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解析光学防抖技能 算法及控制器功能打破为要害

研究机构开发出具有最佳补偿效果的手抖动信号估测算法,以及运算负载低且易实作的模糊逻辑(FuzzyLogic)控制器,可大幅提高手机镜头模块稳

研究机构开发出具有最佳补偿作用的手颤动信号估测算法,以及运算负载低且易实作的含糊逻辑(Fuzzy Logic)控制器,可大幅进步手机镜头模块安稳度,并改进音圈马达的磁滞效应,将有助光学防抖技能扩展浸透手机商场。
光学防抖分两种技能
图1为具光学防抖功用之微型相机模块。防手抖体系最具代表的技能为电子防手抖(Electronic Image Stabilizer, EIS)与光学防抖技能。其间,电子防手抖技能运用图画处理的方法来防止印象含糊,电子防手抖作用取决于算法的规划与功率,体系不须添加额定的硬件,合适微型化规划,但一般有必要献身印象的分辨率(或印象巨细),此为其首要缺陷。


图1 印象传感器与光学防抖模块

光学防抖技能又区分为传感器防手抖(Sensor-shift Optical Image Stabilization)与镜头防手抖(Lens-shift Optical Image Stabilization)两种(图2),光学防抖体系运用光学镜组(Lens)或印象传感器(Image Sensor)的移动来补偿运用者的手颤动,故不会献身印象的分辨率,大幅提高产品附加价值。


图2 光学式防手抖体系示意图;(A)印象传感器移动之光学防抖体系;(B)镜头移动之光学防抖体系。

手颤动信号估测技能
光学防抖技能需求额定致动器规划,因而首要关键技能包含控制器规划与用户手部振荡信号估测器规划。手颤动信号估测器算法,是运用智能手机搭载的MEMS惯性传感器感测运用者拍照时手部发生的晃动信号,经由闭回路控制体系驱动微型相机模块内部精细音圈马达驱动,以补偿运用者手部发生的晃动,防止拍照印象发生含糊。手颤动信号估测器包含惯性传感器(多轴陀螺仪及加速度计)与惯性传感信号处理算法规划。工研院南分院已投入惯性信号估测技能开发多年,并成功运用于行人/行车惯性导航、光学防抖体系中,有适当丰盛的作用。
手颤动信号估测器运用陀螺仪组件感测到手颤动信号后,经由数字信号处理及积分运算后可得到哆嗦视点信号,经试验量测剖析后,一般手部振荡频率特性首要频带在2~12Hz之间,故信号处理算法亦针对该频带信号特性做滤波器规划,开发的算法系将惯性信号处理运用一阶低通滤波器与高通滤波器滤除高频噪声信号及低频的自动式信号(用户操作相机所发生的信号)。
低通与高通滤波器除可针对特定带宽的手抖信号做补偿外,并可防止滤波器对信号所形成的相位推迟,让信号处理算法与控制体系整合取得最佳补偿作用,使得防抖模块能到达预期效能。算法因考虑滤波器形成手颤动信号相位的改变,故以此所开发的适应性手颤动估测器,在宽带域规模可以取得精准的手颤动估测信号。图6为手颤动信号估测器方块图。


图3 手颤动信号估测器方块图

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