JP2005164294A - Stripe image measurement data synthesis method using evaluation value - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a stripe image measurement data synthesis method which can obtain the result having high accuracy, by the synthesis using the data in which the measurement is performed at the best accuracy, from the plurality of measurement data pieces. <P>SOLUTION: The method includes: a step for obtaining a plurality of phase distribution data pieces by performing phase analysis of a plurality of phase shifted stripe image data pieces; a step for determining the evaluation value for each pixel, from the associated stripe image data with respect to each phase distribution data piece; and a step for the synthesis by selecting, for each pixel, one having the high evaluation value from the plurality of phase distribution data pieces. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、複数の縞画像計測データを合成する縞画像計測データ合成方法に関する。   The present invention relates to a fringe image measurement data combining method for combining a plurality of fringe image measurement data.

格子投影法による非接触形状計測装置、干渉縞解析による非接触応力・ひずみ計測装置や、ディジタルホログラフィによる変位計測装置等では、計測条件を変えて得られた複数の縞画像計測データを合成することによって、より良好な結果を得ることが期待される。   For non-contact shape measurement equipment using the grid projection method, non-contact stress / strain measurement equipment using interference fringe analysis, displacement measurement equipment using digital holography, etc., combining multiple fringe image measurement data obtained by changing measurement conditions Is expected to give better results.

しかしながら、従来の縞画像解析方法では、例えば計測条件を変えて得られた複数の縞画像計測データを合成する際に、これらのデータの平均値を結果としていたため、ノイズがある場所では大きな誤差が生じるといった問題や、精度よく計測できた点とノイズがある場所との判断を画素ごとに行うことができないといった問題があった。   However, in the conventional fringe image analysis method, for example, when combining a plurality of fringe image measurement data obtained by changing the measurement conditions, the average value of these data is the result. In other words, there is a problem in that it is impossible to determine for each pixel a point where measurement can be accurately performed and a place where there is noise.

この問題を解決する従来の技術として、特開平２００１−２４１９３０号明細書「縞画像の解析方法」には、解析する領域を複数の領域にグループ分けして処理を行い、相互の境界部を計算して合成を行う方法が開示されている。しかしながら、この従来の解析方法では、画素ごとに合成することができないという問題があった。   As a conventional technique for solving this problem, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-241930 “Method for analyzing fringe images” divides a region to be analyzed into a plurality of regions, and calculates the boundary between them. Thus, a synthesis method is disclosed. However, this conventional analysis method has a problem that it cannot be combined pixel by pixel.

単にデータを平均するだけでなく、画素ごとに評価値を決定して評価値が高いデータを採用することで良好な結果を得ることが可能になると思われる。画像を評価する従来技術として、特開平０７−３２５９２２号明細書「画像評価方法」には、画像断面の濃淡分布を空間周波数に対する人間の目の感度を表す特性の帯域フィルタに通過させ、その帯域フィルタの出力の濃淡分布から画像品質を表す評価値を算出する方法が開示されている。この従来の画像評価方法では、ディジタル画像の画像品質を評価値で評価し表示できるといった特徴がある。しかしながら、この従来の画像評価方法は、カメラで撮影したディジタル画像の画像品質の評価にしか用いることが出来ず、縞画像計測において解析した位相データを評価することはできないという問題があった。   It seems that it is possible not only to simply average the data but also to obtain good results by determining the evaluation value for each pixel and adopting data with a high evaluation value. As a conventional technique for evaluating an image, Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-325922 “Image Evaluation Method” passes a density distribution of a cross section of an image through a band filter having a characteristic representing the sensitivity of the human eye to a spatial frequency. A method for calculating an evaluation value representing image quality from a gray level distribution of the output of a filter is disclosed. This conventional image evaluation method is characterized in that the image quality of a digital image can be evaluated and displayed using an evaluation value. However, this conventional image evaluation method can be used only for the evaluation of the image quality of a digital image taken by a camera, and there is a problem that the phase data analyzed in the fringe image measurement cannot be evaluated.

上述したことを鑑み、本発明は、複数の計測データのうち最も精度良く計測できたデータを用いて合成することによって、精度の良い結果を得ることができる縞画像計測データ合成方法を提供することを目的とする。   In view of the above, the present invention provides a fringe image measurement data synthesis method capable of obtaining an accurate result by combining data that can be measured with the highest accuracy among a plurality of measurement data. With the goal.

本発明による縞画像計測データ合成方法は、各々複数の位相シフトされた縞画像データを位相解析して複数の位相分布データを得るステップと、前記複数の位相分布データの各々に関して関連する縞画像データから画素ごとに評価値を決定するステップと、前記複数の位相分布データを画素ごとに対応する評価値の高いものを選択することによって合成するステップとを含むことを特徴とする。   A fringe image measurement data synthesis method according to the present invention includes a step of obtaining a plurality of phase distribution data by phase analysis of a plurality of phase-shifted fringe image data, and fringe image data related to each of the plurality of phase distribution data. And determining the evaluation value for each pixel, and synthesizing the plurality of phase distribution data by selecting one having a high evaluation value corresponding to each pixel.

本発明による縞画像計測データ合成方法の他の実施例は、請求項１に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記複数の位相分布データを合成するステップの前に、前記位相分布データ及び評価値を同じサンプリング点において再サンプリングするステップをさらに含むことを特徴とする。   According to another embodiment of the fringe image measurement data synthesis method of the present invention, in the fringe image measurement data synthesis method according to claim 1, the phase distribution data and the evaluation are performed before the step of synthesizing the plurality of phase distribution data. The method further includes resampling the value at the same sampling point.

本発明による縞画像計測データ合成方法のさらに他の実施例は、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度が１つでも予め決められた最大輝度値より高いか最小輝度値より小さい場合０とし、そうでない場合、前記縞画像の縞の振幅に応じた値として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   According to still another embodiment of the method for synthesizing fringe image measurement data according to the present invention, the evaluation value is determined from a predetermined maximum luminance value even if the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images is one. A fringe image measurement data synthesizing method characterized in that it is set to 0 if it is higher or smaller than the minimum luminance value, and if not, it is determined as a value corresponding to the amplitude of the fringe of the fringe image.

本発明による縞画像計測データ合成方法の依然として他の実施例は、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度をフーリエ変換することによって得られる１次の周波数成分と高周波数成分との比として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   Still another embodiment of the method for synthesizing fringe image measurement data according to the present invention is that a first-order frequency obtained by Fourier-transforming the evaluation value and the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images. A fringe image measurement data synthesizing method characterized in that the fringe image measurement data is determined as a ratio between a component and a high frequency component.

本発明による縞画像計測データ合成方法の依然として他の実施例は、前記複数の位相シフトされた縞画像データが、位相シフトさせることによって得られる複数枚の干渉縞画像を撮影することによって得られたものであることを特徴とする。   Still another embodiment of the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is obtained by photographing a plurality of interference fringe images obtained by phase-shifting the plurality of phase-shifted fringe image data. It is characterized by being.

本発明によれば、同じ位置に対して複数の計測データが存在する場合、画素ごとに最も精度よく出来たデータのみを用いて合成することができる。また、評価値は計測手法に合わせた方法で決定することができる。さらに、本発明によれば、計測条件を変えた場合の合成が簡単になる。   According to the present invention, when there are a plurality of measurement data at the same position, it is possible to synthesize using only the data that is most accurate for each pixel. Further, the evaluation value can be determined by a method according to the measurement method. Furthermore, according to the present invention, the composition when the measurement conditions are changed is simplified.

計測物体に正弦波の縞パターンを投影した場合、点ｘにおける縞の強度分布Ｉ（ｘ）は以下の式（１）のように表される。

Ｉ（ｘ）＝ａ（ｘ）ｃｏｓ［φ（ｘ）＋α］＋ｂ（ｘ） （１）

ここでａ（ｘ）は縞のコントラスト分布、ｂ（ｘ）は縞の強度分布のバイアス成分、αは初期位相、φ（ｘ）は位相である。この位相φ（ｘ）を精度良く解析できれば、計測する物体の表面形状を正確に知ることが可能となる。この位相値を求めるのに、一般的には、位相シフト方法や、ノイズ影響に強いフーリエ変換位相シフトが用いられる。しかし、縞画像計測においては、縞のコントラストが低いと誤差が生じやすくなる。また、カメラが撮影できる明るさを超えた場合では、位相シフト法では誤差が大きくなる。各計測点で解析した位相に対して、精度良く計測できたかどうかを評価する必要がある。そこで、本発明による縞画像計測データの合成方法では、解析した位相分布に対して以下のような方法で評価値を与える。 When a sinusoidal fringe pattern is projected onto the measurement object, the fringe intensity distribution I (x) at the point x is expressed by the following equation (1).

I (x) = a (x) cos [φ (x) + α] + b (x) (1)

Here, a (x) is the stripe contrast distribution, b (x) is the bias component of the stripe intensity distribution, α is the initial phase, and φ (x) is the phase. If this phase φ (x) can be analyzed with high accuracy, the surface shape of the object to be measured can be accurately known. In order to obtain the phase value, generally, a phase shift method or a Fourier transform phase shift that is resistant to noise is used. However, in fringe image measurement, errors tend to occur if the fringe contrast is low. In addition, when the brightness exceeds that which can be photographed by the camera, the error becomes large in the phase shift method. It is necessary to evaluate whether or not the phase analyzed at each measurement point can be measured with high accuracy. Therefore, in the method for synthesizing the fringe image measurement data according to the present invention, an evaluation value is given to the analyzed phase distribution by the following method.

評価値を決定する方法について説明する。図１は、このような評価値決定方法を説明する流れ図である。位相シフトされた１周期分の輝度データから、画素ごとに評価値を決定する。ｎ回位相シフトして連続的に得られる画像の輝度値をＩ１，Ｉ２，．．．，Ｉｎとすると、評価値は以下の式（２）のような評価関数によって定義できる。

Ｅ（ｉ，ｊ）＝ｆ｛Ｉ１（ｉ，ｊ），Ｉ２（ｉ，ｊ），．．．，Ｉｎ（ｉ，ｊ）｝
（２）

ここで、（ｉ，ｊ）は撮影するカメラの横ｉ番目、縦ｊ番目の画素を表している。Ｅ（ｉ，ｊ）は評価値である。 A method for determining the evaluation value will be described. FIG. 1 is a flowchart illustrating such an evaluation value determination method. An evaluation value is determined for each pixel from the phase-shifted luminance data for one period. The luminance values of images obtained continuously by shifting the phase n times are represented by I 1 , I 2 ,. . . , When I n, the evaluation value may be defined by the evaluation function as the following equation (2).

E (i, j) = f {I 1 (i, j), I 2 (i, j),. . . , I n (i, j)}
(2)

Here, (i, j) represents the horizontal i-th and vertical j-th pixels of the camera to be photographed. E (i, j) is an evaluation value.

縞の振幅で評価値を決める評価関数の第１例は以下のように定義する。

Figure 2005164294

ここで、ａ（ｉ，ｊ）は投影した格子の振幅、Ｉｎ（ｉ，ｊ）は投影した格子の明るさである。ＩｍａｘとＩｍｉｎは、それぞれカメラが撮影できる最高輝度値と最低輝度値とを表す。撮影されるｎ枚の輝度データのうち、１つでもＩｍｉｎより低い輝度値、又はＩｍａｘより高い輝度値がある場合、評価値を０とする。そうでない場合、評価値を縞の振幅とする。この例の場合、コントラストが良いと評価値が高くなる。合成する際には、評価値の高い方を選ぶ。 The first example of the evaluation function that determines the evaluation value by the amplitude of the fringes is defined as follows.
Figure 2005164294
Here, a (i, j) is the amplitude of the projected grating, and I n (i, j) is the brightness of the projected grating. I max and I min represent a maximum luminance value and a minimum luminance value that can be captured by the camera, respectively. If at least one of the n pieces of luminance data to be photographed has a luminance value lower than I min or a luminance value higher than I max , the evaluation value is set to 0. Otherwise, the evaluation value is the amplitude of the stripe. In this example, the evaluation value increases when the contrast is good. When combining, select the one with the highest evaluation value.

縞の一次周波数と高次周波数との比で評価値を決める評価関数の第２例は以下のように定義する。

Figure 2005164294

ここで、Ｆ（１）と
Figure 2005164294

は、それぞれ周波数１の成分と高次周波数成分である。この例の場合、評価値が高いものはノイズに強い（ＳＮ比が高い）ということになる。合成する際には、評価値の高い方を選ぶ。 The second example of the evaluation function that determines the evaluation value by the ratio between the primary frequency and the high-order frequency of the fringes is defined as follows.
Figure 2005164294
Where F (1) and
Figure 2005164294

Are a frequency 1 component and a higher-order frequency component, respectively. In this example, a high evaluation value is resistant to noise (high SN ratio). When combining, select the one with the highest evaluation value.

本発明の縞画像計測データ合成方法は、複数の縞画像計測データから得られた位相分布データを上述したような評価値に基づいて合成する。図２は、本発明による縞画像計測データ合成方法による評価値を用いた合成の手順の一例を説明する流れ図である。この例では２回計測を行うが、さらに多くの計測を行ってもよい。計測条件を変えて輝度データ（縞画像計測データ）１及び２を取得し、各々の輝度データに関して位相解析して位相分布データを得る。前記輝度データの各々において画素ごとに上述したような方法によって評価値を求める。画素ごとに前記２つの位相分布データのうちの対応する評価値の高い方を合成結果として選択する。   The fringe image measurement data synthesizing method of the present invention synthesizes phase distribution data obtained from a plurality of fringe image measurement data based on the evaluation values as described above. FIG. 2 is a flowchart for explaining an example of a synthesis procedure using evaluation values by the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention. In this example, the measurement is performed twice, but more measurements may be performed. Luminance data (stripe image measurement data) 1 and 2 is acquired by changing measurement conditions, and phase analysis is performed on each luminance data to obtain phase distribution data. In each of the luminance data, an evaluation value is obtained for each pixel by the method described above. For each pixel, the higher of the corresponding evaluation values of the two phase distribution data is selected as a synthesis result.

互いに異なる方向において計測された計測データを合成する場合、合成前にｘｙ座標が等間隔になるように再サンプリングを行うと合成しやすい。図３は、このような再サンプリングを行う場合の本発明による縞画像計測データ合成方法による合成の手順の他の例を説明する流れ図である。この例でも２回計測を行うが、さらに多くの計測を行ってもよい。計測条件を変えて輝度データ１及び２を取得し、各々の輝度データに関して位相解析して位相分布データを得る。前記輝度データの各々において画素ごとに上述したような方法によって評価値を求める。次に、各々の位相分布データと評価値を同じ等間隔に再サンプリングする。図４は、このような位相分布データの再サンプリングのアルゴリズムを説明する図である。ａは再サンプリング前の位相分布データの計測点を示し、ｘｙ座標が等間隔になるように選択されたサンプリング点Ｐｓにｘｙ平面上で最も近い３つの計測点Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃを見つけて、この３点を通る平面とサンプリング点Ｐｓのｘｙ座標からｚ方向に垂直に伸ばした直線との交点をサンプリング点のｚ座標とする。図４のｂは、このようにして再サンプリングした後の計測点を示す図である。評価値についても同様の再サンプリングを行う。図３に戻り、画素ごとに前記２つの位相分布データのうちの対応する再サンプリングした後の評価値の高い方を合成結果として選択する。   When combining measurement data measured in different directions, re-sampling is performed so that the xy coordinates are equidistant before combining. FIG. 3 is a flowchart for explaining another example of the synthesis procedure by the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention when such re-sampling is performed. In this example, the measurement is performed twice, but more measurements may be performed. Luminance data 1 and 2 are acquired by changing the measurement conditions, and phase analysis is performed on each luminance data to obtain phase distribution data. In each of the luminance data, an evaluation value is obtained for each pixel by the method described above. Next, each phase distribution data and evaluation value are resampled at the same equal interval. FIG. 4 is a diagram for explaining an algorithm for resampling such phase distribution data. a shows the measurement points of the phase distribution data before re-sampling, finds the three measurement points Pa, Pb, Pc closest to the sampling point Ps selected so that the xy coordinates are equidistant on the xy plane, The intersection of the plane passing through these three points and the straight line extending perpendicularly in the z direction from the xy coordinates of the sampling point Ps is taken as the z coordinate of the sampling point. FIG. 4b is a diagram showing the measurement points after re-sampling in this way. Similar re-sampling is performed for the evaluation value. Returning to FIG. 3, for each pixel, the higher evaluation value after the corresponding re-sampling of the two phase distribution data is selected as a synthesis result.

上述したような本発明による縞画像計測データ合成方法を実際の物体計測に用いた例について説明する。例えば金属部品等を計測する際、鏡面反射による影響が存在する。本発明による縞画像計測データ合成方法によれば、２台のカメラを用いて異なる方向から計測し、これら２方向の計測データを合成する。これら２方向の計測データにおいては鏡面反射が起こる場所が各々変わるため、各画素について２方向の計測データのうち正確に計測できた方のデータを採用することで、結果的に鏡面反射による影響を避けることができる。図５は、このような計測を行う光学系を説明する図である。物体１にプロジェクタ２から光を投射し、カメラ３及び４によって物体１を各々異なった方向から撮影し、得られた各々の輝度データをコンピュータ５において位相解析して高さ分布（位相分布）を得て、前記輝度データから評価値を計算し、前記高さ分布と評価値を再サンプリングし、評価値に基づいて高さ分布を合成する。   An example in which the above-described fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is used for actual object measurement will be described. For example, when measuring metal parts or the like, there is an influence due to specular reflection. According to the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention, measurement is performed from two different directions using two cameras, and the measurement data in these two directions is synthesized. In these two-direction measurement data, the place where specular reflection occurs varies, so by adopting the data that can be measured accurately out of the two-direction measurement data for each pixel, the effect of specular reflection is consequently obtained. Can be avoided. FIG. 5 is a diagram illustrating an optical system that performs such measurement. Light is projected onto the object 1 from the projector 2, the object 1 is photographed from different directions by the cameras 3 and 4, and each luminance data obtained is subjected to phase analysis by the computer 5 to obtain a height distribution (phase distribution). An evaluation value is calculated from the luminance data, the height distribution and the evaluation value are resampled, and a height distribution is synthesized based on the evaluation value.

図６は、実際に計測した物体１を示し、ａは物体１の写真、ｂは物体１の各部の寸法を示す斜視図である。このような物体１を図５に示すような構成において図４ｂを参照して説明したような手順で計測した。図７は、このようにして得られた結果を示し、ａ及びｃはそれぞれカメラ３及び４によって撮影して得られた輝度データをコンピュータ５によって位相解析し、再サンプリングして得られた高さ分布であり、ｂ及びｄはそれぞれａ及びｂに対応する前記輝度データから得られた評価値分布であり、ｆは画素ごとに高い方の評価値を選択して得られた合成に用いる評価値分布であり、ｅはｆの評価値分布に基づいてｂ及びｄの高さ分布を合成して得られた高さ分布である。図８は、図７ｅのＡ−Ａ’ラインに沿ってとった断面データを示すグラフである。ａ及びｂはそれぞれカメラ３及び４から得られた高さ分布であり、ｃは合成した高さ分布である。ａ及びｂでみられる鏡面反射や影の影響で測定されなかった部分が、ｃにおいてはみられない。したがって、本発明による縞画像計測データ合成方法によって、鏡面反射の影響を取り除くことができたことがわかる。   FIG. 6 shows the actually measured object 1, where a is a photograph of the object 1 and b is a perspective view showing the dimensions of each part of the object 1. Such an object 1 was measured according to the procedure described with reference to FIG. FIG. 7 shows the results obtained in this way. A and c are heights obtained by phase analysis of the luminance data obtained by photographing with the cameras 3 and 4 by the computer 5 and re-sampling, respectively. B and d are evaluation value distributions obtained from the luminance data corresponding to a and b, respectively, and f is an evaluation value used for composition obtained by selecting the higher evaluation value for each pixel. E is a height distribution obtained by combining the height distributions of b and d based on the evaluation value distribution of f. FIG. 8 is a graph showing cross-sectional data taken along the line A-A ′ of FIG. a and b are height distributions obtained from the cameras 3 and 4, respectively, and c is a combined height distribution. The part which was not measured by the influence of the specular reflection and shadow seen in a and b is not seen in c. Therefore, it can be seen that the effect of specular reflection could be removed by the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention.

本発明による縞画像計測データ合成方法を実際の物体計測に用いた他の例について説明する。縞画像計測では、物体に投影した縞をカメラで撮影して解析するため、一般に物体の後ろの形状を計測することはできない。そこで、物体を回転させていくつかの方向から計測した結果を合成することによって、物体の全周の形状計測が可能になる。この際、同じ位置に対して複数のデータが存在する場合、本発明による縞画像計測データ合成方法を用いて合成することにより、精度よい全周の形状計測が可能になる。図９は、全周計測を行う光学系を説明する図である。物体１１を回転ステージ１２上に設置し、プロジェクタ１３によって光を投射し、回転ステージ１２を例えば６０°ずつ回転させながら、カメラ１４によって撮影し、得られた各々の輝度データをコンピュータ１５において位相解析して高さ分布を得て、前記輝度データから評価値を計算し、前記高さ分布と評価値を再サンプリングし、評価値に基づいて高さ分布を合成する。   Another example in which the fringe image measurement data synthesis method according to the present invention is used for actual object measurement will be described. In the fringe image measurement, since the fringes projected on the object are photographed and analyzed by a camera, generally the shape behind the object cannot be measured. Therefore, the shape of the entire circumference of the object can be measured by combining the results obtained by rotating the object and measuring from several directions. At this time, when there are a plurality of data for the same position, it is possible to measure the shape of the entire circumference with high accuracy by combining them using the fringe image measurement data combining method according to the present invention. FIG. 9 is a diagram for explaining an optical system for measuring the entire circumference. An object 11 is placed on a rotary stage 12, light is projected by a projector 13, and the rotary stage 12 is rotated by 60 °, for example, and photographed by a camera 14, and the obtained luminance data is subjected to phase analysis by a computer 15. Then, a height distribution is obtained, an evaluation value is calculated from the luminance data, the height distribution and the evaluation value are resampled, and a height distribution is synthesized based on the evaluation value.

まず、図１０に１方向から計測した結果を示す。ａは計測する物体１１の写真であり、ｂは格子を投影して撮影した画像であり、ｃは位相接続前の位相分布であり、ｄは位相接続後の位相分布であり、ｅは再サンプリングした高さ分布であり、ｆは評価値分布である。   First, FIG. 10 shows the result of measurement from one direction. a is a photograph of the object 11 to be measured, b is an image taken by projecting a grating, c is a phase distribution before phase connection, d is a phase distribution after phase connection, and e is resampling. F is an evaluation value distribution.

図１１ａ〜ｆは、物体１１を６０°ずつ回転させて６方向から計測して得られた計測データを位相接続し、再サンプリングした高さ分布を示す図である。   FIGS. 11 a to 11 f are diagrams showing height distributions obtained by phase-connecting measurement data obtained by rotating the object 11 by 60 ° and measuring from six directions and re-sampling.

図１２は、図１１に示す６方向の計測データを合成した結果を示す。ａは合成後の高さ分布（円筒座標系）であり、ｂは合成後の評価値分布である。本発明の縞画像計測データ合成方法を用いることにより、精度よく全周の形状を計測することができたことがわかる。   FIG. 12 shows the result of combining the measurement data in the six directions shown in FIG. a is a height distribution (cylindrical coordinate system) after synthesis, and b is an evaluation value distribution after synthesis. It can be seen that the shape of the entire circumference could be measured with high accuracy by using the fringe image measurement data synthesis method of the present invention.

評価値決定方法を説明する流れ図である。It is a flowchart explaining an evaluation value determination method. 本発明による縞画像計測データ合成方法による合成の手順の一例を説明する流れ図である。It is a flowchart explaining an example of the procedure of the synthesis | combination by the fringe image measurement data synthesis method by this invention. 本発明による縞画像計測データ合成方法による合成の手順の他の例を説明する流れ図である。It is a flowchart explaining the other example of the procedure of the synthesis | combination by the fringe image measurement data synthesis method by this invention. 位相分布データの再サンプリングのアルゴリズムを説明する図であり、ａは再サンプリング前の位相分布データの計測点を示し、ｂは再サンプリングした後の計測点を示す図である。It is a figure explaining the resampling algorithm of phase distribution data, a shows the measurement point of the phase distribution data before resampling, and b shows the measurement point after resampling. 本発明による縞画像計測データ合成方法を実際の物体計測に用いた場合の光学系を説明する図である。It is a figure explaining the optical system at the time of using the fringe image measurement data synthesis method by this invention for actual object measurement. ａは図５の物体１の写真、ｂは物体１の各部の寸法を示す斜視図である。a is a photograph of the object 1 in FIG. 5, and b is a perspective view showing dimensions of each part of the object 1. ａ及びｃは高さ分布であり、ｂ及びｄは評価値分布であり、ｆは画素ごとに高い方の評価値を選択して得られた評価値分布であり、ｅは合成して得られた高さ分布である。a and c are height distributions, b and d are evaluation value distributions, f is an evaluation value distribution obtained by selecting a higher evaluation value for each pixel, and e is obtained by synthesis. Height distribution. 図７ｅのＡ−Ａ’ラインに沿ってとった断面データを示すグラフである。It is a graph which shows the section data taken along the A-A 'line of Drawing 7e. 全周計測を行う光学系を説明する図である。It is a figure explaining the optical system which performs a perimeter measurement. ａは計測する物体の写真であり、ｂは格子を投影して撮影した画像であり、ｃは位相接続前の位相分布であり、ｄは位相接続後の位相分布であり、ｅは再サンプリングした高さ分布であり、ｆは評価値分布である。a is a photograph of an object to be measured, b is an image taken by projecting a grating, c is a phase distribution before phase connection, d is a phase distribution after phase connection, and e is resampled It is a height distribution, and f is an evaluation value distribution. ａ〜ｆは、物体１１を６０°ずつ回転させて６方向から計測して得られた計測データを位相接続し、再サンプリングした高さ分布を示す図である。FIGS. 4A to 4F are diagrams showing height distributions obtained by re-sampling by phase-connecting measurement data obtained by rotating the object 11 by 60 ° and measuring from six directions. ａは合成後の高さ分布（円筒座標系）であり、ｂは合成後の評価値分布である。a is a height distribution (cylindrical coordinate system) after synthesis, and b is an evaluation value distribution after synthesis.

符号の説明Explanation of symbols

１、１１ 物体
２、１３ プロジェクタ
３、４、１４ カメラ
５、１５ コンピュータ
１２ 回転ステージ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,11 Object 2,13 Projector 3,4,14 Camera 5,15 Computer 12 Rotary stage

Claims (5)

各々複数の位相シフトされた縞画像データを位相解析して複数の位相分布データを得るステップと、前記複数の位相分布データの各々に関して関連する縞画像データから画素ごとに評価値を決定するステップと、前記複数の位相分布データを画素ごとに対応する評価値の高いものを選択することによって合成するステップとを含むことを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   Analyzing the phase of each of the plurality of phase-shifted fringe image data to obtain a plurality of phase distribution data; and determining an evaluation value for each pixel from the related fringe image data for each of the plurality of phase distribution data; And a step of synthesizing the plurality of phase distribution data by selecting one having a high evaluation value corresponding to each pixel. 請求項１に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記複数の位相分布データを合成するステップの前に、前記位相分布データ及び評価値を同じサンプリング点において再サンプリングするステップをさらに含むことを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   2. The fringe image measurement data synthesis method according to claim 1, further comprising the step of resampling the phase distribution data and the evaluation value at the same sampling point before the step of synthesizing the plurality of phase distribution data. The fringe image measurement data synthesis method. 請求項１又は２に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度が１つでも予め決められた最大輝度値より高いか最小輝度値より小さい場合０とし、そうでない場合、前記縞画像の縞の振幅に応じた値として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   3. The fringe image measurement data synthesis method according to claim 1, wherein the evaluation value is higher than a predetermined maximum luminance value, even if the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images is at least one. If it is smaller than the minimum luminance value, 0 is set, and if not, it is determined as a value corresponding to the stripe amplitude of the stripe image. 請求項１又は２に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記評価値を、関連する前記複数の位相シフトされた縞画像の当該画素の輝度をフーリエ変換することによって得られる１次の周波数成分と高周波数成分との比として決定することを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   3. The fringe image measurement data synthesis method according to claim 1, wherein the evaluation value is a first-order frequency component obtained by Fourier-transforming the luminance of the pixel of the plurality of related phase-shifted fringe images. And a fringe image measurement data synthesis method characterized in that it is determined as a ratio of a high frequency component. 請求項１から４のいずれか１項に記載の縞画像計測データ合成方法において、前記複数の位相シフトされた縞画像データが、位相シフトさせることによって得られる複数枚の干渉縞画像を撮影することによって得られたものであることを特徴とする縞画像計測データ合成方法。   5. The fringe image measurement data synthesis method according to claim 1, wherein a plurality of interference fringe images obtained by phase shifting the plurality of phase-shifted fringe image data are captured. 6. A fringe image measurement data synthesis method characterized by being obtained by the above.
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