JP2009074814A - 光切断法による３次元形状測定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】光切断法を原理とする３次元形状測定装置に関し、特に、物体に投影するスリット光パターンを液晶素子で作成することにより、紙幣のような３次元的な凹凸検査においてμｍオーダーでの高精度な計測を可能としたものである。
【解決手段】白色光源と、該白色光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とする光切断法による３次元形状測定装置。
【選択図】図１
【解決手段】白色光源と、該白色光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とする光切断法による３次元形状測定装置。
【選択図】図１
Description
本発明は光切断法を原理とする３次元形状測定装置に関し、特に、物体に投影する格子パターンを液晶素子で作成するときの構成に関する。
近年、印刷機の高性能化に伴い、偽造紙幣は増加の一途をたどっている。警察庁の発表した統計によると、平成８年から平成１０年には偽造紙幣発見枚数が１、０００枚を割っていたが、平成１６年には２５、８５８枚と約２５倍に膨れ上がっている。平成１６年１１月に、偽造防止技術の施された新しい日本銀行券の発行が開始されたが、その後も偽造事案が報告されている。現在まで、偽造紙幣判別のための凹凸検査をする試みがなされている。偽造防止技術の一つとして、紙幣には凹版印刷という特殊印刷がなされ、インクが盛り上がるように印刷されている。このような三次元的な凹凸検査にはμｍオーダーでの高精度な計測が求められている。
三次元形状計測法には様々な手法が提案されている。
大別すると接触法と非接触法がある。接触法は、機械的な接触ブローブを持ち、測定対象に直接触れることで、座標を読み取る。この手法は、高精度に計測できるものの、被測定物体に装置を取り付ける手間や、接触による傷、弾性ひずみ等の誤差要因を含んでいる。
一方、非接触法は、物体に直接触れず、光波、電波、音波を利用することで計測する方法である。非接触法は、光波、電波、音波の性質を利用できるため、接触法より高速に、なおかつ柔軟に計測することができる、最近では非接触法が、使い易く、短時間に低コストで利用できることから幅広い分野で用いられる。
大別すると接触法と非接触法がある。接触法は、機械的な接触ブローブを持ち、測定対象に直接触れることで、座標を読み取る。この手法は、高精度に計測できるものの、被測定物体に装置を取り付ける手間や、接触による傷、弾性ひずみ等の誤差要因を含んでいる。
一方、非接触法は、物体に直接触れず、光波、電波、音波を利用することで計測する方法である。非接触法は、光波、電波、音波の性質を利用できるため、接触法より高速に、なおかつ柔軟に計測することができる、最近では非接触法が、使い易く、短時間に低コストで利用できることから幅広い分野で用いられる。
非接触法には様々な手法が提案されており、物体に光を照射することで何らかの目印をつけ、画像を検出するアクティブ方式と、物体に目印をつけず、画像のみで計測するパッシブ方式に大別される。アクティブ方式は、主に、光ブローブ法、モアレ法、パターン投影法、光切断法がある。パッシブ方式は焦点法、ステレオ法に細分化され、それぞれ測定対象に合わせた手法がとられる。これらの中で、産業界において製品として優れた実績を残している手法は光切断法である、光切断法は光学系および原理が単純なため装置の小型化、自動化が可能となる。この歴史は古く単純ながらも原理的に高精度に計測できることから様々な産業界で利用されてきた。本発明は、このように信頼性が高く、高精度化が可能な光切断法を紙幣の計測に適用しようとするものである。
光切断法の測定原理は、基本的にはパターン投影法などと同様に、三角測量の原理に基づく。まずシート状のスリット光を物体に投影する。形状に合わせて変形したスリット像を別の方向から検出し、高さ形状を求める。さらに、スリット光を走査することで三次元データを得ることができる。光プローブ法が 1点ずつの計測に対し、光切断法は 1断面、つまり、１ラインあたり数百点ずつの計測が可能のため計測時間が大幅に短縮できる。また、スリットの幅を細くすれば高精度な計測が期待できるという特徴がある。
光切断法において物体の高さを高精度に計測するには、スリット光の投影角度とスリット像の観察角度を高精度に決定することが重要となる。つまり、投影側では高精度なスリット位置の決定、撮影側では高精度なスリット像の位置検出が重要である。しかしながら、従来の光切断法においては、スリットの走査光学系にポリゴンミラーやガルバノミラーなど機械駆動が主流であり、高速で精密な位置決めを行うのが困難であった。
本発明者は、電気制御が可能な液晶格子( Liquid Crystal Grating：ＬＣＧ)に着目した。このＬＣＧは縦長の液晶素子がストライプ状に配列しており、各素子の濃淡を電気的に制御できる。このＬＣＧを、スリット光のスキャナとして利用することで、高速で精密な位置決めを行うことができるようになるのである。
本発明者は、電気制御が可能な液晶格子( Liquid Crystal Grating：ＬＣＧ)に着目した。このＬＣＧは縦長の液晶素子がストライプ状に配列しており、各素子の濃淡を電気的に制御できる。このＬＣＧを、スリット光のスキャナとして利用することで、高速で精密な位置決めを行うことができるようになるのである。
光切断法は、三角測量法に基づいて物体の３次元座標を算出する。該三角測量法においてはスリット光投影光学系と撮影光学系の配置、スリット光の投影角度、スリット像の観察角度より幾何学的な関係から算出できる。
図１に液晶格子スキャナを用いた光切断法の光学系を示す。該光学系は液晶格子スキャナによるスリット光投影光学系およびＣＣＤカメラを用いた撮影光学系からなるものである。そして、液晶格子とＣＣＤカメラのローカル座標系をそれぞれｑ（xＬＣＧ、ｙＬＣＧ）、ｐ（ｘＣＣＤ，ｙＣＣD）とする。また、装置のグローバル座標系を(Ｘ、Ｙ、Ｚ)としてこの原点をＣＣＤカメラの中心、Ｚ軸を撮影系の主軸とする。また、Ｘ軸上にＬＣＧの中心を配置する。ＣＣＤの中心からの距離はＬである。またＸ軸となす角度θ0を投影系の主軸とする。
撮影系および投影系の主軸の交点を基準点とする。そのときのＣＣＤ面から基準点の距離はＺである。投影スリット光の光路が投影系の主軸となす角度をθ1、撮影スリット像の光路がＸ軸となす角度をφとする。
図１に液晶格子スキャナを用いた光切断法の光学系を示す。該光学系は液晶格子スキャナによるスリット光投影光学系およびＣＣＤカメラを用いた撮影光学系からなるものである。そして、液晶格子とＣＣＤカメラのローカル座標系をそれぞれｑ（xＬＣＧ、ｙＬＣＧ）、ｐ（ｘＣＣＤ，ｙＣＣD）とする。また、装置のグローバル座標系を(Ｘ、Ｙ、Ｚ)としてこの原点をＣＣＤカメラの中心、Ｚ軸を撮影系の主軸とする。また、Ｘ軸上にＬＣＧの中心を配置する。ＣＣＤの中心からの距離はＬである。またＸ軸となす角度θ0を投影系の主軸とする。
撮影系および投影系の主軸の交点を基準点とする。そのときのＣＣＤ面から基準点の距離はＺである。投影スリット光の光路が投影系の主軸となす角度をθ1、撮影スリット像の光路がＸ軸となす角度をφとする。
上記θ0，θ1，φは次式で表される。
物体の三次元座標Ｐ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)は、投影スリット光の光路と撮影スリット像の光路の直線式の交点より求めることができる。
投影スリット光の光路を表す直線の方程式は
となる。また、撮影スリット像の光路を表す直線の方程式は次式となる。
式(4)，(5)より、物体の座標Ｘ，Ｚが求まる。また、幾何学的関係からＹ，Ｚの関係式は次式のようになる。
以上，式(4)〜(6)より，物体の三次元座標Ｐ(Ｘ，Ｙ，Ｚ)は
となる。
投影スリット光の光路を表す直線の方程式は
次にスリット像の位置検出について説明する。
ＣＣＤ面ではスリット像の光強度分布が検出され、スリット位置を決定する。しかし、光強度分布は常に一定ではなくランダムに揺らいでしまい、繰り返し精度が劣化する。そこで、スリット像検出位置を決める方法として、1)ピーク検出、2)重心演算、光強度分布が密度関数を示すことから実測値3)ガウス関数または4)ローレンツ関数でフィッティングし、ピークを検出する方法を提案する。
ＣＣＤ面ではスリット像の光強度分布が検出され、スリット位置を決定する。しかし、光強度分布は常に一定ではなくランダムに揺らいでしまい、繰り返し精度が劣化する。そこで、スリット像検出位置を決める方法として、1)ピーク検出、2)重心演算、光強度分布が密度関数を示すことから実測値3)ガウス関数または4)ローレンツ関数でフィッティングし、ピークを検出する方法を提案する。
以下に各手法について説明する。
1）光強度のピーク値検出
光強度のピークとなる画素をスリット像検出位置とみなす画像解析が簡単なため、高速に演算ができリアルタイム計測が可能である。図２において、15ピクセルの位置がピークとなる。
1）光強度のピーク値検出
光強度のピークとなる画素をスリット像検出位置とみなす画像解析が簡単なため、高速に演算ができリアルタイム計測が可能である。図２において、15ピクセルの位置がピークとなる。
2）重心演算
スリット像検出位置を光強度分布の重心とし、重心位置を求める手法である。一般的に重心位置は、図形をD、重心をg、各点の密度をf(ｘ)とすると、
で求めることができる。本手法では位置ｘをＣＣＤの画素位置、密度ｆ(ｘ)を光強度と考えることができる。
ここで位置xｉでの光強度をIｉとし、上式の密度f(ｘ)をIｉとして重心を求めると、
となる。
演算処理が一回で完了するため、ピーク検出同様、リアルタイム計測が可能である。
図３に、光強度分布の重心gを示す。
スリット像検出位置を光強度分布の重心とし、重心位置を求める手法である。一般的に重心位置は、図形をD、重心をg、各点の密度をf(ｘ)とすると、
ここで位置xｉでの光強度をIｉとし、上式の密度f(ｘ)をIｉとして重心を求めると、
演算処理が一回で完了するため、ピーク検出同様、リアルタイム計測が可能である。
図３に、光強度分布の重心gを示す。
3)ガウスフィッティング
実測値をガウス関数でフィッティングし、ピーク値を求めるガウス関数は次式で表される。
ここで、分布の中心を料、分布の変曲点となる幅のパラメータをσとする。
図４に実測値をガウスフィッティングした例を示す
実測値をガウス関数でフィッティングし、ピーク値を求めるガウス関数は次式で表される。
図４に実測値をガウスフィッティングした例を示す
4) ローレンツフィッティング
実測値をローレンツ関数でフィッティングし、ピーク値を求める、ローレンツ関数は次式で表される。
ここで、分布の中心をα，幅のパラメータをβとする。
図５に実測値をローレンツフィッティングした例を示す。
実測値をローレンツ関数でフィッティングし、ピーク値を求める、ローレンツ関数は次式で表される。
図５に実測値をローレンツフィッティングした例を示す。
次に液晶格子スキャナについて説明する。
ＬＣＧは、装置の小型化、軽量化に有効であり、パターンを高速、高精密にスキャンすることができる。このＬＣＧ には、マトリクス型液晶格子、ストライプ型液晶格子がある。図６(a)にマトリクス型液晶格子を、図６(b)にストライプ型液晶格子の概略図をそれぞれ示す。
マトリクス型液晶格子は縦横の各画素が分離しており、任意のパターンを表示できるメリットがある。しかしながら、各画素は個別に駆動されるため、画素数の多いマトリクス型はデータ転送速度が遅く、また、全画面領域に対する、画像表示に有効な領域の面積比である開口率が５０％程度であり、画素間の隙間が面積の半分を占める。そのため、画素間の隙間による光学ノイズが液晶素子の配列に影響を及ぼし、透過する光強度に斑ができる不利益があって、精密なスリットを形成することができず、計測精度の低下につながってしまう。
それに対して図６(b) に示すストライプ型液晶格子は、縦方向に連続した構成の画素であるため画素数が少なく、そのため、高速データ転送が可能であり、高開口率により光学ノイズが低減される特徴をもつ。
特開平１１−８３４５４号公報
警察庁 ＨＰ：平成１７年警察白書、警察庁
日本銀行ＨＰ：新しい日本銀行券(一万円券)の偽造防止技術について，日本銀行
吉澤徹：光三次元計測，新技術コミュニケーションズ，(1993) 3．
井口征士，佐藤宏介：三次元画像計測，昭晃堂，(1990)13-64．
G．Schmaltz：Technische Ｏberf1achenkunde，Julius Springer，(1936)
白旗慎吾：統計解析入門，共立出版株式会社、(1992)55-74．
竹村格夫：CCDカメラ入門，コロナ社，(1997)85．
ＬＣＧは、装置の小型化、軽量化に有効であり、パターンを高速、高精密にスキャンすることができる。このＬＣＧ には、マトリクス型液晶格子、ストライプ型液晶格子がある。図６(a)にマトリクス型液晶格子を、図６(b)にストライプ型液晶格子の概略図をそれぞれ示す。
マトリクス型液晶格子は縦横の各画素が分離しており、任意のパターンを表示できるメリットがある。しかしながら、各画素は個別に駆動されるため、画素数の多いマトリクス型はデータ転送速度が遅く、また、全画面領域に対する、画像表示に有効な領域の面積比である開口率が５０％程度であり、画素間の隙間が面積の半分を占める。そのため、画素間の隙間による光学ノイズが液晶素子の配列に影響を及ぼし、透過する光強度に斑ができる不利益があって、精密なスリットを形成することができず、計測精度の低下につながってしまう。
それに対して図６(b) に示すストライプ型液晶格子は、縦方向に連続した構成の画素であるため画素数が少なく、そのため、高速データ転送が可能であり、高開口率により光学ノイズが低減される特徴をもつ。
そこでこの発明は、光切断法を原理とする３次元形状測定装置に関し、特に、物体に投影するスリット光パターンを液晶素子で作成することにより、紙幣のような３次元的な凹凸検査においてμｍオーダーでの高精度な計測を可能としたものである。
すなわち、この発明における光切断法による３次元形状測定装置は、白色光源やＬＥＤ光源などの光源と、該光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とするものである。
光切断法による３次元形状測定装置は、スリット像の位置検出を、ガウスフィッティングなどのフィッティングによって行うようにしたことをも特徴とするものである。
上記のごとく本発明による３次元形状測定装置は、ストライプ型液晶素子を用いて物体の表面にスリット光を投影するものであり、該スリット光が縦方向に連続した構成の画素であるために画素数が少なく、そのため、高速データ転送が可能であり、高開口率により光学ノイズが低減される３次元画像処理ができる。
したがって、紙幣のような３次元的な凹凸検査においてμｍオーダーでの高精度な計測が可能となった。
したがって、紙幣のような３次元的な凹凸検査においてμｍオーダーでの高精度な計測が可能となった。
また、ストライプ型液晶格子を用いた光切断法による３次元形状測定システムにおいて、シングルスリットでの精度評価を行ったところ、ガウスフィッティングにより高精度化することができ、測定領域３０mm×５０mmで液晶格子のスリット幅１本を平板に投影したとき、繰り返し精度は５μmであった。
以下、この発明の光切断法による３次元形状測定装置の実施の形態を図面に基いて詳細に説明する。
図１は液晶格子スキャナを用いた光切断法の光学系を示す概略図である。図２は光強度のピーク値の検出結果を示すグラフである。図３は光強度分布の重心gを示すグラフである。図４は実測値をガウスフィッティングした例を示すグラフである。図５は実測値をローレンツフィッティングした例を示すグラフである。図６は(a)はマトリクス型液晶格子を、(b)はストライプ型液晶格子を示す概略図である。図７はこの発明で使用される液晶格子を示す概略図である。図８はこの発明で使用されるストライプ型液晶格子の駆動回路を示すブロック図である。図９はこの発明の光切断法による３次元形状測定装置を用いた３次元形状計測システムのフローチャートである。図１０は投影したシングルスリットパターンをＣＣＤで検出した模式図である。図１１は全画素の分割状態を示す概略図である。図１２は(a)は基準点に冷却ＣＣＤカメラを置き、スリット光を直接撮影した結果を示す撮像画面、 (b)はＡＡ’の光強度分布を示すグラフである。図１３は(a)は基準点に設置した平面基板上にスリット像を投影し、ＣＣＤカメラで撮影した画像を示し、(b)はＢＢ’の光強度分布を示すグラフである。図１４はストライプ型液晶格子によって光切断を行ったときのＣＣＤカメラで観察される像であり、(a)は測定対象に１本のスリットを投影したシングルスリットパターンを示し、(b)は５本のスリットを投影するマルチスリットパターンを示す画像である。図１５は１００回の繰り返し精度を求めた結果を示すグラフである。図１６は光強度を調節して精度検定を行った結果を示すグラフである。図１７は(a)は設定値に対する計測値の結果を示すグラフ、(b)は奥行きに対する残差を示すグラフである。図１８は(a)は撮影した初期画像、(b)はスリットをスキャンし、人形を計測する際に撮影した画像、(c)は減算画像データである。図１９は(d)は人形の顔をワイヤーフレームで計測した場合の３次元表示、(e)は断面Ａの表面形状を示すグラフである。図２０は５００μmの段差を計測した結果を示し、(a)は段差の写真、(b)は断面Cの表面形状を本装置と触針式粗さ測定器で比較した結果を示すグラフである。図２１は人差し指を計測した結果を示し、(a)はワイヤーフレームによる三次元表示、(b)は断面Ｂの表面形状を示すグラフである。図２２は本計測システムを用いて十円硬貨を計測した結果を示し、(a)は実際に計測した硬貨の写真、(b)はカラー３次元表示を示す写真である。図２３は(c)はワイヤーフレームによる三次元表示を示す画像である。図２４は(d)および (e)はそれぞれ、触針式、本計測法による断面Dの表面形状計測結果を示すグラフ、(f)は本計測法による断面Ｅの表面形状計測結果を示すグラフである。図２５は千円札の文字部分を計測した結果を示し、(a)は新千円札の凹版印刷された文字部分の写真である。図２６は(b)は酸化マグネシウムコーティング前の計測結果を示すワイヤーフレームによる３次元表示、（c）は酸化マグネシウムコーティング後の計測結果を示すワイヤーフレームによる３次元表示である。図２７は(d)、(e)はそれぞれ表面の断面Ｆ，Ｇの形状を示すグラフである。図２８は(f)は凹版印刷、(g)はレーザプリンタ印刷の結果を示す写真およびグラフである。
図１は液晶格子スキャナを用いた光切断法の光学系を示す概略図である。図２は光強度のピーク値の検出結果を示すグラフである。図３は光強度分布の重心gを示すグラフである。図４は実測値をガウスフィッティングした例を示すグラフである。図５は実測値をローレンツフィッティングした例を示すグラフである。図６は(a)はマトリクス型液晶格子を、(b)はストライプ型液晶格子を示す概略図である。図７はこの発明で使用される液晶格子を示す概略図である。図８はこの発明で使用されるストライプ型液晶格子の駆動回路を示すブロック図である。図９はこの発明の光切断法による３次元形状測定装置を用いた３次元形状計測システムのフローチャートである。図１０は投影したシングルスリットパターンをＣＣＤで検出した模式図である。図１１は全画素の分割状態を示す概略図である。図１２は(a)は基準点に冷却ＣＣＤカメラを置き、スリット光を直接撮影した結果を示す撮像画面、 (b)はＡＡ’の光強度分布を示すグラフである。図１３は(a)は基準点に設置した平面基板上にスリット像を投影し、ＣＣＤカメラで撮影した画像を示し、(b)はＢＢ’の光強度分布を示すグラフである。図１４はストライプ型液晶格子によって光切断を行ったときのＣＣＤカメラで観察される像であり、(a)は測定対象に１本のスリットを投影したシングルスリットパターンを示し、(b)は５本のスリットを投影するマルチスリットパターンを示す画像である。図１５は１００回の繰り返し精度を求めた結果を示すグラフである。図１６は光強度を調節して精度検定を行った結果を示すグラフである。図１７は(a)は設定値に対する計測値の結果を示すグラフ、(b)は奥行きに対する残差を示すグラフである。図１８は(a)は撮影した初期画像、(b)はスリットをスキャンし、人形を計測する際に撮影した画像、(c)は減算画像データである。図１９は(d)は人形の顔をワイヤーフレームで計測した場合の３次元表示、(e)は断面Ａの表面形状を示すグラフである。図２０は５００μmの段差を計測した結果を示し、(a)は段差の写真、(b)は断面Cの表面形状を本装置と触針式粗さ測定器で比較した結果を示すグラフである。図２１は人差し指を計測した結果を示し、(a)はワイヤーフレームによる三次元表示、(b)は断面Ｂの表面形状を示すグラフである。図２２は本計測システムを用いて十円硬貨を計測した結果を示し、(a)は実際に計測した硬貨の写真、(b)はカラー３次元表示を示す写真である。図２３は(c)はワイヤーフレームによる三次元表示を示す画像である。図２４は(d)および (e)はそれぞれ、触針式、本計測法による断面Dの表面形状計測結果を示すグラフ、(f)は本計測法による断面Ｅの表面形状計測結果を示すグラフである。図２５は千円札の文字部分を計測した結果を示し、(a)は新千円札の凹版印刷された文字部分の写真である。図２６は(b)は酸化マグネシウムコーティング前の計測結果を示すワイヤーフレームによる３次元表示、（c）は酸化マグネシウムコーティング後の計測結果を示すワイヤーフレームによる３次元表示である。図２７は(d)、(e)はそれぞれ表面の断面Ｆ，Ｇの形状を示すグラフである。図２８は(f)は凹版印刷、(g)はレーザプリンタ印刷の結果を示す写真およびグラフである。
図１に示すように、この発明の光切断法による３次元形状測定装置は、白色光源１１と、該白色光源１１と測定される物体３０の間に設けられ該物体３０の表面にスリット光を投影する液晶素子１２と、投影レンズ１３とからなるスリット光投影光学系１０と、撮像レンズ２１と、ＣＣＤカメラ２２とからなるスリット光撮像光学系２０とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とするものである。
図７にこの発明で使用される液晶格子の概略図を示す。
この発明で使用されるストライプ型液晶格子１２としては、シチズン・アクティブ社製のストライプ型液晶格子（ＬＧ−０２ 製品番号）を用いることが望ましい。このストライプ型液晶格子１２は、図７に示すように、９６０本の液晶素子１４がストライプ状に配列されている。液晶素子１４の1本の幅は３５μmであり、それぞれの隙間は３μmである。また、表示階調数は４bit１６階調から７bit１２８階調まで設定できる。各画素の電圧を制御し白黒の濃度を設定するため、スリットパターン、バイナリーパターン、正弦パターンなど、さまざまなパターンを形成することができる。
この実施例においては、スリット部を白、その他を黒としたバイナリーに設定できれば良いため、４bitを採用しても転送するデータ量が少ないので転送時間を短縮できる。
パターンの表示時間は制御用ＰＣからストライプ型液晶格子１２へのデータ転送速度、液晶の光学的応答速度を合わせた時間を意味し、２０msである。
この発明で使用されるストライプ型液晶格子１２としては、シチズン・アクティブ社製のストライプ型液晶格子（ＬＧ−０２ 製品番号）を用いることが望ましい。このストライプ型液晶格子１２は、図７に示すように、９６０本の液晶素子１４がストライプ状に配列されている。液晶素子１４の1本の幅は３５μmであり、それぞれの隙間は３μmである。また、表示階調数は４bit１６階調から７bit１２８階調まで設定できる。各画素の電圧を制御し白黒の濃度を設定するため、スリットパターン、バイナリーパターン、正弦パターンなど、さまざまなパターンを形成することができる。
この実施例においては、スリット部を白、その他を黒としたバイナリーに設定できれば良いため、４bitを採用しても転送するデータ量が少ないので転送時間を短縮できる。
パターンの表示時間は制御用ＰＣからストライプ型液晶格子１２へのデータ転送速度、液晶の光学的応答速度を合わせた時間を意味し、２０msである。
図８に、この発明で使用されるストライプ型液晶格子の駆動回路を示す。該駆動回路はＵＳＢドライバ１５と液晶ドライバ１６から構成され、コンピュータのプログラム制御でパタン表示が行われます。すなわち、制御用ＰＣからの格子データがＵＳＢフラットケーブルを介して転送され、ストライプ型液晶格子を表示させる。
この発明で使用されるＣＣＤカメラとしては、ＷＡＴＥＣ社製のＷＡＴ−５３５ＥＸを使用することができる。信号方式がＥＩＡでありモノクロカメラである。そして１フレームの撮影時間が１／３０ｓである。
なお、このＣＣＤカメラは時間的に不規則なランダムノイズを発生する。ランダムノイズが発生する原因はリセット雑音、検出アンプの雑音、暗電流のショット雑音、光ショット雑音が原因である。ＣＣＤカメラに固有のランダムノイズを確認するため、カメラに蓋をしてノイズを測定した。１画素あたりの光強度の標準偏差としてランダムノイズを測定したところ、ばらつきは０階調となった。これより本計測においてはＣＣＤカメラのランダムノイズの影響はないと考えられる。
なお、このＣＣＤカメラは時間的に不規則なランダムノイズを発生する。ランダムノイズが発生する原因はリセット雑音、検出アンプの雑音、暗電流のショット雑音、光ショット雑音が原因である。ＣＣＤカメラに固有のランダムノイズを確認するため、カメラに蓋をしてノイズを測定した。１画素あたりの光強度の標準偏差としてランダムノイズを測定したところ、ばらつきは０階調となった。これより本計測においてはＣＣＤカメラのランダムノイズの影響はないと考えられる。
次に、画像解析における計測の流れについて説明する。
この発明においては、ＰＣで作成したプログラムにより自動計測を行った。まずストライプ型液晶格子によってスリット光を形成して非測定用の物体に照射する。物体上に形成されたスリット像をＣＣＤカメラで検出し、３次元座標への演算処理を行うのである。
図９に、この発明の光切断法による３次元形状測定装置を用いた３次元形状計測システムのフローチャートを示す。
この発明においては、ＰＣで作成したプログラムにより自動計測を行った。まずストライプ型液晶格子によってスリット光を形成して非測定用の物体に照射する。物体上に形成されたスリット像をＣＣＤカメラで検出し、３次元座標への演算処理を行うのである。
図９に、この発明の光切断法による３次元形状測定装置を用いた３次元形状計測システムのフローチャートを示す。
まず装置の配置から、初期値Ｚ0，Ｌ，ｌL，ｌCを設定する。測定対象全面を計測するのに必要なスリットスキャン回数をn回とする。次に、スリット光を投影せずに初期画像を取得する。ループ１では、ストライプ型液晶格子のi番目の画素を白、その他を黒に設定してスリットを形成し、スリット光を投影する。画像データを取得し、メモリへの蓄積をn回繰り返す。全面のスキャンが終わり次第、ループ２へ移り画像解析が行われる。画像解析は、まずメモリに蓄積させていた画像データを 1，2，・・，ｉ，・・，n-1，n番と順次読み出す。
この1〜nはスリット位置に対応する。画像データを読み出す際、初期画像データで減算することでスリット像だけの画像を得る、この画像から光強度分布を解析すると、スリット像を検出した画素の光強度は高いため、この画素の位置xCCDを読み取る。
以上の数値データから、前記数６〜８にしたがって三次元座標を算出する。本計測装置では、以上の流れをLabVIEW（日本ナショナルインスツルメンツ株式会社製）のソフトウエアでプログラムし、自動計測をおこなった。
この1〜nはスリット位置に対応する。画像データを読み出す際、初期画像データで減算することでスリット像だけの画像を得る、この画像から光強度分布を解析すると、スリット像を検出した画素の光強度は高いため、この画素の位置xCCDを読み取る。
以上の数値データから、前記数６〜８にしたがって三次元座標を算出する。本計測装置では、以上の流れをLabVIEW（日本ナショナルインスツルメンツ株式会社製）のソフトウエアでプログラムし、自動計測をおこなった。
上記における光強度検出について説明する。
図１０に、投影したシングルスリットパターンをＣＣＤで検出した模式図を示す。ＣＣＤの全画素中、i列の赤で示した部分でスリット像を検出している。はじめに１行目の画素ｘ(1，2，・・，ｉ-ｌ，ｉ，ｉ+1、・・，Ｉ)の光強度を検出する。y方向に2，3，・・，ｊ-ｌ，ｊ，ｊ+1、・・，J と順次繰り返せば、一画面でのスリット像検出位置を決定できる。
マルチスリットの場合、ＣＣＤ 上に数本のスリット像が検出されるため各スリット像の判別が難しい。そこで、図１１に示すように、スリット像の本数nに対して、全画素をブロック1，2，・・，n-1，nと分割する。このときスリット光は、ブロック内の中央に検出されるよう投影する。また、スリットをスキャンさせる際、各ブロックを固定してしまうと、スキャン中、ブロック内で２本のスリット像を検出してしまい判別できなくなる可能性がある。そこで、スリットスキャンに伴いブロックを移動させることで、各ブロック内に、常に１本のスリット像を検出することができる。
図１０に、投影したシングルスリットパターンをＣＣＤで検出した模式図を示す。ＣＣＤの全画素中、i列の赤で示した部分でスリット像を検出している。はじめに１行目の画素ｘ(1，2，・・，ｉ-ｌ，ｉ，ｉ+1、・・，Ｉ)の光強度を検出する。y方向に2，3，・・，ｊ-ｌ，ｊ，ｊ+1、・・，J と順次繰り返せば、一画面でのスリット像検出位置を決定できる。
マルチスリットの場合、ＣＣＤ 上に数本のスリット像が検出されるため各スリット像の判別が難しい。そこで、図１１に示すように、スリット像の本数nに対して、全画素をブロック1，2，・・，n-1，nと分割する。このときスリット光は、ブロック内の中央に検出されるよう投影する。また、スリットをスキャンさせる際、各ブロックを固定してしまうと、スキャン中、ブロック内で２本のスリット像を検出してしまい判別できなくなる可能性がある。そこで、スリットスキャンに伴いブロックを移動させることで、各ブロック内に、常に１本のスリット像を検出することができる。
次に、 スリット像位置の検出について説明する。
スリット像の位置検出は高精度化において重要である。そこでまず、物体上、ＣＣＤ 上におけるスリット光の光強度分布をそれぞれ確認した。
図１２(a)に、基準点に冷却ＣＣＤカメラを置き、スリット光を直接撮影した結果を示す。図１２(b)にＡ−Ａ’の光強度分布を示す。冷却ＣＣＤカメラとしては、ビットラン株式会社製の、画素数７７２×５８０、１画素のサイズ８３×８３μm、階調ビット数１６bitの製品を使用した。光強度が最大となる画素を含む、６０画素分の光強度分布である。ストライプ型液晶格子のスリット部での光強度分布は矩形であると考えられるが、物体上の光強度分布はエッジが丸くなっていることが分かる。これは回折した光が入り込んでいるためであると考えられる。
図１３(a)に、基準点に設置した平面基板上にスリット像を投影し、ＣＣＤカメラで撮影した画像を示す。図１３(b)にＢ−Ｂ’の光強度分布を示す。これは光強度が最大となる画素を含む、３０ 画素分のデータである。スリット光を直接検出した光強度分布より、さらにエッジがなくなっていることがわかる。これはスリット光が平面基板上で散乱しているためと考えられる。
スリット像の位置検出は高精度化において重要である。そこでまず、物体上、ＣＣＤ 上におけるスリット光の光強度分布をそれぞれ確認した。
図１２(a)に、基準点に冷却ＣＣＤカメラを置き、スリット光を直接撮影した結果を示す。図１２(b)にＡ−Ａ’の光強度分布を示す。冷却ＣＣＤカメラとしては、ビットラン株式会社製の、画素数７７２×５８０、１画素のサイズ８３×８３μm、階調ビット数１６bitの製品を使用した。光強度が最大となる画素を含む、６０画素分の光強度分布である。ストライプ型液晶格子のスリット部での光強度分布は矩形であると考えられるが、物体上の光強度分布はエッジが丸くなっていることが分かる。これは回折した光が入り込んでいるためであると考えられる。
図１３(a)に、基準点に設置した平面基板上にスリット像を投影し、ＣＣＤカメラで撮影した画像を示す。図１３(b)にＢ−Ｂ’の光強度分布を示す。これは光強度が最大となる画素を含む、３０ 画素分のデータである。スリット光を直接検出した光強度分布より、さらにエッジがなくなっていることがわかる。これはスリット光が平面基板上で散乱しているためと考えられる。
この発明におけるマルチスリット光切断による計測の高速化について説明する。
図１４はストライプ型液晶格子によって光切断を行ったときのＣＣＤカメラで観察される像である。図１４(a)は測定対象に１本のスリットを投影したシングルスリットパターンを示す。図１４(b)は５本のスリットを投影するマルチスリットパターンの画像である。マルチスリット光切断は多数のスリットを投影し走査するため、シングルスリット光切断に比べ、少ない走査回数で全面を計測できる。すなわち、図１４(b)のように５本のスリットで計測した場合、計測時間は１／５となる。
図１４はストライプ型液晶格子によって光切断を行ったときのＣＣＤカメラで観察される像である。図１４(a)は測定対象に１本のスリットを投影したシングルスリットパターンを示す。図１４(b)は５本のスリットを投影するマルチスリットパターンの画像である。マルチスリット光切断は多数のスリットを投影し走査するため、シングルスリット光切断に比べ、少ない走査回数で全面を計測できる。すなわち、図１４(b)のように５本のスリットで計測した場合、計測時間は１／５となる。
実際に精度検定を行った。ここでは酸化マグネシウムで覆ったガラス基板を用い、平坦と仮定して計測を行った。表１に、装置の初期値を示す。
次に、スリット像位置検出方法の違いによる繰り返し精度の比較について説明する。
前述した４つの手法
1）光強度のピーク検出
2）重心演算
3）ガウスフィッティング
4) ローレンツフィッティング
を用いて、繰り返し精度検定を行った、まずスリットの表示をストライプ型液晶格子の中心に設定し、基準点に設置した基板へスリット光を投影する。画像検出を１００回繰り返し、スリット像検出位置xCCDのばらつきを検定した。それぞれの標準偏差を求めた結果を表２に示す。
ここで、光強度のピーク検出，重心演算，ガウスフィッティング，ローレンツフィッティングの標準偏差をそれぞれσr，σj，σG，σLとする。表２より、σrは0 ピクセルであるが、光強度のピーク値となる画素をxCCDとするため、整数値でしか決定できない。
前述した４つの手法
1）光強度のピーク検出
2）重心演算
3）ガウスフィッティング
4) ローレンツフィッティング
を用いて、繰り返し精度検定を行った、まずスリットの表示をストライプ型液晶格子の中心に設定し、基準点に設置した基板へスリット光を投影する。画像検出を１００回繰り返し、スリット像検出位置xCCDのばらつきを検定した。それぞれの標準偏差を求めた結果を表２に示す。
上記画素xCCDは量子的な値となってしまい精度は劣化する。重心演算、ガウスフィッティング、ローレンツフィッティングに関してはxCCDをサブピクセルで決定できるため高精度に計測できる。σj，σG，σLを比較すると、σjが最も精度が低い。
重心を求める手法は、光強度分布の揺らぎによって影響されやすいため、繰り返し精度が劣化しているものと考えられる。σG，σLは０．０１ピクセルとなっており、同じ値である。実際に計測する際には、測定対象は平面だけでなく、傾きによるコマ収差の影響が出ると考えられる。前記図２，図３からわかるように、ガウスフィッティングのほうが実測値の分布にフィッティングできていることからコマ収差に対しても対応できると考えられる。
以上より、繰り返し精度が少なく、実測値と同等の分布となるガウスフィッティングが適していると考えられる。本計測システムではガウスフィッティングを採用した。
重心を求める手法は、光強度分布の揺らぎによって影響されやすいため、繰り返し精度が劣化しているものと考えられる。σG，σLは０．０１ピクセルとなっており、同じ値である。実際に計測する際には、測定対象は平面だけでなく、傾きによるコマ収差の影響が出ると考えられる。前記図２，図３からわかるように、ガウスフィッティングのほうが実測値の分布にフィッティングできていることからコマ収差に対しても対応できると考えられる。
以上より、繰り返し精度が少なく、実測値と同等の分布となるガウスフィッティングが適していると考えられる。本計測システムではガウスフィッティングを採用した。
次に、スリット幅に対する繰り返し精度の検定結果について説明する。
スリット幅に対する検出スリット位置のばらつきを確認するため、ストライプ型液晶格子を制御し、白の画素を１〜１０本、その他の画素を黒としてスリット幅を設定し、スリット光を投影した。図１５に、１００回の繰り返し精度を求めた結果を示す。近似直線からもわかるように、スリット幅が細くなるほど繰り返し精度が向上していることがわかる。スリット幅が１本のとき、繰り返し精度は５μmであった。本計測ではスリット幅を1本として計測を行っている。
スリット幅に対する検出スリット位置のばらつきを確認するため、ストライプ型液晶格子を制御し、白の画素を１〜１０本、その他の画素を黒としてスリット幅を設定し、スリット光を投影した。図１５に、１００回の繰り返し精度を求めた結果を示す。近似直線からもわかるように、スリット幅が細くなるほど繰り返し精度が向上していることがわかる。スリット幅が１本のとき、繰り返し精度は５μmであった。本計測ではスリット幅を1本として計測を行っている。
次に、光強度の強弱による繰り返し精度の検定結果について説明する。
スリット像の光強度が計測結果に与える影響を確認するため、光強度を調節して精度検定を行った。１００回の繰り返し精度検定した結果を図１６に示す。スリット幅を１本とした。図１６ に示す光強度は、各測定における最大光強度の１００回測定した平均である。光強度が弱いほど繰り返し精度がばらついていることがわかる。
これは、ガウスフィッティングを行う際、光強度が弱いとＳＮ比が悪くなるため、光強度の揺らぎに影響されやすくなると考えられる。これより、本計測ではＣＣＤ検出時の光強度を約２００階調に設定して計測を行っている。
スリット像の光強度が計測結果に与える影響を確認するため、光強度を調節して精度検定を行った。１００回の繰り返し精度検定した結果を図１６に示す。スリット幅を１本とした。図１６ に示す光強度は、各測定における最大光強度の１００回測定した平均である。光強度が弱いほど繰り返し精度がばらついていることがわかる。
これは、ガウスフィッティングを行う際、光強度が弱いとＳＮ比が悪くなるため、光強度の揺らぎに影響されやすくなると考えられる。これより、本計測ではＣＣＤ検出時の光強度を約２００階調に設定して計測を行っている。
次いで、本発明の装置のＺ軸上にパルスステージを設置し、高さ検定を行った。検定は、基準点を０とし、−２．５〜２．５mmの間を５０μmずつ送り１０回の繰り返し計測を行った。
図１７(a)は、設定値に対する計測値の結果である。ここで計測値は１０回の数値の平均である。計測値は設定値にほぼあっている。両者を比較するため残差を取った。図１７(b)に奥行きに対する残差を示す。このとき設定値に対する計測値の標準偏差は６μmであった。
図１７(a)は、設定値に対する計測値の結果である。ここで計測値は１０回の数値の平均である。計測値は設定値にほぼあっている。両者を比較するため残差を取った。図１７(b)に奥行きに対する残差を示す。このとき設定値に対する計測値の標準偏差は６μmであった。
以下に本計測法を用いて計測した計測例を示す。条件はすべて前記[００３０]の精度検定と同様にして行った。また、計測領域は３０×５０mmである。
実際の計測の流れを、人形の計測を例に説明する。まず初期値Z0，Ｌ，ｌL，ｌCを装置の幾何学的配置から決定する。次に、スリット光を投影せず、図１８(a)のような初期画像を撮影する。このとき、ストライプ型液晶格子はスリットを形成せず全画素を黒に設定する。次に、物体の大きさに応じて、スリット位置ｘLCGを設定し物体全面をスキャンさせる。図１８(b)は、スリットをスキャンし、人形を計測する際に撮影した画像を示す。この人形の場合、スキャン量を２７０ピクセルとして行った、全面のスキャン、画像データ取得が終わったら、次に画像解析を開始する。
図１８(b)のようなスキャン中に取得した画像データから、図１８(a)の初期画像データを減算すると図１８(c)のデータとなる。このようにするとスリットのみの画像となり、位置検出の決定が容易となる。スリットの光強度分布をガウスフィッティングすることでスリット像検出位置ｘCCDを決定する。最後に、以上のパラメータから数６〜７にしたがい物体の３次元座標を算出する。以上の方法で人形の顔を計測した結果を示す。図１９(d)はワイヤーフレームによる三次元表示、図１９(e)は断面Ａの表面形状である。目の部分は色がついていたために計測不可能であったが、高さ約１０mmの測定対象を計測できることを確認した。またこのように高さのあるものでも、鼻の下の線のような細かい凹凸も確認することができた。
実際の計測の流れを、人形の計測を例に説明する。まず初期値Z0，Ｌ，ｌL，ｌCを装置の幾何学的配置から決定する。次に、スリット光を投影せず、図１８(a)のような初期画像を撮影する。このとき、ストライプ型液晶格子はスリットを形成せず全画素を黒に設定する。次に、物体の大きさに応じて、スリット位置ｘLCGを設定し物体全面をスキャンさせる。図１８(b)は、スリットをスキャンし、人形を計測する際に撮影した画像を示す。この人形の場合、スキャン量を２７０ピクセルとして行った、全面のスキャン、画像データ取得が終わったら、次に画像解析を開始する。
図１８(b)のようなスキャン中に取得した画像データから、図１８(a)の初期画像データを減算すると図１８(c)のデータとなる。このようにするとスリットのみの画像となり、位置検出の決定が容易となる。スリットの光強度分布をガウスフィッティングすることでスリット像検出位置ｘCCDを決定する。最後に、以上のパラメータから数６〜７にしたがい物体の３次元座標を算出する。以上の方法で人形の顔を計測した結果を示す。図１９(d)はワイヤーフレームによる三次元表示、図１９(e)は断面Ａの表面形状である。目の部分は色がついていたために計測不可能であったが、高さ約１０mmの測定対象を計測できることを確認した。またこのように高さのあるものでも、鼻の下の線のような細かい凹凸も確認することができた。
図２０に５００μmの段差を計測した結果を示す。図２０(a)は段差の写真であり、図２０(b)は断面Cの表面形状を本装置と触針式粗さ測定器で比較した結果である。よく一致している。
図 ２１に人差し指を計測した結果を示す。図２１ (a)はワイヤーフレームによる三次元表示、図２１(b)は断面Ｂの表面形状である。爪体、爪上皮、第一関節をはっきりと確認することができる。
図２２に、本計測システムを用いて十円硬貨を計測した結果を示す。図２２(a)に実際に計測した硬貨の写真を、図２２(b)にカラー３次元表示を示す（別途提出した写真参照）。両者比較すると、とてもよく一致していることがわかる。
図２３(c)はワイヤーフレームによる三次元表示、図２４(d)および図２４(e)はそれぞれ、触針式、本計測法による断面Dの表面形状計測結果である。また図２４(f)は本計測法による断面Ｅの表面形状計測結果である。表面の６０μmの凹凸を計測することができ、本計測システムの有効性を確認した。
図２３(c)はワイヤーフレームによる三次元表示、図２４(d)および図２４(e)はそれぞれ、触針式、本計測法による断面Dの表面形状計測結果である。また図２４(f)は本計測法による断面Ｅの表面形状計測結果である。表面の６０μmの凹凸を計測することができ、本計測システムの有効性を確認した。
図２５に、千円札の文字部分を計測した結果を示す。図２５(a)は新千円札の凹版印刷された文字部分の写真である。この文字部分を、酸化マグネシウムコーティングする前と酸化マグネシウムコーティングをして白塗りになったものを比較した。酸化マグネシウムコーティング前の計測結果を図２６(b)、図２７(d)に示す。また酸化マグネシウムコーティング後の計測結果を図２６(c)，図２７(e)に示す、なお図２６(b)、図２６(c)はワイヤーフレームによる三次元表示、図２７(d)、図２７(e)はそれぞれ表面の断面Ｆ，Ｇの形状である。また、凹版印刷とレーザプリンタ印刷を比較した。図２８(f)に凹版印刷、図２８ (g)にレーザプリンタ印刷の結果を示す。三次元表示を比較すると、凹版印刷は凹凸を確認できるが、レーザプリンタ印刷はほとんど確認できない。また、断面形状Ｈ，Ｉを比較すると明らかに高さが異なることが分かる。
以上のように、ストライプ型液晶格子を用いた光切断法による３次元形状測定システムを構築し自動化を行った。また、マルチスリットによる光切断を試みた。
シングルスリットでの精度評価を行ったところ、ガウスフィッティングにより高精度化することができた。スリット幅は細いほど繰り返し精度が向上した。光強度による繰り返し精度の影響を検定したところ、光強度が強いほど繰り返し精度は向上した。測定領域３０mm×５０mmで液晶格子のスリット幅１本を平板に投影したとき、繰り返し精度は５μmであった。
人形を計測し、１０mmの高さのあるものを計測することができた。人差し指を計測し、第一関節にできるしわ、爪上皮を計測することができた。
５００μmの段差ゲージを測定したところ、よく一致した。
また十円硬貨の６０μmの凹凸を計測することができた。
さらに千円札の文字部分を、白塗りせずに計測したところ、実際の高さより高い結果となった。これは文字部分の色が関係していると考えられる。また、凹版印刷とプリンタ印刷を比較したところ、高さ形状が明らかに異なることから、偽造紙幣判別の可能性を示し、本計測装置は有効であることを確認した。
シングルスリットでの精度評価を行ったところ、ガウスフィッティングにより高精度化することができた。スリット幅は細いほど繰り返し精度が向上した。光強度による繰り返し精度の影響を検定したところ、光強度が強いほど繰り返し精度は向上した。測定領域３０mm×５０mmで液晶格子のスリット幅１本を平板に投影したとき、繰り返し精度は５μmであった。
人形を計測し、１０mmの高さのあるものを計測することができた。人差し指を計測し、第一関節にできるしわ、爪上皮を計測することができた。
５００μmの段差ゲージを測定したところ、よく一致した。
また十円硬貨の６０μmの凹凸を計測することができた。
さらに千円札の文字部分を、白塗りせずに計測したところ、実際の高さより高い結果となった。これは文字部分の色が関係していると考えられる。また、凹版印刷とプリンタ印刷を比較したところ、高さ形状が明らかに異なることから、偽造紙幣判別の可能性を示し、本計測装置は有効であることを確認した。
上記のごとく本発明による光切断法による３次元形状測定装置は、物体に投影するスリット光パターンを液晶素子で作成することにより、紙幣のような３次元的な凹凸検査においてμｍオーダーでの高精度な計測を可能としたものである。
すなわち、この発明における光切断法による３次元形状測定装置は、白色光源と、該白色光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とするものであり、千円札等の紙幣を計測したところ、凹凸が強調され、高さ形状も明らかに異なることから、偽造紙幣判別の用途に極めて有効である。
すなわち、この発明における光切断法による３次元形状測定装置は、白色光源と、該白色光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とするものであり、千円札等の紙幣を計測したところ、凹凸が強調され、高さ形状も明らかに異なることから、偽造紙幣判別の用途に極めて有効である。
もちろん、紙幣等に限定されるものではなく、種々の証書、カード、その他の印刷物の真偽等にも有効に利用することが可能である。
１０ スリット光投影光学系
１１ 白色光源
１２ 液晶素子
１３ 投影レンズ
２０ スリット光撮像光学系
２１ 撮像レンズ
２２ ＣＣＤカメラ
３０ 物体
１１ 白色光源
１２ 液晶素子
１３ 投影レンズ
２０ スリット光撮像光学系
２１ 撮像レンズ
２２ ＣＣＤカメラ
３０ 物体
Claims (2)
- 白色光源やＬＥＤ光源などの光源と、該光源と測定される物体の間に設けられ該物体の表面にスリット光を投影する液晶素子と、投影レンズとからなるスリット光投影光学系と、撮像レンズと、ＣＣＤカメラとからなるスリット光撮像光学系とを備え、画像データ解析手段により取得した前記スリット光で構成される画像データを解析して、物体の３次元座標を算出するようにしたことを特徴とする光切断法による３次元形状測定装置。
- スリット像の位置検出を、ガウスフィッティングなどのフィッティングによって行うようにしたことを特徴とする請求項１に記載の光切断法による３次元形状測定装置。
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