基于圖像識別的攝像頭自動調焦檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

王震　彭剛　張曉歡

【摘要】? ? 針對智能終端攝像頭模組調焦問題，設計并實現(xiàn)了一套基于圖像識別的鏡頭自動調焦檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)擯棄傳統(tǒng)由人工作業(yè)方式，采用八工位六過程的設計方案，將上料、檢測、調焦、點膠、烘干和分揀下料集成一起，簡化了操作過程，提高了生產(chǎn)效率，并保證了產(chǎn)品一致性。

【關鍵詞】? ? 攝像頭模組? ? 自動調焦? ? 對比傳動? ? 圖像識別

引言：

近年來，隨著智能終端產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，攝像頭模組作為智能終端不可缺少的部件，這個產(chǎn)業(yè)也在飛速前進[1]。作為一個集聚了大量資金技術密集型產(chǎn)業(yè)，中國作為智能終端攝像頭模組生產(chǎn)的重要基地，在全球整個智能終端行業(yè)的供應鏈中位于不可或缺的位置。但是，相比于攝像頭模組產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的景象，攝像頭模組測試方面的發(fā)展卻相對緩慢，存在著自動化程度不高，和國外廠家相比有很大的差距，而成熟的自動化測試卻受限于國外廠家[2]。 國內現(xiàn)階段攝像頭模組測試產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀主要表現(xiàn)為，雖然規(guī)模很大，但是測試自動化程度卻很低，有的產(chǎn)線還依賴于人眼檢查判斷，導致攝像頭模組生產(chǎn)過程中測試不嚴格而導致次品流出的結果。為了改變現(xiàn)狀、提高品質，本項目設計了一個基于圖像識別的鏡頭自動調焦檢測系統(tǒng)。

一、結構設計

筆記本/平板電腦等設備在生產(chǎn)時，需要加上攝像頭模組。該攝像頭模組在出廠后并沒有調好焦距，所以不能直接安裝到設備上。因此，在安裝到設備上面之前，需要完成：1.檢測該模組是否為合格品;2.調整焦距到合適位置;3.檢測調焦后的產(chǎn)品是否符合品質要求;4.點膠固定;5.UV燈照射固化膠水。目前，在生產(chǎn)車間，上述五個步驟均為人工完成。人工會產(chǎn)生若干問題，如產(chǎn)品品質的不穩(wěn)定性，不良品過高，品質不一致，人員流動性引起的相關問題等。且人工成本過高。基于上述原因，設計出了攝像頭自動調焦生產(chǎn)系統(tǒng)，如圖1所示。

該系統(tǒng)主要有如下功能和步驟。

1.1自動上料

鏡頭模組板（一般一板為40個攝像頭模組）經(jīng)過激光切割后，放到該生產(chǎn)線的自動上料機構上，該生產(chǎn)線可以完成自動上料，即采用自動機械手將單個攝像頭模組夾取到工位盤上的工位上面，并進行固定。自動上料機構單次可以裝填10個攝像頭組板，每板40個攝像頭，共計400個攝像頭。

1.2姿態(tài)檢測

攝像頭放置到工位盤上之后，工位盤會自動轉動到檢測調味工位，同時檢測攝像頭是否放置正確。若放置位置不正確（如攝像頭放歪等情況）則系統(tǒng)會自動跳過該攝像頭后續(xù)步驟。

1.3智能調焦

攝像頭轉到調焦工位，該生產(chǎn)線會自動連接攝像頭觸點并將調焦盤卡到攝像頭花瓣上，同時從攝像頭讀取取景信息。系統(tǒng)軟件和算法會判斷取景信息并轉到調焦盤，直到攝像頭五個區(qū)域（四個角和中心點區(qū)域）MTF值綜合最優(yōu)為止。并判斷該調焦后的攝像頭是否符合品質要求。如不符合，則跳過后續(xù)步驟。

1.4自動點膠

該系統(tǒng)自動判斷攝像頭花瓣缺口，并從六個缺口中選擇各不相臨的三個缺口進行噴膠固定[6]。

1.5 UV烘干

對膠水進行UV烘干固定。

1.6分揀下料

系統(tǒng)將符合品質的攝像頭依次擺放到下料盤，對于不符合要求的攝像頭分為三種情況，即臟污/焦距不準/其他，分別放到三個不良品下料盒中。

二、軟件設計

攝像頭自動調焦生產(chǎn)線的軟件系統(tǒng)主要分為兩部分。第一部分為PLC控制部分。該部分依據(jù)時序和反饋，主要控制機械部分的移動。第二部分為攝像頭調焦和檢測算法[3]，采用MTF算法檢測攝像頭的成像結果并對其進行分析，同時反饋給PLC控制部分驅動調焦機構進行調焦和檢測[4，5]。本文主要分析第二部分軟件系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)。

如圖1中，當攝像頭模組轉動到工位3時，系統(tǒng)會連接上攝像頭模組，同時從攝像頭模組讀取成像數(shù)據(jù)。攝像頭正上方放置一張網(wǎng)格白板，算法依據(jù)攝像頭的成像判斷攝像頭焦距是否調整到位。初始時，攝像頭的調焦花瓣在最內側（逆時針方向）。系統(tǒng)調焦時，需要將攝像頭調焦花瓣順時針轉動，直到最佳焦距。但是實際調焦時，花瓣持續(xù)順時針轉動，系統(tǒng)會記錄下每個位置的成像數(shù)據(jù)，直到轉動到最佳位置。

本算法中，根據(jù)對比傳動函數(shù)CTF的值判定調焦情況。

定義：CTF 對比傳遞函數(shù)

其中：Imax和Imin表示所選區(qū)域的最強和最弱的亮度值。

起始點定位情況：

情況1. 起始點定位在區(qū)域左邊，此時CTF值可以穩(wěn)定增長到最大值。這種情況一般用于新的還沒有調整過的鏡頭。如圖2.A所示。

情況2. 起始點定位在區(qū)域中，此時CTF值穩(wěn)定增長到最大值。如圖2.B所示。

情況3. 起始點定位在定位在區(qū)域右邊，此時CTF值穩(wěn)定從最大值下降。如圖2.C所示。

為了避免損壞已經(jīng)調焦過的鏡頭，或者試圖重新調整焦距不準確的鏡頭，一般需要使用情況2和情況3過程。

調焦算法步驟如下：

1.檢查初始CTF值。如果CTF>10%，（這種情況可能會出現(xiàn)在上面情況1和情況2），逆時針旋轉L1，否則，跳過這步。2.設置高速旋轉速度值（從S1加速到S2）， 順時針旋轉到當前CTF值超過10%為止。旋轉圈數(shù)不能超過L1。如果超過了限制圈數(shù)，而仍然CTF<10%， 則終止調焦并標記該鏡頭為不良品。如果在此步驟之前已經(jīng)CTF>10%，則跳過這步。3.設置一個較低的穩(wěn)定旋轉速度，順時針旋轉。旋轉過程中，保存CTF最大值到一個變量中，并同時記錄該值所對應的位置（旋轉的位置）。繼續(xù)旋轉，一旦當前CTF值小于最大CTF值90%時，停止旋轉。記錄硬限制旋轉值（圈數(shù)）為L2。4.逆時針返回到最大CTF值并加上Lgap圈（以便松開齒輪與鏡頭的咬合）。

需要注意的是，調焦結構在將齒輪嚙合調焦花瓣時，采用齒輪旋轉的方式進行調焦時，無法完全確定當齒輪轉動到什么角度才能夠完全卡上鏡頭的花瓣（即鏡頭圓周邊緣）。同時，也無法確定齒輪再被旋轉模塊咬緊時所處的初始位置。為了確定當齒輪回轉到CTF最大值時的齒輪位置，需要對齒輪咬合間隙進行補償。圖2.D中，“a”表示小的（鏡頭的）齒輪厚度，“g”表示調焦齒輪的兩個齒之間的距離，“x”鄙視齒輪所在的初始位置（當鏡頭被咬合時）。

當旋轉機構往一個方向（如順時針）移動時，齒輪背隙（即兩個齒輪咬合時，兩個咬合的齒輪的間隙）對應于x。 當向相反方向（如逆時針）移動時，背隙為“g-a-x”。我們并不知道x的值，但是為了精確調焦，當齒輪移動時需要考慮該背隙的值。在上述提到的算法中，我們采用相對定位方式，且在第一次順時針旋轉后重置當前坐標為0。所以我們確定順時針旋轉是背隙為0， 逆時針旋轉式背隙為g-a。 在后面的步驟中，所有的移動距離均大于g-a。 然后再最后的步驟我們加上“g-a”到對應的距離上面。

根據(jù)上述算法，即可完成攝像頭的調焦動作。

三、測試分析

依據(jù)上述設計方案，設計出了攝像頭自動調教檢測系統(tǒng)樣機。經(jīng)過測試運行，該系統(tǒng)能夠用來對手機鏡頭進行自動調焦，測試，刷選優(yōu)良品和不良品。手機鏡頭放置在上料區(qū)，由機械手自動上料、分板，然后進行調焦，不良品分揀;點膠、烘干，下料裝箱，全流程自動化。正常情況下，該系統(tǒng)完成一個單個攝像頭整個流程約14s。目前人工僅調焦一個攝像頭時間約12s左右，加上其他步驟與機器相當，但是需要四個人工同時工作。即一臺機器可以完全取代至少四個人工。若全部取代人工，則一個工人可以看管至少十臺機器（依據(jù)工廠具體情況變化），每臺機器僅需每兩個小時進行依次上料下料盤更換即可。系統(tǒng)測試結果達到了設計預期。

四、結束語

攝像頭自動調焦檢測系統(tǒng)是惠州學院計算機科學與工程學院研發(fā)一套手機鏡頭、電腦鏡頭、平板鏡頭等自動調焦檢測的生產(chǎn)線。該生產(chǎn)線能夠依據(jù)適用于不同的鏡頭類型，根據(jù)預先設定好的參數(shù)進行自動調焦、檢測、判優(yōu)，其檢測與調焦結果可以存儲于計算機中，并能夠標示出合格品與不良品，及不良品質類型。引進該設備后，企業(yè)將大大提供生產(chǎn)效率的同時，能夠提高優(yōu)良率，降低人工不穩(wěn)定導致的不良情況，降低人工成本，提高產(chǎn)品品質。

參? 考? 文? 獻

[1]肖強. 智能手機的圖像傳感器及其應用[J]. 集成電路應用， 2017， 034（003）：64-66.

[2]韓鑫. 攝像頭模組組裝及成像質量一站式檢測方法的研究[D]. 江西理工大學.

[3]王竑舒. 基于圖像處理的小鏡頭自動調焦調心系統(tǒng)研究[D]. 長春理工大學， 2019.

[4]張命令， 羅宏， Zhang，等. 交通攝像頭手動鏡頭自動調焦控制系統(tǒng)的研究[J]. 機械制造， 2017， 10（No.503）：47-51.

[5]郭彥珍， 邱宗明， 李信，等. 圖像測量技術中一種調焦的判別方法[J]. 西安理工大學學報， 2001， 17（1）：18-19.

[6]基于手機攝像頭模組封裝制造的精密點膠工藝應用[C]// 2018中國高端SMT學術會議論文集. 2018.