(57)【要約】【課題】分光測定装置において検出されるゴーストを、簡易な構成で高速かつ高精度に補正する。【解決手段】分光測定装置で測定された基準光の分光データよりゴーストを検出し、入力光の波長ごとに、対応するゴーストとの光量比(または強度比)αと、対応するゴーストとの波長差を示すシフト量di、を取得しておく。そして、測定光の分光波長ごとに、対応するシフト量di分の波長シフトおよび光量比(または強度比)αの乗算を行うことでゴーストを推定し、これを測定光から除去することで、演算量およびメモリ量を削減した高精度なゴースト補正が可能となる。【選択図】  図14
2013124990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分光測定装置における入力光とその迷光成分との対応関係を示す補正パラメータを保持する保持手段と、
前記分光測定装置が試料を測定して得た測定分光データを取得する取得手段と、
前記補正パラメータを用いて、前記測定分光データに含まれる迷光成分を推定する推定手段と、
該推定された迷光成分を前記測定分光データから除く補正手段と、を有し、
前記補正パラメータは、分光波長ごとに、前記入力光と前記迷光成分との光量比または強度比を示す比率情報と、前記入力光と前記迷光成分との波長差を示すシフト情報と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記測定分光データに前記比率情報を乗じ、さらに、前記シフト情報に応じた波長シフトを行って得られた分光データを、前記迷光成分として推定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記保持手段は、前記比率情報および前記シフト情報を、前記入力光の波長の関数として保持することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記推定手段は、前記試料に依存して変化する迷光成分を推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記分光測定装置における撮像センサ内での多重反射や回折格子の光学特性により発生する迷光成分を推定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記分光測定装置は、試料に光源の光を照射して前記試料の反射光の分光データを測定し、
前記保持手段はさらに、前記分光測定装置において測定された前記光源の分光データより検出された、前記試料に依存しない迷光成分を保持し、
前記補正手段はさらに、前記光源の分光データより検出された迷光成分を前記測定分光データから除くことを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記保持手段は、前記光源からの光が前記分光測定装置の筺体内で内面反射することにより発生する迷光成分を、前記試料に依存しない迷光成分として保持することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
保持手段、取得手段、推定手段、および補正手段を有する画像処理装置における画像処理方法であって、
前記保持手段が、分光測定装置における入力光とその迷光成分との対応関係を示す補正パラメータを保持し、
前記取得手段が、前記分光測定装置が試料を測定して得た測定分光データを取得し、
前記推定手段が、前記補正パラメータを用いて、前記測定分光データに含まれる迷光成分を推定し、
前記補正手段が、該推定された迷光成分を前記測定分光データから除き、
前記補正パラメータは、分光波長ごとに、前記入力光と前記迷光成分との光量比または強度比を示す比率情報と、前記入力光と前記迷光成分との波長差を示すシフト情報と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータ装置で実行されることにより、該コンピュータ装置を請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光測定時に撮像センサにおいて検出される迷光成分を補正する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
図1は、回折格子と撮像センサを組み合わせた一般的な分光測定装置の構成を示すブロック図である。従来より、このような構成からなる分光測定装置においては、測定対象光以外の迷光成分(以下、ゴースト)が撮像センサで検出され、測定精度に悪影響を与えることが知られている。ゴーストは、分光測定装置の筺体内での内面反射、光学レンズでの表面反射、撮像センサ内での反射、回折格子の光学特性など、様々な要因によって発生する。図2は、撮像センサ内での多重反射によりゴーストが発生する例を示す図である。図2(a)は、単波長光を測定した場合に、撮像センサ内での多重反射によって、測定対象光の正規の検出位置からずれた位置でゴーストが検出される例を示している。また図2(b)は、実際の測定試料(以下、パッチ)を測定した場合に、測定対象光にゴーストが重畳した信号が撮像センサから出力される例を示している。
【０００３】
このようなゴーストを低減させるために、従来より様々な対策がなされている。一般的には、分光測定装置内で生じる迷光が撮像センサに入らないように、機械系や光学系の構成を工夫する対策がなされている。また、機械系や光学系を変更せずに、信号処理によってゴーストを除去する技術も開示されている。例えば特許文献１に記載の技術によれば、まず、単波長光を分光測定装置に入射させた際に得られるセンサ出力分布を該単波長光に対するゴースト分布とし、マトリクスデータとして保存しておく。そして、実際のパッチを測定することによって得られた測定対象光の分光分布と前記マトリクスデータから、畳み込み積分等の演算を行って測定対象光によるゴースト分布を推定し、ゴーストを補正している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１-３０５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載されたゴースト補正方法によれば、ゴースト分布を表す膨大なマトリクスデータを保持するために、膨大なメモリ量が必要であった。また、パッチ測定の度に、撮像センサの各画素出力に対して上記マトリクスデータを畳み込み積分する必要があるため、演算量も膨大となり、相応の処理速度がかかってしまう。
【０００６】
本発明は上記問題を解決するためになされたものであり、分光測定装置において検出される迷光成分を、簡易な構成で高速かつ高精度に補正する画像処理装置および画像処理方法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】
【０００７】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。
【０００８】
すなわち、分光測定装置における入力光とその迷光成分との対応関係を示す補正パラメータを保持する保持手段と、前記分光測定装置が試料を測定して得た測定分光データを取得する取得手段と、前記補正パラメータを用いて、前記測定分光データに含まれる迷光成分を推定する推定手段と、該推定された迷光成分を前記測定分光データから除く補正手段と、を有し、前記補正パラメータは、分光波長ごとに、前記入力光と前記迷光成分との光量比または強度比を示す比率情報と、前記入力光と前記迷光成分との波長差を示すシフト情報と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、分光測定装置において検出される迷光成分を、簡易な構成で高速かつ高精度に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一般的な分光測色装置の構成を示すブロック図、
【図２】分光測定装置で検出されるゴーストの例を示す図、
【図３】第１実施形態における分光測定装置の構成を示すブロック図、
【図４】第１実施形態における測定光の波長と撮像センサ画素との対応関係を保持するテーブル例を示す図、
【図５】第１実施形態の信号処理部における処理を示すフローチャート、
【図６】第１実施形態におけるゴーストの数式モデルを説明する図、
【図７】第１実施形態における補正パラメータ取得処理を示すフローチャート、
【図８】第１実施形態における基準光(単波長光)測定で得られる撮像センサ出力波形例を示す図、
【図９】第１実施形態におけるゴースト光量比とシフト量を説明する図、
【図１０】第１実施形態におけるゴースト光量比とシフト量の近似曲線の例を示す図、
【図１１】第１実施形態における補正パラメータ格納テーブル例を示す図、
【図１２】第１実施形態において複数の輝線スペクトルを有する基準光を測定して得られる撮像センサ出力波形例を示す図、
【図１３】第１実施形態におけるゴースト補正処理を示すフローチャート、
【図１４】第１実施形態におけるゴースト補正の概要を示す図、
【図１５】第２実施形態の信号処理部における処理を示すフローチャート、
【図１６】第２実施形態における撮像センサ画素と第２のゴーストの対応関係を示す図、である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に関る本発明を限定するものではなく、また、本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１２】
＜第１実施形態＞
本実施形態では、試料に対して光源からの光を照射し、その反射光を測定する分光測定装置において測定された分光データから、本来測定されるべきでない迷光成分(以下、ゴースト)を除去する画像処理装置について説明する。詳細にはまず、分光測定装置における入力光とゴーストとの対応関係を示す補正パラメータを、予め保持しておく。そして、分光測定装置が試料を測定して得た測定分光データに含まれるゴーストを補正パラメータを用いて推定し、該推定されたゴーストを測定分光データから除く。なお、補正パラメータとしては、分光波長ごとに、入力光と迷光成分との光量比または強度比を示す比率情報と、入力光と迷光成分との波長差を示すシフト情報を含む。
【００１３】
なお本実施形態では、分光測定装置において、特に撮像センサ内部での多重反射等により、測定対象光の正規位置からずれて検出される迷光成分(ゴースト)を補正することを目的とする。
【００１４】
●分光測定装置の構成、動作
まず、本実施形態における分光測定装置の構成および動作について、図3を用いて説明する。本実施形態の分光測定装置は、凹面回折格子と撮像センサ(ラインセンサ)を組み合わせたローランド型光学系から構成される。なお、分光測定装置には様々な機能部位が存在するが、ここでは本実施形態に直接関係しない構成についての説明を省略する。
【００１５】
図3に示すように、測定試料(以下、パッチ)400を測定する分光測定装置300は、撮像を行うデバイス部320と、撮像結果として得られた信号に対しゴースト補正を施す制御部310からなる。まずデバイス部320において、光源301によって照らされたパッチ400の反射光が、スリット302を通過して入射する。すると、凹面回折格子303に入射した光が分光して反射し、さらに、反射した光は、凹面回折格子303の曲率半径を直径とする円(ローランド円)上に結像する。そして、結像位置に配置した撮像センサ(ラインセンサ)304を用いて、分光した光の強度を画素出力値として取得することで、入射光の分光情報を測定する。このとき、撮像センサ304内での多重反射や、凹面回折格子303の光学特性などに起因するゴーストが生じ、入射光とゴーストが重畳された信号が撮像センサ304から出力され、制御部310のA／D変換部311に入力される。
【００１６】
制御部310において、光源制御部313は、光源301の光量、発光タイミングや発光時間等を制御する。撮像センサ制御部312は、撮像センサ304の動作を制御する。A/D変換部311は、撮像センサ制御部312を用いて撮像センサ304から取得(撮像)したアナログ信号をデジタル信号に変換(A/D変換)する。信号処理部316は、A/D変換後の分光情報に対し、詳細は後述するが、各種変換処理や補正処理等を行う。メモリ部315には、撮像センサ304から取得したA/D変換後の分光情報や、信号処理部316にて変換／補正処理されたデータ、信号処理部316での処理に用いるパラメータ、等が保持される。例えば本実施形態のような分光測定装置では、入射光の分光情報を取得するために、撮像センサ304の画素と入射光の波長が対応づけられている。そこでメモリ部315には、図4に示すような、撮像センサ304における画素番号と入射光の波長との対応関係を示すテーブル等が保持されている。外部インターフェース314は、信号処理部316にて処理されたデジタル信号等を外部に出力する、あるいは外部からの信号を入力する。
【００１７】
ここで図5に、信号処理部316における処理概要のフローチャートを示す。信号処理部316では、A/D変換部311から入力した分光情報に対して、まずS501で入射光によらず発生する暗電流を補正する暗電流補正を行った後、S502で本実施形態の特徴であるゴースト補正を行う。その後、S503で分光反射率を算出し、S504で該分光反射率から色度CIE L*a*b*を算出する。
【００１８】
●ゴーストの数式モデルの説明および補正式の導出
以下、本実施形態において検出されるゴーストの数式モデルを構築し、該モデルから、本実施形態におけるゴースト補正に用いられる補正式を導出する。
【００１９】
まず、撮像センサ304のある画素位置iに対応する入射光の分光波長成分をT(i)、センサ出力成分をQ(i)、ゴースト(迷光成分)をG(i)とおく。センサ出力成分Q(i)は、分光波長成分T(i)とゴーストG(i)とを加算した結果である。ゴーストG(i)は、画素位置iからdiだけシフトした位置における分光波長成分T(i+di)の強度に比例すると仮定すると、下式(1)で表わすことができる。なお、式(1)においてαはゴースト比(入力光とゴーストの比率情報)、iは画素番号、diは画素シフト量を表す。
【００２０】
Q(i)＝T(i)+G(i)＝T(i)+α(i+di)・T(i+di)      …(1)
本実施形態の分光測定装置300では、上記図4に示したように画素と波長が対応づけられているため、上式(1)において画素を波長に置き換えることができる。すなわち、式(1)ではパラメータとして画素iと画素シフト量diを用いる例を示したが、これに代えて波長λと波長シフト量dλを用いても良い。
【００２１】
ここで図6を用いて、上式(1)の詳細について説明する。図6(a)は、デバイス部320に単波長光が入力された場合の、撮像センサ304出力を示す。また図6(b)は、デバイス部320に連続波長光が入力された場合の、撮像センサ304出力を示す。
【００２２】
単波長光を測定した場合、図6(a)示すように入力された単波長光に対応する分光波長からシフトした位置において広がりを持ったゴーストが生じる。また連続光を測定した場合、図6(b)に示すように複数の波長の光からシフトした位置において広がりをもった複数のゴーストが生じ、その総和が撮像センサ304から検出される。この場合、画素位置iのゴーストとしては、そのシフトした位置(i+di)の周りの複数の波長の光のゴーストが積分された結果となる。この積分結果は、シフトした位置(i+di)の単波長光を入力した場合に生じるゴーストの積分値で近似されると考えられる。したがって、ゴースト比αは、入射光とゴースト(迷光成分)との光量比(面積比)として与えられる。
【００２３】
式(1)のiにi+diを代入すると、以下の式(2)が得られる。
【００２４】
Q(i+di)＝T(i+di)+α(i+2di)・T(i+2di)      …(2)
式(2)を変形することで、以下の式(3)が得られる。
【００２５】
T(i+di)＝Q(i+di)-α(i+2di)・T(i+2di)      …(3)
式(3)を式(1)に代入すると、以下の式(4)が得られる。
【００２６】
Q(i)＝T(i)+α(i+di)・Q(i+di)
-α(i+di)・α(i+2di)・T(i+2di)      …(4)
上記式(2)〜式(4)の操作を繰り返すことで、以下の式(5)が得られる。
【００２７】
Q(i)＝T(i)+α(i+di)・Q(i+di)
-α(i+di)・α(i+2di)・Q(i+2di)
+α(i+di)・α(i+2di)・α(i+3di)・T(i+3di)
+…                                          …(5)
ここで、実際に検出される程度のゴースト比α≒1％を仮定すると、式(5)の右辺第2項α(i+di)・α(i+2di)・Q(i+2di)以降の項については、その影響は0．01％以下となる。したがって、分光波長成分T(i)に対する影響は非常に小さいため、右辺第2項以降の項については無視できるとみなす。したがって、上式(5)より以下の式(6)が得られる。
【００２８】
T(i)＝Q(i)-α(i+di)・Q(i+di)      …(6)
以上の(6)式によれば、センサ出力Q(i)とゴースト補正パラメータ(ゴースト比α、シフト量di)から、ゴーストを取り除いた分光波長成分T(i)を導出することが可能となる。すなわち、式(6)が本実施形態で用いるゴースト補正式である。
【００２９】
●補正パラメータの取得処理
以下、本実施形態において補正パラメータ(α,di)を取得する処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。この処理は分光測定装置300の製造時に実行され、取得された補正パラメータがメモリ部315に保持される。
【００３０】
まずS701において、予め用意しておいた基準光源の光を分光測定装置300で測定し、基準光の分光データを取得する。このとき、光源制御部313によって光源301をオフ(消灯)に設定することで、基準光のみをスリット302から分光測定装置300に入力する。ここで図8に、S701で測定する基準光(単波長光)の分光データ例を示す。同図に示すように、例えば基準光として複数の単波長光400nm、500nm、600nm、700nmのそれぞれを用いることで、(a)〜(d)に示す分光データが取得される。図8からも分かるように、基準光を測定することで、基準光の分光データと、その基準光が入射した場合に生じるゴーストとを分離した状態で取得することができる。なお、本実施形態の分光測定装置300では、撮像センサ304の画素と、検出される光の波長とを関係付けるために、その製造時に図8に示すような単波長光を測定して、図4に示すようなセンサ画素と検出波長との対応関係を算出している。この作業を波長校正作業と称する。そのため、S701における基準光測定処理は、波長校正作業における測定と共通化することができ、改めて測定を行わなくても良い。
【００３１】
次にS702では、S701で得た分光データ(基準光とそのゴースト)から、ゴースト比とシフト量の情報を、補正パラメータとして算出する。この補正パラメータの算出を、S701で測定した全ての基準光に対して行うことで、全ての基準光に対応するゴースト比とシフト量が算出される。
【００３２】
ゴースト比は、S701で取得した分光データにおける測定光(基準光)とゴーストの光量比として、撮像センサ304の画素出力の積分値から算出する。例えば図9に示すような分光データにおいて、入力光AとゴーストBの光量比B/A＝ゴーストの積分値/入力光の積分値＝1.34%となる。本実施形態ではこの光量比を、ゴースト比とする。
【００３３】
またシフト量として、S701で取得した分光データから、図9に示すように、測定光の画素位置(波長)からゴーストの発生した画素位置(波長)までの差分を示すシフト量(例えば、32画素シフト、91nm波長シフト等)を算出する。シフト量の算出方法としては、測定光とゴーストの波形ピークの移動量から算出する方法や、波形重心の移動量から算出する方法等を用いることができる。波形ピークの移動量から算出する場合には、関数フィッティングによるピーク計算あるいは最大値をピーク値とすれば良い。
【００３４】
次にS703では、S702で取得した測定光に対応するゴースト比とシフト量の補正パラメータに対して補間演算を行い、任意の分光波長に対応するゴースト比とシフト量を算出する。具体的には、測定光に対応する補正パラメータ(ゴースト比、シフト量)に対して関数フィッティングを行って多次項近似曲線を算出する。図10に、図8に示す基準光を用いた場合に算出される多次項近似曲線の具体例を示す。図10(a)はゴースト比の近似曲線1601を示し、図10(b)は画素シフト量の近似曲線1602を示している。この近似曲線から、任意の入力光とゴーストの強度比、ゴーストのシフト量の対応関係が算出できる。ここで図11に、S703で算出される、入力光と補正パラメータ(ゴーストの強度比、シフト量)の対応関係を示すテーブル例を示す。図11(a)は、入力光の画素番号と、ゴースト比、画素シフト量との対応関係を示すテーブルである。また図11(b)は、入力光の画素番号と、ゴースト比、画素シフト量との対応関係を表す近似曲線の係数を示すテーブルである。すなわち、図11(a)または図11(b)のいずれかの形式で、補正パラメータの対応テーブルを作成すれば良い。なお、本実施形態の分光測定装置300では、図4に示すように画素と波長が対応づけられているため、図11における「画素番号」,「シフト量(画素)」はそれぞれ、「波長」,「シフト量(波長)」に置きかえることが可能である。すなわち、上記ゴースト比、シフト量は、画素(波長)ごとに異なる値であり、すなわち、入力光の波長の関数である。
【００３５】
なお、S702、S703における演算処理は、取得した分光データを外部インターフェース314経由で外部PCに転送して、外部PCにて行えば良い。
【００３６】
次にS704で、S703の補間演算により得られた補正パラメータ、すなわち任意の入力光と、ゴーストの強度比およびゴーストのシフト量の対応関係(テーブル)を、メモリ部315に書き込む。分光測定装置300は、補正パラメータがメモリ部315に保存された状態で製品出荷される。なお、補正パラメータの算出および格納は、製品出荷後であっても所定のタイミングで行われることが望ましい。
【００３７】
なお、S701での測定対象となる基準光として、図8に示すような複数の単色光を用いる例を示したが、基準光として複数の輝線スペクトル(輝線1,2,3)を有する光を用いることも可能である。この場合、図12に示すように、複数の輝線1〜3およびそれぞれのゴーストを同時に測定できるため、該複数の輝線1〜3に対応する補正パラメータを同時に取得することができる。
【００３８】
本実施形態では以上のように算出された補正パラメータを用いて、測定する任意の入力光に対応するゴーストを推定することが可能となる。
【００３９】
●ゴースト補正処理
以下、上記処理によって取得された補正パラメータを用いたゴースト補正処理について、図13のフローチャートを用いて説明する。ここでは、パッチの測色データに対し、ゴースト比とシフト量の情報を用いたゴースト補正を行う。
【００４０】
分光測定装置300の信号処理部316では、パッチの分光データに対して図5のフローチャートに示す各種変換／補正処理が行われるが、S502がゴースト補正処理である。また、S503の分光反射率の算出処理において、白色基準板の測色データを用いるが、この白色基準板データに対しても下記と同様の手順でゴースト補正が実行される。
【００４１】
まずS1201において、分光測定装置300で測定したパッチの分光データQ(暗電流補正後のデータ)を取得する。
【００４２】
次にS1202では、S1201で取得した分光データQに対し、メモリ部315に保持されているゴースト比αを乗算する。この乗算後の分光データを式(7)に示す。
【００４３】
α(i)・Q(i)      …(7)
次にS1203では、S1202で算出した乗算後のデータを、メモリ部315に保持されているシフト量diの分、画素方向(波長方向)へシフトさせることで、ゴーストGを得る。この算出式を式(8)に示す。なお、式(8)に示すシフト計算では、実際の入力データQが離散データであるため、シフト後のデータを算出するのに補間演算(線形補間等)が必要となる。
【００４４】
G(i)＝α(i+di)・Q(i+di)      …(8)
上記S1202におけるゴースト比乗算処理、およびS1203における画素シフト処理によって、ゴーストGが推定される。なお、S1202とS1203の実行順序は入れ替えても良い。ここで図14に、上式(7),(8)によってゴーストGが推定される様子を示す。同図において、測定された分光データに対し、横矢印が式(8)によるシフト処理を示し、さらに縦矢印が式(7)によるゴースト比の乗算を示す。図14によればこの測定光に対するシフト、乗算処理(または乗算、シフト処理)により、ゴーストが推定されることが分かる。
【００４５】
なお、メモリ部315に図11(b)のような近似曲線の係数テーブルが保存されている場合には、該近似曲線に基づいて図11(a)のように画素(波長)毎のゴースト比およびシフト量を算出した後、上記S1202、S1203の処理を行えば良い。
【００４６】
次にS1204では、S1201で入力した元の分光データQ(入力信号)から、S1203で推定したゴーストGを、下式(9)に示すように減算することで、ゴーストを除いたパッチのみの分光波長成分Tを得ることができる。
【００４７】
T(i)＝Q(i)−G(i)      …(9)
以上説明したように本実施形態によれば、分光測定装置300で測定したパッチの分光データから、正規の入射光成分からずれた位置で検出されるゴーストを除去することができる。したがって、分光測定時に撮像センサにおいて検出される不要光成分を補正し、パッチに対して高精度な測色を行うことが可能となる。
【００４８】
なお、本実施形態では入射光とゴーストの比率情報(ゴースト比)として光量比を用いたが、この比率情報は光量比に限定されず、入射光とゴーストの比率を示すその他の指標であっても良い。例えば、測定光とゴーストの波形ピークの強度比を用いても良い。ゴースト比として強度比を用いるメリットは以下の通りである。すなわち、各波形ピークの比率からゴーストを推定するため、ゴーストを過剰に見積もる心配がなく、安定した補正が可能である。また光量比を用いるメリットは以下の通りである。すなわち、各波形の積分値の比率からゴーストを推定するため、入射光とゴーストでボケ具合(波形の広がり具合)に大きな差がある場合であっても、入射光が連続波長光である前提において適切な補正が可能である。このように、入射光とゴーストの比率情報としては、分光測定装置の特性(ゴースト特性、ボケ特性等)に応じて適切な指標を選択すれば良い。
【００４９】
＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、撮像センサ内での多重反射や回折格子の光学特性により生じるゴースト(以下、第１のゴースト)を補正する例を示した。第２実施形態では該第１実施形態に加えて、分光測定装置の筺体での内面反射により生じるゴースト(以下、第２のゴースト)の補正を行う例を示す。なお、第２実施形態における分光測定装置の構成は上述した第１実施形態と同様であるため図3を参照することとし、説明を省略する。
【００５０】
第１のゴーストは、撮像センサ304内での多重反射や回折格子の光学特性により発生するものであるから、光源301の明るさや撮像センサ304の蓄積時間に依存して変化するのはもちろん、測定試料であるパッチの色相や明度等にも依存する。一方、第２のゴーストは、光源301からの光が分光測定装置300の筺体内で反射し、撮像センサ304に入射することで発生する。そのため、第２のゴーストは、光源301の明るさや撮像センサ304の蓄積時間に依存して変化する一方、測定試料の色相や明度等には依存せず、一定量が検出される。したがって第２のゴーストについては、第１実施形態で補正した測定試料に依存する第１のゴーストとは補正工程を分離することができる。すなわち第２実施形態は２段階のゴースト補正工程を有し、前段の第１のゴースト補正工程では第１実施形態と同様に第１のゴーストを補正し、後段の第２のゴースト補正工程では第２のゴーストを補正する。このように２段階のゴースト補正工程を実行することで、分光測定装置300において検出されるゴーストを、より高精度に除去することが可能となる。
【００５１】
●分光測定装置の構成、動作
上述したように、第２実施形態における分光測定装置300の構成は第１実施形態と同様である。ここで図15に、第２実施形態の信号処理部316における処理概要のフローチャートを示す。図15に示すように第２実施形態においては、第１のゴースト補正工程(S1401)と第２のゴースト補正工程(S1402)を有する。第１のゴースト補正工程(S1401)としては、第１実施形態で図5に示したS502と同様の手順による第１の補正処理を行う。また第２のゴースト補正工程(S1402)としては、以下に説明する手順による第２の補正処理を行う。なお、他の工程については図5と同様である。
【００５２】
●ゴーストの数式モデルの説明および補正式の導出
第２実施形態におけるゴースト補正式は、下式(10)のように導出される。
【００５３】
T(i)＝Q(i)-α(i+di)・Q(i+di)-P(i)      …(10)
式(10)において、iは撮像センサ304の画素位置、T(i)は入射光の分光波長成分、Q(i)はセンサ出力、P(i)は第２のゴースト、α(i)はゴースト比、diは画素シフト量を示す。式(10)は、第１実施形態で示したゴースト補正式(6)に対し、分光測定装置300の内面反射に起因する第２のゴーストP(i)の減算処理が追加されている。第２実施形態においてはすなわち、第１のゴースト補正工程で式(10)における右辺第2項までの演算(Q(i)-α(i+di)・Q(i+di))を行い、さらに第２のゴースト補正工程で式(10)における第3項の演算(-P(i))を行う。
【００５４】
●補正パラメータの取得処理
以下、第２実施形態における補正パラメータの取得処理について説明する。
【００５５】
まず、第１のゴースト補正用である補正パラメータ(α,di)を、第１実施形態で図7に示したフローチャートと同様の手順により算出する。すなわち、任意の入射光に対応したゴースト比α(i)、シフト量diを算出して補正テーブルとしてメモリ部315に格納する(第１の保持手段)。
【００５６】
第２のゴースト補正用である補正パラメータとしては、上式(10)に示す第２のゴーストPiそのものを算出する。詳細には、まず、分光測定装置300における測定対象面(図3における測定試料400の位置)に、反射光を遮る光トラップ装置を設置する。これにより分光測定装置300は、入射光が存在しない暗状態となり、この状態で光源301をオンにして撮像センサ304出力を取得する。これにより、分光測定装置300の筺体内で光源301からの光が内面反射した光による分光データが得られ、該分光データから暗電流成分を取り除いた値を、第２のゴーストとしてメモリ部315に保持する(第２の保持手段)。
【００５７】
ここで図16に、撮像センサ304の画素位置(波長)ごとに得られた、第２のゴーストの例を示す。なお、分光測定装置300が光源301の明るさ調整機能を有する場合には、光源の明るさに応じて第２のゴーストを保持しておく。また、分光測定装置300がパッチの明度に応じて撮像センサ304の蓄積時間を調整する機能を有する場合には、蓄積時間毎に第２のゴーストを保持しておく。
【００５８】
●ゴースト補正処理
以下、第２実施形態におけるゴースト補正処理について説明する。
【００５９】
まず、S1401の第１のゴースト補正処理においては、第１実施形態で図13に示した補正処理と同様に、測定された分光データに対してゴースト比を乗算し、シフトした後のデータを第１のゴーストとして推定する。そして、元の分光データから、推定した第１のゴーストを除去することで、第１のゴースト補正を行う。
【００６０】
そして、S1402の第２のゴースト補正処理においては、S1401で第１のゴーストが補正された分光データから、メモリ部315に保持されている第２のゴーストを減算する。これにより、第２のゴースト補正が行われる。
【００６１】
以上説明したように第２実施形態によれば、測定試料に依存する第１のゴーストを補正する第１実施形態に対し、さらに測定試料に依存しない第２のゴースト(第２の迷光成分)を補正する。これにより、分光測定装置300で測定された分光データに対し、様々な要因(回折格子の光学特性、撮像センサ表面での反射、筺体内部反射等)で発生するゴーストを高精度に補正することが可能となる。
【００６２】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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【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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