WO2023276637A1

WO2023276637A1 - 測定器、表面評価指標の演算方法及びプログラム

Info

Publication number: WO2023276637A1
Application number: PCT/JP2022/023642
Authority: WO
Inventors: 尚吾持田; 拓史宇田; 良隆寺岡
Original assignee: コニカミノルタ株式会社
Priority date: 2021-06-28
Filing date: 2022-06-13
Publication date: 2023-01-05
Also published as: EP4365543A1; CN117581077A; JPWO2023276637A1

Abstract

測定器は、測定対象物に照明光を照射可能な単一の照明手段（１）と、照明手段（１）から測定対象物（１００）に照射された照明光の測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段（３）と、二次元光電変換手段（３）で得られる電気信号に基づいて、測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布取得手段（４）と、二次元光電変換手段（４）で得られる電気信号に基づいて、測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布取得手段（４）と、形状分布取得手段により取得された測定対象物の表面形状分布（１０１）と、輝度分布取得手段により取得された測定対象物の二次元輝度分布（１０２）の少なくともいずれかを用いて、測定対象物の表面評価指標を演算する演算手段（４）を備えている。

Description

測定器、表面評価指標の演算方法及びプログラム

　この発明は、例えばシボ加工された自動車内装部品の表面の評価指標を求めることができる測定器、表面評価指標の演算方法及びプログラムに関する。

　シボ加工等に代表される表面加工が施された自動車の内装部品は、色や光沢等を管理指標として用いることで品質管理がなされている。しかし最近では、色や光沢のみで数値化できない質感を管理するために、内装部品表面の二次元光沢情報や高さ情報(形状情報と同じ)を測定し、検査者の目視にあうよう指標化する動きがある。

　特許文献１には、輪郭形状測定器は測定対象物表面に沿って、触針を有するピックアップを移動させ触針の変位量を電気信号に変換し、計算機で読み取る事で測定対象物の表面粗さや輪郭形状(高さ情報)を測定する表面粗さ・輪郭形状測定装置が開示されている。

　具体的には、ピックアップ及び測定対象物を相対的に移動させることで２方向つまりＸＹ平面の輪郭形状を測定可能としている。取得した３次元の高さ情報(トポグラフィ)に対して計算処理を施す事で、ＩＳＯ－４２８７、ＩＳＯ－２５１７８等で規定されている表面粗さ指標Ｒａ、Ｓａ等を算出することが可能である。

　しかし、特許文献１に記載の技術では、
Ａ）ピックアップの移動中は１次元方向の情報しか取得しないため、２次元情報を測定するのに時間がかかる、
Ｂ）二次元光沢分布が取得できないため、目視相関が担保されない、
というような課題がある。

　シボ加工のような深い凹凸を持った測定対象物は、凹凸による光沢の変化と目視相関が高く、２次元光沢分布と表面形状分布から凹凸に関する情報を取得できれば、測定対象物の凹凸に応じた情報を可視化・定量化できる。

　このように、シボ加工等が施された測定対象物の凹凸に応じた目視相関の高い品質管理を目指すには、特許文献１に記載の装置では不十分である。

　一方、特許文献２には、自動車内装部品の測定対象物から、表面形状分布及び二次元光沢を取得できる装置が提案されている。この装置では、表面形状分布の測定は“フォトメトリックステレオ法”に基づいて行われている。表面形状分布の取得について述べると、４つの光源（２）が、左右と前後に直交する方向に配置されており、それぞれサンプル（１０）の法線方向から４５°方向でサンプルを照明する。その照明光をサンプルの法線上に配置された受光器（４）で受光し、各光源に対応する４つの情報からサンプルの表面傾きを推定する。ただし、その推定はサンプルの光反射特性がｃｏｓ特性（ランバーシアン）であるという仮定に基づく。

　二次元光沢の取得について述べると、別の光源（６）から照明光がビームスプリッタ（１８）で反射し、サンプル（１０）を垂直方向から照明し、その照明光を受光器（４）で受光する。

特開２００６－１１８９１１号公報米国特許公開２０１５／０３６９５９５号公報

　しかしながら、特許文献２に記載された装置では、表面形状分布及び二次元光沢を取得可能であるが、以下のような問題が生じる。
１．正反射光と拡散反射光の強度差が大きい測定対象物である場合、センサ側のダイナミックレンジ確保処理が必要であるため、結果としてＳＮが悪くなる場合があり、表面評価指標の精度が下がる可能性がある。
２．表面形状分布測定及び二次元光沢測定を異なる照明光学系で行っており、複数光源が存在していることに起因して、その個体差により測定対象物への照度がばらつき、表面形状分布の再構成精度が下がり、表面評価指標の精度が下がる可能性がある。

　この発明は、このような技術的背景に鑑みてなされたものであって、精度の高い測定対象物の表面評価指標を求めることができる測定器、表面評価指標の演算方法及びプログラムの提供を目的とする。

　上記目的は以下の手段によって達成される。
（１）測定対象物に照明光を照射可能な単一の照明手段と、
　前記照明手段から測定対象物に照射された照明光の測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布取得手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、
　前記形状分布取得手段により取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布取得手段により取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算手段と、
　を備えた測定器。
（２）測定対象物に単一の照明手段から照射された照明光の前記測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布取得手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、
　前記形状分布取得手段により取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布取得手段により取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算手段と、
　を備えた測定器。
（３）前記形状分布取得手段は、前記照明手段により複数の位相の異なる正弦波パターンの照明光を時分割で前記測定対象物に照射したときの正反射光を前記二次元光電変換手段で受光したときに、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を計算により取得する前項１または２に記載の測定器。
（４）前記輝度分布取得手段は、前記照明手段により一定値のパターンの照明光を前記測定対象物に照射したときの正反射光を前記二次元光電変換手段で受光したときに、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の輝度分布を計算により取得する前項１または２に記載の測定器。
（５）前記二次元光電変換手段の空間分解能が１００μｍ以下である前項１～４のいずれかに記載の測定器。
（６）前記測定対象物は表面がシボ加工されており、
　前記表面評価指標は、シボ加工された表面の特徴量に関する指標である前項１～５のいずれかに記載の測定器。
（７）前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布を、その高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割を行う前項１～６のいずれかに記載の測定器。
（８）前記演算手段は、前記第１の領域分割の実行前に、前記表面形状分布に対して、その高周波成分を除去する低周波フィルタ処理を施す前項７に記載の測定器。
（９）前記演算手段は、前記第１の領域分割の結果として得られた複数の閉じた領域を表す画像に対して、画像端に接する閉じた領域を表す座標情報を削除する前項７または８に記載の測定器。
（１０）前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割行う前項１～６のいずれかに記載の測定器。
（１１）前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布をその高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割と、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割を行い、
　前記第１の領域分割の結果として得られた画像と、前記第２の領域分割の結果として得られた画像と、前記表面形状分布と、前記二次元輝度分布のうちの１つ以上を用いて前記表面評価指標を算出する前項１～１０のいずれかに記載の測定器。
（１２）前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域の個数で表される前項７～９のいずれかに記載の測定器。
（１３）前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域の平均面積で表される前項７～９のいずれかに記載の測定器。
（１４）前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域を表す座標情報から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合における高さの平均値で表される前項７～９のいずれかに記載の測定器。
（１５）前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布をその高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割と、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割を行い、
　前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の複数の閉じた領域と、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標情報とから求められた、閉じた領域内部の同座標集合の平均面積で表される前項1～６のいずれかに記載の測定器。
（１６）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から求められた、前記二次元輝度分布内の同座標集合における明るさの平均値で表される前項１０または１１に記載の測定器。
（１７）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分及び凹部分それぞれで算出した指標値のコントラストを計算することによって得られる前項１０または１１に記載の測定器。
（１８）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凸部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合における、基準面からの偏差の絶対値の平均値を求めることで得られる指標を含む前項１０または１１に記載の測定器。
（１９）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合における、基準面からの偏差の二乗の平均値の平方根を求めることで得られる指標を含む前項１０または１１に記載の測定器。
（２０）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合内に含まれる波長成分の平均値で表される前項１０または１１に記載の測定器。
（２１）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合内における、前記表面形状分布の水平方向または垂直方向の基準面からの偏差の二乗の平均値の平方根を求めることで得られる前項１０または１１に記載の測定器。
（２２）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分を表す座標集合から求められた、その凸部分の曲率半径の平均値で表される前項１０または１１に記載の測定器。
（２３）前記表面評価指標は、前記表面形状分布における凹凸の筋面の方向性を表す前項１～２２のいずれかに記載の測定器。
（２４）前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分を表す座標集合から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合における局所的な勾配の平均値で表される前項１０または１１に記載の測定器。
（２５）前項１～２４のいずれかに記載の測定器の形状分布取得手段が、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布測定ステップを実行し、
　輝度分布取得手段が、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布測定ステップを実行し、
　前記演算手段が、前記形状分布測定ステップにより取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布測定ステップにより取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算するステップを実行する表面評価指標の演算方法。
（２６）測定対象物に単一の照明手段から照射された照明光の前記測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得するステップと、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得するステップと、
　取得された前記測定対象物の表面形状分布と二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算ステップと、
　をコンピュータに実行させるためのプログラム。

　この発明の測定器及び表面評価指標の演算方法によれば、照明手段から測定対象物に照射された照明光の測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に二次元変換素子が配置されているから、正反射光と拡散反射光の強度差が大きい測定対象物であっても、二次元光電変換部側のダイナミックレンジ確保処理が不要であるため、高いＳＮを維持でき、精度の高い表面評価指標を得ることができる。しかも、単一の照明手段によって表面形状分布を取得できるため、測定対象物への照度ばらつきが生じず、安定して表面形状分布を取得でき、算出される指標の再現性担保を期待できる。

　また、この発明のプログラムによれば、測定対象物に単一の照明手段から照射された照明光の測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、測定対象物の表面形状分布を取得するステップと、二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、測定対象物の二次元輝度分布を取得するステップと、取得した表面形状分布と二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、測定対象物の表面評価指標を演算するステップをコンピュータに実行させることができる。

この発明の一実施形態に係る測定器の構成を示すブロック図である。測定器の外観を示す斜視図である。測定対象物の表面形状分布及び二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いた表面評価指標の算出までの流れを説明するための図である。表面形状分布に線を引いてセル毎に区分けした画像を示す図である。 watershedセグメンテーション法を説明するための図である。表面評価指標２を説明するための図である。表面評価指標５及び６を説明するための図である。表面評価指標７～９を説明するための図である。（ａ）（ｂ）は表面評価指標１０～１３に関連する説明図である。（ａ）（ｂ）は表面評価指標１４～１７に関連する説明図である。表面評価指標１８を説明するための図である。表面評価指標２０～２３に関連する説明図である。同じく表面評価指標２０～２３に関連する説明図である。表面評価指標２８を説明するための図である。表面評価指標２９を説明するための図である。 H-V セグメンテーションを２値化により行った場合の問題点を説明するための図である。 H-V セグメンテーションを３値化以上で行った場合の模式図で、（ａ）は金型からシボを抜き取る際の抜き勾配の角度を示す図、（ｂ）は凹部分から凸部分の変化の様子を示す図である。 H-V セグメンテーションにおけるノイズ処理としてオープニング処理を行う場合の膨張処理と収縮処理の説明図である。ボロノイ分割の説明図である。セルセグメンテーションにおいて、周囲のセルを削除する後処理を説明するための図である。セグメンテーションの精度を向上させるため、表面形状分布をぼかしフィルタ処理する場合の説明図である。セルセグメンテーションとしてwatershedセグメンテーションを用いた場合のWolfプルーニングの適用についての説明図である。

　以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

　図１は、この発明の一実施形態に係る測定器の構成を示すブロック図である。

　図１に示す測定器は、単一の照明用表示装置１と、対物レンズ２と、ＣＣＤセンサ等からなる二次元の撮像素子である二次元光電変換部３と、演算部４と、液晶表示装置等によって構成される演算結果表示部５を備えている。

　照明用表示装置１はパターン照明を表示するとともに、表示したパターン照明から測定対象物（単に試料ともいう）１００の被測定部位１００ａに対して照明光Ｌ１を照射する。

　二次元光電変換部３は多数の画素を備え、試料１００からの反射光Ｌ２を対物レンズ２を介して画素毎に受光し、画像データに変換して出力する。

　この実施形態では、照明用表示装置１と二次元光電変換部３とは、二次元光電変換部３が被測定部位１００ａの表面での鏡面反射である正反射成分の反射光を受光可能である位置関係で配置されている。つまり、試料１００の被測定部位１００ａの法線と照明用表示装置１の法線とのなす角と、試料１００の被測定部位１００ａの法線と二次元光電変換部３とのなす角が、同程度となる関係に配置されている。また、試料１００における被測定部位１００ａの表面（試料面）と二次元光電変換部３が共役関係にあることが望ましい。

　二次元光電変換部３から出力された電気信号である画像データは、必要に応じ、図示しないＩＶ変換回路、ＡＤ変換回路を通じてデジタル信号に変換され、演算部４に送られる。なお、二次元光電変換部３から出力された画像データのデジタル信号への変換は、演算部４で行われても良い。

　演算部４は、送られてきた画像データを用いてＣＰＵ等により、試料１００の表面形状分布及び二次元輝度分布を取得する。取得方法については後述する。演算部４はさらに、取得した試料１００の表面形状分布と二次元輝度分布の一方もしくは両方を用いて、試料１００の表面評価指標（以下、単に指標ともいう）を算出する。

　演算部４は専用の装置であっても良いし、パーソナルコンピュータにより構成されていても良い。また、二次元光電変換部３から出力されデジタル信号に加工された画像データは、ネットワークを介して演算部４に送られても良い。この場合は、演算部４が測定場所と離れた場所に存在していても、指標の算出を行うことができる。

　また、測定対象を自動車内装部品とすると、シボ加工による成形品のシボの大きさは、一般的な形状で小さいもので２００μｍ未満程度、大きいもので２０００μｍ程度であると考えられる。測定器は、シボ加工の凹凸を空間的に区別できることがより望ましい。

　以上から、二次元光電変換部３の空間分解能はナイキストの定理を考慮して１００μｍ以下であることが望ましい。

　図２は、この発明の一実施形態に係る測定器の外観を示す斜視図である。この実施形態では、測定器は携行可能なハンディタイプのものに構成されている。

　具体的には、照明用表示装置１、対物レンズ２、二次元光電変換部３、演算部４が、筐体８内に収容されている。また、筐体８の上面には、携行用の把持部８２が備えられると共に、演算結果を表示するための演算結果表示部５が備えられ、さらに筐体８の下面には、試料１００の被測定部位１００ａに照明光を照射し、被測定部位からの反射光を取り込むための開口８１が形成されている。

　図２に示す測定器は、使用に際して、把持部８２を把持して下面の開口８１を試料１００の被測定部位１００ａに位置させる。そしてこの状態で、筐体８の内部に収容されている照明用表示装置１から照明光を試料１００に照射し、その反射光を二次元光電変換部３で受光し、二次元光電変換部３から出力された画像データを用いて演算部５で表面形状分布及び二次元輝度分布を取得し、さらにはこれら分布の少なくともいずれかを用いて指標を算出し、算出結果を演算結果表示部５に表示するようになっている。

　このような測定器によれば、筐体を持ち運ぶことにより、場所を問わず表面形状分布及び二次元輝度分布を取得でき、指標を算出できる。なお、ハンディタイプの測定器ではなく、ベンチトップ型の測定器であっても良い。
［実施例１］：画像処理アルゴリズム例と表面評価指標の計算例
　次に、試料１００の表面形状分布及び二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いた表面評価指標の算出までの流れを、（１）画像処理アルゴリズム、（２）指標化、の順に述べる。ただし、二次元輝度分布は一定の露光条件で取得できるものとする。

　　　・　画像処理アルゴリズム
　以下では、表面形状分布及び二次元輝度分布を用いて試料１００の特徴を表す指標を算出する直前までの画像処理アルゴリズムについて述べる。

図３に、処理全体の大まかな流れを示す。処理開始時に試料１００の表面形状分布１０１、二次元輝度分布１０２の２つの情報を既に保持しているものとする。

　初めに、表面形状分布１０１に対してセルセグメンテーション（cell-segmentation）を行う。この処理は、表面形状分布１０１に対してノイズリダクションを施したのちに、試料１００の表面の凹凸に応じて表面形状分布１０１を「区分け」つまり領域に分割する処理である。表面形状分布１０１が持つ凹凸の局所的に値が小さいところを結んでいくことで実現する。概念的には、図４の画像１０４に示すように、表面形状分布１０１に白色で示す線１０３を引き、セル毎に区分けした画像１０５（以下セルラベル（またはcell-labels）１０５ともいう）のように、区分けした領域毎にラベル値を割り振る操作に相当する。ここでは、区分けされた１つ１つの領域をセル（cellともいう）１０５ａと呼称している。

　本手法は、図５に示すように、watershedセグメンテーション（watershed segmentation）と呼ばれるアルゴリズム等を用いる事で実現できる。本アルゴリズムでは、まず入力画像を反転させ、その画像が持つ分布を山谷とみなし、上空からある一定の水位になるまで水を流し続け、その際に別の水たまり同士が出会う画素を区分け線・境界線としてcellを作っていく。また、水位に関しては水の入れ始め及び終わる高さをうまく調節する事で、表面形状分布１０１に外れ値が含まれている場合等に対応できる。また、ノイズリダクションの手法として(1)ぼかしフィルタ（blur-filter）を施す、(2)wolfプルーニング、等が挙げられるが、この限りではない。

　次に表面形状分布１０１に対して、図３の符号１０６に示すように、H-V セグメンテーション（H-V segmentation）を行う。これは表面形状分布１０１に対して、ノイズ処理及びその高さをある閾値で２つ以上の分類を行う処理を指す。その結果として、表面形状分布１０１の中で相対的に高い部分（Hill）、低い部分（Valley）の情報をもった画像１０６（以下H-V mask１０６ともいう）を取得できる。また、閾値に関してはH-V segmentationの実行時に自ら定めても良いし、自動的に算出しても良い。処理方法の一例として、公知の方法である大津（Otsu）の２値化処理を挙げることができる。ノイズ処理の手法としてはH-V segmentationの実行前のblur-filterや膨張・収縮処理等が挙げられるが、この限りでない。

　以上の処理によって得られたcell-labels１０５、H-V mask１０６、表面形状分布１０１、二次元輝度分布１０２のこれら４つの情報のうちの少なくともいずれかを用いて試料１００の特徴量を表す指標を算出する。

　　　・　指標化
　ここでは、上記４つの情報のうちの少なくともいずれかを用いて試料１００についての指標を演算する方法について述べる。
・指標１［単位は個］
　この指標１は、表面形状分布１０１、二次元輝度分布１０２のサイズにおけるcell１０５ａの個数である。指標を比較するサンプルが同じサイズで議論されている場合に用いる。各cell１０５ａに割り振られたラベル値の種類の個数を数え上げる事で算出できる。
・指標２［単位は個／ｍｍ^２］
　図６に示すように、単位面積当たりのcell１０５ａの個数を表す。指標１を算出したのちに、表面形状分布１０１の大きさSizeX×SizeYで除算する事で、表面形状分布／２次元光沢の大きさに影響を受けない値を算出できる。
・指標３［単位はｍｍ^２］
　cell１０５ａの平均面積を表す。Cell-labels１０５に割り振られている同一ラベル値の出現回数を各cell１０５ａ毎に数え上げ、それらを平均化する事で算出できる。
・指標４［単位はμｍ］
　cell１０５ａの平均高さを表す。１つのcell１０５ａに対応する座標集合内において、表面形状分布１０１の最大値、最小値をそれぞれ抽出し、その差分を計算する。Cell１０５ａ毎にこの演算を繰り返し、それらを平均化する事で算出できる。
・指標５［単位はｍｍ^２］
　各cell１０５ａのHillであると判定された部分の面積の平均値である。イメージとしては、図７右図のように、cell１０５ａ毎にHill（色の薄い部分)である面積を計算し、それらを平均化することで算出できる。
・指標６［単位はｍｍ^２］
　各cell１０５ａのValleyである部分の面積の平均値である。イメージとしては、図７右図のように、cell１０５ａ毎にValley（色の濃い部分）である面積を計算し、それらを平均化することで算出できる。
・指標７
　図８に示すように、試料１００の高さの中で相対的に高い部分（Hill）における、明るさの平均値である。二次元輝度分布１０２とH-Vmask１０６の要素積から算出が可能である。
・指標８
　図８に示すように、試料１００の高さの中で相対的に低い部分（Valley）における、明るさの平均値である。二次元輝度分布１０２とH-Vmask１０６を反転した画像の要素積から算出が可能である。
・指標９
　図８に示すように、指標７と指標８のコントラストを計算することで算出される。
・指標１０：Sa_TopoHill［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１に対して、Hillである領域の平均的な”粗さ”を表す。Hillである領域の基準面に対して、その表面形状分布１０１の高さの偏差の絶対値を平均化する事で算出できる。
・指標１１：Sa_TopoValley［単位はμｍ］
　表面形状分布に対して、Valleyである領域の平均的な”粗さ”を表す。Valleyである領域の基準面に対して、その表面形状分布の高さの偏差の絶対値を平均化する事で算出できる。
・指標１２：Sa_RefHill［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０１に対して、Hillである領域の基準面における偏差の絶対値を平均化したものを表す。
・指標１３：Sa_RefValley［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０１に対して、Valleyである領域の基準面における偏差の絶対値を平均化したものを表す。

　ただし、指標１０、１２に関し、その算出手法は基準面の取り方によって以下の２通りが存在する。
（ａ）Hillである領域全体を用いて基準面を設定し、その基準面からの偏差を用いて指標を算出する方法（図９（ａ）参照）
（ｂ）Hillである領域それぞれで固有の基準面を設定し、各々の領域で指標算出し、平均化する手法（図９（ｂ）参照）
H-V segmentationの段階でHillそれぞれを一括に扱うかどうかで（ａ）の方法と（ｂ）の方法を切り替えながら行えば良い。（ａ）の方法と（ｂ）の方法を比較すると、（ｂ）の方がHillの１個１個を固有に扱うため、高精度に算出できることが期待できる。

　指標１１、１３のValleyの場合も、図９（ａ）（ｂ）に示したHillの場合と同様に、Valleyである領域全体を用いて基準面を設定しても良いし、Valleyである領域それぞれで固有の基準面を設定しても良い。
・指標１４：Sq_TopoHill［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１に対して、Hillである領域の平均的な「粗さ」を表す。Hillである領域の基準面に対して、その表面形状分布の高さの偏差の二乗平均の平方根を取ることで算出できる。
・指標１５：Sq_TopoValley［単位はμｍ］
　表面形状分布に対して、Valleyである領域の平均的な「粗さ」を表す。Valley である領域の基準面に対して、その表面形状分布の高さの偏差の二乗平均の平方根を取ることで算出できる。
・指標１６：Sq_RefHill［単位はμｍ］
　二次元輝度分布に対して、Hillである領域の平均的な「粗さ」を表す。Hillである領域の基準面に対して、その表面形状分布の高さの偏差の二乗平均の平方根を取ることで算出できる。
・指標１７：Sq_RefValley［単位はμｍ］
　二次元輝度分布に対して、Valleyである領域の平均的な「粗さ」を表す。Valley である領域の基準面に対して、その表面形状分布の高さの偏差の二乗平均の平方根を取ることで算出できる。

　ただし、指標１４、１６に関し、その算出手法は基準面の取り方によって以下の２通り存在する。
（ａ）Hillである領域全体を用いて基準面を設定し、その基準面からの偏差を用いて指標を算出する方法（図１０（ａ）参照）
（ｂ）Hillである領域それぞれで固有の基準面を設定し、各々の領域で指標算出し、平均化する手法（図１０（ｂ）参照）
H-V segmentationの段階でHillそれぞれを一括に扱うかどうかで（ａ）の方法と（ｂ）の方法を切り替えながら行えば良い。（ａ）の方法と（ｂ）の方法を比較すると、（ｂ）の方がHillの１個１個を固有に扱うため、高精度に算出できることが期待できる。

　指標１５、１７のValleyの場合も、図１０（ａ）（ｂ）に示したHillの場合と同様に、Valleyである領域全体を用いて基準面を設定しても良いし、Valleyである領域それぞれで固有の基準面を設定しても良い。
・指標１８：RsM_TopoHill［単位はｍｍ］
　図１１に示すように、表面形状分布１０１のうち、Hillである部分の平均的な周期を表す。あるHillに対して、その基準面と表面形状分布１０１との交点をカウントしていき、カウント回数が偶数回になる毎に１周期としてそれらを平均化する。これを各Hillすべてで繰り返し、それらを平均化することで算出できる。次に示すValleyについての指標１９の場合も同様である。
・指標１９：RsM_TopoValley［単位はｍｍ］
　表面形状分布１０１のうち、Valleyである部分の平均的な周期を表す。あるValleyに対して、その基準面と表面形状分布１０１との交点をカウントしていき、カウント回数が偶数回になる毎に１周期としてそれらを平均化する。これを各Valleyすべてで繰り返し、それらを平均化することで算出できる。

　また、以下４つの指標２０～２３は図１２に示すX、Y方向それぞれで指標を算出したものであり、これらの指標により、表面形状分布１０１におけるHill／Valleyの領域で粗さの方向性を定量化できる。
・指標２０：RaX_TopoHill ［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１のうち、Hillである部分のX方向の「粗さ」を表す。図１３の下図に示すように表面形状分布１０１のHillの部分（領域１、２、３、４、・・・）が存在したときに、図１３の RaX_TopoHillを求める式によって算出される。
・指標２１：RaY_TopoHill ［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１のうち、Hillである部分のY方向の「粗さ」を表す。図１３の下図に示すように表面形状分布１０１のHillの部分（領域１、２、３、４、・・・）が存在したときに、図１３の RaY_TopoHillを求める式によって算出される。
・指標２２：RaX_TopoValley ［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１のうち、Valleyである部分のX方向の「粗さ」を表す。図１３のHill の部分をValleyの部分に置き換えることで同様に求めることができる。
・指標２３：RaY_TopoValley ［単位はμｍ］
　表面形状分布１０１のうち、Valleyである部分のY方向の「粗さ」を表す。図１３のHill の部分をValleyの部分に置き換えることで同様に求めることができる。
・指標２４：RaX_RefHill［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０２のうち、Hillである部分のX方向の「粗さ」を表す。図１３におけるHillの部分を二次元輝度分布１０２のHillの部分に置き換えることで、図１３と同様の演算を行えば良い。
・指標２５：RaY_RefHill［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０２のうち、Hillである部分のY方向の「粗さ」を表す。図１３におけるHillの部分を二次元輝度分布１０２のHillの部分に置き換えることで、図１３と同様の演算を行えば良い。
・指標２６：RaX_TopoValley［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０２のうち、Valleyである部分のX方向の「粗さ」を表す。図１３におけるHillの部分を二次元輝度分布１０２のValleyの部分に置き換えることで、図１３と同様の演算を行えば良い。
・指標２７：RaY_TopoValley［単位はμｍ］
　二次元輝度分布１０２のうち、Valleyである部分のY方向の「粗さ」を表す．図１３におけるHillの部分を二次元輝度分布１０２のValleyの部分に置き換えることで、図１３と同様の演算を行えば良い。
・指標２８：Spchill［単位はｍｍ^－１］
　図１４に示すように、表面形状分布１０１における、Hill部分の曲率の平均値を表す。大きい程形状が鋭い事を示している。各Hillにおける最頂部の座標において、その近傍画素から表面形状分布の曲率を、図１４の式Ｓ_ｐｃの通りに求める事で算出される。
・指標２９：Std［単位は°］
　表面形状分布１０１における方向性とその角度を表す指標であり、表面形状分布１０１における凹凸の筋面の方向性を表す指標である。図１５に示すように、表面形状分布１０１の空間周波数分布に対して原点から半径方向に積分する事で、ある角度における方向性の強さを取得できる。Stdパラメータは方向プロットでピークの大きい順番にその角度を示す。
・指標３０：Sdq［単位はμｍ／ｍｍ］
　表面形状分布１０１のHill部分の曲率の局所的な勾配の平均値である。この値が大きければ大きい程目の細かさを表す。表面形状分布１０１のHillごとに微分演算を施し、平均化することで算出可能である。
（３）表面形状分布と二次元輝度分布の取得方法
　まず、表面形状分布の取得方法について述べる。本方法は一般に”Phase Measuring Deflectmetry(PMD)”と呼ばれる公知の方法である。照明用表示装置１に位相の異なる複数の正弦波パターンを時分割で表示し、その反射光を二次元光電変換部３で受光し、受光結果を記録する。反射光には試料１００の傾き（曲率）情報が含まれるため、受光した複数の反射光分布を用いてサンプル面上で空間的に積分計算を施すことで、高さ情報への変換が可能となる。

　次に二次元輝度分布の取得方法について述べる。照明用表示装置１に全ての画素値が一定値を持つパターン（全白画像）を表示し、その反射光を二次元光電変換部３で受光し、受光結果を記録することで取得できる。

　このようにして、試料１００についての表面形状分布及び二次元輝度分布の取得が可能である。ただし、両分布ともに二次元光電変換部３の記録可能な明るさのダイナミックレンジを超えないよう、記録前に照明用表示装置１の光量調節を行っておくことで、指標算出の際に高精度な値を算出することが期待できる。

　このように、本実施形態によって算出される指標の特徴として、照明用表示装置１で照射された照明光の正反射光を二次元光電変換部３が受光し、二次元光電変換部３で得られた電気信号から表面形状分布１０１及び二次元輝度分布１０２が取得され、これら表面形状分布１０１及び二次元輝度分布１０２の少なくともいずれかを用いて指標を算出することで、以下の効果を期待できる。
（１）正反射光と拡散反射光の強度差が大きい試料１００であっても、表面形状分布１０１及び二次元輝度分布１０２ともに正反射光による受光に基づいて取得されるため、二次元光電変換部３側のダイナミックレンジ確保処理が不要であり、このため高いSNを維持でき、高精度に指標を算出することが可能となる。
（２）単一の光源である照明用表示装置１によって表面形状分布１０１を取得可能であるため、測定物への照度ばらつきが生じず、安定して表面形状分布が取得できる。このため、算出される指標の再現性担保が期待できる。表面形状分布の精度が悪いと、高さ情報を正確に指標に反映することができない。
（３）照明用表示装置１は単一の光源であり、特許文献２と較べて光源を含む照明系が共通化されているため、露光調整が少なくとも１回で済み、指標の算出が効率的である。
このように、本実施形態では、先行技術と比べて高精度かつ簡単に上記指標を算出することが可能である。
［実施例２］：H-V segmentationの方法
　H-V segmentationの方法として２つ以上の閾値を設定することによる３値化、４値化を採用する方法も考えられる。２値化の場合、図１６のように、指標計算時に本来はHillでない領域、例えばHillとValleyの間の傾斜（Slope）部分も計算に含めてしまう可能性が高い。そのため、表面形状分布１０１に対して”Hill”、“Valley”のほかにその他の領域を意味する“else”等のように３種類以上の値をあてがう事で、二次元光沢に関係する指標に対して、より目視に近い結果になると考えられる。

また、“else”領域を算出し、解析することで、表面形状分布１０１のうち、シボ加工部分の実際の凸部分と凹部分の境目の領域に関する情報を取得できる。金型からシボを抜き取る際の抜き勾配の角度（図１７（ａ）参照）や、凹部分から凸部分の変化の様子（図１７（ｂ）（ｃ）参照）を知る事ができる。
［実施例３］：H-V segmentationにおけるノイズ処理手法１
　H-V segmentationにおけるノイズ処理としてオープニング（opening）が有効である。この処理は、収縮→収縮→膨張→膨張・・・のように処理することで領域を分ける処理である。膨張とは図１８上側の図に示すように、２値化された領域を一周り、二周りと広げる処理をいい、膨張を行うことで、隣り合った箇所を繋げることができる。収縮とは図１８下側の図に示すように、２値化された領域を一周り、二周りと縮める処理をいう。１画素程度の２値化された領域を消したり、意図せずくっついて抽出された箇所を切り離したりすることができる。これによって、小さいパターンや細いパターンの除去が可能であるため、H-V mask１０６の作成前の表面形状分布１０１が高周波ノイズ（欠け、ほこり、ごみ、傷等）を有する場合に有効である。
［実施例４］：H-V segmentationにおけるノイズ処理手法２
　表面形状分布１０１自体に高周波ノイズが重畳している場合は、前述の実施例３のノイズ処理法でも良いが、ガウスカーネル（Gaussian Kernel）等を用いたblur-filteringも有効である。
［実施例５］：Cell-Segmentationの実現手法１
　Cell-Segmentationの実現方法として、表面形状分布の局所的な最小値（極小値）を探索しそれらを結ぶ事でも実現できる。
［実施例６］：Cell-Segmentationの実現手法２
　ボロノイ分割を用いる事で実現できる。ボロノイ分割とは、図１９に示すように、ある空間上の任意の位置に配置された複数個の点に対して、点同士がどの点に最も近いかによって領域分けをされた図の事である。分割パターンは、分割前の点の位置のみに依存する（点に重み付けをする事は可能である）。

　表面形状分布１０１に対して、凹凸が局所的に最大となるような位置に点を打つ事でcell-labels１０５が得られる。
［実施例７］：Cell-segmentationの後処理（画像エッジ部でcell１０５ａが欠ける問題への対応）
　Cell-Segmentationにより得られるcell-labels１０５は、各cell１０５ａが図２０左図のように画像のエッジ部で途切れてしまうために、算出する指標値の精度が実際とは異なってしまう。そこで、図２０右図のように周囲のcell１０５ａを削除する後処理を加える事で、本問題に対処できる。その結果として得られる画像を新たなcell-labels１０５として扱い、指標値の計算を行えばよい。
［実施例８］：Cell-segmentation前のノイズ処理１
　セグメンテーションの精度を向上させるため、図２１左図の表面形状分布１０１を、Gaussian Kernel等を用いたblur-filterを通し、図２１右図のように高周波ノイズを除去する事で、セグメンテーションの精度向上が期待できる。例えば、Watershed segmentationをCell-segmentationとして採用した場合、高周波ノイズに起因してオーバーセグメンテーション（over segmentation）の問題が生じる場合がある。セグメンテーションの精度は、指標の精度に直結するため、必要に応じて本処理を行えばよい．
［実施例９］：Cell-segmentation前のノイズ処理２
　Cell-segmentationとしてwatershed-segmentationを用いた場合、over segmentationを防ぐ方法として“Wolfプルーニング”を用いても良い。本手法は、表面形状分布に対し山の領域の高さ及び谷の領域の深さに、ある閾値以下の領域を取り除く処理を行う。例えば閾値は表面形状分布の最大高さ（Sz）に対する割合で与える等が挙げられる。図２２の左図は“Wolfプルーニング”を行わない場合の表面形状分布、真ん中の図は“Wolfプルーニング５％Sz”を行った場合の表面形状分布、右図は“Wolfプルーニング１０％Sz”を行った場合の表面形状分布をそれぞれ示す。
［実施例１０］：露光条件が一定でない場合の指標算出
　指標７、８は、二次元輝度分布１０２を取得時の露光条件に応じて値が変動する。もし一定の露光条件が担保できない場合は、上記定義に基づいて算出したのちに指標値を露光時間で除算する事で、安定した指標算出が可能である。

　試料１００によっては、拡散反射光に対して正反射光の光量が相対的に低い場合がある。その際、SNを向上させるため露光量（露光時間）を大きくする必要があるが、試料１００が変わると反射特性が変化するため、同じ条件下で本指標を比較する事ができない。露光時間で除算する事でこの影響をキャンセルすることができる。また、何らかの原因で露光量が低くSNが低い場合でも、同様にこの影響を抑制できる。

　以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、測定対象物１００の表面がシボ加工されている場合を示したが、他の加工でも良いし、あるいは表面加工が施されていなくても良い。

　本願は、２０２１年６月２８日付で出願された日本国特許出願の特願２０２１－１０６９８０号の優先権主張を伴うものであり、その開示内容は、そのまま本願の一部を構成するものである。

　本発明は、例えばシボ加工された自動車内装部品の表面の評価指標を求める際などに利用可能である。

　１　　　照明用表示装置
　２　　　対物レンズ
　３　　　二次元光電変換部
　４　　　演算部
　５　　　演算結果表示部
　１００　測定対象物（試料）
　１００ａ　被測定部位
　１０１　表面形状分布
　１０２　二次元輝度分布
　１０３　線
　１０４　線が付された画像
　１０５　セル毎に区分けした画像
　１０５ａ　セル
　１０６　表面形状分布の中でHill、Valleyの情報をもった画像

Claims

　測定対象物に照明光を照射可能な単一の照明手段と、
　前記照明手段から測定対象物に照射された照明光の測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布取得手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、
　前記形状分布取得手段により取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布取得手段により取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算手段と、
　を備えた測定器。
　測定対象物に単一の照明手段から照射された照明光の前記測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布取得手段と、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、
　前記形状分布取得手段により取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布取得手段により取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算手段と、
　を備えた測定器。
　前記形状分布取得手段は、前記照明手段により複数の位相の異なる正弦波パターンの照明光を時分割で前記測定対象物に照射したときの正反射光を前記二次元光電変換手段で受光したときに、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を計算により取得する請求項１または２に記載の測定器。
　前記輝度分布取得手段は、前記照明手段により一定値のパターンの照明光を前記測定対象物に照射したときの正反射光を前記二次元光電変換手段で受光したときに、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の輝度分布を計算により取得する請求項１または２に記載の測定器。
　前記二次元光電変換手段の空間分解能が１００μｍ以下である請求項１～４のいずれかに記載の測定器。
　前記測定対象物は表面がシボ加工されており、
　前記表面評価指標は、シボ加工された表面の特徴量に関する指標である請求項１～５のいずれかに記載の測定器。
　前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布を、その高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割を行う請求項１～６のいずれかに記載の測定器。
　前記演算手段は、前記第１の領域分割の実行前に、前記表面形状分布に対して、その高周波成分を除去する低周波フィルタ処理を施す請求項７に記載の測定器。
　前記演算手段は、前記第１の領域分割の結果として得られた複数の閉じた領域を表す画像に対して、画像端に接する閉じた領域を表す座標情報を削除する請求項７または８に記載の測定器。
　前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割行う請求項１～６のいずれかに記載の測定器。
　前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布をその高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割と、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割を行い、
　前記第１の領域分割の結果として得られた画像と、前記第２の領域分割の結果として得られた画像と、前記表面形状分布と、前記二次元輝度分布のうちの１つ以上を用いて前記表面評価指標を算出する請求項１～１０のいずれかに記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域の個数で表される請求項７～９のいずれかに記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域の平均面積で表される請求項７～９のいずれかに記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の閉じた領域を表す座標情報から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合における高さの平均値で表される請求項７～９のいずれかに記載の測定器。
　前記演算手段は、前記表面評価指標の演算前に、前記表面形状分布をその高さに応じwatershedセグメンテーション法を用いて複数の閉じた領域に分割する第１の領域分割と、前記表面形状分布に対して大津の２値化を行うことで、前記測定対象物の凹凸部分の座標情報を取得する第２の領域分割を行い、
　前記表面評価指標は、前記第１の領域分割によって得られた画像内部の複数の閉じた領域と、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標情報とから求められた、閉じた領域内部の同座標集合の平均面積で表される請求項1～６のいずれかに記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から求められた、前記二次元輝度分布内の同座標集合における明るさの平均値で表される請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分及び凹部分それぞれで算出した指標値のコントラストを計算することによって得られる請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凸部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合における、基準面からの偏差の絶対値の平均値を求めることで得られる指標を含む請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合における、基準面からの偏差の二乗の平均値の平方根を求めることで得られる指標を含む請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合内に含まれる波長成分の平均値で表される請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分または凹部分を表す座標集合から、前記表面形状分布内または前記二次元輝度分布内の同座標集合内における、前記表面形状分布の水平方向または垂直方向の基準面からの偏差の二乗の平均値の平方根を求めることで得られる請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分を表す座標集合から求められた、その凸部分の曲率半径の平均値で表される請求項１０または１１に記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記表面形状分布における凹凸の筋面の方向性を表す請求項１～２２のいずれかに記載の測定器。
　前記表面評価指標は、前記第２の領域分割によって得られた凸部分を表す座標集合から求められた、前記表面形状分布内の同座標集合における局所的な勾配の平均値で表される請求項１０または１１に記載の測定器。
　請求項１～２４のいずれかに記載の測定器の形状分布取得手段が、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得する形状分布測定ステップを実行し、
　輝度分布取得手段が、前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得する輝度分布測定ステップを実行し、
　前記演算手段が、前記形状分布測定ステップにより取得された前記測定対象物の表面形状分布と、前記輝度分布測定ステップにより取得された前記測定対象物の二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算するステップを実行する表面評価指標の演算方法。
　測定対象物に単一の照明手段から照射された照明光の前記測定対象物からの正反射光を受光可能な位置に配置された二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の表面形状分布を取得するステップと、
　前記二次元光電変換手段で得られる電気信号に基づいて、前記測定対象物の二次元輝度分布を取得するステップと、
　取得された前記測定対象物の表面形状分布と二次元輝度分布の少なくともいずれかを用いて、前記測定対象物の表面評価指標を演算する演算ステップと、
　をコンピュータに実行させるためのプログラム。