JP2006268835A - 焦点位置を予測するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像操作装置で、目標物の焦点が素早く変化する場合に、走査前に測定されるポイントが多数必要となり装置の生産性を著しく低下させている。
【解決手段】目標物の第１の部分は、名目上のフォーカスレベルで走査されて、対応する画像情報を得る。前記目標物の１つまたは複数の別の部分が、１つまたは複数の各々の別のフォーカスレベルで走査されて、対応する画像情報を得る。次いで、フォーカスパラメータは、各々の前記画像情報を使用して、名目上および１つまたは複数の別のフォーカスレベルの各々に関して計算される。次いで、前記目標物の第１および別の部分の各々に共通の焦点位置は、計算された前記フォーカスパラメータを使用して予測される。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像走査装置で目標物の焦点位置（焦点合わせ位置:in-focus position）を予測する方法、および該方法を行うための装置に関する。

目標物の画像を得るために、画像走査装置が使用されるさまざまな状況がある。多くの事例では、装置の光学的配置によって提供される焦点深度は、走査される目標物の位置の変化量よりも浅いことが分かる。実質的に不透明な目標物については、これは装置の焦点深度より大きい量でもって前記走査内の異なる点で変わる表面の高さと見ることができる。前記目標物の画像を生成するために、前記走査中に焦点を調節する必要がある。

本技術分野では、サンプル内の多くのポイントで「フォーカスマップ」を使用することが知られている。前記焦点は測定され、これらのポイント間の焦点は、補間技術を使用して予測される。このプロセスの欠点は、焦点が素早く変化する場合に、走査前に測定されるポイントが多数必要となる点である。これは、もちろん時間を要し、装置の生産性を著しく低下させる。一般的には、単一の目標物に対し８または９の焦点のサンプルがあってもよい。そのような目標物が、１０００００個×１０００００本のピクセルの画像を生成する場合、焦点ポイント間に２００００もの線がある。したがって、走査内の多くのポイントで焦点位置を決定するために、迅速かつ正確な手段をもたらすように、先行技術の方法の向上させる必要がある。

本発明の第１の態様によれば、画像走査装置において、名目上のフォーカスレベルで前記目標物の第１の部分を走査して、対応する画像情報を得ること；１つまたは複数の各々の別のフォーカスレベルで、前記目標物の１つまたは複数の別の部分を走査して、対応する画像情報を得ること；個々の画像情報を使用して、前記名目のおよびさらに１つまたは複数の別のフォーカスレベルの各々に関するフォーカスパラメータを計算すること；前記計算されたフォーカスパラメータを使用して、前記目標物の第１の部分および別の部分の各々に共通の焦点位置を予測すること、からなる目標物の焦点位置（焦点合わせ位置:in-focus position）を予測する方法が提供される。

本願発明者らは、走査自体を実行する間に、実際に焦点位置を予測することができることが分かった。名目上は焦点合わせする画像情報の一部を犠牲にすることによって、名目上のフォーカスレベルとは相違する１つまたは複数の別のフォーカスレベルで画像情報を得ることにより、焦点位置を予測することが可能である。次いで、別のフォーカスレベルおよび名目上のフォーカスレベルで得られた情報は、焦点位置を決定するために使用することができる。これは、走査自体の際に多くの異なるポイントで焦点位置を予測することができるという点で有利である。更に、予備的な走査を行ったりマッピングをする必要はなく、したがって、オンザフライ（走査の進行中）で焦点合わせを行うことができる。別のフォーカスレベルにおいては、十分少量の画像情報が得られるのであれば、名目上のフォーカスレベルで得られた画像情報の周囲に応じて、別のフォーカスレベル画像情報を修正することにより、得られた画像情報の全体的な質を維持することができる。

２以上の別のフォーカスレベルが使用されるのが好ましく、これらは、名目上のフォーカスレベルにまたがって位置するのが好ましい。したがって、２つの別のレベルが提供される場合、１つは、名目上のフォーカスレベルの各々の「側」に提供される。これは本質的なものではなく、確かに、別のレベルと名目上のレベルとの間での焦点の分離（離れていること）は、別のレベル毎に異なっていてもよい。画像情報の走査線が画像を構築するように得ることができる検知器アレイを使用することによって、画像走査は通常行われる。フォーカシング（焦点合わせ）は、通常は機械的な手段（少なくとも光のフォーカシングの場合）であるため、フォーカスレベルは、多くの走査線によって互いに分離される（別々である）ことが好ましい。これは、装置が種々のフォーカスレベル間で調節される時間を許容することになる。したがって、別のフォーカスレベルは、約５０本の走査線によって相互に分離されてもよい。

一般的には、大多数の走査または走査の一部は名目上のフォーカスレベルで得られ、焦点は少数の走査線に対して名目上の焦点から各々の別のフォーカスレベルまで修正される。一般的に３つの走査線が使用されてもよいが、原則として、１つの走査線だけが別のフォーカスレベルに使用されてもよい。

前記フォーカスパラメータは、フォーカスメリット値の形式をとることが好ましいが、前記フォーカスパラメータは数多くの形式をとることもできる。一般的に、フォーカスメリット値は、画像内の複雑性の度合いを数値的尺度で表したものであり、前記値がより大きくなれば、画像中の細部（詳細度）はより大きくなる。より多くの焦点の合った画像が対応するより高いメリット値を有する。別のフォーカスレベルに対するメリット値を標準化（正規化）されたメリット値の形で使用することは、本発明において、特に有利である。前記標準化は、目標物と実質的に同じ位置で、名目上のフォーカスレベルに対して行われるのが好ましい。前記目標物の同じ位置は、別のフォーカスレベルでのメリット値と名目上のフォーカスレベルでのメリット値との間に存在する画像細部の量の差を防ぐように使用される。したがって、前記仮定は、目標物内の細部でのレベルが、これらが実質的に同じ位置であるとして考えられることができるように、これらの隣接した位置で同じレベルであるということである。

一旦前記フォーカスパラメータが、名目上および別のフォーカスレベルの各々に関して得られた場合、予測された焦点位置の計算は、１本の曲線に名目上および別のフォーカスレベルに関するフォーカスパラメータを適合させることにより得られてもよい。そのような、「曲線」も直線を含む。さらに、ピーク位置でのインフォーカスパラメータ値（in-focus parameter value）も、フォーカス値における誤差を計算するために使用することができる。一般的には、前記誤差は、メリット値などのフォーカスパラメータの大きさに反比例する。

前記方法は、前記走査に渡る多くの位置で、上述された方法を繰り返すことを含む。次いで、予測されたインフォーカス値(in-focus value)は、測定位置間で焦点位置を予測するように、および／または、まだ走査されていない目標物の領域内で前記焦点を予測するように、１本の曲線に適合させてもよい。例えば、フォーカスレベルの傾向が、全般的に上向きの場合には、前記走査では焦点が上向き方向に連続することが期待されてもよい。このことは、例えば、前記目標物が走査装置の光軸に対して傾斜している場合の例であってもよい。

名目上のフォーカスレベルが焦点位置に可能な限り近づけいていることが好ましい。前記走査を行う前に、開始時の焦点位置は近似的にまたは正確に前記目標物の焦点位置を決定するように予測され、また、名目上のフォーカスレベルがこれに対応して設定されるようにしてもよい。

上述したように、前記画像情報が別のフォーカスレベルで得られる時、前記フォーカスレベルに対する画像情報の質は、名目上のフォーカスレベルで得られた隣接する画像情報を使用して、補間による前記画像情報を修正することにより向上されてもよい。走査線が使用され場合には、前記補間は、隣接する名目上のフォーカスレベル画像情報からの近傍の走査線の加重寄与（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を多く用いることにより行われてもよい。

本発明の第２の態様によれば、目標物から画像情報を得るための検知器アレイ；前記検知器アレイと前記目標物との間に相対運動を引き起こすための走査装置；前記検知器アレイと前記目標物との間で、焦点を修正するために採用された焦点装置；前記装置に名目上のフォーカスレベルで前記目標物の第１の部分を走査することにより本発明の第１の態様による方法を行わせて、対応する画像情報を得るように構成されたプロセッサー；１つまたは複数のそれぞれ別のフォーカスレベルで、前記目標物の１つまたは複数の別の部分を走査して、対応する画像情報を得ること、前記名目上のおよび１つまたは複数の別のフォーカスレベルの各々に関するフォーカスパラメータを、前記個々の画像情報を使用して計算すること、前記計算されたフォーカスパラメータを使用して、前記目標物の第１および別の部分の各々に共通の焦点位置を予測すること、からなる画像装置が提供される。

理解されるように、前記走査装置は、一般的には、スキャナを含んていてもよく、その様々なタイプは検知器アレイおよび任意のレンズというよりも、むしろ目標物を移動させるスキャナを含んで描かれる。走査、計算および予測ステップの１つまたは各々を行うのにふさわしい手段が配置されてもよい。

本発明による方法および装置の実施例を、以下の添付図面を参照して説明する。

実施例の画像走査装置は、全体が図１の１で示されている。これは、光検出器アレイ３と、調整可能な焦点システム４とを含む走査ヘッド２を含む。プラテン５が設けられ、その上に走査される目標物６が位置する。駆動機構７は、矢印９によって示されるように、目標物６に対して前記走査ヘッドを移動することが可能なように、トラック８に前記走査ヘッドを取り付ける。前記画像走査装置は、プログラマブル・ロジック、専用プロセッサーまたはコンピュータ・システムを含むことが可能なコントローラー１０を使用して制御される。

本発明による方法を行う際の、前記画像走査装置１の動作を、図２のフローチャートを参照して説明する。前記方法は、前記プラテン５上で前記目標物６の位置を決めることを含め、様々なセットアップおよび初期化手順を行うステップ１００で始まる。前記コントローラー１０は、前記駆動機構７によってスタート位置まで前記走査ヘッド２を移動させる。このステップは、また、例えば、多くの異なる焦点の位置で前記目標物から画像情報を得るように、調整可能な焦点システム４を調節し、次いで、各焦点の位置で画像情報より得られたフォーカスメリット値から焦点位置（焦点合わせ位置:in-focus position）を決定することにより、最初の焦点測定を選択的に含んでいてもよい。

ステップ１０１では、前記コントローラーは、名目上のフォーカスレベルで、前記焦点を設定するように、調整可能な焦点システム４を作動する。これは、上述のように、初期の焦点測定に基づいて達成されてもよく、または予め定められたフォーカスレベルまたは仮定したデフォルト値に基づいてもよい。

ステップ１０２で、前記走査は、予め定められた速度（滑らかに、または起動−停止）でトラック８に沿って駆動機構７に走査ヘッド２を移動させるコントローラー１０によって始まる。前記走査の進行に伴い、光検出器アレイ３は、繰り返し、画像情報の走査線を得る。図３を参照して、走査中に得られる各走査線のフォーカスレベルについて説明する。縦座標軸は、例えば、図１で垂直方向を表わすフォーカスレベル軸であり、前記横軸は、走査方向（図１の矢印９と平行）を表わす。前記走査は、多くの走査線が名目上のフォーカスレベルで得られる図３のＡで始まる。この場合、前記第１の６つの走査線（図３の番号１〜６）は、名目上のフォーカスレベルで得られる。走査線の各々について、対応する画像情報が記録される。図２のステップ１０３で、名目上のフォーカスレベルが焦点位置にあるかどうか判断するために、前記コントローラー１０は、調整可能な焦点システム４に量Ｘ（図３）だけフォーカスレベルを上方に調節させる。次の走査線７、８、９は、この新しい第１の別のフォーカスレベルで得られる。調整可能な焦点システム時間が焦点を調節することを可能にするように、走査線６、７を得る間で、前記走査を一時的に遅くすることができることに注意されたい。しかし、これは、走査が行われ、焦点が調節される速度に実質的に依存するということではなくともよい。または、走査線７、９は、「半焦点」位置、すなわち、前記名目上の焦点からの距離０．５Ｘに得ることができる。これらは、本例では第２の別の焦点位置として有効に働くことになる（後に参照）。

前記第１の別のフォーカスレベルで、３つの走査線７、８、９を得ると、前記コントローラー１０は、もう一度、焦点システム４を調節して、焦点の位置を名目上のフォーカスレベルまで戻すように移動させる。次いで、約４０本の別の走査線が、名目上の焦点位置に引かれ、これらは、図３の走査線１０〜６０として示される。

ステップ１０５で、前記コントローラー１０は、調整可能な焦点システムに、量Ｘだけ反対方向に焦点を移動させ、その後、前記走査線６１、６２、６３が得られる。

前記第１の別のフォーカスレベルに関しては、一旦、３つの走査線が第２の別のフォーカスレベルで得られると、前記焦点は、ステップ１０６で名目上のフォーカスレベルに戻される。

ステップ１０７で、名目上の焦点、第１の別のフォーカスレベルおよび第２の別のフォーカスレベルの各々で得られた画像情報が分析されて、フォーカスパラメータを決定する。この場合、これは、フォーカスメリット値の形式をとる。その値は画像情報内の微細な細部の量に依存する数値を提供する。

前記目標物６が、前記サンプル全般に渡り細部に変化を示さない場合には、次いで、ステップ１０７で計算されたフォーカスメリット値は、以下に説明する後のステップで直接使用することができる。しかし、走査される多くのサンプルは、走査位置の関数として画像の複雑性についての変化を示し、したがって、標準化（正規化）ステップがステップ１０８で行われることが好ましい。これは、前記第１および第２の別のフォーカスレベルに関してのみ行われる。（第１の別のフォーカスレベルに対する）走査線７、８、９でフォーカスメリット値をとり、名目上のフォーカスレベル、例えば、５、６、１０、１１で、１つまたは複数の隣接した走査レベルで得られた値でこれらを割ることにより、前記標準化（正規化）が行われる。これらの値の平均は、擬似値を低減するために使用されてもよい。名目上のフォーカスレベルに関して隣接する走査線は測定される５つまたは７つの走査線内全体で、前記目標物内で細部にほとんど変化がないという仮定に基づいて使用される。これは、単一なものとして仮定されるので、名目上のフォーカスレベルメリット値を標準化することは必要ではない。

図３をもう一度参照すると、名目上のフォーカスレベルの第１の別のフォーカスレベル側に、インフォーカスレベル(in-focus level)が位置することが理解される。理想的には、本願発明者らは、名目上のフォーカスレベルがインフォーカスレベルと一致し、それによって最良の画像情報を得ることを望む。インフォーカスレベルの位置を決定するために、名目上および第１、第２の別のフォーカスレベルに関するフォーカスメリット値は、ステップ１０９で曲線に適合される。そのような曲線の例は図４に示され、これは、フォーカスレベル（横座標）に対して、フォーカスパラメータ（縦座標）のグラフ上に、標準化されたフォーカスメリット値の形でプロットされる。公知の一般的な形態（２００で説明された）のフォーカスメリット曲線が、標準化されたフォーカスメリット値に適合される場合、名目上の焦点の位置は、ピーク（焦点位置を表わす）に最も近いことが明らかになる。前記横軸上のピーク位置の交点は、焦点位置のフォーカスレベルを与える。したがって、前記焦点位置は、ステップ１１０でこの方法を使用して計算によって予測される。

焦点位置の決定に加えて、前記フォーカスメリット値の大きさを考慮して、この位置での誤差を予測することが可能である。大きなフォーカスメリット値は、小さい誤差を示す。これは、前記画像情報が、多くの高周波（ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コンテンツを含んでいる場合、それが大きなメリット値を与えるが、少量の高周波コンテンツしかない場合には低いメリット値を与えるからである。そのような低いメリット値は、焦点が外れていて、それ自体としては高周波コンテンツが除去されている画像領域に類似する。したがって、高いメリット値がその時に生成される場合には、インフォーカスレベルに達したということが確実視される。更に、高いメリット値はノイズからの影響をほとんど受けず、そのため、低いメリット値ピークよりもさらに確実にピークを見つけることができる。したがって、誤差の大きさは、メリット値自体の大きさに反比例するものとして割り当てることができる。

したがって、焦点位置（レベル）を見つけると、名目上の焦点は、ステップ１１２で調節されて、この焦点位置と一致させることができる。これは図３で示される。

曲線に適合するために、３つの点が図４において示されるが、曲線の精度を向上するために、ポイントを多く有していることは有益である。任意に、これらの各々は、それら内で固有の誤差を有すると仮定することができる。

多くの別のフォーカスレベルが焦点位置を定める精度を向上するために使用されてもよいが、その一方では、そうするときに、これらの他のフォーカスレベルで得られた画像情報の質に低減があることが想起される。したがって、インフォーカスレベルを決定する際に使用される走査線の量とそのように決定されたレベルの正確さとの間にはトレードオフがある。これを向上する１つの方法は、図４の曲線に２つの別のポイントを加えることであり、これらは、完全にフォーカスレベルの外であることを表す。これは、例えば、量Ｘ（名目上と第１／第２の別の焦点の位置との間の差）の整数倍の数（３など）が完全に焦点の外れた画像情報を提供するものと仮定することにより、行うこともでき、したがって、前記フォーカスパラメータは０に近づけてもよい。したがって、これらのポイントをグラフに加え、曲線２００に適合することに役立てることができる。

上述の例において、前記目標物は、それ自体表面上に高さの変化がなく、したがって、平面（少なくともサービスを描くために）である、と仮定される。しかし、サンプルそれ自体が表面レリーフを有する、またはサンプルそれ自体が走査ヘッドの平面に対して全体的に傾斜しているということにより、これは多くのサンプルの場合には当てはまらない。

しかし、上述のように、焦点位置が走査にわたって位置の関数として実際に変化するなら、前記方法は、例えば、走査にわたって様々なポイントで焦点位置を繰り返し予測するように繰り返すことができる。これは、実際の表面レリーフが３００で示され、４つの焦点位置がそれらの誤差を含めて説明される図５で説明される。前記曲線３０１は、最も新しいインフォーカス値からオンザフライで適合され、計算上の様々な位置間で焦点位置を計算するために使用することができる。更に、それも、次の焦点位置がどこに位置するか予測するために使用することができ、したがって、次のロケーションで別の第１および第２の別のフォーカスレベルを読み出す前に、名目上の焦点位置がそれに応じて調節されることを可能にする。したがって、記載された方法を使用して、焦点位置の周期的な予測を使用することによって、走査自体中に前記目標物６の表面位相（トポロジー）を追従することができることは、図５から分かる。これは、あらかじめの走査を必要とせず、オンザフライで行うことができるので、非常に有利である。

前記走査は、図２のステップ１１５で終了し、その後、画像情報を表わす、得られたデータは、目標物の所望の画像を生成するように次いで処理される。または、別の特定の領域内での走査が、処理に先立って、初期のステップの方法を繰り返して行うことでなされうる。

別のフォーカスレベルで得られた画像情報は、一般的には名目上のフォーカスレベルより質の低いことが想起される（インフォーカスレベルが名目上の焦点に近いと仮定する）。画像内の誤差を防ぐために、このデータは質のより低いものであるので、前記方法は、これらの別のフォーカスレベルで得られた画像情報を向上するように、ステップ１１６で情報を処理するステップをさらに含む。これは、個々の別のフォーカスレベルの各々の側での名目上のフォーカスレベルでの走査線が、画像情報を補間するために使用される補間方法によって達成される。したがって、実施例として、走査線７、８、９を用いての近くの線からの部分的な寄与が以下の表に示される。

これらは、線６と線１０との間の距離の２５％、５０％および７５％で補間された値であり、他の重み付けまたは補間のための不均等な間隔よ有する線による、他の多くの補間技術を使用することができる。

この補間は、著しく画像全体の質を向上する。前記走査線が一般的に非常に狭く、したがって、この補間ステップ１１６は、最終画像において目に見えないことは記憶に留めておくべきである。

この方法は、任意の走査システムで実質的に使用することができ、光走査に限定されず、例えば、電子顕微鏡等でも使用可能なことが理解されるであろう。多くの目標物が一定の領域で実際に走査が行われるので、ステップ１１４の曲線の外挿法も、予備的走査（これが行われる）、または隣接した「一定の領域」からの隣接情報に基づいて、またはフォーカス値を使用して向上することができる。したがって、そのような情報に対するフォーカス値は当業者において理解されうるであろうが、名目上の焦点に関する「シード・ポイント」として使用されてもよい。

実施例による装置の概略的な説明である。 実施例の方法のフローチャートである。 フォーカスレベルの変化を示す。 メリット曲線を使用して、焦点位置を決定する方法を示す。 前記方法を使用して、表面レリーフを追跡する方法を示す。

Claims (22)

1. 画像走査装置において目標物の焦点位置を予測する方法であって、
   名目上のフォーカスレベルで前記目標物の第１の部分を走査して、対応する画像情報を得ること、
   １つまたは複数の各々の別のフォーカスレベルで、前記目標物の１つまたは複数の別の部分を走査して、対応する画像情報を得ること、
   個々の前記画像情報を使用して、前記名目上および１つまたは複数の別のフォーカスレベルの各々に対するフォーカスパラメータを計算すること、
   計算されたフォーカスパラメータを使用して、前記目標物の第１の部分および別の部分の各々に共通の焦点位置を予測することを含む方法。
2. 少なくとも２つの別のフォーカスレベルが使用され、１つのフォーカスレベルが名目上のフォーカスレベルの各々の側に位置する、請求項１に記載の方法。
3. 前記走査は走査線から形成され、少なくとも２つの別のフォーカスレベルが使用される場合に、前記フォーカスレベルは多数の走査線によって相互に隔てられている、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
4. 前記別のフォーカスレベルは約５０本の走査線によって相互に分離されている、請求項３に記載の方法。
5. 前記走査が走査線から形成される場合に、前記名目上のフォーカスレベルから少数の走査線に対する各々の別のフォーカスレベルまで前記焦点は修正される、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記フォーカスパラメータはフォーカスメリット値である、請求項１〜５に記載の方法。
7. 前記別のフォーカスレベルの各々に対するメリット値は、実質的に前記目標物の同じ位置で、名目上のフォーカスレベルに対して標準化された標準化メリット値である、請求項６に記載の方法。
8. 曲線に名目上の、および別のフォーカスレベルフォーカスパラメータを適合させることにより、予測された前記焦点位置の計算が得られる、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
9. 実質的にフォーカスレベル外に対応するフォーカスパラメータ値は、前記曲線に適合するように使用され、フォーカス値外に対する前記フォーカスレベルは、名目上のおよび別のフォーカスレベルとの差の２倍以上のレベルに対応する、請求項８に記載の方法。
10. 前記曲線は、前記焦点位置に対応するピークを有する、請求項８または請求項９に記載の方法。
11. さらに、前記ピーク位置で前記フォーカスパラメータ値を使用して、前記フォーカス値の誤差を計算することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記誤差は、前記フォーカスパラメータメリット値の大きさに反比例する、請求項１１に記載の方法。
13. さらに、前記名目上のフォーカスレベルを前記予測されたフォーカスレベルに修正することを含む、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
14. さらに、前記走査にわたって多くの位置で、前記方法を繰り返すこと、および曲線に前記予測されたインフォーカス値を適合させて、測定位置間の焦点位置を予測し、および／またはまだ走査されていない目標物の領域で前記焦点を予測することを含む、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
15. さらに、前記走査に先立って、前記名目上のフォーカスレベルの役割を果たす開始時の焦点位置を決定することを含む、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
16. さらに、前記名目上のフォーカスレベルで得られた隣接の画像情報を使用して補間することによって、別のフォーカスレベルで得られた画像情報を修正することを含む、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法。
17. 前記画像情報の別のフォーカスレベルが、多数の走査線に対して得られるとき、前記補間は、隣接する名目上のフォーカスレベル画像情報からの多数の最も近い走査線の加重寄与を使用することにより行われる、請求項１６に記載の方法。
18. 画像走査装置であって、
    目標物から画像情報を得るための検知器アレイと、
    前記検知器アレイと前記目標物との間に相対運動を生じさせるための走査装置と、
    前記検知器アレイと前記目標物との間で、前記焦点を修正するように働く焦点装置と、
    前記装置に、名目上のフォーカスレベルで、前記目標物の第１の部分を走査することにより、請求項１〜１７のいずれかによる方法を行わせて、対応する画像情報を得るようするプロセッサーと、
    １つまたは複数の各々の別のフォーカスレベルで、前記目標物の１つまたは複数の別の部分を走査して、対応する画像情報を得ること、
    前記名目上および１つまたは複数の他のフォーカスレベルの各々に関するフォーカスパラメータを計算すること、および
    前記計算されたフォーカスパラメータを使用して、前記目標物の第１の部分および別の部分の各々に共通の焦点位置を予測することを含む画像走査装置。
19. スキャナを含む、請求項１８に記載の装置。
20. １つまたは複数の各々のフォーカスレベルで、前記目標物を走査するための手段をさらに含む、請求項１８または請求項１９に記載の装置。
21. フォーカスパラメータを計算するための手段をさらに含む、請求項１８〜２０のいずれかに記載の装置。
22. 焦点位置を予測するための手段をさらに含む、請求項１８〜２１のいずれかに記載の装置。

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