JP6446765B2 - Shape correction method and shape correction apparatus - Google Patents

Shape correction method and shape correction apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP6446765B2
JP6446765B2 JP2015069271A JP2015069271A JP6446765B2 JP 6446765 B2 JP6446765 B2 JP 6446765B2 JP 2015069271 A JP2015069271 A JP 2015069271A JP 2015069271 A JP2015069271 A JP 2015069271A JP 6446765 B2 JP6446765 B2 JP 6446765B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
shape
section
correction
shape correction
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015069271A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016188821A (en
JP2016188821A5 (en
Inventor
華東 王
華東 王
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tokyo Seimitsu Co Ltd
Original Assignee
Tokyo Seimitsu Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tokyo Seimitsu Co Ltd filed Critical Tokyo Seimitsu Co Ltd
Priority to JP2015069271A priority Critical patent/JP6446765B2/en
Publication of JP2016188821A publication Critical patent/JP2016188821A/en
Publication of JP2016188821A5 publication Critical patent/JP2016188821A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6446765B2 publication Critical patent/JP6446765B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • A Measuring Device Byusing Mechanical Method (AREA)
  • Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)

Description

本発明は、表面形状測定機でワークの表面を走査して得られた測定データから形状成分を除去する形状補正を行う形状補正方法及び形状補正装置に関する。   The present invention relates to a shape correction method and a shape correction apparatus that perform shape correction for removing shape components from measurement data obtained by scanning the surface of a workpiece with a surface shape measuring machine.

ワークの表面形状を測定する表面形状測定機の一種として、ピックアップの先端に備えられた触針でワークの表面を走査し、その変位量を測定することによりワークの表面粗さ形状（以下、適宜「表面粗さ」と略す）を測定する表面粗さ測定機が知られている。   As a kind of surface shape measuring machine for measuring the surface shape of a workpiece, the surface roughness of the workpiece (hereinafter referred to as appropriate) is measured by scanning the surface of the workpiece with a stylus provided at the tip of the pickup and measuring the amount of displacement. 2. Description of the Related Art A surface roughness measuring machine that measures “surface roughness”) is known.

表面粗さ測定機によりワークの表面を走査して得られた測定データ（測定断面曲線）には、ワークの表面の表面粗さ成分の他に、表面の形状成分なども含まれている。このため、表面粗さ測定機では、測定データから形状成分を除去するため、測定データに表面の傾斜形状、曲面形状、円弧形状などを最小二乗法で当てはめるフィッティングを行い、当てはめた形状を測定データから除去する形状補正を行うことにより、ワークの表面の表面粗さ形状を測定している。   The measurement data (measurement cross section curve) obtained by scanning the surface of the workpiece with the surface roughness measuring instrument includes the surface shape component in addition to the surface roughness component of the workpiece surface. For this reason, in order to remove the shape component from the measurement data, the surface roughness measuring instrument performs fitting to apply an inclined shape, curved surface shape, arc shape, etc. to the measurement data by the least square method, and the fitted shape is measured. The surface roughness shape of the surface of the workpiece is measured by correcting the shape to be removed from the workpiece.

このような形状補正としては、測定データから傾斜形状を除去する直線補正（傾斜補正）、曲面（Ｒ面）形状を除去するＲ面補正（ｎ次多項式補正）、円弧形状を除去する円補正や楕円補正などが知られている（特許文献１及び非特許文献１参照）。   As such shape correction, straight line correction (tilt correction) that removes an inclined shape from measurement data, R surface correction (n-order polynomial correction) that removes a curved surface (R surface) shape, circle correction that removes an arc shape, Ellipse correction and the like are known (see Patent Document 1 and Non-Patent Document 1).

通常、表面粗さ測定機のオペレータは、測定仕様書において指示された形状補正方法を選択して、表面粗さ測定機に形状補正を実行させている。一方、測定仕様書に形状補正方法についての指定がない場合、オペレータは、最適な形状補正方法を求めるため、表面粗さ測定機にて直線補正、Ｒ面補正、円補正、楕円補正などの形状補正方法を全て実施する。そして、オペレータは、表面粗さ測定機により求められた形状補正結果を目視で比較して、最適な形状補正方法を決定している。   Usually, the operator of the surface roughness measuring machine selects the shape correction method instructed in the measurement specification and causes the surface roughness measuring machine to execute the shape correction. On the other hand, when there is no designation for the shape correction method in the measurement specification, the operator uses a surface roughness measuring machine to find the optimum shape correction method, such as straight line correction, R surface correction, circle correction, and ellipse correction. Implement all correction methods. Then, the operator visually compares the shape correction results obtained by the surface roughness measuring machine to determine the optimum shape correction method.

また従来では、１回の形状補正演算で測定データに対し同じ形状成分だけを除去するので、測定箇所に複数種類の形状成分が存在する場合、測定仕様書に指示された形状補正方法または目視での判定により、測定区間を複数の区間に区分して、区間ごとに測定データの取得と、形状補正とをそれぞれ実行している。すなわち、測定箇所に複数種類の形状成分が存在する場合、複数回の測定を実施している。   Conventionally, since only the same shape component is removed from the measurement data in one shape correction calculation, if there are multiple types of shape components at the measurement location, the shape correction method indicated in the measurement specification or visually With this determination, the measurement section is divided into a plurality of sections, and measurement data acquisition and shape correction are performed for each section. That is, when a plurality of types of shape components exist at the measurement location, a plurality of measurements are performed.

特開平７−１９８５６号公報JP-A-7-19856

ＪＩＳ Ｂ ０６５１：２００１「製品の幾何特性仕様(GPS)-表面性状：輪郭曲線方式-触針式表面粗さ測定機の特性」JIS B 0651: 2001 “Product Geometrical Specification (GPS)-Surface Properties: Contour Curve Method-Characteristics of Stylus Surface Roughness Measuring Machine”

しかしながら、測定仕様書に形状補正方法についての指定がない場合、最適な形状補正方法を決定するため、直線補正やＲ面補正などの各種形状補正（形状除去）を実施する毎に、計算条件の設定と再計算（フィッティングや形状除去）とを繰り返し実行する必要がある。その結果、最適な形状補正方法を決定するのに時間がかかるという問題が生じる。また、オペレータが形状補正（形状除去）毎の形状補正結果を目視で比較するため、必ずしも最適な形状補正の決定を行うことができない場合がある。   However, when the shape correction method is not specified in the measurement specification, the calculation condition is determined each time various shape corrections (shape removal) such as straight line correction and R surface correction are performed in order to determine the optimum shape correction method. It is necessary to repeatedly perform setting and recalculation (fitting and shape removal). As a result, there arises a problem that it takes time to determine an optimum shape correction method. In addition, since the operator visually compares the shape correction results for each shape correction (shape removal), the optimum shape correction may not always be determined.

また、上述のように、測定箇所に複数種類の形状成分が存在する場合には、測定箇所を複数の区間に区分して、区間ごとに測定データの取得と形状補正とを繰り返し行う必要があるので、測定時間がかかるという問題が生じる。さらに、オペレータによって、測定箇所を複数の区間に区分する際の境界の位置が変わるおそれがあり、境界の位置によって計算結果が変わるという問題も生じる。   In addition, as described above, when there are a plurality of types of shape components at the measurement location, it is necessary to divide the measurement location into a plurality of sections and repeatedly perform measurement data acquisition and shape correction for each section. Therefore, there arises a problem that it takes measurement time. Furthermore, there is a possibility that the position of the boundary when the measurement location is divided into a plurality of sections by the operator may change, and there is a problem that the calculation result changes depending on the position of the boundary.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、１回の測定で測定データに対して最適な形状補正を行うことができる形状補正方法及び形状補正装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a shape correction method and a shape correction device capable of performing optimal shape correction on measurement data in one measurement. .

本発明の目的を達成するための形状補正方法は、ワークの表面形状を測定する表面形状測定機でワークの表面を走査して得られた測定データから、予め定めた特定の形状成分を除去する第１の形状補正を行って形状補正データを生成する第１の形状補正ステップと、第１の形状補正ステップで生成した形状補正データから、測定データ内において第１の形状補正に適した第１区間と、第１の形状補正に適さない第２区間との境界を検出する境界検出ステップと、境界検出ステップで検出した境界で測定データを複数の区間に区分するデータ区分ステップと、データ区分ステップで区分された測定データから除去する形状成分の種類を複数の区間ごとに決定する決定ステップと、測定データに対し、複数の区間ごとに決定ステップで決定した種類の形状成分を除去する第２の形状補正を行う第２の形状補正ステップと、を有し、決定ステップは、第１区間内の測定データから除去する形状成分の種類を特定の形状成分に決定し、第２区間内の測定データから複数種類の形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を個別に求めて比較することにより、第２区間内の測定データから除去する形状成分の種類を決定する。 A shape correction method for achieving the object of the present invention removes a predetermined specific shape component from measurement data obtained by scanning the surface of a workpiece with a surface shape measuring machine for measuring the surface shape of the workpiece. A first shape correction step that performs first shape correction to generate shape correction data, and a shape correction data generated in the first shape correction step, the first suitable for the first shape correction in the measurement data A boundary detecting step for detecting a boundary between the section and the second section not suitable for the first shape correction, a data partitioning step for partitioning measurement data into a plurality of sections at the boundary detected in the boundary detecting step, and a data partitioning step species in a determination step of determining a type of segmented shape components to be removed from the measurement data for each of a plurality of sections with respect to the measurement data, determined in decision step for each of a plurality of sections A second shape correction step for performing a second shape correction for removing the shape component of the first shape, and the determining step determines the type of the shape component to be removed from the measurement data in the first section as a specific shape component Then, the type of the shape component to be removed from the measurement data in the second section is determined by individually obtaining and comparing correction values for removing each of the plurality of types of shape components from the measurement data in the second section. .

本発明によれば、ワークの表面の測定箇所に複数種類の形状成分が存在する場合でも１回の測定で測定箇所全体の形状補正データが得られる。   According to the present invention, even when there are a plurality of types of shape components at the measurement location on the surface of the workpiece, the shape correction data for the entire measurement location can be obtained by a single measurement.

本発明の他の態様に係る形状補正方法において、第１の形状補正ステップでは、第１の形状補正として直線補正を行う。これにより、測定データ内で直線補正が適用できる区間については優先的に直線補正が適用できるように、測定データを区分することができる。   In the shape correction method according to another aspect of the present invention, in the first shape correction step, straight line correction is performed as the first shape correction. Thereby, the measurement data can be divided so that the straight line correction can be preferentially applied to the section in the measurement data to which the straight line correction can be applied.

本発明の他の態様に係る形状補正方法において、境界検出ステップでは、形状補正データを複数のサブ区間に分け、２以上の互いに隣接するサブ区間ごとにサブ区間内の形状補正データの変化量を検出し、変化量が予め定めた閾値以下となるサブ区間が第１区間に属すると判定し、変化量が閾値よりも大きくなるサブ区間が第２区間に属すると判定する。これにより、形状補正データから第１区間と第２区間とを検出することができる。   In the shape correction method according to another aspect of the present invention, in the boundary detection step, the shape correction data is divided into a plurality of sub-sections, and the amount of change in the shape correction data in the sub-sections is calculated for each of two or more adjacent sub-sections. It is detected, and it is determined that a sub-section in which the change amount is equal to or less than a predetermined threshold belongs to the first section, and a sub-section in which the change amount is greater than the threshold belongs to the second section. Thereby, the first section and the second section can be detected from the shape correction data.

本発明の他の態様に係る形状補正方法において、境界検出ステップでは、２以上の互いに隣接するサブ区間内の形状補正データの最大値と最小値との差を変化量として検出する。これにより、形状補正データから第１区間と第２区間とを検出することができる。   In the shape correction method according to another aspect of the present invention, in the boundary detection step, a difference between the maximum value and the minimum value of the shape correction data in two or more adjacent subsections is detected as a change amount. Thereby, the first section and the second section can be detected from the shape correction data.

本発明の他の態様に係る形状補正方法において、境界検出ステップでは、互いに隣接する第１区間及び第２区間の一方に対応する形状補正データのデータ数が予め定めたデータ数未満となる場合、第１区間及び第２区間の他方に対し一方を結合する。これにより、測定データを複数の区間に区分した際に、データ数の少ない区間の発生を防止することができる。その結果、測定データの曲線形状を滑らかにすることができる。   In the shape correction method according to another aspect of the present invention, in the boundary detection step, when the number of data of shape correction data corresponding to one of the first section and the second section adjacent to each other is less than a predetermined number of data, One is combined with the other of the first section and the second section. Thereby, when measurement data is divided into a plurality of sections, it is possible to prevent the generation of sections with a small number of data. As a result, the curve shape of the measurement data can be made smooth.

本発明の他の態様に係る形状補正方法において、決定ステップでは、第２区間内の測定データの二乗偏差と、複数種類の形状成分にそれぞれ対応した補正値の種類別の二乗偏差とを求め、測定データの二乗偏差よりも小さくなる補正値の二乗偏差の中の最大値に対応する形状成分を、第２区間内の測定データから除去する形状成分の種類として決定する。これにより、区間ごとの測定データから除去する最適な形状成分の種類を決定することができる。   In the shape correction method according to another aspect of the present invention, in the determination step, the square deviation of the measurement data in the second section and the square deviation for each type of correction value respectively corresponding to a plurality of types of shape components are obtained, The shape component corresponding to the maximum value among the square deviations of the correction values smaller than the square deviation of the measurement data is determined as the type of shape component to be removed from the measurement data in the second section. This makes it possible to determine the optimum shape component type to be removed from the measurement data for each section.

本発明の目的を達成するための形状補正装置は、ワークの表面形状を測定する表面形状測定機でワークの表面を走査して得られた測定データから、予め定めた特定の形状成分を除去する第１の形状補正を行って形状補正データを生成する第１の形状補正部と、第１の形状補正部が生成した形状補正データから、測定データ内において第１の形状補正に適した第１区間と、第１の形状補正に適さない第２区間との境界を検出する境界検出部と、境界検出部が検出した境界で測定データを複数の区間に区分するデータ区分部と、データ区分部により区分された測定データから除去する形状成分の種類を複数の区間ごとに決定する決定部と、測定データに対し、複数の区間ごとに決定部が決定した種類の形状成分を除去する第２の形状補正を行う第２の形状補正部と、を備え、決定部は、第１区間内の測定データから除去する形状成分の種類を特定の形状成分に決定し、第２区間内の測定データから複数種類の形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を個別に求めて比較することにより、第２区間内の測定データから除去する形状成分の種類を決定する。   A shape correcting apparatus for achieving the object of the present invention removes a predetermined specific shape component from measurement data obtained by scanning the surface of a workpiece with a surface shape measuring machine for measuring the surface shape of the workpiece. The first shape correction unit that performs the first shape correction to generate shape correction data, and the shape correction data generated by the first shape correction unit, the first suitable for the first shape correction in the measurement data A boundary detection unit that detects a boundary between the section and the second section that is not suitable for the first shape correction, a data partitioning unit that partitions measurement data into a plurality of sections based on the boundary detected by the boundary detection unit, and a data partitioning unit A determination unit that determines the type of shape component to be removed from the measurement data divided by each of the plurality of sections, and a second unit that removes the shape component of the type determined by the determination unit for each of the plurality of sections from the measurement data Perform shape correction A shape correction unit, and the determination unit determines a type of shape component to be removed from the measurement data in the first section as a specific shape component, and determines a plurality of types of shape components from the measurement data in the second section. The type of the shape component to be removed is determined from the measurement data in the second section by individually obtaining and comparing the correction values at the time of removal.

本発明の形状補正方法及び形状補正装置は、１回の測定で測定データに対して最適な形状補正を行うことができる。   The shape correction method and shape correction device of the present invention can perform optimal shape correction on measurement data in one measurement.

表面粗さ測定機の正面図である。It is a front view of a surface roughness measuring machine. データ処理部の電気的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the electric constitution of a data processing part. （Ａ）は、第１の形状補正部による第１の形状補正前の測定データの一例を示した説明図であり、（Ｂ）は、第１の形状補正部による第１の形状補正後の形状補正データの一例を示した説明図である。(A) is explanatory drawing which showed an example of the measurement data before the 1st shape correction by a 1st shape correction part, (B) is after the 1st shape correction by a 1st shape correction part. It is explanatory drawing which showed an example of shape correction data. フィルタ処理部による処理後の形状補正データの一例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed an example of the shape correction data after the process by a filter process part. 境界検出部によるチェック用矩形窓の算出処理について説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the calculation process of the rectangular window for a check by a boundary detection part. （Ａ）は、境界検出部による移動チェック処理を説明するための説明図であり、（Ｂ）は、（Ａ）の一部の拡大図である。(A) is explanatory drawing for demonstrating the movement check process by a boundary detection part, (B) is a partial enlarged view of (A). 境界検出部による移動チェック処理の結果を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the result of the movement check process by a boundary detection part. 境界検出部による区間の結合処理を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the joining process of the area by a boundary detection part. ＯＫ区間である任意の区間ｉからＦＡＩＬ区間である区間ｉ＋１に変わる境界点の調整処理を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the adjustment process of the boundary point which changes from the arbitrary area i which is an OK area to the area i + 1 which is a FAIL area. ＦＡＩＬ区間である任意の区間ｉからＯＫ区間である区間ｉ＋１に変わる境界点の調整処理を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the adjustment process of the boundary point which changes from the arbitrary area i which is a FAIL area to the area i + 1 which is an OK area. 測定データの区分処理の一例を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating an example of the division process of measurement data. 測定データの二乗偏差と、補正値の二乗偏差と、形状補正前後の測定データとの関係を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the relationship between the square deviation of measurement data, the square deviation of a correction value, and the measurement data before and after shape correction. （Ａ）は、第２の形状補正部による第２の形状補正前の測定データの一例を示した説明図であり、（Ｂ）は、第２の形状補正部による第２の形状補正後の形状補正データの一例を示した説明図である。(A) is explanatory drawing which showed an example of the measurement data before the 2nd shape correction by the 2nd shape correction part, (B) is after the 2nd shape correction by the 2nd shape correction part. It is explanatory drawing which showed an example of shape correction data. 表面粗さ測定機による測定データの形状補正処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the shape correction process of the measurement data by a surface roughness measuring machine. 測定データの区間区分処理の流れを説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the flow of the area division process of measurement data. 比較例を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating a comparative example.

［表面粗さ測定機の全体構成］
図１は、本発明の表面形状測定機に相当する表面粗さ測定機１０の正面図である。図１に示すように、表面粗さ測定機１０は、大別して、測定部１２とデータ処理部１４とを含んで構成されている。 [Overall configuration of surface roughness measuring machine]
FIG. 1 is a front view of a surface roughness measuring device 10 corresponding to the surface shape measuring device of the present invention. As shown in FIG. 1, the surface roughness measuring machine 10 is roughly configured to include a measuring unit 12 and a data processing unit 14.

測定部１２は、アーム１７を有する駆動装置１８と、支柱１９と、第１ホルダ２０と、第２ホルダ２１と、変位検出器２２とを備える。アーム１７は、駆動装置１８によりアーム１７に対して平行な方向に往復移動される。アーム１７は、その後端部を駆動装置１８のアーム装着穴（図示せず）に挿入した状態で駆動装置１８に取り付けられている。   The measurement unit 12 includes a drive device 18 having an arm 17, a support column 19, a first holder 20, a second holder 21, and a displacement detector 22. The arm 17 is reciprocated in a direction parallel to the arm 17 by the driving device 18. The arm 17 is attached to the drive device 18 with its rear end inserted into an arm mounting hole (not shown) of the drive device 18.

支柱１９は、アーム１７に対して垂直な方向に延びた形状を有しており、アーム１７の先端部に取り付けられている。この支柱１９は、アーム１７と一体に移動する。   The support column 19 has a shape extending in a direction perpendicular to the arm 17, and is attached to the tip of the arm 17. The support column 19 moves integrally with the arm 17.

第１ホルダ２０は、支柱１９が挿入される貫通穴（図示せず）を有しており、この貫通穴に支柱１９を挿通させた状態で支柱１９に取り付けられている。この第１ホルダ２０は、支柱１９に対して平行な方向に位置調整可能である。また、第１ホルダ２０は、支柱１９に対して平行な軸周りに回転調整可能な取付部２０ａを有している。   The first holder 20 has a through hole (not shown) into which the support 19 is inserted, and is attached to the support 19 in a state where the support 19 is inserted into the through hole. The position of the first holder 20 can be adjusted in a direction parallel to the column 19. Further, the first holder 20 has an attachment portion 20 a that can be rotated and adjusted around an axis parallel to the support column 19.

第２ホルダ２１は、その一端がアーム１７及び支柱１９の両者に対し垂直（紙面垂直方向）な軸からなる支点２４を介して取付部２０ａに回転自在に取り付けられている。また、第２ホルダ２１の他端には変位検出器２２が取り付けられている。   One end of the second holder 21 is rotatably attached to the attachment portion 20a via a fulcrum 24 having an axis perpendicular to the arm 17 and the support column 19 (perpendicular to the paper surface). A displacement detector 22 is attached to the other end of the second holder 21.

変位検出器２２は、被測定物であるワークＷの表面の表面粗さを測定するピックアップ２５と、ピックアップ２５の後端部を収納するハウジング２６とを有する。ピックアップ２５は、柱状に形成されており、その先端には触針２５Ａが設けられている。ピックアップ２５は、図示しない差動インダクタンスで触針２５Ａの変位量を検出し、この変位量を電気信号として出力する。   The displacement detector 22 includes a pickup 25 that measures the surface roughness of the surface of the workpiece W that is the object to be measured, and a housing 26 that houses a rear end portion of the pickup 25. The pickup 25 is formed in a columnar shape, and a stylus 25A is provided at the tip thereof. The pickup 25 detects the displacement amount of the stylus 25A with a differential inductance (not shown) and outputs the displacement amount as an electric signal.

ピックアップ２５の後端部には不図示の接続部（ピン）が設けられており、ピックアップ２５の後端部をハウジング２６内に挿入すると、この接続部がハウジング２６内のピックアップ接続部（不図示）と接続する。このピックアップ接続部は、接続ケーブル２７を介して駆動装置１８に接続されている。これにより、ピックアップ２５が駆動装置１８に電気的に接続される。   A connection portion (pin) (not shown) is provided at the rear end portion of the pickup 25, and when the rear end portion of the pickup 25 is inserted into the housing 26, this connection portion becomes a pickup connection portion (not shown) in the housing 26. ). This pickup connection portion is connected to the drive device 18 via a connection cable 27. Thereby, the pickup 25 is electrically connected to the driving device 18.

駆動装置１８には、アーム１７を往復移動させるための駆動機構（不図示）が設けられている。駆動機構は、駆動源としてのモータ（不図示）と、そのモータの回転を直進運動に変換して、アーム１７に伝達する動力伝達機構（不図示）とで構成される。   The drive device 18 is provided with a drive mechanism (not shown) for reciprocating the arm 17. The drive mechanism includes a motor (not shown) as a drive source, and a power transmission mechanism (not shown) that converts the rotation of the motor into a linear motion and transmits it to the arm 17.

駆動機構は、アーム１７に対して平行な方向（アーム１７の長手方向又は軸方向）に沿ってアーム１７を往復移動させる。その結果、アーム１７、支柱１９、第１ホルダ２０、及び第２ホルダ２１等を介してピックアップ２５が、アーム１７に平行な方向に往復移動される。   The drive mechanism reciprocates the arm 17 along a direction parallel to the arm 17 (longitudinal direction or axial direction of the arm 17). As a result, the pickup 25 is reciprocated in a direction parallel to the arm 17 via the arm 17, the support column 19, the first holder 20, the second holder 21, and the like.

また、駆動装置１８には、データ処理部１４と電気的に接続するためのコネクタ２８が設けられている。駆動装置１８は、このコネクタ２８に接続ケーブル２９を接続することにより、データ処理部１４と電気的に接続している。そして、駆動装置１８を介して、ピックアップ２５とデータ処理部１４とが電気的に接続される。   In addition, the drive device 18 is provided with a connector 28 for electrically connecting to the data processing unit 14. The drive device 18 is electrically connected to the data processing unit 14 by connecting a connection cable 29 to the connector 28. The pickup 25 and the data processing unit 14 are electrically connected via the driving device 18.

データ処理部１４は、本発明の形状補正装置として機能し、データ処理部本体３０を備える。データ処理部本体３０は、その上面にコネクタ３２を備え、このコネクタ３２に接続ケーブル２９を接続することで、駆動装置１８と電気的に接続する。   The data processing unit 14 functions as the shape correction device of the present invention and includes a data processing unit main body 30. The data processing unit main body 30 includes a connector 32 on its upper surface, and is electrically connected to the driving device 18 by connecting a connection cable 29 to the connector 32.

データ処理部本体３０の正面には、各種情報を表示する表示部３４や、各種操作を行うための操作部３６等が設けられている。また、データ処理部本体３０の側面には、図示は省略するが、電源スイッチ、通信コネクタ、及びメモリコネクタなどが設けられている。   On the front face of the data processing unit main body 30, a display unit 34 for displaying various information, an operation unit 36 for performing various operations, and the like are provided. Further, although not shown, a power switch, a communication connector, a memory connector, and the like are provided on the side surface of the data processing unit main body 30.

電源スイッチは、表面粗さ測定機１０の電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替える際に操作される。通信コネクタは、データ処理部１４に外部機器（たとえば、パーソナルコンピュータやプリンタなど）を接続するためのコネクタである。メモリコネクタは、データ処理部１４に外部記憶媒体を接続するためのコネクタである。   The power switch is operated when the power of the surface roughness measuring machine 10 is switched ON / OFF. The communication connector is a connector for connecting an external device (for example, a personal computer or a printer) to the data processing unit 14. The memory connector is a connector for connecting an external storage medium to the data processing unit 14.

図２は、データ処理部１４の電気的構成を示すブロック図である。図２に示すように、データ処理部１４は、前述の表示部３４や操作部３６などの他に、制御部４２と、記憶部４３と、信号変換処理部４４と、データ入出力部４６とを含んで構成されている。   FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the data processing unit 14. As shown in FIG. 2, the data processing unit 14 includes a control unit 42, a storage unit 43, a signal conversion processing unit 44, a data input / output unit 46, in addition to the display unit 34 and the operation unit 36 described above. It is comprised including.

制御部４２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む各種の演算部や処理部により構成されている。この制御部４２は、操作部３６からの信号に基づき、記憶部４３から読み出した各種プログラムや情報を実行することで、表面粗さ測定機１０の全体を統括的に制御する。   The control unit 42 includes various arithmetic units and processing units including, for example, a CPU (Central Processing Unit). The control unit 42 performs overall control of the entire surface roughness measuring machine 10 by executing various programs and information read from the storage unit 43 based on signals from the operation unit 36.

具体的に、制御部４２は、測定部１２の駆動装置１８内の前述の駆動機構に駆動信号を出力する。駆動装置１８の駆動機構は、制御部４２から入力される駆動信号に従って動作し、アーム１７を移動させる。これにより、支柱１９、第１ホルダ２０、及び第２ホルダ２１等を介してピックアップ２５を移動させて、ピックアップ２５の触針２５ＡでワークＷの表面を走査することができる。また、制御部４２は、測定部１２から入力された測定データに対して形状成分を除去する形状補正を行って、ワークＷの表面の表面粗さを検出する。   Specifically, the control unit 42 outputs a drive signal to the aforementioned drive mechanism in the drive device 18 of the measurement unit 12. The drive mechanism of the drive device 18 operates according to a drive signal input from the control unit 42 and moves the arm 17. Accordingly, the pickup 25 can be moved via the support column 19, the first holder 20, the second holder 21, etc., and the surface of the workpiece W can be scanned with the stylus 25 </ b> A of the pickup 25. Further, the control unit 42 detects the surface roughness of the surface of the workpiece W by performing shape correction on the measurement data input from the measurement unit 12 to remove shape components.

記憶部４３は、表面粗さ測定機１０の動作用のプログラム４７を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）領域と、測定データ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）領域とを有する。プログラム４７は、測定部１２から入力された測定データに対して形状補正を施す手段として、データ処理部１４（表面粗さ測定機１０のコンピュータ）を機能させる。   The storage unit 43 includes a ROM (Read Only Memory) area that stores a program 47 for operation of the surface roughness measuring instrument 10 and a RAM (Random Access Memory) area that stores measurement data and the like. The program 47 causes the data processing unit 14 (the computer of the surface roughness measuring machine 10) to function as means for performing shape correction on the measurement data input from the measurement unit 12.

信号変換処理部４４は、Ａ／Ｄ変換器を含み、ピックアップ２５から出力される電気信号をデジタルの電気信号に変換する。このデジタルの電気信号は、測定部１２でワークＷの表面を走査して得られた測定データとして、制御部４２に入力される。   The signal conversion processing unit 44 includes an A / D converter, and converts the electric signal output from the pickup 25 into a digital electric signal. This digital electrical signal is input to the control unit 42 as measurement data obtained by scanning the surface of the workpiece W with the measurement unit 12.

データ入出力部４６は、制御部４２により得られたワークＷの表面粗さの検出結果を、前述の通信コネクタを介して外部機器に出力したり、前述のメモリコネクタを介して外部記憶媒体に出力したりする。また、データ入出力部４６は、外部機器から入力された所要のデータを制御部４２に出力する。   The data input / output unit 46 outputs the detection result of the surface roughness of the workpiece W obtained by the control unit 42 to an external device via the communication connector described above, or outputs it to an external storage medium via the memory connector described above. Or output. Further, the data input / output unit 46 outputs required data input from an external device to the control unit 42.

［測定データの形状補正に係る構成］
制御部４２は、記憶部から読み出したプログラム４７を実行することで、測定データの形状補正を行う際に、測定データ取得部５０と、第１の形状補正部５１と、フィルタ処理部５２と、境界検出部５３と、データ区分部５４と、決定部５５と、第２の形状補正部５６として機能する。 [Configuration related to measurement data shape correction]
When the control unit 42 executes the program 47 read from the storage unit to perform shape correction of the measurement data, the measurement data acquisition unit 50, the first shape correction unit 51, the filter processing unit 52, It functions as a boundary detection unit 53, a data classification unit 54, a determination unit 55, and a second shape correction unit 56.

測定データ取得部５０は、測定部１２にてワークＷの表面を走査して得られた測定データを信号変換処理部４４から取得し、この測定データを第１の形状補正部５１と、データ区分部５４とにそれぞれ出力する。なお、測定データ内で形状補正の対象とする評価区間（評価長さ、または演算対象長さともいう）が操作部３６等で指定された場合、測定データ取得部５０は、評価区間内の測定データを第１の形状補正部５１と、データ区分部５４とにそれぞれ出力する。   The measurement data acquisition unit 50 acquires measurement data obtained by scanning the surface of the workpiece W by the measurement unit 12 from the signal conversion processing unit 44, and the measurement data is combined with the first shape correction unit 51 and the data classification. Output to the unit 54. Note that when an evaluation section (also referred to as an evaluation length or a calculation target length) targeted for shape correction in the measurement data is designated by the operation unit 36 or the like, the measurement data acquisition unit 50 performs measurement within the evaluation section. The data is output to the first shape correction unit 51 and the data sorting unit 54, respectively.

＜第１の形状補正処理（直線補正）＞
第１の形状補正部５１は、測定データ取得部５０から入力された測定データの全体に対し、複数種類の形状成分の中から予め定められた特定の形状成分を除去する第１の形状補正を行う。 <First shape correction processing (straight line correction)>
The first shape correction unit 51 performs a first shape correction for removing a predetermined specific shape component from a plurality of types of shape components with respect to the entire measurement data input from the measurement data acquisition unit 50. Do.

図３（Ａ）は、第１の形状補正部５１による形状補正前の測定データの一例を示した説明図であり、図３（Ｂ）は、第１の形状補正部５１による形状補正後の形状補正データの一例を示した説明図である。なお、図中のＸ軸は測定部１２の測定位置を示し、Ｙ軸は測定データの測定値、例えば触針２５Ａの変位量を示す（以下、他の図も同様）。   FIG. 3A is an explanatory diagram showing an example of measurement data before shape correction by the first shape correction unit 51, and FIG. 3B is a diagram after shape correction by the first shape correction unit 51. It is explanatory drawing which showed an example of shape correction data. In the figure, the X axis indicates the measurement position of the measurement unit 12, and the Y axis indicates the measurement value of the measurement data, for example, the displacement amount of the stylus 25A (the same applies to the other figures below).

第１の形状補正部５１は、図３（Ａ）に示すような測定データ取得部５０から入力された測定データの全体に対し、予め定めた特定の形状成分である傾斜形状成分を除去する直線補正を行い、図３（Ｂ）に示すような形状補正データを生成する。ここで、第１の形状補正部５１による直線補正は本発明の第１の形状補正に相当する。   The first shape correction unit 51 is a straight line that removes an inclined shape component, which is a predetermined specific shape component, from the entire measurement data input from the measurement data acquisition unit 50 as shown in FIG. Correction is performed to generate shape correction data as shown in FIG. Here, the straight line correction by the first shape correction unit 51 corresponds to the first shape correction of the present invention.

具体的に、第１の形状補正部５１は、測定データに対して直線補正に対応する式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」を最小二乗法で当てはめるフィッティングを行い、二乗和を最小とする係数「ａ」，「ｂ」を決定する。次いで、第１の形状補正部５１は、測定データから「ｙ＝ａｘ＋ｂ」で規定される傾斜形状成分を除去する際の補正値を測定位置毎に求め、測定データから補正値を測定位置毎に減算して直線補正後の形状補正データを生成する。そして、第１の形状補正部５１は、直線補正後の形状補正データをフィルタ処理部５２へ出力する。   Specifically, the first shape correcting unit 51 performs fitting by applying the equation “y = ax + b” corresponding to the straight line correction to the measurement data by the least square method, and the coefficient “a”, which minimizes the sum of squares, “B” is determined. Next, the first shape correction unit 51 obtains, for each measurement position, a correction value for removing the inclined shape component defined by “y = ax + b” from the measurement data, and calculates the correction value from the measurement data for each measurement position. Subtract to generate shape correction data after straight line correction. Then, the first shape correction unit 51 outputs the shape correction data after the straight line correction to the filter processing unit 52.

＜ローパスフィルタ処理＞
図４は、フィルタ処理部５２による処理後の形状補正データの一例を示した説明図である。図４に示すように、フィルタ処理部５２は、第１の形状補正部５１から入力される形状補正データ（図３（Ｂ）参照）に対し、予め設定されたカットオフ値に基づきローパスフィルタ処理を行い、形状補正データから高周波ノイズを除去する。また、フィルタ処理部５２は、形状補正データに対し、予め設定された不感帯ｘ及び不感帯ｙの範囲のレベルの信号を除去する不感帯処理を行う。これにより、図４に示したような曲線形状の形状補正データが得られる。なお、カットオフ値及び不感帯ｘ及び不感帯ｙは、オペレータが操作部３６等で設定する。そして、フィルタ処理部５２は、ローパスフィルタ処理及び不感帯処理後の形状補正データを境界検出部５３へ出力する。 <Low-pass filter processing>
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the shape correction data after processing by the filter processing unit 52. As shown in FIG. 4, the filter processing unit 52 performs low-pass filter processing on the shape correction data (see FIG. 3B) input from the first shape correction unit 51 based on a preset cutoff value. To remove high frequency noise from the shape correction data. In addition, the filter processing unit 52 performs a dead zone process for removing a signal in the range of the preset dead zone x and dead zone y with respect to the shape correction data. Thereby, the shape correction data having a curved shape as shown in FIG. 4 is obtained. The cutoff value, dead zone x, and dead zone y are set by the operator using the operation unit 36 or the like. Then, the filter processing unit 52 outputs the shape correction data after the low-pass filter processing and the dead zone processing to the boundary detection unit 53.

＜境界検出処理＞
図２に戻って、境界検出部５３は、フィルタ処理部５２から入力された形状補正データから、測定データの中で第１の形状補正部５１による直線補正に適したＯＫ区間と、直線補正に適さないＦＡＩＬ区間との境界を検出する（図７参照）。 <Boundary detection processing>
Returning to FIG. 2, the boundary detection unit 53 performs an OK interval suitable for linear correction by the first shape correction unit 51 in the measurement data from the shape correction data input from the filter processing unit 52, and linear correction. A boundary with an unsuitable FAIL section is detected (see FIG. 7).

ＯＫ区間は、本発明の第１区間に相当するものであり、形状補正データにおいて前述の第１の形状補正部５１による直線「ｙ＝ａｘ＋ｂ」の当てはめ（フィッティング）に成功している区間、すなわち、複数種類の形状補正の中で直線補正に適した区間である。一方、ＦＡＩＬ区間は、本発明の第２区間に相当するものであり、形状補正データにおいて前述の第１の形状補正部５１による直線「ｙ＝ａｘ＋ｂ」の当てはめに失敗している区間、すなわち、直線補正以外の形状補正に適した区間である。   The OK section corresponds to the first section of the present invention, and the section in which the fitting of the straight line “y = ax + b” by the first shape correction unit 51 described above in the shape correction data is successful. This is a section suitable for straight line correction among a plurality of types of shape correction. On the other hand, the FAIL section corresponds to the second section of the present invention, and the section in which the fitting of the straight line “y = ax + b” by the first shape correction unit 51 described above in the shape correction data fails, that is, This section is suitable for shape correction other than straight line correction.

境界検出部５３は、チェック用矩形窓６０（図６参照）を用いて、形状補正データを複数のサブ区間に分けて各サブ区間がＯＫ区間とＦＡＩＬ区間とのいずれに属するのかを順番にチェックする移動チェック処理を行うことで、ＯＫ区間とＦＡＩＬ区間との境界を検出する。以下、この移動チェック処理について詳細に説明する。   The boundary detection unit 53 uses the check rectangular window 60 (see FIG. 6) to divide the shape correction data into a plurality of sub-sections and check in order whether each sub-section belongs to an OK section or a FAIL section. The boundary between the OK section and the FAIL section is detected by performing the movement check process. Hereinafter, this movement check process will be described in detail.

図５は、境界検出部５３によるチェック用矩形窓６０の算出処理について説明するための説明図である。境界検出部５３は、移動チェック処理前に、形状補正データからその最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎを抽出し、式［Ｈ＝Ｍａｘ−Ｍｉｎ］を用いて最大高さＨを算出する。   FIG. 5 is an explanatory diagram for describing the calculation processing of the check rectangular window 60 by the boundary detection unit 53. The boundary detection unit 53 extracts the maximum value Max and the minimum value Min from the shape correction data before the movement check process, and calculates the maximum height H using the equation [H = Max−Min].

次いで、境界検出部５３は、形状補正データのＸ方向の全体幅に対するチェック用矩形窓６０のＸ方向の幅の割合をｘ＿ｄｚ（％）とし、形状補正データのＹ方向の最大高さＨに対するチェック用矩形窓６０のＹ方向の高さの割合をｙ＿ｄｚ（％）とし、形状補正データの全データ数をＮｕｍとした場合、チェック用矩形窓６０のＸ方向の窓幅値「ｘ＿ｖａｌｕｅ」とＹ方向の窓高さ値「ｙ＿ｖａｌｕｅ」とを次式により算出する。なお、割合ｘ＿ｄｚ（％）及び割合ｙ＿ｄｚ（％）は、オペレータが操作部３６等で設定する。   Next, the boundary detection unit 53 sets the ratio of the width in the X direction of the check rectangular window 60 to the entire width in the X direction of the shape correction data as x_dz (%), and checks the maximum height H in the Y direction of the shape correction data. When the ratio of the height of the rectangular window 60 in the Y direction is y_dz (%) and the total number of shape correction data is Num, the window width value “x_value” in the X direction of the rectangular window 60 for checking and the Y direction The window height value “y_value” is calculated by the following equation. The ratio x_dz (%) and the ratio y_dz (%) are set by the operator using the operation unit 36 or the like.

境界検出部５３は、上記［数１］式に基づき、移動チェック処理に用いるチェック用矩形窓６０（図６参照）を算出して、このチェック用矩形窓６０を用いて形状補正データに対して移動チェック処理を開始する。   The boundary detection unit 53 calculates a check rectangular window 60 (see FIG. 6) used for the movement check process based on the above [Equation 1], and uses this check rectangular window 60 to calculate the shape correction data. The movement check process starts.

図６（Ａ）は、境界検出部５３による移動チェック処理を説明するための説明図である。図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の一部の拡大図である。図６（Ａ），（Ｂ）に示すように、境界検出部５３は、最初に、形状補正データの１点目を起点として１番目のチェック用矩形窓６０を設定し、このチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値を抽出する。   FIG. 6A is an explanatory diagram for explaining the movement check processing by the boundary detection unit 53. FIG. 6B is an enlarged view of a part of FIG. As shown in FIGS. 6A and 6B, the boundary detection unit 53 first sets the first check rectangular window 60 starting from the first point of the shape correction data, and this check rectangular window. The measured value of the shape correction data in 60 is extracted.

次いで、境界検出部５３は、形状補正データの（１＋ｘ＿ｖａｌｕｅ）点目を起点として２番目のチェック用矩形窓６０を設定し、このチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値を抽出する。そして、境界検出部５３は、互いに隣接する１番目及び２番目のチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値を比較して、各チェック用矩形窓６０内での測定値の最大値及び最小値を抽出し、最大値と最小値の差分から最大高さｈｉを検出する。この最大高さｈｉは、本発明の形状補正データの変化量に相当する。   Next, the boundary detection unit 53 sets the second check rectangular window 60 starting from the (1 + x_value) point of the shape correction data, and extracts the measurement value of the shape correction data in the check rectangular window 60. Then, the boundary detection unit 53 compares the measurement values of the shape correction data in the first and second check rectangular windows 60 adjacent to each other, and determines the maximum value of the measurement values in each check rectangular window 60 and The minimum value is extracted, and the maximum height hi is detected from the difference between the maximum value and the minimum value. This maximum height hi corresponds to the amount of change in the shape correction data of the present invention.

境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ＜ｙ＿ｖａｌｕｅ（本発明の閾値に相当）を満たす場合には、１番目のチェック用矩形窓６０に対応する形状補正データのサブ区間がＯＫ区間に属すると判定する。一方、境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ≧ｙ＿ｖａｌｕｅを満たす場合には、１番目及び２番目のチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応する形状補正データのサブ区間がＦＡＩＬ区間に属すると判定する。   When the maximum height hi satisfies hi <y_value (corresponding to the threshold of the present invention), the boundary detection unit 53 includes the sub-section of the shape correction data corresponding to the first check rectangular window 60 as the OK section. Is determined. On the other hand, when the maximum height hi satisfies hi ≧ y_value, the boundary detection unit 53 determines that the subsections of the shape correction data corresponding to the first and second check rectangular windows 60 belong to the FAIL section. To do.

この判定後、境界検出部５３は、形状補正データの［１＋２×（ｘ＿ｖａｌｕｅ）］点目を起点として３番目のチェック用矩形窓６０を設定し、このチェック用矩形窓６０内に含まれる形状補正データの測定値を抽出する。そして、境界検出部５３は、互いに隣接する２番目及び３番目のチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値を比較して、最大高さｈｉを算出する。   After this determination, the boundary detection unit 53 sets the third check rectangular window 60 starting from the [1 + 2 × (x_value)] point of the shape correction data, and the shape correction included in the check rectangular window 60 is performed. Extract data measurements. Then, the boundary detection unit 53 compares the measured values of the shape correction data in the second and third check rectangular windows 60 adjacent to each other to calculate the maximum height hi.

境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ＜ｙ＿ｖａｌｕｅを満たし、且つ１番目のチェック用矩形窓６０に対応する形状補正データのサブ区間がＯＫ区間に属する場合、２番目のチェック用矩形窓６０に対応する形状補正データのサブ区間もＯＫ区間に属すると判定する。一方、境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ≧ｙ＿ｖａｌｕｅを満たす場合には、２番目及び３番目のチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応する形状補正データのサブ区間がＦＡＩＬ区間に属すると判定する。   When the maximum height hi satisfies hi <y_value and the sub-section of the shape correction data corresponding to the first check rectangular window 60 belongs to the OK section, the boundary detection unit 53 includes the second check rectangular window 60. It is determined that the sub-section of the shape correction data corresponding to is also in the OK section. On the other hand, when the maximum height hi satisfies hi ≧ y_value, the boundary detection unit 53 determines that the subsections of the shape correction data respectively corresponding to the second and third check rectangular windows 60 belong to the FAIL section. To do.

以下同様に、境界検出部５３は、形状補正データのｘ＿ｖａｌｕｅ幅毎にチェック用矩形窓６０を順番に設定し、互いに隣接するチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値から最大高さｈｉを検出して、残りのチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応する形状補正データのサブ区間がＯＫ区間またはＦＡＩＬ区間のいずれに属するかを判定する。そして、最後のｒ番目［ｒ＝Ｎｕｍ／（ｘ＿ｖａｌｕｅ）］のチェック用矩形窓６０についての判定が終了すると、移動チェック処理が終了する。   Similarly, the boundary detection unit 53 sequentially sets the check rectangular windows 60 for each x_value width of the shape correction data, and determines the maximum height hi from the measurement values of the shape correction data in the check rectangular windows 60 adjacent to each other. Is detected, and it is determined whether the sub-sections of the shape correction data respectively corresponding to the remaining check rectangular windows 60 belong to the OK section or the FAIL section. When the determination about the last r-th [r = Num / (x_value)] check rectangular window 60 ends, the movement check process ends.

図７は、境界検出部５３による移動チェック処理の結果を説明するための説明図である。図７において、ＯＫ区間と判定された形状補正データのサブ区間に対応するチェック用矩形窓６０は実線で表示し、ＦＡＩＬ区間と判定された形状補正データのサブ区間に対応するチェック用矩形窓６０は点線で表示している。   FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining the result of the movement check process by the boundary detection unit 53. In FIG. 7, the check rectangular window 60 corresponding to the sub-section of the shape correction data determined to be the OK section is indicated by a solid line, and the check rectangular window 60 corresponding to the sub-section of the shape correction data determined to be the FAIL section. Is shown as a dotted line.

図７に示すように、境界検出部５３は、互いに隣接するチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応するサブ区間の判定結果が「ＯＫ区間」または「ＦＡＩＬ区間」で同一である場合、これらは同じ区間に属するものとして判定する。そして、境界検出部５３は、「ＯＫ区間」と「ＦＡＩＬ区間」との境界Ｂに位置する形状補正データを境界点として検出する。図中において、区間１はＯＫ区間であり、区間２はＦＡＩＬ区間であり、最後の区間ｎ（ｎは任意の自然数）はＯＫ区間となる。   As shown in FIG. 7, when the determination results of the sub-intervals corresponding to the check rectangular windows 60 adjacent to each other are the same in the “OK section” or “FAIL section”, the boundary detection unit 53 has the same section. Judge as belonging to. Then, the boundary detection unit 53 detects the shape correction data located at the boundary B between the “OK section” and the “FAIL section” as a boundary point. In the figure, section 1 is an OK section, section 2 is a FAIL section, and the last section n (n is an arbitrary natural number) is an OK section.

＜区間結合処理＞
なお、境界検出部５３は、形状補正データ内の各区間の中で形状補正データのデータ数が予め定めたデータ数Ｎ未満となる場合、この区間を隣接する区間に結合する。このデータ数Ｎは、オペレータが操作部３６で任意の値に設定することができる。 <Section join processing>
In addition, when the number of data of the shape correction data is less than a predetermined number N of data in each section in the shape correction data, the boundary detection unit 53 combines this section with an adjacent section. The number N of data can be set to an arbitrary value by the operator using the operation unit 36.

図８（Ａ），（Ｂ）は、境界検出部５３による区間の結合処理を説明するための説明図である。境界検出部５３は、図８（Ａ）に示すように、区間３（例えばＯＫ区間）内の形状補正データのデータ数がＮ未満である場合、図８（Ｂ）に示すように、区間３を隣接する区間２及び区間４（例えばＦＡＩＬ区間）に結合する。この場合、区間２から区間４までが１つの区間（ＦＡＩＬ区間）になる。   FIGS. 8A and 8B are explanatory diagrams for explaining the process of combining sections by the boundary detection unit 53. FIG. As shown in FIG. 8A, the boundary detection unit 53, when the number of pieces of shape correction data in the section 3 (for example, the OK section) is less than N, as shown in FIG. Are connected to adjacent section 2 and section 4 (for example, FAIL section). In this case, the section 2 to the section 4 are one section (FAIL section).

＜境界点の調整処理＞
また、境界検出部５３は、互いに隣接する区間の境界、すなわち、ＯＫ区間とＦＡＩＬ区間の正確な境界を検出するために、両区間の境界点を検出した後、両区間の境界点の調整処理を実施する。 <Boundary point adjustment processing>
In addition, the boundary detection unit 53 detects the boundary point between adjacent sections, that is, the boundary point between both sections in order to detect the exact boundary between the OK section and the FAIL section, and then adjusts the boundary points between both sections. To implement.

図９（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、ＯＫ区間である任意の区間ｉ（ｉは任意の自然数）からＦＡＩＬ区間である区間ｉ＋１に変わる境界点の調整処理を説明するための説明図である。図９（Ａ）に示すように、境界検出部５３は、区間ｉと区間ｉ＋１の境界点ｐｉを検出した後、この境界点ｐｉから（ｐｉ＋ｘ＿ｖａｌｕｅ）点までを検索範囲として設定する。   FIGS. 9A, 9B, and 9C are explanatory diagrams for explaining a boundary point adjustment process that changes from an arbitrary section i that is an OK section (i is an arbitrary natural number) to a section i + 1 that is a FAIL section. FIG. As shown in FIG. 9A, after detecting the boundary point pi between the section i and the section i + 1, the boundary detection unit 53 sets the range from the boundary point pi to the (pi + x_value) point as a search range.

次いで、境界検出部５３は、境界点ｐｉを初期起点ｓｐとし設定し、ｐｉ点からＦＡＩＬ区間（ｐｉ＋ｘ＿ｖａｌｕｅ）の方向に１点ずれた点を終点ｄｐとして、初期起点ｓｐの測定値と終点ｄｐの測定値の差である最大高さｈｐを検出する。境界検出部５３は、最大高さｈｐが前述のｙ＿ｖａｌｕｅ以下である場合、図９（Ｂ）に示すように、終点ｄｐをＦＡＩＬ区間の方向にさらに１点ずらして最大高さｈｐを再度検出して、ｙ＿ｖａｌｕｅと比較する。以下、境界検出部５３は、前述の検索範囲内において、最大高さｈｐがｙ＿ｖａｌｕｅよりも大きくなるまで、終点ｄｐをＦＡＩＬ区間の方向に１点ずらす処理と、最大高さｈｐの検出処理とを繰り返す。   Next, the boundary detection unit 53 sets the boundary point pi as the initial start point sp, sets the point shifted from the pi point by one point in the direction of the FAIL interval (pi + x_value) as the end point dp, and the measured value of the initial start point sp and the end point dp. The maximum height hp, which is the difference between the measured values, is detected. When the maximum height hp is equal to or less than the above-described y_value, the boundary detection unit 53 detects the maximum height hp again by shifting the end point dp by one more point in the direction of the FAIL section, as shown in FIG. 9B. Compare with y_value. Hereinafter, the boundary detection unit 53 performs a process of shifting the end point dp by one point in the direction of the FAIL interval and a process of detecting the maximum height hp until the maximum height hp becomes larger than y_value within the above-described search range. repeat.

図９（Ｃ）に示すように、境界検出部５３は、最大高さｈｐがｙ＿ｖａｌｕｅよりも大きくなった場合、終点ｄｐを新たな境界Ｂに対応する境界点ｐｉとする。   As shown in FIG. 9C, the boundary detecting unit 53 sets the end point dp as the boundary point pi corresponding to the new boundary B when the maximum height hp is larger than y_value.

一方、図１０（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、ＦＡＩＬ区間である任意の区間ｉからＯＫ区間である区間ｉ＋１に変わる境界点の調整処理を説明するための説明図である。図１０（Ａ）に示すように、境界検出部５３は、区間ｉと区間ｉ＋１の境界点ｐｉを検出した後、この境界点ｐｉから（ｐｉ−ｘ＿ｖａｌｕｅ）点までを検索範囲として設定する。   On the other hand, FIGS. 10A, 10 </ b> B, and 10 </ b> C are explanatory diagrams for explaining boundary point adjustment processing that changes from an arbitrary section i that is a FAIL section to a section i + 1 that is an OK section. As shown in FIG. 10A, after detecting the boundary point pi between the section i and the section i + 1, the boundary detection unit 53 sets the range from the boundary point pi to the (pi-x_value) point as a search range.

次いで、境界検出部５３は、境界点ｐｉを初期起点ｓｐとして設定し、ｐｉ点からＦＡＩＬ区間（ｐｉ−ｘ＿ｖａｌｕｅ）の方向に１点ずれた点を終点ｄｐとして、初期起点ｓｐの測定値と終点ｄｐの測定値の差である最大高さｈｐを検出する。境界検出部５３は、最大高さｈｐがｙ＿ｖａｌｕｅ以下である場合、図１０（Ｂ）に示すように、終点ｄｐをＦＡＩＬ区間の方向にさらに１点ずらして最大高さｈｐを再度検出して、ｙ＿ｖａｌｕｅと比較する。以下、境界検出部５３は、、前述の検索範囲内において、最大高さｈｐがｙ＿ｖａｌｕｅよりも大きくなるまで、終点ｄｐをＦＡＩＬ区間の方向に１点ずらす処理と、最大高さｈｐの検出処理とを繰り返す。   Next, the boundary detection unit 53 sets the boundary point pi as the initial start point sp, and sets the point deviated from the pi point by one point in the direction of the FAIL interval (pi-x_value) as the end point dp and the measured value and end point of the initial start point sp. The maximum height hp, which is the difference between the measured values of dp, is detected. When the maximum height hp is equal to or less than y_value, the boundary detection unit 53 detects the maximum height hp again by shifting the end point dp by one more point in the direction of the FAIL interval, as shown in FIG. Compare with y_value. Hereinafter, the boundary detection unit 53 performs processing for shifting the end point dp by one point in the direction of the FAIL interval and detection processing for the maximum height hp until the maximum height hp becomes larger than y_value within the above-described search range. repeat.

図１０（Ｃ）に示すように、境界検出部５３は、最大高さｈｐがｙ＿ｖａｌｕｅよりも大きくなった場合、終点ｄｐを新たな境界Ｂに対応する境界点ｐｉとする。そして、境界検出部５３は、調整処理後の境界点ｐｉの位置情報をデータ区分部５４に出力する。   As illustrated in FIG. 10C, the boundary detection unit 53 sets the end point dp as the boundary point pi corresponding to the new boundary B when the maximum height hp is larger than y_value. Then, the boundary detection unit 53 outputs the position information of the boundary point pi after the adjustment process to the data sorting unit 54.

＜データ区分処理＞
図１１は、データ区分部５４（図２参照）による測定データの区分処理の一例を説明するための説明図である。図１１に示すように、データ区分部５４は、境界検出部５３から入力された境界点ｐｉの位置情報に基づき、測定データ取得部５０から入力された測定データを複数の区間に区分し、この区分後の測定データを決定部５５へ出力する。ここでは、図面の煩雑化を防止するために、測定データが３つの区間（区間１から区間３）に区分されたものとして説明を行う。 <Data classification processing>
FIG. 11 is an explanatory diagram for explaining an example of a measurement data sorting process by the data sorting unit 54 (see FIG. 2). As shown in FIG. 11, the data division unit 54 divides the measurement data input from the measurement data acquisition unit 50 into a plurality of sections based on the position information of the boundary point pi input from the boundary detection unit 53, The divided measurement data is output to the determination unit 55. Here, in order to prevent complication of the drawing, description will be made assuming that the measurement data is divided into three sections (section 1 to section 3).

＜区間毎の除去する形状成分の決定処理＞
図２に戻って、決定部５５は、データ区分部５４により複数の区間に区分された区間ごとの測定データからそれぞれ除去する形状成分の種類を決定する。 <Determination processing of shape component to be removed for each section>
Returning to FIG. 2, the determination unit 55 determines the type of shape component to be removed from the measurement data for each section divided into a plurality of sections by the data partitioning unit 54.

決定部５５は、ＯＫ区間内の測定データから除去する形状成分の種類を、直線補正に対応する傾斜成分（本発明の特定の形状成分に相当）に決定する。一方、決定部５５は、ＦＡＩＬ区間内の測定データから除去する形状成分の種類を、ＦＡＩＬ区間内の測定データから複数種類の形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を個別に求めて比較した結果に基づいて決定する。以下、決定部５５による決定処理について具体的に説明する。   The determination unit 55 determines the type of shape component to be removed from the measurement data in the OK section as an inclination component (corresponding to a specific shape component of the present invention) corresponding to the straight line correction. On the other hand, the determination unit 55 obtains and compares the types of shape components to be removed from the measurement data in the FAIL section, individually obtained correction values for removing a plurality of types of shape components from the measurement data in the FAIL section. Determine based on. Hereinafter, the determination process by the determination part 55 is demonstrated concretely.

決定部５５は、区間１が例えばＯＫ区間である場合、区間１の測定データから除去する形状成分の種類を、直線補正に対応する傾斜成分に決定する。   For example, when the section 1 is an OK section, the determination unit 55 determines the type of the shape component to be removed from the measurement data of the section 1 as the slope component corresponding to the straight line correction.

次いで、決定部５５は、区間２の測定データから除去する形状成分の種類の決定処理を開始する。決定部５５は、区間２が例えばＦＡＩＬ区間である場合、区間２内の測定データに対して下記表１に示す形状補正の種類ごとの式をそれぞれ最小二乗法で当てはめるフィッティングを行って、形状補正の種類ごとに二乗和を最小とする係数を求める。   Next, the determination unit 55 starts a process for determining the type of shape component to be removed from the measurement data of the section 2. When the section 2 is, for example, a FAIL section, the determination unit 55 performs fitting to apply the formula for each type of shape correction shown in Table 1 below to the measurement data in the section 2 by the least square method. For each type, find the coefficient that minimizes the sum of squares.

次いで、決定部５５は、区間２の測定データの測定値から、上記各式で規定される形状補正の種類ごとの形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を、形状補正の種類ごとに個別に算出する。   Next, the determination unit 55 individually sets a correction value for removing each shape component for each type of shape correction defined by the above formulas from the measurement value of the measurement data of the section 2 for each type of shape correction. calculate.

また、決定部５５は、区間２の測定データの測定値の二乗偏差を次式により算出する。なお、次式における「ｎ」は測定データの全データ数であり、「ｉ」は既述の通り任意の自然数である（以下同様）。   Further, the determination unit 55 calculates the square deviation of the measurement value of the measurement data in the section 2 by the following equation. In the following equation, “n” is the total number of measurement data, and “i” is an arbitrary natural number as described above (the same applies hereinafter).

さらに、決定部５５は、補正値の二乗偏差を形状補正（除去する形状成分）の種類ごとに算出する。各補正値の二乗偏差の算出式は、上記［数２］式の「測定値」及び「測定値の平均値」を、「補正値」及び「補正値の平均値」に置き換えるだけでよいので、ここでは記載を省略する。   Furthermore, the determination unit 55 calculates the square deviation of the correction value for each type of shape correction (shape component to be removed). Since the formula for calculating the square deviation of each correction value only needs to replace the “measured value” and “average value of the measured value” in the above [Expression 2] with “correction value” and “average value of the correction value”. The description is omitted here.

各二乗偏差の算出後、決定部５５は、測定データの二乗偏差と、除去する形状成分の種類ごとの補正値の二乗偏差とを比較する。そして、決定部５５は、測定データの二乗偏差よりも小さくなる補正値の二乗偏差の中で最大値に対応する形状成分を、区間２の測定データから除去する形状成分の種類として決定する。このように決定部５５は、各補正値の二乗偏差を判定基準として、測定データから除去する形状成分の種類を決定している。以下、各補正値の二乗偏差を判定基準とする理由について説明する。   After calculating each square deviation, the determination unit 55 compares the square deviation of the measurement data with the square deviation of the correction value for each type of shape component to be removed. Then, the determination unit 55 determines the shape component corresponding to the maximum value among the square deviations of the correction values smaller than the square deviation of the measurement data as the type of shape component to be removed from the measurement data of the section 2. In this manner, the determination unit 55 determines the type of shape component to be removed from the measurement data using the square deviation of each correction value as a determination criterion. The reason why the square deviation of each correction value is used as a criterion will be described below.

一般に、自由度調整済み決定係数は、重回帰式のフィッティングの度合を評価する基準として用いられている。自由度調整済み決定係数が大きいほど回帰曲線のフィッティング程度が良いことを示す。この自由度調整済み決定係数は、次式により求められる。   In general, the coefficient of freedom adjusted for the degree of freedom is used as a reference for evaluating the degree of multiple regression equation fitting. The larger the degree-of-freedom-adjusted determination coefficient is, the better the regression curve fitting degree is. This degree-of-freedom adjusted determination coefficient is obtained by the following equation.

また、上記［数３］式において決定係数Ｒ２は次式により求められる。 In the above [Expression 3], the determination coefficient R 2 is obtained by the following expression.

ここで上記の［数３］式及び［数４］式は、多項式をモデルでしか計算できないため、例えば上記表１に挙げた形状補正の中の円補正や楕円補正の評価基準として利用できない。そこで、表面粗さ測定の特徴である測定データ数が多くなる点（平均で約３万点）と、計算時間短縮のため多項式の次数ｋを小さくする（５、６次数までを採用する）点とを考慮して、上記［数３］式では［（ｎ−１）／（ｎ−ｋ−１）≒１］とみなす。   Here, the above [Equation 3] and [Equation 4] can be used only as evaluation criteria for circle correction and ellipse correction in the shape correction listed in Table 1, for example, because a polynomial can be calculated only by a model. Therefore, the number of measurement data, which is a feature of surface roughness measurement, increases (average of about 30,000 points), and the degree k of the polynomial is reduced to reduce the calculation time (up to 5th and 6th orders are adopted). In consideration of the above, it is considered that [(n−1) / (n−k−1) ≈1] in the above [Expression 3].

また、上記［数４］式の分母を「α」とした場合、［数４］式内の（１／ｎ）×αを定数ｍとみなすと、上記［数３］式及び［数４］式は次式で表される。   Further, when the denominator of the above [Expression 4] is “α”, assuming that (1 / n) × α in the [Expression 4] expression is a constant m, the above [Expression 3] and [Expression 4] The formula is represented by the following formula.

前述の円補正や楕円補正は、円と楕円のＹ中心線の上或いは下だけを使うため、各測定値に対して補正値が１対１で対応することになり、上記［数５］式を利用することができる。   Since the above-described circle correction and ellipse correction use only the upper or lower Y center line of the circle and ellipse, the correction value corresponds to each measured value on a one-to-one basis. Can be used.

上記［数５］式において「ｍ」は定数であるので、複数種類の形状補正を評価する際には、補正値の二乗偏差の中で最大値に対応する形状補正の種類を、最適な形状補正の種類として決定する。   Since “m” is a constant in the above [Expression 5], when evaluating a plurality of types of shape correction, the shape correction type corresponding to the maximum value among the square deviations of the correction values is set to the optimum shape. Determined as the type of correction.

なお、形状補正は測定データに対する補正であるため、補正値の二乗偏差が測定値の二乗偏差を超えると、補正後の測定データの曲線形状が崩れるので、次式に示すように、上記の補正値の二乗偏差は測定値の二乗偏差より小さい場合だけ有効である。   Since the shape correction is a correction to the measurement data, if the square deviation of the correction value exceeds the square deviation of the measurement value, the curve shape of the measurement data after correction is lost. The squared deviation of the value is valid only when it is smaller than the squared deviation of the measured value.

図１２は、測定データの二乗偏差と、測定データから形状補正の種類別に形状成分を除去する際の補正値の二乗偏差と、形状補正前後の測定データとの関係を説明するための説明図である。図１２に示すように、測定データの二乗偏差よりも小さくなる補正値の二乗偏差の中で最大値は、Ｒ面補正に対応する補正値の二乗偏差である。そして、Ｒ面補正後の測定データが他の形状補正後の測定データと比較して、最もＸ軸に沿った直線状のデータになる。従って、補正値の二乗偏差が最大となるＲ面補正が、測定データに対する形状補正として最適となる。すなわち、Ｒ面補正に対応する形状成分が、測定データから除去する形状成分の種類として最適となる。   FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining the relationship between the square deviation of the measurement data, the square deviation of the correction value when the shape component is removed from the measurement data for each type of shape correction, and the measurement data before and after the shape correction. is there. As shown in FIG. 12, the maximum value among the square deviations of the correction values that are smaller than the square deviation of the measurement data is the square deviation of the correction value corresponding to the R-plane correction. Then, the measurement data after the R-plane correction becomes linear data along the X axis most compared with the measurement data after other shape correction. Therefore, the R-plane correction that maximizes the square deviation of the correction value is optimal as the shape correction for the measurement data. That is, the shape component corresponding to the R-plane correction is optimal as the type of shape component to be removed from the measurement data.

なお、本実施形態では、直線補正に対応する補正値の二乗偏差を算出しているが、ＦＡＩＬ区間は直線補正に適さない区間であるので、直線補正、すなわち、第１の形状補正部５１で行われた形状補正に対応する補正値の二乗偏差の算出は省略してもよい。   In this embodiment, the square deviation of the correction value corresponding to the straight line correction is calculated. However, since the FAIL section is a section that is not suitable for the straight line correction, the straight line correction, that is, the first shape correcting unit 51 performs the correction. The calculation of the square deviation of the correction value corresponding to the performed shape correction may be omitted.

以下同様に、決定部５５は、全ての区間の測定データから除去する形状成分の種類を区間ごとに決定し、この決定結果を先にデータ区分部５４から入力された測定データと共に第２の形状補正部５６へ出力する。   Similarly, the determination unit 55 determines the type of shape component to be removed from the measurement data of all the sections for each section, and the result of the determination together with the measurement data previously input from the data classification unit 54 is the second shape. Output to the correction unit 56.

＜第２の形状補正処理＞
図１３（Ａ）は、第２の形状補正部５６による第２の形状補正前の測定データの一例を示した説明図であり、図１３（Ｂ）は、第２の形状補正部５６による第２の形状補正後の形状補正データの一例を示した説明図である。 <Second shape correction processing>
FIG. 13A is an explanatory diagram showing an example of measurement data before the second shape correction by the second shape correction unit 56, and FIG. 13B shows the first measurement data by the second shape correction unit 56. It is explanatory drawing which showed an example of the shape correction data after 2 shape correction.

第２の形状補正部５６は、図１３（Ａ）に示したような決定部５５から入力された区間ごとに区分された測定データに対し、本発明の第２の形状補正として、区間ごとに決定部５５が決定した種類の形状成分を除去する形状補正を行い、図１３（Ｂ）に示すような形状補正データを得る。   The second shape correction unit 56 performs the second shape correction of the present invention on the basis of the measurement data divided for each section input from the determination unit 55 as shown in FIG. Shape correction for removing the types of shape components determined by the determination unit 55 is performed to obtain shape correction data as shown in FIG.

なお、ＯＫ区間の形状補正に用いる補正値（ここでは直線補正の補正値）は、ＯＫ区間ごとに新たに直線補正に対応する式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」を最小二乗法で当てはめるフィッティング等を行うことにより求める。一方、ＦＡＩＬ区間の形状補正に用いる補正値は、既に前述の決定部５５が算出している。このため、第２の形状補正部５６は、ＦＡＩＬ区間の形状補正を行う際には、決定部５５が先に算出した補正値を用いる。   The correction value used for the shape correction of the OK section (here, the correction value of the straight line correction) is to perform fitting or the like that newly applies the equation “y = ax + b” corresponding to the straight line correction by the least square method for each OK section. Ask for. On the other hand, the correction value used for the shape correction of the FAIL section has already been calculated by the determination unit 55 described above. For this reason, the second shape correction unit 56 uses the correction value previously calculated by the determination unit 55 when performing the shape correction of the FAIL section.

第２の形状補正部５６による形状補正後の形状補正データは、ワークＷの表面粗さ形状の測定結果として記憶部４３に記憶される。そして、記憶部４３に記憶された形状補正データは、オペレータによる操作部３６への入力指示に基づき、制御部４２によってデータ入出力部４６等を介して外部機器または外部記憶媒体に出力、あるいは表示部３４に表示される。   The shape correction data after the shape correction by the second shape correction unit 56 is stored in the storage unit 43 as a measurement result of the surface roughness shape of the workpiece W. The shape correction data stored in the storage unit 43 is output or displayed to an external device or an external storage medium by the control unit 42 via the data input / output unit 46 or the like based on an input instruction to the operation unit 36 by the operator. Displayed on the unit 34.

［表面粗さ測定機の作用］
次に、図１４及び図１５を用いて、上記構成の表面粗さ測定機１０によるワークＷの表面粗さ形状の測定処理、特に測定データの形状補正処理（本発明の形状補正方法）について説明する。ここで、図１４は、表面粗さ測定機１０による測定データの形状補正処理の流れを示すフローチャートである。また、図１５は、図１４中の測定データの区間区分処理の流れを説明するための説明図である。 [Operation of surface roughness measuring machine]
Next, with reference to FIG. 14 and FIG. 15, the measurement processing of the surface roughness shape of the workpiece W by the surface roughness measuring machine 10 having the above configuration, particularly the measurement data shape correction processing (the shape correction method of the present invention) will be described. To do. Here, FIG. 14 is a flowchart showing a flow of the shape correction processing of the measurement data by the surface roughness measuring machine 10. FIG. 15 is an explanatory diagram for explaining the flow of the section division processing of the measurement data in FIG.

図１４に示すように、測定部１２のピックアップ２５の触針２５ＡでワークＷの表面を走査すると、ピックアップ２５からデータ処理部１４の信号変換処理部４４に電気信号が出力され、信号変換処理部４４にてデジタルな電気信号に変換される。これにより、測定データ取得部５０は、測定部１２にてワークＷの表面を走査して得られた測定データを取得し、この測定データを第１の形状補正部５１と、データ区分部５４とにそれぞれ出力する（ステップＳ１）。   As shown in FIG. 14, when the surface of the workpiece W is scanned with the stylus 25A of the pickup 25 of the measurement unit 12, an electrical signal is output from the pickup 25 to the signal conversion processing unit 44 of the data processing unit 14, and the signal conversion processing unit In 44, it is converted into a digital electric signal. Thereby, the measurement data acquisition unit 50 acquires the measurement data obtained by scanning the surface of the workpiece W by the measurement unit 12, and the measurement data is converted into the first shape correction unit 51, the data division unit 54, and the like. (Step S1).

次いで、測定データを複数の区間に区分する区間区分処理が開始する（ステップＳ２）。図１５に示すように、オペレータは、予め前述のカットオフ値及び不感帯ｘ及び不感帯ｙを操作部３６で入力して設定する（ステップＳ３）。   Next, the section division process for dividing the measurement data into a plurality of sections starts (step S2). As shown in FIG. 15, the operator inputs and sets the aforementioned cut-off value, dead zone x, and dead zone y in advance using the operation unit 36 (step S3).

測定データ取得部５０からの測定データの入力を受けて、第１の形状補正部５１は、測定データの全体に対し、図３（Ｂ）に示したような傾斜形状成分を除去する直線補正処理を行う（ステップＳ４、本発明の第１の形状補正ステップに相当）。そして、第１の形状補正部５１は、直線補正処理後の形状補正データをフィルタ処理部５２へ出力する。   In response to the input of the measurement data from the measurement data acquisition unit 50, the first shape correction unit 51 removes the inclined shape component as shown in FIG. 3B from the entire measurement data. (Step S4, corresponding to the first shape correction step of the present invention). Then, the first shape correction unit 51 outputs the shape correction data after the straight line correction process to the filter processing unit 52.

フィルタ処理部５２は、第１の形状補正部５１から入力された形状補正データに対し、カットオフ値に基づくローパスフィルタ処理と、不感帯ｘ及び不感帯ｙに基づく不感帯処理とを行い、各処理後の形状補正データを境界検出部５３へ出力する（ステップＳ５）。   The filter processing unit 52 performs low-pass filter processing based on the cutoff value and dead zone processing based on the dead zone x and the dead zone y on the shape correction data input from the first shape correction unit 51, and after each processing The shape correction data is output to the boundary detection unit 53 (step S5).

境界検出部５３は、フィルタ処理部５２から入力された形状補正データの最大値Ｍａｘと最小値Ｍｉｎと、予め設定されたｘ＿ｄｚ（％）及びｙ＿ｄｚ（％）とに基づき、上記［数１］式を用いて前述のチェック用矩形窓６０を算出する。   The boundary detection unit 53 is based on the above [Expression 1] based on the maximum value Max and the minimum value Min of the shape correction data input from the filter processing unit 52 and preset x_dz (%) and y_dz (%). Is used to calculate the check rectangular window 60 described above.

チェック用矩形窓６０の算出後、境界検出部５３は、移動チェック処理を開始する（ステップＳ６）。最初に境界検出部５３は、形状補正データの１点目を起点として１番目のチェック用矩形窓６０を設定し、このチェック用矩形窓６０内に含まれる形状補正データの測定値を抽出する。その後、境界検出部５３は、形状補正データの（１＋ｘ＿ｖａｌｕｅ）点目を起点として２番目のチェック用矩形窓６０を設定し、このチェック用矩形窓６０内に含まれる形状補正データの測定値を抽出する。   After calculating the check rectangular window 60, the boundary detection unit 53 starts a movement check process (step S6). First, the boundary detection unit 53 sets the first check rectangular window 60 starting from the first point of the shape correction data, and extracts the measurement value of the shape correction data included in the check rectangular window 60. Thereafter, the boundary detection unit 53 sets the second check rectangular window 60 starting from the (1 + x_value) point of the shape correction data, and extracts the measurement value of the shape correction data included in the check rectangular window 60. To do.

次いで、境界検出部５３は、互いに隣接する１番目及び２番目のチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値から最大高さｈｉを算出し、この最大高さｈｉとｙ＿ｖａｌｕｅとを比較する。そして、境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ＜ｙ＿ｖａｌｕｅを満たす場合には、１番目のチェック用矩形窓６０に対応する形状補正データのサブ区間は、ＯＫ区間に属すると判定する。一方、境界検出部５３は、最大高さｈｉがｈｉ≧ｙ＿ｖａｌｕｅを満たす場合には、１番目及び２番目のチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応する形状補正データのサブ区間は、ＦＡＩＬ区間に属すると判定する。   Next, the boundary detection unit 53 calculates the maximum height hi from the measured values of the shape correction data in the first and second check rectangular windows 60 adjacent to each other, and compares this maximum height hi with y_value. . When the maximum height hi satisfies hi <y_value, the boundary detection unit 53 determines that the sub-section of the shape correction data corresponding to the first check rectangular window 60 belongs to the OK section. On the other hand, when the maximum height hi satisfies hi ≧ y_value, the boundary detection unit 53 determines that the sub-sections of the shape correction data respectively corresponding to the first and second check rectangular windows 60 belong to the FAIL section. judge.

以下同様に、境界検出部５３は、形状補正データに対してｘ＿ｖａｌｕｅ幅毎に順番にチェック用矩形窓６０を設定し、図７に示したように個々のチェック用矩形窓６０にそれぞれ対応する形状補正データのサブ区間がＯＫ区間またはＦＡＩＬ区間のいずれに属するのかを判定する（ステップＳ７）。そして、最後のチェック用矩形窓６０についての判定が終了すると、移動チェック処理が終了する。   Similarly, the boundary detection unit 53 sets the check rectangular windows 60 in order for each x_value width for the shape correction data, and each shape corresponding to each check rectangular window 60 as shown in FIG. It is determined whether the sub-section of the correction data belongs to the OK section or the FAIL section (step S7). When the determination for the final check rectangular window 60 is completed, the movement check process is completed.

移動チェック処理後、境界検出部５３は、互いに隣接するサブ区間の判定結果が「ＯＫ区間」または「ＦＡＩＬ区間」で同一である場合、これらは同じ区間に属するものとして判定する。そして、境界検出部５３は、「ＯＫ区間」と「ＦＡＩＬ区間」との境界Ｂに位置する形状補正データを境界点ｐｉとして検出する（ステップＳ８、本発明の境界検出ステップに相当）。   After the movement check process, the boundary detection unit 53 determines that the subsections adjacent to each other belong to the same section when the determination results of the “OK section” or “FAIL section” are the same. The boundary detection unit 53 detects the shape correction data located at the boundary B between the “OK section” and the “FAIL section” as the boundary point pi (step S8, corresponding to the boundary detection step of the present invention).

境界点ｐｉの検出後、境界検出部５３は、形状補正データの区間ごとのデータ数を検出し、各区間の中でデータ数が予め定めたデータ数Ｎ未満になるものがあるか否かを判定する。そして、境界検出部５３は、図８に示したように、各区間の中でデータ数が予め定めたデータ数Ｎ未満となるものがある場合、この区間を隣接する区間に結合する（ステップＳ９でＹＥＳ、ステップＳ１０）。これにより、測定データを複数の区間に区分した際に、データ数の少ない区間の発生を防止することができ、測定データの曲線形状を滑らかにすることができる。なお、各区間の中でデータ数が予め定めたデータ数Ｎ未満となるものがない場合、境界検出部５３は、区間結合処理は行わずに境界点ｐｉの調整処理に移行する（ステップＳ９でＮＯ）。   After detecting the boundary point pi, the boundary detection unit 53 detects the number of data for each section of the shape correction data, and determines whether or not there is a data number less than a predetermined number of data N in each section. judge. Then, as shown in FIG. 8, when there is a data number that is less than a predetermined number of data N in each section, the boundary detection unit 53 combines this section with an adjacent section (step S9). YES, step S10). As a result, when the measurement data is divided into a plurality of sections, it is possible to prevent the generation of a section with a small number of data and to smooth the curve shape of the measurement data. If there is no data whose number of data is less than the predetermined number of data N in each section, the boundary detection unit 53 proceeds to the adjustment process of the boundary point pi without performing the section combination process (in step S9). NO).

次いで、境界検出部５３は、前述の図９及び図１０を用いて説明した境界点ｐｉの調整処理を行う（ステップＳ１１）。そして、境界検出部５３は、境界点ｐｉの検出処理及び区間結合処理及び境界点ｐｉの調整処理を行って求めた境界点ｐｉの位置情報をデータ区分部５４に出力する。   Next, the boundary detection unit 53 performs the adjustment process of the boundary point pi described with reference to FIGS. 9 and 10 (step S11). Then, the boundary detection unit 53 outputs the position information of the boundary point pi obtained by performing the boundary point pi detection processing, the section combination processing, and the boundary point pi adjustment processing to the data division unit 54.

データ区分部５４は、境界検出部５３から入力された境界点ｐｉの位置情報に基づき、測定データ取得部５０から入力された測定データを複数の区間に区分する（ステップＳ１２、本発明のデータ区分ステップに相当）。そして、データ区分部５４は、複数の区間に区分された測定データを決定部５５へ出力する。以上で測定データの区間区分処理が終了する。   The data division unit 54 divides the measurement data input from the measurement data acquisition unit 50 into a plurality of sections based on the position information of the boundary point pi input from the boundary detection unit 53 (step S12, data classification of the present invention). Equivalent to a step). Then, the data division unit 54 outputs the measurement data divided into a plurality of sections to the determination unit 55. Thus, the section division process of measurement data is completed.

図１４に戻って、決定部５５は、最初に、区間１の測定データに対して行う形状補正の種類（除去する形状成分の種類）の決定を開始する（ステップＳ１３）。決定部５５は、区間１がＯＫ区間である場合（ステップＳ１３ＡでＹＥＳ）、区間１の測定データから除去する形状成分の種類を、直線補正に対応する形状成分である傾斜成分に決定する（ステップＳ１３Ｂ）。   Returning to FIG. 14, the determination unit 55 first starts determining the type of shape correction (the type of shape component to be removed) to be performed on the measurement data of the section 1 (step S <b> 13). When the section 1 is an OK section (YES in step S13A), the determination unit 55 determines the type of the shape component to be removed from the measurement data of the section 1 as the slope component that is the shape component corresponding to the straight line correction (step S13A). S13B).

次いで、決定部５５は、区間２の測定データに対して行う形状補正の種類（除去する形状成分の種類）の決定を開始する（ステップＳ１９でＮＯ、ステップＳ１３）。決定部５５は、区間２がＦＡＩＬ区間である場合（ステップＳ１３ＡでＮＯ）、区間２内の測定データに対して、上記表１に示した直線補正に対応する式を最小二乗法で当てはめるフィッティングを行って、二乗和を最小とする係数を求める。そして、決定部５５は、区間２の測定データの測定値から直線補正の式で規定される形状成分を除去する際の補正値を算出すると共に、この補正値の二乗偏差を算出する（ステップＳ１４）。   Next, the determination unit 55 starts determining the type of shape correction (type of shape component to be removed) to be performed on the measurement data of the section 2 (NO in step S19, step S13). When the section 2 is a FAIL section (NO in step S13A), the determination unit 55 performs fitting to apply the equation corresponding to the straight line correction shown in Table 1 above to the measurement data in the section 2 by the least square method. To find the coefficient that minimizes the sum of squares. Then, the determination unit 55 calculates a correction value for removing the shape component defined by the linear correction equation from the measurement value of the measurement data of the section 2, and calculates the square deviation of the correction value (step S14). ).

以下同様に、決定部５５は、区間２の測定データに対して、Ｒ面補正や楕円補正などに対応する式を最小二乗法で当てはめるフィッティングを行って、除去する形状成分の種類ごとに二乗和を最小とする係数を求める。その後、決定部５５は、区間２の測定データの測定値から各形状補正の式で規定される形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を算出すると共に、各補正値の二乗偏差をそれぞれ算出する（ステップＳ１５，Ｓ１６）。   In the same manner, the determination unit 55 performs fitting on the measurement data of the section 2 by applying an equation corresponding to R-plane correction, ellipse correction, and the like by the least square method, and sums the squares for each type of shape component to be removed. Find the coefficient that minimizes. Thereafter, the determination unit 55 calculates a correction value for removing each shape component defined by each shape correction formula from the measurement value of the measurement data of the section 2, and calculates a square deviation of each correction value. (Steps S15 and S16).

また、決定部５５は、区間２内の測定データの二乗偏差を算出する（ステップＳ１７）。   Moreover, the determination part 55 calculates the square deviation of the measurement data in the area 2 (step S17).

各二乗偏差の算出後、決定部５５は、測定データの二乗偏差よりも小さくなる各補正値の二乗偏差の中の最大値に対応する形状成分を、区間２の測定データから除去する最適な形状成分の種類として決定する（ステップＳ１８、本発明の決定ステップに相当）。   After the calculation of each square deviation, the determining unit 55 removes the shape component corresponding to the maximum value among the square deviations of the correction values that are smaller than the square deviation of the measurement data from the measurement data of the section 2. The type of component is determined (step S18, corresponding to the determination step of the present invention).

以下同様に、決定部５５は、ステップＳ１３からステップＳ１８までの処理を繰り返し実行することで、残りの区間の測定データからそれぞれ除去する形状成分の種類を決定する（ステップＳ１９でＮＯ）。そして、決定部５５は、全ての区間の測定データについて除去する形状成分の種類を決定した後、この決定結果を、先にデータ区分部５４から入力された測定データと共に第２の形状補正部５６へ出力する。   Similarly, the determination unit 55 repeatedly executes the processing from step S13 to step S18, thereby determining the type of shape component to be removed from the measurement data in the remaining section (NO in step S19). Then, the determination unit 55 determines the type of shape component to be removed for the measurement data of all the sections, and then determines the result of the determination together with the measurement data previously input from the data division unit 54 as the second shape correction unit 56. Output to.

第２の形状補正部５６は、決定部５５から入力された測定データに対し、区間ごとに決定部５５が決定した種類の形状成分を除去する形状補正を行い、図１３（Ｂ）に示したような形状補正データを得る（ステップＳ１９、本発明の第２の形状補正ステップに相当）。   The second shape correction unit 56 performs shape correction on the measurement data input from the determination unit 55 to remove the shape component of the type determined by the determination unit 55 for each section, as shown in FIG. Such shape correction data is obtained (step S19, corresponding to the second shape correction step of the present invention).

比較例を示す図１６（Ａ）から図１６（Ｄ）において、従来では、図１６（Ａ）に示すように、ワークＷの表面の測定箇所に複数種類の形状成分が存在する場合、測定仕様書に指示された形状補正方法または目視での判定により、測定データを複数の区間に区分して、図１６（Ｂ）から図１６（Ｄ）に示すように、区間ごとに測定データの取得と、形状補正とをそれぞれ実行している。すなわち、比較例においては、複数回の測定を繰り返し行う必要がある。   16 (A) to 16 (D) showing comparative examples, conventionally, as shown in FIG. 16 (A), when there are a plurality of types of shape components at the measurement location on the surface of the workpiece W, measurement specifications are used. The measurement data is divided into a plurality of sections by the shape correction method specified in the book or by visual judgment, and as shown in FIGS. 16 (B) to 16 (D), the measurement data is acquired for each section. , And shape correction, respectively. That is, in the comparative example, it is necessary to repeat the measurement a plurality of times.

このような比較例に対して、本実施形態では、測定データを解析してこの測定データを自動的に複数の区間に区分し、区間ごとに最適な形状補正（形状成分の除去）を行うことができるので、ワークＷの表面の測定箇所全体を１回の測定で処理して、測定箇所全体の形状補正データが得られる。   In contrast to such a comparative example, in the present embodiment, the measurement data is analyzed, the measurement data is automatically divided into a plurality of sections, and optimal shape correction (removal of shape components) is performed for each section. Therefore, the entire measurement location on the surface of the workpiece W is processed in one measurement, and the shape correction data for the entire measurement location is obtained.

形状補正データは、ワークＷの表面の表面粗さ形状の測定結果として記憶部４３に記憶された後、オペレータによる操作部３６への入力指示に基づき、制御部４２よってデータ入出力部４６等を介して外部機器等に出力、あるいは表示部３４に表示される。   After the shape correction data is stored in the storage unit 43 as a measurement result of the surface roughness shape of the surface of the workpiece W, the control unit 42 controls the data input / output unit 46 and the like based on an input instruction to the operation unit 36 by the operator. Output to an external device or the like, or displayed on the display unit 34.

［本実施形態の効果］
以上のように、本実施形態の表面粗さ測定機１０では、測定データを解析してこの測定データを自動的に複数の区間に区分し、区間ごとに最適な形状補正を行うため、１回の測定で測定箇所全体の形状補正データが得られる。その結果、１回の測定で測定データに対して最適な形状補正を行うことができる。これにより、測定時間を短縮することができる。また、測定箇所全体の形状補正データが得られるので、測定箇所の評価が容易となる。 [Effect of this embodiment]
As described above, the surface roughness measuring instrument 10 of the present embodiment analyzes the measurement data, automatically divides the measurement data into a plurality of sections, and performs optimal shape correction for each section once. In this measurement, shape correction data for the entire measurement location can be obtained. As a result, optimal shape correction can be performed on the measurement data in one measurement. Thereby, measurement time can be shortened. Moreover, since the shape correction data of the whole measurement location can be obtained, the measurement location can be easily evaluated.

また、本実施形態では、測定データを複数の区間に区分して、区間ごとの測定データに対し、上記表１に示した式をそれぞれ最小二乗法で当てはめるフィッティングを行うので、フィッティングを行う測定データの範囲を狭めることができる。フィッティングを行う測定データの範囲が広くなるほど、測定データの曲線形状が複雑になるので、次数の高い多項式でフィッティングを行う必要が生じ、演算に時間がかかる。これに対して、本実施形態ではフィッティングを行う測定データの範囲が狭まるため、次数の低い多項式（３、４次数以下）でフィッティングを行うことができ、演算にかかる時間を短縮できる。その結果、測定時間を短縮できる。   In this embodiment, the measurement data is divided into a plurality of sections, and the fitting is performed by applying the equations shown in Table 1 to the measurement data for each section by the least square method. Can be narrowed. As the range of the measurement data to be fitted becomes wider, the curve shape of the measurement data becomes more complicated, so that it is necessary to perform fitting with a higher order polynomial, and the calculation takes time. On the other hand, in this embodiment, since the range of measurement data to be fitted is narrowed, fitting can be performed with a low-order polynomial (3 or 4th order or less), and the time required for calculation can be shortened. As a result, the measurement time can be shortened.

また、本実施形態では、測定データを直線補正した形状補正データを解析して、直線補正に適した区間（上述のＯＫ区間）を検出しているので、測定データを直線補正に適した区間と、直線補正に適さない区間とに区分することができる。複数種類の形状補正の中で直線補正の演算（フィッティング）が最も簡単であり、本実施形態では、測定データ内で直線補正が適用できる区間については優先的に直線補正が適用できるように、測定データを区分することができる。その結果、測定時間を短縮できる。   Further, in the present embodiment, the shape correction data obtained by linearly correcting the measurement data is analyzed, and the section suitable for the straight line correction (the above-mentioned OK section) is detected. , And can be divided into sections not suitable for straight line correction. Among the multiple types of shape correction, straight line correction calculation (fitting) is the simplest, and in this embodiment, measurement is performed so that straight line correction can be preferentially applied to the section where linear correction can be applied in the measurement data. Data can be segmented. As a result, the measurement time can be shortened.

［その他］
上記実施形態では、第１の形状補正部５１が測定データに対して直線補正を行うが、直線補正以外の形状補正、例えばＲ面補正や円補正等を行ってもよい。なお、Ｒ面補正などを行う場合には、次数ｋが小さい（例えば４次数まで）多項式を用いることが好ましい。 [Others]
In the above embodiment, the first shape correction unit 51 performs straight line correction on the measurement data, but shape correction other than straight line correction, such as R-plane correction and circle correction, may be performed. In addition, when performing R surface correction etc., it is preferable to use a polynomial whose order k is small (for example, up to the fourth order).

上記実施形態では、移動チェック処理の際に、互いに隣接するチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値の最大高さｈｉを検出しているが、例えば互いに隣接するチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値の平均値の差を検出して、この算出結果に基づき、形状補正データのサブ区間がＯＫ区間またはＦＡＩＬ区間のいずれに属するかを判定してもよい。すなわち、本発明の形状補正データの変化量は、最大高さｈｉに限定されるものではない。また、本発明の形状補正データの変化量を、３以上の互いに隣接するチェック用矩形窓６０内の形状補正データの測定値から検出してもよい。   In the above-described embodiment, the maximum height hi of the measurement value of the shape correction data in the check rectangular windows 60 adjacent to each other is detected during the movement check process. The difference between the average values of the measured values of the shape correction data may be detected, and based on the calculation result, it may be determined whether the sub-section of the shape correction data belongs to the OK section or the FAIL section. That is, the change amount of the shape correction data of the present invention is not limited to the maximum height hi. Further, the change amount of the shape correction data of the present invention may be detected from the measured values of the shape correction data in the check rectangular windows 60 adjacent to each other.

上記実施形態では、測定データを自動的に複数の区間に区分しているが、オペレータが手動で測定データを複数の区間に区分し、オペレータが区分した区間ごとに最適な形状補正の種類を決定して区間ごとに最適な形状補正を行ってもよい。また、オペレータが手動でＦＡＩＬ区間の測定データをさらに複数の区間に区分し、オペレータが区分した区間ごとに最適な形状補正の種類を決定してもよい。   In the above embodiment, the measurement data is automatically divided into a plurality of sections, but the operator manually divides the measurement data into a plurality of sections, and the optimum type of shape correction is determined for each section divided by the operator. Then, optimal shape correction may be performed for each section. Alternatively, the operator may manually divide the measurement data of the FAIL section into a plurality of sections, and determine the optimum shape correction type for each section divided by the operator.

上記実施形態では、各補正値の二乗偏差の中の最大値に対応する形状成分を、ＦＡＩＬ区間の測定データから除去する形状成分の種類として決定しているが、この最大値が予め定めた基準値未満となる場合、ＦＡＩＬ区間の測定データを新たな評価区間の測定データとして、前述のステップＳ２からステップＳ２０までの処理を繰り返し行ってもよい。この場合、前述のステップＳ４で行う第１の形状補正の種類を変更することが好ましい。   In the above embodiment, the shape component corresponding to the maximum value among the square deviations of the correction values is determined as the type of shape component to be removed from the measurement data in the FAIL section. When the value is less than the value, the processing from step S2 to step S20 described above may be repeated using the measurement data of the FAIL section as the measurement data of the new evaluation section. In this case, it is preferable to change the type of the first shape correction performed in step S4 described above.

上記実施形態では、ピックアップを用いた接触式の表面粗さ測定機を例に挙げて説明を行っているが、例えば、レーザ光等を用いた非接触式の表面粗さ測定機にも本発明を適用することができる。また、上記実施形態では、本発明の表面形状測定機として表面粗さ測定機を例に挙げて説明したが、輪郭形状測定機などの各種の表面形状測定機に本発明を適用することができる。   In the above embodiment, a contact type surface roughness measuring machine using a pickup is described as an example. However, the present invention is also applied to a non-contact type surface roughness measuring machine using a laser beam or the like, for example. Can be applied. Moreover, in the said embodiment, although the surface roughness measuring machine was mentioned as an example and demonstrated as a surface shape measuring machine of this invention, this invention is applicable to various surface shape measuring machines, such as a contour shape measuring machine. .

上記実施形態では、測定部１２とデータ処理部１４とを備える表面粗さ測定機１０を例に挙げて説明を行ったが、本発明の形状補正装置はデータ処理部１４のみにより構成されていてもよい。すなわち、別途に得られた測定データをメモリカード或いは通信ネットワークなどを介して取得し、取得した測定データに対して形状補正を行う形状補正装置にも本発明を適用することができる。   In the above embodiment, the surface roughness measuring machine 10 including the measurement unit 12 and the data processing unit 14 has been described as an example. However, the shape correction apparatus of the present invention is configured only by the data processing unit 14. Also good. That is, the present invention can also be applied to a shape correction apparatus that acquires measurement data obtained separately via a memory card or a communication network and corrects the shape of the acquired measurement data.

上記実施形態で説明した形状補正装置（データ処理部１４）として、表面形状測定機のコンピュータを機能させるためのプログラム（前述のプログラム４７等）をＣＤ−ＲＯＭや磁気ディスクやその他のコンピュータ可読媒体（有体物たる非一時的な情報記憶媒体）に記録し、情報記憶媒体を通じてプログラムを提供することが可能である。このような情報記憶媒体にプログラムを記憶させて提供する態様に代えて、インターネットなどの通信ネットワークを利用してプログラム信号をダウンロードサービスとして提供することも可能である。   As the shape correction apparatus (data processing unit 14) described in the above embodiment, a program (such as the aforementioned program 47) for causing the computer of the surface shape measuring machine to function is a CD-ROM, a magnetic disk, or other computer-readable medium ( It is possible to provide a program through the information storage medium. Instead of providing the program by storing the program in such an information storage medium, it is also possible to provide the program signal as a download service using a communication network such as the Internet.

１０…表面粗さ測定機，１２…測定部，１４…データ処理部，４２…制御部，５１…第１の形状補正部，５３…境界検出部，５４…データ区分部，５５…決定部，５６…第２の形状補正部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Surface roughness measuring machine, 12 ... Measurement part, 14 ... Data processing part, 42 ... Control part, 51 ... 1st shape correction part, 53 ... Boundary detection part, 54 ... Data division part, 55 ... Determination part, 56: Second shape correction unit

Claims (7)

ワークの表面形状を測定する表面形状測定機で前記ワークの表面を走査して得られた測定データから、予め定めた特定の形状成分を除去する第１の形状補正を行って形状補正データを生成する第１の形状補正ステップと、
前記第１の形状補正ステップで生成した前記形状補正データから、前記測定データ内において前記第１の形状補正に適した第１区間と、前記第１の形状補正に適さない第２区間との境界を検出する境界検出ステップと、
前記境界検出ステップで検出した前記境界で前記測定データを複数の区間に区分するデータ区分ステップと、
前記データ区分ステップで区分された前記測定データから除去する形状成分の種類を前記複数の区間ごとに決定する決定ステップと、
前記測定データに対し、前記複数の区間ごとに前記決定ステップで決定した種類の前記形状成分を除去する第２の形状補正を行う第２の形状補正ステップと、
を有し、
前記決定ステップは、前記第１区間内の前記測定データから除去する前記形状成分の種類を前記特定の形状成分に決定し、前記第２区間内の前記測定データから複数種類の形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を個別に求めて比較することにより、前記第２区間内の前記測定データから除去する前記形状成分の種類を決定する、
形状補正方法。 Shape correction data is generated by performing a first shape correction to remove a predetermined specific shape component from measurement data obtained by scanning the surface of the workpiece with a surface shape measuring machine for measuring the surface shape of the workpiece. A first shape correction step to
A boundary between a first section suitable for the first shape correction and a second section not suitable for the first shape correction in the measurement data from the shape correction data generated in the first shape correction step. A boundary detection step for detecting
A data division step for dividing the measurement data into a plurality of sections at the boundary detected in the boundary detection step;
A determining step for determining, for each of the plurality of sections, a type of shape component to be removed from the measurement data partitioned in the data partitioning step ;
A second shape correction step for performing a second shape correction on the measurement data to remove the shape component of the type determined in the determination step for each of the plurality of sections;
Have
The determining step determines the type of the shape component to be removed from the measurement data in the first section as the specific shape component, and removes a plurality of types of shape components from the measurement data in the second section. Determining the type of the shape component to be removed from the measurement data in the second section by individually obtaining and comparing the correction value when
Shape correction method. 第１の形状補正ステップでは、前記第１の形状補正として直線補正を行う、
請求項１に記載の形状補正方法。 In the first shape correction step, straight line correction is performed as the first shape correction.
The shape correction method according to claim 1. 前記境界検出ステップでは、前記形状補正データを複数のサブ区間に分け、２以上の互いに隣接する前記サブ区間ごとに当該サブ区間内の前記形状補正データの変化量を検出し、前記変化量が予め定めた閾値以下となる当該サブ区間が前記第１区間に属すると判定し、前記変化量が前記閾値よりも大きくなる当該サブ区間が前記第２区間に属すると判定する、
請求項１または２に記載の形状補正方法。 In the boundary detection step, the shape correction data is divided into a plurality of sub-sections, and a change amount of the shape correction data in the sub-section is detected for each of two or more adjacent sub-sections. It is determined that the sub-section that is equal to or less than a predetermined threshold belongs to the first section, and it is determined that the sub-section whose amount of change is larger than the threshold belongs to the second section.
The shape correction method according to claim 1 or 2. 前記境界検出ステップでは、２以上の互いに隣接する前記サブ区間内の前記形状補正データの最大値と最小値との差を前記変化量として検出する、
請求項３に記載の形状補正方法。 In the boundary detection step, a difference between a maximum value and a minimum value of the shape correction data in two or more sub-intervals adjacent to each other is detected as the change amount.
The shape correction method according to claim 3. 前記境界検出ステップでは、互いに隣接する前記第１区間及び前記第２区間の一方に対応する前記形状補正データのデータ数が予め定めたデータ数未満となる場合、前記第１区間及び前記第２区間の他方に対し前記一方を結合する、
請求項３または４に記載の形状補正方法。 In the boundary detection step, when the number of data of the shape correction data corresponding to one of the first section and the second section adjacent to each other is less than a predetermined number of data, the first section and the second section The one to the other of
The shape correction method according to claim 3 or 4. 前記決定ステップでは、前記第２区間内の前記測定データの二乗偏差と、複数種類の前記形状成分にそれぞれ対応した前記補正値の種類別の二乗偏差とを求め、前記測定データの二乗偏差よりも小さくなる前記補正値の二乗偏差の中の最大値に対応する前記形状成分を、前記第２区間内の前記測定データから除去する前記形状成分の種類として決定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の形状補正方法。 In the determining step, a square deviation of the measurement data in the second section and a square deviation for each type of the correction value corresponding to each of a plurality of types of the shape components are obtained, and more than the square deviation of the measurement data. Determining the shape component corresponding to the maximum value of the square deviation of the correction value to be reduced as the type of the shape component to be removed from the measurement data in the second section;
The shape correction method according to any one of claims 1 to 5. ワークの表面形状を測定する表面形状測定機で前記ワークの表面を走査して得られた測定データから、予め定めた特定の形状成分を除去する第１の形状補正を行って形状補正データを生成する第１の形状補正部と、
前記第１の形状補正部が生成した前記形状補正データから、前記測定データ内において前記第１の形状補正に適した第１区間と、前記第１の形状補正に適さない第２区間との境界を検出する境界検出部と、
前記境界検出部が検出した前記境界で前記測定データを複数の区間に区分するデータ区分部と、
前記データ区分部により区分された前記測定データから除去する形状成分の種類を前記複数の区間ごとに決定する決定部と、
前記測定データに対し、前記複数の区間ごとに前記決定部が決定した種類の前記形状成分を除去する第２の形状補正を行う第２の形状補正部と、
を備え、
前記決定部は、前記第１区間内の前記測定データから除去する前記形状成分の種類を前記特定の形状成分に決定し、前記第２区間内の前記測定データから複数種類の形状成分をそれぞれ除去する際の補正値を個別に求めて比較することにより、前記第２区間内の前記測定データから除去する前記形状成分の種類を決定する、
形状補正装置。 Shape correction data is generated by performing a first shape correction to remove a predetermined specific shape component from measurement data obtained by scanning the surface of the workpiece with a surface shape measuring machine for measuring the surface shape of the workpiece. A first shape correction unit that
A boundary between a first section suitable for the first shape correction and a second section not suitable for the first shape correction in the measurement data from the shape correction data generated by the first shape correction unit. A boundary detection unit for detecting
A data division unit for dividing the measurement data into a plurality of sections at the boundary detected by the boundary detection unit;
A determining unit that determines, for each of the plurality of sections, the type of shape component to be removed from the measurement data divided by the data dividing unit;
A second shape correction unit that performs a second shape correction on the measurement data to remove the shape component of the type determined by the determination unit for each of the plurality of sections;
With
The determination unit determines the type of the shape component to be removed from the measurement data in the first section as the specific shape component, and removes a plurality of types of shape components from the measurement data in the second section. Determining the type of the shape component to be removed from the measurement data in the second section by individually obtaining and comparing the correction value when
Shape correction device.
JP2015069271A 2015-03-30 2015-03-30 Shape correction method and shape correction apparatus Active JP6446765B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015069271A JP6446765B2 (en) 2015-03-30 2015-03-30 Shape correction method and shape correction apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015069271A JP6446765B2 (en) 2015-03-30 2015-03-30 Shape correction method and shape correction apparatus

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016188821A JP2016188821A (en) 2016-11-04
JP2016188821A5 JP2016188821A5 (en) 2018-01-11
JP6446765B2 true JP6446765B2 (en) 2019-01-09

Family

ID=57239663

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015069271A Active JP6446765B2 (en) 2015-03-30 2015-03-30 Shape correction method and shape correction apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6446765B2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111121710A (en) * 2019-12-13 2020-05-08 江苏易实精密科技股份有限公司 Method for measuring roughness of irregular curved surface
FR3100336A1 (en) * 2019-08-28 2021-03-05 Safran ANALYSIS OF THE COVERAGE OF A BLASTED SURFACE

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3537673B2 (en) * 1998-09-24 2004-06-14 株式会社ミツトヨ Trend correction method for surface texture measuring device
JP3821739B2 (en) * 2002-03-22 2006-09-13 株式会社ミツトヨ Measurement data shaping method
JP2007133468A (en) * 2005-11-08 2007-05-31 Ntt Facilities Inc Building environment support system, method, and program
DE102012215215A1 (en) * 2012-08-27 2014-05-28 Inb Vision Ag Method and device for detecting deviations of a surface of an object

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3100336A1 (en) * 2019-08-28 2021-03-05 Safran ANALYSIS OF THE COVERAGE OF A BLASTED SURFACE
CN111121710A (en) * 2019-12-13 2020-05-08 江苏易实精密科技股份有限公司 Method for measuring roughness of irregular curved surface

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016188821A (en) 2016-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101718752B1 (en) System and method for analyzing tire tread parameters
JP4611873B2 (en) Method for detecting three-dimensional measurement data using tolerance region
KR101949070B1 (en) Residual stress estimation method and residual stress estimation apparatus
KR101707709B1 (en) Method and apparatus for detecting repetitive structures in 3d mesh models
JP6446765B2 (en) Shape correction method and shape correction apparatus
JPWO2017094170A1 (en) Peak detection method and data processing apparatus
EP1252962A3 (en) Welding process stability assessment apparatus for pulsed arc welding
KR101850968B1 (en) Weld bead detecting apparatus
US7499830B2 (en) Computer-implemented techniques and system for characterizing geometric parameters of an edge break in a machined part
JP5100612B2 (en) Straightness measuring method and straightness measuring device
JP2003279343A (en) Measured-data shaping method
JP6150562B2 (en) Tool inspection method and tool inspection apparatus
JP2019536496A (en) Systems, devices and methods for three-dimensional analysis of eye bags
JP2013068580A (en) Apparatus and method for detecting weld bead defect
JP6956138B2 (en) Waveform display device and waveform display method
JP2017181263A (en) Defect detection device
JP2009058469A (en) Waveform measurement device
JP4798018B2 (en) Image matching device
JP2015200532A (en) Signal waveform data processing device
US9354248B2 (en) Method for measuring vibration characteristic of cantilever
KR20150029537A (en) Electric press, curve point detection method and program
CN112884833A (en) Method and device for detecting weld groove and computer equipment
JP7099830B2 (en) Image processing equipment
JP6282725B2 (en) Image data editing apparatus, image data editing method, and image data editing program
JP2014235129A (en) Method and apparatus for measuring tilt shape of wiper blade

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20171120

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171127

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180926

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20181105

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181118

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6446765

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250