JPH11514445A

JPH11514445A - 非点収差測定の装置および方法

Info

Publication number: JPH11514445A
Application number: JP9516681A
Authority: JP
Inventors: リレイ，ジェームズ，ケー．; フロスト，キース，エル．; リンドウ，ウィリアム，シー．; ハンセン，キム，ジェー．; ファン，チュアン; ステファニック，ジェームズ，エー．
Original assignee: ネオパス，インク．
Priority date: 1995-10-24
Filing date: 1996-10-18
Publication date: 1999-12-07
Also published as: US5883982A; WO1997015898A1; AU730606B2; US5862265A; EP0858638A4; AU7458396A; CA2234960A1; EP0858638A1; US5642441A

Abstract

(57)【要約】コンピュータ（３０）は対象平面内の星状光学ターゲット（１８）から画像データを受信し、角度に依存する境界の鋭さを計算する。水平でｘ方向の振幅導関数と、垂直でｙ方向の振幅導関数とが、Ｚパン・シーケンスから各星状パターン画像の一部について計算される（８３）。ターゲット（１８）を保持する顕微鏡スライド・ステージ（１６）が、対象が合焦する位置のすぐ下のレベルから、対象が合焦する位置のすぐ上のレベルまで垂直に移動する。垂直移動すなわちＺパンの各微小増分について、星状パターンの画像が解析のために収集される（８５、８６、８９）。微分された画像について計算が行われ、点像分布関数の伸長とステージＺ位置に伴う円形でない点像分布関数の長軸の角度の変化との証拠が、検索される（１３４）。光軸に沿って変化するゆがんだ点像分布関数の存在が、非点収差を示す（１３６）。

Description

【発明の詳細な説明】非点収差測定の装置および方法本発明は、光路における非点収差を測定する方法および装置に関し、より詳細には、非点収差の測定として焦点面の分離を測定するためにコンピュータによる画像処理システムを使用する方法および装置に関する。発明の背景顕微鏡用レンズ系のような理想的な光路は、視野全体にわたって均一な解像度で対象の形状の歪みのない拡大をもたらす。しかし、実際のレンズ、鏡およびカメラシステムは、収差を導入し、画像の解像度を像面の全体にわたって変化させる。こうした周知の収差の１つが非点収差である。非点収差は、光学系を通る異なった回転面を移動する光線について、主軸に沿った別の焦点距離の存在として定義される。すべての種類の光路は、欠点として非点収差を有している。非点収差によって過度に劣化した光路を修正または調整できるように、この収差の程度を測定する方法が必要である。従って、本発明は、光路の非点収差を測定する自動システムを提供し、光路への影響を他のシステム構成部分に警告する光学品位信号を供給する自動システムを提供する。発明の概要本発明は、光学系の状態を評価する方法を提供する。本発明の方法は、異なった焦点位置のテストパターンの複数の画像を得る。本発明の方法は、その後、複数の重心ベクトル、すなわち複数の画像の１つについて各々１つの重心ベクトルを計算する。本発明の方法は、その後、複数の重心ベクトルから焦点面の分離を計算し、光学系の状態を焦点面の分離に関連させる。本発明は、光路の少なくとも１つの光学素子の非点収差を測定する装置および方法を提供する。光学部品マウントが、光学素子を保持する。対物レンズが配置され、光路から画像を受け取る。光学ステージが、対物レンズの視界にテストパターンを保持し、対物レンズは、テストパターンの画像を受け取る。ステージ駆動機構が取り付けられ、光学ステージを移動させるが、その際光学ステージ駆動機構は、位置制御入力を有する。テストパターン照明器が配置され、テストパターンを照明する。ビデオカメラが、光路を通じてテストパターン画像を視認し、ビデオ信号を発生する。画像取得電子装置が、ビデオ信号に接続される。画像取得電子装置は、デジタル画像出力を有する。画像解析コンピュータが、接続され、デジタル画像出力を受信し、テストパターン画像を解析し、光路の非点収差を判定する。コンピュータ処理装置が、ステージ駆動機構を制御する。一実施形態では、本発明の装置はさらに、計測器の品質管理のために、非点収差による画像の劣化を示す制御信号をもたらす。本発明の他の目的、特徴および利点は、類似の参照番号は類似の要素を示す、以下の好適実施形態、請求項および図面の説明を通じて当業者には明らかになるであろう。図面の簡単な説明本発明を説明するために、好適実施形態が、添付の図面を参照して説明される。図１Ａおよび図１Ｂは、光路の近軸非点収差の例を示す。図２は、点像分布関数に対する近軸非点収差の影響の一例を示す。図３は、光路の光学的特性をテストする本発明の装置を示す。図４は、光路の光学的特性をテストする本発明の一方法を示す。図５Ａは、テストパターンの中心を見出す本発明の方法を示す。図５Ｂは、較正板テストパターンを示す。図５Ｃは、しきい値化された画像を示す。図５Ｄは、閉鎖剰余画像を示す。図５Ｅは、対角浸食画像を示す。図５Ｆは、最終テストパターン画像の中心を示す。図６Ａは、焦点の品位を計算する本発明の方法を示す。図６Ｂは、水平フィルタの周波数応答のグラフを示す。図６Ｃは、水平フィルタのインパルス応答のグラフを示す。図６Ｄは、垂直フィルタの周波数応答のグラフを示す。図６Ｅは、垂直フィルタのインパルス応答のグラフを示す。図７Ａは、本発明の画像取得・フィルタリング・ステップを示す。図７Ｂは、Ｘ勾配テストパターンの画像を示す。図８Ａは、本発明の画像解析ステップの例を示す。図８Ｂは、本発明の境界角領域解析方法の例を示す。図８Ｃは、テストパターンについての境界角領域の集合の例を示す。図９Ａおよび図９Ｂは、本発明の焦点面分離ステップの一実施形態を示す。図１０は、平均剰余対境界角のプロットを示す。図１１は、全平均剰余対Ｚ座標のプロットを示す。図１２は、重心の大きさ対Ｚ座標のプロットを示す。図１３は、重心の角度対Ｚ座標のプロットを示す。図１４は、２つの主角度に対するＭＡＧ（ｚ，θ）のプロットを示す。図１５Ａおよび図１５Ｂは、２つの主角度に対する曲線の当て嵌めのプロットを示す。図１６は、ステージの高さとテストパターンの境界角との関数としての平均剰余の面マップを示す。図１７Ａ、図１７Ｂおよび図１７Ｃは、本発明によって使用される非点収差測定装置のより詳細な図である。好適実施形態の詳細な説明図１Ａおよび図１Ｂは、近軸非点収差の例を示す。図１Ａは、光路の上面図であり、レンズ４０は、光線４１および４３を収差を有する光学素子４２を通じて焦点５２に合焦する。収差を有する光学素子４２は、ＸＺ平面内に示されており、ＸＺ平面内に歪みを生じる。焦点５２は、焦点面４４上にある。図１Ｂは、図１Ａの光路の側面図を示しており、レンズ４０は、光線４５および４７を収差を有する光学素子４２を通じて焦点５４に合焦している。収差を有する光学素子４２は、図１ＢにおいてＹＺ平面内に示されている。ＹＺ平面には歪みはない。焦点５４は、焦点面４８上にある。焦点面４４と焦点面４８との間の距離５０が、近軸非点収差として定義される。図２は、図１Ａおよび図１Ｂの光学系の点像分布関数に対する近軸非点収差の影響を示す。輪郭７０は、通常の光路の点像分布関数のＸＺ断面の上面図を示す。輪郭７２は、点像分布関数のＺＹ断面の側面図である。断面をＸＹ平面で取った３つの断面の例が示される。平面７４で取った断面７１は、ＺＹ平面の最良焦点面を示す。平面７８で取った断面７５は、ＺＸ平面の最良焦点面を示す。ある軸の最良焦点面は、点像分布関数が最小になる平面として定義される。光路の非点収差は、軸によって最良焦点面が異なる原因の１つである。その結果、各軸についての点像分布関数が、たとえいずれの軸についても最小でなくても、「最小混乱平面」７６を生じる平面が存在する。最小混乱平面は、点像分布関数７３がＺＸおよびＺＹ平面の両方について同じである平面として定義される。図３は、本発明の非点収差測定装置の一例の概略図である。測定される光路には、複合光路２４と対物レンズ２２が含まれる。実施形態の一例では、対物レンズは４×対物レンズを含む。駆動システム２０は、ステージ１６に接続される。ステージ１６は、集光レンズ１４を通じて光源１２によって照明されるテストパターン１８を保持する。対物レンズ２２は、テストパターン１８を視認し、複合光路２４を通じて光線を送る。画像取得電子装置２８に接続されたビデオカメラ２６は、光線を受け取り、それを画像解析コンピュータ３０によって処理するための電子信号に変換する。画像解析コンピュータ３０は、画像取得電子装置２８に接続されている。ホスト処理装置３２は、駆動システム２０を制御する電動機制御電子装置３４を制御する。ここで非点収差を測定する本発明の一方法の処理流れ図を示す図４を参照されたい。システム１０は、ステップ８２で起動される。Ｚ軸内でパンするための限度が、ステップ８３で確立される。テストパターンの中心が、ステップ８４で見出され、ステップ８５、ステップ８６、ステップ８７およびステップ８９では、テストパターンの画像が、ホスト処理装置３２によって解析される。ステップ８７でチェックが行われ、所定の必要な数の画像が収集・解析されたかどうか決定される。ステップ８７の条件が満足されると、処理はステップ８８に進み、焦点面の分離が見出される。そうでない場合、処理はステップ８９に進み、ステージを移動させる。ステップ８８では、焦点面の分離、従って光学系の非点収差が、見出される。システムを起動するステップ８３の間、４×対物レンズを自動顕微鏡５０２の光軸と整合させるべく、図１７Ｃに示されているレンズターレット２３が回転する。テストパターン１８も光路内に移動する。ステージ５２１は、以下に説明される方法によってシステムの較正の際に前もって決定されたＸ、ＹおよびＺの初期位置に移動する。初期位置は、視野のほぼ中心に位置するテストパターン１８の焦点の合った画像を提供する。ここで、システムの較正の際にＸ、ＹおよびＺのデカルト座標におけるテストパターン１８の中心を初めに見出す本発明の方法を示す図５Ａ〜図５Ｆを参照されたい。これらのステップは、テストパターン１８の中心をより正確に見出すステップ８４に先立つものである。テストパターン１８は、図５Ｂで星状パターンとして示されているが、当業者は、他のパターンも使用できることを理解するであろう。図５Ｂに示す、原グレースケール画像１７０が、ステップ１４０で画像取得電子装置２８によって取得される。ステップ１４２では、図５Ｃに示すような二進法しきい値化画像１７２を生成すべく、原グレースケール画像１７０がしきい値化される。ステップ１４４では、この二進法しきい値化画像１７２に対して、形態学的閉鎖剰余演算が行われる。閉鎖剰余演算は、図５Ｄに示すような閉鎖剰余画像１７４を発生する。しきい値化された画像１７２の閉鎖剰余画像１７４は、星の腕が中心に収束するところの生じ得る範囲を識別する。閉鎖剰余画像１７４は、その後、ステップ１４６で下向きに傾斜する対角線のバーによって浸食され、ステップ１４８で上向きに傾斜する対角線のバーによって浸食される。２つの画像は、ステップ１５０で共に排他的論理和演算される。その結果得られる画像は、生じ得る星の中心の周囲の範囲を表す。上記のステップを使用して、本発明は、水平または垂直交差画像といった誤って星状パターンと解釈され得る他の画像をフィルタリングして除去した。対角浸食画像は、図５Ｅで画像１７６として示されている。画像１７６は、その後、ステップ１５２で形態学的に閉じられる。ステップ１５２の結果として生じる画像は、ステップ１５４で開かれ、ステップ１５４の結果として生じる画像は、ステップ１５６で再び閉じられ、星状エレメントの周囲の画像エレメントを１つの対象に併合する一方、他のノイズをフィルタリングして除去する。結果として生じる最終的な画像が、図５Ｆで画像１７８として示されている。経験的に決定された限度の範囲内に適合する画像１７８に残された中心領域１７９がある場合、中心領域１７９は、星の中心を表し、ステップ１５８でテストパターンの中心として定義される。再び図３および図４を参照するに、テストパターン画像を保持する較正板の最適合焦位置が決定される。Ｚ軸パン・シーケンスについて移動限界を確立するために、テストパターン１８の一連の画像が取得され、全解像度について検討される。最良の全解像度を生じる位置が、Ｚ軸パン範囲の中央として選択される。その後、ステージ１６の高さの下限に始まりステージ１６の高さの上限に至る一連の画像が収集される。Ｚ軸パン範囲の大きさは、使用される光路の被写界深度の約２倍となる。ステージ１６はＺ方向に較正Ｚ座標より下の位置から較正Ｚ座標より上の位置まで移動するので、較正スライド１８上のパターンは、最適合焦を通過する。このパン・シーケンスにおける各画像について合焦の品位が測定され、解像度がもっとも高い画像のＺ座標が記録される。Ｚパン・シーケンスの各Ｚ位置で使用される合焦の品位の測定が、図６Ａに示されている。ステップ２０２では、各原グレースケール画像１７０において所定のピクセルの値をすぐ右隣のピクセルの値から引き算することによって差分画像が発生する。ステップ２０４では、各原グレースケール画像１７０で所定のピクセルの値を所定のピクセルのすぐ下のピクセルの値から引き算することによって差分画像が発生する。これらの差分は「勾配」と呼ばれる。これらの演算は、以下の式によって記述される。水平変位差分画像は、次式によって記述される。Ｇrad_X[ｉ][ｊ] = ＡＢＳ{Ａ[ｉ＋１][ｊ] - Ａ[ｉ][ｊ]} 垂直変位差分画像は、次式によって記述される。Ｇrad_Y[ｉ][ｊ] = ＡＢＳ{Ａ[ｉ][ｊ＋１] - Ａ[ｉ][ｊ]} 式中、ＡＢＳは絶対値演算子であり、ｉ＝Ｘ方向の画像座標、ｊ＝Ｙ方向の画像座標、Ａ＝画像振幅（整数ピクセル値）である。その後、ステップ２０６およびステップ２０８として示される、各差分画像に対するヒストグラムが計算される。各ヒストグラムは、生じ得る整数ピクセル値の各々について１つのビンである、２５６のビンを含む。各ビンに対するヒストグラムの値は、そのビンに割り当てられた振幅を有するピクセルの数に等しい。従って２つの従属変数Ｎ_X（Ａ）およびＮ_Y（Ａ）は、「Ａ」が０〜２５５の任意の整数値を取り得る差分画像ヒストグラムによって記述される。画像全体にわたって得られる水平および垂直方向の解像度の値は、ステップ２１０およびステップ２１２で、あるしきい値Ｎ_Tを超えるＮ_X（Ａ）およびＮ_Y（Ａ）の値を識別し、振幅の二乗とそれらの対応するピクセル数の積の合計を累算することによって以下のように得られる。すなわち、およびである。ステップ２１４では、画像解像度の単一の全解像度Ｒ_totが、２つの項を加算することによって得られる、すなわちＲ_tot＝Ｒ_X＋Ｒ_Yである。もっとも高いＲ_tot を有する画像のＺ座標が、最適合焦を有するＺ座標として定義される。テストパターンの最適合焦のＺ座標が見出されれば、非点収差試験の際にパンするＺ座標の始点と終点は、一実施形態ではそれぞれ最適合焦の５０ミクロン下と最適合焦の５０ミクロン上に配置される。例えば、４×対物レンズの被写界深度の約２倍に等しいこの距離のために、非点収差試験によって対物レンズの被写界深度と同じ大きさの焦点面の分離を正確に測定することができる。本発明の非点収差試験の目的で、被写界深度は有利にも、対物レンズの点像分布関数の直径が焦点面の点像分布関数の直径の２倍未満である、Ｚ軸に沿った距離として定義される。再び図４を参照するに、ステップ８４では、較正スライド１８からの星状パターンが精密に中心決めされる。本発明の非点収差試験のために画像を収集する前に、テストパターン１７０の一連の画像が収集され、画像視野の中でテストパターンをより正確に中心決めする。顕微鏡ステージ２０は、例えば星状パターンである検索パターンがカメラ２６の画像視野の中心とほぼ整合するまで、星状パターンの上を移動する。画像解析が画像解析コンピュータ３０によって行われ、デジタル化画像の中でテストパターン１８のより正確な中心を見出す。より正確に計算された中心は、本発明の非点収差測定方法で使用される。本発明の方法の一実施形態では、星状パターンのより正確に計算された中心は、上記で図５Ａ〜図５Ｆを参照して説明されたように、まず画像処理システムの視野の中心に星状パターン１８を含む較正板を検出することによって見出される。はじめに中心決めされたテストパターン１８の画像が得られ、二進画像に変換されるが、そこでは、例えば、０〜２５５の範囲のうちのピクセル値１２８のような、あるしきい値未満の値を有するすべてのピクセルが、黒色ピクセルとみなされる。リニアーアレーが画像の周辺ピクセルから形成されるが、そこでは、画像の上、右、下および左の周辺ピクセルが、リニアーアレーに組み込まれる。その後、白から黒への遷移についてリニアーアレーが走査されるが、一実施形態では黒の遷移は５つの連続する黒色ピクセルとして定義される。これは遷移の検出を汚染するノイズを避けるためである。遷移のピクセルアレーに対する真の位置が、画像のＸ、Ｙ座標中で検出される。これらのＸ、Ｙ座標は、各遷移について個別のアレーＸ、Ｙに保存される。この処理は、遷移についてリニアーアレー全体が走査されるまで継続される。３２より多いかまたは少ない遷移が検出される場合、テストパターンの中心の検出は失敗したと考えられる。テストパターンの中心の検出は、画像の汚れ、テストパターンの不正確な初期中心決めまたは他の光学的問題によって失敗し、遷移の検出を妨害する。テストパターン１８のより正確な中心が、勾配切片法を使用して計算され、そこでは、Ｙ差分はピクセルと１６番目の隣接するピクセルとの差であり、Ｘ差分はピクセルと１６番目の隣接するピクセルとの差として計算される場合、各ピクセルに関する勾配は、Ｘ差分に対するＹ差分として計算される。遷移が３２ある場合、１６番目のピクセルが同じ線の上または近くにあるので、１６が選択される。従って、ｉ＝１，．．．，１６について、となる。次に画像の中心が、次の式により各直線と８番目の隣接するピクセルとに基づいて計算されるが、ここでｉ＋８番目のピクセルは、次の関係によってｉ番目のピクセルに垂直な直線の上にある。ｉ＝１，．．．，８について、Ｙの中心が勾配切片を使用して計算される。本発明の次のステップでは次の式によって中心の平均が計算される。ｉ＝１，．．．，８について、 center.y[i]=(slope[i]*(center.x[i]-x[i]))+y[i] 中心が正しく検出される場合、テストパターンの中心が較正の際検出されているので、５１２×５１２ピクセルの画像アレーの場合、中心は２５６×２５６の点の１０ピクセル内にある。次に計算された中心が、その標準偏差によって評価される。計算された中心の標準偏差が５ピクセルより多い場合、中心はまだ見出されていないと考えられる。５ピクセルより少ないかまたは等しい場合、中心が見出されたと考えられる。通常、本発明の方法は、一実施形態では、１ピクセルの標準偏差を有する中心を検出する。当業者は、テストパターンが３２を超える線を有することがあり、その場合共線ピクセルは１６のエレメント遷移ではなく、２で割った試験用線セグメントの数であるということを理解しよう。当業者にはまた、直交線は４で割った試験用線セグメントの数であるということを理解しよう。当業者はまた、正確な中心の計算は、より少ない数も使用され得るが、通常試験用セグメントの数の少なくとも最初の４分の１を使用するということを理解しよう。ここで本発明の画像取得・フィルタリング・ステップ８５をより詳細に示す図７Ａを参照されたい。ステップ９０では、ステージがＺ軸に沿って移動する。本発明の一実施形態では、ステージ移動のステップサイズは、４×対物レンズの被写界深度の約５％という小さな単位が選択され、焦点面の分離が高い精度で測定できるようにする。それに限定されないが、例えば、５１の画像を使用して１００ミクロンの範囲のステージ高さにわたる２ミクロンのステップサイズが使用される。ステップ９１では、テストパターン１８の画像がビデオカメラ２６から画像取得電子装置２８によって取得され、画像解析コンピュータ３０のメモリに処理のために転送される。ＮＴＳＣビデオ・フォーマット仕様に対応するよう設計されたビデオカメラ２６は、画像の水平解像度が垂直解像度より悪くなるようにビデオ信号の帯域幅を制限する。高い周波数の損失を補償するために、保存された画像の各水平線には、ステップ９２でエッジ強調フィルタ・カーネルが重畳される。エッジ強調フィルタ・ステップ９２の目的は、水平方向の帯域幅を拡大して垂直方向の帯域幅と一致させることである。理想的には、フィルタはカメラのローパス・フィルタの効果を正確に逆転させ、そして、カメラのフィルタの利得および位相対周波数の測定が、エッジ強調フィルタの設計の基礎を提供する。カメラのローパス・フィルタのフーリエ変換の複素数計算の逆が、仮想逆フィルタの周波数特性として得られる。しかし、仮想逆フィルタの利得は、周波数が画像ピクセルの間隔によって課されるナイキスト限界に近づくに連れて急激に上昇する。従って、第１の修正は、０．８＊ｆ（ナイキスト）の４次極を加算することによってナイキスト限界のごく近くの利得を低減することである。これでフィルタは実現可能になる。しかし、この帯域フィルタの適用により、ナイキスト限界に不連続性がもたらされる。その結果、画像をフィルタリングするために使用される重畳演算のカーネルとなるフィルタのインパルス応答が、拡大する。計算速度を犠牲にしてこのフィルタを適用するには、非常に多数のカーネルの点が必要になる。一実施形態では、必要な点の数が、カーネルを切り捨てることによって低減されるが、これはフィルタリング・ステップの応答にリンギングを生じるので、試行錯誤によって係数を調整してリンギングを許容可能なレベルに低減させる。最終的な水平フィルタの周波数応答とインパルス応答が、それぞれ図６Ｂおよび図６Ｃに示される。図６Ｂでは、破線６１がフィルタの位相シフトをラジアンで表示する。実線６３はフィルタの利得を表示する。エッジ強調フィルタが、ステップ９２で画像解析コンピュータ３０によって実現される。ステップ９３では、ローパス・フィルタが垂直方向に適用される。エッジ強調フィルタに設定された上端カットオフのために、画像はフィルタリングされて、最終的な水平対垂直帯域幅の一致を達成する。垂直フィルタは時定数が０．７１８ピクセル増分の簡単なガウス・フィルタである。インパルス応答の式は以下の通りである。垂直フィルタの周波数応答とインパルス応答は、それぞれ図６Ｄおよび図６Ｅに示される。当業者には、テストパターン画像のデジタル表示を得る他の方法も本発明の精神と範囲の中にあることが、理解されるであろう。ここで、本発明の方法の画像解析ステップ８６をより詳細に示す図８Ａを参照されたい。ステップ１０２では、テストパターン画像のフィルタリングされた画像が処理のために表示される。本発明の方法は、その後ステップ１０４で、上記で図６Ａに関して示された勾配式によって画像のＸ勾配とＹ勾配を計算する。勾配の演算子は、各軸に沿った２ピクセル構造の差である。フィルタリングされた各テストパターン画像について、Ｘ勾配とＹ勾配の画像が作成される。Ｘ勾配画像の例が、図７Ｂに示されている。本発明の方法で使用される境界角領域の例を示す図８Ｂおよび図８Ｃも参照されたい。各テストパターンの中心は、上記で説明した方法によって精密に検出できるので、本発明は、テストパターン画像を所定の境界角領域に分割できる。これらの境界角領域には、今後の解析に適したピクセルが含まれる。図８Ｂは結合されたＸ勾配とＹ勾配のテストパターン勾配画像の４分の１をを示し、図８Ｃは完全な結合されたテストパターン勾配を示す。図８Ｂでは、各ピクセルは、境界角領域２９０と呼ばれる特定の領域に別れ、水平な領域２９２からの中心角に基づいて角度の指定を前もって割り当てられる。例えば、中心２８０は、ラジアン２５２、２５４、２５６および２５８を定義し、それらが境界角２６２、２６４および２６８を定義する。ラジアン２５２と２５４の間にあり、中心２８０を有する外側の円２７８と中心２８０を有する内側の円２７６とに境界を接する境界角領域φ_n２６２には、境界角ピクセル２７０が含まれる。ラジアン２５４と２５６の間にあり、中心２８０を有する外側の円２７８と中心２８０を有する内側の円２７６とに境界を接する境界角領域２６４φ_n+1には、境界角ピクセル２７２が含まれる。同様に、ラジアン２５６と２５８の間にあり、外側の円２７８と内側の円２７６とに境界を接する境界角領域２６８φ_n+2には、境界角ピクセル２７４が含まれる。ステップ１０６では、ピクセルは境界角によってビンに分類される。内側の円２７６と外側の円２７８によって定義される、あらかじめ決定された環の外側にあるピクセルはステップ１０８で廃棄される。画像の中心にごく近いピクセルは無視されることに留意されたいが、これは星状パターンのこの領域は非常に小さい寸法に収束しているため、ピクセルアレーによって正しく表示できないためである。図８Ｃには、完全なテストパターンの勾配画像が示されている。テストパターンの境界角領域２９０には、０ラジアン角２８２、π／２ラジアン角２８４およびπラジアン角２８６が含まれる。ステップ１１０では、勾配画像のピクセルがしきい値に対して試験される。ある境界角の振幅導関数は、境界角の余弦によってＸ勾配に、また境界角の正弦によってＹ勾配に投影されるので、勾配の大きさは、ＸおよびＹ勾配のベクトル和である。このベクトル和は、普通Ｘ勾配とＹ勾配の平方の和の平方根として計算される。しかし、平方根演算は、Ｇｒａｄ_X[ｉ][ｊ]²＋Ｇｒａｄ_Y[ｉ][ｊ]²＜しきい値²ならば、Ｇｒａｄ_X[ｉ][ｊ]＝０かつＧｒａｄ_Y[ｉ][ｊ]＝０という関係に従う所定のしきい値の平方である値と平方の合計を比較することによって回避される。低い勾配の値は、剰余計算の際に信号対雑音比を増大するために抑制される。ステップ１１２では、各境界角領域について、その角の認定されたピクセルの集合にわたって合計が行われ、境界角領域に寄与するピクセルの数Ｎで割り算することによって正規化される。境界角領域における角ピクセルの勾配の値は、ステップ１１２で平方および合計され、ピクセルの数で割り算される。この合計（ＳＵＭ）は次のように表される。ＳＵＭ_X(φ)＝（Σ Ｇｒａｄ_X(ｉ，ｊ)²）／ＮＳＵＭ_Y(φ)＝（Σ Ｇｒａｄ_Y(ｉ，ｊ)²）／Ｎここで、ピクセル「ｉ，ｊ」は角度φの境界角領域にある。Ｎは境界領域に寄与する認定されたピクセルの平均数に等しいが、この平均は、テストパターン画像中のすべての境界領域について得られる。Ｎによる割り算はＳＵＭ_X（φ）とＳＵＭ_Y（φ）をスケーリングする働きをするので、これに続く計算から得られる剰余の値は、原画像の振幅スケールと同じオーダーの大きさのものである。ステップ１１４では、各境界角領域の平均剰余が、以下のような求積法で２つの合計を結合することによって計算される。式中、ＭＡＧ（φ）は各境界角領域φの剰余の大きさである。ＭＡＧ（φ）はまた、剰余値とも呼ばれる。ステップ１１５では、各境界角について１つの剰余の値の集合が、現在の画像について後で焦点面の分離の計算で使用するため保存される。剰余値ＭＡＧ（φ）は、星状パターンの境界の角度を対象にする境界角ビンに分割される境界の鋭さの表現である。ステップ１１６では、全画像解像度の読み取りが、次のようにこのアレー全体を平均することによって得られる。Ｍが境界角領域の数であるとき、ステップ１１７では、現行画像の平均剰余値が、重心ベクトルを正規化する際に使用するために保存される。この平均解像度の推定ｍｅａｎＲＥＳは、Ｚパン画像シーケンスをチェックしてそれが較正板の最良合焦付近の領域を包含することを確実にするために使用される。全平均剰余対Ｚ位置のプロットが、光学系の一例に関して図１１に示されている。光路の実際の点像分布関数は、直接には測定されないが、その形状は、境界角に依存する解像度測定から推定される。剰余値が高くなればなるほど、解像度は高くなる。解像度が境界角に無関係であれば、点像分布関数は円形である。水平境界が垂直境界より鋭ければ、点像分布関数は細長くなり、その長軸が水平線に沿って置かれる。所定の画像に作用する点像分布関数の長軸は、もっとも鋭い境界の角の方向を向く。ステップ１１８では、重心（ＣＯＧ）ベクトルは、ＣＯＧベクトルの大きさによって桁上げされる点像分布関数の形状の偏心と、ＣＯＧベクトルの角度によって桁上げされる点像分布関数の主軸の角度とを表す機構である。重心ベクトルは、円を取り巻く星状パターンの１８０度の境界角を拡大し、この新しい円のＸ軸とＹ軸の平均剰余のモーメントを取ることによって見出される。円形の点像分布関数の場合、各軸の剰余は均衡するので、ＣＯＧベクトルはゼロである。しかし、他より鋭いいくつかの境界がある場合、それらはモーメントを支配し、ＣＯＧベクトルは、ゼロでない大きさと一定の角度を有する。ＣＯＧベクトルは、ステージのＺ位置が変化する際、その回転の有無とピークの位置を見るために観察される。モーメントは次のように計算される。モーメントの計算によって、重心ベクトルのデカルト表示が生じる。ＣＯＧの大きさｒ＿ＣＯＧは、次のように２つのモーメントの求積合計として求められる。この重心の大きさは、点像分布関数の偏心の表現である。ｒ＿ＣＯＧが大きいことは、光学系の歪みが大きく、境界の鋭さの角依存がより多く表現されることを示している。ｒ＿ＣＯＧ対Ｚ位置のプロットが、光学系の一例について図１２に示されている。ＣＯＧベクトルの角度θ＿ＣＯＧも、次のようにＸおよびＹのモーメントから計算される。２で割り算することは、モーメントを計算するために作成された円から、０からπまでの境界角をアンラップする演算であることに留意されたい。ステップ１１９では、ｒ＿ＣＯＧとθ＿ＣＯＧの値が、後で光学系の非点収差の程度と方向を計量する際に使用するために保存される。ステップ１２０では、Ｚパン・シーケンスの次の画像がアクセスされ、ステップ１０４〜ステップ１１９が繰り返される。このサイクルは、Ｚパン・シーケンスのすべての画像が処理されるまで続く。ステップ１１５、ステップ１１７およびステップ１１９で保存された値は、Ｚ軸のステージ高さを指標とし、その後のステップで点像分布関数のＺ軸に依存する挙動を解析する際に使用される表を形成する。この計算のため、４つの角度に関するビンは抑制されてゼロになり、以後のすべての計算で無視される。これらの角度とは０、π／４、π／２および３π／４であり、テストパターンの垂直、水平および対角線の境界である。例えば、星状パターンの水平境界の場合、Ｘ勾配は理想的にはゼロの値を取るが、これは有益な結果である。しかし、実際の画像では、水平境界は散発的に隣接するピクセル行と交差したりそれたりして、Ｘ勾配に関してゼロでない、ノイズ値を生じる。同じ現象は、同様に隣接するピクセルの中心を通って引かれる直線と平行な垂直および対角線の境界についても発生する。当業者には、ＸとＹの勾配の平方であるＳＵＭ_X（φ）、ＳＵＭ_Y（φ）の積分が、次の４つの特徴、すなわち（１）ステップ形境界の鋭さの変化に対する感度、（２）画像の無限精密サンプリングの限度内の回転不変性、（３）画像のサンプリング密度に対する不変性および（４）照明レベルに対する２次依存性、を提供する演算子の１つのクラスであることが理解されるであろう。当業者にはまた、本発明の範囲から逸脱することなく、上記の積分の代わりに他の演算子も使用されることも理解されよう。Ｇｒａｄ_X（ｉ，ｊ）およびＧｒａｄ_Y（ｉ，ｊ）演算子は、画像の１次導関数であり、その対応する経路に沿った何らかのゼロでない振幅シフトに対して正の値を取る。境界の鋭さが低下すると、導関数も低下するが、境界内のピクセルの数は増大する。従って１次勾配の積分は境界の鋭さの変化に影響されないのに対し、平方された勾配の積分は鋭さを表す。回転不変性は、２つの勾配の直交性によってもたらされる。任意の境界角について、ＳＵＭ_X（φ）とＳＵＭ_Y(φ）は、ｃｏｓ²（φ）とｓｉｎ²（φ）を通じて関連する。２つの項の合計の平方根は、角度に依存しない解像度測定をもたらす。演算子におけるスケール不変性の測定は、結果に長さの単位がない状態で見出されるが、これは、導関数における１／長さの単位が２次元積分の長さの単位によって相殺されるためである。最後に、画像の輝度に対する演算子の２次依存性は、照明依存性を確保する。演算子は次のように表される一般的なクラスに拡大される。但し、Ｉは画像である。演算子のこのクラスのすべての成員は、はじめの３つの限界条件に合致するが、第４の条件には合致しない。図９Ａおよび図９Ｂは、焦点面の分離を計算する本発明の方法を示す。本発明の方法は、重心ベクトルの大きさによって示されるように、点像分布関数がＺパン・シーケンスにわたって持続的に偏心しているということを仮定している。この持続的偏心に対して、ステップ１２４で初期試験が行われる。ステップ１２４の方法は図９Ｂに詳述されている。ステップ１２５では、重心の正規化された大きさｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）が、Ｚパン・シーケンスの各画像について計算される。これは、各画像の重心の大きさをその画像の平均剰余で割り算することによって計算される。Ｚの各数値について、Ｚパン・シーケンス中の各画像に関するｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）が次式によって計算される。ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）は点像分布関数の偏心の表現であるが、それは重心の計算の際にモーメントの計算によってゼロにされないすべての境界角領域について積分された剰余の小数部と等しいからである。従って、これは、Ｚが変化する際の全画像解像度の変化と無関係である。非点収差の存在は、点像分布関数の持続的偏心の不在によって排除される。従って、ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）のＺに対する積分は、ステップ１２７で次のように計算される。但し、ｎは、ｚパン・シーケンスにおける画像の数である。ステップ１２９では、Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍがしきい値と比較される。Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍがしきい値未満の場合、非点収差の可能性は排除され、ステップ１２６で、機器は非点収差試験について「合格」という結果を与えられる。Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍがしきい値を超える場合、プログラムは焦点面分離の計算に進む。Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍに対するしきい値の値は、焦点面分離に対する関係に関する経験的な証拠から求められる。さまざまな程度の非点収差を有する複数の光学系から、特性データが集められる。最大許容焦点面分離に関する基準が設定されるが、これは通常システムの対物レンズの被写界深度の２５％を超えない。しきい値Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍの値は、確立された焦点面分離しきい値の交差の近傍の補間によって求められる。大きな値のｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍを有する画像は、どれも偏心した点像分布関数の所産であり、点像分布関数の長軸は、θ＿ＣＯＧ（Ｚ）である。ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）の値は、長軸と短軸の縦横比として、点像分布関数の偏心を表す。図１２を参照されたいが、非点収差が存在する際、Ｚパンの限度が最良合焦のＺ位置を括弧に入れる場合、ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）は、点像分布関数が円形である、最小混乱平面として知られる位置で、Ｚパンの中央に近い最小値を通過する。最小混乱平面の両側で、ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）の値は、点像分布関数が偏心性になるに連れて上昇する。さらに、図１３を参照されたいが、非点収差が存在する場合、重心ベクトルの角度θ＿ＣＯＧ（Ｚ）は、Ｚパンの開始時には第１の角度にあり、最小混乱平面で不定となり、Ｚパンの終わり近くで第１の角度から約９０度離れた第２の角度に落ち着く。これらの第１および第２の角度は主角度と呼ばれる。ステップ１２８では、保存されたｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）の曲線中ゼロになる第１の位置を検出することにより、２つの主角度が見出される。ゼロは数値が軌跡の最小値にあり、両側で上昇している位置である。画像の第１集合が、ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）曲線中ゼロにもっとも近い画像がゼロ以下の５つの画像に属する５つの隣接する画像の集合として、第１主角度の計算のために指定される。同様に、画像の第２集合が、ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍ（Ｚ）曲線中ゼロにもっとも近い画像がゼロ以上の５つの画像に属する５つの隣接する画像の集合として、第２主角度の計算のために指定される。各主角度は、その指定された画像集合における５つの画像に関するθ＿ＣＯＧの平均として計算される。ステップ１３０では、２つの主角度の値は、それらの対応する星状パターン境界角についてＭＡＧ（φ，Ｚ）曲線を検索するために使用される。これらの計算は、ステップ１１４およびステップ１１５を繰り返し実行することによって計算および保存される。各主角度について、対応する境界角領域が、主角度にもっとも近い排除されない境界角領域として取られる。排除される境界は、星状パターンの垂直、水平および対角線の境界である。ステップ１３２では、２つの選択されたＭＡＧ（θ，Ｚ）曲線が、それらのピークを見出す、曲線の当て嵌めを使用して評価される。図１４は、２つの主角度π／８および７π／８に関する平均剰余の値対Ｚの位置のプロットの例を示す。平均剰余のピークの間に、約９マイクロメーターの分離１４０１が認められる。図１５Ａおよび図１５Ｂは、２つの主角度に関する平均剰余に対する最小二乗法多項式曲線の当て嵌めの例を示す。ピーク以下の１０サンプル、ピーク以上の１０サンプル、当て嵌められる点ｊの軌跡としてのピーク自体が名目上使用され、２次式が各曲線１５０１、１５０２に当て嵌められる。ピークがパン範囲の終端にごく近いために２１の点のすべてが使用できる場合、見つからない点は無視され、集合中の残りの点を使用して当て嵌めが行われる。これは、この例の第１主角度に関するプロット１５０１の場合であり、１７の点１５０３だけが曲線の当て嵌めに利用される。２つの２次式の係数が計算されると、２次式の第１導関数がゼロに等しい位置を見出すことにより、新しいピークが各曲線について見出される。この方法で計算されたピーク間の差が、焦点面の分離として報告される。点の集合に対する最適フィッティングに基づくこの計算は、もとの曲線のピークだけを使用して与えられる１つのＺパン増分の精度よりはるかに高い精度を有する。２つの主角度に関する２次式は以下の通りである。Ｍag_ZFl=a₁*Ｚ²+b₁*Ｚ+c₁およびＭag_ZF2=a₂*Ｚ²+b₂*Ｚ+c₂ 曲線の当て嵌めからの２つのピークの位置は以下の通りである。および式中、ａ₁、ｂ₁およびｃ₁は、主角度１に対する最良当て嵌め２次式の係数であり、ａ₂、ｂ₂およびｃ₂は、主角度２に対する最良当て嵌め２次式の係数である。焦点面分離は、次の関係を使用してミクロン単位で報告される。ＦＰＳ = Ｋ_z*(Ｚ_pk2-Ｚ_pk1) 但し、Ｋ_zは、ｚパン増分のミクロン単位の基準化因数である。ステップ１３６では、焦点面の分離がしきい値と比較される。分離がしきい値以下の場合、システムは「合格」という結果を与えられ、そして、分離がしきい値を超える場合、「不合格」という結果を与えられる。しきい値は、システムの使用目的を考慮した、光学系の性能に対する非点収差の影響に関する経験的な証拠から確立される。通常、焦点面分離が光学系の対物レンズの被写界深度の２５％を超えることは許容されない。図１６は、平均剰余対境界角対ステージのＺ位置の面プロットの例である。第１主角度θ＿ｄ１はゼロ・ラジアンにあるが、これはπラジアンと同一なので、ステージのＺ位置が増大するに連れて、剰余は、境界角の軸の両端の第１ピークをたどる。第２主角度θ＿ｄ２はπ／２にあるので、ステージのＺ位置がさらに増大するに連れて、剰余は、境界角軸の中央のピークをたどる。焦点面分離は、２つの主角度に対するピーク間のステージのＺ位置の差に等しい。ここで、コンピュータ駆動顕微鏡と統合された画像解釈システムにおける非点収差を測定する本発明の装置の一実施形態のより詳細な図を示す図１７Ａ、図１７Ｂおよび図１７Ｃを参照されたい。本発明の装置は、画像処理システム５０２、運動制御システム５０４、画像処理システム５３６、中央処理システム５４０およびワークステーション５４２を含む。画像処理システム５０２は、照明器５０８、画像処理光学装置５１０、ＣＣＤカメラ５１２、照明センサ５１４および画像捕獲・合焦システム５１６からなる。画像捕獲・合焦システム５１６は、ビデオ・タイミング・データをＣＣＤカメラ５１２に供給し、ＣＣＤカメラ５１２は走査線を含む画像を画像捕獲・合焦システム５１６に供給する。照明センサの強度が、画像捕獲・合焦システム５１６に供給され、照明センサ５１４は、光学装置５１０から画像のサンプルを受け取る。本発明の一実施形態では、光学装置は、自動顕微鏡をさらに含む。照明器５０８は、スライドの照明を提供する。画像捕獲・合焦システム５１６は、データをＶＭＥバス５３８に供給する。ＶＭＥバスは、データを画像処理システム５３６に供給する。画像処理システム５３６は、視野処理装置５６８からなる。画像は、画像バス５６４に沿って画像捕獲・合焦システム５１６から送信される。中央処理装置５４０は、ＶＭＥバス５３８を通じて本発明の動作を制御する。一実施形態では、中央処理装置５６２は、Ｍｏｔｏｒｏｌａ６８０３０ＣＰＵを備えている。運動制御装置５０４は、トレー・ハンドラ５１８、顕微鏡ステージ制御装置５２０、顕微鏡ターレット制御装置５２２および較正スライド５２４からなる。電動機駆動装置５２６は、光学装置下のスライドを位置決めする。バーコード読み取り器５２８は、スライド５２４に配置されたバーコードを読み取る。タッチセンサ５３０は、スライドが顕微鏡対物レンズの下にあるかどうかを判断し、ドア・インタロック５３２は、ドアが開いている場合に動作することを防止する。運動制御装置５３４は、中央処理装置５４０に反応して電動機駆動装置５２６を制御する。イーサネット（ＴＭ）通信システム５６０は、ワークステーション５４２と通信し、システムの制御をもたらす。ハードディスク５４４は、ワークステーション５５０によって制御される。一実施形態では、ワークステーション５５０は、ＳＵＮＳＰＡＲＣＣＬＡＳＳＩＣ（ＴＭ）ワークステーションを備えることがある。テープ駆動機構５４６は、モデム５４８、モニタ５５２、キーボード５５４およびマウス位置決め装置５５６と共にワークステーション処理装置５５０に接続される。プリンタ５５８は、イーサネット（ＴＭ）ネットワーク５６０に接続される。非点収差試験の際、中央コンピュータ５４０は、実時間オペレーティングシステムを動作させて自動顕微鏡と処理装置を制御し、顕微鏡から画像を取得してデジタル化する。例えば、コンピュータ制御タッチセンサを使用してスライドの４つの角に接触することにより、スライドの平面度が確認される。コンピュータ５４０はまた、顕微鏡対物レンズ下の標本を位置決めする顕微鏡ステージを制御し、１〜１５の視野（ＦＯＶ）処理装置５６８は、コンピュータ５４０の制御の下で画像を受け取る。ここで図１７Ｃを参照するに、図１７Ｃは、ターレット２３を有する自動顕微鏡３の光路への較正スライド１の配置を示す。スライドは、光路と交差する水平Ｘ、Ｙ平面に実質的にあるステージ５２１に設置される。ステージ２１は、Ｘ、Ｙ平面に垂直で自動顕微鏡の光路と平行なＺ軸に沿うと共にＸ、Ｙ平面内でも移動可能である。ターレット２２は、当業技術分野で周知のように、多数の対物レンズを含む。顕微鏡ターレット制御装置５２２は、例えば選択された対物レンズをスライドを望む臨む位置に配置する信号を当業技術分野で周知の方法で供給する。本明細書中で説明されたさまざまな処理は、デジタル処理装置上での動作に適したソフトウェアにおいて実現されることが理解されるだろう。ソフトウェアは、例えば中央処理装置５４０に組み込まれる。本発明は、特許法に準拠し、当業者が新しい原理を適用し、必要に応じて専用部品を構成および使用するに必要な情報を提供するために、本明細書中でかなり詳細に説明された。しかし、本発明が、異なった機器および装置によって実行可能であることと、機器の詳細と動作の手続きの両方に関して様々な変更が、本発明自体の範囲から離れることなく達成可能であることが理解されるであろう。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者フロスト，キース，エル. アメリカ合衆国．98155 ワシントン，シアトル，トウェンティシックススアヴェニューノースイースト 15310 (72)発明者リンドウ，ウィリアム，シー. アメリカ合衆国．98031 ワシントン，ケント，サウスイーストツーハンドレッドアンドトウェンティサードドライヴ 11904 (72)発明者ハンセン，キム，ジェー. アメリカ合衆国．98058 ワシントン，レントン，ワンハンドレッドアンドフォーティセヴンスアヴェニューサウスイースト 18142 (72)発明者ファン，チュアンアメリカ合衆国．98037 ワシントン，リンウッド，フォーティファーストプレイスウエスト 16911 (72)発明者ステファニック，ジェームズ，エー. アメリカ合衆国．98126 ワシントン，シアトル，サーティシックススアヴェニューサウスウエスト 8811

Claims

【特許請求の範囲】１．光学系の状態を評価する方法であって、（ａ）異なった焦点位置でテストパターンの複数の画像を取得するステップ（８５、８９）と、（ｂ）複数の画像の各々に対して１つの重心ベクトルである、複数の重心ベクトルを計算すべく複数の画像を処理するステップ（８６）と、（ｃ）複数の重心ベクトルから焦点面の分離を計算するステップ（８８）と、（ｄ）光学系の状態を焦点面の分離に関連させるステップ（８８）と、を具備する方法。２．請求項１に記載の方法であって、複数の重心ベクトルから点像分布関数の偏心を計算するステップ（１１８）をさらに具備する方法。３．請求項２に記載の方法であって、、（ａ）Ｚパン・シーケンスにおける各画像に関する複数の重心ベクトルｒ＿ＣＯＧの１つの値を、その画像に関する平均解像度ｍｅａｎ＿ｒｅｓで割り算し、 r_COG_norm = r_COG / mean_res によって偏心の正規化された値を生じることにより、第１パラメータｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍを計算するステップ（１２５）と、によってＺパン・シーケンス中の全画像のｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍの合計として、第２パラメータＳｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍを計算するステップ（１２７）と、（ｃ）Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍの高い値を点像分布関数の偏心と関連させるステップ（１２９）と、をさらに具備する方法。４．請求項３に記載の方法であって、既知の非点収差を有するレンズ系の非点収差を測定することにより、Ｓｕｍ＿ｒ＿ＣＯＧ＿ｎｏｒｍに関する合格／不合格のしきい値を計算するステップ（１２９）をさらに具備する方法。５．請求項１に記載の方法であって、（ａ）複数の合焦画像を得ることにより、Ｚパン範囲を通じたＺパン・シーケンスの垂直運動限度を判定するステップ（８３）と、（ｂ）複数の合焦画像の各々について解像度の測定値を計算するステップ（８３）と、（ｃ）Ｚパン範囲の中央位置について最良全解像度を生じる垂直位置を判定するステップ（８３）と、を具備する、合焦範囲を見出すステップをさらに含む方法。６．請求項１に記載の方法であって、光学系が、ステージを含み、複数の画像を取得するステップが、ステージの高さの下限に始まり、最良焦点面を通過し、ステージの高さの上限に至る（９０）、複数の画像を取得するステップ（９１）をさらに具備する方法。７．請求項１に記載の方法であって、（ａ）第１方向の複数の画像のエッジを強調するステップ（９２）と、（ｂ）第２方向の複数の画像をローパス・フィルタリングするステップであって、第１方向は、複数の画像を実質的に等化すべく、第２方向と直交しているもの（９３）と、をさらに具備する方法。８．請求項１に記載の方法であって、焦点面の分離を計算するステップが、（ａ）複数の画像のうちの１つの位置と鋭さを伝える、複数の画像のうちの１つの第１導関数を計算するステップ（１３２）と、（ｂ）複数の合計された導関数を有する境界角を指標とするアレーを作成するように、所定の境界に属する各ピクセルに関する導関数の値を合計し、結果として生じた合計を境界角を指標とするアレーに配置するステップ（１１２）と、（ｃ）重心ベクトルを計算すべく、アレーから合計された導関数を使用するステップ（１１８）と、を具備する方法。９．請求項１に記載の方法であって、複数のフィルタリングされたテストパターン画像から焦点面の分離を計算するステップ（１２４）が、（ａ）Ｚパン・シーケンスからの画像の集合について重心ベクトルの大きさを合計するステップ（１２７）と、（ｂ）重心ベクトルの大きさの合計を、非点収差の程度の第１推定値としてのしきい値と比較するステップ（１２９）と、をさらに具備する方法。１０．請求項９に記載の方法であって、しきい値が、Ｚパン・シーケンスにおける複数の画像のすべての境界について積分された平均剰余の経験的に得られた小数部である（１１６、１１７）方法。１１．請求項１に記載の方法であって、焦点面の分離を測定するステップが、（ａ）第１焦点面について第１主角度を見出すステップ（１２８）と、（ｂ）第２焦点面について第２主角度を見出すステップ（１２８）と、（ｃ）焦点面の分離を生じるべく、第２焦点面からの第１焦点面の焦点面の分離を計算するステップ（１３４）と、をさらに具備する方法。１２．請求項１１に記載の方法であって、第１主角度および第２主角度を見出すステップ（１２８）が、（ａ）Ｚパン・シーケンス中に重心ベクトルの大きさの最小の値を生じる画像を見出すことによって最小混乱平面を検出するステップ（１２８）と、（ｂ）第１主角度を生じるべく、最小混乱平面以下にオフセットされた画像について重心ベクトルの角度を読み取るステップ（１２８）と、（ｃ）第２主角度を生じるべく、最小混乱平面以上にオフセットされた画像について重心ベクトルの角度を読み取るステップ（１２８）と、を具備する方法。１３．請求項１２に記載の方法であって、焦点面の分離を見出すステップ（１３４）が、（ａ）第１主角度について最高の解像度を有する第１Ｚパン位置を見出すステップ（１３４）と、（ｂ）第２主角度について最高の解像度を有する第２Ｚパン位置を見出すステップ（１３４）と、（ｃ）第１Ｚパン位置と第２Ｚパン位置との間の差の絶対値を計算するステップ（１３４）と、を具備する方法。１４．請求項５に記載の方法であって、複数の画像について重心ベクトルの大きさを判定するステップが、（ａ）テストパターンを初期中心決めするステップ（８４）と、（ｂ）テストパターンの対象をあらかじめ割り当てられたビンと整合させるべく、テストパターンの正確な中心を見出すステップ（８４）と、（ｃ）複数の勾配画像ピクセルを生じるべく、フィルタリングされた各テストパターン画像について複数のＸ勾配と複数のＹ勾配を計算するステップ（１０４）と、（ｄ）複数の勾配画像ピクセルを境界角によってビンに分類するステップ（１０６）と、（ｅ）所定の領域外の複数の勾配画像ピクセルの各々を拒否するステップ（１０８）と、（ｆ）低い勾配のスコアを有する複数の勾配画像ピクセルの各々を拒否するステップ（１１０）と、（ｇ）複数の平方された勾配の値を生じるべく、複数の勾配画像ピクセルの各々を平方するステップ（１１２）と、（ｈ）平方の合計を生じるべく、複数のＸ勾配と複数のＹ勾配の平方を合計するステップ（１２７）と、（ｉ）平方の合計をしきい値に対してチェックするステップ（１２９）と、（ｊ）しきい値の要求が満たされた場合、各勾配画像ピクセルの境界角について平方された勾配の値をビンに加算するステップ（１２９）と、（ｋ）結果を生じるべく、各境界角について平均剰余を計算するステップ（１１４）と、（ｌ）ビン毎のピクセルの平均数で割り算することによって結果を正規化するステップ（１１６）と、（ｍ）２つの勾配の２次合計を取ることによって第３アレーを計算するステップと、（ｎ）第３アレーから重心ベクトルの大きさを計算するステップ（１１８）と、をさらに具備する方法。１５．請求項１０に記載の方法であって、重心ベクトルの大きさを計算するステップ（１１８）が、但し、ＭＡＧ(φ)は剰余の値であるという演算子をさらに具備する方法。１６．請求項１０に記載の方法であって、複数のＸ勾配およびＹ勾配を計算し（１０４）、勾配の平方を合計し、境界角のビンに分類する（１０６）ステップが、Ｇｒａｄ_X[ｉ,ｊ] ＝ＡＢＳ（Ａ[ｉ＋１][ｊ]−Ａ[ｉ][ｊ]）、およびＧｒａｄ_Y[ｉ,ｊ] ＝ＡＢＳ（Ａ[ｉ][ｊ＋１]−Ａ[ｉ][ｊ]）、ピクセル［ｉ，ｊ］が角φの境界にある場合、ピクセル［ｉ，ｊ］が角φの境界にある場合、という演算子を具備する方法。１７．請求項５に記載の方法であって、重心ベクトルの角度の計算（８８）が、という演算子を具備する方法。１８．請求項１に記載の方法であって、テストパターン画像がシステム較正中に初期中心決めされ、かつ、テストパターンの初期中心位置が保存される（図５Ａ〜図５Ｆ）方法。１９．請求項１７に記載の方法であって、テストパターンの正確な中心が、形態学的な演算によってテストパターンの初期中心から見出される（１５８）方法。２０．低非点収差の標準に従う光学系を認定する方法であって、（ａ）テストパターンの画像について最良合焦位置を見出すステップ（８３）と、（ｂ）テストパターンを中心決めするステップ（８４）と、（ｃ）テストパターンの画像の集合を取得するステップ（９０、９１）と、（ｄ）テストパターンの一連の画像を得、それらを全解像度について検討することにより、Ｚパン範囲を通じてＺパン・シーケンスの垂直運動限度を決定するステップ（８３）と、（ｅ）ｚパン範囲の中央について最良全解像度を生じる垂直位置を決定するステップ（８３）と、（ｆ）ステージ高さの下限に始まり、最良焦点面を通過して、ステージの高さの上限に至る、画像の集合を取得するステップ（８５、８９）と、（ｇ）フィルタリングされたテストパターン画像を生じるべく、画像の集合をフィルタリングするステップ（９３）と、（ｈ）さまざまな角度に配置された境界の各集合の鋭さの推定値を計算するステップ（１１４）と、（ｉ）ｚパン・シーケンス中の各画像について最高解像度の角度を見出すステップ（１１４）と、（ｊ）Ｚパン・シーケンス中の各画像について点像分布関数の偏心の程度の推定値を計算するステップ（１１８）と、（ｋ）最小混乱平面の上下に変位させられた、主角度と呼ばれる最良解像度の２つの角度を見出すステップ（１２８）と、（ｌ）２つの主角度の境界に関するｚ依存解像度に基づいて焦点面の分離を測定するステップ（１３０）と、（ｍ）試験基準を非点収差測定の結果に適用するステップ（１３６）と、を具備する方法。２１．請求項１９に記載の方法であって、試験基準を適用するステップが、（ａ）ｚパン・シーケンスにおける画像の集合について計算された正規化された重心ベクトルの大きさの合計をしきい値と比較するステップであって、しきい値がｚパン・シーケンスにおける全画像中のすべての境界について積分された平均剰余の値の小数部として経験的に決定されるもの（１２９）と、（ｂ）焦点面の分離をしきい値と比較するステップであって、しきい値は、試験される光学系の被写界深度と光学系の用途の具体的な要求とから経験的に決定される、もの（１３６）と、を具備する方法。２２．光学系（２２、２４）の非点収差を測定する装置であって、（ａ）合焦制御入力を有する、光学系をテストパターンに合焦する手段（２０）と、（ｂ）光学系を通じてテストパターン画像（１８）のデジタル表示を得る手段（２６）であって、画像収集手段が、デジタル画像出力を有する、ものと、（ｃ）デジタル画像出力に接続された、光学系（２２、２４）の非点収差を測定する手段（３０）であって、非点収差を測定する手段（３０）が、合焦制御入力に接続された合焦制御出力を有する、ものと、を具備する装置。２３．請求項２１に記載の装置であって、光学系（２２、２４）の非点収差を測定する手段（３０）が、デジタル・コンピュータ（３０）をさらに具備する装置。２４．請求項２１に記載の装置であって、テストパターン（１８）が、星状テストパターン（図５Ｂ）をさらに具備する装置。２５．請求項２１に記載の装置であって、光学系（２２、２４）が、顕微鏡をさらに具備する装置。２６．請求項２１に記載の装置であって、光学系（２２、２４）が、カメラの光学部品をさらに具備する装置。２７．請求項２１に記載の装置であって、画像収集手段（２６）が、電荷結合素子アレーをさらに具備する装置。２８．対物レンズを有する光学列の非点収差を測定する非点収差測定装置であって、（ａ）光学列（２２、２４）を保持する光学マウントと、（ｂ）対物レンズ（２２）の視野にテストパターン（１８）を保持する光学ステージ（１６）であって、対物レンズ（２２）がテストパターン（１８）の画像を受け取り、テストパターン画像を伝送するものと、（ｃ）光学ステージ（１６）を移動させるべく、取り付けられたステージ駆動機構（２０）であって、光学ステージ（２０）が合焦制御入力を有するものと、（ｄ）ステージ駆動機構（２０）を制御するべく接続されたコンピュータ処理装置（３４）と、（ｅ）テストパターン（１８）を照明するよう配置されたテストパターン照明器（１２）と、（ｆ）光学列（２２、２４）を通じてテストパターン画像を観測し、ビデオ信号を発生するビデオカメラ（２６）と、（ｇ）ビデオ信号に接続され、デジタル画像出力を有する画像取得電子装置（２８）と、（ｈ）光学列（２２、２４）の非点収差を測定するべく、複数のテストパターン画像を解析する手段を含む、デジタル画像出力を受信するよう接続された画像解析コンピュータ（３０）と、を具備する装置。２９．請求項２８に記載の装置であって、テストパターン照明器（１２、１４）が、光（１２）と集光レンズ（１４）とをさらに具備する装置。３０．請求項２８に記載の装置であって、光学列（２２、２４）中の顕微鏡をさらに具備し、顕微鏡は、電子的に保存される画像に変換される出力を含む装置。３１．請求項２８に記載の装置であって、テストパターン（１８）が、星状パターン（図５Ｂ）である装置。３２．請求項２８に記載の装置であって、画像解釈システム（３０）とコンピュータ駆動顕微鏡との統合をさらに具備する装置。