表面形状の評価方法および評価装置
【課題】第１表面に対向する第２表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができるようにする。
【解決手段】評価装置は、評価対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、ＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源の発光面に設けられている。また、被評価物体３の裏面３ｂには、屈折率が被評価物体３の屈折率に近い反射抑制層２０が、裏面３ｂに接するように配置されている。ＣＣＤカメラ２によって撮像された画像は、演算装置としてのコンピュータ４に取り込まれ、コンピュータ４によって画像解析が行われる。
【解決手段】評価装置は、評価対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、ＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源の発光面に設けられている。また、被評価物体３の裏面３ｂには、屈折率が被評価物体３の屈折率に近い反射抑制層２０が、裏面３ｂに接するように配置されている。ＣＣＤカメラ２によって撮像された画像は、演算装置としてのコンピュータ４に取り込まれ、コンピュータ４によって画像解析が行われる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面形状の評価方法および評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体の表面形状を検査する方法として、周期的な明暗を有するストライプパターン（例えば、短冊状の黒パターン部が一定間隔で配列しているパターン）を被検査物体に照射し、被検査物体の表面を反射して形成される反射像における明暗周期のずれにもとづいて被検査物体の表面形状を評価する方法がある（例えば、特許文献１参照）。しかし、そのような方法を板ガラスのような透明板状体に適用すると、透明板状体の表面による反射像だけでなく、透明板状体の裏面による反射像も同時に撮像される。以下、透明板状体等の被検査物体の表面による反射像を表面反射像といい、透明板状体等の被検査物体の裏面による反射像を裏面反射像という。
【０００３】
図３４は、表面反射像と裏面反射像とが同時に形成される様子を示す説明図である。図３４に示すように、ストライプパターン上の点５から発した光は、被評価物体３の表面３ａで反射され、光路８を介してレンズ中心３０を経てカメラの受光面７上の撮像点１０に結像される。また、被評価物体３を透過した光は、被評価物体３の裏面３ｂで反射され、光路９を介してレンズ中心３０を経て受光面７上の撮像点１１に結像される。
【０００４】
ここで、ストライプパターンの周期または幅によっては、撮像した画像信号に、以下に示す問題が生ずることがある。図３５は、カメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図３５（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図３５（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低いレベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高いレベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。ストライプパターンにおける暗部の幅が広いと、画像信号における低いレベルの部分の幅も大きくなって、表面反射像の画像信号における低いレベルと裏面反射像の画像信号における低いレベルとが重畳することがある。すると、カメラから出力される画像信号が図３５（Ｃ）に示すような信号になってしまい、本来必要とされる表面反射像の画像信号（図３５（Ａ）参照）とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになる。
【０００５】
また、図３６に示すように、ストライプパターンにおける暗部の幅が十分に狭くても、表面反射像の画像信号における暗部の位置と裏面反射像の画像信号における暗部の位置との差Ｔがストライプパターンにおける明暗の周期の整数倍に近いときには、図３６（Ｃ）に示すような画像信号がカメラから出力される。なお、図３６（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図３６（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。この場合にも、表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。
【０００６】
裏面反射像の影響を低減して表面形状の評価の精度を低下させないようにした表面形状の評価方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。図３７は、特許文献２に記載された板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置の概要を示す模式図である。
【０００７】
図３７に示すように、評価装置は、載置台（図示せず）上に載せられた検査対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、撮像手段としてのＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源（図示せず）の発光面に設けられている。図３８は、ストライプパターン１の一例を示す説明図である。図３８において、Ｌ１は暗部の幅を示し、Ｌ２は明部の幅を示す。Ｌ１＋Ｌ２が明暗の周期に相当する。透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン１を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。
【０００８】
特許文献２に記載された表面形状の評価方法では、第１ステップとして、被評価物体３に適するストライプパターン１を決定するストライプパターン決定工程が実行され、次いで、第２ステップで、第１ステップで決定されたストライプパターン１を用いて、ストライプパターン１の被評価物体３による反射像にもとづいて画像解析によって被評価物体３の表面形状を評価する表面形状検査工程が実行される。なお、第２ステップでは、第１ステップで決定されたストライプパターン１の被評価物体３の表面３ａおよび裏面３ｂによる反射像のうち、被評価物体３の表面３ａによる反射像のみが用いられる。
【０００９】
図３９は、特許文献２に記載されたストライプパターンを決定する処理の一例を示すフローチャートである。その処理において、まず、１枚毎に異なるパターンが印刷された複数のストライプパターンを用意する（ステップＳ３１）。すなわち、ストライプの周期や幅が異なる複数のストライプパターンを準備する。ストライプパターンは、例えば、インクジェット印刷により、透明樹脂フィルムにパターンを印刷することによって形成される。次いで、１つのストライプパターンを光源に貼付する（ステップＳ３２）。そして、被評価物体３によるストライプパターンの反射像をＣＣＤカメラ２により撮像する（ステップＳ３３）。
【００１０】
次いで、演算装置（例えば、コンピュータ）４が、ＣＣＤカメラ２により撮像された画像の画像信号を入力し、画像解析処理プログラムに従って画像信号を解析する画像解析処理を実行する（ステップＳ３４）。画像解析処理では、ＣＣＤカメラ２の出力信号すなわちＣＣＤカメラ２から入力された画像信号が、図４０（Ｃ）に示すような状態であるか否か判断する。具体的には、２つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であるか否か判断する。画像信号がそのような状態を示していない場合（ＮＧの場合）には、別のストライプパターンを光源に貼付し、ステップＳ３２，Ｓ３の処理を再度実行する。
【００１１】
演算装置４が、画像信号において２つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であることを確認したら、そのときに光源に貼付されているストライプパターンを、被評価物体３の表面形状の評価において使用するストライプパターン１として決定する（ステップＳ３７）。以上のようにして、被評価物体３の表面形状の評価に適するストライプパターン１として、ＣＣＤカメラ２によって得られた画像信号においては分離するように設定された明暗のパターンを有するストライプパターン１が決定される。
【００１２】
図４０（Ｃ）は、第１ステップで決定されたストライプパターン１を用いた場合におけるＣＣＤカメラ２の出力信号例を示す波形図である。なお、図４０（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図４０（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。
【００１３】
特許文献２に記載された発明では、ストライプパターンの暗部の幅（信号幅Ｗ１，Ｗ２に相当）と明暗の周期（周期Ｔ１，Ｔ２に相当）を最適化することによって、ＣＣＤカメラ２が出力する画像信号において、表面反射像における暗部と裏面反射像における暗部とが重なり合わないように調整されている（図４０（Ｃ）参照）。そのため、演算装置４による画像解析の際に、表面反射像の画像信号のみを容易に抽出でき、精密な表面形状評価を実施することができる。すなわち、安価な装置構成で裏面反射像の影響を除去して、表面形状を精度よく評価することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開平１１−１４８８１３号（段落００８２−００８３、図２４）
【特許文献２】特開２００５−３４５３８３号公報（段落００２０−００２４，図３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかし、特許文献２に記載された表面形状の評価方法では、表面反射像にもとづく暗部と裏面反射像にもとづく暗部とを適切に離反させることができるようなストライプパターンを決定するために、一度で決定できない限り、ストライプパターンを光源に貼付する作業を複数回行わなければならず、実際に表面形状検査を実施する前の準備作業に手間がかかる。また、図４０（Ｃ）に示された例を参照すると、隣接する２つの低レベルの部分のうち、よりレベルが低い方が表面反射像にもとづく暗部に対応するが、裏面反射の光束が多い場合には２つの低レベルのレベル差が小さくなって表面反射像の画像信号のみを抽出することが難しくなり、結果として表面形状の評価の精度が低下する可能性がある。また、被評価物体の板厚が０．５ｍｍ以下の薄い場合には、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。
【００１６】
そこで、本発明は、準備作業に手間をかけることなく、第１表面に対向する第２表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる表面形状の評価方法および評価装置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】
【００１７】
本発明による表面形状の評価方法は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射し、第１表面を反射したパターンを受光し、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて第１表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００１８】
本発明による他の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、うねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００１９】
本発明による別の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって周期的な明暗を有するパターンである基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、第１表面の傾きを積分して第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００２０】
本発明による表面形状の評価装置は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射する光源と、第１表面を反射したパターンを受光する受光手段と、光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて第１表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、評価手段は、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、平均化手段が出力する平均化信号を用いて第１表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【００２１】
本発明による他の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体と、基準体の第１表面による各反射像を得るカメラと、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【００２２】
本発明による別の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であり周期的な明暗を有するパターンである基準体と、基準体の第１表面による各反射像を得るカメラと、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明では、被評価物体の第１表面に対向する第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が配置されているので、第１表面に対向する第２表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】被評価物体に入射する光と被評価物体の表面および裏面反射する光との関係を示す説明図。
【図２】カメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図。
【図３】被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置を検査対象とともに示す模式図および斜視図。
【図４】表面形状の評価方法を説明するための説明図。
【図５】ストライプパターンの一例を示す説明図。
【図６】演算装置によって実現される機能ブロックの例を示すブロック図。
【図７】ストライプパターンに対応する撮像面の様子を示す説明図。
【図８】本発明による表面形状の評価方法を示すフローチャート。
【図９】受光パターンの明暗を示す画像信号および平均化信号の一例を示す波形図。
【図１０】各サンプルの一断面について片面の表面形状を接触式測定機で測定した結果を示す説明図。
【図１１】各サンプルについての平均化回路の出力を示す説明図。
【図１２】形状値と測定値との相関を示す説明図。
【図１３】本発明による表面形状の評価装置の他の構成例を示す構成図。
【図１４】本発明による表面形状の評価方法の概略工程を示すフローチャート。
【図１５】被測定物のうねり形状の測定状況を示す説明図。
【図１６】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して先行している状況を示す説明図。
【図１７】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して遅延している状況を示す説明図。
【図１８】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して先行する場合の先行の程度とうねり形状の傾きとの関係を示す説明図。
【図１９】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して遅延する場合の遅延の程度とうねり形状の傾きとの関係を示す説明図。
【図２０】ｘ軸およびｚ軸の定義を示す説明図。
【図２１】シミュレーションにおいて用いられた光学系を示す説明図。
【図２２】うねり形状の一例および本発明による表面形状の評価方法のシミュレーションで得られたうねり形状を示す説明図。
【図２３】うねり形状の他の例および本発明による表面形状の評価方法のシミュレーションで得られたうねり形状を示す説明図。
【図２４】移動する輝点の一実現例を示す説明図。
【図２５】被測定物の全表面にわたるうねり形状の測定の一実施例を示す説明図。
【図２６】この発明の他の実施の形態のうねり形状の測定装置の概略構成例を示す構成図。
【図２７】（Ａ）は、接触式測定機によって被測定物体の表面形状を測定した結果を示し、（Ｂ）は、例２において同じ被測定物に対して本発明による方法を実施して得られた表面形状を示す説明図。
【図２８】（Ａ）は、接触式測定機によって被測定物体の表面形状を測定しその微分の絶対値を算出した結果を示し、（Ｂ）は、例３において画像を撮像した場合の基本周期からのずれ量の絶対値を示す説明図。
【図２９】（Ａ）は、接触式測定機による被測定物体の表面形状の測定結果を示し、（Ｂ）は、図２８（Ｂ）に示された結果を極小値毎に正負反転しそれを積分することによって得られた形状を示す説明図。
【図３０】評価装置の第１の実施例を示す模式図。
【図３１】評価装置の第２の実施例を示す模式図。
【図３２】評価装置の第３の実施例を示す模式図。
【図３３】評価装置の第４の実施例を示す斜視図。
【図３４】表面反射像と裏面反射像とが同時に形成される様子を示す説明図。
【図３５】カメラが出力する画像信号例を示す波形図。
【図３６】カメラが出力する画像信号例を示す波形図。
【図３７】従来の評価装置を検査対象とともに示す模式図。
【図３８】ストライプパターンの一例を示す説明図。
【図３９】ストライプパターンを決定する処理の一例を示すフローチャート。
【図４０】ＣＣＤカメラの出力信号例を示す波形図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００２６】
図１は、被評価物体３に入射する光と被評価物体３の表面３ａおよび裏面３ｂ反射する光との関係を示す説明図である。ここでは、被評価物体３として屈折率（絶対屈折率：以下の屈折率も同様）が１．５である板ガラスを例にする。図１（Ａ）には、屈折率が略１．０の空気中に存在する被評価物体３の例が示されている。被評価物体３に入射した光束は、被評価物体３の表面３ａで反射して光Ａとして反射されるが、一部は被評価物体３の内部に進み、多くの光束は被評価物体３の裏面３ｂで反射される。そして、被評価物体３の表面３ａから多くの光束が光Ｂとして出射される。
【００２７】
しかし、図１（Ｂ）に示すように、被評価物体３の裏面３ｂに屈折率が略１．５の反射抑制層２０を配置した場合には、被評価物体３の内部に進んだ光束の多くは、被評価物体３の裏面３ｂで反射されず、被評価物体３の裏面３ｂから反射抑制層２０に入射する。従って、光Ｂの量は少ない。換言すれば、被評価物体３の裏面３ｂでの反射光は、被評価物体３の表面３ａからほぼ出射しない。
【００２８】
なお、図１では、厚い被評価物体３が示されているが、光Ａをストライプパターンからの光であるとすると、被評価物体３が板厚０．５ｍｍ以下の薄い板ガラスである場合には、図１（Ａ）に示された例では、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。しかし、図１（Ｂ）に示された例では、被評価物体３の裏面３ｂでの反射光は被評価物体３の表面３ａからほぼ出射しないので、隣接するストライプが重畳して観察されないか、または被評価物体３の裏面３ｂでの反射光の影響すなわち裏面反射像の影響（重畳の程度）が低減される。
【００２９】
本発明では、図１（Ｂ）に例示された関係を利用して、裏面反射像の影響を低減することによって、表面形状を精度よく評価することができるようにする。
【００３０】
図２は、本発明における被評価物体３で反射されたストライプパターンを撮像するカメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図２（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図２（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低レベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高レベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。
【００３１】
また、図２（Ｃ）は、表面反射像と裏面反射像が重畳した画像信号を示す。図２（Ｂ）に示すように、裏面反射像における高レベルと低レベルとの差が小さくなるので、図２（Ｃ）に示す波形は、図２（Ａ）に示す波形に近くなる。なお、図３５に示された従来例では、図３５（Ｃ）に示す波形と図３５（Ａ）に示す波形との差異が大きい。
【００３２】
つまり、本発明では、カメラが出力する画像信号をそのまま用いて被評価物体３の表面形状の評価処理を行っても、裏面反射像の影響が排除された評価が実施されていることになる。また、従来例で説明したような適正なストライプパターンを決定するための処理を行う必要はない。
【００３３】
図３（Ａ）は、被評価物体の一例である板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置を被評価物体とともに示す模式図である。図３（Ａ）に示すように、評価装置は、評価対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、撮像手段としてのＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源（図示せず）の発光面に設けられている。また、被評価物体３の裏面３ｂには、屈折率が被評価物体３の屈折率に近い反射抑制層２０が、裏面３ｂに接するように配置されている。
【００３４】
反射抑制層２０は、例えば、水（屈折率１．３３）、アニソール（屈折率１．５２）、エタノール（屈折率１．３６）を始めとする液体の他、屈折率が１．４〜１．５の植物性や鉱物性の潤滑油等の粘性体を使用することができる。また、反射抑制層２０として、ポリエチレン系やポリウレタン系等の屈折率１．５〜１．６の合成樹脂等の他の材質のものを用いることもできる。反射抑制層２０を、単独の材料で形成してもよく、複数の材料を組み合わせて形成してもよい。組み合わせる材料は、特に限定されない。例えば、単独では被評価物体の屈折率に対して屈折率が大きく異なる材料であっても、複数の材料を組み合わせて、被評価物体の屈折率と同じ屈折率にしてもよい。
【００３５】
ＣＣＤカメラ２によって撮像された画像は、パーソナルコンピュータなどの演算装置４に取り込まれ、演算装置４によって画像解析が行われる。
【００３６】
なお、ここではＣＣＤカメラ２を例示するが、ＣＣＤカメラ２に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のカメラでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
【００３７】
ＣＣＤカメラ２の光軸と、ストライプパターン１（具体的には、ストライプパターン１が存在する平面）の法線とが、被評価物体３の表面３ａの法線方向より同じ角度θ１になるように、ＣＣＤカメラ２とストライプパターン１とが設置される。角度θ１は、４５°であることが好ましい。
【００３８】
図３（Ｂ）は、図３（Ａ）に示された評価装置を示す斜視図である。図３（Ｂ）に示すように、評価装置において、ストライプパターン１が発光面に設けられている光源１００から光が被評価物体３に照射される。
【００３９】
なお、図３には、被評価物体３の裏面３ｂの全体に接するように反射抑制層２０が設置されている構成が示されているが、反射抑制層２０は、少なくとも、光源１００からのストライプパターン１による光が照射される部位の裏面３ｂに設けられていればよい。
【００４０】
実施の形態１．
まず、本実施の形態で使用される表面形状の評価方法の前提を説明する。図４は、表面形状の評価方法を説明するための説明図である。
【００４１】
光源１００からのストライプパターン１による光が被評価物体３に照射され、被評価物体３の表面３ａからの反射光がＣＣＤカメラ２の撮像素子で受光される。なお、「光源１００からのストライプパターン１による光」は、ストライプパターン１を通過した光を意味するが、以下、ストライプパターン１を通過した光が照射されることを、「ストライプパターン１が照射される」と表現する。
【００４２】
また、本実施の形態では、被評価物体３の裏面３ｂからの反射光は、ほとんどＣＣＤカメラ２に入射しない。
【００４３】
演算装置４は、受光にもとづく電気信号（画像信号）にもとづいて表面形状を評価する。被評価物体３の表面が全く平坦であれば、画像信号から得られる明暗のコントラストの状態は、既知であるストライプパターン１のコントラストの状態に一致する。図４（Ａ）には、ＣＣＤカメラ２の受光パターン（画像）、ＣＣＤカメラ２の撮像素子における画素配列および撮像素子からの明暗を示す画像信号の一例が示されている。被評価物体３において表面変形がない場合には、画像信号における最初の３つの検出領域に例示されているようにコントラスト変化は現れない（図４（Ａ）参照）。
【００４４】
しかし、被評価物体３における表面変形部分からの反射光による画像信号中では、コントラスト変化が生ずる。すなわち、被評価物体３の表面変形部分からの受光による模様は、非変形部分からの模様に比べて、拡大していたり縮小したりしている。例えば、拡大している場合にはコントラストは大きくなるが、検出領域から模様がはみ出すことがある。
【００４５】
よって、図４（Ｂ）に示すように、本来の最大値部分１２０ａと最小値部分１２０ｂとが同一検出領域に入らなくなり、検出領域内でのコントラストは小さくなる。コントラストは、各検出領域において、（ａ−ｂ）／（ａ＋ｂ）で定義される。また、縮小している場合には撮像素子で解像しきれなくなり、図４（Ｃ）に示すように、コントラストが小さくなる。従って、画像信号における白部分と黒部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体３に表面変形があるかどうか評価できる。
【００４６】
なお、パターンの拡大や縮小がない場合でも、画像信号における明部分の値が下がったり、暗部分の値が上がったりすることがある。その場合にも、所定の大きさの検出領域内の明部分と暗部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体に表面変形があるかどうか評価できる。図４（Ａ）において、網部分は輝度が下がった白部分であり、その部分を含む検出領域では、検出領域内でのコントラストが小さくなる。
【００４７】
しかし、例えばパターンの拡大を生じさせる表面歪みが発生したとしても、拡大の態様と検出領域との関係が異なると検出領域内でのコントラストが異なる。一例として、図４（Ｄ）に示すパターンと図４（Ｅ）に示すパターンとは同じように拡大しているが、検出領域への入り方が異なるので、検出領域内でのコントラストには差がある。本来、画像信号が図４（Ｄ）に示すようになった場合と図４（Ｅ）に示すようになった場合とでは同様の評価結果が得られるべきであるが、検出領域内のコントラストの相違のみにもとづいて表面形状を評価しようとすると、異なる結果となってしまう可能性がある。すなわち、検出領域内でのコントラストの相違のみにもとづいて表面形状の評価を行おうとするには限界がある。
【００４８】
本実施の形態では、以下に説明するように、検出領域内のコントラストの相違にもとづいて、高い精度で表面形状を評価することができ、結果として、歪みの検出可能範囲を広げることができる。
【００４９】
図５は、ストライプパターン１の一例を示す説明図である。図５において、Ｌ１は暗部の幅を示し、Ｌ２は明部の幅を示す。Ｌ１＋Ｌ２が明暗の周期（１／ｆ）に相当する。周期の逆数は、パターンの空間周波数ｆである。以下、空間周波数ｆを基本周波数、その逆数を基本周期と呼ぶ。なお、透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン１を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。一例として、周期（１／ｆ）は１．０ｍｍ程度であり、暗部の幅Ｌ１は１００μｍ程度である。
【００５０】
図６は、演算装置４によって実現される機能ブロックの例を示すブロック図である。図３に示す演算装置４において、入力回路４１は、ＣＣＤカメラ２から明暗を示す受光パターンの画像信号を入力し、それをメモリ４２に格納する。シェーディング補正回路４３は、メモリ４１内の画像信号についてシェーディング補正を行って、光源１００の光量分布がＣＣＤカメラ２の撮像に与えた影響を除去する。平均化回路４４は、シェーディング補正後の各検出領域における各画素の明暗について平均化フィルタ処理を行い、最大値抽出回路４５および最小値抽出回路４６に平均化された値を出力する。
【００５１】
平均化のための検出領域はパターンの基本周波数の逆数（基本周期）に相当している。従って、平均化回路４４は、各基本周期毎に画像信号を平均化する積分型のフィルタ等で構成される。最大値抽出回路４５は、平均化回路４４の出力の最大値を出力し、最小値抽出回路４６は、平均化回路４４の出力の最小値を出力する。そして、差演算回路４７は、最大値抽出回路４５の出力値と最小値抽出回路４６の出力値との差、および検出領域の位置を示す信号を出力する。これらの最大値および最小値は、被評価物体３に想定されるうねりの周期に相当する領域について抽出される。例えば、この領域の幅は基本周波数の２〜１０倍である。
【００５２】
次に、図７の説明図、図８のフローチャート、および図９の説明図を参照して表面形状の評価装置の動作を説明する。
【００５３】
図７は、ストライプパターン１に対応するＣＣＤカメラ２の撮像面の様子を示す説明図である。ただし、図７には、ＣＣＤカメラ２の撮像面の画素のうちＥ０〜Ｅ４の行の画素のみが示されている。また、本実施の形態では、ストライプパターン１における基本周期がＣＣＤカメラ２における５画素に対応するように光学系が設定されている。従って、ここでは、平均化のための検出領域は５画素で構成される。
【００５４】
図８は、評価装置の動作を示すフローチャートである。ＣＣＤカメラ２による撮像（具体的には、画像信号）は、演算装置４において、入力回路４１を介してメモリ４２に入力される。シェーディング補正回路４３は、その時点で対象としている検出領域の前後数領域（対象としている検出領域を含む）の各画素についての画像信号の平均値を求める（ステップＳ１１）。例えば、図７に示すＥ１の列のｃ領域を検出領域としている場合には、Ｅ１の列のｂ，ｃ，ｄ領域の各画素の平均値を求める。この処理によって、その検出領域周辺の背景の光量分布画像（シェーディング画像）に対応したものが得られる。もちろん、平均値をとる対象領域をさらに拡張してもよいし、Ｅ１の列の前後の列の領域を、平均値をとる対象領域に含めてもよい。
【００５５】
シェーディング補正回路４３は、さらに、得られた平均値で各画素の画像信号を割り算する（ステップＳ１１）。この結果、光源１００の面上の位置によって発光量に違いがあったとしても、その違いが撮像に与える影響は低減される。
【００５６】
なお、シェーディング補正の方法は、上述した方法に限られない。例えば、以下のような方法を用いることもできる。
【００５７】
（１）上述した方法において、各領域における各画素の平均をとる代わりに、各領域における各画素の画像信号のうちの中間値を用いる。
【００５８】
（２）上述した方法において、得られた平均値で各画像信号を割り算する代わりに、各画像信号から平均値を減算する。
【００５９】
（３）各検出領域についてその都度シェーディング補正のための平均値を求めるのではなく、光源１００からの光を直接に受光する等の方法によって、あらかじめシェーディング画像を求めておく。そして、各検出領域についてシェーディング補正を行う際に、既に求められているシェーディング画像における画像信号を用いて割り算処理や減算処理を行う。
【００６０】
図９は、受光パターンの明暗を示す画像信号および平均化信号の一例を示す波形図である。図９（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の左側には、受光パターンの明暗を示す画像信号の一例が示されている。本実施の形態ではシェーディング補正回路４３が設けられているので、具体的には、シェーディング補正回路４３の出力信号が示されていることになる。被評価物体３が平坦である場合には受光パターンに拡大や縮小が生じないので、図９（Ａ）に示されたように、受光パターンの周期は基本周期と一致する。
【００６１】
被評価物体３の表面に凹凸があると、屈折作用によってＣＣＤカメラ２による受光パターンにおいてパターンの拡大または縮小が現れる。例えば、表面が凸になっている部分からの透過光ではパターンの拡大が生じ、凹になっている部分からの透過光ではパターンの縮小が生ずる。その結果、図９（Ｂ），（Ｃ）の左側に示されているように、受光パターンの周期が基本周期からずれる。よって、受光パターンにおけるパターンの周期が基本周期からずれていることを検出できれば、被評価物体３の表面に凹凸があることを検出できる。
【００６２】
そこで、平均化回路４３は、受光パターンの周期の基本周期からのずれを検出するために、検出領域中のシェーディング補正された各画素の明暗を平均化するようなフィルタ処理を行う（ステップＳ１２）。本実施の形態では、ストライプパターン１における基本周期に対応する５画素によって１つの検出領域が構成されているので、平均化回路４３は、５画素について画像信号を平均化する。図９（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の右側には、平均化回路４４の出力信号例が示されている。受光パターンの周期が基本周期と一致しているときには、平均化回路４４は、１周期分の各信号を平均化した結果として図９（Ａ）の右側に示すように値が一定である信号を出力する。
【００６３】
被評価物体３の表面に凸部分がある場合には、平均化回路４４の入力信号において、図９（Ｂ）の左側に示すように山部分と谷部分とが広がった信号が現れる。また、被評価物体３の表面に凹部分がある場合には、図９（Ｃ）の左側に示すように山部分と谷部分とが狭まった信号が現れる。平均化回路４４は、図９（Ａ）に示すように山部分および谷部分が変化していない信号が入力されると一定の所定値を出力するのであるが、図９（Ｂ）の左側に示すような受光パターンに拡大があった場合の信号が入力されたときには、平均化回路４４は、図９（Ｂ）の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。
【００６４】
また、図９（Ｃ）の左側に示すような受光パターンに縮小があった場合の信号が入力されたときにも、図９（Ｃ）の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。平均化回路４４の入力信号において山部分と谷部分との広がりまたは狭まりの程度が大きいほど、すなわち、被評価物体３の表面３ａにおける凹凸の程度が大きいほど、平均化回路４４の出力信号における凹凸の程度は大きい。
【００６５】
本実施の形態では、平均化回路４４の出力を評価するために、最大値抽出回路４５、最小値抽出回路４６および差演算回路４７が設けられている。最大値抽出回路４５は、平均化回路４４からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最大値を抽出する（ステップＳ１３）。最大値抽出回路４５は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最大値を出力するフィルタで構成される。また、最小値抽出回路４６は、平均化回路４４からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最小値を抽出する（ステップＳ１３）。最小値抽出回路４６は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最小値を出力するフィルタで構成される。
【００６６】
差演算回路４７は、最大値抽出回路４５の出力と最小値抽出回路４６の出力との差を演算する（ステップＳ１４）。差演算の対象は、一検出領域内、または、近隣の複数の検出領域である。例えば、隣接する２つや３つの検出領域である。隣接する２つの検出領域を差演算対象とした場合には、２つの検出領域内での最大値と最小値との差が差演算回路４７から出力される。
【００６７】
もちろん、平均化回路４４が扱う検出領域のサイズと差演算回路４７が扱う範囲のサイズとは、色々に異ならせてよい。例えば、差演算回路４７が、平均化回路４４が扱う検出領域の２〜１０倍の大きさの範囲について最大値と最小値との差を求めるようにしてもよい。また、最大値抽出回路４５および最小値抽出回路４６の対象領域を、平均化回路４４が扱う検出領域と異ならせるようにしてもよい。
【００６８】
そして、演算結果である差信号と、そのときに対象としていた検出領域の位置を示す位置信号を出力する。被評価物体３の表面３ａに歪みがない場合には、図９（Ａ）に示すように平均化回路４４の出力は一定になるので、差演算回路４７が出力する差信号は値０を示す。しかし、被評価物体３の表面３ａに凹凸がある場合には、差信号は０ではない値を示す。しかも、差信号の値は凹凸の程度に対応している。従って、差演算回路４７が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて、被評価物体３の表面３ａの変形の程度および変形している位置を特定できる。換言すれば、差演算回路４７が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて被評価物体３の表面形状の評価を行うことができる（ステップＳ１５）。
【００６９】
なお、ステップＳ１５の表面形状の評価は、検査者によって実行されてもよいが、演算装置４に、差信号の値と位置信号とにもとづく評価結果を決定して出力する評価機能を含めるようにしてもよい。評価機能による評価結果の出力は、例えば、画面表示や印刷出力である。また、評価機能は、例えば、差信号の値をあらかじめ決められているしきい値と比較し、しきい値を越えている場合に、欠点がある旨を、被評価物体３の表面３ａにおける対応位置を示すデータとともに出力するような機能である。
【００７０】
また、例えば、図４（Ｄ），（Ｅ）に示されたような場合であっても、差演算回路４７が近隣の複数の検出領域にわたって、または検出領域を越えた範囲を演算対象の範囲として最小値と最大値との差を出力するようにすれば、図４（Ｄ）と図４（Ｅ）に示された場合とで、同様の差信号が出力される。よって、本発明による方法によれば、凹凸の検出可能範囲をより広げることができる。
【００７１】
また、被評価物体３の表面形状に変化があるが受光パターンの拡大や縮小がない場合で、ＣＣＤカメラ２から出力される画像信号における明部分の値が下がったり暗部分の値が上がったりしたときにも、平均化回路４４によって平均化された信号には凹凸が現れる。従って、本実施の形態の方法によって、そのような表面形状の変化も検出される。
【００７２】
なお、平均化回路４４、最大値抽出回路４５、最小値抽出回路４６および差演算回路４７は、メモリ４２に格納された被評価物体２の所定領域における全面に対応した画像信号を逐次的に処理してもよいし、メモリ４２内の２次元画像を一括処理するようにしてもよい。また、検出領域内の明暗を示す信号を平均化する方法に代えて領域内の明暗の標準偏差を出力してもよいし、平均化処理された信号の微分をとって被評価物体２の表面形状を評価することもできる。
【００７３】
［例１］次に、接触式測定機による測定結果と、本実施の形態の評価装置における評価を比較した結果について説明する。図１０（Ａ）〜（Ｅ）は、５枚の板ガラスをサンプルＡ〜Ｅとして、それぞれ、一断面について片面の表面形状を接触式測定機で測定した結果を示す。各サンプルＡ〜Ｅは、厚さ０．７ｍｍ，３００ｍｍ角の板ガラスである。また、被評価物体である各サンプルＡ〜Ｅには、半ピッチが１０〜１５ｍｍ程度のうねりがある。
【００７４】
図１１（Ａ）〜（Ｅ）は、サンプルＡ〜Ｅと光軸を３０゜傾け、ＣＣＤカメラ２においてｆ２５のレンズを用い絞りＦ１６という条件での、平均化回路４４の出力を示す。使用したストライプパターン１は白黒の１ピッチが６ｍｍであり、サンプル面上では１画素が１ｍｍ強、画像上では１ピッチが５画素程度になるようにした。図１１（Ａ）〜（Ｅ）に示す結果が得られたそれぞれのサンプルＡ〜Ｅは、図１０（Ａ）〜（Ｅ）に示す結果が得られたそれぞれのサンプルＡ〜Ｅと同じものである。
【００７５】
上述したように、図１１（Ａ）〜（Ｅ）には、受光パターンの周期が基本周期とずれた部分、すなわち、板ガラスの表面の凹凸がある箇所に対応した部分に山部分または谷部分が現れている。実際には、板ガラスの表面形状とパターンの位相との関係に応じて、板ガラスの表面の凹部分が図１１（Ａ）〜（Ｅ）における山部分に対応したり谷部分に対応したりする。しかし、山部分に対応した場合も谷部分に対応した場合も、山部分と谷部分との差の絶対値と、板ガラスの表面の凹凸の程度との間には相関がある。
【００７６】
また、図１１（Ａ）〜（Ｅ）は、サンプルの帯状の一領域についての受光パターンの周期が基本周期とずれた部分の分布を示しているが、そのような分布にもとづいてその断面についての表面平坦度を直ちに評価できる。そして、サンプルの全断面についての分布を出力するようにすれば、サンプルの全面の表面平坦度を直ちに評価できる。
【００７７】
図１２は、形状値と測定値との相関を示す説明図である。形状値として、各サンプルの表面形状における隣り合う凸部と凹部の差のうちの最大値（真の値）を用いている。また、測定値として、上述した実施の形態の評価装置において、各サンプルについての差演算回路４７から出力された差信号のうちの最大値を用いている。図１２に示すように、形状値と測定値とはよく相関している。相関係数は０．８１となっている。
【００７８】
実施の形態２．
図１３は、本発明による表面形状の評価装置の第２の実施の形態の構成例を示す構成図である。なお、本実施の形態では、表面形状の評価装置としてのうねり形状の測定装置を示す。図１３に示すように、測定装置は、移動する輝点６から発せられ被評価物体３としての板ガラスの表面で反射された光を受光して反射像を形成するＣＣＤカメラ２と、ＣＣＤカメラ２による反射像の軌跡を入力してうねり形状を算出する計算機等の演算装置４とを含む。
【００７９】
なお、ここではＣＣＤカメラ２を例示するが、ＣＣＤカメラ２に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のものでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど輝点６の反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
【００８０】
図１４は、本実施の形態における表面形状の評価方法の概略工程を示すフローチャートである。図１４に示すように、この発明による表面形状の評価方法では、まず、移動速度が既知の移動する輝点６の被評価物体３の表面での反射光をＣＣＤカメラ２で受光し、移動する反射像を得る（ステップＳ２１）。被評価物体３の表面にうねりがある場合には、ＣＣＤカメラ２で撮像される反射像の軌跡は、うねりの全くない理想的平面が与える反射像の軌跡からずれる。すなわち、理想的平面が与える反射像の軌跡に対して先行したり遅れたりする。
【００８１】
そこで、得られた反射像の理想的平面による反射像に対するずれ（先行情報または遅延情報）から、被評価物体３の表面のうねり形状の傾き（微分値）を算出する（ステップＳ２２）。そして、被評価物体３の表面がほぼ平面であることを拘束条件として、積分演算によってうねり形状を得る（ステップＳ２３）。
【００８２】
次に、図１５〜図２０の説明図を参照して、図１３に示された装置および図１４に示された表面形状の評価方法について説明する。
【００８３】
図１５は、被測定物のうねり形状の測定状況を示す説明図である。図１５に示すように、輝点６の反射像１９は、ＣＣＤカメラ２の受光素子による受光面７に結像する。輝点６を出射した光は、光路８を経て被評価物体３の表面で反射されて受光面７に到達する。なお、ここでは、輝点６が所定の一定速度で移動する場合を例にする。
【００８４】
上述したように、板ガラス表面にうねりがある場合には、得られた反射像１９の各時刻における位置は、理想的表面で反射された光による反射像の位置に対して、先行したり遅れたりする。図１６は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して先行している状況を示す説明図である。また、図１７は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して遅延している状況を示す説明図である。図１６および図１７において、実線で示される光路８Ａは実際の光路を示している。輝点６から出射した光は、板ガラス表面の反射点１２で反射された後ＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０を経て受光面７に到達し反射像１９を形成する。
【００８５】
破線で示される光路８Ｂは、板ガラス表面が理想的平面である場合において、輝点６から出射した光が板ガラス表面の反射点１３で反射された後ＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０を経て受光面７に到達する光路を示す。この場合、受光面７において、図１６および図１７に示された反射像２６が形成される。ただし、反射像２６は、板ガラス表面が理想的平面であると仮定した場合において形成される像であって、現実に形成されるものではない。
【００８６】
輝点６は所定の速度で移動させられるので、板ガラス表面が理想的表面であるならば、反射像２６も受光素子による受光面７において所定速度で移動する。輝点６の移動速度が決まっていれば、演算装置４は各時刻において、理想的表面で反射された光による反射像２６の位置を認識できる。演算装置４は、理想的表面で反射された光による反射像２６の位置を認識できるので、実際に得られた反射像１９の位置の反射像２６からのずれ量（先行量または遅延量）を知ることができる。
【００８７】
図１８は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して先行する場合の先行の程度とうねり形状の傾き（微分値）との関係を示す説明図である。また、図１９は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して遅延する場合の遅延の程度とうねり形状の傾き（微分値）との関係を示す説明図である。
【００８８】
図１８および図１９において、αは、レンズ中心３０から光路８Ｂに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心３０から光路８Ａに延ばしたベクトルが形成する角度である。βは、レンズ中心３０から光路８Ｂに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心３０から鉛直下方に延ばしたベクトルが形成する角度である。γは、輝点６から鉛直下方に延ばしたベクトルを基準とした場合の輝点６から光路８Ａに延ばしたベクトルが形成する角度である。そして、δは、反射点１２の垂線ベクトルを基準とした場合の反射点１２におけるうねり表面の法線ベクトルが形成する角度（法線ベクトルの傾き）である。
【００８９】
いずれの角度も、基準とするベクトルから反時計方向に傾く場合に正の値をとるとする。従って、図１８に示された状況において、α＜０，δ＜０であり、図１９に示された状況において、α＞０，δ＞０である。
【００９０】
【数１】
【００９１】
法線ベクトルの傾きδは、（１）式のように表される。うねり形状をｚ＝ｆ（ｘ）なる関数で表現すると、うねり形状の傾き（微分値）＝ｔａｎδは、（２）式で表される。ｘ軸およびｚ軸は図２０に示すようにとられ、ｘ＝０の点は、例えば、被評価物体３の表面の左端に設定される。
【００９２】
【数２】
【００９３】
従って、うねり形状ｚは、（３）式のように求められる。（３）式において、Ｃは積分定数である。被評価物体３としてフラットパネルディスプレイに用いられるガラス基板として利用される板ガラスを想定すると、板ガラスの表面形状は、細かなうねりがあるかもしれないがほぼ平坦である。従って、（４）式に示す関係が成り立つと考えてよい。すなわち、板ガラス表面におけるうねりの平均値は０であるという条件を付加する。すると、（３）式における積分定数Ｃは、（４）式の拘束条件を満足するように決定することができる。ただし、（４）式において、理想的表面をｚ＝０の平面としている。
【００９４】
【数３】
【００９５】
【数４】
【００９６】
具体的には以下のような処理が行われる。演算装置４は、ＣＣＤカメラ２から各時刻における受光面７における反射像１９を入力し、各時刻における反射像１９の位置情報を得る。また、輝点６の移動速度はあらかじめ定められている一定速度であるので、各時刻における輝点６の位置および理想的平面による反射像２６の位置情報も認識できる。反射像１９，２６の受光面７における位置は、板ガラス表面における反射点１２，１３の位置に対応している。
【００９７】
また、レンズ中心３０の位置も定まったものである。各時刻における輝点６の位置が認識でき、各時刻における反射点１２，１３の位置は反射像１９，２６の受光面７における位置から決定でき、また、レンズ中心３０の位置も既知であるので、演算装置４は、各時刻における各角度α，β，γを算出することができる。従って、（１）式にもとづいて各時刻におけるδを計算できる。なお、各時刻における反射点１２の位置は、（２）式〜（４）式におけるｘの値である。
【００９８】
各時刻におけるδが算出されたので、演算装置４は、容易に各時刻におけるｔａｎδ（＝ｆ’（ｘ））の値を算出できる。各時刻におけるｆ’（ｘ）が、ｆ’（ｘ１），ｆ’（ｘ２），ｆ’（ｘ３），・・・，ｆ’（ｘｎ）のようにｎ個得られたとし、Δ（ｘ）を以下のように定義する。
Δ（ｘ１）＝（ｆ’（ｘ１）＋ｆ’（ｘ２））×（ｘ２−ｘ１）／２
Δ（ｘ２）＝（ｆ’（ｘ２）＋ｆ’（ｘ３））×（ｘ３−ｘ２）／２
・
・
Δ（ｘ(n-1) ）＝（ｆ’（ｘ(n-1) ）＋ｆ’（ｘｎ））×（ｘｎ−ｘ(n-1) ）／２
【００９９】
うねり形状は、ｆ’（ｘ）を数値積分することにより求めることができる。具体的には、演算装置４は、
ｆ（ｘｎ）＝Δ（ｘ１）＋Δ（ｘ２）＋・・・＋Δ（ｘ(n-1) ）
を算出することにより、各ｘにおけるうねりの高さを得る。
【０１００】
このようにして得られたうねり形状は必ずしも（４）式を満たすとは限らないが、演算装置４は、（３）式における積分定数Ｃを、
Ｃ＝−（ｆ（ｘ１）＋ｆ（ｘ２））×（ｘ２−ｘ１）／２
−（ｆ（ｘ２）＋ｆ（ｘ３））×（ｘ３−ｘ２）／２
・
・
−（ｆ（ｘ(n-1) ）＋ｆ（ｘｎ））×（ｘｎ−ｘ(n-1) ）／２
のように定めることにより、（４）式を満たすうねり形状を得ることができる。
【０１０１】
［例２］次に、本実施の形態の方法によって被評価物体として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図２１に示された光学系位置関係を用いた。図２１において、ａは被評価物体３（この例では、板ガラス）の端部とＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０からおろした垂線との間の距離、ｂは被評価物体３の幅、ｃはストライプパターン上の点とレンズ中心３０との間の距離、ｈは理想的平面（板ガラスの表面のうねりの平均的平面）からのレンズ中心３０の高さである。
【０１０２】
シミュレーションにおいて、輝点６、理想的平面およびレンズ中心３０の位置関係は既知であるとした。具体的には、ａ＝４５０ｍｍ、ｂ＝２５０ｍｍ、ｃ＝１３００ｍｍ、ｈ＝２８．４３ｍｍとした。
また、被測定物体３の表面のうねり形状を振幅ａ１ ，ａ２ 、波長Ｌ１ ，Ｌ２ を有する（５）式で表される関数で表現した。
【０１０３】
【数５】
【０１０４】
図２２（Ａ）は、（５）式においてａ１ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ１ ＝１０ｍｍ、ａ２ ＝０．０ｍｍ、Ｌ２ ＝２０．０ｍｍとした場合のうねり形状を示す波形図である。図２２（Ｂ）は、図２１に示された位置関係を有する光学系および図２２（Ａ）に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図２２（Ｂ）に示すうねり形状は、図２２（Ａ）に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、うねり形状が正しく測定できることが確認された。
【０１０５】
図２３（Ａ）は、（５）式においてａ１ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ１ ＝１０ｍｍ、ａ２ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ２ ＝２０．０ｍｍとした場合のうねり形状を示す波形図である。図２３（Ｂ）は、図２１に示された位置関係を有する光学系および図２３（Ａ）に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図２３（Ｂ）に示すうねり形状は、図２３（Ａ）に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、表面形状が正しく測定できることが確認された。
【０１０６】
また、本発明による表面形状の評価方法では、観測値にもとづく角度算出計算および積分のための加減算処理を行えばよいので、演算装置４の演算量はさほど多くない。
【０１０７】
図２４は、移動する輝点６の一実現例を示す説明図である。この例では、レーザ光源２１からの光を移動可能なミラー２２で反射させ、反射光がスクリーン２３に照射されるようにする。このようにした場合、反射光のスクリーン２３における照射点を、輝点６として使用することができる。ここで、スクリーン２３上で輝点６が等速で移動するようにミラー２２を移動させれば、等速で移動する輝点６が実現される。なお、図２４にはミラー２２が移動していく形態が示されているが、実際にミラー２２が移動する形態に代えて、ポリゴンミラーのような回転ミラーと補正ミラーとを用いて、ミラー移動を容易に実現することができる。
【０１０８】
なお、上記の実施の形態では、被評価物体３の表面における異なる地点による各反射像１９を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、等速で移動する輝点６を用いた例について説明した。しかし、移動速度があらかじめ決められていれば、輝点６の移動速度が等速でなくても本発明を適用できる。また、基準体として、そのように作成された輝点６に限らず、自身が移動する物理的な点（物点）を使用してもよい。
【０１０９】
物点として、例えば、そのものが移動する点光源や、照明環境下に置かれた移動可能な点を用いることができる。物点として移動する点光源を用いた場合には反射像１９は明点となり、物点として照明環境下に置かれた移動可能な点を場合には反射像１９は暗点となる。なお、輝点および物点は数学的な意味での点ではなく、現実には、ある程度の広がりをもつ領域となる。
【０１１０】
上記の実施の形態では一次元のうねり形状を測定する場合について説明したが、被測定物体３の全表面にわたってうねり形状を測定する場合には、例えば、図２５に示すように、被測定物体３を光路８Ａと直交する方向に移動させればよい。そして、演算装置４は、被測定物体３の表面の各列（図２５において破線間で示される仮想的な各列）について上述した演算を実施する。なお、図２５には被測定物１が移動する場合を示したが、輝点６を、光路８Ａと直交する方向に移動させてもよい。
【０１１１】
図２６は、この発明の他の実施の形態の表面形状の評価装置の概略構成例を示す構成図である。本実施の形態では、被評価物体３としての板ガラスの表面における異なる地点による各反射像１９を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、移動する輝点６に代えて、輝度ピッチが既知であるストライプパターン６１が用いられる。ストライプパターン６１の各高輝度部分６２からの光の板ガラス表面による反射像はＣＣＤカメラ２で撮像された後、演算装置４に入力する。
【０１１２】
ストライプパターン６１において輝度ピッチは既知であるから、演算装置４は、被評価物体３の受光面７における理想的平面による反射像２６の各位置を認識することができる。演算装置４は、理想的平面による反射像２６の各位置からの実際の反射像１９の位置のずれにもとづいて、上述した演算によってうねり形状を算出する。このように、移動する輝点６の時間情報（各時刻における反射像１９，２６の位置情報）に代えて、ストライプパターン６１の空間情報（各高輝度部分６２に対応した反射像１９，２６の位置情報）を用いても、板ガラス表面のうねり形状を測定することができる。
【０１１３】
［例３］次に、本実施の形態の方法によって被測定物として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図２１に示された光学系位置関係を用い、具体的には図２６に示された装置を用いた。図２１において、ａは被測定物体３の端部とレンズ中心３０からおろした垂線との間の距離、ｂは被測定物１の幅、ｃは輝点６とレンズ中心３０との間の距離、ｈは理想的平面（被測定物体３の表面のうねりの平均的平面）からのレンズ中心３０の高さである。
【０１１４】
ストライプパターン１の設置位置、理想的平面、およびレンズ中心３０の位置関係は既知であるとした。具体的には、ａ＝２２５ｍｍ、ｂ＝３００ｍｍ、ｃ＝７５０ｍｍ、ｈ＝６０ｍｍとした。また、使用したストライプパターン１の高輝度部および低輝度部の１周期を１ｍｍとした。従って、被評価物体３の中心上では１周期は０．５ｍｍである。そして、ＣＣＤカメラ２において絞りＦ１６、焦点距離５５ｍｍのレンズを用いた。ストライプパターン１における画素分解能は約０．０９ｍｍ、被評価物体３の中心上で画素分解能は約０．０４ｍｍとなり、ストライプパターン１における１周期は１１〜１２画素に相当する。
【０１１５】
図２７（Ａ）は、接触式測定機によって被評価物体３の表面形状を測定した結果を示す。また、図２７（Ｂ）は、同じ被評価物体３に対して本実施の形態による方法を実施して得られた表面形状を示す。図２７（Ｂ）に示された表面形状は、図２７（Ａ）に示された表面形状にほぼ一致しているので、本発明によって表面形状が正しく測定できていることがわかる。
【０１１６】
図１０に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例では、各サンプルにおいて半ピッチが１０〜１５ｍｍ程度のうねりがあるのに対して、パターンの白黒の１ピッチが６ｍｍであるような比較的両者が近接している条件で測定が行われた。
【０１１７】
そのような条件では、基本周期からのずれ量と表面形状との間に直接相関があるので凹凸のレベルに高い相関がある。従って、図１０に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例ではサンプル面で１画素が１ｍｍ程度になるようにしたが、そのような解像度の低い条件でも十分に凹凸レベルを評価することができる。
【０１１８】
一方、上記の例（図２７（Ｂ）に示された波形を得た例）のように、被評価物体３の中心上での１周期が０．５ｍｍというような、うねりの半ピッチに比べて十分小さい場合には、既に説明したような最大値と最小値との差を算出するまでもなく、表面形状の変化の絶対値（うねり形状の傾きの絶対値）は基本周期からのずれ量の絶対値に関しても相関がある。よって、そのような場合には、画像から算出した基本周期のずれ量の絶対値をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を算出することができる。そのような算出方法によれば計算が簡易化される。なお、ピーク毎に正負反転させるのは、絶対値で得られるデータを本来の凹凸に関するデータに戻すためである。また、ずれ量の絶対値に代えてずれ量の二乗値を用いても、値は異なるものの、同様の結果が得られる。
【０１１９】
［例４］図２８（Ｂ）は、例３と同一の条件で画像を撮像した場合の基本周期からのずれ量の絶対値を示す。ただし、この例では、演算装置４は、基本周期でスムージング処理を施して平均化された値を算出し、算出された値と、５周期分の平均であるシェーディング信号との差の絶対値を、基本周期からのずれ量の絶対値とする。すなわち、平均化信号の増減の絶対値を、明暗周期の基本周期からのずれ量とする。
【０１２０】
被評価物体３の変形によって基本周期からのずれが生ずるときには、パターンの位相によって、スムージング幅に明るい部分が多い場合と暗い部分が多い場合とのどちらの可能性もある。そこで、どちらの場合も評価できるように絶対値をとっている。図２８（Ａ）は、接触式測定機によって被評価物体３の表面形状を測定し、その微分の絶対値を算出した結果を示す。
【０１２１】
また、図２９（Ａ）は、接触式測定機による被測定物体３の表面形状の測定結果を示す。図２９（Ｂ）は、図２９（Ｂ）に示された結果を極小値毎に正負反転し、それを積分することによって得られた形状を示す。両者の形状は酷似しているので、基本周期のずれ量の絶対値（または二乗値）をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を評価できることがわかる。
【０１２２】
以上に説明したように、本実施の形態では、被評価物体３の表面３ａからの反射光による受光画像における明暗周期の基本周期からのずれにもとづいて被評価物体３の表面形状を評価するので、表面形状における歪み等を短時間でより精度よく評価できる。また、受光画像における基本周期に対応した領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて被評価物体３の表面形状を評価することによって、歪み等の検出可能範囲を広げることができる。
【０１２３】
また、被評価物体３の裏面３ｂに、該裏面３ｂに到来した光の反射を抑制する反射抑制層２０が配置されているので、裏面反射像の影響が低減されたＣＣＤカメラ２からの画像信号を用いて、被評価物体３の表面形状を精度よく評価することができる。
【実施例】
【０１２４】
以下、具体的な実施例を説明する。
【０１２５】
実施例１．
図３０は、評価装置の第１の実施例を示す模式図である。本実施例では、評価装置は、被評価物体の一例であるガラス基板として利用される板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２０１，２０２，２０３が設けられている。光源（図示せず）は、いずれか１つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン１を照射するような位置に設置されている。図３０には、駆動ローラ２０２の直上に対して光を照射する位置に設置されていることが例示されている。なお、本実施例および以下の実施例において、板ガラス３００の屈折率は１．５であるとする。
【０１２６】
駆動ローラ２０２の近傍には、駆動ローラ２０２に対して水滴を噴射する水噴射装置２１０が設けられている。水噴射装置２１０から噴射された水滴は駆動ローラ２０２の表面に付着する。駆動ローラ２０２は、水滴が付着した状態で回転するので、ストライプパターン１が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。
【０１２７】
よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）またはステップＳ２１〜Ｓ２３の処理（図１４参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１２８】
なお、評価装置は板ガラス３００の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス３００が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス３００が載置台等に載置された状態（静止している状態）で評価を行ってもよい。
【０１２９】
また、水噴射装置２１０から水滴を駆動ローラ２０２の表面に噴射することに代えて、他の手段によって、駆動ローラ２０２の表面に水を付着させるようにしてもよい。例えば、水分を含むことが可能な部材（例えば、スポンジ）を駆動ローラ２０２に接触させるようにしてもよい。また、板ガラス３００が静止している状態で評価を実施する場合には、水分を含むことが可能な部材を、板ガラス３００における評価部位の裏面に接触させるようにしてもよい。
【０１３０】
実施例２．
図３１は、評価装置の第２の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２２１，２２２，２２３が設けられている。光源（図示せず）が、ストライプパターン１を照射する位置の裏面（具体的には、搬送される板ガラス３００の裏面側）には水蒸気雰囲気２２０が設けられている。例えば、板ガラス３００の裏面が水蒸気に曝されるように形成された水蒸気室が設けられる。
【０１３１】
従って、評価のための光が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１３２】
なお、評価装置は板ガラス３００の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス３００が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス３００が載置された状態（静止している状態）で評価を行ってもよい。
【０１３３】
また、水蒸気室には水蒸気または湯気が充満されるが、板ガラス３００の屈折率に近い値の屈折率の液体であれば、水以外の液体が気化したものを充満させてもよい。
【０１３４】
実施例３．
図３２は、評価装置の第３の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２３１，２３２，２３３が設けられている。光源（図示せず）は、いずれか１つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン１を照射するような位置に設置されている。図３２には、駆動ローラ２３２の直上に向けて光を照射する位置に設置されていることが例示されている。
【０１３５】
例えば金属製の駆動ローラ２３２の外周囲は、屈折率１．５〜１．６の合成樹脂２３２ａで被覆されている。また、駆動ローラ２３２自体の材質をポリウレタン等の合成樹脂にしてもよい。第３の実施例でも、ストライプパターン１が照射される位置では、屈折率が板ガラス３００の屈折率と略等しい反射抑制層（本実施例では、合成樹脂２３２ａ）が板ガラス３００の裏面３ｂに接する状態になる。従って、ストライプパターン１が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。
【０１３６】
よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１３７】
実施例４．
図３３は、評価装置の第４の実施例を示す斜視図である。本実施例では、板ガラス３００における評価部位（ストライプパターン１が照射される位置に相当）の裏面に、屈折率１．５程度のフィルム（シート）２４１が貼付される。フィルム２４１として、例えば、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用することができる。
【０１３８】
なお、第３の実施例における合成樹脂２３２ａとして、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用してもよい。
【０１３９】
第４の実施例でも、ストライプパターン１が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに屈折率が板ガラス３００の屈折率と略等しい反射抑制層（本実施例では、シート２４１）が接する状態になる。よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１４０】
なお、上記の実施の形態および実施例において、反射抑制層として種々の材質のものを例示したが、本発明において使用可能な反射抑制層は、被評価物体３の屈折率に近い屈折率の物質であれば、それらに限られない。
【０１４１】
また、反射抑制層の屈折率が被評価物体３の屈折率と同じであることが最も好ましいが、演算装置４がＣＣＤカメラ２からの画像信号から表面反射像における暗部と明部とを区別可能になるのであれば、それらの屈折率は同じでなくてもよく、例えば、屈折率の差が０．２以下であればよい。
【０１４２】
また、上記の実施の形態および実施例において、被評価物体３は、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ、および太陽電池に用いられるガラス基板として利用される板ガラスであるが、自動車、船舶、航空機、建築物等の窓ガラス等に用いられる板ガラス（素板）や樹脂板等の被評価物体の評価に本発明を適用することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１４３】
本発明は、被評価物体の表面の平坦度を評価するときに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１４４】
１ ストライプパターン
２ ＣＣＤカメラ
３ 被評価物体
３ａ 表面
３ｂ 裏面
４ 演算装置
５ ストライプパターン上の点
６ 輝点
７ 受光面
８，８Ａ，８Ｂ，９ 光路
１０，１１ 撮像点
１２，１３ 反射点
１９，２６ 反射像
２０ 反射抑制層
２１ レーザ光源
２２ ミラー
２３ スクリーン
３０ レンズ中心
３１，３２ 反射点
４１ 入力回路
４２ メモリ
４３ シェーディング補正回路
４４ 平均化回路
４５ 最大値抽出回路
４６ 最小値抽出回路
４７ 差演算回路
６１ 高輝度部分
１００ 光源
２０１，２０２，２０３，２２１，２２２，２２３，２３１，２３２，２３３ 駆動ローラ
２１０ 水噴射装置
２３２ａ 合成樹脂
２４１ フィルム（シート）
３００ 板ガラス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表面形状の評価方法および評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体の表面形状を検査する方法として、周期的な明暗を有するストライプパターン（例えば、短冊状の黒パターン部が一定間隔で配列しているパターン）を被検査物体に照射し、被検査物体の表面を反射して形成される反射像における明暗周期のずれにもとづいて被検査物体の表面形状を評価する方法がある（例えば、特許文献１参照）。しかし、そのような方法を板ガラスのような透明板状体に適用すると、透明板状体の表面による反射像だけでなく、透明板状体の裏面による反射像も同時に撮像される。以下、透明板状体等の被検査物体の表面による反射像を表面反射像といい、透明板状体等の被検査物体の裏面による反射像を裏面反射像という。
【０００３】
図３４は、表面反射像と裏面反射像とが同時に形成される様子を示す説明図である。図３４に示すように、ストライプパターン上の点５から発した光は、被評価物体３の表面３ａで反射され、光路８を介してレンズ中心３０を経てカメラの受光面７上の撮像点１０に結像される。また、被評価物体３を透過した光は、被評価物体３の裏面３ｂで反射され、光路９を介してレンズ中心３０を経て受光面７上の撮像点１１に結像される。
【０００４】
ここで、ストライプパターンの周期または幅によっては、撮像した画像信号に、以下に示す問題が生ずることがある。図３５は、カメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図３５（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図３５（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低いレベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高いレベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。ストライプパターンにおける暗部の幅が広いと、画像信号における低いレベルの部分の幅も大きくなって、表面反射像の画像信号における低いレベルと裏面反射像の画像信号における低いレベルとが重畳することがある。すると、カメラから出力される画像信号が図３５（Ｃ）に示すような信号になってしまい、本来必要とされる表面反射像の画像信号（図３５（Ａ）参照）とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになる。
【０００５】
また、図３６に示すように、ストライプパターンにおける暗部の幅が十分に狭くても、表面反射像の画像信号における暗部の位置と裏面反射像の画像信号における暗部の位置との差Ｔがストライプパターンにおける明暗の周期の整数倍に近いときには、図３６（Ｃ）に示すような画像信号がカメラから出力される。なお、図３６（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図３６（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。この場合にも、表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。
【０００６】
裏面反射像の影響を低減して表面形状の評価の精度を低下させないようにした表面形状の評価方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。図３７は、特許文献２に記載された板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置の概要を示す模式図である。
【０００７】
図３７に示すように、評価装置は、載置台（図示せず）上に載せられた検査対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、撮像手段としてのＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源（図示せず）の発光面に設けられている。図３８は、ストライプパターン１の一例を示す説明図である。図３８において、Ｌ１は暗部の幅を示し、Ｌ２は明部の幅を示す。Ｌ１＋Ｌ２が明暗の周期に相当する。透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン１を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。
【０００８】
特許文献２に記載された表面形状の評価方法では、第１ステップとして、被評価物体３に適するストライプパターン１を決定するストライプパターン決定工程が実行され、次いで、第２ステップで、第１ステップで決定されたストライプパターン１を用いて、ストライプパターン１の被評価物体３による反射像にもとづいて画像解析によって被評価物体３の表面形状を評価する表面形状検査工程が実行される。なお、第２ステップでは、第１ステップで決定されたストライプパターン１の被評価物体３の表面３ａおよび裏面３ｂによる反射像のうち、被評価物体３の表面３ａによる反射像のみが用いられる。
【０００９】
図３９は、特許文献２に記載されたストライプパターンを決定する処理の一例を示すフローチャートである。その処理において、まず、１枚毎に異なるパターンが印刷された複数のストライプパターンを用意する（ステップＳ３１）。すなわち、ストライプの周期や幅が異なる複数のストライプパターンを準備する。ストライプパターンは、例えば、インクジェット印刷により、透明樹脂フィルムにパターンを印刷することによって形成される。次いで、１つのストライプパターンを光源に貼付する（ステップＳ３２）。そして、被評価物体３によるストライプパターンの反射像をＣＣＤカメラ２により撮像する（ステップＳ３３）。
【００１０】
次いで、演算装置（例えば、コンピュータ）４が、ＣＣＤカメラ２により撮像された画像の画像信号を入力し、画像解析処理プログラムに従って画像信号を解析する画像解析処理を実行する（ステップＳ３４）。画像解析処理では、ＣＣＤカメラ２の出力信号すなわちＣＣＤカメラ２から入力された画像信号が、図４０（Ｃ）に示すような状態であるか否か判断する。具体的には、２つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であるか否か判断する。画像信号がそのような状態を示していない場合（ＮＧの場合）には、別のストライプパターンを光源に貼付し、ステップＳ３２，Ｓ３の処理を再度実行する。
【００１１】
演算装置４が、画像信号において２つの暗部に対応するレベルが重畳していない状態であることを確認したら、そのときに光源に貼付されているストライプパターンを、被評価物体３の表面形状の評価において使用するストライプパターン１として決定する（ステップＳ３７）。以上のようにして、被評価物体３の表面形状の評価に適するストライプパターン１として、ＣＣＤカメラ２によって得られた画像信号においては分離するように設定された明暗のパターンを有するストライプパターン１が決定される。
【００１２】
図４０（Ｃ）は、第１ステップで決定されたストライプパターン１を用いた場合におけるＣＣＤカメラ２の出力信号例を示す波形図である。なお、図４０（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図４０（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。
【００１３】
特許文献２に記載された発明では、ストライプパターンの暗部の幅（信号幅Ｗ１，Ｗ２に相当）と明暗の周期（周期Ｔ１，Ｔ２に相当）を最適化することによって、ＣＣＤカメラ２が出力する画像信号において、表面反射像における暗部と裏面反射像における暗部とが重なり合わないように調整されている（図４０（Ｃ）参照）。そのため、演算装置４による画像解析の際に、表面反射像の画像信号のみを容易に抽出でき、精密な表面形状評価を実施することができる。すなわち、安価な装置構成で裏面反射像の影響を除去して、表面形状を精度よく評価することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開平１１−１４８８１３号（段落００８２−００８３、図２４）
【特許文献２】特開２００５−３４５３８３号公報（段落００２０−００２４，図３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかし、特許文献２に記載された表面形状の評価方法では、表面反射像にもとづく暗部と裏面反射像にもとづく暗部とを適切に離反させることができるようなストライプパターンを決定するために、一度で決定できない限り、ストライプパターンを光源に貼付する作業を複数回行わなければならず、実際に表面形状検査を実施する前の準備作業に手間がかかる。また、図４０（Ｃ）に示された例を参照すると、隣接する２つの低レベルの部分のうち、よりレベルが低い方が表面反射像にもとづく暗部に対応するが、裏面反射の光束が多い場合には２つの低レベルのレベル差が小さくなって表面反射像の画像信号のみを抽出することが難しくなり、結果として表面形状の評価の精度が低下する可能性がある。また、被評価物体の板厚が０．５ｍｍ以下の薄い場合には、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。表面反射像の画像信号とは異なった信号にもとづいて表面形状の検査が行われることになり、正確な表面形状の評価を行えないという問題が生ずる。
【００１６】
そこで、本発明は、準備作業に手間をかけることなく、第１表面に対向する第２表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる表面形状の評価方法および評価装置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】
【００１７】
本発明による表面形状の評価方法は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射し、第１表面を反射したパターンを受光し、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて第１表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００１８】
本発明による他の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、うねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００１９】
本発明による別の態様の表面形状の評価方法は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって周期的な明暗を有するパターンである基準体の各反射像をカメラを介して観測し、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、第１表面の傾きを積分して第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置することを特徴とする。
【００２０】
本発明による表面形状の評価装置は、周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射する光源と、第１表面を反射したパターンを受光する受光手段と、光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて第１表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、評価手段は、第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、平均化手段が出力する平均化信号を用いて第１表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【００２１】
本発明による他の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体と、基準体の第１表面による各反射像を得るカメラと、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【００２２】
本発明による別の態様の表面形状の評価装置は、被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であり周期的な明暗を有するパターンである基準体と、基準体の第１表面による各反射像を得るカメラと、第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対するカメラが得た各反射像のずれ量を算出し、各ずれ量、基準体の位置情報およびカメラのレンズ中心位置情報を用いて第１表面のうねり形状の傾きを求め、第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件としてうねり形状の傾きを積分して第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明では、被評価物体の第１表面に対向する第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が配置されているので、第１表面に対向する第２表面による反射像の影響を受けずに被評価物体の表面形状を精度よく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】被評価物体に入射する光と被評価物体の表面および裏面反射する光との関係を示す説明図。
【図２】カメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図。
【図３】被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置を検査対象とともに示す模式図および斜視図。
【図４】表面形状の評価方法を説明するための説明図。
【図５】ストライプパターンの一例を示す説明図。
【図６】演算装置によって実現される機能ブロックの例を示すブロック図。
【図７】ストライプパターンに対応する撮像面の様子を示す説明図。
【図８】本発明による表面形状の評価方法を示すフローチャート。
【図９】受光パターンの明暗を示す画像信号および平均化信号の一例を示す波形図。
【図１０】各サンプルの一断面について片面の表面形状を接触式測定機で測定した結果を示す説明図。
【図１１】各サンプルについての平均化回路の出力を示す説明図。
【図１２】形状値と測定値との相関を示す説明図。
【図１３】本発明による表面形状の評価装置の他の構成例を示す構成図。
【図１４】本発明による表面形状の評価方法の概略工程を示すフローチャート。
【図１５】被測定物のうねり形状の測定状況を示す説明図。
【図１６】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して先行している状況を示す説明図。
【図１７】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して遅延している状況を示す説明図。
【図１８】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して先行する場合の先行の程度とうねり形状の傾きとの関係を示す説明図。
【図１９】観測された反射像の軌跡が理想的平面による反射像に対して遅延する場合の遅延の程度とうねり形状の傾きとの関係を示す説明図。
【図２０】ｘ軸およびｚ軸の定義を示す説明図。
【図２１】シミュレーションにおいて用いられた光学系を示す説明図。
【図２２】うねり形状の一例および本発明による表面形状の評価方法のシミュレーションで得られたうねり形状を示す説明図。
【図２３】うねり形状の他の例および本発明による表面形状の評価方法のシミュレーションで得られたうねり形状を示す説明図。
【図２４】移動する輝点の一実現例を示す説明図。
【図２５】被測定物の全表面にわたるうねり形状の測定の一実施例を示す説明図。
【図２６】この発明の他の実施の形態のうねり形状の測定装置の概略構成例を示す構成図。
【図２７】（Ａ）は、接触式測定機によって被測定物体の表面形状を測定した結果を示し、（Ｂ）は、例２において同じ被測定物に対して本発明による方法を実施して得られた表面形状を示す説明図。
【図２８】（Ａ）は、接触式測定機によって被測定物体の表面形状を測定しその微分の絶対値を算出した結果を示し、（Ｂ）は、例３において画像を撮像した場合の基本周期からのずれ量の絶対値を示す説明図。
【図２９】（Ａ）は、接触式測定機による被測定物体の表面形状の測定結果を示し、（Ｂ）は、図２８（Ｂ）に示された結果を極小値毎に正負反転しそれを積分することによって得られた形状を示す説明図。
【図３０】評価装置の第１の実施例を示す模式図。
【図３１】評価装置の第２の実施例を示す模式図。
【図３２】評価装置の第３の実施例を示す模式図。
【図３３】評価装置の第４の実施例を示す斜視図。
【図３４】表面反射像と裏面反射像とが同時に形成される様子を示す説明図。
【図３５】カメラが出力する画像信号例を示す波形図。
【図３６】カメラが出力する画像信号例を示す波形図。
【図３７】従来の評価装置を検査対象とともに示す模式図。
【図３８】ストライプパターンの一例を示す説明図。
【図３９】ストライプパターンを決定する処理の一例を示すフローチャート。
【図４０】ＣＣＤカメラの出力信号例を示す波形図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００２６】
図１は、被評価物体３に入射する光と被評価物体３の表面３ａおよび裏面３ｂ反射する光との関係を示す説明図である。ここでは、被評価物体３として屈折率（絶対屈折率：以下の屈折率も同様）が１．５である板ガラスを例にする。図１（Ａ）には、屈折率が略１．０の空気中に存在する被評価物体３の例が示されている。被評価物体３に入射した光束は、被評価物体３の表面３ａで反射して光Ａとして反射されるが、一部は被評価物体３の内部に進み、多くの光束は被評価物体３の裏面３ｂで反射される。そして、被評価物体３の表面３ａから多くの光束が光Ｂとして出射される。
【００２７】
しかし、図１（Ｂ）に示すように、被評価物体３の裏面３ｂに屈折率が略１．５の反射抑制層２０を配置した場合には、被評価物体３の内部に進んだ光束の多くは、被評価物体３の裏面３ｂで反射されず、被評価物体３の裏面３ｂから反射抑制層２０に入射する。従って、光Ｂの量は少ない。換言すれば、被評価物体３の裏面３ｂでの反射光は、被評価物体３の表面３ａからほぼ出射しない。
【００２８】
なお、図１では、厚い被評価物体３が示されているが、光Ａをストライプパターンからの光であるとすると、被評価物体３が板厚０．５ｍｍ以下の薄い板ガラスである場合には、図１（Ａ）に示された例では、ストライプパターンにおける隣接するストライプが重畳して観察される可能性がある。しかし、図１（Ｂ）に示された例では、被評価物体３の裏面３ｂでの反射光は被評価物体３の表面３ａからほぼ出射しないので、隣接するストライプが重畳して観察されないか、または被評価物体３の裏面３ｂでの反射光の影響すなわち裏面反射像の影響（重畳の程度）が低減される。
【００２９】
本発明では、図１（Ｂ）に例示された関係を利用して、裏面反射像の影響を低減することによって、表面形状を精度よく評価することができるようにする。
【００３０】
図２は、本発明における被評価物体３で反射されたストライプパターンを撮像するカメラが出力する画像信号例を模式的に示す波形図である。図２（Ａ）は、表面反射像の画像信号を示し、図２（Ｂ）は、裏面反射像の画像信号を示す。また、低レベルはストライプパターンにおける暗部にもとづく画像信号のレベルを示し、高レベルはストライプパターンにおける明部にもとづく画像信号のレベルを示す。
【００３１】
また、図２（Ｃ）は、表面反射像と裏面反射像が重畳した画像信号を示す。図２（Ｂ）に示すように、裏面反射像における高レベルと低レベルとの差が小さくなるので、図２（Ｃ）に示す波形は、図２（Ａ）に示す波形に近くなる。なお、図３５に示された従来例では、図３５（Ｃ）に示す波形と図３５（Ａ）に示す波形との差異が大きい。
【００３２】
つまり、本発明では、カメラが出力する画像信号をそのまま用いて被評価物体３の表面形状の評価処理を行っても、裏面反射像の影響が排除された評価が実施されていることになる。また、従来例で説明したような適正なストライプパターンを決定するための処理を行う必要はない。
【００３３】
図３（Ａ）は、被評価物体の一例である板ガラスなどの被評価物体の表面の平坦度を評価するための評価装置を被評価物体とともに示す模式図である。図３（Ａ）に示すように、評価装置は、評価対象である板ガラスなどの被評価物体３の表面３ａに映し出されたストライプパターン１を、撮像手段としてのＣＣＤカメラ２によって撮像するように構成されている。ストライプパターン１は、光源（図示せず）の発光面に設けられている。また、被評価物体３の裏面３ｂには、屈折率が被評価物体３の屈折率に近い反射抑制層２０が、裏面３ｂに接するように配置されている。
【００３４】
反射抑制層２０は、例えば、水（屈折率１．３３）、アニソール（屈折率１．５２）、エタノール（屈折率１．３６）を始めとする液体の他、屈折率が１．４〜１．５の植物性や鉱物性の潤滑油等の粘性体を使用することができる。また、反射抑制層２０として、ポリエチレン系やポリウレタン系等の屈折率１．５〜１．６の合成樹脂等の他の材質のものを用いることもできる。反射抑制層２０を、単独の材料で形成してもよく、複数の材料を組み合わせて形成してもよい。組み合わせる材料は、特に限定されない。例えば、単独では被評価物体の屈折率に対して屈折率が大きく異なる材料であっても、複数の材料を組み合わせて、被評価物体の屈折率と同じ屈折率にしてもよい。
【００３５】
ＣＣＤカメラ２によって撮像された画像は、パーソナルコンピュータなどの演算装置４に取り込まれ、演算装置４によって画像解析が行われる。
【００３６】
なお、ここではＣＣＤカメラ２を例示するが、ＣＣＤカメラ２に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のカメラでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
【００３７】
ＣＣＤカメラ２の光軸と、ストライプパターン１（具体的には、ストライプパターン１が存在する平面）の法線とが、被評価物体３の表面３ａの法線方向より同じ角度θ１になるように、ＣＣＤカメラ２とストライプパターン１とが設置される。角度θ１は、４５°であることが好ましい。
【００３８】
図３（Ｂ）は、図３（Ａ）に示された評価装置を示す斜視図である。図３（Ｂ）に示すように、評価装置において、ストライプパターン１が発光面に設けられている光源１００から光が被評価物体３に照射される。
【００３９】
なお、図３には、被評価物体３の裏面３ｂの全体に接するように反射抑制層２０が設置されている構成が示されているが、反射抑制層２０は、少なくとも、光源１００からのストライプパターン１による光が照射される部位の裏面３ｂに設けられていればよい。
【００４０】
実施の形態１．
まず、本実施の形態で使用される表面形状の評価方法の前提を説明する。図４は、表面形状の評価方法を説明するための説明図である。
【００４１】
光源１００からのストライプパターン１による光が被評価物体３に照射され、被評価物体３の表面３ａからの反射光がＣＣＤカメラ２の撮像素子で受光される。なお、「光源１００からのストライプパターン１による光」は、ストライプパターン１を通過した光を意味するが、以下、ストライプパターン１を通過した光が照射されることを、「ストライプパターン１が照射される」と表現する。
【００４２】
また、本実施の形態では、被評価物体３の裏面３ｂからの反射光は、ほとんどＣＣＤカメラ２に入射しない。
【００４３】
演算装置４は、受光にもとづく電気信号（画像信号）にもとづいて表面形状を評価する。被評価物体３の表面が全く平坦であれば、画像信号から得られる明暗のコントラストの状態は、既知であるストライプパターン１のコントラストの状態に一致する。図４（Ａ）には、ＣＣＤカメラ２の受光パターン（画像）、ＣＣＤカメラ２の撮像素子における画素配列および撮像素子からの明暗を示す画像信号の一例が示されている。被評価物体３において表面変形がない場合には、画像信号における最初の３つの検出領域に例示されているようにコントラスト変化は現れない（図４（Ａ）参照）。
【００４４】
しかし、被評価物体３における表面変形部分からの反射光による画像信号中では、コントラスト変化が生ずる。すなわち、被評価物体３の表面変形部分からの受光による模様は、非変形部分からの模様に比べて、拡大していたり縮小したりしている。例えば、拡大している場合にはコントラストは大きくなるが、検出領域から模様がはみ出すことがある。
【００４５】
よって、図４（Ｂ）に示すように、本来の最大値部分１２０ａと最小値部分１２０ｂとが同一検出領域に入らなくなり、検出領域内でのコントラストは小さくなる。コントラストは、各検出領域において、（ａ−ｂ）／（ａ＋ｂ）で定義される。また、縮小している場合には撮像素子で解像しきれなくなり、図４（Ｃ）に示すように、コントラストが小さくなる。従って、画像信号における白部分と黒部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体３に表面変形があるかどうか評価できる。
【００４６】
なお、パターンの拡大や縮小がない場合でも、画像信号における明部分の値が下がったり、暗部分の値が上がったりすることがある。その場合にも、所定の大きさの検出領域内の明部分と暗部分との差を基準値と比較することによって、被評価物体に表面変形があるかどうか評価できる。図４（Ａ）において、網部分は輝度が下がった白部分であり、その部分を含む検出領域では、検出領域内でのコントラストが小さくなる。
【００４７】
しかし、例えばパターンの拡大を生じさせる表面歪みが発生したとしても、拡大の態様と検出領域との関係が異なると検出領域内でのコントラストが異なる。一例として、図４（Ｄ）に示すパターンと図４（Ｅ）に示すパターンとは同じように拡大しているが、検出領域への入り方が異なるので、検出領域内でのコントラストには差がある。本来、画像信号が図４（Ｄ）に示すようになった場合と図４（Ｅ）に示すようになった場合とでは同様の評価結果が得られるべきであるが、検出領域内のコントラストの相違のみにもとづいて表面形状を評価しようとすると、異なる結果となってしまう可能性がある。すなわち、検出領域内でのコントラストの相違のみにもとづいて表面形状の評価を行おうとするには限界がある。
【００４８】
本実施の形態では、以下に説明するように、検出領域内のコントラストの相違にもとづいて、高い精度で表面形状を評価することができ、結果として、歪みの検出可能範囲を広げることができる。
【００４９】
図５は、ストライプパターン１の一例を示す説明図である。図５において、Ｌ１は暗部の幅を示し、Ｌ２は明部の幅を示す。Ｌ１＋Ｌ２が明暗の周期（１／ｆ）に相当する。周期の逆数は、パターンの空間周波数ｆである。以下、空間周波数ｆを基本周波数、その逆数を基本周期と呼ぶ。なお、透明樹脂フィルムに黒色部分を着色してストライプパターン１を実現する場合には、明部は透明部分に相当し、暗部は黒色部分に相当する。一例として、周期（１／ｆ）は１．０ｍｍ程度であり、暗部の幅Ｌ１は１００μｍ程度である。
【００５０】
図６は、演算装置４によって実現される機能ブロックの例を示すブロック図である。図３に示す演算装置４において、入力回路４１は、ＣＣＤカメラ２から明暗を示す受光パターンの画像信号を入力し、それをメモリ４２に格納する。シェーディング補正回路４３は、メモリ４１内の画像信号についてシェーディング補正を行って、光源１００の光量分布がＣＣＤカメラ２の撮像に与えた影響を除去する。平均化回路４４は、シェーディング補正後の各検出領域における各画素の明暗について平均化フィルタ処理を行い、最大値抽出回路４５および最小値抽出回路４６に平均化された値を出力する。
【００５１】
平均化のための検出領域はパターンの基本周波数の逆数（基本周期）に相当している。従って、平均化回路４４は、各基本周期毎に画像信号を平均化する積分型のフィルタ等で構成される。最大値抽出回路４５は、平均化回路４４の出力の最大値を出力し、最小値抽出回路４６は、平均化回路４４の出力の最小値を出力する。そして、差演算回路４７は、最大値抽出回路４５の出力値と最小値抽出回路４６の出力値との差、および検出領域の位置を示す信号を出力する。これらの最大値および最小値は、被評価物体３に想定されるうねりの周期に相当する領域について抽出される。例えば、この領域の幅は基本周波数の２〜１０倍である。
【００５２】
次に、図７の説明図、図８のフローチャート、および図９の説明図を参照して表面形状の評価装置の動作を説明する。
【００５３】
図７は、ストライプパターン１に対応するＣＣＤカメラ２の撮像面の様子を示す説明図である。ただし、図７には、ＣＣＤカメラ２の撮像面の画素のうちＥ０〜Ｅ４の行の画素のみが示されている。また、本実施の形態では、ストライプパターン１における基本周期がＣＣＤカメラ２における５画素に対応するように光学系が設定されている。従って、ここでは、平均化のための検出領域は５画素で構成される。
【００５４】
図８は、評価装置の動作を示すフローチャートである。ＣＣＤカメラ２による撮像（具体的には、画像信号）は、演算装置４において、入力回路４１を介してメモリ４２に入力される。シェーディング補正回路４３は、その時点で対象としている検出領域の前後数領域（対象としている検出領域を含む）の各画素についての画像信号の平均値を求める（ステップＳ１１）。例えば、図７に示すＥ１の列のｃ領域を検出領域としている場合には、Ｅ１の列のｂ，ｃ，ｄ領域の各画素の平均値を求める。この処理によって、その検出領域周辺の背景の光量分布画像（シェーディング画像）に対応したものが得られる。もちろん、平均値をとる対象領域をさらに拡張してもよいし、Ｅ１の列の前後の列の領域を、平均値をとる対象領域に含めてもよい。
【００５５】
シェーディング補正回路４３は、さらに、得られた平均値で各画素の画像信号を割り算する（ステップＳ１１）。この結果、光源１００の面上の位置によって発光量に違いがあったとしても、その違いが撮像に与える影響は低減される。
【００５６】
なお、シェーディング補正の方法は、上述した方法に限られない。例えば、以下のような方法を用いることもできる。
【００５７】
（１）上述した方法において、各領域における各画素の平均をとる代わりに、各領域における各画素の画像信号のうちの中間値を用いる。
【００５８】
（２）上述した方法において、得られた平均値で各画像信号を割り算する代わりに、各画像信号から平均値を減算する。
【００５９】
（３）各検出領域についてその都度シェーディング補正のための平均値を求めるのではなく、光源１００からの光を直接に受光する等の方法によって、あらかじめシェーディング画像を求めておく。そして、各検出領域についてシェーディング補正を行う際に、既に求められているシェーディング画像における画像信号を用いて割り算処理や減算処理を行う。
【００６０】
図９は、受光パターンの明暗を示す画像信号および平均化信号の一例を示す波形図である。図９（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の左側には、受光パターンの明暗を示す画像信号の一例が示されている。本実施の形態ではシェーディング補正回路４３が設けられているので、具体的には、シェーディング補正回路４３の出力信号が示されていることになる。被評価物体３が平坦である場合には受光パターンに拡大や縮小が生じないので、図９（Ａ）に示されたように、受光パターンの周期は基本周期と一致する。
【００６１】
被評価物体３の表面に凹凸があると、屈折作用によってＣＣＤカメラ２による受光パターンにおいてパターンの拡大または縮小が現れる。例えば、表面が凸になっている部分からの透過光ではパターンの拡大が生じ、凹になっている部分からの透過光ではパターンの縮小が生ずる。その結果、図９（Ｂ），（Ｃ）の左側に示されているように、受光パターンの周期が基本周期からずれる。よって、受光パターンにおけるパターンの周期が基本周期からずれていることを検出できれば、被評価物体３の表面に凹凸があることを検出できる。
【００６２】
そこで、平均化回路４３は、受光パターンの周期の基本周期からのずれを検出するために、検出領域中のシェーディング補正された各画素の明暗を平均化するようなフィルタ処理を行う（ステップＳ１２）。本実施の形態では、ストライプパターン１における基本周期に対応する５画素によって１つの検出領域が構成されているので、平均化回路４３は、５画素について画像信号を平均化する。図９（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）の右側には、平均化回路４４の出力信号例が示されている。受光パターンの周期が基本周期と一致しているときには、平均化回路４４は、１周期分の各信号を平均化した結果として図９（Ａ）の右側に示すように値が一定である信号を出力する。
【００６３】
被評価物体３の表面に凸部分がある場合には、平均化回路４４の入力信号において、図９（Ｂ）の左側に示すように山部分と谷部分とが広がった信号が現れる。また、被評価物体３の表面に凹部分がある場合には、図９（Ｃ）の左側に示すように山部分と谷部分とが狭まった信号が現れる。平均化回路４４は、図９（Ａ）に示すように山部分および谷部分が変化していない信号が入力されると一定の所定値を出力するのであるが、図９（Ｂ）の左側に示すような受光パターンに拡大があった場合の信号が入力されたときには、平均化回路４４は、図９（Ｂ）の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。
【００６４】
また、図９（Ｃ）の左側に示すような受光パターンに縮小があった場合の信号が入力されたときにも、図９（Ｃ）の右側に示すように、所定値に対して凹凸が生じた信号を出力する。平均化回路４４の入力信号において山部分と谷部分との広がりまたは狭まりの程度が大きいほど、すなわち、被評価物体３の表面３ａにおける凹凸の程度が大きいほど、平均化回路４４の出力信号における凹凸の程度は大きい。
【００６５】
本実施の形態では、平均化回路４４の出力を評価するために、最大値抽出回路４５、最小値抽出回路４６および差演算回路４７が設けられている。最大値抽出回路４５は、平均化回路４４からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最大値を抽出する（ステップＳ１３）。最大値抽出回路４５は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最大値を出力するフィルタで構成される。また、最小値抽出回路４６は、平均化回路４４からの各検出領域における平均化された信号を入力し、その領域中の最小値を抽出する（ステップＳ１３）。最小値抽出回路４６は、例えば、一検出領域すなわち基本周期中の最小値を出力するフィルタで構成される。
【００６６】
差演算回路４７は、最大値抽出回路４５の出力と最小値抽出回路４６の出力との差を演算する（ステップＳ１４）。差演算の対象は、一検出領域内、または、近隣の複数の検出領域である。例えば、隣接する２つや３つの検出領域である。隣接する２つの検出領域を差演算対象とした場合には、２つの検出領域内での最大値と最小値との差が差演算回路４７から出力される。
【００６７】
もちろん、平均化回路４４が扱う検出領域のサイズと差演算回路４７が扱う範囲のサイズとは、色々に異ならせてよい。例えば、差演算回路４７が、平均化回路４４が扱う検出領域の２〜１０倍の大きさの範囲について最大値と最小値との差を求めるようにしてもよい。また、最大値抽出回路４５および最小値抽出回路４６の対象領域を、平均化回路４４が扱う検出領域と異ならせるようにしてもよい。
【００６８】
そして、演算結果である差信号と、そのときに対象としていた検出領域の位置を示す位置信号を出力する。被評価物体３の表面３ａに歪みがない場合には、図９（Ａ）に示すように平均化回路４４の出力は一定になるので、差演算回路４７が出力する差信号は値０を示す。しかし、被評価物体３の表面３ａに凹凸がある場合には、差信号は０ではない値を示す。しかも、差信号の値は凹凸の程度に対応している。従って、差演算回路４７が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて、被評価物体３の表面３ａの変形の程度および変形している位置を特定できる。換言すれば、差演算回路４７が出力する差信号の値および位置信号にもとづいて被評価物体３の表面形状の評価を行うことができる（ステップＳ１５）。
【００６９】
なお、ステップＳ１５の表面形状の評価は、検査者によって実行されてもよいが、演算装置４に、差信号の値と位置信号とにもとづく評価結果を決定して出力する評価機能を含めるようにしてもよい。評価機能による評価結果の出力は、例えば、画面表示や印刷出力である。また、評価機能は、例えば、差信号の値をあらかじめ決められているしきい値と比較し、しきい値を越えている場合に、欠点がある旨を、被評価物体３の表面３ａにおける対応位置を示すデータとともに出力するような機能である。
【００７０】
また、例えば、図４（Ｄ），（Ｅ）に示されたような場合であっても、差演算回路４７が近隣の複数の検出領域にわたって、または検出領域を越えた範囲を演算対象の範囲として最小値と最大値との差を出力するようにすれば、図４（Ｄ）と図４（Ｅ）に示された場合とで、同様の差信号が出力される。よって、本発明による方法によれば、凹凸の検出可能範囲をより広げることができる。
【００７１】
また、被評価物体３の表面形状に変化があるが受光パターンの拡大や縮小がない場合で、ＣＣＤカメラ２から出力される画像信号における明部分の値が下がったり暗部分の値が上がったりしたときにも、平均化回路４４によって平均化された信号には凹凸が現れる。従って、本実施の形態の方法によって、そのような表面形状の変化も検出される。
【００７２】
なお、平均化回路４４、最大値抽出回路４５、最小値抽出回路４６および差演算回路４７は、メモリ４２に格納された被評価物体２の所定領域における全面に対応した画像信号を逐次的に処理してもよいし、メモリ４２内の２次元画像を一括処理するようにしてもよい。また、検出領域内の明暗を示す信号を平均化する方法に代えて領域内の明暗の標準偏差を出力してもよいし、平均化処理された信号の微分をとって被評価物体２の表面形状を評価することもできる。
【００７３】
［例１］次に、接触式測定機による測定結果と、本実施の形態の評価装置における評価を比較した結果について説明する。図１０（Ａ）〜（Ｅ）は、５枚の板ガラスをサンプルＡ〜Ｅとして、それぞれ、一断面について片面の表面形状を接触式測定機で測定した結果を示す。各サンプルＡ〜Ｅは、厚さ０．７ｍｍ，３００ｍｍ角の板ガラスである。また、被評価物体である各サンプルＡ〜Ｅには、半ピッチが１０〜１５ｍｍ程度のうねりがある。
【００７４】
図１１（Ａ）〜（Ｅ）は、サンプルＡ〜Ｅと光軸を３０゜傾け、ＣＣＤカメラ２においてｆ２５のレンズを用い絞りＦ１６という条件での、平均化回路４４の出力を示す。使用したストライプパターン１は白黒の１ピッチが６ｍｍであり、サンプル面上では１画素が１ｍｍ強、画像上では１ピッチが５画素程度になるようにした。図１１（Ａ）〜（Ｅ）に示す結果が得られたそれぞれのサンプルＡ〜Ｅは、図１０（Ａ）〜（Ｅ）に示す結果が得られたそれぞれのサンプルＡ〜Ｅと同じものである。
【００７５】
上述したように、図１１（Ａ）〜（Ｅ）には、受光パターンの周期が基本周期とずれた部分、すなわち、板ガラスの表面の凹凸がある箇所に対応した部分に山部分または谷部分が現れている。実際には、板ガラスの表面形状とパターンの位相との関係に応じて、板ガラスの表面の凹部分が図１１（Ａ）〜（Ｅ）における山部分に対応したり谷部分に対応したりする。しかし、山部分に対応した場合も谷部分に対応した場合も、山部分と谷部分との差の絶対値と、板ガラスの表面の凹凸の程度との間には相関がある。
【００７６】
また、図１１（Ａ）〜（Ｅ）は、サンプルの帯状の一領域についての受光パターンの周期が基本周期とずれた部分の分布を示しているが、そのような分布にもとづいてその断面についての表面平坦度を直ちに評価できる。そして、サンプルの全断面についての分布を出力するようにすれば、サンプルの全面の表面平坦度を直ちに評価できる。
【００７７】
図１２は、形状値と測定値との相関を示す説明図である。形状値として、各サンプルの表面形状における隣り合う凸部と凹部の差のうちの最大値（真の値）を用いている。また、測定値として、上述した実施の形態の評価装置において、各サンプルについての差演算回路４７から出力された差信号のうちの最大値を用いている。図１２に示すように、形状値と測定値とはよく相関している。相関係数は０．８１となっている。
【００７８】
実施の形態２．
図１３は、本発明による表面形状の評価装置の第２の実施の形態の構成例を示す構成図である。なお、本実施の形態では、表面形状の評価装置としてのうねり形状の測定装置を示す。図１３に示すように、測定装置は、移動する輝点６から発せられ被評価物体３としての板ガラスの表面で反射された光を受光して反射像を形成するＣＣＤカメラ２と、ＣＣＤカメラ２による反射像の軌跡を入力してうねり形状を算出する計算機等の演算装置４とを含む。
【００７９】
なお、ここではＣＣＤカメラ２を例示するが、ＣＣＤカメラ２に代えて、エリアカメラ、ラインカメラ、ビデオカメラ、スティルカメラ等いずれの方式のものでも使用可能である。また、フォトセンサを配列させたものなど輝点６の反射像を特定できるものであれば、いずれの受光装置を使用してもよい。
【００８０】
図１４は、本実施の形態における表面形状の評価方法の概略工程を示すフローチャートである。図１４に示すように、この発明による表面形状の評価方法では、まず、移動速度が既知の移動する輝点６の被評価物体３の表面での反射光をＣＣＤカメラ２で受光し、移動する反射像を得る（ステップＳ２１）。被評価物体３の表面にうねりがある場合には、ＣＣＤカメラ２で撮像される反射像の軌跡は、うねりの全くない理想的平面が与える反射像の軌跡からずれる。すなわち、理想的平面が与える反射像の軌跡に対して先行したり遅れたりする。
【００８１】
そこで、得られた反射像の理想的平面による反射像に対するずれ（先行情報または遅延情報）から、被評価物体３の表面のうねり形状の傾き（微分値）を算出する（ステップＳ２２）。そして、被評価物体３の表面がほぼ平面であることを拘束条件として、積分演算によってうねり形状を得る（ステップＳ２３）。
【００８２】
次に、図１５〜図２０の説明図を参照して、図１３に示された装置および図１４に示された表面形状の評価方法について説明する。
【００８３】
図１５は、被測定物のうねり形状の測定状況を示す説明図である。図１５に示すように、輝点６の反射像１９は、ＣＣＤカメラ２の受光素子による受光面７に結像する。輝点６を出射した光は、光路８を経て被評価物体３の表面で反射されて受光面７に到達する。なお、ここでは、輝点６が所定の一定速度で移動する場合を例にする。
【００８４】
上述したように、板ガラス表面にうねりがある場合には、得られた反射像１９の各時刻における位置は、理想的表面で反射された光による反射像の位置に対して、先行したり遅れたりする。図１６は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して先行している状況を示す説明図である。また、図１７は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して遅延している状況を示す説明図である。図１６および図１７において、実線で示される光路８Ａは実際の光路を示している。輝点６から出射した光は、板ガラス表面の反射点１２で反射された後ＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０を経て受光面７に到達し反射像１９を形成する。
【００８５】
破線で示される光路８Ｂは、板ガラス表面が理想的平面である場合において、輝点６から出射した光が板ガラス表面の反射点１３で反射された後ＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０を経て受光面７に到達する光路を示す。この場合、受光面７において、図１６および図１７に示された反射像２６が形成される。ただし、反射像２６は、板ガラス表面が理想的平面であると仮定した場合において形成される像であって、現実に形成されるものではない。
【００８６】
輝点６は所定の速度で移動させられるので、板ガラス表面が理想的表面であるならば、反射像２６も受光素子による受光面７において所定速度で移動する。輝点６の移動速度が決まっていれば、演算装置４は各時刻において、理想的表面で反射された光による反射像２６の位置を認識できる。演算装置４は、理想的表面で反射された光による反射像２６の位置を認識できるので、実際に得られた反射像１９の位置の反射像２６からのずれ量（先行量または遅延量）を知ることができる。
【００８７】
図１８は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して先行する場合の先行の程度とうねり形状の傾き（微分値）との関係を示す説明図である。また、図１９は、反射像１９の軌跡が理想的平面による反射像２６に対して遅延する場合の遅延の程度とうねり形状の傾き（微分値）との関係を示す説明図である。
【００８８】
図１８および図１９において、αは、レンズ中心３０から光路８Ｂに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心３０から光路８Ａに延ばしたベクトルが形成する角度である。βは、レンズ中心３０から光路８Ｂに延ばしたベクトルを基準とした場合のレンズ中心３０から鉛直下方に延ばしたベクトルが形成する角度である。γは、輝点６から鉛直下方に延ばしたベクトルを基準とした場合の輝点６から光路８Ａに延ばしたベクトルが形成する角度である。そして、δは、反射点１２の垂線ベクトルを基準とした場合の反射点１２におけるうねり表面の法線ベクトルが形成する角度（法線ベクトルの傾き）である。
【００８９】
いずれの角度も、基準とするベクトルから反時計方向に傾く場合に正の値をとるとする。従って、図１８に示された状況において、α＜０，δ＜０であり、図１９に示された状況において、α＞０，δ＞０である。
【００９０】
【数１】
【００９１】
法線ベクトルの傾きδは、（１）式のように表される。うねり形状をｚ＝ｆ（ｘ）なる関数で表現すると、うねり形状の傾き（微分値）＝ｔａｎδは、（２）式で表される。ｘ軸およびｚ軸は図２０に示すようにとられ、ｘ＝０の点は、例えば、被評価物体３の表面の左端に設定される。
【００９２】
【数２】
【００９３】
従って、うねり形状ｚは、（３）式のように求められる。（３）式において、Ｃは積分定数である。被評価物体３としてフラットパネルディスプレイに用いられるガラス基板として利用される板ガラスを想定すると、板ガラスの表面形状は、細かなうねりがあるかもしれないがほぼ平坦である。従って、（４）式に示す関係が成り立つと考えてよい。すなわち、板ガラス表面におけるうねりの平均値は０であるという条件を付加する。すると、（３）式における積分定数Ｃは、（４）式の拘束条件を満足するように決定することができる。ただし、（４）式において、理想的表面をｚ＝０の平面としている。
【００９４】
【数３】
【００９５】
【数４】
【００９６】
具体的には以下のような処理が行われる。演算装置４は、ＣＣＤカメラ２から各時刻における受光面７における反射像１９を入力し、各時刻における反射像１９の位置情報を得る。また、輝点６の移動速度はあらかじめ定められている一定速度であるので、各時刻における輝点６の位置および理想的平面による反射像２６の位置情報も認識できる。反射像１９，２６の受光面７における位置は、板ガラス表面における反射点１２，１３の位置に対応している。
【００９７】
また、レンズ中心３０の位置も定まったものである。各時刻における輝点６の位置が認識でき、各時刻における反射点１２，１３の位置は反射像１９，２６の受光面７における位置から決定でき、また、レンズ中心３０の位置も既知であるので、演算装置４は、各時刻における各角度α，β，γを算出することができる。従って、（１）式にもとづいて各時刻におけるδを計算できる。なお、各時刻における反射点１２の位置は、（２）式〜（４）式におけるｘの値である。
【００９８】
各時刻におけるδが算出されたので、演算装置４は、容易に各時刻におけるｔａｎδ（＝ｆ’（ｘ））の値を算出できる。各時刻におけるｆ’（ｘ）が、ｆ’（ｘ１），ｆ’（ｘ２），ｆ’（ｘ３），・・・，ｆ’（ｘｎ）のようにｎ個得られたとし、Δ（ｘ）を以下のように定義する。
Δ（ｘ１）＝（ｆ’（ｘ１）＋ｆ’（ｘ２））×（ｘ２−ｘ１）／２
Δ（ｘ２）＝（ｆ’（ｘ２）＋ｆ’（ｘ３））×（ｘ３−ｘ２）／２
・
・
Δ（ｘ(n-1) ）＝（ｆ’（ｘ(n-1) ）＋ｆ’（ｘｎ））×（ｘｎ−ｘ(n-1) ）／２
【００９９】
うねり形状は、ｆ’（ｘ）を数値積分することにより求めることができる。具体的には、演算装置４は、
ｆ（ｘｎ）＝Δ（ｘ１）＋Δ（ｘ２）＋・・・＋Δ（ｘ(n-1) ）
を算出することにより、各ｘにおけるうねりの高さを得る。
【０１００】
このようにして得られたうねり形状は必ずしも（４）式を満たすとは限らないが、演算装置４は、（３）式における積分定数Ｃを、
Ｃ＝−（ｆ（ｘ１）＋ｆ（ｘ２））×（ｘ２−ｘ１）／２
−（ｆ（ｘ２）＋ｆ（ｘ３））×（ｘ３−ｘ２）／２
・
・
−（ｆ（ｘ(n-1) ）＋ｆ（ｘｎ））×（ｘｎ−ｘ(n-1) ）／２
のように定めることにより、（４）式を満たすうねり形状を得ることができる。
【０１０１】
［例２］次に、本実施の形態の方法によって被評価物体として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図２１に示された光学系位置関係を用いた。図２１において、ａは被評価物体３（この例では、板ガラス）の端部とＣＣＤカメラ２のレンズ中心３０からおろした垂線との間の距離、ｂは被評価物体３の幅、ｃはストライプパターン上の点とレンズ中心３０との間の距離、ｈは理想的平面（板ガラスの表面のうねりの平均的平面）からのレンズ中心３０の高さである。
【０１０２】
シミュレーションにおいて、輝点６、理想的平面およびレンズ中心３０の位置関係は既知であるとした。具体的には、ａ＝４５０ｍｍ、ｂ＝２５０ｍｍ、ｃ＝１３００ｍｍ、ｈ＝２８．４３ｍｍとした。
また、被測定物体３の表面のうねり形状を振幅ａ１ ，ａ２ 、波長Ｌ１ ，Ｌ２ を有する（５）式で表される関数で表現した。
【０１０３】
【数５】
【０１０４】
図２２（Ａ）は、（５）式においてａ１ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ１ ＝１０ｍｍ、ａ２ ＝０．０ｍｍ、Ｌ２ ＝２０．０ｍｍとした場合のうねり形状を示す波形図である。図２２（Ｂ）は、図２１に示された位置関係を有する光学系および図２２（Ａ）に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図２２（Ｂ）に示すうねり形状は、図２２（Ａ）に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、うねり形状が正しく測定できることが確認された。
【０１０５】
図２３（Ａ）は、（５）式においてａ１ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ１ ＝１０ｍｍ、ａ２ ＝０．００００５ｍｍ、Ｌ２ ＝２０．０ｍｍとした場合のうねり形状を示す波形図である。図２３（Ｂ）は、図２１に示された位置関係を有する光学系および図２３（Ａ）に示された表面形状を有する被測定物を対象として上述した測定方法を実施した場合に得られたうねり形状を示す波形図である。図２３（Ｂ）に示すうねり形状は、図２３（Ａ）に示されたうねり形状とほぼ一致している、すなわち、本発明による方法によって、表面形状が正しく測定できることが確認された。
【０１０６】
また、本発明による表面形状の評価方法では、観測値にもとづく角度算出計算および積分のための加減算処理を行えばよいので、演算装置４の演算量はさほど多くない。
【０１０７】
図２４は、移動する輝点６の一実現例を示す説明図である。この例では、レーザ光源２１からの光を移動可能なミラー２２で反射させ、反射光がスクリーン２３に照射されるようにする。このようにした場合、反射光のスクリーン２３における照射点を、輝点６として使用することができる。ここで、スクリーン２３上で輝点６が等速で移動するようにミラー２２を移動させれば、等速で移動する輝点６が実現される。なお、図２４にはミラー２２が移動していく形態が示されているが、実際にミラー２２が移動する形態に代えて、ポリゴンミラーのような回転ミラーと補正ミラーとを用いて、ミラー移動を容易に実現することができる。
【０１０８】
なお、上記の実施の形態では、被評価物体３の表面における異なる地点による各反射像１９を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、等速で移動する輝点６を用いた例について説明した。しかし、移動速度があらかじめ決められていれば、輝点６の移動速度が等速でなくても本発明を適用できる。また、基準体として、そのように作成された輝点６に限らず、自身が移動する物理的な点（物点）を使用してもよい。
【０１０９】
物点として、例えば、そのものが移動する点光源や、照明環境下に置かれた移動可能な点を用いることができる。物点として移動する点光源を用いた場合には反射像１９は明点となり、物点として照明環境下に置かれた移動可能な点を場合には反射像１９は暗点となる。なお、輝点および物点は数学的な意味での点ではなく、現実には、ある程度の広がりをもつ領域となる。
【０１１０】
上記の実施の形態では一次元のうねり形状を測定する場合について説明したが、被測定物体３の全表面にわたってうねり形状を測定する場合には、例えば、図２５に示すように、被測定物体３を光路８Ａと直交する方向に移動させればよい。そして、演算装置４は、被測定物体３の表面の各列（図２５において破線間で示される仮想的な各列）について上述した演算を実施する。なお、図２５には被測定物１が移動する場合を示したが、輝点６を、光路８Ａと直交する方向に移動させてもよい。
【０１１１】
図２６は、この発明の他の実施の形態の表面形状の評価装置の概略構成例を示す構成図である。本実施の形態では、被評価物体３としての板ガラスの表面における異なる地点による各反射像１９を形成可能な基準体であって位置が特定されうる基準体として、移動する輝点６に代えて、輝度ピッチが既知であるストライプパターン６１が用いられる。ストライプパターン６１の各高輝度部分６２からの光の板ガラス表面による反射像はＣＣＤカメラ２で撮像された後、演算装置４に入力する。
【０１１２】
ストライプパターン６１において輝度ピッチは既知であるから、演算装置４は、被評価物体３の受光面７における理想的平面による反射像２６の各位置を認識することができる。演算装置４は、理想的平面による反射像２６の各位置からの実際の反射像１９の位置のずれにもとづいて、上述した演算によってうねり形状を算出する。このように、移動する輝点６の時間情報（各時刻における反射像１９，２６の位置情報）に代えて、ストライプパターン６１の空間情報（各高輝度部分６２に対応した反射像１９，２６の位置情報）を用いても、板ガラス表面のうねり形状を測定することができる。
【０１１３】
［例３］次に、本実施の形態の方法によって被測定物として板ガラスを実測した例を示す。この例では、図２１に示された光学系位置関係を用い、具体的には図２６に示された装置を用いた。図２１において、ａは被測定物体３の端部とレンズ中心３０からおろした垂線との間の距離、ｂは被測定物１の幅、ｃは輝点６とレンズ中心３０との間の距離、ｈは理想的平面（被測定物体３の表面のうねりの平均的平面）からのレンズ中心３０の高さである。
【０１１４】
ストライプパターン１の設置位置、理想的平面、およびレンズ中心３０の位置関係は既知であるとした。具体的には、ａ＝２２５ｍｍ、ｂ＝３００ｍｍ、ｃ＝７５０ｍｍ、ｈ＝６０ｍｍとした。また、使用したストライプパターン１の高輝度部および低輝度部の１周期を１ｍｍとした。従って、被評価物体３の中心上では１周期は０．５ｍｍである。そして、ＣＣＤカメラ２において絞りＦ１６、焦点距離５５ｍｍのレンズを用いた。ストライプパターン１における画素分解能は約０．０９ｍｍ、被評価物体３の中心上で画素分解能は約０．０４ｍｍとなり、ストライプパターン１における１周期は１１〜１２画素に相当する。
【０１１５】
図２７（Ａ）は、接触式測定機によって被評価物体３の表面形状を測定した結果を示す。また、図２７（Ｂ）は、同じ被評価物体３に対して本実施の形態による方法を実施して得られた表面形状を示す。図２７（Ｂ）に示された表面形状は、図２７（Ａ）に示された表面形状にほぼ一致しているので、本発明によって表面形状が正しく測定できていることがわかる。
【０１１６】
図１０に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例では、各サンプルにおいて半ピッチが１０〜１５ｍｍ程度のうねりがあるのに対して、パターンの白黒の１ピッチが６ｍｍであるような比較的両者が近接している条件で測定が行われた。
【０１１７】
そのような条件では、基本周期からのずれ量と表面形状との間に直接相関があるので凹凸のレベルに高い相関がある。従って、図１０に示された各形状のサンプルの表面形状を測定した例ではサンプル面で１画素が１ｍｍ程度になるようにしたが、そのような解像度の低い条件でも十分に凹凸レベルを評価することができる。
【０１１８】
一方、上記の例（図２７（Ｂ）に示された波形を得た例）のように、被評価物体３の中心上での１周期が０．５ｍｍというような、うねりの半ピッチに比べて十分小さい場合には、既に説明したような最大値と最小値との差を算出するまでもなく、表面形状の変化の絶対値（うねり形状の傾きの絶対値）は基本周期からのずれ量の絶対値に関しても相関がある。よって、そのような場合には、画像から算出した基本周期のずれ量の絶対値をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を算出することができる。そのような算出方法によれば計算が簡易化される。なお、ピーク毎に正負反転させるのは、絶対値で得られるデータを本来の凹凸に関するデータに戻すためである。また、ずれ量の絶対値に代えてずれ量の二乗値を用いても、値は異なるものの、同様の結果が得られる。
【０１１９】
［例４］図２８（Ｂ）は、例３と同一の条件で画像を撮像した場合の基本周期からのずれ量の絶対値を示す。ただし、この例では、演算装置４は、基本周期でスムージング処理を施して平均化された値を算出し、算出された値と、５周期分の平均であるシェーディング信号との差の絶対値を、基本周期からのずれ量の絶対値とする。すなわち、平均化信号の増減の絶対値を、明暗周期の基本周期からのずれ量とする。
【０１２０】
被評価物体３の変形によって基本周期からのずれが生ずるときには、パターンの位相によって、スムージング幅に明るい部分が多い場合と暗い部分が多い場合とのどちらの可能性もある。そこで、どちらの場合も評価できるように絶対値をとっている。図２８（Ａ）は、接触式測定機によって被評価物体３の表面形状を測定し、その微分の絶対値を算出した結果を示す。
【０１２１】
また、図２９（Ａ）は、接触式測定機による被測定物体３の表面形状の測定結果を示す。図２９（Ｂ）は、図２９（Ｂ）に示された結果を極小値毎に正負反転し、それを積分することによって得られた形状を示す。両者の形状は酷似しているので、基本周期のずれ量の絶対値（または二乗値）をピーク毎にプラスマイナス反転させて積分することによって、表面形状を評価できることがわかる。
【０１２２】
以上に説明したように、本実施の形態では、被評価物体３の表面３ａからの反射光による受光画像における明暗周期の基本周期からのずれにもとづいて被評価物体３の表面形状を評価するので、表面形状における歪み等を短時間でより精度よく評価できる。また、受光画像における基本周期に対応した領域の明暗を平均化し、平均化された信号にもとづいて被評価物体３の表面形状を評価することによって、歪み等の検出可能範囲を広げることができる。
【０１２３】
また、被評価物体３の裏面３ｂに、該裏面３ｂに到来した光の反射を抑制する反射抑制層２０が配置されているので、裏面反射像の影響が低減されたＣＣＤカメラ２からの画像信号を用いて、被評価物体３の表面形状を精度よく評価することができる。
【実施例】
【０１２４】
以下、具体的な実施例を説明する。
【０１２５】
実施例１．
図３０は、評価装置の第１の実施例を示す模式図である。本実施例では、評価装置は、被評価物体の一例であるガラス基板として利用される板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２０１，２０２，２０３が設けられている。光源（図示せず）は、いずれか１つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン１を照射するような位置に設置されている。図３０には、駆動ローラ２０２の直上に対して光を照射する位置に設置されていることが例示されている。なお、本実施例および以下の実施例において、板ガラス３００の屈折率は１．５であるとする。
【０１２６】
駆動ローラ２０２の近傍には、駆動ローラ２０２に対して水滴を噴射する水噴射装置２１０が設けられている。水噴射装置２１０から噴射された水滴は駆動ローラ２０２の表面に付着する。駆動ローラ２０２は、水滴が付着した状態で回転するので、ストライプパターン１が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。
【０１２７】
よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）またはステップＳ２１〜Ｓ２３の処理（図１４参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１２８】
なお、評価装置は板ガラス３００の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス３００が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス３００が載置台等に載置された状態（静止している状態）で評価を行ってもよい。
【０１２９】
また、水噴射装置２１０から水滴を駆動ローラ２０２の表面に噴射することに代えて、他の手段によって、駆動ローラ２０２の表面に水を付着させるようにしてもよい。例えば、水分を含むことが可能な部材（例えば、スポンジ）を駆動ローラ２０２に接触させるようにしてもよい。また、板ガラス３００が静止している状態で評価を実施する場合には、水分を含むことが可能な部材を、板ガラス３００における評価部位の裏面に接触させるようにしてもよい。
【０１３０】
実施例２．
図３１は、評価装置の第２の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２２１，２２２，２２３が設けられている。光源（図示せず）が、ストライプパターン１を照射する位置の裏面（具体的には、搬送される板ガラス３００の裏面側）には水蒸気雰囲気２２０が設けられている。例えば、板ガラス３００の裏面が水蒸気に曝されるように形成された水蒸気室が設けられる。
【０１３１】
従って、評価のための光が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに水が存在する状態になる。従って、光が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１３２】
なお、評価装置は板ガラス３００の搬送経路に設けられているが、本実施例において、板ガラス３００が搬送されているときに評価が実行されることは必須のことではなく、板ガラス３００が載置された状態（静止している状態）で評価を行ってもよい。
【０１３３】
また、水蒸気室には水蒸気または湯気が充満されるが、板ガラス３００の屈折率に近い値の屈折率の液体であれば、水以外の液体が気化したものを充満させてもよい。
【０１３４】
実施例３．
図３２は、評価装置の第３の実施例を示す模式図である。本実施例でも、評価装置は、被評価物体の一例である板ガラス３００の搬送経路に設けられている。また、搬送経路には、板ガラス３００を搬送するための複数の駆動ローラ２３１，２３２，２３３が設けられている。光源（図示せず）は、いずれか１つ以上の駆動ローラの直上に向けてストライプパターン１を照射するような位置に設置されている。図３２には、駆動ローラ２３２の直上に向けて光を照射する位置に設置されていることが例示されている。
【０１３５】
例えば金属製の駆動ローラ２３２の外周囲は、屈折率１．５〜１．６の合成樹脂２３２ａで被覆されている。また、駆動ローラ２３２自体の材質をポリウレタン等の合成樹脂にしてもよい。第３の実施例でも、ストライプパターン１が照射される位置では、屈折率が板ガラス３００の屈折率と略等しい反射抑制層（本実施例では、合成樹脂２３２ａ）が板ガラス３００の裏面３ｂに接する状態になる。従って、ストライプパターン１が照射される位置では、図１（Ｂ）に示された状態に相当する状態ができる。
【０１３６】
よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１３７】
実施例４．
図３３は、評価装置の第４の実施例を示す斜視図である。本実施例では、板ガラス３００における評価部位（ストライプパターン１が照射される位置に相当）の裏面に、屈折率１．５程度のフィルム（シート）２４１が貼付される。フィルム２４１として、例えば、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用することができる。
【０１３８】
なお、第３の実施例における合成樹脂２３２ａとして、フジコピアン社製のFIXFILM-PTG を使用してもよい。
【０１３９】
第４の実施例でも、ストライプパターン１が照射される位置では、板ガラス３００の裏面３ｂに屈折率が板ガラス３００の屈折率と略等しい反射抑制層（本実施例では、シート２４１）が接する状態になる。よって、ＣＣＤカメラ２に接続された演算装置４がステップＳ１１〜Ｓ１５の処理（図８参照）を実行することによって、裏面反射像の影響を受けることなく、板ガラス３００の表面形状を精度よく評価することができる。
【０１４０】
なお、上記の実施の形態および実施例において、反射抑制層として種々の材質のものを例示したが、本発明において使用可能な反射抑制層は、被評価物体３の屈折率に近い屈折率の物質であれば、それらに限られない。
【０１４１】
また、反射抑制層の屈折率が被評価物体３の屈折率と同じであることが最も好ましいが、演算装置４がＣＣＤカメラ２からの画像信号から表面反射像における暗部と明部とを区別可能になるのであれば、それらの屈折率は同じでなくてもよく、例えば、屈折率の差が０．２以下であればよい。
【０１４２】
また、上記の実施の形態および実施例において、被評価物体３は、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等のフラットパネルディスプレイ、および太陽電池に用いられるガラス基板として利用される板ガラスであるが、自動車、船舶、航空機、建築物等の窓ガラス等に用いられる板ガラス（素板）や樹脂板等の被評価物体の評価に本発明を適用することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１４３】
本発明は、被評価物体の表面の平坦度を評価するときに好適に適用される。
【符号の説明】
【０１４４】
１ ストライプパターン
２ ＣＣＤカメラ
３ 被評価物体
３ａ 表面
３ｂ 裏面
４ 演算装置
５ ストライプパターン上の点
６ 輝点
７ 受光面
８，８Ａ，８Ｂ，９ 光路
１０，１１ 撮像点
１２，１３ 反射点
１９，２６ 反射像
２０ 反射抑制層
２１ レーザ光源
２２ ミラー
２３ スクリーン
３０ レンズ中心
３１，３２ 反射点
４１ 入力回路
４２ メモリ
４３ シェーディング補正回路
４４ 平均化回路
４５ 最大値抽出回路
４６ 最小値抽出回路
４７ 差演算回路
６１ 高輝度部分
１００ 光源
２０１，２０２，２０３，２２１，２２２，２２３，２３１，２３２，２３３ 駆動ローラ
２１０ 水噴射装置
２３２ａ 合成樹脂
２４１ フィルム（シート）
３００ 板ガラス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射し、
前記第１表面を反射したパターンを受光し、
前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、
平均化された信号にもとづいて前記第１表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項２】
平均化された信号にもとづいて受光画像における明暗周期のずれ部分およびずれ量を測定し、測定結果にもとづいて前記被評価物体の表面形状を評価する請求項１に記載の表面形状の評価方法。
【請求項３】
平均化された信号中における振幅の大きい部分とその近傍の振幅の小さい部分との差によって前記被評価物体の表面形状を評価する請求項１または２に記載の表面形状の評価方法。
【請求項４】
明暗周期のずれ量として平均化された信号の増減の絶対値または二乗値を用いる
請求項３に記載の表面形状の評価方法。
【請求項５】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体の前記各反射像をカメラを介して観測し、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、
前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項６】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって周期的な明暗を有するパターンである基準体の前記各反射像をカメラを介して観測し、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記第１表面の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項７】
前記反射抑制層が液体、粘性体、またはフィルムである請求項１から請求項６のうちのいずれかに記載の表面形状の評価方法。
【請求項８】
前記液体は水である請求項７に記載の表面形状の評価方法。
【請求項９】
周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射する光源と、
前記第１表面を反射したパターンを受光する受光手段と、
前記光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する前記受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて前記第１表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、
前記評価手段は、前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、前記平均化手段が出力する平均化信号を用いて前記第１表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１０】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体と、
前記基準体の前記第１表面による各反射像を得るカメラと、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１１】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であり周期的な明暗を有するパターンである基準体と、
前記基準体の前記第１表面による各反射像を得るカメラと、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１２】
前記反射抑制層が液体、粘性体、またはフィルムである請求項９、１０または１１に記載の表面形状の評価装置。
【請求項１３】
前記液体は水である請求項１２に記載の表面形状の評価装置。
【請求項１】
周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射し、
前記第１表面を反射したパターンを受光し、
前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における明暗周期のずれを検出するために、前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対する受光画像における領域の明暗を平均化し、
平均化された信号にもとづいて前記第１表面の表面形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項２】
平均化された信号にもとづいて受光画像における明暗周期のずれ部分およびずれ量を測定し、測定結果にもとづいて前記被評価物体の表面形状を評価する請求項１に記載の表面形状の評価方法。
【請求項３】
平均化された信号中における振幅の大きい部分とその近傍の振幅の小さい部分との差によって前記被評価物体の表面形状を評価する請求項１または２に記載の表面形状の評価方法。
【請求項４】
明暗周期のずれ量として平均化された信号の増減の絶対値または二乗値を用いる
請求項３に記載の表面形状の評価方法。
【請求項５】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体の前記各反射像をカメラを介して観測し、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、
前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項６】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって周期的な明暗を有するパターンである基準体の前記各反射像をカメラを介して観測し、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する各観測反射像のずれ量を得て、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、
前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として、前記第１表面の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を評価する表面形状の評価方法であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層を配置する
ことを特徴とする表面形状の評価方法。
【請求項７】
前記反射抑制層が液体、粘性体、またはフィルムである請求項１から請求項６のうちのいずれかに記載の表面形状の評価方法。
【請求項８】
前記液体は水である請求項７に記載の表面形状の評価方法。
【請求項９】
周期的な明暗を有するパターンを被評価物体の第１表面に照射する光源と、
前記第１表面を反射したパターンを受光する受光手段と、
前記光源のパターンにおける明暗の基本周期に対する前記受光手段による受光画像における明暗周期のずれに基づいて前記第１表面の表面形状を評価する評価手段とを備え、
前記評価手段は、前記第１表面に照射されたパターンにおける明暗の基本周期に対応した受光画像における領域の明暗を平均化する平均化手段と、前記平均化手段が出力する平均化信号を用いて前記第１表面における表面形状の変形箇所と変形量とを特定するための信号を出力する処理手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１０】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であって移動速度既知の運動する輝点または物点である基準体と、
前記基準体の前記第１表面による各反射像を得るカメラと、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１１】
被測定物体の第１表面における異なる地点による各反射像を形成するものであって位置を特定可能であり周期的な明暗を有するパターンである基準体と、
前記基準体の前記第１表面による各反射像を得るカメラと、
前記第１表面が理想的平面である場合の各反射像に対する前記カメラが得た各反射像のずれ量を算出し、前記各ずれ量、前記基準体の位置情報および前記カメラのレンズ中心位置情報を用いて前記第１表面のうねり形状の傾きを求め、前記第１表面がほぼ平坦であることを拘束条件として前記うねり形状の傾きを積分して前記第１表面のうねり形状を求める演算手段とを含む表面形状の評価装置であって、
前記第１表面に対向する第２表面に、該第２表面に到来した光の反射を抑制する反射抑制層が接している
ことを特徴とする表面形状の評価装置。
【請求項１２】
前記反射抑制層が液体、粘性体、またはフィルムである請求項９、１０または１１に記載の表面形状の評価装置。
【請求項１３】
前記液体は水である請求項１２に記載の表面形状の評価装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【公開番号】特開２０１２−２１７８１（Ｐ２０１２−２１７８１Ａ）
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１５７４４９（Ｐ２０１０−１５７４４９）
【出願日】平成２２年７月１２日（２０１０．７．１２）
【出願人】（０００００００４４）旭硝子株式会社 (2,665)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月１２日（２０１０．７．１２）
【出願人】（０００００００４４）旭硝子株式会社 (2,665)
【Ｆターム（参考）】
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