KR20120125804A - 카메라 모듈 및 이를 이용한 타겟 거리 인식 방법 - Google Patents

카메라 모듈 및 이를 이용한 타겟 거리 인식 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 멤즈 액츄에이터를 이용하여 단일의 카메라로 근거리 타겟 거리 인식을 가능하게 하는 카메라 모듈에 관한 것이다. 본 발명은 렌즈의 초점거리를 조정하는 멤즈 액츄에이터; 상기 멤즈 액츄에이터를 구동하는 구동컨트롤러; 렌즈의 위치에 대응하는 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 저장하는 저장매체; 및 상기 구동컨트롤러로부터 뷰파인더 내의 샤프니스 값을 수집하고, 최고의 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 상기 저장매체를 참조하여 타겟의 거리정보를 연산하는 이미지 신호 처리기를 포함하는 카메라 모듈을 제공한다. 본 발명에 따르면, 멤즈 액츄에이터의 특성을 활용하여 단일 카메라로 촬영된 영상으로부터 멤즈 액츄에이터의 위치를 확인하고 룩업테이블로부터 타겟의 거리를 연산함으로써, 종래 듀얼 카메라를 이용하여 3D 영상을 촬영하던 방식과 비교하여 카메라 모듈을 슬림하게 설계할 수 있으며 3D 촬영시 카메라의 배열 및 공차에 의한 영향을 배제할 수 있다.

Description

카메라 모듈 및 이를 이용한 타겟 거리 인식 방법{Camera module and target distance measurement method using that}
본 발명은 카메라 모듈 및 이 카메라 모듈을 이용하여 타겟의 거리를 인식하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 MEMS 액츄에이터를 이용하여 Single 카메라로 타겟의 거리를 인식할 수 있는 카메라 모듈 및 이를 이용한 타겟 거리 인식 방법에 관한 것이다.
카메라 모듈에서 3D를 구현하기 위하여 듀얼 카메라 혹은 스테레오 카메라를 사용하고 있다. 듀얼 카메라는 도 1에 도시된 바와 같이 두 카메라간의 거리와, 각 카메라에서 촬영된 영상으로부터 피사체와의 각도를 판단하여 삼각법으로 타겟과의 거리정보(depth)를 판독한다.
이때, 듀얼 카메라를 사용함에 따르는 문제점은, 두 카메라간의 거리를 정확하게 배열시켜야 한다는 것이다. 만약, 제품의 공차 또는 제품 조립 과정에서의 공정 불량이 발생하면, 두 카메라간 정렬이 어긋나게 되고 타겟과의 거리정보를 정확하게 판독하는 것이 어렵게 된다.
또한, 듀얼 카메라를 사용하게 되면, 카메라 모듈의 사이즈가 커지고 제조원가가 상승되는 것이 불가피하다. 이는 최근 들어 카메라 모듈을 슬림하게 설계하며 제품 가격을 절감하고자 하는 제조사의 전략 및 고객의 요구에 반한다고 할 수 있다.
본 발명은 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 액츄에이터를 이용하여 단일 카메라로 타겟의 거리를 연산하고 이를 바탕으로 3D 영상을 촬영할 수 있도록 함으로써, 카메라 모듈을 슬림하게 설계할 수 있으며 제조 코스트를 획기적으로 절감할 수 있는 카메라 모듈 및 이를 이용한 타겟 거리 인식 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 카메라 모듈은, 렌즈의 초점거리를 조정하는 멤즈 액츄에이터; 상기 멤즈 액츄에이터를 구동하는 구동컨트롤러; 렌즈의 위치에 대응하는 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 저장하는 저장매체; 및 상기 구동컨트롤러로부터 뷰파인더 내의 샤프니스 값을 수집하고, 최고의 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 상기 저장매체를 참조하여 타겟의 거리정보를 연산하는 이미지 신호 처리기를 포함한다.
본 발명의 다른 실시에에 따른 카메라 모듈은, 상기 구동컨트롤러는 멤즈 액츄에이터가 무한대영역부터 매크로영역까지 스캐닝을 하도록 구동한다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 카메라 모듈은, 상기 이미지 신호 처리기는 뷰파인더 내의 영역들을 복수개의 영역으로 분할하여 분할된 각 영역별로 샤프니스 값을 수집하고, 각 영역별로 최고의 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 타겟의 거리정보를 연산한다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 카메라 모듈은, 상기 멤즈 액츄에이터의 파라미터는 커패시턴스 측정법을 이용하여 추출된다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 카메라 모듈은, 상기 저장매체는 EEPROM이다.
본 발명의 일실시에에 따른 타겟 거리 인식 방법은, 멤즈 액츄에이터를 구비한 카메라 모듈에서 타겟의 거리를 인식하는 타겟 거리 인식 방법에 있어서, (a) 뷰파인더 내의 샤프니스 값을 수집하는 단계; (b) 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터를 추출하는 단계; 및 (c) 상기 단계(b)에서 추출된 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 타겟의 거리 정보를 연산하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시에에 따른 타겟 거리 인식 방법은, 상기 단계(a)는 멤즈 액츄에이터를 무한대영역부터 매크로영역까지 스캐닝 구동하여 샤프니스 값을 수집한다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 타겟 거리 인식 방법은, 상기 단계(a)는 상기 뷰파인더 내의 영역들을 복수개의 영역으로 분할하여 분할된 각 영역별로 샤프니스 값을 수집하고, 상기 단계(b)는 뷰파인더 내 복수개의 영역 각각마다 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터를 추출한다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 타겟 거리 인식 방법은, 상기 단계(c)에서 타겟의 거리 정보를 연산하는 것은 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 참조하는 것에 의해 수행된다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른 타겟 거리 인식 방법은, 상기 멤즈 액츄에이터의 파라미터는 커패시턴스 측정법을 이용하여 추출된다.
본 발명에 따르면, 단일 카메라로 촬영된 영상으로부터 샤프니스 값을 수집하고 이를 근거로 렌즈의 위치에 대응하는 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블로부터 타겟의 거리를 연산함으로써, 단일 카메라로부터 3D 화상 구현에 필요한 정보를 수집할 수 있으며, 종래 듀얼 카메라를 이용하여 3D 영상을 구현하던 방식과 비교하여 카메라 모듈을 슬림하게 설계할 수 있음은 물론 카메라의 배열 및 공차에 의한 영향을 배제할 수 있다.
도 1은 종래 듀얼 카메라를 이용하여 3D를 구현하는 예를 보인 도면,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 카메라 모듈을 개념적으로 묘사한 블록도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 타겟 거리 인식 방법을 보인 흐름도,
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 타겟 거리 인식 방법을 보인 흐름도,
도 5는 룩업테이블을 참조하여 타겟의 거리정보를 연산하는 예를 보인 도면,
도 6은 본 발명에서 카메라의 자세차에 의한 영향을 비교 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명에 따른 카메라 모듈은 멤즈 액츄에이터를 이용하여 3D 영상 구현에 필요한 타겟과의 거리정보를 연산하는 카메라 모듈에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 대하여 구체적으로 설명하기에 앞서 멤즈 액츄에이터에 대하여 간락하게 설명하기로 한다.
통상 멤즈(MEMS;Micro-Electro Mechanical System) 기술이란 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자회로가 집적화되어 결합된 기술을 의미한다. 카메라 모듈에서 멤즈 액츄에이터는 카메라 렌즈의 초점거리를 조정하기 위해서 렌즈를 이동시키는 구동기로서, 극히 미세한 실리콘 웨이퍼 구조물을 정밀하게 가공하고 전자회로를 결합시킴으로써 렌즈의 초점거리를 조정하는 구동기를 의미한다.
이하의 설명에서는 카메라 모듈에서 멤즈 액츄에이터를 이용하여 타겟의 거리정보를 연산하는 구성에 대하여 중점적으로 설명하며, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 통상의 카메라 모듈 구성에 대하여는 자세한 설명을 생략하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 카메라 모듈을 개념적으로 묘사한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 카메라 모듈은 도시 안된 렌즈의 초점거리를 조정하는 멤즈 액츄에이터(10), 멤즈 액츄에이터(10)를 구동하는 구동컨트롤러(15), 카메라로 촬영된 이미지 신호를 처리하며 타겟과의 거리정보를 연산하는 이미지 신호 처리기(ISP;Image Signal Processor, 25), 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 저장하는 저장매체(20)를 포함하여 구성된다.
멤즈 액츄에이터(10)는 박막 형태의 패드로 전기적 신호를 인가받고, 스프링 등의 구동수단을 구비할 수 있다. 전기적 신호에 대응하여 스프링의 탄성이 변형되면, 렌즈를 광축으로 이동시켜 초점거리를 조정하게 된다. 멤즈 액츄에이터(10)의 구동 메카니즘은 통상의 다양한 형태를 가질 수 있다.
구동컨트롤러(15)는 멤즈 액츄에이터(10)의 구동을 제어하는 IC이다. 본 발명에서 구동컨트롤러(15)는 멤즈 액츄에이터(10)를 무한대영역부터 매크로영역까지 스캔 구동한다. 이와 같은 스캔 구동에 의해 렌즈의 위치를 가동범위 내의 전 위치로 이동시키면서, 각 위치에서의 샤프니스(Sharpness) 값을 얻을 수 있도록 한다.
저장매체(20)는 멤즈 액츄에이터(10)의 파라미터에 따른 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블(LUT;Look Up Table)을 저장한다. 저장매체(20)는 비휘발성 메모리로서, 예컨대 EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)이다.
이미지 신호 처리기(25)는 촬영된 이미지를 처리하는 프로세서로서, CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등의 이미지센서로부터 결상된 이미지를 받아 이를 처리한다.
본 발명에서는, 이미지 신호 처리기(25)는 멤즈 액츄에이터(10)의 구동컨트롤러(15)로부터 이미지의 샤프니스 값을 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 타겟의 거리정보를 연산하는 기능을 더 수행한다.
도시하지 않았지만, 본 발명의 카메라 모듈은 입사되는 광으로부터 적외선을 필터링하는 적외선 필터, 렌즈의 주밍(zooming)을 구동하는 줌 구동부, 손떨림 보정 등을 실시하는 OIS(Optically Image Stabilizer) 등을 더 포함할 수 있다.
도 3 및 4를 참조하여, 이미지 신호 처리기에서 타겟의 거리정보를 연산하는 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 3을 참조하면, 이미지 신호 처리기(25)는 구동컨트롤러(15)로부터 뷰파인더 내 샤프니스 값을 수집한다(ST110).
다음으로 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터(10)의 파라미터를 추출한다(ST120). 그리고 상기한 룩업테이블을 참조하여 멤즈 액추에이터(10)의 파라미터에 대응하는 타겟의 거리정보를 연산한다(ST130).
도 4는 본 발명에 따른 타겟 거리 인식 방법을 보다 상세하게 보여준다. 도 4를 참조하면, 먼저 구동컨트롤러(15)에서 멤즈 액츄에이터(10)를 무한대영역부터 매크로영역까지 스캔 구동한다(ST210).
이후에, 이미지 신호 처리기(25)는 도 2에서 도시한 바와 같이 뷰파인더 내 영역을 복수개로 구획한 각각의 분할영역(30)에 대하여 구동컨트롤러(15)로부터 샤프니스(Sharpness) 값을 수집한다(ST220).
다음으로, 각 분할영역(30)별로 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터(10)의 파라미터를 추출한다(ST230). 그리고 룩업테이블을 참조하여 각 분할영역(30)별로 멤즈 액츄에이터(10)의 파라미터에 대응하는 타겟의 거리정보를 연산한다(ST240).
도 5는 본 발명에서 수집된 샤프니스 값을 이용하여 타겟의 거리정보를 연산하는 과정을 보여준다.
도 5의 예시에서, 뷰파인더 내 적색 박스로 표시된 분할영역에 대하여 도 5의 우측에 표시된 바와 같은 샤프니스 값이 수집되었다.
이때, 가장 높은 샤프니스 값에서의 렌즈의 위치에 대응하는 멤즈 액츄에이터의 파라미터는 멤즈 액츄에이터(10)의 커패시턴스(Capacitance) 측정법을 이용하여 300pF으로 환산되었다. 그리고, 커패시턴스 300pF은 룩업테이블에서 타겟과의 거리가 50cm인 것으로 나타났다. 따라서 도 5의 적색 박스로 표시된 분할영역의 타겟은 카메라 모듈로부터 50cm 이격된 상태임을 알 수 있다.
이와 같은 방법으로 뷰파인더 내 분할영역(30) 각각에 대한 타겟의 거리정보를 연산하면, 이를 바탕으로 단일 카메라로 촬영된 전체 이미지로부터 3D 이미지를 구현할 수 있다.
한편, 이와 같이 멤즈 액츄에이터(10)를 이용하여 타겟의 거리정보를 연산하는 것은 카메라 모듈의 자세차에 의한 영향을 적게 받는다는 장점이 있다. 도 6은 VCM(Voice Coil Motor)에서의 카메라 모듈의 자세차에 의한 영향과 멤즈 액츄에이터에서의 카메라 모듈의 자세차에 의한 영향을 비교 도시한 그래프로서, 이를 참조하여 본 발명에서 카메라 모듈의 자세차에 의한 측정 오차에 대하여 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 카메라 모듈이 도 6a 및 6b의 우측에서 보여지는 바와 같이 아래를 향해 지향했을 때, 수평축을 향해 지향했을 때, 위를 향해 지향했을 때 각각에서 카메라 모듈에 작용하는 중력에 의해 렌즈의 위치에 따라 구동장치의 입출력 값은 달라질 수 있다.
VCM의 경우에는 렌즈의 위치를 VCM에 인가되는 전기적 신호인 입력값에 의해 추정한다. 따라서, 도 6a에서와 같이 카메라 모듈의 자세차에 따라 렌즈의 위치에 대응하는 VCM의 입력값이 크게 달라진다. 즉, VCM을 이용하여 렌즈의 초점거리를 조정하는 경우, 동일한 입력값에 대하여도 카메라 모듈의 자세에 따라 렌즈의 위치가 크게 달라지므로, 이러한 환경에서는 도 6a의 그래프에서와 같이 일부 영역에서 VCM의 입력값에 대응한 렌즈의 위치가 매우 큰 오차범위로 나타난다.
하지만, 본 발명에서는 멤즈 액츄에이터의 커패시턴스 측정값, 즉, 출력값을 이용하여 렌즈 위치를 추정한다. 따라서, 중력의 영향이 반영된 값을 이용하여 타겟의 거리정보를 연산하므로, 도 6b에서와 같이 카메라 모듈의 자세차에 의한 오차범위가 매우 작게 나타난다.
이상 본 발명에 대하여 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 상술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명은 이하의 특허청구범위의 범위 내의 모든 실시예들을 포함한다고 할 것이다.
10 : 멤즈 액츄에이터 15 : 구동컨트롤러
20 : 저장매체 25 : 이미지 신호 처리기
30 : 분할영역

Claims (10)

  1. 렌즈의 초점거리를 조정하는 멤즈 액츄에이터;
    상기 멤즈 액츄에이터를 구동하는 구동컨트롤러;
    렌즈의 위치에 대응하는 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 저장하는 저장매체; 및
    상기 구동컨트롤러로부터 뷰파인더 내의 샤프니스 값을 수집하고, 최고의 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 상기 저장매체를 참조하여 타겟의 거리정보를 연산하는 이미지 신호 처리기를 포함하는 카메라 모듈.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 구동컨트롤러는 멤즈 액츄에이터가 무한대영역부터 매크로영역까지 스캐닝을 하도록 구동하는 카메라 모듈.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 신호 처리기는 뷰파인더 내의 영역들을 복수개의 영역으로 분할하여 분할된 각 영역별로 샤프니스 값을 수집하고, 각 영역별로 최고의 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 타겟의 거리정보를 연산하는 카메라 모듈.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 멤즈 액츄에이터의 파라미터는 커패시턴스 측정법을 이용하여 추출되는 카메라 모듈.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장매체는 EEPROM인 카메라 모듈.
  6. 멤즈 액츄에이터를 구비한 카메라 모듈에서 타겟의 거리를 인식하는 타겟 거리 인식 방법에 있어서,
    (a) 뷰파인더 내의 샤프니스 값을 수집하는 단계;
    (b) 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터를 추출하는 단계; 및
    (c) 상기 단계(b)에서 추출된 멤즈 액츄에이터의 파라미터로부터 타겟의 거리 정보를 연산하는 단계를 포함하는 타겟 거리 인식 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계(a)는 멤즈 액츄에이터를 무한대영역부터 매크로영역까지 스캐닝 구동하여 샤프니스 값을 수집하는 타겟 거리 인식 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계(a)는 상기 뷰파인더 내의 영역들을 복수개의 영역으로 분할하여 분할된 각 영역별로 샤프니스 값을 수집하고,
    상기 단계(b)는 뷰파인더 내 복수개의 영역 각각마다 가장 높은 샤프니스 값을 보인 멤즈 액츄에이터의 파라미터를 추출하는 타겟 거리 인식 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계(c)에서 타겟의 거리 정보를 연산하는 것은 멤즈 액츄에이터의 파라미터와 타겟의 거리정보를 매칭한 룩업테이블을 참조하는 것에 의해 수행되는 타겟 거리 인식 방법.
  10. 제 6 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 멤즈 액츄에이터의 파라미터는 커패시턴스 측정법을 이용하여 추출되는 타겟 거리 인식 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2023214766A1 (ko) * 2022-05-04 2023-11-09 한화비전 주식회사 거리정보 생성 장치 및 방법

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