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2024年7月22日发(作者:)
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基于图像识别的
摄像头自动调焦检测系统的设计与实现
____________________ □王震彭刚张晓欢惠州学院
【摘要】针对智能终端摄像头模组调焦问题,设计并实现了一套基于图像识别的镜头自动调焦检测系统。该系统摈弃传统由人工作
业方式,采用八工位六过程的设计方案,将上料、检测、调焦、点胶、烘干和分拣下料集成一起,简化了操作过程,提高了生产效率,
并保证了产品_致性。
【关键词]摄像头模组自动调焦对比传动图像识别
引言:
近年来,随着智能终端产业的快速发展,摄像头模组作
为智能终端不可缺少的部件,这个产业也在飞速前进n]。作
为一个集聚了大量资金技术密集型产业,中国作为智能终端
摄像头模组生产的重要基地,在全球整个智能终端行业的供
应链中位于不可或缺的位置。但是,相比于摄像头模组产业
蓬勃发展的景象,摄像头模组测试方面的发展却相对缓慢,
存在着自动化程度不高,和国外厂家相比有很大的差距,而
成熟的自动化测试却受限于国外厂家pi。国内现阶段摄像头
模组测试产业发展的现状主要表现为,虽然规模很大,但是
测试自动化程度却很低,有的产线还依赖于人眼检査判断,
导致摄像头模组生产过程中测试不严格而导致次品流出的结
果。为了改变现状、提高品质,本项目设计了一个基于图像
识别的镜头自动调焦检测系统。
一、结构设计
笔记本/平板电脑等设备在生产时,需要加上摄像头模
组。该摄像头模组在出厂后并没有调好焦距,所以不能直接
安装到设备上。因此,在安装到设备上面之前,需要完成:
I
.检测该模组是否为合格品;2.调整焦距到合适位置;3.检
测调焦后的产品是否符合品质要求;4.点胶固定;5.
UV
灯
照射固化胶水。目前,在生产车间,上述五个步骤均为人工
完成。人工会产生若干问题,如产品品质的不稳定性,不良
品过高,品质不一致,人员流动性引起的相关问题等。且人
工成本过髙。基于上述原因,设计出了摄像头自动调焦生产
系统,如图1所示。
该系统主要有如下功能和步骤。
1.1自动上料
镜头模组板(一般一板为40个摄像头模组)经过激光
切割后,放到该生产线的自动上料机构上,该生产线可以完
成自动上料,即采用自动机械手将单个摄像头模组夹取到工
位盘上的工位上面,并进行固定。自动上料机构单次可以装
填10个摄像头组板,每板40个摄像头,共计400个摄像头。
1.2姿态检测
摄像头放置到工位盘上之后,工位盘会自动转动到检测
调味工位,同时检测摄像头是否放置正确。若放置位置不正
确(如摄像头放歪等情况)则系统会自动跳过该摄像头后续
步骤。
1.3智能调焦
摄像头转到调焦工位,该生产线会自动连接摄像头触点
并将调焦盘卡到摄像头花瓣上,同时从摄像头读取取景信息。
系统软件和算法会判断取景信息并转到调焦盘,直到摄像头
五个区域(四个角和中心点区域)
MTF
值综合最优为止。并
判断该调焦后的摄像头是否符合品质要求。如不符合,则跳
过后续步骤=
1.4自动点胶
该系统自动判断摄像头花瓣缺口,并从六个缺口中选择
各不相临的三个缺口进行喷胶固定|6]。
1.5
UV
烘干
对胶水进行
UV
烘干固定。
1.6分拣下料
系统将符合品质的摄像头依次摆放到下料盘,对于不符
合要求的摄像头分为三种情况,即脏污/焦距不准/其他,
分别放到三个不良品下料盒中。
二、软件设计
摄像头自动调焦生产线的软件系统主要分为两部分。第
一部分为
PLC
控制部分。该部分依据时序和反馈,主要控制
机械部分的移动。第二部分为摄像头调焦和检测算法|3],采
用
MTF
算法检测摄像头的成像结果并对其进行分析,同时
反馈给
PLC
控制部分驱动调焦机构进行调焦和检测〜]。本
文主要分析第二部分软件系统的设计和实现。
如图1中,当摄像头模组转动到工位3时,系统会连接
图1系统结构设计
上摄像头模组,同时从摄像头模组读取成像数据。摄像头正
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上方放置一张网格白板,算法依据摄像头的成像判断摄像头
焦距是否调整到位。初始时,摄像头的调焦花瓣在最内侧(逆
时针方向)。系统调焦时,需要将摄像头调焦花瓣顺时针转
动,直到最佳焦距。但是实际调焦时,花瓣持续顺时针转动,
系统会记录下每个位置的成像数据,直到转动到最佳位置。
本算法中,根据对比传动函数
CTF
的值判定调焦情况。
定义:
CTF
对比传递函数
转过程中,保存
CTF
最大值到一个变量中,并同时记录该值
所对应的位置(旋转的位置)。继续旋转
,一
旦当前
CTF
值
小于最大
CTF
值90%时,停止旋转。记录硬限制旋转值(圈
数)为
L
2。4.逆时针返回到最大
CTF
值并加上
Lgap
圈(以
便松开齿轮与镜头的咬合)。
需要注意的是,调焦结构在将齿轮啮合调焦花瓣时,采
用齿轮旋转的方式进行调焦时,无法完全确定当齿轮转动到
什么角度才能够完全卡上镜头的花瓣(即镜头圆周边缘)。
同时,也无法确定齿轮再被旋转模块咬紧时所处的初始位置。
为了确定当齿轮回转到
CTF
最大值时的齿轮位置,需要对齿
轮咬合间隙进行补偿。图2.
D
中,“
a
”表示小的(镜头的)
齿轮厚度,“
g
”表示调焦齿轮的两个齿之间的距离,“
X
”
鄙视齿轮所在的初始位置(当镜头被咬合时)。
当旋转机构往一个方向(如顺时针)移动时,齿轮背隙(即
两个齿轮咬合时,两个咬合的齿轮的间隙)对应于
X
。
当向
相反方向(如逆时针)移动时,背隙为“
g
-
a
-
x
”
。
我们并
不知道
x
的值,但是为了精确调焦,当齿轮移动时需要考虑
该背隙的值。在上述提到的算法中,我们采用相对定位方式,
且在第一次顺时针旋转后重置当前坐标为0。所以我们确定
顺时针旋转是背隙为〇,逆时针旋转式背隙为
g
-
a
。在后面
的步骤中,所有的移动距离均大于
g
-
a
。然后再最后的步骤
我们加上“
g
-
a
”到对应的距离上面。
根据上述算法,即可完成摄像头的调焦动作。
三
、
测试分析
依据上述设计方案,设计出了摄像头自动调教检测系统
样机。经过测试运行,该系统能够用来对手机镜头进行自动
调焦,测试,刷选优良品和不良品。手机镜头放置在上料区,
由机械手自动上料、分板,然后进行调焦,不良品分拣;点
胶、烘干,下料装箱,全流程自动化。正常情况下,该系统
完成一个单个摄像头整个流程约14
s
。目前人工仅调焦一个
摄像头时间约12
s
左右,加上其他步骤与机器相当,但是需
要四个人工同时工作。即一台机器可以完全取代至少四个人
工。若全部取代人工,则一个工人可以看管至少十台机器(依
据工厂具体情况变化),每台机器仅需每两个小时进行依次
上料下料盘更换即可。系统测试结果达到了设计预期。
四、 结束语
摄像头自动调焦检测系统是惠州学院计算机科学与工程
CT
f
一
’
相
”
'max+’rm'n
其中:和
Im
,
n
表示所选区域的最强和最弱的亮度值。
起始点定位情况:
情况1.起始点定位在区域左边,此时
CTF
值可以稳定
增长到最大值。这种情况一般用于新的还没有调整过的镜头。
如图2.
A
所示。
情况2.起始点定位在区域中,此时
CTF
值稳定增长到
最大值。如图2.
B
所示。
情况3.起始点定位在定位在区域右边,此时
CTF
值稳
定从最大值下降。如图2.
C
所示。
为了避免损坏已经调焦过的镜头,或者试图重新调整焦
距不准确的镜头,一般需要使用情况2和情况3过程。
1.检査初始
CTF
值。如果
CTF
>10%,(这种情况可能会
出现在上面情况1和情况2),逆时针旋转
L
1,否则,跳过
这步。2.设置高速旋转速度值(从
S
1加速到
S
2 ),顺时针
旋转到当前
CTF
值超过10%为止。旋转圈数不能超过
L
1。
如果超过了限制圈数,而仍然
CTF
<10%,则终止调焦并标记
该镜头为不良品。如果在此步骤之前已经
CTF
>10%,则跳
过这步。3.设置一个较低的稳定旋转速度,顺时针旋转。旋
学院研发一套手机镜头、电脑镜头、平板镜头等自动调焦检
测的生产线。该生产线能够依据适用于不同的镜头类型,根
据预先设定好的参数进行自动调焦、检测、判优,其检测与
调焦结果可以存储于计算机中,并能够标示出合格品与不良
品,及不良品质类型。引进该设备后,企业将大大提供生产
效率的同时,能够提高优良率,降低人工不稳定导致的不良
情况,降低人工成本,提高产品品质。
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