JP2960684B2 - 立体形状検出方法及びその装置 - Google Patents
立体形状検出方法及びその装置Info
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- JP2960684B2 JP2960684B2 JP8204478A JP20447896A JP2960684B2 JP 2960684 B2 JP2960684 B2 JP 2960684B2 JP 8204478 A JP8204478 A JP 8204478A JP 20447896 A JP20447896 A JP 20447896A JP 2960684 B2 JP2960684 B2 JP 2960684B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、焦点位置が異なる
複数の画像から、任意の対象物の立体的形状が精度良好
にして検出されるようにした立体形状検出方法及びその
装置に関するものである。
複数の画像から、任意の対象物の立体的形状が精度良好
にして検出されるようにした立体形状検出方法及びその
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】これまで、焦点位置に着目した立体形状
検出方法としては、特開昭６１−１２４８０９号公報に
記載されたものが知られている。これによる場合、被検
査体としての凹凸パターンからは焦点位置を変えてそれ
ぞれパターン検出が行なわれ、これら焦点位置情報とパ
ターン位置情報とからパターンの平面的および立体的な
寸法が算出されるようになっている。より具体的には、
ＬＳＩウエハのパターンを例として、これより焦点調製
機構により焦点面を順次変化させた画像が検出され、そ
の映像信号の最もシャープな部分を抽出、合成すること
によって、段差パターンでの上の段差エッヂ、下の段
差エッヂの何れに対してもピントの合った段差パターン
の検出、最もシャープな部分が抽出される場合での焦
点位置からはパターンの立体的寸法（厚さ）の検出、
フォトレジストのパターンの場合、コントラスト最大の
映像信号からは、その変化率最大点としてパターン段差
部での上下端位置の検出、といったことなどが可能とな
っている。
検出方法としては、特開昭６１−１２４８０９号公報に
記載されたものが知られている。これによる場合、被検
査体としての凹凸パターンからは焦点位置を変えてそれ
ぞれパターン検出が行なわれ、これら焦点位置情報とパ
ターン位置情報とからパターンの平面的および立体的な
寸法が算出されるようになっている。より具体的には、
ＬＳＩウエハのパターンを例として、これより焦点調製
機構により焦点面を順次変化させた画像が検出され、そ
の映像信号の最もシャープな部分を抽出、合成すること
によって、段差パターンでの上の段差エッヂ、下の段
差エッヂの何れに対してもピントの合った段差パターン
の検出、最もシャープな部分が抽出される場合での焦
点位置からはパターンの立体的寸法（厚さ）の検出、
フォトレジストのパターンの場合、コントラスト最大の
映像信号からは、その変化率最大点としてパターン段差
部での上下端位置の検出、といったことなどが可能とな
っている。
【０００３】一方、論文「分散値を利用した画像合成
法」（電子通信学会論文誌’８３／１０ Ｖｏｌ．Ｊ６
６−Ｄ Ｎｏ．１０）によれば、焦点位置の異なる画像
から小領域毎の明るさの分散を求め、これより各画像の
中で合焦部分を抽出したうえ合成することによって、画
像全体に亘って焦点の合った画像が得られるようになっ
ている。
法」（電子通信学会論文誌’８３／１０ Ｖｏｌ．Ｊ６
６−Ｄ Ｎｏ．１０）によれば、焦点位置の異なる画像
から小領域毎の明るさの分散を求め、これより各画像の
中で合焦部分を抽出したうえ合成することによって、画
像全体に亘って焦点の合った画像が得られるようになっ
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開昭
６１−１２４８０９号公報によれば、薄膜パターン段差
部での上下端位置など、固有のコントラストや固有な信
号波形上の特徴を有する部分の位置を特定することによ
って、段差パターン部での上下端位置や厚さが検出され
得ても、段差パターンの平坦部を含む立体形状全体まで
は検出され得ないものとなっている。
６１−１２４８０９号公報によれば、薄膜パターン段差
部での上下端位置など、固有のコントラストや固有な信
号波形上の特徴を有する部分の位置を特定することによ
って、段差パターン部での上下端位置や厚さが検出され
得ても、段差パターンの平坦部を含む立体形状全体まで
は検出され得ないものとなっている。
【０００５】一方、論文「分散値を利用した画像合成
法」では、焦点位置が異なる画像から全面合焦の画像が
得られているが、それら画像から立体形状を求めること
までは考慮されていないものとなっている。
法」では、焦点位置が異なる画像から全面合焦の画像が
得られているが、それら画像から立体形状を求めること
までは考慮されていないものとなっている。
【０００６】したがって、これまでは、焦点位置の異な
る画像から立体形状は何等検出されていなく、ましてや
高さ方向（Ｚ方向）に例えばΔＺづつ焦点位置を変化さ
せて得た画像から、ΔＺより細かい高さ分解能をもつよ
うにして立体形状を検出することは何等考えられていな
いものとなっている。
る画像から立体形状は何等検出されていなく、ましてや
高さ方向（Ｚ方向）に例えばΔＺづつ焦点位置を変化さ
せて得た画像から、ΔＺより細かい高さ分解能をもつよ
うにして立体形状を検出することは何等考えられていな
いものとなっている。
【０００７】本発明の目的は、焦点位置が異なる画像よ
り、対象物の立体形状を精度良好にして検出し得る立体
形状検出方法及びその装置を供するにある。
り、対象物の立体形状を精度良好にして検出し得る立体
形状検出方法及びその装置を供するにある。
【０００８】また、本発明の他の目的は、画像間の焦点
位置差よりもより細かい分解能で以て、対象物の立体形
状を検出し得る立体形状検出方法及びその装置、また、
拡散表面や鏡面など、テックスチャをもたない表面を有
する対象物であっても、その対象物の立体形状を検出し
得る立体形状検出方法及びその装置、更に、より高速に
対象物の立体形状が検出され得る立体形状検出方法及び
その装置、また、特に第１の目的に関連してより高速に
対象物の立体形状が検出され得る立体形状検出方法及び
その装置をそれぞれ供するにある。
位置差よりもより細かい分解能で以て、対象物の立体形
状を検出し得る立体形状検出方法及びその装置、また、
拡散表面や鏡面など、テックスチャをもたない表面を有
する対象物であっても、その対象物の立体形状を検出し
得る立体形状検出方法及びその装置、更に、より高速に
対象物の立体形状が検出され得る立体形状検出方法及び
その装置、また、特に第１の目的に関連してより高速に
対象物の立体形状が検出され得る立体形状検出方法及び
その装置をそれぞれ供するにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的は、立体形状検
出方法において、撮像手段の光軸方向で撮像手段の焦点
と試料との相対的な位置を変化させて試料の表面を撮像
することにより焦点位置の異なる複数の画像を得、この
複数の画像のそれぞれの画像において試料の表面の合焦
点位置を検出し、この検出した試料の表面の合焦点位置
の情報から補間により異なる焦点位置の間の試料の表面
の合焦点位置を算出し、撮像して検出した合焦点位置の
情報と補間により算出した合焦点位置の情報とに基づい
て試料の立体形状を求めることにより達成される。
出方法において、撮像手段の光軸方向で撮像手段の焦点
と試料との相対的な位置を変化させて試料の表面を撮像
することにより焦点位置の異なる複数の画像を得、この
複数の画像のそれぞれの画像において試料の表面の合焦
点位置を検出し、この検出した試料の表面の合焦点位置
の情報から補間により異なる焦点位置の間の試料の表面
の合焦点位置を算出し、撮像して検出した合焦点位置の
情報と補間により算出した合焦点位置の情報とに基づい
て試料の立体形状を求めることにより達成される。
【００１０】また、上記目的は、立体形状検出装置を、
試料の表面を撮像する撮像手段と、この撮像手段の光軸
方向で撮像手段の焦点と試料との相対的な位置を変化さ
せる相対位置変化手段と、この相対位置変化手段で撮像
手段の焦点と試料との相対的な位置を変化させながら撮
像手段で試料の表面を撮像して得た焦点位置の異なる複
数の画像からこの複数の画像のそれぞれの画像において
試料の表面の合焦点位置を検出する合焦点位置検出手段
と、この合焦点位置検出手段で検出した複数の画像のそ
れぞれに対応する試料の表面の合焦点位置の情報に基い
て異なる焦点位置の間の試料の表面の合焦点位置を内挿
により求める演算手段と、合焦点位置検出手段で検出し
た合焦点位置の情報と演算手段で内挿して求めた異なる
焦点位置の間の試料の表面の合焦点位置の情報に基づい
て試料の立体形状を算出する立体形状算出手段とを備え
て構成することにより達成される。
試料の表面を撮像する撮像手段と、この撮像手段の光軸
方向で撮像手段の焦点と試料との相対的な位置を変化さ
せる相対位置変化手段と、この相対位置変化手段で撮像
手段の焦点と試料との相対的な位置を変化させながら撮
像手段で試料の表面を撮像して得た焦点位置の異なる複
数の画像からこの複数の画像のそれぞれの画像において
試料の表面の合焦点位置を検出する合焦点位置検出手段
と、この合焦点位置検出手段で検出した複数の画像のそ
れぞれに対応する試料の表面の合焦点位置の情報に基い
て異なる焦点位置の間の試料の表面の合焦点位置を内挿
により求める演算手段と、合焦点位置検出手段で検出し
た合焦点位置の情報と演算手段で内挿して求めた異なる
焦点位置の間の試料の表面の合焦点位置の情報に基づい
て試料の立体形状を算出する立体形状算出手段とを備え
て構成することにより達成される。
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図１から図９によ
り説明する。
り説明する。
【００１４】先ず本発明に係る立体形状検出装置につい
て説明すれば、図１はその概略構成を対象物１とともに
示したものである。本例での対象物はその表面が金属粒
子の焼結体など、ランダムで鮮明なテックスチャを有す
るものとして仮定されており、その表面の合焦測度が通
常の明視野照明状態下で検出されるようになている。
て説明すれば、図１はその概略構成を対象物１とともに
示したものである。本例での対象物はその表面が金属粒
子の焼結体など、ランダムで鮮明なテックスチャを有す
るものとして仮定されており、その表面の合焦測度が通
常の明視野照明状態下で検出されるようになている。
【００１５】即ち、対象物１はランプ６からの照明光が
照明レンズ５、ハーフミラー４を介し照明されている状
態で、その高さが試料台２を介し上下機構３によって上
下動されている間に、その画像が結像レンズ７を介しＴ
Ｖカメラや１次元イメージセンサなどの各種撮像手段と
しての像検出器８で検出されるようになっている。結像
レンズ７やこれを含む画像検出光学系全体を上下動させ
ても同様に画像が検出されるが、何れにしてもこれによ
り異なる焦点位置での画像が複数得られるわけである。
本例では説明の簡単化上、合焦点位置の高さはＺ１，Ｚ
２，Ｚ３（Ｚ３−Ｚ２＝Ｚ２−Ｚ１＝ΔＺ）（一定）と
して仮定）として示されており、また、図示の状態では
画像検出光学系の焦点位置はＺ２に一致するものとして
示されたものとなっている。さて、図２（ａ）にはそれ
ら高さＺ１，Ｚ２，Ｚ３各々に対応する映像信号Ｖ１，
Ｖ２，Ｖ３が例示されているが、一般に映像信号は合焦
点位置部分が最も鮮明であり信号振幅が大きく、しかも
その部分での周波数も大きなものとなっている。再び図
１に戻り説明すれば、合焦速度検出部９では像検出器８
からのそれら映像信号Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３より入力画面上
での点各々について合焦測度が求められるようになって
いる。ここにいう合焦測度とは、その点での焦点の合い
具合を代表して示す数値として定義されるが、合焦測度
は例えば以下のようにして求められるようになってい
る。
照明レンズ５、ハーフミラー４を介し照明されている状
態で、その高さが試料台２を介し上下機構３によって上
下動されている間に、その画像が結像レンズ７を介しＴ
Ｖカメラや１次元イメージセンサなどの各種撮像手段と
しての像検出器８で検出されるようになっている。結像
レンズ７やこれを含む画像検出光学系全体を上下動させ
ても同様に画像が検出されるが、何れにしてもこれによ
り異なる焦点位置での画像が複数得られるわけである。
本例では説明の簡単化上、合焦点位置の高さはＺ１，Ｚ
２，Ｚ３（Ｚ３−Ｚ２＝Ｚ２−Ｚ１＝ΔＺ）（一定）と
して仮定）として示されており、また、図示の状態では
画像検出光学系の焦点位置はＺ２に一致するものとして
示されたものとなっている。さて、図２（ａ）にはそれ
ら高さＺ１，Ｚ２，Ｚ３各々に対応する映像信号Ｖ１，
Ｖ２，Ｖ３が例示されているが、一般に映像信号は合焦
点位置部分が最も鮮明であり信号振幅が大きく、しかも
その部分での周波数も大きなものとなっている。再び図
１に戻り説明すれば、合焦速度検出部９では像検出器８
からのそれら映像信号Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３より入力画面上
での点各々について合焦測度が求められるようになって
いる。ここにいう合焦測度とは、その点での焦点の合い
具合を代表して示す数値として定義されるが、合焦測度
は例えば以下のようにして求められるようになってい
る。
【００１６】即ち、合焦点位置の高さＺｉ（ｉ＝１，
２，…，ｎ）での対象物からの検出画像をＶｉ（ｘ，
ｙ）とすれば、検出画像Ｖｉ（ｘ，ｙ）からコントラス
ト画像Ｃｉ（ｘ，ｙ）は（数１）によって求められるよ
うになっている。
２，…，ｎ）での対象物からの検出画像をＶｉ（ｘ，
ｙ）とすれば、検出画像Ｖｉ（ｘ，ｙ）からコントラス
ト画像Ｃｉ（ｘ，ｙ）は（数１）によって求められるよ
うになっている。
【００１７】
【数１】
【００１８】更にＣｉ（ｘ，ｙ）からは合焦測度Ｆｉ
（ｘ，ｙ）が（数２）によって求められる。
（ｘ，ｙ）が（数２）によって求められる。
【００１９】
【数２】
【００２０】但し、ｍ，ｍ′は予め定められた定数であ
り、局部画像の加算領域を示すものとなっている。
り、局部画像の加算領域を示すものとなっている。
【００２１】（数２）より明らかなように、本例での合
焦測度Ｆｉ（ｘ，ｙ）はコントラスト画像Ｃｉ（ｘ，
ｙ）の局所加算、即ち、平滑化に相当したものとなって
いる。
焦測度Ｆｉ（ｘ，ｙ）はコントラスト画像Ｃｉ（ｘ，
ｙ）の局所加算、即ち、平滑化に相当したものとなって
いる。
【００２２】図３はその合焦測度検出部の一具体的構成
を示したものである。図示のように、検出画像Ｖｉ
（ｘ，ｙ）での映像信号はＡ／Ｄ変換回路１２で順次デ
ィジタル量に変換されたうえシフトレジスタ（検出画像
−走査線分の容量をもつ）１３，１４を順次介されるこ
とによって、シフトレジスタ１３，１４各々からは１走
査線前、２走査線前の映像信号が併せて得られるように
なっている。したがって、これら画像信号とＡ／Ｄ変換
回路１２からの映像信号とをコントラスト抽出回路１５
に入力せしめれば、コントラスト抽出回路１５ではそれ
ら映像信号各々にもとづきその内部で式（１）に従って
コントラスト画像Ｃｉ（ｘ，ｙ）が求められるものであ
る。このようにして求められたコントラスト画像Ｃｉ
（ｘ，ｙ）はその後Ａ／Ｄ変換回路１２からの映像信号
と同様にして、シフトレジスタ（検出画像−走査線分の
容量）１６，１７を順次介され、シフトレジスタ１６，
１７各々からのものとともに平滑化回路１８に入力さ
れ、平滑化回路１８では（数２）に従って焦点量Ｆｉ
（ｘ，ｙ）が求められるものである。平滑化回路１８へ
の入力は図示のようであることから、本例では既述の定
数ｍ′は１であり、これに応じてｍの値も１に設定され
たものとなっている。以上の処理はパイプライン的に処
理され得ることから、その処理は実時間的に行なわれ得
るものとなっている。
を示したものである。図示のように、検出画像Ｖｉ
（ｘ，ｙ）での映像信号はＡ／Ｄ変換回路１２で順次デ
ィジタル量に変換されたうえシフトレジスタ（検出画像
−走査線分の容量をもつ）１３，１４を順次介されるこ
とによって、シフトレジスタ１３，１４各々からは１走
査線前、２走査線前の映像信号が併せて得られるように
なっている。したがって、これら画像信号とＡ／Ｄ変換
回路１２からの映像信号とをコントラスト抽出回路１５
に入力せしめれば、コントラスト抽出回路１５ではそれ
ら映像信号各々にもとづきその内部で式（１）に従って
コントラスト画像Ｃｉ（ｘ，ｙ）が求められるものであ
る。このようにして求められたコントラスト画像Ｃｉ
（ｘ，ｙ）はその後Ａ／Ｄ変換回路１２からの映像信号
と同様にして、シフトレジスタ（検出画像−走査線分の
容量）１６，１７を順次介され、シフトレジスタ１６，
１７各々からのものとともに平滑化回路１８に入力さ
れ、平滑化回路１８では（数２）に従って焦点量Ｆｉ
（ｘ，ｙ）が求められるものである。平滑化回路１８へ
の入力は図示のようであることから、本例では既述の定
数ｍ′は１であり、これに応じてｍの値も１に設定され
たものとなっている。以上の処理はパイプライン的に処
理され得ることから、その処理は実時間的に行なわれ得
るものとなっている。
【００２３】なお、コントラスト画像Ｃｉ（ｘ，ｙ）が
算出された際に、その値が予め定められるしきい値Ｔ１
以下の場合には、Ｃｉ（ｘ，ｙ）は以下のように処理さ
れてもよい。
算出された際に、その値が予め定められるしきい値Ｔ１
以下の場合には、Ｃｉ（ｘ，ｙ）は以下のように処理さ
れてもよい。
【００２４】
【数３】
【００２５】これは、焦点ずれ部分でのノイズ除去のた
めの処理である。また、本例では、コントラスト画像Ｃ
ｉ（ｘ，ｙ）は、３（ｘ方向の画素数）×３（ｙ方向の
画素数）画素に対する２次微分の絶対値和として表現さ
れているが、これに限定されることなく、５×５画素な
ど、より大きな局所画像範囲内での２次微分であっても
よい。２次微分以外にはラプラシアン、ガウシアンラプ
ラシアン、１次微分、２×２画素のロバーツグラディエ
ントなど、各種の微分オペレータをＣｉ（ｘ，ｙ）算出
のために適用し得るものとなっている。場合によって
は、（数４）として示すように、濃度の分数値よりＣｉ
（ｘ，ｙ）が求められてもよいものである。
めの処理である。また、本例では、コントラスト画像Ｃ
ｉ（ｘ，ｙ）は、３（ｘ方向の画素数）×３（ｙ方向の
画素数）画素に対する２次微分の絶対値和として表現さ
れているが、これに限定されることなく、５×５画素な
ど、より大きな局所画像範囲内での２次微分であっても
よい。２次微分以外にはラプラシアン、ガウシアンラプ
ラシアン、１次微分、２×２画素のロバーツグラディエ
ントなど、各種の微分オペレータをＣｉ（ｘ，ｙ）算出
のために適用し得るものとなっている。場合によって
は、（数４）として示すように、濃度の分数値よりＣｉ
（ｘ，ｙ）が求められてもよいものである。
【００２６】
【数４】
【００２７】但し、Ｖμ（ｘ，ｙ）は次式で与えられる
平均濃度である。
平均濃度である。
【００２８】
【数５】
【００２９】更に、（数２）では平滑化のための局所加
算が行なわれているが、これは平均値処理や中間値処理
であっても、また、その他のノイズ処理であってもよ
い。尤も、検出画像が極めて均質なテックスチャを有
し、ノイズ成分も極めて少ない場合には、その処理は省
略可能となっている。
算が行なわれているが、これは平均値処理や中間値処理
であっても、また、その他のノイズ処理であってもよ
い。尤も、検出画像が極めて均質なテックスチャを有
し、ノイズ成分も極めて少ない場合には、その処理は省
略可能となっている。
【００３０】さて、以上のようにして合焦測度Ｆｉが求
められるが、図２（ｂ）は図２（ａ）に示す映像信号Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３各々に関連した合焦測度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ
３を一次元的に示したものである。これより合焦点部分
に対応した映像信号位置では合焦測度が大として検出さ
れるようになっている。
められるが、図２（ｂ）は図２（ａ）に示す映像信号Ｖ
１，Ｖ２，Ｖ３各々に関連した合焦測度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ
３を一次元的に示したものである。これより合焦点部分
に対応した映像信号位置では合焦測度が大として検出さ
れるようになっている。
【００３１】次に合焦測度最大値位置検出について説明
すれば、いま、対象物上の点各々について図４（ａ）に
示すようにＦｉ（ｘ，ｙ）（ｉ＝１，２…，ｎ）が求め
られているとして、これらＦｉ（ｘ，ｙ）より合焦測度
が最大となる焦点位置を求めるようにすれば、最終的に
対象物の立体形状Ｚ（ｘ，ｙ）が求めることになる。
すれば、いま、対象物上の点各々について図４（ａ）に
示すようにＦｉ（ｘ，ｙ）（ｉ＝１，２…，ｎ）が求め
られているとして、これらＦｉ（ｘ，ｙ）より合焦測度
が最大となる焦点位置を求めるようにすれば、最終的に
対象物の立体形状Ｚ（ｘ，ｙ）が求めることになる。
【００３２】より具体的に説明すれば、図４（ｂ）は図
４（ａ）に示す対象物上のある座標点（ｘ，ｙ）につい
てのＦiの値をプロットしたものであるが、合焦測度Ｆ
が最大値Ｆpとなる場合でのｚ座標Ｚpを求めるようにす
れば、これがその座標点（ｘ，ｙ）での高さとして求め
られるというものである。図１（ｃ）は図１（ｂ）にお
けるｘ方向任意座標位置ＸでのＦiの分布を示すが、こ
の分布より合焦測度Ｆの最大値Ｆpを求め、これに対す
るｚ座標Ｚｐを求めるようにすれば、このｚ座標Ｚpが
任意座標位置Ｘでの高さとして求められ、結果的に対象
物の立体形状が検出されるものであることが判る。
４（ａ）に示す対象物上のある座標点（ｘ，ｙ）につい
てのＦiの値をプロットしたものであるが、合焦測度Ｆ
が最大値Ｆpとなる場合でのｚ座標Ｚpを求めるようにす
れば、これがその座標点（ｘ，ｙ）での高さとして求め
られるというものである。図１（ｃ）は図１（ｂ）にお
けるｘ方向任意座標位置ＸでのＦiの分布を示すが、こ
の分布より合焦測度Ｆの最大値Ｆpを求め、これに対す
るｚ座標Ｚｐを求めるようにすれば、このｚ座標Ｚpが
任意座標位置Ｘでの高さとして求められ、結果的に対象
物の立体形状が検出されるものであることが判る。
【００３３】以上のように合焦測度Ｆの最大値Ｆpに対
するｚ座標Ｚpを求めることが必要となるが、ｚ座標Ｚp
は例えば以下のようにして求められるものとなってい
る。
するｚ座標Ｚpを求めることが必要となるが、ｚ座標Ｚp
は例えば以下のようにして求められるものとなってい
る。
【００３４】即ち、この方法ではＦi（ｘ，ｙ）のデー
タ分布は（数６）に示すように、ガウス分布として仮定
されるようになっている。
タ分布は（数６）に示すように、ガウス分布として仮定
されるようになっている。
【００３５】
【数６】
【００３６】但し、σはＦの分散を示す。
【００３７】この（数６）にもとづきｚ座標Ｚpを求め
るには、座標点（ｘ，ｙ）についてのＦi（ｘ，ｙ）
（ｉ＝１，２…，ｎ）の中より最大値Ｆmとそのｚ座標
Ｚm、更にその前のＦm-1（ｘ，ｙ）とそのｚ座標
Ｚm-1、およびその後のＦm-1（ｘ，ｙ）とそのｚ座標Ｚ
m+1が求められるようになっている。結果的に（Ｆｍ−
１，Zm-1），（Ｆｍ，Ｚｍ），（Ｆm＋１，Ｚm+1）がＦ
i（ｘ，ｙ）の中より求められるものであるが、これら
を（数６）中のＦ，ｚに代入すれば、未知数としてのＦ
p，σ，Ｚpが以下のように、容易に求められるものであ
る。
るには、座標点（ｘ，ｙ）についてのＦi（ｘ，ｙ）
（ｉ＝１，２…，ｎ）の中より最大値Ｆmとそのｚ座標
Ｚm、更にその前のＦm-1（ｘ，ｙ）とそのｚ座標
Ｚm-1、およびその後のＦm-1（ｘ，ｙ）とそのｚ座標Ｚ
m+1が求められるようになっている。結果的に（Ｆｍ−
１，Zm-1），（Ｆｍ，Ｚｍ），（Ｆm＋１，Ｚm+1）がＦ
i（ｘ，ｙ）の中より求められるものであるが、これら
を（数６）中のＦ，ｚに代入すれば、未知数としてのＦ
p，σ，Ｚpが以下のように、容易に求められるものであ
る。
【００３８】
【数７】
【００３９】である。
【００４０】
【数８】
【００４１】
【数９】
【００４２】したがって、対象物上の座標点（ｘ，ｙ）
全てについて、（数７）に従って演算すれば、対象物の
立体形状Ｚ（ｘ，ｙ）が求められるわけである。ＺＰを
求めるのに（数８），（数９）は必ずしも必要とはされ
ないが、ＦＰの値が予め設定されているしきい値Ｔｚよ
りも大きく、しかもσの値が予め設定されているしきい
値Ｔ３よりも小さい場合のみ（数７）で得られた値をそ
のままＺＰとして用い、それ以外の場合はＺＰとして特
殊な値、例えば０を用いるようにすれば、Ｚ１からＺｎ
までの何れでも焦点が合わない背景部などを除去し得る
ものとなっている。
全てについて、（数７）に従って演算すれば、対象物の
立体形状Ｚ（ｘ，ｙ）が求められるわけである。ＺＰを
求めるのに（数８），（数９）は必ずしも必要とはされ
ないが、ＦＰの値が予め設定されているしきい値Ｔｚよ
りも大きく、しかもσの値が予め設定されているしきい
値Ｔ３よりも小さい場合のみ（数７）で得られた値をそ
のままＺＰとして用い、それ以外の場合はＺＰとして特
殊な値、例えば０を用いるようにすれば、Ｚ１からＺｎ
までの何れでも焦点が合わない背景部などを除去し得る
ものとなっている。
【００４３】以上の合焦測度最大値位置は、合焦測度最
大値位置検出部１０で検出されるが、図５はその具体的
構成（但し、しきい値Ｔ２，Ｔ３による判定処理は含ま
ず）を示したものである。これによる場合、３つの連続
したＦi（ｘ，ｙ），Ｆi-1（ｘ，ｙ），Ｆi-2（ｘ，
ｙ）を更新可として記憶するフレームメモリ１９，２
０，２１、これらフレームメモリ１９，２０，２１にＦ
i（ｘ，ｙ）を選択的に書き込むための選択回路２２、
フレームメモリ１９，２０，２１の何れか２つからはＦ
i-2（ｘ，ｙ），Ｆi-1（ｘ，ｙ）を、また、合焦測度検
出部９からのＦi（ｘ，ｙ）を入力としてＦi-1（ｘ，
ｙ）が最大か否かを判定する最大値抽出回路２３、任意
の座標点（ｘ，ｙ）においてＦi-1（ｘ，ｙ）が極大で
あった場合に、Ｆi-1（ｘ，ｙ）をＦm（ｘ，ｙ）として
書き込むフレームメモリ２４、その場合に最大値抽出回
路２３内において求められたΔｚ×（ｉ−１）（＝
Ｚm）をＺm として書き込むフレームメモリ２４´、そ
の場合にＦi-2（ｘ，ｙ）をＦm -1（ｘ，ｙ）として書き
込むフレームメモリ２５、その場合にＦｉ（ｘ，ｙ）を
Ｆm+1（ｘ，ｙ）として書き込むフレームメモリ２６、
およびＦm-1（ｘ，ｙ），Ｆm（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，
ｙ）やＺm，Ｚm+1＝Ｚｍ−Δｚ），Ｚm+1（＝Ｚｍ＋Δ
ｚ）に基づき（数７）によりＺｐ（ｘ，ｙ）を求める最
大値位置検出回路２７より構成されたものとなってい
る。
大値位置検出部１０で検出されるが、図５はその具体的
構成（但し、しきい値Ｔ２，Ｔ３による判定処理は含ま
ず）を示したものである。これによる場合、３つの連続
したＦi（ｘ，ｙ），Ｆi-1（ｘ，ｙ），Ｆi-2（ｘ，
ｙ）を更新可として記憶するフレームメモリ１９，２
０，２１、これらフレームメモリ１９，２０，２１にＦ
i（ｘ，ｙ）を選択的に書き込むための選択回路２２、
フレームメモリ１９，２０，２１の何れか２つからはＦ
i-2（ｘ，ｙ），Ｆi-1（ｘ，ｙ）を、また、合焦測度検
出部９からのＦi（ｘ，ｙ）を入力としてＦi-1（ｘ，
ｙ）が最大か否かを判定する最大値抽出回路２３、任意
の座標点（ｘ，ｙ）においてＦi-1（ｘ，ｙ）が極大で
あった場合に、Ｆi-1（ｘ，ｙ）をＦm（ｘ，ｙ）として
書き込むフレームメモリ２４、その場合に最大値抽出回
路２３内において求められたΔｚ×（ｉ−１）（＝
Ｚm）をＺm として書き込むフレームメモリ２４´、そ
の場合にＦi-2（ｘ，ｙ）をＦm -1（ｘ，ｙ）として書き
込むフレームメモリ２５、その場合にＦｉ（ｘ，ｙ）を
Ｆm+1（ｘ，ｙ）として書き込むフレームメモリ２６、
およびＦm-1（ｘ，ｙ），Ｆm（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，
ｙ）やＺm，Ｚm+1＝Ｚｍ−Δｚ），Ｚm+1（＝Ｚｍ＋Δ
ｚ）に基づき（数７）によりＺｐ（ｘ，ｙ）を求める最
大値位置検出回路２７より構成されたものとなってい
る。
【００４４】この合焦測度最大値位検出部１０での動作
について説明すれば、選択回路２２では合焦測度検出部
９より実時間で送出されるＦｉ（ｘ，ｙ）を最も古い２
フレーム（検出画面）前のＦi-2（ｘ，ｙ）が記憶され
ているフレームメモリ１９，２０，２１の何れかに新た
なＦｉ（ｘ，ｙとして書き込むようになっている。この
結果、フレームメモリ１９，２０，２１の残された２つ
にはそのＦｉ（ｘ，ｙ）に対し１フレーム前、２フレー
ム前のＦi-1（ｘ，ｙ），Ｆi-2（ｘ，ｙ）が常に記憶さ
れていることになるものである。最大値抽出回路２３で
はまた検出画像が得られる度に、フレームメモリ１９，
２０，２１の何れか２つからのＦi-1(x,y),Fi-2（ｘ，
ｙ）と合焦測度検出部９からのＦi（ｘ，ｙ）とにもと
づき（数１０）で示される関係が座標点（ｘ，ｙ）各々
で成立するか否かが判定されているものである。
について説明すれば、選択回路２２では合焦測度検出部
９より実時間で送出されるＦｉ（ｘ，ｙ）を最も古い２
フレーム（検出画面）前のＦi-2（ｘ，ｙ）が記憶され
ているフレームメモリ１９，２０，２１の何れかに新た
なＦｉ（ｘ，ｙとして書き込むようになっている。この
結果、フレームメモリ１９，２０，２１の残された２つ
にはそのＦｉ（ｘ，ｙ）に対し１フレーム前、２フレー
ム前のＦi-1（ｘ，ｙ），Ｆi-2（ｘ，ｙ）が常に記憶さ
れていることになるものである。最大値抽出回路２３で
はまた検出画像が得られる度に、フレームメモリ１９，
２０，２１の何れか２つからのＦi-1(x,y),Fi-2（ｘ，
ｙ）と合焦測度検出部９からのＦi（ｘ，ｙ）とにもと
づき（数１０）で示される関係が座標点（ｘ，ｙ）各々
で成立するか否かが判定されているものである。
【００４５】
【数１０】
【００４６】もしも（数１０）が成立した場合には、Ｆ
i-1（ｘ，ｙ）が極大値であると見做して、次には、こ
れがこれまでにフレームメモリ２４に記憶されているＦ
m（ｘ，ｙ）よりも大きいか否かが、（数１１）によっ
て判定されるようになっている。
i-1（ｘ，ｙ）が極大値であると見做して、次には、こ
れがこれまでにフレームメモリ２４に記憶されているＦ
m（ｘ，ｙ）よりも大きいか否かが、（数１１）によっ
て判定されるようになっている。
【００４７】
【数１１】
【００４８】もしも、（数１１）が成立しない場合は何
等の処理も行なわれないが、成立した場合にはそのＦ
i-1（ｘ，ｙ）をこれまでに得られた最大値であるとし
て、これを新たなＦm（ｘ，ｙ）とする更新処理が行な
われるものである。この更新処理ではそのＦi-1（ｘ，
ｙ）がＦm（ｘ，ｙ）としてフレームメモリ２４に書き
込まれるが、フレーム２４′にはその点でのｉの値にも
とづくＺｍ（＝Δｚ×（ｉ−１））が、また、フレーム
メモリ２５にはその点でのＦi-2（ｘ，ｙ）がＦ
m-1（ｘ，ｙ）として、更に、フレームメモリ２６には
その点でのＦi（ｘ，ｙ）がＦm+1（ｘ，ｙ）として書き
込まれるものである。
等の処理も行なわれないが、成立した場合にはそのＦ
i-1（ｘ，ｙ）をこれまでに得られた最大値であるとし
て、これを新たなＦm（ｘ，ｙ）とする更新処理が行な
われるものである。この更新処理ではそのＦi-1（ｘ，
ｙ）がＦm（ｘ，ｙ）としてフレームメモリ２４に書き
込まれるが、フレーム２４′にはその点でのｉの値にも
とづくＺｍ（＝Δｚ×（ｉ−１））が、また、フレーム
メモリ２５にはその点でのＦi-2（ｘ，ｙ）がＦ
m-1（ｘ，ｙ）として、更に、フレームメモリ２６には
その点でのＦi（ｘ，ｙ）がＦm+1（ｘ，ｙ）として書き
込まれるものである。
【００４９】したがって、以上の処理をｉ＝１からｎま
で実行すれば、フレームメモリ２４，２５，２６各々に
は座標点（ｘ，ｙ）全てについての、合焦測度最大値に
係るFm（ｘ，ｙ），Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，ｙ）
が、また、フレームメモリ２４′にはＺｍが記憶されて
いることになるものである。よって、これらの値にもと
づき最大値位置検出回路２７で（数７）として示されて
いる演算が行なわれれば、座標点（ｘ，ｙ）全てについ
BR>てＺｐ（ｘ，ｙ）が求められるものである。
で実行すれば、フレームメモリ２４，２５，２６各々に
は座標点（ｘ，ｙ）全てについての、合焦測度最大値に
係るFm（ｘ，ｙ），Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，ｙ）
が、また、フレームメモリ２４′にはＺｍが記憶されて
いることになるものである。よって、これらの値にもと
づき最大値位置検出回路２７で（数７）として示されて
いる演算が行なわれれば、座標点（ｘ，ｙ）全てについ
BR>てＺｐ（ｘ，ｙ）が求められるものである。
【００５０】ところで、以上の処理ではガウス分布の主
たる部分でのデータ３点にもとづきガウス分布を求め、
これよりＺｐ（ｘ，ｙ）が求められているが、ガウス分
布近似はこれ以外にも、図４（ｂ）に示した全てのデー
タ点にもとづき最小二乗近似によって求められるように
なっている。また、Ｆｐ，Ｚｐの算出ガウス分布近似に
よる場合以外にも考えられるものとなっている。例えば
図６に示すように、Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，ｙ）
のうち小さいものとＦm（ｘ，ｙ）とを直線で結び、こ
の直線の傾き角をαとして、Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆ
m+1（ｘ，ｙ）のうち大きいものを通るようにして傾き
角αの直線を引くようにすれば、これら直線の交点とし
て（Ｆｐ，Ｚｐ）を求めてもよいものである。更に図７
に示すように、データ点列を折れ線近似したうえ適当に
設定されたしきい値Ｔ４との交点Ｚ´，Ｚ″を求めるよ
うにすれば、Ｚｐは以下のように求められるものとなっ
ている。
たる部分でのデータ３点にもとづきガウス分布を求め、
これよりＺｐ（ｘ，ｙ）が求められているが、ガウス分
布近似はこれ以外にも、図４（ｂ）に示した全てのデー
タ点にもとづき最小二乗近似によって求められるように
なっている。また、Ｆｐ，Ｚｐの算出ガウス分布近似に
よる場合以外にも考えられるものとなっている。例えば
図６に示すように、Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆm+1（ｘ，ｙ）
のうち小さいものとＦm（ｘ，ｙ）とを直線で結び、こ
の直線の傾き角をαとして、Ｆm-1（ｘ，ｙ），Ｆ
m+1（ｘ，ｙ）のうち大きいものを通るようにして傾き
角αの直線を引くようにすれば、これら直線の交点とし
て（Ｆｐ，Ｚｐ）を求めてもよいものである。更に図７
に示すように、データ点列を折れ線近似したうえ適当に
設定されたしきい値Ｔ４との交点Ｚ´，Ｚ″を求めるよ
うにすれば、Ｚｐは以下のように求められるものとなっ
ている。
【００５１】
【数１２】
【００５２】場合によってはＺｐはデータ点列の重心位
置として求められてもよいものである。ところで、ま
た、Ｚｐ（ｘ，ｙ）がガウス分布近似によって（数７）
で求められるにしても、Ｚｐをその都度演算を行なうの
ではなく直接的に求めることも可能となっている。結局
なところ、ＺｐはＦm，Ｆm-1，Ｆm+1の関数となること
から、図８に示すように、座標（Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1）
からなる３次元メモリに、Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1の全ての
組合せに対するΔＺ＝Ｚｐ−Ｚｍを予め求め、記憶して
おけば、これを参照することでＺｐがより高速に求めら
れるものである。その際、Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1を例えば
Ｆmで、また、Ｚm，Ｚm+1，Ｚm-1をΔｚで正規化してお
く場合は、メモリ容量が少なくて済まされるものであ
る。更に、以上の説明では、合焦測度最大値位置検出で
は画像検出ピッチΔｚよりも細かい値でＺｐを求めるこ
とに重点がおかれているが、Δｚピッチ単位にＺｐを求
めるのであれば、以下の（数１３）より単純にＺｐは求
められるものとなっている。
置として求められてもよいものである。ところで、ま
た、Ｚｐ（ｘ，ｙ）がガウス分布近似によって（数７）
で求められるにしても、Ｚｐをその都度演算を行なうの
ではなく直接的に求めることも可能となっている。結局
なところ、ＺｐはＦm，Ｆm-1，Ｆm+1の関数となること
から、図８に示すように、座標（Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1）
からなる３次元メモリに、Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1の全ての
組合せに対するΔＺ＝Ｚｐ−Ｚｍを予め求め、記憶して
おけば、これを参照することでＺｐがより高速に求めら
れるものである。その際、Ｆm，Ｆm-1，Ｆm+1を例えば
Ｆmで、また、Ｚm，Ｚm+1，Ｚm-1をΔｚで正規化してお
く場合は、メモリ容量が少なくて済まされるものであ
る。更に、以上の説明では、合焦測度最大値位置検出で
は画像検出ピッチΔｚよりも細かい値でＺｐを求めるこ
とに重点がおかれているが、Δｚピッチ単位にＺｐを求
めるのであれば、以下の（数１３）より単純にＺｐは求
められるものとなっている。
【００５３】
【数１３】
【００５４】即ち、座標点（ｘ，ｙ）全てに対してＦｉ
（ｘ，ｙ）が最大となる場合でのｉを求め、これをＺｐ
（ｘ，ｙ）とすればよいものである。
（ｘ，ｙ）が最大となる場合でのｉを求め、これをＺｐ
（ｘ，ｙ）とすればよいものである。
【００５５】以上合焦測度最大値位置検出にもとづいて
Ｚｐ（ｘ，ｙ）が求められたが、これにもとづき立体形
状表示部１１では対象物１のその立体形状が表示される
ものとなっている。立体形状表示部１１では合焦測度最
大値位置検出部１０からのＺｐ（ｘ，ｙ）全てがメモリ
に一旦記憶されたうえ、表示管に立体形状として表示さ
れるようになっているが、その表示には表示管以外にプ
リンタや、各種の表示手段を利用し得るものとなってい
る。また、単に立体形状を表示するだけではなく、Ｚｐ
（ｘ，ｙ）は自動検査や形状収集などに用いられること
があるから、このような場合には立体形状表示部１１は
自動検査のための判定回路であったり、あるいは形状収
集のための大規模メモリや計算機であったりすることは
明らかである。
Ｚｐ（ｘ，ｙ）が求められたが、これにもとづき立体形
状表示部１１では対象物１のその立体形状が表示される
ものとなっている。立体形状表示部１１では合焦測度最
大値位置検出部１０からのＺｐ（ｘ，ｙ）全てがメモリ
に一旦記憶されたうえ、表示管に立体形状として表示さ
れるようになっているが、その表示には表示管以外にプ
リンタや、各種の表示手段を利用し得るものとなってい
る。また、単に立体形状を表示するだけではなく、Ｚｐ
（ｘ，ｙ）は自動検査や形状収集などに用いられること
があるから、このような場合には立体形状表示部１１は
自動検査のための判定回路であったり、あるいは形状収
集のための大規模メモリや計算機であったりすることは
明らかである。
【００５６】最後に本発明の変形態様、あるいはより望
ましい実施態様について説明すれば、対象物の表面での
テックスチャが不鮮明な場合、あるいはテックスチャを
有しない拡散面や鏡面をその表面として有する対象物に
対しては、格子パターンやマルチスポット光を使用する
ことで、テックスチャを有しない拡散面表面に照明によ
るテックスチャを形成せしめたり、鏡面からの反射光を
多数光源像にさせることが可能であり、このようにすれ
ば拡散面や鏡面に対してもその立体形状が検出され得る
というものである。より詳細に説明すれば、図９（ａ）
では周囲からのライドガイド（光源部は図示省略）２８
によってマルチスポット光源が形成され、対象物（図示
せず）はそれらライドガイド２８によって照明されるよ
うになっている。また、図９（ｂ）では格子状光源とし
て照明する例を示しており、暗視野照明用放物凹面鏡２
９への照明光束３０によってその鏡面上には格子状パタ
ーンが形成されるようになっている。更に図９（ｃ）で
は明視野照明とされるも、その照明側実像面上にはフィ
ルタ３１が挿入されたものとなっている。フィルタ３１
として、マルチスポット（多数の円形開口部）フィルタ
や、格子パターン、あるいはランダムなテックスチャを
有するフィルタなどを挿入し、合焦面ではそれらが最も
コントラスト良好に投影されるようにすれば、マルチス
ポット像や格子パターン、ランダムテックスチャが像検
出によって検出されることで、対象物の立体形状が検出
され得るものである。
ましい実施態様について説明すれば、対象物の表面での
テックスチャが不鮮明な場合、あるいはテックスチャを
有しない拡散面や鏡面をその表面として有する対象物に
対しては、格子パターンやマルチスポット光を使用する
ことで、テックスチャを有しない拡散面表面に照明によ
るテックスチャを形成せしめたり、鏡面からの反射光を
多数光源像にさせることが可能であり、このようにすれ
ば拡散面や鏡面に対してもその立体形状が検出され得る
というものである。より詳細に説明すれば、図９（ａ）
では周囲からのライドガイド（光源部は図示省略）２８
によってマルチスポット光源が形成され、対象物（図示
せず）はそれらライドガイド２８によって照明されるよ
うになっている。また、図９（ｂ）では格子状光源とし
て照明する例を示しており、暗視野照明用放物凹面鏡２
９への照明光束３０によってその鏡面上には格子状パタ
ーンが形成されるようになっている。更に図９（ｃ）で
は明視野照明とされるも、その照明側実像面上にはフィ
ルタ３１が挿入されたものとなっている。フィルタ３１
として、マルチスポット（多数の円形開口部）フィルタ
や、格子パターン、あるいはランダムなテックスチャを
有するフィルタなどを挿入し、合焦面ではそれらが最も
コントラスト良好に投影されるようにすれば、マルチス
ポット像や格子パターン、ランダムテックスチャが像検
出によって検出されることで、対象物の立体形状が検出
され得るものである。
【００５７】次に本例では対象物の上下動をステップ的
に行ない、各停止位置で画像検出が行なわれる場合を想
定しているが、より高速に立体形状を検出するために、
例えば速度一定として対象物と画像検出光学系との相対
的位置関係を連続的に変化せしめている間に、周期的
に、あるいは非周期的に一定時間内に亘って対象物の像
を平均的に検出するようにしてもよい。ＴＶカメラを像
検出器として用いる場合など、蓄積型センサでは一定時
間（蓄積時間）内の間に受光部に蓄積、あるいは放電さ
れた電荷がその受光部で受光された光量に対応すること
から、対象物と画像検出光学系との間の相対的位置関係
を連続的に変化させつつ蓄積型センサで対象物の画像を
検出する場合は、蓄積時間内での変化量に対応した、平
均的な画像が得られることから、何等不具合は生じない
というものである。したがって、そのようにして画像検
出を行なう場合は、焦点位置が異なる複数の画像検出が
より高速に検出され、ひいては対象物の立体形状もまた
より高速に求められるものである。
に行ない、各停止位置で画像検出が行なわれる場合を想
定しているが、より高速に立体形状を検出するために、
例えば速度一定として対象物と画像検出光学系との相対
的位置関係を連続的に変化せしめている間に、周期的
に、あるいは非周期的に一定時間内に亘って対象物の像
を平均的に検出するようにしてもよい。ＴＶカメラを像
検出器として用いる場合など、蓄積型センサでは一定時
間（蓄積時間）内の間に受光部に蓄積、あるいは放電さ
れた電荷がその受光部で受光された光量に対応すること
から、対象物と画像検出光学系との間の相対的位置関係
を連続的に変化させつつ蓄積型センサで対象物の画像を
検出する場合は、蓄積時間内での変化量に対応した、平
均的な画像が得られることから、何等不具合は生じない
というものである。したがって、そのようにして画像検
出を行なう場合は、焦点位置が異なる複数の画像検出が
より高速に検出され、ひいては対象物の立体形状もまた
より高速に求められるものである。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
任意対象物の立体形状が確実に求められることになる。
また、焦点位置の差よりも細かく高精度に対象物の立体
形状が求められ、しかもまた検出画像数が少ない場合で
あっても立体形状が検出されることになる。更に、表面
が鏡面や拡散面であっても、対象物の立体形状が求めら
れることになる。更にまた、より高速に対象物の立体形
状が求められ、内挿による高分解能な合焦測度最大値位
置検出により最大値位置も高速に求めることができる。
任意対象物の立体形状が確実に求められることになる。
また、焦点位置の差よりも細かく高精度に対象物の立体
形状が求められ、しかもまた検出画像数が少ない場合で
あっても立体形状が検出されることになる。更に、表面
が鏡面や拡散面であっても、対象物の立体形状が求めら
れることになる。更にまた、より高速に対象物の立体形
状が求められ、内挿による高分解能な合焦測度最大値位
置検出により最大値位置も高速に求めることができる。
【図１】本発明に係る立体形状検出装置の概略構成を対
象物とともに示す略断面図。
象物とともに示す略断面図。
【図２】本発明に係る処理内容の概略を説明するための
図。
図。
【図３】その装置における構成要素としての合焦測度検
出部の一具体的構成を示すブロック図。
出部の一具体的構成を示すブロック図。
【図４】画像間に内挿された合焦測度最大値位置を求め
るための説明図。
るための説明図。
【図５】その装置における構成要素としての合焦測度最
大値位置検出部の一具体的構成を示すブロック図。
大値位置検出部の一具体的構成を示すブロック図。
【図６】画像間に内挿された合焦測度最大値位置を他の
方法によって求める場合を説明するための図。
方法によって求める場合を説明するための図。
【図７】画像間に内挿された合焦測度最大値位置を他の
方法によって求める場合を説明するための図。
方法によって求める場合を説明するための図。
【図８】画像間に内挿された合焦測度最大値位置を求め
る際に参照されるマトリックスデータを説明するための
図。
る際に参照されるマトリックスデータを説明するための
図。
【図９】本発明に係る各種照明方式を説明するための略
断面図。
断面図。
１…対象物、 ３…上下機構、 ４…ハーフミラ
ー、 ５…照明レンズ、６…ランプ、 ７…結像レ
ンズ、 ８…像検出器、 ９…合焦測度検出部、１０
…合焦測度最大値位置検出部、 １１…立体形状表
示部、２８…ライトガイド、 ２９…暗視野照明用放物
凹面鏡、 ３１…フィルタ。
ー、 ５…照明レンズ、６…ランプ、 ７…結像レ
ンズ、 ８…像検出器、 ９…合焦測度検出部、１０
…合焦測度最大値位置検出部、 １１…立体形状表
示部、２８…ライトガイド、 ２９…暗視野照明用放物
凹面鏡、 ３１…フィルタ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/24
Claims (2)
- 【請求項１】撮像手段の光軸方向で前記撮像手段の焦点
と試料との相対的な位置を変化させて前記試料の表面を
撮像することにより焦点位置の異なる複数の画像を得、
該複数の画像のそれぞれの画像において前記試料の表面
の合焦点位置を検出し、該検出した前記試料の表面の合
焦点位置の情報から補間により前記異なる焦点位置の間
の前記試料の表面の合焦点位置を算出し、前記撮像して
検出した合焦点位置の情報と前記補間により算出した合
焦点位置の情報とに基づいて前記試料の立体形状を求め
ることを特徴とする立体形状検出方法。 - 【請求項２】 試料の表面を撮像する撮像手段と、該撮像
手段の光軸方向で前記撮像手段の焦点と試料との相対的
な位置を変化させる相対位置変化手段と、該相対位置変
化手段で前記撮像手段の焦点と試料との相対的な位置を
変化させながら前記撮像手段で前記試料の表面を撮像し
て得た焦点位置の異なる複数の画像から該複数の画像の
それぞれの画像において前記試料の表面の合焦点位置を
検出する合焦点位置検出手段と、該合焦点位置検出手段
で検出した前記複数の画像のそれぞれに対応する前記試
料の表面の合焦点位置の情報に基いて前記異なる焦点位
置の間の前記試料の表面の合焦点位置を補間により求め
る演算手段と、前記合焦点位置検出手段で検出した合焦
点位置の情報と前記演算手段で補間により求めた前記異
なる焦点位置の間の前記試料の表面の合焦点位置の情報
に基づいて前記試料の立体形状を算出する立体形状算出
手段とを 備えたことを特徴とする立体形状検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8204478A JP2960684B2 (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 立体形状検出方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8204478A JP2960684B2 (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 立体形状検出方法及びその装置 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1199223A Division JP2928548B2 (ja) | 1989-08-02 | 1989-08-02 | 立体形状検出方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0926312A JPH0926312A (ja) | 1997-01-28 |
| JP2960684B2 true JP2960684B2 (ja) | 1999-10-12 |
Family
ID=16491197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8204478A Expired - Fee Related JP2960684B2 (ja) | 1996-08-02 | 1996-08-02 | 立体形状検出方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2960684B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010066155A (ja) * | 2008-09-11 | 2010-03-25 | Nikon Corp | 形状測定装置 |
| JP2010066156A (ja) * | 2008-09-11 | 2010-03-25 | Nikon Corp | 形状測定装置 |
| JP2017092131A (ja) * | 2015-11-05 | 2017-05-25 | Juki株式会社 | 画像生成装置、実装装置及び画像生成方法 |
| US11930262B2 (en) | 2019-02-27 | 2024-03-12 | Canon Machinery Inc. | Three-dimensional shape detection device, three-dimensional shape detection method, and three-dimensional shape detection program |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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