(57)【要約】【課題】高いロバスト性をもちつつ、光ピックアップの偏心量を高い精度で算出できる光ピックアップの検査装置、検査方法および検査プログラムを提供する。【解決手段】光記録媒体（光ディスク）の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定する際において、トラッキング誤差信号に含まれるピッチ幅（ある極大点から次の極大点までの範囲、および、ある極小点から次の極小点までの範囲）を抽出した上、これらの抽出されたピッチ幅の統計量に基づくしきい値が決定される。そして、この決定されたしきい値を用いて、トラック範囲に相当する偏心部と、非トラック範囲に相当する折り返し部とを区別する。【選択図】図１４
2011044212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光ピックアップの検査装置であって、
前記光ピックアップの検出器によって検出される検出結果に基づいて、トラッキング誤差信号を生成する誤差信号生成手段を備え、前記光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射するように構成されており、前記検出器は、前記複数のビームが前記光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出するように構成されており、さらに
前記複数のビームの照射位置を前記光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られる前記トラッキング誤差信号の時系列データを取得する取得手段と、
前記時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出する抽出手段と、
抽出された前記極大点および前記極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定する評価基準決定手段と、
前記評価基準に従って、前記極大点のうち有効極大点を選択し、前記極小点のうち有効極小点を選択する選択手段と、
前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記時系列データのうち前記光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するマスク領域決定手段と、
前記マスク領域以外の領域に含まれる前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記照射位置が前記光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴う前記トラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成する変化特性生成手段と、
前記時間的変化特性に基づいて、前記光ピックアップの偏心量を算出する偏心量算出手段とを備える、光ピックアップの検査装置。
【請求項２】
前記評価基準決定手段は、
前記極大点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて第１しきい値を決定する手段と、
前記極小点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて第２しきい値を決定する手段とを含み、
前記選択手段は、
前記極大点のうち、振幅が前記第１しきい値より大きいものを前記有効極大点として抽出する手段と、
前記極小点のうち、振幅が前記第２しきい値より小さいものを前記有効極小点として抽出する手段とを含む、請求項１に記載の光ピックアップの検査装置。
【請求項３】
前記マスク領域決定手段は、
前記有効極大点、前記有効極小点、前記有効極大点の順で現れている部分を特定し、２つの前記有効極大点の間の間隔を算出する手段と、
前記有効極小点、前記有効極大点、前記有効極小点の順で現れている部分を特定し、２つの前記有効極小点の間の間隔を算出する手段と、
算出された前記２つの有効極大点の間の間隔および前記２つの有効極小点の間の間隔の統計量に基づいて、第３しきい値を決定する手段と、
前記有効極大点、前記有効極小点、前記有効極大点の順で現れている部分のうち、２つの前記有効極大点の間の間隔が前記第３しきい値より大きい部分について、当該部分に含まれる前記有効極小点を除外する手段と、
前記有効極小点、前記有効極大点、前記有効極小点の順で現れている部分のうち、２つの前記有効極小点の間の間隔が前記第３しきい値より大きい部分について、当該部分に含まれる前記有効極大点を除外する手段と、
２つの前記有効極大点が連続して存在する範囲および２つの前記有効極小点が連続して存在する範囲の少なくとも一方を前記マスク領域として決定する手段とを含む、請求項
１または２に記載の光ピックアップの検査装置。
【請求項４】
前記変化特性生成手段は、
前記マスク領域以外の領域に存在する前記有効極大点および前記有効極小点を時系列に並べて一連のデータを生成する手段と、
前記一連のデータをフィルタリング処理することで、前記時間的変化特性を生成する手段とを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の光ピックアップの検査装置。
【請求項５】
前記光ピックアップに検査装置を装着するステップを備え、前記光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射する機構と、前記複数のビームが前記光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出する検出器とを含んでおり、前記検査装置は、前記検出器によって検出される検出結果に基づいてトラッキング誤差信号を生成する回路を含んでおり、さらに、
前記複数のビームの照射位置を前記光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られる前記トラッキング誤差信号の時系列データを取得するステップと、
前記時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出するステップと、
抽出された前記極大点および前記極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定するステップと、
前記評価基準に従って、前記極大点のうち有効極大点を選択し、前記極小点のうち有効極小点を選択するステップと、
前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記時系列データのうち前記光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するステップと、
前記マスク領域以外の領域に含まれる前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記照射位置が前記光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴う前記トラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成するステップと、
前記時間的変化特性に基づいて、前記光ピックアップの偏心量を算出するステップとを備える、光ピックアップの検査方法。
【請求項６】
プロセッサを含む検査装置で実行される光ピックアップの検査プログラムであって、前記検査プログラムは、前記プロセッサを、
前記光ピックアップの検出器によって検出される検出結果に基づいて、トラッキング誤差信号を生成する誤差信号生成手段として機能させ、前記光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射するように構成されており、前記検出器は、前記複数のビームが前記光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出するように構成されており、さらに前記検査プログラムは、前記プロセッサを、
前記複数のビームの照射位置を前記光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られる前記トラッキング誤差信号の時系列データを取得する取得手段と、
前記時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出する抽出手段と、
抽出された前記極大点および前記極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定する評価基準決定手段と、
前記評価基準に従って、前記極大点のうち有効極大点を選択し、前記極小点のうち有効極小点を選択する選択手段と、
前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記時系列データのうち前記光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するマスク領域決定手段と、
前記マスク領域以外の領域に含まれる前記有効極大点および前記有効極小点に基づいて、前記照射位置が前記光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴う前記トラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成する変化特性生成手段と、
前記時間的変化特性に基づいて、前記光ピックアップの偏心量を算出する偏心量算出手
段として機能させる、光ピックアップの検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光ピックアップの偏心量に基づいて良否を判断することのできる光ピックアップの検査装置、検査方法および検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンパクトディスク（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、Ｂｌｕｅｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標）といった光記録媒体から情報を読取る装置として光ピックアップが利用されている。近年の情報の高密度化によって、光ピックアップの読取精度を向上させる必要が高まっている。
【０００３】
このような光ピックアップの検査方法として、光ピックアップを光記録媒体のトラックと交差する方向に変位させた場合（トラバースした場合）に得られる、トラッキング誤差信号（ＴＥＳ：Tracking Error Signal）を用いる方法が知られている。トラッキング誤差信号としては、典型的には、差動プッシュプル（ＤＰＰ：Differential Push-Pull）信号が用いられる。
【０００４】
より具体的には、光ピックアップを光記録媒体に対してトラバースさせるとともに、その場合に測定されるトラッキング誤差信号の振幅の変動量に基づいて、偏心量を算出する。この偏心量は、光ピックアップのスピンドルモータの軸ずれや光学系の非対称性（典型的には、回折格子の光軸ずれ）などに起因するものである。そのため、この偏心量に基づいて、対象の光ピックアップ全体の性能を評価することができる。
【０００５】
たとえば、特開２００５−０４４４２４号公報（特許文献１）に開示される光ピックアップ装置の調整方法は、トラッキング誤差信号のエンベロープに基づいて、光ピックアップとスピンドルモータの軸との相対的な位置を変更するステップを含む。また、特開２００２−０５００６４号公報（特許文献２）には、トラッキングエラーを検出するＤＰＰ信号を用いて、ターンテーブルの位置調整を行なう方法および装置が開示されている。
【０００６】
また、光ピックアップを光記録媒体のトラックと交差する方向に往復運動させた場合には、トラックが形成されている範囲（トラバース範囲）の最外周および最内周において、その移動方向（トラバース方向）が切替わる。このトラバース方向を切替えるタイミングは、トラバース範囲外の部分からの反射光の検出によって判断される。そのため、トラッキング誤差信号には、光記録媒体のトラック以外の部分からの検出信号が含まれる。このようなトラック以外の部分からの検出信号は「折り返し部」とも称され、上述の偏心量の算出からは除外する必要がある。より具体的には、折り返し部には、偏心量の算出から除外するためのマスクが設定される。なお、光ピックアップをトラバースさせた場合に測定されるトラッキング誤差信号のうち、折り返し部を除いた部分、すなわちトラックからの検出信号は「偏心部」とも称される。
【０００７】
トラッキング誤差信号に含まれる折り返し部を検出する方法として、たとえば、特開２００４−０７９０７９号公報（特許文献３）には、トラッキングエラー信号のピークレベルに応じて、レーザスポットがトラック外に位置していることを検出する構成が開示されている。また、特開２００２−２１６３７７号公報（特許文献４）には、トラッキングエラー信号の周波数が所定のしきい値より遅い部分をトラッキングエラー信号の折り返し部として検出する構成が開示されている。
【０００８】
また、国際公開第２００４／４９３２１号パンフレット（特許文献５）には、光ディス
クの偏芯量を計測する構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−０４４４２４号公報
【特許文献２】特開２００２−０５００６４号公報
【特許文献３】特開２００４−０７９０７９号公報
【特許文献４】特開２００２−２１６３７７号公報
【特許文献５】国際公開第２００４／４９３２１号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述のような従来の方法では、折り返し部を高い精度で判定することは難しかった。
【００１１】
たとえば、特開２００４−０７９０７９号公報（特許文献３）に開示される方法では、その判定条件の調整が難しく、ロバスト性が低いという課題がある。また、特開２００２−２１６３７７号公報（特許文献４）に開示される方法では、トラッキングエラー信号を周波数解析することにより折り返し部を検出しているが、周波数解析を用いた場合には、折り返し部に相当する相対的に周波数の低い成分については、検出精度を高められないという課題がある。また、判定条件の調整も難しく、ロバスト性が低いという課題もある。
【００１２】
また、国際公開第２００４／４９３２１号パンフレット（特許文献５）に開示される方法は、光ディスクのパラメータが既知であることを前提として、光ディスクの偏芯量を計測するものであり、光ピックアップ全体の性能を評価することはできない。
【００１３】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は、高いロバスト性をもちつつ、光ピックアップの偏心量を高い精度で算出できる光ピックアップの検査装置、検査方法および検査プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明のある局面に従う光ピックアップの検査装置は、光ピックアップの検出器によって検出される検出結果に基づいて、トラッキング誤差信号を生成する誤差信号生成手段を含む。ここで、光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射するように構成されており、検出器は、複数のビームが光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出するように構成されている。さらに、本検査装置は、複数のビームの照射位置を光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られるトラッキング誤差信号の時系列データを取得する取得手段と、時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出する抽出手段と、抽出された極大点および極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定する評価基準決定手段と、評価基準に従って、極大点のうち有効極大点を選択し、極小点のうち有効極小点を選択する選択手段と、有効極大点および有効極小点に基づいて、時系列データのうち光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するマスク領域決定手段と、マスク領域以外の領域に含まれる有効極大点および有効極小点に基づいて、照射位置が光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴うトラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成する変化特性生成手段と、時間的変化特性に基づいて、光ピックアップの偏心量を算出する偏心量算出手段とを含む。
【００１５】
好ましくは、評価基準決定手段は、極大点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて第１しきい値を決定する手段と、極小点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて第２しき
い値を決定する手段とを含み、選択手段は、極大点のうち、振幅が第１しきい値より大きいものを有効極大点として抽出する手段と、極小点のうち、振幅が第２しきい値より小さいものを有効極小点として抽出する手段とを含む。
【００１６】
好ましくは、マスク領域決定手段は、有効極大点、有効極小点、有効極大点の順で現れている部分を特定し、２つの有効極大点の間の間隔を算出する手段と、有効極小点、有効極大点、有効極小点の順で現れている部分を特定し、２つの有効極小点の間の間隔を算出する手段と、算出された２つの有効極大点の間の間隔および２つの有効極小点の間の間隔の統計量に基づいて、第３しきい値を決定する手段と、有効極大点、有効極小点、有効極大点の順で現れている部分のうち、２つの有効極大点の間の間隔が第３しきい値より大きい部分について、当該部分に含まれる有効極小点を除外する手段と、有効極小点、有効極大点、有効極小点の順で現れている部分のうち、２つの有効極小点の間の間隔が第３しきい値より大きい部分について、当該部分に含まれる有効極大点を除外する手段と、２つの有効極大点が連続して存在する範囲および２つの有効極小点が連続して存在する範囲の少なくとも一方をマスク領域として決定する手段とを含む。
【００１７】
好ましくは、本検査装置は、有効極大点および有効極小点のうち、ノイズ成分を除去するノイズ除去手段をさらに含む。
【００１８】
さらに好ましくは、ノイズ除去手段は、選択手段によって選択された有効極大点および有効極小点のうち、所定のパターンで現れている、複数の有効極大点および複数の有効極小点、を抽出する手段と、当該所定のパターンで現れている複数の有効極大点の一部を除外し、当該所定のパターンで現れている複数の有効極小点の一部を除去する手段とを含む。
【００１９】
好ましくは、本検査装置は、有効極大点および有効極小点のうち、実質的に同一のトラックに対応して重複して検出されたものを統合する統合手段をさらに含む。
【００２０】
さらに好ましくは、統合処理は、時間軸上の所定期間内に複数存在する有効極大点または有効極小点を抽出する手段と、抽出された複数の有効極大点を実質的に単一の有効極大点に統合するとともに、抽出された複数の有効極小点を実質的に単一の有効極小点に統合する手段とを含む。
【００２１】
好ましくは、変化特性生成手段は、マスク領域以外の領域に存在する有効極大点および有効極小点を時系列に並べて一連のデータを生成する手段と、一連のデータをフィルタリング処理することで、時間的変化特性を生成する手段とを含む。
【００２２】
この発明の別の局面に従う光ピックアップの検査方法は、光ピックアップに検査装置を装着するステップを含む。ここで、光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射する機構と、複数のビームが光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出する検出器とを含む。また、検査装置は、検出器によって検出される検出結果に基づいてトラッキング誤差信号を生成する回路を含む。さらに、本検査方法は、複数のビームの照射位置を光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られるトラッキング誤差信号の時系列データを取得するステップと、時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出するステップと、抽出された極大点および極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定するステップと、評価基準に従って、極大点のうち有効極大点を選択し、極小点のうち有効極小点を選択するステップと、有効極大点および有効極小点に基づいて、時系列データのうち光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するステップと、マスク領域以外の領域に含まれる有効極大点および有効
極小点に基づいて、照射位置が光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴うトラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成するステップと、時間的変化特性に基づいて、光ピックアップの偏心量を算出するステップとを含む。
【００２３】
この発明のさらに別の局面に従えば、プロセッサを含む検査装置で実行される光ピックアップの検査プログラムを提供する、本検査プログラムは、プロセッサを、光ピックアップの検出器によって検出される検出結果に基づいて、トラッキング誤差信号を生成する誤差信号生成手段として機能させる。ここで、光ピックアップは、光源からの光を分離して得られるメインビームと少なくとも２つのサブビームとを含む複数のビームを所定の相対関係で光記録媒体へ照射するように構成されている。また、検出器は、複数のビームが光記録媒体においてそれぞれ反射されて生じる複数の反射光をそれぞれ検出するように構成されている。さらに、検査プログラムは、プロセッサを、複数のビームの照射位置を光記録媒体のトラックと交差する方向に往復させた場合に得られるトラッキング誤差信号の時系列データを取得する取得手段と、時系列データに含まれる極大点および極小点を抽出する抽出手段と、抽出された極大点および極小点の統計量に基づいて、評価基準を決定する評価基準決定手段と、評価基準に従って、極大点のうち有効極大点を選択し、極小点のうち有効極小点を選択する選択手段と、有効極大点および有効極小点に基づいて、時系列データのうち光記録媒体の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定するマスク領域決定手段と、マスク領域以外の領域に含まれる有効極大点および有効極小点に基づいて、照射位置が光記録媒体のトラックと交差する方向へ往復することに伴うトラッキング誤差信号の時間的変化特性を生成する変化特性生成手段と、時間的変化特性に基づいて、光ピックアップの偏心量を算出する偏心量算出手段として機能させる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、高いロバスト性をもちつつ、光ピックアップの偏心量を高い精度で算出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施の形態に従うシステムの概略構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に従う光ピックアップにおける光記録媒体上のビームの集光位置を示す図である。
【図３】図１に示す光検出部および誤差信号生成部のより詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に従う検査装置によって得られる差動プッシュプル信号ＤＰＰの信号波形の一例を示す図である。
【図５】図１に示す検査装置のより詳細な構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に従う検査装置の制御構造を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態に従う検査方法の全体処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ１２に示す入力データ処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図７のステップＳ１２に示す入力データ処理サブルーチンの処理結果の一例を示す図である。
【図１０】図７のステップＳ１４に示すノイズ除去サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図７のステップＳ１４に示すノイズ除去サブルーチンにおいてノイズとして判定されるパターンの一例を示す図である。
【図１２】図７のステップＳ１６に示す統合処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図７のステップＳ１６に示す統合処理サブルーチンにおいて統合される極大点の一例を示す図である。
【図１４】図７のステップＳ１８に示すマスク領域決定サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態に従うトラッキング誤差信号に現れる折り返し部および偏心部を模式的に示す図である。
【図１６】図７のステップＳ１８に示すマスク領域決定サブルーチンにおける処理の一例を示す図である。
【図１７】図７のステップＳ２２に示す平滑化処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図７のステップＳ２２に示す平滑化処理サブルーチンにおける処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。
【００２７】
＜光ピックアップおよび検査装置の構成＞
図１は、本発明の実施の形態に従うシステムの概略構成図である。図２は、本発明の実施の形態に従う光ピックアップにおける光記録媒体上のビームの集光位置を示す図である。
【００２８】
図１を参照して、本実施の形態に従うシステムは、検査対象である光ピックアップ１０１と、光ピックアップ１０１が情報を読取る対象である光記録媒体（以下、「光ディスク」とも称す。）１０６を回転駆動するためのスピンドルモータ１１２と、光ピックアップ１０１を検査する検査装置１１とを含む。
【００２９】
（１．光ピックアップ）
光ピックアップ１０１は、スピンドルモータ１１２によって回転される光ディスク１０６の情報記録面上に光スポットを照射するとともに、光ディスク１０６に形成されている目的のトラックに光スポットをトラッキングする。トラッキング制御の方式としては、位相差法、３ビーム法、プッシュプル法、および差動プッシュプル法などが知られている。
【００３０】
典型的な差動プッシュプル法では、光源から光ディスク１０６までの光路上に回折格子を設置し、光源から照射された光（レーザ光）をメインビーム１２１と少なくとも２つのサブビーム１２２，１２３とを含む複数のビームに分離する。回折格子の透過光（０次光）がメインビーム１２１となり、±１次回折光がサブビーム１２２，１２３となる。これらの３つのビーム（メインビーム１２１および２つのサブビーム１２２，１２３）は、所定の相対関係をもって光ディスク１０６へ照射される。
【００３１】
メインビーム１２１および２つのサブビーム１２２，１２３が光ディスク１０６においてそれぞれ反射されて生じる３つの反射光に基づくプッシュプル信号をそれぞれ検出する。そして、これらのプッシュプル信号の差動信号（差動プッシュプル信号、または、ＤＰＰ信号）がトラッキング誤差信号として用いられる。
【００３２】
本実施の形態に従う光ピックアップ１０１は、光源１０２と、コリメータレンズ１０３と、回折格子１０４と、ビームスプリッタ１０５と、対物レンズ１０７と、アクチュエータ１１１と、集光レンズ１０８と、シリンドリカルレンズ１０９と、光検出部１１０とを含む。
【００３３】
図２に示すように、トラッキング制御では、メインビーム１２１が光ディスク上の読出
対象トラック１２６の中心に照射されるように集光位置（対物レンズ１０７の変位）が制御される。このとき、サブビーム１２２および１２３は、メインビーム１２１に対してそれぞれ左右に１／２トラックずれて照射される。
【００３４】
なお、このような光ピックアップの基本的な構成および動作については公知であるので、より詳細な説明は行なわない。
【００３５】
（２．検査装置）
検査装置１１は、光ピックアップ１０１に接続され、アクチュエータ１１１に検査用の制御指令を与えて所定の動作をさせるとともに、光検出部１１０から出力される３つの反射光の検出結果に基づいて、光ピックアップ１０１の偏心量を算出する。より具体的には、まず、検査装置１１は、スピンドルモータ１１２に制御指令を与えることで、光ディスク１０６を所定速度で回転させるとともに、トラッキングサーボ制御を停止した状態でフォーカスサーボ制御のみが有効となるように、アクチュエータ１１１に制御指令を与える。続いて、検査装置１１は、アクチュエータ１１１に制御指令を与えて、メインビーム１２１およびサブビーム１２２，１２３の集光位置を光ディスク１０６の半径方向（トラックと交差する方向）に変位させる。このとき、アクチュエータ１１１には、３つのビームの集光位置が、光ディスク１０６のトラックが形成されている範囲の内周側と外周側との間を往復するような制御指令が与えられる。すなわち、検査装置１１は、対物レンズ１０７をトラバースさせるための制御指令を与える。
【００３６】
最終的に、検査装置１１は、このトラバースによって得られるトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号）の時系列データに基づいて、光ピックアップ１０１の偏心量を算出する。
【００３７】
検査装置１１は、誤差信号生成部２２１と、コンピュータ２０１と、ディスプレイ２０７とを含む。
【００３８】
誤差信号生成部２２１は、光ピックアップ１０１の光検出部１１０によって検出される検出結果（後述する検出器１３１，１３２，１３３で検出された３つのプッシュプル信号）に基づいて、トラッキング誤差信号の一例である差動プッシュプル信号ＤＰＰを生成する。このトラッキング誤差信号を生成する構成および処理については、後述する。
【００３９】
コンピュータ２０１は、検査装置１１の全体制御を司る。典型的には、コンピュータ２０１は、演算処理を行なうためのプロセッサ、プログラムやデータなどを格納するためのメモリ、および各種周辺回路を含む。
【００４０】
ディスプレイ２０７は、コンピュータ２０１によって算出された偏心量や偏心量に基づく良否判断結果などをユーザに表示する。
【００４１】
＜トラッキング誤差信号＞
図３は、図１に示す光検出部１１０および誤差信号生成部２２１のより詳細な構成を示すブロック図である。
【００４２】
図３を参照して、光検出部１１０の検出器１３１は、メインビームを受光するための４分割光検出器であり、受光面として、４つに分割された受光素子（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を有する。また、光検出部１１０の検出器１３２は、サブビームを受光するための２分割光検出器であり、受光面として、２つに分割された受光素子（Ｅ，Ｆ）を有する。同様に、光検出部１１０の検出器１３３は、サブビームを受光するための２分割光検出器であり、受光面として、２つに分割された受光素子（Ｇ，Ｈ）を有する。これらの受光素子（Ａ〜Ｈ
）は、それぞれ独立に光を検出し、検出した光強度に応じた信号を出力する。
【００４３】
誤差信号生成部２２１は、検出器１３１のメインプッシュプル信号ＭＰＰ、検出器１３２のサブプッシュプル信号ＳＰＰ１、および検出器１３３のサブプッシュプル信号ＳＰＰ２を生成する。さらに、誤差信号生成部２２１は、プッシュプル信号ＭＰＰ，ＳＰＰ１，ＳＰＰ２に基づいて、差動プッシュプル信号ＤＰＰを生成する。
【００４４】
より具体的には、誤差信号生成部２２１は、減算器１４１，１４２，１４３，１４６と、加算器１４４と、定数乗算器１４５とを含む。典型的には、これらの全部もしくは一部は、演算増幅器などのアナログ回路で構成される。
【００４５】
誤差信号生成部２２１から出力される差動プッシュプル信号ＤＰＰは以下のようになる。
【００４６】
ＤＰＰ＝ＭＰＰ−ｋ×ＳＰＰ    ・・・（１）
ＭＰＰ＝（ａ＋ｄ）−（ｂ＋ｃ）    ・・・（２）
ＳＰＰ＝ＳＰＰ１＋ＳＰＰ２，ＳＰＰ１＝ｅ−ｆ，ＳＰＰ２＝ｇ−ｈ    ・・・（３）
ここで、係数ｋは０次光の光強度と＋１次光および−１次光の光強度との違いを補正するための定数である。
【００４７】
図４は、本発明の実施の形態に従う検査装置によって得られる差動プッシュプル信号ＤＰＰの信号波形の一例を示す図である。図４に示す差動プッシュプル信号ＤＰＰは、光ディスク１０６のトラックが形成されている範囲をアクチュエータ１１１（図１）がトラバースした場合に得られる時間的変化特性の一例である。なお、図４のＸ軸は時間軸を示し、Ｙ軸は差動プッシュプル信号ＤＰＰの信号強度を示す。
【００４８】
図４（Ａ）には、回折格子１０４の光軸ずれなどがなく、メインビーム１２１およびサブビーム１２２，１２３が理想的に生成される場合の時間波形を示す。
【００４９】
しかしながら、実際に測定される差動プッシュプル信号ＤＰＰの波形は、図４（Ｂ）に示すように、その振幅に変化を生じており、振幅の大きい山部８１と振幅の大きい谷部８２とが周期的に現れる。
【００５０】
そこで、本実施の形態に従う検査装置１１では、対物レンズ１０７をトラバースさせた場合に得られる差動プッシュプル信号ＤＰＰの最大振幅Ａｍａｘと最小振幅Ａｍｉｎとの比を偏心量（あるいは、偏心比）として算出し、この偏心量の大きさに基づいて、光ピックアップの良否などを判断する。
【００５１】
＜検査装置のハードウェア構成＞
図５は、図１に示す検査装置１１のより詳細な構成を示すブロック図である。
【００５２】
図５を参照して、検査装置１１のコンピュータ２０１は、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換部２０２と、記憶装置２０３と、プロセッサ２０４と、出力部２０５と、入力部２０６と、通信インターフェース２０８Ａ，２０８Ｂとを含む。
【００５３】
Ａ／Ｄ変換部２０２は、誤差信号生成部２２１で生成される差動プッシュプル信号ＤＰＰ（アナログの電圧信号）をデジタル形式の時系列データに変換する。
【００５４】
記憶装置２０３は、プロセッサによって実行されるプログラム、コンピュータ２０１の外部から与えられたデータ、およびコンピュータ２０１の内部で生成されたデータなどを
格納する。コンピュータ２０１の外部から与えられたデータは、たとえば、Ａ／Ｄ変換部２０２から出力される差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データ、および、後述する本実施の形態に従う検査方法に用いられるパラメータ値などを含む。コンピュータ２０１の内部で生成されたデータは、たとえば、プロセッサ２０４から出力される本実施の形態に従う検査方法の処理途中のデータや処理結果、および、光ピックアップ１０１の良否判断の結果などを含む。典型的には、記憶装置２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶デバイスと、ＦＬＡＳＨメモリやハードディスクなどの不揮発性の記憶デバイスとを含む。
【００５５】
プロセッサ２０４は、記憶装置２０３などに格納されたプログラムに従って、本実施の形態に従う検査方法を実行する。より具体的には、プロセッサ２０４は、通信インターフェース２０８Ａおよび２０８Ｂを通じて、アクチュエータ１１１およびスピンドルモータ１１２へ制御指令を与えるとともに、記憶装置２０３に格納される差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データに対して、後述するデータ処理を行なうことで、検査対象の光ピックアップ１０１の偏心量を算出する。さらに、プロセッサ２０４は、算出した偏心量に基づいて、光ピックアップ１０１の良否を判断する。
【００５６】
出力部２０５は、プロセッサ２０４からの演算結果に基づいて、文字やグラフなどで演算結果を表示するための信号をディスプレイ２０７へ出力する。
【００５７】
入力部２０６は、キーボードやマウスなどを含み、ユーザ入力されるデータや指令を受付ける。さらに、入力部２０６は、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からのデータ読出装置を含んでもよく、この場合には、ＣＤ−ＲＯＭに格納されたプログラムなどを読出して、記憶装置２０３へ格納する。
【００５８】
＜検査方法の概要＞
本実施の形態に従う検査方法では、光ピックアップ１０１をトラバースさせた場合に取得されるトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）に含まれる（単純）極大点および（単純）極小点を抽出した上で、当該抽出した極大点および極小点の統計量に基づいて決定される評価基準を用いて、抽出した極大点および極小点のうち、偏心量の算出に有効なものだけを選択する。このように、有効な極大点および極小点のみを選択するので、光ピックアップの偏心量の算出精度を高めることができるとともに、統計量を用いて評価基準を決定するので、計測されたデータ全体の揺らぎなどの影響を抑制でき、これによってロバスト性を高めることもできる。
【００５９】
また、本実施の形態に従う検査方法では、光記録媒体（光ディスク）の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定する際において、トラッキング誤差信号に含まれるピッチ幅（ある極大点から次の極大点までの範囲、および、ある極小点から次の極小点までの範囲）を抽出した上、これらの抽出されたピッチ幅の統計量に基づくしきい値が決定される。そして、この決定されたしきい値を用いて、トラック範囲に相当する偏心部と、非トラック範囲に相当する折り返し部とを区別する。すなわち、トラバースすべき最外周と最内周とを特定する。このように、偏心部と折り返し部とを区別するためのしきい値を動的に決定するので、光記録媒体（光ディスク）に形成されているトラックのピッチなどの影響を受けることなく、高いロバスト性を維持しつつ、マスク領域を高い精度で決定することができる。
【００６０】
＜検査装置の制御構造＞
図６は、本発明の実施の形態に従う検査装置１１の制御構造を示すブロック図である。図６に示す制御構造は、典型的には、プロセッサ２０４がプログラムを実行することで提供される。なお、図６に示す制御構造の全部もしくは一部をハードウェアによって実装し
てもよい。
【００６１】
図６を参照して、検査装置１１は、光ピックアップ１０１から出力されるトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）に基づいて、光ピックアップ１０１の偏心量を算出する。より具体的には、検査装置１１は、その制御構造として、指令生成部２５０と、データバッファ２５２と、極値抽出部２５４と、極値格納部２５６と、しきい値決定部２５８と、選択部２６０と、ノイズ除去部２６２と、統合処理部２６４と、有効データ格納部２６６と、マスク領域決定部２６８と、カウント部２７０と、抽出部２７２と、平滑化部２７４と、偏心量算出部２７６と、良否判断部２７８とを含む。
【００６２】
指令生成部２５０は、ユーザなどからの開始指令に応答して、トラバース動作させるための制御指令を生成して、光ピックアップ１０１へ与える。より具体的には、指令生成部２５０は、スピンドルモータ１１２（図１）を所定速度で回転させるための制御指令を生成するとともに、アクチュエータ１１１でのトラッキングサーボ制御を停止した状態でフォーカスサーボ制御のみが有効とするための制御指令を生成する。
【００６３】
データバッファ２５２は、光ピックアップ１０１をトラバース動作させた場合に得られる、差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データ２５２ａを格納する。
【００６４】
すなわち、指令生成部２５０、誤差信号生成部２２１（図５）、およびデータバッファ２５２は、協働して、３つのビーム（メインビーム１２１および２つのサブビーム１２２，１２３）の照射位置を光ディスク１０６のトラックと交差する方向に往復させた場合（トラバースさせた場合）に得られるトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の時系列データ２５２ａを取得する。
【００６５】
極値抽出部２５４は、データバッファ２５２に格納される時系列データ２５２ａに含まれる極大点および極小点を抽出する。すなわち、極値抽出部２５４は、時系列データ２５２ａに示される時間的な信号強度の切換点（増加から減少への切換点および減少から増加への切換点）を特定する。より具体的には、極値抽出部２５４は、時系列データ２５２ａに含まれる各点について、ある点が時間軸上で前後に位置する２つの点が有する振幅以上の振幅を有する場合に、当該点を極大点と判定し、ある点が時間軸上で前後に位置する２つの点が有する振幅以下の振幅を有する場合に、当該点を極小点と判定する。そして、極値抽出部２５４は、抽出した極大点および極小点の位置（時刻）と対応する振幅（信号強度）とを対応付けて、極値格納部２５６へ出力する。
【００６６】
極値格納部２５６は、極値抽出部２５４によって抽出された極値情報２５６ａを格納する。この極値情報２５６ａには、抽出した極大点および極小点の位置（時刻）を示すデータと、対応する振幅（信号強度）の大きさを示すデータとを対応付けて格納してもよいが、差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データ２５２ａを参照して、抽出された極大点または極小点の種別（後述するマーク）と対応する位置（時刻）のみを含むようにしてもよい。
【００６７】
しきい値決定部２５８は、極値情報２５６ａの統計量に基づいて、偏心量を算出するために有効な極大点および極小点を選択するための評価基準を算出する。すなわち、しきい値決定部２５８は、評価基準を決定する手段に相当する。より具体的には、しきい値決定部２５８は、極値情報２５６ａの統計量（典型的には、平均値および標準偏差）に基づいて、選択部２６０において使用される、しきい値（極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈおよび極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈ）を動的に決定する。なお、しきい値決定部２５８は、しきい値の決定に際して、時系列データ２５２ａの統計量も利用することが好ましい。
【００６８】
選択部２６０は、しきい値決定部２５８によって決定された評価基準に従って、極値格納部２５６に格納される極値情報２５６ａに含まれる極大点および極小点のうち、偏心量を算出するために有効な極大点および極小点を選択する。より具体的には、選択部２６０は、極値情報２５６ａに含まれる極大点のうち、その値の大きさがしきい値決定部２５８によって決定される極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈより大きいものを有効な極大点として選択する。同様に、選択部２６０は、極値情報２５６ａに含まれる極小点のうち、その値の大きさがしきい値決定部２５８によって決定される極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈより小さいものを有効な極小点として選択する。
【００６９】
ノイズ除去部２６２は、選択部２６０によって選択された偏心量を算出するために有効な極大点および極小点のうち、ノイズ成分を除去する。より具体的には、ノイズ除去部２６２は、相対的に短い時間の間に、複数の極大点または複数の極小点が集中的に発生しているような部分を取除く。すなわち、ノイズ除去部２６２は、トラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）に含まれる高周波成分によって過剰に検出されてしまった極大点および極小点を除去する。したがって、ノイズ除去部２６２は、一種のローパスフィルタとして機能する。
【００７０】
統合処理部２６４は、ノイズ除去部２６２によってノイズ成分が除去された後の、有効な極大点および有効な有効極小点のうち、実質的に同一のトラックに対応して重複して検出された極点を統合する。すなわち、統合処理部２６４は、時間軸上において、ある所定時間（ＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ）内に極大点または極小点が連続して現れている部分を１つの極大点または極小点として取扱うために、複数の極大点または極小点を単一の極大点または極小点に統合する。統合処理部２６４における統合処理に利用されるＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅは、予めユーザなどによって設定される。
【００７１】
有効データ格納部２６６は、上述したような、選択部２６０、ノイズ除去部２６２、および統合処理部２６４における一連の処理の結果得られる有効データ群２６６ａを格納する。
【００７２】
マスク領域決定部２６８は、有効データ群２６６ａに基づいて、計測された差動プッシュプル信号ＤＰＰのうち、折り返し部と偏心部とを判別する。続いて、マスク領域決定部２６８は、偏心量の算出から折り返し部を除外するためのマスク領域を決定する。すなわち、マスク領域決定部２６８は、有効な極大点および有効な極小点に基づいて、差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データ２５２ａのうち光ディスク１０６の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定する。そして、マスク領域決定部２６８は、決定したマスク領域を示す情報を抽出部２７２およびカウント部２７０へ出力する。
【００７３】
抽出部２７２は、有効データ群２６６ａに含まれる有効な極大点および有効な極小点のうち、マスク領域以外の領域に存在する極大点および極小点を抽出し、抽出した（有効な）極大点および極小点を時系列にて並べて一連のデータを生成する。抽出部２７２は、生成した一連のデータを平滑化部２７４へ出力する。
【００７４】
平滑化部２７４は、抽出部２７２によって抽出された極大点および極小点からなる、一連のデータをフィルタリング処理する。典型的には、平滑化部２７４は、移動平均などの公知の方法を用いて高周波成分を取除く。なお、平滑化部２７４は、フィルタリング処理のパラメータとして、感度パラメータｎを受付ける。
【００７５】
このように、抽出部２７２および平滑化部２７４は、マスク領域以外の領域に含まれる有効な極大点および有効な極小点に基づいて、照射位置が光ディスク１０６のトラックと
交差する方向へ往復することに伴うトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の時間的変化特性を生成する。
【００７６】
カウント部２７０は、有効データ群２６６ａに含まれる時系列データのうち、マスク領域以外の領域に含まれる一連のデータ（時系列データ）に基づいて、トラバース数をカウントする。すなわち、カウント部２７０は、マスク領域以外の領域における信号の波数を算出する。
【００７７】
偏心量算出部２７６は、平滑化部２７４によってフィルタリング処理された後の時間的変化特性（時系列データ）に基づいて、光ピックアップ１０１の偏心量を算出する。より具体的には、偏心量算出部２７６は、フィルタリング処理された後の時間的変化特性に含まれる最大振幅および最小振幅を抽出し、抽出した振幅の比を偏心量として算出する。
【００７８】
良否判断部２７８は、偏心量算出部２７６によって算出された偏心量を予め設定されたしきい値と比較して、対象のピックアップについての良否判断結果を出力する。典型的には、良否判断部２７８は、算出された偏心量が当該しきい値を超えるような場合には、対象の光ピックアップ１０１が不良品であると判断し、そうでなければ、対象の光ピックアップ１０１が良品であると判断する。
【００７９】
＜全体処理手順＞
次に、本実施の形態に従う検査方法の全体処理手順について説明する。
【００８０】
図７は、本発明の実施の形態に従う検査方法の全体処理手順を示すフローチャートである。図７に示す各ステップは、基本的には、プロセッサ２０４（図５）によって実行される。
【００８１】
図７を参照して、ユーザなどからの開始指令を受けると、プロセッサ２０４は、光ディスク１０６を所定速度で回転させるように、スピンドルモータ１１２に制御指令を与える（ステップＳ２）。続いて、プロセッサ２０４は、トラッキングサーボ制御を停止した状態でフォーカスサーボ制御のみが有効となるように、アクチュエータ１１１に制御指令を与える（ステップＳ４）とともに、誤差信号生成部２２１から出力される、トラッキング誤差信号である差動プッシュプル信号ＤＰＰのデータを時系列に格納する（ステップＳ６）。
【００８２】
そして、プロセッサ２０４は、光ピックアップ１０１による規定回数のトラバース動作が完了したか否かを判断する（ステップＳ８）。光ピックアップ１０１による所定のトラバース動作が完了していなければ（ステップＳ８においてＮＯ）、ステップＳ４およびＳ６の処理が繰返される。
【００８３】
光ピックアップ１０１による所定のトラバース動作が完了すれば（ステップＳ８においてＹＥＳ）、プロセッサ２０４は、差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データに基づいて、その中に含まれる極大点および極小点を抽出する（ステップＳ１０）。
【００８４】
その後、プロセッサ２０４は、入力データ処理サブルーチンを実行し、ステップＳ１０において抽出した極大点および極小点のうち、偏心量を算出するために有効な極大点および極小点を選択する（ステップＳ１２）。
【００８５】
続いて、プロセッサ２０４は、ノイズ除去サブルーチンを実行し、ステップＳ１２において選択した有効な極大点および有効な極小点のうち、ノイズ成分を除去する（ステップＳ１４）。
【００８６】
続いて、プロセッサ２０４は、統合処理サブルーチンを実行し、連続する複数の極大点または極小点を単一の極大点または極小点に統合する（ステップＳ１６）。このステップＳ１６の処理後に生成される極大点および極小点は、有効データ群２６６ａ（図６）として格納される。
【００８７】
続いて、プロセッサ２０４は、マスク領域決定サブルーチンを実行し、計測された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データに含まれる折り返し部と偏心部とを判別する（ステップＳ１８）。すなわち、プロセッサ２０４は、差動プッシュプル信号ＤＰＰのうち偏心量の算出対象から除外するためのマスク領域を決定する。
【００８８】
続いて、プロセッサ２０４は、有効データ群２６６ａに含まれる時系列データのうち、ステップＳ１８において決定されたマスク領域以外の領域に含まれる時系列データに基づいて、トラバース数をカウントする（ステップＳ２０）。
【００８９】
続いて、プロセッサ２０４は、有効データ群２６６ａに含まれる時系列データのうち、ステップＳ１８において決定されたマスク領域以外の領域に含まれる有効な極大点および有効な極小点を抽出する（ステップＳ２２）。そして、プロセッサ２０４は、平滑化処理サブルーチンを実行し、ステップＳ２２において抽出した極大点および極小点によって定義される時間的変化特性をフィルタリング処理する（ステップＳ２４）。
【００９０】
続いて、プロセッサ２０４は、ステップＳ２４においてフィルタリング処理後の時系列データに含まれる、最大振幅および最小振幅を抽出し、抽出した振幅の比を偏心量として算出する（ステップＳ２６）。そして、プロセッサ２０４は、ステップＳ２６において算出した偏心量と予め設定されたしきい値とを比較して、対象のピックアップの良否を判断する（ステップＳ２８）。
【００９１】
最終的に、プロセッサ２０４は、ステップＳ２６において算出された偏心量および／またはステップＳ２８において判断された良否判断結果をディスプレイ２０７などに表示する（ステップＳ３０）。
【００９２】
＜入力データ処理サブルーチン＞
次に、図７のフローチャートのステップＳ１２において実行される入力データ処理サブルーチンの処理内容について説明する。
【００９３】
図８は、図７のステップＳ１２に示す入力データ処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００９４】
図８を参照して、プロセッサ２０４は、計測された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データ全体についての平均値（振幅の平均値）ｍを算出する（ステップＳ１００）。続いて、プロセッサ２０４は、図７に示すステップＳ１０において抽出された複数の極大点を平均値ｍで補正する（ステップＳ１０２）。
【００９５】
すなわち、平均値ｍは、トラッキング誤差である差動プッシュプル信号ＤＰＰに含まれるオフセット分を示す。そのため、計測された生の差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データは、この平均値ｍを用いてオフセット分が補正される。より具体的には、プロセッサ２０４は、抽出された複数の極大点の振幅から平均値ｍを減じて、極大点の振幅（補正後）を算出する。
【００９６】
このようなオフセット分を補正する処理を含ませることで、光ディスク１０６および／
または光ピックアップ１０１における何らかの原因によってオフセットが生じた場合であっても、正確に偏心量を算出することができる。
【００９７】
続いて、プロセッサ２０４は、極大点の振幅（補正後）についての統計量を算出する（ステップＳ１０４）。より具体的には、プロセッサ２０４は、極大点の振幅（補正後）についての平均値ｍＵおよび標準偏差σＵを算出する。
【００９８】
同様に、プロセッサ２０４は、図７に示すステップＳ１０において抽出された複数の極小点を平均値ｍで補正する（ステップＳ１０６）。すなわち、プロセッサ２０４は、抽出された複数の極小点の振幅から平均値ｍを減じて、極小点の振幅（補正後）を算出する。さらに、プロセッサ２０４は、極小点の振幅（補正後）についての統計量を算出する（ステップＳ１０８）。より具体的には、プロセッサ２０４は、極小点の振幅（補正後）についての平均値ｍＤおよび標準偏差σＤを算出する。
【００９９】
その後、プロセッサ２０４は、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈおよび極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈを決定する（ステップＳ１１０）。より具体的には、プロセッサ２０４は、以下のような数式に従って、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈおよび極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈを算出する。
【０１００】
極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈ＝平均値ｍ＋平均値ｍＵ−レシピ値ｋ×標準偏差σＵ    ・・・（４）
極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈ＝平均値ｍ−平均値ｍＤ＋レシピ値ｋ×標準偏差σＤ    ・・・（５）
ここで、レシピ値ｋは、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈおよび極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈを平均値からどの程度ずれた範囲まで含めるかを示すパラメータであり、光ピックアップ１０１および光ピックアップ１０１を組み込んだシステム全体を考慮して決定される。たとえば、レシピ値ｋとして、「２」（すなわち、平均値−２σ）が設定される。
【０１０１】
このように、プロセッサ２０４は、極大点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈを決定するとともに、極小点の振幅の平均値および標準偏差に基づいて、極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈを決定する。
【０１０２】
続いて、プロセッサ２０４は、ステップＳ１０において抽出された極大点のうち、その振幅が極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈより大きいものを、偏心量を算出するために有効な極大点として選択する（ステップＳ１１２）。同様に、プロセッサ２０４は、ステップＳ１０において抽出された極小点のうち、その振幅が極小値しきい値ＤｏｗｎＴｈｒｅｓｈより小さいものを、偏心量を算出するために有効な極小点として選択する（ステップＳ１１４）。さらに、プロセッサ２０４は、偏心量を算出するために有効な点として選択した極大点および極小点を極値情報２５６ａとして出力する（ステップＳ１１６）。そして、処理はメインルーチンに戻る。
【０１０３】
図９は、図７のステップＳ１２に示す入力データ処理サブルーチンの処理結果の一例を示す図である。図９には、図７のステップＳ１０に示す極大点および極小点の抽出処理によって抽出された極大点の度数分布の一例を示す。すなわち、図９の横軸は極大点の振幅を示し、縦軸は度数を示す。
【０１０４】
これらの抽出された極大点についての統計量に基づいて、図９に示すような大きさの極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈが決定されたとする。すると、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈより大きな振幅を有する極大点については、有効な極大点として選択される。一方
、極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈより小さな振幅を有する極大点については、無効な極大点と判断される。すなわち、図９に示す極大値しきい値ＵｐＴｈｒｅｓｈより右側に位置する極大点のみが、有効な極大点として選択される。
【０１０５】
なお、図示はしないが、極小点についても同様の処理に従って、有効な極小点が選択される。
【０１０６】
このように、極大点および極小点の統計量に基づいて評価基準を動的に決定し、この動的に決定した評価基準に従って、有効な極大点および有効な極小点が選択される。そのため、様々な外乱の影響（典型的な突発的なノイズ成分の影響）を受けた場合であっても、有効な極大点および有効な極小点を高いロバスト性を維持しつつ選択できる。
【０１０７】
＜ノイズ除去サブルーチン＞
次に、図７のフローチャートのステップＳ１４において実行されるノイズ除去サブルーチンの処理内容について説明する。このノイズ除去サブルーチンでは、光ディスク１０６上に存在する異物の影響、光検出部１１０自体が発生するノイズ、外乱などに起因するノイズ成分を除去する。すなわち、トラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の真の値以外の信号をノイズ成分とする。
【０１０８】
図１０は、図７のステップＳ１４に示すノイズ除去サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１１は、図７のステップＳ１４に示すノイズ除去サブルーチンにおいてノイズとして判定されるパターンの一例を示す図である。
【０１０９】
図１０を参照して、プロセッサ２０４は、取得された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データに対して、１番目のデータを含む範囲に処理対象範囲を設定する（ステップＳ２００）。この処理対象範囲は、時系列データに対して設定される一種の処理ウィンドウに相当し、連続する所定数のデータを含む。
【０１１０】
続いて、プロセッサ２０４は、設定されている処理対象範囲に含まれる所定数のデータに、有効な極大点または極小点が所定のパターンで現れているか否かを判断する（ステップＳ２０２）。
【０１１１】
設定されている処理対象範囲に含まれる所定数のデータに、有効な極大点または極小点が所定のパターンで現れていなければ（ステップＳ２０２においてＮＯ）、処理はステップＳ２０６へ進む。
【０１１２】
これに対して、設定されている処理対象範囲に含まれる所定数のデータに、有効な極大点または極小点が所定のパターンで現れていれば（ステップＳ２０２においてＹＥＳ）、プロセッサ２０４は、不必要な極大点または極小点を削除する（ステップＳ２０４）。
【０１１３】
より具体的には、プロセッサ２０４は、設定されている処理対象範囲に含まれるデータに、（ａ１）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」→「非極大点かつ非極小点」、（ａ２）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」、（ａ３）「極大点」→「極大点」、（ａ４）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」、のいずれかのパターンが現れている場合には、当該処理対象範囲に含まれる有効な極大点のうち、その振幅がより大きい極大点を残して、他の極大点を削除（無効化）する。
【０１１４】
同様に、プロセッサ２０４は、設定されている処理対象範囲に含まれるデータに、（ｂ１）「極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「極小点」→「非極大点かつ非極小点」、
（ｂ２）「極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「極小点」、（ｂ３）「極小点」→「極小点」、（ｂ４）「極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「極小点」、のいずれかのパターンが現れている場合には、当該処理対象範囲に含まれる有効な極小点のうち、その振幅がより小さい極小点を残して、他の極小点を削除（無効化）する。
【０１１５】
言い換えれば、図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）に示すように、各トラックを横切ることにより生じる差動プッシュプル信号ＤＰＰの振幅の変化より高周波成分のノイズが除去される。なお、図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）に記載されている、「○」は極大点（もしくは、極小点）を示し、「■」は極大点および極小点ではない点を示す。
【０１１６】
より具体的には、図１１（Ａ）には、差動プッシュプル信号ＤＰＰに、（ａ１）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」→「非極大点かつ非極小点」のパターンが現れている例を示す。この図１１（Ａ）に示す例では、差動プッシュプル信号ＤＰＰの本来のピーク付近で振幅の落ち込みが発生しており、その結果、時間的に近接した範囲に、２つの非極大点４０２を挟んで３つの極大点４００が生じている。
【０１１７】
また、図１１（Ｂ）には、差動プッシュプル信号ＤＰＰに、（ａ２）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」のパターンが現れている例を示す。この図１１（Ｂ）に示す例では、差動プッシュプル信号ＤＰＰの本来のピーク付近で振幅の落ち込みが発生しており、その結果、時間的に近接した範囲に、１つの非極大点４０２を挟んで２つの極大点４００が生じている。
【０１１８】
また、図１１（Ｃ）には、差動プッシュプル信号ＤＰＰに、（ａ３）「極大点」→「極大点」のパターンが現れている例を示す。この図１１（Ｃ）に示す例では、差動プッシュプル信号ＤＰＰの本来のピーク付近の振幅変化が緩やかであり、その結果、時間的に近接した範囲に、２つの極大点４００が検出されている。
【０１１９】
また、図１１（Ｄ）には、差動プッシュプル信号ＤＰＰに、（ａ４）「極大点」→「非極大点かつ非極小点」→「非極大点かつ非極小点」→「極大点」のパターンが現れている例を示す。この図１１（Ｄ）に示す例では、差動プッシュプル信号ＤＰＰの本来のピーク付近で振幅の落ち込みが発生しており、その結果、時間的に近接した範囲に、２つの非極大点４０２を挟んで２つの極大点４００が生じている。
【０１２０】
上述した、本実施の形態に従うノイズ除去サブルーチン処理においては、上述のようなノイズ成分を除去する。なお、図１１（Ａ）〜図１１（Ｄ）に示すパターン以外にも、ノイズ成分特有の発生パターンを条件として採用することができる。
【０１２１】
再度図１０を参照して、プロセッサ２０４は、取得された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データのすべてに対して処理対象範囲が設定されたか否かを判断する（ステップＳ２０６）。すなわち、プロセッサ２０４は、差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データのすべてにおいて、所定パターンの出現の有無が判断されたか否かを判断する。
【０１２２】
取得された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データのうち、処理対象範囲が設定されていない部分が残っていれば（ステップＳ２０６においてＮＯ）、プロセッサ２０４は、現在の処理対象範囲を１データ分だけシフトさせて、新たな処理対象範囲を設定する（ステップＳ２０８）。そして、ステップＳ２０２以下の処理が繰返される。
【０１２３】
取得された差動プッシュプル信号ＤＰＰの時系列データのすべてに対して処理対象範囲が設定済であれば（ステップＳ２０６においてＹＥＳ）、処理はメインルーチンにリター
ンする。
【０１２４】
上述のように、プロセッサ２０４は、入力データ処理サブルーチンの実行の結果得られた有効な極大点および有効な極小点のうち、所定のパターンで現れている、複数の有効な極大点および複数の有効な極小点を抽出し、さらに、これらの所定のパターンで現れている複数の有効な極大点の一部を除外するとともに、当該所定のパターンで現れている複数の有効な極小点の一部を除去する。
【０１２５】
＜統合処理サブルーチン＞
次に、図７のフローチャートのステップＳ１６において実行される統合処理サブルーチンの処理内容について説明する。この統合処理サブルーチンでは、光ディスク１０６の実質的に同一のトラックに対応して重複して検出された極大点および極小点を統合する。
【０１２６】
図１２は、図７のステップＳ１６に示す統合処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１３は、図７のステップＳ１６に示す統合処理サブルーチンにおいて統合される極大点の一例を示す図である。
【０１２７】
図１２を参照して、プロセッサ２０４は、上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点のうち、時間軸上で１番目に存在する極大点を対象として選択する（ステップＳ３００）。続いて、プロセッサ２０４は、対象として選択されている極大点の位置を中心として、時間軸上で所定時間（ＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ）の前後範囲に他の極大点が存在するか否かを判断する（ステップＳ３０２）。
【０１２８】
対象として選択されている極大点の位置を中心として、時間軸上で所定時間の前後範囲に他の極大点が存在しなければ（ステップＳ３０２においてＮＯ）、処理はステップＳ３０６へ進む。
【０１２９】
対象として選択されている極大点の位置を中心として、時間軸上で所定時間の前後範囲に他の極大点が存在すれば（ステップＳ３０２においてＹＥＳ）、それらの極大点のうち、その振幅が最も大きい極大点を残して、他の極大点を削除（無効化）する（ステップＳ３０４）。
【０１３０】
続いて、プロセッサ２０４は、上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点のすべてが対象として選択されたか否かを判断する（ステップＳ３０６）。すなわち、プロセッサ２０４は、すべての極大点に対して、統合処理が実行されたか否かを判断する。
【０１３１】
上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点のうち、対象として選択されていないものが残っていれば（ステップＳ３０６においてＮＯ）、プロセッサ２０４は、現在対象として選択されている有効な極大点の次に位置する極大点を、新たな対象として選択する（ステップＳ３０８）。そして、ステップＳ３０２以下の処理が繰返される。
【０１３２】
上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点のすべてが対象として選択されていれば（ステップＳ３０６においてＹＥＳ）、上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極小点のうち、時間軸上で１番目に存在する極小点を対象として選択する（ステップＳ３１０）。続いて、プロセッサ２０４は、対象として選択されている極小点の位置を中心として、時間軸上で所定時間（ＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ）の前後範囲に他の極小点が存在するか否かを判断する（ステップＳ３１２）。
【０１３３】
対象として選択されている極小点の位置を中心として、時間軸上で所定時間の前後範囲に他の極小点が存在しなければ（ステップＳ３１２においてＮＯ）、処理はステップＳ３１６へ進む。
【０１３４】
対象として選択されている極小点の位置を中心として、時間軸上で所定時間の前後範囲に他の極小点が存在すれば（ステップＳ３１２においてＹＥＳ）、それらの極小点のうち、その振幅が最も小さい極小点を残して、他の極小点を削除（無効化）する（ステップＳ３１４）。
【０１３５】
たとえば、図１３に示すように、差動プッシュプル信号ＤＰＰ上に対して、有効な極大点４１１，４１２，４１３が抽出および選択されているとする。なお、時間軸上では、極大点４１２、極大点４１２、極大点４１３の順に存在しているとする。このとき、極大点４１２は、極大点４１２から時間軸上でＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ分だけ前方の範囲内に位置し、かつ、極大点４１３は、極大点４１２から時間軸上でＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ分だけ後方の範囲内に位置しているとする。
【０１３６】
そして、極大点４１１、極大点４１２、極大点４１３のうち、極大点４１２の振幅が最大であるとすると、極大点４１２および極大点４１３は削除（無効化）される。その結果、３つの有効な極大点４１１，４１２，４１３は、最も振幅の大きな単一の極大点４１１に統合される。
【０１３７】
なお、極小点についても、図１２と同様の処理によって統合される。
再度図１２を参照して、プロセッサ２０４は、上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極小点のすべてが対象として選択されたか否かを判断する（ステップＳ３１６）。すなわち、プロセッサ２０４は、すべての極小点に対して、統合処理が実行されたか否かを判断する。
【０１３８】
上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極小点のうち、対象として選択されていないものが残っていれば（ステップＳ３１６においてＮＯ）、プロセッサ２０４は、現在対象として選択されている有効な極小点の次に位置する極大点を、新たな対象として選択する（ステップＳ３１８）。そして、ステップＳ３１２以下の処理が繰返される。
【０１３９】
上述のノイズ除去サブルーチンの実行後に出力された有効な極小点のすべてが対象として選択されていれば（ステップＳ３１６においてＹＥＳ）、処理はメインルーチンにリターンする。
【０１４０】
上述のように、プロセッサ２０４は、時間軸上の所定期間（ＣｏｎｎｅｃｔＳｉｚｅ）内に複数存在する有効な極大点または有効な極小点を抽出し、抽出された複数の有効な極大点を実質的に単一の有効な極大点に統合するとともに、抽出された複数の有効な極小点を実質的に単一の有効な極小点に統合する。
【０１４１】
＜マスク領域決定サブルーチン＞
次に、図７のフローチャートのステップＳ１８において実行されるマスク領域決定サブルーチンの処理内容について説明する。このマスク領域決定サブルーチンでは、先に実行されたノイズ除去サブルーチンおよび統合処理サブルーチンの実行により得られた有効な極大点および有効な極小点に基づいて、トラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の時系列データのうち光ディスク１０６の非トラック範囲に対応するマスク領域を決定する。特に、本実施の形態においては、差動プッシュプル信号ＤＰＰに現れる波形のピッチ幅についての統計量に基づいて、マスク領域を決定する。そのため、トラッキング
誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）に現れる揺らぎや突発的なノイズなどの影響を受けて、マスク領域を誤判定するような事態を回避できる。したがって、高いロバスト性でマスク領域を決定することができる。
【０１４２】
図１４は、図７のステップＳ１８に示すマスク領域決定サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１５は、本発明の実施の形態に従うトラッキング誤差信号に現れる折り返し部および偏心部を模式的に示す図である。図１６は、図７のステップＳ１８に示すマスク領域決定サブルーチンにおける処理の一例を示す図である。
【０１４３】
図１４を参照して、プロセッサ２０４は、上述の統合処理サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点および極小点について、時間軸上で極大点および極小点が所定のパターンで現れている部分を特定する（ステップＳ４００）。より具体的には、プロセッサ２０４は、「有効な極大点」→「有効な極小点」→「有効な極大点」となっている部分、および、「有効な極小点」→「有効な極大点」→「有効な極小点」となっている部分を特定する。さらに、プロセッサ２０４は、ステップＳ４００において特定した部分のそれぞれについて、その間隔（ピッチ）を算出する（ステップＳ４０２）。すなわち、プロセッサ２０４は、「有効な極大点」→「有効な極小点」→「有効な極大点」となっている部分については、両端に位置する「有効な極大点」の間の間隔を算出し、「有効な極小点」→「有効な極大点」→「有効な極小点」となっている部分については、両端に位置する「有効な極小点」の間の間隔を算出する。
【０１４４】
続いて、プロセッサ２０４は、ステップＳ４０２において算出した複数の間隔についての統計量を算出する（ステップＳ４０４）。より具体的には、プロセッサは、算出した間隔についての平均値ｍＰおよび標準偏差σＰを算出する。さらに、プロセッサ２０４は、算出した間隔についての標準偏差σＰを用いて、マスク領域を決定するためのピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈを算出する（ステップＳ４０６）。より具体的には、プロセッサ２０４は、以下のような数式に従って、ピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈを算出する。
【０１４５】
ピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈ＝平均値ｍＰ＋レシピ値ｌ×標準偏差σＴ  
・・・（６）
ここで、レシピ値ｌは、マスク領域として設定すべき大きさを定めるパラメータである。
【０１４６】
上述のステップＳ４０２において算出される間隔（ピッチ）は、図１５に示すようなトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）に現れる１周期の時間幅に相当する。図１５に示すように、偏心部では、差動プッシュプル信号ＤＰＰは、基本的に同一ピッチ（１つのトラックピッチに相当）で周期的に変動するのに対して、折り返し部では、偏心部のピッチより長い時間幅のピッチで変動していることがわかる。そのため、上述のステップＳ４０４では、統計処理を用いて、偏心部と折り返し部とに現れるピッチ差を区別（グルーピング）するための評価基準（しきい値）を決定する。
【０１４７】
このような統計処理を用いることによって、異なるトラックピッチを有する複数の光ディスク１０６を用いて検査するような場合においても、対象の光ディスク１０６の種類に応じた評価基準（しきい値）を動的に決定できるので、基本的には、同一のユーザ設定（レシピ）のまま検査を行なうことができる。
【０１４８】
再度図１４を参照して、プロセッサ２０４は、「有効な極大点」→「有効な極小点」→「有効な極大点」となっている部分のうち、その間隔がピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈより大きいものを特定する（ステップＳ４０８）。そして、プロセッサ２０４は、
ステップＳ４０８において特定した部分に含まれる、「有効な極小点」を削除（無効化）する（ステップＳ４１０）。
【０１４９】
続いて、プロセッサ２０４は、「有効な極小点」→「有効な極大点」→「有効な極小点」となっている部分のうち、その間隔がピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈより大きいものを特定する（ステップＳ４１２）。そして、プロセッサ２０４は、ステップＳ４１２において特定した部分に含まれる、「有効な極大点」を削除（無効化）する（ステップＳ４１４）。
【０１５０】
最終的に、プロセッサ２０４は、ステップＳ４１０およびＳ４１４において削除（無効化）された極小点および極大点を除く、残りの有効な極大点および極小点のうち、時間軸上で、有効な極大点が連続している部分、または、有効な極小点が連続している部分を、マスク領域として決定する（ステップＳ４１６）。このとき、連続する２つの極大点または極小点についても、マスク領域に含まれる。そして、処理はメインルーチンに戻る。
【０１５１】
図１６を参照して、上述のマスク領域決定サブルーチンにおける処理例について例示する。たとえば、図１６（Ａ）に示すように、極大点４３１、極小点４４２、極大点４３２の順で有効な極大点および極小点が現れているとし、極大点４３１と極大点４３２との間の間隔（ピッチ）４５２がピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈより大きいとする。
【０１５２】
この場合には、有効な極小点４４２が削除（無効化）される。その結果、有効な極大点４３１と有効な極大点４３２とが連続して現れることになり、この両極大点を含む範囲がマスク領域４５０として決定される。
【０１５３】
なお、先に実行されるノイズ除去サブルーチンおよび統合処理サブルーチンによって、無効な極大点および極小点が除外されている場合もある。このような場合には、たとえば、図１６（Ｂ）に示すように、当初から有効な極小点４４５と有効な極小点４４６とが連続して現れており、この両極小点を含む範囲がマスク領域４５２として決定される。
【０１５４】
上述のように、プロセッサ２０４は、「有効な極大点」→「有効な極小点」→「有効な極大点」の順で現れている部分を特定し、２つの有効な極大点の間の間隔（ピッチ）を算出するとともに、「有効な極小点」→「有効な極大点」→「有効な極小点」の順で現れている部分を特定し、２つの有効な極小点の間の間隔（ピッチ）を算出する。そして、プロセッサ２０４は、算出された２つの有効な極大点の間の間隔（ピッチ）および２つの有効な極小点の間の間隔（ピッチ）についての統計量に基づいて、マスク領域を決定するための評価基準である、ピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈを決定する。さらに、プロセッサ２０４は、「有効な極大点」→「有効な極小点」→「有効な極大点」の順で現れている部分のうち、２つの有効な極大点の間の間隔（ピッチ）がピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈより大きい部分について、当該部分に含まれる有効な極小点を除外（無効化）する。並行して、プロセッサ２０４は、「有効な極小点」→「有効な極大点」→「有効な極小点」の順で現れている部分のうち、２つの有効な極小点の間の間隔（ピッチ）がピッチしきい値ＳｉｇｍａＴｈｒｅｓｈより大きい部分について、当該部分に含まれる有効な極大点を除外（無効化）する。最終的に、プロセッサ２０４は、２つの有効な極大点が連続して存在する範囲および／または２つの有効な極小点が連続して存在する範囲の少なくとも一方をマスク領域として決定する。
【０１５５】
本実施の形態に従うマスク領域決定サブルーチンによれば、先行技術に記載されているような、周波数変換を用いてマスク領域を決定する方法に比較して、演算量を低減できるという効果を得られる。さらに、周波数変換を用いる方法によれば、偏心部（図１５）のような周波数が相対的に高い部分の抽出には向いているが、折り返し部のような周波数が
相対的に低い部分の抽出には向いておらず、マスク領域の判定精度を高めることが難しいという課題があるが、本実施の形態に従うマスク領域決定サブルーチンによれば、このような課題を解決することができる。
【０１５６】
＜平滑化処理サブルーチン＞
次に、図７のフローチャートのステップＳ２２において実行される平滑化処理サブルーチンの処理内容について説明する。この平滑化処理サブルーチンでは、先に実行されたマスク領域決定サブルーチンにより決定されたマスク領域以外の領域に含まれる、有効な極大点および有効な極小点によって表される時系列データをフィルタリングして、実質的な振幅変動を取得する。
【０１５７】
図１７は、図７のステップＳ２２に示す平滑化処理サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１８は、図７のステップＳ２２に示す平滑化処理サブルーチンにおける処理の一例を示す図である。
【０１５８】
図１７を参照して、プロセッサ２０４は、上述のマスク領域決定サブルーチンの実行後に出力された有効な極大点および極小点のうち、マスク領域以外の領域に含まれる極大点および極小点を抽出する（ステップＳ５００）。そして、プロセッサ２０４は、抽出した極大点および極小点を時間順に並べた時系列データを生成する（ステップＳ５０２）。
【０１５９】
続いて、プロセッサ２０４は、予め設定される感度パラメータｎから、平滑化サイズ（２ｎ＋１）を算出する（ステップＳ５０４）。そして、プロセッサ２０４は、ステップＳ５０２において生成したデータ列に対して、算出した平滑化サイズでフィルタリング処理を行なう（ステップＳ５０６）。より具体的には、プロセッサ２０４は、いわゆる移動平均処理を行ない、ステップＳ５０２において生成したデータ列に対して、平滑化サイズの幅をもつウィンドウを順次設定し、このウィンドウに含まれるそれぞれの点における振幅の平均値を、対応する位置の代表値として順次算出する。
【０１６０】
最終的に、プロセッサ２０４は、フィルタリング処理後の時系列データを出力する（ステップＳ５０８）。そして、処理はメインルーチンに戻る。
【０１６１】
なお、上述の平滑化処理サブルーチンでは、よりユーザフレンドリなインターフェースを提供する観点から、感度パラメータｎをフィルタリング特性（周波数遮断特性）を変更する構成について例示したが、平滑化サイズを直接的に設定するようにしてもよい。
【０１６２】
上述のような平滑化処理サブルーチンによって、図１８（Ａ）に示すようなトラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の生信号が、図１８（Ｂ）に示すようにフィルタリングされ、トラッキング誤差信号（差動プッシュプル信号ＤＰＰ）の実質的な時間的変化特性を得ることができる。
【０１６３】
＜作用効果＞
上述した本実施の形態に従う光ピックアップを検査する検査装置１１によれば、高いロバスト性をもちつつ、光ピックアップの偏心量を高い精度で算出できる。
【０１６４】
＜その他の形態＞
上述のフローで説明したような制御を実行させるプログラムを任意の方法で提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュー
タに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【０１６５】
このようなプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本実施の形態に従うプログラムに含まれ得る。
【０１６６】
また、本実施の形態に従うプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本実施の形態に従うプログラムに含まれ得る。
【０１６７】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【０１６８】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１６９】
１１  検査装置、１０１  光ピックアップ、１０２  光源、１０３  コリメータレンズ、１０４  回折格子、１０５  ビームスプリッタ、１０６  光記録媒体（光ディスク）、１０７  対物レンズ、１０８  集光レンズ、１０９  シリンドリカルレンズ、１１０  光検出部、１１１  アクチュエータ、１１２  スピンドルモータ、１２１  メインビーム、１２２，１２３  サブビーム、１２５，１２６，１２７  トラック、１３１，１３２，１３３  検出器、１４１，１４２，１４３，１４６  減算器、１４４  加算器、１４５  定数乗算器、１４６  減算器、２０１  コンピュータ、２０２  Ａ／Ｄ変換部、２０３  記憶装置、２０４  プロセッサ、２０５  出力部、２０６  入力部、２０７  ディスプレイ、２０８Ａ，２０８Ｂ  通信インターフェース、２２１  誤差信号生成部、２５０  指令生成部、２５２  データバッファ、２５２ａ  時系列データ、２５４  極値抽出部、２５６  極値格納部、２５６ａ  極値情報、２５８  しきい値決定部、２６０  選択部、２６２  ノイズ除去部、２６４  統合処理部、２６６  有効データ格納部、２６６ａ  有効データ群、２６８  マスク領域決定部、２７０  カウント部、２７２  抽出部、２７４  平滑化部、２７６  偏心量算出部、２７８  良否判断部、Ａ〜Ｈ  受光素子。
【図１】
2011044212.tif 000003
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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