自动数字显微镜的关键技术之一就是自动对焦，为了提升对焦的速度，越来越多的深度学习方法被引入用于单帧图像的焦点预测。然而几乎所有的网络模型都过分信任其输出的结果，面对未知的样本即使输出错误的结果也不会给出任何警示。利用贝叶斯卷积神经网络的实现，可从单张图像中完成离焦距离的预测，并获得焦点预测结果的不确定性估计，此外提出通过设置不确定度阈值实现对焦点预测结果的筛选。在一个大型开源数据集上进行了测试，利用不确定性估计评估预测结果的有效性。结果表明，对比同类型样本，所提出的网络模型在未知样本上能够输出更高的不确定度，建立的筛选机制能有效减小模型在未知样本上的预测误差。在公共数据集上的两个样品的最终误差范围为 0.37±0.46 μm和 0.83±1.17μm，优于筛选前的 0.40±0.66μm和 1.08±1.78μm。
深度学习 自动对焦 贝叶斯神经网络 焦点预测 不确定性分析 deep learning autofocus Bayesian neural network focus prediction uncertainty analysis
合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽 合肥 230009
当自动对焦用于玻罗板线纹等方向性强的目标时，线纹方向的不确定性导致一些清晰度函数的鲁棒性降低甚至无法找到对焦位置。针对上述问题，通过Hough直线检测得到离焦线纹的角度，构建一种基于Hough变换的线纹清晰度评价函数，该函数的灰度算子垂直于线纹，对线纹方向变化具有较强的鲁棒性。为了比较线纹方向对清晰度函数性能的影响，对5组不同角度的线纹图像进行评价，得到清晰度曲线，并引入平缓区标准差等参数对曲线进行定量评定。实验结果表明，与传统的评价函数相比，基于Hough变换的评价函数的平缓区均值减小59.85%，标准差减小46.05%，对焦偏差减小92.63%，平均运行时间减少36.37%，镜头焦距的相对误差减小62.12%。
测量 自动对焦 清晰度评价 焦距测量 放大率法 Hough变换
1 中国科学技术大学生物医学工程学院（苏州），生命科学与医学部，江苏 苏州 215163
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医用光学室，江苏 苏州 215163
3 济南国科医工科技发展有限公司，山东 济南 250102
4 沈阳国科医工科技发展有限公司，辽宁 沈阳 110167
针对现今非接触眼科测量仪器对焦对准速度慢、通用性差和操作复杂的问题，搭建了应用于眼科测量仪器的人眼自动对焦及瞳孔中心自动对准系统，并提出了基于四邻域-多方向两级梯度函数的自动对焦算法以及融合卷积神经网络智能感兴趣区域（ROI）窗口的瞳孔中心定位算法。通过实验实拍人眼离焦图像序列及人眼图像测试集，分别对提出的两个算法进行验证。结果显示：所提出的自动对焦算法的平均计算时间约为13 ms，清晰度比率为93.531，优于6种传统的评价算法；所提出的瞳孔中心定位算法的平均计算时间为10.2 ms，准确度为97.14%，相比Hough法、改进Hough法有较大的性能提升。实验结果证明所搭建的系统能够满足眼生物参数测量的准确性、实时性和鲁棒性要求，提升了仪器的自动化水平，有助于眼科测量仪器的智能化发展。
成像系统 医疗光学仪器 自动对焦 瞳孔中心定位 自动对准 图像处理
1 中国科学技术大学生物医学工程学院（苏州）生命科学与医学部，江苏 苏州 215163
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医用光学技术研究室，江苏 苏州 215163
3 苏州科技大学物理科学与技术学院，江苏 苏州 215009
纳米颗粒成像过程中，离焦位置的粒子团簇和大颗粒杂质产生明亮的弥散斑，导致现有的对焦算法无法实现自动对焦功能。利用基于大津算法的二值化分割和形态学开闭方法，使离散的弥散斑聚合为一个区域，并利用连通域标记方法筛选剔除大面积的光斑区域，构造四邻域水平-对角平方函数和阈值四邻域水平-对角开方函数，将函数分别作为粗对焦和精对焦的评价指标，提高了自动对焦搜索的准确性和可靠性。实拍离焦序列图，并与5种常用的评价算法进行对比，结果表明所提自动对焦评价算法具有良好的鲁棒性、无偏性和单峰性。
图像处理 纳米颗粒 自动对焦 评价算法 连通域标记 激光与光电子学进展
2023, 60(4): 0410021
山东理工大学 机械工程学院, 山东 淄博 255000
针对近景工业摄影测量中镜头自动对焦导致相机内参数波动进而降低测量精度的问题, 提出一种分层式相机标定方法。分析了基于平面棋盘格的相机标定技术, 阐述了数码单反相机的自动对焦原理及其如何影响相机主距的变化, 重点分析了分层式相机标定方法的基本思想。分层式相机标定实验揭示了相机内参数及畸变系数随着标定距离变化的规律, 精度评价实验的结果表明, 依据摄影距离选择合适的相机内参数能够显著提高近景工业摄影测量的精度。
近景工业摄影测量 自动对焦 分层式相机标定 光栅尺 close range industrial photogrammetry auto focus layered camera calibration optical grating ruler
麦克奥迪实业集团有限公司，福建 厦门 361006
数字切片扫描仪的扫描速度和图像质量是用户最为关注的两个指标。为了同时提高扫描速度和图像质量，设计了一种基于倾斜摄像头的实时对焦装置。该装置只需拍摄一张图像即可计算出离焦量，计算时间仅为12.1 ms，并在此基础上实现与扫描摄像头的同步工作，可以在连续扫描过程中实时跟踪焦面，即边扫描边对焦。与传统的先建模后扫描的方法相比，边扫描边对焦方法不仅省去了建模时间，同时提高了扫描质量。
显微镜 数字切片扫描仪 自动对焦 倾斜摄像头 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1611009
为了满足热像仪在不同场景下自动对焦的功能需求，对现有多种自动对焦实现方案的优劣势进行了评估分析，并选择了一种基于角点检测算法的对焦方案。通过检测图像中的角点数量来实时判断图像的清晰度。根据热像仪FPGA图像处理系统的性能对该算法进行了改进与优化，并提出了多阈值角点检测实时对焦方法。根据当前场景的对焦状态，热像仪可自主判断是否执行对焦操作，以适应不同检测场景的需求，最终实现其在不同场景下的实时自动对焦功能。
实时自动对焦 评价函数 角点检测 real-time autofocus evaluation function corner detection
1 中国科学院光电技术研究所质检中心，四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所自适应光学重点实验室，四川 成都 610209
3 中国科学院大学，北京 100049
当利用传统聚焦评价函数对微纳结构进行自动对焦时，微纳结构边缘方向的多样性会导致对焦稳定性差和灵敏度低。针对上述问题，对比分析了传统的聚焦评价函数，并将Brenner函数和Roberts函数相结合，提出了一种新的聚焦评价函数——Brenner2d_Roberts函数。通过实验获取了三组不同边缘方向的微结构显微图像，并对生成的对焦评价曲线及相关的评价指标进行了对比分析。结果表明，与SMD、Brenner和Roberts等传统聚焦评价函数相比，所提聚焦评价函数在多个显微图像边缘方向上均表现出良好的对焦性能，且具有更好的稳定性和更高的灵敏度。
显微 自动对焦 显微图像 聚焦评价函数 稳定性 激光与光电子学进展
2022, 59(4): 0418001
北京航空精密机械研究所 精密制造技术航空科技重点实验室，北京 100076
为了减少三轴视觉测量系统在对焦过程中的时间消耗和提高对焦的准确性，提出基于光学离焦模型的自动对焦算法。自动对焦算法评价函数采用Tenengrad梯度函数，搜索算法分两步：（1）将光学离焦模型分解成两个曲线函数，通过采集4张图像的清晰度值和x轴坐标求出两条曲线函数，最终得到两条曲线的交点位置，交点位置即为正焦位置粗定位位置；（2）在交点位置采集1张图像以及在交点左右两侧各采集2张图像，通过高斯函数拟合得到拟合高斯函数的均值，均值即为准确的正焦位置。为了验证本方法的有效性，首先进行10次重复性试验，验证算法粗定位的重复定位误差4.1 μm。其次，在粗定位位置采集1张图像及其两边各采集2张图像，通过高斯拟合得到精确正焦位置，10次精确位置的重复定位误差为5.1 μm。该算法只需采集9张图像，得到的合成标准不确定度为2.12 μm。该方法提高了三轴视觉测量系统的对焦效率和精度。
自动对焦 光学离焦模型 高斯拟合 Tenengrad梯度函数 auto-focusing optical defocus model Gaussian fitting Tenengrad gradient function 红外与激光工程
2021, 50(12): 20210141
