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計算機視覺檢測中自動調(diào)焦算法的研究
2015年微型機與應用第24期
馬書新1,高 峰1,劉 歡2,田國富1
(1.沈陽工業(yè)大學 機械工程學院,遼寧 沈陽 110870; 2.沈陽工業(yè)大學 管理學院,遼寧 沈陽 110870)
摘要: 為了提高計算機視覺檢測系統(tǒng)的精度與效率,對幾種典型的自動調(diào)焦算法進行詳細對比與分析,提出一種改進的新型復合式自動調(diào)焦算法:首先利用灰度變化率和函數(shù)分段線性插值實現(xiàn)函數(shù)大范圍快速粗調(diào)焦;再利用梯度向量平方函數(shù)二次插值實現(xiàn)函數(shù)峰值點附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦;對改進調(diào)焦算法進行測試并做出客觀分析。實驗結果表明,改進后的算法自動調(diào)焦精度高、速度快,且搜索范圍大、通用性強,已在數(shù)字刀具測量儀中成功應用。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 為了提高計算機視覺檢測系統(tǒng)的精度與效率,對幾種典型的自動調(diào)焦算法進行詳細對比與分析,提出一種改進的新型復合式自動調(diào)焦算法:首先利用灰度變化率和函數(shù)分段線性插值實現(xiàn)函數(shù)大范圍快速粗調(diào)焦;再利用梯度向量平方函數(shù)二次插值實現(xiàn)函數(shù)峰值點附近微小區(qū)域的精確調(diào)焦;對改進調(diào)焦算法進行測試并做出客觀分析。實驗結果表明,改進后的算法自動調(diào)焦精度高、速度快,且搜索范圍大、通用性強,已在數(shù)字刀具測量儀中成功應用。

  關鍵詞: 計算機視覺檢測;自動調(diào)焦;評價函數(shù)復合算法;分段線性插值;二次插值

0 引言

  在計算機視覺檢測系統(tǒng)中,離焦圖像的調(diào)焦質量直接影響整個測量系統(tǒng)的性能,只有被測圖像始終保持在CCD鏡頭的焦平面時,才能保證圖像的清晰度和恒定的光學放大系數(shù),從而保證系統(tǒng)測量的精度與效率。圖像的聚焦程度可通過調(diào)焦算法來衡量,在典型的自動調(diào)焦算法中,高精度與高效率通常是互斥的,難以滿足實際需要:在較大的調(diào)焦范圍內(nèi)使用較小步長的爬山法時調(diào)焦精度高,但通常需要數(shù)十秒才能獲得滿意的調(diào)焦精度;在小范圍內(nèi)的調(diào)焦速度較快,但難以保證調(diào)焦精度。針對不同典型自動調(diào)焦算法的特性,提出一種復合式自動調(diào)焦算法,它通過兩種典型自動調(diào)焦算法的有機結合,實現(xiàn)了圖像的高精度、高效率自動調(diào)焦。

1 調(diào)焦判據(jù)與評價函數(shù)分析

  1.1 調(diào)焦判據(jù)

001.jpg

  調(diào)焦判據(jù)是一種在光學系統(tǒng)中判斷調(diào)焦是否滿足物像共軛關系的標準。根據(jù)牛頓光公式可知,物與共軛面越接近,采集的圖像越清晰;越遠離,圖像越模糊;當物與共軛面重合時,圖像各點間的灰度對比關系最明顯。這就是實現(xiàn)調(diào)焦判別的理論依據(jù)。如圖1所示,物方焦點F為原點,它到物點的距離為x;像方焦點F′為原點,它到像點的距離為x′,物高和像高分別用y和y′表示(圖1采用笛卡兒符號規(guī)則決定正負方向)[1-3]。

  根據(jù)幾何三角形關系有:

  13.png

  式(3)表示理想光學系統(tǒng)物、像位置關系。

  1.2 調(diào)焦評價函數(shù)分析

  調(diào)焦評價函數(shù)的基本特性:單峰性、半寬度、一致性、靈敏度、響應性和穩(wěn)定性。分別用絕對方差函數(shù)、Roberts梯度函數(shù)、梯度向量模方函數(shù)、梯度向量平方函數(shù)、Brenner函數(shù)、拉普拉斯函數(shù)、Tenengrad函數(shù)、均方差函數(shù)與灰度變化率和函數(shù)在相同環(huán)境中處理同一組圖像,在成像清晰的附近區(qū)域每隔10 μm采集一幅圖像,共得到90幅圖像。對比分析處理結果可知:

  (1)絕對方差函數(shù)與梯度向量模方函數(shù)的曲線平滑性差,波動劇烈,存在多個極值點,容易誤調(diào)焦,穩(wěn)定性較差,應舍棄。

  (2)均方差函數(shù)及灰度變化率和函數(shù)具有較大的自動調(diào)焦范圍,計算速度適中,近似線性變化,但是靈敏度低,適用于大范圍快速粗調(diào)焦,其中灰度變化率和函數(shù)的穩(wěn)定性要優(yōu)于均方差函數(shù)。

  (3)Robert梯度函數(shù)、Brenner函數(shù)與梯度向量平方函數(shù)的中等調(diào)焦范圍內(nèi)靈敏度適中,在焦點附近微小區(qū)域內(nèi)靈敏度較高,穩(wěn)定性好,適用于中等范圍內(nèi)的自動調(diào)焦。

  (4)拉普拉斯函數(shù)與Tenengrad函數(shù)靈敏度較高,穩(wěn)定性較好,但需要進行大量的平方開方運算,計算速度慢,存在偏差,適合用于小范圍精確調(diào)焦[4]。

2 復合式自動調(diào)焦算法

  2.1 復合式調(diào)焦評價函數(shù)的選擇

  灰度變化率和函數(shù)理論基礎是:圖像在離焦時會模糊不清,各像素之間的灰度值變化平緩;當越接近正焦平面時,各像素之間的灰度值急劇變化[5-6]。首先選取基準灰度值g(x0,y0),則其余像素g(x,y)與基準灰度值   g(x0,y0)的相對變化率為:

  4.png

  灰度變化率和函數(shù)為:

  5.png

  精確調(diào)焦選用梯度向量平方函數(shù),其數(shù)學表達式為:

  6.png

  2.2 復合式自動調(diào)焦策略設計

  2.2.1 正交平面粗調(diào)焦

002.jpg

  調(diào)焦評價函數(shù)的靈敏度與調(diào)焦區(qū)域大小呈線性關系,增大調(diào)焦評價區(qū)域有助于提高自動調(diào)焦的精度。大范圍內(nèi)快速粗調(diào)焦選用灰度變化率和函數(shù),它的函數(shù)曲線關于正焦平面對稱,可用分段線性插值求得一等腰三角形近似代替求解[7]。等腰三角形的高為fh,底邊長約為2a[6]。如圖2所示,正焦平面兩側有3幀圖像,其調(diào)焦評價函數(shù)值分別為f1、f2、f3,幀間與光軸的分別相距d1、d2,且第2、3幀圖像與正焦平面分別相距p、q,根據(jù)幾何三角形相似有:

  P6[H4OF3V4P0_E@46W9TVH8.png

  由式(7)可解得:

  ZNR@G]GRKCZWWRDWE35L(1R.png

  在實際應用中,當算法開始時在同一方向以1/2景深采集3幀圖像,其對應的函數(shù)值分別為K1、K2、K3。若K1<K2<K3,說明此時處于爬坡階段;若K1>K2且K2<K3或K1<K2且K2>K3,說明此時遇到局部噪聲,仍處于爬坡階段;而后選用3倍景深為步長進行快速調(diào)焦搜索,當相鄰兩點函數(shù)值差值為負值時停止,通過式(8)計算得到p或q的值,從而快速把CCD鏡頭移動到正焦平面粗略位置[8]。

  2.2.2 正交平面精確調(diào)焦

  在確定正焦平面粗略位置后,在峰值點附近微小區(qū)域選取梯度向量平方函數(shù)再次調(diào)焦以提高正焦平面的調(diào)焦精度,其函數(shù)曲線形狀與二次曲線相似,如圖3所示。

003.jpg

  二次插值函數(shù)的一般數(shù)學表達式為:

  L(x)=l0(x)y0+l1(x)y1+l2(x)y2(9)

  在正焦平面粗略位置采集一幀圖像,其調(diào)焦距離為x4,調(diào)焦函數(shù)值為f4;在正焦平面粗略位置兩側1/2景深再分別采集一幀圖像,其調(diào)焦距離為x5、x6,調(diào)焦函數(shù)值為f5、f6,則該二次插值曲線表達式為:

  10.png

  欲求正焦平面的精確位置即是求二次插值曲線的極值點u,需對式(10)求導數(shù)并令其等于0即可,極值點u的計算公式為:

  11.png

  根求取的u值是調(diào)焦初始位置到正焦平面精確位置的距離,需將CCD鏡頭從粗略位置移動(u-p)m實現(xiàn)鏡頭可精確對焦。若有更高的調(diào)焦精度要求,可多次重復此過程并求取u的平均值,以減小隨機誤差。

3 探究實驗與結果分析

  在視覺坐標測量儀上對復合式自動調(diào)焦算法的特性參數(shù)進行實驗。相機采用日本Sony公司的F717系列,采集574×764的圖像,鏡頭采用日本Computar公司的M3Z1228C-MP工業(yè)鏡頭,采用投射式0.68 μm LED紅色光源照明,采用柯拉照明方式以獲取亮度均勻的良好視場。

  在實驗中分別對線紋尺、精細掩膜和條形碼進行了算法性能測試。實驗過程:首先,移動鏡頭至遠離正焦平面的位置,得到熵極值的尺寸為256×256的子圖像,在此圖像6 mm范圍內(nèi)利用Visual Basic語言自主研發(fā)的軟件控制鏡頭沿坐標測量儀緩慢、平穩(wěn)移動,分別測得灰度變化率和函數(shù)與梯度向量平方函數(shù)歸一化調(diào)焦曲線,分別如圖4、圖5所示。從圖中可以看出,灰度變化率和函數(shù)圖像的半寬度過大,調(diào)焦精度有限,梯度向量平方函數(shù)的調(diào)焦范圍不大,僅能實現(xiàn)1 500 μm左右范圍的自動調(diào)焦。

004.jpg

  選中灰度率和函數(shù)調(diào)焦范圍內(nèi)一點為調(diào)焦起點,以3倍景深為初始步長,使用復合式自動調(diào)焦算法進行實驗。當進行大范圍快速粗略調(diào)焦時將伺服電機的運行速度控制在5 000 pulse/s左右,峰值微小區(qū)域精確調(diào)焦時將伺服電機的運行速度控制在2 000 pulse/s左右,CCD數(shù)碼相機的曝光時間約為100 ms,灰度變化率和函數(shù)的計算時間約為1 ms,梯度向量平方函數(shù)的計算時間約為2 ms,實驗數(shù)據(jù)如表1所示。

005.jpg

  由表1中數(shù)據(jù)計算可知,復合式自動調(diào)焦算法的調(diào)焦范圍大,在±1 800 μm范圍內(nèi)調(diào)焦精度可達10 μm;粗略調(diào)焦時采集16幀圖像即滿足調(diào)焦條件實現(xiàn)正焦,平均耗時9 s;精確調(diào)焦時采集8幀圖像即滿足調(diào)焦條件實現(xiàn)正焦,平均耗時5 s。

4 結論

  復合式自動調(diào)焦算法充分利用了灰度變化率和函數(shù)與梯度向量平方函數(shù)兩種典型自動調(diào)焦算法的優(yōu)點進行互補,克服了傳統(tǒng)調(diào)焦算法高精度與高效率互斥的矛盾,同時具有調(diào)焦范圍大、通用性強的優(yōu)點,能夠完全滿足計算機視覺檢測系統(tǒng)要求的使用標準,對非接觸型的精密測量的發(fā)展有一定的積極作用。

  參考文獻

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