모바일 OIS 움직임 검출부의 손떨림 상태 검출 및 오차 보상을 위한 퍼지기반 알고리즘의 설계 및 구현 Design and Implementation of Fuzzy-based Algorithm for Hand-shake State Detection and Error Compensation in Mobile OIS Motion Detector원문보기
본 논문은 모바일 광학식 손떨림 보정(OIS) 움직임 검출부의 성능과 안정도를 높이기 위하여 퍼지기반 손떨림 상태 검출 및 오차 보상 알고리즘의 설계 및 구현을 기술한다. OIS 움직임 검출을 위한 자이로 센서 출력에는 소자의 고유 오차가 포함되어 있기 때문에 신속한 손떨림 보정과 안정적인 손떨림 상태 검출을 위해서 정확한 오차 보상이 요구된다. 본 연구에서는 퍼지 알고리즘을 기반으로 낮은 연산량을 통해서 손떨림 주파수에 대한 각도 및 위상 오차를 신속하게 줄여서 보정 성능을 개선하였다. 또한 손떨림 각도 크기에 따라 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트} 등의 손떨림 상태를 적절히 구분해서 시스템의 안정성을 향상시켰다. 모바일 OIS 움직임 검출부를 위해 제안된 알고리즘의 성능 및 안정도를 실제 손떨림과 같은 2~12Hz 주파수 범위의 ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ 손떨림 진동에 대해서 정량적 및 정성적 실험으로써 평가하였다. 실험결과를 통해서 기존 BACF/DCF 알고리즘과 비교해서 평균 3.71dB의 개선된 성능을 검증하였고, 4가지 손떨림 상태를 안정적으로 검출하는 동작을 확인하였다.
본 논문은 모바일 광학식 손떨림 보정(OIS) 움직임 검출부의 성능과 안정도를 높이기 위하여 퍼지기반 손떨림 상태 검출 및 오차 보상 알고리즘의 설계 및 구현을 기술한다. OIS 움직임 검출을 위한 자이로 센서 출력에는 소자의 고유 오차가 포함되어 있기 때문에 신속한 손떨림 보정과 안정적인 손떨림 상태 검출을 위해서 정확한 오차 보상이 요구된다. 본 연구에서는 퍼지 알고리즘을 기반으로 낮은 연산량을 통해서 손떨림 주파수에 대한 각도 및 위상 오차를 신속하게 줄여서 보정 성능을 개선하였다. 또한 손떨림 각도 크기에 따라 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트} 등의 손떨림 상태를 적절히 구분해서 시스템의 안정성을 향상시켰다. 모바일 OIS 움직임 검출부를 위해 제안된 알고리즘의 성능 및 안정도를 실제 손떨림과 같은 2~12Hz 주파수 범위의 ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ 손떨림 진동에 대해서 정량적 및 정성적 실험으로써 평가하였다. 실험결과를 통해서 기존 BACF/DCF 알고리즘과 비교해서 평균 3.71dB의 개선된 성능을 검증하였고, 4가지 손떨림 상태를 안정적으로 검출하는 동작을 확인하였다.
This paper describes a design and implementation of fuzzy-based algorithm for hand-shake state detection and error compensation in the mobile optical image stabilization(OIS) motion detector. Since the gyro sensor output of the OIS motion detector includes inherent error signals, accurate error corr...
This paper describes a design and implementation of fuzzy-based algorithm for hand-shake state detection and error compensation in the mobile optical image stabilization(OIS) motion detector. Since the gyro sensor output of the OIS motion detector includes inherent error signals, accurate error correction is required for prompt hand-shake error compensation and stable hand-shake state detection. In this research with a little computation overhead of fuzzy-based algorithm, the hand-shake error compensation could be improved by quickly reducing the angle and phase error for the hand-shake frequencies. Further, stability of the OIS system could be enhanced by the hand-shake states of {Halt, Little vibrate, Big vibrate, Pan/Tilt}, classified by subdividing the hand-shake angle. The performance and stability of the proposed algorithm in OIS motion detector is quantitatively and qualitatively evaluated with the emulated hand-shaking of ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ vibration and 2~12Hz frequency. In experiments, the average error compensation gain of 3.71dB is achieved with respect to the conventional BACF/DCF algorithm; and the four hand-shake states are detected in a stable manner.
This paper describes a design and implementation of fuzzy-based algorithm for hand-shake state detection and error compensation in the mobile optical image stabilization(OIS) motion detector. Since the gyro sensor output of the OIS motion detector includes inherent error signals, accurate error correction is required for prompt hand-shake error compensation and stable hand-shake state detection. In this research with a little computation overhead of fuzzy-based algorithm, the hand-shake error compensation could be improved by quickly reducing the angle and phase error for the hand-shake frequencies. Further, stability of the OIS system could be enhanced by the hand-shake states of {Halt, Little vibrate, Big vibrate, Pan/Tilt}, classified by subdividing the hand-shake angle. The performance and stability of the proposed algorithm in OIS motion detector is quantitatively and qualitatively evaluated with the emulated hand-shaking of ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ vibration and 2~12Hz frequency. In experiments, the average error compensation gain of 3.71dB is achieved with respect to the conventional BACF/DCF algorithm; and the four hand-shake states are detected in a stable manner.
본 연구에서는 모바일 OIS 움직임 검출부의 자이로 센서를 위해서 퍼지기반 손떨림 오차 보상 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 퍼지기반 오차 보상 알고리즘은 기존의 BACF/DCF에 비하여 손떨림 주파수 대역(2～12Hz)에서 평활화된 각도 오차 보상 성능을 보였으며, 위상지연 및 앞섬 현상에 대한 보상 결과를 확인시켜 주었다.
제안 방법
본 연구에서는 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트}의 4가지 상태를 구분하기 위해서 오차 보상된 손떨림 각도에 대하여 퍼지기반 상태 검출 알고리즘을 실험적으로 개발하였다. 그림 6과 같이 예외처리가 필요한 정지와 팬/틸트 상태와 손떨림 보정이 필요한 작은 손떨림과 큰 손떨림 상태를 분류하고자 한다.
이 오차는 손떨림 주파수에 따라서 비선형적으로 발생하며 시스템의 보정 성능을 떨어뜨린다. 이를 위해서 실시간으로 손떨림 주파수를 스캐닝하고 적절한 오차 보상 이득 값을 구해서, 움직임 보정부의 비선형적 VCM 위상 오차를 보정하는 퍼지기반 보상 알고리즘을 실험적으로 개발하였다.
대상 데이터
가진기와 레이저 변위센서, OIS 컨트롤러와 카메라 등으로 구성된 모바일 OIS 시스템 실험환경이 그림 14에 보인다. 가진기를 이용하여 실제 손떨림과 유사한 진동을 발생시키고, OIS 컨트롤러와 모바일 카메라로 영상을 촬영하여, 레이저 변위센서를 통해 실제로 손떨림이 보정된 값을 측정한다. 이를 통하여 제안된 모바일 OIS 움직임 검출부의 성능을 정량적/정성적으로 검증한다.
데이터처리
ISO-12233 차트에 대해서 손떨림 주파수(2～12Hz) 및 각도(±0.5°, ±0.8°)를 변화시키면서, 퍼지기반 및 BACF/DCF 알고리즘을 비교하는 정성적 평가를 진행하였다. 그림 19(a)는 작은 손떨림 각도(±0.
성능/효과
또한 본 연구에서는 VCM의 제어범위에 따라서 손떨림을 포함한 다양한 신호를 적절하게 구분하는 퍼지기반 손떨림 상태 검출 알고리즘을 개발하였다. 주파수 상태를 1/4T 만에 신속하게 결정하고, 다양한 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트}의 손떨림 상태를 검출하여, 움직임 보정부의 VCM에 대한 예외처리를 가능하게 해서, 모바일 OIS의 제어 안정성을 높일 수 있다.
퍼지기반 오차 보상 알고리즘은 기존의 BACF/DCF에 비하여 손떨림 주파수 대역(2～12Hz)에서 평활화된 각도 오차 보상 성능을 보였으며, 위상지연 및 앞섬 현상에 대한 보상 결과를 확인시켜 주었다. 퍼지기반 모바일 OIS 시스템은 기존의 BACF/DCF 보상 시스템 보다 평균적으로 3.71dB 성능 개선 효과를 보였다. 또한 본 연구에서는 VCM의 제어범위에 따라서 손떨림을 포함한 다양한 신호를 적절하게 구분하는 퍼지기반 손떨림 상태 검출 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서는 모바일 OIS 움직임 검출부의 자이로 센서를 위해서 퍼지기반 손떨림 오차 보상 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 퍼지기반 오차 보상 알고리즘은 기존의 BACF/DCF에 비하여 손떨림 주파수 대역(2～12Hz)에서 평활화된 각도 오차 보상 성능을 보였으며, 위상지연 및 앞섬 현상에 대한 보상 결과를 확인시켜 주었다. 퍼지기반 모바일 OIS 시스템은 기존의 BACF/DCF 보상 시스템 보다 평균적으로 3.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
모바일 카메라의 두 가지 이미지 안정화 기술의 특징은?
[3] 이미지 안정화 기술은 크게 전자식(DIS; Digital IS[4～7])과 광학식(OIS;Optical IS[8~15])으로 구분된다. 전자식 이미지 안정화 기술(DIS)은 추가적인 HW 없이 영상 복원할 수 있지만 이미지 보정 성능이 떨어지고 화소 수에 따른 연산 오버헤드가 급격히 증가한다. 반면 광학식 이미지 안정화(OIS) 기술은 추가적인 HW 구성이 필요한 고가시스템이지만 보정 성능이 높고 고화소화에 대한 연산 오버헤드가 크지 않다. 최근 스마트폰의 모바일 카메라는 고화소에 따라 성능 및 오버헤드를 고려하여 OIS 기술을 적용하고 있다[9～14].
모바일 카메라에 어떤 고급 기능들이 요구되고 있는가?
최근 모바일 카메라에서는 고화소화 및 소형화가 급격히 진행되고 있으며, 디지털 카메라에 적용되던 자동초점(AF; Auto Focus), 줌(Zoom), 손떨림 보정(IS; Image Stabilization) 등의 고급 기능들이 요구되고 있다.[1∼2] 특히 모바일 카메라는 작은 크기의 렌즈 때문에 빛을 받아들이는 양이 적고, 느린 셔터속도를 갖게 되기 때문에 흔들림에 더욱 취약하다.
모바일 카메라가 흔들림에 더욱 취약한 이유는?
최근 모바일 카메라에서는 고화소화 및 소형화가 급격히 진행되고 있으며, 디지털 카메라에 적용되던 자동초점(AF; Auto Focus), 줌(Zoom), 손떨림 보정(IS; Image Stabilization) 등의 고급 기능들이 요구되고 있다.[1∼2] 특히 모바일 카메라는 작은 크기의 렌즈 때문에 빛을 받아들이는 양이 적고, 느린 셔터속도를 갖게 되기 때문에 흔들림에 더욱 취약하다. 또한 작은 이미지 센서 크기로 인하여 미세한 손떨림에도 이미지에 큰 손상을 야기시킨다.
참고문헌 (17)
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