CN103297799B - 测试相机部件的光学特征 - Google Patents

Abstract

本发明涉及测试相机部件的光学特征。向受测试的相机模块发出信号以捕获目标的图像。代表目标中的几个物体的多个部分的一组图像像素被低通滤波，然后被分析以计算代表不同物体的各部分的不同像素子组之间的像素距离。然后使用关联像素距离变量与真实距离变量的预定数学关系，将计算的像素距离转换为真实距离。其它实施例也被描述和要求权利。

Description

测试相机部件的光学特征

技术领域

本公开涉及使用图像处理技术测试相机部件的光学特征的方法。还描述了其它方面。

背景技术

相机生成如实地描述场景的照片的能力大部分由其光学性能支配。关于现代消费者电子设备，例如便携式计算机(膝上型计算机、平板计算机、和智能电话)，以及在桌上型计算机中，连同被合并到消费者电子设备的外壳内相对小的或相对紧凑的局限空间的高兆像素图像传感器的使用，已实现图像质量的改进。由于光学部件尺寸缩小(包括例如成像镜头本身和其到焦平面上的图像传感器的距离)，由相机生成的照片对光学***部件的位置和调整的轻微偏离变得更易受影响。例如，镜头相对于光轴和相对于图像传感器的调整的轻微变化能导致图像质量下降。这样的未对准可在制造过程中，特别是在其中集成了镜头的相机模块的部件装配过程中出现。

有几个技术变量能被用来基于得到的图像照片的质量来估计相机的光学性能。例如，有图像处理技术来测量照片的锐度。锐度在自动聚焦过程中也被典型地监控，其中，随着相机镜头与图像传感器的平面之间的距离改变，在多个不同的图像捕获或帧上计算锐度值。当然，自动聚焦过程试图发现可移动镜头沿z轴(光轴)生成最尖锐的捕获图像的最佳位置。经常被估计的另一个光学特征是失真，即物体的几何形状是否已变形(例如，直线看走来轻微弯曲)。

有在制造测试过程中对相机部件(例如镜头)执行的光学特征测量，以保证分发到终端用户的样本在给定性能规范内。被测试的一个特征是光学倾斜特征。相机部件被安装在测试装置中同时对准目标测试图，并且包括激光源和反射镜的高精度机械测量部件连同需要的自动测试设备一起使用以机械地测量相机部件的倾斜。

发明内容

很多时候，期望知道镜头是否已不注意地相对于测试装置或相对于其已被安装在其中的相机部件外壳移动。当测试相机部件的光学特征时，特别是在制造测试过程中，这个信息是有用的，以便通知关于镜头本身是否有缺陷或关于所产生的低水平的成像性能是否是由于镜头相对于图像传感器的位置的无意识移动的判断。例如，当测试将被安装到消费者电子设备(例如智能电话或平板计算机)中的相机模块时，在相机模块的光学或成像性能的验证测试之前，镜头组件可被安装在相机模块中。由于这种相机模块相对小的尺寸，镜头位置的小的移动或改变将影响估计例如相机模块的锐度性能的测试结果。特别地，在制造自动聚焦相机模块的过程中，用来检查自动聚焦功能的测试装置可能不注意地在自动聚焦镜头和图像传感器之间的距离中引入小的不期望的变化形式的错误(inaccuracies)。这种事件对于需要低成本和有效测试程序的相机模块的大量生产制造样本可能是更要关注的。已发现需要一种确定何时发生了这种事件以及镜头距离已变化了多少的技术。应注意的是专用精密距离测量工具(其可容易地测量镜头和图像传感器之间的距离)在这种制造组装阶段并不实用，因为相机模块在特定消费者电子设备(例如，智能电话和平板计算机)的情形中是非常紧凑的，并且同样不能用这种机械测量工具容易地安装。

根据本发明的实施例，一种测试相机部件的光学特征的方法如下进行。将在其中具有多个物体的成像目标(例如，边缘模式)带进相机部件(例如消费者电子相机模块)的视场中。出现在目标中的多个物体的数字图像然后被捕获(基于已通过相机部件形成的物体的光学图像)。代表物体的多个部分的一组数字图像像素被低通滤波。该滤波的像素组然后被分析以计算代表多个物体之一的一部分的第一像素子组与代表另一个物体的一部分的第二像素子组之间的像素距离。该像素距离然后使用预定数学关系被转换为真实距离(例如，以微米为单位)，其中所述预定数学关系关联像素距离变量与真实距离变量。所述真实距离变量(例如以微米为单位)给出相机部件的镜头与用于捕获图像的数字图像传感器之间的距离。

在一个实施例中，仅在相机部件(测试设备)已被安装在测试装置中之后计算基线或初始距离。随后，例如在部件的进行中的制造测试过程中，(使用相同的相机部件)计算新的距离。然后，如果基线和新的距离值之间的差值大于预定阈值，则发出警报信号。该警报被用来通知接下来的关于当前安装在测试装置中的相机部件是否已充分地移动，使得在相机部件在其当前位置的情况下应重复成像性能测试的判断。

为进一步提高准确度，在分析捕获图像的过程中，滤波的像素组可通过计算第一子组像素的质心和第二像素子组的质心来被分析，其中计算的像素距离被当作质心之间的距离。

上述概要不包括本发明的所有方面的详尽列表。可以设想本发明包括所有能从以上总结的各个方面的所有适当组合被实践的***和方法，以及那些在以下详细描述中公开的和与本申请提出的权利要求中特别指出的***和方法。这样的组合有特定的优点，其在以上概要中没有特定地详述。

附图说明

本发明的实施例通过示例的方式说明，而不是通过附图的图形中的限制说明，附图中相似的附图标记指示相似的元件。应注意的是在本公开中对本发明的“一”或“一个”实施例的引用并不必须是参考同一实施例，并且它们意思是至少一个。

图1是测试相机部件的光学特征的***的框图。

图2描述了可被用来计算相机部件的z距离的像素处理块的细节。

图3示出了被图像传感器捕获用于示例测试目标的像素强度对像素位置的图。

图4描述了关联像素距离变量(y轴)与镜头位置或真实距离变量(x轴)的示例数学关系的通常形式。

图5是获得作为计算的像素距离变量与z距离变量之间的数学关系的示例的最佳拟合曲线的***的框图。

具体实施方式

现在参考附图说明本发明的几个实施例。当在实施例中描述的零部件的形状、相对位置和其它方面没有清楚地定义时，本发明的范围不仅仅限于示出的零部件，其仅仅意味着说明的目的。而且，当阐述多个细节时，应理解本发明的一些实施例可以在没有这些细节的情况下实践。在其它的例子中，已知的电路、结构和技术没有被详细示出以便不模糊本描述的理解。

图1是测试相机部件的光学特征的***的框图。在这个例子中的相机部件是镜头2，其是已被固定在镜头支架中的成像镜头。镜头支架和镜头2可被安装在测试装置6中，图像传感器5也安装在其中。在这个安排中，图像传感器5也被称为焦平面成像传感器，因为它是在光学***的焦平面上，光学***包括镜头2并能捕获场景的图片(静止或视频)，在这种情况下所述场景包含固定目标1。镜头2和图像传感器5可在不同件中，其已被组合成被称为相机模块的单个组件中。相机模块可以是一个典型地在具有相机功能的多功能消费者电子设备中，例如智能电话、平板计算机、桌上型计算机和家庭娱乐***中找到的模块。也有其它的光学部件与镜头2和图像传感器5集成在形成相机模块的单个组件的框架内。例子包括光学滤波器和光圈。

相机模块可以是测试没备(DUT)，且特别地是大量生产的制造样本；在那种情况下，测试装置6是在制造设置中的硬件安排。作为可选择的，测试装置6可在开发实验室设置中，或甚至在制造后的产品回收和测试中心中。测试装置6应被设计成相对于固定目标1准确固定并对准DUT，使得图像传感器5能够被用来捕获目标1的图像，以估计DUT的光学性能。

固定目标1具有几个物体，例如包括物体3和物体4，并被定位使得所安装的相机部件DUT瞄准所示出的目标。目标1可以离安装的相机部件预定距离。每个物体3、4可以是将被图像传感器5捕获的任何暗光对比区域，例如边缘。目标1可具有适合测试成像***的光学性能的不同物体，但是在这个例子中，物体3、4是矩形光框架在暗背景上的相对部分。这个框架的至少一部分的图像被图像传感器5捕获，并且在捕获的图像中选择如图1所示的示例像素处理区域，以由测试计算机对其估计。

测试计算机可包括以下元件。注意测试计算机可以是任何适合的计算或数据处理***(其典型地包括处理器和存储器组合)，其被编程以向图像传感器5发出信号以捕获目标1和特别是其中的物体3和4的图像，以及然后将该图像数据馈送至其像素处理单元7。后者执行各种数学运算以估计或计算z距离的度量，所述z距离在图1的例子中被指示为镜头2和焦平面图像传感器5沿着相机部件的水平中心光轴之间的距离。测试计算机也可包括警报信号单元10，其通过例如比较计算的z距离与期望的z距离或其它比较阈值来估计计算的z距离；如果该比较指示计算的z距离充分不同于阈值，那么发出警报信号或更新误差记录，同时指示当前的测试相机部件可能是不符合的或已从其最初位置移动。

图2给出了像素处理单元7的附加细节。像素处理单元7的一个任务是计算在给定的捕获图像或帧中描述的两个物体3、4之间的像素距离，并将该计算值从像素间距转换到真实距离。因此，像素距离计算器8被示出从图像传感器5接收一个或多个捕获的图像或帧，并分析帧中的像素以计算其检测到的物体3和物体4之间的像素距离。该像素距离计算器也可包括检测操作，其中引入的图像被分析以首先检测物体3、4，即识别代表每个物体或边缘的一组像素。

识别物体3、4被包含在其中的像素组，在执行计算像素距离值y_i的分析之前，这些像素然后被低通滤波或平滑。图3示出了在从同一目标1取得的两个不同的帧中，一细像素的像素强度对像素位置的示例图。这里描述的过程因此可在多于一个的帧上执行，然后可执行某种形式的平均或统计组合，以获得像素距离y_i的单个值。图3中示出的图形反映了低通滤波之后的图1中描述的物体。在帧内，像素强度开始在左侧具有相对低的值，然后升高至高值(对应于亮区)然后下降回到低值(对应于暗区)，以及然后对于第二个物体重复。像素距离计算器8在过滤的像素组上执行分析(基于指示的像素处理区域)，以便计算在代表物体3的一部分的第一像素子组和代表物体4的一部分的第二像素子组之间的像素距离y_i。可选择能计算每个像素子组的近似峰值强度值的像素位置的任何适当的像素处理算法。但是，发现分析应首先包括计算每个子组的质心，使得像素距离y_i被计算作为两个质心之间或分开两个质心的距离。这种像素距离y_i的计算可重复多于一个的帧，且可能然后被平均或以别的方式被统计组合以形成单个值。

暂时回到图1，能看到包含要被分析的像素组的像素处理区域可由期待包含检测的物体3、4的捕获图像的所选数量的像素行定义。这里，术语“行”被一般地使用，并且为了方便，可替换地用来指代像素列。低通滤波可产生单行像素值(例如见图3)，其可期待包含检测的物体3、4的多个部分。尽管行处理可使得像素强度和像素位置值的数学处理更有效，但是像素处理区域可被不同地定义，例如沿着对角线。

回到图2，像素处理单元7的其它元件是转换单元9，其使用关联像素距离变量(像素坐标间距)与真实距离变量(距离坐标间距，例如微米)的预定数学关系将计算的像素距离y_i转换为真实的z距离值。该数学关系可通过以下操作被预先确定：收集几个真实距离(例如，要被测试的相机部件设计样本的镜头2与图像传感器5之间的真实距离)的直接物理测量值，和相应的计算/估计像素距离值，以及然后分析收集的数据以找到最佳拟合曲线。这一过程的结果在图4中由估计像素距离y_i值对测量的z距离的示例图形描述。这个例子中得到的最佳拟合曲线是一个二维线性曲线，即一直线，其可由线性方程描述。当然，也可使用非线性曲线或包含非线性部分的曲线。最佳拟合曲线然后被存储在测试计算机(见图1)中并然后当测试同一相机部件设计或同一相机部件规格的其它样本时被重新使用，以从计算的像素间距值转换为真实距离值。如上面所建议的，这个真实距离可以是镜头2和焦平面图像传感器5沿光轴(见图1)之间的距离的准确估计。

图5是获得最佳拟合曲线的***的框图，最佳拟合曲线是需要关联计算的像素距离变量与真实的z距离变量的数学关系。图5中的设置可类似于图1中的设置，具有相同设计或规范的相机部件(包括镜头2和图像传感器5的相同的设计或规格)作为测试设备被安装在测试装置内，并瞄准固定目标1。这个安排可以是与接下来根据图1使用的安排相同，用于执行相机部件设计的实际生产样本的大量生产制造测试。图5中的***也被安装机械测量工具12，其能够精确地且机械地测量z距离，在这种情况下即镜头2与图像传感器5之间的距离。机械测量工具12可根据传统的基于激光的精确距离测量技术。另外，支架和其镜头2被允许在制动器11的控制下在测试装置中可动。后者可以是手动制动器，例如允许镜头支架的极小运动的精密螺纹传动机构。这类运动在那些由于对测试装置和/或安装的DUT(例如，在大量生产的制造测试期间)无意识的干扰而预料出现的运动的量级上。耦接图像传感器5以将其输出数据提供至像素距离计算器8，类似于图1的像素处理单元7中使用的那个。每对计算的或估计的像素距离值y_i和测量的z距离值z_i被作为数据点然后馈送到最佳拟合曲线探测器13。获取几个这样的数据点(当制动器11移动镜头支架到略有不同的位置时，或当镜头沿着光轴被扫过)。一旦收集到充分数量的数据点，曲线探测器13可例如使用传统曲线拟合技术，计算最佳拟合曲线。换言之，基于由机械测量工具12和像素距离计算器8生成的试验数据点的集合，曲线例如以图4的图形示出的方式被拟合到数据点。最终的最佳拟合曲线(数学关系)然后被存储以在相机部件的生产样本的大量生产制造测试的过程中被重新使用，不需要机模测量工具12也不用制动器11(换言之，类似于图1中的安排)。

如上所述，本发明的实施例可以是在其上已存储指令的机器可读介质(例如微电子存储器)，其对一个或多个数据处理组件编程(一般称为“处理器”)以执行上面描述的数字像素处理操作，包括低通滤波或图像平滑、质心计算和其它数学函数。在其它的实施例中，这些操作的一些可由包含硬接线逻辑(例如，专用数字滤波块)的特定硬件组件执行。那些操作可供选择地被编程数据处理组件和固定硬接线电路细件的任何细合执行。

尽管描述和在附图中示出特定的实施例，但是应理解这样的实施例对宽泛的发明仅仅是说明性的而不是限制性的，本发明不限于所示和所描述的特定结构和安排，因为本领域普通技术人员可以想到各种不同的其它修改。例如，虽然在图1中描述的固定目标是在暗背景上的矩形亮框架，但其它目标和它们的组成物体(有不同的形状)也是可能的。而且，尽管z距离在图1和图5中被描述为图像传感器(在焦平面)和镜头之间的距离，但是替换定义可以是镜头和固定目标之间的距离或是能被机械地测量(优选地沿所示的光轴)的镜头和***中某个其它固定点之间的距离。尽管其它的z距离定义是可能的(例如，不是沿图中所示的光轴的距离)，但是可预期如沿光轴测量的z距离是确定镜头是否已移动的最实用的方式。本描述因此被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (18)

1.一种测试相机部件的光学特征的方法，包括：

a)捕获出现在成像目标中的多个物体的数字图像，同时通过相机部件形成所述物体的光学图像；

b)低通滤波代表所述物体的多个部分的一组数字图像像素；

c)分析滤波的该组像素以计算代表多个物体之一的一部分的第一像素子组与代表另一个物体的一部分的第二像素子组之间的像素距离；和

d)使用关联像素距离变量与真实距离变量的预定数学关系，将像素距离转换为真实距离，其中所述真实距离变量是指：相机部件的镜头与用于捕获图像的数字图像传感器之间的距离，或者镜头与成像目标之间的距离，或者镜头与预定物体之间的距离。

2.如权利要求1所述的方法，其中该组像素是图像的多个像素行。

3.如权利要求2所述的方法，其中低通滤波生成包含物体的多个部分的单行像素值。

4.如权利要求1所述的方法，其中分析滤波的该组像素包括计算第一像素子组的质心和第二像素子组的质心，其中计算的像素距离是质心之间的距离。

5.如权利要求1所述的方法，进一步包括：

当转换的真实距离不同于期望的真实距离时，发出报警信号。

6.如权利要求5所述的方法，进一步包括：

响应于报警，重复相机部件的成像性能测试。

7.如权利要求5所述的方法，其中转换的真实距离是仅在相机部件已被安装在测试装置中之后计算的初始值，所述方法进一步包括重复a)-d)以计算期望的真实距离。

8.一种测试相机部件的光学特征的***，包括：

相机部件被安装到其中的测试装置；

具有多个物体并被定位使得所安装的相机部件与其对准的目标；和

测试计算机，向图像传感器发出信号以捕获所述目标中的物体的图像，低通滤波代表所述物体的多个部分的一组图像像素，分析滤波的该组像素以计算代表多个物体之一的一部分的第一像素子组与代表另一个物体的一部分的第二像素子组之间的像素距离，和使用关联像素距离变量与真实距离变量的预定数学关系将像素距离转换为真实距离，其中所述真实距离变量是指：成像镜头与图像传感器之间的距离，或者镜头与目标之间的距离，或者镜头与固定点之间的距离。

9.如权利要求8所述的***，其中测试装置用来接收具有安装在镜头支架中的成像镜头的相机部件。

10.如权利要求9所述的***，其中测试装置用来接收在其中具有与镜头支架集成的所述图像传感器的相机模块。

11.如权利要求9所述的***，其中当转换的真实距离不同于期望的真实距离时，测试计算机用来发出报警信号。

12.一种测试相机部件的光学特征的***，包括：

a)捕获出现在成像目标中的多个物体的数字图像的装置，同时通过相机部件形成物体的光学图像；

b)低通滤波代表所述物体的多个部分的一组数字图像像素的装置；

c)分析滤波的该组像素以计算代表多个物体之一的一部分的第一像素子组与代表另一个物体的一部分的第二像素子组之间的像素距离的装置；和

d)使用关联像素距离变量与真实距离变量的预定数学关系，将像素距离转换为真实距离的装置，其中所述真实距离变量是指：相机部件的镜头与用于捕获图像的数字图像传感器之间的距离，或者镜头与成像目标之间的距离，或者镜头与固定点之间的距离。

13.如权利要求12所述的***，其中该组像素是图像的多个像素行。

14.如权利要求13所述的***，其中低通滤波生成包含物体的多个部分的单行像素值。

15.如权利要求12所述的***，其中分析滤波的该组像素的装置包括计算第一像素子组的质心和第二像素子组的质心的装置，其中计算的像素距离是质心之间的距离。

16.如权利要求12所述的***，进一步包括：

当转换的真实距离不同于期望的真实距离时发出报警信号的装置。

17.如权利要求16所述的***，进一步包括：

响应于报警重复相机部件的成像性能测试的装置。

18.如权利要求16所述的***，其中转换的真实距离是仅在相机部件已被安装在测试装置中之后计算的的初始值，所述***进一步包括重复在装置a)-d)中的操作以计算期望的真实距离的装置。