JP3822509B2 - 幾何要素測定方法及び装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顕微鏡、投影機、画像測定機及び三次元測定機などの表面性状測定機を用いた測定に関し、特に座標測定結果から幾何形状の判別を行う幾何要素測定方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、顕微鏡や投影機、あるいは画像測定機などを用いた測定では、目視による形状等の観察の他、視野内の十字レチクル交点にワーク（被測定対象）の測定目標点を位置決めしてその座標値（ＸＹ座標値）を読み取り、それらの座標値からワークの形状を、より正確に測定することが行われている。
【０００３】
また、実公平４-１２４０７号公報には、投影機と、そのスクリーンに設置された受光器の出力からエッジ信号を出力するエッジ信号発生器とにより、スクリーンに投影された画像のエッジ（ワークの端部）を検出して、これによってワークの寸法形状等を測定する投影画像のエッジ検出装置が開示されている。
この装置における測定項目としては、１点の座標値、２点間の距離、２直線の交角、各種の形状判別などがある。これらを用いて、例えば穴中心位置の正確さ、穴中心位置間の正確さ、直線個所の真直度、直線と直線の交差角度、穴の真円度などの各種形状の正確さ、などが評価される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの形状評価などにあたっては、評価基準としての測定個所の指定などは特になく、例えば、円形状については、円周上の３点以上を測定したデータから、円の中心と半径を求める、といった程度であって、測定者による評価結果のバラツキの原因となっていた。例えば、測定者によっては、測定しやすい所のみを選んで測定する場合もあれば、円測定などでは極力１２０度等配で測定する必要があるにも拘らず、そのような測定がなされない場合も生じる。その結果、測定データ点数は同一であっても、その測定データから評価される形状パラメータ（円の中心、半径など）にはかなりのバラツキが生じる原因となっていた。その結果、現在測定しつつあるデータが、予想しうる十分な測定精度を得るのに十分であるか否かがリアルタイムで判断できないために、測定を終了して形状パラメータを求め、その結果、精度不足が判明した場合には、再度、最初から測定をし直さなければならないという煩雑さがあった。
【０００５】
特開平６-５０７４９号公報には、これらの問題を解決するために、あらたなデータを取り込む毎に幾何形状を求めて表示することが開示されているが、測定したデータの点数を基にして形状判別を行っているために、測定データ点数を増加して、測定のバラツキによる精度劣化を抑えたい場合には用いることが出来なかった。
【０００６】
また、特開２００１-２４１９４１号公報では主に三次元形状に関する幾何要素測定装置及び方法が示されており、データの広がり方から、直線、円、球、円錐などの形状を求めているために、測定点数による前記の制約はなく、測定精度の向上は可能だが、単一形状の判別しか行えないという問題があった。従って、２つ以上の形状を含む複雑な形状を１度に形状判別したい場合、あるいは複数形状の接合点の情報を求めたい場合は、単一形状の測定を複数回繰り返す必要があって、測定能率が向上しなかった。
【０００７】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、データの広がり方とデータの分布傾向に基づいて、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができる幾何要素測定方法及び装置を提供することを目的とする
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る第１の幾何要素測定装置は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、この測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、前記分布傾向計算手段で１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る第２の幾何要素測定装置は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、前記測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
なお、第１の幾何要素測定装置において、広がり方計算手段は、分布傾向計算手段で分類された各群の測定データに対し、各群毎に再度測定点の広がり方を計算するものでも良い。
【００１１】
本発明に係る第１の幾何要素測定方法は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで前記測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、前記求められた測定点の広がり方に基づいて前記測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、前記１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る第２の幾何要素測定方法は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、前記測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、測定点の分布傾向を調べて測定データを分類し、各群毎に幾何形状計算を行うようにしているので、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の具体的な実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る幾何要素測定装置の外観図である。この幾何要素測定装置は、投影画像のエッジ検出機能を有する投影機１０と、この投影機１０から出力されるエッジ信号を処理してワーク３０の幾何形状を判別する制御装置２０とを備える。投影機１０は、次のように構成されている。即ち、本体部１１の上には、測定対象であるワーク３０を載置するテーブル１２が昇降機構１３を介して設置されている。テーブル１２は、テーブル１２に設けられたＸ軸（図中左右方向）駆動つまみ１４ａ及びＹ軸（図中前後方向）駆動つまみ１４ｂと、本体部１１に設けられたＺ軸（図中上下方向）駆動つまみ１４ｃとにより、ＸＹＺ方向に自由に移動させることができる。テーブル１２に設置されたワーク３０の光学像は、レンズ１５を介してスクリーン１６上に投影される。スクリーン１６の前面には、受光器１７が透明の取付板１８に支持されて配置されている。
【００１５】
また、図２に示すように、投影機１０には、テーブル１２のＸ軸位置とＹ軸位置とを検出するためのＸ軸リニヤスケール３１ｘと、Ｙ軸リニヤスケール３１ｙとが設けられている。
【００１６】
一方、制御装置２０は、スクリーン１６に投影された投影画像１８のエッジの座標を測定して、その測定データに基づいて幾何形状の判別処理を行うもので、図２に示すように、エッジ信号発生器４０、Ｘ軸カウンタ４１ｘ、Ｙ軸カウンタ４１ｙ、記憶手段４２、広がり方計算手段４３、分布傾向計算手段４４、幾何形状計算手段４５及び幾何形状パラメータ表示手段４６を備えて構成されている。
【００１７】
エッジ信号発生器４０は、受光器１７の出力からスクリーン１６上に投影された投影画像１９のエッジを検出してエッジ信号を出力する。Ｘ軸カウンタ４１ｘ及びＹ軸カウンタ４１ｙは、Ｘ軸リニヤスケール３１ｘの出力及びＹ軸リニヤスケール３１ｙの出力でカウント動作を行う。
【００１８】
記憶手段４２は、受光器１７がスクリーン１６上に投影された投影画像１９のエッジ（ワーク３０の端部）を横切るときにエッジ信号発生器４０からエッジ信号が出力された際にラッチされた座標値（エッジ信号が入力された時点のカウンタ４１ｘ，４１ｙの計数値）を記憶するもので、所定の測定点の座標値を記憶できる容量を備えている。
【００１９】
広がり方計算手段４３は、記憶手段４２に記憶された１乃至複数の測定点Ｄｎの座標値組から、測定点の広がり方が０次元、１次元、２次元のいずれであるかを計算する。
【００２０】
分布傾向計算手段４４は、測定点Ｄｎを所定の基準によって分類し、その分布傾向を計算する。例えば、測定点Ｄｎの分布を計算し、それらの一群のデータが直線Ａを構成しており、他の一群のデータが直線Ｂを構成していること、などを計算する。これによって測定点Ｄｎが複数の幾何形状を測定したものであるか否かの判定が容易に行える。
【００２１】
幾何形状計算手段４５は、測定点Ｄｎがどのような幾何形状であるかを判定し、その幾何形状の種類と幾何形状パラメータを計算する。幾何形状計算手段４５は、分布傾向計算手段４４によって複数の幾何形状の混在が判定された場合には、各群毎にその幾何形状の種類と幾何形状パラメータを計算すると共に、各幾何形状毎の接合条件（例えば２直線の交差角度、交点位置など）も計算する。
【００２２】
幾何形状パラメータ表示手段４６は、計算された幾何形状の種類と幾何形状パラメータおよび接合条件などを表示する。
【００２３】
ワーク３０の測定データを得るための測定操作手順としては、まずＺ軸駆動つまみ１４ｃを回してレンズ１５とテーブル１２の上下方向の位置を調整し、スクリーン１６に投影されたワーク３０の投影画像１９のピントを調整する。次に、Ｘ軸駆動つまみ１４ａ及びＹ軸駆動つまみ１４ｂを操作してテーブル１２に載置されたワーク３０をレンズ１５に対して移動させることによってスクリーン１６上でワーク３０の投影画像１９を移動させ、投影画像１９の測定したい点が受光器１７を横切るように通過させる。これによって測定点の座標値を得ることが出来る。すなわち、テーブル１２のＸ軸方向移動とＹ軸方向移動を検出するＸ軸リニヤスケール３１ｘとＹ軸リニヤスケール３１ｙの出力を計数するＸ軸カウンタ４１ｘとＹ軸カウンタ４１ｙに、受光器1７の出力によってエッジ信号発生器４０で生成されたエッジ信号を入力して、これらのカウンタの計数値をラッチして出力させることにより、測定点のＸ軸座標値とＹ軸座標値を得ることが出来る。これらのＸ軸座標値とＹ軸座標値は制御装置２０の記憶手段４２によって記憶され、この記憶された座標値から、広がり方計算手段４３、分布傾向計算手段４４、幾何形状計算手段４５、幾何形状パラメータ表示手段４６によって、幾何形状の種類と幾何形状パラメータおよび接合条件などが計算され、その結果が幾何形状パラメータ表示手段４６に表示される。ワークの複数個所を測定して測定精度を上げたい場合は、同様の手順を繰り返せば良い。
【００２４】
この実施形態では、新たに測定が行われて座標値が記憶手段４２に記憶される度に、それまでの測定点座標値と合せて幾何形状計算が行われる。測定終了命令（終了ボタンを操作した場合など）によって、記憶手段４２の内容は消去されるが、幾何形状パラメータの計算結果及び幾何形状パラメータ表示手段４６の表示内容はそのまま維持される。
【００２５】
図３は、この測定点の座標値を新たに得る度に実行される処理手順を示す。
新たに測定点Ｄｎが得られると、処理を開始する（Ｓ１０）。まず、記憶手段４２に記憶されている全ての測定点Ｄｎを基に測定点の広がり方を計算する（Ｓ２０）。
【００２６】
（広がり方計算）
この広がり方計算の詳細を図４に示す。処理を開始（Ｓ２１０）した後、図５に示すように、全ての測定点Ｄｎを内包する長方形（高さＨ１、幅Ｈ２）の内、高さＨ１が最小となる長方形を決定する（Ｓ２２０）。その後、この長方形の最小幅Ｈ２を求める。そしてこの長方形の幅Ｈ２が、ほぼゼロであるかどうかを判定し（Ｓ２４０）、ゼロに一致、あるいはほぼゼロと見なせる場合は、測定点の広がり方は０次と決定して（Ｓ２５０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。長方形の最小幅Ｈ２がゼロとは見なせない場合は、この最小幅Ｈ２が、高さＨ１よりもはるかに大きいか（例：１０倍以上）否かを判断し（Ｓ２６０）、長方形の最小幅Ｈ２が高さＨ１よりもはるかに大きい場合は、測定点の広がり方は１次と決定して（Ｓ２７０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。長方形の最小幅Ｈ２が高さＨ１よりもはるかに大きいとは言えない場合は、測定点の広がり方は２次と決定して（Ｓ２８０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。
次に図３へ戻って、決定された測定点の広がり方の次数を参照して処理を分岐する（Ｓ３０）。
【００２７】
（幾何形状要素＝点）
次数が０次の場合は、測定点の数に拘わりなく、幾何形状要素は点であると判断して点の座標値を求め（Ｓ４０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
なお、この図３においては、幾何形状要素の判定は全て自動判定処理を行う場合に限って説明するが、幾何形状要素の判定はオペレータが制御装置２０の入力手段２１を用いて手動入力することもできる。
【００２８】
次数が１次の場合は、更に幾何形状要素が線、距離、角穴のいずれであるかを判定する（Ｓ５０）。この判定では、まず幾何形状要素が角穴であるか否かを判断するが、この判定の詳細は後述する（Ｓ１４０）。
【００２９】
（幾何形状要素＝角穴）
この結果、幾何形状要素が角穴と判断された場合は、後述する角穴のパラメータを算出して（Ｓ８０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３０】
（幾何形状要素＝距離）
幾何形状要素が角穴ではないと判断された場合は、測定点Ｄｎの数が２であり、且つ前回の幾何形状要素判定において「距離」と判定されていた場合は、幾何形状要素は距離であると判断して２点の座標値とその距離を算出して（Ｓ７０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３１】
（幾何形状要素＝直線）
更に幾何形状要素が「距離」ではないと判断された場合は、幾何形状要素は直線であると判断して直線のパラメータ（直線の傾き、オフセット、始点座標値、終点座標値、直線の幅）を算出して（Ｓ６０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３２】
（幾何形状要素＝円）
次数判定の結果、２次と判断された場合は、幾何形状要素が円であるか否かを判断する（Ｓ９０）。つまり、全ての測定点Ｄｎが円要素を構成しているものとして、幾何形状誤差を算出し、その幾何形状誤差が所定値以下であれば円と判断し、円の中心座標値と半径及び幾何形状誤差を算出して（Ｓ１００）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３３】
（幾何形状要素＝交点交角）
幾何形状要素が円でないと判断された場合は、幾何形状要素が交点交角であるか否かを判断する（Ｓ１１０）。この交点交角要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。図６は測定点としてＤ１からＤｍまでの測定が行われた状態を示す。この測定では測定点Ｄ１からＤｋまでは測定点の広がり方の次数としては１次で幾何形状要素は「直線」と判断される。この段階ではＤ１からＤｋまでのデータを第１群データとする。その後、測定点Ｄｋ＋１が入力されると、測定点の広がり方の次数としては２次となるので、この測定点の広がり方の次数が変化した測定点Ｄｋ＋１以降を第２群データとする。その後、測定点Ｄｍまでのデータを入力する。ここで、第１群データと第２群データのいずれもが、幾何形状要素が直線と判断された場合は、ここでの幾何形状要素判定は交点交角であると判断する。交点交角であると判断された場合は、第１群データを代表する直線Ｌａと第２群データを代表する直線Ｌｂとの各々のパラメータ（直線の傾き、オフセット）から交点座標Ｐｃと交差角度（交角）θを算出し、さらに図７に示すように各々の直線の幅Ｗａ、Ｗｂを求める。この直線の幅は例えば直線Ｌａに対して、各々の正負方向に偏差が最大となる測定点を探し、直線Ｌａに直交方向に両者の距離を求めたものである。直線Ｌｂについても同様である（Ｓ１２０）。その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３４】
なお、幾何形状要素の判定結果が交点交角であった場合は、測定終了命令後に追加の処理が行われる。すなわち図７に示すように交点Ｐｃの所定距離内に測定点Ｄｋが存在した場合、この測定点Ｄｋを第１群データとすべきか、第２群データとすべきかの問題が生じる。この場合、測定点Ｄｋは、直線の幅Ｗａ、Ｗｂが狭い方（図Ｆにおいては第２群）のデータとして取り扱う。
【００３５】
（幾何形状要素＝角穴）
幾何形状要素が交点交角でないと判断された場合は、前回の幾何形状要素判定結果を参照し「角穴」と判定されていた場合は（Ｓ１３０）、角穴要素判定を行う（Ｓ１４０）。この角穴要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。
【００３６】
図８は、測定点Ｄ１からＤ５までの測定が行われた状態を示す。このデータにおける分布傾向計算は次のように行われる。
【００３７】
１）左端付近の第１群データを抽出する。（Ｄ１）
２）右端付近の第２群データを抽出する。（Ｄ２）
３）中央付近の第３群データを抽出する。（Ｄ３〜Ｄ５）
４）最下端で、且つ左右にほぼ均等位置にあるデータを抽出し（Ｄ３、Ｄ４）、このデータから直線Ｌａを求める。
５）第３群のその他のデータ（Ｄ５）を用いて、直線Ｌａに平行な直線Ｌｂを求める。
６）第１群のデータ（Ｄ１）を用いて、直線Ｌａに垂直な直線Ｌｃを求める。
７）第２群のデータ（Ｄ２）を用いて、直線Ｌａに垂直な直線Ｌｄを求める。
【００３８】
この図８における分布傾向計算は次のように行うこともできる。
１）最下端のデータＤ３，Ｄ４を抽出して直線Ｌａを求める。
２）直線Ｌａから最も遠いデータＤ５を求める。
３）直線Ｌａ方向に関して、最も左側となるデータＤ１を求める。
４）直線Ｌａ方向に関して、最も右側となるデータＤ２を求める。
５）これらの結果から、データＤ１がデータＤ３，Ｄ４より左側にあり、データＤ２がデータＤ３，Ｄ４より右側にあり、データＤ５が直線Ｌａから最も遠方にあり、データＤ１，Ｄ２，Ｄ５がいずれも直線Ｌａの上方あるいは下方にある場合には、データＤ５を通り直線Ｌａに平行な直線Ｌｂと、データＤ１を通り直線Ｌａに垂直な直線Ｌｃと、データＤ２を通り直線Ｌａに垂直な直線Ｌｂを求める。
この場合には、データＤ３,Ｄ４が全５点のデータ測定順序のうちで、第１点目と第２点目の測定点として測定されていれば、さらに計算処理が容易になる。
【００３９】
このようにして直線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃ、Ｌｄを求めることが出来た場合は、幾何形状要素が角穴であると判断する。
なお、ここでは、測定点が左右に広がっている場合について述べたが、上下方向に広がっている場合、あるいは斜め方向に広がっている場合であっても、左右方向に広がっている場合と、相対的に同様の処理を行う。また、この例では第１群データと第２群データは各１データのみとなっているが、所定の距離内にあるデータは同一群に属するものとして取り扱うことができる。すなわち分布傾向としてのデータ群の区別を測定点間の距離の関数から求めることができる。つまり、相互に近いデータは同一群とすることができる。また、各群のデータの分布状態からデータの広がり方向を求めることができる。
幾何形状要素が角穴であると判断された場合は、直線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃ、Ｌｄのパラメータ（傾き、オフセット）と各交点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の座標値を算出し（Ｓ１５０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４０】
（幾何形状要素＝長穴）
前回の幾何形状要素判定結果が角穴でなかった場合、及び幾何形状要素が角穴でないと判断された場合は、前回の幾何形状要素判定結果を参照し「長穴」と判定されていた場合は（Ｓ１６０）、長穴要素判定を行う（Ｓ１７０）。この長穴要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。
【００４１】
図９は、測定点Ｄ１からＤ９までの測定が行われた状態を示す。このデータにおける分布傾向計算は次のように行われる。
１）左端付近の第１群データを抽出する。（Ｄ１〜Ｄ３）
２）右端付近の第２群データを抽出する。（Ｄ４〜Ｄ６）
３）中央付近の第３群データを抽出する。（Ｄ７〜Ｄ９）
４）最下端で、且つ左右にほぼ均等位置にあるデータを抽出し（Ｄ７、Ｄ８）、このデータから直線Ｌａを求める。
５）第３群のその他のデータ（Ｄ９）を用いて、直線Ｌａに平行な直線Ｌｂを求める。
６）第１群のデータ（Ｄ１〜Ｄ３）を用いて、円弧Ｃａを求める。
７）第２群のデータ（Ｄ４〜Ｄ６）を用いて、円弧Ｃｂを求める。
【００４２】
このようにして直線Ｌａ、Ｌｂ、円弧Ｃａ、Ｃｂを求めることが出来た場合は、幾何形状要素が長穴であると判断する。
【００４３】
なお、ここでは、測定点が左右に広がっている場合について述べたが、上下方向に広がっている場合、あるいは斜め方向に広がっている場合であっても、左右方向に広がっている場合と、相対的に同様の処理を行う。また、この例では第１群データと第２群データは各３データのみとなっているが、所定の距離内にあるデータは同一群に属するものとして取り扱うことができる。すなわち分布傾向としてのデータ群の区別を測定点間の距離の関数から求めることができる。つまり、相互に近いデータは同一群とすることができる。また、各群のデータの分布状態からデータの広がり方向を求めることができる。
【００４４】
幾何形状要素が長穴であると判断された場合は、直線Ｌａ、Ｌｂのパラメータ（傾き、オフセット）と曲線Ｃａ、Ｃｂのパラメータ（中心、半径）と各交点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の座標値を算出し（Ｓ１８０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４５】
（幾何形状要素＝楕円）
前回の幾何形状要素判定結果が長穴でなかった場合、及び幾何形状要素が長穴でないと判断された場合は、幾何形状要素は楕円と判断して、楕円要素のパラメータ計算（２つの焦点位置座標値、長軸長さ、短軸長さ、など）を行ない（Ｓ１９０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４６】
これらの処理によって判定された幾何形状要素とそれらの各パラメータは幾何形状パラメータ表示手段４６によって表示される。
【００４７】
このように、本実施形態に係る幾何要素測定装置によれば、次のような効果を得ることができる。
【００４８】
（１）測定点の分布傾向を調べて、データを複数の群に分け、それぞれの群毎に幾何形状判別を行うことができるので、複数形状測定結果から一度に複数形状を判別でき、測定の能率が向上する。
（２）一度に複数形状を判別できるので、複数形状の接合点の情報も同時に算出することができる。
（３）測定点の分布傾向の判断方法として、測定点の広がり方の次数が変化した時点で異なる群とする方法、相互のデータ間の距離が所定以下である場合は同一群であるとする方法、特異点データを異なる群（あるいは異なる扱い）とする方法（例えば、図８における測定点Ｄ５や、図９における測定点Ｄ９）などが可能なので、目的とする幾何形状の判別に最適な分布傾向の判断方法を用いることができ、幾何形状判別精度が向上し、自動幾何形状判別であっても誤判別を防止できる。
（４）測定点の広がり方の次数を基にして、測定点の数に依存せずに形状の判別を行うことができるので、測定のバラツキを抑えて精度の高い幾何形状判別が可能になる。
（５）測定点のデータが入力される毎に幾何形状の判別結果が表示されるので、測定ミスが発生したり、予想と異なる結果が出たりした場合は直ちに測定のキャンセルあるいは再測定が可能なので、無駄な測定によるロスタイムを減少させることができる。
（６）二次元幾何形状判別を行う場合は、測定点のデータ収集にあたって測定方向（例えば、タッチ信号プローブをワークへ接触させてデータを収集する場合のプローブのワークへの接触方向）のデータが不要なので、三次元幾何形状判別に比べてデータ収集と、幾何形状判別処理が容易になる。
（７）複数形状の接合点付近のデータは、精度を劣化させない群へ組み入れることができるので、測定点に対する制約を少なくでき、測定が容易になる。
【００４９】
本実施形態では、広がり方計算結果の次数を基にして分布傾向を計算しているが、これとは逆に、分布傾向を計算して各群毎に広がり方計算を行って個別の形状判別を行うこともできる。更に、広がり方計算結果の次数を基にして分布傾向を計算し、その結果の各群に再度広がり方計算を行って群毎の次数を求めても良い。
これによって更に次の効果が期待できる。
（８）分布計算の結果の各群のデータに対して、測定点の広がり方の次数を求めることができるので、より精度の高い形状判別が可能となる。
【００５０】
なお、幾何形状のあてはめについては、実施形態における図３のＳ９０における形状誤差計算方法の他に公知の各種の方法を用いることができる。
【００５１】
この実施形態では二次元幾何形状判別に限って説明したが、三次元幾何形状判別においても本発明を同様に実施することが出来る。この場合、測定点の広がり方計算は、図１０に示す処理手順を用いることができる。まず、図１１の黒丸で示す全ての測定点を内包する直方体の内、厚み（Ｈ１）がほぼ最小となる直方体を決定する（Ｓ３１０）。なお、このとき直方体の高さＨ２及び幅Ｈ３方向はまだ未決定であり、任意でよい。次に、図１１の白丸で示すように、全ての測定点を直方体の厚み（Ｈ１）方向と直交する平面Ｓ１に投影する（Ｓ３２０）。なお、図１１において中央の黒丸は平面Ｓ１上に位置しているため、白丸は黒丸に重なっている。続いて、Ｓ１平面上において全ての投影点を内包する長方形（高さＨ２、幅Ｈ３）の内、高さＨ２が最小となる長方形を決定する（Ｓ３３０）。そして、長方形の最小幅（Ｈ３）を決定する（Ｓ３４０）。最も大きなＨ３がほぼ０であれば（Ｓ３５０）、測定点は１点に集中しているので０次と判定する（Ｓ３６０）。Ｈ２≪Ｈ３であれば（Ｓ３７０）、測定点は直線上に分布しているので１次と判定する（Ｓ３８０）。また、上記条件を満たさず、Ｈ１≪Ｈ３であれば（Ｓ３９０）、測定点は平面上に分布しているので２次と判定する（Ｓ４００）。いずれの条件も満たさない場合には（Ｓ３９０）、３次と判定する（Ｓ４１０）。なお、ここで"≪"の条件は、例えば左辺が右辺の１／１０〜１／２０よりも大きいか小さいかという条件に置き換えても良い。
【００５２】
この結果の次数に対して、２次あるいは３次の場合に分布傾向計算を行い、個別の群に対して０次元乃至３次元の幾何形状要素のあてはめを行なうことによって複数の幾何形状判別が可能となる。
【００５３】
その結果、投影機や顕微鏡における二次元データによる幾何形状判別のみではなく、焦点測定機能を備えた画像測定機、タッチ信号プローブや倣いプローブを備えた三次元測定機、あるいはＣＣＤセンサなどによる画像プローブを備えた三次元画像測定機、微細形状を測定可能な形状測定機や表面粗さ計など、測定機、測定プローブ、測定方法などを問わず、各種広範なデータに対して本発明による幾何形状判別を実施することができる。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、測定点の分布傾向を調べて測定データを分類し、各群毎に幾何形状計算を行うようにしているので、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係る幾何要素測定装置の外観正面図である。
【図２】 同装置の内部ブロック図である。
【図３】 同装置を用いた幾何要素測定処理のフローチャートである。
【図４】 同処理における測定点の広がり方計算処理を示すフローチャートである。
【図５】 同広がり方計算処理を説明するための図である。
【図６】 同幾何要素測定処理における分布傾向計算処理により分類され各群毎に計算された幾何要素を示す図である。
【図７】 同処理における測定データが２つの幾何要素の交点位置に存在する場合の処理を説明するための図である。
【図８】 同処理における幾何形状が角穴であると判別される場合を説明するための図である。
【図９】 同処理における幾何形状が長穴であると判別される場合を説明するための図である。
【図１０】 本発明の他の実施形態に係る測定点の広がり方計算処理を示すフローチャートである。
【図１１】 同広がり方計算処理を説明するための図である。
【符号の説明】
１０…投影機、１２…テーブル、１５…レンズ、１６…スクリーン、１７…受光器、１９…投影画像、２０…制御装置、３１ｘ…Ｘ軸リニヤスケール、３１ｙ…Ｙ軸リニヤスケール、４０…エッジ信号発生器、４１ｘ…Ｘ軸カウンタ、４１ｙ…Ｙ軸カウンタ、４２…記憶手段、４３…広がり方計算手段、４４…分布傾向計算手段、４５…幾何形状計算手段、４６…幾何形状パラメータ表示手段。
【発明の属する技術分野】
本発明は、顕微鏡、投影機、画像測定機及び三次元測定機などの表面性状測定機を用いた測定に関し、特に座標測定結果から幾何形状の判別を行う幾何要素測定方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、顕微鏡や投影機、あるいは画像測定機などを用いた測定では、目視による形状等の観察の他、視野内の十字レチクル交点にワーク（被測定対象）の測定目標点を位置決めしてその座標値（ＸＹ座標値）を読み取り、それらの座標値からワークの形状を、より正確に測定することが行われている。
【０００３】
また、実公平４-１２４０７号公報には、投影機と、そのスクリーンに設置された受光器の出力からエッジ信号を出力するエッジ信号発生器とにより、スクリーンに投影された画像のエッジ（ワークの端部）を検出して、これによってワークの寸法形状等を測定する投影画像のエッジ検出装置が開示されている。
この装置における測定項目としては、１点の座標値、２点間の距離、２直線の交角、各種の形状判別などがある。これらを用いて、例えば穴中心位置の正確さ、穴中心位置間の正確さ、直線個所の真直度、直線と直線の交差角度、穴の真円度などの各種形状の正確さ、などが評価される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの形状評価などにあたっては、評価基準としての測定個所の指定などは特になく、例えば、円形状については、円周上の３点以上を測定したデータから、円の中心と半径を求める、といった程度であって、測定者による評価結果のバラツキの原因となっていた。例えば、測定者によっては、測定しやすい所のみを選んで測定する場合もあれば、円測定などでは極力１２０度等配で測定する必要があるにも拘らず、そのような測定がなされない場合も生じる。その結果、測定データ点数は同一であっても、その測定データから評価される形状パラメータ（円の中心、半径など）にはかなりのバラツキが生じる原因となっていた。その結果、現在測定しつつあるデータが、予想しうる十分な測定精度を得るのに十分であるか否かがリアルタイムで判断できないために、測定を終了して形状パラメータを求め、その結果、精度不足が判明した場合には、再度、最初から測定をし直さなければならないという煩雑さがあった。
【０００５】
特開平６-５０７４９号公報には、これらの問題を解決するために、あらたなデータを取り込む毎に幾何形状を求めて表示することが開示されているが、測定したデータの点数を基にして形状判別を行っているために、測定データ点数を増加して、測定のバラツキによる精度劣化を抑えたい場合には用いることが出来なかった。
【０００６】
また、特開２００１-２４１９４１号公報では主に三次元形状に関する幾何要素測定装置及び方法が示されており、データの広がり方から、直線、円、球、円錐などの形状を求めているために、測定点数による前記の制約はなく、測定精度の向上は可能だが、単一形状の判別しか行えないという問題があった。従って、２つ以上の形状を含む複雑な形状を１度に形状判別したい場合、あるいは複数形状の接合点の情報を求めたい場合は、単一形状の測定を複数回繰り返す必要があって、測定能率が向上しなかった。
【０００７】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、データの広がり方とデータの分布傾向に基づいて、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができる幾何要素測定方法及び装置を提供することを目的とする
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る第１の幾何要素測定装置は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、この測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、前記分布傾向計算手段で１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る第２の幾何要素測定装置は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、前記測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
なお、第１の幾何要素測定装置において、広がり方計算手段は、分布傾向計算手段で分類された各群の測定データに対し、各群毎に再度測定点の広がり方を計算するものでも良い。
【００１１】
本発明に係る第１の幾何要素測定方法は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで前記測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、前記求められた測定点の広がり方に基づいて前記測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、前記１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る第２の幾何要素測定方法は、被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、前記測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、測定点の分布傾向を調べて測定データを分類し、各群毎に幾何形状計算を行うようにしているので、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の具体的な実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る幾何要素測定装置の外観図である。この幾何要素測定装置は、投影画像のエッジ検出機能を有する投影機１０と、この投影機１０から出力されるエッジ信号を処理してワーク３０の幾何形状を判別する制御装置２０とを備える。投影機１０は、次のように構成されている。即ち、本体部１１の上には、測定対象であるワーク３０を載置するテーブル１２が昇降機構１３を介して設置されている。テーブル１２は、テーブル１２に設けられたＸ軸（図中左右方向）駆動つまみ１４ａ及びＹ軸（図中前後方向）駆動つまみ１４ｂと、本体部１１に設けられたＺ軸（図中上下方向）駆動つまみ１４ｃとにより、ＸＹＺ方向に自由に移動させることができる。テーブル１２に設置されたワーク３０の光学像は、レンズ１５を介してスクリーン１６上に投影される。スクリーン１６の前面には、受光器１７が透明の取付板１８に支持されて配置されている。
【００１５】
また、図２に示すように、投影機１０には、テーブル１２のＸ軸位置とＹ軸位置とを検出するためのＸ軸リニヤスケール３１ｘと、Ｙ軸リニヤスケール３１ｙとが設けられている。
【００１６】
一方、制御装置２０は、スクリーン１６に投影された投影画像１８のエッジの座標を測定して、その測定データに基づいて幾何形状の判別処理を行うもので、図２に示すように、エッジ信号発生器４０、Ｘ軸カウンタ４１ｘ、Ｙ軸カウンタ４１ｙ、記憶手段４２、広がり方計算手段４３、分布傾向計算手段４４、幾何形状計算手段４５及び幾何形状パラメータ表示手段４６を備えて構成されている。
【００１７】
エッジ信号発生器４０は、受光器１７の出力からスクリーン１６上に投影された投影画像１９のエッジを検出してエッジ信号を出力する。Ｘ軸カウンタ４１ｘ及びＹ軸カウンタ４１ｙは、Ｘ軸リニヤスケール３１ｘの出力及びＹ軸リニヤスケール３１ｙの出力でカウント動作を行う。
【００１８】
記憶手段４２は、受光器１７がスクリーン１６上に投影された投影画像１９のエッジ（ワーク３０の端部）を横切るときにエッジ信号発生器４０からエッジ信号が出力された際にラッチされた座標値（エッジ信号が入力された時点のカウンタ４１ｘ，４１ｙの計数値）を記憶するもので、所定の測定点の座標値を記憶できる容量を備えている。
【００１９】
広がり方計算手段４３は、記憶手段４２に記憶された１乃至複数の測定点Ｄｎの座標値組から、測定点の広がり方が０次元、１次元、２次元のいずれであるかを計算する。
【００２０】
分布傾向計算手段４４は、測定点Ｄｎを所定の基準によって分類し、その分布傾向を計算する。例えば、測定点Ｄｎの分布を計算し、それらの一群のデータが直線Ａを構成しており、他の一群のデータが直線Ｂを構成していること、などを計算する。これによって測定点Ｄｎが複数の幾何形状を測定したものであるか否かの判定が容易に行える。
【００２１】
幾何形状計算手段４５は、測定点Ｄｎがどのような幾何形状であるかを判定し、その幾何形状の種類と幾何形状パラメータを計算する。幾何形状計算手段４５は、分布傾向計算手段４４によって複数の幾何形状の混在が判定された場合には、各群毎にその幾何形状の種類と幾何形状パラメータを計算すると共に、各幾何形状毎の接合条件（例えば２直線の交差角度、交点位置など）も計算する。
【００２２】
幾何形状パラメータ表示手段４６は、計算された幾何形状の種類と幾何形状パラメータおよび接合条件などを表示する。
【００２３】
ワーク３０の測定データを得るための測定操作手順としては、まずＺ軸駆動つまみ１４ｃを回してレンズ１５とテーブル１２の上下方向の位置を調整し、スクリーン１６に投影されたワーク３０の投影画像１９のピントを調整する。次に、Ｘ軸駆動つまみ１４ａ及びＹ軸駆動つまみ１４ｂを操作してテーブル１２に載置されたワーク３０をレンズ１５に対して移動させることによってスクリーン１６上でワーク３０の投影画像１９を移動させ、投影画像１９の測定したい点が受光器１７を横切るように通過させる。これによって測定点の座標値を得ることが出来る。すなわち、テーブル１２のＸ軸方向移動とＹ軸方向移動を検出するＸ軸リニヤスケール３１ｘとＹ軸リニヤスケール３１ｙの出力を計数するＸ軸カウンタ４１ｘとＹ軸カウンタ４１ｙに、受光器1７の出力によってエッジ信号発生器４０で生成されたエッジ信号を入力して、これらのカウンタの計数値をラッチして出力させることにより、測定点のＸ軸座標値とＹ軸座標値を得ることが出来る。これらのＸ軸座標値とＹ軸座標値は制御装置２０の記憶手段４２によって記憶され、この記憶された座標値から、広がり方計算手段４３、分布傾向計算手段４４、幾何形状計算手段４５、幾何形状パラメータ表示手段４６によって、幾何形状の種類と幾何形状パラメータおよび接合条件などが計算され、その結果が幾何形状パラメータ表示手段４６に表示される。ワークの複数個所を測定して測定精度を上げたい場合は、同様の手順を繰り返せば良い。
【００２４】
この実施形態では、新たに測定が行われて座標値が記憶手段４２に記憶される度に、それまでの測定点座標値と合せて幾何形状計算が行われる。測定終了命令（終了ボタンを操作した場合など）によって、記憶手段４２の内容は消去されるが、幾何形状パラメータの計算結果及び幾何形状パラメータ表示手段４６の表示内容はそのまま維持される。
【００２５】
図３は、この測定点の座標値を新たに得る度に実行される処理手順を示す。
新たに測定点Ｄｎが得られると、処理を開始する（Ｓ１０）。まず、記憶手段４２に記憶されている全ての測定点Ｄｎを基に測定点の広がり方を計算する（Ｓ２０）。
【００２６】
（広がり方計算）
この広がり方計算の詳細を図４に示す。処理を開始（Ｓ２１０）した後、図５に示すように、全ての測定点Ｄｎを内包する長方形（高さＨ１、幅Ｈ２）の内、高さＨ１が最小となる長方形を決定する（Ｓ２２０）。その後、この長方形の最小幅Ｈ２を求める。そしてこの長方形の幅Ｈ２が、ほぼゼロであるかどうかを判定し（Ｓ２４０）、ゼロに一致、あるいはほぼゼロと見なせる場合は、測定点の広がり方は０次と決定して（Ｓ２５０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。長方形の最小幅Ｈ２がゼロとは見なせない場合は、この最小幅Ｈ２が、高さＨ１よりもはるかに大きいか（例：１０倍以上）否かを判断し（Ｓ２６０）、長方形の最小幅Ｈ２が高さＨ１よりもはるかに大きい場合は、測定点の広がり方は１次と決定して（Ｓ２７０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。長方形の最小幅Ｈ２が高さＨ１よりもはるかに大きいとは言えない場合は、測定点の広がり方は２次と決定して（Ｓ２８０）、処理を終了する（Ｓ２９０）。
次に図３へ戻って、決定された測定点の広がり方の次数を参照して処理を分岐する（Ｓ３０）。
【００２７】
（幾何形状要素＝点）
次数が０次の場合は、測定点の数に拘わりなく、幾何形状要素は点であると判断して点の座標値を求め（Ｓ４０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
なお、この図３においては、幾何形状要素の判定は全て自動判定処理を行う場合に限って説明するが、幾何形状要素の判定はオペレータが制御装置２０の入力手段２１を用いて手動入力することもできる。
【００２８】
次数が１次の場合は、更に幾何形状要素が線、距離、角穴のいずれであるかを判定する（Ｓ５０）。この判定では、まず幾何形状要素が角穴であるか否かを判断するが、この判定の詳細は後述する（Ｓ１４０）。
【００２９】
（幾何形状要素＝角穴）
この結果、幾何形状要素が角穴と判断された場合は、後述する角穴のパラメータを算出して（Ｓ８０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３０】
（幾何形状要素＝距離）
幾何形状要素が角穴ではないと判断された場合は、測定点Ｄｎの数が２であり、且つ前回の幾何形状要素判定において「距離」と判定されていた場合は、幾何形状要素は距離であると判断して２点の座標値とその距離を算出して（Ｓ７０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３１】
（幾何形状要素＝直線）
更に幾何形状要素が「距離」ではないと判断された場合は、幾何形状要素は直線であると判断して直線のパラメータ（直線の傾き、オフセット、始点座標値、終点座標値、直線の幅）を算出して（Ｓ６０）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３２】
（幾何形状要素＝円）
次数判定の結果、２次と判断された場合は、幾何形状要素が円であるか否かを判断する（Ｓ９０）。つまり、全ての測定点Ｄｎが円要素を構成しているものとして、幾何形状誤差を算出し、その幾何形状誤差が所定値以下であれば円と判断し、円の中心座標値と半径及び幾何形状誤差を算出して（Ｓ１００）、処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３３】
（幾何形状要素＝交点交角）
幾何形状要素が円でないと判断された場合は、幾何形状要素が交点交角であるか否かを判断する（Ｓ１１０）。この交点交角要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。図６は測定点としてＤ１からＤｍまでの測定が行われた状態を示す。この測定では測定点Ｄ１からＤｋまでは測定点の広がり方の次数としては１次で幾何形状要素は「直線」と判断される。この段階ではＤ１からＤｋまでのデータを第１群データとする。その後、測定点Ｄｋ＋１が入力されると、測定点の広がり方の次数としては２次となるので、この測定点の広がり方の次数が変化した測定点Ｄｋ＋１以降を第２群データとする。その後、測定点Ｄｍまでのデータを入力する。ここで、第１群データと第２群データのいずれもが、幾何形状要素が直線と判断された場合は、ここでの幾何形状要素判定は交点交角であると判断する。交点交角であると判断された場合は、第１群データを代表する直線Ｌａと第２群データを代表する直線Ｌｂとの各々のパラメータ（直線の傾き、オフセット）から交点座標Ｐｃと交差角度（交角）θを算出し、さらに図７に示すように各々の直線の幅Ｗａ、Ｗｂを求める。この直線の幅は例えば直線Ｌａに対して、各々の正負方向に偏差が最大となる測定点を探し、直線Ｌａに直交方向に両者の距離を求めたものである。直線Ｌｂについても同様である（Ｓ１２０）。その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００３４】
なお、幾何形状要素の判定結果が交点交角であった場合は、測定終了命令後に追加の処理が行われる。すなわち図７に示すように交点Ｐｃの所定距離内に測定点Ｄｋが存在した場合、この測定点Ｄｋを第１群データとすべきか、第２群データとすべきかの問題が生じる。この場合、測定点Ｄｋは、直線の幅Ｗａ、Ｗｂが狭い方（図Ｆにおいては第２群）のデータとして取り扱う。
【００３５】
（幾何形状要素＝角穴）
幾何形状要素が交点交角でないと判断された場合は、前回の幾何形状要素判定結果を参照し「角穴」と判定されていた場合は（Ｓ１３０）、角穴要素判定を行う（Ｓ１４０）。この角穴要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。
【００３６】
図８は、測定点Ｄ１からＤ５までの測定が行われた状態を示す。このデータにおける分布傾向計算は次のように行われる。
【００３７】
１）左端付近の第１群データを抽出する。（Ｄ１）
２）右端付近の第２群データを抽出する。（Ｄ２）
３）中央付近の第３群データを抽出する。（Ｄ３〜Ｄ５）
４）最下端で、且つ左右にほぼ均等位置にあるデータを抽出し（Ｄ３、Ｄ４）、このデータから直線Ｌａを求める。
５）第３群のその他のデータ（Ｄ５）を用いて、直線Ｌａに平行な直線Ｌｂを求める。
６）第１群のデータ（Ｄ１）を用いて、直線Ｌａに垂直な直線Ｌｃを求める。
７）第２群のデータ（Ｄ２）を用いて、直線Ｌａに垂直な直線Ｌｄを求める。
【００３８】
この図８における分布傾向計算は次のように行うこともできる。
１）最下端のデータＤ３，Ｄ４を抽出して直線Ｌａを求める。
２）直線Ｌａから最も遠いデータＤ５を求める。
３）直線Ｌａ方向に関して、最も左側となるデータＤ１を求める。
４）直線Ｌａ方向に関して、最も右側となるデータＤ２を求める。
５）これらの結果から、データＤ１がデータＤ３，Ｄ４より左側にあり、データＤ２がデータＤ３，Ｄ４より右側にあり、データＤ５が直線Ｌａから最も遠方にあり、データＤ１，Ｄ２，Ｄ５がいずれも直線Ｌａの上方あるいは下方にある場合には、データＤ５を通り直線Ｌａに平行な直線Ｌｂと、データＤ１を通り直線Ｌａに垂直な直線Ｌｃと、データＤ２を通り直線Ｌａに垂直な直線Ｌｂを求める。
この場合には、データＤ３,Ｄ４が全５点のデータ測定順序のうちで、第１点目と第２点目の測定点として測定されていれば、さらに計算処理が容易になる。
【００３９】
このようにして直線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃ、Ｌｄを求めることが出来た場合は、幾何形状要素が角穴であると判断する。
なお、ここでは、測定点が左右に広がっている場合について述べたが、上下方向に広がっている場合、あるいは斜め方向に広がっている場合であっても、左右方向に広がっている場合と、相対的に同様の処理を行う。また、この例では第１群データと第２群データは各１データのみとなっているが、所定の距離内にあるデータは同一群に属するものとして取り扱うことができる。すなわち分布傾向としてのデータ群の区別を測定点間の距離の関数から求めることができる。つまり、相互に近いデータは同一群とすることができる。また、各群のデータの分布状態からデータの広がり方向を求めることができる。
幾何形状要素が角穴であると判断された場合は、直線Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃ、Ｌｄのパラメータ（傾き、オフセット）と各交点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の座標値を算出し（Ｓ１５０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４０】
（幾何形状要素＝長穴）
前回の幾何形状要素判定結果が角穴でなかった場合、及び幾何形状要素が角穴でないと判断された場合は、前回の幾何形状要素判定結果を参照し「長穴」と判定されていた場合は（Ｓ１６０）、長穴要素判定を行う（Ｓ１７０）。この長穴要素判定では、測定点Ｄｎの分布傾向を求めて、その結果から要素判定を行う。
【００４１】
図９は、測定点Ｄ１からＤ９までの測定が行われた状態を示す。このデータにおける分布傾向計算は次のように行われる。
１）左端付近の第１群データを抽出する。（Ｄ１〜Ｄ３）
２）右端付近の第２群データを抽出する。（Ｄ４〜Ｄ６）
３）中央付近の第３群データを抽出する。（Ｄ７〜Ｄ９）
４）最下端で、且つ左右にほぼ均等位置にあるデータを抽出し（Ｄ７、Ｄ８）、このデータから直線Ｌａを求める。
５）第３群のその他のデータ（Ｄ９）を用いて、直線Ｌａに平行な直線Ｌｂを求める。
６）第１群のデータ（Ｄ１〜Ｄ３）を用いて、円弧Ｃａを求める。
７）第２群のデータ（Ｄ４〜Ｄ６）を用いて、円弧Ｃｂを求める。
【００４２】
このようにして直線Ｌａ、Ｌｂ、円弧Ｃａ、Ｃｂを求めることが出来た場合は、幾何形状要素が長穴であると判断する。
【００４３】
なお、ここでは、測定点が左右に広がっている場合について述べたが、上下方向に広がっている場合、あるいは斜め方向に広がっている場合であっても、左右方向に広がっている場合と、相対的に同様の処理を行う。また、この例では第１群データと第２群データは各３データのみとなっているが、所定の距離内にあるデータは同一群に属するものとして取り扱うことができる。すなわち分布傾向としてのデータ群の区別を測定点間の距離の関数から求めることができる。つまり、相互に近いデータは同一群とすることができる。また、各群のデータの分布状態からデータの広がり方向を求めることができる。
【００４４】
幾何形状要素が長穴であると判断された場合は、直線Ｌａ、Ｌｂのパラメータ（傾き、オフセット）と曲線Ｃａ、Ｃｂのパラメータ（中心、半径）と各交点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の座標値を算出し（Ｓ１８０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４５】
（幾何形状要素＝楕円）
前回の幾何形状要素判定結果が長穴でなかった場合、及び幾何形状要素が長穴でないと判断された場合は、幾何形状要素は楕円と判断して、楕円要素のパラメータ計算（２つの焦点位置座標値、長軸長さ、短軸長さ、など）を行ない（Ｓ１９０）、その後処理を終了する（Ｓ２００）。
【００４６】
これらの処理によって判定された幾何形状要素とそれらの各パラメータは幾何形状パラメータ表示手段４６によって表示される。
【００４７】
このように、本実施形態に係る幾何要素測定装置によれば、次のような効果を得ることができる。
【００４８】
（１）測定点の分布傾向を調べて、データを複数の群に分け、それぞれの群毎に幾何形状判別を行うことができるので、複数形状測定結果から一度に複数形状を判別でき、測定の能率が向上する。
（２）一度に複数形状を判別できるので、複数形状の接合点の情報も同時に算出することができる。
（３）測定点の分布傾向の判断方法として、測定点の広がり方の次数が変化した時点で異なる群とする方法、相互のデータ間の距離が所定以下である場合は同一群であるとする方法、特異点データを異なる群（あるいは異なる扱い）とする方法（例えば、図８における測定点Ｄ５や、図９における測定点Ｄ９）などが可能なので、目的とする幾何形状の判別に最適な分布傾向の判断方法を用いることができ、幾何形状判別精度が向上し、自動幾何形状判別であっても誤判別を防止できる。
（４）測定点の広がり方の次数を基にして、測定点の数に依存せずに形状の判別を行うことができるので、測定のバラツキを抑えて精度の高い幾何形状判別が可能になる。
（５）測定点のデータが入力される毎に幾何形状の判別結果が表示されるので、測定ミスが発生したり、予想と異なる結果が出たりした場合は直ちに測定のキャンセルあるいは再測定が可能なので、無駄な測定によるロスタイムを減少させることができる。
（６）二次元幾何形状判別を行う場合は、測定点のデータ収集にあたって測定方向（例えば、タッチ信号プローブをワークへ接触させてデータを収集する場合のプローブのワークへの接触方向）のデータが不要なので、三次元幾何形状判別に比べてデータ収集と、幾何形状判別処理が容易になる。
（７）複数形状の接合点付近のデータは、精度を劣化させない群へ組み入れることができるので、測定点に対する制約を少なくでき、測定が容易になる。
【００４９】
本実施形態では、広がり方計算結果の次数を基にして分布傾向を計算しているが、これとは逆に、分布傾向を計算して各群毎に広がり方計算を行って個別の形状判別を行うこともできる。更に、広がり方計算結果の次数を基にして分布傾向を計算し、その結果の各群に再度広がり方計算を行って群毎の次数を求めても良い。
これによって更に次の効果が期待できる。
（８）分布計算の結果の各群のデータに対して、測定点の広がり方の次数を求めることができるので、より精度の高い形状判別が可能となる。
【００５０】
なお、幾何形状のあてはめについては、実施形態における図３のＳ９０における形状誤差計算方法の他に公知の各種の方法を用いることができる。
【００５１】
この実施形態では二次元幾何形状判別に限って説明したが、三次元幾何形状判別においても本発明を同様に実施することが出来る。この場合、測定点の広がり方計算は、図１０に示す処理手順を用いることができる。まず、図１１の黒丸で示す全ての測定点を内包する直方体の内、厚み（Ｈ１）がほぼ最小となる直方体を決定する（Ｓ３１０）。なお、このとき直方体の高さＨ２及び幅Ｈ３方向はまだ未決定であり、任意でよい。次に、図１１の白丸で示すように、全ての測定点を直方体の厚み（Ｈ１）方向と直交する平面Ｓ１に投影する（Ｓ３２０）。なお、図１１において中央の黒丸は平面Ｓ１上に位置しているため、白丸は黒丸に重なっている。続いて、Ｓ１平面上において全ての投影点を内包する長方形（高さＨ２、幅Ｈ３）の内、高さＨ２が最小となる長方形を決定する（Ｓ３３０）。そして、長方形の最小幅（Ｈ３）を決定する（Ｓ３４０）。最も大きなＨ３がほぼ０であれば（Ｓ３５０）、測定点は１点に集中しているので０次と判定する（Ｓ３６０）。Ｈ２≪Ｈ３であれば（Ｓ３７０）、測定点は直線上に分布しているので１次と判定する（Ｓ３８０）。また、上記条件を満たさず、Ｈ１≪Ｈ３であれば（Ｓ３９０）、測定点は平面上に分布しているので２次と判定する（Ｓ４００）。いずれの条件も満たさない場合には（Ｓ３９０）、３次と判定する（Ｓ４１０）。なお、ここで"≪"の条件は、例えば左辺が右辺の１／１０〜１／２０よりも大きいか小さいかという条件に置き換えても良い。
【００５２】
この結果の次数に対して、２次あるいは３次の場合に分布傾向計算を行い、個別の群に対して０次元乃至３次元の幾何形状要素のあてはめを行なうことによって複数の幾何形状判別が可能となる。
【００５３】
その結果、投影機や顕微鏡における二次元データによる幾何形状判別のみではなく、焦点測定機能を備えた画像測定機、タッチ信号プローブや倣いプローブを備えた三次元測定機、あるいはＣＣＤセンサなどによる画像プローブを備えた三次元画像測定機、微細形状を測定可能な形状測定機や表面粗さ計など、測定機、測定プローブ、測定方法などを問わず、各種広範なデータに対して本発明による幾何形状判別を実施することができる。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、測定点の分布傾向を調べて測定データを分類し、各群毎に幾何形状計算を行うようにしているので、複数の幾何形状を含む複雑な形状を一度に判別することができ、測定の能率を大幅に向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係る幾何要素測定装置の外観正面図である。
【図２】 同装置の内部ブロック図である。
【図３】 同装置を用いた幾何要素測定処理のフローチャートである。
【図４】 同処理における測定点の広がり方計算処理を示すフローチャートである。
【図５】 同広がり方計算処理を説明するための図である。
【図６】 同幾何要素測定処理における分布傾向計算処理により分類され各群毎に計算された幾何要素を示す図である。
【図７】 同処理における測定データが２つの幾何要素の交点位置に存在する場合の処理を説明するための図である。
【図８】 同処理における幾何形状が角穴であると判別される場合を説明するための図である。
【図９】 同処理における幾何形状が長穴であると判別される場合を説明するための図である。
【図１０】 本発明の他の実施形態に係る測定点の広がり方計算処理を示すフローチャートである。
【図１１】 同広がり方計算処理を説明するための図である。
【符号の説明】
１０…投影機、１２…テーブル、１５…レンズ、１６…スクリーン、１７…受光器、１９…投影画像、２０…制御装置、３１ｘ…Ｘ軸リニヤスケール、３１ｙ…Ｙ軸リニヤスケール、４０…エッジ信号発生器、４１ｘ…Ｘ軸カウンタ、４１ｙ…Ｙ軸カウンタ、４２…記憶手段、４３…広がり方計算手段、４４…分布傾向計算手段、４５…幾何形状計算手段、４６…幾何形状パラメータ表示手段。
Claims (12)
- 被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、
この測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、
前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、
前記分布傾向計算手段で１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段と
を備えたことを特徴とする幾何要素測定装置。 - 被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点を測定して測定データを出力する測定手段と、
前記測定手段で測定された測定点の測定データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算手段と、
前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算手段と、
前記広がり方計算手段で求められた測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算手段と
を備えたことを特徴とする幾何要素測定装置。 - 前記広がり方計算手段は、前記分布傾向計算手段で分類された各群の測定データに対し、各群毎に再度測定点の広がり方を計算するものであることを特徴とする請求項１記載の幾何要素測定装置。
- 前記測定手段は、前記測定点を測定する毎に測定データを出力し、
前記広がり方計算手段、分布傾向計算手段及び幾何形状計算手段は、前記測定データが出力される毎に計算を実行するものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の幾何要素測定装置。 - 前記分布傾向計算手段は、前記記憶手段への新たな測定データの格納によって前記測定点の広がり方の次数が変化した時点で前記新たな測定データを異なる群に分類するものであることを特徴とする請求項１又は３記載の幾何要素測定装置。
- 前記分布傾向計算手段は、前記測定点間の距離が所定値以下である場合は同一群であると判断するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載の幾何要素測定装置。
- 前記分布傾向計算手段は、特異点の測定データを異なる群に分類するものであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載の幾何要素測定装置。
- 前記分布傾向計算手段は、複数の幾何要素の接合点付近の測定点の測定データについては、最も精度を劣化させない群に分類するものであることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項記載の幾何要素測定装置。
- 前記幾何形状計算手段で幾何形状が計算される毎に算出された幾何形状を表示する表示手段を更に備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項記載の幾何要素測定装置。
- 被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで前記測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、
前記求められた測定点の広がり方に基づいて前記測定データから測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、
前記１又は複数の群に分類された測定データに基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップと
を備えたことを特徴とする幾何要素測定方法。 - 被測定物の測定すべき幾何要素の計算に必要な１又は複数の測定点の測定データを取り込んで測定点の分布傾向を計算して前記測定データを1又は複数の群に分類する分布傾向計算ステップと、
前記分類された各群の測定データから各群毎に測定点の広がり方を計算する広がり方計算ステップと、
前記測定点の広がり方に基づいて各群毎に前記測定すべき幾何形状を計算する幾何形状計算ステップと
を備えたことを特徴とする幾何要素測定方法。 - 前記分布傾向計算ステップで分類された各群の測定データに対し、各群毎に再度測定点の広がり方を計算するステップを更に備えたことを特徴とする請求項１０記載の幾何要素測定方法。
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