JP2005164294A - Stripe image measurement data synthesis method using evaluation value - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数の縞画像計測データを合成する縞画像計測データ合成方法に関する。 The present invention relates to a fringe image measurement data combining method for combining a plurality of fringe image measurement data.
格子投影法による非接触形状計測装置、干渉縞解析による非接触応力・ひずみ計測装置や、ディジタルホログラフィによる変位計測装置等では、計測条件を変えて得られた複数の縞画像計測データを合成することによって、より良好な結果を得ることが期待される。 For non-contact shape measurement equipment using the grid projection method, non-contact stress / strain measurement equipment using interference fringe analysis, displacement measurement equipment using digital holography, etc., combining multiple fringe image measurement data obtained by changing measurement conditions Is expected to give better results.
しかしながら、従来の縞画像解析方法では、例えば計測条件を変えて得られた複数の縞画像計測データを合成する際に、これらのデータの平均値を結果としていたため、ノイズがある場所では大きな誤差が生じるといった問題や、精度よく計測できた点とノイズがある場所との判断を画素ごとに行うことができないといった問題があった。 However, in the conventional fringe image analysis method, for example, when combining a plurality of fringe image measurement data obtained by changing the measurement conditions, the average value of these data is the result. In other words, there is a problem in that it is impossible to determine for each pixel a point where measurement can be accurately performed and a place where there is noise.
この問題を解決する従来の技術として、特開平2001−241930号明細書「縞画像の解析方法」には、解析する領域を複数の領域にグループ分けして処理を行い、相互の境界部を計算して合成を行う方法が開示されている。しかしながら、この従来の解析方法では、画素ごとに合成することができないという問題があった。 As a conventional technique for solving this problem, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-241930 “Method for analyzing fringe images” divides a region to be analyzed into a plurality of regions, and calculates the boundary between them. Thus, a synthesis method is disclosed. However, this conventional analysis method has a problem that it cannot be combined pixel by pixel.
単にデータを平均するだけでなく、画素ごとに評価値を決定して評価値が高いデータを採用することで良好な結果を得ることが可能になると思われる。画像を評価する従来技術として、特開平07−325922号明細書「画像評価方法」には、画像断面の濃淡分布を空間周波数に対する人間の目の感度を表す特性の帯域フィルタに通過させ、その帯域フィルタの出力の濃淡分布から画像品質を表す評価値を算出する方法が開示されている。この従来の画像評価方法では、ディジタル画像の画像品質を評価値で評価し表示できるといった特徴がある。しかしながら、この従来の画像評価方法は、カメラで撮影したディジタル画像の画像品質の評価にしか用いることが出来ず、縞画像計測において解析した位相データを評価することはできないという問題があった。 It seems that it is possible not only to simply average the data but also to obtain good results by determining the evaluation value for each pixel and adopting data with a high evaluation value. As a conventional technique for evaluating an image, Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-325922 “Image Evaluation Method” passes a density distribution of a cross section of an image through a band filter having a characteristic representing the sensitivity of the human eye to a spatial frequency. A method for calculating an evaluation value representing image quality from a gray level distribution of the output of a filter is disclosed. This conventional image evaluation method is characterized in that the image quality of a digital image can be evaluated and displayed using an evaluation value. However, this conventional image evaluation method can be used only for the evaluation of the image quality of a digital image taken by a camera, and there is a problem that the phase data analyzed in the fringe image measurement cannot be evaluated.
上述したことを鑑み、本発明は、複数の計測データのうち最も精度良く計測できたデータを用いて合成することによって、精度の良い結果を得ることができる縞画像計測データ合成方法を提供することを目的とする。 In view of the above, the present invention provides a fringe image measurement data synthesis method capable of obtaining an accurate result by combining data that can be measured with the highest accuracy among a plurality of measurement data. With the goal.
本発明による縞画像計測データ合成方法は、各々複数の位相シフトされた縞画像データを位相解析して複数の位相分布データを得るステップと、前記複数の位相分布データの各々に関して関連する縞画像データから画素ごとに評価値を決定するステップと、前記複数の位相分布データを画素ごとに対応する評価値の高いものを選択することによって合成するステップとを含むことを特徴とする。 A fringe image measurement data synthesis method according to the present invention includes a step of obtaining a plurality of phase distribution data by phase analysis of a plurality of phase-shifted fringe image data, and fringe image data related to each of the plurality of phase distribution data. And determining the evaluation value for each pixel, and synthesizing the plurality of phase distribution data by selecting one having a high evaluation value corresponding to each pixel.
本発明による縞画像計測データ合成方法の他の実施例は、請求項1に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記複数の位相分布データを合成するステップの前に、前記位相分布データ及び評価値を同じサンプリング点において再サンプリングするステップをさらに含むことを特徴とする。
According to another embodiment of the fringe image measurement data synthesis method of the present invention, in the fringe image measurement data synthesis method according to
本発明による縞画像計測データ合成方法のさらに他の実施例は、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度が1つでも予め決められた最大輝度値より高いか最小輝度値より小さい場合0とし、そうでない場合、前記縞画像の縞の振幅に応じた値として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。 According to still another embodiment of the method for synthesizing fringe image measurement data according to the present invention, the evaluation value is determined from a predetermined maximum luminance value even if the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images is one. A fringe image measurement data synthesizing method characterized in that it is set to 0 if it is higher or smaller than the minimum luminance value, and if not, it is determined as a value corresponding to the amplitude of the fringe of the fringe image.
本発明による縞画像計測データ合成方法の依然として他の実施例は、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度をフーリエ変換することによって得られる1次の周波数成分と高周波数成分との比として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。 Still another embodiment of the method for synthesizing fringe image measurement data according to the present invention is that a first-order frequency obtained by Fourier-transforming the evaluation value and the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images. A fringe image measurement data synthesizing method characterized in that the fringe image measurement data is determined as a ratio between a component and a high frequency component.
本発明による縞画像計測データ合成方法の依然として他の実施例は、前記複数の位相シフトされた縞画像データが、位相シフトさせることによって得られる複数枚の干渉縞画像を撮影することによって得られたものであることを特徴とする。 Still another embodiment of the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is obtained by photographing a plurality of interference fringe images obtained by phase-shifting the plurality of phase-shifted fringe image data. It is characterized by being.
本発明によれば、同じ位置に対して複数の計測データが存在する場合、画素ごとに最も精度よく出来たデータのみを用いて合成することができる。また、評価値は計測手法に合わせた方法で決定することができる。さらに、本発明によれば、計測条件を変えた場合の合成が簡単になる。 According to the present invention, when there are a plurality of measurement data at the same position, it is possible to synthesize using only the data that is most accurate for each pixel. Further, the evaluation value can be determined by a method according to the measurement method. Furthermore, according to the present invention, the composition when the measurement conditions are changed is simplified.
計測物体に正弦波の縞パターンを投影した場合、点xにおける縞の強度分布I(x)は以下の式(1)のように表される。
I(x)=a(x)cos[φ(x)+α]+b(x) (1)
ここでa(x)は縞のコントラスト分布、b(x)は縞の強度分布のバイアス成分、αは初期位相、φ(x)は位相である。この位相φ(x)を精度良く解析できれば、計測する物体の表面形状を正確に知ることが可能となる。この位相値を求めるのに、一般的には、位相シフト方法や、ノイズ影響に強いフーリエ変換位相シフトが用いられる。しかし、縞画像計測においては、縞のコントラストが低いと誤差が生じやすくなる。また、カメラが撮影できる明るさを超えた場合では、位相シフト法では誤差が大きくなる。各計測点で解析した位相に対して、精度良く計測できたかどうかを評価する必要がある。そこで、本発明による縞画像計測データの合成方法では、解析した位相分布に対して以下のような方法で評価値を与える。
When a sinusoidal fringe pattern is projected onto the measurement object, the fringe intensity distribution I (x) at the point x is expressed by the following equation (1).
I (x) = a (x) cos [φ (x) + α] + b (x) (1)
Here, a (x) is the stripe contrast distribution, b (x) is the bias component of the stripe intensity distribution, α is the initial phase, and φ (x) is the phase. If this phase φ (x) can be analyzed with high accuracy, the surface shape of the object to be measured can be accurately known. In order to obtain the phase value, generally, a phase shift method or a Fourier transform phase shift that is resistant to noise is used. However, in fringe image measurement, errors tend to occur if the fringe contrast is low. In addition, when the brightness exceeds that which can be photographed by the camera, the error becomes large in the phase shift method. It is necessary to evaluate whether or not the phase analyzed at each measurement point can be measured with high accuracy. Therefore, in the method for synthesizing the fringe image measurement data according to the present invention, an evaluation value is given to the analyzed phase distribution by the following method.
評価値を決定する方法について説明する。図1は、このような評価値決定方法を説明する流れ図である。位相シフトされた1周期分の輝度データから、画素ごとに評価値を決定する。n回位相シフトして連続的に得られる画像の輝度値をI1,I2,...,Inとすると、評価値は以下の式(2)のような評価関数によって定義できる。
E(i,j)=f{I1(i,j),I2(i,j),...,In(i,j)}
(2)
ここで、(i,j)は撮影するカメラの横i番目、縦j番目の画素を表している。E(i,j)は評価値である。
A method for determining the evaluation value will be described. FIG. 1 is a flowchart illustrating such an evaluation value determination method. An evaluation value is determined for each pixel from the phase-shifted luminance data for one period. The luminance values of images obtained continuously by shifting the phase n times are represented by I 1 , I 2 ,. . . , When I n, the evaluation value may be defined by the evaluation function as the following equation (2).
E (i, j) = f {I 1 (i, j), I 2 (i, j),. . . , I n (i, j)}
(2)
Here, (i, j) represents the horizontal i-th and vertical j-th pixels of the camera to be photographed. E (i, j) is an evaluation value.
縞の振幅で評価値を決める評価関数の第1例は以下のように定義する。
ここで、a(i,j)は投影した格子の振幅、In(i,j)は投影した格子の明るさである。ImaxとIminは、それぞれカメラが撮影できる最高輝度値と最低輝度値とを表す。撮影されるn枚の輝度データのうち、1つでもIminより低い輝度値、又はImaxより高い輝度値がある場合、評価値を0とする。そうでない場合、評価値を縞の振幅とする。この例の場合、コントラストが良いと評価値が高くなる。合成する際には、評価値の高い方を選ぶ。
The first example of the evaluation function that determines the evaluation value by the amplitude of the fringes is defined as follows.
Here, a (i, j) is the amplitude of the projected grating, and I n (i, j) is the brightness of the projected grating. I max and I min represent a maximum luminance value and a minimum luminance value that can be captured by the camera, respectively. If at least one of the n pieces of luminance data to be photographed has a luminance value lower than I min or a luminance value higher than I max , the evaluation value is set to 0. Otherwise, the evaluation value is the amplitude of the stripe. In this example, the evaluation value increases when the contrast is good. When combining, select the one with the highest evaluation value.
縞の一次周波数と高次周波数との比で評価値を決める評価関数の第2例は以下のように定義する。
ここで、F(1)と
は、それぞれ周波数1の成分と高次周波数成分である。この例の場合、評価値が高いものはノイズに強い(SN比が高い)ということになる。合成する際には、評価値の高い方を選ぶ。
The second example of the evaluation function that determines the evaluation value by the ratio between the primary frequency and the high-order frequency of the fringes is defined as follows.
Where F (1) and
Are a
本発明の縞画像計測データ合成方法は、複数の縞画像計測データから得られた位相分布データを上述したような評価値に基づいて合成する。図2は、本発明による縞画像計測データ合成方法による評価値を用いた合成の手順の一例を説明する流れ図である。この例では2回計測を行うが、さらに多くの計測を行ってもよい。計測条件を変えて輝度データ(縞画像計測データ)1及び2を取得し、各々の輝度データに関して位相解析して位相分布データを得る。前記輝度データの各々において画素ごとに上述したような方法によって評価値を求める。画素ごとに前記2つの位相分布データのうちの対応する評価値の高い方を合成結果として選択する。 The fringe image measurement data synthesizing method of the present invention synthesizes phase distribution data obtained from a plurality of fringe image measurement data based on the evaluation values as described above. FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of a synthesis procedure using evaluation values by the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention. In this example, the measurement is performed twice, but more measurements may be performed. Luminance data (stripe image measurement data) 1 and 2 is acquired by changing measurement conditions, and phase analysis is performed on each luminance data to obtain phase distribution data. In each of the luminance data, an evaluation value is obtained for each pixel by the method described above. For each pixel, the higher of the corresponding evaluation values of the two phase distribution data is selected as a synthesis result.
互いに異なる方向において計測された計測データを合成する場合、合成前にxy座標が等間隔になるように再サンプリングを行うと合成しやすい。図3は、このような再サンプリングを行う場合の本発明による縞画像計測データ合成方法による合成の手順の他の例を説明する流れ図である。この例でも2回計測を行うが、さらに多くの計測を行ってもよい。計測条件を変えて輝度データ1及び2を取得し、各々の輝度データに関して位相解析して位相分布データを得る。前記輝度データの各々において画素ごとに上述したような方法によって評価値を求める。次に、各々の位相分布データと評価値を同じ等間隔に再サンプリングする。図4は、このような位相分布データの再サンプリングのアルゴリズムを説明する図である。aは再サンプリング前の位相分布データの計測点を示し、xy座標が等間隔になるように選択されたサンプリング点Psにxy平面上で最も近い3つの計測点Pa、Pb、Pcを見つけて、この3点を通る平面とサンプリング点Psのxy座標からz方向に垂直に伸ばした直線との交点をサンプリング点のz座標とする。図4のbは、このようにして再サンプリングした後の計測点を示す図である。評価値についても同様の再サンプリングを行う。図3に戻り、画素ごとに前記2つの位相分布データのうちの対応する再サンプリングした後の評価値の高い方を合成結果として選択する。
When combining measurement data measured in different directions, re-sampling is performed so that the xy coordinates are equidistant before combining. FIG. 3 is a flowchart for explaining another example of the synthesis procedure by the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention when such re-sampling is performed. In this example, the measurement is performed twice, but more measurements may be performed.
上述したような本発明による縞画像計測データ合成方法を実際の物体計測に用いた例について説明する。例えば金属部品等を計測する際、鏡面反射による影響が存在する。本発明による縞画像計測データ合成方法によれば、2台のカメラを用いて異なる方向から計測し、これら2方向の計測データを合成する。これら2方向の計測データにおいては鏡面反射が起こる場所が各々変わるため、各画素について2方向の計測データのうち正確に計測できた方のデータを採用することで、結果的に鏡面反射による影響を避けることができる。図5は、このような計測を行う光学系を説明する図である。物体1にプロジェクタ2から光を投射し、カメラ3及び4によって物体1を各々異なった方向から撮影し、得られた各々の輝度データをコンピュータ5において位相解析して高さ分布(位相分布)を得て、前記輝度データから評価値を計算し、前記高さ分布と評価値を再サンプリングし、評価値に基づいて高さ分布を合成する。
An example in which the above-described fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is used for actual object measurement will be described. For example, when measuring metal parts or the like, there is an influence due to specular reflection. According to the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention, measurement is performed from two different directions using two cameras, and the measurement data in these two directions is synthesized. In these two-direction measurement data, the place where specular reflection occurs varies, so by adopting the data that can be measured accurately out of the two-direction measurement data for each pixel, the effect of specular reflection is consequently obtained. Can be avoided. FIG. 5 is a diagram illustrating an optical system that performs such measurement. Light is projected onto the
図6は、実際に計測した物体1を示し、aは物体1の写真、bは物体1の各部の寸法を示す斜視図である。このような物体1を図5に示すような構成において図4bを参照して説明したような手順で計測した。図7は、このようにして得られた結果を示し、a及びcはそれぞれカメラ3及び4によって撮影して得られた輝度データをコンピュータ5によって位相解析し、再サンプリングして得られた高さ分布であり、b及びdはそれぞれa及びbに対応する前記輝度データから得られた評価値分布であり、fは画素ごとに高い方の評価値を選択して得られた合成に用いる評価値分布であり、eはfの評価値分布に基づいてb及びdの高さ分布を合成して得られた高さ分布である。図8は、図7eのA−A’ラインに沿ってとった断面データを示すグラフである。a及びbはそれぞれカメラ3及び4から得られた高さ分布であり、cは合成した高さ分布である。a及びbでみられる鏡面反射や影の影響で測定されなかった部分が、cにおいてはみられない。したがって、本発明による縞画像計測データ合成方法によって、鏡面反射の影響を取り除くことができたことがわかる。
FIG. 6 shows the actually measured
本発明による縞画像計測データ合成方法を実際の物体計測に用いた他の例について説明する。縞画像計測では、物体に投影した縞をカメラで撮影して解析するため、一般に物体の後ろの形状を計測することはできない。そこで、物体を回転させていくつかの方向から計測した結果を合成することによって、物体の全周の形状計測が可能になる。この際、同じ位置に対して複数のデータが存在する場合、本発明による縞画像計測データ合成方法を用いて合成することにより、精度よい全周の形状計測が可能になる。図9は、全周計測を行う光学系を説明する図である。物体11を回転ステージ12上に設置し、プロジェクタ13によって光を投射し、回転ステージ12を例えば60°ずつ回転させながら、カメラ14によって撮影し、得られた各々の輝度データをコンピュータ15において位相解析して高さ分布を得て、前記輝度データから評価値を計算し、前記高さ分布と評価値を再サンプリングし、評価値に基づいて高さ分布を合成する。
Another example in which the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is used for actual object measurement will be described. In the fringe image measurement, since the fringes projected on the object are photographed and analyzed by a camera, generally the shape behind the object cannot be measured. Therefore, the shape of the entire circumference of the object can be measured by combining the results obtained by rotating the object and measuring from several directions. At this time, when there are a plurality of data for the same position, it is possible to measure the shape of the entire circumference with high accuracy by combining them using the fringe image measurement data combining method according to the present invention. FIG. 9 is a diagram for explaining an optical system for measuring the entire circumference. An object 11 is placed on a
まず、図10に1方向から計測した結果を示す。aは計測する物体11の写真であり、bは格子を投影して撮影した画像であり、cは位相接続前の位相分布であり、dは位相接続後の位相分布であり、eは再サンプリングした高さ分布であり、fは評価値分布である。 First, FIG. 10 shows the result of measurement from one direction. a is a photograph of the object 11 to be measured, b is an image taken by projecting a grating, c is a phase distribution before phase connection, d is a phase distribution after phase connection, and e is resampling. F is an evaluation value distribution.
図11a〜fは、物体11を60°ずつ回転させて6方向から計測して得られた計測データを位相接続し、再サンプリングした高さ分布を示す図である。 FIGS. 11 a to 11 f are diagrams showing height distributions obtained by phase-connecting measurement data obtained by rotating the object 11 by 60 ° and measuring from six directions and re-sampling.
図12は、図11に示す6方向の計測データを合成した結果を示す。aは合成後の高さ分布(円筒座標系)であり、bは合成後の評価値分布である。本発明の縞画像計測データ合成方法を用いることにより、精度よく全周の形状を計測することができたことがわかる。 FIG. 12 shows the result of combining the measurement data in the six directions shown in FIG. a is a height distribution (cylindrical coordinate system) after synthesis, and b is an evaluation value distribution after synthesis. It can be seen that the shape of the entire circumference could be measured with high accuracy by using the fringe image measurement data synthesis method of the present invention.
1、11 物体
2、13 プロジェクタ
3、4、14 カメラ
5、15 コンピュータ
12 回転ステージ
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