JP2019045324A

JP2019045324A - 表面性状測定装置、表示方法、及び、プログラム

Info

Publication number: JP2019045324A
Application number: JP2017169176A
Authority: JP
Inventors: 藤井　章弘; Akihiro Fujii; 章弘藤井
Original assignee: Olympus Corp
Current assignee: Olympus Corp
Priority date: 2017-09-04
Filing date: 2017-09-04
Publication date: 2019-03-22

Abstract

【課題】表面性状パラメータのことを良く知らない利用者であっても、測定対象物表面の機能性を適切に評価するための表面性状測定装置、表示方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】表面性状測定装置は、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を記憶した記憶部４０Ａと、複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置５０から取得する取得部４０Ｂと、取得部４０Ｂが取得した入力に応じて表示装置６０を制御する処理部４０Ｃを備える。処理部４０Ｃは、入力で指定された少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを記憶部４０Ａに記憶されている分類情報に基づいて特定し、特定した表面性状パラメータの値であって測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を表示装置６０に表示する。【選択図】図３

Description

本明細書の開示は、測定対象物の表面性状を測定するための表面性状測定装置、表示方法、及び、プログラムに関する。

工業製品を構成する部品の表面には用途に応じて様々な機能性が要求される。例えば、自動車のエンジンのシリンダ内壁部品の表面には耐摩耗性が、集積化される電子部品のパッケージ部品の表面には放熱性が、歯科インプラントのように体内に埋め込む部品には生体組織とのなじみやすさが、要求される。また、このような物理・化学的な機能性だけではなく、見た目の美しさ、艶、品位などのような感性的な機能性も要求される。工業製品の高度化・高機能化に伴って、上述のような表面の機能性を正しく評価し、定量的な品質管理を行うことはますます重要になってきている。

表面の機能性を評価する方法として、表面粗さパラメータと呼ばれる評価指標を用いる方法が知られている。このようなパラメータはJIS（日本工業規格）やISO（国際標準化機構）といった工業規格や国際標準等によって定義されている。

表面粗さパラメータによる評価を行う場合、測定機としては触針式表面粗さ測定機が用いられてきた。これは機械的な触針により測定対象物の表面の凹凸をなぞり、その触針の動作軌跡から求めた測定対象物の凹凸形状データを使って、表面の凹凸を定量化する方法である。1970年代頃までは、表面粗さパラメータといえば、凹凸形状の最大振幅（PV）値を示すRmaxや、振幅の平均値Raといった非常に単純なパラメータが２〜３種類存在するのみであった。

ところが、1990〜2000年頃になると、横（水平）方向の間隔や、局所的な傾斜角度などのような新しい観点を用いた表面粗さパラメータも規格化され、その種類は15種類以上にも増えた。また、この頃から「表面粗さパラメータ」という用語ではなく、より広い概念を持つ「表面性状(surface texture)パラメータ」という用語がISOやJIS規格で採用されるようになった。

2010年代に入ると、１つの断面プロファイル（二次元的なデータ）からではなく、面としての広がりを持った凹凸形状データ（三次元的なデータ）を基に算出する三次元表面性状パラメータが規格化された。三次元表面性状パラメータでは、算出の基となる凹凸形状データの情報量が格段に増えるため、さらに多くの表面性状パラメータが導入され、規格化されることになった。2012年に制定されたISO25178-2では三次元表面性状パラメータだけで30種類以上ものパラメータが提案されている。

三次元表面性状パラメータには、機械的な測定が行われる従来の触針式表面粗さ測定機ではなく、光を用いた非接触方式の測定機の利用が主流となっている。中でも共焦点顕微鏡や干渉顕微鏡などのような光学顕微鏡をベースとする測定機が最も広く普及している。光学顕微鏡をベースとする測定機は、例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３に記載されている。

特開２００９−１４５７７４号公報特開２０１６−００３８７１号公報特開２０１６−００３８７２号公報

特許文献１、特許文献２、特許文献３に記載されているような光学式の測定機は測定対象物に傷を付けることが無く、容易にデータを取得することが可能である。このため、これまでは専任オペレータが担当していた、表面性状の測定作業、表面性状パラメータの算出作業、並びに、表面性状パラメータを用いて測定対象物表面の機能性を評価する評価作業を、非専任者が行う機会も増えてきている。さらに、品質に対する要求がますます高度化し厳格な管理体制が要求されるようになってきていることも相まって、表面性状パラメータによる品質管理については、利用者の裾野が大きく広がってきている。

以上のような実情を踏まえ、本発明の一側面に係る目的は、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者であっても、測定対象物表面の機能性を適切に評価することができる技術を提供することである。

本発明の一態様に係る表面性状測定装置は、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を記憶した記憶部と、前記複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得する取得部と、前記取得部が取得した前記入力に応じて表示装置を制御する処理部と、を備える。前記処理部は、前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、前記記憶部に記憶されている前記分類情報に基づいて特定し、特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する。

本発明の別の態様に係る表面性状測定装置は、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を取得する第１取得部と、前記複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得する第２取得部と、前記第２取得部が取得した前記入力に応じて表示装置を制御する処理部と、を備え、前記処理部は、前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、前記第１取得部で取得した前記分類情報に基づいて特定し、特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する。

本発明の一態様に係る表示方法は、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得し、前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部に記憶されている前記複数のパラメータセットについての情報である分類情報に基づいて特定し、特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する。

本発明の一態様に係るプログラムは、情報処理装置に、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得し、前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部に記憶されている前記複数のパラメータセットについての情報である分類情報に基づいて特定し、特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する処理を実行させる。

上記の態様によれば、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者であっても、測定対象物表面の機能性を適切に評価することができる。

表面性状測定装置１の構成を例示した図である。情報処理装置４０のハードウェア構成を例示したブロック図である。情報処理装置４０の機能構成を例示したブロック図である。記憶部４０Ａに記憶されている分類情報の一例を示した図である。記憶部４０Ａに記憶されている分類情報の参考例を示した図である。表面性状測定装置１が行う処理の一例を示すフローチャートである。表示装置６０に表示される画面の参考例を示した図である。リストボックス１０３を選択した様子を示した図である。表示装置６０に表示される画面の一例を示した図である。リストボックス１１４を選択した様子を示した図である。パラメータ値算出処理の一例を示すフローチャートである。第２表示処理の一例を示すフローチャートである。表面性状パラメータStdの算出過程について説明するための図である。表面性状パラメータStrの算出過程について説明するための図である。スペクトルグラフの算出過程について説明するための図である。リストボックス１１４で“凹凸の大きさ”を選択したときに表示されるチャートの一例である。表面性状パラメータSqが等しい４つの形状データから算出される４つの高さヒストグラムを例示した図である。山谷分類画像の算出過程について説明するための図である。表面性状パラメータSdqの算出過程について説明するための図である。表示装置６０に表示される画面の別の例を示した図である。 FFTタブを選択したときの表示例を示した図である。 ACFタブを選択したときの表示例を示した図である。 Peak Valletタブを選択したときの表示例を示した図である。 Gradientタブを選択したときの表示例を示した図である。情報処理装置７０の機能構成を例示したブロック図である。

図１は、表面性状測定装置１の構成を例示した図である。表面性状測定装置１は、測定対象物Ｓについての測定データを取得する測定機１０と、測定データを処理する情報処理装置４０と、入力装置５０と、表示装置６０を備えている。

測定機１０は、例えば、レーザ走査型の共焦点顕微鏡、低コヒーレンス干渉顕微鏡などの光学顕微鏡をベースとした光学式の測定機である。測定機１０は、顕微鏡２０と、顕微鏡２０を制御する制御装置３０とを備えていて、顕微鏡２０と制御装置３０は通信可能に接続されている。測定機１０では、制御装置３０の制御下で顕微鏡２０が測定対象物Ｓの顕微鏡画像を取得し、制御装置３０が顕微鏡画像データと画像取得時の顕微鏡２０の高さ方向の座標情報とを測定データとして情報処理装置４０へ出力する。なお、顕微鏡２０の高さ方向の座標情報は、例えば、顕微鏡２０が有するステージなどの焦準機構の座標情報である。

図１では、測定機１０が光学式の測定機である場合を例示したが、測定機１０は、光学式の測定機に限らない。測定機１０は、例えば、原子間力顕微鏡、触針式表面粗さ測定機などであってもよい。

情報処理装置４０は、例えば、標準的なコンピュータであり、プログラムされた処理を行う。情報処理装置４０は、測定機１０から取得した測定データに基づいて測定対象物Ｓの三次元形状データを生成する。具体的には、測定機１０がレーザ走査型の共焦点顕微鏡を含む装置であれば、測定データからいわゆるI-Zカーブを生成し、I-Zカーブに基づいて測定対象物Ｓの三次元形状データを生成する。ただし、測定機１０が三次元形状データを測定データとして情報処理装置４０へ出力する場合には、情報処理装置４０での三次元形状データを生成する処理は省略されてもよい。

さらに、情報処理装置４０は、三次元形状データを解析して、解析結果を表示装置６０に表示する。具体的には、表面性状パラメータの値を算出し、算出結果を表示装置６０に表示する。表面性状パラメータの値に加えて、表面性状パラメータに関連する画像、又は、チャートなど表面性状パラメータの理解を支援する視覚的な情報を表示してもよい。

入力装置５０は、表面性状測定装置１の利用者が直接操作する装置である。入力装置５０は、例えば、キーボードであるが、マウス、ジョイスティック、タッチパネルなどであってもよい。表示装置６０は、例えば、液晶ディスプレイであるが、有機ＥＬ（OLED）ディスプレイ、ＣＲＴディスプレイなどであってもよい。

図２は、情報処理装置４０のハードウェア構成を例示したブロック図である。情報処理装置４０は、図２に示すように、プロセッサ４１、メモリ４２、ストレージ４３、インタフェース４４、及び、可搬記憶媒体４６が挿入される可搬記憶媒体駆動装置４５を備え、これらがバス４７によって相互に接続されている。

プロセッサ４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などであり、プログラムを実行してプログラムされた処理を行う電気回路である。メモリ４２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）であり、プログラムの実行の際に、ストレージ４３または可搬記憶媒体４６に記憶されている基本プログラム、アプリケーションプログラム、及び、データを一時的に記憶する。また、メモリ４２は、ネットワークを介して接続されたクラウドサーバなどのコンピュータに記憶されているデータを一時的に記憶しても良い。

ストレージ４３は、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリであり、主に各種データやプログラムの記憶に用いられる。インタフェース４４は、情報処理装置４０以外の装置（例えば、測定機１０、入力装置５０、表示装置６０など）と信号をやり取りする回路であり、例えば、ネットワークカード（ＮＩＣ）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）、などである。

可搬記憶媒体駆動装置４５は、光ディスクやコンパクトフラッシュ（登録商標）等の可搬記憶媒体４６を収容するものである。可搬記憶媒体４６は、ストレージ４３を補助する役割を有する。ストレージ４３及び可搬記憶媒体４６は、それぞれプログラムを記憶した非一過性のコンピュータ読取可能記憶媒体の一例である。

図２に示す構成は、情報処理装置４０のハードウェア構成の一例であり、情報処理装置４０はこの構成に限定されるものではない。情報処理装置４０は、汎用装置ではなく専用装置であってもよい。情報処理装置４０は、プログラムを実行するプロセッサの代わりに又は加えて、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの電気回路を備えてもよく、それらの電気回路により、後述する図６に示す情報処理の全部または一部が行われてもよい。

図３は、情報処理装置４０の機能構成を例示したブロック図である。図４は、記憶部４０Ａに記憶されている分類情報の一例を示した図である。情報処理装置４０は、図３に示すように、記憶部４０Ａと、取得部４０Ｂと、処理部４０Ｃと、を備えている。図３に示す機能構成の一部又は全部は、例えば、プロセッサ４１がプログラムを実行することにより行われるソフトウェア処理によって実現される。ただし、ハードウェア処理により実現されてもよい。

記憶部４０Ａは、少なくとも、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報Ｃ１を記憶している。記憶部４０Ａは、例えば、図２に示すメモリ４２、ストレージ４３、可搬記憶媒体４６に対応する。

複数の表面性状パラメータとは、JIS（日本工業規格）やISO（国際標準化機構）といった工業規格や国際標準等によって定義されたパラメータである。この例では、ISO25178-2:2012で定義された三次元表面性状パラメータのことである。また、パラメータセットとは、１つ以上の表面性状パラメータの集合のことをいう。なお、パラメータセットについては、複数のパラメータセットを分類したものという意味で区分とも記す。

記憶部４０Ａは、具体的には、例えば、図４に示すような分類情報（分類情報Ｃ１、分類情報Ｃ２）を記憶している。分類情報は、複数のパラメータセットの各々の名称と、複数のパラメータセットの各々に含まれる表面性状パラメータのリストと、を含んでいる。記憶部４０Ａは、分類情報Ｃ１の複数のパラメータセットの各々の名称として、そのパラメータセットが示す表面の形状的特徴の説明、又は、そのパラメータセットが示す表面の機能的特徴の説明を記憶していることが望ましい。

分類情報Ｃ１は、複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された分類情報である。即ち、分類情報Ｃ１の複数のパラメータセットの各々に含まれる表面性状パラメータは、そのパラメータセットに対応する評価項目と相関のある表面性状パラメータである。以降では、分類情報Ｃ１に含まれるパラメータセットを評価項目別パラメータセットと総称する。

分類情報Ｃ２は、複数の表面性状パラメータをISO25178-2:2012で定義された分類方法に従って分類することにより作成された分類情報である。以降では、分類情報Ｃ２に含まれるパラメータセットを規格分類別パラメータセットと総称する。

図４に示すように、評価項目別パラメータセットへの分類は、規格分類別パラメータセットへの分類とは全く異なる。例えば、分類情報Ｃ１では、複数の異なるパラメータセットに同じ表面性状パラメータが含まれているのに対して、分類情報Ｃ２では、複数の異なるパラメータセットに同じ表面性状パラメータが含まれないという点において異なる。以降、評価項目別パラメータセットへの分類について詳細に説明する。

評価項目別パラメータセットのうちの“凹凸の大きさ”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータSq、Sa、Sz、Sp、Svが含まれている。Sqは平均面からの高低差の二乗平均平方根値、Saは平均面からの高低差の加算平均値、Spは平均面からの最大高さ、Svは平均面からの最大深さ、SzはSpとSvの加算値である。これらは全て凹凸の大きさに関するパラメータセットである。このパラメータセットに含まれる表面性状パラメータが凹凸の大きさに関連するパラメータであることは、“凹凸の大きさ”という名称により推測可能となっている。

分類情報Ｃ１中の“高さの分布、ヒストグラム”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータSq、Sa、Ssk、Skuが含まれている。Sqは高さの分布の標準偏差と同義である。Saは高さ分布が正規分布の時に標準偏差のおおよそ0.8倍になると言われている。標準偏差は分布度合いを評価する場合に最も利用される統計値である。Ssk、Skuはそれぞれ高さのヒストグラム（分布度数曲線）の偏り度合いと尖り度合いを表わすパラメータである。統計用語ではスキューネスとクルトシスと呼ばれる値である。いずれもヒストグラムの曲線形状を特徴付けるパラメータである。このパラメータセットに含まれる表面性状パラメータが高さの分布やヒストグラムに関連するパラメータであることは、“高さの分布、ヒストグラム”という名称により推測可能となっている。

分類情報Ｃ１中の“目の細かさ、表面積、光沢”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータSq、Sa、Sal、Sdq、Sdrが含まれている。一般に、目の細かさは凹凸の大きさに比例する場合が多い。このため、このパラメータセットには、“凹凸の大きさ”と呼ばれるパラメータセットの代表的なパラメータであるSq、Saが含まれている。なお、Sp,Sv,Szなどのようなピーク値を利用するパラメータはゴミや異物の影響を受けやすく、目の細かさという機能を評価する上で誤った解釈を招く可能性があるので、このパラメータセットには含まれていない。Salは凹凸形状の繰返し間隔の大小を長さの単位で表したパラメータであり、これは目の細かさを直接評価するものである。Sdqは表面の勾配（凹凸の険しさ）の平均値を表わすものである。勾配は“表面積”におおよそ比例するため、勾配と表面積の関連性は強い。Sdrは表面積の増加率を表わすパラメータである。一般に目の細かさと表面積は比例の関係になる場合が多いため、“目の細かさ”と“表面積”に関連する表面性状パラメータをまとめて、同じパラメータセットに分類している。また、目の細かさと表面の凹凸の局所的な勾配は、光の散乱具合に影響を与え、結果的に “光沢”に関連する。このため、“目の細かさ”、“表面積”、“光沢”に関連する表面性状パラメータをまとめて、同じパラメータセットに分類している。

分類情報Ｃ１中の“方向性、等方性”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータStd、Strが含まれている。Stdは切削加工面のような一定の方向の加工痕の向きを角度で表すパラメータであり、表面の凹凸の方向性を評価するものである。Strは表面の凹凸の方向性の有無を0から１の間の数値で表すパラメータである。Str＜0.3の場合に強い方向性を有すると判断可能であり、Str＞0.5の時に等方性を有すると判断可能である。一般に、旋削加工面や研削加工面は非常に強い方向性を示し、放電加工面は強い等方性を示すと言われている。ISO25178-2:2012で定義された分類方法では、Stdは“その他のパラメータ”、Strは“空間パラメータ”と呼ばれるパラメータセットに属するが、規格上は別の区分であっても共に“方向性、等方性”に関するパラメータである。なお、これら２つの表面性状パラメータは凹凸の大きさの影響を受けにくいという性質も共通している。

分類情報Ｃ１中の“突起の密度、曲率”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータSpd、Spcが含まれている。一般に、異なる２つの物体が接触するとき、表面の突起部（山部）が最初に接触する。従って、物体間の接触に関する機能性（例えば滑り易さや肌触りなど）を評価したい場合、突起部に注目した解析を行うことが多い。Spdは単位面積当たりの突起部の数を表わすパラメータであり、Spcは突起部先端の曲率（突起の鋭さ）を表わすパラメータである。このパラメータセットの名称は、パラメータセットに含まれる表面性状パラメータの演算結果そのものを表している。

分類情報Ｃ１中の“摩耗による変化”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータSk、Spk、Svk、Smr1、Smr2が含まれている。この５種類のパラメータはISO25178-2:2012で定義された“機能パラメータ”の一部である。規格上で定められたルールに従って、表面を突出山部、コア部、突出谷部の３つのゾーンに分けたときの、各ゾーンの高低差がそれぞれSpk、Sk、Svkとして定義されている。突出山部に相当する体積の割合がSmr1、突出谷部以外の部分に相当する体積の割合がSmr2と定義されている。一般に、摩耗が進行すると山部がすり減る。すり減る際に生じた摩耗粉が谷部に堆積する場合もある。従って山部や谷部の高低差や体積割合がどのように変化するかを解析することによって、摩耗の進行状態を判断できる。

分類情報Ｃ１中の“山、谷の体積”と呼ばれるパラメータセットには、表面性状パラメータVvv、Vvc、Vmp、Vmcが含まれている。この４種のパラメータは、前述した突出山部とコア部と突出谷部の３つのゾーンに分けた状態での、各ゾーンが作る実体（材料）部分の体積と、空間（空気）部分の体積を表わしている。Vmpは山部の体積であり、Vmcはコア部の体積である。共に実体部分の体積を示している。実体部分の体積を表すVmp、Vmcは耐摩耗性に関連すると考えられるパラメータである。Vvvは谷部が作る空間の体積であり、Vvcはコア部が作る空間の体積である。空間部分の体積を表すVvv、Vvcは潤滑油などの保持能力に関連するパラメータである。

取得部４０Ｂは、記憶部４０Ａに記憶されている複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置５０から取得する。取得部４０Ｂは、例えば、図２に示すインタフェース４４に対応する。

処理部４０Ｃは、取得部４０Ｂが取得した入力に応じて表示装置６０を制御する。処理部４０Ｃは、例えば、図２に示すプロセッサ４１に対応する。処理部４０Ｃは、具体的には、入力で指定された少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部４０Ａに記憶されている分類情報に基づいて特定する。そして、処理部４０Ｃは、特定した表面性状パラメータの値を測定対象物Ｓの表面の三次元形状データに基づいて算出する。さらに、特定した表面性状パラメータの値を表示装置６０に表示する。なお、処理部４０Ｃは、全ての表面性状パラメータの値を三次元形状データに基づいて算出し、表面性状パラメータの特定後に特定された表面性状パラメータの値のみを表示装置６０に表示してもよい。

さらに、処理部４０Ｃは、利用者が入力装置５０を用いて複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定するための選択肢として、記憶部４０Ａに記憶されている複数のパラメータセットの名称を、表示装置６０に表示してもよい。特に、評価項目別パラメータセットの名称を表示することで、評価の目的に応じた適切なパラメータセットの選択を容易に行うことが可能となり、ひいては適切な表面性状パラメータの選択が可能となる。

以上のように、表面性状測定装置１では、複数の表面性状パラメータが評価項目別に複数のパラメータセットに分類されている。このため、表面性状測定装置１の利用者は、パラメータセットを選択するだけで、そのパラメータセットに対応した評価項目を評価するのに十分な表面性状パラメータの情報を得ることができる。従って、表面性状測定装置１によれば、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者であっても、評価項目としての測定対象物表面の機能性を適切に評価することができる。

また、表面性状測定装置１では、パラメータセットを指定するための選択肢として、記憶部４０Ａに記憶されている複数のパラメータセットの名称が表示装置６０に表示される。このため、表面性状測定装置１の利用者は、パラメータセットの名称からパラメータセットに対応する評価項目を推測することができる。特に、パラメータセットの名称に、そのパラメータセットが示す表面の形状的特徴の説明、又は、そのパラメータセットが示す表面の機能的特徴の説明が用いられている場合には、利用者は、パラメータセットの名称からパラメータセットに対応する評価項目をより容易に推測することができる。従って、表面性状測定装置１によれば、耐摩耗性の評価、放熱性の評価といった特定の機能性を評価する場合に、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者であっても、評価項目に応じたパラメータセットを容易に選択することができる。

以下、表面性状測定装置１についてさらに詳細に説明する。

［参考例］
図５は、記憶部４０Ａに記憶されている分類情報の参考例を示した図である。図６は、表面性状測定装置１が行う処理の一例を示すフローチャートである。図７は、表示装置６０に表示される画面の参考例を示した図である。図８は、リストボックス１０３を選択した様子を示した図である。

表面性状測定装置１が分類情報Ｃ１を有しているメリットについての理解を促進するために、参考例として、記憶部４０Ａが図５に示すように分類情報Ｃ１を有さず分類情報Ｃ２のみを有している場合に行われる処理について、図５から図８を参照しながら説明する。

図６に示す処理は、測定機１０が測定対象物Ｓの測定データを取得した後に情報処理装置４０で行われる処理である。この処理は、利用者が表面性状パラメータの値を参照して測定対象物Ｓの表面の機能性を評価するための表示方法の一例である。

図６に示す処理が開始されると、情報処理装置４０は、まず、形状測定処理を行う（ステップＳ１０）。ここでは、情報処理装置４０は、測定データに基づいて三次元形状データを生成する。例えば、測定機１０がレーザ走査型の共焦点顕微鏡装置であれば、測定データからいわゆるI-Zカーブを生成し、I-Zカーブに基づいて測定対象物Ｓの三次元形状データを生成する。

次に、情報処理装置４０は、第１表示処理を行う（ステップＳ２０）。ここでは、情報処理装置４０は、後述するステップＳ３０で算出対象とするパラメータセットの選択を支援するための情報を、表示装置６０の画面６１に表示する。情報処理装置４０は、主に、第１表示領域６１ａと入力領域６１ｂに対して描画処理を行う。利用者は、この画面６１を見ながら、入力装置５０を用いて設定や演算の実行指示を行う。

具体的には、情報処理装置４０は、図７に示すように、三次元形状データに基づいて測定対象物Ｓの画像１０１を表示装置６０の第１表示領域６１ａに表示する。画像１０１は、測定対象物Ｓの表面形状を描画した二次元画像であり、三次元形状データに含まれる高さデータに応じて画像１０１上の領域を色分けした画像または濃淡で表示した画像である。この画像は高さ画像と呼ばれる。また、情報処理装置４０は、後述するステップＳ３０で行う解析処理に必要なフィルタ処理の設定を表示装置６０の編集可能な領域１０２に表示する。さらに、情報処理装置４０は、後述するステップＳ３０でその値を算出するパラメータセットを選択するためのリストボックス１０３に、図５に示す分類情報Ｃ２に含まれる規格分類別パラメータセットの名称を選択肢として表示する。

ステップＳ２０では、図８に示すように、利用者が規格分類別パラメータセットから任意のパラメータセットを選択してリストボックス１０３の表示を変更するときに、情報処理装置４０は、入力装置５０から選択したパラメータセットを指定する入力を取得する。

その後、入力領域６１ｂのボタン１０４が押下されると、情報処理装置４０は、パラメータ値算出処理を行う（ステップＳ３０）。ここでは、情報処理装置４０は、リストボックス１０３により選択されたパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、分類情報Ｃ２に基づいて特定し、特定した表面性状パラメータの値をステップＳ１０で生成した三次元形状データに基づいて算出する。

最後に、情報処理装置４０は、第２表示処理を行う（ステップＳ４０）。ここでは、情報処理装置４０は、第２表示領域６１ｃに対して描画処理を行う。具体的には、情報処理装置４０は、ステップＳ３０で特定した表面性状パラメータの名称と、ステップＳ３０で算出した表面性状パラメータの値を、パラメータ演算結果１０５として画面６１に表示する。なお、次元がある表面性状パラメータについては単位も合わせて表示する。

以上のように、記憶部４０Ａが分類情報Ｃ２のみを有している場合であっても、表面性状測定装置１では、ISO25178-2:2012で定義された規格分類別パラメータセットを選択することで、選択したパラメータセットに含まれる表面性状パラメータの値を得ることができる。

ところで、規格分類別パラメータセットは、パラメータの値を算出する演算方法毎に分類されている。具体的には、“高さパラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、三次元表面性状データ（三次元形状データ）の高さの値に対して、平均化などの基礎的な統計演算を行うことにより算出される、あるいは極大値、極小値を使って算出される、７個の表面性状パラメータで構成される。“空間パラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、高さデータの自己相関関数の演算結果を基に導かれる２個の表面性状パラメータで構成される。“複合パラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、高さデータの微分値を基に導かれる２個の表面性状パラメータで構成される。“形体パラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、同規格（ISO25178-2:2012）内で定められているセグメンテーション法という形状分類手法により導かれる５個の表面性状パラメータから構成される。“機能パラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、同規格（ISO25178-2:2012）内で定められた負荷曲線という高さと材料の比率の曲線から導かれる１３個の表面性状パラメータで構成される。“フラクタルパラメータ”と呼ばれるパラメータセットは、フラクタル解析手法と呼ばれる数学的な解析手法に基づいた４個の表面性状パラメータから構成される。“その他のパラメータ”は、フーリエ変換を基に導かれるパラメータであるが、１つのパラメータしか存在しないため、「その他」という名称で区分している。

ISO25178-2:2012での分類は、あくまでの表面性状パラメータの値を算出する途中の計算過程が類似しているパラメータをまとめたものに過ぎない。このため、表面の機能性を評価する目的に対応したものになっていない。従って、利用者は、耐摩耗性や放熱性といったような評価項目に応じて、その都度適切な表面性状パラメータやその表面性状パラメータがどのパラメータセットに属しているかを自ら調査して、パラメータセットを選択しなければならない。しかも、評価項目に対して適切と思われる表面性状パラメータは必ずしも規格分類別パラメータセットとは一致しないため、表面性状パラメータの適切な選択は非常に難しい。

さらに、規格分類別パラメータセットの名称は、パラメータセットに含まれる表面性状パラメータがどのような意味合いを持つパラメータであるかを推測するのに十分な情報を提供しない。例えば、“複合パラメータ”というパラメータセットに含まれるSdrという表面性状パラメータは表面積の増加率を表わすパラメータであるが、複合パラメータというパラメータセットの名称からは表面積を連想することはできない。このため、評価項目に応じた表面性状パラメータセットを選択する際にパラメータセットの名称は助けにならない。

以上のような理由から、ISO25178-2:2012での分類に基づく選択では、評価項目に応じた適切な表面性状パラメータを選択することは容易ではなく、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者が、測定対象物表面の機能性を適切に評価することが困難である。

また、仮に適切な表面性状パラメータを選択できたとしても、算出された表面性状パラメータの値を表示しただけでは、表面の機能性を適切に評価することは困難かもしれない。これはパラメータの値は単なる数値でしかないからである。その表面性状パラメータの意味合いが分からない限り、パラメータの値そのものの正しい解釈は困難である。例えば、前述のSdrという表面性状パラメータの値が1.5%と算出された場合、このパラメータの値が表面積の増加率であることを知らなければ、1.5％の物理的な意味合いを正しく解釈することはできない。

さらに、仮に適切な表面性状パラメータを選択でき、且つ、その意味合いを把握できたとしても、算出された表面性状パラメータの値を表示しただけでは、表面の機能性を適切に評価することは困難かもしれない。表面性状パラメータの値が単純な数値データであることは、データを定量的かつ容易に処理可能であるというメリットがあるが、その一方で、単純な数値に置き換える演算処理の中で失われる情報も多い。例えば、表面の平均的な局所傾斜角を表わすSdqでは、平均的な傾斜角は把握できるが、その傾斜がどの程度分散しているか、どの位置で傾斜が大きいかといった情報は失われてしまう。

以下、表面性状測定装置１の実施形態について説明する。なお、以降の実施形態においても、表面性状測定装置１が図６の処理を行う場合を例に説明する。

［第１の実施形態］
図９は、表示装置６０に表示される画面の一例を示した図である。図１０は、リストボックス１１４を選択した様子を示した図である。図１１は、パラメータ値算出処理の一例を示すフローチャートである。図１２は、第２表示処理の一例を示すフローチャートである。図１３は、表面性状パラメータStdの算出過程について説明するための図である。図１４は、表面性状パラメータStrの算出過程について説明するための図である。図１５は、スペクトルグラフの算出過程について説明するための図である。

図６に示す処理が開始されると、情報処理装置４０は、まず、形状測定処理を行う（ステップＳ１０）。ここでは、情報処理装置４０は、測定データに基づいて三次元形状データを生成する。この処理は、参考例と同様である。

次に、情報処理装置４０は、第１表示処理を行う（ステップＳ２０）。ここでは、情報処理装置４０は、パラメータセットの選択を支援するための情報を、表示装置６０の画面６２に表示する。情報処理装置４０は、主に、第１表示領域６２ａと入力領域６２ｂに対して描画処理を行う。利用者は、この画面６２を見ながら、入力装置５０を用いて設定や演算の実行指示を行う。

具体的には、情報処理装置４０は、図９に示すように、三次元形状データに基づいて測定対象物Ｓの画像１１１と画像１１２を表示装置６０の第１表示領域６２ａに表示する。画像１１１と画像１１２は、共に測定対象物Ｓの表面形状を描画した画像である。画像１１１は、三次元形状データに含まれる高さデータに応じて画像１１１上の領域を色分けした画像または濃淡で表示した画像である。この画像は高さ画像と呼ばれる。画像１１２は、三次元形状を立体的に描画した鳥瞰図である。

また、情報処理装置４０は、解析処理に必要なフィルタ処理の設定を表示装置６０の編集可能な領域１１３に表示する。さらに、情報処理装置４０は、その値を算出するパラメータセットを選択するためのリストボックス１１４に、図４に示す分類情報Ｃ１に含まれる複数のパラメータセットの名称と分類情報Ｃ２に含まれる複数のパラメータセットの名称を、選択肢として表示する。

以降では、図１０に示すように、利用者がリストボックス１１４により複数のパラメータセットから“方向性・等方性”のパラメータセットを選択し、情報処理装置４０が入力装置５０から選択したパラメータセットを指定する入力を取得した場合を例に説明する。

その後、入力領域６２ｂのボタン１１５が押下されると、情報処理装置４０は、図１１に示すパラメータ値算出処理を行う（ステップＳ３０）。ここでは、情報処理装置４０は、まず、“方向性・等方性”のパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部４０Ａに記憶されている分類情報Ｃ１に基づいて特定する（ステップＳ３１）。これにより、表面性状パラメータStd,Strが特定される。

次に、情報処理装置４０は、ステップＳ３１で特定された表面性状パラメータの値を三次元形状データに基づいて算出する（ステップＳ３２）。ここでは、情報処理装置４０は、後述するようにStd、Strの値を算出する。

Stdの値を算出する方法について、図１３を参照しながら説明する。

まず、三次元形状データ（画像１１１）に対してX、Y軸座標系を設定し、座標(x,y)における高さをZ(x,y)と表わすことにする。なお、以下の説明では、三次元形状データのX,Y軸方向の実際の寸法は共にAであり、X,Y軸方向のピクセル数は共にM（Mは整数）である場合を例に説明する。

式（１）より三次元形状データに対し二次元フーリエ変換を行い、三次元形状データのフーリエ変換F(u,v)を求める。

フーリエ変換F(u,v)を二乗して得られる画像データが表す画像（以下、フーリエ強度画像１２１と呼ぶ）の中心を原点とするu軸、v軸座標系を考えるとき、ピクセル座標（i,j）における空間周波数成分（u,v）はu=i/A, v=j/Aである。また、図１３中のθで表す角度は、三次元形状データの方向に対応する。つまり、フーリエ強度画像１２１には、方向と空間周波数に関する情報が含まれている。

フーリエ強度画像１２１の画像データは直接的に表面性状パラメータStdの値を示す情報ではないが、Stdを算出する過程で得られた情報（第１の情報）である。また、この情報に基づいて描画されるフーリエ強度画像１２１は、Stdに関連する画像（第１の画像）である。フーリエ強度画像１２１は、後述するステップＳ４２で可視化情報の一つとして表示装置６０に表示される。

最後に、ある角度θとθ＋Δθとで囲まれる扇型の領域内（ハッチング部）のフーリエ強度を積算した値を求め、積算値が最も大きくなる時のθを表面性状パラメータStdの値として算出する。これは、表面性状パラメータStdは最も強い筋目方向を角度で表わすパラメータだからである。このとき、Δθになるべく小さな角度を用いることで周波数分解能は高くなる。この例では、Δθ=0.1°としたときに、積算値の最大値を与える方向、つまり、Stdが７９°と算出されている。

角度θ毎のフーリエ強度を積算した値は直接的に表面性状パラメータStdの値を示す情報ではないが、Stdを算出する過程で得られた情報（第１の情報）である。また、この情報に基づいて描画される図１３に示す方向プロット１２２は、Stdに関連するチャート（第１のチャート）である。方向プロット１２２は、後述するステップＳ４２で可視化情報の一つとして表示装置６０に表示される。

方向プロット１２２は、半円の周方向が角度θを表し、半径方向が最大値で正規化したフーリエ強度の積算値を表わしている。方向プロット１２２のθの値が0〜360度ではなく、その半分の0〜180度である理由は、フーリエ強度は必ず180度毎に対称な特性を持ち、0〜180度の特性と180〜360度の特性が等しいからである。

図１３に示す方向プロット１２２では、θ=79°（＝Std）のピーク以外にもθ＝120°付近にも極大値の存在が確認できる。高さ画像である画像１１１においてもθ＝120°と対応する方向にはθ＝79°の次に強い筋目が確認できる。つまり、方向プロット１２２を表示して算出過程で得られた第１の情報を可視化することにより、パラメータStdの値だけでは失われてしまう2次極大値を読みとれるようになる。

Strの値を算出する方法について、図１４を参照しながら説明する。

まず、式（２）より自己相関関数f_ACF(tx,ty)を求める。なお、三次元形状データのX,Y軸方向の実際の寸法は共にAとすると、自己相関関数f_ACF(tx,ty)は 1≧f_ACF(tx,ty)≧-1、A/2≧tx,ty≧-A/2となる。

自己相関関数は、三次元形状データを横（X,Y）方向に(tx、ty)ずらして自分自身（ずらす前のデータ）と重ねた時に、どれだけ形状が相似になるかを-1〜1の範囲の数値で表したものである。自己相関値が１に近いほど相似形状に近いことを示している。

自己相関関数は直接的に表面性状パラメータStrの値を示す情報ではないが、Strを算出する過程で得られた情報（第１の情報）である。また、この情報に基づいて描画される自己相関画像１２４は、Strに関連する画像（第１の画像）である。自己相関画像１２４は、後述するステップＳ４２で可視化情報の一つとして表示装置６０に表示される。

tx=ty=０のとき、つまり横方向にずらさないで自分自身を重ねた時には、完全な相似形状となり自己相関値は１となる。つまり自己相関画像１２４の原点では、自己相関値は１である。txやtyを大きくしていくと、自己相関値は１から次第に減少していく。自己相関値が最初に0.2まで低下する時の最も長い横方向の距離をr_max、最も短い横方向の距離をr_minと定義すると、StrパラメータはStr=r_min/r_maxで定義される。

次に、自己相関関数のデータから、原点を含み自己相関値＝0.2となる閉曲線を抽出する。ここで抽出される情報は、直接的に表面性状パラメータStrの値を示す情報ではないが、Strを算出する過程で得られた情報（第１の情報）である。また、この情報に基づいて描画される等高線プロット１２５は、Strに関連するチャート（第１のチャート）である。等高線プロット１２５は、後述するステップＳ４２で可視化情報の一つとして表示装置６０に表示される。

最後に、等高線プロット１２５に表れる等高線の原点から最も近い座標をr_minとし、原点から最も等高線上の座標をr_maxとして、r_min/r_maxを計算してStrを算出する。この例では、Str=r_min/r_max＝0.15と算出される。

なお、等高線プロット１２５を描画するときには、図１４で示すようにr_minとr_maxを与える位置に対して矢印等で印を付けることで、作業者にパラメータの意味合いや計算方法に関する情報を提供してもよい。

表面性状パラメータの値が算出されると、情報処理装置４０は、ステップＳ３２における算出過程で得られる第１の情報を加工して第２の情報を生成する（ステップＳ３３）。ここでは、情報処理装置４０は、例えば、Stdの算出過程で得られた図１５に示すフーリエ強度画像１２１の画像データ（第１の情報）を基に、ある半径rとr＋Δrとの２つの円に囲まれるリング状の領域内のフーリエ強度の積算値を求めて、半径rと積算値の関係を得る。図１５に示すスペクトルグラフ１２３は、半径rと積算値の関係に基づいて描画したチャートである。

なお、半径rの値は空間周波数を表し、積算値はそのスペクトルの強度を表している。rをピクセル換算距離（０≦r≦M/2）とすると、ｒの値に対応する空間周波数ｆはf=r/Aと表わされる。図１５のスペクトルグラフ１２３に示したスペクトルの強度の値は、単位空間周波数あたりの強度を示すように正規化されている。

半径ｒと積算値の関係は直接的に表面性状パラメータStdの値を表わす情報でも、Stdを算出する過程で得られた情報（第１の情報）でもないが、第１の情報を加工することにより生成された情報（第２の情報）である。また、この情報に基づいて描画される図１５に示すスペクトルグラフ１２３は、Strに関連するチャート（第２のチャート）である。スペクトルグラフ１２３は、後述するステップＳ４３で可視化情報の一つとして表示装置６０に表示される。

スペクトルグラフ１２３からは、パラメータStdの値からでは知ることのできなかった空間的な周波数、つまり形状の繰返し周期を読みとることが可能である。図１５に示したスペクトルグラフ１２３においては矢印で示した空間周波数でピークが認められ、これが高さ画像である画像１１１にみられる筋目の周期性に対応している。

パラメータ値算出処理が終了すると、情報処理装置４０は、図１２に示す第２表示処理を行う（ステップＳ４０）。ここでは、情報処理装置４０は、第２表示領域６２ｃに対して描画処理を行う。

具体的には、情報処理装置４０は、まず、ステップＳ３２で算出した表面性状パラメータの値を画面６２に表示する（ステップＳ４１）。より詳細には、例えば、図９に示すように、ステップＳ３１で特定した表面性状パラメータの名称と、ステップＳ３２で算出した表面性状パラメータの値を、パラメータ演算結果１２６として画面６２に表示する。

次に、情報処理装置４０は、ステップＳ３２の表面性状パラメータの値を算出される過程で得られた第１の情報に基づいて描画される第１の画像等を画面６２に表示する（ステップＳ４２）。より詳細には、例えば、図９に示すように、第１の画像であるフーリエ強度画像１２１と、第１のチャートである方向プロット１２２、スペクトルグラフ１２４、及び等高線プロット１２５を、画面６２に表示する。なお、ここでは、第１の画像又は第１のチャートの少なくとも１つが表示されてもよい。

最後に、情報処理装置４０は、ステップＳ３３で第１の情報を加工して得られた第２の情報に基づいて描画される第２の画像等を画面６２に表示する（ステップＳ４３）。より詳細には、例えば、図９に示すように、第２のチャートであるスペクトルグラフ１２３を、画面６２に表示する。ここでは、第２の画像又は第２のチャートの少なくとも１つが表示されてもよい。なお、以降では、第１の画像等と第２の画像等を、可視化情報と総称する。

以上のように、記憶部４０Ａに分類情報Ｃ１を記憶している表面性状測定装置１によれば、規格分類別ではなく、又は、規格分類別に加えて、評価項目別にパラメータセットが予め準備されている。このため、利用者が表面性状パラメータに関する専門知識が有しない場合であっても、簡単に且つ適切なパラメータセットを選択して、表面の機能性を適切に評価することができる。これにより、表面の機能性について評価効率が向上する。また、この様な評価作業を繰り返すことによって従来は見過ごされていた表面の機能性とパラメータとの間の新たな関連性が見出される可能性がある。

また、表面性状測定装置１によれば、表面性状パラメータの値に加えて、表面性状パラメータの算出過程で得られた情報に基づいて画像又はチャートの少なくとも一方を表示することができる。例えば、パラメータStdの値だけでは、最も強い筋目方向しかわからないが、パラメータの値に加えて方向プロット１２２を表示することで、２番目に強い筋目の方向などその他の筋目の方向やそれらの筋目の強さも把握することが可能となる。このように、画像やチャートのような視覚的な情報を作業者に提供することで、利用者は、表面性状パラメータの値だけを表示した場合には失われてしまうような詳細な情報を把握できるようになる。

さらに、表面性状測定装置１によれば、表面性状パラメータの算出過程で得られた情報が画像やチャートなどで視覚化されるため、利用者が表面性状パラメータに関する専門知識が有しない場合であっても、表面性状パラメータの意味合いを理解することを支援することができる。例えば、方向プロット１２２や等高線プロット１２５が表示されるパラメータStd、Strの意味合いを推測することが可能となる。

さらに、表面性状測定装置１によれば、表面性状パラメータの算出過程で得られた情報をさらに加工して得られた情報に基づいて画像又はチャートの少なくとも一方を表示することができる。例えば、パラメータStdの算出過程で得られたフーリエ強度画像１２１の画像データを加工して、スペクトルグラフ１２３を表示することで、利用者に“方向性、等方性”に強く関連する情報を提供することができる。スペクトルグラフ１２３の例では、三次元形状データの繰返し周期（空間周波数）に関する解析も可能になる。このように、パラメータセットを選択することにより所望の評価項目が選択された時に、その評価項目に有用と思える情報が表面性状パラメータの値とともに視覚的に提供されるため、利用者は、表面性状パラメータの値だけを表示した場合には失われてしまうような詳細な情報を把握できるようになる。

以降では、“方向性・等方性”以外のパラメータセットが選択された場合について、いくつか例示する。

まず、図１６及び図１７を参照しながら、“凹凸の大きさ”のパラメータセットが選択された場合について例示する。なお、図１６は、リストボックス１１４で“凹凸の大きさ”を選択したときに表示されるチャートの一例である。図１７は、表面性状パラメータSqが等しい４つの三次元形状データから算出される４つの高さヒストグラムを例示した図である。

“凹凸の大きさ”のパラメータセットが選択された場合には、図１２のステップＳ４２において、縦軸に高さ、横軸に度数をとった図１６に示すヒストグラム１３１を表示してもよい。ヒストグラム１３１のデータは、例えば、図１１のステップＳ３２で三次元形状データが示す高さ分布に基づいて作成される。

“凹凸の大きさ”のパラメータセットに含まれるパラメータSq、Sa、Sz、Sp、Svは、前述したように平均面からの高低差の平均値、最大値、最小値を基に算出するパラメータであるが、これらパラメータの値を、単に羅列した一覧表として使用者に提示するのではなく、図１６に示すようにヒストグラム１３１上で寸法引き出し線等を用いて視覚的に表示する。これにより、“凹凸の大きさ”のパラメータセットに含まれるパラメータの意味合いがより明確に理解できるようになる。

さらに、ヒストグラム１３１を表示することで、表面性状パラメータの値だけでは見落としていたかもしれない表面の凹凸分布に関する特徴の情報を使用者に提供することが可能となる。例えば、図１７に示すヒストグラム１３２、ヒストグラム１３３、ヒストグラム１３４、ヒストグラム１３５では、いずれも表面性状パラメータSqの値は1.0（つまり標準偏差が1.0）である。これらのヒストグラムはSqの値が等しいにも関わらず、ヒストグラムの形状は全く異なっている。このように、利用者は、パラメータの値だけでは得ることができない情報を視覚情報（ヒストグラム）によって得ることが可能となる。

次に、図１８を参照しながら、Spk、Spd、Spc、Vmpなど表面を突出山部、コア部、突出谷部の３つのゾーンに分けることにより算出される表面性状パラメータを含むパラメータセットが選択された場合について例示する。なお、図１８は、山谷分類画像の算出過程について説明するための図である。

上記のような表面性状パラメータが算出される場合には、図１８に示すように、グレイスケールで表示した高さ画像１４１中の突出山部と突出谷部を、それぞれに割り当てられた色で塗りつぶした山谷分類画像１４２を図１２のステップＳ４２において表示してもよい。

山谷分類画像１４２で示されるように、突出山部と突出谷部を色分けすることで、山部と谷部の分布や個々の山部、谷部の形状といった情報を利用者に提供することができる。このような情報は、山部や谷部に関する解析を行いたい利用者にとっては有用な参考情報となり得る。

次に、図１９を参照しながら、表面性状パラメータSdqを含むパラメータセット（つまり、“目の細かさ、表面積、光沢”）が選択された場合について例示する。なお、図１９は、表面性状パラメータSdqの算出過程について説明するための図である。

Sdqは表面の局所的な傾斜角（勾配）の二乗平均平方根を表わすパラメータであり、式（３）で表される。

なお、Aは三次元形状データのX軸方向の長さ、Bは三次元形状データのY軸方向の長さ、Z(x,y)は三次元形状データの座標(x,y)における高さを表わす。式（３）の積分記号の内側は、Z(x,y)のX軸、Y軸方向の偏微分の二乗和を表わしている。

表面性状パラメータSdqが算出される場合には、算出過程で得られるX軸、Y軸方向の偏微分の二乗和のデータを鳥瞰図として描画して、図１９に示すような微分画像１５２を表示してもよい。

微分画像１５２を表示することで、勾配が大きい場所がどの位置に集中しているかといったSdqパラメータの値では知ることのできない失われた情報を把握できるようになる。

［第２の実施形態］
図２０は、表示装置６０に表示される画面の別の例を示した図である。図２１は、FFTタブを選択したときの表示例を示した図である。図２２は、ACFタブを選択したときの表示例を示した図である。図２３は、Peak Valletタブを選択したときの表示例を示した図である。図２４は、Gradientタブを選択したときの表示例を示した図である。

本実施形態は、表示装置６０に表示される画面の構成が異なる点を除き、第１の実施形態と同様である。そこで、以下では、本実施形態に係る表面性状測定装置１が表示装置６０に表示する画面６３について、図２０から図２４を参照しながら説明する。

本実施形態では、第２の表示処理において、図２０に示すよう画面６３が表示装置６０に表示される。画面６３は、第２表示領域６３ｃにタブ表示形式で情報が表示される点が、図９に示す画面６２とは異なっている。なお、画面６３の第１表示領域６３ａ及び入力領域６３ｂは、画面６２の第１表示領域６２ａ及び入力領域６２ｂと同様である。

より具体的には、本実施形態では、第１の実施形態において第２表示領域６２ｃに一覧表示されていた情報を複数に分けて、それぞれ異なるタブに割り当てる。各タブには、表面性状パラメータとその表面性状パラメータに関連する可視化情報とが割り当てられる。同一の可視化情報に関連する複数の表面性状パラメータは、一つのタブにまとめて割り当てられてもよい。そして、情報処理装置４０は、タブが切り替えられる度に、第２表示領域６３ｃに表示する表面性状パラメータの値とその表面性状パラメータに関連する可視化情報とを変更する。

図２０には、“Histgram”タブが選択されたときの様子が示されている。ヒストグラム１３１とそのヒストグラム１３１に関連する複数の表面性状パラメータのパラメータ演算結果１３６が第２表示領域６３ｃに表示されている。

図２１には、“FFT”タブが選択されたときの様子が示されている。フーリエ強度画像１２１、方向プロット１２２、スペクトルグラフ１２３、及び、これらの可視化情報に関連する表面性状パラメータのパラメータ演算結果１２７が第２表示領域６３ｃに表示されている。

図２２には、“ACF”タブが選択されたときの様子が示されている。自己相関画像１２４、等高線プロット１２５、及び、これらの可視化情報に関連する表面性状パラメータのパラメータ演算結果１２８が第２表示領域６３ｃに表示されている。

図２３には、“Peak Vallet”タブが選択されたときの様子が示されている。山谷分類画像１４２、及び、山谷分類画像１４２に関連する表面性状パラメータのパラメータ演算結果１４３が第２表示領域６３ｃに表示されている。

図２４には、“Gradient”タブが選択されたときの様子が示されている。微分画像１５２、及び、微分画像１５２に関連する表面性状パラメータのパラメータ演算結果１５３が第２表示領域６３ｃに表示されている。

このように、複数のタブに分けて情報を表示することで、表面性状パラメータの値と可視化情報との関係がより明確となる。このため、表面性状パラメータの意味合いが推測しやすくなるといった効果も期待できる。

なお、表示する情報を切り替えるための手段である表示切替部は、タブに限られない。例えば、ラジオボタン、リストボックスなどの他のＵＩコントロールであってもよい。また、上述した択一選択式のＵＩコントロールの代わりにチェックボックスなどの複数選択に対応したＵＩコントロールが採用されても良い。

上述した実施形態は、発明の理解を容易にするための具体例を示したものであり、本発明の実施形態はこれらに限定されるものではない。表面性状測定装置、表示方法、及び、プログラムは、特許請求の範囲の記載を逸脱しない範囲において、さまざまな変形、変更が可能である。

上述した実施形態では、記憶部４０Ａに予め分類情報が記憶されている例を示したが、分類情報は、ネットワークを介して接続されたサーバ８０から取得してもよい。この場合、情報処理装置７０は、図３に示す機能構成の代わりに、図２５に示す機能構成を有する点が、情報処理装置４０とは異なる。

より詳細には、情報処理装置７０は、サーバ８０から複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を取得する第１取得部４０Ｘを有している点が、情報処理装置４０とは異なる。

第１取得部Ｘがサーバ８０から取得した分類情報は、記憶部４０Ａに記憶される。以降の処理については、情報処理装置４０と同様である。なお、第２取得部４０Ｙは、情報処理装置４０の取得部４０Ｂに対応し、複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置５０から取得する。

情報処理装置７０を含む表面性状測定装置１によっても、表面性状パラメータのことを良く知らない利用者は、測定対象物表面の機能性を適切に評価することができる。

また、上述した実施形態では、評価項目別パラメータセットとして予め与えられたパラメータセットが記憶部４０Ａに記憶されている例を示したが、評価項目別パラメータセットは任意に追加してもよい。例えば、表面性状測定装置１の利用者が表面性状パラメータの意味合いを考慮した上で特定の評価項目を評価するのに適した複数の表面性状パラメータを選択して、それらを新たなパラメータセットとして記憶部４０Ａに登録してもよい。その際、パラメータセットの名称を評価項目も合わせて登録することができる。

１・・・表面性状測定装置、１０・・・測定機、２０・・・顕微鏡、３０・・・制御装置、４０、７０・・・情報処理装置、４０Ａ・・・記憶部、４０Ｂ・・・取得部、４０Ｃ・・・処理部、４１・・・プロセッサ、４２・・・メモリ、４３・・・ストレージ、４４・・・インタフェース、４５・・・可搬記憶媒体駆動装置、４６・・・可搬記憶媒体、４７・・・バス、５０・・・入力装置、６０・・・表示装置、６１、６２、６３・・・画面、６１ａ、６２ａ、６３ａ・・・第１表示領域、６１ｂ、６２ｂ、６３ｂ・・・入力領域、６１ｃ、６２ｃ、６３ｃ・・・第２表示領域、８０・・・サーバ、１０１、１１１、１１２・・・画像、１０２、１１３・・・領域、１０３、１１４・・・リストボックス、１０４、１１５・・・ボタン、１０５、１２６、１２７、１２８、１３６、１４３、１５３・・・パラメータ演算結果、１２１・・・フーリエ強度画像、１２２・・・方向プロット、１２３・・・スペクトルグラフ、１２４・・・自己相関画像、１２５・・・等高線プロット、１３１、１３２、１３３、１３４、１３５・・・ヒストグラム、１４１、１５１・・・高さ画像、１４２・・・山谷分類画像、１５２・・・微分画像、Ｃ１、Ｃ２・・・分類情報、Ｓ・・・測定対象物

Claims

複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を記憶した記憶部と、
前記複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記入力に応じて表示装置を制御する処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、前記記憶部に記憶されている前記分類情報に基づいて特定し、
特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項１に記載の表面性状測定装置において、
前記分類情報は、
前記複数のパラメータセットの各々に含まれる表面性状パラメータのリストと、
前記複数のパラメータセットの各々の名称と、を含み、
前記処理部は、前記複数のパラメータセットのうちの前記少なくとも１つのパラメータセットを指定するための選択肢として、前記記憶部に記憶されている複数のパラメータセットの名称を、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項２に記載の表面性状測定装置において、
前記記憶部は、前記複数のパラメータセットの各々の名称として、当該パラメータセットが示す表面の形状的特徴の説明、又は、当該パラメータセットが示す表面の機能的特徴の説明を記憶している
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の表面性状測定装置において、
前記処理部は、特定した前記表面性状パラメータの値を、前記形状データに基づいて算出する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項４に記載の表面性状測定装置において、
前記処理部は、特定した前記表面性状パラメータの値とともに、前記表面性状パラメータの値の算出過程で得られた第１の情報に基づいて描画された、前記表面性状パラメータに関連する第１の画像、又は、第１のチャートの少なくとも１つを、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項５に記載の表面性状測定装置において、
前記処理部は、
前記第１の情報をさらに加工して第２の情報を生成し、
特定した前記表面性状パラメータの値と、前記第１の画像、又は、第１のチャートの少なくとも１つとともに、前記第２の情報に基づいて描画された、前記表面性状パラメータに関連する第２の画像、又は、第２のチャートの少なくとも１つを、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の表面性状測定装置において、
前記複数のパラメータセットの各々に含まれる表面性状パラメータは、当該パラメータセットに対応する評価項目と相関のある表面性状パラメータである
ことを特徴とする表面性状測定装置。
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の表面性状測定装置において、
前記複数の表面性状パラメータは、国際標準で定義された表面性状パラメータであり、
前記複数の表面性状パラメータの前記複数のパラメータセットへの分類は、前記国際標準で定義された前記複数の表面性状パラメータの分類とは異なる
ことを特徴とする表面性状測定装置。
複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットについての情報である分類情報を取得する第１取得部と、
前記複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得する第２取得部と、
前記第２取得部が取得した前記入力に応じて表示装置を制御する処理部と、を備え、
前記処理部は、
前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、前記第１取得部で取得した前記分類情報に基づいて特定し、
特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表面性状測定装置。
複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得し、
前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部に記憶されている前記複数のパラメータセットについての情報である分類情報に基づいて特定し、
特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する
ことを特徴とする表示方法。
情報処理装置に、
複数の表面性状パラメータを評価項目別に分類することにより作成された複数のパラメータセットのうちの少なくとも１つのパラメータセットを指定する入力を入力装置から取得し、
前記入力で指定された前記少なくとも１つのパラメータセットに含まれる表面性状パラメータを、記憶部に記憶されている前記複数のパラメータセットについての情報である分類情報に基づいて特定し、
特定した前記表面性状パラメータの値であって、測定対象物の表面の形状データに基づいて算出された値を、前記表示装置に表示する
処理を実行させることを特徴とするプログラム。