JPH0875989A - 自動合焦装置 - Google Patents
自動合焦装置Info
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- JPH0875989A JPH0875989A JP6213401A JP21340194A JPH0875989A JP H0875989 A JPH0875989 A JP H0875989A JP 6213401 A JP6213401 A JP 6213401A JP 21340194 A JP21340194 A JP 21340194A JP H0875989 A JPH0875989 A JP H0875989A
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- Japan
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- lens
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- amount
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- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B7/00—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements
- G02B7/02—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements for lenses
- G02B7/04—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements for lenses with mechanism for focusing or varying magnification
- G02B7/10—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements for lenses with mechanism for focusing or varying magnification by relative axial movement of several lenses, e.g. of varifocal objective lens
- G02B7/102—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements for lenses with mechanism for focusing or varying magnification by relative axial movement of several lenses, e.g. of varifocal objective lens controlled by a microcomputer
-
- G—PHYSICS
- G02—OPTICS
- G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
- G02B7/00—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements
- G02B7/28—Systems for automatic generation of focusing signals
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Automatic Focus Adjustment (AREA)
- Focusing (AREA)
- Lens Barrels (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】高速移動物体への追尾と合焦を統計的に処理
し、加速度補正をすると共にレンズの繰り出し量及び物
体の絶対位置を求めることを目的とする。 【構成】カメラシステムはカメラボディと撮影レンズと
から構成される。カメラボディはＡＦ検出部材１０４、
ＡＦ演算部材１０５、メインＣＰＵ１０６から構成さ
れ、撮影レンズはレンズ１０１、レンズ駆動ギア１０
２、レンズＣＰＵ１０８，モータ１０３から構成され
る。上記構成によって高速での移動体を良い精度で予測
追尾でき、ＡＦ動作のゆらぎを加味したＡＦ検出制御を
することができる。
し、加速度補正をすると共にレンズの繰り出し量及び物
体の絶対位置を求めることを目的とする。 【構成】カメラシステムはカメラボディと撮影レンズと
から構成される。カメラボディはＡＦ検出部材１０４、
ＡＦ演算部材１０５、メインＣＰＵ１０６から構成さ
れ、撮影レンズはレンズ１０１、レンズ駆動ギア１０
２、レンズＣＰＵ１０８，モータ１０３から構成され
る。上記構成によって高速での移動体を良い精度で予測
追尾でき、ＡＦ動作のゆらぎを加味したＡＦ検出制御を
することができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はカメラの自動合焦装置に
関するものである。
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】移動物体、とりわけカメラにおける自動
合焦に要する時間が問題となってくるような高速移動物
体に対しては、レンズを無限遠方に合焦させたときの被
写体結像面の位置（以後像面位置と言う。）の変化を線
形に予想するだけではなく、それに何らかの加速度補正
を加えようとする動きがある。
合焦に要する時間が問題となってくるような高速移動物
体に対しては、レンズを無限遠方に合焦させたときの被
写体結像面の位置（以後像面位置と言う。）の変化を線
形に予想するだけではなく、それに何らかの加速度補正
を加えようとする動きがある。
【０００３】物体が等速度運動をしている場合にも、よ
く知られているように、像面の振る舞いは運動に対応す
る線形なものではあり得ない。仮に、像面の運動が被写
体と同じく線形な動作を保証するものであれば、もちろ
ん過去の焦点はずれ量データを外挿するといった線形な
予想法で十分な精度を得ることができる。今、一定速度
Ｖで物体がカメラに接近し、カメラの近傍ｈの距離を通
過していくとする。撮影レンズの焦点距離をｆとして、
物体の像面位置は数１のように表すことができる。
く知られているように、像面の振る舞いは運動に対応す
る線形なものではあり得ない。仮に、像面の運動が被写
体と同じく線形な動作を保証するものであれば、もちろ
ん過去の焦点はずれ量データを外挿するといった線形な
予想法で十分な精度を得ることができる。今、一定速度
Ｖで物体がカメラに接近し、カメラの近傍ｈの距離を通
過していくとする。撮影レンズの焦点距離をｆとして、
物体の像面位置は数１のように表すことができる。
【０００４】
【数１】
【０００５】この式を、像面位置と、時間のグラフにあ
らわすと、図１のような一つのピークを持った曲線にな
る。ここで示した曲線は、レンズの焦点距離が４００ｍ
ｍで、物体の動きが時速８０ｋｍ／ｈ最もカメラに近づ
く点が１０ｍの時の例である。曲線の”山の高さ”、勾
配の変化の具合はレンズの焦点距離、物体の速度およ
び、物体がカメラにもっとも近づく距離により異なって
くる。
らわすと、図１のような一つのピークを持った曲線にな
る。ここで示した曲線は、レンズの焦点距離が４００ｍ
ｍで、物体の動きが時速８０ｋｍ／ｈ最もカメラに近づ
く点が１０ｍの時の例である。曲線の”山の高さ”、勾
配の変化の具合はレンズの焦点距離、物体の速度およ
び、物体がカメラにもっとも近づく距離により異なって
くる。
【０００６】追尾運動もしくは予測駆動の最も単純な例
は、像面速度を評価し、この速度で外延することすなわ
ち、像面位置を表す関数のある位置における接線を延長
して物体の未来の位置を予想するといった方法である。
もちろん、この予測駆動の方法は既に公知であり（例特
開昭６３ー１４２１８）、実際に広く実施されている。
この方法は、すくなくとも、追尾をせずに測定された位
置に単純にレンズを駆動する。それまでの合焦運動比べ
て、動体の合焦に関してかなりの成果ををおさめてきた
のである。
は、像面速度を評価し、この速度で外延することすなわ
ち、像面位置を表す関数のある位置における接線を延長
して物体の未来の位置を予想するといった方法である。
もちろん、この予測駆動の方法は既に公知であり（例特
開昭６３ー１４２１８）、実際に広く実施されている。
この方法は、すくなくとも、追尾をせずに測定された位
置に単純にレンズを駆動する。それまでの合焦運動比べ
て、動体の合焦に関してかなりの成果ををおさめてきた
のである。
【０００７】しかし、より精密に目標位置を予測すると
いう観点からいうと、こうした方式の追尾は、この曲線
の局所局所を線形にあるいは直線で近似していくという
ことにすぎない。これが、予想と実際の像面位置の間に
ある程度の誤差を含んでしまうことは曲線の特徴をみれ
ば、直感的にもわかる。よりよい追尾とは、この曲線に
追尾曲線をよりよくフィッティングすることに帰納され
るのであるから、直線に替わる近似関数が要求されるの
である。
いう観点からいうと、こうした方式の追尾は、この曲線
の局所局所を線形にあるいは直線で近似していくという
ことにすぎない。これが、予想と実際の像面位置の間に
ある程度の誤差を含んでしまうことは曲線の特徴をみれ
ば、直感的にもわかる。よりよい追尾とは、この曲線に
追尾曲線をよりよくフィッティングすることに帰納され
るのであるから、直線に替わる近似関数が要求されるの
である。
【０００８】では、追尾予測が単なる線形な近似では不
十分であるとすればどうすればよいのだろうか。この問
題に対する一つの回答は、像面の加速度成分を評価する
こと、いいかえれば曲線の２次微分係数を調べることで
速度変化を線形に予測し、より良い近似を得ようと言う
考えである。この一例は、特開平１─２８５９０８に開
示されている。この例では、今回と前回と前々回の３つ
の像面位置とそれに対応する時刻から、この３点を通る
２次関数
十分であるとすればどうすればよいのだろうか。この問
題に対する一つの回答は、像面の加速度成分を評価する
こと、いいかえれば曲線の２次微分係数を調べることで
速度変化を線形に予測し、より良い近似を得ようと言う
考えである。この一例は、特開平１─２８５９０８に開
示されている。この例では、今回と前回と前々回の３つ
の像面位置とそれに対応する時刻から、この３点を通る
２次関数
【０００９】
【数２】
【００１０】を決定する。そして、この関数の時刻成分
ｔに目標とする未来の時間ｔｆを代入し、目標位置を予
想するのである。意識はしていなくとも、この方法は明
確に、像面加速度を評価し、速度を未来に線形に外延し
て、目標像面位置を予想する方法である。それは、速度
を線形関数として評価すれば、像面位置を表す関数は２
次式となるからである。
ｔに目標とする未来の時間ｔｆを代入し、目標位置を予
想するのである。意識はしていなくとも、この方法は明
確に、像面加速度を評価し、速度を未来に線形に外延し
て、目標像面位置を予想する方法である。それは、速度
を線形関数として評価すれば、像面位置を表す関数は２
次式となるからである。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかし、以上の様な従
来の自動焦点調節装置では、以下の問題点を有してい
る。第１の問題点は、２次関数を利用した方法である。
確かに今までの像面位置を線形に予想する方法に比べれ
ば、予測精度は高まってはいるが、像面位置は数１で示
された逆数型の関数であるから、放物線によるこの近似
は、像面位置関数をを直線ではなく曲線で近似をすると
言うこと以上の蓋然性は持ち得ない。つまり、像面位置
の関数が逆数型の関数であることから、逆数型の関数の
特徴として像面の速度、加速度は更に高次な逆数型の関
数であるから、元の関数を微分したものを、安直に線形
に予測することが、実態に則していない。例え、実際の
関数に則して考えてみても、数１の式の分母のｆは、他
の項に比べて小さく無視できるから、像面の速度と加速
度を求めると次の様になる。これらの関数は、ｈを小さ
くすれば、明らかなように、速度加速度と高次な微分に
なるにしたがって、同様に段々と高次の逆数式となって
きている。
来の自動焦点調節装置では、以下の問題点を有してい
る。第１の問題点は、２次関数を利用した方法である。
確かに今までの像面位置を線形に予想する方法に比べれ
ば、予測精度は高まってはいるが、像面位置は数１で示
された逆数型の関数であるから、放物線によるこの近似
は、像面位置関数をを直線ではなく曲線で近似をすると
言うこと以上の蓋然性は持ち得ない。つまり、像面位置
の関数が逆数型の関数であることから、逆数型の関数の
特徴として像面の速度、加速度は更に高次な逆数型の関
数であるから、元の関数を微分したものを、安直に線形
に予測することが、実態に則していない。例え、実際の
関数に則して考えてみても、数１の式の分母のｆは、他
の項に比べて小さく無視できるから、像面の速度と加速
度を求めると次の様になる。これらの関数は、ｈを小さ
くすれば、明らかなように、速度加速度と高次な微分に
なるにしたがって、同様に段々と高次の逆数式となって
きている。
【００１２】
【数３】
【００１３】
【数４】
【００１４】この特徴を、実際的にいうと、曲線が中心
に近づくにつれ、その曲率が高まり、言い換えれば、加
速度の変化が非線形に大きくなっているということであ
る。このことから、こうした特徴を持つ曲線を、放物線
で近似する方法は、望ましい方法と言えないであろう。
放物線は、加速度の変化がなく、速度の変化が線形であ
ることを前提としているから、変化が急激になっていく
曲線の山の勾配局面で、これをを使用することは非常に
難しいのである。
に近づくにつれ、その曲率が高まり、言い換えれば、加
速度の変化が非線形に大きくなっているということであ
る。このことから、こうした特徴を持つ曲線を、放物線
で近似する方法は、望ましい方法と言えないであろう。
放物線は、加速度の変化がなく、速度の変化が線形であ
ることを前提としているから、変化が急激になっていく
曲線の山の勾配局面で、これをを使用することは非常に
難しいのである。
【００１５】このように、物体が等速度で動く時の、そ
れに対応する像面の動きを近似する方法、今まで試みて
こられたが、それらはいずれも十分なものではなかっ
た。初等数学的に２次微分係数を使用し、これを線形に
延長するよりも、さらに実情にあった方法があるはずで
ある。最至近もしくは山の頂上付近はともかく、その勾
配部ではよりよい近似を得られる方法を考える必要があ
る。
れに対応する像面の動きを近似する方法、今まで試みて
こられたが、それらはいずれも十分なものではなかっ
た。初等数学的に２次微分係数を使用し、これを線形に
延長するよりも、さらに実情にあった方法があるはずで
ある。最至近もしくは山の頂上付近はともかく、その勾
配部ではよりよい近似を得られる方法を考える必要があ
る。
【００１６】像面移動を正しく予想するための第２の問
題点は以下のことである。ＡＦ検出機の焦点はずれ量出
力が、誤差を含んでおり、これに基づいて加速度の計
算、速度の計算をおこなうとこの誤差は、その結果に非
常に大きな影響をもたらすことになるということであ
る。カメラのＡＦにおけるような系の場合、速度、加速
度の評価算出は、通常、連続的にそれ自体を獲得するの
ではなく、間欠的に得られたデータすなわち、離散的な
データの差分をとることによってなされる。こうした離
散的なデータは揺らぎを持っているので、たとえば速度
が０ないしは速度変化がないようなときには、当然、差
分されたデータは単にその揺らぎのみを表すことになっ
てしまう。データの中に占める誤差の割合は、差分が高
次になるほど非常に高いものになっていき、そうして得
られたデータの信頼性は同時に低いものとなっていくの
である。いくら加速度を勘案した像面位置、像面速度の
予測をおこなったとしても、それが信頼性に欠くもので
あったり、単に計測値の揺らぎを増幅するものであった
りしては補正本来の意味がなくなってしまう。速度や加
速度の決定にあたっては、測定に伴う揺らぎを極力排除
する方法を考えなければならない。
題点は以下のことである。ＡＦ検出機の焦点はずれ量出
力が、誤差を含んでおり、これに基づいて加速度の計
算、速度の計算をおこなうとこの誤差は、その結果に非
常に大きな影響をもたらすことになるということであ
る。カメラのＡＦにおけるような系の場合、速度、加速
度の評価算出は、通常、連続的にそれ自体を獲得するの
ではなく、間欠的に得られたデータすなわち、離散的な
データの差分をとることによってなされる。こうした離
散的なデータは揺らぎを持っているので、たとえば速度
が０ないしは速度変化がないようなときには、当然、差
分されたデータは単にその揺らぎのみを表すことになっ
てしまう。データの中に占める誤差の割合は、差分が高
次になるほど非常に高いものになっていき、そうして得
られたデータの信頼性は同時に低いものとなっていくの
である。いくら加速度を勘案した像面位置、像面速度の
予測をおこなったとしても、それが信頼性に欠くもので
あったり、単に計測値の揺らぎを増幅するものであった
りしては補正本来の意味がなくなってしまう。速度や加
速度の決定にあたっては、測定に伴う揺らぎを極力排除
する方法を考えなければならない。
【００１７】
【課題を解決するための手段】撮影レンズの像面と予定
結像面との差を検知する焦点はずれ量検出手段と、装備
された合焦レンズを駆動することにより合焦駆動をおこ
なうカメラにおいて、前記焦点はずれ量検出手段から求
められた検出量データと、レンズ繰り出し量に相当する
データとを過去の複数個記憶する記憶手段と、前記記憶
手段に格納された前記データを演算する演算手段とを備
え、像面位置の変化を所定の関数とみなし、記憶された
前記データ群を用いて統計的手法により所定の関数を前
記データで表現される像面移動にフィッティングし、前
記関数により像面の移動を予測することを特徴とする。
結像面との差を検知する焦点はずれ量検出手段と、装備
された合焦レンズを駆動することにより合焦駆動をおこ
なうカメラにおいて、前記焦点はずれ量検出手段から求
められた検出量データと、レンズ繰り出し量に相当する
データとを過去の複数個記憶する記憶手段と、前記記憶
手段に格納された前記データを演算する演算手段とを備
え、像面位置の変化を所定の関数とみなし、記憶された
前記データ群を用いて統計的手法により所定の関数を前
記データで表現される像面移動にフィッティングし、前
記関数により像面の移動を予測することを特徴とする。
【００１８】
【作用】撮像レンズを通った被写体像を含む光束は，Ａ
Ｆ検出手段に導かれる。このＡＦ検出手段は、現在の合
焦レンズの位置からの焦点はずれ量を信号として取り出
し、ＡＦ演算部材により現レンズ位置からの焦点はずれ
量としてデータが導かれる。この焦点はずれ量データ
は、モニター手段によって得られるレンズ繰り出し量等
と共に記憶手段に格納される。貯えられたデータは、例
えば像面移動量、レンズ繰り出し量と同一の統一したデ
ィメンジョンに換算され、互いに演算可能な、像面速度
等の有効なパラメータに変換されるのである。このよう
にして記憶手段に貯えられた過去にさかのぼる相対的な
繰り出し量と像面速度の関係に注目し、像面移動関数演
算部材は、これらのデータの統計的な回帰を算出し、未
来にいたる回帰曲線を決定する。これは、像面の動きに
フィッティングする関数を統計的に決定していることに
なる。この関数を追尾予想の基礎として、ある時間後の
像面の位置ないしは速度、加速度を決定し、これより、
駆動に適応したデータを算出し、モータ制御手段および
駆動手段により、適宜これに従うよう合焦レンズを駆動
するのである。
Ｆ検出手段に導かれる。このＡＦ検出手段は、現在の合
焦レンズの位置からの焦点はずれ量を信号として取り出
し、ＡＦ演算部材により現レンズ位置からの焦点はずれ
量としてデータが導かれる。この焦点はずれ量データ
は、モニター手段によって得られるレンズ繰り出し量等
と共に記憶手段に格納される。貯えられたデータは、例
えば像面移動量、レンズ繰り出し量と同一の統一したデ
ィメンジョンに換算され、互いに演算可能な、像面速度
等の有効なパラメータに変換されるのである。このよう
にして記憶手段に貯えられた過去にさかのぼる相対的な
繰り出し量と像面速度の関係に注目し、像面移動関数演
算部材は、これらのデータの統計的な回帰を算出し、未
来にいたる回帰曲線を決定する。これは、像面の動きに
フィッティングする関数を統計的に決定していることに
なる。この関数を追尾予想の基礎として、ある時間後の
像面の位置ないしは速度、加速度を決定し、これより、
駆動に適応したデータを算出し、モータ制御手段および
駆動手段により、適宜これに従うよう合焦レンズを駆動
するのである。
【００１９】
【実施例】以下に本発明の第１実施例である自動焦点調
節装置の説明をする。図３において、１０１は、合焦レ
ンズ、１０２はこれを駆動するレンズ駆動ギア、１０３
は駆動制御部材（モータ）、１０４はＡＦ受光部、１０
５はＡＦ演算部材であり、１０６は演算手段であるメイ
ンＣＰＵである。移動する被写体が，ＡＦ検出部材１０
４で捉えられる時、本実施例は次のように動作する。
節装置の説明をする。図３において、１０１は、合焦レ
ンズ、１０２はこれを駆動するレンズ駆動ギア、１０３
は駆動制御部材（モータ）、１０４はＡＦ受光部、１０
５はＡＦ演算部材であり、１０６は演算手段であるメイ
ンＣＰＵである。移動する被写体が，ＡＦ検出部材１０
４で捉えられる時、本実施例は次のように動作する。
【００２０】被写体の像面情報がＡＦ検出部材１０４で
検出され、焦点はずれ量にＡＦ演算部材１０５で変換さ
れると、メインＣＰＵ１０６はこの情報を記憶部材１０
７に格納し、また、駆動モニター手段１１０から、それ
と同時刻のレンズの繰り出し量をモニターした出力、例
えばエンコーダ出力をレンズ接点を通して獲得し、これ
も同様に格納する。この操作は、連続的に行なわれてお
り、前記データの組は所定の数だけ、まず記憶手段１０
７に貯えられるのである。このようにして、一旦、所定
の数だけデータが記憶手段１０７に貯えられると、これ
以後、本実施例は、データが入力されるたびに、最も古
いデータを破棄し、常に最新の所定個数のデータ組が記
憶手段に存在するように、データを更新する。
検出され、焦点はずれ量にＡＦ演算部材１０５で変換さ
れると、メインＣＰＵ１０６はこの情報を記憶部材１０
７に格納し、また、駆動モニター手段１１０から、それ
と同時刻のレンズの繰り出し量をモニターした出力、例
えばエンコーダ出力をレンズ接点を通して獲得し、これ
も同様に格納する。この操作は、連続的に行なわれてお
り、前記データの組は所定の数だけ、まず記憶手段１０
７に貯えられるのである。このようにして、一旦、所定
の数だけデータが記憶手段１０７に貯えられると、これ
以後、本実施例は、データが入力されるたびに、最も古
いデータを破棄し、常に最新の所定個数のデータ組が記
憶手段に存在するように、データを更新する。
【００２１】こうして得られたいくつかのデータの組か
ら、統計的手法によって像面位置に関する回帰曲線を決
定し、ある時間後の物体の像面位置を算出することにな
る。ここで、まずその計算手法を明らかにした上で、以
下具体的なフローを述べることとする。像面位置の変化
は、先に述べたように数１で表される。この式は、ある
距離だけ離れた位置を物体が通過することを前提として
いるが、実際に移動物体を写真に取るときの制限条件を
考えると、図１で示したカーブの裾野の部分の追尾ない
し位置予想が写真を取る上で重要である。
ら、統計的手法によって像面位置に関する回帰曲線を決
定し、ある時間後の物体の像面位置を算出することにな
る。ここで、まずその計算手法を明らかにした上で、以
下具体的なフローを述べることとする。像面位置の変化
は、先に述べたように数１で表される。この式は、ある
距離だけ離れた位置を物体が通過することを前提として
いるが、実際に移動物体を写真に取るときの制限条件を
考えると、図１で示したカーブの裾野の部分の追尾ない
し位置予想が写真を取る上で重要である。
【００２２】すなわち、１）追尾の対象となる移動物体
は、たとえば、車や人間のように、ある程度の大きさを
もっており、対象となる撮影倍率は通常，１／３０以下
であること、２）移動物体の追尾をおこなうレンズはそ
うした関係から、主として望遠レンズであること、３）
最接近距離が、非常に大きい場合には、像面位置のグラ
フの山は低くなり、像面速度が小さくまた、その変化も
少なくなるため、予想誤差が気にならなくなること。
は、たとえば、車や人間のように、ある程度の大きさを
もっており、対象となる撮影倍率は通常，１／３０以下
であること、２）移動物体の追尾をおこなうレンズはそ
うした関係から、主として望遠レンズであること、３）
最接近距離が、非常に大きい場合には、像面位置のグラ
フの山は低くなり、像面速度が小さくまた、その変化も
少なくなるため、予想誤差が気にならなくなること。
【００２３】以上の理由により、最接近距離を０にした
ときの、山の中腹以下を補正式と賭して採用すればよい
といえる。してみると像面位置と物体の関係を示す数１
は、一次の双曲線である
ときの、山の中腹以下を補正式と賭して採用すればよい
といえる。してみると像面位置と物体の関係を示す数１
は、一次の双曲線である
【００２４】
【数５】
【００２５】という式に置き換えられることになる。こ
こで、ｔ０は山登りの頂点となる時刻であり、ｔは、そ
の時の時間を表す。また、観測される像面位置は、現在
のレンズの繰り出し量によっており、この値はエンコー
ダで位置をモニターしている場合、相対値でしかないか
ら、当然、像面位置も相対値である。この相対値の未知
の絶対値からのオフセット量をｃとする。
こで、ｔ０は山登りの頂点となる時刻であり、ｔは、そ
の時の時間を表す。また、観測される像面位置は、現在
のレンズの繰り出し量によっており、この値はエンコー
ダで位置をモニターしている場合、相対値でしかないか
ら、当然、像面位置も相対値である。この相対値の未知
の絶対値からのオフセット量をｃとする。
【００２６】この式から、像面速度および像面加速度を
計算すると、速度と加速度は次のような形で算出され
る。
計算すると、速度と加速度は次のような形で算出され
る。
【００２７】
【数６】
【００２８】
【数７】
【００２９】数６は、像面速度であるからこれをｖとす
ると、数５は次のように表すことができる。
ると、数５は次のように表すことができる。
【００３０】
【数８】
【００３１】同様に像面加速度は数７で表されるから、
これをαとすると
これをαとすると
【００３２】
【数９】
【００３３】で示される。現在時からｔ１秒後に目標位
置へ合焦させるためには、この時間の像面移動を等加速
運動とみなして
置へ合焦させるためには、この時間の像面移動を等加速
運動とみなして
【００３４】
【数１０】
【００３５】なる速度で、レンズを駆動してやればよい
ことがわかる。さて、以上に計算方法を説明したところ
で、実際の処理を図７に示したフローチャートの添って
説明していく。先ずは具体的に前記演算処理の部分を抜
き出した処理Ａに関して説明をおこない、その後、全体
の処理に関するフローに説明を加える。
ことがわかる。さて、以上に計算方法を説明したところ
で、実際の処理を図７に示したフローチャートの添って
説明していく。先ずは具体的に前記演算処理の部分を抜
き出した処理Ａに関して説明をおこない、その後、全体
の処理に関するフローに説明を加える。
【００３６】まず、第一ステップｓ０１として、あらか
じめ記憶されていた、焦点はずれ量を取得した時刻にお
ける、レンズ繰り出し量に対応するエンコーダカウント
値を作業メモリ上に展開する。この時点で既に統計処理
をおこなう所定の数の焦点はずれ量および、それらの差
を時間で割った像面速度は算出され記憶されている。次
にｓ０２に移り、このカウント値を正規化された、基準
化位置データに変換する。基準化位置データというの
は、現行のカウント値が焦点はずれ量取得時の相対的な
レンズ繰り出し量を代表しているが、これから、像面速
度の基準時刻の位置を算出するものである。具体的にい
うと像面速度は２回の連続するもしくは、幾つかのデー
タを飛ばした２つの焦点はずれ量ｄｅｆｎ，ｄｅｆｎ＋
１とその時のレンズ繰り出し量ｃｘｎとｃｘｎ＋１およ
びその各時刻ｔｎ、ｔｎ＋１から算出される。
じめ記憶されていた、焦点はずれ量を取得した時刻にお
ける、レンズ繰り出し量に対応するエンコーダカウント
値を作業メモリ上に展開する。この時点で既に統計処理
をおこなう所定の数の焦点はずれ量および、それらの差
を時間で割った像面速度は算出され記憶されている。次
にｓ０２に移り、このカウント値を正規化された、基準
化位置データに変換する。基準化位置データというの
は、現行のカウント値が焦点はずれ量取得時の相対的な
レンズ繰り出し量を代表しているが、これから、像面速
度の基準時刻の位置を算出するものである。具体的にい
うと像面速度は２回の連続するもしくは、幾つかのデー
タを飛ばした２つの焦点はずれ量ｄｅｆｎ，ｄｅｆｎ＋
１とその時のレンズ繰り出し量ｃｘｎとｃｘｎ＋１およ
びその各時刻ｔｎ、ｔｎ＋１から算出される。
【００３７】
【数１１】
【００３８】こうして求められた速度の中心点ｔｎ’は
ｔｎでもｔｎ＋１でもなく、２つの焦点はずれ量取得時
刻の中央となる（図５参照）。像面速度と相関を取るべ
きレンズ繰り出し量は、当然この時刻でなければならな
いから、ｃｘｎおよびｃｘｎ＋１の中点をとり、これを
基準化位置データｃｎとし、記憶手段１０７に再格納す
る。
ｔｎでもｔｎ＋１でもなく、２つの焦点はずれ量取得時
刻の中央となる（図５参照）。像面速度と相関を取るべ
きレンズ繰り出し量は、当然この時刻でなければならな
いから、ｃｘｎおよびｃｘｎ＋１の中点をとり、これを
基準化位置データｃｎとし、記憶手段１０７に再格納す
る。
【００３９】こうして求められた、基準化カウント値と
像面速度はステップｓ０３で、計算の見通しをよくする
ために、統一的なディメンジョン例えばカウント値基準
もしくは像面移動量基準に変換される。計算をおこなう
前提条件が以上のステップで整ったから、ここで、記憶
されている所定の数、例えば、１０個の像面速度の平方
根をとり、これをｖ１……ｖｎ……ｖ１０として、記憶
手段に格納する。（ｓ０４） 以下、求められたｖｎとｃｎの直線回帰をおこなうこと
になる、これは、数８の傾きと切片を統計的に算出する
ことにほかならない。
像面速度はステップｓ０３で、計算の見通しをよくする
ために、統一的なディメンジョン例えばカウント値基準
もしくは像面移動量基準に変換される。計算をおこなう
前提条件が以上のステップで整ったから、ここで、記憶
されている所定の数、例えば、１０個の像面速度の平方
根をとり、これをｖ１……ｖｎ……ｖ１０として、記憶
手段に格納する。（ｓ０４） 以下、求められたｖｎとｃｎの直線回帰をおこなうこと
になる、これは、数８の傾きと切片を統計的に算出する
ことにほかならない。
【００４０】基準化位置データｃｎと平方根速度ｖｎの
それぞれの平均ｃｍ、ｖｍをステップｓ０５、ｓ０６で
とり、ｓ０７で各データ平均との差の積の和ｓｃｖを算
出する。
それぞれの平均ｃｍ、ｖｍをステップｓ０５、ｓ０６で
とり、ｓ０７で各データ平均との差の積の和ｓｃｖを算
出する。
【００４１】
【数１２】
【００４２】同様にして基準か位置データの平均との差
の二乗の総和ををステップｓ０８で算出する。
の二乗の総和ををステップｓ０８で算出する。
【００４３】
【数１３】
【００４４】この２つの和から、数８の傾きａと切片ｃ
を計算する。傾きはステップｓ０９で次の式で求められ
る。
を計算する。傾きはステップｓ０９で次の式で求められ
る。
【００４５】
【数１４】
【００４６】また、切片はステップｓ１０で次のような
形で得ることができる。
形で得ることができる。
【００４７】
【数１５】
【００４８】こうして求められた２つの値は図６に示す
様な回帰直線の切片と傾きを示すことになる。以上のス
テップで、回帰によって予測をおこなうための計算法を
示した。次にこの処理を使用した露光時の像面位置乃至
は像面速度の決定法について述べることにする。図８に
しめしたように、第一に、統計的に予測データを求める
以前にデータが統計に馴染むものかどうかを調べる必要
がある。ステップｓ１００の条件Ａは、そうした判断を
おこなうものである。ここでは、記憶手段に所定の個数
だけデータが格納されているか、格納されているデータ
の内、最も古いものが所定時間以後にとられたもので、
物体の運動の連続性が期待できるものであるかが調査さ
れる。これらの条件を満たさない場合には、統計処理は
おこなわないものとしてステップｓ１１２へ分岐する。
このステップで、データ自体の適合性が、満足いくもの
と認定されたなら、さらに、ステップｓ１０３、ｓ１０
２でカメラのモードが単写であるか連写であるかが吟味
される。２発め以降の連写中の時には、一露光あたりの
焦点検出の数が制限され、所定回数のデータを得る間
に、数回の露光を挟まざるをえない。露光はフィルム給
送、ミラーのアップダウンを含むために焦点検出に比べ
てかなりの時間を要し、最初のデータから最後のデータ
までの時間は、かなり長いものとなる。このためデータ
の連続性を期待することは難しく、連写２発め以降につ
いては統計処理をおこなわず、ｓ１１２に進むこととす
る。
様な回帰直線の切片と傾きを示すことになる。以上のス
テップで、回帰によって予測をおこなうための計算法を
示した。次にこの処理を使用した露光時の像面位置乃至
は像面速度の決定法について述べることにする。図８に
しめしたように、第一に、統計的に予測データを求める
以前にデータが統計に馴染むものかどうかを調べる必要
がある。ステップｓ１００の条件Ａは、そうした判断を
おこなうものである。ここでは、記憶手段に所定の個数
だけデータが格納されているか、格納されているデータ
の内、最も古いものが所定時間以後にとられたもので、
物体の運動の連続性が期待できるものであるかが調査さ
れる。これらの条件を満たさない場合には、統計処理は
おこなわないものとしてステップｓ１１２へ分岐する。
このステップで、データ自体の適合性が、満足いくもの
と認定されたなら、さらに、ステップｓ１０３、ｓ１０
２でカメラのモードが単写であるか連写であるかが吟味
される。２発め以降の連写中の時には、一露光あたりの
焦点検出の数が制限され、所定回数のデータを得る間
に、数回の露光を挟まざるをえない。露光はフィルム給
送、ミラーのアップダウンを含むために焦点検出に比べ
てかなりの時間を要し、最初のデータから最後のデータ
までの時間は、かなり長いものとなる。このためデータ
の連続性を期待することは難しく、連写２発め以降につ
いては統計処理をおこなわず、ｓ１１２に進むこととす
る。
【００４９】このようにして、統計処理をおこなうこと
が適当であるという判断がなされたなら、ｓ１０４で前
述の処理Ａを実行し、回帰直線の傾きと切片を算出す
る。回帰直線の要素が決定されると、この式に現時点で
のレンズ繰り出し量を代入し、現在時の速度および加速
度を求める。（ステップｓ１０５、ｓ１０６、ｓ１０
７）繰り出し量は、焦点検出とは異なり、計算時間や蓄
積時間等のタイムラグの無いデータが随時入力できるた
め、現在時といったときにはまさにその瞬間のデータと
なる。離散的にえられる焦点データから求められた最も
新しい像面速度の時間の基準時が今回のＡＦサイクルの
蓄積時間と前回のそれとの中心にあるのにたいしてこう
して求められたデータが、まさに現在時のものであるこ
とは、特筆することができよう。具体的な各ステップの
内容を明らかにすると、ｓ１０５で駆動モニター手段か
らエンコーダデータを読み取り、これを必要であればｓ
１０６でディメンジョン変換して（統一ディメンジョン
がカウント値基準であれば不要であるが、像面速度基準
ならば必要である。）、回帰式から現在時の速度平方根
をもとめる。（ｓ１０７）この値を二乗すれば、現在の
像面速度が算出される。
が適当であるという判断がなされたなら、ｓ１０４で前
述の処理Ａを実行し、回帰直線の傾きと切片を算出す
る。回帰直線の要素が決定されると、この式に現時点で
のレンズ繰り出し量を代入し、現在時の速度および加速
度を求める。（ステップｓ１０５、ｓ１０６、ｓ１０
７）繰り出し量は、焦点検出とは異なり、計算時間や蓄
積時間等のタイムラグの無いデータが随時入力できるた
め、現在時といったときにはまさにその瞬間のデータと
なる。離散的にえられる焦点データから求められた最も
新しい像面速度の時間の基準時が今回のＡＦサイクルの
蓄積時間と前回のそれとの中心にあるのにたいしてこう
して求められたデータが、まさに現在時のものであるこ
とは、特筆することができよう。具体的な各ステップの
内容を明らかにすると、ｓ１０５で駆動モニター手段か
らエンコーダデータを読み取り、これを必要であればｓ
１０６でディメンジョン変換して（統一ディメンジョン
がカウント値基準であれば不要であるが、像面速度基準
ならば必要である。）、回帰式から現在時の速度平方根
をもとめる。（ｓ１０７）この値を二乗すれば、現在の
像面速度が算出される。
【００５０】さらに、ステップ１０８において数９に前
記速度平方根を代入し、現在時の加速度を、ステップ１
０９でこの加速度と求められた像面速度から駆動される
べき像面速度をもとめることができる。駆動されるべき
像面速度が決定されると、現在時の焦点はずれ量ｄｅｆ
ｎは、最新の焦点はずれ量ｄｅｆとそのデータを取得し
たときの基準時刻から現在までの時間ｔに動いたレンズ
の繰り出し量ｃ、その中心時における像面速度ｖ（これ
は、回帰式から同様に算出することができる。統計的手
法を用いない場合には、最新の像面速度をこれにあて
る）から計算される（ｓ１１０）。
記速度平方根を代入し、現在時の加速度を、ステップ１
０９でこの加速度と求められた像面速度から駆動される
べき像面速度をもとめることができる。駆動されるべき
像面速度が決定されると、現在時の焦点はずれ量ｄｅｆ
ｎは、最新の焦点はずれ量ｄｅｆとそのデータを取得し
たときの基準時刻から現在までの時間ｔに動いたレンズ
の繰り出し量ｃ、その中心時における像面速度ｖ（これ
は、回帰式から同様に算出することができる。統計的手
法を用いない場合には、最新の像面速度をこれにあて
る）から計算される（ｓ１１０）。
【００５１】
【数１６】
【００５２】このディフォーカス量と求められた駆動速
度を駆動制御手段に出力すると、駆動制御手段はオフセ
ットの焦点はずれ量を埋め、所定速度でレンズが駆動す
るよう駆動手段を制御する（ｓ１１１）。この一連の処
理で、レンズは移動する物体の像面を予定結像面に確実
に持ってくることができる。この過程で求められた、数
８におけるｃは、適当な位置を基準とした相対的なエン
コーダの値と無限遠を０とした絶対的なレンズ繰り出し
量のオフセットを表しており、これから物体迄の距離、
物体の速度を算出することができる。これらの情報はＡ
Ｆ以外の面でも利用価値がある。
度を駆動制御手段に出力すると、駆動制御手段はオフセ
ットの焦点はずれ量を埋め、所定速度でレンズが駆動す
るよう駆動手段を制御する（ｓ１１１）。この一連の処
理で、レンズは移動する物体の像面を予定結像面に確実
に持ってくることができる。この過程で求められた、数
８におけるｃは、適当な位置を基準とした相対的なエン
コーダの値と無限遠を０とした絶対的なレンズ繰り出し
量のオフセットを表しており、これから物体迄の距離、
物体の速度を算出することができる。これらの情報はＡ
Ｆ以外の面でも利用価値がある。
【００５３】具体的に絶対位置算出法を述べる。まず、
レンズ繰り出し量エンコーダ出力の基準の位置を、たと
えば、現在の位置とする。これは、各点のエンコーダ出
力と現在のエンコーダ出力の差を、あらたな各エンコー
ダ出力とすればよい。このデータをもとに上述の演算を
実行すると、回帰式の傾きと切片が算出されてくる。こ
の切片が、無限遠を０とした絶対的なレンズの繰り出し
量となる。これはディメンジョン変換することによって
容易に、無限点からの像面位置に直すことができる。ま
た無限からの像面位置は、これも容易にカメラからの絶
対距離に移行することができる。同様に像面速度自体も
実際の物体の速度として評価することができる。
レンズ繰り出し量エンコーダ出力の基準の位置を、たと
えば、現在の位置とする。これは、各点のエンコーダ出
力と現在のエンコーダ出力の差を、あらたな各エンコー
ダ出力とすればよい。このデータをもとに上述の演算を
実行すると、回帰式の傾きと切片が算出されてくる。こ
の切片が、無限遠を０とした絶対的なレンズの繰り出し
量となる。これはディメンジョン変換することによって
容易に、無限点からの像面位置に直すことができる。ま
た無限からの像面位置は、これも容易にカメラからの絶
対距離に移行することができる。同様に像面速度自体も
実際の物体の速度として評価することができる。
【００５４】以上の演算は、図３で示すメインＣＰＵ１
０６と記憶部材の中で実行される。この一連の計算によ
って目標速度と現在の焦点はずれ量が決まれば、これら
をレンズ繰り出し量次元に変換して、レンズ接点を介し
てレンズＣＰＵ１０８に送信し、レンズＣＰＵにそれに
応じた合焦駆動制御をなさせることができる。合焦レン
ズはモータ及び制御部材１０３により、オフセット量に
なる焦点はずれ量を埋めながら、指定された目標速度で
駆動されるようになる。合焦レンズが、物体の像面速度
に近い速度で制御されているために、この場合、目標時
間の誤差は、焦点位置に反映されにくくなっている。
０６と記憶部材の中で実行される。この一連の計算によ
って目標速度と現在の焦点はずれ量が決まれば、これら
をレンズ繰り出し量次元に変換して、レンズ接点を介し
てレンズＣＰＵ１０８に送信し、レンズＣＰＵにそれに
応じた合焦駆動制御をなさせることができる。合焦レン
ズはモータ及び制御部材１０３により、オフセット量に
なる焦点はずれ量を埋めながら、指定された目標速度で
駆動されるようになる。合焦レンズが、物体の像面速度
に近い速度で制御されているために、この場合、目標時
間の誤差は、焦点位置に反映されにくくなっている。
【００５５】具体的には、合焦レンズの焦点位置と物体
の像面位置は露光時に浅い角度でクロスし、その瞬間に
露光が行われるのである。図４は第２の実施例である。
第１実施例がレンズ本体に駆動手段を持っていたのにた
いして、第２実施例では駆動手段はボディ側にあり、カ
ップリング２１３を介して駆動が合焦レンズに伝達され
るようになっている。また同様に駆動モニター手段２１
０もボディ側に装備されていて、モータの動きをリアル
タイムでモニターしている。
の像面位置は露光時に浅い角度でクロスし、その瞬間に
露光が行われるのである。図４は第２の実施例である。
第１実施例がレンズ本体に駆動手段を持っていたのにた
いして、第２実施例では駆動手段はボディ側にあり、カ
ップリング２１３を介して駆動が合焦レンズに伝達され
るようになっている。また同様に駆動モニター手段２１
０もボディ側に装備されていて、モータの動きをリアル
タイムでモニターしている。
【００５６】この例でも第１実施例と同様に合焦レンズ
を速度制御することも可能であり、その合焦運動は第１
実施例と同様の方法で実行されるが、これとは別に、像
面位置駆動による間欠的な合焦運動もあり得る。この位
置駆動に関して説明を加える。
を速度制御することも可能であり、その合焦運動は第１
実施例と同様の方法で実行されるが、これとは別に、像
面位置駆動による間欠的な合焦運動もあり得る。この位
置駆動に関して説明を加える。
【００５７】
【数１７】
【００５８】数１７のＶｔ１は、ｔ１秒後のＶ（像面速
度）であり、Ｄｆと共に図８のフローチャートｓ１１１
にて出力する。数１７で求められた予定像面位Ｙないし
は、図８のフローチャートで算出された像面速度を外延
して予定像面位置を求め、この目標に向かってモータお
よびレンズ駆動手段を用いて、合焦レンズを駆動する。
この場合速度制御ではないので、露光時間に先立って合
焦レンズは予定像面位置に到着し、露光の時までその位
置で、被写体像がやってくるのを待つ形となる。
度）であり、Ｄｆと共に図８のフローチャートｓ１１１
にて出力する。数１７で求められた予定像面位Ｙないし
は、図８のフローチャートで算出された像面速度を外延
して予定像面位置を求め、この目標に向かってモータお
よびレンズ駆動手段を用いて、合焦レンズを駆動する。
この場合速度制御ではないので、露光時間に先立って合
焦レンズは予定像面位置に到着し、露光の時までその位
置で、被写体像がやってくるのを待つ形となる。
【００５９】
【発明の効果】以上に示された本発明を用いると、今ま
で非常に合焦が難しかった高速度で移動する被写体を良
い精度で予測追尾することができる。また、ＡＦ検出の
ゆらぎの影響を受け、動作が不安定となりがちな加速度
を加味した系で安定した合焦精度を得ることができる。
また、相対的な繰り出し量しか測定できないエンコーダ
による駆動量モニターを使用しているレンズであって
も、絶対的な繰り出し量あるいは物体までの距離を測定
することができる。
で非常に合焦が難しかった高速度で移動する被写体を良
い精度で予測追尾することができる。また、ＡＦ検出の
ゆらぎの影響を受け、動作が不安定となりがちな加速度
を加味した系で安定した合焦精度を得ることができる。
また、相対的な繰り出し量しか測定できないエンコーダ
による駆動量モニターを使用しているレンズであって
も、絶対的な繰り出し量あるいは物体までの距離を測定
することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】被写体が等速運動するときの像面位置の振る舞
いを表すグラフ。
いを表すグラフ。
【図２】本発明の実施例１及び実施例２の基本構成図。
【図３】本発明の第１実施例の構成図。
【図４】本発明の第２実施例の構成図。
【図５】本発明の第１及び第２実施例の基準化位置デー
タに関するグラフ。
タに関するグラフ。
【図６】本発明の第１及び第２実施例の回帰直線グラ
フ。
フ。
【図７】本発明の第１及び第２実施例の演算方法のフロ
ーチャート。
ーチャート。
【図８】本発明の第１及び第２実施例のレンズ駆動に用
いる処理のフローチャート。
いる処理のフローチャート。
101 、201 合焦レンズ 102 、202 駆動ギア 103 、203 駆動制御手段 104 、204 ＡＦ検出手段 105 、205 ＡＦ演算手段 106 、206 メインＣＰＵ 107 、207 記憶手段 108 レンズＣＰＵ 109 、209 レンズ接点 110 、210 駆動モニター 111 、211 ミラー 112 、212 撮像面 213 カップリング
Claims (8)
- 【請求項１】撮影レンズの像面と予定結像面との差を検
知する焦点はずれ量検出手段と、 前記焦点はずれ量検出手段の結果に基づいて合焦レンズ
の駆動をおこなうカメラにおいて、 前記焦点はずれ量検出手段から求められた検出量データ
と、レンズ繰り出し量に相当するデータとを過去の複数
個記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に格納された前記データを演算する演算手
段とを備え、 像面位置の変化を所定の関数とみなし、記憶された前記
データ群を用いて統計的手法により所定の関数を前記デ
ータで表現される像面移動にフィッティングし、前記関
数により像面の移動を予測することを特徴とする自動合
焦装置。 - 【請求項２】運動する被写体に対して連続して露光をお
こなう際、次回の露光時における結像面を予想し、露光
時に被写体像が予定結像面にくるように合焦レンズを駆
動することを特徴とする請求項１に記載の自動合焦装
置。 - 【請求項３】撮影レンズの像面と予定結像面との差を検
知する焦点はずれ量検出手段と、 前記焦点はずれ量検出手段の結果に基づいて合焦レンズ
の駆動をおこなうカメラにおいて、 前記焦点はずれ量検出手段から求められた検出量データ
と、レンズ繰り出し量に相当するデータとを過去の複数
個記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に格納された前記データを演算する演算手
段とを備え、 前記データより求められた複数の像面速度の所定の関数
と、複数のレンズ繰り出し量とに相当する相対値データ
の一次回帰直線を算出し、この相関関数より、所定時間
の像面位置を予測することを特徴とする自動合焦装置。 - 【請求項４】撮影レンズの像面と予定結像面との差を検
知する焦点はずれ量検出手段と、 前記焦点はずれ量検出手段の結果に基づいて合焦レンズ
の駆動をおこなうカメラにおいて、 前記焦点はずれ量検出手段から求められた検出量データ
と、レンズ繰り出し量に相当するデータとを過去の複数
個記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に格納された前記データを演算する演算手
段とを備え、 像面位置の変化を所定の関数とみなし、前記記憶手段に
記憶された前記データ群をもちいて、回帰直線を求め、
前記回帰直線より所定の関数を前記データで表現される
像面移動にフィッティングし、前記関数により像面の移
動を予測することを特徴とする自動合焦装置。 - 【請求項５】前記所定の関数は像面速度の平方根の項を
含む関数であることを特徴とする請求項１、請求項３、
請求項４に記載の自動合焦装置。 - 【請求項６】複数の像面速度あるいは、その関数変換値
と複数のレンズの繰り出し量に相当する相対値例えば、
エンコーダ出力値とで相関を取り、この相関よりレンズ
繰り出し量の絶対値、もしくは前記相対値を絶対化でき
るオフセット量を算出することを特徴とする自動合焦装
置。 - 【請求項７】撮影レンズの像面と予定結像面との差を検
知する焦点はずれ量検出手段と、 前記焦点はずれ量検出手段の結果に基づいて合焦レンズ
の駆動をおこなうカメラにおいて、 前記焦点はずれ量検出手段から求められた検出量データ
と、レンズ繰り出し量に相当するデータを過去の複数個
記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に格納されたデータを演算する演算手段と
を備え、 前記記憶された前記データ群と、レンズ繰り出し量相当
値の関数変換値とから回帰直線を求め、現在を含むある
時刻での繰り出し量相当値より、その時刻の像面速度ま
たは、絶対的な像面位置または、像面加速度を算出する
ことを特徴とする自動合焦装置。 - 【請求項８】前記演算手段から求められた像面速度と像
面位置と像面加速度とにより、所定時間後の像面位置と
像面速度とを予測することを特徴とする請求項７に記載
の自動合焦装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21340194A JP3635687B2 (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 自動合焦装置 |
| US08/881,490 US5860032A (en) | 1994-09-07 | 1997-06-24 | Autofocus device of a camera and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21340194A JP3635687B2 (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 自動合焦装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0875989A true JPH0875989A (ja) | 1996-03-22 |
| JP3635687B2 JP3635687B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=16638613
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21340194A Expired - Lifetime JP3635687B2 (ja) | 1994-09-07 | 1994-09-07 | 自動合焦装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5860032A (ja) |
| JP (1) | JP3635687B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019091031A (ja) * | 2017-11-16 | 2019-06-13 | キヤノン株式会社 | レンズ制御装置、及びその制御方法 |
Families Citing this family (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3803950B2 (ja) * | 1999-03-04 | 2006-08-02 | 株式会社リコー | 画像合成処理方法、画像合成処理装置及び記録媒体 |
| DE60212343T2 (de) * | 2001-02-02 | 2007-06-14 | Cellomics, Inc. | Verfahren zur schätzung der besten anfangsfokussierung |
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| US7593550B2 (en) * | 2005-01-26 | 2009-09-22 | Honeywell International Inc. | Distance iris recognition |
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| US8442276B2 (en) | 2006-03-03 | 2013-05-14 | Honeywell International Inc. | Invariant radial iris segmentation |
| US8098901B2 (en) * | 2005-01-26 | 2012-01-17 | Honeywell International Inc. | Standoff iris recognition system |
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