JP2014190890A - 硬さ試験機、及び硬さ試験方法 - Google Patents

Abstract

【課題】くぼみ領域を正確且つ高速に抽出することが可能な硬さ試験機、及び硬さ試験方法を提供する。
【解決手段】圧子を試料の表面に押し付けることによりくぼみを形成させるくぼみ付け手段と、ＣＣＤカメラを制御して試料の表面を撮像させ、画像データを取得させる撮像制御手段と、取得された画像データに基づいて、くぼみ領域を抽出するくぼみ領域抽出手段と、抽出されたくぼみ領域に基づいて、試料の硬さを算出する硬さ算出手段と、を備える。また、くぼみ領域抽出手段は、試料の表面の画像データに基づく画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、生成された縮小画像に対してパターンマッチング処理を行い、くぼみ領域を抽出するパターンマッチング手段と、を備える。
【選択図】図５

Description

本発明は、硬さ試験機、及び硬さ試験方法に関する。

従来、所定の試験力で圧子を試料に押し付けて形成したくぼみの寸法に基づいて試料の硬さを計測する硬さ試験機が知られている。例えば、ビッカース硬さ試験機は、正四角錐の圧子を試料の表面に押し込んで形成したくぼみの対角線長さを計測し、この計測したくぼみの対角線長さに基づいて、硬さを算出している。

一般に、周知の硬さ試験機では、金属材料の硬さ試験を行う際、撮像手段により撮像された試料表面の画像に対して、輝度値が所定の値（閾値）を下回ったか否かを判定することにより２値化処理を実行し、試料表面に形成されたくぼみ領域を抽出する処理が行われる（例えば、特許文献１参照）。

特許第４０２９８３２号公報

しかしながら、上記従来の硬さ試験機では、撮像された画像全体にシェーディングなどの輝度変化が存在する。従って、従来の硬さ試験機は、画像全体に２値化処理を行う際、輝度変化の影響を受けて正しくくぼみ領域を抽出できないことがある。特に、形成されたくぼみ領域が小さい場合には、正確なくぼみ領域の抽出が困難である。
また、従来の硬さ試験機は、例えば、図１４に示すように、形成されたくぼみＫ２近傍に汚れなどがある場合にも、正確なくぼみ領域の抽出が困難である。

本発明は、くぼみ領域を正確に抽出することが可能な硬さ試験機、及び硬さ試験方法を提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、上記目的を達成するためになされたものであり、
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機において、
前記圧子を前記試料の表面に押し付けることにより、当該試料の表面に前記くぼみを形成させるくぼみ付け手段と、
撮像手段を制御して前記試料の表面を撮像させ、当該試料の表面の画像データを取得させる撮像制御手段と、
前記撮像制御手段により取得された試料の表面の画像データに基づいて、前記試料の表面に形成されたくぼみの領域を抽出するくぼみ領域抽出手段と、
前記くぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段と、
を備え、
前記くぼみ領域抽出手段は、
前記試料の表面の画像データに基づく画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、
前記縮小画像生成手段により生成された縮小画像に対してパターンマッチング処理を行い、前記くぼみ領域を抽出するパターンマッチング手段と、
を備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の硬さ試験機において、
前記パターンマッチング手段は、前記圧子に対応するくぼみ形状を含むモデルにより前記縮小画像を走査して算出される相関度に基づいて、前記くぼみ領域を抽出することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の硬さ試験機において、
前記パターンマッチング手段は、予め定められた順番の縮尺率で縮小された縮小画像を走査して前記相関度を算出し、当該算出された相関度のうち最大の相関度が所定の閾値以上であると判定した場合は、当該最大相関度を示す領域を前記くぼみ領域として抽出することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の硬さ試験機において、
前記パターンマッチング手段は、全ての縮尺率で縮小された全ての縮小画像を走査して算出される全ての相関度のうち最大相関度を示す領域を前記くぼみ領域として抽出することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の硬さ試験機において、
前記硬さ算出手段により算出された試料の硬さを表示手段に表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機の硬さ試験方法において、
前記圧子を前記試料の表面に押し付けることにより、当該試料の表面に前記くぼみを形成させるくぼみ付け工程と、
撮像手段を制御して前記試料の表面を撮像させ、当該試料の表面の画像データを取得させる撮像制御工程と、
前記撮像制御工程で取得された試料の表面の画像データに基づいて、前記試料の表面に形成されたくぼみの領域を抽出するくぼみ領域抽出工程と、
前記くぼみ領域抽出工程で抽出されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出工程と、
を含み、
前記くぼみ領域抽出工程は、
前記試料の表面の画像データに基づく画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成工程と、
前記縮小画像生成工程で生成された縮小画像に対してパターンマッチング処理を行い、前記くぼみ領域を抽出するパターンマッチング工程と、
を含む硬さ試験方法である。

本発明によれば、くぼみ領域を抽出する際に、２値化処理を行う必要がないため、輝度変化や汚れの影響を受けることなく正確にくぼみ領域を抽出することができる。

本発明に係る硬さ試験機の全体構成を示す斜視図である。 本発明に係る硬さ試験機の試験機本体を示す模式図である。 本発明に係る硬さ試験機の硬さ測定部を示す模式図である。 本発明に係る硬さ試験機の制御構造を示すブロック図である。 本発明に係る硬さ試験機の動作を示すフローチャートである。 試料の表面の画像データに基づく画像の一例を示す図である。 本発明に係る硬さ試験機のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。 図６の画像を４５°回転させた図である。 図８の縮小画像の一例を示す図である。 走査用モデルの一例を示す図である。 図９の縮小画像周辺のマッチング処理を行わない領域を示す図である。 図１０の走査用モデルを５つの領域に区分けした一例を示す図である。 走査用モデルの一列分の領域を示す図である。 形成されたくぼみ近傍に汚れがある場合の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の説明において、図１におけるＸ方向を左右方向とし、Ｙ方向を前後方向とし、Ｚ方向を上下方向とする。また、Ｘ−Ｙ面を水平面とする。

硬さ試験機１００は、例えば、圧子１４ａ（図３参照）の平面形状が矩形状に形成されたビッカース硬さ試験機である。硬さ試験機１００は、図１〜図４に示すように、試験機本体１０と、制御部６と、操作部７と、モニター８と、を備えて構成されている。

試験機本体１０は、図２に示すように、試料Ｓの硬さ測定を行う硬さ測定部１と、試料Ｓを載置する試料台２と、試料台２を移動させるＸＹステージ３と、試料Ｓの表面に焦点を合わせるためのＡＦステージ４と、試料台２（ＸＹステージ３、ＡＦステージ４）を昇降する昇降機構部５と、を備えて構成されている。

硬さ測定部１は、図３に示すように、試料Ｓの表面を照明する照明装置１１と、試料Ｓの表面を撮像するＣＣＤカメラ１２と、圧子１４ａを備える圧子軸１４と対物レンズ１５を備え、回転することにより圧子軸１４と対物レンズ１５との切り替えが可能なターレット１６と、を備えて構成されている。

照明装置１１は、光を照射することにより試料Ｓの表面を照明するものである。照明装置１１から照射される光は、レンズ１ａ、ハーフミラー１ｄ、ミラー１ｅ、及び対物レンズ１５を介して試料Ｓの表面に到達する。

ＣＣＤカメラ１２は、試料Ｓの表面から対物レンズ１５、ミラー１ｅ、ハーフミラー１ｄ、ミラー１ｇ、及びレンズ１ｈを介して入力された反射光に基づき、当該試料Ｓの表面や圧子１４ａにより試料Ｓの表面に形成されるくぼみを撮像して画像データを取得する。そして、ＣＣＤカメラ１２は、複数フレームの画像データを同時に蓄積、格納可能なフレームグラバー１７を介して、当該取得した画像データを制御部６に出力する。
即ち、ＣＣＤカメラ１２は、本発明の撮像手段として機能する。

圧子軸１４は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動される負荷機構部（図示省略）により試料台２に載置された試料Ｓに向けて移動され、先端部に備えた圧子１４ａを試料Ｓの表面に所定の試験力で押し付ける。本実施形態では、圧子１４ａとして、ビッカース用の四角錐圧子（対面角が１３６±０．５°）を使用する。

対物レンズ１５は、それぞれ異なる倍率からなる集光レンズであって、ターレット１６の下面に複数保持されている。対物レンズ１５は、ターレット１６の回転により試料Ｓの上方に配置されることで、照明装置１１から照射される光を一様に試料Ｓの表面に照射させる。

ターレット１６は、下面に圧子軸１４と複数の対物レンズ１５を取り付け可能に構成される。ターレット１６は、Ｚ軸方向を中心に回転することにより、圧子軸１４及び複数の対物レンズ１５の中の何れか一つを試料Ｓの上方に配置可能なように構成されている。即ち、圧子軸１４を試料Ｓの上方に配置することで試料Ｓの表面にくぼみを形成することができ、対物レンズ１５を試料Ｓの上方に配置することで形成されたくぼみを観察することができるようになっている。

試料台２は、上面に載置される試料Ｓを、試料固定部２ａで固定する。
ＸＹステージ３は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動する駆動機構部（図示省略）により駆動され、試料台２を圧子１４ａの移動方向（Ｚ方向）に垂直な方向（Ｘ，Ｙ方向）に移動させる。
ＡＦステージ４は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動され、ＣＣＤカメラ１２が撮像した画像データに基づき試料台２を微細に昇降させることで、試料Ｓの表面に焦点を合わせる。
昇降機構部５は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動され、試料台２（ＸＹステージ３、ＡＦステージ４）をＺ方向に移動させることで、試料台２と対物レンズ１５との間の相対距離を変化させる。

操作部７は、キーボード７１と、マウス７２と、を備えて構成され、硬さ試験を行う際のユーザによる入力操作を受け付ける。そして、操作部７は、ユーザによる所定の入力操作を受け付けると、その入力操作に応じた所定の操作信号を生成して、制御部６へと出力する。
具体的には、操作部７は、ユーザが、くぼみの合焦位置を決定する条件を選択する操作を受け付ける。
また、操作部７は、ユーザが、試料台２（昇降機構部５及びＡＦステージ４）の移動する範囲（試料台２と対物レンズ１５との間の相対距離の範囲）を指定する操作を受け付ける。
また、操作部７は、ユーザが、硬さ試験機１００による硬さ試験を実施する際の試験条件値を入力する操作を受け付ける。入力された試験条件値は、制御部６に送信される。ここで、試験条件値とは、例えば、試料Ｓの材質、圧子１４ａにより試料Ｓに負荷される試験力（Ｎ）、対物レンズ１５の倍率、等の値である。
また、操作部７は、ユーザが、くぼみの合焦位置の決定を手動で行う手動モード又は自動で行う自動モードの何れかを選択する操作を受け付ける。
また、操作部７は、ユーザが、硬さ試験を実施する際の試験位置をプログラミングする操作を受け付ける。

モニター８は、例えば、ＬＣＤなどの表示装置により構成されている。モニター８は、操作部７において入力された硬さ試験の設定条件、硬さ試験の結果、及びＣＣＤカメラ１２が撮像した試料Ｓの表面や試料Ｓの表面に形成されるくぼみの画像等を表示する。
即ち、モニター８は、本発明の表示手段として機能する。

制御部６は、図４に示すように、ＣＰＵ６１と、ＲＡＭ６２と、記憶部６３と、を備えて構成され、記憶部６３に記憶された所定のプログラムが実行されることにより、所定の硬さ試験を行うための動作制御等を行う機能を有する。

ＣＰＵ６１は、記憶部６３に格納された処理プログラム等を読み出して、ＲＡＭ６２に展開して実行することにより、硬さ試験機１００全体の制御を行う。
ＲＡＭ６２は、ＣＰＵ６１により実行された処理プログラム等をＲＡＭ６２内のプログ
ラム格納領域に展開するとともに、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等をデータ格納領域に格納する。
記憶部６３は、例えば、プログラムやデータ等を記憶する記録媒体（図示省略）を有しており、この記録媒体は、半導体メモリ等で構成されている。また、記憶部６３は、ＣＰＵ６１が硬さ試験機１００全体を制御する機能を実現させるための各種データ、各種処理プログラム、これらプログラムの実行により処理されたデータ等を記憶する。
また、記憶部６３は、ＣＣＤカメラ１２により取得された試料Ｓの表面の画像データに基づく画像を縮小するための縮尺率を予め複数記憶する。さらに、記憶部６３は、試料Ｓの表面の画像データに基づく画像を縮小する複数の縮尺率の選択される順番を予め記憶する。

次に、本実施形態に係る硬さ試験機１００の動作について、図５のフローチャートを参照して説明する。
まず、圧子１４ａにより試料Ｓの表面にくぼみを形成する（ステップＳ１：くぼみ付け工程）。具体的には、まず、ユーザは、試料台２の上面に硬さ試験の対象となる試料Ｓを載置して試料固定部２ａで固定する。次に、ＣＰＵ６１は、ターレット１６を回転させて圧子軸１４を試料Ｓに対向する所定の位置に配置させる。そして、ＣＰＵ６１は、負荷機構部（図示省略）を駆動することにより圧子軸１４を下降させ、圧子軸１４の先端部に備えられた圧子１４ａにより試料Ｓの表面にくぼみを形成させる。
即ち、ＣＰＵ６１は、圧子１４ａを試料Ｓの表面に押し付けることにより、当該試料Ｓの表面にくぼみを形成させるくぼみ付け手段として機能する。

次に、試料Ｓの表面の画像データを取得する（ステップＳ２：撮像制御工程）。具体的には、まず、ＣＰＵ６１は、ターレット１６を回転させて、圧子軸１４の代わりに対物レンズ１５を試料Ｓに対向する所定の位置に配置させる。次いで、ＣＰＵ６１は、対物レンズ１５を介してＣＣＤカメラ１２により撮像された画像データに基づいて昇降機構部５及びＡＦステージ４を昇降させ、試料Ｓの表面に対する焦点合わせを行う。そして、ＣＰＵ６１は、ＣＣＤカメラ１２により試料Ｓの表面を撮像させて、試料Ｓの表面の画像データを取得させる。
即ち、ＣＰＵ６１は、ＣＣＤカメラ１２を制御して試料Ｓの表面を撮像させ、当該試料Ｓの表面の画像データを取得させる撮像制御手段として機能する。
なお、図６に、ステップＳ２で取得された試料Ｓの表面の画像データに基づく画像Ｇ１の一例を示す。図６中のＫ１は、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの領域を示している。

次に、くぼみ領域抽出処理を行う（ステップＳ３：くぼみ領域抽出工程）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ２で取得された試料Ｓの表面の画像データに基づいて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの領域Ｋ１を抽出する処理を行う。
即ち、ＣＰＵ６１は、撮像制御手段により取得された試料Ｓの表面の画像データに基づいて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの領域Ｋ１を抽出するくぼみ領域抽出手段として機能する。

より具体的には、図７のフローチャートに示すように、まず、画像Ｇ１を４５°回転させる（ステップＳ３１）。具体的には、ＣＰＵ６１は、図８に示すように、図５のステップＳ２で取得された画像Ｇ１（図６参照）を、４５°回転させる。

次に、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ３２）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３１で４５°回転させた画像Ｇ１を記憶部６３に記憶された全ての縮尺率で縮小した全ての縮尺画像に対して、パターンマッチング処理（ステップＳ３４参照）が終了したか否かを判定する。全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したと判定した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）は、ステップＳ３７へと移行する。一方、少なくとも一つの縮尺率でパターンマッチング処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ３２：ＮＯ）は、次のステップＳ３３へと移行する。

次に、縮小画像を生成する（ステップＳ３３：縮小画像生成工程）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３１で４５°回転させた画像Ｇ１を、記憶部６３に記憶された複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像Ｇ２を生成する。図９に、ステップＳ３３で生成された縮小画像Ｇ２の一例を示す。なお、ステップＳ３３で生成される縮小画像Ｇ２は、未だパターンマッチング処理が終了していない縮尺率で縮小された画像である。
即ち、ＣＰＵ６１は、試料Ｓの表面の画像データに基づく画像Ｇ１を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像Ｇ２を生成する縮小画像生成手段として機能する。

次に、パターンマッチング処理を行う（ステップＳ３４：パターンマッチング工程）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３３で生成された縮小画像Ｇ２に対してパターンマッチング処理を行い、くぼみ領域Ｋ１を抽出する。
即ち、ＣＰＵ６１は、縮小画像生成手段により生成された縮小画像Ｇ２に対してパターンマッチング処理を行い、くぼみ領域Ｋ１を抽出するパターンマッチング手段として機能する。
以下、図１０〜図１３を参照して、正規化相関法を用いたパターンマッチング処理を説明する。

本実施形態では、図１０に示す走査用モデル２００を利用して、パターンマッチング処理を行う。走査用モデル２００は、矩形状に形成され、Ｘ方向に２８画素、Ｙ方向に３０画素の８４０画素で構成されている。走査用モデル２００は、略中央部に配置され、圧子１４ａに対応する既知のくぼみ形状を４５°回転させたものに対応する黒領域２０１と、当該黒領域２０１の周囲を覆う白領域２０２と、左端部の中央部に配置された灰色領域２０３と、を備えている。なお、灰色領域２０３は、マッチング処理に使用しない領域である。
黒領域２０１は、行方向、列方向ともに２０画素の４００画素で構成されている。灰色領域２０３は、行方向に２０画素、列方向に２画素の４０画素で構成されている。白領域２０２は、全領域から黒領域２０１と灰色領域２０３を除いた４００画素で構成されている。即ち、黒領域２０１と白領域２０２とは同一の画素数で構成されている。従って、黒領域２０１を構成する各画素を−１、白領域２０２を構成する各画素を１でカウントすると、走査用モデル２００で使用する画素の和が０となるようになっている。

本実施形態では、ステップＳ３３で生成された縮小画像Ｇ２（図９参照）に対して、走査用モデル２００を利用してラスタ走査することにより、マッチング処理を行う。但し、図１１に示すように、縮小画像Ｇ２の周囲の画像が形成されていない領域Ｇ３に関しては、マッチング処理は行われない。
具体的には、まず、走査用モデル２００を、図１２に示すように、Ｒ１〜Ｒ５の５つの領域に区分けする。領域Ｃは、黒領域２０１に割り当てられ、残りの領域Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｅは、白領域２０２に割り当てられている。ここで、各領域Ｒ１〜Ｒ５の輝度値の合計をそれぞれＡ〜Ｅ、各領域Ｒ１〜Ｒ５の輝度値の二乗の合計をそれぞれＡ２〜Ｅ２、１（黒画素）又は−１（白画素）の画素数をＮ、Ａ〜Ｅの合計をＫとすると、相関度ｍは、数式１で算出することができる。
ｍ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｄ＋Ｅ−Ｃ）／ｓｑｒｔ（Ｎ）／ｓｑｒｔ（Ａ２＋Ｂ２＋Ｃ２＋Ｄ２＋Ｅ２−Ｋ＊Ｋ/Ｎ） …（１）

本実施形態では、マッチング処理を高速化するため、１列毎に、図１３に示すように、上端部からの４行分の領域の輝度値の合計をＵ、下端部からの４行分の領域の輝度値の合計をＤＮ、中間の２０行分の領域の輝度値の合計をＭｅｄとして、下記の６つの数式２〜数式７を算出する。なお、数式２〜数式７において、ｓｔは行開始番号、ｓｔ＿ｒは列開始番号、Ｉ［ｘ］［ｙ］は座標（ｘ、ｙ）の輝度値を示している。

数式２〜数式７を算出した後、当該数式２〜数式７で算出された値を利用して、Ａ〜Ｅ、及びＡ２〜Ｅ２を算出する。例えば、Ａ及びＡ２は、それぞれ数式８及び数式９で算出することができる。なお、数式８及び数式９において、ｓｔ＿ｒは列開始番号を示している。

その他のＢ〜Ｅ、及びＢ２〜Ｅ２も、数式２〜数式７で算出された値を利用して算出することが可能である。そして、算出されたＡ〜Ｅ、及びＡ２〜Ｅ２を上記の数式１に代入することにより、走査用モデル２００の１領域分の相関度ｍを算出することができる。
以降、ラスタ走査により、走査用モデル２００を１領域分ほど列方向にずらしてマッチング処理を行い、相関度ｍを算出する。その際、例えば、Ａ及びＡ２は、それぞれ数式１０及び数式１１で算出することができる。
Ａ＝Ａ＋Ｕ[ｓｔ＿ｒ＋３０]−Ｕ[ｓｔ＿ｒ] …（１０）
Ａ２＝Ａ２＋Ｕ２[ｓｔ＿ｒ＋３０]−Ｕ２[ｓｔ＿ｒ] …（１１）
その他のＢ〜Ｅ、及びＢ２〜Ｅ２も、上記と同様の要領で算出することが可能である。以下、同様に、ラスタ走査により、走査用モデル２００を１領域分ほど列方向にずらしてマッチング処理を行い、相関度ｍを算出する。

そして、ラスタ走査により縮小画像Ｇ２の最右端にまで到達した場合、走査用モデル２００を１領域分ほど行方向にずらすとともに、開始列、即ち、縮小画像Ｇ２の最左端へと移動させる。この移動に伴い、上記の数式２〜数式７を再計算する。例えば、Ｕ及びＵ２は、それぞれ数式１２及び数式１３で算出することができる。
Ｕ[ｉ]＝Ｕ[ｉ]＋Ｉ[ｓｔ＋４][ｉ]−Ｉ[ｓｔ][ｉ] …（１２）
Ｕ２[ｉ]＝Ｕ２[ｉ]＋Ｉ[ｓｔ＋４][ｉ]＊Ｉ[ｓｔ＋４][ｉ]−Ｉ[ｓｔ][ｉ]＊Ｉ[ｓｔ][ｉ] …（１３）
その他のＭｅｄ、Ｍｅｄ２、ＤＮ、及びＤＮ２も、上記と同様の要領で算出することが可能である。そして、再計算後のＵ、Ｕ２、Ｍｅｄ、Ｍｅｄ２、ＤＮ、及びＤＮ２を利用して、Ａ〜Ｅ、及びＡ２〜Ｅ２を算出し、相関度ｍを算出する。
縮小画像Ｇ２の全ての領域で相関度ｍを算出すると、当該パターンマッチング処理を終了し、次のステップＳ３５へと移行する。

次いで、図７のステップＳ３５では、最大相関度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３４のパターンマッチング処理により算出された最大相関度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。なお、所定の閾値は、くぼみ領域Ｋ１との相関性を認め得る値であれば、いかなる値であってもよい。最大相関度が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）は、ステップＳ３３で生成された縮小画像Ｇ２内にくぼみ領域Ｋ１が含まれると判定し、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ２の縮尺率を取得する（ステップＳ３６）。そして、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３６で取得された最大相関度の座標値及び縮尺率に基づいてくぼみ領域Ｋ１を抽出して図７のくぼみ領域抽出処理を終了し、図５のステップＳ４へと移行する。一方、最大相関度が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ３５：ＮＯ）は、ステップＳ３２へと移行して、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したか否かを判定する。
即ち、ＣＰＵ６１は、パターンマッチング手段として、圧子１４ａに対応するくぼみ形状（黒領域２０１）を含む走査用モデル２００により縮小画像Ｇ２を走査して算出される相関度ｍに基づいて、くぼみ領域Ｋ１を抽出する。
また、ＣＰＵ６１は、パターンマッチング手段として、予め定められた順番の縮尺率で縮小された縮小画像Ｇ２を走査して相関度ｍを算出し、算出された相関度ｍのうち最大の相関度が所定の閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）は、当該最大相関度を示す領域をくぼみ領域Ｋ１として抽出する。

なお、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したと判定した場合（ステップＳ３２：ＹＥＳ）は、最大相関度の座標値及び縮尺率を取得する（ステップＳ３７）。具体的には、ＣＰＵ６１は、全ての縮尺率で行われたパターンマッチング処理により算出された全ての相関度のうち最大の相関度を含む縮小画像Ｇ２にくぼみ領域Ｋ１が含まれると判定し、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ２の縮尺率を取得する。そして、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３７で取得された最大相関度の座標値及び縮尺率に基づいてくぼみ領域Ｋ１を抽出して図７のくぼみ領域抽出処理を終了し、図５のステップＳ４へと移行する。
即ち、ＣＰＵ６１は、パターンマッチング手段として、全ての縮尺率で縮小された全ての縮小画像Ｇ２を走査して算出される全ての相関度ｍのうち最大相関度を示す領域をくぼみ領域Ｋ１として抽出する。

次いで、図５のステップＳ４では、くぼみ領域解析処理を行う（ステップＳ４）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３のくぼみ領域抽出処理で抽出されたくぼみ領域Ｋ１に対して２値化処理等の解析処理を実行し、くぼみの寸法を計測するためのくぼみ計測用の頂点を抽出する。なお、具体的な解析処理については、従来公知の技術を用いることができるため、詳細な説明は省略する。
次に、試料Ｓの硬さを算出する（ステップＳ５：硬さ算出工程）。具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４で抽出されたくぼみ計測用の頂点の座標値を参照してくぼみの対角線長さを計測し、当該計測された対角線長さに基づいて試料Ｓの硬さを算出する。
即ち、ＣＰＵ６１は、くぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域Ｋ１に基づいて、試料Ｓの硬さを算出する硬さ算出手段として機能する。

次に、試料Ｓの硬さを表示する（ステップＳ６）。具体的には、ＣＰＵ６１は、モニター８を制御してステップＳ５で算出された試料Ｓの硬さを表示させる。
即ち、ＣＰＵ６１は、硬さ算出手段により算出された試料Ｓの硬さをモニター８に表示させる表示制御手段として機能する。

以上のように、本実施形態に係る硬さ試験機１００は、圧子１４ａを試料Ｓの表面に押し付けることにより、当該試料Ｓの表面にくぼみを形成させるくぼみ付け手段（ＣＰＵ６１）と、撮像手段（ＣＣＤカメラ１２）を制御して試料Ｓの表面を撮像させ、当該試料Ｓの表面の画像データを取得させる撮像制御手段（ＣＰＵ６１）と、撮像制御手段により取得された試料Ｓの表面の画像データに基づいて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの領域Ｋ１を抽出するくぼみ領域抽出手段（ＣＰＵ６１）と、くぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域Ｋ１に基づいて、試料Ｓの硬さを算出する硬さ算出手段（ＣＰＵ６１）と、を備える。また、くぼみ領域抽出手段は、試料Ｓの表面の画像データに基づく画像Ｇ１を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像Ｇ２を生成する縮小画像生成手段（ＣＰＵ６１）と、縮小画像生成手段により生成された縮小画像Ｇ２に対してパターンマッチング処理を行い、くぼみ領域Ｋ１を抽出するパターンマッチング手段（ＣＰＵ６１）と、を備える。
従って、本実施形態に係る硬さ試験機１００によれば、くぼみ領域Ｋ１を抽出する際に、２値化処理を行う必要がないため、輝度変化や汚れの影響を受けることなく正確にくぼみ領域Ｋ１を抽出することができる。また、パターンマッチング処理を行うことにより、高速でくぼみ領域Ｋ１を抽出することができる。

特に、本実施形態に係る硬さ試験機１００によれば、パターンマッチング手段は、圧子１４ａに対応するくぼみ形状を含むモデル（走査用モデル２００）により縮小画像Ｇ２を走査して算出される相関度ｍに基づいて、くぼみ領域Ｋ１を抽出するため、高速で縮小画像Ｇ２を走査することができることとなって、くぼみ領域Ｋ１の抽出を高速化することができる。

また、本実施形態に係る硬さ試験機１００によれば、パターンマッチング手段は、予め定められた順番の縮尺率で縮小された縮小画像Ｇ２を走査して相関度ｍを算出し、算出された相関度ｍのうち最大の相関度が所定の閾値以上であると判定した場合は、当該最大相関度を示す領域をくぼみ領域Ｋ１として抽出するため、全ての縮小画像Ｇ２を走査することなく、圧子１４ａに対応するくぼみ形状との相関性が認められる領域をくぼみ領域Ｋ１として抽出できることとなって、処理時間を短縮することができる。

また、本実施形態に係る硬さ試験機１００によれば、パターンマッチング手段は、全ての縮尺率で縮小された全ての縮小画像Ｇ２を走査して算出される全ての相関度ｍのうち最大相関度を示す領域をくぼみ領域Ｋ１として抽出するため、圧子１４ａに対応するくぼみ形状との相関度が最も大きい領域を抽出することとなって、精度よくくぼみ領域Ｋ１を抽出することができる。

以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。

例えば、上記実施形態では、パターンマッチング処理（図７のステップＳ３４）を行った後に、算出された最大相関度が閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ３５）、最大相関度が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）は、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ２の縮尺率を取得する（ステップＳ３６）ようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、パターンマッチング処理後に、ステップＳ３５の判定を行うことなくステップＳ３２へと移行して、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したか否かを判定するようにしてもよい。
この場合、常に、全ての縮尺率で行われたパターンマッチング処理により算出された全ての相関度のうち最大の相関度を含む縮小画像Ｇ２にくぼみ領域Ｋ１が含まれると判定し、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ２の縮尺率を取得することとなる。

また、上記実施形態では、パターンマッチング処理において、正規化相関法を採用して説明しているが、これに限定されるものではない。例えば、正規化相関法の代わりに、幾何マッチングや一般化ハフ変換といった手法を採用して、パターンマッチング処理を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態では、算出された試料Ｓの硬さをモニター８に表示させる（図５のステップＳ６）ことにより、ユーザに報知させるようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、音声を出力可能なスピーカ等を備えるようにして、モニター８に表示させる代わりに、当該スピーカから音声出力させるようにしてもよい。或いは、モニター８に表示させると同時に、スピーカから音声出力させるようにしてもよい。

また、上記実施形態では、硬さ試験機１００としてビッカース硬さ試験機を例示して説明しているが、これに限定されるものではない。圧子の形状が既知のものであればいかなる硬さ試験機に適用してもよく、例えば、ダイヤモンド長四角錘による圧子を備えるヌープ硬さ試験機等に適用することも可能である。

その他、硬さ試験機１００を構成する各装置の細部構成及び各装置の細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１００ 硬さ試験機
１０ 試験機本体
１ 硬さ測定部
１１ 照明装置
１２ ＣＣＤカメラ（撮像手段）
１４ 圧子軸
１４ａ 圧子
１５ 対物レンズ
１６ ターレット
１７ フレームグラバー
２ 試料台
３ ＸＹステージ
４ ＡＦステージ
５ 昇降機構部
６ 制御部
６１ ＣＰＵ（くぼみ付け手段、撮像制御手段、くぼみ領域抽出手段、縮小画像生成手段、パターンマッチング手段、硬さ算出手段、表示制御手段）
６２ ＲＡＭ
６３ 記憶部
７ 操作部
８ モニター（表示手段）
２００ 走査用モデル（モデル）
Ｓ 試料
Ｇ１ 画像
Ｇ２ 縮小画像
Ｋ１ くぼみ領域

Claims (6)

1. 試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機において、
   前記圧子を前記試料の表面に押し付けることにより、当該試料の表面に前記くぼみを形成させるくぼみ付け手段と、
   撮像手段を制御して前記試料の表面を撮像させ、当該試料の表面の画像データを取得させる撮像制御手段と、
   前記撮像制御手段により取得された試料の表面の画像データに基づいて、前記試料の表面に形成されたくぼみの領域を抽出するくぼみ領域抽出手段と、
   前記くぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段と、
   を備え、
   前記くぼみ領域抽出手段は、
   前記試料の表面の画像データに基づく画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成手段と、
   前記縮小画像生成手段により生成された縮小画像に対してパターンマッチング処理を行い、前記くぼみ領域を抽出するパターンマッチング手段と、
   を備えることを特徴とする硬さ試験機。
2. 前記パターンマッチング手段は、前記圧子に対応するくぼみ形状を含むモデルにより前記縮小画像を走査して算出される相関度に基づいて、前記くぼみ領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の硬さ試験機。
3. 前記パターンマッチング手段は、予め定められた順番の縮尺率で縮小された縮小画像を走査して前記相関度を算出し、当該算出された相関度のうち最大の相関度が所定の閾値以上であると判定した場合は、当該最大相関度を示す領域を前記くぼみ領域として抽出することを特徴とする請求項２に記載の硬さ試験機。
4. 前記パターンマッチング手段は、全ての縮尺率で縮小された全ての縮小画像を走査して算出される全ての相関度のうち最大相関度を示す領域を前記くぼみ領域として抽出することを特徴とする請求項２又は３に記載の硬さ試験機。
5. 前記硬さ算出手段により算出された試料の硬さを表示手段に表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の硬さ試験機。
6. 試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機の硬さ試験方法において、
   前記圧子を前記試料の表面に押し付けることにより、当該試料の表面に前記くぼみを形成させるくぼみ付け工程と、
   撮像手段を制御して前記試料の表面を撮像させ、当該試料の表面の画像データを取得させる撮像制御工程と、
   前記撮像制御工程で取得された試料の表面の画像データに基づいて、前記試料の表面に形成されたくぼみの領域を抽出するくぼみ領域抽出工程と、
   前記くぼみ領域抽出工程で抽出されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出工程と、
   を含み、
   前記くぼみ領域抽出工程は、
   前記試料の表面の画像データに基づく画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する縮小画像生成工程と、
   前記縮小画像生成工程で生成された縮小画像に対してパターンマッチング処理を行い、前記くぼみ領域を抽出するパターンマッチング工程と、
   を含む硬さ試験方法。