一種粒子自動(dòng)對(duì)焦成像最新技術(shù)
相關(guān)鏈接： 中國安全網(wǎng) 中國質(zhì)量網(wǎng) 中國論文網(wǎng) 中國資訊網(wǎng)
作者：鄭曉蒙
本文在研究光鑷系統(tǒng)中的粒子自動(dòng)對(duì)焦成像方法的經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的爬山算法。將曲線擬合方法集成到爬山算法中，避免了傳統(tǒng)算法在焦點(diǎn)附近反復(fù)搜索的缺點(diǎn)。通過搭建光鑷系統(tǒng)，進(jìn)行了初步的試驗(yàn)驗(yàn)證，研究結(jié)果表明，利用該算法可有效地實(shí)現(xiàn)粒子的自動(dòng)對(duì)焦控制，驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。
1 方法的基本原理
自動(dòng)對(duì)焦技術(shù)在成像領(lǐng)域獲得了非常廣泛的應(yīng)用，并提出了很多的方法。總體上講，自動(dòng)對(duì)焦方法可分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩大類。主動(dòng)式對(duì)焦方法根據(jù)系統(tǒng)成像原理，采用測距傳感器主動(dòng)對(duì)被測工件平面、鏡頭以及CMOS之間的相對(duì)距離進(jìn)行測量，使相機(jī)剛好移動(dòng)到CMOS與像平面重合的位置。被動(dòng)式對(duì)焦方法是以近幾十年來迅速發(fā)展的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，通過對(duì)不同的位置獲取圖像清晰度的判斷，從而不斷調(diào)整相機(jī)或鏡頭的位置，并最終找到獲得清晰圖像的對(duì)焦位置。
本文主要研究基于機(jī)器視覺的被動(dòng)式對(duì)焦方法二該方法是以圖像清晰度的判據(jù)為基礎(chǔ)的對(duì)焦過程，如圖1所示。系統(tǒng)采集到圖像數(shù)據(jù)后，計(jì)算機(jī)按照事前預(yù)置的函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行相關(guān)的評(píng)價(jià)計(jì)算，然后根據(jù)計(jì)對(duì)焦精度低；對(duì)焦深度法是建立在搜索算法基礎(chǔ)上的，通過改變相對(duì)位置獲得一系列模糊程度不等的圖像，通過計(jì)算構(gòu)建對(duì)焦區(qū)間上的圖像清晰度評(píng)價(jià)曲線來確定對(duì)焦位置。根據(jù)以上分析，精確采用對(duì)焦深度法，該方法包括3個(gè)步驟：圖像的采集、圖像清晰度評(píng)價(jià)、對(duì)焦控制算法的選擇。
自動(dòng)調(diào)焦的過程就是利用調(diào)焦搜索算法求取調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)最大值的過程。調(diào)焦搜索算法可以分為判定搜索方向和搜索評(píng)價(jià)函數(shù)峰值兩個(gè)步驟。一般需要至少采集兩幀圖像，然后根據(jù)這兩幀圖像的評(píng)價(jià)函數(shù)值大小來確定調(diào)焦方向。有時(shí)為了避免局部極值的干擾，可以采集3幀甚至更多幀圖像來確保調(diào)焦方向的正確性。理想的搜索方法應(yīng)滿足如下條件：①采集的圖像盡量少；②電機(jī)往返的次數(shù)盡量少；③評(píng)價(jià)函數(shù)峰值的定位準(zhǔn)確。
典型的搜索方法主要包括黃金分割搜索算法、尺子搜索算法、爬山搜索算法、曲線擬合搜索算法等。爬山法在實(shí)際應(yīng)用中有較高的可行性，但該方法容易陷入評(píng)價(jià)函數(shù)的局部極值。此外，該方法在精調(diào)焦階段需要在焦點(diǎn)位置附近進(jìn)行大量的搜索，降低了搜索的效率。為此，本文提出將爬山搜索算法和曲線擬合的搜索方法相結(jié)合，在焦點(diǎn)附近采用曲線擬合的搜索方法可以得到較高準(zhǔn)確度的焦點(diǎn)位置。
1.1焦點(diǎn)方向的判斷
由于噪聲的存在，調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)曲線可能會(huì)存在多個(gè)局部的極值點(diǎn)。采用傳統(tǒng)的爬山法易陷入局部的極值，導(dǎo)致不能搜索到真正的焦點(diǎn)位置，故需要對(duì)爬山算法進(jìn)行一些改進(jìn)。傳統(tǒng)的爬山算法一般通過比較兩點(diǎn)的調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)的值來判斷搜索方向，比較容易受到噪聲的影響。本文改進(jìn)的具體方法是：搜索開始時(shí)，在同一方向上采集3幀圖像，對(duì)應(yīng)的調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)值分別為K、K2和瑪。若K．≤K2 $K3，則此時(shí)在爬山階段，應(yīng)該繼續(xù)往同一方向搜索；如果出現(xiàn)K．> Ar2且K2≤K的情況，則說明遇到噪聲擾動(dòng)，應(yīng)該繼續(xù)往同一方向搜索；若K，> K2>K3，說明此時(shí)處于下坡的階段，需要改變搜索方向。
1.2 自適應(yīng)步長
在粗搜索階段，采用大步長快速搜索到焦點(diǎn)附近的位置。為了保證在有效調(diào)焦區(qū)域內(nèi)至少有一個(gè)采用點(diǎn)，選擇的步長應(yīng)該小于調(diào)焦函數(shù)曲線的陡峭寬度。在搜索到聚焦位置附近后，進(jìn)入精搜索階段，改用小步長搜索。為了保證能有效搜索到精確的聚焦位置，選取的小步長應(yīng)該遠(yuǎn)小于光學(xué)系統(tǒng)的焦深。設(shè)步進(jìn)電機(jī)最小的步長為f，在搜索開始時(shí)，采用步長L=例，評(píng)價(jià)函數(shù)曲線斜率為r1、r2，其中β為調(diào)制系數(shù)，r1=
。如果有K1≤K2≤K3，且r1、r2，滿足
時(shí)（r為斜率的閾值），則此時(shí)評(píng)價(jià)函數(shù)曲線處于平坦區(qū)，或處于上升階段。此時(shí)應(yīng)增大步長，步長系數(shù)p=p+2。如果K≤K2≤K3，且r．、T2滿足max{r．，T2} >T，說明此時(shí)的搜索位置已經(jīng)接近曲線峰值位置，應(yīng)減少步長，將步長變?yōu)榛静介L。如果出現(xiàn)評(píng)價(jià)函數(shù)值下降，則立即停止搜索。
1.3 曲線擬合
將上面得到的最大點(diǎn)及左右極值點(diǎn)進(jìn)行曲線擬合，然后驅(qū)使電機(jī)直達(dá)焦點(diǎn)位置，可極大地提高搜索的效率和精度。該算法的主要流程如圖2所示，分為粗搜索和精搜索兩個(gè)階段。
2試驗(yàn)系統(tǒng)搭建及驗(yàn)證
為驗(yàn)證所提出的改進(jìn)的爬山算法的自動(dòng)對(duì)焦方法的可行性與有效性，搭建了光鑷系統(tǒng)，并引入自動(dòng)對(duì)焦技術(shù)，進(jìn)行了初步的試驗(yàn)研究。
2.1試驗(yàn)系統(tǒng)
光鑷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示，主要分為光束整形、粒子捕獲、粒子成像3個(gè)部分。
①光束整形部分，將激光器發(fā)出的光束經(jīng)過針孔濾波器后，被準(zhǔn)直透鏡準(zhǔn)直為平行光束，然后利用光闌和衰減器控制光斑的大小和強(qiáng)弱，通過偏振片后控制光束的偏振態(tài)。該光束進(jìn)一步被空間光調(diào)制器( spatial light modulator，SLM)調(diào)制，得到具有特定的振幅及相位分布的激光束；不同振幅及相位分布的激光束對(duì)應(yīng)不同強(qiáng)度分布的聚焦光場分布。
②粒子捕獲部分，具有特定振幅及相位分布的激光器被捕獲透鏡聚焦為具有特定強(qiáng)度分布的聚焦光斑。當(dāng)實(shí)時(shí)利用SLM調(diào)控激光束的振幅及相位分布時(shí)，可實(shí)時(shí)調(diào)控聚焦光斑的空間分布，從而實(shí)現(xiàn)微小粒子的捕獲及靈活操控，如空間移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)等。
③粒子成像部分，采用LED作為照明光源照明捕獲的粒子，并通過捕獲透鏡成像到CCD相機(jī)上。在相機(jī)前加入濾光片可濾出捕獲激光束，只允許照明光束通過，從而避免捕獲激光束對(duì)應(yīng)像的干擾。利用步進(jìn)電機(jī)或壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)器控制CCD在導(dǎo)軌上的空間位置，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)焦，獲得高清晰度的粒子成像。計(jì)算機(jī)接收CCD采集圖像，通過本論文提出的搜索算法，計(jì)算理想焦平面的位置，經(jīng)過不斷的步進(jìn)驅(qū)動(dòng)、搜索計(jì)算，最終使CCD置于理想焦平面的位置，從而獲得高清晰度成像，為進(jìn)一步的粒子空間特征信息分析提供了基礎(chǔ)。利用該自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)，還可以實(shí)時(shí)追蹤粒子的空間運(yùn)動(dòng)過程。
本試驗(yàn)系統(tǒng)采用532 nm激光器作為捕獲光源，使用100倍的放大物鏡，捕獲粒子直徑約5 um的聚苯乙烯小球，利用步進(jìn)電機(jī)（最小步長為0. 312 5ym）驅(qū)動(dòng)CCD在導(dǎo)軌上移動(dòng)，并選取Brener算子作為清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)。
2.2試驗(yàn)結(jié)果分析
圖4是基于以上自動(dòng)對(duì)焦光鑷系統(tǒng)，利用改進(jìn)的爬山搜索方法得到的對(duì)焦前后粒子在CCD上的成像結(jié)果。很顯然，通過自動(dòng)對(duì)焦處理，得到了高清晰度的粒子成像。
系統(tǒng)穩(wěn)定性是顯微自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)一個(gè)很重要的特性。只有當(dāng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性優(yōu)良，可重復(fù)操作，在一定的范圍內(nèi)確保每次都能準(zhǔn)確的對(duì)焦，該系統(tǒng)才有可能被實(shí)際應(yīng)用。
當(dāng)物鏡倍率為100倍時(shí)，隨機(jī)選取理想焦平面兩側(cè)20個(gè)不同的初始位置，通過搜索算法獲得最終的對(duì)焦位置，均值為50.725 ht,m，均方差6=0. 512。各對(duì)焦結(jié)果在準(zhǔn)焦位置附近的分布如圖5所示。從圖5可看出，對(duì)焦分布曲線沒什么大起伏，因此說明分布比較穩(wěn)定。
另外，對(duì)焦時(shí)間也是衡量自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)性能的一個(gè)很重要指標(biāo)，在保證對(duì)焦精度的情況下，對(duì)焦時(shí)間越短越好。系統(tǒng)的對(duì)焦時(shí)間和離焦程度大小有非常大的關(guān)系，當(dāng)離焦很遠(yuǎn)時(shí)，有可能誤判，甚至將出現(xiàn)南轅北轍的現(xiàn)象。當(dāng)然可以通過程序設(shè)計(jì)改善此現(xiàn)象，如設(shè)定一個(gè)最大單向位移，超過此范圍評(píng)價(jià)函數(shù)值還是沒有明顯變化的就立即向反向運(yùn)動(dòng)。調(diào)焦時(shí)間主要受路徑搜索策略和步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行耗時(shí)影響。
表1是基于本文提出的搜索算法的自動(dòng)對(duì)焦的耗時(shí)結(jié)果。
通過結(jié)果分析可知，系統(tǒng)可以在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)獲得理想焦平面位置，但步進(jìn)電機(jī)的耗時(shí)還是較大。由于該步進(jìn)電機(jī)不支持運(yùn)行時(shí)讀出位移，因此在電機(jī)運(yùn)行時(shí)間就立即給個(gè)Timer定時(shí)讀出串口回傳信號(hào)。這個(gè)定時(shí)器的定時(shí)時(shí)間不大好設(shè)置，這也是本系統(tǒng)接下來需要重點(diǎn)改進(jìn)的地方，例如可采用壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)器代替步進(jìn)電機(jī)以提高系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。
3結(jié)束語
本文研究了光鑷系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)粒子高清晰度成像的自動(dòng)對(duì)焦方法，提出了一種改進(jìn)的爬山搜索算法，可準(zhǔn)確、高效率地實(shí)現(xiàn)理想焦平面的定位，避免了在焦平面的反復(fù)搜索。為驗(yàn)證方法的可行性和有效性，搭建了光鑷系統(tǒng)及其自動(dòng)對(duì)焦成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了粒子的快速高清晰度成像。利用該系統(tǒng)，當(dāng)CCD處于不同的初始位置時(shí)都能在若干秒內(nèi)快速對(duì)焦成像。為進(jìn)一步提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，可考慮采用壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)器來驅(qū)動(dòng)CCD是移動(dòng)。
4摘要：
光鑷系統(tǒng)是集計(jì)算機(jī)技術(shù)、物理技術(shù)、控制技術(shù)及圖像處理技術(shù)等于一體的復(fù)雜操控系統(tǒng)，微小粒子的自動(dòng)對(duì)焦成像是實(shí)現(xiàn)粒子捕獲及操控的關(guān)鍵。為了優(yōu)化光鑷系統(tǒng)中自動(dòng)對(duì)焦成像過程，對(duì)自動(dòng)對(duì)焦成像方法進(jìn)行了研究，并在研究經(jīng)典搜索算法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的爬山算法。將曲線擬合方法集成到爬山算法中，避免了傳統(tǒng)的爬山算法最后在焦點(diǎn)附近反復(fù)搜索的缺點(diǎn)。最后搭建了試驗(yàn)系統(tǒng)，試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。
