(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
略円形の輪郭形状を有する被観察体の波面情報を担持した縞画像を取り込んで所定の座標系上に展開する手順と、該縞画像の縞模様を変化させる手順とを含む所定の縞解析方法において、前記被観察体の形状に対応した被縞解析領域を前記縞画像が展開された前記座標系上で抽出する縞解析用領域抽出方法であって、
前記被観察体の前記座標系上での輪郭形状に合わせた略円形の基準輪郭を有する基準マスクを作成しておくと共に、該基準マスクを前記座標系上に設置する際の位置合せのための設置用指標を該基準マスク上の所定位置に定義づけしておく第１の手順と、
前記縞模様を変化させる手順を行なう際に前記座標系上の各画素に対応した所定の強度情報を求める第２の手順と、
この求められた強度情報に基づき、前記座標系上において前記被観察体の形状に対応した座標領域を算定する第３の手順と、
この算定された座標領域の輪郭形状に基づき、前記座標系上において前記基準マスクを設置する際の位置合せの目標となるマスク設置用座標を検出する第４の手順と、
前記縞画像が展開された前記座標系上において、前記第４の手順で検出された前記マスク設置用座標の位置に前記基準マスクの前記設置用指標が一致するように該基準マスクを設置し、該基準マスクの前記基準輪郭の内側に入る領域を前記被縞解析領域として抽出する第５の手順とを含んでなり、
前記設置用指標と前記マスク設置用座標とを一致させた際には、前記基準マスクの前記基準輪郭の中心位置が、前記座標領域の略中央の領域内に入るように設定されていることを特徴とする縞解析用領域抽出方法。
【請求項２】
前記基準マスクの前記設置用指標が前記基準輪郭の中心位置にあり、前記マスク設置用座標が前記座標領域の重心位置の座標であることを特徴とする請求項１記載の縞解析用領域抽出方法。
【請求項３】
前記基準マスクの前記設置用指標が前記基準輪郭の中心位置にあり、前記マスク設置用座標が前記座標領域に外接する方形の対角線の交点位置の座標であることを特徴とする請求項１記載の縞解析用領域抽出方法。
【請求項４】
前記縞模様の変化が、該縞模様の縞の移動であることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項記載の縞解析用領域抽出方法。
【請求項５】
前記所定の縞解析方法がフリンジスキャニング法であり、前記所定の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４記載の縞解析用領域抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被観察体の表面形状や内部屈折率などの波面情報を担持した縞画像を解析する縞解析方法において、縞画像が展開された座標系上で被観察体の形状に対応した被縞解析領域を抽出する縞解析用領域抽出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、干渉縞やモアレ縞などの縞画像を解析して、被観察体の形状などの情報を求めることは広く行なわれていたが、近年、コンピュータ等の情報処理機器の性能向上により、縞解析の自動化も進んでいる。
【０００３】
縞解析を行なうには、まず、縞画像が展開された座標系上において、解析に必要な画像領域（以下、「被縞解析領域」と称する）を適切に抽出する必要があるが、この被縞解析領域の抽出作業は、オペレータの手操作により行なわれているのが一般的であった。
縞解析における被縞解析領域の抽出作業が、オペレータの手操作に任されていた背景には、被縞解析領域内では画像の濃度値が正弦波的に繰り返し大きく変化するという特異性を有しており、このため、通常の画像の前処理を適用しただけでは、被縞解析領域の輪郭と縞模様の濃淡境界との判別、すなわち被縞解析領域の外部と縞模様の濃度の高い部分との判別ができないという状況がある。
【０００４】
一方、縞解析方法には、縞画像の縞模様を変化させる手順を含むものがある。例えば、干渉縞解析の分野において、干渉計の参照面と被観察面の間隔を互いに変化させることで上記２つの面からの反射光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）に基づき被観察体の位相分布を求める位相シフト干渉法あるいはフリンジスキャニング法（「フリンジスキャン法」とも称される）が、そのような一例として知られている。
【０００５】
このような縞画像の縞模様を変化させる手順を含む縞解析方法においては、１つの被観察体に対して、縞模様がシフトした複数の縞画像が撮像される。撮像さ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、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強度情報を得ることができる。
【０００６】
このような強度情報を用いることによって、前述した縞画像の特異性のために困難であった被縞解析領域の自動抽出が可能となった。
この被縞解析領域の自動抽出は、具体的には、例えば次のような手順により行なわれる。まず、縞模様が互いにシフトした複数の縞画像から座標系上の各画素に対応した所定の強度情報、例えばモジュレーションを求める。次いで、この強度情報に基づき、被縞解析領域内の画素値と領域外の画素値に対し２値化処理を施す。このとき、１つの縞画像から得られる画素値だけを用いて２値化処理したのでは、前述したように被縞解析領域の輪郭と縞模様の濃淡境界との判別ができないので、この２値化処理後、被縞解析領域の輪郭部を１〜２画素程度トリミング処理することにより、被縞解析領域を確定する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このようにして被縞解析領域を自動抽出した場合には、輪郭形状や大きさが同様な複数の被観察体を計測する際に、次のような問題点がある。すなわち、被縞解析領域の確定は、求められた所定の強度情報に基づく計算処理によりなされるが、一般に、被観察体が異なれば求まる強度情報も互いに異なるため、輪郭形状や大きさが同様な被観察体であっても、確定される被縞解析領域の輪郭形状や大きさが結果的に異なってしまう。本来、同一であるべき被縞解析領域の輪郭形状が被観察体ごとに異なることは、解析結果の一意性や信頼性を損なうことになる。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、縞画像の縞模様を変化させる手順を含む縞解析方法において、被観察体の形状に対応した被縞解析領域を縞画像が展開された座標系上で一意的に自動抽出することができ、これにより、解析結果の一意性や信頼性を確保することが可能な縞解析用領域抽出方法を提供することを目的とするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明の縞解析用領域抽出方法は、略円形の輪郭形状を有する被観察体の波面情報を担持した縞画像を取り込んで所定の座標系上に展開する手順と、該縞画像の縞模様を変化させる手順とを含む所定の縞解析方法において、前記被観察体の形状に対応した被縞解析領域を前記縞画像が展開された前記座標系上で抽出する縞解析用領域抽出方法であって、前記被観察体の前記座標系上での輪郭形状に合わせた略円形の基準輪郭を有する基準マスクを作成しておくと共に、該基準マスクを前記座標系上に設置する際の位置合せのための設置用指標を該基準マスク上の所定位置に定義づけしておく第１の手順と、前記縞模様を変化させる手順を行なう際に前記座標系上の各画素に対応した所定の強度情報を求める第２の手順と、この求められた強度情報に基づき、前記座標系上において前記被観察体の形状に対応した座標領域を算定する第３の手順と、この算定された座標領域の輪郭形状に基づき、前記座標系上において前記基準マスクを設置する際の位置合せの目標となるマスク設置用座標を検出する第４の手順と、前記縞画像が展開された前記座標系上において、前記第４の手順で検出された前記マスク設置用座標の位置に前記基準マスクの前記設置用指標が一致するように該基準マスクを設置し、該基準マスクの前記基準輪郭の内側に入る領域を前記被縞解析領域として抽出する第５の手順とを含んでなり、前記設置用指標と前記マスク設置用座標とを一致させた際には、前記基準マスクの前記基準輪郭の中心位置が、前記座標領域の略中央の領域内に入るように設定されていることを特徴とするものである。
【００１０】
前記基準マスクの設置用指標および前記マスク設置用座標は、これら両者を一致させた際に、基準マスクの前記基準輪郭の中心位置が、前記座標領域の略中央の領域（例えば、座標領域を円形として近似したとき、その４分の１の半径を持つ同心円内の領域）内に入るように様々に設定することが可能であるが、特に、前記基準マスクの設置用指標は、前記基準輪郭の中心位置に設定し、前記マスク設置用座標は、前記座標領域の重心位置の座標とすることができる。
【００１１】
あるいは、前記基準マスクの前記設置用指標は、前記基準輪郭の中心位置に設定し、前記マスク設置用座標は、前記座標領域に外接する方形の対角線の交点位置の座標とすることができる。
【００１２】
前記縞模様の変化としては、縞模様の形や大きさの変化のみならず、色や明るさの変化など種々の変化を設定することが可能であるが、特に、前記縞模様の変化は、縞模様の縞の移動とすることができる。
【００１３】
前記所定の縞解析方法としては、縞模様を変化させる種々の縞解析方法を適用することが可能であり、また、前記所定の強度情報としては、縞模様の変化に伴う、縞のコントラストの変化情報や、鮮明度（可視度）の変化情報など、種々の情報を用いることができるが、特に、前記所定の縞解析方法としては、フリンジスキャニング法を用いることができ、また、前記所定の強度情報としては、モジュレーションを用いることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る縞解析用領域抽出方法を説明するためのフローチャートである。この実施形態は、縞模様を変化させる手順を含む縞解析方法に、フィゾー型の反射型レーザ干渉計を用いたフリンジスキャニング法を適用したものである。
【００１５】
本実施形態においては、縞解析は、互いに略同一の略円形の輪郭形状を有する複数のレンズ等の被観察体（被検体）に対して連続的に行なわれる。
まず、図３に示すように、被観察体の座標系上での輪郭形状に合せた略円形の基準輪郭１１を有する基準マスク１０を作成しておく（Ｓ０）。
【００１６】
そして、被観察体をセットした後（Ｓ１）、被観察体の検査対象面（被検面）に対し、４ステップの縞走査（フリンジスキャン）を行ないながら、被検面の表面形状分布等の波面情報を担持した複数の縞画像を撮像し、この撮像された画像を固体撮像素子の各画素に対応した座標系上に展開する（Ｓ２）。図２に、展開された縞画像の一例を示す。
略円形の基準輪郭１１を有する基準マスク１０には、この基準マスク１０を座標系上に設置する際の位置合せのための設置用指標１２が、基準輪郭１１の中心位置に定義づけされている。
【００１７】
次いで、縞画像が展開された座標系上の各画素に対応したモジュレーションを計算する（Ｓ３）。モジュレーションとは、干渉縞振幅と略相関関係を有するものであり、具体的には下記式（１）により表される。
【００１８】
【数１】
0004062581.tif 000002
ここで、ｘ、ｙは、撮像した縞画像を展開する所定の座標系上の座標、例えば、固体撮像素子の画素配列に対応するように設定された座標系上において各画素の位置を示す離散的な座標を表わし、Ｉ０は、各座標（各画素）における平均光強度を、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４は、４回のフリンジスキャン後の各タイミングにおける干渉縞強度をそれぞれ表している。
この４回のフリンジスキャン後の各タイミングにおける干渉縞強度Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３，Ｉ４は、以下の各式（２）、（３）、（４）、（５）により表される。
【００１９】
【数２】
0004062581.tif 000003
ここで、φ（ｘ，ｙ）は、各座標（各画素）における位相を表している。
次に、計算したモジュレーションに基づき、各画素に対して２値化処理を施し、被観察体の形状に対応した座標領域を算定する（Ｓ４）。
【００２０】
そして、図４に示すように、算定された座標領域の輪郭形状をトレースしたモジュレーションマスク２０を作成する（Ｓ５）。図４は、作成されたモジュレーションマスクの一例を示す図である。
【００２１】
さらに、図４に示すように、作成されたモジュレーションマスク２０の内側の領域（座標領域に対応する）の重心位置の座標Ｇ（ｘ，ｙ）を検出する（Ｓ６）。この重心位置の座標Ｇ（ｘ，ｙ）は、座標系上において基準マスク１０を設置する際の位置合せの目標となるマスク設置用座標となるものである。
【００２２】
次に、図５に示すように、縞画像が展開された座標系上において、モジュレーションマスク２０の重心位置の座標Ｇ（ｘ，ｙ）に、基準マスク１０の設置用指標１２が一致するように基準マスク１０を設置し（Ｓ７）、この基準マスク１０の基準輪郭１１の内側に入る領域を被縞解析領域として抽出する（Ｓ８）。
被縞解析領域の抽出後、この被縞解析領域内において、上述した４つの式（２）、（３）、（４）、（５）から、下記式（６）で表される位相φ（ｘ，ｙ）を計算する（Ｓ９）。
【００２３】
【数３】
0004062581.tif 000004
このとき、上記式（６）が逆正接関数となっていることからも明らかなように、位相φ（ｘ，ｙ）は−πからπの間に畳み込まれている。このような状態のデータを通常位相ラッピングデータと称している。この式で分母が０の場合（すなわちＩ１（ｘ，ｙ）＝Ｉ３（ｘ，ｙ）の場合）は、分子が正であればπ／２となり、負であれば−π／２となる。
【００２４】
さらに、上述した、−πからπの間に畳み込まれた位相分布φ（ｘ，ｙ）より、所定のアンラッピング処理を経て、連続する位相分布Φ（ｘ，ｙ）を求めて（Ｓ１０）、被観察体の表面形状を得る。この後、被観察体を交換してセットし直し（Ｓ１）、新たな被観察体に対して前述した一連の解析手順を繰り返し行なう。
【００２５】
以上、本発明方法の一実施形態を説明したが、本発明の縞解析用領域抽出方法は、前記実施形態のものに限られるものではなく、その他種々の態様の変更が可能である。
【００２６】
例えば、前記実施形態では、基準マスク１０を座標系上に設置する際の位置合せのための設置用指標１２が、基準輪郭１１の中心位置に定義づけされており、また、座標系上において基準マスク１０を設置する際の位置合せの目標となるマスク設置用座標が、モジュレーションマスク２０の重心位置の座標Ｇ（ｘ，ｙ）とされている。しかし、これら設置用指標１２およびマスク設置用座標は、両者を一致させた際に、基準マスク１０の基準輪郭１１の中心位置が、座標領域の略中央の領域内に入るような任意の位置に設定することが可能である。例えば、マスク設置用座標を、算出された座標領域に外接する方形や円形の中心点に取るようにしてもよい。
【００２７】
また、前記実施形態は、本発明方法をフリンジスキャニング法を用いた干渉縞画像解析方法に適用したものであるが、本発明方法は、縞画像の縞模様を変化させる手順を含む種々の縞解析方法に対して適用することができ、また、そのような条件を満たした上で、縞画像に対してフーリエ変換を施すような解析方法に対しても勿論適用が可能である。
【００２８】
また、本発明方法においては前述した４ステップ法の代わりに、５ステップ法などの、３ステップ以上の他のステップ法を用いて行うことも可能である。
【００２９】
さらに、上記実施形態のものでは被観察体からの反射光を用いて、その表面形状（凹凸形状や段差形状）の測定を行なうようにしているが、本発明方法は被観察体の透過光を用いて、その厚みムラや屈折率分布の測定を行なうものに適用することができる。
【００３０】
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フィゾー型干渉計を用いて撮像しているが、マイケルソン型等の、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。
【００３１】
さらに、本発明方法は、干渉縞のみならずモアレ縞やスペックル縞、その他の種々の縞画像に対しても、縞画像の縞模様を変化させる方法を用いる場合、同様に適用可能である。
【００３２】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明の縞解析用領域抽出方法では、略円形の輪郭形状を有する被観察体の縞画像が展開された座標系上において、座標系上の各画素に対応した所定の強度情報に基づき被観察体の形状に対応した座標領域を算定する。そして、この算定された座標領域に対して、略円形の基準輪郭を有する基準マスクを重ねることにより、被縞解析領域を確定するようにしている。基準マスクは、被観察体の座標系上での輪郭形状に合わせた略円形の基準輪郭を有するよう予め作成されたものである。
【００３３】
このため、本発明の縞解析用領域抽出方法によれば、被観察体の形状に対応した被縞解析領域を縞画像が展開された座標系上で一意的に自動抽出することができ、解析結果の一意性や信頼性を確保することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る縞解析用領域抽出方法を説明するフローチャート
【図２】座標系上に展開された縞画像の一例を示す図
【図３】基準マスクの一例を示す図
【図４】作成されたモジュレーションマスクの一例を示す図
【図５】座標系上に設置された基準マスクを示す図
【符号の説明】
１０          基準マスク
１１          基準輪郭
１２          設置用指標
２０          モジュレーションマスク
Ｇ（ｘ，ｙ）  重心位置の座標
【図１】
0004062581.tif 000005
【図２】
0004062581.tif 000006
【図３】
0004062581.tif 000007
【図４】
0004062581.tif 000008
【図５】
0004062581.tif 000009