(57)【要約】【目的】縞画像が取り込まれた座標系上に、互いに平行に並んだ直線格子を配することにより、被検体の円形の解析対象領域を座標系上で表す円形画像領域を速やかに抽出できるようにする。【解決手段】縞画像を取り込み（Ｓ１）、位相シフト縞解析法により画素毎のモジュレーションを求める（Ｓ２）。モジュレーションに関する閾値を設定して、縞画像を２値化処理する（Ｓ３）。２値化処理された座標系上に直線格子を形成し、この直線格子を用いた円形領域選別手順により、円形画像領域を抽出する（Ｓ４）。【選択図】　　　　　図１
2004037124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体の該被観察領域における縞画像を所定の座標系上に取り込み、この座標系上で前記解析対象領域を表す円形画像領域を抽出する縞画像の円形領域抽出方法において、前記座標系上の各画素毎の縞強度情報を所定の縞解析法により求め、この求められた縞強度情報に基づいて、前記被観察領域における縞画像を２値化処理するための閾値を設定し、この設定された閾値に基づく前記２値化処理により、該縞画像において前記円形画像領域の縞強度レベルを有する候補領域と該円形画像領域の周囲領域の縞強度レベルを有する非候補領域とを分別する２値化処理手順を行ない、この２値化処理手順を行なった後に、
前記２値化処理が施された前記座標系上において、前記円形画像領域の直径Ｄよりも短い所定間隔Ｐで互いに平行に配置された複数の直線格子を配し、この直線格子の、前記候補領域内に含まれた部分からなる線分の長さを測定し、その線分の長さが前記直径Ｄ以下の所定の適合長範囲内にあるか否かを判定して、
範囲内にあると判定された場合には、その該当する線分に対して、その垂直２等分線を前記座標系上に配し、この垂直２等分線の、前記候補領域内に含まれた部分からなる径候補線分の長さを測定し、その径候補線分の長さが前記直径Ｄと略等しいか否かを判定して、略等しいと判定された場合には、その該当する径候補線分が含まれる画像領域を前記円形画像領域の選別候補領域とする円形画像領域選別手順を１回、もしくは前記直線格子の傾きを変えながら複数回行ない、
これにより前記円形画像領域を確定して抽出することを特徴とする縞画像の円形領域抽出方法。
【請求項２】
前記円形画像領域選別手順により前記円形画像領域が抽出された後に、該円形画像領域に含まれる前記径候補線分の中央位置を求め、該中央位置を該円形画像領域の中心位置とする第１の中心位置特定手順を行なうことを特徴とする請求項１記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【請求項３】
前記円形画像領域選別手順により前記円形画像領域が抽出された後に、該円形画像領域の面積に基づいて該円形画像領域の重心位置を求め、この重心位置を該円形画像領域の中心位置とする第２の中心位置特定手順を行なうことを特徴とする請求項１記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【請求項４】
前記所定間隔Ｐを下式（１）の範囲に設定したことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【数１】
2004037124.tif 000015
【請求項５】
前記所定の縞解析方法が位相シフト縞解析法であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【請求項６】
前記所定の縞解析方法がフーリエ変換縞解析法であることを特徴とする請求項請求項１〜４のいずれか１項記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【請求項７】
前記縞強度情報がモジュレーションであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項記載の縞画像の円形領域抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体の、表面形状や内部屈折率などの位相情報を担持した縞画像が取り込まれた座標系上において、この座標系上で上記解析対象領域を表す円形画像領域を抽出するための縞画像の円形領域抽出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、光通信に用いられる光ファイバの研究開発が盛んに進められている。この種の光ファイバは、例えば外径１０μｍ程度のコアと、その外周に設けた例えば外径１２５μｍ程度のクラッド層からなり、光ファイバ同士を接続するためにその接続端部にフェルールを備えたものが知られている。
【０００３】
フェルールとは、光ファイバを接続するために光ファイバの端部を保持固定する、光コネクタを構成する円筒状の部品である。フェルールは、その外径の中心部に光ファイバが挿入され接着剤等で固定された後、その先端を鏡面状に研磨されており、２つのフェルールの先端面を突き合わせることによって、それぞれに保持された２つの光ファイバを接続できるように構成されている。
このフェルールの先端面は、光軸に対して直交する平面に研磨されたものや、光軸に対して斜交する平面に研磨されたものが知られているが、最近、フェルールの先端面を突き合わせる際の押圧力により先端面が弾性変形して、フェルール先端面同士の密着性を高め得るように、先端面を球面形状にするＰＣ（ｐｈｉｓｉｃａｌ　ｃｏｎｔａｃｔ）研磨が施されたものも注目されている。
【０００４】
ところで、光ファイバ接続に伴う光損失を低減するため、フェルールには高精度な種々の規格がＪＩＳにより定められており、上記ＰＣ研磨が施されたフェルールに対しては、先端面の曲率半径の寸法誤差、フェルールの球状先端面の頂点と光ファイバのコアの中心（ファイバの外形中心）との位置ずれ誤差など、６項目に及ぶμｍオーダの規格が定められている。
【０００５】
作製されたフェルールが、規格に適合しているかどうかを検査するために、顕微干渉計装置（「干渉顕微鏡装置」とも称される）が用いられることがある。顕微干渉計装置は、微小な被検体の表面形状や屈折率分布などの位相情報を担持した物体光と、参照光とを干渉させて得られる干渉縞を観察し、この干渉縞の形状や変化を測定解析することにより、被検体の位相情報を得るように構成されている。
このような顕微干渉計装置を用いて、作製されたフェルールの検査を行なう場合、フェルールの被観察領域の縞画像が取り込まれた座標系上で、光ファイバの領域を表す円形画像領域を抽出することが必要となる。
【０００６】
従来、このような円形画像領域を抽出する方法として、縞画像が取り込まれた座標系上において基準の大きさ（座標系における光ファイバのコア領域に対応する大きさ）のテンプレートを座標系上で少しずつ移動させながら、このテンプレートと合致した画像領域を円形画像領域と認定するものが知られている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来の円形領域抽出方法は、縞画像が取り込まれた全ての画像領域にわたって、テンプレートを座標系上で少しずつ移動させる必要があるために、円形画像領域の抽出に時間がかかるという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、所定の座標系上に取り込まれた被検体の該被観察領域の縞画像から、円形の解析対象領域を表す円形画像領域を、速やかに抽出することが可能な縞画像の円形領域抽出方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明の縞画像の円形領域抽出方法は、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体の該被観察領域における縞画像を所定の座標系上に取り込み、この座標系上で前記解析対象領域を表す円形画像領域を抽出する縞画像の円形領域抽出方法において、前記座標系上の各画素毎の縞強度情報を所定の縞解析法により求め、この求められた縞強度情報に基づいて、前記被観察領域における縞画像を２値化処理するための閾値を設定し、この設定された閾値に基づく前記２値化処理により、該縞画像において前記円形画像領域の縞強度レベルを有する候補領域と該円形画像領域の周囲領域の縞強度レベルを有する非候補領域とを分別する２値化処理手順を行ない、この２値化処理手順を行なった後に、前記２値化処理が施された前記座標系上において、前記円形画像領域の直径Ｄよりも短い所定間隔Ｐで互いに平行に配置された複数の直線格子を配し、この直線格子の、前記候補領域内に含まれた部分からなる線分の長さを測定し、その線分の長さが前記直径Ｄ以下の所定の適合長範囲内にあるか否かを判定して、範囲内にあると判定された場合には、その該当する線分に対して、その垂直２等分線を前記座標系上に配し、この垂直２等分線の、前記候補領域内に含まれた部分からなる径候補線分の長さを測定し、その径候補線分の長さが前記直径Ｄと略等しいか否かを判定して、略等しいと判定された場合には、その該当する径候補線分が含まれる画像領域を前記円形画像領域の選別候補領域とする円形画像領域選別手順を１回、もしくは前記直線格子の傾きを変えながら複数回行ない、これにより前記円形画像領域を確定して抽出することを特徴とするものである。
【００１０】
上記「円形画像領域選別手順を１回、もしくは前記直線格子の傾きを変えながら複数回行ない」とは、１回の円形画像領域選別手順の実施によって円形画像領域を確定することができる場合には、その１回の実施をもって抽出手順を終了し、１回の円形画像領域選別手順の実施によっては円形画像領域を確定することができない場合には、円形画像領域を確定することができるまで、直線格子の傾きを変えながら、変える毎に円形画像領域選別手順を繰り返し行なうことが可能であることを意味する。
【００１１】
前記円形画像領域選別手順により前記円形画像領域が抽出された後に、該円形画像領域に含まれる前記径候補線分の中央位置を求め、該中央位置を該円形画像領域の中心位置とする第１の中心位置特定手順を行なうようにしてもよい。
【００１２】
また、前記円形画像領域選別手順により前記円形画像領域が抽出された後に、該円形画像領域の面積に基づいて該円形画像領域の重心位置を求め、この重心位置を該円形画像領域の中心位置とする第２の中心位置特定手順を行なうようにしてもよい。
【００１３】
前記所定間隔Ｐを下式（２）の範囲に設定することができる。
【００１４】
【数２】
2004037124.tif 000003
【００１５】
前記所定の縞解析方法として、位相シフト縞解析法あるいはフーリエ変換縞解析法を用いることができる。
【００１６】
また、前記縞強度情報として、モジュレーションを用いることができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
＜第１実施形態＞
まず、図１を用いて、本発明の第１実施形態に係る縞画像の円形領域抽出方法の概要を説明する。図１は本発明の第１実施形態方法の概略手順を示すフローチャートである。
この第１実施形態方法では、位相シフト縞解析法を用いる。この位相シフト縞解析法は、干渉計装置において参照面と被検体との間隔を互いに変化させることで、物体光と参照光との光路長差を変化させ、その際の干渉縞変化（干渉縞のシフト）に基づき被検体の位相分布を求める方法であり、フリンジスキャニング縞解析法とも称される。
【００１８】
まず、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体（例えばフェルール）に対する上記位相シフト縞解析法用の縞画像、すなわち、１つの被観察領域に対して縞模様が数段階にシフトした複数の縞画像を、所定の座標系上に取り込む（Ｓ１）。取り込まれたそれぞれの縞画像は、縞模様のシフトにより干渉縞の強度分布が互いにシフトしており、この複数の縞画像に基づき、画像の光強度やコントラストあるいは鮮明度（「可視度」とも称される）やモジュレーションの変化といった、座標系上の各画素に対応した種々の縞強度情報を得ることができる。本第１実施形態方法では、位相シフト縞解析法のアルゴリズムを用いて、座標系上の各画素毎のモジュレーションｍ（ｘ，ｙ）を求める（Ｓ２）。なお、モジュレーションを求める手順については、後述する。
【００１９】
次に、モジュレーションに関する閾値を設定して、上記被観察領域の縞画像を、上記座標系上において、この閾値以上のモジュレーションを有する画像領域と、この閾値未満のモジュレーションを有する画像領域とに分別する２値化処理手順を行なう（Ｓ３）。次いで、後述する円形画像領域選別手順を用いて、この２値化処理が施された上記座標系上において、上記円形の解析対象領域を表す円形画像領域を抽出する（Ｓ４）。
【００２０】
この円形画像領域の抽出が成功したか否かを判定し（Ｓ５）、成功していなければ、上記閾値を他の値に変更して、再度、上記被観察領域の縞画像を、２つの画像領域に分別する２値化処理手順を行ない（Ｓ６）、上記Ｓ４のステップに戻る。円形画像領域の抽出が成功していれば、円形画像領域の抽出作業を終了する。
なお、フェルールは光ファイバとフェルール本体との反射率が異なるので、モジュレーションを求めることにより、光ファイバの領域とその周囲の領域とを分別することが可能である。
【００２１】
＜円形画像領域選別手順＞
次に、図２を用いて、上記円形画像領域選別手順について説明する。図２は上記円形画像領域選別手順の一例を説明するための概略図である。
図２に示すように、まず、上記２値化処理手順により２つの領域に分別された画像の座標系上において、上記円形画像領域の直径Ｄの１／２の間隔Ｐで互いに平行に配置された複数の直線格子５０を配する。なお、図２では上記円形画像領域に対応する画像領域６０と、対応しない画像領域７０の２つの画像領域が、上記２値化処理手順によりその周囲の画像領域と分別され、上記円形画像領域の候補領域にされたと仮定する。
【００２２】
次に、直線格子５０の、上記画像領域６０，７０内に含まれた部分からなる線分６１，６２，７１の各長さＬをそれぞれ測定し、それらの長さが下式（３）で表される適合長範囲に入るか否かを判定する。
【００２３】
【数３】
2004037124.tif 000004
【００２４】
なお、上記直線格子５０の間隔Ｐを、上記円形画像領域の直径Ｄの１／２に設定した場合、上記円形画像領域に対応する画像領域６０内には、少なくとも１本、最大で２本の、上記直線格子５０の一部分からなる線分が必ず入り、その長い方の線分の長さは、必ず上式（３）で表される適合長範囲内に入ることとなる。したがって、円形画像領域に対応する画像領域を必ず認識できると共に、長さを測定することが必要となる線分の数を少なく抑えることが可能である。
【００２５】
この直線格子５０の間隔Ｐは、円形画像領域の直径Ｄの１／２に限らず、直径Ｄ以下の任意の長さに設定することができる。ただし、この間隔Ｐを直径Ｄの１／２より大きくしていくと、上記円形画像領域に対応する画像領域を必ず認識できるようにするためには、上記適合長範囲を広く取らなければならず、このために、長さを測定することが必要となる線分の数も増加してしまう。逆にこの間隔Ｐを直径Ｄの１／２より小さくしていくと、上記適合長範囲は狭くすることが可能となるが、直線格子の数が増えるので、長さを測定することが必要となる線分の数は、やはり増加していく。このような状況を考慮すると、上記間隔Ｐは、下式（４）を満たす程度に設定すれば、長さを測定することが必要となる線分の数を抑えることができるので好ましい。
【００２６】
【数４】
2004037124.tif 000005
【００２７】
次に、上記適合長範囲内の長さの線分がある場合には、その該当線分６１，７１に対して、その垂直２等分線６３，７２をそれぞれ上記座標系上に形成し、これらの垂直２等分線６３，７２の、上記候補領域としての画像領域６０，７０内に含まれた部分からなる径候補線分６４，７３の長さを測定し、その径候補線分６４，７３の各長さが上記直径Ｄと略等しい（例えば、直径Ｄに数画素分の長さを加減した長さの範囲に入る）か否かを判定する。
【００２８】
次いで、この判定により、上記直径Ｄと略等しいと判定される径候補線分６４が存在する場合、その径候補線分６４が含まれる画像領域６０を上記円形画像領域の選別候補領域とする。なお、図２では、選別候補領域に該当する画像領域６０が１つしか存在しないので、この画像領域６０を上記円形画像領域として確定して抽出する。１回の円形画像領域選別手順によって円形画像領域を確定し得ない場合は、確定できるまで、上記直線格子の傾きを変えながら、傾きを変える毎に上記と同様の円形画像領域選別手順を繰り返し行ない、上記円形画像領域を抽出する。
【００２９】
＜円形画像領域の中心位置特定手順＞
次に、上記円形画像領域選別手順により抽出された円形画像領域の中心位置を特定する手順について、２つの方法を説明する。
第１の中心位置特定手順は、上記円形画像領域選別手順において求められた、上記円形画像領域の直径Ｄと略等しいと判定された径候補線分６４（図２参照）の中央位置を求め、この中央位置を円形画像領域の中心位置とするものである。なお、上記円形画像領域選別手順を複数回行ない、各回毎の径候補線分の中心位置をそれぞれ求め、その中心位置を平均化するようにしてもよい。
【００３０】
第２の中心位置特定手順は、上記円形画像領域選別手順において求められた上記円形画像領域の２値画像の面積に基づいて、この円形画像領域の重心位置を求め、この重心位置を該円形画像領域の中心位置とするものである。なお、重心を求める方法は、画像処理分野において従来公知の種々の方法を用いることが可能である。
【００３１】
＜第２実施形態＞
以下、図３を用いて、本発明の第２実施形態に係る縞画像の円形領域抽出方法の概要を説明する。図３は本発明の第２実施形態方法の概略手順を示すフローチャートである。
この第２実施形態方法では、フーリエ変換縞解析法を用いる。このフーリエ変換縞解析法は、被検体あるいは参照面に傾きを与えることにより、空間キャリア周波数を重畳させた縞画像を撮像し、この撮像された縞画像データに対して一連のフーリエ変換処理を行なって、その処理結果に基づき被検体の位相分布を求める方法である。
【００３２】
まず、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体（例えばフェルール）に対する上記フーリエ変換縞解析法用の縞画像、すなわち、空間キャリア周波数を重畳させた縞画像を、所定の座標系上に取り込む（Ｔ１）。取り込まれた縞画像に対して、所定のフーリエ変換処理を施し、その処理結果から、座標系上の各画素に対応したモジュレーションｍ（ｘ，ｙ）を求める（Ｔ２）。なお、モジュレーションを求める手順については、後述する。
【００３３】
次に、モジュレーションに関する閾値を設定して、上記被観察領域の縞画像を、上記座標系上において、この閾値以上のモジュレーションを有する画像領域と、この閾値未満のモジュレーションを有する画像領域とに分別する２値化処理手順を行なう（Ｔ３）。次いで、上述した円形画像領域選別手順を用いて、この２値化処理が施された上記座標系上において、上記円形の解析対象領域に対応する円形画像領域を抽出する（Ｔ４）。
【００３４】
この円形画像領域の抽出が成功したか否かを判定し（Ｔ５）、成功していなければ、上記閾値を他の値に変更して、再度、上記被観察領域の縞画像を、２つの画像領域に分別する２値化処理手順を行ない（Ｔ６）、上記Ｔ４のステップに戻る。円形画像領域の抽出が成功していれば、円形画像領域の抽出作業を終了する。なお、円形画像領域選別手順は、上記第１実施形態において説明したものと同じである。
【００３５】
＜モジュレーション算出手順＞
以下では、上述した位相シフト縞解析法およびフーリエ変換縞解析法における上記モジュレーションの算出手順の一例を、数式を用いて説明する。
▲１▼位相シフト縞解析法におけるモジュレーションの算出
現在よく使われる５バケット位相シフト法を例にとって説明する。まず、ピエゾ素子（以下「ＰＺＴ」と略称する）等の高精度のアクチュエータを用いて、干渉計装置の参照面を５回シフトさせ各シフト段階での光強度ｉ０〜ｉ４を求める。この求められた光強度ｉ０〜ｉ４を用いて、取り込まれた縞画像の位相を表すと、下式（５）となる。
【００３６】
【数５】
2004037124.tif 000006
【００３７】
そして、５バケット位相シフト法でのモジュレーションｍ（ｘ，ｙ）は、下式（６）または（７）で求めることができる。
【００３８】
【数６】
2004037124.tif 000007
【００３９】
【数７】
2004037124.tif 000008
【００４０】
▲２▼フーリエ変換縞解析法におけるモジュレーションの算出
空間キャリア周波数を重畳させた縞画像において得られる干渉縞画像データは、空間キャリア周波数のｘ方向成分、ｙ方向成分を各々ｆｘ、ｆｙとすると下式（８）により表される。
【００４１】
【数８】
2004037124.tif 000009
【００４２】
また、上式（８）を変形すると下式（９）が得られる。
【００４３】
【数９】
2004037124.tif 000010
【００４４】
なお、ｃ（ｘ，ｙ）は下式（１０）で表される。
【００４５】
【数１０】
2004037124.tif 000011
【００４６】
上式（８）をフーリエ変換すると、下式（１１）が得られる。
【００４７】
【数１１】
2004037124.tif 000012
【００４８】
そして、フィルタリングにより上式（１１）の第２項の成分だけを取り出し、周波数座標系上で座標（ｆｘ，ｆｙ）に位置するスペクトルのピークに基づき空間キャリア周波数（ｆｘ，ｆｙ）を抽出する。
【００４９】
一方、このようにして得られたＣ（η−ｆｘ，ζ−ｆｙ）を周波数座標系上に展開し、座標（ｆｘ，ｆｙ）に位置するスペクトルのピークを周波数座標系上で原点に移動せしめることにより、空間キャリア周波数を除去し、この後、フーリエ逆変換を施すことによりｃ（ｘ，ｙ）を求め、下式（１２）の虚部を求めることによってラッピングされた位相を求める。
【００５０】
【数１２】
2004037124.tif 000013
【００５１】
そして、フーリエ変換縞解析法によるモジュレーションｍ（ｘ，ｙ）は、下式（１３）で求めることができる。
【００５２】
【数１３】
2004037124.tif 000014
【００５３】
＜干渉計装置＞
次に、図４を用いて、上記各実施形態方法を実施するための干渉計装置について説明する。図４は本発明方法を実施するための顕微干渉計装置の一部を破断して示す斜視図である。
図４に示す顕微干渉計装置１は、底板２、前板３（一部破断して図示）、後板４、隔壁板５およびカバーケース６（一部破断して図示）からなる本体筐体内に、電源部７、コントロールボックス８および干渉計本体部１０を備えている。
【００５４】
この干渉計本体部１０は、対物レンズユニット１１、ピエゾユニット１２、ハーフミラー・光源ユニット１３、結像レンズユニット１４、ミラーボックス１５およびＣＣＤカメラユニット１６を備えている。これらのうち、結像レンズユニット１４、ミラーボックス１５およびＣＣＤカメラユニット１６は、隔壁板５に固定された固定台１７に取り付けられており、対物レンズユニット１１、ピエゾユニット１２およびハーフミラー・光源ユニット１３は、フォーカス台１８（一部破断して図示）に取り付けられている。
【００５５】
このフォーカス台１８は、前板３と固定台１７との間において前後方向（図中の矢印ＦおよびＢ方向）に互いに平行な状態で延設された上下２本のガイド軸１９Ａ，１９Ｂ（一部破断して図示）に、前後方向にスライド移動可能に支持されている。また、上記固定台１７と上記フォーカス台１８との間には、コイルバネ９が配されており、上記フォーカス台１８は、このコイルバネ９の弾性により前方（図中の矢印Ｆ方向）に向けて付勢されている。
【００５６】
また、上記前板３には、上記フォーカス台１８を移動させて干渉計本体部１０のフォーカス調整を行なうためのフォーカス調整ネジ２０が設けられている。このフォーカス調整ネジ２０は、前板３に形成された不図示のネジ孔に、自身の軸回りの回転により前後方向に移動可能に螺合するネジ軸部２１と、このネジ軸部２１を回転させるためのツマミ部２２とを備えてなる。このネジ軸部２１の先端面はフォーカス台１８の前面部に設けられた半球状の凸部１８ａに当接している。このためフォーカス調整ネジ２０は、ツマミ部２２を回転させてネジ軸部２１の前板３からの突出長を変えることにより、フォーカス台１８をガイド軸１９Ａ，１９Ｂに沿って前後方向に移動させることが可能となっており、これによりフォーカス調整を行なえるようになっている。
【００５７】
上述したような構成を有する干渉計本体部１０は、対物レンズユニット１１の前方の所定位置に保持された微小な被検体（例えばフェルール）に、不図示の光源からのレーザ光を参照光と分割して照射し、被検体から反射してきた物体光を参照光と干渉させ、その干渉光を結像レンズユニット１４内の結像レンズ系（不図示）を通した後、不図示のＣＣＤ上に干渉縞を結像させる。そして、得られた干渉縞の形状や変化を測定解析することにより、被検体の表面形状の三次元計測や物性の測定を行なえるようになっている。また、ピエゾユニット１２内のＰＺＴを駆動させることにより、上記位相シフト縞解析法およびフーリエ変換縞解析法を行なえるようになっている。なお、干渉計本体部１０としては、ミロー型やマイケルソン型、リニーク型など種々のタイプのものを用いることが可能である。
【００５８】
また、上記前板３には、傾斜調整装置１００が配されている。この傾斜調整装置１００は、前板３に固定されたＬ字状の第１の基部材１１０と、この第１の基部材１１０と同様のＬ字状をなし、第１の基部材１１０に対向配置された第２の基部材１２０とを備えている。第２の基部材１２０は、支点部１３０を中心に第１の基部材１１０に対して傾動可能に支持されており、第１の傾斜調整ネジ１４０および第２の傾斜調整ネジ１５０により、支点部１３０から略鉛直方向に延びる軸線回りと、支点部１３０から略水平方向に延びる軸線回りとにそれぞれ傾動して、第１の基部材１１０に対する傾きを調整できるようになっている。
【００５９】
この傾斜調整装置１００の第２の基部材１２０には、クランプ装置保持具２００が取り付けられている。クランプ装置保持具２００は、上段部２１０と下段部２２０とそれらを繋ぐ連結部２３０とを有してなり、その上段部２１０を３個の取付ネジ２４０により上記第２の基部材１２０に固定されている。クランプ装置保持具２００の下段部２２０は、対物レンズユニット１１の前面側に位置し、その中央部には、保持用凹部２２１が形成されており、この保持用凹部２２１内に、クランプ装置３００を保持している。なお、この他に前板３には、顕微干渉計装置１の電源をオンオフする電源スイッチ３０が設けられている。
【００６０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した各実施形態に限られるものではなく、種々の態様の変更が可能である。
例えば、上記実施形態においては、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体として、光通信用のフェルールを例にとって説明しているが、本発明方法は、円形の解析対象領域を有してなる種々の被検体に対して、その縞画像からの円形領域抽出に適用することが可能である。
【００６１】
また、本発明方法を実施するための干渉計装置は、上述した顕微干渉計装置に限られるものではなく、種々のタイプの干渉計装置を用いることが可能である。
【００６２】
さらに、円形画像領域をその周囲の画像領域と分別するために用いる、座標系上の各画素に対応した縞強度情報は、上述したモジュレーションに限られない。画像の光強度やコントラストあるいは鮮明度を上記縞強度情報として用いてもよい。
【００６３】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明の縞画像の円形領域抽出方法によれば、被観察領域内に円形の解析対象領域を有してなる被検体の縞画像を所定の座標系上に取り込み、この座標系上で被観察領域の縞画像を所定の縞解析法により２値化処理した後に、この２値化処理が施された座標系上において、所定間隔で互いに平行に配置された複数の直線格子を配し、この直線格子を用いて、座標系上において上記解析対象領域を表す円形画像領域を抽出する円形画像領域選別手順を行なうようにしたことにより、以下のような効果を奏する。
【００６４】
すなわち、直線格子を用いて行なう円形画像領域選別手順において必要となる演算は、候補領域内に含まれた直線格子の線分の長さを測定し、その線分の長さが所定の適合長範囲に入るか否かを判定する演算と、該当する線分に対して、その垂直２等分線を座標系上に形成し、候補領域内に含まれた垂直２等分線の線分の長さを測定し、その線分の長さが円形画像領域の直径と略等しいか否かを判定する演算のみである。したがって、円形画像領域の抽出のための演算量が少なくてすみ、これにより円形画像領域の抽出を高速度で行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態方法の概略手順を示すフローチャート
【図２】円形画像領域選別手順の一例を説明するための概略図
【図３】本発明の第２実施形態方法の概略手順を示すフローチャート
【図４】本発明方法を実施するための顕微干渉計装置の斜視図
【符号の説明】
１　　　　　　　　　顕微干渉計装置
２　　　　　　　　　底板
３　　　　　　　　　前板
４　　　　　　　　　後板
５　　　　　　　　　隔壁板
６　　　　　　　　　カバーケース
７　　　　　　　　　電源部
８　　　　　　　　　コントロールボックス
９　　　　　　　　　コイルバネ
１０　　　　　　　　干渉計本体部
１１　　　　　　　　対物レンズユニット
１２　　　　　　　　ピエゾユニット
１３　　　　　　　　ハーフミラー・光源ユニット
１４　　　　　　　　結像レンズユニット
１５　　　　　　　　ミラーボックス
１６　　　　　　　　ＣＣＤカメラユニット
１７　　　　　　　　固定台
１８　　　　　　　　フォーカス台
１８ａ　　　　　　　凸部
１９Ａ，１９Ｂ　　　ガイド軸
２０　　　　　　　　フォーカス調整ネジ
２１　　　　　　　　ネジ軸部
２２　　　　　　　　ツマミ部
３０　　　　　　　　電源スイッチ
５０　　　　　　　　直線格子
６０，７０　　　　　画像領域
６１，６２，７１　　線分
６３，７２　　　　　垂直２等分線
６４，７３　　　　　径候補線分
１００　　　　　　　傾斜調整装置
１１０　　　　　　　第１の基部材
１２０　　　　　　　第２の基部材
１３０　　　　　　　支点部
１３２　　　　　　　第２の支持部材
１４０　　　　　　　第１の調整部
１５０　　　　　　　第２の調整部
２００　　　　　　　クランプ装置保持具
２１０　　　　　　　上段部
２２０　　　　　　　下段部
２２１　　　　　　　保持用凹部
２３０　　　　　　　連結部
２４０　　　　　　　取付ネジ
３００　　　　　　　クランプ装置
Ｄ　　　　　　　　　円形画像領域の直径
Ｐ　　　　　　　　　直線格子の間隔
Ｆ，Ｂ　　　　　　　方向を示す矢印
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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