JP2010281741A - ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、ノイズ位置検出装置、ノイズ位置検出方法、測定システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】測定光の伝送経路上のノイズ源から生じたノイズ成分を除去する。
【解決手段】所定の測定面における測定光の分布データから、測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去するノイズ除去装置であって、測定面における測定光の分布データを、ノイズ源に対応する面まで伝播計算した分布データを算出する第１伝播計算部と、第１伝播計算部が算出した分布データにおいて、ノイズ源によるノイズ成分を除去した分布データを算出するノイズ除去部と、ノイズ除去部が算出した分布データを、測定面まで伝播計算した分布データを算出する第２伝播計算部とを備えるノイズ除去装置を提供する。
【選択図】図３

Description

本発明は、ノイズ除去装置、ノイズ除去方法、ノイズ位置検出装置、ノイズ位置検出方法、測定システムおよびプログラムに関する。

被検面の状態を測定する測定装置として、干渉計およびデジタルホログラフィ等が知られている（例えば特許文献１参照）。ここで、測定装置におけるレンズ等の光学部材に傷またはゴミ等が存在すると、当該ゴミ等から回折光が広がり、測定面における測定データに、波紋状の干渉ノイズが発生する。

特開２００１−３３０４０９号公報

当該干渉ノイズを低減するために、レンズ等の光学部材として不純物の少ないものを使用すること、または、光学部材に付着するゴミ等を除去することが考えられる。しかし、このような作業でゴミ等を除去するには限界がある。

また、測定装置における光源として、リング状に配置した光源等を使用することで、光の空間コヒーレントを落とすことも考えられる。これにより、ゴミ等の散乱源の影響を平均化して、測定面における干渉ノイズの影響を目立たなくすることができる。しかし、特殊な構造の光源を用いることになり、既存の装置には適用できない場合がある。また、点回折干渉計のように、原理的にこのような光源を用いることができない場合もある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、所定の測定面における測定光の分布データから、測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去するノイズ除去装置であって、測定面における測定光の分布データを、ノイズ源に対応する面まで伝播計算した分布データを算出する第１伝播計算部と、第１伝播計算部が算出した分布データにおいて、ノイズ源によるノイズ成分を除去した分布データを算出するノイズ除去部と、ノイズ除去部が算出した分布データを、測定面まで伝播計算した分布データを算出する第２伝播計算部とを備えるノイズ除去装置、当該装置に関する方法およびプログラム、並びに、当該ノイズ除去装置を用いた測定システムを提供する。

本発明の第２の態様においては、測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出装置であって、測定面における測定光の分布データを、測定光の伝送経路における複数の伝播位置までそれぞれ伝播計算した複数の分布データを算出する位置別分布算出部と、位置別分布算出部が算出した複数の分布データに基づいて、分布データにおける所定の特性値と、伝送経路における伝播位置との関係を算出する位置依存性算出部と、位置依存性算出部が算出した所定の特性値と、伝播位置との関係に基づいて、ノイズ源の位置を決定する位置決定部とを備えるノイズ位置検出装置、並びに、当該装置に関する方法およびプログラムを提供する。

本発明の第３の態様においては、測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出装置であって、測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、ノイズ源の位置を決定するノイズ位置検出装置、並びに、当該装置に関する方法およびプログラムを提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

実施形態に係る測定システム１０の構成例を示す図である。 測定光の伝送経路上のノイズ源による、測定面への影響を説明する図である。 測定面で取得した分布データにおいて観測されるノイズ成分の一例を示す図である。 ノイズ除去装置１００の構成例を示す図である。 図３に示したノイズ除去装置１００におけるデータ処理例を説明する図である。 ノイズ除去装置１００の他の構成例を示す図である。 ノイズ位置検出装置２００の構成例を示す図である。 図６に示したノイズ位置検出装置２００におけるデータ処理例を説明する図である。 複素振幅強度の最大値および最小値の差分値と、伝播位置との関係の一例を示す図である。 ノイズ位置検出装置２００の他の構成例を示す図である。 同心円の中心を通る断面における信号強度の一例を示す図である。 複数個算出される距離Ｌの分布例を示す図である。 ノイズ位置検出装置２００の他の構成例を示す図である。 ノイズ除去装置１００の他の構成例を示す図である。 ノイズ除去装置１００の動作例を示すフローチャートである。 測定システム１０における測定部５０の構成例を説明する図である。 他の実施形態に係るコンピュータ１５００のハードウェア構成の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、実施形態に係る測定システム１０の構成例を示す図である。測定システム１０は、測定対象１８からの測定光を測定することで、測定対象１８の表面の状態を測定するシステムであって、測定部５０、メモリ２４、および、ノイズ除去装置１００を備える。

測定部５０は、例えば干渉計またはデジタルホログラフィ装置等であり、測定対象１８からの測定光を測定する。本例の測定部５０は、光源１２、ビームエキスパンダ１４、ビームスプリッタ１６、参照面２０、および、測定デバイス２２を有する。

光源１２は、コヒーレンス光を射出する。光源１２は、レーザ光源であってよい。ビームエキスパンダ１４は、光源１２が射出した光を、所定のビーム径の平行光に変換して射出する。

ビームスプリッタ１６は、ビームエキスパンダ１４が射出した光を、測定光および参照光に分離して、測定対象１８および参照面２０に射出する。測定光および参照光の強度比は、例えば１対１であってよい。

測定対象１８に射出された測定光は、測定対象１８の被検面において反射して、ビームスプリッタ１６に再入射される。また、参照面２０に射出された参照光は、参照面２０において反射して、ビームスプリッタ１６に再入射される。本例において、ビームスプリッタ１６から測定対象１８までの光路長、および、ビームスプリッタ１６から参照面２０までの光路長は等しい。ビームスプリッタ１６は、再入射された測定光および参照光を、測定デバイス２２に射出する。

測定デバイス２２は、測定対象１８の被検面に対して光学的に共役な位置の測定面に設けられた複数の測定素子（例えば、ＣＣＤ素子）を有する。なお、測定部５０がデジタルホログラフィ装置の場合、測定デバイス２２の測定面は、測定対象１８の被検面と共役な位置から離れた位置にあってもよい。また、測定デバイス２２は、ビームスプリッタ１６から射出される測定光および参照光を測定する。測定デバイス２２は、例えばＣＣＤデバイスであってよい。

測定光は、測定対象１８の検波面の状態に応じて、参照光に対して位相が変化する。このため、測定デバイス２２の測定面では、測定対象１８の検波面の状態に応じた、測定光および参照光の干渉が観測される。測定部５０は、測定デバイス２２における測定結果から、測定デバイス２２の測定面における測定光の分布データを生成する。分布データは、測定光の位相の分布データ、または、位相および振幅の双方を含む複素振幅の分布データであってよい。また、分布データは、測定光の位相が同一となる波面の分布データであってもよい。

メモリ２４は、測定デバイス２２が測定した測定光の分布データを格納する。ノイズ除去装置１００は、メモリ２４が格納した分布データから、測定光または参照光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去する。以下では、測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去する例を説明するが、参照光の伝送経路にノイズ源が存在する場合も、同様の処理によりノイズ成分を除去することができる。ノイズ源とは、例えばレンズ等の光学部材の傷、または、光学部材に付着したゴミ等を指す。当該ゴミ等から回折光が広がり、測定面における分布データに、波紋状のノイズ成分が発生する。

図２Ａは、測定光の伝送経路上のノイズ源による、測定面への影響を説明する図である。上述したように、測定光の伝送経路上にノイズ源が存在すると、当該ノイズ源において測定光が回折して、測定面でノイズ成分が観測される。

図２Ｂは、測定面で取得した分布データにおいて観測されるノイズ成分の一例を示す図である。上述したように、分布データ内におけるノイズ源に対応する位置に、波紋状のノイズ成分があらわれる。図１に示したノイズ除去装置１００は、当該ノイズ成分を、分布データを元にした演算により除去する。

図３は、ノイズ除去装置１００の構成例を示す図である。本例のノイズ除去装置１００は、第１伝播計算部１１０、ノイズ除去部１２０、第２伝播計算部１３０、および、ノイズ位置検出装置２００を備える。ノイズ除去装置１００は、測定された分布データを、伝送経路上のノイズ位置まで伝播計算してからノイズ成分を除去して、当該分布データを測定面まで再度伝播計算する。これにより、分布データに含まれている測定対象１８に対応する成分への影響を低減して、ノイズ成分を除去する。

図４は、図３に示したノイズ除去装置１００におけるデータ処理例を説明する図である。第１伝播計算部１１０は、測定デバイス２２の測定面において測定した元分布データを、伝送経路上のノイズ源の位置に対応する面まで伝播計算して、伝播分布データを算出する。

ノイズ位置検出装置２００は、ノイズ源の位置を第１伝播計算部１１０に通知する。ノイズ位置検出装置２００は、測定面における測定光の元分布データに基づいて、ノイズ源の伝送経路上の位置を算出してよい。ノイズ位置検出装置２００におけるノイズ位置検出法は後述する。

ここで、伝播計算とは、測定面において取得された振幅分布および位相分布から定まる測定光の波動方程式を、測定光の伝播方向に沿って逐次算出する計算であってよい。より具体的には、いわゆるビーム伝播法（Ｂｅａｍ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ、ＢＰＭ）による伝播計算を指してよい。また、伝播計算は、例えばＦＦＴ−ＢＰＭ（高速フーリエ変換を用いたＢＰＭ）、ＦＤ−ＢＰＭ（有限差分法を用いたＢＰＭ）、ＦＥ−ＢＰＭ（有限要素法を用いたＢＰＭ）等、公知の多様なビーム伝播法による計算を指してよい。

ノイズ除去部１２０は、第１伝播計算部１１０が算出した伝播分布データにおいて、ノイズ源によるノイズ成分を除去する。ここで、元分布データにおけるノイズ成分は、ノイズ源から広がった回折光に対応するので、元分布データをノイズ源の位置まで伝播計算すると、伝播分布データにおけるノイズ成分はノイズ源の大きさに応じて収束する。このため、ノイズ除去部１２０は、他の分布成分への影響を低減して、ノイズ成分を除去することができる。

ノイズ除去部１２０は、伝播分布データにおいて、ノイズ成分をマスクすることで、ノイズ成分を除去してよい。例えばマスクとは、ノイズ成分の領域における複素振幅値を、ノイズ成分の周辺部（または、伝播分布データ全体）における複素振幅の平均値で置き換える処理であってよい。ノイズ除去部１２０は、伝播分布データの複素振幅分布において、複素振幅値が所定の閾値以上となるピーク領域を検出することで、ノイズ成分の領域を決定してよい。また、ノイズ除去部１２０は、当該ピーク領域を中心とした、所定の大きさの領域をマスクしてよい。

また、ノイズ除去部１２０は、元分布データにおいて、同心円状のノイズ成分をパターンマッチング等により検出してよい。また、ノイズ除去部１２０は、当該同心円の中心に対応する位置を、ノイズ成分の位置として検出してよい。ノイズ除去部１２０は、当該ノイズ成分の位置を中心とした所定の大きさの領域をマスクしてよい。

第２伝播計算部１３０は、ノイズ除去部１２０によりノイズ成分が除去された伝播分布データを、測定面まで伝播計算した再伝播分布データを算出する。第２伝播計算部１３０には、測定面に対するノイズ源の位置が、ノイズ位置検出装置２００から与えられてよい。

伝播分布データにおいてノイズ成分がマスクされているので、第２伝播計算部１３０が算出する再伝播分布データにおいては、元分布データに比べてノイズ成分が低減される。以上の処理により、他の分布成分への影響を低減して、ノイズ成分を低減することができる。第２伝播計算部１３０は、生成した再伝播分布データをメモリ２４に格納する。

なお、伝播計算は、上述したように振幅および位相の情報を用いる。しかし、測定システム１０が例えば干渉計の場合、振幅情報を検出せず、位相情報のみの分布データを検出する場合もある。この場合、ノイズ除去装置１００は、位相情報のみの分布データについて伝播計算を適用すべく、位相の分布データを、振幅を一定値の分布とした複素振幅の分布データに変換してから処理を行ってよい。例えばノイズ除去装置１００は、振幅値を１とした複素振幅の分布データを生成してよい。

なお、測定面における複素振幅は、振幅Ａ（ｚ）および位相ｅ＾ｉθ（ｚ）を用いて下式で与えられる。ただし、ｚは測定光の伝送経路における位置を示し、ｚ＝０をノイズ源の位置、ｚ＝ｚ'を測定面の位置とする。

位相データのみを用いる場合、ノイズ除去装置１００は、振幅Ａ（ｚ'）を１とした複素振幅を用いて処理を行う。ノイズ成分をｄｕ（ｚ'）として、ノイズ以外の成分を１とすると、複素振幅（すなわち位相データ）は、１＋ｄｕ（ｚ'）となる。ここで、簡単のために｜ｄｕ（ｚ'）｜＜＜１とおき、複素振幅を１次の近似で計算すると、下式が得られる。

・・・式（１）

上式は、測定面における元分布データのノイズ成分には、ｚ＝０で最小になる成分と、ｚ＝２ｚ'で最小になる成分が、同強度ずつ含まれていることを表わしている。このため、図１から図４に関連して説明したように、分布データをｚ＝０の位置まで伝播計算してノイズ成分を除去して、ｚ＝ｚ'の位置に再伝播計算するだけでは、ノイズ成分を十分に低減できない場合も考えられる。

図５は、ノイズ除去装置１００の他の構成例を示す図である。本例のノイズ除去装置１００は、図３に関連して説明したノイズ除去装置１００の構成に加え、ノイズ成分抽出部１２２および除去演算部１２４を更に有する。他の構成要素は、図３に関連して説明したノイズ除去装置１００と同一であってよい。

ノイズ成分抽出部１２２は、第２伝播計算部１３０が算出した再伝播分布データと、測定面における測定光の元分布データとの差分に基づいて、元分布データに含まれるノイズ成分を算出する。ノイズ成分抽出部１２２は、元分布データから、再伝播分布データを差し引いてよい。式（１）に示したように、当該差分は、元分布データに含まれるノイズ成分の強度を半分にしたものに相当する。

除去演算部１２４は、ノイズ成分抽出部１２２が抽出したノイズ成分の２倍の強度を有する成分を、元分布データから差し引くことで、当該元分布データからノイズ成分を除去する。除去演算部１２４は、ノイズ成分抽出部１２２が抽出したノイズ成分の強度を２倍した成分を算出してよい。

これに代えて、ノイズ成分抽出部１２２は、ｚ＝０およびｚ＝２ｚ'のそれぞれについて、ノイズ成分を算出してよい。この場合、除去演算部１２４は、ノイズ成分抽出部１２２が算出したｚ＝０およびｚ＝２ｚ'のそれぞれにおけるノイズ成分を足し合わせた成分を、元分布データから差し引いてよい。このような処理により、元分布データにおけるノイズ成分を、より低減させることができる。

図６は、ノイズ位置検出装置２００の構成例を示す図である。本例のノイズ位置検出装置２００は、位置別分布算出部２１０、位置依存性算出部２２０、および、位置決定部２３０を備える。本例のノイズ位置検出装置２００は、複数の伝播位置に対して元分布データを伝播計算して、各伝播分布データに基づいてノイズ源の位置を検出する。

図７は、図６に示したノイズ位置検出装置２００におけるデータ処理例を説明する図である。位置別分布算出部２１０は、測定光の伝送経路上における複数の伝播位置について、元分布データを逐次伝播計算した複数の伝播分布データを算出する。

位置依存性算出部２２０は、位置別分布算出部２１０が算出した複数の伝播分布データに基づいて、伝播分布データにおける所定の特性値と、伝送経路上の伝播位置との関係を算出する。上述したように、それぞれの伝播分布データにおけるノイズ成分の大きさ（直径）は、伝播位置がノイズ源に近づくにつれて収束する。このとき、図７に示すように、ノイズ成分の複素振幅強度のピークは、伝播位置がノイズ源に近づくにつれて大きくなる。

位置依存性算出部２２０は、伝播分布データにおけるノイズ成分の複素振幅強度のピークと、伝播位置との関係を算出してよい。この場合、位置依存性算出部２２０は、伝播分布データの面内におけるノイズ成分の位置を、パターンマッチング等により検出する。

また、位置依存性算出部２２０は、伝播分布データ全体における、複素振幅強度の最大値および最小値の差分を、それぞれの伝播分布データについて算出して、複素振幅強度の最大値および最小値の差分値と、伝送経路における伝播位置との関係を算出してよい。この場合、位置依存性算出部２２０は、伝播分布データの面内におけるノイズ成分の位置を検出せずに、当該関係を算出することができる。以下では、位置依存性算出部２２０が、当該差分値と、伝播位置との関係を算出する場合について説明する。

位置決定部２３０は、位置依存性算出部２２０が算出した所定の特性値（本例では、伝播分布データ全体における、複素振幅強度の最大値および最小値の差分）と、伝送経路における伝播位置との関係に基づいて、ノイズ源の位置を決定する。本例の位置決定部２３０は、複素振幅強度の最大値および最小値の差分値がピークを示す伝播位置に基づいて、ノイズ源の位置を決定する。

図８は、複素振幅強度の最大値および最小値の差分値と、伝播位置との関係の一例を示す図である。図８において縦軸は複素振幅強度の最大値および最小値の差分値ＰＶを示し、横軸は伝播位置を示す。位置決定部２３０は、差分値ＰＶが、所定の閾値ＴＨ以上となる伝播位置に基づいて、ノイズ源の位置を決定する。位置決定部２３０は、差分値ＰＶのピークが、所定の閾値ＴＨ以上となる場合に、当該ピークの位置をノイズ源の位置としてよい。

なお、位置決定部２３０は、それぞれの伝播分布データにおいて、差分値ＰＶを複素振幅強度のＲＭＳ値で除算した値が、所定の閾値ＴＨ以上となる伝播位置を検出してもよい。この場合、位置依存性算出部２２０は、差分値ＰＶを複素振幅強度のＲＭＳ値で除算した値と、伝播位置との関係を算出する。

また、位置依存性算出部２２０は、位置別分布算出部２１０が伝播分布データを算出していない伝播位置についても、ＰＶ値との関係を算出してよい。例えば位置依存性算出部２２０は、伝播分布データを算出した２つの伝播位置の間の伝播位置におけるＰＶ値を、当該２つの伝播位置における伝播分布データのＰＶ値から算出してよい。

また、位置決定部２３０は、差分値ＰＶのピーク値が、第１の閾値ＴＨ以上であり、且つ、第２の閾値以下である場合に、当該ピークの位置をノイズ源の位置としてもよい。一般に、測定対象１８の形状から本来検出されるべきピークは、ノイズ源によるピークよりも十分大きいので、このような処理により、ノイズ源によるピークのみを精度よく検出することができる。

また、位置決定部２３０は、所定の範囲内の伝播位置については、ノイズ源の位置として判定しなくてもよい。当該範囲は、例えば光学系における光学部材の位置から定めることができる。例えば位置決定部２３０は、測定面または被検面の近傍における所定範囲の伝播位置については、ノイズ源の位置として判定しなくてよい。

また、位置決定部２３０は、伝播位置に応じて閾値ＴＨを変化させてもよい。例えば、測定面の近傍における所定範囲の伝播位置に対しては、閾値ＴＨを非常に大きくすることで、上述したように、当該範囲内でのピーク位置がノイズ源の位置として判定されることを防ぐことができる。

また、位置依存性算出部２２０は、ノイズ成分に対応する同心円状の輪帯パターンにおける最内円の直径を、各伝播分布データについて算出して、最内円の直径と、伝送経路における伝播位置との関係を算出してもよい。この場合、位置決定部２３０は、最内円の直径が最小となる伝送経路における伝播位置を、ノイズ源の位置として決定する。この場合、位置依存性算出部２２０は、伝播分布データの面内におけるノイズ成分の位置を、パターンマッチング等により検出する。

図９は、ノイズ位置検出装置２００の他の構成例を示す図である。本例のノイズ位置検出装置２００は、元分布データにおける同心円状の輪帯パターン（ノイズ成分）の半径に基づいて、伝送経路上におけるノイズ源の位置を決定する。ノイズ位置検出装置２００は、半径算出部２４０および位置決定部２３０を備える。

ノイズ成分の輪帯パターンは、ノイズ源において回折した測定光が、測定面において干渉することで観測される。このため、輪帯パターンの半径は、ノイズ源から測定面までの距離Ｌ、および、測定光の波長λにより定まる。

例えば、複素振幅値が極大値を示す輪帯パターンのうち、隣接する２つの輪帯パターンを考える。内側の輪帯パターンの半径をｒｉ、内側の輪帯パターンからノイズ源までの距離をｌｉとすると、下式が成り立つ。

・・・式（２）
同様に、外側の輪帯パターンの半径をｒｏ、外側の輪帯パターンからノイズ源までの距離をｌｏとすると、下式が成り立つ。

・・・式（３）

２つの輪帯パターンからノイズ源までの距離の差が、測定光の波長λと等しいので、式（２）および式（３）から下式が得られる。

・・・式（４）
各輪帯パターンの半径ｒｉ、ｒｏが、測定面からノイズ源までの距離Ｌより十分小さいとして、式（４）を近似すると、下式が得られる。

すなわち、

・・・式（５）

なお、複素振幅値が極大値を示す輪帯パターンと、極小値を示す輪帯パターンの双方を考慮し、式（５）を下式のように一般化する。

・・・式（６）
ここで、極大値または極小値を示すそれぞれの輪帯パターンについて、同心円の中心から順番に番号を振ったときに、式（６）に係る外側の輪帯パターンの番号をｏ番、内側の輪帯パターンの番号をｉ番とすると、ｎ＝ｏ−ｉで与えられる。

測定光の波長λ、２つの輪帯パターンの半径ｒｏおよびｒｉ、ならびに、２つの輪帯パターンの番号差ｎは、元分布データから検出することができる。このため、式（６）に示すように、元分布データに基づいて、測定面からノイズ源までの距離Ｌを算出することができる。

半径算出部２４０は、式（６）に示すように、元分布データにおける同心円状の輪帯パターンから選択した２つの輪帯パターンの半径の二乗差（ｒｏ＾２）−（ｒｉ＾２）を、当該２つの輪帯パターンについて同心円の中心から輪帯パターンを数えた番号の差分ｎに応じた値ｎλで除算した除算値を算出する。半径算出部２４０は、元分布データにおける同心円状の輪帯パターンを、パターンマッチング等により検出してよい。また、半径算出部２４０は、検出した同心円の中心を通る断面における信号強度を検出してよい。当該断面における信号強度の極大値および極小値の位置を検出することで、各輪帯パターンの位置（すなわち半径）を検出することができる。

図１０は、同心円の中心を通る断面における信号強度の一例を示す図である。図１０において横軸は同心円の中心からの距離を示し、縦軸は信号強度を示す。上述したように、当該信号強度の極大値ｍａｘまたは極小値ｍｉｎの位置から、それぞれの輪帯パターンの半径を検出して、除算値を算出することができる。例えば、同心円の中心から１番目の輪帯パターンｍａｘ１、および、同心円の中心から２番目の輪帯パターンｍｉｎ１の組み合わせに対しては、半径算出部２４０は、以下の除算値を算出する。

位置決定部２３０は、式（６）に示すように、半径算出部２４０が算出した除算値に基づいて、測定面からノイズ源までの距離Ｌ、すなわち、伝送経路上におけるノイズ源の位置を決定してよい。ただし、上述した断面における信号強度には、ノイズ成分による輪帯パターンとは異なる信号成分が含まれる（例えば、図１０におけるｍａｘａ）。このため、半径算出部２４０は、当該成分の影響を低減すべく、輪帯パターンの複数の組み合わせについて、式（６）を適用して距離Ｌを算出してよい。例えば半径算出部２４０は、全ての輪帯パターンの組み合わせについて、距離Ｌを算出してよい。

位置決定部２３０は、複数個算出される距離Ｌに基づいて、伝送経路上におけるノイズ源の位置を決定してよい。これにより、１組の輪帯パターンからノイズ源の位置を決定する場合に比べ、より精度よくノイズ源の位置を決定することができる。より具体的には、位置決定部２３０は、複数個算出される距離Ｌの分布において、最頻値を示す距離Ｌに基づいて、ノイズ源の位置を決定してよい。

図１１は、複数個算出される距離Ｌの分布例を示す図である。上述したように、位置決定部２３０は、当該分布において最頻値を示す距離Ｌに基づいて、ノイズ源の位置を決定する。なお、位置決定部２３０は、同心円状の輪帯パターンから選択可能な２つの輪帯パターンの組み合わせのうち、同心円の中心から輪帯パターンを数えた番号の差分が予め定められた値以上となる組み合わせから求めた距離Ｌを排除して、最頻値の距離Ｌを検出してよい。

同心円の中心から輪帯パターンを数えた番号の差分が大きいと、当該２つの輪帯パターンの間隔が大きくなるので、当該２つの輪帯パターンの間に、ノイズ成分以外により生じた極値が含まれる可能性が高くなる。この場合、当該極値にも番号が割り当てられるので、式（６）における番号の差分ｎに誤差が生じてしまい、算出される距離Ｌに誤差が生じてしまう。上述したように、番号の差分が所定値以上となる輪帯パターンの組み合わせを除外することで、当該誤差の影響を低減することができる。

この場合、半径算出部２４０は、番号の差分が所定値以上となる輪帯パターンの組み合わせについて、距離Ｌを算出しなくてよい。また、半径算出部２４０により算出された距離Ｌのうち、番号の差分が所定値以上となる輪帯パターンの組み合わせから算出された距離Ｌを、位置決定部２３０が除外してもよい。このような処理により、どの極値がノイズ成分によるものかを判別せずとも、精度よく距離Ｌを決定することができる。

図１２は、ノイズ位置検出装置２００の他の構成例を示す図である。本例のノイズ位置検出装置２００は、図６に関連して説明したノイズ位置検出法と、図９に関連して説明したノイズ位置検出法とを組み合わせることにより、効率よくノイズ源の位置を決定する。本例のノイズ位置検出装置２００は、図６に関連して説明したノイズ位置検出装置２００の構成に対して、位置範囲決定部２５０を更に備える。

位置範囲決定部２５０は、測定面での元分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、ノイズ源の位置範囲を決定する。位置範囲決定部２５０は、図９に関連して説明したノイズ位置検出装置２００と同一の処理で、ノイズ源の仮位置を決定する。位置範囲決定部２５０は、図９に関連して説明したノイズ位置検出装置２００と同一の機能および構成を有してよい。また、位置範囲決定部２５０は、決定したノイズ源の仮位置を中心として、予め定められた幅の位置範囲を決定する。

位置別分布算出部２１０は、位置範囲決定部２５０が決定した位置範囲内における複数の伝播位置について、元分布データをそれぞれ伝播計算した複数の伝播分布データを算出する。位置依存性算出部２２０および位置決定部２３０における処理は、図６に関連して説明した位置依存性算出部２２０および位置決定部２３０と同一であってよい。

図９に関連して説明したノイズ位置検出法は、元分布データからノイズ源の位置を推定するので、簡易な処理でノイズ源の位置を算出できる。また、図６に関連して説明したノイズ位置検出法は、複数の伝播位置における伝播分布データを算出して、ノイズ源の位置を推定するので、より精度よくノイズ源の位置を算出できる。このため、本例のノイズ位置検出装置２００のように、２つのノイズ位置検出法を組み合わせることで、簡易な処理でノイズ源の位置範囲を決定して、当該位置範囲内において精度よくノイズ源の位置を決定できる。このため、効率よく且つ精度よくノイズ源の位置を決定できる。

図１３は、ノイズ除去装置１００の他の構成例を示す図である。本例のノイズ除去装置１００は、一度決定したノイズ源の位置を記憶することで、その後の測定におけるノイズ源の位置検出処理を省略する。一般にノイズ源は、光学部材における傷またはゴミ等なので、ノイズ源の位置は固定される。このため、一度ノイズ源の位置を決定すれば、その後の測定では当該ノイズ源の位置を利用して、効率よくノイズ成分を除去することができる。本例のノイズ除去装置１００は、図３に関連して説明したノイズ除去装置１００の構成に加え、位置記憶部１４０を更に備える。

位置記憶部１４０は、ノイズ位置検出装置２００が検出したノイズ源の、伝送経路上の位置を記憶する。また、位置記憶部１４０は、当該ノイズ源の、分布データ内における位置を合わせて記憶してもよい。

ノイズ位置検出装置２００は、測定システム１０が測定を開始する場合に、位置記憶部１４０にノイズ源の位置が既に記憶されているかを確認する。位置記憶部１４０にノイズ源の位置が記憶されている場合、ノイズ位置検出装置２００は、当該ノイズ源の位置を、第１伝播計算部１１０および第２伝播計算部１３０に通知する。位置記憶部１４０にノイズ源の位置が記憶されていないか、または、位置記憶部１４０に位置が記憶されているノイズ成分とは異なるノイズ成分が元分布データに含まれている場合、ノイズ位置検出装置２００は、元分布データに基づいてノイズ源の位置を検出して、第１伝播計算部１１０および第２伝播計算部１３０に通知する。

第１伝播計算部１１０、ノイズ除去部１２０、および、第２伝播計算部１３０は、ノイズ位置検出装置２００から通知されるノイズ源の位置に基づいて、ノイズ成分を除去する。第１伝播計算部１１０、ノイズ除去部１２０、および、第２伝播計算部１３０における処理は、図３に関連して説明したノイズ除去装置１００と同一であってよい。

例えば、位置記憶部１４０にノイズ源の位置が記憶されている場合、第１伝播計算部１１０は、測定面において新たに取得した測定光の分布データを、位置記憶部１４０が記憶したノイズ源の位置に対応する面まで伝播計算して、ノイズ除去部１２０に供給する。このような構成により、効率よくノイズ成分を除去することができる。

図１４は、ノイズ除去装置１００の動作例のフローチャートを示す。まず、ノイズ位置決定段階Ｓ４００において、ノイズ位置検出装置２００が、ノイズ源の位置を決定する。次に、第１伝播計算段階Ｓ４０２において、第１伝播計算部１１０が、元分布データをノイズ源の位置まで伝播計算する。

次に、ノイズ除去段階Ｓ４０４において、ノイズ除去部１２０が、伝播分布データにおいてノイズ成分を除去する。次に、第２伝播計算段階Ｓ４０６において、第２伝播計算部１３０が、伝播分布データを、測定面の位置まで伝播計算する。

次に、ノイズ成分抽出段階Ｓ４０８において、ノイズ成分抽出部１２２が、元分布データおよび再伝播分布データとの差分から、ノイズ成分を抽出する。次に、除去演算段階Ｓ４１０において、Ｓ４０８で抽出したノイズ成分の強度を２倍にして、元分布データから差し引く。これにより、１つのノイズ成分を除去することができる。

次に、ノイズ残留判定段階Ｓ４１２において、元分布データに、ノイズ成分がまだ存在するか否かを判定する。ノイズ成分が存在しない場合（ＮＯ）、処理を終了する。また、ノイズ成分が存在する場合（ＹＥＳ）、残っているノイズ成分に対してＳ４００からの処理を繰り返す。この場合、第１伝播計算部１１０は、前回のＳ４００からＳ４１０までの処理によって第１のノイズ源による第１のノイズ成分が除去された元分布データを、第２のノイズ成分に対応する第２のノイズ源に応じた面まで伝播計算した伝播分布データを算出する（Ｓ４０２）。そして、当該伝播分布データをノイズ除去部１２０に供給する。

このような処理により、元分布データから全てのノイズ成分を除去するこができる。なお、元分布データにノイズ成分が残っているか否かは、例えば元分布データに同心円状の輪帯パターンが存在するか否かをパターンマッチング等により検出することで、判定してよい。

図１５は、測定システム１０における測定部５０の構成例を説明する図である。図１５は、測定対象１８の被検面の共役位置と、測定デバイス２２との間に設けられる光学部材の一例を示す。本例の光学系は、光軸と垂直な面における被検面形状およびノイズ源等の大きさを、倍率β（横方向の倍率β）で測定面に投射する。この場合、当該光学系における光軸方向（縦方向）の倍率は、β＾２であらわされる。

元分布データのノイズ成分を除去する場合、当該ノイズ成分は、所定以上の大きさを有することが好ましい。例えば、ノイズ源の位置を、上述したように元分布データの輪帯パターンの半径から決定する場合、少なくとも２つの輪帯パターンが分離して観測できる程度の大きさを有することが好ましい。ノイズ成分の大きさは、測定光の波長λ、および、測定面からのノイズ源の距離Ｌ（すなわち、測定対象１８の被検面の共役位置に対する、ノイズ源の距離ＬＡ）により定まる。

従って、測定面におけるノイズ成分の大きさが、所定以上の大きさとなる位置にノイズ源が存在すれば、当該ノイズ源によるノイズ成分を除去することができる。反対に、測定面または被検面からノイズ源までの距離が近く、例えばノイズ成分の大きさが、各輪帯パターンを分離して観測できる程度の大きさとならない場合、当該ノイズ成分を除去することは困難である。このため、測定部５０は、測定面または被検面からの距離が所定の値以下となる領域に、ノイズ源が付着し得る光学部材を有さないことが好ましい。

なお、測定デバイス２２における測定分解能は、測定面に設けられた複数の測定素子（例えば、ＣＣＤ素子）の大きさｒ（例えば、一辺の長さ）により定まる。このため、光学部材を配置すべきでない測定面からの範囲は、測定光の波長λ、および、測定素子の大きさｒにより定められる。

例えば、除去可能なノイズ成分のサイズを、２番目の輪帯パターンの半径が、測定デバイス２２における測定素子の１０画素以上となるサイズと規定する。この場合、測定部５０には、下式で示される測定面からの距離Ｄ２以内に、光学部材を設けないことが好ましい。
Ｄ１＝５０×ｒ＾２／λ

また、被検面および測定面間の縦方向の倍率は、β＾２で与えられるので、測定部５０には、下式で示される被検面からの距離Ｄ１以内に、光学部材を設けないことが好ましい。
Ｄ２＝５０×ｒ＾２／（λ×β＾２）
以上のように測定部５０の光学系を構成することで、ノイズ除去装置１００でノイズ成分が除去できないようなノイズ源が生じることを防ぐことができる。

図１６は、他の実施形態に係るコンピュータ１５００のハードウェア構成の一例を示す。コンピュータ１５００は、与えられるプログラムに応じて、図１から図１５に関連して説明したノイズ除去装置１００として機能する。また、コンピュータ１５００は、与えられるプログラムに応じて、図１から図１５に関連して説明したノイズ位置検出装置２００として機能してもよい。

本実施形態に係るコンピュータ１５００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部とを備える。

ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１５００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。

また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１５００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１５００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１５００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

コンピュータ１５００にインストールされ、コンピュータ１５００をノイズ除去装置１００として機能させるプログラムは、第１伝播計算モジュール、ノイズ除去モジュール、ノイズ位置検出モジュール、第２伝播計算モジュール、ノイズ成分抽出モジュール、および、除去演算モジュールを有する。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１５００を、第１伝播計算部１１０、ノイズ除去部１２０、ノイズ位置検出装置２００、第２伝播計算部１３０、ノイズ成分抽出部１２２、および、除去演算部１２４としてそれぞれ機能させる。

また、プログラムは、コンピュータ１５００を、図６に関連して説明したノイズ位置検出装置２００の各構成として機能させてよく、図９に関連して説明したノイズ位置検出装置２００の各構成として機能させてよく、図１２に関連して説明したノイズ位置検出装置２００の各構成として機能させてもよい。この場合、プログラムは、各構成に対応するモジュールを有する。

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１５００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である第１伝播計算部１１０、ノイズ除去部１２０、ノイズ位置検出装置２００、第２伝播計算部１３０、ノイズ成分抽出部１２２、および、除去演算部１２４等として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１５００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有のノイズ除去装置１００またはノイズ位置検出装置２００が構築される。

一例として、コンピュータ１５００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、又はＣＤ−ＲＯＭ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０（ＣＤ−ＲＯＭ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０および外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。

また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。

また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤ又はＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１５００に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・測定システム、１２・・・光源、１４・・・ビームエキスパンダ、１６・・・ビームスプリッタ、１８・・・測定対象、２０・・・参照面、２２・・・測定デバイス、２４・・・メモリ、５０・・・測定部、１００・・・ノイズ除去装置、１１０・・・第１伝播計算部、１２０・・・ノイズ除去部、１２２・・・ノイズ成分抽出部、１２４・・・除去演算部、１３０・・・第２伝播計算部、１４０・・・位置記憶部、２００・・・ノイズ位置検出装置、２１０・・・位置別分布算出部、２２０・・・位置依存性算出部、２３０・・・位置決定部、２４０・・・半径算出部、２５０・・・位置範囲決定部、１５００・・・コンピュータ、２０００・・・ＣＰＵ、２０１０・・・ＲＯＭ、２０２０・・・ＲＡＭ、２０３０・・・通信インターフェイス、２０４０・・・ハードディスクドライブ、２０５０・・・フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０・・・ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２０７０・・・入出力チップ、２０７５・・・グラフィック・コントローラ、２０８０・・・表示装置、２０８２・・・ホスト・コントローラ、２０８４・・・入出力コントローラ、２０９０・・・フレキシブルディスク、２０９５・・・ＣＤ−ＲＯＭ

Claims (30)

1. 所定の測定面における測定光の分布データから、前記測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去するノイズ除去装置であって、
   前記測定面における測定光の分布データを、前記ノイズ源に対応する面まで伝播計算した分布データを算出する第１伝播計算部と、
   前記第１伝播計算部が算出した分布データにおいて、前記ノイズ源によるノイズ成分を除去した分布データを算出するノイズ除去部と、
   前記ノイズ除去部が算出した分布データを、前記測定面まで伝播計算した分布データを算出する第２伝播計算部と
   を備えるノイズ除去装置。
2. 前記測定面における測定光の分布データに基づいて、前記ノイズ源の前記伝送経路上の位置を算出するノイズ位置検出装置を更に備え、
   前記第１伝播計算部は、前記ノイズ位置検出装置が算出した前記ノイズ源の位置に対応する面まで、前記測定面における測定光の分布データを伝播計算する
   請求項１に記載のノイズ除去装置。
3. 前記第１伝播計算部は、前記測定面における測定光の振幅および位相のうち、位相のみの前記分布データを用いて、振幅が一定値の分布として前記伝播計算を行う
   請求項１または２に記載のノイズ除去装置。
4. 前記ノイズ位置検出装置は、
   前記測定面における測定光の分布データを、前記伝送経路における複数の伝播位置までそれぞれ伝播計算した複数の分布データを算出する位置別分布算出部と、
   前記位置別分布算出部が算出した複数の分布データに基づいて、前記分布データにおける所定の特性値と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出する位置依存性算出部と、
   前記位置依存性算出部が算出した前記所定の特性値と、前記伝送経路における伝播位置との関係に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する位置決定部と
   を有する請求項２に記載のノイズ除去装置。
5. 前記位置依存性算出部は、前記分布データにおける前記測定光の複素振幅強度の最大値および最小値の差分を、伝播計算したそれぞれの前記分布データについて算出して、前記複素振幅強度の最大値および最小値の差分値と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出し、
   前記位置決定部は、前記複素振幅強度の最大値および最小値の差分値がピークを示す前記伝送経路における伝播位置に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する
   請求項４に記載のノイズ除去装置。
6. 前記位置決定部は、前記複素振幅強度の最大値および最小値の差分値が、所定の閾値以上となる前記伝送経路における伝播位置に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する
   請求項５に記載のノイズ除去装置。
7. 前記位置決定部は、前記伝送経路における伝播位置に応じて、前記所定の閾値を変化させる
   請求項６に記載のノイズ除去装置。
8. 前記位置依存性算出部は、前記分布データにおける同心円状の輪帯パターンの最内円の直径を、伝播計算したそれぞれの前記分布データについて算出して、前記最内円の直径と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出し、
   前記位置決定部は、前記最内円の直径が最小となる前記伝送経路における伝播位置を、前記ノイズ源の位置として決定する
   請求項４に記載のノイズ除去装置。
9. 前記ノイズ位置検出装置は、前記測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する
   請求項２に記載のノイズ除去装置。
10. 前記ノイズ位置検出装置は、前記測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンから選択した２つの前記輪帯パターンの半径の二乗差を、当該２つの輪帯パターンについて前記同心円の中心から前記輪帯パターンを数えた番号の差分に応じた値で除算した除算値に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する
    請求項９に記載のノイズ除去装置。
11. 前記ノイズ位置検出装置は、
    前記同心円状の輪帯パターンから選択した２つの前記輪帯パターンの半径の二乗差を、当該２つの輪帯パターンについて前記同心円の中心から前記輪帯パターンを数えた番号の差分に応じた値で除算した除算値を、前記輪帯パターンの複数の組み合わせについて算出する半径算出部と、
    前記半径算出部が算出した前記除算値の分布において最頻値を示す値に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する位置決定部と
    を有する請求項１０に記載のノイズ除去装置。
12. 前記位置決定部は、前記同心円状の輪帯パターンから選択可能な２つの前記輪帯パターンの組み合わせのうち、前記同心円の中心から前記輪帯パターンを数えた番号の差分が予め定められた値以上となる組み合わせの前記除算値を排除して、前記最頻値を求める
    請求項１１に記載のノイズ除去装置。
13. 前記ノイズ位置検出装置は、
    前記測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、前記ノイズ源の位置範囲を決定する位置範囲決定部と、
    前記位置範囲決定部が決定した前記位置範囲内における複数の伝播位置まで、前記測定面における測定光の分布データをそれぞれ伝播計算した複数の分布データを算出する位置別分布算出部と、
    前記位置別分布算出部が算出した複数の分布データに基づいて、前記分布データにおける所定の特性値と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出する位置依存性算出部と、
    前記位置依存性算出部が算出した、前記特性値と前記伝送経路における伝播位置との関係に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する位置決定部と
    を有する請求項２に記載のノイズ除去装置。
14. 前記第２伝播計算部が算出した分布データと、前記測定面における測定光の分布データとの差分に基づいて、前記測定面における測定光の分布データにおける前記ノイズ成分を算出するノイズ成分抽出部を更に備える
    請求項１から１３のいずれかに記載のノイズ除去装置。
15. 前記ノイズ成分抽出部が抽出した前記ノイズ成分の２倍の強度を有する成分を、前記測定面における測定光の分布データから差し引くことで、前記ノイズ成分を除去する除去演算部を更に備える
    請求項１４に記載のノイズ除去装置。
16. 前記第１伝播計算部は、第１のノイズ源による第１のノイズ成分が除去された前記測定面における測定光の分布データを、第２のノイズ成分に対応する第２のノイズ源に応じた面まで伝播計算した分布データを算出し、前記ノイズ除去部に供給する
    請求項１から１５のいずれかに記載のノイズ除去装置。
17. 前記ノイズ位置検出装置が算出した前記ノイズ源の位置を記憶する位置記憶部を更に備え、
    前記第１伝播計算部は、前記測定面において新たに取得した測定光の分布データを、前記位置記憶部が記憶した前記ノイズ源の位置に対応する面まで伝播計算して、前記ノイズ除去部に供給する
    請求項２に記載のノイズ除去装置。
18. 前記分布データは、前記測定光の前記測定面における位相分布を示すデータを含む
    請求項１から１７のいずれかに記載のノイズ除去装置。
19. 前記分布データは、前記測定光の前記測定面における強度分布を示すデータを含む
    請求項１から１８のいずれかに記載のノイズ除去装置。
20. 前記分布データは、前記測定光および所定の参照光を干渉させることで、前記測定光の前記位相分布を測定したデータであり、
    前記ノイズ除去装置は、前記測定光または前記参照光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去する
    請求項１８に記載のノイズ除去装置。
21. 所定の測定面における測定光の分布データから、前記測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去するノイズ除去方法であって、
    前記測定面における測定光の分布データを、前記ノイズ源に対応する面まで伝播計算した分布データを算出する第１伝播計算段階と、
    前記第１伝播計算段階で算出した分布データにおいて、前記ノイズ源によるノイズ成分を除去した分布データを算出するノイズ除去段階と、
    前記ノイズ除去段階で算出した分布データを、前記測定面まで伝播計算した分布データを算出する第２伝播計算段階と
    を備えるノイズ除去方法。
22. 請求項１から２０のいずれかに記載のノイズ除去装置として、コンピュータを機能させるプログラム。
23. 測定対象からの測定光の波面を測定することで、前記測定対象の状態を測定する測定システムであって、
    所定の測定面において、測定光の特性値の分布データを取得する測定部と、
    前記測定部が取得した前記分布データから、前記測定光の伝送経路に存在するノイズ源によるノイズ成分を除去する、請求項１から２０のいずれかに記載のノイズ除去装置と
    を備える測定システム。
24. 前記測定部は、
    前記測定対象の被検面に対して光学的に共役な位置の測定面に設けられた複数の測定素子により前記測定光を測定し、
    前記被検面および前記測定面からの距離が、前記測定面に設けられた測定素子の大きさ、前記測定光の波長、および、前記被検面での大きさに対して前記測定面で観測される大きさの倍率、により定まる距離以内に光学部材を有しない
    請求項２３に記載の測定システム。
25. 前記測定部は、
    前記測定面からの距離が、下式で示される距離Ｄ１以内となる範囲に光学部材を有さず、
    Ｄ１＝５０×ｒ＾２／λ
    前記被検面からの距離が、下式で示される距離Ｄ２以内となる範囲に光学部材を有さない、
    Ｄ２＝５０×ｒ＾２／（λ×β＾２）
    （ただし、ｒは測定素子の１辺の長さ、λは測定光の波長、βは前記被検面での大きさに対して前記測定面で観測される大きさの倍率を示す）
    請求項２４に記載の測定システム。
26. 測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、前記分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出装置であって、
    前記測定面における測定光の分布データを、前記測定光の伝送経路における複数の伝播位置までそれぞれ伝播計算した複数の分布データを算出する位置別分布算出部と、
    前記位置別分布算出部が算出した複数の分布データに基づいて、前記分布データにおける所定の特性値と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出する位置依存性算出部と、
    前記位置依存性算出部が算出した前記所定の特性値と、前記伝播位置との関係に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する位置決定部と
    を備えるノイズ位置検出装置。
27. 測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、前記分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出方法であって、
    前記測定面における測定光の分布データを、前記測定光の伝送経路における複数の伝播位置までそれぞれ伝播計算した複数の分布データを算出する位置別分布算出段階と、
    前記位置別分布算出段階で算出した複数の分布データに基づいて、前記分布データにおける所定の特性値と、前記伝送経路における伝播位置との関係を算出する位置依存性算出段階と、
    前記位置依存性算出段階で算出した前記所定の特性値と、前記伝播位置との関係に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定する位置決定段階と
    を備えるノイズ位置検出方法。
28. 測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、前記分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出装置であって、
    前記測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定するノイズ位置検出装置。
29. 測定光の分布データに含まれるノイズ成分を生じさせたノイズ源について、前記分布データを取得した測定面に対する位置を検出するノイズ位置検出方法であって、
    前記測定面での分布データにおける同心円状の輪帯パターンの半径に基づいて、前記ノイズ源の位置を決定するノイズ位置検出方法。
30. コンピュータを、請求項２６または請求項２８のノイズ位置検出装置として機能させるプログラム。

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