(57)【要約】【課題】測定画像からくぼみ領域を精度よく抽出して測定結果の精度を向上させる。【解決手段】試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機１００において、くぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料Ｓの表面の画像を取得するＣＣＤカメラ１２を備え、ＣＰＵ６１は、ＣＣＤカメラ１２により取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出処理を実行可能であって、複数のくぼみ領域抽出処理により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ領域と合致するか否かを判断する判断し、合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、試料の硬さを算出する。【選択図】図４
2019082364.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機において、
くぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料の表面の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出手段と、
前記複数のくぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ条件と合致するか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段と、
を備えることを特徴とする硬さ試験機。
【請求項２】
前記複数のくぼみ領域抽出手段には、くぼみ領域抽出処理を実行する実行順位が予め設定されており、
前記判断手段は、前記実行順位に従って前記複数のくぼみ領域抽出手段のいずれかによりくぼみ領域が抽出されるたびに、前記基準くぼみ条件と合致するか否かを判断することを特徴とする請求項１に記載の硬さ試験機。
【請求項３】
前記実行順位は、予め、所定の硬度を有する標準試験片を用いて各くぼみ領域抽出手段によりくぼみ領域を抽出した結果に基づく、抽出精度が高いものが先となる順番であることを特徴とする請求項２に記載の硬さ試験機。
【請求項４】
前記画像取得手段は、くぼみが形成される前の試料の表面の画像を背景画像として取得すると共に、くぼみが形成された後の試料の表面の画像を測定画像として取得し、
前記複数のくぼみ領域抽出手段は、
前記背景画像と前記測定画像との差分画像に基づいてくぼみ領域を抽出する第１のくぼみ領域抽出手段と、
前記背景画像を複数のブロックに分割して当該分割したブロックごとに輝度情報のヒストグラムを作成し、前記測定画像を前記複数のブロックに分割して当該分割した各ブロック内の画素ごとに、当該画素が含まれるブロックと対応する前記背景画像内のブロックにおいて作成されたヒストグラムを参照して当該画素の背景画像らしさを判定し、その判定結果に基づいてくぼみ領域を抽出する第２のくぼみ領域抽出手段と、
前記測定画像を予め定められた複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成し、前記縮小画像に対してパターンマッチング処理を行ってくぼみ領域を抽出する第３のくぼみ領域抽出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の硬さ試験機。
【請求項５】
前記画像取得手段により取得されたくぼみが形成される前の画像に基づいて、前記複数のくぼみ領域抽出手段のうち、試料に対応したくぼみ領域抽出手段を選択する選択手段を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の硬さ試験機。
【請求項６】
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機のコンピュータを、
くぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料の表面の画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段により取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出手段、
前記複数のくぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ条件と合致するか否かを判断する判断手段、
前記判断手段により合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬さ試験機及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、所定の試験力で圧子を試料（ワーク）に押し付けて形成したくぼみの寸法に基づいて試料の硬さを計測する硬さ試験機が知られている。
例えば、ビッカース硬さ試験機は、正四角錐の圧子を試料の表面に押し込んで形成したくぼみの対角線長さを計測し、この計測したくぼみの対角線長さに基づいて、硬さを算出している。
【０００３】
上記の硬さ試験機においては、試料にくぼみを形成する前（打刻前）に試料の表面を撮像して背景画像を取得し、試料にくぼみを形成した後（打刻後）に試料の表面を撮像して得られた測定画像から背景画像を差し引いて差分画像を取得する処理（背景差分処理）を行うことで、くぼみ領域を抽出し易くして、くぼみの頂点位置を測定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２１０８９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１記載の技術は、輝度情報をそのまま利用しているため、例えば、食刻（エッチング）を施した試料や切削痕が多く残る試料などの、測定される画像が複雑な輝度分布を成している試料に対しては、単純に画像の差分を取るだけでは、くぼみ領域の抽出が正確にできないことがある。
【０００６】
本発明は、測定画像からくぼみ領域を精度よく抽出して測定結果の精度を向上させることが可能な硬さ試験機及びプログラ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】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の硬さ試験機は、
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機において、
くぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料の表面の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出手段と、
前記複数のくぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ条件と合致するか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明のプログラムは、
試料の表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料の硬さを測定する硬さ試験機のコンピュータを、
くぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料の表面の画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段により取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出手段、
前記複数のくぼみ領域抽出手段により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ条件と合致するか否かを判断する判断手段、
前記判断手段により合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、前記試料の硬さを算出する硬さ算出手段、
として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、測定画像からくぼみ領域を精度よく抽出して測定結果の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る硬さ試験機の全体構成を示す斜視図である。
【図２】本発明に係る硬さ試験機の試験機本体を示す模式図である。
【図３】本発明に係る硬さ試験機の硬さ測定部を示す模式図である。
【図４】本発明に係る硬さ試験機の制御構造を示すブロック図である。
【図５】本発明に係る硬さ試験機の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は背景画像の一例を示す図であり、（ｂ）は測定画像の一例を示す図であり、（ｃ）は差分画像の一例を示す図である。
【図８】第２のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は背景画像の一例を示す図であり、（ｂ）は背景画像を複数のブロックに分割した様子の一例を示す図である。
【図１０】（ａ）は測定画像の一例を示すであり、（ｂ）は測定画像を複数のブロックに分割した様子の一例を示す図である。
【図１１】測定画像から抽出されたくぼみ領域を含む抽出画像の一例を示す図である。
【図１２】第３のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】（ａ）は測定画像を４５°回転させた一例を示す図であり、（ｂ）は縮小画像の一例を示す図である。
【図１４】走査用モデルの一例を示す図である。
【図１５】縮小画像周辺のマッチング処理を行わない領域を示す図である。
【図１６】図１４の走査用モデルを５つの領域に区分けした一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の説明において、図１におけるＸ方向を左右方向とし、Ｙ方向を前後方向とし、Ｚ方向を上下方向とする。また、Ｘ−Ｙ面を水平面とする。
【００１２】
［１．構成の説明］
図１は、本実施の形態における硬さ試験機１００の全体構成を示す斜視図である。
硬さ試験機１００は、例えば、圧子１４ａ（図３参照）の平面形状が矩形状に形成されたビッカース硬さ試験機である。図１に示すように、硬さ試験機１００は、例えば、試験機本体１０と、制御部６と、操作部７と、モニター８と、を備えて構成されている。
【００１３】
図２は、硬さ試験機１００の試験機本体１０を示す模式図である。
図２に示すように、試験機本体１０は、例えば、試料Ｓの硬さ測定を行う硬さ測定部１と、試料Ｓを載置する試料台２と、試料台２を移動させるＸＹステージ３と、試料Ｓの表面に焦点を合わせるためのＡＦステージ４と、試料台２（ＸＹステージ３、ＡＦステージ４）を昇降する昇降機構部５と、を備えて構成されている。
【００１４】
図３は、試験機本体１０の硬さ測定部１を示す模式図である。
図３に示すように、硬さ測定部１は、例えば、試料Ｓの表面を照明する照明装置１１と、試料Ｓの表面を撮像するＣＣＤカメラ１２と、圧子１４ａを備える圧子軸１４と対物レンズ１５を備え、回転することにより圧子軸１４と対物レンズ１５との切り替えが可能なターレット１６と、を備えて構成されている。
【００１５】
照明装置１１は、光を照射することにより試料Ｓの表面を照明するものである。照明装置１１から照射される光は、レンズ１ａ、ハーフミラー１ｄ、ミラー１ｅ、及び対物レンズ１５を介して試料Ｓの表面に到達する。
【００１６】
ＣＣＤカメラ１２は、試料Ｓの表面から対物レンズ１５、ミラー１ｅ、ハーフミラー１ｄ、ミラー１ｇ、及びレンズ１ｈを介して入力された反射光に基づき、試料Ｓの表面や圧子１４ａにより試料Ｓの表面に形成されるくぼみを撮像して画像データを取得する。そして、ＣＣＤカメラ１２は、複数フレームの画像データを同時に蓄積、格納可能なフレームグラバー１７を介して、取得した画像データを制御部６に出力する。
すなわち、ＣＣＤカメラ１２は、ＣＰＵ６１とともに画像取得手段として機能する。
【００１７】
圧子軸１４は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動される負荷機構部（図示省略）により試料台２に載置された試料Ｓに向けて移動され、先端部に備えた圧子１４ａを試料Ｓの表面に所定の試験力で押し付ける。本実施形態では、圧子１４ａとして、ビッカース用の四角錐圧子（対面角が１３６±０．５°）を使用する。
【００１８】
対物レンズ１５は、それぞれ異なる倍率からなる集光レンズであって、ターレット１６の下面に複数保持されている。対物レンズ１５は、ターレット１６の回転により試料Ｓの上方に配置されることで、照明装置１１から照射される光を一様に試料Ｓの表面に照射させる。
【００１９】
ターレット１６は、下面に圧子軸１４と複数の対物レンズ１５を取り付け可能に構成される。ターレット１６は、Ｚ軸方向を中心に回転することにより、圧子軸１４及び複数の対物レンズ１５の中のいずれか一つを試料Ｓの上方に配置可能なように構成されている。
すなわち、圧子軸１４を試料Ｓの上方に配置することで試料Ｓの表面にくぼみを形成することができ、対物レンズ１５を試料Ｓの上方に配置することで形成されたくぼみを観察することができるようになっている。
【００２０】
図２に戻って、試料台２は、上面に載置される試料Ｓを、試料固定部２ａで固定する。
ＸＹステージ３は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動する駆動機構部（図示省略）により駆動され、試料台２を圧子１４ａの移動方向（Ｚ方向）に垂直な方向（Ｘ，Ｙ方向）に移動させる。
ＡＦステージ４は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動され、ＣＣＤカメラ１２が撮像した画像データに基づき試料台２を微細に昇降させることで、試料Ｓの表面に焦点を合わせる。
昇降機構部５は、制御部６が出力する制御信号に応じて駆動され、試料台２（ＸＹステージ３、ＡＦステージ４）をＺ方向に移動させることで、試料台２と対物レンズ１５との間の相対距離を変化させる。
【００２１】
図１に戻って、操作部７は、例えば、キーボード７１と、マウス７２と、を備えて構成され、硬さ試験を行う際のユーザによる入力操作を受け付ける。操作部７は、ユーザによる所定の入力操作を受け付けると、その入力操作に応じた所定の操作信号を生成して、制御部６へと出力する。
具体的には、操作部７は、ユーザが、くぼみの合焦位置を決定する条件を選択する操作を受け付ける。
また、操作部７は、ユーザが、試料台２（昇降機構部５及びＡＦステージ４）の移動する範囲（試料台２と対物レンズ１５との間の相対距離の範囲）を指定する操作を受け付ける。
また、操作部７は、ユーザが、硬さ試験機１００による硬さ試験を実施する際の試験条件値を入力する操作を受け付ける。入力された試験条件値は、制御部６に送信される。ここで、試験条件値とは、例えば、試料Ｓの材質、圧子１４ａにより試料Ｓに負荷される試験力（Ｎ）、対物レンズ１５の倍率、等の値である。
また、操作部７は、ユーザが、くぼみの合焦位置の決定を手動で行う手動モード又は自動で行う自動モードのいずれかを選択する操作や、ユーザが、硬さ試験を実施する際の試験位置をプログラミングする操作などを受け付ける。
【００２２】
モニター８は、例えば、ＬＣＤなどの表示装置により構成されている。モニター８は、操作部７において入力された硬さ試験の設定条件、硬さ試験の結果、及びＣＣＤカメラ１２が撮像した試料Ｓの表面や試料Ｓの表面に形成されるくぼみの画像等を表示する。
【００２３】
図４は、硬さ試験機１００の制御構造を示すブロック図である。
図４に示すように、制御部６は、例えば、画像取得手段、くぼみ領域抽出手段、判断手段、硬さ算出手段及び選択手段としてのＣＰＵ６１と、ＲＡＭ６２と、記憶部６３と、を備えて構成され、記憶部６３に記憶された所定のプログラムが実行されることにより、所定の硬さ試験を行うための動作制御等を行う機能を有する。
【００２４】
ＣＰＵ６１は、記憶部６３に格納された処理プログラム等を読み出して、ＲＡＭ６２に展開して実行することにより、硬さ試験機１００全体の制御を行う。
ＲＡＭ６２は、ＣＰＵ６１により実行された処理プログラム等をＲＡＭ６２内のプログラム格納領域に展開するとともに、入力データや上記処理プログラムが実行される際に生じる処理結果等をデータ格納領域に格納する。
記憶部６３は、例えば、プログラムやデータ等を記憶する記録媒体（図示省略）を有しており、この記録媒体は、半導体メモリ等で構成されている。
また、記憶部６３は、ＣＰＵ６１が硬さ試験機１００全体を制御する機能を実現させるための各種データ、各種処理プログラム、これらプログラムの実行により処理されたデータ等を記憶する。
具体的には、記憶部６３は、硬さ試験機１００で実行可能な複数のくぼみ領域抽出処理の、実行される順番（実行順位）を予め記憶する。また、記憶部６３は、複数のくぼみ領域抽出処理の各々の実行に際して必要な、各種データを記憶する。また、記憶部６３は、例えば、画像取得プログラム、くぼみ形成プログラム、第１のくぼみ領域抽出プログラム、第２のくぼみ領域抽出プログラム、第３のくぼみ領域抽出プログラム、くぼみ頂点抽出プログラム、くぼみ対角線長さ計測プログラム、硬さ算出プログラム、表示制御プログラム等を格納している。
【００２５】
［２．動作の説明］
次に、本実施の形態に係る硬さ試験機１００の動作について説明する。
本実施の形態に係る硬さ試験機１００は、互いに異なる手法でくぼみ領域を抽出する複数のくぼみ領域抽出処理を実行可能である。
この複数のくぼみ領域抽出処理は、実行される順番（実行順位）が予め設定されており、当該実行順位に従って複数のくぼみ領域抽出手段のいずれかによりくぼみ領域が抽出されるたびに、予め設定された基準くぼみ条件と合致するか否かが判断されることで、正確なくぼみ領域が抽出されたか否かが判定されている。
そして、正確なくぼみ領域が抽出されると、その抽出されたくぼみ領域に基づいて、試料Ｓの硬さが算出される。
実行順位は、予め硬さの値が分かっている標準試験片に対して各くぼみ領域抽出処理を適用した結果、精度よくくぼみ領域を抽出できたもの（即ち、くぼみ領域の抽出精度が高いもの）から先に実行されるように、予め決定されている。また、複数のくぼみ領域抽出処理で有意差が無い場合は、処理時間が短い順などとされる。
ここで、一般に、精度の高い処理は、画像ノイズに対し脆弱なことが多く、逆に、画像ノイズに対しロバスト性の高い処理は、精度上見劣りすることが多い傾向がある。本実施の形態では、精度の高い処理から順に実行することで、ノイズの少ない画像に対しては精度の高い処理でくぼみ領域を抽出することができ、ノイズの多い画像に対しては、これに対してロバスト性の高い処理にてくぼみ領域を抽出することができるので、結果として、様々な試料Ｓに対してできるだけ高精度なくぼみ領域の抽出が可能となって、硬さ測定ができることとなる。
なお、実行順位は、ユーザ操作により任意に設定変更することも可能である。
【００２６】
図５は、上記した硬さ試験機１００の動作を示すフローチャートである。図５に示すフローチャートの処理は、例えば、ＣＰＵ６１が、ユーザによる操作部７を介した硬さ試験の開始操作を検出したことを契機として開始される。
【００２７】
まず、ＣＰＵ６１は、試料Ｓの表面の画像（背景画像）を取得する（ステップＳ１）。
具体的には、まず、ＣＰＵ６１は、ターレット１６を回転させて対物レンズ１５を試料Ｓに対向する所定の位置に配置させる。次いで、ＣＰＵ６１は、対物レンズ１５を介してＣＣＤカメラ１２により撮像された画像に基づいて昇降機構部５及びＡＦステージ４を昇降させ、試料Ｓの表面に対する焦点合わせを行う。そして、ＣＰＵ６１は、ＣＣＤカメラ１２により試料Ｓの表面を撮像させ、ＣＣＤカメラ１２から出力された試料Ｓの表面の画像を取得する。そして、ＣＰＵ６１は、取得した試料Ｓの表面の画像をモニター８に表示させる。
【００２８】
次に、ＣＰＵ６１は、圧子１４ａにより試料Ｓの表面にくぼみを形成させる（ステップＳ２）。
具体的には、まず、ＣＰＵ６１は、ターレット１６を回転させて、対物レンズ１５の代わりに圧子軸１４を試料Ｓに対向する所定の位置に配置させる。そして、ＣＰＵ６１は、負荷機構部（図示省略）を駆動することにより圧子軸１４を下降させ、圧子軸１４の先端部に備えられた圧子１４ａにより試料Ｓの表面にくぼみを形成させる。
【００２９】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ２でくぼみを形成させた試料Ｓの表面の画像（測定画像）を取得する（ステップＳ３）。
【００３０】
次に、ＣＰＵ６１は、記憶部６３内に格納された第１のくぼみ領域抽出プログラムを実行することにより、実行順序が一番目のくぼみ領域抽出処理（第１のくぼみ領域抽出処理）を実行する（ステップＳ４）。
【００３１】
図６は、第１のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
図６に示すように、まず、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３で取得した測定画像の画像データを２値化する（ステップＳ４１）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、白黒濃淡画像である原画像（測定画像）の画像データを白と黒の２階調に変換する。即ち、ＣＰＵ６１は、例えば、各画素の輝度値（明るさ）が所定の閾値を上回っていれば白、下回っていれば黒に置き換える。これにより、測定画像の画像データは、２値化の黒部分が原画像に対してより黒く、２値化の白部分が原画像に対してより白く表示されることとなる。例えば、測定画像におけるくぼみの領域は、背景画素に比べて輝度値が低く、黒画素で表示されることとなる。なお、ステップＳ４１で２値化された画像データは、記憶部６３に記憶される。
【００３２】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４１で２値化された画像データのコピーデータを生成し、当該２値化画像のコピーデータを用いて２値化画像データの縮小処理及び膨張処理を行う（ステップＳ４２）。
ここで、縮小処理とは、２値化画像データの黒画素と白画素との境界において、黒画素を１画素分細くする処理のことであり、黒画素による孤立点や突起を取り除くことができるので、試料Ｓの表面の傷等によるノイズを除去することができる。
また、膨張処理とは、２値化画像データの黒画素と白画素との境界において、黒画素を１画素分厚くする処理のことであり、白画素による小さな溝や穴を取り除くことができるので、抽出領域の輪郭を滑らかにすることができる。
【００３３】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４２で縮小処理及び膨張処理が行われた画像データの距離変換を行う（ステップＳ４３）。
ここで、距離変換とは、２値化画像データ中の各画素に対して、それぞれの画素の位置から白画素（背景画素）の位置までの最短の距離を、各画素の距離値とする処理のことである。
【００３４】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４３で距離変換が行われた画像データを利用して、圧子１４ａの形状に応じた閉領域の抽出処理を行う（ステップＳ４４）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、距離変換後の画像データを走査して閉領域をチェイン符号化するとともに、閉領域の面積や所定の判断基準量等を計算してくぼみの領域であるとみなすことのできるチェイン符号列のみを記憶部６３に記憶させる。
ここで、チェイン符号化とは、線分の延長方向を８方向のコード（チェインコード）で表現することで符号化する技術のことである。
また、所定の判断基準量とは、閉領域が抽出対象の形状を成しているか否かを判定するために、領域のコンパクトさ（＝（周囲長×周囲長）÷面積）やチェインコード変化率（＝チェインコードが変わった回数÷チェインコード数）等を組み合わせることにより得られる判断基準のことである。
従って、極端に小さいと判定された閉領域や、抽出対象の形状（圧子１４ａの形状）を成していないと判定された閉領域については、記憶部６３に記憶されることなく無視されることとなる。
【００３５】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４４で行われた抽出処理により閉領域が抽出されたか否かを判断する（ステップＳ４５）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、記憶部６３に一又は複数の閉領域が記憶されたか否かにより、閉領域が抽出されたか否かを判断する。
なお、上記ステップＳ４１〜ステップＳ４４のような処理は、試料Ｓの表面が鏡面である場合などに適したものである。即ち、試料Ｓの表面が鏡面である場合などに、閉領域が抽出される（記憶部６３に一又は複数の閉領域が記憶される）こととなる。
【００３６】
そして、閉領域が抽出されたと判断した場合（ステップＳ４５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、後述のステップＳ４７に移行する。
【００３７】
一方、閉領域が抽出されていないと判断した場合（ステップＳ４５：ＮＯ）は、ＣＰＵ６１は、測定画像の画像データから背景画像の画像データを減算して差分画像の画像データを得る（ステップＳ４６）。
図７（ａ）は、背景画像Ｇ１１の一例を示す図であり、図７（ｂ）は、測定画像Ｇ１２の一例を示す図であり、図７（ｃ）は、差分画像Ｇ１３の一例を示す図である。
図７（ａ）（ｂ）の例では、試料Ｓの表面が鏡面ではなく、試料Ｓの表面にはくぼみとは関係のない傷が付いている。
したがって、測定画像Ｇ１２の画像データから背景画像Ｇ１１の画像データを減算することにより、測定画像Ｇ１２における傷などのデータが除去されるため、差分画像Ｇ１３においては、図７（ｃ）に示すように、傷などが除去されたくぼみ領域のみが現れるものとなる。
【００３８】
なお、差分画像の作成方法は上記したものに限られず、例えば、画像値差分絶対値をネガポジ反転する手法や、パワースペクトルの差分から行う手法などを用いることもできる。
ここで、画像値差分絶対値をネガポジ反転する手法とは、上記したように単純に２つの画像データの減算を行うと画像取得時のノイズの影響から、画像値がマイナスの値になることがあり、処理上、不都合が生じるおそれがあることを考慮してなされるものである。
具体的に、くぼみ領域では画像値の差が大きいことから、減算結果の絶対値を取って、その値の大きい所をくぼみ領域とみなした画像を作成する。こうして得られた画像は、くぼみ領域の画像値が他に比べて大きい値となり、通常の画像と逆（通常は、くぼみ領域の画像値が周りに比べて小さい値）になるので、画像値を反転（ネガポジ反転）して、後続の処理に流用する。
また、パワースペクトルの差分から行う手法とは、背景画像のフーリエ変換をＦ（ｕ，ｖ）、測定画像のフーリエ変換をＧ（ｕ，ｖ）とし、そのパワースペクトルの差分絶対値｜｜Ｇ（ｕ，ｖ）｜−｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜｜を求め、これをフーリエ逆変換して、差分画像を求める方法である。なお、位相は測定画像の値を用いればよい。かかる手法によれば、画像値の差分を直接求める方法より、ターレットの回転誤差を軽減することができる。
【００３９】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４４で行われた抽出処理により閉領域が抽出された場合には、抽出された閉領域の輪郭に基づいて、また、閉領域が抽出されなかった場合には、ステップＳ４６で得た差分画像を用いて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの寸法を計測するためのくぼみ計測用の頂点を抽出する（ステップＳ４７）。なお、くぼみ計測用の頂点を抽出する処理については、従来公知の技術を用いることができる。
【００４０】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ４７で抽出したくぼみ計測用の頂点の座標値を参照してくぼみの対角線長さを計測する（ステップＳ４８）。
【００４１】
図５に戻って、ＣＰＵ６１は、上述した第１のくぼみ領域抽出処理により、くぼみが検出できたか否かを判断する（ステップＳ５）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、上述した第１のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの対角線長さに基づいたくぼみの条件（形状及びサイズなど）と、使用した圧子や試験力等に基づいて予め設定された基準くぼみ条件（形状及びサイズなど）とを比較して、上述した第１のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの条件が、基準くぼみ条件と合致すると判断された場合、くぼみが検出できたと判断する。
【００４２】
本実施の形態においては、以上のような第１のくぼみ領域抽出処理では、比較的傷などの少ない試料Ｓのくぼみ領域を抽出することができる。
また、図示は省略するが、元々がほぼ鏡面であって、くぼみが形成されることによりしわがつく試料Ｓなどに対しても、この第１のくぼみ領域抽出処理によりくぼみ領域を抽出することができる。
【００４３】
そして、くぼみが検出できたと判断した場合（ステップＳ５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、後述のステップＳ１１に移行する。
【００４４】
一方、くぼみが検出できなかったと判断した場合（ステップＳ５：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、記憶部６３内に格納された第２のくぼみ領域抽出プログラムを実行することにより、実行順位が二番目のくぼみ領域抽出処理（第２のくぼみ領域抽出処理）を実行する（ステップＳ６）。
【００４５】
図８は、第２のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
図８に示すように、まず、ＣＰＵ６１は、ステップＳ１で取得した背景画像を複数のブロックに分割する（ステップＳ６１）。
図９（ａ）に、背景画像Ｇ２１の一例を示し、図９（ｂ）に、背景画像Ｇ２１を複数のブロックＢ１に分割した様子の一例を示す。図９（ｂ）に示す例では、背景画像Ｇ２１が６×６＝３６のブロックＢ１に分割されている。
【００４６】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳＳ６１で分割したブロックごとに輝度情報のヒストグラムを作成する（ステップＳ６２）。
ここで、ヒストグラムは、領域内の各輝度値（階調値）の個数（出現頻度）を示すものである。例えば、ＣＰＵ６１は、ステップＳ６１で分割したブロックごとに、ＲＧＢをそれぞれ６４階調に分割し、６４＊６４＊６４の３次元のヒストグラムを作成する。
【００４７】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３で取得した測定画像を複数のブロックに分割する（ステップＳ６３）。ステップＳ６３において、ＣＰＵ６１は、背景画像と同様の分割形式で測定画像を分割する。
図１０（ａ）に、測定画像Ｇ２２の一例を示し、図１０（ｂ）に、測定画像Ｇ２２を複数のブロックＢ１に分割した様子の一例を示す。図１０（ｂ）に示す例では、図９（ｂ）に示す背景画像Ｇ２１と同様、測定画像Ｇ２２が６×６＝３６のブロックＢ１に分割されている。
【００４８】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ６３で分割した各ブロックＢ１内の画素ごとに、当該画素が含まれるブロックＢ１と対応する背景画像Ｇ２１内のブロックＢ１において作成されたヒストグラムを参照して、当該画素の背景画像らしさを判定する（ステップＳ６４）。
例えば、ＣＰＵ６１は、判定対象の画素の輝度値において、ヒストグラムの度数が大きい場合、背景画像らしさの値が高くなるように判定し、ヒストグラムの度数が小さい場合、背景画像らしさの値が低くなるように判定する。ステップＳ６４において、背景画像らしさは、例えば、確率的に判定され、０（０％）から１．０（１００％）の間の値として出力される。
【００４９】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ６４の判定結果に基づいて、各画素が背景画像であるかくぼみ画像であるかを判定し、くぼみ領域を抽出する（ステップＳ６５）。
例えば、ＣＰＵ６１は、所定の閾値を用いて、背景画像らしさが閾値以上である場合は、背景画像であると見做すようにし、背景画像らしさが閾値未満である場合は、くぼみ画像であると見做すようにする。図１１に、ステップＳ６５で抽出されたくぼみ領域を含む抽出画像Ｇ２３の一例を示す。
【００５０】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ６５で抽出したくぼみ領域に基づいて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの寸法を計測するためのくぼみ計測用の頂点を抽出する（ステップＳ６６）。なお、くぼみ計測用の頂点を抽出する処理については、従来公知の技術を用いることができる。
【００５１】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ６５で抽出したくぼみ計測用の頂点の座標値を参照してくぼみの対角線長さを計測する（ステップＳ６７）。
【００５２】
図５に戻って、ＣＰＵ６１は、上述した第２のくぼみ領域抽出処理により、くぼみが検出できたか否かを判断する（ステップＳ７）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、上述した第２のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの対角線長さに基づいたくぼみの条件（形状及びサイズなど）と、使用した圧子や試験力等に基づいて予め設定された基準くぼみ条件（形状及びサイズなど）とを比較して、上述した第２のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの条件が、基準くぼみ条件と合致すると判断された場合、くぼみが検出できたと判断する。
【００５３】
本実施の形態においては、以上のような第２のくぼみ領域抽出処理では、傷などの多い試料Ｓについてもくぼみ領域を抽出することができる。
また、測定画像の撮像時にＣＣＤカメラ１２（撮像領域）の位置ずれが生じた場合であっても、この第２のくぼみ領域抽出処理によりくぼみ領域を抽出することができる。
【００５４】
そして、くぼみが検出できたと判断した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、後述のステップＳ１１に移行する。
【００５５】
一方、くぼみが検出できなかったと判断した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、記憶部６３内に格納された第３のくぼみ領域抽出プログラムを実行することにより、実行順位が三番目のくぼみ領域抽出処理（第３のくぼみ領域抽出処理）を実行する（ステップＳ８）。
【００５６】
図１２は、第３のくぼみ領域抽出処理を示すフローチャートである。
図１２に示すように、まず、ＣＰＵ６１は、ステップＳ２で取得した測定画像を、４５°回転させる（ステップＳ８１）。
【００５７】
次に、ＣＰＵ６１は、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ８２）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８１で４５°回転させた測定画像を、記憶部６３に予め記憶された全ての縮尺率で縮小した全ての縮尺画像に対して、パターンマッチング処理（ステップＳ８４参照）が終了したか否かを判定する。
【００５８】
そして、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したと判定した場合（ステップＳ８２：ＹＥＳ）は、ステップＳ８７へと移行する。
【００５９】
一方、少なくとも一つの縮尺率でパターンマッチング処理が終了していないと判定した場合（ステップＳ８２：ＮＯ）は、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８１で４５°回転させた測定画像を、記憶部６３に記憶された複数の縮尺率のうち選択された縮尺率で縮小して縮小画像を生成する（ステップＳ８３）。
図１３（ａ）に、ステップＳ８１で４５°回転させた測定画像Ｇ３１の一例を示し、図１３（ｂ）に、ステップＳ８３で生成された縮小画像Ｇ３２の一例を示す。なお、ステップＳ８３で生成される縮小画像Ｇ３２は、未だパターンマッチング処理が終了していない縮尺率で縮小された画像である。
【００６０】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８３で生成された縮小画像Ｇ３２に対してパターンマッチング処理を行う（ステップＳ８４）。
パターンマッチング処理としては、例えば、正規化相関法を用いることができる。
以下、正規化相関法を用いたパターンマッチング処理を説明する。
【００６１】
本実施の形態では、図１４に示す走査用モデル２００を利用して、パターンマッチング処理を行う。走査用モデル２００は、矩形状に形成され、Ｘ方向に２８画素、Ｙ方向に３０画素の８４０画素で構成されている。走査用モデル２００は、略中央部に配置され、圧子１４ａに対応する既知のくぼみ形状を４５°回転させたものに対応する黒領域２０１と、当該黒領域２０１の周囲を覆う白領域２０２と、左端部の中央部に配置された灰色領域２０３と、を備えている。なお、灰色領域２０３は、マッチング処理に使用しない領域である。
黒領域２０１は、行方向、列方向ともに２０画素の４００画素で構成されている。灰色領域２０３は、行方向に２０画素、列方向に２画素の４０画素で構成されている。白領域２０２は、全領域から黒領域２０１と灰色領域２０３を除いた４００画素で構成されている。即ち、黒領域２０１と白領域２０２とは同一の画素数で構成されている。従って、黒領域２０１を構成する各画素を−１、白領域２０２を構成する各画素を１でカウントすると、走査用モデル２００で使用する画素の和が０となるようになっている。
【００６２】
本実施の形態では、ステップＳ８３で生成された縮小画像Ｇ３２に対して、走査用モデル２００を利用してラスタ走査することにより、マッチング処理を行う。但し、図１５に示すように、縮小画像Ｇ３２の周囲の画像が形成されていない領域Ｇ３３に関しては、マッチング処理は行われない。
具体的には、まず、走査用モデル２００を、図１６に示すように、Ｒ１〜Ｒ５の５つの領域に区分けする。領域Ｃは、黒領域２０１に割り当てられ、残りの領域Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｅは、白領域２０２に割り当てられている。ここで、各領域Ｒ１〜Ｒ５の輝度値の合計をそれぞれＡ〜Ｅ、各領域Ｒ１〜Ｒ５の輝度値の二乗の合計をそれぞれＡ２〜Ｅ２、１（黒画素）又は−１（白画素）の画素数をＮ、Ａ〜Ｅの合計をＫとすると、相関度ｍは、数式１で算出することができる。
ｍ＝（Ａ＋Ｂ＋Ｄ＋Ｅ−Ｃ）／ｓｑｒｔ（Ｎ）／ｓｑｒｔ（Ａ２＋Ｂ２＋Ｃ２＋Ｄ２＋Ｅ２−Ｋ＊Ｋ/Ｎ）  …（１）
そして、縮小画像Ｇ３２の全ての領域で相関度ｍを算出すると、当該パターンマッチング処理を終了する。
【００６３】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８４のパターンマッチング処理により算出された最大相関度が、所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ８５）。
なお、所定の閾値は、くぼみ領域との相関性を認め得る値であれば、いかなる値であってもよい。
【００６４】
そして、最大相関度が閾値以上であると判断した場合（ステップＳ８５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８３で生成された縮小画像Ｇ３２内にくぼみ領域が含まれると判定し、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ３２の縮尺率を取得し（ステップＳ８６）、これに基づいてくぼみ領域を抽出する（ステップＳ８８）。
【００６５】
一方、最大相関度が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ８５：ＮＯ）は、ステップＳ８２へと移行する。
【００６６】
また、全ての縮尺率でパターンマッチング処理が終了したと判定した場合（ステップＳ８２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、全ての縮尺率で行われたパターンマッチング処理により算出された全ての相関度のうち最大の相関度を含む縮小画像Ｇ３２にくぼみ領域が含まれると判定し、最大相関度を示す座標値及び当該縮小画像Ｇ３２の縮尺率を取得し（ステップＳ８７）、これに基づいてくぼみ領域を抽出する（ステップＳ８８）。
【００６７】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８８で抽出したくぼみ領域に基づいて、試料Ｓの表面に形成されたくぼみの寸法を計測するためのくぼみ計測用の頂点を抽出する（ステップＳ８９）。なお、くぼみ計測用の頂点を抽出する処理については、従来公知の技術を用いることができる。
【００６８】
次に、ＣＰＵ６１は、ステップＳ８９で抽出したくぼみ計測用の頂点の座標値を参照してくぼみの対角線長さを計測する（ステップＳ９０）。
【００６９】
図５に戻って、ＣＰＵ６１は、上述した第３のくぼみ領域抽出処理により、くぼみが検出できたか否かを判断する（ステップＳ９）。
具体的には、ＣＰＵ６１は、上述した第３のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの対角線長さに基づいたくぼみの条件（形状及びサイズなど）と、使用した圧子や試験力等に基づいて予め設定された基準くぼみ条件（形状及びサイズなど）とを比較して、上述した第３のくぼみ領域抽出処理により算出したくぼみの条件が、基準くぼみ条件と合致すると判断された場合、くぼみが検出できたと判断する。
【００７０】
本実施の形態においては、以上のような第３のくぼみ領域抽出処理では、傷などが多く、且つ、くぼみ形成後にくぼみ周辺にしわができた試料Ｓについても、くぼみ領域を正確に抽出することができる。
また、超硬試料でくぼみが深く入らず、画像値変化が明瞭でない場合や、くぼみを打つことで試験片にひびが入った場合などにも、くぼみ領域を抽出することができる。
【００７１】
そして、くぼみが検出できなかったと判断した場合（ステップＳ９：ＮＯ）、ＣＰＵ６１は、モニター８を制御して、エラーを出力し（ステップＳ１０）、本処理を終了する。
【００７２】
一方、くぼみが検出できたと判断した場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ６１は、計測された対角線長さに基づいて試料Ｓの硬さを算出し（ステップＳ１１）、モニター８を制御して、ステップＳ１１で算出した試料Ｓの硬さを表示させ、本処理を終了する。
【００７３】
［３．効果］
以上のように、本実施の形態によれば、試料Ｓの表面に圧子により所定の試験力を負荷してくぼみを形成させ、当該くぼみの寸法を計測することにより試料Ｓの硬さを測定する硬さ試験機１００において、ＣＰＵ６１は、ＣＣＤカメラ１２によりくぼみが形成される前及びくぼみが形成された後の試料Ｓの表面の画像を取得し、取得された画像に基づいてくぼみ領域を抽出する、互いに異なる手法の複数のくぼみ領域抽出処理を実行可能であって、複数のくぼみ領域抽出処理により抽出されたくぼみ領域が、予め設定された基準くぼみ領域と合致するか否かを判断する判断し、合致すると判断されたくぼみ領域に基づいて、試料の硬さＳを算出する。
このため、表面の状態やくぼみ形成時の挙動の異なる様々な試料Ｓに対して、くぼみ領域の抽出を精度よくできることとなる。
よって、測定画像からくぼみ領域を精度よく抽出して、測定結果の精度を向上させることができる。
【００７４】
また、本実施の形態によれば、複数のくぼみ領域抽出処理は、実行順位が予め設定されており、ＣＰＵ６１は、実行順位に従って複数のくぼみ領域抽出処理のいずれかによりくぼみ領域が抽出されるたびに、基準くぼみ条件と合致するか否かを判断する。
このため、予め設定された順番に従って複数のくぼみ領域抽出処理が実行される。
【００７５】
また、本実施の形態によれば、実行順位は、予め、所定の硬度を有する標準試験片を用いて各くぼみ領域抽出手段によりくぼみ領域を抽出した結果に基づく、抽出精度が高いものが先となる順番である。
一般に、精度の高い処理は画像ノイズに対し脆弱で、画像ノイズに対しロバスト性の高い処理は精度上見劣りすることが多い。そこで、精度の高い処理から順に実行することで、ノイズの少ない画像に対しては精度の高い処理でくぼみ領域を抽出することができ、ノイズの多い画像に対しては、これに対してロバスト性の高い処理にてくぼみ領域を抽出することができることとなる。
このため、様々な試料Ｓに対してくぼみ領域の抽出が可能であって、かつ、くぼみ領域の抽出精度をできるだけ高めることができる。
【００７６】
以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
【００７７】
例えば、上記実施の形態においては、３つの異なる手法のくぼみ領域抽出処理を採用しているが、くぼみ領域抽出処理は、２つでも良いし、４つ以上であっても良い。
また、くぼみ領域抽出処理は、上記実施の形態に記載した手法に限られず、くぼみ領域を抽出できるものであればどのようなものであっても適用可能である。
【００７８】
また、上記実施の形態においては、くぼみが検出できるまで、３つのくぼみ領域抽出処理を順番に実行する処理を例示して説明したが、例えば、硬さ試験の初期段階でその試料に適したくぼみ領域抽出処理が選択され、その選択されたくぼみ領域抽出処理により、最初にくぼみ領域抽出が行われることとしても良い。
具体的には、例えば、試料の表面画像と、くぼみ領域抽出処理の種類と、が対応づけられて予め記憶されており、試料の背景画像を取得した段階で、くぼみ領域抽出処理の種類が選択される構成とすることができる。
或いは、試料の材質名と、くぼみ領域抽出処理の種類と、が対応づけられて予め記憶されており、ユーザが、試料をセットする段階で材質名を選択することで、くぼみ領域抽出処理の種類が選択される構成であっても良い。
そして、上記のようにしてくぼみ領域抽出処理が選択されると、そのくぼみ領域抽出処理から、それ以降の実行順位の処理が、くぼみ領域が抽出されるまで順番に実行されていくこととしても良い。
【００７９】
また、上記実施の形態はビッカース硬さ試験法によるものであるが、本発明による硬度測定装置はこれに限定されることはなく、ヌープ硬さ試験法、ブリネル硬さ試験機、その他、これら硬さ試験法と等価の圧子押し込み方式の硬さ試験法に同様に適用されるものである。
【符号の説明】
【００８０】
１００  硬さ試験機
１  硬さ測定部
１０  試験機本体
１１  照明装置
１２  ＣＣＤカメラ（画像取得手段）
１４  圧子軸
１４ａ  圧子
１５  対物レンズ
１６  ターレット
１７  フレームグラバー
２  試料台
２ａ  試料固定部
３  ＸＹステージ
４  ＡＦステージ
５  昇降機構部
６  制御部
６１  ＣＰＵ（画像取得手段、くぼみ領域抽出手段、判断手段、硬さ算出手段、選択手段）
６２  ＲＡＭ
６３  記憶部
７  操作部
８  モニター
Ｓ  試料
Ｇ１１、Ｇ２１  背景画像
Ｇ１２、Ｇ２２、Ｇ３１  測定画像
Ｇ１３  差分画像
Ｇ２３  抽出画像
Ｇ３２  縮小画像
【図１】
2019082364.tif 000003
【図２】
2019082364.tif 000004
【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】
2019082364.tif 000010
【図９】
2019082364.tif 000011
【図１０】
2019082364.tif 000012
【図１１】
2019082364.tif 000013
【図１２】
2019082364.tif 000014
【図１３】
2019082364.tif 000015
【図１４】
2019082364.tif 000016
【図１５】
2019082364.tif 000017
【図１６】
2019082364.tif 000018