(57)【要約】      （修正有）【課題】複雑な３次元形状を安定して高い精度で計測することができる形状検査方法および装置を提供する。【解決手段】検査対象の形状データを取得する３次元形状センサとしての距離計測部１３０と、検査対象の形状データを表す参照データを用いて、検査対象に対する３次元形状センサとしての距離計測部１３０の相対位置が検査時に通る経路を設定する経路設定部１５０と、検査対象に対する３次元形状センサの相対位置を制御する駆動部とを備える形状検査装置。【選択図】図１
2014169947.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の形状データを取得する３次元形状センサと、
前記検査対象の形状データを表す参照データを用いて、前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置が検査時に通る経路を設定する経路設定部と、
前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置を制御する駆動部とを備える形状検査装置。
【請求項２】
前記経路設定部は、必要な精度以上で形状データが取得できるメッシュまたは点群が所定の割合よりも多くなるように前記検査対象に対する３次元形状センサの相対位置を決定することを特徴とする請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項３】
前記３次元形状センサは前記検査対象にレーザを照射することにより前記検査対象の点群を計測する距離計測センサであり、
前記経路設定部は、前記距離計測センサから照射されるレーザと前記検査対象の被検査面とのなす角度が所定のしきい値以上の場合、必要な精度以上とみなすことを特徴とする請求項２に記載の形状検査装置。
【請求項４】
前記経路設定部は、前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置の移動量が短くなるように前記経路を設定することを特徴とする請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項５】
前記経路設定部で設定された経路において、前記３次元形状センサで取得した複数の形状データを統合する統合部を備える請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項６】
前記統合部は、前記３次元形状センサで取得した複数の形状データのうち、重複するメッシュまたは点群の割合が所定の割合より多い形状データの統合を行うことを特徴とする請求項５に記載の形状検査装置。
【請求項７】
前記検査対象の形状データを取得する２次元カメラを備え、
前記検査対象のうち、エッジ部を前記２次元カメラにより取得し、前記エッジ部を除いた非エッジ部を前記３次元形状センサにより取得し、前記経路設定部はエッジ部を除いた部分の経路を設定することを特徴とする請求項１に記載の形状検査装置。
【請求項８】
検査対象の形状データを表す参照データを用いて、３次元形状センサの前記検査対象に対する相対位置が検査時に通る経路を設定し、
設定した前記経路を通るように前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置を制御し、
前記３次元形状センサで前記検査対象の形状データを取得することを特徴とする形状検査方法。
【請求項９】
必要な精度以上で形状データが取得できるメッシュまたは点群が所定の割合よりも多くなるように前記経路を設定することを特徴とする請求項８に記載の形状検査方法。
【請求項１０】
前記３次元形状センサは前記検査対象にレーザを照射することにより前記検査対象の点群を計測する距離計測センサであり、前記距離計測センサから照射されるレーザと前記検査対象の被検査面とのなす角度が所定のしきい値以上の場合、必要な精度以上とみなすことを特徴とする請求項９に記載の形状検査方法。
【請求項１１】
前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置の移動量が短く最短となるように前記経路を設定することを特徴とする請求項９に記載の形状検査方法。
【請求項１２】
設定された前記経路で前記３次元形状センサで取得した複数の形状データを統合することを特徴とする請求項９に記載の形状検査方法。
【請求項１３】
前記３次元形状センサで取得した複数の形状データのうち、重複するメッシュまたは点群の割合が所定の割合より多い形状データの統合を行うことを特徴とする請求項１２に記載の形状検査方法。
【請求項１４】
前記検査対象のエッジ部の形状データを２次元カメラにより取得し、
前記検査対象のエッジ部を除いた非エッジ部について前記経路を設定し、３次元形状センサで形状データを取得し、
前記２次元カメラにより取得した形状データと前記３時原形乗船差で取得した形状データとを統合することを特徴とする請求項８に記載の形状検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状検査方法および検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ものづくりにおける加工・組み立て中の製品の品質確保を目的に、目視検査員の技量に左右されない定量的・製造プロセスへのフィードバックが可能な加工工具、製品の形状・表面状態検査技術が求められている。しかしながら、被検物には複雑な形状を持つものも多く自動検査が困難なこともある。
【０００３】
特許文献１にはレーザ光を走査し、光切断法に基づき、広範に３次元形状測定を行うことができる３次元形状測定において、３次元形状に色彩や陰影を付しても、反射光量が一定となるようにレーザ光量を調整することで精度が良好な３次元形状測定を実施する方法が提案されている。
【０００４】
特許文献２には、被検物が載置される支持装置と、支持装置上に載置された被検物を照明し被検物からの光を受光して被検物を撮像する撮像装置と、撮像装置により撮像された被検物の画像に基づき被検物測定する測定処理部と、支持装置および撮像装置を互いに直交する３軸回りの相対回転移動と３軸方向の相対平進移動とのうちの少なくとも３つの相対移動を可能に支持する移動機構と、支持装置および撮像装置を相対移動させる制御を行う作動制御装置とを有して構成される三次元形状測定装置であって、作動制御装置は、撮像装置による被検物上の撮像部位を走査するために撮像装置および支持装置の相対移動制御を行う第１の作動制御モードと、撮像装置が撮像部位を撮像可能な状態を維持して撮像装置および支持装置の相対移動制御を行う第２の作動制御モードとを有している３次元形状測定装置が記述されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２０４４２５
【特許文献２】特開２０１０−２１６９３９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、被検物と照射レーザ光の相対位置の制御について考慮されていなかった。そのため、光切断法の計測精度は照射レーザ光と、被検物の面傾きおよび表面の反射特性により異なることから、複雑な形状を安定して計測することができなかった。
【０００７】
また、特許文献２では、計測精度を確保するために、被検物の支持装置と撮像装置との相対位置を制御可能な機構を持っているが、支持装置と撮像装置との相対位置を撮像装置の計測特性に応じて、安定して高い精度で計測できるように制御するのは困難であり、制御方法のティーチングに時間がかかり、ティーチングを実施する作業者により計測精度にバラつきが生じていた。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、複雑な３次元形状を安定して高い精度で計測することができる形状検査方法および装置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】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明は、検査対象の形状データを取得する３次元形状センサと、前記検査対象の形状データを表す参照データを用いて、前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置が検査時に通る経路を設定する経路設定部と、前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置を制御する駆動部とを備える形状検査装置を提供する。
【００１０】
また、他の観点における本発明は、検査対象の形状データを表す参照データを用いて、３次元形状センサの前記検査対象に対する相対位置が検査時に通る経路を設定し、設定した前記経路を通るように前記検査対象に対する前記３次元形状センサの相対位置を制御し、前記３次元形状センサで前記検査対象の形状データを取得することを特徴とする形状検査方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複雑な３次元形状を安定して高い精度で計測することができる形状検査方法および装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例１に係る３次元形状検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る距離計測センサによる検査手順を示すフロー図である。
【図３】本発明の実施例１に係る経路設定手順を示すフロー図である。
【図４】本発明の実施例１に係る被検物と距離計測センサより発せられるレーザの幾何的な関係を示した模式図である。
【図５】本発明の実施例１に係る距離計測センサの精度特性を示す模式図である。
【図６】本発明の実施例１に係る複数回計測時の距離計測センサとメッシュ間の幾何的な関係を示す模式図である。
【図７】本発明の実施例１に係るカバー率算出の手順を示したフロー図である。
【図８】本発明の実施例１に係る重複率を考慮した経路設定手順を示すフロー図である。
【図９】本発明の実施例１に係るＧＵＩを示す模式図である。
【図１０】本発明の実施例２に係る３次元形状検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施例２に係る距離計測センサによる検査手順を示すフロー図である。
【図１２】本発明の実施例２に係るエッジ部認識の手順を示すフロー図である。
【図１３】本発明の実施例２に係るエッジ部計算領域を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１３】
本発明の実施例１を図１〜図１０を用いて説明する。
【００１４】
図１に３次元計測装置の構成を示す。検査対象である被検物１は、保持機構１０１および１０２によって保持されている。ここで、被検物１と保持機構１０１および１０２の全体がサーボモータ１０３に接続されており、ｘｚ平面上でｙ軸を中心とした回転機構を有する。ここで、保持機構１０１および１０２は、サーボモータ１０３の回転量と被検物１の回転量にずれが生じない適度な保持力を持つ。ここで、被検物１と距離計測部１３０との相対位置は、検査カバー率（＝検査可能面積/全体面積被検物）が大きくなるように、つまり検査領域がより広くなるように、距離計測部１３０の特性を顧みて配置されなければいけない。詳細は後述するが、本実施例では、被検物１に対する距離計測部１３０の相対位置が検査時に通る検査経路を経路設定部１５０にて設定する。なお、被検物１は３次元形状計測により品質確保が必要な加工品や、加工精度管理のために形状計測が必要な加工工具などである。
【００１５】
また、被検物１、保持機構１０１および１０２、サーボモータ１０３の全体はベース１０５により保持されており、ベース１０５はｘステージ１０６、ｙステージ１０７、ゴニオステージ１０８に搭載されている。ゴニオステージ１０８の回転方向はｙｚ平面内であり、回転軸はｘ軸方向である。ｘステージ１０６、ｙステージ１０７、ゴニオステージ１０８およびベース１０５は、防振定盤１１０に搭載されている。サーボモータ１０３はモータコントローラ１０４を、ｘステージ１０６、ｙステージ１０７、ゴニオステージ１０８の３つは３軸のステージコントローラ１０９を介し、制御用ＰＣ１４０にて動作が制御される。
【００１６】
図１に示す３次元計測装置では、被検物１の３次元形状（表面状態）を、３次元形状センサとしての距離計測部１３０にて計測し、３次元形状データを取得する。距離計測部１３０は、非接触距離計測センサ１３１とセンサコントローラ１３２からなり、制御用ＰＣ１４０にて被検物１に対する距離計測部１３０の相対位置を制御する駆動部としての各ステージと同期制御され、計測結果はモニタ１４１に出力される。非接触距離計測センサ１３１は、例えば、レーザーの照射により、被検物１の点群を計測する距離計測センサであり、物体表面との距離を計測する。ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８にて被検物１と距離計測センサ１３１の姿勢を定め、ｙステージ１０７とサーボモータ１０３を走査しながら距離計測センサ１３１と被検物１との距離を計測し、ステージ座標系を考慮することで、３次元座標系における点群を得る。非接触式の距離計測センサ１３１は、多くの手法が提案されており、いずれの方法も本実施例に適用可能である。例えば、三角測量に基づく光切断法、物体へ光を当て、その光が戻ってくる時間によって距離を計測するＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）法、白色干渉を用いた干渉法、偏光干渉を応用したコノスコピックホログラフィーなどがある。また、周波数空間において等間隔に並ぶ多数の光周波数モードを持つ光周波数コムを用いた距離計測法や、周波数帰還型レーザを用いた距離計測法も適用可能である。これらの手法から、被検物１の大きさ、形状、表面状態（反射率、粗さ）に適した計測方法を選択する。
【００１７】
制御部１４０では、各ステージと距離計測部１３０の同期制御を行い点群を計測し、点群統合部１４０１にて多数の点群を１つの形状データとし、不良定量化部１４０２にてＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データなどの設計形状もしくは理想形状を表す参照形状データ１４２との差分を算出しその差異を定量化し、不良判定部１４０３にてしきい値処理を施し不良か否かを判定する。
【００１８】
以下、本実施例における被検物と距離センサとの相対位置最適化機能を持つ３次元形状計測/検査方法について詳細に説明する。
【００１９】
検査フローを図２に示す。適用する距離計測部１３０の性能に応じて経路設定部１５０にて計測領域を決定し（Ｓ１００）、Ｓ１００にて決定した計測領域に対し被検物１をステージ制御しながら距離計測部１３０にて３Ｄ空間中の座標を表す点群を取得し（Ｓ１０１）、計測した点群に含まれる距離計測部１３０の計測誤差に起因する例外値を除去する（Ｓ１０２）。Ｓ１０２にて取得した計測形状データとＣＡＤデータ、もしくは良品をＳ１００〜Ｓ１０２と同様の過程にて計測した良品形状データとを比較し、計測形状データの形状不良を定量化し（Ｓ１０３）、しきい値を設けＯＫ/ＮＧ判定を行う（Ｓ１０４）。
【００２０】
以下、各ステップを詳細に説明する。
【００２１】
（Ｓ１００）
距離計測部１３０は、使用する距離計測センサ１３１によって、その特性が異なる。一般に光を用いた非接触方式では、被検物１からの反射、拡散光を利用するため、被検物１測定箇所と距離センサ１３１より発するレーザ光の傾き具合によって計測精度が変化する。経路設定部１５０では、ＣＡＤデータ等の測定対象の形状情報に基づき、距離センサ１３１の計測精度に応じて、被検物１との相対位置制御の最適値を導出する。経路設定部１５０の詳細は後述する。
【００２２】
（Ｓ１０１）
距離計測部１３０と被検物１の相対位置は、サーボモータ１０３、ｘステージ１０６、ｙステージ１０７、ゴニオステージ１０８にて制御される。各ステージを、被検物１の計測領域をカバーするよう制御し、３Ｄ空間中の座標を表す点群を取得する。ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８にて姿勢を決定し、サーボモータ１０３とｙステージ１０７を走査する。距離計測部１３０にて計測されるのは、被検物1表面との距離であるため、各ステージの位置情報を用いて３Ｄ空間座標に変換する。
【００２３】
（Ｓ１０２）
距離計測部１３０にて計測された点群には、距離計測部１３０の計測誤差により例外値が生じる。この例外値は、一般に計測点群の統計的な性質より除去される。例えば、ある着目範囲内にて密集している点群の位置の違いを標準偏差で表し、標準偏差のＮ倍距離が離れている点は例外値とするなどの処理が考えられる。
【００２４】
（Ｓ１０３）
点群とＣＡＤデータと比較し、形状不良を定量化する。また、ＣＡＤデータがない場合には、良品をＳ１００〜Ｓ１０３の手順にてデジタル化した良品形状データと比較し、形状不良を定量化することもできる。また、Ｓ１０２にて取得した点群を、ＣＡＤデータ等と比較する際、点群から法線情報を持つメッシュデータに変換してもよい。変換方法としては、Ｂａｌｌ−Ｐｉｖｏｔｉｎｇ法、Ｐｏｗｅｒ  Ｃｒｕｓｔ法等を利用することができる。
【００２５】
（Ｓ１０４）
Ｓ１０３にて定量化した形状不良値に対し、しきい値をあらかじめ設定し、しきい値以下をＯＫ、以上をＮＧとするＯＫ／ＮＧ判定を自動的に行う。しきい値は被検物１の理想値や設計値からのずれを表しており、ユーザが用途に応じて任意に設定する。
【００２６】
以下、経路設定部１５０の詳細を説明する。経路設定部ではあらかじめ用意してあるＣＡＤデータや事前に取得された形状データなど、被検物１の形状を表す参照データ、および距離センサ１３１の計測精度特性を用いて、距離センサ１３１と被検物1の相対位置の適切な設定値を導出する。計測精度特性は、例えば距離センサ１３１から発せられるレーザと被検物１の計測面とのなす角の精度依存性、被検物１に反射し距離センサ１３１に戻ってくる光量の精度依存性、被検物１の面粗さとの精度依存性等、被検物１と距離センサ１３１との距離に応じた精度依存性などを指す。本実施例では、距離センサ１３１から発せられるレーザと被検物１の計測面とのなす角の精度依存性を例に取った場合の計算手順を図３に示す。
【００２７】
（Ｓ２００）
ＣＡＤデータもしくは、別途計測した被検物１の形状データを読み込む。形式はＣＡＤ形式、メッシュ形式、点群形式などがある。
【００２８】
（Ｓ２０１）
図１に示す形状計測装置は可動部としてサーボモータ１０３、ｘステージ１０６、ｙステージ１０７、ゴニオステージ１０８を備える。ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８において、被検物１と距離センサ１３１の初期位置を決定し、サーボモータ１０３の回転角θとｙステージ１０７の位置ｙを可変しながら、被検物１と距離センサ１３１から発せられるレーザとの距離を算出する。
【００２９】
このとき、条件設定時のｘステージ１０６の可動範囲と間隔Δｘ、ゴニオステージ１０８の可動範囲と間隔Δｇを入力する。これらの値は、Ｓ２００にて入力した形状データの大きさを考慮し、全体計測が可能となるようｘステージとゴニオステージの可動範囲を、実際の装置に搭載されているステージ性能に依存して間隔Δｘ、Δｇを自動的に設定してもよい。また、間隔が細かいほど、計算条件が増え、計算時間が膨大にかかるため、計算時間を顧みて間隔Δｘ、Δｇを決めることもできる。また、計算時のθとｙの分解能Δθ、Δｙも入力する。ただし、Ｓ２００にて入力した形状データの空間分解能と同程度、もしくはある係数をかけて算出するなど、自動的に決定してもよい。なお、計測時に得られる点群数はθとｙの分解能に依存して決まる。被検物１の全体形状を適切に計測可能なｘステージ１０６とゴニオステージ１０８の組み合わせ数および、その組み合わせを決定する。最適な組み合わせを求めるため、ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８に可動範囲、間隔を与え、それぞれの位置にて以下Ｓ２０２の計算を施す。
【００３０】
（Ｓ２０２）
次にＳ２００にて読み込んだ形状データの局所領域ごとに距離計測センサから発せられるレーザとのなす角を導出する。光学式の距離センサ１３１の性能は一般に被検物１と距離センサ１３１から発せられるレーザとのなす角αに大きく依存する。ここでは、測定精度を表す指標としてなす角αを用いる。被検物１と距離センサ１３１から発せられるレーザとのなす角αは、各ステージの位置が決まれば、機械的に算出できる。あるステージ位置が設定された場合、図４に示すように距離センサ１３１から発せられる照射レーザ１３０１が被検物１にあたる個所が計測点１１であり、計測点１１と照射レーザ１３０１のなす角αを算出することができる。実際のαの算出方法はＳ２００にて入力したデータの形式により異なる。ＣＡＤデータの場合、Ｓ２０１にて設定した分解能で各ステージを走査、被検物１にレーザが当たる個所において周囲の面方向を推定し、αを算出する。面方向は、レーザのあたる個所付近で分解能以下の領域を選択し、主成分分析等を用いて主な面方向を求める。メッシュデータの場合、各メッシュが法線情報を保持しているため、メッシュごとにαを算出することができる。ステージの分解能もメッシュの分解能を基準に設定する。メッシュが必要以上に高分解能の場合は、複数メッシュで１つのαを算出することもできる。点群データの場合は、各点群においてαを算出することができる。ある点に着目すると、その周囲の点群より主成分分析等を用いて面の方向を導出し、αを算出する。最小空間分解能は点群間隔で決まる。
【００３１】
（Ｓ２０３）
Ｓ２０２にて算出した各面ごとのαに対し、しきい値αtを設け、しきい値以上はＯＫ，以下をＮＧとする判定を行う。しきい値αｔは距離センサ１３１の特性にて決まるもので、面の傾きと計測に必要な精度の関係から導出する。図５に計測に必要な精度と面の傾きαとの関係を示す。図５に示すとおり、面の傾きαが小さくなるほど計測に必要な精度βは高くなる。計測に必要な精度βを与えると、計測時に必要とされる面の傾きのしきい値αｔが一意に決定され、面の傾きαがしきい値αｔ以上で計測に必要な精度βを満たすことになる。しきい値αｔによる判定を、形状データに含まれる全ての面に対して実施する。これにより、計測に必要な所定の精度β以上のしきい値αｔによる判定を行うことができる。
【００３２】
（Ｓ２０４）
Ｓ２０２，Ｓ２０３にてｘステージ１０６、ゴニオステージ１０８のある設定の場合において、被検物１を表す形状データを構成する各面と距離計測センサ１３１とのなす角、およびしきい値処理によるＯＫ／ＮＧ判定が出ている。想定しているｘステージ１０６、ゴニオステージ１０８のそれぞれの位置Ｘ，ｇの組み合わせ数ＮだけＳ２０２、Ｓ２０３の計算を繰り返す。
【００３３】
（Ｓ２０５）
測定回数Ｍを指定し、Ｎ通りの計測条件の中から適切なＭ回の組み合わせを選択する。形状データがメッシュデータの場合にて説明する。図６に示すように、対象としているメッシュ１２には、Ｓ２０４にて考慮したｘステージ１０６とゴニオステージ１０８の組み合わせで決まるＮ通りの方向から距離計測センサ１３１のレーザが照射される。例えば、ある条件では照射レーザ１３０１ａとなり面とのなす角はαａとなる。同様に照射レーザ１３０１ｂではなす角αｂ、照射レーザ１３０１ｃではなす角αｃであり、αａ＜αｂ＜αｃ＜９０°である。ここでしきい値がαｂ＜αｔ＜αｃだと、照射ビーム１３０１ｃの場合のみＯＫと判定される。ここで、組み合わせの選択の指標としてカバー率を用いる。カバー率はメッシュ数をＡ、ＯＫ判定のメッシュ数をＢとしたとき、Ｂ／Ａにて定義する。算出フローを図７に示す。Ｎ通りの計測条件からＭ個を選択し、（Ｓ３００）Ａ個のメッシュより１つを選択、（Ｓ３０１）Ｍ通りのαの中で１つでもしきい値以上となるものがあれば、そのメッシュは計測可能メッシュとしてカウントし、（Ｓ３０２）Ｂに１を加える（Ｂの初期値は０とする）。（Ｓ３０３）Ｓ３０２をメッシュ数Ａだけ繰り返し、（Ｓ３０４）Ｂ／Ａを算出する。
【００３４】
（Ｓ２０６）
Ｓ２０５をＮＣＭの全ての組み合わせに対して実行し、最もカバー率の高い計測条件を最適値として選択する。なお、最もカバー率が高い計測条件ではなく、所定のカバー率を超える計測条件の１つを選択してもよい。
【００３５】
（Ｓ２０７）
Ｓ２０６にて決定されたのは計測条件であり、実測する場合には計測する順序も定め、計測経路とする必要がある。Ｍ通りの計測を適切な順序とするため、計測時間を最短にする、計測経路（被検物１に対する距離計測部１３０の相対位置の移動量）を最短にする等の最適化を行う。なお、Ｍ通り全てについて計測せずに所定の個数の経路について計測時間を計算し、その中で最短となるようにして計測時間が短くなるようにしてもよい。
【００３６】
以下、計測時間を最短にする際の実施例を示す。Ｍ通りの計測位置に関してｘステージ１０６の位置をｘi、ゴニオステージの位置をgi、i=1, 2, 3, …Ｍとする。計測時間が最短となるようなiの順序を決定する。状態iからi+1へｘステージ１０６が移動するときの移動量をSxi(=|xi-xi+1|)、加速度をax、減速度をax’, 速度をvxとすると、移動にかかる時間Txi=Sxi/vx+0.5vx(1/ax+1/ax’)と表すことができる。同様にゴニオステージの移動量をSgi(=|gi-gi+1|)、加速度をag, 減速度をgx’, 速度をvgとすると、移動にかかる時間Tgi=Sgi/vg+0.5vg(1/ag+1/ag’)となる。E=Σ(Txi+Tgi)が最小となるiの順序を最適化計算にて導出することで、最短経路が導出される。以上の計算は、定速で移動する箇所があると仮定し、加減速の速度の小さい方をaとし|v2/a|>Sが成り立つとした。これにより、距離計測部１３０による被検物１の計測時間を短縮することができる。
【００３７】
以上のように計測された点群は、ＣＡＤ等の設計形状もしくは理想形状と比較される。本実施例においては、ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８それぞれの位置をパラメータとし複数回計測を行う。ＣＡＤ等と比較する際、複数回データを個別に比較する、もしくは統合して比較するという2通りが考えられる。１回の計測にて大まかな形状が把握できる場合には個々のデータと比較するとよい。一方、被検物１が複雑な形状のため1回に計測できる領域が少ない場合には統合してから比較するとよい。
【００３８】
ここで、経路設定１５０で設定された経路で距離センサ１３１にて取得した複数の計測データを点群統合部１４０１にて統合する方法について説明する。ｘステージ１０６とゴニオステージ１０８の動作が測定精度に影響を与えないほど正確に補正されている場合、各データの統合はステージにて移動した座標系の変換を行えばよい。この補正が不十分な場合には、計測後の点群データ同士を位置合わせし、統合する必要がある。点群同士の統合にはＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ）法を基本とした手法が広く用いられている。この手法では、複数点群の重複部分が最も整合性の取れるように点群同士の配置を最適化する。そのため、各点群には重複する部分が必須である。図８に複数回計測において重複部分も考慮した検査経路設定フローについて説明する。図３と同様の部分は説明を割愛し、Ｓ４０５からＳ４０９までを説明する。データ統合時に必要となる重複率εは形状データによって異なるためユーザが適したものを設定する。形状の複雑さを表す面方向を指標に自動的に設定してもよい。なお、重複率は入力データがメッシュデータの場合、重複しているメッシュ/全メッシュにて定義する。
【００３９】
複数の計測データを統合することで、検査領域全体について高い精度での計測結果を得ることができる。
【００４０】
（Ｓ４０５）
Ｎ通りのｘステージ１０６とゴニオステージ１０８の組み合わせから計測回数として指定したＭ通りを選択する。
【００４１】
（Ｓ４０６）
Ｍ通りの計測条件から２通りを選択し、重複率を算出する。これをすべての条件の組み合わせＭＣ２通り分計算する。
【００４２】
（Ｓ４０７）
Ｓ４０６にて計算したＭＣ２通りの重複率の中で最低値を算出しεと比較する。ε以上
であれば以降の計算を継続し、以下であればＳ４０５にて選択した組み合わせは計測条件に適さないとしこれ以上の計算を行わない。
【００４３】
（Ｓ４０８）
Ｓ４０７にて重複率の最低値がε以上と判定された組み合わせに対してカバー率を算出する。
【００４４】
（Ｓ４０９）
Ｓ４０５からＳ４０８をＮＣＭ通りの組み合わせ分実施する。
ここまでは計測回数Ｍを固定し、カバー率を算出する方法を示したが、カバー率にしきい値を設け、それを満たす計測回数Ｍを求めることもできる。その場合は、カバー率がしきい値以上となるまで、Ｍを増やしながら図８に示す経路導出フローの計算を繰り返し行えばよい。
【００４５】
これまで説明してきた計測経路設定部を操作するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の例を図９に示す。ＧＵＩ３００を開き、始めに形状データボタン３０１にて形状データを読み込み、表示ウィンドウ３０２に表示する。また、使用するセンサ特性（面の傾きと精度の情報）をセンサ特性ボタン３０３にて読み込む。次に、経路設定に必要なパラメータを入力する。経路を探索するｘステージ１０６の可動範囲をｘ最小値ボックス３０４、ｘ最大値ボックス３０５に入力する。ゴニオステージ１０８に関しても同様に、ｇ最小値ボックス３０６、ｇ最大値ボックス３０７に入力する。また、ｘ、ｙ、ゴニオステージ、サーボモータの分解能を分解能ボックス３０８−３１１に入力する。測定精度βを精度入力ボックス３１２に、重複率εを重複率入力ボックス３１３、計測回数Ｍを計測回数入力ボックス３１４にそれぞれ入力する。なお、ステージに関連するパラメータには事前情報から推定値を導出することができ、これらをＡＵＴＯボタン３１５にて自動入力できる。パラメータを設定した後、経路算出ボタン３１６にて経路を算出し、ウィンドウに計測経路を表示する。
【００４６】
以上より、本実施例によれば、被検物１に対する距離計測部１３０の相対位置が検査時に通る検査経路を経路設定部１５０にて設定することで、作業者により計測精度のばらつきが生じず、複雑な３次元形状を安定して計測することができる。
【実施例２】
【００４７】
本発明の実施例２を図１０〜図１３を用いて説明する。
【００４８】
図１０に構成を示す。図１と比較し、画像撮像部１２０が追加されている。本実施例では距離計測部１３０と画像撮像部１２０の2種の特性の異なるセンサを用いた形状計測装置を用いた場合の計測経路最適化に関して説明する。図１０に示す３次元計測装置では、被検物１の表面状態および形状を、画像撮像部１２０および距離計測部１３０にて計測する。画像撮像部１２０では、照明部１２１により被検物１を任意の方向より照明し、その反射光、散乱光、回折光、拡散光をレンズ１２２により２次元カメラ１２３にて撮像し、３次元形状を２次元の画像データとして取得する。照明部１２１にはランプ、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等を使用でき、図１０は単一方向からの照明を示しているが、照明方向は複数方向でもよいし、リング状照明を用いてもよい。また、単一方向から照明する場合においても、照明方向を自由に設定できる機構を持ち、被検物１の表面状態、形状に応じて、表面凹凸や形状を顕在化する方向から照明光を照射することができる。２次元カメラ１２３にはＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどが使用できる。２次元カメラ１２３はカメラコントローラ１２４を介し、制御用ＰＣ１４０にて制御され、計測結果はモニタ１４１に出力される。なお、２次元カメラ１２３の画像歪等を表す内部パラメータ、２次元カメラ１２３と距離計測部１３０との座標関係はあらかじめ較正しておくこととする。
【００４９】
２次元カメラ１２３にて撮像された画像より、形状を求める手法に、３角測量に基づくステレオ法、レンズの焦点を動かしピントを合わせることで距離を計測するレンズ焦点法、物体に格子パターンを投影し物体表面の形状に応じて変形したパターン模様から形状計測するモアレ法などがある。また、表面凹凸を検出する手法として、照明方向による陰影の違いを利用し、対象物体の面の法線ベクトル方向を推定する照度差ステレオ等がある。
【００５０】
以後、距離計測センサ１３１と複数画像の視点の違いを利用し立体形状を復元するステレオ法を用いた場合に関して詳細に説明する。ステレオ法は、画像の中で周囲と明暗の変化が大きく表れるエッジ部の形状計測に適している。そのため、エッジ部は画像撮像部１２０にて計測し、滑らかな面は距離計測部１３０にて計測することで、安定した計測/検査が実現する。図１１に計測フローを示す。
【００５１】
（Ｓ５００）
ＣＡＤデータもしくは、別途計測した被検物１の形状データを読み込む。形式はＣＡＤ形式、メッシュ形式、点群形式がある。
【００５２】
（Ｓ５０１）
Ｓ５００にて読み込んだ形状データからエッジ部を認識する。エッジ部の認識方法の詳細は後述する。
【００５３】
（Ｓ５０２）
計測部がエッジ部か否かにより、撮像部１２０もしくは距離計測部１３０にて、計測を実施することとする。
【００５４】
（Ｓ５０３）
計測部がエッジではない場合、距離計測部１３０にて計測を実施する。図３もしくは図８に示した方法にて経路設定部１５０にてエッジ部を除いた非エッジ部について計測経路を決定した後、計測する。
【００５５】
（Ｓ５０４）
エッジ部に関しては撮像部１２０にてステレオ計測を行う。この時、カメラは測定対象位置の焦点が合うように設定し固定しておき、サーボモータ１０３による被検物１の回転により生じる視差を利用する。
【００５６】
（Ｓ５０５）
Ｓ５０３およびＳ５０４にて計測された点群を、座標系の変換にて統合する。距離計測部１３０と撮像部１２０では、その特性の違いから、計測される箇所に重複部分が少なく、ＩＣＰ等の手法で統合することは困難である。
【００５７】
（Ｓ５０６）
距離計測部１３０および画像撮像部１２０にて計測された点群には、それぞれの計測誤差により例外値が含まれている。この例外値は、一般に計測点群の統計的な性質より除去される。例えば、ある着目範囲内にて密集している点群の位置の違いを標準偏差で表し、標準偏差のＮ倍距離が離れている点は例外値とするなどの処理が考えられる。
【００５８】
（Ｓ５０７）
点群とＣＡＤデータと比較し、形状不良を定量化する。また、ＣＡＤデータがない場合には、良品をＳ５００〜Ｓ５０６の手順にてデジタル化した良品形状データと比較し、形状不良を定量化することもできる。また、Ｓ１０２にて取得した点群を、ＣＡＤデータ等と比較する際、点群から法線情報を持つメッシュデータに変換してもよい。変換方法としては、Ｂａｌｌ−Ｐｉｖｏｔｉｎｇ、Ｐｏｗｅｒ  Ｃｒｕｓｔ等を利用することができる。
【００５９】
（Ｓ５０８）
Ｓ１０３にて定量化した形状不良値に対し、しきい値をあらかじめ設定し、しきい値以下をＯＫ、以上をＮＧとするＯＫ／ＮＧ判定を自動的に行う。しきい値は被検物１の理想値や設計値からのずれを表しており、ユーザが用途に応じて任意に設定する。
【００６０】
次にエッジ部の認識方法を説明する。図１２にフローを示した。
【００６１】
（Ｓ６００）
図１３にエッジ部２が含まれる被検物１を示す。計測点群１４にて構成されている。領域Ａ１６を設定しその中に含まれる点群に球面をフィッティングし曲率を算出する。点群が存在する領域すべてにおいて同様の作業を繰り返し実施する。
【００６２】
（Ｓ６０１）
しきい値を設け曲率がγ以上、以下を判定する。
【００６３】
（Ｓ６０２）
曲率がγ以上の箇所をエッジ部と認識する。
【００６４】
（Ｓ６０３）
曲率がγ未満の箇所を非エッジ部と認識する。
【００６５】
以上より、本実施例によれば、非エッジ部を距離計測部１３０にて計測し、エッジ部を画像撮像部１２０にて計測することにより、被検物１の形状に対応して、精度の高い計測を行うことができる。
【００６６】
これまで説明してきた実施例は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されない。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００６７】
１・・・被検物
２・・・エッジ部
１１・・・計測点
１４・・・計測点群
１６・・・領域Ａ
１０１、１０２・・・保持機構
１０３・・・サーボモータ
１０４・・・モータコントローラ
１０５・・・ベース
１０６・・・ｘステージ
１０７・・・ｙステージ
１０８・・・ゴニオステージ
１０９・・・ステージコントローラ
１１０・・・防振定盤
１２０・・・画像撮像部
１２１・・・照明部
１２２・・・レンズ
１２３・・・２次元カメラ
１２４・・・カメラコントローラ
１３０・・・距離計測部
１３１・・・非接触距離計測センサ
１３２・・・センサコントローラ
１４０・・・制御用ＰＣ
１４１・・・モニタ
１４２・・・参照形状データ
１４３・・・データベース
１４４・・・入力装置
１５０・・・経路設定部
３００・・・ＧＵＩ
３０１・・・形状データボタン
３０２・・・表示ウィンドウ
３０３・・・センサ特性ボタン
３０４・・・ｘ最小値ボックス
３０５・・・ｘ最大値ボックス
３０６・・・ｇ最小値ボックス
３０７・・・ｇ最大値ボックス
３０８，３０９，３１０，３１１・・・分解能ボックス
３１２・・・精度入力ボックス
３１３・・・重複率入力ボックス
３１４・・・測定回数入力ボックス
３１５・・・ＡＵＴＯボタン
３１６・・・経路算出ボタン
１３０１、１３０１ａ、１３０１ｂ、１３０１ｃ・・・照射レーザ
１４０１・・・点群統合部
１４０２・・・不良定量部
１４０２・・・不良判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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