TWI489154B - 不規則圖案之製作方法 - Google Patents

Description

不規則圖案之製作方法

本發明係關於均勻性及不規則性(randomness)良好的圖案之製作方法。

目前，於顯示裝置，特別是已經受到廣泛使用之液晶顯示器中已大量運用使光散射之手段。例如，用來使在位於液晶顯示器的背面之導光板中傳遞的光往前面散射之手段(形成於導光板的背面側表面之以白色顏料印成的點陣圖案(dot pattern)等)、使位於液晶面板正下方的光源的光均勻地擴散之手段(擴散板、光擴散膜等)、用來使光的方向一致而均勻地將之引出之手段(稜鏡片(prism sheet)、雙凸透鏡片(lenticular sheet)等)、在顯示裝置的最表面抑制周邊環境的鮮明倒映之防眩處理手段(防眩膜等)、以及用於反射型顯示裝置之擴散反射板等。此等光散射或光擴散手段，一般而言，係藉由在基板表面配置凹凸來實現。

使如上述之顯示裝置的構成部件的表面具有凹凸構造之作法，可藉由先製作出作為該表面凹凸構造圖案的基礎之圖案(以下稱為基礎圖案)，然後根據此基礎圖案在基板表面加工出凹凸形狀來進行。此時，對於基礎圖案，有其必須讓人看起來十分均勻之要求。這是因為使光散射之構成部件的凹凸圖案若有不均勻的部份(所謂的斑點)，該不均勻的部份就會直接造成顯示的斑點、或是亮度的不均 勻之緣故。

再者，基礎圖案雖大多利用電腦來生成，但電腦生成的圖案一般都是具有有限的尺寸者，所以在將複數個這樣的圖案重複並排成基礎圖案來形成凹凸構造之情況中，若所生成的具有有限尺寸的圖案的均勻性不充分，就會對於顯示裝置的品質造成諸如會觀察到重複的模樣等不良的影響。

基礎圖案，除了均勻性之外，也要求其要具有不規則性。所謂的不規則性，係指在充分的距離看不出其規則性的情形。不規則性不充分之凹凸構造給予顯示裝置的影響的一例即為所謂莫爾條紋(moire)之現象。顯示裝置具有將畫素規則地排列之構造，若將具有和此畫素的規則性略不相同的規則性之構造相重疊，就會產生稱為莫爾條紋之明暗斑紋。此外，不規則性不充分之凹凸構造具有數百μm程度的周期之情況中，已知會發生看得到彩虹圖案之情形。這是由於因規則性構造所反射的光互相干涉所引起。CD(Compact Disk，商標名)的盤面所看到的彩虹顏色現象，就是此種現象的代表性例子。此一現象也會對顯示品質造成不良的影響。

因而，使顯示裝置的構成部件具有凹凸構造時所使用的基礎圖案必須要兼具有均勻性及不規則性。然而，要生成得以兼顧密度的均勻性及不規則性的圖案並不容易。過去，根據使點(dot)分佈而構成的基礎圖案來形成如上述之使光散射的構成部件的凹凸圖案之方法，為一般的做法。 不過，使點以均勻的密度排列時，其排列方式會接近與三角格子(其係屬於二維平面上之點的最密充填構造)相近之規則性排列，而喪失不規則性。為了解決這樣的問題，已有很多不同的方法正在嘗試中。

例如，日本特開2002-14211號公報中曾揭示：在表面具有凹凸形狀之反射板，將凹部或凸部配置成螺旋狀，以使凹凸圖案的均勻性及不規則性得以兼顧之技術。然而，此方法在將有限尺寸的圖案重複排列起來作為基礎圖案之情況中，具有難以使圖案間具備良好的連接性以作成基礎圖案之問題。此意味著將觀察得到以一定的周期呈現之格子狀模樣。因此，凹凸圖案間的連接性不充分之圖案，在近年來朝向大面積化發展之顯示裝置的應用上，其範圍將侷限於目視無法直接看出來的場所。故而，還有為了使顯現出來的模樣不會很顯眼而必須在顯示裝置上設置粒子分散片之情形。

日本特開2005--215641號公報中曾揭示：在用於製造擴散反射板之由遮光或透光圖案所構成之光罩上，藉由將均勻性良好的三角格子的規則性予以破壞而使之生成具有不規則性的遮光或透光圖案之技術。然而，此方法卻為一種帶有矛盾之手法，依該方法，若重視不規則性，則會因點的疏密部份產生而犧牲密度的均勻性，導致斑紋之發生，反之，若重視均勻性，則無法得到充分的不規則的圖案。

本發明之目的在提供均勻性良好，不規則性也良好之圖案。

為了達成上述目的，本案的發明人等反覆潛心竭力研究結果，發現：只要依照在作成由圖像或圖像資料等所構成的第一圖案後，對於該第一圖案，運用用以將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器而作成第二圖案，再藉由對該第二圖案運用遞色法(dithering method)，來作成變換為經離散化的資訊之第三圖案之方法，就可實現均勻性良好，不規則性也良好之圖案。而且，發現上述濾波器可適合採用：用以從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將空間頻率比特定的下限值B’低之低空間頻率成分去除或減低，將空間頻率在該下限值B’以上之空間頻率成分(以下，亦將該下限值B’稱為空間頻率範圍下限值B’)予以抽出之高通濾波器(high pass filter)；或是從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將空間頻率比特定的下限值B低之低空間頻率成分以及空間頻率超過特定的上限值T之高空間頻率成分去除或減低，且將空間頻率在從該下限值B到該上限值T之特定範圍內之空間頻率成分(以下，亦將該特定的範圍之下限值B及上限值T，分別稱為空間頻率範圍下限值B及空間頻率範圍上限值T)予以抽出之帶通濾波器(band pass filter)。本發明係根據以上之知識見解，再加上種種的檢討而完成者。

本發明提供一種不規則圖案之製作方法，包括：對於複數個點以不規則配置而成的、或是亮度分佈經配置的第一圖案，運用以從第一圖案所包含的空間頻率成分中將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器，而作成第二圖案之步驟；以及藉由對第二圖案運用遞色法(dithering method)，來作成變換為經離散化的資訊之第三圖案之步驟。

上述第三圖案，可為16色階、64色階、128色階等經離散化為各種色階數之圖案，但若要使本發明所要製作的不規則圖案適用於以阻劑加工作業(resist work)進行之加工或以印刷法進行之加工等適於大量生產的加工手法，則以變換為經離散化成2階的資訊之圖案為佳。

本發明之不規則圖案之製作方法，較佳為再包括：對於經變換為離散化成2階的資訊之第三圖案，藉由蒙地卡羅法(Monte Carlo method)使孤立的黑或白像素移動而作成第四圖案之步驟。

遞色法以採用誤差擴散法為佳。在本發明方法的一個較佳實施形態中，係運用使變換誤差擴散到三個像素以上，六個像素以下的範圍之誤差擴散法，來作成第三圖案。

上述濾波器可採用從第一圖案所包含的空間頻率成分之中，只將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之高通濾波器。此高通濾波器以從第一圖案所包含的空間頻率成分之中，只將空間頻率未達0.01μm^-1 之低空間頻率成分去除或減低者為佳。

上述濾波器也以採用從第一圖案所包含的空間頻率成分之中，將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低，並將空間頻率超過特定值之高空間頻率成分去除或減低，藉以抽出特定範圍的空間頻率成分之帶通濾波器為佳。

在作成上述第二圖案之步驟中，藉由帶通濾波器之運用而抽出之上述特定範圍的空間頻率成分中之空間頻率的下限值B以0.01μm^-1 以上，上限值T以1/(D×2)μm^-1 以下為佳。此處，D(μm)為根據第三或第四圖案而進行印刷之印刷裝置或根據第三或第四圖案進行凹凸形狀的加工之裝置的解析能力(resolution)。另外，利用上述特定範圍的空間頻率成分中之屬於空間頻率的下限值B的倒數(最長周期長度)1/B以及上限值T的倒數(最短周期長度)1/T而表示之下式BandWidth BandWidth(%)=100×(1/B-1/T)/(1/B+1/T)，以滿足下式15≦BandWidth(%)≦70者為佳。

根據本發明，可提供均勻性及不規則性良好的圖案。依照本發明之方法而得到的不規則圖案，可合適地用作為使例如防眩膜、擴散板、光擴散片、導光板等顯示裝置用構成部件具有凹凸圖案所需之基礎圖案，或使之具有印刷圖案所需之基礎圖案，如此，就可形成均勻性及不規則性良好的凹凸圖案或印刷圖案。

〈不規則圖案之製作方法〉

以下，針對本發明的較佳實施形態進行詳細說明。本發明之不規則圖案之製作方法的特徵在於：在作成由例如將複數個點以不規則配置而成的圖案、經配置亮度分佈而作成的圖案等所構成之第一圖案後，對第一圖案應用用以從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之高通濾波器或帶通濾波器等濾波器而作成第二圖案，然後以遞色法使所得到的第二圖案變換為經離散化的資訊而作成第三圖案。而且，如後述，亦可再利用蒙地卡羅法處理第三圖案中所含的孤立點，來形成第四圖案。

根據應用用以將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器以及遞色法之本發明方法，就可得到兼具均勻性及不規則性之圖案，因而，將此圖案用作為基礎圖案，就可形成均勻性及不規則性良好的凹凸圖案或印刷圖案。本發明中，所謂圖案「均勻(具有均勻性)」，並不一定是指空間上完全均勻的狀態，而是指即使有實施過圖案化(patterning)，也看起來讓人像是具有均勻性之狀態。人的眼睛，具有對於某一程度的細微變化無法逐一辨識之特性，因而，以一定程度以上的細微度進行變化之圖案，人的眼睛會將之看成是均勻的圖案。此即意味著圖案所具有空間頻率成分中，低空間頻率成分很少。因而，「均勻的(具有均勻性的)圖案」，可換一個方式說成 「低空間頻率成分很少」的圖案。本發明中，如上述之圖案的「均勻性」，係藉由將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器的應用來實現。

根據本發明，就可得到如上述之低空間頻率成分很少的圖案，所以可抑制由於以該圖案作為基礎圖案而加工出之凹凸圖案與顯示裝置的彩色濾光片(color filter)的組合而產生之稱為「閃耀(glaring)」之顯示的均勻性紊亂之現象。換言之，根據本發明，可作成與彩色濾光片的畫素尺寸相應之低空間頻率成分很少的圖案，因而可形成具有與彩色濾光片的畫素尺寸相同程度，或較其略大的尺寸(周期)之凹凸形狀很少之凹凸圖案，所以可有效地抑制「閃耀」。

另外，本發明中，所謂圖案「不規則(具有不規則性)」，係指針對一定的範圍進行調查時，該範圍與存在於其附近之圖案的類似性很小的情形。此種類似性，可藉由進行自相關之解析來評估。所謂自相關，係指將存在於自己內部的類似性強度予以數值化之手法。

根據本發明之方法，由於係應用將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器以及遞色法，而且視需要再應用蒙地卡羅法之方法，因此可得到利用以往的方法所不可能實現之低空間頻率成分獲得抑制的不規則圖案。如此之低空間頻率成分經抑制的不規則圖案，係人的眼睛看得出來之斑點的發生得以高度地抑制者。再者，由於可實現變化周期經高度控制之圖案，因此 非常適合作為製作例如可抑制閃耀的發生之防眩膜等所需之基礎圖案。而且，根據本發明之方法，因為可得到規則性很小之不規則圖案，所以即使是在以此圖案作為基礎圖案而施行凹凸加工所作成之顯示裝置的構成部件，與彩色濾光片的畫素相組合之情況中，莫爾條紋現象也不易發生。此外，在使用帶通濾波器作為用以將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器之情況中，凹凸加工及印刷加工很困難之高空間頻率成分會受到抑制，所以可使凹凸圖案及印刷圖案的加工再現性提高。

另外，利用本發明之方法而得到之不規則圖案，在重複排列配置之際其圖案間的連接性良好，應用於對顯示裝置構成部件賦予凹凸形狀之際，不易產生會造成不利之周期性的格子狀模樣。

此處，所謂的「第一至第四圖案」中之「圖案」，係指圖像、圖像資料、經離散化的資訊之二維陣列，或者配置於平板(plate)上之開口的排列之意。

上述圖像資料，可為點陣(raster)形式的圖像資料(點陣圖(raster image))，亦可為向量形式的圖像資料(向量圖(vector image))。點陣圖係為將圖像表現為具有顏色的點(dot)的排列之資料。點陣圖中，係以數值來保存各點的顏色的資訊。保存如此的點陣圖之格式(format)有很多種，不過最為一般的格式，舉例來說，有例如稱為bitmap(位元映像)者。bitmap中，尤以分別用8位元的深度來表示紅、綠、藍的強度之24位元彩色bitmap，以及 用8位元的深度(256色階)來表示亮度之8位元灰階bitmap最廣為人使用。

保存點陣圖之格式，除了bitmap之外，還可列舉出本身為應用了壓縮算法(algorithm)等的圖像資料之PNG(Portable Network Graphics)、TIFF(Tagged Image File Format)、JPEG、GIF(Graphics Interchange Format)等各種格式。

向量圖中，係以數值來保存線的起終點的座標(位置)，若為曲線的話，則為以數值保存其彎曲方式、粗細、顏色、各線所圍起的面的顏色等資訊。此等數值資料的集合，或是記錄有圓的半徑及中心座標、多角形的各頂點座標等之資訊亦包含在向量圖中。

保存向量圖之格式，最為一般的，舉例來說，有例如DXF(Drawing Interchange File)、SVG(Scalable Vector Graphics)。然而，在本發明中，向量圖只要是屬於上述定義者即可，並不限定於以上所例示的各形式。而且，向量圖並不限定於二維者，亦可為具有三維的資訊者。

另外，向量圖之中，具有封閉的圓或多角形的排列者，可輕易地置換為上述之「配置於平板上之開口的排列」。

本發明中之圖案，並不限於如上述地作為圖像或圖像資料來處理者，亦可作為經離散化的資訊的二維陣列而提供者。保存經離散化的資訊之方法，可列舉：浮動小數點數(例如64位元浮動小數點數)、整數(例如帶有符號之32 位元整數、未帶符號之16位元整數)等各種形式。

(第一圖案之作成)

作為第一圖案者，可從以上定義的圖案中選用任意的圖案，亦可為具有濃淡或數值的變化之任意圖案。更具體言之，可列舉：例如在圖像的整個範圍內配置複數個點而成之圖像資料(在黑底上配置複數個白點、或在白底上配置複數個黑點而成之圖像資料等)；具有濃淡變化之圖案等具有亮度分佈的圖案；經離散化的資訊之二維陣列等，而且，在對第一圖案應用高通濾波器或帶通濾波器等濾波器之際(關於此點將在後面說明)，在以光學性的手法進行傅立葉變換之情況中，則可為配置有開口之平板。另外，形成有圖案之照相乾板(乾板)及在透明基材上局部地附著有色粉(toner)者，亦可用作為第一圖案。圖像資料中的點的配置、亮度分佈及平板上的開口的配置等，可為規則的，亦可為不規則的(random)，但不規則的配置，在空間頻率域中具有較廣範圍的振幅，以及可得到規則性較低(不規則性較高)的圖案，故較佳。

藉由在所要作成的圖像的整個範圍內不規則地描畫多數個點來做成第一圖案之情況中，所使用的不規則地描畫多數個點之手段，可列舉例如：針對寬WX，高WY之圖像，令採取0到1之值的虛擬亂數(pseudo-random number)列R[n]產生，藉此生成例如點中心的x座標為WX×R[2×m-1]，y座標為WY×R[2×m]的多數個點之手法。此處，n,m皆為自然數。生成虛擬亂數列之方法，可為線性 同餘法、Knuth之減法亂數產生器演算法、Xorshift亂數產生演算法或Mersenne Twister虛擬亂數產生演算法等，只要是具有與所要分佈的點數對應的充份周期長度者即可，可使用任意的虛擬亂數生成法。或者，不限於虛擬亂數，亦可利用藉熱雜音等而生成亂數之硬體，來做成點之排列不規則之第一圖案。

點的形狀，可為圓形、橢圓形等圓點形狀或多角形狀等，且可配置具有相同形狀之多數個點，或配置多數個不同形狀之兩種以上的點。點的大小，可以所有的點都相同，亦可所有的點都不同。因而，在點為圓點形狀之情況中，可藉由使具有一種點徑(點的直徑)之多數個點不規則配置來作成第一圖案，亦可使具有複數種點徑之多數個點不規則配置。

構成第一圖案之點的平均點徑(圖案中之所有點的點徑的平均值)並無特別的限制，但在使用帶通濾波器之情況，最好設定為使通過帶域的範圍中具有點徑的高峰(peak)，使在該通過帶域的範圍以下的低空間頻率域中不具有高峰，所以平均點徑通常在4至50μm之範圍內，較佳者在16至32μm之範圍內。平均點徑超過50μm時，所得到的第二圖案會有含有很多低空間頻率成分之傾向，第二圖案中容易產生濃淡斑點。另一方面，構成第一圖案之點的平均點徑太小，使得應用帶通濾波器之時抽出的空間頻率成分的振幅很小時，則第一圖案所具有的不規則性容易受損，而無法得到較佳的第二圖案。平均點徑最好使用 針對帶通濾波器設定之空間頻率範圍上限值T而做成比0.5×(1/(2×T))大。如此，就容易在點的充填率落在後述之較佳的範圍內之情況下，作成充分包含帶通濾波器所抽出的空間頻率成分，且不易產生濃淡斑點之第二圖案。

使用高通濾波器之情況也一樣，最好設定為使通過帶域的範圍中具有點徑的高峰，使在該通過帶域的範圍以下的低空間頻率域中不具有高峰，所以構成第一圖案之點的平均點徑通常在4至50μm之範圍內，較佳者在6μm以上，更佳者在8μm以上，以及較佳者在32μm以下，更佳者在30μm以下，又更佳者在12μm以下。平均點徑超過50μm時，所得到的第二圖案會含有很多低空間頻率成分，第二圖案中容易產生濃淡斑點。

藉由配置多數個點來作成第一圖案之情況中，點的充填率(圖像全面積中之點的佔有面積)以20至80%為佳，以20至70%為更佳，以30至70%為又更佳，以30至60%為再更佳，以40至60%(例如，可在50%左右)為特佳。點數極少而使第一圖案中之點的充填率不足20%之情況中，所生成的第二圖案中會產生由同心圓狀特徵之圖案所構成的斑紋，會有無法得到較佳的不規則圖案之傾向。點的充填率超過80%之情況也一樣，會有看得到很多由封閉的圓形圖案所構成的斑紋之傾向，會損及不規則性。

第一圖案可作成為向量形式之圖像資料，亦可作成為點陣形式之圖像資料。點陣形式之情況，可以以1位元、2位元、8位元等任意的位元深度之圖像形式來作成第一圖 案。將第一圖案作成為點陣形式之圖像資料之際，以能描繪圖案的詳細之高解析度來作成者為佳。較佳的解析度為例如6400dpi以上，更佳為12800dpi以上。

第1圖係顯示可利用本發明之不規則圖案之製作方法之不規則配置多數個點而作成之第一圖案的較佳的一例之擴大圖。第1圖所示之第一圖案，係為8位元色階的灰階圖像，黑色圓形的區域為點1。本發明中，係將點的直徑稱為「點徑」，將圖案中的所有點的點徑的平均值稱為「平均點徑」。第1圖所示的第一圖案的平均點徑為16μm。此外，圖像解析度為12800dpi。亦即，1個像素的尺寸相當於長寬皆為2μm。在第1圖所示的第一圖案中，圖像的尺寸為WX=0.512mm，WY=0.512mm，點的充填率為約50%。另外，決定點的中心座標之虛擬亂數，係利用日本廣島大學的團隊所開發的SIMD oriented Fast Mersenne Twister程式，SFMT ver.3.3，藉賦予數值607作為種而生成。

第一圖案亦可採用亮度分佈經過配置而作成之圖案，例如藉由亂數來決定濃淡而作成之點陣圖。藉由亂數、或是電腦所生成的虛擬亂數來決定點陣圖的各像素(pixel)的濃度，就可得到規則性很小之圖案。

以下，針對像素的濃淡的決定方法，以利用輸出0至1範圍內的實數之虛擬亂數的情況為例來進行說明。像素的色階數可任意，但較容易處理的色階深度為1位元、8位元、16位元、24位元等，尤以8位元(256色階：指數 (index)0至255)。例如8位元色階之情況，針對具有8位元的深度之PIXCEL[x,y]，將PIXCEL[x,y]=R[x+y×ImageWidth]×255代入就可生成圖像。此處，x,y為圖像中的像素的座標，ImageWidth為x座標的圖像寬度。在此例中，雖生成平均指數為127至128之圖像，但亦可藉由進行平移(offset)來生成不同平均值之圖像。

第2圖係顯示由藉亂數來決定濃淡的點陣圖所構成之第一圖案的一例圖，第3圖係將第2圖的一部份予以擴大而顯示之圖。第2圖所示的點陣圖，係為藉由虛擬亂數來決定一個個像素的亮度而作成的8位元色階的圖像，具體而言，係針對具有8位元的深度之二維陣列PIXCEL[x,y]，將PIXCEL[x,y]=R[x+y×ImageWidth]×255代入而生成。此處，x,y為圖像中的像素的座標，ImageWidth為x座標的圖像寬度。陣列R[]可使用藉由Microsoft Corporation所開發的「.Net Framework2.0類別庫(class library)」中所包含的Random類別NextDouble方法而生成之以採取0.0與1.0之間的值之Knuth的減法亂數產生器演算法算出的虛擬亂數列。

另外，第一圖案亦可為與上述的點陣圖一樣而生成之經離散化的資訊之二維陣列。此情況中，為了決定陣列的各元素的值而使用虛擬亂數。

第一圖案之形態，可依據例如應用高通濾波器或帶通濾波器所需之手法、或將本發明之不規則圖案用作為基礎圖案而進行凹凸形狀加工之裝置或進行印刷之印刷裝置所 要求的輸入形式等而適當地選定，尤其，藉由亂數決定其濃淡之點陣圖，在較寬廣的空間頻率範圍具有振幅，所以可加以採用。此係因為不論高通濾波器或帶通濾波器等濾波器所抽出的空間頻率範圍為何，都易於維持第一圖案的不規則性之緣故。

第4圖係用以比較：從將多數個點不規則地配置而作成的第一圖案(不規則點陣圖案)所得到之二維陣列藉由高速傅立葉變換(FFT)變換到空間頻率域而得到的一空間頻率分佈例；及從以亂數決定濃淡的點陣圖(亂數點陣圖)所構成之第一圖案所得到之二維陣列藉由FFT變換到空間頻率域而得到的一空間頻率分佈例之圖。第4圖係顯示空間頻率從0到0.30μm^-1 之範圍內的振幅的強度之圖。如第4圖所示，不規則點陣圖案與亂數點陣圖相比較，在特別是空間頻率從0到0.10μm^-1 之範圍內具有很高的振幅強度。關於第4圖，將在後面詳細說明。

(第二圖案之作成)

本發明之不規則圖案之製作方法中，第二圖案係藉由對該第一圖案，應用從第一圖案所含的空間頻率成分中將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器而作成。本發明中，該濾波器可採用從第一圖案所包含的空間頻率成分中，只將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之高通濾波器；或從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低，且將空間頻率超過特定值之高空間頻 率成分去除或減低，藉以抽出特定範圍的空間頻率成分之帶通濾波器。一般而言，圖案中會包含與其變化對應之空間頻率成分。變化較激烈、或者配置較密之圖案，包含較多之高空間頻率成分，變化較和緩、或者配置較疏之圖案，高空間頻率成分較少。藉由高通濾波器或帶通濾波器之應用，可從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將特定範圍的空間頻率成分，亦即本質為長周期成分之低空間頻率成分去除或減低。藉由高通濾波器或帶通濾波器之應用，可使第二圖案、第三圖案或第四圖案中的低空間頻率成分減低。對於第一圖案運用高通濾波器或帶通濾波器所進行之第二圖案的作成，具體而言，可藉由以下之(1)至(3)的一連串操作來實施：

(1)往空間頻率域之變換

首先，為了能夠從第一圖案所含的空間頻率成分中將特定的空間頻率成分抽出(亦即將特定的空間頻率成分去除或減低)，在第一圖案為點陣圖之時，即視需要而將第一圖案變換為將對應於各像素的亮度之值代入而成之浮動小數點型之二維陣列g[x,y]。此處，x,y表示點陣圖內之正交座標上的位置。對於如此得到的二維陣列g[x,y]，應用用以得到第一圖案中的各種空間頻率成分的大小之手段，而得到表示第一圖案所包含的空間頻率成分與在各空間頻率的振幅之空間頻率分佈。用來得到空間頻率成分的大小之手段，有光學性的手法、數學性的手法等，其中尤以利用電腦而以數學方式來求出之方法係最為一般所廣泛 採用的方法。用來得到空間頻率成分的大小之數學性的方法，一般稱之為傅立葉變換。傅立葉變換可藉由利用電腦之離散傅立葉變換(以下稱為DFT)來進行。因而，往空間頻率域之變換，可藉由利用例如電腦，對於從第一圖案得到之二維陣列應用二維的DFT來進行。

DFT演算法，可使用一般所知之演算法，而已知演算法中，特別是Cooley-Tukey型演算法，其計算速度較快，故很適合用作為DFT演算法。以Cooley-Tukey型演算法進行之DFT亦稱為高速傅立葉變換(以下稱為FFT)。

第一圖案以點陣形式作成之情況中，該點陣形式之圖像資料，可藉由使用上述DFT演算法而輕易地在電腦上變換到空間頻率域。第一圖案係以向量形式作成，且使用上述DFT演算法變換到空間頻率域之情況中，係將向量形式之圖像資料變換為點陣形式，然後將變換為點陣形式之圖像資料在電腦上變換為二維陣列g[x,y]。此處，x,y表示點陣圖內之正交座標上的位置。一般而言，作成具有例如8位元色階的灰階圖像之第一圖像之情況中，分配給白色區域者為255，分配給黑色區域者為0。使用此等之值藉由DFT，而在電腦上將圖像資料變換為空間頻率域之二維陣列G[f_x ,f_y ]。此處，f_x ,f_y 分別表示x方向的空間頻率，y方向的空間頻率。當然，在第一圖案為給定的經離散化的資訊的二維陣列之情況中，可對之應用DFT而在電腦上變換為空間頻率域之二維陣列G[f_x ,f_y ]。

使用DFT之情況，亦可進行從本身為經離散化的資訊 的二維陣列之第一圖案、或變換為二維陣列之第一圖案的各陣列元素減去二維陣列的全元素平均值PA之處理。可在將作成為例如具有0到255的值之8位元色階的灰階圖像之第一圖像變換為二維陣列之後，進行從各陣列元素減去二維陣列的全元素平均值PA之處理。例如，將具有0到255的值之8位元色階的灰階圖像變換為二維陣列，就會得到在空間頻率0具有振幅之空間頻率頻譜(spectrum)。此係因為構成二維陣列之所有元素偏向正向的緣故。在如此之情況中，可進行從各陣列元素減去二維陣列的全元素平均值PA之處理，以使空間頻率0處之振幅為0。

第5圖係顯示從第1圖所示之第一圖案得到之二維陣列藉由FFT變換到空間頻率域而得到的二維的空間頻率分佈之圖。第5圖中，橫軸及縱軸都表示空間頻率。兩軸相交之點，為空間頻率0之點，且隨著與該交點(零點)的距離增大，空間頻率變大。另外，各空間頻率之振幅的強度表示顏色的濃淡，有顏色越濃振幅越大之意。

藉由FFT將本身為二維資料之圖像變換到空間頻率域所得到者，如上述，係為如第5圖之二維的資訊。然而，二維的表示在觀看的全面理解性上不良，因此以下在表示空間頻率分佈之情況中，係將之表示成以空間頻率為橫軸，以各空間頻率之振幅強度的平均值為縱軸之一維的空間頻率分佈。將第5圖所示之二維的空間頻率分佈表示成一維的空間頻率分佈所得到者，為上述第4圖中之虛線的線圖。亦即，第4圖中之虛線的線圖，係表示藉由FFT將 從第1圖所示之第一圖案得到之二維陣列變換到空間頻率域所得到的(藉由FFT分解到空間頻率所得到的)一維的空間頻率分佈之圖。第4圖中，橫軸表示空間頻率，縱軸表示屬於各空間頻率之元素的振幅強度的平均值。此處，所謂振幅強度，係指二維陣列之各元素的絕對值|G[f_x ,f_y ]|。而且，平均值，在藉由FFT而得到之最高空間頻率為fmax之時，係藉由將空間頻率0至fmax之範圍分割為128份，然後將屬於各個分割出的空間頻率範圍內的二維陣列的元素予以平均而求出。元素所屬的空間頻率範圍，可藉由從f_x 及f_y 計算出的值f_a 來加以判定。fmax及f_a 的計算式係如以下之式(A)及式(B)所示。

fmax=(f_x max² +f_y max² )^1/2 (A)

f_a =(f_x ² +f_y ² )^1/2 (B)

f_x max表示f_x 的最大值，f_y max表示f_y 的最大值。

如第4圖之以虛線表示的線圖，即使在充分地藉由不規則之虛擬亂數來作成第一圖案之情況中，第一圖案也會在特定的空間頻率具有振幅的高峰。存在有如此之振幅高峰的情況中，依後述之高通濾波器所指定的空間頻率下限值或帶通濾波器所指定的空間頻率上限值及下限值，會有無法得到具有希望的空間頻率特性的第二圖案之可能性，所以最好對各元素的振幅進行修正，以使得在特定的空間頻率範圍內各空間頻率的振幅相等或大致相等。

第6圖係顯示對於第4圖中以虛線表示之空間頻率分佈進行振幅修正的結果的一例圖。虛線表示振幅修正前的 空間頻率分佈(與第4圖之虛線所示者相同)，實線表示振幅修正後的空間頻率分佈。在第6圖所示的空間頻率分佈中，經過修正，從空間頻率0到約0.30μm^-1 的範圍內，各元素的振幅變為大致一定。如此，藉由在可利用高通濾波器或帶通濾波器加以抽出之空間頻率域中使振幅設為一定，透過高通濾波器或帶通濾波器之運用而作成之第二圖案，就會具有其中之振幅為一定之特定範圍的空間頻率成分。此特點在對於藉由高通濾波器或帶通濾波器之應用而作成之圖案特性進行控制上很有利。上述振幅之修正，具體而言，可藉由將複數振幅A_org 乘以將修正後的複數振幅絕對值C代入下述式α=C/|A_org |

而得到的實數α來進行。其中，|A_org |不可為0。因而，上述修正在|A_org |不為0的範圍內為可能。

(2)高通濾波器或帶通濾波器之應用

接著，對於藉DFT而得到的空間頻率域中的二維陣列，實施與高通濾波器或帶通濾波器對應之操作。藉由此操作，使第一圖案所包含低空間頻率成分去除掉或使之減低。

高通濾波器(high pass filter)亦稱為低截濾波器(low-cut filter)，其係在訊號處理的領域中，具有將未達指定的頻率之成分去除或減低之作用。所謂與高通濾波器對應之操作，係指從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將空間頻率比空間頻率範圍下限值B’低的低空間頻 率成分去除掉或使之減低，將空間頻率在該下限值B’以上的空間頻率成分抽出之操作。關於使用DFT之情況，更具體而言，係對於變換到空間頻率域之陣列，將0代入(使振幅為0)比空間頻率範圍下限值B’所指定的範圍為低之低空間頻率成分的陣列元素(複數振幅的各實部、虛部)，或者將絕對值比1小非常多之值乘以比空間頻率範圍下限值B’所指定的範圍為低之低空間頻率成分的陣列元素(複數振幅的各實部、虛部)之操作。以絕對值比1小非常多之值而言，從一般稱為高通濾波器之濾波器的性能來舉例的話，可列舉出例如絕對值比0.5還要靠近0之數值、絕對值比0.3還要靠近0之數值、或絕對值比0.1還要靠近0之數值、或絕對值比0.01還要靠近0之數值等。一般而言所乘的值的絕對值越靠近0(包含0)，越為理想的高通濾波器。

空間頻率範圍下限值B’之值，雖與對應於高通濾波器的透過比例之空間頻率相關，但在例如第7圖所示之以某一空間頻率為界而急遽地上升之情況中，可將該上升的起點看作是該下限值B’之值。另一方面，透過比例係平緩地上升之情況中，則使空間頻率範圍下限值B’之值為透過帶域的高峰強度的1/2強度處之空間頻率。帶通濾波器的空間頻率範圍上限值T及空間頻率範圍下限值B也一樣。第7圖及後述之第8至14圖中所示的透過比例，係表示要與前述的各元素相乘之值的絕對值。而且，在以下所示的例中，皆要乘以實數而進行與帶通濾波器及高通濾波 器對應之操作。

在藉由高通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中，各空間頻率成分的透過比例(高通濾波器應用後之振幅強度相對於高通濾波器應用前之振幅強度的比例)，可如第7圖所示的例子那樣，在整個透過帶域都一定，亦可如第8圖所示的例子那樣，其值會變化。此外，還可如第9圖所示的例子那樣，透過帶域具有複數個高峰。

帶通濾波器，在訊號處理的領域中，具有使想要的範圍之頻率通過，將範圍外的頻率去除或減低之作用。所謂與帶通濾波器對應之操作，係指在上述得到的第一圖案的空間頻率分佈中，將第一圖案所包含的空間頻率成分之中，空間頻率比空間頻率範圍下限值B低的低空間頻率成分以及超過空間頻率範圍上限值T的高空間頻率成分去除掉或使之減低，將空間頻率從該下限值B到該上限值T之特定的範圍內之空間頻率成分抽出之操作，且在使用DFT之情況中，更具體而言，係為將0代入(使振幅為0)不包含於通過之空間頻率範圍上限值T及空間頻率範圍下限值B所指定的範圍內之陣列元素，或者將絕對值比1小非常多之值乘以不包含於通過之空間頻率範圍上限值T及空間頻率範圍下限值B所指定的範圍內之陣列元素之操作。關於絕對值比1小非常多之值，則與上述者一樣。

在藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中，各空間頻率成分的透過比例(帶通濾波器應用後之振幅強度相對於帶通濾波器應用前之振幅強度的比 例)，可如第10圖所示的例子(透過帶域高峰的形狀具有矩形形狀)那樣，在整個透過帶域都一定，亦可如第11圖所示的例子(透過帶域高峰的形狀為高斯(gauss)型)那樣，其值會變化。此外，透過比例的高峰形狀，可相對於空間頻率軸呈左右對稱，亦可如第12圖所示的例子(透過帶域高峰的形狀為高峰的右側及左側的斜度不相同之變形的高斯型)那樣，為非對稱形。再者，透過帶域高峰，可如第13及14圖所示的例子(透過帶域高峰由兩個高峰所構成)那樣，由複數個高峰所構成。

第15圖係顯示對於具有第5圖所示的空間頻率分佈之第一圖案，應用帶通濾波器後的二維的空間頻率分佈的一例圖。第15圖中，橫軸、縱軸及色濃度都代表與第5圖一樣的意義。如第15圖所示地，藉由上述與帶通濾波器對應之操作，將空間頻率範圍上限值T及空間頻率範圍下限值B所指定之特定的範圍的空間頻率成分予以去除或使其振幅強度減低。

接著，就針對高通濾波器而設定之空間頻率範圍下限值B’以及針對帶通濾波器而設定之空間頻率範圍上限值T及空間頻率範圍下限值B之較佳的範圍進行說明。在考慮將本發明之不規則圖案用作為用來製作防眩膜的基礎圖案之情況中，為了得到可有效地抑制閃耀之防眩膜，要藉由高通濾波器或帶通濾波器加以去除或減低之低空間頻率成分，相對於採用經施以依本發明而得到的防眩處理的透明基材(防眩膜等)之影像顯示裝置其平均的一邊的畫素尺 寸〔例如，RGB三色橫向並排之情況，RGB各色的平均的一邊的畫素尺寸，係為長邊與短邊的平均值〕，較佳為與約十分之一以下的周期對應之空間頻率以下的低空間頻率成分。如此，就可有效地抑制影像顯示裝置之閃耀的發生。

舉市售的影像顯示裝置為例具體地說明，則在應用於例如對角為約103吋之相當於Full HD(解析度水平1920×垂直1080點等)的影像顯示裝置之情況中，藉由高通濾波器或帶通濾波器所要加以去除或減低之低空間頻率成分的空間頻率的最大值，亦即空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.01μm^-1 以上者為佳。又，應用於對角為約50吋之相當於HD(解析度水平1366×垂直768點等)的影像顯示裝置時，空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.02μm^-1 以上者為佳。基於同樣的研究發現，應用於對角為約32吋之相當於HD的影像顯示裝置時，空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.03μm^-1 以上者為佳。應用於對角為約37吋之相當於Full HD的影像顯示裝置時，空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.04μm^-1 以上者為佳。應用於對角為約20吋之相當於HD的影像顯示裝置時，空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.05μm^-1 以上者為佳。應用於對角為約22吋之相當於Full HD的影像顯示裝置時，空間頻率範圍下限值B’或空間頻率範圍下限值B，以在0.07μm^-1 以上者為佳。如此，依據所要應用的影像顯示裝置的解析度及尺寸， 而適切地調整針對高通濾波器或帶通濾波器而設定的空間頻率範圍下限值，就可作成針對影像顯示裝置將適當範圍的低空間頻率成分去除或減低之第二、第三或第四圖案，然後以此作為基礎圖案，再根據該基礎圖案加工出凹凸形狀，就可實現可抑制閃耀之防眩膜。

另外，在帶通濾波器方面，從將本發明之不規則圖案用作為基礎圖案之凹凸圖案或印刷圖案加工中的加工適應性的觀點來看，空間頻率範圍上限值T，以在1/(D×2)μm^-1 以下者為佳。此處，D(μm)為根據本發明之不規則圖案(第三或第四圖案)來進行凹凸形狀的加工之裝置或根據本發明之不規則圖案而進行印刷之印刷裝置的解析能力。空間頻率範圍上限值T超過1/(D×2)μm^-1 時，想要加工再現性良好地形成凹凸形狀或進行印刷會有困難。空間頻率範圍上限值T越小，加工再現性越良好，所以空間頻率範圍上限值T，更佳者為在1/(D×4)μm^-1 以下，又更佳者為在1/(D×6)μm^-1 以下。空間頻率範圍上限值T在1/(D×6)μm^-1 以下之情況中，可使用例如生產性高的雷射描繪裝置而以良好的加工再現性在透明基板上形成凹凸形狀，故特佳。另一方面，空間頻率範圍上限值T變得越大，會形成具有周期越細的構造之第二圖案，加工再現性容易因而變得困難。

在透明基板上進行凹凸形狀的加工之裝置，可採用過去公知的裝置，例如雷射描繪裝置、精密車床等。使用雷射描繪裝置使阻劑(resist)曝光，來形成凹凸形狀之情 況，雷射的光點直徑就相當於解析能力D(μm)。使用前端具有半球狀的球形頭銑刀(ball end mill)之精密車床來形成凹凸形狀之情況中，若使用前端半徑為r(μm)之球形頭銑刀，以令加工後的凹凸面中的平坦面與在各位置的面所成的角度在θ度(θ為例如10度)以內之方式進行凹凸形狀加工時，則2×r×(sin(θ÷180×π))即相當於解析能力D(μm)。再者，根據本發明之不規則圖案(第三或第四圖案)來製作具有凹凸面的模具，然後使模具的凹凸面轉移到透明基材，藉此來加工出凹凸形狀之情況中，在透明基材上進行凹凸形狀加工之裝置，係指製作具有凹凸面的模具時所使用的加工裝置。

此外，在考慮將本發明之不規則圖案用作為用來製作防眩膜的基礎圖案之情況中，空間頻率範圍下限值B的倒數(最長周期長度)1/B以及空間頻率範圍上限值T的倒數(最短周期長度)1/T的中間值之中間周期長度MainPeriod=(1/B+1/T)/2，以在6μm以上33μm以下的範圍內為佳。MainPeriod係相當於與針對帶通濾波器而設定之空間頻率範圍上限值T對應之周期長度(1÷T)μm以及與空間頻率範圍下限值B對應之周期長度(1÷B)μm的平均值。MainPeriod若超過33μm，則在對透明基板上進行凹凸形狀的加工中，將難以形成空間頻率比0.10μm^-1 低之微細凹凸表面形狀，無法看到有效的防眩性。MainPeriod若低於6μm，則在對透明基板上進行凹凸形狀的加工中，就有可能會形成空間頻率低於0.01μm^-1 之 微細凹凸表面形狀，結果，就有在將所得到的防眩膜配置在高精細的影像顯示裝置的表面之時發生閃耀之可能性。

再者，以利用最長周期長度1/B、最短周期長度1/T、及最長周期長度1/B與最短周期長度1/T的中間值之中間周期長度MainPeriod〔=(1/B+1/T)/2〕而定義之下式(1)BandWidth(%)=100×(1/B-1/T)/(2×MainPeriod)(1)

來加以表示之BandWidth(頻寬)，係以滿足下述式(2)為佳。

15≦BandWidth(%)≦70 (2)

BandWidth係如上述式(1)所示，為和最長周期長度1/B與最短周期長度1/T兩者的差成比例之數值。BandWidth亦可藉由將中間周期長度MainPeriod=(1/B+1/T)/2代入上述式(1)而以下述式(1)’加以定義。

BandWidth(%)=100×(1/B-1/T)/(1/B+1/T) (1)’

第16圖係顯示BandWidth之值與自相關係數最大值的關係圖。所謂自相關係數最大值，係指自相關係數的最大值。自相關係數，係根據Wiener Khinchin定理，以二維傅立葉變換將第三圖案變換為空間頻率域的二維陣列後，將各元素的係數予以平方，再對之施以傅立葉逆變換而得到者。自相關係數最大值之數值，係為表示與自身的平行移動有關之自相關的強度之指標。因而，自相關係數最大值越高，在透明基材上加工出的凹凸圖案或印刷圖案中，就越容易有相似的圖案連續的情形，或是與存在於附 近的圖案的類似性變高之情形，而容易損及圖案的不規則性。第16圖所示的自相關係數最大值係與：對第一圖案應用MainPeriod=12μm、且透過帶域高峰的形狀為矩形之帶通濾波器而作成第二圖案，再對第二圖案應用誤差擴散距離5之誤差擴散法(關於誤差擴散法將在後面詳述)而作成之第三圖案有關者，係在移動距離20μm以上的範圍之自相關係數最大值。

從第16圖所示的結果可知：自相關係數最大值在BandWidth不到15%之時會極端地增加，BandWidth在15%以上之情況則會維持較低的值。因而，為了得到與存在於附近的圖案的類似性低，不規則性更高的圖案，BandWidth的值以在15%以上者為佳，以超過15%者為更佳。

另一方面，經過研究後發現：第二圖案所具有空間頻率範圍越廣，藉由將周期長度不同的多數成分相加而對第二圖案進行後述的二值化處理之時就越容易有生成孤立點的傾向。第17圖係顯示BandWidth之值與以後述的誤差擴散法將第二圖案加以二值化後得到的第三圖案的孤立點的發生個數之關係圖，係與：對第一圖案應用MainPeriod=12μm、且透過帶域高峰的形狀為矩形之帶通濾波器而作成第二圖案，再對第二圖案應用誤差擴散距離5之誤差擴散法(關於誤差擴散法將在後面詳述)而作成之第三圖案有關者。第17圖中，所謂「孤立點的發生個數」，係指存在於第三圖案中之由16個以下的相連的同色的像素(pixel)所構成之塊(島)。

從第17圖所示的結果可知：孤立的點的發生個數，在BandWidth超過70%之情況有急遽增加的傾向，在BandWidth在70%以下之情況則會維持較低的值。因而，為了獲得凹凸形狀的加工再現性良好之結果，BandWidth的值以在70%以下者為佳，以在65%以下者為更佳。

從以上論述可歸結：為了得到加工再現性良好且不規則性較高之圖案，BandWidth以滿足上述式(2)者為佳。藉由滿足上述式(2)之帶通濾波器的應用，即使並未進行後述之利用蒙地卡羅法的孤立點的減少處理，也可得到加工再現性良好之不規則圖案。

此外，亦可與第一圖案之空間頻率分佈的情況一樣，對於應用帶通濾波器後之從空間頻率範圍下限值B到空間頻率範圍上限值T之範圍的空間頻率分佈，實施使振幅強度增減之處理，來使振幅強度變為一定的較佳狀態。藉由使空間頻率成分的振幅強度滑暢地變化，就可得到較滑暢(有稜角的凹凸形狀很少)之凹凸圖案或印刷圖案。

(3)第二圖案之生成

接著，藉由逆離散傅立葉變換(IDFT)使實施與高通濾波器或帶通濾波器對應的操作而得到的空間頻率之資訊變換為二維陣列，並根據此二維陣列來生成第二圖案。IDFT演算法，與上述DFT一樣，可使用一般所知之演算法。第二圖案可具有8位元、16位元、32位元、64位元等各種位元深度。

第18圖係顯示對第1圖所示的第一圖案應用帶通濾 波器而作成的第二圖案的一例之擴大圖。第18圖也與第1圖一樣，為12800dpi之圖像資料。針對帶通濾波器而設定之空間頻率範圍下限值B及空間頻率範圍上限值T分別為0.043μm^-1 及0.059μm^-1 。

在生成第二圖案之際，藉由IDFT而得到之二維陣列的最大值及最小值，可換算為分別與所要生成的第二圖案的位元深度所規定的最大值、最小值對應之值，然後代入。亦即，若藉由IDFT而計算出的二維陣列元素的最大值為Imax，最小值為Imin，則在將元素的值Ix變換為8位元(0至255)的圖案之情況中，要代入圖案的各像素之值係以255×(Ix-Imin)÷(Imax-Imin)的式子來計算出。上述第18圖之圖像資料，係進行如此之換算而得到者。

以上所說明者雖是藉由採用DFT之高通濾波器或帶通濾波器的應用來作成第二圖案之方法的例子，但亦可藉由上述方法以外的方法來作成第二圖案。例如，使用配置有開口之平板來作為第一圖案，然後藉由以光學性的手法來進行傅立葉變換亦可得到第二圖案。具體地說明，則是準備由焦點一致之兩片透鏡所構成之空間頻率濾波(filtering)光學系，並將第一圖案配置在第一片透鏡的焦點面。此時，可在兩片透鏡的焦點相一致之面(傅立葉面)得到圖像的空間頻率分佈。在此傅立葉面，藉由使光的透過率做空間性的變化，就可使所希望的範圍的空間頻率透過。

經過濾波的輸出圖像，係在第二片透鏡之傅立葉面相 反側的焦點面得到。例如，將平板配置成只有開口的中心部可在傅立葉面透光，則在輸出圖像方面就只會得到上述圖像的低空間頻率成分。反之，若使開口的中心部不可透光，則在輸出圖像方面就只會得到高空間頻率成分。因而，藉由在傅立葉面使中心部份及其周邊部份不可透光，就可在第二片透鏡之相反側的焦點面得到具有所想得到的空間頻率分佈之第二圖案。

(第三圖案之作成)

本發明係藉由對於以如上述方式得到的第二圖案使用遞色法，來作成變換為經離散化的資訊之第三圖案。此第三圖案係均勻性及不規則性皆良好之圖案，可合適地用作為用來使各種顯示裝置用構成部件具有凹凸圖案之基礎圖案，或用作為用來使各種顯示裝置用構成部件具有印刷圖案之基礎圖案。「經離散化的資訊」一般亦稱為數位資料(digital data)，電腦上處理的資訊幾乎都是經離散化的資訊。經離散化的資訊的例子，可列舉出：位元映像資料(bitmap data)等可在電腦上處理之圖像資料；以及128位元、64位元、32位元、16位元等之具有各種位元深度之浮動小數點數、或帶有符號或不帶符號的整數等。

此外，所謂的「往離散化的資訊之變換」，係指將連續函數變換為離散表現、將類比資料變換為數位資料、或將以較多階數表現的經離散化的資訊變換為以較少階數表現的資訊之意，也包含將數位訊號變換為以較少的位元深度表現之數位訊號。往離散化的資訊之變換的例子，可列 舉出例如：將本身為連續函數之餘弦函數表現為離散化的形態、將以較多階數之32位元浮動小數點表現之資訊變換為較少階數之8位元整數等。

第三圖案以變換為離散化成2階的資訊，亦即二值化的圖案為佳。此係因為在將本發明之不規則圖案用作為基礎圖案之凹凸加工包含使用雷射描繪裝置等之阻劑加工作業等之情況中，可藉由是否照射雷射之二值來生成阻劑圖案之緣故。

從第二圖案得到變換為經離散化的資訊之第三圖案，特別是二值化的第三圖案之方法，在本發明中係使用遞色法。遞色法係為用來進行從類比資料到數位資料之變換，或是用來變換數位資料的位元率或位元深度之方法的一種，可將之歸類為數位訊號處理之一種手法。已知有：藉由賦予方形概率密度函數或三角形概率密度函數等之隨機訊號，而使進行訊號的離散化之際的誤差的偏差減低之方法，或者圖案抖動法(pattern dither method)、誤差擴散法等各種方法。

在上述方法中，以採用誤差擴散法來作為遞色法為佳，因為可在本發明得到均勻性較良好的不規則圖案，並可藉以形成不易發生莫爾條紋、顯示斑點以及重複圖樣之凹凸圖案或印刷圖案，而且可期待能抑制局部的平均亮度的變動之效果，以及具有可藉由矩陣的最佳化來抑制加工困難之微細圖樣的發生之可能性。誤差擴散法的特徵在於使進行離散化之際產生的誤差向周邊擴散。

誤差擴散法的演算法的概要，茲舉將8位元256色階的灰階位元映像變換為1位元2色階的黑白位元映像之情況為例來進行說明。在此，假設變換對象之像素(pixel)所具有的亮度值為64。要將此像素變換為1位元2色階的黑白位元映像，必須將之變換為8位元中以亮度值255表現之白，或以亮度值0表現之黑。通常係變換為較近的值。因此，亮度值為64之像素比較靠近0而非255，故將之變換為對應於0之值(亦即黑)。此時，由於變換的緣故，變換後的圖像相較於8位元色階的圖像，就會產生-64之亮度值誤差。此表示圖像的亮度的總和減少了64。誤差擴散法就是以將產生的-64之亮度值誤差抵銷掉的方式，依照事先決定的權重來變更周圍的像素的亮度值。針對所有的像素重複進行如此的操作而進行二值化。

關於加權重的方式，在圖像處理的領域已知有幾種經較佳化之矩陣。例如Floyd & Steinberg、Jarvis,Judis and Nink、Stucki、Burks、Stevenson & Arche、Sierra 3 Line、Sierra 2 Line、Sierra Filter Lite等即作為具有較佳的加權之矩陣而為人所知。

第19圖係用來說明以上舉例的矩陣中之變換誤差的擴散的加權之圖。首先，舉各矩陣中的一例之Floyd & Steinberg為例來進行說明。圖中，像素A表示變換對象之像素。如上述的例子，由於像素A的變換(亮度值從64變為0之變換)而使得變換後的圖像產生-64的亮度值誤差之情況，係以7：1：5：3之加權來變更鄰接的四個像素的 亮度值，來將該亮度誤差值抵銷掉。亦即，使鄰接的四個像素的亮度值分別增加(7/16)×64、(1/16)×64、(5/16)×64、(3/16)×64。另外，畫有斜陰影線之像素B表示做過二值化處理之像素。記載為「0」之像素，則為誤差不會擴散給它之權重為0之像素。

對於藉帶通濾波器之應用而得到的第二圖案使用依循第19圖所示的矩陣之誤差擴散法所得到之第三圖案的例子，係顯示於第20至27圖中。第20至27圖所示的第三圖案，皆為從以8位元灰階圖像之形態得到之第28圖所示的第二圖案作成者，由1位元之黑白圖像資料所構成。更具體說明，第20至27圖所示的第三圖案，係藉由使用各種矩陣之誤差擴散法將第28圖所示的第二圖案予以二值化而成者，而第28圖所示的第二圖案則係藉由對於使用以Knuth之減法亂數產生器演算法生成之具有0到1的值之虛擬亂數列而作成之解析度12800dpi，長寬皆為1.024mm之8位元的位元映像之第一圖案，應用空間頻率範圍下限值B及空間頻率範圍上限值T為下述式(I)及(II)B=1/(MainPeriod*(1+BandWidth/100)) (I)

T=1/(MainPeriod*(1-BandWidth/100)) (II)，且透過帶域高峰的形狀為矩形之帶通濾波器而得到者。其中，MainPeriod=12(μm)，BandWidth=20(%)。而且，第20至27圖係為了易於看清圖像的特徵，而將所生成的第三圖案的一部份予以擴大顯示者。

此處，進行二值化的手法，除了本發明所涉及之遞色 法之外，已知還有稱為閾值法者。閾值法係為針對灰階指數(grayscale index)(亮度值)設定特定的閾值，然後針對超過閾值之像素給予白(或黑)的值，針對閾值以下之像素給予黑(或白)的值，以此方式進行二值化之手法。如接下來將顯示的，藉由遞色法，尤其是誤差擴散法而進行之往離散化的資訊之變換，與閾值法相較，較可減低低空間頻率成分，因而在可得到均勻性較高的圖案方面很有利。

第29圖係比較第20至27圖所示的藉由依循各種矩陣之誤差擴散法而二值化之第三圖案的空間頻率分佈、與藉由閾值法而二值化之圖案的空間頻率分佈之圖。如第29圖所示，使用閾值法進行二值化，所得到的圖案在低空間頻率域會顯示較高的振幅強度。另一方面，使用誤差擴散法，則無論採用哪一種矩陣的情況中，都可使低空間頻率成分較為減低。因此，藉由使用誤差擴散法，可得到均勻性較高之圖案。此外，將本發明之不規則圖案用作為用來製作防眩膜之基礎圖案時，低空間頻率成分之減低在得到可有效地抑制閃耀之防眩膜上很有利。第29圖中之使用閾值法進行二值化而得到之圖案，係針對第28所示的第二圖案，以中間值127作為閾值，藉由使比127大的值為白色，使127以下的值為黑色之二值化而作成者。

如上所述，使用依循如第19圖所示之一般所知的誤差擴散矩陣之誤差擴散法，可得到均勻性較高之第三圖案。不過，依循各種誤差擴散矩陣而作成二值化的第三圖案之方法，會有發生很多非以一定數目以上的同色的像素 形成集團之形態存在之孤立的像素(以下稱為「孤立點」)之傾向。此處，所謂「孤立點」係指由存在於二值化的圖案中之16個以下的相連的同色的像素(pixel)所構成之塊(島)。第三圖案具有很多的孤立點之情況中，一邊只有四個像素以下之塊(島)就可能存在，而有要求包含例如CTP(Computer-to-Plate)法及濕蝕刻之製程(process)或車床加工等之使用該圖案之凹凸加工或印刷加工要有很高的精度，使得加工再現性不易達成之情形。

第30圖係將藉由依循一般所知的誤差擴散矩陣之誤差擴散法的應用而作成第三圖案時發生的孤立點的發生個數，與藉由閾值法來作成之情況相比較之圖。圖示的數值，係表示相對於藉由閾值法來作成二值化的圖案時發生的孤立點的發生個數之比。如第30圖所示，即使是孤立點的發生頻率最少的Stevenson & Arche之矩陣，發生個數也為閾值法的27倍，使用Floyd & Steinberg的矩陣之情況更是達到155倍。

本案的發明人等潛心研究結果，發現：為了抑制孤立點的發生個數，誤差擴散矩陣以使用不包含短距離的誤差擴散之矩陣為佳。

第31至39圖分別為顯示擴散距離為1、2、3、4、5、6、3+4、4+5及3+4+5之誤差擴散矩陣的例子之圖。此等圖與第19圖一樣，係顯示變換誤差的擴散的加權之圖。所謂擴散距離(誤差擴散距離)，係指為了抵銷由於變換對象之像素(像素A)之變換到白或黑而產生之亮度值誤差，而 要變更其亮度值之像素與變換對象之像素之間的距離，所謂「擴散距離1」係指要變更亮度值之像素與變換對象之像素相鄰接之意(參照第31圖)。所謂「擴散距離2」係指使從變換對象之像素算起第二個之像素作為要變更亮度值之像素之意(要變更亮度值之像素與變換對象之像素之間隔著一個像素)(參照第32圖)。以下的擴散距離依此類推。至於，第37圖之「擴散距離3+4之矩陣」，係指第33圖所示之「擴散距離3之矩陣」與第34圖所示之「擴散距離4之矩陣」的合成。第38及39圖亦同。

藉由依循第31至39圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的例子分別顯示於第40至48圖中。所使用的第二圖案係為第28圖所示之圖案。而且，第40至48圖係為了易於看清圖像的特徵，而將所生成的第三圖案的一部份予以擴大顯示者。第49圖係將藉由依循第31至39圖所示的誤差擴散矩陣之誤差擴散法的應用而作成第三圖案時發生的孤立點的發生個數，與藉由閾值法來作成之情況相比較之圖。圖示的數值，係表示相對於藉由閾值法來作成二值化的圖案時發生的孤立點的發生個數之比。

從第49圖所示的結果可知：在誤差擴散距離為1之情況中，會有與閾值法相比達247倍的個數之孤立點發生，但隨著誤差擴散距離的設定值變大，發生個數會減少。尤其，在誤差擴散距離超過1之情況中，孤立點的數目會急遽地減少。從第49圖所示的結果可歸納出：為了有效地 抑制孤立點的發生，誤差擴散距離以超過1(亦即，使變換誤差擴散到超過一個像素之範圍，以下皆同)為佳，以在2以上為更佳，以在3以上為又更佳。另外，誤差擴散距離的上限並沒有特別的限制，可為例如6以下。尤其，利用具有3以上的誤差擴散距離之矩陣而作成的圖案，加工範圍的寬度較廣，可期待有良好的加工適應性。

第50圖係比較藉由依循第31至39圖所示的各種誤差擴散矩陣之誤差擴散法而二值化之第40至48圖的第三圖案的空間頻率分佈、與藉由閾值法而二值化之圖案的空間頻率分佈之圖。此藉由閾值法而二值化之圖案，與第29圖之比較中使用者相同。從第50圖可知：無論使用哪一個誤差擴散矩陣，與閾值法相比，都可減低低空間頻率成分的振幅。

(第四圖案之作成)

本發明中，亦可再對於離散為2階的資訊(二值化)之上述第三圖案，實施使孤立點減少之操作，來作成第四圖案。將第三圖案變換至孤立點經減少之第四圖案，並以之作為基礎圖案，就可使利用基礎圖案而進行之凹凸圖案或印刷圖案加工的加工再現性更為提高。第四圖案之作成中使用的二值化的圖案，可為利用閾值法而二值化者，惟若考慮圖案的均勻性，則以使用經誤差擴散法等之遞色法進行二值化而作成的第三圖案為佳。不過，如上述，在藉由滿足上述式(2)之帶通濾波器的應用而作成第二圖案之情況中，並不一定需要如此之孤立點的減低處理。

上述使孤立點減少之操作，可採用較佳之以蒙地卡羅法使第三圖案中存在的孤立點(黑色或白色的像素)移動到同色的塊(島)之手法。蒙地卡羅法係根據亂數而進行模擬的手法之總稱。孤立點的處理方法中，單純地將孤立的點予以刪除之方法為最單純者。然而，在圖像處理中採用如此之單純的方法，就會有局部的平均亮度的值會變化之情形，此係與低空間頻率成分增大有關。蒙地卡羅法，係不會局部地對於平均亮度造成影響之處理孤立點的有效方法。以下，參照第51圖來說明以蒙地卡羅法進行之孤立點的處理方法的具體例。

首先，判定對象像素(pixel)是否為「孤立點」。此處所說明之具體例中之「孤立點」，係定義為周圍的最接近的8個像素之中，與對象像素同階(同色)之像素的個數在2個以下者。例如，若對象像素為黑色，且最接近的8個像素之中，黑色像素的個數為2個以下的話，就判定為孤立點。白色像素的情況也一樣。接著，使判定為孤立點之像素，往空著的最接近的像素之中以亂數選出的像素移動。

例如，在第51圖(a)中，因為對象像素為黑色，且最接近的8個像素之中只有一個像素為黑色，所以將對象像素判定為孤立點，使之往空著的最接近的7個像素之中以亂數選出的像素移動。另外，在第51圖(b)中，因為對象像素為黑色，且最接近的8個像素之中有2個像素為黑色，所以將對象像素判定為孤立點，使之往空著的最接近的6個像素之中以亂數選出的像素移動。在第51圖(c)中，因 為對象像素為黑色，且最接近的8個像素之中有3個像素為黑色，所以不將對象像素判定為孤立點，不使之移動。

重複進行如以上所述的蒙地卡羅法之操作，就可有效地使孤立點減少。將蒙地卡羅法之操作重複進行例如10至60次左右，透過帶通濾波器之空間頻率成分的空間頻率之值，換算為周期長度介於3像素到6像素之間時，就可得到幾乎檢測不到孤立點之可期待會有良好的加工適應性之圖案。

第52圖(a)至(f)係顯示隨著蒙地卡羅法的應用次數之第四圖案的變化之圖。第52圖(a)至(f)所示的圖案，分別為對於第44圖所示的第三圖案(擴散距離5)應用0、4、8、20、40及60次蒙地卡羅法來處理孤立點而得到者。第53圖係顯示蒙地卡羅法的應用次數與孤立點的發生個數的關係之圖。第53圖中之孤立點發生個數比，與第30及49圖一樣，係相對於藉由閾值法而從第28圖所示的第二圖案來作成二值化的圖案時發生的孤立點的發生個數之比。如圖所示，重複應用蒙地卡羅法，就可減低孤立點，而可作成可期待會有更好的加工適應性之第四圖案。

上述的第四圖案的作成例，雖然是使用對第一圖案應用帶通濾波器而作成之圖案來作為第二圖案而進行者，但使用對第一圖案應用高通濾波器而作成之第二圖案時，也與帶通濾波器之情況一樣，藉由二值化及孤立點之減低處理，就可減低低空間頻率成分，得到加工適應性良好之第四圖案。

以上所示之對第二圖案使用遞色法(尤其是誤差擴散法)而作成第三圖案，再對此第三圖案應用蒙地卡羅法而作成第四圖案之方法，即使在作成第二圖案之際，未應用滿足上述式(2)之帶通濾波器，也可得到均勻性良好(低空間頻率成分經減低)、不規則性良好、以及孤立點經減少的圖案，所以為較佳實施形態之一者。

〈利用不規則圖案之凹凸圖案或印刷圖案之加工〉

以如上所述的方法得到的本發明之不規則圖案(第三圖案或第四圖案)，可適用作為在例如防眩膜、擴散板、光擴散片、導光板等之顯示裝置用構成部件形成凹凸圖案所需之基礎圖案，或形成印刷圖案所需之基礎圖案，並因此而可形成均勻性及不規則性良好之凹凸圖案或印刷圖案。本發明之不規則圖案係為變換為經離散化的資訊之圖案，所以在進行上述凹凸圖案或印刷圖案的加工之際所使用的裝置要求要有變換為經離散化的資訊之基礎圖案的情況特別有效。

例如，將對顯示裝置用構成部件賦予凹凸圖案之作業，可將本發明之不規則圖案用作為基礎圖案，在透明基材上加工出凹凸形狀而進行。具體而言，可藉由例如以下所述的方法，根據本發明之不規則圖案來加工出凹凸形狀。在透明基材上加工出凹凸形狀之際所用的裝置，可採用過去公知的裝置，例如雷射描繪裝置、雷射加工裝置、自動雕刻裝置、精密車床等。作為雷射加工裝置者，可使用市面上作為例如雷射刻印機(laser marker)、雷射雕刻 機、雷射加工機等而販售之各種加工裝置。

使用例如伴隨有雷射描繪裝置等的阻劑加工作業之加工裝置時，不規則圖案具有之經離散化的資訊，較佳者為離散化為2階之資訊。藉由如此的裝置使用離散化為2階之二維陣列來加工凹凸形狀之時，只要如下所述進行操作即可。首先，根據亮度資訊等將不規則圖案變換為二維陣列g[x,y]。此處，x,y表示二維陣列的各元素所在的位置座標。接著，確認離散化為2階之二維陣列g[x,y]的所有元素中的值。此處，由於是離散化為2階之操作，因此假設二維陣列中的值是0或1。凹凸形狀之加工，係在例如與特定的位置x=a1,y=b1對應之二維陣列的元素g[a1,b1]中的值為1之情況中，在加工裝置中對與a1,b1對應之座標照射雷射，而形成凹坑。在其中的值為0之情況，則不對對應的座標照射雷射。針對所有的元素重複此作業，就可從不規則圖案得到凹凸形狀。在雷射具有可在加工對象形成凹坑的強度之情況中，係藉由雷射的照射來形成凹坑。在雷射的強度較弱之情況中，則可藉由雷射描繪來使阻劑感光，然後使阻劑顯像，再藉由蝕刻來形成凹坑，以此方式來加工出凹凸形狀。

再者，使用數值控制切削加工裝置來做為加工裝置之情況中，以不規則圖案而言，可使用變換為以該加工裝置所指定的階數(或有效位數)加以離散化的資訊之圖案。在將本發明之不規則圖案用作為基礎圖案之印刷圖案的形成上，可使用過去公知之印刷裝置。

另外，在本發明之不規則圖案係由經離散化的資訊之二維陣列所構成之情況中，在根據該二維陣列中的各個值而進行的加工中，可依據加工裝置的特性而變換該等值，再用於加工中。例如，在雷射加工機或雷射雕刻機之情況中，可將該等值看作是雷射照射次數。在精密車床之類的對車刀的深度進行控制之加工裝置的情況中，可將該等值變換為與車刀切入量對應之量。以下，以使用離散化為8位元色階之二維陣列的情況為例來具體說明值的變換。此時，假設二維陣列g[x,y]為0至255之值。防眩性的強度，可藉由凹凸形狀的高低差來加以控制。變換為與車刀切入量對應的量之式子，係由必要的高低差、以及二維陣列g[x,y]中的值的最大值與最小值來決定。在希望高低差為1μm之情況中，係令在座標x,y之平坦的加工對象的表面往下之車刀切入量為z，則可依據下式進行計算，來決定車刀切入量z。

z=(g[x,y]-最小值)/(最大值-最小值)×高低差

在此處所述之具體例中，可依據下式進行計算，來得到車刀切入量z。

z=(g[x,y]-0)/(255-0)×1μm

亦即，g[x,y]的值為255時，則車刀切入量z為1μm，g[x,y]的值為0時，則車刀切入量z為0μm。針對二維陣列g[x,y]中的所有元素進行此種變換，就形成凹凸形狀。在藉由雷射照射次數來控制深度之情況中，可事先確認照射次數與加工深度的關係，然後以成為與前述z 對應之值的方式來決定照射次數。

如以上所述，將不規則圖案所具有的資訊變換為透明基材的刻入深度的資訊並使之反映於凹凸形狀，或依據不規則圖案所具有的資訊來決定要形成凹坑或是不形成凹坑，以加工出凹凸形狀。另外，由於加工裝置的解析能力的限制，使得高低差變得過大之情況中，可藉由在加工後進行全面的蝕刻來使高低差減低。至於，在透明基材上形成凹凸形狀之方法，可為直接對透明基材進行前述加工之方法，而利用前述方法在模具上形成根據該不規則圖案之凹凸形狀之後，使模具上的凹凸形狀轉移到透明基材上而在透明基材上形成根據圖案的凹凸形狀之方法，亦為較佳之可使用方法。

實例

以下，舉出各種實施例來詳細說明本發明，惟本發明並不限於此等實施例。

〈實施例1〉

作成第54圖所示之不規則圖案(第四圖案)。第54圖所示之第四圖案，係以12800dpi之解析度生成之四邊皆為32.768mm之圖案，且第54圖係為從其中切出之四邊長1.024mm者。此第四圖案係：藉由對於使用以Knuth之減法亂數產生器演算法生成之具有0到1的值之虛擬亂數列而作成之解析度12800dpi，四邊皆為32.768mm之8位元的位元映像之第一圖案，應用空間頻率範圍下限值B及空間頻率範圍上限值T分別以上述式(I)及(II)〔其中， MainPeriod=12(μm)，BandWidth=20(%)〕加以表示，且透過帶域高峰的形狀為高斯型之帶通濾波器而得到第二圖案，然後藉由依循誤差擴散距離為4之第34圖所示的誤差擴散矩陣之誤差擴散法的應用，將該第二圖案予以二值化而作成第三圖案，再對於該第三圖案重複實施60次上述的蒙地卡羅法而作成者。

〈比較例1〉

除了在第三圖案的作成上使用閾值法(閾值設定為灰階指數(亮度值)127)進行二值化之外，復進行與上述實施例1中作成的第三圖案一樣之步驟，而作成第55圖所示之圖案。

第56圖係第54圖所示的實施例1的不規則圖案的空間頻率分佈、與第55圖所示的比較例1的圖案的空間頻率分佈之比較圖。從第56圖可知：使用誤差擴散法之第54圖的圖案中，低空間頻率成分較為減低，均勻性較良好。此外，將實施例1的不規則圖案與比較例1的圖案之自相關係數最大值計算出時，實施例1的不規則圖案之自相關係數最大值，在令比較例1的圖案之自相關係數最大值為1時為約0.95，可知實施例1的不規則圖案具有充分高度的不規則性。

〈比較例2〉

不使用帶通濾波器及誤差擴散法，只將多數個點隨機配置而作成第57圖所示之圖案。第57圖所示之圖案，係每1mm² 配置5000個相當於直徑約15μm的點而成者。 為了儘可能地形成點均勻分佈的形態，而設定出與設定的點密度對應之三角格子，並使點的中心座標X及Y分別從三角格子的格子點開始，相對於所設定的三角格子的格子進行偏移，以生成圖案。偏移後的座標的決定，係利用如下述之C#(Microsoft公司所開發之程式設計用的語言，其語法規格係由「JIS X 3015程式語言C#」等所規定)寫成的程式碼。程式碼中，令函數的參數Average作為要使之偏移之格子點的座標值(X或Y)以及令函數的參數Deviation等於0.3×15μm，來使點的位置隨機地偏移。此時，虛擬亂數(C#程式碼中之「RandomFunction( )」)係利用日本廣島大學的團隊所開發的SIMD oriented Fast Mersenne Twister程式，SFMT ver.3.3，以數值607作為種輸入程式而得到。

(比較例2所用的以C#寫成的程式碼)

第58圖係第54圖所示之實施例1的不規則圖案的空間頻率分佈、與第57圖所示之比較例2的圖案的空間頻率分佈之比較圖。從第58圖可知：第57圖的圖案中呈現有較大的低空間頻率成分，另一方面，使用帶通濾波器及誤差擴散法之第54圖的圖案中，低空間頻率成分較為減低，均勻性較良好。

〈實施例2〉

作成第59圖所示之不規則圖案(第四圖案)。第59圖所示之不規則圖案，係以12800dpi之解析度生成之四邊皆為32.768mm之圖案，且第59圖係為從其中切出之四邊長1.024mm者。第59圖所示之第四圖案係：對於第一圖案應用帶通濾波器而作成第二圖案後，藉由誤差擴散法之應用而將該第二圖案予以二值化而作成第三圖案，再對於 該第三圖案重複實施60次蒙地卡羅法而作成之第四圖案。使用的第一圖案，係解析度12800dpi，四邊皆為32.768mm之8位元的位元映像，係對於具有8位元的深度之二維陣列PIXCEL[x,y]，將PIXCEL[x,y]=R[x+y×ImageWidth]×255之算式代入而作成。此處，x,y為圖像中的像素的座標，ImageWidth為x座標的圖像寬度。陣列R[]係使用藉由「.Net Framework2.0類別庫(class library)」中所包含的Random類別NextDouble方法而生成之以採取0.0與1.0之間的值之Knuth的減法亂數產生器演算法算出的虛擬亂數列。帶通濾波器係使用空間頻率範圍下限值B為0.045μm^-1 ，空間頻率範圍上限值T為0.080μm^-1 ，透過帶域高峰具有低空間頻率側的傾斜比較陡的非對稱形狀之帶通濾波器。此外，誤差擴散矩陣係使用將第33圖所示之擴散距離為3之誤差擴散矩陣與第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣以0.4：0.6之比例加以合成者(第33圖×0.4+第34圖×0.6)。第59圖所示之不規則圖案的空間頻率分佈顯示於第60圖中。從第60圖可知圖案的低空間頻率成分有減低，均勻性很良好。

〈實施例3〉

作成第61圖所示之不規則圖案(第四圖案)。第61圖所示之不規則圖案，係以12800dpi之解析度生成之四邊皆為32.768mm之圖案，且第61圖係為從其中切出之四邊長1.024mm者。第61圖所示之不規則圖案係：對於第一圖案應用帶通濾波器作成第二圖案後，藉由誤差擴散法之 應用將該第二圖案予以二值化而作成第三圖案，再對於該第三圖案重複實施60次蒙地卡羅法而作成之第四圖案。使用的第一圖案，係解析度12800dpi，四邊皆為32.768mm之8位元的位元映像，且對於具有8位元的深度之二維陣列PIXCEL[x,y]，將PIXCEL[x,y]=R[x+y×ImageWidth]×255之算式代入而作成。此處，x,y為圖像中的像素的座標，ImageWidth為x座標的圖像寬度。陣列R[]係使用藉由「.Net Framework2.0類別庫」中所包含的Random類別NextDouble方法而生成之以採取0.0與1.0之間的值之Knuth的減法亂數產生器演算法算出的虛擬亂數列。帶通濾波器係使用空間頻率範圍下限值B為0.055μm^-1 ，空間頻率範圍上限值T為0.100μm^-1 ，透過帶域高峰的形狀為高斯函數型之帶通濾波器。此外，誤差擴散矩陣係使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣以0.9：0.1之比例加以合成者(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。第61圖所示之不規則圖案的空間頻率分佈顯示於第62圖中。從第62圖可知，圖案的低空間頻率成分有減低，均勻性很良好。

〈實施例4〉

作成第63圖所示之不規則圖案(第四圖案)。第63圖所示之不規則圖案，係以12800dpi之解析度生成之四邊皆為32.768mm之圖案，且第63圖係為從其中切出之四邊長1.024mm者。第63圖所示之不規則圖案係：對於第一圖案應用高通濾波器作成第二圖案後，藉由誤差擴散法之 應用將該第二圖案予以二值化而作成第三圖案，再對於該第三圖案重複實施60次蒙地卡羅法而作成之第四圖案。使用的第一圖案，係使平均點徑為8μm之點以10000個/mm² 之密度隨機分佈而作成。此時，為了儘可能地形成點均勻分佈的圖案，而設定與設定的點密度對應之三角格子，並使點的中心座標X及Y分別從該三角格子的格子點開始，相對於所設定的三角格子的格子偏移，藉以生成圖案。偏移後的座標的決定，係利用與比較例2中所用者相同之程式碼，以相同的方式進行。

高通濾波器係使用空間頻率範圍下限值B’為0.067μm^-1 之高通濾波器。此外，誤差擴散矩陣係使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣以0.9：0.1之比例加以合成者(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。

〈比較例3〉

除了使用閾值法進行二值化之外，進行與上述實施例4一樣之步驟，作成其一部份係如第64圖所示之圖案。

第65圖係第63圖所示的圖案的空間頻率分佈、與第64圖所示的圖案的空間頻率分佈之比較圖。從第65圖可知：使用誤差擴散法之第63圖的圖案，其低空間頻率成分較為減低，均勻性較良好。

〈應用高通濾波器之圖案的作成及評價〉

利用以下所示之方法，作成圖案1至15。

(1)圖案1：對於令平均點徑為24μm之點以1111個 /mm² 之密度隨機分佈而作成且其一部份係如第66圖所示之第一圖案A，應用空間頻率範圍下限值B’為約0.07μm^-1 之高通濾波器而作成第二圖案之後，以閾值為127之閾值法將該第二圖案予以二值化而得到圖案1。第67圖顯示將圖案1的一部份予以擴大顯示之圖。其中，在上述第一圖案的作成時，係採用與實施例4中使用的第一圖案一樣的方法來使點的分佈均勻化。

(2)圖案2：對於圖案1的作成中使用的第二圖案，使用誤差擴散法而得到作為第三圖案之圖案2。該誤差擴散矩法為使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣，與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣，以0.9：0.1之比例加以合成之誤差擴散矩陣(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。第68圖係顯示將圖案2的一部份予以擴大顯示之圖。

(3)圖案3：對於圖案2重複實施60次蒙地卡羅法而得到作為第四圖案之圖案3。第69圖係顯示將圖案3的一部份予以擴大顯示之圖。

(4)圖案4：除了使用令平均點徑為20μm之點以1600個/mm² 之密度隨機分佈而作成且其一部份係如第70圖所示之第一圖案B以外，其餘與圖案1之作成一樣而得到圖案4。第71圖係顯示將圖案4的一部份予以擴大顯示之圖。

(5)圖案5：對於圖案4的作成中使用的第二圖案，使用誤差擴散法而得到作為第三圖案之圖案5，該誤差擴散 矩法為使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣，與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣，以0.9：0.1之比例加以合成之該差擴散矩陣(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。第72圖係顯示將圖案5的一部份予以擴大顯示之圖。

(6)圖案6：對於圖案5重複實施60次蒙地卡羅法而得到作為第四圖案之圖案6。第73圖係顯示將圖案6的一部份予以擴大顯示之圖。

(7)圖案7：除了使用令平均點徑為16μm之點以2500個/mm² 之密度隨機分佈而作成且其一部份係如第74圖所示之第一圖案C以外，其餘與圖案1之作成一樣而得到圖案7。第75圖顯示將圖案7的一部份予以擴大顯示之圖。

(8)圖案8：對於圖案7的作成中使用的第二圖案，使用誤差擴散法而得到作為第三圖案之圖案8，該誤差擴散矩法為使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣，與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣，以0.9：0.1之比例加以合成之誤差擴散矩陣(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。第76圖係顯示將圖案8的一部份予以擴大顯示之圖。

(9)圖案9：對於圖案8重複實施60次蒙地卡羅法而得到作為第四圖案之圖案9。第77圖係顯示將圖案9的一部份予以擴大顯示之圖。

(10)圖案10：除了使用令平均點徑為12μm之點以 4444個/mm² 之密度隨機分佈而作成且其一部份係如第78圖所示之第一圖案D以外，其餘與圖案1之作成一樣而得到圖案10。第79圖係顯示將圖案10的一部份予以擴大顯示之圖。

(11)圖案11：對於圖案10的作成中使用的第二圖案，使用誤差擴散法而得到作為第三圖案之圖案11。該誤差擴散矩法為使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣，與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣，以0.9：0.1之比例加以合成之誤差擴散矩陣(第34圖×0.9+第35圖×0.1)。第80圖係顯示將圖案11的一部份予以擴大顯示之圖。

(12)圖案12：對於圖案11重複實施60次蒙地卡羅法而得到作為第四圖案之圖案12。第81圖係顯示將圖案12的一部份予以擴大顯示之圖。

(13)圖案13：除了使用令平均點徑為8μm之點以10000個/mm² 之密度隨機分佈而作成且其一部份係如第82圖所示之第一圖案E以外，其餘與圖案1之作成一樣而得到圖案13。第83圖係顯示將圖案13的一部份予以擴大顯示之圖。

(14)圖案14：對於圖案13的作成中使用的第二圖案，使用誤差擴散法而得到作為第三圖案之圖案14。該誤差擴散矩法為使用將第34圖所示之擴散距離為4之誤差擴散矩陣，與第35圖所示之擴散距離為5之誤差擴散矩陣，以0.9：0.1之比例加以合成之誤差擴散矩陣(第34圖×0.9+ 第35圖×0.1)。第84圖係顯示將圖案14的一部份予以擴大顯示之圖。

(15)圖案15：對於圖案14重複實施60次蒙地卡羅法而得到作為第四圖案之圖案15。第85圖係顯示將圖案15的一部份予以擴大顯示之圖。

第86圖中顯示第一圖案A至E的空間頻率分佈，第87至91圖中顯示圖案1至15的空間頻率分佈。另外，第92圖係依圖案的製作方法之不同而異之低空間頻率成分的減低程度予以歸納顯示之圖。從第92圖所示的結果可知：使用平均點徑不同之任一個第一圖案，藉由高通濾波器之應用，以及進一步之誤差擴散法、蒙地卡羅法之應用，都可有效地減低低空間頻率成分。尤其，在應用誤差擴散法而得到的第三圖案以及再應用蒙地卡羅法而得到的第四圖案，低空間頻率成分的減低效果特別顯著。

使用高通濾波器之情況，與帶通濾波器不同，因為在要抽出的空間頻率域並沒有設置上限值，所以也要擔心孤立點之發生，不過，如上述圖案1至15那樣，所使用的第一圖案為將點隨機地配置而成的圖案的話，則如第93圖所示，並未看到孤立點大量發生之情形。

另一方面，如第94圖所示之使用亮度分佈經隨機配置而作成的第一圖案之情況，對於此種第一圖案應用高通濾波器，然後利用閾值法加以二值化，以及對於此種第一圖案應用高通濾波器，然後利用誤差擴散法加以二值化來作成圖案，都難以將孤立點減低到很充分的程度，最好再 實施蒙地卡羅法來進行孤立點之減低處理。

第95圖係擴大顯示對於第94圖所示的第一圖案以與上述圖案1之作成一樣的方法進行高通濾波器的應用以及採用閾值法之二值化而得到的圖案的一部份之圖。第96圖係擴大顯示對於第94圖所示的第一圖案以與上述圖案2之作成一樣的方法進行高通濾波器的應用以及採用誤差擴散法之二值化而得到的圖案的一部份之圖。第97圖係擴大顯示對於第94圖所示的第一圖案以與上述圖案3之作成一樣的方法進行高通濾波器的應用、採用誤差擴散法之二值化以及蒙地卡羅法之應用而得到的圖案的一部份之圖。第98圖係顯示第95至97圖所示的圖案的孤立點發生個數之圖。第99圖係比較第94至97圖所示的圖案的空間頻率分佈之圖。從第98及99圖所示的結果可知：即使是第一圖案包含很多高空間頻率成分之情況，藉由高通濾波器及蒙地卡羅法之應用，就可得到低空間頻率成分充分減低，而且孤立點的發生很少之良好的圖案。

1‧‧‧點

B,B’‧‧‧空間頻率範圍下限值

T‧‧‧空間頻率範圍上限值

第1圖係顯示可用於本發明之不規則圖案之製作方法中之將多數個點不規則配置而作成之第一圖案的較佳的一例之擴大圖。

第2圖係顯示可用於本發明之不規則圖案之製作方法中之由以亂數決定濃淡的光柵圖像所構成之第一圖案的一較佳例圖。

第3圖係擴大顯示第2圖所示的第一圖案的一部份之 圖。

第4圖係比較：從將多數個點不規則配置而作成的第一圖案(不規則點陣圖案)得到之二維陣列藉由高速傅立葉變換(FFT)變換到空間頻率域而得到的空間頻率分佈之一例；以及從由以亂數決定濃淡的點陣圖(亂數點陣圖)所構成之第一圖案得到之二維陣列藉由FFT將之變換到空間頻率域而得到的空間頻率分佈之一例圖。

第5圖係顯示從第1圖所示之第一圖案得到之二維陣列藉由FFT將之變換到空間頻率域而得到的二維的空間頻率分佈圖。

第6圖係顯示對於第4圖中以虛線表示之空間頻率分佈進行振幅修正的結果的一例圖。

第7圖係顯示藉由高通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域的形狀的一例圖。

第8圖係顯示藉由高通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第9圖係顯示藉由高通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第10圖係顯示藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的一例圖。

第11圖係顯示藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第12圖係顯示藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間 頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第13圖係顯示藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第14圖係顯示藉由帶通濾波器之應用而抽出之空間頻率帶域(透過帶域)中的透過帶域高峰的形狀的另一例圖。

第15圖係顯示對於具有第5圖所示的空間頻率分佈之第一圖案，應用帶通濾波器後的二維的空間頻率分佈的一例圖。

第16圖係顯示BandWidth之值與自相關係數最大值的關係圖。

第17圖係顯示BandWidth之值與以誤差擴散法加以二值化後的孤立點的發生個數之關係圖。

第18圖係顯示對第1圖所示的第一圖案應用帶通濾波器而作成的第二圖案的一例之擴大圖。

第19圖係用來說明一般所知的誤差擴散矩陣中的變換誤差的擴散的加權之圖。

第20圖係將藉由依循Floyd & Steinberg矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第21圖係將藉由依循Jarvis,Judis and Nink矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予 以擴大顯示之圖。

第22圖係將藉由依循Stucki矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第23圖係將藉由依循Sierra 3 Line矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第24圖係將藉由依循Sierra 2 Line矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第25圖係將藉由依循Sierra Filter Lite矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第26圖係將藉由依循Burks矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第27圖係將藉由依循Stevenson & Arche矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第28圖係將第20至27圖所示的第三圖案之作成中所用的第二圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第29圖係比較第20至27圖所示的藉由依循各種矩陣之誤差擴散法而二值化之第三圖案的空間頻率分佈、與藉由閾值法而二值化之圖案的空間頻率分佈之圖。

第30圖係將藉由依循一般所知的誤差擴散矩陣之誤差擴散法的應用而作成第三圖案時發生的孤立點的發生個 數，與藉由閾值法來作成之情況相比較之圖。

第31圖係顯示擴散距離為1之誤差擴散矩陣的一例圖。

第32圖係顯示擴散距離為2之誤差擴散矩陣的一例圖。

第33圖係顯示擴散距離為3之誤差擴散矩陣的一例圖。

第34圖係顯示擴散距離為4之誤差擴散矩陣的一例圖。

第35圖係顯示擴散距離為5之誤差擴散矩陣的一例圖。

第36圖係顯示擴散距離為6之誤差擴散矩陣的一例圖。

第37圖係顯示擴散距離為3+4之誤差擴散矩陣的一例圖。

第38圖係顯示擴散距離為4+5之誤差擴散矩陣的一例圖。

第39圖係顯示擴散距離為3+4+5之誤差擴散矩陣的一例圖。

第40圖係將藉由依循第31圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第41圖係將藉由依循第32圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示 之圖。

第42圖係將藉由依循第33圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第43圖係將藉由依循第34圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第44圖係將藉由依循第35圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第45圖係將藉由依循第36圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第46圖係將藉由依循第37圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第47圖係將藉由依循第38圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第48圖係將藉由依循第39圖所示的矩陣之誤差擴散法的應用而得到之第三圖案的一例的一部份予以擴大顯示之圖。

第49圖係將藉由依循第31至39圖所示的誤差擴散矩陣之誤差擴散法的應用而作成第三圖案時發生的孤立點 的發生個數，與藉由閾值法來作成之情況相比較之圖。

第50圖係藉由依循第31至39圖所示的各種誤差擴散矩陣之誤差擴散法而二值化之第40至48圖的第三圖案的空間頻率分佈、與藉由閾值法而二值化之圖案的空間頻率分佈之比較圖。

第51圖(a)至(c)係顯示根據蒙地卡羅法之孤立點的處理方法的例子之圖。

第52圖(a)至(f)係顯示隨著蒙地卡羅法的應用次數之第四圖案的變化之圖。

第53圖係顯示蒙地卡羅法的應用次數與孤立點的發生個數的關係圖。

第54圖係將實施例1中作成的不規則圖案(第四圖案)的一部份予以擴大顯示之圖。

第55圖係將比較例1中作成的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第56圖係第54圖所示的不規則圖案的空間頻率分佈、與第55圖所示的圖案的空間頻率分佈之比較圖。

第57圖係將比較例2中作成的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第58圖係第54圖所示的不規則圖案的空間頻率分佈、與第57圖所示的圖案的空間頻率分佈之比較圖。

第59圖係將實施例2中作成的不規則圖案(第四圖案)的一部份予以擴大顯示之圖。

第60圖係顯示實施例2中作成的不規則圖案的空間 頻率分佈圖。

第61圖係將實施例3中作成的不規則圖案(第四圖案)的一部份予以擴大顯示之圖。

第62圖係顯示實施例3中作成的不規則圖案的空間頻率分佈圖。

第63圖係將實施例4中作成的不規則圖案(第四圖案)的一部份予以擴大顯示之圖。

第64圖係將比較例3中作成的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第65圖係比較第63圖所示的圖案的空間頻率分佈、與第64圖所示的圖案的空間頻率分佈之圖。

第66圖係將圖案1之作成中所用的第一圖案A的一部份予以擴大顯示之圖。

第67圖係將圖案1的一部份予以擴大顯示之圖。

第68圖係將圖案2的一部份予以擴大顯示之圖。

第69圖係將圖案3的一部份予以擴大顯示之圖。

第70圖係將圖案4之作成中所用的第一圖案B的一部份予以擴大顯示之圖。

第71圖係將圖案4的一部份予以擴大顯示之圖。

第72圖係將圖案5的一部份予以擴大顯示之圖。

第73圖係將圖案6的一部份予以擴大顯示之圖。

第74圖係將圖案7之作成中所用的第一圖案C的一部份予以擴大顯示之圖。

第75圖係將圖案7的一部份予以擴大顯示之圖。

第76圖係將圖案8的一部份予以擴大顯示之圖。

第77圖係將圖案9的一部份予以擴大顯示之圖。

第78圖係將圖案10之作成中所用的第一圖案D的一部份予以擴大顯示之圖。

第79圖係將圖案10的一部份予以擴大顯示之圖。

第80圖係將圖案11的一部份予以擴大顯示之圖。

第81圖係將圖案12的一部份予以擴大顯示之圖。

第82圖係將圖案13之作成中所用的第一圖案E的一部份予以擴大顯示之圖。

第83圖係將圖案13的一部份予以擴大顯示之圖。

第84圖係將圖案14的一部份予以擴大顯示之圖。

第85圖係將圖案15的一部份予以擴大顯示之圖。

第86圖係顯示第一圖案A至E的空間頻率分佈之圖。

第87圖係顯示圖案1至3的空間頻率分佈之圖。

第88圖係顯示圖案4至6的空間頻率分佈之圖。

第89圖係顯示圖案7至9的空間頻率分佈之圖。

第90圖係顯示圖案10至12的空間頻率分佈之圖。

第91圖係顯示圖案13至15的空間頻率分佈之圖。

第92圖係將依圖案的製作方法之不同而異之低空間頻率成分的減低程度予以歸納顯示之圖。

第93圖係顯示圖案的製作方法與孤立點發生個數的關係圖。

第94圖係將亮度分佈經過不規則配置而作成之第一圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第95圖係將對於第94圖所示的第一圖案進行高通濾波器的應用以及採用閾值法之二值化而得到的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第96圖係將對於第94圖所示的第一圖案進行高通濾波器的應用以及採用誤差擴散法之二值化而得到的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第97圖係將對於第94圖所示的第一圖案進行高通濾波器的應用、採用誤差擴散法之二值化以及蒙地卡羅法之應用而得到的圖案的一部份予以擴大顯示之圖。

第98圖係顯示第95至97圖所示的圖案的孤立點發生個數之圖。

第99圖係第94至97圖所示的圖案的空間頻率分佈比較圖。

Claims (8)

1. 一種不規則圖案之製作方法，包括：對於將複數個點以不規則配置而成的、或是亮度分佈經配置而作成的第一圖案，運用用以從第一圖案所包含的空間頻率成分中，將至少空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之濾波器，而作成第二圖案之步驟；以及藉由對前述第二圖案應用使變換誤差擴散到3個像素以上，6個像素以下的範圍之誤差擴散法，來作成變換為經離散化的資訊之第三圖案之步驟。
2. 如申請專利範圍第1項所述之不規則圖案之製作方法，其中，前述第三圖案係為變換為經離散化成2階的資訊之圖案。
3. 如申請專利範圍第2項所述之不規則圖案之製作方法，其中，還包括對於變換為經離散化成2階的資訊之第三圖案，藉由蒙地卡羅法使孤立的黑或白像素移動而作成第四圖案之步驟。
4. 如申請專利範圍第1項所述之不規則圖案之製作方法，其中，前述濾波器係為從前述第一圖案所包含的空間頻率成分之中，只將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低之高通濾波器。
5. 如申請專利範圍第4項所述之不規則圖案之製作方法，其中，前述濾波器係為從前述第一圖案所包含的空間頻率成分之中，只將空間頻率未達0.01μm^-1 之 低空間頻率成分去除或減低之高通濾波器。
6. 如申請專利範圍第1項所述之不規則圖案之製作方法，其中，前述濾波器係為從前述第一圖案所包含的空間頻率成分之中，將空間頻率未達特定值之低空間頻率成分去除或減低，並將空間頻率超過特定值之高空間頻率成分去除或減低，藉以抽出特定範圍的空間頻率成分之帶通濾波器。
7. 如申請專利範圍第6項所述之不規則圖案之製作方法，其中，在作成前述第二圖案之步驟中，藉由前述帶通濾波器之應用而抽出之前述特定範圍的空間頻率成分中之空間頻率的下限值B為0.01μm^-1 以上，上限值T為1/(D×2)μm^-1 以下，其中，D(μm)為根據前述第三圖案、或對於變換為經離散化成2階的資訊之第三圖案藉由蒙地卡羅法使孤立的黑或白像素移動而作成之第四圖案而進行印刷之印刷裝置，或者根據前述第三圖案、或對於變換為經離散化成2階的資訊之第三圖案藉由蒙地卡羅法使孤立的黑或白像素移動而作成之第四圖案而進行凹凸形狀加工之裝置的解析能力。
8. 如申請專利範圍第7項所述之不規則圖案之製作方法，其中，利用前述特定範圍的空間頻率成分中之屬於空間頻率的下限值B的倒數之最長周期長度1/B以及上限值T的倒數之最短周期長度1/T而表示之下式BandWidth BandWidth(%)=100×(1/B-1/T)/(1/B+1/T)，係滿足下式15≦BandWidth(%)≦70。