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手机摄像头检焦及调焦技术研究报告1课题研究背景及意义随着带摄像功能的手机大量普及,手机摄像头模块进入了批量生产阶段。不同于其他摄像头模块,由于手机摄像头大多数采用内置的结构,所以它的焦距即镜头与图像传感器的距离是固定的。因此在生成过程中,按照手机生产商的要求对摄像头模块调焦达到合适位置,然后用胶水固定镜头与图像传感器的距离是非常重要的一道工序。在大批量生产阶段,若仅靠操作人员根据肉眼判断图像的清晰度来进行调焦,则会由于操作人员的视觉疲劳及不同的个人主观偏好,生产出来的摄像头模块的焦距会形成较大的波动。从而造成质量不稳定,且生产效率低。正由于上述原因,目前公司生产中主要采用基于计算机视觉图像处理的辅助调焦方法。手机摄像头在出厂之前,一般由专门的摄像头生产厂家将摄像头的镜头安装在印制电路板(PrintedCircuitBoard,PCB)底座上,自动调焦时给摄像头上电,将镜头对准国际标准测试卡如EIA-1956清晰度测试图卡等,步进电机驱动镜头和CMOS之间的相对距离当图像中主要感兴趣观察区域,如四周圆形区域及中央条纹区域图像细节能分辨清晰时,则认为对焦完成,然后用无影胶将镜头位置固定并经过固化过程,固定其镜头焦距。用户实际使用中的手机摄像头焦距是固定的,不能随便调焦,因此手机摄像头生产时选择合适的对焦方法是非常重要的，需要选择合适的清晰度的评价指标以设计对焦算法，需要选择有足够精度的驱动以完成硬件的设计。群光公司目前采用的手机摄像头测试生产线如下图所示：图1-1群光测试生产线流程产品制成的后段包括焊接pin脚、调焦、点胶、过UV机、VCM特性测试、OTP烧录测试、ICT测试、外观检测等。焊接pin脚目前主要是人工焊接，每个组装好的镜头需要焊接两个焊脚，工序简单，效率高，但是容易造成身体疲劳，长时间还会造成视觉疲劳；公司正在引进镭射焊机，通过摄像头捕捉，将锡丝加热后焊接在焊脚上，但是效率没有人工高，良率也没有人工高，成本高，而且需要不断维护。调焦是改变镜头光心到底片平面的距离（即像距），以获得本物体清晰像的调节过程。公司有自动对焦机和人工对焦，在本质上它们对焦的原理是一致的，即通过调节像距得到焦点的过程。点胶和过UV机作用是在调焦后固定镜头的过程。首先，每组镜头由点胶机把胶水点滴到产品上，达到黏贴、灌封、绝缘、固定、表面光滑的效果；然后，通过UV光线迅速固化，该道工序效率较高。VCM特性检测包括VCM马达测试夹具、VCM驱动模块等，在旋转调焦环过程中，尽量保持调焦环水平，用力要均匀，并且有向下的力压住调焦环。OTP烧录测试包括远景、中景、近景的最佳清晰点的烧录，是改善镜头对焦速度的重要工序。在OTP烧录中近景出错的可能性较大，我们猜测系统误差以及偶然误差对近景的影响较大，因为近景的移动范围较小，影响会明显更大一些。ICT测试是通过测试探针接触PCBlayout出来的测试点来检测PCBA的线路开路、短路、所有零件的焊情况,可分为开路测试、短路测试、电阻测试、电容测试、二极管测试、三极管测试、场效应管测试、IC管脚测试等其它通用和特殊元器件的漏装、错装、参数值偏差、焊点连焊、线路板开短路等故障，并将故障是哪个组件或开短路位于哪个点屏幕显示准确告诉工作人员。外观检测包括镜头正面和反面的检测，主要工作在于检测正面的IR镜片和RGB镜头，反面有无脏污、划伤、漏洞等。在测试阶段不管是调焦过程，还是otp烧录过程，关键技术就是检焦过程，而且图像畸变检测，鬼影检测，白平衡测试，分辨率测试等镜头关键光学特性的检测都是建立在良好的调焦的基础上的，因此调焦过程是至关重要的，是其他检测的基础，良好的调焦策略对于镜头的性能是是至关重要的，我们实习小组对调焦的工艺和调焦的原理，以及目前采用的策略进行了简要的研究和对比。2自动调焦系统的基本原理和方法2.1光学系统的调焦原理要研究光学系统的调焦原理，首先要研究光学系统成像的物像关系。在近轴光的情况，根据几何光学的原理，光学系统成像的实质就是成像物体上各点发出的不同方向的光线，经过光学透镜折射后，会聚到相应的各点。光学透镜的成像公式如下：111uvf2.1其中u为物距，v为像距f为光学系统的焦距，上式称为光学透镜成像的高斯公式。光学系统可以通过调节像距、物距或焦距来达到物像共轭关系。图2-1为光学透镜成像原理示意图，设物体到第一焦点F的距离为x，像到第二焦点F′的距离为x′。根据图2-1可：2xxfff2.2图2-1光学透镜成像原理示意图式2.2称为光学系统成像的牛顿公式，根据牛顿公式可以知道：光学系统物距不断变化时，如果系统的焦距保持不变，要想获得清晰的像必须改变像距。为了使被摄物体能够清晰地成像在摄像机焦平面上，必须随时调整镜头与焦平面之间的距离，使物像关系满足牛顿公式，把对镜头的这种调整过程成为调焦。这个过程需要一种判别调焦是否已满足物像共轭关系的方法，称之为调焦判据：物离共轭面越近，清晰度越好；反之，清晰度越差。因此，只有在正确调焦的情况下，图像各点间的灰度对比度最强；调焦偏差越大，灰度对比度越弱。这就是实现调焦判别的理论依据。PQQ′P′uxvfx′f′FF′O2.2基于图像处理自动调焦原理随着现代计算技术的发展和数字图像处理技术的日益成熟，基于数字图像处理的自动调焦测量技术近年来在测量领域有了长足的发展。基于数字图像技术的自动调焦方法是从与传统的自动调焦技术完全不同的角度出发，它是直接针对拍摄的图像采用图像处理技术，对图像进行成像清晰度质量分析，得到系统当前的调焦状态，然后通过驱动机构完成调焦功能，从而实现自动调焦。基于数字图像处理的自动对焦方法可分为两大类：离焦深度法(DFD,DepthFromDefocus)和对焦深度法(DFF,DepthFromFocus)。2.2.1离焦深度法DFD是一种从离焦图像中取得深度信息从而完成自动对焦的方法。它只需要获得2~3幅不同成像参数下的图像，就可以完成自动对焦过程。DFD方法可分为两类，一种是基于直边响应的，这时成像系统的直边响应假定是事先已知的或者是可以从对焦图像中获取的。但实际场景中往往并没有明显的直边，所以这一类方法实用性不大。另一类是基于任意物体的，已有几种方法被提出。这类方法往往是基于衍射受限系统，算法中常常要求利用小光阑成像，以便能观察到衍射在离焦图像的频谱上形成的明暗分布。小光阑成像的要求也限制了此类算法的应用。另一些算法基于频域分析，所以要计算成像的频谱及其它的一些处理，往往难以实现实时要求。离焦深度法的优势在于处理的图像数量少，实时性高，但是存在偏差，精度不高。目前这种方式还不成熟，还处于实验室应用和理论研究阶段中。2.2.2对焦深度法DFF是一类建立在搜索算法上的自动对焦方法。它通过一个评价函数对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价，利用正确对焦位置时图像最清晰这个特征找到正确的对焦位置。这类方法往往要搜索10~12幅图像才能找到对焦位置，所以速度比较慢，实时性差。图2-2为典型的采用对焦深度法的自动对焦系统。物体经过可调镜头成像在图像探测器上，计算机获取图像后进行预处理、评价和分析，并通过电机驱动镜图2-2对焦深度法原理图头模块调整镜头位置，直到探测器上的成像质量达到最佳，同时图像可通过计算机显示出来。相比于离焦深度法，对焦深度法具有以下优点：（1）适应性广，稳定性高任何成像系统均可以采用基于图像清晰度评价的自动调焦方式。由于该方法的输入是数字图像，它不依赖于其他因素，因此干扰因素相对较少，稳定性相对较高。（2）提供多种算法选择以及配置不同的算法及参数具有不同的运算量和灵敏度，这些都可以根据实际需求来通过软件设置，具有很好的灵活性。（3）聚焦更加智能化聚焦更加智能化，调焦判断具有灵活性和多样性。2.3基于数字图像处理的自动调焦关键技术本文为了研究的方便，简化了测试卡的图形复杂度，采用黑白条码水准标尺，该自动调焦算法也是属于对焦深度法的范畴。实现对焦深度法有三个关键技术，分别为图像清晰度评价函数的选取、调焦窗口的选择和自动调焦搜索策略。（1）图像清晰度评价函数的选取当光学系统的图像比较清晰时，其具有丰富的图像细节，边缘较为锐化。在空域上表现为相邻像素的特征值（如灰度、颜色等）变化较大，在频域上表现为频谱的高频分量增多。因此利用上述特点可以在空域或频域构造各种调焦函数进行图像清晰度评价。图像清晰度评价函数对实现自动调焦具有关键性的作用，因此必须选择合适的评价函数才能实现准确、实时的自动调焦。（2）调焦窗口的选择成像物体光学镜头图像探测器图像处理电机驱动图像显示调焦窗口是指计算图像清晰度评价函数的区域，进行调焦窗口的选择有两个原因。一是由于对图像运用调焦评价函数进行的运算基本上与图像的像素数量成正比，为了达到实时性的要求，必须减少参加运算的像素点的数量；二是如果对整幅图像运用调焦评价函数，图像中不重要的部分（背景）会对评价结果产生负面影响，导致图像中重要的部分（成像主目标）无法准确对焦。（3）自动调焦搜索策略要实现自动调焦对焦点的搜索关键是确定调焦评价函数的峰值位置，通过搜索算法计算采集的图像的聚焦评价函数值，得到调焦机构的移动方向，进而得到自动调焦的控制策略，控制调焦电机直到最佳像点。采用不同的搜索策略，自动调焦的精度和效率是不同的，聚焦搜索算法应当尽量减少搜索步数，避免调焦电机往复运动，并能保证聚焦精度，防止陷入局部极值点造成误聚焦。3调焦清晰度评价函数的选取图像的清晰度反映了不同图像之间的质量差异。图像清晰度评价函数是自动聚焦过程的唯一度量，它的作用就是对图像的相关信息进行计算，其计算所得的数值大小与图像清晰与否直接对应，从而给自动调焦提供了判断依据。根据经验可知，当我们在拍摄时，拍摄物体处于对焦状态时，图像包含丰富的细节信息，边缘亦清晰可辨，也就是图像各点间的灰度对比度最强；而拍摄物体处于离焦状态时，图像变得模糊，边缘变得淡化，图像中各点象素的灰度对比度减弱。图3-1中的(a)是清晰的图像，(b)是模糊的图像，它们可以很容易地由人的视觉辨别出来。图3-2给出了这两幅图像中某一行象素点的灰度值分布，很明显清晰图像比模糊图像具有更尖锐的变化曲线。根据上述的对比度差异，我们要从中找到与图像质量相对应的某种定量表示方法，这就是图像清晰度评价函数。图像清晰度评价函数的选取是基于图像处理的自动调焦的关键技术之一，选取理想的清晰度评价函数对自动调焦的实现起着至关重要的作用。（a）（b）图3-1清晰与模糊Lena图像对比（a-清晰图像，b-模糊图像）图3-2上面两图像中某一行象素的灰度分布曲线3.1理想的图像清晰度评价函数理想的图像清晰度评价函数应具有以下几个特性:无偏性、单峰性、适应性高、灵敏度高、较高信噪比，计算量较小等，其曲线如图3-3所示。图3-3理想清晰度评价函数曲线（1）无偏性1εδ0.5聚焦点调焦机构位置图像清晰度评价函数值图3-3中实际的聚焦点位置与搜索到的聚焦点位置的偏差为，如果要求清晰度评价函数能够正确反映聚焦点的位置，则的值越小，说明该评价函数无偏性就越好。（2）单峰性理想的清晰度评价函数的曲线应呈现单峰性，即在调焦行程内只有一个极值点，从而保证自动调焦的准确性。（3）适应性适应性指的是清晰度评价函数不能仅仅局限某一类型的图像。（4）灵敏度灵敏度表征聚焦评价函数最大值附近的变化剧烈程度，灵敏度越高则该函数的变化越剧烈，调焦精度越高。在聚焦过程中，最大值附近函数值变化越剧烈，越容易找到真实的焦平面，相反，如果最大值附近函数值变化较缓和，则聚焦过程可能停止在焦平面附近的虚假的焦平面上。（5）信噪比信噪比是清晰度评价函数稳定性和可靠性的指标之一，代表了清晰度评价函数的抗干扰能力。由于受到噪声及其他因素的影响，在平缓区聚焦函数值并不是单调增加或单调减小的，而是呈现一种波动状态，波动越剧烈说明该函数的抗噪性能越差，反之说明该函数的抗噪性越好。（6）计算量理想的清晰度评价函数应具有计算量小的特性，以满足调焦系统实时性的要求。3.2图像清晰度评价函数的分类目前很多研究学者对采用图像处理方法的清晰度评价函数进行了