(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被観察体表面と参照面との相対形状に基づく波面情報を担持した、キャリア周波数が重畳された干渉縞画像データにフーリエ変換を施して、周波数座標系において前記キャリア周波数に対応したスペクトルを求め、該スペクトルを解析用データとして用いて演算を行ない、その演算結果に基づいて前記波面情報を求めるフーリエ変換縞解析方法において、
正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値と、前記既存キャリア周波数に加えて正負が既知の追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値とを比較することにより、前記既存キャリア周波数の正負を判別し、この判別結果に基づき前記波面情報の位相の正負を決定することを特徴とするフーリエ変換縞解析方法。
【請求項２】
前記追加キャリア周波数は、前記被観察体表面からの光波と干渉させる光波を導く参照面を傾けることにより導入する空間キャリア周波数であり、該追加キャリア周波数の正負は、該参照面の傾ける方向により決定されることを特徴とする請求項１記載のフーリエ変換縞解析方法。
【請求項３】
前記位相の正負の情報を、光学系の誤差を補正するデータとして用いることを特徴とする請求項１または２記載のフーリエ変換縞解析方法。
【請求項４】
被観察体表面と参照面との相対形状に基づく波面情報を担持した、キャリア周波数が重畳された干渉縞画像データにフーリエ変換を施して、周波数座標系において前記キャリア周波数に対応したスペクトルを求め、該スペクトルを解析用データとして用いて演算を行なうフーリエ変換演算手段を備えてなり、該フーリエ変換演算手段の演算結果に基づいて前記波面情報を求めるフーリエ変換縞解析装置において、
正負が既知の追加キャリア周波数を重畳させるキャリア周波数重畳手段と、
正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値と、前記キャリア周波数重畳手段により、前記既存キャリア周波数に加えて前記追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値とを比較する比較手段と、
該比較手段の比較結果に基づき、前記既存キャリア周波数の正負を判別するキャリア周波数正負判別手段と、
該判別手段の判別結果に基づいて前記波面情報の位相の正負を判別する位相正負判別手段とを備えてなることを特徴とするフーリエ変換縞解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、フーリエ変換を用いてキャリア周波数が重畳した縞画像を解析するフーリエ変換縞解析方法および装置に関し、特に、干渉縞等の縞パターンを有する画像データをフーリエ変換した周波数座標系において、キャリア周波数に対応して出現するスペクトルを解析データとして用いるフーリエ変換縞解析方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、物体表面の精密測定に関する重要な手段として、例えば光波干渉法が知られているが、近年、1/10波長以上の面精度や波面収差を計測することの必要性から１干渉縞（１フリンジ）以下の情報を読み取る干渉計測法（サブフリンジ干渉計測法）の開発が急務である。
【０００３】
このようなサブフリンジ干渉計測法として、例えば、「光学」第１３巻第１号（１９８４年２月）第５５頁〜第６５頁の「サブフリンジ干渉計測基礎論」に記載されている如くフーリエ変換法を用いた技術が注目されている。
【０００４】
フーリエ変換縞解析方法はキャリア周波数を（例えば被観察体表面と基準面との間の相対的傾斜によって）導入することにより、キャリア周波数により変調された１枚の縞画像から高精度に被観察体の位相を求めることを可能とする手法である。キャリア周波数を導入し、物体の初期位相を考えないと、干渉縞強度ｉ(ｘ,ｙ)は次式（１）で表される。
【０００５】
【数１】
0004610117.tif 000002
【０００６】
上式（１）は下式（２）のように変形できる。
【０００７】
【数２】
0004610117.tif 000003
【０００８】
なお、c(x，y)は下式（３）のように表される。
【０００９】
【数３】
0004610117.tif 000004
【００１０】
上式（２）をフーリエ変換すると、下式（４）が得られる。
【００１１】
【数４】
0004610117.tif 000005
【００１２】
次に、周波数座標系（フーリエ・スペクトル座標系、あるいは空間周波数領域とも称する；図３参照）において、フィルタリングにより、座標（fx，fy）に位置するスペクトルC(η−fx，ζ−fy)を取り出し、それを原点に向けて（fx，fy）だけシフトすることにより、キャリア周波数を除去してC(η，ζ)を得る。こうして得られたC(η，ζ)を逆フーリエ変換することによりｃ(x，y)を求め、下式（５）によってラッピングされた位相φ(ｘ，ｙ)を得る。
【００１３】
【数５】
0004610117.tif 000006
【００１４】
最後に、アンラッピング処理を行ない、被観察体の位相Φ(x，y)を求める。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
前述した如く、フーリエ変換縞解析方法では、キャリア周波数が重畳された縞画像データをフーリエ変換した際、周波数座標系においてキャリア周波数に対応した一対のスペクトルC(η−fx，ζ−fy)およびC*(η+fx，ζ+fy)が原点を挟んだ位置に出現する。上記では、スペクトルC(η−fx，ζ−fy)の方を解析データとして用いる場合を説明しているが、スペクトルC*(η+fx，ζ+fy)の方を用いても解析は行なえる。ただし、どちらのスペクトルを用いるかによって、求まる位相Φ(ｘ，ｙ)の正負が反対になる。例えば、被観察体の形状を解析する場合、スペクトルC(η−fx，ζ−fy)を用いると凸状と解析される部分が、スペクトルC*(η+fx，ζ+fy)の方を用いると凹状と解析されることになる。これは、数学上では、上記した式（１）において、下式（６）の関係が成り立つためである。
【００１６】
【数６】
0004610117.tif 000007
【００１７】
上記位相Φ(ｘ，ｙ)の正負は、画像データに重畳されたキャリア周波数の正負が判別できれば、判別可能である。しかしながら、例えば干渉法により被観察体表面の形状を解析するような場合、被観察体表面自体が傾斜を持っていたり、被観察体を載せる台が傾斜しているなどの機器側の誤差などにより、積極的にキャリア周波数を導入しなくても既に画像データにキャリア周波数が重畳している状態にある場合があるため、一般的には、画像データからキャリア周波数の正負を判別することはできない。したがって、位相の正負は、画像データの演算結果からだけでは判別できないため、これまでは、オペレータが縞画像の線の曲がり具合等を見て、位相の正負を判断していた。また、縞画像の縞がまっすぐの場合は、オペレータが見ても判断がつかなかった。
【００１８】
このため、フーリエ変換縞解析方法に対して十分な知識を持ったオペレータが必要になるだけでなく、縞画像の縞パターンの出方によっては、位相の正負の判別が困難なため、その判別を誤ったり、安定した解析結果が得られないなどの不具合も生じる。また、オペレータの判別に時間がかかるため、解析作業の効率を高めにくいという問題があった。
【００１９】
また、高精度の解析が求められる場合、解析に用いる光学系の誤差が問題になる。一般に、例えば被観察体の形状解析を行なう機器において光学系の誤差を測定する場合、高精度に平滑化された基準面を被観察体として解析を行ない、理論値と異なる解析結果が出た場合、その誤差を光学系の誤差および補正データとして用いる方法がとられる。フーリエ変換縞解析法においても、高精度に平滑化された基準面を被観察体として、キャリア周波数を重畳させて解析を行ない、その結果より光学系の誤差データを求める方法が考えられる。しかし、この場合もキャリア周波数の正負が判別できないため、位相の正負が判別できないという上述したのと同様の問題が生じることになる。
【００２０】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、縞画像データに重畳したキャリア周波数の正負を判別可能にすることにより、位相の正負の判別を一意的に安定して行なえ、これにより、安定した解析結果を得られるフーリエ変換縞解析方法および装置を提供することを目的とするものである。また、特には、位相の正負判別作業を自動化して、解析作業の効率を高め得るフーリエ変換縞解析方法および装置を提供することを目的とするものである。さらには、光学系の誤差補正が、一意的に安定して行なえ、これにより、安定した解析結果を得られるフーリエ変換縞解析方法および装置を提供することを目的とするものである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明のフーリエ変換縞解析方法および装置は、予め正負が分かっている追加キャリア周波数を縞画像データに追加的に重畳し、追加キャリア周波数を重畳する前後の周波数座標系におけるスペクトル（周波数スペクトル、フーリエ・スペクトルとも言う；以下同じ）を比較することにより、最初のキャリア周波数の正負を判別できるようにしたものである。
【００２２】
すなわち、本発明のフーリエ変換縞解析方法は、被観察体表面と参照面との相対形状に基づく波面情報を担持した、キャリア周波数が重畳された縞画像データにフーリエ変換を施して、周波数座標系において前記キャリア周波数に対応したスペクトルを求め、該スペクトルを解析用データとして用いて演算を行ない、その演算結果に基づいて前記波面情報を求めるフーリエ変換縞解析方法において、正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値と、前記既存キャリア周波数に加えて正負が既知の追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値とを比較することにより、前記既存キャリア周波数の正負を判別し、この判別結果に基づき前記波面情報の位相の正負を決定することを特徴とするものである。
【００２３】
本発明においては、被観察体の形状や屈折率分布などの物理的な特性や、被観察体を載せる台の傾き誤差などのために、通常のキャリア周波数のように積極的に導入された如く画像データに重畳される周波数もキャリア周波数に含めて考える。したがって、前記既存キャリア周波数は、積極的に導入されたものかどうかは問わない。
【００２４】
また、前記追加キャリア周波数は、少なくとも正負が分かっていればよく、大きさについては既知である必要はないが、大きさが分かっていても構わない。
【００２６】
前記追加キャリア周波数は、前記被観察体表面からの光波と干渉させる光波を導く参照面または被測定面を所定の方向に傾けることにより導入する所定の大きさの空間キャリア周波数とすることができ、その場合、該追加キャリア周波数の正負は、該参照面の傾ける方向により決定されるものとすることができる。
【００２７】
前記位相の正負の情報を、光学系の誤差を補正するデータとして用いることができる。
【００２８】
本発明のフーリエ変換縞解析装置は、被観察体表面と参照面との相対形状に基づく波面情報を担持した、キャリア周波数が重畳された干渉縞画像データにフーリエ変換を施して、周波数座標系において前記キャリア周波数に対応したスペクトルを求め、該スペクトルを解析用データとして用いて演算を行なうフーリエ変換演算手段を備えてなり、該フーリエ変換演算手段の演算結果に基づいて前記波面情報を求めるフーリエ変換縞解析装置において、正負が既知の追加キャリア周波数を重畳させるキャリア周波数重畳手段と、正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値と、前記キャリア周波数重畳手段により、前記既存キャリア周波数に加えて前記追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用干渉縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルの前記周波数座標系における座標値の絶対値とを比較する比較手段と、該比較手段の比較結果に基づき、前記既存キャリア周波数の正負を判別するキャリア周波数正負判別手段と、該判別手段の判別結果に基づいて前記波面情報の位相の正負を判別する位相正負判別手段とを備えてなることを特徴とするものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態に係るフーリエ変換縞解析方法を、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
この実施形態に係る方法は、被観察体表面と参照面との相対形状に基づき得られた、被観察体表面の干渉縞画像データに対し、フーリエ変換法を用いて被観察体表面形状を解析する場合に、被観察体表面と参照面とを相対的に傾け、この傾きに伴って発生するキャリア縞（キャリア周波数の概念に含まれる；以下同じ）に被観察体の形状情報に伴って発生する縞を重畳させて前記縞画像データを求める縞解析方法である。そして、正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルと、前記既存キャリア周波数に加えて正負が既知の追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルとを比較することにより、前記既存キャリア周波数の正負を判別し、この判別結果に基づき前記波面情報の位相の正負を決定するものである。
【００３２】
さらには、高精度に平滑な測定基準面を用いて光学系誤差を測定し、その測定結果を解析の校正データとして用いるものである。
【００３３】
図１および図２は本実施形態方法を具体的に示すフローチャートである。詳しくは、図１は光学系誤差を測定し、それを校正データとして保存する校正モードを示し、図２は通常の測定を行なう測定モードを示す。以下、校正モードと測定モードに分けて説明する。なお、本実施形態では、周波数座標系として、Ｘ‐Ｙ座標系を導入している。
【００３４】
（校正モード）
まず、高精度に平滑な測定基準面を適当に傾けて、既存空間キャリア周波数が重畳された、測定基準面の形状情報を担持してなる元の干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｓ１）。そして、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施して（Ｓ２）、周波数座標系（一例を図３に示す）において、原点にあるスペクトル以外で振幅が最大となる第１スペクトル（既存空間キャリア周波数に対応したスペクトルＣ(η−ｆｘ,ζ−ｆｙ)）を探し出し、その座標（ｆｘ０,ｆｙ０）を得る（Ｓ３）。なお、このとき図３に示すように、原点を挟んで、大きさの等しい２つのスペクトルが検出されるが、両者は互いに共役の関係となっており、どちらか１つのスペクトルを選択すればよい。
【００３５】
次に、参照面を予め決めておいた所定の方向に傾斜させ、元の干渉縞画像に追加キャリア周波数を追加重畳せしめる（Ｓ４）。この追加キャリア周波数を追加重畳せしめた比較用干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｓ５）。そして、得られた比較用干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施して（Ｓ６）、周波数座標系において、原点にあるスペクトル以外で振幅が最大となる第２スペクトルを探し出し、その座標（ｆｘ１,ｆｙ１）を得る（Ｓ７）。
【００３６】
ここで、第１スペクトルの座標（ｆｘ０,ｆｙ０）と第２スペクトルの座標（ｆｘ１,ｆｙ１）との間には、下式（７）の関係がある。ただし、追加キャリア周波数のみが重畳した干渉縞画像データをフーリエ変換した場合を想定し、その追加キャリア周波数の周波数座標系での座標を（ｆｘ,ｆｙ）としている。
【００３７】
【数７】
0004610117.tif 000008
【００３８】
ここで、追加キャリア周波数はＸ、Ｙ方向ともに正（例えば上記座標（ｆｘ,ｆｙ）を選べば正しい位相の正負が得られる方向）と仮定し、かつ既存キャリア周波数に追加キャリア周波数を加えたキャリア周波数の方向が、既存キャリア周波数の方向と変わらない（第１スペクトルの座標（ｆｘ０,ｆｙ０）が位置する周波数座標系での象限と第２スペクトルの座標（ｆｘ１,ｆｙ１）の周波数座標系上での象限が変わらない）ように、予め設定しておけば、下式（８）の関係がある。
【００３９】
【数８】
0004610117.tif 000009
【００４０】
この関係より、下式（９）および（１０）を用いて、既存キャリア周波数の正負を判別する（Ｓ８）。
【００４１】
【数９】
0004610117.tif 000010
【００４２】
【数１０】
0004610117.tif 000011
【００４３】
（９）式が成立する場合、既存キャリア周波数のＸ方向の正負は、追加キャリア周波数のＸ方向の正負と同じで正（ｆｘ０＞０）であり、（１０）が成立する場合は負（ｆｘ０＜０）である。Ｙ方向の正負についても同様に判別する。
【００４４】
次に、元の干渉縞画像データにおいて、正負を判別した既存空間キャリア周波数に対応したスペクトルＣ(η−ｆｘ,ζ−ｆｙ)が原点に来るように座標移動して、既存空間キャリア周波数を除去して、フーリエ逆変換を施し、干渉縞の複素振幅ｃ(ｘ０,ｙ０)を求めて、正負を判別した位相φ（ｘ０,ｙ０）を得る（Ｓ９）。そして、この位相φ（ｘ０,ｙ０）を校正データとして保存して（Ｓ１０）、校正モードを終了し、測定モードに切り替える（Ｓ１１）。
【００４５】
（測定モード）
まず、被観察体表面を適当に傾けて、既存空間キャリア周波数が重畳された、被観察体表面の形状情報を担持してなる元の干渉縞画像（一例を図４に示す）をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｔ１）。そして、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施して（Ｔ２）、周波数座標系（図３参照、スペクトルの大きさを輝度で表した一例を図５に示す）において、原点にあるスペクトル以外で振幅が最大となる第１スペクトル（既存空間キャリア周波数に対応したスペクトルＣ(η−ｆｘ,ζ−ｆｙ)）を探し出し、その座標（ｆｘ０,ｆｙ０）を得る（Ｔ３）。なお、このとき上述したように、原点を挟んで、大きさの等しい２つのスペクトルが検出されるが、両者は互いに共役の関係となっており、どちらか１つのスペクトルを選択すればよい。
【００４６】
次に、参照面を予め決めておいた所定の方向に傾斜させ、元の干渉縞画像に追加キャリア周波数を追加重畳せしめる（Ｔ４）。この追加キャリア周波数を追加重畳せしめた比較用干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｔ５）。そして、得られた比較用干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施して（Ｔ６）、周波数座標系において、原点にあるスペクトル以外で振幅が最大となる第２スペクトルを探し出し、その座標（ｆｘ１,ｆｙ１）を得る（Ｔ７）。
【００４７】
ここで、第１スペクトルの座標（ｆｘ０,ｆｙ０）と第２スペクトルの座標（ｆｘ１,ｆｙ１）との間には、上述した（７）式の関係がある。ただし、追加キャリア周波数のみが重畳した干渉縞画像データをフーリエ変換したと想定した場合、その追加キャリア周波数の周波数座標系での座標を（ｆｘ,ｆｙ）としている。
【００４８】
また、追加キャリア周波数はＸ、Ｙ方向ともに正（例えば上記座標（ｆｘ,ｆｙ）にあるスペクトルを選べば正しい位相の正負が得られる方向）と仮定し、かつ既存キャリア周波数に追加キャリア周波数を加えたキャリア周波数の方向が、既存キャリア周波数の方向と変わらない（第１スペクトルの座標（ｆｘ０,ｆｙ０）が位置する周波数座標系での象限と第２スペクトルの座標（ｆｘ１,ｆｙ１）の周波数座標系上での象限が変わらない）ように、予め設定しておけば、上述した（８）式の関係がある。
【００４９】
この関係より、上述した（９）式および（１０）式を用いて、既存キャリア周波数の正負を判別する（Ｔ８）。上述したように（９）式が成立する場合、既存キャリア周波数のＸ方向の正負は、追加キャリア周波数のＸ方向の正負と同じで正（ｆｘ０＞０）であり、（１０）式が成立する場合は負（ｆｘ０＜０）である。Ｙ方向の正負についても同様に判別する。
【００５０】
次に、元の干渉縞画像データにおいて、正負を判別した既存空間キャリア周波数に対応したスペクトルＣ(η−ｆｘ,ζ−ｆｙ)が原点に来るように座標移動して、既存空間キャリア周波数を除去して、フーリエ逆変換を施し、後述する式（１２）,（１３）に示す干渉縞の複素振幅ｃ(ｘ,ｙ)を求めて、正負を判別した位相φ（ｘ,ｙ）を得る（Ｔ９）。そして、この位相φ（ｘ,ｙ）を、校正モードにおいて保存しておいた位相φ（ｘ０,ｙ０）を用いて校正する（Ｔ１０）。これにより、光学系の誤差等が校正された位相データが得られる。
【００５１】
さらに、後述するようなアンラッピング処理を施して、被観察体表面形状に相当する、連続する位相（Φ（ｘ,ｙ）：位相分布）を得て、被観察体表面形状を得る（Ｔ１１）（一例を図６に示す）。なお、位相Φ（ｘ,ｙ）の正負を逆とした場合の一例を図７に示す。
【００５２】
本実施態様によれば、位相の正負を一意的に安定して判別できるとともに、光学系誤差も一意的に安定して校正可能であり、これにより安定した解析結果を得ることが可能である。
なお、上記ステップ１（Ｓ１、Ｔ１）およびステップ５（Ｓ５、Ｔ５）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（１１）により表される。
【００５３】
【数１１】
0004610117.tif 000012
【００５４】
また、上式（１１）を変形すると下式（１２）が得られる。
【００５５】
【数１２】
0004610117.tif 000013
【００５６】
なお、ｃ(ｘ,ｙ)は下式（１３）で表される。
【００５７】
【数１３】
0004610117.tif 000014
【００５８】
上式（１２）をフーリエ変換すると、下式（１４）が得られる。
【００５９】
【数１４】
0004610117.tif 000015
【００６０】
上記ステップ３（Ｓ３、Ｔ３）およびステップ７（Ｓ７、Ｔ７）においては、フィルタリングにより上式（１４）の第２項の成分だけを取り出し、周波数座標系上でのスペクトルに基づき空間キャリア周波数の座標(ｆｘ，ｆｙ)を求める。
【００６１】
一方、上記ステップ９（Ｓ９、Ｔ９）においては、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（１５）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。
【００６２】
【数１５】
0004610117.tif 000016
【００６３】
このようにして得られた位相分布は−πからπの主値の間に、不連続に折り畳まれているので、それらを位相アンラッピング・アルゴリズムを用いてアンラッピングすることにより、被観察体表面形状に相当する、連続する位相（Φ（ｘ,ｙ）：位相分布）を得ることができる。
【００６４】
次に、本発明の実施形態装置について、図８、９を用いて説明する。
【００６５】
この装置は、上記実施形態方法を実施するためのもので、図８に示すように、マイケルソン型干渉計１において、被観察体表面２と参照（基準）面３からの両反射光束によって形成される干渉縞は、撮像カメラ４のＣＣＤ５の撮像面において形成され、画像入力基板６を介して、ＣＰＵおよび画像処理用のメモリを搭載したコンピュータ７に入力され、入力された干渉縞画像データに対して種々の演算処理が施され、その処理結果はモニタ画面７Ａ上に表示される。なお、撮像カメラ４から出力される干渉縞画像データはＣＰＵの処理により一旦メモリ内に格納されるようになっている。
【００６６】
コンピュータ７はソフト的に、上記参照面の傾きを調整する傾き調整手段（図示せず）を備えており、このキャリア周波数重畳手段は、Ｄ／Ａ変換基板８を介してピエゾ駆動部９からＰＺＴ(ピエゾ素子)アクチュエータ対し、駆動信号を送出させるように指示するものである。これにより、ＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０が所定量だけ変位し、このＰＺＴ(ピエゾ素子)アクチュエータによって保持された参照面３が、所定量傾くように調整される。この参照面３の傾きにより、被観察体表面２と参照面３との相対的な傾きが形成され、この相対的な傾きにより、撮像カメラ４のＣＣＤ５の撮像面において形成された干渉縞に、空間キャリア周波数が重畳される。すなわち、本実施形態装置では、上記傾き調整手段、参照面３およびＰＺＴ(ピエゾ素子)アクチュエータ１０等によりキャリア周波数重畳手段が構成されている。また、本装置においては、追加キャリア周波数の正負は、参照面の傾ける方向によって予め決められる。
【００６７】
さらに、コンピュータ７は、図９に示すようにソフト的に、フーリエ変換演算手段を構成するＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段１１、比較手段１２、キャリア周波数正負判別手段およ位相正負判別手段１４を備えている。ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段１１は、前述したように、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施すステップ２（Ｓ２、Ｔ２）およびステップ６（Ｓ６、Ｔ６）の処理を行うものであり、比較手段１２は、前記ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段１１において演算された第１スペクトルおよび第２スペクトルの座標に基づいて、上記（７）式から（１０）式に相当する処理を行なうものである。また、キャリア周波数正負判別手段１３は、判別手段１２の判定に基づき、上記ステップ８（Ｓ８、Ｔ８）に相当する処理（既存キャリア周波数の正負判別）を行うものである。さらに、位相正負判別手段１４は、上記キャリア周波数判別手段１３において判別された既存キャリア周波数の正負に応じて、位相φの正負を判別するものである。
【００６８】
また、図１０は、上記ＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０の２つの態様を示すものである。
【００６９】
すなわち、第１の態様は、図１０（Ａ）に示すように、参照面（参照ミラー）３の裏面を支持する３つのピエゾ素子２１、２２、２３を備え、支点部材としても機能するピエゾ素子２１と各ピエゾ素子２２、２３とを結ぶ参照面３を有する参照ミラー上の、２本の直線Ｌｘ、Ｌｙが互いに直交するように構成されたものである。３本のピエゾ素子２１、２２、２３が同量だけ伸縮することにより位相シフトが行なわれ、さらにピエゾ素子２２のみの伸縮により参照ミラーの参照面３がｙ軸を中心として回転するようにｘ軸方向に傾き、ピエゾ素子２３のみの伸縮により参照ミラーの参照面３がｘ軸を中心として回転するようにｙ軸方向に傾くことになる。一方、第２の態様は、図１０（Ｂ）に示すように、参照面（参照ミラー）３の裏面中央部を円柱状のピエゾチューブ２４によって支持するように構成されたものである。このピエゾチューブ２４の偏奇しない伸縮により位相シフトが行なわれ、一方、偏奇した伸縮により参照ミラーの参照面３がｘ軸方向およびｙ軸方向に自在に傾けられることになる。
【００７０】
前述の如く、本実施形態の装置では、ソフト的に、キャリア周波数の正負を判別して位相の正負を自動判別するので、オペレータに頼らない一意的で安定した解析結果を得ることが可能になると共に、解析作業の自動化を図ることが可能となる。
【００７１】
なお、本発明のフーリエ変換縞解析方法および装置は上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の態様の変更が可能である。
【００７２】
例えば、キャリア周波数を発生させるためのメカニズムとしては、被観察体からの波面と参照面からの波面の相対的な傾きを精度よく調整できるものであれば、上述した被観察体と参照面との相対的な傾きを調整するものに限られるものではなく、例えば、少なくとも一方の光路中に所定の光変調素子や楔形の光学系を挿入して、被観察体からの波面または参照面からの波面の傾きを調整可能としてもよい。また、所定のキャリア周波数の発生後に、光源の波長を変更することにより、該キャリア周波数の増減を図るようにしてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態においては、参照面をＰＺＴアクチュエータにより傾けるようにしているが、これに替えて被観察体を傾けるようにしてもよい。
また、参照面および/または被観察体を傾ける傾き量調整手段としては精度よく参照面および/または被観察体を傾動可能なものであればよく、必ずしもＰＺＴアクチュエータに限られるものではない。
【００７４】
また、上述した実施形態では、キャリア周波数として空間キャリア周波数を用いて説明しているが、本発明のキャリア周波数として、時間キャリア周波数あるいは時空間キャリア周波数を用いることが可能である。
【００７５】
また、上記実施形態のものにおいては、干渉縞画像データをマイケルソン型干渉計を用いて撮像しているが、フィゾー型等のその他の干渉計を用いて得られた干渉縞画像データに対しても同様に適用できることは勿論である。
【００７６】
【発明の効果】
本発明のフーリエ変換縞解析方法および装置によれば、正負が未知の既存キャリア周波数が重畳された元の縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第１スペクトルと、既存キャリア周波数に加えて正負が既知の追加キャリア周波数を重畳せしめた比較用縞画像データにフーリエ変換を施して求めた第２スペクトルとを比較することにより、前記既存キャリア周波数の正負を判別し、この判別結果に基づき波面情報の位相の正負を決定するので、キャリア周波数の正負判別および位相の正負判別の作業を一意的に安定して行なえ、安定した解析結果を得ることができる。また、特には、位相の正負判別作業を自動化して、解析作業の効率を高めることも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を説明するためのフローチャート
【図２】本発明の実施形態を説明するためのフローチャート
【図３】周波数座標系におけるスペクトルのピークの一例を表す概略図
【図４】被観察体の干渉縞画像データの一例を表す概略図
【図５】周波数座標系におけるスペクトルの大きさを輝度で表した一例を表す概略図
【図６】被観察体表面の形状の一例を表す概略図
【図７】図６に示す形状の逆位相の一例を表す概略図
【図８】本発明の一実施形態装置を示すブロック図
【図９】図８の一部を詳細に説明するためのブロック図
【図１０】図８の一部を具体的に示す概念図
【符号の説明】
１      マイケルソン型干渉計
２      被観察体表面
３      参照面
４      撮像カメラ
５      ＣＣＤ
７      コンピュータ
７Ａ    モニタ画面
９      ピエゾ駆動部
１０    ＰＺＴアクチュエータ
１１    ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段
１２    比較手段
１３    キャリア周波数正負判別手段
１４    位相正負判別手段
【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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