（桂林供电局 桂林 541000）
摘要：高速成像系统在断路器线圈故障诊断中的良好效果得到人们的关注，但在检测过程中发现成像系统存在景深调节繁琐、成像质量不高的问题。针对上述问题，本文对可提高成像的自动光圈控制算法进行了研究，该自动算法可在保证成像质量的前提下尽量减小光圈提高景深，解决在追踪高速运动目标过程中由于目标物的运动轨迹不在同一水平面而导致成像质量下降引起的误差。实验结果表明采用此自动光圈控制算法可以显著降低目标物的运动轨迹不在同一水平面产生的成像质量下降的影响，提高测量精度。
关键词：自动光圈控制；目标追踪；成像质量；提高景深
Research and application of automatic aperture control algorithm applied to improve the field depth of imaging system
Peng Yanjun, Teng Benke, Dong Hailiang, Jiang Wei, Tang Ming
(Guilin Power Supply Ltd, Guilin 541000)
Abstract：The positive effect of high speed imaging system in fault diagnosis of circuit breaker coil is drawing more and more attention, but the tedious depth adjustment process restricts the application of the technology. An automatic aperture control algorithm which guarantee the quality of imaging aperture meanwhile increase the depth of field in the high-speed imaging system by tracking high speed moving target due to motion trajectory of the target not in the same horizontal plane is proposed in this paper. Experiment results show that the proposed algorithm can significantly improve the accuracy of measurement by reducing the trajectory of the target which is not the same level of reduced image quality.
Keywords：Automatic aperture control; Target tracking; Image quality; Depth of field improving
0 引言
目标追踪、监控成像设备中，曝光是评价成像质量的关键参数之一，为了获得高质量的图像需要正确合适的曝光。控制光圈可以控制镜头的曝光量，以此来控制拍摄图像的明暗，提高成像质量[1-2]。而对于整体成像系统来说，在成像系统的拍摄距离固定、镜头的焦距确定的情况下，景深与镜头的光圈大小成反比关系，即光圈越大，景深越小；光圈越小，景深越大[3]。因此，若需要较大的景深则需要在保证曝光合适的情况下尽量缩小光圈。
本文通过对光圈控制和景深的研究，设计出一种自动光圈控制算法，保证在合适的曝光情况下尽可能缩小光圈提高成像系统的景深。
1 自动光圈控制系统
自动光圈控制装置如图1所示，具体的使用电动三可调镜头，图像处理系统（DSP）通过485串口与连接镜头的解码器通信，使用具体的通信协议控制光圈电机转动，进而实现控制光圈的大小。
由于使用的线阵CMOS图像传感器为黑白线阵CMOS，因此对于聚焦完成图像的成像质量可以使用图像的平均灰度值来作为评判标准，对每一个像素点的灰度值用8位的二进制表示，因此像素点灰度值范围为0-255。对自动光圈控制算法的流程图如图2所示。
对预期的平均灰度值，是通过多次实验得到的一个期望的图像平均灰度值，并以平均灰度值来判定图像的曝光是否合适。
由于使用的是电动的三可调镜头，因此电机驱动光圈由最小变化到最大的时间固定，不同步长实现的方式通过图像处理系统串口发送电机运动指令与电机停止指令的不同时延来实现。
使用等距黑白条纹来标定高速运动目标物，因此计算一行图像的平均灰度值E，即计算（m,n）中所有像素点数的灰度值之和的平均即可；m,n的值是根据图像目标条纹的标定位置决定；在此算法中，我们规定m为最左端条纹左边界的像素点数减30的像素点数位置,n为最右端条纹的右边界像素点数加30的像素点数位置。
上式中f(x)为x像素位置对应的灰度值。
2 实验结果与分析
为了确定预期的平均灰度值，我们对图3中四幅图片进行了平均灰度值的计算；对(a)图图像过曝，导致图像信息丢失；对(c)图图像过暗，也会影响图像信息的判断，而对(b),(d)两图，都可以分辨出条纹信息的位置，但是如果使用(d)图中的图像进行之后的目标追踪会由于低的对比度引起较大的误差，因此在经过多次实验后，我们得到最佳的预期平均灰度值为115。
利用此预期的平均灰度值，使用光圈自动控制算法获得了如图4所示的图像，此结果验证了算法的可行性，同时保证了在曝光合适的情况下尽可能缩小了光圈大小。其中图(a)为光圈最大的初始状态，平均灰度值为125.27，高于预期灰度值；图(b)为电机控制光圈变小300ms的步长，此时平均灰度值为120.64，仍高于预期的平均灰度值；图(c)为电机控制光圈继续变小300ms的步长，此时平均灰度值为29.95，低于预期的平均灰度值；图(d)为电机控制光圈变大50ms步长，此时平均灰度值为104.77，低于预期的平均灰度值；图(e)为电机控制光圈变大50ms步长，此时平均灰度值为119.64，高于预期平均灰度值，控制结束。相比最初的光圈状态，在保证了曝光合适的情况下，缩小了500ms步长的光圈大小。利用此预期的平均灰度值，使用光圈自动控制算法获得了如图4所示的图像，此结果验证了算法的可行性，同时保证了在曝光合适的情况下尽可能缩小了光圈大小。其中图(a)为光圈最大的初始状态，平均灰度值为125.27，高于预期灰度值；图(b)为电机控制光圈变小300ms的步长，此时平均灰度值为120.64，仍高于预期的平均灰度值；图(c)为电机控制光圈继续变小300ms的步长，此时平均灰度值为29.95，低于预期的平均灰度值；图(d)为电机控制光圈变大50ms步长，此时平均灰度值为104.77，低于预期的平均灰度值；图(e)为电机控制光圈变大50ms步长，此时平均灰度值为119.64，高于预期平均灰度值，控制结束。相比最初的光圈状态，在保证了曝光合适的情况下，缩小了500ms步长的光圈大小。
由图4的结果可以看出此算法可以保证目标条纹的成像质量，而为了验证此算法可以提高成像系统的景深，我们以此光圈对物距在1.1m-1.2m之间的目标条纹进行拍摄，获得了如图5中所示的图像，利用小的光圈获得了较大的景深，在镜头处于同样的对焦条件下，条纹所成图像并没有因为距离的变化而变得模糊，证明增大景深可以保证不同距离下的成像质量。
4 结论
本文提出的一种用于高速成像系统的自动光圈控制算法是保证在图像有合适的曝光情况下尽量将光圈减小以获得更大的景深，以此来减少在追踪高速运动目标物时由于高速目标物的运动轨迹可能不在同一水平面上导致的聚焦模糊而引起的测量误差。利用此算法进行的实验结果良好，同时可以较快的确定最合适光圈的大小，提高测量精度。
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作者简介：
彭彦军（1980-），男，甘肃人，本科，高级技师/助理工程师，主要从事变电检修、电力设备维护检修工作
论文作者:彭彦军,滕本科,董海亮,蒋伟
论文发表刊物:《电力设备》2017年第15期
论文发表时间:2017/10/23
标签：光圈论文; 灰度论文; 步长论文; 平均论文; 景深论文; 算法论文; 图像论文; 《电力设备》2017年第15期论文;