[發明專利]透鏡裝置、攝像裝置、控制方法及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011546711.0
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN113050260A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 清水雅人
• 申請（專利權）人: 佳能株式會社
• 主分類號: G02B13/18
• 分類號: G02B13/18;G02B13/06;G02B13/00
• 代理公司: 北京怡豐知識產權代理有限公司 11293
• 代理人: 遲軍;齊文文

本發明涉及透鏡裝置、攝像裝置、控制方法及計算機可讀存儲介質。該透鏡裝置包括光學構件，被構造為驅動所述光學構件的驅動設備，被構造為檢測與驅動有關的狀態的檢測器，和被構造為基于關于檢測到的狀態的第一信息生成針對驅動設備的控制信號的處理器。該處理器包括機器學習模型，其被構造為基于第一信息和與第一信息不同的、關于透鏡裝置的第二信息生成與控制信號有關的輸出。

技術領域

本發明涉及透鏡裝置、攝像裝置、控制方法及計算機可讀存儲介質。

背景技術

日本特開05-127061號公報討論了一種如下的變焦透鏡，其基于針對各個致動器而設置的限值，根據條件分支使用多個致動器的組合進行控制。為了在特定條件下將一種控制方法切換到另一種控制方法，通常改變用于生成命令信號的算術表達式(計算方法)。在日本特開06-175000號公報中討論的透鏡操作設備中，改變計算方法(添加計算)以在特定條件下，例如，當變焦透鏡單元位于遠攝端或廣角端時，或者當聚焦透鏡單元位于無限遠端或最近端時，將一種控制方法切換為另一種控制方法。

在影響控制的多個因素下進行控制的情況下，難以基于多個因素的協同作用來進行控制。在日本特開05-127061號公報和06-175000號公報中討論的控制中，由于基于是否滿足條件的操作(控制操作)的分支，所以控制操作中的改變是不連續的，使得獲得圖像中的改變也是不連續的，這可能讓查看圖像的查看者感到奇怪。

發明內容

本發明的第一方面提供一種透鏡裝置，其包括光學構件；驅動設備，其被構造為驅動所述光學構件；檢測器，其被構造為檢測與所述驅動有關的狀態；以及處理器，其被構造為基于關于檢測到的狀態的第一信息生成針對所述驅動設備的控制信號。所述處理器包括機器學習模型，其被構造為基于所述第一信息和與所述第一信息不同的、關于所述透鏡裝置的第二信息生成與所述控制信號有關的輸出。

本發明的第二方面一種攝像裝置，其包括根據第一方面所述的透鏡裝置，以及被構造為拍攝由所述透鏡裝置形成的圖像的攝像元件。

本發明的第三方面提供一種控制方法，其控制針對驅動設備的控制信號的生成，所述驅動設備被構造為基于關于所述驅動狀態的第一信息驅動透鏡裝置的光學構件，其中，在所述控制方法中，使用機器學習模型，所述機器學習模型被構造為基于所述第一信息和關于所述透鏡裝置的第二信息生成與所述控制信號有關的輸出。

本發明的第四方面提供一種計算機可讀存儲介質，其存儲有使計算機執行根據第三方面的控制方法的程序。

通過以下參照附圖對示例性實施例的描述，本公開的其他特征將變得清楚。

附圖說明

圖1例示了根據各個示例性實施例的系統的示例構造。

圖2例示了根據第一示例性實施例的透鏡裝置的構造示例的框圖。

圖3是例示學習用系統的構造示例的框圖。

圖4例示了向神經網絡的輸入和來自神經網絡的輸出。

圖5是學習用流程圖。

圖6是例示根據第二示例性實施例的學習用系統的構造示例的框圖。

圖7例示了向變焦用神經網絡的輸入和來自變焦用神經網絡的輸出。

圖8例示了向聚焦用神經網絡的輸入和來自聚焦用神經網絡的輸出。

圖9是例示根據第三示例性實施例的學習用系統的構造示例的框圖。

圖10例示了向神經網絡的輸入和來自神經網絡的輸出。

圖11是例示根據第四示例性實施例的學習用系統的構造示例的框圖。

圖12A和圖12B各自例示了聚焦透鏡單元的位置誤差的允許范圍。