JP2017534871A - ボリューム画像レコードからの局所化された品質測定値の決定 - Google Patents

Abstract

本発明は、ボリューム画像レコードを処理する方法およびデバイスに関する。この方法は、分析されるオブジェクトに対して非光学的な画像走査方法を実施してボリューム画像レコードを生成し、オブジェクト表面の位置を決定するためにボリューム画像レコードからオブジェクト輪郭を抽出するステップと、オブジェクト表面点、およびこのオブジェクト表面点に対する周囲エリアを画定し、周囲エリア内でグレー・トーンを分析するステップと、グレー・トーン分析に基づいて、オブジェクト表面点について、表面の局所化された品質を反映する品質値を算出するステップとを含む。このデバイスは、分析されるオブジェクトに対して非光学的な画像走査方法を行ってボリューム画像レコードを生成する機器を備え、オブジェクト表面の位置を決定するためにボリューム画像レコードからオブジェクト輪郭を抽出するようにプログラムされた処理ユニットを備える。この処理ユニットは、オブジェクト表面点に対して少なくとも１つの軌跡または周囲エリアを画定すること、少なくとも１つの軌跡に沿ってグレー・トーン推移を分析するかまたは周囲エリア内でグレー・トーンを分析すること、および、表面の局所化された品質を表すためにオブジェクト表面点についての品質値を算出すること、を行うようにプログラムされる。

Description

本発明は、ボリューム画像データ・レコードから局所的な品質基準を算出し、表示し、さらに処理する方法および装置に関する。

多次元撮像方法による、オブジェクトまたは物品の非破壊検査（産業分野における材料検査または製品検査、健康診断）が知られている。画像データは、画像走査方法（画像走査）により、とりわけコンピュータ断層撮影、核磁気共鳴、超音波法などの方法を使用して、取得される。

コンピュータ断層撮影により得られたデータ（ＣＴデータ）に基づく計測を実施できることが知られている。このためには、ボリューム・データ中で表面を画定または識別することが必要である。

画像データ・レコードおよびその分析から、表面プロファイル、特にエッジ・プロファイルを識別する、従来の方法が記載されている（例えば、非特許文献１および２参照）。

システムに起因して、ＣＴデータはいわゆるアーチファクト（収差）を含み、これらアーチファクトが重畳画像影響を引き起こすため、表面を一意に画定することをより困難にする。特に、これらのアーチファクトは局所レベルで変動するため、表面画定の品質は局所レベルで異なる。

既知の方法では、複雑な３Ｄ計測を適用するとき、表面画定の品質に関する情報は使用されない。しかし、計測学的な視点からは、この情報には価値がある。というのは、この情報は、測定の査定を容易にし、また間接的には、測定における不確定性の考慮も容易にするからである。表面を見つけることは、通常、しきい値化プロセスであり、しきい値化プロセスでは、表面の位置は、再構築されたボリューム測定データから決定される。

光学的な計測においては、「無効な」測定点（例えば、コンタミネーションの結果としての「アウトライアー」）は、白色干渉法および共焦点顕微鏡法の既知の測定方法では単に廃棄される。このために、干渉信号の変調、または、共焦点信号最大値の幅もしくは信号対雑音比、が評価される。例として、面的な評価が実行されるが、これは、画像スタックが合焦軸の種々の位置で記録され、その後、コントラスト最大値を決定することで画像が合焦するそれぞれの位置であるｚ位置が決定され、その結果として表面トポグラフィが得られることにより実行される。しかし、焦点変動において再現性を決定するときの手順を、例えばコンピュータ断層撮影などの複雑な３Ｄ計測に移行することはできない。というのは、この場合、測定点において評価されるのは、焦点に依存する局所コントラストであって、コンピュータ断層撮影の場合のように３Ｄ測定ボリューム中のグレースケール・プロファイルではないからであり、また、この方法は、表面データを直接に供給し、コンピュータ断層撮影のようにボリューム・データを供給することはしないからである。

各空間点に表面が存在する確率を識別し視覚化するために、再構築された３Ｄ画像データ・レコードが統計分析にかけられるアプローチが記載されている（例えば、非特許文献３参照）。それ以上の深く掘り下げた評価はない。

表面トポグラフィの面的な光学的３次元測定が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この場合、オブジェクトの表面が、写真撮影により記録され、焦点変動の原理に基づいて測定される。表面幾何形状に応じて、表面の特定部分のみが、合焦して同時に撮像さる。したがって、記録手順の間の鮮鋭度の変動を分析することにより、３Ｄモデルを算出することができる。ここではグレースケール値は考慮されない。

欧州特許出願公開第２５９０１３９号明細書

Ｈｅｉｎｚｌ他，"Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｃｏｎｅ ｂｅａｍ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｄａｔａ ｆｏｒ ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ"（ＤＩＲ ２００７−Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｄｉｇｉｔａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，Ｊｕｎｅ ２５−２７，２００７，Ｌｙｏｎ，Ｆｒａｎｃｅ） Ｂａｈｎｉｓｃｈ他，"Ｆａｓｔ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ ３Ｄ Ｅｄｇｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ"（Ｄｅｎｚｌｅｒ他（編）：ＤＡＧＭ ２００９，ＬＮＣＳ ５７４８，ｐｐ．１１１−１２０，２００９，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ） Ａｍｉｒｋｈａｎｏｖ他，"Ｆｕｚｚｙ ＣＴ Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ：Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｎ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎ Ｄａｔａ"

対照的に、本発明によれば、特許請求項１の特徴を有するボリューム画像データ・レコードを処理する方法、および、特許請求項１１の特徴を有する対応する装置が提案される。

本発明は、非光学的な画像データの集合の中に存在する、測定の品質プロパティに関する情報が、後続の処理中に本来的に失われるという発見に基づく。しかし、これらの情報アイテムは、後続の画像データ処理において品質変数として使用されてよく、測定結果に対する空間的に依存する査定に使用されてよく、したがってまた、測定時間を最適化するのにも役立つ。

従来技術は、オブジェクト表面を画定するとき、プロセスの品質に関する情報を決定せず、この情報が後で考慮されることもない。この情報は完全に失われ、特に、表面画定が他のソフトウェア・ソリューションにエクスポートされる場合にはそうである。というのは、確定された輪郭のみが、次いで他のソフトウェア・ソリューション中で使用され続けるからである。表面上の特定の点における測定の品質に関する表明は可能ではなく、行われない。

それとは対照的に、本発明によれば、画像データ情報は、品質情報が後続のデータ処理のために各表面点につき記憶されるようにして作成される。例として、視覚化に基づき、品質情報は、表示された輪郭または表示された輪郭部分が、良い表面画定の結果なのかそれとも悪い（すなわちアーチファクトの影響を受けた）表面画定の結果なのかを、素人でもすぐに確実に識別できるようにすることができる。

したがって、本発明によれば、既知の方法に従って見つかった表面に対する近傍中の１または複数のまたは各々の表面点についてグレースケール構造が分析され、品質基準が算出される。この品質基準は、表面の局所的品質を再現し、測定不確定性または測定精度を確定するための基礎としての働きをする。とりわけ、局所的な信号対雑音比、エッジ発見の再現性、法線プロファイル、勾配プロファイル、ボクセル寸法に対するエッジの形、エッジ発見の結果として得られるパラメータ（例えばエッジ幅など）等が、品質基準として使用されてよい。

したがって、本発明によれば、表面点測定の、経験的に決定可能な不確定性成分の算出が提供される。

本発明の意味において、近傍は、２次元または３次元近傍（すなわち、表面近傍または空間的近傍）であってよく、１次元近傍（例えば軌跡など）であってもよい。第１の場合では、グレースケール値が表面近傍内で分析され、第２の場合では、グレースケール・プロファイルが軌跡に沿って分析される。当然、所与の表面点に対して複数の軌跡が画定されることもある。例として、軌跡は、表面に対して垂直に延びてよい（表面の領域中の表面点を通る法線）。

グレースケール値を分析するとき、いわゆる副次情報アイテムを考慮することができる。例として、これらは、ボリューム全体からの情報アイテムであり、例えば、統計情報アイテム、または、他の／隣接するモデル点の情報アイテム、あるいは、例えば利用可能なオブジェクト・データからの、アプリオリな知識、などである。特定のいわゆる「大域的」影響（例えば、フェルドカンプ・アーチファクトまたはビーム・ハードニング・アーチファクトなど）の発生は、これらのアーチファクトが、データを見ずに部分的に算出可能である限り（例えばこれは、記録幾何形状のみにほぼ依存するフェルドカンプ・アーチファクトの場合である）、現実の適用例においてすぐに考慮することができる。これらの影響は、データ・レコード全体について（すなわち表面のみに対してではなく）算出可能であり、その結果として「大域的」情報が得られ、この情報は、品質値を決定するための基礎として使用することができる。

したがって、本発明によれば、所与の表面点が、実際のオブジェクト幾何形状に関する結論が引き出されるのをどれくらいうまく可能にするかを表明することができる。言い換えれば、本発明による手順により、ユーザは、所与の位置における確定された輪郭がオブジェクト幾何形状を確実に再現するかどうか、または、これが有意性をほとんど有さない表面画定（アーチファクトなどの測定誤差による）であるかどうか、に関する追加情報を得る。

本発明による品質基準の決定は、例えば、所与の点の周りのグレースケール挙動を分析することにより行うことができる。開始点は、理想的な測定が特定の数学的パラメータを特徴とする（例として、理想的なエッジ・プロファイルは正規分布の積分に対応する）。

本発明によれば、測定オブジェクトの表現により、種々の品質領域をユーザに対して視覚化することができ、ユーザは、間違った推断の可能性を防止するために、どの領域が低品質である可能性があるかを識別することができる。

例として、この表現を使用して、ユーザがオブジェクト走査を正しく行うのを補助することができ（すなわち、測定されるオブジェクトの配向または整列を最適化する場合や、ビーム強度またはフィルタを設定する場合などに）、特に、オブジェクトのある部分では高品質な測定を必要とするが、他の領域では低品質を許容できる問題についても、ユーザを補助することができる。

また、品質基準を、その後の評価ステップ、例えば、座標計測、ＣＡＤデータに関するレジストレーション、意図／実際の比較、壁厚分析、他多数、などにおいて考慮に入れることにより、かなりの利点が生じる。

当然、本発明は、コンピュータ断層撮影からの方法に制限されず、３次元撮像計測の他のすべての方法にも適用され得る。

本発明のさらに他の利点および構成は、本記述および添付の図面から明らかになる。

本記述はまた、コンピュータ・プログラムがコンピュータ上または画像データ処理ユニット上で実行されたときに本発明による方法を行うのに適したプログラム・コードを有するコンピュータ・プログラムもカバーする。コンピュータ・プログラム自体と、コンピュータ読み取り可能媒体（コンピュータ・プログラム製品）に記憶されたコンピュータ・プログラムとの両方が、特許請求される。

上述した特徴および以下で説明する特徴は、本発明の範囲を逸脱することなく、それぞれに指定された組合せで使用されるのみならず、他の組合せで、またはそれら自体で使用されてもよいことを理解されたい。

本発明は、例示的な実施形態に基づいて図面で概略的に示され、図面に関して詳細に後述される。

直径の決定を説明するための、円環形状のコンポーネントのコンピュータ断層撮影測定のグレースケール値画像を示す図である。 確定された輪郭線上の適合点の本発明による重み付けを伴う、図１の例を示す図である。 本発明による適合プロセスの結果のグラフ表現を示す図である。 従来の最良適合法を使用した、レジストレーション後の、意図／実際の比較によるカットエッジ・プロファイルを示す図である。 図４の意図／実際の比較の累積偏差ヒストグラムである。 本発明による品質基準方法を考慮に入れた、レジストレーション後の、意図／実際の比較によるカットエッジ・プロファイルを示す図である。 図６の意図／実際の比較の累積偏差ヒストグラムである。

図において、同じ要素は、また同じ機能を有する要素は、同じ参照符号により示される。

図１は、従来の手順を使用した、円環形状のコンポーネントの（外）半径または直径の決定を説明し、図２は、確定された輪郭線上の適合点の重み付けを有する、本発明による半径の決定を使用した同じ例を示す。

図１は、円環形状のコンポーネントのコンピュータ断層撮影測定のグレースケール値画像を示す。コンポーネントの円環は、明るいグレースケール値で描かれ、一方背景は、より暗いグレースケール値を使用して描かれる。理想的な場合では、材料は白であり、背景は黒であり、これらは鮮鋭なエッジで分離される。しかし、図示の実際の場合では、グレースケール値は一様ではない。材料のグレースケール値は、非常に明るいグレーからやや暗いグレーまで変動する。後者は特に、図中、円環の上部と下部にある領域においてそうである。背景のグレースケール値もまた変動する。すなわち、環形状の材料から発するビーム形状のアーチファクトが、特によく視認される。

既知の方式では、いわゆる適合点が、確定された表面上に生成される（白い輪郭線）（図示の例示的な実施形態では、円環の外半径上の小さい十字またはダッシュにより表される）。本発明によれば、これらの適合点の各々に品質値が割り当てられる。これらの品質値は、この位置で表面がどれくらいうまく画定されるかを指定する。その後、計算により、円がこの適合点のセット（「適合点クラウド」）に適合される。この円は、図中、赤い線としてプロットされている。

図１の例では、円環の外周の白い輪郭線上にあるすべての適合点が、円の算出に含まれる。結果は、半径２０．１０ｍｍの円である。

図２の例では、品質値が所定のしきい値未満であるすべての適合点は、０で重み付けされる、すなわち無視される。図示の例示的な実施形態では、これらは、図中、ちょうど上部およびちょうど下部で識別可能な「アウトライアー値」である。この円算出の結果は、半径２０．０５ｍｍの円である。品質値を考慮に入れた結果は、測定されたオブジェクトの現実を、改善された方式で再現する。別法として、重み付けは、品質基準に応じて連続的に１から０までの範囲にわたってもよく、適合点は、それらの重み付けに従って適合プロセスにおいて考慮に入れられる。

計測においては、測定されたコンポーネントが所望の品質を満たすかどうかについて、情報は一般にできるだけ素早く得られるべきである（例えば、公差寸法や材料誤差などを観測するなど）。しかし、これは、グレースケール値から決定された表面画定がどんなアーチファクトも有さない場合にしか起こり得ない。というのは、その場合は、理想的なプロファイルからの偏差（例えば、測定されたオブジェクトのＣＡＤモデルとの比較による）は、現実のオブジェクトにおける実際の偏差に対応するからである。確定された偏差に対してその品質に関する情報が利用可能でない場合、ユーザは、例えば図１および２に表示された上方領域および下方領域が、材料誤差／製造誤差を表すのかそれとも測定誤差を表すのかを、すぐに決定することができない。

本発明により、ユーザは、所与の測定点の近傍において品質値を割り当てる（例えば、グレースケール・プロファイルの数学的評価に基づいて）ことの結果として、偏差がアーチファクトから生じるものであるかどうかを素早く識別する状態にすぐに置かれる。

本発明による品質基準は、種々の方式で決定されてよい。一般的に言えば、所与の測定点の周りのグレースケール値を考慮する種々の方法が、基本的には論点となる。例として、これは、表面法線に沿ってグレースケール値の考慮、ならびに／または、勾配分析、ならびに／または、測定点の周りで画定される領域における信号対雑音比の分析、ならびに／または、モデル点（表面点）の近傍における表面の法線方向およびその変動の考慮、に関係することがある。グレースケール値考慮または分析の２つの方法が組み合わせられた場合、特に信頼性のある結果が得られる。

品質基準を決定するための他のオプションは、例えば、入力パラメータ（例えば方向）を変動させたときのエッジ点を見つけることなど、エッジを見つけることの再現性にある。所与の点に対する品質基準は、様々なパラメータを用いて見つかったエッジ点の変動から明らかになる。すなわち、エッジ点が離れているほど悪い測定となり、所与の点における品質基準も悪くなる。

エッジを評価するための他のオプションは、エッジを再現するための適合されたモデル関数を生成することにある。特に、後者は、反復的に確定されてよい。すなわち、適合ステップの数が多いほど、信頼性の高い結果につながる（実際は、適合ステップの数は、それらに結び付けられた費用に対して考量されなければならない）。次いで、適合されたモデル関数と測定された値とを比較することで、測定されたエッジの査定が可能となる。

図の例証に基づき、図３は、本発明による、図示の例示的な実施形態では３つの適合ステップを用いてモデル関数を適合することにより、グレースケール・プロファイルから局所的な品質基準を決定することを説明し、より正確には、３つの適合ステップの結果のグラフ例証を説明する。

座標計測における適用例では、局所的な品質基準は、次のように考慮に入れられる。すなわち、適合点が表面画定上に生成される。参照要素、例えば平面や円柱などが、このように得られた適合点に適合される。この手順において、本発明によれば、所与の適合点の場所における局所的な品質基準が、考慮に入れられるべきである。例として、これは、点がそれらの品質基準に応じて異なるように重み付けされることで実行される。所与のしきい値未満の品質基準を有する点は、極端な場合では「０」で重み付けされる。すなわち、これらの点は、後続の処理および後続の評価の間、完全に無視される。加えて、平均された品質値が、適合された参照要素に対して指定されてもよい（すなわち、適合プロセスが行われた後で）。

図６〜９も同様に、カッティング・エッジ（すなわち、カッティング・エッジの、意図／実際の比較）に基づいて、本発明の効果を説明する。これは、一方では従来の最良適合法により適合され（図６）、他方では、本発明による方法により、しきい値よりも高い品質基準を有するカッティング・エッジ点のみを考慮に入れて適合された（図８）。確定されたエッジの意図された値からの偏差は、図６および８では、細線により指定され、細線の長さは偏差のサイズを指定する。細線は、図８の例証ではより短くなる。この短い細線は、本発明の手順の結果としての、より小さい偏差に伴うものである。

図７および９は、図６および８のカッティング・エッジの偏差の累積ヒストグラムを再現する。両方の図を比較すると、以下のことがもたらされる。つまり、本発明による品質基準が考慮に入れられるとき（図９）のいわゆる９０％偏差値、すなわち０．４９２ｍｍは、従来の手順の場合（図７）の値、すなわち０．５１７ｍｍよりも、著しく小さい。

したがって、本発明の目標は、座標計測の分野および幾何形状分析において、精度を改善することでもある。さらに、本発明の使用はまた、例えば設備監視の分野でも考えられる。すなわち、検体が時間間隔ごとに検査され、測定データの品質が一定かどうか、または設備の変化が品質の損失につながるかどうか、に関して検査が実行される。設備を保守する必要性（傾向分析）、または修理の必要性を示すために、確定された変化の程度から信号を生成することが可能である。例えばインライン測定の間に（製造プロセスに付随する、製品のインライン分析において）、多量のデータが素早く生成される。多くの時間を必要とする複雑な評価が開始される前に、まず、得られたデータ・レコードが整っている（すなわち十分な測定品質を有する）かどうかをチェックすることは価値があるであろう。

ユーザに対して図表で例証する目的で、局所的な品質値に関するヒストグラムが、完全なデータ・レコードまたは部分的なデータ・レコードについて算出されてよく、このヒストグラムから、中間値や標準偏差などの統計変数が導出されてよい。ヒストグラムおよび値は、図表で描かれてよい。さらに、許容差を定義するオプションがユーザに与えられてもよい。例として、例証されるシナリオでは、この許容差を使用して、事前に確定された正常状態からの偏差を検出してユーザに警告することが可能である。

提案される品質基準により、画像データのその後の処理に向けた新しい可能性が開かれる。例として、関連情報を失うことなく、局所的な品質基準を決定することにより記憶されるデータの全体的なボリュームを著しく低減することができる。元のグレースケール値データは、この場合、もはや後続の処理に必須ではなく、省略されてよい。輪郭データ・レコードを用いて作業する計測ユーザは、低減されたデータ・ボリュームにもかかわらず、より高い精密度からの利益を得ることができる。これは例えば、このユーザにより分析されるデータが、割り当てられた品質基準に基づいて異なる重み付けを受ける場合である。したがって、本発明は、座標計測の分野および幾何形状分析における精度を高めると同時に、データの量を削減する。

本発明はまた、製造プロセスに付随する製品のインライン分析の分野における、改善された適用も容易にする。というのは、測定の品質に関する決定をはるかに速く行うことができるからである。さらに、本発明は、測定精度の改善にもリンクされ、この結果、ピクセルまたはボクセルの数を削減することができる。そしてこのことは、測定および処理速度（また当然ながらデータ削減）に対する非常に有利な効果を有する。

Claims (15)

1. ボリューム画像データ・レコードを処理する方法であって、
   検査対象オブジェクトに対して非光学的な画像走査方法を実施してボリューム画像データ・レコードを生成し、オブジェクト表面の位置を決定する目的で前記ボリューム画像データ・レコードからオブジェクト輪郭を抽出するステップと、
   オブジェクト表面点、および該オブジェクト表面点に対する近傍を設定し、該近傍内でグレースケール値を分析するステップと、
   グレースケール分析に基づいて、前記オブジェクト表面点について、前記表面の局所的品質を反映する品質値を算出するステップと、を含む方法。
2. 前記品質値に基づいて、測定不確定性を反映するファクタを確定するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記品質値を算出する前記ステップが、所与のオブジェクト表面点の周りのグレースケール挙動を分析する少なくとも２つの方法のうちの方法または組合せにより実行される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記品質値が、信号対雑音比の分析、または勾配プロファイルの分析、エッジ発見の結果として得られたすべてのパラメータの分析、エッジ発見の再現性の分析、少なくとも１つの軌跡に沿ったグレースケール・プロファイルの統計分析もしくは特徴分析、前記表面点の前記近傍におけるグレースケール・プロファイルの統計分析もしくは特徴分析、またはこれらの算出のうちの１もしくは複数の組合せにより得られる、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
5. 前記オブジェクト表面点に対する前記近傍を設定するステップが、前記オブジェクト表面点を通る少なくとも１つの軌跡を設定するステップを含み、
   分析する前記ステップが、前記軌跡に沿ってグレースケール・プロファイルを分析するステップを含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 分析する前記ステップが、副次情報を考慮に入れるステップを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 画像再現を算出する目的、かつ／または、前記検査対象オブジェクトをさらに分析するために、前記表面点が、前記算出された品質値に応じて異なるように重み付けされる、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 重み付けが、
   ０と１の間で連続的に重み付けされるという規則と、
   事前決定可能なまたは事前決定済みのしきい値よりも低い品質値の表面点が、０で重み付けされるという規則と、
   ０で重み付けされない表面点が、同じように重み付けされるかまたは０と１の間で異なるように重み付けされるという規則と、のうちの１または複数の規則に従って実行される、請求項７に記載の方法。
9. 後続の処理の目的で品質情報アイテムが各表面点に割り当てられる、請求項１から８のいずれかに記載の方法。
10. 前記品質情報アイテムが視覚化される、請求項９に記載の方法。
11. ボリューム画像データ・レコードを処理する装置であって、
    該装置は、
    検査対象オブジェクトに対して非光学的な画像走査方法を実施してボリューム画像データ・レコードを生成する機器を備え、
    オブジェクト表面の位置を決定する目的で前記ボリューム画像データ・レコードからオブジェクト輪郭を抽出するようにプログラムされたコンピューティング・デバイスを備え、
    該コンピューティング・デバイスがさらに、
    オブジェクト表面点に対して少なくとも１つの軌跡または近傍を設定すること、
    前記少なくとも１つの軌跡に沿ってグレースケール・プロファイルを分析するか、または前記近傍内でグレースケール値を分析すること、および、
    前記表面の局所的品質を再現する目的で前記オブジェクト表面点についての品質値を算出すること、を行うようにプログラムされた、装置。
12. 品質値が示される指示デバイスをさらに備える、請求項１１に記載の装置。
13. 画像再現を算出する目的、かつ／または、前記検査対象オブジェクトをさらに分析するために、前記算出された品質値に応じて前記表面点に対する異なる重み付けがある、請求項１１または１２に記載の装置。
14. 請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法により、請求項１１に記載のボリューム画像データ・レコードからの多次元画像を処理する装置を監視する方法であって、
    テスト・オブジェクトを使用して前記非光学的な画像走査方法および前記その後の品質値の算出が定期的に実行され、
    連続的な品質値算出の結果が相互と比較され、
    確定された変化についての程度が算出され、それにより、前記装置を保守または修理する必要性を示す目的で、確定された変化についての前記算出された程度に応じた信号が生成される、方法。
15. コンピュータ・プログラム、またはコンピュータ読み取り可能データ媒体に記憶されたコンピュータ・プログラムであって、
    該コンピュータ・プログラムが、コンピュータ上または対応する計算ユニット上で実行されたときに請求項１から１１または１４のいずれか一項に記載の方法のすべてのステップを実施するプログラム・コード手段を備える、コンピュータ・プログラム、またはコンピュータ読み取り可能データ媒体に記憶されたコンピュータ・プログラム。