(57)【要約】【課題】被検査体の異常をより高精度に検出する。【解決手段】実施形態の検査システムは、光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える面的な照明部と、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムから、検査対象面の撮像結果として出力される複素時間相関画像データから、位相画像データを生成する画像生成部と、ウィーナ・フィルタを用いて、複素時間相関画像データから、復元位相画像データを生成する画像データ処理部と、複素時間相関画像データに基づいた画像データに対して、位相画像データの位相限定微分値から算出される位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する際に、復元位相画像データの位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する補正部と、複素時間相関画像データに基づいた画像データにおける、検出感度が補正された検査対象面の領域に対して、位相画像データの位相の分布に基づいて異常を検出する検出処理部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える面的な照明部と、
時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムから、検査対象面の撮像結果として出力される複素時間相関画像データから、位相画像データを生成する画像生成部と、
前記撮像システムで撮像された検査対象面に含まれている異常を雑音成分として取り除くウィーナ・フィルタを用いて、前記複素時間相関画像データから、復元位相画像データを生成する画像データ処理部と、
前記複素時間相関画像データに基づいた画像データに対して、前記位相画像データの位相限定微分値から算出される位相の変化量に基づいて、前記検査対象面の領域に対する異常を検出する検出感度を補正する際に、前記復元位相画像データの前記位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する補正部と、
前記複素時間相関画像データに基づいた画像データにおける、前記補正部で検出感度が補正された前記検査対象面の領域に対して、前記位相画像データの位相の分布に基づいて異常を検出する検出処理部と、
を備えた検査システム。
【請求項２】
前記複素時間相関画像データにおける、前記検査対象面の領域における位相の微分値の変化に基づいて、前記検査対象面に含まれる第１の領域を特定する特定部を、さらに備え、
前記補正部は、前記複素時間相関画像データに基づいた画像データに対して、前記特定部により特定された前記第１の領域について、前記第１の領域に対応する、前記復元位相画像データに含まれている第２の領域の前記位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する、
請求項１に記載の検査システム。
【請求項３】
前記画像データ処理部は、
前記複素時間相関画像データに対してフーリエ変換して、第１のスペクトル画像データを生成するフーリエ変換部と、
前記第１のスペクトル画像データに対して、前記ウィーナ・フィルタを用いて、第２のスペクトル画像データを生成するフィルタ処理部と、
前記第２のスペクトル画像データを逆フーリエ変換して、復元複素画像データを生成した後、当該復元複素画像データの位相を取ることで、前記復元位相画像データを生成する逆フーリエ変換部と、
を備える請求項１又は２に記載の検査システム。
【請求項４】
前記複素時間相関画像データに基づいた画像データが、前記複素時間相関画像データに位相限定ラプラシアンを用いた処理を施すことで得られた位相ラプラシアン画像データであり、
前記補正部は、前記位相ラプラシアン画像データの値を、前記位相画像データ又は前記復元位相画像データにおける、当該値の位置座標の位相限定微分値の逆数に対応する補正係数で補正することで、前記検出感度を補正し、
前記検出処理部は、補正された前記位相ラプラシアン画像データの値が、所定の閾値以上であるか否かに応じて、前記検査対象面における異常を検出する、
請求項２に記載の検査システム。
【請求項５】
前記補正部が補正に用いる前記補正係数は、位相限定微分値の逆数が大きくなるに従って減少する値である、
請求項４に記載の検査システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、周期的に変化する光を被検査体に照射し、当該被検査体の表面からの反射光を撮影することで、光の強度のみならず、光の時間遷移に関する情報をも含んだ時間相関画像を取得する技術が提案されている。このような時間相関画像は、たとえば、被検査体の異常を検出するために用いることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５６６９０７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術においては、時間相関画像の位相成分を用いて異常を検出する技術がある。例えば、位相の変化が閾値以上であるか否かに応じて、異常であるか否かを判定することができる。しかしながら、位相成分の変化が急峻な領域では検出感度が高くなるため、通常の領域でも、異常領域と判定される可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の検査システムは、光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える面的な照明部と、時間相関カメラまたはそれと等価な動作をする撮像システムから、検査対象面の撮像結果として出力される複素時間相関画像データから、位相画像データを生成する画像生成部と、撮像システムで撮像された検査対象面に含まれている異常を雑音成分として取り除くウィーナ・フィルタを用いて、複素時間相関画像データから、復元位相画像データを生成する画像データ処理部と、複素時間相関画像データに基づいた画像データに対して、位相画像データの位相限定微分値から算出される位相の変化量に基づいて、検査対象面の領域に対する異常を検出する検出感度を補正する際に、復元位相画像データの位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する補正部と、複素時間相関画像データに基づいた画像データにおける、補正部で検出感度が補正された検査対象面の領域に対して、位相画像データの位相の分布に基づいて異常を検出する検出処理部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、実施形態の検査システムの構成例を示した図である。
【図２】図２は、実施形態の時間相関カメラの構成を示したブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の時間相関カメラで時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。
【図４】図４は、実施形態の照明装置が照射する縞パターンの一例を示した図である。
【図５】図５は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。
【図６】図６は、図５に示される異常が被検査体にある場合に、当該異常に応じて変化する、光の振幅の例を表した図である。
【図７】図７は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。
【図８】図８は、実施形態の時間相関カメラによる、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。
【図９】図９は、実施形態の照明制御部が照明装置に出力する縞パターンの例を示した図である。
【図１０】図１０は、実施形態のスクリーンを介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。
【図１１】図１１は、実施形態の検査システムによって得られる位相画像データの例を示した図である。
【図１２】図１２は、実施形態における、予め定められた閾値以上に位相の変化が生じた領域を示した位相画像データの例を示した図である。
【図１３】図１３は、実施形態で用いられるウィーナ・フィルタの生成手順を例示した図である。
【図１４】図１４は、位相画像データと、復元複素画像データと、を例示した図である。
【図１５】図１５は、実施形態において実行される位相限定微分に対応するフィルタ配列を示した例示図である。
【図１６】図１６は、実施形態において実行される位相限定微分に対応するフィルタ配列を示した例示図である。
【図１７】図１７は、実施形態における、位相限定微分値｜∇φ｜を求めることで導出された画像データを例示した図である。
【図１８】図１８は、実施形態の位相画像データの例を示した図である。
【図１９】図１９は、第１の基準となる、位相限定微分値の第１の変化を例示した図である。
【図２０】図２０は、第２の基準となる、位相限定微分値の第２の変化を例示した図である。
【図２１】図２１は、第３の基準となる、検査境界線近傍の位相限定微分値の第３の変化を例示した図である。
【図２２】図２２は、第４の基準となる、検査境界線近傍の位相限定微分値の第４の変化を例示した図である。
【図２３】図２３は、実施形態における領域特定部に特定された補正を行う領域を例示した図である。
【図２４】図２４は、実施形態の補正部が用いる補正係数を例示した図である。
【図２５】図２５は、位相ラプラシアン画像データの画素値と、位相限定微分値の逆数と、の対応関係を示した図である。
【図２６】図２６は、実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理の手順を示すフローチャートである。
【図２７】図２７は、実施形態の検査システムにおける復元複素画像データの生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図２８】図２８は、実施形態の検査システムにおける位相限定微分値の逆数に応じた補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図２９】図２９は、第１変形例の照明制御部が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。
【図３０】図３０は、第１変形例の照明制御部が、異常（欠陥）を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。
【図３１】図３１は、図３０においてｙ方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）とスクリーン上の縞パターンの関係を示した図である。
【図３２】図３２は、変形例２の検査システムの構成例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
（実施形態）
実施形態の検査システムについて説明する。実施形態の検査システムは、被検査体を検査するために様々な構成を備えている。図１は、実施形態の検査システムの構成例を示した図である。図１に示されるように、実施形態の検査システムは、ＰＣ１００と、時間相関カメラ１５０と、照明装置１２０と、スクリーン１３０と、アーム１４０と、を備えている。
【０００８】
アーム１４０は、被検査体１６０を固定するために用いられ、ＰＣ１００からの制御に応じて、時間相関カメラ１５０が撮影可能な被検査体１６０の表面の位置と向きを変化させる。
【０００９】
照明装置１２０は、被検査体１６０に光を照射する装置であって、ＰＣ１００からの縞パターンに従って、照射する光の強度を領域単位で制御できる。さらに、照明装置１２０は、周期的な時間の遷移に従って当該領域単位の光の強度を制御できる。換言すれば、照明装置１２０は、光の強度の周期的な時間変化および空間変化を与えることができる。なお、具体的な光の強度の制御手法については後述する。
【００１０】
スクリーン１３０は、照明装置１２０から出力された光を拡散させた上で、被検査体１６０に対して面的に光を照射する。実施形態のスクリーン１３０は、照明装置１２０から入力された周期的な時間変化および空間変化が与えられた光を、面的に被検査体１６０に照射する。なお、照明装置１２０とスクリーン１３０との間には、集光用のフレネルレンズ等の光学系部品（図示されず）が設けられてもよい。
【００１１】
なお、実施形態は、照明装置１２０とスクリーン１３０とを組み合わせて、光強度の周期的な時間変化および空間変化を与える面的な照射部を構成する例について説明するが、このような組み合わせに制限するものではなく、例えば、ＬＥＤを面的に配置して照明部を構成してもよい。
【００１２】
図２は、実施形態の時間相関カメラ１５０の構成を示したブロック図である。時間相関カメラ１５０は、光学系２１０と、イメージセンサ２２０と、データバッファ２３０と、制御部２４０と、参照信号出力部２５０と、を備えている。
【００１３】
光学系２１０は、撮影レンズ等を含み、時間相関カメラ１５０の外部の被写体（被検査体１６０を含む）からの光束を透過し、その光束により形成される被写体の光学像を結像させる。
【００１４】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０を介して入射された光の強弱を光強度信号として画素毎に高速に出力可能なセンサとする。
【００１５】
実施形態の光強度信号は、検査システムの照明装置１２０が、スクリーン１３０を介して被写体（被検査体１６０を含む）に対して光を照射し、当該被写体からの反射光を、イメージセンサ２２０が受け取ったものである。
【００１６】
イメージセンサ２２０は、例えば従来のものと比べて高速に読み出し可能なセンサであり、行方向（ｘ方向）、列方向（ｙ方向）の２種類の方向に画素が配列された２次元平面状に構成されたものとする。そして、イメージセンサ２２０の各画素を、画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）とする（なお、実施形態の画像サイズをＸ×Ｙとする）。なお、イメージセンサ２２０の読み出し速度を制限するものではなく、従来と同様であってもよい。
【００１７】
イメージセンサ２２０は、光学系２１０によって透過された、被写体（被検査体１６０を含む）からの光束を受光して光電変換することで、被写体から反射された光の強弱を示した光強度信号（撮影信号）で構成される、２次元平面状のフレームを生成し、制御部２４０に出力する。実施形態のイメージセンサ２２０は、読み出し可能な単位時間毎に、当該フレームを出力する。
【００１８】
実施形態の制御部２４０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等で構成され、ＲＯＭに格納された検査プログラムを実行することで、転送部２４１と、読出部２４２と、強度画像用重畳部２４３と、第１の乗算器２４４と、第１の相関画像用重畳部２４５と、第２の乗算器２４６と、第２の相関画像用重畳部２４７と、画像出力部２４８と、を実現する。なお、ＣＰＵ等で実現することに制限するものではなく、ＦＰＧＡ、またはＡＳＩＣで実現してもよい。
【００１９】
転送部２４１は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、データバッファ２３０に、時系列順に蓄積する。
【００２０】
データバッファ２３０は、イメージセンサ２２０から出力された、光強度信号で構成されたフレームを、時系列順に蓄積する。
【００２１】
図３は、実施形態の時間相関カメラ１５０で時系列順に蓄積されたフレームを表した概念図である。図３に示されるように、実施形態のデータバッファ２３０には、時刻ｔ（ｔ＝ｔ０，ｔ１，ｔ２，……，ｔｎ）毎の複数の光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）の組み合わせで構成された複数のフレーム画像Ｆｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）が、時系列順に蓄積される。なお、時刻ｔで作成される一枚のフレームは、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）で構成される。
【００２２】
実施形態の光強度信号（撮像信号）Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）には、フレーム画像Ｆｋ（ｋ＝１，２，……，ｎ）を構成する各画素Ｐ（１，１），……，Ｐ（ｉ，ｊ），……，Ｐ（Ｘ，Ｙ）が対応づけられている。
【００２３】
イメージセンサ２２０から出力されるフレームは、光強度信号のみで構成されており、換言すればモノクロの画像データとも考えることができる。なお、実施形態は、解像度、感度、およびコスト等を考慮して、イメージセンサ２２０がモノクロの画像データを生成する例について説明するが、イメージセンサ２２０としてモノクロ用のイメージセンサに制限するものではなく、カラー用のイメージセンサを用いてもよい。
【００２４】
図２に戻り、実施形態の読出部２４２は、データバッファ２３０から、光強度信号Ｇ（１，１，ｔ），……，Ｇ（ｉ，ｊ，ｔ），……，Ｇ（Ｘ，Ｙ，ｔ）をフレーム単位で、時系列順に読み出して、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、強度画像用重畳部２４３と、に出力する。
【００２５】
実施形態の時間相関カメラ１５０は、読出部２４２の出力先毎に画像データを生成する。換言すれば、時間相関カメラ１５０は、３種類の画像データを作成する。
【００２６】
実施形態の時間相関カメラ１５０は、３種類の画像データとして、強度画像データと、２種類の時間相関画像データと、を生成する。なお、実施形態は、２種類の時間相関画像データを生成することに制限されるものではなく、１種類又は３種類以上の時間相関画像データを生成する場合も考えられる。
【００２７】
実施形態のイメージセンサ２２０は、上述したように単位時間毎に、光強度信号で構成されたフレームを出力している。しかしながら、通常の画像データを生成するためには、撮影に必要な露光時間分の光強度信号が必要になる。そこで、実施形態では、強度画像用重畳部２４３が、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームを重畳して、強度画像データを生成する。なお、強度画像データの各画素値（光の強度を表す値）Ｇ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（１）から導き出すことができる。なお、露光時間は、ｔ０とｔｎの時間差とする。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
これにより、従来のカメラの撮影と同様に、被写体（被検査体１６０を含む）が撮影された強度画像データが生成される。そして、強度画像用重畳部２４３は、生成した強度画像データを、画像出力部２４８に出力する。
【００３０】
時間相関画像データは、時間遷移に応じた光の強弱の変化を示す画像データである。つまり、実施形態では、時系列順のフレーム毎に、当該フレームに含まれる光強度信号に対して、時間遷移を示した参照信号を乗算し、参照信号と光強度信号と乗算結果である時間相関値で構成された、時間相関値フレームを生成し、複数の時間相関値フレームを重畳することで、時間相関画像データを生成する。
【００３１】
ところで、時間相関画像データを用いて、被検査体１６０の異常を検出するためには、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号を、参照信号に同期させて変化させる必要がある。このために、照明装置１２０が、上述したように、スクリーン１３０を介して周期的に時間変化および縞の空間的な移動を与えるような、面的な光の照射を行うこととした。
【００３２】
実施形態では、２種類の時間相関画像データを生成する。参照信号は、時間遷移を表した信号であればよいが、実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtを用いる。なお、角周波数ω、時刻ｔとする。参照信号を表す複素正弦波ｅ-jωtが、上述した露光時間（換言すれば強度画像データ、時間相関画像データを生成するために必要な時間）の一周期と相関をとるように、角周波数ωが設定されるものとする。換言すれば、照明装置１２０およびスクリーン１３０等の照明部によって形成された面的かつ動的な光は、被検査体１６０の表面（反射面）の各位置で第一の周期（時間周期）での時間的な照射強度の変化を与えるとともに、表面に沿った少なくとも一方向に沿った第二の周期（空間周期）での空間的な照射強度の増減分布を与える。この面的な光は、表面で反射される際に、当該表面のスペック（法線ベクトルの分布等）に応じて複素変調される。時間相関カメラ１５０は、表面で複素変調された光を受光し、第一の周期の参照信号を用いて直交検波（直交復調）することにより、複素信号としての時間相関画像データを得る。このような複素時間相関画像データに基づく変復調により、表面の法線ベクトルの分布に対応した特徴を検出することができる。
【００３３】
複素正弦波ｅ-jωtは、ｅ-jωt＝ｃｏｓ（ωｔ）−ｊ・ｓｉｎ（ωｔ）と表すこともできる。従って、時間相関画像データの各画素値Ｃ（ｘ，ｙ）は、以下に示す式（２）から導き出すことができる。
【００３４】
【数２】
2019020365.tif 000004
【００３５】
実施形態では、式（２）において、実数部を表す画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）と、虚数部を表す画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）と、に分けて２種類の時間相関画像データを生成する。
【００３６】
このため、参照信号出力部２５０は、第１の乗算器２４４と、第２の乗算器２４６と、に対してそれぞれ異なる参照信号を生成し、出力する。実施形態の参照信号出力部２５０は、複素正弦波ｅ-jωtの実数部に対応する第１の参照信号ｃｏｓωｔを第１の乗算器２４４に出力し、複素正弦波ｅ-jωtの虚数部に対応する第２の参照信号ｓｉｎωｔを第２の乗算器２４６に出力する。このように実施形態の参照信号出力部２５０は、互いにヒルベルト変換対をなす正弦波および余弦波の時間関数として表される２種類の参照信号を出力する例について説明するが、参照信号は時間関数のような時間遷移に応じて変化する参照信号であればよい。
【００３７】
そして、第１の乗算器２４４は、読出部２４２から入力されたフレーム単位で、当該フレームの光強度信号毎に、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの実数部ｃｏｓωｔを乗算する。
【００３８】
第１の相関画像用重畳部２４５は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第１の乗算器２４４の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第１の時間相関画像データの各画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）が、以下の式（３）から導出される。
【００３９】
【数３】
2019020365.tif 000005
【００４０】
そして、第２の乗算器２４６は、読出部２４２から入力されたフレームの光強度信号に対して、参照信号出力部２５０から入力された複素正弦波ｅ-jωtの虚数部ｓｉｎωｔを乗算する。
【００４１】
第２の相関画像用重畳部２４７は、撮影に必要な露光時間分の複数のフレームについて、第２の乗算器２４６の乗算結果を画素毎に重畳する処理を行う。これにより、第２の時間相関画像データの各画素値Ｃ２（ｘ，ｙ）が、以下の式（４）から導出される。
【００４２】
【数４】
2019020365.tif 000006
【００４３】
上述した処理を行うことで、２種類の時間相関画像データ、換言すれば２自由度を有する時間相関画像データを生成できる。
【００４４】
また、実施形態は、参照信号の種類を制限するものではない。例えば、実施形態では、複素正弦波ｅ-jωtの実数部と虚数部の２種類の時間相関画像データを作成するが、光強度変化（光の強度変調）の振幅と、光強度変化（光の強度変調）の位相と、による２種類の画像データを生成してもよい。
【００４５】
なお、実施形態の時間相関カメラ１５０は、時間相関画像データとして、複数系統分作成可能とする。これにより、例えば複数種類の幅の縞が組み合わされた光が照射された際に、上述した実部と虚部とによる２種類の時間相関画像データを、縞の幅毎に作成可能とする。このために、時間相関カメラ１５０は、２個の乗算器と２個の相関画像用重畳部とからなる組み合わせを、複数系統分備えるとともに、参照信号出力部２５０は、系統毎に適した角周波数ωによる参照信号を出力可能とする。
【００４６】
そして、画像出力部２４８が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、をＰＣ１００に出力する。これにより、ＰＣ１００が、２種類の時間相関画像データと、強度画像データと、を用いて、被検査体１６０の異常を検出する。そのためには、被写体に対して光を照射する必要がある。
【００４７】
実施形態の照明装置１２０は、高速に移動する縞パターンを照射する。図４は、実施形態の照明装置１２０が照射する縞パターンの一例を示した図である。図４に示す例では、縞パターンをｘ方向にスクロール（移動）させている例とする。白い領域が縞に対応した明領域、黒い領域が縞と縞との間に対応した間隔領域（暗領域）である。
【００４８】
実施形態では、時間相関カメラ１５０が強度画像データおよび時間相関画像データを撮影する露光時間で、照明装置１２０が照射する縞パターンを一周期分移動させる。これにより、照明装置１２０は、光の強度の縞パターンの空間的な移動により光の強度の周期的な時間変化を与える。実施形態では、図４の縞パターンが一周期分移動する時間を、露光時間と対応させることで、時間相関画像データの各画素には、少なくとも、縞パターン一周期分の光の強度信号に関する情報が埋め込まれる。
【００４９】
図４に示されるように、実施形態では、照明装置１２０が矩形波に基づく縞パターンを照射する例について説明するが、矩形波以外を用いてもよい。実施形態では、照明装置１２０がスクリーン１３０を介して照射されることで、矩形波の明暗の境界領域をぼかすことができる。
【００５０】
実施形態では、照明装置１２０が照射する縞パターンをＡ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））と表す。すなわち、縞パターンには、複数の縞が反復的に（周期的に）含まれる。なお、スクリーン１３０を介して被検査体１６０に照射される光の強度は０〜２Ａの間で調整可能とし、光の位相ｋｘとする。ｋは、縞の波数である。ｘは、位相が変化する方向である。
【００５１】
そして、フレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）の基本周波数成分は、以下の式（５）として表すことができる。式（５）で示されるように、ｘ方向で縞の明暗が変化する。
【００５２】
ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）＝Ａ（１＋ｃｏｓ（ωｔ＋ｋｘ））
＝Ａ＋Ａ／２｛ｅj(ωt+kx)＋ｅ-j(ωt+kx)｝……（５）
【００５３】
式（５）で示されるように、照明装置１２０からスクリーン１３０を介して照射される縞パターンの強度信号は、複素数として考えることができる。
【００５４】
そして、イメージセンサ２２０には、当該照明装置１２０からスクリーン１３０を介した光が被写体（被検査体１６０を含む）から反射して入力される。
【００５５】
したがって、イメージセンサ２２０に入力される光強度信号Ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）を、照明装置１２０が照射された際のフレームの各画素の光強度信号ｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とできる。そこで、強度画像データを導出するための式（１）に式（５）を代入すると、式（６）を導出できる。なお、位相ｋｘとする。
【００５６】
【数５】
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【００５７】
式（６）から、強度画像データの各画素には、露光時間Ｔに、照明装置１２０が出力している光の強度の中間値Ａを乗じた値が入力されていることが確認できる。さらに、時間相関画像データを導出するための式（２）に式（５）を代入すると、式（７）を導出できる。なお、ＡＴ／２を振幅とし、ｋｘを位相とする。
【００５８】
【数６】
2019020365.tif 000008
【００５９】
これにより、式（７）で示された複素数で示された時間相関画像データは、上述した２種類の時間相関画像データと置き換えることができる。つまり、上述した実部と虚部とで構成される時間相関画像データには、被検査体１６０に照射された光強度変化における位相変化と振幅変化とが含まれている。換言すれば、実施形態のＰＣ１００は、２種類の時間相関画像データに基づいて、照明装置１２０から照射された光強度の位相変化と、光強度の振幅変化と、を検出できる。
【００６０】
そこで、実施形態のＰＣ１００は、時間相関画像データおよび強度画像データに基づいて、画素毎に入る光強度の位相変化を表した位相画像データと、画素毎に入る光強度の振幅を表した振幅画像データと、を生成する。さらに、ＰＣ１００は、複素時間相関画像データに位相限定ラプラシアンを用いた処理を施すことで得られた位相ラプラシアン画像データを生成する。
【００６１】
さらに、ＰＣ１００は、強度画像データ、振幅画像データ、位相画像データ、及び位相ラプラシアン画像データに基づいて、被検査体の異常を検出する。
【００６２】
ところで、被検査体１６０の表面形状に凹凸に基づく異常が生じている場合、被検査体１６０の表面の法線ベクトルの分布には、凹凸に基づく異常に対応した変化が生じている。また、被検査体１６０の表面に光を吸収するような異常が生じている場合、反射した光の強度に変化が生じる。法線ベクトルの分布の変化は、光強度の位相変化および振幅変化のうち少なくともいずれか一つとして検出される。そこで、実施形態では、時間相関画像データおよび強度画像データを用いて、法線ベクトルの分布の変化に対応した、光強度の位相変化および振幅変化のうち少なくともいずれか一つを検出する。これにより、表面形状の異常を検出可能となる。次に、被検査体の異常、法線ベクトル、および光強度の位相変化又は振幅変化の関係について説明する。
【００６３】
図５は、実施形態の時間相関カメラ１５０による、被検査体の異常の第１の検出例を示した図である。図５に示される例では、被検査体５００に凸形状の異常５０１がある状況とする。当該状況においては、異常５０１の点５０２の近傍領域においては、法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることを確認できる。そして、当該法線ベクトル５２１、５２２、５２３が異なる方向を向いていることで、異常５０１から反射した光に拡散（例えば、光５１１、５１２、５１３）が生じ、時間相関カメラ１５０のイメージセンサ２２０の任意の画素５３１に入る縞パターンの幅５０３が広くなる。
【００６４】
図６は、図５に示される異常５０１が被検査体５００にある場合に、当該異常に応じて変化する、光強度の振幅の例を表した図である。図６に示される例では、光強度の振幅を実部（Ｒｅ）と、虚部（Ｉｍ）に分けて２次元平面上に表している。図６では、図５の光５１１、５１２、５１３に対応する光強度の振幅６１１、６１２、６１３として示している。そして、光強度の振幅６１１、６１２、６１３は互いに打ち消し合い、イメージセンサ２２０の当該任意の画素５３１には、振幅６２１の光が入射する。
【００６５】
したがって、図６に示される状況では、被検査体５００の異常５０１が撮像された領域で、局所的に振幅が小さいことが確認できる。換言すれば、振幅変化を示した振幅画像で、周囲と比べて暗くなっている領域がある場合に、当該領域で局所的に光同士の振幅の打ち消し合いが生じていると推測できるため、当該領域に対応する被検査体５００の位置で異常５０１が生じていると判断できる。
【００６６】
実施形態の検査システムは、図５の異常５０１のように傾きが急峻に変化しているものに限らず、緩やかに変化する異常も検出できる。図７は、実施形態の時間相関カメラ１５０による、被検査体の異常の第２の検出例を示した図である。図７に示される例では、正常な場合は被検査体の表面が平面（換言すれば法線が平行）となるが、被検査体７００に緩やかな勾配７０１が生じた状況とする。このような状況においては、勾配７０１上の法線ベクトル７２１、７２２、７２３も同様に緩やかに変化する。したがって、イメージセンサ２２０に入力する光７１１、７１２、７１３も少しずつずれていく。図７に示される例では、緩やかな勾配７０１のために光の振幅の打ち消し合いは生じないため、図５、図６で表したような光強度の振幅はほとんど変化しない。しかしながら、本来スクリーン１３０から投影された光が、そのままイメージセンサ２２０に平行に入るはずが、緩やかな勾配７０１のために、スクリーン１３０から投影された光が平行の状態でイメージセンサ２２０に入らないために、光強度に位相変化が生じる。従って、光強度の位相変化について、周囲等との違いを検出することで、図７に示したような緩やかな勾配７０１による異常を検出できる。
【００６７】
また、被検査体の表面形状（換言すれば、被検査体の法線ベクトルの分布）以外にも異常が生じる場合がある。図８は、実施形態の時間相関カメラ１５０による、被検査体の異常の第３の検出例を示した図である。図８に示される例では、被検査体８００に汚れ８０１が付着しているため、照明装置１２０から照射された光が吸収あるいは拡散反射し、時間相関カメラ１５０の、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では光がほとんど強度変化しない例を表している。換言すれば、汚れ８０１を撮影している任意の画素領域では、光強度は位相打ち消しを起こし振動成分がキャンセルされ、ほとんど直流的な明るさになる例を示している。
【００６８】
このような場合、汚れ８０１を撮影している画素領域においては、光の振幅がほとんどないため、振幅画像を表示した際に、周囲と比べて暗くなる領域が生じる。したがって、当該領域に対応する被検査体８００の位置に、汚れ８０１等の異常があることを推定できる。
【００６９】
このように、実施形態では、強度画像データと、時間相関画像データ（位相画像データおよび振幅画像データ）とを用いて、光の位相、振幅および強度の少なくとも１つの局所的な変化を検出することで、被検査体の異常箇所を推定できる。
【００７０】
図１に戻り、ＰＣ１００について説明する。ＰＣ１００は、検出システム全体の制御を行う。ＰＣ１００は、アーム制御部１０１と、照明制御部１０２と、制御部１０３と、を備える。
【００７１】
アーム制御部１０１は、被検査体１６０の時間相関カメラ１５０による撮像対象となる表面を変更するために、アーム１４０を制御する。実施形態では、ＰＣ１００において、被検査体１６０の撮影対象となる表面を複数設定しておく。そして、時間相関カメラ１５０が被検査体１６０の撮影が終了する毎に、アーム制御部１０１が、当該設定に従って、時間相関カメラ１５０が設定された表面を撮影できるように、アーム１４０が被検査体１６０を移動させる。なお、実施形態は撮影が終了する毎にアーム１４０を移動させ、撮影が開始する前に停止させることを繰り返すことに制限するものではなく、継続的にアーム１４０を駆動させてもよい。なお、アーム１４０は、搬送部、移動部、位置変更部、姿勢変更部等とも称されうる。
【００７２】
照明制御部１０２は、被検査体１６０を検査するために照明装置１２０が照射する縞パターンを出力する。実施形態の照明制御部１０２は、少なくとも３枚以上の縞パターンを、照明装置１２０に受け渡し、当該縞パターンを露光時間中に切り替えて表示するように照明装置１２０に指示する。
【００７３】
図９は、実施形態の照明制御部１０２が照明装置１２０に出力する縞パターンの例を示した図である。図９（Ｂ）に示す矩形波に従って、図９（Ａ）に示す黒領域と白領域とが設定された縞パターンが出力されるように、照明制御部１０２が制御を行う。
【００７４】
実施形態で照射する縞パターン毎の縞の間隔は、検出対象となる異常（欠陥）の大きさに応じて設定されるものとして、ここでは詳しい説明を省略する。
【００７５】
また、縞パターンを出力するための矩形波の角周波数ωは、参照信号の角周波数ωと同じ値とする。
【００７６】
図９に示されるように、照明制御部１０２が出力する縞パターンは、矩形波として示すことができるが、スクリーン１３０を介することで、縞パターンの境界領域をぼかす、すなわち、縞パターンにおける明領域（縞の領域）と暗領域（間隔の領域）との境界での光の強度変化を緩やかにする（鈍らせる）ことで、正弦波に近似させることができる。図１０は、スクリーン１３０を介した後の縞パターンを表した波の形状の例を示した図である。図１０に示されるように波の形状が、正弦波に近づくことで、計測精度を向上させることができる。また、縞に明度が多段階に変化するグレー領域を追加したり、グラデーションを与えたりしてもよい。また、カラーの縞を含む縞パターンを用いてもよい。
【００７７】
図１に戻り、制御部１０３は、振幅−位相画像生成部１０４と、画像データ処理部１１２と、位相限定微分値算出部１０５と、領域特定部１０６と、補正部１１０と、検出処理部１１１と、を備え、時間相関カメラ１５０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、により被検査体１６０の検査対象面の異常を検出する処理を行う。なお、本実施形態は、複素数で示した時間相関画像データ（複素時間相関画像データと称す）と、複素時間相関画像データの実部と虚部とで分けた２種類の時間相関画像データと、を時間相関カメラ１５０から受け取ることができる。
【００７８】
振幅−位相画像生成部１０４は、時間相関カメラ１５０から入力された強度画像データと、時間相関画像データと、に基づいて、振幅画像データと、位相画像データと、を生成する。
【００７９】
振幅画像データは、時間相関カメラ１５０により撮像されている間（撮像間隔の間）に被検査体１６０の検査対象面から反射した光の光強度信号の輝度変化と、時間遷移を示した参照信号とを乗算して算出される、画素毎に入る光強度変化の振幅を表した画像データとする。
【００８０】
位相画像データは、時間相関カメラ１５０により撮像されている間（撮像間隔の間）に被検査体１６０の検査対象面から反射した光の光強度信号の輝度変化と、時間遷移を示した参照信号とを乗算して算出される、光強度信号と参照信号との位相差を表す画像データとする。すなわち、位相画像データは、光強度変化の位相に関する画像データである。
【００８１】
本実施形態は振幅画像データの算出手法を制限するものではないが、例えば、振幅−位相画像生成部１０４は、２種類の時間相関画像データの画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（８）を用いて、振幅画像データの各画素値Ｆ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８２】
【数７】
2019020365.tif 000009
【００８３】
同様に、振幅−位相画像生成部１０４は、画素値Ｃ１（ｘ，ｙ）及びＣ２（ｘ，ｙ）から、式（９）を用いて、位相画像データの各画素値φ（ｘ，ｙ）を導き出せる。
【００８４】
【数８】
2019020365.tif 000010
【００８５】
式（９）から分かるように、位相画像データの各画素値は、−π〜πの範囲に折りたたまれる。したがって、位相画像データの各画素値は、−πからπに、またはπから−πに不連続に変化し得る（位相ジャンプ）。このような位相ジャンプは、検査対象面が、凹凸などの局所的な異常（欠陥）を含まない平坦になっている場合でも、位相画像データ上にエッジとして現れる。
【００８６】
図１１は、実施形態の検査システムによって得られる位相画像データの例を示した図である。図１１に示される位相画像データは、上記の位相ジャンプの影響で周期的に現れる複数のエッジ部分３００１を含んでいる。本実施形態では、エッジ部分３００１から次のエッジ部分３００１まで色が黒から白（例えば、画素値０から画素値２５５）に変化する。本実施形態では、エッジ部分３００１間の黒から白（または白から黒）に変化するまでの領域を、位相画像データに生じる縞とも称する。
【００８７】
位相画像データを用いて異常の検出を行う場合、検査対象の表面の角度の変化は、位相の変化として現れる。このため、予め定められた閾値以上に、位相が急激に変化する領域を検出することで、異常を検出できる。これは、後述する位相ラプラシアン画像データも同様となる。
【００８８】
ところで、検査対象面の端部の領域３００２は、異常が生じていなくとも、縞幅が狭く、換言すれば複素時間相関画像の位相限定微分値から算出される位相の変化量が大きくなっている。このような縞幅が狭い領域３００２では、少し位相の変化量が大きくなった（表面の角度が少し変化した）だけで、異常と検出する基準として定めた閾値以上の位相の変化が生じる場合がある。このような場合には、異常の過検出が生じる。
【００８９】
図１２は、予め定められた閾値以上に位相の変化が生じた領域を示した位相画像データの例を示した図である。図１２に示されるように、縞幅が狭い領域３００２では、異常と検出された領域３１０２が多く含まれ、過検出が生じていることが確認できる。
【００９０】
そこで、本実施形態の検査システムでは、後述する位相ラプラシアン画像データに対して、縞幅に応じて補正を行うことで過検出を抑止することとした。本実施形態の当該縞幅は、複素時間相関画像の位相の変化量に対応しており、当該縞幅は、各画素の位相限定微分値の逆数に、２πを乗算することで求めることができる。
【００９１】
そして、本実施形態の補正部１１０が、位相ラプラシアン画像データに対して、各画素の微分値の逆数に応じた補正を行うことで、縞幅に応じた補正を行うこととする。
【００９２】
本実施形態においては検出感度の補正を行うために、位相画像データを用いるが、欠陥が生じている可能性のある領域については、ウィーナ・フィルタを用いたフィルタリング処理後の位相画像データ（以下、復元位相画像データと称する）を用いることとした。本実施形態で用いるウィーナ・フィルタは、撮像システムで撮像された検査対象面に含まれている異常を雑音成分として取り除くフィルタとする。本実施形態では、画像データ処理部１１２が、時間相関カメラ１５０で撮像された検査対象面に含まれている異常を雑音成分として取り除くウィーナ・フィルタを用いて、複素時間相関画像データから、復元位相画像データを生成する例について説明する。
【００９３】
画像データ処理部１１２は、フーリエ変換部１０７と、フィルタ処理部１０８と、逆フーリエ変換部１０９と、を備え、複素時間相関画像データに対して２次元フーリエ変換でスペクトル画像データを生成し、当該スペクトル画像データに対してウィーナ・フィルタを用いたフィルタリング処理を行った後、フィルタリング処理されたスペクトル画像データに対して逆フーリエ変換を行うことで、復元複素画像データを生成した後、復元複素画像データの位相を取ることで、復元位相画像データを生成する。また、画像データ処理部１１２は、（図示しない）記憶部に、フィルタ記憶部１２５を設けている。当該手順で復元位相画像データを生成することで、ウィーナ・フィルタを生成するために用いた位相画像データと、撮像した位相画像データと、の間の時間相関カメラ１５０で撮像する際の位置ずれを抑止できる。これにより、異常の誤検出を抑止できる。
【００９４】
なお、本実施形態は復元位相画像データの生成する手法を上述した手法に制限するものではなく、例えば、位相画像データに対してウィーナ・フィルタに適応して復元位相画像データを生成する等、他の手法を用いても良い。
【００９５】
フーリエ変換部１０７は、複素時間相関画像データに対して、ｘ方向及びｙ方向についての２次元フーリエ変換（離散フーリエ変換、高速フーリエ変換）を実行し、第１のスペクトル画像データを生成する。
【００９６】
フィルタ処理部１０８は、フーリエ変換部１０７によって得られた第１のスペクトル画像データに対して、画素毎に設定されたウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）によりフィルタ処理を実行して、第２のスペクトル画像データを生成する。なお、画像データ（第１のスペクトル画像データ、第２のスペクトル画像データ）におけるｘ軸方向（行方向）をｍと、スペクトル画像データにおけるｙ軸方向（列方向）をｎと、する。
【００９７】
ウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）は、信号から雑音成分を除去するための数学的フィルタの一種である。本実施形態のフィルタ処理部１０８は、スペクトル画像データに対して、ウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）を用いることで、スペクトル画像データに含まれている、検査対象の欠陥部分を雑音成分として取り除く処理を行う。これにより、検査対象から欠陥部分が取り除かれた復元複素画像のスペクトル画像データを生成できる。
【００９８】
フィルタ記憶部１２５は、ウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）を記憶する記憶部である。本実施形態のフィルタ記憶部１２５は、被検査体１６０の検査対象面毎に、ウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）を記憶する。さらに、被検査体１６０の検査対象面に対して、照明制御部１０２が出力する縞パターンが複数種類存在する場合、縞パターン毎にウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）を記憶する。
【００９９】
ウィーナ・フィルタＫ（ｍ，ｎ）は、欠陥が含まれていない良品である、被検査体の検査対象面の複素時間相関画像データに基づいて、予め生成されたものとする。
【０１００】
図１３は、本実施形態で用いられるウィーナ・フィルタＫの生成手順を例示した図である。図１３に示されるように、本実施形態においては、欠陥が含まれていない良品である、被検査体の検査対象面の複数の複素時間相関画像データ１６０１に対して、ｘ方向及びｙ方向についての２次元フーリエ変換（離散フーリエ変換、高速フーリエ変換）を実行することで、複素時間相関画像データに対応する複数のスペクトル画像データ１６０２を生成する。その後、ウィーナ・フィルタＫ（図１３ではウィーナ・フィルタ１６０３として示す）は、複数の（空間周波数）スペクトル画像データ１６０２に基づいて生成される。生成されたウィーナ・フィルタＫは、フィルタ記憶部１２５に記憶される。
【０１０１】
次に、スペクトル画像データに基づいたウィーナ・フィルタＫの生成手法について説明する。本実施形態では、複数の（空間周波数）スペクトル画像データ１６０２（以下の式ではｓとして表す）を用いて、下記の式（１００）を演算することで、良品を表した複素時間相関画像データの平均的なスペクトル画像のパワースペクトルΦFFを算出する。なお、数値ｎsumは、スペクトル画像データｓの合計の数とする。
【０１０２】
ΦFF  ＝  ｜（１／ｎsum）＊Σｓ｜^2  …  （１００）
【０１０３】
そして、ウィーナ・フィルタＫは、平均的なスペクトル画像のパワースペクトルΦFFを用いた、下記の式（１０１）の演算から生成される。なお、雑音成分のパワースペクトルΦNNは、本実施形態で取り除きたい雑音成分に基づいて予め定められるパラメータとする。
【０１０４】
ところで、雑音成分のパワースペクトルΦNNを小さくすることで、高周波をより通すことになりエッジ際の復元率を向上させることができる。しかしながら、雑音成分のパワースペクトルΦNNを小さくすると、エッジ際の高周波と共に欠陥箇所も復元されてしまう。
【０１０５】
そこで、本実施形態においては、被検査体の検査対象面において欠陥箇所が復元されきらないような値を、雑音成分のパワースペクトルΦNNに設定する。なお、実際のパワースペクトルΦNNは、実施態様に応じて適切な値が設定されるものとして、具体的な値の説明を省略する。
【０１０６】
Ｋ＝１／（１＋ΦNN／ΦFF）  …  （１０１）
【０１０７】
ウィーナ・フィルタとは、従来、劣化成分を認識されている場合に、劣化画像から、劣化を示した雑音成分を取り除くことで、劣化が生じていない原画像を生成するために用いられていた。しかしながら、本実施形態では、ウィーナ・フィルタＫを、劣化が生じていない原画像を生成するために用いるのではなく、フィルタ処理部１０８が、検査対象面の欠陥等が含んだ複素時間相関画像データに基づいたスペクトル画像データから、当該欠陥等を当該雑音成分として取り除くことで、検査対象面の欠陥等が含まれていない複素時間相関画像データ、換言すれば（検査対象面を良品として復元した）復元複素画像データに基づいたスペクトル画像データを生成するために用いることとした。
【０１０８】
逆フーリエ変換部１０９は、フィルタ処理されたスペクトル画像データに対して、フーリエ逆変換を実行して、復元複素画像データを生成した後、復元複素画像データの位相を取ることで、復元位相画像データを生成する。
【０１０９】
復元複素画像データは、振幅−位相画像生成部１０４が生成した位相画像データに含まれている、被検査体の検査対象面の欠陥を表した雑音成分をウィーナ・フィルタＫで取り除いた位相画像データとする。
【０１１０】
図１４は、複素時間相関画像データと、復元複素画像データと、を例示した図である。図１４に示される複素時間相関画像データ１７０１は、欠陥等と推測される領域１７１１が含まれている。これに対して、本実施形態においては、上述したように、複素時間相関画像データ１７０１に対して、フーリエ変換、ウィーナ・フィルタＫによるフィルタリング処理、及び逆フーリエ変換を行うことで、復元複素画像データ１７０２を生成することとした。そして、復元複素画像データ１７０２においては、複素時間相関画像データ１７０１に含まれていた、欠陥等と推測される領域１７１１が雑音成分として取り除かれていることを認識できる。そして、本実施形態においては、復元複素画像データ１７０２の位相を取り出して生成された、復元位相画像データを用いて検出感度の補正を行うこととする。
【０１１１】
ところで、各画素の微分値（換言すれば隣接２画素の差分）を算出する場合、図１１で示されるような位相画像データにおける各画素の微分値では、位相ギャップが生じている領域で過検出が生じる。そこで、本実施形態では、位相微分値ではなく、位相限定微分値（複素時間相関位相微分値、又は複素位相微分値とも称する）を用いることとした。
【０１１２】
位相限定微分値算出部１０５は、振幅−位相画像生成部１０４が生成した位相画像データを取得し、検査対象領域内における位相限定微分値を算出する。位相限定微分とは、複素時間相関画像の位相成分のみを微分する処理（なお、複素位相微分とも称する）のことである。
【０１１３】
位相限定微分値は、複素時間相関画像の位相成分の、互いに直交する二方向（ｘ方向およびｙ方向とする）の微分値の二乗和に基づいて算出される。より具体的に、処理対象の画素の値をｇ（ｘ，ｙ）とした場合、ｇ（ｘ，ｙ）およびｇ（ｘ＋１，ｙ）の位相成分の差分（ｘ方向の位相限定微分）と、ｇ（ｘ，ｙ）およびｇ（ｘ，ｙ＋１）の位相成分の差分（ｙ方向の位相限定微分）と、の二乗和の平方根が、位相限定微分値として算出される。
【０１１４】
上記の処理は、たとえば、図１５、図１６に示されたような配列のフィルタに基づいて行われる。図１５、図１６は、実施形態において実行される位相限定微分に対応するフィルタ配列を示した例示図である。実施形態の位相限定微分値算出部１０５は、図１５に示されたような配列のフィルタに基づいて、ｘ方向の位相限定微分を行い、図１６に示されたような配列のフィルタに基づいて、ｙ方向の位相限定微分を行う。そして、位相限定微分値算出部１０５は、これら２種類のフィルタに基づいて算出された２つの値の二乗和の平方根を、位相限定微分値として算出する。
【０１１５】
このように、実施形態では、ｘ方向の位相限定微分を∂φ／∂ｘ、ｙ方向の位相限定微分を∂φ／∂ｙとした場合、位相限定微分値｜∇φ｜は、次の式（２００）で表すことができる。
【０１１６】
【数９】
2019020365.tif 000011
【０１１７】
ここで、複素数を、振幅成分と位相成分とに分けた極形式で表した場合、位相成分は、指数部分に表れる。このため、複素数の位相成分の差分である位相限定微分∂φ／∂ｘおよび∂φ／∂ｙは、複素数の除算に基づいて算出される。
【０１１８】
つまり、複素数であるｇ（ｘ，ｙ）の位相成分をφ（ｘ，ｙ）とした場合、ｇ（ｘ，ｙ）およびｇ（ｘ＋１，ｙ）の位相成分の差分∂φ／∂ｘは、以下の式（２０１）によって得られる。
【０１１９】
∂φ／∂ｘ＝φ（ｘ＋１，ｙ）−φ（ｘ，ｙ）
＝ａｒｇ［ｇ（ｘ＋１，ｙ）／ｇ（ｘ，ｙ）］  …  （２０１）
【０１２０】
なお、本実施形態は算出手法を制限するものではなく、他の算出手法を用いても良い。例えば、複素共役の積（ｇ（ｘ＋１，ｙ）ｇ（ｘ，ｙ）^*）で算出を行っても良い。
【０１２１】
同様に、複素数であるｇ（ｘ，ｙ）の位相成分をφ（ｘ，ｙ）とした場合、ｇ（ｘ，ｙ）およびｇ（ｘ，ｙ＋１）の位相成分の差分∂φ／∂ｙは、以下の式（２０２）によって得られる。
【０１２２】
∂φ／∂ｙ＝φ（ｘ，ｙ＋１）−φ（ｘ，ｙ）
＝ａｒｇ［ｇ（ｘ，ｙ＋１）／ｇ（ｘ，ｙ）］  …  （２０２）
【０１２３】
なお、実施形態の検査システムで実際に用いられるデータは、振幅成分と位相成分とに分かれた極形式の複素数のデータではなく、当該複素数に対応する実部のデータおよび虚部のデータである。
【０１２４】
したがって、実施形態では、上述した式（２０１）におけるｇ（ｘ＋１，ｙ）／ｇ（ｘ，ｙ）という計算の結果が、実部を表すＣｒという値と、虚部を表すＣｉという値と、の２つの値として出力される。そして、∂φ／∂ｘは、これら２つの値に基づき、ａｒｃｔａｎ（Ｃｉ／Ｃｒ）という式によって計算される。同様に、実施形態では、上記の式（２０２）におけるｇ（ｘ，ｙ＋１）／ｇ（ｘ，ｙ）という計算の結果が、実部を表すＣｒ´という値と、虚部を表すＣｉ´という値と、の２つの値として出力される。そして、∂φ／∂ｙは、これら２つの値に基づき、ａｒｃｔａｎ（Ｃｉ´／Ｃｒ´）という式によって計算される。
【０１２５】
上述した処理により、位相限定微分値算出部１０５は、ｘ方向の位相限定微分∂φ／∂ｘ、ｙ方向の位相限定微分∂φ／∂ｙを算出できる。さらに、位相限定微分値算出部１０５は、上述した式（２００）を用いることで、位相限定微分値｜∇φ｜を求めることができる。
【０１２６】
図１７は、位相限定微分値｜∇φ｜を求めることで導出された画像データを例示した図である。図１７に示される画像データには、図１１の位相画像データに見られたような周期的なエッジ部分が無い。このため、位相ジャンプの影響を受けることなく、異常部分を容易に検出できる。
【０１２７】
同様に、位相限定微分値算出部１０５は、画像データ処理部１１２が生成した復元位相画像データを取得し、検査対象領域内における位相限定微分値を算出する。なお、復元位相画像データの検査対象領域は、位相画像データの検査対象領域と同様となる。
【０１２８】
さらに、位相限定微分値算出部１０５は、位相限定ラプラシアンを用いた処理を、時間相関画像データの全画素について実行することにより、時間相関画像データから、２階微分が施された位相画像データ、すなわち位相ラプラシアン画像データを算出する。位相限定ラプラシアンとは、振幅及び位相を含む複素数で表現される時間相関画像データのうち、振幅部分を無視した位相部分にのみ２階微分を施すための演算式であり、位相の定常的な変化を無視し、位相の急峻な変化を検出するための演算式である。
【０１２９】
本実施形態の位相ラプラシアン画像データの算出手法は、振幅−位相画像生成部１０４が生成した位相画像データに対して、ラプラシアンフィルタに対応する処理を行うこととした。ラプラシアンフィルタは、位相部分にのみ２階微分を施すための重み付けしたフィルタ係数を有する。なお、ラプラシアンフィルタの構成については説明を省略する。
【０１３０】
位相ラプラシアン画像データは、位相画像データに見られたような周期的なエッジ部分が無く、局所位相の分布の勾配に関する特徴が示されている。位相ラプラシアン画像データは、閾値などを用いた通常の検出処理をするだけで、位相ジャンプの影響を受けることなく、異常部分を検出できる。
【０１３１】
上述したように、本実施形態においては、縞幅に応じた補正を行うが、縞幅が画素毎の位相限定微分値の逆数に相当すると考え、画素毎の位相限定微分値の逆数に応じて検出感度の補正を行うと、当該補正で異常と考えられる位相変化も取り除かれてしまう。そこで、本実施形態では、異常が存在する可能性がある領域については、復元位相画像データに基づいた検出感度の補正を行うこととする。一方、異常が存在する可能性がない領域については、位相画像データに基づいた検出感度の補正を行うこととする。
【０１３２】
図１に戻り、領域特定部１０６は、他の領域と比べて位相の変化が大きい領域を、復元位相画像データに基づいた検出感度の補正を行う領域（復元位相画像データを用いて位相限定微分値の逆数で補正を行う領域）として特定する。
【０１３３】
図１８は、本実施形態の位相画像データの例を示した図である。図１８に示される例では、領域１８０１、１８０２、１８０３に含まれている異常とみられる位相変化が生じている。そこで、領域特定部１０６は、領域１８０１、１８０２、１８０３で異常とみられる位相変化が生じている領域を、復元位相画像データに基づいた検出感度を補正する領域として特定するよう処理を行う。
【０１３４】
本実施形態の領域特定部１０６は、検査対象の面が検査境界線（検査する範囲と検査しない範囲とを区別する境界線）近傍であるか否かに応じて、領域の特定処理を異ならせる。
【０１３５】
さらに、本実施形態の領域特定部１０６は、検査対象面の領域において、方向毎の位相の微分値の変化を考慮して、復元位相画像データに基づいた検出感度を補正する領域を特定する。本実施形態では、検出感度を補正する領域の特定を複数の基準に基づいて行う。
【０１３６】
図１９は、位相限定微分値に基づいた第１の基準を例示した図である。図２０は、位相限定微分値に基づいた第２の基準を例示した図である。図１９及び図２０で示される例では、位置座標の遷移に従って変化する、位相限定微分値が示されている。本実施形態では、図１９で示される第１の基準値ｋ１以上の変化や、図２０で示される第２の基準値ｋ２以下になる変化が生じた場合に、検出感度を補正する領域の可能性があると考える。
【０１３７】
本実施形態では、所定の領域内のＸ方向で、図１９に示される位相限定微分値の変化が第１の基準値ｋ１以上となるか否かを、Ｘ方向の第１の変化Ｖ１xとして示す。第１の変化Ｖ１xは、第１の基準値ｋ１以上となる場合に“１”となり、第１の基準値ｋ１以上にならない場合に“０”となる。以降で示すＶ１y、Ｖ３x、Ｖ３yについても同様とする。
【０１３８】
本実施形態では、所定の領域内のＹ方向で、図１９に示される位相限定微分値の変化が第１の基準値ｋ１以上となるか否かを、Ｙ方向の第１の変化Ｖ１yとして示す。
【０１３９】
同様に、所定の領域内のＸ方向で、図２０に示される位相限定微分値の変化が第２の基準値ｋ２以下となる否かを、Ｘ方向の第２の変化Ｖ２xとして示す。第２の変化Ｖ２xは、第２の基準値ｋ２以下となる場合に“１”となり、第２の基準値ｋ２以下にならない場合に“０”となる。また、所定の領域内のＹ方向で、図２０に示される位相限定微分値の変化が第２の基準値ｋ２以下となる否かを、Ｙ方向の第２の変化Ｖ２yとして示す（なお、第２の基準値ｋ２＞第１の基準値ｋ１となる）。以降で示すＶ４ｘ、Ｖ４ｙについても同様とする。
【０１４０】
本実施形態の領域特定部１０６は、検査境界線近傍でない所定の領域内で、Ｘ方向の第１の変化Ｖ１x＝１、Ｘ方向の第２の変化Ｖ２x＝１の場合（Ｖ１x・Ｖ２x＝１）に、当該所定の領域について、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４１】
具体的には、本実施形態の領域特定部１０６は、Ｘ方向の第１の変化Ｖ１x＝１となる領域を検出した場合に、当該領域を基準として所定の数の画素（例えば５ピクセル）だけ膨張させる。そして、領域特定部１０６は、膨張させた領域に、Ｘ方向の第２の変化Ｖ２x＝１が含まれている場合に、膨張させた後の領域について、検出感度を補正する所定の領域として特定する。
【０１４２】
同様に、領域特定部１０６は、検査境界線近傍でない所定の領域内で、Ｙ方向の第１の変化Ｖ１y＝１、Ｙ方向の第２の変化Ｖ２y＝１の場合（Ｖ１y・Ｖ２y＝１）に、当該所定の領域について、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４３】
検査対象の面が検査境界線（検査する範囲と検査しない範囲とを区別する境界線）近傍の場合における、検出感度を補正する領域を特定する手法について説明する。図２１は、検査境界線近傍の位相限定微分値に基づいた第３の基準を例示した図である。図２２は、検査境界線近傍の位相限定微分値に基づいた第４の基準を例示した図である。本実施形態では、所定の領域で、図２１で示される第３の基準値ｋ３以上になる変化や図２２で示される第４の基準値ｋ４以下になる変化が生じた際に（換言すれば、所定の領域で、位相限定微分値が境界面に近づくに従って、位相限定微分値が増加又は減少している際に）、境界線に近づく方向と直交する方向で、図１９で示した第１の基準値ｋ１以上となる変化や、図２０で示した第２の基準値ｋ２以下となる変化が生じている場合に、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４４】
本実施形態では、所定の領域内のＸ方向で、図２１に示される位相限定微分値数の変化が第３の基準値ｋ３以上となるか否かを、Ｘ方向の第３の変化Ｖ３xとして示す。所定の領域内のＹ方向で、図２１に示される位相限定微分値の変化が第３の基準値ｋ３以上となるか否かを、Ｙ方向の第３の変化Ｖ３yとして示す。
【０１４５】
本実施形態では、所定の領域内のＸ方向で、図２２に示される位相限定微分値の変化が第４の基準値ｋ４以下となるか否かを、Ｘ方向の第４の変化Ｖ４xとして示す。所定の領域内のＹ方向で、図２２に示される位相限定微分値の変化が第４の基準値ｋ４以下となるか否かを、Ｙ方向の第４の変化Ｖ４yとして示す。
【０１４６】
領域特定部１０６は、Ｘ方向に検査境界線が存在する所定の領域内で、Ｘ方向の第３の変化Ｖ３x＝１又はＸ方向の第４の変化Ｖ４x＝１であって、Ｙ方向の第１の変化Ｖ１y＝１又はＹ方向の第２の変化Ｖ２y＝１である場合（（Ｖ３x＋Ｖ４x）・（Ｖ１y＋Ｖ２y）＝１）に、当該所定の領域を、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４７】
また、領域特定部１０６は、Ｙ方向に検査境界線が存在する所定の領域内で、Ｙ方向の第３の変化Ｖ３y＝１又はＹ方向の第４の変化Ｖ４y＝１であって、Ｘ方向の第１の変化Ｖ１x＝１又はＸ方向の第２の変化Ｖ２x＝１である場合（（Ｖ１x＋Ｖ２x）・（Ｖ３y＋Ｖ４y）＝１）に、当該所定の領域を、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４８】
つまり、領域特定部１０６は、下記の論理式（２０３）において、Ａｎｓ＝１となった所定の領域について、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１４９】
【数１０】
2019020365.tif 000012
【０１５０】
図２３は、領域特定部１０６に特定された補正を行う領域を例示した図である。図２３に示される例では、図１８で示される位相画像データのうち、領域１８０１、１８０２、１８０３に含まれている、所定の領域２３０１、２３０２、２３０３が、検出感度を補正する領域として特定されたことを示している。
【０１５１】
さらに、領域特定部１０６は、振幅画像データに基づいて、異常と判断された領域について、検出感度を補正する領域として特定する。
【０１５２】
補正部１１０は、検査対象面の領域における、複素時間相関画像の位相限定微分値から算出される位相の変化量に基づいて、異常を検出する検出感度を補正する。本実施形態の補正部１１０は、複素時間相関画像に位相限定ラプラシアンを用いた処理を施すことで得られた位相ラプラシアン画像データに対して、検出感度を補正する。
【０１５３】
補正部１１０は、位相ラプラシアン画像データの各画素に対する検出感度の補正として、位相画像データの当該画素に対応する縞幅に応じた補正、換言すれば、位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う。そこで、補正部１１０は、位相画像データ及び復元位相画像データから算出された位相限定微分値から、位相限定微分値の逆数を算出する。
【０１５４】
具体的には、補正部１１０は、領域特定部１０６により特定されなかった領域について、特定されなかった領域に対応する、位相画像データに含まれる領域（異常が検出されなかった領域として通常領域とも称する）の位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する。換言すれば、補正部１１０は、領域特定部１０６により特定されなかった領域については、（通常領域と位置座標が対応している、位相画像データの領域である）通常領域の位相限定微分値の逆数を、通常領域の位相限定微分値の逆数とする。
【０１５５】
また、補正部１１０は、領域特定部１０６により特定された領域について、特定された領域に対応する、復元位相画像データに含まれる領域（以下、復元領域とも称する）の位相の変化量に基づいて、検出感度を補正する。そこで、補正部１１０は、領域特定部１０６により特定された領域については、（当該特定された領域と位置座標が対応している、復元位相画像データの領域である）復元領域の位相限定微分値の逆数を、特定された領域の位相限定微分値の逆数とする。
【０１５６】
そして、補正部１１０は、当該位相限定微分値の逆数に対して、ローパスフィルタを掛けて、ならし処理を行う。
【０１５７】
本実施形態では、特定された領域について、当該領域に対応する復元領域における、位相画像データの当該画素に対応する縞幅に応じた補正、換言すれば、位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う。
【０１５８】
図２４は、本実施形態の補正部１１０が用いる補正係数を例示した図である。図２４に示されるように、位相限定微分値の逆数が大きくなるに従って、補正係数Ｃが減少する。
【０１５９】
補正部１１０は、図２４に示されるような対応関係を予め記憶し、当該対応関係を用いて、位相限定微分値の逆数から、補正係数Ｃを算出する。
【０１６０】
本実施形態の補正部１１０は、位相ラプラシアン画像データの画素値plap[i]に対して、当該画素の位置座標の位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に対応する、補正係数Ｃで補正する。具体的には、式（２０４）で示す処理を行う。なお、本実施形態では、補正係数Ｃで除算する例について説明したが、他の演算手法を用いても良い。
【０１６１】
plap[i]＝plap[i]／Ｃ  …  （２０４）
【０１６２】
図２５は、位相ラプラシアン画像データの画素値と、位相限定微分値の逆数と、の対応関係を示した図である。図２５に示されるように、補正前の画素値は、複素微分係数の逆数が大きくなるに従って、小さくなっていた。このため、位相限定微分値の逆数が小さい、換言すれば縞幅が小さい場合に、異常の検出感度が大きくなり、位相限定微分値の逆数が大きい、換言すれば縞幅が大きい場合に、異常の検出感度が小さくなっていた。
【０１６３】
補正後の画素値は、位相限定微分値の逆数との関係を抑止できるため、縞幅によらない異常の検出感度を実現できる。
【０１６４】
検出処理部１１１は、補正部１１０で検出感度が補正された検査対象面の領域（位相画像データで検出感度を補正された領域、及び復元位相画像データで検出感度を補正された領域を含む）に対して、複素時間相関画像の位相の分布に基づいて異常を検出する。本実施形態においては、検査対象面の領域として、補正部１１０により検出感度が補正された位相ラプラシアン画像データから異常の検出を行うこととする。本実施形態では、位相ラプラシアン画像データの全ての画素値について、予め定められた一つの閾値以上であるか否かに応じて、異常の検出処理を行う。このように、本実施形態では、検出感度が補正されているため、検査対象面の縞幅によらない異常の検出処理を行うことができる。
【０１６５】
なお、本実施形態では、位相ラプラシアン画像データに対して、縞幅に応じた検出感度の補正を行う例について説明したが、検出感度の補正は、位相ラプラシアン画像データに対して行うことに制限するものではなく、領域毎に異常を検出するための閾値を定め、当該閾値に対して縞幅（換言すれば検出感度）に応じた補正を行っても良い。
【０１６６】
次に、実施形態の検査システムにおける被検査体の検査処理について説明する。図２６は、実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。なお、被検査体１６０は、すでにアーム１４０に固定された状態で、検査の初期位置に配置されているものとする。
【０１６７】
実施形態のＰＣ１００が、照明装置１２０に対して、被検査体１６０を検査するための縞パターンを出力する（Ｓ２４０１）。
【０１６８】
照明装置１２０は、ＰＣ１００から入力された縞パターンを格納する（Ｓ２４２１）。そして、照明装置１２０は、格納された縞パターンを、時間遷移に従って変化するように表示する（Ｓ２４２２）。なお、照明装置１２０が表示を開始する条件は、縞パターンが格納された際に制限するものではなく、例えば検査者が照明装置１２０に対して開始操作を行った際でもよい。
【０１６９】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３が、時間相関カメラ１５０に対して、撮像の開始指示を送信する（Ｓ２４０２）。
【０１７０】
次に、時間相関カメラ１５０が、送信されてきた撮像の開始指示に従って、被検査体１６０を含む領域について撮像を開始する（Ｓ２４１５）。次に、時間相関カメラ１５０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成する（Ｓ２４１６）。そして、時間相関カメラ１５０の制御部２４０が、強度画像データと、時間相関画像データと、を、ＰＣ１００に出力する（Ｓ２４１７）。
【０１７１】
ＰＣ１００の制御部１０３は、強度画像データと、時間相関画像データと、を受け取る（Ｓ２４０３）。そして、振幅−位相画像生成部１０４は、受け取った強度画像データと時間相関画像データとから、振幅画像データと、位相画像データと、を生成する（Ｓ２４０４）。
【０１７２】
さらに、画像データ処理部１１２は、複素時間相関画像データから、位相画像データに含まれている欠陥等を雑音成分として取り除いた復元位相画像データを生成する（Ｓ２４０５）。なお、詳細な生成手法については後述する。
【０１７３】
位相限定微分値算出部１０５は、振幅−位相画像生成部１０４が生成した位相画像データから、検査対象領域内における位相限定微分値を算出すると共に、復元位相画像データから、検査対象領域内における位相限定微分値を算出する（Ｓ２４０６）。位相限定微分値算出部１０５は、さらに、位相ラプラシアン画像データを生成する（Ｓ２４０７）。
【０１７４】
領域特定部１０６は、検出感度の補正を行う領域を特定する（Ｓ２４０８）。
【０１７５】
そして、補正部１１０は、位相ラプラシアン画像データの各画素に対して、位相画像データの当該画素に対応する縞幅に応じた補正、換言すれば、位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う（Ｓ２４０９）。
【０１７６】
そして、検出処理部１１１が、振幅画像データと、位相画像データと、補正された後の位相ラプラシアン画像データと、に基づいて、被検査体の異常検出処理を実行する（Ｓ２４１０）。このＳ２４１０では、振幅画像データに基づく振幅画像、位相画像および／または位相ラプラシアン画像データに基づく位相画像の全領域に対して異常検出処理が実行されるものではなく、振幅画像、位相画像および／または位相ラプラシアン画像データの一部の検査領域に対して異常検出処理が実行される。
【０１７７】
そして、検出処理部１１１は、異常検出結果を、ＰＣ１００が備える（図示しない）表示装置に出力する（Ｓ２４１１）。
【０１７８】
異常検出結果の出力例としては、強度画像データを表示するとともに、振幅画像データと位相画像データとに基づいて異常が検出された領域に対応する、強度画像データの領域を、検査者が異常を認識できるように装飾表示するなどが考えられる。また、視覚に基づく出力に制限するものではなく、音声等で異常が検出されたことを出力してもよい。
【０１７９】
制御部１０３は、当該被検査体の検査と共に、検査体の撮像が終了したか否かを判定する（Ｓ２４１２）。検査体の撮像が終了していないと判定した場合（Ｓ２４１２：Ｎｏ）、アーム制御部１０１が、予め定められた設定に従って、次の検査対象となる被検査体の表面が、時間相関カメラ１５０で撮像できるように、アームの移動制御を行う（Ｓ２４１３）。アームの移動制御が終了した後、制御部１０３が、再び時間相関カメラ１５０に対して、撮像の開始指示を送信する（Ｓ２４０２）。
【０１８０】
一方、制御部１０３は、当該被検査体の検査と共に、検査体の撮像が終了したと判定した場合（Ｓ２４１２：Ｙｅｓ）、終了指示を時間相関カメラ１５０に対して出力し（Ｓ２４１４）、処理を終了する。
【０１８１】
そして、時間相関カメラ１５０は、終了指示を受け付けたか否かを判定する（Ｓ２４１８）。終了指示を受け付けていない場合（Ｓ２４１８：Ｎｏ）、再びＳ２４１５から処理を行う。一方、終了指示を受け付けた場合（Ｓ２４１８：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１８２】
なお、照明装置１２０の終了処理は、検査者が行ってもよいし、他の構成からの指示に従って終了してもよい。
【０１８３】
次に、実施形態の検査システムにおける、Ｓ２４０５の復元位相画像データの生成処理について説明する。図２７は、実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【０１８４】
まず、フーリエ変換部１０７が、複素時間相関画像データに対して、フーリエ変換を行い、第１のスペクトル画像データを生成する（Ｓ２７０１）。
【０１８５】
次に、フィルタ処理部１０８が、第１のスペクトル画像データに対して、フィルタ記憶部１２５に記憶されたウィーナ・フィルタＫによるフィルタリング処理を行い、第２のスペクトル画像データを生成する（Ｓ２７０２）。ウィーナ・フィルタＫは、複素時間相関画像データとして撮像された検査対象面毎に記憶されている。
【０１８６】
そして、逆フーリエ変換部１０９が、第２のスペクトル画像データに対して、逆フーリエ変換を行い、復元複素画像データを生成した後、復元複素画像データの位相を取ることで、復元位相画像データを生成する（Ｓ２７０３）。
【０１８７】
上述した処理手順で、復元位相画像データが生成される。生成された復元位相画像データは、検出感度の補正に用いることができる。
【０１８８】
次に、実施形態の検査システムにおける、Ｓ２４０９の位相限定微分値の逆数に応じた補正処理について説明する。図２８は、実施形態の検査システムにおける上述した処理の手順を示すフローチャートである。本処理手順においては、検査対象領域に含まれている予め定められた処理対象の領域毎に、補正を行う例とするが、他の補正手法を行っても良い。
【０１８９】
まず、補正部１１０は、処理対象の領域を、領域特定部１０６により、復元位相画像データに基づいた感度補正を行う領域として特定されているか否かを判定する（Ｓ２８０１）。
【０１９０】
補正部１１０は、処理対象の領域を、復元位相画像データに基づいた感度補正を行う領域として特定されていると判定した場合（Ｓ２８０１：Ｙｅｓ）、補正部１１０は、位相ラプラシアン画像データの、処理対象の領域について、処理対象の領域に対応する、復元位相画像データの領域（復元領域）の位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う（Ｓ２８０３）。
【０１９１】
一方、補正部１１０が、処理対象の領域を、復元位相画像データに基づいた感度補正を行う領域として特定されていないと判定した場合（Ｓ２８０１：Ｎｏ）、補正部１１０は、位相ラプラシアン画像データの、処理対象の領域について、位相画像データの処理対象の領域の位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う（Ｓ２８０２）。
【０１９２】
その後、補正部１１０は、検査対象領域全てについて補正が終了したか否かを判定する（Ｓ２８０４）。検査対象領域全てについて補正が終了していないと判定した場合（Ｓ２８０４：Ｎｏ）、次の補正対象の領域に移動し（Ｓ２８０５）、Ｓ２８０１から処理を行う。
【０１９３】
一方、補正部１１０は、検査対象領域全てについて補正が終了したと判定した場合（Ｓ２８０４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【０１９４】
上述した処理手順においては、領域特定部１０６で特定された領域については、復元位相画像データを用いることで、検出感度が補正された、位相限定微分値の逆数に応じた補正が実現できる。
【０１９５】
また、実施形態では、強度画像データと、時間相関画像データと、を時間相関カメラ１５０を用いて生成する例について説明した。しかしながら、強度画像データと、時間相関画像データと、を生成するために時間相関カメラ１５０を用いることに制限するものではなく、アナログ的な処理で実現可能な時間相関カメラや、それと等価な動作をする撮像システムを用いてもよい。例えば、通常のデジタルスチルカメラが生成した画像データを出力し、情報処理装置が、デジタルスチルカメラが生成した画像データを、フレーム画像データとして用いて参照信号を重畳することで、時間相関画像データを生成してもよいし、イメージセンサ内で光強度信号に参照信号を重畳するようなデジタルカメラを用いて、時間相関画像データを生成してもよい。
【０１９６】
本実施形態の検査システムにおいては、上述した構成を備えることで、縞幅に応じた検出感度の補正を行うことができる。これにより、本実施形態は、異常の過検出を抑止できるので、被検査体の異常をより高精度に検出できる。
【０１９７】
本実施形態は、複素時間相関画像に位相限定ラプラシアンを用いた処理を施すことで得られた位相ラプラシアン画像データに対して補正を行う例について説明したが、位相ラプラシアン画像データに制限するものではなく、複素時間相関画像に基づいた画像データ（例えば、振幅画像データや位相画像データに基づいた画像データ）であればよい。
【０１９８】
（第１変形例）
上述の実施形態では、ｘ方向に縞パターンを動かして、被検査体の異常（欠陥）を検出する例について説明した。しかしながら、ｘ方向に垂直なｙ方向で急峻に法線の分布が変化する異常（欠陥）が被検査体に生じている場合、ｘ方向に縞パターンを動かすよりも、ｙ方向に縞パターンを動かす方が欠陥の検出が容易になる場合がある。そこで、第１変形例として、ｘ方向に移動する縞パターンと、ｙ方向に移動する縞パターンとを、交互に切り替える例について説明する。
【０１９９】
第１変形例の照明制御部１０２は、所定の時間間隔毎に、照明装置１２０に出力する縞パターンを切り替える。これにより、照明装置１２０は、一つの検査対象面に対して、異なる方向に延びた複数の縞パターンを出力する。
【０２００】
図２９は、第１変形例の照明制御部１０２が出力する縞パターンの切り替え例を示した図である。図２９の（Ａ）では、照明制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｘ方向に遷移させる。その後、（Ｂ）に示されるように、照明制御部１０２は、照明装置１２０が表示する縞パターンをｙ方向に遷移させる。
【０２０１】
そして、ＰＣ１００の制御部１０３は、図２９の（Ａ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行い、図２９の（Ｂ）の縞パターン照射から得られた時間相関画像データに基づいて、異常検出を行う。
【０２０２】
図３０は、第１変形例の照明制御部１０２が、異常（欠陥）２６０１を含めた表面に縞パターンを照射した例を示した図である。図３０に示す例では、異常（欠陥）２６０１が、ｘ方向に延びている。この場合、照明制御部１０２は、ｘ方向に交差するｙ方向、換言すれば異常（欠陥）２６０１の長手方向に交差する方向に縞パターンが移動するように設定する。当該設定により、検出精度を向上させることができる。
【０２０３】
図３１は、図３０においてｙ方向、換言すれば異常（欠陥）２６０１の長手方向に交差する方向に縞パターンを変化させた場合における、異常（欠陥）２６０１とスクリーン１３０上の縞パターンの関係を示した図である。図３１に示されるように、ｙ方向に幅が狭く、且つ当該ｙ方向に交差するｘ方向を長手方向とする異常（欠陥）２６０１が生じている場合、照明装置１２０から照射された光は、ｘ方向に交差するｙ方向で光の振幅の打ち消しが大きくなる。このため、ＰＣ１００では、ｙ方向に移動させた縞パターンに対応する振幅画像データから、当該異常（欠陥）を検出できる。
【０２０４】
本変形例のフィルタ記憶部１２５は、照明装置１２０が表示する縞パターン（光の強度の周期的な時間変化及び空間変化を与える方向）及び検査対象面の組み合わせ毎に、ウィーナ・フィルタＫを記憶する。
【０２０５】
そして、本変形例の画像データ処理部１１２は、時間相関カメラ１５０で撮像された時に、撮像された検査対象面、及び照明制御部１０２により出力されていた縞パターンに対応する、復元画像データを生成する。このように本変形例では、複数の縞パターンを出力するが、縞パターンに応じたウィーナ・フィルタＫを予め用意しておく。
【０２０６】
なお、ウィーナ・フィルタＫの生成手法は、縞パターン毎の複数の（空間周波数）スペクトル画像データを用いる以外は、上述した実施形態と同様として、説明を省略する。
【０２０７】
第１変形例の検査システムにおいて、被検査体に生じる欠陥の長手方向がランダムな場合には、複数方向（例えば、ｘ方向、及び当該ｘ方向に交差するｙ方向等）で縞パターンを表示することで、欠陥の形状を問わずに当該欠陥の検出が可能となり、異常（欠陥）の検出精度を向上させることができる。また、異常の形状に合わせた縞パターンを投影することで、異常の検出精度を向上させることができる。
【０２０８】
（変形例２）
上述した実施形態及び変形例においては、感度補正を行う領域として特定されているか否かを判定した後、復元された位相画像データで感度補正を行うと判定された領域については、復元位相画像データを補正に用い、その他の領域については位相画像データを補正に用いる例について説明した。しかしながら、上述した実施形態及び変形例はそのような手法に制限するものではない。そこで、変形例２では、検査対象面の領域全てに対して、復元位相画像データを用いる例について説明する。
【０２０９】
図３２は、変形例２の検査システムの構成例を示した図である。図３２に示される例では、第１の実施形態と比べて、領域特定部１０６が削除され、補正部１１０と実行する処理が異なる補正部３２０１が設けられた例とする。なお、他の構成については、第１の実施形態と同様の処理を行うものとして、説明を省略する。
【０２１０】
補正部３２０１は、位相ラプラシアン画像データのうち、検査対象領域に含まれている全ての処理対象の領域について、復元位相画像データの、当該処理対象の領域の位相限定微分値｜∇φ｜の逆数に応じた補正を行う。なお、他の処理については上述した実施形態と同様のため、説明を省略する。
【０２１１】
本発明の実施形態及び変形例を説明したが、これらの実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態及び変形例やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０２１２】
１００…ＰＣ、１０１…アーム制御部、１０２…照明制御部、１０３…制御部、１０４…振幅−位相画像生成部、１０５…位相限定微分値算出部、１０６…領域特定部、１０７…フーリエ変換部、１０８…フィルタ処理部、１０９…逆フーリエ変換部、１１０…補正部、１１１…検出処理部、１１２…画像データ処理部、１２５…フィルタ記憶部、１５０…時間相関カメラ。
【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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【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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