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光學防抖,算法及控制器性能突破是關鍵

發布時間:2014-12-07 責任編輯:sherryyu

【導讀】研究表明具有最佳補償效果的手抖動信號估測算法,以及運算負載低且易實作的模糊邏輯(Fuzzy Logic)控制器,可大幅提高手機鏡頭模塊穩定度,并改善音圈馬達的磁滯效應。看來光學防抖,算法及控制器性能突破是關鍵。
 
研究機構開發出具有最佳補償效果的手抖動信號估測算法,以及運算負載低且易實作的模糊邏輯(Fuzzy Logic)控制器,可大幅提高手機鏡頭模塊穩定度,并改善音圈馬達的磁滯效應,將有助光學防抖技術擴大滲透手機市場。
  
光學防抖分兩種技術
  
圖1為具光學防抖功能之微型相機模塊。防手抖系統最具代表的技術為電子防手抖(Electronic Image Stabilizer, EIS)與光學防抖技術。其中,電子防手抖技術利用圖像處理的方式來防止影像模糊,電子防手抖效果取決于算法的設計與效率,系統不須增加額外的硬件,適合微型化設計,但通常必須犧牲影像的分辨率(或影像大小),此為其
主要缺點。
影像傳感器與光學防抖模塊
 
圖1 影像傳感器與光學防抖模塊
  
光學防抖技術又區分為傳感器防手抖(Sensor-shift Optical Image Stabilization)與鏡頭防手抖(Lens-shift Optical Image Stabilization)兩種(圖2),光學防抖系統利用光學鏡組(Lens)或影像傳感器(Image Sensor)的移動來補償使用者的手抖動,故不會犧牲影像的分辨率,大幅提升產品附加價值。
學式防手抖系統示意圖;(A)影像傳感器移動之光學防抖系統;(B)鏡頭移動之光學防抖系統。
圖2 光學式防手抖系統示意圖;(A)影像傳感器移動之光學防抖系統;(B)鏡頭移動之光學防抖系統。
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手抖動信號估測技術
  
光學防抖技術需要額外致動器設計,因此主要關鍵技術包括控制器設計與用戶手部振動信號估測器設計。手抖動信號估測器算法,是利用智能手機搭載的MEMS慣性傳感器感測使用者拍攝時手部產生的晃動信號,經由閉回路控制系統驅動微型相機模塊內部精密音圈馬達驅動,以補償使用者手部產生的晃動,避免拍攝影像產生模糊。手抖動信號估測器包括慣性傳感器(多軸陀螺儀及加速度計)與慣性傳感信號處理算法設計。工研院南分院已投入慣性信號估測技術開發多年,并成功運用于行人/行車慣性導航、光學防抖系統中,有相當豐碩的成果。
  
手抖動信號估測器利用陀螺儀組件感測到手抖動信號后,經由數字信號處理及積分運算后可得到顫抖角度信號,經實驗量測分析后,一般手部振動頻率特性主要頻帶在2~12Hz之間,故信號處理算法亦針對該頻帶信號特性做濾波器設計,開發的算法系將慣性信號處理使用一階低通濾波器與高通濾波器濾除高頻噪聲信號及低頻的主動式信號(用戶操作相機所產生的信號)。
  
低通與高通濾波器除可針對特定帶寬的手抖信號做補償外,并可避免濾波器對信號所造成的相位延遲,讓信號處理算法與控制系統整合獲得最佳補償效果,使得防抖模塊能達到預期效能。算法因考慮濾波器造成手抖動信號相位的變化,故以此所開發的適應性手抖動估測器,在寬帶域范圍可以獲得精準的手抖動估測信號。圖6為手抖動信號估測器方塊圖。
手抖動信號估測器方塊圖
圖3 手抖動信號估測器方塊圖
  
光學防抖控制器設計
  
另一光學防抖系統關鍵技術為控制器設計,微型相機模塊致動器大多采用音圈馬達,但其具有磁滯效應、磨擦和參數時變等非線性特性,因此在控制器設計上必須考慮到非線性特性與實現時的運算負載。模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic Controller)由于有運算負載低、不需要精確的受控系統數學模型、架構易實現并能有效的補償微型致動器非線性等優點,近年來,工研院南分院所開發的光學防抖系統,成功地利用模糊控制器驅動音圈馬達,藉以補償經由手抖動信號估測器算法計算出來的位移補償信號,達到防手抖效果。光學防抖系統如圖4所示。
光學防抖系統方塊圖
圖4 光學防抖系統方塊圖
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防手抖效能驗證
  
目前市面上的防手抖效能主要分為1~4級。一般而言,防手抖效能級數是以安全快門速度的倍率來估算,安全快門速度等于焦距長度分之一秒的快門時間,舉例來說,如果鏡頭的焦距是40毫米(mm),那么安全快門的速度就是1/40秒,使用低于安全快門速度拍出清晰的影像,防手抖級數就是安全快門速度的倍率;如果以安全快門速度是1/40秒為例,防手抖效能四級即代表相機在(1/40)×2^4=1/2.5秒快門速度下仍然能拍下清晰的影像,而影像的清晰程度則可以藉由穩定率(Stabilization Rate, SR)小于-15dB或ISO-12233,來鑒別影像銳利度(Image Sharpness)。
  
其中,穩定率實驗主要是光學防抖系統在振動補償與無振動補償情況下,由固定快門時間條件決定拍攝測試目標,由拍攝照片上影像振動像素(高度)的比值來評定防手抖效能,穩定率圖示說明請參考圖5所示。
防手抖穩定率定義圖
圖5 防手抖穩定率定義圖
  
OISOFF_S代表當光學防抖系統關閉且使用相機時,手產生抖動時所拍攝的影像像素(垂直高度);OISON_S代表當光學防抖系統開啟,且手抖動產生時所拍攝的影像像素(垂直高度);OISOFF_NS代表當光學防抖系統關閉,且無手抖動產生時,即為OIS系統靜止時拍攝的影像像素(垂直高度)。工研院南分院開發的適應性光學防抖系統已可達市售四級防手抖效能。
  
隨著MEMS慣性傳感器與手機相機模塊新設計微型相機模塊的發展,智能手機的動作感應與防手抖技術已日益重要。目前市面上微型相機模塊多以音圈馬達為主要致動器,隨著智能手機與慣性傳感器的技術發展,未來光學防抖技術將逐漸受到重視,將是市售高階智能手機的功能之一。
  
慣性傳感/防手抖成標準配備 手機附加價值可望大幅提升
  
工研院南分院多年來投入慣性導航與光學防抖相機的技術開發,在手機慣性傳感與光學防抖系統皆有豐富的經驗,文中介紹之光學防抖系統便是研發成果,該成果已成功技轉多家廠商。市場也預估手機相機模塊新設計與MEMS慣性組件在消費性電子應用市場的刺激下,將帶動整合型MEMS慣性傳感器出貨量巨幅增長,促進光學防抖技術的發展;未來,6軸慣性傳感組件(包括加速度計與陀螺儀)與光學防抖功能將成為高階智能手機的標準配備,大幅提高智能手機的附加價值,也是未來主導市場產品的重要因素,對慣性組件與微型相機模塊廠商而言是相當重要的產品發展方向。
  
近年來,智能手機市場因蘋果(Apple)、三星(Samsung)、宏達電(HTC)等品牌產品的熱銷,相關應用也愈加成熟與多元化。據市調機構國際數據信息(IDC)的報告指出,智能手機市場在2010年開始呈現爆炸性增長,預測在2017年可達到十五億支以上(圖1)。與此同時,智能手機搭載的微機電系統(MEMS)慣性傳感組件,以及高像素微型相機模塊(Compact Camera Module, CCM),也已成為目前高端手機標準配備,未來動作感應與光學防抖技術,將可大幅提升產品的功能與附加價值。
2012~2017年智能手機出貨量分析
圖6 2012~2017年智能手機出貨量分析
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MEMS組件/照相模塊相輔相成 防手抖功能更成熟
  
市面上智能手機多數已搭載MEMS動作感應組件,包括加速度計、陀螺儀(慣性組件)及磁力計等,因其符合移動設備追求的低耗電、重量輕、體積小等設計趨勢,目前已被廣泛使用于消費電子產品中,其中包括計步器、智能手機與平板計算機等3C產品。根據市調機構IHS iSuppli所做的市場調查,智能手持設備(包括智能手機、平板計算機)的MEMS動作感應組件市場,2013年實際收益約15億美元,比起2012年增長了12%,預期2016年可達到22億1,000萬美元(圖2)。市場調查結果說明智能手機配置MEMS慣性組件已是必然的趨勢。
2011~2016年智能手持設備MEMS動作感應組件收益分析
圖7 2011~2016年智能手持設備MEMS動作感應組件收益分析
  
智能手機除了搭載MEMS慣性傳感組件外,也搭載微型相機模塊,根據IC Insights調查與統計,全球相機模塊總出貨量預估將從2011年的二十五億套,增加至2016年的六十億套。2012年全球數字相機與影像系統市場規模為555億美元,預測在2016年其總產值將達到778億美元,其中,手機相機模塊的部分占據30%(圖3),其比例逐漸攀升,且有取代一般數碼相機產品的趨勢;IC Insights同時也預測,智能手持設備搭載的微型相機模塊在2013~2019年間,將以21.9%的速度增長。從智能手機多媒體功能的需求增長、使用者習慣的改變,以及市場調查分析結果左證,智能手機已逐漸取代數碼相機。市面上高端智能手機已開始結合微型相機模塊與動作感應技術,實現光學防手抖(Optical Image Stabilization, OIS),用以改善手機照相質量。可預期未來智能手機市占率將由手機照相模塊新設計與光學防抖技術所影響。
 2016年數字相機系統銷售額預測
圖8 2016年數字相機系統銷售額預測
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