焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)及方法
【專利摘要】一種焦點(diǎn)識(shí)別方法，包括：載入多張圖像的離散數(shù)據(jù)，其中，所述離散數(shù)據(jù)包括獲取每張圖像時(shí)鏡頭的Z軸坐標(biāo)以及該每張圖像的清晰度的值；對(duì)上述離散數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以取得平滑的離散數(shù)據(jù)根據(jù)濾波后的離散數(shù)據(jù)計(jì)算出其中的m個(gè)極大值及n個(gè)極小值；根據(jù)所述m個(gè)極大值及n個(gè)極小值建立m個(gè)區(qū)間；及計(jì)算并輸出該每個(gè)區(qū)間的峰值，其中，每個(gè)峰值代表所述物體一個(gè)表面的焦點(diǎn)。本發(fā)明還提供一種焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)。利用本發(fā)明可以識(shí)別出物體多個(gè)表面的焦點(diǎn)。
【專利說明】焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)及方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種影像量測(cè)系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種多層表面物體的焦點(diǎn)識(shí)別系 統(tǒng)及方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 焦點(diǎn)的準(zhǔn)確識(shí)別是保證圖像清晰的關(guān)鍵。焦點(diǎn)識(shí)別目前被廣泛應(yīng)用于日常生活和 工業(yè)生產(chǎn)中，如相機(jī)、投影儀等的自動(dòng)對(duì)焦功能。目前的焦點(diǎn)識(shí)別技術(shù)通常只針對(duì)某物體的 單一表面，且對(duì)圖像清晰度要求相對(duì)不高。
[0003] 在工業(yè)生產(chǎn)的精密影像量測(cè)中，對(duì)透明度較高且具有多層表面的物體的尺寸測(cè) 量，例如液晶顯示屏等，須要辨識(shí)該物體各層表面的焦點(diǎn)位置以獲取各層表面的清晰圖像， 繼而處理圖像得到量測(cè)結(jié)果。利用傳統(tǒng)的焦點(diǎn)識(shí)別技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)及方法，能夠識(shí)別出物體多個(gè)表面 的焦點(diǎn)。
[0005] -種焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，運(yùn)行于計(jì)算設(shè)備中，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊：用于載入多 張圖像的離散數(shù)據(jù)，其中，所述離散數(shù)據(jù)包括獲取每張圖像時(shí)鏡頭的Z軸坐標(biāo)以及該每張 圖像的清晰度的值；濾波模塊：用于對(duì)上述離散數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以取得平滑的離散數(shù) 據(jù)；極值計(jì)算模塊：用于根據(jù)濾波后的離散數(shù)據(jù)計(jì)算出其中的m個(gè)極大值及η個(gè)極小值；區(qū) 間建立模塊：用于根據(jù)所述m個(gè)極大值及η個(gè)極小值建立m個(gè)區(qū)間；及焦點(diǎn)計(jì)算模塊：用于 計(jì)算并輸出該每個(gè)區(qū)間的峰值，其中，每個(gè)峰值代表所述物體一個(gè)表面的焦點(diǎn)。
[0006] -種焦點(diǎn)識(shí)別方法，運(yùn)行于計(jì)算設(shè)備中，該方法包括：載入多張圖像的離散數(shù)據(jù)， 其中，所述離散數(shù)據(jù)包括獲取每張圖像時(shí)鏡頭的Z軸坐標(biāo)以及該每張圖像的清晰度的值； 對(duì)上述離散數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以取得平滑的離散數(shù)據(jù)；根據(jù)濾波后的離散數(shù)據(jù)計(jì)算出其 中的m個(gè)極大值及η個(gè)極小值；根據(jù)所述m個(gè)極大值及η個(gè)極小值建立m個(gè)區(qū)間；及計(jì)算并 輸出該每個(gè)區(qū)間的峰值，其中，每個(gè)峰值代表所述物體一個(gè)表面的焦點(diǎn)。
[0007] 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明所述的焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)及方法根據(jù)圖像清晰度和獲取各圖 像時(shí)影像量測(cè)機(jī)臺(tái)對(duì)應(yīng)的z軸坐標(biāo)值擬合出清晰度-z軸坐標(biāo)曲線，然后根據(jù)其對(duì)應(yīng)的多次 項(xiàng)公式得到清晰度的相對(duì)極大值，從而獲取不同表面的焦點(diǎn)值。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0008] 圖1是本發(fā)明焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)較佳實(shí)施例的運(yùn)行環(huán)境示意圖。
[0009] 圖2是圖1中焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)較佳實(shí)施例的功能模塊圖。
[0010] 圖3是本發(fā)明焦點(diǎn)識(shí)別方法較佳實(shí)施例的流程圖。
[0011] 圖4是建立的m個(gè)區(qū)間的示意圖
[0012] 主要元件符號(hào)說明
[0013]

【權(quán)利要求】
1. 一種焦點(diǎn)識(shí)別方法，運(yùn)行于計(jì)算設(shè)備中，用于識(shí)別多層表面物體的每一層表面的焦 點(diǎn)，其特征在于，該方法包括： 數(shù)據(jù)獲取步驟：載入多張圖像的離散數(shù)據(jù)，其中，所述離散數(shù)據(jù)包括獲取每張圖像時(shí)鏡 頭的Z軸坐標(biāo)以及該每張圖像的清晰度的值； 濾波步驟：對(duì)上述離散數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以取得平滑的離散數(shù)據(jù)； 極值計(jì)算步驟：根據(jù)濾波后的離散數(shù)據(jù)計(jì)算出其中的m個(gè)極大值及η個(gè)極小值； 區(qū)間建立步驟：根據(jù)所述m個(gè)極大值及η個(gè)極小值建立m個(gè)區(qū)間；及 焦點(diǎn)計(jì)算步驟：計(jì)算并輸出該每個(gè)區(qū)間的峰值，其中，每個(gè)峰值代表所述物體一個(gè)表面 的焦點(diǎn)。
2. 如權(quán)利要求1所述的焦點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，所述濾波步驟采用 Savitzky-Golay濾波器進(jìn)行濾波處理，所述Savitzky-Golay濾波器的公式表達(dá)為： Ypred=Sgolay(Y, framelength, degree) 其中，Y是所述離散數(shù)據(jù)；frame length是濾波器窗口長(zhǎng)度，須為奇數(shù)；degree是多項(xiàng) 式濾波器的階次，須小于frame length ;Ypred是經(jīng)濾波后的數(shù)據(jù)。
3. 如權(quán)利要求1所述的焦點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，所述極值計(jì)算步驟采用如下的方 法計(jì)算極大值及極小值： 一維數(shù)組父=?[〇]，父[1]，...，父[11-1]}; 其一階導(dǎo)數(shù)為：dX=diff(X) = {X[l]-X[0]，· · ·，X[n-l]-X[n-2]}; 其二階導(dǎo)數(shù)為：d2X=diff(difT(x)) = {dX[l]-dX[0]，··· dX[n-2]-dX[n-3]}; 其中，所述極大值滿足diff(sign(diff⑴））=-2,及所述極小值滿足 diff (sign(diff (x)))=2 ;其中，X為所述離散數(shù)據(jù)，sign(r)為符號(hào)函數(shù)，當(dāng)r>0時(shí)，返回1， 當(dāng)r〈0時(shí)，返回-1，當(dāng)r=0時(shí)，返回0。
4. 如權(quán)利要求1所述的焦點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，焦點(diǎn)計(jì)算步驟包括： 從所建立的m個(gè)區(qū)間中選擇其中一個(gè)區(qū)間； 將所選擇的區(qū)間的離散數(shù)據(jù)利用最小二乘法擬合成一條曲線； 當(dāng)所擬合的曲線的擬合優(yōu)度沒有達(dá)到預(yù)設(shè)的要求時(shí)，采用升一個(gè)階次的方法利用最小 二乘法重新擬合一條曲線；及 當(dāng)所擬合的曲線的擬合優(yōu)度達(dá)到了預(yù)設(shè)的要求時(shí)，將擬合曲線的多次項(xiàng)表達(dá)式以及該 擬合曲線的峰值存儲(chǔ)一個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備中。
5. 如權(quán)利要求4所述的焦點(diǎn)識(shí)別方法，其特征在于，所述擬合優(yōu)度表征擬合曲線p (X) 擬合程度的變量，包括誤差平方和及確定系數(shù)，其中： 所述誤差平方和SSE表示擬合曲線p(x)與原離散數(shù)據(jù)的偏差的平方和，利用如下公式 計(jì)算：

所述確定系數(shù)R2利用如下公式計(jì)算：
6. -種焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，運(yùn)行于計(jì)算設(shè)備中，用于識(shí)別多層表面物體的每一層表面的焦 點(diǎn)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 數(shù)據(jù)獲取模塊：用于載入多張圖像的離散數(shù)據(jù)，其中，所述離散數(shù)據(jù)包括獲取每張圖像 時(shí)鏡頭的Z軸坐標(biāo)以及該每張圖像的清晰度的值； 濾波模塊：用于對(duì)上述離散數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以取得平滑的離散數(shù)據(jù)； 極值計(jì)算模塊：用于根據(jù)濾波后的離散數(shù)據(jù)計(jì)算出其中的m個(gè)極大值及η個(gè)極小值； 區(qū)間建立模塊：用于根據(jù)所述m個(gè)極大值及η個(gè)極小值建立m個(gè)區(qū)間；及 焦點(diǎn)計(jì)算模塊：用于計(jì)算并輸出該每個(gè)區(qū)間的峰值，其中，每個(gè)峰值代表所述物體一個(gè) 表面的焦點(diǎn)。
7. 如權(quán)利要求6所述的焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述濾波模塊采用 Savitzky-Golay濾波器進(jìn)行濾波處理，所述Savitzky-Golay濾波器的公式表達(dá)為： Ypred=Sgolay(Y, framelength, degree) 其中，Y是所述離散數(shù)據(jù)；frame length是濾波器窗口長(zhǎng)度，須為奇數(shù)；degree是多項(xiàng) 式濾波器的階次，須小于frame length ;Ypred是經(jīng)濾波后的數(shù)據(jù)。
8. 如權(quán)利要求6所述的焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述極值計(jì)算模塊采用如下的方 法計(jì)算極大值及極小值： 一維數(shù)組父=?[〇]，父[1]，...，父[11-1]}; 其一階導(dǎo)數(shù)為：dX=diff(X) = {X[l]-X[0]，· · ·，X[n-l]-X[n-2]}; 其二階導(dǎo)數(shù)為：d2X=diff(difT(x)) = {dX[l]-dX[0]，··· dX[n-2]-dX[n-3]}; 其中，所述極大值滿足diff(sign(diff⑴））=-2,及所述極小值滿足 diff (sign(diff (x)))=2 ;其中，X為所述離散數(shù)據(jù)，sign(r)為符號(hào)函數(shù)，當(dāng)r>0時(shí)，返回1， 當(dāng)r〈0時(shí)，返回-1，當(dāng)r=0時(shí)，返回0。
9. 如權(quán)利要求6所述的焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述焦點(diǎn)計(jì)算模塊計(jì)算并輸出每 個(gè)區(qū)間的峰值的方法如下： 從所建立的m個(gè)區(qū)間中選擇其中一個(gè)區(qū)間； 將所選擇的區(qū)間的離散數(shù)據(jù)利用最小二乘法擬合成一條曲線； 當(dāng)所擬合的曲線的擬合優(yōu)度沒有達(dá)到預(yù)設(shè)的要求時(shí)，采用升一個(gè)階次的方法利用最小 二乘法重新擬合一條曲線；及 當(dāng)所擬合的曲線的擬合優(yōu)度達(dá)到了預(yù)設(shè)的要求時(shí)，將擬合曲線的多次項(xiàng)表達(dá)式以及該 擬合曲線的峰值存儲(chǔ)一個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備中。
10. 如權(quán)利要求9所述的焦點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述擬合優(yōu)度表征擬合曲線p (X) 擬合程度的變量，包括誤差平方和及確定系數(shù)，其中： 所述誤差平方和SSE表示擬合曲線p (X)與原離散數(shù)據(jù)的偏差的平方和，利用如下公式 計(jì)算：
所述確定系數(shù)R2利用如下公式計(jì)算：
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104123430SQ201310141838
【公開日】2014年10月29日 申請(qǐng)日期:2013年4月23日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月23日
【發(fā)明者】張旨光, 陳佳佳, 袁忠奎, 蔣理, 李東海, 薛曉光 申請(qǐng)人:鴻富錦精密工業(yè)（深圳）有限公司, 鴻海精密工業(yè)股份有限公司