JP2010243438A - 三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】パターン投影型の三次形状測定の原理に起因する測定誤差を抑えること。
【解決手段】本発明の三次元形状測定装置を例示する一態様は、測定対象物上に縞パターンを投影する投影手段（１３）と、測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手段（１４）と、測定対象物に対する縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手段（１０１）と、制御手段が取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、測定対象物上の各位置について行う選出手段（１００）と、測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の座標を、測定対象物の面形状として求める形状算出手段（１００）とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、位相シフト法によるパターン投影型の三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法に関する。

測定対象物の面形状（三次元形状）を非接触で測定する手法として、位相シフト法によるパターン投影型の三次元形状測定装置が知られている。この三次元形状測定装置では、正弦波状の強度分布を持つ縞パターンを測定対象物上に投影し、その縞パターンの位相を変化させながら測定対象物を繰り返し撮像し、それによって得られた複数枚の画像（輝度変化データ）を所定の演算式に当てはめることで、測定対象物の面形状に応じて変形した縞の位相分布（位相画像）を求め、その位相画像をアンラップ（位相接続）してから、測定対象物の高さ分布（高さ画像）に換算する。

因みに、特許文献１に開示の三次元形状測定装置は、飽和画素に起因した測定誤差を防ぐために、投影光量の異なる２通りの撮像条件下で輝度変化データを取得し、２通りの輝度変化データのコントラスト値を画素毎に評価し、コントラスト値の低かった輝度変化データを、演算対象から外している。

特開平２００５−２１４６５３号公報

しかしながら、三次元形状測定装置で発生する測定誤差は、飽和画素に起因したものに限られない。特に、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差は、パターン投影型の三次元形状測定をより実用的なものとするためには抑えておく必要がある。

そこで本発明は、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差を抑えることのできる三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法を提供することを目的とする。

本発明の三次元形状測定装置を例示する一態様は、測定対象物上に縞パターンを投影する投影手段と、前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手段と、前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手段と、前記制御手段が取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手段と、前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手段とを備える。

本発明の三次元形状測定方法を例示する一態様は、測定対象物上に縞パターンを投影する投影手順と、前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手順と、前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手順と、前記制御手順で取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手順と、前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手順とを含む。

本発明によれば、パターン投影型の三次元形状測定の原理に起因する測定誤差を抑えることのできる三次元形状測定装置及び三次元形状測定方法が実現する。

三次元形状測定装置の構成図 制御装置１０１の動作フローチャート 演算装置１００のＣＰＵ１５の動作フローチャート（前半） 演算装置１００のＣＰＵ１５の動作フローチャート（後半） 縞画像Ｉ_ｋ１、Ｉ_ｋ２、Ｉ_ｋ３、Ｉ_ｋ４の例 初期位相分布φ_ｋ（ｉ）の例 アンラップ後の位相分布ψ_ｋ（ｉ）の例 高さ分布Ｚ_ｋ（ｉ）の例 高さ候補Ｚ_ｋｉと評価値γ_ｋｉの例 選出された高さＺ_ｉの例 コントラスト値Ｃ_ｋｉの算出例

［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態を説明する。本実施形態は、三次元形状測定装置の実施形態である。

図１は、本実施形態の三次元形状測定装置の構成図である。図１に示すとおり、三次元形状測定装置は、測定対象物１１を載置したステージ１２と、投影部１３と、撮像部１４と、光源装置２１と、制御装置１０１と、演算装置１００とを備える。このうち投影部１３及び撮像部１４及び光源装置２１はそれぞれ制御装置１０１と接続されており、制御装置１０１を介して演算装置１００に接続される。

投影部１３は、ステージ１２の基準面に対して光軸が斜めになるような姿勢で配置されており、ステージ１２の測定対象物１１に向けてパターン光を照射する。この投影部１３には、照明素子２２と、パターン形成部２３と、投影光学系２４とが備えられる。

光源装置２１から射出した光は、光ファイバ２１’によって投影部１３の照明素子２２へと導光される。照明素子２２は、その光を適当な状態の照明光束に変換し、パターン形成部２３を略均一な強度で照明する。

パターン形成部２３は、透過率分布が可変のパネル（液晶表示素子など）であり、照明素子２２から入射した照明光束の断面強度に分布を付与する。パターン形成部２３は、一方向に正弦波状の透過率変化をもつ縞模様パターン（正弦格子パターン）を表示することにより、照明光束の断面強度分布を正弦波状とする。

パターン形成部２３から射出した照明光束は、投影光学系２４を介してステージ１２上の測定対象物１１へ入射する。これによって測定対象物１１上に正弦格子パターンが投影される。なお、測定対象物１１上に投影された正弦格子パターンは、測定対象物１１の面形状に応じて変形するので、その変形量から測定対象物１１の面形状を既知とすることができる。

撮像部１４は、ステージ１２の基準面に対して光軸が垂直となるように配置されており、測定対象物１１からの反射光を結像する結像光学系２５と、結像光学系２５が結像した測定対象物１１の像を撮像する撮像素子２６とを有している。なお、結像光学系２５には、特性の異なる複数のフィルタを装着し、かつそれらのフィルタの間で光路に挿入されるフィルタを切り換えるフィルタ機構２５’が配置されている。このフィルタ機構２５’が駆動されると、撮像素子２６へ入射可能な光の状態（例えば、波長成分及び偏光状態の組み合わせ）が変化する。

なお、ステージ１２が基準状態にあるとき、投影部１３の光軸と撮像部１４の光軸とはステージ１２の基準面上の或る位置（基準位置）で交わっており、それらの光軸が存在する平面は前述した正弦格子パターンの格子線と略垂直に交わっており、パターン形成部２３上の基準位置とステージ１２の基準位置とは投影光学系２４に関し共役関係にあり、ステージ１２の基準位置と撮像素子２６上の基準位置とは結像光学系２５に関し共役関係にある。

制御装置１０１には、ＣＰＵと、ＣＰＵの動作中に使用される記憶部と、ＣＰＵの制御下で動作する各種の駆動回路とが備えられる。なお、記憶部には、ＣＰＵの動作プログラムが格納されており、ＣＰＵの動作（つまり制御装置１０１の動作）は、その動作プログラムに従う。具体的に、制御装置１０１は、光源装置２１及びパターン形成部２３を駆動することにより測定対象物１１へ正弦格子パターンを投影し、その状態で撮像素子２６を駆動することにより測定対象物１１の画像（縞画像）を取得し、演算装置１００へ送出する。

なお、制御装置１０１は、パターン形成部２３上の表示パターンを制御することにより、測定対象物１１へ投影される正弦格子パターンの位相をシフトさせることができる。また、制御装置１０１は、ステージ１２を撮像部１４の光軸方向（Ｚ方向）へ変位させることにより、測定対象物１１に対する正弦格子パターンのフォーカス位置を変化させることができる。また、制御装置１０１は、撮像素子２６の１フレーム当たりの電荷蓄積時間を調節することにより、撮像の露光量を調節することができる。また、制御装置１０１は、光源装置２１のパワーを調節することにより、正弦格子パターンの投影光量を調節することができる。また、制御装置１０１は、フィルタ機構２５’を駆動することにより、撮像素子２６が検出可能な光の状態（例えば、波長成分及び偏光状態の組み合わせ）を調節することができる。

したがって、制御装置１０１は、以下の状態（１）〜（４）の組み合わせの異なる様々な測定条件を三次元形状測定装置に設定することができる。

（１）正弦格子パターンのフォーカス位置。

（２）撮像の露光量。

（３）正弦格子パターンの投影光量。

（４）検出可能な光の状態。

以下、本実施形態では、制御装置１０１が後述するステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、ｋ_ｍａｘ種類の測定条件とし、それらｋ_ｍａｘ種類の測定条件の間では状態（２）〜（４）が共通であり、かつ状態（１）が互いに異なるものとする。

演算装置１００は、ＣＰＵ１５と、記憶部１６と、モニタ１７と、入力部１８とを有している。ＣＰＵ１５は、制御装置１０１から送出される縞画像を解析して測定対象物１１の面形状のデータを取得する。

記憶部１６は、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体で構成されており、制御装置１０１から送出される縞画像のデータや、ＣＰＵ１５が取得した面形状のデータを記憶することができる。また、記憶部１６には、ＣＰＵ１５の動作プログラムが予め記憶されており、ＣＰＵ１５の動作は、その動作プログラムに従う。

モニタ１７は、ＣＰＵ１５からの指示に応じて測定対象物１１の面形状などを表示する。入力部１８は、測定開始指示を含む各種の指示をユーザーから受け付ける。

図２は、制御装置１０１の動作フローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。

ステップＳ１１：制御装置１０１は、条件番号ｋを初期値１に設定する。

ステップＳ１２：制御装置１０１は、三次元形状測定装置の測定条件を第ｋ測定条件に設定する。

ステップＳ１３：制御装置１０１は、画像番号ｍを初期値１に設定する。

ステップＳ１４：制御装置１０１は、正弦格子パターンの位相シフト量を（ｍ−１）π／２に設定する。

ステップＳ１５：制御装置１０１は、光源装置２１をＯＮすることにより、位相シフト量が（ｍ−１）π／２である正弦格子パターンを測定対象物１１へ投影し、その状態で測定対象物１１の縞画像Ｉ_ｋｍを取得し、その縞画像Ｉ_ｋｍを演算装置１００へ送出する。

ステップＳ１６：制御装置１０１は、現在の画像番号ｍが最高値ｍ_ｍａｘに達したか否かを判別し、達していなければステップＳ１７へ移行し、達していればステップＳ１８へ移行する。

ステップＳ１７：制御装置１０１は、画像番号ｍをインクリメントしてからステップＳ１４へ戻る。なお、本実施形態では、上述したステップＳ１６における判別基準（最高値ｍ_ｍａｘ）は４に設定されるものとする。よって、ステップＳ１４〜Ｓ１７のループは４回繰り返され、４枚の縞画像（縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４）が取得されることになる。なお、図５に示すのは、縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４の例である。

ステップＳ１８：制御装置１０１は、現在の条件番号ｋが最高値ｋ_ｍａｘに達したか否かを判別し、達していなければステップＳ１９へ移行し、達していればフローを終了する。

ステップＳ１９：制御装置１０１は、条件番号ｋをインクリメントしてからステップＳ１２へ戻る。なお、本実施形態では、上述したステップＳ１８における判別基準（最高値ｋ_ｍａｘ）は３に設定されるものとする。よって、ステップＳ１２〜Ｓ１９のループは３回繰り返され、３種類の測定条件下で４枚ずつの縞画像、すなわちトータルで２４枚の縞画像（縞画像Ｉ_１１〜Ｉ_１４、Ｉ_２１〜Ｉ_２４、Ｉ_３１〜Ｉ_３４）が取得されることになる。

図３は、演算装置１００のＣＰＵ１５の動作フローチャート（前半）である。以下、各ステップを順に説明する。なお、フローの開始時点では、制御装置１０１が取得した２４枚の縞画像Ｉ_１１〜Ｉ_１４、Ｉ_２１〜Ｉ_２４、Ｉ_３１〜Ｉ_３４の全てが演算装置１００の記憶部１６へ格納済みである。

ステップＳ２１：ＣＰＵ１５は、条件番号ｋを初期値１に設定する。

ステップＳ２２：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉを初期値１に設定する。

ステップＳ２３：ＣＰＵ１５は、第ｋ測定条件下で取得された４枚の縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４を記憶部１６から読み出し、それら縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４のうち、第ｉ画素に関する４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉを参照する。そして、ＣＰＵ１５は、それら４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉを位相シフト中の輝度変化データとして４バケット法の式（１）に当てはめることにより、初期位相φ_ｋｉを算出する。そして、ＣＰＵ１５は、その初期位相φ_ｋｉを、第ｋ測定条件下における第ｉ画素の初期位相として記憶部１６へ格納する。

ステップＳ２４：ＣＰＵ１５は、現在の画素番号ｉが最高値ｉ_ｍａｘに達したか否かを判別し、達していなければステップＳ２５へ移行し、達していればステップＳ２６へ移行する。

ステップＳ２５：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉをインクリメントしてからステップＳ２３へ戻る。なお、上述したステップＳ２４における判別基準（最高値ｉ_ｍａｘ）は、撮像素子２６の画素数相当に設定される（実際の画素数は４００００以上であるが、以下では簡単のため画素数を２０とする。）。よって、ステップＳ２３〜Ｓ２５のループは２０回繰り返され、初期位相φ_ｋｉの分布（初期位相分布φ_ｋ（ｉ））が取得されることになる。なお、図６に示すのは、初期位相分布φ_ｋ（ｉ）の例である。

ステップＳ２６：ＣＰＵ１５は、現在の条件番号ｋが最高値ｋ_ｍａｘ（ここでは３）に達したか否かを判別し、達していなければステップＳ２７へ移行し、達していればステップＳ２８へ移行する。

ステップＳ２７：ＣＰＵ１５は、条件番号ｋをインクリメントしてからステップＳ２２へ戻る。なお、上述したステップＳ２６における判別基準（最高値ｋ_ｍａｘ）は３なので、ステップＳ２２〜Ｓ２７のループは３回繰り返され、３種類の測定条件下で１つずつの初期位相分布、すなわちトータルで３つの初期位相分布（初期位相分布φ_１（ｉ）、φ_２（ｉ）、φ_３（ｉ））が取得されることになる。

ステップＳ２８：ＣＰＵ１５は、条件番号ｋを初期値１に設定する。

ステップＳ２９：ＣＰＵ１５は、第ｋ測定条件の初期位相分布φ_ｋ（ｉ）を記憶部１６から読み出し、その初期位相分布φ_ｋ（ｉ）にオフセット分布Δ（ｉ）を加算するアンラップ処理（位相接続）を行い、アンラップ後の位相分布ψ_ｋ（ｉ）を取得する（なお、オフセット分布Δ（ｉ）は、別途測定され記憶部１６へ予め格納されたもの、或いは、位相飛び検出により自動で設定されたものである。）。なお、図７に示すのは、アンラップ後の位相分布ψ_ｋ（ｉ）の例である。さらに、ＣＰＵ１５は、アンラップ後の位相分布ψ_ｋ（ｉ）を高さ分布Ｚ_ｋ（ｉ）に換算し、その高さ分布Ｚ_ｋ（ｉ）を、第ｋ測定条件下の高さ分布として記憶部１６へ格納する。なお、図８に示すのは、高さ分布Ｚ_ｋ（ｉ）の例である。

ステップＳ３０：ＣＰＵ１５は、現在の条件番号ｋが最高値ｋ_ｍａｘ（ここでは３）に達したか否かを判別し、達していなければステップＳ３１へ移行し、達していれば図４のステップＳ３２へ進む。

ステップＳ３１：ＣＰＵ１５は、条件番号ｋをインクリメントしてからステップＳ２９へ戻る。なお、上述したステップＳ３０における判別基準（最高値ｋ_ｍａｘ）は３なので、ステップＳ２９〜Ｓ３１のループは３回繰り返され、３種類の測定条件下で１つずつの高さ分布、すなわちトータルで３つの高さ分布（第１測定条件下の高さ分布Ｚ_１（ｉ）、第２測定条件下の高さ分布Ｚ_２（ｉ）、第３測定条件下の高さ分布Ｚ_３（ｉ））が取得されることになる。

なお、第１測定条件下の高さ分布Ｚ_１（ｉ）、第２測定条件下の高さ分布Ｚ_２（ｉ）、第３測定条件下の高さ分布Ｚ_３（ｉ）のうち、第ｉ画素に関する３つの高さＺ_１ｉ、Ｚ_２ｉ、Ｚ_３ｉは、後述するステップにて第ｉ画素に関する高さ候補として使用される。よって、以下では、第ｉ画素に関する３つの高さＺ_１ｉ、Ｚ_２ｉ、Ｚ_３ｉを、それぞれ「第１高さ候補Ｚ_１ｉ」、「第２高さ候補Ｚ_２ｉ」、「第３高さ候補Ｚ_３ｉ」と称す。

図４は、演算装置１００のＣＰＵ１５の動作フローチャート（後半）である。以下、各ステップを順に説明する。

ステップＳ３２：ＣＰＵ１５は、条件番号ｋを初期値１に設定する。

ステップＳ３３：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉを初期値１に設定する。

ステップＳ３４：ＣＰＵ１５は、第ｋ測定条件下で取得された４枚の縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４を記憶部１６から読み出し、それら縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４のうち第ｉ画素に関する４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉを参照し、それら輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉを以下の式（２）〜（４）へ当てはめることにより評価値γ_ｋｉを算出する。そして、ＣＰＵ１５は、その評価値γ_ｋｉを、第ｉ画素の第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉの評価値として記憶部１６に格納する。以下、その評価値γ_ｋｉが第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉに付与されたものとして説明する。

なお、式（２）〜（４）で算出される評価値γ_ｋｉは、第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉの算出元となった輝度変化データ（ここでは４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉ）のコントラスト値である。よって、評価値γ_ｋｉは、第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉの評価値であると共に、第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉの算出元となった輝度変化データ（ここでは４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉ）の評価値でもある。この評価値γ_ｋｉが高いほど輝度変化データ（ここでは４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉ）の信頼性は高くなるので、第ｋ高さ候補Ｚ_ｋｉの信頼性も高くなる。

ステップＳ３５：ＣＰＵ１５は、現在の画素番号ｉが最高値ｉ_ｍａｘ（ここでは２０）に達したか否かを判別し、達していなければステップＳ３６へ移行し、達していればステップＳ３７へ移行する。

ステップＳ３６：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉをインクリメントしてからステップＳ３４に戻る。なお、上述したステップＳ３５における判別基準（最高値ｉ_ｍａｘ）は２０に設定されるので、ステップＳ３４〜Ｓ３６のループは２０回繰り返され、全画素の高さ候補に対して評価値（評価値γ_ｋ１〜γ_ｋ２０）が付与されることになる。なお、図９の左表は、全画素の第１高さ候補に付与された評価値の例である。表中の「Ｚ座標」が高さ候補Ｚ_ｋｉを示しており、「γ値」はその高さ候補Ｚ_ｋｉの評価値γ_ｋｉを示している。また、表中の「Ｘ座標」、「Ｙ座標」は、個々の画素の位置を測定対象物１１上の座標に換算したものである。

ステップＳ３７：ＣＰＵ１５は、現在の条件番号ｋが最高値ｋ_ｍａｘに達したか否かを判別し、達していなければステップＳ３８へ移行し、達していればステップＳ３９へ移行する。

ステップＳ３８：ＣＰＵは、条件番号ｋをインクリメントしてからステップＳ３３に戻る。なお、上述したステップＳ３７における判別基準（最高値ｋ_ｍａｘ）は３なので、ステップＳ３３〜Ｓ３８のループは３回繰り返され、全画素の全高さ候補に対して評価値（評価値γ_１１〜γ_１２０、γ_２１〜γ_２２０、γ_３１〜γ_３２０）が付与されることになる。なお、図９の左表は、全画素の第１高さ候補に付与された評価値の例であり、図９の中表は、全画素の第２高さ候補に付与された評価値の例であり、図９の右表は、全画素の第３高さ候補に付与された評価値の例である。

ステップＳ３９：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉを初期値１に設定する。

ステップＳ４０：ＣＰＵ１５は、第ｉ画素の第１高さ候補Ｚ_１ｉ、第２高さ候補Ｚ_２ｉ、第３高さ候補Ｚ_３ｉを記憶部１６から読み出し、第１高さ候補Ｚ_１ｉ、第２高さ候補Ｚ_２ｉ、第３高さ候補Ｚ_３ｉのうち最も大きな評価値が付与されているものを選出し、それを第ｉ画素の高さＺ_ｉとして記憶部１６に格納する。

ステップＳ４１：ＣＰＵ１５は、現在の画素番号ｉが最高値ｉ_ｍａｘに達したか否かを判別し、達していなければステップＳ４２へ移行し、達していればステップＳ４３へ移行する。

ステップＳ４２：ＣＰＵ１５は、画素番号ｉをインクリメントしてからステップＳ４０へ戻る。なお、上述したステップＳ４１における判別基準（最高値ｉ_ｍａｘ）は２０に設定されるので、ステップＳ４０〜Ｓ４２のループは２０回繰り返され、全画素の高さ（高さＺ_１〜Ｚ_２０）が選出されることになる。

仮に、全画素の第１高さ候補、第２高さ候補、第３高さ候補の評価値がそれぞれ図９の左表、中表、右表のとおりであった場合には、全画素に関して選出される高さは、図１０の表のとおりとなる。図９の各表において丸印の付与された高さ候補は、他の２つの高さ候補と比べて評価値の大きかった高さ候補である。図１０の表に示す高さの集合は、図９の各表において丸印の付与された高さ候補の集合に一致する。

ステップＳ４３：ＣＰＵ１５は、ステップＳ４０〜Ｓ４２のループで選出された高さＺ_１〜Ｚ_２０の集合、すなわち高さ分布Ｚ（ｉ）を、測定対象物１１の高さ分布Ｚ（Ｘ、Ｙ）に換算し、それを測定対象物１１の面形状データとして記憶部１６に保存し、フローを終了する。この際、ＣＰＵ１５は、その高さ分布Ｚ（Ｘ、Ｙ）をモニタ１７上に表示してもよい。

以上、本実施形態の測定装置は、正弦格子パターンのフォーカス位置を変化させながら各画素の輝度変化データ（ここでは４つの輝度値Ｉ_ｋ１ｉ〜Ｉ_ｋ４ｉ）を繰り返し取得し（ステップＳ１１〜Ｓ１９）、各画素に関して取得された複数の輝度変化データ（輝度値Ｉ_１１ｉ〜Ｉ_１４ｉ、輝度値Ｉ_２１ｉ〜Ｉ_２４ｉ、輝度値Ｉ_３１ｉ〜Ｉ_３４ｉ）のうち、信頼性の高い輝度変化データから導出された高さ候補Ｚ_ｋｉを、その画素の高さＺ_ｉとして選出する（ステップＳ３２〜Ｓ４３）。

したがって、本実施形態の測定装置によれば、表面の高低差が大きい測定対象物のように、正弦格子パターンのピントが合いにくい測定対象物をも、精度良く測定することができる。

［実施形態への補足］
なお、上記実施形態では、正弦格子パターンのフォーカス位置を変更する方法として、ステージ１２をＺ方向へ変位させる方法を採用したが、他の方法、例えば、投影部１３及び撮像部１４の全体をＺ方向へ変位させる方法を採用してもよい。

また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のコントラスト値γを使用したが、輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のコントラスト値γの代わりに、輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）の振幅値Ａを使用してもよい。なお、振幅値Ａは、式（２）によって算出することができる。この振幅値Ａの大きい高さ候補ほど、信頼性が高いとみなせる。

また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のコントラスト値γを使用したが、輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のコントラスト値γの代わりに、輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のオフセット値Ｂを使用してもよい。なお、オフセット値Ｂは、式（３）によって算出することができる。このオフセット値Ｂの小さい高さ候補ほど、信頼性が高いとみなせる。

また、上記実施形態では、高さ候補の評価値として、その高さ候補の算出元となった輝度変化データ（ここでは４つの輝度値）のコントラスト値γを使用したが、このような時間方向のコントラスト値γの代わりに、空間方向のコントラスト値Ｃを使用してもよい。なお、或る画素Ｉ_ｋｉに関する空間方向のコントラスト値Ｃ_ｋｉは、例えばＣＰＵ１５による次の手順（ａ）〜（ｃ）で算出することができる。

（ａ）図１１の矢印で示すとおり４枚の縞画像Ｉ_ｋ１〜Ｉ_ｋ４のうち十分に輝度の高い領域同士を繋ぎ合わせて１枚の合成画像Ｉ_ｋを作成する。

（ｂ）合成画像Ｉ_ｋのうち画素Ｉ_ｋｉを中心とした局所領域Ａ_ｉを設定する。

（ｃ）局所領域Ａ_ｉ内で互いに隣接する画素間の差分を算出し、その差分の局所領域Ａ_ｉ内の総和値（又は平均値）を求め、その値を画素Ｉ_ｋｉのコントラスト値Ｃ_ｋｉとする。

また、上記実施形態では、高さ候補の評価に１つの評価値しか使用しなかったが、複数の評価値を使用してもよい。例えば、上述したコントラスト値γとコントラスト値Ｃとの双方を使用してもよい。但し、複数の評価値を使用する場合は、それら評価値の重み付け平均値により高さ候補の信頼性を判断することになる。

また、上記実施形態では、演算装置１００の手順を以下の（Ａ）〜（Ｃ）とした。

（Ａ）全画素に関する複数の輝度変化データから、全画素に関する複数の高さ候補を算出する（ステップＳ２１〜Ｓ３１）。

（Ｂ）複数の高さ候補の中から信頼性の高いものを画素毎に選出する（ステップＳ３２〜４２）。

（Ｃ）各画素について選出された高さ候補のみによって面形状データを作成する（ステップＳ４３）。

しかし、演算装置１００の手順を以下の（Ａ’）、（Ｂ’）に変更してもよい。

（Ａ’）全画素に関する複数の輝度変化データの中から、信頼性の高い輝度変化データを画素毎に選出する。

（Ｂ’）各画素について選出された輝度変化データのみから面形状データを作成する。

因みに、手順（Ａ’）、（Ｂ’）によると、位相演算（輝度変化データから位相を算出する演算）の対象を、必要な画素のみに制限することができるので、効率的である。

また、上記実施形態では、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）の互いに異なる３つの測定条件としたが、状態（１）の互いに異なる２つの測定条件、又は状態（１）の互いに異なる４以上の測定条件としてもよい。

また、上記実施形態では、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）のみが互いに異なる複数の測定条件としたが、前述した状態（２）〜（４）の何れかのみが互いに異なる複数の測定条件としてもよい。

例えば、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（２）又は状態（３）のみが互いに異なる複数の測定条件とした場合は、表面の反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。

また、例えば、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（４）のみが互いに異なる複数の測定条件とした場合は、表面の色や材質が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。

また、上記実施形態では、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）のみが互いに異なる３つの測定条件としたが、前述した状態（２）〜（４）の組み合わせが互いに異なる多数の測定条件としてもよい。

例えば、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）及び状態（２）の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合には、表面の高低差が大きく、かつ反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。

また、例えば、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）及び状態（３）の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合にも、表面の高低差が大きく、かつ反射率が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。

また、例えば、ステップＳ１２にて設定可能な測定条件を、状態（１）及び状態（４）の組み合わせが互いに異なる様々な測定条件とした場合には、表面の高低差が大きく、かつ色や材質が非一様な測定対象物をも精度良く測定することができる。

また、上記実施形態では、フィルタ機構２５’の配置先を投影光学系２４としたが、投影部１３及び撮像部１４の何れかの光路中であれば他の箇所としてもよい。

また、上記実施形態には、初期位相φを算出するために必要な縞画像の数が４である４バケット法が適用されたが、その数が３である３バケット法、その数が７である７バケット法など、他の位相シフト法が適用されてもよい。

また、上記実施形態の記憶部に記憶されているプログラムは、バージョンアップなどで更新されたファームウエアプログラムであってもよい。すなわち、既存の測定処理及び解析処理のファームウエアプログラムを更新することで、本実施形態の測定処理及び解析処理を提供するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、図２に示した測定処理及び図３、図４に示した解析処理の全部がＣＰＵによってソフトウエア的に実現されたが、測定処理及び解析処理の全部又は一部がＡＳＩＣによってハードウエア的に実現されてもよい。

１１・・・測定対象物、１２・・・ステージ、１３・・・投影部、１４・・・撮像部１４、２１・・・光源装置、１０１・・・制御装置、１００・・・演算装置

Claims (10)

1. 測定対象物上に縞パターンを投影する投影手段と、
   前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手段と、
   前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手段と、
   前記制御手段が取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手段と、
   前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の座標を、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手段と、
   を備えることを特徴とする三次元形状測定装置。
2. 請求項１に記載の三次元形状測定装置において、
   前記制御手段は、
   前記撮像手段が検出可能な光の状態と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
   ことを特徴とする三次元形状測定装置。
3. 請求項１に記載の三次元形状測定装置において、
   前記制御手段は、
   前記縞パターンの投影光量又は前記撮像手段の露出と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
   ことを特徴とする三次元形状測定装置。
4. 請求項１〜請求項３の何れか一項に記載の三次元形状測定装置において、
   前記選出手段は、
   コントラストの高い輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
   ことを特徴とする三次元形状測定装置。
5. 請求項１〜請求項３の何れか一項に記載の三次元形状測定装置において、
   前記選出手段は、
   振幅の大きい輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
   ことを特徴とする三次元形状測定装置。
6. 測定対象物上に縞パターンを投影する投影手順と、
   前記測定対象物上に投影される縞パターンの位相を変化させながら、その測定対象物の撮像を繰り返すことにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを取得する撮像手順と、
   前記測定対象物に対する前記縞パターンのフォーカス位置を変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させることにより、前記測定対象物上の各位置から輝度変化データを複数ずつ取得する制御手順と、
   前記制御手順で取得した複数の輝度変化データの中から信頼性の高いものを選出する選出処理を、前記測定対象物上の各位置について行う選出手順と、
   前記測定対象物上の各位置について選出された輝度変化データによって表される各位置の高さを、前記測定対象物の面形状として求める形状算出手順と、
   を含むことを特徴とする三次元形状測定方法。
7. 請求項６に記載の三次元形状測定方法において、
   前記制御手順では、
   前記撮像手順で検出可能な光の状態と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
   ことを特徴とする三次元形状測定方法。
8. 請求項６に記載の三次元形状測定方法において、
   前記制御手順では、
   前記縞パターンの投影光量又は前記撮像手順の露出と、前記縞パターンのフォーカス位置との組み合わせを変化させながら、前記輝度変化データの取得を繰り返し実行させる
   ことを特徴とする三次元形状測定方法。
9. 請求項６〜請求項８の何れか一項に記載の三次元形状測定方法において、
   前記選出手順では、
   コントラストの高い輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
   ことを特徴とする三次元形状測定方法。
10. 請求項６〜請求項８の何れか一項に記載の三次元形状測定装置において、
    前記選出手順では、
    振幅の大きい輝度変化データほど信頼性が高いとみなす
    ことを特徴とする三次元形状測定方法。

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