(57)【要約】【課題】輪郭角の角度値を効率よく、且つ高精度に算出できる角度計算方法及び角度計算システムを提供すること。【解決手段】角度計算システムによって実行される角度計算方法であって、カーネル関数を含む積分変換を用い、前記積分変換により所定のマグニチュードを定め、対象物を撮影することによって得られた画像データから前記積分変換についての積分値を算出することによりマグニチュード値を算出し、当該マグニチュード値の大きさに基づき前記対象部の輪郭上の点であるか否かを判定して輪郭位置を検出する輪郭検出工程、を有することを特徴とする。【選択図】図４
2010019567.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
角度計算システムによって実行される角度計算方法であって、
カーネル関数を含む積分変換を用い、前記積分変換により所定のマグニチュードを定め、対象物を撮影することによって得られた画像データから前記積分変換についての積分値を算出することによりマグニチュード値を算出し、当該マグニチュード値の大きさに基づき前記対象部の輪郭上の点であるか否かを判定して輪郭位置を検出する輪郭検出工程、
を有することを特徴とする角度計算方法。
【請求項２】
前記輪郭検出工程で検出された前記輪郭位置の上で前記対象部の頂点を特定する頂点特定工程をさらに有する、ことを特徴とする請求項１記載の角度計算方法。
【請求項３】
前記輪郭検出工程では、前記マグニチュード値の大きさが所定許容値以下である場合に前記輪郭上の点であると判定する、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の角度計算方法。
【請求項４】
前記輪郭検出工程では、以下の３つの数式（１）、（２）、（３）を用いて前記マグニチュード値を算出する、ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれか一項に記載の角度計算方法。
【数１】
2010019567.tif 000030
【数２】
2010019567.tif 000031
ここで、σは、係数であり、カーネル関数Ψｘ（σ）、Ψｙ（σ）は、
【数３】
2010019567.tif 000032
であり、ｉ（ｘ，ｙ）は、前記対象部の領域Ｄについて
【数４】
2010019567.tif 000033
であるものとし、
マグニチュードの計算式は
【数５】
2010019567.tif 000034
である。
【請求項５】
前記頂点特定工程では、前記輪郭位置上の点の内角値の大きさに基づいて前記頂点を特定する、ことを特徴とする請求項１から４いずれか一項に記載の角度計算方法。
【請求項６】
前記頂点特定工程で特定された前記頂点の輪郭角の角度値を求める角度算出工程をさらに有する、ことを特徴とする請求項５に記載の角度計算方法。
【請求項７】
対象部を撮影することによって得られた画像データから前記対象部の頂点の輪郭角の角度値を計算する角度計算システムにおいて、
カーネル関数を含む積分変換を用い、前記積分変換により所定のマグニチュードを定め、対象物を撮影することによって得られた画像データから前記積分変換についての積分値を算出することにより前記マグニチュードを算出し、当該マグニチュードにより前記対象部の輪郭上の点であるか否かを判定して輪郭位置を検出する輪郭検出手段を有する、
ことを特徴とする角度計算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品等を撮影した画像から当該部品等の角度を計算するための角度計算方法及び角度計算システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像データから部品等の状態を検査する方法として、例えばウェハのエッジ部分についてライン画像データを抽出し、輝度値の変化からエッジ部分の境界の状態を検出するものが知られている（特許文献１）。このように、部品等の状態を知るために、当該部品等の角度（内角）を検出することも考えられる。
【特許文献１】特開２００７−２０５８４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、部品等の画像から当該部品等の頂点についての角度を算出する場合、例えば、指定した部品の頂点を含む角部分の輪郭線をエッジとして検出し、それらを直線に当てはめ、直線のパラメータから角度を求める方法が考えられるが、このように画像から角部分の輪郭線を正確に割り出すことは容易ではなく、ノイズからの影響が大きいと同時に、計算量も膨大なものとなる。
【０００４】
本発明は、輪郭角の角度値を効率よく、且つ高精度に算出できる角度計算方法及び角度計算システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明は、角度計算システムによって実行される角度計算方法であって、カーネル関数を含む積分変換を用い、前記積分変換により所定のマグニチュードを定め、対象物を撮影することによって得られた画像データから前記積分変換についての積分値を算出することにより前記マグニチュードを算出し、当該マグニチュードにより前記対象部の輪郭上の点であるか否かを判定して輪郭位置を検出する輪郭検出工程を有する、ことを特徴とする角度計算方法である。
【０００６】
請求項２の発明は、請求項１記載の角度計算方法であって、前記輪郭検出工程で検出された前記輪郭位置の上で前記対象部の頂点を特定する頂点特定工程をさらに有する、ことを特徴とする。
【０００７】
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２記載の角度計算方法であって、前記輪郭検出工程では、前記マグニチュード値の大きさが所定許容値以下である場合に前記輪郭上の点であると判定する、ことを特徴とする。
【０００８】
請求項４の発明は、請求項１から請求項３いずれか一項に記載の角度計算方法であって、前記輪郭検出工程では、以下の３つの数式（１）、（２）、（３）を用いて前記マグニチュード値を算出する、ことを特徴とする。
【数１】
2010019567.tif 000003
【数２】
2010019567.tif 000004
ここで、σは、係数であり、Ψｘ（σ）、Ψｙ（σ）は、
【数３】
2010019567.tif 000005
であり、ｉ（ｘ，ｙ）は、対象部の領域Ｄについて
【数４】
2010019567.tif 000006
であるものとし、
前記マグニチュードの計算式は、
【数５】
2010019567.tif 000007
である。
【０００９】
請求項５の発明は、請求項１から４いずれか一項に記載の角度計算方法であって、前記頂点特定工程では、前記輪郭上の点の内角値の大きさに基づいて前記頂点を特定する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項６の発明は、請求項５に記載の角度計算方法であって、前記頂点特定工程で特定された前記頂点の輪郭角の角度値を求める角度算出工程をさらに有する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項７の発明は、対象部を撮影することによって得られた画像データから前記対象部の頂点の輪郭角の角度値を計算する角度計算システムにおいて、カーネル関数を含む積分変換を用い、前記積分変換により所定のマグニチュードを定め、対象物を撮影することによって得られた画像データから前記積分変換についての積分値を算出することにより前記マグニチュードを算出し、当該マグニチュードにより前記対象部の輪郭上の点であるか否かを判定して輪郭位置を検出する輪郭検出手段を有する、ことを特徴とする角度計算システムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、輪郭角の角度値を効率よく、且つ高精度に算出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
〔第１実施形態〕
以下、本発明の第１実施形態に係る角度計算方法及び角度計算システムについて図面を参照しつつ説明する。図１は、本実施形態に係る角度計算システムを模式的に示す概観図である。
【００１４】
本実施形態の角度計算システム１００は、測定対象ＯＢを撮影するカメラ１０と、測定対象ＯＢの位置を調整するステージ部２０と、カメラ１０及びステージ部２０を支持する支持部３０と、インターフェース装置４０を介して装置全体の制御を行うとともに、測定対象ＯＢのうち測定を行うべき角度を算出するための演算処理を行う制御装置（コンピュータ）５０とを備える。
【００１５】
ここで、カメラ１０は、例えばＣＣＤ等により構成される固体撮像装置１０ａを内蔵しており、カメラレンズ１１と、照明部１２とを備える。
ステージ部２０は、駆動装置６０により、ステージ台２１の上面をｘｙ平面に平行な状態に保ちながら、ｘ方向及びｙ方向への移動が可能となっている。これにより、測定対象ＯＢを２次元的に移動させることができる。
【００１６】
制御装置５０は、角度計算装置１００の全体を統括するとともに、カメラ１０及びステージ部２０を制御して測定対象ＯＢの求めるべき角度部分を含む画像情報である画像信号を取得するともに、取得した画像信号に基づいて、当該角度の算出のための演算処理を行う。
【００１７】
図２は、制御装置５０のブロック図である。以下、図２を用いて制御装置５０の構造について説明することにより、角度計算システム１００の制御系の構成について説明する。制御装置５０は、一般的なコンピュータと同様に、ＣＰＵ５１、入力装置５２、ディスプレイ５３、出力装置５４、記憶部５５等を備えている。
【００１８】
ここで、ＣＰＵ５１は、入力装置５２からの指示等に基づいて、記憶部５５から必要な制御用データ、演算用データテーブル等を読み出す。
また、ＣＰＵ５１は、キーボードやマウス等の入力装置５２からの指示やプログラムの手順に基づいて、カメラ１０から出力される画像信号を対象の画像情報としてインターフェース装置４０を介して取り込み、取り込んだ画像信号を解析して測定対象ＯＢのうち測定すべき対象部ＯＰの輪郭を特定し、さらに角の頂点を検出するための処理を行うために、取り込んだ画像信号から測定対象ＯＢの存在する領域を特定して、ｘｙ平面についての２次元的な情報としてデータ化する。
【００１９】
記憶部５５は、制御装置５０を動作させる基本プログラムや取り込んだ画像信号から画像データについての解析処理を行うためのプログラム等を記憶しているＲＯＭ５５ａと、入力指示、入力データ、及び処理結果等を一時格納するＲＡＭ５５ｂ等を備える。特に、ここでは、ＲＯＭ５５ａには、測定対象ＯＢの輪郭であるか否かの判定を行うためや、求めるべき輪郭角β１を算出するためのデータ解析処理に用いられる数式に基づく計算プログラムや所定の係数等の数値情報が格納されている。
【００２０】
図３（ａ）及び３（ｂ）は、測定対象ＯＢの撮影状況及び撮影された画像のデータ化について概念的に説明するための斜視図及び平面図である。図１において示したように、カメラ１０は、ｚ方向負の向きから測定対象ＯＢを撮影する。つまり、図３（ａ）の場合、矢印ＡＷの方向から撮影をする。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示す矢印ＡＷの方向（ｚ方向負の向き）からカメラ１０によって撮影された測定対象ＯＢの画像のイメージ図である。つまり、図中領域Ｄが、画像データ上において測定対象ＯＢが存在する領域に対応し、領域Ｄ以外の領域が、画像データ上において測定対象ＯＢが存在しない領域に対応する。なお、ここで、測定対象ＯＢのうち、最終的に測定すべき角度は、図中の輪郭角β１である。
【００２１】
図２に示すＣＰＵ５１は、カメラ１０によって撮影された画像についての画像信号をピクセル単位で数値化する。つまり、ＣＰＵ５１は、各ピクセルが測定対象ＯＢの存在する領域Ｄ内であるか否かを判断し、各ピクセルのうち、領域Ｄ内である即ち求めるべき角内の領域であるとする点をｏｎあるいは１とし、領域Ｄ外である即ち求めるべき角外の領域であるとする点をｏｆｆあるいは０として、画像信号を２値化した状態で画像データ化する。ＣＰＵ５１は、詳しくは後述するが、図３（ｂ）に示す取得した画像データから測定対象ＯＢの画像データ上での測定対象ＯＢの輪郭位置である輪郭線Ｅ１又はＥ２上の点（以下、輪郭点という。）を検出し、検出された輪郭点から頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）を特定するとともに、頂点Ｐにおける測定対象ＯＢの角度である輪郭角β１を計算する。
【００２２】
以上のようにして、輪郭角β１を求めるためには、画像データから頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）を特定し、頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）を正確に特定することが重要であり、頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）を特定するためには、輪郭点であるか否かを的確に検出することが重要である。
しかしながら、特に、画像データから輪郭点等を特定するのは容易ではなく、特にデータにノイズがある場合は特定が困難となる。
そこで、ここでは、頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）を簡易かつ正確に特定すべく、まず、測定対象ＯＢのうち、輪郭線Ｅ１又はＥ２上の輪郭点であるか否かを検出する輪郭検出の方法を規定し、さらに当該輪郭検出の方法により輪郭線Ｅ１又はＥ２上にあるものとして検出された各輪郭点から頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）となる点を特定する。そして、特定された頂点Ｐ（ｘ０，ｙ０）についての角度を求めることにより輪郭角β１を算出する。
【００２３】
次に、以下、上記した輪郭線Ｅ１又はＥ２上の輪郭点を検出するための具体的手法、即ち、領域Ｄ及び領域Ｄ外のうち画像データとして取り込まれた点のうち領域Ｄの輪郭線上の点即ち輪郭点であるか否かを判定するための具体的方法の一例について説明する。このため、まず、画像データ化された領域のうち、図３（ｂ）に示す点Ｐ（ｘ０，ｙ０）や点Ｋ（ｘ０，ｙ０）を輪郭点付近の点として取りあげ、これらの点が輪郭点であるか否かを判定する。つまり、点Ｐや点Ｋが輪郭点として満たすべき条件を示せば、輪郭点であると判定し、さらに例えば点Ｐが輪郭点のうちの頂点であると特定されるべき条件を満たせば、点Ｐを頂点とし、点Ｐの角度βを輪郭角β１として取り扱うものとして説明する。
【００２４】
ここでは、輪郭点付近の点として点Ｐを用い、点Ｐが理想的な状態での輪郭点である場合に有するべき特性について説明する。このため、まず、点Ｐ（ｘ０，ｙ０）に関して、以下のように積分変換を定めることとする。
【数６】
2010019567.tif 000008
【数７】
2010019567.tif 000009
ここで、係数σの値は、例えば０．５〜１．０の範囲内の値を取るものとする。また、ここで、Ψｘ（σ）、Ψｙ（σ）は、
【数８】
2010019567.tif 000010
であり、ｉ（ｘ，ｙ）は、
【数９】
2010019567.tif 000011
である。つまり、ｉ（ｘ，ｙ）により、いずれの積分変換も領域Ｄ以外のところでは恒等的に０となっていることが分かる。また、ｉ（ｘ，ｙ）は、領域Ｄの内か外かによって値に差を設けるものであるから領域Ｄの境界についての情報を含む。また、２つの積分変換は、いずれも減少する関数を含んでおり、このような関数とｉ（ｘ，ｙ）との積で積分変換が表現されている。この場合、ｉ（ｘ，ｙ）の定義から積分区間は領域Ｄに制限できる。さらに、輪郭点Ｐ（あるいは点Ｋ）を原点（０，０）となるように座標変換すると、式（１）、（２）は次のように書き直すことができ
【数１０】
2010019567.tif 000012
【数１１】
2010019567.tif 000013
また、上記２つの積分変換によりマグニチュードであるＭ値を以下の数式
【数１２】
2010019567.tif 000014
により定義する。つまり、Ｍ値は、上記２つの積分変換の値が定まれば直ちに求められるものである。詳しくは後述するが、ここでは、Ｍ値の不変性を利用することにより、点Ｐや点Ｋが輪郭点であるか否かの判定を行う。
【００２５】
以下、Ｍ値の特性について説明する。まず、上記２つの積分変換の数式（１）´、（２）´については、以下の計算が可能である。まず、数式（１）´を、極座標（θ，ｒ）に座標変換すると、点Ｐを頂点とする角度β等を用いて以下のように表すことができる。ここで、図３（ｂ）に示す領域Ｄの範囲から、偏角θが角度β０から角度β＋β０まで、動径ｒが０からＬまでとなる。ここで、長さＬとは、測定対象ＯＢのうち、最長となる両端点間の距離であり、図３（ｂ）の場合、距離ＰＱである。
【数１３】
2010019567.tif 000015
さらに、数式（４）の右辺について、ｔ＝ｒ／σ（ｒ＝σｔ）とおいて計算すると、
【数１４】
2010019567.tif 000016
と表される。ここで、
【数１５】
2010019567.tif 000017
である。また、数式（２）´についても（１）´の場合と同様の計算により、
【数１６】
2010019567.tif 000018
と表される。
【００２６】
さらに、数式（３）に数式（５）、（７）を代入して計算すると、Ｍ値が
【数１７】
2010019567.tif 000019
と表される。ここで、さらに数式（８）のうち上記数式（６）即ち積分値ξの部分について、一般に、測定対象ＯＢの両端点間の距離である長さＬに対して、係数σは十分に小さな値である。従って、数式（６）において、Ｌ／σ→＋∞と近似できる。また、一般に、
【数１８】
2010019567.tif 000020
であることから、
【数１９】
2010019567.tif 000021
と近似することができる。従って、数式（８）の右辺は係数σに依存しないので、係数σに関して
【数２０】
2010019567.tif 000022
と言える。このように、輪郭点では、Ｍ値は係数σに依存しないものとなる。従って、ある点（例えば図３（ｂ）中の点Ｐや点Ｋ）に関して、異なるσの値を取ったときのＭ値が不変であるか否かによって、或いはＭ値に差が生じても所定許容範囲内の小さなものであるか否かによってその点が輪郭点であるか否かを判定することができる。より具体的には、Ｍ値を異なる係数σの値を使って画像を数式（１）´と数式（２）´で変換するとき、もし、数式（３）によって算出される変換結果のＭ値が不変（又は差がある許容値以下）であれば、その点は部品の輪郭点と判定できる。なお、例えば数式（１）´、（２）´を積分変換の表現形式を変えて関数化した対応式の一例として、次のような数値化した数式（ａ）、（ｂ）により、求めた数値的な積分変換の値を数式（３）に代入することでＭ値が求められる。
【数２１】
2010019567.tif 000023
【数２２】
2010019567.tif 000024
【数２３】
2010019567.tif 000025
また、ここでは、一例として、係数σの値を０．５〜１．０の範囲で取るものとする。以上により、画像データ上の点から輪郭点を検出することができる。また、数式（ａ）、（ｂ）は数式（１）、（２）の値を求めるための一例であり、この他の方法によって算出してもよい。上述のような輪郭検出の方法により、画像にノイズが多い場合や背景の画素値にバラツキがある場合にもより安定な結果を比較的簡易に得ることができる。
【００２７】
次に、上述のようにして検出された輪郭点のうちから、測定対象ＯＢの頂点を特定する頂点特定の方法について説明する。まず、上式（９）からすぐ、
【数２４】
2010019567.tif 000026
が得られ、本式より角度βを輪郭角β１とすれば、輪郭角β１の値が求められる。但し、輪郭角β１の測定精度を上げるためにＭは異なるσに対応するＭ値の平均値とすることもできる。
【００２８】
ここで、輪郭点のうちから頂点を特定するために、角度誤差許容値τを適宜定め、各輪郭点の角度βについて、
【数２５】
2010019567.tif 000027
であれば、角度βは輪郭角β１ではないと判断することができ、そうでなければ、角度βは輪郭角β１であると判断することができる。なお、この時の輪郭点は部品内角の頂点である。
【００２９】
また、部品上の輪郭角同士の距離が比較的に小さい場合、式（１０）の結果に精度問題が生じる可能性があり、この場合、高精度の輪郭角β１の値を得るために、下記の算法を用いてもよい。輪郭角の頂点Ｐとして判断される輪郭点を中心にし、適宜定めた長さを半径とした円内における部品の画素値とその他の画素値とをカウントして、その比μを
【数２６】
2010019567.tif 000028
とすれば、比μを用いた下式により部品の角度β即ち輪郭角β１の値を決められる。
【数２７】
2010019567.tif 000029
これで、画像にノイズが多い場合や背景の画素値にバラツキがある場合でも、輪郭角β１の算出について、より安定な結果を得られる。なお、μの値が極端に大きい時や０に近い時は、内角の頂点として判断された点はノイズとみなして、当該方法による測定を無視してもよい。
【００３０】
以上説明したＭ値に基づく判定により輪郭点を検出し、検出された輪郭点から測定すべき角度の頂点Ｐを特定してその内角である輪郭角β１を求めることができる。また、この際、数式（１）、（２）のような数式を積分変換として用いることで、求めるべき角度である輪郭角β１をＭ値から容易に計算することができるものとなっている。
【００３１】
以上のように、変換関数として２つの積分変換の表現形式を変えて関数化した対応式である数式（３）等を利用してデータ適用値としてのＭ値から輪郭点を検出することができ、さらに、検出された輪郭点から頂点Ｐを特定し、また、これらに加えて頂点Ｐの輪郭角β１を求める方法をプログラムとして有することにより、角度計算装置１００は、効率よく計算量を抑えながらも、比較的高精度に測定対象ＯＢの輪郭角β１を計算することができる。
【００３２】
次に、上記数式等を用いて説明した解析方法に基づいた角度計算のための手法を、図４に示すフローチャートに従って説明する。
【００３３】
まず、ＣＰＵ５１は、既述のように、取得した画像データから測定対象ＯＢの画像データをｘｙ平面上の座標として当該画像データをＲＡＭ５５ａの所定領域に記憶させる（ステップＳ４１）。次に、係数σの値を適宜定める。特に、ここでは、係数σの値を一般的な０．５〜１．０の範囲で複数特定する（ステップＳ４２）。次に、ＣＰＵ５１は、画像データ上の各点について、ステップＳ４２で定めた複数の係数σ毎に、例えばＲＯＭ５５ｂに格納されている数式（ａ）、（ｂ）に対応する計算プログラムとＲＡＭ５５ａ内の画像データ情報とから各積分変換の積分値を求め、求められた積分値からＭ値を算出する。つまり、複数定めた係数σと同数のＭ値が割り出される（ステップＳ４３）。次に、算出された複数のＭ値が互いに異なるものであるか否かを判断することにより、各点が、測定対象ＯＢの輪郭点であるか否かを判断する。つまり、Ｍ値の不変性を確認することにより輪郭点であることの正否を判断する情報判定を行うことで輪郭点を検出する（ステップＳ４４）。次に、ＣＰＵ５１は、輪郭点として検出されたものの中から、数式（１１）に対応する計算プログラムにより頂点Ｐを特定し（ステップＳ４５）、数式（１０）に対応する計算プログラムにより求めるべき輪郭角β１を計算し、計算結果として例えばディスプレイ５３に送信される（ステップＳ４７）。
【００３４】
以上の角度計算システム１００によれば、比較的高精度に測定対象ＯＢの輪郭角β１を算出することができる。この際、例えばエッジ情報として求めるべき角の輪郭線となる直線のパラメータを計算するといった複雑で計算量の多い処理を必要とすることがないため、効率よく計算量を抑えることができる。
【００３５】
なお、この発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００３６】
まず、上記の実施形態で積分変換として用いた数式は、例示の１つであり、用いる数式は、角度計算のための所望の解析的結果が得られるものであればこれ以外のものであっても構わない。
【００３７】
また、上記の実施形態では、各数式に対応する計算プログラムにより各種の値が算出されるとしているが、これらの計算プログラムは必ずしもその都度実際に計算がなされるものである必要はなく、例えば記憶部５５のＲＯＭ５５ａにおいて、上記各計算プログラムに代えて、予め計算プログラムに対応する参照用のデータテーブルが格納されており、当該データテーブルを参照することで、各種の値を定めるものであってもよい。
【００３８】
また、上記の実施形態では、画像をデータ化する際に２値化するものとしているが、２値化することなく、例えばグレイ画像のような多段階の階調を有するデータを用いてもよい。つまり、多段階の階調度の平均を取るといった標準的な明度について規格化すること等により、場合に応じて積分変換も対応したものを用いることとしてもよい。
【００３９】
また、上記の実施形態では、ステージ部２０が、ｘ方向及びｙ方向に移動可能であるものとしているが、さらにｚ方向についても移動可能であってもよい。さらに、ステージ台２１は、ｘｙ平面に平行であるとしているが、ステージ台２１を傾けることが可能なものであってもよい。例えば、ステージ台２１を所定の角度で回転させ、測定対象ＯＢの頂点Ｐ周りの角度を様々な方向から捉えるものとしてもよい。
【００４０】
また、上記の実施形態では、角度計算装置１００において、カメラ１０は、測定対象ＯＢをｚ方向から、即ち真上から撮影しているが、これに限らず、カメラ１０は、垂直以外の所定の角度から測定対象ＯＢを撮影するものであってもよい。例えば、ある機械機構の中に組み込まれている部品を測定対象ＯＢとする場合、機械機構の動作の障害とならない位置にカメラ１０を設置し、当該位置から測定対象ＯＢたる部品を撮影して部品の検査を行う、という態様も可能である。なお、この場合、当該機械機構内に角度計算装置１００を組み込むものとしてもよい。
【００４１】
また、上記の実施形態では、制御装置５０としてコンピュータを使用した場合を説明したが、演算処理はその他の回路やＦＰＧＡのような装置で実現することが可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】第１実施形態に係る角度計算装置を模式的に示した側面図である。
【図２】角度計算装置の制御装置のブロック図である。
【図３】（ａ）、（ｂ）は、測定対象の座標系について説明する図である。
【図４】制御装置による演算処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４３】
１００…角度計算システム、  １０…カメラ、  ２０…ステージ部、  ３０…支持部、  ４０…インターフェース装置、  ５０…制御装置、  ５１…ＣＰＵ、  ５２…入力装置、  ５３…ディスプレイ、  ５４…出力装置５４、  ５５…記憶部、  ＯＢ…測定対象
【図１】
2010019567.tif 000035
【図２】
2010019567.tif 000036
【図３】
2010019567.tif 000037
【図４】
2010019567.tif 000038