JP2002183738A - 分離された領域を持つ縞画像の解析方法 - Google Patents
分離された領域を持つ縞画像の解析方法Info
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 縞画像の解析方法において、複数の縞画像領
域を離間させる間隙にマスクを施し、そのマスク領域に
一旦仮想の縞分布を付与して単一の縞画像としてから縞
解析を行い、しかる後マスク領域のデータを削除するこ
とで分離独立した領域間の位相関係を持たせて高速に被
観察体の情報を得る。 【構成】 干渉計を用いて得られた干渉縞画像をメモリ
に格納する（Ｓ１）。次に、上記画像に重ねて手動によ
り、間隙対応部分に長方形のマスクを描き（Ｓ２）、マ
スクの開始線の座標を求める（Ｓ３）。次に、開始線で
の縞画像の明るさを記録しておき（Ｓ４）、マスク領域
にその開始線での明るさと同じ程度の明るさの仮想縞を
付与する（Ｓ５）。次に、仮想縞を付与した縞を全面に
亘って解析する（Ｓ６）。この後、マスク領域に付与し
た仮想縞形状を削除する（Ｓ７）。
域を離間させる間隙にマスクを施し、そのマスク領域に
一旦仮想の縞分布を付与して単一の縞画像としてから縞
解析を行い、しかる後マスク領域のデータを削除するこ
とで分離独立した領域間の位相関係を持たせて高速に被
観察体の情報を得る。 【構成】 干渉計を用いて得られた干渉縞画像をメモリ
に格納する（Ｓ１）。次に、上記画像に重ねて手動によ
り、間隙対応部分に長方形のマスクを描き（Ｓ２）、マ
スクの開始線の座標を求める（Ｓ３）。次に、開始線で
の縞画像の明るさを記録しておき（Ｓ４）、マスク領域
にその開始線での明るさと同じ程度の明るさの仮想縞を
付与する（Ｓ５）。次に、仮想縞を付与した縞を全面に
亘って解析する（Ｓ６）。この後、マスク領域に付与し
た仮想縞形状を削除する（Ｓ７）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ＩＣ作製用のチャ
ック盤、研削・研磨用の砥石、自動車用のクラッチ板、
溝切りされた光学プリズム等の比較的滑らかな表面形状
の中に溝状の構造を有する物体の表面形状測定や、十字
スケール越しの光学波面、補強部材入り観察窓、基準線
入りモアレ格子による顔面計測等の構造物あるいはその
物自体の構造や観察手段の構造等により形状が分断され
て観察される物体の表面形状や透過波面測定を、干渉
縞、モアレ縞、光弾性縞、シュリーレン縞などの縞画像
で観察し縞解析を行って数値データを得る、分離された
領域を持つ縞画像の解析方法に関するものである。
ック盤、研削・研磨用の砥石、自動車用のクラッチ板、
溝切りされた光学プリズム等の比較的滑らかな表面形状
の中に溝状の構造を有する物体の表面形状測定や、十字
スケール越しの光学波面、補強部材入り観察窓、基準線
入りモアレ格子による顔面計測等の構造物あるいはその
物自体の構造や観察手段の構造等により形状が分断され
て観察される物体の表面形状や透過波面測定を、干渉
縞、モアレ縞、光弾性縞、シュリーレン縞などの縞画像
で観察し縞解析を行って数値データを得る、分離された
領域を持つ縞画像の解析方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】従来
より、産業技術の進展に伴い対象物を精度良く計測した
いという要望は益々強くなっている。また、コンピュー
タによる製品管理が進み、対象物の計測結果も数値で要
求されることが多くなってきている。
より、産業技術の進展に伴い対象物を精度良く計測した
いという要望は益々強くなっている。また、コンピュー
タによる製品管理が進み、対象物の計測結果も数値で要
求されることが多くなってきている。
【０００３】一方、計測手段には点計測の集合として全
体を計測する点計測法と全体をアナログ情報で計測して
画像解析により各点の数値を求めるパターン計測法があ
る。点計測法は計測時にそのまま数値として結果が得ら
れる利点はあるが、計測点が増加すると時間が掛かり計
測中に外乱を受けやすくなる事は避けられない。また、
パターン計測法は、計測時間は短時間で済むが、アナロ
グ情報として得られた結果を数値情報に直さなければな
らない。
体を計測する点計測法と全体をアナログ情報で計測して
画像解析により各点の数値を求めるパターン計測法があ
る。点計測法は計測時にそのまま数値として結果が得ら
れる利点はあるが、計測点が増加すると時間が掛かり計
測中に外乱を受けやすくなる事は避けられない。また、
パターン計測法は、計測時間は短時間で済むが、アナロ
グ情報として得られた結果を数値情報に直さなければな
らない。
【０００４】そこで、産業界においては点計測とパター
ン計測を組み合わせて効率の良い検査・測定を行う試み
がなされている。光学レンズを例に採ると、中心厚や外
径検査は点計測が、また、表面形状や材料の密度検査な
ど全面を細かく検査する必要のあるものにはパターン計
測が採用されている。
ン計測を組み合わせて効率の良い検査・測定を行う試み
がなされている。光学レンズを例に採ると、中心厚や外
径検査は点計測が、また、表面形状や材料の密度検査な
ど全面を細かく検査する必要のあるものにはパターン計
測が採用されている。
【０００５】パターン計測の代表的なものに、干渉縞や
モアレ縞に代表される縞画像計測がある。縞画像から各
点の数値情報を求める縞解析法は、コンピュータとりわ
けそのメモリ容量の増加により簡単に実施できるように
なってきている。
モアレ縞に代表される縞画像計測がある。縞画像から各
点の数値情報を求める縞解析法は、コンピュータとりわ
けそのメモリ容量の増加により簡単に実施できるように
なってきている。
【０００６】代表的な縞解析法には、丸善株式会社刊
「応用光学―光計測入門」１８５頁〜１９５頁にも記載
されている縞細線化法や「PROGRESS IN OPTICS」VOL.XX
XVI（１９８８年）第３４９頁〜第３９３頁の「PHASE-M
EASUREMENT INTERFEROMETRY TECHNIQUES」に記載されて
いる位相シフト縞解析法（縞走査法あるいは位相走査法
とも称される）などがある。
「応用光学―光計測入門」１８５頁〜１９５頁にも記載
されている縞細線化法や「PROGRESS IN OPTICS」VOL.XX
XVI（１９８８年）第３４９頁〜第３９３頁の「PHASE-M
EASUREMENT INTERFEROMETRY TECHNIQUES」に記載されて
いる位相シフト縞解析法（縞走査法あるいは位相走査法
とも称される）などがある。
【０００７】上記縞細線化法は、縞画像中の階調を持つ
縞をそのピーク位置で二値化することで細線化し、周囲
のやはり細線化された縞パターンとの関係から縞画像中
の各点が何縞目かを算出し一縞当たりの感度を掛け算し
て縞画像全点の数値を求めるものである。
縞をそのピーク位置で二値化することで細線化し、周囲
のやはり細線化された縞パターンとの関係から縞画像中
の各点が何縞目かを算出し一縞当たりの感度を掛け算し
て縞画像全点の数値を求めるものである。
【０００８】また、位相シフト縞解析法は、縞パターン
を一縞分走査する過程で縞画像全点における明るさ変化
を計測し、その結果から各点の位相を算出して縞画像全
点の数値を求めるものである。
を一縞分走査する過程で縞画像全点における明るさ変化
を計測し、その結果から各点の位相を算出して縞画像全
点の数値を求めるものである。
【０００９】しかし、上記したような何れの縞解析法に
おいても、解析できる縞パターンは少なくとも一部にお
いて連続しているものに限られ、溝等によって完全に分
離独立された複数領域に発生している縞パターンに対し
ては各々の領域を別個に取り出して解析はできても、複
数領域全体としての解析は困難であった。
おいても、解析できる縞パターンは少なくとも一部にお
いて連続しているものに限られ、溝等によって完全に分
離独立された複数領域に発生している縞パターンに対し
ては各々の領域を別個に取り出して解析はできても、複
数領域全体としての解析は困難であった。
【００１０】これに対し、各々の独立領域の位相計算を
行ない、しかる後に各分離領域の位相を最小二乗フィッ
ティングして各分離領域に位相関係を付与する方法がHi
roaki Takajo and Tohru Takahashi 「Least-squares p
hase estimation fromthe phase difference」J.O.S.A.
A/ Vol.5, No.3 March 1988, PP416-425に記載されて
いる。
行ない、しかる後に各分離領域の位相を最小二乗フィッ
ティングして各分離領域に位相関係を付与する方法がHi
roaki Takajo and Tohru Takahashi 「Least-squares p
hase estimation fromthe phase difference」J.O.S.A.
A/ Vol.5, No.3 March 1988, PP416-425に記載されて
いる。
【００１１】上記最小二乗で波面をフィッティングする
手法は、振幅最大木法と同様に、位相アンラッピングす
る際に塵埃、振動、ノイズ、空気の擾乱等に対しても極
めて有効ではあるが、分離領域が存在することに起因す
る位相繋ぎの独立出発点があると、位相アンラッピング
を可能とするための実行条件が付帯してしまう。また、
この方法は、分離領域について別々に位相繋ぎの出発点
を捜して各分離領域をアンラッピングして、その後最小
二乗で全体の位相推定を行ない、しかる後に独立した位
相繋ぎの出発点を２πの整数倍の位相差に揃え直した上
で各分離領域の位相を決定しなければならないため、非
常に複雑な計算を必要とすると共に解析時間も長くかか
るものであった。
手法は、振幅最大木法と同様に、位相アンラッピングす
る際に塵埃、振動、ノイズ、空気の擾乱等に対しても極
めて有効ではあるが、分離領域が存在することに起因す
る位相繋ぎの独立出発点があると、位相アンラッピング
を可能とするための実行条件が付帯してしまう。また、
この方法は、分離領域について別々に位相繋ぎの出発点
を捜して各分離領域をアンラッピングして、その後最小
二乗で全体の位相推定を行ない、しかる後に独立した位
相繋ぎの出発点を２πの整数倍の位相差に揃え直した上
で各分離領域の位相を決定しなければならないため、非
常に複雑な計算を必要とすると共に解析時間も長くかか
るものであった。
【００１２】一方、産業界においてはＩＣの製造でウエ
ハをチャッキングするチャック盤の表面のように、吸着
用の溝により検査領域が複数の独立領域に分断されてい
るものにおいて、個々の独立領域の表面形状と共にこれ
らの独立領域により構成される全体の表面形状も高精度
に測定をしたいという要望が強い。また、特に、溝切り
された光学プリズムのような量産品においては、コス
ト、生産量に大きな影響を与えるため計測時間の短縮が
強く要求されている。
ハをチャッキングするチャック盤の表面のように、吸着
用の溝により検査領域が複数の独立領域に分断されてい
るものにおいて、個々の独立領域の表面形状と共にこれ
らの独立領域により構成される全体の表面形状も高精度
に測定をしたいという要望が強い。また、特に、溝切り
された光学プリズムのような量産品においては、コス
ト、生産量に大きな影響を与えるため計測時間の短縮が
強く要求されている。
【００１３】本発明は以上の事情に鑑みなされたもの
で、隣接した検査領域を分断している溝等の縞パターン
不連続要因を有していても、複数の独立な検査領域に対
して位相繋ぎの出発点の問題なしに相互の位相関係を与
え、個々の独立領域の表面形状と共にこれらの独立領域
により構成される全体の表面形状も高精度かつ高速に測
定可能とし得る、分離された領域を持つ縞画像の解析方
法を提供することを目的とするものである。
で、隣接した検査領域を分断している溝等の縞パターン
不連続要因を有していても、複数の独立な検査領域に対
して位相繋ぎの出発点の問題なしに相互の位相関係を与
え、個々の独立領域の表面形状と共にこれらの独立領域
により構成される全体の表面形状も高精度かつ高速に測
定可能とし得る、分離された領域を持つ縞画像の解析方
法を提供することを目的とするものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
るために、本発明の請求項１に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法は、被観察体の情報を担持した縞画
像を解析して被観察体の情報を得る縞画像解析方法にお
いて、前記縞画像が離間独立した複数の縞画像領域の集
合体として構成される場合において、複数の縞画像領域
を離間させる間隙にマスクを施し、そのマスク領域に仮
想の縞分布を付与して単一の縞画像領域として連接せし
め、その単一の縞画像領域を所定の縞解析方法を用いて
全面解析し、しかる後に該全面解析により得られた前記
単一の縞画像領域の情報から前記マスク領域の情報を削
除し、所望の前記縞画像の情報を得るようにして分離さ
れた領域を持つ縞画像を解析可能としたことを特徴とす
るものである。
るために、本発明の請求項１に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法は、被観察体の情報を担持した縞画
像を解析して被観察体の情報を得る縞画像解析方法にお
いて、前記縞画像が離間独立した複数の縞画像領域の集
合体として構成される場合において、複数の縞画像領域
を離間させる間隙にマスクを施し、そのマスク領域に仮
想の縞分布を付与して単一の縞画像領域として連接せし
め、その単一の縞画像領域を所定の縞解析方法を用いて
全面解析し、しかる後に該全面解析により得られた前記
単一の縞画像領域の情報から前記マスク領域の情報を削
除し、所望の前記縞画像の情報を得るようにして分離さ
れた領域を持つ縞画像を解析可能としたことを特徴とす
るものである。
【００１５】また、本発明の請求項２に係る分離された
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に相当する前記マスクは、撮像手段で
取り込んだ前記縞画像のモジュレーションに閾値を設
け、該閾値に従って前記縞画像を二値化した後、二値化
された画像の各ピクセルについてその周辺のピクセルと
平均化してボケ画像を作成し、しかる後に該ボケ画像の
明るさでマスク閾値を設定することを特徴とするもので
ある。
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に相当する前記マスクは、撮像手段で
取り込んだ前記縞画像のモジュレーションに閾値を設
け、該閾値に従って前記縞画像を二値化した後、二値化
された画像の各ピクセルについてその周辺のピクセルと
平均化してボケ画像を作成し、しかる後に該ボケ画像の
明るさでマスク閾値を設定することを特徴とするもので
ある。
【００１６】また、本発明の請求項３に係る分離された
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記縞画像のモジュレ
ーションに設ける前記閾値が、前記縞画像を表示する手
段の全面にわたって求めたその縞画像のモジュレーショ
ンの最大値と最小値に基づき作成されたモジュレーショ
ンの分布グラフと、そのモジュレーションの分布グラフ
の変化率を求めた微分グラフにおいて、前記モジュレー
ション分布が最小であって該微分グラフのゼロ近傍にお
けるモジュレーション値によって設定されることを特徴
とするものである。
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記縞画像のモジュレ
ーションに設ける前記閾値が、前記縞画像を表示する手
段の全面にわたって求めたその縞画像のモジュレーショ
ンの最大値と最小値に基づき作成されたモジュレーショ
ンの分布グラフと、そのモジュレーションの分布グラフ
の変化率を求めた微分グラフにおいて、前記モジュレー
ション分布が最小であって該微分グラフのゼロ近傍にお
けるモジュレーション値によって設定されることを特徴
とするものである。
【００１７】また、本発明の請求項４に係る分離された
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に応じて設けられた前記マスクの境界
位置を決定するに際し、前記ボケ画像を前記マスク閾値
で二値化した後、二値化された画像の表示手段の全面に
わたって走査方向および／または該走査方向に直交する
方向に走査しながら各点の明るさについて偏微分を施
し、その明るさの変化点を求めることにより行われるこ
とを特徴とするものである。
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に応じて設けられた前記マスクの境界
位置を決定するに際し、前記ボケ画像を前記マスク閾値
で二値化した後、二値化された画像の表示手段の全面に
わたって走査方向および／または該走査方向に直交する
方向に走査しながら各点の明るさについて偏微分を施
し、その明るさの変化点を求めることにより行われるこ
とを特徴とするものである。
【００１８】また、本発明の請求項５に係る分離された
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に付与する前記仮想の縞分布は、前記
縞画像に前記マスクを施し該マスクの境界位置と走査に
沿って対向する該マスクの境界位置における前記縞画像
の明るさを全面にわたって求め、求まった明るさから各
一組の境界位置間の明るさの傾斜を求め、その傾斜分布
を持つ明るさをマスクされた前記各一組の境界位置に対
応する各境界位置間に付与し補完することで行われるこ
とを特徴とするものである。
領域を持つ縞画像の解析方法は、前記複数の縞画像領域
を離間させる間隙に付与する前記仮想の縞分布は、前記
縞画像に前記マスクを施し該マスクの境界位置と走査に
沿って対向する該マスクの境界位置における前記縞画像
の明るさを全面にわたって求め、求まった明るさから各
一組の境界位置間の明るさの傾斜を求め、その傾斜分布
を持つ明るさをマスクされた前記各一組の境界位置に対
応する各境界位置間に付与し補完することで行われるこ
とを特徴とするものである。
【００１９】＜作用＞請求項１の発明に係る分離された
領域を持つ縞画像の解析方法によれば、複数の縞画像領
域を離間させる間隙に仮想の縞分布を付与して一つの縞
画像領域となるように連接せしめ、その連接された領域
を一つの縞画像領域として解析し、しかる後に仮想の縞
分布を付与した領域のデータを削除しているため、複数
に独立している検査領域に相互の関係が与えられ、個々
の独立領域の表面形状と共にこれらの独立領域により構
成される全体の表面形状も高精度かつ高速に測定可能と
なる。
領域を持つ縞画像の解析方法によれば、複数の縞画像領
域を離間させる間隙に仮想の縞分布を付与して一つの縞
画像領域となるように連接せしめ、その連接された領域
を一つの縞画像領域として解析し、しかる後に仮想の縞
分布を付与した領域のデータを削除しているため、複数
に独立している検査領域に相互の関係が与えられ、個々
の独立領域の表面形状と共にこれらの独立領域により構
成される全体の表面形状も高精度かつ高速に測定可能と
なる。
【００２０】請求項２の発明に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法によれば、縞画像のモジュレーショ
ンに設けた閾値に従って作成したボケ画像の明るさでマ
スク閾値を設定するようにしているため、仮想の縞分布
を付与する領域が複雑な形状であっても、また画像コン
トラストが良くないところがあってもその領域に相当す
る滑らかなマスクを自動的に作成することが可能とな
る。
つ縞画像の解析方法によれば、縞画像のモジュレーショ
ンに設けた閾値に従って作成したボケ画像の明るさでマ
スク閾値を設定するようにしているため、仮想の縞分布
を付与する領域が複雑な形状であっても、また画像コン
トラストが良くないところがあってもその領域に相当す
る滑らかなマスクを自動的に作成することが可能とな
る。
【００２１】請求項３の発明に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法によれば、縞画像の表示手段の全面
にわたって求めたモジュレーション分布とその変化率分
布から縞画像のモジュレーション閾値を決められるもの
であるため、その閾値を自動的に決定することが可能と
なる。
つ縞画像の解析方法によれば、縞画像の表示手段の全面
にわたって求めたモジュレーション分布とその変化率分
布から縞画像のモジュレーション閾値を決められるもの
であるため、その閾値を自動的に決定することが可能と
なる。
【００２２】請求項４の発明に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法によれば、マスク閾値で二値化した
後、作成したボケ画像を全面走査して明るさの変化点を
求めるようにしているため、仮想の縞分布を付与する領
域に相当するマスクの境界を容易に決定可能である。
つ縞画像の解析方法によれば、マスク閾値で二値化した
後、作成したボケ画像を全面走査して明るさの変化点を
求めるようにしているため、仮想の縞分布を付与する領
域に相当するマスクの境界を容易に決定可能である。
【００２３】請求項５の発明に係る分離された領域を持
つ縞画像の解析方法によれば、複数の縞画像領域を離間
させる間隙に相当するマスクを挟んだ境界位置での縞画
像の明るさを全面にわたって測定し、対向する２境界位
置間の明るさが滑らかに変化するような明るさ分布をそ
の境界位置間に付与するようにしているため、複数に独
立している検査領域に相互の関係を与えることができ
る。
つ縞画像の解析方法によれば、複数の縞画像領域を離間
させる間隙に相当するマスクを挟んだ境界位置での縞画
像の明るさを全面にわたって測定し、対向する２境界位
置間の明るさが滑らかに変化するような明るさ分布をそ
の境界位置間に付与するようにしているため、複数に独
立している検査領域に相互の関係を与えることができ
る。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態に係る縞
画像解析方法について、図面を用いて説明する。ここで
は、各フローチャートに示される６つの実施例について
順に説明する。 図１は本発明の第１の実施例を示すフ
ローチャートであり、干渉計による、間隙を中央部に有
する反射物体の測定例である。
画像解析方法について、図面を用いて説明する。ここで
は、各フローチャートに示される６つの実施例について
順に説明する。 図１は本発明の第１の実施例を示すフ
ローチャートであり、干渉計による、間隙を中央部に有
する反射物体の測定例である。
【００２５】まず、干渉計を用いて得られた干渉縞画像
をメモリに格納する（Ｓ１）。次に、図２に示すよう
に、上記画像に重ねて手動により、間隙対応部分に長方
形のマスクを描き（Ｓ２）、マスクの開始線の座標を求
める（Ｓ３）。次に、開始線での縞画像の明るさを記録
しておき（Ｓ４）、前記マスク領域にその開始線での明
るさと同じ程度の明るさの仮想縞を付与する（Ｓ５）。
その結果を図３に示す。次に、前記仮想縞を付与した縞
を全面に亘って解析する（Ｓ６）。その結果を図４に示
す。この後、マスク領域に付与した仮想縞形状を削除す
る（Ｓ７）。その結果を図５に示す。
をメモリに格納する（Ｓ１）。次に、図２に示すよう
に、上記画像に重ねて手動により、間隙対応部分に長方
形のマスクを描き（Ｓ２）、マスクの開始線の座標を求
める（Ｓ３）。次に、開始線での縞画像の明るさを記録
しておき（Ｓ４）、前記マスク領域にその開始線での明
るさと同じ程度の明るさの仮想縞を付与する（Ｓ５）。
その結果を図３に示す。次に、前記仮想縞を付与した縞
を全面に亘って解析する（Ｓ６）。その結果を図４に示
す。この後、マスク領域に付与した仮想縞形状を削除す
る（Ｓ７）。その結果を図５に示す。
【００２６】図６は本発明の第２の実施例を示すフロー
チャートであり、前記第１の実施例と同じように干渉計
による、間隙を中央部に有する光反射物体の測定例であ
る。まず、第１の実施例と同様に、最初に、干渉縞画像
のメモリへの格納（Ｓ１１）、マスキング（Ｓ１２）の
各処理がなされ、その後、マスク境界が決定される（Ｓ
１３）。そして、本実施例ではマスクの境界位置での縞
画像の明るさが記録され（Ｓ１４）、対向する境界位置
間における明るさについての傾きを算出する（Ｓ１
５）。この算出された明るさについての傾きを用いて、
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ１６）。その結果を
図７に示す。その後、第１の実施例と同じように、仮想
縞を付与した縞を全面に亘って解析し（Ｓ１７）、マス
ク領域に付与した仮想縞形状を削除する（Ｓ１８）。そ
の結果を図８に示す。
チャートであり、前記第１の実施例と同じように干渉計
による、間隙を中央部に有する光反射物体の測定例であ
る。まず、第１の実施例と同様に、最初に、干渉縞画像
のメモリへの格納（Ｓ１１）、マスキング（Ｓ１２）の
各処理がなされ、その後、マスク境界が決定される（Ｓ
１３）。そして、本実施例ではマスクの境界位置での縞
画像の明るさが記録され（Ｓ１４）、対向する境界位置
間における明るさについての傾きを算出する（Ｓ１
５）。この算出された明るさについての傾きを用いて、
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ１６）。その結果を
図７に示す。その後、第１の実施例と同じように、仮想
縞を付与した縞を全面に亘って解析し（Ｓ１７）、マス
ク領域に付与した仮想縞形状を削除する（Ｓ１８）。そ
の結果を図８に示す。
【００２７】図９は本発明の第３の実施例を示すフロー
チャートであり、マスク（以下モジュレーションマスク
と称する）を縞画像のモジュレーションによる閾値を用
いて決定し、このモジュレーションマスクを用いて行な
った場合の例である。この例では、画面のコントラスト
が必ずしも悪くないため、ボケ画像処理を行わなくて
も、図１０に示すようなモジュレーションマスクを求め
ることができる（Ｓ２１〜２３）。次に縞画像を二値化
しておき(Ｓ２４)、第１の実施例と同じように、マスク
の開始線を決定し（Ｓ２５）、該モジュレーションマス
クの開始線での縞画像の明るさを記録し（Ｓ２６）、モ
ジュレーションマスク領域に開始線での明るさと同じ程
度の仮想縞画像を付与する（Ｓ２７）。その結果を図１
１に示す。その後、仮想縞を付与した縞画像の全面を解
析して（Ｓ２８）、マスク領域に付与した仮想縞形状を
削除する（Ｓ２９）。その結果を図１２に示す。
チャートであり、マスク（以下モジュレーションマスク
と称する）を縞画像のモジュレーションによる閾値を用
いて決定し、このモジュレーションマスクを用いて行な
った場合の例である。この例では、画面のコントラスト
が必ずしも悪くないため、ボケ画像処理を行わなくて
も、図１０に示すようなモジュレーションマスクを求め
ることができる（Ｓ２１〜２３）。次に縞画像を二値化
しておき(Ｓ２４)、第１の実施例と同じように、マスク
の開始線を決定し（Ｓ２５）、該モジュレーションマス
クの開始線での縞画像の明るさを記録し（Ｓ２６）、モ
ジュレーションマスク領域に開始線での明るさと同じ程
度の仮想縞画像を付与する（Ｓ２７）。その結果を図１
１に示す。その後、仮想縞を付与した縞画像の全面を解
析して（Ｓ２８）、マスク領域に付与した仮想縞形状を
削除する（Ｓ２９）。その結果を図１２に示す。
【００２８】図１３は本発明の第４の実施例を示すフロ
ーチャートである。この第４の実施例も干渉縞による、
間隙を中央部に有する光反射物体の測定例であり、前記
第３の実施例と同様にモジュレーションマスクを形成し
て行なった場合の例である。ここで、ステップ３１〜３
４（Ｓ３１〜３４）は第３の実施例におけるステップ２
１〜２４（Ｓ２１〜２４）に対応する。この後、モジュ
レーションマスクのデータを偏微分し（Ｓ３５）、この
マスクデータの偏微分した結果から偏微分のピーク座標
を検出し（Ｓ３６）、この検出値に基づきマスク境界を
決定する（Ｓ３７）。そして、マスクの境界位置での縞
画像の明るさが記録され（Ｓ３８）、対向する境界位置
間における明るさについての傾きを算出する（Ｓ３
９）。この算出された明るさについての傾きを用いて、
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ４０）。その結果を
図１４に示す。その後、仮想縞を付与した縞画像の全面
を解析する（Ｓ４１）。その結果を図１５に示す。この
後、マスク領域に付与した仮想縞形状を削除する（Ｓ４
２）。その結果を図１６に示す。
ーチャートである。この第４の実施例も干渉縞による、
間隙を中央部に有する光反射物体の測定例であり、前記
第３の実施例と同様にモジュレーションマスクを形成し
て行なった場合の例である。ここで、ステップ３１〜３
４（Ｓ３１〜３４）は第３の実施例におけるステップ２
１〜２４（Ｓ２１〜２４）に対応する。この後、モジュ
レーションマスクのデータを偏微分し（Ｓ３５）、この
マスクデータの偏微分した結果から偏微分のピーク座標
を検出し（Ｓ３６）、この検出値に基づきマスク境界を
決定する（Ｓ３７）。そして、マスクの境界位置での縞
画像の明るさが記録され（Ｓ３８）、対向する境界位置
間における明るさについての傾きを算出する（Ｓ３
９）。この算出された明るさについての傾きを用いて、
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ４０）。その結果を
図１４に示す。その後、仮想縞を付与した縞画像の全面
を解析する（Ｓ４１）。その結果を図１５に示す。この
後、マスク領域に付与した仮想縞形状を削除する（Ｓ４
２）。その結果を図１６に示す。
【００２９】このように、対向する２境界位置間の明る
さが傾斜変化するような明るさ分布をその境界位置間に
付与することで、複数に独立している検査領域に相互の
関係を与えることができる。
さが傾斜変化するような明るさ分布をその境界位置間に
付与することで、複数に独立している検査領域に相互の
関係を与えることができる。
【００３０】図１７は本発明の第５の実施例を示すフロ
ーチャートである。この第５の実施例では、まず図１８
に示す如き、干渉計を用いて得られた、所定ピッチ毎に
スリットを有する光反射部材の干渉縞画像をメモリに格
納する処理を行ない（Ｓ５１）、この縞のモジュレーシ
ョンを算出し（Ｓ５２）、縞画像のモジュレーションに
閾値を設定し（Ｓ５３）、該閾値に従って前記縞画像を
二値化した（Ｓ５４）後、二値化された画像の各ピクセ
ルについて周辺ピクセルと平均化してボケ画像を作成し
（Ｓ５５）、然る後に該ボケ画像の明るさでマスク閾値
を設定してマスクを決定する（Ｓ５６）。この後、その
決定したマスクを図１９に示す。前記マスク閾値で二値
化して得られたマスクデータの全面にわたって主走査方
向および該主走査方向に直交する方向に走査しながら各
点の明るさに対して偏微分処理を行ない（Ｓ５７）、こ
れにより得られた偏微分ピーク座標（Ｓ５８）から上記
マスクの境界を求める（Ｓ５９）。次に、該マスクの境
界位置における縞画像の明るさを記録し（Ｓ６０）、記
録された明るさに基づき各々境界位置間の明るさの傾斜
を求め（Ｓ６１）、その明るさについての傾きを用いて
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ６２）。仮想縞を付
与した縞画像を図２０に示す。さらに、仮想縞を付与し
た単一の縞画像領域を全面解析し（Ｓ６３）、然る後に
その全面解析により得られた前記単一の縞画像領域の情
報から前記マスク領域の情報を削除する（Ｓ６４）。こ
れにより得られた情報を図２１に示す。
ーチャートである。この第５の実施例では、まず図１８
に示す如き、干渉計を用いて得られた、所定ピッチ毎に
スリットを有する光反射部材の干渉縞画像をメモリに格
納する処理を行ない（Ｓ５１）、この縞のモジュレーシ
ョンを算出し（Ｓ５２）、縞画像のモジュレーションに
閾値を設定し（Ｓ５３）、該閾値に従って前記縞画像を
二値化した（Ｓ５４）後、二値化された画像の各ピクセ
ルについて周辺ピクセルと平均化してボケ画像を作成し
（Ｓ５５）、然る後に該ボケ画像の明るさでマスク閾値
を設定してマスクを決定する（Ｓ５６）。この後、その
決定したマスクを図１９に示す。前記マスク閾値で二値
化して得られたマスクデータの全面にわたって主走査方
向および該主走査方向に直交する方向に走査しながら各
点の明るさに対して偏微分処理を行ない（Ｓ５７）、こ
れにより得られた偏微分ピーク座標（Ｓ５８）から上記
マスクの境界を求める（Ｓ５９）。次に、該マスクの境
界位置における縞画像の明るさを記録し（Ｓ６０）、記
録された明るさに基づき各々境界位置間の明るさの傾斜
を求め（Ｓ６１）、その明るさについての傾きを用いて
マスク領域に仮想縞を付与する（Ｓ６２）。仮想縞を付
与した縞画像を図２０に示す。さらに、仮想縞を付与し
た単一の縞画像領域を全面解析し（Ｓ６３）、然る後に
その全面解析により得られた前記単一の縞画像領域の情
報から前記マスク領域の情報を削除する（Ｓ６４）。こ
れにより得られた情報を図２１に示す。
【００３１】このように、ボケ画像の明るさでマスク閾
値を設定することにより、仮想の縞分布を付与する領域
が複雑な形状であっても、また画像コントラストが良く
ないところがあってもその領域に相当する滑らかなマス
クを自動作成することができる。
値を設定することにより、仮想の縞分布を付与する領域
が複雑な形状であっても、また画像コントラストが良く
ないところがあってもその領域に相当する滑らかなマス
クを自動作成することができる。
【００３２】図２２は本発明の第６の実施例を示すフロ
ーチャートであり、フラットネス測定器による、格子状
スリットを有するクラッチ板のモアレ縞の解析例であ
る。まず、フラットネス測定器を用いて得られたモアレ
縞画像をメモリに格納する（Ｓ７１）。次に、図２３に
示す如き縞画像の全体に対して、モジュレーションの最
大値と最小値を求め（Ｓ７２、７３）、図２４に示すよ
うに、該モジュレーションの最大値と最小値との差に基
づき画像のモジュレーションの分布グラフ（Ｓ７４）と
その微分グラフ（Ｓ７５）を作成する。縞画像のモジュ
レーションの分布グラフとその微分グラフに基づきモジ
ュレーション閾値を決定する（Ｓ７６）。該モジュレー
ションの閾値に従って前記縞画像を二値化した（Ｓ７
７）後、二値化された画像の各ピクセルについて、その
周辺のピクセルと平均化してボケ画像を作成し（Ｓ７
８）、然る後に該ボケ画像各位置の明るさに対してマス
ク閾値を設定しマスクを決定する（Ｓ７９）。これによ
り決定されたマスクを図２５に示す。この後、前記二値
化して得られたマスクデータの全面にわたって主走査方
向および該主走査方向に直交する方向に走査しながら各
点の明るさに対して偏微分処理を行ない（Ｓ８０）、こ
の偏微分のピーク座標（Ｓ８１）から上記マスクの境界
を求める（Ｓ８２）。この後、該マスクの境界位置にお
ける縞画像の明るさを記録し（Ｓ８３）、記録した明る
さに基づき各々境界位置間の明るさの傾斜を求め（Ｓ８
４）、その明るさについての傾きを用いてマスク領域に
仮想縞を付与する（Ｓ８５）。仮想縞を付与した縞画像
を図２６に示す。さらに、仮想縞を付与した単一の縞画
像領域を全面解析し（Ｓ８６）、然る後にその全面解析
により得られた前記単一の縞画像領域の情報から前記マ
スク領域の情報を削除する（Ｓ８７）。これにより得ら
れた情報を図２７に示す。
ーチャートであり、フラットネス測定器による、格子状
スリットを有するクラッチ板のモアレ縞の解析例であ
る。まず、フラットネス測定器を用いて得られたモアレ
縞画像をメモリに格納する（Ｓ７１）。次に、図２３に
示す如き縞画像の全体に対して、モジュレーションの最
大値と最小値を求め（Ｓ７２、７３）、図２４に示すよ
うに、該モジュレーションの最大値と最小値との差に基
づき画像のモジュレーションの分布グラフ（Ｓ７４）と
その微分グラフ（Ｓ７５）を作成する。縞画像のモジュ
レーションの分布グラフとその微分グラフに基づきモジ
ュレーション閾値を決定する（Ｓ７６）。該モジュレー
ションの閾値に従って前記縞画像を二値化した（Ｓ７
７）後、二値化された画像の各ピクセルについて、その
周辺のピクセルと平均化してボケ画像を作成し（Ｓ７
８）、然る後に該ボケ画像各位置の明るさに対してマス
ク閾値を設定しマスクを決定する（Ｓ７９）。これによ
り決定されたマスクを図２５に示す。この後、前記二値
化して得られたマスクデータの全面にわたって主走査方
向および該主走査方向に直交する方向に走査しながら各
点の明るさに対して偏微分処理を行ない（Ｓ８０）、こ
の偏微分のピーク座標（Ｓ８１）から上記マスクの境界
を求める（Ｓ８２）。この後、該マスクの境界位置にお
ける縞画像の明るさを記録し（Ｓ８３）、記録した明る
さに基づき各々境界位置間の明るさの傾斜を求め（Ｓ８
４）、その明るさについての傾きを用いてマスク領域に
仮想縞を付与する（Ｓ８５）。仮想縞を付与した縞画像
を図２６に示す。さらに、仮想縞を付与した単一の縞画
像領域を全面解析し（Ｓ８６）、然る後にその全面解析
により得られた前記単一の縞画像領域の情報から前記マ
スク領域の情報を削除する（Ｓ８７）。これにより得ら
れた情報を図２７に示す。
【００３３】このようにすれば、縞画像のモジュレーシ
ョン閾値をモジュレーション分布とその変化率分布から
求めることができるので、その閾値を自動的に決定する
ことができる。
ョン閾値をモジュレーション分布とその変化率分布から
求めることができるので、その閾値を自動的に決定する
ことができる。
【００３４】なお、本発明の分離された領域を持つ縞画
像の解析方法は上記実施形態のものに限られるものでは
なく、その他の種々の態様の変更が可能であり、例え
ば、上述した各実施例は干渉縞、モアレ縞等の限定な
く、種々の縞画像について同様に適用することが可能で
ある。
像の解析方法は上記実施形態のものに限られるものでは
なく、その他の種々の態様の変更が可能であり、例え
ば、上述した各実施例は干渉縞、モアレ縞等の限定な
く、種々の縞画像について同様に適用することが可能で
ある。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の分離され
た領域を持つ縞画像の解析方法によれば、縞画像を解析
して被検体の情報を得る縞画像解析を行う場合に、その
縞画像が溝等の干渉縞不形成領域によって、離間独立し
た複数の縞画像領域の集合体として構成される場合にお
いても、その複数の縞画像領域を離間させる間隙にマス
クを施し、そのマスク領域に一旦仮想の縞分布を付与し
て単一の縞画像としてから縞解析を行い、しかる後マス
ク領域のデータを削除することで分離独立した領域間の
位相関係を持たせるようにしているため、各独立した領
域間の位相を繋ぐ際に、位相繋ぎの開始点の問題が発生
せず、また複雑な計算を必要としないため高速に被観察
体の情報を得ることができる。
た領域を持つ縞画像の解析方法によれば、縞画像を解析
して被検体の情報を得る縞画像解析を行う場合に、その
縞画像が溝等の干渉縞不形成領域によって、離間独立し
た複数の縞画像領域の集合体として構成される場合にお
いても、その複数の縞画像領域を離間させる間隙にマス
クを施し、そのマスク領域に一旦仮想の縞分布を付与し
て単一の縞画像としてから縞解析を行い、しかる後マス
ク領域のデータを削除することで分離独立した領域間の
位相関係を持たせるようにしているため、各独立した領
域間の位相を繋ぐ際に、位相繋ぎの開始点の問題が発生
せず、また複雑な計算を必要としないため高速に被観察
体の情報を得ることができる。
【図１】本発明の第１の実施例に係る縞画像解析方法を
示すフローチャート
示すフローチャート
【図２】第１の実施例において、干渉縞画像に重ねてマ
スクを描いた様子を示す図
スクを描いた様子を示す図
【図３】第１の実施例において、干渉縞画像のマスク領
域に仮想縞を付与する様子を示す図
域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図４】第１の実施例において、仮想縞を付与した縞を
全面的に解析した結果を示す図
全面的に解析した結果を示す図
【図５】図４に示す結果からマスク領域を削除した結果
を示す図
を示す図
【図６】本発明の第２の実施例に係る縞画像解析方法を
示すフローチャート
示すフローチャート
【図７】第２の実施例において、干渉縞画像のマスク領
域に仮想縞を付与する様子を示す図
域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図８】図７に示す結果からマスク領域を削除した結果
を示す図
を示す図
【図９】本発明の第３の実施例に係る縞画像解析方法を
示すフローチャート
示すフローチャート
【図１０】第３の実施例において、モジュレーションマ
スクを説明するための図
スクを説明するための図
【図１１】第３の実施例において、干渉縞画像のモジュ
レーションマスク領域に仮想縞を付与する様子を示す図
レーションマスク領域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図１２】第３の実施例において、図１１の状態の縞画
像を全面に亘って解析した後、モジュレーションマスク
領域を削除した結果を示す図
像を全面に亘って解析した後、モジュレーションマスク
領域を削除した結果を示す図
【図１３】本発明の第４の実施例に係る縞画像解析方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図１４】第４の実施例において、干渉縞画像のマスク
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図１５】第４の実施例において、仮想縞を付与した縞
を全面的に解析した結果を示す図
を全面的に解析した結果を示す図
【図１６】図１５に示す結果からマスク領域を削除した
結果を示す図
結果を示す図
【図１７】本発明の第５の実施例に係る縞画像解析方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図１８】第５の実施例において、得られた干渉縞画像
を示す図
を示す図
【図１９】第５の実施例において、決定されたマスクを
示す図
示す図
【図２０】第５の実施例において、干渉縞画像のマスク
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図２１】図２０に示す結果からマスク領域を削除した
結果を示す図
結果を示す図
【図２２】本発明の第６の実施例に係る縞画像解析方法
を示すフローチャート
を示すフローチャート
【図２３】第６の実施例において、得られたモアレ縞画
像を説明するための図
像を説明するための図
【図２４】第６の実施例において、モアレ縞画像のモジ
ュレーションの分布グラフとその微分グラフを示す図
ュレーションの分布グラフとその微分グラフを示す図
【図２５】第６の実施例において、決定されたマスクを
示す図
示す図
【図２６】第６の実施例において、干渉縞画像のマスク
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
領域に仮想縞を付与する様子を示す図
【図２７】図２６に示す結果からマスク領域を削除した
結果を示す図
結果を示す図
フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA54 BB05 CC11 CC16 CC25 DD03 DD06 FF06 FF42 FF51 FF61 JJ03 JJ26 QQ08 QQ13 QQ21 QQ28 QQ37 QQ42 2G051 AA88 AA90 AB20 CA04 CB01 EA03 EA08 EA11 EA14 EB01 EB02 EC03 ED01 ED04 ED07 5B057 AA01 BA01 BA24 BA29 BA30 CA02 CA08 CA12 CA16 CB02 CB13 CB16 CE04 CE10 CE20 CH08 DA07 DA08 DA17 DC07 DC09 5L096 AA03 AA06 AA09 BA03 CA07 CA24 EA02 EA43 FA08 FA32 GA51
Claims (5)
- 【請求項１】被観察体の情報を担持した縞画像を解析し
て被観察体の情報を得る縞画像解析方法において、前記
縞画像が離間独立した複数の縞画像領域の集合体として
構成される場合において、その複数の縞画像領域を離間
させる間隙にマスクを施し、そのマスク領域に仮想の縞
分布を付与して単一の縞画像領域として連接せしめ、そ
の単一の縞画像領域を所定の縞解析方法を用いて全面解
析し、しかる後に該全面解析により得られた前記単一の
縞画像領域の情報から前記マスク領域の情報を削除し、
所望の前記縞画像の情報を得るようにしたことを特徴と
する分離された領域を持つ縞画像の解析方法。 - 【請求項２】前記複数の縞画像領域を離間させる間隙に
相当する前記マスクは、撮像手段で取り込んだ前記縞画
像のモジュレーションに閾値を設け、該閾値に従って前
記縞画像を二値化した後、二値化された画像の各ピクセ
ルについてその周辺のピクセルと平均化してボケ画像を
作成し、しかる後に該ボケ画像の明るさでマスク閾値を
設定することを特徴とする請求項１記載の分離された領
域を持つ縞画像の解析方法。 - 【請求項３】前記縞画像のモジュレーションに設ける前
記閾値が、前記縞画像を表示する手段の全面にわたって
求めたその縞画像のモジュレーションの最大値と最小値
に基づき作成されたモジュレーションの分布グラフと、
そのモジュレーションの分布グラフの変化率を求めた微
分グラフにおいて、前記モジュレーション分布が最小で
あって該微分グラフのゼロ近傍におけるモジュレーショ
ン値によって設定されることを特徴とする請求項１また
は２記載の分離された領域を持つ縞画像の解析方法。 - 【請求項４】前記複数の縞画像領域を離間させる間隙に
応じて設けられた前記マスクの境界位置を決定するに際
し、前記ボケ画像を前記マスク閾値で二値化した後、二
値化された画像の表示手段の全面にわたって走査方向お
よび／または該走査方向に直交する方向に走査しながら
各点の明るさについて偏微分を施し、該明るさの変化点
を求めることにより行われることを特徴とする請求項１
〜３のうちいずれか１項記載の分離された領域を持つ縞
画像の解析方法。 - 【請求項５】前記複数の縞画像領域を離間させる間隙に
付与する前記仮想の縞分布は、前記縞画像に前記マスク
を施し該マスクの境界位置と該走査の軌跡に沿って対向
する該マスクの境界位置における前記縞画像の明るさを
全面にわたって求め、求まった明るさから各一組の境界
位置間の明るさの傾斜を求め、その傾斜分布を持つ明る
さをマスクされた前記各一組の境界位置に対応する各境
界位置間に付与し補完することにより行われることを特
徴とする請求項１〜４のうちいずれか１記載の分離され
た領域を持つ縞画像の解析方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000383264A JP4578674B2 (ja) | 2000-12-18 | 2000-12-18 | 分離された領域を持つ縞画像の解析方法 |
| US09/998,646 US6859566B2 (en) | 2000-12-18 | 2001-12-03 | Method of analyzing fringe image having separate regions |
| DE10162216A DE10162216B4 (de) | 2000-12-18 | 2001-12-18 | Verfahren zur Analyse eines getrennte Bereiche aufweisenden Überlagerungs-Streifenbildes |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000383264A JP4578674B2 (ja) | 2000-12-18 | 2000-12-18 | 分離された領域を持つ縞画像の解析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002183738A true JP2002183738A (ja) | 2002-06-28 |
| JP4578674B2 JP4578674B2 (ja) | 2010-11-10 |
Family
ID=18850949
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000383264A Expired - Fee Related JP4578674B2 (ja) | 2000-12-18 | 2000-12-18 | 分離された領域を持つ縞画像の解析方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6859566B2 (ja) |
| JP (1) | JP4578674B2 (ja) |
| DE (1) | DE10162216B4 (ja) |
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-
2000
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