引 言
自动对焦在图像测量分析系统中有着非常重要的作用。在一些要求自动化场合的测量系统中，离开光学系统的自动调焦就无法实现。自动对焦不仅要使图像成像清晰，而且还必须具有较高的工作效率和可靠性，这是影响自动对焦能否应用到生产实际的关键因素之一。因此，光学系统的自动对焦往往成为自动化图像测量系统的重点和难点技术之一。本文提出了面向对象的自动对焦思想，就是要充分考虑影响对焦效率的有关硬件因素，从而实现整个对焦运动控制过程的较优控制，这在解决实际产品的自动测试中发挥了积极作用。
1 面向对象的自动对焦运动过程控制策略
对于光学系统的自动对焦，要解决两个关键问题，首先要解决核心问题之一是要确定一个合适的评价函数，来评价聚焦和离焦图像特征在计算上的差异，应该有正确并方便应用的判据量化这种差别。理想的评价函数应具有以下特点：无偏性、单峰性、具有足够的信噪比。用于图像处理法的聚焦特征评价函数可以分为频域函数、灰度函数、像能梯度函数、信息学函数。采用灰度差分法来来构造聚焦特征值评价函数，如式(1)所示，其实质上是一种灰度函数或者说像能梯度函数，特点是计算量小、灵敏度高。用该函数可以方便地对感兴趣区域进行聚焦，也可对选中图像区域的中间几列或几行来计算聚焦特征评价函数值，减少了计算工作量。
式中F 为一幅图像聚焦特征评价函数值，K, L 为一幅图像需计算的行序号，M, N 为需要计算的列序号，g(x, y)为在(x, y)处的像素灰度值。K, L 和 M, N 的值可根据需要而定，这也为面向测量对象实现快速、准确聚焦提供了条件。影响对焦效率和可靠性的另一重要影响因素就是对焦运动控制方法。从某种意义上讲，它预先确定了成像系统的运动轨迹，一种较优的对焦方法应使成像系统的运动轨迹尽量短。传统的登山式自动聚焦方式下，在聚焦过程中一般采用一定的步长进行搜索，如果调整聚焦步长过大，很可能使摄像系统跨过正确的聚焦位置，从而导致聚焦错误甚至聚焦不能结束。反之，如果选取小步长进行聚焦，可以作到正确聚焦，但是整个聚焦过程可能耗时很长，降低了系统效率。在理想情况下，用登山式自动聚焦方式能够达到较好的效果。但实际对焦过程中，由于受噪声、光源的不稳定等因素的影响，其对焦特征值评价特征函数曲线如图1 所示，在整个聚焦过程中，都存在信号的动态起伏，这时用登山式自动聚焦方式就容易使聚焦产生误动作。整个“登山”的过程实际上只是在一个局部的极大值附近来回“震荡”，有时只能局部聚焦，甚至完全不能聚焦。在工程实际中，我们提出了面向测量对象的光学系统的自动对焦策略，其对焦运动控制过程如图2 所示。
面向对象的对焦方法要求尽量减少运动和图像处理相结合的运动距离，尽量增大最小运动步长。利用变步长的浮动阈值搜索方式，克服了局部聚焦和完全不能聚焦的情况，而且聚焦速度和精度都得到很大提高。基于此，可将对焦运动过程分为线性运动阶段、图像处理和运动相结合的粗调焦阶段和细调焦阶段。其中，线性运动阶段就是没有图像采集和处理的纯运动阶段。在该阶段，光学镜头从某一基点位置 O出发，以一定速度快速运动到位置 x0。要保证光学系统的焦面一定不在该范围内，最后位置 x0也是光学系统开始进行粗调焦的起始位置。
在粗调焦阶段，将开始图像处理与运动的结合，这一阶段的目的是进入光学系统的焦深范围 xm-1-xm+1，因此需要确定两个最重要的控制参数：运动步长δ 和阈值λ。运动步长δ 的选取不大于光学系统焦深的一半;阈值λ 就是在当前运动步长下能稳定识别出整个聚焦特征曲线的最大值而不是局部极大值的阈值，当光学系统的对焦特征值达到该值时，光学系统停止前进，表示被测量工件已经进入光学系统的焦深范围内。细调焦阶段，测量系统将变步长在前面聚焦特征评价函数的极大值附近点附近搜索最大值点，直到达到满足规定的对焦精度，运动步长小于对焦精度要求。
2 调焦系统的结构及工作流程
我们设计的调焦系统由光学放大成像系统、照明系统、运动控制和图像采集处理分析系统组成，其中照明系统采用四象限 LED 环行光照明，运动控制由松下交流伺服电机、驱动器、基于 PC 的运动控制卡组成，测量对焦时，物体被夹持在可旋转 360° 的机械手上，CCD 摄像系统放置在可以做线性直线运动的滑动平台上，由伺服驱动系统驱动，运动控制卡每发出一个脉冲，则摄像系统移动 0.5μm，运动控制卡和图像采集卡都插在工控机的插槽中由相应的驱动和控制软件进行控制。对焦前，可以通过手动对焦方式，移动光学成像系统接近工件，使成像清晰，通过测量系统的工艺参数的自学习功能，确定出工件的纯线性运动距离x0。其次，输入光学系统的设计焦深ε 可能和实际的光学系统的焦深有偏差，因此实际精确的光学系统的焦深可以通过专用的检测设备测量确定。对焦的工作流程是在开始进行自动对焦时，调焦系统先回零位，如图 2 中的0 点，以一个较大但又比较安全的速度运动到开始粗调焦的起始点，即x0。
然后确定粗调焦运动步长δ，δ 应小于或者等于光学系统焦深的一半，即δ ≤ ε/2。测量系统每运动一个步长就集图像，计算出当前位置图像的聚焦特征评价函数的值 siga。每次冻结图像时，在硬件作了多图像平均去噪处理，这样便于消除图像采集引入的随机噪声，继续运动采集直到当前特征的大小小于整个对焦过程的特征值的阈值λ，然后线性运动到特征值最大点的前一位置，即开始细调焦的位置 xm-1。最后进入细调焦阶段，运动步长减小为粗调焦运动步长的一半，运动距离为 4 倍运动步长，即从点 xm-1到点 xm+1，在对焦运动过程中，找到特征值最大点，然后线性再返回到特征最大的前一点，运动步长减小一半，重复上述对焦过程，直到运动步长小于规定的对焦精度。最后达到特征值最大点 xN=xm+δ/4，这样整个对焦过程结束。
3 对焦实例及结果分析
为了验证所提出的对焦运动控制方法的有效性，结合实际的调焦系统，分别对铝料和合金材料的工件进行了试验，研究了影响对焦效率和可靠性的因素。图3 和图4 分别是对于合金材料和铝材零件的粗调焦过程的对焦数据曲线，粗调焦的步长为每步(Step)0.05mm。在图3 中，开始进行粗调焦位置为 29.552mm，经过 47 步(Step) 找到光学系统的焦深位置，然后经细调焦，找到特征值最大位置为 31.813mm，特 征值siga=9212。
图4中，开始进行粗调焦位置为 35.263mm，经 39步(Step) 找到光学系统的焦深位置，然后经过细调焦，找到特征值最大位置为 37.072mm，特征值 siga=3322，光学系统两次对焦时间都在 10s 左右。分析上面的对焦过程数据可以看出，不同工件其粗调焦的起始位置不同，即其线形运动距离不同，这是因为不同工件光学系统与工件的成像面的距离不同。但由于在纯线性运动阶段速度较快，因此该距离的大小对整个对焦过程的时间影响不大。
粗调焦的距离也不同，这主要取决于工件的大小及装夹工件的偏摆范围。从上面的粗调焦过程数据可以知道，在粗调焦距离一定的情况下，光学系统的焦深将直接影响对焦的效率。开始粗调焦的运动步长一般选择小于光学系统焦深的一半，太大或者太小都会影响对焦过程的结果和效率。焦深大则初始运动步长大，相应进入光学系统的焦深则需要较少的时间。
对比对焦曲线图3 和图4 可以看出，在特征值峰值附近曲线的陡峭程度不同，铝材料工件表面较光滑，特征值曲线较平坦，而合金材料工件表面较粗糙，在峰值附近曲线变化剧烈，这样在对焦过程中不易因各种干扰因素导致对焦失败，对焦成功的可靠性高。因此，一方面在选择聚焦特征评价函数时要尽量采用比较敏感的函数，另一方面还要提高采集图像的对比度，这样就可使对焦特征值的峰值曲线更陡峭。
4 结 论
提出了面向对象的对焦运动控制方法，即将对焦过程分为纯线性运动、粗调焦和细调焦阶段，并给出每个阶段控制参数的确定办法。通过实例证明该方法可以提高对焦效率和可靠性，35mm 的对焦距离大约耗时 10s 左右，对于高反光的铝材料工件实现了稳定对焦。目前，该方法已成功应用到图像自动化测量系统中，圆满解决了专用图像自动化测量系统中的快速高可靠对焦难题，在实际科研生产中发挥了重要作用。
注：该项目荣获 2004 年度中国工程物理研究院预先研究基金二等奖。
参考文献：
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基金项目：中国工程物理研究院科学技术基金资助项目(20020319)
作者简介：伏德贵(1968-)，男(汉族)，四川阆中人，高级工程师，硕士，主要从事几何量的精密测试研究。E-mail: fdgfby@126.com
