JP2010261810A - Wavefront sensor - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、光波の波面歪を検出するシャック・ハルトマン方式の波面センサに関し、特にその信号処理に関するものである。 The present invention relates to a Shack-Hartmann wavefront sensor for detecting wavefront distortion of a light wave, and more particularly to signal processing thereof.
シャック・ハルトマン方式の波面センサは、多数の小レンズ(レンズレット)を格子状に配列したレンズレットアレイによって光波を結像し、その結像パターンから波面分布を計測する。当該装置の信号処理において、多数の結像点の一つ一つがどのレンズレットによりもたらされたのかを識別する必要がある。以下、この処理を対応付け処理という。対応付け処理の実装として典型的には事前の操作により、特定のレンズレットと画像上の特定領域を1対1に対応させる処理テーブルを持っておくという方式が用いられる。この方式では、任意のレンズレットは自身に対応しない特定領域に結像点を侵入させてはならない、という前提条件を設ける必要がある。この前提条件により計測できる波面歪のダイナミックレンジが制限される。このような問題に対し、例えば、特許文献1では、駆動機構を用いて光学倍率を変化させることにより、ダイナミックレンジを向上させる方法が開示されている。また、特許文献2では、倍率の異なる2組のレンズレットアレイを設けてダイナミックレンジを向上させる方法が開示されている。
The Shack-Hartmann wavefront sensor forms an image of a light wave by a lenslet array in which a large number of small lenses (lenslets) are arranged in a lattice pattern, and measures the wavefront distribution from the image pattern. In the signal processing of the device, it is necessary to identify which lenslet has caused each of the many imaging points. Hereinafter, this process is referred to as an association process. As a method for implementing the association processing, a method is typically used in which a processing table is provided that associates a specific lenslet with a specific area on an image in a one-to-one correspondence by a prior operation. In this method, it is necessary to provide a precondition that an arbitrary lenslet should not enter an image point into a specific area that does not correspond to itself. This precondition limits the dynamic range of wavefront distortion that can be measured. For example,
従来の波面センサは以上述べたように構成されているため、所定のダイナミックレンジで波面を計測することが可能である。しかしながら、以下に示す課題があった。
第一に、事前の操作により特定のレンズレットと画像上の特定領域を1対1に対応させる処理テーブルをもつ必要があったが、この処理テーブルを作成するためには複雑な処理が必要であり、場合によっては人の判断を要し、手間と時間がかかる。従って、例えば、装置に熟知しないユーザーによってレンズレットアレイを異なる仕様に交換する、といった操作において、簡便性を損なうという課題があった。
第二に、ダイナミックレンジ向上のためのハードウェアを付加する必要があったが、対応付け処理を、処理テーブルを用いずに行うことができれば不要な構成要素であり、すなわち装置の大型化、重量増加、コスト増大化、並びに測定時間の増加などを招くという課題があった。
Since the conventional wavefront sensor is configured as described above, it is possible to measure the wavefront with a predetermined dynamic range. However, there are the following problems.
First, it is necessary to have a processing table that associates a specific lenslet with a specific area on an image in a one-to-one correspondence in advance, but complicated processing is necessary to create this processing table. In some cases, it requires human judgment and takes time and effort. Therefore, for example, in the operation of exchanging the lenslet array with a different specification by a user who is not familiar with the apparatus, there is a problem that the convenience is impaired.
Secondly, it was necessary to add hardware for improving the dynamic range. However, if the association process can be performed without using a processing table, it is an unnecessary component, that is, the size and weight of the apparatus are increased. There has been a problem of increasing the cost, increasing the cost, and increasing the measurement time.
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができると共に、低コスト化を図ることのできる波面センサを得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and can perform the process of associating the coordinates of the condensing points with the individual lenslets at high speed and at a low cost. It is an object to obtain a wavefront sensor capable of performing
この発明に係る波面センサは、入射した光波の波面形状に応じた多数の集光点パターンを生成するレンズレットアレイと、レンズレットアレイが結像する多数の集光点パターンを撮像して画像信号に変換する二次元検出器と、二次元検出器の画像信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する演算装置を備えた波面センサであって、演算装置は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段と、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段と、座標軸配列生成手段による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段と、差分値演算手段による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を演算する配列数検出手段と、二次元座標群抽出手段で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段とを備えたものである。 The wavefront sensor according to the present invention images a lenslet array that generates a large number of condensing point patterns according to the wavefront shape of an incident light wave, and images a large number of condensing point patterns formed by the lenslet array. A wavefront sensor comprising: a two-dimensional detector for converting to a wavefront; and a calculation device for calculating and outputting a wavefront shape of a light wave or a feature quantity corresponding to the wavefront shape from an image signal of the two-dimensional detector. In the two-axis orthogonal coordinate system defined in (2), the two-dimensional coordinate group extraction means for calculating the two-dimensional coordinate group of each focal point, and the coordinates of the two-dimensional coordinate group on the first and second axes of the orthogonal coordinate system A coordinate axis array generating unit that extracts values and sorts them according to the magnitude relationship, and generates a coordinate value array; and a difference value calculating unit that calculates a difference between two consecutive elements for the coordinate value array by the coordinate axis array generating unit; For the difference between two consecutive elements by the difference value calculation means, the array number detection means for calculating the total number of elements exceeding the threshold, the two-dimensional coordinate group extracted by the two-dimensional coordinate group extraction means, and the number of arrays detection Corresponding means for determining a correspondence relationship between the two-dimensional coordinate group and each lenslet based on the number of arrangements of the first axis and the second axis detected by the means.
この発明の波面センサは、集光点の二次元座標をソートして座標値配列を生成し、この座標軸配列の連続する二要素の差分値としきい値とを比較して、しきい値を超える要素の総数に基づいて二次元座標群とレンズレットとの対応関係を決定するようにしたので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができると共に、低コスト化を図ることができる。 The wavefront sensor according to the present invention sorts the two-dimensional coordinates of the focal points to generate a coordinate value array, compares the difference value of two consecutive elements of this coordinate axis array with a threshold value, and exceeds the threshold value Since the correspondence between the two-dimensional coordinate group and the lenslet is determined based on the total number of elements, it is possible to quickly and easily perform the process of associating the focal point coordinates with the individual lenslets. Cost reduction can be achieved.
実施の形態1.
図1は、この発明の実施の形態1による波面センサを示す構成図である。
図1に示す波面センサは、その光学系を簡略化して示しており、開口マスク1、レンズレットアレイ2、CCD(Charge Coupled Device)3からなる。また、図中、部分光波4は計測対象光波の一部を示し、レンズレット5は部分光波4が入射する任意のレンズレットを拡大して示している。また、集光スポット6は、レンズレット5によりCCD3上に生成される集光点を示している。演算装置100は、コンピュータを用いて実現されており、二次元座標群抽出手段101、座標軸配列生成手段102、差分値演算手段103、配列数検出手段104、対応付け手段105を備えている。
1 is a block diagram showing a wavefront sensor according to
The wavefront sensor shown in FIG. 1 has a simplified optical system, and includes an
開口マスク1は光学系において光の一部が遮断されることを模式的に表わしたものであり、図1では典型的な反射望遠鏡、すなわち、副鏡と副鏡の支持機構による遮蔽が存在する円形開口を模している。レンズレットアレイ2は正方形開口のレンズレット5を正方格子状に(等間隔に)配列したレンズレットアレイである。図では部分光波4、レンズレット5と集光スポット6との対応をわかりやすくするために、それぞれ一つのみを図示しているが、実際はレンズレットアレイ2上に射影された開口マスク1の透過部に対応するレンズレット全てが各1個の集光点をCCD3上に生成する。尚、レンズレット5は正方形開口に限定されず、どのような開口形状でもよい。また、レンズレットアレイ2にレンズレット5を配列するパターンは、縦横のアスペクト比が異なる長方形格子状であってもよい。また、CCD3は二次元検出器を構成するものであるが、二次元検出器はCCD以外であってもよい。
The
演算装置100は、CCD3の出力信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する装置である。二次元座標群抽出手段101は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する手段である。座標軸配列生成手段102は、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する手段である。差分値演算手段103は、座標軸配列生成手段102による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する手段である。配列数検出手段104は、差分値演算手段103による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する手段である。対応付け手段105は、二次元座標群抽出手段101で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段104で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレット5との対応関係を決定する手段である。
The
尚、これら二次元座標群抽出手段101〜対応付け手段105は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらソフトウェアを実行するためのCPUやメモリといったハードウェアから構成されている。あるいは、これら二次元座標群抽出手段101〜対応付け手段105を専用のハードウェアで構成してもよい。
The two-dimensional coordinate
次に、このように構成された波面センサにおける対応付け処理について説明する。
図2はCCD3で撮像された集光点パターン画像の例である。仮想枠3aは、CCD3の撮像領域に対応する領域を示しており、画像7の集光点パターン8は、集光スポット6のパターンである。尚、画像7は説明の都合上白黒を反転させている。
Next, association processing in the wavefront sensor configured as described above will be described.
FIG. 2 is an example of a condensing point pattern image captured by the
図3は波面センサの対応付け処理に用いられる処理テーブルを模式的に示した説明図である。図3において、仮想枠3a内の検出領域9は、レンズレット5に対応付けられた領域を示し、インデックス10hは検出領域9の水平方向のインデックス、インデックス10vは検出領域9の垂直方向のインデックスである。
ここで、インデックス10h,10vにより参照される検出領域9は個々のレンズレット5と事前操作により対応付けられており、検出領域9の内側に存在する座標点は対応するレンズレット5により生成されたものである、という判断により対応付け処理を行う。
FIG. 3 is an explanatory diagram schematically showing a processing table used for the wavefront sensor association processing. In FIG. 3, the
Here, the
レンズレットアレイ2の隣接するレンズレット5の間隔を知らずとも、集光点の欠損がなければ集光点パターン8からレンズレット間隔を推定し、検出領域9を定義し、インデックス10h、10vを付する処理は比較的容易である。本実施の形態1によれば、開口マスク1による集光点欠損が存在し、かつどのインデックス参照検出領域9に対して集光点欠損が生じるか事前情報を知らなくとも図2のような集光点パターンから図3の処理テーブルを生成する信号処理アルゴリズムを提供する。
Without knowing the distance between
先ず、前提条件について述べる
(1)レンズレットアレイ2における格子配列の縦横の方向は画像の水平、垂直方向と一致している。
(2)波面歪はデフォーカス、ティルトが支配的であり、非点や3次以上の波面収差は比較的小さい。
First, preconditions will be described. (1) The vertical and horizontal directions of the lattice arrangement in the
(2) Defocus and tilt are dominant in wavefront distortion, and astigmatism and third-order or higher wavefront aberration are relatively small.
図4は、実施の形態1の波面センサにおける演算装置100の信号処理内容を示すフローチャートである。
図において、ステップST1〜ST6はそれぞれ演算ステップであり、ステップST2a、ST2b、ST2cは演算ステップST2のサブ演算ステップ、ステップST3a、ST3b、ST3cは演算ステップST3のサブ演算ステップである。尚、演算ステップST1は二次元座標群抽出手段101で実行され、以下、サブ演算ステップST2aは座標軸配列生成手段102で、サブ演算ステップST2bは差分値演算手段103で、サブ演算ステップST2cは配列数検出手段104で実行される。また、演算ステップST4〜ST6は対応付け手段105によって実行される。
FIG. 4 is a flowchart showing signal processing contents of the
In the figure, steps ST1 to ST6 are calculation steps, steps ST2a, ST2b and ST2c are sub-calculation steps of calculation step ST2, and steps ST3a, ST3b and ST3c are sub-calculation steps of calculation step ST3. The calculation step ST1 is executed by the two-dimensional coordinate group extraction means 101. Hereinafter, the sub calculation step ST2a is the coordinate axis array generation means 102, the sub calculation step ST2b is the difference value calculation means 103, and the sub calculation step ST2c is the number of arrays. This is executed by the detecting
以下、図4における各演算ステップの処理内容を詳細に説明する。
演算ステップST1において、二次元座標群抽出手段101は、集光点パターン8を記録した画像信号から全ての集光スポット6の二次元座標を抽出する。ここで、二次元座標は画像の水平方向にX軸、垂直方向にY軸とした直交座標系上の座標である。図2の例では45個の集光点があるので、演算ステップST1の演算の結果45個のX,Y座標値が生成される。ここでは一般化し、N個(N:4以上の整数)のX,Y座標値が検出された場合を説明する。
Hereinafter, the processing content of each calculation step in FIG. 4 will be described in detail.
In the calculation step ST1, the two-dimensional coordinate
次に、演算ステップST2について説明する。サブ演算ステップである演算ステップST2aでは、座標軸配列生成手段102により、N個のX座標値を昇順にソートして、要素数N個の配列に格納する。以下配列の要素を、インデックスi(i=0〜N−1)を付した変数Xiで参照する。
次に、演算ステップST2bでは、差分値演算手段103により、配列Xiの隣接する要素間の差を演算し、新たな配列DXi(i=0〜N−2)に格納する。具体的には以下の数式(1)による。
DXi=X(i+1)−Xi (1)
Next, the calculation step ST2 will be described. In calculation step ST2a, which is a sub calculation step, the coordinate axis
Next, in the calculation step ST2b, the difference value calculation means 103 calculates the difference between adjacent elements of the array Xi and stores it in a new array DXi (i = 0 to N-2). Specifically, according to the following formula (1).
DXi = X (i + 1) -Xi (1)
次に、配列数検出手段104による演算ステップST2cの処理を図面を用いて説明する。図5は演算ステップST2cの処理内容を説明するための説明図である。図において、配列DXi(20)は、横軸にインデックスiをとってプロットした配列を示し、しきい値Th(21)は、プログラムまたはユーザ定義によるしきい値である。演算ステップ2cでは全てのDXiとしきい値Thとの大小関係を比較し、しきい値Thより大きい要素の数を抽出する。図5では8個の要素がこの処理により抽出される。図のようにインデックスiを0から順にたどってDXiを参照していったときに、前記要素が抽出されると、インデックス10hがインクリメントされたと判別できる。従って、インクリメント回数に1を足した数がインデックス10hの処理テーブルのサイズHであると判別できる。
Next, the processing of the calculation step ST2c by the arrangement number detection means 104 will be described with reference to the drawings. FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the processing content of the calculation step ST2c. In the figure, an array DXi (20) indicates an array plotted with an index i on the horizontal axis, and a threshold Th (21) is a threshold defined by a program or a user. In the calculation step 2c, the magnitude relation between all DXi and the threshold value Th is compared, and the number of elements larger than the threshold value Th is extracted. In FIG. 5, eight elements are extracted by this process. As shown in the figure, when the index i is sequentially traced from 0 to refer to DXi, if the element is extracted, it can be determined that the
この判別基準が有効である理由は上述した前提条件(1)、(2)で説明できる。この前提条件により、同じインデックス10h、例えば“A”に属する3点のX座標(X0,X1,X2)はほぼ等しく、従ってそれらの要素間差分(DX0,DX1)は0に近い。しかし、インデックス“A”に属する座標(X2)と、インデックス“B”に属する座標(X3)との間の差分(DX2)は、前記要素間差分と比べてはるかに大きい。従って、適当なしきい値Thを用いてインデックスをまたがる要素間差分を検出することが容易に可能である。以上により、インデックス10hのサイズHを検出することができる。
The reason why this discrimination criterion is effective can be explained by the preconditions (1) and (2) described above. With this precondition, the X coordinates (X0, X1, X2) of the three points belonging to the
演算ステップST3では、上記演算ステップST2の説明で述べたのと同等のアルゴリズムをY座標について適用し、インデックス10vのサイズVを検出する。
In calculation step ST3, an algorithm equivalent to that described in the description of calculation step ST2 is applied to the Y coordinate, and the size V of the
演算ステップST4では、対応付け手段105により、画像データ上に配列サイズH×Vの対応付け処理用の処理テーブルを定義する。図6はこの演算ステップST4で定義する処理テーブルの説明図である。図6において、30xはX座標の最小値X0、31xはX座標の最大値X(N−1)、30yはY座標の最小値Y0、31yはY座標の最大値Y(N−1)、32は検出領域である。この処理テーブルの1要素である検出領域32は、図3の検出領域9と同等の役割を果たすものであり、インデックス10hとインデックス10vで参照される長方形の部分画像領域である。この処理テーブルの位置、及び大きさの定義方法は簡単には以下の方法で決定される。
In calculation step ST4, the association means 105 defines a processing table for association processing of array size H × V on the image data. FIG. 6 is an explanatory diagram of the processing table defined in the calculation step ST4. In FIG. 6, 30x is the minimum value X0 of the X coordinate, 31x is the maximum value X (N-1) of the X coordinate, 30y is the minimum value Y0 of the Y coordinate, 31y is the maximum value Y (N-1) of the Y coordinate,
代表としてX座標に関するサイズ、位置の求め方を説明する。この処理では、全ての検出領域32のサイズを等しく、位置を均等に配置する。第一に、X座標の最大値31xと最小値30xとの差分(X(N-1)−X0)を要素数から1を引いた数(H−1)で除して、検出領域32の幅とする。第二に、左右両端の検出領域の中心をX座標の最大値31x(X(N-1))、及び最小値30x(X0)に等しく設定する。第三に残りの検出領域の中心を前記両端の処理テーブル要素を基準として等間隔に配置していく。
また、検出領域32のY座標に関する位置、サイズについても同様に決定していく。
As a representative, how to obtain the size and position regarding the X coordinate will be described. In this process, all the
Further, the position and size regarding the Y coordinate of the
演算ステップST5では、検出領域32を用いて、対応付け処理を行う。具体的には、N個の二次元座標点をインデックス10h、10vで参照される二次元配列に格納する。
In calculation step ST5, association processing is performed using the
演算ステップST6では、仮決めした検出領域32の修正を行う。修正項目、内容は以下の3点である。
(1)検出領域32の中心を対応する二次元座標点で置き換える。
(2)対応する二次元座標点が見つからなかった検出領域32に対し無効フラグを付する。
(3)隣接する二つの検出領域32が共に有効であった場合、その中間に検出領域32の境界がくるようにサイズを修正する。
In the calculation step ST6, the temporarily determined
(1) Replace the center of the
(2) An invalid flag is attached to the
(3) If two
実施の形態1による波面センサは以上説明したように構成されているため、以下に示す効果を奏する。
第一に、処理テーブルを1枚の集光点パターン画像から自動で生成することが可能である。従って、レンズレットアレイ2の仕様が不明であっても、自動的な処理に支障がなく、簡便性が向上する。
第二に、集光点の欠損があっても自動的な処理に支障がなく、簡便性が向上する。
第三に、1枚の集光点パターン画像から自動で簡単な処理で処理テーブルを生成できるので、事前操作による処理テーブル生成が不要である。従って、計測を高速化でき、かつ、ダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。
Since the wavefront sensor according to the first embodiment is configured as described above, the following effects can be obtained.
First, it is possible to automatically generate a processing table from a single condensing point pattern image. Therefore, even if the specification of the
Secondly, even if a condensing point is missing, there is no hindrance to automatic processing and convenience is improved.
Thirdly, since a processing table can be generated automatically and easily from a single condensing point pattern image, it is not necessary to generate a processing table by prior operation. Therefore, it is possible to realize a wavefront sensor that can speed up measurement and has a wide dynamic range.
以上説明したように、実施の形態1の波面センサによれば、入射した光波の波面形状に応じた多数の集光点パターンを生成するレンズレットアレイ2と、レンズレットアレイ2が結像する多数の集光点パターンを撮像して画像信号に変換するCCD3と、CCD3の画像信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する演算装置100を備えた波面センサであって、演算装置100は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段101と、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段102と、座標軸配列生成手段102による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段103と、差分値演算手段103による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する配列数検出手段104と、二次元座標群抽出手段101で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段104で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段105とを備えたので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができ、また、波面センサとしての低コスト化を図ることができる。
As described above, according to the wavefront sensor of the first embodiment, the
実施の形態2.
上記実施の形態1において、演算ステップST2c,ST3cにおけるDXi(DYi)と比較するしきい値Thは既知情報として定義することも可能であるが、より簡便性を高めるためには集光点パターン画像より検出することが望ましい。なんらかの統計値に基づく様々な方法が考えられる。簡単にはDXi(DYi)の最大値の二分の1に設定することでも有効である。また標準偏差を求め、適当な係数αを乗じてThとする方法など、統計的手法を用いた公知の手法を適用可能である。
In the first embodiment, the threshold value Th to be compared with DXi (DYi) in the calculation steps ST2c and ST3c can be defined as known information. It is desirable to detect more. Various methods based on some statistical value can be considered. For simplicity, it is also effective to set it to one half of the maximum value of DXi (DYi). Further, a known method using a statistical method such as a method of obtaining a standard deviation and multiplying by an appropriate coefficient α to obtain Th can be applied.
このように、実施の形態2による波面センサは以上説明したように構成されているため、次のような効果を奏する。すなわち、しきい値Thを、既知情報を用いずに簡単な処理で決定可能である。従って、高速計測が行え、かつ、利便性の高い波面センサが実現可能である。 Thus, since the wavefront sensor according to the second embodiment is configured as described above, the following effects can be obtained. That is, the threshold value Th can be determined by simple processing without using known information. Therefore, it is possible to realize a wavefront sensor that can perform high-speed measurement and is highly convenient.
実施の形態3.
実施の形態1では、集光点パターンの対応付け(演算ステップST5)を行うと共に、対応付け処理のための処理テーブルを生成する方法を説明したが、単に対応付けのみを行うことも当然可能である。尚、実施の形態3における波面センサの図面上の構成は実施の形態1の図1と同様であるため、図1の構成を援用して説明する。
In the first embodiment, the method of generating the processing table for the association process while performing the association of the condensing point patterns (calculation step ST5) has been described, but it is naturally possible to perform only the association. is there. In addition, since the structure on the drawing of the wavefront sensor in
図7は、実施の形態3による波面センサの信号処理内容を示すフローチャートである。図7のフローチャートにおいて、図4とフローチャートと同様の処理については同一のステップ番号は付してその説明を省略する。図7の演算ステップST2、及びST3には新たに演算ステップST2d,ST3dが追加されている。この演算ステップST2d,ST3dおよび後述する演算ステップST7の演算は対応付け手段105により行われるものである。以下、先ず、演算ステップST2dの処理内容を説明する。 FIG. 7 is a flowchart showing signal processing contents of the wavefront sensor according to the third embodiment. In the flowchart of FIG. 7, the same steps as those in the flowchart of FIG. 4 are denoted by the same step numbers and description thereof is omitted. Calculation steps ST2d and ST3d are newly added to the calculation steps ST2 and ST3 in FIG. The calculation steps ST2d and ST3d and the calculation step ST7 described later are performed by the association means 105. Hereinafter, the processing content of the calculation step ST2d will be described first.
既に述べたように、演算ステップST2cでは図5で説明されるアルゴリズムでDXiから配列サイズHを検出するが、演算ステップST2dではDXiからXiのインデックス10hを付する。図5で説明されるように、配列DXiをインデックスiの順に参照すると、しきい値Thを超える要素DXiが出現するたびにインデックス10hがインクリメントされる。これを利用し、配列DXiのインデックスiとインデックス10hとの対応付けが可能である。配列DXiのインデックスiは配列Xiのインデックスiと式(1)で示した関係があり、前記操作により座標値Xiとインデックス10hとの対応付けがなされたことになる。
演算ステップST3dでは演算ステップST2dと同様の処理を配列DYi、Yiについて行い、座標値Yiとインデックス10vとの対応付けを行う。
演算ステップST7では、演算ステップST2d、ST3dの結果をもとに二次元座標群(X、Y)をインデックス10h、10vを付された二次元配列へ格納する。
尚、しきい値Thについては、既知情報として定義するか、あるいは、実施の形態2で説明したように、統計的手法を用いて決定してもよい。
As already described, in the calculation step ST2c, the array size H is detected from DXi by the algorithm described in FIG. 5, but in the calculation step ST2d, an
In the calculation step ST3d, the same processing as in the calculation step ST2d is performed on the arrays DYi and Yi, and the coordinate value Yi and the
In the calculation step ST7, the two-dimensional coordinate group (X, Y) is stored in the two-dimensional array with the
Note that the threshold value Th may be defined as known information or may be determined using a statistical method as described in the second embodiment.
以上説明したように、実施の形態3の波面センサでは、1枚の集光点パターン画像から自動で簡単な処理でかつ、処理テーブルの生成を伴わずに、対応付けが可能である。従って、高速でダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。 As described above, in the wavefront sensor according to the third embodiment, it is possible to perform an automatic and simple process from a single condensing point pattern image and without generating a processing table. Therefore, a wavefront sensor having a high speed and a wide dynamic range can be realized.
実施の形態4.
上記各実施の形態では前提条件として高次波面歪が小さく、従って集光点パターンが概ね正方格子の格子点近くに存在しているという前提条件が必要であった。これに対し、実施の形態4ではこの制限を緩和するものである。
図8は、実施の形態4の波面センサの演算装置100aを示す構成図である。
実施の形態4における演算装置100aは、二次元座標群抽出手段101、座標軸配列生成手段102、差分値演算手段103、配列数検出手段104、対応付け手段105、領域外対応付け手段106を備えている。二次元座標群抽出手段101〜対応付け手段105は基本的な構成は、図1に示した二次元座標群抽出手段101〜対応付け手段105と同様であるが、対象とする領域が後述する関心領域である点が異なる点である。また、領域外対応付け手段106は、対応付け手段105の処理結果に基づいて、関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレット5との対応付けを行う手段である。
In each of the above-described embodiments, a high-order wavefront distortion is small as a precondition, and therefore a precondition that the condensing point pattern exists almost near the lattice point of a square lattice is necessary. On the other hand, in
FIG. 8 is a configuration diagram illustrating the wavefront
The
以下、実施の形態4の波面センサの動作について説明する。
図9は、実施の形態4による波面センサの演算装置100aが処理対象とする集光点パターンの一例を示す説明図である。
図9において、二次元座標群50は、集光点パターンから抽出した座標群であり、51a、51bは二次元座標(X,Y)を示している。図9に示す例は、9×9の集光点パターンが欠損なく検出された場合を示し、高次波面歪により正方格子配列から大きくはずれている。これにより、例えば二次元座標51a、51bは異なるインデックス10hを付されるべきであるにもかかわらず、X座標が近接しているため図5で示したアルゴリズムではこのインデックスを検出できないエラーが生じる。実施の形態4ではこのような演算エラーを回避する方法を示すものである。
The operation of the wavefront sensor according to the fourth embodiment will be described below.
FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a condensing point pattern to be processed by the wavefront
In FIG. 9, a two-dimensional coordinate
図10は、実施の形態4による波面センサの演算装置100aにおける対応付け処理の説明図である。
実施の形態4では、先ず、画像の一部分に関心領域を設ける。図10(a)はこれを示すもので、部分領域52はこの関心領域を示している。そして、部分領域52内の二次元座標群へのインデックス付与のため、先ず、二次元座標群50のうち部分領域52内にある二次元座標群を処理対象として抽出する。
FIG. 10 is an explanatory diagram of the association processing in the wavefront
In the fourth embodiment, first, a region of interest is provided in a part of an image. FIG. 10A shows this, and the
次に、図10(b)のように、部分領域52内の二次元座標群に対し、実施の形態1で説明した演算ステップST2〜ST6を適用する。部分領域52内の二次元座標は比較的収差が小さい範囲であり、従って演算ステップST2〜ST6はエラーなく完了する。
Next, as shown in FIG. 10B, the calculation steps ST2 to ST6 described in the first embodiment are applied to the two-dimensional coordinate group in the
次に、領域外対応付け手段106により、図10(c)において、同じインデックス10hに属する二次元座標点群に対し近似曲線を演算する。例えば、図10(c)において、近似曲線53はインデックス10hが“A”に属する二次元座標点の近似曲線である。次に、図10(c)において上側(Y座標が小さい側)から下側に向けて近似曲線53に沿って近傍を探索し、インデックス10vを見つかった順に1ずつ加算して付す。同時に、インデックス10hについては“A”を付す。他の近似曲線についても同様の操作を行う。これにより、部分領域52外の二次元座標(図10(c)におけるインデックス10vが1,2,8,9の二次元座標)についても対応付けを行うことができる。
Next, the out-of-
次に、図10(d)において、領域外対応付け手段106は、同じインデックス10vに属する二次元座標点群に対し近似曲線を演算する。例えば、図10(d)において近似曲線54は、インデックス10vが“1”に属する二次元座標点の近似曲線である。次に、図10(d)において左側(X座標が小さい側)から右側に向けて近似曲線54に沿って近傍を探索し、インデックス10hを見つかった順に1ずつ加算して付す。同時に、インデックス10vについては“1”を付す。他の近似曲線についても同様の操作を行う。これにより、部分領域52外の二次元座標(図10(d)におけるインデックス10hがA,B,H,Iの二次元座標)についても対応付けを行うことができる。
以上の操作により、二次元座標群50への対応付け処理が完了する。
Next, in FIG. 10D, the out-of-region association means 106 calculates an approximate curve for the two-dimensional coordinate point group belonging to the
With the above operation, the association process with the two-dimensional coordinate
以上説明したように、実施の形態4の波面センサによれば、画像の一部分に関心領域を設け、二次元座標群抽出手段101、座標軸配列生成手段102、差分値演算手段103、配列数検出手段104および対応付け手段105は、関心領域に対して処理を行うと共に、対応付け手段105の処理結果に基づいて、関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレットとの対応付けを行う領域外対応付け手段106を備えたので、高次収差の大きい波面でも対応付け処理が可能である。従って、ダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。
As described above, according to the wavefront sensor of the fourth embodiment, a region of interest is provided in a part of an image, a two-dimensional coordinate
1 開口マスク、2 レンズレットアレイ、3 CCD、3a 仮想枠、4 部分光波、5 レンズレット、6 集光スポット、7 画像、8 集光点パターン、9 検出領域、10h,10v インデックス、20 配列、21 しきい値、30x X座標の最小値、30y Y座標の最小値、31x X座標の最大値、31y Y座標の最大値、32 検出領域、50 二次元座標群、51a,51b 二次元座標、52 部分領域、53,54 近似曲線、100,100a 演算装置、101 二次元座標群抽出手段、102 座標軸配列生成手段、103 差分値演算手段、104 配列数検出手段、105 対応付け手段、106 領域外対応付け手段。 1 aperture mask, 2 lenslet array, 3 CCD, 3a virtual frame, 4 partial light wave, 5 lenslet, 6 focused spot, 7 image, 8 focused spot pattern, 9 detection area, 10h, 10v index, 20 array, 21 threshold value, minimum value of 30x X coordinate, minimum value of 30y Y coordinate, maximum value of 31x X coordinate, maximum value of 31y Y coordinate, 32 detection area, 50 two-dimensional coordinate group, 51a, 51b two-dimensional coordinate, 52 partial area, 53, 54 approximation curve, 100, 100a arithmetic unit, 101 two-dimensional coordinate group extraction means, 102 coordinate axis array generation means, 103 difference value calculation means, 104 array number detection means, 105 association means, 106 out of area Association means.
Claims (3)
前記演算装置は、
画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段と、
前記直交座標系の第一軸および第二軸における前記二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段と、
前記座標軸配列生成手段による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段と、
前記差分値演算手段による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する配列数検出手段と、
前記二次元座標群抽出手段で抽出された二次元座標群と、前記配列数検出手段で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、前記二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段とを備えた波面センサ。 A lenslet array that generates a large number of condensing point patterns according to the wavefront shape of the incident light wave, and a two-dimensional detector that images a large number of condensing point patterns formed by the lenslet array and converts them into image signals And a wavefront sensor provided with an arithmetic device that calculates and outputs a feature quantity corresponding to the wavefront shape or wavefront shape of the light wave from the image signal of the two-dimensional detector,
The arithmetic unit is:
In a two-axis orthogonal coordinate system defined on the image, a two-dimensional coordinate group extraction means for calculating a two-dimensional coordinate group of each focal point;
A coordinate axis array generating means for extracting the coordinate values of the two-dimensional coordinate group in the first axis and the second axis of the orthogonal coordinate system and sorting the magnitude values, and generating a coordinate value array;
For the coordinate value array by the coordinate axis array generation means, difference value calculation means for calculating the difference between two consecutive elements;
With respect to the difference between two consecutive elements by the difference value calculation means, the array number detection means for detecting the total number of elements exceeding the threshold value;
Based on the two-dimensional coordinate group extracted by the two-dimensional coordinate group extraction means and the number of arrangements of the first axis and the second axis detected by the arrangement number detection means, the two-dimensional coordinate group and individual lenslets, A wavefront sensor provided with an association means for determining the correspondence relationship between
前記対応付け手段の処理結果に基づいて、前記関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレットとの対応付けを行う領域外対応付け手段を備えたことを特徴とする請求項1または請求項2記載の波面センサ。 A region of interest is provided in a part of the image, and a two-dimensional coordinate group extraction unit, a coordinate axis array generation unit, a difference value calculation unit, an array number detection unit, and an association unit perform processing on the region of interest,
2. An out-of-region association unit that associates a two-dimensional coordinate group belonging to the outside of the region of interest with each lenslet based on a processing result of the association unit. Alternatively, the wavefront sensor according to claim 2.
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