JP2021165936A - 光学機器の評価方法および評価装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】光学機器評価方法において、光学機器の性能に関するデータであって、光学機器の使用に伴って変化した第1のデータを取得し、光学機器の基準性能に関する第2のデータを取得し、第1のデータと第2のデータとを用いて光学機器の性能を評価する。
【選択図】図1
Description
Table[001]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad,Disc)
上記テーブルデータにおいて、Tableはテーブルデータであることを示し、[]内の数字はテーブルデータ内のデータの通し番号を示す。001はMTF%データを示す。「」内の文字は、テーブルデータのメイン変数であり、2次元テーブルの大きさがy行×z列の配列であることを示す。以下の説明では、テーブルデータの数の単位を「枚」とする。()内の文字はサブ変数を示し、テーブルデータがサブ変数の組み合わせの枚数だけ存在することを示す。
次に、交換レンズ100の光学性能を評価する際に用いられるテーブルデータの例を示す。このテーブルデータは、MTF%データの重み付け用テーブルデータとして、以下のように表現される。
Table[002]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad)
このTable[002]は、性能評価時に加重平均を計算するときに用いられる。例えば、x=−1、0、+1という変数を設定し、他の変数が特定の値であるときに交換レンズ100のピントが合う合焦位置x=0の重みを1に設定する。また合焦位置に対して手前側の位置x=−1の重みを0.5を設定し、合焦位置に対して奥側の位置x=+1の重みを0.3に設定している。xは、変数Irisと組み合わせることで、いわゆるボケ味を評価するパラメータともなり、光学性能がx=0からなだらかに変化することが望ましい。特に、深度が浅い焦点距離Zが大きい条件では、x=−1の重みを0.4等に増加させることも可能である。また、被写体距離Foが∞距離である場合は、無限遠よりも遠い被写体が通常では存在しないため、x=−1の重みを0とし、x=+1の重みを0.7としており、変数によって種々の重みの付け方を採用してもよい。
Table[010]「f,Di」(T,g,Disc)
この駆動速度データのテーブルデータにおいて、[]内の数字の010は、振動型モータの駆動速度のデータであり、駆動周波数fと駆動方向Diをメイン変数としている。()内の文字はサブ変数を示し、テーブルデータがサブ変数の組み合わせの枚数だけ存在することを示す。
Table[001]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad,出荷時)
→Table[001](出荷時)
設計値データ:
Table[001]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad,設計値)
→Table[001](設計値)
評価時データ:
Table[001]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad,評価時)
→Table[001](評価時)
また本実施例では、交換レンズの劣化度を計算するために、以下の(1)式と(2)式を用いてTable[001](評価時)とTable[001](出荷時または設計値)との割合を算出する。
Table[001](評価時)/Table[001](出荷時)×100
=AAA (1)
Table[001](評価時)/Table[001](設計値)×100
=BBB (2)
(1)式と(2)式、さらに以降に示す式中の変数は互いに同じ値とする。(1)式は評価時の交換レンズの性能の出荷時からの劣化度AAAをパーセンテージで表現する。(2)式は評価時の交換レンズの性能の設計値に対する劣化度BBBをパーセンテージで表現する。
AAA×Table[002]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad)
=AAA′ (3)
BBB×Table[002]「y,z」(x,Co,f,Z,Fo,Iris,g,Di,Ad)
=BBB′ (4)
こうして各変数により重み付けされた加重平均値としての劣化度AAA′、BBB′を図15に示す性能評価分類に当てはめることで、MTF%データに関する性能評価結果として、高評価側(劣化度が小さい側)からSランク、Aランク、BランクおよびCランクとランク付けする。性能評価分類では、AAA′とBBB′の組み合わせによってランクを分類している。この性能評価結果に応じて、例えば交換レンズの中古市場では、図15に示すように「新品同様」、「劣化度小」および「劣化度大」といったランクが付けられる。
fst′=fst(評価時)−fst(出荷時)
により計算する。
fbo′=fbo(評価時)−fbo(出荷時)
により計算する。fst′やfbo′が正の場合は評価時の各周波数が出荷時に比べて高周波側に変化したことを示し、負の場合は低周波側に変化したことを示す。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
200 レンズ性能計測装置
300 データサーバ
400 評価端末
Claims (10)
- 光学機器の性能に関するデータであって、該光学機器の使用に伴って変化した第1のデータを取得するステップと、
前記光学機器の基準性能に関する第2のデータを取得するステップと、
前記第1のデータと前記第2のデータとを用いて前記光学機器の性能を評価する評価ステップとを有することを特徴とする光学機器評価方法。 - 前記評価ステップにおいて、前記第1のデータと前記第2のデータとの割合または差に応じて前記光学機器の性能の劣化度を評価することを特徴とする請求項1に記載の光学機器評価方法。
- 前記第1のデータと前記第2のデータを、光学機器個体ごとの第1および第2のデータを保存するサーバから前記光学機器の個体を示す識別情報を用いて取得することを特徴とする請求項1または2に記載の光学機器評価方法。
- 前記第2のデータは、前記光学機器の工場出荷時の性能に関するデータであることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の光学機器評価方法。
- 前記第2のデータは、前記光学機器の設計上の性能に関するデータを含み、
前記評価ステップにおいて、前記第1のデータと前記工場出荷時の性能に関するデータとを用いた評価結果と、前記第1のデータと前記設計上の性能に関するデータとを用いた評価結果とを組み合わせて前記光学機器の性能を評価することを特徴とする請求項4に記載の光学機器評価方法。 - 前記第1および第2のデータは、前記光学機器の光学性能に関するデータであることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の光学機器評価方法。
- 前記第1および第2のデータは、前記光学機器のメカニカルな駆動性能に関するデータであることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の光学機器評価方法。
- コンピュータに、請求項1から7のいずれか一項に記載の光学機器評価方法に従う処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
- 光学機器の性能に関するデータであって、該光学機器の使用に伴って変化した第1のデータを取得する第1の取得手段と、
前記光学機器の基準性能に関する第2のデータを取得する第2の取得手段と、
前記第1のデータと前記第2のデータとを用いて前記光学機器の性能を評価する評価手段とを有することを特徴とする光学機器評価装置。 - 前記光学機器の性能を計測して前記第1のデータを生成する計測装置と、
前記光学機器の個体ごとの前記第1のデータおよび前記第2のデータを保存するサーバと、
前記サーバから前記第1のデータおよび前記第2のデータを取得する請求項9に記載の光学機器評価装置とを有することを特徴とする光学機器評価システム。
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