焦点识别系统及方法技术方案

技术编号:10579751 阅读:103 留言:0更新日期:2014-10-29 12:08
一种焦点识别方法,包括:载入多张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值;对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及n个极小值;根据所述m个极大值及n个极小值建立m个区间;及计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面的焦点。本发明专利技术还提供一种焦点识别系统。利用本发明专利技术可以识别出物体多个表面的焦点。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种焦点识别方法,包括:载入多张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值;对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及n个极小值;根据所述m个极大值及n个极小值建立m个区间;及计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面的焦点。本专利技术还提供一种焦点识别系统。利用本专利技术可以识别出物体多个表面的焦点。【专利说明】
本专利技术涉及一种影像量测系统及方法,尤其涉及一种多层表面物体的焦点识别系 统及方法。
技术介绍
焦点的准确识别是保证图像清晰的关键。焦点识别目前被广泛应用于日常生活和 工业生产中,如相机、投影仪等的自动对焦功能。目前的焦点识别技术通常只针对某物体的 单一表面,且对图像清晰度要求相对不高。 在工业生产的精密影像量测中,对透明度较高且具有多层表面的物体的尺寸测 量,例如液晶显示屏等,须要辨识该物体各层表面的焦点位置以获取各层表面的清晰图像, 继而处理图像得到量测结果。利用传统的焦点识别技术很难实现。
技术实现思路
鉴于以上内容,有必要提供一种,能够识别出物体多个表面 的焦点。 -种焦点识别系统,运行于计算设备中,该系统包括:数据获取模块:用于载入多 张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜头的Z轴坐标以及该每张 图像的清晰度的值;滤波模块:用于对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数 据;极值计算模块:用于根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及η个极小值;区 间建立模块:用于根据所述m个极大值及η个极小值建立m个区间;及焦点计算模块:用于 计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面的焦点。 -种焦点识别方法,运行于计算设备中,该方法包括:载入多张图像的离散数据, 其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值; 对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据;根据滤波后的离散数据计算出其 中的m个极大值及η个极小值;根据所述m个极大值及η个极小值建立m个区间;及计算并 输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面的焦点。 相较于现有技术,本专利技术所述的根据图像清晰度和获取各图 像时影像量测机台对应的z轴坐标值拟合出清晰度-z轴坐标曲线,然后根据其对应的多次 项公式得到清晰度的相对极大值,从而获取不同表面的焦点值。 【专利附图】【附图说明】 图1是本专利技术焦点识别系统较佳实施例的运行环境示意图。 图2是图1中焦点识别系统较佳实施例的功能模块图。 图3是本专利技术焦点识别方法较佳实施例的流程图。 图4是建立的m个区间的示意图 主要元件符号说明 【权利要求】1. 一种焦点识别方法,运行于计算设备中,用于识别多层表面物体的每一层表面的焦 点,其特征在于,该方法包括: 数据获取步骤:载入多张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜 头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值; 滤波步骤:对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据; 极值计算步骤:根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及η个极小值; 区间建立步骤:根据所述m个极大值及η个极小值建立m个区间;及 焦点计算步骤:计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面 的焦点。2. 如权利要求1所述的焦点识别方法,其特征在于,所述滤波步骤采用 Savitzky-Golay滤波器进行滤波处理,所述Savitzky-Golay滤波器的公式表达为: Ypred=Sgolay(Y, framelength, degree) 其中,Y是所述离散数据;frame length是滤波器窗口长度,须为奇数;degree是多项 式滤波器的阶次,须小于frame length ;Ypred是经滤波后的数据。3. 如权利要求1所述的焦点识别方法,其特征在于,所述极值计算步骤采用如下的方 法计算极大值及极小值: 一维数组父=?,父,...,父}; 其一阶导数为:dX=diff(X) = {X-X,· · ·,X-X}; 其二阶导数为:d2X=diff(difT(x)) = {dX-dX,··· dX-dX}; 其中,所述极大值满足diff(sign(diff⑴))=-2,及所述极小值满足 diff (sign(diff (x)))=2 ;其中,X为所述离散数据,sign(r)为符号函数,当r>0时,返回1, 当r〈0时,返回-1,当r=0时,返回0。4. 如权利要求1所述的焦点识别方法,其特征在于,焦点计算步骤包括: 从所建立的m个区间中选择其中一个区间; 将所选择的区间的离散数据利用最小二乘法拟合成一条曲线; 当所拟合的曲线的拟合优度没有达到预设的要求时,采用升一个阶次的方法利用最小 二乘法重新拟合一条曲线;及 当所拟合的曲线的拟合优度达到了预设的要求时,将拟合曲线的多次项表达式以及该 拟合曲线的峰值存储一个存储设备中。5. 如权利要求4所述的焦点识别方法,其特征在于,所述拟合优度表征拟合曲线p (X) 拟合程度的变量,包括误差平方和及确定系数,其中: 所述误差平方和SSE表示拟合曲线p(x)与原离散数据的偏差的平方和,利用如下公式 计算:所述确定系数R2利用如下公式计算:6. -种焦点识别系统,运行于计算设备中,用于识别多层表面物体的每一层表面的焦 点,其特征在于,该系统包括: 数据获取模块:用于载入多张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像 时镜头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值; 滤波模块:用于对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据; 极值计算模块:用于根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及η个极小值; 区间建立模块:用于根据所述m个极大值及η个极小值建立m个区间;及 焦点计算模块:用于计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个 表面的焦点。7. 如权利要求6所述的焦点识别系统,其特征在于,所述滤波模块采用 Savitzky-Golay滤波器进行滤波处理,所述Savitzky-Golay滤波器的公式表达为: Ypred=Sgolay(Y, framelength, degree) 其中,Y是所述离散数据;frame length是滤波器窗口长度,须为奇数;degree是多项 式滤波器的阶次,须小于frame length ;Ypred是经滤波后的数据。8. 如权利要求6所述的焦点识别系统,其特征在于,所述极值计算模块采用如下的方 法计算极大值及极小值: 一维数组父=?,父,...,父}; 其一阶导数为:dX=diff(X) = {X-X,· · ·,X-X}; 其二阶导数为:d2X=diff(difT(x)) = {dX-dX,··· dX-dX}; 其中,所述极大值满足diff(sign(diff⑴))=-2,及所述极小值满足 diff (sign(diff (x)))=2 ;其中,X为所述离散数据,sign(r)为符号函数,当r>0时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种焦点识别方法,运行于计算设备中,用于识别多层表面物体的每一层表面的焦点,其特征在于,该方法包括:数据获取步骤:载入多张图像的离散数据,其中,所述离散数据包括获取每张图像时镜头的Z轴坐标以及该每张图像的清晰度的值;滤波步骤:对上述离散数据进行滤波处理,以取得平滑的离散数据;极值计算步骤:根据滤波后的离散数据计算出其中的m个极大值及n个极小值;区间建立步骤:根据所述m个极大值及n个极小值建立m个区间;及焦点计算步骤:计算并输出该每个区间的峰值,其中,每个峰值代表所述物体一个表面的焦点。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:张旨光陈佳佳袁忠奎蒋理李东海薛晓光
申请(专利权)人:鸿富锦精密工业深圳有限公司鸿海精密工业股份有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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