JP5359565B2 - Waveform analysis apparatus, computer-executable waveform analysis program, interferometer apparatus, pattern projection shape measurement apparatus, and waveform analysis method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、干渉計装置、パターン投影形状測定装置などに適用される波形解析装置、コンピュータ実行可能な波形解析プログラム、干渉計装置、パターン投影形状測定装置、及び波形解析方法に関する。 The present invention relates to a waveform analysis device applied to an interferometer device, a pattern projection shape measurement device, and the like, a computer-executable waveform analysis program, an interferometer device, a pattern projection shape measurement device, and a waveform analysis method.
武田らによって発明されたフーリエ変換法による縞解析処理がよく知られている(非特許文献1、2を参照。)。干渉計などで測定された1枚の縞画像から縞の位相成分を算出するため、この縞解析処理にはキャリアの重畳された干渉縞が使用される。そして縞解析処理では縞画像の強度分布がフーリエ変換され、得られたフーリエスペクトルから+1次又は−1次のスペクトルが抽出され、そのスペクトルがフーリエ逆変換され、得られた複素振幅分布が所定の演算式へ当てはめられる。これによって算出された位相成分から既知であるキャリア成分を差し引けば、位相成分に含まれる信号成分を既知とすることができる。
The fringe analysis processing by the Fourier transform method invented by Takeda et al. Is well known (see Non-Patent
しかし、実測データである縞画像はそのデータ範囲が有限であり、縞のエッジ部ではデータが不連続となるので、フーリエ変換法による縞解析処理で算出される位相成分にはリップル状の解析誤差が重畳する。 However, since the data range of the fringe image, which is actually measured data, is limited, and the data is discontinuous at the fringe edge, the ripple component analysis error is included in the phase component calculated by the fringe analysis process using the Fourier transform method. Are superimposed.
そこで本発明は、データ範囲の有限性などに起因するリップル状の解析誤差を確実に抑えることのできるフーリエ変換法による波形解析装置、コンピュータ実行可能な波形解析プログラム、及び波形解析方法を提供することを目的とする。また、本発明は、測定精度の高い干渉計装置及びパターン投影形状測定装置を提供することを目的とする。 Accordingly, the present invention provides a waveform analysis apparatus using a Fourier transform method, a computer-executable waveform analysis program, and a waveform analysis method that can reliably suppress ripple-like analysis errors caused by the finiteness of the data range. With the goal. It is another object of the present invention to provide an interferometer device and a pattern projection shape measuring device with high measurement accuracy.
本発明を例示する波形解析装置の一態様は、フーリエ変換法を利用した解析処理を入力波形へ施すことにより、その入力波形に含まれる特定成分を算出する本解析手段と、前記本解析手段が算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手段と、前記モデル作成手段が作成したモデル波形へ前記解析手段と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手段と、前記テスト解析手段が算出した特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手段の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手段と、前記誤差算出手段が算出した解析誤差に基づき前記本解析手段が算出した特定成分を補正する補正手段とを備える。 One aspect of the waveform analysis apparatus exemplifying the present invention is that the analysis means for calculating a specific component included in the input waveform by performing analysis processing using the Fourier transform method on the input waveform, and the analysis means A model creation unit that creates a model waveform that is a model of the input waveform by performing a smoothing process on the basic data including the calculated specific component; and the analysis unit that converts the model waveform created by the model creation unit to the model waveform By performing the same analysis processing, the test analysis means for calculating the specific component included in the model waveform, the difference between the specific component calculated by the test analysis means and the specific component actually included in the model waveform, An error calculating means for calculating as an analysis error related to a specific component of the test analyzing means, and the analyzing means based on the analysis error calculated by the error calculating means And a correcting means for correcting the specific component that issued.
本発明を例示するコンピュータ実行可能な波形解析プログラムの一態様は、フーリエ変換法を利用した解析処理を入力波形へ施すことにより、その入力波形に含まれる特定成分を算出する本解析手順と、前記本解析手順で算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手順と、前記モデル作成手順で作成されたモデル波形へ前記本解析手順と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手順と、前記テスト解析手順で算出された特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手順の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手順と、前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記本解析手順で算出された特定成分を補正する補正手順とを含むことを特徴とする。 One aspect of a computer-executable waveform analysis program that exemplifies the present invention is to perform analysis processing using a Fourier transform method on an input waveform, thereby calculating a specific component included in the input waveform; A model creation procedure for creating a model waveform that is a model of the input waveform by performing smoothing processing on the basic data including the specific component calculated in this analysis procedure, and a model waveform created by the model creation procedure The test analysis procedure for calculating the specific component included in the model waveform by performing the same analysis processing as the main analysis procedure, the specific component calculated in the test analysis procedure, and the specification actually included in the model waveform An error calculation procedure for calculating a difference from the component as an analysis error related to the specific component in the test analysis procedure, and the error calculation procedure. And based on said analysis error correcting the specific component calculated in the analysis procedure, characterized in that it comprises a correction procedure.
また、本発明を例示する干渉計装置の一態様は、上述した波形解析装置の一態様を備えたものである。 In addition, one aspect of the interferometer apparatus illustrating the present invention includes one aspect of the waveform analysis apparatus described above.
また、本発明を例示するパターン投影形状測定装置の一態様は、上述した波形解析装置の一態様を備えたものである。 In addition, one aspect of the pattern projection shape measuring apparatus exemplifying the present invention is provided with one aspect of the waveform analysis apparatus described above.
また、本発明を例示する波形解析方法の一態様は、フーリエ変換法を利用した解析処理を入力波形へ施すことにより、その入力波形に含まれる特定成分を算出する本解析手順と、前記本解析手順で算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手順と、前記モデル作成手順で作成されたモデル波形へ前記本解析手順と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手順と、前記テスト解析手順で算出された特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手順の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手順と、前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記本解析手順で算出された特定成分を補正する補正手順とを含む。 In addition, according to one aspect of the waveform analysis method illustrating the present invention, the analysis procedure for calculating a specific component included in the input waveform by performing analysis processing using the Fourier transform method on the input waveform, and the analysis A model creation procedure for creating a model waveform that is a model of the input waveform by applying a smoothing process to the basic data including the specific component calculated in the procedure, and the model waveform created in the model creation procedure to the model waveform By performing the same analysis processing as this analysis procedure, a test analysis procedure for calculating a specific component included in the model waveform, a specific component calculated in the test analysis procedure, a specific component actually included in the model waveform, and Based on the error calculation procedure for calculating the difference between the error and the analysis error calculated in the error calculation procedure. And a correction procedure for correcting the specific component calculated in the analysis procedure.
本発明によれば、データ範囲の有限性などに起因するリップル状の解析誤差を確実に抑えることのできるフーリエ変換法による波形解析装置、コンピュータ実行可能な波形解析プログラム、及び波形解析方法が実現する。また、本発明によれば、測定精度の高い干渉計装置及びパターン投影形状測定装置が実現する。 According to the present invention, a waveform analysis device using a Fourier transform method, a computer-executable waveform analysis program, and a waveform analysis method that can reliably suppress ripple-like analysis errors caused by the finiteness of a data range and the like are realized. . Further, according to the present invention, an interferometer device and a pattern projection shape measuring device with high measurement accuracy are realized.
[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、干渉計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 an interferometer apparatus.
先ず、干渉計装置の構成を説明する。図1は、本実施形態の干渉計装置の概略構成図である。 First, the configuration of the interferometer apparatus will be described. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the interferometer apparatus of the present embodiment.
図1に示すとおり、干渉計装置には、レーザ光源1、ビームエキスパンダ2、偏光ビームスプリッタ3、1/4波長板4、フィゾー板5、波面変換レンズ6、ビーム径変換光学系8、二次元画像検出器9が備えられる。また、図示省略したが、この干渉計装置にはコンピュータも備えられる。この干渉計装置にセットされる測定対象物7は、例えば、非球面ミラー、非球面レンズなどの光学素子であり、不図示のステージによって支持されている。測定対象物7の測定対象面7aの形状は、基本的に滑らかである。
As shown in FIG. 1, the interferometer apparatus includes a
このうち、レーザ光源1は、直線偏光した光束Lを出射する。その光束Lは、ビームエキスパンダ2を通過することによりその径を拡大させる。径の拡大された光束Lは、偏光ビームスプリッタ3へ入射し、その偏光ビームスプリッタ3の偏光分離面3aで反射する。なお、光束Lの偏光面は、偏光分離面3aで反射するように予め選ばれている。偏光分離面3aで反射した光束Lは、1/4波長板4を経てフィゾー板5のフィゾー面5aへ入射すると、フィゾー面5aを透過する光束LMと、フィゾー面5aを反射する光束LRとに分離される。以下、光束LMを「測定用光束LM」と称し、光束LRを「参照用光束LR」と称す。
Among these, the
ここで、ビームエキスパンダ2を通過した光束Lには多少の強度ムラがあるが、その断面の強度分布は基本的に滑らかであり、測定用光束LMの断面の強度分布、参照用光束LRの断面の強度分布も、それぞれ滑らかである。
Here, although the light beam L that has passed through the
測定用光束LMは、波面変換レンズ6を通過することによりヌル波面となる。その測定用光束LMは、測定対象物7の測定対象面7aへ略垂直に入射する。なお、測定対象物7の光軸方向の位置は、入射球面波の波面と測定対象面7aとの乖離が小さくなるような位置に設定されている。
The measurement light beam LM becomes a null wavefront by passing through the wavefront conversion lens 6. The measurement light beam LM enters the
その測定用光束LMは、測定対象面7aを反射することにより光路を折り返し、波面変換レンズ6、フィゾー板5、1/4波長板4を経て偏光ビームスプリッタ3へ入射する。その測定用光束LMは、1/4波長板4を往復することにより偏光面を90°回転させているので、偏光ビームスプリッタ3の偏光分離面3aを透過し、ビーム径変換光学系8へ入射する。その測定用光束LMは、ビーム径変換光学系8を通過することによりその径を縮小させ、その状態で二次元画像検出器9へ入射する。
The measurement light beam LM is reflected on the
一方、参照用光束LRは、1/4波長板4を経て偏光ビームスプリッタ3へ入射する。その参照用光束LRは、1/4波長板4を往復することにより偏光面を90°回転させているので、偏光ビームスプリッタ3の偏光分離面3aを透過し、ビーム径変換光学系8へ入射する。その参照用光束LMは、ビーム径変換光学系8を通過することによりその径を縮小させ、その状態で二次元画像検出器9へ入射する。
On the other hand, the reference light beam LR is incident on the polarization beam splitter 3 through the quarter-wave plate 4. The reference light beam LR is rotated 90 ° by reciprocating the quarter-wave plate 4, so that it passes through the
したがって、二次元画像検出器9上には、測定用光束LMと参照用光束LRとによる干渉縞が生起する。この干渉縞のパターンには、測定対象面7aの形状が反映されている。
二次元画像検出器9は、干渉縞を撮像して縞画像を取得する。その縞画像は、不図示のコンピュータへ入力される。不図示のコンピュータは、入力された縞画像に対し解析処理を施す。なお、コンピュータには、その解析処理のプログラムが予めインストールされている。
ここで、フィゾー板5の配置角度は、フィゾー面5aに対する光束Lの入射角度が0以外の所定角度となるように設定されている。この場合、測定用光束LMが二次元画像検出器9に入射するときの角度と、参照用光束LRが二次元画像検出器9に入射するときの角度とに差異が生じる。このため、干渉縞にはストライプ状のキャリア縞(空間キャリア)が重畳する。このキャリア縞の重畳により、必要な情報の空間周波数が不要な情報の空間周波数よりも高くなるので、フーリエ変換法による解析処理の適用が可能となる。
なお、フィゾー板5の傾斜方向は、二次元画像検出器9のx軸とy軸との双方に対して45°の角度を成すように選択される。この場合、キャリア縞は、x方向とy方向との双方に亘って共通の空間周波数を有することになる。
Accordingly, interference fringes are generated on the two-dimensional image detector 9 due to the measurement light beam LM and the reference light beam LR. This interference fringe pattern reflects the shape of the
The two-dimensional image detector 9 captures interference fringes and acquires a fringe image. The fringe image is input to a computer (not shown). A computer (not shown) performs analysis processing on the input fringe image. Note that the analysis processing program is preinstalled in the computer.
Here, the arrangement angle of the Fizeau
The inclination direction of the
次に、コンピュータによる解析処理を説明する。
図2は、本実施形態の解析処理のフローチャートであり、図3は、図2を補足する概念図である。図3と図2との間で互いに対応するステップには同じ符号を付した。以下、各ステップを順に説明する。
Next, analysis processing by a computer will be described.
FIG. 2 is a flowchart of the analysis processing of the present embodiment, and FIG. 3 is a conceptual diagram supplementing FIG. Steps corresponding to each other between FIG. 3 and FIG. Hereinafter, each step will be described in order.
ステップS10:コンピュータは、縞画像を入力する。縞画像I(x,y)は、式(1)で表される。 Step S10: The computer inputs a fringe image. The fringe image I (x, y) is expressed by Expression (1).
式(1)においてa(x,y)は光束L、測定用光束LM、参照用光束LRの強度ムラに起因する第1因子(未知)であり、b(x,y)はそれらの強度ムラに起因する第2因子(未知)であり、φ(x,y)は縞の位相成分(未知)である。 In Expression (1), a (x, y) is a first factor (unknown) due to the intensity unevenness of the light beam L, the measurement light beam LM, and the reference light beam LR, and b (x, y) is the intensity unevenness thereof. Is a second factor (unknown) due to, and φ (x, y) is a fringe phase component (unknown).
因みに、解析処理の対象が干渉縞である場合、位相成分φ(x,y)は式(2)に示すとおりキャリア成分φc(x,y)(既知)と信号成分φs(x,y)(未知)との和で表される。 Incidentally, when the object of analysis processing is an interference fringe, the phase component φ (x, y) is expressed by the carrier component φ c (x, y) (known) and the signal component φ s (x, y) as shown in the equation (2). ) (Unknown).
ステップS11:コンピュータは、縞画像I(x,y)に対しフーリエ変換法による本解析処理を施し、位相成分φ(x,y)、第1因子a(x,y)、第2因子b(x,y)をそれぞれ算出する。 Step S11: The computer subjects the fringe image I (x, y) to the main analysis process by the Fourier transform method, and the phase component φ (x, y), the first factor a (x, y), and the second factor b ( x, y) are calculated respectively.
但し、それらの算出結果には解析誤差が含まれているので、真の位相成分φ(x,y)、真の第1因子a(x,y)、真の第2因子b(x,y)と区別するために、以下では本ステップで算出された位相成分φ(x,y)を「算出位相成分φA(x,y)」と称し、本ステップで算出された第1因子a(x,y)を「算出第1因子aA(x,y)」と称し、本ステップで算出された第2因子b(x,y)を「算出第2因子bA(x,y)」と称する。 However, since these calculation results include analysis errors, the true phase component φ (x, y), the true first factor a (x, y), and the true second factor b (x, y) In the following, the phase component φ (x, y) calculated in this step is referred to as “calculated phase component φ A (x, y)”, and the first factor a ( x, y) is referred to as “calculated first factor a A (x, y)”, and the second factor b (x, y) calculated in this step is referred to as “calculated second factor b A (x, y)”. Called.
なお、図4(A)は、算出第1因子aA(x,y)のx方向の分布(一例)を拡大したものであり、図4(B)は、算出第2因子bA(x,y)のx方向の分布(一例)を拡大したものである。図4(A)、図4(B)の横軸は、光軸からの距離を二次元画像検出器9の画素数で表したものであり、図3、図4の縦軸は強度である。これらの図4(A)、図4(B)に示すとおり、算出第1因子aA(x,y)、算出第2因子bA(x,y)の双方には、リップルが生じている。前述したとおり光束の断面の強度分布は滑らかなので、真の第1因子a(x,y)、真の第2因子b(x,y)のそれぞれは、滑らかな分布を示すはずである。よって、算出第1因子aA(x,y)、算出第2因子bA(x,y)の双方に生じたリップルは、本解析処理の解析誤差に起因するものである。なお、これらの算出第1因子aA(x,y)、算出第2因子bA(x,y)と同様に、算出位相成分φA(x,y)にもリップル状の解析誤差が生じている。 4A is an enlarged view of an example of the distribution of the calculated first factor a A (x, y) in the x direction, and FIG. 4B shows the calculated second factor b A (x , Y) is an enlarged distribution (example) of the x direction. 4A and 4B, the horizontal axis represents the distance from the optical axis in terms of the number of pixels of the two-dimensional image detector 9, and the vertical axes in FIGS. 3 and 4 represent the intensity. . As shown in FIG. 4A and FIG. 4B, ripples are generated in both the calculated first factor a A (x, y) and the calculated second factor b A (x, y). . As described above, since the intensity distribution of the cross section of the light beam is smooth, each of the true first factor a (x, y) and the true second factor b (x, y) should show a smooth distribution. Therefore, the ripple generated in both the calculated first factor a A (x, y) and the calculated second factor b A (x, y) is due to the analysis error of this analysis process. Note that, similarly to the calculated first factor a A (x, y) and the calculated second factor b A (x, y), a ripple-shaped analysis error occurs in the calculated phase component φ A (x, y). ing.
ここで、本ステップの本解析処理(フーリエ変換法による解析処理)の流れを図にすると図5に示すとおりであり、本ステップの本解析処理を式にすると式(3)、(4)、(5)、(6)のとおりである。 Here, if the flow of the main analysis processing (analysis processing by Fourier transform method) of this step is illustrated in FIG. 5, it is as shown in FIG. 5, and the main analysis processing of this step is expressed by equations (3), (4), (5) and (6).
但し、これらの式においてF[X]はXのフーリエ変換を示し、F−1[X]はXのフーリエ逆変換を示し、Re[X]はXの実部を示し、Im[X]はXの虚部を示し、f0は0次スペクトルを切り出すためのフィルタ処理を示し、f+1は1次スペクトルを切り出すためのフィルタ処理を示す。
In these equations, F [X] represents the Fourier transform of X, F −1 [X] represents the inverse Fourier transform of X, Re [X] represents the real part of X, and Im [X] is An imaginary part of X is indicated, f 0 indicates a filter process for cutting out a zeroth-order spectrum, and
なお、本ステップにおける本解析処理には、Claude Roddier and Francois Roddier APPLIED OPTICS Vol. 26 1668 (1987)に記載された方法などを適用することもできる。 In addition, the method described in Claude Roddier and Francois Roddier APPLIED OPTICS Vol. 26 1668 (1987) etc. can also be applied to this analysis process in this step.
ステップS12:コンピュータは、繰り返し回数iを初期値「1」に設定する。なお、繰り返し回数iとは、後続するステップS14〜S17の繰り返し回数である。 Step S12: The computer sets the number of repetitions i to an initial value “1”. Note that the number of repetitions i is the number of repetitions of subsequent steps S14 to S17.
ステップS13:コンピュータは、モデル縞画像の基礎データφ’(x,y)、a’(x,y)、b’(x,y)を、それぞれ初期値に設定する。 Step S13: The computer sets the basic data φ ′ (x, y), a ′ (x, y), and b ′ (x, y) of the model fringe image as initial values.
基礎データφ’(x,y)の初期値は、式(7)で示すとおり算出位相成分φA(x,y)である。 The initial value of the basic data φ ′ (x, y) is the calculated phase component φ A (x, y) as shown in the equation (7).
また、基礎データa’(x,y)の初期値は、式(8)で示すとおり算出第1因子aA(x,y)である。 Further, the initial value of the basic data a ′ (x, y) is the calculated first factor a A (x, y) as shown in the equation (8).
また、基礎データb’(x,y)の初期値は、式(9)で示すとおり算出第2因子bA(x,y)である。 Further, the initial value of the basic data b ′ (x, y) is the calculated second factor b A (x, y) as shown in the equation (9).
ステップS14:コンピュータは基礎データφ’(x,y)に対して平滑化処理を施すことによりリップル部分を排除し、真の位相成分φ(x,y)に類似したモデルφm(x,y)を作成する。また、コンピュータは基礎データa’(x,y)に対して平滑化処理を施すことによりリップル部分を排除し、真の第1因子a(x,y)に類似したモデルam(x,y)を作成する。また、コンピュータは基礎データb’(x,y)に対して平滑化処理を施すことによりリップル部分を排除し、、真の第2因子b(x,y)に類似したモデルbm(x,y)を作成する。 Step S14: The computer smoothes the basic data φ ′ (x, y) to eliminate the ripple portion, and the model φ m (x, y) similar to the true phase component φ (x, y). ). Further, the computer smoothes the basic data a ′ (x, y) to eliminate the ripple portion, and the model a m (x, y) similar to the true first factor a (x, y). ). Further, the computer eliminates the ripple portion by performing a smoothing process on the basic data b ′ (x, y), and the model b m (x, y) similar to the true second factor b (x, y) is obtained. y) is created.
なお、本ステップにおける平滑化処理は、例えば、平滑化機能(平均化機能)を有する空間フィルタ処理(所謂ローパスフィルタ処理)などである。但し、例えば、図4(A)、(B)に矢印で示したとおり、データの有効領域の境界部(図4の矢印部分)における段差は、平滑化処理後にも残しておく必要があるので、本ステップの平滑化処理は、境界部の外側のデータに対する平滑化処理と、境界部の内側のデータに対する平滑化処理とに分けて行うとよい。 The smoothing process in this step is, for example, a spatial filter process (so-called low-pass filter process) having a smoothing function (averaging function). However, for example, as indicated by arrows in FIGS. 4A and 4B, the step in the boundary portion of the effective area of the data (the arrow portion in FIG. 4) needs to be left after the smoothing process. The smoothing process in this step is preferably performed separately for the smoothing process for the data outside the boundary part and the smoothing process for the data inside the boundary part.
ステップS15:コンピュータは、前のステップS14で取得されたモデルφm(x,y)、am(x,y)、bm(x,y)を以下の式(10)に当てはめることにより、各成分が既知のモデル縞画像Im(x,y)を作成する。 Step S15: The computer applies the models φ m (x, y), a m (x, y), b m (x, y) acquired in the previous step S14 to the following equation (10), A model fringe image I m (x, y) in which each component is known is created.
ここで、前述したとおりモデルφm(x,y)、am(x,y)、bm(x,y)は、真の位相成分φ(x,y)、真の第1因子a(x,y)、真の第2因子b(x,y)にそれぞれ類似する。よって、モデル縞画像Im(x,y)に対する解析処理と、縞画像I(x,y)に対する解析処理とが同じアルゴリズムであるならば、両者の解析誤差は互いに類似するはずである。 Here, as described above, the models φ m (x, y), a m (x, y), and b m (x, y) have the true phase component φ (x, y) and the true first factor a ( x, y) and true second factor b (x, y), respectively. Therefore, if the analysis processing for the model fringe image I m (x, y) and the analysis processing for the fringe image I (x, y) are the same algorithm, the analysis errors of both should be similar to each other.
ステップS16:コンピュータは、本解析処理(ステップS11)と同じアルゴリズムのテスト解析処理をモデル縞画像Im(x,y)に対し施すことにより、算出位相成分φ”(x,y)、算出第1因子a”(x,y)、算出第2因子b”(x,y)を取得する。本ステップのテスト解析処理を式にすると式(11)、(12)、(13)、(14)のとおりである。 Step S16: The computer applies the test analysis process of the same algorithm as the main analysis process (Step S11) to the model fringe image I m (x, y), thereby calculating the calculated phase component φ ″ (x, y), 1 factor a ″ (x, y) and calculated second factor b ″ (x, y) are acquired. When the test analysis process of this step is expressed as an equation, the equations (11), (12), (13), (14 ).
但し、これらの式においてF[X]はXのフーリエ変換を示し、F−1[X]はXのフーリエ逆変換を示し、Re[X]はXの実部を示し、Im[X]はXの虚部を示し、f0は0次スペクトルを切り出すためのフィルタ処理を示し、f+1は1次スペクトルを切り出すためのフィルタ処理を示す。
In these equations, F [X] represents the Fourier transform of X, F −1 [X] represents the inverse Fourier transform of X, Re [X] represents the real part of X, and Im [X] is An imaginary part of X is indicated, f 0 indicates a filter process for cutting out a zeroth-order spectrum, and
ステップS17:コンピュータは、テスト解析処理(ステップS16)の解析誤差を算出する。その解析誤差には位相成分に関する解析誤差Δφと、第1因子に関する解析誤差Δaと、第2因子に関する解析誤差Δbとがある。 Step S17: The computer calculates an analysis error of the test analysis process (step S16). The analysis errors include an analysis error Δφ related to the phase component, an analysis error Δa related to the first factor, and an analysis error Δb related to the second factor.
このうち解析誤差Δφは、式(15)で示すとおり算出位相成分φ”(x,y)からモデルφm(x,y)を差し引くことにより算出される。 Of these, the analysis error Δφ is calculated by subtracting the model φ m (x, y) from the calculated phase component φ ″ (x, y) as shown in the equation (15).
また、解析誤差Δaは、式(16)で示すとおり算出第1因子a”(x,y)からモデルam(x,y)を差し引くことにより算出される。 Further, the analysis error Δa is calculated by subtracting the model a m (x, y) from the calculated first factor a ″ (x, y) as shown in the equation (16).
また、解析誤差Δbは、式(17)で示すとおり算出第2因子b”(x,y)からモデルbm(x,y)を差し引くことにより算出される。 Further, the analysis error Δb is calculated by subtracting the model b m (x, y) from the calculated second factor b ″ (x, y) as shown in the equation (17).
ステップS18:コンピュータは、現在の繰り返し回数iが最大値imaxに至ったか否かを判別し、最大値imaxに至っていなければステップS19へ移行し、最大値imaxに至っていればステップS21へ移行する。 Step S18: The computer current iteration number i, it is determined whether or not reached the maximum value i max, the process proceeds to step S19 if not reached the maximum value i max, step S21 if reached the maximum value i max Migrate to
なお、最大値imaxは本装置の製造者又は使用者が予め設定した値であり、高い測定精度が要求される場合には大きな値に設定され、解析時間の短縮が要求される場合には小さな値に設定される。また、誤差の変化率等を指標にして繰り返しを終わらせるかどうか判断する方法もある。 The maximum value i max is a value set in advance by the manufacturer or user of this apparatus, and is set to a large value when high measurement accuracy is required, and when the analysis time is required to be shortened. Set to a small value. There is also a method for determining whether or not to end the repetition using an error change rate or the like as an index.
ステップS19:コンピュータは、繰り返し回数iを1だけインクリメントする。 Step S19: The computer increments the number of repetitions i by one.
ステップS20:コンピュータは、現在の基礎データφ’(x,y)、a’(x,y)、b’(x,y)を、前のステップS17で算出された解析誤差Δφ(x,y)、Δa(x,y)、Δb(x,y)によって更新する。 Step S20: The computer uses the current basic data φ ′ (x, y), a ′ (x, y), b ′ (x, y) as the analysis error Δφ (x, y) calculated in the previous step S17. ), Δa (x, y), Δb (x, y).
ここで、更新後の基礎データφ’(x,y)は、式(18)のとおり基礎データφ’(x,y)の初期値(ここでは算出位相成分φA(x,y))から、解析誤差Δφ(x,y)を差し引いたものである。 Here, the updated basic data φ ′ (x, y) is obtained from the initial value (here, calculated phase component φ A (x, y)) of the basic data φ ′ (x, y) as shown in Expression (18). , The analysis error Δφ (x, y) is subtracted.
また、更新後の基礎データa’(x,y)は、式(19)のとおり基礎データa’(x,y)の初期値(ここでは算出第1因子aA(x,y))から、解析誤差Δa(x,y)を差し引いたものである。 Further, the updated basic data a ′ (x, y) is obtained from the initial value of the basic data a ′ (x, y) (here, the calculated first factor a A (x, y)) as shown in the equation (19). , The analysis error Δa (x, y) is subtracted.
また、更新後の基礎データb’(x,y)は、式(20)のとおり基礎データb’(x,y)の初期値(ここでは算出第1因子bA(x,y))から、解析誤差Δb(x,y)を差し引いたものである。 Further, the updated basic data b ′ (x, y) is obtained from the initial value of the basic data b ′ (x, y) (here, the calculated first factor b A (x, y)) as shown in the equation (20). , The analysis error Δb (x, y) is subtracted.
これらの更新によれば、基礎データφ’(x,y)は真の位相成分φ(x,y)に近づき、基礎データa’(x,y)は真の第1因子a(x,y)に近づき、基礎データb’(x,y)は真の第2因子b(x,y)に近づく。 According to these updates, the basic data φ ′ (x, y) approaches the true phase component φ (x, y), and the basic data a ′ (x, y) becomes the true first factor a (x, y). ), The basic data b ′ (x, y) approaches the true second factor b (x, y).
その後、コンピュータはステップS14に戻り、更新後の基礎データφ’(x,y)、a’(x,y)、b’(x,y)によりモデル縞画像の作成及びテスト解析処理を再実行する。つまり、コンピュータは、基礎データφ’(x,y)、a’(x,y)、b’(x,y)を更新しつつ、繰り返し回数iが最大値imaxに到達するまでモデル縞画像の作成及びテスト解析処理を繰り返す。 Thereafter, the computer returns to step S14 to re-execute model fringe image creation and test analysis processing using the updated basic data φ ′ (x, y), a ′ (x, y), b ′ (x, y). To do. That is, the computer updates the basic data φ ′ (x, y), a ′ (x, y), b ′ (x, y), and updates the model fringe image until the number of repetitions i reaches the maximum value i max. Repeat the creation and test analysis process.
この繰り返しの回数が増えるに従い、モデルφm(x,y)は真の位相成分φ(x,y)に近づき、モデルam(x,y)は真の第1因子a(x,y)に近づき、モデルbm(x,y)は真の第2因子b(x,y)に近づくので、テスト解析処理の解析誤差Δφ(x,y)、Δa(x,y)、Δb(x,y)は、本解析処理の位相成分に関する解析誤差、本解析処理の第1因子に関する解析誤差、本解析処理の第2因子に関する解析誤差にそれぞれ近づく。 As the number of repetitions increases, the model φ m (x, y) approaches the true phase component φ (x, y), and the model a m (x, y) is the true first factor a (x, y). Since the model b m (x, y) approaches the true second factor b (x, y), the analysis errors Δφ (x, y), Δa (x, y), Δb (x , Y) approaches an analysis error related to the phase component of the analysis process, an analysis error related to the first factor of the analysis process, and an analysis error related to the second factor of the analysis process.
ステップS21:コンピュータは、前のステップS17で算出されたテスト解析処理の解析誤差Δφを、本解析処理で算出した算出位相成分φA(x,y)から差し引くことにより、その算出位相成分φA(x,y)を補正する(式(21))。 Step S21: The computer subtracts the analysis error Δφ of the test analysis process calculated in the previous step S17 from the calculated phase component φ A (x, y) calculated in the present analysis process, thereby calculating the calculated phase component φ A. (X, y) is corrected (formula (21)).
これによって、算出位相成分φA(x,y)に重畳されていた解析誤差(本解析処理に起因する解析誤差)は、高精度に除去される。 As a result, the analysis error (analysis error resulting from this analysis process) superimposed on the calculated phase component φ A (x, y) is removed with high accuracy.
その後、コンピュータは、補正後の算出位相成分φA’(x,y)からキャリア成分φc(x,y)(既知)を差し引くことにより、位相成分φ(x,y)に含まれる信号成分φs(x,y)を既知とし、その信号成分φs(x,y)と光源波長とに基づき測定対象面7aの形状を既知とする。
Thereafter, the computer subtracts the carrier component φ c (x, y) (known) from the corrected calculated phase component φ A ′ (x, y) to thereby obtain a signal component included in the phase component φ (x, y). φ s (x, y) is known, and the shape of the
以上、本実施形態の解析処理では、本解析処理(ステップS11)の解析結果(φA、aA、bA)を基礎データとした平滑化処理を行い、各成分が既知のモデル縞画像(Im)を作成する(ステップS13、S14、S15)。そして、モデル縞画像Imを使用したテスト解析処理(ステップS16、S17)により解析誤差(Δφ、Δa、Δb)を算出すると、その解析誤差で本解析処理(ステップS11)の解析結果(φA)を補正する(ステップS21)。 As described above, in the analysis processing of the present embodiment, smoothing processing is performed using the analysis results (φ A , a A , b A ) of the main analysis processing (step S11) as basic data, and each component has a known model fringe image ( I m ) is created (steps S13, S14, S15). Then, the test analysis using model fringe image I m (step S16, S17) by analysis error ([Delta] [phi, .DELTA.a, [Delta] b) calculating the analysis result of the analysis at the analysis error (step S11) (phi A ) Is corrected (step S21).
したがって、本実施形態の解析処理では、従来の解析処理(テスト解析処理を行わない場合)と比較して高精度に解析結果(φA’)を得ることができる。 Therefore, in the analysis processing of the present embodiment, the analysis result (φ A ′) can be obtained with higher accuracy than the conventional analysis processing (when the test analysis processing is not performed).
しかも、本実施形態の解析処理では、基礎データ(φ’、a’、b’)を更新しながらテスト解析処理(ステップS16、S17)を繰り返すことにより、テスト解析処理の解析誤差(Δφ、Δa、Δb)を本解析処理の解析誤差に近づける。 Moreover, in the analysis processing of this embodiment, the test analysis processing errors (Δφ, Δa) are repeated by repeating the test analysis processing (steps S16, S17) while updating the basic data (φ ′, a ′, b ′). , Δb) is brought close to the analysis error of this analysis process.
したがって、本実施形態の解析処理では、繰り返しの最後の回で算出された解析誤差(Δφ)により、本解析処理の解析結果(φA)を高精度に補正することができる(ステップS21)。 Therefore, in the analysis processing of this embodiment, the analysis result (φ A ) of this analysis processing can be corrected with high accuracy by the analysis error (Δφ) calculated in the last iteration.
図6は、本実施形態の効果を説明する概念図である。図6(A)は、従来の解析処理の解析誤差を示す図であり、図6(B)は、本実施形態の解析処理(図2)のトータルの解析誤差(imax=10の場合)の概念図である。図6(A)、図6(B)の横軸は、光軸からの距離を二次元画像検出器9の画素数で表したものであり、図6(A)、図6(B)の縦軸は、位相を光源波長λで表したものである。これらの図6(A)、図6(B)に示すとおり、本実施形態の解析処理ではリップル状の解析誤差が除去される。 FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating the effect of this embodiment. FIG. 6A is a diagram showing an analysis error of the conventional analysis process, and FIG. 6B is a total analysis error (when i max = 10) of the analysis process (FIG. 2) of the present embodiment. FIG. 6 (A) and 6 (B), the horizontal axis represents the distance from the optical axis in terms of the number of pixels of the two-dimensional image detector 9, and in FIGS. 6 (A) and 6 (B). The vertical axis represents the phase with the light source wavelength λ. As shown in FIGS. 6A and 6B, ripple-like analysis errors are removed in the analysis processing of this embodiment.
以上の結果、本実施形態の干渉計装置は、測定対象面7aの形状測定を高精度に行うことができる。
As a result of the above, the interferometer device of this embodiment can measure the shape of the
また、本実施形態のステップS13では、基礎データφ’(x,y)の初期値として算出位相成分φA(x,y)を使用したが、測定対象面7aの設計形状が球面ではなく非球面であった場合には、算出位相成分φA(x,y)の代わりに、測定対象面7aの設計形状から導出される位相成分(以下、「設計位相成分φD(x,y)」と称す。)を使用してもよい。
In step S13 of the present embodiment, the calculated phase component φ A (x, y) is used as the initial value of the basic data φ ′ (x, y), but the design shape of the
なぜなら、測定対象面7aの設計形状が非球面であった場合には、その設計形状が球面であった場合と比較して、フーリエ変換後の±1次スペクトル(図5の2段目における左右のスペクトル)の空間周波数帯域が拡がる傾向にあるため、次の段階における各スペクトルの切り出し精度が低下し、算出位相成分φA(x,y)が真の位相成分φ(x,y)から離れ、設計位相成分φD(x,y)の方が真の位相成分φ(x,y)に近い可能性が高いからである。
This is because when the design shape of the
ここで、設計位相成分φD(x,y)は、測定対象面7aの設計非球面量Z(x,y)と、レーザ光源1の波長λと、前述したキャリア成分φc(x,y)とにより、以下の式で表される。
Here, the design phase component φ D (x, y) includes the design aspherical amount Z (x, y) of the
φD(x,y)=4πZ(x,y)/λ+φc(x,c)
よって、上述したステップS13〜S20では、この式で求められた設計位相成分φD(x,y)が、算出位相成分φA(x,y)の代わりに使用されることになる。
φ D (x, y) = 4πZ (x, y) / λ + φ c (x, c)
Therefore, in steps S13 to S20 described above, the design phase component φ D (x, y) obtained by this equation is used instead of the calculated phase component φ A (x, y).
因みに、設計位相成分φD(x,y)は、算出位相成分φA(x,y)とは異なり滑らかである。よって、設計位相成分φD(x,y)を基礎データφ’(x,y)の初期値に使用する場合、ステップS14〜S20の繰り返しの初回では、基礎データφ’(x,y)に対する平滑化処理を省略し、基礎データφ’をそのままモデルφm(x,y)としてもよい。 Incidentally, the design phase component φ D (x, y) is smooth unlike the calculated phase component φ A (x, y). Therefore, when the design phase component φ D (x, y) is used as the initial value of the basic data φ ′ (x, y), the first iteration of steps S14 to S20 is performed on the basic data φ ′ (x, y). The smoothing process may be omitted and the basic data φ ′ may be used as the model φ m (x, y) as it is.
また、本実施形態のステップS13では、基礎データa’(x,y)の初期値として算出第1因子aA(x,y)を使用したが、算出第1因子aA(x,y)の代わりに、本装置から別途測定された実測第1因子、又は、本装置の設計データから導出された設計第1因子を使用してもよい。また、設計第1因子を使用する場合には、ステップS14〜S20の繰り返しの初回では、基礎データa’(x,y)に対する平滑化処理を省略し、基礎データa’(x,y)をそのままモデルam(x,y)としてもよい。なお、光学系に特有である第1因子は、参照用光束の強度分布Iα(x,y)と測定用光束の強度分布Iβ(x,y)とによりIα(x,y)+Iβ(x,y)で表されるので、はじめに参照用光束の強度分布Iα(x、y)と測定用光の強度分布Iβ(x,y)とを取得しておき、その後の測定に於いてa’(x,y)=Iα(x,y)+Iβ(x,y)としてもよい。 In step S13 of the present embodiment, the calculated first factor a A (x, y) is used as the initial value of the basic data a ′ (x, y), but the calculated first factor a A (x, y) is used. Instead of this, an actual measurement first factor measured separately from the present device or a design first factor derived from design data of the present device may be used. When the first design factor is used, the smoothing process for the basic data a ′ (x, y) is omitted in the first iteration of steps S14 to S20, and the basic data a ′ (x, y) is used. The model a m (x, y) may be used as it is. The first factor peculiar to the optical system is that Iα (x, y) + Iβ (x, y) based on the intensity distribution Iα (x, y) of the reference beam and the intensity distribution Iβ (x, y) of the measurement beam. y), the intensity distribution Iα (x, y) of the reference light beam and the intensity distribution Iβ (x, y) of the measurement light are first obtained, and a ′ ( x, y) = Iα (x, y) + Iβ (x, y) may be used.
また、本実施形態のステップS13では、基礎データb’(x,y)の初期値として算出第2因子bA(x,y)を使用したが、算出第2因子bA(x,y)の代わりに、本装置から別途測定された実測第2因子、又は、本装置の設計データから導出された設計第2因子を使用してもよい。また、設計第2因子を使用する場合には、ステップS14〜S20の繰り返しの初回では、基礎データb’(x,y)に対する平滑化処理を省略し、基礎データb’(x,y)をそのままモデルbm(x,y)としてもよい。なお、光学系に特有である第2因子は、参照用光束の強度分布Iα(x,y)と測定用光束の強度分布Iβ(x,y)とにより2√{Iα(x,y)・Iβ(x,y)}で表されるので、はじめに参照用光束の強度分布Iα(x,y)と測定用光束の強度分布Iβ(x,y)とを取得しておき、その後の測定に於いてb’(x,y)=2√{Iα(x,y)・Iβ(x,y)}としてもよい。 In step S13 of the present embodiment, the calculated second factor b A (x, y) is used as the initial value of the basic data b ′ (x, y), but the calculated second factor b A (x, y) is used. Instead of this, an actual measurement second factor separately measured from the present apparatus or a design second factor derived from the design data of the present apparatus may be used. When the design second factor is used, the smoothing process for the basic data b ′ (x, y) is omitted in the first iteration of steps S14 to S20, and the basic data b ′ (x, y) is used. The model b m (x, y) may be used as it is. Note that the second factor peculiar to the optical system is 2√ {Iα (x, y) · 2 based on the intensity distribution Iα (x, y) of the reference beam and the intensity distribution Iβ (x, y) of the measuring beam. Iβ (x, y)}, the intensity distribution Iα (x, y) of the reference light beam and the intensity distribution Iβ (x, y) of the measurement light beam are first acquired and used for subsequent measurements. In this case, b ′ (x, y) = 2√ {Iα (x, y) · Iβ (x, y)} may be used.
また、本実施形態のステップS20における更新対象は、基礎データφ’、a’、b’の全てであったが、基礎データφ’のみに制限されてもよい。但し、φ’、a’、b’の全てとした方が、本実施形態の解析処理のトータルの解析誤差は、より小さくなる。
また、本実施形態の干渉計装置は、測定対象面7aの形状(つまり高さの空間分布)を測定するものであったが、測定対象面7aの任意の点の高さの時間変化を測定してもよい。
その場合、キャリア縞(つまり空間キャリア)を発生させる代わりに、時間キャリアを発生させながら、その点に対応する画素値の時間変化波形を測定し、その時間変化波形を解析対象とすればよい。
また、この測定を各画素について行えば、測定対象面7aの形状変化(測定対象面7aの移動による形状変化も含む)を測定することができる。このような測定は、マイクロミラーアレイなど、表面形状が可変の素子を測定するのに好適である。
なお、干渉計装置で時間キャリアを発生させるには、フィゾー板5又は測定対象物7をピエゾ素子などで光軸方向に変位させればよい。因みに、空間キャリアを発生させない場合は、フィゾー面5aを傾斜させる必要は無い。
また、本実施形態の干渉計装置には、フィゾー型の干渉計が適用されたが、トワイマングリーン型など他のタイプの干渉計が適用されてもよい。因みに、トワイマングリーン型の干渉計において空間キャリアを発生させるには、参照面を傾斜させればよく、時間キャリアを発生させるには、参照面を光軸方向へ移動させればよい。
In addition, the update target in step S20 of the present embodiment is all the basic data φ ′, a ′, and b ′, but may be limited to only the basic data φ ′. However, the total analysis error of the analysis processing of this embodiment is smaller when all of φ ′, a ′, and b ′ are set.
Further, the interferometer apparatus of the present embodiment measures the shape of the
In that case, instead of generating carrier fringes (that is, spatial carriers), a time change waveform of a pixel value corresponding to that point may be measured while generating a time carrier, and the time change waveform may be set as an analysis target.
If this measurement is performed for each pixel, the shape change of the
In order to generate a time carrier by the interferometer device, the
Further, although the Fizeau interferometer is applied to the interferometer apparatus of the present embodiment, other types of interferometers such as a Twiman Green type may be applied. Incidentally, in order to generate a spatial carrier in a Twiman Green interferometer, the reference plane may be inclined, and in order to generate a time carrier, the reference plane may be moved in the optical axis direction.
[第2実施形態]
以下、本発明の第2実施形態を説明する。本実施形態は、パターン投影形状測定装置の実施形態である。
図7は、本実施形態のパターン投影形状測定装置の概略構成図である。図7に示すとおり、パターン投影形状測定装置には、測定対象物11を支持するステージ12と、投影部13と、撮像部14とが備えられる。また、パターン投影形状測定装置には、不図示のコンピュータも備えられる。測定対象物11の表面11aが、測定対象面である。
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を備えており、ステージ12上の測定対象面11aを斜め方向から照明する。
このうち、パターン形成部23は、測定対象面11aに向かう光束の強度を、空間方向にかけて所定の空間周波数で正弦波状に強度変調する。これによって、測定対象面11aには、ストライプ状のキャリア縞が投影される。そのキャリア縞は、測定対象面11aの形状に応じて歪む。
撮像部14は、結像光学系25と、撮像素子26とを備えており、測定対象面11aに現れた縞を正面から撮像する。撮像部14が撮像で取得した縞の画像(縞画像)は、不図示のコンピュータへ入力される。
コンピュータは、入力された縞画像へ解析処理を施すことにより、縞の位相成分を算出する。この解析処理は、前述した実施形態の解析処理と同じである。そして、コンピュータは、算出された位相成分とキャリア成分(既知)とに基づき位相成分に含まれる信号成分を既知とし、その信号成分と光源波長とに基づき測定対象面11aの形状を既知とする。なお、コンピュータには、その解析処理のプログラムが予めインストールされている。
したがって、本実施形態のパターン投影形状測定装置は、測定対象面11aの形状を高精度に測定することができる。
なお、本実施形態のパターン投影形状測定装置は、空間方向に変調された波形を解析して測定対象面11aの形状(高さの空間分布)を測定するものであったが、その波形を時間方向にも変調した上で測定対象面11aの形状を測定してもよい。
[Second Embodiment]
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described. The present embodiment is an embodiment of a pattern projection shape measuring apparatus.
FIG. 7 is a schematic configuration diagram of the pattern projection shape measuring apparatus of the present embodiment. As shown in FIG. 7, the pattern projection shape measurement apparatus includes a stage 12 that supports the measurement object 11, a projection unit 13, and an imaging unit 14. The pattern projection shape measuring apparatus also includes a computer (not shown). The surface 11a of the measurement object 11 is a measurement object surface.
The projection unit 13 includes a
Among these, the
The imaging unit 14 includes an imaging
The computer calculates the fringe phase component by performing an analysis process on the inputted fringe image. This analysis process is the same as the analysis process of the above-described embodiment. Then, the computer makes the signal component included in the phase component known based on the calculated phase component and carrier component (known), and makes the shape of the measurement target surface 11a known based on the signal component and the light source wavelength. Note that the analysis processing program is preinstalled in the computer.
Therefore, the pattern projection shape measuring apparatus of the present embodiment can measure the shape of the measurement target surface 11a with high accuracy.
Note that the pattern projection shape measurement apparatus of the present embodiment analyzes the waveform modulated in the spatial direction and measures the shape (space distribution of the height) of the measurement target surface 11a. The shape of the measurement target surface 11a may be measured after the direction is also modulated.
因みに、パターン投影形状測定装置で空間キャリアと時間キャリアとの双方を発生させるには、投影部13によるキャリア縞の投影位置を、縞のピッチ方向へ走査すればよい。 Incidentally, in order to generate both a spatial carrier and a time carrier in the pattern projection shape measuring apparatus, the projection position of the carrier fringes by the projection unit 13 may be scanned in the pitch direction of the fringes.
1・・・レーザ光源,2・・・ビームエキスパンダ,3・・・偏光ビームスプリッタ,4・・・1/4波長板,5・・・フィゾー板,6・・・波面変換レンズ,8・・・ビーム径変換光学系,9・・・二次元画像検出器
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記本解析手段が算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手段と、
前記モデル作成手段が作成したモデル波形へ前記解析手段と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手段と、
前記テスト解析手段が算出した特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手段の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手段と、
前記誤差算出手段が算出した解析誤差に基づき前記本解析手段が算出した特定成分を補正する補正手段と
を備えたことを特徴とする波形解析装置。 This analysis means for calculating a specific component included in the input waveform by performing analysis processing using the Fourier transform method on the input waveform;
Model creation means for creating a model waveform that is a model of the input waveform by performing a smoothing process on the basic data including the specific component calculated by the analysis means;
Test analysis means for calculating a specific component included in the model waveform by performing the same analysis processing as the analysis means on the model waveform created by the model creation means;
An error calculation means for calculating a difference between the specific component calculated by the test analysis means and the specific component actually included in the model waveform as an analysis error related to the specific component of the test analysis means;
A waveform analysis apparatus comprising: a correction unit that corrects the specific component calculated by the analysis unit based on the analysis error calculated by the error calculation unit.
前記誤差算出手段が算出した解析誤差に基づき前記基礎データに含まれる特定成分を更新しながら、前記モデル作成手段、前記テスト解析手段、前記誤差算出手段を繰り返し動作させる繰り返し手段を更に備え、
前記補正手段は、前記繰り返しの最後の回に前記誤差算出手段が算出した解析誤差に基づき前記補正を行う
ことを特徴とする波形解析装置。 The waveform analysis apparatus according to claim 1,
Recurring means for repeatedly operating the model creating means, the test analyzing means, and the error calculating means while updating specific components included in the basic data based on the analysis error calculated by the error calculating means,
The waveform analyzer according to claim 1, wherein the correction unit performs the correction based on the analysis error calculated by the error calculation unit in the last round of the repetition.
前記テスト解析手段は、前記モデル波形に含まれる各成分を算出し、
前記誤差算出手段は、前記テスト解析手段が算出した各成分と前記モデル波形に実際に含まれる各成分との差異を、前記テスト解析手段の各成分に関する解析誤差として算出し、
前記繰り返し手段は、前記誤差算出手段が算出した各成分の解析誤差に基づき前記基礎データの各成分を更新する
ことを特徴とする波形解析装置。 The waveform analysis apparatus according to claim 2,
The test analysis means calculates each component included in the model waveform,
The error calculation means calculates a difference between each component calculated by the test analysis means and each component actually included in the model waveform as an analysis error regarding each component of the test analysis means,
The waveform analysis apparatus characterized in that the repeating means updates each component of the basic data based on an analysis error of each component calculated by the error calculating means.
前記入力波形は、
空間方向に変調された波形である
ことを特徴とする波形解析装置。 In the waveform analysis apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The input waveform is
A waveform analyzer characterized by being a waveform modulated in a spatial direction.
前記入力波形は、
時間方向に変調された波形である
ことを特徴とする波形解析装置。 In the waveform analysis apparatus according to any one of claims 1 to 4,
The input waveform is
A waveform analyzer characterized by a waveform modulated in the time direction.
前記本解析手順で算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手順と、
前記モデル作成手順で作成されたモデル波形へ前記本解析手順と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手順と、
前記テスト解析手順で算出された特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手順の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手順と、
前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記本解析手順で算出された特定成分を補正する補正手順と
を含むことを特徴とするコンピュータ実行可能な波形解析プログラム。 This analysis procedure for calculating a specific component included in the input waveform by performing analysis processing using the Fourier transform method on the input waveform;
A model creation procedure for creating a model waveform that is a model of the input waveform by performing a smoothing process on the basic data including the specific component calculated in the analysis procedure;
A test analysis procedure for calculating a specific component included in the model waveform by performing the same analysis process as the main analysis procedure on the model waveform created in the model creation procedure;
An error calculation procedure for calculating a difference between the specific component calculated in the test analysis procedure and the specific component actually included in the model waveform as an analysis error related to the specific component in the test analysis procedure;
A computer-executable waveform analysis program comprising: a correction procedure for correcting the specific component calculated in the analysis procedure based on the analysis error calculated in the error calculation procedure.
前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記基礎データに含まれる特定成分を更新しながら、前記モデル作成手順、前記テスト解析手順、前記誤差算出手順を繰り返し実行する繰り返し手順を更に含み、
前記補正手順は、前記繰り返しの最後の回に前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記補正を行う
ことを特徴とするコンピュータ実行可能な波形解析プログラム。 The computer-executable waveform analysis program according to claim 6,
While updating the specific component included in the basic data based on the analysis error calculated in the error calculation procedure, further including a repetition procedure for repeatedly executing the model creation procedure, the test analysis procedure, the error calculation procedure,
The computer-executable waveform analysis program characterized in that the correction procedure performs the correction based on the analysis error calculated in the error calculation procedure in the last round of the repetition.
前記テスト解析手順では、前記モデル波形に含まれる各成分を算出し、
前記誤差算出手順では、前記テスト解析手順で算出された各成分と前記モデル波形に実際に含まれる各成分との差異を、前記テスト解析手順の各成分に関する解析誤差として算出し、
前記繰り返し手順では、前記誤差算出手順で算出された各成分の解析誤差に基づき前記基礎データの各成分を更新する
ことを特徴とするコンピュータ実行可能な波形解析プログラム。 The computer-executable waveform analysis program according to claim 6,
In the test analysis procedure, each component included in the model waveform is calculated,
In the error calculation procedure, a difference between each component calculated in the test analysis procedure and each component actually included in the model waveform is calculated as an analysis error regarding each component in the test analysis procedure,
In the repetition procedure, each component of the basic data is updated based on an analysis error of each component calculated in the error calculation procedure. A computer-executable waveform analysis program.
前記入力波形は、
空間方向に変調された波形である
ことを特徴とするコンピュータ実行可能な波形解析プログラム。 In the computer-executable waveform analysis program according to any one of claims 6 to 8,
The input waveform is
A computer-executable waveform analysis program characterized by being a waveform modulated in a spatial direction.
前記入力波形は、
時間方向に変調された波形である
ことを特徴とするコンピュータ実行可能な波形解析プログラム。 In the computer-executable waveform analysis program according to any one of claims 6 to 9,
The input waveform is
A computer-executable waveform analysis program characterized in that the waveform is modulated in the time direction.
前記本解析手順で算出した特定成分を含む基礎データに対して平滑化処理を施すことにより、前記入力波形のモデルであるモデル波形を作成するモデル作成手順と、
前記モデル作成手順で作成されたモデル波形へ前記本解析手順と同じ解析処理を施すことにより、そのモデル波形に含まれる特定成分を算出するテスト解析手順と、
前記テスト解析手順で算出された特定成分と前記モデル波形に実際に含まれる特定成分との差異を、前記テスト解析手順の特定成分に関する解析誤差として算出する誤差算出手順と、
前記誤差算出手順で算出された解析誤差に基づき前記本解析手順で算出された特定成分を補正する補正手順と
を含むことを特徴とする波形解析方法。 This analysis procedure for calculating a specific component included in the input waveform by performing analysis processing using the Fourier transform method on the input waveform;
A model creation procedure for creating a model waveform that is a model of the input waveform by performing a smoothing process on the basic data including the specific component calculated in the analysis procedure;
A test analysis procedure for calculating a specific component included in the model waveform by performing the same analysis process as the main analysis procedure on the model waveform created in the model creation procedure;
An error calculation procedure for calculating a difference between the specific component calculated in the test analysis procedure and the specific component actually included in the model waveform as an analysis error related to the specific component in the test analysis procedure;
And a correction procedure for correcting the specific component calculated in the analysis procedure based on the analysis error calculated in the error calculation procedure.
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