JP4583619B2

JP4583619B2 - 縞画像解析誤差検出方法および縞画像解析誤差補正方法

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Publication number: JP4583619B2
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Inventors: 宗濤 ▲葛▼
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Publication date: 2010-11-17
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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、位相シフト法を用いて縞画像を解析する際における、フーリエ変換を用いた縞画像解析誤差検出方法および縞画像解析誤差補正方法に関し、特に、ＰＺＴ（ピエゾ素子）を用いて位相をシフトさせ、得られた、干渉縞等の縞パターンを有する画像データを解析する際にフーリエ変換を利用し、その解析値をより高精度なものとし得る縞画像解析誤差検出方法および縞画像解析誤差補正方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、物体表面の精密測定に関する重要な手段として、例えば光波干渉法が知られているが、近年1/10波長以上の面精度や波面収差を計測することの必要性から１干渉縞（１フリンジ）以下の情報を読み取る干渉計測法（サブフリンジ干渉計測法）の開発が急務である。
【０００３】
このようなサブフリンジ干渉計測法として、代表的な技術であり広く実用されているものに、例えば、「PROGRESS IN OPTICS」 VOL
XXVI（１９８８年）第３４９頁〜第３９３頁の「PHASE-MEASUREMENT
INTERFEROMETRY TECHNIQUES」に記載されている位相シフト縞解析法（縞走査法あるいは位相走査法とも称される）がある。
【０００４】
位相シフト法においては、例えばＰＺＴ（ピエゾ）素子の如き位相シフト素子を用いて、被観察体と基準との相対関係を位相シフトさせて、所定のステップ量をシフトする毎に干渉縞画像データを取り込んで被検面の各点の干渉縞強度を測定し、この測定結果を用いて被検面の各点の位相を求める。
【０００５】
例えば、４ステップの位相シフト法を行う場合、各位相シフトステップにおける干渉縞強度Ｉ_１、Ｉ_２、Ｉ_３、Ｉ_４は、以下のように表わされる。
【０００６】
【数１】

【０００７】
これらの式から位相φ(ｘ,ｙ)を求めると、
【０００８】
【数２】

と表わすことができる。
【０００９】
位相シフト法は、所定ステップ量を正確にシフトできれば、非常に精度の高い測定が可能であるが、ステップ量の誤差に伴う測定誤差問題や複数の干渉縞画像データを必要とするため計測中の外乱に影響されやすいという問題がある。
【００１０】
位相シフト法以外のサブフリンジ干渉計側法として、例えば、「光学」第１３巻第１号（１９８４年２月）第５５頁〜第６５頁の「サブフリンジ干渉計測基礎論」に記載されている如くフーリエ変換法を用いた技術が注目されている。
【００１１】
フーリエ変換縞解析法はキャリア周波数（被観察体表面と基準面との間の相対的傾斜による）を導入することにより、１枚の縞画像から高精度に被観察体の位相を求めることを可能とする手法である。キャリア周波数を導入し、物体の初期位相を考えないと、干渉縞強度ｉ(ｘ,ｙ)は次式（３）で表される。
【００１２】
【数３】

【００１３】
上式（３）は下式（４）のように変形できる。
【００１４】
【数４】

【００１５】
なお、c(x，y)は下式（５）のように表される。
【００１６】
【数５】

【００１７】
上式（４）をフーリエ変換すると、下式（６）が得られる。
【００１８】
【数６】

【００１９】
次に、フィルタリングによってC(η−f_x，ζ−f_y)を取り出し、座標（f_x
，f_y）に位置するスペクトルのピークを周波数座標系（フーリエ・スペクトル座標系とも称する；図６参照）の原点に移し、キャリア周波数を除去する。次に、逆フーリエ変換しc(x，y)を求め、下式（７）によってラッピングされた位相φ(ｘ，ｙ)を得る。
【００２０】
【数７】

【００２１】
最後に、アンラッピング処理を行ない、被測定物の位相Φ(x，y)を求める。
【００２２】
以上に説明したフーリエ変換縞解析法においては、上述したようにキャリア周波数により変調された縞画像データに対してフーリエ変換が施されることになる。
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】
前述した如く、位相シフト法は、干渉計の物体光と参照（基準）光の間に一般には２πを整数分の一に分割した位相角ずつ位相差を与えながら画像の明るさを取り込み解析するものであり、理論的には高精度な位相解析を実現可能である。
【００２４】
しかしながら、高精度な位相解析を確保するためには被検体と基準との相対関係を所定位相量（極めて微小な距離）ずつ高精度に変位させることが必要であり、位相シフト法を位相シフト素子、例えば、ＰＺＴ（ピエゾ素子）を用いて参照（基準）面等を物理的に移動させることにより実行する場合には、このＰＺＴ(ピエゾ素子)の変位量を高精度に制御する必要がある。しかしながら、位相シフト素子の変位誤差、あるいは参照面もしくは被検面の傾斜誤差を完全に除去することは難しく、位相シフト量あるいは傾斜量を高精度に制御することは、実際には困難な作業である。したがって、位相シフト素子に起因する上記誤差を検出し、縞画像解析を行なう際に前記検出値に基づき補正することが良好な結果を得る上で重要となる。
【００２５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、位相シフト法を用いて得られた縞画像データを解析する場合に、位相シフトの変位量および／または該被観察体と該基準との相対的な傾斜量の誤差による影響を、装置構成を複雑にすることなく良好に検出し得るフーリエ変換縞解析法を利用した縞画像解析誤差検出方法を提供することを目的とするものである。
【００２６】
さらに、本発明は、位相シフト法を用いて得られた縞画像データを解析する場合に、位相シフトの変位量および／または該被観察体と該基準との相対的な傾斜量の誤差による影響を、装置構成を複雑にすることなく良好に補正し得るフーリエ変換縞解析法を利用した縞画像解析誤差補正方法を提供することを目的とするものである。
【００２７】
【課題を解決するための手段】
本発明の、請求項１に係る縞画像解析誤差検出方法は、位相シフト素子を用いて、被観察体と基準とを相対的に位相シフトせしめ、縞画像解析により被観察体波面を求める方法において、
位相シフト前後の前記被観察体の波面情報を担持した、キャリア縞が重畳された２つのキャリア縞画像データにフーリエ変換を施しキャリア縞の複素振幅を求め、２つの該複素振幅に基づき前記位相シフト素子の位置の演算を行って、前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量（以下「位相シフトの変位量」または「位相シフト変位量」と称することがある）を検出することを特徴とするものである。
【００２８】
また、本発明の、請求項２に係る縞画像解析誤差検出方法は、位相シフト素子を用いて、被観察体と基準とを相対的に位相シフトせしめ、縞画像解析により被観察体の波面を求める方法において、
位相シフト前後の前記被観察体の波面情報を担持した、キャリア縞が重畳された２つのキャリア縞画像データにフーリエ変換を施しキャリア周波数および複素振幅を求め、２つの該キャリア周波数および２つの該複素振幅に基づき前記位相シフト素子の位置の演算を行って、前記位相シフトにより発生した前記被観察体と前記基準との相対的な傾き量および前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を検出することを特徴とするものである。
【００２９】
また、本発明の、請求項３に係る縞画像解析誤差検出方法は、前記縞画像が干渉縞画像であることを特徴とするものである。
【００３０】
また、本発明の、請求項４に係る縞画像解析誤差補正方法は、上記請求項１に係る縞画像解析誤差検出方法において、前記検出が行われた後、前記キャリア縞画像データの縞画像解析において、該検出された前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を補正する補正演算を行うことを特徴とするものである。
【００３１】
また、本発明の、請求項５に係る縞画像解析誤差補正方法は、上記請求項２に係る縞画像解析誤差検出方法において、前記検出が行われた後、前記キャリア縞画像データの縞画像解析において、該検出された前記位相シフトにより発生した前記被観察体と前記基準との相対的な傾き量および前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を補正する補正演算を行うことを特徴とするものである。
【００３９】
なお、本発明に係る前述した各方法は、フーリエ変換法を用いた縞画像解析手法全般に適用可能であり、例えば干渉縞やモアレ縞の解析、あるいは縞投影による３次元プロジェクタ等にも適用可能である。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態に係る縞画像解析誤差検出方法および縞画像解析誤差補正方法を図面を用いて説明する。
【００４１】
この方法は、位相シフト法を用いて被観察体表面形状を求める手法において、被観察体表面と参照（基準）面との相対形状に基づき得られた該被観察体の表面形状情報を担持した縞画像データにフーリエ変換を施し、該被観察体からの波面と基準からの波面とのずれに伴って発生するキャリア周波数と複素振幅を求め、該キャリア周波数と複素振幅に基づき、前記被観察体表面と参照（基準）面との相対傾斜量および位相シフトの変位量を検出するものであり、さらにこの後、前記縞画像データの位相シフト法による縞画像解析において前記検出された傾斜量および変位量を補償する補正演算を行うものである。
【００４２】
以下、位相シフトの変位量の検出、補正と、位相シフトにおける、該被観察体と該基準との相対的な傾斜量の検出、補正とに分けて説明する。
【００４３】
＜位相シフトの変位量の検出、補正＞
本実施形態に係る位相シフトの誤差量検出補正方法の概略について、図１のフローチャートを用いて説明する。
【００４４】
まず、空間キャリア縞が重畳された、被観察体の形状情報を担持してなる干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｓ１）。次に、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し（Ｓ２）、空間キャリア周波数（f_x，f_y）を抽出し（Ｓ３）、このキャリア周波数に基づきフーリエ変換縞解析を行ない、後述する複素振幅ｃ（x，y）を求める（Ｓ４）。次に、参照（基準）面の変位量を求め（Ｓ５）、これにより位相シフトの変位量を求めことができ（Ｓ６）、さらに位相シフト法による縞画像解析を行なう場合に、（Ｓ６）で求めた変位量を補正し被観察体の位相を求める（Ｓ７）。
【００４５】
一般的に、フーリエ変換縞解析法はキャリア周波数（被観察体表面と参照面との相対的な傾斜）を導入することにより、一枚の縞画像のみで位相を求めることができる。キャリア周波数を導入すると干渉縞強度は次の式（８）で表される。
【００４６】
【数８】

ただし、a(x，y)は干渉縞のバックグラウンド
b(x，y)は縞のビジビリテイ
φ(x，y)は被観察体の位相
ξは被観察体の初期位相（2πx/λ）
f_x，f_yはキャリア周波数
【００４７】
ξは前述したように、λを光の波長、xを位相シフト素子の位相シフト量としたとき、ξ＝２πｘ／λで表わせるから上式（８）は下式（９）のように変形できる。
【００４８】
【数９】

ただし、c^*(x，y)はc(x，y)の共役である。
【００４９】
【数１０】

【００５０】
上式（９）をフーリエ変換すると、下式（１１）を得ることができる。
【００５１】
【数１１】

【００５２】
一般に、フーリエ変換法では、フィルタリングによって、C(η−f_x，ζ−f_y)を求め、逆フーリエ変換してc(x，y)を得る。ここで、位相シフトの初期位相をξ_０、被観察体移動後の位相をξ_１とすると、開始位置における干渉縞画像データから下式（１２）が得られる。
【００５３】
【数１２】

【００５４】
次に、被観察体移動後における干渉縞画像データから下式（１３）が得られる。
【００５５】
【数１３】

【００５６】
これにより、下式（１４）が得られる。
【００５７】
【数１４】

【００５８】
したがって、被観察体移動前後の位相差は下式（１５）で表わされる。
【００５９】
【数１５】

【００６０】
したがって、被観察体の変位量は下式（１６）で表わされる。
【００６１】
【数１６】

【００６２】
また、所定の位相シフトにより得られた各干渉縞画像毎に求めた変位量の平均を求めることにより高精度の変位検出を行なうことができる。なお、フーリエ変換縞解析法により被観察体の変位を検出する際には、必ずしも縞画像データ全体を用いる必要はなく、一部の縞画像データによっても充分に精度の高い変位検出を行なうことが可能である。
【００６３】
次に、上記のようにして検出された位相シフト変位量を補正する方法について説明する。
まず、補正原理を、位相シフト法の一般式を用いて説明する。
【００６４】
ＰＺＴ等を用いて参照面を動かすnバケット法位相シフト方式では、参照面をｊ（ｊ=1,2,…n）回シフトした被観察体上の干渉縞の強度分布は下式（１７）で表わされる。
【００６５】
【数１７】

【００６６】
一般的にｊ（ｊ=1,2,…n）回目の位相シフト量ξ_j は、ＰＺＴ等の高精度のアクチュエータで次式（１８）のように与えている。
【００６７】
【数１８】

【００６８】
上式（１７）を展開し、三角関数の直交性を利用して被観察位相φ(x，y)を求めることができる。求められた式（１９）を以下に示す。
【００６９】
【数１９】

【００７０】
ところで、高精度のアクチュエータは高価である。そこで、アクチュエータの変位を検出する方法を用いることで、高価なアクチュエータを用いることなく高精度の位相シフトを得ることができる。
【００７１】
すなわち、ｊ（ｊ=1,2,…n）回目の位相シフト量をξ_j（具体的な値が未知）としたとき下式（２０）が得られる。
【００７２】
【数２０】

【００７３】
ただし、δ_jはアクチュエータの位相シフト誤差である（δ_j<<π/2）。
前述した位相シフト誤差量検出方法でδ_jを求めることができることから、下式（２１）、（２２）を用いて位相解析誤差を高精度に補正可能である。
【００７４】
【数２１】

【００７５】
【数２２】

【００７６】
以下、よく使用される５バケット法を例にあげて説明する。５バケット法は下式（２３）で表わされる。
【００７７】
【数２３】

【００７８】
ここで、a_j=π( j−1) / 2 ( j=1,2,…,5)
を利用すると、下式（２４）が得られる。
【００７９】
【数２４】

【００８０】
一般にε_j ²は小さいことから、式（２４）は下式（２５）で表わされる。
【００８１】
【数２５】

【００８２】
したがって、下式（２６）が導出される。
【００８３】
【数２６】

【００８４】
これにより、アクチュエータのシフト誤差を補正した位相を求めることができる。
【００８５】
次に、本発明の実施形態を実施するための装置について、図２、３を用いて説明する。
【００８６】
この装置は、上記実施形態方法を実施するためのもので、図２に示すように、マイケルソン型干渉計１において、被観察体表面２と参照（基準）面３からの両反射光束によって形成される干渉縞は、撮像カメラ４のＣＣＤ５の撮像面において形成され、画像入力基板６を介して、ＣＰＵおよび画像処理用のメモリを搭載したコンピュータ７に入力され、入力された干渉縞画像データに対して種々の演算処理が施され、その処理結果はモニタ画面７Ａ上に表示される。なお、撮像カメラ４から出力される干渉縞画像データはＣＰＵの処理により一旦メモリ内に格納されるようになっている。
【００８７】
コンピュータ７は、図３に示すように、ソフト的に、ＦＦＴ演算複素振幅演算手段１１、位相シフト変位量検出手段１２および位相シフト変位量補正手段１３を備えている。ＦＦＴ演算複素振幅演算手段１１は、前述したように、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施すとともにＦＦＴ演算複素振幅を抽出するステップ３（Ｓ３）の処理を行うものであり、位相シフト変位量検出手段１２は、前記ＦＦＴ演算複素振幅演算手段１１において演算されたＦＦＴ演算複素振幅に基づいて、上記ステップ４（Ｓ４）から上記ステップ６（Ｓ６）に相当する処理を行うものである。さらに、位相シフト変位量補正手段１３は、上記位相シフト変位量検出手段１２において検出された変位量に基づいて該変位量を補償し、被観察体の誤差補正された位相を求めるものである（Ｓ７）。
【００８８】
これにより、ＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０が所定量だけシフトし、このＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０のシフト量に誤差が生じている場合にも、最終的に求められた被観察体の位相には該誤差による影響がないように調整される。図２においては、被観察体の表面２は固定されているため、被観察体の表面２と参照面３の相対的なシフト量変位はＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０によりシフトされた参照面３のシフト量の変位量にのみ依存する。
【００８９】
したがって、上述したような図２および図３に示す要素により構成された系は、求められたＦＦＴ演算複素振幅に基づき、参照面３の位相シフト変位量が除去された状態における被観察体の位相を演算し得る。
【００９０】
また、図４は、上記ＰＺＴ（ピエゾ素子）アクチュエータ１０の２つの態様を示すものである。
【００９１】
すなわち、第１の態様は、図４（Ａ）に示すように、参照面（参照ミラー）３の裏面を支持する３つのピエゾ素子１２１、１２２、１２３を備え、支点部材としても機能するピエゾ素子１２１と各ピエゾ素子１２２、１２３とを結ぶ参照面３を有する参照ミラー上の、２本の直線Ｌｘ、Ｌｙが互いに直交するように構成されたものである。３本のピエゾ素子１２１、１２２、１２３が同量だけ伸縮することにより位相シフトが行なわれ、さらにピエゾ素子１２２のみの伸縮により参照ミラーの参照面３がy軸を中心として回転するようにｘ軸方向に傾き、ピエゾ素子１２３のみの伸縮により参照ミラーの参照面３がｘ軸を中心として回転するようにｙ軸方向に傾くことになる。一方、第２の態様は、図４（Ｂ）に示すように、参照面（参照ミラー）３の裏面中央部を円柱状のピエゾチューブ１２４によって支持するように構成されたものである。このピエゾチューブ１２４の偏奇しない伸縮により位相シフトが行なわれ、一方、偏奇した伸縮により参照ミラーの参照面３がｘ軸方向およびｙ軸方向に自在に傾けられることになる。
【００９２】
＜傾斜量の検出、補正＞
一般に、被観察体や参照面のサイズが大きい場合には、複数の位相シフト素子、あるいは位相シフト素子と支持ガイドとを有することが必要となり、この場合には、位相シフトの直進性を確保することが難しくなり、被観察体や参照面に傾きが生じる場合がある。そこで、以下に示す実施形態方法においては、上記実施形態方法と略同様の手法により位相シフト素子の傾斜量（被観察体の表面と基準面との相対的な傾き量）を検出し、補正するようにしている。
【００９３】
以下、位相シフト素子の傾斜量を検出し、補正する本発明の第２の実施形態方法について説明する。
【００９４】
図５は、上記第２の実施形態方法を概念的に示すフローチャートである。
すなわち、まず、空間キャリア縞が重畳された、被観察体の形状情報を担持してなる干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｓ１１）。次に、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し（Ｓ１２）、空間キャリア周波数（f_x，f_y）を抽出し（Ｓ１３）、このキャリア周波数に基づきフーリエ変換縞解析を行ない、後述するｃ（x，y）を求め、参照面の傾斜量を求め（Ｓ１４）、この傾斜量を補償するようにして（Ｓ１５）、被観察体の、補正演算された位相を求める（Ｓ１６）。
【００９５】
以下、数式を用いて上記第２の実施形態について説明する。
【００９６】
前述したように、フーリエ変換縞解析法はキャリア周波数（被観察体表面と参照面との相対的傾斜）を導入することにより、一枚の縞画像のみで位相を求めることができる。キャリア周波数を導入すると干渉縞強度は次の式（２７）で表される。
【００９７】
【数２７】

【００９８】
また、前述したように、λを光の波長、θ_xとθ_yを被観察体表面のX,Y方向の傾斜（姿勢）、xを位相シフト素子の位相シフト量としたとき、上式（２７）は下式（２８）のように変形できる。
【００９９】
【数２８】

ただし、c^*(x，y)はc(x，y)の共役である。
【０１００】
【数２９】

【０１０１】
上式（２８）をフーリエ変換すると、下式（３０）を得ることができる。
【０１０２】
【数３０】

【０１０３】
一般に、フーリエ変換方法においては、フィルタリングによって、C(η−f_x，ζ−f_y) を求め、図６に示す如く周波数座標系上の位置(f_x，f_y)に存在するスペクトルのピークを座標原点に移動させ、キャリア周波数を除去する。次に、逆フーリエ変換を用いてc(x，y)を求めることにより、ラップ処理された位相が得られる。次に、アンラップ処理によって被測定物の位相Φ(x，y) が求められる。ここで、(f_x，f_y)
はキャリア周波数であるが、被観察体の表面と参照面との間には所定の角度関係（相対姿勢）、具体的には式（２７ａ）の関係が存在することに着目し、(f_x，f_y)
の各値を求め、その値に基づき、被観察体表面と参照面の間の角度関係を求める。
【０１０４】
(f_x，f_y)
の各値は、上式（３０）の結果から、座標原点にある最大ピーク以外のサブピーク位置、すなわち、C(η−f_x，ζ−f_y)の位置を求めることで得られる。これにより、被観察体のX,Y方向の傾斜（姿勢）であるθ_xとθ_yを求めることができる。
【０１０５】
被観察体のX,Y方向の傾斜（姿勢）であるθ_xとθ_yは、上記手法（第１の手法）に代えて次のような手法（第２の手法）によっても求めることができる。
【０１０６】
この傾斜検出方法の概略は図５のステップ１１〜１４（Ｓ１１〜１４）に代えて、図９のフローチャートの各ステップ（Ｓ２１〜２７）よって表わされる。
【０１０７】
まず、空間キャリア縞が重畳された、被観察体の形状情報を担持してなる干渉縞画像をＣＣＤ撮像カメラにより得る（Ｓ２１）。次に、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施し（Ｓ２２）、フィルタリングによってキャリア周波数のスペクトル分布（サイドローブ）であるＣ(n−f_x，ζ−f_y)を抽出する（Ｓ２３）。次に、この分布Ｃ(n−f_x，ζ−f_y)に逆フーリエ変換を施してc(x, y)を得、ラップされた位相を得る（Ｓ２４）。この後、アンラップ処理を施すことにより被観察体の形状情報に基づき被観察体の位相p(x,y)を求める（Ｓ２５）。次に、最小二乗法を用いて上記位相p(x,y)の最小二乗平面を求める（Ｓ２６）。最後に、最小二乗平面の微係数に基づき被観察体の傾斜を求める（Ｓ２７）。
【０１０８】
ところで、上記第１の手法におけるフーリエ縞解析法では、例えばフィルタリングによって、周波数座標系上におけるキャリア周波数のスペクトル分布（サイドローブ）であるＣ(n−f_x，ζ−f_y)を抽出した後、そのピークをその位置（f_x，f_y）から座標原点に移動することによりキャリア周波数を除去し、この後逆フーリエ変換を施すことにより被観察体の位相（形状）を求めるようにしている。
【０１０９】
これに対し、上記第２の手法においては、被観察体の傾斜もその形状の一部と考え、前述した式（３０）におけるキャリア周波数のスペクトル分布（サイドローブ）であるＣ(n−f_x，ζ−f_y)のピークを、移動させることなく、すなわち、キャリア周波数を除去することなくこのスペクトル分布Ｃ(n−f_x，ζ−f_y)に対して逆フーリエ変換を施す。これにより、最終的に得られた上記被観察体の位相p(x,y)には傾き成分が含まれることになる。
【０１１０】
すなわち、上記位相p(x,y)は下式（３１）の如く表される。
【０１１１】
【数３１】

ただし、
aは最小二乗平面のｘ方向の微係数
bは最小二乗平面のｙ方向の微係数
【０１１２】
したがって、上記第２の手法によれば、最小二乗法を用いて、キャリア周波数を除去せずに求めた被観察体の形状の最小二乗平面（形状を最小二乗法でフィッティングし得られた平面）を求め、この最小二乗平面のｘ、ｙ方向の微係数を求め、さらに上式（３１）を用いて被観察体の傾斜q_xとq_ｙを得るようにしており、これにより被観察体の傾きを容易に求めることができる。
【０１１３】
なお、上記手法において、被観察体の形状を表す平面を求める際には、上記最小二乗法に替えて他のフィッティング手法を採用することによっても、曲面をフィッティングした所望の平面を求めることができる。
【０１１４】
このように、フーリエ変換縞解析法を用いることで、被観察体の姿勢（傾斜）を検出できる。なお、フーリエ変換縞解析法により被観察体の姿勢（傾斜）を求める際には、縞画像の全領域を使う必要がなく、一部の縞画像領域を解析することによっても充分に有効なデータを得ることが可能である。
【０１１５】
次に、上記のようにして検出された傾斜量を補正する方法について説明する。
まず、補正原理を、位相シフト法の一般式を用いて説明する。
【０１１６】
ＰＺＴを用いて参照面を動かすnバケット法位相シフト方式では、参照面をｊ（ｊ=1,2,…n）回シフトした被観察体表面上の干渉縞の強度分布は下式（３２）で表わされる。
【０１１７】
【数３２】

【０１１８】
一般的にｊ（ｊ=1,2,... ..n）回目の位相シフト量ξ_jは、ＰＺＴ等の高精度のアクチュエータで次式（３３）のように表わされる。
【０１１９】
【数３３】

【０１２０】
上式（３３）を展開し、三角関数の直交性を利用して被検位相φ(x，y)を求めることができる。求められた式（３４）を以下に示す。
【０１２１】
【数３４】

【０１２２】
被観察体と参照面との姿勢に変更があるときｊ（ｊ=1,2,... ..n）回目の位相シフト量ξ_j（ξ_jは具体的な値が未知）は下式（３５）で表される。
【０１２３】
【数３５】

ただし、θ_xjとθ_yjはアクチュエータの傾斜であり（ε_j<<π/2）、前述した方法でθ_xjとθ_yjを求めることができるから、下式（３６）、（３７）を用いて位相解析誤差を高精度に補正可能である。
【０１２４】
一般にε_j ²は小さいことから、式（３９）は下式（４０）で表わされる。
【０１２５】
【数３６】

【０１２６】
【数３７】

【０１２７】
以下、よく使用される５バケット法を例にあげて説明する。５バケット法は下式（３７）で表わされる。
【０１２８】
【数３８】

【０１２９】
ここで、a_j=π(ｊ−1)/2 (ｊ=1,2,…,5)
を利用すると、下式（３９）が得られる。
【０１３０】
【数３９】

【０１３１】
一般にε_j ²は小さいことから、式（３９）は下式（４０）で表わされる。
【０１３２】
【数４０】

【０１３３】
したがって、下式（４１）が導出される。
【０１３４】
【数４１】

【０１３５】
これにより、アクチュエータの傾斜量を補正した位相を求めることができる。
【０１３６】
次に、本発明の実施形態装置について、図７、８を用いて説明する。
【０１３７】
この装置は、上記実施形態方法（傾き検出については第１の手法を例示する）を実施するためのもので、図７に示すように、マイケルソン型干渉計１において、被観察体表面２と参照（基準）面３からの両反射光束によって形成される干渉縞は、撮像カメラ４のＣＣＤ５の撮像面において形成され、画像入力基板６を介して、ＣＰＵおよび画像処理用のメモリを搭載したコンピュータ７に入力され、入力された干渉縞画像データに対して種々の演算処理が施され、その処理結果はモニタ画面７Ａ上に表示される。なお、撮像カメラ４から出力される干渉縞画像データはＣＰＵの処理により一旦メモリ内に格納されるようになっている。
【０１３８】
コンピュータ７は、図８に示すように、ソフト的に、ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段２１、傾斜量検出手段２２および傾斜量補正手段２３を備えている。ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段２１は、前述したように、得られた干渉縞画像データに対してフーリエ変換を施すとともにＦＦＴ演算キャリア周波数（f_x，f_y）を抽出するステップ１３（Ｓ１３）の処理を行うものであり、傾斜量検出手段２２は、前記ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段２１において演算されたＦＦＴ演算キャリア周波数に基づいて、上記ステップ１４（Ｓ１４）に相当する処理を行うものである。さらに、傾斜量補正手段２３は、上記傾斜量検出手段２２において検出された参照面の傾斜量に応じて、該傾斜量を補償し、被観察体の位相を求めるステップ１５、１６(Ｓ１５、Ｓ１６)に相当する処理を行なうものである。
【０１３９】
なお、上述した２つの実施形態方法（位相シフト素子の変位量検出、補正方法および傾斜量の検出、補正方法）は、両者を１つの検査工程あるいは補正工程において行ってもよく、このようにすれば、より効率的に縞画像の解析精度を上げることができる。
【０１４０】
また、一般的に位相シフト干渉計においては、決定された位相シフト量（例えば45度、90度さらには120度）を、精密に制御する必要があり、高精度かつ高価なアクチュエータを使用している。しかし、本発明方法においては、測定された縞画像からキャリア周波数を求め、このキャリア周波数に基づいて位相シフトの変位量および位相シフトに基づく参照面および/または被観察体の傾斜量を求めているので、アクチュエータの変位と傾斜を検出でき、また、縞画像の解析において上記変位量または上記傾斜量が補償されるような補正が可能であるから、必ずしも、高精度かつ高価なアクチュエータを要しない。また、Ｎバケット法を採用する場合に、必ずしも、１ステップを正確に（３６０/Ｎ（度））調整することを要しない。
【０１４１】
以下、本発明方法を、任意バケット位相シフト干渉計に適用した場合について説明する。任意バケット位相シフト干渉計とは、位相シフト量を特定の値（例えば４５度、90度、１２０度等）とせず、任意の値（各シフト量も互いに異なってよい）とした位相シフト干渉計である。なお、以下の説明においては、説明の便宜のため、3バケット法、４バケット法および５バケット法についてのみ言及するが、バケット数としてはこれらに限られないことは勿論である。
【０１４２】
まず、任意シフト量4バケット位相シフト法においては、キャリア周波数を導入した第ｍ回目の干渉縞強度は下式（４２）で表される。
【０１４３】
【数４２】

【０１４４】
ここで、λは光の波長、θ_xmとθ_ymは第ｍ回目の位相シフトがなされた後における被観察体のX,Y方向の傾斜（傾斜量）、ｘ_m は被観察体の第ｍ回目の位相シフト量である。次に、被観察体位相θ(x，y)を求めるために下式（４３）の考察を行なう。
【０１４５】
【数４３】

【０１４６】
したがって、下式（４４）が得られる。
【０１４７】
【数４４】

【０１４８】
位相シフト素子ＰＺＴの駆動による参照面または被観察体の位相シフト変位量と傾斜量を検出できるので、式（４２ａ）におけるδ_mを求めることができる。したがって、上式（４４）を用いて、被観察体形状のラップした位相φを求めることができる。さらに、周知のアンラップ処理方法を用いて連続的な被観察体位相Φを求めることができる。
【０１４９】
なお、任意シフト量４バケット位相シフト法においては、上式（４３）、（４４）に代えて、下式（４５）、（４６）を用いる。
【０１５０】
【数４５】

【０１５１】
【数４６】

【０１５２】
また、任意シフト量５バケット位相シフト法においては、上式（４３）、（４４）に代えて、下式（４７）、（４８）を用いる。
【０１５３】
【数４７】

【０１５４】
【数４８】

【０１５５】
なお、本発明の方法としては上記実施形態のものに限られるものではなく、その他の種々の態様の変更が可能である。例えば、位相シフト素子としては、上記ＰＺＴに限られるものではなく、参照面または被観察面を物理的に移動させたり、ＡＯ素子、ＥＯ素子を用いること等によって光学光路長を変化させて位相シフト法を達成できるもの、あるいは、参照光路および／または観察光路中に挿入し、屈折率等を変化させ光学的光路長を所定量変化させ得る透過型素子であってもよい。
【０１５６】
また、上記実施形態においては、３つのＰＺＴ素子を配設する態様としてこれら３つの部材が丁度直角三角形の各頂点に位置するようにしているが、これら３つの部材は参照ミラー上で任意の三角形の頂点を形成するような配置とすれば所期の効果得ることができる。
【０１５７】
また、上述した実施形態では、キャリア周波数として空間キャリア周波数を用いて説明しているが、本発明のキャリア周波数として、時間キャリア周波数あるいは時空間キャリア周波数を用いることが可能である。
【０１５８】
また、上記実施形態のものにおいては、干渉縞画像データをマイケルソン型干渉計を用いて撮像しているが、フィゾー型等のその他の干渉計を用いて得られた干渉縞画像データに対しても同様に適用できることは勿論である。
さらに、本発明は、干渉縞のみならずモアレ縞やスペックル縞、その他の種々の縞画像に対しても同様に適用可能である。
【０１５９】
【発明の効果】
本発明の位相シフト素子誤差検出方法によれば、位相シフト法を用いて得られた縞画像データに対してフーリエ変換を施す場合に、被観察体からの波面と基準からの波面とのずれに伴って発生するキャリア周波数と複素振幅を求め、該キャリア周波数と該複素振幅に基づき、前記被観察体表面と基準面との相対傾斜量と前記位相シフトの変位量を検出することで、位相シフト素子の傾斜量および／または変位量の誤差による影響を、装置構成を複雑にすることなく良好に検出することができる。
【０１６０】
さらに、本発明の位相シフト素子誤差補正方法によれば、前記縞画像データの縞画像解析において検出された誤差量を補償する補正演算を行うようにしているので、位相シフト法を用いて得られた結果に対して位相シフト素子の傾斜量および／または変位量の誤差による影響を、装置構成を複雑にすることなく良好に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態方法を説明するためのフローチャート
【図２】図１に示す実施形態方法を実施するためのブロック図
【図３】図２の一部を詳細に示すブロック図
【図４】図２の一部を具体的に示す概念図
【図５】本発明の他の実施形態方法を説明するためのフローチャート
【図６】図５に示す方法の一部を説明するための概念図
【図７】図５に示す実施形態方法を実施するためのブロック図
【図８】図７の一部を具体的に示すブロック図
【図９】図５に示すフローチャートの一部変更例を示すフローチャート
【符号の説明】
１マイケルソン型干渉計
２被観察体表面
３参照面
４撮像カメラ
５ＣＣＤ
７コンピュータ
７Ａモニタ画面
９ピエゾ駆動部
１０ＰＺＴアクチュエータ
１１ＦＦＴ演算複素振幅演算手段
２１ＦＦＴ演算キャリア周波数演算手段
１２位相シフト変位量検出手段
１３位相シフト変位量補正手段
２２傾斜量検出手段
２３傾斜量補正手段
１２１、１２２、１２３ピエゾ素子
１２４ピエゾチューブ

Claims

位相シフト素子を用いて、被観察体と基準とを相対的に位相シフトせしめ、縞画像解析により被観察体の波面を求める方法において、
位相シフト前後の前記被観察体の波面情報を担持した、キャリア縞が重畳された２つのキャリア縞画像データにフーリエ変換を施しキャリア縞の複素振幅を求め、２つの該複素振幅に基づき前記位相シフト素子の位置の演算を行って、前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を検出することを特徴とする縞画像解析誤差検出方法。
位相シフト素子を用いて、被観察体と基準とを相対的に位相シフトせしめ、縞画像解析により被観察体の波面を求める方法において、
位相シフト前後の前記被観察体の波面情報を担持した、キャリア縞が重畳された２つのキャリア縞画像データにフーリエ変換を施しキャリア周波数および複素振幅を求め、２つの該キャリア周波数および２つの該複素振幅に基づき前記位相シフト素子の位置の演算を行って、前記位相シフトにより発生した前記被観察体と前記基準との相対的な傾き量および前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を検出することを特徴とする縞画像解析誤差検出方法。
前記縞画像が干渉縞画像であることを特徴とする請求項１または２記載の縞画像解析誤差検出方法。
請求項１記載の縞画像解析誤差検出方法において、前記検出が行われた後、前記キャリア縞画像データの縞画像解析において、該検出された前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を補正する補正演算を行うことを特徴とする縞画像解析誤差補正方法。
請求項２記載の縞画像解析誤差検出方法において、前記検出が行われた後、前記キャリア縞画像データの縞画像解析において、該検出された前記位相シフトにより発生した前記被観察体と前記基準との相対的な傾き量および前記位相シフト素子の変位誤差を含んだ位相シフト量を補正する補正演算を行うことを特徴とする縞画像解析誤差補正方法。