基于图像识别的摄像头自动调焦检测系统的设计与实现

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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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