JP2012251893A - 形状計測装置、形状計測装置の制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】物体の反射特性によらずに高精度に形状計測ができ、また計測精度の調整が可能な光学的走査による高速な形状計測装置を提供する。
【解決手段】形状計測装置１００は、スリット光１により物体を走査する光学走査手段１０と、物体からの、スリット光１の反射光による計測画像を取得する撮像手段２０と、取得した計測画像を基に、物体の反射位置を算出する反射位置検出手段３０と、を備え、反射位置検出手段３０は、取得した計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンから、物体の反射位置候補座標を算出し、計測輝度パターンと、反射位置候補座標を含む比較座標範囲内において所定の分解能の間隔で用意された複数の参照輝度パターンとを比較して、計測輝度パターンとそれぞれの参照輝度パターンとのパターン類似度を算出し、パターン類似度が最も大きな参照輝度パターンが特定する座標情報から、物体の反射位置座標を求める。
【選択図】図１

Description

本発明は、光学的走査による形状計測装置、該形状計測装置の制御方法、およびプログラムに関する。

物体を光学的に走査して形状の情報を得る非接触型の形状計測装置の代表的な計測方法として、光切断法（スリット光投影法）がある。光切断法の測定原理は、三角測量の原理に基づく。スリット光を物体に投影し、別の角度から物体を撮像すると、物体の形状に合わせて変形したスリット画像が得られる。スリット光の投影光学系とスリット画像の撮像光学系、およびスリット光の投影角度と変形したスリット画像各点の観察角度などにより、幾何学的に物体の座標を算出することができる。さらにスリット光を物体上で走査することで、物体の三次元情報を得ることができる。

このような測定において、撮像したスリット画像から得られる情報は、画像を構成する画素（ピクセル）毎の離散データであることから、物体の座標位置をより精度の高いサブピクセル精度で算出するために様々な技術が提案されている。例えば、受光強度の空間的分布（輝度分布）から重心演算を行い、画素ピッチで決まる値よりも分解能を高める技術などがある。特許文献１では、この重心演算において、多重反射などによる誤った重心情報を除外することで、測定精度を高める方法が提案されている。具体的には、重心演算を行う輝度分布を切り出す輝度閾値を変化させた場合に、算出した重心情報にある程度以上の差異が生じる場合には、その情報を無効として除外する方法である。また特許文献２では、実測した離散データを、ガウスフィッティングさせることで、輝度のピーク点を求める方法が提案されている。

特開２００２−２２４２３号公報 特開２００９−７４８１４号公報

しかしながら、これらの方法では、より高い精度の計測が必要な場合に、測定対象が限定されてしまうという課題や、計測に時間を要してしまうなどの課題があった。具体的には、特許文献１による方法では、重心演算を行う輝度分布の輝度閾値を変えた場合に、重心位置が変化してしまうような測定対象は測定が困難であるという課題があった。例えば、光の反射が物体の表面だけでなく、表面下散乱など、わずかな深層からの反射も観測されるような物体の場合には、輝度分布が対称にならないために、有効な情報として処理されず、測定することが困難であった。また、特許文献２による方法では、ガウスフィッティングに時間を要してしまうという課題や、反射光の輝度分布がガウスフィッティングにそぐわない物体の場合には、高い精度での計測が困難であるなどの課題があった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］本適用例にかかる形状計測装置は、投射光により物体を走査する光学走査手段と、物体からの、投射光の反射光による計測画像を取得する撮像手段と、取得した計測画像を基に、物体の反射位置を算出する反射位置検出手段と、を備え、反射位置検出手段は、取得した計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンから、物体の反射位置候補座標を算出し、計測輝度パターンと、反射位置候補座標を含む比較座標範囲内において所定の分解能の間隔で用意された複数の参照輝度パターンとを比較して、計測輝度パターンとそれぞれの参照輝度パターンとのパターン類似度を算出し、パターン類似度が最も大きな参照輝度パターンが特定する座標情報から、物体の反射位置座標を求めることを特徴とする。

本適用例によれば、取得した計測画像の最大輝度を示す画素位置を物体の反射位置として単純に認識するのではなく、複数の画素に分布する計測輝度パターンと参照輝度パターンとを比較した結果により物体の反射位置座標を求める。この方法を適用することにより、物体の反射位置座標を特定するための参照輝度パターンを、物体の反射特性に応じて予め個別に準備することが可能となる。その結果、物体の反射特性に合わせて、より精度の高い計測が可能となる。
また、複数の画素に分布する計測輝度パターンと参照輝度パターンとの類似度を算出し、算出した類似度の大小を比較することで、物体の反射位置座標を求めることができるため、都度ガウスフィッティングを行う処理に比較して要する時間が短く、高速な計測が可能となる。

［適用例２］上記適用例にかかる形状計測装置において、複数の参照輝度パターンは、複数種類の物体の反射光の分布特性に合わせ、複数の参照パターンセットとして予め備えられ、計測に際し、物体の種類に応じて、対応する参照パターンセットが選択できることが好ましい。

本適用例によれば、物体の種類によって異なる反射特性に応じて、対応する分布特性を持つ参照パターンセットを予め準備しておき、計測に際して最適な比較用の参照パターンセットを選択することで、より精度の高い計測が可能となる。具体的には、例えば物体からの反射が、物体表面からだけではなく、その下層からの反射も含むような場合、分布特性は単一のガウス分布で近似される分布とはならず、物体固有の分布となる。予めこの物体固有の分布に従った参照パターンセットを準備しておくことで、より精度の高いパターンマッチングの得られる比較ができるため、より精度の高い計測を行うことが可能となる。
また、予め測定対象として想定される様々な物体に対応した反射特性の参照パターンセットを準備しておくことで、計測に際し、最適な参照パターンセットを選択するだけで様々な物体の精度の良い測定が可能となる。
従って、反射特性により測定対象の限定がされることのない、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例３］上記適用例にかかる形状計測装置において、分解能および比較座標範囲は、計測に際し、予め設定できることが好ましい。

本適用例によれば、測定に際して分解能を設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、例えば、それほどの測定精度を必要としない計測の場合には、分解能を、画素間隔、あるいは画素間隔の二分の一程度に設定するなどで、比較に要する時間を短縮することができる。
また、測定に際してパターンの比較を行う座標範囲が設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、比較座標範囲の設定において、算出された反射位置候補座標の前後・周辺で比較する範囲を狭くした場合には、パターンの比較回数が減少するため、計測時間が短縮される。

［適用例４］上記適用例にかかる形状計測装置において、分解能は、画素間隔以下であることが好ましい。

本適用例によれば、物体の反射位置の特定は、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンと、画素間隔以下のピッチで準備された複数の参照輝度パターンとの比較で実施されるため、算出される物体の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素間隔よりも細かな精度で検出される。つまり、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例５］上記適用例にかかる形状計測装置において、パターン類似度が最も大きくなる参照輝度パターンのピーク点を示す座標を、物体の反射位置座標とすることを特徴とする。

本適用例によれば、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンに最も類似した参照輝度パターンの輝度ピーク点が、物体の反射位置座標として特定される。輝度分布に基づく検出であるため、物体の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素間隔よりも細かな精度で検出される。従って、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例６］上記適用例にかかる形状計測装置において、パターン類似度は、計測輝度パターンと参照輝度パターンとの正規化相互相関値であり、計測輝度パターンと複数の参照輝度パターンとの比較によって得られる正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した場合に、二次関数の値が最大値を示す位置情報から、物体の反射位置座標を求めることを特徴とする。

本適用例によれば、計測輝度パターンと参照輝度パターンとの正規化相互相関値をもってパターン類似度が評価されるため、反射輝度の違いによる影響を受けずにパターン形状の類似度が評価される。また、正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した最大値を基に反射位置座標を求めることで、より高精度の位置検出が可能となる。その結果、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例７］上記適用例にかかる形状計測装置において、参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、画素輝度パターンは、一または複数のガウス関数が合成された関数から導出され、サブピクセル輝度パターンは、画素輝度パターンから導出されることを特徴とする。

本適用例によれば、実際の反射特性による計測輝度パターンに、より類似させたパターンで位置検出のための比較をすることができる。その結果、物体による誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。その結果、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例８］上記適用例にかかる形状計測装置において、参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、画素輝度パターンは、計測輝度パターンから導出され、サブピクセル輝度パターンは、画素輝度パターンから導出されることを特徴とする。

本適用例によれば、参照輝度パターンが、実際の物体の反射光から得られる計測輝度パターンの分布情報を基に導出される。具体的には、複数の関数を合成して類似パターンを作成するのではなく、計測輝度パターンの分布情報を使用して画素輝度パターンを作成する。このようにすることで、反射光の輝度分布がガウスフィッティングにそぐわないような物体であっても、誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。また、複数のガウス関数から類似した参照輝度パターンを合成することが難しい場合や、合成作業に時間を要する場合など、より簡便に参照輝度パターンを作成することができる。

［適用例９］本適用例にかかる形状計測装置の制御方法は、投射光により物体を走査するステップと、物体からの、投射光の反射光による計測画像を取得するステップと、取得した計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンから、物体の反射位置候補座標を算出するステップと、計測輝度パターンと、反射位置候補座標を含む比較座標範囲において所定の分解能の間隔で用意された複数の参照輝度パターンとを比較して、計測輝度パターンとそれぞれの参照輝度パターンとのパターン類似度を算出するステップと、パターン類似度が最も大きな参照輝度パターンが特定する座標情報から、物体の反射位置座標を求めるステップと、を含むことを特徴とする。

本適用例によれば、取得した計測画像の最大輝度を示す画素位置を物体の反射位置として単純に認識するのではなく、複数の画素に分布する計測輝度パターンと参照輝度パターンとを比較した結果により物体の反射位置座標を求める。この方法を適用することにより、物体の反射位置座標を特定するための参照輝度パターンを、物体の反射特性に応じて予め個別に準備することが可能となる。その結果、物体の反射特性によって計測結果に差異が生ずることなく、物体の反射特性に合わせて、より精度の高い計測が可能となる。
また、複数の画素に分布する計測輝度パターンと参照輝度パターンとの類似度を算出し、算出した類似度の大小を比較することで、物体の反射位置座標を求めることができるため、都度ガウスフィッティングを行う処理に比較して要する時間が短く、高速な計測が可能となる。

［適用例１０］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、複数の参照輝度パターンを、複数種類の物体の反射光の分布特性に合わせ、複数の参照パターンセットとして予め備えるステップと、計測に際し、物体の種類に応じて、対応する参照パターンセットを選択するステップと、を含むことが好ましい。

本適用例によれば、物体の種類によって異なる反射特性に応じて、対応する分布特性を持つ参照パターンセットを予め準備しておき、計測に際して最適な比較用の参照パターンセットを選択することで、より精度の高い計測が可能となる。具体的には、例えば物体からの反射が、物体表面からだけではなく、その下層からの反射も含むような場合、分布特性は単一のガウス分布で近似される分布とはならず、物体固有の分布となる。予めこの物体固有の分布に従った参照パターンセットを準備しておくことで、より精度の高いパターンマッチングの得られる比較ができるため、より精度の高い計測を行うことが可能となる。
また、予め測定対象として想定される様々な物体に対応した反射特性の参照パターンセットを準備しておくことで、計測に際し、最適な参照パターンセットを選択するだけで様々な物体の精度の良い測定が可能となる。
従って、反射特性により測定対象の限定がされることのない、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例１１］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、分解能および比較座標範囲を、計測に際し、予め設定することが好ましい。

本適用例によれば、測定に際して分解能を設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、例えば、それほどの測定精度を必要としない計測の場合には、分解能を、画素間隔、あるいは画素間隔の二分の一程度に設定するなどで、比較に要する時間を短縮することができる。
また、測定に際してパターンの比較を行う座標範囲が設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、比較座標範囲の設定において、算出された反射位置候補座標の前後・周辺で比較する範囲を狭くした場合には、パターンの比較回数が減少するため、計測時間が短縮される。

［適用例１２］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、分解能は、画素間隔以下であることが好ましい。

本適用例によれば、物体の反射位置の特定は、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンと、画素間隔以下のピッチで準備された複数の参照輝度パターンとの比較で実施されるため、算出される物体の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素間隔よりも細かな精度で検出される。つまり、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例１３］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、パターン類似度が最も大きくなる参照輝度パターンのピーク点を示す座標を、物体の反射位置座標とすることを特徴とする。

本適用例によれば、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンに最も類似した参照輝度パターンの輝度ピーク点が、物体の反射位置座標として特定される。輝度分布に基づく検出であるため、物体の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素間隔よりも細かな精度で検出される。従って、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例１４］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、パターン類似度は、計測輝度パターンと参照輝度パターンとの正規化相互相関値であり、計測輝度パターンと複数の参照輝度パターンとの比較によって得られる正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した場合に、二次関数の値が最大値を示す位置情報から、物体の反射位置座標を求めることを特徴とする。

本適用例によれば、計測輝度パターンと参照輝度パターンとの正規化相互相関値をもってパターン類似度が評価されるため、反射輝度の違いによる影響を受けずにパターン形状の類似度が評価される。また、正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した最大値を基に反射位置座標を求めることで、統計的に、より高精度の位置検出が可能となる。その結果、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例１５］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、画素輝度パターンは、一または複数のガウス関数が合成された関数から導出され、サブピクセル輝度パターンは、画素輝度パターンから導出されることを特徴とする。

本適用例によれば、実際の反射特性による計測輝度パターンに、より類似させたパターンで位置検出のための比較をすることができる。その結果、物体による誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。その結果、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

［適用例１６］上記適用例にかかる形状計測装置の制御方法において、参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、画素輝度パターンは、計測輝度パターンから導出され、サブピクセル輝度パターンは、画素輝度パターンから導出されることを特徴とする。

本適用例によれば、参照輝度パターンが、実際の物体の反射光から得られる計測輝度パターンの分布情報を基に導出される。具体的には、複数の関数を合成して類似パターンを作成するのではなく、計測輝度パターンの分布情報を使用して画素輝度パターンを作成する。このようにすることで、反射光の輝度分布がガウスフィッティングにそぐわないような物体であっても、誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。また、複数のガウス関数から類似した参照輝度パターンを合成することが難しい場合や、合成作業に時間を要する場合など、より簡便に参照輝度パターンを作成することができる。

［適用例１７］本適用例にかかるプログラムは、形状計測装置を、上記に記載の制御方法を含み機能させることを特徴とする。

本適用例によれば、上記に記載の制御方法を含み機能させるプログラムを用いることで、反射特性により測定対象の限定がされることのない、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。また、位置検出に要する時間を必要充分な範囲で調整し、効率的に計測できる形状計測装置を提供することができる。

（ａ）；実施形態１にかかる形状計測装置の構成を示すブロック図、（ｂ）；形状計測方法を説明する斜視図。 （ａ）；計測画像の例を示す説明図、（ｂ）；画素が捕らえている反射光の輝度分布の例を示す説明図。 単一のガウス分布に従わない反射輝度分布の例を示す説明図。 （ａ）；計測輝度パターンＤｍの例を示すグラフ、（ｂ）；分布関数Ｐｍ（ｙ）の作成例を示すグラフ。 （ａ）；画素輝度パターンを示すグラフ、（ｂ）；サブピクセル輝度パターンを説明するグラフ。 参照輝度パターンＤｓ−４〜Ｄｓ４を示すグラフ。 形状計測のフローチャート。 反射位置検出のサブルーチンのフローチャート。 （ａ）、（ｂ）；計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓｉとの関係を示すグラフ。 反射輝度分布にノイズが含まれる例を模式的に示すグラフ。 実施形態２に係る反射位置検出のフローチャート。 正規化相互相関値の分布を示すグラフ。

以下、本発明を具体化した実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、説明を分かりやすくするため、実際とは異なる尺度で記載している場合がある。

（実施形態１）
図１（ａ）は、実施形態１にかかる形状計測装置１００の構成を示すブロック図、図１（ｂ）は、形状計測方法を説明する斜視図である。
形状計測装置１００は、非接触型の形状計測装置であり、光学走査手段１０、撮像手段２０、反射位置検出手段３０などから構成される。光学走査手段１０から照射されるスリット光１をステージ１４に乗せた物体２に投影し、撮像手段２０により別の角度から物体２を撮像すると、物体２の形状に合わせて変形したスリット画像が得られる。スリット光１の投影角度と、変形したスリット画像各点の観察角度などにより、幾何学的に物体２の座標を算出することができる。さらにスリット光１を物体２上で走査することで、物体２の三次元情報を得ることができる。

なお、図１（ｂ）において、スリット光１のスリット長方向をＸｐ方向、Ｘｐ方向に交差してスリット光１を物体２上で走査する方向をＹｐ方向とする。また、ステージ１４は、ＸｐＹｐ平面で構成される。

光学走査手段１０は、光源１１、光学系１２、スキャンドライブ部１３などから構成される。光源１１は、光学系１２を通してスリット光１を照射する。スキャンドライブ部１３は、光学系１２を駆動してスリット光１の投影角度を変化させる。スリット光１の投影角度を変化させることで、物体２の全体をスリット光１で走査する。光源１１には、レーザー光源を用いているが、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源などであっても良い。なお、走査の方法は、光学系１２の駆動によらず、スリット光１の投影角度を固定して、ステージ１４をＹ方向に移動させ、ステージ１４に乗せた物体２がスリット光１の下を移動する方法であっても良い。

撮像手段２０は、撮像素子２１、光学系２２、撮像ドライブ部２３、ＡＤＣ（Analog to Digital Converter）回路２４などから構成される。撮像素子２１は、ＣＣＤ型やＭＯＳ型などのエリアセンサーであり、光学系２２を通して受光した光を撮像ドライブ部２３の制御の下に、計測画像として取り込む。計測画像は、計測輝度パターンＤｍの情報としてＡＤＣ回路２４から出力される。計測輝度パターンＤｍは、撮像素子２１を構成する複数の画素のそれぞれが受光した輝度情報などから構成される。各画素は、画素ピッチｆでマトリクス状に配列されている。

反射位置検出手段３０は、輝度パターン解析部３１、制御部３２などから構成される。輝度パターン解析部３１は、制御部３２の制御の下に計測輝度パターンＤｍを解析して、スリット光１の物体２における各点の反射位置などを算出する。また、制御部３２は、光学走査手段１０および撮像手段２０の制御や、後述する参照パターンセットＰＳの生成、上記の反射位置算出結果を基にした物体２の形状計測結果の出力なども行う。

次に、形状計測装置１００による形状計測の方法について説明する。
図２（ａ）は、計測画像の例を示す説明図である。図２（ａ）におけるＸ軸、Ｙ軸は、計測画像を構成する画素の座標であり、図１（ｂ）のＸｐ、Ｙｐの方向に対応している。

図２（ａ）に描かれている折れ線は、直線状のスリット光１が物体２に投影され、物体２の形状に合わせて台形状に変形したスリット画像（輝線３）の例である。輝線３のＹ軸上の位置から、物体２で反射して撮像手段２０に入射するスリット光１の入射角（観察角度）を求めることができる。この観察角度と、既知情報であるスリット光１の投影角度、および投影の基点とステージ１４上の基準点との距離とから三角測量の手法によって物体２の反射点の高さを求めることができる。

物体２の高さを精度良く計測するためには、図２（ａ）における輝線３の位置（ｙ＝ｙ₀）の値を正確に算出し、ｙ₀に対応する位置を高精度に特定する必要がある。しかしながら、一般的に輝線３は、ある程度の幅を持った画像情報として得られる。輝線３の略中央（ｘ、ｙ）＝（ｘ₀、ｙ₀）に着目した場合に、ｘ₀における輝線３は、ｙ₀を略中央としながら、Ｙ方向に幅を持った画素毎に離散した輝度情報として得られるため、この幅の範囲で実際の位置に対応したｙ₀の位置を特定する必要がある。以下に具体的に説明する。

図２（ｂ）は、ｘ₀線上におけるｙ₀付近の画素が捕らえている反射光の輝度分布の例を示す図であり、輝線３が幅方向に輝度の分布を持っている様子を示している。図２（ｂ）は、図２（ａ）のＹ軸スケールに対して、Ｙ軸スケールを、輝線３の幅程度に拡大している。
図２（ｂ）において、輝線３は、画素ｎ−４〜画素ｎ＋５の幅を持った計測輝度パターンＤｍとして分布している。計測輝度パターンＤｍは、それぞれの画素に分布する輝度情報の離散データから成る。従って、実際の物体２の反射位置は、この輝度の離散データから精度良く算出し特定することが望まれる。

スリット光１を投影した場合に、物体２が反射する光の輝度は、一般的にガウス分布に略従う場合が多く、ガウス分布のピーク点が物体２の反射位置に対応する場合が多い。図２（ｂ）に一点鎖線で示す曲線は、各画素の離散データをガウスフィッティングさせた場合の分布を示している。この図からもわかるように、最大輝度の得られている画素ｎの位置ｙ_pは、実際の反射位置に対応するガウス分布のピーク点ｙ₀との間にｅ_sのズレがあり、計測輝度パターンＤｍをガウスフィッティングすることで、精度良く位置の特定ができることを示している。つまり、実際の輝度分布がガウス分布に従う場合には、フィッティングさせたガウス分布のピーク点を算出することで、離散データから精度の高い位置検出が可能となる。

しかしながら、反射光の輝度分布がガウスフィッティングにそぐわない物体の場合には、フッティングさせたガウス分布のピーク点が実際の反射位置を示さない場合がある。つまり、物体の反射特性によっては、測定の精度が悪くなる場合がある。また、計測の都度、画素情報（離散データ）に対してガウスフィッティングを行うことで計測に時間を要してしまう。そこで、本実施形態により、反射特性によって測定対象の限定がされることがなく、より精度の高い計測が可能な、また都度ガウスフィッティング処理を必要とせず、短時間で計測のできる形状計測の方法を提案する。以下にその方法について説明する。

図３は、単一のガウス分布に従わない反射輝度分布の例を示す説明図である。
物体２の表面が半透明な場合や、表面にコーティングが施されている場合などは、スリット光１の投影に対する反射は、物体２の表面からの反射だけではなく、物体２の深層（表面下）からの反射が合成される場合がある。また、例えば大理石のような物質では、表面の反射に加えて、表面下散乱（サブサーフェススキャタリング）が見られる。
図３において、分布Ｐ１は、表面からの反射による輝度分布、分布Ｐ２は、物体２の表面下からの反射のよる輝度分布を示している。実際の計測においては、これらの反射が合成された分布Ｐｍが観測される。分布Ｐｍのピーク点（ｙ＝ｙ₀）は、実際の反射位置に略等しい分布Ｐ１のピーク点（ｙ＝ｙ_r）との間にズレ量ｅ_rがあり計測誤差の原因となり得る。このような単一のガウス分布に従わない分布を呈する物体の計測方法を以下に実施例として説明する。

（実施例１）
１．測定の概要
本実施例による測定方法の概要を説明する。
図４（ａ）は、計測輝度パターンＤｍの例を示すグラフ、図４（ｂ）は、計測輝度パターンＤｍにフィッティングさせる分布関数Ｐｍ（ｙ）の作成例を示すグラフである。
まず、予め、物体２からの反射による輝度分布を計測し、計測輝度パターンＤｍを取得する。次に、一または複数のガウス関数を合成するなどして、計測輝度パターンＤｍにフィッティングする分布関数Ｐｍ（ｙ）を求める。この際、分布関数Ｐｍ（ｙ）と共に分布関数Ｐｍ（ｙ）のピーク点ｙ₀、および物体２の反射位置ｙ_rの情報を特定しておく。物体２の反射位置ｙ_rは、合成に使用したガウス関数の中から、表面反射部分に関わるガウス関数を抽出してそのピーク値をｙ_rとする方法や、実際に他の物理的測定を行って求めておく方法などがある。

次に、この分布関数Ｐｍ（ｙ）から、画素分解能（画素ピッチｆ）を上回るサブピクセルの分解能δｙ毎に位置情報を持った複数の位置検出用の参照輝度パターンＤｓｉ（ｉ＝・・・、−３、−２、−１、０、１、２、３、・・・）を生成する。参照輝度パターンＤｓｉは、画素ピッチｆを持って配置された画素が、分布関数Ｐｍ（ｙ）上で持つ離散データの集まりである。
具体的には、まず、ひとつの画素が反射位置ｙ₀と重なった場合の参照輝度パターンＤｓ０を求め、次に反射位置ｙ₀からＹ軸上のプラスマイナスに必要な範囲で分解能δｙずつずらして複数の参照輝度パターンＤｓｉを生成する。それぞれの参照輝度パターンＤｓｉは、反射位置ｙ₀からのずれ量の位置情報を持っている。
この複数の参照輝度パターンＤｓｉは、予め、反射特性の異なる物体の種類毎に生成し、物体の種類毎に参照パターンセットＰＳとして記憶しておき、実際の物体の形状測定にあたって、その物体に該当する参照パターンセットＰＳを選択して使用するのが好ましい。

次に、計測して得られる計測輝度パターンＤｍと個々の参照輝度パターンＤｓｉとの相関値を算出する。ここで、最も高い相関値の得られる参照輝度パターンＤｓｉの持つ位置情報（反射位置ｙ₀からのずれ量）から物体２の反射位置を特定することができる。
なお、本実施例では、相関値として正規化相互相関値Ｒを用いている。正規化相互相関（ＮＣＣ：normalized cross correlation）は、平均と標準偏差とによって正規化された絶対測度であり、値が１に近く大きいほど類似性が高いことを表す。

以下に本実施例の詳細を説明する。
２．準備
準備段階では、参照輝度パターンＤｓｉを作成して参照パターンセットＰＳを準備する。
まず、形状の計測に先立ち、物体２の反射輝度分布を実測し反射特性を確認する。
図４（ａ）に、実測で得られた計測輝度パターンＤｍを示す。
次に、この計測輝度パターンＤｍの分布に略フィットする分布関数Ｐｍ（ｙ）を作成する。分布関数Ｐｍ（ｙ）の作成は、下記数１に示すように、複数のガウス関数を合成することにより行う。Ｃ₁、Ｃ₂、・・・、σ₁、σ₂、・・・、ｙ₁、ｙ₂、・・・の定数は、計測輝度パターンＤｍの分布に略フィットするように適正に設定する。

図４（ｂ）は、ガウス関数Ｐ１とＰ２とを合成して分布関数Ｐｍ（ｙ）を作成し、計測輝度パターンＤｍとのフィッティングが略確認された様子を示している。また、ガウス関数Ｐ１のピーク点から、分布関数Ｐｍ（ｙ）における物体２の反射位置ｙ_rを求めている。
ここで得られた分布関数Ｐｍ（ｙ）、分布関数Ｐｍ（ｙ）のピーク点ｙ₀、反射位置ｙ_r、ズレ量ｅ_r＝ｙ₀−ｙ_rは、物体２専用、あるいは、物体２と同等の反射特性を示す物体群専用の参照輝度分布関数、およびこの分布における反射位置情報として外部記憶装置などに保存しておく。

なお、分布関数Ｐｍ（ｙ）の作成は、上記のように複数のガウス関数を合成する方法に限定するものではなく、例えば、実測した計測輝度パターンＤｍの離散データをそのまま使用し、離散データのそれぞれの点をスプライン関数などで補間する方法をとっても良い。

次に、分布関数Ｐｍ（ｙ）から、参照輝度パターンＤｓｉを作成する。
参照輝度パターンＤｓｉは、物体２を撮像して得られた計測輝度パターンＤｍと比較照合して相関を評価し、反射位置を特定するための位置情報を持った輝度分布データのセットである。参照輝度パターンＤｓｉは、画素輝度パターン（参照輝度パターンＤｓ０）とそれ以外のサブピクセル輝度パターンから成り、それぞれ生成する方法が異なる。

図５（ａ）は、画素輝度パターンを示すグラフであり、分布関数Ｐｍ（ｙ）と、各画素位置における分布関数Ｐｍ（ｙ）の値を示している。このグラフにおいて、丸印で示される各点（ｄ１〜ｄ１３）の輝度分布データが画素輝度パターンである。

まず、分布関数Ｐｍ（ｙ）におけるピーク点ｙ₀が、画素ｎの位置に重なるようにシフトし、画素輝度パターンとして基本となる参照輝度パターンＤｓ０を作成する。図５（ａ）におけるｄ１〜ｄ１３がそれに当たり、画素ｎ−５から画素ｎ＋７までの各位置における分布関数Ｐｍ（ｙ）の値としてグラフ上の交点から求められる。

次に、サブピクセル輝度パターンとしての参照輝度パターンＤｓｉを作成する。
サブピクセル輝度パターンは、サブピクセルの分解能δｙで位置検出するための参照輝度パターンＤｓｉであり、参照輝度パターンＤｓ０を画素ｎの位置を中心として画素方向にサブピクセルの分解能δｙずつシフトして作成する。つまり、分布関数Ｐｍ（ｙ）のピーク点ｙ₀を、画素ｎの位置から、所望の分解能δｙに相当するピッチだけＹ方向にシフトさせて、各画素位置に対応する分布関数Ｐｍ（ｙ）の値をデータセットとして参照輝度パターンＤｓｉを作成する。

図５（ｂ）は、その具体例であり、サブピクセル輝度パターンを示している。ここでは、画素ピッチの四分の一を分解能δｙとするためのひとつの参照輝度パターンＤｓｉを作成している。分布関数Ｐｍ（ｙ）のピーク点を−１／４画素分Ｙ方向にシフトし、画素ｎ−５から画素ｎ＋７までの各位置における分布関数Ｐｍ（ｙ）の値をグラフ上の交点に丸印で示している。この丸印位置のデータセット（ｄ１〜ｄ１３）が、−１／４画素位置に重なる場合の参照輝度パターンＤｓ−１である。

同様にして、−４／４画素位置から＋４／４画素位置まで、１／４画素ピッチ（＝分解能δｙ）で参照輝度パターンＤｓｉ（＝Ｄｓ−４〜Ｄｓ４）を作成する。
図６は、この様にして求めた参照輝度パターンＤｓ−４〜Ｄｓ４（Ｄｓ０を除く）を示すグラフである。この参照輝度パターンＤｓ−４〜Ｄｓ４のセットが、分解能δｙが四分の一画素（サブピクセル）の参照パターンセットＰＳであり、この参照パターンセットおよびｙ₀、ｙ_r、ｅ_rの値を記憶することで準備が完了する。

３．計測
図７に本実施例による形状計測のフローチャートを示す。本フローチャートに従い、形状計測の方法を具体的に説明する。
なお、形状計測装置１００は、本フローチャートに従った形状計測のための制御方法を含み機能させるプログラムを備えている。

まず、物体２をステージ１４（図１（ｂ））にセットする（ステップＳＡ１）。
次に、物体２用に準備した参照輝度パターンＤｓ−４〜Ｄｓ４のセットを計測における参照パターンセットＰＳとして選択する（ステップＳＡ２）。また、同時に対応するｙ₀、ｙ_r、ｅ_rの値を読み出しておく。
次に、光学走査手段１０とステージ１４との位置を調整し、投影の基点とステージ１４上の基準点との距離を求める。あるいは、予めセットした距離の位置に調整する（ステップＳＡ３）。
次に、光学走査手段１０からスリット光１を投影し（ステップＳＡ４）、撮像手段２０によってスリット画像を撮像する（ステップＳＡ５）。その結果、例えば、図２（ａ）の画像が得られる。

次に、撮像したスリット画像から、反射位置を検出する処理を行う。
まず、Ｘ＝０として（ステップＳＡ６）、Ｘ＝０における反射位置を検出する（ステップＳＡ７）。反射位置検出のステップＳＡ７は、サブルーチンとして後述する。

次に、Ｘの値が必要な１ライン（スリット光１）の長さに相当する所定の値に達しているかを確認し、必要な１ラインの処理が終了したか判断する（ステップＳＡ８）。処理が終了していない場合（Ｎｏ）は、Ｘをインクリメントして画素座標ＸをＸ方向にインデックスし（ステップＳＡ９）、次のＸ位置における反射位置を検出する（ステップＳＡ７）。必要な１ラインの処理が終了するまで、ステップＳＡ７からステップＳＡ９を繰り返す。
処理が終了した場合は（ステップＳＡ８においてＹｅｓ）、光学走査範囲が終了し計測を終了して良いか確認し（ステップＳＡ１０）、終了していない場合（Ｎｏ）には、光学走査手段１０により光学走査をインデックスして（ステップＳＡ１１）、次のスリット光１の投影処理を行う（ステップＳＡ４）。

必要な光学走査が完了するまで、ステップＳＡ４からステップＳＡ１１を繰り返す。光学走査が完了した場合は（ステップＳＡ１０においてＹｅｓ）、物体２の形状計測結果を出力して（ステップＳＡ１２）、計測を終了する。

図８は、反射位置検出のサブルーチン（ステップＳＡ７）のフローチャートである。
また、図９（ａ）、（ｂ）は、計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓｉとの関係を示すグラフである。これらの図に従い、反射位置検出の方法を具体的に説明する。

まず、ステップＳＡ６、あるいはステップＳＡ９で選択された画素座標ＸにてＹ方向に画素をスキャンし、反射位置候補座標として、最大輝度の画素を検出する（ステップＳＢ１）。例えば、図９（ａ）においては、画素ｎが最大輝度の画素である。

次に、参照パターンセットＰＳ全体を画素ｎの位置に合わせる（ステップＳＢ２）。具体的には、図９（ａ）に示すように、参照輝度パターンＤｓ０の最大輝度の位置が、画素ｎの位置と一致するように、Ｙ方向にシフトさせる。同様に参照パターンセットＰＳ全体（参照輝度パターンＤｓ−４〜Ｄｓ４）のＹ座標値を、Ｙ方向に同量シフトさせる。

次に、計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓ−４とを比較する（ステップＳＢ３）。具体的には、正規化相互相関値Ｒを算出し、計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓ−４との相関の程度を数値化する。次に、計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓ−３とを比較し、同様に相関値を算出する（ステップＳＢ５、ＳＢ３）。参照輝度パターンＤｓ４までの処理を繰り返し、参照輝度パターンＤｓ４までの処理が完了したかを確認する（ステップＳＢ４）。完了した場合には、相関値の最も大きな値となった参照輝度パターンＤｓｉを特定する（ステップＳＢ６）。

図９（ｂ）に、最も相関値が大きくなった計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓ２との関係を示す。それぞれのデータは略一致し、正規化相互相関値Ｒは約１の最大値を示すことがわかる。この結果として、分解能δｙが画素ピッチの四分の一の計測において、反射分布のピーク位置ｙ₀が、画素ｎと画素ｎ＋１との中間位置（＋２／４画素位置）にあると検出され、同時にズレ量ｅ_rから反射位置ｙ_rが特定されることで、反射位置検出の処理が完了する。

なお、本実施例では、分解能δｙが画素ピッチの四分の一となるように参照パターンセットＰＳを準備し、比較範囲を前後２画素分の範囲としたが、これに限定するものではない。より高い計測精度を求める場合には、より細かなピッチ、例えば十分の一のピッチで参照パターンセットＰＳを準備し、必要な範囲でそれぞれの相関評価を行えば良い。

以上述べたように、本実施形態による形状計測装置１００、該形状計測装置の制御方法、およびこの制御方法を含み機能させるプログラムによれば、以下の効果を得ることができる。

取得した計測画像の最大輝度を示す画素位置を物体２の反射位置として単純に認識するのではなく、複数の画素に分布する計測輝度パターンＤｍと、参照輝度パターンＤｓｉとを比較した結果により物体２の反射位置座標を求める。この方法を適用することにより、物体２の反射特性に応じた輝度分布を持つ比較用の参照輝度パターンＤｓｉを予め準備することが可能であり、輝度の分布パターンを比較することで、より精度の高い計測が可能となる。

また、複数の画素に分布する計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓｉとの正規化相互相関値Ｒを算出し、算出した正規化相互相関値Ｒの大小を比較することで、物体２の反射位置座標を求めることができる。計算に使用するこれらのデータ数は、サブピクセル単位の離散データであり、都度ガウスフィッティングを行う処理に比較してそのデータ数が少ないため、計算に要する時間が短く、高速な計測が可能である。

また、物体２の種類によって異なる反射特性に応じて、対応する分布特性を持つ参照パターンセットＰＳを予め準備しておき、計測に際して最適な比較用の参照パターンセットＰＳを選択することで、より精度の高い計測が可能となる。具体的には、例えば物体２からの反射が、物体２の表面からだけではなく、その下層からの反射も含むような場合、分布特性は単一のガウス分布で近似される分布とはならず、物体２固有の分布となる。予めこの物体２固有の分布に従った参照パターンセットＰＳを準備しておくことで、より精度の高いパターンマッチングの得られる比較ができるため、より精度の高い計測を行うことが可能となる。

また、予め測定対象として想定される様々な物体に対応した反射特性の参照パターンセットＰＳを準備しておくことで、計測に際し、最適な参照パターンセットＰＳを選択するだけで様々な物体の精度の良い測定が可能となる。
従って、反射特性により測定対象の限定がされることのない、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

また、測定に先立ち分解能δｙを設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、例えば、それほどの測定精度を必要としない計測の場合には、分解能δｙを画素ピッチｆあるいは画素ピッチｆの二分の一程度に設定するなどで、より細かな分解能δｙで計測する場合と比較して、計測に要する時間を短縮することができる。

また、測定に先立ちパターンの比較を行う座標範囲が設定できるため、比較に要する時間を必要充分な範囲で調整することができる。具体的には、比較座標範囲の設定において、算出された反射位置候補座標（最大輝度の画素）の前後・周辺で比較する範囲を狭くした場合には、パターンの比較回数が減少するため、計測時間が短縮される。

また、物体２の反射位置の特定は、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンＤｍと、画素ピッチｆ以下の間隔で準備された複数の参照輝度パターンＤｓｉとの比較で実施されるため、算出される物体２の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素ピッチｆよりも細かな精度で検出される。

また、計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンＤｍに最も類似した参照輝度パターンＤｓｉの輝度ピーク点から、物体２の反射位置座標が特定される。輝度分布に基づく検出であるため、物体２の反射位置座標は、輝度情報を持つ画素ピッチｆよりも細かな精度で検出される。従って、より精度の高い計測が可能な形状計測装置を提供することができる。

また、計測輝度パターンＤｍと参照輝度パターンＤｓｉとの正規化相互相関値Ｒをもってパターン類似度が評価されるため、反射輝度の違いによる影響を受けずにパターン形状の類似度が評価される。

また、参照輝度パターンＤｓｉが、一または複数のガウス関数から合成されることで、実際の反射特性による計測輝度パターンＤｍに、より類似させたパターンで位置検出のための比較をすることができる。その結果、物体による誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。

また、参照輝度パターンＤｓｉは、計測輝度パターンＤｍの分布情報を使用して作成することが可能であるため、反射光の輝度分布がガウスフィッティングにそぐわないような物体であっても、誤差が少ない高精度の位置検出が可能となる。また、複数のガウス関数から類似した参照輝度パターンＤｓｉを合成することが難しい場合や、合成作業に時間を要する場合など、より簡便に参照輝度パターンＤｓｉを作成することができる。

（実施形態２）
次に、実施形態２に係る形状計測装置１００、形状計測装置の制御方法について説明する。なお、説明にあたり、実施形態１と同一の構成部位については、同一の番号を使用し、重複する説明は省略する。

実際の計測にあたっては、外乱光や反射表面の粗さ、異物などの存在により反射光の輝度分布にはノイズを含む場合がある。ここでは、ノイズが含まれる場合の計測の例を実施形態２として説明する。

図１０は、反射輝度分布にノイズが含まれる例を模式的に示すグラフである。
反射光の分布Ｐｍ′には画素ｎおよび画素ｎ＋１に対応する部分にノイズがあり、それぞれの画素の輝度が低下した計測輝度パターンＤｍ′が得られている。実施形態１（実施例１）では、図９（ａ）に示すように、反射位置候補座標として、最大輝度を示す画素ｎが選択されたが、この例では、画素ｎ＋２が反射位置候補座標として選択され、参照輝度パターンＤｓ０の最大輝度の位置が、図１０に示すように、画素ｎ＋２の位置と一致するように、Ｙ方向にシフトさせることになる。このように、反射光にノイズが含まれる場合には、反射位置候補座標は本来の位置からずれて検出される事がある。図１０からも明らかなように、実際の反射位置から離れた位置で反射位置検出を行うことになる。

このような場合、すなわち、ノイズの影響によって反射位置候補座標が画素単位でずれることが想定される場合には、反射位置候補座標の選択を、最大輝度を示す画素により行うのではなく、複数の画素輝度パターンと、計測輝度パターンＤｍ′との相関評価によって行う。具体的には、参照輝度パターンＤｓ０の最大輝度の位置を、最大輝度を示す画素ｎ＋２の前後に複数の画素位置にシフトさせて得られる複数の参照輝度パターンＤｓ０と、計測輝度パターンＤｍ′との相関評価を行い、もっとも高い相関値の得られた画素を反射位置候補座標とする。

図１１に本実施形態による反射位置検出のサブルーチンのフローチャートを示す。本実施形態は、実施形態１の形状計測のフローチャート（図７）における反射位置検出のサブルーチン部分（ステップＳＡ７）のみが異なる。図１１のフローチャートに従い、反射位置検出の方法を具体的に説明する。
なお、形状計測装置１００は、本フローチャートに従った形状計測のための制御方法を含み機能させるプログラムを備えている。

まず、複数の参照輝度パターンＤｓ０を作成する（ステップＳＣ１）。具体的には、比較範囲を、画素ｎの前後２画素とした場合には、画素ｎから画素ｎ＋４までの５つの画素位置に参照輝度パターンＤｓ０の最大輝度の位置をシフトさせて得られる５つの参照輝度パターンＤｓ０１〜Ｄｓ０５を生成する。
次に、それぞれの参照輝度パターンＤｓ０ｉと計測輝度パターンＤｍ′との相関値を計算する（ステップＳＣ２〜ＳＣ４）。
次に、計算の結果、もっとも大きな相関値の得られた画素を反射位置候補座標とする（ステップＳＣ５）。このようにすることで、実際の反射位置により近い画素を反射位置候補座標として選択することができる。

以降のフローは、実施例１のステップＳＢ２〜ＳＢ６と同様に、反射位置候補座標として選択された画素を中心としてサブピクセルで用意された参照パターンセットＰＳを適用して相関値を比較評価して最大相関値の得られる参照輝度パターンＤｓｉから反射位置の特定を行う。

なお、上記の例では、画素ｎ−１から画素ｎ＋３までの５つの画素位置から得られる参照輝度パターンＤｓ０１〜Ｄｓ０５を用いて反射位置候補座標としての画素を求めたが、前後にずらす画素数についてはノイズの大きさに応じて決定すればよい。

また、上記のようにノイズの影響によって反射位置候補座標が画素単位でずれることが想定される場合には、上記の方法によらず、実施例１の方法において使用する参照パターンセットＰＳの範囲を、複数の画素に亘る範囲で用意し、すべての参照輝度パターンＤｓｉとの相関値を評価する方法を用いても良い。但し、この場合には、サブピクセルで比較処理する回数が増えるために計測時間が増加してしまうことを考慮しておく必要がある。

以上述べたように、本実施形態による形状計測装置１００、該形状計測装置の制御方法、およびこの制御方法を含み機能させるプログラムによれば、外乱光や反射表面の粗さ、異物などの存在により反射光の輝度分布にノイズを含む場合であっても、計測輝度の分布と、参照パターンセットＰＳとの相関値を比較評価することで、反射位置の特定を精度よく行うことができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に種々の変更や改良などを加えることが可能である。変形例を以下に述べる。

（変形例１）
実施形態１では、計測輝度パターンＤｍと複数の参照輝度パターンＤｓｉとの比較によって得られる相関値の最も大きな値となった参照輝度パターンＤｓｉを特定し、この参照輝度パターンＤｓｉの位置および付随するｙ₀、ｙ_r、ｅ_rの情報から反射位置を求めていた。これに対し、本変形例は、相関値の分布を二次関数で近似した場合に、二次関数の値が最大値を示す位置情報および付随するｙ₀、ｙ_r、ｅ_rから、物体２の反射位置座標を求めることを特徴としている。以下、具体的に説明する。

図１２は、算出した正規化相互相関値Ｒの分布を示すグラフである。
前述した反射位置検出のステップＳＡ７（ステップＳＢ１〜ＳＢ６）により、分解能δｙずつシフトさせて正規化相互相関値Ｒを算出し、横軸に分解能δｙのシフト量、縦軸に正規化相互相関値Ｒを取りプロットしている。プロットした各点を二次関数で近似して結ぶことにより、二次関数が最大値となる点が導出される。

実施形態１（実施例１）では、算出した正規化相互相関値Ｒの最大値を示す分解能δｙのシフト量となる参照輝度パターンＤｓｉの位置から反射位置座標を特定したが、上記の二次関数の値が最大値を示す位置情報から反射位置座標を特定した方が、より高精度の結果を得ることができる。正規化相互相関値Ｒの分布を二次関数で近似した最大値を基に反射位置座標を求めることで、統計的により高精度の位置検出が可能となる。

１…スリット光、２…物体、３…輝線、１０…光学走査手段、１１…光源、１２，２２…光学系、１３…スキャンドライブ部、１４…ステージ、２０…撮像手段、２１…撮像素子、２３…撮像ドライブ部、２４…ＡＤＣ回路、３０…反射位置検出手段、３１…輝度パターン解析部、３２…制御部、１００…形状計測装置、Ｄｍ…計測輝度パターン、Ｄｓｉ…参照輝度パターン、ＰＳ…参照パターンセット。

Claims (17)

1. 投射光により物体を走査する光学走査手段と、
   前記物体からの、前記投射光の反射光による計測画像を取得する撮像手段と、
   取得した前記計測画像を基に、前記物体の反射位置を算出する反射位置検出手段と、を備え、
   前記反射位置検出手段は、取得した前記計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンから、前記物体の反射位置候補座標を算出し、
   前記計測輝度パターンと、前記反射位置候補座標を含む比較座標範囲内において所定の分解能の間隔で用意された複数の参照輝度パターンとを比較して、前記計測輝度パターンとそれぞれの前記参照輝度パターンとのパターン類似度を算出し、
   前記パターン類似度が最も大きな前記参照輝度パターンが特定する座標情報から、前記物体の反射位置座標を求めることを特徴とする形状計測装置。
2. 前記複数の参照輝度パターンは、複数種類の前記物体の前記反射光の分布特性に合わせ、複数の参照パターンセットとして予め備えられ、
   計測に際し、前記物体の種類に応じて、対応する前記参照パターンセットが選択できることを特徴とする請求項１に記載の形状計測装置。
3. 前記分解能および前記比較座標範囲は、計測に際し、予め設定できることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の形状計測装置。
4. 前記分解能は、前記画素間隔以下であることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の形状計測装置。
5. 前記パターン類似度が最も大きくなる前記参照輝度パターンのピーク点を示す座標を、前記物体の反射位置座標とすることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の形状計測装置。
6. 前記パターン類似度は、前記計測輝度パターンと前記参照輝度パターンとの正規化相互相関値であり、
   前記計測輝度パターンと前記複数の参照輝度パターンとの比較によって得られる前記正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した場合に、
   前記二次関数の値が最大値を示す位置情報から、前記物体の反射位置座標を求めることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の形状計測装置。
7. 前記参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、
   前記画素輝度パターンは、一または複数のガウス関数が合成された関数から導出され、
   前記サブピクセル輝度パターンは、前記画素輝度パターンから導出されることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の形状計測装置。
8. 前記参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、
   前記画素輝度パターンは、前記計測輝度パターンから導出され、
   前記サブピクセル輝度パターンは、前記画素輝度パターンから導出されることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の形状計測装置。
9. 投射光により物体を走査するステップと、
   前記物体からの、前記投射光の反射光による計測画像を取得するステップと、
   取得した前記計測画像を構成する複数の画素に分布する計測輝度パターンから、前記物体の反射位置候補座標を算出するステップと、
   前記計測輝度パターンと、前記反射位置候補座標を含む比較座標範囲において所定の分解能の間隔で用意された複数の参照輝度パターンとを比較して、前記計測輝度パターンとそれぞれの前記参照輝度パターンとのパターン類似度を算出するステップと、
   前記パターン類似度が最も大きな前記参照輝度パターンが特定する座標情報から、前記物体の反射位置座標を求めるステップと、を含むことを特徴とする形状計測装置の制御方法。
10. 前記複数の参照輝度パターンを、複数種類の前記物体の前記反射光の分布特性に合わせ、複数の参照パターンセットとして予め備えるステップと、
    計測に際し、前記物体の種類に応じて、対応する前記参照パターンセットを選択するステップと、を含むことを特徴とする請求項９に記載の形状計測装置の制御方法。
11. 前記分解能および前記比較座標範囲を、計測に際し、予め設定することを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の形状計測装置の制御方法。
12. 前記分解能は、前記画素間隔以下であることを特徴とする請求項９ないし請求項１１のいずれか一項に記載の形状計測装置の制御方法。
13. 前記パターン類似度が最も大きくなる前記参照輝度パターンのピーク点を示す座標を、前記物体の反射位置座標とすることを特徴とする請求項９ないし請求項１２のいずれか一項に記載の形状計測装置の制御方法。
14. 前記パターン類似度は、前記計測輝度パターンと前記参照輝度パターンとの正規化相互相関値であり、
    前記計測輝度パターンと前記複数の参照輝度パターンとの比較によって得られる前記正規化相互相関値の分布を二次関数で近似した場合に、
    前記二次関数の値が最大値を示す位置情報から、前記物体の反射位置座標を求めることを特徴とする請求項９ないし請求項１２のいずれか一項に記載の形状計測装置の制御方法。
15. 前記参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、
    前記画素輝度パターンは、一または複数のガウス関数が合成された関数から導出され、
    前記サブピクセル輝度パターンは、前記画素輝度パターンから導出されることを特徴とする請求項９ないし請求項１４のいずれか一項に記載の形状計測装置の制御方法。
16. 前記参照輝度パターンは、画素輝度パターンとサブピクセル輝度パターンから成り、
    前記画素輝度パターンは、前記計測輝度パターンから導出され、
    前記サブピクセル輝度パターンは、前記画素輝度パターンから導出されることを特徴とする請求項９ないし請求項１４のいずれか一項に記載の形状計測装置の制御方法。
17. 形状計測装置を、請求項９ないし請求項１６のいずれか一項に記載の制御方法を含み機能させることを特徴とするプログラム。

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