JP5277986B2 - Arithmetic device, arithmetic program, surface shape measuring device, and surface shape measuring method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、位相シフト法による面形状測定装置とその周辺技術に関する。 The present invention relates to a surface shape measuring apparatus using a phase shift method and its peripheral technology.
従来、測定対象物の面形状を測定する方法として、特許文献1に示すような位相シフト法が知られている。位相シフト法では、正弦波状の強度分布を持つ縞パターンを測定対象物上に投影し、その縞パターンの位相を変化させながら測定対象物を撮像し、それによって得られた画像(縞画像)を所定の演算式に当てはめることで縞の位相分布(位相画像)を求め、その位相画像をアンラップ(位相接続)することで測定対象物の面形状を復元する。
Conventionally, a phase shift method as shown in
アンラップは、位相画像の個々の画素に対して2nπ(nは整数であり、以下「オフセット数」と称す。)を加算する処理である。個々の画素のオフセット数nは、その画素が前述した縞パターンの何処に対応するかによって異なり、例えば、縞パターンに含まれるm番目の縞に対応する画素のオフセット数nは、n=(m−1)に設定される。位相画像上のオフセット数nの分布を既知とする方法としては様々なものが提案されているが、その1つに空間コード法を利用したものがある。 Unwrapping is a process of adding 2nπ (n is an integer, hereinafter referred to as “offset number”) to each pixel of the phase image. The offset number n of each pixel depends on where the pixel corresponds to the aforementioned stripe pattern. For example, the offset number n of the pixel corresponding to the mth stripe included in the stripe pattern is n = (m -1). Various methods for making the distribution of the offset number n on the phase image known have been proposed, and one of them uses the spatial code method.
この方法では、前述した縞パターンに代えて、その縞パターンの個々の縞を識別するコードパターン(バイナリコードパターン又はグレイコードパターン)を測定対象物へ投影し、その状態で撮像されたコード画像を元に、位相画像上のオフセット数nの分布を算出する。 In this method, instead of the above-described stripe pattern, a code pattern (binary code pattern or gray code pattern) for identifying individual stripes of the stripe pattern is projected onto a measurement object, and a code image captured in that state is projected. First, the distribution of the offset number n on the phase image is calculated.
しかしながら、測定対象物上に投影されるコードパターンは、投影光学系の収差やノイズの影響を受けるので、例えば、コードパターンとしてバイナリコードパターンを採用した場合、並んで投影されるべき黒パターンと白パターンとの境界部分(エッジ)が鈍り、その境界部分のSN比が低下する可能性がある。この場合、境界部分に関するオフセット数nの算出精度が低くなり、アンラップに失敗する可能性が高い。アンラップに失敗すると、位相画像にスパイク状のノイズが発生してしまうので問題である。 However, since the code pattern projected onto the measurement object is affected by the aberration and noise of the projection optical system, for example, when a binary code pattern is adopted as the code pattern, a black pattern and a white pattern to be projected side by side are used. There is a possibility that the boundary portion (edge) with the pattern becomes dull and the SN ratio of the boundary portion is lowered. In this case, the calculation accuracy of the offset number n regarding the boundary portion is low, and there is a high possibility that unwrapping will fail. If unwrapping fails, there is a problem because spike-like noise occurs in the phase image.
そこで、本発明の目的は、位相シフト法による面形状測定において、位相画像に対するアンラップの失敗箇所を確実に検出することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to reliably detect an unwrapping failure point with respect to a phase image in surface shape measurement by the phase shift method.
本発明を例示する演算装置の一態様は、正弦波状の輝度分布を有した縞パターンの投影された測定対象物を、その縞パターンの位相を変化させながら複数回撮像して複数の縞画像を取得すると共に、縞パターンに含まれる個々の縞を識別するためのコードパターンを、縞パターンに代えて測定対象物へ投影し、その状態で測定対象物を撮像してコード画像を取得する測定装置に適用される演算装置であって、複数の縞画像を位相シフト法の式に当てはめることにより、測定対象物の面形状に応じて変形した縞パターンの位相分布を算出し、その位相分布をコード画像に基づきアンラップするアンラップ手段と、アンラップ後の位相分布であるアンラップ画像と、そのアンラップ画像の平滑化画像との差異を求め、アンラップ画像のうちその差異が閾値より大きかった画素を不適正画素と判定する判定手段とを備える。 In one aspect of the arithmetic device illustrating the present invention, a measurement object on which a fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected is imaged a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern to obtain a plurality of fringe images. A measurement device that obtains a code pattern for identifying individual stripes included in the stripe pattern instead of the stripe pattern and projects the code pattern onto the measurement object, and images the measurement object in that state to obtain a code image The phase distribution of the fringe pattern deformed according to the surface shape of the measurement object is calculated by applying a plurality of fringe images to the equation of the phase shift method, and the phase distribution is coded The difference between the unwrapping means for unwrapping based on the image, the unwrapped image that is the phase distribution after unwrapping, and the smoothed image of the unwrapped image is obtained, and the difference among the unwrapped images is obtained. Pixel but larger than the threshold value and a determination means and inappropriate pixels.
また、本発明を例示する演算プログラムの一態様は、本発明を例示する演算装置の一態様としてコンピュータを動作させるものである。 Further, one aspect of the arithmetic program illustrating the present invention is to operate a computer as one aspect of the arithmetic apparatus illustrating the present invention.
また、本発明を例示する面形状測定装置の一態様は、正弦波状の輝度分布を有した縞パターンの投影された測定対象物を、その縞パターンの位相を変化させながら複数回撮像して複数の縞画像を取得すると共に、縞パターンに含まれる個々の縞を識別するためのコードパターンを、縞パターンに代えて測定対象物へ投影し、その状態で測定対象物を撮像してコード画像を取得する測定装置と、測定装置が取得した縞画像及びコード画像を処理する本発明の演算装置の一態様とを備える。 Further, one aspect of the surface shape measuring apparatus exemplifying the present invention is to image a measurement object on which a fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern. A code pattern for identifying individual stripes included in the stripe pattern is projected onto the measurement object instead of the stripe pattern, and the measurement object is imaged in that state to capture the code image. A measurement apparatus to be acquired, and an aspect of an arithmetic apparatus of the present invention that processes a fringe image and a code image acquired by the measurement apparatus.
また、本発明を例示する面形状測定方法の一態様は、正弦波状の輝度分布を有した縞パターンの投影された測定対象物を、その縞パターンの位相を変化させながら複数回撮像して複数の縞画像を取得すると共に、縞パターンに含まれる個々の縞を識別するためのコードパターンを、縞パターンに代えて測定対象物へ投影し、その状態で測定対象物を撮像してコード画像を取得する測定手順と、複数の縞画像を位相シフト法の式に当てはめることにより、測定対象物の面形状に応じて変形した縞パターンの位相分布を算出し、その位相分布をコード画像に基づきアンラップするアンラップ手順と、アンラップ後の位相分布であるアンラップ画像と、そのアンラップ画像の平滑化画像との差異を求め、アンラップ画像のうちその差異が閾値より大きかった画素を不適正画素と判定する判定手順とを含む。 Further, in one aspect of the surface shape measuring method illustrating the present invention, a plurality of images of a measurement object on which a fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected are imaged a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern. A code pattern for identifying individual stripes included in the stripe pattern is projected onto the measurement object instead of the stripe pattern, and the measurement object is imaged in that state to capture the code image. By applying the measurement procedure to be acquired and multiple fringe images to the phase shift method equation, the phase distribution of the fringe pattern deformed according to the surface shape of the measurement object is calculated, and the phase distribution is unwrapped based on the code image The difference between the unwrapping procedure to be performed, the unwrapped image that is the phase distribution after unwrapping, and the smoothed image of the unwrapped image is obtained. The off pixels and a determining procedure inappropriate pixel.
本発明によれば、位相シフト法による面形状測定において、位相画像に対するアンラップの失敗箇所を確実に検出することができる。 According to the present invention, in the surface shape measurement by the phase shift method, it is possible to reliably detect an unwrapped failure location with respect to the phase image.
[第1実施形態]
以下、本発明の第1実施形態を説明する。本実施形態は、面形状測定装置の実施形態である。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described. This embodiment is an embodiment of a surface shape measuring apparatus.
図1は、本実施形態の面形状測定装置の構成図である。図1に示すとおり、面形状測定装置は、測定対象物11を載置したステージ12と、投影部13と、撮像部14と、CPU15と、記憶部16と、モニタ17と、入力部18とを有している。このうち投影部13、撮像部14、記憶部16、モニタ17、入力部18は、それぞれCPU15と接続されている。
FIG. 1 is a configuration diagram of a surface shape measuring apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the surface shape measurement apparatus includes a
投影部13は、ステージ12の基準面(測定対象物11が載置される面)に対して光軸が斜めになるような姿勢で配置されており、ステージ12の測定対象物11に向けてパターン光を照射する。この投影部13は、光源21と、照明光学系22と、パターン形成部23と、投影光学系24とを有している。
The
照明光学系22は、光源21からの照明光を平行光束に変換し、その光束でパターン形成部23を照明する。パターン形成部23は、透過率分布が可変のパネル(液晶表示素子など)であり、照明光学系22からの平行光束に対して強度分布を付与する。
The illumination
パターン形成部23には、一方向に正弦波状の透過率変化をもつ縞模様パターン(正弦格子パターン)や、それと同じ方向に矩形波状の透過率変化をもつ縞模様パターン(矩形格子パターン)などが適宜に表示される。また、パターン形成部23に表示される正弦格子パターンの位相は変更可能であり、パターン形成部23に表示される矩形格子パターンのピッチも変更可能である。
The
パターン形成部23を透過した光束は、投影光学系24を介してステージ12上の測定対象物11へ入射し、これによって測定対象物11上にパターン(正弦格子パターン又は矩形格子パターン)が投影される。測定対象物11上に投影されたパターンは測定対象物11の面形状に応じて変形するので、その変形量から測定対象物11の面形状を既知とすることができる。
The light beam that has passed through the
撮像部14は、ステージ12の基準面に対して光軸が垂直となるように配置されており、パターンの投影された測定対象物11を撮像する。撮像部14は、測定対象物11からの反射光を結像する結像光学系25と、結像光学系25が結像した測定対象物11の像を撮像する撮像素子26とを有している。
The
CPU15は、以上の各部を統括的に制御して測定を行うと共に、その測定で取得された情報を取り込んで解析するプロセッサである。
The
測定時、CPU15は、投影部13および撮像部14を動作させて、パターンの投影された測定対象物11の画像を取得する。また、CPU15は、パターン形成部23を制御し、パターン形成部3に表示されるパターンを正弦格子パターンと矩形格子パターンとの間で切り換えたり、正弦格子パターンの位相をシフトさせたり、矩形格子パターンのピッチを切り換えたりすることにより、画像の取得条件を様々に変更することができる。
At the time of measurement, the
解析時、CPU15は、撮像部14が様々な条件下で取得した画像のデータを演算することにより、測定対象物11の面形状のデータを取得する。
At the time of analysis, the
記憶部16は、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体で構成されている。記憶部16には、撮像部14の撮像した画像のデータや、CPU15が取得した面形状のデータを記憶することができる。また、記憶部16には、CPU15の動作プログラムが記憶されており、そのプログラムに従ってCPU15が動作する。
The
モニタ17は、CPU15からの指示に応じて撮像部14の撮像した画像や、CPU15が取得した面形状などを表示し、入力部18は、測定開始指示を含む各種の入力をユーザーから受け付ける。
The
図2は、測定時におけるCPU15の動作フローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
FIG. 2 is an operation flowchart of the
ステップS1:CPU15は、パターン形成部3に表示するパターンを、例えば図3(A)に示すような正弦格子パターンに設定する。この正弦格子パターンの格子ピッチ方向の輝度分布は、図3(B)に示すとおりである。以下、正弦格子パターンに含まれる正弦波の本数を4と仮定する。
Step S1: The
ステップS2:CPU15は、パターン形成部3に表示された正弦格子パターンの位相をπ/2ずつ1周期に亘り変化させながら測定対象物11の撮像を4回繰り返し、4枚の縞画像I1、I2、I3、I4を取得すると、縞画像I1、I2、I3、I4を記憶部16へ一時的に格納する。これらの縞画像I1、I2、I3、I4は、後述する位相演算で使用される。
Step S2: The
ステップS3:CPU15は、パターン形成部3に表示するパターンを図4(C)に示すような矩形格子パターンに設定する。
Step S3: The
ステップS4:CPU15は、パターン形成部3に表示されるパターンを図4(D)に示すような矩形格子パターンへと切り換えると共に、その切り換えの前後のそれぞれにおいて測定対象物11の撮像を行い、2枚のコード画像I5、I6を取得する。これらのコード画像I5、I6は、記憶部16へ一時的に格納される。
Step S4: The
ここで、図4(C)、(D)に示した矩形格子パターンは、図3(A)に示した正弦格子パターンに含まれる個々の縞を識別するためのパターンであって、アンラップで使用されるべきオフセット数nの画像上の分布を既知とするのに必要なパターンである。図4(C)、(D)に示した矩形格子パターンは、例えば次の手順(a)〜(c)によって測定者が取得したものである。 Here, the rectangular lattice patterns shown in FIGS. 4C and 4D are patterns for identifying individual stripes included in the sine lattice pattern shown in FIG. 3A, and are used for unwrapping. This pattern is necessary to make the distribution of the offset number n to be known on the image known. The rectangular lattice patterns shown in FIGS. 4C and 4D are obtained by the measurer by, for example, the following procedures (a) to (c).
(a)図3(A)に示した正弦格子パターンに含まれる個々の縞(個々の正弦波)に対して識別番号N=0、1、2、3を付与する。この識別番号Nをマッピングしたものが、図4(A)である。 (A) Identification numbers N = 0, 1, 2, and 3 are assigned to individual stripes (individual sine waves) included in the sine lattice pattern shown in FIG. FIG. 4A shows a mapping of this identification number N.
(b)図4(A)に示したマップにおける個々の識別番号Nを、図4(B)に示すとおりバイナリコード化する。これによって、識別番号N=0、1、2、3は、二進数表示された識別番号N’=00、01、10、11に変換される。 (B) Each identification number N in the map shown in FIG. 4 (A) is binary-coded as shown in FIG. 4 (B). As a result, the identification numbers N = 0, 1, 2, 3 are converted into the identification numbers N ′ = 00, 01, 10, 11 displayed in binary.
(c)図4(B)に示した個々の識別番号N’の各位のビットを、互いに異なるマップ(ここでは2つのマップ)へ割り振り、個々のビットを黒又は白のパターンで表す。ここでは、「1」を黒パターンで表し、「0」を白パターンで表す。これによって、図4(C)、(D)に示した2つの矩形格子パターンが得られる。 (C) The bits of each identification number N ′ shown in FIG. 4B are allocated to different maps (here, two maps), and each bit is represented by a black or white pattern. Here, “1” is represented by a black pattern and “0” is represented by a white pattern. As a result, the two rectangular lattice patterns shown in FIGS. 4C and 4D are obtained.
図5は、解析時におけるCPU15の動作フローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
FIG. 5 is an operation flowchart of the
ステップS10:CPU15は、記憶部16から縞画像I1、I2、I3、I4を読み出して位相演算を施す。
Step S10: The
具体的に、CPU15は、縞画像I1、I2、I3、I4に含まれる画素番号iの画素値I1i、I2i、I3i、I4iを以下の4バケット法の式へ当てはめることにより、その画素番号iにおける初期位相φiを算出する。
Specifically,
そしてCPU15は、このような初期位相φiの算出を全ての画素番号iについて行い、それによって得られた初期位相φiの分布を、測定対象物11の面形状が反映された位相画像φとして記憶部16へ一時的に格納する。
Then, the
ステップS11:CPU15は、記憶部16からコード画像I5、I6を読み出す。図6(A)、(B)に示すとおりコード画像I5、I6は、図4(C)、(D)に示した矩形格子パターンが測定対象物11上で変形した様子を示している。これらのコード画像I5、I6上では、黒パターンと白パターンとの境界部分(エッジ)が鈍るので、その境界部分のSN比が低下しているが、本ステップにおけるCPU15は、このようなSN比の低下を許容し、以下の手順(a)〜(c)で位相画像φのアンラップを行う。
Step S11: The
(a)CPU15は、コード画像I5、I6に含まれる画素番号iの画素値I5i、I6iを参照し、画素値I5iの輝度値が示す色(白又は黒)と、画素値I6iの輝度値が示す色(白又は黒)との組み合わせから、画素番号iに最適なオフセット数ni’(但し、ni’は、二進数表示されたオフセット数。)を認識する。例えば、その組み合わせが「黒−黒」であった場合にはオフセット数ni’は「00」となり、その組み合わせが「黒−白」であった場合にはオフセット数ni’は「01」となり、その組み合わせが「白−黒」であった場合にはオフセット数ni’は「10」となり、その組み合わせが「白−白」であった場合にはオフセット数ni’は「11」となる。そしてCPU15は、このようなオフセット数ni’の算出処理を、全ての画素番号iについて行い、図6(C)に示すようなオフセット数ni’のマップを得る。
(A) The
(b)CPU15は、図6(C)に示す個々のオフセット数ni’を、図6(D)に示すとおり十進数表示されたオフセット数niへと変換する。
(B) The
(c)CPU15は、画素番号iの画素値(位相φi)と、図6(D)に示すマップ上で画素番号iに対応するオフセット数niとを以下の式(2)へ当てはめることによりアンラップ後の画素値(位相ψi)を得る。そしてCPU15は、このようなアンラップを全ての画素番号iについて行い、得られた位相ψiの分布をアンラップ画像ψとして記憶部16へ一時的に格納する。
(C) The
なお、本ステップで算出されたアンラップ画像ψには、前述したSN比の低下が原因となり、例えば図7(A)に示すようにアンラップ誤差の生じた画素a、b、c、d、e、fが含まれている可能性がある。 Note that the unwrapped image ψ calculated in this step is caused by the decrease in the S / N ratio described above. For example, as shown in FIG. 7A, pixels a, b, c, d, e, f may be included.
ステップS12:CPU15は、ステップS11で算出したアンラップ画像ψに対してメディアンフィルタ処理を施して平滑化画像Pを取得すると、その平滑化画像Pを記憶部16へ一時的に格納する。
Step S12: When the
ここで、アンラップ画像ψの位相分布が図7(A)に示すとおりであったとすると、平滑化画像Pの位相分布は、例えば図7(B)に示すとおりになる。この平滑化画像Pは、評価値を算出する際の基準として使用される。 Here, if the phase distribution of the unwrapped image ψ is as shown in FIG. 7A, the phase distribution of the smoothed image P is, for example, as shown in FIG. This smoothed image P is used as a reference when calculating an evaluation value.
ステップS13:CPU15は、補正対象となる画素番号iを初期値(1)に設定する。
Step S13: The
ステップS14:CPU15は、アンラップ画像ψに含まれる画素番号iの画素値(位相ψi)と、平滑化画像Pに含まれる画素番号iの画素値(位相Pi)とを以下の式へ当てはめることにより、画素番号iの評価値Δiを算出する。
Step S14: The
したがって、画素値ψi、画素値Piと、評価値Δiとの関係は、例えば図7(A)、(B)、(C)に模式的に示すような関係となる。 Therefore, the relationship among the pixel value ψ i , the pixel value P i, and the evaluation value Δ i is, for example, a relationship schematically shown in FIGS. 7A, 7B, and 7C.
ステップS15:CPU15は、ステップS14で算出した評価値Δiの絶対値|Δi|を閾値Tと比較する。この閾値Tは、図7(C)に示すとおり0とπとの間の所定値に設定されており、例えばπ/2である。そしてCPU15は、絶対値|Δi|の方が小さければ画素番号iの画素を適正画素とみなしてステップS21へ移行し、絶対値|Δi|の方が大きければ画素番号iの画素を不適正画素とみなしてステップS16へ移行する。
Step S15: The
よって、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素a〜fの何れかであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいて不適正画素とみなされる。 Therefore, if the pixel number i is any of the pixels a to f shown in FIG. 7C, the pixel number i is regarded as an inappropriate pixel in this step.
ステップS16:CPU15は、評価値Δiの絶対値|Δi|をπと比較し、絶対値|Δi|の方が小さければ画素番号iの画素を補正不可能な画素とみなしてステップS20へ移行し、絶対値|Δi|の方が大きければ画素番号iの画素を補正可能な画素とみなしてステップS17へ移行する。
Step S16:
よって、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素dであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいて補正不可能な画素とみなされる。一方、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素a、b、c、e、fの何れかであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいて補正可能な画素とみなされる。 Therefore, when the pixel number i is the pixel d shown in FIG. 7C, the pixel number i is regarded as an uncorrectable pixel in this step. On the other hand, when the pixel number i is one of the pixels a, b, c, e, and f shown in FIG. 7C, the pixel number i is a pixel that can be corrected in this step. It is regarded.
ステップS17:CPU15は、評価値Δiの符号を参照し、評価値Δiが正であればステップS18へ移行し、評価値Δiが負であればステップS19へ移行する。
Step S17:
ステップS18:CPU15は、画素番号iの画素値(位相ψi)を次式で補正してから、その画素が適正画素になったか否かを判別するためにステップS14へ戻る。
Step S18: The
よって、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素a、c、fの何れかであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいて図7(C)→(D)のとおりに補正される。 Therefore, when the pixel with the pixel number i is one of the pixels a, c, and f shown in FIG. 7C, the pixel with the pixel number i is changed from FIG. 7C to (D) in this step. It is corrected as follows.
ステップS19:CPU15は、画素番号iの画素値(位相ψi)を次式で補正してから、その画素が適正画素になったか否かを判別するためにステップS14へ戻る。
Step S19: The
よって、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素c、eであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいて図7(C)→(D)のとおりに補正される。 Therefore, if the pixel number i is the pixels c and e shown in FIG. 7C, the pixel number i is corrected in this step as shown in FIGS. 7C to 7D. The
ステップS20:CPU15は、画素番号iの画素値(位相ψi)がエラーであったとみなし、位相ψiを特殊値(例えばゼロ)に置換してからステップS21へ移行する。
Step S20: The
よって、画素番号iの画素が図7(C)に示した画素dであった場合には、画素番号iの画素は本ステップにおいてエラーとみなされ、何ら補正されることは無い。 Therefore, when the pixel number i is the pixel d shown in FIG. 7C, the pixel number i is regarded as an error in this step and is not corrected at all.
ステップS21:CPU15は、全ての画素番号iについて以上の処理が終了したか否かを判別し、終了していなかった場合にはステップS23へ移行し、終了していた場合にはステップS22へ移行する。
Step S21: The
ステップS22:CPU15は、補正対象となる画素番号iを1だけインクリメントしてからステップS14へ戻る。
Step S22: The
ステップS23:CPU15は、全ての画素番号iの画素値(位相ψi)の分布を、補正後のアンラップ画像ψとしてモニタ17上に可視化する。これによって、測定対象物11の面形状が既知となる。また、CPU15は、必要に応じて補正後のアンラップ画像ψを記憶部16へ格納する。
Step S23: The
以上、本実施形態のステップS11〜S15では、アンラップ画像ψの個々の画素値(位相ψi)を、平滑化画像Pの対応画素値(位相Pi)と比較し、両者の差異を示す評価値Δiが閾値Tより大きかった場合は、その画素値(位相ψi)を不適正画素とみなす。 As described above, in steps S11 to S15 of the present embodiment, the individual pixel values (phase ψ i ) of the unwrapped image ψ are compared with the corresponding pixel values (phase P i ) of the smoothed image P, and evaluation showing the difference between the two values. If the value Δ i is larger than the threshold value T, the pixel value (phase ψ i ) is regarded as an inappropriate pixel.
通常、アンラップの失敗によりアンラップ画像ψに生じる誤差(アンラップ誤差)の程度は、コード画像I5、I6に生じるノイズの程度と比較すると、十分に際だっている。なぜなら、アンラップ画像ψに生じる誤差は、2πに相当する大きさ(図7(A)の画素a、b、c、eを参照)、又は2πの整数倍に相当する大きさを有していることが多いからである(図7(A)の画素fを参照)。 Usually, the degree of error (unwrapping error) that occurs in the unwrapped image ψ due to unwrapping failure is sufficiently conspicuous compared to the degree of noise that occurs in the code images I 5 and I 6 . This is because the error generated in the unwrapped image ψ has a size corresponding to 2π (see pixels a, b, c, and e in FIG. 7A) or a size corresponding to an integer multiple of 2π. This is because there are many cases (see the pixel f in FIG. 7A).
したがって、本実施形態のステップS11〜S15では、不適正画素(画素a、b、c、d、e、f)を確実に見出すことができる。 Therefore, in steps S11 to S15 of the present embodiment, inappropriate pixels (pixels a, b, c, d, e, and f) can be reliably found.
また、本実施形態のステップS18、S19では、不適正画素(画素a、b、c、e、f)の画素値(位相)を2πの単位で補正するので、図7(C)→(D)に示すとおり不適正画素(画素a、b、c、e)を適正画素(評価値Δが十分に小さい画素)にすることができる。 In steps S18 and S19 of this embodiment, the pixel values (phases) of the inappropriate pixels (pixels a, b, c, e, and f) are corrected in units of 2π. ), The inappropriate pixels (pixels a, b, c, e) can be made appropriate pixels (pixels with sufficiently small evaluation value Δ).
また、本実施形態のステップS14〜S19では、評価値Δiが閾値T未満になるまでその補正を繰り返すので、図7(C)→(D)→(E)に示すとおりアンラップ誤差の大きかった不適正画素(画素f)をも適正画素(評価値Δが十分に小さい画素)にすることができる。 In step S14~S19 of the present embodiment, since repeat the correction to evaluation value delta i is less than the threshold T, greater unwrapped error as shown in FIG. 7 (C) → (D) → (E) An inappropriate pixel (pixel f) can also be made an appropriate pixel (a pixel having a sufficiently small evaluation value Δ).
また、本実施形態のステップS16、S20では、評価値Δが0とπの間となった不適正画素(画素d)をエラーとみなして補正を禁止するので、ステップS14〜S19におけるループの無用な繰り返しを防止することができる(因みに、そのような不適正画素の補正を禁止しなかった場合には、評価値Δが小さくならないため、ステップS14〜S19におけるループが無限に繰り返されてしまう。)。 Further, in steps S16 and S20 of this embodiment, an inappropriate pixel (pixel d) having an evaluation value Δ between 0 and π is regarded as an error and correction is prohibited, so that the loop in steps S14 to S19 is unnecessary. (By the way, if the correction of such inappropriate pixels is not prohibited, the evaluation value Δ does not become small, and the loop in steps S14 to S19 is repeated infinitely. ).
[実施形態への補足]
なお、上記実施形態では、ステップS11〜S21の処理対象を、アンラップ画像ψの全体としたが、アンラップ画像ψの一部の領域のみに制限することにより、演算量を削減してもよい。なぜなら、アンラップ誤差の発生する確率が高いのは、図6(D)に示したマップにおけるnの値の境界近傍のみだからである。
[Supplement to the embodiment]
In the above-described embodiment, the processing target of steps S11 to S21 is the entire unwrapped image ψ, but the amount of calculation may be reduced by limiting to only a part of the unwrapped image ψ. This is because the probability of occurrence of an unwrapping error is high only in the vicinity of the boundary of the value n in the map shown in FIG.
よって、その場合は、ステップS11〜S21の処理対象を、アンラップ画像ψのうち、図6(D)に示した領域A’(マップの境界近傍に相当する領域)のみに制限するとよい。このように処理対象を制限すれば、演算量を効率的に削減することができる。 Therefore, in this case, the processing target of steps S11 to S21 may be limited to only the area A ′ (area corresponding to the vicinity of the map boundary) shown in FIG. 6D in the unwrapped image ψ. If the processing target is limited in this way, the amount of calculation can be efficiently reduced.
また、上記実施形態では、平滑化画像Pを取得するに当たりアンラップ画像ψに対してメディアンフィルタ処理を施したが、平滑化機能を有する他のフィルタ処理(例えばガウシアンフィルタ処理)を施してもよい。但し、スパイク状のノイズの影響を抑えるには、ガウシアンフィルタ処理よりもメディアンフィルタ処理の方が適すると考えられる。 In the above embodiment, the median filter process is performed on the unwrapped image ψ in acquiring the smoothed image P. However, another filter process (for example, a Gaussian filter process) having a smoothing function may be performed. However, it is considered that the median filter processing is more suitable than the Gaussian filter processing in order to suppress the influence of spike-like noise.
また、上記実施形態には、位相画像φを算出するために必要な縞画像の数が4である4バケット法が適用されたが、その数が3である3バケット法、その数が7である7バケット法など、他の位相シフト法が適用されてもよい。 In the above embodiment, the 4-bucket method in which the number of fringe images necessary for calculating the phase image φ is 4, but the 3-bucket method in which the number is 3 and the number is 7 is used. Other phase shift methods, such as some 7-bucket methods, may be applied.
また、上記実施形態では、正弦格子パターンに含まれる個々の縞を識別するための矩形格子パターンとして、2つのトーン(白と黒)からなるパターン(バイナリコードパターン)を2つ使用したが、4つのトーンからなるパターン(多色コードパターン)を1つ使用してもよい。 In the above embodiment, two patterns (binary code patterns) composed of two tones (white and black) are used as rectangular grid patterns for identifying individual stripes included in the sine grid pattern. One pattern (multi-color code pattern) consisting of two tones may be used.
また、上記実施形態では、正弦格子パターンに含まれる縞の数を4としたが、更に多くしてもよい。但し、その場合、より多くの識別番号Nが必要になるので、バイナリコードパターンの枚数(又は多色コードパターンのトーン数)を多くする必要がある。 Moreover, in the said embodiment, although the number of the stripes contained in a sine lattice pattern was set to 4, it may increase more. However, in that case, since a larger number of identification numbers N is required, it is necessary to increase the number of binary code patterns (or the number of tones of a multicolor code pattern).
また、上記実施形態では、識別番号Nを符号化する際に二進数表示を使用したが、グレイコードを使用してもよい。 In the above embodiment, the binary number display is used when encoding the identification number N. However, a gray code may be used.
また、上記実施形態の記憶部16に記憶されているプログラムは、バージョンアップなどで更新されたファームウエアプログラムであってもよい。すなわち、既存の測定処理及び解析処理のファームウエアプログラムを更新することで、本実施形態の測定処理及び解析処理を提供するようにしてもよい。
Further, the program stored in the
また、上記実施形態では、図2に示した測定処理及び図5に示した解析処理の全部がCPU15によってソフトウエア的に実現されたが、測定処理及び解析処理の全部又は一部がASICによってハードウエア的に実現されてもよい。
In the above embodiment, all of the measurement process shown in FIG. 2 and the analysis process shown in FIG. 5 are realized by software by the
11…測定対象物、13…投影部、14…撮像部、15…CPU、16…記憶部、17…モニタ、18…入力部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記複数の縞画像を位相シフト法の式に当てはめることにより、前記測定対象物の面形状に応じて変形した前記縞パターンの位相分布を算出し、その位相分布を前記コード画像に基づきアンラップするアンラップ手段と、
アンラップ後の前記位相分布であるアンラップ画像と、そのアンラップ画像の平滑化画像との差異を求め、前記アンラップ画像のうちその差異が閾値より大きかった画素を不適正画素と判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする演算装置。 The measurement object on which the fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected is imaged a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern to obtain a plurality of fringe images. The calculation device is applied to a measurement device that projects a code pattern for identifying stripes onto the measurement object instead of the stripe pattern and captures the measurement object in that state to obtain a code image. And
By applying the plurality of fringe images to the equation of the phase shift method, the phase distribution of the fringe pattern deformed according to the surface shape of the measurement object is calculated, and the unwrapping is performed to unwrap the phase distribution based on the code image. Means,
A determination unit that obtains a difference between the unwrapped image that is the phase distribution after unwrapping and a smoothed image of the unwrapped image, and determines a pixel in which the difference is greater than a threshold value as an inappropriate pixel,
An arithmetic device comprising:
前記判定手段が不適正画素と判定した画素の値を2πの単位で補正する補正手段を更に備えた
ことを特徴とする演算装置。 The arithmetic unit according to claim 1,
An arithmetic unit, further comprising a correction unit that corrects the value of the pixel determined by the determination unit as an inappropriate pixel in units of 2π.
前記補正手段は、
前記画素が不適正画素と判定されなくなるまで前記補正を繰り返す
ことを特徴とする演算装置。 The arithmetic unit according to claim 2,
The correction means includes
The calculation device is characterized in that the correction is repeated until the pixel is not determined to be an inappropriate pixel.
前記判定手段は、
前記閾値を0とπとの間に設定する
ことを特徴とする演算装置。 In the arithmetic unit according to claim 2 or 3,
The determination means includes
The threshold value is set between 0 and π.
前記補正手段は、
前記判定手段が不適正画素と判定した画素であっても、前記差異がπより小さかった画素には前記補正を省略する
ことを特徴とする演算装置。 The arithmetic unit according to claim 4,
The correction means includes
Even if it is a pixel which the said determination means determined to be an improper pixel, the said correction | amendment is abbreviate | omitted to the pixel whose said difference was smaller than (pi).
前記判定手段は、
補正前の前記アンラップ画像に対してメディアンフィルタ処理を施したものを、前記平滑化画像として使用する
ことを特徴とする演算装置。 In the arithmetic unit according to any one of claims 1 to 5,
The determination means includes
An arithmetic device that uses, as the smoothed image, an image obtained by performing median filter processing on the unwrapped image before correction.
前記判定手段の処理対象は、
前記アンラップ画像のうち、前記個々の縞の境界部に対応する部分画像のみに制限される
ことを特徴とする演算装置。 In the arithmetic unit according to any one of claims 1 to 6,
The processing target of the determination means is
Of the unwrapped images, the calculation device is limited to only partial images corresponding to the boundary portions of the individual stripes.
前記測定装置が取得した縞画像及びコード画像を処理する請求項1〜請求項7の何れか一項に記載の演算装置と、
を備えたことを特徴とする面形状測定装置。 The measurement object on which the fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected is imaged a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern to obtain a plurality of fringe images. A measurement device that projects a code pattern for identifying stripes onto the measurement object instead of the stripe pattern, captures the measurement object in that state, and acquires a code image;
The arithmetic device according to any one of claims 1 to 7, which processes a fringe image and a code image acquired by the measurement device;
A surface shape measuring device comprising:
前記複数の縞画像を位相シフト法の式に当てはめることにより、前記測定対象物の面形状に応じて変形した前記縞パターンの位相分布を算出し、その位相分布を前記コード画像に基づきアンラップするアンラップ手順と、
アンラップ後の前記位相分布であるアンラップ画像と、そのアンラップ画像の平滑化画像との差異を求め、前記アンラップ画像のうちその差異が閾値より大きかった画素を不適正画素と判定する判定手順と、
を含むことを特徴とする面形状測定方法。
The measurement object on which the fringe pattern having a sinusoidal luminance distribution is projected is imaged a plurality of times while changing the phase of the fringe pattern to obtain a plurality of fringe images. A measurement procedure for projecting a code pattern for identifying stripes onto the measurement object instead of the stripe pattern and capturing the measurement object in that state to obtain a code image;
By applying the plurality of fringe images to the equation of the phase shift method, the phase distribution of the fringe pattern deformed according to the surface shape of the measurement object is calculated, and the unwrapping is performed to unwrap the phase distribution based on the code image. Procedure and
A determination procedure for determining a difference between the unwrapped image that is the phase distribution after unwrapping and a smoothed image of the unwrapped image, and determining a pixel in which the difference is greater than a threshold value as an inappropriate pixel,
A surface shape measuring method comprising:
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