Метки позиционирования кристалла имеют маленький размер и множество форм. Традиционная функция фокусировки имеет низкую стабильность и низкую чувствительность. Для решения этих проблем предлагается алгоритм адаптивной оценки фокусировки, основанный на многовариантной градиентной дисперсии. Сначала изображение меток адаптивно обрабатывается для извлечения пикселей особенностей края; затем объединяются функции Бреннера и Робертса, строится подходящая для меток позиционирования кристалла многовариантная функция оценки градиента, оцениваются пиксели выборки, получают начальное значение функции оценки фокусировки; наконец, вычисляется дисперсия начальных значений функции оценки фокусировки для набора изображений, оптимизируется устойчивость к шумам, получается окончательное значение функции оценки фокусировки. Результаты эксперимента показывают, что предложенный алгоритм сравнив с традиционным алгоритмом оценки уровень флуктуации плато уменьшился на 61.49%, а чувствительность увеличилась в 2,56 раза. Предложенный алгоритм представляет более эффективную вычислительную стратегию для достижения высокочувствительной автоматической фокусировки для меток позиционирования кристалла и других изображений микронаносетей с явными краевыми структурами.

imaging system;image quality assessment;fringe analysis;auto-focusing;focus function