研究課題/領域番号 |
10450063
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
設計工学・機械要素・トライボロジー
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
笹島 和幸 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (80170702)
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研究分担者 |
高橋 正明 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助手 (00179524)
塚田 忠夫 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (00016437)
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研究期間 (年度) |
1998 – 1999
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研究課題ステータス |
完了 (1999年度)
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配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1999年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
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キーワード | 形状測定 / マルチスケール / 画像計測 / 干渉計測 / スティッチング / 表面粗さ / 頂点 / 顕微鏡 / 平面度 |
研究概要 |
本研究では、機能面の形状情報をマルチスケールに計測し、要求に応じて任意の波長成分の情報を算出する形式の提案と、そのための形状測定システムを高分解能の高精度画像読取り形式の測定ユニットとそのスキャニングによるワイドレンジ測定システムとして開発した。 すなわち、機器開発に関しては高周波領域のデータを高精度・高分解能で高速測定する装置を、特に高速測定の点から画像読取り方式の顕微鏡を活用し、個々の画像視野内の形状情報を画素単位の高さ情報とし得る方式とした。これを機能面全体の測定領域内でスキャンさせることにより、複数の画像情報を収集し、それぞれ隣接する画像のオーバラップ領域の測定値を用いて画像間の相対的位置ずれを算出し、個々の画像情報を接続して一つの全体画像情報を得る手続きをアルゴリズムとして開発した。 ここで問題となるオーバラップ領域と接続精度との関係を、実験的に数種類の形状特徴を測定して求め、接続精度の低下しない範囲で最も効率的なオーバラップ領域の大きさを決定した。この結果、現行のマイクロコンピュータクラスの計算機資源の制約下で、20×20画像の接続が高精度に行えることを確認し、原理的には接続枚数に制限のない方式が提案できた。 次に、マルチスケールデータによる新たな可能性を示す目的で、表面の微細形状がトランケートされる過程の形状を、機能面全域で測定し、その形状比較(形状の差分)から、従来測定が困難であった極微細領域の形状変化をマクロにとらえることが出来た。また、形状のマルチスケール性を局所頂点の探索によって示すことができ、さらにマルチスケールデータの階層的ファイル保存形式を新たに提案し、その有効性も示すことが出来た。
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