JP3946499B2 - 被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置 - Google Patents

被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被観察体の傾きを検出する被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置に関し、特に、干渉計等の自動ステージや自動計測機器において、アクチュエータを用いて被観察体(または基準)をシフトさせる際に、その被観察体の姿勢(傾き)を自動検出する被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
従来より、移動する被観察体の姿勢(ピッチング、ローリング)を検出するための装置として図10に示す如きオートコリメータが知られている。このオートコリメータは、レーザ光束をPBS201およびλ/4板202を介して被観察体203に照射し、この被観察体203からの反射光束をλ/4板202、PBS201およびレンズ204を介してアナログ・ポジション・センサであるPSD(Position Sensitive Device)205に照射し、このPSD205の中心軸から光束照射位置までの距離dに基づいて被観察体203の姿勢(傾きα)を求めるものである。なお、この場合の傾きαはd=f・tan2α(ただしfはレンズ204の焦点距離)なる式を用いて求められる。
【0003】
しかしながら、このようなオートコリメータの検出精度は上式からわかるようにレンズ204の焦点距離fに比例するため、検出精度を上げようとすると焦点距離fが長くなり、装置が大型化する。
【0004】
そこで、装置の大型化を阻止しつつ高精度に検出することを目的として、例えば図11に示す如く、被観察体210に2本の干渉変位計211、212を平行に設置し、各々の干渉変位計211、212から、基準テーブル213に対して垂直に配置された直定規214までの距離d、dの差を求め、この差に基づき被観察体210の姿勢(ローリング角)を算出する手法が知られている。
具体的には、ローリング角α=tan−1((d−d)/D)で表される。ただしDは2つの干渉変位計211、212の距離である。
【0005】
しかしながら、このような手法では、干渉変位計211、212を被検体に直接取り付ける必要があり、いわゆる非接触タイプとはなっていないため種々の問題が発生するとともに、装置構成が複雑になり過ぎるという問題があった。特に、2次元姿勢検出においては干渉変位計が少なくとも3個必要となり相互のアライメント調整も煩雑である。
さらに、上述した距離Dを精密に検出する必要があり、システムの調整は極めて難しい。
【0006】
本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、被観察体の姿勢、特に2次元的な姿勢を高精度、高速、非接触かつ簡易なシステム構成で得ることのできる被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置に関するものである。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明の被観察体の姿勢検出方法は、被観察体の基準に対する相対的傾きを検出する被観察体の姿勢検出方法において、
前記被観察体の位相情報を担持した縞画像データを取得し、
次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
次に、このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の傾きを含んだ位相情報を求め、
得られた該被観察体の位相情報に、該被観察体の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の傾きを検出することを特徴とするものである。
【0009】
さらに、本発明の被観察体の姿勢検出装置は、被観察体からの位相情報を検出するとともに、該被観察体の基準に対する相対的傾きを検出する被観察体の姿勢検出装置において、
前記被観察体からの位相情報を担持した縞画像データを取得する縞画像データ取得手段と、
該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を用いた演算処理を施すフーリエ変換演算手段と、
該フーリエ変換がなされた縞画像データ中の、前記被観察体の傾きに対応した縞のティルト周波数を求めるティルト周波数演算手段と、
該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の傾きを含んだ位相情報を求める被観察体位相情報演算手段と、
得られた該被観察体の位相情報に、該被観察体の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の傾きを検出する被観察体傾き検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
【0014】
また、本発明の被観察体の姿勢検出方法または被観察体の姿勢検出装置は、前記被観察体またはこの被観察体の傾きの基準を与える参照体がアクチュエータにより可動される移動物体である場合において特に有効である。
【0015】
さらに、本発明の被観察体の姿勢検出方法は、被観察体の移動前後での傾きの変化を検出する被観察体の姿勢検出方法において、
前記被観察体の移動前の位相情報を担持した縞画像データを取得し、
次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の移動前の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の移動前の傾きを含んだ位相情報を求め、
得られた該被観察体の移動前の位相情報に、該被観察体の移動前の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の移動前の傾き情報を検出する第1ステップと、
前記被観察体の移動後の位相情報を担持した縞画像データを取得し、
次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の移動後の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の移動後の傾きを含んだ位相情報を求め、
得られた該被観察体の移動後の位相情報に、該被観察体の移動後の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の移動後の傾き情報を検出する第2ステップと、
前記2つのステップにより検出された、前記被観察体の移動前後の傾き情報の差を求め、該求められた差に基づき前記被観察体の移動前後での傾きの変化を検出する第3ステップとからなることを特徴とするものである。
【0017】
また、本発明の被観察体の姿勢検出方法または被観察体の姿勢検出装置では、前記位相情報を干渉縞情報とすることが可能である。
【0018】
本発明において、被観察体の基準に対する相対的傾きとは、傾きを求める際の基準(例えば、水平面、干渉計における参照面等)と被観察体の姿勢を判断する基準となる面(姿勢基準面)との相対角度をいう。被観察体の姿勢基準面としては、例えば、光波干渉計において形状測定する面(表面)や、被観察体の、載置台と接触する面等、適宜設定することができる。
【0019】
なお、本発明の背景技術として、例えば下記文献における内容が知られている。
M. Takeda, H. Ina and S. Kobayashi: Fourier transforms method of fringe-pattern analysis for computer-based topography and interferometry, J. Opt. Soc. Am. 72, (1982) p.156.
【0020】
この文献に記載された内容は、縞画像にキャリア縞を重畳させ、これにフーリエ変換を施すと、キャリア縞に対応するピークを含む複数のフーリエスペクトルのピークを得ることができるというもので、本発明の如く、フーリエスペクトルの各ピークまたはスペクトル分布が意味するところに着目し、分離された所定のピークまたはスペクトル分布に基づいて被観察体の姿勢を検出するものとは発想および目的が基本的に相違する。
【0021】
すなわち、上記文献に記載されたフーリエ変換縞解析法では、被観察体の表面形状等固有の位相情報を解析するために、人為的に被観察体と基準との間に相対的傾きを与え、これにより縞画像にキャリア縞を重畳させるものである。この人為的に重畳されたキャリア縞の情報は、フーリエ変換を施すことにより得られる周波数空間上において、キャリア縞に対応する周波数(キャリア周波数)として、被観察体固有の位相情報と分離される。
【0022】
これに対し、本発明では、人為的にキャリア縞を重畳させるのではなく、予め傾いている被観察体の、その傾きを被観察体の固有の位相情報として捉えるものである。この傾きを含んだ位相情報にフーリエ変換を施すことにより、周波数空間上において被観察体の傾きに対応した周波数は、人為的に重畳させた上記キャリア周波数と同様に分離させることが可能となる。
【0023】
本明細書では、被観察体の傾きに対応した周波数空間上における周波数を、人為的に重畳させたキャリア周波数とは異なるものであることを明確にするために、ティルト周波数と称する。
【0024】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態に係る被観察体の姿勢検出方法について図面を用いて説明する。
【0025】
この方法は、被観察体の傾きを検出する際に、被観察体からの位相情報を担持した縞画像データを取得し、次に、前記各々の縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施して、該縞画像データ中の、被観察体の傾きに対応した縞成分のティルト周波数または該縞画像データ中の被観察体の位相情報を求め、前者においては、求めたティルト周波数に基づき、後者においては、求めた被観察体の位相情報に基づき、前記被観察体の傾きを検出するものである。
【0026】
以下、本発明の実施形態に係る被観察体の姿勢検出方法を、前者については実施例1により、後者については実施例2により各々個別具体的に説明する。
なお、以下の実施例においては、縞画像として干渉縞画像を例にあげ、被観察体(または参照面)が移動により被観察体と参照面の相対姿勢が傾いた場合(傾きに変化が生じた場合)について説明する。
【0027】
また、以下の実施例1、2においては、被観察体の姿勢基準面を被観察体の略平滑な測定対象面(表面)に設定し、被観察体の傾きを求める際の基準を干渉計の参照面に設定している。すなわち、本実施形態において検出される被観察体の傾きとは、参照面と被観察体の表面との移動後の相対角度(正確には、光軸に対する参照面の角度と、光軸に対する被観察体表面の角度との差)を指す。
【0028】
なお、被観察体の表面と裏面(被観察体の載置台側の面)とが、共に平滑で互いに平行とみなせる場合には、検出される被観察体の傾きは、参照面と載置台との相対角度と略等しいとみなすことができるから、この場合には載置台の相対的な傾きを求めることができる。
【0029】
<実施例1>
実施例1に係る被観察体の姿勢検出方法を図1のフローチャートを用いて説明する。
【0030】
まず、被観察体の位相情報(ここでは形状情報;以下同じ)を担持してなる干渉縞画像(図2参照)をCCD撮像カメラにより得る(S1)。次に、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し(S2)、フィルタリングによって被観察体の傾きに対応した縞成分のティルト周波数(fx,fy)を抽出し(S3)、このティルト周波数に基づき被観察体の傾きを求める(S4)。
【0031】
被観察体が傾いていると、従来のフーリエ変換縞解析法において人為的にキャリア周波数(被観察体表面と参照面との相対的な傾斜)を導入した場合と同様の状態が生じ、一枚の縞画像のみで被観察体表面の位相と傾きを求めることができる。被観察体の傾きに対応した縞成分のティルト周波数(fx,fy)を含んだ干渉縞強度は次の式(1)で表される。
【0032】
【数1】
Figure 0003946499
【0033】
上式(1)は下式(2)のように変形できる。
【0034】
【数2】
Figure 0003946499
【0035】
【数3】
Figure 0003946499
【0036】
上式(2)をフーリエ変換すると、下式(4)を得ることができる。
【0037】
【数4】
Figure 0003946499
【0038】
ところで、上述したように(fx,fy)はティルト周波数であり下式(5)で表される。
【0039】
【数5】
Figure 0003946499
【0040】
すなわち、ティルト周波数(fx,fy)は、被観察体表面と参照面との光学的な相対角度(相対姿勢)を表すものでもある。したがって、ティルト周波数(fx,fy)を求めれば、被観察体表面と参照面との光学的な相対角度(相対姿勢)を求めることができることになる。
【0041】
そこで、上記フーリエ変換の結果から、図3に示す如き、周波数座標系上におけるティルト周波数のスペクトルのピークの位置を求める。すなわち、上記C(n−fx,ζ−fy)のピーク位置を求めることによって(fx,fy)が得られ、上式(5)に基づき、測定面のx、y方向の各傾き(姿勢)であるqとqを求めることができる。
【0042】
このように、縞画像データにフーリエ変換を施して得られたティルト周波数(fx,fy)に基づき被観察体の傾きを容易に求めることができる。
【0043】
<実施例2>
次に、実施例2に係る被観察体の姿勢検出方法を図4のフローチャートを用いて説明する。
【0044】
まず、被観察体の形状情報を担持してなる干渉縞画像(図2参照)をCCD撮像カメラにより得る(S11)。次に、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し(S12)、フィルタリングによってティルト周波数のスペクトル分布(サイドローブ)であるC(n−fx,ζ−fy)を抽出する(S13)。次に、この分布C(n−fx,ζ−fy)に逆フーリエ変換を施してc(x, y)を得、ラップされた位相を得る(S14)。この後、アンラップ処理を施すことにより被観察体の形状情報に基づき被観察体の位相p(x,y)を求める(S15)。次に、最小二乗法を用いて上記位相p(x,y)の最小二乗平面を求める(S16)。最後に、最小二乗平面の微係数に基づき被観察体の傾斜を求める(S17)。
【0045】
ところで、従来のフーリエ縞解析法、例えば前述したM.TAKEDA等の発明においては、フィルタリングによって、周波数座標系上におけるキャリア周波数のスペクトル分布(サイドローブ)であるC(n−fx,ζ−fy)を抽出した後、そのピークをその位置(fx,fy)から座標原点に移動することによりキャリア周波数を除去し、この後逆フーリエ変換を施すことにより被観察体の位相(形状)を求めるようにしている。
【0046】
これに対し、本実施例においては、被観察体の傾斜もその形状の一部と考え、前述した式(4)におけるティルト周波数のスペクトル分布(サイドローブ)であるC(n−fx,ζ−fy)のピークを、移動させることなく、すなわち、ティルト周波数を除去することなくこのスペクトル分布C(n−fx,ζ−fy)に対して逆フーリエ変換を施す。これにより、最終的に得られた上記被観察体の位相p(x,y)には傾き成分が含まれることになる。
【0047】
すなわち、上記位相p(x,y)は下式(6)の如く表される。
【0048】
【数6】
Figure 0003946499
ただし、
aは最小二乗平面のx方向の微係数
bは最小二乗平面のy方向の微係数
【0049】
したがって、本実施例によれば、最小二乗法を用いて、ティルト周波数を除去せずに求めた被観察体の形状の最小二乗平面(形状を最小二乗法でフィッティングし得られた平面)を求め、この最小二乗平面のx、y方向の微係数を求め、さらに上式(6)を用いて被観察体の傾斜qxとqを得るようにしており、これにより被観察体の傾きを容易に求めることができる。
【0050】
なお、上記実施例2においては、被観察体の形状を表す平面を求める際には、上記最小二乗法に替えて他のフィッティング手法を採用することによっても、曲面をフィッティングした所望の平面を求めることができる。
【0051】
なお、本発明の被観察体の姿勢検出方法においては、被観察体の移動前の時点においても上記と同様の手法により被観察体の傾きを求めて、これを被観察体の基準姿勢としておき、このときの角度を、前述のようにして求めた移動後の被観察体の角度から差引くことにより、この被観察体の姿勢の変化を求めるようにしてもよい。
【0052】
<実施例3>
以下、被観察体の移動前後における各々1枚の縞画像から被観察体の移動前後での姿勢の変化を求める、実施例3に係る被観察体の姿勢検出方法を図5のフローチャートを用いて説明する。
【0053】
まず、被観察体の移動前の位相情報を担持してなる干渉縞画像をCCD撮像カメラにより得る(S21)。次に、得られた移動前の干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し(S22)、フィルタリングによって被観察体の移動前の傾きに対応した縞成分のティルト周波数(fx,fy)を抽出し(S23)、このティルト周波数に基づき被観察体の移動前の傾きを求める(S24)。
【0054】
次に、被観察体の移動後の位相情報を担持してなる干渉縞画像をCCD撮像カメラにより得る(S25)。得られた移動後の干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し(S26)、フィルタリングによって被観察体の移動後の傾きに対応した縞成分のティルト周波数(fx´,fy´)を抽出し(S27)、このティルト周波数に基づき被観察体の移動後の傾きを求める(S28)。そして、求めた被観察体の移動前の傾きと移動後の傾きとの差から、被観察体の移動前後での傾きの変化を求める(S29)。
【0055】
なお、この実施例では、移動前と後とで各々傾きまで求め、それらの差から被観察体の移動前後での傾きの変化を求めているが、移動前の縞画像についてのティルト周波数と移動後の縞画像についてのティルト周波数との差から、被観察体の移動前後での傾きの変化を求めるようにしてもよい。
【0056】
また、上記実施例2の手法を移動前の縞画像と移動後の縞画像について適用し、求めた移動前の被観察体の傾きと移動後の被観察体の傾きとの差から、被観察体の移動前後での傾きの変化を求めるようにしてもよい。
【0057】
その場合、移動前の被観察体の形状の最小二乗平面と、移動後の被観察体の形状の最小二乗平面とを求め、これら移動前後の2つの最小二乗平面の傾きの差から、被観察体の移動前後での傾きの変化を求めるようにしてもよいし、あるいは、移動前の被観察体の形状と、移動後の被観察体の形状とを求め、これら移動前後の2つの形状の差に対応する最小二乗平面のx、y方向の微係数を求め、これにより、被観察体の移動前後での傾きの変化を求めるようにしてもよい。
【0058】
また、本発明の被観察体の姿勢検出方法においては、フーリエ変換を施す際に縞画像の全体を使う必要がなく、一部の縞画像であっても充分に良好な結果を得ることができる。さらに、被観察体は高反射率の表面を有している必要はなく、粗面であっても良好な結果を得ることができる。
【0059】
<被観察体の姿勢検出装置>
次に、上述した実施形態方法を実施するための装置について、図6、7、8を用いて説明する。なお、以下においては干渉計装置に適用した場合を例にあげて説明する。
【0060】
図8に示すように、マイケルソン型干渉計1において、被観察体表面2と参照(基準)面3からの両反射光束によって形成される干渉縞は、撮像カメラ4のCCD5の撮像面において形成され、画像入力基板6を介して、CPUおよび画像処理用のメモリを搭載したコンピュータ7に入力され、図6、7に示すような処理手段により入力された干渉縞画像データに対して種々の演算処理が施され、その処理結果はモニタ画面7A上に表示される。なお、撮像カメラ4から出力される干渉縞画像データはCPUの処理により一旦メモリ内に格納されるようになっている。
【0061】
一方、図8に示すように本装置においては、コンピュータ7の指示に基づき、D/A変換基板8およびピエゾ駆動部9を介して、被観察体の表面2と参照面3の相対的なシフト量変位、すなわち物体の移動がPZT(ピエゾ素子)アクチュエータ10によりなされるようになっている。
【0062】
ところで、本装置においては、移動物体の駆動がPZT(ピエゾ素子)アクチュエータ10によりなされるように構成されているため、移動物体の駆動操作中において、被観察体の表面2と参照面3の相対的な傾きに変化が生じてしまうことがある。本装置では、このような相対的な傾きの変化を、本装置のみによって正確に検出可能とするものである。
【0063】
なお、上述したような姿勢制御を行わない場合において、上記PZT(ピエゾ素子)アクチュエータ10を用いて参照面3(または被観察体の表面2)を光軸方向前後に振動させフリンジスキャンを行うようにすることも可能である。この場合には上記2つの面2、3の相対的な傾きを直してから行う。
【0064】
以下、図9を用いて、上記PZT(ピエゾ素子)アクチュエータ10の2つの態様を説明する。
すなわち、第1の態様は、図9(A)に示すように、参照面(参照ミラー)3の裏面を支持する3つのピエゾ素子121、122、123を備え、支点部材としても機能するピエゾ素子121と各ピエゾ素子122、123とを結ぶ参照面3を有する参照ミラー上の、2本の直線Lx、Lyが互いに直交するように構成されたものである。3本のピエゾ素子121、122、123が同量だけ伸縮することにより参照ミラーの参照面3がZ軸に沿って平行移動し、さらにピエゾ素子122のみの伸縮により参照ミラーの参照面3がy軸を中心として回転するようにx軸方向に傾き、ピエゾ素子123のみの伸縮により参照ミラーの参照面3がx軸を中心として回転するようにy軸方向に傾くことになる。なお、ティルト周波数と上記傾きの関係は下式(7)により表される。
【0065】
【数7】
Figure 0003946499
【0066】
一方、第2の態様は、図9(B)に示すように、参照面(参照ミラー)3の裏面中央部を円柱状のピエゾチューブ124によって支持するように構成されたものである。このピエゾチューブ124の偏奇しない伸縮により参照ミラーの参照面3の平行移動が行なわれ、一方、偏奇した伸縮により参照ミラーの参照面3がx軸方向およびy軸方向に自在に傾けられることになる。この第2の態様においても、ティルト周波数と上記傾きの関係は上式(7)に準じた式により表される。
【0067】
しかしながら、上記いずれの態様においても、3本のピエゾ素子121、122、123あるいはピエゾチューブ124の伸縮精度によって被観察体の表面2と参照面3の相対的な傾きに誤差が生じてしまうことがあり、本装置はこのような場合における傾きを良好かつ容易に検出し得るものである。
【0068】
以下、この傾き検出機能の主要部を構成するコンピュータの内部構成について説明する。
【0069】
コンピュータ7は、図6に示す如く、第1の態様として、ソフト的に、FFT演算手段11、ティルト周波数演算手段12および被観察体傾き検出手段13を備えている。
【0070】
このFFT演算手段11は、前述したように、得られた干渉縞画像データの全体または一部に対してフーリエ変換を施す、図1におけるステップ2(S2)の処理を行うものであり、ティルト周波数演算手段12は、前記FFT演算手段11において演算されたフーリエスペクトルに基づいてティルト周波数を求め、ステップ3(S3)に相当する処理を行うものである。さらに、被観察体傾き検出手段13は、上記ティルト周波数演算手段12において演算されたティルト周波数に基づいて前記被観察体の傾きを検出するものである(S4に相当する)。
【0071】
また、コンピュータ7は、図7に示す如く、第2の態様として、ソフト的に、FFT演算手段21、被観察体形状情報演算手段22および被観察体傾き検出手段23を備えている。
【0072】
このFFT演算手段21は、前述したように、得られた干渉縞画像データの全体または一部に対してフーリエ変換を施す、図4におけるステップ12(S12)の処理を行うものであり、被観察体形状情報演算手段22は、前記FFT演算手段21において演算されたフーリエスペクトルに基づいて前記被観察体の形状情報を演算するものであり、上記ステップ13〜15(S13〜15)に相当する処理を行うものである。さらに、被観察体傾き検出手段23は、上記被観察体形状情報演算手段22において演算された被観察体の形状情報に基づいて、その形状の最小二乗平面(形状を最小二乗法でフィッティングし得られた平面)を求め、前記被観察体の傾きを検出するものである(S16、17に相当する)。
【0073】
これにより被観察体表面2と参照面3が相対的に移動して光学的相対角度θの傾きを有する状態(図8では模式的に被観察体表面2aの傾き状態により表す)となった場合にも、その傾きを容易に検出することができ、被観察体の姿勢(あるいは参照面3の姿勢)を常に観察することができる。
【0074】
なお、本発明の方法および装置としては上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の態様の変更が可能である。例えば、移動物体の駆動としては、上記PZTに限られるものではなく、参照面または被観察体表面を物理的に移動させる他のアクチュエータを用いた場合にも適用が可能である。
【0075】
また、上記実施形態においては、3つのPZT素子を配設する態様としてこれら3つの部材が丁度直角三角形の各頂点に位置するようにしているが、これら3つの部材は参照ミラー上で任意の三角形の各頂点を形成するような配置とすることも勿論可能である。
【0076】
また、上記実施形態のものにおいては、干渉縞画像データをマイケルソン型干渉計を用いて撮像しているが、フィゾー型等のその他の干渉計を用いて得られた干渉縞画像データに対しても同様に適用できることは勿論である。
【0077】
また、本発明における被観察体の傾きに対応した縞とは、物体に傾きを与えた場合に発生する縞のほか、物体自体がいわゆる楔形状とされていてこれに基づき発生する縞をも含むものとする。
さらに、本発明は、干渉縞のみならずモアレ縞やスペックル縞、その他の種々の縞画像に対しても同様に適用可能である。
【0078】
【発明の効果】
本発明の被観察体の姿勢検出方法およびこれを用いた装置によれば、被観察体の波面を求めるための1枚の縞画像データに対して、フーリエ変換による演算処理を施して、ティルト周波数または被観察体の位相情報を求め、これに基づいて被観察体の傾きを検出するようにしており、また、これらの処理はコンピュータによるソフト的な処理によって行なわれる。したがって、新たに、姿勢検出装置を設ける必要がなく、また、その検出に要する時間を大幅に短縮することができ、検出結果を高精度のものとすることができる。これにより、特に2次元姿勢を高精度で高速かつ簡易なシステム構成で得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例1に係る被観察体の姿勢検出方法を説明するためのフローチャート
【図2】本実施形態方法において用いられる縞画像データを示す概略図
【図3】周波数座標系上に出現するフーリエスペクトルを示す概略図
【図4】本発明の実施例2に係る被観察体の姿勢検出方法を説明するためのフローチャート
【図5】本発明の実施例3に係る被観察体の姿勢検出方法を説明するためのフローチャート
【図6】本発明の実施例1に係る方法を実施する装置の一部を示すブロック図
【図7】本発明の実施例2に係る方法を実施する装置の一部を示すブロック図
【図8】本発明の実施例1〜3に係る方法を実施する装置の概略構成を示すブロック図
【図9】図8の一部を具体的に示すブロック図
【図10】従来技術を説明するための概略図
【図11】従来技術を説明するための概略図
【符号の説明】
1 マイケルソン型干渉計
2 被観察体表面
3 参照面
4 CCDカメラ
5 CCD
7 コンピュータ
7A モニタ画面
9 ピエゾ駆動部
10 PZTアクチュエータ
11 FFT演算手段
12 ティルト周波数演算手段
13 被観察体傾き検出手段
21 FFT演算手段
22 被観察体形状情報演算手段
23 被観察体傾き検出手段

Claims (7)

  1. 被観察体の基準に対する相対的傾きを検出する被観察体の姿勢検出方法において、
    前記被観察体からの位相情報を担持した縞画像データを取得し、
    次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
    次に、このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の傾きを含んだ位相情報を求め、
    得られた該被観察体の位相情報に、該被観察体の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の傾きを検出することを特徴とする被観察体の姿勢検出方法。
  2. 被観察体からの位相情報を検出するとともに、該被観察体の基準に対する相対的傾きを検出する被観察体の姿勢検出装置において、
    前記被観察体からの位相情報を担持した縞画像データを取得する縞画像データ取得手段と、
    該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を用いた演算処理を施すフーリエ変換演算手段と、
    該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の傾きを含んだ位相情報を求める被観察体位相情報演算手段と、
    得られた該被観察体の位相情報に、該被観察体の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の傾きを検出する被観察体傾き検出手段とを備えたことを特徴とする被観察体の姿勢検出装置。
  3. 被観察体の移動前後での傾きの変化を検出する被観察体の姿勢検出方法において、
    前記被観察体の移動前の位相情報を担持した縞画像データを取得し、
    次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の移動前の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
    このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の移動前における傾きを含んだ位相情報を求め、
    得られた該被観察体の移動前の位相情報に、該被観察体の移動前の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の移動前の傾き情報を検出する第1ステップと、
    前記被観察体の移動後の位相情報を担持した縞画像データを取得し、
    次に、該縞画像データの全体または一部にフーリエ変換を施し、該フーリエ変換により得られた周波数座標系上におけるスペクトル分布のうち、前記被観察体の移動後の傾きに対応した縞のティルト周波数に係るスペクトル分布をフィルタリングにより抽出し、
    このスペクトル分布に逆フーリエ変換を施して、前記被観察体の移動後の傾きを含んだ位相情報を求め、
    得られた該被観察体の移動後の位相情報に、該被観察体の移動後の位相情報にフィッティングする最小二乗平面を求める演算処理を施すことにより前記被観察体の移動後の傾き情報を検出する第2ステップと、
    前記2つのステップにより検出された、前記被観察体の移動前後の傾き情報の差を求め、該求められた差に基づき前記被観察体の移動前後での傾きの変化を検出する第3ステップとからなることを特徴とする被観察体の姿勢検出方法。
  4. 前記被観察体またはこの被観察体の傾きの基準を与える参照体がアクチュエータにより可動される移動物体であることを特徴とする請求項1または3記載の被 観察体の姿勢検出方法。
  5. 前記被観察体またはこの被観察体の傾きの基準を与える参照体がアクチュエータにより可動される移動物体であることを特徴とする請求項2記載の被観察体の姿勢検出装置。
  6. 前記位相情報が干渉縞情報であることを特徴とする請求項1、3、4のうちいずれか1項記載の被観察体の姿勢検出方法。
  7. 前記位相情報が干渉縞情報であることを特徴とする請求項2または5記載の被観察体の姿勢検出装置。
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Families Citing this family (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8412377B2 (en) 2000-01-24 2013-04-02 Irobot Corporation Obstacle following sensor scheme for a mobile robot
US8788092B2 (en) 2000-01-24 2014-07-22 Irobot Corporation Obstacle following sensor scheme for a mobile robot
US6956348B2 (en) 2004-01-28 2005-10-18 Irobot Corporation Debris sensor for cleaning apparatus
US7571511B2 (en) 2002-01-03 2009-08-11 Irobot Corporation Autonomous floor-cleaning robot
US6690134B1 (en) 2001-01-24 2004-02-10 Irobot Corporation Method and system for robot localization and confinement
US8396592B2 (en) 2001-06-12 2013-03-12 Irobot Corporation Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot
US7429843B2 (en) 2001-06-12 2008-09-30 Irobot Corporation Method and system for multi-mode coverage for an autonomous robot
GB0127344D0 (en) * 2001-11-14 2002-01-02 Cancer Res Ventures Ltd Assay method
US9128486B2 (en) 2002-01-24 2015-09-08 Irobot Corporation Navigational control system for a robotic device
JP4032841B2 (ja) * 2002-06-21 2008-01-16 株式会社島津製作所 二光束干渉計の固定鏡調整方法
JP2004037167A (ja) * 2002-07-01 2004-02-05 Fuji Photo Optical Co Ltd 被検体の傾き測定方法
US8386081B2 (en) 2002-09-13 2013-02-26 Irobot Corporation Navigational control system for a robotic device
US8428778B2 (en) 2002-09-13 2013-04-23 Irobot Corporation Navigational control system for a robotic device
US6985232B2 (en) * 2003-03-13 2006-01-10 Tokyo Electron Limited Scatterometry by phase sensitive reflectometer
US7332890B2 (en) 2004-01-21 2008-02-19 Irobot Corporation Autonomous robot auto-docking and energy management systems and methods
JP2005269605A (ja) * 2004-02-20 2005-09-29 Fuji Photo Film Co Ltd デジタル図鑑システム、図鑑検索方法、図鑑検索プログラム
US7148458B2 (en) * 2004-03-29 2006-12-12 Evolution Robotics, Inc. Circuit for estimating position and orientation of a mobile object
EP1776624A1 (en) 2004-06-24 2007-04-25 iRobot Corporation Programming and diagnostic tool for a mobile robot
US7706917B1 (en) 2004-07-07 2010-04-27 Irobot Corporation Celestial navigation system for an autonomous robot
US8972052B2 (en) 2004-07-07 2015-03-03 Irobot Corporation Celestial navigation system for an autonomous vehicle
US7327452B2 (en) * 2004-08-09 2008-02-05 Credence Systems Corporation Light beam apparatus and method for orthogonal alignment of specimen
US7319514B2 (en) * 2004-12-23 2008-01-15 Baker Hughes Incorporated Optical inclination sensor
US7620476B2 (en) 2005-02-18 2009-11-17 Irobot Corporation Autonomous surface cleaning robot for dry cleaning
ATE468062T1 (de) 2005-02-18 2010-06-15 Irobot Corp Autonomer oberflächenreinigungsroboter für nass- und trockenreinigung
US8392021B2 (en) 2005-02-18 2013-03-05 Irobot Corporation Autonomous surface cleaning robot for wet cleaning
US8930023B2 (en) 2009-11-06 2015-01-06 Irobot Corporation Localization by learning of wave-signal distributions
CN1333231C (zh) * 2005-07-01 2007-08-22 清华大学 一种用线阵ccd测量光束中心位置的方法
US7433052B2 (en) * 2005-07-07 2008-10-07 Mitutoyo Corporation Systems and methods for tilt and range measurement
WO2007011970A2 (en) * 2005-07-18 2007-01-25 Ohio State University Methods and systems for ultra-precise measurement and control of object motion in six degrees of freedom by projection and measurement of interference fringes
EP2816434A3 (en) 2005-12-02 2015-01-28 iRobot Corporation Autonomous coverage robot
EP2544065B1 (en) 2005-12-02 2017-02-08 iRobot Corporation Robot system
EP2270619B1 (en) 2005-12-02 2013-05-08 iRobot Corporation Modular robot
US9144360B2 (en) 2005-12-02 2015-09-29 Irobot Corporation Autonomous coverage robot navigation system
EP2120122B1 (en) 2005-12-02 2013-10-30 iRobot Corporation Coverage robot mobility
EP3031377B1 (en) 2006-05-19 2018-08-01 iRobot Corporation Removing debris from cleaning robots
US8417383B2 (en) 2006-05-31 2013-04-09 Irobot Corporation Detecting robot stasis
KR101168481B1 (ko) 2007-05-09 2012-07-26 아이로보트 코퍼레이션 자동 커버리지 로봇
DE102010006749B4 (de) * 2010-02-02 2011-12-15 Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, dieses vertreten durch den Präsidenten der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Messgerät zum Messen zumindest einer Positionsänderung und/oder zumindest einer Winkeländerung und ein Verfahren zum dynamischen Messen zumindest einer Positionsänderung und/oder einer Winkeländerung
US8800107B2 (en) 2010-02-16 2014-08-12 Irobot Corporation Vacuum brush
US20130235161A1 (en) * 2011-12-20 2013-09-12 John H. Bearden System and method for pulsed illumination interferometry
JP5936357B2 (ja) * 2012-01-06 2016-06-22 株式会社ミツトヨ 姿勢検出器、接触プローブ、および、マルチセンシングプローブ
CN105606231B (zh) * 2016-02-01 2019-01-18 黎碧莲 数显式迈克尔逊干涉仪自动化测量系统及方法
CN110631487B (zh) * 2019-11-08 2020-12-11 济南大学 一种利用激光散斑自相关技术测量横向微位移的方法
DE102020113675B4 (de) 2020-05-20 2022-03-10 Bundesrepublik Deutschland, Vertreten Durch Das Bundesministerium Für Wirtschaft Und Energie, Dieses Vertreten Durch Den Präsidenten Der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Autokollimator und Oberflächen-Messsystem
CN112233614B (zh) * 2020-11-03 2021-09-17 卡莱特云科技股份有限公司 图像摩尔纹消除方法、装置及led显示屏校正方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5546185A (en) * 1994-09-23 1996-08-13 Kabushiki Kaisha Toshiba Angle detecting apparatus for detecting angle of inclination of scanning mirror provided on michelson interferometer
JP4583619B2 (ja) * 2000-09-13 2010-11-17 富士フイルム株式会社 縞画像解析誤差検出方法および縞画像解析誤差補正方法

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US20020113973A1 (en) 2002-08-22
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