JP6359350B2 - 三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の試料の表面の違いを解析する場合に、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムに関する。

従来、共焦点顕微鏡、デジタルマイクロスコープ等、光学顕微鏡を含む三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して得られた高さ情報を有する測定データを用いて、様々な解析処理を実行する。解析処理とは、例えば二次元の試料画像上に設定されたプロファイル線に沿ってプロファイルグラフを表示する、あるいはプロファイル線に沿った線粗さ解析する等を意味する。

複数の試料の表面の違いを解析する場合、特許文献１に示すような粗さ解析を実行する。粗さ解析を実行する場合、解析結果は、Ｒａ、Ｒｚ、Ｓａ、Ｓｔｄ等３０個以上の粗さパラメータで評価される。

特開２０１３−２０１３９９号公報

しかし、複数の試料の表面の違いを解析する場合、例えばマスター品とサンプル品との表面仕上げの状態を比較する場合等には、手触り、輝き、摩擦性、電磁気特性等、感覚的な違いや定性的な違いがあることは理解できるが、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することは困難であるという問題点があった。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の試料の表面の違いを解析する場合に、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために第１発明に係る三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して、三次元形状情報を含む測定データを取得する三次元形状測定ユニットと、測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットとを有する三次元形状測定装置であって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。

また、第２発明に係る三次元形状測定装置は、第１発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

また、第３発明に係る三次元形状測定装置は、第１発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

また、第４発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第３発明のいずれか１つにおいて、入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する領域分割手段を備え、前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することを特徴とする。

また、第５発明に係る三次元形状測定装置は、第４発明において、前記二次元平面上で、前記パラメータ値算出手段でパラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付ける領域指定手段を備えることを特徴とする。

また、第６発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第５発明のいずれか１つにおいて、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付ける分類パラメータ選択受付手段を備えることを特徴とする。

また、第７発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第６発明のいずれか１つにおいて、前記分類パラメータ表示手段は、特定された分類パラメータごとに、複数の単位の分類度合いを示すグラフを表示することを特徴とする。

また、第８発明に係る三次元形状測定装置は、第１乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記分類パラメータごとに表示する優先順位を対応付けて記憶しておき、前記分類パラメータ表示手段は、前記分類パラメータを優先順位順に表示することを特徴とする。

次に、上記目的を達成するために第９発明に係る測定データ処理ユニットは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットであって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。

また、第１０発明に係る測定データ処理ユニットは、第９発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

また、第１１発明に係る測定データ処理ユニットは、第９発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

次に、上記目的を達成するために第１２発明に係る測定データ処理方法は、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能な測定データ処理方法であって、前記測定データ処理ユニットは、測定データを、複数の単位に分類した測定データとして入力を受け付ける第１の工程と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第２の工程と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する第３の工程と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する第４の工程とを含むことを特徴とする。

また、第１３発明に係る測定データ処理方法は、第１２発明において、前記第３の工程は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

また、第１４発明に係る測定データ処理方法は、第１２発明において、前記第３の工程は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

次に、上記目的を達成するために第１５発明に係るコンピュータプログラムは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記測定データ処理ユニットを、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段、及び少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段として機能させることを特徴とする。

また、第１６発明に係るコンピュータプログラムは、第１５発明において、前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする。

また、第１７発明に係るコンピュータプログラムは、第１５発明において、前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする。

第１発明、第９発明、第１２発明及び第１５発明では、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する。測定データ処理ユニットは、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付け、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定し、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する。これにより、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に試料の表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

第２発明、第１０発明、第１３発明及び第１６発明では、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する。これにより、有意差が存在すると統計的に判定された分類パラメータを特定することができるので、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

第３発明、第１１発明、第１４発明及び第１７発明では、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する。これにより、一定以上の差分が存在すると判定された分類パラメータを特定することができるので、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

第４発明では、入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割し、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。これにより、一の単位領域内に測定データが１つしかない場合であっても、複数の領域に分割した状態でそれぞれパラメータ値を算出することができ、統計処理を実行して精度良く分類パラメータを特定することが可能となる。

第５発明では、二次元平面上で、パラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付けるので、試料の表面の違いを解析するための分類パラメータを特定するために、定性的に相違があると考えられる領域を指定することが可能となる。

第６発明では、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付けるので、解析結果に合わせて見やすいように分類パラメータを表示することができる。

第７発明では、特定された分類パラメータごとに、複数のグループの分類度合いを示すグラフを表示するので、分類パラメータとしてどの分類パラメータが適切であるか否かを容易に比較することができ、試料の表面の違いを解析するための分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

第８発明では、分類パラメータごとに表示する優先順位を対応付けて記憶しておき、分類パラメータを優先順位順に表示するので、試料の表面の違いを解析するための最適な分類パラメータを特定することが可能となる。

本発明によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に試料の表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の構成を模式的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの、ＣＰＵ等の制御部を用いた場合の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの２つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの３つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。 パラメータＲａのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。 パラメータＲｚのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。 線粗さのパラメータの例示図である。 角スペクトルを説明するための画像の例示図及び角スペクトルの例示図である。 面粗さのパラメータの例示図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの領域分割の例示図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの分類パラメータの表示画面の例示図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの解析結果を行列状に表示する場合の模式図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの解析結果を行列状に追加表示する場合の模式図である。 本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 分布表示領域に表示されるグラフの例示図である。

以下、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置について、図面に基づいて具体的に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の構成を模式的に示すブロック図である。

図１に示すように、本実施の形態に係る三次元形状測定装置１０は、測定データ処理ユニット１と三次元形状測定ユニット２とで構成されている。三次元形状測定ユニット２は、レーザ光源５２を有しており、レーザ光源５２から単一波長光が出射される。出射された単一波長光は、Ｘ−Ｙスキャン光学系５４を経由して第１ハーフミラー５６で反射され、対物レンズ２０を通じてステージ５８上の試料Ｍに照射される。

試料Ｍの反射光は、第１ハーフミラー５６で反射され、続いて第２ハーフミラー２２で反射された後に、第１結像レンズ２４へ誘導される。第１結像レンズ２４の焦点位置がピンホール２６に合致した光だけが、共焦点絞りとしてのピンホール２６を通過し、ピンホール２６を通過した反射光が受光素子２８に入力される。

三次元形状測定ユニット２は、白色光源３０も備えている。白色光源３０から出射された白色光は、第１ハーフミラー５６と対物レンズ２０との間に設けられた第３ハーフミラー３２で反射され、試料Ｍに照射される。

三次元形状測定ユニット２は、カラーＣＣＤカメラ３４を備えており、第１ハーフミラー５６を通過した光を第２結像レンズ３６で結像した像を撮像する。撮像された画像が、測定データ処理ユニット１における解析処理の対象となる。

点光源であるレーザ光源５２から出射された光は、Ｘ−Ｙスキャン光学系５４を介して観察視野内を走査位置単位に分割してＸ−Ｙ走査され、受光素子２８は走査位置ごとの反射光を検出する。また、対物レンズ２０は、矢印で示すようにＺ軸方向（光軸方向）に駆動され、走査位置ごとにＺ軸方向に焦点位置を変化させる。したがって、受光素子２８では、対物レンズ２０のＺ軸方向の位置ごとの反射光が検出される。また、白色光源３０の反射光は、カラーＣＣＤカメラ３４で検出され、走査位置ごとに、レーザ光源５２を用いて検出した焦点位置における試料Ｍの色情報を検出する。

受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４は、コンピュータで構成された測定データ処理ユニット１に接続されており、それぞれ検出された測定データを測定データ処理ユニット１へ送信する。測定データを受信した測定データ処理ユニット１は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する。解析結果は、測定データ処理ユニット１の表示装置（表示部）４３で表示される。

図２は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の、ＣＰＵ等の制御部を用いた場合の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施の形態に係る測定データ処理ユニット１は、少なくとも動作を制御する制御プログラムを実行するＣＰＵ（制御部）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、ビデオインタフェース１５、可搬型ディスクドライブ１６、通信インタフェース１７及び内部バス１８を備えている。

ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されているコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１６によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１７を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

記憶装置１３は、ハードディスク等で構成されており、測定データ記憶部１３１及びパラメータ情報記憶部１３２を備えている。測定データ記憶部１３１には、三次元形状測定ユニット２において、試料の三次元形状を測定して取得した、三次元形状情報を含む測定データを、複数のグループに対応付けて記憶する。

パラメータ情報記憶部１３２は、入力を受け付けた複数のグループごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについて、それぞれパラメータ値を算出して記憶する。パラメータ情報記憶部１３２に記憶されているパラメータ値は、パラメータごとにパラメータ値の統計処理を実行し、有意差の有無を判定する、あるいは所定の閾値以上の差分の存在を判定する基礎データとなる。

通信インタフェース１７は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワーク網に接続されることにより、三次元形状測定装置１０の三次元形状測定ユニット２、あるいは外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。

Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード４１、マウス４２等の入力装置と接続されており、解析処理に必要なパラメータ情報等の入力を受け付ける。ビデオインタフェース１５は、ＬＣＤ等の表示装置４３と接続され、解析結果を一覧表示する。

図３は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の機能ブロック図である。本実施の形態に係る測定データ処理ユニット１の測定データ入力受付手段３０１は、三次元形状測定ユニット２の受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４における画像データを、複数の単位、例えば複数のグループに分類した複数の測定データとして入力を受け付ける。入力を受け付けた測定データは、記憶装置１３の測定データ記憶部１３１に記憶される。

複数のグループ（単位）に分類する場合の定性的あるいは定量的な項目としては、例えば光沢度、手触り、気密度、摩擦力、摩耗、焼き付き、潤滑性、接着性、密着性、剥離し易さ、外観、鮮映性（塗装面の輝き）、光学的性能、耐蝕性、絶縁性、疲労破壊強さ、電磁気特性、接触面の熱伝導、電気抵抗、接合面剛性、寸法測定精度、肌触り、印刷品位、騒音、振動のいずれかである。

図４は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の２つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。図４に示すように、複数のグループに分類する測定データの一覧を表示する測定データ表示領域４５に表示されている測定データを、マウス等のドラッグ＆ドロップ操作によりグループ分類領域４６、４７へ移動する。例えばグループ１には良否判定で良品と判定された「ＯＫ品」を、グループ２には不良品と判定された「ＮＧ品」を、それぞれ分類しても良い。タブレット等の場合には、操作ボタン４８を選択することにより移動させることで、複数のグループに分類して複数の測定データとして入力を受け付けることができる。

もちろん、２つのグループに分類することに限定されるものではない。図５は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の３つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。図５に示すように、複数のグループに分類する測定データの一覧を表示する測定データ表示領域４５に表示されている測定データを、マウス等のドラッグ＆ドロップ操作によりグループ分類領域４６、４７、４９へ移動する。例えばグループ１には条件１のデータを、グループ２には条件２のデータを、グループ３には条件３のデータを、それぞれ分類しても良い。タブレット等の場合には、操作ボタン４８を選択することにより移動させることで、複数のグループに分類して複数の測定データとして入力を受け付けることができる。

図３に戻って、パラメータ値算出手段３０４は、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。パラメータ値算出手段３０４で算出された、パラメータごとのパラメータ値は、記憶装置１３のパラメータ情報記憶部１３２に記憶される。

パラメータ値の算出方法として、例えば代表的な粗さパラメータを用いる方法であり、算術平均高さを示す線粗さのパラメータＲａは、基準長さにおける高さＲ（ｘ）の実態値の平均値として算出する。図６は、パラメータＲａのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。

図６に示すように、基準長さｌｒ内の輪郭曲線につき、所定の基準高さで反転させた高さ（絶対値）の平均値としてパラメータＲａのパラメータ値を算出している。計算式は、基準長さｌｒ内にＮ個の高さを計測するプロット点が存在するとして、（式１）で表すことができる。

もちろん、線粗さのパラメータとしては、パラメータＲａに限定されるものではない。図７は、パラメータＲｚのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。

図７に示すように、基準長さｌｒ内の輪郭曲線につき、基準高さからの高さが最も高い山の高さＲｐと、基準高さからの深さが最も深い谷の深さＲｖとの和として、パラメータＲｚのパラメータ値を算出している。計算式は、（式２）で表すことができる。

ほとんどのユーザは、線粗さのパラメータとして上述したＲａ、Ｒｚを使用しており、他のパラメータについては意味を理解することなく放置しているのが現状である。図８は、線粗さのパラメータの例示図である。図８に示すように、上述した基準高さからの高さが最も高い山の高さＲｐ、基準高さからの深さが最も深い谷の深さＲｖ、ＲｐとＲｖとの和Ｒｚ、算術平均高さＲａ以外にも、様々なパラメータが存在する。

また、パラメータとして線粗さのパラメータに限定する必要はなく、例えば面粗さを示すパラメータであっても良い。線粗さのパラメータＲａを拡張した算術平均高さのパラメータＳａが、その代表的な面粗さのパラメータである。

パラメータＳａのパラメータ値は、領域中の高さを計測するプロット点の高さ（表面の平均面からの高さ）の絶対値の平均値として算出する。計算式で表すと、（式３）のようになる。

また、角スペクトル関数が最大となる角度の値である角スペクトルのパラメータＳｔｄを用いても良い。図９は、角スペクトルを説明するための画像の例示図及び角スペクトルの例示図である。

図９（ａ）に示す画像では、一定角度の方向に形成された節目模様の中に、異なる角度の一条の模様が表示されている。図９（ｂ）は、図９（ａ）に示す画像から角スペクトルを求めた分布図である。図９（ｂ）に示すように、一定角度の方向に形成された節目模様は７０度弱の方向であることがわかり、一条の模様は１１０度強の方向であることがわかる。

角スペクトルを求める関数は、（式４）に定義されており、図９（ｂ）は（式４）に基づいて算出している。

もちろん、面粗さのパラメータについても、上述したパラメータに限定されるものではない。図１０は、面粗さのパラメータの例示図である。図１０に示すように、上述した算術平均高さのパラメータＳａ、角スペクトルのパラメータＳｔｄ以外にも、様々なパラメータが存在する。

図３に戻って、パラメータ値算出手段３０４では、入力を受け付けた複数のグループ（単位）ごとに、試料の表面の状態に関するパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出しているが、一のグループについて一の画像データ（測定データ）しか入力を受け付けていない場合、統計処理、特に後述するＴ検定を実行することができない（最低限４個のデータが必要となる）。

そこで、領域分割手段３０２を設けておき、一のグループ（単位）に対応する二次元平面（画像平面）上での単位領域を複数の領域に分割することが好ましい。これにより、パラメータ値算出手段３０４は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することができ、一のグループに複数のパラメータ値が存在する状態で分類パラメータを特定することができる。

図１１は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の領域分割の例示図である。図１１に示すように、まず測定データを取得する単位領域１１０の指定を受け付ける。次に、マウス等の操作により、単位領域を４つの領域１１１、１１２、１１３、１１４に分割する。そして、分割された複数の領域１１１、１１２、１１３、１１４ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することにより、一の単位領域において、同一のパラメータについて少なくとも４つのパラメータ値を求めることができるので、後述するＴ検定を確実に実行することができる。

なお、領域指定受付手段３０３を設けておき、二次元平面上で分割された複数の領域の中から、パラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付けても良い。ユーザが定性的に相違があると認識している領域を指定することができるので、より確実に定量的に試料の表面の違いを解析することができる分類パラメータを特定することが可能となる。

分類パラメータ特定手段３０５は、算出されて記憶されている複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する。例えば、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行して、試料の表面の違いを解析することが容易な分類パラメータを特定する。統計処理としては、例えば周知のＴ検定を実行する。統計処理の種類は特に限定されるものではない。

具体的には、以下の手順で処理を実行する。まず、分類された２つのグループの測定データに対して、Ｓフィルタ、Ｆオペレーション、Ｌフィルタを選択して適用する。

Ｓフィルタとは、小さいスケールの成分を取り除くフィルタ（ローパスフィルタ）であり、カットオフ値λｓに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのＮＡに応じてフィルタの波長（カットオフ値の逆数）を決めても良いし、データの水平分解能よりも大きい、規格上の最小のカットオフ値（カットオフ波長）を選択しても良い。また、規格に定義されている全Ｓフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。

Ｆオペレーションとは、基礎表面から形状を除去するためのフィルタであり、傾き補正に相当する形状除去のためのフィルタである。

Ｌフィルタとは、大きいスケールの成分を取り除くフィルタ（ハイパスフィルタ）であり、カットオフ値λｃに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのＮＡに応じてフィルタの波長（カットオフ値の逆数）を決めても良いし、規格に定義されている全Ｌフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。

フィルタ処理後、例えばＩＳＯ２５１７８の規格に応じて表面性状パラメータ（線粗さパラメータ又は面粗さパラメータ）のパラメータ値を算出する。例えば上述した角スペクトルのパラメータＳｔｄのパラメータ値を算出して、模様の筋目の方向を特定する。

次に、特定された筋目の方向に対して垂直な方向に１つ又は複数の線を引き、それぞれの線の高さデータに対してカットオフ値λｓ、λｃを適用して、図８に示す線粗さのパラメータのパラメータ値を算出する。これを全てのグループの測定データに対して実行し、すべてのパラメータに対してそれぞれＴ検定を実行してパラメータごとに有意差の有無を判定する。

Ｔ検定とは、２つの母集団がいずれも正規分布に従うことを前提として、平均が等しいか否かを判定する検定を意味する。２つのグループの分散が等しいと仮定できる場合はスチューデントのＴ検定を、分散が等しいと仮定できない場合はウェルチのＴ検定を採用する。

Ｔ検定を利用しない場合には、２つのグループの平均値の距離が、２つのグループ間の標準偏差の和の何倍に相当するかに応じて、分離可能であるか否かを判定する。２つのグループの分布を正規分布に当てはめて、２つの正規分布の重複度合いに応じて判定することもできる。

なお、有意差が存在すると判定された場合であっても意味のない有意差である場合には有意差がないものとみなしても良い。例えば、パラメータＲａに有意差が存在すると判定された場合であっても、レンズ、データサイズ等の測定条件から所定値より小さいと判断されたときには誤差とみなうべきと判断することができる。このとき、有意差が存在しないと判定することができる。

また、統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定することに限定されるものではなく、統計処理を実行することなく分類パラメータを特定しても良い。具体的には、以下の手順で分類パラメータを特定する。

まず、パラメータごとに閾値を事前に設定しておく。次に２つのグループの測定データについて、すべての粗さパラメータのパラメータ値を算出する。そして、２つのグループの粗さパラメータの平均値の差分が設定された閾値以上である場合には、分類パラメータとして特定可能なパラメータであると判断することができる。

図３に戻って、分類パラメータ表示手段３０６は、少なくとも特定された分類パラメータを表示手段（表示部）４３に表示する。分類パラメータ表示手段３０６は、分類パラメータだけを表示することに限定されるものではなく、解析結果に加えて分類パラメータを追加表示するものであっても良い。

図１２は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の分類パラメータの表示画面の例示図である。図１２の例では、パラメータ１２２ごとに、各グループのパラメータ値の平均値の分布を分布表示領域１２３にグラフ表示している。

設定された各パラメータの閾値は、閾値表示領域１２５に表示されている。閾値に対する分離度合いに応じて、分類パラメータを表示している。つまり、分離度合いの高い順に優先順位を付け、優先順位の高い順に分布表示領域１２３にグラフ表示する。

また、分離度表示領域１２１には、パラメータごとに分類パラメータとして採用するべきか否かの度合いを示す指標である分離度を表示する。図１２の例では、「◎」、「○」、「△」により、分離度を表現しており、分離度が「◎」ほど分類パラメータとして適していることを示している。

ここで、分離度は、２つのグループをグループ１、グループ２として、（式５）で算出することができる。

例えば、（式５）で算出した分離度が‘６’より大きい場合には「◎」を、‘３’より大きく‘６’以下である場合には「○」を、‘１’より大きく‘３’以下である場合には「△」を、それぞれ表示する。

なお、選択領域１２４にはチェックボックスを分類パラメータ選択受付手段として設けてある。チェックボックスがマウス４２の操作により選択された場合、選択された分類パラメータが、解析結果に追加表示される。

まず、解析結果を行列状に表示する場合、例えば３種類の設定情報、すなわち解析方法ごとの設定情報（以下、解析処理単位設定情報）、測定データごとの設定情報（以下、ファイル単位設定情報）、及び測定データそれぞれについて異なる解析方法を設定する設定情報（以下、セル単位設定情報）の３つを組み合わせて表示する。

図１３は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の解析結果を行列状に表示する場合の模式図である。図１３の例では、行単位で測定データ（ファイル）ごとの解析結果を表し、列単位で解析方法（解析処理）ごとの解析結果を表している。

この場合、解析処理単位設定情報は、複数の解析処理単位設定情報をひとまとまりとした解析処理単位設定セット４０１として、各列がどの解析処理に対する解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、画像表示の種別として、「レーザ＋カラー」、「レーザ」、「カラー」、「高さ」等が、解析処理単位設定情報となる。

ファイル単位設定情報は、複数のファイル単位設定情報をひとまとまりとしたファイル単位設定セット４０２として、各行がどの設定情報に対して複数の解析方法で解析処理を実行した解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、高さデータ、カラーデータ等の測定データが、ファイル単位設定情報となる。

セル単位設定情報４０３は、各解析処理に対するファイル個別の設定情報を示している。これらを組み合わせることにより、解析結果を行列状に表示することができる。

図１２の選択領域１２４で選択を受け付けた分類パラメータは、行列状に表示された解析結果に追加表示される。図１４は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１の解析結果を行列状に追加表示する場合の模式図である。

図１４の例では、解析処理単位設定情報として「レーザ＋カラー」が選択されており、「レーザ＋カラー情報」に関する解析結果が測定データごとに、高さ画像とともに表示されている。そして、分類パラメータとしてパラメータＳｔｒが選択された場合、測定データごとのパラメータ値が、追加表示される。

図１５は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置１０の測定データ処理ユニット１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。測定データ処理ユニット１のＣＰＵ１１は、三次元形状測定ユニット２の受光素子２８及びカラーＣＣＤカメラ３４における画像データを、複数の単位、例えば複数のグループに分類した複数の測定データとして入力を受け付け（ステップＳ１５０１）、記憶装置１３の測定データ記憶部１３１に記憶する（ステップＳ１５０２）。

ＣＰＵ１１は、一グループの測定データの数が４個以上であるか否かを判断する（ステップＳ１５０３）。ＣＰＵ１１が、測定データの数が４個より少ないと判断した場合（ステップＳ１５０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、測定データを取得した二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する（ステップＳ１５０４）。

ＣＰＵ１１が、測定データの数が４個以上であると判断した場合（ステップＳ１５０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１５０４をスキップし、パラメータごとにパラメータ値を算出して記憶する（ステップＳ１５０５）。ＣＰＵ１１は、記憶されている複数のパラメータ値に基づいてパラメータごとにＴ検定を実行し（ステップＳ１５０６）、複数のパラメータの中から、測定データを複数のグループ（単位）に分類するための分類パラメータを特定する（ステップＳ１５０７）。例えば、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理としてＴ検定を実行して、試料の表面の違いを解析することが容易な分類パラメータを特定する。

ＣＰＵ１１は、少なくとも特定された分類パラメータを表示手段（表示部）４３に表示する（ステップＳ１５０８）。もちろん、分類パラメータだけを表示しても良いし、解析結果に加えて分類パラメータを追加表示するものであっても良い。

以上のように本実施の形態によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば図１２の例では、パラメータ１２２ごとに、各グループのパラメータ値の平均値の分布を分布表示領域１２３にグラフ表示しているが、母集団が多ければヒストグラムで表示すれば良い。しかし、母集団が少ない場合には、ヒストグラムでは分布を把握することができない。そこで、実データから平均値と不定分散とを算出し、正規分布図として算出すれば良い。

図１６は、図１２に示す分布表示領域１２３に表示されるグラフの例示図である。図１６の例では、４つの実データ１６１のみが存在する場合、分布を表示することはできない。そこで、４つの実データ１６１の平均値と分散を算出して、正規分布曲線１６２を求めて表示する。

図１２に示す分布表示領域１２３には、正規分布曲線のみを表示しても良いし、実データのみ、あるいは両方を表示しても良い。また、いわゆる箱ひげ図を用いても良い。

１ 測定データ処理ユニット
２ 三次元形状測定ユニット
１０ 三次元形状測定装置
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 記憶装置
９０ 可搬型記録媒体
１００ コンピュータプログラム
１３１ 測定データ記憶部
１３２ パラメータ情報記憶部

Claims (17)

1. 試料の三次元形状を測定して、三次元形状情報を含む測定データを取得する三次元形状測定ユニットと、
   測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットと
   を有する三次元形状測定装置であって、
   測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、
   入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
   算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、
   少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段と
   を備えることを特徴とする三次元形状測定装置。
2. 前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項１に記載の三次元形状測定装置。
3. 前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項１に記載の三次元形状測定装置。
4. 入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する領域分割手段を備え、
   前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。
5. 前記二次元平面上で、前記パラメータ値算出手段でパラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付ける領域指定受付手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の三次元形状測定装置。
6. 解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付ける分類パラメータ選択受付手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。
7. 前記分類パラメータ表示手段は、特定された分類パラメータごとに、複数の単位の分類度合いを示すグラフを表示することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。
8. 前記分類パラメータごとに表示する優先順位を対応付けて記憶しておき、
   前記分類パラメータ表示手段は、前記分類パラメータを優先順位順に表示することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。
9. 試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットであって、
   測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、
   入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
   算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、
   少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段と
   を備えることを特徴とする測定データ処理ユニット。
10. 前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項９に記載の測定データ処理ユニット。
11. 前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項９に記載の測定データ処理ユニット。
12. 試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能な測定データ処理方法であって、
    前記測定データ処理ユニットは、
    測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける第１の工程と、
    入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第２の工程と、
    算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する第３の工程と、
    少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する第４の工程と
    を含むことを特徴とする測定データ処理方法。
13. 前記第３の工程は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項１２に記載の測定データ処理方法。
14. 前記第３の工程は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項１２に記載の測定データ処理方法。
15. 試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能なコンピュータプログラムであって、
    前記測定データ処理ユニットを、
    測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段、
    入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、
    算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段、及び
    少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段
    として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
16. 前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。
17. 前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータプログラム。