Русский
Научные основы механизмов автофокуса в модулях камер
Создано 11.10
В эпоху фотографии на смартфонах, беззеркальных камер и промышленной визуализации одна функция стала незаменимой для получения четких и ясных изображений: автофокус (AF). Независимо от того, фотографируете ли вы своего питомца в разгар игры, документируете семейный отпуск или сканируете штрих-код на складе, способность модуля камеры быстро и точно фокусироваться на объекте зависит от сложных научных принципов. Но что именно происходит за объективом, когда вы касаетесь экрана или нажимаете на кнопку затвора наполовину? Этот блог погружается в науку механизмов автофокуса, разбирая, как оптика, электроника и программное обеспечение работают в гармонии, чтобы предоставить четкие результаты — без необходимости вручную поворачивать объектив.
1. Введение: Почему автофокус важен в современных модулях камер
Прежде чем углубляться в науку, давайте проясним, почему AF является обязательным в современных камерах. Ручная фокусировка, когда-то стандарт для пленочных камер, требует точной координации рук и глаз и времени — роскоши, которой у нас нет в быстро меняющихся ситуациях. Камера смартфона, например, должна фокусироваться менее чем за секунду, чтобы запечатлеть мимолетный момент, в то время как камера безопасности должна отслеживать движущиеся объекты (такие как человек или транспортное средство) без размытия.
В своей основе автофокус решает фундаментальную оптическую задачу: обеспечение того, чтобы свет от конкретного объекта сходился точно на сенсоре камеры. Когда свет размытый, он образует размытый «круг неясности» на сенсоре, что приводит к мягким или нечетким деталям. Системы автофокуса устраняют это, регулируя положение объектива (или сенсора) в реальном времени, вычисляя оптимальное расстояние до объекта и уточняя фокусировку, пока круг неясности не уменьшится до незаметного размера.
Но не все системы автофокуса работают одинаково. На протяжении многих лет технологии эволюционировали от простых методов, основанных на контрасте, до продвинутых систем фазовой детекции и систем с поддержкой ИИ — каждая из которых основана на различных научных принципах. Давайте разберем их.
2. Основная наука автофокуса: ключевые термины для понимания
Прежде чем исследовать конкретные механизмы, давайте определим несколько основных понятий, которые лежат в основе всех систем AF:
• Датчик изображения: светочувствительный чип (обычно CMOS или CCD), который преобразует свет в электрические сигналы. Для работы автофокуса свет от объекта должен попадать на пиксели сенсора четким образом.
• Элементы объектива: Большинство камерных модулей используют несколько стеклянных или пластиковых линз. Регулировка расстояния между этими элементами (или перемещение всей группы линз) изменяет «фокусное расстояние» — расстояние, на котором свет сходится на сенсоре.
• Контраст: Разница в яркости между соседними пикселями (например, черная кошка на фоне белой стены имеет высокий контраст). Многие системы автофокуса используют контраст для определения резкости.
• Фазовая разница: Небольшое смещение световых волн при прохождении через разные части линзы. Это смещение помогает вычислить, насколько далеко линза должна переместиться для фокусировки — аналогично тому, как человеческие глаза используют бинокулярное зрение для определения расстояния.
3. Большая тройка: Объяснение основных механизмов автофокуса
Модуль камеры полагается на три основные технологии автофокуса (AF), каждая из которых имеет свои уникальные научные преимущества и области применения. Давайте рассмотрим, как каждая из них работает, их плюсы и минусы, а также где вы можете встретить их в реальных устройствах.
3.1 Контрастное обнаружение автофокуса (CDAF): "Проверка резкости"
Контрастное обнаружение AF (CDAF) является одним из старейших и наиболее широко используемых методов автофокуса, встречающимся в начальных камерах, смартфонах и веб-камерах. Его суть проста: он измеряет контраст изображения и настраивает объектив до тех пор, пока контраст не будет максимальным.
Как это работает (по шагам):
1. Начальное сканирование: Объектив находится в нейтральном положении (например, установлен на "бесконечность" или на среднем расстоянии).
2. Измерение контраста: Датчик камеры делает предварительное изображение и анализирует контраст в выбранной области фокуса (например, в центре кадра или в точке, на которую вы нажимаете на экране телефона). Контраст вычисляется с помощью алгоритмов, которые сравнивают яркость соседних пикселей — четкие изображения имеют резкие изменения яркости (например, края книги), в то время как размытые изображения имеют плавные переходы.
3. Регулировка объектива: Объектив немного перемещается (либо ближе к сенсору, либо дальше от него) и делает еще один предварительный просмотр. Система сравнивает контраст двух предварительных просмотров.
4. Тонкая настройка: Этот процесс «сканирования и сравнения» повторяется до тех пор, пока контраст не достигнет своего пика. Как только максимальный контраст обнаружен, объектив останавливается — это положение в фокусе.
Наука о сильных сторонах:
CDAF’s biggest advantage is accuracy. Because it directly measures sharpness on the sensor, it rarely misses focus (unlike older phase-detection systems). It also requires no extra hardware—just software and a standard sensor—making it cheap to integrate into budget camera modules (e.g., low-cost Android devices or action cameras).
Ограничения (и почему они возникают):
• Скорость: Движение вперед и назад при сканировании занимает время (часто 0,5–1 секунду). Это делает CDAF медленным для движущихся объектов (например, бегущего ребенка или летающей птицы).
• Неприятности при низком освещении: Контраст уменьшается в тусклых условиях (поскольку между пикселями меньше вариаций яркости). CDAF может бесконечно искать фокус или зафиксироваться на неправильной области (например, на темной стене вместо лица человека).
Общие приложения:
• Уровень начальных смартфонов (например, бюджетные устройства на Android)
• Веб-камеры и камеры ноутбуков
• Компактные камеры
• Промышленные камеры для статичных объектов (например, сканирование документов)
3.2 Автофокус с фазовой детекцией (PDAF): "Калькулятор расстояния"
Фазовая детекция AF (PDAF) решает проблему скорости CDAF, используя физику для предсказания положения объектива — без необходимости в возвратно-поступательном сканировании. Это технология, лежащая в основе быстрого фокусирования беззеркальных камер, высококачественных смартфонов и цифровых зеркальных камер.
Наука о фазовом различии:
Чтобы понять PDAF, представьте, что вы смотрите через окно с двумя маленькими отверстиями. Если вы закроете один глаз, трудно оценить, как далеко находится дерево снаружи, но с открытыми обоими глазами ваш мозг использует "разницу фаз" (небольшое смещение положения дерева между каждым глазом), чтобы вычислить расстояние. PDAF работает так же, но с использованием света и датчиков.
В модуле камеры PDAF использует делитель луча (небольшую призму или зеркало), чтобы разделить входящий свет на два отдельных луча. Эти лучи попадают на два крошечных специализированных датчика (называемых «пикселями фазового обнаружения»), которые измеряют, насколько свет сместился — это и есть фазовая разница.
Процессор камеры использует простую формулу для преобразования разности фаз в "расстояние фокуса":
Движение объектива = (Разность фаз × Фокусное расстояние) / Размер диафрагмы
В кратце: чем больше разность фаз, тем дальше объективу нужно перемещаться для фокусировки.
Как работает PDAF в современных модулях камер:
Старые зеркальные фотокамеры использовали отдельный «датчик фазового обнаружения» внутри корпуса камеры, но современные модули камер (например, в смартфонах) интегрируют пиксели фазового обнаружения непосредственно в основной сенсор изображения. Это называется «Гибридный AF» (подробнее об этом позже), но основная наука фазового обнаружения остается прежней:
1. Разделение света: Когда вы наполовину нажимаете на затвор или касаетесь экрана, объектив направляет свет на фазовые пиксели на сенсоре. Эти пиксели сгруппированы парами — каждая пара захватывает немного другой вид объекта.
2. Измерение фазы: Процессор сравнивает два изображения из каждой пары пикселей. Если объект размытый, изображения будут смещены (как если бы вы смотрели на дерево двумя разными глазами).
3. Одноразовая настройка: Используя разницу фаз, процессор точно вычисляет, насколько далеко и в каком направлении необходимо переместить объектив. Объектив перемещается один раз в правильное положение — сканирование не требуется.
4. Подтверждение: Некоторые системы PDAF используют быструю проверку контраста для уточнения фокуса (здесь и появляется «гибрид»), но основная работа выполняется за один шаг.
Наука о сильных сторонах:
• Скорость: PDAF может фокусироваться за 0,1–0,3 секунды — достаточно быстро, чтобы отслеживать движущиеся объекты (например, спортивная фотография или видео).
• Низкая освещенность: Измерять фазовое различие легче при тусклом свете, чем контраст. Даже при меньшем количестве света система все еще может вычислить расстояние до фокуса, хотя точность может немного снизиться.
• Непрерывный автофокус (AF-C): PDAF превосходно отслеживает движущиеся объекты. Он обновляет измерения фазового сдвига 30–60 раз в секунду, регулируя объектив в реальном времени, чтобы сохранить резкость объекта.
Ограничения:
• Стоимость оборудования: Пиксели фазовой детекции на сенсоре занимают место на сенсоре, уменьшая количество пикселей, доступных для захвата изображения (хотя это минимально в современных сенсорах).
• Зависимость от диафрагмы: PDAF работает лучше всего с объективами с широкой диафрагмой (например, f/1.8 или f/2.0). При узких диафрагмах (например, f/8) фазовая разница становится слишком малой для точного измерения — поэтому система может переключиться на CDAF.
Общие приложения:
• Смартфоны высокого класса (например, iPhone 15 Pro, Samsung Galaxy S24 Ultra)
• Беззеркальные камеры (например, серия Sony Alpha, Fujifilm X-T5)
• Цифровые зеркальные камеры (например, Canon EOS R5, Nikon Z6)
• Экшн-камеры (например, GoPro Hero 12)
3.3 Лазерная автофокусировка (LAF): "Дистанционный сканер"
Лазерная автофокусировка (LAF) — это новая технология, в первую очередь используемая в смартфонах и компактных камерах для повышения скорости и точности автофокуса — особенно при слабом освещении. В отличие от CDAF и PDAF, которые используют свет от объекта, LAF излучает собственный лазер для измерения расстояния.
Наука о времени пролета (ToF):
Большинство систем LAF полагаются на технологию Time-of-Flight (ToF) — физический принцип, при котором расстояние рассчитывается путем измерения времени, за которое сигнал (в данном случае лазер) проходит до объекта и возвращается обратно. Формула проста:
Расстояние = (Скорость Света × Время Полета) / 2
(Мы делим на 2, потому что лазер проходит до объекта и обратно.)
В модуле камеры система LAF включает три ключевых компонента:
• Лазерный излучатель: Небольшой, низкомощный инфракрасный (ИК) лазер (невидимый для человеческого глаза), который излучает короткие импульсы света.
• Датчик света: детектор, который захватывает лазерные импульсы после того, как они отразятся от объекта.
• Таймер: Прецизионные часы, которые измеряют время между моментом, когда лазер излучается, и моментом, когда он обнаруживается.
Как работает LAF:
1. Лазерный импульс: Когда вы начинаете фокусировку, эмиттер отправляет всплеск ИК лазерных импульсов в сторону объекта.
2. Отражение и обнаружение: Импульсы ударяют по объекту и отражаются обратно к световому датчику модуля камеры.
3. Расчет расстояния: Таймер измеряет время, необходимое для возвращения импульсов. Используя формулу ToF, процессор вычисляет точное расстояние до объекта.
4. Регулировка объектива: Объектив перемещается непосредственно в положение, соответствующее рассчитанному расстоянию — без сканирования, без фазового сравнения.
Наука о сильных сторонах:
• Ультраширокая фокусировка: Измерения ToF происходят за наносекунды (1 миллиардная доля секунды), поэтому LAF может фокусироваться менее чем за 0,1 секунды — быстрее, чем большинство систем PDAF.
• Низкоосвещённая суперзвезда: Поскольку LAF использует свой собственный лазер (а не окружающий свет), он идеально работает в тёмных условиях (например, в тусклом ресторане или ночью). Он также избегает "поиска фокуса", поскольку напрямую измеряет расстояние.
• Точность для крупноплановых снимков: LAF идеально подходит для макрофотографии (например, для съемки цветов или мелких объектов), поскольку он может измерять расстояния всего 2–5 см — с чем CDAF часто испытывает трудности.
Ограничения:
• Короткий диапазон: Большинство систем LAF для смартфонов работают только на расстоянии до 2–5 метров. За пределами этого лазерный импульс слишком ослабевает для обнаружения, поэтому камера переключается на PDAF или CDAF.
• Отражающие объекты: Гладкие поверхности (например, стекло, металл или вода) отражают лазер от сенсора, что затрудняет измерение времени полета. LAF может не удастся сфокусироваться на этих объектах.
• Погодные помехи: Дождь, туман или пыль могут рассеивать лазерные импульсы, снижая точность. В сильный дождь LAF может быть менее надежным, чем PDAF.
Общие приложения:
• Флагманские смартфоны (например, iPhone 15, Google Pixel 8 Pro)
• Компактные камеры для макрофотографии
• Промышленные камеры для сканирования на коротком расстоянии (например, 3D-моделирование мелких деталей)
4. Гибридный автофокус: сочетание лучших возможностей всех миров
Ни один механизм автофокуса не идеален, поэтому современные модули камер (особенно в смартфонах и беззеркальных камерах) используют гибридные системы автофокуса, которые объединяют CDAF, PDAF и иногда LAF, чтобы преодолеть индивидуальные ограничения.
Наука, стоящая за гибридной автофокусировкой, заключается в «синергии»:
• PDAF для скорости: Система начинает с PDAF, чтобы быстро зафиксироваться на объекте (используя фазовую разницу для расчета приблизительного положения объектива).
• CDAF для точности: Как только PDAF приближается, CDAF начинает работать для тонкой настройки фокуса, максимизируя контраст — это устраняет любые небольшие ошибки от PDAF (например, из-за низкой освещенности или узких диафрагм).
• LAF для низкой освещенности/макросъемки: В темных условиях или для макросъемки LAF обеспечивает точное измерение расстояния для управления PDAF и CDAF, сокращая время фокусировки и ошибки.
Например, камера модуля iPhone 15 Pro использует систему "Dual-Pixel PDAF" (где каждый пиксель действует как пиксель фазового обнаружения), в сочетании с CDAF для тонкой настройки и сенсором ToF для фокусировки в условиях низкой освещенности. Этот гибридный подход обеспечивает быструю и точную фокусировку практически в любых условиях — от яркого солнечного света до тусклых концертов.
5. Ключевые факторы, влияющие на производительность автофокуса
Даже лучший механизм автофокуса может работать неэффективно, если другие компоненты модуля камеры не оптимизированы. Вот научные факторы, которые влияют на то, насколько хорошо работает система автофокуса:
5.1 Размер сенсора и плотность пикселей
Более крупные сенсоры изображения (например, полнокадровые против сенсоров смартфонов) захватывают больше света, что улучшает контрастность и точность фазового автофокуса — особенно при слабом освещении. Более мелкие сенсоры (как те, что в бюджетных смартфонах) имеют меньше света для работы, поэтому автофокус может быть медленнее или менее надежным.
Плотность пикселей (количество пикселей на квадратный дюйм) также имеет значение. Датчики с высокой плотностью (например, 108 МП сенсоры для смартфонов) могут иметь больше пикселей для фазового обнаружения, но слишком большое количество пикселей на маленьком датчике может снизить светочувствительность — создавая компромисс между разрешением и производительностью автофокуса.
5.2 Качество объектива и диафрагма
Объектив является «глазом» камеры, и его дизайн напрямую влияет на автофокусировку (AF). Объективы с широкой диафрагмой (например, f/1.4) пропускают больше света, что увеличивает контраст (для CDAF) и фазовую разницу (для PDAF). Они также создают более узкую «глубину резкости» (область изображения, которая находится в фокусе), что облегчает системе AF фокусировку на конкретном объекте (например, лице человека по сравнению с фоном).
Дешевые, низкокачественные линзы могут иметь «дыхание фокуса» (изображение смещается при фокусировке) или «хроматическую аберрацию» (цветные ореолы), что может запутать алгоритмы автофокуса и снизить точность.
5.3 Скорость процессора и программные алгоритмы
AF касается как программного обеспечения, так и аппаратного обеспечения. Процессор камеры (например, Apple A17 Pro, Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3) должен обрабатывать данные о фазовом различии, контрасте и лазере в реальном времени. Более быстрый процессор может обновлять расчеты AF более 60 раз в секунду (что критично для отслеживания движущихся объектов).
Алгоритмы программного обеспечения также играют свою роль. AI-управляемый AF (в современных смартфонах) использует машинное обучение для распознавания объектов (например, лиц, животных, автомобилей) и приоритизирует их — так система не тратит время на фокусировку на неправильной области (например, на дереве вместо собаки). Например, Pixel 8 Pro от Google использует "Real Tone AF" для определения оттенков человеческой кожи и фокусировки на лицах, даже в загруженных сценах.
5.4 Условия окружающего света
Свет — это жизненная сила AF. В ярком свете:
• CDAF работает хорошо (высокий контраст между пикселями).
• PDAF точно измеряет фазовый сдвиг.
• LAF менее необходим, но все же полезен для крупного плана.
В условиях низкой освещенности:
• Контраст падает, что делает CDAF медленным.
• Разница фаз становится труднее измерять, поэтому PDAF может быть менее точным.
• LAF (или сенсор ToF) становится критически важным, так как он не зависит от окружающего света.
6. Будущие тенденции в технологии автофокуса
По мере того как модули камер становятся меньше, мощнее и интегрируются в большее количество устройств (например, умные очки, дроны, медицинские сканеры), технологии автофокуса развиваются, чтобы удовлетворить новые требования. Вот научные достижения, за которыми стоит следить:
6.1 AI-Driven Predictive AF
Будущие системы AF будут использовать ИИ для "предсказания", куда объект переместится дальше, вместо того чтобы просто реагировать на его текущее положение. Например, спортивная камера может изучить траекторию футбольного мяча и настроить фокусировку до того, как мяч достигнет цели, обеспечивая нулевое размытие. Это основывается на моделях машинного обучения, обученных на миллионах движущихся объектов, что позволяет системе предсказывать паттерны движения.
6.2 Многолазерные системы ToF
Текущие системы LAF используют один лазер, но модули следующего поколения могут включать несколько лазеров (или «лазерный массив», который охватывает более широкий угол обзора) для измерения расстояния по более широкой области. Это улучшит точность автофокуса для крупных объектов (например, группы людей) и уменьшит ошибки на отражающих поверхностях (поскольку несколько лазерных импульсов увеличивают вероятность получения полезного отражения).
6.3 Ультра-компактный PDAF для носимых устройств
Умные очки и смарт-часы имеют крошечные модули камер, поэтому инженеры разрабатывают системы «микро-PDAF», которые помещаются в датчики размером в миллиметр. Эти системы используют миниатюрные пиксели фазового обнаружения и гибкие линзы для обеспечения быстрой фокусировки в устройствах, где пространство на вес золота.
7. Заключение: Невидимая наука, которая делает возможными четкие изображения
Автофокус может показаться «магической» функцией, но он основан на основах физики — оптике, фазовом различии и времени пролета — в сочетании с передовыми электроникой и программным обеспечением. От систем контрастного обнаружения в бюджетных телефонах до гибридных PDAF/LAF настроек в флагманских камерах, каждый механизм автофокуса разработан для решения конкретной задачи: скорости, точности или работы в условиях низкой освещенности.
В следующий раз, когда вы коснетесь экрана своего телефона, чтобы сфокусироваться на объекте, вспомните о науке, которая работает: свет разделяется на лучи, лазеры отражаются от поверхностей, а процессоры вычисляют расстояния за наносекунды — все это для того, чтобы ваша фотография была четкой. Поскольку модули камер продолжают развиваться, автофокус будет становиться все быстрее, точнее и адаптивнее — что сделает захват идеального кадра проще, чем когда-либо, независимо от ситуации.
У вас есть вопросы о том, как работает автофокус в вашей камере или смартфоне? Дайте нам знать в комментариях!
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat