在定焦摄像头的生产流程中,镜头模组需要调焦在光学焦点处才能流入下一生产环节。而镜头模组定焦的生产模式常为人工手动定焦,需要人眼观察图像是否清晰,调整镜头达到清晰后进行点胶固定。为了提高生产效率,自动调焦技术随之兴起,但现有的清晰度评价方法针对特定图像性能较好,适用性和稳定性较差。故本文研究了常用自动调焦技术方法及分类,通过分析对比图像清晰度评价算法,选取适合镜头模组的算法并进行改进,探讨了搜索算法的优化改进。本文主要研究工作及方法总结如下:(1)镜头模组自动调焦理论:通过介绍光学镜头模组的构成并配合几何光学成像理论模型,阐述了焦点、焦距、焦深、弥散圆、景深、光阑和视场角相互之间的关系,并简述常用的自动调焦分类及方法,其中基于图像处理的自动调焦系统关键要点为图像清晰度评价算法和搜索算法;(2)图像清晰度评价算法研究:本章首先分析了清晰度评价函数的算法指标和定量标准,然后选取了一个镜头模组对三个目标采集了序列图像,借助常用图像清晰度评价函数对目标图像进行matlab仿真得到评价曲线并定量分析,结果表明在本组镜头模组中,基于空间域的算法优于其他算法,基于频域和小波变换的算法实时性较差,基于统计学和信息熵的算法不适用;(3)图像清晰度评价算法改进:本章首先对图像进行灰度变换和高斯滤波,采用多区域法配合区域权重的窗口选择法,设计了基于改进sobel梯度模板的清晰度评价算法,通过采集不同镜头模组的序列图像,根据清晰度评价定量指标分析对比改进算法和传统算法,结果表明改进的算法优于传统算法,且具有更好的时效性;(4)调焦搜索算法分析与优化:本章总结分析全局遍历搜索算法、Fibonacci极点搜索算法、曲线拟合法及普通的爬山算法的原理和优缺点后,在普通爬坡算法的基础上,结合聚焦稳定性、调焦效率、正焦准确性以及通用性这几个算法评价因素,设计一种基于图像对比度方式用于光学镜头模组调焦的搜索算法,此算法具有多阶段步长自动调整、方向判断、聚焦环境稳定性判定的特点,提高聚焦搜索的稳定性和快速性;