運用影像擷取卡 FPGA 演算法基於影像的自動對焦方案

這當中有何名堂？

自動對焦有兩種常見方法：基於影像或基於雷射。基於雷射的自動對焦技術非常快，但其主要限制之一是自動對焦演算法與硬體規格密切相關，而且整合上較為費事。相比之下，基於影像的自動對焦提供便利性和靈活性，因此對許多工業應用更為可行。

執行基於影像的自動對焦時，需要在前端安裝光學元件（例如液態鏡頭），將位於不同距離的物體帶入景深。另外還需要後端的演算法來評估變焦下擷取的多幀影像，並選擇對焦最清晰的影像。

問題出在哪裡？

液態鏡頭也稱為可調焦鏡頭，為了將焦距調整到所需值，施加電信號來改變內部光學流體的曲率，這樣可擴大定焦鏡頭的工作範圍並快速調整。

然而，系統工程師還要完成兩項要務，才能將自動對焦功能整合到系統中。第一，使液態鏡頭與選定的機器視覺相機同步。第二，開發功能強大的軟體演算法，除了評估影像品質，也從多幀擷取當中找出對焦最清晰的影像。與此同時，工程師也需要考慮 CPU 資源。

系統工程師和視覺工程師至少需要合作數週或數月，讓不同的硬體元件和 API 達到平衡協作，以及開發演算法。

‌解方

在 Basler 基於影像的自動對焦方案中，前端的光學元件是液態鏡頭，演算法則根據 Basler 影像擷取卡 FPGA 開發。

相機和可調焦鏡頭（液態鏡頭）與影像擷取卡產生的觸發訊號同步，然後相機隨著鏡頭變焦及時擷取影像，因此能在各種對焦下擷取一系列影像。接下來，Basler 影像擷取卡 FPGA 上預先設計的自動對焦演算法從眾多擷取影像中選擇一幀，並輸出對焦最清晰的影像作為結果。

好處

• 靈活性：液態鏡頭能與任何定焦鏡頭配合使用，不必實際上變更工作距離即可調整對焦。

• 節省時間和系統資源：在預載入的影像擷取卡 FPGA 上執行影像處理，可為工程師大幅省下開發時間。此外，演算法的運作不使用 CPU 資源。

• 更多可能性：此方案也可用高倍率光學元件來執行。