JPH0363507A - 立体形状検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、焦点位置が異なる複数の画像から、任意の対
象物の立体的形状が精度良好にして検出されるようにし
た立体形状検出方法に関するものである。

〔従来の技術］ これまで、焦点位置に着目した立体形状検出方法として
は、特開昭６１−１２４８０９号公報に記載されたもの
が知られている。これによる場合、被検査体としての凹
凸パターンからは焦点位置を変えてそれぞれパターン検
出が行なわれ、これら焦点位置情報とパターン位置情報
とからパターンの平面的および立体的な寸法が算出され
るようになっている。より具体的には、ＬＳＩウェハの
パターンを例として、これより焦点調製機構により焦点
面を順次変化させた画像が検出され、その映像信号の最
もシャープな部分を抽出、台底することによって、０段
差パターンでの上の段差エッヂ、下の段差エッヂの何れ
に対してもピントの合った段差パターンの検出、■最も
シャープな部分が抽出される場合での焦点位置からはパ
ターンの立体的寸法（厚さ）の検出、■フォトレジスト
のパターンの場合、コントラスト最大の映像信号からは
、その変化率最大点としてパターン段差部での上下端位
置の検出、といったことなどが可能となっている。

一方、論文「分散値を利用した画像合成法」（電子通信
学会論文誌’８３／１０　Ｖｏｌ、Ｊ６６−Ｄ　Ｎｏ、
１０）によれば、焦点位置の異なる画像から小領域毎の
明るさの分散を求め、これより各画像の中で合焦部分を
抽出したうえ台底することによって、画像全体に亘って
焦点の合った画像が得られるようになっている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、特開昭６１−１２４８０９号公報によれ
ば、薄膜パターン段差部での上下端位置など、固有のコ
ントラストや固有な信号波形上の特徴を有する部分の位
置を特定することによって、段差パターン部での上下端
位置や厚さが検出され得ても、段差パターンの平坦部を
含む立体形状全体までは検出され得ないものとなってい
る。

一方、論文「分散値を利用した画像合成法」では、焦点
位置が異なる画像から全面合焦の画像が得られているが
、それら画像から立体形状を求めることまでは考慮され
ていないものとなっている。

したがって、これまでは、焦点位置の異なる画像から立
体形状は何隻検出されていなく、ましてや高さ方向（Ｚ
方向）に例えばΔ２づつ焦点位置を変化させて得た画像
から、Δ２より細かい高さ分解能をもつようにして立体
形状を検出することは何等考えられていないものとなっ
ている。

本発明の目的は、焦点位置が異なる画像より、対象物の
立体形状を精度良好にして検出し得る立体形状検出方法
を供するにある。

また、本発明の他の第１の目的は、画像間の焦点位置差
よりもより細かい分解能で以て、対象物の立体形状を検
出し得る立体形状検出方法、第２の目的は、拡散表面や
鏡面など、テックスチャをもたない表面を有する対象物
であっても、その対象物の立体形状を検出し得る立体形
状検出方法、第３の目的は、より高速に対象物の立体形
状が検出され得る立体形状検出方法、第４の目的は、特
に第１の目的に関連してより高速に対象物の立体形状が
検出され得る立体形状検出方法をそれぞれ供するにある
。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、同一対象物について焦点位置が異なる複数
の画像を得るようにするが、対象物上の点各々について
それら複数の画像より合焦測度が最大となる画像を選択
し、この画像での焦点位置をその点についての高さとし
て求めることで達成される。

また、本発明の他の第１の目的は、合焦測度が最大値と
なる画像についての焦点位置を、画像間に内挿された合
焦測度より求めることで、第２の目的は、拡散面や鏡面
など、テックスチャをもたない対象物表面に対□しては
、合焦点位置ではその表面が高いコントラストをもつべ
く対象物を照明光によって照射することで、第３の目的
は、複数の画像各々は、対象物と画像検出光学系との間
の相対的位置関係が連続的に変化されつつある間に求め
られることで、第４の目的は、合焦測度が最大となる画
像についての焦点位置を、予め算出、記憶されているマ
トリックスデータを参照し求めることで達成される。

〔作用〕

要は、対象物上の点各々について焦点位置が異なる複数
の画像を得、合焦測度が最大となる画像の焦点位置をそ
の点についての高さとして求めようというものである。

点各々の高さからは対象物の立体形状が求められるわけ
であるが、その際、画像間に合焦点位置を内挿する場合
には、より小さい高さ分解能を以て点各々についての高
さが求められ、対象物の立体形状は精度良好にして求め
られるというものである。ところで、画像検出では対象
物上の合焦点位置部分での面粗さやテックスチャを検出
することが重要であるが、その表面にそれらを有しない
対象物に対しては、マルチスシ ボナト像や格子パターン、ランクムテックスチャを、合
焦点位置面でコントラストが良好なるべく投影するよう
にすればよい。その表面にテックスチャがもたらせられ
ることで、立体形状が検出可能となるものである。また
、焦点位置が異なる複数の画像は、対象物・画像検出光
学系間の相対的位置関係をステップ的に変化せしめるこ
とで得られるが、その相対的位置関係を連続的に変化さ
せつつ例えば一定周期的毎に画像を得る場合は、焦点位
置が異なる複数の画像はより高速にして得られ、この結
果として対象物の立体形状もまた高速に求められるとい
うものである。更に、対象物上の点各々について、合焦
測度が最大となる画像の焦点位置を求めるには各種の演
算が要されるが、最終的な途中演算結果をアドレスとし
てマトリックスデータを参照する場合には、より早く最
終的な演算結果、即ち、点各々についての高さが求めら
れるというものである。

〔実施例〕

以下、本発明を第１図から第９図により説明する。

先ず本発明に係る立体形状検出装置について説明すれば
、第１図はその概略構成を対象物ｌとともに示したもの
である。本例での対象物はその表面が金属粒子の焼結体
など、ランダムで鮮明なテックスチャを有するものとし
て仮定されており、その表面の合焦測度が通常の明視野
照明状態下で検出されるようになっている。

即ち、対象物１はランプ６からの照明光が照明レンズ５
、ハーフミラ−４を介し照明されている状態で、その高
さが試料台２を介し上下機構３によって上下動されてい
る間に、その画像が結像レンズ７を介しＴＶカメラや１
次元イメージセンサなどの各種撮像手段としての像検出
器８で検出されるようになっている。結像レンズ７やこ
れを含む画像検出光学系全体を上下動させても同様に画
像が検出されるが、何れにしてもこれにより異なる焦点
位置での画像が複数得られるわけである。

本例では説明の簡単化上、合焦点位置の高さはＺｓ、Ｚ
ｚ、Ｚｓ　　（Ｚｚ　　Ｚｔ−Ｚｚ　　Ｚｓ−Δ２（一
定）として仮定）として示されており、また、図示の状
態では画像検出光学系の焦点位置はＺ３に一致するもの
として示されたものとなっている。さて、第２図（ａ）
にはそれら高さＺ　１．Ｚ　ｔ、　Ｚ　ｓ各々に対応す
る映像信号Ｖ、、Ｖ、、Ｖ、が例示されているが、一般
に映像信号は合焦点位置部分が最も鮮明であり信号振幅
が大きく、しかもその部分での周波数も大きなものとな
っている。再び第１図に戻り説明すれば、合焦測度検出
部９では像検出器８からのそれら映像信号Ｖ　ｒ、　Ｖ
　ｔ、　Ｖ　ｓより入力画面上での点各々について合焦
測度が求められるようになっている。ここにいう合焦測
度とは、その点での焦点の合い具合を代表して示す数値
として定義されるが、合焦測度は例えば以下のようにし
て求められるようになっている。

即ち、合焦点位置の高さＺｓ　　（ｉ＝１．２．・・・
ｎ）での対象物からの検出画像をＶＢ　（ｘ、　ｙ）と
すれば、検出画像Ｖｔ　（Ｘ、　ｙ）からコントラスト
画像Ｃｒ　（ｘｔ　ｙ）は式（１）によって求められる
ようになっている。

Ｃｈ　（ｘ、　ｙ）＝　ｌ　−Ｖｔ　（ｘ−１，Ｖ）＋
２Ｖｌ　（ｘ、　ｙ）Ｖｔ　（ｘｔＬｙ）ｌ＋１−ＶＡ
（ｘ、？ｙ−１）　’＋　２　Ｖｉ（ｘ、　ｙ）−Ｖｔ
　（に、ｙ＋１）・・・・・・　（１） 更にＣｈ　（ｘ、　ｙ）からは合焦測度Ｆ！　（Ｘ、ｙ
）が式（２）によって求められる。

但し、ｍ、ｍ’は予め定められた定数であり、局部画像
の加算領域を示すものとなっている。

式（２）より明らかなように、本例での合焦測度Ｆえ（
ｘ、　ｙ）はコントラスト画像ＣＩ　（ｘ、　ｙ）の局
所加算、即ち、平滑化に相当したものとなっている。

第３図はその合焦測度検出部の一具体的構成を示したも
のである。図示のように、検出画像■ｌ（Ｘ、　ｙ）で
の映像信号はＡ／Ｄ変換回路１２で順次ディジタル量に
変換されたうえシフトレジスタ（検出画像−走査線分の
容量をもつ）　１３．１４を順次介されることによって
、シフトレジスタ１３．１４各々からは１走査線前、２
走査線前の映像信号が併せて得られるようになっている
。したがって、これら映像信号とＡ／Ｄ変換回路Ｉ２か
らの映像信号とをコントラスト抽出回路１５に入力せし
めれば、コントラスト抽出回路１５ではそれら映像信号
各々にもとづきその内部で式（１）に従ってコントラス
ト画像Ｃ，（χ、　ｙ＞が求められるものである。この
ようにして求められたコントラスト画像ＣＩ　（Ｘ、　
ｙ）はその後Ａ／Ｄ変換回路１２からの映像信号と同様
にして、シフトレジスタ（検出画像−走査線分の容ｆｔ
）　１６．１７を順次介され、シフトレジスタ１６．１
７各々からのものとともに平滑化回路１８に入力され、
平滑化口８Ｌ８では式（２）に従って焦点量Ｆｔ（に、
　ｙ）が求められるものである。平滑化回路１８への入
力は図示のようであることから、本例では既述の定数ｍ
′はｌであり、これに応じてｍの値も１に設定されたも
のとなっている。以上の処理はパイプライン的に処理さ
れ得ることがら、その処理は実時間的に行なわれ得るも
のとなっている。

なお、コントラスト画像Ｃｉ　（ｘ＋　ｙ）が算出され
た際に、その値が予め定められるしきい値Ｔ１以下の場
合には、Ｃ１（ｘ、　ｙ）は以下のように処理されても
よい。

ＣＩ　（Ｘ、ｙ）＝Ｏ（Ｃｉ　（χ、　ｙ）≦Ｔ、の場
合）・・・・・・　（３） これは、焦点ずれ部分でのノイズ除去のための処理であ
る。また、本例ではコントラスト画像ＣＩ（ｘ、　ｙ）
は３（χ方向の画素数）Ｘ３（ｙ方向の画素数）画素に
対する２次微分の絶対値和として表現されているが、こ
れに限定されることなく５×５画素など、より大きな局
所画像範囲内での２次微分であってもよい。２次微分以
外にはラプラシアン、ガウシアンラプラシアン、１次微
分、２×２画素のロバーッグラディエントなど、各種の
微分オペレータをＣｉ（ｘ、　ｙ）算出のために適用し
得るものとなっている。場合によっては、式（４）とし
て示すように、濃度の分数値よりＣｔ　（ｘ＋　ｙ）が
求められてもよいものである。

（Ｖｉ（ｘ＋Δｘ、ｙ＋Δｙ）　−Ｖ　ｕ　（ｘ、ｙ）
　　）　”・・・・・・　（４） 但し、Ｖμ（ｘ、　ｙ）は次式で与えられる平均濃度で
ある。

Ｖ！（ｘ＋Δｘ、ｙ＋Δｙ）　　　　・・・・・・　（
５）更に、式（２）では平滑化のための局所加算が行な
われているが、これは平均値処理や中間値処理であって
も、また、その他のノイズ処理であってもよい。尤も、
検出画像が極めて均質なテックスチャを有し、ノイズ成
分も極めて少ない場合には、その処理は省略可能となっ
ている。

さて、以上のようにして合焦測度Ｆ、が求められるが、
第２図（ロ）は第２図（ａ）に示す映像信号Ｖ、。

Ｖ、、Ｖ、各々に関連した合焦測度Ｆ　ｌ、　Ｆ　ｔ、
　Ｆ　ｓを一次元的に示したものである。これより合焦
点部分に対応した映像信号位置では合焦測度が大として
検出されるようになっている。

次に合焦測度最大値位置検出について説明すれば、いま
、対象物上の点各々について第４図（ａ）に示すように
Ｆｉ（ｘ、ｙ）（１＝１，２・・・・・・、ｎ）が求め
られているとして、これらＦｌ　（ＸＩ　ｙ）より合焦
測度が最大となるｌ焦点位置を求めるようにすれば、最
終的に対象物の立体形状Ｚ（ｘ、ｙ）が求められること
になる。より具体的に説明すれば、第４図中）は第４図
（ａ）に示す対象物上のある座標点（ｘ＋ｙ）について
のＦｌの値をプロットしたものであるが、合焦測度Ｆが
最大値Ｆｐとなる場合での２座標Ｚｐを求めるようにす
れば、これがその座標点（ｘ、　ｙ）での高さとして求
められるというものである。第１図（Ｃ）は第１図中）
におけるＸ方向任意座標位ｌｘでのＦムの分布を示すが
、この分布より合焦測度Ｆの最大値Ｆｌを求め、これに
対する２座標Ｚ、を求めるようにすれば、この２座標Ｚ
ｐが任意座標位置Ｘでの高さとして求められ、結果的に
対象物の立体形状が検出されるものであることが判る。

以上のように合焦測度Ｆの最大値Ｆｌに対する２座標Ｚ
、を求めることが必要となるが、２座標Ｚｐは例えば以
下のようにして求められるものとなっている。

即ち、この方法ではＦｔ（χ、　ｙ）のデータ分布は式
（６）に示すように、ガウス分布として仮定されるよう
になっている。

但し、σはＦの分散を示す。

この式（６）にもとづきＺ座標Ｚ、を求めるには、座標
点（ｘ＋　ｙ）についてのＦ　＋　（ｘ、ｙ）　（ｉ・
１．２・・・・・・ｎ）の中より最大値Ｆｌとその２座
標Ｚｍ、更にはその前のＦａ−１（ＬＶ）とその２座標
Ｚｌｌ−１、およびその後のＦ□１（ｘ＋　ｙ）とその
２座標Ｚ□１が求められるようになっている。結果的に
（Ｆ、、。

Ｚ□＋）、（Ｆ−、Ｚ−、）、（Ｆ、、＋、　Ｚ□、）
がＦ４（ｘ、ｙ）の中より求められるものであるが、こ
れらを式（６）中のＦ、　　ｚに代入すれば、未知数と
してのＦ　ｐｎ番。

Ｚ２が以下のように、容易に求められるものである。

Ｃ＝　　（Ｚ−−＋　　Ｚ−）　（ｊ！　−Ｆ−１−Ｆ
−−＋）Ｄ＝　　（Ｚ、−２１１）（ｆｆｉ１％ＦＩＩ
−、−１，ＩＦ、　）である。

・・・（田 したがって、対象物上の座標点（Ｘ、　ｙ　＞全てにつ
いて、式（７）に従って演算すれば、対象物の立体形状
Ｚ（ｘ、ｙ）が求められるわけである。Ｚ、を求めるの
に式（８）、　（９）は必ずしも必要とはされないが、
Ｆ、の値が予め設定されているしきい値Ｔ２よりも大き
く、しかもσの値が予め設定されているしきい値Ｔ、よ
りも小さい場合のみ式（７）で得られた値をそのままＺ
２として用い、それ以外の場合はＺｐとして特殊な値、
例えば０を用いるようにすれば、ＺＩから２７までの何
れでも焦点が合わない背景部などを除去し得るものとな
っている。

以上の合焦測度最大値位置は合焦測度最大値位置検出部
１０で検出されるが、第５図はその具体内構Ｉ′Ｉｉ、
（但し、しきい値Ｔ□Ｔ、による判定処理は含まず）を
示したものである。これによる場合、３つの連続したＦ
　ｔ　（ｘ、　ｙ）、　　Ｆ　ｚ−＋（Ｌ　Ｖ＞−Ｆ　
１−ｚ（に、　ｙ）を更新可として記憶するフレームメ
モリ１９゜２０、２１、これらフレームメモリ１９．２
０．２１にＦｉ（Ｘ、　？）を選択的に書き込むための
選択回路２２、フレームメモリ１９．２０．２１の何れ
か２つからはＦ　ｌ−２（ｘ、ｙ）、Ｆ　ｉ　−＋　（
Ｘ＋　Ｖ）を、また、合焦測度検出部９からのＦｌ　（
ｘ、　ｙ）を入力としてＦｔ−＋（ｘ、　ｙ）が最大か
否かを判定する最大値抽出回路２３、任意の座標点（ｘ
、　ｙ）においてＦｚ−＋（Ｌ　ｙ）が極大であった場
合に、Ｆｉ−＋（ｘ、　ｙ）をＦａ　（Ｌ　Ｖ）として
書き込むフレームメモリ２４、その場合に最大値抽出回
路２３内において求められたΔｚ　Ｘ　（ｔ−１）　（
＝Ｚ　−１）をＺ。

として書き込むフレームメモリ２４′、その場合にＦｌ
−２（ｘ、　ｙ）をＦ　ｗａ　−＋　（ｘ、ｙ）として
書き込むフレームメモリ２５、その場合にＦｉ（ｘ、　
ｙ）をＦＴｌｌ＋Ｉ（ＸＩｙ）として書き込むフレーム
メモリ２６、およびＦ　Ｍ−１（ｘ＋　ｙ）＋　　Ｆｔ
ａ　（ｘ＋　ｙ）、　　Ｆａｓｔ（Ｘ＋　ｙ）４や２．
．２．。

＝−２，−ΔＺ　）　、　　Ｚ　□ｌ　（−Ｚ　Ｍ＋Δ
２）にもとづき式（７）によりＺ、　（ｘ、　ｙ）を求
める最大値位置検出回路２７より構成されたものとなっ
ている。

この合焦測度最大値値検出部１０での動作について説明
すれば、選択回路２２では合焦測度検出部９より実時間
で送出されるＦｔ　（ｘ、　ｙ）を最も古い２フレーム
（検出画面）前のＦｌ−、（ｘ、　ｙ）が記憶されてい
るフレームメモリ１９．２０．２１の何れかに新たなＦ
、（χ、ｙとして書き込むようになっている。

この結果、フレームメモリ１９．２０．２１の残された
２つにはそのＦ４　（ｘ、　ｙ）に対しｌフレーム前、
２フレーム前のＦ　ｉ−＋（Ｘ＋　ｙ）、　Ｆｌ−ｚ（
ｘ＋　ｙ）が常に記憶されていることになるものである
。最大値抽出回路２３ではまた検出画像が得られる度に
、フレームメモリ１９．２０．２１の何れか２つからの
Ｆｔ−＋（Ｘ＋ｙ）　、Ｆ　ｉ−ｚ　（ｘ、　ｙ）と合
焦測度検出部９からのＦｌ（ｘ、ｙ）とにもとづき式Ｏ
ｏ）で示される関係が座標点（ｘ、　ｙ）各々で成立す
るか否かが判定されているものである。

Ｆ　１−ｚ（Ｘ＋　ｙ）　＜　Ｆ　ｔ−＋　（ｘ、ｙ）
≦Ｆ　（（ｘ、　ｙ）　・”　ＧＯ）もしも式ＧＯ）が
成立した場合には、Ｆｔ−＋（ｘ＋　ｙ）が極大値であ
ると見做して、次には、これがこれまでにフレームメモ
リ２４に記憶されているＦ、（ｘ。

ｙ）よりも大きいか否かが弐〇〇によって判定されるよ
うになっている。

Ｆｔ−＋（ｘ＋　ｙ）　＞Ｆ、　（ｘ、ｙ）　　　　　
　　””００もしも、弐〇〇が成立しない場合は何等の
処理も行なわれないが、成立した場合にはそのＦｉ−ｔ
（Ｘ。

ｙ）をこれまでに得られた最大値であるとして、これを
新たなＦ　ｍ　（ｘ＋　ｙ）とする更新処理が行なわれ
るものである。この更新処理ではそのＦＬ−１（ｘ。

まれるものである。

したがって、以上の処理をｉ−１からｎまで実行すれば
、フレームメモリ２４．２５．２６各々には座標点（に
、　ｙ）全てについての、合焦測度最大値に係るＦｓ　
（ｘ＋　ｙ）、Ｆｓ−＋（Ｘ＋　ｙ）、Ｆｍ＋＋（ｘ、
ｙ）が、また、フレームメモリ２４′にはＺ、が記憶さ
れていることになるものである。よって、これらの値に
もとづき最大値位置検出回路２７で式（７）として示さ
れている演算が行なわれれば、座標点（ｘ、　ｙ）全て
についてＺｐ（ｘ、　ｙ）が求められるものである。

ところで、以上の処理ではガウス分布の主たる部分での
データ３点にもとづきガウス分布を求め、これよりＺ、
（χ、　ｙ）が求められているが、ガウス分布近似はこ
れ以外にも、第４図（ハ）に示した全てのデータ点にも
とづき最小二乗近似によって求められるようになってい
る。また、Ｆ、、Ｚ、の算出はガウス分布近似による場
合以外にも考えられるものとなっている。例えば第６図
に示すように、Ｆｓ−＋（ｘ＋　ｙ）＋Ｆｓ＊＋（ｘ＋
　ｙ）のうち小さいものとＦ。

（ｘ、　ｙ）とを直線で結び、この直線の傾き角をαと
して、ＦＴｌ−１（Ｘ、　ｙ）、Ｆ□＋（ｘ＋　ｙ）の
うち大きいものを通るようにして傾き角αの直線を引く
ようにすれば、これら直線の交点として（Ｆ、、Ｚ、）
を求めてもよいものである。更に第７図に示すように、
データ点列を折れ線近似したうえ適当に設定されたしき
い値Ｔ４との交点ｚ’、ｚ“を求めるようにすれば、Ｚ
ｐは以下のように求められるものとなっている。

ｚ’　＋ｚ’ Ｚ、＝　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・・（
１２１場合によってはＺ２はデータ点列の重心位置とし
て求められてもよいものである。

ところで、また、Ｚｐ　（ｘ＋　ｙ）がガウス分布近似
によって式（７）で求められるにしても、Ｚｐをその都
度演算を行なうのではなく直接的に求めることも可能と
なっている。結局なところ、ＺｐはＦ５゜Ｆ　１１−１
＋　Ｆ　＊＋１の関数となることから、第８図に示すよ
うに、座標（Ｆ、、Ｆ、−１，Ｆ、、、）からなる３次
元メモリに、Ｆ　ｌｌＩ＋　Ｆ　ｌｍ−Ｉｎ　Ｆ　＠４
１の全ての組合せに対するΔ２＝２ｐ−２，を予め求め
、記憶しておけば、これを参照することでＺｐがより高
速に求められるものである。その際、Ｆ　Ｍ＋　Ｆ　Ｍ
−１＋　Ｆ　＠　４１を例えばＦ、で、また、２．．２
．。ｌ＋Ｌ−１をΔ２で正規化しておく場合は、メモリ
容量が少なくて済まされるものである。更に、以上の説
明では、合焦測度最大値位置検出では画像検出ピッチΔ
２よりも細かい値でＺｐを求めることに重点がおかれて
いるが、Δ２ピッチ単位にＺ、を求めるのであれば、以
下の式０３）より単純にＺｐは求められるものとなって
いる。

Ｚｐ（ｘ＋　ｙ）＝　ｉｌ　ｗａｘ（Ｆｔ（ｘ＋　ｙＬ
ｉ＝１＋２−、　ｎ）・・・０３） 即ち、座標点（ｘ、　ｙ）全てに対してＦｔ　（ｘ、　
ｙ）が最大となる場合でのｉを求め、これをＺ、（に、
　ｙ）とすればよいものである。

以上合焦測度最大値位置検出にもとづいてＺｐ（ｘ、　
ｙ）が求められたが、これにもとづき立体形状表示部１
１では対象物１のその立体形状が表示されるものとなっ
ている。立体形状表示部１１では合焦測度最大値位置検
出部１０からのＺｐ（ｘ、　ｙ）全てがメモリに一旦記
憶されたうえ、表示管に立体形状として表示されるよう
になっているが、その表示には表示管以外にプリンタや
、各種の表示手段を利用し得るものとなっている。また
、単に立体形状を表示するだけではなく、Ｚｐ　（ｘ、
　ｙ）は自動検査や形状収集などに用いられることがあ
るから、このような場合には立体形状表示部１１は自動
検査のための判定回路であったり、あるいは形状収集の
ための大規模メモリや計算機であったりすることは明ら
かである。

最後に本発明の変形態様、あるいはより望ましい実施態
様について説明すれば、対象物の表面でャを有しない拡
散面や鏡面をその表面として有する対象物に対しては、
格子パターンやマルチスポット光を使用することで、テ
ックスチャを有しない拡散面表面に照明によるテックス
チャを形成せしめたり、鏡面からの反射光を多数光源像
にさせることが可能であり、このようにすれば拡散面や
鏡面に対してもその立体形状が検出され得るというもの
である。より詳細に説明すれば、第９図（ａ）では周囲
からのライドガイド（光源部は図示省略）２８によって
マルチスポット光源が形成され、対象物（図示せず）は
それらライドガイド２８によって照明されるようになっ
ている。また、第９図（ｂ）では格子状光源として照明
する例を示しており、暗視野照明用放物凹面鏡２９への
照明光束３０によってその鏡面上には格子状パターンが
形成されるようになっている。更に第９図（Ｃ）では明
視野照明とされるも、その照明側実像面上にはフィルタ
３１が挿入されたものとなっている。フィルタ３１とし
てマルチスポット（多数の円形開口部）フィルタや、格
子パターン、あるいはランダムなテックスチャを有する
フィルタなどを挿入し、合焦面ではそれらが最もコント
ラスト良好に投影されるようにすれば、マルチスポット
像や格子パターン、ランダムテックスチャが像検出によ
って検出されることで、対象物の立体形状が検出され得
るものである。

ｚｆ例では対象物の上下動をステップ的に行ない、各停
止位置で画像検出が行なわれる場合を想定しているが、
より高速に立体形状を検出するために、例えば速度一定
として対象物と画像検出光学系との相対的位置関係を連
続的に変化せしめている間に、周期的に、あるいは非周
期的に一定時間内に亘って対象物の像を平均的に検出す
るようにしてもよい。ＴＶカメラを像検出器として用い
る場合など、蓄積型センサでは一定時間（蓄積時間）内
の間に受光部に蓄積、あるいは放電された電荷がその受
光部で受光された光量に対応することから、対象物と画
像検出光学系との間の相対的位置関係を連続的に変化さ
せつつ蓄積型センサで対象物の画像を検出する場合は、
蓄積時間内での変化量に対応した、平均的な画像が得ら
れることから、何隻不具合は生じないというものである
。

したがって、そのようにして画像検出を行なう場合は、
焦点位置が異なる複数の画像検出がより高速に検出され
、ひいては対象物の立体形状もまたより高速に求められ
るものである。

〔発明の効果〕

以上説明したように、請求項１による場合は、焦点位置
が異なる複数の画像間に亘る合焦測度最大値位置を以て
、対象物上でのその部分の高さが求められることから、
任意対象物の立体形状が確実に求められることになる。

また、請求項２による場合には、合焦測度最大値位置は
、これを焦点位置が異なる画像間に内挿して求められて
いることから、焦点位置の差よりも細かく高精度に対象
物の立体形状が求められ、しかもまた検出画像数が少な
い場合であっても立体形状が検出されることになる。更
に、請求項３による場合は、対象物表面にテックスチャ
コントラストを生じせしめぞ村る照明光を用いることに
よっては、その表面が鏡面や拡散面であっても、対象物
の立体形状が求められることになる。更にまた、請求項
４による場合には、対象物に対する画像検出は画像検出
光学系との間の相対的位置関係が連続的に変化されてい
る間に行なわれることから、より高速に対象物の立体形
状が求められ、請求項５による場合はまた、内挿による
高分解能な合焦測度最大値位置検出は、予め算出、記憶
されているマトリックスデータを参照することで、その
最大値位置は高速に求められることになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る立体形状検出装置の概略構成を
対象物とともに示す図、第２図（ａ）、　（ｂ）。 （Ｃ）は、本発明に係る処理内容の概略を説明するため
の図、第３図は、その装置における構成要素としての合
焦測度検出部の一具体的ｌ構成を示す図、第４図（ａ）
、　（ｂ）は、画像間に内挿された合焦測度最大値位置
を求めるための説明図、第５図は、その装置における構
成要素としての合焦測度最大値位置検出部の一具体内構
成を示す図、第６図、第７図は、画像間に内挿された合
焦測度最大値位置を他の方法によって求める場合を説明
するための図、第８図は、画像間に内挿された合焦測度
最大値位置を求める際に参照されるマトリックスデータ
を説明するための図、第９図（ａ）、　（ｂ）、　（Ｃ
）は、本発明に係る各種照明方式を説明するための図で
ある。 １・・・対象物、３・・・上下機構、４・・・ハーフミ
ラ−５・・・照明レンズ、６・・・ランプ、７・・・結
像レンズ、８・・・像検出器、９・・・合焦測度検出部
、１０・・・合焦測度最大値位置検出部、１１・・・立
体形状表示部、２８・・・ライトガイド、２９・・・暗
視野照明用放物凹面鏡、３１・・・フィルタ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、対象物の立体的形状を光学的に検出するための立体
   形状検出方法であって、同一対象物について求められた
   、焦点位置が異なる複数の画像より該対象物上の点各々
   について上記画像対応に合焦測度を求め、該点対応に求
   められた、上記複数の画像間での合焦測度の最大値が得
   られる際での焦点位置を、該点についての高さとして求
   めることを特徴とする立体形状検出方法。 ２、合焦測度の最大値が得られる際での焦点位置は、複
   数の画像間に内挿された合焦測度より求められる請求項
   １記載の立体形状検出方法。 ３、同一対象物について複数の画像が求められる際には
   、該対象物には該対象物表面にテックスチャコントラス
   トを生じせしめる照明光が照射される、請求項１、２の
   何れかに記載の立体形状検出方法。 ４、同一対象物について複数の画像が求められる際には
   、該対象物と画像検出光学系との間の相対的位置関係が
   、連続的に変化されつつ複数の画像が求められる、請求
   項１〜３の何れかに記載の立体形状検出方法。 ５、複数の画像間に内挿された合焦測度より合焦測度の
   最大値を得るに際しては、予め算出、記憶されているマ
   トリックスデータが参照される、請求項２〜４の何れか
   に記載の立体形状検出方法。