(57)【要約】【課題】コンタクトレンズのカーブの曲率半径を、複数の角度で測定する。【解決手段】レチクル１３は、所定の角度で交わる複数の線分を有しており、光源１１より出射された光は、レチクル１３、レチクル結像レンズ１４、ハーフミラー１５、および対物レンズ１６を経て、ステージ１７上に載置されたコンタクトレンズ１８により反射され、結像レンズ２０を経て、ＣＣＤ２１により画像信号として取り込まれ、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換され、画像メモリ２３に記憶される。画像信号には、レチクル１３の像が含まれている。フィルタ部２４は、画像メモリ２３から読み出した画像信号を、２段のフィルタによりフィルタリングする。これにより、レチクル１３の像のうち、特定の方向の線分に対応する成分のみを抽出する。抽出された成分に基づいて、曲率半径が求められる。【選択図】      図２
2004279368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォーカス状態を制御するフォーカス制御装置において、
複数の線分の像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された前記複数の線分の像を含む画像を、第１のフィルタと第２のフィルタにより独立にフィルタリングして、特定の方向の前記線分に対応する微分値を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記微分値に基づいて、フォーカス状態を制御する制御手段と
を備えることを特徴とするフォーカス制御装置。
【請求項２】
前記第１のフィルタは、３×３のフィルタにより前記画像をフィルタリングし、
前記第２のフィルタは、前記第１のフィルタによりフィルタリングされたデータを、２×２のフィルタによりフィルタリングする
ことを特徴とする請求項１に記載のフォーカス制御装置。
【請求項３】
前記撮像手段により撮像される前記複数の線分は、所定の角度で交差し、
前記複数の線分の像をレンズに投影する投影手段と、
前記投影手段と前記レンズ間の距離を設定する設定手段と
をさらに備え、
前記制御手段は、前記算出手段により算出された前記微分値に基づいて、前記画像に含まれる前記線分の輪郭が明瞭になる、前記投影手段と前記レンズ間の距離を、前記線分毎に特定し、特定された前記距離に基づいて、前記複数の線分の交差角度ごとの前記レンズの曲率半径を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載のフォーカス制御装置。
【請求項４】
フォーカス状態を制御するフォーカス制御装置のフォーカス制御方法において、
複数の線分の像を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップの処理により撮像された前記複数の線分の像を含む画像を、第１のフィルタと第２のフィルタにより独立にフィルタリングして、特定の方向の前記線分に対応する微分値を算出する算出ステップと、
前記算出ステップの処理により算出された前記微分値に基づいて、フォーカス状態を制御する制御ステップと
を含むことを特徴とするフォーカス制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、フォーカス制御装置および方法に関し、例えばコンタクトレンズの曲率半径を測定する場合に用いて好適なフォーカス制御装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンタクトレンズは、それを使用する使用者の眼に合わせて製造する必要がある。このため、レンズの後方（眼球に接する方）の面（以下の説明において、レンズの後方の面をバックカーブＢＣと称する）、および前方（眼球に接しない方）の面（以下の説明において、レンズの前方の面をフロントカーブＦＣと称する）の曲率半径は、個々のレンズ毎に異なっている。製造したコンタクトレンズが、実際に意図するように製造されているか否かを検査するには、このレンズの曲率半径を、個々に測定する必要がある。
【０００３】
また、コンタクトレンズの曲面は、球面の一部と一致することが理想的である。しかし、実際に製造されたコンタクトレンズの曲面は、必ずしも球面と一致するとは限らない。そこで、コンタクトレンズの曲面が、球面と一致しているか否かを検査する必要があり、そのために、コンタクトレンズの曲面の中心を通過する、複数の異なる方向の曲率半径を測定する必要がある。図１は、曲率半径を測定する方向の例を表している。
【０００４】
図１において、上方には、コンタクトレンズ１を、曲面に対して垂直な方向に切断した場合の断面図が示され、下方には、コンタクトレンズ１の曲面に垂直な方向から、コンタクトレンズ１を見た場合の図が示されている。また、図１において、フロントカーブが、ＦＣとして示され、バックカーブがＢＣとして示されている。図１のコンタクトレンズ１において、曲率半径を測定する方向は、例えば、線分ＡＥ、線分ＢＦ、線分ＣＧ、および線分ＤＨの４方向である。なお、点Ｏは、コンタクトレンズ１の曲面の中心を示しており、線分ＡＥ、線分ＢＦ、線分ＣＧ、および線分ＤＨは、いずれも、点Ｏを通過する。
【０００５】
複数の異なる方向の曲率半径を測定するために、放射状の線分を含むターゲット像をコンタクトレンズに投影し、この投影方向と平行な方向にコンタクトレンズを徐々に移動させながら、コンタクトレンズから反射されたターゲット像に含まれている線分のコントラストが最も大きくなる位置を線分毎に特定し、特定した位置に基づいて、複数の方向の曲率半径を求めるようにしたものがある（例えば、特許文献１参照）。なお、特許文献１において、コントラストは、コンタクトレンズから反射されたターゲット像に含まれている線分と、その背景との境界における明るさの変化率として定義されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平４−３３１３４５号公報（第３ベージ）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
コンタクトレンズから反射されたターゲット像に含まれている線分と、その背景との境界における明るさの変化率は、例えば、水平な線分についての変化率を求める場合、目的の線分を垂直微分することにより求められる。しかしながら、従来、目的の線分を垂直微分しようとすると、目的の線分に対して斜めに交差している線分も水平方向の成分の値を有しているため、斜めに交差した線分の水平成分の値も検出してしまい、目的の線分の明るさの変化率を正確に測定できないという課題があった。結果的に、正確に曲率半径を求められないことがあるという問題があった。
【０００８】
この問題を解決するために、ターゲット像に含まれている線分を、直交する２本の線分のみとして（斜め方向の成分を無くして）、まず、９０度の角度で直交する２方向の曲率半径を測定し、その後、ターゲット像を４５度回転させ、最初に測定された曲率半径と４５度の角度で交差する２方向の曲率半径を測定することが考えられる。
【０００９】
しかしながら、このようにした場合、測定回数が２倍に増加してしまい、測定時間がかかるという課題があった。
【００１０】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、より効率的にレンズの曲率半径を測定することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明のフォーカス制御装置は、複数の線分の像を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された複数の線分の像を含む画像を、第１のフィルタと第２のフィルタにより独立にフィルタリングして、特定の方向の線分に対応する微分値を算出する算出手段と、算出手段により算出された微分値に基づいて、フォーカス状態を制御する制御手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
第１のフィルタは、３×３のフィルタにより画像をフィルタリングし、第２のフィルタは、第１のフィルタによりフィルタリングされたデータを、２×２のフィルタによりフィルタリングするようにすることができる。
【００１３】
前記撮像手段により撮像される前記複数の線分は、所定の角度で交差し、前記複数の線分の像をレンズに投影する投影手段と、投影手段とレンズ間の距離を設定する設定手段とをさらに設けるようにし、前記制御手段には、前記算出手段により算出された前記微分値に基づいて、前記画像に含まれる前記線分の輪郭が明瞭になる、投影手段とレンズ間の距離を、前記線分毎に特定し、特定された距離に基づいて、前記複数の線分の交差角度ごとのレンズの曲率半径を演算するようにさせることができる。
【００１４】
本発明のフォーカス制御方法は、複数の線分の像を撮像する撮像ステップと、撮像ステップの処理により撮像された複数の線分の像を含む画像を、第１のフィルタと第２のフィルタにより独立にフィルタリングして、特定の方向の線分に対応する微分値を算出する算出ステップと、算出ステップの処理により算出された微分値に基づいて、フォーカス状態を制御する制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明のフォーカス制御装置および方法においては、複数の線分の像が撮像され、撮像された複数の線分の像を含む画像が、第１のフィルタと第２のフィルタにより独立にフィルタリングされて、特定の方向の線分に対応する微分値が算出され、算出された微分値に基づいて、フォーカス状態が制御される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明を適用したレンズ測定装置１０の一実施の形態の構成を示している。
【００１７】
図２においては、光源１１より出射された光が、コンデンサレンズ１２、レチクル１３、レチクル結像レンズ１４、ハーフミラー１５、および対物レンズ１６を介して、測定対象としてのコンタクトレンズ１８に照射され、その反射光が、対物レンズ１６、および結像レンズ２０を介して、ビデオカメラなどのＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）２１に入射されるようになされている。
【００１８】
コンデンサレンズ１２は、光源１１より出射された光を集束する。レチクル１３は、レチクル結像レンズ１４の後側焦点Ｆｂ１４上に配置されており、コンデンサレンズ１２により収束された光を透過させる。レチクル１３は、例えば図３に示すように、垂直方向、水平方向、右上斜め方向、および左上斜め方向に伸びる４本の線分を有している。よって、レチクル１３を透過した光には、図３のレチクル１３の像が含まれる。従って、このレチクル１３の像がコンタクトレンズ１８に投影される。
【００１９】
なお、以下の説明においては、図３に示されるように、垂直方向の線分をラインＬ１と称し、左上斜め方向の線分をラインＬ２と称し、水平方向の線分をラインＬ３と称し、右斜め方向の線分をラインＬ４と称する。ラインＬ１とラインＬ２は、４５度の角度で交差している。ラインＬ２とラインＬ３も、４５度の角度で交差している。ラインＬ３とラインＬ４もまた、４５度の角度で交差している。ラインＬ４とラインＬ１も、４５度の角度で交差している。
【００２０】
レチクル結像レンズ１４は、視野絞り位置のレチクル１３の像を含む光を平行光に変換する。レチクル結像レンズ１４により平行光に変換された光は、ハーフミラー１５に入射する。ハーフミラー１５は、レチクル結像レンズ１４からの平行光を反射し、対物レンズ１６に入射させる。対物レンズ１６は、ハーフミラー１５により反射された光を物体面１９（図２の例においては、対物レンズ１６の前側焦点Ｆｆ１６）上に集束させる。
【００２１】
ステージ１７上の所定の位置には、コンタクトレンズ１８が載置されている。ステージ１７は、モータ３７の駆動により、所定の範囲内で、光軸に沿って移動する。コンタクトレンズ１８が物体面１９上に位置するように、ステージ１７の高さを調整した場合（図５を参照して後述する）、そこにレチクル１３の像が結像し、これをＣＣＤ２１で観測することができる。また、コンタクトレンズ１８が所定の位置にある場合（図６を参照して後述する）、物体面１９で一旦集束された光はコンタクトレンズ１８に入射され、そこで反射されると、再び物体面１９に集束する。このときの像も、ＣＣＤ２１でモニタすることができる。
【００２２】
なお、以下の説明においては、ステージ１７を対物レンズ１６に近い側に最も近づけた場合のステージ１７の位置を、原点とする。
【００２３】
物体面１９上の像からの光は、対物レンズ１６に入射され、平行光とされた後、ハーフミラー１５を介して結像レンズ２０に入射される。結像レンズ２０は、入入射された光を集束し、ＣＣＤ２１上に結像させる。
【００２４】
ＣＣＤ２１は、結像された光を光電変換して画像信号を生成し、生成した画像信号をＡ／Ｄ変換器２２に出力する。Ａ／Ｄ変換器２２は、ＣＣＤ２１より出力された画像信号をＡ／Ｄ変換し、変換した画像信号を画像メモリ２３に供給する。画像メモリ２３は、Ａ／Ｄ変換器２２から供給された画像信号を記憶する。画像メモリ２３により記憶された画像信号は、フィルタ部２４により、適宜読み出される。
【００２５】
なお、図示は省略するが、ＣＣＤ２１の動作は、所定のインタフェースを介して、ＣＰＵ４１により制御される。
【００２６】
フィルタ部２４は、画像メモリ２４から、画像信号を読み出し、フィルタリングすることにより、レチクル１３の像を含む画像信号から、ラインＬ１乃至ラインＬ４のそれぞれの線分由来の微分値を算出する。フィルタ部２４は、さらに、算出した微分値に所定の演算を施して、ラインＬ１乃至ラインＬ４毎の分散値を算出し、算出された分散値を、バス２５を介して、ＲＡＭ３９に供給する。図４は、フィルタ部２４の内部の構成例を示す図である。
【００２７】
図４において、第１フィルタ１０１は、３×３フィルタ１２１−１および３×３フィルタ１２１−２を含む。３×３フィルタ１２１−１は、画像メモリ２３から読み出された画像信号に対してフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、２×２フィルタ１３１−１Ａおよび２×２フィルタ１３１−１Ｂに供給する。３×３フィルタ１２１−２は、画像メモリ２３から読み出された画像信号に対してフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、２×２フィルタ１３１−２Ａおよび２×２フィルタ１３１−２Ｂに供給する。
【００２８】
第２フィルタ１０２は、２×２フィルタ１３１−１Ａおよび２×２フィルタ１３１−１Ｂ、並びに２×２フィルタ１３１−２Ａおよび２×２フィルタ１３１−２Ｂを含む。２×２フィルタ１３１−１Ａは、３×３フィルタ１２１−１によりフィルタ処理されたデータに対して、さらにフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、分散値算出部１０３−１に供給する。２×２フィルタ１３１−１Ｂは、３×３フィルタ１２１−１によりフィルタ処理されたデータに対して、さらにフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、分散値算出部１０３−２に供給する。２×２フィルタ１３１−２Ａは、３×３フィルタ１２１−２によりフィルタ処理されたデータに対して、さらにフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、分散値算出部１０３−３に供給する。２×２フィルタ１３１−２Ｂは、３×３フィルタ１２１−２によりフィルタ処理されたデータに対して、さらにフィルタ処理を実行し、処理後のデータを、分散値算出部１０３−４に供給する。
【００２９】
詳細は後述するが、画像信号を３×３フィルタ１２１−１でフィルタリングし、さらに２×２フィルタ１３１−１Ａでフィルタリングすると、レチクル１３のラインＬ１に対応する微分値を得ることができる。また、画像信号を３×３フィルタ１２１−１でフィルタリングし、さらに２×２フィルタ１３１−１Ｂでフィルタリングすると、レチクル１３のラインＬ２に対応する微分値を得ることができる。また、画像信号を３×３フィルタ１２１−２でフィルタリングし、さらに２×２フィルタ１３１−２Ａでフィルタリングすると、レチクル１３のラインＬ３に対応する微分値を得ることができる。また、画像信号を３×３フィルタ１２１−２でフィルタリングし、さらに２×２フィルタ１３１−２Ｂでフィルタリングすると、レチクル１３のラインＬ４に対応する微分値を得ることができる。
【００３０】
分散値算出部１０３−１は、２×２フィルタ１３１−１Ａから供給されたデータの分散値を算出し、算出した分散値をＲＡＭ３９に供給する。分散値算出部１０３−２は、２×２フィルタ１３１−１Ｂから供給されたデータの分散値を算出し、算出した分散値をＲＡＭ３９に供給する。分散値算出部１０３−３は、２×２フィルタ１３１−２Ａから供給されたデータの分散値を算出し、算出した分散値をＲＡＭ３９に供給する。分散値算出部１０３−４は、２×２フィルタ１３１−２Ｂから供給されたデータの分散値を算出し、算出した分散値をＲＡＭ３９に供給する。
【００３１】
図２に戻って、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４０に記憶されているプログラム、または記憶部３５からＲＡＭ３９にロードされたプログラムに従って、各種の演算を行い、フィルタ部２４により演算されたデータをさらに処理するようになされている。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３９は、ＣＰＵ４１が各種の処理を実行する上において必要なデータやプログラムなどを記憶する。
【００３２】
フィルタ部２４、ＲＡＭ３９、ＲＯＭ４０、およびＣＰＵ４１は、バス２５を介して相互に接続されている。このバス２５にはまた、インタフェース３２も接続されている。
【００３３】
入力部３１は、使用者からの指令をインタフェース（Ｉ／Ｆ）３２を介してＣＰＵ４１に出力する。表示部３３は、例えば、ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙ  Ｔｕｂｅ）またはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などにより構成され、レンズ測定装置１０の操作案内、およびコンタクトレンズ１８の曲率半径などの測定結果を表示する。
【００３４】
インタフェース３２にはまた、必要に応じてドライブ３４が接続され、磁気ディスク５１、光ディスク５２、光磁気ディスク５３、或いは半導体メモリ５４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部３５にインストールされる。記憶部３５は、ハードディスクなどにより構成され、プログラムなどが記憶され、適宜、プログラムなどが読み出される。
【００３５】
モータドライバ３６は、インタフェース３２を介したＣＰＵ４１からの指令に従って、モータ３７を駆動する。モータ３７は、モータドライバ３６による制御に従って、コンタクトレンズ１８が載置されているステージ１７を、対物レンズ１６の光軸に沿って、図中、上下方向（対物レンズ１６と接離する方向）の、所定の位置に移動させる。リニアスケール３８は、ステージ１７の移動位置を測定し、測定結果の距離をインタフェース３２を介してＣＰＵ４１に供給する。
【００３６】
なお、ＲＡＭ３９、ＲＯＭ４０、ＣＰＵ４１などは、マイクロコンピュータにより構成することができる。
【００３７】
また、図２の例においては、ステージ１７に載置されたコンタクトレンズ１８を対物レンズ１６に対して移動させるようにしているが、ステージ１７を固定し、光源１１、コンデンサレンズ１２、レチクル１３、レチクル結像レンズ１４、ハーフミラー１５、および対物レンズ１６から構成される光学系を移動させるようにしてもよいことはもとよりである。要は、コンタクトレンズ１８を光学系に対して相対的に移動させればよい。
【００３８】
次に、図５乃至図７を参照して、コンタクトレンズ１８の曲率半径の測定の原理について説明する。
【００３９】
図５は、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣが、レチクル１３の像が形成されている物体面１９上に位置するように、ステージ１７の位置を調整した状態を表している。図５に示すように、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣが、レチクル１３の像が形成されている物体面１９上に位置するとき、このバックカーブＢＣで反射された光がＣＣＤ２１上に集束するので、ＣＣＤ２１上に結像するレチクル１３の像は、その輪郭が明瞭なものとなる。このときの像を、説明の便宜上、ＢＣ実像と定義する。また、このとき、リニアスケール３８により観測されるステージ１７の位置を、Ｉｒとする。
【００４０】
図６は、図５に示す状態から、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲに対応する距離だけ、コンタクトレンズ１８（ステージ１７）をさらに上方に移動した状態を表している。図６の示すように、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲに対応する距離だけ、コンタクトレンズ１８（ステージ１７）がさらに上方に移動すると、対物レンズ１６により出射された光が集束する点（物体面１９）が、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径の中心に位置することになる。その結果、バックカーブＢＣで反射された光は、そのまま入射した光と同一の光路上を戻り、物体面１９に再び集束する。従って、この場合においても、ＣＣＤ２１上に結像するレチクル１３の像は、その輪郭が明瞭なものとなる。このときの像を、便宜上、ＢＣ虚像（実際には実像であるが）と定義する。また、このときの位置を、Ｉｉとする。
【００４１】
図７は、図５におけるコンタクトレンズ１８の位置と、図６におけるコンタクトレンズ１８の位置の相対関係を表している。図７において、点線で示されたコンタクトレンズ１８は、図５に示されたコンタクトレンズ１８の位置を示し、実線で示されたコンタクトレンズ１８は、図６に示されたコンタクトレンズ１８の位置を示している。
【００４２】
図７において、対物レンズ１６より出射されたレチクル１３からの平行光は、図７の点Ｐ１（図５および図６における物体面１９に対応する）に集束している。従って、この点Ｐ１上に、コンタクトレンズ１８（点線で図示）のバックカーブＢＣが位置するとき（図５に示す位置にあるとき）、図５に示したレチクル１３の画像がＣＣＤ２１により検出されることになる。このときのリニアスケール３８上の検出位置が、Ｉｒとして求められる。
【００４３】
これに対して、コンタクトレンズ１８を対物レンズ１６から離れる方向に、バックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲだけ移動させると（図６に示す位置まで移動させると）、点Ｐ１が、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率の中心に位置することになる。その結果、点Ｐ１を通過した光は、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの点Ｐ２および点Ｐ３にそれぞれ垂直に入射される。
【００４４】
このため、点Ｐ２および点Ｐ３において反射された光は、入射した光路と同一の光路上を戻り、再びＰ１に集束することになる。この状態における画像が、図６に示す状態として、ＣＣＤ２１により検出される。この場合におけるリニアスケール３８による測定位置がＩｉとなる。
【００４５】
図７より明らかなように、測定位置ＩｒとＩｉの差（Ｉｉ−Ｉｒ）は、バックカーブの曲率半径ＢＣＲと等しいことが判る。従って、測定位置ＩｒとＩｉから、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲは、以下の式（１）により算出することができる。
【００４６】
ＢＣＲ＝Ｉｉ−Ｉｒ      （１）
【００４７】
式（１）によりバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲを算出するためには、測定位置ＩｒとＩｉを特定する必要がある。次に、図８乃至図１１を参照して、測定位置ＩｒとＩｉを特定する原理について説明する。
【００４８】
上述したように、コンタクトレンズ１８と光学系の相対的位置が、所定の条件を満足している場合、すなわちコンタクトレンズ１８が図５または図６に示された位置にある場合、ＣＣＤ２１上に結像するレチクル１３の像は、その輪郭が明瞭なものとなるはずであり、ＣＣＤ２１には、図８Ａに示すようなピントの合った鮮明な画像が得られている。図８Ａにおいては、レチクル１３のラインＬ１に対応する画像ａが表されている。
【００４９】
この図８Ａに示す画像において、画像ａに対して垂直な方向（図中横方向）の１本のライン上の画素の輝度値を取り出すと、図８Ｂに示すようになる。図８Ｂのグラフは、横軸が、取り出されたデータのライン上の各画素の座標を表し、縦軸が、ライン上の各画素における輝度値を表している。図８Ｂに示されるように、画像ａに対応する部分の輝度が大きく、それ以外の部分の輝度は小さい値となっている。そこで、この輝度データを微分し、その絶対値を得ると、図８Ｃに示すようになる。即ち、図８Ｂに示す輝度が、小さい値から大きい値に変化する部分と、大きな値から小さな値に変化する部分とにおいて、微分値の絶対値が大きくなる。
【００５０】
このような微分を、画像ａと垂直な方向の全てのラインについて行い、得られた微分値の絶対値とその数をヒストグラムに表すと、図９Ａに示すようになる。同図において、横軸が微分値（絶対値）を表し、縦軸が、その大きさの微分値を有する画素の数（カウント値）を表している。
【００５１】
一方、コンタクトレンズ１８と光学系の相対的距離が、所定の条件を満足していない場合、すなわちコンタクトレンズ１８が図５および図６に示された位置以外の位置にある場合、ＣＣＤ２１により観測される画像は、図１０Ａに示すように、所謂ピンボケの状態となる。図１０Ａは、画像ａの境界線が、明瞭でなく、ぼやけている。このような画像の輝度の変化を表すと、図１０Ｂに示すようになる。この図１０Ｂを、図８Ｂと比較して明らかなように、図１０Ｂにおいては、輝度の値が緩やかに変化している。このため、この図１０Ｂに示す値を微分すると、図１０Ｃに示すような結果が得られる。この図１０Ｃのグラフを、図８Ｃのグラフと比較して明らかなように、微分値の大きさが、図１０Ｃの方が小さい値となっている。
【００５２】
そして、図１０Ｃに示す全ての水平方向のラインについて同様の処理を行い、微分値（絶対値）のヒストグラムを作成すると、図９Ｂに示すようになる。この図９Ｂのヒストグラムを、図９Ａに示すヒストグラムと比較して明らかなように、図９Ｂに示す場合の方が、微分値（絶対値）の最大値が、図９Ａに示す場合より小さい値となっている。
【００５３】
このように、図９Ａに示す状態と、図９Ｂに示す状態から、ＣＣＤ２１により観測される画像ａが、ピントが合っている状態にあるのか否かを判定することができる。この判定を行うため、本実施の形態においては、全画面の微分値（絶対値）のヒストグラムの分散値を演算する。即ち、微分値と、その値の微分値の画素の数（カウント値）の積の和を演算する。
【００５４】
そして、算出した分散値を、ステージ１７の位置と分散値の大きさをそれぞれ横軸と縦軸とする座標軸上にプロットする。こうして得られるグラフ上において、コンタクトレンズ１８と光学系が所定の条件を満たす位置、すなわち図５または図６に示される位置に配置されたとき、分散値が正のピークを有することになる。すなわち、グラフ上には、図５の状態におけるピーク、および図６の状態におけるピークの、２つの正のピークが得られる。この正のピークのときのステージ１１の位置が、ＩｒまたはＩｉとなる。図５および図６から分かるように、
Ｉｒ＜Ｉｉ
なので、２つのピークのときのステージ１７の位置のうち、より距離が長いステージ１７の位置のほうがＩｉであり、距離が短いステージ１７の位置の方がＩｒである。
【００５５】
以上のようにして、ＩｒおよびＩｉを特定することができる。そして、特定したＩｒおよびＩｉを、式（１）に代入することにより、コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲを求めることができる。
【００５６】
図２のレンズ測定装置１０は、コンタクトレンズ１８の曲率半径を、複数の方向に対して求めることができる。
【００５７】
次に、図１１および図１２のフローチャートを参照して、レンズ測定装置１０の曲率半径測定処理について説明する。
【００５８】
ステップＳ１において、ＣＰＵ４１は、ステージ１７が、予め設定してある所定の基準位置（原点）に存在するか否かを判定し、ステージ１７が原点に存在しないと判定した場合、処理はステップＳ２に進む。
【００５９】
ステップＳ２において、ＣＰＵ４１は、モータドライバ３６に、ステージ１７を原点に移動させるように指令する。モータドライバ３６は、ＣＰＵ４１からの指令に従ってモータ３７を駆動し、コンタクトレンズ１８が載置されているステージ１７の位置を原点に移動させる。その後、処理は、ステップＳ３に進む。
【００６０】
ステップＳ１において、ＣＰＵ４１が、ステージ１７は基準位置（原点）に存在すると判定した場合、ステップＳ２の処理はスキップされ、処理はステップＳ３に進む。
【００６１】
ステップＳ３において、ＣＰＵ４１は、表示部３３に、測定範囲の入力を促す案内を表示し、入力部３１からの測定範囲の入力を受け付ける。すなわち、後述するように、レンズ測定装置１０は、ステージ１７を、原点を基準として光学系から離れる方向に移動させ、画像を取り込む処理を繰り返し実行するのであるが、このステージ１７を移動させて測定処理を実行する範囲が、ここにおいて入力される。使用者は、入力部３１を操作して、測定範囲の数値を入力する。入力された測定範囲の数値は、入力部３１から、インタフェース３２を介して、ＣＰＵ４１に通知される。ＣＰＵ４１は、通知された測定範囲の数値を、ＲＡＭ３９に記憶させる。
【００６２】
コンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣは、所定の曲率半径を有している。いま、この曲率半径を測定するのであるが、コンタクトレンズ１８の製造時における最悪のばらつきを考慮すれば、測定範囲は、所定の値の範囲内になる。従って、このように、測定範囲を規定すれば、それだけ測定処理を迅速に完了することができるようになる。
【００６３】
コンタクトレンズ１８の設計値が不明である場合においては、このステップＳ３における測定範囲は、このレンズ測定装置１０により測定可能な最大の範囲が設定される。
【００６４】
ステップＳ３の処理の後、処理はステップＳ４に進む。
【００６５】
ステップＳ４において、ＣＰＵ４１は、表示部３３に、測定開始の指示を受け付け可能である旨の案内を表示し、入力部３１から測定開始の指示が入力されるまで待機する。使用者は、入力部３１から、測定開始の指示を入力することができ、使用者により、測定開始の指示が入力された場合、測定開始の指示に対応する操作信号が、入力部３１からＣＰＵ４１に通知される。その後、処理はステップＳ５に進む。
【００６６】
ステップＳ５において、ＣＰＵ４１は、光源１１を点灯させる。これ以降、測定が終了するまで、光源１１は点灯しつづける。光源１１が点灯することにより、光源１１からの光がコンデンサレンズ１２、レチクル１３、レチクル結像レンズ１４、ハーフミラー１５、および対物レンズ１６を介して、コンタクトレンズ１８に照射されるようになる。従って、コンタクトレンズ１８には、レチクル１３の像が投影される。ステップＳ５の処理の後、処理はステップＳ６に進む。
【００６７】
ステップＳ６において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ３で受け付けられた測定範囲のうち、原点に最も近い位置（始端部）に、ステージ１７を移動させるように、モータドライバ３６に指令する。モータドライバ３６は、ＣＰＵ４１からの指令に従ってモータ３７を駆動し、コンタクトレンズ１８が載置されているステージ１７の位置を、ステップＳ３で受け付けられた測定範囲の始端部に移動させる。その後、処理は、ステップＳ７に進む。
【００６８】
ステップＳ７において、ＣＰＵ４１は、Ａ／Ｄ変換器２２に、ＣＣＤ２１が出力する画像データをＡ／Ｄ変換して、取り込むように指令する。Ａ／Ｄ変換器２２は、ＣＰＵ４１からの指令に従って、ＣＣＤ２１が出力する画像信号をＡ／Ｄ変換し、これを画像メモリ２３に転送し、記憶させる。ステップＳ７の処理の後、処理はステップＳ８に進む。
【００６９】
ステップＳ８において、ＣＰＵ４１は、フィルタ部２４に指令して、フィルタリング処理を実行させる。
【００７０】
ここで、ステップＳ８のフィルタリング処理について、図１３のフローチャートを参照して、詳細に説明する。
【００７１】
図１３のステップＳ５１において、図４の３×３フィルタ１２１−１は、画像メモリ２３に記憶された画像信号を読み出し、以下の３×３の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを２×２フィルタ１３１−１Ａおよび２×２フィルタ１３１−１Ｂに出力する。
【００７２】
【数１】
2004279368.tif 000003
【００７３】
なお、フィルタの演算子が以下のような場合（以下のフィルタをフィルタＡとする）、
【００７４】
【数２】
2004279368.tif 000004
【００７５】
演算式は、以下の式（２）である。
【００７６】
Ｚ’（ｉ，ｊ）＝ａＺ（ｉ−１，ｊ−１）＋ｂＺ（ｉ，ｊ−１）＋ｃＺ（ｉ＋１，ｊ−１）＋ｄＺ（ｉ，ｊ−１）＋ｅＺ（ｉ，ｊ）＋ｆＺ（ｉ，ｊ＋１）＋ｇＺ（ｉ−１，ｊ＋１）＋ｈＺ（ｉ，ｊ＋１）＋ｉＺ（ｉ＋１，ｊ＋１）      （２）
【００７７】
式（２）において、Ｚ（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の画素であり、Ｚ（ｉ−１，ｊ−１）は座標（ｉ−１，ｊ−１）の画素であり、Ｚ（ｉ，ｊ−１）は座標（ｉ，ｊ−１）の画素であり、Ｚ（ｉ＋１，ｊ−１）は座標（ｉ＋１，ｊ−１）の画素であり、Ｚ（ｉ，ｊ−１）は座標（ｉ，ｊ−１）の画素であり、Ｚ（ｉ，ｊ＋１）は座標（ｉ，ｊ＋１）の画素であり、Ｚ（ｉ−１，ｊ＋１）は座標（ｉ−１，ｊ＋１）の画素であり、Ｚ（ｉ，ｊ＋１）は座標（ｉ，ｊ＋１）の画素であり、Ｚ（ｉ＋１，ｊ＋１）は座標（ｉ＋１，ｊ＋１）の画素である。また、式（２）において、Ｚ’（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の変換後の値である。Ｚ（ｉ−１，ｊ−１）、Ｚ（ｉ，ｊ−１）、Ｚ（ｉ＋１，ｊ−１）、Ｚ（ｉ，ｊ−１）、Ｚ（ｉ，ｊ＋１）、Ｚ（ｉ−１，ｊ＋１）、Ｚ（ｉ，ｊ＋１）、およびＺ（ｉ＋１，ｊ＋１）は、Ｚ（ｉ，ｊ）を取り囲む近傍画素である。
【００７８】
ステップＳ５２において、図４の３×３フィルタ１２１−２は、画像メモリ２３に記憶された画像信号を読み出し、以下の３×３の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを２×２フィルタ１３１−２Ａおよび２×２フィルタ１３１−２Ｂに出力する。
【００７９】
【数３】
2004279368.tif 000005
【００８０】
ステップＳ５３において、図４の２×２フィルタ１３１−１Ａは、３×３フィルタ１２１−１がステップＳ５１で出力したデータを、以下の２×２の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを分散値算出部１０３−１に出力する。
【００８１】
【数４】
2004279368.tif 000006
【００８２】
なお、フィルタの演算子が以下のような場合、
【数５】
2004279368.tif 000007
演算式は、以下の式（３）である。
【００８３】
Ｚ’（ｉ，ｊ）＝ａＺ（ｉ，ｊ）＋ｂＺ（ｉ＋１，ｊ）＋ｃＺ（ｉ，ｊ＋１）＋ｄＺ（ｉ＋１，ｊ＋１）      （３）
【００８４】
式（３）において、Ｚ（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の画素であり、Ｚ（ｉ＋１，ｊ）は座標（ｉ＋１，ｊ）の画素であり、Ｚ（ｉ，ｊ＋１）は座標（ｉ，ｊ＋１）の画素であり、Ｚ（ｉ＋１，ｊ＋１）は座標（ｉ＋１，ｊ＋１）の画素である。また、式（３）において、Ｚ’（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の変換後の値である。
【００８５】
図１４は、２×２フィルタ１３１−１Ａから出力されたデータの例を表している。図１４において、微分後データ１０１は、３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ａによりフィルタリングされたデータである。図１４に示されるように、微分後データ１０１は、レチクル１３のラインＬ１の成分のみを微分した値となっている。なお、実際のデータにおいては、ラインＬ１に対応する成分が白く表示され、それ以外の背景部分が黒く表示されていた（後述する図１５乃至図１７、並びに図２０乃至図２８も同様）。
【００８６】
ステップＳ５４において、図４の２×２フィルタ１３１−１Ｂは、３×３フィルタ１２１−１がステップＳ５１で出力したデータを、以下の２×２の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを分散値算出部１０３−２に出力する。
【００８７】
【数６】
2004279368.tif 000008
【００８８】
図１５は、２×２フィルタ１３１−１Ｂから出力されたデータの例を表している。図１５において、微分後データ１１１は、３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ｂによりフィルタリングされたデータである。図１５に示されるように、微分後データ１１１は、レチクル１３のラインＬ２の成分のみを微分した値となっている。
【００８９】
ステップＳ５５において、図４の２×２フィルタ１３１−２Ａは、３×３フィルタ１２１−２がステップＳ５２で出力したデータを、以下の２×２の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを分散値算出部１０３−３に出力する。
【００９０】
【数７】
2004279368.tif 000009
【００９１】
図１６は、２×２フィルタ１３１−２Ａから出力されたデータの例を表している。図１６において、微分後データ１２１は、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ａによりフィルタリングされたデータである。図１６に示されるように、微分後データ１２１は、レチクル１３のラインＬ３の成分のみを微分した値となっている。
【００９２】
ステップＳ５６において、図４の２×２フィルタ１３１−２Ｂは、３×３フィルタ１２１−２がステップＳ５２で出力したデータを、以下の２×２の線形フィルタにより、フィルタリングし、フィルタ処理後のデータを分散値算出部１０３−４に出力する。
【００９３】
【数８】
2004279368.tif 000010
【００９４】
図１７は、２×２フィルタ１３１−２Ｂから出力されたデータの例を表している。図１７において、微分後データ１３１は、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ｂによりフィルタリングされたデータである。図１７に示されるように、微分後データ１３１は、レチクル１３のラインＬ４の成分のみを微分した値となっている。
【００９５】
以上のようにして、フィルタリング処理が実行され、ラインＬ１乃至ラインＬ４の各線分のみにそれぞれ対応する微分値が、第２フィルタ１０２から出力される。
【００９６】
なお、ステップＳ５１およびステップＳ５２の処理は、説明の便宜上、以上の順番で実行しているが、実際には同時に実行される。また、ステップＳ５３乃至ステップＳ５６の処理も、説明の便宜上、以上の順番で実行しているが、実際には、ステップＳ５３乃至ステップＳ５６の順番で処理が実行されることに限られるものではなく、その前段の第１フィルタ１０１からデータが供給されたタイミングで、それぞれ処理を実行する。
【００９７】
図１１に戻って、ステップＳ８のフィルタリング処理の後、処理はステップＳ９に進み、フィルタ部２４は、分散値算出処理を実行する。ステップＳ９の分散値算出処理について、図１８のフローチャートを参照して説明する。
【００９８】
ステップＳ７１において、分散値算出部１０３−１は、図１３のステップＳ５３で、２×２フィルタ１３１−１Ａから出力された、図１４に示される微分後データ１０１の分散値を算出する。すなわち、分散値算出部１０３−１は、まず２×２フィルタ１０３−１Ａから出力された微分後データ１０１の絶対値を算出し、ラインＬ１と垂直な方向の全ラインのデータを取り出し、微分値（絶対値）のヒストグラムの分散値を演算する。即ち、微分値と、その値の微分値の画素の数（カウント値）の積の和を演算する。分散値算出部１０３−１は、算出した分散値を、ＣＰＵ４１に供給する。
【００９９】
ステップＳ７２において、分散値算出部１０３−２は、図１３のステップＳ５４で、２×２フィルタ１３１−１Ｂから出力された、図１５に示される微分後データ１１１の分散値を算出する。すなわち、分散値算出部１０３−２は、まず２×２フィルタ１０３−１Ｂから出力された微分後データ１１１の絶対値を算出し、ラインＬ２と垂直な方向の全ラインのデータを取り出し、微分値（絶対値）のヒストグラムの分散値を演算する。分散値算出部１０３−２は、算出した分散値を、ＣＰＵ４１に供給する。
【０１００】
ステップＳ７３において、分散値算出部１０３−３は、図１３のステップＳ５５で、２×２フィルタ１３１−２Ａから出力された、図１６に示される微分後データ１２１の分散値を算出する。すなわち、分散値算出部１０３−３は、まず２×２フィルタ１０３−２Ａから出力された微分後データ１２１の絶対値を算出し、ラインＬ３と垂直な方向の全ラインのデータを取り出し、微分値（絶対値）のヒストグラムの分散値を演算する。分散値算出部１０３−３は、算出した分散値を、ＣＰＵ４１に供給する。
【０１０１】
ステップＳ７４において、分散値算出部１０３−４は、図１３のステップＳ５６で、２×２フィルタ１３１−２Ｂから出力された、図１７に示される微分後データ１３１の分散値を算出する。すなわち、分散値算出部１０３−４は、まず２×２フィルタ１０３−２Ｂから出力された微分後データ１３１の絶対値を算出し、ラインＬ４と垂直な方向の全ラインのデータを取り出し、微分値（絶対値）のヒストグラムの分散値を演算する。分散値算出部１０３−４は、算出した分散値を、ＣＰＵ４１に供給する。
【０１０２】
以上のようにして、分散値算出処理が実行され、ラインＬ１乃至ラインＬ４のそれぞれに対応する分散値が算出される。なお、以上の説明においては、説明の便宜上、ステップＳ７１乃至ステップＳ７４の順番で、処理を実行したが、実際には、ステップＳ７１乃至ステップＳ７４の順番で処理が実行されるとは限らず、分散値算出部１０３−１乃至１０３−４は、第２フィルタ１０２からデータが供給されたタイミングで、それぞれ処理を実行する。
【０１０３】
図１１に戻って、ステップＳ９の分散値算出処理の後、処理はステップＳ１０に進み、ＣＰＵ４１は、ステップＳ９の処理により供給された、ラインＬ１乃至ラインＬ４にそれぞれ対応する分散値を、ＲＡＭ３９に記憶させる。なお、ＣＰＵ４１は、その時点でリニアスケール３８から供給されたステージ１７の距離を取得し、これを、分散値と対応付けて記憶させる。
【０１０４】
ステップＳ１０の処理の後、ステップＳ１１において、ＣＰＵ４１は、測定範囲内を全て測定したか否かを判定する。すなわち、ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ３９に記憶された測定範囲のうち、原点から最も遠い位置（終端部）の値を読み出すと共に、リニアスケール３８から、現在のステージ１７までの距離を取得し、現在のステージ１７の位置が測定範囲の終端部であるか否かを判定する。その結果、現在のステージ１７の位置が測定範囲の終端部ではなかった場合、処理はステップＳ１２に進む。
【０１０５】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ４１は、モータドライバ３６に、ステージ１７を１ステップだけ、対物レンズ１６と離れる方向に移動させるように指令する。モータドライバ３６は、ＣＰＵ４１からの指令に従って、モータ３７を駆動し、ステージ１７を、１ステップだけ、対物レンズ１６と離れる方向に移動させる。
【０１０６】
ステップＳ１２の処理の後、処理はステップＳ７に戻り、上述したステップＳ７以降の処理がくり返し実行される。
【０１０７】
以上のようにして、ステージ１７が測定範囲内にある間、ステップＳ７乃至ステップＳ１２の処理がくり返され、ＲＡＭ３９には、図１９に示されるように、分散値が記憶される。図１９は、ＲＡＭ３９に記憶される分散値、およびステージ１７までの距離の例を表している。
【０１０８】
図１９において、１番左側には、測定したステップが１乃至Ｎまで示され、その右隣には、各ステップにおけるステージ１７までの距離が示されている。さらにその右側には、各ステップにおける分散値が、ラインＬ１、ラインＬ２、ラインＬ３、およびラインＬ４の順番で示されている。このように、ＲＡＭ３９には、各ステップ毎に、ステージ１７までの距離、およびラインＬ１乃至ラインＬ４に対応する分散値が、対応付けられて記憶されている。なお、図１９においては、ステージ１７までの距離は、全て「＊＊」で示されているが、実際には、リニアスケール３８により測定されたステージ１７までの距離が記録されている。また、図１９においては、分散値は全て「＊＊＊」で示されているが、実際には、フィルタ部２４から供給された分散値が記録されている。
【０１０９】
図１１に戻って、ステップＳ１１において、ＣＰＵ４１が現在のステージ１７の位置が測定範囲の終端部であると判定した場合、処理は、図１２のステップＳ１３に進む。
【０１１０】
ステップＳ１３において、ＣＰＵ４１は、ラインＬ１乃至ラインＬ４の中から、曲率半径ＢＣＲを算出する線分を選択する。ステップＳ１４において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１３で選択された線分に対応する分散値、および分散値に対応するステージ１７までの距離を読み出し、ノイズ成分除去処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ４１は、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）などの処理を行い、高周波成分によるノイズ成分を除去する。その後、処理はステップＳ１５に進む。
【０１１１】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１４でノイズ成分を除去したデータ（分散）のピーク位置を演算により求める。
【０１１２】
すなわち、ステップＳ９で、ＲＡＭ３９に格納し、ステップＳ１４でノイズ成分を除去した分散値を、ステージ１７の位置と分散値の大きさをそれぞれ横軸と縦軸とする座標軸上にプロットして得られるグラフ上において、コンタクトレンズ１８と光学系が所定の条件を満たす位置（図５および図６に示される位置）に配置されたとき、分散値が正のピークを有することになる。そこで、この分散値の正のピーク位置を検出するために、ＣＰＵ４１は、例えば分散値を微分する処理を実行する。正のピーク位置においては、この微分値が正から負に変化することになる。従って、ＣＰＵ４１は、この微分値の正から負に変化するゼロクロス点を検出することで、コンタクトレンズ１８と光学系が所定の位置に配置されたときのステージ１７の位置、すなわちＩｒおよびＩｉを求める。
【０１１３】
ステップＳ１５の処理の後、ステップＳ１６において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１５で算出した値を、式（１）に代入することにより、ステップＳ１３で選択された線分に対応するコンタクトレンズ１８のバックカーブＢＣの曲率半径ＢＣＲを算出する。ＣＰＵ４１は、算出した曲率半径ＢＣＲを、線分と対応付けてＲＡＭ３９に記憶させる。
【０１１４】
ステップＳ１６の処理の後、ステップＳ１７において、ＣＰＵ４１は、ラインＬ１乃至ラインＬ４の全ての線分に対応する曲率半径ＢＣＲを算出したか否かを判定し、全ての線分に対応する曲率半径ＢＣＲの算出が終わっていない場合（まだ算出していない線分があった場合）、処理はステップＳ１３に戻り、上述したステップＳ１３以降の処理をくり返し実行する。なお、２回目以降のステップＳ１３においては、すでに選択された線分は選択されないようになっている。
【０１１５】
ステップＳ１７において、ＣＰＵ４１が、ラインＬ１乃至ラインＬ４の全ての線分に対応する曲率半径ＢＣＲを算出したと判定した場合、処理はステップＳ１８に進む。
【０１１６】
ステップＳ１８において、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１６で算出された曲率半径ＢＣＲを、ＲＡＭ３９から読み出し、ラインＬ１乃至ラインＬ４のそれぞれに対応する曲率半径ＢＣＲを、表示部３３に表示させる。これにより、使用者は、４５度間隔で測定された曲率半径ＢＣＲの４つの値を知ることができる。なお、入力部３１からの指示に従って、ＣＰＵ４１は、算出された曲率半径を記憶部３５に記憶させたり、ドライブ３４を介して、磁気ディスク５１、光ディスク５２、光磁気ディスク５３、または半導体メモリ５４に記録することも可能である。
【０１１７】
以上のようにして、レンズ測定装置１０の曲率半径測定処理が実行される。以上のような処理を実行することにより、複数の方向の曲率半径を測定することが可能となる。
【０１１８】
また、レチクル１３に含まれている線分を、直交する２本の線分のみとして（斜め方向の成分を無くして）、まず、９０度の角度で直交する２方向の曲率半径を測定し、その後、レチクル１３を４５度回転させ、最初に測定された曲率半径と４５度の角度で交差する２方向の曲率半径を測定する場合、測定回数が２倍に増加してしまうが、本発明によれば、測定回数を増加させることなく、複数の異なる方向の曲率半径を測定することができる。従って、測定時間が長時間にならないようにすることができる。
【０１１９】
ところで、本発明においては、ラインＬ１乃至ラインＬ４のそれぞれに対応した微分値を算出するために、３×３フィルタ１２１−１および３×３フィルタ１２１−２、２×２フィルタ１３１−１Ａおよび２×２フィルタ１３１−１Ｂ、並びに２×２フィルタ１３１−２Ａおよび２×２フィルタ１３１−２Ｂにより、画像信号をフィルタリングしている。
【０１２０】
このように、第１フィルタおよび第２フィルタの２つのフィルタによりフィルタリングして、ラインＬ１乃至ラインＬ４のそれぞれに対応した微分値を算出することは、以下の実験結果を根拠としている。
【０１２１】
まず、３×３のフィルタのみによるフィルタリングの結果を示す。
【０１２２】
映像・画像処理ＬＳＩ／モジュールデータブック別冊１９９７−１９９８（住友金属工業株式会社、第５７３ページ）には、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１とする）により、横線の検出ができると記載されていた。
【０１２３】
【数９】
2004279368.tif 000011
【０１２４】
そこで、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、フィルタ１によりフィルタリングしたところ、図２０に示される結果となった。図２０においては、ラインＬ１に対応する縦線は消去されているが、ラインＬ２およびラインＬ４に対応する線分は消去されずに残っていた。また、消去されたラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、−１＋２＋（−１）＝０となる。
【０１２５】
次に、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ２とする）によりフィルタリングした。
【０１２６】
【数１０】
2004279368.tif 000012
【０１２７】
フィルタ１の場合と同様、図２０のような結果となった。ただし、フィルタ２においては、ラインＬ３およびラインＬ４に対応する線分は、フィルタ１でフィルタリングした場合より、薄く表示された。また、消去されたラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、−１＋２＋（−１）＝０となる。
【０１２８】
次に、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ３とする）によりフィルタリングした。
【０１２９】
【数１１】
2004279368.tif 000013
【０１３０】
図２１に示されるような結果となった。図２１においては、ラインＬ３に対応する線分が消去されている。また、消去されたラインＬ３に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となる。
【０１３１】
次に、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ４とする）によりフィルタリングした。
【０１３２】
【数１２】
2004279368.tif 000014
【０１３３】
図２２に示されるような結果となった。図２２においては、ラインＬ２に対応する線分が消去されている。また、消去されたラインＬ２に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となる。なお、図２２においては、負の値を無視している。また、同様に、フィルタ４によりフィルタリングして、フィルタリング後の値の絶対値をとった場合、図２３に示されるような結果となった。図２３においても、図２２と同様、ラインＬ２に対応する線分が消去されている。
【０１３４】
次に、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ５とする）によりフィルタリングした。
【０１３５】
【数１３】
2004279368.tif 000015
【０１３６】
図２４に示されるような結果となった。図２４においては、ラインＬ１およびラインＬ３に対応する線分が消去されている。また、消去されたラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、１＋（−２）＋１＝０となる。また、消去されたラインＬ３に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、１＋（−２）＋１＝０となる。また、フィルタ５によりフィルタリングした場合、実際には、ラインＬ２に対応する線分は、薄く表示された。
【０１３７】
次に、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ６とする）によりフィルタリングした。
【０１３８】
【数１４】
2004279368.tif 000016
【０１３９】
フィルタ５の場合と同様、図２４に示されるような結果となった。また、消去されたラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、（−１）＋２＋（−１）＝０となる。また、消去されたラインＬ３に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、（−１）＋２＋（−１）＝０となる。
【０１４０】
ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ７とする）によりフィルタリングした。
【０１４１】
【数１５】
2004279368.tif 000017
【０１４２】
フィルタ５およびフィルタ６の場合と同様、図２４に示されるような結果となった。以上のことより、フィルタ５乃至フィルタ７により、ラインＬ１およびラインＬ３に対応する線分を消去することができることが分かった。また、消去されたラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となり、消去されたラインＬ３に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となる。
【０１４３】
また、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ８とする）によりフィルタリングした。
【０１４４】
【数１６】
2004279368.tif 000018
【０１４５】
図２５に示されるような結果となった。図２５においては、ラインＬ２およびラインＬ４に対応する線分が消去されている。また、ラインＬ２に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となり、ラインＬ４に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、０＋０＋０＝０となる。
【０１４６】
また、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ９とする）によりフィルタリングした。
【０１４７】
【数１７】
2004279368.tif 000019
【０１４８】
図２６に示されるような結果となった。図２６においては、ラインＬ１およびラインＬ４に対応する線分が消去されている。また、ラインＬ１に対応するフィルタの方向成分を足し算すると、（−１）＋２＋（−１）＝０となり、ラインＬ４に対応する方向成分を足し算すると、（−１）＋２＋（−１）＝０となる。
【０１４９】
まず、以上の実験の結果、３×３のフィルタでフィルタリングすることにより、２本分の線分に対応する方向成分を消去することができることが分かった。また、消去される線分の方向のフィルタ係数同士を足し算すると、０となることが分かった。
【０１５０】
すなわち、上述したフィルタＡを参照して説明すると、ラインＬ１に対応する線分が消去される場合、ｂ＋ｅ＋ｈ＝０であり、ラインＬ２に対応する線分が消去される場合、ａ＋ｅ＋ｉ＝０であり、ラインＬ３に対応する線分が消去される場合、ｄ＋ｅ＋ｆ＝０であり、ラインＬ４に対応する線分が消去される場合、ｇ＋ｅ＋ｃ＝０であることが分かった。
【０１５１】
しかしながら、３×３のフィルタでは、３方向の成分を同時に消去することは困難である。そこで、１つ目のフィルタにより２方向の成分を消去した後、２つ目のフィルタで、残る１方向の成分を消去する方法を実験した。
【０１５２】
例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、３×３フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、３×３フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１０とする）によりフィルタリングした。
【０１５３】
【数１８】
2004279368.tif 000020
【０１５４】
図２７に示されるような結果となった。図２７においては、ラインＬ１およびラインＬ２に対応する線分が消去されている。
【０１５５】
また例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１１とする）によりフィルタリングした。
【０１５６】
【数１９】
2004279368.tif 000021
【０１５７】
図１７に示されるような結果となった。ただし、ラインＬ４に対応する線分が、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ｂによりフィルタリングした場合より、薄く表示された。
【０１５８】
また、例えばＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−１によりフィルタリングし、フィルタ１２１−１によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１２とする）によりフィルタリングした。
【０１５９】
【数２０】
2004279368.tif 000022
【０１６０】
図２８に示されるような結果となった。図２８においては、ラインＬ３およびラインＬ４に対応する線分が消去されている。
【０１６１】
また、フィルタ部２４のフィルタとして採用されている３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ａによるフィルタリングの実験も行なったところ、上述した図１４のような結果となった。また、３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ｂによるフィルタリングの実験も行なったところ、上述した図１５のような結果となった。また、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ａによるフィルタリングの実験も行なったところ、上述した図１６のような結果となった。また、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ｂによるフィルタリングの実験も行なったところ、上述した図１７のような結果となった。
【０１６２】
以上の実験結果に基づいて、本発明においては、３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ａにより、ラインＬ１に対応する成分を抽出し、３×３フィルタ１２１−１および２×２フィルタ１３１−１Ｂにより、ラインＬ２に対応する成分を抽出し、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ａにより、ラインＬ３に対応する成分を抽出し、３×３フィルタ１２１−２および２×２フィルタ１３１−２Ｂにより、ラインＬ４に対応する成分を抽出するようにした。
【０１６３】
なお、３×３のフィルタによりフィルタリングした後、さらに３×３のフィルタでフィルタリングする実験も行なったが、本発明において採用されたフィルタを用いた場合と比較して、ノイズが多くなったので、採用しなかった。
【０１６４】
例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１３とする）によりフィルタリングした。
【０１６５】
【数２１】
2004279368.tif 000023
【０１６６】
図２７に示されるような結果となった。
【０１６７】
また例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、フィルタ１によりフィルタリングしたところ、図２７に示されるような結果となった。
【０１６８】
また例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１４とする）によりフィルタリングした。
【０１６９】
【数２２】
2004279368.tif 000024
【０１７０】
図１６に示されるような結果となった。ただし、フィルタ１２１−２およびフィルタ１３１−２Ａによりフィルタリングした場合より、ノイズが多かった。
【０１７１】
また例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１５とする）によりフィルタリングした。
【０１７２】
【数２３】
2004279368.tif 000025
【０１７３】
図１６に示されるような結果となった。ただし、フィルタ１２１−２およびフィルタ１３１−２Ａによりフィルタリングした場合より、ノイズが多かった。
【０１７４】
また例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１２１−２によりフィルタリングし、フィルタ１２１−２によりフィルタリングされたデータをさらに、フィルタ７によりフィルタリングした。図１７に示されるような結果となった。ただし、フィルタ１２１−２およびフィルタ１３１−２Ｂによりフィルタリングした場合より、ノイズが多かった。
【０１７５】
また、５×５のフィルタによりフィルタリングする実験も行なった。例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１６とする）によりフィルタリングした。
【０１７６】
【数２４】
2004279368.tif 000026
【０１７７】
図２８に示されるような結果となった。
【０１７８】
また、５×５のフィルタによりフィルタリングされたデータをさらに３×３のフィルタでフィルタリングする実験も行なった。例えば、ＣＣＤ２１により生成され、Ａ／Ｄ変換器２２によりＡ／Ｄ変換された画像信号を、まず、フィルタ１６によりフィルタリングし、フィルタ１６によりフィルタリングされたデータをさらに、以下のフィルタ（以下のフィルタをフィルタ１７とする）によりフィルタリングした。
【０１７９】
【数２５】
2004279368.tif 000027
【０１８０】
図２８に示されるような結果となった。
【０１８１】
以上のような、実験の結果、ラインＬ１に対応する線分以外の成分を消去するためには、３×３のフィルタ１２１−１、および２×２のフィルタ１３１−１Ａによりフィルタリングすることが良いことが分かった。また、ラインＬ２に対応する線分以外の成分を消去するためには、３×３のフィルタ１２１−１、および２×２のフィルタ１３１−１Ｂによりフィルタリングすることが良いことが分かった。また、ラインＬ３に対応する線分以外の成分を消去するためには、３×３のフィルタ１２１−２、および２×２のフィルタ１３１−２Ａによりフィルタリングすることが良いことが分かった。また、ラインＬ４に対応する線分以外の成分を消去するためには、３×３のフィルタ１２１−２、および２×２のフィルタ１３１−２Ｂによりフィルタリングすることが良いことが分かった。
【０１８２】
以上の実験結果に基づいて、本発明においては、図４に示されるような、第１フィルタ１０１および第２フィルタを設けている。
【０１８３】
以上のように、本発明によれば、測定回数を増加させることなく、複数の方向から、コンタクトレンズ１８の曲率半径を測定することが可能となる。よって、測定時間を増加させないようにすることができる。
【０１８４】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は、もちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。
【０１８５】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１８６】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、レンズの曲率半径を測定することができる。また、本発明によれば、測定時間は、従来と変わらないまま、複数の方向から、レンズの曲率半径を測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】コンタクトレンズの曲率半径の測定方向を説明する図である。
【図２】本発明を適用したレンズ測定装置の構成例を示す図である。
【図３】図２のレチクルの構成例を示す図である。
【図４】図２のフィルタ部の構成例を示す図である。
【図５】コンタクトレンズのバックカーブからの光により形成される像の位置を説明する図である。
【図６】コンタクトレンズのバックカーブからの光により形成される像の位置を説明する他の図である。
【図７】コンタクトレンズのバックカーブの曲率半径を求める原理を説明する図である。
【図８】図５および図７に示されるステージの位置の特定方法を説明する図である。
【図９】図５および図７に示されるステージの位置の特定方法を説明する他の図である。
【図１０】図５および図７に示されるステージの位置の特定方法を説明する、さらに他の図である。
【図１１】レンズ測定装置の曲率半径測定処理を説明するフローチャートである。
【図１２】レンズ測定装置の曲率半径測定処理を説明する、図１１に続くフローチャートである。
【図１３】図１１のステップＳ８の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１４】フィルタリングされたデータの例を示す図である。
【図１５】フィルタリングされたデータの例を示す他の図である。
【図１６】フィルタリングされたデータの例を示す、さらに他の図である。
【図１７】フィルタリングされたデータの例を示す図である。
【図１８】図１１のステップＳ９の処理を詳細に説明するフローチャートである。
【図１９】ＲＡＭに記憶されるデータの例を示す図である。
【図２０】実験結果の例を示す図である。
【図２１】実験結果の例を示す他の図である。
【図２２】実験結果の例を示す、さらに他の図である。
【図２３】実験結果の例を示す図である。
【図２４】実験結果の例を示す他の図である。
【図２５】実験結果の例を示す、さらに他の図である。
【図２６】実験結果の例を示す図である。
【図２７】実験結果の例を示す他の図である。
【図２８】実験結果の例を示す、さらに他の図である。
【符号の説明】
１０  レンズ測定装置
１１  光源
１２  コンデンサレンズ
１３  レチクル
１４  レチクル結像レンズ
１５  ハーフミラー
１６  対物レンズ
１７  ステージ
１８  コンタクトレンズ
１９  物体面
２０  結像レンズ
２１  ＣＣＤ
２２  Ａ／Ｄ変換器
２３  画像メモリ
２４  フィルタ部
３７  モータ
３８  リニアスケール
３９  ＲＡＭ
４０  ＲＯＭ
４１  ＣＰＵ
１０１  第１フィルタ
１０２  第２フィルタ
１０３−１乃至１０３−４  分散値算出部
【図１】
2004279368.tif 000028
【図２】
2004279368.tif 000029
【図３】
2004279368.tif 000030
【図４】
2004279368.tif 000031
【図５】
2004279368.tif 000032
【図６】
2004279368.tif 000033
【図７】
2004279368.tif 000034
【図８】
2004279368.tif 000035
【図９】
2004279368.tif 000036
【図１０】
2004279368.tif 000037
【図１１】
2004279368.tif 000038
【図１２】
2004279368.tif 000039
【図１３】
2004279368.tif 000040
【図１４】
2004279368.tif 000041
【図１５】
2004279368.tif 000042
【図１６】
2004279368.tif 000043
【図１７】
2004279368.tif 000044
【図１８】
2004279368.tif 000045
【図１９】
2004279368.tif 000046
【図２０】
2004279368.tif 000047
【図２１】
2004279368.tif 000048
【図２２】
2004279368.tif 000049
【図２３】
2004279368.tif 000050
【図２４】
2004279368.tif 000051
【図２５】
2004279368.tif 000052
【図２６】
2004279368.tif 000053
【図２７】
2004279368.tif 000054
【図２８】
2004279368.tif 000055