(57)【要約】【課題】レンズの偏芯調整を精度良く且つ短時間で行う。【解決手段】ＣＡＤデータベース７１には、ズームレンズの各光学要素の製造誤差と、第１レンズ群の取り付け誤差を除く組立誤差と、第１レンズ群の予測取付位置とを考慮したズームレンズのＣＡＤデータが複数記録されている。このＣＡＤデータに基づいて、レンズ設計アプリケーションにより、設計上の第１レンズ群の初期位置から予測取付位置までの移動量とそのときの第１レンズ群の性能値（ＣＴＦ）とを仮想的に求める。求めた移動量とＣＴＦをニューラルネットワーク８４に入力して、ニューラルネットワーク８４を学習させる。偏芯調整では、第１レンズ群を初期位置にセットしてレンズ評価チャートを撮像し、ＣＴＦを求める。求めたＣＴＦをニューラルネットワーク８４に入力して、第１移動量を求める。この第１移動量だけ第１レンズ群を初期位置から移動させる。【選択図】図４
2008170981.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整方法であって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面上で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整方法において、
前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置へ移動させる初期移動ステップと、
前記初期位置において、前記レンズ光学系と撮像素子とを用いて、レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める性能値演算ステップと、
前記性能値をニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める第１移動量演算ステップと、
前記初期位置に前記第１移動量を加えた第１の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる第１移動ステップと含む調整工程を有し、
前記ニューラルネットワークは、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づき、前記性能値と前記第１移動量との対応関係が学習されていることを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークの学習には、
前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成するＣＡＤデータ作成ステップと、
設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める仮想性能値演算ステップと、
前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させるニューラルネットワーク学習ステップとを含むことを特徴とする請求項１記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項３】
前記調整工程には、
前記第１の調整位置において、前記レンズ光学系を通して撮像素子で前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から前記第１の調整位置における前記性能値を求める第１の性能値再演算ステップと、
前記第１の性能値再演算ステップで求めた前記性能値に基づき、前記レンズ光学系の偏芯調整が合格か否かを判定する第１の合否判定ステップとを含むことを特徴とする請求項１または２記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項４】
前記レンズ評価チャートは複数のレンズ評価エリアを備え、
各レンズ評価エリアは、前記光軸に直交する面上の水平方向の性能値を評価するための水平方向評価用の図形と、前記光軸に直交する面上の垂直方向の性能値を評価するための垂直方向評価用の図形とを有することを特徴とする請求項１ないし３いずれか１項記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項５】
前記レンズ光学系はズームレンズを含み、
前記複数のレンズ評価エリアは、前記ズームレンズがワイド端にあるときの前記性能値を評価するための広角用評価エリアと、前記ズームレンズがテレ端にあるときの前記性能値を評価するための望遠用評価エリアとを含み、
前記広角用評価エリアは前記レンズ評価チャートの４隅及び中央に設けられており、前記望遠用評価エリアは前記レンズ評価チャートの中央部の４隅及び中央に設けられていることを特徴とする請求項４記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項６】
前記性能値はＣＴＦであることを特徴とする請求項１ないし５いずれか１項記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項７】
前記第１の合否判定ステップで不合格と判定されたときに、前記レンズ取付面上で前記第１の調整位置を中心とする第１探索範囲内にある複数の第１の探索点に前記被調整レンズを移動させる第１の探索ステップと、
各第１の探索点において前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から各第１の探索点における前記性能値を求める第２の性能値再演算ステップと、
前記第２の性能値再演算ステップで求めた性能値に基づき、評価値を前記各第１の探索点ごとに算出する評価値算出ステップと、
前記各第１の探索点における評価値に基づいて、前記被調整レンズの第２移動量を求める第２移動量演算ステップと、
前記第２移動量を前記第１の調整位置に加えた第２の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる第２移動ステップと含む再調整工程を有することを特徴とする請求項３ないし６いずれか１項記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項８】
前記再調整工程には、
前記第２の調整位置において、前記レンズ光学系を通して前記撮像素子で前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から前記第２の調整位置における前記性能値を求める第３の性能値演算ステップと、
前記第３の性能値演算ステップで求めた前記性能値に基づき前記レンズ光学系の偏芯調整が合格か否かを判定する第２の合否判定ステップとを含むことを特徴とする請求項７記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項９】
前記第２移動量演算ステップには、
前記第１の調整位置を原点とするＸＹ軸と、評価値をＺ軸とする３次元座標を用い、この３次元座標に前記各第１の探索点とその評価値をプロットし、評価値のプロットした点に基づいて評価値の二次曲面を形成する二次曲面形成ステップと、
前記二次曲面上で評価値が最大となる点に対応したＸＹ座標を前記第２移動量として求める座標算出ステップとを含むことを特徴とする請求項７または８記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１０】
前記評価値を算出する評価値算出方法は複数あり、前記第２の合否判定ステップで合格が得られるまで予め決められた順番でされることを特徴とする請求項８または９記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１１】
前記再調整工程には、
前記複数の評価値算出方法の全てで不合格とされたときには、前記第１探索範囲よりも狭い第２探索範囲で、前記第１の探索点よりも少ない個数の第２の探索点を定め、前記被調整レンズを前記第２の探索点に移動させる第２の探索ステップと、
各第２の探索点に対して前記第２の性能値再演算ステップ、前記評価値算出ステップ、前記第２移動量演算ステップ、前記第２移動ステップ、前記第３の性能値演算ステップ、及び第２の合否判定ステップと同様のステップを行う第３の合否判定ステップと、
前記複数の評価値算出方法を予め決められた順番で選択して、合格が得られるまで前記第３の合否判定ステップを行う繰り返しステップとを含むことを特徴とする請求項１０記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１２】
前記評価値算出方法には、
複数の前記性能値のうち最も小さい性能値である最悪値を前記評価値として算出する最悪値算出方法と、複数の前記性能値の平均値を前記評価値として算出する平均値算出方法と、前記広角用評価エリア及び前記望遠用評価エリアの４隅のエリアにおける前記性能値に対してバランスをとるための差分値を前記評価値として算出する差分値算出方法とのうちの少なくとも１つが含まれており、
前記差分値は、前記広角用評価エリアのうち４隅のエリア相互間の前記性能値の差を算出し、その差の絶対値を足し合わせたものを平均化するとともに、前記望遠用評価エリアのうち４隅のエリア相互間の前記性能値の差を算出し、その差の絶対値を足し合わせたものを平均化し、それぞれ平均化した値の逆数を足し合わせることで求められることを特徴とする請求項１０または１１記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１３】
前記評価値算出方法には、
前記最悪値算出方法、前記平均値算出方法、前記差分値算出方法により算出した評価値に対して、それぞれ重みを付けて評価値を算出する重み付け算出方法が含まれていることを特徴とする請求項１２記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１４】
前記第１ないし第３の合否判定ステップで合格と判定されたときに、合格時の前記被調整レンズの移動量とその移動した位置での前記性能値に基づいて、前記ニューラルネットワークを再学習させることを特徴とする請求項３、８または１１記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項１５】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整装置であって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面上で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整装置において、
前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予想取付位置とを考慮してニューラルネットワークを学習させる学習部と、
前記被調整レンズを保持し、前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置から移動させる被調整レンズ移動部と、
前記被調整レンズ移動部により前記被調整レンズを前記初期位置に移動した後に、前記レンズ光学系と撮像素子を用いて、前記レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める性能値演算部と、
前記性能値を入力層から入力して、出力層から前記被調整レンズの移動量を出力するために、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づき、前記性能値と前記移動量との対応関係が学習されているニューラルネットワークと、
前記性能値を前記ニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める第１移動量演算部と、
前記被調整レンズが前記初期位置から第１移動量だけ移動するように、前記被調整レンズ移動部を制御する制御部とを有することを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整装置。
【請求項１６】
前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予想取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成するＣＡＤデータ作成部と、
設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める仮想性能値演算部と、
前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させるニューラルネットワーク学習部とを有することを特徴とする請求項１５記載のレンズ光学系の偏芯調整装置。
【請求項１７】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整プログラムであって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面上で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整プログラムにおいて、
前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置へ移動させる手順と、
前記初期位置において、前記レンズ光学系と撮像素子とを用いて、レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める手順と、
前記性能値をニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める手順と、
前記初期位置に前記第１移動量を加えた第１の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる手順とをコンピュータに実行させ、
前記ニューラルネットワークは、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づき、前記性能値と前記第１移動量との対応関係が学習されていることを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整プログラム。
【請求項１８】
前記ニューラルネットワークは、
前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成する手順と、
設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める手順と、
前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させる手順とをコンピュータに実行させることにより学習されていることを特徴とする請求項１７記載のレンズ光学系の偏芯調整プログラム。
【請求項１９】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整方法であって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整方法において、
過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する移動量予測ステップと、
予測した前記移動量に基づいて、前記被調整レンズを移動させる移動ステップとを有することを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２０】
前記移動量は前記複数の過去移動量の平均化により求められることを特徴とする請求項１９記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２１】
前記過去調整データは、過去に行った偏芯調整において前記性能値が向上した割合である向上率を含み、前記移動量は、前記過去調整量に対して前記向上率に応じた重み付けをして求められることを特徴とする請求項１９または２０記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２２】
前記過去調整データは、過去に行った偏芯調整の日時を含み、前記移動量は、前記過去移動量に対して前記日時に重み付けをして求められることを特徴とする請求項１９ないし２１いずれか１項記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２３】
前記複数の過去調整データはロット毎に区分されており、前記移動量予測ステップでは、前記ロットに対応する前記過去調整データに基づいて、前記移動量を予測することを特徴とする請求項１９ないし２２いずれか１項記載のレンズ光学系の偏芯調整方法。
【請求項２４】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整装置であって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面上で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整装置において、
過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する移動量予測部と、
前記移動量だけ前記被調整レンズを移動させる被調整レンズ移動部とを有することを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整装置。
【請求項２５】
被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整プログラムであって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整プログラムにおいて、
過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する手順と、
前記移動量だけ前記被調整レンズを移動させる手順とをコンピュータに実行させることを特徴とするレンズ光学系の偏芯調整プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レンズ光学系の偏芯調整方法及び装置並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くのカメラにはズームレンズが搭載されている。ズームレンズは、例えば、前群レンズ、ズーミングレンズ、後群レンズ、フォーカシングレンズなどから構成されている。ズーミングレンズを光軸方向に移動させることによって焦点距離が変化し、フォーカシングレンズを移動することによって焦点調節が行われる。
【０００３】
ズーミングレンズ、後群レンズ、フォーカシングレンズは、その光軸がほぼ一致するように鏡胴に取り付けられる。一方、前群レンズは、バネ状リングなどを介して鏡胴に取り付けられており、偏芯調整の際に光軸に直交する面内で移動可能となっている。前群レンズは、偏芯調整が行われた後、接着剤などで鏡胴に固定される。
【０００４】
レンズの偏芯調整は、一般的に、ズームレンズを通して解像度チャート等のレンズ評価チャートを撮像しながら、バネ状リングに抗して前群レンズを光軸に直交する面内で移動させることで行われる。そして、レンズ評価チャートの結像状態が最適となる位置で前群レンズを鏡胴に固定する。
【０００５】
しかし、上記の方法は、作業者の目視観察により調整を行うので、解像度が最適かどうかの判断に熟練を必要とするほか、量産適合性がなく、また調整結果に個人差が出て信頼性に乏しいといった問題もある。
【０００６】
こうした問題を解決するために、レンズの偏芯調整や光学部品の光軸調整を人手を介さずに行う方法が提案されている。例えば、特許文献１には、遺伝的アルゴリズムなどの確率的探索方法を用いて、複数の光学部品からなる光伝送路の光軸を調整する方法が開示されている。また、特許文献２には、ニューラルネットワークを用いて、フォーカシングレンズを無限遠の合焦位置に調整する方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−１２２７８５号公報
【特許文献２】特開平７−３８７９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の調整方法では、遺伝的アルゴリズムなどの確率的な探索は世代ごと個体ごとに性能評価する必要があるため、性能測定を何度も行わなければならない。また、確率的な探索では、偏芯のない適切なレンズ位置の範囲を探し当てることはできても、その範囲内で最適なレンズ位置を見つけることは困難である。したがって、瞬時に精度良く調整することができない。
【０００８】
また、特許文献２の調整方法では、コントラストとフォーカシングレンズの合焦位置の関係をニューラルネットワークに学習させているが、製造時の誤差、例えば、樹脂製品の成型誤差、レンズユニット組み立て時の誤差等は学習に反映されない。また、偏芯調整方法への適用については何らの言及もない。したがって、ニューラルネットワークを適切に学習させることができず、レンズの偏芯調整を精度良く行うことが困難である。
【０００９】
本発明は、短時間で精度良くレンズ光学系の偏芯調整を行うことができるレンズ光学系の偏芯調整方法及び装置並びに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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明は、被調整レンズを含む複数の光学要素から構成されるレンズ光学系の偏芯調整方法であって、前記レンズ光学系の光軸に直交するレンズ取付面上で前記被調整レンズを移動させることで、前記光軸に対する前記被調整レンズの偏芯を調整するレンズ光学系の偏芯調整方法において、前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置へ移動させる初期移動ステップと、前記初期位置において、前記レンズ光学系と撮像素子とを用いて、レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める性能値演算ステップと、前記性能値をニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める第１移動量演算ステップと、前記初期位置に前記第１移動量を加えた第１の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる第１移動ステップとを含む調整工程を有し、前記ニューラルネットワークは、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づき、前記性能値と前記第１移動量との対応関係が学習されていることを特徴とする。
【００１１】
前記ニューラルネットワークの学習には、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成するＣＡＤデータ作成ステップと、設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める仮想性能値演算ステップと、前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させるニューラルネットワーク学習ステップとが含まれることが好ましい。
【００１２】
前記調整工程には、前記第１の調整位置において、前記レンズ光学系を通して撮像素子で前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から前記第１の調整位置における前記性能値を求める第１の性能値再演算ステップと、前記第１の性能値再演算ステップで求めた前記性能値に基づき、前記レンズ光学系の偏芯調整が合格か否かを判定する第１の合否判定ステップとを含むことが好ましい。
【００１３】
前記レンズ評価チャートは複数のレンズ評価エリアを備え、各レンズ評価エリアは、前記光軸に直交する面上の水平方向の性能値を評価するための水平方向評価用の図形と、前記光軸に直交する面上の垂直方向の性能値を評価するための垂直方向評価用の図形とを有することが好ましい。
【００１４】
前記レンズ光学系はズームレンズを含み、前記複数のレンズ評価エリアは、前記ズームレンズがワイド端にあるときの前記性能値を評価するための広角用評価エリアと、前記ズームレンズがテレ端にあるときの前記性能値を評価するための望遠用評価エリアとを含み、前記広角用評価エリアは前記レンズ評価チャートの４隅及び中央に設けられており、前記望遠用評価エリアは前記レンズ評価チャートの中央部の４隅及び中央に設けられていることが好ましい。前記性能値はＣＴＦであることが好ましい。
【００１５】
前記第１の合否判定ステップで不合格と判定されたときに、前記レンズ取付面上で前記第１の調整位置を中心とする第１探索範囲内にある複数の第１の探索点に前記被調整レンズを移動させる第１の探索ステップと、各第１の探索点において前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から各第１の探索点における前記性能値を求める第２の性能値再演算ステップと、前記第２の性能値再演算ステップで求めた性能値に基づき、評価値を前記各第１の探索点ごとに算出する評価値算出ステップと、前記各第１の探索点における評価値に基づいて、前記被調整レンズの第２移動量を求める第２移動量演算ステップと、前記第２移動量を前記第１の調整位置に加えた第２の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる第２移動ステップと含む再調整工程を有することが好ましい。
【００１６】
前記再調整工程には、前記第２の調整位置において、前記レンズ光学系を通して前記撮像素子で前記レンズ評価チャートを撮像し、その撮像画像から前記第２の調整位置における前記性能値を求める第３の性能値演算ステップと、前記第３の性能値演算ステップで求めた前記性能値に基づき前記レンズ光学系の偏芯調整が合格か否かを判定する第２の合否判定ステップとを含むことが好ましい。
【００１７】
前記第２移動量演算ステップには、前記第１の調整位置を原点とするＸＹ軸と、評価値をＺ軸とする３次元座標を用い、この３次元座標に前記各第１の探索点とその評価値をプロットし、評価値のプロットした点に基づいて評価値の二次曲面を形成する二次曲面形成ステップと、前記二次曲面上で評価値が最大となる点に対応したＸＹ座標を前記第２移動量として求める座標算出ステップとを含むことが好ましい。
【００１８】
前記評価値を算出する評価値算出方法は複数あり、前記第２の合否判定ステップで合格が得られるまで予め決められた順番でされることが好ましい。
【００１９】
前記再調整工程には、前記複数の評価値算出方法の全てで不合格とされたときには、前記第１探索範囲よりも狭い第２探索範囲で、前記第１の探索点よりも少ない個数の第２の探索点を定め、前記被調整レンズを前記第２の探索点に移動させる第２の探索ステップと、各第２の探索点に対して前記第２の性能値再演算ステップ、前記評価値算出ステップ、前記第２移動量演算ステップ、前記第２移動ステップ、前記第３の性能値演算ステップ、及び第２の合否判定ステップと同様のステップを行う第３の合否判定ステップと、前記複数の評価値算出方法を予め決められた順番で選択して、合格が得られるまで前記第３の合否判定ステップを行う繰り返しステップとを含むことが好ましい。
【００２０】
前記評価値算出方法には、複数の前記性能値のうち最も小さい性能値である最悪値を前記評価値として算出する最悪値算出方法と、複数の前記性能値の平均値を前記評価値として算出する平均値算出方法と、前記広角用評価エリア及び前記望遠用評価エリアの４隅のエリアにおける前記性能値に対してバランスをとるための差分値を前記評価値として算出する差分値算出方法とのうちの少なくとも１つが含まれており、前記差分値は、前記広角用評価エリアのうち４隅のエリア相互間の前記性能値の差を算出し、その差の絶対値を足し合わせたものを平均化するとともに、前記望遠用評価エリアのうち４隅のエリア相互間の前記性能値の差を算出し、その差の絶対値を足し合わせたものを平均化し、それぞれ平均化した値の逆数を足し合わせることで求められることが好ましい。
【００２１】
前記評価値算出方法には、前記最悪値算出方法、前記平均値算出方法、前記差分値算出方法により算出した評価値に対して、それぞれ重みを付けて評価値を算出する重み付け算出方法が含まれていることが好ましい。
【００２２】
前記第１ないし第３の合否判定ステップで合格と判定されたときに、合格時の前記被調整レンズの移動量とその移動した位置での前記性能値に基づいて、前記ニューラルネットワークを再学習させることが好ましい。
【００２３】
本発明のレンズ光学系の偏芯調整装置は、前記被調整レンズを保持し、前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置から移動させる被調整レンズ移動部と、前記被調整レンズ移動部により前記被調整レンズを前記初期位置に移動した後に、前記レンズ光学系と撮像素子を用いて、前記レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める性能値演算部と、前記性能値を入力層から入力して、出力層から前記被調整レンズの移動量を出力するために、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予想取付位置とに基づき、前記性能値と前記移動量と対応関係が学習されているニューラルネットワークと、前記性能値を前記ニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める第１移動量演算部と、前記被調整レンズが前記初期位置から第１移動量だけ移動するように、前記被調整レンズ移動部を制御する制御部とを有することを特徴とする。
【００２４】
前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予想取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成するＣＡＤデータ作成部と、設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める仮想性能値演算部と、前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させるニューラルネットワーク学習部とを有することが好ましい。
【００２５】
本発明のレンズ光学系の偏芯調整プログラムは、前記被調整レンズを前記レンズ取付面上で初期位置へ移動させる手順と、前記初期位置において、前記レンズ光学系と撮像素子とを用いて、レンズ評価チャートを撮影し、前記レンズ評価チャートの撮影画像に基づき前記レンズ光学系の性能値を求める手順と、前記性能値をニューラルネットワークに入力して、前記被調整レンズの第１移動量を求める手順と、前記初期位置に前記第１移動量を加えた第１の調整位置へ前記被調整レンズを移動させる手順とをコンピュータに実行させ、前記ニューラルネットワークは、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づき、前記性能値と前記第１移動量との対応関係が学習されていることを特徴とする。
【００２６】
前記ニューラルネットワークは、前記各光学要素の製造誤差と、前記被調整レンズを除く前記各光学要素の組立誤差と、前記被調整レンズの予測取付位置とに基づいて、前記レンズ光学系の設計上のＣＡＤデータを修正した修正ＣＡＤデータを複数作成する手順と、設計アプリケーションを用いて、複数の修正ＣＡＤデータから前記レンズ評価チャートをシミュレートして複数の前記性能値を求める手順と、前記シミュレートで求めた性能値と、前記初期位置から前記予想取付位置までの移動量とを前記ニューラルネットワークに入力して、前記ニューラルネットワークを学習させる手順とをコンピュータに実行させることにより学習されていることが好ましい。
【００２７】
本発明のレンズ光学系の偏芯調整方法は、過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する移動量予測ステップと、予測した前記移動量に基づいて、前記被調整レンズを移動させる移動ステップとを有することを特徴とする。
【００２８】
前記移動量は前記複数の過去移動量の平均化により求められることが好ましい。前記過去調整データは、過去に行った偏芯調整において前記性能値が向上した割合である向上率を含み、前記移動量は、前記過去調整量に対して前記向上率に応じた重み付けをして求められることが好ましい。前記過去調整データは、過去に行った偏芯調整の日時を含み、前記移動量は、前記過去移動量に対して前記日時に重み付けをして求められることが好ましい。前記複数の過去調整データはロット毎に区分されており、前記移動量予測ステップでは、前記ロットに対応する前記過去調整データに基づいて、前記移動量を予測することが好ましい。
【００２９】
本発明のレンズ光学系の偏芯調整装置は、過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する移動量予測部と、前記移動量だけ前記被調整レンズを移動させる被調整レンズ移動部とを有することを特徴とする。
【００３０】
本発明のレンズ光学系の偏芯調整プログラムは、過去に行った偏芯調整における前記被調整レンズの移動量である過去移動量と、その過去移動量に対応する前記レンズ光学系の性能値とを含む複数の過去調整データに基づいて、前記被調整レンズの移動量を予測する手順と、前記移動量だけ前記被調整レンズを移動させる手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、ニューラルネットワークのセットアップ（初期学習）に際して、設計アプリケーションのシミュレートに基づいて得た被調整レンズの移動量とそのときの性能値を用いるから、過去の偏芯調整作業で得たデータがなくても、簡便にセットアップすることができる。また、被調整レンズの初期位置における性能値を測定し、その測定値をニューラルネットワークに入力して、被調整レンズの移動量を算出する。これにより、調整時間を従来よりも大幅に短縮することができる。
【００３２】
ニューラルネットワークを用いた偏芯調整で性能値が基準値を満たさない場合には、その調整位置から所定の探索範囲内にある複数の探索点に被調整レンズを移動させ、各探索点での性能値を求め、これらの性能値から最適な移動量を算出する。これにより、調整精度を向上させることができる。
【００３３】
そして、偏芯調整が適切に行われたときには、そのときの被調整レンズの移動量とその移動した位置での性能値に基づいて、ニューラルネットワークを再学習させる。これにより、実際のレンズの特徴を反映したニューラルネットワークの再学習が可能となり、調整性能を更に向上させることができる。
【００３４】
また、本発明では、過去の偏芯調整で得た過去移動量とそのときの性能値が過去調整データとして蓄積される。そして、この過去調整データに基づいて、被調整レンズの移動量が算出される。この移動量は、被調整レンズの性能値を測定することなく求められるから、偏芯調整に要する時間が短縮される。さらに、過去調整データは、レンズ光学系のロットごとに区分されている。共通するロットを有するレンズ光学系は性能値が類似している場合が多く、偏芯調整後の位置がほぼ同じになる可能性が高い。したがって、過去調整データをロットで管理することにより、偏芯調整を効率よく行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
図１に示すように、本発明の第１実施形態のレンズ偏芯調整装置１０は、レンズ保持台１１、被調整レンズ移動部１２、カメラ駆動部１３、レンズ評価チャート１４、コントローラ１５、操作パネル１６、アラーム１７を備えている。レンズ保持台１１には、偏芯調整の対象であるレンズユニット１９を保持するためのマウント部１８が形成されている。被調整レンズ移動部１２、カメラ駆動部１３、コントローラ１５は、レンズ保持台１１に設けられている。なお、コントローラ１５はニューラルネットワーク８４を備えているが、コントローラとニューラルネットワークとは別々に分けてもよい。
【００３６】
レンズユニット１９は、鏡筒４０と、ズームレンズ（ズームレンズ光学系）２１と、ズーミング機構２２と、ＡＦ機構２３と、イメージエリアセンサ２４と、ユニットコントローラ２６と、バッテリ（図示省略）とを備えている。ユニットコントローラ２６は画像処理部２５を有している。
【００３７】
図２に示すように、レンズユニット１９は、鏡筒４０の後端に形成されたバヨネット爪４０ｂ（図１参照）を介して、カメラボディ３０の前面に着脱自在に取り付けられて、デジタルカメラ３１を構成する。カメラボディ３０には、操作部３２、レリーズボタン３３、表示部としてのＬＣＤ３４、ズーミングボタン３５が設けられている。さらに、カメラボディ３０には、着脱自在な記録媒体に画像データを記録するデータ記録部、カメラコントローラ及びバッテリ等（いずれも図示省略）が設けられている。
【００３８】
図１に示すように、鏡筒４０は、ズームレンズ２１を構成する第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４を収納している。第１レンズ群Ｇ１は前群レンズであり、第２レンズ群Ｇ２はズーミングレンズであり、第３レンズ群Ｇ３は後群レンズであり、第４レンズ群Ｇ４はフォーカシングレンズである。なお、各レンズＧ１〜Ｇ４は、単レンズであってもよい。また、レンズ光学系は、２群、３群等であってもよく、更には、焦点距離が固定でもよい。
【００３９】
第１レンズ群Ｇ１と第３レンズ群Ｇ３は、固定レンズホルダ４１，４３にそれぞれ保持されている。一方、第２レンズ群Ｇ２と第４レンズ群Ｇ４は、移動レンズホルダ４２，４４にそれぞれ保持されている。移動レンズホルダ４２は、ネジ棒４６ａ及びガイドロット４７によって鏡胴４０に移動可能に取り付けられている。このネジ棒４６ａをズーミング機構２２のステッピングモータにより回転させることで、第２レンズ群Ｇ２が移動してズーミングが行われる。移動レンズホルダ４４は、ネジ棒４６ｂ及びガイドロット４７によって鏡胴４０に移動自在に取り付けられている。ネジ棒４６をＡＦ機構２３のステッピングモータにより回転させることで、第４レンズ群Ｇ４が移動して焦点調節が行われる。
【００４０】
ズームレンズ２１の組立作業では、まず、第２〜第４レンズ群Ｇ２〜Ｇ４が鏡筒４０に順次取り付けられ、その後の第１レンズ群Ｇ１が取り付けられる。第１レンズ群Ｇ１の固定レンズホルダ４１は、バネ状リング等の付勢部材（図示省略）によりレンズ取付面４０ａに向けて付勢されており、レンズ取付面４０ａ上で移動可能となっている。第１レンズ群Ｇ１の偏芯調整が完了した後に、固定レンズホルダ４１は接着剤等でレンズ取付面４０ａに固定される。
【００４１】
被調整レンズ移動部１２は、レンズクランプ５０、Ｘ方向シフト部５１、Ｙ方向シフト部５２、Ｚ方向シフト部５３、及びベース部５４を備えており、偏芯調整時に第１レンズ群Ｇ１を移動させる。レンズクランプ５０は、固定レンズホルダ４１の両側をクランプする把持位置と、固定レンズホルダ４１のクランプを解除する開放位置との間で変位可能に、Ｙ方向シフト部５２に取り付けられている。Ｙ方向シフト部５２は、Ｘ方向シフト部５１にサポートされ、また、Ｘ方向シフト部５１は、Ｚ方向シフト部５３にサポートされている。ベース部５４内には、ドライバ５５が設けられている。コントローラ１５は、このドライバ５５を介して、Ｘ方向シフト部５１、Ｙ方向シフト部５２、及びＺ方向シフト部５３を駆動する。
【００４２】
Ｘ方向シフト部５１は、Ｙ方向シフト部５２を移動させることで、固定レンズホルダ４１を介して第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａの上下方向（図面の紙面と垂直な方向である。以下「Ｘ方向」と称する）に移動させる。Ｙ方向シフト部５２は、レンズクランプ５０を移動させることで、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａの左右方向（図面の紙面と平行な方向である。以下「Ｙ方向」と称する）に移動させる。Ｚ方向シフト部５３は、Ｘ方向シフト部５１を移動させることで、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａ上に押し当てる。
【００４３】
カメラ駆動部１３は、レンズユニット１９のユニットコントローラ２６を介して、ズーミング機構２２、ＡＦ機構２３、画像処理部２５を制御する。イメージエリアセンサ２４は、例えばＣＣＤであり、第４レンズ群Ｇ４の像面側に配置されている。偏芯調整作業中に第１レンズ群Ｇ１の偏芯状態を検出する場合には、イメージエリアセンサ２４を用いて、レンズ評価チャート１４（チャート画像）の撮像を、第２レンズ群Ｇ２（ズーミングレンズ）がワイド端にあるとき（以下「ワイド時」と称する）とテレ端にあるとき（以下「テレ時」と称する）の２回行う。
【００４４】
画像処理部２５は、イメージエリアセンサ２４からの信号に基づいて、チャート画像の画像データ（チャート画像データ）を生成する。ワイド時とテレ時のチャート画像データは、カメラ駆動部１３を介して、コントローラ１５に送信される。コントローラ１５は、２つのチャート画像データからＣＴＦを算出する。ＣＴＦ（Contrast Transfer Function：コントラスト伝達関数）とは、レンズの性能を表す性能値の一つであり、画像のコントラストの状態を表している。ＣＴＦの値が高いほど解像度が高い。なお、レンズの性能値はＣＴＦに限られない。
【００４５】
レンズ評価チャート１４は、レンズユニット１９の前方に配置され、照明装置５６により略均一に照明される。レンズ評価チャート１４には、図３に示すように、ワイド時におけるＣＴＦを評価するために用いられる広角用評価エリア６１〜６５と、テレ時におけるＣＴＦを評価するために用いられる望遠用評価エリア６６〜７０とが設けられている。広角用評価エリア６１〜６５は、レンズ評価チャート１４の右上、右下、左上、左下及び中央にそれぞれ位置する評価エリアである。一方、望遠用評価エリア６６〜７０は、レンズ評価チャート１４の中央部１４ａの右上、右下、左上、左下及び中央にそれぞれ位置する評価エリアである。
【００４６】
各評価エリア６１〜７０には、ズームレンズ２１のＸ方向のＣＴＦを評価するための図形（以下「Ｘ方向評価図形」と称する）と、Ｙ方向のＣＴＦを評価するための図形（以下「Ｙ方向評価図形」と称する）とが記録されている。Ｘ方向評価図形は、白と黒とを交互に縦に配置した縦縞模様である。Ｙ方向評価図形は、白と黒とを互いに横に配置した横縞模様である。なお、広角用評価エリア及び望遠用評価エリアに、サジタル方向の性能値を評価するための図形や、タンジェンタル方向の性能値を評価するための図形を記録してもよい。
【００４７】
ワイド時のチャート画像データから広角用評価エリア６１〜６５の画像データが抽出され、テレ時のチャート画像データから望遠用評価エリア６６〜７０の画像データが抽出される。この１０個の評価エリアは、Ｘ方向評価図形とＹ方向評価図形をそれぞれ含んでいるから、イメージエリアセンサ２４の撮像によって、最終的にＸ方向で１０個、Ｙ方向で１０個の合計２０個のＣＴＦが求められることとなる。したがって、第１レンズ群Ｇ１の１つの取付位置での偏芯状態は、２０個のＣＴＦで表される。以下、この２０個のＣＴＦを１セットのＣＴＦと称する。
【００４８】
図４に示すように、コントローラ１５は、ＣＡＤデータベース７１、レンズ設計アプリケーション７２、学習用データベース７３、第１偏芯調整部７５、画像評価部７６、レンズ探索量特定部７７、第２偏芯調整部７８を備えている。
【００４９】
ＣＡＤデータベース７１には、第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４の光学的構成（各レンズ群の曲率半径、レンズ厚み、屈曲率、レンズ間隔など）を表すＣＡＤデータが複数記録されている。これらのＣＡＤデータは、設計上の基本ＣＡＤデータと、製造、組立て又は取付誤差を含めて基本データを修正した複数の仮想ＣＡＤデータとがある。
【００５０】
複数の仮想ＣＡＤデータは、以下のようにして求められる。まず、基本ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の取付位置を設計上の取付位置（初期位置）に保った状態で、製造時、組立て時、又は取付時に発生すると考えられる第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４の製造誤差、第２〜第４レンズ群Ｇ２〜Ｇ４の組立て誤差又は取付誤差に基づき、第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４の光学的構成を修正する。以下、この修正後の基本ＣＡＤデータを第１修正ＣＡＤデータという。
【００５１】
次に、第１修正ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の位置を初期位置から第１予想取付位置に変更する。これにより、第（１−１）仮想ＣＡＤデータが得られる。この第（１−１）仮想ＣＡＤデータは、初期位置から第１予想取付位置までの距離（Ｘ方向及びＹ方向）を第１レンズ群Ｇ１の移動量として含んでいる。この移動量は、初期位置を基準とする偏芯量に相当している。同様にして、第１修正ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の位置を初期位置から第Ｎ予想取付位置（Ｎは２以上の自然数）に変更させ、第（１−Ｎ）仮想ＣＡＤデータを得る。この第（１−Ｎ）仮想ＣＡＤデータは、初期位置から第Ｎ予想取付位置までの第１レンズ群Ｇ１の移動量を含んでいる。なお、第１及び第Ｎ予想取付位置は、予めランダムに設定されている。
【００５２】
次に、基本ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の取付位置を初期位置に保った状態で、第１修正ＣＡＤデータの誤差と異なる第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４の製造誤差、第２〜第４レンズ群Ｇ２〜Ｇ４の組立て誤差または取付誤差に基づき、第１〜第４レンズ群Ｇ１〜Ｇ４の光学的構成を修正する。以下、この修正後の基本ＣＡＤデータを第Ｍ修正ＣＡＤデータという（Ｍは２以上の自然数）。
【００５３】
次に、第Ｍ修正ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の位置を初期位置から第１予想取付位置に変更する。これにより、第（Ｍ−１）仮想ＣＡＤデータが得られる。この第（Ｍ−１）仮想ＣＡＤデータは、初期位置から第１予想取付位置までの第１レンズ群Ｇ１の移動量を含んでいる。同様にして、第Ｍ修正ＣＡＤデータにおいて、第１レンズ群Ｇ１の位置を初期位置から第Ｎ予想取付位置（Ｎは２以上の自然数）に変更させ、第（Ｍ−Ｎ）仮想ＣＡＤデータを得る。この第（Ｍ−Ｎ）仮想ＣＡＤデータは、初期位置から第Ｎ予想取付位置までの移動量を含んでいる。
【００５４】
コントローラ１５は、ＣＡＤデータベース７１から取り出した１つのＣＡＤデータに基づいて、レンズ設計アプリケーション７２でレンズ評価チャート１４のチャート画像データをシミュレートし、Ｘ方向で１０個のＣＴＦとＹ方向で１０個のＣＴＦ（合計で２０個）を算出する。そして、レンズ設計アプリケーション７２で算出された合計２０個のＣＴＦ（１セットのＣＴＦ）と、ＣＡＤデータに含まれた第１レンズ群Ｇ１の移動量とを学習用データとして、学習用データベース７３に記録する。
【００５５】
レンズ設計アプリケーション７２としては、株式会社リーディングテックス製の光学設計・評価ソフトウエア「ＺＥＭＡＸ（商品名）」を用いることができる。ＺＥＭＡＸは、ＣＡＤアプリケーションからオブジェクトをインポートして、設計済みの光学部品形状を再現することが可能で、各種態様の誤差含み性能値を簡単に求めることができる。なお、レンズ設計アプリケーションは、光学設計及び評価が可能なアプリケーションであれば各種のものを利用することができる。
【００５６】
第１偏芯調整部７５は、ニューラルネットワーク８４及び誤差算出部８５を備えている。図５に示すように、ニューラルネットワーク８４は、第１偏芯調整工程で用いられるものであり、入力層８４ａと、中間層８４ｂと、出力層８４ｃとから構成されている。入力層８４ａは、２０個のユニットＯ１［ｉ］（ｉ＝１〜２０）からなる。ユニットＯ１［１］〜Ｏ１［１０］には各評価エリア６１〜７０に対応したＸ方向の１０個のＣＴＦが入力され、ユニットＯ１［１１］〜Ｏ１［２０］には各評価エリア６１〜７０に対応したＹ方向の１０個のＣＴＦが入力される。出力層８４ｃは、２個のユニットＯ３［ｋ］（ｋ＝１，２）からなる。Ｏ３［１］からは第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の移動量が、Ｏ３［２］からは第１レンズ群Ｇ１のＹ方向の移動量が出力される。これらのＸ方向及びＹ方向の移動量は、初期位置を基準としたときの偏芯量に相当する。中間層８４ｂは、所定数のユニットＯ２［ｊ］（ｊは任意の自然数）からなる。なお、ニューラルネットワーク８４は、ソフトウエア的又はハードウエア的に構成することができ、また、種々の市販のものを仕様することができる。
【００５７】
入力層８４ａの各ユニットＯ１［ｉ］は、中間層８４ｂの各ユニットＯ２［ｊ］と結合係数ｗ２１［ｊ］［ｉ］で結合している。また、中間層８４ｂの各ユニットＯ２［ｊ］は、出力層８４ｃの各ユニットＯ３［ｋ］と結合係数ｗ３２［ｋ］［ｊ］で結合している。中間層８４ｂの各ユニットＯ２［ｊ］と入力層８４ａの各ユニットＯ１［ｉ］との関係は、以下の［数１］式で表される。また、出力層８４ｃの各ユニットＯ３［ｋ］と中間層８４ｂの各ユニットＯ２［ｊ］ユニットとの関係は、以下の［数２］式で表される。
【数１】
2008170981.tif 000003
【数２】
2008170981.tif 000004
上記式において、ｆはシグモイド関数を、θ２［ｊ］は中間層８４ｂの各ユニットＯ２［ｊ］における閾値を、θ３［ｋ］は出力層８４ｃの各ユニットＯ３［ｋ］における閾値を表している。なお、結合係数ｗ２１［ｊ］［ｉ］、ｗ３２［ｋ］［ｊ］、θ２［ｊ］、及びθ３［ｋ］は、予めランダムに設定されている。
【００５８】
ニューラルネットワーク８４のセットアップ（初期学習）に際しては、学習用データベース７３から複数の学習用データが同時に読み出される。各学習用データは、１セットのＣＴＦと移動量とから構成されている。この１セットのＣＴＦのうち、１０個のＸ方向のＣＴＦがＯ１［１］〜Ｏ１［１０］に入力され、１０個のＹ方向のＣＴＦがＯ１［１１］〜Ｏ１［２０］に入力される。そして、［数１］式と［数２］式により得られた第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の移動量をＯ３［１］から出力し、第１レンズ群Ｇ１のＹ方向の移動量をＯ３［２］から出力する。
【００５９】
誤差算出部８５は、学習用データの１セットのＣＴＦをニューラルネットワーク８４に入力して求めた第１レンズ群Ｇ１の移動量Ｏ３［ｋ］と、同じ学習用データに含まれている第１レンズ群Ｇ１の移動量Ｔ［ｋ］とに基づいて、結合係数ｗ３２［ｋ］［ｊ］の誤差Δｗ３２［ｋ］［ｊ］と閾値θ３［ｋ］の誤差Δθ３［ｋ］を算出する。誤差Δｗ３２［ｋ］［ｊ］及びΔθ３［ｋ］は、以下の［数３］式により表される。
【数３】
2008170981.tif 000005
ここで、ε，μは任意の定数である。算出された誤差Δｗ３２［ｋ］［ｊ］は結合係数ｗ３２［ｋ］［ｊ］に加えられ、ｗ３２［ｋ］［ｊ］が更新される。また、算出された誤差Δθ３［ｋ］は閾値θ３［ｋ］に加えられ、θ３［ｋ］が更新される。
【００６０】
さらに、誤差算出部８５は、入力層Ｏ１［ｉ］への入力、中間層Ｏ２［ｊ］からの出力、更新された結合係数ｗ３２［ｋ］［ｊ］、及び前述のｄ３［ｋ］に基づいて、結合係数ｗ２１［ｊ］［ｉ］の誤差Δｗ２１［ｊ］［ｉ］と閾値θ２［ｊ］の誤差Δθ２［ｊ］を算出する。誤差Δｗ２１［ｊ］［ｉ］及びΔθ２［ｊ］は、以下の［数４］式により表される。
【数４】
2008170981.tif 000006
算出された誤差Δｗ２１［ｊ］［ｉ］は結合係数ｗ２１［ｊ］［ｉ］に加えられ、ｗ２１［ｊ］［ｉ］が更新される。また、算出された誤差Δθ２［ｊ］は閾値θ２［ｊ］に加えられ、θ２［ｊ］が更新される。
【００６１】
以上のようにして、各学習用データ毎に結合係数ｗ３２［ｋ］［ｊ］，ｗ２１［ｊ］［ｉ］及び閾値θ３［ｋ］，θ２［ｊ］の更新を繰り返し行って、ニューラルネットワーク８４のセットアップのための学習が完了する。
【００６２】
ニューラルネットワーク８４を用いて偏芯調整を行う第１偏芯調整工程では、まず、第１レンズ群Ｇ１が初期位置にあるときのＣＴＦを、レンズ評価チャート１４の撮像と後述するコントラスト算出部７６ａ及びＣＴＦ測定部７６ｂとにより求める。そして、求めたＣＴＦを入力層８４ａの各ユニットＯ１［ｉ］に入力すると、出力層８４ｃの各ユニットＯ３［ｋ］から初期位置を基準とする第１レンズ群Ｇ１の移動量（以下「第１移動量」とする）Ｘ１，Ｙ１が出力される。シフトコントローラ８７は、第１レンズ群Ｇ１の初期位置に第１移動量Ｘ１，Ｙ１を加えた調整位置ＡＰを特定する。そして、Ｘ方向シフト部５１又はＹ方向シフト部５２を駆動して、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａ上で調整位置ＡＰへ移動させる。
【００６３】
画像評価部７６は、コントラスト算出部７６ａ、ＣＴＦ測定部７６ｂ、判定部７６ｃ、メモリ７６ｄを備えている。コントラスト算出部７６ａには、カメラ駆動部１３を介して、画像処理部２５からワイド時のチャート画像データと、テレ時のチャート画像データとが入力される。コントラスト算出部７６ａは、ワイド時のチャート画像データから広角用評価エリア６１〜６５の画像データを抽出し、そしてテレ時のチャート画像データから望遠用評価エリア６６〜７０の画像データを抽出する。各評価エリア６１〜７０にはＸ方向評価図形とＹ方向評価図形が記録されているから、コントラスト算出部７６ａは、抽出した１０個の評価エリアの画像データから、Ｘ方向で１０個のコントラスト、Ｙ方向で１０個のコントラスト（合計で２０個）を算出する。Ｘ方向及びＹ方向のコントラストＣは、以下の［数５］式で表される。
【数５】
2008170981.tif 000007
ここで、Ｌｂは明るい部分の複数の白いラインの最大輝度を、Ｌｄは暗い部分の複数の黒いラインの最大輝度を表している。合計２０個のコントラストＣは、レンズ評価チャート１４の出力画像のコントラストＣＯとしてＣＴＦ測定部７６ｂに送られる。
【００６４】
ＣＴＦ測定部７６ｂは、メモリ７６ｄに予め記憶されたレンズ評価チャート１４の入力画像の２０個のコントラストＣＩと、コントラスト算出部７６ａで求めたレンズ評価チャート１４の出力画像のコントラストＣＯとに基づいて、以下の［数６］式により、Ｘ方向で１０個のＣＴＦ及びＹ方向で１０個のＣＴＦの合計２０個のＣＴＦ（１セットのＣＴＦ）を求める。
【数６】
2008170981.tif 000008
【００６５】
判定部７６ｃは、ＣＴＦ測定部７６ｂで求めた１セット内のＣＴＦの全てが、予めメモリ７６ｄに記録されている一定の基準値を超えているか否かの合否判定をする。合格と判定された場合には、初期位置から調整位置ＡＰまでの距離である第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときの１セットのＣＴＦが再学習用データとして、再学習用データベース９０に記録される。再学習用データベース９０は、２回目以降の偏芯調整を行う際に、学習用データベース７３の代わりに用いられ、ニューラルネットワーク８４の結合係数や閾値を更新する。
【００６６】
一方、不合格と判定された場合には、調整位置ＡＰとその調整位置ＡＰでの１セットのＣＴＦとが、レンズ探索量特定部７７内のメモリ７７ａ及び後述する第２偏芯調整部７８のメモリ７８ｄに記憶される。
【００６７】
レンズ探索量特定部７７は、調整位置ＡＰとその調整位置ＡＰの周辺に複数設けられた探索点との間の移動量を示す第１レンズ群Ｇ１の探索量を特定する。シフトコントローラ８７は、レンズ探索量特定部７７で特定した探索量に基づいて、第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰから各探索点に移動させる。
【００６８】
第１実施形態での第１レンズ群Ｇ１の探索量は、図６に示すように、調整位置ＡＰを中心とする円Ｃ１の範囲内である。ここで、円Ｃ１の半径は、第１レンズ群Ｇ１の調整稼動範囲として予め定められている円Ｃの半径の２／３以下である。円Ｃ１の内部には、８個の探索点Ｐ１〜Ｐ８が設けられている。これらの探索点Ｐ１〜Ｐ８は任意に定められるが、この実施形態では、調整位置ＡＰを中心とする正方形の角と、各辺の中央としている。調整位置ＡＰから各探索点までの距離は、円Ｃ１の半径の０．７倍（１／√２）程度である。
【００６９】
第１レンズ群Ｇ１を移動させながら、各探索点でレンズ評価チャート１４の撮影と、ＣＴＦ測定部７６ｂによるＣＴＦの測定が行われる。これにより、各探索点ごとに１セットのＣＴＦが算出される。後述する第２偏芯調整部７８のメモリ７８ｄには、第１レンズ群Ｇ１の移動ごとに、その探索量及びそのときの１セットのＣＴＦが記録される。この探索量は、調整位置ＡＰを中心とする第１レンズ群Ｇ１の移動量（偏芯量）に相当している。
【００７０】
図４に示すように、第２偏芯調整部は７８は、評価値算出部７８ａ、二次曲面生成部７８ｂ、移動量特定部７８ｃ、メモリ７８ｄを備えている。
【００７１】
評価値算出部７８ａは、メモリ７８ｄに記録された１つの探索点につき１セットのＣＴＦから１つの評価値を算出するとともに、メモリ７８ｄに記録された調整位置ＡＰでの１セットのＣＴＦから１つの評価値を算出する。図６の実施形態では、９個の評価値が求まる。評価値を算出する方法としては、以下に示す４つの方法がある。
【００７２】
１つ目は、１セットのＣＴＦのうち最も小さいＣＴＦである最悪値を評価値として求める最悪値算出方法である。２つ目は、１セットのＣＴＦの平均値を評価値として算出する平均値算出方法である。３つ目は、４隅の評価エリア６１〜６４及び６６〜６９でのＣＴＦに対してバランスをとるための差分値を評価値として算出する差分値算出方法である。４つ目は、最悪値算出方法、平均値算出方法、差分値算出方法により算出した値に対して、重みを付けて加算し、この加算値を評価値とする重み付け算出方法である。算出された評価値は、第１レンズ群Ｇ１の探索量と対応付けられてメモリ６８ｄに記録される。
【００７３】
ここで、最悪値算出方法を説明する。例えば、各評価エリア６１〜７０に対するＣＴＦが図７に示すものであるとする。図中、「□」は広角用評価エリア６１〜６５に対するＣＴＦを、「△」は望遠用評価エリア６６〜７０に対するＣＴＦを表している。評価値算出部７８ａは、広角用評価エリア６１〜６５のうち右上に位置する評価エリア６１に対するＹ方向のＣＴＦを最悪値ＢＰとし、この最悪値ＢＰを評価値とする。
【００７４】
次に、差分値算出方法を説明する。広角用評価エリアの４隅のエリア６１〜６４に対するＸ方向のＣＴＦをCTF_1_X_W、CTF_2_X_W、CTF_3_ X_W、CTF_4_ X_Wとする。そして、それぞれの差の絶対値の全ての組み合わせの平均CTF_ X_Wを以下の式により算出する。
CTF_ X_W=
（｜CTF_1_ X_W−CTF_2_ X_W｜＋｜CTF_2_ X_W −CTF_3_ X_W｜＋
｜CTF_3_ X_W−CTF_4_ X_W｜＋｜CTF_4_ X_W −CTF_1_ X_W｜＋
｜CTF_1_ X_W−CTF_3_ X_W｜＋｜CTF_2_Y_T−CTF_4_ X_W｜）／6
【００７５】
同様に、広角用評価エリアの４隅のエリア６１〜６４に対するＹ方向のＣＴＦ、望遠用評価エリアの４隅のエリア６６〜６９に対するＸ方向及びＹ方向のＣＴＦについて、それぞれ差の絶対値の全ての組み合わせの平均CTF_Y_W、CTF_ X_T、CTF_ Y_Tを算出する。そして、以下の式に示すように、各平均の逆数の合計値を差分値とする。
差分値 = １／CTF_ X_W＋１／CTF_ Y_W＋１／CTF_ X_T＋１／CTF_ Y_T
【００７６】
なお、平均値算出方法及び重み付け算出方法については、容易に理解を得るものであるため、詳細な説明を省略する。
【００７７】
二次曲面生成部７８ｂは、図８に示すＸＹＺ座標を用いて、調整位置ＡＰをＸＹ座標の原点とし、探索点Ｐ１〜Ｐ８（図６参照）をＸＹ座標にとる。そして、それらの評価値をＺ座標に対応させてプロットする。そして、図９に示すように、プロットされた点の近傍を通るような二次曲面９５を生成する。
【００７８】
移動量特定部７８ｃは、二次曲面９５において、評価値が最大となる点を探索する。この探索には、二次計画法が用いられる。図９に示す二次曲面９５では、点ＳＰにおいて評価値が最大となっている。そこで、移動量特定部８８ｃは、点ＳＰのＸ座標及びＹ座標の値を、それぞれ第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の移動量Ｘ２及びＹ方向の第２移動量Ｙ２として特定する。シフトコントローラ８７は、Ｘ方向シフト部５１又はＹ方向シフト部５２を駆動し、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面上４０ａで調整位置ＡＰからＸ２，Ｙ２だけ移動させる。
【００７９】
４つの評価値算出方法は、予め決められた順番で採用される。そして、採用された評価値算出方法を用いて、メモリ７８ｄから読み出した９セットのＣＴＦから９つの評価値を求める。次に、二次計画法によって、第２移動量Ｘ２，Ｙ２を算出する。この第２移動量Ｘ２，Ｙ２だけ第１レンズ群Ｇ１を移動してから、この位置で１セットのＣＴＦを測定する。そして、１セット内の全てのＣＴＦが基準値以上になっているかどうかの合否判定をする。この工程は、合格が得られるまで、評価値算出方法を変更しながら実行される。このように評価値算出方法を変えているから、例えば製造誤差等により同じロットのズームレンズ２１同士で特性が変わった場合でも、適切に対応することができる。
【００８０】
４つの評価値算出方法の全てで不合格となった場合には、図１０に示すように、第１レンズ群Ｇ１の探索量を小さくした上で再度探索が行われる。このとき、第１レンズ群Ｇ１の探索量は円Ｃ２の範囲内である。円Ｃ２の半径は、円Ｃ１の半径の１／２である。円Ｃ２の内部には、４個の探索点Ｐ９〜Ｐ１２が設けられる。この実施形態では、正方形上で４個の探索点Ｐ９〜Ｐ１２がとられており、調整位置ＡＰから各探索点までの距離が、円Ｃ２の半径の０．７倍（１／√２）程度である。
【００８１】
第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰから移動させながら、各探索点Ｐ９〜Ｐ１２ごとに１セットのＣＴＦが測定される。メモリ７８ｄには、円Ｃ１内で探索した前回の探索量及びそのときの１セットのＣＴＦに加えて、円Ｃ２内で探索が行われる今回の探索量及びそのときの１セットのＣＴＦが記録される。そして、評価値算出部７８ａは、円Ｃ１内の探索点Ｐ１〜Ｐ８と同じ手順で、探索点Ｐ９〜Ｐ１２における評価値の算出を行う。４つの評価値算出方法について全て不合格となった場合には、偏芯調整が不可能であるとして、アラーム１７で報知する。
【００８２】
次に、本発明の偏芯調整方法を図１１〜図１４のフローチャートを参照しながら説明する。図１１に示すように、本発明は、まずオフラインで事前にニューラルネットワーク８４の学習を行い、それから第１偏芯調整工程に入る。第１偏芯調整の結果、合格と判定された場合には、第１レンズ群Ｇ１の第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときのＣＴＦが再学習用データとして、再学習用データベース９０に記録される。一方、第１偏芯調整の結果、不合格であった場合には、第２偏芯調整工程が行われる。なお、第１偏芯調整工程後で合格と判定された第１レンズ群Ｇ１の第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときのＣＴＦは、再学習用データベース９０に記録せずに、次回の第１偏芯調整工程にそのまま組み込んでもよい。
【００８３】
ここで、図１２を参照して、ニューラルネットワーク８４の学習について説明する。ニューラルネットワーク８４が学習されていない初回の偏芯調整の際には、操作パネル１６の学習開始ボタンを押す。これに応答して、コントローラ１５は、ＣＡＤデータベース７１からＣＡＤデータを１つずつ取り出す。
【００８４】
コントローラ１５は、各ＣＡＤデータに基づいて、レンズ設計アプリケーション７２で１セットのＣＴＦを算出する。算出された１セットのＣＴＦ及びこれに対応する第１レンズ群Ｇ１の移動量は、学習用データとして学習用データベース７３に記録される。
【００８５】
学習用データベース７３から１セットのＣＴＦ及び移動量を読み出し、１セットのＣＴＦをニューラルネットワーク８４に入力する。そして、誤差算出部８５により、ニューラルネットワーク８４の結合係数及び閾値の誤差が算出される。ニューラルネットワーク８４は、誤差算出部８５で算出された誤差をそれまでの結合係数及び閾値に足し合わせて、結合係数及び閾値を更新する。こうして、学習用データベース７３から学習用データ（移動量とＣＴＦのセット）を１つずつ読み出して、結合係数及び閾値の更新を行う。全ての学習用データが用いられたときに、ニューラルネットワーク８４の学習が完了し、第１偏芯調整工程の実行が可能となる。
【００８６】
ニューラルネットワーク８４が学習された２回目以降の偏芯調整では、再学習用データベース９０から１つの再学習用データを読み出し、その再学習用データに含まれる第１レンズ群Ｇ１の移動量及びそのときの１セットのＣＴＦをニューラルネットワーク８４に入力する。そして、学習用データを用いて学習を行った場合と同様に、ニューラルネットワーク８４の結合係数及び閾値を更新する。こうして、再学習用データベース９０から再学習用データを１つずつ読み出して、結合係数及び閾値の更新を行う。全ての再学習用データがもちいられたときに、ニューラルネットワーク８４の再学習が完了し、第１偏芯調整工程の実行が可能となる。
【００８７】
次に、図１３を参照して、第１偏芯調整工程について説明する。レンズ保持台１９にレンズユニット１９を取り付けると、カメラ駆動部１３とレンズユニット１９の各回路とがマウント部１８を介して接続される。操作パネル１６の調整開始ボタンを押すと、被調整レンズ移動部１２は、シフト部５１〜５３を駆動する。これにより、レンズクランプ５０が鏡筒４０に進入してから、固定レンズホルダ４１の両側をクランプする。この状態で、Ｘ方向シフト部５１とＹ方向シフト部５２が作動して、第１レンズ群Ｇ１を初期位置に移動する。この初期位置では、レンズクランプ５０でクランプされた第１レンズ群Ｇ１の光軸が、鏡筒４０の中心線に設計上で一致している。
【００８８】
第１レンズ群Ｇ１が初期位置にセットされると、ＣＴＦ測定が開始される。まず、カメラ駆動部１３がレンズユニット１９を通してレンズ評価チャート１４をテレ端とワイド端とでそれぞれ撮像する。撮像されたチャート画像データは、出力画像として、コントローラ１５の画像評価部７６に送信される。画像評価部７６のコントラスト算出部７６ａは、ワイド時とテレ時の２つのチャート画像データから、Ｘ方向で１０個、Ｙ方向で１０個のコントラストをそれぞれ算出する。ＣＴＦ測定部７６ｂは、メモリ７６ｄに記録された入力画像としてのレンズ評価チャートのコントラストＣｉとコントラスト算出部７６ａで算出された出力画像のコントラストＣＯとに基づいて、各評価エリア６１〜７０に対してＸ方向で１０個及びＹ方向で１０個の合計２０個のＣＴＦを求める。
【００８９】
ＣＴＦ測定によって得られた２０個のＣＴＦは、ニューラルネットワーク８４の入力層８４ａに入力される。これにより、ニューラルネットワーク８４の出力層８４ｃから第１レンズ群Ｇ１の第１移動量Ｘ１，Ｙ１が出力される。シフトコントローラ８７は、シフト部５１，５２を駆動して、第１移動量Ｘ１，Ｙ１だけ移動させる。これにより、第１レンズ群Ｇ１は初期位置から調整位置ＡＰに移動する。第１レンズ群Ｇ１を移動させた後、再度ＣＴＦの測定が行われ、調整位置ＡＰでの１セットのＣＴＦが求められる。
【００９０】
次に、測定された１セットのＣＴＦに基づき、判定部７６ｃにより合否判定が行われる。１セットのＣＴＦ、すなわち２０個のＣＴＦの全てが基準値以上のときには合格となる。合格の場合には、画像評価部７６が、第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときの１セットのＣＴＦを再学習用データとして、再学習用データベース９０に記録する。
【００９１】
第１偏芯調整工程で不合格となった場合には、図１４に示す第２偏芯調整工程に進む。この第２偏芯調整工程では、まずレンズ探索量特定部７７により、８個の探索量が特定される。シフトコントローラ８７は、各探索量に基づいて、第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰから８箇所の探索点Ｐ１〜Ｐ８に順次移動させる。そして、各探索点Ｐ１〜Ｐ８で２０個のＣＴＦをそれぞれ測定する。各探索点Ｐ１〜Ｐ８ごとのＣＴＦは、探索量とともに第２偏芯調整部７８のメモリ７８ｄに記録される。
【００９２】
第２偏芯調整部７８の評価値算出部７８ａは、４つの評価値算出方法のうち１番目のものを採用して、メモリ７８ｄに記憶された１つの探索量につき２０個のＣＴＦから、１つの評価値を算出するとともに、メモリ７８ｄに記憶された調整位置ＡＰでの２０個のＣＴＦから、１つの評価値を算出する。算出された評価値は、探索量または調整位置ＡＰに対応付けられてメモリ７８ｄに記録される。評価値の算出及びメモリ７８ｄへの記録は、探索点ごとに行われる。
【００９３】
評価値が算出されると、二次曲面生成部７８ｂは、探索量及び調整位置ＡＰとそのときの評価値との基づいて、図９に示す二次曲面９５を生成する。移動量特定部７８ｃは、生成された二次曲面９５上で、評価値が最大となる点ＳＰを特定する。そして、点ＳＰのＸ座標の値が、調整位置ＡＰを基準とする第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の第２移動量Ｘ２として特定される。また、点ＳＰのＹ座標の値が、調整位置ＡＰを基準とする第１レンズ群Ｇ１のＹ方向の第２移動量Ｙ２として特定される。シフトコントローラ８７は、シフト部５１，５２を駆動して、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａ上で調整位置ＡＰから第２移動量Ｘ２，Ｙ２だけ移動させる。
【００９４】
第２移動量Ｘ２，Ｙ２だけ第１レンズ群Ｇ１を移動させた後、再度ＣＴＦの測定が行われ、第２移動量Ｘ２，Ｙ２だけ移動した位置での１セットのＣＴＦが求められる。次に、測定された１セットのＣＴＦに基づき、判定部７６ｃにより合否判定が行われる。合格と判定された場合には、第２移動量Ｘ２，Ｙ２を初期位置からの移動量に変換してから、１セットのＣＴＦとともに再学習用データとして再学習用データベース９０に記録される。
【００９５】
一方、不合格と判定された場合には、第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰに戻し、評価値算出方法を変更する。評価値算出部７８ａは、２番目の評価値算出方法により、メモリ７８ｄから読み出した１つの探索量つき１セットのＣＴＦを用いて１つの評価値を求めるとともに、調整位置ＡＰでの１セットのＣＴＦを用いて１つの評価値を求める。そして、求めた評価値を第１レンズ群Ｇ１の探索量または調整位置ＡＰと対応付けてメモリ７８ｄに記録する。評価値が算出されると、二次曲面生成部７８ｂ及び移動量特定部７８ｃは、１番目の評価値算出方法と同様の処理を行い、調整位置ＡＰを基準とする第２移動量Ｘ２，Ｙ２を特定する。この第２移動量Ｘ２、Ｙ２に基づき第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰから移動させて、前述した手順でＣＴＦ測定部７６ｂによるＣＴＦの測定と、判定部７６ｃによる合否判定とが行われる。
【００９６】
その結果、合格と判定された場合には、２番目の評価値算出方法で求めた第２移動量Ｘ２，Ｙ２を初期位置からの移動量に変換してから、１セットのＣＴＦとともに再学習用データとして再学習用データベース９０に記録される。一方、不合格と判定された場合には、前述した手順と同様に、３番目の評価値算出方法により第２移動量Ｘ２，Ｙ２を特定し、第１レンズ群Ｇ１の移動とＣＴＦの測定、及び合否判定を行う。
【００９７】
このように、合否判定が出るまで上述の処理が繰り返される。もし、全ての評価値算出方法について不合格となった場合には、レンズ探索量特定部７７は、第１レンズ群Ｇ１の探索量をさらに小さくした探索量を設定する。シフトコントローラ８７は、その探索量に基づいて、第１レンズ群Ｇ１を調整位置ＡＰから４箇所の探索点Ｐ９〜Ｐ１２に順次移動させ、各探索点ごとにＣＴＦを測定する。
【００９８】
評価値算出部７８ａは、１番目の評価値算出方法を用い、メモリ７８ｄに記録された１つの探索量につき１セットのＣＴＦから、１つの評価値を求める。４つの探索量について４つの評価値を求めた後に、二次曲面生成部７８ｂは、その４つの評価値と探索量を小さくする前に求めた９つの評価値とに基づいて、二次曲面を生成する。そして、生成した二次曲面に基づいて、移動量特定部７８ｃで第１レンズ群Ｇ１の第３移動量（調整位置ＡＰからの移動距離）Ｘ３，Ｙ３を特定する。シフトコントローラ８７は、この第３移動量Ｘ３，Ｙ３に基づき、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａで調整位置ＡＰから移動させる。
【００９９】
第１レンズ群Ｇ１を第３移動量Ｘ３，Ｙ３に移動させた後、ＣＴＦ測定部７６ｂにより１セットのＣＴＦの測定が行われる。そして、判定部７６ｃによる合否判定が行われる。合格と判定された場合には、第３移動量Ｘ３を初期位置からの移動量に変換してから、１セットのＣＴＦとともに再学習用データとして再学習用データベース９０に記録される。
【０１００】
一方、不合格と判定された場合には、評価値算出部７８ａは、２番目の評価値算出方法を用いて評価値を算出し、前述と同様の処理を行う。そして、判定部７６ｃにより合否判定が行われる。合格が出るまで、評価値算出方法を変更して、評価値の算出と合否判定が繰り返される。４つの評価値算出方法の全てについて不合格であった場合には、アラームを鳴らして作業者に報知する。
【０１０１】
前述したように、第１偏芯調整工程で合格した場合には、第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときの１セットのＣＴＦが再学習用データベース９０に記録され、また、第２偏芯調整工程で合格した場合には、合格時の第２移動量Ｘ２，Ｙ２または第３移動量Ｘ３，Ｙ３に相当する初期位置からの移動量と、そのときの１セットのＣＴＦとが再学習用データとして再学習用データベース９０に記録される。この再学習用データは、次回の偏芯調整を行う場合に、複数の再学習用データの１つとしてニューラルネットワーク８４に入力され、結合係数及び閾値の更新に利用される。
【０１０２】
合格となった場合には、レンズクランプ５０を第１レンズ群Ｇ１から退避させ、レンズ保持台１１からレンズユニット１９を取り外す。そして、固定レンズホルダ４１を接着剤又はビスなどで固定して、第１レンズ群Ｇ１を偏芯調整した位置に固定する。なお、第１レンズ群Ｇ１の前面の外周はバネ状リング（図示省略）で押圧されているから、レンズユニット１９をレンズ保持台１１から取り外す際に、第１レンズ群Ｇ１が動くことはない。また、レンズユニット１９をレンズ保持台１１に装置した状態で、第１レンズ群Ｇ１を固定してもよい。一方、アラーム１７によって報知されたレンズユニット１９は、不良品としてレンズ保持台１１から取り外される。
【０１０３】
次に、新しいレンズユニット１９をレンズ保持台１１に装着する。再学習用データを利用してニューラルネットワーク８４の結合係数及び閾値を更新してから、合格が得られるまで第１偏芯調整工程、第２偏芯調整工程が実行される。
【０１０４】
なお、本実施形態では、ニューラルネットワークにシグモイド関数を用いたバックプロパゲーションモデルを適用したが、ガウス関数を用いたRadial  Basis  Function  Networkを適用してもよい。
【０１０５】
なお、本実施形態では、二次曲面を生成する処理、及び二次曲面上で評価値が最大値となる点を二次計画法により特定する処理に、サイバネット社製の「ＭＡＴＬＡＢ」を用いているが、これに限る必要はない。
【０１０６】
次に、図１５〜図１７を参照して、本発明の第２実施形態を説明する。この第２実施形態では、図１に示すコントローラ１５の代わりに、図１５に示すコントローラ１００が用いられる。コントローラ１００は、過去調整データベース１０１、ロット入力部１０２、第１偏芯調整部１０３、画像評価部７６、レンズ探索量特定部７７、第２偏芯調整部７８、シフトコントローラ８７を備えている。なお、画像評価部７６、レンズ探索量特定部７７、第２偏芯調整部７８、シフトコントローラ８７は、第１実施形態と同様であるので、同一の符号を付してある。
【０１０７】
過去調整データベース１０１には、図１６に示すように、過去に行った第１レンズ群Ｇ１の偏芯調整に関するデータ１０１ａ（以下「過去調整データ」とする）が記録されている。過去調整データ１０１ａには、設計上の取り付け位置（初期位置）からの第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の移動量（以下「過去調整量ＸＰ」とする）と、初期位置からの第１レンズ群Ｇ１のＹ方向の移動量（以下「過去調整量ＹＰ」とする）と、その調整した位置におけるＣＴＦとが記録されている。ＣＴＦは、第１実施形態と同様に、Ｘ方向で１０個、Ｙ方向で１０個の合計２０個のＣＴＦからなる１セットの性能値である。また、過去調整データ１０１ａには、偏芯調整後のＣＴＦの向上率のデータが含まれている。この向上率は、偏芯調整後のＣＴＦを偏芯調整前のＣＴＦで除した値である。さらに、過去調整データ１０１ａには、偏芯調整を行った日時のデータも含まれている。
【０１０８】
過去調整データ１０１ａは、ズームレンズ２１のロットごとに区分されている。ここで、図１５に示す「ＬＯＴ１」、「ＬＯＴ２」、「ＬＯＴ３」は、ズームレンズ２１が互いに異なる製造ラインで製造されたことを表している。レンズ偏芯調整装置にレンズユニット１９をセットすると、ズームレンズ２１のロットがロット入力部１０２から第１偏芯調整部１０３に入力される。
【０１０９】
第１偏芯調整部１０３は、データ抽出部１０３ａ、予測部１０３ｂを備え、第１偏芯調整工程に用いられる。データ抽出部１０３ａは、ロット入力部１０２により入力されたロットに対応する過去調整データを過去調整データベース１０１から取り出す。
【０１１０】
予測部１０３ｂは、取り出した過去調整データに基づいて、初期位置からの移動量Ｘ１，Ｙ１を予測する（以下「第１移動量」とする）。第１移動量Ｘ１，Ｙ１を算出する方法としては、過去移動量ＸＰ，ＹＰを平均化したものを第１移動量Ｘ１，Ｙ１とする平均化方法、ＣＴＦの向上率に比例させて過去移動量ＸＰ，ＹＰに重み付けしたものを第１移動量Ｘ１，Ｙ１とする向上率重み付け方法、過去に偏芯調整を行った時間と過去移動量ＸＰ，ＹＰとを関連付けて、最近のものほど重み付けを大きくして移動量を算出する時間関連付け方法、向上率重み付け方法と時間関連付け方法とを組み合わせた方法のいずれかが用いられる。
【０１１１】
平均化方法は、以下の［数７］式に基づいて行われる。ここで、ＸＰ［ｉ］は過去調整データ１０１ａにおける第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の過去移動量であり、ＹＰ［ｉ］はＹ方向の過去移動量であり、「Ｎ」は各ロットにおける過去調整データ１０１ａの数であり、Ｘ１は第１レンズ群Ｇ１のＸ方向の移動量であり、Ｙ１はＹ方向の第１移動量である。なお、「ｉ」は「１」〜「Ｎ」である。
【数７】
2008170981.tif 000009
【０１１２】
また、向上率重み付け方法は、以下の［数８］式に基づいて行われる。ここで、ｕ［ｉ］はＣＴＦの向上率である。
【数８】
2008170981.tif 000010
このように、向上率に合わせて重み付けすることで、より精度良く偏芯調整を行うことが可能となる。
【０１１３】
また、時間関連付け方法は、以下の［数９］式に基づいて行われる。ここで、ＴＮ［ｉ］は現在の時間、ＴＰ［ｉ］は過去に偏芯調整を行った時間、βは任意の定数である。
【数９】
2008170981.tif 000011
なお、ＴＮ［ｉ］とＴＰ［ｉ］については、予め日時を計算可能な数値に置き換えておく。［数９］では、日時の古い過去移動量ＸＰ，ＹＰは、第１移動量Ｘ１，Ｙ１への影響が少なくなる。一方、日時の新しい過去移動量ＸＰ，ＹＰは、第１移動量Ｘ１，Ｙ１への影響が大きくなる。これにより、ロット切替時にレンズユニット１９の性質が変わった場合でも、それ以降の数個のレンズユニット１９の過去調整データから適切な移動量を自動的に予測できるので、予測計算のためのデータをわざわざ指定する必要がない。
【０１１４】
また、向上率重み付け方法と時間関連付け方法を組み合わせた方法は、以下の［数１０］式に基づいて行われる。ここで、ｕ［ｉ］、ＴＮ［ｉ］、ＴＰ［ｉ］は、向上率重み付け方法または時間関連付け方法のそれらの同様である。
【数１０】
2008170981.tif 000012
【０１１５】
シフトコントローラ８７は、予測部１０３ｂで予測された第１移動量Ｘ１，Ｙ１に基づき、Ｘ方向シフト部５１またはＹ方向シフト部５２を駆動して、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａ上で初期位置から移動させる。
【０１１６】
次に、図１７に示すフローチャートを参照して、第２実施形態における偏芯調整方法を説明する。レンズ保持台１１にレンズユニット１９を取り付けると、カメラ駆動部１３とレンズユニット１９とがマウント部１８を介して接続される。そして、シフト部５１〜５３によって、第１レンズ群Ｇ１が初期位置にセットされる。また、ロット入力部１０２により、ズームレンズ２１のロットが第１偏芯調整部１０３に入力される。
【０１１７】
第１偏芯調整部は、入力されたロットに対応する過去調整データ１０１ａを過去調整データベース１０１から取り出す。予測部１０３ｂは、過去調整データ１０１ａに基づいて、平均化方法、向上率重み付け方法、時間関連付け方法、向上率重み付け方法と時間関連付け方法を組み合わせた方法のいずれかの方法により、初期位置を基準とする第１移動量Ｘ１，Ｙ１を算出する。
【０１１８】
シフトコントローラ８７は、予測部１０３ｂで算出された第１移動量Ｘ１，Ｙ１に基づき、Ｘ方向シフト部５１またはＹ方向シフト部５２を駆動し、第１レンズ群Ｇ１をレンズ取付面４０ａ上で初期位置から調整位置ＡＰへ移動させる。ＣＴＰ測定部７６ｂは、調整位置ＡＰで１セットのＣＴＦを測定する。そして、第１実施形態と同様に、判定部７６ｃにより合否判定が行われる。
【０１１９】
合格と判定された場合には、第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときの１セットのＣＴＦが過去調整データとして過去調整データベース１０１に記録される。一方、不合格と判定された場合には、第１移動量Ｘ１，Ｙ１及びそのときの１セットのＣＴＦが第２偏芯調整部７８のメモリ７８ｄに記録される。
【０１２０】
第１偏芯調整工程で不合格となった場合には、第１実施形態と同じ第２偏芯調整工程に進む。そして、合格が得られるまで、又は全ての評価値算出方法が不合格となるまで実行される。
【０１２１】
なお、第２実施形態では、過去調整データを区分するロットをズームレンズ２１のロットとしたが、例えば、ズームレンズの各構成レンズの金型の番号やキャビティの番号等で過去調整データを区分してもよい。この場合には、各構成レンズに関する番号の組み合わせ毎に過去調整データを蓄積しておき、移動量を予測する。このようにすることで、移動量の予測精度が向上する。また、レンズユニットの自動組み立て機の番号や組み立て時測定データ等で過去調整データを区分してもよい。
【０１２２】
レンズ生産の開始時のように実測データが何も無い状態では、上記第１実施形態に基づいて、誤差含み性能値とそのときの移動量とを入力してニューラルネットワークの学習を行う。生産開始の直後は、ＣＴＦの測定と、ニューラルネットワークを用いた移動量の算出とによりレンズの偏芯調整を行い、調整後の移動量とそのときの性能値とを用いてニューラルネットワークを再学習させる。レンズの偏芯調整の実測データが蓄積されてロットごとに一定の傾向が見られるようになった段階で、第２実施形態のレンズの偏芯調整に移行する。このように、実測データの取得状況に応じて、レンズの移動量を求める方法を適宜変更することにより、高い精度を保持しつつ効率よく短時間で偏芯調整を行うことができる。
【０１２３】
本発明は前群のみを偏芯調整の対象としたが、後端にあるフォーカシングレンズに対しても適用することができ、更には組み立て中であれば、中間のレンズ群に対しても適用することができる。
【０１２４】
また、上記第１及び第２実施形態では、イメージセンサを内蔵したズームレンズの偏芯調整について説明したが、イメージセンサを備えていない普通のズームレンズや、焦点距離が固定のズームレンズに本発明を適用してもよい。また、カメラに限らず、望遠鏡や双眼鏡など、光学機器全般に用いられるレンズ系の偏芯調整に本発明を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の第１実施形態のレンズの偏芯調整装置を示す概略図である。
【図２】レンズユニットをカメラボディに取り付けた状態のデジタルカメラを示す斜視図である。
【図３】レンズ評価チャートを示す正面図である。
【図４】コントローラを示すブロック図である。
【図５】ニューラルネットワークを示す説明図である。
【図６】探索点が８箇所ある場合の第１レンズ群Ｇ１の探索範囲を示すグラフである。
【図７】各評価エリアで測定されるＸ方向のＣＴＦ及びＹ方向のＣＴＦを示すグラフである。
【図８】調整位置ＡＰ、探索点Ｐ１〜Ｐ８及びそれらに係る評価値を３次元座標上にプロットした状態を示すグラフである。
【図９】二次曲面を示すグラフである。
【図１０】探索点が４箇所ある場合の第１レンズ群Ｇ１の探索範囲を示すグラフである。
【図１１】本発明の第１実施形態の作用を示すフローチャートである。
【図１２】ニューラルネットワークの学習を示すフローチャートである。
【図１３】第１偏芯調整工程を示すフローチャートである。
【図１４】第２偏芯調整工程を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第２実施形態のコントローラを示すブロック図である。
【図１６】過去調整データを示す説明図である。
【図１７】本発明の第２実施形態の作用を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２６】
１０  レンズ偏芯調整装置
１４  レンズ評価チャート
１５  コントローラ
２１  ズームレンズ
７１  ＣＡＤデータベース
７２  レンズ設計アプリケーション
７３  学習用データベース
７５  第１偏芯調整部
７６  画像評価部
７６ｂ  ＣＴＦ測定部
７６ｃ  判定部
７７  レンズ探索量特定部
７８  第２偏芯調整部
７８ａ  評価値算出部
７８ｂ  二次曲面生成部
７８ｃ  移動量特定部
８４  ニューラルネットワーク
８７  シフトコントローラ
９０  再学習用データベース
１００  コントローラ
１０１  過去調整データベース
１０１ａ  過去調整データ
１０２  ロット入力部
１０３  第１偏芯調整部
１０３ａ  データ抽出部
１０３ｂ  予測部
Ｇ１  第１レンズ群
ＡＰ  調整位置
Ｐ１〜Ｐ１２  探索点
【図１】
2008170981.tif 000013
【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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