JP4390569B2 - 信号処理装置、および測定機 - Google Patents
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Description
この外乱成分としては、高周波成分を含む電気・磁気的な誘導ノイズなどが多いが、例えば、被測定物表面の輪郭形状を求めたい場合には、表面粗さやうねりなどの成分は外乱成分となり得る。
このような外乱成分を必要に応じて除去するために、測定データをアナログ信号からディジタル信号に変換し、このディジタル信号に対して、コンピュータのフィルタ処理プログラムによってフィルタ処理を行う方法がある。このフィルタ処理により例えば高周波成分が除去される。
ガウス分布関数をsikとすると、測定データyiに対するフィルタ出力gkは次のように表される。
また、ロバストガウシアン回帰フィルタでは、異常データによる影響を抑えたフィルタ処理結果を得ることができる。
例えば、図11に示されるように、ノイズレベルが非常に小さいデータの場合、データとフィルタ出力との残差の中間値が非常に小さくなる。したがって、中間値に基づいて重みを更新すると、異常データと判定されて重みが0になってしまうデータが増えることになる。特に、初期処理により両端の歪みがでるので、重みの更新を行うロバスト的処理によって、両端部の歪みが非常に大きくなるという問題が生じる。
また、図12に示されるように、データ中にステップ形状の急激な変動がある場合、初期処理によってカットオフ波長相当の鈍りが生じる。したがって、中間値に基づいて重みを更新すると、ステップ形状の変化点においてデータの重みが0になり、結果として重み更新を行うロバスト的処理によって形状追随性の損なわれたフィルタ出力波形になってしまう。
例えば、全体として比較的揃った信号値を一体的に処理して一つの中間値を適用すると、全体から僅かに外れている信号値であっても異常データと扱われ、そのデータの寄与が全くないフィルタ出力となってしまうが、本発明では区間ごとに信号値の重み付けが判断されるので、各区間の特徴が適切に反映されたフィルタ出力が得られる。
信号値の重み付けを判断するための区間(第2区間)と、算出された中間値が適用される区間(第1区間)とを別に考えることにより、各第1区間内の各信号値に対して適切な重み付けの判断を行うことができる。その結果、各区間(第1区間)で各信号値の重み付けがより適切に行われるので、全体として入力のディジタル信号値の特徴をより適切に反映したフィルタ出力値が得られる。
例えば、ある区間(ある第1区間)で特異的に信号値の変動が大きいディジタル信号値に対してこの第1区間内の信号値のみに基づく中間値が求められると、全体から見て本来は異常データとみなされるべき信号値も削除されないこととなり、かえって全体の様子が反映されない事態も憂慮される。しかし、本発明によれば、前後の様子を含めた中間値に基づいて第1区間内の信号値に重み付けが行われるので、全体の傾向から外れることがない。
本発明の信号処理装置および方法は、主として、ロバスト処理における重み因子の計算方法にあるが、本発明を説明する前提として、ガウシアンフィルタおよびロバストガウシアンフィルタを参考技術として示す。
(第1参考技術)
本発明の第1参考技術にかかる測定機としての三次元測定機を図1に示す。
この三次元測定機1は、被測定物10の表面を接触ないし非接触で走査する測定子(測定部)21を先端に有するスタイラス(検出部)2と、測定子21を三次元的にx方向、y方向およびz方向に移動させる移動手段3と、測定子21の位置を検出して測定データとして出力する位置検出部4と、測定子21の移動を指令しかつ得られた測定データを演算処理する制御部5と、演算処理された結果を表示する出力部としての表示部6とを備えて構成されている。
制御部5は、測定子21を被測定物10の表面に沿って移動させる制御信号を移動手段3に出力する移動制御部51と、測定データに関して演算処理を行う信号処理装置としての演算処理部52とを備えている。
二次元データは、例えば三次元測定機のz軸をクランプしてx軸とy軸とのみを可動とし、測定子21を被測定物平面上に沿って移動させ、所定のピッチΔlでサンプリングして取得することができる。この場合、測定データのz座標値はすべて同一となるので、便宜的に測定データを(xi,yi)で表すことができる。
また、平面的に描かれた曲線をスキャナで読み込み、直交xy平面上で所定のピッチΔlごとの座標を読み取って測定データ(xi,yi)として取得したものでもよい。
まず、z座標を一定として測定子21が被測定物表面に沿って走査される。このとき、位置検出部4により測定子21の座標が測定経路に沿った所定のピッチΔlでサンプリングされ、サンプリングされた測定データ(xi,yi)は演算処理部52に送られる。演算処理部52で測定データ(xi,yi)はガウシアン回帰フィルタ521によりフィルタ処理される。すなわち、式(3)による演算が実行されフィルタ出力(gx,k,gy,k)が得られる。得られたフィルタ出力は、表示部6にて表示される。
図2は、半径10mmの円の上にカットオフ波長と同じ波長を有する振幅1mmの正弦波を重ね合わせた二次元データにガウシアンフィルタ処理を行った結果である。図2より、フィルタリングによって正弦波の振幅が0.5mmに減衰していることが確認できる。すなわち、50%に減衰されていることがわかる。
図4は、正葉線に標準偏差0.1mmのガウスノイズを重ねた二次元データに対してガウシアンフィルタ処理を行った結果である。図4(A)は、カットオフ波長0.5mmの場合であり、図4(B)は、カットオフ波長1.0mmの場合である。
図5は、エアフォイルの設計データに標準偏差0.1mmのガウスノイズを重ねた二次元データに対してガウシアンフィルタ処理を行った結果である。図5(A)は、カットオフ波長0.5mmの場合であり、図5(B)はカットオフ波長1.0mmの場合である。
図3〜図5の結果に示されるように、二次元データに対するガウシアンフィルタによって、スプラインフィルタに比べて同等に平滑化された結果を得ることができる。
(1)測定データが二次元データである場合についてもガウシアン回帰処理を行うことができる。したがって、被測定物10を平面内で倣い測定して測定経路に沿った所定ピッチで得られた測定データについてフィルタ処理を行うことができる。すると、測定経路に沿った所定ピッチでの測定データに基づいて形状解析を行うことができるので、例えば、x軸方向に沿った所定ピッチで測定データを得る場合に比べて、形状変化点をより正確に捉えることができる。例えば、直線領域から円弧領域への変化点や、段差の境界点などをより正確に捉えることができ、形状解析の精度を向上させることができる。
次に、本発明の参考変形例1について説明する。参考変形例1の基本的構成は第1参考技術と同様であるが、参考変形例1が特徴とする点は、演算処理部52が三次元的に測定された三次元データ(x、y、z)に対してフィルタ処理を行う点にある。
このような三次元データに対するフィルタ処理を行う演算処理部52において、ガウシアン回帰フィルタ521からのフィルタ出力(gx,k,gy,k,gz,k)は次の式で表される。
このような参考変形例1によれば、第1参考技術の効果と同様の効果を奏することができる。すなわち、測定データが三次元データである場合についてもガウシアン回帰処理によって適切なフィルタ処理を施すことができる。
次に、本発明の第2参考技術について説明する。
この第2参考技術が特徴とするところは、フィルタ処理において各測定データに対する重み因子を導入したロバスト推定法によるロバスト回帰処理を行う点にある。
第2参考技術の基本的構成は第1参考技術と同様であるが、演算処理部52の構成に異なる点を有する。図6に、演算処理部52の機能ブロック図を示す。
演算処理部52は、ロバストガウシアン回帰フィルタ(信号処理フィルタ)53で構成され、ロバストガウシアン回帰フィルタ53は、測定データに対して初期的に非ロバスト的なフィルタ処理を行う初期設定部54と、重み因子を算出する繰り返し計算を行ってロバスト的にフィルタ処理を行うロバスト回帰フィルタ処理部55とを備えている。
ここで、測定点(xi,yi)とこの測定点に対するフィルタ出力(gx,k,gy,k)との距離をdkとし、また、m回目の処理によるフィルタ演算実行部からのフィルタ出力(離散化点)を(gm x,k,gm y,k)とする。
また、係数cは、次の式で決定される。
すなわち、測定データ(xi,yi)に対して、重み因子δm-1 kを用いたロバストガウシアン回帰フィルタ55の出力(gm x,k,gm y,k)は、次の式で表される。
また、フィルタ演算実行部57は、収束判定部58での判定により重み因子δm kが収束していないことを指令された場合、重み因子δm kによりフィルタ演算を実行して、このフィルタ出力を重み因子算出部56に出力する。
まず、z座標を一定として測定子21が被測定物表面に沿って走査される。このとき、位置検出部4により測定子21の座標が測定経路に沿った所定のピッチΔlでサンプリングされ、サンプリングされた測定データ(xi,yi)は演算処理部52に送られる(ST1)。
演算処理部52において、まず、初期設定部54によりガウシアン回帰処理が実行され、この出力(g0 x,k,g0 y,k)は重み因子算出部56に送られる(ST2)。
重み因子算出部56は、式(10)により重み因子δ0 kを算出し(ST3)、算出結果をフィルタ演算実行部57および収束判定部58に出力する(重み因子算出工程)。
フィルタ演算実行部57は、重み因子δ0 kを用いて式(10)による演算を実行し、フィルタ出力(g1 x,g1 y)を得る(ST4、フィルタ演算実行工程)。
収束判定部58における判定において重み因子δ0 kが収束判定式(12)を満たさない場合(ST6:NO)、フィルタ演算実行部57で得られたフィルタ出力(g1 x,g1 y)は重み因子算出部56に出力される。
重み因子算出部56は、次のステップ処理(ST8)として重み因子δ1 kを算出する(ST3)。
以後、収束判定部58において重み因子δm kが収束するまでステップ処理(ST3〜ST6)が繰り返される。
図8(A)(B)の結果に示されるように、ロバストガウシアンフィルタ処理によれば、ガウシアンフィルタ処理に比べてスパイクノイズの影響を抑えて平滑化された結果を得ることができる。
(3)二次元データに対してロバストガウシアンフィルタ処理を行うことができる。従って、局所的に離隔するような特異点データに影響されることなく、被測定物10の形状解析を行うことができる。
また、例えば、残差(二点間距離)dkの中間値(メディアン)の変化量に基づいて収束判定を行うこともできるが、中間値の収束がフィルタ出力全体の収束を反映しない場合もありうる。そこで、総ての重み因子δの変化量に基づく収束判定を行うことにより、総ての測定データに対して適切に収束したフィルタ出力値を得ることができる。その結果、形状解析の精度を向上させることができる。
図9(A)(B)に示される結果からわかるように、ISO準拠型のBeaton-Functionを用いた場合ではスパイクノイズの影響を抑えきれていないのに対して、適合型Biweight法を用いた本参考技術によれば、スパイクノイズの影響を抑えてロバストな結果を得ることができる。
次に、本発明の参考変形例2について説明する。
参考変形例2の基本的構成は第2参考技術と同様であるが、参考変形例2が特徴とする点は、演算処理部52が三次元的に測定された三次元データ(xi,yi,zi)に対してフィルタ処理を行う点にある。
このような三次元データに対するフィルタ処理を行う演算処理部52において、ロバストガウシアン回帰フィルタからのフィルタ出力(gx,k,gy,k,gz,k)は次の式で表される。
次に、本発明の参考変形例3について説明する。
この参考変形例3の基本的構成は第1参考技術、第2参考技術、参考変形例1および参考変形例2と同様であるが、ガウス分布関数sikに代えて他の分布関数を用いる点に特徴を有する。
すなわち、上記参考技術において、ガウス分布関数に代えて、図10に示される箱型関数を用いてもよい。この箱型関数は、区間[−W/2、W/2]においてf(l)=1/W、かつ、区間[−W/2、W/2]を除く領域においてf(l)=0である。
このような箱型関数を用いることにより、移動平均フィルタを構成することができる。
なお、分布関数は次の規格化の式を満たすものであればよい。
次に、本発明の信号処理装置に係る第1実施形態について説明する。第1実施形態の基本的構成は、第2参考技術と同様であるが、本第1実施形態は、重み因子δを更新するにあたって中間値データβを求める方法に特徴を有する。
ここで、第2参考技術において、総てのデータに対して一つの中間値データβを求めていた(式8参照)。
しかしながら、一つの中間値データβを全領域に適用すると、データの局所的な変動を捕らえることができない。
例えば、図11に示されるように、ノイズレベルが非常に小さいデータの処理を例にして考える。この場合、測定データとフィルタ出力との残差のメディアン(中間値データβ)が非常に小さくなる。したがって、(式7)によって重みを更新すると、異常データと判定されて重みが0になってしまうデータが増えることになる。特に、初期処理により両端の歪みがでるので、重みの更新を行うロバスト的処理によって、両端部の歪みが非常に大きくなるという問題が生じる。
また、図12に示されるように、データ中にステップ形状の急激な変動がある場合、初期処理によってカットオフ波長相当の鈍りが生じる。したがって、(式7)により、重みを更新すると、ステップ形状の変化点においてデータの重みが0になり、結果として重み更新を行うロバスト的処理によって形状追随性の損なわれたフィルタ出力波形になってしまう。
なお、中間値データβを算出する区間の所定ピッチLとしては、カットオフ波長と同程度にすることが例として挙げられる。
また、測定データ(ディジタル信号値)に対する重み因子に基づいて、ロバスト推定法によってフィルタ出力値を得るロバストフィルタであれば、ロバストスプラインフィルタあるいはロバストガウシアンフィルタ以外であっても適用できる。
図15〜図17に、本第1実施形態に従って求めた中間値データβを用いて重み更新を行ったロバストスプラインフィルタの結果を示す。
図15に示されるようなノイズが小さい二次元曲線にロバストスプラインフィルタを適用し、その繋ぎ目部分を拡大した図を図16に示す。図16から、部分領域に区分して算出された中間値データβを用いると、入力データに追従したフィルタ出力が得られることがわかる。
図17に、ステップ状の変化を有する入力データにロバストスプラインフィルタを適用した場合を示す。図17より、部分領域に区分して算出された中間値データβを用いると、入力データに追従したフィルタ出力が得られることがわかる。
(第3参考技術)
まず、重み付きスプラインフィルタを説明する。
一例として、nをデータ数、yk(k=0,1,・・・,n-1)を測定データ、スプライン関数をs、としたとき、測定データとの残差の二乗和、
実際の適用にあたっては、
図18は、その第1の処理手順を示すフローチャートであり、図19は、ロバストスプライン処理を実行する装置の機能ブロック図である。この処理にあたっては、まず、測定データを入力する測定データ入力ステップと、重み付きスプラインフィルタ式を選定する選定ステップ(ST103)が実行される。
ここでは、測定データは粗さ測定機で測定された一次元時系列データであるとする。すなわち、例えば、表面粗さ測定機などにおいて、測定子を一方向(x方向)に移動させた場合に、x方向の所定ピッチで粗さデータyを取得したような場合を意味する。また、特異点データであるか否かの判定としては、測定データの最小二乗曲線からの離隔量が所定値以上、かつ、所定区間巾以下、であるか否かで容易に判定することが出来る。
次に初期化処理(ST104)を行うが、ここでは、図示したように、W=I(単位行列)としたスプラインフィルタ処理の出力値の初期値S0を求める(非ロバストなスプラインフィルタ計算)。
次に、測定データYとSm(mは繰り返しのステップを示す。)とから後述する方法で重み調整手段5により重みWmを調整して決める(ST105)。
ここで、後述する重みの収束判定(ST107)を収束判定手段151にて行って、収束条件が成立していなければ、mを更新して(m=m+1)(ST110)、再度重みWmを調整する(ST105)。
以上の処理において、重みWmを調整して決める方法として(ST105)、適合型バイウエイト(Biweight)法を用いて次のように決定する。
スプラインフィルタのロバスト化が容易に実現できるので、測定データ始点あるいは測定データ終点領域における変形を防止でき、測定データに含まれる周期の長いうねり成分に対する追随性あるいはノイズ成分に影響されずに測定データに含まれる形状を抽出できるので形状追随性も良好なフィルタ処理が可能となり、測定データの信頼性がより向上する。
測定データに含まれた局所的に離隔した特異点データを削除できるので、ロバストスプラインフィルタ処理の信頼性が更に向上する。
繰り返しループ処理における重みの変化が所定値以下となった場合に、重みが収束したと判定できるので、不必要な繰り返しループによる処理を防止でき、ロバストスプラインフィルタ計算処理時間を短縮できる。
次に、ロバストスプラインフィルタを実現する第2の処理手順を説明する。この処理手順は、前記第1の処理手順と同一であるが、用いる計算式が異なる。
すなわち、重み付きスプラインフィルタの式、
次に、本発明の信号処理方法にかかる第5参考技術として、二次元的に測定された二次元データである測定データに対する信号処理方法について説明する。ここで、二次元データである測定データとは、例えば、三次元測定機などにおいて、Z座標一定のもとで被測定物の輪郭曲面を所定ピッチで測定して取得された(x、y)座標値等を意味する。あるいは、平面的に描かれた図形をスキャナで読み込んだ場合のデータ等を意味する。つまり、第1参考技術においては、処理の対象はy座標だけであったのに対して、第5参考技術では、x座標およびy座標の両者を処理の対象とする。
第5参考技術の基本的構成は第3参考技術と同様であるが、スプライン曲線sを求めるための出発の式である式(21)に対応する式に特徴がある。
ここで、定数αについては、測定経路に沿ったサンプリングピッチΔlおよびカットオフ波長λc’から次の式で与えられる。
さらに、重みWを更新して収束条件(式56)を満たすまで処理を繰り返すロバストスプラインフィルタにおいては、(式53)における(yk−sk m)を次の式で与えられる二点間距離とする。すなわち、測定データ(xk、yk)と、この測定データ(xk、yk)に対応するスプライン曲線s上の点(sx(xk、yk)、sy(xk、yk))との距離とする。
測定データが直交座標における二次元データである場合に、スプライン曲線からの測定データの離隔量は、各軸毎の成分(例えば、X軸成分、Y軸成分など)の自乗和に基づいて決定するので、離隔量の算出が容易に行える。従って、各測定データの重みを決定することが容易になる。
次に、本発明の信号処理方法にかかる第6参考技術として、三次元的に測定された三次元データである測定データに対する信号処理方法について説明する。ここで、三次元データである測定データとは、例えば、三次元測定機などにおいて、被測定物表面を所定ピッチで測定して取得された(x、y、z)座標値等を意味する。つまり、第3参考技術においては、処理の対象はy座標だけであったのに対して、第6参考技術では、x座標、y座標およびz座標の三者を処理の対象とする。
第6参考技術の基本的構成は第3参考技術と同様であるが、スプライン曲線sを求めるための出発の式である式(21)に対応する式に特徴がある。
そして、x成分、y成分、z成分ごとにそれぞれ第3参考技術で説明した重み付きスプラインフィルタを実行する((式52)を参照)。なお、定数αについては、三次元空間における測定経路に沿ったサンプリングピッチΔlおよびカットオフ波長λc’により(式63)に倣って定義される。
さらに、重みWを更新して収束条件(式56)を満たすまで処理を繰り返すロバストスプラインフィルタにおいては、(式53)における(yk−sk m)を次の式で与えられる二点間距離とする。すなわち、測定データ(xk、yk、zk)と、この測定データ(xk、yk、zk)に対応するスプライン曲線s上の点(sx(xk、yk、zk)、sy(xk、yk、zk)、sz(xk、yk、zk))との距離とする。
第5参考技術における効果を更に三次元データに対して奏することができる。従って、測定データが三次元データであっても、ロバストスプラインフィルタの計算処理時間を増大させることなく、計算負荷を低減することができる。
本発明の信号処理方法の参考変形例4について説明する。第3参考技術においては、収束判定された時点におけるスプライン曲線をそのまま信号処理結果として出力する例を示したが、この参考変形例4では、もう一度スプライン曲線を求め直し、その結果を信号処理結果として出力する。
ここでは、まず取得した出力値Smを入力する(ST191)。その後、再計算を行うか否かを判定する(ST192)。例えば、高精度で信号処理結果を得たい場合はYESを、既に充分な精度で結果が得られたと判断するときはNOを、オペレータがその時点で指定すれば良い。あるいは、前もって指定しておくことも出来る。
再計算を行わない場合は(NO)、出力値Smのスプライン曲線を出力手段7によって出力する。再計算を行う場合は(YES)、前もって設定された所定値を超える重みを1に更新する(ST193)。つまり、所定値を超えた重みを持つ測定データは有効データであると判断して、スプライン計算処理への寄与度を100%とする。
その後、更新された重みに基づいて重み付きスプラインフィルタ計算を行って出力を得る(ST194)。ここで得られたスプライン曲線を信号処理結果として出力手段7から出力する(ST195)。
収束判定ステップにおいて重みが収束したと判定された時点の重みが所定値を超える場合にその重みを1に更新し、再度スプラインフィルタ出力を得て、その結果を信号処理結果として出力することができる。つまり、重み調整ステップとスプラインフィルタ出力算出ステップとを繰り返して重みが収束したと判定された時点において、その重みが所定値を超える点の測定データは有効データと見做してその重みを1に更新した後、再度スプラインフィルタ出力を得ることができるので、測定データに対するロバストスプラインフィルタ計算が、より確実に行える。そして、その結果を信号処理結果として出力するので、測定データに含まれる本来の形状成分に対して十分誤差の小さいスプライン曲線を求めることができるので、形状追随性の良いロバストスプラインフィルタ処理が可能となる。
本発明の態様は、所定次元の測定データに対してフィルタ処理を施す信号処理方法において、前記測定データを測定経路に沿って入力する測定データ入力ステップと、前記測定データの種類に応じて、重み付きスプラインフィルタ式を選定する選定ステップと、前記測定データに対する重みを単位行列で与えてスプラインフィルタ出力の初期値を得る初期化ステップと、前記測定データに対する重みを調整して決定する重み調整ステップと、前記重み調整ステップで決定された重みを用いてスプラインフィルタ出力を得るスプラインフィルタ出力算出ステップと、前記重みの収束を判定する収束判定ステップと、前記スプラインフィルタ出力に基づいて信号処理結果を出力する出力ステップとを備え、前記収束判定ステップにおいて前記重みが非収束と判定された場合には、前記重みを更新して、前記重み調整ステップと前記スプラインフィルタ出力算出ステップとを繰り返し、前記測定データに対してロバストスプラインフィルタ処理を施すことが好ましい。
また、測定データを測定経路に沿って入力するとは、あらかじめ決められた走査方向に沿って測定データを入力する他、被測定物の表面を倣い測定して測定データを入力することも含めていう。
このようにサンプリング経路に沿った分布関数でディジタル信号の成分ごとに信号処理を行うことにより、一次元時系列データのみならず、二次元、三次元のディジタルデータについても適切に信号処理を行うことができる。その結果、例えば、被測定物表面の形状データについて信号処理を行う場合でも、測定経路に沿った形状解析を行うことができるので、形状の変化点をより正確に捉えるなど形状解析の精度を向上させることができる。
ディジタル信号値の各信号値に対して重みを調整することにより、例えば、異常なデータの影響を排除することができる。
このような構成によれば、二次元あるいは三次元のディジタル信号値に対して信号処理を行うことができる。
このような構成によれば、ガウシアンフィルタあるいはロバストガウシアンフィルタを構成することができる。
なお、分布関数としては、移動平均フィルタを構成する箱型関数であってもよい。
このような構成によれば、上記発明と同様の作用効果を奏することができる。すなわち、ディジタル信号値とフィルタ出力値との成分ごとの自乗和を計算するだけでよいので、演算負荷が軽減される。
そして、区間ごとに算出された中間値データに基づいてこの区間内のデータの重み付けを決定するので、区間ごとにデータに追従したフィルタ出力を得ることができる。なお、区間ごとに算出された中間値に基づく重み決定の式を区間内の総ての信号値に適用してもよいし、区間内の一部の信号値について適用してもよい。そして、区間のピッチはカットオフ周波数程度にすることが例として挙げられる。
例えば、演算処理部52をCPU(中央処理装置)やメモリ(記憶装置)等を備えたコンピュータで構成して、フィルタ演算実行部57や重み因子算出部56、収束判定部58としての各機能を実現させてもよい。この際、このコンピュータにフィルタ演算実行部57や重み因子算出部56、収束判定部58として機能させるための信号処理プログラムをインターネット等の通信手段や、CD-ROM,メモリカード等の記録媒体を介してインストールしてもよい。あるいは、記録媒体を読み取る機器を外付けで接続してもよい。このように、演算処理部52をコンピュータで構成し、信号処理をソフト的に行う構成とすれば、所定のパラメータ、例えば、サンプリングピッチやカットオフ波長、収束条件などを適宜変更することが容易となる。
また、重み因子は、適合型Biweight法によらず、例えば、Beaton関数を用いて決定されてもよい。
2 スタイラス
3 移動手段
4 位置検出部
5 制御部
6 表示部(出力部)
10 被測定物
21 測定子
51 移動制御部
52 演算処理部(信号処理装置)
53 ロバストガウシアン回帰フィルタ(信号処理フィルタ)
54 初期設定部
55 ロバストガウシアン回帰フィルタ処理部
56 重み因子算出部
57 フィルタ演算実行部
58 収束判定部
521 ガウシアン回帰フィルタ(信号処理フィルタ、フィルタ演算実行部)
Claims (5)
- 所定の経路に沿って測定された所定次元のディジタル信号値に対してフィルタ処理を行う信号処理装置において、
前記ディジタル信号値の各信号値に対する重み因子を算出するとともにこの重み因子を再計算して更新する重み因子算出部と、
前記重み因子算出部にて算出された前記重み因子と、ガウス分布関数とを前記各信号値に乗じることでフィルタ演算を実行して前記ディジタル信号値に対するフィルタ出力値を得るフィルタ演算実行部と、を備え、
前記重み因子算出部は、前記ディジタル信号値を前記経路に沿った複数の区間に分割して複数の第1区間を生成する第1区間生成部と、
それぞれの前記第1区間ごとに、前記ディジタル信号値とこのディジタル信号値に対する前記フィルタ出力値との成分ごとの自乗和に基づく離隔量について中間値を算出する中間値算出部と、を備え、
前記重み因子算出部は、それぞれの前記第1区間内の前記ディジタル信号値の各信号値に対する重み因子を、それぞれの前記第1区間における前記中間値と、所定の係数とに基づいて再計算し、前記各重み因子が収束するまで更新する
ことを特徴とする信号処理装置。 - 所定の経路に沿って測定された所定次元のディジタル信号値に対してフィルタ処理を行う信号処理装置において、
前記ディジタル信号値の各信号値に対する重み因子を算出するとともにこの重み因子を再計算して更新する重み因子算出部と、
前記重み因子算出部にて算出された前記重み因子と、ガウス分布関数とを前記各信号値に乗じることでフィルタ演算を実行して前記ディジタル信号値に対するフィルタ出力値を得るフィルタ演算実行部と、を備え、
前記重み因子算出部は、前記ディジタル信号値を前記経路に沿った複数の区間に分割して複数の第1区間を生成する第1区間生成部と、
前記ディジタル信号値の前記経路に沿って前記第1区間に対応する複数の第2区間を生成する第2区間生成部と、
それぞれの前記第2区間ごとに、前記ディジタル信号値とこのディジタル信号値に対する前記フィルタ出力値との成分ごとの自乗和に基づく離隔量について中間値を算出する中間値算出部と、を備え、
前記重み因子算出部は、それぞれの前記第1区間内の前記ディジタル信号値の各信号値に対する重み因子を、それぞれの前記第1区間に対応した前記第2区間の前記中間値と、所定の係数とに基づいて再計算し、前記各重み因子が収束するまで更新する
ことを特徴とする信号処理装置。 - 請求項2に記載の信号処理装置において、
前記第2区間生成部は、前記第1区間よりも広い区間幅を有する前記第2区間を生成する
ことを特徴とする信号処理装置。 - 請求項3に記載の信号処理装置において、
前記第1区間生成部は、隣接する前記第1区間同士の前記ディジタル信号値が連続的に接続される前記第1区間を生成し、
前記第2区間生成部は、少なくとも対応する前記第1区間のディジタル信号値を含むとともに、隣接する区間同士で重複部分を有する前記第2区間を生成する
ことを特徴とする信号処理装置。 - 請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の信号処理装置と、
前記信号処理装置でフィルタ処理された結果を出力する出力部と、を備える
ことを特徴とする測定機。
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