【手続補正書】
【提出日】平成19年11月29日(2007.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体に形成された位置基準マークを特徴点として観察した像の濃淡に基づいて位置基準マークの所定位置からのずれ量及び／又は位置ずれ方向を検出する位置ずれ検出方法であって、
前記位置基準マークを二つ設定し、一方の位置基準マークを所定位置として他方の位置基準マークの位置ずれ量及び／又は位置ずれ方向を検出すること、
を特徴とする位置ずれ検出方法。
【請求項２】
前記二つの特徴点を包含する領域及び／又は該領域の周囲の濃淡に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項３】
第１の特徴点が観察方向から見て第２の特徴点の一部又は全部と重なったときに現れる重なり像及び／又は該重なり像の周囲の明るさの偏差に基づいて位置ずれ方向及び又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項４】
第１の特徴点が観察方向から見て第２の特徴点の一部又は全部と重なったときに現れる重なり像及び／又は該重なり像の周囲の明るさの勾配に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項５】
前記二つの特徴点を包含する領域が前記二つの特徴点の領域の和領域であることを特徴とする請求項２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項６】
前記二つの特徴点を包含する領域が、第１の特徴点が第２の特徴点の像に重なることによってできる像の領域であることを特徴とする請求項２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項７】
前記二つの特徴点を包含する領域が、前記二つの特徴点を包含する最小の四角形であることを特徴とする請求項２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項８】
前記二つの特徴点を包含する領域の大きさに基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項９】
前記二つの特徴点を包含する領域を位置ずれ方向で切った断面が形成する線分に基づいて位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項８に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１０】
観察された前記二つの特徴点の大小により位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１１】
観察された前記二つの特徴点の明るさの差に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１２】
前記二つの特徴点の位置差から位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１３】
前記二つの特徴点のそれぞれの重心を結ぶ線分に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１２に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１４】
前記二つの特徴点の形状を認識して位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１５】
円を検出する検出方法を用いて前記二つの特徴点の領域のそれぞれの中心を求め、該中心間の距離に基づいて位置ずれ量を検出することを特徴とする請求項１４に記載の位置ずれ検出方法。
【請求項１６】
前記形状を認識して検出する検出方法がハフ変換であることを特徴とする請求項１４又は請求項１５に記載の位置ずれ検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】位置ずれ検出方法
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも一つの透明部材を組み付ける際の透明部材の位置ずれ検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、二つの光学素子を組み付ける際には、それぞれの光学素子の位置合わせを行う必要がある。特許文献１，２には、液晶表示セルどうしの位置合わせ、液晶基板どうしの位置合わせについて開示している。しかし、これらの位置合わせ方法においては、上下に位置する物体（セルあるいは基板）に付されたマークの絶対位置を個別に求め，そこから位置ずれ量を計算しているため、マークがいずれの物体のものであるかを特定する必要があり、演算処理が遅くなるという問題点を有している。
【特許文献１】特開２０００−１８０８１０号公報
【特許文献２】特開２００４−１５１２１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで、本発明の目的は、光学素子などの物体の位置を画像処理手法を利用して位置ずれ量及び／又は位置ずれ方向を高速かつ効率的に検出することのできる位置ずれ検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以上の目的を達成するため、本発明は、物体に形成された位置基準マークを特徴点として観察した像の濃淡に基づいて位置基準マークの所定位置からのずれ量及び／又は位置ずれ方向を検出する位置ずれ検出方法であって、前記位置基準マークを二つ設定し、一方の位置基準マークを所定位置として他方の位置基準マークの位置ずれ量及び／又は位置ずれ方向を検出することをことを特徴とする。
【０００５】
位置基準マークを形成した物体を光学的に観察したとき、像として観察される特徴点又は該特徴点の周囲は、他の領域と濃淡の傾向が異なる。それを検出することで位置基準マークの観察方向から見た位置ずれ量及び／又は位置ずれ方向を高精度に検出することができる。
【０００６】
本発明に係る位置ずれ検出方法において、位置基準マークの観察は画像撮影手段で行うことが好ましい。特徴点を画像として撮影することにより、観察した特徴点領域の抽出や位置ずれ量及び／又は位置ずれ方向の算出が演算装置で処理しやすくなる。
【０００７】
観察した明るさが所定の値より大きい又は小さい領域を特徴点であると判断することができ、または、前記観察像中において所定の範囲内の色を示す領域を特徴点であると判断することができる。そして、所定の値を画像中の明るさの分布から求めることができ、または、所定の値を画像中の明るさの平均値の近傍値から求めることができ、または、所定の値を画像中の明るさの分布中最も多い明るさの近傍から求めることができる。
【０００８】
さらに、本発明に係る位置ずれ検出方法においては、前記位置基準マークを二つ設定する。この場合、観察された二つの特徴点の大小により位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができる。観察された二つの特徴点の明るさの差に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出してもよい。また、二つの特徴点を包含する領域及び／又は該領域の周囲の濃淡に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出してもよい。
【０００９】
あるいは、第１の特徴点が観察方向から見て第２の特徴点の一部又は全部と重なったときに現れる重なり像及び／又は該重なり像の周囲の明るさの偏差又は勾配に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができる。
【００１０】
さらに、二つの特徴点の位置差から位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができ、または、二つの特徴点を包含する領域の大きさに基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができる。この場合、二つの特徴点のそれぞれの重心を結ぶ線分に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができ、さらには、二つの特徴点を包含する領域を位置ずれ方向で切った断面が形成する線分に基づいて位置ずれ量を検出することができる。
【００１１】
また、二つの特徴点を包含する領域を二つの特徴点の領域の和領域としてもよい。そして、二つの特徴点を包含する領域が、第１の特徴点が第２の特徴点の像に重なることによってできる像の領域であってもよい。さらに、二つの特徴点を包含する領域が、二つの特徴点を包含する最小の四角形であってもよい。
【００１２】
また、二つの特徴点の形状を認識して位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができる。この場合、円を検出する検出方法を用いて二つの特徴点の領域のそれぞれの中心を求め、該中心間の距離に基づいて位置ずれ量を検出してもよい。形状を認識して検出する検出方法はハフ変換を用いることができる。
【００１３】
以上説明した本発明に係る位置ずれ検出方法によれば、物体の位置基準マークを特徴点として光学的に観察することによって、画像処理の手法により精度よく位置を検出することができ、物体の位置調整や傾き調整を迅速かつ効率よく行うことができる。また、物体を傷付けることなく効果的に位置ずれを検出することができ、画像の解像度の１０〜５０倍程度の精度でずれ量を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明に係る位置ずれ検出方法の実施例について、添付図面を参照して説明する。
【００１５】
（第１実施例、図１〜図１５参照）
図１に、第１実施例として、透明な被調整物１１０の表面に形成した位置基準マーク１１１の所定位置からのずれ量及び／又は位置ずれ方向を検出し、被調整物１１０をＸＹ平面上で移動させ、調整用部材１２０に対する被調整物１１０の芯出しを行うようにした位置調整装置を示す。被調整物１１０は位置合わせが必要な透明部材であり、調整用部材１２０は該透明部材を組み付けるための基板である。
【００１６】
この位置調整装置は、調整用部材１２０上に載置された被調整物１１０の位置基準マーク１１１及び調整用部材１２０に形成した位置基準マーク１２１を観察装置（ＣＣＤカメラ）１００で撮影し（図２のステップＳ１）、撮影した特徴点を画像処理することにより特徴点領域を抽出し（ステップＳ２）、観察像中の特徴点領域もしくはその周囲から位置ずれ量を算出する（ステップＳ３）。そして、算出値に基づいて駆動ステージ１０７にて被調整物１１０を調整用部材１２０に対してＸＹ平面上で移動させる。駆動ステージ１０７は周知のＸＹ駆動方式によるものである。
【００１７】
位置基準マーク１１１、１２１を光学的に観察したとき、像として観察される特徴点又は該特徴点の周囲は、他の領域と濃淡の傾向が異なる。それを検出することでマーク１２１に対するマーク１１１の観察方向から見たずれ量を高精度に検出することができる。
【００１８】
第１実施例において、位置基準マーク１１１は直径１０μｍの凸型をなし、位置基準マーク１２１は直径１０μｍの穴として形成されている。ＸＹ方向に対して垂直な光軸Ｐを有する観察装置１００で撮影した結果を６４０×４８０ピクセルの２４ビットのＲＧＢカラー画像としてＣＰＵ１０５に転送し、ディスプレイ１０６に表示する。画素の明るさＬは、それぞれの色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を使って以下の式で表すことができる。
【００１９】
Ｌ＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７８×Ｂ
【００２０】
観察装置１００で撮影した特徴点（位置基準マーク１１１，１２１の撮影像）は、被調整物１１０のマーク１１１が明るく、調整用部材１２０のマーク１２１が暗く撮影される。ＣＰＵ１０５は、特徴点領域を明るさの平均値に１０を加えた値より高い点を特徴点領域として抽出する。所定のパラメータに従って入力画像を処理した結果もしくは操作者が指示した値に従って駆動ステージ１０７を駆動する。
【００２１】
まず、手動で駆動ステージ１０７を操作して、図３に示す手順でパラメータａ１，ａ２を求める。即ち、被調整物１１０及び調整用部材１２０のマーク１１１，１２１（特徴点）が目視にてほぼ重なるように調整し（ステップＳ１１）、被調整物１１０をＸ方向に５μｍ移動させ（ステップＳ１２）、画像上の特徴点領域を包含する最小の四角形を５ピクセル拡張する（ステップＳ１３）。そして、ステップＳ１３で求めた四角形内においてその明るさ分布の偏差Ｖを求める（ステップＳ１４）。さらに、被調整物１１０をＸ方向に５μｍ移動させ（ステップＳ１５）、画像上の特徴点領域を包含する最小の四角形の幅ｘ１を測定する（ステップＳ１６）。さらに、被調整物１１０をＸ方向に５μｍ移動させ（ステップＳ１７）、画像上の特徴点領域を包含する最小の四角形の幅ｘ２を測定する（ステップＳ１８）。
【００２２】
パラメータａ１，ａ２は以下の式で示される。
【００２３】
ａ１＝５／Ｖｘ
ａ２＝５／｜ｘ１−ｘ２｜
但し、Ｖｘは偏差Ｖの画像中のＸ方向成分
【００２４】
前記パラメータａ１，ａ２をＣＰＵ１０５に設定し、ＣＰＵ１０５はこのパラメータに従って図４に示す手順で位置ずれ量を演算する。なお、この演算手順中、Ｄは被調整物１１０を基準としたときの調整用部材１２０のずれ量である。ｄｔは要求精度である。ここではｄｔ＝１μｍとした。
【００２５】
まず、ＣＰＵ１０５は入力画像を取得し（ステップＳ２１）、特徴点領域を抽出する（ステップＳ２２）。そして、特徴点領域を包含する最小の四角形Ｒを求め（ステップＳ２３）、四角形Ｒの対角線がｘ２よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００２６】
ステップＳ２４でＹＥＳであれば、四角形Ｒを１０ピクセル拡張して周囲の明るさの偏差Ｖを求め（ステップＳ２５）、ずれ量Ｄ＝ａ１Ｖを求める（ステップＳ２６）。一方、ステップＳ２４でＮＯであれば、明るさが特徴点領域全体の平均値よりも大きい点と小さい点それぞれの画像上の座標の平均値（重心）Ｇｂ，Ｇｄを求め（ステップＳ２７）、ずれ量Ｄ＝ａ２（Ｇｂ−Ｇｄ）を求める（ステップＳ２８）。
【００２７】
次に、前記ステップＳ２６又はＳ２８で求めたずれ量｜Ｄ｜が要求精度ｄｔよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２９）。小さければ演算を終了する。大きい場合には駆動ステージ１０７に指示として値Ｄを与えて駆動し（ステップＳ３０）、前記ステップＳ２１へ戻る。
【００２８】
なお、要求精度ｄｔの値はＸ，Ｙ方向に個別に存在してもよい。その場合、ずれ量Ｄの各要素とＸ，Ｙ方向それぞれの閾値を比較する。ここでは、初期パラメータはＸ方向で算出したが、Ｙ方向で算出してもよい。また、Ｘ，Ｙ方向とも同じ係数を用いたが、被調整物１１０をＹ方向にも移動させてパラメータをＸ，Ｙ方向に個別に求めてもよい。また、初期パラメータの算出は同等の部材の位置ずれを検出するのであれば、最初の１回のみでよい。
【００２９】
本第１実施例では、位置基準マーク１１１，１２１を観察装置１００にて撮影して特徴点の像として取り扱うため、特徴点領域の抽出が位置ずれ量の計算処理が容易である。また、被調整物１１０や調整用部材１２０を傷付けることなく効果的に位置ずれを検出することができ、画像の解像度の１０〜５０倍程度の精度でずれ量を検出することができる。
【００３０】
そして、像として抽出された特徴点領域は、ほかの領域と明るさの傾向が異なるため、画像の濃淡から明るさを求め、その値が所定のより大きいもしくは小さい場所を特徴点領域とすることができる。明るさの指標は、Ｌ＊ｕ＊ｖ色空間での明度指数や、グレースケール画像の場合は画素の値そのもの、カラー画像の場合はＲＧＢ／ＣＭＹ値の任意の色成分、ＲＧＢ色成分の自乗和又はその平方根、ＨＢＳ値に変換した場合の明度などを任意に選択することができる。
【００３１】
また、位置基準マークを形成した物体の材質によっては、像として観察した特徴点領域はある特定の色を示す傾向にある。ノイズなどの影響で多少誤差を生じるおそれがあるため、類似した色も特徴点領域であると判断する。所定の色は、予め特徴点領域としたい領域が含まれるように所定の色空間の特定の領域を定め、それを選択して使用する。例えば、特徴点が青色、その他の場所の色が青色以外を示す場合は、青色の部分を特徴点領域として検出する。また、異なる波長の光を混合した光線で位置基準マークを照明すると、マークや物体の屈折率の違いなどの要因でマークの像（特徴点）は他と異なる色の領域として観察できる。色は、ＣＩＥ標準で示される色空間での値やＲＧＢ／ＣＭＹ値、ＨＳＢ値などを使用できる。
【００３２】
また、前記所定の値は画像中の明るさの分布から求めることができる。撮影画像中の特徴点領域の明るさは位置基準マークの撮影条件により異なる。そこで、像全体の明るさの分布を使って相対的に明るい部分もしくは暗い部分を抽出することで効果的に特徴点領域を検出することができる。また、所定の値を画像中の明るさの平均値の近傍値から求めるようにしてもよい。
【００３３】
あるいは、所定の値を画像中の明るさの分布中最も多い明るさの近傍から求めることもできる。撮影画像中の特徴点の占める面積は、画像全体から見ると半分以下である。また、特徴点以外の領域はほぼ同じ明るさを示す。従って、明るさの頻度分布をとると、特徴点領域以外の部分が高い頻度となって現れる。つまり、特徴点領域を相対的に他の部分より明るい又は暗い領域として抽出する場合、画像全体の明るさの平均値や最尤値よりも明るい又は暗い領域となる。それゆえ、特徴点領域として抽出される領域中の画素の明るさＰは以下のような条件を満たす。
【００３４】
Ｐ≧Ｐｔ−Ｐｇ（特徴点領域が暗い場合）
Ｐ≦Ｐｔ＋Ｐｇ（特徴点領域が明るい場合）
【００３５】
前記式中のＰｇは図５に示すギャップＰｇであり、Ｐｔは画像全体の平均値もしくは最尤値である。特徴点領域の明るさは平均値や最尤値と多少のギャップＰｇが存在するため、ギャップＰｇを加減することで、特徴点領域のみを効率的に抽出できる。ギャップＰｇの値はＰｔの値の１〜２割位が望ましい。
【００３６】
また、第１実施例においては、位置基準マークを二つ設定するようにしたため、マーク１１１，１２１を同時に撮影することで、特徴点のずれ量を求め、被調整物１１０と調整用部材１２０との位置ずれ量を検出することができる。
【００３７】
また、一つの物体の２点にマークを形成し、画像として観察された特徴点の相対ずれ量を求めることで、物体の姿勢や製造精度を求めることも可能である。この場合、特徴点のずれ量を算出し、その結果を実際のずれ量に換算する。
【００３８】
図６においては、（Ａ）に二つの物体１５０，１６０のずれ量を検出する場合を模式的に示し、（Ｂ）に物体１７０の表裏面のずれ量を検出する場合を模式的に示し、（Ｃ）に物体１８０の傾き量を検出する場合を模式的に示している。符号１５１，１６１，１７１，１７２，１８１，１８２は位置基準マークである。
【００３９】
また、位置ずれ方向に関しては、観察された二つの特徴点の大小により検出することができる。二つの特徴点の画像中の特徴点領域は、特徴点の位置、観察位置、観察時の焦点距離などの要因により、大きさが異なって見える。予め、双方の位置基準マークの大小を調べておくことで、それぞれの特徴点領域がいずれのマークによるものかを判別することができ、これにて位置ずれ方向を検出することができる。
【００４０】
また、観察された二つの特徴点の明るさの差に基づいて位置ずれ方向を検出することもできる。観察された二つの特徴点は、照明及び光学系を用いた観察の場合は、その焦点距離、マークの位置や物体の材質などで明るさに差が現れる。従って、特徴点領域を検出したうえで、その領域内の明るさの平均値や最尤量などを比較するとそれぞれの特徴点領域がいずれのマークによるものかを判別することができ、これにて位置ずれ方向を検出することができる。
【００４１】
例えば、図７（Ａ）に示すように、透光性物体１７０に形成された位置基準マーク１７１が光を半透過し、位置基準マーク１７２が光を吸収する場合、マーク１７１，１７２ともに他の領域より暗く観察されるが、マーク１７１はマーク１７２よりも明るく観察される。また、図７（Ｂ）に示すように、物体１５０，１６０が透明で、位置基準マーク１５１が物体１５０に形成された凸部、位置基準マーク１６１が物体１６０に形成された穴の場合、凸部（マーク１５１）がレンズの作用を生じて観察位置によって画像中のそれぞれの特徴点領域の明るさが変わる。
【００４２】
なお、図７（Ａ），（Ｂ）において、照明方向は観察方向と逆方向である必要はなく、また、照明手段は必ずしも必要なものではない。例えば、図７（Ｂ）に示すマーク１５１が発光するものである場合などである。また、マーク１５１は光線を反射するものであってもよく、その場合、必要であれば反射光を強めるために照明手段を用いてもよい。
【００４３】
また、二つの特徴点を包含する領域及び／又は該領域の周囲の濃淡に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することもできる。二つの特徴点が非常に近いか、一部又は全部が重なるような位置関係にある場合、特徴点自体の明るさや大きさによる判別が不可能になる。しかし、特徴点を包含する領域やその周囲に特徴的な濃淡が現れるので、該濃淡に基づいて位置ずれ方向及び位置ずれ量を検出することができる。
【００４４】
詳しくは、図８（Ａ）に示すように、二つの特徴点が一部重なるか非常に近い場合、図８（Ｂ）に示すように、二つの特徴点がほぼ重なる場合、特徴点領域及びその周囲に特徴的な濃淡の分布が現れる。その分布を検出することにより、特徴点の相対的な位置ずれの方向及び距離を判別可能である。
【００４５】
また、図９（Ａ）に示すように、一方の特徴点が撮影方向から見ての他方の特徴点の一部又は全部と重なったときに現れる重なり像及び／又は該重なり像の周囲の明るさの偏差又は勾配に基づいて位置ずれ方向及び／又は位置ずれ量を検出することができる。このような位置ずれ量と特徴点領域内部及びその周囲の明るさの分布の偏りは、ほぼ線形比例の関係にある。つまり、明るさの偏りを偏差や勾配として表すと（図９（Ｂ）参照）、これに定数を乗ずることでずれ量を求めることができる。この定数は、特徴点を異なる位置で数回計測した結果から求めることができる。特徴点領域の周囲の領域は、重なったときに現れる特徴点領域の大きさなどに依存するため、予め、特徴点がほぼ全部重なった状態での特徴点領域の大きさを調べておき、その数倍を周囲の領域とすることが好ましい。形状は円形に限らず、四角形など任意の形状を選択することができる。
【００４６】
また、二つの特徴点の位置差から位置ずれ量を検出することができる。即ち、二つの特徴点の間の距離は、実際の位置基準マークの位置ずれ量と線形の関係にある。よって、特徴点の離間距離を求めそれに定数を乗じることにより、マークの位置ずれ量を求めることができる。ここでの定数は、異なる位置で数回計測した値から求めることができる。
【００４７】
あるいは、二つの特徴点を包含する領域の大きさに基づいて位置ずれ量を検出することもできる。特徴点が非常に近いか一部又は全部が重なっているような位置関係にあるとき、特徴点領域の大きさＳと位置ずれ量Ｌは、以下の関係にある。
【００４８】
Ｌ＝Ａ×Ｓ＋Ｂ
【００４９】
ここで、Ａ，Ｂは所定の定数である。これらの定数は、特徴点領域の大きさや位置関係により指定することになる。
【００５０】
ところで、前記式の定数Ｂは二つの特徴点領域の大きさの平均の半分である。定数Ａは二つの特徴点の画像位置を変えながらＬ，Ｓを測定することで求めることができる。特徴点領域の大きさは、特徴点領域を包含する最小の長方形の対角線もしくは辺の長さや、特徴点領域の重心を結ぶ直線を特徴点領域で切った線分の長さなどを利用できる。従って、図１０に示すように、二つの特徴点１５１，１６１のそれぞれの重心１，２を結ぶ線分Ｃに基づいて位置ずれ量を検出することができる。
【００５１】
また、特徴点領域が一つの場合、前記式の定数Ｂを予め所定の方法で定めておくと、定数Ａの値を図１０に示した方法で求めることができる。定数Ｂを定める方法は、特徴点領域が二つになるように物体を移動させ、それぞれの特徴点領域の大きさの平均の半分の値を選択するとか、経験的に任意の値を選択してもよい。
【００５２】
さらに、図１１（Ａ）に示すように、二つの特徴点１５１'，１６１'を包含する領域が特徴点の領域の和領域であってもよい。または、図１１（Ｂ）に示すように、二つの特徴点１５１'，１６１'を包含する領域が特徴点の重なりによってできる像の領域であってもよい。さらには、図１１（Ｃ）に示すように、二つの特徴点１５１'，１６１'を包含する最小の四角形であってもよい。
【００５３】
即ち、特徴点領域が二つあるか否かの判定は、二つの特徴点を包含する領域を設定すると容易になる。二つの特徴点が離れている場合、これらを包含する領域は大きい。この領域は種々の形状とすることができるが、画像処理などの場合は画像上での座標値がそのまま使用できる点から矩形であることが好ましい。
【００５４】
また、二つの特徴点の形状を認識して位置ずれ量を検出することができる。即ち、特徴点が形状認識手法を用いて検出しやすい形状である場合、その形状を検出した後、該形状から位置ずれ量を検出することができる。
【００５５】
その手順は、図１２に示すように、まず、線を導出し（ステップＳ４１）、形状を検出する（ステップＳ４２）。次に、形状の重心・中心を求め（ステップＳ４３）、求めた重心・中心から位置ずれ量を計算する（ステップＳ４４）。
【００５６】
形状認識方法としては、ハフ変換や最小自乗法、テンプレートマッチング法などを採用することができる。図１３はハフ変換を採用した場合の手順を示す。まず、線を検出し（ステップＳ５１）、ハフ変換で円を検出し（ステップＳ５２）、中心座標から位置ずれ量を計算する（ステップＳ５３）。
【００５７】
ハフ変換は数式で表現できる形状（直線、円、楕円など）を検出することができ、検出した円の中心と半径を同時に求めることができる。よって、大きさで位置ずれ方向を、中心間距離で位置ずれ量を同時に求めることができて好都合である。
【００５８】
最小自乗法やテンプレートマッチング法は、複雑な形状や形状内の明るさ・色の傾向が最も近い領域を検出することができる。例えば、位置基準マークの一方が矩形で他方が円形の場合、像中の矩形をテンプレートマッチング法にて検索し、円形をハフ変換で検索すれば、容易に特徴点領域を特定することができる。そして、特徴点のずれ方向も同時に検出することができる。なお、図１２に示した手順において、最小自乗法やテンプレートマッチング法を採用する場合には、ステップＳ４１での線の導出は不要である。
【００５９】
図１４（Ａ）に示すように、特徴点１５１'，１６１'が観察方向から見て円形もしくは円形を含む形状である場合、この円１５１"，１６１"を検出し、それらの中心間の距離に基づいて位置ずれ量を容易に検出することができる。また、図１４（Ｂ）に示すように、双方の特徴点１５１'，１６１'が観察方向から見て円形の場合、それらの一部又は全部が重なるような位置関係になったときに、特徴点１５１'，１６１'はひょうたん型となる。ひょうたん型の特徴点として観察された場合には、円１５１"，１６１"の半径から特徴点１５１'，１６１'を判定できる。
【００６０】
また、第１実施例において、観察された二つの特徴点の大きさが異なるように被調整物の位置又は観察位置を調節してもよい。被調整物の形状、設置位置、観察位置、光学系による観察の場合は観察光学系の焦点距離、角倍率などによって、特徴点領域の大きさが変化する。これを利用して二つの特徴点の大きさが異なるように被調整物の設置位置や観察位置、光学系の焦点距離を変更することで、位置ずれ方向の検出が容易になる。
【００６１】
また、観察された二つの特徴点の明るさが異なるように、被調整物の設置位置、観察位置又は観察光学系の焦点距離を調節してもよく、あるいは、照明手段の明るさを調節してもよい。
【００６２】
さらに、第１実施例において、観察された二つの特徴点の形状が観察方向から見て互いに異なることが好ましく、特徴点領域の抽出及び位置ずれ方向の判別が容易になる。また、図１５に示すように、位置基準マークは少なくともいずれか一方が物体１７０に形成された凹部１７１又は凸部１７２であってもよく、位置基準マークの少なくともいずれか一方が物体１７０上に印刷されたものであってもよい。また、位置基準マークの少なくともいずれか一方が物体１７０の内部に形成された空洞１７３であってもよい。
【００６３】
（第２実施例、図１６〜図１８参照）
本発明に係る位置ずれ検出方法では二つの特徴点を検出することで物体の傾きを検出することができる。ここで、第２実施例としてこの検出方法を用いた傾き調整装置を説明する。
【００６４】
この傾き調整装置は、図１６に示すように、調整テーブル１３０に被調整物１３５設け、Ｘ軸回転駆動機構１４１によって調整テーブル１３０をＸ軸を中心に回転駆動し、かつ、調整テーブル１３０上に取り付けたＹ軸回転駆動機構１４２によって被調整物１３５をＹ軸を中心に回転駆動するようにしたものである。
【００６５】
被調整物１３５は駆動機構１４１，１４２によってＸ軸、Ｙ軸を中心としてその傾きを調整される。また、図１７に示すように、被調整物１３５の裏面には環状に印刷された位置基準マーク１３６が設けられ、表面にはマーク１３６よりも小さい半径の円形状に印刷された位置基準マーク１３７が設けられている。
【００６６】
観察装置（ＣＣＤカメラ）１００は前記第１実施例で示したものと同様であり、前記マーク１３６，１３７を撮影し、撮影した特徴点を画像処理することでそのずれ量を算出し、さらに、被調整物１３５の傾きを求める。そして、求められた傾きに基づいて駆動機構１４１，１４２を駆動して被調整物１３５の傾きを調整する。
【００６７】
観察装置１００はディスプレイ１０６を備えたＣＰＵ１０５に１０２４×１２８０ピクセルの８ビットグレースケール画像を転送する。ＣＰＵ１０５は入力された画像を所定のパラメータに従って図１８に示す手順で被調整物１３５の傾きを補正する。
【００６８】
ここでのパラメータＤｘは、観察された特徴点の半径と画素に対する回転角の感度である。予め、画像内のそれぞれの特徴点の半径を画素単位で測定しておく。パラメータＤｘはＸ軸を０．１°回転させたときの特徴点のずれを画素単位で測定したものである。なお、Ｙ軸に関する感度を求めて使用してもよく、単位は任意である。
【００６９】
即ち、ＣＰＵ１０５は入力画像を取得し（ステップＳ６１）、マーク１３６，１３７の特徴点領域のエッジを検出し（ステップＳ６２）、さらに、ハフ変換にて特徴点の円を検出する（ステップＳ６３）。そして、検出された円からそれぞれの特徴点の半径に最も近い円を検索する（ステップＳ６４）。
【００７０】
次に、検索した二つの円の中心間の座標差Ｖを求め（ステップＳ６５）、（θｘ，θｙ）・１０ＤｘＶを計算する（ステップＳ６６）。そして、角度ずれ量｜（θｘ，θｙ）｜が要求精度ｔよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ６７）。小さければ演算を終了する。大きい場合には前記ステップＳ６１へ戻る。
【００７１】
また、前記マーク１３６，１３７のずれ量から傾きを計算するには、観察された二つの特徴点の見かけの位置ずれ量をｘとし、二つの特徴点の間の距離をｒとすると、ずれ角θは以下の式を用いて求めることができる。
【００７２】
θ＝ｓｉｎ-1（ｘ／ｒ）
【００７３】
なお、距離ｒが十分に大きいか、位置ずれ量ｘが十分に小さい場合は、ｘ／ｒを近似して使ってもよい。
【００７４】
ＸＹテーブル駆動手段や傾き補正手段などを用いてずれ・傾き補正を行うと、駆動誤差よって希望する精度を得るために何度も補正処理を行う必要がある。しかし、本第２実施例では、補正対象である被調整物１３５のマーク１３６，１３７を観察しながら随時補正量を算出できるため、ずれ・傾き補正を効率よく行うことができる。
【００７５】
（表裏面の位置ずれ検出）
また、図６（Ｂ）に示したように、二つのマーク１７１，１７２を特徴点として検出することで一つの物体１７０の表裏面の相対的な位置ずれを検出することができる。この場合、１枚の画像から高速に位置ずれを算出できるため、位置ずれ検出の高速化が達成され、自動検査機などへの応用が可能である。
【００７６】
（第２実施例での他の傾き調整方法、図１９及び図２０参照）
次に、前記第２実施例として示した傾き調整装置を使用した他の傾き調整方法について説明する。ここでは、図１９に示すように、被調整物１３５の裏面に十字状に印刷された位置基準マーク１３８が設けられ、表面にマーク１３８を完全に隠蔽しない大きさの円形状に印刷された位置基準マーク１３９が設けられている。
【００７７】
観察装置１００はＣＰＵ１０５に１０２４×１２８０ピクセルの８ビットグレースケール画像を転送する。ＣＰＵ１０５は入力された画像を所定のパラメータに従って図２０に示す手順で被調整物１３５の傾きを補正する。
【００７８】
ここでのパラメータＤｘは、観察された特徴点の半径と画素に対する回転角の感度である。予め、画像内のそれぞれの特徴点の半径を画素単位で測定しておく。パラメータＤｘはＸ軸を０．１°回転させたときの特徴点のずれを画素単位で測定したものであり、Ｙ軸に関する感度を求めて使用してもよい。
【００７９】
即ち、ＣＰＵ１０５は入力画像を取得し（ステップＳ７１）、マーク１３８，１３９の特徴点領域のエッジを検出し（ステップＳ７２）、さらに、円のハフ変換と直線のハフ変換を同時に適用しててマーク１３８，１３９を特徴点として検出する（ステップＳ７３）。
【００８０】
次に、検出された円の中心と検出された２直線の交点の座標差Ｖを求め（ステップＳ７４）、（θｘ，θｙ）・１０ＤｘＶを計算する（ステップＳ７５）。そして、角度ずれ量｜（θｘ，θｙ）｜が要求精度ｔよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ７６）。小さければ演算を終了する。大きい場合には前記ステップＳ７１へ戻る。
【００８１】
なお、前記マーク１３８，１３９のずれ量から傾きを計算する方法は、前記第２実施例で説明したとおりである。
【００８２】
（位置基準マークの他の例、図２１参照）
また、位置基準マークとしては前述した形状以外に種々の形状を用いることができる。例えば、図２１（Ａ）に示す矩形のマーク１４５、（Ｂ）に示すように矩形のマーク１４５を十字状に配置したもの、（Ｃ）に示す菱形のマーク１４６、あるいは、（Ｄ）に示す楕円のマーク１４７であってもよい。勿論、これら以外の形状、配置を位置基準マークとして用いることができる。
【００８３】
（特徴点の重ね合わせ手順、図２２〜図３３参照）
ここで、第３実施例として図６（Ａ）に示した二つの物体１５０，１６０の位置調整を行う際に、二つの特徴点を重ね合わせる種々の手順について説明する。
【００８４】
まず、図２２及び図２３を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第１の手順について説明する。図２２に原画像として二つの位置基準マークを特徴点Ａ１，Ａ２として観察している様子を示し、図２３に特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる手順について示す。
【００８５】
第１の手順では、まず、ＣＰＵは原画像を取得し（ステップＳ１０１）、画像が重なっていない場合（図２２（Ａ）参照）は、特徴点Ａ１，Ａ２が二つ観察されるので、それぞれの重心の座標値を算出し（ステップＳ１０２）、重心どうしの距離を算出する。距離の算出は、予め、画面内の距離を長さの参照基準などを用いて計測しておき、１画素当たりの長さを算出し、得られた重心の画素間距離に掛け合わせて行う。
【００８６】
次に、一方のレンズＬ１を駆動装置３０を用いて移動させ、他方のレンズＬ２上に正確に重ねる（ステップＳ１０３）。この場合、正確にレンズＬ１を移動させることができれば、特徴点Ａ１，Ａ２は重なり（図２２（Ｃ）参照）、そのＸ，Ｙ軸上の光強度分布は左右対称となる。即ち、重心値を中心にＸ軸方向とＹ軸方向の分布を算出し（ステップＳ１０４）、該分布が左右対称であれば（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、終了する。
【００８７】
しかし、駆動装置３０の精度が不足している場合、特徴点Ａ１，Ａ２は完全に重なることはなく（図２２（Ｂ）参照）、光強度分布は左右非対称となる（ステップＳ１０５でＮＯ）。光強度が小さいほうの特徴点Ａ１は大きいほうの特徴点Ａ２に光強度を付与するかたちになるので、光強度分布の裾野が長いほうに小さい特徴点Ａ１が位置するといえる。そこで、予め、特徴点Ａ１，Ａ２の光強度を測定しておき、それらが重なった場合に、ＣＣＤ撮像素子１３の入射光強度と出力値の特性に基づいてどのような形状の分布になるかを計算しておき、特徴点Ａ１，Ａ２の距離を算出することができる。このように算出した距離に応じてレンズＬ１を移動させ（ステップＳ１０６）、特徴点Ａ１，Ａ２を重ねる。このような動作を繰り返し、光強度分布が完全に左右対称になるまで、もしくは、ある一定の対称性を得るまで前述の移動を行う。
【００８８】
次に、図２４及び図２５を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第２の手順について説明する。第２の手順では、まず、ＣＰＵは原画像を取得し（ステップＳ１１１）、二つの特徴点Ａ１，Ａ２の境界処理を施す（ステップＳ１１２）。
【００８９】
境界処理とは、図２４（Ｂ）に示すように、Ｘ軸、Ｙ軸上の特徴点Ａ１，Ａ２の占める幅Ｘ２，Ｙ２（第１の四角形）、及び、Ｘ１，Ｙ２（第２の四角形）とその座標を算出する処理である。そして、大きいほうの特徴点Ａ２を特定する（ステップＳ１１３）。次に、特徴点Ａ１，Ａ２を含む全体の境界処理を施す（ステップＳ１１４）。即ち、図２４（Ｃ）に示すように、全体四角形の幅Ｘ３，Ｙ３とその座標を算出する。
【００９０】
二つの特徴点Ａ１，Ａ２が完全に重なっていれば、大きいほうの特徴点Ａ２の境界処理の結果は、全体の境界処理の結果と同じになる。このように大きいほうの特徴点Ａ２の境界処理の結果と全体の境界処理の結果とが同じになるように、レンズＬ１を移動させる（ステップＳ１１５，Ｓ１１６）。
【００９１】
次に、図２６及び図２７を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第３の手順について説明する。第３の手順は境界処理による前記第２の手順の不具合を閾値処理を行うことで改良したものである。ステップＳ１１１からステップＳ１１４までの処理は第２の手順と同様である。
【００９２】
特徴点Ａ１が特徴点Ａ２に近づいてきたときに（図２６（Ｄ）参照）、特徴点Ａ１，Ａ２間の光強度が重なって光強度が上がるため、全体の境界処理後の画像の数が増えてしまう場合がある。この場合、いずれの画像が特徴点Ａ１又はＡ２であるかを判定することが困難である。
【００９３】
そこで、光強度の閾値を上げて独立した領域の数ｎを算出し（ステップＳ１１４ａ）、数ｎが２以下あれば（ステップＳ１１４ｂでＹＥＳ）、レンズＬ１を移動させ、大きいほうの特徴点Ａ２の境界処理の結果と全体の境界処理の結果とが同じになるまで、レンズＬ１を移動させる（ステップＳ１１５，Ｓ１１６）。数ｎが２を超えていれば、さらに閾値を上げ（ステップＳ１１４ｃ）、ステップＳ１１４へ戻る。
【００９４】
次に、図２８及び図２９を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第４の手順について説明する。第４の手順は前記第３の手順である閾値処理に代えて、少なくとも一つの特徴点を移動させて画像の数が増えている状態を脱出し、境界処理後の画像の数を二つ減らすようにしている。ステップＳ１１１からステップＳ１１４、ステップＳ１１４ａ，１１４ｂでの処理及びステップＳ１１５，Ｓ１１６での処理は第３の手順と同様である。
【００９５】
光強度の閾値を上げ、独立した領域の数ｎを算出したとき、数ｎが２を超えていれば（ステップＳ１１４ｂでＮＯ）、いずれか一方の特徴点をランダムな方向に移動させ（ステップＳ１１４ｄ）、ステップＳ１１４へ戻る。この場合、一方の特徴点を他方の特徴点に近づけるように移動させることが効果的である。二つの特徴点Ａ１，Ａ２の重なり部の光強度が大きくなり、閾値処理により画像の数が一つになりやすいからである。
【００９６】
次に、図３０及び図３１を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第５の手順について説明する。第５の手順は前記第３及び第４の手順を併用してより効果的に調整移動を行えるようにしている。ステップＳ１１１からステップＳ１１４、ステップＳ１１４ａ，１１４ｂでの処理及びステップＳ１１５，Ｓ１１６での処理は第３及び第４の手順と同様である。
【００９７】
光強度の閾値を上げて独立した領域の数ｎを算出したとき、数ｎが２を超えていれば（ステップＳ１１４ｂでＮＯ）、さらに閾値を上げるとともにいずれか一方の特徴点をランダムに移動させ（ステップＳ１１４ｅ）、ステップＳ１１４へ戻る。
【００９８】
次に、図３２及び図３３を参照して特徴点Ａ１，Ａ２を重ね合わせる第６の手順について説明する。前記第５の手順で得られた特徴点Ａ１，Ａ２の重なり像は、完全に重なれば円になり、重なりが不完全であれば楕円になる。そこで、第６の手順では重なった像の内接円を算出する。即ち、ステップＳ１１１，Ｓ１１２，Ｓ１１４での処理は第３の手順などと同じであるが、ステップＳ１１３は処理しない。
【００９９】
特徴点Ａ１が特徴点Ａ２に近づいてきたときに（図３２（Ｄ）参照）、光強度の閾値を上げて独立した領域の数ｎを算出し（ステップＳ１１４ａ）、数ｎが２であれば（ステップＳ１１４ｆでＹＥＳ）、レンズＬ１を移動させ（ステップＳ１１５）、重なり像の内接円直径φを算出する（ステップＳ１１７）。特徴点Ａ１，Ａ２が完全に重なると内接円の直径は最大になるため、最大になるまで、あるいは、内接円の直径φが所定の値φ０と等しくなるまで（ステップＳ１１８でＹＥＳ）、ステップＳ１１５，Ｓ１１７，Ｓ１１８を繰り返す。
【０１００】
一方、光強度の閾値を上げて独立した領域の数ｎを算出したとき（ステップＳ１１４ａ）、数ｎが２でなければ（ステップＳ１１４ｆでＮＯ）、いずれか一方の特徴点をランダム方向に一定距離移動させ（ステップＳ１１４ｇ）、ステップＳ１１４ａへ戻る。
【０１０１】
（他の実施例）
なお、本発明に係る位置ずれ検出方法は前記実施例に限定するものではなく、その要旨の範囲内で種々に変更できる。
【０１０２】
例えば、撮像素子としては、ＣＣＤ以外にＣＭＯＳなど光エネルギーを電気的出力に変換できるものであれば、種々の素子を使用することができる。
【０１０３】
また、本発明において調整の対象とする物体は透明な光学素子や透明基板や穴の開けられた部材である。但し、物体が不透明であっても該物体を透過する光線（例えば，紫外線など）を照明すれば本発明を適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明の第１実施例を用いた位置調整装置を示す概略構成図である。
【図２】第１実施例での基本的な調整手順を示すフローチャート図である。
【図３】第１実施例でのパラメータ設定手順を示すフローチャート図である。
【図４】第１実施例での位置ずれを補正する手順を示すフローチャート図である。
【図５】観察された特徴点の明るさの頻度分布を示すチャート図である。
【図６】本発明で実施可能な位置ずれ検出を示す模式図である。
【図７】被調整物に形成された位置基準マークによる観察態様を示す説明図である。
【図８】観察された特徴点が重なるときの明るさの分布を示す説明図である。
【図９】観察された特徴点領域及びその周囲の明るさの偏りを示し、（Ａ）は説明図、（Ｂ）はチャート図である。
【図１０】観察された特徴点の位置ずれ量を求めるための説明図である。
【図１１】観察された二つの特徴点の領域を示す説明図である。
【図１２】観察された特徴点の形状に基づいて位置ずれ量を求める手順を示すフローチャート図である。
【図１３】ハフ変換による位置ずれ量を求める手順を示すフローチャート図である。
【図１４】円を検出して位置ずれ量を求めるための説明図である。
【図１５】位置基準マークの態様を示す被調整物の断面図である。
【図１６】本発明の第２実施例を用いた傾き調整装置を示す概略構成図である。
【図１７】第２実施例における被調整物を示し、（Ａ）は正面図、（Ｂ）は底面図である。
【図１８】第２実施例で傾きを調整する手順を示すフローチャート図である。
【図１９】第２実施例で使用される他の形状の位置基準マークを有する被調整物を示し、（Ａ）は正面図、（Ｂ）は底面図である。
【図２０】第２実施例で傾きを調整する他の手順を示すフローチャート図である。
【図２１】他の形状、配置の位置基準マークを示す説明図である。
【図２２】特徴点を重ね合わせる第１の手順を示す説明図である。
【図２３】特徴点を重ね合わせる第１の手順を示すフローチャート図である。
【図２４】特徴点を重ね合わせる第２の手順を示す説明図である。
【図２５】特徴点を重ね合わせる第２の手順を示すフローチャート図である。
【図２６】特徴点を重ね合わせる第３の手順を示す説明図である。
【図２７】特徴点を重ね合わせる第３の手順を示すフローチャート図である。
【図２８】特徴点を重ね合わせる第４の手順を示す説明図である。
【図２９】特徴点を重ね合わせる第４の手順を示すフローチャート図である。
【図３０】特徴点を重ね合わせる第５の手順を示す説明図である。
【図３１】特徴点を重ね合わせる第５の手順を示すフローチャート図である。
【図３２】特徴点を重ね合わせる第６の手順を示す説明図である。
【図３３】特徴点を重ね合わせる第６の手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【０１０５】
Ａ１，Ａ２…特徴点
１００…観察装置
１０５…ＣＰＵ
１０７…ＸＹ駆動ステージ
１１０…被調整物
１１１，１２１…位置基準マーク
１２０…調整用部材
１３０…調整テーブル
１３５…被調整物
１３６，１３７，１３８，１３９…位置基準マーク
１４１，１４２…Ｘ軸、Ｙ軸回転駆動機構
１４５，１４６，１４７…位置基準マーク
１５０，１６０，１７０，１８０…物体
１５１，１６１，１７１，１７２，１８１，１８２…位置基準マーク