JP4709762B2 - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
本願は、2004年7月9日に出願された特願2004−203108号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
上記検査において、パターン形成等に影響する微細な欠陥を高い精度で検査する際には、検査対象のパターンを正常な基準パターンと比較して欠陥の検出を行う必要があるため、低倍率で被写体全体をカバーする画像だけではなく、より高倍率で被写体全体をカバーできる「高精細(高分解能)」な画像を必要とするケースが多くなってきている。
このため、この高精細画像を得る方法の一つとしては、被写体全体を複数の領域に分割し、これらの領域を各々撮像し、撮像によって得られた部分画像を、互いに貼り合せる事により、被写体全体の高精細画像を得る方法が良く用いられている。
上記高精細画像を得る方法において、倍率の低い全体画像をもとにして、倍率の高い部分画像を撮像し、撮像した部分画像を貼り合せ処理を行う方法が多用されており、工業用途に限らず、様々なアプリケーションに利用されている。
また、低倍率の顕微鏡画像から一部の領域を指定し、その指定した領域を複数の高倍率の顕微鏡画像で撮像して、貼り合せ処理を行うことで高精細画像を得る方法もある(例えば、特許文献2参照)。
本発明の画像処理方法は、所定の解像度で撮影した被対象物の部分画像を所定の重複領域を持たせて貼り合わせ、所定の大きさの該対象物の全体または一部の対象画像を生成する画像処理方法であり、被対象物を第1の倍率で撮影して第1の画像情報を得るとともに、前記被対象物を前記第1の倍率より高い倍率である第2の倍率で撮影して、前記部分画像として第2の画像情報を得る撮影過程と、前記対象画像の大きさと部分画像における重複領域の度合を重複領域情報とから、前記部分画像を貼り合わせて生成される対象画像のモデルを生成する画像モデル生成過程と、前記部分画像を貼り合わせて生成する対象画像の、第1の画像情報における配置位置を、前記モデルを用いて探索する撮影位置算出過程と、前記配置位置に基づいて、前記部分画像を貼り合わせて前記対象画像を生成する高精細画像生成過程とを有することを特徴とする。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、部分画像を貼り合わせるとき、低解像度(低倍率)の第1の画像情報により、部分画像で貼り合わせて合成する対象画像のモデルを予め形成して、このモデルを用いて広範囲な第1の画像情報の所定の領域内において、重複領域を含めて高解像度の対象画像を生成する部分画像の撮影位置を調整するため、あらかじめ高解像度で撮影した部分画像を貼り合わせる従来の手法と比較すると、より広範囲な視野領域において、適切な部分画像の撮影位置を演算により求めることができ、所望の高解像度(高倍率)の高精細画像を容易に生成することが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、貼り合わせの際に、重なり合って合成される重複部分を積極的に、部分画像の撮影位置の探索に使用する(すなわち、貼り合わせ時に、重複領域の貼り合わせが容易となる画像パターンの部分を抽出できる)ため、対象画像を生成する際に、部分画像の貼り合わせ位置、すなわち重複部分の貼り合わせの精度を向上させ、従来に比較して容易に高い精度で所望の高解像度の高精細画像を生成することが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、繰り返しパターンにて構成される対象物の高精細画像を生成する場合など特に、予め所定の大きさの探索領域を設定して、この探索領域内において前記モデルを、所定の位置から定義された方向に各々所定の移動距離(例えば複数ピクセル単位)にて移動させつつ、重複領域の配置位置の探索を行うため、探索処理を高速化することが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、重複領域のパターン情報(例えばパターンの密度を示すパターン密度評価値)により、重複領域の配置位置を設定しているため、重複する領域のパターンが密である位置を検出することが可能となるため、部分画像を貼り合わせる際、貼り合わせの位置あわせを容易に行える位置を重複領域として選択することができ、高い精度で所望の高解像度の高精細画像を生成することが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、画像のパターン情報(例えばパターンの粗密の情報)に応じて、部分画像の貼り合わせ処理の際に必要となる重複領域情報、例えば重複領域の重複率を変更するため、基板のパターンが粗であるか又は密であるかによらず、必要に応じてパターン情報をマッチングに適した数値に変更することが可能となり、最適な部分画像の位置、すなわち対象画像の生成位置を算出することができ、容易に高精細な画像を生成することができる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、相対的な移動手段を有するため、撮影位置が検出された時点において、その位置に移動させて撮影する処理が行えるため、撮影位置の算出及び撮影の処理をリアルタイムに行い、高解像度の高精細画像の生成速度を向上させることが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、モデルにより重複領域の配置位置を設定しているため、重複する領域のパターンが密である位置を検出することから、対象画像の撮影位置が算出され、これにより貼り合わせに用いる部分画像の撮影位置を容易に算出することができ、高い精度で所望の高解像度の高精細画像を生成することが可能となる。
上述した構成により、本発明の画像処理装置は、歪みやシェーディングの影響のない高精細画像を生成することが可能となる。
2 対物レンズ
3 撮影用カメラ
4 ステージ
5 画像処理部
6 ステージ移動制御部
7 システム制御部
8 顕微鏡Z軸移動制御部
11 撮像制御部
12 シェーディング・歪補正処理部
13 撮像画像データ記憶バッファ部
14 第1撮影画像読込部
15 第2撮影画像読込部
16 画像モデル生成部
17 パターン密度評価値算出部
18 撮影位置算出部
19 画像生成部
20 画像記憶部
F1,F2,F3,F4 部分画像枠
以下、本発明の第1の実施例による画像処理装置を図面を参照して説明する。図1は同実施例の構成例を示すブロック図である。
この図において、第1の実施例は顕微鏡に対し、本発明の画像処理機能を搭載したものであり、顕微鏡には対物レンズ2をつける鏡筒1をZ軸方向(図から見て上下)に駆動することが可能な上下駆動機構が備わっている。
顕微鏡Z軸移動制御部8は、上記上下駆動機構を制御して、鏡筒1を上下に移動させ、ステージ4上に置かれた被対象物に対するピントの調整を行う。
ステージ移動制御部6は、ステージ4の2軸における移動制御を行い、対物レンズ2と被対象物との相対的な位置調整を行う。
また、鏡筒1の上部には撮影用カメラ3が設けられており、この撮影用カメラ3から出力される映像信号(画像信号)は画像処理部5に転送され各種画像処理が行われる。
撮影用カメラ3は、CCDカメラであり、例えば、RGB対応画素毎の階調度(輝度)データを画像情報として出力する。
画像処理部5、ステージ移動制御部6、顕微鏡Z軸移動制御部8はシステム制御部7により必要に応じて夫々の制御が行われる。
破線で囲まれた部分が画像処理部5であり、撮像制御部11、シェーディング・歪補正処理部12、撮像画像データ記憶バッファ部13、第1撮影画像読込部14、第2撮影画像読込部15、画像モデル生成部16、パターン密度評価値算出部17、撮影位置算出部18、画像生成部19及び画像記憶部20から構成されている。
シェーディング・歪補正処理部12は、上記第1の画像情報及び第2の画像情報各々に、対物レンズ2を含む撮像系から生じるシェーディングや歪に対するシェーディング補正及び歪補正を行った後、撮像画像データ記憶バッファ部13に、各々倍率の情報を付加して記憶する。
この倍率の情報は、対物レンズ2のレンズの情報として、システム制御部7を介して、撮像制御部11において、第1の画像情報及び第2の画像情報各々に付加される。
第2撮影画像読込部15は、撮像画像データ記憶バッファ部13から、付加された倍率の情報が高倍率の第2の画像情報(以下、部分画像)を読み出し、この部分画像を一時的に格納する。
すなわち、画像モデル生成部16は、システム制御部7から入力される、予めユーザが設定した低倍率としての第1の倍率と、高倍率としての第2の倍率と、部分画像を貼り合わせて生成する画像サイズと、貼り合わせる際に重ねる重複領域の寸法とから上記モデルを生成する。
また、パターン密度評価値算出部17は、図3に示すように、上記探索領域内において、上記モデルを所定の位置、例えば探索領域の左上を開始位置として、所定の移動距離、例えば複数ピクセル単位にて、X軸方向及びY軸方向に移動させつつ、重複領域内におけるパターン密度評価値(パターン情報)を算出し、これらを順次、計算した位置に対応させて記憶する。
この移動距離としては、本実施例のように被対象物が周期的なパターンであれば、1周期をなす画素数の1/5,1/10,1/50,1/100,…と言うように、パターン周期の画素数に合わせて設定される。
パターンのサイズに応じた移動距離は、移動する前後において、重複領域からパターン全体が現れる、または消えることによりパターン密度評価値が変化することを考慮している。
ここで、パターン密度評価値は、以下に示すような流れにより、パターン密度評価値算出部17において計算される。
本実施例においては、方向別のエッジ強度(パターンにおける輝度変化の大きさ)に着目して、パターン密度評価値を求める。
エッジ強度を算出する方法として、Sobelフィルタを用いる。このSobelフィルタは、ある注目画素を中心として、近傍、すなわち隣接する上下左右の9つの画素値に対して、図4に示すような係数(中央が注目画素)マスクをそれぞれ乗算して結果を合計し、垂直方向及び水平方向の二つの係数行列を用いてこの処理を行う。
−I(X-1,Y-1)−2×I(X-1,Y)−I(X-1,Y+1)}
強度EV(X,Y)=Abs{I(X-1,Y+1)+2×I(X,Y+1)+I(X+1,Y+1)
−I(X-1,Y-1)−2×I(X,Y-1)−I(X+1,Y-1)}
ここで、パターン密度評価値算出部17は、対象となる領域において、算出された画素毎のエッジ強度を方向単位に加算し、水平方向のエッジ強度総和値AEHと、垂直方向のエッジ強度総和値AEVとを求める。
しかしながら、いずれかの方向のエッジ強度が極端に低い場合があり、例えば、図5に示すように、重複領域の内部が水平方向の線パターンのみで形成されていると、垂直方向においてはパターンのエッジが存在するために、ある数値のエッジ強度総和値AEVが求まるが、水平方向のエッジ強度総和値AEHは輝度の変化が横方向において存在しないためほぼ「0」となる。
この場合、片方向のパターンのみで貼り合わせ処理を行おうとすると、マッチング箇所を限定できないため、最適なマッチング処理を行えない。
この閾値Thresはノイズの影響を考慮して、例えば1画素に関するSobelフィルタのエッジとして検出する最小の輝度差をQとして以下の式により表す。
Thres = 4・Q×(重複領域におけるSobelフィルタ演算対象の画素数)
上記閾値Thresには所定の係数を乗じた値を実際の閾値として用いる。この乗じる係数としては、ノイズの影響を抑えるためであれば、1または2などの小さな値でよい。
また、エッジ強度が大きい、すなわちパターンの特徴がはっきりしている領域を取り出す場合、Qの値に応じて大きな値(輝度の階調が256であり、Qが10であれば、10〜15の間の値等)とする。
AEH<ThresまたはAEV<Thresの場合、PDEVを0とし、
AEH≧ThresかつAEV≧Thresの場合、PDEV=AEH+AEVとする。
これにより、算出されるパターン密度評価値は、いずれか一方のエッジ強度が閾値より低い場合(極端に小さい場合)、部分画像の貼り合わせの際に、パターンマッチングが失敗する可能性が高いことから後の評価の対象から外され、貼り合わせ処理の際、正確なパターンマッチングが可能となる配置位置の数値のみが残ることとなる。
ここで、エッジ強度が大きいほど、輝度差が大きいことを示し、貼り合わせにおける、重複領域における部分画像のマッチングの精度が向上する。
すなわち、パターンが比較的、疎である全体画像であっても、重複領域のパターンが密となるモデルの位置を探索できることとなる。
画像生成部19は、上記撮影位置算出部18が出力した撮影位置に基づいて、システム制御部7が顕微鏡Z軸移動制御部8,ステージ移動制御部6,撮像制御部11及び撮影用カメラ3を制御し、モデルのブロック分の複数枚撮影された部分画像を貼り合わせる。
画像記憶部20は、画像生成部19において部分画像が貼り合わされて生成された対象画像(高精細画像)を記憶する。
システム制御部7は、ユーザからのアクセスにより、画像記憶部20から対象画像を読み出し、図示しない表示装置に表示させる。
PDEV=FR+(2^x)×SD
このパターン密度評価値PDEVは0〜2^x−1までを度数FRにより、また2^x以上を標準偏差SDで表している。ただし、上記式において、「FR<2^x」である。
これにより、まずパターン密度評価値算出部17は、度数FRのみに注目して、所定の閾値以上であるか否かを判定し、この閾値以上である場合、標準偏差に対しても評価する。
FRは最大値が(2^x)になることにより、上述した探索方法が可能となる。
また、上述した演算は、ビット演算(論理演算)により実現され、特性が異なるパターン情報も一つのパターン密度評価値として用いることが可能である。
ここで被対象物としては、図7に示すFPD基板を例にとして説明する。FPD基板は、画素部分とこの画素を駆動するトランジスタが周期的に配列されている。
ユーザがシステム制御部7に対して、図示しない入力装置により、処理のパラメータとして、全体画像の倍率(第1の倍率),部分画像の倍率(第2の倍率),貼り合わせ画像(対象画像)のサイズ,及び各部分画像の重複率を設定する(ステップS1)。
そして、システム制御部7は、顕微鏡Z軸移動制御部8を介して、鏡筒1を上下させてピントの調整を行い、被対象物の図7に示す全体画像を撮像し、撮像制御部11を介してシェーディング・歪補正処理部12へ、この全体画像を転送する。
また、図7の上記全体画像に対して、部分画像としての視野枠(第2の倍率で撮像した場合の撮影可能範囲:部分画像枠)としては図8に示す破線内の領域となる。
次に、画像モデル生成部16は、対象画像の大きさ(縦の画素数×横の画素数)と、この対象画像を生成する際に貼り合わせたときの部分画像の重複率とから、図3に示すような重複領域を有する対象画像のモデルを生成する(ステップS3)。
例えば、図9において、図8に示した部分画像枠から部分画像の枠は4となり、重複領域は4つの部分画像枠のいずれか2つ以上が相互に重なり合う斜線部分(画面中央に+の形で示されている部分)として定義される。
この結果、本実施例においては、対象画像が4つの部分画像により形成され、対象画像のサイズのモデルは4つの部分画像枠により構成される。
次に、ユーザは表示装置に表示されている全体画像において、上記モデルから対象画像の撮影位置を探索する探索領域の設定を行う(ステップS5)。
この探索領域は、全体画像全体でも、モデルの大きさよりも大きければ、全体画像の任意の一部分としても良い。
このとき、パターン密度評価値算出部17は、図10に示すように、評価した座標値(X−Y平面上)毎にZ軸方向にパターン密度評価値の大きさを示す3次元グラフにおいて、各座標値におけるパターン密度評価値を順次比較し、最大のパターン密度評価値を探索する。
例えば、図10においては、左側のパターン密度評価値が最大であることから、このモデルの位置、すなわち座標値が最適な対象画像の生成位置として出力される。
このとき、撮影位置算出部18は、上記生成位置におけるモデルの部分画像枠の配置位置を、第2の倍率(高倍率)で撮影する部分画像の撮影位置として、対象画像を構成する複数の部分画像各々に対応する部分画像枠の座標値を、部分画像位置として出力する。
また、撮影位置算出部18は、本実施例の場合、対象画像が4つの部分画像から構成されているため、この4つの部分画像に対応する部分画像枠の座標値をシステム制御部7に出力する。
ここで、システム制御部7は、対象画像を構成する複数の部分画像全てを、上述した処理により撮影する。
そして、撮像用制御部11は、撮影用カメラ3から入力される部分画像各々をシェーディング・歪補正処理部12へ出力する。
これにより、シェーディング・歪補正処理部12は、順次入力される部分画像に対して、歪補正及びシェーディング補正の処理を行い、撮像画像データ記憶バッファ部13に格納する(ステップS9)。
そして、画像生成部19は、第2撮影画像読込部15から順次部分画像を読み出し、図9に示すモデルに基づいて、すなわち、モデルの部分画像枠毎に、この部分画像枠の部分画像位置に対応して撮影した部分画像を配置し、部分画像を貼り合わせて対象画像の生成の処理を行い、生成した高精細画像である対象画像を画像記憶部20に格納する(ステップS10)。
したがって、本実施例においては、貼り合わせる重複領域の配置位置を、パターン密度評価値等のパターン情報により決定しているため、図7に示すFPD基板のパターンのように、基板上に形成されるパターンが疎の部分が多く、貼り合わせ処理に適さない周期性を有する被対象物でも、高い精度で貼り合わせ画像を生成することができる。
システム制御部7は、必要に応じて画像記憶部20から上記対象画像を読み出して、この対象画像を表示部に表示する。
第2の実施例は、第1の実施例と同様の構成であり、第1の実施例と異なる点のみを、以下に説明する。
図11は第2の実施例における一動作例を具体的に示すフローチャートである。
異なる点は第1の実施例のステップS8がステップS15に変更された点であり、このステップについて説明する。
第1の実施例においては、部分画像を貼り合せるモデルの最適位置からモデル内における部分画像枠の位置に基づいて、高精細な部分画像を取得する部分画像位置、すなわち撮影位置を決定しており、モデルにおける部分画像枠間の重複領域を固定として探索領域内での探索を行っている。
一方、第2の実施例においては、貼り合せモデルの最適位置が決定したところで、低倍率の全体画像(第1の画像情報)を用いて、貼り合せモデルを構成する部分画像枠の位置を決定している。
このとき、以下に示す式として最低パターン密度閾値PDEV_Minを設定する。
PDEV_Min=AEH_Min + AEV_Min
=4・Q×PixNum + 4・Q×PixNum
=8・Q×PixNum
ここで、PixNum=「重複領域におけるSobelフィルタ演算対象の画素数」
そして、パターン密度評価値算出部17は、パターン密度評価値の算出を各移動位置にて行い、探索範囲全体が探索されるまで上記処理が繰り返し、上記閾値PDEV_Minを超えるものを、順次、計算されたパターン密度評価値を全体画像における座標値(計算した位置)に対応付け、内部の記憶部に記憶し、探索領域全体におけるパターン密度評価値の計算を終了すると処理をステップS7へ進む。
次に、ステップS15において、この選択したパターン密度評価値に対応する座標値のモデルにおける重複領域のパターン密度評価値の再計算を行う。
このとき、モデルにおける部分画像枠の重複領域は、図12の部分画像枠F1及びF2による領域A,図13の部分画像枠F3及びF4による領域B,図14の部分画像枠F1及びF3による領域C,図15の部分画像枠F2及びF4による領域Dとなる。
これらについて、領域A〜D各々のパターン密度評価値を、各部分画像枠に対して、低倍率の全体画像の対応する位置の画像から算出する。
この閾値は、第1の実施例においては横方向と縦方向とのパターン密度評価値として求めていたが、第2の実施例においては、横方向及び縦方向で隣接した2つの部分画像枠の重複領域単位となるため、以下の式で定義される値とする。
Thres2 = 2・Q×(重複領域におけるSobelフィルタ演算対象の画素数)
そして、パターン密度評価値算出部17は、領域A〜D全てのパターン密度が上記閾値を超えていることを検出すると、処理をステップS9へ進め、以降、第1の実施例と同様の処理を行う。
上記閾値Thres2には所定の係数を乗じた値を実際の閾値として用いる。この乗じる係数としては、ノイズの影響を抑えるためであれば、1または2などの小さな値でよい。
また、エッジ強度が大きい、すなわちパターンの特徴がはっきりしている領域を取り出す場合、Qの値に応じて大きな値(輝度の階調が256であり、Qが10であれば、10〜15の間の値等)とする。
そして、パターン密度評価値算出部17は、再度、上記領域Aのパターン密度評価値を算出して、このパターン密度評価値が閾値Thres2を超えたか否かの検出を行い、超えていることを検出すると処理をステップS9へ進め、また、超えていなければ再度、部分画像枠F1を右方向に移動させて、領域Aのパターン密度評価値の判定を行う。
重複率の最大値としては、同一パターンが2つの部分画像に含まれるようにすると、50%が適当である。
すなわち、重複率を50%以上とすると、同一のパターンが3枚の部分画像に含まれることとなる。
そして、パターン密度評価値算出部17は、重複領域の重複率が最大値を超えた場合、重複領域全体のパターン密度評価値が2番目に大きい数値のモデルの座標において再度上述した処理を行う。
例えば、部分画像のサイズが640(水平方向)×480(垂直方向)画素に対して、最小パターンが4(水平方向)×4(垂直方向)画素とすると、この最小パターンの2倍の画素数を規定値とする。
これにより、水平方向の最小の重複率としては(4×2/640)=1.25%であり、垂直方向の最小の重複率としては(4×2/480)=1.67%となる。
したがって、本実施例においては、貼り合わせる重複領域の配置位置を、パターン密度評価値等のパターン情報により決定しているため、図7に示すFPD基板のパターンのように、基板上に形成されるパターンが疎の部分が多く、貼り合わせ処理に適さない周期性を有する被対象物でも、また、適当に設定した重複部分では貼り合せ処理が失敗するような場合であっても、高い精度で貼り合わせ画像を生成することができる。
図19に示す第3の実施例は顕微鏡を搭載した大型の基板検査装置である。図19に示す基板検査装置は、顕微鏡や対物レンズ2、撮影用カメラ3等の観察系等の構成が第1及び第2の実施例と同様である。
異なる点は、被対象物のFPD基板を対物レンズ2に対して移動させる駆動機構であり、ステージ移動制御部6は被対象物が配置されているステージ4を1軸方向(図19では右上−左下方向:矢印O)にのみ駆動させる。
一方において、システム制御部7は顕微鏡T自身をステージ4とは垂直の方向(図19では左上−右下方向:矢印P)の1軸方向に駆動する。
これにより、対物レンズ2と被対象物との相対位置を、X−Y方向に移動させることができる。
第1〜第3の実施例において生成された高精細画像である対象画像は、基板の欠陥を検出するときに、検査されている基板の画像と比較する基準画像(比較するため正常な基板から生成された画像)として検査装置において用いられる。
例えば、FPD基板の検査において、図20に示す検査装置は、撮像手段としてラインセンサが設けられており、校正用サンプルにより、撮像手段の調整がなされた後、保持移動手段によりステージが矢印G方向に移動し、所定の移動距離毎にラインセンサにより、照明手段から放射される光の反射光を検出する。
そして、統合制御手段が、検出された反射光の強度と、直前にサンプリングした反射光の検出値とを比較し、所定の範囲を超えて異なっていると、不良候補として検出し、この基板上における座標値を記憶する。
これにより、システム制御部7は、ステージ移動制御部6を介してステージ4を移動させ、不良候補の位置が対物レンズ2の位置、すなわち撮影用カメラ3により不良候補の基板部分が撮像できる位置に移動する。
このとき、システム制御部7は、高精細な画像として、すなわち第2の倍率により不良候補の位置を含んだ状態で、かつ、第1〜第3の実施例において対象画像を生成した、すなわち最適なモデルの位置と対応する場所に移動させる。
このとき、システム制御部7は、異なっていないことを検出すると、この不良候補を良品と判定し、一方、異なっていることを検出すると、この不良候補を不良と判定し、たとえば、判定結果を表示装置に表示する。
上述した本発明の検査方法により、ラインセンサによる高速な検査において不良候補と判定したものを、実際の正常な基板パターンと比較することにより正確に判定することで、検査速度を向上させ、かつ検査の精度をも向上させることが可能となる。
Claims (11)
- 所定の解像度で撮影した被対象物の部分画像を所定の重複領域を持たせて貼り合わせ、所定の大きさの該対象物の全体または一部の対象画像を生成する画像処理装置であり、
被対象物を第1の倍率で撮影して第1の画像情報を得るとともに、前記被対象物を前記第1の倍率より高い倍率である第2の倍率で撮影して、前記部分画像として第2の画像情報を得る撮影手段と、
前記対象画像の大きさと部分画像における重複領域の度合を示す画像領域情報とから、前記部分画像を貼り合わせて生成される対象画像のモデルを生成する画像モデル生成手段と、
前記部分画像を貼り合わせて生成する対象画像の、第1の画像情報における配置位置を、前記モデルを用いて探索する撮影位置算出手段と、
前記配置位置に基づいて、前記部分画像を貼り合わせて前記対象画像を生成する高精細画像生成手段と
を有する画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置において、前記撮影位置算出手段が、前記第1の画像情報における、前記モデルの貼り合わせにおける重複領域の最適な配置位置を検出することにより、対象画像の配置位置を探索する画像処理装置。
- 請求項2に記載の画像処理装置において、前記撮影位置算出手段が前記第1の画像情報の予め設定された探索領域内において、前記モデルを所定の移動距離により移動させつつ、重複領域の配置位置を探索する画像処理装置。
- 請求項2または請求項3に記載の画像処理装置において、前記撮影位置算出手段が前記重複領域のパターン情報に基づいて、前記探索領域内における重複領域の配置位置を探索する画像処理装置。
- 請求項1から請求項4に記載の画像処理装置において、前記撮影位置算出手段が前記重複領域のパターン情報に基づいて、前記探索領域内において、モデルにおける重複領域情報を変更させて、配置位置を探索する画像処理装置。
- 請求項1から請求項5のいずれかに記載の画像処理装置において、前記撮影手段に対し、対象物をX−Y方向に各々所定の距離単位で相対的に移動させる移動手段を有し、
前記撮影位置算出手段が前記モデルにより検出した対象画像の配置位置に基づき、前記対象物における対象画像の撮影位置を設定する画像処理装置。 - 請求項6に記載の画像処理装置において、前記撮影位置と前記モデルにより検出した対象画像の配置位置とに基づき、貼り合わせに用いる部分画像の撮影位置を算出する画像処理装置。
- 請求項1から請求項7のいずれかに記載の画像処理装置において、前記撮影手段に得られる第1の画像情報及び第2の画像情報各々が、歪補正または/及びシェーディング補正されている画像処理装置。
- 所定の解像度で撮影した被対象物の部分画像を所定の重複領域を持たせて貼り合わせ、所定の大きさの該対象物の全体または一部の対象画像を生成する画像処理方法であり、
被対象物を第1の倍率で撮影して第1の画像情報を得るとともに、前記被対象物を前記第1の倍率より高い倍率である第2の倍率で撮影して、前記部分画像として第2の画像情報を得る撮影過程と、
前記対象画像の大きさと部分画像における重複領域の度合を示す重複領域情報とから、前記部分画像を貼り合わせて生成される対象画像のモデルを生成する画像モデル生成過程と、
前記部分画像を貼り合わせて生成する対象画像の、第1の画像情報における配置位置を、前記モデルを用いて探索する撮影位置算出過程と、
前記配置位置に基づいて、前記部分画像を貼り合わせて前記対象画像を生成する高精細画像生成過程と
を有する画像処理方法。 - 請求項9に記載の画像処理方法において、前記撮影位置算出過程において、前記第1の画像情報における、前記モデルの貼り合わせにおける重複領域の最適な配置位置を検出することにより、対象画像の配置位置を探索する画像処理方法。
- 請求項10に記載の画像処理方法において、前記撮影位置算出過程において、前記第1の画像情報の予め設定された探索領域内にて、前記モデルを所定の移動距離により移動させつつ、重複領域の配置位置を探索する画像処理方法。
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