JP2010243438A - Apparatus and method for three-dimensional shape measurement - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、位相シフト法によるパターン投影型の三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法に関する。 The present invention relates to a pattern projection type three-dimensional shape measuring apparatus and a three-dimensional shape measuring method using a phase shift method.
測定対象物の面形状(三次元形状)を非接触で測定する手法として、位相シフト法によるパターン投影型の三次元形状測定装置が知られている。この三次元形状測定装置では、正弦波状の強度分布を持つ縞パターンを測定対象物上に投影し、その縞パターンの位相を変化させながら測定対象物を繰り返し撮像し、それによって得られた複数枚の画像(輝度変化データ)を所定の演算式に当てはめることで、測定対象物の面形状に応じて変形した縞の位相分布(位相画像)を求め、その位相画像をアンラップ(位相接続)してから、測定対象物の高さ分布(高さ画像)に換算する。 As a method for measuring the surface shape (three-dimensional shape) of a measurement object in a non-contact manner, a pattern projection type three-dimensional shape measuring apparatus using a phase shift method is known. In this three-dimensional shape measuring apparatus, a fringe pattern having a sinusoidal intensity distribution is projected onto a measurement object, and the measurement object is repeatedly imaged while changing the phase of the fringe pattern. By applying the image (luminance change data) to a predetermined calculation formula, the phase distribution (phase image) of the stripes deformed according to the surface shape of the measurement object is obtained, and the phase image is unwrapped (phase connection) To the height distribution (height image) of the measurement object.
因みに、特許文献1に開示の三次元形状測定装置は、飽和画素に起因した測定誤差を防ぐために、投影光量の異なる2通りの撮像条件下で輝度変化データを取得し、2通りの輝度変化データのコントラスト値を画素毎に評価し、コントラスト値の低かった輝度変化データを、演算対象から外している。
Incidentally, the three-dimensional shape measuring apparatus disclosed in
しかしながら、三次元形状測定装置で発生する測定誤差は、飽和画素に起因したものに限られない。特に、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差は、パターン投影型の三次元形状測定をより実用的なものとするためには抑えておく必要がある。 However, the measurement error that occurs in the three-dimensional shape measuring apparatus is not limited to that caused by saturated pixels. In particular, measurement errors due to the principle of pattern projection type three-dimensional shape measurement need to be suppressed in order to make the pattern projection type three-dimensional shape measurement more practical.
そこで本発明は、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差を抑えることのできる三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法を提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a three-dimensional shape measuring apparatus and a three-dimensional shape measuring method capable of suppressing measurement errors caused by the principle of pattern projection type three-dimensional shape measurement.
本発明の三次元形状測定装置を例示する一態様は、測定対象物上に縞パターンを投影する投影手段と、前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手段と、前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手段と、前記制御手段が取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手段と、前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手段とを備える。 One aspect exemplifying the three-dimensional shape measuring apparatus of the present invention includes a projecting unit that projects a fringe pattern onto a measurement object, and a measurement object while changing the phase of the fringe pattern projected onto the measurement object. An imaging unit that acquires brightness change data from each position on the measurement object by repeating imaging of the object, and acquisition of the brightness change data while changing a focus position of the fringe pattern with respect to the measurement object. By repeatedly executing the control means for acquiring a plurality of brightness change data from each position on the measurement object, and selecting a reliable one from the plurality of brightness change data acquired by the control means It is represented by selection means for performing processing for each position on the measurement object, and brightness change data selected for each position on the measurement object. The height position, and a shape calculation means for calculating a surface shape of the measurement object.
本発明の三次元形状測定方法を例示する一態様は、測定対象物上に縞パターンを投影する投影手順と、前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手順と、前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手順と、前記制御手順で取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手順と、前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手順とを含む。 One aspect exemplifying the three-dimensional shape measurement method of the present invention includes a projection procedure for projecting a fringe pattern onto a measurement object, and a measurement object while changing the phase of the fringe pattern projected onto the measurement object. An imaging procedure for acquiring brightness change data from each position on the measurement object by repeating imaging of the object, and acquiring the brightness change data while changing a focus position of the fringe pattern with respect to the measurement object. By repeatedly executing, a control procedure for acquiring a plurality of brightness change data from each position on the measurement object, and a selection for selecting a highly reliable one from the plurality of brightness change data acquired by the control procedure It is represented by a selection procedure for performing processing for each position on the measurement object, and luminance change data selected for each position on the measurement object. The height position, and a shape calculation process for obtaining the surface shape of the measurement object.
本発明によれば、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差を抑えることのできる三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法が実現する。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the three-dimensional shape measuring apparatus and three-dimensional shape measuring method which can suppress the measurement error resulting from the principle of pattern projection type three-dimensional shape measurement are implement | achieved.
[第1実施形態]
以下、本発明の第1実施形態を説明する。本実施形態は、三次元形状測定装置の実施形態である。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described. This embodiment is an embodiment of a three-dimensional shape measuring apparatus.
図1は、本実施形態の三次元形状測定装置の構成図である。図1に示すとおり、三次元形状測定装置は、測定対象物11を載置したステージ12と、投影部13と、撮像部14と、光源装置21と、制御装置101と、演算装置100とを備える。このうち投影部13及び撮像部14及び光源装置21はそれぞれ制御装置101と接続されており、制御装置101を介して演算装置100に接続される。
FIG. 1 is a configuration diagram of the three-dimensional shape measuring apparatus of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the three-dimensional shape measurement apparatus includes a
投影部13は、ステージ12の基準面に対して光軸が斜めになるような姿勢で配置されており、ステージ12の測定対象物11に向けてパターン光を照射する。この投影部13には、照明素子22と、パターン形成部23と、投影光学系24とが備えられる。
The
光源装置21から射出した光は、光ファイバ21’によって投影部13の照明素子22へと導光される。照明素子22は、その光を適当な状態の照明光束に変換し、パターン形成部23を略均一な強度で照明する。
The light emitted from the
パターン形成部23は、透過率分布が可変のパネル(液晶表示素子など)であり、照明素子22から入射した照明光束の断面強度に分布を付与する。パターン形成部23は、一方向に正弦波状の透過率変化をもつ縞模様パターン(正弦格子パターン)を表示することにより、照明光束の断面強度分布を正弦波状とする。
The
パターン形成部23から射出した照明光束は、投影光学系24を介してステージ12上の測定対象物11へ入射する。これによって測定対象物11上に正弦格子パターンが投影される。なお、測定対象物11上に投影された正弦格子パターンは、測定対象物11の面形状に応じて変形するので、その変形量から測定対象物11の面形状を既知とすることができる。
The illumination light beam emitted from the
撮像部14は、ステージ12の基準面に対して光軸が垂直となるように配置されており、測定対象物11からの反射光を結像する結像光学系25と、結像光学系25が結像した測定対象物11の像を撮像する撮像素子26とを有している。なお、結像光学系25には、特性の異なる複数のフィルタを装着し、かつそれらのフィルタの間で光路に挿入されるフィルタを切り換えるフィルタ機構25’が配置されている。このフィルタ機構25’が駆動されると、撮像素子26へ入射可能な光の状態(例えば、波長成分及び偏光状態の組み合わせ)が変化する。
The
なお、ステージ12が基準状態にあるとき、投影部13の光軸と撮像部14の光軸とはステージ12の基準面上の或る位置(基準位置)で交わっており、それらの光軸が存在する平面は前述した正弦格子パターンの格子線と略垂直に交わっており、パターン形成部23上の基準位置とステージ12の基準位置とは投影光学系24に関し共役関係にあり、ステージ12の基準位置と撮像素子26上の基準位置とは結像光学系25に関し共役関係にある。
When the
制御装置101には、CPUと、CPUの動作中に使用される記憶部と、CPUの制御下で動作する各種の駆動回路とが備えられる。なお、記憶部には、CPUの動作プログラムが格納されており、CPUの動作(つまり制御装置101の動作)は、その動作プログラムに従う。具体的に、制御装置101は、光源装置21及びパターン形成部23を駆動することにより測定対象物11へ正弦格子パターンを投影し、その状態で撮像素子26を駆動することにより測定対象物11の画像(縞画像)を取得し、演算装置100へ送出する。
The
なお、制御装置101は、パターン形成部23上の表示パターンを制御することにより、測定対象物11へ投影される正弦格子パターンの位相をシフトさせることができる。また、制御装置101は、ステージ12を撮像部14の光軸方向(Z方向)へ変位させることにより、測定対象物11に対する正弦格子パターンのフォーカス位置を変化させることができる。また、制御装置101は、撮像素子26の1フレーム当たりの電荷蓄積時間を調節することにより、撮像の露光量を調節することができる。また、制御装置101は、光源装置21のパワーを調節することにより、正弦格子パターンの投影光量を調節することができる。また、制御装置101は、フィルタ機構25’を駆動することにより、撮像素子26が検出可能な光の状態(例えば、波長成分及び偏光状態の組み合わせ)を調節することができる。
Note that the
したがって、制御装置101は、以下の状態(1)〜(4)の組み合わせの異なる様々な測定条件を三次元形状測定装置に設定することができる。
Therefore, the
(1)正弦格子パターンのフォーカス位置。 (1) The focus position of the sine lattice pattern.
(2)撮像の露光量。 (2) Imaging exposure amount.
(3)正弦格子パターンの投影光量。 (3) Projected light quantity of sine lattice pattern.
(4)検出可能な光の状態。 (4) The state of light that can be detected.
以下、本実施形態では、制御装置101が後述するステップS12にて設定可能な測定条件を、kmax種類の測定条件とし、それらkmax種類の測定条件の間では状態(2)〜(4)が共通であり、かつ状態(1)が互いに異なるものとする。
Hereinafter, in the present embodiment, the settable measurement conditions in step S12 that the
演算装置100は、CPU15と、記憶部16と、モニタ17と、入力部18とを有している。CPU15は、制御装置101から送出される縞画像を解析して測定対象物11の面形状のデータを取得する。
The
記憶部16は、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体で構成されており、制御装置101から送出される縞画像のデータや、CPU15が取得した面形状のデータを記憶することができる。また、記憶部16には、CPU15の動作プログラムが予め記憶されており、CPU15の動作は、その動作プログラムに従う。
The
モニタ17は、CPU15からの指示に応じて測定対象物11の面形状などを表示する。入力部18は、測定開始指示を含む各種の指示をユーザーから受け付ける。
The
図2は、制御装置101の動作フローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
FIG. 2 is an operation flowchart of the
ステップS11:制御装置101は、条件番号kを初期値1に設定する。
Step S11: The
ステップS12:制御装置101は、三次元形状測定装置の測定条件を第k測定条件に設定する。
Step S12: The
ステップS13:制御装置101は、画像番号mを初期値1に設定する。
Step S13: The
ステップS14:制御装置101は、正弦格子パターンの位相シフト量を(m−1)π/2に設定する。
Step S14: The
ステップS15:制御装置101は、光源装置21をONすることにより、位相シフト量が(m−1)π/2である正弦格子パターンを測定対象物11へ投影し、その状態で測定対象物11の縞画像Ikmを取得し、その縞画像Ikmを演算装置100へ送出する。
Step S15: The
ステップS16:制御装置101は、現在の画像番号mが最高値mmaxに達したか否かを判別し、達していなければステップS17へ移行し、達していればステップS18へ移行する。
Step S16: The
ステップS17:制御装置101は、画像番号mをインクリメントしてからステップS14へ戻る。なお、本実施形態では、上述したステップS16における判別基準(最高値mmax)は4に設定されるものとする。よって、ステップS14〜S17のループは4回繰り返され、4枚の縞画像(縞画像Ik1〜Ik4)が取得されることになる。なお、図5に示すのは、縞画像Ik1〜Ik4の例である。
Step S17: The
ステップS18:制御装置101は、現在の条件番号kが最高値kmaxに達したか否かを判別し、達していなければステップS19へ移行し、達していればフローを終了する。
Step S18: The
ステップS19:制御装置101は、条件番号kをインクリメントしてからステップS12へ戻る。なお、本実施形態では、上述したステップS18における判別基準(最高値kmax)は3に設定されるものとする。よって、ステップS12〜S19のループは3回繰り返され、3種類の測定条件下で4枚ずつの縞画像、すなわちトータルで24枚の縞画像(縞画像I11〜I14、I21〜I24、I31〜I34)が取得されることになる。
Step S19: The
図3は、演算装置100のCPU15の動作フローチャート(前半)である。以下、各ステップを順に説明する。なお、フローの開始時点では、制御装置101が取得した24枚の縞画像I11〜I14、I21〜I24、I31〜I34の全てが演算装置100の記憶部16へ格納済みである。
FIG. 3 is an operation flowchart (first half) of the
ステップS21:CPU15は、条件番号kを初期値1に設定する。
Step S21: The
ステップS22:CPU15は、画素番号iを初期値1に設定する。
Step S22: The
ステップS23:CPU15は、第k測定条件下で取得された4枚の縞画像Ik1〜Ik4を記憶部16から読み出し、それら縞画像Ik1〜Ik4のうち、第i画素に関する4つの輝度値Ik1i〜Ik4iを参照する。そして、CPU15は、それら4つの輝度値Ik1i〜Ik4iを位相シフト中の輝度変化データとして4バケット法の式(1)に当てはめることにより、初期位相φkiを算出する。そして、CPU15は、その初期位相φkiを、第k測定条件下における第i画素の初期位相として記憶部16へ格納する。
Step S23: The
ステップS24:CPU15は、現在の画素番号iが最高値imaxに達したか否かを判別し、達していなければステップS25へ移行し、達していればステップS26へ移行する。
Step S24: The
ステップS25:CPU15は、画素番号iをインクリメントしてからステップS23へ戻る。なお、上述したステップS24における判別基準(最高値imax)は、撮像素子26の画素数相当に設定される(実際の画素数は40000以上であるが、以下では簡単のため画素数を20とする。)。よって、ステップS23〜S25のループは20回繰り返され、初期位相φkiの分布(初期位相分布φk(i))が取得されることになる。なお、図6に示すのは、初期位相分布φk(i)の例である。
Step S25: The
ステップS26:CPU15は、現在の条件番号kが最高値kmax(ここでは3)に達したか否かを判別し、達していなければステップS27へ移行し、達していればステップS28へ移行する。
Step S26: The
ステップS27:CPU15は、条件番号kをインクリメントしてからステップS22へ戻る。なお、上述したステップS26における判別基準(最高値kmax)は3なので、ステップS22〜S27のループは3回繰り返され、3種類の測定条件下で1つずつの初期位相分布、すなわちトータルで3つの初期位相分布(初期位相分布φ1(i)、φ2(i)、φ3(i))が取得されることになる。
Step S27: The
ステップS28:CPU15は、条件番号kを初期値1に設定する。
Step S28: The
ステップS29:CPU15は、第k測定条件の初期位相分布φk(i)を記憶部16から読み出し、その初期位相分布φk(i)にオフセット分布Δ(i)を加算するアンラップ処理(位相接続)を行い、アンラップ後の位相分布ψk(i)を取得する(なお、オフセット分布Δ(i)は、別途測定され記憶部16へ予め格納されたもの、或いは、位相飛び検出により自動で設定されたものである。)。なお、図7に示すのは、アンラップ後の位相分布ψk(i)の例である。さらに、CPU15は、アンラップ後の位相分布ψk(i)を高さ分布Zk(i)に換算し、その高さ分布Zk(i)を、第k測定条件下の高さ分布として記憶部16へ格納する。なお、図8に示すのは、高さ分布Zk(i)の例である。
Step S29:
ステップS30:CPU15は、現在の条件番号kが最高値kmax(ここでは3)に達したか否かを判別し、達していなければステップS31へ移行し、達していれば図4のステップS32へ進む。
Step S30: The
ステップS31:CPU15は、条件番号kをインクリメントしてからステップS29へ戻る。なお、上述したステップS30における判別基準(最高値kmax)は3なので、ステップS29〜S31のループは3回繰り返され、3種類の測定条件下で1つずつの高さ分布、すなわちトータルで3つの高さ分布(第1測定条件下の高さ分布Z1(i)、第2測定条件下の高さ分布Z2(i)、第3測定条件下の高さ分布Z3(i))が取得されることになる。
Step S31: The
なお、第1測定条件下の高さ分布Z1(i)、第2測定条件下の高さ分布Z2(i)、第3測定条件下の高さ分布Z3(i)のうち、第i画素に関する3つの高さZ1i、Z2i、Z3iは、後述するステップにて第i画素に関する高さ候補として使用される。よって、以下では、第i画素に関する3つの高さZ1i、Z2i、Z3iを、それぞれ「第1高さ候補Z1i」、「第2高さ候補Z2i」、「第3高さ候補Z3i」と称す。 Of the height distribution Z 1 (i) under the first measurement condition, the height distribution Z 2 (i) under the second measurement condition, and the height distribution Z 3 (i) under the third measurement condition, The three heights Z 1i , Z 2i , and Z 3i related to the i pixel are used as height candidates related to the i-th pixel in the steps described later. Therefore, in the following, the three heights Z 1i , Z 2i , and Z 3i related to the i-th pixel are respectively expressed as “first height candidate Z 1i ”, “second height candidate Z 2i ”, and “third height candidate”. Z 3i ".
図4は、演算装置100のCPU15の動作フローチャート(後半)である。以下、各ステップを順に説明する。
FIG. 4 is an operation flowchart (second half) of the
ステップS32:CPU15は、条件番号kを初期値1に設定する。
Step S32: The
ステップS33:CPU15は、画素番号iを初期値1に設定する。
Step S33: The
ステップS34:CPU15は、第k測定条件下で取得された4枚の縞画像Ik1〜Ik4を記憶部16から読み出し、それら縞画像Ik1〜Ik4のうち第i画素に関する4つの輝度値Ik1i〜Ik4iを参照し、それら輝度値Ik1i〜Ik4iを以下の式(2)〜(4)へ当てはめることにより評価値γkiを算出する。そして、CPU15は、その評価値γkiを、第i画素の第k高さ候補Zkiの評価値として記憶部16に格納する。以下、その評価値γkiが第k高さ候補Zkiに付与されたものとして説明する。
Step S34: The
なお、式(2)〜(4)で算出される評価値γkiは、第k高さ候補Zkiの算出元となった輝度変化データ(ここでは4つの輝度値Ik1i〜Ik4i)のコントラスト値である。よって、評価値γkiは、第k高さ候補Zkiの評価値であると共に、第k高さ候補Zkiの算出元となった輝度変化データ(ここでは4つの輝度値Ik1i〜Ik4i)の評価値でもある。この評価値γkiが高いほど輝度変化データ(ここでは4つの輝度値Ik1i〜Ik4i)の信頼性は高くなるので、第k高さ候補Zkiの信頼性も高くなる。 Note that the evaluation value γ ki calculated by the equations (2) to (4) is the luminance change data (here, the four luminance values I k1i to I k4i ) that is the calculation source of the k-th height candidate Z ki . Contrast value. Therefore, the evaluation value gamma ki, along with an evaluation value of the k-th height candidate Z ki, luminance variation data that is the first k calculated original height candidate Z ki (here four luminance values I k1i ~I k4i ). As the evaluation value γ ki is higher, the reliability of the luminance change data (here, the four luminance values I k1i to I k4i ) is higher, and the reliability of the kth height candidate Z ki is also higher.
ステップS35:CPU15は、現在の画素番号iが最高値imax(ここでは20)に達したか否かを判別し、達していなければステップS36へ移行し、達していればステップS37へ移行する。
Step S35: The
ステップS36:CPU15は、画素番号iをインクリメントしてからステップS34に戻る。なお、上述したステップS35における判別基準(最高値imax)は20に設定されるので、ステップS34〜S36のループは20回繰り返され、全画素の高さ候補に対して評価値(評価値γk1〜γk20)が付与されることになる。なお、図9の左表は、全画素の第1高さ候補に付与された評価値の例である。表中の「Z座標」が高さ候補Zkiを示しており、「γ値」はその高さ候補Zkiの評価値γkiを示している。また、表中の「X座標」、「Y座標」は、個々の画素の位置を測定対象物11上の座標に換算したものである。
Step S36: The
ステップS37:CPU15は、現在の条件番号kが最高値kmaxに達したか否かを判別し、達していなければステップS38へ移行し、達していればステップS39へ移行する。
Step S37: The
ステップS38:CPUは、条件番号kをインクリメントしてからステップS33に戻る。なお、上述したステップS37における判別基準(最高値kmax)は3なので、ステップS33〜S38のループは3回繰り返され、全画素の全高さ候補に対して評価値(評価値γ11〜γ120、γ21〜γ220、γ31〜γ320)が付与されることになる。なお、図9の左表は、全画素の第1高さ候補に付与された評価値の例であり、図9の中表は、全画素の第2高さ候補に付与された評価値の例であり、図9の右表は、全画素の第3高さ候補に付与された評価値の例である。 Step S38: The CPU increments the condition number k and then returns to step S33. Since the discrimination criterion (maximum value k max ) in step S37 described above is 3, the loop of steps S33 to S38 is repeated three times, and evaluation values (evaluation values γ 11 to γ 120) for all height candidates of all pixels. , Γ 21 to γ 220 , γ 31 to γ 320 ). The left table in FIG. 9 is an example of evaluation values given to the first height candidates for all pixels, and the middle table in FIG. 9 shows the evaluation values given to the second height candidates for all pixels. FIG. 9 is an example, and the right table of FIG. 9 is an example of evaluation values given to the third height candidates of all pixels.
ステップS39:CPU15は、画素番号iを初期値1に設定する。
Step S39: The
ステップS40:CPU15は、第i画素の第1高さ候補Z1i、第2高さ候補Z2i、第3高さ候補Z3iを記憶部16から読み出し、第1高さ候補Z1i、第2高さ候補Z2i、第3高さ候補Z3iのうち最も大きな評価値が付与されているものを選出し、それを第i画素の高さZiとして記憶部16に格納する。
Step S40: The
ステップS41:CPU15は、現在の画素番号iが最高値imaxに達したか否かを判別し、達していなければステップS42へ移行し、達していればステップS43へ移行する。
Step S41: The
ステップS42:CPU15は、画素番号iをインクリメントしてからステップS40へ戻る。なお、上述したステップS41における判別基準(最高値imax)は20に設定されるので、ステップS40〜S42のループは20回繰り返され、全画素の高さ(高さZ1〜Z20)が選出されることになる。
Step S42: The
仮に、全画素の第1高さ候補、第2高さ候補、第3高さ候補の評価値がそれぞれ図9の左表、中表、右表のとおりであった場合には、全画素に関して選出される高さは、図10の表のとおりとなる。図9の各表において丸印の付与された高さ候補は、他の2つの高さ候補と比べて評価値の大きかった高さ候補である。図10の表に示す高さの集合は、図9の各表において丸印の付与された高さ候補の集合に一致する。 If the evaluation values of the first height candidate, the second height candidate, and the third height candidate of all the pixels are as shown in the left table, the middle table, and the right table of FIG. 9, respectively, The selected height is as shown in the table of FIG. In each table of FIG. 9, the height candidates given a circle are height candidates that have a larger evaluation value than the other two height candidates. The set of heights shown in the table of FIG. 10 matches the set of height candidates given a circle in each table of FIG.
ステップS43:CPU15は、ステップS40〜S42のループで選出された高さZ1〜Z20の集合、すなわち高さ分布Z(i)を、測定対象物11の高さ分布Z(X、Y)に換算し、それを測定対象物11の面形状データとして記憶部16に保存し、フローを終了する。この際、CPU15は、その高さ分布Z(X、Y)をモニタ17上に表示してもよい。
Step S43:
以上、本実施形態の測定装置は、正弦格子パターンのフォーカス位置を変化させながら各画素の輝度変化データ(ここでは4つの輝度値Ik1i〜Ik4i)を繰り返し取得し(ステップS11〜S19)、各画素に関して取得された複数の輝度変化データ(輝度値I11i〜I14i、輝度値I21i〜I24i、輝度値I31i〜I34i)のうち、信頼性の高い輝度変化データから導出された高さ候補Zkiを、その画素の高さZiとして選出する(ステップS32〜S43)。 As described above, the measurement apparatus of the present embodiment repeatedly acquires the luminance change data (here, the four luminance values I k1i to I k4i ) of each pixel while changing the focus position of the sine lattice pattern (steps S11 to S19). Among the plurality of luminance change data (luminance values I 11i to I 14i , luminance values I 21i to I 24i , luminance values I 31i to I 34i ) acquired for each pixel, derived from highly reliable luminance change data. The height candidate Z ki is selected as the height Z i of the pixel (steps S32 to S43).
したがって、本実施形態の測定装置によれば、表面の高低差が大きい測定対象物のように、正弦格子パターンのピントが合いにくい測定対象物をも、精度良く測定することができる。 Therefore, according to the measurement apparatus of the present embodiment, it is possible to accurately measure a measurement object that is difficult to focus on the sine lattice pattern, such as a measurement object having a large surface height difference.
[実施形態への補足]
なお、上記実施形態では、正弦格子パターンのフォーカス位置を変更する方法として、ステージ12をZ方向へ変位させる方法を採用したが、他の方法、例えば、投影部13及び撮像部14の全体をZ方向へ変位させる方法を採用してもよい。
[Supplement to the embodiment]
In the above embodiment, as a method of changing the focus position of the sine lattice pattern, a method of displacing the
また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のコントラスト値γを使用したが、輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のコントラスト値γの代わりに、輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)の振幅値Aを使用してもよい。なお、振幅値Aは、式(2)によって算出することができる。この振幅値Aの大きい高さ候補ほど、信頼性が高いとみなせる。 In the above embodiment, the contrast value γ of the luminance change data (here, four luminance values) from which the height candidate is calculated is used as the height candidate evaluation value. The amplitude value A of the luminance change data (here, four luminance values) may be used instead of the contrast value γ of four luminance values. The amplitude value A can be calculated by equation (2). A height candidate having a larger amplitude value A can be regarded as having higher reliability.
また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のコントラスト値γを使用したが、輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のコントラスト値γの代わりに、輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のオフセット値Bを使用してもよい。なお、オフセット値Bは、式(3)によって算出することができる。このオフセット値Bの小さい高さ候補ほど、信頼性が高いとみなせる。 In the above embodiment, the contrast value γ of the luminance change data (here, four luminance values) from which the height candidate is calculated is used as the height candidate evaluation value. The offset value B of the luminance change data (here, four luminance values) may be used instead of the contrast value γ of the four luminance values. The offset value B can be calculated by the equation (3). It can be considered that the height candidate with the smaller offset value B has higher reliability.
また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ(ここでは4つの輝度値)のコントラスト値γを使用したが、このような時間方向のコントラスト値γの代わりに、空間方向のコントラスト値Cを使用してもよい。なお、或る画素Ikiに関する空間方向のコントラスト値Ckiは、例えばCPU15による次の手順(a)〜(c)で算出することができる。
In the above embodiment, the contrast value γ of the luminance change data (here, four luminance values) that is the calculation source of the height candidate is used as the evaluation value of the height candidate. Instead of the contrast value γ, a contrast value C in the spatial direction may be used. Note that the contrast value C ki in the spatial direction related to a certain pixel I ki can be calculated by, for example, the following procedures (a) to (c) performed by the
(a)図11の矢印で示すとおり4枚の縞画像Ik1〜Ik4のうち十分に輝度の高い領域同士を繋ぎ合わせて1枚の合成画像Ikを作成する。 (A) As shown by the arrows in FIG. 11, among the four striped images I k1 to I k4 , regions having sufficiently high luminance are connected to create one composite image I k .
(b)合成画像Ikのうち画素Ikiを中心とした局所領域Aiを設定する。 (B) A local area A i centered on the pixel I ki is set in the composite image I k .
(c)局所領域Ai内で互いに隣接する画素間の差分を算出し、その差分の局所領域Ai内の総和値(又は平均値)を求め、その値を画素Ikiのコントラスト値Ckiとする。 (C) calculating a difference between adjacent pixels in the local region A i, the sum values in the local region A i of the difference (or average value) calculated, the contrast value C ki pixels I ki that value And
また、上記実施形態では、高さ候補の評価に1つの評価値しか使用しなかったが、複数の評価値を使用してもよい。例えば、上述したコントラスト値γとコントラスト値Cとの双方を使用してもよい。但し、複数の評価値を使用する場合は、それら評価値の重み付け平均値により高さ候補の信頼性を判断することになる。 Moreover, in the said embodiment, although only one evaluation value was used for evaluation of a height candidate, you may use a some evaluation value. For example, both the contrast value γ and the contrast value C described above may be used. However, when a plurality of evaluation values are used, the reliability of the height candidate is determined based on the weighted average value of these evaluation values.
また、上記実施形態では、演算装置100の手順を以下の(A)〜(C)とした。
Moreover, in the said embodiment, the procedure of the
(A)全画素に関する複数の輝度変化データから、全画素に関する複数の高さ候補を算出する(ステップS21〜S31)。 (A) A plurality of height candidates for all pixels are calculated from a plurality of luminance change data for all pixels (steps S21 to S31).
(B)複数の高さ候補の中から信頼性の高いものを画素毎に選出する(ステップS32〜42)。 (B) A highly reliable one is selected from a plurality of height candidates for each pixel (steps S32 to S42).
(C)各画素について選出された高さ候補のみによって面形状データを作成する(ステップS43)。 (C) Surface shape data is created only with the height candidates selected for each pixel (step S43).
しかし、演算装置100の手順を以下の(A’)、(B’)に変更してもよい。
However, the procedure of the
(A’)全画素に関する複数の輝度変化データの中から、信頼性の高い輝度変化データを画素毎に選出する。 (A ′) Reliable luminance change data is selected for each pixel from a plurality of luminance change data for all pixels.
(B’)各画素について選出された輝度変化データのみから面形状データを作成する。 (B ′) Surface shape data is created only from the luminance change data selected for each pixel.
因みに、手順(A’)、(B’)によると、位相演算(輝度変化データから位相を算出する演算)の対象を、必要な画素のみに制限することができるので、効率的である。 Incidentally, according to the procedures (A ′) and (B ′), the target of the phase calculation (calculation for calculating the phase from the luminance change data) can be limited to only necessary pixels, which is efficient.
また、上記実施形態では、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)の互いに異なる3つの測定条件としたが、状態(1)の互いに異なる2つの測定条件、又は状態(1)の互いに異なる4以上の測定条件としてもよい。 In the above embodiment, the measurement conditions that can be set in step S12 are the three measurement conditions different from each other in the state (1). However, the two measurement conditions different from each other in the state (1), or the state (1) It is good also as four or more different measurement conditions.
また、上記実施形態では、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)のみが互いに異なる複数の測定条件としたが、前述した状態(2)〜(4)の何れかのみが互いに異なる複数の測定条件としてもよい。 In the above embodiment, the measurement conditions that can be set in step S12 are a plurality of measurement conditions that are different from each other only in the state (1). However, only one of the above-described states (2) to (4) is mutually connected. A plurality of different measurement conditions may be used.
例えば、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(2)又は状態(3)のみが互いに異なる複数の測定条件とした場合は、表面の反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。 For example, when the measurement conditions that can be set in step S12 are a plurality of measurement conditions that are different from each other only in the state (2) or the state (3), even a measurement object with non-uniform surface reflectance can be accurately obtained. It can be measured well.
また、例えば、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(4)のみが互いに異なる複数の測定条件とした場合は、表面の色や材質が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。 For example, when the measurement conditions that can be set in step S12 are a plurality of measurement conditions that differ only in the state (4), even a measurement object with a non-uniform surface color or material can be measured with high accuracy. can do.
また、上記実施形態では、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)のみが互いに異なる3つの測定条件としたが、前述した状態(2)〜(4)の組み合わせが互いに異なる多数の測定条件としてもよい。 In the above embodiment, the measurement conditions that can be set in step S12 are three measurement conditions that differ only in the state (1), but there are many different combinations of the states (2) to (4) described above. It is good also as measurement conditions.
例えば、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)及び状態(2)の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合には、表面の高低差が大きく、かつ反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。 For example, when the measurement conditions that can be set in step S12 are various measurement conditions in which the combination of the state (1) and the state (2) is different from each other, the surface height difference is large and the reflectance is not uniform. Such a measurement object can be measured with high accuracy.
また、例えば、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)及び状態(3)の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合にも、表面の高低差が大きく、かつ反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。 In addition, for example, when the measurement conditions that can be set in step S12 are various measurement conditions in which the combination of the state (1) and the state (3) is different from each other, the surface height difference is large and the reflectance is high. A non-uniform measurement object can be measured with high accuracy.
また、例えば、ステップS12にて設定可能な測定条件を、状態(1)及び状態(4)の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合には、表面の高低差が大きく、かつ色や材質が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。 Further, for example, when the measurement conditions that can be set in step S12 are various measurement conditions in which the combination of the state (1) and the state (4) is different from each other, the difference in height of the surface is large, and the color or material However, it is possible to accurately measure a non-uniform measurement object.
また、上記実施形態では、フィルタ機構25’の配置先を投影光学系24としたが、投影部13及び撮像部14の何れかの光路中であれば他の箇所としてもよい。
In the above-described embodiment, the arrangement of the
また、上記実施形態には、初期位相φを算出するために必要な縞画像の数が4である4バケット法が適用されたが、その数が3である3バケット法、その数が7である7バケット法など、他の位相シフト法が適用されてもよい。 In the above embodiment, the 4-bucket method in which the number of fringe images necessary for calculating the initial phase φ is 4, but the 3-bucket method in which the number is 3 and the number is 7 is used. Other phase shift methods, such as some 7-bucket methods, may be applied.
また、上記実施形態の記憶部に記憶されているプログラムは、バージョンアップなどで更新されたファームウエアプログラムであってもよい。すなわち、既存の測定処理及び解析処理のファームウエアプログラムを更新することで、本実施形態の測定処理及び解析処理を提供するようにしてもよい。 Further, the program stored in the storage unit of the above embodiment may be a firmware program updated by version upgrade or the like. In other words, the measurement processing and analysis processing of this embodiment may be provided by updating the firmware program of the existing measurement processing and analysis processing.
また、上記実施形態では、図2に示した測定処理及び図3、図4に示した解析処理の全部がCPUによってソフトウエア的に実現されたが、測定処理及び解析処理の全部又は一部がASICによってハードウエア的に実現されてもよい。 In the above embodiment, all of the measurement processing shown in FIG. 2 and the analysis processing shown in FIG. 3 and FIG. 4 are realized by software by the CPU. It may be realized in hardware by an ASIC.
11・・・測定対象物、12・・・ステージ、13・・・投影部、14・・・撮像部14、21・・・光源装置、101・・・制御装置、100・・・演算装置
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手段と、
前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手段と、
前記制御手段が取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手段と、
前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の座標を、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手段と、
を備えることを特徴とする三次元形状測定装置。 Projecting means for projecting a fringe pattern onto the measurement object;
Imaging means for acquiring luminance change data from each position on the measurement object by repeating imaging of the measurement object while changing the phase of the fringe pattern projected on the measurement object;
Control means for acquiring a plurality of brightness change data from each position on the measurement object by repeatedly executing the acquisition of the brightness change data while changing the focus position of the stripe pattern with respect to the measurement object;
Selection means for selecting a highly reliable one from among a plurality of brightness change data acquired by the control means for each position on the measurement object;
Shape calculation means for obtaining the coordinates of each position represented by the luminance change data selected for each position on the measurement object as the surface shape of the measurement object;
A three-dimensional shape measuring apparatus comprising:
前記制御手段は、
前記撮像手段が検出可能な光の状態と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
ことを特徴とする三次元形状測定装置。 The three-dimensional shape measuring apparatus according to claim 1,
The control means includes
The three-dimensional shape measuring apparatus, wherein the luminance change data is repeatedly acquired while changing the combination of the light state detectable by the imaging means and the focus position of the fringe pattern.
前記制御手段は、
前記縞パターンの投影光量又は前記撮像手段の露出と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
ことを特徴とする三次元形状測定装置。 The three-dimensional shape measuring apparatus according to claim 1,
The control means includes
The three-dimensional shape measuring apparatus, wherein the luminance change data is repeatedly acquired while changing a combination of a projected light amount of the fringe pattern or an exposure of the imaging unit and a focus position of the fringe pattern.
前記選出手段は、
コントラストの高い輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
ことを特徴とする三次元形状測定装置。 In the three-dimensional shape measuring apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The selection means is:
A three-dimensional shape measuring device characterized in that brightness change data with higher contrast is considered more reliable.
前記選出手段は、
振幅の大きい輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
ことを特徴とする三次元形状測定装置。 In the three-dimensional shape measuring apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The selection means is:
A three-dimensional shape measuring device characterized in that brightness change data with larger amplitude is considered to be more reliable.
前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手順と、
前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手順と、
前記制御手順で取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手順と、
前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手順と、
を含むことを特徴とする三次元形状測定方法。 A projection procedure for projecting a fringe pattern onto the measurement object;
An imaging procedure for acquiring luminance change data from each position on the measurement object by repeating imaging of the measurement object while changing the phase of the fringe pattern projected on the measurement object;
A control procedure for acquiring a plurality of brightness change data from each position on the measurement object by repeatedly executing the acquisition of the brightness change data while changing the focus position of the stripe pattern with respect to the measurement object;
A selection procedure for selecting a highly reliable one from a plurality of brightness change data acquired in the control procedure, for each position on the measurement object,
A shape calculation procedure for obtaining the height of each position represented by the luminance change data selected for each position on the measurement object as a surface shape of the measurement object;
A three-dimensional shape measuring method comprising:
前記制御手順では、
前記撮像手順で検出可能な光の状態と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
ことを特徴とする三次元形状測定方法。 In the three-dimensional shape measuring method according to claim 6,
In the control procedure,
The three-dimensional shape measurement method characterized by repeatedly acquiring the luminance change data while changing a combination of a light state detectable by the imaging procedure and a focus position of the stripe pattern.
前記制御手順では、
前記縞パターンの投影光量又は前記撮像手順の露出と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
ことを特徴とする三次元形状測定方法。 In the three-dimensional shape measuring method according to claim 6,
In the control procedure,
The three-dimensional shape measurement method, wherein the acquisition of the luminance change data is repeatedly executed while changing a combination of a projected light amount of the fringe pattern or an exposure of the imaging procedure and a focus position of the fringe pattern.
前記選出手順では、
コントラストの高い輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
ことを特徴とする三次元形状測定方法。 In the three-dimensional shape measuring method according to any one of claims 6 to 8,
In the selection procedure,
A three-dimensional shape measurement method characterized in that brightness change data with higher contrast is considered more reliable.
前記選出手順では、
振幅の大きい輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
ことを特徴とする三次元形状測定方法。 In the three-dimensional shape measuring apparatus as described in any one of Claims 6-8,
In the selection procedure,
A three-dimensional shape measurement method characterized in that brightness change data with larger amplitude is considered to be more reliable.
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