(57)【要約】  方法は、少なくとも１つの画像センサを用いて表面を画像化する工程を含み、表面と画像センサとは相対的に並進運動している。画像センサは、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の角度に整列された焦点面を有するレンズを含む。体積を形成するために表面の画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って位置合わせして積み重ねる。体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定するが、（ｘ，ｙ）位置はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置する。焦点の鮮明さ値を用いて、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対するカメラ座標系のｚ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを決定するが、最大焦点深度ｚｍに基づき、表面上の各点の三次元位置を決定してもよい。
2015513070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの画像センサを用いて表面を画像化する工程であって、前記表面と前記画像センサとは相対的に並進運動しており、前記画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、
前記表面の画像列を位置合わせする工程と、
体積を形成するために前記位置合わせした画像をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程と、
前記体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定する工程であって、前記（ｘ，ｙ）位置は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、
前記焦点の鮮明さ値を用いて、前記体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する前記カメラ座標系の前記ｚ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを決定する工程と、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、を含む、方法。
【請求項２】
前記表面上の基準点を整列させることにより画像を位置合わせする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記三次元位置に基づき、前記表面の三次元モデルを形成する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記レンズがテレセントリックレンズを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記表面が、固定された画像センサの方向に移動中のとき、前記視角が９０°未満である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを各（ｘ，ｙ）位置において適用することにより、前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記最大焦点深度ｚｍを推定することにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記体積内の各位置（ｘ，ｙ）における前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記表面の前記モデルを形成するために前記三次元点位置に三角形メッシングアルゴリズムを適用する工程を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像センサがＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
画像センサを用いて表面の画像列を取得する工程であって、前記表面と前記画像センサとは相対的に並進運動しており、前記画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズを含む、工程と、
前記画像列内の各画像内の前記表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成する工程と、
体積を形成するために前記位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程であって、前記位置合わせした画像列内の各画像は前記体積内の層を含む、工程と、
前記体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算する工程であって、前記画素は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、
前記焦点の鮮明さ値に基づき、前記体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算する工程と、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、必要に応じて、
前記三次元点位置に基づき、前記表面の三次元モデルを構成する工程と、を含む、方法。
【請求項１２】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを各（ｘ，ｙ）位置において適用することにより、前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記焦点の鮮明さ値ｚｍを推定することにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記体積内の各位置（ｘ，ｙ）における前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記表面の前記モデルを形成するために、前記三次元点位置に三角形メッシングアルゴリズムを適用する工程を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
テレセントリックレンズを含む画像センサであって、前記テレセントリックレンズは、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、前記表面と前記画像センサとは相対的に並進運動し、前記画像センサは前記表面の画像列を形成するために前記表面を画像化する、画像センサと、
前記画像列内の各画像内で前記表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成し、
体積を形成するために前記位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ね、ここで前記位置合わせした画像列内の各画像は前記体積内の層を含み、
前記体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算し、ここで前記画素は、前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置しており、
前記焦点の鮮明さ値に基づき、前記体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算し、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記表面上の各点の三次元位置を決定し、
前記三次元位置に基づき、前記表面の三次元モデルを構成する、プロセッサと
を含む、装置。
【請求項１７】
前記表面が材料のウェブである、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記表面を照らす光源を更に含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記画像センサがＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラを含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記プロセッサが前記カメラの内部にある、請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記プロセッサが前記カメラから遠く離れている、請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
材料の移動するウェブに対してゼロ以外の視角で固定された画像センサを設置する工程であって、前記画像センサは前記移動するウェブの表面を画像化して前記表面の画像列を形成するテレセントリックレンズを含む、工程と、
前記画像列を処理して、
前記画像を位置合わせして、
体積を形成するために前記位置合わせした画像をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねて、
前記体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定して、ここで前記（ｘ，ｙ）位置は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置しており、
前記体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する前記カメラ座標系の前記ｚ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを決定して、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記移動するウェブの前記表面上の各点の三次元位置を決定する、工程と、を含む、方法。
【請求項２３】
前記画像センサがＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記プロセッサが前記ＣＣＤカメラの外部にある、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記三次元位置に基づき、前記移動するウェブの前記表面の三次元モデルを形成する工程を更に含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを各（ｘ，ｙ）位置において適用することにより、前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２７】
前記ｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記最大焦点深度ｚｍを推定することにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記体積内の各位置（ｘ，ｙ）における前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２９】
前記表面の前記モデルを形成するために、前記三次元点位置に三角形メッシングアルゴリズムを適用する工程を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項３０】
ウェブ材料の移動する表面をリアルタイムで検査して、前記移動する表面の三次元モデルを計算する方法であって、
固定されたセンサを用いて前記移動する表面の画像列を取得する工程であって、前記画像センサは、カメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズと、を含む、工程と、
前記画像列内の各画像内の前記移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成する工程と、
体積を形成するために前記位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程であって、前記位置合わせした画像列内の各画像は前記体積内の層を含む、工程と、
前記体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算する工程であって、前記画素は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、
前記焦点の鮮明さ値に基づき、前記体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算する工程と、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記移動する表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、
前記三次元位置に基づき、前記移動する表面の前記三次元モデルを構成する工程と、を含む、方法。
【請求項３１】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを各（ｘ，ｙ）位置において適用することにより、前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記ｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記最大焦点深度ｚｍを推定することにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記体積内の各位置（ｘ，ｙ）における前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各点の前記深度を決定する、請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
前記表面の前記モデルを形成するために、前記三次元点位置に三角形メッシングアルゴリズムを適用する工程を含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３５】
カメラとテレセントリックレンズとを含む固定された画像センサであって、前記テレセントリックレンズは移動する表面の平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、前記固定された画像センサは前記移動する表面の画像列を形成するために前記移動する表面を画像化する、画像センサと、
前記画像列内の各画像内で前記移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成し、
体積を形成するために前記位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ね、ここで前記位置合わせした画像列内の各画像は前記体積内の層を含み、
前記体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算し、ここで前記画素は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置しており、
前記焦点の鮮明さ値に基づき、前記体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算し、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記移動する表面上の各点の三次元位置を決定し、
前記三次元位置に基づき、前記移動する表面の三次元モデルを構成する、プロセッサと
を含む、リアルタイムでウェブ材料を検査するオンラインでコンピュータ制御された検査システム。
【請求項３６】
コンピュータプロセッサにより、
オンラインでコンピュータ制御された検査システムを用いて、ウェブ材料の移動する表面の画像列を受け取るようにさせ、ここでカメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズとを含む、固定された画像センサを用いて前記画像列が取得され、
前記画像列内の各画像内の前記移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成するようにさせ、
体積を形成するために前記位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねるようにさせ、ここで前記位置合わせした画像列内の各画像は前記体積内の層を含み、
前記体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さの値を計算するようにさせ、ここで前記画素は前記カメラ座標系の前記ｚ方向に直交する平面内に位置しており、
前記焦点の鮮明さの値に基づき、前記体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算するようにさせ、
前記最大焦点深度ｚｍに基づき、前記移動する表面上の各点の三次元位置を決定するようにさせ、
前記三次元位置に基づき、前記移動する表面の前記三次元モデルを構成するようにさせる、ソフトウェア命令を含む、持続的コンピュータ可読媒体。
【請求項３７】
画像センサを表面に対して並進させる工程であって、前記画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、
画像列を取得するために前記画像センサを用いて前記表面を画像化する工程と、
前記表面を表す三次元点の集合を提供するために前記表面上の点の三次元位置を推定する工程と、
選択された座標系において前記表面のレンジマップを生成するために三次元点の前記集合を処理する工程と
を含む、方法。
【請求項３８】
（ａ）画像列を取得するために少なくとも１つの画像センサを用いて表面を画像化する工程であって、前記表面と前記画像センサとは相対的に並進運動しており、前記画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、
（ｂ）前記画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定する工程と、
（ｃ）前記焦点面が前記ｙ軸と交わる前記表面座標系のｙ座標を計算する工程と、
（ｄ）前記最後の画像内の前記表面の見かけの移動に基づき、前記最後の画像内では前記レンズの視野を出ているが、前記最後の画像より前の前記画像列内の画像内では前記レンズの前記視野内にあった、前記表面上の過渡的な点を決定する工程と、
（ｅ）前記表面上のすべての前記過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定する工程と、
（ｆ）前記画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｆ）を繰り返す工程と、
（ｇ）前記並進する表面を表現する点雲を形成するために、前記画像列内の前記画像から、前記過渡的な点についての前記カメラ座標系内での前記三次元位置を蓄積する工程と
を含む、方法。
【請求項３９】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを適用することにより前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記カメラ座標系のｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記最大焦点深度ｚｍを推定することにより、前記表面上の各過渡的な点の前記三次元位置を決定する、請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
各画素に対する前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各過渡的な点の前記三次元位置を決定する、請求項３８に記載の方法。
【請求項４２】
前記カメラ座標系内の直交格子上の前記点雲内の前記点を再抽出することにより、前記並進する表面の第１のレンジマップを形成する工程を更に含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４３】
前記第１のレンジマップから雑音を取り除く工程を更に含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記第１のレンジマップを前記表面座標系に合うように回転させる工程を更に含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４５】
前記表面座標系内の格子上の第１のレンジマップを再抽出することにより、第２のレンジマップを形成する工程を更に含む、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記表面が、固定された画像センサの方向に移動中のとき、前記視角が約３８°である、請求項３８に記載の方法。
【請求項４７】
前記レンズがテレセントリックレンズである、請求項３８に記載の方法。
【請求項４８】
表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む画像センサであって、前記表面と前記画像センサとは相対的に並進運動し、前記画像センサは前記表面の画像列を形成するために前記表面を画像化する、画像センサと、
（ａ）前記画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定し、
（ｂ）前記焦点面が前記ｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算し、
（ｃ）前記最後の画像内の前記表面の見かけの移動に基づき、前記最後の画像内では前記レンズの視野を出ているが、前記最後の画像より前の前記画像列内の画像内では前記レンズの前記視野内にあった、前記表面上の過渡的な点を決定し、
（ｄ）前記表面上のすべての前記過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定し、
（ｅ）前記画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｄ）を繰り返し、
（ｆ）前記並進する表面を表現する点雲を形成するために、前記画像列内の前記画像から、前記過渡的な点についての前記カメラ座標系内での前記三次元位置を蓄積する、プロセッサと
を含む、装置。
【請求項４９】
前記表面が材料のウェブである、請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
前記レンズがテレセントリックレンズである、請求項４８に記載の装置。
【請求項５１】
ウェブ材料の移動する表面をリアルタイムで検査して、前記移動する表面の三次元モデルを計算する方法であって、
（ａ）固定されたセンサを用いて前記移動する表面の画像列を取得する工程であって、前記画像センサは、カメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズとを含む、工程と、
（ｂ）前記画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定する工程と、
（ｃ）前記焦点面が前記ｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算する工程と、
（ｄ）前記最後の画像内の前記移動する表面の見かけの移動に基づき、前記最後の画像内では前記レンズの視野を出ているが、前記最後の画像より前の前記画像列内の画像内では前記レンズの前記視野内にあった、前記移動する表面上の過渡的な点を決定する工程と、
（ｅ）前記移動する表面上のすべての前記過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定する工程と、
（ｆ）前記画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｆ）を繰り返す工程と、
（ｇ）前記並進する表面を表現する点雲を形成するために、前記画像列内の前記画像から、前記過渡的な点についての前記カメラ座標系内での前記三次元位置を蓄積する工程と
を含む、方法。
【請求項５２】
変更されたラプラシアン鮮明さメトリックを適用することにより、前記焦点の鮮明さ値を決定する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記カメラ座標系のｚ方向に沿ってガウス曲線を当てはめて前記最大焦点深度ｚｍを推定することにより、前記表面上の各過渡的な点の前記三次元位置を決定する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５４】
各画素に対する前記焦点の鮮明さ値に二次関数を当てはめることにより、前記表面上の各過渡的な点の前記三次元位置を決定する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５５】
前記カメラ座標系内の直交格子上の前記点雲内の前記点を再抽出することにより前記並進する表面の第１のレンジマップを形成する工程を更に含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５６】
前記第１のレンジマップからノイズを取り除く工程を更に含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記第１のレンジマップを表面座標系に合うように回転させる工程を更に含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５８】
前記表面座標系内の格子上の第１のレンジマップを再抽出することにより、第２のレンジマップを形成する工程を更に含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記表面が、固定された画像センサの方向に移動中のとき、前記視角が約３８°である、請求項５１に記載の方法。
【請求項６０】
カメラと、テレセントリックレンズとを含む固定された画像センサであって、前記テレセントリックレンズは移動する表面のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、前記画像センサは前記移動する表面の画像列を形成するために前記移動する表面を画像化する、画像センサと、
（ａ）前記画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定し、
（ｂ）前記焦点面が前記ｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算し、
（ｃ）前記最後の画像内の前記移動する表面の見かけの移動に基づき、前記最後の画像内では前記テレセントリックレンズの視野を出ているが、前記最後の画像より前の前記画像列内の画像内では前記テレセントリックレンズの前記視野内にあった、前記移動する表面上の過渡的な点を決定し、
（ｄ）前記移動する表面上のすべての前記過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定し、
（ｅ）前記画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｄ）を繰り返し、
（ｆ）前記並進する表面を表現する点雲を形成するために、前記画像列内の前記画像から、前記過渡的な点についての前記カメラ座標系内での前記三次元位置を蓄積する、プロセッサと
を含む、リアルタイムでウェブ材料を検査するオンラインでコンピュータ制御された検査システム。
【請求項６１】
コンピュータプロセッサにより、
（ａ）オンラインでコンピュータ制御された検査システムを用いて、ウェブ材料の移動する表面の画像列を受け取るようにさせ、ここでカメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズとを含む、固定された画像センサを用いて前記画像列が取得され、
（ｂ）前記画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定するようにさせ、
（ｃ）前記焦点面が前記ｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算するようにさせ、
（ｄ）前記最後の画像内の前記移動する表面の見かけの移動に基づき、前記最後の画像内では前記テレセントリックレンズの視野を出ているが、前記最後の画像より前の前記画像列内の画像内では前記テレセントリックレンズの前記視野内にあった、前記移動する表面上の過渡的な点を決定するようにさせ、
（ｅ）前記移動する表面上のすべての前記過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定するようにさせ、
（ｆ）前記画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｅ）を繰り返すようにさせ、
（ｇ）前記並進する表面を表現する点雲を形成するために、前記画像列内の前記画像から、前記過渡的な点についての前記カメラ座標系内での前記三次元位置を蓄積するようにさせる、ソフトウェア命令を含む、持続的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
この出願は、２０１２年１月３１日に出願された米国仮出願第６１／５９３，１９７号の利益を主張し、当該仮出願の開示は、その全体を参照により本明細書に援用する。
【０００２】
（発明の分野）
本開示は、表面の三次元構造を決定するための方法及び光学検査装置に関する。他の態様では、本開示は、材料の移動するウェブを検査するためのコンピュータ化されたシステムなどの材料検査システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
生産ライン上で製品を製造しているとき、製品の品質を連続的に監視するのに、オンライン測定及び検査システムを使用している。検査システムは、リアルタイムフィードバックを提供することができ、オペレータが不良品を素早く特定して、プロセス変数の変更の影響を評価できるようにする。また、工場製品が製造プロセスの中を進むとき、工場製品の品質を監視するのに画像に基づく検査システムも使用されている。
【０００４】
検査システムは、例えば、ＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラなどのセンサを用いて、製品材料の選択された部分のデジタル画像を取得する。検査システム内のプロセッサが、アルゴリズムを適用して、材料のサンプルの取得したデジタル画像を素早く評価して、サンプル又はサンプルの選択された領域が、顧客に売るのに適した無欠陥であるかどうかを判断する。
【０００５】
オンライン検査システムは、製造プロセスの間にウェブ材料の移動する表面の二次元（２Ｄ）画像特性を分析でき、例えば、比較的大規模な、表面的点欠陥及び筋などの非一様性を検出できる。三角測量点センサ（triangulation point sensor）などの他の技術が、生産ライン速度において数マイクロメートルの表面構造の深度分解能を達成できるが、ウェブの表面上の単一の点だけをカバーでき（三角点センサなどの他の技術が点センサであるため）、したがって、表面特性に関する非常に限られた量の有用な三次元（３Ｄ）情報を提供できる。レーザー線三角測量システムなどの他の技術が、生産ライン速度においてウェブ表面の完全な３Ｄ検査（3D coverage）を達成できるが、低い空間分解能を有しており、したがって、ウェブカール（web curl）及びアター（utter）などの大規模な表面の偏位を監視するためのみに有用である。
【０００６】
表面分析のために、例えば、レーザー表面形状測定法、干渉分光法、及び３Ｄ顕微鏡法（焦点からの深度（ＤＦＦ）に基づく）などの３Ｄ検査技術を使用している。ＤＦＦ表面分析システムは、狭い被写界深度を有するカメラ及びレンズを用いて物体を画像化する。物体が静止状態を保っているとき、各位置において画像を取得しながら、様々な位置に対してｚ軸（即ち、レンズの光軸に平行な軸）に沿ってカメラ及びレンズを深度方向にスキャンする。複数のｚ軸の位置を通ってカメラをスキャンすると、物体の表面上の点は、表面上の（above the surface）それらの点の高さに応じて異なる画像スライスにおいてピントが合う。この情報を用いて、物体表面の３Ｄ構造を比較的正確に推定することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様では、本開示は、少なくとも１つの画像センサを用いて表面を画像化する工程であって、表面と画像センサとは相対的に並進運動しており、画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、表面の画像列を位置合わせする工程と、体積を形成するために位置合わせした画像をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程と、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値（sharpness of focus value）を決定する工程であって、（ｘ，ｙ）位置はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、焦点の鮮明さ値を用いて、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対するカメラ座標系のｚ方向に沿った最大焦点深度（depth of maximum focus）ｚｍを決定する工程と、最大焦点深度ｚｍに基づき、表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、を含む、方法に関する。
【０００８】
他の態様では、本開示は、画像センサを用いて表面の画像列を取得する工程であって、表面と画像センサとは相対的に並進運動しており、画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズを含む、工程と、画像列内の各画像内の表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成する工程と、体積を形成するために位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程であって、位置合わせした画像列内の各画像は体積内の層を含む、工程と、体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算する工程であって、画素はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、焦点の鮮明さ値に基づき、体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算する工程と、最大焦点深度ｚｍに基づき、表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、三次元点位置に基づき、表面の三次元モデルを構成する工程と、を含む、方法に関する。
【０００９】
更に他の態様では、本開示は、テレセントリックレンズを含む画像センサであって、テレセントリックレンズは、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、表面と画像センサとは相対的に並進運動し、画像センサは表面の画像列を形成するために表面を画像化する、画像センサと、画像列内の各画像内で表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成し、体積を形成するために位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ね、ここで位置合わせした画像列内の各画像は体積内の層を含み、体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算し、ここで画素は、カメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置しており、焦点の鮮明さ値に基づき、体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算し、最大焦点深度ｚｍに基づき、表面上の各点の三次元位置を決定し、三次元位置に基づき、表面の三次元モデルを構成する、プロセッサとを含む、装置に関する。
【００１０】
更に他の態様では、本開示は、材料の移動するウェブに対してゼロ以外の視角で固定された画像センサを設置する工程であって、画像センサは移動するウェブの表面を画像化して表面の画像列を形成するテレセントリックレンズを含む、工程と、画像列を処理して、画像を位置合わせして、体積を形成するために位置合わせした画像をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねて、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定して、ここで（ｘ，ｙ）位置はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置しており、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対するカメラ座標系のｚ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを決定して、最大焦点深度ｚｍに基づき、移動するウェブの表面上の各点の三次元位置を決定する、工程と、を含む、方法に関する。
【００１１】
更に他の態様では、本開示は、ウェブ材料の移動する表面をリアルタイムで検査して、移動する表面の三次元モデルを計算する方法に関し、固定されたセンサを用いて移動する表面の画像列を取得する工程であって、画像センサは、カメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズと、を含む、工程と、画像列内の各画像内の移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成する工程と、体積を形成するために位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねる工程であって、位置合わせした画像列内の各画像は体積内の層を含む、工程と、体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算する工程であって、画素はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置する、工程と、焦点の鮮明さ値に基づき、体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算する工程と、最大焦点深度ｚｍに基づき、移動する表面上の各点の三次元位置を決定する工程と、三次元位置に基づき、移動する表面の三次元モデルを構成する工程と、を含む、方法に関する。
【００１２】
更に他の態様では、本開示は、カメラとテレセントリックレンズとを含む固定された画像センサであって、テレセントリックレンズは移動する表面の平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、画像センサは移動する表面の画像列を形成するために移動する、画像センサと、画像列内の各画像内で移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成し、体積を形成するために位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ね、ここで位置合わせした画像列内の各画像は体積内の層を含み、体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算し、ここで画素はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置しており、焦点の鮮明さ値に基づき、体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算し、最大焦点深度ｚｍに基づき、移動する表面上の各点の三次元位置を決定し、三次元位置に基づき、移動する表面の三次元モデルを構成する、プロセッサとを含む、リアルタイムでウェブ材料を検査するためのオンラインでコンピュータ制御された検査システムに関する。
【００１３】
更に他の態様では、本開示は、コンピュータプロセッサにより、オンラインでコンピュータ制御された検査システムを用いて、ウェブ材料の移動する表面の画像列を受け取るようにさせ、ここでカメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズとを含む、固定された画像センサを用いて画像列が取得され、画像列内の各画像内の移動する表面上の基準点を整列させて、位置合わせした画像列を形成するようにさせ、体積を形成するために位置合わせした画像列をカメラ座標系のｚ方向に沿って積み重ねるようにさせ、ここで位置合わせした画像列内の各画像は体積内の層を含み、体積の中の各画素に対する焦点の鮮明さ値を計算するようにさせ、ここで画素はカメラ座標系のｚ方向に直交する平面内に位置しており、焦点の鮮明さ値に基づき、体積の中の各画素に対する最大焦点深度値ｚｍを計算するようにさせ、最大焦点深度ｚｍに基づき、移動する表面上の各点の三次元位置を決定するようにさせ、三次元位置に基づき、移動する表面の三次元モデルを構成するようにさせる、ソフトウェア命令を含む、持続的コンピュータ可読媒体に関する。
【００１４】
さらなる態様では、本開示は、画像センサを表面に対して並進させる工程であって、画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、画像列を取得するために画像センサを用いて表面を画像化する工程と、表面を表す三次元点の集合を提供するために表面上の点の三次元位置を推定する工程と、選択された座標系において表面のレンジマップ（range-map）を生成するために三次元点の集合を処理する工程とを含む、方法に関する。
【００１５】
更に他の態様では、本開示は、（ａ）画像列を取得するために少なくとも１つの画像センサを用いて表面を画像化する工程であって、表面と画像センサとは相対的に並進運動しており、画像センサは表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む、工程と、（ｂ）画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定する工程と、（ｃ）焦点面がｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算する工程と、（ｄ）最後の画像内の表面の見かけの移動に基づき、最後の画像内ではレンズの視野を出ているが、最後の画像より前の画像列内の画像内ではレンズの視野内にあった、表面上の過渡的な点を決定する工程と、（ｅ）表面上のすべての過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定する工程と、（ｆ）画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｆ）を繰り返す工程と、（ｇ）並進する表面を表現する点雲を形成するために、画像列内の画像から、過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を蓄積する工程とを含む、方法に関する。
【００１６】
更に他の実施形態では、本開示は、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するレンズを含む画像センサであって、表面と画像センサとは相対的に並進運動し、画像センサは表面の画像列を形成するために表面を画像化する、画像センサと、（ａ）画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定し、（ｂ）焦点面がｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算し、（ｃ）最後の画像内の表面の見かけの移動に基づき、最後の画像内ではレンズの視野を出ているが、最後の画像より前の画像列内の画像内ではレンズの視野内にあった、表面上の過渡的な点を決定し、（ｄ）表面上のすべての過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定し、（ｅ）画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｄ）を繰り返し、（ｆ）並進する表面を表現する点雲を形成するために、画像列内の画像から、過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を蓄積する、プロセッサとを含む、装置に関する。
【００１７】
更に他の態様では、本開示は、カメラと、テレセントリックレンズとを含む固定された画像センサであって、テレセントリックレンズは移動する表面のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有し、画像センサは移動する表面の画像列を形成するために移動する表面を画像化する、画像センサと、（ａ）画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定し、（ｂ）焦点面がｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算し、（ｃ）最後の画像内の移動する表面の見かけの移動に基づき、最後の画像内ではレンズの視野を出ているが、最後の画像より前の画像列内の画像内ではレンズの視野内にあった、移動する表面上の過渡的な点を決定し、（ｄ）移動する表面上のすべての過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定し、（ｅ）画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｄ）を繰り返し、（ｆ）並進する表面を表現する点雲を形成するために、画像列内の画像から、過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を蓄積する、プロセッサとを含む、リアルタイムでウェブ材料を検査するためのオンラインでコンピュータ制御された検査システムに関する。
【００１８】
更に他の態様では、本開示は、コンピュータプロセッサにより、（ａ）オンラインでコンピュータ制御された検査システムを用いて、ウェブ材料の移動する表面の画像列を受け取るようにさせ、ここでカメラと、表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の視角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズとを含む、固定された画像センサを用いて画像列が取得され、（ｂ）画像列内の最後の画像内のすべての画素に対する焦点の鮮明さ値を決定するようにさせ、（ｃ）焦点面がｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標を計算するようにさせ、（ｄ）最後の画像内の移動する表面の見かけの移動に基づき、最後の画像内ではテレセントリックレンズの視野を出ているが、最後の画像より前の画像列内の画像内ではテレセントリックレンズの視野内にあった、移動する表面上の過渡的な点を決定するようにさせ、（ｅ）移動する表面上のすべての過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を決定するようにさせ、（ｆ）画像センサが取得したそれぞれの新しい画像に対して工程（ａ）〜工程（ｅ）を繰り返すようにさせ、（ｇ）並進する表面を表現する点雲を形成するために、画像列内の画像から、過渡的な点についてのカメラ座標系内での三次元位置を蓄積するようにさせる、ソフトウェア命令を含む、持続的コンピュータ可読媒体に関する。
【００１９】
本発明の１つ以上の実施形態の詳細を添付図面及び以下の説明に示す。本発明の他の特徴、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】光学検査装置の模式図である。
【図２】図１の装置を用いて表面の構造を決定するための方法を説明するフローチャートである。
【図３】図１の装置を用いて表面の構造を決定するための他の方法を説明するフローチャートである。
【図４】表面のマップを作成するために図３から取得された点雲を処理する方法を説明するフローチャートである。
【図５】例示的ウェブ製造工場内の検査システムの例示的実施形態の模式的ブロック図である。
【図６】実施例１の光学検査装置により取得された３枚の画像の写真である。
【図７Ａ】実施例１の光学検査装置により決定されるようなサンプルの表面の３枚の異なる図である。
【図７Ｂ】実施例１の光学検査装置により決定されるようなサンプルの表面の３枚の異なる図である。
【図７Ｃ】実施例１の光学検査装置により決定されるようなサンプルの表面の３枚の異なる図である。
【図８Ａ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【図８Ｂ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【図８Ｃ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【図９Ａ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【図９Ｂ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【図９Ｃ】実施例３で説明するように、図１の装置を用いて形成された表面再構成であり、それぞれ、視角θが２２．３°、３８．１°、及び４６．５°におけるものである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
現時点で利用できる表面検査システムは、それらの分解能、速度、又は視野に対する制約のために、表面の３Ｄ表面構造についての有用なオンライン情報を提供することができていない。本開示は、固定されたセンサを含むオンライン検査システムに関するが、ＤＦＦシステムとは異なり、センサの結像レンズの焦点面の平行移動を必要としない。それどころか、本開示に記載のシステムは、表面の並進運動を利用して、表面上の点に様々な焦点面の中を自動的に通過させて、表面の３Ｄモデルを素早く提供するため、本開示に記載のシステムは、生産ライン上で材料のウェブを処理するときに材料のウェブを連続的に監視するオンライン検査用途に有用である。
【００２２】
図１は、センサシステム１０の模式図であり、このセンサシステム１０は、材料１２の表面１４を画像化するのに使用される。少なくとも１つの画像センサシステム１８に対して、表面１４を平行移動させる。図１では、固定されている画像センサシステム１８を用いて表面１４を画像化しているが、他の実施形態では、表面１４が静止している状態で、センサシステム１８の方が動いてもよい。以下の議論をより明確にするために、画像センサシステム１８と表面１４との相対運動が、また互いに相対運動をする２つの座標系を作り出すと仮定する。例えば、図１に示すように、画像センサシステム１８は、カメラ座標系に対して記述することができ、このカメラ座標系では、ｚ方向ｚｃがＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラ２２のレンズ２０の光軸と整列している。再び図１を参照すると、表面１４は、表面座標系に対して記述することができ、この表面座標系では、軸ｚｓが表面上の高さである。
【００２３】
図１に示す実施形態では、表面１４は、方向ｙｓに沿う矢印Ａの方向に沿って画像センサシステム１８の方へ既知の速度で移動しており、三次元（３Ｄ）構造（方向ｚｓに沿って延びている）を有する複数の特徴部１６を含んでいる。しかしながら、他の実施形態では、表面１４が既知の速度で画像センサシステム１８から離れる方向に移動中であってもよい。画像センサシステム１８が、表面１４の領域の、又は特徴部１６の特定部分の、より完全な視野を取得するように、画像センサシステム１８に対する表面１４の平行移動方向、又は表面１４に対する画像センサ１８の個数及び／若しくは位置を必要に応じて変更してもよい。画像センサシステム１８は、レンズ系２０と、中に含まれるセンサ（例えば、ＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラ２２）と、を含んでいる。表面１４を照らすのに、少なくとも１つの任意の光源３２を使用してもよい。
【００２４】
レンズ２０は、表面１４の表面座標系のｘ−ｙ平面に対してゼロ以外の角度θに整列された焦点面２４を有している。レンズ焦点面と、表面座標系のｘ−ｙ平面との間の視角θは、システム１０が分析する予定の表面１４及び特徴部１６の特性に応じて選択してもよい。いくつかの実施形態では、θが９０°未満の鋭角であり、並進する表面１４が、画像センサシステム１８の方向に移動中である図１のような配置を仮定している。表面１４が、画像センサシステム１８の方向に移動中である他の実施形態では、視角θが約２０°〜約６０°であり、角度約４０°が実用的であることが分かっている。いくつかの実施形態では、表面１４を画像化して特徴部１６のより均一な図及び／又はより完全な図を提供するために、視角θを定期的に又は絶え間なく変更してもよい。
【００２５】
レンズ系２０は、装置１０の対象とする用途に応じて様々なレンズを含んでいてもよいが、テレセントリックレンズが特に有用であることが分かっている。この応用では、用語テレセントリックレンズは、正投影を近似する任意のレンズ又はレンズ系を意味している。テレセントリックレンズは、レンズからの距離と共に倍率は変化しない。テレセントリックレンズから近過ぎたり又は遠過ぎたりする物体にはピントが合わなくてもよいが、結果として得られるピンぼけ画像は、正しく集束された画像と同じ大きさになるであろう。
【００２６】
センサシステム１０はプロセッサ３０を含み、このプロセッサ３０は内部にあってもよく、外部にあってもよく、又は画像センサシステム１８から遠く離れていてもよい。プロセッサ３０は、画像センサシステム１８が取得する移動する表面１４の一連の画像を分析する。
【００２７】
プロセッサ３０は、次々に画像センサシステム１８が取得する一連の画像を最初に位置合わせする。この画像位置合わせ（image registration）は、表面１４上の同じ物理的な点に対応する一連の画像内の点を整列するように計算される。システム１０で利用されるレンズ２０がテレセントリックである場合、画像センサシステム１８により収集される画像の倍率は、レンズからの距離と共に変化しない。その結果、画像センサシステム１８が取得する画像は、１つの画像を他の画像に対して平行移動させることにより位置合わせすることができ、拡大縮小又は他の幾何学的な変形は必要ではない。画像センサシステム１８において非テレセントリックレンズ２０を使用してもよいが、そのようなレンズは、画像位置合わせをより困難で複雑なものにして、プロセッサ３０に、より多くの処理能力を要求する恐れがある。
【００２８】
ある１枚の画像を列内の他の画像と位置合わせするために、その画像を平行移動させる必要がある量は、画像間での表面１４の平行移動に依存する。表面１４の平行移動速度が分かっている場合には、画像センサシステム１８が取得するような１つの画像から次の画像への表面１４サンプルの動作もまた分かっており、プロセッサ３０は、表面１４の単位動作ごとに画像をどのくらいの量だけ、どの方向に平行移動させるべきかを決定する必要があるのみである。プロセッサ３０で行われるこの決定は、例えば、画像センサシステム１８の特性、レンズ２０の焦点、表面座標系のｘ−ｙ平面に対する焦点面２４の視角θ、及びカメラ２２の回転（もしあれば）などに依存する。
【００２９】
２つのパラメータＤｘ及びＤｙを仮定するが、これらは、物理的な表面１４の単位動作当たりのｘ及びｙ方向の画像の平行移動をもたらす。量Ｄｘ及びＤｙは画素／ｍｍの単位である。２つの画像Ｉｔ１（ｘ，ｙ）及びＩｔ２（ｘ，ｙ）をそれぞれ時間ｔ１及びｔ２で取得して、ｔ１からｔ２までにサンプル表面１４が移動した距離ｄをプロセッサ３０に与える場合、これらの画像をその後、次式に従ってＩｔ２（ｘ，ｙ）を平行移動させることにより位置合わせしなくてはならない。
【００３０】
【数１】
2015513070.tif 000003
【００３１】
また、較正手順を通じてスケール因子Ｄｘ及びＤｙをオフラインで推定することもできる。画像列内では、画像センサシステム１８が取得した画像列の間で、特徴的なキーポイントが平行移動するときに、プロセッサ３０は、それらの特徴的なキーポイントを自動的に選択して、追跡する。その後この情報は、プロセッサが、表面１４の物理的なサンプルの単位平行移動当たりの特徴点の予想される変位（画素単位の）を計算するのに使用される。追跡は、正規化テンプレート照合アルゴリズムを用いてプロセッサにより実行してもよい。
【００３２】
いったん表面１４のすべての画像が整列されると、その後、プロセッサ３０は、位置合わせした画像列をレンズ２０の焦点面に直交する方向ｚｃに沿って一緒に積み重ねて、体積を形成する。この体積内の各層は、位置合わせにおいて計算されるようにｘ及びｙ方向にずらされた画像列内の画像である。画像列内の各画像を取得した時点の表面１４の相対位置が分かっているので、体積内の各層は、その時点の特定の変位の位置において、サンプル１４を角度θで薄切りにしたような（図１を参照）、焦点面２４に沿った表面１４のスナップ写真を表している。
【００３３】
いったん画像列が整列されると、その後、プロセッサ３０は体積内の各（ｘ，ｙ）位置における焦点の鮮明さを計算するが、ここで（ｘ，ｙ）位置の平面は体積内のｚｃ方向に直交している。画像データを含んでいない体積内の位置は、ゼロの鮮明さを有していると考えることができるので、無視される。プロセッサ３０は、鮮明さメトリック（sharpness metric）を用いて焦点の鮮明さを決定する。いくつかの好適な鮮明さメトリックが、Ｎａｙａｒ  ａｎｄ  Ｎａｋａｇａｗａ，Ｓｈａｐｅ  ｆｒｏｍ  Ｆｏｃｕｓ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｖｏｌ．１６，ｎｏ．８，ｐａｇｅｓ  ８２４〜８３１（１９９４）に記載されている。
【００３４】
画像列内のすべての画像内の各画素において下記の量を計算するのに、例えば、変更されたラプラシアン鮮明さメトリック（modified Laplacian sharpness metric）を適用してもよい。
【００３５】
【数２】
2015513070.tif 000004
偏導関数は有限差分を用いて計算できる。このメトリックの背後にある直観は、このメトリックをエッジ検出器と考えることができて、鋭い焦点の明瞭な領域が、ピンぼけ領域とは、はっきりと異なったエッジを有しているであろうということである。このメトリックを計算した後に、画像列内の各画素の周囲で局所的に結果を合計するのに、中央値フィルタを使用してもよい。
【００３６】
いったんプロセッサ３０が、画像列内のすべての画像に対する焦点の鮮明さ値の計算を完了すると、プロセッサ３０は、位置合わせされた画像をｚｃ方向に沿って積み重ねることにより先行する工程において形成された体積と同様の、焦点の鮮明さ体積を計算する。焦点の鮮明さ体積を形成するために、プロセッサは、位置合わせされた画像体積内の各（ｘ，ｙ）画素値を、その画素に対応する焦点の鮮明さ測定値に置き換える。この位置合わせされた積み重ね内の各層（平面ｘｃ−ｙｃ内のｘ−ｙ平面に対応する）は、今や「焦点の鮮明さ」画像であり、層は上述のように位置合わせされており、表面１４上の同じ物理的位置に対応する画像位置を整列させるようになっている。したがって、体積内の１つの位置（ｘ，ｙ）を選択すると、観察される焦点の鮮明さ値はｚｃ方向の異なる層を通じて動いているので、焦点の鮮明さは、その位置において画像化された点にピントが合うとき（即ち、その位置において画像化された点がカメラ２２の焦点面２４と交わるとき）、最大値になり、その層から離れる方向に移動するときには、ｚｃ軸に沿っていずれの方向に移動しても、鮮明さ値は減少するであろう。
【００３７】
焦点の鮮明さ体積内の各層（ｘ−ｙ平面に対応する）は、焦点面２４の位置において表面１４を通る１つのスライスに対応しているので、サンプル１４が方向Ａに沿って移動するとき、サンプルの表面に沿った異なる位置において表面１４を通る様々なスライスを収集するようになっている。したがって、焦点の鮮明さ体積内の各画像が、異なる相対的位置において表面１４を通る物理的なスライスに対応しているので、点（ｘ，ｙ）に最もぴったりピントが合うスライスが、対応する点のサンプル上の三次元（３Ｄ）位置を決定することが理想的である。しかしながら、実際には、焦点の鮮明さ体積は、表面１４に沿ってその間隔が密に又は一様に区切られていないこともあり得るスライスの離散集合を含んでいる。したがって、実際の（理論上の）最大焦点深度（焦点の鮮明さが最大になる深度）は、スライス同士の間で生じることになる可能性が高い。
【００３８】
その後、プロセッサ３０は、その点を通る最も鋭い焦点を有する焦点の鮮明さ体積内のスライスの理論上の位置を近似することにより、表面１４上の各点の３Ｄ位置を推定する。
【００３９】
一実施形態では、プロセッサは、最も鋭い焦点のこの理論上の位置を、焦点の鮮明さ体積内のスライス深度ｚｃを通る各位置（ｘ，ｙ）において測定された焦点の鮮明さ値にガウス曲線を当てはめることにより近似させる。焦点の鮮明さ値のモデルは、スライス深度ｚｃの関数として下記の式で与えられ、
【００４０】
【数３】
2015513070.tif 000005
ここで、ｚｍは体積内の位置（ｘ，ｙ）に対する理論上の最大焦点深度であり、σは結像レンズ（図１のレンズ２０を参照）の被写界深度に少なくとも部分的に起因するガウスの標準偏差である。この曲線の当てはめは、簡単な最小二乗費用関数を最小にすることにより行うことができる。
【００４１】
他の実施形態では、もしもガウスのアルゴリズムが特定用途で用いるには非常に計算コストが高かったり、又は時間がかかったりする場合には、精度を実質的に犠牲にすることなく、より迅速に実行処理する近似アルゴリズムを使用できる。各位置（ｘ，ｙ）における鮮明さプロファイルサンプルに二次関数を当てはめることができるが、最大鮮明さ値を有する位置の近くのサンプルだけを使用する。したがって、表面上の各点に対して、まず最初に最も高い鮮明さ値を有する深度を見つけて、この深度の両側で数個のサンプルを選択する。これらの数個のサンプルに、閉形式で解くことができる標準的な最小二乗定式化を用いて二次関数を当てはめる。まれにデータ内にノイズがあるときには二次関数の放物線が上に開く場合があり、この場合には、当てはめの結果を廃棄して、代わりに最大鮮明さサンプルの深度のみを使用する。それ以外の場合、即ち、二次関数の放物線が下に開く場合には、深度を二次関数の理論上の最大値の位置と見なす。この二次関数の理論上の最大値は、離れたサンプルのうちの２つの間に一般に位置していてもよい。
【００４２】
いったん体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する理論上の最大焦点深度ｚｍを近似すると、プロセッサ３０は、サンプルの表面上の各点の３Ｄ位置を推定する。その後、この点雲を、標準的な三角形メッシングアルゴリズムを用いて表面１４の表面モデルに変換する。
【００４３】
図２は、図１の装置を操作して、材料１２の表面１４のサンプル領域内の表面の特性を明らかにするバッチ法２００を説明するフローチャートである。工程２０２では、表面の平面に対してゼロ以外の角度に位置合わせされた焦点面を有するレンズを含むセンサを用いて、並進する表面を画像化する。工程２０４では、プロセッサが表面の画像列を位置合わせして、工程２０６では、体積を形成するために位置合わせした画像をｚｃ方向に沿って積み重ねる。工程２０８では、プロセッサが体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定して、ここで（ｘ，ｙ）位置はｚｃ方向に直交する平面内に位置している。工程２１０では、プロセッサが、焦点の鮮明さ値を用いて、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対するｚｃ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを決定する。工程２１２では、プロセッサが、最大焦点深度ｚｍに基づき、表面上の各点の三次元位置を決定する。任意選択的な工程２１４では、プロセッサが、三次元位置に基づき、表面の三次元モデルを形成できる。
【００４４】
図２に記載の全体的な手順では、プロセッサ３０はバッチモードで作動し、ここでバッチモードとは、画像センサシステム１８がすべての画像を取得した後に、それらの画像を一緒に処理することを意味している。しかしながら、他の実施形態では、画像センサシステム１８が取得する画像データは、これらのデータが利用できるようになるにつれて徐々に追加的に処理してもよい。図３で更に後述するように、逐次処理法（incremental processing approach）は、２段階で進行するアルゴリズムを利用する。最初に、オンラインで、表面１４が平行移動して、新しい画像が連続的に取得されるとき、表面１４上の点を画像化しながら、プロセッサ３０が、それらの点の３Ｄ位置を推定する。このオンライン処理の結果は、サンプル材料１２の表面１４を表す３Ｄ点の集合（即ち、点雲）である。その後、オフラインで、（すべての画像を取得して、３Ｄ位置を推定し終わった後に）、この点雲を後処理して（図４）、適切な座標系の滑らかなレンジマップを生成する。
【００４５】
図３のプロセス５００を参照すると、表面１４が画像センサシステム１８に対して平行移動するとき、画像センサシステム１８が画像列を取得する。画像列内に新しい画像を取得するたびに、工程５０２で、プロセッサ３０が、上述のバッチ処理の議論の中で詳述した、例えば、変更されたラプラシアン鮮明さメトリックなどの適切なアルゴリズムを用いて、新たに取得された画像内の各画素に対する焦点の鮮明さを近似させる。工程５０４では、その後、焦点面２４がｙ軸と交わる表面座標系のｙ座標をプロセッサ３０が計算する。工程５０６では、画像列内の最後の画像内の表面の見かけの移動に基づき、レンズ２０の視野をちょうど出たばかりであるが、画像列内の前の画像内では視野内にあった、表面１４上の過渡的な点をプロセッサが見つける。工程５０８では、その後、プロセッサが、すべてのこのような過渡的な点の３Ｄ位置を推定する。画像列内に新しい画像を受け取るたびに、プロセッサは過渡的な点の３Ｄ位置の推定を繰り返して、その後、表面１４を表現する点雲を形成するために、これらの３Ｄ位置を蓄積する。
【００４６】
図３の工程は連続的に説明されているが、効率を高めるために、マルチスレッド化されたシステムとして逐次処理法もまた実行できる。例えば、工程５０２は１つのスレッドで実行される一方、工程５０４〜５０８は他のスレッドで行われてもよい。工程５１０では、表面１４のレンジマップを形成するために、図４に示すように点雲を更に処理する。
【００４７】
図４のプロセス５５０を参照すると、工程５５２では、プロセッサ３０が、カメラ２０の像平面２４に平行な直交格子上の点雲内の点を再抽出することにより、第１のレンジマップを形成する。工程５５４では、プロセッサが第１のレンジマップ内の外れ値を必要に応じて検出して、抑制する。工程５５６では、再構成された表面のマップ内のノイズを取り除くために、プロセッサが任意選択的な追加のノイズ除去工程を実行する。工程５５８では、再構成された表面を回転させて、表面座標系上で表すが、この表面座標系では、ｘ−ｙ平面ｘｓ−ｙｓは表面１４が動く平面と一致しており、表面座標系のｚｓ軸は表面１４と直交している。工程５６０では、第２のレンジマップを形成するために、プロセッサが表面座標系の格子上で補間して、再抽出する。この第２のレンジマップでは、表面上の各（ｘ，ｙ）位置に対して、Ｘ軸（ｘｓ）が方向Ａ（図１）に直交し、Ｙ軸（ｙｓ）が方向Ａに対して平行であり、Ｚ座標（ｚｓ）が表面１４上の特徴部１６の表面高さを与える。
【００４８】
例えば、本明細書に記載の表面分析法及び装置は、特徴部１６（図１）などのピースパーツ（piece parts）を含むサンプル材料１２のウェブ様のロールの構造化された表面１４を検査して、その特性を明らかにするのに特によく適しているが、これらに限定されない。概して、ウェブロールは、一方向（図１の方向Ａに対してほぼ垂直なウェブ横断方向）において固定された寸法を有し、直行する方向（図１の方向Ａに対してほぼ平行なウェブ下流方向）において所定の長さ又は中間の長さのいずれかを有する任意のシート様の材料であってもよい、製造されたウェブ材料を含んでいてもよい。例としては、金属、紙、織布、不織布、ガラス、研磨材、フレキシブル回路又はこれらの組み合わせなどのざらつきのある不透明な表面を有する材料が挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、製造中にウェブ材料を検査して、その特性を明らかにするための１つ以上の検査システムで図１の装置を利用してもよい。製品に組み込むために個々のシートに変換する準備が整っている完成したウェブロールを製造するために、未仕上げのウェブロールは、１つのウェブ製造工場内で、又は複数の製造工場内で、複数のプロセスライン上で処理されてもよい。各プロセスに関して、ウェブロールはソースロールとして使用され、このソースロールから製造プロセスにウェブを供給する。各プロセスの後、ウェブはシート若しくはピースパーツに変換されてもよく、又はウェブは再度ウェブロールに収集されて、別の製品ラインに移動されたり、若しくは別の製造工場に出荷されたりしてもよく、次にそこで広げられ、処理され、再度ロールに収集される。最終的に、完成したシート、ピースパーツ、又はウェブロールが製造されるまで、このプロセスは繰り返される。多数の応用例で、シート、ピース（pieces）、又はウェブロールのそれぞれに対するウェブ材料は、１つ以上のウェブ製造工場の１つ以上の生産ラインで多数のコーティングを施されてもよい。このコーティングは一般に、最初の製造プロセスの場合にはベースウェブ材料の露出表面に、後続の製造プロセスの場合には既に施されたコーティングの露出表面に施される。コーティングの例には、接着剤、ハードコート、低接着性裏面コーティング、金属化コーティング、中性密度コーティング、電気的に導電性若しくは非導電性のコーティング又はこれらの組み合わせが挙げられる。
【００４９】
図５に示す検査システム３００の例示的実施形態では、ウェブ３１２のサンプル領域が２つの支持ロール３２３、３２５の間に位置している。検査システム３００は基準マーク制御器３０１を含み、この基準マーク制御器３０１は基準マーク読取装置３０２を制御して、ロール及び位置の情報をサンプル領域３１２から収集する。加えて、基準マーク制御器３０１は、ウェブ３１２の選択されたサンプル領域及び／又は支持ローラ３２３、３２５と係合した１つ以上の高精度エンコーダから位置信号を受信してもよい。この位置信号に基づき、基準マーク制御器３０１は、検出された各基準マークに対する位置情報を決定する。基準マーク制御器３０１は、ロール及び位置情報を分析コンピュータ３２９に伝達して、ウェブ３１２の表面３１４上の特徴部の寸法に関して検出されたデータと関連付ける。
【００５０】
検査システム３００は、１つ以上の固定されたセンサシステム３１８Ａ〜３１８Ｎを更に含み、これらは、それぞれ、任意選択的な光源３３２と、移動するウェブ３１２の表面３１４に対して鋭角に整列された焦点面を有するテレセントリックレンズ３２０と、を含んでいる。センサシステム３１８は、ウェブを処理しているとき、連続的に移動するウェブ３１２の表面３１４に極めて接近して設置してあり、デジタル画像データを取得するためにウェブ３１２の表面３１４をスキャンする。
【００５１】
画像データ取得コンピュータ３２７が、画像データをセンサシステム３１８のそれぞれから収集して、画像データを分析コンピュータ３２９に送信する。分析コンピュータ３２９は、画像取得コンピュータ３２７からの画像データのストリームを処理して、上述の一括又は逐次画像処理アルゴリズムのうちの１つ以上を用いてデジタル画像を分析する。分析コンピュータ３２９は、適切なユーザーインターフェース上に結果を表示してもよく、及び／又はデータベース３３１内に結果を保存してもよい。
【００５２】
ウェブ表面３１４の３Ｄ特性を測定して、潜在的に欠陥のある材料を特定するために、図５に示す検査システム３００をウェブ製造工場内で使用してもよい。いったん表面の３Ｄ構造を推定すると、検査システム３００は、ウェブ表面３１４上の特徴部の、例えば、位置、形、高さ、忠実度（fidelities）などの多くの種類の有用な情報を提供してもよい。また、検査システム３００は、これらの表面特性のうちのいずれかにおける欠陥の重篤度を示す出力データを、ウェブを製造しているときにリアルタイムで提供してもよい。例えば、コンピュータ化された検査システムは、ウェブ表面３１４の構造欠陥、異常、又は仕様外の材料（以後、一般に欠陥と呼ぶ）の存在、及びそれらの重篤度に関して、ウェブ製造工場内の工程技師などのユーザーに、リアルタイムフィードバックを提供することができ、それにより、生産を大幅に遅延させたり、又は使用に適さない大量の材料を作り出したりすることなく、プロセス状態を調節して問題を改善することにより、材料の特定のバッチ又は一連のバッチで新たに出現した欠陥に対してユーザーが素早く対処することを可能にする。コンピュータ化された検査システム３００は、アルゴリズムを適用して、欠陥に対する評価ラベル（例えば、「良」又は「不良」など）を最終的に割り当てることにより、又は連続的スケール若しくはより正確に抽出されたスケールについて所与のサンプルの不均一性の重篤度を測定することにより、重篤度レベルを計算してもよい。
【００５３】
分析コンピュータ３２９は、ウェブ３１４に対するロール識別情報と、場合により、それぞれの測定された特徴部に対する位置情報とを含む、ウェブ３１４のサンプル領域の表面特性に関する欠陥評価又は他の情報を、データベース３３１の中に保存してもよい。例えば、分析コンピュータ３２９は、基準マーク制御器３０１が生成する位置データを利用して、プロセスラインの座標系内の欠陥を含むそれぞれの測定された領域の空間位置又は画像領域を決定してもよい。即ち、基準マーク制御器３０１からの位置データに基づき、分析コンピュータ３２９は、現在のプロセスラインが使用する座標系の中の不均一性の各領域に対するｘｓ位置、ｙｓ位置、場合によりｚｓ位置又は範囲を決定する。例えば、座標系は、ｘ次元（ｘｓ）が、ウェブ３１２を横断する距離を表し、ｙ次元（ｙｓ）がウェブの長さに沿った距離を表し、ｚ次元（ｚｓ）がウェブの高さを表すように定義してもよく、ウェブにあらかじめ塗布されたコーティングの数、材料の数、又は他の層の数に基づいてもよい。更に、ｘ、ｙ、ｚ座標系の原点は、プロセスライン内のある物理的位置に画定されてもよく、ウェブ３１２の初期供給点の配置に、典型的には、関連付けられる。
【００５４】
データベース３３１は、データストレージファイル、又は１つ以上のデータベースサーバ上で実行する１つ以上のデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む、多くの異なる形態のうちのいずれかで実行してもよい。データベース管理システムは、例えば、リレーショナル（ＲＤＢＭＳ）、階層的（ＨＤＢＭＳ）、多次元（ＭＤＢＭＳ）、オブジェクト指向（ＯＤＢＭＳ又はＯＯＤＢＭＳ）、又はオブジェクトリレーショナル（ＯＲＤＢＭＳ）データベース管理システムであってもよい。一例として、データベース３３１は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｒｅｄｍｏｎｄ，ＷＡ）の販売名称（trade designation）ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒの下で利用できるリレーショナルデータベースとして実行される。
【００５５】
処理が終わったら、分析コンピュータ３２９は、データベース３３１に収集したデータをネットワーク３３９を介して変換制御システム３４０に送信してもよい。例えば、分析コンピュータ３２９は、その後のオフラインでの詳細な分析のために、ロール情報並びに特徴部寸法及び／又は異常情報、及びそれぞれの特徴部に対するそれぞれの副画像を変換制御システム３４０に伝達してもよい。例えば、特徴部寸法情報は、データベース３３１と変換制御システム３４０との間のデータベース同期を通じて伝達してもよい。
【００５６】
いくつかの実施形態では、分析コンピュータ３２９ではなく、むしろ変換制御システム３４０が、製品のうちで各異常が欠陥を引き起こす恐れがあるそのような製品を決定してもよい。完成したウェブロールに対するデータをデータベース３３１に一旦収集し終わると、変換サイトにこれらのデータを伝達してもよく、及び／又はウェブロール上に異常の目印を付けるのに（除去できる若しくは水で落とせる印を用いてウェブの表面上に直接に、又はウェブ上の異常に印を付ける前若しくは印を付ける間にウェブに塗布してもよい保護シート上に）、データを使用してもよい。
【００５７】
分析コンピュータ３２９の構成要素は、１つ以上のハードウェアマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の任意の同等な統合論理回路若しくは個別論理回路、及びこのような構成要素の任意の組み合わせを含む、分析コンピュータ３２９の１つ以上のプロセッサが実行処理するソフトウェア命令として少なくとも部分的に実行してもよい。ソフトウェア命令は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、カセット、磁気媒体、光媒体、又は他のコンピュータ可読記憶媒体などの、持続的コンピュータ可読媒体内に保存してもよい。
【００５８】
例示の目的で製造工場内に位置するように示されているが、分析コンピュータ３２９は製造工場の外部、例えば、中心の位置又は変換サイトなどにあってもよい。例えば、分析コンピュータ３２９は、変換制御システム３４０内で作動してもよい。他の実施例では、記載の構成要素が単一の計算プラットホーム上で実行処理され、同じソフトウェアシステムに組み込まれてもよい。
【００５９】
ここで、下記の非制限的な実施例に関して本開示の内容を説明する。
【実施例】
【００６０】
（実施例１）
図１の模式図に従って装置を構成した。テレセントリックレンズを含むＣＣＤカメラを、可動ステージ上のサンプル研磨材料に向けた。テレセントリックレンズの焦点面をサンプル材料の表面座標系のｘ−ｙ平面に対して約４０°の視角（図１のθ）に向けた。サンプル材料を可動ステージ上で約３００μｍずつ水平方向に平行移動させて、各増分ごとにカメラで画像を取得した。図６は、一連の３００μｍの増分を通じてサンプル材料を移動させたときに、カメラで撮影したサンプル材料の表面の３枚の画像を示している。
【００６１】
分析コンピュータに付随するプロセッサが、カメラで取得したサンプル表面の画像を分析した。プロセッサが、画像列を位置合わせして、体積を形成するために位置合わせした画像をｚｃ方向に沿って積み重ねて、上述の変更されたラプラシアン焦点の鮮明さメトリックを用いて、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対する焦点の鮮明さ値を決定した。焦点の鮮明さ値を用いて、プロセッサが、体積内の各（ｘ，ｙ）位置に対するｚｃ方向に沿った最大焦点深度ｚｍを計算して、最大焦点深度ｚｍに基づき、サンプルの表面上の各点の三次元位置を決定した。コンピュータが、三次元位置に基づき、図６の表面の三次元モデルを形成し、この三次元モデルは３つの異なる視点から図７Ａ〜図７Ｃに示されている。
【００６２】
図７Ａ〜図７Ｃに示す画像内の再構成された表面は現実的かつ正確であり、研磨材などのウェブ材料の場合には、特徴部の鮮明さ、大きさ及び向きなどの所望の多くの量をこの表面から計算できた。しかしながら、図７Ｃは、再構成された表面内に、いくつかのすき間又は穴があることを示している。これらの穴は、サンプルを画像化した際の方法の結果である。図１に模式的に示すように、サンプル上の背の高い特徴部（この場合は研磨材上の粒子）の裏面上の表面の部分は、比較的低い画角のために、カメラでは決して見ることができない。このデータ不足は、サンプルを同時に異なる角度から見る２個のカメラの使用を通じて潜在的に軽減できた。
【００６３】
（実施例２）
本開示に記載の逐次プロセスにより、研磨材料のいくつかのサンプルをスキャンした。また、共焦点センサを用いてオフラインレーザー表面形状測定装置によりサンプルをスキャンした。その後、異なる方法から取得したデータセットから、各サンプルの２つの表面形状を再構成して、Ｃｈｅｎ  ａｎｄ  Ｍｅｄｉｏｎｉ，Ｏｂｊｅｃｔ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｂｙ  Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｒａｎｇｅ  Ｉｍａｇｅｓ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，１９９１に記載の反復最近点（ＩＣＰ）照合アルゴリズムの変形を用いて、２つの再構成を位置合わせすることにより結果を比較した。その後、サンプル上の各位置（ｘ，ｙ）に対する表面高さ推定値ｚｓを比較した。倍率２倍を有するレンズを用いた場合、サンプル１は、１２μｍの中央範囲剰余値（median range residual value）を示す一方、サンプル２は、９μｍの中央範囲剰余値を示した。不正確な位置合わせであっても、上述の逐次処理技術からのスキャンが、オフラインレーザー表面形状測定装置により取得したスキャンと、比較的きっちりと一致した。
【００６４】
（実施例３）
この実施例では、それぞれ３個の異なる視角θ＝２２：３°、３８：１°、及び４６：５°からの８個の異なる（様々な種類の）サンプルを再構成することにより、再構成される３Ｄ表面に対してカメラ入射角度θ（図１）が及ぼす影響を評価した（図１に示すように、サンプルの表面がカメラの方向に移動中であった）。これらの異なる視角２２：３°、３８：１°、及び４６：５°からの２つの異なる表面の３Ｄ再構成の実施例を、それぞれ図８Ａ〜図８Ｃ及び図９Ａ〜図９Ｃに示している。これらの結果及び他のサンプルの再構成（図８〜図９には図示せず）に基づき、いくつかの質的な観察を行うことができる。
【００６５】
まず第一に、より小さい視角を用いて再構成される表面は、推定される表面内に、より大きい穴を示す。これは、図９Ａに示すように、背の高いピークの背後で特に顕著である。θが小さいときには、これらのピークの背後の表面の多くがカメラから見えなくなるので、このことは予想されることである。結果は、全表面の再構成は、より高い視角ほどには完全ではないということである。
【００６６】
第二に、より大きい視角（図８Ｃ及び図９Ｃなど）は、より完全な再構成をもたらすが、このより大きい視角はまた、表面推定値に、より高いレベルのノイズを引き起こすことも観察できる。このことは、表面上の急な垂直エッジ上で、より顕著である。これは、急な垂直エッジ上のターゲット上では、視角が全体を覆う形に近いことで、より少ない画素を有することにより、ノイズに対する感受性が高まることに起因する可能性が高い。
【００６７】
これらの観察、及びこの実験のすべての結果の主観的な目視検査に基づき、この実施例で評価したすべての配置のうち、真ん中の視角（３８：１°）が、最も満足のいく結果をもたらすように見える。このように再構成されたシーケンスは、完全性と低いノイズレベルとをうまく両立させるようである。
【００６８】
本発明の様々な実施形態について説明してきた。これらの及び他の実施形態は以下の特許請求の範囲内にある。
【図１】
2015513070.tif 000006
【図２】
2015513070.tif 000007
【図３】
2015513070.tif 000008
【図４】
2015513070.tif 000009
【図５】
2015513070.tif 000010
【図６】
2015513070.tif 000011
【図７Ａ】
2015513070.tif 000012
【図７Ｂ】
2015513070.tif 000013
【図７Ｃ】
2015513070.tif 000014
【図８Ａ】
2015513070.tif 000015
【図８Ｂ】
2015513070.tif 000016
【図８Ｃ】
2015513070.tif 000017
【図９Ａ】
2015513070.tif 000018
【図９Ｂ】
2015513070.tif 000019
【図９Ｃ】
2015513070.tif 000020
【国際調査報告】
2015513070.tif 000021
2015513070.tif 000022