白光扫描干涉过程的自动对焦方法研究
发布时间：2021-02-11 11:08
针对白光扫描干涉系统由于物镜景深小、干涉区间短而导致的调焦不准确、查找条纹困难、耗时长等问题,提出一种适用于白光干涉仪的自动对焦方法,该方法包括一种结合穷举法与爬山法的复合式对焦搜索算法,以及一种基于四叉树分解的粗精分步对焦评价函数。所提的搜索算法不需预先设定搜索范围,步长迭代可变,在能够快速搜索的同时具有较高的搜索精度和稳定性。所提的评价函数灵敏度较高,单峰性较好。实验结果表明,所提的自动对焦方法具有较高的对焦精度和速度,且能够在快速准确找到干涉条纹位置的同时,有效地避免由条纹以及环境噪声引起的对焦曲线多峰值问题。
【文章来源】：半导体光电. 2019,40(05)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
图１图像的四叉树分解四叉树图像块分解的流程如下［１２］：
。根据粗对焦和精对焦对评价函数的不同性能需求，提出了基于四叉树分解的粗精分步对焦评价函数：在粗对焦阶段，需要快速检索图像灰度显著变化区域，而该阶段图像灰度信息变化较少，为了减少计算量，仅通过统计图像块的数量计算评价函数值；在精对焦阶段，需要较高的搜索精度，该阶段的图像灰度信息变化较显著，在统计图像块数量后，同时计算各个图像块的梯度信息，并将两者加权求和作为评价函数值，以提高对焦曲线灵敏度。两种评价函数对图像的评价流程如图２所示。图２粗对焦评价函数与精对焦评价函数评价流程对比２基于爬山法与穷举法的复合式对焦搜索算法由于白光扫描干涉系统所使用的物镜景深较小，只有在被测物焦面位置前后很小的范围内才能获取到相对清晰的图像（如图３中的Ｆ、Ｄ、Ｅ），其他区域内图像都深度离焦且前后帧图像灰度差异极小（如图３中的Ａ、Ｈ），难以依据图像灰度变化信息进行对焦判断。为了减少对焦耗时、提高对焦准确度以及鲁棒性，结合爬山法与穷举法的特点提出了一种新的对焦搜索方法。所提算法在搜索过程中，既考虑了穷举法记录评价函数值最大值位置的特点，也结合了爬山法对前后帧评价函数值进行比较的方式。图３对焦搜索曲线图提出的复合式对焦搜索算法将对焦过程分为粗精两个阶段。在对焦开始前，先将被测物移动到靠近镜头的近焦端位置。首轮对焦搜索为粗对焦搜索，目的是为了寻找图像灰度显著变化区域。粗对焦时以一个较大的固定步长向远离镜头的方向移动穷举（图３中的①），用粗对焦评价函数式（１）
块的数量计算评价函数值；在精对焦阶段，需要较高的搜索精度，该阶段的图像灰度信息变化较显著，在统计图像块数量后，同时计算各个图像块的梯度信息，并将两者加权求和作为评价函数值，以提高对焦曲线灵敏度。两种评价函数对图像的评价流程如图２所示。图２粗对焦评价函数与精对焦评价函数评价流程对比２基于爬山法与穷举法的复合式对焦搜索算法由于白光扫描干涉系统所使用的物镜景深较小，只有在被测物焦面位置前后很小的范围内才能获取到相对清晰的图像（如图３中的Ｆ、Ｄ、Ｅ），其他区域内图像都深度离焦且前后帧图像灰度差异极小（如图３中的Ａ、Ｈ），难以依据图像灰度变化信息进行对焦判断。为了减少对焦耗时、提高对焦准确度以及鲁棒性，结合爬山法与穷举法的特点提出了一种新的对焦搜索方法。所提算法在搜索过程中，既考虑了穷举法记录评价函数值最大值位置的特点，也结合了爬山法对前后帧评价函数值进行比较的方式。图３对焦搜索曲线图提出的复合式对焦搜索算法将对焦过程分为粗精两个阶段。在对焦开始前，先将被测物移动到靠近镜头的近焦端位置。首轮对焦搜索为粗对焦搜索，目的是为了寻找图像灰度显著变化区域。粗对焦时以一个较大的固定步长向远离镜头的方向移动穷举（图３中的①），用粗对焦评价函数式（１）计算每一帧图像的评价值，保存搜索过程中评价函数值最大值Ｆｍａｘ及其所在位置，同时比较前后帧的评价函数值大小，当连续三次出现当前帧图像评价函数值Ｆｉ小于前一帧图像的评价函数值Ｆｉ－１，并且｜Ｆｍ
【参考文献】：
期刊论文
[1]显微镜自动对焦方法研究综述[J]. 田畔,谷朝臣,胡洁,吴开杰,彭颖红. 光学技术. 2014(01)
[2]采用变速白光扫描干涉术测量大尺度台阶结构[J]. 郭彤,章英,李峰,陈津平,傅星,胡小唐. 光电子.激光. 2012(08)
[3]基于阈值判定法的白光干涉仪自动扫描技术研究[J]. 吴志顺,崔长彩,叶瑞芳,黄辉,李兵,黄春棋. 中国机械工程. 2012(12)
[4]白光干涉表面结构测量仪的优化设计与应用[J]. 王生怀,王淑珍,陈育荣,谢铁邦. 仪表技术与传感器. 2010(02)
博士论文
[1]白光扫描干涉测量方法与系统的研究[D]. 马龙.天津大学 2011
硕士论文
[1]白光垂直扫描干涉术快速扫描系统与方法研究[D]. 焦智超.中国民航大学 2016
[2]高质量图像获取与处理技术研究[D]. 张栩铫.中国科学院研究生院(光电技术研究所) 2016
本文编号：3029012
【文章来源】：半导体光电. 2019,40(05)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
图１图像的四叉树分解四叉树图像块分解的流程如下［１２］：
。根据粗对焦和精对焦对评价函数的不同性能需求，提出了基于四叉树分解的粗精分步对焦评价函数：在粗对焦阶段，需要快速检索图像灰度显著变化区域，而该阶段图像灰度信息变化较少，为了减少计算量，仅通过统计图像块的数量计算评价函数值；在精对焦阶段，需要较高的搜索精度，该阶段的图像灰度信息变化较显著，在统计图像块数量后，同时计算各个图像块的梯度信息，并将两者加权求和作为评价函数值，以提高对焦曲线灵敏度。两种评价函数对图像的评价流程如图２所示。图２粗对焦评价函数与精对焦评价函数评价流程对比２基于爬山法与穷举法的复合式对焦搜索算法由于白光扫描干涉系统所使用的物镜景深较小，只有在被测物焦面位置前后很小的范围内才能获取到相对清晰的图像（如图３中的Ｆ、Ｄ、Ｅ），其他区域内图像都深度离焦且前后帧图像灰度差异极小（如图３中的Ａ、Ｈ），难以依据图像灰度变化信息进行对焦判断。为了减少对焦耗时、提高对焦准确度以及鲁棒性，结合爬山法与穷举法的特点提出了一种新的对焦搜索方法。所提算法在搜索过程中，既考虑了穷举法记录评价函数值最大值位置的特点，也结合了爬山法对前后帧评价函数值进行比较的方式。图３对焦搜索曲线图提出的复合式对焦搜索算法将对焦过程分为粗精两个阶段。在对焦开始前，先将被测物移动到靠近镜头的近焦端位置。首轮对焦搜索为粗对焦搜索，目的是为了寻找图像灰度显著变化区域。粗对焦时以一个较大的固定步长向远离镜头的方向移动穷举（图３中的①），用粗对焦评价函数式（１）
块的数量计算评价函数值；在精对焦阶段，需要较高的搜索精度，该阶段的图像灰度信息变化较显著，在统计图像块数量后，同时计算各个图像块的梯度信息，并将两者加权求和作为评价函数值，以提高对焦曲线灵敏度。两种评价函数对图像的评价流程如图２所示。图２粗对焦评价函数与精对焦评价函数评价流程对比２基于爬山法与穷举法的复合式对焦搜索算法由于白光扫描干涉系统所使用的物镜景深较小，只有在被测物焦面位置前后很小的范围内才能获取到相对清晰的图像（如图３中的Ｆ、Ｄ、Ｅ），其他区域内图像都深度离焦且前后帧图像灰度差异极小（如图３中的Ａ、Ｈ），难以依据图像灰度变化信息进行对焦判断。为了减少对焦耗时、提高对焦准确度以及鲁棒性，结合爬山法与穷举法的特点提出了一种新的对焦搜索方法。所提算法在搜索过程中，既考虑了穷举法记录评价函数值最大值位置的特点，也结合了爬山法对前后帧评价函数值进行比较的方式。图３对焦搜索曲线图提出的复合式对焦搜索算法将对焦过程分为粗精两个阶段。在对焦开始前，先将被测物移动到靠近镜头的近焦端位置。首轮对焦搜索为粗对焦搜索，目的是为了寻找图像灰度显著变化区域。粗对焦时以一个较大的固定步长向远离镜头的方向移动穷举（图３中的①），用粗对焦评价函数式（１）计算每一帧图像的评价值，保存搜索过程中评价函数值最大值Ｆｍａｘ及其所在位置，同时比较前后帧的评价函数值大小，当连续三次出现当前帧图像评价函数值Ｆｉ小于前一帧图像的评价函数值Ｆｉ－１，并且｜Ｆｍ
【参考文献】：
期刊论文
[1]显微镜自动对焦方法研究综述[J]. 田畔,谷朝臣,胡洁,吴开杰,彭颖红. 光学技术. 2014(01)
[2]采用变速白光扫描干涉术测量大尺度台阶结构[J]. 郭彤,章英,李峰,陈津平,傅星,胡小唐. 光电子.激光. 2012(08)
[3]基于阈值判定法的白光干涉仪自动扫描技术研究[J]. 吴志顺,崔长彩,叶瑞芳,黄辉,李兵,黄春棋. 中国机械工程. 2012(12)
[4]白光干涉表面结构测量仪的优化设计与应用[J]. 王生怀,王淑珍,陈育荣,谢铁邦. 仪表技术与传感器. 2010(02)
博士论文
[1]白光扫描干涉测量方法与系统的研究[D]. 马龙.天津大学 2011
硕士论文
[1]白光垂直扫描干涉术快速扫描系统与方法研究[D]. 焦智超.中国民航大学 2016
[2]高质量图像获取与处理技术研究[D]. 张栩铫.中国科学院研究生院(光电技术研究所) 2016
本文编号：3029012
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