ระบบโฟกัสภาพโดยอัตโนมัติในงานอุตสาหกรรมด้วยการจับคู่ค่าความพร่ามัวและระยะห่างของวัตถุ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
- บทความนี้ได้นาเสนออัลกอริทึมใหม่สาหรับการปรับโฟกัสโดยอัตโนมัติ โดยที่ชนิดของวัตถุเป็นชนิดเดียวกัน และระยะห่างของวัตถุอยู่ในขอบเขตที่รู้ล่วงหน้า อัลกอริทึมนี้จะทาการเปรียบเทียบค่าความพร่ามัวของภาพอินพุตกับค่าความพร่ามัวอ้างอิงที่ถ่ายจากวัตถุที่ระยะห่างต่างๆ ในขั้นการเรียนรู้ โดยการหาค่าความพร่ามัวที่นาเสนอในงานวิจัยนี้ดัดแปลงจากการประมาณค่า Point spread function (PSF) ค่าความพร่ามัวที่คานวณได้ในภาพทดสอบสามารถนาไปใช้ในการระบุตาแหน่งของเลนส์ที่จะต้องถูกปรับเพื่อให้เข้าสู่ระยะโฟกัส อัลกอริทึมที่นาเสนอจะใช้การเก็บภาพไม่เกิน 3 ครั้ง (การเก็บภาพครั้งแรกและการปรับระยะเพื่อให้เข้าโฟกัส 2 ครั้ง) จากการทดลอง อัลกอริทึมนี้ทางานถูกต้องแม่นยา 93% เราสามารถนาอัลกอริทึมนี้ไปประยุกต์ใช้ในระบบโฟกัสโดยอัตโนมัติในงานการตรวจสอบโดยใช้ภาพถ่ายสาหรับกระบวนการผลิตในอุตสาหกรรม โดยเฉพาะงานที่ใช้การถ่ายภาพที่มีกาลังขยายสูง
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
I/we certify that I/we have participated sufficiently in the intellectual content, conception and design of this work or the analysis and interpretation of the data (when applicable), as well as the writing of the manuscript, to take public responsibility for it and have agreed to have my/our name listed as a contributor. I/we believe the manuscript represents valid work. Neither this manuscript nor one with substantially similar content under my/our authorship has been published or is being considered for publication elsewhere, except as described in the covering letter. I/we certify that all the data collected during the study is presented in this manuscript and no data from the study has been or will be published separately. I/we attest that, if requested by the editors, I/we will provide the data/information or will cooperate fully in obtaining and providing the data/information on which the manuscript is based, for examination by the editors or their assignees. Financial interests, direct or indirect, that exist or may be perceived to exist for individual contributors in connection with the content of this paper have been disclosed in the cover letter. Sources of outside support of the project are named in the cover letter.
I/We hereby transfer(s), assign(s), or otherwise convey(s) all copyright ownership, including any and all rights incidental thereto, exclusively to the Journal, in the event that such work is published by the Journal. The Journal shall own the work, including 1) copyright; 2) the right to grant permission to republish the article in whole or in part, with or without fee; 3) the right to produce preprints or reprints and translate into languages other than English for sale or free distribution; and 4) the right to republish the work in a collection of articles in any other mechanical or electronic format.
We give the rights to the corresponding author to make necessary changes as per the request of the journal, do the rest of the correspondence on our behalf and he/she will act as the guarantor for the manuscript on our behalf.
All persons who have made substantial contributions to the work reported in the manuscript, but who are not contributors, are named in the Acknowledgment and have given me/us their written permission to be named. If I/we do not include an Acknowledgment that means I/we have not received substantial contributions from non-contributors and no contributor has been omitted.
เอกสารอ้างอิง
2. C.Y. Chen, R.C. Hwang and Y.J. Chen, “A passive auto-focus camera control system,” Applied Soft Computing, vol. 10, no. 1, pp. 296–303, 2010.
3. S. Jin, J. Cho, K.H. Kwon and J.W. Jeon, "A Dedicated Hardware Architecture for Real-Time Auto-Focusing using an FPGA," Machine Vision and Applications, vol. 21, no. 5, pp. 727-734, 2010.
4. L. C. Chiu and C. S. Fuh, “An efficient auto focus method for digital still camera based on focus value curve prediction model,” Journal of Information Science and Engineering, vol.26, no. 4, pp. 1261-1272, 2010.
5. S. Allegro, C. Chanel and J. Jacot, "Autofocus for Automated Microassembly Under a Microscope", IEEE Int. Conf. on Image Processing, vol. 1, pp. 677-680, 1996.
6. G. Duceux, B. Tamadazte, E. Marchand, N. Le-Fort Piat and G. Fortier, “Autofocusing-Based Visual Servoing : Application to MEMS micromanipulation,” International Symposium on Optomechatronic Technologies, 2010.
7. P. T. Yap and P. Raveendran, "Image focus measure based on chebyshev moments," IEE Proceedings - Vision, Image and Signal Processing, vol. 151, no. 2, pp. 128-136, 2004.
8. J. Kautsky, J. Flusser, B. Zitová and S. Šimberová, " A new wavelet-based measure of image focus," Pattern Recognition Letters, vol. 23, pp. 1785-1794, 2002.
9. Y. Zhang, Y. Zhang and C. Wen, “A new focus measure method using moments,” Image and Vision Computing, vol. 18, pp. 959–965, 2000.
10. R. Fergus, B. Singh, A. Hertzmann, S.T. Roweis and W.T. Freeman, “Removing camera shake from a single photograph,” SIGGRAPH, vol. 25, no. 3, pp. 787-794, 2006.
11. Q. Shan, J. Jia and A. Agarwala, "High-Quality Motion Deblurring From a Single Image," ACM Transactions on Graphics, vol. 27, no. 3, pp. 73:1-73:10, Aug. 2008.
12. S.M. Smith and J.M. Brady, “SUSAN-a new approach to low level image processing,” Journal of Computer Vision, vol. 23, pp. 45-78, 1997
