多面體螺紋一體式超聲電機的AF應(yīng)用

隨著200萬/300萬像素手機的進一步普及，在其上實現(xiàn)AF功能將成為手機廠商實現(xiàn)差異化競爭的新手段。AF照相手機比定焦照相手機多出了一個可以自動調(diào)節(jié)鏡頭伸縮的微型電機，如步進電機、音圈電機（VCM）、壓電超聲電機（USM=UltraSonic Motor）等。其中超聲電機具有低速大轉(zhuǎn)矩、體積小、重量輕、功率密度大、響應(yīng)速度快、微位移、不受電磁影響等其他電機不可比擬的優(yōu)點。多面螺紋一體式超聲電機是博立碼杰通訊（深圳）有限公司自主研發(fā)的一種旋轉(zhuǎn)式超聲電機，突破了由驅(qū)動電機經(jīng)傳動機構(gòu)再到達鏡頭的傳統(tǒng)驅(qū)動概念，引入螺紋直接驅(qū)動概念，省去了中間的傳動機構(gòu)。該電機由粘結(jié)有壓電片的多邊形金屬螺母定子和帶有外螺紋的轉(zhuǎn)子組成，其中金屬螺母外壁加工成多個平面（其橫截面可以為6，8，9，12等正多邊形），內(nèi)壁加工出內(nèi)螺紋；轉(zhuǎn)子為一具有外螺紋的圓柱、圓筒或鏡頭，定子與轉(zhuǎn)子通過螺紋相嚙合。

多面體螺紋一體式超聲電機的定子高度小，非常適用于手機模組中以適應(yīng)手機的超薄趨勢。本文基于多面體螺紋一體式超聲電機的AF算法為：首先進行第一次粗略的調(diào)焦定位，其焦距的調(diào)整步距較大，之后進行第二次精確的調(diào)焦定位，焦距調(diào)整步距較小。實驗證明這種算法可以滿足實時的需要,在精度方面相對于常規(guī)的焦距預(yù)制方法有更大的靈活性。

圖像清晰度評價

清晰度函數(shù)是描述攝像頭對圖像清晰度評價的函數(shù)，鏡頭所在的位置不同，獲得的圖像清晰度也不同。自動聚焦意味著系統(tǒng)自動將鏡頭調(diào)整到最佳聚焦位置即清晰度函數(shù)最大值位置。

評價圖像清晰度的函數(shù)大致分為兩類，即空域法和頻域法?？沼蚍ㄖ饕幸韵聨追N：

1、基于圖像統(tǒng)計的方法，如灰度熵法，灰度方差法和直方圖法等；

2、基于圖像邊緣檢測的方法，如Laplacian算子法和Sobel算子法等。頻域法即基于變換域的方法，如快速Fourier算法等。以上圖像的清晰度曲線圖均具有單峰特性。即存在一個唯一的焦距位置使圖像的清晰度函數(shù)值最大。各種方法在計算速度和對圖像清晰度的敏感程度上各不相同，而且對具體的圖像也有不同的敏感性。故在選擇清晰度函數(shù)時必須根據(jù)具體要求選擇函數(shù)，本算法采用頻域法分析圖像的高低頻分量評價圖像清晰度。

由于采樣、量化、傳輸以及圖像采集過程中的擾動會對圖像產(chǎn)生噪聲的影響，而最終影響到調(diào)焦的效果，在計算圖像清晰度前會對圖像做相應(yīng)的濾波處理，這樣能提高自動調(diào)焦的可靠性。

搜索算法

搜索算法是根據(jù)清晰度函數(shù)曲線的單峰特性，采用對鏡頭所處相鄰位置處的兩幅圖像清晰度進行比較，逐步逼近的自動調(diào)焦方式，將鏡頭向清晰度函數(shù)增大的方向調(diào)整，直至清晰度最大。由于噪聲的影響,清晰度函數(shù)受到噪聲的干憂而呈現(xiàn)非單峰。本文一方面采取BolyRAW圖像處理算法，另一方面改進搜索算法和電機控制方法，已在實用中克服清晰度函數(shù)受噪聲干擾這一難題。

多面體螺紋一體式超聲電機的AF算法

在多面體螺紋一體式超聲電機應(yīng)用在自動對焦中，博立碼杰采用賴以成名的BolyRAW圖像處理算法，通過對感光芯片的反饋信號進行圖像清晰度計算，實時控制電機的運動以達到對焦的目的。具體算法如下：首先將鏡頭通過向遠焦位置復(fù)位或采用一步試探法確定USM電機轉(zhuǎn)向，確定搜索方向后，第一次粗略調(diào)焦定位采用較大的步距驅(qū)動USM電機，其步距設(shè)置為旋轉(zhuǎn)60~75度最佳，圖像將逐漸變清晰，直到圖像的清晰度開始減小，即圖1中所示M—N—P2—P—P1，這樣完成了第一次粗略搜索。此時取圖像，將其清晰度與變化前的一幀圖像清晰度作比較，判斷細調(diào)驅(qū)動電機方向。接著采用較小（為粗調(diào)步距的1/3-1/2）的步距對鏡頭的位置進行細調(diào)，圖像將再次逐漸變清晰，當(dāng)圖像的清晰度開始減小后再反向驅(qū)動一小步，結(jié)束第二次搜索，找到最大值即圖中所示P1—P—P2—P。完成整個調(diào)焦過程大約需要10步，焦距的調(diào)節(jié)精度由步距決定，改變其大小可改變調(diào)節(jié)的速度和精度，步距愈小，定位的精度越高,速度越慢。

圖1 調(diào)焦搜索過程

圖2 本文AF算法效果圖

圖3 某品牌手機對焦效果圖