高精度光学自动检测仪快速对焦方法研究

传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)

基金项目：新一代TFT-LCD 自动光学检测技术与设备开发, 广东省教育部产学研联合项目(2007A090302071)；印刷电路板元器件安装缺陷机器视觉

检测系统关键技术的研究，广东省教育部产学研联合项目(2009B090300242)

高精度光学自动检测仪快速对焦方法研究

程良伦 潘健华

(广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006)

摘 要：为提高光学自动检测设备中自动对焦的准确性、快速性和稳定性，提出一种新型的高精度快速自动对焦技术方案。该系统利用光学三角法测距原理将会聚到工作台上的激光光斑成像在CCD 上，再利用光斑灰阶的变化实现精密对焦。实验结果表面：显微镜重复对焦精度可以到0.1um ，对焦时间小于200ms ，满足工业光学检测系统中实际应用的需要。 关键词：自动对焦；三角法；通光率；光学检测

中图分类号：TP273.3 文献标识码：A 文章编号：

A high precision fast focus method for optical auto-analyzer

CHENG Liang-Lun PAN Jian-Hua

(Faculty of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou Guangdong 510006, China)

Abstract: To improve the AF accuracy, speed and stability of optical auto-analyzer, a novel fast high precision AF technology is proposed. Laser beam was condensed to the working table and then the image of laser pattern is formed at the CCD based on Laser Trigonometry. So the change of gray spot can be used to focusing. Experiment results demonstrate repeat Resolution can reach 0.1um, focus time is less than 200ms, and meets practical application requirements in the industrial optical inspection systems. Key words: auto-focus; trigonometry; transparency; optical analysis

0 引言

目前国内外生产的平板显示屏检测设备，都广泛采用数字图像检测技术，随着平板检测对精度和速度的要求越来越高，自动调焦技术的应用显得越来越重要，典型的自动对焦方法主要有[1]：1)测距法，即把光波或电磁波发射到物体上，通过接收反射波来测量物体的距离，进行调焦。这种方法结构简单、测量范围大、测量点小、测量准确度高，但是受光点大小、形状和检测器件检测分辨能力的影响较大；2)对比度法，用摄像头检测物体的像，利用正焦时对比度最大，离焦时对比度减小的判别方法实现调焦。这种方法受光照条件的制约，当光线暗弱或被摄体与背景明暗差别很小时，对焦就会有困难，甚至失去作用。本文提出先用激光三角法进行大范围调焦(离焦范围≥30um)，再用通光率最大判定法来确定焦平面的准确位置的方法，这方法可用于动态测量，结构简单，比传统的三角法提高

了自动对焦的精度，比灰度质心法和光斑边缘拟合法[2]提高了自动对焦的速度。

1 光学三角法对焦分析

1.1 光学三角法调焦原理

对焦系统运用光学三角测距原理，在显微镜的镜筒侧面增加了一个包含有激光发射和激光接受装置的光学回路[3]。从激光发射器发射出来的800 nm 光束经过光栏片挡去了一半，剩下的光束在聚焦镜的作用变为平行光，通过主光轴后投射到被检测的物体表面。通过物镜的聚焦作用，如果系统对焦完成，激光刚好在被测物体表面聚焦(如图1实线)。聚焦后的光束，在被测物体的表面发生了反射，反射光线经过聚焦镜的聚焦作用投射到CCD 检测屏上，如果被检测物体表面刚好处于聚焦点处，投影在CCD 检测屏上的就是一个光点；如果被检测物体处于聚焦点的上方，在检测屏就会检测到一个右半圆的光斑(如图

程良伦，等：高精度光学自动检测仪对焦系统研究

1虚线)，反之出现一个左半圆的光斑。

数学推导过程如下：

v u f 1

11+= (1)

物镜焦距为f 1，聚焦镜焦距为f 2，CCD 位于聚焦镜焦点的

镜像位置，激光在被检测物体的表面发生反射，反射光线重新回到光路中。系统通过建立离焦量z 与CCD 检查到的半圆的半径R x 之间的数学关系：如图1，在离焦量为z 时，对于物镜运用式(1)可知：

1

1211

211v z f f +-= (2) 对于聚焦镜运用式(1)可知：

2121

11v v a f +

-= (3)

R 与z 的关系，由相似三角形关系可知：

z z f z R

2tan 1

-=θ (4)

建立R 与R x 的关系，由相似三角形关系可知：

1

212v f v R R x -=

(5)

由式(2)，式(3)，式(4)，式(5)可推导出

θ

tan 21

2z f f

R x = (6)

f 1为物镜的焦距，f 2为聚焦镜的焦距，tan θ为物镜定值。 假设可见光获得最清晰的图像时，激光刚好在被检测物体表面聚焦，由式(6)可知，如果系统发生离焦，CCD 检测到一个半圆的光斑，其中离焦量和光斑的直径大小成线性关系。系统上离焦时z >0，则R x >0，产生上半圆；当下离焦时在z <0，则R x <0，产生下半圆，如图2所示。系统的聚焦原理是通过检测投射到CCD 传感器形成一个半圆状的光斑，系统通过检测的是

上半圆还是下半圆可以辨别对焦系统处于上离焦还是下离焦。根据三角测距光学原理分析出半圆的质心到半圆圆心的距离与系统物镜在被检测物体表面的离焦量数学关系。在数学分析下确定系统离焦方向和离焦距离，通过信号输出控制电机的快速转动到目标位置，从而实现系统对焦。

1.2 光学三角法对焦性能分析

基于上述原理，从式(6)可以得出，离焦量z 越大，光斑半

径R x 越大，即光斑的面积也越大，离焦量z 与光斑半径之R x

成线性正比关系。由图1可知，被检测物体表面距离物镜的位置有三种情况，上离焦，聚焦面和下离焦，在上离焦时CCD 得到右半圆的光斑，下离焦时CCD 得到左半圆的光斑，在聚焦面时光斑变成一个亮点，所以我们可以通过计算光斑的面积确定此时的位置就是正好对焦的位置。仿真分析，光斑图像与对焦目标位置变化的关系如图3所示：

图3(a) 上离焦光斑图像

Fig.3(a) Spot images on the up defocus

图2 离焦原理分析 Fig.2 Defocus principle analysis

Fig.1 Focusing optics

传感器与微系统

图3(b) 下离焦光斑图像

Fig.3(b) Spot images on the down defocus

图3(a)所示为被测物体在焦平面上方时CCD 采集到的光

斑的图像，图3(b)为被测物体在焦平面下方时CCD 采集到的光斑的图像，分析50X 倍物镜连续间隔1u m 移动Z 轴后形成光斑大小s 和离焦量z 的关系，如表1所示。光斑面积的计算为：一幅图像的灰度值用GRAY(i ，j)表示，图像水平像素为640，垂直为480。系统取这幅图片的最大灰值1/4作为一幅图片的阈值，大于阈值的像素点灰阶置为255，小于阈值的置为0进行二值化处理；然后逐行扫描，记录每一行的像素点个数；最后光斑的面积为像素点个数×像素点大小。被检测物体在焦平面上下移动，通过逐次检测光斑面积的大小，就可以求得Z 轴的移动距离和焦平面之间的关系，从而确定焦平面位置，完成大范围调焦，如图4所示。

表1 光斑面积s 与离焦量z 关系表 Table 1 Spot size and defocus relationship

No

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

离焦量（um ）

-5

-4

-3

-2

-1

1

2

3

4

光斑面积（um ）

972

792

612

396

216

108

180

288

828

900

注：pixel size 6.0um ×6.0um ；

光斑面积s （像素2）

离焦量z （um ）

光斑面积

图4 离焦量z 与光斑面积s 关系曲线 Fig.4 Curve of Spot size and defocus

2 通光率最大判定法对焦分析

激光三角测距系统的精度主要取决于光斑像在探测器上的定位，用CCD 摄像机作为探测器时，光斑像的定位精度又取决于CCD 相机的分辨率[4-5]。通常用光斑的采样灰度质心作为像点的准确位置可将CCD 的分辨率提高到亚像元级，但这种方

法存在其固有的局限：边缘灰度跳变与高频干扰噪音影响。光斑边缘灰度跳变使光斑的形状变得不规则，在焦平面，光斑的形状是一个亮点，并且只有十几个像素点，所以光斑的形状变化在动态测量时将产生误差；高频干扰噪音的影响使得CCD 拍摄出来的图像出现许多亮点，有的在光斑附近，有的偏离光斑很远，在进行面积计算的时候就需要先进行滤波和进行区域判断，去除噪声干扰，这样就增加了算法的复杂性和计算复杂度，增加对焦过程的时间。所以本文引进通光率判定法，解决在焦平面附近，光斑面积变化微小和存在亮点噪声干扰，三角法测量精度不高的问题。

在序列图像中，被测物体的离焦量越小，图像边缘越锋利，就具有更大的图像梯度值[6]。当被测物体在焦平面时，光斑图像就是一个亮点，并且此时CCD 光斑的能量最大，所以本文定义，通光率T 为通过光学系统后的能量与输入光学系统的能量之比：

T=光斑CCD 最大灰阶/（暴光时间*增益*激光的功率）

目前激光的功率输入是恒定，主要是暴光时间和增益变

化，在靠近聚焦的位置时，单位离焦量下，光斑不仅能量最大，

通光率的变化也最大，因此可以作为显微镜的聚焦判定依据。

在调试完成后暴光时间，增益，激光的功率都是固定的，通光

率T 主要由光斑CCD 灰阶决定。通光率最大判定法为：通过

CCD 相机得到640×480的8位灰度图像值，然后求取图像每一列的最大灰阶值，得到640列每列最大灰阶值，绘制灰阶曲线如图5所示，再求取得到整幅图片的最大灰阶值，也就是灰阶曲线中的峰值；在焦平面时光斑的能量满足两个条件，一是

光斑能量最大，二是光斑的灰度值变化最大，即灰阶最大，也即通光率最大。

程良伦，等：高精度光学自动检测仪对焦系统研究

3 实验与结果

光学三角法的优点在于可以快速的进行聚焦，由上述原理

可知，三角法的搜索步长是可以自由改变的，当光斑面积较大的时候，可以判定离焦量z 较大，那么镜头的移动步长就可加大，接近焦平面就会更快；但是三角法在焦平面附近搜索时，由于受到CCD 相机像素点大小的影响，聚焦精度、重复性都不理想，50X 倍镜头三角法对焦测试如表2。

表2 三角法对焦重复性实验数据

Table 2 Refocus experimental data of triangulation

No

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

焦平面（um ） 41.35 41.62 41.54 41.49 41.34 41.42 41.23 41.39 41.75 41.43

时间（s ） 0.17 0.18 0.15 0.15 0.17 0.18 0.16 0.16 0.16 0.15

注：平均值 =41.456um ，标准差σ=0.15042um ，平均时间t=0.163s

通光率判定法可以精确的找到焦平面，但是搜索的步长需要设置得很小，因为在焦平面附近光斑的像素点很少，如果采

用大步长的搜索，搜索的结果可能出现局部最大值，错误聚焦，

因此通光率最大判定法是以牺牲对焦时间来换取对焦精度的，

本文采用镜头的1/3景深作为移动步长，查找T 的最大值，50X

倍镜头对焦测试如表3。

表3 通光率法对焦重复性实验数据

Table 3 Transparency experimental data of triangulation

No

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

焦平面（um ） 41.35 41.42 41.34 41.39 41.34 41.32 41.23 41.39 41.35 41.33

时间（s ） 0.25 0.31 0.35 0.28 0.37 0.28 0.26 0.26 0.32 0.29

注：平均值 =41.346um ，标准差σ=0.05146um ，平均时间t=0.297s

基于上述两种方法的优缺点，本文提出先用三角法进行快

速接近焦平面再用通光率法来确定焦平面的准确位置，50X 倍镜头对焦测试如表4。

表4对焦重复性实验数据 Table 4 Refocus experimental data

No

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

焦平面（um ） 41.43 41.44 41.39 41.36 41.42 41.43 41.33 41.46 41.39 41.41

时间（s ） 0.19 0.18 0.21 0.16 0.18 0.18 0.18 0.19 0.16 0.19

注：平均值 =41.406um ，标准差σ=0.03921um ，平均时间t=0.182s

4 结束语

本文分析了光学三角法在自动对焦设备上的应用原理和

优缺点，并在此基础上结合通光率最大判定法，提出了一种新的高精度快速对焦方法，克服了三角法对焦精度不够高，通光率法对焦不够快速的问题。最后通过实验验证本文提出的方法重复对焦精度可以达到0.1um ，对焦时间小于200ms 。 参考文献

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[3] 范富明，程良伦，王晓芬等. 一种新型光学快速自动聚焦系统[J]. 光电工程，2010，37(5): 127-132 .

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[6] 梁敏华, 吴志勇, 陈涛. 采用最大灰度梯度法实现经纬仪自动调焦控制[J]. 光学精密工程, 2009, 17(12): 3016-3020. 作者简介：

程良伦（1965-），男，汉，湖北黄石人，教授，博士生导

师，主要研究方向为网络控制与系统集成，嵌入式智能系统。

图5 光斑能量分析 Fig.5 Spot energy analysis

500 列

500 1 000/列 0

500 0 0 100 200 300 0 100 200 300 Spot a 光斑a Spot b 光斑b

Spot c 光斑c

列

列

灰度值曲线 灰度值曲线

灰度值曲线 1 000/列 1 000/列