KR20100047800A - 진직도 측정 방법 및 진직도 측정 장치 - Google Patents

진직도 측정 방법 및 진직도 측정 장치 Download PDF

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KR20100047800A
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스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤
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Abstract

[과제] 측정 대상물의 표면 프로파일을 용이하게 산출할 수 있는 진직도 측정 방법을 제공한다.
[해결 수단] 제1 방향으로 배열되는 3개의 변위계와 측정 대상물 중의 일방(가동물)을 타방(고정물)에 대해서 제1 방향으로 이동시키면서, 3개의 변위계로부터 각각 측정 대상물의 표면에서 제1 방향으로 연장되는 측정 대상선을 따라 배열되는 3개의 피측정점까지의 거리를 측정한다. 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일, 가동물에 고정된 기준점의 궤적인 모방 곡선의 프로파일, 및 가동물의 이동에 따른 피칭 성분의 프로파일 중 2개의 프로파일로 규정되는 해의 후보를 복수 개 결정한다. 표면 프로파일, 모방 곡선의 프로파일, 및 피칭 성분의 프로파일 중 해의 후보로 규정되지 않은 프로파일에 기초하여 정의되는 평가 함수의 값을 적응도로 하여 복수의 해 후보에 유전적 알고리즘을 적용하여 가장 적응도가 높은 해의 후보를 추출한다.
표면 프로파일, 진직도 측정 방법, 진직도 측정 장치, 모방 곡선, 피칭 성분

Description

진직도 측정 방법 및 진직도 측정 장치{Straight measuring method and apparatus}
본 발명은 3점법을 이용하여 진직도를 측정하는 방법 및 진직도를 측정하는 장치에 관한 것이다.
본 출원은 2008년 10월 29일에 출원된 일본 특허출원 제2008－277596호에 기초하여 우선권을 주장한다. 그 출원의 모든 내용은 이 명세서중에 참조로 원용되어 있다.
측정 대상물의 표면의 진직도를 3점법으로 측정할 수 있다(특허 문헌 1). 예를 들면, 3개의 변위계의 기준점이 이동한 궤적인 모방 곡선의 프로파일, 측정 대상물의 표면 프로파일, 및 3개의 변위계의 피칭 성분의 프로파일을 이용하여 3개의 변위계의 측정 데이터를 기술하고, 이 기술식을 연립 방정식으로 풀어 표면 프로파일을 결정할 수 있다.
[특허 문헌 1] 일본 공개특허공보 2003－254747호
상기 서술한 연립 방정식을 푸는 연산은 복잡하여 프로그램을 작성하는 것이 번거롭다.
본 발명의 목적은 측정 대상물의 표면 프로파일을 용이하게 산출할 수 있는 진직도 측정 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 방법을 적용하여 진직도를 측정하는 진직도 측정 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 한 관점에 의하면,
제1 방향으로 배열되고 상대 위치가 고정된 3개의 변위계를 측정 대상물에 대향시키고, 그 변위계 및 그 측정 대상물의 일방인 가동물을 타방의 고정물에 대해서 제1 방향으로 이동시키면서, 3개의 변위계로부터 각각 측정 대상물의 표면에서 제1 방향으로 연장되는 측정 대상선을 따라 배열되는 3개의 피측정점까지의 거리를 측정하는 공정과,
상기 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일, 상기 가동물에 고정된 기준점의 궤적인 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 가동물의 이동에 따른 피칭 성분의 프로파일 중 2개의 프로파일로 규정되는 해(解)의 후보를 복수 개 결정하는 공정과,
상기 표면 프로파일, 상기 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 피칭 성분의 프로 파일 중 상기 해의 후보로 규정되지 않은 프로파일에 기초하여 정의되는 평가 함수의 값을 적응도로 하여 상기 복수의 해의 후보에 유전적 알고리즘을 적용하여 가장 적응도가 높은 해의 후보를 추출하는 공정을 가지는 진직도 측정 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 관점에 의하면,
측정 대상물을 지지하는 테이블과,
제1 방향으로 배열되고 그 측정 대상물의 표면에서 그 제1 방향으로 배열되는 피측정점까지의 거리를 각각 측정하는 3개의 변위계를 포함한 센서 헤드와,
상기 센서 헤드 및 상기 테이블의 일방인 가동물을 타방의 고정물에 대해서 상기 제1 방향을 따라 이동 가능하게 지지하는 안내기구와,
상기 3개의 변위계로 측정된 측정 데이터에 기초하여 상기 제1 방향에 평행한 측정 대상선을 따르는 상기 표면의 프로파일을 구하는 제어장치를 가지며,
상기 제어장치는,
상기 가동물에 고정된 기준점의 궤적인 모방 곡선을 따라 상기 가동물을 이동시키면서, 3개의 변위계의 각각에 의해 상기 측정 대상선을 따르는 표면상의 피측정점까지의 거리를 측정해 측정 데이터를 취득하는 공정과,
상기 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일, 상기 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 가동물의 피칭 성분의 프로파일 중 2개의 프로파일로 규정되는 해의 후보를 복수 개 정의하는 공정과,
나머지 하나의 프로파일을 이용하여 정의된 평가 함수의 값을 적응도로 하여 상기 복수의 해의 후보에 유전적 알고리즘을 적용하여 가장 적응도가 높은 해의 후 보를 추출하는 공정을 실행하는 진직도 측정 장치가 제공된다.
유전적 알고리즘을 적용하기 때문에, 연립 방정식을 푸는 것과 같은 복잡한 연산을 하지 않고 표면 프로파일을 구할 수 있다.
도 1A에 실시예에 의한 진직도 측정 장치의 개략 사시도를 나타낸다. 가동 테이블(10)이 테이블 안내기구(11)에 의해 일방향으로 이동 가능하게 지지되어 있다. 가동 테이블(10)의 이동 방향을 x축으로 하고 연직 하방을 z축으로 하는 xyz 직교좌표계를 정의한다.
안내 레일(18)이 숫돌 헤드(15)를 가동 테이블(10)의 상방으로 지지한다. 숫돌 헤드(15)는 안내 레일(18)을 따라 y축방향으로 이동할 수 있다. 또한 숫돌 헤드(15)는 안내 레일(18)에 대해서 z방향으로도 이동할 수 있다. 즉 숫돌 헤드(15)는 가동 테이블(10)에 대해서 승강 가능하다. 숫돌 헤드(15)의 하단에 숫돌(16)이 장착되어 있다. 숫돌(16)은 원주상의 외형을 가지며, 그 중심축이 y축에 평행이 되는 자세로 숫돌 헤드(15)에 장착되어 있다.
가동 테이블(10) 위에 측정 대상물(피연삭물; 20)이 유지된다. 숫돌(16)을 측정 대상물(20)의 표면에 접촉시킨 상태로 숫돌(16)을 회전시키면서 가동 테이블(10)을 x방향으로 이동시킴으로써 측정 대상물(20)의 표면을 연삭할 수 있다.
제어장치(19)가 가동 테이블(10) 및 숫돌 헤드(15)의 이동을 제어한다.
도 1B에 나타내는 바와 같이, 숫돌 헤드(15)의 하단에 센서 헤드(30)가 장착되어 있다. 센서 헤드(30)에 3개의 변위계(31i, 31j, 31k)가 장착되어 있다. 변위계(31i, 31j, 31k)에는 예를 들면 레이저 변위계가 사용된다. 변위계(31i, 31j, 31k)는 각각 변위계로부터 측정 대상물(20)의 표면상의 피측정점까지의 거리를 측정할 수 있다. 3개의 변위계(31i, 31j, 31k)는 y방향으로 배열되어 있다. 또한 3개의 변위계(31i, 31j, 31k)의 피측정점도 y방향으로 배열되어 있다. 이 때문에 y방향에 평행한 측정 대상선을 따르는 표면의 높이를 측정할 수 있다. 숫돌 헤드(15)를 y방향으로 이동시키면서 측정함으로써 측정 대상물(20)의 표면의 측정 대상선을 따르는 표면의 프로파일을 측정할 수 있다. 변위계(31i, 31j, 31k)로부터 측정 데이터가 제어장치(19)에 입력된다.
도 2를 참조하여 좌표계 및 각종 함수에 대해 설명한다. 도 2에서는 상방을 z축의 정의 방향으로 하고 있다. 이 때문에 센서 헤드(30)와 측정 대상물(20)의 상하 관계가 도 1B에 나타낸 상하 관계와는 역전되어 있다. y축의 부의 방향을 향해, 변위계(31i, 31j, 31k)가 이 순서대로 배치되어 있다. 3개의 변위계(31i, 31j, 31k)의 제로점의 조정이 완료되어 있으며, 3개의 변위계의 제로점이 일직선 상에 배열되어 있다. 변위계(31i)의 제로점과 변위계(31j)의 제로점의 간격 및 변위계(31j)의 제로점과 변위계(31k)의 제로점의 간격을 P로 한다.
측정 대상물(20)의 표면의, 측정 대상선을 따르는 프로파일을 W(y)로 한다. 센서 헤드(30)를 y방향으로 이동시켰을 때의 기준점의 궤적(모방 곡선)을 h(y)로 한다. 이 기준점은 예를 들면, 중앙 변위계(31j)의 제로점과 일치한다. 이상적으로는 모방 곡선(h(y))은 직선이지만 실제로는 이상적인 직선으로부터 비뚤어진다.
3개의 변위계(31i, 31j, 31k)의 제로점을 연결하는 직선이 y축으로부터 기우는 각도를 θ(y)로 한다. 이상적으로는 경사각(θ(y))=0이지만 실제로는 센서 헤드(30)의 이동에 따라 피칭이 발생함으로써 경사각(θ(y))은 모방 곡선(h(y))의 기울기와는 독립적으로 변동된다. 변위계(31i)의 제로점과 기준점의 높이의 차, 및 변위계(31k)의 제로점과 기준점의 높이의 차는 T(y)×P로 나타낼 수 있다. 여기서, 피칭 성분 T(y)=sin(θ(y))로 근사된다. 변위계(31i, 31j, 31k)의 측정치를 각각 i(y), j(y), k(y)로 하면 하기의 식이 성립된다.
Figure 112009064312380-PAT00001
경사각(θ(y))은 충분히 작기 때문에 cos(θ(y))를 1로 근사하고 있다.
측정 대상물(20)의 형상은 예를 들면 한 변의 길이가 2m인 정사각형이며 변위계의 간격(P)은 예를 들면 100㎜이다.
도 3에 실시예에 의한 진직도 측정 방법의 플로우차트를 나타낸다. 먼저, 숫돌 헤드(15) 및 센서 헤드(30)를 y방향으로 이동시키면서 변위계(31i, 31j, 31k)로 측정 대상물(20)의 표면의 피측정점까지의 거리(i(y), j(y), k(y))를 측정한다. 측정된 데이터는 제어장치(19)에 입력된다.
스텝 SA2에서, 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))에 로우패스 필터를 적용하여 노이즈 성분을 제거한다. 로우패스 필터를 효과적으로 적용시키기 위해서, 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))는 변위계의 간격(P)에 대해서 충분히 세세한 컷팅으로 취득되고 있다. 예를 들면, 0.05㎜의 컷팅 폭으로 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))가 취득되고 있다.
스텝 SA3에서, 로우패스 필터를 적용한 후의 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))를 샘플링하여 스텝 데이터를 생성한다. 샘플링의 주기는 예를 들면 변위계의 간격(P)의 절반, 즉 50㎜로 한다.
스텝 SA4에서, 스텝 데이터(i(y), j(y), k(y))에 기초하여 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분(T(y))을 유전적 알고리즘을 이용하여 도출한다.
도 4에 유전적 알고리즘을 적용한 스텝 SA4의 상세한 플로우차트를 나타낸다. 이 유전적 알고리즘에서는 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분(T(y))의 세트를 하나의 개체로 한다.
스텝 SB1에서, 초기 세대의 개체군을 생성한다. 예를 들면, 개체수는 200으로 한다. 일례로서 1개의 개체의 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분(T(y))을 0으로 한다. 다른 199개의 개체의 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분(T(y))은 난수에 의해 결정한다. 또한 초기 상태에서는 모든 개체의 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분(T(y))을 0으로 설정해도 된다.
스텝 SB2에서, 각 개체를 평가 함수에 의해 평가하고 각 개체의 적응도를 계산한다. 평가 함수는 표면 프로파일(W(y))에 기초하여 설정한다. 3개의 변위 계(31i, 31j, 31k)는 동일한 측정 대상물(20)의 표면의 동일한 측정 대상선을 따르는 프로파일을 측정하고 있는 것이기 때문에, 식 (1)∼식 (3)을 이용하여 각각 산출한 3개의 표면 프로파일(W1(y), W2(y), W3(y))은 일치할 것이다.
그래서 먼저 W1(y)과 W2(y)의 차분 W1(y)－W2(y) 및 W2(y)와 W3(y)의 차분 W2(y)－W3(y)를 구한다. 표면 프로파일(W(y))을 다항식으로 나타냈을 때의 0차 성분은 측정 대상물(20)과 센서 헤드(30)의 간격에 상당하고, 1차 성분은 측정 대상물(20)의 자세에 상당한다. 즉 표면 프로파일(W(y))의 0차 성분과 1차 성분은 측정 대상물(20)의 표면 프로파일에 직접 관계하지 않는다. 이 때문에 차분 W1(y)－W2(y) 및 차분 W2(y)－W3(y)로부터 0차 성분과 1차 성분을 제거한다.
0차 성분과 1차 성분이 제거된 차분 W1(y)－W2(y) 및 차분 W2(y)－W3(y)의 각각의 분산을 계산한다. 이 2개의 분산의 합을 평가 함수로 한다. 평가 함수의 값이 작을수록 적응도가 높다고 할 수 있다. 모든 개체를 적응도에 따라 재배열한다.
스텝 SB3에서, 교차 대상이 되는 개체를 선택한다. 일례로서 개체가 선택되는 확률은 적응도가 높은 개체일수록 높아지도록 설정한다. 이 선택 확률에 기초하여 2개의 개체로 이루어지는 10 페어를 선택한다.
스텝 SB4에서, 선택된 개체 페어의 모방 곡선(h(y)) 또는 피칭 성분(T(y)) 중 적어도 일방을 교차시켜 새로운 개체를 생성한다.
도 5를 참조하여 교차의 방법을 설명한다. 현세대의 개체 중 교차의 대상으 로 선택된 2개의 개체(Ua, Ub)의 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분의 프로파일(T(y))이 나타나 있다. 개체(Ua)의 모방 곡선(h(y))의 일부와 개체(Ub)의 모방 곡선(h(y))의 대응하는 부분을 교체하여(교차시켜), 새로운 개체(Uc, Ud)를 생성한다. 새로운 개체(Uc, Ud)의 피칭 성분의 프로파일(T(y))은 각각 원래의 개체(Ua, Ub)의 피칭 성분의 프로파일(T(y))을 그대로 계승하고 있다. 이와 같이 하여, 2개의 개체로부터 새롭게 2개의 개체가 생성된다. 스텝 SB3에서 10 페어의 개체가 선택되어 있으므로 스텝 SB4에서는 새롭게 10 페어, 즉 20개의 개체가 생성된다.
또한 피칭 성분의 프로파일(T(y))을 교차시켜도 되고, 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분의 프로파일(T(y)) 양쪽을 교차시켜도 된다.
스텝 SB4가 종료되면, 스텝 SB5에서, 돌연변이의 대상이 되는 개체를 선택한다. 일례로서 적응도가 높은 10개의 개체를 제외하고, 나머지 190개의 개체로부터 80개를 선택한다.
스텝 SB6에서, 선택된 개체에 돌연변이를 일으켜 새로운 개체를 생성한다.
도 6을 참조하여 돌연변이의 방법에 대해 설명한다. 도 6에 스텝 SB5에서 선택된 1개의 개체(Ue)를 나타내고 있다. 개체(Ue)의 모방 곡선(h(y))에 랜덤한 폭 및 높이의 가우스 곡선을 중첩시켜 새로운 개체(Uf)를 생성한다. 또한 개체(Ue)의 피칭 성분의 프로파일(T(y))에 가우스 곡선을 중첩시켜도 되고, 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분의 프로파일(T(y)) 양쪽에 가우스 곡선을 중첩시켜도 된다. 스텝 SB5에서 80개의 개체가 선택되어 있으므로 스텝 SB6에서는 새롭게 80개의 개체가 생성된다.
스텝 SB7에서, 적응도가 낮은 개체를 도태시킨다. 구체적으로는 현세대의 200개의 개체 중 적응도가 낮은 100개의 개체를 새롭게 생성된 100개체로 치환한다. 이것에 의해 새로운 세대의 200개의 개체가 결정된다.
스텝 SB8에서, 새로운 세대의 200개의 개체를 평가하여 적응도를 구한다. 또한 스텝 SB7에서 도태되지 않았던 전세대의 100개의 개체에 대해서는 이미 적응도가 산출되어 있기 때문에 적응도를 다시 산출할 필요는 없다. 신세대의 200개의 개체를 적응도에 따라 재배열한다.
스텝 SB9에서, 세대수가 목표치에 이르렀는지 아닌지를 판정하여 목표치에 이르지 않은 경우에는 스텝 SB3으로 되돌아간다. 목표치에 이른 경우에는 스텝 SB10에서, 최신 세대의 개체 중 적응도가 가장 높은 개체의 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분의 프로파일(T(y))을 최적해로 한다.
도 7에 평가치의 변위를 나타낸다. 가로축은 세대수를 나타내고, 세로축은 현세대의 개체 중 가장 적응도가 높은 개체의 평가 함수의 값(평가치)을 나타낸다. 세대가 진행됨에 따라 평가치가 저하(적응도가 상승)되어 있는 것을 알 수 있다. 2000세대에서, 평가 함수의 값은 약 0.4㎛2까지 저하되어 있다. 표준 편차는 0.63㎛가 되며, 충분한 정밀도가 얻어진 것을 알 수 있다. 또한 500세대 정도에서 평가치가 90％ 정도까지 수렴되고, 그 후 완만하게 최적해의 탐색이 진행되는 점에서, 유전적 알고리즘의 각 파라미터의 설정도 적절했다고 생각된다.
도 8A에 적응도가 가장 높은 개체의 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분의 프로파일(T(y))을 나타낸다. 세로축은 h(y) 및 T(y)의 값을 나타내고, h(y)의 단위는 “ ㎛”, T(y)의 단위는 “10μrad”이다. 가로축은 y방향의 위치를 단위 “㎜”로 나타낸다. 또한 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분의 프로파일(T(y))의 0차 성분과 1차 성분은 표면 프로파일에 관계하지 않기 때문에 도 8A에서는 0차 성분과 1차 성분을 제거하여 나타내고 있다.
도 8B에 변위계(31i, 31j, 31k)에 의한 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))를 나타낸다. 가로축은 y방향의 위치를 단위 “㎜”로 나타내고, 세로축은 측정 데이터의 값을 단위 “㎛”로 나타낸다. 또한 0차 성분 및 1차 성분은 제거하고 있다.
도 8C에 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분의 프로파일(T(y))의 최적해를 식 (1)∼(3)에 대입하여 구한 표면 프로파일(W1(y), W2(y), W3(y))를 나타낸다. 최적해로부터 산출한 3개의 표면 프로파일은 도 8B에 나타낸 3개의 측정 데이터에 비해 차가 작은 것을 알 수 있다.
이와 같이 실시예에 의한 방법에서는 3개의 미지의 함수를 포함한 연립 방정식을 직접적으로 풀지 않고 모방 곡선(h(y)), 피칭 성분의 프로파일(T(y)), 및 표면 프로파일(W(y))의 최적해를 구할 수 있다.
상기 실시예에서는 3개의 변위계(31i, 31j, 31k)의 제로점이 일직선상에 올라가도록 제로점 조정되어 있는 것을 전제로 했다. 다음에, 제로점 조정이 행하여지고 있지 않은 경우에 대해 설명한다. 양단의 변위계(31i, 31k)의 제로점끼리를 연결하는 직선으로부터 중앙의 변위계(31j)의 제로점까지의 거리를 δ로 하면 상기 식 (2)는 하기와 같이 고쳐진다.
Figure 112009064312380-PAT00002
식 (1), (3), (4)로부터 T(y)와 h(y)를 소거하면 이하의 식이 얻어진다.
Figure 112009064312380-PAT00003
여기서 표면 프로파일(W(y))이 다음의 3차식 (6)으로 표현된다고 가정한다.
Figure 112009064312380-PAT00004
식 (6)을 식 (5)에 대입하면 다음의 식 (7)이 얻어진다.
Figure 112009064312380-PAT00005
식 (7)의 우변은 모두 측정 데이터로, 변위계의 간격(P)은 이미 알려져 있다. 따라서, 좌변의 미지수 a는 우변의 변수 y의 1차 성분으로부터 산출할 수 있다. 그런데 우변의 y의 0차 성분이 구해졌다고 해도, 좌변의 δ이 미지이기 때문에 미지수 b를 결정할 수 없다. 즉 표면 프로파일(W(y))의 3차 성분 a를 결정할 수는 있지만 2차 성분 b를 결정할 수는 없다. 또한 표면 프로파일(W(y))의 4차 이상의 성분도 3차 성분과 동일하게 결정할 수 있다.
모방 곡선(h(y))의 2차 성분은 모방 곡선의 대략적인 형상을 결정하는 저차 성분이며, 재현성이 높다고 생각된다. 즉 측정마다 큰 변동은 없다고 생각된다. 따 라서, 사전에 모방 곡선(h(y))의 2차 성분을 측정해 두고 이 2차 성분을 식 (4)에 대입함으로써 표면 프로파일(W(y))의 2차 성분을 결정할 수 있다.
모방 곡선(h(y))의 3차 이상의 성분은 측정마다 변동된다고 생각된다. 실시예에서는 표면 프로파일(W(y))의 3차 이상의 성분은 실제의 측정 데이터(i(y), j(y), k(y))에 기초하여 결정된다. 이 때문에 모방 곡선(h(y))의 3차 이상의 성분이 측정마다 변동되어도 이 변동의 영향을 받지 않고 고정밀도로 표면 프로파일(W(y))을 산출할 수 있다.
다음에, 모방 곡선(h(y))의 2차 성분을 측정하는 방법의 일례에 대해 설명한다. 먼저, 표면 프로파일(W(y))이 이미 알려진 측정 대상물(20)을 가동 테이블(10)에 재치한다. 또는 가동 테이블(10)에 재치된 측정 대상물(20)의 표면 프로파일(W(y))을 모방 곡선(h(y))의 영향을 받지 않는 방법으로 측정한다. 예를 들면, 측정 대상물(20)의 표면 상에서 측정 대상선을 따라 경사계를 이동시킴으로써 표면 프로파일(W(y))을 측정할 수 있다.
표면 프로파일(W(y))이 이미 알려진 측정 대상물(20)의 표면을 중앙의 변위계(31j)로 측정한다. 식 (5) 중 표면 프로파일(W(y)) 및 측정 데이터 j(y)가 이미 알려졌기 때문에, 모방 곡선(h(y))의 2차 성분을 결정할 수 있다.
상기 실시예에서는 3개의 미지의 함수를 포함한 연립 방정식을 푸는 복잡한 연산을 하지 않고 측정 대상물(20)의 표면 프로파일을 산출할 수 있다.
상기 실시예에서는 모방 곡선(h(y))과 피칭 성분의 프로파일(T(y))로 유전적 알고리즘의 해의 후보를 정의하고, 표면 프로파일(W(y))에 기초하여 평가 함수를 정의했다. 그 외에 모방 곡선(h(y)), 피칭 성분의 프로파일(T(y)), 표면 프로파일(W(y)) 중 2개의 프로파일로 해의 후보를 정의하고, 나머지 하나의 프로파일로 평가 함수를 정의해도 된다.
상기 실시예에서는 변위계(31i, 31j, 31k)를 측정 대상물(20)에 대해 이동시켰지만, 그 반대로 변위계(31i, 31j, 31k)에 대해 측정 대상물(20)을 이동시켜도 된다. 예를 들면, 도 1A에서, 변위계(31i, 31j, 31k)를 x방향으로 배열시키고 측정 대상물(20)을 x방향으로 이동시키면서 측정함으로써 측정 대상물(20)의 표면의 x방향에 평행한 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일을 측정할 수 있다. 도 1B에 나타낸 센서 헤드(30)를 z축에 평행한 회전축을 중심으로 하여 90° 회전시킴으로써 변위계(31i, 31j, 31k)를 x방향으로 배열시킬 수 있다. 센서 헤드(30)에 이러한 회전 기구를 설치해도 된다.
y방향에 평행한 복수의 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일과 x방향에 평행한 복수의 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일을 중첩시킴으로써 측정 대상물(20) 표면의 2차원적인 표면 프로파일 정보를 얻을 수 있다.
이상 실시예를 따라 본 발명을 설명했으나 본 발명은 이들에 제한되는 것은 아니다. 예를 들면, 여러 가지의 변경, 개량, 조합 등이 가능한 것은 당업자에게 자명할 것이다.
[도 1] (1A)는 실시예에 의한 진직도 측정 장치의 사시도이며, (1B)는 센서 헤드 부분의 개략도이다.
[도 2] 측정 대상물의 표면 프로파일(W(y)), 변위계의 측정 데이터(i(y), j(y), k(y)), 모방 곡선(h(y)), 및 피칭 성분(T(y))의 정의를 나타내는 선도이다.
[도 3] 실시예에 의한 진직도 측정 방법의 플로우차트이다.
[도 4] 실시예에 의한 진직도 측정 방법에서 채용되는 유전적 알고리즘의 플로우차트이다.
[도 5] 유전적 알고리즘으로 행하여지는 교차를 설명하기 위한 도면이다.
[도 6] 유전적 알고리즘으로 행하여지는 돌연변이를 설명하기 위한 도면이다.
[도 7] 유전적 알고리즘에 의해 세대가 증가함에 따라 평가치가 작아지는(적응도가 높아지는) 것을 나타내는 그래프이다.
[도 8] (8A)는 유전적 알고리즘으로 구한 모방 곡선(h(y)) 및 피칭 성분(T(y))의 최적해를 나타내는 그래프이며, (8B)는 3개의 변위계의 측정 데이터를 나타내는 그래프이며, (8C)는 유전적 알고리즘에 의해 구한 최적해를 적용한 경우의 표면 프로파일을 나타내는 그래프이다.
*부호의 설명*
10 : 가동 테이블
11 : 테이블 안내기구
15 : 숫돌 헤드
16 : 숫돌
18 : 안내 레일
19 : 제어장치
20 :측정 대상물
30 : 센서 헤드
31i, 31j, 31k : 변위계

Claims (4)

  1. 제1 방향으로 배열되고 상대 위치가 고정된 3개의 변위계를 측정 대상물에 대향시키고, 상기 변위계 및 상기 측정 대상물의 일방인 가동물을 타방의 고정물에 대해서 제1 방향으로 이동시키면서, 3개의 변위계로부터 각각 측정 대상물의 표면에서 제1 방향으로 연장되는 측정 대상선을 따라 배열되는 3개의 피측정점까지의 거리를 측정하는 공정과,
    상기 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일, 상기 가동물에 고정된 기준점의 궤적인 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 가동물의 이동에 따른 피칭 성분의 프로파일 중 2개의 프로파일로 규정되는 해의 후보를 복수 개 결정하는 공정과,
    상기 표면 프로파일, 상기 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 피칭 성분의 프로파일 중 상기 해의 후보로 규정되지 않은 프로파일에 기초하여 정의되는 평가 함수의 값을 적응도로 하여 상기 복수의 해의 후보에 유전적 알고리즘을 적용하여 가장 적응도가 높은 해의 후보를 추출하는 공정을 가지는 진직도 측정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 모방 곡선의 프로파일 및 상기 피칭 성분의 프로파일에 의해 상기 해의 후보를 결정하고, 상기 표면 프로파일을 이용하여 상기 평가 함수를 정의하는 진직도 측정 방법.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 3개의 변위계에 의한 측정 결과로부터 각각 제1, 제2, 및 제3 표면 프로파일을 산출하고,
    상기 제1 표면 프로파일과 상기 제2 표면 프로파일의 차분을 구하고, 상기 차분으로부터 0차 성분 및 1차 성분을 제거한 후 제1 분산을 구하며,
    상기 제2 표면 프로파일과 상기 제3 표면 프로파일의 차분을 구하고, 그 차분으로부터 0차 성분 및 1차 성분을 제거한 후 제2 분산을 구하며,
    상기 제1 분산과 상기 제2 분산에 기초하여 상기 평가 함수를 정의하는 진직도 측정 방법.
  4. 측정 대상물을 지지하는 테이블과,
    제1 방향으로 배열되고 상기 측정 대상물의 표면에서 상기 제1 방향으로 배열되는 피측정점까지의 거리를 각각 측정하는 3개의 변위계를 포함한 센서 헤드와,
    상기 센서 헤드 및 상기 테이블의 일방인 가동물을 타방의 고정물에 대해서 상기 제1 방향을 따라 이동 가능하게 지지하는 안내기구와,
    상기 3개의 변위계로 측정된 측정 데이터에 기초하여 상기 제1 방향에 평행한 측정 대상선을 따르는 상기 표면의 프로파일을 구하는 제어장치를 가지며,
    상기 제어장치는,
    상기 가동물에 고정된 기준점의 궤적인 모방 곡선을 따라 상기 가동물을 이동시키면서, 3개의 변위계의 각각에 의해 상기 측정 대상선을 따르는 표면상의 피 측정점까지의 거리를 측정해 측정 데이터를 취득하는 공정과,
    상기 측정 대상선을 따르는 표면 프로파일, 상기 모방 곡선의 프로파일, 및 상기 가동물의 피칭 성분의 프로파일 중 2개의 프로파일로 규정되는 해의 후보를 복수 개 정의하는 공정과,
    나머지 하나의 프로파일을 이용하여 정의된 평가 함수의 값을 적응도로 하여 상기 복수의 해의 후보에 유전적 알고리즘을 적용하여 가장 적응도가 높은 해의 후보를 추출하는 공정을 실행하는 진직도 측정 장치.
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