JP3071414B2 - 画像分解能設定方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置の画
像分解能を設定する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年では、画像処理により、被テストデ
バイス（ＤＵＴ）の各要素の寸法などを計測することが
よく行われている。画像処理による寸法計測では、ＤＵ
Ｔそのものではなく、ＤＵＴを撮像することにより得ら
れる画像を用いるため、画像内での寸法は、画素（pixe
l）が単位となる。

【０００３】従って、実際の寸法を求めるためには、画
素を単位とする画像内での寸法を、例えば、メートルを
単位とする実際の寸法に変換するプロセスが必要とな
る。また、高精度に寸法の計測を行う場合には、画素を
メートルに変換するための変換係数、即ち、画像分解能
を正しく求めることが要求される。

【０００４】以下、従来の変換係数の設定方法について
説明する。

【０００５】まず、図７に示すように、既知の大きさを
持つ基準デバイス１０、即ち、寸法が既に高精度に測定
されたデバイスを用意する。ここでは、基準デバイス１
０のＸ方向のサイズを、Ｘ０［μｍ］、Ｙ方向のサイズ
を、Ｙ０［μｍ］とする。

【０００６】次に、この基準デバイス１０の画像をＣＣ
Ｄカメラなどの撮像装置により採取し、この画像データ
を画像処理装置本体（システム制御部）の画像メモリに
記憶する。そして、図８に示すように、画像内の基準デ
バイス１０のＸ方向のサイズＸｄ［画素（pixel）］及
びＹ方向のサイズＹ０［画素（pixel）］を求める。

【０００７】この後、以下の計算を行うと、Ｘ方向の変
換係数（分解能Ｘ）及びＹ方向の変換係数（分解能Ｙ）
を求めることができる。

【０００８】 分解能Ｘ ＝ Ｘ０／Ｘｄ ［μｍ／画素］ 分解能Ｙ ＝ Ｙ０／Ｙｄ ［μｍ／画素］

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来の変換係数の設定
方法では、画像内で求める基準デバイスの寸法の誤差が
変換係数（画像分解能）の値に大きく影響する。つま
り、画像内で、基準デバイスの寸法を高精度に求めない
と、正確な変換係数を得ることはできない。

【００１０】また、画像処理による寸法計測では、ＣＣ
Ｄカメラなどの撮像装置におけるレンズ収差などの影響
により、画像内の各場所（特に、中央部と端部）におい
て変換係数にばらつきが発生する。しかし、従来の方法
では、Ｘ方向及びＹ方向共に、基準デバイスの一箇所の
サイズに基づいて変換係数を算出している。

【００１１】よって、従来の方法では、図８及び図９に
示すように、基準デバイスを置く位置により変換係数の
値が左右され、正確な変換係数を得ることができない。

【００１２】なお、近年では、高精度に変換係数を求め
る方法がいくつか考え出されているが、これらは、いず
れも複雑な計算を行わなければならず、簡易に正確な変
換係数を求めることはできない。

【００１３】本発明は、上記欠点を解決すべくなされた
もので、その目的は、画像処理装置の画像分解能を簡易
かつ高精度に求めることができる方法を提案することに
ある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の画像分解能設定方法は、メートルを単位と
する第１の座標系で既知の座標値を持つ複数の第１の点
を有する基準デバイスを用意し、前記基準デバイスの複
数の第１の点を撮像した画像内で画素を単位とする第２
の座標系を設定し、前記画像内の複数の第２の点の座標
値を求め、前記複数の第２の点の位置関係を変えずに前
記複数の第２の点を前記第１の座標系に移し、前記複数
の第１の点と前記複数の第２の点のずれ量の総和が最も
小さい位置を求め、その位置で前記複数の第２の点をＸ
方向にａ２倍、Ｙ方向にｃ２倍し、前記複数の第１の点
と前記複数の第２の点のずれ量の総和が最も小さいとき
の前記ａ２及びｃ２をそれぞれＸ方向及びＹ方向の画像
分解能とするものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の画像分解能設定方法について詳細に説明する。

【００１６】図１は、本発明の画像分解能設定方法が適
用される画像処理装置の一例を示すものである。

【００１７】システム制御部１０は、ＤＵＴ部２０、照
明装置３０及び撮像装置４０の動作を制御する。ＤＵＴ
部２０には、通常動作時に被テストデバイスが配置さ
れ、画像分解能設定時に基準デバイスが配置される。照
明装置３０は、例えば、散乱光を発生するリング照明か
ら構成される。撮像装置４０は、ＣＣＤカメラやビデオ
カメラなどから構成される。

【００１８】次に、本発明の画像分解能設定方法につい
て説明する。

【００１９】まず、図３に示すように、例えば、マトリ
ックス状に配置された複数の点を有する基準デバイスを
用意する。基準デバイスは、例えば、板状、シート状の
部材１から構成され、その表面に複数の点が描かれてい
る。

【００２０】各点の位置は、既知であり、例えば、各点
の中心点は、所定の点（部材１の角部、中心点など）を
原点とする座標系によって定められている。本例では、
各点の座標値をＰ０ｉ（Ｘ０ｉ，Ｙ０ｉ）で表すことに
する（但し、ｉ＝１，２，…ｎ）。

【００２１】各点の座標値の単位は、メートル（例え
ば、μｍ）となっている。よって、各点間の実際の距離
は、既知である。また、各点のピッチは、一定であって
も、又は互いに異なっていてもよい。

【００２２】このように、基準デバイスには、所定のパ
ターンが描かれており、この所定のパターンの複数箇所
の位置（座標点）が予め精密に測定されている。

【００２３】なお、本例では、所定のパターンをマトリ
ックス状の複数の点としているが、これに限られるもの
ではない。例えば、ライン状パターンのように、パター
ン内の所定の点の座標値を求めることができるものなら
ば、どのようなものであってもよい。

【００２４】次に、図２のステップＳＴ１に示すよう
に、基準デバイスに描かれた各点の座標値Ｐ０ｉ（単
位：μｍ）を、図１のシステム制御部１０に入力し、シ
ステム制御部１０内のファイル又はメモリに記憶する。

【００２５】次に、図２のステップＳＴ２に示すよう
に、図１のＤＵＴ部２０に、例えば、図３の基準デバイ
スを配置する。そして、この基準デバイスの表面に描か
れた複数の点の画像を、画像データとして、図１のシス
テム制御部１０内に取り込み、画像メモリに記憶する。

【００２６】次に、図２のステップＳＴ３に示すよう
に、パターンマッチングなどの方法を用いて、画像内の
複数の点の位置（座標値）を求める。

【００２７】例えば、図４に示すように、画像２内の各
点の中心点を、所定の点（部材１の角部、中心点など）
を原点とする座標系により定める。本例では、画像２内
の各点の座標値をＰｄｉ（Ｘｄｉ，Ｙｄｉ）で表すこと
にする（但し、ｉ＝１，２，…ｎ）。なお、画像内の各
点の座標値の単位は、画素（pixel）となっている。

【００２８】次に、図２のステップＳＴ４に示すよう
に、基準デバイスの各点（単位：μｍ）と画像内の各点
（単位：pixel）の重ね合せを行い、図５（概念図）に
示すように、基準デバイスの各点とこれに対応する画像
内の各点のずれ量の総和が最も小さくなる位置を求め
る。

【００２９】このステップは、具体的には、アフィン変
換により実行する。

【００３０】アフィン変換によれば、図５に示すよう
に、基準デバイスの各点の座標値Ｐ０ｉ（Ｘ０ｉ，Ｙ０
ｉ）とこれに対応する画像内の各点の座標値Ｐｄｉ（Ｘ
ｄｉ，Ｙｄｉ）のずれ量の総和が最も小さくなる位置を
求めることができる。

【００３１】変換式は、以下の（１）式に示すようにな
る。

【００３２】

【数１】

【００３３】また、基準デバイスの各点とこれに対応す
る画像内の各点のずれ量の総和は、

【００３４】

【数２】

【００３５】となる。

【００３６】よって、（２）式を微分し、これを行列式
に変換すると、以下の（３）式が得られる。

【００３７】

【数３】

【００３８】また、（３）式の係数ａ，ｂ，ｃ，ｄをガ
ウス法により求める。そして、この係数を用い、画像内
の各点Ｐｄｉについて座標値の変換を行う。

【００３９】変換された各点の座標値Ｐｒｄｉ（Ｘｒｄ
ｉ，Ｙｒｄｉ）は、以下の（４）式で表すことができ
る。

【００４０】

【数４】

【００４１】なお、画像内の各点は、メートルを単位と
する理想座標系に移されたが、各点の配置関係は、画像
内での配置関係（単位：画素）と変わっていない。

【００４２】そこで、図２のステップＳＴ５に示すよう
に、（４）式によって変換された各点の座標値の単位を
画素（pixel）からメートル（μｍ）へ変換する。即
ち、図６（概念図）に示すように、（４）式により得ら
れた座標値Ｐｄｉを理想座標系の各点の座標値Ｐ０ｉに
一致させるような係数を求める。この係数が、画素をメ
ートルに変換するための変換係数、即ち、画像分解能と
なる。

【００４３】変換式は、以下の（５）式に示す通りであ
る。

【００４４】

【数５】

【００４５】また、基準デバイスの各点とこれに対応す
る画像内の各点のずれ量の総和は、

【００４６】

【数６】

【００４７】となる。

【００４８】よって、（６）式を微分し、これを行列式
に変換すると、以下の（７）式が得られる。

【００４９】

【数７】

【００５０】また、（７）式の係数ａ２，ｂ２，ｃ２，
ｄ２をガウス法により求める。そして、この係数を用い
て座標値Ｐｒｄｉについて座標値の変換を行う。

【００５１】変換された各点の座標値Ｐｒｄ０ｉ（Ｘｒ
ｄ０ｉ，Ｙｒｄ０ｉ）は、以下の（８）式で表すことが
できる。

【００５２】

【数８】

【００５３】なお、上記（８）式の係数ａ２が画素から
メートルへのＸ方向の変換係数（画像分解能）となり、
係数ｃ２が画素からメートルへのＹ方向の変換係数（画
像分解能）となる。

【００５４】このような画像分解能設定方法によれば、
複数の点の位置（座標値）に基づいて、画像内で均一化
されたＸ方向及びＹ方向の画像分解能を簡易な方法によ
り得ることができる。また、複数の点の位置から画像分
解能を求めているため、従来のような画像内で求める寸
法の誤差が画像分解能の値に大きく影響するということ
もない。また、本方法は、複数の点の位置から画像分解
能を求めるものであり、Ｘ方向及びＹ方向共に一箇所の
サイズに基づいて画像分解能を得る場合に比べ、画像分
解能の精度を向上させることができる。さらに、複数の
点は、画像の全体にわたって配置されるため、レンズ収
差などの影響も緩和できる。

【００５５】なお、本発明の画像分解能設定方法は、Ｃ
ＡＤデータと画像データの間の補間にも使用可能である
ため、基板上のパターン検出などに応用できる。

【００５６】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明の方法に
よれば、複数の点の位置（座標値）に基づいて画像分解
能を求めるため、画像内で均一化されたＸ方向及びＹ方
向の画像分解能を簡易な方法により高精度に求めること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像分解能設定方法が適用される画像
処理装置を示す図。

【図２】本発明の画像分解能設定方法のプロセスを示す
図。

【図３】本発明の方法に使用する基準デバイスを示す
図。

【図４】画像内の基準デバイスを示す図。

【図５】画像内の各点を理想座標系に移す様子を示す概
念図。

【図６】各点の座標値を画素単位系からメートル単位系
へ変換する様子を示す図。

【図７】従来の基準デバイスを示す図。

【図８】画像内の基準デバイスを示す図。

【図９】画像内の基準デバイスを示す図。

【符号の説明】

１ ：基準デバイス、 ２ ：画像、 １０ ：システム制御部、 ２０ ：ＤＵＴ部、 ３０ ：照明装置、 ４０ ：撮像装置。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 メートルを単位とする第１の座標系で既
   知の座標値を持つ複数の第１の点を有する基準デバイス
   を用意し、前記基準デバイスの複数の第１の点を撮像し
   た画像内で画素を単位とする第２の座標系を設定し、前
   記画像内の複数の第２の点の座標値を求め、前記複数の
   第２の点の位置関係を変えずに前記複数の第２の点を前
   記第１の座標系に移し、前記複数の第１の点と前記複数
   の第２の点のずれ量の総和が最も小さい位置を求め、そ
   の位置で前記複数の第２の点をＸ方向にａ２倍、Ｙ方向
   にｃ２倍し、前記複数の第１の点と前記複数の第２の点
   のずれ量の総和が最も小さいときの前記ａ２及びｃ２を
   それぞれＸ方向及びＹ方向の画像分解能としたことを特
   徴とする画像分解能設定方法。