JP2022543592A - 光学イメージングパフォーマンス試験システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】光学イメージングシステムのイメージングパフォーマンス試験のための改善されたアプローチを提供する。【解決手段】試験ターゲットを、光学システムの物体平面に置き、画像ビームを生成するために照射する。試験ターゲットの１つまたは複数の画像を画像ビームから取得する。取得した画像データから、試験ターゲット内の複数の場所でのエッジ広がり関数を演算し、点広がり関数のモデルを、エッジ広がり関数から構築する。点広がり関数に基づいて、複数の場所に対応する複数のイメージングパフォーマンス値を演算する。イメージングパフォーマンス値は、エンスクエアドエネルギー、エンサークルドエネルギー、またはストレールレシオに基づいている。【選択図】図１

Description

本発明は、全体的に、分析対象のサンプルからイメージングデータを取得するために顕微鏡検査で利用できるような、光学イメージングシステムのイメージングパフォーマンスの試験に関する。

顕微鏡で利用される自動化されたハイスループット光学イメージングシステムを含む光学イメージングシステムにおいて、得られるイメージングデータの品質の重要な測定基準は、得られる画像の鮮明さである。

顕微鏡イメージングの多くのアプリケーション（例えば、ＤＮＡシーケンスにおける）は、標本の焦点と傾斜とが不完全であることに関係なく、１つまたは複数のチャネルまたはカメラの視野全体で均一に鮮明な画像を生成する能力に依存している。

光学イメージングシステムのカメラおよび他の光学部品相互の、かつイメージングされる標本に対する、光学的位置合わせは、画像の鮮明さ、したがって生成されるイメージングデータの品質に大きく貢献する。

したがって、光学イメージングシステムのイメージングパフォーマンス（つまり、品質）を試験および評価できることが望ましい。例えば、光学イメージングシステムが、光学イメージングシステムの所与の用途に許容可能であるとみなされる最低限の品質のある所定のレベルを満たすかまたは超えるかどうかを決定することが有用である。適切な製造および製造パフォーマンス測定基準の演算では、単一の正確な数値を使用して全体のイメージングパフォーマンスを記述することがさらに有用である。

光学イメージングシステムによって取得された画像は、実際の標本（または対象物）［Ｓ（ｘ，ｙ）］と、顕微鏡において点広がり関数（Point Spread Function）［ＰＳＦ（ｘ，ｙ）］と呼ばれる機器応答関数と、の混ざり合いとして特徴付けることができる。数学的には、画像Ｉ（ｘ，ｙ）は、次のように、標本とＰＳＦとの畳み込みと、各ピクセルのノイズＮ（ｘ，ｙ）と、の合計である。

イメージングパフォーマンスの評価には、標本（試験ターゲット、つまり、試験目的で提供される対象物であってもよい）の画像を取得し、そのイメージングデータを用いてＰＳＦを測定および定量することを含んでおり、所定の最小合格基準に対する結果と比較することができる。

単一のスカラー数を使用してＰＳＦの品質を記述することが望ましい。実空間ＰＳＦの半値全幅（ＦＷＨＭ）もしくはストレールレシオ（Ｓｔｒｅｈｌ ｒａｔｉｏ）、単一周波数での波面誤差もしくは変調伝達関数（ＭＴＦ）コントラスト、および実空間量エンサークルドエネルギー（Ｅｎｃｉｒｃｌｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ）もしくはエンスクエアドエネルギー（Ｅｎｓｑｕａｒｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ）などの、いくつかの測定基準が一般的に使用されている。各量の測定の推定の精度および正確さは、それらを演算するために使用される実験方法と強く関連している。それぞれの長所および短所は、それらが推定される精度、解釈の容易さ、ならびに不十分な画像解像度対ノイズ比（ＳＮＲ）と不十分な画像信号対ノイズ比（ＳＮＲ）との両方を捕捉する能力に関係する。

上記の古典的な式（１）は、ＰＳＦが画像のフィールド全体で変化するという事実を反映しておらず、これは、画像が中央で鮮明（高品質）であり、エッジでぼやけている（品質が低い）可能性があるということと同じである。回折限界に近く、弱い光源の検出に最適化された光学システムは、４０９６×３０００ピクセルの画像など、典型的にははるかに広い画像とは対照的に、約５×５ピクセルの領域に密度を含むコンパクトなＰＳＦを備えている。

小さなＰＳＦは、画像全体で大幅に変化し得るため、視野全体でのＰＳＦの複数回の独立した測定を行う必要がある。フィールド座標（ｘ，ｙ）の切り替えに加えて、ＰＳＦは、ｚ方向の画像の焦点の影響を強く受け、高パフォーマンス、高開口数（ＮＡ）の対物レンズでは、焦点がぼけるとＰＳＦのパフォーマンスが急速に低下し、これは、対物レンズの被写界深度が浅いということである。回折効果は、被写界深度に上限を設定するが、補正が不十分であったり、位置合わせが不十分であったりするシステムでは、被写界深度はさらに浅くなる。光学品質の低いシステムは、フィールドのすべての点で鮮明な画像を取得するために数回焦点を合わせる必要があり、システムのスループットが低下し、サンプルの光劣化が発生する可能性があるため、この実際的な制限は重要である。

画像解析ソフトウェアによる画像のダウンストリーム処理は、画像の鮮明さに強く影響されうる結果を生み出す。高コントラストの点状物体のぼやけた画像では、信号対雑音比が根本的に低下し、解像度が低下する。例えば、ＤＮＡクラスタのぼやけた画像は、ヌクレオチド量の正確な測光を実行する能力を低下させ、観察できる小さな別個のクラスタの数を減らし、隣接するクラスタ間にクロストークを導入する。

画像処理アルゴリズムは、周知のデコンボリューション手法を使用したいくつかの明示的なステップ、またはデータの選択的フィルタリングなどの暗黙的なステップのいずれかを実行することにより、ぼやけた画像を部分的に軽減できる。このようなアプローチでは、各画像または画像のバッチのＰＳＦ劣化の程度を推定する必要がある場合に演算コストが発生し、ＰＳＦ劣化の推定自体がノイズを追加する可能性がある。

より高速なアプローチでは、ＰＳＦの鮮明さが一定であることを想定しているが、実際のＰＳＦと想定したＰＳＦとの差異により、画像処理結果の品質が低下する可能性がある。したがって、入力画像全体のＰＳＦの均一性は、画像処理アルゴリズムの有効性に影響を与える。

既存の光学的位置合わせ方法は、労働集約的であり、光学システムのパフォーマンス全体を記述する迅速なフィードバックを得るのに苦労する。例えば、波面測定の場合、視野内の単一の点を正確かつ迅速に記述し、それら測定の作用がフィールド内の離れた場所にどのように影響するかをオペレータに知らせることを怠るかもしれない。

直接オペレータへの高速予測フィードバックを使用することで、光学的位置合わせに関連する製造人件費を削減できる。したがって、システムパフォーマンスの高速なグローバル分析は、０～５秒程度の遅延を伴うフィードバックを提供するのに役立つことになる。

さらに、製造歩留まりの分析（例えば、ＣｐＫプロセス能力統計を使用）では、各ユニットの品質を連続変数として推定する必要があり、そのような単一の変数を見て、ユニット全体のビルドを記述するのが理想的である。

したがって、光学イメージングシステムのイメージングパフォーマンス試験のための改善されたアプローチに対する継続的な必要性が存在する。

前述の問題の全部または一部、および／または当業者が観察しうる他の問題に対処するために、本発明は、以下に示す実施態様の例として説明されているように、方法、プロセス、システム、装置、機器、および／またはデバイスを提供する。

本発明の一つの実施の形態によれば、光学システムのイメージングパフォーマンスを試験する方法は、試験ターゲットを光学システムの物体平面に位置付けることと、光学システムを動作させて試験ターゲットを照明し、画像ビームを生成することと、光学システムの焦点合わせステージを動作させて、複数の焦点ぼけ値に対応する試験ターゲットの複数の画像を取得することと、各画像から、試験ターゲット内の複数の場所での複数のエッジ広がり関数を演算することと、それぞれのエッジ広がり関数から複数の点広がり関数モデルを構築することと、点広がり関数に基づいて、焦点ぼけ位置の範囲を通して押し出された画像平面によって定義されるイメージングボリューム内の複数の場所に対応する複数のイメージングパフォーマンス値を演算することであって、イメージングパフォーマンス値が、エンスクエアドエネルギー、エンサークルドエネルギー、またはストレールレシオのうち少なくとも１つの計測基準に基づいている、演算することと、を含む、方法。

一つの実施の形態では、試験ターゲットを照明することは、試験対象の光学システム以上の開口数（ＮＡ）で試験ターゲットを逆照明することを伴う。

一つの実施の形態では、この方法は、イメージングボリューム全体にわたるイメージングパフォーマンス値の分布およびマッピングを評価および記述することを含み、さらに、そのような分布およびマップに基づいて要約スコアを演算することを含む。

別の実施の形態によれば、光学イメージングパフォーマンス試験システムは、試験ターゲットを保持するように構成されたターゲットホルダと、試験ターゲットを照明するように構成された光源と、試験ターゲットの画像を取得するように構成されたイメージングデバイスと、試験ターゲットとイメージングデバイスとの間のイメージング光路に位置付けられた対物レンズであって、対物レンズの位置が、イメージング光路に沿って調整可能である、対物レンズと、電子プロセッサとメモリとを備えたコントローラであって、イメージングパフォーマンスを試験するための方法の、複数のエッジ広がり関数を演算することと、点広がり関数モデルを構築することと、複数のイメージングパフォーマンス値を演算することと、のステップまたは機能を少なくとも制御または実行するように構成された、コントローラと、を備えている。

一つの実施の形態では、光学イメージングパフォーマンス試験システムは、試験ターゲットとイメージングデバイスとの間のイメージング光路に位置付けられたチューブレンズを備えている。

一つの実施の形態では、光学イメージングパフォーマンス試験システムは、イメージングデバイスの角度方向および位置を互いに対しておよび対物レンズに対して変更することを可能にするように構成された他のまたは追加の機械的デバイスまたは構成要素を備えている。

一つの実施の形態では、コントローラは、イメージングパフォーマンスを試験するための方法の、イメージングボリュームにわたるイメージングパフォーマンス値の分布およびマッピングを評価および記述することと、そのような分布とマップについて要約スコアを演算することと、のステップまたは機能を制御または実行するように構成されている。

別の実施の形態によれば、非一時的なコンピュータ可読媒体は、プロセッサ上で実行されると、イメージングパフォーマンスを試験するための方法の、複数のエッジ広がり関数を演算することと、点広がり関数のモデルを構築することと、複数のイメージングパフォーマンス値を演算することと、のステップまたは機能を少なくとも制御または実行する、格納された命令を含む。

別の実施の形態によれば、光学システムのイメージングパフォーマンスを試験するためのシステムは、コンピュータ可読記憶媒体を含む。

本発明の他のデバイス、装置、システム、方法、特徴および利点は、以下の図面および詳細な説明の検討により当業者に明らかであるか、または明らかになるであろう。すべてのそのような追加のシステム、方法、特徴および利点は、この説明の中に含まれ、実施の形態の範囲内にあり、添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。

本発明は、以下の図を参照することにより、よりよく理解できる。図面内の構成要素は必ずしも縮尺通りではなく、むしろ、本発明の原理を示すにあたり強調されている。図中において、同様の符号は、異なる図面を通して対応する部分を示す。

本開示の一つの実施の形態による光学イメージングパフォーマンス試験システムの一例の模式図である。 一つの実施の形態による光学イメージングパフォーマンス試験システムのターゲット固定具の一例の模式斜視断面図である。 一つの実施の形態による光学イメージングパフォーマンス試験システムの試験ターゲットの一例の模式平面図である。 図３Ａに示した試験ターゲットのあるセクションの詳細図である。 本明細書で開示されたシステムと方法を実装することによって生成された、真の適度に鮮明な点広がり関数またはＰＳＦ（真のエンスクエアドエネルギー値が０．５９４のＰＳＦ）の３次元（３Ｄ）モデルの例であり、強度レベルは色分けされており、異なる色は異なるレベルの陰影で表されている。 線広がり関数（ＬＳＦ×ＬＳＦ）近似による線広がり関数から導出された、図４Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 ＰＳＦモデルがエッジ広がり関数（ＥＳＦ）データにフィットした、図４Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 図４ＡのＰＳＦモデルと図４ＢのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図４ＡのＰＳＦモデルと図４ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図４ＢのＰＳＦモデルと図４ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 真の比較的鮮明なＰＳＦ（真のＥＥ値が０．６９３）の、図４Ａと同様な３Ｄモデルの別の例である。 ＬＳＦ×ＬＳＦ近似から導出された、図５Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 ＰＳＦモデルがエッジ広がり関数（ＥＳＦ）データにフィットした、図５Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 図５ＡのＰＳＦモデルと図５ＢのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図５ＡのＰＳＦモデルと図５ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図５ＢのＰＳＦモデルと図５ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 真の比較的不鮮明なＰＳＦ（真のＥＥ値が０．３４９）の、それ以外は図４Ａと同様な３Ｄモデルの例である。 ＬＳＦ×ＬＳＦ近似から導出された、図６Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 ＰＳＦモデルがエッジ広がり関数（ＥＳＦ）データにフィットした、図６Ａに関連する同じＰＳＦの３Ｄモデルの例である。 図６ＡのＰＳＦモデルと図６ＢのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図６ＡのＰＳＦモデルと図６ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 図６ＢのＰＳＦモデルと図６ＣのＰＳＦモデルとの差異を示す３Ｄモデルである。 焦点合わせによる様々なＰＳＦのＬＳＦ×ＬＳＦ近似の精度のプロットである。 焦点合わせによる様々なＰＳＦのＥＳＦデータへのＥＥフィットの精度のプロットである。 焦点合わせによるあるＰＳＦのＥＥ推定の精度のプロットである。 図３Ａに示した試験ターゲットのターゲット特性のうちの１つから取得した画像の例である。 図８Ａの画像から演算したＥＳＦの例である。ＥＳＦは、外れ値の除去を使用して整えられている。 図８ＢのＥＳＦを誤差関数の線形結合からなるモデルにフィットさせ、その結果のモデルの係数からＥＥを演算した結果の例である。 ターゲット特性３１３の４つのエッジについてのＥＳＦを演算し、ＥＳＦを誤差関数の線形結合にフィットさせ、対応するフィットから４つの独立したＥＥ値を演算する例である。 本開示の一つの実施の形態による光学システムのイメージングパフォーマンスを試験する方法の一例を示す流れ図である。 本開示の一つの実施の形態による画像のＺスタックの取得を示す流れ図である。 本開示の一つの実施の形態による個々の画像の処理を示す流れ図である。 本開示の一つの実施の形態による、方法に従って生成できる一組のＥＥパフォーマンスマップの例を示す。 本開示の一つの実施の形態による、方法に従って生成できる組み合わせＥＥのスコアおよびパフォーマンスマップの例を示す。 図１に示されたシステムなどの本開示の実施の形態による光学イメージングパフォーマンス試験システムの一部であるか、またはそれと通信することができるシステムコントローラ（またはコントローラ）の非限定的な例の模式図である。

本開示は、光学イメージングシステムのイメージングパフォーマンスを試験するためのシステムおよび方法を提供する。

図１は、本開示の一つの実施の形態による光学イメージングパフォーマンス試験システム１００の一例を示す模式図である。全体的に、光学イメージングパフォーマンス試験システム１００の様々な構成要素の構造および動作は、当業者に知られており、したがって、開示されている主題を理解するために必要な場合に、本明細書ではごく簡単に説明される。説明に役立つために、図１にはデカルト（ＸＹＺ）座標系が含まれており、その原点は描かれている図に対して任意に位置している。

全体的に、試験システム１００は、試験対象の光学システム１０４、試験ターゲットステージアセンブリ１０６、および光学システム１０４および試験ターゲットステージアセンブリ１０６の適切な構成要素との（必要に応じて、例えば、電力、データ、測定信号、制御信号等を送信するための）電気的な通信におけるシステムコントローラ１０８を含む。

光学システム１０４は、商業的入手可能性を目的とした製品など、試験される実際の光学システムであってもよい。あるいは、光学システム１０４は、試験システム１００によって支持された、または試験システム１００（例えば、試験システム１００の光学ベンチ上）に装着された、実際の光学システムをエミュレートするように配置された、構成要素の集合体であってもよい（例えば、それらの構成要素が、互いに相対的な距離および方向で位置付けられ決定されて、目的の動作の構成に従って互いに位置合わせされた状態で）。

全体的に、光学システム１０４は、分析対象の物体またはサンプルの光学画像を取得するように構成された任意のシステム（または機器、デバイス等）であってもよい。そのようなサンプルは、生物学的なもの（例えば、胞子、真菌、カビ、細菌、ウイルス、生物細胞または例えば核酸（ＤＮＡ、ＲＮＡ等）などの細胞内成分、皮膚細胞、有機堆積物などの生物学的に誘導された粒子等）または非生物学的なものであってもよい。

典型的には、光学システム１０４は、ある範囲の倍率で光学画像を取得するように構成されており、したがって、一種の顕微鏡であってもよい（またはその一部であってもよい）。

光学システム１０４は、（実際にイメージングされるサンプルの代わりに）試験ターゲット１１６を保持するように構成されたターゲットホルダ１１２（例えば、サンプルステージ、またはサンプルステージのエミュレーション）を含んでもよい、または含まなくてもよい。ターゲットホルダ１１２が分離している場合、全体的に、正確に位置する方法でターゲットホルダ１１２の取り付けを可能にする機械的データム（datum）１６０が設けられてもよい。

光源１２０は、試験ターゲット１１６を照明するように構成されており、光源１２０は、試験対象の光学システム１０４の一部であってもよいし、一部でなくてもよい。カメラなどの１つまたは複数のイメージングデバイス１２４および１２８（例えば、図示の実施の形態では第１のイメージングデバイス１２４および第２のイメージングデバイス１２８）は、試験ターゲット１１６を撮像するように構成されている。光学システム１０４は、当業者によって理解されるように、光源１２０からターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６まで（および図示の実施の形態では試験ターゲット１１６を通って）照明光路およびターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６からイメージングデバイス１２４および１２８へのイメージング光路を定義するために必要な場合の他の中間光学系（光学部品）をさらに含む。

特に、光学システム１０４は、典型的には、ターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６とイメージングデバイス１２４および１２８との間のイメージング光路に位置付けられた対物レンズ１３２を含む。対物レンズ１３２は、イメージングデバイス１２４および１２８によって撮像される画像を拡大および焦点を合わせるように構成されている。無限遠補正顕微鏡光学系という任意選択の場合では、対物レンズ１３２は、チューブレンズ１５２および１５６と組み合わせてこのタスクを実行する。

図示の実施の形態では、対物レンズ１３２は、対物レンズステージ（または位置決めデバイス）に装着された対物レンズシステムを含む対物レンズアセンブリを模式的に示している。対物レンズステージは、Ｚ軸に沿って対物レンズシステムを移動（平行移動）するように構成されている。したがって、対物レンズ１３２は、試験目的の必要に応じて、試験ターゲット１１６の厚さの任意の所望の深さ（高さ）で焦点を合わせるまたは焦点をぼかすように調整可能である。対物レンズ１３２は異なる高さに焦点を合わせることができるので、調整可能性は、当業者によって理解されるように、光学システム１０４が画像の「ｚスタック」を生成することを可能にする。あるいは、焦点を変化させるために、対物レンズ１３２を空間に固定し、標本をｚ方向に沿って移動させることができる。あるいは、対物レンズ１３２および標本を所定の位置に保持することができ、チューブレンズ１５２および１５６を、イメージングデバイス１２４および１２８に対して移動させることができる。

本実施例では、Ｚ軸は、照明光路およびイメージング光路が全体的に存在する試験ターゲット１１６であって、それに沿って対物レンズ１３２が焦点合わせおよび焦点ぼけを調整することができる、試験ターゲット１１６を通る光軸（図１の視点から垂直）となるようにとられる。したがって、Ｘ軸およびＹ軸は、Ｚ軸に直交する横断面にある。したがって、試験ターゲット１１６がターゲットホルダ１１２によって固定されている物体平面上の場所は、（Ｘ，Ｙ）座標を使用してマッピングすることができ、深さ（焦点位置）は、Ｚ座標にマッピングすることができる。

図１に示す実施の形態では、光学システム１０４は、対物レンズ１３２がターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６の上方に位置付けられているトップリード構成を有する。代替の実施の形態では、光学システム１０４は、対物レンズ１３２がターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６の下方に位置付けられる、反転またはボトムリード構成を有してもよい。

光学システム１０４は、試験ターゲット１１６からの透過光または反射光を捕捉するように構成できる。図示の実施の形態では、光学システム１０４は、照明光路およびイメージング光路がターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６の反対側にあるように、透過照明用に構成されている。代替の実施の形態では、光学システム１０４は、照明光路およびイメージング光路が、ターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６の同じ側にあるように構成できる。例えば、対物レンズ１３２は、当業者によって理解されるように、落射照明または落射蛍光構成などにおける、照明光路およびイメージング光路の両方に位置付けることができる。

光学システム１０４は、ターゲットホルダ１１２がその一部であるターゲット固定具またはアセンブリ１３６を含んでもよい。ターゲットホルダ１１２は、ターゲットステージ（または位置決めデバイス）１４０に装着されるか、取り付けられるか、さもなければ機械的に参照される。正確なデータム１６０を利用して、光学システム１０４を試験ターゲットステージアセンブリ１０６と嵌合させてもよい。ターゲットステージ１４０は、電動式または非電動式（および自動および／または手動）の作動を介して、公知の方法で正確に動くように構成できる。ターゲットステージ１４０は、１つまたは複数の軸に沿って平行移動および／またはそれら軸を中心に回転するように構成できる。例えば、ターゲットステージ１４０は、５自由度（ＤＯＦ）での移動のために構成されてもよく、その場合、ターゲットステージ１４０は、Ｚ軸に沿って移動する自由を欠く（焦点を合わせる動きを欠く）。

照明光が（図示のように）ターゲットホルダ１１２の下方から向けられる実施の形態では、ターゲットホルダ１１２は、照明光の通過を可能にするための窓または開口１８８を含んでもよく、試験ターゲット１１６は、そのような窓または開口に装着できる。

光源１２０は、光学顕微鏡法に適した任意のインコヒーレント光源であってもよい。対照的に、コヒーレント光源は、現在の分析方法と互換性のないＥＳＦを生成する。インコヒーレント光源１２０の例には、広帯域光源（例えば、ハロゲンランプ、白熱灯等）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、またはＬＥＤ、レーザ、白熱灯等によって光学的に励起されるリン型材料が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施の形態では、光源１２０は、異なる波長で光を出射するように構成された複数の発光ユニット（例えば、ＬＥＤ）、および所与の時間に発光ユニットの選択をアクティブにすることを可能にするように構成された機構を含んでもよい。

図示の実施の形態では、光源１２０は、ターゲット固定具１３６と統合され（したがって、それと共に移動可能になる）、Ｚ軸に沿ってターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６から一定の距離に位置付けられている。他の実施の形態では、光源１２０は、ターゲット固定具１３６から分離されていてもよい。

いくつかの実施の形態では、当業者によって理解されるように、コンデンサ（図示せず）を、光源１２０とターゲットホルダ１１２および試験ターゲット１１６との間に配置して、光源１２０からの照明光を集中させて、試験ターゲット１１６の照明を増強させることができる。照明光線の角度、特に照明光線の開口数（ＮＡ）と放射強度の均一性は、測定されたＰＳＦ（Point Spread Function）の精度に影響を与える。理想的な光源のＮＡは、光学システムの対物ＮＡをわずかに上回り、上記の角度全体で均一な放射強度を示す。

イメージングデバイス１２４および１２８は、センサがピクセルアレイとなっているマルチピクセル（またはピクセル化）イメージングデバイスである（例えば、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）またはアクティブピクセルセンサ（ＡＰＳ）技術に基づく）。したがって、イメージングデバイス１２４および１２８は、顕微鏡検査および他のイメージング用途で一般的に利用されるタイプのカメラであってもよい。

図示の実施の形態では、イメージングデバイス１２４および１２８のそれぞれは、イメージングデバイスステージ（または位置決めデバイス）に装着されたイメージングデバイスユニット（センサ、つまりピクセルアレイを含む）を含むイメージングデバイスアセンブリを模式的に示す。各イメージングデバイスステージは、６つのＤＯＦ移動、つまり３つすべての（Ｘ，Ｙ，およびＺ）軸に沿った平行移動とそれら軸を中心とした回転の両方に対して構成できる。

イメージングデバイス１２４および１２８は、互いに対して任意の公称角度および距離で位置付けることができる。図示の実施の形態では、第１のイメージングデバイス１２４は、対物レンズ１３２と共に軸上に（Ｚ軸に沿って）位置付けられており、第２のイメージングデバイス１２８は、Ｚ軸（図示の実施の形態ではＸ軸上）に対して角度を付けられた（図示の実施の形態では９０度）軸上に位置付けられている。

光学システム１０４は、対物レンズ１３２と第１のイメージングデバイス１２４との間の軸上に位置付けられた画像分離ミラー１４４（例えば、ビームスプリッタまたはダイクロイックミラー）を含む。画像分離ミラー１４４は、試験ターゲット１１６から伝播する画像ビームを、画像分離ミラー１４４から（画像分離ミラー１４４を介した透過を介して）第１のイメージングデバイス１２４への第１の分割イメージング光路に沿って伝播する第１の画像ビーム部分と、画像分離ミラー１４４から（画像分離ミラー１４４からの反射を介して）第２のイメージングデバイス１２８への第２の分割イメージング光路に沿って伝播する第２の画像ビーム部分と、に分割するように構成されている。画像ビームの第１の画像ビーム部分と第２の画像ビーム部分とへの分離または分割は、動作の電磁スペクトル範囲内の波長（つまり、色）に基づいてもよい。例えば、第１の画像ビーム部分は、画像ビームの青色部分であってもよく、第２の画像ビーム部分は、赤色部分であってもよい。

光学システム１０４は、対物レンズ１３２とイメージングデバイス１２４および１２８との間、または具体的には図示の実施の形態では対物レンズ１３２と画像分離ミラー１４４との間のイメージング光路内に位置付けられたフィルタアセンブリ１４８（つまり、波長セレクタ）を含むことができる。

図示の実施の形態では、フィルタアセンブリ１４８は、図１の両方向の水平矢印によって示されるように、線形平行移動（例えば、フィルタスライド）または回転（例えば、フィルタホイール）によって、イメージング光路へのおよびイメージング光路からの異なるフィルタを選択的に切り替えるように構成されたフィルタステージに装着された複数のフィルタを示すことができ、それによって、イメージングデバイス１２４および１２８によってそれぞれ受光される画像ビーム部分において通過される波長の選択を可能にしてもよい。

フィルタアセンブリ１４８は、各チャネルが異なる波長（つまり、色）に関連付けられ、各イメージングデバイス１２４および１２８が１つまたは複数のチャネルに利用される、マルチチャネルイメージングを実施するために利用できる。

ある非排他的な例として、光学システム１０４は、第１のイメージングデバイス１２４が、２つのチャネル（例えば、青および緑）について指定され、第２のイメージングデバイス１２８が他の２つのチャネル（例えば、赤および琥珀色）について指定された、４つのチャネル（例えば、青、緑、赤、および琥珀色）で画像を取得するように構成できる。フィルタアセンブリ１４８の切り替え（位置決め）は、４つのチャネルで画像を順次取得するために必要に応じて、イメージングデバイス１２４および１２８ならびに光学システム１０４の他の構成要素の動作と連係できる。ある特定の例では、４チャネル構成は、異なる蛍光標識が分析対象のサンプル中の異なる核酸塩基（アデニン、シトシン、グアニン、チミン）に関連付けられているＤＮＡ配列決定において有用である。

試験対象の実施の形態に応じて、光学システム１０４は、照明光路および／またはイメージング光路に１つまたは複数の他のタイプの光学部品をさらに含むことができる。例には、フィールドレンズ、リレーレンズ、ビームエキスパンダ、ビームコリメータ、開口、スリット、ピンホール、共焦点ディスク等が含まれるが、これらに限定されない。

図示の実施の形態では、光学システム１０４は、画像分離ミラー１４４と第１のイメージングデバイス１２４との間の第１の分割イメージング光路に位置付けられた第１のチューブレンズアセンブリ１５２と、画像分離ミラー１４４と第２のイメージングデバイス１２８との間の第２の分割イメージング光路に位置付けられた第２のチューブレンズアセンブリ１５６と、を含む。

図示の実施の形態では、第１のチューブレンズアセンブリ１５２は、図１の両方向の垂直矢印で示されているように、第１の分割イメージング光路の軸に沿った第１のチューブレンズ内の要素の相対位置を調整（平行移動）するように構成されたチューブレンズステージに装着された第１のチューブレンズを示してもよい。第２のチューブレンズアセンブリ１５６は、図１の両方向の水平矢印で示されているように、第２の分割イメージング光路の軸に沿った第２のチューブレンズ内の要素の相対位置を調整（平行移動）するように構成されたチューブレンズステージに装着された第２のチューブレンズを示してもよい。当業者によって理解されるように、調整可能なチューブレンズを利用して、無限遠補正光学系を実現できる。

光学システム１０４は、ターゲットホルダ１１２／試験ターゲット１１６、対物レンズ１３２等などの、光学システム１０４の様々な調整可能な構成要素の位置を定義するための基準データムとして機能するように構成された適切な基準データムを含んでもよい。

図示の実施の形態では、光学システム１０４の様々な構成要素が収容されているエンクロージャ１６０の表面などの光学システム１０４の固定位置構造が、基準データムとして機能してもよい。

全体的に、システムコントローラ（またはコントローラ）１０８は、光学システム１０４の様々な構成要素の動作を制御するように構成される。この制御は、光学システム１０４の調整可能な構成要素の位置を監視および制御（調整）することと、調整可能な構成要素の動作を光源１２０およびイメージングデバイス１２４および１２８などの他の構成要素と調整または同期させることと、を含む。

システムコントローラ１０８は、イメージングデバイス１２４および１２８によって出力されたイメージングデータを処理する（例えば、画像をデジタル化および記録／保存すること、コンピュータスクリーンなどのディスプレイデバイス上に表示するための画像をフォーマットすること等を含むデータ取得および信号分析）ようにさらに構成されている。

システムコントローラ１０８は、本明細書に開示される方法であって、その方法に関連付けられた任意のアルゴリズムを実行することを含む、方法に従って光学システム１０４のパフォーマンス試験を実行するようにさらに構成されている。

システムコントローラ１０８は、光学システム１０４の動作およびパフォーマンス試験の実施態様を容易にするために必要に応じてユーザインターフェースを提供するようにさらに構成されている。そのようなすべての機能について、システムコントローラ１０８は、光学システム１０４と通信する電子モジュール１６４と、電子モジュール１６４と通信するコンピューティングデバイス１６８と、を含むものとして図１に模式的に示されている。電子モジュール１６４およびコンピューティングデバイス１６８は、当業者に理解されるように、そのようなすべての機能を実行するのに適切なすべてのハードウェア（マイクロプロセッサ、メモリ、電気回路、周辺機器等）、ファームウェア、およびソフトウェアコンポーネントを示すと理解される。

一つの実施の形態では、電子機器モジュール１６４は、光学システム１０４を制御することとパフォーマンス試験を実行することとに専用の構成要素を示してもよく、一方、コンピューティングデバイス１６８は、光学システム１０４を制御することとパフォーマンス試験を実行することとを容易にするために電子機器モジュール１６４とインターフェースするように構成可能またはプログラム可能なより汎用のコンピューティングデバイスを意味してもよい。

システムコントローラ１０８（電子モジュール１６４および／またはコンピューティングデバイス１６８）は、本明細書に開示される方法を実行するための非一時的な命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体を含んでもよい。システムコントローラ１０８（電子モジュール１６４および／またはコンピューティングデバイス１６８）は、全体的な制御を提供する主電子プロセッサと、専用の制御動作または特定の信号処理タスクのために構成された１つまたは複数の電子プロセッサと、を含んでもよい。

システムコントローラ１０８（典型的には、少なくともコンピューティングデバイス１６８）は、１つまたは複数のユーザ入力デバイス（例えば、キーパッド、タッチスクリーン、マウスなど）、ユーザ出力デバイス（例えば、ディスプレイスクリーン、プリンタ、視認インジケータもしくはアラート、可聴インジケータもしくはアラートなど）、ソフトウェアによって制御されるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、および電子プロセッサによって読み取り可能なメディアをロードするためのデバイス（例えば、ソフトウェア、データなどで具体化される非一時的な論理命令）を含んでもよい。システムコントローラ１０８（典型的には、少なくともコンピューティングデバイス１６８）は、システムコントローラ１０８の様々な機能を制御および管理するためのオペレーティングシステム（例えば、マイクロソフトウィンドウズ（登録商標）ソフトウェア）を含んでもよい。

図１が、本明細書に開示される光学イメージングパフォーマンス試験システム１００の高レベルの模式図であることが理解されよう。当業者によって理解されるように、追加の構造、デバイス、および電子機器などの他の構成要素が、所与の用途のために試験システム１００がどのように構成されるかに応じて、実際の実施態様に必要に応じて含まれてもよい。

図２は、一つの実施の形態によるターゲット固定具１３６の例を示す模式斜視断面図である。ターゲットホルダ１１２は、ターゲット支持ブロック１７２、クランププレート１７６、および１つまたは複数のファスナ１８０を含んでいる。光源１２０（図示の例ではＬＥＤ）がターゲット固定具１３６と統合される図示の実施の形態では、ターゲット固定具１３６は、光源１２０を支持および包含する（および任意選択で光源１２０のヒートシンクとして機能する）ための装着部材１８４を含んでもよい。装着部材１８４は、ターゲット支持ブロック１７２の一部であるか、またはそれに取り付けられていてもよい。ターゲット支持ブロック１７２は、試験ターゲット１１６と、試験ターゲット１１６と光源１２０との間に提供される任意の適切な光学系（例えば、窓１８８）とを支持するための環状ショルダを含む。

試験ターゲット１１６をターゲット支持ブロック１７２に装着した後、カバーガラス（またはカバースリップ）１９２を試験ターゲット１１６上に配置してもよい。一例として、カバーガラス１９２は、５００±５μｍの厚さを有してもよい。次に、クランププレート１７６（ばねとして構成できる）は、ファスナ１８０（例えば、ターゲット支持ブロック１７２のねじ穴に係合するねじであってもよい）を使用してターゲット支持ブロック１７２に固定されて、試験ターゲット１１６およびカバーガラス１９２をターゲット固定具１３６内の固定位置に固定する。

図３Ａは、一つの実施の形態による試験ターゲット１１６の模式平面図である。試験ターゲット１１６は、暗い（光吸収）材料３０９と、暗い材料３０９上に配置された（またはそれと統合された）明るい（光反射）ターゲット特性３１３の２次元アレイ（パターン）と、で構成される（または少なくともそれらで構成される外面を含む）平面ジオメトリ（例えば、板状）の基板であってもよいか、その基板を含んでもよい。

本明細書では、「暗い」と「明るい」という用語は互いに関連している。すなわち、反射光照明を使用する実施態様の場合、暗い材料は、ターゲット特性３１３よりも暗く（より光を吸収し）、ターゲット特性３１３は、暗い材料３０９よりも明るい（より光を反射する）。透過光照明を特徴とする実施態様の場合、暗い材料は、より光を吸収し、明るい材料は、光をよりよく透過する（より多くの光を透過する）。

ターゲット特性３１３は、好ましくは多角形であり、したがって、明るい特性３１３と周囲の暗い材料３０９との間のコントラストを示すエッジを提供している。特に、ターゲット特性３１３は、直線的（正方形または長方形）であってもよい。

一つの実施の形態では、図示のように、ターゲット特性３１３は、水平方向および垂直方向に対して、特に、イメージングデバイス１２４および１２８のピクセルアレイに対して、試験ターゲット１１６の平面（光軸に鉛直な平面）において傾斜（回転）している。これは、図８Ａにさらに示されており、これは、イメージングデバイス１２４および１２８のいずれかのピクセルアレイ上で実現された、試験ターゲット１１６のあるセクションの詳細図である。

非排他的な一例では、暗い材料３０９は、溶融シリカ基板であり（またはその一部であり）、ターゲット特性３１３は、基板上に配置されたパターン化されたクロム層である。ターゲット特性３１３のアレイは、４２μｍのエッジを有する１４×１０の正方形のアレイである。ターゲット特性３１３は、画像の長軸上で９２μｍ、画像の短軸上で９４μｍ離れて（中心から中心まで）離間している。ターゲット特性３１３は、光軸に対して１００ｍＲａｄ（約５．７３°）傾斜している。画像は、暗視野に対して１９％明るい。クロムは、対物レンズの方を指している。

試験システム１００は、光学システム１０４のイメージングパフォーマンスを試験するための方法を実行するために利用できる。この方法によれば、試験ターゲット１１６は、試験ターゲット１１６をターゲットホルダ１１２に固定することによって、光学システム１０４の物体平面に位置付けられている。様々な調整可能な（段階的な）光学部品（例えば、ターゲットホルダ１１２、対物レンズ１３２、チューブレンズ１５２および１５６、イメージングデバイス１２４および１２８等）の位置決めに対する初期調整がなされてもよい。さらに、イメージングデバイス１２４および１２８に渡される波長は、フィルタアセンブリ１４８を調整することによって選択できる。

次に、光源１２０がアクティブにされて、試験ターゲット１１６を照明するための照明光を生成し、その結果、試験ターゲット１１６から出射されるイメージング光がもたらされる。イメージング光は、対物レンズ１３２ならびにチューブレンズ１５２および１５６によって、（画像分離ミラー１４４によって分割される）画像ビーム部分として、それぞれのイメージングデバイス１２４および１２８のピクセルアレイ上に焦点が合わされて、試験ターゲット１１６の画像（対物レンズ１３２の視野内）をそれぞれの画像ビーム部分から取得している。次に、イメージングデータは、処理のためにイメージングデバイス１２４および１２８からシステムコントローラ１０８に転送される。

この方法によれば、イメージングデータを利用して、試験ターゲット１１６内の複数の場所での複数のエッジ広がり関数を演算する。次に、演算されたそれぞれのエッジ広がり関数から点広がり関数のモデルが構築される。次に、これらの点広がり関数から、エンスクエアドエネルギーＥＥの複数の（推定）値が演算される。あるいはまたはさらに、エンサークルドエネルギーおよび／またはストレールレシオが演算できる。

傾斜エッジターゲットからの鮮明さ（エンスクエアドエネルギーを含む）の推定
一つの実施の形態では、この方法は、点広がり関数のモデルを生成するためにフィットパラメータを利用できるように選択された基底系を使用して実験的エッジ広がり関数（Edge Spread Function; ＥＳＦ）をフィットさせることを伴う。そのモデルから、鮮明さの様々な尺度を導き出すことができる。

鮮明さ測定基準の定義
エンスクエアドエネルギー
点（ｘ＝０，ｙ＝０）を中心とする所与のＰＳＦ（ｘ，ｙ）について、エンスクエアドエネルギーは、次のように、同じ点を中心とする面積ａの正方形内に収まるＰＳＦの割合である。

エンサークルドエネルギー
点（ｘ＝０，ｙ＝０）を中心とする特定のＰＳＦ（ｘ，ｙ）について、エンサークルドエネルギーは、次のように、同じ点を中心とする半径ｒの円内に収まるＰＳＦの割合である。

ストレールレシオ
所与のＰＳＦについて、ストレールレシオは、正規化されたＰＳＦの最大値（ここでは（ｘ＝０；ｙ＝０）で発生すると仮定）と完全な回折限界ＰＳＦの最大値との比である。円形瞳孔の場合、回折限界ＰＳＦは、エアリーディスクであり、そのストレールレシオは次のとおりである。

線広がり関数（Line Spread Function; ＬＳＦ）およびエッジ広がり関数（Edge Spread Function; ＥＳＦ）
ＰＳＦを測定する方法の１つは、バックライトされた穴のアレイを点光源としてイメージングすることであり、穴の直径は、エアリーディスクよりも大幅に小さく、穴間の間隔は隣接する点光源からのＰＳＦが実体のない程度に重なるほどに十分に大きい。そのようなアプローチの問題は、高ＯＤターゲット背景に対するそのような小さな特性の正確な製造（特に高ＮＡ顕微鏡を試験する際に）と、ＰＳＦが１／ｒ²としての２次元において減衰し、正規信号がすぐにノイズに陥るという事実と、を伴う。

ダイナミックレンジが７０ｄＢを超えかつウェルの深さが１０，０００ｅ^－１を超える現在利用可能なセンサでも、ＰＳＦの中心から数ピクセル離れたＰＳＦ密度を特定できない可能性があり、その領域の密度はシステムの信号／ノイズ比（ＳＮＲ）を急速に低下させることができる。代替の実験的なプロトコルには、量子ドットまたは単一フルオロフォアの希薄な単分散コーティングの蛍光照明が伴い、これにより、信頼性の高い点光源を生成できるが、依然としてホールターゲットと同じＳＮＲ制約の犠牲に陥る。

一般的な解決策は、ピンホールの代わりに拡張エッジターゲットを使用することであり、これは、変調伝達関数（ＭＴＦ）測定値を生成するために一般的に使用される方法のいわゆる傾斜エッジファミリである。そのようなターゲットは、線対称性を利用して、次のように線広がり関数（ＬＳＦ）として知られる点広がり関数の１次元投影を調べる。

ＬＳＦは１／ｒで減衰するため、ＬＳＦの解析では、中心から数ピクセル離れたＰＳＦの拡張密度をより適切に捉えることができる。ピンホールを使用してＰＳＦを測定するのではなく、エッジを使用してＬＳＦを測定し、結果として得られる実験的なプロファイルは、エッジ広がり関数（ＥＳＦ）として知られる。エッジは、イメージングシステムの軸に揃えるか、傾斜させることができる。

まず、ｙ軸に位置合わせされ、次の伝達関数Ｅ（ｘ，ｙ）で記述されるエッジについて考える。

このイメージは、ＰＳＦとＥ（ｘ，ｙ）の２次元畳み込み、または同等にＬＳＦ（ｘ）とＥ（ｘ）の１次元畳み込みである。

概念的には、次の関係に従って、観測されたＥＳＦ（ｘ）の導関数としてＬＳＦ（ｘ）を見つけるのは簡単である。

しかしながら、実際には、ノイズの多いデータを数値微分すると、望ましくないレベルのノイズが発生する。代わりに、本開示の一態様によれば、数式１２は、以下に説明するように直接フィットされる。

分離可能な関数を用いたＰＳＦの近似
ＰＳＦではなくＬＳＦを測定する方が安定しているが、最終的な目標はＰＳＦについて知ることである。直交する方向に沿って記録された２つの１次元ＬＳＦから完全な２次元ＰＳＦを再構築することは形式上不可能である。代わりに、本開示の一態様によれば、この方法（例えば、制御デバイスによって実行されるソフトウェアで具体化できるアルゴリズム）は、次のようにＰＳＦの近似を演算する。

この仮定は、次の２つの場合に受け入れられない。（１）例えば、エアリーディスク内のヌルの場所を調べるなど、適切に修正されたＰＳＦの非常に正確なモデルが必要である場合、および（２）評価対象のＰＳＦが、完全にはほど遠く（＞１／４波ＲＭＳ波面誤差）、｜ｙ｜≒｜ｘ｜が存在するフィールドの対角コーナで発生するコマ収差などのｙ軸またはｘ軸に対しても実質的な非対称性が含まれている場合。

ＬＳＦ×ＬＳＦ近似の有限精度を図７Ａで評価する（焦点合わせによる様々なＰＳＦに対するＬＳＦ×ＬＳＦ近似の精度）。分析のために、いくつかの公知のＰＳＦのまとまりを水平および垂直ＬＳＦに投影し、数式１４を使用してそれらの外積から近似ＰＳＦを再演算した。

エンスクエアドエネルギー（ＥＥ_４）を、２×２ピクセル領域にわたる元のＰＳＦと近似ＰＳＦについて演算した。元のＰＳＦは、高ＮＡ顕微鏡システムのいくつかのフィールド点の実験的な波面誤差測定から得られた実世界のＰＳＦであるとした。９つの波面誤差測定のそれぞれについて、瞳孔全体で積分して画像空間ＰＳＦを取得する前に、焦点ぼけ項を追加することによって３１個のＰＳＦを生成した。より鮮明なＰＳＦについて、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似は、実際のＰＳＦのＥＥを一貫してほぼ０：０５で過小評価するが、多項式フィットまたは他の内挿法を使用した経験的補正を実行して精度を回復できるのに正確で十分な方法でそのように過小評価する。より不鮮明なＰＳＦについて、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似と真のＰＳＦとの間の平均対応は良好であるが、精度はＥＥ＜０．１の場合の平均よりも低い。不鮮明なＰＳＦの相対精度は低くなるが、不鮮明なＰＳＦは、そのように明確に識別され、鮮明なＰＳＦと混同されない。

全体として、近似は、試験対象のシステムとＰＳＦ鮮明さ仕様との有意義な比較を可能にするのに十分正確である。

ＥＳＦフィットプロセスの詳細を説明する前に、ピクセル化された入力データの形式を説明し、画像レジストレーションに関連する実際的な懸念事項に触れることは役立つ。

傾斜エッジターゲット
傾斜エッジターゲットの画像は、この方法のＰＳＦフィッティングの唯一のデータソースであり、エッジはそれぞれ４つのエッジを持つ正方形のアレイに配置されている。傾斜エッジＥＳＦターゲットの使用は十分に確立されている。単一のエッジについてのＥＳＦを考えると、エッジを中心とし、エッジの両側の任意の数のピクセルに進むデータ領域を抽出することができ、その長さは、適度に不鮮明なＰＳＦのＥＳＦ全体を撮像するのに十分な長さであり、また、画像の完全に暗い部分および完全に明るい部分のベースライン強度レベルの良好な推定値を提供する。傾斜エッジターゲットでは、複数のＥＳＦを組み合わせることができ、例えば、エッジがほとんど垂直であるが、１／ａラジアンの傾斜がある場合（ａは約１０の値）、画像の隣接する行のまとまりを、各エッジが、隣接する行に対して１／ａピクセルだけシフトされたＥＳＦの一意の複製を含有するように、収集してプールすることができる。次に、結果として得られるＥＳＦを一緒に表示し、ｘで（行の高さ）／ａだけシフトして、各ＥＳＦ遷移の中点を揃えることができる。

このデータセットは、１／ａピクセルの間隔でＥＳＦをサンプリングするが、特定のピクセルでの各観測は依然としてピクセルのアクティブ領域全体の平均であるため、それ自体は解像度を上げない。使用されている特定のセンサでは、ピッチ以外のピクセルのアクティブ領域およびジオメトリがわかっていなくてもよい。ピクセルのアクティブ領域は、１００％のフィルファクタであることを想定している。したがって、垂直に傾斜したＥＳＦの周囲の観測画像は、次のようにモデル化される。

現在の慣例において、ａ＝１０の傾斜エッジターゲットの３２ピクセル（エッジの両側１６ピクセル）にまたがる６４行の画像を、分析のために一緒にプールした。外れ値の除去は、ｌ^２ノルムとして演算された距離と、一緒にすべての行の中央値からの距離に基づいて行の４分の１を取り除いた。

画像レジストレーション
粗い画像レジストレーション
エッジを、最初に、垂直方向と水平方向の両方での画像の中心の投影の単一周波数フーリエ変換を演算することによって識別した。そのフーリエ変換の位相を、公称倍率を想定して、ターゲットの既知の寸法を使用することにより、画像の全体的なシフトを推定するために使用した。

その画像を、隣接するタイルに分割し、各タイルの平均値とともに、各タイルのｘとｙの各タイルの重心を演算した。ＦＦＴの粗いシフトから、画像の各正方形のおおよその場所が十分にわかっており、次いで事前に演算された重心値から各正方形の重心を演算し、各正方形の場所の早期の推定を提供した。

正方形（ｘ；ｙ）座標のグローバルセットを、回転、平行移動、拡大の線形モデルにフィットさせ、グローバルモデルに基づいて正方形の場所の修正された推定値を生成した。

細かい画像レジストレーション
各正方形を、四つのエッジの中心を特定し、場所情報を平均化することで、正確に位置付けた。垂直エッジへのフィットを、各行に沿って数値微分を演算し、その結果を３乗してエッジを識別し、次いでその積を重心演算の重みとして使用して、エッジが行座標に沿ってどこにあるかを推定することによって演算した。エッジ座標と行番号のまとまりを、中央値のロバスト統計中央値アプローチを使用して、勾配とオフセットの線形モデルにフィットさせた。この手法を、行と列を水平エッジについて交換して、４つのエッジすべてに対して繰り返した。エッジオフセットのまとまりを使用して正方形の中心を推定し、勾配の中央値を使用して、傾斜エッジの演算に使用する正方形の回転角度を演算した。

次に、正方形の細かくレジストレーションされたフィット値を、画像全体の平行移動、回転、および拡大のグローバルモデルに再度フィットさせた。この結果を適用して、マルチカメラシステム内の２台のカメラの相対的な向き、具体的には相対的な画像の平行移動Δｘ；Δｙおよび回転θを演算した。拡大パラメータを使用して、各画像の全体的な拡大を演算した。歪みは、特定の歪みモデルを含むようにフィット関数を変更するか、または特定の歪みモデル（例えば、歪みなし）を指定するモデルへのフィットの残差を集合的に分析することによって演算することができる。

ＥＳＦデータへのＰＳＦモデルのフィッティング
本開示の実施の形態によれば、いくつかの方法を利用して、ＥＳＦデータを取得し、次のように、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似（数式１４）と一致するＰＳＦを作成することができる。

外積（直積）
ＬＳＦ_ｘ（ｘ）およびＬＳＦ_ｙ（ｙ）は、垂直および水平ＥＳＦデータの数値微分（数式１３）から直接演算することができ、その外積を取ることができる。その結果として得られる行列は、エッジが１／ａラジアンだけ傾斜している場合、ＰＳＦを係数ａでオーバーサンプリングし、積分によって画像をダウンサンプリングして、ＰＳＦのピクセル化されたバージョンを生成することができる。

しかしながら、別の実施の形態では、このアプローチは、いくつかの理由で利用されない。第一に、それはデータの多くの平均化を提供せず、全体的に高い数値微分のノイズに敏感である。第二に、これはピクセル化されたＰＳＦの推定値であり、設計仕様および試験では、ピクセル化されていないＰＳＦを一般的な光学モデリングソフトウェアの出力として参照することがよくある。

ＥＳＦの補間
数値微分のノイズは、ＥＳＦを公知の導関数を使用してＮ個の滑らかな連続関数にフィットさせることで減らすことができる。ここで、Ｎは、実験的なＥＳＦの合計データ点数よりも小さい。

これは、ノイズに役立つが、前の方法のように、ピクセル化されていないＰＳＦには直接フィットしない。

ＰＳＦモデルへのＥＳＦのフィッティング
ＥＳＦを滑らかな関数にフィットさせる上での改善点は、最初にＰＳＦ^ａで表されるＰＳＦの特定のモデルを想定し、次いでそのモデルを使用してＥＳＦの分析式を導出することである。これの鍵となるのは、ＰＳＦモデルがｘとｙで分離可能な関数であるということである。ガウス基底系は、対数間隔の逆幅ｂ_ｉを使用して選択されるが、原則として他の基底系を使用することもできる。

数式中、（ｘ，ｙ）は、試験ターゲット１１６内の物体平面上の点のフィールド座標であり、Ｎ_ｇは、ＰＳＦをモデル化するために利用される基底系を含むように用いられるガウス分布の数であり、ａ_ｉは、数式２０のモデルにおける各ガウス分布ｉの寄与を重み付けする係数の組であり、ｂ_ｉは、各ガウス分布の幅の逆二乗に比例する。

ピクセル化されていないＥＳＦは、係数の観点から直接演算することができる。

数式中、ｅｒｆ（ｘ）は、ガウス誤差関数、つまり各ガウス分布の定積分であり、数値ライブラリで一般的に利用可能である。

ピクセル化されたＥＳＦは、次のように、ピクセル化されていないＥＳＦの数値積分によって演算することができる。

なお、ＬＳＦをフィットするために使用されるフィッティング関数は、ＬＳＦ_ｘ（ｘ－ｘ_０）＝ＬＳＦ_x（ｘ_０－ｘ）となるように、ｘ_０について対称である。この対称性は、厳密には必要ではないが、フィット空間を減らし、上昇ＥＳＦと下降ＥＳＦとの対比、つまり正方形の右側と正方形の左側との対比からのＥＳＦの同等性を高めるために使用した。高ゲインセンサからの画像はショットノイズが制限されたカウントプロセスであり、絶対的には、ＥＳＦデータの下部の暗い部分の分散は、頂部でのＥＳＦデータの分散よりも小さいため、ＥＳＦの上部フィット領域と下部フィット領域は、統計的にかなり異なる。ＥＳＦの重み付き線形最小二乗法が各ＥＳＦデータ点の信号レベル（光電子の単位）を、その分散に相当する重みとして使用して実行される場合、これにより、原点について非対称であるＬＳＦを伴うＰＳＦについての左右のＥＳＦへのフィットが異なる。

代替のアルゴリズムは、ここで使用されている明白な対称性を無視する数式２０における異なる基底系を利用することができる。このような基底系は、Ｂスプライン、多項式、または、非対称ＬＳＦのフィットを可能にする、様々な周波数の奇数乗または正弦関数の多項式と一緒に数式２０で使用されるガウス分布などの組み合わせなどの、補間に一般的に使用される関数とすることができる。上昇および下降ＥＳＦ（例えば、正方形の左エッジおよび右エッジ）の同時線形最小二乗法では、ショットノイズから導出された重みを使用して、非対称ＬＳＦを非対称基底関数にフィッティングすることができる。

数値フィッティング
実際には、画像データは、線形最小二乗法を使用してフィッティングされる。ＱＲ分解を、インテルＭＫＬマスカーネルライブラリ（ＩＮＴＥＬ ＭＫＬ Ｍａｔｈ ｋｅｒｎｅｌ ｌｉｂｒａｒｙ）に実装されている公知のＤＧＥＬＳ ＬＡＰＡＣＫ（線形代数パッケージ）ルーチンの一部として使用する。画像データＩｍｇを、計画行列Ｄを使用してフィッティングし、フィット係数Ａｉを得る。９つの異なるオフセットｘ_０を使用して、Ｄのいくつかの事前演算されたバージョンが存在し、データのすべての行は、データのｘ_０値に最も近いｘ_０値に対応するＤの行を使用する。

フィット係数Ｘ［０］は、バックグラウンドノイズと試験ターゲットのブリードスルーによる画像のベースライン強度を示す。フィットであるデータがＥＳＦ_ｘ（ｘ）となる垂直エッジである場合、係数Ｘ［１］；Ｘ［２］；：：：；Ｘ［Ｎ_ｇ］は、数式２０において係数ａ_ｘ；１，ａ_ｘ；１，：：：，ａ_ｘ；Ｎｇを示す。 フィットであるデータがＥＳＦ_ｙ（ｙ）となる水平エッジである場合、係数Ｘ［１］；Ｘ［２］；：：：；Ｘ［Ｎ_ｇ］は、数式２０において係数ａ_ｙ；１，ａ_ｙ；１，：：：，ａ_ｙ；Ｎｇを示す。

ＰＳＦモデルの再構築と鮮明さの演算
ＰＳＦのモデルは、前セクションで得たフィット係数ａ_ｉから再構築することができる。いくつかの異なるモデルは、異なるレベルの知識を示す。最も完全なモデルは、数式２０を使用して垂直ＬＳＦと水平ＬＳＦとを組み合わせたものであり、エンスクエアドエネルギーは、係数の合計の単純な積から直接演算することができる。

この方法の精度については、以下に説明する。

エンサークルドエネルギーも同様に数値的に数式３および２０を評価することで演算することができる。ストレールレシオは、次のように、単純な形を取る。

代替シンプルＰＳＦモデル
ＰＳＦは基本的に２次元の概念であるが、垂直ＬＳＦと水平ＬＳＦの両方が同一であると仮定して決定されたＰＳＦのＥＥを表現することは有用であった。そのような用途には、水平ＥＳＦから推定されたＥＥと垂直ＥＳＦから推定されたＥＥとの対比を最大化する焦点位置を比較することによって画像の非点収差を探すことが含まれる。この目的のため、簡単なＰＳＦモデルは、フィット係数ａ_ｉの非常に限られた数で採用されている。

この形式のデータフィードバックは、システムの位置合わせが実行された主要な方法であって、動作において非常に安定していることが証明されている主要な方法である。

数式３７のモデルは、１次元ＬＳＦに関する情報のみを含むＥＳＦデータからＰＳＦの２次元再構成を取得できるように、ｘおよびｙに関して分離可能であるように選択された。そのため、このモデルでは、高度に収差または焦点がぼけたシステムから生じる複雑なＰＳＦを示せない場合があるが、十分に補償された焦点の合ったシステムのＰＳＦを記述するには十分である。ＥＳＦは、検出器ＭＴＦの寄与によるＰＳＦの劣化を反映するようにさらに変更でき、これは、最悪の場合、各ピクセルの全長にわたって数式３８の正確なＥＳＦを平均化することによって達成される。

例えば線形最小二乗回帰に基づくデータフィッティングは、数式３８を実験データに対してフィッティングすることによって実行されて係数ａ_ｉを得る。ＰＳＦモデルは、フィットから得られたａ_ｉの値を使用して数式３７を評価することによって構築される。次に、ＥＥ値は、正方形の領域にわたって数式３７を積分することによって分析的に演算されて、数式４０を得る。

アルゴリズムの精度
アルゴリズム全体の精度を、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似の精度を評価するために使用されたのと同じ実世界のＰＳＦを使用して、既知のＰＳＦを使用した合成画像を使用して評価した。次に、ＰＳＦを、無限に鮮明な試験ターゲットの画像で畳み込んだ。畳み込みは、１０×１４の傾斜した正方形のグリッドを持つ理想的なノイズのない画像を示す。正方形は、カメラのピクセルグリッドに対する各正方形の配置が、正方形の中心がどこにあるかによってサブピクセルレベルで異なるため、互いに重ね合わせることができないという点で、様々な試験を提供する。データに対するショットノイズの影響を理解するために、最初に画像をスケーリングしてターゲットの実際の画像の強度を一致させ、ベースラインを追加してシステムのバックグラウンド強度と試験ターゲットのブリードスルーの影響を加えた。スケーリングされた画像は、光電子の単位で表した。各ピクセルに対して特別に演算された分布から各ピクセルの強度をサンプリングすることにより、このスケーリングされた画像からショットノイズサンプリング画像を作成した。ショットノイズのポアソン分布は、スケーリングされた画像の平均に対応する平均と、画像の平均にも等しい分散と、を持った正規分布として近似した。画像は、最終的に２^１６－１の画像カウントあたり１０，５５０個の光電子のスケールファクタを使用することによって、１６ビットＴＩＦＦの上位ビットとして１２ビットの深さにスケーリングした。

各画像を作成した後、完全な分析パイプラインを実行して、数式３５を使用して各正方形のエンスクエアドエネルギーを推定した。さらに、ＰＳＦのモデルを、フィット係数ａ_ｘ；ｉおよびａ_ｙ；ｉから作成し、直接の比較を可能にした。図４Ａ～図４Ｆは、真のＥＥが０．５９４の適度に鮮明なＰＳＦの結果を示している。ＰＳＦの３Ｄプロットは、真のＰＳＦ（図４Ａ）、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似から導出されたＰＳＦ（図４Ｂ）、および最後に合成画像の分析とＥＳＦデータのフィッティングとから復元されたＰＳＦモデル（図４Ｃ）を示している。３つのＰＳＦの差異を、同じ垂直スケールを使用して図４Ｄ～図４Ｆに示す。予想どおり、ＰＳＦモデルは、ＬＳＦ×ＬＳＦ近似と非常によく似ている。なお、ベースでの真のＰＳＦの密度は、プロットの左前よりもプロットの右前で速く低下する。そのプロパティは、ＬＳＦ×ＬＳＦモデルによって保持され、ＥＳＦデータからのＰＳＦモデルも忠実に回復する。ＬＳＦ×ＬＳＦ近似は、ピークの過小評価と、ピークから発生する水平と垂直の行と列の過大評価を引き起こす。これにより、真のＥＥが過小評価され、避けられない近似となる。ＰＳＦを上から見ると、特徴的な「＋」字型のＰＳＦモデルとなる。それにもかかわらず、ＬＳＦ×ＬＳＦモデルの忠実な再構築と、フィット係数ａ_ｘ；ｉおよびａ_ｙ；ｉのみからのＥＥの正確な演算とは、ＥＳＦフィッティング手順が期待どおりに動作していることを示唆している。

２つの追加のＰＳＦを同じ方法でフィットし、それぞれ鮮明なＰＳＦと不鮮明なＰＳＦを示す図５Ａ～図５Ｆと図６Ａ～図６Ｆとに示す。なお、予測どおり、不鮮明なＰＳＦの非対称性はＬＳＦ×ＬＳＦモデルによっては適切に撮像されない。

図７Ａで使用したものと同じＰＳＦを使用して、３１個所の異なる焦点位置の範囲にわたって演算された９つの異なる実験的なＰＳＦに対して合成画像分析を繰り返した。数式３５を使用して推定されたＥＥと既知の開始ＰＳＦのＥＥとの対比の散布プロットを図７Ｂに示す。散布プロットの各点は、１０×１４の正方形で構成される画像を示し、各正方形は、ショットノイズとサブピクセルの配置に関して異なる複数の正方形が表示されたときに露出するアルゴリズムエラー（存在する場合）との両方から生じるノイズとともに、それら正方形がＥＥの同じ推定値を生成することを期待して、個別にサンプリングされる。エラーバーは、１４０回の測定すべての標準偏差を示す。点は、各ＰＳＦの最適な焦点の周りに一連の同様のＰＳＦを作成するＰＳＦの生成から生じる様々な場所での自然なクラスタリングを示す。

ＥＥは、アルゴリズムによって過小評価されており、これは、コアＬＳＦ×ＬＳＦ近似になると予想される。ＥＥの推定は、ＬＳＦ×ＬＳＦの近似と正確に一致すると予想されるが、この場合、わずかに高くなっている。これにより、全体的な推定がより正確になるが、ＥＳＦフィッティングおよびＥＥ推定の数値手法のパフォーマンスを向上させる機会も得られる。

図７ＢのＥＥ推定の精度は、機器試験の目的にとっては非常に許容できるものであり、本明細書に開示された方法によって採用された基本的なアプローチが、使用可能なデータと有用な試験プラットフォームを生成できることを示している。

アルゴリズムの正確さ
図７ＢのＥＥ推定の標準偏差が比較的厳密であることから判断すると、アルゴリズムの正確さは許容できるものである。ただし、光学的位置合わせのためにフィードバックを使用すると、ちょうど厳密な標準偏差を超えた追加レベルの要件が提示される。典型的には、システムに小さな摂動を加えて最適化を実行する場合、フィードバック信号が調整変数の関数として飛び交わないことが重要である。図７Ｃは、ＥＥと焦点位置との対比のプロットであり、アルゴリズムが焦点ぼけの摂動に対して非常に滑らかで予測可能な応答曲線を提供することを示している。赤線と黒線（またはそれぞれ円形と三角形のデータ点）の間の距離は、ＥＥが過小評価されていることを示しているが、それは、体系的かつ一貫して過小評価されており、焦点ぼけ位置が点ごとに変化しても、その方法の不正確さは大きく飛び交うことはない。したがって、この曲線は、ＥＥが最大化される焦点ぼけ位置を決定するためなど、より高いレベルの解釈とフィッティングに適している。

非対称ＬＳＦのフィッティングを可能にする基底系を含め、ＬＳＦを近似するために代替の基底系を利用できることは上記したとおりである。そのような方法を利用した場合、図７Ｂに示すよりも高い精度が得られる可能性がある。ただし、図７Ｃの形式の応答曲線が、最適化の使用に十分滑らかであることを検証する必要がある。証明されていない懸念は、より多くのフィッティングパラメータを使用すると滑らかさが損なわれることである。ただし、この仮定は試験されないままであり、より高精度のモデルは期待に反し、実際には同じように滑らかまたはより滑らかになる可能性がある。

ＥＥスコア
エンスクエアドエネルギー（ＥＥ）値は、試験対象の光学システム１０４のイメージングパフォーマンスの測定基準として利用できる。ユーザは、システムの光学部品に対して初期設定または調整を行ってもよい（例えば、部品間、および部品と試験ターゲット１１６との間の位置合わせ）。次いで、ユーザは、本明細書に記載の方法に従って、光学システム１０４の試験を実行してもよい。試験の結果に基づいて、ユーザは、その結果を改善するためにさらに調整を行う必要があるかどうかを判定してもよい（例えば、位置合わせおよび焦点合わせをさらに最適化する）。さらに調整を行った後、ユーザは、試験を再度実行してもよい。試験と調整の繰り返しを、結果が許容できると見なされるまで続けてもよい。

光学システム１０４は、画像内のすべてのフィールド点が所定の最小閾値ＥＥ値を超えた場合（例えば、ＥＥ＞０．５１）、イメージングパフォーマンス試験に合格したと判定できる。ただし、すべてのＥＥ値が合格したかどうかのみに基づいてイメージングパフォーマンスを評価することは、状況によっては不利と見なされる場合がある。このアプローチは、光学システム１０４がいくつかのぼんやりしたスポットを示すが、そうでなければ鮮明な（高画質）システムである場合には許されないかもしれない。さらに、位置合わせ手順の進行中に光学パフォーマンスが継続的に評価されるため、閾値処理の使用から生じる不連続性により、閾値処理方法を、連続測定基準が好ましい最適化プロセスとして使用するのに問題が生じ（例えば、レーザ出力に対する位置合わせ、または最小二乗平均平方根（ＲＭＳ）波面誤差に対する位置合わせ）、閾値処理効果が製造歩留まりの演算に役立たなくなる場合がある。

前述の潜在的な不利な点を克服するために、ここで開示されている方法のさらなる実施の形態では、ＥＥスコアであるＥ_Ｓを、ＥＥ値に基づいて演算する。ＥＥスコアは、イメージングパフォーマンス試験に合格するために所定の最小閾値を超える（または満たす、または超える）必要がある単一の連続変数を使用してフィールド全体を記述する。例えば、ＥＥスコアはＥ_Ｓ≧１００が合格スコアとなるように重み付けしてもよい。ＥＥスコアには次の２つの要素がある。＜ＥＥ＞は、指定された被写界深度にわたってすべてのフィールド点で観測されたすべてのＥＥ値の空間平均であり、重なり積分ＥＯは、異なるイメージングチャネル間（例えば、画像がフィルタリングされる４つの色に対応する４つのチャネル、ここで、図示の実施の形態では、２つのイメージングデバイス１２４および１２８が調整可能なフィルタアセンブリ１４８と組み合わせて利用されて、それぞれ４つのチャネルのうちの２つで画像を取得する）のＥＥの一貫性を測定するものである。フィールド位置（ｘ，ｙ）と焦点位置（ｚ）との両方で鮮明な領域および不鮮明な領域が一致する場合、ＥＯに報酬が与えられる。ＥＯには、４つのチャネルが矛盾している場合、例えば、２つのイメージングデバイス１２４および１２８が互いに対して十分に焦点が合っていない場合、または青色チャネルが左上隅で鮮明であり、右下隅で不鮮明である一方で赤のチャネルが反対側である場合等に、ペナルティを課す。ＥＥスコアとその構成要素は、以下の数式４１～４４に従って演算される。

数式中、ｘおよびｙは、サイズＮ_ｘ×Ｎ_ｙのグリッドに配列されたフィールド点を示し、ｃは、色であり（例えば、４チャネルの実施の形態では、色１、２、３、および４は、青、緑、赤、琥珀色に対応してもよい）、ｚは、焦点位置であり、ｎｍは、ナノメートルである。

ＥＥスコアは、すべてのチャネルからの寄与を考慮するが、一度に単一チャネルを考慮し、フィールド位置および焦点合わせ位置に対する均一性のみを考慮した同様のスコアを持つことも有用である。チャネルごとのＥＥスコアＥＣ_ｃは、単一チャネルの不均一性が、平均二乗の分散と同様な、数式４６に捕捉されているような例である。

数式４６の積分がゼロの場合、不均一性ＥＨによって表されるペナルティはゼロになる。

ＥＥ対Ｚのフィッティング
数式４２、４３、および４６の積分は、焦点に対してイメージングパフォーマンスを特徴づけることを目的としており、実験データの単純な合計を使用して演算することができる。あるいは、最初にＥＥ値の実験的なペアとそれに対応するｚ場所をガウスプロファイルにフィッティングすることによって積分を演算することもできる（数式４９）。次に、積分は、以下の数式４９～５５ごとのガウスフィット関数の定積分の分析解として演算される。

数式中、ａは、焦点に対して得られたピークＥＥ値、ｗは、ガウス幅であり、ｚ０は、ピークＥＥ値に対応するｚ値である。これは、ｚ０をｚステップサイズの数分の１以内に正確に補足しながら、比較的粗いｚステップをとる（したがってデータ取得が少なくなる）ことを可能にするという点で特に有用である。数式５５は、上記の数式４２の積分を演算するために利用してもよい。

ＥＯ演算の場合、数式４４の異なるチャネル間の重なり積分は、数式５６～６３に示すように、実験的なデータのガウスフィットの分析積分を使用して演算することもできる。

数式中、Ｗ_１およびＷ_２は、チャネル１および２に対応するガウス分布の幅である。２つのガウス分布の積は、幅Ｗ_Ｐを持つ、Ｚ０_Ｐを中心とした第三のガウス分布である。数式５６～６３を利用して、上記の数式４７を演算してもよい。

ペナルティは、様々な光学的欠陥によってどれだけのパフォーマンスが失われたかを示す。

光学システム１０４に対する現在のＥＥスコアを推定する以外に、この方法は、１つもしくは複数のアーチファクトまたは光学的欠陥（例えば、収差）に起因してどれだけの潜在的スコアが失われるかをユーザに伝えることを伴ってもよい。このようにして、この方法は、どの特定の欠陥がイメージングパフォーマンスに最も悪影響を及ぼしているかについてユーザに通知してもよい。この目的のために、この方法は、１つまたは複数のそれぞれのアーチファクトに関連付けられた１つまたは複数のペナルティを演算してもよい。ペナルティは、現在のＥＥスコアと、欠陥が説明された場合に得られるスコアとの差分である。この方法は、ユーザに表示される画像のフィールド全体にわたるペナルティに対応する情報を表示することを含んでもよい。ＥＥスコアへの＜ＥＥ＞の寄与のみを考慮する場合（重なりスコアＥＯなし）、ペナルティ演算は常により大きな＜ＥＥ＞量になるはずである。ペナルティは、実際のスコアと人為的に増加したスコアとの差分として伝達され、これは、常に負の数である必要がある。重なりスコアＥＯを考慮する場合、ペナルティ演算で正の数になることがあってもよい。

ペナルティの一例は、イメージングデバイス（例えば、カメラ）のＺシフトによるペナルティである。このペナルティを演算する際に、この方法は、イメージングデバイス１２４および１２８の両方が互いに対して最適に焦点を合わせることができると想定してもよいが、イメージングデバイス１２４および１２８内の軸上色収差がゼロであることは想定しない。この方法は、第１のイメージングデバイス１２４が取得する２つの波長フィルタリングされたイメージングデータの平均（例えば、青および緑のデータの平均）として、第１のイメージングデバイス１２４にとっての理想的な焦点位置を演算する。この方法はまた、第２のイメージングデバイス１２８が取得する２つの波長フィルタリングされたイメージングデータの平均（例えば、赤および琥珀色のデータの平均）として、第２のイメージングデバイス１２８にとっての理想的な焦点位置を演算する。

ペナルティの別の例は、イメージングデバイス（例えば、カメラ）の傾斜によるペナルティである。各チャネルについて、この方法は、両方の色（例えば、チャネル１の青と緑）の平均として焦点面を構築し、線形最小二乗法を使用して平面にフィットさせ、各イメージングデバイス１２４および１２８の焦点差を維持しながら焦点から除去される先端部分および傾斜部分を見つける。

ペナルティの別の例は、非点収差によるペナルティである。水平ＬＳＦおよび垂直ＬＳＦのＥＥスコアは、個別に演算され、焦点面の傾斜および高さの各方向への最適化を可能にする。次に、マップを平均化して、最終的な推定を作成する。

ペナルティの別の例は、軸上色収差によるペナルティである。このペナルティは、チャネルごとに１回ずつ、２回演算される。チャネル１の場合、２つの色（例えば、青と緑）の最適な焦点がそれぞれについて見つかり、その差分が分割され、各チャネルはその量だけオフセットされる。結果として得られる焦点位置は、カメラ間の焦点の差異が不完全なため、依然として理想的ではない可能性がある。

ペナルティの別の例は、フィールドの平坦性によるペナルティである。このペナルティは、チャネルごとに１回ずつ、２回演算される。チャネル１の場合、２つの色の露出（例えば、青と緑の露出）の最適な焦点面が平均化され、最適なフィット平面が（例えば、青と緑の）データの焦点位置から差し引かれる一方、チャネル２は、正常に処理される。このペナルティは、解釈が矛盾する可能性がある。例えば、両方のチャネルが等しく非フラットである場合、両方とも＜ＥＥ＞の観点から問題が発生するが、重なりＥＯは生産的な方法で強化される。チャネルをフラット化すると、両方の影響がなくなる。通常、＜ＥＥ＞の影響が支配的であるが、これは保証されない。

図８Ａは、試験ターゲット１１６のターゲット特性３１３のうちの１つから取得された画像の例である。図８Ｂは、図８Ａの画像から演算されたＥＳＦの例である。図８Ｂでは、画像座標ゼロは、イメージングされたターゲット特性３１３のエッジのうちの１つに対応する。図８Ｂのデータ点の一部は外れ値である。図示のように、これらの外れ値のうちの１つまたは複数は、ターゲット特性３１３上の暗いアーチファクト（例えば、製造からの汚れまたは破片）に対応してもよい。この方法は、ＥＳＦデータの外れ値を除去する（例えば、無視または削除する）ことを含んでもよい。

図９は、図８ＢのＥＳＦを誤差関数にフィットさせ、ＥＳＦからＥＥを演算した結果の例である。

図１０は、ターゲット特性３１３の４つのエッジについてのＥＳＦを演算し、ＥＳＦを誤差関数にフィットさせ、対応するＥＳＦから４つの独立したＥＥ値を演算する例である。名目上、左エッジと右エッジは、同じ測定値になり（ＥＥ_ｌｅｆｔ＝ＥＥ_{ｒｉｇｈｔ}）、上エッジと下エッジは、同じ測定値になる（ＥＥ_ｕｐ＝ＥＥ_ｄｏｗｎ）。ただし、左エッジと右エッジの測定値は、必ずしも上エッジと下エッジの測定値と同じであるとは限らない。

代替の実施の形態では、エンスクエアドエネルギーの代わりに、エンサークルドエネルギーをイメージングパフォーマンス測定基準として利用してもよい。さらなる代替の実施の形態では、エンスクエアドエネルギーの代わりに、ストレールレシオをイメージングパフォーマンス測定基準として利用してもよい。

図１１は、本開示の一つの実施の形態による、本明細書に記載の光学システム１０４などの光学システムのイメージングパフォーマンスを試験する方法の一例を示す流れ図１１００である。図示のように、この方法は、対物レンズのＺステージをおおよその焦点位置に移動することによって開始される。次に、ユーザは、Ｚスタック取得のプロセスを開始し、これにより、試験ターゲットの複数の画像が異なる焦点位置で取得される。次に、光学システムのハードウェアがＺスタックの取得を実行し、その実施の形態を図１２に示す。次に、Ｚスタック範囲を、Ｚスタック取得中の焦点パフォーマンスと比較する。次に、Ｚスタックの結果に基づいてＺ焦点位置を更新する。次に、焦点がＺスタック範囲の中央の３分の１にあるかどうかを判定する。「はい」である場合、この方法は、現在取得されているデータが使用可能であると判定し、グローバル演算をＺスタックに対し実行し、そのように生成された新しいデータがユーザに通知される。

一方、Ｚスタック範囲の中央３分の１に焦点が合わないと判定された場合は、現在取得されているデータからイメージングパフォーマンス値（例えば、本明細書で説明するエンスクエアドエネルギーの推定値）の演算が行われるが、ユーザに対し、範囲の中央に焦点が見つからなかったためにデータが不完全または信頼できないという警告がなされる。次に、このＺスタックから得られた焦点位置のより多くの情報に基づいた推測を用いて、Ｚスタック取得のプロセスを繰り返してもよい。

図１２は、本開示の一つの実施の形態による画像のＺスタックの取得を示す流れ図１２００である。ユーザがＺスタック取得を開始した後（図１１）、初期の焦点推測の周囲でＺ位置の範囲を演算する。ＦＯＶの組内の各視野ＦＯＶ_ｉについて、Ｚステージは、ＦＯＶ_ｉに対応する焦点ぼけ位置に移動するように命令される。次に、Ｚステージの実際の位置を照会し、記録する。次に、すべてのイメージングデバイスからの画像を同時に取得する。次に、各画像自体の高速処理を実行し、その実施の形態を図１３にさらに示す。次に、画像データをプールする。次に、ＥＳＦごとに１つずつの複数のＰＳＦモデルを、本明細書で説明するように、ガウス誤差関数の基底系にＥＳＦをフィットすることによって構築する。

図１３は、本開示の一つの実施の形態による、画像自体の高速処理を示す流れ図１３００である。その画像を、強度、水平重心、および垂直重心の表現にダウンサンプリングする。次に、ダウンサンプリングされた画像を使用して、粗いグローバルレジストレーションを実行する。各正方形（または試験ターゲットの他のタイプのターゲット特性）は、重心データを使用して位置付けされる。次に、複数の正方形の位置を、平行移動、回転、および拡大のグローバルモデルにフィットする。次に、各正方形の各エッジからＥＳＦを抽出し、エッジの角度と中心を演算する。次に、ＥＳＦデータから外れ値を削除する。次に、複数のＰＳＦモデルを、本明細書で説明するように、ガウス誤差関数の基底系に独立して各ＥＳＦをフィットすることによって構築する。次に、各ＥＳＦについて、イメージングパフォーマンス値（例えば、本明細書で説明するエンスクエアドエネルギーの推定値）を演算する。データは、平均化できる（ＥＥ_{ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ}＝（ＥＥ_ｌｅｆｔ＝ＥＥ_{ｒｉｇｈｔ}）／２、ＥＥ_{ｖｅｒｔｉｃａｌ}＝（ＥＥ_ｕｐ＝ＥＥ_ｄｏｗｎ）／２）。 図１３に示されるプロセスは、複数の画像に対して繰り返されてもよく、結果として得られた画像データは、プールされ（図１２）、さらに処理できる。

一つの実施の形態では、流れ図１１００、１２００、および１３００のうちの１つまたは複数は、上記で説明され、図１１、図１２、および図１３のうちの１つまたは複数に示されているステップまたは機能を実施（例えば、制御または実行）するように構成された光学イメージングパフォーマンス試験システムまたは光学イメージングパフォーマンス試験システムの一部を示してもよい。この目的のために、プロセッサ、メモリ、および当業者に理解される他の構成要素を含むコントローラ（例えば、図１に示されるコントローラ１０８）を設けて、ステップまたは機能の実施に関与する試験システムのコンポーネントを制御することなどによって、ステップまたは機能のパフォーマンスを制御してもよい。これは、当業者によって理解されるように、ユーザ入力および／または機械実行可能命令を受信および処理することに関与してもよい。

図１４は、方法に従って生成されてもよく、また、コンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１６８）のディスプレイスクリーン上でユーザに表示できるＥＥパフォーマンスマップのセットの例を示している。マップの列は異なる色に対応しており、本実施例では、左から右に、青、緑、琥珀色、および赤である。最も上の行（行１）では、各マップに視野（ＦＯＶ）の点ごとに平均ＥＥが表示されている。次の行（行２）では、各マップに、ＦＯＶの点ごとに焦点ぼけ値で見つかった最良のＥＥが表示されている。次の行（行３）では、各マップに、ＥＥによって判定されたものとして、最適な焦点の表面が表示されている。次の行（行４）では、各マップに、ＥＥによって判定されたものとして、水平方向のイメージングデータと垂直方向のイメージングデータとの対比の非点収差が表示されている。最も下の行（行５）では、各マップに、ＥＥが最小値を超えるｚ範囲として被写界深度が表示されている。

図１５は、方法に従って生成されてもよく、また、コンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１６８）のディスプレイスクリーン上でユーザに表示できる組み合わせＥＥのスコアおよびパフォーマンスマップの例を示している。最も上のマップ（１）は、すべてのチャネルおよび焦点ぼけ位置で使用可能なＥＥを示すグローバルＥＥマップである。最も上のマップ（１）の下において、マップのグループ（２）は、上記のような様々な光学的欠陥の寄与を示している。したがって、これらのマップ（２）は、ユーザが問題の欠陥に対処した場合に、イメージングパフォーマンスがどれだけ向上するかをユーザに通知する。本実施例では、マップ（２）のグループの最初の行は、異なる色、本実施例では、左から右に、青、緑、琥珀、赤のグローバルスコアを示している。マップ（２）のグループの２行目は、左から右に、重なり、イメージングデバイスＺシフトによるＥＥへのペナルティ、チャネル１の軸上色収差によるＥＥへのペナルティ、およびチャネル２の軸上色収差によるＥＥへのペナルティを示している。マップ（２）のグループの３行目は、左から右に、非点収差によるＥＥへのペナルティ、イメージングデバイスの傾斜によるＥＥへのペナルティ、チャネル１のフィールドの平坦性によるＥＥへのペナルティ、およびチャネル２のフィールドの平坦性によるＥＥへのペナルティを示している。

図１６は、本開示の一つの実施の形態による、光学イメージングパフォーマンス試験システムの一部であるか、または光学イメージングパフォーマンス試験システムと通信できるシステムコントローラ（またはコントローラ）１６００の非限定的な例の模式図である。例えば、システムコントローラ１６００は、上記で説明され、図１に示されている試験システム１００のシステムコントローラ１０８に対応してもよい。

図示の実施の形態では、システムコントローラ１６００は、全体的な制御を提供する主要な電子プロセッサを代表するプロセッサ１６０２（典型的は電子機器ベース）と、専用制御動作または特定の信号処理タスクのために構成された１つまたは複数の電子プロセッサ（例えば、グラフィックス処理ユニットまたはＧＰＵ、デジタルシグナルプロセッサまたはＤＳＰ、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ、フィールドプログラマブルゲートアレイまたはＦＰＧＡ等）と、を含む。システムコントローラ１６００はまた、データおよび／またはソフトウェアを格納するための１つまたは複数のメモリ１６０４（揮発性および／または不揮発性）を含む。システムコントローラ１６００はまた、１つまたは複数のタイプのユーザインターフェースデバイスを制御し、ユーザインターフェースデバイスと、ユーザインターフェースデバイスと通信するシステムコントローラ１６００のコンポーネントと、の間のインターフェースを提供するための１つまたは複数のデバイスドライバ１６０６を含んでもよい。そのようなユーザインターフェースデバイスは、ユーザ入力デバイス１６０８（例えば、キーボード、キーパッド、タッチスクリーン、マウス、ジョイスティック、トラックボールなど）およびユーザ出力デバイス１６１０（例えば、ディスプレイスクリーン、プリンタ、視覚的インジケータまたはアラート、可聴インジケータまたはアラートなど）を含んでもよい。

様々な実施の形態では、システムコントローラ１６００は、１つまたは複数のユーザ入力デバイス１６０８および／またはユーザ出力デバイス１６１０を含むものとして、または少なくともそれらと通信するものとして見なされてもよい。システムコントローラ１６００はまた、メモリおよび／または１つまたは複数のタイプのコンピュータ可読媒体１６１４に含まれる１つまたは複数のタイプのコンピュータプログラムまたはソフトウェア１６１２を含んでもよい。コンピュータプログラムまたはソフトウェアは、試験システム１００の様々な動作を制御または実行するための非一時的な命令（例えば、論理命令）を含んでもよい。コンピュータプログラムまたはソフトウェアは、アプリケーションソフトウェアおよびシステムソフトウェアを含んでもよい。システムソフトウェアは、ハードウェアとアプリケーションソフトウェアとの間の相互作用を含む、システムコントローラ１６００の様々な機能を制御および管理するためのオペレーティングシステム（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム）を含んでもよい。特に、オペレーティングシステムは、ユーザ出力デバイス１６１０を介して表示可能であり、かつユーザがユーザ入力デバイス１６０８を使用して対話できるグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供してもよい。

システムコントローラ１６００はまた、ＧＵＩによるグラフ形式での提示のためのデータのフォーマットを含む、試験対象の光学システム（例えば、上記で説明され、図１に示されている光学システム１０４によって出力された信号（例えば、イメージングデータ）を受信および処理するための１つまたは複数のデータ取得／信号調整コンポーネント（ＤＡＱ）１６１６（ハードウェア、ファームウェアおよび／またはソフトウェアで具体化できるものとして）を含んでもよい。ＤＡＱ１６１６はまた、制御信号を光学システムに送信して、本明細書に記載されているような調整可能な光学部品の動き／位置決めを制御するように構成できる。ＤＡＱ１６１６は、上記で説明され、図１に示されている電子機器モジュール１６４の全部または一部に対応してもよい。

システムコントローラ１７００は、本開示の全体にわたって説明するように、イメージングパフォーマンス測定基準、スコア、マップなどを含む、光学システムから出力された信号を処理し、そこからデータを生成するように構成されたデータアナライザ（またはモジュール）１６１８をさらに含んでもよい。したがって、データアナライザ１６１８は、本明細書に開示される方法のいずれかの全部または一部を実装（制御または実行）するように構成できる。これらの目的のために、データアナライザ１６１８は、当業者によって理解されるように、ソフトウェアおよび／または電子機器（ハードウェアおよび／またはファームウェア）で具体化できる。データアナライザ１６１８は、上記で説明され、図１に示されている電子機器モジュール１６４および／またはコンピューティングデバイス１６８の全部または一部に対応してもよい。

図１６は、本開示と一致するシステムコントローラ１６００の例の高レベルの模式図であることが理解されよう。追加の構造、デバイス、電子機器、およびコンピュータ関連または電子プロセッサ関連の構成要素などの他の構成要素が、実際の実施態様の必要に応じて含まれてもよい。システムコントローラ１６００は、備えることができる構造（例えば、回路、メカニズム、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア等）を示すことを意図した機能ブロックとして図１６に模式的に表されていることも理解されよう。様々な機能ブロックおよびそれらの間の信号リンクは、図示のみを目的として任意に位置付けられており、いかなる方法においても制限するものではない。当業者であれば、実際には、システムコントローラ１６００の機能が、様々な方法で実施できるが、必ずしも図１６に示され、本明細書で例によって説明されているままの方法であるとは限らないことを理解するであろう。

例示的な実施の形態
ここで開示されている主題に従って提供される例示的な実施の形態には、以下が含まれるが、これらに限定されない。

１．光学システムのイメージングパフォーマンスを試験する方法であって、試験ターゲットを光学システムの物体平面に位置付けることと、光学システムを動作させて試験ターゲットを照明し、画像ビームを生成することと、光学システムの焦点合わせステージを動作させて、複数の焦点ぼけの値に対応する画像ビームから試験ターゲットの複数の画像を取得することと、各画像から、試験ターゲット内の複数の場所での複数のエッジ広がり関数を演算することと、それぞれのエッジ広がり関数から複数の点広がり関数を構築することと、点広がり関数に基づいて、複数の場所に対応する複数のイメージングパフォーマンス値を演算することであって、イメージングパフォーマンス値が、エンスクエアドエネルギー、エンサークルドエネルギー、およびストレールレシオからなる群から選択される計測基準に基づいている、演算することと、を含む、方法。

２．複数の場所は、試験ターゲット内の物体平面内の複数のフィールド座標（ｘ，ｙ）を含む、実施の形態１に記載の方法。

３．複数の場所は、試験ターゲットを通過する光軸に沿った複数の焦点位置（ｚ）を含み、光学システムを動作させることは、異なる焦点位置（ｚ）での試験ターゲットの複数の画像を取得すること、を含む、実施の形態１または２に記載の方法。

４．イメージングパフォーマンス値の組み合わせに基づいてイメージングパフォーマンスの１つまたは複数のマップを生成することを含む、実施の形態１～３のいずれか１つに記載の方法。

５．マップのうちの２つ以上を比較して、物体平面に対する各イメージングデバイスまたはチャネルの焦点面の相対的な位置合わせの尺度を提供すること、を含む、実施の形態４に記載の方法。

６．１つまたは複数のマップは、異なるイメージングチャネルに対応し、異なるイメージングチャネルは、画像を取得するように動作する光学システムの異なるイメージングデバイス、または取得される画像の異なる波長、または異なるイメージングデバイスと異なる色との両方に対応する、実施の形態４または５に記載の方法。

７．マップのうちの２つ以上を比較して、互いに対する各イメージングデバイスまたはチャネルの相対的な位置合わせの尺度を提供することと、前述の両方と、を含む、実施の形態６に記載の方法。

８．１つまたは複数のマップを生成した後、光学システムの１つまたは複数の光学部品の位置を調整すること、または１つまたは複数のマップによって提供される情報に基づいて１つまたは複数の光学部品を交換すること、を含む、実施の形態４～７のうちのいずれか１つに記載の方法。

９．１つまたは複数の光学部品は、イメージングデバイスのうちの１つまたは複数と、光学システムの対物レンズと、光学システムの１つまたは複数のチューブレンズと、１つまたは複数のミラーまたはダイクロイックミラーと、前述の２つ以上の組み合わせと、からなる群から選択される、実施の形態８に記載の方法。

１０．１つまたは複数のマップは、１つまたは複数の初期マップであり、１つまたは複数の光学部品を調整または交換した後、試験ターゲットの新しい画像を取得し、複数の新しいイメージングパフォーマンス値を演算し、イメージングパフォーマンスの１つまたは複数の新しいマップを生成すること、をさらに含む、実施の形態８または９に記載の方法。

１１．１つまたは複数の新しいマップを１つまたは複数の初期マップと比較して、イメージングパフォーマンスを最適化するために１つまたは複数の光学部品に対して行われる位置調整を決定すること、を含む、実施の形態１０に記載の方法。

１２．調整することまたは交換することで、光学システムにおいて共役像面の最適な一対が見つかる、実施の形態８～１１のいずれか１つに記載の方法。

１３．調整することまたは交換することで、イメージングデバイスの焦点マッチングと、イメージングデバイスの傾斜と、像面湾曲の平坦化と、非点収差の低減と、波長に依存する焦点シフトの低減と、前述の２つ以上の組み合わせと、からなる群から選択される属性が改善する、実施の形態８～１２のいずれか１つに記載の方法。

１４．イメージングパフォーマンス値の組み合わせに基づいてイメージングパフォーマンスの１つまたは複数のグローバルスコアを演算すること、を含む、実施の形態の１～１３のいずれか１つに記載の方法。

１５．１つまたは複数のグローバルスコアを変更して、試験ターゲット内の物体平面内のフィールド座標（ｘ，ｙ）の範囲にわたって、または物体平面の焦点位置（ｚ）の範囲を通じて、または前述の両方において、イメージングパフォーマンス値の不均一性に対し、ペナルティを課すか、または報酬を与えること、を含む、実施の形態１４に記載の方法。

１６．１つまたは複数のグローバルスコアを変更して、試験ターゲット内の物体平面内のフィールド座標（ｘ，ｙ）の関数、または物体平面の焦点位置（ｚ）の関数、または前述の両方として、異なるイメージングチャネルの類似性に対し、ペナルティを課すか、または報酬を与えること、を含み、異なるイメージングチャネルが、画像を取得するように動作する光学システムの異なるイメージングデバイスに、または取得される画像の異なる波長に、または異なるイメージングデバイスと異なる色との両方に、対応する、実施の形態１４または１５に記載の方法。

１７．イメージングパフォーマンス値を演算した後、イメージングパフォーマンス値によって提供される情報に基づいて光学システムの１つまたは複数の光学部品の位置を調整すること、を含む、実施の形態の１～１６のいずれか１つに記載の方法。

１８．イメージングパフォーマンス値は、初期イメージングパフォーマンス値であり、１つまたは複数の光学部品を調整した後、試験ターゲットの新しい画像を取得し、複数の新しいイメージングパフォーマンス値を演算すること、をさらに含む、実施の形態１７に記載の方法。

１９．新しいイメージングパフォーマンス値を初期イメージングパフォーマンス値と比較して、イメージングパフォーマンスを最適化するために１つまたは複数の光学部品に対して行われる位置調整を決定すること、を含む、実施の形態１８に記載の方法。

２０．試験ターゲットを位置決めすることは、光学システムの１つまたは複数の光学部品と共有されるデータムに対してターゲットを位置合わせすること、を含む、実施の形態１～２０のいずれか１つに記載の方法。

２１．光学システムを動作させることは、画像ビーム内の対物レンズを利用すること、を含み、画像ビームの軸に沿って対物レンズの位置を調整して、異なる焦点位置（ｚ）での試験ターゲットの複数の画像を取得すること、をさらに含む、実施の形態１～２０のいずれか１つに記載の方法。

２２．対物レンズは、対物レンズが無限共役顕微鏡用に構成されていることと、対物レンズが有限共役顕微鏡用に構成されていることと、からなる群から選択される構成を有する、実施の形態２１に記載の方法。

２３．光学システムを動作させることは、試験ターゲットのそれぞれの画像を取得するために２つ以上のイメージングデバイスを動作させること、を含む、実施の形態１～２２のいずれか１つに記載の方法。

２４．２つ以上のイメージングデバイスは、２つ以上の異なる波長でそれぞれの画像を取得する、実施の形態２３に記載の方法。

２５．試験ターゲットから伝搬する画像ビームを２つ以上の画像ビーム部分に分割することと、２つ以上の画像ビーム部分を２つ以上のイメージングデバイスにそれぞれ送信することと、を含む、実施の形態２４に記載の方法。

２６．光学システムを動作させることは、選択された波長で画像ビームをフィルタリングするためにフィルタアセンブリを動作させること、を含む、実施の形態１～２５のいずれか１つに記載の方法。

２７．光学システムを動作させることは、画像ビームにおいてチューブレンズを利用すること、を含み、複数の画像を取得するためにチューブレンズ内の１つもしくは複数のレンズまたはレンズ群の相対位置を調整して、チューブレンズの異なる位置での試験ターゲットの複数の画像を取得すること、さらに含む、実施の形態１～２６のいずれか１つに記載の方法。

２８．試験ターゲットは、暗い材料と、暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含む、実施の形態１～２７のいずれか１つに記載の方法。

２９．明るい特性は、多角形である、実施の形態２８に記載の方法。

３０．明るい特性は、明るい特性のエッジが、画像を取得する光学イメージングシステムのピクセルアレイに対してある角度で配向されるように、傾斜している、実施の形態２９に記載の方法。

３１．試験ターゲットを保持するように構成されたターゲットホルダと、試験ターゲットを照明するように構成された光源と、試験ターゲットの画像を取得するように構成されたイメージングデバイスと、試験ターゲットとイメージングデバイスとの間のイメージング光路に位置付けられた対物レンズであって、対物レンズまたはターゲットホルダのうち少なくとも１つの位置が、イメージング光路に沿って調整可能である、対物レンズと、電子プロセッサとメモリとを備えたコントローラであって、先行する実施の形態のいずれか１つに記載の方法の、複数のエッジ広がり関数を演算するステップと、複数の点広がり関数モデルを構築するステップと、複数のイメージングパフォーマンス値を演算するステップと、を制御するように構成された、コントローラと、を備える、光学イメージングパフォーマンス試験システム。

３２．対物レンズは、対物レンズが無限共役顕微鏡用に構成されていることと、対物レンズが有限共役顕微鏡用に構成されていることと、からなる群から選択される構成を有する、実施の形態３１に記載のシステム。

３３．イメージングデバイスは、複数のイメージングデバイスを備え、システムは、イメージング光路をそれぞれイメージングデバイスに向けられた複数のイメージング光路に分割するように構成された画像分離ミラーをさらに備える、実施の形態３１または３２に記載のシステム。

３４．イメージングデバイスに伝播するためにイメージング光路内の画像ビームの波長を選択するように構成されたフィルタアセンブリを備える、実施の形態３１～３３のいずれか１つに記載のシステム。

３５．イメージング光路に位置付けられたチューブレンズを備え、チューブレンズ内の１つもしくは複数のレンズまたはレンズ群の相対位置が調整可能である、実施の形態３１～３４のいずれか１つに記載のシステム。

３６．試験ターゲットを備え、試験ターゲットは、暗い材料と、暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を備える、実施の形態３１～３５のいずれか１つに記載のシステム。

３７．明るい特性は、多角形である、実施の形態３６に記載のシステム。

３８．明るい特性は、明るい特性のエッジが、画像を取得する光学イメージングシステムのピクセルアレイに対してある角度で配向されるように、傾斜している、実施の形態３７に記載のシステム。

３９．プロセッサ上で実行されると、先行する実施の形態のいずれか１つに記載の方法の、複数のエッジ広がり関数を演算するステップと、複数の点広がり関数モデルを構築するステップと、複数のイメージングパフォーマンス値を演算するステップと、を実行する、格納された命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。

４０．実施の形態３９に記載のコンピュータ可読記憶媒体を備える、光学システムのイメージングパフォーマンスを試験するためのシステム。

本明細書に記載のプロセス、サブプロセス、およびプロセスステップのうちの１つまたは複数は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または前述の２つ以上の組み合わせによって、１つもしくは複数の電子機器またはデジタル制御デバイス上で実行できることが理解される。ソフトウェアは、例えば、図１または１６に模式的に示されているコントローラ１０８または１６００などの適切な電子処理コンポーネントまたはシステムにおけるソフトウェアメモリ（図示せず）に常駐してもよい。ソフトウェアメモリは、論理機能（すなわち、デジタル回路もしくはソースコードなどのデジタル形式で、またはアナログの電気、音、もしくはビデオ信号などのアナログソースなどのアナログ形式で、実装できる「論理」）を実装するための実行可能命令の順序付けられたリストを含んでもよい。

命令は、例えば、１つもしくは複数のマイクロプロセッサ、汎用プロセッサ、プロセッサの組み合わせ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む処理モジュール内で実行できる。さらに、模式図とは、アーキテクチャまたは機能の物理的レイアウトによって制限されない物理的（ハードウェアおよび／またはソフトウェア）実施態様を有する機能の論理的分割を説明するものである。本明細書で説明されるシステムの例は、様々な構成で実装されてもよく、単一のハードウェア／ソフトウェアユニットにおいて、または別々のハードウェア／ソフトウェアユニットにおいて、ハードウェア／ソフトウェアコンポーネントとして動作してもよい。

実行可能命令は、電子システムの処理モジュール（例えば、図１または１６のコントローラ１０８または１６００）によって実行されるときに、電子システムに対して命令の実行を指示する、格納された命令を有するコンピュータプログラム製品として実装できる。コンピュータプログラム製品は、例えば、電子コンピュータベースシステム、プロセッサ搭載システムなどの命令実行システム、装置、またはデバイス、もしくは命令実行システム、装置、またはデバイスから命令を選択的にフェッチして命令を実行できる他のシステムによって、またはそれと関連して使用するための任意の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体において選択的に具体化できる。

本明細書において、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれに関連して使用するためのプログラムを格納できる任意の非一時的な手段である。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、選択的に、例えば、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、もしくは半導体のシステム、装置、またはデバイスであってもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、１つまたは複数のワイヤ（電子）を有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット（磁気）、ランダムアクセスメモリ（電子）、読み取り専用メモリ（電子）、例えば、フラッシュメモリ（電子）などの消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ（光）などのコンパクトディスクメモリ、およびデジタル多用途ディスクメモリ、つまりＤＶＤ（光）が含まれる。なお、プログラムは、例えば、紙もしくは他の媒体の光学的走査を介して電子的にキャプチャされ、次にコンパイルされ、読み取られ、必要に応じて適切な方法で処理されて、コンピュータメモリもしくはマシンメモリに保存できるので、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、プログラムが印刷される紙または別の適切な媒体であってもよい。

本明細書で使用される「信号通信において」という用語は、２つ以上のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールが、何らかのタイプの信号路を通って伝搬する信号を介して互いに通信できることを意味することも理解されよう。信号は、通信、電力、データ、またはエネルギー信号であり得、これらの信号は、情報、電力、またはエネルギーを第１のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールから第２のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールを、または第１のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールと第２のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールとの間の信号路に沿って、通信してもよい。信号路には、物理的、電気的、磁気的、電磁気的、電気化学的、光学的、有線、または無線接続が含まれてもよい。信号路にはまた、第１のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールと第２のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールとの間の追加のシステム、デバイス、コンポーネント、モジュール、またはサブモジュールが含まれてもよい。

より一般的には、「通信する」および「～通信中」（例えば、第１のコンポーネントが第２のコンポーネントと「通信する」または「通信中である」）などの用語は、構造的、機能的、機械的、電気的、信号的、光学的、磁気的、電磁気的、イオン的、または２つ以上のコンポーネントもしくは要素間の流体的関係を示すために本明細書で使用される。したがって、あるコンポーネントが第２のコンポーネントと通信すると言うことは、追加のコンポーネントが第１のコンポーネントと第２のコンポーネントとの間に存在する、および／または互いに動作可能に関連付けられるか、もしくは従事する可能性を排除することを意図するものではない。

本発明の範囲を逸脱することなく、本発明の様々な態様または詳細を変更することができることを理解されたい。さらに、上述の説明は、例示のみを目的としており、限定を目的とするものではなく、本発明は、特許請求の範囲によって定義される。
関連出願
本出願は、２０１９年８月７日に出願され、「光学イメージングパフォーマンス試験システムおよび方法」と題された仮特許出願第６２／８８４，１１６号の米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく利益を主張し、その内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

フィット係数Ｘ［０］は、バックグラウンドノイズと試験ターゲットのブリードスルーによる画像のベースライン強度を示す。フィットであるデータがＥＳＦｘ（ｘ）となる垂直エッジである場合、係数Ｘ［１］；Ｘ［２］；：：：；Ｘ［Ｎｇ］は、数式２０において係数ａｘ；１，ａｘ；２，：：：，ａｘ；Ｎｇを示す。 フィットであるデータがＥ
ＳＦｙ（ｙ）となる水平エッジである場合、係数Ｘ［１］；Ｘ［２］；：：：；Ｘ［Ｎｇ］は、数式２０において係数ａｙ；１，ａｙ；２，：：：，ａｙ；Ｎｇを示す。

例えば線形最小二乗回帰に基づくデータフィッティングは、数式３８を実験データに対してフィッティングすることによって実行されて係数ａｉを得る。ＰＳＦモデルは、フィットから得られたａｉの値を使用して数式３７を評価することによって構築される。次に、ＥＥ値は、正方形の領域にわたって数式３７を積分することによって分析的に演算されて、数式３９を得る。

システムコントローラ１６００は、本開示の全体にわたって説明するように、イメージングパフォーマンス測定基準、スコア、マップなどを含む、光学システムから出力された信号を処理し、そこからデータを生成するように構成されたデータアナライザ（またはモジュール）１６１８をさらに含んでもよい。したがって、データアナライザ１６１８は、本明細書に開示される方法のいずれかの全部または一部を実装（制御または実行）するように構成できる。これらの目的のために、データアナライザ１６１８は、当業者によって理解されるように、ソフトウェアおよび／または電子機器（ハードウェアおよび／またはファームウェア）で具体化できる。データアナライザ１６１８は、上記で説明され、図１に示されている電子機器モジュール１６４および／またはコンピューティングデバイス１６８の全部または一部に対応してもよい。

Claims (20)

1. 光学システムのイメージングパフォーマンスを試験する方法であって、
   試験ターゲットを前記光学システムの物体平面に位置付けることと、
   前記光学システムを動作させて前記試験ターゲットを照明し、画像ビームを生成することと、
   前記光学システムの焦点合わせステージを動作させて、複数の焦点ぼけの値に対応する前記画像ビームから前記試験ターゲットの複数の画像を取得することと、
   各画像から、前記試験ターゲット内の複数の場所での複数のエッジ広がり関数を演算することと、
   それぞれのエッジ広がり関数から複数の点広がり関数を構築することと、
   前記点広がり関数に基づいて、前記複数の場所に対応する複数のイメージングパフォーマンス値を演算することであって、前記イメージングパフォーマンス値が、エンスクエアドエネルギー、エンサークルドエネルギー、およびストレールレシオからなる群から選択される計測基準に基づいている、演算することと、を含む、方法。
2. （ａ）前記複数の場所は、前記試験ターゲット内の前記物体平面内の複数のフィールド座標（ｘ，ｙ）を含むことと、
   （ｂ）前記複数の場所は、前記試験ターゲットを通過する光軸に沿った複数の焦点位置（ｚ）を含み、前記光学システムを動作させることは、異なる焦点位置（ｚ）での前記試験ターゲットの複数の画像を取得することを含むことと、
   のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記イメージングパフォーマンス値の組み合わせに基づいてイメージングパフォーマンスの１つまたは複数のマップを生成すること、を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記マップのうちの２つ以上を比較して、前記物体平面に対する各イメージングデバイスまたはチャネルの焦点面の相対的な位置合わせの尺度を提供すること、を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数のマップは、異なるイメージングチャネルに対応し、前記異なるイメージングチャネルは、前記画像を取得するように動作する前記光学システムの異なるイメージングデバイス、または取得される前記画像の異なる波長、または異なるイメージングデバイスと異なる色との両方に対応する、請求項３に記載の方法。
6. 前記マップのうちの２つ以上を比較して、互いに対する各イメージングデバイスまたはチャネルの相対的な位置合わせの尺度を提供することと、前述の両方と、を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記１つまたは複数のマップを生成した後、前記光学システムの１つまたは複数の光学部品の位置を調整すること、または前記１つまたは複数のマップによって提供される情報に基づいて前記１つまたは複数の光学部品を交換すること、を含む、請求項３に記載の方法。
8. 前記１つまたは複数の光学部品は、前記イメージングデバイスのうちの１つまたは複数と、前記光学システムの対物レンズと、前記光学システムの１つまたは複数のチューブレンズと、１つまたは複数のミラーまたはダイクロイックミラーと、前述の２つ以上の組み合わせと、からなる群から選択される、請求項７に記載の方法。
9. 前記１つまたは複数のマップは、１つまたは複数の初期マップであり、前記１つまたは複数の光学部品を調整または交換した後、前記試験ターゲットの新しい画像を取得し、複数の新しいイメージングパフォーマンス値を演算し、イメージングパフォーマンスの１つまたは複数の新しいマップを生成すること、をさらに含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記１つまたは複数の新しいマップを前記１つまたは複数の初期マップと比較して、イメージングパフォーマンスを最適化するために前記１つまたは複数の光学部品に対して行われる位置調整を決定すること、を含む、請求項９に記載の方法。
11. （ａ）前記調整することまたは交換することで、前記光学システムにおいて共役像面の最適な一対が見つかることと、
    （ｂ）前記調整することまたは交換することで、前記イメージングデバイスの焦点マッチングと、イメージングデバイスの傾斜と、像面湾曲の平坦化と、非点収差の低減と、波長に依存する焦点シフトの低減と、前述の２つ以上の組み合わせと、からなる群から選択される属性が改善することと、
    のうち少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
12. 前記イメージングパフォーマンス値の組み合わせに基づいてイメージングパフォーマンスの１つまたは複数のグローバルスコアを演算すること、を含む、請求項１に記載の方法。
13. （ａ）前記１つまたは複数のグローバルスコアを変更して、前記試験ターゲット内の前記物体平面内のフィールド座標（ｘ，ｙ）の範囲にわたって、または前記物体平面の焦点位置（ｚ）の範囲を通じて、または前述の両方において、前記イメージングパフォーマンス値の不均一性に対し、ペナルティを課すか、または報酬を与えることと、
    （ｂ）前記１つまたは複数のグローバルスコアを変更して、前記試験ターゲット内の前記物体平面内のフィールド座標（ｘ，ｙ）の関数、または前記物体平面の焦点位置（ｚ）の関数、または前述の両方として、異なるイメージングチャネルの類似性に対し、ペナルティを課すか、または報酬を与えること、を含み、前記異なるイメージングチャネルは、前記画像を取得するように動作する前記光学システムの異なるイメージングデバイスに、または取得される前記画像の異なる波長に、または異なるイメージングデバイスと異なる色との両方に、対応することと、
    のうち少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記イメージングパフォーマンス値を演算した後、前記イメージングパフォーマンス値によって提供される情報に基づいて前記光学システムの１つまたは複数の光学部品の位置を調整すること、を含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記イメージングパフォーマンス値は、初期イメージングパフォーマンス値であり、１つまたは複数の光学部品を調整した後、前記試験ターゲットの新しい画像を取得し、複数の新しいイメージングパフォーマンス値を演算すること、をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記新しいイメージングパフォーマンス値を前記初期イメージングパフォーマンス値と比較して、イメージングパフォーマンスを最適化するために前記１つまたは複数の光学部品に対して行われる位置調整を決定すること、を含む、請求項１５に記載の方法。
17. （ａ）前記試験ターゲットを位置決めすることは、前記光学システムの１つまたは複数の光学部品と共有されるデータムに対して前記ターゲットを位置合わせすること、を含むことと、
    （ｂ）前記光学システムを動作させることは、前記画像ビーム内の対物レンズを利用すること、を含み、前記画像ビームの軸に沿って前記対物レンズの位置を調整して、異なる焦点位置（ｚ）での前記試験ターゲットの複数の画像を取得すること、をさらに含むことと、
    （ｃ）前記光学システムを動作させることは、前記画像ビーム内の対物レンズを利用すること、を含み、前記画像ビームの軸に沿って前記対物レンズの位置を調整して、異なる焦点位置（ｚ）での前記試験ターゲットの複数の画像を取得すること、をさらに含み、前記対物レンズは、前記対物レンズが無限共役顕微鏡用に構成されていることと、前記対物レンズが有限共役顕微鏡用に構成されていることと、からなる群から選択される構成を有することと、
    （ｄ）前記光学システムを動作させることは、前記試験ターゲットのそれぞれの画像を取得するために２つ以上のイメージングデバイスを動作させること、を含むことと、
    （ｅ）前記光学システムを動作させることは、前記試験ターゲットのそれぞれの画像を取得するために２つ以上のイメージングデバイスを動作させること、を含み、前記２つ以上のイメージングデバイスは、２つ以上の異なる波長で前記それぞれの画像を取得することと、
    （ｆ）前記光学システムを動作させることは、前記試験ターゲットのそれぞれの画像を取得するために２つ以上のイメージングデバイスを動作させること、を含み、前記２つ以上のイメージングデバイスは、２つ以上の異なる波長で前記それぞれの画像を取得し、前記試験ターゲットから伝搬する画像ビームを２つ以上の画像ビーム部分に分割することと、前記２つ以上の画像ビーム部分を前記２つ以上のイメージングデバイスにそれぞれ送信することと、をさらに含むことと、
    （ｇ）前記光学システムを動作させることは、選択された波長で前記画像ビームをフィルタリングするためにフィルタアセンブリを動作させること、を含むことと、
    （ｈ）前記光学システムを動作させることは、前記画像ビームにおいてチューブレンズを利用すること、を含み、複数の画像を取得するために前記チューブレンズ内の１つもしくは複数のレンズまたはレンズ群の相対位置を調整して、前記チューブレンズの異なる位置での前記試験ターゲットの複数の画像を取得すること、をさらに含むことと、
    （ｉ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含むことと、
    （ｊ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含み、前記明るい特性が、多角形であることと、
    （ｋ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含み、前記明るい特性は、多角形であり、前記明るい特性は、前記明るい特性のエッジが、前記画像を取得する前記光学イメージングシステムのピクセルアレイに対してある角度で配向されるように、傾斜していることと、
    のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
18. 光学イメージングパフォーマンス試験システムであって、
    試験ターゲットを保持するように構成されたターゲットホルダと、
    前記試験ターゲットを照明するように構成された光源と、
    前記試験ターゲットの画像を取得するように構成されたイメージングデバイスと、
    前記試験ターゲットと前記イメージングデバイスとの間のイメージング光路に位置付けられた対物レンズであって、前記対物レンズまたは前記ターゲットホルダのうち少なくとも１つの位置が、前記イメージング光路に沿って調整可能である、対物レンズと、
    電子プロセッサとメモリとを備えたコントローラであって、請求項１に記載の方法の、前記複数のエッジ広がり関数を演算するステップと、前記複数の点広がり関数モデルを構築するステップと、前記複数のイメージングパフォーマンス値を演算するステップと、を制御するように構成された、コントローラと、
    を備える、光学イメージングパフォーマンス試験システム。
19. （ａ）前記対物レンズは、前記対物レンズが無限共役顕微鏡用に構成されていることと、前記対物レンズが有限共役顕微鏡用に構成されていることと、からなる群から選択される構成を有することと、
    （ｂ）前記イメージングデバイスは、複数のイメージングデバイスを備え、前記イメージングデバイスは、前記イメージング光路をそれぞれ前記イメージングデバイスに向けられた複数のイメージング光路に分割するように構成された画像分離ミラーをさらに備えることと、
    （ｃ）前記イメージングデバイスに伝播するために前記イメージング光路内の画像ビームの波長を選択するように構成されたフィルタアセンブリと、
    （ｄ）前記イメージング光路に位置付けられたチューブレンズであって、前記チューブレンズ内の１つもしくは複数のレンズまたはレンズ群の相対位置が調整可能である、チューブレンズと、
    （ｅ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含む、前記試験ターゲットと、
    （ｆ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含み、前記明るい特性は、多角形である、前記試験ターゲットと、
    （ｇ）前記試験ターゲットは、暗い材料と、前記暗い材料上に配置された明るい特性のアレイと、を含み、前記明るい特性は、多角形であり、前記明るい特性は、前記明るい特性のエッジが、前記画像を取得する前記光学イメージングシステムのピクセルアレイに対してある角度で配向されるように、傾斜している、前記試験ターゲットと、
    のうち少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のシステム。
20. プロセッサ上で実行されると、請求項１に記載の前記方法の、前記複数のエッジ広がり関数を演算するステップと、前記複数の点広がり関数モデルを構築するステップと、前記複数のイメージングパフォーマンス値を演算するステップと、を実行する、非一時的なコンピュータ可読媒体。

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