JP3507345B2 - モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置 - Google Patents
モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置Info
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- JP3507345B2 JP3507345B2 JP30168198A JP30168198A JP3507345B2 JP 3507345 B2 JP3507345 B2 JP 3507345B2 JP 30168198 A JP30168198 A JP 30168198A JP 30168198 A JP30168198 A JP 30168198A JP 3507345 B2 JP3507345 B2 JP 3507345B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、モアレ測定方法及
びそれを用いたモアレ測定装置に関し、特に、干渉計を
用いて光学部品の形状や屈折率の分布を測定する際に好
適なものである。
びそれを用いたモアレ測定装置に関し、特に、干渉計を
用いて光学部品の形状や屈折率の分布を測定する際に好
適なものである。
【０００２】
【従来の技術】干渉計は光の干渉現象を利用して光の波
面形状を干渉縞のパターンとして検知するものであり、
レンズやミラー等の光学部品形状を精密に測定したり、
ガラスの屈折率分布を精密に測定する方法として、広く
工業用に使用されている。
面形状を干渉縞のパターンとして検知するものであり、
レンズやミラー等の光学部品形状を精密に測定したり、
ガラスの屈折率分布を精密に測定する方法として、広く
工業用に使用されている。
【０００３】特に、最近では干渉縞のパターンを撮像素
子の画素ごとの位相情報として数値化することにより、
非常に精密な測定が可能になっている。
子の画素ごとの位相情報として数値化することにより、
非常に精密な測定が可能になっている。
【０００４】干渉縞パターンの位相情報の解析手法のひ
とつとして、特開平５−３０６９１６号公報に開示され
ているようなモアレ技術を利用した方法がある。図１２
に同公報で開示されているモアレ測定装置の構成例を示
す。
とつとして、特開平５−３０６９１６号公報に開示され
ているようなモアレ技術を利用した方法がある。図１２
に同公報で開示されているモアレ測定装置の構成例を示
す。
【０００５】同図において１０は干渉縞画像の入力手段
であるＣＣＤカメラ、２６ａ，２６ｂはＣＣＤカメラ１
０又は仮想画像発生器２８から入力される干渉縞画像の
信号レベルを検出するレベルクランプ、２７は干渉縞画
像の信号を調整するバイアスオフセット、１４は位相の
異なる３面分の仮想画像情報を格納しているフレームメ
モリ、２８はフレームメモリ１４からのデジタルの仮想
画像情報をアナログ信号として出力する仮想画像発生
器、２９ａ，２９ｂ，２９ｃは２つの画像間の乗算を行
うアナログ乗算器、３０ａ，３０ｂ，３０ｃは画像中の
空間周波数の高いものを除去し、低いものだけを通過さ
せる特性を持つアナログローパスフィルタ（アナログＬ
ＰＦ）、３１ａ，３１ｂはアナログＬＰＦ３０ａ，３０
ｂ，３０ｃからの２つの画像信号間を減算演算するアナ
ログ減算器、３２はアナログ減算器３１ａ，３１ｂから
の２つの画像信号間の除算演算するアナログ除算器、３
３は２つの画像信号間のアークタンジェント演算するア
ナログアークタンジェント演算器、３４は位相データを
連続的につなぐ役割を果たす位相つなぎ処理器である。
であるＣＣＤカメラ、２６ａ，２６ｂはＣＣＤカメラ１
０又は仮想画像発生器２８から入力される干渉縞画像の
信号レベルを検出するレベルクランプ、２７は干渉縞画
像の信号を調整するバイアスオフセット、１４は位相の
異なる３面分の仮想画像情報を格納しているフレームメ
モリ、２８はフレームメモリ１４からのデジタルの仮想
画像情報をアナログ信号として出力する仮想画像発生
器、２９ａ，２９ｂ，２９ｃは２つの画像間の乗算を行
うアナログ乗算器、３０ａ，３０ｂ，３０ｃは画像中の
空間周波数の高いものを除去し、低いものだけを通過さ
せる特性を持つアナログローパスフィルタ（アナログＬ
ＰＦ）、３１ａ，３１ｂはアナログＬＰＦ３０ａ，３０
ｂ，３０ｃからの２つの画像信号間を減算演算するアナ
ログ減算器、３２はアナログ減算器３１ａ，３１ｂから
の２つの画像信号間の除算演算するアナログ除算器、３
３は２つの画像信号間のアークタンジェント演算するア
ナログアークタンジェント演算器、３４は位相データを
連続的につなぐ役割を果たす位相つなぎ処理器である。
【０００６】後述する図２に示す干渉計で発生させた干
渉縞は、参照平面ミラー７もしくは被測定物６を傾ける
ことにより、故意にキャリア成分となる多数の縞（干渉
縞）を生じさせた上で、集光レンズ９を用いてＣＣＤカ
メラ１０にて撮像されて、１画面分の被測定画像情報が
抽出される。被測定画像情報は、ＣＣＤカメラ１０で撮
像後、レベルクランプ２６ａ及びバイアスオフセット２
７にて信号調整される。
渉縞は、参照平面ミラー７もしくは被測定物６を傾ける
ことにより、故意にキャリア成分となる多数の縞（干渉
縞）を生じさせた上で、集光レンズ９を用いてＣＣＤカ
メラ１０にて撮像されて、１画面分の被測定画像情報が
抽出される。被測定画像情報は、ＣＣＤカメラ１０で撮
像後、レベルクランプ２６ａ及びバイアスオフセット２
７にて信号調整される。
【０００７】一方フレームメモリ１４にはあらかじめキ
ャリアとなる多数の縞の画像に相当する３面の仮想画像
情報を書き込まれている。その仮想画像情報は、基準と
するエリアにおける位相がそれぞれπ/4、3 π/4、5 π
/4で、順次読み出されて仮想画像情報発生器２８にてア
ナログ信号として発生し、レベルクランプ２６ｂによっ
て信号調整される。
ャリアとなる多数の縞の画像に相当する３面の仮想画像
情報を書き込まれている。その仮想画像情報は、基準と
するエリアにおける位相がそれぞれπ/4、3 π/4、5 π
/4で、順次読み出されて仮想画像情報発生器２８にてア
ナログ信号として発生し、レベルクランプ２６ｂによっ
て信号調整される。
【０００８】被測定画像情報と仮想画像情報はそれぞれ
アナログ乗算器２９ａ，２９ｂ，２９ｃで画像間の乗算
演算がおこなわれる。この演算により空間周波数の低い
一種のモアレ縞が発生するが、このモアレ縞は測定画像
の縞の曲がり具合を表わしている。したがって、ローパ
スフィルタ３０ａ，３０ｂ，３０ｃにてキャリア成分で
ある高周波信号を除去すれば、干渉計で参照平面ミラー
７もしくは被測定物６を傾けず、粗い干渉縞を出した状
態と等価な画像が得られる。
アナログ乗算器２９ａ，２９ｂ，２９ｃで画像間の乗算
演算がおこなわれる。この演算により空間周波数の低い
一種のモアレ縞が発生するが、このモアレ縞は測定画像
の縞の曲がり具合を表わしている。したがって、ローパ
スフィルタ３０ａ，３０ｂ，３０ｃにてキャリア成分で
ある高周波信号を除去すれば、干渉計で参照平面ミラー
７もしくは被測定物６を傾けず、粗い干渉縞を出した状
態と等価な画像が得られる。
【０００９】このときフレームメモリ１４に書き込まれ
た基準とするエリアにおける位相がそれぞれπ/4、3 π
/4、5 π/4ずれているために、ローパスフィルタ３０
ａ，３０ｂ，３０ｃを通って得られたモアレ縞も初期位
相がπ/4、3 π/4、5 π/4ずれている。
た基準とするエリアにおける位相がそれぞれπ/4、3 π
/4、5 π/4ずれているために、ローパスフィルタ３０
ａ，３０ｂ，３０ｃを通って得られたモアレ縞も初期位
相がπ/4、3 π/4、5 π/4ずれている。
【００１０】求めたいモアレ縞の位相分布をφ(x,y) と
すればそれぞれの画像は
すればそれぞれの画像は
【００１１】
【数１】
と表わされるから、
(S3-S2) ／(S1-S2)=Sin φ(x,y)/Cos φ(x,y)=Tan φ(x,y) …（４）
φ(x,y)=Tan-1 ((S3-S2)／(S1-S2))…（５）
の演算を行うことにより位相分布が計算出来る。
【００１２】したがって、式（４）、式（５）の演算を
アナログ減算器３１ａ，３１ｂ，アナログ除算器３２，
アナログTan-1 演算器３３で行い、各画素ごとに求めら
れた位相データは位相つなぎ処理器３４で面の位相分布
として変換される。
アナログ減算器３１ａ，３１ｂ，アナログ除算器３２，
アナログTan-1 演算器３３で行い、各画素ごとに求めら
れた位相データは位相つなぎ処理器３４で面の位相分布
として変換される。
【００１３】本方式は１枚の干渉縞画像から位相分布が
求められるので、複数の撮像手段を必要とせず、また測
定中の機械振動、空気揺らぎなどに比較的強い、という
特徴をもっている。
求められるので、複数の撮像手段を必要とせず、また測
定中の機械振動、空気揺らぎなどに比較的強い、という
特徴をもっている。
【００１４】ここでは被測定物を球面レンズを例にして
いるが、非球面量を考慮した参照格子画像を用いれば非
球面レンズのヌルテスト測定にも応用は可能である。
いるが、非球面量を考慮した参照格子画像を用いれば非
球面レンズのヌルテスト測定にも応用は可能である。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】被測定物が非球面レン
ズの場合、干渉計の構成要素の一つで基準波面作成手段
となるコリメータレンズやＣＧＨ（計算機ホログラム）
等を非球面に対応させないと、ヌルテスト測定はできな
い。モアレを利用して非球面レンズを測定する場合も例
外ではない。そのために設計形状の異なる複数の非球面
レンズのヌルテスト測定を行うには、その種類だけの非
球面対応の基準波面作成手段が必要となる。
ズの場合、干渉計の構成要素の一つで基準波面作成手段
となるコリメータレンズやＣＧＨ（計算機ホログラム）
等を非球面に対応させないと、ヌルテスト測定はできな
い。モアレを利用して非球面レンズを測定する場合も例
外ではない。そのために設計形状の異なる複数の非球面
レンズのヌルテスト測定を行うには、その種類だけの非
球面対応の基準波面作成手段が必要となる。
【００１６】しかし従来例に挙げたように電子モアレ法
を利用すれば、非球面対応の基準波面作成手段が必ずし
も必須ではなくなる。例えば基準波面作成手段が球面対
応のコリメータレンズであっても、計算機上で非球面量
と基準波面との差を算出し、それにＣＯＳ波状のキャリ
ア成分を加味して作成した仮想画面情報を利用すること
で非球面ヌルテスト測定が対応可能となる。
を利用すれば、非球面対応の基準波面作成手段が必ずし
も必須ではなくなる。例えば基準波面作成手段が球面対
応のコリメータレンズであっても、計算機上で非球面量
と基準波面との差を算出し、それにＣＯＳ波状のキャリ
ア成分を加味して作成した仮想画面情報を利用すること
で非球面ヌルテスト測定が対応可能となる。
【００１７】但し先の従来例は、アナログ演算器を使っ
てモアレ縞を発生させ、キャリア成分はアナログフィル
タによって除去していた。このようなアナログ演算処理
は、高速な演算が実現できるものの、ノイズやバイアス
による演算精度の劣化、また装置構成の複雑化が懸念さ
れる。そこでデジタル演算によるフィルタリング処理と
してＦＦＴ等が考えられるが、演算精度は良いものの処
理時間が長くなり、アライメント行為が必須のヌルテス
ト測定では使い勝手が良くない場合もでてくる。
てモアレ縞を発生させ、キャリア成分はアナログフィル
タによって除去していた。このようなアナログ演算処理
は、高速な演算が実現できるものの、ノイズやバイアス
による演算精度の劣化、また装置構成の複雑化が懸念さ
れる。そこでデジタル演算によるフィルタリング処理と
してＦＦＴ等が考えられるが、演算精度は良いものの処
理時間が長くなり、アライメント行為が必須のヌルテス
ト測定では使い勝手が良くない場合もでてくる。
【００１８】そこで本発明は、被測定物として球面およ
び非球面形状を対象としたヌルテスト測定において、モ
アレ縞の発生、フィルタリングを高速処理で実現させ、
モアレ縞のアライメント処理が簡単に行え、被測定物の
形状を高精度に測定することができるモアレ測定方法及
びそれを用いたモアレ測定装置の提供を第１の目的とす
る。
び非球面形状を対象としたヌルテスト測定において、モ
アレ縞の発生、フィルタリングを高速処理で実現させ、
モアレ縞のアライメント処理が簡単に行え、被測定物の
形状を高精度に測定することができるモアレ測定方法及
びそれを用いたモアレ測定装置の提供を第１の目的とす
る。
【００１９】さらに、幅広い非球面形状のヌルテスト測
定に対応可能な広帯域なキャリア成分除去を実現させる
モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置の提供
を第２の目的とする。
定に対応可能な広帯域なキャリア成分除去を実現させる
モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置の提供
を第２の目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明のモアレ
測定方法は、被測定物の光波面情報を含んだ被測定画像
情報と、形状誤差のない光波面情報とキャリア成分とを
含む仮想画像情報とから仮想的にモアレ縞を発生させ、
被測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布から
検出するモアレ測定方法において、該モアレ縞に含まれ
るキャリア成分を除去するフィルタリング方法として、
該仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モア
レ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮定
し、該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出
し、その重み定数どうしの畳み込み積分を利用すること
を特徴としている。
測定方法は、被測定物の光波面情報を含んだ被測定画像
情報と、形状誤差のない光波面情報とキャリア成分とを
含む仮想画像情報とから仮想的にモアレ縞を発生させ、
被測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布から
検出するモアレ測定方法において、該モアレ縞に含まれ
るキャリア成分を除去するフィルタリング方法として、
該仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モア
レ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮定
し、該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出
し、その重み定数どうしの畳み込み積分を利用すること
を特徴としている。
【００２１】 請求項２の発明は、請求項１の発明にお
いて前記畳み込み積分は、少なくとも１回以上の単純移
動平均法を繰り返し実行することと等価となることを特
徴としている。
いて前記畳み込み積分は、少なくとも１回以上の単純移
動平均法を繰り返し実行することと等価となることを特
徴としている。
【００２２】 請求項３の発明のモアレ測定方法は、被
測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮
定される光波面情報にキャリア成分となる空間周波数の
高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機上に作成し
た仮想画像情報、及び被測定物の光波面情報を直接検出
した被測定画像情報を用いて、両画像情報間で乗算演算
によりモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面情報の形
状誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測定方法に
おいて、該モアレ縞に含まれるキャリア成分を除去する
フィルタリング方法として、該仮想画像情報に含まれる
キャリア成分を基に、該モアレ縞に含まれるキャリア成
分の空間周波数帯域を仮定し、該空間周波数帯域に有効
な複数の重み定数を選出し、その重み定数どうしの畳み
込み積分を利用することを特徴としている。
測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮
定される光波面情報にキャリア成分となる空間周波数の
高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機上に作成し
た仮想画像情報、及び被測定物の光波面情報を直接検出
した被測定画像情報を用いて、両画像情報間で乗算演算
によりモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面情報の形
状誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測定方法に
おいて、該モアレ縞に含まれるキャリア成分を除去する
フィルタリング方法として、該仮想画像情報に含まれる
キャリア成分を基に、該モアレ縞に含まれるキャリア成
分の空間周波数帯域を仮定し、該空間周波数帯域に有効
な複数の重み定数を選出し、その重み定数どうしの畳み
込み積分を利用することを特徴としている。
【００２３】 請求項４の発明は、請求項３の発明にお
いてあらかじめ被測定物に形状誤差が無いと仮定した時
に検出されると仮定される光波面情報を基にして、畳み
込み積分を利用したフィルタリング処理で該光波面情報
と分離可能となるキャリア成分の空間周波数帯域を決定
し、少なくとも３面の初期位相の異なるキャリア情報に
それぞれ該光波面情報を加えて、少なくとも３面の仮想
画像情報を作成することを特徴としている。請求項５の
発明は、請求項３の発明において前記発生させるモアレ
縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像
情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あらかじめ
該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み
定数を選出して、該重み定数どうしを畳み込み積分する
ことで等価となる１つの重み定数を算出しておき、モア
レ縞のキャリア成分除去方法として畳み込み積分を利用
することを特徴としている。
いてあらかじめ被測定物に形状誤差が無いと仮定した時
に検出されると仮定される光波面情報を基にして、畳み
込み積分を利用したフィルタリング処理で該光波面情報
と分離可能となるキャリア成分の空間周波数帯域を決定
し、少なくとも３面の初期位相の異なるキャリア情報に
それぞれ該光波面情報を加えて、少なくとも３面の仮想
画像情報を作成することを特徴としている。請求項５の
発明は、請求項３の発明において前記発生させるモアレ
縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像
情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あらかじめ
該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み
定数を選出して、該重み定数どうしを畳み込み積分する
ことで等価となる１つの重み定数を算出しておき、モア
レ縞のキャリア成分除去方法として畳み込み積分を利用
することを特徴としている。
【００２４】 請求項６の発明のモアレ測定装置は、被
測定物の光波面情報を含んだ被測定画像情報とキャリア
成分を含む仮想画像情報とからモアレ縞を発生させ、被
測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布から検
出するモアレ測定装置において、該モアレ縞に含まれる
キャリア成分を除去するフィルタリング方法として、該
仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モアレ
縞に含まれる該キャリア成分の空間周波数帯域を仮定
し、該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出
し、その重み定数どうしの畳み込み積分を利用する畳み
込み積分器を有することを特徴としている。
測定物の光波面情報を含んだ被測定画像情報とキャリア
成分を含む仮想画像情報とからモアレ縞を発生させ、被
測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布から検
出するモアレ測定装置において、該モアレ縞に含まれる
キャリア成分を除去するフィルタリング方法として、該
仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モアレ
縞に含まれる該キャリア成分の空間周波数帯域を仮定
し、該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出
し、その重み定数どうしの畳み込み積分を利用する畳み
込み積分器を有することを特徴としている。
【００２５】 請求項７の発明のモアレ測定装置は、被
測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮
定される光波面情報にキャリア成分となる空間周波数の
高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機上に作成し
た仮想画像情報、及び干渉計により被測定物の光波面情
報を検出した被測定画像情報を用いて、両画像情報間の
乗算演算によりモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面
情報の形状誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測
定装置において、被測定物に形状誤差が無いと仮定した
時に検出されると仮定される光波面情報及び該光波面情
報と分離可能な空間周波数の高いＣＯＳ波状のキャリア
情報を算出し、該光波面情報と該キャリア情報とから仮
想画面情報を作成する仮想干渉縞演算手段、発生させた
モアレ縞のキャリア成分を、該仮想画像情報に含まれる
キャリア成分を基に、該モアレ縞に含まれる該キャリア
成分の空間周波数帯域を仮定し、該空間周波数帯域に有
効な複数の重み定数を選出し、その重み定数どうしの畳
み込み積分により除去して鮮明化させるフィルタ機能の
役割を持つ畳み込み積分手段、発生させたモアレ縞に含
まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情報に
含まれるキャリア成分を基に仮定し、あらかじめ該空間
周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を
選出して、該重み定数どうしを畳み込み積分することで
等価となる１つの重み定数を算出する重み定数算出手段
を有し、該畳み込み積分手段は重み定数算出手段を利用
していることを特徴としている。
測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮
定される光波面情報にキャリア成分となる空間周波数の
高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機上に作成し
た仮想画像情報、及び干渉計により被測定物の光波面情
報を検出した被測定画像情報を用いて、両画像情報間の
乗算演算によりモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面
情報の形状誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測
定装置において、被測定物に形状誤差が無いと仮定した
時に検出されると仮定される光波面情報及び該光波面情
報と分離可能な空間周波数の高いＣＯＳ波状のキャリア
情報を算出し、該光波面情報と該キャリア情報とから仮
想画面情報を作成する仮想干渉縞演算手段、発生させた
モアレ縞のキャリア成分を、該仮想画像情報に含まれる
キャリア成分を基に、該モアレ縞に含まれる該キャリア
成分の空間周波数帯域を仮定し、該空間周波数帯域に有
効な複数の重み定数を選出し、その重み定数どうしの畳
み込み積分により除去して鮮明化させるフィルタ機能の
役割を持つ畳み込み積分手段、発生させたモアレ縞に含
まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情報に
含まれるキャリア成分を基に仮定し、あらかじめ該空間
周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を
選出して、該重み定数どうしを畳み込み積分することで
等価となる１つの重み定数を算出する重み定数算出手段
を有し、該畳み込み積分手段は重み定数算出手段を利用
していることを特徴としている。
【００２６】
【発明の実施の形態】図１は本発明の実施形態１の要部
構成図である。本実施形態例が図１２に示した従来の測
定装置と大きく異なる点は、 ・被測定物６の光波面情報６ａを被測定画像情報として
イメージセンサ（ＣＣＤカメラ１０）で取り込み、その
出力をキャプチャーボード１１にてデジタル変換してい
る点、 ・仮想干渉縞演算器１３で得られる仮想画像情報と干渉
計で得られる被測定画像情報は計算機上で乗算器１８に
よってデジタル的に演算処理している点、 ・モアレ縞のキャリア成分除去方法として畳み込み積分
器１９を利用している点、 ・畳み込み積分に利用する重み定数は、仮想画像情報に
含まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波数帯
域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を重み定数
設定器２０で選出して、その重み定数どうしを畳み込み
積分して等価となる１つの重み定数をあらかじめ算出し
ており、被測定物の光波面形状に合わせた最適なフィル
タリング処理を行う点、 ・フィルタリングにより鮮明化処理を施したモアレ縞を
フレームレートでモニタ出力し、モアレ縞のアライメン
トを可能にしている点、である。
構成図である。本実施形態例が図１２に示した従来の測
定装置と大きく異なる点は、 ・被測定物６の光波面情報６ａを被測定画像情報として
イメージセンサ（ＣＣＤカメラ１０）で取り込み、その
出力をキャプチャーボード１１にてデジタル変換してい
る点、 ・仮想干渉縞演算器１３で得られる仮想画像情報と干渉
計で得られる被測定画像情報は計算機上で乗算器１８に
よってデジタル的に演算処理している点、 ・モアレ縞のキャリア成分除去方法として畳み込み積分
器１９を利用している点、 ・畳み込み積分に利用する重み定数は、仮想画像情報に
含まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波数帯
域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を重み定数
設定器２０で選出して、その重み定数どうしを畳み込み
積分して等価となる１つの重み定数をあらかじめ算出し
ており、被測定物の光波面形状に合わせた最適なフィル
タリング処理を行う点、 ・フィルタリングにより鮮明化処理を施したモアレ縞を
フレームレートでモニタ出力し、モアレ縞のアライメン
トを可能にしている点、である。
【００２７】特に、本実施形態は仮想干渉縞演算器１３
で被測定物６に形状誤差が無いと仮定した時に検出され
ると仮定される光波面情報６ａにキャリア成分となる空
間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機
上に作成した仮想画像情報と、干渉計で被測定物６の光
波面情報を直接検出した被測定画像情報とから乗算器１
８でモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面情報の形状
誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測定方法にお
いて、被測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出さ
れると仮定される光波面情報、及びその光波面情報と十
分分離可能な空間周波数の高いＣＯＳ波状のキャリア情
報を算出し、光波面情報とキャリア情報とから仮想画面
情報を作成する仮想干渉縞演算手段１３、発生したモア
レ縞のキャリア成分を除去してモアレ縞を鮮明化させる
フィルタ機能を持つ畳み込み積分手段１９、発生させた
モアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮
想画像情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あら
かじめ該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法
の重み定数を選出して、該重み定数どうしを畳み込み積
分して等価となる１つの重み定数を算出する重み定数算
出手段２０を有することを特徴としている。
で被測定物６に形状誤差が無いと仮定した時に検出され
ると仮定される光波面情報６ａにキャリア成分となる空
間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて計算機
上に作成した仮想画像情報と、干渉計で被測定物６の光
波面情報を直接検出した被測定画像情報とから乗算器１
８でモアレ縞を発生させ、被測定物の光波面情報の形状
誤差を２次元位相分布から検出するモアレ測定方法にお
いて、被測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出さ
れると仮定される光波面情報、及びその光波面情報と十
分分離可能な空間周波数の高いＣＯＳ波状のキャリア情
報を算出し、光波面情報とキャリア情報とから仮想画面
情報を作成する仮想干渉縞演算手段１３、発生したモア
レ縞のキャリア成分を除去してモアレ縞を鮮明化させる
フィルタ機能を持つ畳み込み積分手段１９、発生させた
モアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮
想画像情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あら
かじめ該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法
の重み定数を選出して、該重み定数どうしを畳み込み積
分して等価となる１つの重み定数を算出する重み定数算
出手段２０を有することを特徴としている。
【００２８】被測定物が非球面レンズの場合、発生した
モアレ縞のキャリア成分は２次元的に空間周波数が異な
る分布を持つことになる。したがってモアレ縞の内、空
間周波数に帯域幅のあるキャリア成分を除去するフィル
タリング処理が求められる。
モアレ縞のキャリア成分は２次元的に空間周波数が異な
る分布を持つことになる。したがってモアレ縞の内、空
間周波数に帯域幅のあるキャリア成分を除去するフィル
タリング処理が求められる。
【００２９】そこで本実施形態は、発生させたモアレ縞
に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情
報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波
数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を選出
して、その重み定数どうしを畳み込み積分して等価とな
る１つの重み定数をあらかじめ算出するようにしてい
る。これにより空間周波数に帯域幅のあるキャリア成分
もその重み定数を使った畳み込み積分によりモアレ縞か
ら除去可能となる。またフィルタリングに畳み込み積分
を使用することで処理時間を短縮でき、モアレ縞のキャ
リア除去がフレームレートで実現できるようになる。
に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情
報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波
数帯域に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を選出
して、その重み定数どうしを畳み込み積分して等価とな
る１つの重み定数をあらかじめ算出するようにしてい
る。これにより空間周波数に帯域幅のあるキャリア成分
もその重み定数を使った畳み込み積分によりモアレ縞か
ら除去可能となる。またフィルタリングに畳み込み積分
を使用することで処理時間を短縮でき、モアレ縞のキャ
リア除去がフレームレートで実現できるようになる。
【００３０】このように、本実施形態によれば、コリメ
ータレンズ等の基準波面作成手段が非球面形状に対応し
ていなくても、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌル
テスト測定のフィルタリング処理が可能になるととも
に、モアレ縞の発生、フィルタリング処理をフレームレ
ート（１／３０秒）の高速で実現させ、電子モアレ法に
おけるモアレ縞のアライメント処理が簡単に行えるよう
にしている。
ータレンズ等の基準波面作成手段が非球面形状に対応し
ていなくても、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌル
テスト測定のフィルタリング処理が可能になるととも
に、モアレ縞の発生、フィルタリング処理をフレームレ
ート（１／３０秒）の高速で実現させ、電子モアレ法に
おけるモアレ縞のアライメント処理が簡単に行えるよう
にしている。
【００３１】次に、本実施形態の構成を図１２の説明と
一部重複するが説明する。
一部重複するが説明する。
【００３２】図１において、１０は干渉縞画像の入力手
段であるＣＣＤカメラ、１１はＣＣＤカメラ１０が取り
込む干渉縞画像のアナログ出力をデジタル信号の被測定
画像情報として取り込むキャプチャーボード、１２は画
像演算処理器である。１３は被測定物に形状誤差が無い
と仮定した時に検出されると仮定される光波面情報にキ
ャリア成分となる空間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面
情報を加えた仮想画像情報を作成する仮想干渉縞演算
器、１４は仮想画像情報が格納されているフレームメモ
リ、１８はキャプチャーボード１１からの被測定画像情
報とフレームメモリ１８からの仮想画像情報の画像間で
デジタル的に乗算演算を実施し、モアレ縞を発生させる
乗算器、１９は畳み込み積分器であり、後述する重み定
数設定器２０で作成された重み定数を受け取り、乗算器
１８で発生させたモアレ縞との畳み込み積分を実施して
モアレ縞のキャリア成分となる空間周波数の高い成分を
除去し、鮮明化させる役割を担っている。
段であるＣＣＤカメラ、１１はＣＣＤカメラ１０が取り
込む干渉縞画像のアナログ出力をデジタル信号の被測定
画像情報として取り込むキャプチャーボード、１２は画
像演算処理器である。１３は被測定物に形状誤差が無い
と仮定した時に検出されると仮定される光波面情報にキ
ャリア成分となる空間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面
情報を加えた仮想画像情報を作成する仮想干渉縞演算
器、１４は仮想画像情報が格納されているフレームメモ
リ、１８はキャプチャーボード１１からの被測定画像情
報とフレームメモリ１８からの仮想画像情報の画像間で
デジタル的に乗算演算を実施し、モアレ縞を発生させる
乗算器、１９は畳み込み積分器であり、後述する重み定
数設定器２０で作成された重み定数を受け取り、乗算器
１８で発生させたモアレ縞との畳み込み積分を実施して
モアレ縞のキャリア成分となる空間周波数の高い成分を
除去し、鮮明化させる役割を担っている。
【００３３】２０は重み定数設定器であり、発生させた
モアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮
想画像情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あら
かじめ該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法
の重み定数を算出する役割を持つ。２１は鮮明化したモ
アレ縞を一時的に格納するフレームメモリ、２２ａ，２
２ｂは２つのモアレ縞の画像間でデジタル的に減算演算
を実施する減算器、２３は減算器２２ａ，２２ｂからの
２つのモアレ縞の画像間でデジタル的に除算演算を実施
する除算器、２４はアークタンジェント演算をデジタル
的に実施するアークタンジェント演算器、２５は位相デ
ータを連続的につなぐ役割を果たす位相つなぎ処理器、
１５はデジタル−アナログの信号変換を行うＤＡ変換
器、１６はモニタであり、ＤＡ変換器１５からの電子モ
アレのアライメント画像及び位相つなぎ後の３次元位相
分布の出力を表示する。ＣＣＤカメラ１０、キャプチャ
ーボード１１、仮想干渉縞演算器１３、フレームメモリ
１４、ＤＡ変換器１５、モニタ１６は後述する図２に示
すものと同一である。
モアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮
想画像情報に含まれるキャリア成分を基に仮定し、あら
かじめ該空間周波数帯域に有効な複数の単純移動平均法
の重み定数を算出する役割を持つ。２１は鮮明化したモ
アレ縞を一時的に格納するフレームメモリ、２２ａ，２
２ｂは２つのモアレ縞の画像間でデジタル的に減算演算
を実施する減算器、２３は減算器２２ａ，２２ｂからの
２つのモアレ縞の画像間でデジタル的に除算演算を実施
する除算器、２４はアークタンジェント演算をデジタル
的に実施するアークタンジェント演算器、２５は位相デ
ータを連続的につなぐ役割を果たす位相つなぎ処理器、
１５はデジタル−アナログの信号変換を行うＤＡ変換
器、１６はモニタであり、ＤＡ変換器１５からの電子モ
アレのアライメント画像及び位相つなぎ後の３次元位相
分布の出力を表示する。ＣＣＤカメラ１０、キャプチャ
ーボード１１、仮想干渉縞演算器１３、フレームメモリ
１４、ＤＡ変換器１５、モニタ１６は後述する図２に示
すものと同一である。
【００３４】尚、ここではアナログ処理系はＣＣＤカメ
ラ１０及びキャプチャーボード１１の入力部及びＤＡ変
換器１５の出力部とモニタ１６である。本実施形態で
は、デジタル演算部を１台の計算機上に構成している。
ラ１０及びキャプチャーボード１１の入力部及びＤＡ変
換器１５の出力部とモニタ１６である。本実施形態で
は、デジタル演算部を１台の計算機上に構成している。
【００３５】図２は本実施形態で用いる干渉縞の発生に
使用する干渉装置の要部概略図である。図２では、図１
で表した演算処理の様子を画像演算処理器１２として、
簡単に表示している。
使用する干渉装置の要部概略図である。図２では、図１
で表した演算処理の様子を画像演算処理器１２として、
簡単に表示している。
【００３６】図２に於いて、１は光源であり可干渉性の
光束を放射するレーザより成っている。２はビームエキ
スパンダで、入射する光束径を拡大させて射出してい
る。３は入射光束の偏光状態に応じて反射または透過さ
せる偏光ビームスプリッタ、４ａ，４ｂは直線偏光と円
偏光の変換を行っているλ／４板、５は入射光束を集光
し後述する被測定物６に入射させるコリメータレンズ、
６は被測定物となる凹面を有する非球面レンズであり、
ここでは凹面形状の光波面情報６ａを計測している。７
は参照平面ミラーであり、ここでは参照光波が作り出さ
れる。８は４５゜方位の偏光板であり、直交する２つの
直線偏光成分を持つ光波のうち、特定の偏光成分を抽出
し干渉させるものである。９は集光レンズであり、干渉
光波をＣＣＤカメラ１０に取りこませる役割を行ってい
る。１６はＣＣＤカメラ１０で取り込んだ干渉縞画像を
演算処理し、アライメント用及び２次元位相分布用とし
て表示するモニターである。
光束を放射するレーザより成っている。２はビームエキ
スパンダで、入射する光束径を拡大させて射出してい
る。３は入射光束の偏光状態に応じて反射または透過さ
せる偏光ビームスプリッタ、４ａ，４ｂは直線偏光と円
偏光の変換を行っているλ／４板、５は入射光束を集光
し後述する被測定物６に入射させるコリメータレンズ、
６は被測定物となる凹面を有する非球面レンズであり、
ここでは凹面形状の光波面情報６ａを計測している。７
は参照平面ミラーであり、ここでは参照光波が作り出さ
れる。８は４５゜方位の偏光板であり、直交する２つの
直線偏光成分を持つ光波のうち、特定の偏光成分を抽出
し干渉させるものである。９は集光レンズであり、干渉
光波をＣＣＤカメラ１０に取りこませる役割を行ってい
る。１６はＣＣＤカメラ１０で取り込んだ干渉縞画像を
演算処理し、アライメント用及び２次元位相分布用とし
て表示するモニターである。
【００３７】まず干渉縞の発生方法と検出方法について
説明する。
説明する。
【００３８】図２に示すレーザ１から出射した光束はビ
ームエキスパンダ２で光束を拡大された後、偏光ビーム
スプリッタ３で反射光波と透過光波に分けられる。一方
の反射光波はλ／４板４ａを通ることで直線偏光から円
偏光へ変わり、基準となる球面波を作り出すコリメータ
レンズ５を介して被測定物６へ入射し、測定光波となっ
て反射する。この測定光波は、被測定物６の面形状情報
６ａを持つ。反射した測定光波は元の光路を戻り、再び
通るλ／４板４ａで往きと比べて９０゜回転した直線偏
光となって、偏光ビームスプリッタ３で今度は透過する
ことになる。他方の透過光波は、λ／４板４ｂを通って
直線偏光から円偏光へ変って参照平面ミラー７に入射
し、参照光波となって反射する。反射した参照光波は、
再び通るλ／４板４ｂで往きと比べて９０゜回転した直
線偏光となり、偏光ビームスプリッタ３で今度は反射す
ることになる。偏光ビームスプリッタ３で測定光波と参
照光波が重なり合い、４５゜方位の偏光板８を通ること
で干渉光波となる。この干渉光波は集光レンズ９を介し
てＣＣＤカメラ１０で撮像され、被測定画像情報とな
る。この後、演算処理され最終的にはモニタ１６で鮮明
化したモアレ縞の様子を観察している。
ームエキスパンダ２で光束を拡大された後、偏光ビーム
スプリッタ３で反射光波と透過光波に分けられる。一方
の反射光波はλ／４板４ａを通ることで直線偏光から円
偏光へ変わり、基準となる球面波を作り出すコリメータ
レンズ５を介して被測定物６へ入射し、測定光波となっ
て反射する。この測定光波は、被測定物６の面形状情報
６ａを持つ。反射した測定光波は元の光路を戻り、再び
通るλ／４板４ａで往きと比べて９０゜回転した直線偏
光となって、偏光ビームスプリッタ３で今度は透過する
ことになる。他方の透過光波は、λ／４板４ｂを通って
直線偏光から円偏光へ変って参照平面ミラー７に入射
し、参照光波となって反射する。反射した参照光波は、
再び通るλ／４板４ｂで往きと比べて９０゜回転した直
線偏光となり、偏光ビームスプリッタ３で今度は反射す
ることになる。偏光ビームスプリッタ３で測定光波と参
照光波が重なり合い、４５゜方位の偏光板８を通ること
で干渉光波となる。この干渉光波は集光レンズ９を介し
てＣＣＤカメラ１０で撮像され、被測定画像情報とな
る。この後、演算処理され最終的にはモニタ１６で鮮明
化したモアレ縞の様子を観察している。
【００３９】次に仮想干渉縞演算器１３による仮想画像
情報の作成方法について述べる。
情報の作成方法について述べる。
【００４０】モアレ測定では、被測定物の光波面情報を
考慮してキャリアの空間周波数を決定する必要がある。
キャリアの空間周波数は、被測定物の光波面情報の空間
周波数と十分かけ離れていないとフィルタリングでキャ
リア成分を除去できなくなったり、また逆に被測定物の
光波面情報の一部まで除去してしまうことになる。キャ
リアの空間周波数は、少なくとも光波面形状より高い空
間周波数に設定する必要がある。キャリアの空間周波数
をどのくらいにするかは被測定物に誤差形状がないと仮
定したときの被測定物の光画像情報及び使用するフィル
タの周波数特性を考慮して決定すればよい。
考慮してキャリアの空間周波数を決定する必要がある。
キャリアの空間周波数は、被測定物の光波面情報の空間
周波数と十分かけ離れていないとフィルタリングでキャ
リア成分を除去できなくなったり、また逆に被測定物の
光波面情報の一部まで除去してしまうことになる。キャ
リアの空間周波数は、少なくとも光波面形状より高い空
間周波数に設定する必要がある。キャリアの空間周波数
をどのくらいにするかは被測定物に誤差形状がないと仮
定したときの被測定物の光画像情報及び使用するフィル
タの周波数特性を考慮して決定すればよい。
【００４１】本実施形態では被測定物が非球面レンズで
あり、被測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出さ
れると仮定される光波面情報が図３に示すように多数の
干渉縞模様として観察される場合を例にして説明する。
あり、被測定物に形状誤差が無いと仮定した時に検出さ
れると仮定される光波面情報が図３に示すように多数の
干渉縞模様として観察される場合を例にして説明する。
【００４２】ここでは光波面情報を示す干渉縞模様の
内、水平方向で最も空間周波数の高い場所は、ＣＣＤの
水平方向の２０画素で干渉縞１本分（２０ｐｉｘｅｌ／
ｃａｒｒｉｅｒ）変化しているとする。したがって空間
周波数２０ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒの光波面情報を
含んでいることになる。そこでキャリア空間周波数は、
より空間周波数の高い５ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒと
した（実際のキャリア空間周波数はもっと密に図示すべ
きところであるが、ここでは縞として識別できる程度に
粗く図示している）。仮想干渉縞演算器１３（ここでは
一台の計算機がデジタル演算部の役割をすべて担ってい
るが）において、ＣＣＤの水平方向５画素で干渉縞１本
分（５ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ）変化するＣＯＳ波
状のキャリア成分に、図３に示したような被測定物に形
状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮定される光
波面情報を加味して仮想画像情報を作成する。尚、キャ
リア成分をＣＯＳ波状にするのは、干渉計の参照平面ミ
ラーを傾けて多数の干渉縞を発生させた時、ＣＣＤカメ
ラ１０で撮影して得られる出力信号はＣＯＳ波状になる
ためである。
内、水平方向で最も空間周波数の高い場所は、ＣＣＤの
水平方向の２０画素で干渉縞１本分（２０ｐｉｘｅｌ／
ｃａｒｒｉｅｒ）変化しているとする。したがって空間
周波数２０ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒの光波面情報を
含んでいることになる。そこでキャリア空間周波数は、
より空間周波数の高い５ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒと
した（実際のキャリア空間周波数はもっと密に図示すべ
きところであるが、ここでは縞として識別できる程度に
粗く図示している）。仮想干渉縞演算器１３（ここでは
一台の計算機がデジタル演算部の役割をすべて担ってい
るが）において、ＣＣＤの水平方向５画素で干渉縞１本
分（５ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ）変化するＣＯＳ波
状のキャリア成分に、図３に示したような被測定物に形
状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮定される光
波面情報を加味して仮想画像情報を作成する。尚、キャ
リア成分をＣＯＳ波状にするのは、干渉計の参照平面ミ
ラーを傾けて多数の干渉縞を発生させた時、ＣＣＤカメ
ラ１０で撮影して得られる出力信号はＣＯＳ波状になる
ためである。
【００４３】仮想干渉縞演算器１３で算出された仮想画
像情報は被測定物が非球面形状であるため、キャリア成
分の空間周波数は次のような帯域幅を持っている。
像情報は被測定物が非球面形状であるため、キャリア成
分の空間周波数は次のような帯域幅を持っている。
【００４４】ここでＣＣＤ画素間隔の空間周波数を２ｆ
と表すと、光波面情報を示す干渉縞の内、最も空間周波
数が高い成分は、２０ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ す
なわち ０．１ｆ と表せる。キャリア成分は、５ｐｉｘ
ｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ すなわち ０．４ｆ と表せる。
したがって、仮想画像情報のキャリア成分の空間周波数
は、０．４ｆ±０．１ｆ ＝ ０．３ｆ〜０．５ｆ と表
せる。
と表すと、光波面情報を示す干渉縞の内、最も空間周波
数が高い成分は、２０ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ す
なわち ０．１ｆ と表せる。キャリア成分は、５ｐｉｘ
ｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ すなわち ０．４ｆ と表せる。
したがって、仮想画像情報のキャリア成分の空間周波数
は、０．４ｆ±０．１ｆ ＝ ０．３ｆ〜０．５ｆ と表
せる。
【００４５】尚、本実施形態は位相測定として公知技術
であるバケット法を利用するため、少なくともキャリア
成分の初期位相がπ/4、3 π/4、5 π/4と９０°ずつ異
なる３面の仮想画像情報をあらかじめ算出し、フレーム
メモリ１４にそれぞれ書き込んでおく。
であるバケット法を利用するため、少なくともキャリア
成分の初期位相がπ/4、3 π/4、5 π/4と９０°ずつ異
なる３面の仮想画像情報をあらかじめ算出し、フレーム
メモリ１４にそれぞれ書き込んでおく。
【００４６】次に、測定画像の取り込みについて述べ
る。
る。
【００４７】コリメータレンズ５が作り出す光波面情報
と被測定物６の面形状情報６ａの差は干渉縞として確認
できる。このように被測定物６の光波面情報を含んだ干
渉縞は、被測定画像情報としてＣＣＤカメラ１０から取
り込まれ、キャプチャ−ボード１１によってデジタルデ
ータに変換される。キャプチャーボード１１に取り込ま
れた被測定画像情報及びフレームメモリ１４に書き込ま
れた初期位相ψ＝π／４の仮想画像情報は計算機上で乗
算器１８で乗算演算される。この演算により被測定物の
誤差形状を意味する空間周波数の低い一種のモアレ縞と
空間周波数の高いキャリアが発生することになる。
と被測定物６の面形状情報６ａの差は干渉縞として確認
できる。このように被測定物６の光波面情報を含んだ干
渉縞は、被測定画像情報としてＣＣＤカメラ１０から取
り込まれ、キャプチャ−ボード１１によってデジタルデ
ータに変換される。キャプチャーボード１１に取り込ま
れた被測定画像情報及びフレームメモリ１４に書き込ま
れた初期位相ψ＝π／４の仮想画像情報は計算機上で乗
算器１８で乗算演算される。この演算により被測定物の
誤差形状を意味する空間周波数の低い一種のモアレ縞と
空間周波数の高いキャリアが発生することになる。
【００４８】したがって、フィルタリング機能となる畳
み込み積分器１９にてキャリア成分のみカットすれば、
電子モアレにより発生させた空間周波数の低い鮮明化さ
せたモアレ縞が得られることになる。尚、後述するよう
に畳み込み積分を利用してフィルタリングを行うとフレ
ームレート（１／３０秒）でのモアレ縞のフィルタリン
グが可能となる。
み込み積分器１９にてキャリア成分のみカットすれば、
電子モアレにより発生させた空間周波数の低い鮮明化さ
せたモアレ縞が得られることになる。尚、後述するよう
に畳み込み積分を利用してフィルタリングを行うとフレ
ームレート（１／３０秒）でのモアレ縞のフィルタリン
グが可能となる。
【００４９】但し、最初に取り込んだ被測定画像情報の
キャリア成分は、アライメント不足により仮想画像情報
のキャリア成分と完全に一致していないため、モアレ縞
には粗い何本かの縞が観察できるかも知れない。その時
はモニタ１６を見ながら被測定物６もしくは参照平面ミ
ラー７をアライメントステージ１７を利用して動かし、
なるべくヌルになるように合わせ込みを行った後、被測
定画像情報を取り直してフレームメモリ２１に格納し直
せばよい。この時確認できるモアレ縞は、被測定物の光
波面情報の設計値からのずれを示すことになる。
キャリア成分は、アライメント不足により仮想画像情報
のキャリア成分と完全に一致していないため、モアレ縞
には粗い何本かの縞が観察できるかも知れない。その時
はモニタ１６を見ながら被測定物６もしくは参照平面ミ
ラー７をアライメントステージ１７を利用して動かし、
なるべくヌルになるように合わせ込みを行った後、被測
定画像情報を取り直してフレームメモリ２１に格納し直
せばよい。この時確認できるモアレ縞は、被測定物の光
波面情報の設計値からのずれを示すことになる。
【００５０】先に述べたように本実施形態は被測定物が
非球面形状であり、被測定画像情報及び仮想画像情報に
含まれるキャリア成分の空間周波数は、それぞれ０．３
ｆ〜０．５ｆとなる。
非球面形状であり、被測定画像情報及び仮想画像情報に
含まれるキャリア成分の空間周波数は、それぞれ０．３
ｆ〜０．５ｆとなる。
【００５１】空間周波数が０．３ｆ〜０．５ｆとなる被
測定画像情報及び仮想画像情報において、画像間乗算演
算を行ってモアレ縞を発生させると、新たに０．６ｆ〜
ｆの空間周波数のキャリア成分が生成する。
測定画像情報及び仮想画像情報において、画像間乗算演
算を行ってモアレ縞を発生させると、新たに０．６ｆ〜
ｆの空間周波数のキャリア成分が生成する。
【００５２】したがってモアレ縞に含まれるキャリア成
分の空間周波数は、０．３ｆ〜ｆ すなわち ２〜６．６
ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ となる。
分の空間周波数は、０．３ｆ〜ｆ すなわち ２〜６．６
ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒ となる。
【００５３】次にフィルタリングについて説明する。フ
ィルタでは既知のキャリア成分の空間周波数を除去すれ
ばよいため、いろいろなフィルタ方式を採用することが
可能である。ここでは構成が単純でかつ計算時間が短い
単純移動平均を利用したフィルタの特性を図７〜図９に
示した。図中の横軸は空間周波数を表し、サンプリング
空間周波数すなわちＣＣＤの画素ピッチ２ｆを基準にし
て表示している。
ィルタでは既知のキャリア成分の空間周波数を除去すれ
ばよいため、いろいろなフィルタ方式を採用することが
可能である。ここでは構成が単純でかつ計算時間が短い
単純移動平均を利用したフィルタの特性を図７〜図９に
示した。図中の横軸は空間周波数を表し、サンプリング
空間周波数すなわちＣＣＤの画素ピッチ２ｆを基準にし
て表示している。
【００５４】図７は、空間周波数０．６６ｆすなわちキ
ャリアピッチが３ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒの時に有
効な単純移動平均フィルタであり、ＣＣＤの隣り合う３
画素の平均から簡単に算出できるフィルタである。図４
に示すようにキャリア除去前の隣り合うＣＣＤ３画素分
のデータをそれぞれＰ-1，Ｐ，Ｐ+1とし、データＰのキ
ャリア除去後のデータをＰ’とした時、キャリア成分の
除去の除去は式（６）によって行われる。
ャリアピッチが３ｐｉｘｅｌ／ｃａｒｒｉｅｒの時に有
効な単純移動平均フィルタであり、ＣＣＤの隣り合う３
画素の平均から簡単に算出できるフィルタである。図４
に示すようにキャリア除去前の隣り合うＣＣＤ３画素分
のデータをそれぞれＰ-1，Ｐ，Ｐ+1とし、データＰのキ
ャリア除去後のデータをＰ’とした時、キャリア成分の
除去の除去は式（６）によって行われる。
【００５５】
Ｐ’＝（Ｐ-1＋ Ｐ＋ Ｐ+1）／３ …（６）
例えば光波面情報となる空間周波数が０．１ｆ近傍、キ
ャリア成分の空間周波数が０．６６ｆの場合、この単純
移動平均フィルタを利用すると光波面情報に対してキャ
リア成分は１／１０００程度（−６０ｄＢ）に減衰で
き、光波面情報に影響せず、効果的なキャリア除去が実
行できる。
ャリア成分の空間周波数が０．６６ｆの場合、この単純
移動平均フィルタを利用すると光波面情報に対してキャ
リア成分は１／１０００程度（−６０ｄＢ）に減衰で
き、光波面情報に影響せず、効果的なキャリア除去が実
行できる。
【００５６】図８はＣＣＤの隣り合う６画素の単純移動
平均によりキャリア成分を除去するもので式（７）によ
って計算できる。
平均によりキャリア成分を除去するもので式（７）によ
って計算できる。
【００５７】
Ｐ’＝（Ｐ-3＋ Ｐ-2＋ Ｐ-1＋ Ｐ＋ Ｐ+1＋ Ｐ+2）／６ …（７）
空間周波数０．３３ｆの他に、空間周波数０．６６ｆ，
ｆのキャリア成分除去に有効なことが確認できる。この
ように単純移動平均フィルタは、基準となる空間周波数
及びその整数倍の空間周波数のフィルタリングに有効で
ある。
ｆのキャリア成分除去に有効なことが確認できる。この
ように単純移動平均フィルタは、基準となる空間周波数
及びその整数倍の空間周波数のフィルタリングに有効で
ある。
【００５８】同様に図９はＣＣＤの隣り合う５画素の平
均によりキャリア成分を除去するもの、図１０はＣＣＤ
の隣り合う４画素の平均によりキャリア成分を除去する
もので、それぞれ式（８）式（９）で計算できる。
均によりキャリア成分を除去するもの、図１０はＣＣＤ
の隣り合う４画素の平均によりキャリア成分を除去する
もので、それぞれ式（８）式（９）で計算できる。
【００５９】
Ｐ’＝（Ｐ-2＋ Ｐ-1＋ Ｐ＋ Ｐ+1＋ Ｐ+2）／５ …（８）
Ｐ’＝（Ｐ-2＋ Ｐ-1＋ Ｐ＋ Ｐ+1）／４ …（９）
図９からＣＣＤの隣り合う５画素の単純移動平均による
フィルタは、空間周波数０．４ｆ及び０．８ｆのキャリ
ア除去に、図１０からＣＣＤの隣り合う４画素の単純移
動平均によるフィルタは、０．５ｆ及びｆのキャリア成
分の除去に有効なことが確認できる。
フィルタは、空間周波数０．４ｆ及び０．８ｆのキャリ
ア除去に、図１０からＣＣＤの隣り合う４画素の単純移
動平均によるフィルタは、０．５ｆ及びｆのキャリア成
分の除去に有効なことが確認できる。
【００６０】このように単純移動平均によるフィルタ
は、簡単な計算によって狭帯域の空間周波数成分を除去
可能なフィルタ機能を有するが、今回のように広帯域に
及ぶ場合、効果的なキャリア除去は行えない。
は、簡単な計算によって狭帯域の空間周波数成分を除去
可能なフィルタ機能を有するが、今回のように広帯域に
及ぶ場合、効果的なキャリア除去は行えない。
【００６１】そこで本実施例では、特性の異なる複数の
単純移動平均フィルタを繰り返し実行することで、広帯
域のキャリア除去に対応させている。
単純移動平均フィルタを繰り返し実行することで、広帯
域のキャリア除去に対応させている。
【００６２】すなわち、モアレ縞の内、キャリア成分と
なる空間周波数０．３ｆ〜ｆの成分を除去させるため、
式（７）、式（８）、式（９）の演算を繰り返し行えば
良い。ここでは式を簡略化するため、畳み込み積分の演
算を行う。
なる空間周波数０．３ｆ〜ｆの成分を除去させるため、
式（７）、式（８）、式（９）の演算を繰り返し行えば
良い。ここでは式を簡略化するため、畳み込み積分の演
算を行う。
【００６３】式（７）、式（８）、式（９）を畳み込み
積分に使用する重み定数としてそれぞれ表すと、次のよ
うになる。
積分に使用する重み定数としてそれぞれ表すと、次のよ
うになる。
【００６４】
ｗ１（ｘ） ＝ ［１ １ １ １ １ １］
ｗ２（ｘ） ＝ ［１ １ １ １ １］
ｗ３（ｘ） ＝ ［１ １ １ １］
ただし重み定数はあらかじめ式（１０）のように計算し
ておくことで、繰り替えし３回のフィルタリングを行う
必要がなくなる。
ておくことで、繰り替えし３回のフィルタリングを行う
必要がなくなる。
【００６５】
ｗ（ｘ） ＝ ｗ１（ｘ） ＊ ｗ２（ｘ） ＊ ｗ３（ｘ）
＝ ［１ ３ ６ １０ １４ １７ １８
１７ １４ １０ ６ ３ １］ …（１０）
モアレ縞画像データｆ（ｘ，ｙ）、キャリア除去後の画
像データｇ（ｘ，ｙ）とすると、 ｇ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）＊ｗ（ｘ） …（１１） また式（１０）及び式（１１）は次のように表現するこ
ともできる。
像データｇ（ｘ，ｙ）とすると、 ｇ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）＊ｗ（ｘ） …（１１） また式（１０）及び式（１１）は次のように表現するこ
ともできる。
【００６６】
ｇ（ｘ，ｙ）＝ 1×f(x-6,y)+ 3 ×f(x-5,y)+ 6 ×f(x-4,y)+10 ×f(x-3,y)
+14×f(x-2,y)+ 17×f(x-1,y)+ 18×f(x,y)+ 17×f(x+1,y)
+14×f(x+2,y)+ 10×f(x+3,y)+ 6 ×f(x+4,y)+ 3 ×f(x+5,y)
+ 1×f(x+6,y) …（１２）
この時のフィルタ特性を図１１に示す。
【００６７】図１１から、光波面情報を表す空間周波数
０．１ｆの成分に対し、キャリアとなる空間周波数０．
３ｆ〜ｆの成分は１／３０〜１／３００（−３０〜−５
０ｄＢ）となり、モアレ縞のキャリア成分を効果的に除
去可能であることが分かる。
０．１ｆの成分に対し、キャリアとなる空間周波数０．
３ｆ〜ｆの成分は１／３０〜１／３００（−３０〜−５
０ｄＢ）となり、モアレ縞のキャリア成分を効果的に除
去可能であることが分かる。
【００６８】尚、このような畳み込み積分の演算処理
は、高速な計算機による演算処理もしくはハードウエア
として市販されているパイプライン画像処理もしくは並
列画像処理などを利用すると、フレームレート（１／３
０秒）でモアレ縞のキャリア除去およびその画像をモニ
タ表示することが可能となる。
は、高速な計算機による演算処理もしくはハードウエア
として市販されているパイプライン画像処理もしくは並
列画像処理などを利用すると、フレームレート（１／３
０秒）でモアレ縞のキャリア除去およびその画像をモニ
タ表示することが可能となる。
【００６９】以上がモアレ縞の発生、及びフィルタリン
グ、モアレ縞のアライメント方法の説明である。
グ、モアレ縞のアライメント方法の説明である。
【００７０】今までは被測定画像情報及びフレームメモ
リ１４に書き込まれたψ＝π／４の仮想画像情報からモ
アレ縞を発生させたが、次に仮想画像情報の初期位相を
変えてモアレ縞を発生させる様子を説明する。
リ１４に書き込まれたψ＝π／４の仮想画像情報からモ
アレ縞を発生させたが、次に仮想画像情報の初期位相を
変えてモアレ縞を発生させる様子を説明する。
【００７１】先ほどと同様にして、キャプチャーボード
１１で取り込まれた被測定画像情報及びフレームメモリ
１４に書き込まれたψ＝３π／４の仮想画像情報を乗算
演算し、畳み込み積分器１９でキャリア成分のみカット
し、フレームメモリ２１に格納しておく。尚ここでは測
定画像のキャリアの合わせ込みはすでに終わっているの
で、被測定物６及び参照平面ミラー７を動かす必要はな
い。同じくキャプチャーボード１１で取り込まれた被測
定画像情報及びフレームメモリ１３に書き込まれたのψ
＝５π／４の仮想画像情報を乗算演算し、畳み込み積分
器１９でキャリア成分のみカットし、フレームメモリ２
１に格納しておく。
１１で取り込まれた被測定画像情報及びフレームメモリ
１４に書き込まれたψ＝３π／４の仮想画像情報を乗算
演算し、畳み込み積分器１９でキャリア成分のみカット
し、フレームメモリ２１に格納しておく。尚ここでは測
定画像のキャリアの合わせ込みはすでに終わっているの
で、被測定物６及び参照平面ミラー７を動かす必要はな
い。同じくキャプチャーボード１１で取り込まれた被測
定画像情報及びフレームメモリ１３に書き込まれたのψ
＝５π／４の仮想画像情報を乗算演算し、畳み込み積分
器１９でキャリア成分のみカットし、フレームメモリ２
１に格納しておく。
【００７２】初期位相がそれぞれπ／４，３π／４，５
π／４と９０°ずつ異なる仮想画像情報を利用して発生
させたモアレ縞は、初期位相がπ／４，３π／４，５π
／４と９０°ずつずれている。
π／４と９０°ずつ異なる仮想画像情報を利用して発生
させたモアレ縞は、初期位相がπ／４，３π／４，５π
／４と９０°ずつずれている。
【００７３】求めたい干渉縞の位相分布をφ(x,y) とす
ればそれぞれの画像は
ればそれぞれの画像は
【００７４】
【数２】
と表わされるから、
(S3-S2) ／(S1-S2) = Sin φ(x,y)/Cos φ(x,y) = Tan φ(x,y) …（４）
φ(x,y) = Tan-1((S3-S2)／(S1-S2)) …（５）
の演算を行うことにより位相分布が計算出来る。
【００７５】式（１）、式（２）、式（３）の演算は、
それぞれ図１の乗算器１８と畳み込み積分器１９で行
い、式（４）の演算を減算器２２ａ，２２ｂ，除算器２
３で行い、式（５）の演算をＴａｎ-1演算器２４で、そ
の後位相つなぎ処理器２５によって３次元位相分布を得
られることになる。尚、この２次元位相分布はＣＣＤカ
メラ１０で検出した被測定物の光波面情報と被測定物に
形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮定される
光波面情報とのずれを表していることになる。またその
２次元位相分布は、デジタル−アナログ変換後、モニタ
１６にて観察することが可能である。
それぞれ図１の乗算器１８と畳み込み積分器１９で行
い、式（４）の演算を減算器２２ａ，２２ｂ，除算器２
３で行い、式（５）の演算をＴａｎ-1演算器２４で、そ
の後位相つなぎ処理器２５によって３次元位相分布を得
られることになる。尚、この２次元位相分布はＣＣＤカ
メラ１０で検出した被測定物の光波面情報と被測定物に
形状誤差が無いと仮定した時に検出されると仮定される
光波面情報とのずれを表していることになる。またその
２次元位相分布は、デジタル−アナログ変換後、モニタ
１６にて観察することが可能である。
【００７６】このように本実施形態は被測定物として非
球面形状を対象としたときに、被測定物の光波面情報に
合わせてキャリア成分の設定、フィルタリング機能とな
る畳み込み積分の重み定数を設定することで、幅広い非
球面形状に対応した高精度ヌルテスト測定のフィルタリ
ング処理が可能となる。またモアレ縞の発生、フィルタ
リング処理をフレームレート（１／３０秒）の高速で実
現させ、モアレ縞のアライメント処理が簡単に行えるモ
アレ測定方法及びそれを用いた装置を提供している。
球面形状を対象としたときに、被測定物の光波面情報に
合わせてキャリア成分の設定、フィルタリング機能とな
る畳み込み積分の重み定数を設定することで、幅広い非
球面形状に対応した高精度ヌルテスト測定のフィルタリ
ング処理が可能となる。またモアレ縞の発生、フィルタ
リング処理をフレームレート（１／３０秒）の高速で実
現させ、モアレ縞のアライメント処理が簡単に行えるモ
アレ測定方法及びそれを用いた装置を提供している。
【００７７】本実施形態のシステムは、高速なＣＰＵを
所有する計算機、市販されている高速演算や並列処理演
算専用の画像処理ボード等を用いれば簡単に構築するこ
とが可能である。また、ここでは３面分の乗算演算、フ
ィルタリング、平均化処理演算を並列構成としている
が、もちろん直列構成にしても演算処理が長くなる以外
はなんら違いはない。
所有する計算機、市販されている高速演算や並列処理演
算専用の画像処理ボード等を用いれば簡単に構築するこ
とが可能である。また、ここでは３面分の乗算演算、フ
ィルタリング、平均化処理演算を並列構成としている
が、もちろん直列構成にしても演算処理が長くなる以外
はなんら違いはない。
【００７８】また縞投影や計算機ホログラムによるモア
レ測定についても畳み込み積分を利用したフィルタリン
グを行うと、フレームレートでのモアレ縞のキャリア成
分除去が可能となり、より高精度で使い勝手の良いモア
レ測定を実現できることになる。
レ測定についても畳み込み積分を利用したフィルタリン
グを行うと、フレームレートでのモアレ縞のキャリア成
分除去が可能となり、より高精度で使い勝手の良いモア
レ測定を実現できることになる。
【００７９】
【発明の効果】本発明によれば以上のように各要素を設
定することにより、被測定物として非球面形状の測定が
容易で、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌルテスト
測定のフィルタリング処理を可能とするとともに、モア
レ縞の発生、フィルタリング処理を高速で実現させ、電
子モアレ法におけるモアレ縞のアライメント処理が簡単
に行え、被測定物の形状を高精度に測定することができ
るモアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置を達
成することができる。
定することにより、被測定物として非球面形状の測定が
容易で、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌルテスト
測定のフィルタリング処理を可能とするとともに、モア
レ縞の発生、フィルタリング処理を高速で実現させ、電
子モアレ法におけるモアレ縞のアライメント処理が簡単
に行え、被測定物の形状を高精度に測定することができ
るモアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置を達
成することができる。
【００８０】又、本発明は、発生させたモアレ縞に含ま
れるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情報に含
まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波数帯域
に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を選出して、
その重み定数どうしを畳み込み積分して等価となる１つ
の重み定数をあらかじめ算出するようにしている。一般
に、非球面レンズを電子モアレ法によりヌルテスト測定
を行う場合、発生したモアレ縞のキャリア成分は２次元
的に空間周波数が異なる分布を持つことになる。したが
ってモアレ縞の内、空間周波数に帯域幅のあるキャリア
成分を除去するフィルタリング処理が求められるが、上
述構成により空間周波数に帯域幅のあるキャリア成分も
その重み定数を使った畳み込み積分によりモアレ縞から
除去可能となる。またフィルタリングに畳み込み積分を
使用することで処理時間を短縮でき、モアレ縞のキャリ
ア除去がフレームレートで実現できるようになる。
れるキャリア成分の空間周波数帯域を仮想画像情報に含
まれるキャリア成分を基に仮定し、その空間周波数帯域
に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を選出して、
その重み定数どうしを畳み込み積分して等価となる１つ
の重み定数をあらかじめ算出するようにしている。一般
に、非球面レンズを電子モアレ法によりヌルテスト測定
を行う場合、発生したモアレ縞のキャリア成分は２次元
的に空間周波数が異なる分布を持つことになる。したが
ってモアレ縞の内、空間周波数に帯域幅のあるキャリア
成分を除去するフィルタリング処理が求められるが、上
述構成により空間周波数に帯域幅のあるキャリア成分も
その重み定数を使った畳み込み積分によりモアレ縞から
除去可能となる。またフィルタリングに畳み込み積分を
使用することで処理時間を短縮でき、モアレ縞のキャリ
ア除去がフレームレートで実現できるようになる。
【００８１】このように、本発明を利用すればコリメー
タレンズ等の基準波面作成手段が非球面形状に対応して
いなくても、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌルテ
スト測定のフィルタリング処理が可能になるとともに、
モアレ縞の発生、フィルタリング処理を高速で実現さ
せ、電子モアレ法におけるモアレ縞のアライメント処理
が簡単に行えるようになる。
タレンズ等の基準波面作成手段が非球面形状に対応して
いなくても、幅広い非球面形状に対応した高精度ヌルテ
スト測定のフィルタリング処理が可能になるとともに、
モアレ縞の発生、フィルタリング処理を高速で実現さ
せ、電子モアレ法におけるモアレ縞のアライメント処理
が簡単に行えるようになる。
【００８２】また縞投影や計算機ホログラムによるモア
レ測定についても畳み込み積分を利用したフィルタリン
グを行うと、フレームレートでのモアレ縞のキャリア成
分除去が可能となり、より高精度で使い勝手の良いモア
レ測定を実現できることになる。
レ測定についても畳み込み積分を利用したフィルタリン
グを行うと、フレームレートでのモアレ縞のキャリア成
分除去が可能となり、より高精度で使い勝手の良いモア
レ測定を実現できることになる。
【図１】 本発明の実施形態の要部概略図
【図２】 被測定物の光波面形状を検出するための干渉
計構成図
計構成図
【図３】 仮想画像情報の作成の様子を示した図
【図４】 被測定物を非球面形状とした時のモアレ縞の
発生の様子を示した図
発生の様子を示した図
【図５】 キャリア成分を除去し、鮮明化させたモアレ
縞を示した図
縞を示した図
【図６】 畳み込み積分で使用する重み定数の算出方法
を示したフローチャート図
を示したフローチャート図
【図７】 隣り合うＣＣＤ３画素分の単純移動平均法を
利用したフィルタ特性を示した図
利用したフィルタ特性を示した図
【図８】 隣り合うＣＣＤ６画素分の単純移動平均法を
利用したフィルタ特性を示した図
利用したフィルタ特性を示した図
【図９】 隣り合うＣＣＤ５画素分の単純移動平均法を
利用したフィルタ特性を示した図
利用したフィルタ特性を示した図
【図１０】 隣り合うＣＣＤ４画素分の単純移動平均法
を利用したフィルタ特性を示した図
を利用したフィルタ特性を示した図
【図１１】 隣り合うＣＣＤ４画素分の単純移動平均法
及び５画素分の単純移動平均法及び６画素分の単純移動
平均法を混合させたときのフィルタ特性を示した図
及び５画素分の単純移動平均法及び６画素分の単純移動
平均法を混合させたときのフィルタ特性を示した図
【図１２】 従来例のモアレ測定装置の要部概略図
１、 レーザ
２、 ビームエキスパンダ
３、 偏光ビームスプリッタ
４ａ，４ｂ、 λ／４板
５、 コリメータレンズ
６、 被測定物（非球面レンズ）
６ａ、 被測定物の光波面情報
７、 参照平面ミラー
８、 偏光板
９、 集光レンズ
１０、 イメージセンサ（ＣＣＤカメラ）
１１、 キャプチャーボード
１２、 画像演算処理器
１３、 仮想干渉縞演算器
１４、 フレームメモリ
１５、 ＤＡ変換器
１６、 モニタ
１７、 アライメントステージ
１８、 乗算器
１９、 畳み込み積分器
２０、 重み関数設定器
２１、 フレームメモリ
２２ａ，２２ｂ、減算器
２３、 除算器
２４、 アークタンジェント演算器
２５、 位相つなぎ処理器
２６ａ，２６ｂ、レベルクランプ
２７、 バイアスオフセット
２８、 仮想画像発生器
２９ａ，２９ｂ，２９ｃ、アナログ乗算器
３０ａ，３０ｂ，３０ｃ、アナログローパスフィルタ
３１ａ，３１ｂ、アナログ減算器
３２、 アナログ除算器
３３、 アナログアークタンジェント演算器
３４、 位相つなぎ処理器
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01B 11/00 - 11/30
G06T 1/00
H03H 17/00
A61B 6/00
Claims (7)
- 【請求項１】 被測定物の光波面情報を含んだ被測定画
像情報と、形状誤差のない光波面情報とキャリア成分と
を含む仮想画像情報とから仮想的にモアレ縞を発生さ
せ、被測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布
から検出するモアレ測定方法において、該モアレ縞に含
まれるキャリア成分を除去するフィルタリング方法とし
て、該仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該
モアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮
定し、該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出
し、その重み定数どうしの畳み込み積分を利用すること
を特徴とするモアレ測定方法。 - 【請求項２】 前記畳み込み積分は、少なくとも１回以
上の単純移動平均法を繰り返し実行することと等価とな
ることを特徴とする請求項１記載のモアレ測定方法。 - 【請求項３】 被測定物に形状誤差が無いと仮定した時
に検出されると仮定される光波面情報にキャリア成分と
なる空間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて
計算機上に作成した仮想画像情報、及び被測定物の光波
面情報を直接検出した被測定画像情報を用いて、両画像
情報間で乗算演算によりモアレ縞を発生させ、被測定物
の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布から検出する
モアレ測定方法において、該モアレ縞に含まれるキャリ
ア成分を除去するフィルタリング方法として、該仮想画
像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モアレ縞に含
まれるキャリア成分の空間周波数帯域を仮定し、該空間
周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出し、その重み
定数どうしの畳み込み積分を利用することを特徴とする
モアレ測定方法。 - 【請求項４】 あらかじめ被測定物に形状誤差が無いと
仮定した時に検出されると仮定される光波面情報を基に
して、畳み込み積分を利用したフィルタリング処理で該
光波面情報と分離可能となるキャリア成分の空間周波数
帯域を決定し、少なくとも３面の初期位相の異なるキャ
リア情報にそれぞれ該光波面情報を加えて、少なくとも
３面の仮想画像情報を作成することを特徴とする請求項
３記載のモアレ測定方法。 - 【請求項５】 前記発生させるモアレ縞に含まれるキャ
リア成分の空間周波数帯域を仮想画像情報に含まれるキ
ャリア成分を基に仮定し、あらかじめ該空間周波数帯域
に有効な複数の単純移動平均法の重み定数を選出して、
該重み定数どうしを畳み込み積分することで等価となる
１つの重み定数を算出しておき、モアレ縞のキャリア成
分除去方法として畳み込み積分を利用することを特徴と
する請求項３記載のモアレ測定方法。 - 【請求項６】 被測定物の光波面情報を含んだ被測定画
像情報とキャリア成分を含む仮想画像情報とからモアレ
縞を発生させ、被測定物の光波面情報の形状誤差を２次
元位相分布から検出するモアレ測定装置において、該モ
アレ縞に含まれるキャリア成分を除去するフィルタリン
グ方法として、該仮想画像情報に含まれるキャリア成分
を基に、該モアレ縞に含まれる該キャリア成分の空間周
波数帯域を仮定し、該空間周波数帯域に有効な複数の重
み定数を選出し、その重み定数どうしの畳み込み積分を
利用する畳み込み積分器を有することを特徴とするモア
レ測定装置。 - 【請求項７】 被測定物に形状誤差が無いと仮定した時
に検出されると仮定される光波面情報にキャリア成分と
なる空間周波数の高いＣＯＳ波状の光波面情報を加えて
計算機上に作成した仮想画像情報、及び干渉計により被
測定物の光波面情報を検出した被測定画像情報を用い
て、両画像情報間の乗算演算によりモアレ縞を発生さ
せ、被測定物の光波面情報の形状誤差を２次元位相分布
から検出するモアレ測定装置において、被測定物に形状
誤差が無いと仮定した時に検出されると仮定される光波
面情報及び該光波面情報と分離可能な空間周波数の高い
ＣＯＳ波状のキャリア情報を算出し、該光波面情報と該
キャリア情報とから仮想画面情報を作成する仮想干渉縞
演算手段、発生させたモアレ縞のキャリア成分を、該仮
想画像情報に含まれるキャリア成分を基に、該モアレ縞
に含まれる該キャリア成分の空間周波数帯域を仮定し、
該空間周波数帯域に有効な複数の重み定数を選出し、そ
の重み定数どうしの畳み込み積分により除去して鮮明化
させるフィルタ機能の役割を持つ畳み込み積分手段、発
生させたモアレ縞に含まれるキャリア成分の空間周波数
帯域を仮想画像情報に含まれるキャリア成分を基に仮定
し、あらかじめ該空間周波数帯域に有効な複数の単純移
動平均法の重み定数を選出して、該重み定数どうしを畳
み込み積分することで等価となる１つの重み定数を算出
する重み定数算出手段を有し、該畳み込み積分手段は重
み定数算出手段を利用していることを特徴とするモアレ
測定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30168198A JP3507345B2 (ja) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30168198A JP3507345B2 (ja) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000121335A JP2000121335A (ja) | 2000-04-28 |
| JP3507345B2 true JP3507345B2 (ja) | 2004-03-15 |
Family
ID=17899863
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30168198A Expired - Fee Related JP3507345B2 (ja) | 1998-10-08 | 1998-10-08 | モアレ測定方法及びそれを用いたモアレ測定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3507345B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108151653A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-06-12 | 昆明理工大学 | 一种光栅莫尔条纹信号误差检测和修正方法 |
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|---|---|---|---|---|
| KR101257538B1 (ko) * | 2006-02-01 | 2013-04-24 | 토레 엔지니어링 가부시키가이샤 | 표면형상의 측정방법 및 이것을 이용한 장치 |
| JP4831703B2 (ja) * | 2008-04-23 | 2011-12-07 | 国立大学法人 和歌山大学 | 物体の変位測定方法 |
| JP5800320B2 (ja) * | 2012-09-27 | 2015-10-28 | 富士フイルム株式会社 | 導電性フィルム並びにそれを備えるタッチパネル及び表示装置 |
| JP6592796B2 (ja) * | 2015-10-22 | 2019-10-23 | 国立大学法人北海道大学 | 物体形状測定方法、物体形状測定装置、光位相測定方法および光位相測定装置 |
| CN106932917B (zh) * | 2017-05-05 | 2023-02-24 | 西安维度视界科技有限公司 | 一种光学显示模组图像生成单元旋转调整方法及系统 |
| CN108562240B (zh) * | 2018-01-24 | 2019-08-23 | 北京理工大学 | 基于两步载波拼接法的数字莫尔移相干涉测量方法 |
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|---|---|---|---|---|
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| JP2952418B2 (ja) * | 1988-09-16 | 1999-09-27 | 富士写真フイルム株式会社 | 放射線画像信号生成方法 |
| JPH1062139A (ja) * | 1996-08-26 | 1998-03-06 | Canon Inc | 形状測定装置 |
-
1998
- 1998-10-08 JP JP30168198A patent/JP3507345B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| CN108151653A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-06-12 | 昆明理工大学 | 一种光栅莫尔条纹信号误差检测和修正方法 |
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