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技術 三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラム

出願人 株式会社キーエンス
発明者 田中俊輔柳瀬健吾
出願日 2018年6月20日 (1年3ヶ月経過) 出願番号 2018-116828
公開日 2018年10月18日 (1年0ヶ月経過) 公開番号 2018-163167
状態 特許登録済
技術分野 光学的手段による測長装置
主要キーワード プロファイル線 プロファイルグラフ 形状除去 正規分布図 各解析処理 表面性状パラメータ 閾値表 重複度合い
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年10月18日)のものです。
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図面 (17)

課題

複数の試料の表面の違いを解析する場合に定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータ種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供する。

解決手段

測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付け、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する。少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する。

概要

背景

従来、共焦点顕微鏡デジタルマイクスコープ等、光学顕微鏡を含む三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して得られた高さ情報を有する測定データを用いて、様々な解析処理を実行する。解析処理とは、例えば二次元の試料画像上に設定されたプロファイル線に沿ってプロファイルグラフを表示する、あるいはプロファイル線に沿った線粗さ解析する等を意味する。

複数の試料の表面の違いを解析する場合、特許文献1に示すような粗さ解析を実行する。粗さ解析を実行する場合、解析結果は、Ra、Rz、Sa、Std等30個以上の粗さパラメータで評価される。

概要

複数の試料の表面の違いを解析する場合に定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供する。測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付け、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する。少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する。

目的

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の試料の表面の違いを解析する場合に、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供する

効果

実績

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請求項1

試料の三次元形状を測定して、三次元形状情報を含む測定データを取得する三次元形状測定ユニットと、測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットとを有する三次元形状測定装置であって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする三次元形状測定装置。

請求項2

前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項1に記載の三次元形状測定装置。

請求項3

前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項1に記載の三次元形状測定装置。

請求項4

入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する領域分割手段を備え、前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。

請求項5

前記二次元平面上で、前記パラメータ値算出手段でパラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付ける領域指定受付手段を備えることを特徴とする請求項4に記載の三次元形状測定装置。

請求項6

解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付ける分類パラメータ選択受付手段を備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。

請求項7

前記分類パラメータ表示手段は、特定された分類パラメータごとに、複数の単位の分類度合いを示すグラフを表示することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。

請求項8

前記分類パラメータごとに表示する優先順位対応付けて記憶しておき、前記分類パラメータ表示手段は、前記分類パラメータを優先順位順に表示することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか一項に記載の三次元形状測定装置。

請求項9

試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットであって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする測定データ処理ユニット。

請求項10

前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項9に記載の測定データ処理ユニット。

請求項11

前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項9に記載の測定データ処理ユニット。

請求項12

試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能な測定データ処理方法であって、前記測定データ処理ユニットは、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける第1の工程と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第2の工程と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する第3の工程と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する第4の工程とを含むことを特徴とする測定データ処理方法。

請求項13

前記第3の工程は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項12に記載の測定データ処理方法。

請求項14

前記第3の工程は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする請求項12に記載の測定データ処理方法。

請求項15

試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記測定データ処理ユニットを、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段、及び少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。

請求項16

前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする請求項15に記載のコンピュータプログラム。

請求項17

前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする請求項15に記載のコンピュータプログラム。

技術分野

0001

本発明は、複数の試料の表面の違いを解析する場合に、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータ種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムに関する。

背景技術

0002

従来、共焦点顕微鏡デジタルマイクスコープ等、光学顕微鏡を含む三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して得られた高さ情報を有する測定データを用いて、様々な解析処理を実行する。解析処理とは、例えば二次元の試料画像上に設定されたプロファイル線に沿ってプロファイルグラフを表示する、あるいはプロファイル線に沿った線粗さ解析する等を意味する。

0003

複数の試料の表面の違いを解析する場合、特許文献1に示すような粗さ解析を実行する。粗さ解析を実行する場合、解析結果は、Ra、Rz、Sa、Std等30個以上の粗さパラメータで評価される。

先行技術

0004

特開2013−201399号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかし、複数の試料の表面の違いを解析する場合、例えばマスター品とサンプル品との表面仕上げの状態を比較する場合等には、手触り、輝き、摩擦性電磁気特性等、感覚的な違いや定性的な違いがあることは理解できるが、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することは困難であるという問題点があった。

0006

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の試料の表面の違いを解析する場合に、定量的に表面の状態の違いを評価するためのパラメータの種別を特定することが可能な三次元形状測定装置、測定データ処理ユニット、測定データ処理方法、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0007

上記目的を達成するために第1発明に係る三次元形状測定装置は、試料の三次元形状を測定して、三次元形状情報を含む測定データを取得する三次元形状測定ユニットと、測定データを用いて試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットとを有する三次元形状測定装置であって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。

0008

また、第2発明に係る三次元形状測定装置は、第1発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0009

また、第3発明に係る三次元形状測定装置は、第1発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0010

また、第4発明に係る三次元形状測定装置は、第1乃至第3発明のいずれか1つにおいて、入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する領域分割手段を備え、前記パラメータ値算出手段は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することを特徴とする。

0011

また、第5発明に係る三次元形状測定装置は、第4発明において、前記二次元平面上で、前記パラメータ値算出手段でパラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付ける領域指定手段を備えることを特徴とする。

0012

また、第6発明に係る三次元形状測定装置は、第1乃至第5発明のいずれか1つにおいて、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付ける分類パラメータ選択受付手段を備えることを特徴とする。

0013

また、第7発明に係る三次元形状測定装置は、第1乃至第6発明のいずれか1つにおいて、前記分類パラメータ表示手段は、特定された分類パラメータごとに、複数の単位の分類度合いを示すグラフを表示することを特徴とする。

0014

また、第8発明に係る三次元形状測定装置は、第1乃至第7発明のいずれか1つにおいて、前記分類パラメータごとに表示する優先順位対応付けて記憶しておき、前記分類パラメータ表示手段は、前記分類パラメータを優先順位順に表示することを特徴とする。

0015

次に、上記目的を達成するために第9発明に係る測定データ処理ユニットは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットであって、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段とを備えることを特徴とする。

0016

また、第10発明に係る測定データ処理ユニットは、第9発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0017

また、第11発明に係る測定データ処理ユニットは、第9発明において、前記分類パラメータ特定手段は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0018

次に、上記目的を達成するために第12発明に係る測定データ処理方法は、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能な測定データ処理方法であって、前記測定データ処理ユニットは、測定データを、複数の単位に分類した測定データとして入力を受け付ける第1の工程と、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する第2の工程と、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する第3の工程と、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する第4の工程とを含むことを特徴とする。

0019

また、第13発明に係る測定データ処理方法は、第12発明において、前記第3の工程は、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0020

また、第14発明に係る測定データ処理方法は、第12発明において、前記第3の工程は、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定することを特徴とする。

0021

次に、上記目的を達成するために第15発明に係るコンピュータプログラムは、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する測定データ処理ユニットで実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記測定データ処理ユニットを、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付ける測定データ入力受付手段、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段、算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する分類パラメータ特定手段、及び少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する分類パラメータ表示手段として機能させることを特徴とする。

0022

また、第16発明に係るコンピュータプログラムは、第15発明において、前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする。

0023

また、第17発明に係るコンピュータプログラムは、第15発明において、前記分類パラメータ特定手段を、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する手段として機能させることを特徴とする。

0024

第1発明、第9発明、第12発明及び第15発明では、試料の三次元形状を測定して取得した三次元形状情報を含む測定データを用いて、試料の三次元形状に関する解析処理を実行し、解析結果を表示部に表示する。測定データ処理ユニットは、測定データを、複数の単位に分類した複数の測定データとして入力を受け付け、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。算出された複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定し、少なくとも特定された分類パラメータを表示部に表示する。これにより、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に試料の表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

0025

第2発明、第10発明、第13発明及び第16発明では、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する。これにより、有意差が存在すると統計的に判定された分類パラメータを特定することができるので、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

0026

第3発明、第11発明、第14発明及び第17発明では、算出されたパラメータ値に基づいて、複数のグループ間におけるパラメータの平均値の差分が所定の閾値以上であるか否かをパラメータごとに判定し、判定結果に基づいて分類パラメータを特定する。これにより、一定以上の差分が存在すると判定された分類パラメータを特定することができるので、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

0027

第4発明では、入力を受け付けた単位に対応する二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割し、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。これにより、一の単位領域内に測定データが1つしかない場合であっても、複数の領域に分割した状態でそれぞれパラメータ値を算出することができ、統計処理を実行して精度良く分類パラメータを特定することが可能となる。

0028

第5発明では、二次元平面上で、パラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付けるので、試料の表面の違いを解析するための分類パラメータを特定するために、定性的に相違があると考えられる領域を指定することが可能となる。

0029

第6発明では、解析結果を行列状に表示する場合、追加表示する分類パラメータの選択を受け付けるので、解析結果に合わせて見やすいように分類パラメータを表示することができる。

0030

第7発明では、特定された分類パラメータごとに、複数のグループの分類度合いを示すグラフを表示するので、分類パラメータとしてどの分類パラメータが適切であるか否かを容易に比較することができ、試料の表面の違いを解析するための分類パラメータを確実に特定することが可能となる。

0031

第8発明では、分類パラメータごとに表示する優先順位を対応付けて記憶しておき、分類パラメータを優先順位順に表示するので、試料の表面の違いを解析するための最適な分類パラメータを特定することが可能となる。

発明の効果

0032

本発明によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に試料の表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

図面の簡単な説明

0033

本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の構成を模式的に示すブロック図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの、CPU等の制御部を用いた場合の構成を示すブロック図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの機能ブロック図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの2つのグループに分類した測定データ入力受付画面例示図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの3つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。
パラメータRaのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。
パラメータRzのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。
線粗さのパラメータの例示図である。
角スペクトルを説明するための画像の例示図及び角スペクトルの例示図である。
面粗さのパラメータの例示図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの領域分割の例示図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの分類パラメータの表示画面の例示図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの解析結果を行列状に表示する場合の模式図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットの解析結果を行列状に追加表示する場合の模式図である。
本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の測定データ処理ユニットのCPUの処理手順を示すフローチャートである。
分布表示領域に表示されるグラフの例示図である。

実施例

0034

以下、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置について、図面に基づいて具体的に説明する。図1は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置の構成を模式的に示すブロック図である。

0035

図1に示すように、本実施の形態に係る三次元形状測定装置10は、測定データ処理ユニット1と三次元形状測定ユニット2とで構成されている。三次元形状測定ユニット2は、レーザ光源52を有しており、レーザ光源52から単一波長光出射される。出射された単一波長光は、X−Yスキャン光学系54を経由して第1ハーフミラー56で反射され、対物レンズ20を通じてステージ58上の試料Mに照射される。

0036

試料Mの反射光は、第1ハーフミラー56で反射され、続いて第2ハーフミラー22で反射された後に、第1結像レンズ24へ誘導される。第1結像レンズ24の焦点位置がピンホール26に合致した光だけが、共焦点絞りとしてのピンホール26を通過し、ピンホール26を通過した反射光が受光素子28に入力される。

0037

三次元形状測定ユニット2は、白色光源30も備えている。白色光源30から出射された白色光は、第1ハーフミラー56と対物レンズ20との間に設けられた第3ハーフミラー32で反射され、試料Mに照射される。

0038

三次元形状測定ユニット2は、カラーCCDカメラ34を備えており、第1ハーフミラー56を通過した光を第2結像レンズ36で結像した像を撮像する。撮像された画像が、測定データ処理ユニット1における解析処理の対象となる。

0039

点光源であるレーザ光源52から出射された光は、X−Yスキャン光学系54を介して観察視野内を走査位置単位に分割してX−Y走査され、受光素子28は走査位置ごとの反射光を検出する。また、対物レンズ20は、矢印で示すようにZ軸方向(光軸方向)に駆動され、走査位置ごとにZ軸方向に焦点位置を変化させる。したがって、受光素子28では、対物レンズ20のZ軸方向の位置ごとの反射光が検出される。また、白色光源30の反射光は、カラーCCDカメラ34で検出され、走査位置ごとに、レーザ光源52を用いて検出した焦点位置における試料Mの色情報を検出する。

0040

受光素子28及びカラーCCDカメラ34は、コンピュータで構成された測定データ処理ユニット1に接続されており、それぞれ検出された測定データを測定データ処理ユニット1へ送信する。測定データを受信した測定データ処理ユニット1は、受信した測定データに基づいて解析処理を実行する。解析結果は、測定データ処理ユニット1の表示装置(表示部)43で表示される。

0041

図2は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の、CPU等の制御部を用いた場合の構成を示すブロック図である。図2に示すように、本実施の形態に係る測定データ処理ユニット1は、少なくとも動作を制御する制御プログラムを実行するCPU(制御部)11、メモリ12、記憶装置13、I/Oインタフェース14、ビデオインタフェース15、可搬型ディスクドライブ16、通信インタフェース17及び内部バス18を備えている。

0042

CPU11は、内部バス18を介して三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置13に記憶されているコンピュータプログラム100に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ12は、SRAM、SDRAM等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム100の実行時にロードモジュール展開され、コンピュータプログラム100の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。

0043

記憶装置13は、内蔵される固定型記憶装置(ハードディスク)、ROM等で構成されている。記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100は、プログラム及びデータ等の情報を記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体90から、可搬型ディスクドライブ16によりダウンロードされ、実行時には記憶装置13からメモリ12へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース17を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。

0044

記憶装置13は、ハードディスク等で構成されており、測定データ記憶部131及びパラメータ情報記憶部132を備えている。測定データ記憶部131には、三次元形状測定ユニット2において、試料の三次元形状を測定して取得した、三次元形状情報を含む測定データを、複数のグループに対応付けて記憶する。

0045

パラメータ情報記憶部132は、入力を受け付けた複数のグループごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについて、それぞれパラメータ値を算出して記憶する。パラメータ情報記憶部132に記憶されているパラメータ値は、パラメータごとにパラメータ値の統計処理を実行し、有意差の有無を判定する、あるいは所定の閾値以上の差分の存在を判定する基礎データとなる。

0046

通信インタフェース17は内部バス18に接続されており、インターネット、LAN、WAN等の外部のネットワーク網に接続されることにより、三次元形状測定装置10の三次元形状測定ユニット2、あるいは外部のコンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。

0047

I/Oインタフェース14は、キーボード41、マウス42等の入力装置と接続されており、解析処理に必要なパラメータ情報等の入力を受け付ける。ビデオインタフェース15は、LCD等の表示装置43と接続され、解析結果を一覧表示する。

0048

図3は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の機能ブロック図である。本実施の形態に係る測定データ処理ユニット1の測定データ入力受付手段301は、三次元形状測定ユニット2の受光素子28及びカラーCCDカメラ34における画像データを、複数の単位、例えば複数のグループに分類した複数の測定データとして入力を受け付ける。入力を受け付けた測定データは、記憶装置13の測定データ記憶部131に記憶される。

0049

複数のグループ(単位)に分類する場合の定性的あるいは定量的な項目としては、例えば光沢度、手触り、気密度摩擦力摩耗、焼き付き、潤滑性接着性密着性剥離し易さ、外観、鮮映性(塗装面の輝き)、光学的性能耐蝕性絶縁性疲労破壊強さ、電磁気特性、接触面の熱伝導電気抵抗接合面剛性寸法測定精度、肌触り印刷品位騒音振動のいずれかである。

0050

図4は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の2つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。図4に示すように、複数のグループに分類する測定データの一覧を表示する測定データ表示領域45に表示されている測定データを、マウス等のドラッグドロップ操作によりグループ分類領域46、47へ移動する。例えばグループ1には良否判定良品と判定された「OK品」を、グループ2には不良品と判定された「NG品」を、それぞれ分類しても良い。タブレット等の場合には、操作ボタン48を選択することにより移動させることで、複数のグループに分類して複数の測定データとして入力を受け付けることができる。

0051

もちろん、2つのグループに分類することに限定されるものではない。図5は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の3つのグループに分類した測定データ入力受付画面の例示図である。図5に示すように、複数のグループに分類する測定データの一覧を表示する測定データ表示領域45に表示されている測定データを、マウス等のドラッグ&ドロップ操作によりグループ分類領域46、47、49へ移動する。例えばグループ1には条件1のデータを、グループ2には条件2のデータを、グループ3には条件3のデータを、それぞれ分類しても良い。タブレット等の場合には、操作ボタン48を選択することにより移動させることで、複数のグループに分類して複数の測定データとして入力を受け付けることができる。

0052

図3に戻って、パラメータ値算出手段304は、入力を受け付けた複数の単位ごとに、試料の表面の状態に関する複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出する。パラメータ値算出手段304で算出された、パラメータごとのパラメータ値は、記憶装置13のパラメータ情報記憶部132に記憶される。

0053

パラメータ値の算出方法として、例えば代表的な粗さパラメータを用いる方法であり、算術平均高さを示す線粗さのパラメータRaは、基準長さにおける高さR(x)の実態値の平均値として算出する。図6は、パラメータRaのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。

0054

図6に示すように、基準長さlr内の輪郭曲線につき、所定の基準高さ反転させた高さ(絶対値)の平均値としてパラメータRaのパラメータ値を算出している。計算式は、基準長さlr内にN個の高さを計測するプロット点が存在するとして、(式1)で表すことができる。

0055

0056

もちろん、線粗さのパラメータとしては、パラメータRaに限定されるものではない。図7は、パラメータRzのパラメータ値の算出方法を説明するための例示図である。

0057

図7に示すように、基準長さlr内の輪郭曲線につき、基準高さからの高さが最も高い山の高さRpと、基準高さからの深さが最も深い谷の深さRvとの和として、パラメータRzのパラメータ値を算出している。計算式は、(式2)で表すことができる。

0058

0059

ほとんどのユーザは、線粗さのパラメータとして上述したRa、Rzを使用しており、他のパラメータについては意味を理解することなく放置しているのが現状である。図8は、線粗さのパラメータの例示図である。図8に示すように、上述した基準高さからの高さが最も高い山の高さRp、基準高さからの深さが最も深い谷の深さRv、RpとRvとの和Rz、算術平均高さRa以外にも、様々なパラメータが存在する。

0060

また、パラメータとして線粗さのパラメータに限定する必要はなく、例えば面粗さを示すパラメータであっても良い。線粗さのパラメータRaを拡張した算術平均高さのパラメータSaが、その代表的な面粗さのパラメータである。

0061

パラメータSaのパラメータ値は、領域中の高さを計測するプロット点の高さ(表面の平均面からの高さ)の絶対値の平均値として算出する。計算式で表すと、(式3)のようになる。

0062

0063

また、角スペクトル関数が最大となる角度の値である角スペクトルのパラメータStdを用いても良い。図9は、角スペクトルを説明するための画像の例示図及び角スペクトルの例示図である。

0064

図9(a)に示す画像では、一定角度の方向に形成された節目模様の中に、異なる角度の一条模様が表示されている。図9(b)は、図9(a)に示す画像から角スペクトルを求めた分布図である。図9(b)に示すように、一定角度の方向に形成された節目模様は70度弱の方向であることがわかり、一条の模様は110度強の方向であることがわかる。

0065

角スペクトルを求める関数は、(式4)に定義されており、図9(b)は(式4)に基づいて算出している。

0066

0067

もちろん、面粗さのパラメータについても、上述したパラメータに限定されるものではない。図10は、面粗さのパラメータの例示図である。図10に示すように、上述した算術平均高さのパラメータSa、角スペクトルのパラメータStd以外にも、様々なパラメータが存在する。

0068

図3に戻って、パラメータ値算出手段304では、入力を受け付けた複数のグループ(単位)ごとに、試料の表面の状態に関するパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出しているが、一のグループについて一の画像データ(測定データ)しか入力を受け付けていない場合、統計処理、特に後述するT検定を実行することができない(最低限4個のデータが必要となる)。

0069

そこで、領域分割手段302を設けておき、一のグループ(単位)に対応する二次元平面(画像平面)上での単位領域を複数の領域に分割することが好ましい。これにより、パラメータ値算出手段304は、分割された複数の領域ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することができ、一のグループに複数のパラメータ値が存在する状態で分類パラメータを特定することができる。

0070

図11は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の領域分割の例示図である。図11に示すように、まず測定データを取得する単位領域110の指定を受け付ける。次に、マウス等の操作により、単位領域を4つの領域111、112、113、114に分割する。そして、分割された複数の領域111、112、113、114ごとに、複数のパラメータについてそれぞれパラメータ値を算出することにより、一の単位領域において、同一のパラメータについて少なくとも4つのパラメータ値を求めることができるので、後述するT検定を確実に実行することができる。

0071

なお、領域指定受付手段303を設けておき、二次元平面上で分割された複数の領域の中から、パラメータ値を算出する対象となる領域の指定を受け付けても良い。ユーザが定性的に相違があると認識している領域を指定することができるので、より確実に定量的に試料の表面の違いを解析することができる分類パラメータを特定することが可能となる。

0072

分類パラメータ特定手段305は、算出されて記憶されている複数のパラメータ値に基づいて、複数のパラメータの中から、測定データを複数の単位に分類するための分類パラメータを特定する。例えば、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理を実行して、試料の表面の違いを解析することが容易な分類パラメータを特定する。統計処理としては、例えば周知のT検定を実行する。統計処理の種類は特に限定されるものではない。

0073

具体的には、以下の手順で処理を実行する。まず、分類された2つのグループの測定データに対して、Sフィルタ、Fオペレーション、Lフィルタを選択して適用する。

0074

Sフィルタとは、小さいスケールの成分を取り除くフィルタ(ローパスフィルタ)であり、カットオフ値λsに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのNAに応じてフィルタの波長(カットオフ値の逆数)を決めても良いし、データの水平分解能よりも大きい、規格上の最小のカットオフ値(カットオフ波長)を選択しても良い。また、規格に定義されている全Sフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。

0075

Fオペレーションとは、基礎表面から形状を除去するためのフィルタであり、傾き補正に相当する形状除去のためのフィルタである。

0076

Lフィルタとは、大きいスケールの成分を取り除くフィルタ(ハイパスフィルタ)であり、カットオフ値λcに相当するフィルタである。具体的には、例えばレンズのNAに応じてフィルタの波長(カットオフ値の逆数)を決めても良いし、規格に定義されている全Lフィルタのうち最も有意差が大きいフィルタを採用しても良い。

0077

フィルタ処理後、例えばISO25178の規格に応じて表面性状パラメータ(線粗さパラメータ又は面粗さパラメータ)のパラメータ値を算出する。例えば上述した角スペクトルのパラメータStdのパラメータ値を算出して、模様の筋目の方向を特定する。

0078

次に、特定された筋目の方向に対して垂直な方向に1つ又は複数の線を引き、それぞれの線の高さデータに対してカットオフ値λs、λcを適用して、図8に示す線粗さのパラメータのパラメータ値を算出する。これを全てのグループの測定データに対して実行し、すべてのパラメータに対してそれぞれT検定を実行してパラメータごとに有意差の有無を判定する。

0079

T検定とは、2つの母集団がいずれも正規分布に従うことを前提として、平均が等しいか否かを判定する検定を意味する。2つのグループの分散が等しいと仮定できる場合はスチューデントのT検定を、分散が等しいと仮定できない場合はウェルチのT検定を採用する。

0080

T検定を利用しない場合には、2つのグループの平均値の距離が、2つのグループ間の標準偏差の和の何倍に相当するかに応じて、分離可能であるか否かを判定する。2つのグループの分布を正規分布に当てはめて、2つの正規分布の重複度合いに応じて判定することもできる。

0081

なお、有意差が存在すると判定された場合であっても意味のない有意差である場合には有意差がないものとみなしても良い。例えば、パラメータRaに有意差が存在すると判定された場合であっても、レンズ、データサイズ等の測定条件から所定値より小さいと判断されたときには誤差とみなうべきと判断することができる。このとき、有意差が存在しないと判定することができる。

0082

また、統計処理を実行し、パラメータごとに有意差の有無を判定することに限定されるものではなく、統計処理を実行することなく分類パラメータを特定しても良い。具体的には、以下の手順で分類パラメータを特定する。

0083

まず、パラメータごとに閾値を事前に設定しておく。次に2つのグループの測定データについて、すべての粗さパラメータのパラメータ値を算出する。そして、2つのグループの粗さパラメータの平均値の差分が設定された閾値以上である場合には、分類パラメータとして特定可能なパラメータであると判断することができる。

0084

図3に戻って、分類パラメータ表示手段306は、少なくとも特定された分類パラメータを表示手段(表示部)43に表示する。分類パラメータ表示手段306は、分類パラメータだけを表示することに限定されるものではなく、解析結果に加えて分類パラメータを追加表示するものであっても良い。

0085

図12は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の分類パラメータの表示画面の例示図である。図12の例では、パラメータ122ごとに、各グループのパラメータ値の平均値の分布を分布表示領域123にグラフ表示している。

0086

設定された各パラメータの閾値は、閾値表示領域125に表示されている。閾値に対する分離度合いに応じて、分類パラメータを表示している。つまり、分離度合いの高い順に優先順位を付け、優先順位の高い順に分布表示領域123にグラフ表示する。

0087

また、分離度表示領域121には、パラメータごとに分類パラメータとして採用するべきか否かの度合いを示す指標である分離度を表示する。図12の例では、「◎」、「○」、「△」により、分離度を表現しており、分離度が「◎」ほど分類パラメータとして適していることを示している。

0088

ここで、分離度は、2つのグループをグループ1、グループ2として、(式5)で算出することができる。

0089

0090

例えば、(式5)で算出した分離度が‘6’より大きい場合には「◎」を、‘3’より大きく‘6’以下である場合には「○」を、‘1’より大きく‘3’以下である場合には「△」を、それぞれ表示する。

0091

なお、選択領域124にはチェックボックスを分類パラメータ選択受付手段として設けてある。チェックボックスがマウス42の操作により選択された場合、選択された分類パラメータが、解析結果に追加表示される。

0092

まず、解析結果を行列状に表示する場合、例えば3種類の設定情報、すなわち解析方法ごとの設定情報(以下、解析処理単位設定情報)、測定データごとの設定情報(以下、ファイル単位設定情報)、及び測定データそれぞれについて異なる解析方法を設定する設定情報(以下、セル単位設定情報)の3つを組み合わせて表示する。

0093

図13は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の解析結果を行列状に表示する場合の模式図である。図13の例では、行単位で測定データ(ファイル)ごとの解析結果を表し、列単位で解析方法(解析処理)ごとの解析結果を表している。

0094

この場合、解析処理単位設定情報は、複数の解析処理単位設定情報をひとまとまりとした解析処理単位設定セット401として、各列がどの解析処理に対する解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、画像表示の種別として、「レーザカラー」、「レーザ」、「カラー」、「高さ」等が、解析処理単位設定情報となる。

0095

ファイル単位設定情報は、複数のファイル単位設定情報をひとまとまりとしたファイル単位設定セット402として、各行がどの設定情報に対して複数の解析方法で解析処理を実行した解析結果であるのかを示している。例えばプロファイル計測処理の場合、高さデータ、カラーデータ等の測定データが、ファイル単位設定情報となる。

0096

セル単位設定情報403は、各解析処理に対するファイル個別の設定情報を示している。これらを組み合わせることにより、解析結果を行列状に表示することができる。

0097

図12の選択領域124で選択を受け付けた分類パラメータは、行列状に表示された解析結果に追加表示される。図14は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1の解析結果を行列状に追加表示する場合の模式図である。

0098

図14の例では、解析処理単位設定情報として「レーザ+カラー」が選択されており、「レーザ+カラー情報」に関する解析結果が測定データごとに、高さ画像とともに表示されている。そして、分類パラメータとしてパラメータStrが選択された場合、測定データごとのパラメータ値が、追加表示される。

0099

図15は、本発明の実施の形態に係る三次元形状測定装置10の測定データ処理ユニット1のCPU11の処理手順を示すフローチャートである。測定データ処理ユニット1のCPU11は、三次元形状測定ユニット2の受光素子28及びカラーCCDカメラ34における画像データを、複数の単位、例えば複数のグループに分類した複数の測定データとして入力を受け付け(ステップS1501)、記憶装置13の測定データ記憶部131に記憶する(ステップS1502)。

0100

CPU11は、一グループの測定データの数が4個以上であるか否かを判断する(ステップS1503)。CPU11が、測定データの数が4個より少ないと判断した場合(ステップS1503:NO)、CPU11は、測定データを取得した二次元平面上での単位領域を複数の領域に分割する(ステップS1504)。

0101

CPU11が、測定データの数が4個以上であると判断した場合(ステップS1503:YES)、CPU11は、ステップS1504をスキップし、パラメータごとにパラメータ値を算出して記憶する(ステップS1505)。CPU11は、記憶されている複数のパラメータ値に基づいてパラメータごとにT検定を実行し(ステップS1506)、複数のパラメータの中から、測定データを複数のグループ(単位)に分類するための分類パラメータを特定する(ステップS1507)。例えば、算出されたパラメータ値に基づいてパラメータごとに統計処理としてT検定を実行して、試料の表面の違いを解析することが容易な分類パラメータを特定する。

0102

CPU11は、少なくとも特定された分類パラメータを表示手段(表示部)43に表示する(ステップS1508)。もちろん、分類パラメータだけを表示しても良いし、解析結果に加えて分類パラメータを追加表示するものであっても良い。

0103

以上のように本実施の形態によれば、試料の表面の違いを解析する場合に、パラメータ値の相違として明確に差が出てくる分類パラメータを特定することができ、ユーザにとって選択することが困難である、定量的に表面の状態の違いを評価することが可能な分類パラメータを選択することが可能となる。

0104

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば図12の例では、パラメータ122ごとに、各グループのパラメータ値の平均値の分布を分布表示領域123にグラフ表示しているが、母集団が多ければヒストグラムで表示すれば良い。しかし、母集団が少ない場合には、ヒストグラムでは分布を把握することができない。そこで、実データから平均値と不定分散とを算出し、正規分布図として算出すれば良い。

0105

図16は、図12に示す分布表示領域123に表示されるグラフの例示図である。図16の例では、4つの実データ161のみが存在する場合、分布を表示することはできない。そこで、4つの実データ161の平均値と分散を算出して、正規分布曲線162を求めて表示する。

0106

図12に示す分布表示領域123には、正規分布曲線のみを表示しても良いし、実データのみ、あるいは両方を表示しても良い。また、いわゆる箱ひげ図を用いても良い。

0107

1 測定データ処理ユニット
2三次元形状測定ユニット
10三次元形状測定装置
11 CPU
12メモリ
13記憶装置
90可搬型記録媒体
100コンピュータプログラム
131 測定データ記憶部
132パラメータ情報記憶部

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