JP7381827B2 - 光干渉測定装置および光干渉測定方法 - Google Patents

光干渉測定装置および光干渉測定方法 Download PDF

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Description

本発明は、光干渉測定装置および光干渉測定方法に関し、より詳細には、フーリエドメイン光干渉測定装置およびフーリエドメイン光干渉測定方法に関する
従来、測定対象物の内部構造を非接触・非侵襲で高分解能に画像化する技術として、光干渉断層撮影(OCT,Optical・Coherence・Tomography)が知られている。
フーリエドメインOCT(FD-OCT)計測では、まず、光のスペクトル成分毎に干渉光強度を測定し、干渉光強度から直流成分を差し引いて、インターフェログラムと呼ばれる強度分布を得る。インターフェログラムを高速フーリエ変換(FFT)することで、深さ方向の反射光の強度スペクトルを取得する。特許文献1には、FD-OCT計測を行う装置として、波長掃引型OCT(SS-OCT,Swept Source-OCT)が開示されている。
国際公開第2015/001918号
FD-OCTを用いる三次元計測システムの深さ方向の強度スペクトルの分解能は、光源の周波数帯域幅によって制限される。これは、インターフェログラムを深さ方向の強度プロファイルに再構成する際に、高速フーリエ変換を使用しているためである。
より具体的には、本来、測定対象物が離散的な間隔を持つ層状構造物で且つ光源の周波数帯域幅が無限であれば、そのフーリエ変換である、強度プロファイルはデルタ関数列で得られるはずである。しかし、実際には、周波数帯域幅は窓関数となり、そのため、そのフーリエ変換とインターフェログラムのフーリエ変換との畳み込み積分が強度プロファイルとして得られることになる。
したがって強度プロファイルの深さ分解能を向上させるためには、光源の周波数帯域をより広くする必要がある。しかし、光源の周波数を広くするためには、装置の大型化や、コストの増大などの問題が生じるという問題があった。
本発明は、係る事情に鑑みなされたものであり、光干渉測定技術において、広帯域な光源を用いることなく、深さ方向の強度プロファイルの分解能を改善することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明の第1の態様に係る光干渉測定装置は、電磁波を測定対象物および参照面に照射し、前記測定対象物の反射面からの反射波と、前記参照面からの反射波とを干渉させて干渉波のインターフェログラムを取得する測定部と、前記インターフェログラムをフーリエ変換することにより、深さ方向の強度プロファイルを構成する信号処理部とを備え、前記信号処理部は、測定対象物が少なくとも1の反射面を有し、前記電磁波の進行方向に積層された層状構造物であると仮定した場合の、インターフェログラムのモデル式に基づいて、所定の仮定面数の範囲における各仮定面数について前記モデル式のパラメータを推定するモデルパラメータ推定部と、前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式から、統計学的手法により最良のモデル式を選択する最良モデル選択部と、前記最良のモデル式に基づいて深さ方向の強度プロファイルを再構成する強度プロファイル再構成部とを備え、前記仮定された層状構造物の反射面は、前記層状構造物の各層の空気または隣接層との界面であって、前記電磁波を反射または内面反射する面であり、前記仮定面数は、前記層状構造物において仮定された反射面の数である。
上記態様において、前記モデルパラメータ推定部は、測定対象物が、各層内の屈折率が一定で、少なくとも1の反射面数をもつ層状構造物であると仮定した場合のインターフェログラムのモデル式に基づいて、前記モデル式のパラメータを推定することも好ましい。
また、上記態様において、前記最良モデル選択部は、前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式を用いて、インターフェログラムを再構成し、再構成されたインターフェログラムと、元のインターフェログラムとの尤度を算出し、前記仮定反射面数を自由度として得られる情報量規準に基づいて最良のモデル式を選択することも好ましい。
また、上記態様において、前記仮定面数の範囲は、測定対象物の構造特性に基づいて決定されることも好ましい。
また、上記態様において、前記仮定面数の範囲は、前記元のインターフェログラムより構成される深さ方向の強度プロファイルの、ピーク数に基づいて決定されることも好ましい。
また、本発明の第2の態様に係る光干渉測定方法は、電磁波を測定対象物および参照面に照射し、前記測定対象物の反射面からの反射波と、前記参照面からの反射波とを干渉させて取得した干渉波のインターフェログラムをフーリエ変換することにより、深さ方向の強度プロファイルを構成するステップと、測定対象物が、少なくとも1の反射面数を有し、前記電磁波の進行方向に積層された層状構造物であると仮定した場合のインターフェログラムのモデル式に基づいて、所定の仮定面数の範囲における各仮定面数について、前記モデル式のパラメータ推定するステップと、前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式から、統計学的手法により最良のモデル式を選択するステップと、前記最良のモデル式に基づいて強度プロファイルを再構成するステップとを備え、前記仮定された層状構造物の反射面は、前記層状構造物の各層の空気または隣接層との界面であって、前記電磁波を反射または内面反射する面であり、前記仮定面数は、前記層状構造物において仮定された反射面の数である。
上記構成に係る光干渉測定装置または光干渉測定方法によれば、広帯域な光源を用いることなく、深さ方向の強度プロファイルの分解能を改善することができる。
本発明の実施の形態に係る光干渉測定装置の概略構成を示すブロック図である。 同光干渉測定装置の測定部の概略構成図である。 同光干渉測定装置により得られるインターフェログラムの形状を示す図である。 同光干渉測定装置の信号処理部の機能構成図である。 層状構造物の構造を説明する図である。 第1のノイズ除去部によるノイズ除去の方法を説明する図である。 特異値分解によるノイズ除去によって除去されるノイズを説明する図である。 同光干渉測定装置を用いた光干渉測定方法の処理のフローチャートである。 同光干渉測定方法におけるノイズ除去の処理のフローチャートである。 同ノイズ除去のうち、フィルタによるノイズ除去の処理のフローチャートである。 同ノイズ除去のうち、特異値分解によるノイズ除去の処理のフローチャートである。 同光干渉測定方法におけるモデルパラメータの推定の処理のフローチャートである。 同方法における最良モデル選択の処理のフローチャートである。 同方法により推定したモデルパラメータを用いた強度プロファイル再構成のシミュレーション結果である。 同方法におけるフィルタによるノイズ除去の結果を示す図である。 上記フィルタによるノイズ除去後のインターフェログラムを用いた、特異値分解によるノイズ除去の結果を示す図である。 上記特異値分解によるノイズ除去後のインターフェログラムを用いて、最良モデルの選択を行った結果を示す図である。 本実施の形態の光干渉測定装置の1つの変形例に係る信号処理部の機能構成図である。 同信号処理部による仮定面数の範囲の設定のフローチャートである。
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照して説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。また、以下の実施の形態の説明において、同一の構成要素には同一の符号を付し、同様の構成要素には同一の名称を付して重複する説明は適宜省略する。
[実施の形態]
1.光干渉測定装置の全体構成
図1は、本発明の実施の形態に係る、光干渉測定装置1の概略構成を示すブロック図である。光干渉測定装置1は、SS-OCTであり例えば、コンクリート構造物等の内部構造の検査に用いられるものである。
図1に示すように、光干渉測定装置1は、測定部2、制御処理部3、操作部4,表示部5、および記憶部6を備える。
図2は、測定部2の概略構成を示す図である。
測定部2は、主として、光源21、ビームスプリッタ22、測定対象物を設置するための自動ステージ23、参照面24および検出器25とを備える。
光源21は、可変周波数掃引光源であり、所定の波長帯域内において、波長を一定の周期で掃引させながら、電磁波ビームを射出する。光源21としては、半導体物質であるガンダイオード、ショットキーバリアダイオード(SBD, Shotkey・Barrier・Diode)を用いた発振源、波長可変半導体レーザ(LD)を種光として非線形結晶を用いた周波数変換による発振源等を用いることができる。あるいは、光源21として、タンネット(TUNNET)ダイオードや共鳴トンネルダイオード(RTD)、MMIC(MonoliThic・Microwave・IC)の発振源を用いてもよい。
ビームスプリッタ22は、例えば、分岐比50:50のビームスプリッタである。ビームスプリッタ22は、光源21からの光束Bを、測定光Bと参照光Bとに分割する。
自動ステージ23は,測定対象物を保持して、測定面を設定する。測定面は、測定対象物の表面である。測定対象物の表面が、測定光Bの光軸に直交する平面をXY平面と仮定したX軸Y軸の2軸方向に移動可能となるように構成されている。自動ステージ23は、後述する測定制御部により、駆動制御される。
参照面24は、ミラーであり、参照光Bを反射する。
検出器25は、例えば、導波管とアンテナが付設されたショットキーバリアダイオードであり、後述する参照光Bの反射光と測定光Bの反射光との干渉信号を検出する。
光源21は、測定制御部7からの制御により、発振器の周波数を変化させる。検出器25には、微弱電流検出用のロックインアンプ31が接続されており、ファンクションジェネレータ29が、光源21にOn-Off変調をかけ、検出器25側のロックインアンプ31にリファレンス信号を与える。
光源21から出射した光は、コリメートレンズ26aを介して、ビームスプリッタ22に入射し、測定光Bと参照光Bとに分割される。参照光Bは、コリメートレンズ26bによりコリメートされつつ参照面24へと進行し、参照面24で反射し、その後、ビームスプリッタ22を介して検出器25へと向かう。一方、測定光Bはコリメートレンズ26cによってビームの形状を整形され、測定対象物へと向かい測定対象物の反射面で反射した光が、再度ビームスプリッタ22へと入射して、コリメートレンズ26dを介して検出器25へと向かう。
なお、本明細書において、測定対象物の「反射面」は測定対象物の表面および内部反射面を含む。従って、第1の反射面は、測定対象物の表面を意味する。
SS-OCTの原理によれば、光源21の周波数を掃引した時に、測定対象物からの測定光Bの光路長と、参照光Bの光路長との差に対応する干渉パターン(インターフェログラム)が生成される。干渉パターンは、検出器25により検出される。検出信号は、DAQシステム(データ収集システム)32によりサンプリングおよびデジタル化され、画像データとして出力される。この画像データが、図3に示すインターフェログラムである。
図2に戻って、制御処理部3は、任意の電気回路(またはその部分)を参照してよく、電気回路は、たとえば、抵抗器、トランジスタ、キャパシタ、インダクタなどを含む電気部品を任意の個数含んでいる。この回路は、たとえば、集積回路、集積回路の集合、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、プリント基板(PCB)上の個々の電気部品の集合などを含む、任意の形態であってよい。制御処理部3は、光干渉測定装置1の筐体内に組み込まれていてもよく、スタンドアロンでもよく、また、別体のパーソナルコンピュータの一部であってもよい。
制御処理部3は、機能部として、測定部2での測定を制御する測定制御部7、測定部2で取得した信号を処理する信号処理部8、および出力部9を備える。以下に説明する更に詳細な機能部も含め、各機能部の機能は、回路によって実現されてもよく、またプログラムを実行することにより実現されてもよい。また、プログラムで実現する場合、プログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD等の記憶媒体に記憶されていてもよい。
測定制御部7は、光源21の周波数を変調する。また、測定制御部7は、自動ステージ23の駆動を制御する。信号処理部8は、インターフェログラムから強度プロファイルを構成するための処理を行う。信号処理部8の詳細については後述する。出力部9は、信号処理部8において生成した強度プロファイルを表示部5に表示し、記憶部6に記憶する。
操作部は4、光干渉測定装置1に対して、ユーザが指示を入力するための装置であり、例えば、マウス、タッチパッド、キーボード、操作パネル、ジョイスティック、ボタン、スウィッチ等を含む。
表示部5は、例えば液晶ディスプレイであり、信号処理部8により生成した強度プロファイルその他の情報を表示する。
2.信号処理部の詳細構成
次に、図を参照しながら、信号処理部8の詳細について説明する。信号処理部8は、FFT解析部10と、超解像解析部20と、ノイズ除去部30とを備える。
FFT解析部10は、インターフェログラムを、高速フーリエ変換することにより、深さ方向の強度プロファイル(以下、単に「強度プロファイル」ともいう。)に再構成する。この方法は公知の方法であるので説明は省略する。
超解像解析部20は、モデルパラメータ推定部201、最良モデル選択部202、および強度プロファイル再構成部203を備える。
モデルパラメータ推定部201は、光干渉測定装置1で測定したインターフェログラムをモデリングし、そのモデル式のパラメータを推定する。
具体的には、図5に示すような、各層内の屈折率nlが一定で、少なくとも1である反射面数Lを有する、減衰と分散のない仮想の層状構造物Mを仮定する。
層状構造物Mを測定して得られるインターフェログラムI(κ)は、参照面側からの電場をE(κ)、測定対象物側からの電場をE(κ)とすると、以下の様に書ける。なお、ここで、「反射面」は、層状構造物Mの各層の、空気または、隣接層との界面であって、測定光を反射または内面反射する面であり、すなわち、層状構造物Mの表面が第1の反射面 である。
Figure 0007381827000001
このインターフェログラムl(k)を光源の強度|A(k)|で正規化し、サンプル内の多重反射が無いとすると以下の様に近似できる。
Figure 0007381827000002
また、式(2)は、
Figure 0007381827000003
とおくと、モデル式として、以下の様に簡素化できる。
Figure 0007381827000004
このように、モデル式(3)は、L,A,γの3つのパラメータを有する。
モデル式(3)の基で、反射面数Lを仮定し、他のパラメータA,γを以下のように推定する。以下、仮定された反射面数を「仮定面数」という。
まず、フィルタpのz変換を
Figure 0007381827000005
とすると、正規化されたインターフェログラムとフィルタの畳み込み積分は、
Figure 0007381827000006
である。これを行列で書き直すと、
Figure 0007381827000007
と表せる。この時、Dのデータ数は、Κ≧2L+1を満たす必要がある。しかし、実際の測定データ、すなわちDκのデータセット
Figure 0007381827000008
はノイズを含んでいるので、以下の最適化問題を解く事でpを求める。
Figure 0007381827000009
ここで、pはpのデータセットである。
但しこの時、p=0という自明解が存在するため、その様な解にならない制約条件を与える必要がある。式(6)は、展開すると、
となる。従って、
Figure 0007381827000011
という制約条件を与えて、式(8)の最適化問題を解く。得られたpを多項式(9)に代入し、解を求める事でγlとγ を得る。
また、式(3)を行列で書き直すと、
Figure 0007381827000012
と表せる。しかし、先ほどと同様に実際の測定データ
Figure 0007381827000013
はノイズを含んでいるので、以下の最適化問題(又はMoore-Penroseの擬似逆行列)を解く事で
Figure 0007381827000014
が求められる。
Figure 0007381827000015
この様にして、モデルパラメータ推定部201は、仮定面数Lの場合のパラメータAおよびγを推定する。
さらにモデルパラメータ推定部201は、推定したパラメータAおよびγから、測定対象反射係数a,および光学的距離bを算出する。
まず、得られたAの絶対値をとることでaを求める。
Figure 0007381827000016
また、式(15)を用いて、γからbを得る。
Figure 0007381827000017
ここで、φは複素数のγの偏角である。
このようにして、仮定面数Lにおける強度プロファイルa,bを得ることができる。
しかし、実際の計測において、上記モデル式(3)を適用しようとする場合、測定対象物の反射面数Lは不明である。このため、予め仮定面数Lの範囲を決定して、その範囲の各仮定面数について、上記のモデルパラメータA,γ、および強度プロファイルa,bを求める。
仮定面数Lの範囲の決定は、例えば、測定対象物の構造特性に基づいて行ってもよい。具体的には、トンネル壁面等のコンクリート製の構造物は、構造上反射面数が一定の範囲(例えば1~10の範囲等)であることが想定できる。このために、光干渉測定装置1は、ユーザにより、測定又は演算に先立って、測定対象物の仮定面数Lの範囲(Lの最小値LminおよびLの最大値Lmax)を、予め装置に入力可能にまたは設定可能に構成されていてもよい。
モデルパラメータ推定部201は、上記モデルパラメータA,γの推定および強度プロファイルa,bの演算を、指定された仮定面数Lの範囲(例えば1,2,・・・,10)の各仮定面数Lについて行う。
強度プロファイル再構成部203は、モデルパラメータ推定部201で得られた式(15),式(16)から、強度プロファイルa,bを再構成する。
最良モデル選択部202は、モデルパラメータ推定部201で、推定した、各反射面数それぞれにおけるパラメータA,γを、モデル式(3)に代入して再構成された再構成インターフェログラムと、測定により得られた測定インターフェログラムとの尤度を算出する。最良モデル選択部202は、仮定面数Lを自由度として、該自由度と算出した尤度に基づいて、情報量規準に適用し、最良のモデル、即ち最良モデルを構成する仮定面数Lを選択する。
なお、適用される情報量規準としては、特に限定されないが、赤池情報量規準(AIC),有限修正AIC(AICc),ベイジアン情報量規準(BIC)等を用いることができる。尤度の算出、および、情報量規準への適用については公知の手法を用いることができる。
ノイズ除去部30は、第1のノイズ除去部301と、第2のノイズ除去部302とを備える。
まず、光干渉測定装置1での測定において、取得されるインターフェログラムは、理論的には、図3に示す形状を示す。しかし、実際の測定では図6(A)の様にノイズが含まれている。ノイズには測定系内での多重反射等に起因する周期的なノイズと、ランダム性のホワイトガウシアンノイズとがある。第1のノイズ除去部301は、周期的なノイズを、第2のノイズ除去部302は、ホワイトガウシアンノイズを除去する。
第1のノイズ除去部301について、説明する。FFT解析部10は、インターフェログラムを高速フーリエ変換(FFT)により、強度プロファイルに変換する。図6(A)のようにノイズを含むインターフェログラムを高速フーリエ変換により強度プロファイルに変換すると、図6(B)の様に、測定対象物の表面を測定対象物設置位置とした時に、測定対象物設置位置付近の領域以外にもピークが見られることがわかる。これらが、周期的なノイズ成分である。
そこで、第1のノイズ除去部301は、強度プロファイルに、測定対象物の深さ方向の光学的距離における、測定対象物設置位置を基準として設定した領域をパス領域とし、それ以外の領域を削除領域とする窓関数を掛け合わせて、削除領域のデータを削除するフィルタリングを行う。図6(C)は、矩形窓を用いて、フィルタリングを行った強度プロファイルを示す。
パス領域は、図示の様に、測定対象物の表面位置を測定対象物設置位置として、測定対象物設置位置を基準として、その前後の所定の範囲を指定することにより設定してもよい。例えば、測定対象物の厚みが10mmで、測定対象物の表面位置(測定対象物設置位置)が100mmの場合、測定対象物設置位置の前後50mmすなわち、50mm~150mmの範囲として設定することができる。このように、第1のノイズ除去部301は、一種のバンドパスフィルタのように作用する。
あるいは、測定対象物の中央位置を測定対象物設置位置として、測定対象物設置位置を基準として、前後に測定対象物の厚みの半分に所定のマージンを加えた範囲を、パス領域として設定し、その他の部分を削除領域としてもよい。
また、窓関数としては、図示のような矩形窓に限定されず、ガウス窓、ハン窓、ハミング窓等、フィルタリングに用いられる種々の窓関数を用いることができる。
次に、第1のノイズ除去部301は、削除領域のデータを削除した強度プロファイルを逆高速フーリエ変換(IFFT)により、図6(D)のように、インターフェログラムに変換する。
このようにして、インターフェログラムから周期的なノイズを効果的に削除することが可能となる。
第2のノイズ除去部302について説明する。
図7は、第2のノイズ除去部302により除去されるホワイトガウシアンノイズを説明した図である。図中、黒線は、理論的なインターフェログラムを示し、灰色線はホワイトガウシアンノイズを含むインターフェログラムを示す。理論的なインターフェログラムとノイズを含むインターフェログラムとは、概ね重なり合っているが、理論的なインターフェログラムのピークのエンベロープが滑らかな波形となって連なる形状を有するのに対して、ホワイトガウシアンノイズを含むインターフェログラムのエンベロープは、矢印で示すようにランダムに突出する部分が存在し、エンベロープが滑らかに連ならない。第2のノイズ除去部302は、以下のようにして、このようなノイズを削除する。
(a)第2のノイズ除去部302は、インターフェログラムから式(8)と同様に、測定データ
Figure 0007381827000018
を行列表示して、要素数が(Κ-2L-1)×(2L+1)の一定対角行列
Figure 0007381827000019
を作成する。
(b)第2のノイズ除去部302は、行列
Figure 0007381827000020
を、式(17)のように特異値分解(SVD,Singular・Value・Decomposition)する。
Figure 0007381827000021
(ここで、
Uは、要素数が(K-2L-1)×(2L+1)のユニタリ行列(複素数,UU*=U*U=I)であり、
Sは、要素数が(2L+1)×(2L+1)の対角行列であり、
Vは、要素数が(2L+1)×(2L+1)のユニタリ行列である。)
(c)次に、第2のノイズ除去部302は、特異値の対角行列Sを、式(18)の通り求める。
Figure 0007381827000022
(d)次に、第2のノイズ除去部302は、特異値の対角行列Sから評価値Vを算出する。評価値Vは、例えば対角行列Sの(2L+1)番目の要素の値σ2L+1をノイズ成分とみなし、2L番目の要素の値σ2Lをシグナル成分とみなして、式(19)のように設定してもよい。
Figure 0007381827000023
(e)次に、第2のノイズ除去部302が、求めた特異値の対角行列Sから、ノイズ要素として、少なくとも最小の特異値σ2L+1を削除して、対角行列S’を式(20)の通り構築する。
Figure 0007381827000024
なお、必ずしも、最小の特異値のみを削除するのではなく、不要と考えられる成分の特異値を全て削除してもよい。
(f)また、算出した対角行列S’から、インターフェログラム
Figure 0007381827000025
を式(21)のように再構成する。
Figure 0007381827000026
ノイズを除去した
は必ずしも対角一定行列とはならない。そこで、
Figure 0007381827000028
に再構築する。
(g)再構成した対角一定行列
を用いて、評価値Vが所定の閾値Thよりも小さくなるまで(b)~(f)の動作を繰り返す。そして、評価値Vが所定の閾値Thよりも小さくなるインターフェログラム
Figure 0007381827000030
をノイズ除去後のインターフェログラムとして再構成する。
第1のノイズ成分の除去と、特異値分解による第のノイズ成分の除去は、例えば、第1のノイズ成分の影響が大きく、第2のノイズ成分の影響が小さいと考えられる場合には、第1のノイズ成分の除去のみを行い、第2のノイズ成分の影響が大きく、第1のノイズ成分の影響が小さいと考えられる場合には、第2のノイズ成分の除去のみを行うというように、一方のみを行ってもよい。
また、第1のノイズ成分の除去と、第2のノイズ成分の除去の両方を行う場合において、その順序は特に限定されないが、第1のノイズ成分の影響が大きく、第2のノイズ成分の影響が小さいと考えられる場合には、第1のノイズ成分の除去を先に行い、第2のノイズ成分の影響が大きく、第1のノイズ成分の影響が小さいと考えられる場合には、第2のノイズ成分の除去を先に行うことが好ましい。
3.光干渉測定方法
以下、図8~図13を参照して、光干渉測定装置1を用いた光干渉測定方法を説明する。なお、以下の各ステップにおいて、求められたパラメータ、インターフェログラム、強度プロファイル等は、必要に応じて記憶部に記憶され、後続のステップにおいて読み出される様になっているものとし、説明は省略する。
図8は、該光干渉測定方法の処理の概略的なフローチャートである。まず、処理を開始すると、ステップS101で、ノイズ除去部30が測定インターフェログラムのノイズを除去する。次に、ステップS102で、モデルパラメータ推定部201が、ノイズを除去したインターフェログラムを用いて、モデルのパラメータを推定する。次に、ステップS103で、最良モデル選択部202が、最良モデルを選択する。次に、ステップS104で、強度プロファイル再構成部203が、深さ方向の強度プロファイルを再構成する。以下、各ステップの詳細な処理を説明する。
図9は、ステップS101のノイズ除去にかかる詳細な処理のフローチャートである。
ノイズ除去が開始すると、ステップS201で、第1のノイズ除去部301が、フィルタによるノイズの除去を行い、ステップS202で、第2のノイズ除去部302が特異値分解(SVD)によるノイズの除去を行う。その後、処理はステップS102に移行する。
図10は、ステップS201のフィルタによるノイズ除去の詳細なフローチャートである。
フィルタによるノイズ除去が始まると、ステップS301で、FFT解析部10が、測定インターフェログラムを高速フーリエ変換により強度プロファイルに変換する。
次に、ステップS302で、第1のノイズ除去部301が、強度プロファイルのうち、測定対象物設置位置を基準とする領域をパス領域とし、それ以外の領域を削除領域として、削除領域のデータを削除するフィルタリングを行う。
次に、ステップS303で、第1のノイズ除去部301が、ステップS302で得られたフィルタリング後の強度プロファイルを、逆高速フーリエ変換によってインターフェログラムに変換し、処理を終了する。その後、処理はステップS202に移行する。
図11は、ステップS202の特異値分解によるノイズ除去の詳細な処理のフローチャートである。
特異値分解によるノイズの除去を開始すると、ステップS401では、第2のノイズ除去部302が、インターフェログラムから対角一定行列Dを作成する。
次に、ステップS402で、第2のノイズ除去部302が、行列Dを特異値分解し、特異値の対角行列S(式(18))を算出する。
次にステップS403で、第2のノイズ除去部302が、特異値Sから評価値V(式(19))を算出する。
次に、ステップS404で、第2のノイズ除去部302が、評価値Vと、所定の閾値Thを比較して、評価値Vが閾値Thよりも小さいか否かを判断する。
評価値Vが閾値Th以上の場合(No)、ステップS405で、第2のノイズ除去部302が、特異値の行列Sからノイズ要素を削除して、特異値S’を算出する(式(20))。
次に、ステップS406で、特異値S’を用いてインターフェログラムの行列
Figure 0007381827000031
を再構成する。
次に、ステップS407で、行列
Figure 0007381827000032
の対角成分を平均化し、対角一定行列
Figure 0007381827000033
として、ステップS408で
として、ステップS402に戻り、ステップS402~S404を繰り返す。
一方、ステップS404で、評価値Vが閾値Thよりも小さい場合(Yes)、インターフェログラムDをノイズ除去後のインターフェログラムとして処理を終了し、処理は、ステップS102に移行する。
あるいは、閾値を設けて、評価値が閾値を満たすまでノイズ成分の削除を繰り返すのに代えて、予め、繰り返しの回数を設定し、該回数を満たすまで繰り返すこととしてもよい。
図12は、ステップS102のモデルのパラメータの推定に係る詳細なフローチャートである。モデルのパラメータの設定が始まると、ステップS501で、モデルパラメータ推定部201は、ユーザの入力等に基づいて、仮定面数Lの範囲(すなわち、最小値Lminおよび最大値Lmax)を設定する。
次に、ステップS502で、モデルパラメータ推定部201は、仮定面数LをL=Lminとして初期化する。
次に、ステップS503で、モデルパラメータ推定部201は、仮定面数Lminの下で、上記式(4)から(12)の計算により、モデル式(3)のパラメータγを算出する。
次に、ステップS504で、モデルパラメータ推定部201は、式(16)を用いて、ステップS503求めたパラメータγから、光学的距離bを算出する。
次に、ステップS505で、モデルパラメータ推定部201は、式(12)~(14)の計算により、インターフェログラムとパラメータγから、パラメータAを算出する。
次に、ステップS506で、モデルパラメータ推定部201は、式(15)を用いて、パラメータAから、反射係数aを算出する。
次に、ステップS507で、モデルパラメータ推定部201は、仮定面数LがLmax以上であるかどうか、すなわちステップS501で設定した仮定面数Lの範囲にある、各仮定面数Lでの解析が、全て終了したかどうかを判定する。
LがLmax以上の場合(Yes)、処理は終了して、ステップS104に移行する。LがLmaxよりも小さい場合(No)、ステップS508でモデルパラメータ推定部201は、仮定面数Lをインクリメントして、L=L+1とし、ステップS501に戻り、仮定面数LがLmax以上となるまでステップS501~S507を繰り返す。
図13は、ステップS103の最良のモデルの選択に係る詳細なフローチャートである。
処理が開始すると、最良モデル選択部202はステップS501で設定された仮定面数Lの範囲(すなわち、最小値Lminおよび最大値Lmax)を設定する。
次にステップS602で、最良モデル選択部202は、仮定面数LをL=Lminとして初期化する。
次にステップS603で、最良モデル選択部202は、モデルパラメータ推定部201が、仮定面数L=Lminにおいて推定したパラメータA,γを用いて、インターフェログラムを再構成する。
次にステップS604で、最良モデル選択部202は、ステップS101でノイズを除去した測定インターフェログラムと、ステップS603の再構成インターフェログラムの尤度を算出する。
次にステップS605で、最良モデル選択部202は、仮定面数Lを自由度とし、ステップS604で求めた尤度を用いて、仮定面数Lにおける情報量規準を算出する。
次に、ステップS606で、最良モデル選択部202は、仮定面数LがLmax以上であるかどうか、すなわちステップS501で設定した仮定面数Lの範囲にある、全ての仮定面数Lでの解析が終了したかどうかを判定する。
LがLmax以上の場合(Yes)、ステップS607で、最良モデル選択部202は、全ての仮定面数Lにおける情報量規準の値を比較して、情報量基準の値が最も小さくなる仮定面数Lにおけるモデルを、最良のモデルとして選択し、処理を終了する。
一方、ステップS606でLがLmaxよりも小さい場合(Noの場合)、ステップS608で最良モデル選択部202は、仮定面数をインクリメントして、L=L+1とし、ステップS603に戻り、仮定面数LがLmax以上になるまでステップS603~S606を繰り返す。
このようにして、選択された最良のモデルにかかる仮定面数がステップS104で、強度プロファイル再構成部203による強度プロファイルの再構成に供される。
このようにして、再構成された強度プロファイルは、深さ方向の強度プロファイルを解析するために用いられるだけではなく、X-Yの2軸を走査して測定したインターフェログラムについて求めることにより、3次元画像を構成するために用いることができる。
4.実施例
4-1 実施例1:モデルパラメータの推定に基づくシミュレーション結果
図14は、光干渉測定装置1を用いて、光源21を600~665GHzで周波数変調した場合の強度プロファイルをシミュレーションした結果である。測定対象物は、その表面(第1の反射面)の光学的距離が80mmとなるように設定した。上段、中段、下段のグラフはそれぞれ、試料が表1に示す構造を有し、屈折率が1.53で一定であるとした場合の結果を示す。
図中、黒線は、本実施の形態において、仮定面数L=2とし、モデル式(3)からモデルパラメータγ,Aを推定し、推定したモデルパラメータγ,Aに基づいて再構成した強度プロファイルa,bを示す。また、灰色線は、比較として、同じインターフェログラムを高速フーリエ変換のみにより強度プロファイルに変換した結果を示す。
灰色線は、いずれもブロードなピークとして現れ、黒色線はシャープなピークとして現れる。高速フーリエ変換による強度プロファイルは、厚さ10mmの場合は、第1の面のピークと、第2の面のピークが分離されているものの、厚さmmではピークが重なり合い、厚さmmでは、まったく分離されていない。一方、本実施の形態のモデルパラメータの推定基づいて再構成された強度プロファイルでは、何れの厚さにおいても、第1の面と第2の面のピークが分離されている。
これにより、モデル式(3)を用いて、モデルパラメータの推定をおこない、推定したモデルパラメータに基づいて強度プロファイルを再構成することにより、深さ方向の強度プロファイルを、一般的なフーリエ変換による手法よりも高い分解能で計測することができることがわかる。
4-2 実施例2:実測実験
(1)フィルタによるノイズ除去
次に、光干渉測定装置1を用いた実測実験を行った。測定対象物(試料)として、表2に示す構造を有する、屈折率が一定のプラスチック製の平板を用いた。測定は、測定対象物を、その表面(第1の反射面)の光学的距離が80mmとなるように設置して、光源を600~665GHzの範囲で周波数変調して行った。図15は、実測したインターフェログラムを用い、S201のフィルタによるノイズ除去を行った結果である。上段、中段、下段のグラフはそれぞれ、表2に示す条件での実験結果を示す。また、パス領域は、試料表面の位置(80mm)を基準として-34mm~+57mm(すなわち、光学的距離が、46~137mm)となるように設定した。
Figure 0007381827000036
また、図15(A)において、灰色線は、フィルタリング前のインターフェログラムを示し、これを高速フーリエ変換した強度プロファイルが、図15(B)の灰色線である。また、図15(B)の黒線は、フィルタリング後の強度プロファイルを示し、これを逆高速フーリエ変換したインターフェログラムが図15(A)の黒線である。
図15(B)に示すように、何れの厚さの試料においても、試料表面の位置、すなわち試料設置位置を基準として、パス領域を設定して、フィルタリングを行うことで、試料に起因しないノイズが的確に削除されていることがわかる。また、フィルタリングした強度プロファイルを逆高速フーリエ変換して得られるインターフェログラムからは、周期的なノイズが削除されていることがわかる。
このように、インターフェログラムをフーリエ変換することにより、強度プロファイルを構成し、強度プロファイルにおいて、試料設置位置を基準として、パス領域を設定し、パス領域以外の領域のデータを削除することにより強度プロファイルをフィルタリングし、フィルタリング後の強度プロファイルを逆フーリエ変換することにより、インターフェログラムから周期的なノイズを除去することが可能となる。
(2)特異値分解(SVD)によるノイズ除去
図16は、上記フィルタによるノイズ除去後のインターフェログラムを用いて、特異値分解によりノイズ除去をおこなった結果を示す。
図16において、灰色線は、特異値分解によるノイズ除去前のインターフェログラムであり、黒線は、特異値分解によるノイズ除去後のインターフェログラムである。いずれの厚さにおいても、ノイズ除去後のインターフェログラムの、特に矢印で示す部分で顕著なように、ノイズ除去前にエンベロープからはみ出ていた部分が除去され、エンベロープが滑らかにつらなっていることがわかる。
このように、インターフェログラムから対角一定行列を生成し、その対角一定行列を特異値分解して特異値の対角行列を算出し、特異値の対角行列からノイズ成分を削除することにより、インターフェログラムからランダム性のホワイトガウシアンノイズを除去することが可能となる。
(3)最良のモデルによる強度プロファイルの再構成
次に、上記実測実験における特異値分解によるノイズ除去を行った後のインターフェログラムを用い、仮定面数Lの範囲を1~10として、各仮定面数におけるモデルパラメータの推定を行った。さらに、このモデルパラメータを用いて、各仮定面数におけるインターフェログラムを再構成し、ノイズ除去後のインターフェログラムと、再構成インターフェログラムとの尤度を算出し、仮定面数を自由度として、各仮定面数におけるAIC値を求め、AIC値が最小となるモデルを最良のモデルとして選択した。AIC値が最小となる仮定面数Lは、厚さ10mm,5mm,1mmの場合において、それぞれ、7,7,6であった
図17(A)は強度プロファイルを示し、灰色線は、上記特異値分解によるノイズ除去後のインターフェログラムをフーリエ変換して得られた強度プロファイルを示し、黒色線は、選択された最良のモデルに基づいて再構成された強度プロファイルを示す。
また、図17(B)はインターフェログラムを示し、灰色線は上記特異値分解によるノイズ除去後のインターフェログラムを示し、黒線は、最良のモデルにより再構成されたインターフェログラムを示す。
図17(A)から、何れの厚さにおいても、最良のモデルに基づいて再構成された強度プロファイルが、フーリエ変換により生成した強度プロファイルよりも高い分解能で観察でき、厚さ1mmにおいても、第1の反射面と、第2の反射面とのピークが分離できていることがわかる。
次に、図17(B)から、何れの厚さにおいても、最良モデルにより再構成されたインターフェログラムが、入力データであるノイズ除去後のインターフェログラムを、概ね再現できていることがわかる。
このように、各仮定面数について推定したパラメータを適用したモデル式を用いて、インターフェログラムを再構成し、再構成されたインターフェログラムと、元のインターフェログラムとの尤度を算出し、仮定面数を自由度として得られる情報量規準に基づいて最良のモデル式を選択することで、最良のモデル式を用いて強度プロファイルを再構成することができ、その結果、一般的なフーリエ変換による手法よりも高い分解能で、深さ方向の強度プロファイルを計測することができる。
なお、上記実施例においては、いずれも反射面数Lが2の試料についてシミュレーションおよび実測実験を行った結果を示したが、反射面数Lが1および3以上の場合においても同等の結果が得られた。
以上の通り、本実施の形態に係る、光干渉測定方法は、ノイズを除去するノイズ除去方法と、モデルパラメータを推定し、最良モデルを選択し、最良モデルに基づいて、強度プロファイルを再構成する超解像解析法とを含む。またノイズ除去方法は、フィルタによるノイズ除去方法と、特異値分解によるノイズ除去方法とを含む。しかし、上記実験の結果から明らかなように、これらの方法はいずれも独立して効果を奏するものであり、ノイズ除去を目的として、ノイズ除去のみを行ってもよく、あるいは、分解能の向上を目的として、超解像解析法のみを行ってもよい。ノイズ除去方法と、超解像解析法を合わせて実施すると、分解能の向上が顕著となり有利である。
5.変形形態
本実施の形態の一つの変形として、ステップS501およびステップS601を自動的に設定するように構成してもよい。図18は、該変形形態に係る光干渉測定装置1aの信号処理部8aの機能構成図である。光干渉測定装置1aは光干渉測定装置1と概略同様の構成を有するが、信号処理部8aが、モデルパラメータ推定部201および最良モデル選択部202に代えて、それぞれモデルパラメータ推定部201aおよび最良モデル選択部202aを備える点で異なる。
モデルパラメータ推定部201aは、モデルパラメータの推定において、ステップS501に代えて、図19に示す処理を行う。すなわち、仮定面数Lの範囲の設定を開始すると、ステップS701で、モデルパラメータ推定部201aは、(例えばステップS301等において)FFT解析部10によるインターフェログラムのフーリエ変換により得られた強度プロファイルを参照し、ピーク数に基づいて仮定面を決定する。具体的には、図14に灰色線で表されるようにピークが2つ確認される場合には、ピーク数2±5の範囲(ただし、仮定面数Lは自然数)と設定し、仮定面数Lの範囲を1~7と決定する。
次にステップS702で、上記決定に基づいて仮定面数Lの範囲(すなわち最小値Lmin、最大値Lmax)を設定し、処理を終了して、ステップS502に移行する。
最良モデル選択部202aにおいても、同様である。
このように構成すると、適切な仮定面数Lの範囲を自動的に設定することができるので、測定作業が容易になる。
なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変更を含んでいてもよい。また、上記実施形態の説明は、本発明のより良い理解のために詳細に説明したものであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるのではない。例えば、上記説明では、光干渉測定装置が、SS-OCTである場合について述べたが、これに限らず、本発明は、フーリエ変換により、深さ方向の強度プロファイルを得るSD-OCTなどの光干渉測定装置に適用することもできる。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
1,1a 光干渉測定装置
8,8a 信号処理部
20 超解像解析部
201,201a モデルパラメータ推定部
202,202a 最良モデル選択部
203 強度プロファイル再構成部

Claims (5)

  1. 電磁波を測定対象物および参照面に照射し、前記測定対象物の反射面からの反射波と、前記参照面からの反射波とを干渉させて干渉波のインターフェログラムを取得する測定部と、
    前記インターフェログラムをフーリエ変換することにより、深さ方向の強度プロファイルを構成する信号処理部とを備え、
    前記信号処理部は、
    測定対象物が、少なくとも1の反射面を有し、前記電磁波の進行方向に積層された層状構造物であると仮定した場合の、インターフェログラムのモデル式に基づいて、所定の仮定面数の範囲における各仮定面数について前記モデル式のパラメータを推定するモデルパラメータ推定部と、
    前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式から、統計学的手法により最良のモデル式を選択する最良モデル選択部と、
    前記最良のモデル式に基づいて深さ方向の強度プロファイルを再構成する強度プロファイル再構成部とを備え、
    前記仮定された層状構造物の反射面は、前記層状構造物の各層の空気または隣接層との界面であって、前記電磁波を反射または内面反射する面であり、
    前記仮定面数は、前記層状構造物において仮定された反射面の数であり、
    前記最良モデル選択部は、前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式を用いて、インターフェログラムを再構成し、再構成されたインターフェログラムと、元のインターフェログラムとの尤度を算出し、前記仮定面数を自由度として得られる情報量規準に基づいて最良のモデル式を選択することを特徴とする光干渉測定装置。
  2. 前記モデルパラメータ推定部は、測定対象物が、各層内の屈折率が一定で、少なくとも1の反射面数をもつ層状構造物であると仮定した場合のインターフェログラムのモデル式に基づいて、前記モデル式のパラメータを推定することを特徴とする請求項1に記載の光干渉測定装置。
  3. 前記仮定面数の範囲は、測定対象物の構造特性に基づいて決定されることを特徴とする請求項1または2に記載の光干渉測定装置。
  4. 前記仮定面数の範囲は、前記元のインターフェログラムより構成される深さ方向の強度プロファイルの、ピーク数に基づいて決定されることを特徴とする請求項1または2に記載の光干渉測定装置。
  5. 電磁波を測定対象物および参照面に照射し、前記測定対象物の反射面からの反射波と、前記参照面からの反射波とを干渉させて取得した干渉波のインターフェログラムをフーリエ変換することにより、深さ方向の強度プロファイルを構成するステップと、
    測定対象物が、少なくとも1の反射面数を有し、前記電磁波の進行方向に積層された層状構造物であると仮定した場合のインターフェログラムのモデル式に基づいて、所定の仮定面数の範囲における各仮定面数について、前記モデル式のパラメータを推定するステップと、
    前記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式から、統計学的手法により最良のモデル式を選択するステップと、
    前記最良のモデル式に基づいて強度プロファイルを再構成するステップと
    を備え、
    前記仮定された層状構造物の反射面は、前記層状構造物の各層の空気または隣接層との界面であって、前記電磁波を反射または内面反射する面であり、
    前記仮定面数は、前記層状構造物において仮定された反射面の数であり、
    記各仮定面数について推定したパラメータを適用した前記モデル式を用いて、インターフェログラムを再構成し、再構成されたインターフェログラムと、元のインターフェログラムとの尤度を算出し、前記仮定面数を自由度として得られる情報量規準に基づいて前記最良のモデル式を選択することを特徴とする光干渉測定方法。
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