làm thế nào để đạt được hiệu suất tự động tăng cường? sinoseen máy ảnh chất lượng cao

Từ quét mã vạch đến giao diện thiết bị đầu cuối tự phục vụ và robot công nghiệp tinh vi, máy ảnh lấy nét tự động đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều ngành công nghiệp. Chức năng lấy nét tự động cho phép lấy nét rõ ràng bằng cách điều chỉnh ống kính để cải thiện độ tin cậy và hiệu quả của việc chụp dữ liệu thị giác, và làm thế nào để cải thiện hiệu suất của máy ảnh lấy nét tự động đã trở thành trọng tâm của thời điểm này.

Định trọng tự động là gì?

Định trọng tự động là một tính năng máy ảnh thích nghi nhanh chóng với những thay đổi về khoảng cách giữa máy ảnh và đối tượng bằng cách thay đổi động vị trí của ống kính để có được hình ảnh sắc nét nhất có thể. Hệ thống lấy nét tự động bao gồm một phanh ống kính, mộtBộ xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP), và chức năng 3A, đó là một thuật ngữ chung cho tự động lấy nét, tự động phơi sáng, và cân bằng trắng tự động, làm việc song song để đảm bảo chất lượng hình ảnh tối ưu.bài viết tiếp theo.

Thách thức của cơ chế lấy nét tự động

Máy ảnh lấy nét tự động được thiết kế với phạm vi lấy nét mặc định thường là 10 cm đến vô hạn và độ chính xác lấy nét trung bình. Nó vẫn còn khá không đầy đủ trong một số ứng dụng cụ thể, ví dụ:

• Trong các tình huống mà kích thước đối tượng nhỏ hơn đáng kể so với vùng tự động lấy nét quan tâm (ROI), độ chính xác tự động lấy nét mặc định có thể không đủ.
• Một số ứng dụng đòi hỏi một khoảng cách làm việc cố định không được hưởng lợi từ tính năng lấy nét toàn dải. Khi các đối tượng bao phủ hầu hết ROI, độ chính xác AF cao hơn và thời gian ổn định nhanh hơn là cần thiết.
• Tốc độ mà hệ thống lấy nét tự động khóa vào điểm lấy nét chính xác là quan trọng đối với nhu cầu về thời gian phản hồi nhanh.

Làm thế nào để tăng độ chính xác lấy nét tự động?

Bộ xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP) đóng một vai trò quan trọng trong cơ chế AF. Và Sinoseen có một số lựa chọn để cải thiện độ chính xác lấy nét của máy ảnh AF, bao gồm điều chỉnh tinh tế các cài đặt ISP.

1. Sử dụng phương pháp Two-Pass trong ISP

Phương pháp truyền thống: Máy ảnh AF Sinoseen chung hỗ trợ quét đơn cho toàn bộ phạm vi AF (10cm đến vô hạn) theo mặc định. Thuật toán AF này quét từ vô hạn đến vị trí macro và có thể được tùy chỉnh với các cài đặt nhắm mục tiêu trong cài đặt ISP. Thuật toán AF sử dụng leo núi để tìm hình ảnh sắc nét nhất cho mỗi khung trong khi di chuyển phanh ống kính. ISP tính toán trung bình các cạnh của mỗi khung hình và có được độ sắc nét Khi đạt được độ tập trung cao nhất, vị trí ống kính ổn định và ISP quay trở lại trạng thái AF Success. Điều này có thể thiếu chính xác.

Phương pháp hai đường: Sử dụng phương pháp hai đường làm tăng số lần quét được thực hiện bởi ISP. Một quét ban đầu được thực hiện để xác định vị trí lấy nét tối ưu và sau đó một quét chi tiết thứ hai được thực hiện xung quanh vị trí đó, cải thiện đáng kể độ chính xác lấy nét.

2. Thu hẹp phạm vi quét AF

Trong các kịch bản mà khoảng cách làm việc được xác định, chẳng hạn như quét mã vạch hoặc gian hàng bán hàng, phạm vi AF có thể được thu hẹp để quét chỉ trong phạm vi này, cải thiện độ chính xác. Ví dụ: nếu một đối tượng được cố định trong phạm vi 1m đến 1,5m, theo mặc định, camera AF tập trung trong khoảng 100-120. Tuy nhiên, có thể tái lập bản đồ phạm vi này lên 255 bước thay vì các bước 0-255 thông thường thông qua cài đặt ISP. để cải thiện độ chính xác AF.

Nói chung, phạm vi quét được xác định bởi khoảng cách làm việc, thuận tiện cho ISP quét cùng một khu vực với độ chính xác cao hơn.

3. Tăng giá trị khe cắm quét

Số bước (cổng) tương đương trong phạm vi AF có liên quan trực tiếp đến độ chính xác lấy nét. Tăng giá trị khe cho phép quét chi tiết hơn phạm vi lấy nét, dẫn đến điều chỉnh tinh tế hơn và độ chính xác được cải thiện. Điều này đặc biệt hiệu quả trong phương pháp quét hai đường.

4. Cải thiện thời gian ổn định AF bằng cách tăng tốc độ AF

Thời gian ISP phát hiện độ sắc nét tối ưu trong khi di chuyển vị trí ống kính được gọi là thời gian tìm kiếm. Thay đổi cài đặt ISP với mộtmô-đun máy ảnh SInoseen tùy chỉnhcó thể giảm hiệu quả thời gian tìm kiếm.
Các cách để cải thiện thời gian tìm kiếm bao gồm:

• Thay đổi giá trị khe
• sửa đổi bảng tìm kiếm tốc độ thiết bị điều khiển (LUT)

Thay đổi giá trị khe

Giá trị khe xác định số bước cần thiết cho ống kính để điều chỉnh lấy nét và trực tiếp ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác của lấy nét tự động. Tăng giá trị khe cho phép ống kính điều chỉnh ít hơn và lớn hơn, dẫn đến việc lấy nét nhanh hơn, nhưng có thể làm giảm độ chính xác. Ngược lại, giảm giá trị khe sẽ làm chậm lấy nét tự động, nhưng có thể cải thiện độ chính xác bằng cách thực hiện các điều chỉnh tinh tế hơn.

Thay đổi bảng tìm kiếm tốc độ thiết bị (LUT)

LUT hoạt động như một cầu nối giữa ISP và bộ điều khiển ống kính, chuyển các lệnh lấy nét thành chuyển động vật lý. Bằng cách điều chỉnh LUT, số bước cần thiết để di chuyển ống kính đến điểm lấy nét mong muốn có thể được giảm, do đó giảm thời gian ổn định. Tuy nhiên, cần phải xem xét sự đánh đổi với độ chính xác lấy nét tự động.

5. Tập trung dựa trên ROI để tăng tốc độ

Tập trung vào các khu vực cụ thể của hình ảnh thay vì toàn bộ khung hình có thể tăng tốc đáng kể quá trình lấy nét tự động. Bằng cách ưu tiên khu vực quan tâm, máy ảnh có thể nhanh chóng điều chỉnh cho những thay đổi trong khu vực đó, đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như phát hiện khuôn mặt.

kết luận

Từ những gì chúng tôi đã học được trong bài viết này, rõ ràng rằng những cách hiệu quả nhất để cải thiện thời gian ổn định tự động lấy nét thường liên quan đến sự kết hợp của các kỹ thuật, bao gồm điều chỉnh khe cắm, sửa đổi LUT và lấy nét dựa trên ROI. Kiểm tra và tinh chỉnh liên tục các cài đặt này là rất quan trọng để đạt được sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác cho một ứng dụng nhất định.

Tất nhiên, nếu bạn có bất kỳ câu hỏi về cách đạt được hiệu suất tự động tăng cường lấy nét, xin vui lòng cảm thấy miễn phí để liên hệ với chúng tôi, nhưsítcó hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong các ứng dụng hình ảnh nhúng và tin tưởng rằng chúng tôi sẽ có thể cung cấp cho bạn một câu trả lời thỏa đáng.