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近年，機械部品の著しい微細化，精密化により，その外観検査のためには高分解能な計測データを取得する必要が出てきた．ナノ・マイクロ分野での顕微計測等の計測技術は急速に進歩している．その中でも特に光学顕微鏡は低コスト，高スループットなど多くの利点を有し様々な分野で活用されているが，顕微鏡では視野が狭くなるため，対象の相対的な位置の把握が困難である．液晶などの製品検査では広範囲かつ詳細な粗さが必要とされるが，顕微鏡は通常のカメラと比べて撮影範囲がとても小さく被写界深度も浅いため，一度に多くの情報を得ることはできない．そのため観察対象に応じて様々な顕微鏡や倍率で撮影する必要があるが，実際に検査を行うためにはそれぞれの画像の相対的な位置関係を把握しなければならない．しかし，検査対象全域をナノ・マイクロオーダの高分解能画像で表そうとすると，膨大なメモリ量と画像サイズになってしまう．また，撮影条件が異なる複数の顕微鏡画像をそれぞれの画像の情報を維持したまま一枚の画像で表現することは困難である。このような理由によって測定したデータを十分に活用できないため，ナノ・マイクロ分野の形状モデリングに関する研究はほとんど行われていない．
そこで，我々は解像度が大きく異なる計測データを効率よく処理する多重解像度モデル生成処理システムを提案した．多重解像度モデルを構築するためには，取得条件や解像度が異なる画像間の対応付けを正確に行う必要がある．従来手法ではSURF特徴点検出を基にして対応付けを行っていたが，この手法では特徴量が類似した画像間の合成は困難であった．そこで，本稿では顕微鏡画像から抽出したエッジ情報に基づいた画像間合成手法を提案する．これにより，従来手法では合成することが困難であった画像に対し合成を行い，多重解像度モデル構築の精度を向上させた．
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