JP5369564B2 - Shape measuring device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、形状測定装置に関する。 The present invention relates to a shape measuring apparatus.
対物レンズの光軸に沿って被検物を移動させながら焦点位置の異なる複数の画像を得て、被検物上の点各々について、それら複数の画像より合焦測度が最大となる画像を選択し、その画像での焦点位置をその点についての高さとし、これらの情報から被検物の形状測定を行うものが知られている。 While moving the test object along the optical axis of the objective lens, obtain multiple images with different focal positions, and select the image with the maximum focus measure for each point on the test object from the multiple images. It is known that the focus position in the image is the height of the point and the shape of the test object is measured from these pieces of information.
これは、一般的に、SFF(Shape From Focus)といった手法である。
しかしながら、このような従来の技術では、対物レンズの光軸に沿って被検物を移動させながら画像を取得する必要があり、測定に時間がかかっていた。 However, in such a conventional technique, it is necessary to acquire an image while moving the test object along the optical axis of the objective lens, and the measurement takes time.
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、対物レンズの光軸に沿って、被検物を移動することなく、被検物の形状を測定できるようにするものである。 The present invention has been made in view of such a situation, and makes it possible to measure the shape of a test object without moving the test object along the optical axis of the objective lens.
本発明の一側面の形状測定装置は、対物レンズと、前記対物レンズの背後に2次元に配列された複数のレンズを有する光学素子と、前記光学素子の背後に配置された2次元の撮像素子と、前記対物レンズの焦点距離を変化させる焦点距離可変手段と、前記撮像素子の出力から焦点面の異なる複数の測定画像を生成する画像形成手段と、前記複数のレンズの各々に対応する前記撮像素子の撮像領域を構成する画素のうち前記対物レンズと前記光学素子との光学配置に応じた所定画素から得られる、全ての画素が合焦した基準画像と、前記複数の測定画像との相関から求められる被検物の前記対物レンズの光軸方向の位置を用いて、前記被検物の3次元の形状を測定する3次元形状測定手段とを備えることを特徴とする。 The shape measuring apparatus according to one aspect of the present invention includes an objective lens, an optical element having a plurality of lenses arrayed two-dimensionally behind the objective lens, and a two-dimensional imaging element disposed behind the optical element. A focal length changing unit that changes a focal length of the objective lens, an image forming unit that generates a plurality of measurement images having different focal planes from the output of the imaging element, and the imaging corresponding to each of the plurality of lenses obtained from a given pixel in accordance with the optical arrangement of the objective lens among the pixels constituting the imaging area of the element and the optical element, and the reference image in which all pixels are in focus, the correlation between the plurality of measurement images using the position of the optical axis of the objective lens of the object sought, characterized in that it comprises a three-dimensional shape measurement means for measuring the three-dimensional shape of the test object.
前記対物レンズの合焦位置を変化させる合焦位置可変手段をさらに備えることを特徴とする。 The apparatus further includes a focus position varying unit that changes a focus position of the objective lens.
前記3次元形状測定手段は、前記対物レンズの視野の略中心にある前記被検物までの距離情報を求め、前記合焦位置可変手段は、前記3次元形状測定手段により測定された前記距離情報に基づき前記合焦位置を制御することを特徴とする。 The three-dimensional shape measuring means obtains distance information to the test object at the approximate center of the field of view of the objective lens, and the focus position varying means is the distance information measured by the three-dimensional shape measuring means. The focus position is controlled based on the above.
前記3次元形状測定手段は、前記被検物までの距離と、前記対物レンズの倍率とを考慮して、前記被検物の3次元の形状を測定することを特徴とする。 The three-dimensional shape measurement means, and the distance to the test object, taking into account the magnification of the objective lens, and measuring the three-dimensional shape of the test object.
本発明の一側面においては、対物レンズの焦点距離が変化され、撮像素子の出力から焦点面の異なる複数の測定画像が生成され、複数のレンズの各々に対応する撮像素子の撮像領域を構成する画素のうち対物レンズと光学素子との光学配置に応じた所定画素から得られる、全ての画素が合焦した基準画像と、複数の測定画像との相関から求められる被検物の対物レンズの光軸方向の位置を用いて、被検物の3次元の形状が測定される。 In one aspect of the present invention, the focal length of the objective lens is changed, and a plurality of measurement images having different focal planes are generated from the output of the imaging device, thereby forming an imaging region of the imaging device corresponding to each of the plurality of lenses. The light of the objective lens of the test object obtained from the correlation between a reference image obtained by focusing on all the pixels and a plurality of measurement images, obtained from a predetermined pixel corresponding to the optical arrangement of the objective lens and the optical element among the pixels. The three-dimensional shape of the test object is measured using the position in the axial direction .
本発明によれば、対物レンズの光軸に沿って、被検物を移動することなく、被検物の形状を測定できる。 According to the present invention, the shape of the test object can be measured without moving the test object along the optical axis of the objective lens.
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
本発明では、レンズを動かすことなく、複数の仮想的な物体面(Z1,Z2,・・・)からの(方向性を含む)ボケ量(以下、フォーカス情報ともいう)を算出し、さらに、ボケのない全焦点の画像も同時に得られるようにしている。これにより、本発明においては、それらの情報を用いた距離計測を行うことが可能となる。 In the present invention, the amount of blur (including directionality) (hereinafter also referred to as focus information) from a plurality of virtual object planes (Z 1 , Z 2 ,...) Is calculated without moving the lens. In addition, an omnifocal image without blur can be obtained at the same time. Thereby, in this invention, it becomes possible to perform the distance measurement using those information.
具体的には、レンズと撮像面の間隔a(以下、レンズ位置aともいう)と、レンズの焦点距離fから、下記の式(1)のガウスの公式により、被検物の測定点までの距離bを知ることができる。 Specifically, from the distance a between the lens and the imaging surface (hereinafter also referred to as the lens position a) and the focal length f of the lens, the measurement point of the object to be measured is calculated according to the Gauss formula of the following equation (1). The distance b can be known.
1/b=1/f−1/a・・・(1) 1 / b = 1 / f−1 / a (1)
本発明による測定では、上記の機構的に決まるレンズ位置aとは別に、マイクロレンズアレイ(以下、MLAという)を通した撮像素子上の画素信号を組み換え、加算することにより、仮想的にレンズと撮像面の間隔a1,a2,a3,・・・,anを構築する。これらの値を、式(1)の値aに代入して得られる値bの値列が、複数の物体面(Z1,Z2,Z3,・・・Zn)の位置となる。すなわち、かかる測定においては、このような再構成により、異なる物体面から発せられた光線が撮像面に到達したとして、そのときの画像を再構成し、フォーカス情報を得ることができる。 In the measurement according to the present invention, in addition to the lens position a determined mechanically, the pixel signal on the image sensor that has passed through a microlens array (hereinafter referred to as MLA) is recombined and added to virtually add the lens. The imaging plane intervals a 1 , a 2 , a 3 ,..., An are constructed. A value string of values b obtained by substituting these values into the value a in the equation (1) is the position of a plurality of object planes (Z 1 , Z 2 , Z 3 ,... Z n ). That is, in such measurement, it is possible to reconstruct an image at that time and obtain focus information on the assumption that light beams emitted from different object surfaces have reached the imaging surface by such reconstruction.
このようにして、レンズの光軸に沿って被検物を移動することなく、従来のSFF法と同様の情報を得ることができる。 In this way, the same information as in the conventional SFF method can be obtained without moving the test object along the optical axis of the lens.
なお、このような焦点検出での位置は、MLAの数だけ実行できるので、被検物をどのくらい細かく測定できるか(空間分解能)は、MLAの配列構成によって決まる。つまり、MLAの数が多いほど、測定の空間分解能が高くなることになる。 In addition, since the position in such focus detection can be executed by the number of MLAs, how finely the test object can be measured (spatial resolution) is determined by the arrangement of the MLA. In other words, the larger the number of MLA, the higher the spatial resolution of the measurement.
次に、上記の原理を用いて、被検物の形状測定を行う形状測定装置の詳細について、各構成要素ごとに説明する。 Next, details of the shape measuring apparatus for measuring the shape of the test object using the above principle will be described for each component.
[1.光学系]
まず、図1を参照して、本発明を適用した形状測定装置の光学系の概要について説明する。
[1. Optical system]
First, an outline of an optical system of a shape measuring apparatus to which the present invention is applied will be described with reference to FIG.
図1に示すように、光学系は、対物レンズ11、MLA12、及び撮像素子13を含むようにして構成される。
As shown in FIG. 1, the optical system is configured to include an
図1には、図1aと図1bの2つの光学系の構成が図示されているが、図1aの構成では、被検物(物体面(P面))の像を捕らえる対物レンズ11の焦点距離だけ離れた位置にMLA12を置き、MLA12の焦点距離だけ離れた位置に撮像素子13が置かれている。図1aでは、この撮像素子13の撮像面が、物体面(P面)と共役になっており、被検物の像が結像している。
FIG. 1 shows the configuration of the two optical systems shown in FIGS. 1a and 1b. In the configuration shown in FIG. 1a, the focal point of the
MLA12は、先述したMLAと同様に、例えば7×7個などの、複数のマイクロレンズ(以下、MLという)を2次元状に並べてなる光学素子である(図1では、縦方向の7個を図示している)。各MLで結像した像のできる領域、すなわち、ML領域13MLから得られる画像信号は、それぞれのML領域の位置に応じて被検物の異なる視点の画像、つまり、視差のある像となっている。
The
一方、図1bの構成では、所定の位置にある物体面Pが対物レンズ11で結像する面にMLA12を置き、MLの焦点距離だけ離れた位置に撮像素子13が置かれている。この場合、撮像素子13の面が、対物レンズ11の瞳面と共役になっており、各ML領域の画像信号は、瞳を分割した像となっている。言い換えると、図1bでは、結像された光線が、レンズ瞳から見て違う角度ごとの光線に振り分けられている。
On the other hand, in the configuration of FIG. 1b, the
本発明では、上記の図1a又は図1bのいずれの構成からも、違う角度からの光線を再構成することによって、焦点面の異なる複数の画像を得ることができ、それを利用して、被検物の形状の測定を行う。したがって、以下の説明では、図1aの構成を中心に述べるが、図1bの構成を採用しても同様である。 In the present invention, it is possible to obtain a plurality of images with different focal planes by reconstructing light rays from different angles from either of the above-described configurations of FIG. 1a or FIG. 1b. Measure the shape of the specimen. Therefore, in the following description, the description will focus on the configuration of FIG. 1a, but the same applies to the configuration of FIG. 1b.
そこで、次に、図2及び図3を参照して、図1aの光学系のさらに詳細な構成について説明する。なお、図2においては、複数のMLからなるMLA12の一部としての、マイクロレンズMLa,マイクロレンズMLb,マイクロレンズMLcの3つのML(以下、それぞれ、MLa,MLb,MLcという)が説明のために図示されている。
Then, with reference to FIG.2 and FIG.3, the further detailed structure of the optical system of FIG. 1a is demonstrated next. In FIG. 2, three MLs of microlens ML a , microlens ML b , and microlens ML c (hereinafter referred to as ML a , ML b , and ML c , respectively) as a part of
図2において、物体面(P面)上の点P1からの光線には、光軸と平行方向の光(図中の実線)として対物レンズ11を通過後屈折して、MLbによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P1bに結像される光線群(図中の実線)や、対物レンズ11の中心を通過後、MLcによって、撮像素子13の撮像面上のML領域の点P1cに結像される光線群(図中の点線)などがある。
In Figure 2, the light from point P1 on the object plane (P-plane), is refracted after passing through the
こうして、対物レンズ11の瞳面に置いた各MLが、撮像面にそれぞれ独立に物体の像を結ぶ。また、このとき、撮像面上のML領域の点P1bと、ML領域の点P1cとは、物体面(P面)上の同じ点P1からの、異なる角度で出てきた光線を受光する。
In this way, each ML placed on the pupil plane of the
同様に、物体面(P面)上の点P2からの光線には、図中の一点鎖線で示される方向に射出して対物レンズ11を通過屈折し、MLaによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P2aに結像される光線、図中の実線で示されるように、対物レンズ11の光軸と平行方向に射出して対物レンズ11を通過後、MLbによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P2bに結像される光線、及び図中の点線で示されるように、下方向に射出して対物レンズ11を通過後屈折して、MLcによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P2cに結像される光線が示されている。また、物体面(P面)上の点P3からの光線には、図中の一点鎖線で示されるように上方向に射出して対物レンズ11を通過後屈折して、MLaによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P3aに結像される光線、図中の実線で示されるように対物レンズ11の光軸と平行方向に射出して、MLbによって撮像素子13の撮像面上のML領域の点P3bに結像される光線が示されている。
Similarly, the light beam from point P2 on the object plane (P-plane), passes through the refractive
ここで、仮に、対物レンズ11だけの結像系であったとすると、例えば、点P2から射出された光は対物レンズ11で一点に集光される。すなわち、図2の光学系でいうと、点P2a,P2b,P2cなどの点P2から射出したあらゆる方向からの光線強度が加算されたものとなり、これが画素信号となる。このことは、図2に示すような、本発明の光学系では、MLA12の各MLによって、被検物上の一点から出た光を方向別に選別して捕えることができる、ということを意味している。
Here, if it is assumed that the imaging system includes only the
図3は、ある1つのMLから見た像が、P面から射出した同じ方向からの光線で構成されたP面の像であることを示しており、そのことはP面を各MLによって各MLの数だけ異なる方向から見た像が得られることを示すものである。すなわち、MLの数だけできるが、それらはP面から射出した光のうち、同じ方向へ射出した光が対応するMLに入射してP面の像を形成することを意味する。換言すれば、MLの数だけ異なる視差の像が得られる。 FIG. 3 shows that an image viewed from one ML is an image of the P plane composed of light rays emitted from the same direction and emitted from the P plane. This shows that images viewed from different directions by the number of MLs can be obtained. That is, as many as the number of MLs can be used, but this means that light emitted from the P plane enters the corresponding ML and forms an image of the P plane. In other words, parallax images that differ by the number of MLs are obtained.
図3aないし図3cで示す光線のうち、図3bにおいて、対物レンズ11に対して垂直に入ってくる光を集めた中央部のMLによる像は、P面を正面から捕らえた像となる。また、図3a及び図3cは、対物レンズ11に斜めに入射する光を集めた端の方に位置するMLによる像は、P面から射出する光の角度の方向からP面を見た像となる。
Among the light rays shown in FIGS. 3a to 3c, in FIG. 3b, the image by ML in the central portion that collects the light entering perpendicularly to the
対物レンズ11の瞳面は、MLA12の各MLの口径の大きさに分割され、それぞれのMLが同じ物体像を結ぶ。このとき、端の方のMLでの像は、周辺でけられ(物体の見えない所)が発生し、端の方の視野の一部は遮られるが、基本的には、各MLによる像は、物体面(P面)と共役の位置で物体面(P面)を異なる角度から見た像となる。
The pupil plane of the
そして、N個の各MLA像のNA(開き角)は、各MLの口径で決まる開口で1/Nに縮小される。ここで注目すべきことは、各MLの像は、結像側からの見込み角度が小さく、光量は少なくなるが、被写界深度(焦点深度)は非常に深くなる。従って、物体側の奥行きに関係なく、ほとんど焦点の合った像、いわゆる全焦点画像となっている。 The NA (open angle) of each of the N MLA images is reduced to 1 / N by an opening determined by the aperture of each ML. What should be noted here is that each ML image has a small angle of view from the image forming side and a small amount of light, but the depth of field (depth of focus) becomes very deep. Therefore, regardless of the depth on the object side, the image is almost in focus, that is, a so-called omnifocal image.
さらに、図3bの対物レンズ11の光軸上(図2のMLA12の中心に相当する)のML(図2のMLbに相当する)によって結像される像は、物体位置が光軸方向に移動しても、焦点もほぼ合ったまま像はずれない。すなわち、物体の光軸方向の位置が変わっても像はほとんど変化しない。
Further, an image formed by ML (corresponding to ML b in FIG. 2) on the optical axis of the
一方、図3aと図3cでの中心から外れたML(図2のMLa,MLcに相当する)を見ると、図中の左方向の矢印で示すように、物体位置が対物レンズ11から遠ざかる場合、結像される像は、図3aでは図中の上方向の矢印の方向にずれ、図3cでは図中の下方向の矢印の方向にずれる。つまり、光線のあたる画素位置は、光軸から遠ざかる方向にずれていく。逆に、物体位置が近づけば、これらの画像の画素位置は、光軸へ近づく方向にずれていく。
On the other hand, when the ML deviated from the center in FIGS. 3a and 3c (corresponding to ML a and ML c in FIG. 2) is viewed, the object position is away from the
以上のようにして、本発明の光学系は構成される。 The optical system of the present invention is configured as described above.
[2.焦点画像生成の手順]
(2−1)MLA12を対物レンズ11の瞳面とした場合
次に、図4及び図5を参照しつつ、上記の本発明の光学系を採用した場合において、複数の異なる位置での物体面の画像又は信号を形成して、物体各点でのフォーカス情報を検出する方法について説明する。なお、本実施の形態においては、図1で説明したように、図1a又は図1bのいずれの構成を採用しても、異なる角度から入射される光線を再構成して、焦点面の異なる複数の画像を生成することが可能である。したがって、はじめに、(1)MLA12を対物レンズ11の瞳面に置いた場合について説明し、その後、(2)MLA12を対物レンズ11の結像面に置いた場合についても説明する。
[2. Focused image generation procedure]
(2-1) When the
図4は、対物レンズ11とMLA12での光線追跡図を示し、図5は、MLA12で結像された撮像素子13の面での画素配列の一部と、MLA領域ごとに信号処理される選択画素を示している。
FIG. 4 shows a ray tracing diagram of the
ところで、MLA12の後側に配置される撮像素子13は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)センサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサなどであり、MLA12の各MLを通過した光を受光する所定の画素配列を、MLに対応した配置パターンで配置してなる。この画素配列の縦方向と横方向の画素数は、例えば7×7個などの個々のMLを個別に透過した部分光束を個別に受けられるように、適宜設定される。なお、ここでは、撮像素子13として、CCDを用いた例について説明する。
By the way, the
図5において、21×21個の四角は、撮像素子13を対物レンズ11の光軸方向から見た場合に撮像面上に配列された画素を示しており、そのうちの太線で囲まれた7×7個の四角からなる領域がそれぞれ1つのML領域を示している。図5では、7×7個のML領域のうち、3×3個のML領域を代表させて示している。したがって、図中の太線で囲まれたML領域のうちの中央の領域が、対物レンズ11の中心のML(図2のMLbに相当する)で結像されるML領域となる。
In FIG. 5, 21 × 21 squares indicate pixels arranged on the imaging surface when the
図4aは、物体面P0(焦点の合っている焦点面Z0と同じ)がフォーカス位置にある場合の光線図である。ここで、物体面P0は、光学系の焦点距離f、及び対物レンズ11と撮像素子13の撮像面との間隔aで一義的に決定され、具体的には、上記の光学系のガウスの式(1)で決まる距離bの位置である。
Figure 4a is a ray diagram in the case where the object plane P0 (the same as the focal plane Z 0 are focused) is in the focus position. Here, the object plane P0 is uniquely determined by the focal length f of the optical system and the distance a between the
物体面P0の対物レンズ11の光軸と一致する位置から射出した光は、MLA12の各MLで、CCD(撮像素子13)面上の各ML領域の中央部(各MLの光軸と一致)に集光する。従って、図5(既に述べたように、対物レンズ11の光軸に一致する位置のMLを中心にその周囲1つずつのML領域に対応する画素エリアのみを示している)に示すように、物体面P0の中央(対物レンズ11の光軸に一致する)の点P02から射出した光は、各ML領域内の中央の画素(図5では黒色の四角)に集光するので、各画素エリアの中央の画素の出力を選択し、加算することで物体面P0の点P02の全輝度が得られる。
The light emitted from the position that coincides with the optical axis of the
物体面P0の点P02から外れた位置からの光は、点P02からのずれ量に応じた角度で平行にMLA12に入射するので、これらの光は各ML領域で中央から同量、同方向へずれることになる。よって、各ML領域で同じ位置の画素を選択し、加算することで、焦点面Z0にある物体面P0の画像を再現することができる。
Light from a position deviating from the point P02 on the object plane P0 is incident on the
図4bは、物体面P0より対物レンズ11に近い物体面P1(実際には、図4bの点線の物体面P0で示すように、図4aと同様に、物体面P0と撮像素子13の撮像面とが共役のままとなっている)からの光線図である。物体面P1の対物レンズ11の光軸と一致する位置から射出した光は、各MLの光軸上からレンズの端側へ、少しずつ外側にずれる角度でMLA12の各MLに入射し、集光される。この場合、物体面P1の中央(対物レンズ11の光軸に一致する)の点P12から射出した光は、図5に示すように、中心のML領域(図2のMLbによって結像される領域に相当する)内での画素はそのままで、それ以外のML領域では、図4aに示した物体面P0での画素の位置から1画素ずつ外側の画素(図5では間隔の狭い左下がり斜線の四角)に集光するので、それらの画素を選択し、加算することで物体面P1の点P12の全輝度が得られる。
4b shows an object plane P1 closer to the
物体面P1の点P12から外れた位置からの光は、点P12からのずれ量に応じた角度で平行にMLA12に入射するので、これらの光は各ML領域で中央から同量、同方向へずれることになる。よって、各ML領域で同じ位置の画素を選択し、加算することで、物体面P1の画像を再現することができる。
Since light from a position deviating from the point P12 on the object plane P1 enters the
図4cは、物体面P0より対物レンズ11から遠い物体面P2(実際には、図4cの点線の物体面P0で示すように、図4aと同様に、物体面P0と撮像素子13の撮像面とが共役のままとなっている)からの光線図である。物体面P2の対物レンズ11の光軸と一致する位置から射出した光は、各MLの光軸上からレンズの端側へ、少しずつ内側にずれる角度でMLA12の各MLに入射し、集光される。この場合、物体面P2の中央(対物レンズ11の光軸に一致する)の点P22から射出した光は、図5に示すように、中央のML領域(図2のMLbによって結像される領域に相当する)での画素はそのままで、それ以外のML領域では、図4aに示した物体面P0での画素の位置から1画素ずつ内側の画素(図5では間隔の広い左下がり斜線の四角)に集光するので、それらの画素を選択し、加算することで物体面P2の点P22の全輝度が得られる。
4c shows an object plane P2 that is farther from the
物体面P2の点P22から外れた位置からの光は、点P22からのずれ量に応じた角度で平行にMLA12に入射するので、これらの光は各ML領域で中央から同量、同方向へずれることになる。よって、各ML領域で同じ位置の画素を選択し、加算することで、物体面P2の画像を再現することができる。
Since light from a position deviating from the point P22 on the object plane P2 enters the
なお、図4では、撮像素子13の右側の長方形40は、ML領域の一部である13ML1ないし13ML7を模式的に表しており、各ML領域での光の集光する位置を黒色で塗り潰すことによって、図5で上述した説明を補足して概念的に説明するためのものである。すなわち、本実施の形態では、7×7個のML領域の例を取り上げているので、縦方向に7個ある各ML領域13ML1ないし13ML7を模式的に示し、それぞれのML領域に集光(結像)した光の様子が示されている。図4aにおいては、物体面P02からの線は、CCD(撮像素子13)上の各ML領域の中央に集光(結像)する。また、図4bに示したように、物体面P0よりも対物レンズ11に近い物体面P1からの光は、中央のML領域では中央に集光し(完全には結像しないが、MLの開口が小さいので、焦点深度の深い状態が実現されている)、それ以外のML領域では図4aの場合と比べて外側へ集光する。さらに、図4cに示したように、物体面P0よりも対物レンズ11から遠い物体面P2からの光は、中央のML領域では中央に集光し(完全には結像しないが、MLの開口が小さいので、焦点深度の深い状態が実現されている)、それ以外の領域では図4aの場合と比べて内側へ集光する。
In FIG. 4, the
さらに捕捉すれば、本実施の形態においては、前側物体面P1や後側物体面P2は、実際には、対物レンズ11の位置で決まる物体面P0(図4では物体面P0が撮像素子13の受光面と共役となる)以外の、対物レンズ11を動かすことなく得られるいわば仮想的な合焦面である。
If further captured, in the present embodiment, the front object plane P1 and the rear object plane P2 are actually the object plane P0 determined by the position of the objective lens 11 (the object plane P0 in FIG. In other words, it is a virtual focusing surface that can be obtained without moving the
以上のように、物体面P0,P1,P2のように、物体の光軸方向の位置を物体面P0から変えた場合でも、対物レンズ11の中心のML(図2のMLbに相当する)によって結像される像は、焦点もほぼ合ったまま像の位置がずれないことになる。
As described above, as in the object plane P0, P1, P2, even when changing the position of the optical axis direction of the object from the object plane P0, (corresponding to the Figure 2 ML b) the center of the ML of the
すなわち、図3bに示した光学系の構成のレンズ中心のML(図2のMLbに相当する)によって結像される画像(図2のP2bに相当する)は、対物レンズ11に対して垂直に入ってくる光線からなり、被検物を正面から捉えた像となる。したがって、物体位置が光軸方向に移動しても、像はずれない。そして、分割された小さな瞳からの像なのでF値が大きく、被写界深度(焦点深度)は非常に深くなる。つまり、被検物の光軸方向の位置が変わっても、像はほとんど変化しない。したがって、物体側の奥行きに関係なく、ほとんど焦点の合った像、いわゆる全焦点画像となっている。
That is, (corresponding to P2 b in FIG. 2) image formed by the ML of lens center of the optical system configuration (corresponding to ML b in FIG. 2) shown in Figure 3b, the
(2−2)MLA12を対物レンズ11の結像面に配置した場合
ところで、上記の(2−1)においては、光学系として、図1aの構成を採用した場合の例、つまり、MLA12が対物レンズ11の瞳面に設定された場合について説明した。常に焦点の合った全焦点画像を取得する方法としては、(2−1)の方法に限らず、図1bに示したように、MLA12を対物レンズ11の焦点(結像)面、すなわち、物体面と共役の位置に設定した場合でも同等の効果を得ることができる。そこで、次に、全焦点画像を取得する方法の第2の例として、(2−2)MLA12が対物レンズ11の結像面に設定された場合について説明する。この場合、(2−1)の方法と比べて、異なる物体面での画像の作成手順が異なるため、ここでは、図6ないし図8を参照して、その作成手順を中心に説明する。
(2-2) When the
図6ないし図8においては説明を分かり易くするために、撮像素子13において直線上に並んだ5つの画素a,b,c,d,eに入射する各光線(対応するマイクロレンズMLの中心を通る主光線のみ)を示している。また、各図中の各要素には、光軸と垂直な面内における座標を示すための添字(1,2,3,・・・)を付している。
6 to 8, in order to make the explanation easy to understand, each light ray (the center of the corresponding microlens ML is incident on each of the five pixels a, b, c, d, and e aligned on the straight line in the
すなわち、図6に示すように、不図示の対物レンズ11による被検物の像がMLA12上(Z=0)で結像(各MLへ入射する領域を破線で示し、その中心の座標をX1ないしX7で示している)する場合、不図示の対物レンズ11からの光線r1,r2,r3,r4,r5は、結像面(Z=0面上)、すなわちMLの表面の1点に集まる。中心座標をX1ないしX7で示した各領域は、同じ作用を受けるから、以下、中央の領域について説明する。中央の領域の中心X4を出た光は、マイクロレンズML4のレンズ作用によって、撮像素子13の面上ではそれぞれの画素に対応して、a4,b4,c4,d4,e4の画素信号となる。したがって、結像面(Z=0)での各画像信号は、これらの和となる。すなわち、画像信号をLとすれば、Lは下記の式(2)で求めることができる。
That is, as shown in FIG. 6, an image of a test object by an objective lens 11 (not shown) is imaged on the MLA 12 (Z = 0) (regions incident on each ML are indicated by broken lines, and the coordinates of the center are X 1 to X 7 ), rays r 1 , r 2 , r 3 , r 4 , and r 5 from an objective lens 11 (not shown) are image planes (on the Z = 0 plane), that is, ML. Gather at one point on the surface. Each region indicates the center coordinates in X 1 to X X 7, since subject to the same action, will be described below the central region. The light exiting from the center X 4 in the central region corresponds to each pixel on the surface of the
L(i)=(ai+bi+ci+di+ei) ・・・(2) L (i) = (a i + b i + c i + d i + e i ) (2)
ただし、上記の通り、iは光軸と垂直な面内におけるX方向の座標(i=1〜7)を示しており、例えば、座標X4の場合には、L(4)=(a4+b4+c4+d4+e4)となる。なお、実際には、2次元的に考える必要があるので、X方向以外にY方向についても考えなければならないが、ここでは、説明を簡略化するためにX方向についてのみ述べる。 However, as described above, i represents the coordinate in the X direction (i = 1 to 7) in the plane perpendicular to the optical axis. For example, in the case of the coordinate X 4 , L (4) = (a 4 + B 4 + c 4 + d 4 + e 4 ). Actually, since it is necessary to think two-dimensionally, it is necessary to consider the Y direction in addition to the X direction, but only the X direction will be described here in order to simplify the description.
一方、図7に示すように、結像面が各MLの表面からずれたZ=h1の位置での中央の領域の中心座標X4の画像信号は、下記の式(3)から求めることができる。ただし、i=1〜7であり、座標の添数字が1〜7から外れた値は使用されない値である。 On the other hand, as shown in FIG. 7, the image signal of the center coordinate X 4 of the central region at the position of Z = h 1 where the imaging plane is displaced from the surface of each ML is obtained from the following equation (3). Can do. However, i = 1 to 7 and a value in which the coordinate suffix is outside 1 to 7 is a value that is not used.
L(i)=(ai-2+bi-1+ci+di+1+ei+2) ・・・(3) L (i) = (a i−2 + b i−1 + c i + d i + 1 + e i + 2 ) (3)
座標X4の場合にはi=4となるので、L(4)=(a2+b3+c4+d5+e6)となる。このことからも明らかなように、撮像素子13の撮像面のそれぞれの領域での中央の画素信号ci(この例の場合にはc4)は、焦点位置によらず常に存在する。つまり、この信号だけを集めた画像は、物体側の位置にかかわらず一定で、焦点ボケのない像となる。
In the case of the coordinate X 4 , since i = 4, L (4) = (a 2 + b 3 + c 4 + d 5 + e 6 ). As is clear from this, the central pixel signal c i (c 4 in this example) in each region of the imaging surface of the
したがって、図8に示すように、下記の式(4)の関係を有する信号で構成される画像は、結像面がどこにあっても(逆の言い方をすれば、結像面が一定で被検物がどこにあっても)常に焦点の合った全焦点画像となる。ただし、図8ではより実際的な応用を説明するために、図6,7に対して、フィールドレンズ(以下、FLという)を付加した図面としている。このFLを配置することで、像高の高い位置に配置されたMLに入射する光束の角度を抑えられるため、先述した例では述べていないが、FLを設けたほうが好ましい。 Therefore, as shown in FIG. 8, an image composed of signals having the relationship expressed by the following equation (4) has a constant image plane regardless of the image plane (in other words, the image plane is constant). It will always be an all-in-focus image (wherever the inspection is). However, FIG. 8 is a diagram in which a field lens (hereinafter referred to as FL) is added to FIGS. By disposing the FL, the angle of the light beam incident on the ML disposed at a high image height can be suppressed. Therefore, although not described in the above-described example, it is preferable to provide the FL.
L(i)=ci ・・・(4) L (i) = c i (4)
すなわち、例えば、図8において、撮像素子13の撮像面のそれぞれの領域での中央の画素信号c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7を集めた画像は、焦点の合った全焦点画像となる。
That is, for example, in FIG. 8, an image obtained by collecting central pixel signals c 1 , c 2 , c 3 , c 4 , c 5 , c 6 , and c 7 in each area of the imaging surface of the
以上のようにして、図1a又は図1bの構成を採用することで、焦点画像生成の手順は異なるが、異なる角度からの光線を再構成して、焦点面の異なる複数の画像が生成される。 As described above, by adopting the configuration of FIG. 1a or 1b, the procedure for generating a focus image is different, but a plurality of images having different focal planes are generated by reconstructing rays from different angles. .
[3.測定の信号処理手順]
次に、上記の手順で生成される仮想的な焦点位置での画像群から、測定のための画像データを得るために実行される信号処理について説明する。かかる信号処理では、常に焦点の合った全焦点画像を用いる点に特徴があり、焦点面を光軸方向へ少しずつずらしながら取得した各画像データに対してエッジ処理を施すことにより、焦点の合った画像を選択する。
[3. Measurement signal processing procedure]
Next, signal processing executed to obtain image data for measurement from the image group at the virtual focal position generated by the above procedure will be described. Such signal processing is characterized in that an omnifocal image that is always in focus is used, and by performing edge processing on each acquired image data while shifting the focal plane little by little in the optical axis direction, focusing is achieved. Select an image.
(3−1)多焦点逐次処理法
上記のエッジ処理としては、いくつかの方法が考えられるが、ここではまず、画像のエッジを検出する方法として、多焦点逐次処理法を用いた場合について説明する。また、この多焦点逐次処理におけるエッジ処理として、フーリエ変換(ウェーブレット変換)法を用いた場合を一例にして説明する。
(3-1) Multi-Focus Sequential Processing Method Although several methods can be considered as the above-described edge processing, first, a case where a multi-focal sequential processing method is used as a method for detecting an edge of an image will be described. To do. Further, a case where a Fourier transform (wavelet transform) method is used as an edge process in the multifocal sequential process will be described as an example.
上記の[2.焦点画像生成の手順]により、複数の異なる物体面での画像群が形成された後、先述したSFFと同様の処理によって、各々の画像の同じ画素エリアの位置において、下記の方法でフォーカス情報を検出することができる。 Above [2. After a group of images on a plurality of different object planes is formed by the procedure for generating a focus image, the focus information is obtained by the following method at the same pixel area position of each image by the same process as SFF described above. Can be detected.
すなわち、かかる信号処理では、図9に示すように、距離の異なる複数の物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の画像群について、それぞれFFT(Fast Fourier Transform)により画像信号をフーリエ変換(又はウェーブレット変換)し、空間周波数空間内(フーリエ面上)で高周波成分のみをハイパスフィルタ(High Pass Filter)にて抽出した後、逆フーリエ変換(又は逆ウェーブレット変換)する。この処理によって、ほぼエッジ(輪郭)部分のみの画像となる。次に、これらの画像でエッジのある各点の位置(Xi,Yi)に着目して、複数の物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の画像群の中から、最もエッジの鋭い(傾き成分の最も高い)画像をベストフォーカス(Best Focus)として、選択する。 That is, in such signal processing, as shown in FIG. 9, FFT (Fast Fourier) is performed on image groups of a plurality of object planes (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,. The image signal is subjected to Fourier transform (or wavelet transform) by Transform, and only high-frequency components are extracted in the spatial frequency space (on the Fourier plane) with a high pass filter, and then inverse Fourier transform (or inverse wavelet transform). ) By this processing, an image of only the edge (contour) portion is obtained. Next, paying attention to the position (X i , Y i ) of each point having an edge in these images, a plurality of object planes (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,...) An image having the sharpest edge (the highest inclination component) is selected from the image group as the best focus.
図10は、各焦点面の画像群におけるサンプリング点のエッジの傾き成分をグラフ化したものである。図10において、横軸Zは物体面の位置(被検物からの距離)を表し、縦軸αはエッジの傾き成分を表し、図中上方向にいくほど、その値が大きくなる(焦点の合っている程度(フォーカスの程度)が高い)ことを意味する。 FIG. 10 is a graph of the slope component of the edge of the sampling point in the image group of each focal plane. In FIG. 10, the horizontal axis Z represents the position of the object plane (distance from the test object), and the vertical axis α represents the inclination component of the edge, and the value increases in the upward direction in the figure (the focal point). (The degree of focus is high).
図10に示すように、Z方向のサンプリング点は、各物体面毎の値となっているために離散的なものとなっているが、図中の曲線で表しているように、関数近似によってピーク(図中の点線)を求めることで、補間処理による小数点以下の値を持つ位置Zが求められ、その精度は向上する。 As shown in FIG. 10, the sampling points in the Z direction are discrete because they are values for each object plane. However, as shown by the curve in the figure, the function approximation is used. By obtaining the peak (dotted line in the figure), a position Z having a value after the decimal point is obtained by interpolation processing, and the accuracy is improved.
しかしながら、この手順ではZの位置を求めることができるものの、次に示すような問題が残る。 However, although the position of Z can be obtained by this procedure, the following problems remain.
すなわち、焦点の違う画像からエッジを検出する場合、物体の距離に応じて、ピント(焦点)の合っている所と、合っていない所とが存在する。このとき、明るさ(信号強度)が極端に違うエッジが隣接している場合、焦点の合っていない明るいエッジが、隣接する焦点の合った暗いエッジを覆ってしまい、エッジの位置を誤認識する恐れがある。 That is, when an edge is detected from an image with a different focus, there are places where the focus (focus) is in focus and places where it is not in accordance with the distance of the object. At this time, if edges with extremely different brightness (signal intensity) are adjacent to each other, the bright edge that is not in focus covers the adjacent dark edge that is in focus, and the position of the edge is erroneously recognized. There is a fear.
かかる問題を解決するためには、全てのエッジで焦点の合った画像を用いて、画素単位での微分値を求め、正しいエッジ位置を先に検出しておけばよい。 In order to solve such a problem, it is only necessary to obtain a differential value for each pixel using an image in which all edges are in focus, and to detect a correct edge position first.
そこで、本実施の形態においては、MLA12の中央のML(図2のMLbに相当する)で結像される、対物レンズ11の中心(軸上)の画像が物体面の位置が変わっても(Zの方向が変わっても)変化のない画像であって、かつ、被写界深度が深く、物体側の距離によらず常にほぼ完全にピントの合った、像ずれがなく、かつボケのない画像(全焦点画像)となることに着目し、この画像を用いる。
Therefore, in the present embodiment, even when the image of the center (on the axis) of the
本発明の信号処理においては、この全焦点画像を用いて、上記のように、フーリエ変換及びハイパスフィルタ処理をすることによって、正しいエッジ位置(Xi,Yi)を得て、同時にその近傍画像のコントラスト信号(画像の濃度値)を登録する。次に、それらのエッジについて、多数物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の画像群の中から、着目するエッジ位置(Xi,Yi)とその近傍の画像信号が、登録したコントラスト信号と最も相関の高い画像におけるZを求める。 In the signal processing of the present invention, using this omnifocal image, the Fourier transform and high-pass filter processing are performed as described above to obtain the correct edge position (X i , Y i ), and at the same time the neighboring image The contrast signal (image density value) is registered. Next, with respect to those edges, the edge position (X i , Y i ) of interest and its edge are selected from among a group of images of a large number of object planes (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,. The Z in the image in which the neighboring image signal has the highest correlation with the registered contrast signal is obtained.
すなわち、全焦点画像から得られた各エッジ位置(Xi,Yi)について、物体位置(Z)の異なる複数の(ボケを含む)画像から、同じ座標(Xi,Yi)のエッジ位置の画素信号における、ボケのない全焦点画像のエッジ信号と最も類似性(相関)の高い物体位置(Z)を求める。これにより、エッジ各点(Xi,Yi)でのZを検出することができる。 That is, for each edge position (X i , Y i ) obtained from the omnifocal image, the edge position of the same coordinate (X i , Y i ) is obtained from a plurality of (including blurred) images having different object positions (Z). The object position (Z) having the highest similarity (correlation) with the edge signal of the unfocused omnifocal image is obtained. Thereby, Z at each edge point (X i , Y i ) can be detected.
具体的には、まず、注目しているエッジ位置である注目エッジ位置(Xi,Yi)と、その近傍画素の信号強度fi,jを検出する。次に、それらのエッジについて、多数の物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の画像群の中から、同じエッジ位置(Xi,Yi)と、その近傍信号gi,j(Z)が、fi,jと最も相関の高くなるときのZを求める。 Specifically, first, the target edge position (X i , Y i ) that is the target edge position and the signal intensity f i, j of the neighboring pixels are detected. Next, with respect to those edges, the same edge position (X i , Y i ) from the image group of a large number of object planes (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,. Z is obtained when the neighborhood signal g i, j (Z) has the highest correlation with f i, j .
この相関の求め方は、各点の明るさやコントラストの違いを吸収するよく知られた正規化相関法を用いると好適であるが、例えば、計算時間を短縮できる差分絶対値の和、又は差分の二乗和を求める方法など、かかる相関を求めることができる方法であれば他の方法であってもよい。 As a method of obtaining this correlation, it is preferable to use a well-known normalized correlation method that absorbs the difference in brightness and contrast at each point. Other methods may be used as long as the correlation can be obtained, such as a method of obtaining the sum of squares .
そして、例えば、下記の式(5)又は式(6)の値が最も小さくなるときのZを求める。 Then, for example, Z is obtained when the value of the following formula (5) or formula (6) is the smallest.
これにより、物体の各エッジ座標(Xi,Yi)位置でのZが求められる。 Thus, the edge coordinates of the object (X i, Y i) is Z at position sought.
なお、ここでは、撮像素子13から出力される画像信号に対し、直接画像処理を施す例について説明したが、エッジ信号を際立たせ、検出誤差を低減する目的で、画像の前処理を施してもよい。例えば、各画像を、フーリエ変換とハイパスフィルタを組み合わせた処理や、ソーベルフィルタ、あるいはラプラシアンフィルタと呼ばれるデジタル微分フィルタなどの画像処理をすることにより、輪郭部だけを強調した、いわゆるエッジ画像を得ることができるので、その後、上記の相関処理を行えばよい。
Although an example in which image processing is directly performed on the image signal output from the
また、相関を計算する際には、先述した場合と同様に、図10に示したような補間処理を用いて求めることも可能である。 Further, when calculating the correlation, it is also possible to obtain the correlation using the interpolation processing as shown in FIG.
以上のように、多焦点逐次処理法では、画像信号の強度のみでエッジ位置を特定(光軸方向でピントの合った画像を特定)しようとすると、本来の特定すべきエッジが強いボケ光によって検出できない場合が生じるので、これを避けるために、全焦点画像を用いた相関処理を行っている。 As described above, in the multifocal sequential processing method, when an edge position is specified only by the intensity of an image signal (an image that is in focus in the optical axis direction) is to be specified, the original edge to be specified is caused by strong blur light. Since there are cases where it cannot be detected, in order to avoid this, correlation processing using an omnifocal image is performed.
(3−2)全焦点エッジ抽出法
次に、画像のエッジを検出する方法として、全焦点エッジ抽出法を用いた場合について説明する。
(3-2) Omnifocal Edge Extraction Method Next, a case where the omnifocal edge extraction method is used as a method for detecting an edge of an image will be described.
上記の(3−1)の多焦点逐次処理法では、一旦、多数の焦点画像群を形成した後に、フーリエ変換などの処理を行うため、どうしても処理時間がかかってしまう。また、エッジを検出する画像として、先の物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の画像群では、いずれもどこかに焦点面があり、その焦点からはずれた箇所はボケが生じ、全てのエッジを検出することは困難になる。そこで、全焦点エッジ抽出法では、MLA12の中央のMLで結像される全焦点画像によって予め2次元画像上でエッジ位置が特定できることに着目し、特定したエッジ位置のみで光軸方向へエッジ位置の探索を行なう。つまり、全焦点画像の中の特徴(エッジ)を先に検出しておき、その検出されたエッジ位置に対応する位置の物体面の画像だけを生成し、その位置でのベストフォーカスとなるZを検出すれば、処理する点が少なくて済み、演算の負担が少ないばかりでなく、演算時間が短くて済み、迅速な測定に寄与することができる。
In the multi-focal sequential processing method (3-1) described above, processing such as Fourier transform is performed after a large number of focused image groups are formed once, so processing time is inevitably required. Also, as an image for detecting an edge, in the image group of the previous object plane (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,...), There is a focal plane somewhere, and from that focal point. The deviated portion is blurred and it becomes difficult to detect all edges. Therefore, in the all-focus edge extraction method, focusing on the fact that the edge position can be specified on the two-dimensional image in advance by the all-focus image formed by the ML at the center of the
具体的には、MLA12の中央のMLで結像される全焦点画像を用いて、画像処理でよく知られている輪郭抽出のための3×3行列(一般的に微分オペレータと呼ばれる)を使ったエッジ抽出の演算処理を行う。例えば、ソーベルフィルタ(Sobel Filter)などを使って、X方向又はY方向で、画像中のエッジを検出する。なお、この方法は、特に、線のエッジ検出に有効である。また、スポットや交点などの点の検出には、二次微分に相当するラプラシアンフィルタ(Laplace Filter)を使ってもよい。これらは、被検物の段差など、何らかの構造や色、反射率の差などによるものである。全焦点エッジ抽出法では、検出されたエッジや点の位置(Xi,Yi)における、これらのフィルタで処理された値を、デフォーカス量として算出する。
Specifically, using an omnifocal image formed in the center ML of the
そして、全焦点エッジ抽出法においては、画像のエッジのある各点(位置)に着目して、(3−1)と同様に、上記の多数の物体面(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)に対応する、このデフォーカス量の変化を算出する。これにより得られる値は、上記の図10と同様のデータとなるため、これから信号のピーク、すなわち、ベストフォーカスとなるZを求める。 In the omnifocal edge extraction method, paying attention to each point (position) having an edge of the image, as in (3-1), the above-described many object planes (..., Z −1 , Z (0 , Z 1 ,...) Corresponding to this defocus amount change is calculated. Since the value obtained by this is the same data as in FIG. 10, the peak of the signal, that is, Z that is the best focus is obtained from this.
以上のように、上記の(3−1)の多焦点逐次処理法や、(3−2)の全焦点エッジ抽出法などのエッジ処理によって、物体の各エッジ座標(Xi,Yi)位置でのZが検出される。なお、その後、検出された値を用いての距離測定処理が行われるが、その処理については、次の[4.距離測定手順]で説明する。 As described above, each edge coordinate (X i , Y i ) position of the object is obtained by edge processing such as the above-described multifocal sequential processing method (3-1) or the all-focus edge extraction method (3-2). Z at is detected. Thereafter, a distance measurement process using the detected value is performed. The process is described in [4. Distance measurement procedure].
[4.距離測定手順]
(4−1)多数のフォーカス画像から物体位置を求める方法
上記の手順によって求められた、物体の各エッジ座標(Xi,Yi)位置でのZを用いた距離測定が行われるが、その手順にはいくつかの方法があるが、ここではまず、多数のフォーカス画像(焦点面の位置が異なる多数の画像、すなわち、多数の仮想焦点面の画像)を生成し、その中からベストの焦点位置を求める方法について説明する。
[4. Distance measurement procedure]
(4-1) Method for obtaining object position from multiple focus images Distance measurement using Z at each edge coordinate (X i , Y i ) position of the object obtained by the above procedure is performed. There are several methods for the procedure, but here we first generate a number of focus images (a number of images with different focal plane positions, that is, a number of virtual focal plane images), and the best focus among them is generated. A method for obtaining the position will be described.
ここで、仮想焦点面と共役な被検物像側の物体面の位置(・・・,Z-1,Z0,Z1,・・・)の値は、式(1)に基づき、対物レンズ11と撮像素子13の撮像面との間隔a、若しくは対物レンズ11と仮想的な焦点面との間隔(a1,a2,a3,・・・,an)によって一義的に決まる。
Here, the value of the position (..., Z −1 , Z 0 , Z 1 ,...) Of the object plane on the object image side conjugate with the virtual focal plane is based on the expression (1). It is uniquely determined by the distance a between the
したがって、焦点面の位置(撮像面上にある場合も含む(すなわち、a1,a2,a3,・・・,an))を定めれば、その位置に焦点が合うべき被検物の部位の位置がわかり、その部位までの距離bが式(1)を用いて求めることができる。その結果、求めた距離bの値と撮像素子13から出力される2次元画像の座標(X,Y)情報と合わせて、被検物の上記部分の座標(X,Y,Z)、すなわち、3次元の空間座標を決定することができる。
Therefore, if the position of the focal plane (including the case where it is on the imaging plane (that is, a 1 , a 2 , a 3 ,..., An )) is determined, the test object to be focused on that position. And the distance b to that part can be obtained using the equation (1). As a result, the coordinate (X, Y, Z) of the portion of the test object, ie, the coordinate (X, Y) information of the two-dimensional image output from the
(4−2)2つの異なる焦点面の画像情報から物体位置を求める方法
上記の(4−1)の方法では、多数のフォーカス画像(多数の異なる焦点面を仮定した場合に得られる画像)を生成して、それぞれのフォーカス画像の中からベストの焦点位置の部分を検出するといった方法で、被検物の各部分までの距離を正確に測定することができる。そのためには、例えば、図10のような多点情報からピークを検出する、というような手順が必要となる。図10において、横軸Zは被検物までの距離、縦軸αは焦点の合っている程度(フォーカスの程度)を示している。この図から2次元画像のある座標(X,Y)における焦点の合っている被検物の部位までの距離がαの最大値となるZの値として求めることができる、ということがわかる。しかしながら、処理の手順が多く、処理に時間がかかる可能性が高い。
(4-2) Method for Obtaining Object Position from Image Information of Two Different Focal Planes In the above method (4-1), a large number of focus images (images obtained when a number of different focal planes are assumed) are obtained. The distance to each part of the test object can be accurately measured by generating and detecting the best focal position from each focus image. For that purpose, for example, a procedure of detecting peaks from multipoint information as shown in FIG. 10 is required. In FIG. 10, the horizontal axis Z indicates the distance to the test object, and the vertical axis α indicates the degree of focus (degree of focus). From this figure, it can be seen that the distance to the in-focus portion of the test object at a certain coordinate (X, Y) of the two-dimensional image can be obtained as the value of Z that is the maximum value of α. However, there are many processing procedures, and there is a high possibility that processing will take time.
そこで、ここでは、別の方法として、少ない処理量で、高速化を図る測定手順について説明する。この方法においては、多数の画像を生成し、そこから得られる図10のような多点情報からピークを検出するのではなく、最低2つの異なる焦点面の画像情報を用いて、両者の差分信号、すなわち、2つの位置でのデフォーカス量の差から、Zの位置を求める。そして、このZは、対物レンズ11から被検物までの距離bに対応するので、この値と撮像素子13の2次元画像の座標(X,Y)情報と合わせて、被検物の座標(X,Y,Z)、すなわち、3次元形状を測定することができる。
Therefore, here, as another method, a measurement procedure for speeding up with a small amount of processing will be described. In this method, a large number of images are generated and peaks are not detected from the multipoint information as shown in FIG. 10, but the difference signal between the two is obtained using image information of at least two different focal planes. That is, the position of Z is obtained from the difference in the defocus amount at the two positions. Since this Z corresponds to the distance b from the
しかしながら、この方法で演算した値そのものだけでは、被検物の局所的な反射強度の差が影響する可能性が高い。すなわち、元の照明光の明るさ分布や、被検物の位置による反射率の違いによって信号強度は変化する。特に隣接した領域に明暗の差が著しい箇所があると、デフォーカス状態では両者の信号が混ざり合うため、エッジのピークを誤検出する可能性がある。 However, there is a high possibility that the difference in local reflection intensity of the test object is affected only by the value calculated by this method. That is, the signal intensity varies depending on the brightness distribution of the original illumination light and the difference in reflectance depending on the position of the test object. In particular, if there is a portion where the difference in brightness is significant in the adjacent region, both signals are mixed in the defocused state, so that there is a possibility that an edge peak is erroneously detected.
そこで、かかる演算処理で求められた演算値を、MLA12の中央のMLにより結像された画像の各画素値で除算して規格化しておくことにより、局所エリア毎に、明るさ(光強度)によらない、規格化されたデフォーカスによるボケ量を得ることができる。
Therefore , the calculation value obtained by such calculation processing is divided by each pixel value of the image formed by the ML at the center of the
以上のようにして、本実施の形態においては、例えば、(4−1)又は(4−2)の方法によって、距離測定の処理が行われることで、被検物の表面の座標(X,Y,Z)が求められ、3次元形状が測定される。 As described above, in the present embodiment, for example, the distance measurement process is performed by the method (4-1) or (4-2), so that the coordinates (X, Y, Z) is determined and the three-dimensional shape is measured.
このように、本実施の形態においては、1回の撮像により得られる画像信号を用いて、被検物の3次元形状を計測できるので、従来のSFFのように、複数回の撮像が必要な場合と比べて、高速で計測を行うことが可能である。 Thus, in the present embodiment, since the three-dimensional shape of the test object can be measured using the image signal obtained by one imaging, a plurality of imaging operations are required as in the conventional SFF. Compared to the case, measurement can be performed at high speed.
[5.形状測定装置]
次に、上述した距離測定の処理を行って、被検物の3次元形状を測定する、本実施の形態に係る形状測定装置の構成について、図11を参照して説明する。
[5. Shape measuring device]
Next, the configuration of the shape measuring apparatus according to the present embodiment that performs the above-described distance measurement process and measures the three-dimensional shape of the test object will be described with reference to FIG.
図11に示すように、形状測定装置は、対物レンズ11、MLA12、撮像素子13、制御回路31、ユーザインターフェース32、駆動回路33、演算処理回路34、及び、メモリ35を含むようにして構成される。なお、図11において、対物レンズ11ないし撮像素子13は、先述した図1等の対物レンズ11ないし撮像素子13に対応している。
As shown in FIG. 11, the shape measuring apparatus includes an
制御回路31は、ユーザインターフェース32を介してユーザから入力された指示にしたがって、駆動回路33、演算処理回路34、及びメモリ35の制御を行う。また、制御回路31は、図11の形状測定装置の各部の動作を制御する。
The
駆動回路33は、撮像素子13を駆動する。また、駆動回路33は、撮像素子13からの画像信号を、演算処理回路34に出力する。
The
演算処理回路34は、駆動回路33からの画像信号に基づいて、所定の演算処理を行う。そして、演算処理回路34は、演算結果をメモリ35に格納する。
The
演算処理回路34は、MLA12のMLの各々により結像された像を、撮像素子13により撮像することで得られる画像データから、被検物の3次元形状を測定する。かかる処理の詳細については、後述する図12の演算処理回路34の動作の説明の際に併せて説明する。
The
以上のようにして、形状測定装置は構成される。 The shape measuring apparatus is configured as described above.
次に、図12のフローチャートを参照して、図11の演算処理回路34により行われる3次元形状測定処理について説明する。
Next, the three-dimensional shape measurement process performed by the
演算処理回路34は、ステップS11において、駆動回路33からの画像信号を取得し、ステップS12において、焦点画像を生成する。具体的には、上記の[2.焦点画像生成の手順]で述べたように、演算処理回路34は、図1aの構成の場合には、(2−1)の方法によって、図1bの構成の場合には、(2−2)の方法によって、異なる角度からの光線を再構成して、焦点面の異なる複数の画像を生成する。
The
ステップS13において、演算処理回路34は、測定の信号処理を行う。具体的には、上記の[3.測定の信号処理手順]で述べたように、演算処理回路34は、(3−1)の「多焦点逐次処理法」又は(3−2)の「全焦点エッジ抽出法」などのエッジ処理によって、常に焦点の合った全焦点画像を用いて、物体の各エッジ座標(Xi,Yi)位置でのZを求める。
In step S13, the
そして、演算処理回路34は、ステップS14において、距離測定の処理を行い、ステップS15において、物体の3次元形状を測定し、処理は終了する。具体的には、上記の[4.距離測定手順]で述べたように、演算処理回路34は、(4−1)の「多数のフォーカス画像から物体位置を求める方法」又は(4−2)の「2つの異なる焦点面の画像情報から物体位置を求める方法」によって、被検物の表面の座標(X,Y,Z)が求められ、3次元形状が測定される。
Then, the
以上のように、図11の形状測定装置においては、演算処理回路34によって、先述した、[2.焦点画像生成の手順]、[3.測定の信号処理手順]、[4.距離測定手順]が順に実行されることで、MLA12の中央のMLによって結像された像から得られる全焦点画像を用いた信号処理が行われ、それにより得られる物体の各エッジ座標(Xi,Yi)位置でのZから、被検物の表面の座標(X,Y,Z)、すなわち、3次元形状が測定される。
As described above, in the shape measuring apparatus in FIG. 11, the arithmetic processing circuit 34 [2. Procedure for generating focus image], [3. Measurement signal processing procedure], [4. The distance measurement procedure] is sequentially executed, thereby performing signal processing using an omnifocal image obtained from the image formed by the ML at the center of the
すなわち、図1aに示したように、MLA12が対物レンズ11の射出瞳と共役となるように配置されている場合、演算処理回路34は、複数のMLのうちの対物レンズ11の光軸の位置にあるMLA12の中央のMLにより撮像素子13の撮像面上に形成された像から得られる全焦点画像(基準画像)と、撮像素子13の出力から得られる焦点面の異なる複数の画像(測定画像)との相関から求められる被検物のZ位置を用いて、その被検物の3次元の形状を測定する。
That is, as shown in FIG. 1a, when the
なお、本実施の形態では、図1aの構成を中心に述べたが、図1bに示したように、撮像素子13の撮像面が対物レンズ11の射出瞳と共役となるように配置されている場合には、演算処理回路34は、対物レンズ11の主光線が交わる撮像素子13の撮像領域を構成する画素から得られる全焦点画像(基準画像)と、撮像素子13の出力から得られる焦点面の異なる複数の画像(測定画像)との相関から求められる被検物のZ位置を用いて、その被検物の3次元形状を測定することになる。
In the present embodiment, the configuration shown in FIG. 1a is mainly described. However, as shown in FIG. 1b, the imaging surface of the
[6.測定精度維持手順]
本実施の形態においては、測定センサ系を動かすか、あるいは、ズーム用のレンズを用いることによって、測定センサの機能アップを図ることができる。以下、この実施の形態について説明する。
[6. Measurement accuracy maintenance procedure]
In the present embodiment, the function of the measurement sensor can be improved by moving the measurement sensor system or using a zoom lens. Hereinafter, this embodiment will be described.
図13には、横軸をa(レンズ位置)、縦軸をb(物体距離)とした場合において、対物レンズ11の焦点距離f=25mmとして、レンズ位置aの値を27 mmから45 mmまで変えたときの物体距離bの値をグラフ化したものが示されている。図13において、横軸のaは、図中右方向にいくほど、レンズ位置aの値が大きくなり、縦軸のbは、図中上方向にいくほど、物体距離bの値が大きくなる。なお、このレンズ位置a,物体距離bは、上記の式(1)のガウスの公式におけるa,bに相当する。
In FIG. 13, when the horizontal axis is a (lens position) and the vertical axis is b (object distance), the focal length f of the
このグラフからも明らかなように、被検物までの物体距離bの値は、レンズ位置aの値によって大きく異なる。 As is apparent from this graph, the value of the object distance b to the test object varies greatly depending on the value of the lens position a.
すなわち、図13によれば、レンズ位置aの値が小さくなると、物体距離bは急激に遠ざかる(距離が広がる)とともに、いわゆる被写界深度が深くなり、物体距離bの変化に対するフォーカス情報の感度が低下することがわかる。 That is, according to FIG. 13, when the value of the lens position a decreases, the object distance b rapidly increases (the distance increases), and the so-called depth of field increases, and the sensitivity of the focus information to changes in the object distance b is increased. It turns out that falls.
実際の測定においては、被検物と対物レンズ11との間の作動距離が十分とれず、被検物が大きいために測定範囲から外れてしまったり、被検物まで近寄れなかったりする場合が生ずる。このような場合、大きな被検物の形状を一度に測定したり、作動距離が変わっても同じ精度で測定することが装置の機能アップにつながる。
In actual measurement, the working distance between the object to be examined and the
そこで、本実施の形態では、対物レンズ11としてズームレンズを用いる。以下、ズームレンズを用いた例を説明する。
Therefore, in the present embodiment, a zoom lens is used as the
ズームレンズでは遠くの被検物を拡大したり、近くの被検物を縮小したりする。この際、対物レンズ11の焦点距離fに最適のレンズ位置aがあるから、レンズ位置aを最適な値とするために、レンズ位置aの値を変えられるようになっていることが好ましい。
The zoom lens enlarges a distant object or reduces a nearby object. At this time, since there is an optimum lens position a for the focal length f of the
このような形態を有する形状測定装置は、例えば、図14に示すような構成となる。 The shape measuring apparatus having such a configuration has a configuration as shown in FIG. 14, for example.
なお、図14において、図11と対応する箇所には同一の符号が付してあり、処理が同じ部分に関しては、その説明は省略する。 In FIG. 14, portions corresponding to those in FIG. 11 are denoted by the same reference numerals, and description of portions having the same processing is omitted.
対物レンズ11は、焦点距離が可変のズームレンズとして構成されている。このズームレンズの構成は、一眼レフカメラ用のズームレンズ等として、公知のものを用いることができる。そして、このズームレンズでは、被検物までの焦点も合わせることができる。そのため、ズームレンズは、図14に示すように、ズーム用レンズZLと合焦用レンズFoLとを含む。
The
ズーム用レンズ駆動装置51は、制御回路31の制御にしたがって、対物レンズ11を構成する複数のレンズのうちのズーム用レンズZLを、対物レンズ11の光軸方向(図中の左右方向)に移動させることにより、対物レンズ11の焦点距離fを変化させる。すなわち、ズーム用レンズZLの移動によって、対物レンズ11の焦点距離fが変化することで、被検物の像の大きさを拡大又は縮小させることが可能となる。
The zoom
また、合焦レンズ駆動装置52は、制御回路31の制御にしたがって、対物レンズ11を構成する複数のレンズのうち、合焦レンズFoLを移動させることにより、被検物に焦点を合わせる。
Further, the focusing
このように、ズーム用レンズZLを用いることで対物レンズ11の焦点距離fを変えて被検物の倍率を変え、合焦レンズFoLによって、この被検物に焦点を合わせることで、被検物との距離(作動距離)が変化したとしても、最適な状態で測定を行うことが可能となる。
As described above, the zoom lens ZL is used to change the focal length f of the
このような構成であるから、図14に示すように、例えば、CPU41によって、制御回路31と演算処理回路34が構成されているとすると、このCPU41に、図15に示すフローチャートにしたがって、ズーム用レンズ駆動装置51や合焦レンズ駆動装置52などを制御させる。
As shown in FIG. 14, for example, if the
ステップS31において、ユーザインターフェース32から供給される測定開始命令により、CPU41は、駆動回路33を制御して、撮像素子13から画像信号を取り込む。
In step S <b> 31, the
ステップS32において、CPU41は、取り込んだ画像信号から被検物Hまでの距離を測定する。ここでは、最初に、対物レンズ11の光軸と一致する被検物Hの合焦ポイントP1までの距離が測定される。
In step S32, the
ステップS33において、CPU41は、合焦ポイントP1に合焦するように、制御信号を合焦レンズ駆動装置52に出力する。すると、合焦レンズ駆動装置52は、CPU41からの制御信号に応じて、対物レンズ11の合焦レンズFoLを合焦のために制御する。具体的には、図1aの光学系の場合には、撮像素子13の撮像面(表面)と合焦ポイントP1とが共役になるように、また、図1bの光学系の場合は、MLA12の各MLの表面と合焦ポイントP1とが共役になるように、制御回路31は、合焦レンズ駆動装置52を制御する。
In step S33, the
ステップS34において、CPU41は、被検物Hを最適な状態で測定できるようにする。具体的には、撮像素子13の撮像面に被検物Hが入っていて、かつレンズ位置aの値が最適な範囲となっている場合、既に被検物Hを最適に測定できる状態にあるので、CPU41は特に処理を実行せず、処理はステップS35に進む。
In step S34, the
なお、「レンズ位置aの値が最適な範囲にある場合」の意味は、図13を参照して説明した通りであるのでここではその説明は省略する。ただし、図13のカーブは、式(1)から明らかなように、対物レンズ11の焦点距離fに依存している。したがって、焦点距離fの値が大きくなる(望遠になる)ほど、レンズ位置aの変化に対する物体距離bの変化が小さくなる。すなわち、特に、物体距離bが大きくなったときの測定感度が向上することになる。
Note that the meaning of “when the value of the lens position a is in the optimum range” is as described with reference to FIG. 13, and thus the description thereof is omitted here. However, the curve in FIG. 13 depends on the focal length f of the
一方、被検物Hを最適に測定できる状態にない場合には、CPU41は、被検物Hが撮像素子13の撮像面からはみ出しているか否かを判定し、被検物Hが撮像面からはみ出ていると判定した場合、被検物Hが撮像面に入るように、ズーム用レンズ駆動装置51に制御信号を出力し、対物レンズ11のズーム用レンズZLを移動させ、対物レンズ11の焦点距離fを小さくする(広角にする)。
On the other hand, when the test object H is not in a state where it can be measured optimally, the
なお、対物レンズ11の焦点距離fを小さくして測定する場合、設定した広角の焦点距離fに応じて、レンズ位置aと物体距離bとの関係が決まるので、CPU41は、所望の感度(レンズ位置aの変化に対する物体距離bの変化、すなわち、測定精度ともいえる)が得られるように、合焦レンズ駆動装置52に制御信号を出力し、合焦レンズFoLを移動させる。一般的に、広角になるほど、焦点深度が深くなって物体距離bの変化を検出し難くなるので、合焦レンズFoLを移動させても所定の測定精度が得られない場合がある。その場合には、作動距離を変えるために、被検物Hを遠ざけるか、あるいは被検物Hから離れて測定する必要がある。それができない場合には、最適な焦点距離fとレンズ位置aを設定して、被検物Hを分割測定する必要がある。分割測定した画像をつなぎ合わせる技術は既に画像処理技術として周知であり、CPU41は、被検物Hを分割測定した後、この技術を用いて分割測定した画像を接続することができる。
When measuring with the focal length f of the
また、CPU41は、被検物Hが撮像素子13の撮像面からはみ出ておらず、撮像面内にあると判定した場合、さらに、その撮像面内にある被検物Hが、撮像面に対して小さいか否かを判定する。すなわち、被検物Hが撮像面に対して小さい場合には、測定精度が悪くなるので、CPU41は、撮像面内にある被検物Hが撮像面に対して小さいと判定した場合には、被検物Hが撮像面から外れない程度に、対物レンズ11の焦点距離fを大きく(望遠)すべく、ズーム用レンズ駆動装置51に制御信号を出力してズーム用レンズZLを移動させる。なお、対物レンズ11の焦点距離fを変化させることで、レンズ位置aと物体距離bとの関係が最適な範囲から外れた場合には、CPU41は、合焦レンズ駆動装置52に制御信号を出力し、レンズ位置aの値が最適な範囲に入るように設定する。
In addition, when the
そして、CPU41は、ステップS35において、最適に測定できる状態にある被検物Hの測定点までの距離(Z)を求め、ステップS36において、測定点の撮像面上での位置(X,Y)とから、最適に測定できる状態にある被検物Hの各測定点の空間座標(X,Y,Z)を測定し、被検物Hの3次元の形状を求める。この際、対物レンズ11の焦点距離f、各測定点までの距離を勘案して各測定点の補正を行っていくことは当然である。
In step S35, the
以上のようにして、CPU41によって、ズーム用レンズ駆動装置51や合焦レンズ駆動装置52などの制御が実行される。これにより、対物レンズ11の光軸に沿って、被検物Hを移動することなく、かつ最適な状態で被検物Hの形状を測定することができる。
As described above, the
ところで、上記の説明は、一般的なものであって、通常は、目視等により被検物Hは予め分かっているので、作動距離が略適正になるように、被検物Hと装置との位置関係を定めてから、測定を開始することになる。従って、対物レンズ11の焦点距離fを大きく変えたり、レンズ位置aを大きく変えることは、現実には少ない。
By the way, the above description is general. Usually, the test object H is known in advance by visual observation or the like. Therefore, the test object H and the apparatus are arranged so that the working distance is substantially appropriate. Measurement is started after the positional relationship is determined. Therefore, in reality, there is little change in the focal length f of the
また、上記の説明では、焦点距離fの変化、レンズ位置aの変化を、CPU41により制御する例で説明したが、撮像素子13の出力する画像信号に対応する画像をモニタ36に表示し、ユーザがモニタ36に表示された画像を見ながら、焦点距離fやレンズ位置aを調整するようにしてもよい。勿論、この場合、モニタ36には、先述した各種の測定値も表示されることになる。
In the above description, the change in the focal length f and the change in the lens position a are controlled by the
なお、図14においては、CPU41は、制御回路31と演算処理回路34から構成されるとして説明したが、図14の構成の一部について、CPU41、ユーザインターフェース32、メモリ35、及びモニタ36から構成されるパーソナルコンピュータであると捉えることもできる。その場合、パーソナルコンピュータは、モニタ36に表示された画像を見ながら操作を行う操作者の指示にしたがって、ズーム用レンズ駆動装置51や合焦レンズ駆動装置52を制御することになる。
In FIG. 14, the
なお、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、又は、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等に、記録媒体からインストールされる。 The series of processes described above can be executed by hardware, or can be executed by software. When a series of processing is executed by software, a program constituting the software may execute various functions by installing a computer incorporated in dedicated hardware or various programs. For example, it is installed from a recording medium in a general-purpose personal computer or the like.
この記録媒体は、コンピュータとは別に、利用者にプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、若しくは半導体メモリ等により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態で利用者に提供される、プログラムが記録されているハードディスクドライブやROM(Read Only Memory)等で構成される。 This recording medium is not only composed of a computer, but also a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory or the like on which the program is recorded, which is distributed to provide a program to users. It is configured by a hard disk drive or a ROM (Read Only Memory) in which a program is recorded, which is provided to the user in a state of being preinstalled in the computer.
さらに、上述した一連の処理を実行させるプログラムは、必要に応じてルータ、モデム等のインタフェースを介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の通信媒体を介してコンピュータにインストールされるようにしてもよい。 Furthermore, the program for executing the above-described series of processes is installed in a computer via a wired or wireless communication medium such as a local area network, the Internet, or digital satellite broadcasting via an interface such as a router or a modem as necessary. You may be made to do.
なお、本明細書において、記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。 In the present specification, the step of describing the program stored in the recording medium is not limited to the processing performed in chronological order according to the described order, but is not necessarily performed in chronological order. It also includes processes that are executed individually.
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。 The embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
11 対物レンズ, 12 MLA, 13 撮像素子, 31 制御回路, 32 ユーザインターフェース, 33 駆動回路, 34 演算処理回路, 35 メモリ, 36 モニタ, 41 CPU, 51 ズーム用レンズ駆動装置, 52 合焦レンズ駆動装置, ML マイクロレンズ, FL フィールドレンズ, FoL 合焦レンズ, ZL ズーム用レンズ
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記対物レンズの背後に2次元に配列された複数のレンズを有する光学素子と、
前記光学素子の背後に配置された2次元の撮像素子と、
前記対物レンズの焦点距離を変化させる焦点距離可変手段と、
前記撮像素子の出力から焦点面の異なる複数の測定画像を生成する画像形成手段と、
前記複数のレンズの各々に対応する前記撮像素子の撮像領域を構成する画素のうち前記対物レンズと前記光学素子との光学配置に応じた所定画素から得られる、全ての画素が合焦した基準画像と、前記複数の測定画像との相関から求められる被検物の前記対物レンズの光軸方向の位置を用いて、前記被検物の3次元の形状を測定する3次元形状測定手段と
を備えることを特徴とする形状測定装置。 An objective lens;
An optical element having a plurality of lenses arranged two-dimensionally behind the objective lens;
A two-dimensional image sensor disposed behind the optical element;
A focal length changing means for changing a focal length of the objective lens;
Image forming means for generating a plurality of measurement images having different focal planes from the output of the image sensor;
A reference image in which all the pixels are focused, obtained from predetermined pixels corresponding to the optical arrangement of the objective lens and the optical element among the pixels constituting the imaging region of the imaging element corresponding to each of the plurality of lenses. comprising the, using the position of the optical axis of the objective lens of the object obtained from the correlation between the plurality of measurement images, and a three-dimensional shape measurement means for measuring the three-dimensional shape of the test object A shape measuring apparatus characterized by that.
ことを特徴とする請求項1に記載の形状測定装置。 The shape measuring apparatus according to claim 1, further comprising a focus position varying unit that changes a focus position of the objective lens.
前記合焦位置可変手段は、前記3次元形状測定手段により測定された前記距離情報に基づき前記合焦位置を制御する
ことを特徴とする請求項2に記載の形状測定装置。 The three-dimensional shape measuring means obtains distance information to the test object at the approximate center of the visual field of the objective lens,
The shape measuring apparatus according to claim 2, wherein the focus position varying unit controls the focus position based on the distance information measured by the three-dimensional shape measuring unit.
ことを特徴とする請求項3に記載の形状測定装置。 The three-dimensional shape measurement means, and the distance to the test object, taking into account the magnification of the objective lens, the claim 3, characterized in that to measure the three-dimensional shape of the test object Shape measuring device.
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