(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象物の測定画像と基準画像との誤差関数を求め、この誤差関数から前記測定画像と基準画像のずれ量を演算して、このずれ量から変位量を算出する変位測定方法において、
前記基準画像の画像データから第１の誤差関数を求めると共に前記測定画像と前記基準画像の画像データから第２の誤差関数を求め、この第１、第２の誤差関数の少なくとも１つの誤差関数を補間演算によって高分解能化し、これらの誤差関数から第３の誤差関数を求めてこの第３の誤差関数から前記基準画像と前記測定画像とのずれ量を演算して、このずれ量から前記測定対象物の変位を算出するようにしたことを特徴とする変位測定方法。
【請求項２】
前記誤差関数は最短距離法によって求めるようにしたことを特徴とする請求項１記載の変位測定方法。
【請求項３】
前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにしたことを特徴とする請求項２記載の変位測定方法。
【請求項４】
前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにしたことを特徴とする請求項２記載の変位測定方法。
【請求項５】
前記誤差関数は相互相関関数によって求めるようにしたことを特徴とする請求項１記載の変位測定方法。
【請求項６】
前記誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにしたことを特徴とする請求項１ないし請求項５記載の変位測定方法。
【請求項７】
基準画像が格納される基準画像記憶部と、測定対象物の測定画像が格納される測定画像記憶部と、これら基準画像記憶部と測定画像記憶部に格納された画像データを用いて演算処理を施す信号処理部とを有し、この信号処理部は前記基準画像記憶部に格納されている画像データから第１の誤差関数を求め、前記基準画像記憶部と前記測定画像記憶部に格納されている画像データから第２の誤差関数を求め、これら第１および第２の誤差関数の少なくとも１つを補間演算によって高分解能化し、これらの誤差関数から第３の誤差関数を演算して、この第３の誤差関数から前記基準画像と前記測定画像のずれ量を求め、このずれ量から前記測定対象物の変位を算出するようにしたことを特徴とする変位測定装置。
【請求項８】
前記信号処理部は、前記誤差関数を最短距離法に基づいて求めるようにしたことを特徴とする請求項７記載の変位測定装置。
【請求項９】
前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにしたことを特徴とする請求項８記載の変位測定装置。
【請求項１０】
前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにしたことを特徴とする請求項８記載の変位測定装置。
【請求項１１】
前記誤差関数は相互相関関数に基づいて求めるようにしたことを特徴とする請求項７記載の変位測定装置。
【請求項１２】
前記誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにしたことを特徴とする請求項７ないし請求項１１記載の変位測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、振動、変位や速度を光学的に測定する変位測定方法およびその装置に関し、特に高分解能を達成できる変位測定方法およびそれを用いた変位測定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
出願人は特願２０００―０５５８５７号明細書において、各種機器の微少な動きや振動などを光学的に高精度で測定することができる変位測定装置の発明を提案した。以下にこの発明の概要を説明する。
【０００３】
図５は変位測定装置の構成図である。図５において、測定対象物３には照明系４から赤外光などの照明が照射される。測定対象物３からの反射光は結像光学系５によって集められ、画像センサ部６に結像する。
【０００４】
画像センサ部６には多数の画素（画像素子）を１次元状に並べたＣＣＤリニアイメージセンサを用いる。この画像センサ部６にはクロック発生部７からクロック信号が入力され、各画素の出力信号が順番に読み出される。この出力信号はＡ／Ｄ変換器８でデジタル信号に変換され、信号処理部９に出力される。
【０００５】
基準画像記憶部１２には基準状態における画像センサ部６の出力信号、すなわち画像データが格納される。同様にして、測定画像記憶部１３には測定状態の画像データが格納される。
【０００６】
信号処理部９は基準画像記憶部１２と測定画像記憶部１３に格納された画像データを比較して変位を演算し、表示器１１に表示する。また、この変位データをＤ／Ａ変換器１０でアナログ信号に変換し、外部に出力する。
【０００７】
次に、図６に基づいて変位を求める手順を説明する。なお、画像センサ部６はＣＣＤリニアイメージセンサであり、Ｎ個の画素が１次元状に並んでいるものとする。
【０００８】
図６上段は基準画像記憶部１２に格納された基準画像の画像データ、下段は測定画像記憶部１３に格納された測定画像の画像データである。また、各々の図において縦軸は各画素の出力値、横軸は各々の画素の位置を表す。例えば位置ｍの出力値は（ｍ＋１）番目の画素の出力である。
【０００９】
図６上段の図において、位置ｍから位置（ｍ＋Ｍ−１）までの範囲は基準画像範囲である。この範囲はＭ個の画素のデータで構成されてる。信号処理部９はこの基準画像範囲の画像パターンと類似のパターンを下段の測定波形の画像データから検索する。
【００１０】
図６では、測定波形上で基準画像からｘ画素ずれた位置に基準画像範囲と類似の画像パターンが検出されたことを表している。この画像のずれ量ｘから下式（１）によって変位量Ｘを演算することができる。
Ｘ＝Ａ・ｘ  ・・・・・・・・・  （１）
Ａは光学系の光学倍率などによって決まる比例定数である。
【００１１】
また、前回の変位量をＸ’、今回の変位量をＸ、サンプリング周期をＴとすると、下式（２）によって速度Ｖを演算することができる。
Ｖ＝（Ｘ−Ｘ’）／Ｔ  ・・・・・・・・・  （２）
【００１２】
測定画像中から基準画像を検索する手段としては、最短距離法あるいは相互相関法などのパターンマッチング演算を用いる。最短距離法は下記（３）式により誤差関数Ｒ（τ）を計算して、このＲ（τ）が最も小さくなるτの値をずれ量とする方法である。
【数１】
0003693168.tif 000002
【００１３】
なお、ｍは基準画像範囲の始点の位置、Ｍは基準画像範囲の画素数、Ｓ０（ｉ）、Ｓ（ｉ）はそれぞれ基準画像、測定画像のｉ番目の画素の出力値である。また、絶対値の代わりに２乗和を演算する方法もある。
【００１４】
また、相互相関法は下記（４）式によって相互相関関数Ｃ（τ）を求め、このＣ（τ）が最も大きくなるτの値をずれ量とするものである。
【数２】
0003693168.tif 000003
ｍは基準画像範囲の始点の位置、Ｍは基準画像範囲の画素数である。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような変位測定装置には次のような課題があった。
【００１６】
前記（３）式または（４）式からわかるように、この変位測定装置の分解能は画像センサ部６の画素の分解能で制限されてしまうという課題があった。例えば、画像センサ部６として１０２４個の画素を有するＣＣＤイメージセンサを用いると、視野の１／１０２４が分解能になる。従って、画素単位の演算では、最低でも±０．５画素の誤差が生じてしまうという課題があった。
【００１７】
従って本発明が解決しようとする課題は、分解能および測定精度を向上することができる変位測定方法およびそれを用いた変位測定装置を提供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、測定対象物の測定画像と基準画像との誤差関数を求め、この誤差関数から前記測定画像と基準画像のずれ量を演算して、このずれ量から変位量を算出する変位測定方法であって、前記基準画像の画像データから第１の誤差関数を求めて、前記測定画像と前記基準画像の画像データから第２の誤差関数を求め、この第１、第２の誤差関数の少なくとも１つの誤差関数を補間演算によって高分解能化して、これらの誤差関数から第３の誤差関数を求めてこの第３の誤差関数から前記基準画像と前記測定画像とのずれ量を演算し、このずれ量から前記測定対象物の変位を算出するようにしたものである。分解能を向上させることができる。
【００１９】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記誤差関数は最短距離法によって求めるようにしたものである。簡単に誤差関数を求めることができる。
【００２０】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２１】
請求項４記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２２】
請求項５記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記誤差関数は相互相関関数によって求めるようにしたものである。汎用的な手段を用いることができる。
【００２３】
請求項６記載の発明は、請求項１ないし請求項５記載の発明において、前記誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２４】
請求項７記載の発明は、基準画像が格納される基準画像記憶部１２と、測定対象物３の測定画像が格納される測定画像記憶部１３と、これら基準画像記憶部１２と測定画像記憶部１３に格納された画像データを用いて演算処理を施す信号処理部９とを有し、この信号処理部９は基準画像記憶部１２に格納されている画像データから第１の誤差関数を求め、基準画像記憶部１２と測定画像記憶部１３に格納されている画像データから第２の誤差関数を求め、これら第１および第２の誤差関数の少なくとも１つを補間演算によって高分解能化し、これらの誤差関数から第３の誤差関数を演算して、この第３の誤差関数から基準画像と測定画像のずれ量を求め、このずれ量から測定対象物３の変位を算出するようにしたものである。分解能を高めることができる。
【００２５】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の発明において、信号処理部９は、誤差関数を最短距離法に基づいて求めるようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２６】
請求項９記載の発明は、請求項８記載の発明において、最短距離法の演算は、画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２７】
請求項１０記載の発明は、請求項８記載の発明において、最短距離法の演算は、画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００２８】
請求項１１記載の発明は、請求項７記載の発明において、誤差関数は相互相関関数に基づいて求めるようにしたものである。汎用的な手段を用いることができる。
【００２９】
請求項１２記載の発明は、請求項７ないし請求項１１記載の発明において、誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにしたものである。簡単に計算することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下に、図に基づいて本発明を詳細に説明する。
図１は本発明に係る変位測定方法の一実施例を示すフローチャートである。なお、ハードウエア構成は図５と同じであるので、その符号を引用する。
【００３１】
図１において、最初に基準画像を基準画像記憶部１２に格納し、基準画像範囲を設定する。次に、基準画像同士でマッチング演算を行い、誤差関数Ｒ０を求める。この誤差関数Ｒ０は画素単位で値を持つ関数である。この実施例では変位の測定時に誤差関数のマッチング演算も行うので、予め基準画像の誤差関数Ｒ０を求めておくようにする。
【００３２】
誤差関数Ｒ０は前述した最短距離法や相互相関法などのパターンマッチング演算を用いて計算する。（５）式に最短距離法を用いた誤差関数Ｒ０を示す。
【数３】
0003693168.tif 000004
ここにおいて、Ｓ０（ｉ）は基準画像のｉ番目の画素の出力値、Ｍは基準画像の基準画像範囲の画素数、ｍは同基準画像範囲の開始点である。
【００３３】
次に、求めた誤差関数Ｒ０に補間演算を施して、高分解能化した誤差関数Ｒ０’を求める。この補間演算は単純な線形補間であってもよく、もっと高次の曲線による補間を用いてもよい。下記（６）に線形補間を施した誤差関数Ｒ０’の例を示す。
【数４】
0003693168.tif 000005
【００３４】
ここにおいて、ｄは補間分割数、τ０はτ’を越えない最大の整数すなわちτ０≦τ’≦τ０＋１を満たす整数、ｋは分割比（０，１，・・・ｄ）であり、
ｋ＝ｄ・（τ’−τ０）
を満たす整数である。例えば、ｄ＝１０とすると０．１ステップのτ’でＲ０’を計算し、０．１画素単位の誤差関数Ｒ０’を求めることができる。
【００３５】
次に、測定画像を測定画像記憶部１３に格納して、この測定画像と基準画像の基準画像範囲部分との間でマッチング演算を行って誤差関数Ｒを求め、これらのずれ量を求める。誤差関数Ｒは、最短距離法によると下記（７）式によって求めることができる。
【数５】
0003693168.tif 000006
【００３６】
ここでＳ（ｉ）、Ｓ０（ｉ）はそれぞれ測定画像、基準画像のｉ番目の画素の出力値、Ｍは基準画像範囲の画素数、ｍはその開始位置である。この誤差関数Ｒが最小になるτがずれ量ｘであり、画像が類似している位置になる。このずれ量ｘは画素単位の分解能を有している。
【００３７】
そして、前記（６）式で求めた基準画像における誤差関数Ｒ０’と前記（７）式で求めた測定画像の誤差関数Ｒを比較してマッチング演算を行う。このマッチング演算は、例えば下記（８）式により誤差関数の類似度を表す誤差関数ＲＲ（τ’）を計算することにより行う。この値が最小になるτ’が誤差関数が類似している点になり、ずれ量ｘ’になる。
【００３８】
このずれ量ｘ’は画素単位以下の分解能を有している。例えば、前記（７）式で１０分割演算を行った場合では、０．１画素単位の分解能が得られる。
【数６】
0003693168.tif 000007
ここで、Ｒ（ｉ）、Ｒ０’（ｉ）はそれぞれ測定画像の誤差関数および高分解能化した基準画像の誤差関数、ｈは誤差関数の比較を行う範囲の中心からの幅である。比較を行う範囲の画素数は（２ｈ＋１）になる。なお、ｊの範囲は（ｘ±ｈ）のように中心に対して必ずしも対称である必要はない。
【００３９】
また、τ’の計算範囲は画素単位のずれ量ｘ±０．５の範囲で行えば十分である。例えば（６）式で１０分割の補間演算を行った場合は、τ’を０．１画素単位のずれ量が得られる。
【００４０】
次に、光学倍率Ａから下記（９）式により変位量Ｘを計算する。
Ｘ＝Ａ・ｘ’＋Ｘ０  ・・・・・・・・・・  （９）
なお、Ｘ０は基準画像の位置である。そして、前回の変位量Ｘ前回とサンプリング周期Ｔおよび今回の変位量Ｘから下記（１０）によって速度Ｖを求める。
Ｖ＝（Ｘ−Ｘ前回）／Ｔ  ・・・・・・・・  （１０）
【００４１】
そして前回の変位量Ｘ前回を今回の変位量Ｘで更新して、計算結果を表示器１１に表示すると共にＤ／Ａ変換器１０でアナログ信号に変換して外部に出力する。その後、測定終了かどうかをチェックして測定終了なら終了し、そうでないなら新たな測定画像を測定画像記憶部１３に格納して同じ動作を繰り返す。
【００４２】
次に、図２に基づいて図１フローチャートの動作を具体的に説明する。図２（Ａ）は基準画像であり、横軸は画素の位置、縦軸は各画素の出力値である。１は基準画像範囲を表し、太線の部分が基準となる画像である。
【００４３】
同図（Ｂ）は前記（５）式により求めた基準画像（Ａ）の誤差関数Ｒ０である。横軸はずれ量τ、縦軸は誤差関数Ｒ０の値であり、斜めの線は誤差関数Ｒ０を表す。この誤差関数は黒丸で示すように、画素単位の分解能を有している。
【００４４】
同図（Ｃ）は高分解能化した誤差関数Ｒ０’であり、誤差関数Ｒ０を前記（６）式で補間したものである。図からわかるように、この誤差関数Ｒ０’は画素より小さい分解能を有している。例えば、分割数を１０とすると、０．１画素の分解能を有している。
【００４５】
同図（Ｄ）は測定画像であり、２は基準画像の基準範囲と類似の部分である。（Ｅ）は前記（７）式によって求めた測定画像の誤差関数Ｒ（τ）である。この誤差関数Ｒ（τ）も、（Ｂ）と同様に画素単位の分解能を有しており、ずれ量はｘになる。
【００４６】
同図（Ｆ）は前記（８）式によって求めた誤差関数Ｒ０’（τ）とＲ（τ）の誤差関数ＲＲ（τ’）である。ｘ−０．５とｘ＋０．５との間が１０に分割され、ずれ量はｘ＋０．３になり、１０倍の精度でずれ量をもとめることができる。
【００４７】
このように、基準画像の誤差関数Ｒ０（τ）に補間演算を施して高分解能化した誤差関数Ｒ０’（τ）を求め、この誤差関数Ｒ０’（τ）と測定画像の誤差関数Ｒ（τ）の誤差関数ＲＲ（τ’）を求めて、ずれ量を計算するようにする。
【００４８】
場所によって画像の形に変化がないと誤差関数はどこでも同じ形状になるはずであるが、実際には図２（Ｂ）と（Ｅ）のように異なった形状を示す。そのため、これらの誤差関数の誤差関数を計算することにより、画素単位以下のより実際に近いずれ量を求めることができる。
【００４９】
図３に本発明の他の実施例を示す。図３（Ａ）は基準画像、１はその基準範囲であり、図２の（Ａ）と同じものである。同様に、図３（Ｂ）は基準画像の誤差関数Ｒ０（τ）であり、図２（Ｂ）と同じものである。
【００５０】
図３（Ｃ）は測定画像、２は基準画像の基準画像範囲と類似する部分であり、図２（Ｄ）と同じものである。同様に、図３（Ｄ）は測定画像の誤差関数Ｒ（τ）であり、図２（Ｅ）と同じものである。
【００５１】
図３（Ｅ）は測定画像の誤差関数Ｒ（τ）を前記（６）式と同様にして補間したものであり、１画素以下の分解能を有している。図３（Ｆ）は（Ｂ）の基準画像の誤差関数Ｒ０（τ）と（Ｅ）の高分解能化した測定画像の誤差関数Ｒ’（τ）を前記（８）式と同様の方法で計算した誤差関数ＲＲ（τ’）である。この場合も図２と同様にずれ量τ’を１画素以下の分解能で求めることができる。
【００５２】
すなわち、図２実施例では基準画像の誤差関数Ｒ０（τ）を補間して高分解能化したのに対して、図３実施例では測定画像の誤差関数Ｒ（τ）を補間して高分解能化するようにした。このようにしても同様の効果が得られる。
【００５３】
図４に信号処理部の構成を示す。なお、図５と同じ要素には同一符号を付し、説明を省略する。図４において、９０は信号処理部であり、誤差演算部９０１，９０２および９０４，補間演算部９０３、ずれ量演算部９０５、変位量演算部９０６から構成されている。
【００５４】
誤差演算部９０１は基準画像記憶部１２に格納された基準画像データを入力し、前記（５）式に基づいて誤差関数Ｒ０（τ）を演算する。補間演算部９０３は前記（６）式に基づいて誤差関数演算部９０１が演算した誤差関数Ｒ０（τ）を高分解能化する。
【００５５】
誤差関数演算部９０２は基準画像記憶部１２に格納された基準画像および測定画像記憶部１３に格納された測定画像のデータを入力して、前記（７）式に基づいて誤差関数Ｒ（τ）を演算する。誤差関数演算部９０４は誤差関数Ｒ０’（τ）、Ｒ（τ）を入力してこれらの誤差関数から前記（８）式により誤差関数ＲＲ（τ’）を演算する。
【００５６】
ずれ量演算部９０５は誤差関数ＲＲ（τ’）から基準画像と測定画像のずれ量を演算する。変位量演算部９０６はずれ量演算部９０５が演算したずれ量を用いて、前記（９）式から測定対象物の変位量を演算する。
【００５７】
なお、これらの実施例では最短距離法によって誤差関数を求めるようにしたが、相互相関関数など他の方法によって求めるようにしてもよい。また、最短距離法でも前記（５）式、（７）式のように絶対値を求める方法でなく、２乗和を求めるようにしてもよい。
【００５８】
また、これらの実施例ではアブソリュート測定の場合を説明したが、基準画像を更新して積算するインクリメンタル測定に用いることもできる。さらに、変位測定だけでなく、速度測定に用いることもできる。
【００５９】
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように、本発明によれば、次の効果が期待できる。
請求項１の発明によれば、測定対象物の測定画像と基準画像との誤差関数を求め、この誤差関数から前記測定画像と基準画像のずれ量を演算して、このずれ量から変位量を算出する変位測定方法であって、前記基準画像の画像データから第１の誤差関数を求めて、前記測定画像と前記基準画像の画像データから第２の誤差関数を求め、この第１、第２の誤差関数の少なくとも１つの誤差関数を補間演算によって高分解能化して、これらの誤差関数から第３の誤差関数を求めてこの第３の誤差関数から前記基準画像と前記測定画像とのずれ量を演算し、このずれ量から前記測定対象物の変位を算出するようにした。
【００６０】
従来は１画素の分解能しかなかったので最低でも±０．５画素の誤差が発生していた。例えば１０２４個の画素を有するセンサを用いると、±０．０５％の分解能および精度が限度であった。
【００６１】
それに対して本発明では０．１画素単位の分解能を達成することができるので、変位測定の分解能と精度を１桁向上させることができるという効果がある。補間演算の分割数を増やせば、さらに分解能と精度を向上させることができる。
【００６２】
実際に本発明を用いて変位測定を行ったところ、各サンプリング毎の瞬時値で±０．３画素程度の誤差で測定が可能であった。さらに、変位演算結果を１０００回程度平均化することにより、±０．１画素程度にまで誤差を減少させることができた。
【００６３】
また、本発明は全てソフトウエアで処理が可能であり、ハードウエアの追加、変更は必要ないので、簡単に分解能や精度を向上させることが可能であるという効果もある。
【００６４】
請求項２記載の発明によれば、請求項１記載の発明において、前記誤差関数は最短距離法によって求めるようにした。簡単な計算で誤差関数を求めることができるという効果がある。
【００６５】
請求項３記載の発明によれば、請求項２記載の発明において、前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにした。加減算のみで計算することができるので、高速に計算することができるという効果がある。
【００６６】
請求項４記載の発明によれば、請求項２記載の発明において、前記最短距離法の演算は、前記画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにした。積和計算で求めることができるので、簡単に計算することができるという効果がある。
【００６７】
請求項５記載の発明によれば、請求項１記載の発明において、前記誤差関数は相互相関関数によって求めるようにした。汎用的な手段を用いることができるという効果がある。
【００６８】
請求項６記載の発明によれば、請求項１ないし請求項５記載の発明において、前記誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにした。計算が簡単になり、かつ分割数を増やすことにより分解能を高めることができるという効果がある。
【００６９】
請求項７記載の発明によれば、基準画像が格納される基準画像記憶部１２と、測定対象物３の測定画像が格納される測定画像記憶部１３と、これら基準画像記憶部１２と測定画像記憶部１３に格納された画像データを用いて演算処理を施す信号処理部９とを有し、この信号処理部９は基準画像記憶部１２に格納されている画像データから第１の誤差関数を求め、基準画像記憶部１２と測定画像記憶部１３に格納されている画像データから第２の誤差関数を求め、これら第１および第２の誤差関数の少なくとも１つを補間演算によって高分解能化し、これらの誤差関数から第３の誤差関数を演算して、この第３の誤差関数から基準画像と測定画像のずれ量を求め、このずれ量から測定対象物３の変位を算出するようにした。
【００７０】
従来は１画素の分解能しかなかったので最低でも±０．５画素の誤差が発生していた。例えば１０２４個の画素を有するセンサを用いると、±０．０５％の分解能および精度が限度であった。
【００７１】
それに対して本発明では０．１画素単位の分解能を達成することができるので、変位測定の分解能と精度を１桁向上させることができるという効果がある。補間演算の分割数を増やせば、さらに分解能と精度を向上させることができる。
【００７２】
実際に本発明を用いて変位測定を行ったところ、各サンプリング毎の瞬時値で±０．３画素程度の誤差で測定が可能であった。さらに、変位演算結果を１０００回程度平均化することにより、±０．１画素程度にまで誤差を減少させることができた。
【００７３】
また、本発明は全てソフトウエアで処理が可能であり、ハードウエアの追加、変更は必要ないので、簡単に分解能や精度を向上させることが可能であるという効果もある。
【００７４】
請求項８記載の発明によれば、請求項７記載の発明において、信号処理部９は、誤差関数を最短距離法に基づいて求めるようにした。簡単な計算で誤差関数を求めることができるという効果がある。
【００７５】
請求項９記載の発明によれば、請求項８記載の発明において、最短距離法の演算は、画像データまたは誤差関数の差の絶対値を加算することによって行うようにした。加減算のみで計算することができるので、高速に計算することができるという効果がある。
【００７６】
請求項１０記載の発明によれば、請求項８記載の発明において、最短距離法の演算は、画像データまたは誤差関数の差の２乗を加算することによって行うようにした。積和計算で求めることができるので、簡単に計算することができるという効果がある。
【００７７】
請求項１１記載の発明によれば、請求項７記載の発明において、誤差関数は相互相関関数に基づいて求めるようにした。汎用的な手段を用いることができるという効果がある。
【００７８】
請求項１２記載の発明によれば、請求項７ないし請求項１１記載の発明において、誤差関数の高分解能化は、線形補間によって行うようにした。計算が簡単になり、かつ分割数を増やすことにより分解能を高めることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施例の動作を説明するための特性図である。
【図３】本発明の一実施例の動作を説明するための特性図である。
【図４】信号処理部の構成図である。
【図５】変位測定装置の構成図である。
【図６】従来の変位測定装置の動作を説明するための特性図である。
【符号の説明】
１  基準画像
１２  基準画像記憶部
１３  測定画像記憶部
２  測定画像中の基準画像と類似の部分
３  測定対象物
６  画像センサ部
９，９０  信号処理部
９０１，９０２，９０４  誤差関数演算部
９０３  補間演算部
９０５  ずれ量演算部
９０６  変位量演算部
【図１】
0003693168.tif 000008
【図２】
0003693168.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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