JPH0450706A - スペックル測長計及び測長方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、レーザ光を照射した物体表面からの拡散反射
光によって生じるスペックルパターンを利用して、物体
の移動量を測定するスペックル測長方法及び測長計に関
するものである。

（従来の技術） 従来、スペックルパターンを応用して物体の微小な変形
量を測定する方法が提案されている（特公昭５９−５２
９６３）。

該測定方法は、測定の対象とする変形物体の表面にレー
ザビームを照射し、拡散反射光の中にイメージセンサ−
を配置し、該センサーから出力されるイメージ信号に基
づいて、物体変形前後の出力信号の相互相関関数を算出
するものであって、該相互相関関数のピーク位置がスペ
ックルパターンの移動量に対応することを利用して、物
体移動量が測定されるのである。

ところで、上記測定方法では、第５図に示す如く激しく
変動する波形のイメージ信号ＳをそのままＡ／Ｄ変換し
て相互相関関数を算出していたから、Ａ／Ｄ変換の際の
サンプリング数が極めて大きく、これらのサンプリング
データから相互相関関数を求める演算処理に時間がかか
り、リアルタイムの測定が困難であった。

そこで、イメージ信号を一旦、所定のスレッショルドレ
ベルで２値化して、所謂極性相関をとることにより、演
算処理時間の短縮を図ることが提案されている（例えば
コロナ社発行「光計測のニーズとシーズ」第４０頁参照
）。これによって得られる相互相関関数は離散分布とな
る。

尚、前記２値化データから相互相関関数を算出するため
の相関器としては、ＴＲＹ　ＬＳＩプロダクツ社の７Ｍ
Ｃ２２２１等が使用出来る。

（解決しようとする課題） しかしながら、測長分解能を少なくとも数μｍ乃至十数
μｍ程度に設定するためには、一つのスペックルパター
ンを出来るだけ多くのデータ、例えば２５６ビツト長の
２値データで表わす必要がある。この場合、相関器とし
ては例えば前記ＴＲＹＬＳＩプロダクツ社の７ＭＣ２２
２１を２個用いて構成することが可能であるが、その構
成は、ＥＸ−Ｎ。

Ｒ及びカウンターを直列に接続してなる一致積算回路を
２５６系列、並列に設けたものとなり、極めて複雑であ
る。

又、物体移動距離が小さい時点ではデータ間の相関は高
いから、相互相関関数は例えば第６図（ａ）に示す如く
鋭いピークが１箇所に現われた急峻な分布であるが、移
動距離の増大に伴って相関は低下し、同一の基準データ
に基づいて算出される相互相関関数は、第９図に示す如
くピーク値が低下したランダムな分布に変化する。この
場合、第９図に示す真のピーク位置Ｐｐを看過して、相
関値の比較的大きな他の位置Ｐ’　　Ｐ’をピーク位置
と誤認する虞れが生じ、測定誤差を招来する問題があっ
た。

更に又、相互相関関数のピーク位置を求めるために、全
てのずれに亘る広い範囲（第９図の幅Ｗｏ）について相
互相関関数を算出する必要があるから、−測定点におけ
る相互相関関数の算出に時間がかかり、リアルタイムの
測長が困難な問題があった。

本発明の目的は、第９図に示す如き相関値データのピー
ク位置Ｐｐを予測して、相関値データの算出範囲を、予
測ピーク位置を中心とする狭い範囲Ｗに限定することに
よって、相関器の構成を従来よりも簡易化出来、然も対
象物体の移動距離の増大に伴って相関が低下した場合に
も、ピーク位置の誤認の虞れがないスペックル測長方法
及び測長計を提供することである。

（課題を解決する為の手段） 本発明に係るスペックル測長方法は、基準データと現デ
ータとの近似度を、両データの位相差をパラメータとし
て表わす近似度データを算出し、該近似データの集合（
Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｍ）からピーク位置を探索し、少
なくとも該ピーク位置に基づいて物体の移動距離を算出
する方法であって、測定開始以後の移動量の算出結果に
基づいて次の測定時点、或いはそれ以後の測定時点での
移動量を予測し、当該測定時点での近似度算出範囲を、
前記予測結果に応じた近似度データ（Ｃ１、Ｃ２、・・
Ｃｍ）のピーク位置Ｐｐが含まれる狭い範囲Ｗに制限す
ることを特徴とする。

基準データと現データの近似度は、例えば両データの相
互相関関数によって表わすことが出来、この場合、近似
度データ（Ｃ＋、Ｃ２、・・・Ｃｍ）は相互相関関数を
表わす相関値データとなる。

又、本発明に係るスペックル測長針は、移動する対象物
体の表面に向ってレーザビームを出射すべきレーザ発生
装置と、前記対象物体のレーザ照射面に対向した観測面
に表われるスペックルパターンを光電変換するイメージ
センサ−（１３）と、該イメージセンサ−（１３）から
出力されるイメージ信号に基づいて、対象物体の基準位
置におけるスペックルパターンに応じた基準データと移
動位置におけるスペックルパターンに応じた現データと
の近似度を位相差をパラメータとして算出する近似度演
算手段と、前記基準データを近似度演算手段へ供給する
シフトレジスタ（５１）と、近似度演算手段による近似
度の算出に際して前記現データに対する基準データの相
対的な遅延時間或いは進め時間を制御するためのタイミ
ング信号を前記シフトレジスタ（５１）へ供給する制御
回路（５４）と、前記近似度演算手段から出力される近
似度データ（Ｃｔ、Ｃ２、・・・Ｃｍ）に基づいて物体
の移動距離を算出する情報処理回路とを具えている。

前記情報処理回路は、 前記近似度データ（Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｍ）の集合か
らピーク位置を探索する第１手段と、 少なくとも前記ピーク位置に基づいて物体移動量を算出
する第２手段と、 測定開始以後の移動量の算出結果に基づいて次の測定時
点、或いはそれ以後の測定時点での移動量を予測する第
３手段と、 当該測定時点での近似度の算出範囲を、前記移動量の予
測結果に応じた近似度データ（Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｍ
）のピーク位置が含まれる範囲に制限するための指令信
号を作成して、制御回路（５４）−、送出する第４手段 とを具えている。

近似度演算手段としては、基準データと現データの相互
相関関数を算出する相関器（５）を用いることが出来、
この場合、近似度データ（Ｃｔ、Ｃ２、・・・Ｃｍ）は
相互相関関数を表わす相関値データとなる。

（作　用） 上記スペックル測長方法においては、測定過程で次の測
定時点、或いはそれ以後の測定時点での物体移動量が次
々と予測され、予測された移動量に基づいて、近似度（
相互相関関数）の算出範囲が、２値化データのビット数
よりも少ない限定された範囲であって、且つ近似度のピ
ーク位置が含まれる範囲に限定される。例えば第９図の
如く相関が低下した場合でも、近似度データ（相互相関
関数）の算出範囲を、ピーク位置ｐｐを中心とする狭い
範囲Ｗに限定すれば、ピーク値以外の比較的大きな近似
度データが得られる位置Ｐ’　　Ｐ″をピーク位置と誤
認する虞れはない。

移動量の予測には、測長開始以後の移動量の変化に基づ
く線形予測等、周知の種々な予測手法を用いることが出
来、これによって、前記の限定された近似度算出範囲内
に、実際のピーク位置が含まれることになる。そして、
この実際のピーク位置に基づいて物体の移動量が算出さ
れる。

又、上Ｊ己スペックル測長針において、情報処理回路の
第４手段は、第３手段によって予測された物体移動量に
応じて、近似度演算手段が次の測定時点、或いはそれ以
後の測定時点で算出すべき近似度の範囲を、２値化デー
タのビット数よりも少ない範囲に限定するための指令信
号を作成して、制御回路（５４）へ送出する。そして、
制御回路（５４）が発生するタイミング信号によって、
シフトレジスタ（５１）から近似度演算手段へ送られる
基準データの遅延時間或いは進め時間が制御され、基準
データと現データとの位相差が調整される。この結果、
近似度演算手段は、前記の如く限定された狭い範囲で現
データと基準データの近似度を算出する。これによって
得られた近似度データ（Ｃ＋、Ｃ２、・・・Ｃｍ）には
、前記予測位置酸いはその近傍位置にピークが現われる
ことになる。更に情報処理回路の第１手段が実際のピー
ク位置を探索し、第２手段が該ピーク位置に基づいて物
体の移動量を算出する。

（発明の効果） 本発明に係るスペックル測長方法及び測長針によれば、
移動量の予測に基づいて近似度（相互相関関数）の算出
範囲をイメージ信号の２値化データのビット数よりも遥
かに少ない範囲Ｗに限定出来るから、例えば近似度演算
手段となる相関器の構成を従来よりも簡易化出来、然も
相関が低下した場合にもピーク位置誤認の虞れはない。

又、相互相関関数等の近似度の演算時間が短縮されるか
ら、対象物体の移動速度が大きい場合にも、高い相関が
維持される時間間隔でピーク位置の探索、即ち物体の移
動量の算出を行なうことが出来る。従って、従来の如き
ピーク位置誤認の虞れはなく、高い精度の測長が可能で
ある。

（実施例） 以下、図面に沿って本発明に係るスペックル測長方法及
び測長計の具体的構成について説明する。

尚、実施例は本発明を説明するためのものであって、特
許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を減縮す
る様に解すべきではない。

第１図に示す如く、スペックル測長計の測定ヘッド（１
）は、ビーム出射窓（１０）を有する密閉ケーシング内
に、半導体レーザ（１１）、該半導体レーザ（１１）か
らのレーザ光を平行レーザビーム（１７）に整形するコ
リメータレンズ（１２）、レーザビームが対象物体（１
８）にて拡散反射されて形成されたスペックルパターン
を光電変換するＣＣＤからなる一次元イメージセンサー
（１３）等を配置して構成されている。

第２図は、上記測定ヘッド（１）に接続して、次元イメ
ージセンサ−（１３）からのイメージ信号に基づいて物
体の移動量を算出し、表示するための測定回路の一構成
例を示している。

−次元イメージセンサ−（１３）は、周知の如くバッフ
ァアンプ（１４）から送られてくるリセット信号、スタ
ート信号及びシフト信号によってＣＣＤ配列方向の走査
を一定周期で繰返す。該センサー（１３）の出力信号は
、初段アンプ（１５）を介してサンプルホールド回路（
２）へ接続され、これによってＣＯＤ特有のノイズが除
去される。

サンプルホールド回路（２）の出力信号はゲイン制御ア
ンプ（３）を経て第５図に示す如きイメージ信号Ｓを得
る。該信号Ｓは２値化回路（４）へ送られて２値化され
、更に該２値化データＤは近似度演算手段となる相関器
（５）へ送られて、後述の如く対象物体の移動に伴って
変化するスペックルパターンの相互相関関数が繰返し計
算され、この計算結果がマイクロコンピュータ（７）へ
送られる。

相関器（５）による相互相関関数算出の基礎となる基準
データを作成する回路は、マイクロコンピュータ（７）
によって制御される遅延制御回路（５４）と、該遅延制
御回路（５４）からのタイミング信号によって遅延量が
制御される第１シフトレジスタ（５１）と、２値化回路
（４）の出力端及び第１シフトレジスタ（５１）の出力
端を切換えて、何れか一方を第１シフトレジスタ（５１
）の入力端へ接続するデータセレクタ（５３）とから構
成される。尚、第１シフトレジスタ（５１）は、少なく
とも２５６段のＤフリップフロップを直列接続して構成
される。

従って、データセレクタ（５３）を“ａ”側に切り換え
ることによって、２値化回路（４）からのデータを第１
シフトレジスタ（５１）内に格納することが可能である
。又、データセレクタ（５３）を“ｂ”側に切り換える
ことによって、第１シフトレジスタ（５１）内のデータ
を循環させると共に、該データを相関器（５）へ供給す
ることが可能である。

相関器（５）は、２値化回路（４）の出力端が接続され
た第２シフトレジスタ（５２）を具えると共に、夫々Ｅ
Ｘ−ＮＯＲ回路＜５５　ａ　）　〜（５９ａ　）及びカ
ウンター（５５ｂ）〜（５９ｂ）を直列に接続してなる
一致積算回路を５系列具え、各−敷積算回路の出力端は
夫々マイクロコンピュータ（７）へ接続されている。

尚、第２シフトレジスタ（５２）は、５段のＤフリ、。

ブフロップを直列に接続して構成される。

第１シフトレジスタ（５１）は、最終段のフリップフロ
ップのＱ端子が各ＥＸ−ＮＯＲ回路（５５ａ）〜（５９
ａ）の一方の入力端子へ分岐して接続される。

又、第２シフトレジスタ（５２）は、各フリップフロッ
プ（７）Ｑ端子が各ＥＸ−ＮＯＲ回路（５５ａ）　〜（
５９ａ）の他方の入力端子へ夫々接続される。

マイクロコンピュータ（７）は外部記憶装置として、上
位８ビツト及び下位８ビツトの２つのアドレスデータに
よってアドレス指定されるＲ、　ＯＭ　（８）を具え、
相互相関関数のピーク位置とＲＯＭ　（８）に予め登録
されている後述の補正データのテーブルから物体の移動
量を算出する。

更にマイクロコンピュータ（７）は、相互相関関数の分
布が相関の低いことを表わしている場合は、デークセ１
ノクタ（５３）へ切換え制御信号を送って、ａ端子に切
換える。これによって２値化回路（４）から現データが
第１シフトレジスタ（５１）へ供給され、相関器（５）
へ供給すべき基準データの更新を行なう。

前記バッファアンプ（１４Ｌサンプルホ一ルド回路（２
）、２値化回路（４）、遅延制御回路（５４）及び第２
シフトレジスタ（５２）には、タイミング信号発生器（
６）から夫々タイミング信号が夫々供給されている。又
、相関器（５）内の各カウンター（５５ｂ）〜（５９ｂ
）には、タイミング信号発生器（６）からタイミング信
号（第３図■）及びリセットパルス（第３図０）が夫々
供給されている。

更に遅延制御回路（５４）には、タイミング信号発生器
（６）から後述のタイミングパルスＴｐ及びクロック信
号ＣＬＫが供給されている。

本実施例では、相関器（５）の５系列の一致積算回路の
内、中央位置の一致積算回路を構成するＥＸ　−Ｎ　Ｏ
Ｒ回路（５７ａ）及びカウンター（５７ｂ）からの相関
値データにピークが現われる様、第１シフトレジスタ（
５１）から相関器（５）へ供給すべき基準データＲの遅
延量を制御している。

以下、第２図の回路動作につき、第３図によって更に詳
述する。

ゲイン制御回路（３）から得られるイメージ信号Ｓは、
タイミング信号発生器（６）から−次元イメージセンサ
−（１３）へ送られるスタート信号の周期Ｔ０毎に発生
しく第５図参照）、該周期Ｔ。内におけるイメージ信号
の発生期間Ｔは、−次元イメージセンサ−（１３）によ
るスペックルパターンの１走査時間に対応している。

前記イメージ信号は第２図の２値化回路（４）へ送られ
、前記発生期間Ｔに出現する信号の平均値（第５図のＬ
レベル）をスレッショルドレベルとして、２５６ビツト
のデータに２値化される。２値化されたデータＤ１〜Ｄ
　、、６は更に相関器（５）の第２シフトレジスタ（５
２）へ供給される。

尚、測長開始に際して、データセレクタ（５３）はａ”
側に設定されており、前記２値化回路（４）からのデー
タＤ１〜Ｄ２，６は第１シフトレジスタ（５１）内に格
納される。その後、データセレクタ（５３）は“ｂ″側
に切り換えられ、第１シフトレジスタ（５１）内のデー
タが基準データＲ７〜Ｒ２６６（第３図■）として相関
器（５）へ送られる。このとき、第１シフトレジスタ（
５１）は遅延制御回路（５４）から送られくるタイミン
グ信号（第３図■）によって動作が制御される。

対象物体の移動に伴って次の測定時点に２値化回路（４
）から送られてくる現データＤ、〜Ｄ２，６は、相関器
（５）の第２シフトレジスタ（５２）へ順次送られ、該
第２シフトレジスタ（５２）の５つの出力端子からは、
現データＤ１〜Ｄ２５６が、１ビツトずつ位相がずれて
夫々出力される（第３図■■■■■）。

このとき、第２シフトレジスタ（５２）はタイミング信
号発生器（６）から送られてくるタイミング信号（第３
図■）によって動作が制御される。

相関器（５）の各カウンター（５５ｂ）〜（５９ｂ）は
、タイミング信号発生器（６）から出力されるタイミン
グ信号及びリセットパルス（第３図■［Ｆ］）によって
制御される。

基準データＲ１〜Ｒ２，６の現データＤ１〜Ｄ　２１１
６に対する位相のずれを規定する遅延量ＤＬは、マイク
ロコンピュータ（７）からの制御信号によって次の様に
制御される。即ち、遅延制御回路（５４）は、タイミン
グ信号発生器（６）から一定周期（例えば９１μ５ｅｃ
）で供給されるタイミングパルスＴｐの立上り時点から
、タイミング信号発生器（６）からのクロック信号ＣＬ
Ｋをカウントし、該カウント値Ｎが、設定すべき遅延量
ＤＬに対応した値となったタイミングで、相関器（５）
への基準データＲ１〜Ｒ２ｓｅの供給が開始される様、
第１シフトレジスタ（５１）へのタイミング信号（第３
図■）の位相を制御するのである。

これによって、物体移動方向とイメージセンサ−のＣＣ
Ｄの走査方向が同一の場合は、基準データＲ２〜Ｒ２５
６が現データＤ、〜Ｄ　ｔｓａに対して遅れる方向へ移
相され、物体移動方向が逆転した場合は、基準データＲ
１〜Ｒ２ｓｇが現データ［）　１〜Ｄ　＊　ｓｓに対し
て進む方向に移相されることになる。

尚、タイミング信号発生器（６）から遅延制御回路（５
４）へ供給するタイミングパルスＴｐ１タイミング信号
発生器（６）から第２シフトレジスタ（５２）へ供給す
るタイミング信号、及びタイミング信号発生器（６）か
ら各カウンター（５５ｂ）〜（５９ｂ）へ供給するタイ
ミング信号及びリセットパルスとの間には一定の位相関
係が維持されている。

この結果、相関器（５）は、現データと基準データとの
相互相関関数を算出し、これによって得られた５つの相
関値データ（Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃ，）をマイクロコン
ピュータ（７）へ送出する。

マイクロコンピュータ（７）は先ず相関値データ（Ｃ１
、Ｃ２、・・・Ｃｓ）からピーク位置を探索する。

尚、この中の０８が高い可能性でピーク値となる。

マイクロコンピュータ（７）は更にピーク位置の相関値
データＣｐと、該ピーク位置を中心として相互相関関数
の横軸の正側及び負側へ２値化データの１ピッチ分（１
３μｍ）だけずれた位置の相関値データｃｐ−１、Ｃｐ
や、との差 Ｃａ＝（Ｃｐ−Ｃｐ、−、） Ｃｂ＝（Ｃｐ　　ｃｐ＋ｘ） を算出し、更にこれらの差データの合計値（Ｃａ＋Ｃｂ
）を算出する。そして、この合計値（Ｃａ＋Ｃｂ）が後
述する所定の基準値よりも低下したとき、データセレク
タ（５３）を“ａ″側へ切り換えて、２値化回路（４）
からの現データを第１シフトレジスタ（５１）内に移送
し、基準データの更新を行なう。

尚、基準データを更新すべき前記所定の基準値は、２つ
のデータの相互相関がとり得る限界を目安としており、
次の様にして予め設定されている。即ち、代表的な対象
物体表面のスペックルパターンについて、ずれが零の場
合の自己相互関数を算出し、そのピーク位置における前
記合計値（Ｃａ＋Ｃｂ）の例えば２５％の値に前記基準
値を設定している。基準値は測定の都合に応じて加減出
来ることは当然である。

前記基準データの更新が完了した後、データセレクタ（
５３）は再び“ｂ”側に切換えられる。これによって第
１シフトレジスタ（５１）内のデータを基準データとし
て、前記同様の相互相関関数の算出が続行され、これが
繰り返されるのである。

マイクロコンピュータ（７）は、１つのスペックルパタ
−ンに対応して相関器（５）から一定周期（例えば０　
、１　ｍ５ｅｃ）で送られてくる一群の相関値データ（
Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃ５）毎に、現時点における物体の
移動量の算出と、次の測定時点における移動量の予測の
ための手続（第４図）を実行する。

本実施例では、移動量の予測手法として、過去の移動量
の算出結果に基づく線形予測を採用している。即ち第８
図に示す如く、測定開始以後に算出された各測定点間の
物体の移動量をｘｏ、Ｘｌ、ｘ２、・・・Ｘ、。とする
と、各測定点間の物体の移動速度Ｖ１及び加速度ａ、は
夫々下式で算出される。

Ｖｌ”　（Ｘ　ｌ＋Ｉ　　Ｘ　１） ａ　＋＝　（Ｖ　＋＋１Ｖ　＋） ＝（Ｘ　１４２　　Ｘ　＋＋ｔ）　　（Ｘ　＋＋ｘ　　
Ｘ　＋）従って、例えば次の物体の移動量Ｘ１１は下式
によって予測される。

Ｘ　１１＝　Ｘ　ｔｏ＋（Ｖ　ｓ＋　Ｖ　ｓ＋・・・＋
ｖｓ）／８＋（ａ、＋ａ、＋・・・＋ａ　、）／　Ｓ以
後の移動量の予測値は上記同様に、直前の移動量に、過
去８回の速度及び加速度の平均値を加算することによっ
て算出される。尚、各測定点間の測定時間間隔は０　、
１　ｍ５ｅｃと極めて短かいので、移動量の変化は僅か
であり、上記の予測手法によって、十分に高い精度の予
測値が得られる。尚、第１回目の移動量の予測は不可能
であるので、移動量が零と設定される。又、最初の一定
期間の移動量ｘ１〜ｘｔｏの予測に際しては、予測の基
礎となる過去のデータの数が少なくなるが、上記の如く
各測定点間の移動量は微少であるから、問題となる様な
予測誤差は生じない。

又、本実施例では、イメージセンサ−（１３）のＣＣＤ
の配列ピッチよりも更に分解能を上げるために、特別な
補間処理を行なっている。第７図は、この補間処理の原
理を表わしたものである。

１つのスペックルパターンに対応して得られる一群の相
関値データ（Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃｎ）は離散値であっ
て、第７図に実線で示す様に一次元イメージセンサーの
分解能、即ちＣＣＤの配列ピッチＱ（例えば１３μｍ）
を横軸ピッチとするヒストグラムとして描くことが出来
る。これらの相関値データの中で最大値をとる実ピーク
位置ＰｐのデータＣｐと、その前後の２つのデータＣｐ
−１及びＣｐ＋ｘに注目すると、２値化による極性相関
をとらない場合の理論的な相互相関関数の分布は鎖線で
示す様に連続的に変化し、前記３つのデータｃｐ−１、
Ｃｐ及びＣｐ＋１はこの連続的な分布上にプロットされ
るものと考えられる。そして、連続分布としての相互相
関関数の理論ピーク位置Ｚは、前記実ピーク位置Ｘから
補正距離Ｙだけずれた位置にあると推定することが出来
る。

従って、前記相関関数の実ピーク位置Ｘと補正距離Ｙか
ら理論ピーク位置Ｚを決定することが出来、この理論ピ
ーク位置Ｚは実ピーク位置に比べて精度の高いものとな
る。又、ピーク前後の相関データＣｐ−１及びＣｐ＋ｘ
が同一値となったとき、実ピーク位置と理論ピーク位置
とは一致する。

補正距離Ｙを求める方法としては種々の予測手法或いは
補間手法が採用出来るが、ここではデータ処理の簡易化
を考慮して、前記３データｃ　ｐ　−１、Ｃｐ及びＣｐ
や、のみを基礎データとし、更に連続的な相互相関関数
の分布を、理論ピーク位置を頂点とする２等辺三角形の
左右２辺の直線によって近似し、補間手法によって補正
量を求める。

この場合、前記補正距離ＹとＣＣＤの配列ピッチＱの比
Ｙ／Ｑは次の式によって求めることが出来る。

（Ｉ）　　Ｃｐ−ｚ＜Ｃｐ＋ｔの場合 （ＩＩ）　　Ｃｐ−＋＝Ｃｐや、の場合＝　０ ・・・（２） （ｍ）　　Ｃｐ−ｘ＞Ｃｐ＋ｘの場合 第６図（ａ）乃至（ｄ）ではピーク位置Ｐｐに変化はな
いか、同図（ｅ）ではピーク位置Ｐｐ　がＣＯＤ配列ピ
ッチＱだけ移動（７ており１、この場合は移動後のピー
ク位置Ｐｐ′を新たなピーク位置とする相関値データに
よって比Ｙ／Ｑを計算する。尚、第６図において、横軸
は２値データの１ビツトを単位ずらし量として示し、縦
軸は一致頻度、即ち相関値データを示す。

更に本実施例では、後述する一連の演算処理の総合的な
効率を考慮ｊ、て、ＣＣＤの配列ピッチを更に分割して
補間する際の分割数Ｍ（例えば１６〕と前記比Ｙ／Ｑと
の積 Ｖ　ｃ　＝ＭＸＹ／Ｑ　　　　　　　　　”（４）を演
算処理上の補間値Ｖｃとして使用する。

従って、測長開始時の実ピーク位置ｐｐを原点として、
その直後にピーク前後の相関値データＣｐ−ｘ、Ｃｐ＋
、が同一となったときの実ピーク位置Ｐｐを１、その次
に相関値データＣｐ−１、Ｃ１）４１が同一となったと
きの実ピーク位置Ｐｐを２、・・・とＣＣＤ配列ピッチ
の間隔で生ずる実ピーク位置ｐｐＯ値を整数値にとり、
移動方向が逆になったときは負の値としてＰｐを表わし
たとき、同一基準データの下での任意時点の物体移動量
Ｒは下式％式％ 従って、複数回の基準データの切換えを経た場合の対象
物体の移動距離Ａは、データ切換え時点における移動距
離の積算値Ｉと前記任意時点の移動量Ｒとの合計値とし
て得られる。尚、測定開始時の積算値■は零に初期設定
されている。

次に第２図に示すＲＯＭ（８）の内容について説明する
。

ＲＯＭ（８）には、相関値データＣｐとＣｐ−１の差（
Ｃｐ　　Ｃｐ−１）を上位８ビツトのアドレスデータＡ
　Ｈ、相関値データＣｐとＣｐ＋、の差（Ｃｐ−Ｃｐ＋
＋）を下位８ビツトのアドレスデータＡ、　Ｌとし７て
、これらの差データに基つき前記（１）式乃至（４）式
から得られる補間値Ｖｃが、発生し得る全ての差データ
について予め計算され、登録されている。

従って、前記アドレスデータＡＨ及びＡＬによってＲＯ
Ｍ　（８）から補間値Ｖｃを瞬間的に呼び出すことが出
来、これによって演算処理時間が短縮される。

尚、マイクロコンピュータ（７）によるＲ　ＯＭ　（８
）からのデータ読出し制御は周知であるから、説明を省
略する。

第４図はマイクロコンピュータの処理手続を表わしてお
り、先ず相関器より１つのスペックルパターンに応じた
５つの相関値データ（ＣＩ、Ｃ２、・・・Ｃ，）を取り
込んで、これらのデータからピーク位置ｐｐを探索する
。尚、測長開始後、最初の移動距離算出時には、物体移
動量を零と仮定して、前記５つの相関値データ（ＣＩ、
Ｃ２、・・・Ｃ，）を算出する。

次にピーク位置とその前後の相関値データから前記差デ
ータＣａ５Ｃｂを計算し、これらをアドレスデータとし
てＲＯＭ　（８）へ出力する。そして、該当アドレスの
補間値ＶｃをＲＯＭ（８）から読み込んで、ピーク位置
Ｐｐの値Ｘと補間値Ｖｃから、前記（５）式に基づいて
移動量Ｒを算出し、更″二このＲの値を積算値■に加算
して、その結果を移動距離Ａとして表示器（９）へ出力
するのである。

更にマイクロコンピュータは、前記差データの合計値（
Ｃａ＋Ｃｂ）を算出し、この合計値と前記切換え基準値
との比較を行ない、基準値よりも合計値の方か大きい場
合は、最初のデータ取込み処理へ戻る。合計値が基準値
を下回ったときは、前述の如くデータセレクタ（５３）
を切換えて、基準データを現データに更新する。そして
、対象物体の測長開始からの物体移動量の積算値Ｉを、
その時点の移動距離Ａに変更する。

その後、次の測定時点における物体移動量を前述の予測
手法によって予測し、その結果から当該次の測定時点で
得られるべき相関値データのピーク位置を予測する。

そして、マイクロコンピュータ（７）は、予測ピーク位
置を中心とする５つの相関値データ（Ｃ１、Ｃ２、・・
・Ｃ，）を算出すべき指令信号を遅延制御回路（５４）
へ発した後、最初のデータ取込み処理へ戻る。

この結果、表示器（９）には、物体移動に伴って測定開
始からの移動距離Ａがリアルタイムで次々と表示される
ことになる。

上記スペックル測長針によれば、例えば補間分割数Ｍを
１６、ＣＯＤの分解能を１３μｍとすると、測長分解能
は略０．８μｍとなって、極めて高い精度が得られる。

然も補間値か予め登録されているＲＯＭテーブルを利用
して移動量が計算されるから、演算処理が高速化され、
対象物体の移動速度が速い場合にも、前述の高い分解能
を発揮することが出来る。

又、相互相関関数算出における基準データの切換えを、
前記差データの合計値（Ｃａ＋Ｃｂ）を基準として行な
っているから、測定距離が増大しても高精度の測長が可
能であり、然も前記補間計算においては、その計算精度
と直接に関連する差データＣａ、Ｃｂが犬なる値に維持
されるがら、補間計算の精度も同時に保障されることと
なる。

更に又、相関器（５）の−敷積算回路を５系列がら構成
しているから、回路構成が簡易となって相互相関関数の
演算時間が著しく短縮されるばかりでなく、仮に実際の
相関ピーク位置が中央の一致積算回路から隣の一致積算
回路にすれたとしても、前述の補間計算に支障はなく、
測定精度が維持される。

上記実施例の説明は、本発明を説明するためのものであ
って、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲
を減縮する様に解すべきではない。

又、本発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求
の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能である
ことは勿論である。

例えば移動量の予測には、前述の平均値による線形予測
の他、例えば過去の移動量の算出結果を２次関数に近似
する方法等、周知の種々な予測手法を採用出来る。

又、現データと基準データの近似度は、相互相関関数に
限らず、２つのデータが、いがなる位相差（時間軸方向
のずれ）で最も近似するがを表わすものであれば、種々
な関数を採用出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図はスペックル測長計の概略構成を示す斜視図、第
２図は測定回路のブロック図、第３図は第２図の回路の
動作を現わすタイミングチャート、第４図はマイクロコ
ンピュータの処理手続を示すフローチャート、第５図は
イメージ信号の波形図、第６図（ａ）乃至（ｅ）は相関
値データの分布の変化を説明する一連のグラフ、第７図
は補間計算の原理を説明する図、第８図は移動量の予測
手法を説明する図、第９図は相関が低下した場合の相関
値データの分布を示すグラフである。 （１）・・・測定ヘッド　　　（１１）・・・半導体レ
ーザ（１３）・・・−次元イメージセンサ−Ｓ・・・イ
メージ信号 （Ｃ１、Ｃ２、・・・Ｃ，）・・・相関値データ第５ 図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）移動する対象物体の表面に向ってレーザビームを
   照射して、所定の観測面にスペックルパターンを現出し
   、対象物体の基準位置におけるスペックルパターンに応
   じた基準データとその後の移動位置におけるスペックル
   パターンに応じた現データとの近似度を、両データの位
   相差をパラメータとして算出し、これによって得られる
   近似度データの分布に基づいて物体の移動距離を測定す
   るスペックル測長方法において、前記近似度データの集
   合（Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・Ｃｍ）からピーク位置を探
   索し、該ピーク位置に基づいて物体の移動距離を算出す
   ると共に、測定開始以後の移動量の変化に基づいて次の
   測定時点、或いはそれ以後の測定時点での移動量を予測
   し、当該測定時点での近似度の算出範囲を、前記予測結
   果に応じた近似度データ（Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・Ｃｍ
   ）のピーク位置が含まれる範囲に制限することを特徴と
   するスペックル測長方法。
2. （２）基準データと現データの近似度は両データの相互
   相関関数によって表わし、近似度データ（Ｃ＿１、Ｃ＿
   ２、・・・Ｃｍ）は相互相関関数を表わす相関値データ
   である請求項１に記載のスペックル測長方法。
3. （３）近似度の算出範囲は、予測ピーク位置における近
   似度データＣ＿３を中心位置とする５つの近似度データ
   （Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・Ｃ＿５）が得られる範囲に設
   定される請求項１に記載のスペックル測長方法。
4. （４）移動する対象物体の表面に向ってレーザビームを
   出射すべきレーザ発生装置と、 前記対象物体のレーザ照射面に対向した観測面に表われ
   るスペックルパターンを光電変換するイメージセンサー
   （１３）と、 該イメージセンサー（１３）から出力されるイメージ信
   号に基づいて、対象物体の基準位置におけるスペックル
   パターンに応じた基準データとその後の移動位置におけ
   るスペックルパターンに応じた現データとの近似度を、
   両データの位相差をパラメータとして算出する近似度演
   算手段と、 前記基準データを近似度演算手段へ供給するシフトレジ
   スタ（５１）と、 近似度演算手段による近似度算出に際して前記現データ
   に対する基準データの相対的な遅延時間或いは進め時間
   を制御するためのタイミング信号を前記シフトレジスタ
   （５１）へ供給する制御回路（５４）と、 前記近似度演算手段から出力される近似度データ（Ｃ＿
   １、Ｃ＿２、・・・Ｃｍ）に基づいて物体の移動距離を
   算出する情報処理回路 とを具え、前記情報処理回路は、 前記近似度データ（Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・Ｃｍ）の集
   合からピーク位置を探索する第１手段と、 少なくとも前記ピーク位置に基づいて物体移動量を算出
   する第２手段と、 測定開始以後の移動量の算出結果に基づいて次の測定時
   点、或いはそれ以後の測定時点での移動量を予測する第
   ３手段と、 当該測定時点での近似度の算出範囲を、前記移動量の予
   測結果に応じた近似度データ（Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・
   Ｃｍ）のピーク位置が含まれる範囲に制限するための指
   令信号を作成して、制御回路（５４）へ送出する第４手
   段 とを具えていることを特徴とするスペックル測長計。
5. （５）近似度演算手段は、基準データと現データの相互
   相関関数を算出する相関器（５）であって、近似度デー
   タ（Ｃ＿１、Ｃ＿２、・・・Ｃｍ）は相互相関関数を表
   わす相関値データである請求項４に記載のスペックル測
   長計。