CN102906536A - 形状测定装置及形状测定方法 - Google Patents

Abstract

以切实地抑制不适合的数据对测定结果造成影响为目的，形状测定装置包含：投影部，将具有共通的重复构造、且相位不同的图案依次投影至测定对象物上；摄像部，在每次将所述图案的各个投影至所述测定对象物时以不同的曝光量拍摄所述测定对象物并取得多个图像数据组；选出部，在所述测定对象物的各区域从所述多个图像数据组之中选出所述摄像部的输入输出特性成为线性的组内的全部数据在有效亮度范围内的数据组作为适当数据组；及形状算出部，根据所述选出的适当数据组对每个所述区域求出形状。

Description

形状测定装置及形状测定方法

技术领域

本发明涉及一种利用移相法的图案投影型的形状测定装置及形状测定方法。

背景技术

作为以非接触方式对测定对象物的面形状（三维形状）进行测定的方法，已知有一种借助移相法的图案投影型的三维形状测定装置。在该三维形状测定装置中，将具有正弦波状的强度分布的条纹图案投影至测定对象物上，一边使该条纹图案的相位以固定间距变化，一边反复拍摄测定对象物，由此通过将所获得的多张图像（亮度变化数据）代入至特定的运算式，求出根据测定对象物的面形状变形的条纹的相位分布（相位图像），将该相位图像展开（相位连接）后，换算成测定对象物的高度分布（高度图像）。

另外，专利文献1中所揭示的三维形状测定装置中为了防止饱和像素所导致的测定误差，在投影光量不同的两种拍摄条件下取得亮度变化数据，逐像素评估两种亮度变化数据的对比值，将对比值低的亮度变化数据从运算对象中去掉。

背景技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开平2005-214653号公报

发明内容

然而，已明了的是，即便在对比值高的亮度变化数据之中，也会有可能混有不适合相位分布（相位图像）的运算的不适合的亮度变化数据。

因此，本发明的目的在于提供一种可切实地抑制不适合的亮度数据对测定结果带来影响的形状测定装置及形状测定方法。

本发明的形状测定装置的一形态包含：投影部，将具有共通的重复构造、且相位不同的多种图案投影至测定对象物上；摄像部，在每次将所述多种图案的各个投影至所述测定对象物时拍摄所述测定对象物并取得图像数据组；选出部，从所取得的所述图像数据组之中选出有关所述测定对象物上的同一区域、且组内的全部数据在有效亮度范围内的数据组作为适当数据组；及形状算出部，根据所选出的所述适当数据组，求出在所述测定对象物中成为所述适当数据的取得来源的区域的形状。

本发明的形状测定方法包含：投影次序，将具有共通的重复构造、且相位不同的多种图案依次投影至测定对象物上；拍摄次序，在每次将所述多种图案的各个投影至所述测定对象物时拍摄所述测定对象物并取得图像数据组；选出次序，选出有关所述测定对象物上的同一区域、且将组内的全部数据在有效亮度范围内的数据组作为适当数据组；及形状算出次序，根据所选出的所述适当数据组，求出在所述测定对象物中成为所述适当数据的取得来源的区域的形状。

[发明效果]

根据本发明，实现可切实地抑制不适合的亮度数据对测定结果带来影响的形状测定装置及形状测定方法。

附图说明

图1是三维形状测定装置的立体图。

图2是三维形状测定装置的整体构成图。

图3是关于测定的CPU15（及控制部101）的动作流程图。

图4是关于解析的CPU15的动作流程图。

图5是对第1实施方式的解析的流程进行说明的图。

图6是对有效亮度范围进行说明的图。

图7是展开后的相位图像ψ_k的例子。

图8是高度分布Z_k的例子。

图9是关于第2实施方式的解析的CPU15的动作流程图。

图10是对第2实施方式的解析的流程进行说明的图。

图11是表示快门速度和亮度值的关系的特性曲线。

图12是以对数刻度表示图11的横轴（快门速度）的图。

[符号的说明]

11                    测定对象物

12                    平台

13                    投影部

14                    摄像部

21                     光源装置

101                    控制部

100                    计算机

具体实施方式

[第1实施方式]

以下，将三维形状测定装置作为本发明的第1实施方式而进行说明。

图1是表示本实施方式的三维形状测定装置的机械构成的立体图。如图1所示，三维形状测定装置包含：载置工业产品或零件等测定对象物11的平台12、和彼此固定的投影部13及摄像部14。在投影部13的光轴和摄像部14的光轴之间设有角度，两者的光轴在平台12的基准面上交叉。其中摄像部14的光轴相对于平台12的基准面垂直。此外，也可以使投影部13的光轴垂直来代替使摄像部14的光轴垂直，但于此假设摄像部14的光轴垂直。

平台12包含：θ平台12θ，使测定对象物11绕和摄像部14的光轴平行的轴旋转；X平台12X，使测定对象物11朝向和摄像部14的光轴垂直的特定方向（X方向）移位；及Y平台12Y，使测定对象物11朝向相对于θ平台12θ的旋转轴和X方向双方垂直的特定方向（Y方向）移位。

投影部13是从相对于摄像部14的光轴倾斜的方向对平台12上的一部分区域（照明区域）照明的光学系统，且依次配置照明元件22、图案形成部23、投影光学系统24。此外，本实施方式的测定对象物11的尺寸假设为小到测定对象物11的整体在投影部13的照明区域内的程度。

投影部13的图案形成部23是透射率分布可变的面板（液晶显示元件等），通过对该面板显示条纹式样图案（正弦晶格图案），将从投影部13朝向照明区域的照明光束的剖面强度分布设为正弦波状。显示在图案形成部23的正弦晶格图案的晶格状的明暗的重复方向相对于投影部13的光轴和摄像部14的光轴双方所存在的面垂直。另外，位于图案形成部23的显示面上的中央附近的基准点相对于摄像部14的光轴和投影部13的光轴交叉点而光学共轭，由此正弦晶格图案的投影目标设定在配置于平台12的照明区域内的测定对象物11的表面（以下称为“被检测面”）。此外，只要可以向被检测面上投影正弦晶格图案即可，图案形成部23的基准点和平台12的基准点也可以不成为完全的共轭关系。

摄像部14依次配置有：成像光学系统25，为检测平台12上的照明区域的像（亮度分布）的光学系统，将在该照明区域所产生的反射光成像；及摄像元件26，拍摄成像光学系统25所成像的像而取得图像。位于摄像元件26的拍摄面上的中央附近的基准点相对于摄像部14的光轴和投影部13的光轴的交叉点而光学共轭，摄像元件26在平台12上可以取得配置在投影部13的照明区域内的测定对象物11的图像（被检测面的图像）。此外，只要能以充分的对比度取得被检测面的图像，摄像部14的光轴和投影部13的光轴的交叉点、与摄像元件26的基准点也可以不成为完全的共轭关系。

于此，投影部13的光源（图2的符号21）接通，如果在该状态下驱动摄像元件26，则可以取得正弦晶格图案所投影的被检测面的图像（=包含被检测面的面形状信息的图像）。以下，将该图像称为“条纹图像”。另外，如果正弦晶格图案的周期不变而一边使正弦晶格图案的相位移位一边重复取得条纹图像，则用来使则被检测面的面形状数据D已知的信息齐全。

此外，被检测面包含反射率高的材质、例如金属，有时包含倾斜角度不同的各种部分。在此情况下，当从摄像部14的一侧观察被检测面时，在该被检测面混合存在极其亮的部分和极其暗的部分。极其亮的部分是具有将从投影部13的一侧入射的照明光的大部分（主要是正反射光）朝向摄像部14的方向反射那样的倾斜角度的部分，极其暗的部分是具有将从投影部13的一侧照射的照明光的大部分（主要是正反射光）朝与摄像部14偏离的方向反射那样的倾斜角度的部分。

图2是三维形状测定装置的整体构成图。在图2中，对和图1所示的要素相同的要素标注相同符号。如图2所示，在投影部13连结着作为投影部13的光源的主光源21。该主光源21用于图案投影型的面形状测定，因此可以应用例如、LED（Light Emitting Diode，发光二极管）、卤素灯、金属卤化物灯、激光光源等一般光源。从主光源21射出的光经过光纤21'导入至照明元件22。此外，于此表示使用光纤21'的例子，也可以不使用光纤而将LED等小型光源配置在图1的符号22所示的位置。

该主光源21、投影部13的图案形成部23、摄像部14的摄像元件26分别连接在计算机100的控制部101。

控制部101控制将主光源21接通/断开的时间、主光源21的发光强度、显示在图案形成部23的正弦晶格图案的相位、借助摄像元件26取得图像的时间、借助摄像元件26取得图像时的电荷储存时间（以下称为“快门速度”）、平台12的坐标等。此外，控制部101也可以将显示在图案形成部23的图案设定成一样的图案。

在计算机100中，除了包含控制部101以外，还包含统括三维形状测定装置的整体的CPU（Central Processor Unit，中央处理器）15、存储部16、监视器17、输入部18。在存储部16中，预先存储CPU15的动作程序，CPU15按照该动作程序来动作。例如，CPU15通过对控制部101赋予各种指示而对三维形状测定装置的各部进行驱动控制。此外，在存储部16中，除了所述动作程序以外，还预先存储CPU15的动作所必需的各种信息。

图3是关于测定的CPU15（及控制部101）的动作流程图。以下，依次对图3的各步骤进行说明。此外，在该流程图的开始时间点，平台12的坐标已调整为适合的坐标。

步骤S10：CPU15指示控制部101实施前测定。控制部101驱动三维形状测定装置的各部来实施前测定。在前测定中，控制部10将显示在图案形成部23的图案设定为一样亮的图案（和正弦晶格图案的明部相同亮度的一样的图案），在各种快门速度下重复驱动摄像元件26。此种在前测定取得的多个图像作为表示从被检测面起达到摄像部14的光量的不均的信息而被发送至CPU15。CPU15如果通过后述的决定方法决定k_max那样的测定条件，则将这些k_max那样的测定条件的信息、和本测定的开始指示提供给控制部101。

于此，k_max那样的测定条件之间，除了快门速度以外的参数共通，设定为测定条件中条件编号k越小则快门速度越大（曝光量越大）。另外，条件编号k的最终值k_max由本装置的使用者或本装置的制造者预先设定，于此假设设定为“6”。以下，将条件编号为k的测定条件的快门速度表示为“SS（k）”。

步骤S11：控制部101将条件编号k设定为初始值1。

步骤S12：控制部101将摄像元件26的快门速度设定为对应于当前的条件编号k的快门速度SS（k）。

步骤S13：控制部101将图像编号m设定为初始值1。

步骤S14：控制部101将正弦晶格图案的移相量设定为对应于当前的图像编号m的移位量（m-1）π/2。

步骤S15：控制部101通过接通光源装置21，将作为移相量为（m-1）π/2的正弦晶格图案投影至测定对象物11，则以当前的快门速度SS（k）驱动摄像元件26而取得条纹图像I_km。所取得的条纹图像I_km经过CPU15写入至存储部16。

步骤S16：控制部101辨别当前的图像编号m是否达到最终值m_max。如果未达到，则转移至步骤S17，如果达到，则转移至步骤S18。此外，于此假设对后述的相位算出应用4桶法，假设图像编号的最终值m_max设定为“4”。

步骤S17：控制部101在将图像编号m递增后返回到步骤S14中。由此，重复步骤S14～S17的循环，总计取得4张条纹图像（条纹图像组I_k1～I_k4）。

步骤S18：控制部101辨别当前的条件编号k是否达到最终值k_max，如果未达到，则转移至步骤S19，如果达到，则结束流程。

步骤S19：控制部101在将条件编号k递增后返回到步骤S12中。由此，重复步骤S12～S19的循环，总计获得6个条纹图像组I₁₁～I₁₄、I₂₁～I₂₄、I₃₁～I₃₄、I₄₁～I₄₄、I₅₁～I₅₄、I₆₁～I₆₄（参照图5（A））。

图4是关于解析的CPU15的动作流程图。以下，依次对图4的各步骤进行说明。此外，在流程的开始时间点，6个条纹图像组I₁₁～I₁₄、I₂₁～I₂₄、I₃₁～I₃₄、I₄₁～I₄₄、I₅₁～I₅₄、I₆₁、～I₆₄（参照图5（A））业已存储至存储部16。

步骤S21：CPU15将条件编号k设定为初始值1。

步骤S22：CPU15将像素编号i设定为初始值1。

步骤S23：CPU15参照对应于当前的条件编号k的条纹图像组I_k1～I_k4中的对应于当前的像素编号i的像素组（亮度值组I_k1i～I_k4i）。而且，CPU15通过将该亮度值组I_k1i～I_k4i填入至4桶法的式（1）而算出初始相位φ_ki。另外，CPU15将该初始相位φ_ki的值作为对应于当前的条件编号k的暂定相位图像φ_k（参照图5（B））的第i个像素φ_ki的值写入至存储部16。

[式1]

${\mathrm{\φ}}_k={\tan }^{-1}\frac{I_{k4}-I_{k2}}{I_{k1}-I_{k3}}\·\·\·\left(1\right)$

步骤S24：CPU15辨别当前的像素编号i是否达到最终值i_max，如果未达到，则转移至步骤S25，如果达到，则转移至步骤S26。此外，像素编号i的最终值i_max设定为相当于摄像元件26的像素数。

步骤S25：CPU15在将像素编号i递增之后返回到步骤S23中。由此，重复步骤S23～S25的循环，取得对应于当前的条件编号k的暂定相位图像φ_k（参照图5（B））的全部像素。

步骤S26：CPU15辨别当前的条件编号k是否达到最终值k_max（于此为6），如果未达到，则转移至步骤S27，如果达到，则转移至步骤S28。

步骤S27：CPU15在将条件编号k递增之后返回到步骤S22中。由此，重复步骤S22～S27的循环，总计取得6个暂定相位图像φ₁、φ₂、φ₃、φ₄、φ₅、φ₆（参照图5（B））。

步骤S28：CPU15将像素编号i设定为初始值1。

步骤S29：CPU15将条件编号k设定为初始值1。

步骤S30：CPU15辨别对应于当前的条件编号k的暂定相位图像φ_k中的对应于当前的像素编号i的像素（初始相位φ_ki）是否具有可靠性，在不具有可靠性的情况下转移至步骤S31，在具有可靠性的情况下转移至步骤S32。

于此，初始相位φ_ki是否具有可靠性是通过成为初始相位φ_ki的算出来源的亮度值组（亮度值组I_k1i～I_k4i）是否适当、也就是亮度值组I_k1i～I_k4i是否全部收敛在有效亮度范围来辨别。

另外，如图6所示，有效亮度范围是摄像元件16的整个输出范围（整个亮度范围I_min～I_max）中的、摄像元件16的输入输出特性成为线性的亮度范围I_min'～I_max'。该有效亮度范围是本装置的制造者预先测定，和所述动作程序一起预先写入至存储部16。

步骤S31：CPU15在将条件编号k递增之后返回到步骤S30中。由此，重复步骤S30、S31的循环，直到发现具有可靠性的像素（初始相位φ_ki）为止。

步骤S32：CPU15将在步骤S30中辨别为具有可靠性的初始相位φ_ki的值作为确定相位图像φ（参照图5（C））的第i个像素φ_i的值而写入至存储部16。

步骤S33：CPU15辨别当前的像素编号i是否达到最终值i_max，如果未达到，则转移至步骤S34，如果达到，则转移至步骤S35。

步骤S34：CPU15在将像素编号i递增之后返回到步骤S29中。由此，重复步骤S29～S34的循环，取得确定相位图像φ（参照图5（C））的全部像素。

步骤S35：CPU15从存储部16读出确定相位图像φ，进行对所述确定相位图像φ加上偏离（offset）分布Δ的展开处理（相位连接），取得展开后的相位图像ψ（参照图7）（此外，偏离分布Δ是预先存储在另外测定的存储部16的，或者通过相位消失检测而自动设定的）。另外，CPU15将展开后的相位图像ψ（参照图7）转换成被检测面的高度分布Z（X，Y）（参照图8）之后，显示在监视器17上。另外，CPU15视需要将高度分布Z（X，Y）保存至存储部16，并结束流程（以上为图4的说明）。

以上，本实施方式的测定装置一边使快门速度变化，一边重复六次各像素的亮度变化数据（亮度值组I_k1i～I_k4i）的取得（步骤S11～S19），从而取得六个亮度值组I_11i～I_14i、I_21i～I_24i、I _31i～I_34i、I_41i～I_44i、I_51i～I_54i、I_61i～I_64i。而且，从六个亮度值组I_11i～I_14i、I_21i～I_24i、I_31i～I_34i、I_41i～I_44i、I_51i～I_54i、I_61i～I_64i之中选出适当的亮度值组而算出高度分布Z（X，Y）（步骤S28～S35）。

因此，本实施方式的测定装置中，即便在被检测面混合存在极其亮的部分和极其暗的部分，也能够高精度地进行测定。

而且，本实施方式的测定装置预先存储摄像元件26的输入输出特性成为线性的输出范围也就是有效亮度范围（参照图6），在进行该选出时，将在六个亮度值组I_11i～I_14i、I_21i～I_24i、I_31i～I_34i、I_41i～I_44i、I_51i～I_54i、I_61i～I_64i之中有效亮度范围内的亮度值组看作适当的亮度值组。

于此，4桶（bucket）法（式（1））等一般相位运算式利用移相中的各桶的关系，因此如果各桶的关系不正确，则会有运算误差明显变大的可能性。

然而，本实施方式中被看作适当的亮度值组为在图6所示的有效亮度范围内（输入输出特性为线性的范围内）的亮度值组，因此正确地反映移相中的各桶的关系。

由此，根据本实施方式的测定装置，可切实地提高相位运算的精度。

另外，本实施方式的测定装置从快门速度较大的（曝光量较大的）亮度值组开始依次进行是否适当的辨别，假设存在多个适当的亮度值组的情况下，在这些多个亮度值组之中选出快门速度最大（曝光量大）的。

由此，根据本实施方式的测定装置，通过优先使用SN（Signal to Noise，信噪）比良好的亮度值组，相位运算的精度进一步提高。

[第2实施方式]

以下，对本发明的第2实施方式进行说明。于此，仅对和第1实施方式不同的方面进行说明。和第1实施方式的不同方面在于关于解析的CPU15的动作。

图9是关于第2实施方式的解析的CPU15的动作流程图。以下，依次对图9的各步骤进行说明。此外，在流程的开始时间点，六个条纹图像组I₁₁～I₁₄、I₂₁～I₂₄、I₃₁～I₃₄、I₄₁～I₄₄、I₅₁～I₅₄、I₆₁～I₆₄（参照图10（A））业已存储至存储部16中。

步骤S41：CPU15将像素编号i设定为初始值1。

步骤S42：CPU15将条件编号k设定为初始值1。

步骤S43：CPU15参照对应于当前的条件编号k的条纹图像组I_k1～I_k4中的对应于当前的像素编号i的像素组（亮度值组I_k1i～I_k4i）。辨别这些亮度值组I_k1i～I_k4i是否适当，在不适当的情况下转移至步骤S44，在适当的情况下转移至步骤S45。

于此，亮度值组I_k1i～I_k4i是否适当是通过亮度值组I_k1i～I_k4i是否全部在有效亮度范围内来辨别。该有效亮度范围和所述步骤S30中所使用的相同，是本装置的制造者预先测定、和所述动作程序一起预先写入至存储部16的范围。

步骤S44：CPU15将条件编号k递增之后返回到步骤S43中。由此，重复步骤S43～S44的循环直到发现适当的亮度值组为止。

步骤S45：CPU15将在步骤S43中辨别为适当的亮度值组I_k1i～I_k4i填入至4桶法的式（1），由此算出初始相位φ_ki。而且，CPU15将该初始相位φ_ki的值作为确定相位图像φ（参照图10（B））的第i个像素φ_i的值而写入至存储部16。

步骤S46：CPU15辨别当前的像素编号i是否达到最终值i_max，如果未达到，则转移至步骤S47，如果达到，则转移至步骤S48。此外，像素编号i的最终值i_max设定为相当于摄像元件26的像素数。

步骤S47：CPU15在将像素编号i递增之后返回到步骤S42中。由此，重复步骤S42～S47的循环，取得确定相位图像φ（参照图10（B））的全部像素。

步骤S48：CPU15从存储部16读出确定相位图像φ，进行对所述确定相位图像φ加上偏离分布Δ的展开处理（相位连接），从而取得展开后的相位图像ψ（参照图7）（此外，偏离分布Δ是另外测定且预先存储在存储部16的、或是通过相位消失检测而自动设定的）。另外，CPU15将展开后的相位图像ψ（参照图7）换算成被检测面的高度分布Z（X，Y）（参照图8）之后显示在监视器17上。另外，CPU15视需要将高度分布Z（X，Y）保存至存储部16，从而结束流程（以上，图9的说明）。

以上，本实施方式的测定装置也预先存储摄像元件26的输入输出特性成为线性的输出范围也就是有效亮度范围（参照图6），选出六个亮度值组I_11i～I_14i、I_21i～I_24i、I_31i～I_34i、I_41i～I_44i、I_51i～I_54i、I_61i～I_64i中的在有效亮度范围内的亮度值组作为适当的亮度值组。

由此，根据本实施方式的测定装置，可以切实地提高相位运算的精度。

而且，本实施方式的测定装置在未取得暂定相位图像而完成亮度值组的选出之后作成确定相位图像，因此可以仅将相位运算的对象看作所选出的亮度值组，从而可以大幅削减相位运算所需的运算负荷。

[测定条件的决定方法]

以下，对所述k_max那样的测定条件（于此为k_max那样的快门速度）的决定方法进行说明。

图11是表示快门速度和亮度值的关系的特性曲线。此外，图11所示的数据是测定对象物11和摄像元件26的组合所固有的数据，例如是由所述的前测定等取得的数据。

图11所示的多个特性曲线是关于在被检测面上亮度彼此不同的部分所对应的像素的特性曲线。如图11所示，通常越是在被检测面上亮的部分所对应的像素（亮的像素），特性曲线的斜率越大。在图11中，斜率最小的特性曲线为在被检测面上最暗的部分所对应的像素（最暗的像素）的特性曲线，斜率最大的特性曲线为在被检测面上最亮的部分所对应的像素（最亮的像素）的特性曲线。

此外，于此为了便于理解，将有效亮度范围假定为50～200的狭小的亮度范围，将输出该有效亮度范围内的亮度值的像素称为“有效像素”，将输出该有效亮度范围外的亮度值的像素称为“无效像素”。

首先，对快门速度的变化范围的设定方法进行说明。

快门速度的变化范围的上限值SS_max设定成当快门速度为SS_max时最暗的像素成为有效像素的值（最暗的像素的特性曲线处于椭圆框内的值）。于此，如图11所示，上限值S_max设定为100ms。

另一方面，快门速度的变化范围的下限值SS_min设定成当快门速度为SS_min时最亮的像素成为有效像素的值（最亮的像素的特性曲线处于虚线框内的值）。在于此，如图11所示，下限值_min设定为1ms。

其次，对快门速度的变化间距Δ的设定方法进行说明。

假设变化间距Δ固定的情况下，只要如式（2）那样设定即可。

[式2]

$\mathrm{\Δ}=\frac{{\mathrm{SS}}_{\max }-{\mathrm{SS}}_{\min }}{k_{\max }-1}\·\·\·\left(2\right)$

由此，在SS_max＝100ms、SS_min＝1ms的情况下，Δ＝19.8ms。

而且，第k个快门速度SS（k）只要如式（3）那样设定即可。

[数3]

SS(k)＝SS_max-Δ*(k-1)    …(3)

由此，在SS_max＝100ms、SS_min＝1ms、Δ＝19.8ms的情况下，如图11所示，SS（1）＝100ms、SS（2）＝80.2、SS（3）＝60.4、SS（4）＝40.6、SS（5）＝20.8ms、SS（6）＝1ms。

由此，如果对快门速度从SS（0）朝向SS（6）逐阶段地进行切换，则最初成为有效像素的像素（特性曲线处于椭圆框内的像素）仅为相对较暗的像素，渐渐地亮的像素开始成为有效像素，最终，仅极其亮的像素成为有效像素。

然而，当这样变化间距Δ固定时，存在产生无论快门速度设定为哪个阶段也无法获得成为有效像素的像素（特性曲线无法进入任何椭圆框的像素）的可能性。具体来说，由于相对较亮的像素的特性曲线的斜率较大，故而在相对较亮的像素中，当对快门速度例如从SS（5）向SS（6）进行切换时，存在切换前后的任一者中都无法成为有效像素的像素（特性曲线无法进入椭圆框的像素）（参照图11的※标记）。

因此，在本实施方式中，理想的是不将快门速度的变化间距Δ设为固定，而将快门速度的变化间距Δ设定成快门速度越小时越细。为了实现这点，例如可使快门速度的对数刻度上的变化间距Δ'固定，来代替使快门速度的变化间距Δ固定。

图12是以对数刻度表示图11的横轴（快门速度）。在本实施方式中，在该对数刻度上均等地设定快门速度SS（0）～SS（6）。

在此情况下，只要如式（4）那样设定快门速度的对数刻度上的变化间距Δ'即可。

[式4]

${\mathrm{\Δ}}^{\′}=\frac{{\mathrm{Log}}_{10}\left({\mathrm{SS}}_{\max }\right)-{\mathrm{Log}}_{10}\left({\mathrm{SS}}_{\min }\right)}{k_{\max }-1}\·\·\·\left(4\right)$

由此，SS_max＝100ms、SS_min＝1ms的情况下，Δ'≈0.4。

而且，第k个快门速度SS（k）只要如式（5）那样设定即可。

[式5]

SS(k)＝10^(Log₁₀(SS_ma_x)-Δ′*(k-1))    …(5)

由此，在SS_max＝100ms、SS_min＝1ms、Δ'≈0.4的情况下，SS（1）＝100ms，SS（2）≈39.8ms，SS（3）≈15.8ms，SS（4）≈6.3ms，SS（5）≈2.5ms，SS（6）＝1ms。

这样一来，快门速度的变化间距Δ设定成快门速度越小时越细。在此情况下，可以减少无法成为有效像素的像素（图11的※标记）的个数。另外，在图12的例中，无法成为有效像素的像素的个数为零。

此外，于此对数的底值设为“10”，但当然也可以设为其他值。

[对实施方式的补充]

此外，在所述实施方式中，为了在k_max那样的测定条件间的曝光量中设置差异，而变更摄像元件26的快门速度，但也可以变更配置在从光源到摄像元件为止的任何光路上的光阑（孔径光阑）的光阑值。或者，也可以变更投影部13的光源功率。或者，也可以变更从光源到摄像元件为止的任何光路的透射率（在此情况下，也可以使用装设透射率不同的多个滤光器，能够选择性地将这些滤光器中的一个插入至光路的机构）。

另外，在所述实施方式的移相法中，应用算出初始相位所需要的条纹图像的个数为4的4桶法，但也可以使用个数为3的3桶法、个数为7的7桶法等其他移相法。

另外，在所述实施方式中，以多种曝光量取得多组条纹图像组，针对每个测定对象物上的区域进行从这些多组条纹图像组中选出适当的亮度值组的处理，根据每个区域的适当的亮度值组算出每个区域的初始相位数据（及高度数据），但也可以变形为如下。

也就是说，在所述实施方式的变形例中，以1种曝光量取得1组条纹图像组，从该条纹图像组之中选出在测定对象物上曝光量适当的区域的亮度值组（也就是组内的全部亮度值在有效亮度范围内的亮度值组），根据所选出的亮度值组算出测定对象物上的该区域中的初始相位数据（及高度数据）。

另外，在所述实施方式中，使用正弦晶格图案作为对测定对象物上投影的图案，但只要是具有重复构造的，也可以使用除了正弦晶格图案以外的图案。

另外，存储在所述实施方式的存储部16的程序也可以是因版本升级等而更新的固件程序。也就是说，通过更新既存的解析处理的固件程序，也可以提供所述实施方式的解析处理（图4、图9）。

另外，在所述实施方式中，解析处理（图4、图9）全部是通过CPU而软件地实现，但解析处理（图4、图9）全部或一部分也可以通过ASIC（application specific integratedcircuit，专用集成电路）而硬件地实现。

Claims (16)

1.一种形状测定装置，其特征在于，包含：

投影部，将具有共通的重复构造、且相位不同的多种图案依次投影至测定对象物上；

摄像部，在每次将所述多种图案的各个投影至所述测定对象物时拍摄所述测定对象物并取得图像数据组；

选出部，从所取得的所述图像数据组之中选出有关所述测定对象物上的同一区域、且组内的全部数据在有效亮度范围内的数据组作为适当数据组；及

形状算出部，根据所选出的所述适当数据组，求出在所述测定对象物成为所述适当数据的取得来源的区域的形状。

2.根据权利要求1所述的形状测定装置，其特征在于：

更包含控制部，该控制部通过使所述摄像部以多种曝光量的各个取得所述图像数据组，而取得多组所述图像数据组；

所述选出部对所述测定对象物上的每一个区域进行从所述多组所述图像数据组之中选出所述适当数据组的处理。

3.根据权利要求2所述的形状测定装置，其特征在于：

所述选出部选出所述多组所述图像数据组中亮度值在所述摄像部的输入输出特性成为线性的所述有效亮度范围内的数据组，作为所述适当数据组。

4.根据权利要求3所述的形状测定装置，其特征在于：

所述选出部选出所述多组所述图像数据组中亮度值在所述有效亮度范围内且曝光量尽可能高的数据组作为所述适当数据组。

5.根据权利要求2至4中任一权利要求所述的形状测定装置，其特征在于：

所述控制部将所述多种曝光量之间的间距设定成所述曝光量越低则越细。

6.根据权利要求5所述的形状测定装置，其特征在于：

所述控制部将所述多种曝光量之间的间距设定成在所述曝光量的对数刻度上均等。

7.根据权利要求2至6中任一权利要求所述的形状测定装置，其特征在于：

所述控制部更包含设定部，该设定部在取得所述多种图像数据组之前设定所述多种曝光量的值范围；

所述设定部将所述曝光量的值范围的上限值设定成在所述测定对象物上最暗的部分的数据在所述有效亮度范围内的值，且将所述曝光量的值范围的下限值设定成在所述测定对象物上最亮的部分的数据在所述有效亮度范围内的值。

8.根据权利要求2至7中任一权利要求所述的形状测定装置，其特征在于：

所述控制部通过改变所述摄像部的电荷储存时间来设定所述多种曝光量。

9.一种形状测定方法，其特征在于，包含：

投影次序，将具有共通的重复构造、且相位不同的多种图案依次投影至测定对象物上；

拍摄次序，在每次将所述多种图案的各个投影至所述测定对象物时拍摄所述测定对象物并取得图像数据组；

选出次序，选出有关所述测定对象物上的同一区域且将组内的全部数据在有效亮度范围内的数据组作为适当数据组；及

形状算出次序，根据所选出的所述适当数据组求出在所述测定对象物中成为所述适当数据的取得来源的区域的形状。

10.根据权利要求9所述的形状测定方法，其特征在于：

更包含控制次序，该控制次序是通过在所述拍摄次序中以多种曝光量的各个而取得所述图像数据组，从而取得多组所述图像数据组；

在所述选出次序中，对所述测定对象物上的每一个区域进行从所述多组所述图像数据组之中选出所述适当数据组的处理。

11.根据权利要求10所述的形状测定方法，其特征在于：

在所述选出次序中，选出所述多组所述图像数据组中亮度值在所述摄像部的输入输出特性成为线性的所述有效亮度范围内的数据组，作为所述适当数据组。

12.根据权利要求10或11所述的形状测定方法，其特征在于：

在所述选出次序中，选出所述多组所述图像数据组中的亮度值在所述有效亮度范围内且曝光量尽可能高的数据组，作为所述适当数据组。

13.根据权利要求10至12中任一权利要求所述的形状测定方法，其特征在于：

在所述控制次序中，将所述多种曝光量之间的间距设定成所述曝光量越低则越细。

14.根据权利要求13所述的状测定方法，其特征在于：

在所述控制次序中，将所述多种曝光量之间的间距设定成在所述曝光量的对数刻度上均等。

15.根据权利要求10至14中任一权利要求所述的形状测定方法，其特征在于：

所述控制次序更包含设定次序，该设定次序中在取得所述多组图像数据组之前设定所述多种曝光量的值范围；

在所述设定次序中，将所述曝光量的值范围的上限值设定成在所述测定对象物上最暗的部分的数据在所述有效亮度范围内的值，且将所述曝光量的值范围的下限值设定成在所述测定对象物上最亮的部分的数据在所述有效亮度范围内的值。

16.根据权利要求10至15中任一权利要求所述的形状测定方法，其特征在于：

在所述控制次序中，通过改变所述拍摄次序的电荷储存时间来设定所述多种曝光量。

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