微操纵系统自动调焦方法的研究

　　0引言

　　微操纵是一种在视觉反馈下，由计算机控制操纵手对微器件进行操纵的一种技术。在微操纵系统中，对目标对象的图像识别至关重要，而自动调焦则是保证获得清晰图像的关　键技术。自动调焦的方法很多，按其原理大致可分为两类:测距法和图像清晰度法。测距法又分为辅助测距与图像测距。辅助测距包括三角测量法、反射时间测量法、偏心光束法及光栅测距法等，它们的共同特点是通过辅助装置测量目标的距离和方位，然后通过计算机来控制实现自动调焦。采用这些方法的仪器一般体积较大，成本较高〔1-3]。图像测距又称为离深度法。它是一种从离焦图像中取得深度信息从而完成自动调焦的方法闷。它只需要获得2弓幅不同成像参数下的图像，通过研究它的PSF函数或其它特征，就可以完成自动对焦，这　　种方法计算量很大，实时性也比较差，而且精度低，只适合大焦深系统的自动调焦。图像清晰度法又称为对焦深度法，　它是一类建立在搜索算法上的自动调焦方法。它通过一个评价函数对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价，利用正确对焦位置时图像最清晰这个特征找到正确对焦位置。图像清晰度法光路简单，鲁棒性强，对焦精确，在显微系统的自动调焦中最适用。下面对图像清晰度法进行详细的介绍。

　　1图像清晰度法调焦原理

　　图像清晰度法原理如图1所示。在自动调焦中，物体经摄像物镜成像于数字图像传感器上。

　　这样模拟连续的光学信号就被转换成了数字的电信号。信号传到自动调焦单元中，经过清晰度分析，判断出离焦状态，然后通过计算机驱动调焦装置，按一定的步距和方向进　行调焦。这个过程不断的重复循环，一直到找到最清晰图像时停止国。该方法中最关键的是图像清晰度评价函数的选取。理想的清晰度评价函数应具备以下几个特点:

　　(1)无偏性:只有物平面与焦平面重合时，评价函数才取极值。

　　(2)单峰性:评价函数有且只有一个极值。

　　(3)具有足够的信噪比:在一定噪声的干扰下，保证系统正确地检测到离焦信号。图2为一个实际的评价函数曲线。

　　2清晰度判别函数的分类

　　国内外许多学者已经在这方面做了大量的工作，目前已经有很多的评价函数，分别用于不同的场合。这些清晰度评价函数，大致可以分为以下三类:基于频率特征的评价函数、基于统计特征的评价函数、基于边缘梯度的评价函数。

　　2.1基于频率特征的评价函数

　　现代信息理论认为，图像中的低频部分代表了平均能量，中频部分代表了图像的轮廓，高频部分代表了物体的细节。整个光学系统可以被看成一个频率响应系统，通过观察它对物体不同频率成份的传递能力，就可以客观地评价系统的成像质量。1983年英国瑞丁大学GrimbliebyJB采用傅立叶分析的方法问，通过检测图象中各频谱成份与背景光强(即零频分量)的对比度来评价成像质量。该类函数的一般形式清晰度判别函数的分类