JP2015143627A - 試料の視認性評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 試料の視認性を数値化して客観的に評価する方法を提供する。【解決手段】 二次元的に分布する模様１を準備し、試料５を介して、この模様１を撮影し、撮影されたカラー画像データ３を出力画像として生成させる。出力画像を入力画像である模様１と同じドット数に分割するとともに、各ドットから、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分を抽出し、成分毎に輝度を数値化して度数分布を求め、輝度の平均値及び標準偏差から、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、例えば合成樹脂等の光透過性材料からなる試料を介して対象物を観察する際に、試料の視認性を評価する方法に関する。

ＣＣＬ（銅張積層体）に対するフォトリソグラフィ工程や、ＣＣＬを使用するＦＰＣ（フレキシブルプリント基板）実装の過程では、ＣＣＬに設けられたアライメントマークを基準に接合、切断、露光、エッチング等のさまざまな加工が行われる。これらの工程での加工精度を維持するためには、ＣＣＬの合成樹脂層を介してアライメントマークを正確に認識することが重要となる。

画像の視認性評価手法として、特許文献１では、人間が目で見る状態のボケ量を定量的に評価する方法が提案されている。この特許文献１では、有限要素を光源とする画像を形成し、その画像を画像撮像手段に投射して撮像し、次に、評価手段によって撮像された画像のボケ量を評価している。しかし、特許文献１の手法では、画像に変形歪みが発生した場合でも、黒白の境界部の傾斜（ボケ）に変化が無ければ、視認性が良好と評価されてしまい、視認性を正当に評価できない、という欠点があった。

また、特許文献２では、基材フィルムと防眩層とが積層された高精細化ディスプレイ用防眩フィルムの評価方法が提案されている。この特許文献２では、ＪＩＳ Ｋ７１０５−１９８１に定める像鮮明度測定装置を用いて、所定の巾をもつ光学くしを通して得られる４種類の像鮮明度と、防眩層の６０度光沢度を指標としている。しかし、特許文献２の手法においても、特許文献１と同様、画像に変形歪みが発生した場合でも、黒白の境界部の傾斜（ボケ）に変化が無ければ、視認性が良好と評価されてしまい、視認性を正当に評価できない。また、評価できる方向が、光学くしに対して直角方向の一方向しか評価できない、という欠点があった。

特開２００４−１８６７８９号公報（特許請求の範囲など） 特開２０１３−１３７５５４号公報（特許請求の範囲など）

ＣＣＬの合成樹脂層の光透過率が小さい場合や、散乱、屈折などが大きい場合、さらに合成樹脂層の厚みが不均一で歪が存在する場合などには、視認性が大幅に低下する。その結果、アライメントマークを正確に認識できず、加工精度の低下を招くおそれがある。そのため、合成樹脂層の視認性を事前に客観的な数値データとして把握しておくことが求められていた。

本発明は、試料の視認性を数値化して客観的に評価する方法を提供することを目的とする。

本発明に係る試料の視認性評価方法は、
撮像装置によって試料を介して撮影した対象物のカラー画像データを取得する工程と、
前記カラー画像データを、複数の領域に区分する工程と、
前記領域毎に、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分を抽出し、輝度を数値化して度数分布を求め、前記輝度の平均値及び標準偏差を演算する工程と、
前記輝度の平均値及び標準偏差から、前記Ｒ成分、前記Ｇ成分又は前記Ｂ成分のいずれか１つ以上の成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出する工程と、
を含む。

本発明に係る試料の視認性評価方法は、前記Ｒ成分、前記Ｇ成分及び前記Ｂ成分のそれぞれについて得られた前記信号ノイズ比から、下記式（i）に基づき、前記カラー画像データの全体の信号ノイズ比を算出する工程をさらに含んでいてもよい。

［式中、ＳＮＲ（Ｒ）はＲ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｇ）はＧ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｂ）はＢ成分の信号ノイズ比を示し、Ｙ（Ｒ）はＲ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｇ）はＧ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｂ）はＢ成分の輝度の平均値を示す］

本発明に係る試料の視認性評価方法は、前記Ｒ成分、前記Ｇ成分及び前記Ｂ成分の前記信号ノイズ比の絶対値の平均を算出する工程をさらに含んでいてもよい。

本発明に係る試料の視認性評価方法は、前記試料が、合成樹脂フィルムであってもよい。

本発明に係る試料の視認性評価方法は、前記対象物が、二次元的に分布する模様を有していてもよく、前記模様は、空間周波数が不均一に形成されていてもよい。この場合、前記模様が、二次元コードと同等以上の空間周波数を有するものであってもよい。

本発明に係る試料の視認性評価方法は、前記試料が金属層と合成樹脂層とが積層された金属張積層体における前記合成樹脂層であってもよく、前記模様が前記金属層に形成されているものであってもよい。この場合、前記模様が、前記金属層と、該金属層に刻設された開口と、によって形成されていてもよく、あるいは、前記模様が、前記金属層に印刷されていてもよい。

本発明の視認性評価方法によれば、試料を介して撮影された対象物のカラー画像データから、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分について、輝度の度数分布（ヒストグラム）を求め、信号ノイズ比を算出することによって、試料の視認性を数値化して客観的に評価することができる。従って、本発明の視認性評価方法によれば、目視での観察に近い精度で、例えばＣＣＬ等に用いられる合成樹脂層などの視認性を簡易かつ迅速に評価できる。

本発明の一実施の形態に係る視認性評価方法に使用する模様の概略構成を示す図面である。 本発明の一実施の形態に係る視認性評価方法の原理を説明する図面である。 出力画像の一部分を拡大して示す説明図である。 出力画像における各ドットの輝度に基づいて作成したヒストグラムを示す図面である。 Ｒ成分の輝度に基づいて作成したヒストグラムの具体例を示す図面である。 Ｇ成分の輝度に基づいて作成したヒストグラムの具体例を示す図面である。 Ｂ成分の輝度に基づいて作成したヒストグラムの具体例を示す図面である。 本発明の第１の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。 本発明の第２の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。 本発明の第３の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。 本発明の第４の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。 対象物ａのカラー画像データを示す図面である。 対象物ｂのカラー画像データを示す図面である。

次に、適宜図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。本発明の一実施の形態に係る試料の視認性評価方法は、以下の工程を備えている。

工程Ａ）撮像装置によって試料を介して撮影した対象物のカラー画像データを取得する工程：
本実施の形態に係る視認性評価方法における対象物は、Ｒ（赤）成分、Ｇ（緑）成分又はＢ（青）成分の三原色のいずれか１つ以上を含む模様を有するものであればよい。模様は、形状や色彩の連続部分の長さ、大きさが単一ではなく、２次元的な分布を有していることが好ましい。つまり、模様は、前記Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分に対する空間周波数が単一ではなく、複数の空間周波数が混在し、空間周波数が不均一な模様であることが好ましい。このような模様は、色彩を有するドットを２次元的にランダムに配置することで実現できる。このような観点から、模様として、任意のデジタル情報を、例えば、ＱＲコード（登録商標）、ＣＰコード、２／４変調コード、３／１６変調コード、５／９変調コードなどを使って、２次元コード化したものを利用してもよい。つまり、模様は、二次元コードと同等以上の空間周波数を有することが好ましい。また、模様として、例えば空間周波数が複雑に変化する画像、例えば動植物、風景などを、色彩を有する微細なドットによって表現したものを使用してもよい。

図１は、本実施の形態に係る視認性評価方法に使用する模様の概略構成を示す図面である。図１に例示した模様１は、色彩を有するドットが任意のドット数（ｍ×ｎ；ここで、ｍ、ｎは正の整数を意味する）で二次元的に分布する模様（色彩モザイク模様）である。図１では、２／４変調コードを使って、５０×５０ドットから成る多色の二次元バーコードを模様１として使用している。

図２は、工程Ａの原理を簡略化して示している。本実施の形態の視認性の評価方法では、入力画像である模様１と撮像装置との間に、試料５を介在させた状態で模様１の撮影を行う。

試料５としては、光透過性の材質からなるもの、例えば合成樹脂フィルム、ガラス、石英などのほか、ＩＴＯ（インジウム・スズ・オキサイド）や酸化亜鉛などの透明電極、酸化チタン、酸化アルミニウム、酸化鉄、酸化コバルト、酸化クロム、ジルコニア、酸化バナジウム、フッ化マグネシウム、窒化シリコン、窒化チタン、炭酸カルシウムなどの光透過性材料を挙げることができる。合成樹脂フィルムの材質としては、ポリイミド、ポリエチレン、ポリエチレンオキシド、ポリエチレンテレフタレート、ポリエチレンナフタレート、ポリブチレンテレフタレート、ポリブチレンナフタレート、ポリウレタン、ナイロン６、ナイロン６６、トリアセチルセルロース、トリアセテート、ポリスチレン、ポリアリレート、ポリカーボネート、ポリ塩化ビニル、ポリメチルペンテン、ポリエーテルスルフオン、ポリメタクリル酸メチル、ポリメチルメタクリレート（各種アクリル樹脂）、ポリテトラフルオロエチレン、ポリアクリロニトリル、ポリビニルアルコール、ジエチレングリコールビスアリルカーボネート、ポリシクロヘキシルメタクリレート、ポリベンジルメタクリレート、ポリフェニレンメタクリレート、ポリジアルフタレート、ポリビニルナフタレン、ポリビニルカルバゾール、各種エポキシ樹脂などを例示できる。

合成樹脂フィルムは、例えばＣＣＬ（銅張積層体）に代表される、金属層と合成樹脂層とが積層された金属張積層体における合成樹脂層であってもよい。試料５が、金属張積層体における合成樹脂層である場合、模様１を金属層に形成しておくことができる。この場合、模様１は、例えば、金属層と、該金属層に刻設された開口と、によって形成してもよいし、あるいは、適宜のインクを用いて金属層に模様１を印刷してもよい。

本実施の形態に係る視認性評価方法に使用される撮像装置としては、対象物のカラー画像データ３を生成できるものであればよく、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサなどの撮像素子を備えたデジタルカメラに代表される撮像装置を挙げることができる。

カラー画像データ３としては、ラスタデータを挙げることができ、圧縮処理されたデータでもよい。カラー画像データ３のフォーマットとしては、例えば、ビットマップ、ＧＩＦ、ＴＩＦＦ、ＰＮＧ、ＪＰＥＧ、ＥＭＦ、ＰＤＦなどのほか、任意の圧縮方式で圧縮された画像データを挙げることができる。

試料５を介して撮影されたカラー画像データ３は、試料５の存在によって、入力画像である元の模様１とは異なるものとなる。本実施の形態の視認性の評価方法では、この相違を、工程Ｃ以降で輝度を元に数値化し、試料５の視認性を評価する。試料５を介さずに撮影を行った場合（リファレンス）や、試料５の光線透過率が１００％で、屈折や散乱が全く生じない場合には、理論上、出力画像であるカラー画像データ３は、元の模様１とほぼ一致する。なお、出力画像であるカラー画像データ３には、画像処理として、例えばマーカー検出、傾き補正、トリミングなどを施すことができる。

工程Ｂ）カラー画像データを、複数の領域に区分する工程：
本工程では、出力画像であるカラー画像データ３を複数の領域に区分する。区分される領域の数や一つの領域の大きさは、対象物の模様１の大きさや複雑さに応じて適宜設定できる。ここで、区分される領域は、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分を含むものであればよい。上記領域の最小単位としては、ＲＧＢの画素に相当するものでもよい。また、例えば、模様１が二次元バーコードのようなドットパターンである場合は、各ドットを１つの領域として、カラー画像データ３を入力画像である元の模様１と同じドット数の領域に分割することが好ましい。

工程Ｃ）工程Ｂで区分された領域毎に、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分について、輝度を数値化して度数分布を求め、輝度の平均値及び標準偏差を演算する工程：
本工程では、工程Ｂで区分された領域毎に、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の全ての成分を抽出し、各領域毎に輝度を数値化して度数分布を求める。

図３は、入力画像である模様１がドットパターンで構成されている場合に、出力画像であるカラー画像データ３の一部分を拡大して示している。この場合、出力画像は、入力画像と同じドット数（５０×５０ドット）に分割される。つまり、入力画像の１ドットが、カラー画像データの１領域として区分される。そして、すべてのドット（領域）について、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分が抽出される。各ドットから抽出されたＲ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の全ての成分のそれぞれについて、ドット毎に輝度を数値化して度数分布を求める。

図４は、各ドットの輝度に基づいて作成されるヒストグラムの一例を示している。ここでは、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の暗ドットを「０」、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットを「１」とし、輝度の信号レベル（図４の横軸）を２５６スケールに区分してヒストグラムを作成している。このヒストグラムに基づき、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の暗ドットの分布と、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットの分布のそれぞれについて、輝度の平均値μ_０，μ_１と標準偏差σ_０，σ_１が算出される。図５〜７は、図４とは別のカラー画像データ３に基づいて作成したヒストグラムの具体例を示している。図５はＲ成分、図６はＧ成分、図７はＢ成分のヒストグラムである。なお、Ｂ成分に関する図７では、明ドットの輝度の平均値μ_１と暗ドットの輝度の平均値μ_０の大きさが、Ｒ成分、Ｇ成分に関する図５、図６に比べて逆転している。これは、Ｂ成分では、明ドットよりも暗ドットの方が、信号強度が大きくなるためである。

工程Ｄ）工程Ｃで算出された輝度の平均値及び標準偏差から、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分について、下式（１）に基づき、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出する工程：

［式中、μ_０はＲ成分、Ｇ成分又はＢ成分の暗ドットの輝度の平均値、μ_１はＲ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットの輝度の平均値、σ_０はＲ成分、Ｇ成分又はＢ成分の暗ドットの輝度の標準偏差、σ_１はＲ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットの輝度の標準偏差を意味する。］

図４において、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットの輝度の平均値μ_１と暗ドットの輝度の平均値μ_０との差分は信号強度Ｓを示している。また、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の明ドットの輝度の標準偏差σ_１と暗ドットの輝度の標準偏差σ_０との差分は、ノイズ強度Ｎを示している。そして、上記式（１）より、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の全ての成分に基づく信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出することによって、試料５の視認性を客観的な数値データとして評価することができる。

また、以上のようにして算出されたＳＮＲ値を、例えば試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｂ〜Ｄと同様の処理を行って得られるリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって評価してもよい。

工程Ｅ）本実施の形態に係る視認性評価方法では、さらに、以下に示す方法（１）又は方法（２）のいずれかの方法に基づき、カラー画像データ３の全体の信号ノイズ比を算出する工程を含むことが好ましい。

＜方法（１)＞
方法（１）では、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分のそれぞれについて得られた前記信号ノイズ比から、下記式（i）に基づき、カラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ｗｔ）を算出する。

［式中、ＳＮＲ（Ｒ）はＲ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｇ）はＧ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｂ）はＢ成分の信号ノイズ比を示し、Ｙ（Ｒ）はＲ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｇ）はＧ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｂ）はＢ成分の輝度の平均値を示す］

式（i）において、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の輝度の平均値Ｙ（Ｒ）、Ｙ（Ｇ）及びＹ（Ｂ）は、明ドット数と暗ドット数の割合を、ｍ_１とｍ_０（ただし、ｍ_０＋ｍ_１＝１）として、以下の式に基づき算出することができる。
Ｙ（Ｒ）＝ｍ_０μ_０（Ｒ）＋ｍ_１μ_１（Ｒ）
Ｙ（Ｇ）＝ｍ_０μ_０（Ｇ）＋ｍ_１μ_１（Ｇ）
Ｙ（Ｂ）＝ｍ_０μ_０（Ｂ）＋ｍ_１μ_１（Ｂ）
例えば模様１が２／４変調のドットパターン画像の場合、明ドット数と暗ドット数の割合は、明ドット数１に対し暗ドット数３（ｍ_０＝０．７５、ｍ_１＝０．２５）となるので、以下の式に基づき算出することができる。
Ｙ（Ｒ）＝０．７５μ_０（Ｒ）＋０．２５μ_１（Ｒ）
Ｙ（Ｇ）＝０．７５μ_０（Ｇ）＋０．２５μ_１（Ｇ）
Ｙ（Ｂ）＝０．７５μ_０（Ｂ）＋０．２５μ_１（Ｂ）

また、式（i）において、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の信号ノイズ比の絶対値を使用するのは、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれかにおいて、上記「０」と「１」の関係が逆転し、明ドットよりも暗ドットの方が、輝度の信号強度が大きくなる場合があることを考慮しており（図７を参照）、ＳＮＲが過小評価されることを防ぐためである。さらに、式（i）において、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の信号ノイズ比の絶対値に、それぞれ、各成分の輝度の平均値Ｙ（Ｒ）、Ｙ（Ｇ）及びＹ（Ｂ）を乗算するのは、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の輝度の平均値を比較した場合、信号強度にばらつきがあることを考慮したものである。すなわち、対象物である模様１の種類によって、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の中で、輝度の平均値が大きな成分と、輝度の平均値が小さな成分とが存在する可能性がある。そのため、各成分のＳＮＲ値に各成分の輝度の平均値を乗算し、それらの総和を、各成分の輝度の平均値の合計で除することによって、成分毎の輝度の大きさの違いが加味された全体のＳＮＲ比ＳＮＲ（ｗｔ）を算出することができるので、より精度の高い視認性の判定が可能になる。

＜方法（２）＞
方法（２）では、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分のそれぞれについて得られた前記信号ノイズ比から、下記式（ii）に基づき、カラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ａｖ）を算出する。

［式中、ＳＮＲ（Ｒ）はＲ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｇ）はＧ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｂ）はＢ成分の信号ノイズ比を示す］

式（ii）において、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分の信号ノイズ比の絶対値を使用するのは、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれかにおいて、上記「０」と「１」の関係が逆転し、明ドットよりも暗ドットの方が、輝度の信号強度が大きくなる場合があることを考慮している（図７を参照）。

以上のようにして算出されたＳＮＲ（ｗｔ）又はＳＮＲ（ａｖ）を、例えば試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｂ〜Ｅと同様の処理を行って得られるリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって評価してもよい。

次に、図８〜図１１を参照しながら、本発明の試料の視認性評価方法を実施するための視認性評価装置の構成について説明する。

［第１の実施の形態］
図８は、本発明の第１の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。この視認性評価装置１００は、光源１０１と、模様１を表示させる空間光変調器（ＳＬＭ）１０３と、この空間光変調器（ＳＬＭ）１０３に表示された模様１を撮像する撮像装置１０５を備えている。

光源１０１としては、例えばランプ光源、レーザー光源、ＬＥＤ光源などを用いることができる。単波長の光を照射する場合は、レーザー光源やＬＥＤ光源を用いることが好ましい。

空間光変調器（ＳＬＭ）１０３は、二次元に配列された複数の微小な光変調素子を有しており、光源１０１からの光の振幅、位相、偏光などの空間的分布を電気的に制御して光を変調させ、模様１を二次元的に表示させる。空間光変調器（ＳＬＭ）１０３としては、例えば、反射型液晶（ＬＣＯＳ：エルコス、Ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｏｎ ｓｉｌｉｃｏｎ）タイプ、透過型液晶タイプ、強誘電液晶タイプ、マイクロミラー（ＤＭＤ： Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｒｒｏｒ／Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ Ｄｅｖｉｃｅ）タイプなどがある。

撮像装置１０５は、例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサなどの撮像素子（図示省略）を備えている。

また、空間光変調器（ＳＬＭ）１０３と撮像装置１０５の間には、試料５が配置されている。空間光変調器（ＳＬＭ）１０３は、ＬＣＯＳタイプである。試料５は、図８中、入力画像の結像位置１０７から外れた位置に配置されている。試料５の散乱光レベルに応じて、入力画像の結像位置１０７との距離を調整することが好ましい。試料５の散乱光レベルが大きい場合は、結像位置１０７と試料５の位置を一致させてもよい。試料５が光散乱、歪みを有する場合、試料５を結像位置１０７から離すほど、出力画像のぼけ、乱れが大きくなる。このため、散乱光レベルが大きい試料どうしを評価する場合、試料５を結像位置１０７から離すと散乱の影響で出力画像が大きく乱れ過ぎてしまい、評価が難しくなるので、結像位置１０７に配置するのが好ましい。逆に散乱光レベルが小さい試料どうしを評価する場合、試料５を結像位置１０７に配置すると、どの試料の出力画像も乱れが少なく、試料間の差を評価するのが難しくなるため、結像位置１０７から離した位置に配置するのが好ましい。

また、視認性評価装置１００は、偏光成分を分離するための偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）１１１、入射光の偏光面にλ／２の位相差を与える１／２波長板（ＨＷＰ）１１３、第１のレンズ１１５、第２のレンズ１１７及び第３のレンズ１１９を備えている。偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）１１１は、ＬＣＯＳタイプの空間光変調器（ＳＬＭ）１０３からの光を効率良く、高コントラストで得るために使用する。また、１／２波長板（ＨＷＰ）１１３は光量調整用として使用する。第１のレンズ１１５及び第２のレンズ１１７は、入力画像を結像位置１０７に結像させるためのリレーレンズである。なお、第１のレンズ１１５及び第２のレンズ１１７は、どちらか片方でもよい。第３のレンズ１１９は、撮像装置１０５の撮像素子（図示省略）に結像させるためのレンズである。

また、視認性評価装置１００は、画像処理及び演算処理を行う制御部５００を備えている。視認性評価装置１００の各構成部は、制御部５００に接続されて制御される構成となっている。制御部５００は、ＣＰＵを備えたコントローラ５０１と、ユーザーインターフェース５０２と、記憶部５０３とを備えている。コントローラ５０１は、コンピュータ機能を有しており、視認性評価装置１００において、各構成部を統括して制御するとともに、撮像装置１０５で生成される出力画像であるカラー画像データ３について、画像処理や演算処理を行う。ユーザーインターフェース５０２は、管理者が視認性評価装置１００を管理するためにコマンドの入力操作等を行うキーボードや、出力画像や演算結果を可視化して表示するディスプレイ等から構成される。記憶部５０３には、視認性評価装置１００で実行される処理をコントローラ５０１の制御にて実現するための制御プログラム（ソフトウエア）や処理条件データ等が保存されている。ユーザーインターフェース５０２および記憶部５０３は、コントローラ５０１に接続されている。

以上の構成を有する視認性評価装置１００は、光源１０１から照射した光を、１／２波長板（ＨＷＰ）１１３を介して偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）１１１に導き、この偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）１１１から空間光変調器（ＳＬＭ）１０３に光を入射させて二次元の模様１を表示させる。空間光変調器（ＳＬＭ）１０３によって表示された模様１を、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）１１１から第１のレンズ１１５、第２のレンズ１１７、試料５及び第３のレンズ１１９を介して撮像装置１０５によって撮像する。

撮像装置１０５によって撮像された出力画像としてのカラー画像データ３に対し、制御部５００において、上記工程Ｃ及び工程Ｄの処理が行われ、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは全ての成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出することによって、試料５の視認性を客観的な数値データとして評価することができる。また、工程Ｅの方法１又は方法２によってカラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ｗｔ）又はＳＮＲ（ａｖ）を算出してもよい。さらに、以上のようにして算出されたＳＮＲ値を、視認性評価装置１００において試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｃ及びＤ又は工程Ｃ〜Ｅの処理を行ったリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって、試料５の視認性を評価してもよい。

［第２の実施の形態］
図９は、本発明の第２の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。この視認性評価装置２００は、模様１を表示させるモニタ２０１、このモニタ２０１に装着されたスペーサー２０３と、模様１を撮像する撮像装置１０５を備えている。

モニタ２０１は、例えば液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイなどであり、入力画像である二次元の模様１を画面上に表示させる。

スペーサー２０３は、例えば透明ガラスなどの光透過性材料で形成されている。スペーサー２０３は、モニタ２０１の表面に密着した状態で装着される。スペーサー２０３の厚みは、試料５の散乱光レベルに応じて調整することが好ましい。

撮像装置１０５の構成は、第１の実施の形態と同様である。

また、視認性評価装置２００は、試料５と撮像装置１０５との間に、レンズ２０５を備えている。レンズ２０５は、撮像装置１０５の撮像素子（図示省略）に結像させるためのレンズである。

また、視認性評価装置２００は、画像処理及び演算処理を行う制御部５００を備えている。制御部５００の構成は、第１の実施の形態と同様である。

視認性評価装置２００において、試料５は、モニタ２０１と撮像装置１０５の間に介在するように配置される。試料５は、スペーサー２０３に密着させて配置される。なお、試料５の散乱光レベルが大きな場合は、スペーサー２０３を設けず、モニタ２０１に直接試料５を密着させて配置してもよい。試料５が光散乱、歪みを有する場合、試料５をモニタ２０１から離すほど、出力画像のぼけ、乱れが大きくなる。このため、散乱光レベルが大きい試料どうしを評価する場合、試料５をモニタ２０１から離すと散乱の影響で出力画像が大きく乱れ過ぎてしまい、評価が難しくなるため、スペーサー２０３を設けずモニタ２０１に直接試料５を密着させるのが好ましい。逆に散乱光レベルが小さい試料どうしを評価する場合、試料５をモニタ２０１に直接試料５を密着させると、どの試料の出力画像も乱れが少なく、試料間の差を評価するのが難しくなるため、スペーサー２０３を設け、モニタ２０１から離した位置に配置するのが好ましい。

以上の構成を有する視認性評価装置２００は、モニタ２０１に二次元の模様１を表示させる。この模様１を、スペーサー２０３及び試料５を介して撮像装置１０５によって撮像する。

撮像装置１０５によって撮像された出力画像としてのカラー画像データ３に対し、制御部５００において、上記工程Ｃ及び工程Ｄの処理が行われ、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは全ての成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出することによって、試料５の視認性を客観的な数値データとして評価することができる。また、工程Ｅの方法１又は方法２によってカラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ｗｔ）又はＳＮＲ（ａｖ）を算出してもよい。さらに、以上のようにして算出されたＳＮＲ値を、視認性評価装置２００において試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｃ及びＤ又は工程Ｃ〜Ｅの処理を行ったリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって、試料５の視認性を評価してもよい。

［第３の実施の形態］
図１０は、本発明の第３の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。この視認性評価装置３００は、模様１が印刷された入力画像３０１と、この入力画像３０１と試料５との間に配置されるスペーサー３０３と、入力画像３０１を撮像する撮像装置１０５と、入力画像３０１に光を照射する光源３０７を備えている。

入力画像３０１は、二次元の模様１を、例えば上質紙などの任意の媒体に印刷したものを使用できる。

スペーサー３０３は、例えば透明ガラスなどの光透過性材料で形成されている。スペーサー３０３は、入力画像３０１の表面に密着した状態で装着される。スペーサー３０３の厚みは、試料５の散乱光レベルに応じて調整することが好ましい。

撮像装置１０５の構成は、第１の実施の形態にと同様である。

光源３０７は、図１０に示すように、一つないし複数個を配備することができる。

また、試料５と撮像装置１０５との間には、試料５に密着させて透明板３０９を配備することができる。透明板３０９は、例えばガラス板、アクリル板、石英板などであり、試料５を固定する目的で使用される。透明板３０９は、省略することもできる。

また、試料５と撮像装置１０５との間には、レンズ３１１を配備することができる。レンズ３１１は、撮像装置１０５の撮像素子（図示省略）に結像させるためのレンズである。

また、視認性評価装置３００は、画像処理及び演算処理を行う制御部５００を備えている。制御部５００の構成は、第１の実施の形態と同様である。

視認性評価装置３００において、試料５は、入力画像３０１と撮像装置１０５との間に介在するように配置される。試料５は、例えばスペーサー３０３に密着させて配置される。なお、試料５の散乱レベルが大きな場合は、スペーサー３０３を設けず、入力画像３０１に直接試料５を密着させてもよい。

以上の構成を有する視認性評価装置３００では、光源３０７から入力画像３０１に光を照射しながら、入力画像３０１の二次元の模様１をスペーサー３０３、試料５及び透明板３０９を介して撮像装置１０５によって撮像する。

撮像装置１０５によって撮像された出力画像としてのカラー画像データ３に対し、制御部５００において、上記工程Ｃ及び工程Ｄの処理が行われ、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは全ての成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出することによって、試料５の視認性を客観的な数値データとして評価することができる。また、工程Ｅの方法１又は方法２によってカラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ｗｔ）又はＳＮＲ（ａｖ）を算出してもよい。さらに、以上のようにして算出されたＳＮＲ値を、視認性評価装置３００において試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｃ及びＤ又は工程Ｃ〜Ｅの処理を行ったリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって、試料５の視認性を評価してもよい。

［第４の実施の形態］
図１１は、本発明の第４の実施の形態に係る視認性評価装置の概略構成図である。この視認性評価装置４００は、二次元的な模様１が形成されたＣＣＬ４０１を用いる。

視認性評価装置４００は、ＣＣＬ４０１と、このＣＣＬ４０１に向けて光を照射する光源４０３と、ＣＣＬ４０１に形成された入力画像である模様１を撮像する撮像装置１０５とを備えている。

ＣＣＬ４０１は、銅箔と合成樹脂層とを備えている。ＣＣＬ４０１としては、銅箔に、模様１に対応する貫通開口を形成したもの、あるいは、模様１を印刷したものなどを使用することができる。銅箔に模様１に対応する貫通開口を形成する場合は、必要に応じて、銅箔の裏面側に、白、黒、又は任意の色彩を有する板材や紙などを貼り合わせてもよい。また、本実施の形態では、ＣＣＬ４０１の合成樹脂層が、視認性評価の対象である試料５となる。ＣＣＬ４０１は、試料５である合成樹脂層が撮像装置１０５に対向するように配置される。

光源４０３は、一つないし複数個を配備することができる。光源４０３は、ＣＣＬ４０１の裏面側（銅箔側）、又は表面側（合成樹脂層側）へ、光を照射する。

撮像装置１０５の構成は、第１の実施の形態と同様である。

また、ＣＣＬ４０１と撮像装置１０５との間には、レンズ４０７を配備することができる。レンズ４０７は、撮像装置１０５の撮像素子（図示省略）に結像させるためのレンズである。

また、視認性評価装置４００は、画像処理及び演算処理を行う制御部５００を備えている。制御部５００の構成は、第１の実施の形態と同様である。

以上の構成を有する視認性評価装置４００では、光源４０３からＣＣＬ４０１に光を照射しながら、ＣＣＬ４０１の銅箔に形成された二次元の模様１を、試料５である合成樹脂層を介して撮像装置１０５によって撮像する。

撮像装置１０５によって撮像された出力画像としてのカラー画像データ３に対し、制御部５００において、上記工程Ｃ及び工程Ｄの処理が行われ、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分、好ましくは全ての成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出することによって、試料５（ＣＣＬ４０１の合成樹脂層）の視認性を客観的な数値データとして評価することができる。また、工程Ｅの方法１又は方法２によってカラー画像データ３の全体の信号ノイズ比ＳＮＲ（ｗｔ）又はＳＮＲ（ａｖ）を算出してもよい。さらに、以上のようにして算出されたＳＮＲ値を、視認性評価装置４００において試料５を介さずに模様１を撮影し、工程Ｃ及びＤ又は工程Ｃ〜Ｅの処理を行ったリファレンスのＳＮＲ値と比較することによって、試料５の視認性を評価してもよい。

［実施例］
次に、本発明の効果を確認した実験結果について説明する。試料５として、ポリイミドフィルムを準備した。このポリイミドフィルムについて、図１０に示した視認性評価装置３００を用いて視認性の評価を行った。入力画像３０１に相当するものとして、銅箔をエッチングして微細な開口によるドットパターンを形成した対象物ａ，ｂを準備し、工程Ａ〜Ｅ（ただし、工程Ｅは、方法１）の処理を行って試料５のＳＮＲ（wｔ）を求め、視認性を評価した。対象物ａのカラー画像データを図１２に、対象物ｂのカラー画像データを図１３に、それぞれ示した。なお、図１２及び図１３はグレー画像であるため明瞭でないが、白色が強い部分は銅箔が無い部分を示しており、黒が強い部分は銅箔がある部分を示している。また、参考例として、同じ対象物ａ、ｂについて、試料５を介して撮像して白黒画像データを生成し、上記工程Ａ〜Ｄと同様の処理を行って輝度のみに基づく信号ノイズ比であるＳＮＲ（Ｙ）を算出した。これらの結果を表１に示した。

表１から、本発明の視認性評価方法によって算出されたＳＮＲ（wｔ）は、参考例のＳＮＲ（Ｙ）に比べて違いが明瞭であり、試料の視認性を数値化して客観的に評価できることが示された。これは、本発明の視認性評価方法が、カラー画像データを用いることによって、白黒画像データに比べ、より目視に近い状態で試料の視認性を総合的に評価できているためであると考えられる。

以上、本発明の実施の形態を例示の目的で詳細に説明したが、本発明は上記実施の形態に制約されることはなく、種々の変形が可能である。例えば、上記第１〜第４の実施の形態では、視認性評価装置１００，２００，３００，４００を例示したが、本発明の視認性評価方法を実施するための装置構成は、これらに限定されるものではない。

１…模様、３…カラー画像データ、５…試料、１０１…光源、１０３…空間光変調器（ＳＬＭ）、１０５…撮像装置、１１１…偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）、１１３…１／２波長板（ＨＷＰ）、１１５…第１のレンズ、１１７…第２のレンズ、１１９…第３のレンズ、１００，２００，３００，４００…視認性評価装置、５００…制御部、５０１…コントローラ、５０２…ユーザーインターフェース、５０３…記憶部

Claims (9)

1. 撮像装置によって試料を介して撮影した対象物のカラー画像データを取得する工程と、
   前記カラー画像データを、複数の領域に区分する工程と、
   前記領域毎に、Ｒ成分、Ｇ成分又はＢ成分のいずれか１つ以上の成分を抽出し、輝度を数値化して度数分布を求め、前記輝度の平均値及び標準偏差を演算する工程と、
   前記輝度の平均値及び標準偏差から、前記Ｒ成分、前記Ｇ成分又は前記Ｂ成分のいずれか１つ以上の成分について、信号ノイズ比（ＳＮＲ値）を算出する工程と、
   を含む試料の視認性評価方法。
2. 前記Ｒ成分、前記Ｇ成分及び前記Ｂ成分のそれぞれについて得られた前記信号ノイズ比から、下記式（i）；
   ［式中、ＳＮＲ（Ｒ）はＲ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｇ）はＧ成分の信号ノイズ比、ＳＮＲ（Ｂ）はＢ成分の信号ノイズ比を示し、Ｙ（Ｒ）はＲ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｇ）はＧ成分の輝度の平均値、Ｙ（Ｂ）はＢ成分の輝度の平均値を示す］
   に基づき、前記カラー画像データの全体の信号ノイズ比を算出する工程をさらに含む請求項１に記載の試料の視認性評価方法。
3. 前記Ｒ成分、前記Ｇ成分及び前記Ｂ成分の前記信号ノイズ比の絶対値の平均を算出する工程をさらに含む請求項１に記載の試料の視認性評価方法。
4. 前記試料が、合成樹脂フィルムである請求項１から３のいずれか１項に記載の試料の視認性評価方法。
5. 前記対象物が、二次元的に分布する模様を有しており、前記模様は、空間周波数が不均一に形成されている請求項１から４のいずれか１項に記載の試料の視認性評価方法。
6. 前記模様が、二次元コードと同等以上の空間周波数を有するものである請求項５に記載の試料の視認性評価方法。
7. 前記試料が金属層と合成樹脂層とが積層された金属張積層体における前記合成樹脂層であり、前記模様が前記金属層に形成されている請求項６に記載の試料の視認性評価方法。
8. 前記模様が、前記金属層と、該金属層に刻設された開口と、によって形成されている請求項７に記載の試料の視認性評価方法。
9. 前記模様が、前記金属層に印刷されている、請求項７に記載の試料の視認性評価方法。