WO2013191132A1

WO2013191132A1 - 繰返パターン画像・三次元繰返構造データの解析システム及び方法

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Publication number: WO2013191132A1
Application number: PCT/JP2013/066593
Authority: WO
Inventors: 一夫大西; 一平高橋
Original assignee: 富士フイルム株式会社
Priority date: 2012-06-18
Filing date: 2013-06-17
Publication date: 2013-12-27
Also published as: TW201413650A; JP2015163999A

Abstract

　欠陥等を含む繰返パターン画像を正しく解析する解析システムを提供する。　ＦＰＲ（３）から得られる繰返パターン画像を二値化した二値化画像から不完全領域（３ｃ）に対応すると推定される明部ブロックを代表ブロックに選定する。二値化画像のヒストグラムを作成し、代表ブロックに類似する分布形状を有する明部ブロックを類似度が高いものから順番に類似ブロックとして抽出する。隣接した類似ブロックの間隔の最小値と最大値と比から、抽出数の適否を判定する。適正と判定するまで抽出数を順次に減らしながら類似度が高いものから順番に類似ブロックとして抽出する。適正と判定したときの類似ブロックを不完全領域（３ｃ）に対応する正規ブロックとして解析する。

Description

繰返パターン画像・三次元繰返構造データの解析システム及び方法

　本発明は、繰返パターン画像・三次元繰返構造データの解析システム及び方法に関するものである。

　三次元（３Ｄ）ディスプレイに用いられるパターン化位相差フィルムがある。パターン化位相差フィルムは、透明なベースフィルム上に位相差特性が異なるライン状の第１位相差領域と第２位相差領域とを交互にストライプ状に配列したものであり、第１位相差領域、第２位相差領域は、それぞれ等間隔に配列される。第１位相差領域と第２位相差領域とは、光学軸（進相軸もしくは遅相軸）を互いに直交させた１／４波長板として作用する位相差特性を有している。最も多く用いられているものは、第１位相差領域と第２位相差領域とにおける光学軸が、配列方向に対してそれぞれ±４５°に設定されているものである。また、パターン化位相差フィルムでは、第１位相差領域と第２位相差領域との境界部分は、位相差特性が崩れた不完全領域である。

　パターン化位相差フィルムは、品質保証等の観点から検査がなされる。検査に際しては、透過軸が互いに直交した一対の偏光板の間にパターン化位相差フィルムを挟み、一方の偏光板側から光を入射して、他方の偏光板側で撮影する。一方の偏光板の透過軸を一方の位相差領域の遅相軸に平行または直交とした状態では、第１位相差領域と第２位相差領域からの射出光は全く透過しないが、不完全領域からの射出光は透過する。このため、得られる画像は、第１位相差領域と第２位相差領域とが暗領域、不完全領域が明領域となったライン状の繰返パターンをもつ。この繰返パターン画像を基に、第１位相差領域、第２位相差領域の各ピッチや、不完全領域の幅や形状等が解析される。

　また、繰返パターン画像を基に解析が行われるものとして、積層コンデンサや積層メモリなどがある。これらは積層構造をもつので、その断面を撮影することでライン状の繰返パターン画像が得られる。撮影には、光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、ＳＥＭ）や透過型電子顕微鏡（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、ＴＥＭ）などが用いられる。これらを用いて撮影すると、撮影対象物の構造や構成成分などの違いに応じて色や明度をもってパターン化されている繰返パターン画像が得られる。

　集積回路の配線や回路基板の配線パターンなどのうち、等間隔に細かく配線された箇所も、これらの撮影により得られるライン状の繰返パターン画像を基に、配線のピッチや配線の幅や形状等が解析される。また、冷却システムに使用するヒートシンクやピンフィンなどの構造物についても、同様に得られる繰返パターン画像を基に、そのフィンのピッチ、フィンの幅や形状等が解析される。なお、これらの撮影は、水中において超音波を用いたり、Ｘ線を用いることで行われる。

　特許文献１は、繰返パターンを含む物体の画像を入力し、入力された画像における繰返パターンの周期を推定している。この推定された周期で分割した画像に基づいて、参照画像を生成することで、繰返パターンの画像を検出するパターン検出装置が記載されている。また、この特許文献１には、参照画像と撮影画像とを比較することで、欠陥の有無を検査するパターン検出装置が記載されている。

特開２０１１－０７０６０２号公報

　特許文献１に記載される装置では、撮影領域が狭い場合や、欠陥が大きい場合、あるいは欠陥の形状が繰返パターンと近似している場合には、装置が欠陥を繰り返しパターンと間違って認識してしまうという問題がある。このため、パターンのピッチ、ラインの幅や形状等が間違って検査されてしまうという問題がある。特に、繰返パターンと欠陥とがともにライン状である場合には、上記問題が起こりやすい。

　こうした問題を回避する自動化検査方法は現在では確立していないため、現実には目視検査を行わざるを得ない状況にある。しかし、目視検査は、極めて非効率である。また、目視検査を行う作業員の技術水準や作業員の疲労などにより、検査毎に検査結果にバラツキが発生する。

　そこで本発明は、ライン状の繰返パターン画像が繰返構造を有するが欠陥等を含むときでも解析することができる繰返パターン画像の解析システム及び方法、及び同様な立体的繰返構造から生成される三次元繰返構造データの解析システム及び方法を提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明の繰返パターン画像の解析システムは、二値化処理部と、代表ブロック選定部と、投影集計部と、代表情報特定部と、類似ブロック抽出部と、正規ブロック決定部と、評価情報生成部とを備える。二値化処理部は、ライン状の第１，第２ライン領域がほぼ等間隔に配列された繰返パターン画像の第１ライン領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、第２ライン領域内の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、繰返パターン画像を画素値に応じて二値化した二値化画像を得る。代表ブロック選定部は、二値化画像中で第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、第１ライン領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する。投影集計部は、第１，第２ライン領域の配列方向の各位置について、二値化画像中の第１画素の画素数、または二値化画像中の第１画素に対応した繰返パターン画像上の画素の画素値平均を第１，第２ライン領域のライン方向に沿って集計したヒストグラムを作成する。代表情報特定部は、代表ブロックのヒストグラム上の分布形状を特定する。類似ブロック抽出部は、初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、各ブロックのうちから代表ブロックに対してヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に抽出ブロック数だけ類似ブロックとして抽出する。正規ブロック決定部は、抽出数の類似ブロックが抽出されるごとに、第１ライン領域の配列方向に隣接した類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、抽出数の適否を判定し、不適な場合には、抽出数を「１」減算して類似ブロック抽出部に類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、類似ブロック抽出部で抽出されている類似ブロックをそれぞれライン領域に対応する正規ブロックとして決定する。評価情報生成部は、各正規ブロックに基づいて、繰返パターン画像上における第１ライン領域または第２ライン領域のライン幅、ラインピッチ、または直線性の評価情報のいずれかを生成のいずれかを算出する。

　正規ブロック決定部は、分布形状の間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の間隔比が１．５未満の場合に抽出数は適正と判定し、間隔比が１．５以上の場合に抽出数を不適と判定することが好ましい。所定の条件は、面積が最大な第１ライン領域のブロックであることが好ましい。

　代表軸決定部と画像回転部を備えることが好ましい。代表軸決定部は、代表ブロック内の各画素との距離の二乗の和が最小となる代表軸を決定する。画像回転部は、代表軸を二次元直交座標の一方の軸と直交する向きに二値化画像を回転する。投影集計部は、画像回転部で回転された二値化画像を用い一方の軸方向の各位置について、画素数、または画素値平均を集計する。

　代表軸決定部は、距離の二乗に画素値に応じた重みを与えて代表軸を決定することが好ましい。二値化処理部は、第１ライン領域を膨張させる画像膨張処理を１回あるいは複数回行った後に、第１ライン領域を収縮させる画像収縮処理を画像膨張処理と同じ回数行うことが好ましい。

　評価情報生成部は、第１または第２ライン領域の一方側の境界を構成する境界画素のうち、ライン方向に連なるＰ個の境界画素を選択する選択領域を繰返パターン画像におけるライン方向の一端から他端まで１画素ずつ移動させながら、選択領域におけるＰ個の境界画素の配列方向における平均位置を算出する処理を、Ｐの値を１ずつ増加させながら、Ｐの値を１から繰返パターン画像のライン方向の画素数まで繰返し、それぞれのＰについて平均位置を算出する移動平均算出処理を行うことが好ましい。

　評価情報生成部は、以下の（１）～（３）のいずれかが好ましい。
（１）第１ライン領域の両側の境界のそれぞれについて平均位置を算出し、算出した平均位置から第１ライン領域の両側の境界の近似直線をそれぞれ求め、両側の境界の各近似直線の距離を求めることで第１ライン領域の幅を求めること
（２）平均位置を用いて、隣接する第１ライン領域の同じ側の境界の近似直線を求め、２本の近似直線間の距離を求めることで第１ライン領域のピッチを求めること
（３）Ｐの値ごとの平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に前記Ｐの値を対応付けた情報を、平均位置の算出に用いた境界の直線性を評価する評価情報として求めること

　上記（３）においては、評価情報生成部は、Ｐの値ごとの平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に平均位置に対してＰの値に応じた重みを掛けた値に前記Ｐの値を対応付けた情報を直線性を評価する評価情報として求めることがより好ましい。

　本発明の繰返パターン画像の解析方法は、二値化処理ステップと、代表ブロック選定ステップと、投影集計ステップと、代表情報特定ステップと、類似ブロック抽出ステップと、正規ブロック決定ステップと、評価情報生成ステップとを有する。二値化処理ステップは、ライン状の第１，第２ライン領域がほぼ等間隔に配列された繰返パターン画像の第１ライン領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、第２ライン領域内の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、繰返パターン画像を画素値に応じて二値化した二値化画像を得る。代表ブロック選定ステップは、二値化画像中の第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、第１ライン領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する。投影集計ステップは、第１，第２ライン領域の配列方向の各位置について、二値化画像中の第１画素の画素数、または二値化画像中の第１画素に対応した繰返パターン画像上の画素の画素値平均を第１，第２ライン領域のライン方向に沿って集計したヒストグラムを作成する。代表情報特定ステップは、代表ブロックのヒストグラム上の分布形状を特定する。類似ブロック抽出ステップは、初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数を設定し、各ブロックのうちから代表ブロックに対してヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に抽出ブロック数だけ類似ブロックとして抽出する。正規ブロック決定ステップは、抽出数の類似ブロックが抽出されるごとに、第１ライン領域の配列方向に隣接した類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、抽出数の適否を判定し、不適な場合には、抽出数を「１」減算して類似ブロック抽出ステップで類似ブロックを再抽出し、適正な場合には、類似ブロック抽出ステップで抽出されている類似ブロックをそれぞれライン領域に対応する正規ブロックとして決定する。評価情報生成ステップは、各正規ブロックに基づいて、繰返パターン画像上における第１ライン領域または第２ライン領域のライン幅、ラインピッチ、または直線性の評価情報のいずれかを算出する。

　正規ブロック決定ステップは、分布形状の間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の間隔比が１．５未満の場合に抽出数は適正と判定し、間隔比が１．５以上の場合に抽出数を不適と判定することが好ましい。所定の条件は、面積が最大な第１ライン領域のブロックであることが好ましい。

　代表軸決定ステップと、画像回転ステップとを有することが好ましい。代表軸決定ステップは、代表ブロック内の各画素との距離の二乗の和が最小となる代表軸を決定する。画像回転ステップは、代表軸を二次元直交座標の一方の軸と直交する向きに二値化画像を回転する。投影集計ステップは、画像回転ステップで回転された二値化画像を用い一方の軸方向の各位置について、画素数、または画素値平均を集計する。

　代表軸決定ステップは、距離の二乗に画素値に応じた重みを与えて代表軸を決定することが好ましい。二値化処理ステップは、第１ライン領域を膨張させる画像膨張処理を１回あるいは複数回行った後に、第１ライン領域を収縮させる画像収縮処理を画像膨張処理と同じ回数行うことが好ましい。

　評価情報生成ステップは、第１または第２ライン領域の一方側の境界を構成する境界画素のうち、ライン方向に連なるＰ個の境界画素を選択する選択領域を繰返パターン画像におけるライン方向の一端から他端まで１画素ずつ移動させながら、選択領域におけるＰ個の境界画素の配列方向における平均位置を算出する処理を、Ｐの値を１ずつ増加させながら、Ｐの値を１から繰返パターン画像のライン方向の画素数まで繰返し、それぞれのＰについて平均位置を算出する移動平均算出処理を行うことが好ましい。

　算出ステップは、以下の（４）～（７）のいずれかが好ましい。
（４）第１ライン領域の両側の境界のそれぞれについて平均位置を算出し、算出した平均位置から第１ライン領域の両側の境界の近似直線をそれぞれ求め、両側の境界の各近似直線の距離を求めることで第１ライン領域の幅を求めること
（５）平均位置を用いて、隣接する第１ライン領域の同じ側の境界の近似直線を求め、２本の近似直線間の距離を求めることで第１ライン領域のピッチを求めること
（６）Ｐの値ごとの平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均にＰの値を対応付けた情報を平均位置の算出に用いた境界の直線性を評価する評価情報として求めること

　上記（６）においては、評価情報生成ステップは、Ｐの値ごとの平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に平均位置に対してＰの値に応じた重みを掛けた値に前記Ｐの値を対応付けた情報を直線性を評価する評価情報として求めることが好ましい。

　本発明の３次元繰返構造データの解析システムは、二値化処理部と、立体投影集計部と、代表ブロック選定部と、代表情報特定部と、類似ブロック抽出部と、正規ブロック決定部と、評価情報生成部とを備える。二値化処理部は、複数の柱部が柱部の軸方向に直交する第１配列方向及び第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の柱部間の間隔と第２配列方向の柱部間の間隔がほぼ等しい３次元繰返構造物から生成され、仮想的に３次元配列された複数の画素により３次元繰返構造物の構造を示す３次元繰返構造データの柱部に対応する柱状領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、柱状領域以外の領域の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、３次元繰返構造データを画素値に応じて二値化した二値化構造データを得る。立体投影集計部は、第１配列方向及び第２配列方向のそれぞれに平行な配列面内の各位置について、第１画素の画素数、または第１画素に対応した３次元繰返構造データ中の画素の画素値平均を軸方向に沿って集計した立体ヒストグラムを作成する。代表ブロック選定部は、二値化データ中の第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、柱状領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する。代表情報特定部は、代表ブロックの立体ヒストグラム上の分布形状を特定する。類似ブロック抽出部は、初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、各ブロックのうちから代表ブロックに対して立体ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に抽出数だけ類似ブロックとして抽出する。正規ブロック決定部は、抽出数の類似ブロックが抽出されるごとに、第１配列方向及び第２配列方向に隣接が推定される類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、抽出数の適否を判定し、不適な場合には、抽出数を「１」減算して類似ブロック抽出部に類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、類似ブロック抽出部で抽出されている類似ブロックをそれぞれ柱状領域に対応する正規ブロックとして決定する。評価情報生成部は、各正規ブロックに基づいて、３次元繰返構造データにおける柱状領域の太さ、柱の間隔、または直進性の評価情報のいずれかを生成する。

　本発明の３次元繰返構造データの解析方法は、二値化処理ステップと、立体投影集計ステップと、代表ブロック選定ステップと、代表情報特定ステップと、類似ブロック抽出ステップと、正規ブロック決定ステップと、評価情報生成ステップとを有する。二値化処理ステップは、複数の柱部が柱部の軸方向に直交する第１配列方向及び第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の柱部間の間隔と第２配列方向の柱部間の間隔がほぼ等しい３次元繰返構造物から生成され、仮想的に３次元配列された複数の画素により３次元繰返構造物の構造を示す３次元繰返構造データの柱部に対応する柱状領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、柱状領域以外の領域の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、３次元繰返構造データを画素値に応じて二値化した二値化構造データを得る。立体投影集計ステップは、第１配列方向及び第２配列方向のそれぞれに平行な配列面内の各位置について、第１画素の画素数、または第１画素に対応した３次元繰返構造データ中の画素の画素値平均を軸方向に沿って集計した立体ヒストグラムを作成する。代表ブロック選定ステップは、二値化データ中の第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、柱状領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する。代表情報特定ステップは、代表ブロックの立体ヒストグラム上の分布形状を特定する。類似ブロック抽出ステップは、初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、各ブロックのうちから代表ブロックに対して立体ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に抽出数だけ類似ブロックとして抽出する。正規ブロック決定ステップは、抽出数の類似ブロックが抽出されるごとに、第１配列方向及び第２配列方向に隣接が推定される類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、抽出数の適否を判定し、不適な場合には、抽出数を「１」減算して類似ブロック抽出ステップで類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、類似ブロック抽ステップで抽出されている類似ブロックをそれぞれ柱状領域に対応する正規ブロックとして決定する。評価情報生成ステップは、各正規ブロックに基づいて、３次元繰返構造データにおける柱状領域の太さ、柱の間隔、または直進性の評価情報のいずれかを生成する。

　本発明によれば、欠陥等を含むライン状の繰返パターン画像であっても解析することができる。また、３次元繰返構造データを同様に解析することができる。

解析システムの概略を示す斜視図である。第１，第２位相差領域と不完全領域が形成されたＦＰＲを示す説明図である。繰返パターン画像の一例を示す説明図である。繰返パターン画像の要部拡大図である。情報処理装置の機能ブロック図である。繰返パターン画像の解析の処理の一例を示すフローチャートである。明領域の一部が切れた繰返パターン画像の要部拡大図である。画像膨張処理後の明領域を示す繰返パターン画像の要部拡大図である。画像収縮処理後の明領域を示す繰返パターン画像の要部拡大図である。境界線の一部が切れた境界線画像の要部拡大図である。境界線膨張処理後の境界線画像の要部拡大図である。境界線収縮処理後の境界線画像の要部拡大図である。欠陥部分のブロックを有する二値化画像の一例を示す説明図である。アフィン変換処理の一例を示す説明図である。アフィン変換処理後の二値化画像を示す説明図である。投影集計処理で作成されるヒストグラムの一例を示す説明図である。明部ブロックの抽出状態を示す説明図である。境界線の直線性評価値を算出する手順を示すフローチャートである。不完全領域の幅の評価値を算出する手順を示すフローチャートである。不完全領域のピッチを算出する手順を示すフローチャートである。針状欠陥が不完全領域に接した状態の二値化画像の一例を示す説明図である。針状欠陥が不完全領域に交差した状態の二値化画像の一例を示す説明図である。第２実施形態の情報処理装置の機能ブロック図である。積層コンデンサの断面を撮影した繰返パターン画像を示す説明図である。積層メモリの断面を撮影した繰返パターン画像を示す説明図である。ＩＣの外観を示す平面図である。ヒートシンクの外観を示す斜視図である。ヒートシンクの下面図である。第４実施形態の解析システムを示す機能ブロック図である。ピンフィンの外観を示す斜視図である。ピンフィンの平面図である。

　図１に示す解析システム２は、パターン化位相差フィルム（Film Patterned Retarder／以下、ＦＰＲ）３を撮影して得られる繰返パターン画像を解析する。この解析システム２は、長尺に製造されたＦＰＲ３から所定長切り出したものを撮影し、繰返パターン画像を取得している。なお、製造後にロールとして巻き取られたＦＰＲ３を再び引き出しながら順次に撮影を行い、次々に得られる繰返パターン画像を解析してもよい。

　なお、ＦＰＲ３は、パターン位相差フィルタの一つであり、パターン位相差フィルタは液晶ディスプレイの画像表示面に重ねて用いられる３Ｄ画像観察用の光学フィルタである。支持体にフィルムやシートを用いた可撓性に富んだものだけでなく、支持体にガラスあるいは透明なプラスチックプレートなどを用いた剛性に富むパターン位相差フィルタの態様もあり得る。

　図２に示すように、ＦＰＲ３は、ＦＰＲ３の幅方向と直交する延長方向（ライン方向）に延びたライン状の第１位相差領域３ａと第２位相差領域３ｂとが幅方向に交互に配列されている。延長方向は、製造時のＦＰＲ３の長尺な方向と一致している。第１位相差領域３ａと第２位相差領域３ｂは、それぞれ１／４波長板として作用する位相差特性を有している。この位相差特性は、例えばＴＡＣ（triacetylcellulose）などの透明かつ柔軟な支持体の表面に光学異方性を有する位相差層を形成することによって発現している。第１，第２位相差領域３ａ，３ｂの各々の光学軸は、互いに直交している。この例では、延長方向に対して第１位相差領域３ａの遅相軸Ａ１は時計回りに４５°、第２位相差領域３ｂの遅相軸Ａ２は反時計回りに４５°傾けられている。なお、回転の向きは、光源側から向かってくる光を受け止める側から観察したときの向きで定義している。

　第１，第２位相差領域３ａ，３ｂの境界部分には、不完全領域３ｃが生じている。この不完全領域３ｃは、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂの形成に際してストライプ状のパターン露光を行ったときに、光の回り込みやケラレ等による不完全な露光によって生じる。第１，第２位相差領域３ａ，３ｂでは、上記のように所定の位相差特性を有するのに対し、不完全領域３ｃでは位相差特性が崩れており、そのライン幅や面内における真直性（直線性）も一定しない。なお、例えば第１，第２位相差領域３ａ，３ｂの配列のピッチを設計値で２７０μｍとすると、不完全領域３ｃのライン幅は数μｍから数十μｍ程度であることが多い。

　図１に示されるように、一定長に切り出されたＦＰＲ３は、ホルダー（図示省略）に保持されて解析システム２のエリアセンサカメラ６による撮影位置にセットされる。第１，第２偏光板７，８は、ＦＰＲ３を表裏から挟む位置に配されている。第１，第２偏光板７，８は、各々の透過軸が互いに直交するクロスニコル配置にされ、クロスニコル配置を保持した状態で回動自在になっている。モータ１１，１２は、回転制御部１３に制御されて、第１，第２偏光板７，８を光軸９の回りに回転し、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂの遅相軸Ａ１，Ａ２に対する第１，第２偏光板７，８の透過軸の向きを微調整する。回転制御部１３には、第１，第２偏光板７，８の透過軸の向きを微調整するための操作部１３ａが接続されている。なお、エリアセンサカメラ６の出力に基づいて第１，第２偏光板７，８の透過軸の向きを自動で微調整してもよい。

　第１偏光板７の下方に、光源部１４が配されている。光源部１４は、上面の拡散板１４ａから均一化した照明光を第１偏光板７を介してＦＰＲ３に向けて放出する。エリアセンサカメラ６は、第２偏光板８の上方に設けられており、繰返パターン画像を撮影し、繰返パターン画像を情報処理装置１５に送る。なお、不完全領域３ｃに対応した繰返パターン画像中のラインが幅方向に複数画素、例えば１０数画素で撮影されるように、不完全領域３ｃのライン幅を考慮し、エリアセンサカメラ６の分解能を決定することが好ましい。

　情報処理装置１５は、入力された繰返パターン画像を解析して不完全領域３ｃのピッチ、ライン幅、直線性の評価情報等の生成処理を行う。表示部１８は、液晶ディスプレイなどで構成され、エリアセンサカメラ６が撮影した繰返パターン画像や、情報処理装置１５の解析結果などが表示される。

　解析に用いる繰返パターン画像をエリアセンサカメラ６で撮影をする場合には、表示部１８に表示される繰返パターン画像を観察しながら、回転制御部１３，モータ１１，１２を介して第１，第２偏光板７，８を回転させて、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂが互いに同レベルの暗領域として観察されるようにしてから撮影する。この状態は、第１偏光板７の透過軸を第１位相差領域３ｂの遅相軸Ａ１に平行に、第２偏光板８の透過軸を第２位相差領域３ｂの遅相軸Ａ２に直交した状態、または第２偏光板８の透過軸を第１位相差領域３ａの遅相軸Ａ１に平行に、第１偏光板７の透過軸を第２位相差領域３ｂの遅相軸Ａ２に直交した状態である。

　例えば第１偏光板７の透過軸を第１位相差領域３ｂの遅相軸Ａ１に平行に、第２偏光板８の透過軸を第２位相差領域３ｂの遅相軸Ａ２に直交した状態であるとする。光源部１４からの光は、第１偏光板７を通過すると、その第１偏光板７の透過軸の向きと平行な直線偏光となってＦＰＲ３に入射する。ＦＰＲ３に入射した直線偏光は、その偏光方向が第１，第２位相差領域３ａ，３ｂ各々の遅相軸Ａ１，Ａ２に対して平行または直交した状態であるので、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂを通過しても、格別の変調を受けることなくそのまま第２偏光板８に向かう。第２偏光板８の透過軸は、第１偏光板７の透過軸に対して直交しているから、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂを透過してきた直線偏光は、この第２偏光板８で遮断される。一方、不完全領域３ｃは、位相差特性が崩れているため、第１偏光板７を介して不完全領域３ｃに入射した直線偏光は、不完全領域３ｃを通過する際に偏光方向が乱れ、その一部が第２偏光板８を透過する。

　結果的に、図３に示すように、繰返パターン画像２０には、消光された第１，第２位相差領域３ａ，３ｂに対応して、画素値（輝度値）が小さいライン状の暗領域２１と、不完全領域３ｃに対応して、画素値が大きいライン状の明領域２２が撮影される。繰返パターン画像２０は、暗領域２１、明領域２２の各々の画素が受光量に応じた画素値を有する例えば２５６階調のモノクロ画像（グレー画像）である。なお、繰返パターン画像は、カラー画像であってもよい。

　一般に、エリアセンサカメラ６の画素の配列方向とＦＰＲ３の第１，第２位相領域３ａ，３ｂの延長方向とは一致していないから、明領域２２は傾斜した状態で撮影される。このため、図４に示すように、明領域２２を拡大してみると、暗領域２１との境界線部分は一直線状ではなく、ギザギザ状になっていることがほとんどである。なお、この例においては、不完全領域３ｃに対応する明領域２２が第１ライン領域、第１，第２位相領域３ａ，３ｂに対応する暗領域２１が第２ライン領域である。なお、図３，図４，図７～図１５，図２１，図２２の画像は、説明の便宜上、適宜に拡大した倍率で表されている。

　図５に示すように、情報処理装置１５は、例えばコンピュータなどで構成され所定のアプリケーションソフトを実行することで各部２５～３６の機能を実現しており、図６に示す一連の処理Ｓ１～Ｓ２６を行う。なお、情報処理装置１５では、繰返パターン画像２０、及びこの繰返パターン画像２０から得られる各種画像の画素位置は、図３に示されるように、Ｘ方向（Ｘ軸）、Ｙ方向（Ｙ軸）が互いに直交したＸＹ直交座標（二次元直交座標）を用いて処理される。

　画像補正部２５は、繰返パターン画像取得処理Ｓ１により、エリアセンサカメラ６からの繰返パターン画像２０を取得する。この画像補正部２５は、画像膨張処理Ｓ２、画像収縮処理Ｓ３を行う。

　画像膨張処理Ｓ２及び画像収縮処理Ｓ３は、撮影時のノイズなどの影響で生じた途切れた不完全領域３ｃに対応した明領域２２を本来の連続したライン状に補正するものである。画像膨張処理Ｓ２は、注目した画素の画素値を、その注目した画素の周囲の画素の最も大きい画素値（最大輝度値）に置換する処理を繰返パターン画像２０の各画素について行う。この画像膨張処理Ｓ２を、１回あるいは複数回行うことで、明領域２２を一定画素数分拡大させ、暗領域２１の画素であった不連続部分を明領域２２の画素とすることによって消滅させる。

　画像収縮処理Ｓ３は、画像膨張処理Ｓ２とは逆に、注目した画素の画素値を、その注目した画素の周囲の画素の最も小さい画素値（最小輝度値）に置換する処理を繰返パターン画像２０の各画素について行う。この画像収縮処理Ｓ３は、画像膨張処理Ｓ２と同じ回数だけ行う。これにより、不連続部分を復活させることなく、画像膨張処理Ｓ２で拡大した明領域２２の幅を元に戻す。

　なお、画像膨張処理Ｓ２及び画像収縮処理Ｓ３は、ライン幅が狭く不連続となり易い領域に対して行う。したがって、第１、第２位相差領域３ａ、３ｂが明領域２２、不完全領域３ｃが暗領域２１となる繰返パターン画像の場合には、明領域２２を収縮するように画像収縮処理Ｓ３を行ってから、明領域２２を拡大する画像膨張処理Ｓ２を行った後、白黒を反転しても同様な結果を得ることができる。

　二値化処理部２６は、画像補正部２５からの繰返パターン画像に境界線設定処理Ｓ４、境界線膨張処理Ｓ５、境界線収縮処理Ｓ６、境界線の有効性判定処理Ｓ７ａと、この有効性判定処理Ｓ７ａに基づく境界線取出二値化処理Ｓ７ｂまたは固定二値化処理Ｓ７ｃを順次に行って二値化画像を生成する。

　境界線設定処理Ｓ４は、画像収縮処理Ｓ３が施された繰返パターン画像２０に対して暗領域２１と、明領域２２とを区分する境界線を設定した境界線画像を生成する。境界線画像は、境界線を例えば最大輝度の画素値の画素（以下、白色画素という）で表し、その他の部分を最小輝度の画素値の画素（以下、黒色画素という）で表した二値化された画像になっている。

　境界線を設定するには、種々の方法を採用することができる。この例では画素値（輝度値）の変化を示す近似曲線の接線角度から設定している。Ｘ方向に画素が並んだ各画素列のそれぞれについて、Ｘ方向における画素値の変化を示す近似曲線を求め、この近似曲線の接線の角度が＋α度または－α度となる点を含む画素を境界線を構成する境界画素とする。α度は、例えば、４５度としてある。

　なお、繰返パターン画像２０の全域で近似曲線を求めずに、およそ暗領域２１と明領域２２との境界と判定できる範囲とその近傍で画素値（輝度値）の変化を示す近似曲線を求めるようにしてもよい。また、接線の角度が＋α度または－α度となる点を含む画素を境界画素としているが、近似曲線において画素値の変化が最大となる点を含む画素を境界画素としてもよい。さらに、およそ暗領域２１と明領域２２との境界と判定できる範囲とその近傍で、上記のように求めた近似曲線上の最大値の点と、最小値の点との中点を含む画素を境界画素としてもよい。最小値に代えて最大値の３０％や５０％の値を用いてもよい。さらには、キャニー法などの周知の方法を用いてもよい。

　暗領域２１、明領域２２の明るさは必ずしも一定ではなく、また暗領域２１と明領域２２の境界では画素値に勾配を伴うのが通常であり、境界設定の手法によっては、算出される不完全領域３ｃのライン幅や間隔等の精度が変化してしまう。そのため、画素値の勾配など繰返パターン画像の特性に応じた境界線の抽出・設定手法を選択するのがよい。

　上記のように生成される境界線画像においては、明領域２２の両側にそれぞれ連続した境界線が設定されていることが理想であるが、境界の設定方法などに起因して、境界線が不連続となることがある。そこで、境界線膨張処理Ｓ５及び境界線収縮処理Ｓ６を行い境界線の不連続を解消する。

　境界線膨張処理Ｓ５では、注目画素の周囲に１画素でも白色画素がある場合には、その注目画素を白色画素に置換する。この境界線膨張処理Ｓ５を、１回あるいは複数回行うことで、境界線を一定画素数分拡大させ、本来１本となる境界線を繋げる。境界線収縮処理Ｓ６では、注目画素の周囲に１画素でも黒色画素がある場合には、その注目画素を黒色画素に置換する。この境界線収縮処理Ｓ６は、境界線膨張処理Ｓ５と同じ回数だけ行う。これにより、連続した状態を保持したまま境界線の幅を戻す。このようにして、境界線の幅を拡大させることなく、境界線の不連続性を解消する。

　二値化処理部２６は、有効性判定処理Ｓ７ａを行って、境界線収縮処理Ｓ６が施された境界線画像を調べて各境界線の有効性を判定する。この判定では境界線画像の周囲に両端が達している境界線及び閉じている境界線を有効とする。

　境界線画像中の各境界線が有効な場合には、境界線取出二値化処理Ｓ７ｂを行う。境界線取出二値化処理Ｓ７ｂでは、境界線画像上の領域内で一対の境界線に挟まれた領域、及び境界線で囲まれた領域の各画素を白色画素にする。境界線に挟まれた領域を白色画素とする場合に、境界線のいずれの側の画素が他の境界線と挟まれた画素かは、当該境界線を挟んだ両側の各画素の画素値の大小により判別できる。これにより、繰返パターン画像２０を各画素値に応じて黒色画素、白色画素にした二値化画像を生成する。なお、この例では、白色画素が第１画素であり、黒色画素が第２画素である。

　一方、二値化処理部２６は、有効性判定処理Ｓ７ａで有効ではない境界線が見つかった場合には、固定二値化処理Ｓ７ｃを行う。固定二値化処理Ｓ７ｃでは、繰返パターン画像２０の暗領域２１と明領域２２の各画素値などから閾値を設定し、この閾値に基づいて、画像収縮処理Ｓ３後の繰返パターン画像２０を二値化画像に変換する。すなわち、画素値が閾値以下の画素を黒色画素に、また画素値が閾値よりも大きい画素を白色画素にする。

　また、エリアセンサカメラ６がカラーの繰返パターン画像２０を撮影する場合には、例えば繰返パターン画像２０を赤色画像，緑色画像，青色画像に分解し、このうちの１色の画像、例えば青色画像を取り出す。そして、青色画像における各画素の画素値を用いて同様に二値化処理部２６における各処理を行えばよい。なお、青色画像に限らず、赤色画像や緑色画像を選択してもよい。

　二値化処理部２６で生成された二値化画像は、ラベリング部２７に送られる。ラベリング部２７は、ラベリング処理Ｓ８を行って、白色画素、黒色画素の同じ種類の画素が連続した領域を１ブロックとして識別し、各ブロックについて順にラベリングを行う。例えば黒色画素で構成される各暗部ブロックには、「０」をそれぞれラベリングし、白色画素で構成される各明部ブロックには、Ｘ座標の小さいものから順番に「１，２，３・・・」とラベリングする。このときにＦＰＲ３上の欠陥部分や繰返パターン画像２０の生成時のノイズなどに起因したブロックがあれば、それらについてもラベリングされる。ラベリング処理Ｓ８が施された二値化画像は、代表ブロック選定部２８と、画像回転部３０に送られる。

　代表ブロック選定部２８は、所定の条件に基づいて、二値化画像から不完全領域３ｃに対応すると推定されるブロックを代表ブロックとして選定する代表ブロック選定処理Ｓ９を行う。この例では、ラベリングした明部ブロックのうち、最も画素数が多いもの（最大面積のものに相当）を代表ブロックの選定条件としている。このため、代表ブロック選定部２８は、各明部ブロック内の画素数をそれぞれカウントし、最も画素数が多いものを代表ブロックとする。なお、輪郭長が最大となる明部ブロックを代表ブロックと選定してもよい。

　面積や輪郭長が最大であっても、合理的にノイズや欠陥あるいは、ノイズや欠陥が重畳した明部ブロックであると合理的に判別できる場合には、それらを除外した上で代表ブロックの選定を行うことができる。例えば、明部ブロックの不完全領域３ｃに対応する面積や幅が想定される最大値よりも大きい、明部ブロックの縦横比が小さいなどの判別基準でノイズや欠陥、ノイズや欠陥の重畳を判別することができる。

　代表軸決定部２９は、代表軸決定処理Ｓ１０を行って、二値化画像中の代表ブロックに関する代表軸を決定する。代表軸決定処理Ｓ１０では、代表軸は、その傾きで示される方向が代表ブロックに対応した不完全領域３ｃの延長方向を示すものとして、以下の式（１）で求められる。式（１）中の値「ａ」及び値「ｂ」は、式（２），式（３）を用いて表される。なお、式（１）は、代表ブロック内の各画素と任意に設定した軸との距離の二乗の和が最小となる軸を求めることに等しい。

　画像回転部３０は、ラベリング部２７でラベリングされた二値化画像に対して画像回転処理Ｓ１１を行う。画像回転処理Ｓ１１では、アフィン変換により、代表軸決定部２９で決定された代表軸がＸＹ座標系のＸ軸に対して垂直となる状態に、二値化画像をその中心を回転中心として回転させる。これにより、二値化画像上でのＦＰＲ３の幅方向とＸＹ座標系のＸ方向とを一致させる。また、画像回転処理Ｓ１１では、二値化画像の回転後に、処理の精度を高めるために各辺がＸ軸またはＹ軸に平行な長方形の範囲に切り出し、これを新たな二値化画像とする。

　投影集計部３１では画像回転処理Ｓ１１で得られた二値化画像に基づいて、明部ブロックの画素すなわち白色画素の画素数をＸ軸に関して集計する投影集計処理Ｓ１２を行う。つまり、Ｘ方向（ＦＰＲ３の幅方向）の各位置のそれぞれにおいて、Ｙ方向にある白色画素の個数を集計したヒストグラムを作成する。なお、画像回転前の二値化画像を用いて代表軸と直交する方向の各位置のそれぞれにおいて、代表軸の方向に並ぶ白色画素の個数を集計したヒストグラムを作成してもよい。

　代表情報特定部３２は、代表情報処理として代表形状特定処理Ｓ１３、代表位置特定処理Ｓ１４を行う。代表形状特定処理Ｓ１３は、投影集計部３１で作成されたヒストグラムから代表ブロックに対応する画素数の分布形状（以下、代表分布形状という）を特定する。すなわち、代表ブロックに対応するＸ座標の範囲における局所的な分布（以下、局所分布という）の分布形状を特定して、これを代表分布形状とする。分布形状は、分布の状態を示すものであり、例えばピーク値、広がり、画素数、標準偏差などの各種パラメータで表すことができる。代表位置特定処理Ｓ１４は、代表ブロックの局所分布のＸ座標である代表位置を特定する。代表位置は、局所分布の例えば重心のＸ座標で特定されるが、局所分布のＸ方向の広がりの中心やピークのＸ座標などを用いてもよい。

　類似ブロック抽出部３３は、類似ブロック抽出処理として、類似度算出処理Ｓ１５，相対位置算出処理Ｓ１６，ナンバリング処理Ｓ１７，初期抽出数設定処理Ｓ１８，類似分布形状抽出処理Ｓ１９，ナンバリング変更処理Ｓ２０を行う。

　類似度算出処理Ｓ１５は、代表分布形状に対する各明部ブロックの分布形状の類似度を算出する。各明部ブロックの分布形状は、代表分布形状と同様にして特定され、それを表す各パラメータに基づいて類似度が算出される。なお、代表分布形状は、この類似度算出処理Ｓ１５において、最も類似度が高い分布形状として抽出される。

　相対位置算出処理Ｓ１６は、代表位置を基準にした各明部ブロックに対応する局所分布のＸ方向における相対位置（距離）を算出する。なお、相対位置の算出に用いる局所分布の位置は、代表ブロックの局所分布の代表位置と同じものを用いる。したがって、代表位置を重心のＸ座標とした場合には、他の局所分布の重心のＸ座標を用いて相対位置を算出する。

　ナンバリング処理Ｓ１７では、ラベリング処理Ｓ８にて行われた各ブロックのラベリングを消去してから、局所分布に対応する明部ブロックだけにナンバリングを行う。例えば、相対位置が小さいほうから大きいほうに向かって、「１，２，３，・・・」とナンバリングをする。このナンバリングでは、代表分布形状に対応する代表ブロックには「１」がナンバリングされる。

　初期抽出数設定処理Ｓ１８は、本来の製品の仕様や測定条件等から考えられる白ブロックの取得予定数から抽出処理で抽出すべき抽出数の初期値を設定する。取得予定数を「Ｗ」としたときに、抽出数の初期値Ｒは、「Ｒ＝２Ｗ－２」とすることが好ましい。取得予定数Ｗは、繰返パターン画像２０中に写し込まれる不完全領域３ｃの推定本数などから予め決められて設定されている。その理由は、次に示すとおりである。Ｗ本の不完全領域３ｃに対応する白ブロックはＷ個であり、それら間隙は「Ｗ－１」個存在する。そのため、「Ｗ－１」個の間隙のそれぞれに１つずつ欠陥に起因する白ブロックが存在した場合、その欠陥が極めて小さいものであって、その分布形状が代表分布形状とさほど類似していなかったとしても、欠陥に起因する分布形状と正規の分布形状とがほぼ等間隔に配列されることがある。このような場合において、当該欠陥に起因する分布形状を、欠陥によるものでない分布形状であると間違って認識してしまう可能性がある。そして、これを防止するためには、抽出数の初期値としてＷ個の白ブロックとそれら間隙は「Ｗ－１」個の合計（２Ｗ－１）よりも少ない値とする必要があるからである。

　類似分布形状抽出処理Ｓ１９は、各分布形状から類似度の高い順に分布形状を抽出数だけ抽出する。１つの繰返パターン画像２０についての１回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９のときには、抽出数としては初期抽出数設定処理Ｓ１８で設定された初期値が用いられる。この抽出数は、類似分布形状抽出処理Ｓ１９を再実行する際には、その再実行ごとに正規ブロック決定部３４によって１ずつ減算される。なお、分布形状のうち代表分布形状は、最も類似度が高い分布形状として、類似分布形状抽出処理Ｓ１９で常に抽出される。

　ナンバリング変更処理Ｓ２０は、類似分布形状抽出処理Ｓ１９で抽出した分布形状に対応する明部ブロックについてのみナンバリングした状態にナンバリングを変更する。この明部ブロックへのナンバリングにより、ナンバリングされた明部ブロックを代表ブロックに類似した類似ブロックとして実質的に抽出している。ナンバリングの手法は、ナンバリング処理Ｓ１７と同じであり、相対位置が小さいほうからナンバリングを行う。

　類似ブロック抽出部３３は、正規ブロック決定部３４により再抽出が指示されると、類似分布形状抽出処理Ｓ１９、ナンバリング変更処理Ｓ２０を再度行う。

　正規ブロック決定部３４は、正規ブロック決定処理として、ブロック間隔算出処理Ｓ２１、抽出判定処理Ｓ２２と、抽出数減少処理Ｓ２３を行う。この正規ブロック決定処理は、類似分布形状抽出処理Ｓ１９、ナンバリング変更処理Ｓ２０の完了ごとに行う。

　ブロック間隔算出処理Ｓ２１は、類似ブロック抽出部３３で実質的に抽出された各明部ブロックの隣接するもの同士の各間隔を、相対位置算出処理Ｓ１６で得られた相対位置を用いてそれぞれ算出する。すなわち、明部ブロックの隣接するもの同士の間隔を局所分布の間隔として算出する。

　抽出判定処理Ｓ２２は、隣接した類似ブロック同士の各間隔に基づいて、上記抽出数の適否を判定する処理であり、この処理によって正規の明部ブロック、すなわち不完全領域３ｃに対応した明部ブロックだけが類似ブロック抽出部３３で抽出されたかどうかを判定している。抽出判定処理Ｓ２２では、ＦＰＲ３では正規の明部ブロックが等間隔に配列するという特徴から、ブロック間隔算出処理Ｓ２１で得られた各間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の比（＝最大間隔／最小間隔：以下、間隔比という）が、「１．５」未満であるかどうかを判定している。この数値は、正常パターンの製作精度とノイズとを考慮して変更できるが、同パターンが繰り返していると容易に推定できる画像では、変更の必要はない。

　間隔比が１．５以上の場合には、正規ブロック決定部３４は、抽出数減少処理Ｓ２３により類似ブロック抽出部３３に設定されている抽出数を「１」だけ減少させてから、類似分布形状抽出処理Ｓ１９、ナンバリング変更処理Ｓ２０を実行させる。一方、間隔比が１．５未満の場合には、類似ブロック抽出部３３で抽出された類似ブロックが正規の白ブロックであるとして、評価情報生成部３６による処理Ｓ２４～Ｓ２６を実行させる。

　評価情報生成部３６は、直線性評価回路３６ａ，幅評価回路３６ｂ，ピッチ評価回路３６ｃを有している。直線性評価回路３６ａは、明部ブロック、すなわち不完全領域３ｃの境界線の直線性の評価指標となる直線性評価情報を生成する。また、幅評価回路３６ｂは、不完全領域３ｃの幅の評価指標となる幅評価情報を生成する。ピッチ評価回路３６ｃは、不完全領域３ｃのピッチを評価情報として算出する。

　次に上記構成の作用について説明する。ＦＰＲ３を所定長切り出して、ホルダに保持した状態で第１，第２偏光板７，８の間にセットしてから、光源部１４を点灯させてエリアセンサカメラ６による撮影を開始する。エリアセンサカメラ６で撮影された画像が、表示部１８に表示されるから、その画像を観察しながら操作部１３ａを操作して第１，第２偏光板７，８を回転させ、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂが互いに同レベルの暗領域として観察される状態にする。そして、この状態で、撮影指示部（図示省略）を操作して繰返パターン画像の撮影をエリアセンサカメラ６に指示する。撮影指示部によりエリアセンサカメラ６で撮影が行われ、撮影画像が繰返パターン画像として情報処理装置１５に送られる。

　情報処理装置１５に送られた繰返パターン画像２０は、画像補正部２５に入力される。繰返パターン画像２０は、この画像補正部２５によってまず画像膨張処理Ｓ２が所定回施される。図７に示すように、繰返パターン画像２０内で、不完全領域３ｃの明領域２２が撮影時のノイズなどの途切れ部分４１があることがある。しかし、画像膨張処理Ｓ２によって、図８に示すように、途切れ部分４１は、明領域２２が拡大されることで消滅する。そして、この後に画像膨張処理Ｓ２と同じ回数の画像収縮処理Ｓ３が施されることによって、図９に示すように、暗領域２１との境界の明領域２２側の画素が暗領域２１側の画素となるようにして明領域２２が収縮する。これにより、途切れ部分４１が復活することなく明領域２２の幅が元に戻る。このようにして、繰返パターン画像２０中の不完全領域３ｃに対応した明領域２２の不連続性が解消し、その繰返パターン画像２０が二値化処理部２６に送られる。

　二値化処理部２６によって、繰返パターン画像２０は、まず境界線設定処理Ｓ４を行い、境界線画像を生成する。図１０に一例を示すように、境界線画像４３は、暗領域２１と明領域２２の境界に白色画素が配されて境界線４２とされ、その他の部分に黒色画素が配されている。なお、図１０では、各境界線４２が途切れた状態に描いてある。

　次に生成した境界線画像に対して境界線膨張処理Ｓ５を行ってから境界線収縮処理Ｓ６を行う。境界線膨張処理Ｓ５により白色画素の領域が、図１１に示すように、拡大するため、途切れていた境界線４２が繋がる。そして、この後に境界線収縮処理Ｓ６により、図１２に示すように、境界線４２が繋がった状態を保持したまま境界線４２の幅が戻される。

　境界線収縮処理Ｓ６の終了後には、有効性判定処理Ｓ７ａによって、各境界線が境界線画像の周囲に両端が達しているか、あるいは閉じているかが調べられる。この判定で全ての境界線が境界線画像の周囲に両端が達しているか、あるいは閉じているかのいずれかであれば、境界線取出二値化処理Ｓ７ｂが実行される。これにより、一対の境界線で挟まれた領域及び閉じられた領域を白色画素に置換することで二値化画像が生成される。

　一方、いずれかの境界線の端部が境界線画像の周囲に達していないか、境界線が閉じていない場合には、固定二値化処理Ｓ７ｃが実行される。この場合、繰返パターン画像２０中の暗領域２１と明領域２２の各画素値に基づいて閾値が設定され、この閾値を基準に繰返パターン画像２０の各画素の画素値が二値化されて、二値化画像が生成される。

　画像補正部２５，二値化処理部２６の一連の処理により、繰返パターン画像２０は、図１３に一例を示す二値化画像４５に変換される。この二値化画像４５では、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂに対応した暗部ブロック４６と、明部ブロック４７ａ～４７ｇとを有している。各暗部ブロック４６は、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂに対応して幅広のライン状になっており、明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇは、不完全領域３ｃに対応して幅狭のライン状になっている。明部ブロック４７ｂ，４７ｄ，４７ｆは、それぞれＦＰＲ３の各種欠陥部分に対応したものとなっている。

　二値化画像は、ラベリング部２７に送られて、ラベリング処理Ｓ８により、同じ種類の画素が連続した領域を１個のブロックとして識別される。そして、識別された各ブロックがラベリングされる。各暗部ブロックには、「０」がそれぞれラベリングされ、明部ブロックには、Ｘ座標の小さいものから順番に「１，２，３・・・」とラベリングされる。したがって、図１３の二値化画像４５では、明部ブロック４７ａ～４７ｇの順番に「１，２，３・・・７」とラベリングされる。

　ラベリングされた二値化画像が代表ブロック選定部２８に送られると、代表ブロック選定処理Ｓ９が行われる。この代表ブロック選定処理Ｓ９により、明部ブロックのそれぞれについて、明部ブロック内の画素数がカウントされる。そして、最も画素数が多い１個の明部ブロックが不完全領域３ｃに対応するものと推定されて代表ブロックとして選定される。

　代表ブロックが選定されると、代表軸決定部２９で代表軸決定処理Ｓ１０が実行される。上記式（１）に代表ブロック内の各画素の座標（Ｘｉ，Ｙｉ）と画素数ｎとを適用することによって、代表ブロックに対応した不完全領域３ｃの延長方向を示す代表軸Ｄ（図１３参照）が算出される。

　画像回転部３０には、ラベリングされた二値化画像が入力されている。代表軸Ｄの情報が画像回転部３０に送られると、この画像回転部３０によって、画像回転処理Ｓ１１が行われ、代表軸ＤがＸ軸に対して垂直となる状態に二値化画像が回転されてから、各辺がＸ軸またはＹ軸に平行な長方形の範囲Ｑに切り出される。この回転により、図１４に示されるように、二値化画像４５が回転され、この後範囲Ｑで切り出されて、図１５に示すように、新たな二値化画像４８が生成される。二値化画像４８では、不完全領域３ｃに対応する明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇの延長方向がほぼY方向（Ｙ軸に沿った方向）になっている。

　画像回転処理Ｓ１１で得られた二値化画像は、投影集計部３１に送られ、この投影集計部３１で投影集計処理Ｓ１２が行われる。二値化画像の各Ｘ方向のそれぞれの位置について、その位置からＹ方向にある白色画素の画素数をカウントすることにより、Ｘ方向での白色画素数の分布を示すヒストグラムが作成される。この作成されるヒストグラムでは、明部ブロックごとに、その明部ブロックに応じた分布形状を有する。

　例えば、図１５に示される明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇは、Ｘ軸にほぼ直交したライン状であるから、図１６に示されるように、同様な長方形状の局所分布４９ａ，４９ｃ，４９ｅ，４９ｇのようになる。このなかでも、明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇの境界線の傾きやギザギザの状態に応じて、局所分布４９ａ，４９ｃ，４９ｅ，４９ｇの根元部に裾広がり状が現れる。また、欠陥部分などに対応する明部ブロック４７ｂ，４７ｄ，４７ｆは、局所分布４９ｂ，４９ｄ，４９ｆとなるが、明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇのものと比べて幅広であったり、高さが低いなどの分布形状の違いが現れる。

　続いて代表情報特定部３２により、代表形状特定処理Ｓ１３、代表位置特定処理Ｓ１４が行われる。代表形状特定処理Ｓ１３によって、投影集計部３１で作成されたヒストグラム上における代表ブロックに対応する局所分布のピーク値、広がり、画素数など分布形状を示すパラメータが調べられ、これが代表分布形状となる。また、代表位置特定処理Ｓ１４によって代表ブロックに対応する局所分布の重心のＸ座標を取得され、これが代表位置となる。代表分布形状と代表位置は、類似ブロック抽出部３３に送られる。例えば、図１５の明部ブロック４７ｃが代表ブロックに選定された場合、これに対応する図１６の局所分布４９ｃの分布形状と、それの代表位置が特定されて、類似ブロック抽出部３３に送られる。

　類似ブロック抽出部３３は、代表分布形状と代表位置が入力されると、まず類似度算出処理Ｓ１５を実行し、ヒストグラムの各局所分布の分布形状を調べ、これらを代表分布形状と比較することにより、類似度をそれぞれ算出する。例えば、代表ブロックである図１６の明部ブロック４７ｃの局所分布４９ｃは、それ自体の分布形状と比較されるので、類似度が１００％となる。また、明部ブロック４７ｃ（代表ブロック）は、不完全領域３ｃに対応するものと推定されているものであり、他の不完全領域３ｃに対応する局所分布４９ａ，４９ｅ，４９ｇの類似度は高くなるのに対して、欠陥部分の局所分布４９ｂ，４９ｄ，４９ｆの類似度は総じて低くなる。

　続いて相対位置算出処理Ｓ１６により、代表位置を基準とした、各局所分布の位置（Ｘ方向の距離）が求められる。このときに代表位置は、「０」となる。なお、図１６では、代表位置のＸ座標をＸ０とし、その他の局所分布のＸ座標をＸ１～Ｘ６で表してある。

　この後、ナンバリング処理Ｓ１７により、ラベリング処理Ｓ８にて行われた各ブロックのラベリングを消去してから、局所分布に対応する明部ブロックだけに局所分布の相対位置が小さいものから順番にナンバリングが施される。また、初期抽出数設定処理Ｓ１８により、取得予定数から抽出数の初期値Ｒが求められ、これが類似ブロック抽出部３３に設定される。

　抽出数が初期値Ｒに設定された後、１回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９が実行される。類似度の高い順番に抽出数の局所分布が抽出される。このときに、代表ブロックの局所分布は、類似度が最も高いので必ず抽出される。抽出後、ナンバリング変更処理Ｓ２０により、今回の類似分布形状抽出処理Ｓ１９で抽出されている局所分布に対応する明部ブロックのみがナンバリングされた状態に変更される。なお、抽出数に達する前に全て局所分布を抽出した場合には、その時点で抽出を終了し、ナンバリング変更処理Ｓ２０に処理を移す。

　次に正規ブロック決定部３４により、ブロック間隔算出処理Ｓ２１が実行される。先に相対位置算出処理Ｓ１６で求められた各局所分布の相対位置に基づいて、抽出された隣接する局所分布同士の間隔が算出される。そして、これらの局所分布の間隔がナンバリングされた明部ブロックの隣接するもの同士の間隔とされる。

　続いて抽出判定処理Ｓ２２が実行される。まずブロック間隔算出処理Ｓ２１で算出されたブロック同士の各間隔が調べられて最大間隔と最小間隔とが取り出される。次に、最小間隔に対する最大間隔の間隔比が求められ、これが値「１．５」と比較される。この比較で間隔比が値「１．５」未満であれば、ナンバリングされている明部ブロックが、不完全領域３ｃに対応する正規の明部ブロックとして、評価情報生成部３６による処理に移る。一方、間隔比が値「１．５」以上であれば、不完全領域３ｃ以外の欠陥部分などに対応する明部ブロックが含まれているものとして、抽出数減少処理Ｓ２３を実行してから、類似ブロック抽出部３３に類似分布形状抽出処理Ｓ１９を再実行させる。

　例えば、間隔比が値「１．５」以上である場合には、類似ブロック抽出部３３に設定されている抽出数が抽出数減少処理Ｓ２３により「１」だけ減算される。この抽出数の減算後、類似ブロック抽出部３３によって２回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９が実行される。１回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９と同様に、類似度の高い順番に抽出数の局所分布が抽出される。抽出数減少処理Ｓ２３により抽出数は「Ｒ－１」になっているから、代表ブロックの局所分布を含め、「Ｒ－１」個の局所分布が抽出される。この抽出後、ナンバリング変更処理Ｓ２０により、２回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９で抽出されている局所分布に対応する明部ブロックのみがナンバリングされた状態に変更される。

　再び正規ブロック決定部３４によりブロック間隔算出処理Ｓ２１が実行され、各局所分布の相対位置に基づいて、２回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９で抽出された隣接する局所分布同士の間隔が算出される。そして、算出された各間隔のうちの最大間隔と最小間隔との間隔比が求められ、これが値「１．５」と比較される。この比較で間隔比が値「１．５」未満であれば、評価情報生成部３６による処理に移るが、間隔比が値「１．５」以上であれば、再度抽出数減少処理Ｓ２３を実行してから、類似ブロック抽出部３３による類似分布形状抽出処理Ｓ１９が再実行される。

　上記のようにして、間隔比が値「１．５」未満となるまで、抽出数を１ずつ減しながら、類似分布形状抽出処理Ｓ１９による局所分布の抽出を繰り返す。そして、間隔比が値「１．５」未満となったときにナンバリングされている明部ブロックを不完全領域３ｃに対応した正規の明部ブロックとして決定する。

　ここで、図１６に示される局所分布４９ａ～４９ｇについての類似度とＸ方向における位置関係が図１７に示すようになっており、取得予定数Ｗが「４」で初期値Ｒが「６」の場合を想定する。なお、図１７中の類似度を示すグラフのＸ座標には、対応する局所分布のＸ座標を示し、またそのＸ座標の下側に対応する明部ブロックにナンバリングされた番号を括弧付きで記す。

　図１７（Ａ）のように、１回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９の直前では、座標Ｘ_０～座標Ｘ_６の７個の局所分布４９ａ～４９ｇに対応する明部ブロック４７ａ～４７ｇがナンバリングされている。１回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９及びナンバリング変更処理Ｓ２０の実行が完了すると、抽出数が「６」であるため、図１７（Ｂ）のように、最も類似度が低い局所分布４９ｂを除く、局所分布４９ａ，４９ｃ～４９ｇが抽出されて、それに対応する明部ブロック４７ａ，４７ｃ～４７ｇに「１～６」がナンバリングがされた状態になる。

　続いて行われるブロック間隔算出処理Ｓ２１では、抽出されている局所分布４９ａ，４９ｃ～４９ｇの隣接するもの同士の間隔が求められるから、局所分布４９ａと局所分布４９ｃとの間隔（Ｘ_０－Ｘ_１）、局所分布４９ｃと局所分布４９ｄとの間隔（Ｘ_３－Ｘ_０）、局所分布４９ｄと局所分布４９ｅとの間隔（Ｘ_４－Ｘ_３）、・・・・局所分布４９ｆと局所分布４９ｇとの間隔（Ｘ_６－Ｘ_５）が算出される。

　図１６に示されるヒストグラムは、図１４に示されるように、４本の不完全領域３ｃと、それらの間にそれぞれ１個づつの欠陥部分がある場合である。このため、抽出されなくなった局所分布４９ｂを挟む局所分布４９ａと局所分布４９ｃの間隔（Ｘ_０－Ｘ_１）が最大になる。一方、最小間隔は、局所分布４９ｄと局所分布４９ｃ，４９ｅの一方との間隔、あるいは局所分布４９ｆと局所分布４９ｅ，４９ｇの一方との間隔であり、いずれにしてもその間隔は、最大間隔（Ｘ_０－Ｘ_１）の半分程度ないしそれよりも小さい。なお、欠陥部分が不完全領域３ｃの間に複数ある場合でも、最小間隔は、最大間隔（Ｘ_０－Ｘ_１）の最大でも半分程度である。したがって、間隔比は１．５以上となり、抽出数が「５」とされて２回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９及びナンバリング変更処理Ｓ２０が実行される。

　２回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９では、全体で２番目に類似度が低い局所分布４９ｄがさらに抽出されなくなる。この場合の最大間隔は、局所分布４９ａと局所分布４９ｃの間隔、あるいは局所分布４９ｃと局所分布４９ｅの間隔になる。一方、最小間隔は、局所分布４９ｆと局所分布４９ｅ，４９ｇの一方との間隔であり、その間隔は最大間隔の半分程度ないしそれよりも小さい。したがって、間隔比は１．５以上となり、抽出数が「４」とされて３回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９及びナンバリング変更処理Ｓ２０の実行される。

　３回目の類似分布形状抽出処理Ｓ１９では、全体でさらに３番目に類似度が低い局所分布４９ｆがさらに抽出されなくなる。この場合の抽出された局所分布４９ａ，４９ｃ，４９ｅ，４９ｇの隣接するもの同士の間隔は、ほぼ等しいから間隔比は１．５未満となる。したがって、局所分布４９ａ，４９ｃ，４９ｅ，４９ｇに対応する明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇが正規のブロックとして抽出・決定される。これら明部ブロック４７ａ，４７ｃ，４７ｅ，４７ｇは、不完全領域３ｃに対応する。

　上記のようにして正規のブロックが決定されると、その正規のブロックの情報を含む二値化画像が評価情報生成部３６に入力される。まず直線性評価回路３６ａが、図１８に示す処理にしたがって、境界の直線性評価値を算出する。すなわち、直線性評価回路３６ａは、１つの明部ブロックの一方の境界線を構成する境界画素のうち、選択領域内のＹ方向に連なるＰ個の境界画素を選択し、選択したＰ個の境界画素についてＸ座標の平均値を求めることによって、Ｐ個の境界画素の選択領域内における境界線の平均Ｘ座標を求める。Ｐ個の境界画素の選択領域は、Ｙ方向に例えば一端から他端まで１画素ずつ移動され、移動ごとに選択領域における平均Ｘ座標を算出する移動平均算出処理を行う。

　ここでＹ方向に並ぶ画素数をＫ個として、Ｐを１ずつ増加させながら、Ｐを１～Ｋまで変化させて、上記の移動平均の算出処理を行う。移動平均の算出処理により得られる平均Ｘ座標の個数は、任意のＰについて、Ｋ－Ｐ＋１個である。Ｐの値ごと得られる平均Ｘ座標から最大の平均Ｘ座標と最小の平均Ｘ座標との差（以下、平均Ｘ座標差分値という）を求める。したがって、Ｐ個の平均Ｘ座標差分値が求められる。そして、例えば横軸にＰの値を、また縦軸に平均Ｘ座標差分値をとったグラフを作成し、これを境界の直線性を評価する評価情報の１つとして、各平均Ｘ座標差分値にＰの値を対応付けた情報を表示部１８に表示する。

　平均Ｘ座標差分値は、境界画素のＸ座標の変動幅を示す指標であるが、上記のようにＰを１～Ｋまで変化させて移動平均の算出処理を行うことで、Ｐの値に応じた周期特性でフィルタリングされている。すなわち、値が大きいＰに対応する平均Ｘ座標差分値が境界画素のＸ座標の変動幅のうち長周期性の変動成分の値を示し、値が小さいＰに対応する平均Ｘ座標差分値が境界画素のＸ座標の変動幅のうち長周期性の変動成分の値を示すように、Ｐの値に応じた周期の変動成分の変動幅を示している。したがって、Ｐの各値に対する平均Ｘ座標差分値のグラフを参照することにより、境界線に生じたうねりによる変動幅を変動周期に対応させて評価することができる。

　ところで、特有な変動周期に対応した境界線の変動幅により、境界線の直線性を評価することがある。例えばＦＰＲ３を実際に使用する状態を想定した変動周期や生産設備の動作状態を評価するためにその生産設備の振動周期から決められた変動周期などがある。そこで、直線性評価回路３６ａは、Ｐの値に応じた重みを平均Ｘ座標差分値に掛け合わせた重み付き平均Ｘ座標差分値を用いたグラフを同様に作成し、このグラフについても評価情報として表示部１８に表示している。これにより、上記のように注目する変動周期に対応する変動成分の変動幅（実際には、変動幅に重みを付けた指標）を強調表示して見易くし、注目する変動周期に対する変動を判断しやすくしている。

　なお、重みは、想定される変動幅などに応じて適宜設定できる。例えば、注目する変動周期に対応するＰの値をピークとなるようにＰの前後で重みが漸増、漸減するようにしてもよい。また、例えば注目する変動周期のＰについては、大きな重みを与え、その他には重み「０」を与え、注目する変動周期の変動幅だけを表示することもできる。また、注目すべき各変動周期での変動幅を同じ基準値で評価できるようにする重みを用いてもよい。

　なお、この例では、Ｐの値ごとの平均Ｘ座標差分値を評価情報として示しているが、Ｐの値ごとの最大の平均Ｘ座標、最小の平均Ｘ座標、平均Ｘ座標の相加平均を評価情報として生成してもよい。また、明部ブロックの両方の境界線のそれぞれについて上記と同じ処理を行ことにより、それぞれの境界線についての直線性評価情報を生成することができる。また、各明部ブロックの両方あるいは一方の境界線の直線性評価情報をそれぞれ生成し、それら評価値情報から全体的な直線性評価情報を生成してもよい。

　次に幅評価回路３６ｂが、図１９に示す処理にしたがって、移動平均幅算出処理を行い、その結果に基づいて幅の評価情報を生成する。移動平均幅算出処理は、境界画素のＸ座標の移動平均に代えて明部ブロックの幅の移動平均を算出する他は、直線性評価回路３６ａによる移動平均の算出処理と同様である。境界の幅は、１つの明部ブロックの一方の境界線を構成する境界画素と、これと同じＹ座標の他方の境界線を構成する境界画素とのＸ座標の差、すなわち境界画素間の距離として求めている。

　得られた全ての平均幅を用い、Ｐの値ごと得られる平均幅から最大の平均幅と最小の平均幅との差（以下、幅差分値という）を求める。したがって、Ｐ個の平均幅差分値が求められる。そして、例えば横軸にＰの値を、また縦軸に平均幅差分値をとったグラフを作成し、これを不完全領域３ｃの幅を評価する評価情報として表示部１８に表示する。

　この場合にも、Ｐの値に応じた重みを平均幅差分値に掛けた値を用いたグラフを求め、これを表示するのがよい。また、Ｐの値ごとの最大の平均幅、最小の平均幅、平均幅の相加平均を求め、これらのＰの値の変化に対する変化態様を評価情報として生成してもよい

　ところで、上記平均Ｘ座標を算出する移動平均算出処理において、平均Ｘ座標と同時に平均Ｙ座標の移動平均を求めるようにし、得られる全ての平均Ｘ座標、平均Ｙ座標を最小二乗法を用いて境界線を直線近似することができ、近似された直線を評価情報とすることもできる。境界線を直線近似する近似式は、式（４）のようになる。なお、式（４）中の値ｃ，値ｄはそれぞれ式（５），式（６）により得られる。また、この直線近似に対する真直度Ｌは式（７）によって求められ、これを評価情報とすることもできる。ここでいう真直度とは、近似直線に対して境界画素の位置がどの程度ぶれているかを示す指標値であり、その値は近似直線と平均座標に示される位置との距離の二乗平均として求めている。

　なお、近似直線をＹ軸に平行な方向に設定する際には、近似直線は、式（８）で表すことができる。このときの値ｄは式（９）により得られる。このときの真直度Ｌは、式（１０）によって求められる。

　続いてピッチ評価回路３６ｃが、図１９に示す処理にしたがって、不完全領域３ｃのピッチを評価情報として算出する。このピッチの算出では、例えば、まず移動平均算出処理により、各明部ブロックのそれぞれについて一方の側の平均Ｘ座標と平均Ｙ座標とを求める。次に、明部ブロックごとに、上記式（８）を用いて一方の側の境界線の近似直線を算出する。そして、隣接する明部ブロックの近似直線の距離の平均を不完全領域３ｃのピッチとして算出する。このときに、近似直線間の複数の距離の平均値などをピッチとしてもよい。

　なお、隣接する明部ブロックに限らずピッチの２倍や３倍程度など離れた明部ブロック同士の近似直線間の距離を用いてもよい。また、明部ブロックの一方の境界の近似直線に限らず、両方の近似直線を用いてもよい。ただし、近似直線間の距離を算出する場合は、明部ブロックの同じ側の近似直線を用いる必要があることはいうまでもない。

　この例では、不完全領域３ｃに関する境界線の直線性や幅の評価情報やピッチの算出を行っているが、不完全領域３ｃと隣接する第１位相領域３ａ，第２位相差領域３ｂは、境界線を共有することから、不完全領域３ｃに関する境界線の直線性や幅の評価情報は、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂに関する境界線の直線性や幅の評価情報となることはいうまでもない。また、第１，第２位相差領域３ａ，３ｂに関する各種評価値情報を同様に算出することができる。

　上記では、各不完全領域３ｃの間に欠陥やノイズによる明部ブッロックがある場合の処理であるが、図２１，図２２に示すような二値化画像４５の場合でも問題はない。図２０は、針状の欠陥に対応する白色画素で構成されるブロック４７ｈが、不完全領域３ｃに対応する明部ブロック４７ｅに連なっており、図２１は、ブロック，４７ｉが明部ブロック４７ｅに重なっている。このような場合には、明部ブロック４７ｅとブロック４７ｈまたは４７ｉとが一体になったものが代表ブロックとして選定される可能性が高くなる。しかしながら、不完全領域３ｃに対応する面積（画素数）よりもかなり大きくなるので、これらを除外して代表ブロックを決定することができる。

［第２実施形態］
　第２実施形態は、明領域の画素値の平均値をＸ軸に関して集計したヒストグラムを用いて正規の明領域を決定するようにしたものである。なお、以下に説明する他は、第１実施形態と同様であり、実質的に同じ構成部材には、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　この例では、図２３に示すように、繰返パターン画像は、画像補正部２５で画像膨張処理Ｓ２，画像収縮処理Ｓ３が施されてから二値化処理部２６とともに、マスク部５１に送られる。二値化処理部２６で生成された二値化画像は、代表ブロック選定部２８を経て代表軸決定部２９に送られるとともに、マスク部５１に送られる。マスク部５１は、二値化画像をマスクにすることで、繰返パターン画像から二値化画像の各明部ブロックの領域内の画素のみを取出した明領域画像を生成する。なお、明領域画像では、明領域外の画素には明領域外の画素であることを示す属性が与えられており、明領域内の画素と区別できるようにされている。

　代表軸決定部２９は、マスク部５１で生成される明領域画像のうち代表ブロックに対応する明領域の延長方向を示す傾きを持つ代表軸を決定する。このときに画素値で重みを付けて代表軸を決定する。すなわち、代表ブロック内の画素と任意に設定した軸との距離の二乗に当該画素の画素値を乗じた値を代表ブロック内の各画素について求め、これらの値の総和が最小となる軸を代表軸として求める。

　画像回転部５２は、代表軸がＸ軸が垂直になるように、明領域画像をアフィン変換して回転し、切出しを行う。投影集計部５３は、画像回転部５２で処理された明領域画像に基づいて、各明瞭域の画素の画素値の平均値をＸ軸に関して集計する。つまり、Ｘ方向（ＦＰＲ３の幅方向）の各位置のそれぞれにおいて、Ｙ方向に連続的、離散的に並ぶ各画素の画素値の平均値を集計したヒストグラムを作成する。

　代表情報特定部３２は、投影集計部３１で作成されたヒストグラムから代表ブロックに対応する画素値の平均値の分布形状（代表分布形状）を特定し、また代表位置を特定する。類似ブロック抽出部３３は、投影集計部５３で作成されたヒストグラムを用いて類似度算出処理、相対位置算出処理、類似分布形状抽出処理を行い、ナンバリングは、明領域画像に対して行う。正規ブロック決定部３４は、明領域画像内の個々の明領域をそれぞれブロックとして処理を行う。なお、この例では、二値化画像でマスクした繰返パターン画像の領域にナンバリングを行うことで、二値化画像上での類似ブロックの抽出・正規ブロックの決定と、それらブロックに対応する繰返パターン画像上の領域の実質的な抽出・決定とを同時に行っている。

　評価情報生成部３６では、正規のブロックとして決定された明領域画像内の明領域の画素を用いて処理を行う。なお、評価情報生成部３６での処理を行う際に、代表軸に基づいてアフィン変換された繰返パターン画像を生成し、境界線設定処理Ｓ４と同様な手法で暗領域と明領域の境界を設定してもよい。

　上記第１，第２実施形態では、ＦＰＲを撮影した繰返パターン画像を解析した例について説明したが、本発明は、種々の物を撮影してライン状の第１，第２ライン領域がほぼ等間隔に配列された繰返パターン画像に利用できる。

　例えば、図２４に示すように、積層コンデンサの断面を撮影した断面画像６１を繰返パターン画像として解析することができる。積層コンデンサを積層面に対して垂直な方向に切断し、光学顕微鏡あるいはＳＥＭあるいはＴＥＭなどにより撮影することで断面画像６１が得られる。断面画像６１には、２種類の電極の断面６１ａ、６１ｂと、誘電体の断面６１ｃとが写っている。それらの濃淡は、積層コンデンサに用いられる材料や構造、撮影方法や撮影条件によって依存する。この断面画像６１のうち、断面６１ａ，断面６１ｃ，断面６１ｂがストライプ状に順番に繰返し配列された部分について解析することにより、各電極，誘電体ののそれぞれの断面の幅（厚み）や相互の間隔、形状等について評価することができる。

　また、図２５に示すように、積層メモリの断面を撮影した断面画像６２を繰返パターン画像として解析することができる。この積層メモリについても積層面に対して垂直な方向に切断し、光学顕微鏡あるいはＳＥＭあるいはＴＥＭなどにより撮影することにより断面画像６２が得られる。断面画像６２には、第１積層領域の断面６２ａ及び第２積層領域の断面６２ｂと、空隙層領域の断面６２ｃとが写っている。断面画像６２のうち２種類あるいは３種類の断面が交互に繰返し配列されたストライプ状の部分を切り出して解析を行う。これにより、第１積層領域，第２積層領域、空隙層領域の幅（厚み）あるいは相互の間隔、形状等を評価することができる。

　図２６のＩＣ（集積回路）６３は、パッケージ６３ａ内に、電子回路が形成されたチップ６３ｂを封入したものであり、パッケージ６３ａの周囲に規則的に配列された複数の接続端子６３ｃを設けたものである。このようなＩＣ６３の接続端子６３ｃの配列状態を撮影した画像を繰返パターン画像として解析することができる。また、パッケージ６３ａの外からＸ線を照射して得られるチップ６３ｂの透過Ｘ線画像や、パッケージ６３ａを水中に沈めた状態で超音波を照射してその反射波を検出して得られるチップ６３ｂの超音波画像を撮影することで、チップ６３ｂに形成された電子回路の繰返しパターンを解析することもできる。なお、プリント基板などについても同様に解析することができる。

　図２７に示すヒートシンク６４は、ベース板６５の下面に複数のフィン６６がほぼ一定間隔で設けられている。このようなヒートシンク６４をフィン６６側からベース板６５に垂直な方向に撮影した場合、図２８に示すように、フィン６６の下面と、各フィン６６の間にそれぞれ露呈したベース板６５の表面６５ａとが交互に繰り返した繰返パターン画像が得られる。また、ベース板３５に垂直な方向にヒートシンク６４を切断して得られる断面についても繰返パターン画像を撮影することができる。そして、このような繰返パターン画像からフィン６６の間隔や幅、形状等を解析することができる。

［第３実施形態］
　三次元繰返構造データを解析する第３実施形態について説明する。以下に説明する他は、第１実施形態と同様に処理を行っている。図２９に示すように、三次元繰返構造データ（以下、構造データという）を解析する解析システム１０２は、三次元繰返構造データ生成部（以下、構造データ生成部という）１０６、情報処理装置１１５、表示部１８を備えている。構造データ生成部１０６は、繰返構造を有する三次元の繰返構造物（以下、立体物という）の構造データを生成する。構造データ生成部１０６の例としては、核磁気共鳴画像法（magnetic resonance imaging：ＭＲＩ）やＸ線ＣＴ（Computed Tomography）などが挙げられる。また、構造データ生成部１０６として、三次元測定機とコンピュータを用い、立体物の表面形状を三次元測定機で測定し、その測定結果に基づいてコンピュータが構造データを生成してもよい。

　対象となる立体物は、柱部がその軸方向と直交する第１配列方向及び第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の柱部間の間隔と第２配列方向の柱部間の間隔がほぼ同じものである。第１配列方向と第２配列方向は、互いに直交していても、していなくてもよい。また、柱部の断面形状は、どのような形であってもよい。

　以下では、図３０に示すようなピンフィン１０３に関する構造データを解析する場合を例にして説明する。ピンフィン１０３は、熱交換器などに用いられるものであり、板状のベース１０４の表面に多数の円柱状のピン１０５を設けたものである。図３１に示すように、ピン１０５は、ピン１０５の軸方向に、直交する第１配列方向、第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の隣接したピン１０５の間隔と第２配列方向の隣接したピン１０５の間隔とがほぼ同じである。この例では、第１配列方向と第２配列方向とは、互いに６０度の傾きを有している。解析システム１０２は、ピン１０５をパターンの繰返構造とみなし、ピン１０５の構造データを解析する。

　ピン１０５の繰返構造データは、構造データ生成部１０６として、例えばＸ線ＣＴや上記のような三次元測定機とコンピュータの組み合わせを用いることができる。構造データは、仮想的に三次元配列した複数の画素で立体物を表現したものであり、各画素が三次元の各方向に長さを持ち、例えば立方体として取り扱われる。各画素には、例えば２５６階調数の画素値が与えられる。ピン１０５が存在する空間部分の画素は、画素値（輝度値）が大きくされて立体的な明領域を構成し、ピン１０５が存在しない空間部分の画素は、画素値が小さくされて暗領域を構成するように生成される。

　補正部１２５では、三次元化した画像膨張処理や画像収縮処理を行う。すなわち、画像膨張処理や画像収縮処理による膨張・収縮方向を、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚ方向の３方向について行う。

　二値化処理部１２６では、ＸＹＺ空間で明領域と暗領域とを区分するように、境界面を境界面設定処理により設定してから、画像膨張処理や画像収縮処理と同様に境界面膨張処理、境界面収縮処理を行う。この後、明領域の画素を白色画素に、暗領域の画素を黒色画素にするように構造データを二値化して二値化構造データを生成する。

　ラベリング部１２７は、二値化構造データに示される各ブロックにラベリングを行う。このラベリングでは、同じ種類の画素が繋がった三次元的な集合を１ブロックとして識別する。代表ブロック選定部１２８では、ラベリング処理後、各明部ブロックのうち最大体積のものを代表ブロックとして選定する。

　代表軸決定部１２９は、選定された代表ブロックについて、代表軸を算出する。代表軸は、例えば代表ブロック内の各画素との距離の二乗の和が最小となる軸として求められる。なお、第２実施形態のように二値化前の画素値を用いるのであれば、画素値で重みを与えることが好ましい。回転部１３０は、算出された代表軸がＺ軸と平行になるように、三次元に拡張されたアフィン変換を用いて二値化構造データを回転させる。なお、このアフィン変換では、実際に二値化構造データを回転させるのはなく、ＸＹＺ空間において、代表軸がＺ軸と平行な軸としてあつかわれるようにデータ上の画素位置を変換している。

　投影集計部１３１は、アフィン変換された二値化構造データに基づいて、明部ブロックに含まれる白色画素の画素数をＸＹ平面に関して集計する処理を行う。これにより、ＸＹ平面内の各位置において、Ｚ方向に連続的、離散的にある白色画素の個数を集計した立体ヒストグラムが作成される。ＸＹ平面は、第１配列方向、第２配列方向にそれぞれ平行な配列平面である。

　代表情報特定部１３２は、立体ヒストグラムから代表ブロックに対応する代表局所分布を特定し、その代表局所分布の画素数の立体的な分布形状（代表分布形状）を特定する。すなわち、代表ブロックに対応するＸＹ座標の範囲における局所分布（ヒストグラム）の立体形状と、代表分布形状のＸＹ座標である代表位置とを特定する。

　類似ブロック抽出部１３３は、立体ヒストグラムを用いて、各明部ブロックの代表分布形状に対する分布形状の類似度を算出する。この後、類似ブロック抽出部１３３が、明部ブロックの抽出数の初期値を設定してから、三次元ヒストグラムにおいて、各分布形状から類似度の高い順に抽出数（初期値）の分布形状を抽出する。そして、抽出した分布形状に対応する明部ブロックだけにナンバリングを行う。

　この後、正規ブロック決定部１３４により、ナンバリングにより抽出された明部ブロックの隣接した白ブロックの同士の各間隔を局所分布の位置（ＸＹ座標）に基づいてそれぞれ算出する。明部ブロックの間隔を算出する際には、例えば間隔に上限を設定することで、第１配列方向，または第２配列方向に隣接すると推定されるピン１０５同士の間隔が得られるようにする。上限は、例えば第１配列方向及び第２配列方向に並ぶピン１０５の間隔の設計値に基づいて決めることができ、この例のように第１，第２配列方向が互いに６０度の傾きを持っている場合、設計値の「√３」倍よりも小さい値（他えば、１．６倍）を上限値に設定する。なお、正方格子状に柱部が配列されているものでは、基準間隔の「√２」倍よりも小さい値（例えば１．３倍程度）を上限値に設定すればよい。なお、これにより、ノイズなどの明部ブロックの間隔が除外されるものではない。また、他の方法により、第１配列方向，または第２配列方向に隣接すると推定してもよい。

　次に正規ブロック決定部１３４は、求めた各間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の比である間隔比を求め、この間隔比が１．５未満であるか否かを判定する。この判定で間隔比が１．５以上であれば、抽出数を１だけ減算してから、この抽出数による類似ブロック抽出部１３３による類似度の高い順での抽出とナンバリングを行う。そして、再び正規ブロックによる判定を行う。このようにして間隔比が１．５未満となるまで処理を繰返し、１．５未満となった段階で抽出されている明部ブロックを正規ブロックとして決定する。

　評価情報生成部１３６の直進性評価回路１３６ａでは、正規ブロックとして抽出された各明部ブロックのそれぞれについて、Ｚ方向の各位置における中心座標を求め、これを用いて明部ブロックすなわちピン１０５の中心軸の直線性の評価情報を得る。また、太さ評価回路１３６ｂでは、正規ブロックとして抽出された各明部ブロックのそれぞれについて、Ｚ方向の各位置における外周の長さを求め、これを用いて明部ブロックすなわちピン１０５の太さの評価情報を得る。なお、ピン１０５の中心軸の近似直線、直線性の評価情報、外周の太さの評価情報を求める際には、第１実施形態の評価情報生成部３６と同様に移動平均を用いられる。間隔評価回路１３６ｃは、直進性評価回路１３６ａで算出される各ピン１０５のうち隣接したピン１０５同士の中心軸の近似直線間の距離を第１，第２配列方向でのピン１０５の間隔とする。

　なお、第３実施形態では、ピンフィンの例を挙げて説明したが、同様な三次元繰返構造を有する立体物から生成される構造データの解析にも利用できる

　２，１０２解析システム
　３，ＦＰＲ
　１５，１１５　情報処理装置
　２５，１２５　補正部
　２６，１２６　二値化処理部
　２８，１２８　代表ブロック選定部
　２９，１２９　代表軸決定部
　３０，１３０　回転部
　３１，１３１　投影集計部
　３２，１３２　類似ブロック抽出部
　３４，１３４　正規ブロック決定部
　３６，１３６　評価情報生成部

Claims

　ライン状の第１，第２ライン領域がほぼ等間隔に配列された繰返パターン画像の第１ライン領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、第２ライン領域内の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、繰返パターン画像を画素値に応じて二値化した二値化画像を得る二値化処理部と、
　前記二値化画像中で前記第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、前記第１ライン領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する代表ブロック選定部と、
　前記第１，第２ライン領域の配列方向の各位置について、前記二値化画像中の前記第１画素の画素数、または前記二値化画像中の前記第１画素に対応した前記繰返パターン画像上の画素の画素値平均を前記第１，第２ライン領域のライン方向に沿って集計したヒストグラムを作成する投影集計部と、
　前記代表ブロックの前記ヒストグラム上の分布形状を特定する代表情報特定部と、
　初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、前記各ブロックのうちから前記代表ブロックに対して前記ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に前記抽出ブロック数だけ類似ブロックとして抽出する類似ブロック抽出部と、
　前記抽出数の前記類似ブロックが抽出されるごとに、前記第１ライン領域の配列方向に隣接した前記類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、前記抽出数の適否を判定し、不適な場合には、前記抽出数を「１」減算して前記類似ブロック抽出部に前記類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、前記類似ブロック抽出部で抽出されている前記類似ブロックをそれぞれ前記ライン領域に対応する正規ブロックとして決定する正規ブロック決定部と、
　前記各正規ブロックに基づいて、前記繰返パターン画像上における第１ライン領域または第２ライン領域のライン幅、ラインピッチ、または直線性の評価情報のいずれかを生成する評価情報生成部と、
　を備えることを特徴とする繰返パターン画像の解析システム。
　前記正規ブロック決定部は、
　前記分布形状の間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の間隔比が１．５未満の場合に前記抽出数は適正と判定し、前記間隔比が１．５以上の場合に前記抽出数を不適と判定することを特徴とする請求項１記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記所定の条件は、面積が最大な前記第１ライン領域のブロックであることを特徴とする請求項１又は２記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記代表ブロック内の各画素との距離の二乗の和が最小となる代表軸を決定する代表軸決定部と、
　前記代表軸を二次元直交座標の一方の軸と直交する向きに前記二値化画像を回転する画像回転部を備え、
　前記投影集計部は、前記画像回転部で回転された前記二値化画像を用い前記一方の軸方向の各位置について、画素数、または画素値平均を集計することを特徴とする請求項１または２記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記代表軸決定部は、前記距離の二乗に画素値に応じた重みを与えて代表軸を決定することを特徴とする請求項４記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記二値化処理部は、前記第１ライン領域を膨張させる画像膨張処理を１回あるいは複数回行った後に、前記第１ライン領域を収縮させる画像収縮処理を前記画像膨張処理と同じ回数行うことを特徴とする請求項１または２記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記評価情報生成部は、前記第１または第２ライン領域の一方側の境界を構成する境界画素のうち、前記ライン方向に連なるＰ個の境界画素を選択する選択領域を前記繰返パターン画像における前記ライン方向の一端から他端まで１画素ずつ移動させながら、前記選択領域における前記Ｐ個の境界画素の前記配列方向における平均位置を算出する処理を、前記Ｐの値を１ずつ増加させながら前記Ｐの値を１から前記繰返パターン画像のライン方向の画素数まで繰返し、それぞれの前記Ｐについて前記平均位置を算出する移動平均算出処理を行うことを特徴とする請求項１または２記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記評価情報生成部は、前記第１ライン領域の両側の境界のそれぞれについて前記平均位置を算出し、算出した前記平均位置から前記第１ライン領域の両側の境界の近似直線をそれぞれ求め、前記両側の境界の各近似直線の距離を求めることで前記第１ライン領域の幅を求めることを特徴とする請求項７記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記評価情報生成部は、前記平均位置を用いて、隣接する前記第１ライン領域の同じ側の境界の近似直線を求め、前記２本の近似直線間の距離を求めることで前記第１ライン領域のピッチを求めることを特徴とする請求項７記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記評価情報生成部は、前記Ｐの値ごとの前記平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に前記Ｐの値を対応付けた情報を、前記平均位置の算出に用いた前記境界の直線性を評価する評価情報として求めることを特徴とする請求項７記載の繰返パターン画像の解析システム。
　前記評価情報生成部は、前記Ｐの値ごとの前記平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に前記平均位置に対して前記Ｐの値に応じた重みを掛けた値に前記Ｐの値を対応付けた情報を直線性を評価する評価情報として求めることを特徴とする請求項１０記載の繰返パターン画像の解析システム。
　ライン状の第１，第２ライン領域がほぼ等間隔に配列された繰返パターン画像の第１ライン領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、第２ライン領域内の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、繰返パターン画像を画素値に応じて二値化した二値化画像を得る二値化処理ステップと、
　前記二値化画像中の、前記第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、前記第１ライン領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する代表ブロック選定ステップと、
　前記第１，第２ライン領域の配列方向の各位置について、前記二値化画像中の前記第１画素の画素数、または前記二値化画像中の前記第１画素に対応した繰返パターン画像上の画素の画素値平均を前記第１，第２ライン領域のライン方向に沿って集計したヒストグラムを作成する投影集計ステップと、
　前記代表ブロックの前記ヒストグラム上の分布形状を特定する代表情報特定ステップと、
　初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数を設定し、前記各ブロックのうちから前記代表ブロックに対して前記ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に前記抽出ブロック数だけ類似ブロックとして抽出する類似ブロック抽出ステップと、
　前記抽出数の前記類似ブロックが抽出されるごとに、前記第１ライン領域の配列方向に隣接した前記類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、前記抽出数の適否を判定し、不適な場合には、前記抽出数を「１」減算して前記類似ブロック抽出ステップで前記類似ブロックを再抽出し、適正な場合には、前記類似ブロック抽出ステップで抽出されている前記類似ブロックをそれぞれ前記ライン領域に対応する正規ブロックとして決定する正規ブロック決定ステップと、
　前記各正規ブロックに基づいて、前記繰返パターン画像上における第１ライン領域または第２ライン領域のライン幅、ラインピッチ、または直線性の評価情報のいずれかを生成する評価情報生成ステップと、
　を有することを特徴とする繰返パターン画像の解析方法。
　前記正規ブロック決定ステップは、
　前記分布形状の間隔のうちの最小間隔に対する最大間隔の間隔比が１．５未満の場合に前記抽出数は適正と判定し、前記間隔比が１．５以上の場合に前記抽出数を不適と判定することを特徴とする請求項１２に記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記所定の条件は、面積が最大な前記第１ライン領域のブロックであることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記代表ブロック内の各画素との距離の二乗の和が最小となる代表軸を決定する代表軸決定ステップと、
　前記代表軸を二次元直交座標の一方の軸と直交する向きに前記二値化画像を回転する画像回転ステップとを有し、
　前記投影集計ステップは、前記画像回転ステップで回転された前記二値化画像を用い前記一方の軸方向の各位置について、画素数、または画素値平均を集計することを特徴とする請求項１または２記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記代表軸決定ステップは、前記距離の二乗に画素値に応じた重みを与えて代表軸を決定することを特徴とする請求項１５記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記二値化処理ステップは、前記第１ライン領域を膨張させる画像膨張処理を１回あるいは複数回行った後に、前記第１ライン領域を収縮させる画像収縮処理を前記画像膨張処理と同じ回数行うことを特徴とする請求項１２または１３記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記評価情報生成ステップは、前記第１または第２ライン領域の一方側の境界を構成する境界画素のうち、前記ライン方向に連なるＰ個の境界画素を選択する選択領域を前記繰返パターン画像における前記ライン方向の一端から他端まで１画素ずつ移動させながら、前記選択領域における前記Ｐ個の境界画素の前記配列方向における平均位置を算出する処理を、前記Ｐの値を１ずつ増加させながら前記Ｐの値を１から前記繰返パターン画像のライン方向の画素数まで繰返し、それぞれの前記Ｐについて前記平均位置を算出する移動平均算出処理を行うことを特徴とする請求項１２または１３記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記評価情報生成ステップは、前記第１ライン領域の両側の境界のそれぞれについて前記平均位置を算出し、算出した前記平均位置から前記第１ライン領域の両側の境界の近似直線をそれぞれ求め、前記両側の境界の各近似直線の距離を求めることで前記第１ライン領域の幅を求めることを特徴とする請求項１８記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記評価情報生成ステップは、前記平均位置を用いて、隣接する前記第１ライン領域の同じ側の境界の近似直線を求め、前記２本の近似直線間の距離を求めることで前記第１ライン領域のピッチを求めることを特徴とする請求項１８記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記評価情報生成ステップは、前記Ｐの値ごとの前記平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に前記Ｐの値を対応付けた情報を前記平均位置の算出に用いた前記境界の直線性を評価する評価情報として求めることを特徴とする請求項１８項記載の繰返パターン画像の解析方法。
　前記算出ステップは、前記Ｐの値ごとの前記平均位置のＸ座標から最大のＸ座標、最小のＸ座標、最大のＸ座標と最小のＸ座標との差、またはＸ座標の相加平均に前記平均位置に対して前記Ｐの値に応じた重みを掛けた値に前記Ｐの値を対応付けた情報を直線性を評価する評価情報として求めることを特徴とする請求項２１記載の繰返パターン画像の解析方法。
　複数の柱部が前記柱部の軸方向に直交する第１配列方向及び第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の柱部間の間隔と第２配列方向の柱部間の間隔がほぼ等しい三次元繰返構造物から生成され、仮想的に三次元配列された複数の画素により前記三次元繰返構造物の構造を示す三次元繰返構造データの前記柱部に対応する柱状領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、柱状領域以外の領域の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、三次元繰返構造データを画素値に応じて二値化した二値化構造データを得る二値化処理部と、
　前記第１配列方向及び前記第２配列方向のそれぞれに平行な配列面内の各位置について、前記第１画素の画素数、または前記第１画素に対応した三次元繰返構造データ中の画素の画素値平均を前記軸方向に沿って集計した立体ヒストグラムを作成する立体投影集計部と、
　前記二値化データ中の前記第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、前記柱状領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する代表ブロック選定部と、
　前記代表ブロックの前記立体ヒストグラム上の分布形状を特定する代表情報特定部と、
　初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、前記各ブロックのうちから前記代表ブロックに対して前記立体ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に前記抽出数だけ類似ブロックとして抽出する類似ブロック抽出部と、
　前記抽出数の前記類似ブロックが抽出されるごとに、前記第１配列方向及び第２配列方向に隣接が推定される前記類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、前記抽出数の適否を判定し、不適な場合には、前記抽出数を「１」減算して前記類似ブロック抽出部に前記類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、前記類似ブロック抽出部で抽出されている前記類似ブロックをそれぞれ前記柱状領域に対応する正規ブロックとして決定する正規ブロック決定部と、
　前記各正規ブロックに基づいて、前記三次元繰返構造データにおける柱状領域の太さ、柱の間隔、または直進性の評価情報のいずれかを生成する評価情報生成部と、
　を備えることを特徴とする三次元繰返構造データの解析システム。
　複数の柱部が前記柱部の軸方向に直交する第１配列方向及び第２配列方向にそれぞれほぼ等間隔に配列され、かつ第１配列方向の柱部間の間隔と第２配列方向の柱部間の間隔がほぼ等しい三次元繰返構造物から生成され、仮想的に三次元配列された複数の画素により前記三次元繰返構造物の構造を示す三次元繰返構造データの前記柱部に対応する柱状領域内の画素が第１画素値を有する第１画素に、柱状領域以外の領域の画素が第１画素値とは異なる第２画素値を有する第２画素となるように、三次元繰返構造データを画素値に応じて二値化した二値化構造データを得る二値化処理ステップと、
　前記第１配列方向及び前記第２配列方向のそれぞれに平行な配列面内の各位置について、前記第１画素の画素数、または前記第１画素に対応した三次元繰返構造データ中の画素の画素値平均を前記軸方向に沿って集計した立体ヒストグラムを作成する立体投影集計ステップと、
　前記二値化データ中の前記第１画素が連続した各ブロックのうちから、所定の条件に基づいて、前記柱状領域に対応が推定される代表ブロックを１つ選定する代表ブロック選定ステップと、
　前記代表ブロックの前記立体ヒストグラム上の分布形状を特定する代表情報特定ステップと、
　初期値として最終的な取得予定ブロック数よりも大きい値の抽出数が設定され、前記各ブロックのうちから前記代表ブロックに対して前記立体ヒストグラム上の分布の状態の類似度が高いものから順番に前記抽出数だけ類似ブロックとして抽出する類似ブロック抽出ステップと、
　前記抽出数の前記類似ブロックが抽出されるごとに、前記第１配列方向及び第２配列方向に隣接が推定される前記類似ブロックに対応する分布形状同士の各間隔に基づいて、前記抽出数の適否を判定し、不適な場合には、前記抽出数を「１」減算して前記類似ブロック抽出ステップで前記類似ブロックを再抽出させ、適正な場合には、前記類似ブロック抽ステップで抽出されている前記類似ブロックをそれぞれ前記柱状領域に対応する正規ブロックとして決定する正規ブロック決定ステップと、
　前記各正規ブロックに基づいて、前記三次元繰返構造データにおける柱状領域の太さ、柱の間隔、または直進性の評価情報のいずれかを生成する評価情報生成ステップと、
　を有することを特徴とする三次元繰返構造データの解析方法。