臺灣博碩士論文加值系統

一般設計自動對焦的方法會包含兩部分，一部分是關於所取得之對焦值的計算方法，一部分是對焦最佳點的搜尋法；由於典型的對焦點搜尋方式往往是使用二分搜尋法，此方法之缺點在於不同的對焦環境下，所花費的平均搜尋時間過多，相對地會造成對焦時間過長。
本論文提出將灰色預測理論應用於系統控制方面，並實現在具有自動對焦功能的USB網路攝影機嵌入式系統。此系統中的硬體架構主要包括USB通信、圖像處理的視訊單晶片處理器、系統圖像感測器（Sensor）和嵌入系統軟體組成來驅動音圈馬達(VCM)。系統的軟體部分，在影像訊號處理方面，在所選擇的視訊單晶片處理器中，使用處理器所內建提供的一階微分的計算方法處理USB網照相機中視頻信號的邊緣(Edge)數據，根據得到的數據判斷是否在焦點距離內。使用灰色預測（Grey Prediction）的目的在於改進自動聚焦精確度的控制方法。最後將所提出的演算法與業界中常使用的改良式爬山搜尋法(Modify Climbing Search，MCS)來做比較，可以由實驗結果看出本論文所提的演算法在藉由控制VCM鏡頭模組的操作，完成自動對焦功能的同時，相對地可以減少MCS法對焦所花費的時間近1秒左右。實驗結果證明所提方法之可行性與有效性，它將使USB網路照相機在對焦的使用上變得更快速。

Generally, the design method of Auto-Focusing contains two parts, one is focusing on the value obtained by the method of calculating, the other is the search method of the best focus point. The search method of typical focus point uses binary search, it needs more searching and focusing time in different environments of focusing.

This thesis presents the application of gray predication in system control, and the implementation of USB webcam with auto focus embedded system.
The main hardware of this system includes USB communications, the single chip processor of image process, image process sensor and embedded system software to drive the VCM.
In system software, the video signal processor of image signal processing built-in first-order differential calculation method to deal with the edge data of USB network video cameras. It judges by the edge data whether it’s in the focus distance or not.
The goal to use the gray predication is to improve the accuracy of auto focus control method.
Finally, we compared the grey predication with the Modify Climbing Search, uses in camera module industry. We can see from the results of the experiment, it reduces about 1 second than MCS while controlling VCM module operation to achieve the auto focus. It proved the feasibility and the effectively of this experiment, it can be more quickly when use USB camera on focusing.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 章節概述 4
第二章 自動對焦基本理論與架構 5
2.1 自動對焦基本原理 5
2.1.1 景深、光圈對成像的影響 6
2.1.2 景深數學公式推導 7
2.1.3 景深與對焦曲線的關係 8
2.1.4 自動對焦系統架構 9
2.2 自動對焦方式 10
2.2.1 主動式(測距式)基本原理與架構 10
a. 紅外線測距自動對焦 10
b. 超音波測距自動對焦 11
2.2.2 被動式(像檢測式)基本原理與架構 11
a. 相位差焦點搜尋自動對焦 12
b. 反差檢測自動對焦 12
2.3 自動對焦搜尋演算法 13
2.3.1 對焦技術 13
第三章 灰色預測理論 17
3.1 灰色預測的概念 17
3.2 灰色預測的類型 17
3.3 關聯度 18
3.3.1關聯係數 18
3.4 GM(n,h)模型 19
3.5 GM(1,1)影子模型 19
3.6使用GM(1,1)模型的建立預測數值之步驟 22
3.7 GM(1,1)參數的求法 22
3.8 GM(1,1)模型誤差分析 23
第四章 網路攝影機自動對焦系統的硬體組合及實現 24
4.1 成像裝置 25
4.1.1 CMOS感測器的結構與動作方式 26
4.1.2本系統所使用之CMOS感測器特性及規格 27
4.2 USB序列介面裝置概述 30
4.2.1 USB的動作方式 31
4.2.2 USB資料傳輸 31
4.3 音圈馬達(VCM)及其驅動方式 34
4.4 影像處理晶片 37
4.4.1 晶片特性 38
4.4.2 感測器介面 38
4.4.3 影像色彩處理 38
4.5 驅動IC-AD5398 39
4.6 網路攝影機自動對焦系統零件配置及佈線圖 40
4.7 網路攝影機自動對焦系統實際外觀圖 42
4.8 本論文系統之設計規格 44
第五章 網路攝影機自動對焦系統的軟體設計及實現 45
5.1 程式編譯流程圖 45
5.2 程式介面描述 46
5.3 影像(開始/停止)流程圖 47
5.4 自動對焦流程圖 48
5.4.1搜尋最佳對焦點 48
5.4.2觸發/移動對焦裝置至對焦最佳點 49
5.4.3灰色預測演算法自動對焦流程圖 50
5.5 自動對焦遷入式系統使用函式介紹 51
5.5.1 自動對焦部分程式碼 52
第六章 系統設備安裝、實驗步驟介紹及結果分析 53
6.1 設備安裝介紹 53
6.2 實驗步驟 55
6.2.1使用全域搜尋法並判讀圖像之解析數據 55
6.2.2使用二分搜尋法並判讀圖像之解析數據 58
6.2.3使用灰色預測搜尋法並判讀圖像之解析數據 61
6.2.4實驗結果比較 64
第七章 結論與未來研究方向 65
7.1 結論 65
7.2 未來研究方向 65
參考文獻 66
附錄一 系統使用之鏡頭模組景深表 68
公式彙編 69

[1]J. He, R. Zhou and Z. Hong, "Modified Fast Climbing Search Auto-focus Algorithm with Adaptive Step Size Searching Technique for Digital Camera," IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 49, no. 2, 2003, pp. 257-262.

[2]耿繼業，何建娃，幾何光學，台北：全華出版公司，2006，第129-196頁。

[3]沈俊宏，數位相機上的自動對焦與自動白平衡演算法，碩士論文，國立臺灣大學電信工程學研究所，台北，2006。

[4]C. Y. Chen, C. Y. Tseng, C. H. Hung, I. C. Yin and S. J. Wang, "Combinational AE-AF system with fuzzy climbing search servo," Proceedings of the SPIE, San Jose, California, USA, 2006, pp. 107-114.

[5]王彰群，自製影像式量測儀之自動化研究，國立交通大學機械工程學系研究所碩士論文，新竹，2002。

[6]C. M. Chen, C. M. Hong and H. C. Chuang, "Efficient auto-focus algorithm utilizing discrete difference equation prediction model for digital still cameras," IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 52, no. 4, 2006, pp. 1135-1143.

[7]J. H. Lee, K. S. Kim and B. D. Nam, "Implementation of a passive automatic focusing algorithm for digital still camera," IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 41, no. 3, 1995, pp. 449-454.

[8]溫坤禮，黃宜豊，陳繁雄，李元秉，連志峰，賴家瑞編，灰預測原理與應用，台北：全華出版公司，2002，第3-1 - 3-54頁。

[9]鄧聚龍，郭洪編，灰預測原理與應用，台北：全華出版公司，1996，第3-1 - 3-113頁。

[10]OV2640 Color CMOS Camera Chip Data Sheet.

[11]Universal Serial Bus Specification Revision 2.0.

[12]SA3TD-4595-I_SN9C236B_Datasheet_v102.

[13]Ardency, Inc, RTX data sheet, http://www.ardence.com, 2007。

[14]羅濟揚，植基於模糊預測模型之自動對焦演算法，碩士論文，國立臺灣師範大學機電科技研究所，台北，2005。

[15]黃嘉慶，高速被動式自動對焦技術，碩士論文，私立元智大學機械工程研究所，桃園，2001。

[16]邱錦勳，CMOS影像感測模組自動對焦技術之研究，碩士論文，國立臺灣科技大學高分子工程研究所，台北，2005。