JP2016003872A - Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program - Google Patents
Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016003872A JP2016003872A JP2014122416A JP2014122416A JP2016003872A JP 2016003872 A JP2016003872 A JP 2016003872A JP 2014122416 A JP2014122416 A JP 2014122416A JP 2014122416 A JP2014122416 A JP 2014122416A JP 2016003872 A JP2016003872 A JP 2016003872A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parameter
- measurement data
- correlation
- sample
- dimensional shape
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Microscoopes, Condenser (AREA)
Abstract
Description
本発明は、複数の試料の表面の状態変化と相関性を有するパラメータの種別を容易に特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a three-dimensional shape measuring apparatus, a measurement data processing unit, a measurement data processing method, and a computer program that can easily specify the type of a parameter having a correlation with surface state changes of a plurality of samples.
従来、共焦点顕微鏡、デジタルマイクロスコープ等、光学顕微鏡を含む三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して得られた高さ情報を有する測定データを用いて、様々な解析処理を実行する。解析処理とは、例えば二次元の試料画像上に設定されたプロファイル線に沿ってプロファイルグラフを表示する、あるいはプロファイル線に沿った線粗さ解析する等を意味する。 Conventionally, a three-dimensional shape measuring apparatus including an optical microscope, such as a confocal microscope or a digital microscope, performs various analysis processes using measurement data having height information obtained by measuring the three-dimensional shape of a sample. Run. The analysis processing means, for example, displaying a profile graph along a profile line set on a two-dimensional sample image, or analyzing a line roughness along the profile line.
複数の試料の表面の状態を解析する場合、特許文献１に示すような粗さ解析を実行する。粗さ解析を実行する場合、解析結果は、Ｒａ、Ｒｚ、Ｓａ、Ｓｔｄ等３０個以上の粗さパラメータで評価される。 When analyzing the surface states of a plurality of samples, a roughness analysis as shown in Patent Document 1 is executed. When executing the roughness analysis, the analysis result is evaluated with 30 or more roughness parameters such as Ra, Rz, Sa, Std and the like.
複数の試料の表面の違いを解析する場合、複数の試料の表面の状態変化と相関性を有するパラメータの種別を特定し、解析することが好ましい。例えば光沢度の強いサンプルＡ、光沢度が普通であるサンプルＢ、光沢度が弱いサンプルＣという定性的な違いがすでに分かっている３個のサンプルに対して、Ａ、Ｂ、Ｃの順序と相関性を有して変化するパラメータの種別を特定することは困難であるという問題点があった。 When analyzing the difference between the surfaces of a plurality of samples, it is preferable to identify and analyze the type of parameter having a correlation with the state change of the surfaces of the plurality of samples. For example, three samples with known qualitative differences, sample A with high gloss, sample B with normal gloss, and sample C with low gloss, are correlated with the order of A, B, and C. However, there is a problem that it is difficult to specify the type of parameter that changes with certainty.
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の試料の表面の状態変化と相関性を有するパラメータの種別を容易に特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and a three-dimensional shape measuring apparatus and a measurement data processing unit capable of easily specifying a parameter type having correlation with a change in the state of the surface of a plurality of samples. It is an object to provide a measurement data processing method and a computer program.
上記目的を達成するために第１発明に係る三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して、三次元形状情報を含む測定データを取得する三次元形状測定ユニットと、測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットとを有する三次元形状測定装置であって、所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段と、少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, a three-dimensional shape measuring apparatus according to the first invention measures a three-dimensional shape of a sample and acquires measurement data including three-dimensional shape information, and a measurement data A three-dimensional shape measuring apparatus having a measurement data processing unit that performs analysis processing on the three-dimensional shape of a sample and displays an analysis result on a display unit, and an order based on a predetermined index is given, Measurement data input receiving means for receiving input of measurement data relating to at least three or more samples, parameter value calculating means for calculating parameter values for each of a plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each of the received measurement data, and calculation Parameter that correlates with the rank of the sample from multiple parameters based on the parameter value A correlation parameter specifying means for specifying and, characterized in that it comprises a correlation parameter display means for displaying the correlation parameters at least certain display unit.
また、第２発明に係る三次元形状測定装置は、第１発明において、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する相関係数算出手段を備え、前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 Further, the three-dimensional shape measuring apparatus according to the second invention is the correlation coefficient calculation for calculating a correlation coefficient for each of the plurality of parameters assigned to each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value. The correlation parameter specifying means specifies a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
また、第３発明に係る三次元形状測定装置は、第１又は第２発明において、前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数及び入力を受け付けた測定データのデータ数に基づいて、相関係数に有意差が存在するパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 In the three-dimensional shape measuring apparatus according to the third aspect of the present invention, in the first or second aspect, the correlation parameter specifying means is based on the calculated correlation coefficient and the number of data of the received measurement data. A parameter having a significant difference in the number of relations is specified as a correlation parameter.
また、第４発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、入力を受け付けた測定データを二次元平面上で複数の領域に分割する領域分割手段を備え、前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域それぞれについて、複数のパラメータごとにパラメータ値を算出することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a three-dimensional shape measuring apparatus according to any one of the first to third aspects, further comprising region dividing means for dividing measurement data that has received an input into a plurality of regions on a two-dimensional plane. The parameter value calculation means calculates a parameter value for each of the plurality of parameters for each of the plurality of divided areas.
また、第５発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第４発明のいずれか１つにおいて、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する相関パラメータの選択を受け付ける相関パラメータ選択受付手段を備えることを特徴とする。 The three-dimensional shape measurement apparatus according to the fifth aspect of the present invention is the correlation parameter selection reception for receiving the selection of the correlation parameter to be additionally displayed when the analysis result is displayed in a matrix in any one of the first to fourth aspects of the invention. Means are provided.
また、第６発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記相関パラメータ表示手段は、特定された相関パラメータごとに、試料の順位との相関関係を示すグラフを表示することを特徴とする。 The three-dimensional shape measuring apparatus according to a sixth aspect of the invention is the correlation parameter display means according to any one of the first to fifth aspects, wherein the correlation parameter display means shows a correlation with the rank of the sample for each specified correlation parameter. A characteristic graph is displayed.
次に、上記目的を達成するために第７発明に係る測定データ処理ユニットは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットであって、所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段と、少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, a measurement data processing unit according to the seventh invention relates to a three-dimensional shape of a sample using measurement data including three-dimensional shape information obtained by measuring the three-dimensional shape of the sample. A measurement data processing unit that executes analysis processing and displays analysis results on a display unit, and receives measurement data input for receiving measurement data relating to at least three or more samples to which a rank based on a predetermined index is given Means, parameter value calculating means for calculating a parameter value for each of a plurality of parameters relating to the surface condition of the sample for each measurement data received, and based on the calculated parameter values, Correlation parameter specifying means for specifying a parameter having a correlation with the rank as a correlation parameter, and at least specified Characterized in that it comprises a correlation parameter display means for displaying the correlation parameter to the display unit has.
また、第８発明に係る測定データ処理ユニットは、第７発明において、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する相関係数算出手段を備え、前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 Further, the measurement data processing unit according to the eighth invention is the correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient with respect to the rank of the sample assigned to each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value in the seventh invention. The correlation parameter specifying means specifies a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
また、第９発明に係る測定データ処理ユニットは、第７又は第８発明において、前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数及び入力を受け付けた測定データのデータ数に基づいて、相関係数に有意差が存在するパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 Further, the measurement data processing unit according to a ninth invention is the correlation data specifying unit according to the seventh or eighth invention, wherein the correlation parameter specifying means is based on the calculated correlation coefficient and the number of data of the measurement data received. A parameter having a significant difference in number is specified as a correlation parameter.
次に、上記目的を達成するために第１０発明に係る測定データ処理方法は、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能な測定データ処理方法であって、前記測定データ処理ユニットは、所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける第１の工程と、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第２の工程と、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する第３の工程と、少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する第４の工程とを含むことを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, a measurement data processing method according to the tenth invention relates to a three-dimensional shape of a sample by using measurement data including three-dimensional shape information acquired by measuring the three-dimensional shape of the sample. A measurement data processing method that can be executed by a measurement data processing unit that executes analysis processing and displays an analysis result on a display unit, and the measurement data processing unit is given a rank based on a predetermined index. A first step of accepting input of measurement data relating to at least three or more samples; a second step of calculating parameter values for each of a plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each measurement data accepted; Based on the calculated parameter values, a parameter that correlates with the sample rank among multiple parameters is identified as a correlation parameter A third step that, characterized in that it comprises a fourth step of displaying a correlation parameter which is at least identified.
また、第１１発明に係る測定データ処理方法は、第１０発明において、前記測定データ処理ユニットは、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する第５の工程を含み、前記第３の工程は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 The measurement data processing method according to an eleventh aspect of the present invention is the measurement data processing method according to the tenth aspect, wherein the measurement data processing unit calculates a correlation coefficient for the order of the samples assigned to each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value. A fifth step of calculating, wherein the third step specifies a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
また、第１２発明に係る測定データ処理方法は、第１０又は第１１発明において、前記第３の工程は、算出された相関係数及び入力を受け付けた測定データのデータ数に基づいて、相関係数に有意差が存在するパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする。 The measurement data processing method according to a twelfth aspect of the present invention is the method according to the tenth or eleventh aspect, wherein the third step is based on the calculated correlation coefficient and the number of pieces of measurement data received as input. A parameter having a significant difference in number is specified as a correlation parameter.
次に、上記目的を達成するために第１３発明に係るコンピュータプログラムは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記測定データ処理ユニットを、所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段、少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段として機能させることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the computer program according to the thirteenth invention uses the measurement data including the three-dimensional shape information obtained by measuring the three-dimensional shape of the sample, and performs an analysis process related to the three-dimensional shape of the sample. And a computer program that can be executed by a measurement data processing unit that displays an analysis result on a display unit, wherein the measurement data processing unit is assigned at least three ranks based on a predetermined index. Measurement data input accepting means for accepting input of measurement data related to the above sample, parameter value calculating means for computing a parameter value for each of a plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each measurement data accepted, and calculated parameter value Parameters that have correlation with sample rank among multiple parameters based on Correlation parameter specifying means for specifying as a correlation parameter, characterized in that to function as a correlation parameter display means for displaying the correlation parameters at least certain display unit.
また、第１４発明に係るコンピュータプログラムは、第１３発明において、前記測定データ処理ユニットを、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する相関係数算出手段として機能させ、前記相関パラメータ特定手段を、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定する手段として機能させることを特徴とする。 The computer program according to a fourteenth aspect of the invention is the computer program according to the thirteenth aspect, wherein the measurement data processing unit calculates a correlation coefficient with respect to the order of the samples given for each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value. It functions as a correlation coefficient calculating means, and the correlation parameter specifying means functions as means for specifying, as a correlation parameter, a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold.
また、第１５発明に係るコンピュータプログラムは、第１３又は第１４発明において、前記相関パラメータ特定手段を、算出された相関係数及び入力を受け付けた測定データのデータ数に基づいて、相関係数に有意差が存在するパラメータを相関パラメータとして特定する手段として機能させることを特徴とする。 The computer program according to a fifteenth aspect of the invention is the computer program according to the thirteenth or fourteenth aspect, wherein the correlation parameter specifying means converts the correlation coefficient into a correlation coefficient based on the calculated correlation coefficient and the number of measurement data received. It is characterized by functioning as a means for specifying a parameter having a significant difference as a correlation parameter.
第１発明、第７発明、第１０発明及び第１３発明では、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する。測定データ処理ユニットは、所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付け、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定し、少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する。これにより、試料の表面の違いを解析する場合に、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる相関パラメータを選択することが可能となる。 In the first invention, the seventh invention, the tenth invention, and the thirteenth invention, analysis processing relating to the three-dimensional shape of the sample is executed using measurement data including the three-dimensional shape information obtained by measuring the three-dimensional shape of the sample. The analysis result is displayed on the display unit. The measurement data processing unit accepts input of measurement data relating to at least three or more samples to which a rank based on a predetermined index is given, and each of the plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each measurement data accepted Calculate the parameter value. Based on the calculated parameter value, a parameter having correlation with the order of the sample is specified as a correlation parameter from among the plurality of parameters, and at least the specified correlation parameter is displayed on the display unit. As a result, when analyzing the difference in the surface of the sample, it is possible to easily identify the type of parameter having a high degree of correlation with the surface condition of the sample, consistent with the qualitative evaluation. It is possible to select a correlation parameter that can obtain the analyzed result.
第２発明、第８発明、第１１発明及び第１４発明では、測定データ処理ユニットは、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出し、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定する。これにより、試料の表面の違いを解析する場合に、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる相関パラメータを確実に特定することが可能となる。 In the second invention, the eighth invention, the eleventh invention, and the fourteenth invention, the measurement data processing unit calculates a correlation coefficient with respect to the rank of the given sample for each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value. A parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold is specified as a correlation parameter. As a result, when analyzing the difference in the surface of the sample, it is possible to easily identify the type of parameter having a high degree of correlation with the surface condition of the sample, consistent with the qualitative evaluation. Thus, it is possible to reliably specify the correlation parameter that can obtain the analyzed result.
第３発明、第９発明、第１２発明及び第１５発明では、算出された相関係数及び入力を受け付けた測定データのデータ数に基づいて、相関係数に有意差が存在するパラメータを相関パラメータとして特定するので、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる相関パラメータを確実に特定することが可能となる。 In the third invention, the ninth invention, the twelfth invention and the fifteenth invention, based on the calculated correlation coefficient and the number of measurement data received as input, a parameter having a significant difference in the correlation coefficient is determined as a correlation parameter. Therefore, it is possible to easily identify the types of parameters that have a high degree of correlation above a certain level with changes in the surface condition of the sample, and to obtain an analysis result that matches the qualitative evaluation. It becomes possible to specify a parameter reliably.
第４発明では、入力を受け付けた測定データを二次元平面上で複数の領域に分割し、分割された複数の領域それぞれについて、複数のパラメータごとにパラメータ値を算出する。これにより、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができると考えられる領域を指定することが可能となる。 In the fourth invention, the input measurement data is divided into a plurality of regions on the two-dimensional plane, and parameter values are calculated for each of the plurality of parameters for each of the divided regions. As a result, it is possible to specify an area where it is possible to easily specify the type of parameter having a high degree of correlation higher than a certain level with a change in the state of the surface of the sample.
第５発明では、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する相関パラメータの選択を受け付けるので、解析結果に合わせて見やすいように相関パラメータを表示することができる。 In the fifth invention, when the analysis results are displayed in a matrix, selection of correlation parameters to be additionally displayed is accepted, so that the correlation parameters can be displayed so as to be easy to see according to the analysis results.
第６発明では、特定された相関パラメータごとに、試料の順位との相関関係を示すグラフを表示するので、相関パラメータとしてどの相関パラメータが適切であるか否かを容易に比較することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる最適な相関パラメータを確実に特定することが可能となる。 In the sixth invention, for each identified correlation parameter, a graph showing the correlation with the sample rank is displayed, so it is possible to easily compare which correlation parameter is appropriate as the correlation parameter, It is possible to reliably specify an optimal correlation parameter that can obtain an analysis result consistent with the qualitative evaluation.
本発明によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる相関パラメータを選択することが可能となる。 According to the present invention, when analyzing the difference in the surface of the sample, it is possible to easily identify the type of parameter having a high degree of correlation above a certain level with the change in the state of the surface of the sample. It is possible to select a correlation parameter that can obtain an analysis result consistent with the evaluation.
以下、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置について、図面に基づいて具体的に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の構成を模式的に示すブロック図である。 Hereinafter, a three-dimensional shape measuring apparatus according to an embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of the three-dimensional shape measuring apparatus according to the embodiment of the present invention.
図１に示すように、本実施の形態に係る三次元形状測定装置１０は、測定データ処理ユニット１と三次元形状測定ユニット２とで構成されている。三次元形状測定ユニット２は、レーザ光源５２を有しており、レーザ光源５２から単一波長光が出射される。出射された単一波長光は、Ｘ−Ｙスキャン光学系５４を経由して第１ハーフミラー５６で反射され、対物レンズ２０を通じてステージ５８上の試料Ｍに照射される。 As shown in FIG. 1, the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the present embodiment includes a measurement data processing unit 1 and a three-dimensional shape measuring unit 2. The three-dimensional shape measurement unit 2 has a laser light source 52, and single wavelength light is emitted from the laser light source 52. The emitted single wavelength light is reflected by the first half mirror 56 via the XY scan optical system 54, and is irradiated on the sample M on the stage 58 through the objective lens 20.
試料Ｍの反射光は、第１ハーフミラー５６で反射され、続いて第２ハーフミラー２２で反射された後に、第１結像レンズ２４へ誘導される。第１結像レンズ２４の焦点位置がピンホール２６に合致した光だけが、共焦点絞りとしてのピンホール２６を通過し、ピンホール２６を通過した反射光が受光素子２８に入力される。 The reflected light of the sample M is reflected by the first half mirror 56, subsequently reflected by the second half mirror 22, and then guided to the first imaging lens 24. Only the light whose focal position of the first imaging lens 24 matches the pinhole 26 passes through the pinhole 26 as a confocal stop, and the reflected light that has passed through the pinhole 26 is input to the light receiving element 28.
三次元形状測定ユニット２は、白色光源３０も備えている。白色光源３０から出射された白色光は、第１ハーフミラー５６と対物レンズ２０との間に設けられた第３ハーフミラー３２で反射され、試料Ｍに照射される。 The three-dimensional shape measurement unit 2 also includes a white light source 30. White light emitted from the white light source 30 is reflected by the third half mirror 32 provided between the first half mirror 56 and the objective lens 20, and is applied to the sample M.
三次元形状測定ユニット２は、カラーＣＣＤカメラ３４を備えており、第１ハーフミラー５６を通過した光を第２結像レンズ３６で結像した像を撮像する。撮像された画像が、測定データ処理ユニット１における解析処理の対象となる。 The three-dimensional shape measurement unit 2 includes a color CCD camera 34 and captures an image formed by the second imaging lens 36 that forms an image of light that has passed through the first half mirror 56. The captured image is a target of analysis processing in the measurement data processing unit 1.
点光源であるレーザ光源５２から出射された光は、Ｘ−Ｙスキャン光学系５４を介して観察視野内を走査位置単位に分割してＸ−Ｙ走査され、受光素子２８は走査位置ごとの反射光を検出する。また、対物レンズ２０は、矢印で示すようにＺ軸方向（光軸方向）に駆動され、走査位置ごとにＺ軸方向に焦点位置を変化させる。したがって、受光素子２８では、対物レンズ２０のＺ軸方向の位置ごとの反射光が検出される。また、白色光源３０の反射光は、カラーＣＣＤカメラ３４で検出され、走査位置ごとに、レーザ光源５２を用いて検出した焦点位置における試料Ｍの色情報を検出する。 The light emitted from the laser light source 52, which is a point light source, is divided into scanning position units within the observation visual field via the XY scanning optical system 54, and is scanned XY, and the light receiving element 28 is reflected at each scanning position. Detect light. The objective lens 20 is driven in the Z-axis direction (optical axis direction) as indicated by an arrow, and changes the focal position in the Z-axis direction for each scanning position. Therefore, the light receiving element 28 detects reflected light at each position of the objective lens 20 in the Z-axis direction. The reflected light of the white light source 30 is detected by the color CCD camera 34, and the color information of the sample M at the focal position detected using the laser light source 52 is detected for each scanning position.
受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４は、コンピュータで構成された測定データ処理ユニット１に接続されており、それぞれ検出された測定データを測定データ処理ユニット１へ送信する。測定データを受信した測定データ処理ユニット１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する。解析結果は、測定データ処理ユニット１の表示装置（表示部）４３で表示される。 The light receiving element 28 and the color CCD camera 34 are connected to a measurement data processing unit 1 configured by a computer, and transmit the detected measurement data to the measurement data processing unit 1. The measurement data processing unit 1 that has received the measurement data executes an analysis process based on the received measurement data. The analysis result is displayed on the display device (display unit) 43 of the measurement data processing unit 1.
図２は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の、ＣＰＵ等の制御部を用いた場合の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施の形態に係る測定データ処理ユニット１は、少なくとも動作を制御する制御プログラムを実行するＣＰＵ（制御部）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、ビデオインタフェース１５、可搬型ディスクドライブ１６、通信インタフェース１７及び内部バス１８を備えている。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention when a control unit such as a CPU is used. As shown in FIG. 2, the measurement data processing unit 1 according to the present embodiment includes at least a CPU (control unit) 11 that executes a control program for controlling operations, a memory 12, a storage device 13, an I / O interface 14, A video interface 15, a portable disk drive 16, a communication interface 17 and an internal bus 18 are provided.
ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。 The CPU 11 is connected to the above-described hardware units of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 via the internal bus 18, and controls the operation of the above-described hardware units and the storage device 13. Various software functions are executed in accordance with the computer program 100 stored in the computer. The memory 12 is composed of a volatile memory such as SRAM or SDRAM, and a load module is expanded when the computer program 100 is executed, and stores temporary data generated when the computer program 100 is executed.
記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１６によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１７を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。 The storage device 13 includes a built-in fixed storage device (hard disk), a ROM, and the like. The computer program 100 stored in the storage device 13 is downloaded by the portable disk drive 16 from a portable recording medium 90 such as a DVD or CD-ROM in which information such as programs and data is recorded, and from the storage device 13 at the time of execution. The program is expanded into the memory 12 and executed. Of course, a computer program downloaded from an external computer connected via the communication interface 17 may be used.
記憶装置１３は、ハードディスク等で構成されており、測定データ記憶部１３１及びパラメータ情報記憶部１３２を備えている。測定データ記憶部１３１には、三次元形状測定ユニット２において、試料の三次元形状を測定して取得した、三次元形状情報を含む測定データを、複数のグループに対応付けて記憶する。 The storage device 13 is configured by a hard disk or the like, and includes a measurement data storage unit 131 and a parameter information storage unit 132. The measurement data storage unit 131 stores measurement data including three-dimensional shape information obtained by measuring the three-dimensional shape of the sample in the three-dimensional shape measurement unit 2 in association with a plurality of groups.
パラメータ情報記憶部１３２は、対応付けられたグループごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについて、それぞれパラメータ値を算出して記憶する。パラメータ情報記憶部１３２に記憶されているパラメータ値を用いて、パラメータごとにパラメータ値の統計処理を実行して、相関係数に有意差が存在するパラメータ、あるいは相関係数が所定の閾値以上であるパラメータを、相関パラメータとして特定する基礎データとなる。 The parameter information storage unit 132 calculates and stores parameter values for a plurality of parameters related to the surface state of the sample for each associated group. The parameter value stored in the parameter information storage unit 132 is used to perform statistical processing of the parameter value for each parameter, and the parameter having a significant difference in the correlation coefficient or the correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined threshold It becomes basic data for specifying a certain parameter as a correlation parameter.
通信インタフェース１７は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網に接続されることにより、三次元形状測定装置１０の三次元形状測定ユニット２、あるいは外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。 The communication interface 17 is connected to an internal bus 18, and is connected to an external network such as the Internet, LAN, WAN, etc., so that the 3D shape measuring unit 2 of the 3D shape measuring apparatus 10 or an external computer or the like. It is possible to send and receive data.
Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード４１、マウス４２等の入力装置と接続されており、解析処理に必要なパラメータ情報等の入力を受け付ける。ビデオインタフェース１５は、ＬＣＤ等の表示装置４３と接続され、解析結果を一覧表示する。 The I / O interface 14 is connected to input devices such as a keyboard 41 and a mouse 42, and receives input of parameter information and the like necessary for analysis processing. The video interface 15 is connected to a display device 43 such as an LCD and displays a list of analysis results.
図３は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の機能ブロック図である。本実施の形態に係る測定データ処理ユニット１の測定データ入力受付手段３０１は、三次元形状測定ユニット２の受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４における少なくとも三以上の試料表面を撮像した画像データを、所定の指標に基づいた順位が付与された、複数の試料に関する測定データとして入力を受け付ける。入力を受け付けた複数の測定データは、記憶装置１３の測定データ記憶部１３１に記憶される。 FIG. 3 is a functional block diagram of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. The measurement data input receiving means 301 of the measurement data processing unit 1 according to the present embodiment uses image data obtained by imaging at least three sample surfaces in the light receiving element 28 and the color CCD camera 34 of the three-dimensional shape measurement unit 2 as predetermined. An input is received as measurement data relating to a plurality of samples to which rankings based on the indices are assigned. The plurality of measurement data that has received the input is stored in the measurement data storage unit 131 of the storage device 13.
なお順位を付与する所定の指標は、例えば光沢度、手触り、気密度、摩擦力、摩耗、焼き付き、潤滑性、接着性、密着性、剥離し易さ、外観、鮮映性（塗装面の輝き）、光学的性能、耐蝕性、絶縁性、疲労破壊強さ、電磁気特性、接触面の熱伝導、電気抵抗、接合面剛性、寸法測定精度、肌触り、印刷品位、騒音、振動等のいずれかである。 The predetermined index for giving the ranking is, for example, glossiness, touch, air density, frictional force, wear, image sticking, lubricity, adhesiveness, adhesion, ease of peeling, appearance, sharpness (brightness of painted surface) ), Optical performance, corrosion resistance, insulation, fatigue breakdown strength, electromagnetic properties, contact surface heat conduction, electrical resistance, joint surface rigidity, dimensional measurement accuracy, touch, print quality, noise, vibration, etc. is there.
パラメータ値算出手段３０４は、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。パラメータ値算出手段３０４で算出された、パラメータごとのパラメータ値は、記憶装置１３のパラメータ情報記憶部１３２に記憶される。 The parameter value calculation means 304 calculates the parameter value for each of a plurality of parameters related to the surface state of the sample for each measurement data that has received an input. The parameter value for each parameter calculated by the parameter value calculation unit 304 is stored in the parameter information storage unit 132 of the storage device 13.
パラメータ値の算出方法として、例えば代表的な粗さパラメータであり、算術平均高さを示す線粗さのパラメータＲａでは、基準長さにおける高さＲ（ｘ）の実態値の平均値として算出する。図４は、パラメータＲａのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。 As a parameter value calculation method, for example, a typical roughness parameter, the line roughness parameter Ra indicating the arithmetic average height is calculated as the average value of the actual values of the height R (x) at the reference length. . FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining a method of calculating the parameter value of the parameter Ra.
図４に示すように、基準長さｌｒ内の輪郭曲線につき、所定の基準高さで反転させた高さ（絶対値）の平均値としてパラメータＲａのパラメータ値を算出している。計算式は、基準長さｌｒ内にＮ個の高さを計測するプロット点が存在するとして、（式１）で表すことができる。 As shown in FIG. 4, the parameter value of the parameter Ra is calculated as an average value of heights (absolute values) inverted at a predetermined reference height for the contour curve within the reference length lr. The calculation formula can be expressed by (Formula 1) assuming that there are plot points for measuring N heights within the reference length lr.
もちろん、線粗さのパラメータとしては、パラメータＲａに限定されるものではない。図５は、パラメータＲｚのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。 Of course, the line roughness parameter is not limited to the parameter Ra. FIG. 5 is an exemplary diagram for explaining a method of calculating a parameter value of the parameter Rz.
図５に示すように、基準長さｌｒ内の輪郭曲線につき、基準高さからの高さが最も高い山の高さＲｐと、基準高さからの深さが最も深い谷の深さＲｖとの和として、パラメータＲｚのパラメータ値を算出している。計算式は、（式２）で表すことができる。 As shown in FIG. 5, with respect to the contour curve within the reference length lr, the height Rp of the mountain having the highest height from the reference height and the depth Rv of the valley having the deepest depth from the reference height The parameter value of the parameter Rz is calculated as the sum of. The calculation formula can be expressed by (Formula 2).
ほとんどのユーザは、線粗さのパラメータとして上述したＲａ、Ｒｚを使用しており、他のパラメータについては意味を理解することなく放置しているのが現状である。図６は、線粗さのパラメータの例示図である。図６に示すように、上述した基準高さからの高さが最も高い山の高さＲｐ、基準高さからの深さが最も深い谷の深さＲｖ、ＲｐとＲｖとの和Ｒｚ、算術平均高さＲａ以外にも、様々なパラメータが存在する。 Most users use the above-described Ra and Rz as parameters for line roughness, and the other parameters are left without understanding their meanings. FIG. 6 is an exemplary diagram of parameters of line roughness. As shown in FIG. 6, the height Rp of the mountain having the highest height from the reference height described above, the depth Rv of the valley having the deepest depth from the reference height, the sum Rz of Rp and Rv, the arithmetic There are various parameters other than the average height Ra.
また、パラメータとして線粗さのパラメータに限定する必要はなく、例えば面粗さを示すパラメータであっても良い。線粗さのパラメータＲａを拡張した算術平均高さのパラメータＳａが、その代表的な面粗さのパラメータである。 Further, the parameter need not be limited to the parameter of line roughness, and may be a parameter indicating surface roughness, for example. The arithmetic average height parameter Sa obtained by extending the line roughness parameter Ra is a typical surface roughness parameter.
パラメータＳａのパラメータ値は、領域中の高さを計測するプロット点の高さ（表面の平均面からの高さ）の絶対値の平均値として算出する。計算式で表すと、（式３）のようになる。 The parameter value of the parameter Sa is calculated as an average value of absolute values of heights of plot points (heights from the average surface surface) for measuring the height in the region. When expressed by a calculation formula, (Formula 3) is obtained.
また、角スペクトル関数が最大となる角度の値である角スペクトルのパラメータＳｔｄを用いても良い。図７は、角スペクトルを説明するための画像の例示図及び角スペクトルの例示図である。 Alternatively, an angular spectrum parameter Std, which is an angle value that maximizes the angular spectrum function, may be used. FIG. 7 is an exemplary diagram of an image and an exemplary diagram of an angular spectrum for explaining the angular spectrum.
図７（ａ）に示す画像では、一定角度の方向に形成された節目模様の中に、異なる角度の一条の模様が表示されている。図７（ｂ）は、図７（ａ）に示す画像から角スペクトルを求めた分布図である。図７（ｂ）に示すように、一定角度の方向に形成された節目模様は７０度弱の方向であることがわかり、一条の模様は１１０度強の方向であることがわかる。 In the image shown in FIG. 7A, a single-row pattern with different angles is displayed in the knot pattern formed in the direction of a constant angle. FIG. 7B is a distribution diagram in which an angular spectrum is obtained from the image shown in FIG. As shown in FIG. 7B, it can be seen that the knot pattern formed in the direction of a constant angle is a direction of a little less than 70 degrees, and the single line pattern is a direction of a little more than 110 degrees.
角スペクトルを求める関数は、（式４）に定義されている。 The function for obtaining the angular spectrum is defined in (Equation 4).
もちろん、面粗さのパラメータについても、上述したパラメータに限定されるものではない。図８は、面粗さのパラメータの例示図である。図８に示すように、上述した算術平均高さのパラメータＳａ、角スペクトルのパラメータＳｔｄ以外にも、様々なパラメータが存在する。 Of course, the surface roughness parameter is not limited to the parameters described above. FIG. 8 is an exemplary diagram of parameters of surface roughness. As shown in FIG. 8, there are various parameters in addition to the arithmetic average height parameter Sa and the angular spectrum parameter Std described above.
図３に戻って、パラメータ値算出手段３０４では、入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出しているが、最終的に算出された相関係数に有意差が存在するか否かを判定して、有意差が存在すると判定された場合に相関パラメータとして採用することが好ましい。この場合、相関係数に有意差が存在するか否かを統計処理、特に後述するＴ検定を実行することで判断するが、Ｔ検定には最低限４個のデータが必要となる。 Returning to FIG. 3, the parameter value calculation unit 304 calculates the parameter value for each of a plurality of parameters related to the surface state of the sample for each measurement data that has received an input. It is preferable to determine whether or not there is a significant difference between the two and adopt the correlation parameter when it is determined that there is a significant difference. In this case, whether or not there is a significant difference in the correlation coefficient is determined by performing statistical processing, in particular, a T test described later, but the T test requires at least four pieces of data.
そこで、領域分割手段３０２を設けておき、一のグループに対応する二次元平面（画像平面）上での単位領域を複数の領域に分割することが好ましい。これにより、パラメータ値算出手段３０４は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することができ、Ｔ検定を実行する上で必要なデータ数を確保することができる。 Therefore, it is preferable to provide an area dividing unit 302 and divide a unit area on a two-dimensional plane (image plane) corresponding to one group into a plurality of areas. Thereby, the parameter value calculation means 304 can calculate the parameter value for each of the plurality of parameters for each of the plurality of divided areas, and can secure the number of data necessary for executing the T test. .
図９は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の領域分割の例示図である。図９に示すように、まず測定データを取得する単位領域９５の指定を受け付ける。次に、マウス４２等の操作により、単位領域を４つの領域９１、９２、９３、９４に分割する。次に、分割された複数の領域９１、９２、９３、９４それぞれについてパラメータごとにパラメータ値を算出することにより、一の単位領域において、同一のパラメータについて少なくとも４つのパラメータ値を求めることができるので、後述するＴ検定を確実に実行することができる。 FIG. 9 is an exemplary diagram of region division of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measurement apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 9, first, designation of a unit area 95 from which measurement data is acquired is accepted. Next, the unit area is divided into four areas 91, 92, 93, 94 by operating the mouse 42 or the like. Next, by calculating the parameter value for each parameter for each of the plurality of divided areas 91, 92, 93, 94, it is possible to obtain at least four parameter values for the same parameter in one unit area. The T test described later can be executed reliably.
なお、領域指定受付手段３０３を設けておき、二次元平面上で分割された複数の領域の中から、パラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付けても良い。ユーザが意識している試料の順位付けがしやすい領域を指定することができるので、より確実に相関パラメータとして特定することが可能となる。 Note that an area designation receiving unit 303 may be provided to accept designation of an area for which a parameter value is to be calculated from a plurality of areas divided on a two-dimensional plane. Since it is possible to specify a region where the user is conscious of the ordering of samples, it is possible to specify the correlation parameter more reliably.
図３に戻って、相関パラメータ特定手段３０５は、算出されて記憶されている複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、試料の順位と相関性を有する相関パラメータを特定する。例えば、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに相関係数を算出して、順位と高い相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する。 Returning to FIG. 3, the correlation parameter specifying unit 305 specifies a correlation parameter having correlation with the rank of the sample from the plurality of parameters based on the plurality of parameter values calculated and stored. For example, a correlation coefficient is calculated for each parameter based on the calculated parameter value, and a parameter having high correlation with the rank is specified as a correlation parameter.
すなわち、相関パラメータ特定手段３０５は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する相関係数算出手段３０６を備えている。相関パラメータ値特定手段３０５は、相関係数算出手段３０６で算出された相関係数が所定の閾値以上であるパラメータを相関パラメータとして特定する。 That is, the correlation parameter specifying unit 305 includes a correlation coefficient calculating unit 306 that calculates a correlation coefficient with respect to the rank of the sample assigned to each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value. Correlation parameter value specifying means 305 specifies a parameter whose correlation coefficient calculated by correlation coefficient calculating means 306 is equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
具体的には、以下の手順で処理を実行する。まず、入力を受け付けて記憶されている、少なくとも三以上の試料に関する測定データに対して、Ｓフィルタ、Ｆオペレーション、Ｌフィルタを選択して適用する。 Specifically, the process is executed according to the following procedure. First, an S filter, an F operation, and an L filter are selected and applied to measurement data relating to at least three or more samples received and stored.
Ｓフィルタとは、小さいスケールの成分を取り除くフィルタ（ローパスフィルタ）であり、カットオフ値λｓに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのＮＡに応じてフィルタの波長（カットオフ値の逆数）を決めても良いし、データの水平分解能よりも大きい、規格上の最小のカットオフ値（カットオフ波長）を選択しても良い。また、規格に定義されている全Ｓフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。 The S filter is a filter (low-pass filter) that removes small-scale components and is a filter corresponding to the cutoff value λs. Specifically, for example, the wavelength of the filter (reciprocal of the cutoff value) may be determined according to the NA of the lens, or the minimum cutoff value (cutoff wavelength) in the standard that is larger than the horizontal resolution of the data. May be selected. Further, a filter having the largest significant difference among all S filters defined in the standard may be employed.
Ｆオペレーションとは、基礎表面から形状を除去するためのフィルタであり、傾き補正に相当する形状除去のためのフィルタである。 The F operation is a filter for removing a shape from the base surface, and is a filter for removing a shape corresponding to inclination correction.
Ｌフィルタとは、大きいスケールの成分を取り除くフィルタ（ハイパスフィルタ）であり、カットオフ値λｃに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのＮＡに応じてフィルタの波長（カットオフ値の逆数）を決めても良いし、規格に定義されている全Ｌフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。 The L filter is a filter (high-pass filter) that removes large scale components, and is a filter corresponding to the cutoff value λc. Specifically, for example, the wavelength of the filter (the reciprocal of the cutoff value) may be determined according to the NA of the lens, or the filter having the largest significant difference among all the L filters defined in the standard is adopted. Also good.
フィルタ処理後、例えばＩＳＯ２５１７８の規格に応じて表面性状パラメータ（線粗さパラメータ又は面粗さパラメータ）のパラメータ値を算出する。例えば上述した角スペクトルのパラメータＳｔｄのパラメータ値を算出して、模様の筋目の方向を特定する。 After the filter processing, the parameter value of the surface property parameter (line roughness parameter or surface roughness parameter) is calculated according to, for example, ISO 25178 standard. For example, the parameter value of the above-described angular spectrum parameter Std is calculated to specify the direction of the pattern stripes.
次に、特定された筋目の方向に対して垂直な方向に１つ又は複数の線を引き、それぞれの線の高さデータに対してカットオフ値λｓ、λｃを適用して、図６に示す線粗さパラメータのパラメータ値を算出する。これをすべての測定データに対して実行し、すべてのパラメータそれぞれについてスピアマンの順位相関係数（付与された試料の順位に対する相関係数）ρを算出する。スピアマンの順位相関係数ρは、一方の順位データが増加し、それに伴い他方の順位データも増加する場合に大きな相関係数となる。 Next, one or more lines are drawn in a direction perpendicular to the direction of the specified streak, and cut-off values λs and λc are applied to the height data of each line, as shown in FIG. The parameter value of the line roughness parameter is calculated. This is executed for all the measurement data, and Spearman's rank correlation coefficient (correlation coefficient for the given sample rank) ρ is calculated for each of all parameters. Spearman's rank correlation coefficient ρ becomes a large correlation coefficient when one rank data increases and the other rank data also increases accordingly.
スピアマンの順位相関係数ρは、（式５）により求めることができる。（式５）において、Ｄは、入力を受け付けた順位と、パラメータごとに算出されたパラメータ値の順位との差を、Ｎは、測定データの数を、それぞれ意味している。 Spearman's rank correlation coefficient ρ can be obtained by (Equation 5). In (Equation 5), D means the difference between the order of accepting input and the order of parameter values calculated for each parameter, and N means the number of measurement data.
また、スピアマンの順位相関関数ρの代わりに、ケンドールの順位相関関数τを用いても良い。ケンドールの順位相関係数τも、一方の順位データが増加し、それに伴い他方の順位データも増加する場合に大きな相関係数となるからである。この場合、ケンドールの順位相関係数τは、（式６）により求めることができる。（式６）において、ｎは測定データの数を、Ｐは２つの項目、例えば入力を受け付けた順位と、パラメータごとに算出されたパラメータ値の順位とについて、大小関係が一致する組の数を、それぞれ意味している。 Instead of Spearman's rank correlation function ρ, Kendall's rank correlation function τ may be used. This is because Kendall's rank correlation coefficient τ also becomes a large correlation coefficient when one rank data increases and the other rank data also increases accordingly. In this case, Kendall's rank correlation coefficient τ can be obtained by (Equation 6). In (Expression 6), n is the number of measurement data, and P is the number of pairs in which the magnitude relationship is the same for two items, for example, the order of accepting input and the order of parameter values calculated for each parameter. , Each mean.
もちろん、単純に相関係数（例えばピアソンの相関係数）を算出しても良い。ピアソンの相関係数πは、正規分布に従うことを前提としており、（式７）により求めることができる。（式７）において、ｘｉは入力を受け付けた順位を、ｙｉはパラメータ値の順位を、ｘバーはｘの相加平均を、ｙバーはｙの相加平均を、それぞれ示している。 Of course, a correlation coefficient (for example, Pearson's correlation coefficient) may be simply calculated. The Pearson correlation coefficient π is assumed to follow a normal distribution and can be obtained by (Equation 7). In (Expression 7), xi represents the order of accepting input, yi represents the order of parameter values, x bar represents the arithmetic mean of x, and y bar represents the arithmetic mean of y.
図１０は、相関の強弱を示す散布図である。図１０（ａ）は、相関が強い場合の散布図である。図１０（ａ）に示すように、順位ｘに対して、所定のパラメータのパラメータ値ｙが線形に変化している。 FIG. 10 is a scatter diagram showing the strength of the correlation. FIG. 10A is a scatter diagram when the correlation is strong. As shown in FIG. 10A, the parameter value y of a predetermined parameter changes linearly with respect to the order x.
図１０（ｂ）は、相関が弱い場合の散布図である。図１０（ｂ）に示すように、順位ｘに対して、所定のパラメータのパラメータ値ｙは、わずかに増加傾向にあるように読み取れるものの、明確な傾向を示していない。 FIG. 10B is a scatter diagram when the correlation is weak. As shown in FIG. 10B, the parameter value y of the predetermined parameter can be read as if it is slightly increasing with respect to the rank x, but does not show a clear tendency.
図１０（ｃ）は、相関がない場合の散布図である。図１０（ｃ）に示すように、順位ｘに対して、所定のパラメータのパラメータ値ｙは、増加傾向、減少傾向ともに存在しない。このように、相関係数を算出することにより、パラメータ値の順位に対する相関の強弱を判断することができる。 FIG. 10C is a scatter diagram when there is no correlation. As shown in FIG. 10C, the parameter value y of the predetermined parameter does not exist in an increasing tendency or a decreasing tendency with respect to the order x. In this way, by calculating the correlation coefficient, it is possible to determine the strength of the correlation with respect to the order of the parameter values.
最後に、いずれかの方法で算出した各相関係数について有意差が存在するか否かを判定する。例えば、すべての相関係数に対して、それぞれＴ検定を実行して平均値に有意差が存在するか否かを判定する。 Finally, it is determined whether or not there is a significant difference for each correlation coefficient calculated by any method. For example, a T test is performed on all correlation coefficients to determine whether there is a significant difference in the average value.
Ｔ検定とは、母集団がいずれも正規分布に従うことを前提として、平均が等しいか否かを判定する検定を意味する。Ｔ検定を実行するべく、４つの領域に分割しているので、それぞれの領域での測定データに基づいて算出された相関係数を一の画像に対する一グループとして、比較対象となる２つの画像に対する相関係数の分散が等しいと仮定できる場合はスチューデントのＴ検定を、相関係数の分散が等しいと仮定できない場合はウェルチのＴ検定を採用する。 The T test means a test for determining whether or not the means are equal on the assumption that all populations follow a normal distribution. Since it is divided into four regions in order to perform the T test, the correlation coefficient calculated based on the measurement data in each region is made into one group for one image, and two images to be compared are compared. If the variance of the correlation coefficient can be assumed to be equal, the Student's T test is used. If the variance of the correlation coefficient cannot be assumed to be equal, the Welch's T test is adopted.
具体的には相関係数をｒ（上述した３つの相関係数のいずれであっても良い）、データ数をｎとした場合に、（式８）にしたがって指標ｔ＿０を算出し、指標ｔ＿０に基づいてＴ検定を実行する。Ｔ検定により有意差が存在すると判定された場合に、相関パラメータとして採用する。 Specifically, when the correlation coefficient is r (any of the above three correlation coefficients) and the number of data is n, the index t_0 is calculated according to (Equation 8), and the index t_0 is set. Perform a T-test based on it. When it is determined by the T test that there is a significant difference, the correlation parameter is adopted.
なお、Ｔ検定を利用しない場合には、２つの画像に対する相関係数の平均値の距離が、２つの画像に対する相関係数間の標準偏差の和の何倍に相当するかに応じて、分離可能であるか否かを判定する。２つの画像に対する相関係数の分布を正規分布に当てはめて、２つの正規分布の重複度合いに応じて判定することもできる。 In the case where the T test is not used, separation is performed depending on how many times the distance between the average values of the correlation coefficients for the two images corresponds to the sum of the standard deviations between the correlation coefficients for the two images. Determine whether it is possible. It is also possible to apply the correlation coefficient distribution for the two images to the normal distribution and determine according to the degree of overlap of the two normal distributions.
図３に戻って、相関パラメータ表示手段３０７は、少なくとも特定された相関パラメータを表示手段（表示部）４３に表示する。相関パラメータは、例えば相関度が高い順に表示する。 Returning to FIG. 3, the correlation parameter display unit 307 displays at least the identified correlation parameter on the display unit (display unit) 43. Correlation parameters are displayed, for example, in descending order of correlation.
図１１は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の測定データ入力受付画面の例示図である。図１１に示すように、順位を付与する対象となる試料の測定データを表示する測定データ表示領域１１０１に、少なくとも３個の測定データを表示する。 FIG. 11 is an exemplary view of a measurement data input acceptance screen of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 11, at least three pieces of measurement data are displayed in a measurement data display area 1101 for displaying measurement data of a sample to which a ranking is to be given.
そして、順位付与領域１１０２に、順位の高い順、例えば光沢度の強い順番に測定データをマウス４２のドラッグアンドドロップ操作等により移動する。移動するか、元に戻すかは、中央に配置されている操作ボタン群１１０３で行っても良い。図１１の例では、上から並べた順に１、２、３と自動的に順位が付与される。 Then, the measurement data is moved to the rank assigning area 1102 by the drag-and-drop operation of the mouse 42 or the like in descending order of the rank, for example, in the order of high glossiness. Whether to move or return to the original may be performed by the operation button group 1103 arranged at the center. In the example of FIG. 11, the ranks are automatically given as 1, 2, and 3 in the order arranged from the top.
このように、３個以上の試料の測定データについて、ユーザが上述した指標に基づいて定性的な順位を認識していることが前提となる。指標が「光沢度」であれば、強い、少々強い、光沢がない等の区別を認識していること、あるいは「手触り」であれば、非常にざらざら、少しざらざら、すべすべ等の区別を認識していることが必要となる。 As described above, it is assumed that the user recognizes the qualitative ranking based on the above-described index for the measurement data of three or more samples. If the index is "Glossiness", it recognizes the distinction of strong, slightly strong, no gloss, etc., or if it is "Hand", it recognizes the distinction of very rough, slightly rough, smooth, etc. It is necessary to be.
測定データに対してパラメータごとに相関係数が算出された時点で、相関係数の大きい順にパラメータを列挙して表示する。図１２は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の相関パラメータの表示状態の例示図である。 When the correlation coefficient is calculated for each parameter for the measurement data, the parameters are listed and displayed in descending order of the correlation coefficient. FIG. 12 is an exemplary view showing a display state of the correlation parameter of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
図１２に示すように、パラメータごとに相関係数を算出し、パラメータ表示領域１２０２にパラメータを、グラフ表示領域１２０３に相関係数の棒グラフを、相関係数表示領域１２０４に算出した相関係数を、それぞれ表示している。表示順序は、相関係数の降順としている。 As shown in FIG. 12, the correlation coefficient is calculated for each parameter, the parameter is displayed in the parameter display area 1202, the bar graph of the correlation coefficient is displayed in the graph display area 1203, and the calculated correlation coefficient is displayed in the correlation coefficient display area 1204. , Respectively. The display order is the descending order of the correlation coefficient.
そして、相関係数が０．８以上であるか否かを判断して、相関係数が０．８以上であるパラメータには、相関度表示領域１２０１に「○」印を表示している。「○」印が表示されているパラメータの中から、いずれかのパラメータについて、追加領域１２０５のチェックボックスを選択することにより、選択されたパラメータを相関パラメータとして特定して、例えば解析結果に追加表示することができる。 Then, it is determined whether or not the correlation coefficient is 0.8 or more, and “o” mark is displayed in the correlation degree display area 1201 for the parameter whose correlation coefficient is 0.8 or more. By selecting the check box in the additional area 1205 for any parameter from among the parameters indicated by “O”, the selected parameter is specified as a correlation parameter, for example, added to the analysis result. can do.
なお、相関係数は、棒グラフで表示することに限定されるものではなく、個々のパラメータごとに散布図を表示しても良い。図１３は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の相関パラメータの散布図である。 The correlation coefficient is not limited to being displayed as a bar graph, and a scatter diagram may be displayed for each individual parameter. FIG. 13 is a scatter diagram of correlation parameters of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
図１３に示すように、パラメータごとに相関係数の散布図を表示している。散布図のｘ軸は順位を、ｙ軸はパラメータ値を、それぞれ示している。ｘ軸上の１つの値に対して４つのパラメータ値が存在するのは、測定データを取得する対象となる画像データを４分割しているからである。 As shown in FIG. 13, a scatter diagram of correlation coefficients is displayed for each parameter. In the scatter diagram, the x-axis indicates the rank, and the y-axis indicates the parameter value. The reason why there are four parameter values for one value on the x-axis is that the image data from which measurement data is acquired is divided into four.
図１３のようにパラメータごとの散布図を列挙して表示することにより、例えばパラメータＳｖ（最大谷深さ）１３０については、光沢度が高いほどパラメータ値が低くなる傾向が顕著であることが分かる。したがって、光沢度とパラメータＳｖとの相関度は高いと判断することができる。 By listing and displaying the scatter plots for each parameter as shown in FIG. 13, for example, for the parameter Sv (maximum valley depth) 130, it is understood that the higher the gloss level, the lower the parameter value. . Therefore, it can be determined that the degree of correlation between the gloss level and the parameter Sv is high.
なお、順位は、１、２、３のように番号を付与することに限定されない。例えばめっき厚を３μｍ、５μｍ、９μｍと変動させた試料を準備した場合、めっき厚の値そのもの、すなわち３、５、９を順位として付与しても良い。この場合、めっき厚とパラメータとの関係において、どのパラメータの相関度が高いのかを特定することができ、定量的評価を行うことが可能となる。 The rank is not limited to assigning numbers such as 1, 2, and 3. For example, in the case of preparing a sample with the plating thickness changed to 3 μm, 5 μm, and 9 μm, the plating thickness value itself, that is, 3, 5, and 9 may be given as the rank. In this case, it is possible to specify which parameter has a high degree of correlation in the relationship between the plating thickness and the parameter, and to perform a quantitative evaluation.
図１４は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の測定データ入力受付画面の例示図である。図１４に示すように、順位を付与する対象となる試料の測定データを表示する測定データ表示領域１１０１に、少なくとも３個の測定データを表示する。 FIG. 14 is an exemplary view of a measurement data input acceptance screen of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 14, at least three pieces of measurement data are displayed in a measurement data display area 1101 for displaying measurement data of a sample to which a ranking is to be given.
次に、順位付与領域１１０２に、測定データをマウス４２のドラッグアンドドロップ操作等により移動する。移動するか、元に戻すかは、中央に配置されている操作ボタン群１１０３で行っても良い。 Next, the measurement data is moved to the rank assignment area 1102 by a drag-and-drop operation of the mouse 42 or the like. Whether to move or return to the original may be performed by the operation button group 1103 arranged at the center.
図１１と異なるのは、順位として順位入力領域１１０４に直接入力する点である。図１４の例では、めっき厚である、３、５、９をそのまま順位入力領域１１０４においてキーボード４１等で入力し、各試料の順位として入力している。 The difference from FIG. 11 is that the order is directly input to the rank input area 1104. In the example of FIG. 14, the plating thicknesses 3, 5, and 9 are input as they are in the order input area 1104 with the keyboard 41 and the like, and are input as the order of each sample.
次に、入力された順位に基づいて相関係数を算出して、散布図を表示する。図１５は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の相関パラメータの散布図である。 Next, a correlation coefficient is calculated based on the input rank, and a scatter diagram is displayed. FIG. 15 is a scatter diagram of correlation parameters of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
図１５は、パラメータＳｄｒ（界面の展開面積比）の散布図である。図１５に示すように、散布図のｘ軸は順位を、ｙ軸はパラメータ値を、それぞれ示しており、ｘ軸上の１つの値に対して４つのパラメータ値が存在することは図１３と同様であるのに対して、ｘ軸のプロット値がめっき厚になっている。したがって、めっき厚が厚くなるほどパラメータ値が小さくなる、負の相関度が高いことがわかる。 FIG. 15 is a scatter diagram of the parameter Sdr (interface development area ratio). As shown in FIG. 15, the x-axis of the scatter diagram shows the rank, the y-axis shows the parameter value, and there are four parameter values for one value on the x-axis. On the other hand, the plotted value on the x-axis is the plating thickness. Therefore, it can be seen that as the plating thickness increases, the parameter value decreases and the negative correlation degree increases.
なお、相関パラメータ表示手段３０７は、相関パラメータだけを表示することに限定されるものではなく、解析結果に加えて相関パラメータを追加表示するものであっても良い。例えば、図１２において、いずれかのパラメータについて追加領域１２０５のチェックボックスを選択することにより、選択されたパラメータを相関パラメータとして特定し、行列状に表示された解析結果に相関パラメータ及びパラメータ値を追加表示すれば良い。 Note that the correlation parameter display unit 307 is not limited to displaying only the correlation parameter, and may additionally display the correlation parameter in addition to the analysis result. For example, in FIG. 12, by selecting the check box in the additional area 1205 for any parameter, the selected parameter is specified as a correlation parameter, and the correlation parameter and parameter value are added to the analysis result displayed in a matrix. Show it.
まず、解析結果を行列状に表示する場合、例えば３種類の設定情報、すなわち解析方法ごとの設定情報（以下、解析処理単位設定情報）、測定データごとの設定情報（以下、ファイル単位設定情報）、及び測定データそれぞれについて異なる解析方法を設定する設定情報（以下、セル単位設定情報）の３つを組み合わせて表示する。 First, when displaying analysis results in a matrix, for example, three types of setting information, that is, setting information for each analysis method (hereinafter, analysis processing unit setting information), setting information for each measurement data (hereinafter, file unit setting information) , And setting information for setting different analysis methods for each measurement data (hereinafter, cell unit setting information) are displayed in combination.
図１６は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の解析結果を行列状に表示する場合の模式図である。図１６の例では、行単位で測定データ（ファイル）ごとの解析結果を表し、列単位で解析方法（解析処理）ごとの解析結果を表している。 FIG. 16 is a schematic diagram when the analysis results of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention are displayed in a matrix. In the example of FIG. 16, the analysis result for each measurement data (file) is represented in units of rows, and the analysis result for each analysis method (analysis process) is represented in columns.
この場合、解析処理単位設定情報は、複数の解析処理単位設定情報をひとまとまりとした解析処理単位設定セット４０１として、各列がどの解析処理に対する解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、画像表示の種別として、「レーザ＋カラー」、「レーザ」、「カラー」、「高さ」等が、解析処理単位設定情報となる。 In this case, the analysis processing unit setting information indicates to which analysis process each column is an analysis result as an analysis processing unit setting set 401 including a plurality of pieces of analysis processing unit setting information. For example, in the case of profile measurement processing, “laser + color”, “laser”, “color”, “height”, and the like as the types of image display are analysis processing unit setting information.
ファイル単位設定情報は、複数のファイル単位設定情報をひとまとまりとしたファイル単位設定セット４０２として、各行がどの設定情報に対して複数の解析方法で解析処理を実行した解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、高さデータ、カラーデータ等の測定データが、ファイル単位設定情報となる。 The file unit setting information indicates, as a file unit setting set 402 including a plurality of file unit setting information as a group, each line is an analysis result obtained by performing analysis processing on a plurality of analysis methods for which setting information. Yes. For example, in the case of profile measurement processing, measurement data such as height data and color data is file unit setting information.
セル単位設定情報４０３は、各解析処理に対するファイル個別の設定情報を示している。これらを組み合わせることにより、解析結果を行列状に表示することができる。 Cell unit setting information 403 indicates setting information for each file for each analysis process. By combining these, analysis results can be displayed in a matrix.
図１２の追加領域１２０５で選択を受け付けたパラメータは、相関パラメータとして行列状に表示された解析結果に追加表示される。図１７は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の解析結果を行列状に表示する場合の例示図である。 The parameters whose selection has been received in the additional area 1205 in FIG. 12 are additionally displayed in the analysis results displayed in a matrix as correlation parameters. FIG. 17 is an exemplary diagram in a case where the analysis results of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measurement apparatus 10 according to the embodiment of the present invention are displayed in a matrix.
図１７の例では、解析処理単位設定情報として「レーザ＋カラー」が選択されており、「レーザ＋カラー情報」に関する解析結果が測定データごとに、高さ画像とともに表示されている。そして、図１８は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の相関パラメータの表示状態の例示図である。 In the example of FIG. 17, “laser + color” is selected as the analysis processing unit setting information, and the analysis result regarding “laser + color information” is displayed together with the height image for each measurement data. FIG. 18 is a view showing an example of the correlation parameter display state of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention.
図１８に示すように、パラメータごとに相関係数を算出し、図１２と同様にパラメータ表示領域１２０２にパラメータを、グラフ表示領域１２０３に相関係数の棒グラフを、相関係数表示領域１２０４に算出した相関係数を、それぞれ表示している。この状態で、相関パラメータＳｖについて、追加領域１２０５のチェックボックスを選択する。 As shown in FIG. 18, the correlation coefficient is calculated for each parameter, the parameter is displayed in the parameter display area 1202, the bar graph of the correlation coefficient is calculated in the graph display area 1203, and the correlation coefficient display area 1204 is calculated as in FIG. Each correlation coefficient is displayed. In this state, the check box of the additional area 1205 is selected for the correlation parameter Sv.
図１９は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の解析結果に相関パラメータを行列状に追加表示する場合の模式図である。図１９に示すように、図１８において追加領域１２０５のチェックボックスで選択を受け付けたパラメータＳｖが相関パラメータとして、パラメータ値とともに追加表示領域１９１に表示される。 FIG. 19 is a schematic diagram when a correlation parameter is additionally displayed in a matrix form in the analysis result of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 19, the parameter Sv that has been selected with the check box in the additional area 1205 in FIG. 18 is displayed in the additional display area 191 together with the parameter value as a correlation parameter.
図２０は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。測定データ処理ユニット１のＣＰＵ１１は、三次元形状測定ユニット２の受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４における少なくとも三以上の試料表面を撮像した画像データを、所定の指標に基づいた順位が付与された、複数の試料に関する測定データとして入力を受け付ける（ステップＳ２００１）。入力を受け付けた複数の測定データは、記憶装置１３の測定データ記憶部１３１に記憶される（ステップＳ２００２）。 FIG. 20 is a flowchart showing a processing procedure of the CPU 11 of the measurement data processing unit 1 of the three-dimensional shape measuring apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. The CPU 11 of the measurement data processing unit 1 is given image data obtained by imaging at least three sample surfaces in the light receiving element 28 and the color CCD camera 34 of the three-dimensional shape measurement unit 2 based on a predetermined index. Input is received as measurement data relating to a plurality of samples (step S2001). The plurality of measurement data that has received the input is stored in the measurement data storage unit 131 of the storage device 13 (step S2002).
ＣＰＵ１１は、一グループの測定データの数が４個以上であるか否かを判断する（ステップＳ２００３）。ＣＰＵ１１が、測定データの数が４個より少ないと判断した場合（ステップＳ２００３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、測定データを取得した二次元平面上で複数の領域に分割する（ステップＳ２００４）。 The CPU 11 determines whether or not the number of measurement data in one group is 4 or more (step S2003). When the CPU 11 determines that the number of measurement data is less than 4 (step S2003: NO), the CPU 11 divides the measurement data into a plurality of areas on the acquired two-dimensional plane (step S2004).
ＣＰＵ１１が、測定データの数が４個以上であると判断した場合（ステップＳ２００３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２００４をスキップし、パラメータごとにパラメータ値を算出して記憶する（ステップＳ２００５）。ＣＰＵ１１は、記憶されている複数のパラメータ値に基づいてパラメータごとにＴ検定を実行し（ステップＳ２００６）、複数のパラメータの中から、試料の順位と相関度が高いパラメータを相関パラメータとして特定する（ステップＳ２００７）。 When the CPU 11 determines that the number of measurement data is four or more (step S2003: YES), the CPU 11 skips step S2004 and calculates and stores a parameter value for each parameter (step S2005). The CPU 11 performs a T-test for each parameter based on the plurality of stored parameter values (step S2006), and specifies a parameter having a high sample rank and high correlation degree as a correlation parameter from the plurality of parameters (step S2006). Step S2007).
ＣＰＵ１１は、少なくとも特定された相関パラメータを表示手段（表示部）４３に表示する（ステップＳ２００８）。もちろん、相関パラメータだけを表示しても良いし、解析結果に加えて相関パラメータを追加表示するものであっても良い。 The CPU 11 displays at least the specified correlation parameter on the display means (display unit) 43 (step S2008). Of course, only the correlation parameter may be displayed, or the correlation parameter may be additionally displayed in addition to the analysis result.
以上のように本実施の形態によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、試料の表面の状態変化との間で一定以上の高い相関度を有するパラメータの種別を容易に特定することができ、定性的な評価と一致した解析結果を得ることができる相関パラメータを選択することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, when analyzing the difference in the surface of the sample, it is possible to easily identify the type of parameter having a certain degree of high correlation with the change in the state of the surface of the sample. Thus, it is possible to select a correlation parameter that can obtain an analysis result consistent with the qualitative evaluation.
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various changes and improvements can be made within the scope of the present invention.
１ 測定データ処理ユニット
２ 三次元形状測定ユニット
１０ 三次元形状測定装置
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 記憶装置
９０ 可搬型記録媒体
１００ コンピュータプログラム
１３１ 測定データ記憶部
１３２ パラメータ情報記憶部
1 Measurement Data Processing Unit 2 3D Shape Measurement Unit 10 3D Shape Measurement Device 11 CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 12 Memory 13 Storage device 90 Portable recording medium 100 Computer program 131 Measurement data storage part 132 Parameter information storage part
Claims (15)
測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットと
を有する三次元形状測定装置であって、
所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、
入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段と、
少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段と
を備えることを特徴とする三次元形状測定装置。 A three-dimensional shape measurement unit that measures the three-dimensional shape of the sample and obtains measurement data including three-dimensional shape information;
A three-dimensional shape measuring apparatus having a measurement data processing unit for executing analysis processing on the three-dimensional shape of a sample using measurement data and displaying the analysis result on a display unit,
A measurement data input receiving means for receiving input of measurement data relating to at least three or more samples to which a ranking based on a predetermined index is given;
A parameter value calculating means for calculating a parameter value for each of a plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each measurement data received;
Correlation parameter specifying means for specifying, as a correlation parameter, a parameter having correlation with the rank of the sample from a plurality of parameters based on the calculated parameter value;
A three-dimensional shape measuring apparatus comprising: correlation parameter display means for displaying at least a specified correlation parameter on a display unit.
前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする請求項１に記載の三次元形状測定装置。 Correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient for the rank of the sample given for each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value,
The three-dimensional shape measuring apparatus according to claim 1, wherein the correlation parameter specifying unit specifies a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域それぞれについて、複数のパラメータごとにパラメータ値を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。 A region dividing unit that divides the measurement data received input into a plurality of regions on a two-dimensional plane,
The three-dimensional shape measuring apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the parameter value calculating means calculates a parameter value for each of a plurality of parameters for each of a plurality of divided regions.
所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、
入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段と、
少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段と
を備えることを特徴とする測定データ処理ユニット。 A measurement data processing unit that performs analysis processing on the three-dimensional shape of a sample using measurement data including three-dimensional shape information obtained by measuring the three-dimensional shape of the sample, and displays the analysis result on a display unit. ,
A measurement data input receiving means for receiving input of measurement data relating to at least three or more samples to which a ranking based on a predetermined index is given;
A parameter value calculating means for calculating a parameter value for each of a plurality of parameters relating to the surface state of the sample for each measurement data received;
Correlation parameter specifying means for specifying, as a correlation parameter, a parameter having correlation with the rank of the sample from a plurality of parameters based on the calculated parameter value;
A measurement data processing unit comprising: correlation parameter display means for displaying at least the specified correlation parameter on a display unit.
前記相関パラメータ特定手段は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする請求項７に記載の測定データ処理ユニット。 Correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient for the rank of the sample given for each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value,
The measurement data processing unit according to claim 7, wherein the correlation parameter specifying unit specifies a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
前記測定データ処理ユニットは、
所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける第１の工程と、
入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第２の工程と、
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する第３の工程と、
少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する第４の工程と
を含むことを特徴とする測定データ処理方法。 Using the measurement data including the 3D shape information obtained by measuring the 3D shape of the sample, execute the analysis process on the 3D shape of the sample and execute it in the measurement data processing unit that displays the analysis result on the display unit A measurement data processing method capable of
The measurement data processing unit is
A first step of receiving input of measurement data relating to at least three or more samples to which a ranking based on a predetermined index is given;
A second step of calculating a parameter value for each of a plurality of parameters relating to the state of the surface of the sample for each measurement data received as input;
A third step of identifying, as a correlation parameter, a parameter having a correlation with the rank of the sample from a plurality of parameters based on the calculated parameter value;
And a fourth step of displaying at least the specified correlation parameter on the display unit.
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する第５の工程を含み、
前記第３の工程は、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定することを特徴とする請求項１０に記載の測定データ処理方法。 The measurement data processing unit is
A fifth step of calculating a correlation coefficient with respect to the rank of the sample assigned to each of the plurality of parameters based on the calculated parameter value;
11. The measurement data processing method according to claim 10, wherein in the third step, a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold is specified as a correlation parameter.
前記測定データ処理ユニットを、
所定の指標に基づいた順位が付与された、少なくとも三以上の試料に関する測定データの入力を受け付ける測定データ入力受付手段、
入力を受け付けた測定データごとに試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から試料の順位と相関性を有するパラメータを相関パラメータとして特定する相関パラメータ特定手段、
少なくとも特定された相関パラメータを表示部に表示する相関パラメータ表示手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 Using the measurement data including the 3D shape information obtained by measuring the 3D shape of the sample, execute the analysis process on the 3D shape of the sample and execute it in the measurement data processing unit that displays the analysis result on the display unit A computer program capable of
The measurement data processing unit;
Measurement data input receiving means for receiving an input of measurement data relating to at least three or more samples to which a rank based on a predetermined index is given,
A parameter value calculating means for calculating a parameter value for each of a plurality of parameters related to the surface state of the sample for each measurement data received;
Correlation parameter specifying means for specifying, as a correlation parameter, a parameter having correlation with the rank of the sample from a plurality of parameters based on the calculated parameter value;
A computer program that functions as correlation parameter display means for displaying at least a specified correlation parameter on a display unit.
算出されたパラメータ値に基づいて、複数のパラメータそれぞれについて付与された試料の順位に対する相関係数を算出する相関係数算出手段として機能させ、
前記相関パラメータ特定手段を、算出された相関係数が所定の閾値以上のパラメータを相関パラメータとして特定する手段として機能させることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。 The measurement data processing unit;
Based on the calculated parameter value, function as a correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient for the rank of the sample given for each of a plurality of parameters,
14. The computer program according to claim 13, wherein the correlation parameter specifying unit functions as a unit for specifying a parameter having a calculated correlation coefficient equal to or greater than a predetermined threshold as a correlation parameter.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014122416A JP2016003872A (en) | 2014-06-13 | 2014-06-13 | Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014122416A JP2016003872A (en) | 2014-06-13 | 2014-06-13 | Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016003872A true JP2016003872A (en) | 2016-01-12 |
Family
ID=55223261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014122416A Pending JP2016003872A (en) | 2014-06-13 | 2014-06-13 | Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2016003872A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112069626A (en) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 哈尔滨理工大学 | Method for analyzing correlation between milling surface three-dimensional morphology parameters and abrasion loss based on grey correlation |
| US11002850B2 (en) | 2017-07-07 | 2021-05-11 | Denso Corporation | Radar device |
| CN113017650A (en) * | 2021-03-12 | 2021-06-25 | 南昌航空大学 | Electroencephalogram feature extraction method and system based on power spectral density image |
| JP2021149632A (en) * | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 株式会社マンダム | Information processor, method for evaluation, and information processing program |
-
2014
- 2014-06-13 JP JP2014122416A patent/JP2016003872A/en active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11002850B2 (en) | 2017-07-07 | 2021-05-11 | Denso Corporation | Radar device |
| JP2021149632A (en) * | 2020-03-19 | 2021-09-27 | 株式会社マンダム | Information processor, method for evaluation, and information processing program |
| CN112069626A (en) * | 2020-09-14 | 2020-12-11 | 哈尔滨理工大学 | Method for analyzing correlation between milling surface three-dimensional morphology parameters and abrasion loss based on grey correlation |
| CN113017650A (en) * | 2021-03-12 | 2021-06-25 | 南昌航空大学 | Electroencephalogram feature extraction method and system based on power spectral density image |
| CN113017650B (en) * | 2021-03-12 | 2022-06-28 | 南昌航空大学 | Electroencephalogram feature extraction method and system based on power spectral density image |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107077732B (en) | System and method for calculating focus variation for digital microscope | |
| JP6216635B2 (en) | Method for self-calibration of microscope apparatus | |
| JP5369357B2 (en) | Measuring method of thickness or surface shape | |
| JP6032767B2 (en) | Method for presenting and evaluating images of microtiter plate characteristics | |
| JP2021196363A (en) | Workpiece inspection indicating number of defect images for training and defect detection system | |
| JP2016003872A (en) | Three-dimensional shape measuring device, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program | |
| JP5385703B2 (en) | Inspection device, inspection method, and inspection program | |
| JP6937482B2 (en) | Surface shape measuring device and its stitching measuring method | |
| JPWO2020165976A1 (en) | Simulation equipment and simulation method | |
| JP2013088414A (en) | Shape inspection method and device of the same | |
| CN106415198B (en) | image recording method and coordinate measuring machine for carrying out said method | |
| JP2010276540A (en) | Living tissue surface analyzer, living tissue surface analysis program, and living tissue surface analysis method | |
| JP6359350B2 (en) | Three-dimensional shape measuring apparatus, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program | |
| WO2013047047A1 (en) | Cross-sectional shape estimating method and cross-sectional shape estimated device | |
| Mei et al. | Unidirectional fabric drape testing method | |
| WO2018173352A1 (en) | Image processing method and image processing device | |
| Vezzetti | Computer aided inspection: design of customer-oriented benchmark for noncontact 3D scanner evaluation | |
| JP5104291B2 (en) | Image analysis program, image analysis apparatus, and image analysis method | |
| WO2015146744A1 (en) | Tool inspection method and tool inspection device | |
| JP6530536B2 (en) | Three-dimensional shape measuring apparatus, measurement data processing unit, measurement data processing method, and computer program | |
| JP6202875B2 (en) | Image measuring apparatus and control program therefor | |
| MacKinnon et al. | Lateral resolution challenges for triangulation-based three-dimensional imaging systems | |
| Hodgson et al. | Characterizing the influence of surface roughness and inclination on 3D vision sensor performance | |
| JP6293293B2 (en) | How to establish routines for multi-sensor measurement equipment | |
| JP4496149B2 (en) | Dimensional measuring device |