1、光學(xué)成像系統(tǒng)是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的“眼睛”，其重要性毋容置疑。當(dāng)違背成像規(guī)律產(chǎn)生離焦時(shí)，一方面需要機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠智能、快速的調(diào)節(jié)光學(xué)參數(shù)以聚焦，從而得到清晰、可用的圖像，保證機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的正常運(yùn)行；另一方面離焦程度與光學(xué)參數(shù)相關(guān)，其中隱含有景物的深度信息，利用此信息，可以恢復(fù)出景物的三維形貌。適應(yīng)前者的需求，產(chǎn)生了一系列基于圖像的自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)，而后者則延伸出了聚焦恢復(fù)三維形貌和離焦恢復(fù)三維形貌兩種技術(shù)。本文在查閱大量國(guó)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)上述

2、三種技術(shù)分別進(jìn)行了深入研究。
　　本文首先用幾何光學(xué)理論分析了離焦產(chǎn)生的基本原理，深入研究了圖像法自動(dòng)調(diào)焦的關(guān)鍵技術(shù)，指出調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)和調(diào)焦控制策略的選取是圖像法自動(dòng)調(diào)焦的兩項(xiàng)核心技術(shù)，并按類(lèi)別介紹了已有的各種調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)、控制策略實(shí)現(xiàn)方法。分析了離焦產(chǎn)生的光學(xué)系統(tǒng)放大倍率改變對(duì)調(diào)焦的影響后，引入遠(yuǎn)心光學(xué)系統(tǒng)來(lái)近似消除這種影響。在透射和反射兩種照明方式下，分別對(duì)不同內(nèi)容的圖像進(jìn)行了調(diào)焦實(shí)驗(yàn)，比對(duì)了各種調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)在調(diào)焦精度、運(yùn)算時(shí)

3、間上優(yōu)劣，為圖像法自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)提供了重要的依據(jù)。
　　由于成像目標(biāo)和成像條件的復(fù)雜性，現(xiàn)有圖像法自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)仍存在各種各樣的不足和缺點(diǎn)，在如何選擇調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)和調(diào)焦區(qū)域，如何進(jìn)行反饋控制、提高調(diào)焦速度、擴(kuò)大調(diào)焦范圍等方面，還有諸多問(wèn)題有待解決。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種新的自動(dòng)調(diào)焦控制策略。首先為了克服傳統(tǒng)調(diào)焦區(qū)域的選取需要人機(jī)交互或者只能固定調(diào)焦區(qū)域的缺陷，在對(duì)用信息熵衡量離焦圖像高頻信息豐富程度的合理性分析的基礎(chǔ)上，提出了用

4、加權(quán)熵作為適應(yīng)度函數(shù)，利用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)快速的尋找最佳調(diào)焦區(qū)域；然后充分利用Variance函數(shù)調(diào)焦范圍大和梯度平方和函數(shù)調(diào)焦精度高的特點(diǎn)，使其分別應(yīng)用于粗調(diào)焦和精細(xì)調(diào)焦，擴(kuò)大了調(diào)焦范圍。通過(guò)對(duì)不同對(duì)象的調(diào)焦實(shí)驗(yàn)表明，本方法在保持調(diào)焦精度的前提下，對(duì)常見(jiàn)的多種圖像都能實(shí)現(xiàn)大范圍的快速調(diào)焦，滿足顯微視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)高速、高精度、通用性強(qiáng)等自動(dòng)調(diào)焦要求。
　　在聚焦形貌恢復(fù)的圖像采集、后續(xù)處理等環(huán)節(jié)中，存在著各種各樣的干擾和噪聲。這些噪聲

5、的存在，大大影響了三維形貌的恢復(fù)精度；為獲取更好的恢復(fù)精度，通常的辦法是對(duì)相關(guān)硬件設(shè)備的性能提出更高的要求，這導(dǎo)致了整個(gè)系統(tǒng)成本的增加。為此，本文提出了一種高精度的聚焦形貌恢復(fù)算法，該方法用零相位濾波器對(duì)窗口序列的評(píng)價(jià)函數(shù)值進(jìn)行濾波，在消除干擾的同時(shí)，保持各空間數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置不變，從而更加精確地確定聚焦位置；本文還對(duì)零相位濾波器的原理、設(shè)計(jì)方法等進(jìn)行了深入的研究。在深度恢復(fù)中，為了提高運(yùn)算效率，本文放棄了常用的逐點(diǎn)恢復(fù)方法，采用對(duì)原圖像序

6、列進(jìn)行抽樣恢復(fù)。在獲取景物表面的抽樣深度信息后，再采用三次B樣條曲面對(duì)這些抽樣點(diǎn)進(jìn)行插值。通過(guò)對(duì)精細(xì)掩模平面、鋁制自由曲面、鋼制V形槽角、BGA焊點(diǎn)的聚焦形貌恢復(fù)實(shí)驗(yàn)，表明本文方法對(duì)各種被測(cè)物具有良好的適應(yīng)性。
　　離焦形貌恢復(fù)建立在模型恢復(fù)的基礎(chǔ)上，通常只需要兩幀離焦圖像即可建立離焦差異與景物深度間的模型關(guān)系。本文提出了一種新的離焦形貌恢復(fù)模型，它利用實(shí)現(xiàn)卷積的兩個(gè)函數(shù)的等效性，根據(jù)圖像恢復(fù)的思想，采用增量維納濾波來(lái)實(shí)現(xiàn)兩幀離焦