Abstract
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 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.
