精密部品の微細化により、その製品検査のためには高分解能な計測データが必要となっている.しかし、顕微計測技術は高分解能化しているが,顕微計測データに対する形状モデリング技術(ModelingNano)が欠如しているため,それらを有効に利活用できていないのが現状である.そこで,本研究ではModelingNanoの実現に向けて,分解能が大きく異なる計測データを効率よく処理するための多重解像度モデルを導入することを提案した.まず、取得条件の異なる計測データを画像処理によって1つのデータに統合する.そして,ユーザが対象全体の構造と一部の微細特徴の両方を得ることが出来るシステムを構築した.
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