CN109724890B - 硬度测试器和程序 - Google Patents
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Abstract
一种硬度测试器，其使用压头加载预定的测试力并在样本的表面中形成压痕，并通过测量所述压痕的维度来测量所述样本的硬度，该硬度测试器包括在所述压痕形成之前和之后获取所述样本的所述表面的图像的CCD相机。CPU能够执行使用相互不同的方法的多个压痕区域提取处理，每个所述压痕区域提取处理基于由所述CCD相机获取的所述图像来提取压痕区域。所述CPU还确定由所述多个压痕区域提取处理提取的所述压痕区域是否与预定义的参考压痕区域匹配，并且基于被确定为匹配的压痕区域，所述CPU计算所述样本的硬度。
Description
相关申请的交叉引用
本申请依据35U.S.C.§119要求于2017年10月30日提交的日本申请No.2017-209201的优先权，其公开内容通过引用明确地整体并入本文。
技术领域
本发明涉及硬度测试器和程序。
背景技术
已知传统的硬度测试器，其基于通过用预定的测试力将压头压在样本(工件)上而形成的压痕的维度来测量样本的硬度。例如，Vickers硬度测试器在通过将方形金字塔形压头压入样本表面形成压痕之后测量压痕的对角线长度，并基于压痕的对角线的测量长度来计算硬度。
对于上述硬度测试器，已经提出了测量压痕顶点的位置的技术，该技术通过执行以下处理(背景减法处理)来更容易地提取压痕区域：在样本中形成压痕之前(印模之前)捕获样本表面的图像以获得背景图像，并且在样本中形成压痕之后(印模之后)捕获样本表面的图像以获得测量图像，并且从测量图像中减去背景图像以获得差异图像(例如，参见日本专利特许公开No.H09-210893)。
但是，日本专利特许公开No.H09-210893中描述的技术无修改地使用亮度信息，因此对于要测量的图像具有复杂亮度分布的样本(例如，诸如对于已经雕刻(蚀刻)的样本、保留大量切割痕迹的样本等)，简单地进行图像相减可能无法准确地提取压痕区域。
发明内容
本发明提供了能够以良好的准确度从测量图像中提取压痕区域，并且能够提高测量结果的准确度的硬度测试器和程序。
为了解决上述问题，根据本发明的硬度测试器是使用压头加载预定的测试力并在样本的表面中形成压痕，并通过测量压痕的维度来测量样本的硬度的硬度测试器。硬度测试器包括：图像获取器，其在形成压痕之前和之后获取样本表面的图像；使用相互不同的方法的多个压痕区域提取器，压痕区域提取器基于由图像获取器获取的图像来提取压痕区域；确定器，确定由多个压痕区域提取器提取的压痕区域是否与预定义的参考压痕条件匹配；以及硬度计算器，基于由确定器确定匹配的压痕区域来计算样本的硬度。
此外，根据本发明的程序是使硬度测试器的计算机加载预定的测试力并使用压头在样本的表面中形成压痕，并通过测量压痕的维度来测量样本的硬度的程序，以充当：形成压痕之前和之后获取样本表面图像的图像获取器；使用相互不同的方法的多个压痕区域提取器，压痕区域提取器基于由图像获取器获取的图像提取压痕区域；确定器，确定由多个压痕区域提取器提取的压痕区域是否与预定义的参考压痕条件匹配；以及硬度计算器，基于由确定器确定匹配的压痕区域来计算样本的硬度。
根据本发明，可以以良好的准确度从测量图像中提取压痕区域，并且可以提高测量结果的准确度。
附图说明
通过本发明的示例性实施例的非限制性示例，参考所提到的多个附图，在下面的详细描述中进一步描述本发明，其中相同的标号贯穿若干视图表示相似的部分，并且其中：
图1是图示根据本发明的硬度测试器的整体结构的透视图；
图2是图示根据本发明的硬度测试器的测试器主体的示意图；
图3是图示根据本发明的硬度测试器的硬度测量器的示意图；
图4是图示根据本发明的硬度测试器的控制结构的框图；
图5是图示根据本发明的硬度测试器的操作的流程图；
图6是图示第一压痕区域提取处理的流程图；
图7A图示了示例性背景图像；
图7B图示了示例性测量图像；
图7C图示了示例性差异图像；
图8是图示第二压痕区域提取处理的流程图；
图9A图示了示例性背景图像；
图9B图示了背景图像被划分为多个块的示例；
图10A图示了示例性测量图像；
图10B图示了将测量图像划分为多个块的示例；
图11图示了示例性提取图像，其包括从测量图像中提取的压痕区域；
图12是图示第三压痕区域提取处理的流程图；
图13A图示了测量图像旋转45°的示例；
图13B图示了缩小图像的示例；
图14图示了示例性扫描模型；
图15图示了不执行缩小图像周边的匹配处理的区域；以及
图16图示了将图14中所示的扫描模型划分为五个区域的示例。
具体实施方式
本文示出的细节仅仅是示例性的，并且仅仅是为了本发明的实施例的说明性讨论，并且是为了提供被认为是最有用且易于理解的本发明的原理和概念方面的描述而呈现的。在这方面，没有试图比对本发明的基本理解所必需的更详细地示出本发明的结构细节，连同附图一起进行的描述使本领域技术人员明白本发明的形式如何可以在实践中实施。
下面参考附图详细描述本发明的实施例。而且，在以下描述中，在图1中，X方向是左右方向，Y方向是前后方向，并且Z方向是上下方向。此外，X-Y平面是水平的平面。
1.配置的描述
图1是图示根据本实施例的硬度测试器100的整体配置的透视图。硬度测试器100是Vickers硬度测试器，例如，其包括具有矩形平面形状的压头14a(参见图3)。如图1中所示，硬度测试器100被配置为包括例如测试器主体10、控制器6、控制台7和监视器8。
图2是图示硬度测试器100的测试器主体10的示意图。如图2中所示，测试器主体10包括例如：测量样本S的硬度的硬度测量器1；放置样本S的样本台2；使样本台2移位的XY台3；使得能够聚焦在样本S的表面上的AF台4；以及升降样本台2(XY台3和AF台4)的电梯机制5。
图3是图示测试器主体10的硬度测量器1的示意图。如图3中所示，硬度测量器1被配置为包括例如照射样本S的表面的照明设备11；捕获样本S表面的图像的CCD相机12；以及转台16。转台16包括压头柱14和场镜15，其中压头柱14包括压头14a。转台16能够通过旋转在压头柱14和场镜15之间切换。
照明设备11发光以照射样本S的表面。由照明设备11发出的光经由透镜1a、半反射镜1d、反射镜1e和场镜15到达样本S的表面。
基于经由场镜15、反射镜1e、半反射镜1d、反射镜1g和透镜1h从样本S的表面输入的反射光，CCD相机12通过捕获样本S的表面以及由压头14a在样本S的表面中形成的压痕的图像来获取图像数据。然后，CCD相机12经由帧抓取器17将所获取的图像数据输出到控制器6，其中帧抓取器17能够同时累积并存储多帧图像数据。换句话说，CCD相机12与CPU 61一起用作本发明中的图像获取器。
通过负载机制(图中未示出)将压头柱14朝着放置在样本台2上的样本S移位，该负载机制响应于由控制器6输出的控制信号而被驱动。在压头柱14的最前端上提供的压头14a以预定的测试力被压在样本S的表面上。本实施例使用四角锥形Vickers压头(具有136±0.5°的相对角度)作为压头14a。
场镜15是聚光器，其中每个透镜配置有不同的放大率，并且多个场镜15保持在转台16的底表面上。场镜15通过旋转转台16而位于样本S的上方。由此，由照明设备11发出的光均匀地照射样本S的表面。
转台16被配置为允许压头柱14和多个场镜15附连到其底表面。转台16还被配置为能够通过围绕Z轴方向为中心旋转转台16来将压头柱14和多个场镜15中的任何一个定位在样本S上方。具体而言，通过将压头柱14定位在样本S上方，可以在样本S的表面中形成压痕，并且可以通过将场镜15定位在样本S上方来观察所形成的压痕。
回到图2，将样本S放置在样本台2的上表面上并利用样本支架2a固定就位。XY台3由驱动机制(图中未示出)驱动，该驱动机制响应于由控制器6输出的控制信号而被驱动。然后，XY台3然后在垂直于压头14a的位移方向(Z方向)的方向(X和Y方向)上移位样本台2。响应于由控制器6输出的控制信号，AF台4被驱动。然后，AF台4基于由CCD相机12捕获的图像数据精密地升高和降低样本台2，以聚焦在样本S的表面上。响应于由控制器6输出的控制信号，电梯机制5被驱动。电梯机制5然后通过在Z方向上移位样本台2(XY台3和AF台4)来改变样本台2和场镜15之间的相对距离。
返回图1，控制台7被配置为包括例如键盘71和鼠标72。控制台7在硬度测试期间接收由用户执行的输入操作。当控制台7接收到由用户执行的预定输入操作时，生成与输入操作对应的预定操作信号并将其输出到控制器6。具体而言，控制台7接收用户选择确定压痕的焦点位置的条件的操作。控制台7还接收用户指定样本台2(电梯机制5和AF台4)的位移范围(样本台2和场镜15之间的相对距离的范围)的操作。此外，控制台7接收用户输入在用硬度测试器100执行硬度测试时要使用的测试条件值的操作。输入的测试条件值被发送到控制器6。在本文中，例如，测试条件值是诸如样本S的材料、由压头14a加载在样本S上的测试力(N)或场镜15的放大率之类的值。此外，控制台7接收用户选择手动模式和自动模式之一的操作，在手动模式中手动确定压痕的焦点位置，在自动模式中自动进行确定；用户在执行硬度试验时对要使用的试验位置进行编程的操作等等。
例如，监视器8由诸如LCD之类的显示设备配置。监视器8显示例如在控制台7上输入的硬度测试设置、硬度测试的结果，以及样本S的表面的图像和由CCD相机12捕获的样本S的表面中形成的压痕。
图4是硬度测试器100的控制结构的框图。如图4中所示，控制器6被配置为包括例如CPU 61、RAM 62和存储器63，其中CPU 61用作图像获取器、压痕区域提取器、确定器、硬度计算器和选择器。控制器6执行用于执行预定硬度测试的操作控制，例如，通过执行存储在存储器63中的预定程序。
CPU 61检索存储在存储器63中的处理程序等，然后打开并执行RAM 62中的处理程序，由此执行硬度测试器100的整体控制。RAM 62打开在RAM 62内的程序存储区域中由CPU61执行的处理程序，并在数据存储区域中存储输入数据、处理程序执行期间生成的处理结果等。存储器63包括例如存储程序、数据等的记录介质(图中未示出)。记录介质例如配置有半导体存储器。此外，存储器63存储各种数据、各种处理程序，以及通过运行允许CPU 61执行硬度测试器100的整体控制的程序而处理的数据。具体而言，在开始之前，存储器63存储可由硬度测试器100执行的多个压痕区域提取处理要被执行的次序(执行层级)。存储器63还存储在执行多个压痕区域提取处理中的每一个时所需的各种数据。存储器63还存储例如图像获取程序、压痕形成程序、第一压痕区域提取程序、第二压痕区域提取程序、第三压痕区域提取程序、压痕顶点提取程序、压痕对角线长度测量程序、硬度测试器算程序和显示控制程序。
2.操作的描述
接下来，描述根据本实施例的硬度测试器100的操作。根据本实施例的硬度测试器100能够执行多个压痕区域提取处理，每个压痕区域提取处理使用不同的方法来提取压痕区域。多个压痕区域提取处理具有提前定义的执行次序(执行层级)，并且每次根据执行层级由多个压痕区域提取器中的一个提取压痕区域时，确定是否匹配提前定义的参考压痕条件，并且由此确定是否已经提取了正确的压痕区域。然后，当提取出正确的压痕区域时，基于提取出的压痕区域来计算样本S的硬度。执行层级是提前决定的，使得首先执行能够以良好的准确度提取压痕区域的处理(即，具有高压痕区域提取准确度的处理)，准确度是作为将每个压痕区域提取处理应用于其硬度值已知的标准测试件来确定的。而且，在多个压痕区域提取处理之间没有显著差异的情况下，例如，可以按照最短处理时间的次序来确定执行层级。在这个示例中，一般而言，存在高度准确的处理常常易受图像噪声影响，而对图像噪声高度鲁棒的处理常常缺乏准确性的趋势。在本实施例中，通过从高度准确的处理开始按次序执行压痕区域提取处理，对于噪声很小的图像可以通过高度准确的处理来提取压痕区域，而对于具有大量噪声的图像可以通过高度鲁棒的处理来提取压痕区域。因此，可以执行尽可能高度准确的压痕区域提取，并且对于各种样本S，硬度测量都变得可能。执行层级也可以通过用户操作任意设置或修改。
图5是图示上述硬度测试器100的操作的流程图。当例如CPU 61检测到经由控制台7的用户操作进行的硬度测试的开始操作时，发起图5中所示的流程图的处理。
首先，CPU 61获取样本S的表面的图像(背景图像)(步骤S1)。具体而言，首先，CPU61旋转转台16，以将场镜15部署在与样本S相对的预定位置处。接下来，CPU 61基于由CCD相机12经由场镜15捕获的图像升高和降低电梯机制5和AF台4，并使样本S的表面聚焦。然后，CPU 61使用CCD相机12捕获样本S的表面的图像，并获取从CCD相机12输出的样本S的表面的图像。然后，CPU 61在监视器8上显示所获取的样本S的表面的图像。
接下来，CPU 61使用压头14a在样本S的表面中形成压痕(步骤S2)。具体而言，首先，CPU 61旋转转台16，以将压头柱14而不是场镜15部署在与样本S相对的预定位置处。然后，CPU 61驱动负载机制(图中未示出)，由此降低压头柱14并在样本S的表面中形成压痕，压头14a在压头柱14的最前端提供。
接下来，CPU 61获取在步骤S2中其上形成有压痕的样本S的表面的图像(测量图像)(步骤S3)。
接下来，CPU 61运行存储在存储器63中的第一压痕区域提取程序，并由此执行在执行层级中是第一个的压痕区域提取处理(第一压痕区域提取处理)(步骤S4)。
图6是图示第一压痕区域提取处理的流程图。如图6中所示，首先，CPU 61将在步骤S3中获取的测量图像的图像数据转换为二进制(步骤S41)。具体而言，CPU 61将作为黑白密度图像的原始图像(测量图像)的图像数据转换为双色调(黑白)。具体而言，例如，当每个像素的亮度值(明度)超过预定阈值时，CPU 61用白色替换像素，并且当亮度值低于该预定阈值时，CPU 61用黑色替换像素。通过这样做，与原始图像相比，测量图像的图像数据中的二值化黑色部分显示为更黑，并且与原始图像相比，二值化白色部分显示为更白。例如，测量图像中的压痕区域与背景像素相比具有低亮度值并且显示为黑色像素。在步骤S41中转换为二进制的图像数据存储在存储器63中。
接下来，CPU 61在步骤S41中生成用于转换为二进制的图像数据的复制数据，并且使用二值化图像的复制数据对二值化图像数据执行缩小处理和扩展处理(步骤S42)。在这个示例中，缩小处理是这样的处理：其中占据二值化图像数据中的黑色像素和白色像素之间的边界的黑色像素被一个像素修整，并且可以移除由黑色像素形成的孤立点或投影。因此，可以消除由于样本S的表面上的划痕等引起的噪声。此外，扩展处理是这样的处理：其中占据二值化图像数据中的黑色像素和白色像素之间的边界的黑色像素被加厚一个像素，并且可以移除由白色像素形成的凹槽或孔。因此，可以平滑掉提取区域的轮廓。
接下来，CPU 61执行在步骤S42中经历了缩小处理和扩展处理的图像数据的距离转换(步骤S43)。在这个示例中，距离转换是指这样的处理：对于二值化图像数据中的每个像素，从每个单独像素的位置到白色像素(背景像素)的位置的最短距离被视为每个像素的距离值。
接下来，使用在步骤S43中经历了距离转换的图像数据，CPU 61执行提取与压头14a的形状对应的闭合区域的提取处理(步骤S44)。具体而言，CPU61扫描经历了距离转换的图像数据并执行闭合区域的链式编码(chain coding)。CPU 61还仅在存储器63中存储通过计算闭合区域的面积、预定标准量等可以被认为是压痕区域的一串链码。在这个示例中，链式编码是指通过以八方向码(链代码)表达线的扩展方向来进行编码的技术。此外，预定标准量是指通过组合区域的紧凑度(＝(周长×周长)÷区域)、链码的变化率(＝链码改变的次数÷链码的数量)等而获得的标准，以便确定闭合区域是否形成被指定用于提取的形状。因而，被确定为极其小的闭合区域或被确定为不形成被指定用于提取的形状(压头14a的形状)的闭合区域不存储在存储器63中并被忽略。
接下来，CPU 61确定是否通过在步骤S44中执行的提取处理提取了闭合区域(步骤S45)。具体而言，CPU 61基于是否将一个或多个闭合区域存储在存储器63中来确定是否提取了闭合区域。步骤S41至S44中描述的处理适于样本S的表面是镜面或类似的情况。换句话说，在样本S的表面是镜面或类似的情况下，提取闭合区域(一个或多个闭合区域存储在存储器63中)。
然后，当CPU 61确定提取了关闭区域时(步骤S45：是)，CPU 61移动到步骤S47，这将在下面详述。
同时，当CPU 61确定未提取闭合区域时(步骤S45：否)，CPU 61从测量图像的图像数据中减去背景图像的图像数据，以获得差异图像的数据图像(步骤S46)。图7A图示了示例性背景图像G11，图7B图示了示例性测量图像G12，并且图7C图示了示例性差异图像G13。在图7A和7B所示的示例中，样本S的表面不是镜面，并且在样本S的表面上存在与压痕无关的划痕。因而，通过从测量图像G12的图像数据中减去背景图像G11的图像数据，消除了测量图像G12中的划痕等的数据。因此，如图7C中所示，只有压痕区域出现在差异图像G13中，其中划痕等被移除。
产生差异图像的方法不限于以上描述。例如，也可以使用其中图像值的差异的绝对值经历负/正反转的方法、基于功率谱的差异执行的方法或其它方法。在这个示例中，其中图像值的差异的绝对值经历负/正反转的方法是指考虑以下的方法：当如上所述将两个图像数据集合简单地相减时，图像值可以是由于图像获取期间噪声的影响而产生的负值，并且在处理之后，这可以导致不利的结果。具体而言，因为在压痕区域中图像值的差异较大，所以取得相减结果的绝对值并且产生其中具有被认为是压痕区域的较大值的位置的图像。对于以这种方式获得的图像，压痕区域的图像值与其它图像值相比是大的，并且与普通图像相反(通常，压痕区域的图像值是比其周围的图像值小的值)。因此，图像值被反转(负/正反转)并且该处理继续进行后续处理。此外，基于功率谱的差异执行的方法是指其中将背景图像的傅立叶变换指定为F(u,v)并且将测量图像的傅立叶变换指定为G(u,v)的方法，找到其功率谱的差异的绝对值||G(u,v)|-|F(u,v)||，结果经历傅立叶逆变换，并且找到差异图像。测量图像的值可以用于相位。使用这种方法，与直接找到图像值的差异的方法相比，可以更好地减轻转台的旋转误差。
接下来，当通过在步骤S44中执行的提取处理提取闭合区域时，基于提取出的闭合区域的轮廓，并且当未提取出闭合区域时，使用在步骤S46中获得的差异图像(步骤S47)，CPU 61提取用于测量在样本S的表面中形成的压痕的维度的压痕测量的顶点。提取用于压痕测量的顶点的处理可以采用本领域中众所周知的技术。
接下来，CPU 61参考在步骤S47中提取出的用于压痕测量的顶点的坐标值，并测量压痕的对角线的长度(步骤S48)。
返回图5，CPU 61使用上述第一压痕区域提取处理确定是否成功检测到压痕(步骤S5)。具体而言，CPU 61将基于通过上述第一压痕区域提取处理计算的压痕的对角线的长度的压痕的条件(形状、尺寸等)与基于所使用的压头、测试力等预定义的参考压痕的条件(形状、尺寸等)进行比较，并且当通过上述第一压痕区域提取处理计算的压痕的条件被确定为与参考压痕条件匹配时，CPU 61确定成功检测到压痕。
在本实施例中，在如上所述的第一压痕区域提取处理中，可以提取具有相对较少划痕等的样本S的压痕区域。而且，虽然未在附图中绘出，但即使对于最初主要是镜面并且由于形成压痕而变皱的样本S，也可以利用第一压痕区域提取处理来提取压痕区域。
然后，当CPU 61确定成功检测到压痕时(步骤S5：是)，CPU 61移动到步骤S11，这将在下面详述。
同时，当CPU 61确定未成功检测到压痕时(步骤S5：否)，CPU 61运行存储在存储器63中的第二压痕区域提取程序，并由此执行在执行层级中是第二个的压痕区域提取处理(第二压痕区域提取处理)(步骤S6)。
图8是图示第二压痕区域提取处理的流程图。如图8中所示，首先，CPU 61将在步骤S1中获取的背景图像划分为多个块(步骤S61)。图9A图示了示例性背景图像G21，并且图9B图示了背景图像G21被划分为多个块B1的示例。在图9B所示的示例中，背景图像G21被划分为36个块(6×6)。
接下来，CPU 61为在步骤S61中划分的每个块创建亮度信息的直方图(步骤S62)。在这个示例中，直方图示出了该区域中的每个亮度值(色调值)的数值计数(出现频率)。例如，对于在步骤S61中划分的每个块，CPU 61将RGB划分为每个64个色调并创建三维直方图(64*64*64)。
接下来，CPU 61将在步骤S3中获取的测量图像划分为多个块(步骤S63)。在步骤S63中，CPU 61使用与背景图像类似的划分格式来划分测量图像。图10A图示了示例性测量图像G22，并且图10B图示了测量图像G22被划分为多个块B1的示例。在图10B所示的示例中，测量图像G22被划分为36(6×6)个块B1，类似于图9B中所示的背景图像G21。
接下来，对于在步骤S63中划分的每个块B1中的每个像素，CPU 61参考在背景图像G21中在块B1处创建的直方图，它与包含该像素的块B1对应，并确定该像素与背景图像G21的相似性(步骤S64)。例如，当直方图在要确定的像素的亮度值处具有高入射时，CPU 61确定与背景图像G21相似度的高值，并且当直方图具有低入射时，CPU 61确定与背景图像G21相似度的低值。在步骤S64中，例如，概率地确定与背景图像G21的相似度，并且作为0(0％)和1.0(100％)之间的值输出。
接下来，基于步骤S64的确定结果，CPU 61确定每个像素是背景图像还是压痕图像，并提取压痕区域(步骤S65)。例如，使用预定阈值，当与背景图像的相似度等于或大于阈值时，CPU 61认为该像素是背景图像，并且当与背景图像的相似度小于阈值时，CPU 61认为该像素是压痕图像。图11图示了包括在步骤S65中提取的压痕区域的示例性提取图像G23。
接下来，基于在步骤S65中提取的压痕区域，CPU 61提取用于压痕测量的顶点，其中压痕测量用于测量在样本S的表面中形成的压痕的维度(步骤S66)。提取用于压痕测量的顶点的处理可以采用本领域中众所周知的技术。
接下来，CPU 61参考在步骤S65中提取的用于压痕测量的顶点的坐标值，并测量压痕的对角线的长度(步骤S67)。
返回图5，CPU 61使用上述第二压痕区域提取处理确定是否成功检测到压痕(步骤S7)。具体而言，CPU 61将基于通过上述第二压痕区域提取处理计算的压痕的对角线的长度的压痕的条件(形状、尺寸等)与基于所使用的压头、测试力等预定义的参考压痕的条件(形状、尺寸等)进行比较，并且当通过上述第二压痕区域提取处理计算的压痕的条件被确定为与参考压痕条件匹配时，CPU 61确定成功检测到压痕。
在本实施例中，在如上所述的第二压痕区域提取处理中，即使对于具有大量划痕等的样本S，也可以提取压痕区域。而且，即使在获取测量图像期间CCD相机12的位置(图像捕获区域)已经移位，也可以使用第二压痕区域提取处理来提取压痕区域。
然后，当CPU 61确定成功检测到压痕时(步骤S7：是)，CPU 61移动到步骤S11，这将在下面详述。
同时，当CPU 61确定未成功检测到压痕时(步骤S7：否)，CPU 61运行存储在存储器63中的第三压痕区域提取程序，并由此执行在执行层级中是第三个的压痕区域提取处理(第三压痕区域提取处理)(步骤S8)。
图12是图示第三压痕区域提取处理的流程图。如图12中所示，首先，CPU 61将在步骤S2中获取的测量图像旋转45°(步骤S81)。
接下来，CPU 61确定是否针对所有比例因子结束了图案匹配处理(步骤S82)。具体而言，CPU 61确定是否针对所有缩小图像已经结束图案匹配处理(参见步骤S84)，其中缩小图像是通过将在步骤S81中旋转45°的测量图像以提前存储在存储器63中的所有比例因子缩小而获得的。
然后，当CPU 61确定针对所有比例因子的图案匹配处理已经结束时(步骤S82：是)，处理移动到步骤S87。
同时，当CPU 61确定针对至少一个比例因子图案匹配处理尚未结束时(步骤S82：否)，CPU 61将步骤S81中旋转45°的测量图像缩小从存储在存储器63中的多个比例因子中选择的比例因子并生成缩小图像(步骤S83)。图13A图示了在步骤S81中旋转45°的示例性测量图像G31，并且图13B图示了在步骤S83中生成的示例性缩小图像G32。在步骤S83中生成的缩小图像G32是以图案匹配处理尚未结束的比例因子缩小的图像。
接下来，CPU 61对在步骤S83中生成的缩小图像G32执行图案匹配处理(步骤S84)。例如，归一化相关方法可以被用作图案匹配处理。在下文中，描述使用归一化相关的图案匹配处理。
在本实施例中，使用图14中所示的扫描模型200来执行图案匹配处理。扫描模型200以矩形形状形成并且被配置为840个像素(在X方向上为28个像素并且Y方向上为30个像素)。扫描模型200包括布置在扫描模型200的基本中心部分的黑色区域201，该黑色区域201对应于与压头14a对应的已知压痕形状，旋转45°；覆盖黑色区域201周边的白色区域202；以及布置在扫描模型200的左边缘部分的中心部分的灰色区域203。灰色区域203在匹配处理中不使用。黑色区域201被配置为400个像素(行和列方向上的20个像素)。灰色区域203被配置为40个像素(行方向上20个像素和列方向上2个像素)。白色区域202被配置为400个像素，从总区域中排除黑色区域201和灰色区域203。换句话说，黑色区域201和白色区域202被配置为具有相同数量的像素。因而，当配置黑色区域201的每个像素被计数为-1并且配置白色区域202的每个像素被计数为1时，扫描模型200所使用的像素的总和为0。
在本实施例中，通过使用扫描模型200执行光栅扫描，对在步骤S83中生成的缩小图像G32执行匹配处理。如图15所示，对于缩小图像G32周围没有形成图像的区域G33，不执行匹配处理。具体而言，首先，扫描模型200被划分为五个区域R1至R5，如图16中所示。区域R3被指派给黑色区域201，并且其余的区域R1、R2、R4和R5被指派给白色区域202。在这个示例中，区域R1至R5中的每一个的亮度值的总和分别被指定为A至E；区域R1至R5中的每一个的亮度值的平方的总和分别被指定为A2至E2；-1(黑色)或1(白色)像素的数量被指定为N；并且A至E的总和为K，可以使用公式1计算相似性测量m。
m＝(A+B+D+E-C)/sqrt(N)/sqrt(A2+B2+C2+D2+E2-K*K/N)...(1)
然后，当针对缩小图像G32的所有区域计算出相似性测量m时，图案匹配处理结束。
接下来，CPU 61确定通过步骤S84中的图案匹配处理计算的最大相似性测量是否等于或大于预定阈值(步骤S85)。该预定阈值可以是具有与压痕区域的可接受相关水平的任何值。
然后，当CPU 61确定最大相似性测量等于或大于阈值时(步骤S85：是)，CPU 61确定压痕区域包括在步骤S83中生成的缩小图像G32中，获取表现出最大相似性测量的坐标值和缩小图像G32的比例因子(步骤S86)，并基于这个信息提取压痕区域(步骤S88)。
同时，当CPU 61确定最大相似性测量小于阈值时(步骤S85：否)，处理移动到步骤S82。
此外，当CPU 61确定针对所有比例因子的图案匹配处理已经结束时(步骤S82：是)，CPU 61确定压痕区域包括在包括由在所有比例因子下执行的图案匹配处理计算的所有相关度当中最大相似度测量的缩小图像G32中；获取表现出最大相似性测量的坐标值和缩小图像G32的比例因子(步骤S87)；并基于这个信息提取压痕区域(步骤S88)。
接下来，基于在步骤S88中提取的压痕区域，CPU 61提取用于压痕测量的顶点，其中压痕测量用于测量在样本S的表面中形成的压痕的维度(步骤S89)。提取用于压痕测量的顶点的处理可以采用本领域中众所周知的技术。
接下来，CPU 61参考在步骤S89中提取的用于压痕测量的顶点的坐标值，并测量压痕的对角线的长度(步骤S90)。
返回图5，CPU 61使用上述第三压痕区域提取处理确定是否成功检测到压痕(步骤S9)。具体而言，CPU 61将基于通过上述第三压痕区域提取处理计算的压痕的对角线的长度的压痕的条件(形状、尺寸等)与基于所使用的压头、测试力等预定义的参考压痕的条件(形状、尺寸等)进行比较，并且当通过上述第三压痕区域提取处理计算的压痕的条件被确定为与参考压痕条件匹配时，CPU 61确定成功检测到压痕。
在本实施例中，在如上所述的第三压痕区域提取处理中，即使对于具有大量划痕等并且在压痕形成之后在压痕的周边上形成皱纹的样本S，也可以准确地提取压痕区域。在因为样本非常硬并且压痕不深而使得图像值的改变不明显的情况、由于撞击压痕而在测试片中形成裂缝的情况等等之下也可以提取压痕区域。
然后，当CPU 61确定未成功检测到压痕时(步骤S9：否)，CPU 61执行监视器8的控制、输出错误(步骤S10)，并结束处理。
同时，当CPU 61确定已成功检测到压痕时(步骤S9：是)，CPU 61基于测得的对角线的长度计算样本S的硬度(步骤S11)、执行监视器8的控制、显示在步骤S11中计算的样本S的硬度，并结束处理。
3.效果
在上文中，根据本实施例，硬度测试器100使用压头加载预定的测试力并在样本S的表面中形成压痕，并通过测量压痕的维度来测量样本S的硬度。CPU 61可以执行使用相互不同的方法的多个压痕区域提取处理，每个压痕区域提取处理使用CCD相机12来获取压痕形成之前和之后的样本S的表面的图像，并且基于所获取的图像来提取压痕区域。CPU 61还确定由多个压痕区域提取处理提取的压痕区域是否与预定义的参考压痕区域匹配，并且基于被确定为匹配的压痕区域，CPU 61计算样本S的硬度。因此，对于在压痕形成期间表现不同或具有不同表面条件的各种样本S，可以以良好的准确度完成压痕区域提取。因而，可以以良好的准确度从测量图像中提取压痕区域，并且可以提高测量结果的准确度。
此外，根据本实施例，多个压痕区域提取处理具有提前定义的执行层级，并且每次根据执行层级由多个压痕区域提取处理之一提取压痕区域时，CPU 61确定压痕区域是否与参考压痕条件匹配。因此，根据预定义的次序执行多个压痕区域提取处理。
而且，根据本实施例，执行层级是基于提前获得的结果优先化具有利用每个压痕区域提取器使用具有预定硬度的标准测试件提取压痕区域的更大提取准确度的项的次序。一般而言，具有高准确度的处理常常易受图像噪声的影响，并且对图像噪声具有高度鲁棒性的处理常常缺乏准确性。鉴于此，通过从高度准确的处理开始按次序执行压痕区域提取处理，对于噪声很小的图像可以通过高度准确的处理来提取压痕区域，而对于具有大量噪声的图像可以通过高度鲁棒的处理来提取压痕区域。因此，对于各种样本S，压痕区域提取是可能的，并且可以尽可能多地提高压痕区域提取准确度。
在上文中，基于根据本发明的实施例给出了具体描述。但是，本发明不限于上述实施例，并且可以在不脱离本发明的范围的情况下进行修改。
例如，在上述实施例中采用使用三种不同方法的压痕区域提取处理，但是可以存在两个或四个或更多个压痕区域提取处理。此外，压痕区域提取处理不限于上述实施例中描述的方法。可以应用能够提取压痕区域的任何方法。
此外，在上述实施例中，描述了按次序执行三个压痕区域提取处理，直到成功检测到压痕的处理的示例。但是，例如，可以在硬度测试的初始阶段选择适于给定样本的压痕区域提取处理，并且可以最初利用所选择的压痕区域提取处理执行压痕区域提取。具体而言，例如，可以采用这样的配置，其中样本表面的图像与压痕区域提取处理的类型相关联并且提前存储，并且在获取样本的背景图像的阶段，选择压痕区域提取处理的类型。可替代地，也可以是这样的配置，其中样本材料的名称与压痕区域提取处理的类型相关联并且提前存储，并且用户在设置样本的阶段选择材料的名称，借此选择压痕区域提取处理的类型。然后，当以上面提到的方式选择压痕区域提取处理时，可以按次序执行从执行层级中的那一点开始的处理，直到提取出压痕区域为止。
而且，上述实施例使用Vickers硬度测试方法，但是根据本发明的硬度测量设备不限于此，并且可以类似地应用于Knoop硬度测试方法、Brinnell硬度测试方法或其它使用压头压制方法的等效的硬度测试方法。
要注意的是，提供前述实施例仅仅是为了解释的目的，而决不应当被解释为对本发明的限制。虽然已经参考示例性实施例描述了本发明，但是应该理解的是，本文使用的词语是描述和说明的词语，而不是限制性的词语。在不脱离本发明的范围和精神的情况下，可以在所附权利要求的范围内，如现在陈述和修订后的那样进行改变。虽然本文已经参考特定结构、材料和实施例描述了本发明，但是本发明并不旨在限于本文公开的细节；更确切地说，本发明扩展到所有功能上等同的结构、方法和用途，诸如在所附权利要求的范围内。
本发明不限于上述实施例，并且在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行各种变化和修改。
Claims (12)
1.一种硬度测试器，其加载预定测试力并使用压头在样本的表面中形成压痕，并且通过测量所述压痕的维度来测量所述样本的硬度，所述硬度测试器包括处理器和存储指令的存储器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，所述硬度测试器还包括：
图像获取器，在形成所述压痕之前和之后获取所述样本的表面的图像；
多个压痕区域提取器，其使用相互不同的方法，所述多个压痕区域提取器中的每个压痕区域提取器被配置为基于由所述图像获取器获取的所述图像来提取压痕区域；
确定器，其确定由所述多个压痕区域提取器提取的所述压痕区域是否与预定义的参考压痕条件匹配；以及
硬度计算器，其基于由所述确定器确定的压痕区域与所述预定义的参考压痕条件匹配来计算所述样本的硬度，
其中所述多个压痕区域提取器被布置在预定义的执行层级中，该预定义的执行层级被配置为执行所述压痕区域提取处理，以及
所述确定器确定每次根据所述执行层级由所述多个压痕区域提取器中的一个压痕区域提取器提取压痕区域时，是否匹配所述参考压痕条件。
2.如权利要求1所述的硬度测试器，其中所述执行层级是基于提前获得的结果，优先化具有利用所述多个压痕区域提取器中的每一个压痕区域提取器使用具有预定硬度的标准测试件提取压痕区域的更大提取准确度的项的次序。
3.如权利要求1所述的硬度测试器，其中：
所述图像获取器还在形成所述压痕之前获取所述样本的所述表面的图像作为背景图像，并且在所述压痕形成之后获取所述样本的所述表面的图像作为测量图像，以及
所述多个压痕区域提取器包括：
第一压痕区域提取器，其基于所述背景图像与所述测量图像的差异图像来提取压痕区域；
第二压痕区域提取器，其将所述背景图像划分为多个块并为每个划分的块创建亮度信息的直方图，将所述测量图像划分为多个块，并且对于每个划分的块中的每个像素，参考所述背景图像中与包含所述像素的块对应的块处创建的所述直方图，以确定所述像素与所述背景图像的相似度，并基于所述确定的结果来提取所述压痕区域；以及
第三压痕区域提取器，其通过从多个预定比例因子中选择的比例因子来缩小所述测量图像以生成缩小图像，并且对所述缩小图像执行图案匹配处理，以提取所述压痕区域。
4.如权利要求1所述的硬度测试器，其中：
所述图像获取器还在形成所述压痕之前获取所述样本的所述表面的图像作为背景图像，并且在所述压痕形成之后获取所述样本的所述表面的图像作为测量图像，以及
所述多个压痕区域提取器包括：
第一压痕区域提取器，其基于所述背景图像与所述测量图像的差异图像来提取压痕区域；
第二压痕区域提取器，其将所述背景图像划分为多个块并为每个划分的块创建亮度信息的直方图，将所述测量图像划分为多个块，并且对于每个划分的块中的每个像素，参考所述背景图像中与包含所述像素的块对应的块处创建的所述直方图，以确定所述像素与所述背景图像的相似度，并基于所述确定的结果来提取所述压痕区域；以及
第三压痕区域提取器，其通过从多个预定比例因子中选择的比例因子来缩小所述测量图像以生成缩小图像，并且对所述缩小图像执行图案匹配处理，以提取所述压痕区域。
5.如权利要求2所述的硬度测试器，其中：
所述图像获取器还在形成所述压痕之前获取所述样本的所述表面的图像作为背景图像，并且在所述压痕形成之后获取所述样本的所述表面的图像作为测量图像，以及
所述多个压痕区域提取器包括：
第一压痕区域提取器，其基于所述背景图像与所述测量图像的差异图像来提取压痕区域；
第二压痕区域提取器，其将所述背景图像划分为多个块并为每个划分的块创建亮度信息的直方图，将所述测量图像划分为多个块，并且对于每个划分的块中的每个像素，参考所述背景图像中与包含所述像素的块对应的块处创建的所述直方图，以确定所述像素与所述背景图像的相似度，并基于所述确定的所述结果来提取所述压痕区域；以及
第三压痕区域提取器，其通过从多个预定比例因子中选择的比例因子来缩小所述测量图像以生成缩小图像，并且对所述缩小图像执行图案匹配处理，以提取所述压痕区域。
6.如权利要求1所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
7.如权利要求1所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
8.如权利要求2所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
9.如权利要求3所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
10.如权利要求4所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
11.如权利要求5所述的硬度测试器，作为当所述处理器执行存储在所述存储器中的所述指令时的配置，还包括：
选择器，其从所述多个压痕区域提取器中选择压痕区域提取器，该压痕区域提取器与基于形成由所述图像获取器获取的所述压痕之前的图像的样本对应。
12.一种有形的非瞬态计算机可读介质，其存储用于操作硬度测试器的可执行指令集，所述硬度测试器加载预定的测试力并使用压头在样本的表面中形成压痕，并通过测量所述压痕的维度来测量所述样本的硬度，其中所述指令集在由计算机处理器执行时使所述计算机处理器充当：
图像获取器，其在形成所述压痕之前和之后获取所述样本的所述表面的图像；
多个压痕区域提取器，其使用相互不同的方法，所述多个压痕区域提取器中的每个压痕区域提取器被配置为基于由所述图像获取器获取的所述图像来提取压痕区域；
确定器，其确定由所述多个压痕区域提取器提取的所述压痕区域是否与预定义的参考压痕条件匹配；以及
硬度计算器，其基于由所述确定器确定的压痕区域与所述预定义的参考压痕条件匹配来计算所述样本的硬度，
其中所述多个压痕区域提取器被布置在预定义的执行层级中，该预定义的执行层级被配置为执行所述压痕区域提取处理，以及
其中所述确定器确定每次根据所述执行层级由所述多个压痕区域提取器中的一个压痕区域提取器提取压痕区域时，是否匹配所述参考压痕条件。
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