特開 2023-21858 レーザビーム真直度測定機及びレーザビーム真直度測定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023021858

(43)【公開日】2023-02-14

(54)【発明の名称】レーザビーム真直度測定機及びレーザビーム真直度測定方法

(51)【国際特許分類】

   G01J 1/42 20060101AFI20230207BHJP

   G01J 9/00 20060101ALI20230207BHJP

   G01B 11/30 20060101ALI20230207BHJP

   G01B 11/26 20060101ALI20230207BHJP

【ＦＩ】

G01J1/42 E

G01J9/00

G01B11/30 101

G01B11/26 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021126994

(22)【出願日】2021-08-02

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 公益社団法人 精密工学会（ＪＳＰＥ） ２０２１ ２０２１年度 精密工学会春季大会 学術講演会講演論文集（令和３年３月３日発行）

(71)【出願人】

【識別番号】304021288

【氏名又は名称】国立大学法人長岡技術科学大学

(71)【出願人】

【識別番号】592004404

【氏名又は名称】中央精機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100080090

【弁理士】

【氏名又は名称】岩堀 邦男

(72)【発明者】

【氏名】明田川 正人

(72)【発明者】

【氏名】古閑 重充

(72)【発明者】

【氏名】寺尾 功生

【テーマコード（参考）】

2F065

2G065

【Ｆターム（参考）】

2F065AA09

2F065AA19

2F065AA47

2F065AA53

2F065DD03

2F065FF04

2F065GG05

2F065GG06

2F065HH04

2F065JJ03

2F065JJ26

2F065LL11

2F065LL16

2F065LL17

2F065LL53

2F065QQ31

2G065AA11

2G065AB09

2G065AB23

2G065BA05

2G065BA06

2G065BB13

2G065BB38

2G065BB39

2G065BC13

2G065BC14

2G065BC33

2G065BC35

2G065DA05

(57)【要約】

【課題】簡素な構成でありながら高精度化を実現し得る真直度測定機を提供する。
【解決手段】真直度測定機１０は、レーザビームＬｒを受光してレーザビームＬｒの二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）を検出する二次元イメージセンサ１１と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｉを推定する機械学習装置１２と、を備えている。機械学習装置１２は、二次元イメージセンサ１１で検出された多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を入力データとし、入力データに対応する輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを出力データとして、予め教師あり学習をしておき、二次元イメージセンサ１１で検出された未知の二次元強度分布Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）について、教師あり学習の結果によって輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｓを推定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

レーザビームを受光して前記レーザビームの二次元強度分布を検出する二次元イメージセンサと、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を推定する機械学習装置と、
を備え、
前記機械学習装置は、
前記二次元イメージセンサで検出された多様な前記二次元強度分布を入力データとし、前記入力データに対応する前記輝度重心を出力データとして、予め教師あり学習をしておき、
前記二次元イメージセンサで検出された未知の前記二次元強度分布について、前記教師あり学習の結果によって前記輝度重心を推定する、
レーザビーム真直度測定機。

【請求項2】

空気揺らぎの存在しない領域を通過するレーザビームに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置と、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を計算する計算装置と、
を更に備え、
前記教師あり学習において使用する前記入力データは、前記波面歪み付与装置を介して前記波面歪みが付与されたレーザビームについて、前記二次元イメージセンサで検出した前記二次元強度分布であり、
前記入力データに対応する前記輝度重心は、前記計算装置で計算された前記輝度重心である、
請求項１記載のレーザビーム真直度測定機。

【請求項3】

前記波面歪み付与装置は、
前記レーザビームを反射する鏡面と前記鏡面の形状を変形させる駆動素子とを有する形状可変ミラーと、
ゼルニケ近似多項式を用いて前記駆動素子を制御する制御装置と、
を含む、
請求項２記載のレーザビーム真直度測定機。

【請求項4】

レーザビームを受光して前記レーザビームの二次元強度分布を検出する二次元イメージセンサと、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を計算する計算装置と、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を推定する機械学習装置と、
レーザビームに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置と、
を用い、
空気揺らぎの存在しない領域を通過するレーザビームに対して前記波面歪み付与装置を介して前記波面歪みを付与するとともに、前記波面歪みが付与された前記レーザビームを前記二次元イメージセンサで受光することにより、多様な前記二次元強度分布のデータを取得し、
取得された多様な前記二次元強度分布について前記計算装置で各輝度中心を計算し、
取得された多様な前記二次元強度分布を入力データとし、前記入力データに対応する計算された前記輝度重心を出力データとして、前記機械学習装置に教師あり学習をさせておき、
空気揺らぎの存在する領域を通過したレーザビームを前記二次元イメージセンサで受光して未知の前記二次元強度分布を検出し、検出された未知の前記二次元強度分布に対応する前記輝度重心を前記機械学習装置で推定する、
レーザビーム真直度測定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、レーザビームの真直度を測定するレーザビーム真直度測定機及びレーザビーム真直度測定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

精密測定や精密加工の分野において、重要な測定項目の一つである真直度に対してはレーザの持つ直進性を利用する方法がある（例えば特許文献１、２参照）。レーザによる真直度の測定方法は様々に研究されているが、現在ではレーザ干渉を用いるタイプと、共通光路距離センサ上のビーム位置の変動を直接検出するタイプとが、それぞれ測定機として市販されている。本発明では後者の測定機を扱う。これらレーザを用いた測定はその多くが大気中で行われるため、環境要因によって空気屈折率が変動し、測定結果に系統誤差として現れる。この空気屈折率の時間的及び空間的な変化を空気揺らぎと呼称する。この空気揺らぎはレーザビームの波面に変動をもたらし（波面収差の発生）、ビームプロファイルの変化を引き起こし、レーザビームの直進性を損なう。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平０１‐０５７１１１号公報「直線運動測定装置」

【特許文献2】特開平０１‐０５７１１０号公報「直線運動測定装置」

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

空気揺らぎによる影響を補正する方法は、天文学分野では補償光学と呼ばれて発展が著しい。精密測定分野においては、デジタル光学的位相共役法などが提案されている。デジタル光学的位相共役法では、光路の波面収差を波面センサで測定し、測定した波面収差に共役な収差をビームに与える（例えば空間光学変調器で反射する）ことにより、波面収差を除去する。しかしながら、デジタル光学的位相共役法では、波面センサを必要とするなど、構成が複雑化するという問題があった。

【0005】

そこで、本発明の目的は、収差によるビームプロファイル（レーザビームの強度分布）に着目することにより、簡素な構成でありながら高精度化を実現し得るレーザビーム真直度測定機等を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に係るレーザビーム真直度測定機は、
レーザビームを受光して前記レーザビームの二次元強度分布を検出する二次元イメージセンサと、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を推定する機械学習装置と、
を備えている。
前記機械学習装置は、
前記二次元イメージセンサで検出された多様な前記二次元強度分布を入力データとし、前記入力データに対応する前記輝度重心を出力データとして、予め教師あり学習をしておき、
前記二次元イメージセンサで検出された未知の前記二次元強度分布について、前記教師あり学習の結果によって前記輝度重心を推定する。

【0007】

本発明に係るレーザビーム真直度測定方法は、
レーザビームを受光して前記レーザビームの二次元強度分布を検出する二次元イメージセンサと、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を計算する計算装置と、
前記二次元イメージセンサで検出された前記二次元強度分布の輝度重心を推定する機械学習装置と、
レーザビームに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置と、
を用いるものであり、次のステップを含む。
（１）空気揺らぎの存在しない領域を通過するレーザビームに対して前記波面歪み付与装置を介して前記波面歪みを付与するとともに、前記波面歪みが付与された前記レーザビームを前記二次元イメージセンサで受光することにより、多様な前記二次元強度分布のデータを取得する。
（２）取得された多様な前記二次元強度分布について前記計算装置で各輝度中心を計算する。
（３）取得された多様な前記二次元強度分布を入力データとし、前記入力データに対応する計算された前記輝度重心を出力データとして、前記機械学習装置に教師あり学習をさせておく。
（４）空気揺らぎの存在する領域を通過したレーザビームを前記二次元イメージセンサで受光して未知の前記二次元強度分布を検出し、検出された未知の前記二次元強度分布に対応する前記輝度重心を前記機械学習装置で推定する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、二次元イメージセンサで検出された多様な二次元強度分布を入力データとし、入力データに対応する輝度重心を出力データとして、予め教師あり学習をしておき、二次元イメージセンサで検出された未知の二次元強度分布について、教師あり学習の結果によって輝度重心を推定することにより、未知の二次元強度分布について直ちに正確な輝度中心を推定できるので、簡素な構成でありながら高精度化を実現し得るレーザビーム真直度測定機等を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施形態１の真直度測定機を示すブロック図である。

【図2】実施形態１における機械学習装置を示すブロック図である。

【図3】実施形態２の真直度測定機を示すブロック図である。

【図4】実施形態２における機械学習装置を示すブロック図である。

【図5】実施形態３の真直度測定方法を示すフローチャートである。

【図6】空気揺らぎと波面収差を説明するための概念図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、添付図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（以下「実施形態」という。）について説明する。以下の説明では、「レーザビーム真直度測定機」及び「レーザビーム真直度測定方法」を、単に「真直度測定機」及び「真直度測定方法」という。

【0011】

＜空気揺らぎと波面収差＞
空気揺らぎにより光路上に複雑な屈折率の分布が存在するため、レーザビームの各部分で位相差（波面収差）が生じる。図６に空気揺らぎによる影響の概念図を示す。レーザビームの等位相面である波面は、Ａ平面とＢ平面の間に空気揺らぎが存在すると前述のように位相差が生じて、波面が変形してしまう（波面収差）。また、波面の法線としての光線は、変形が無いときとは違う点を通り、ビームプロファイルに変形を引き起こす。ビームプロファイルの変形は輝度重心の計算に影響を与え、真直度測定において系統誤差を与える要因になる。

【0012】

＜実施形態１＞
図１は、実施形態１の真直度測定機を示すブロック図である。図２は、実施形態１における機械学習装置を示すブロック図である。以下、図１及び図２に基づき説明する。

【0013】

真直度測定機１０は、レーザビームＬｒを受光してレーザビームＬｒの二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）を検出する二次元イメージセンサ１１と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｉを推定する機械学習装置１２と、を備えている。機械学習装置１２は、二次元イメージセンサ１１で検出された多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を入力データとし、入力データに対応する輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを出力データとして、予め教師あり学習をしておき、二次元イメージセンサ１１で検出された未知の二次元強度分布Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）について、教師あり学習の結果によって輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｓを推定する。なお、Ｉｒｉ（ｘ，ｙ），（Ｘ，Ｙ）ｒｉ，Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）及び（Ｘ，Ｙ）ｍｉの添字ｉは測定番号、Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）の添字ｕは未知、（Ｘ，Ｙ）ｒｓの添字ｓは推定という意味である（以下同じ）。

【0014】

二次元イメージセンサ１１は、例えばＣＭＯＳセンサ又はＣＣＤセンサなどである。ここで「二次元」とは、レーザビームに垂直なｘ－ｙ平面のこという。機械学習装置１２は、例えば、コンピュータ内にコンピュータプログラムによって構築された学習済みのニューラルネットワーク１２０である。ニューラルネットワーク１２０は、多数のニューロン同士が入力と出力で繋がっており、入力層１２１、中間層１２２及び出力層１２３からなる一般的なものである。中間層１２２は、図２では複数層となっているが、単数層としてもよい。本実施形態１では、前以て、多数の二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を検出し、それぞれの輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算し、これらのデータを用いて機械学習装置１２に教師あり学習をさせている。

【0015】

本実施形態１の真直度測定機１０には、レーザ光源１３及びリトロリフレクタ１４が付設されている。レーザ光源１３は、半導体レーザ又はＨｅ－Ｎｅレーザなど一般的なものでよい。リトロリフレクタ１４は、入射光を入射方向に平行かつ入射方向と反対方向へ反射する装置又は面であり、例えばコーナーリフレクタである。リトロリフレクタ１４は、例えば被測定物に取り付けられる。

【0016】

真直度測定機１０の動作は、次のとおりである。まず、レーザ光源１３から射出されたレーザビームＬｏは、リトロリフレクタ１４で反射する前後で、空気揺らぎの存在する領域１５を通過することにより、波形歪みを生じたレーザビームＬｒとなる。レーザビームＬｒは二次元イメージセンサ１１で受光され、二次元イメージセンサ１１は空気揺らぎの影響を受けた二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）を検出する。

【0017】

続いて、二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）のデータは機械学習装置１２に入力され、機械学習装置１２は入力データから推定される輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｉのデータを出力する。この入力から出力までの処理は、入力データを使って輝度中心の計算をする場合に比べて、複雑な計算を要しないため極めて短時間となる。空気揺らぎは時々刻々変化するので、処理速度が大きいほど高精度化が図れる。

【0018】

ここで、空気揺らぎの影響を受けていない二次元強度分布をＩｏ（ｘ，ｙ）、その輝度中心を（Ｘ，Ｙ）ｏとする。このとき、入力データはＩｏ（ｘ，ｙ）―Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）又はＩｒｉ（ｘ，ｙ）のみとしてもよく、出力データは（Ｘ，Ｙ）ｏ―（Ｘ，Ｙ）ｒｉ＝Δｏｒｉ（Ｘ，Ｙ）としてもよい。Δｏｒｉ（Ｘ，Ｙ）は、空気揺らぎにより生じた輝度中心のずれである。つまり、輝度中心のずれを正確に検出することにより、補償等の処理も高精度化できる。なお、Δｏｒｉ（Ｘ，Ｙ）の添字ｉは、測定番号の意味である。

【0019】

真直度測定機１０の効果は、次のとおりである。真直度測定機１０によれば、二次元イメージセンサ１１で検出された多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を入力データとし、入力データに対応する輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを出力データとして、予め教師あり学習をしておき、二次元イメージセンサ１１で検出された未知の二次元強度分布Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）について、教師あり学習の結果によって輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｓを推定することにより、未知の二次元強度分布Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）について直ちに正確な輝度中心（Ｘ，Ｙ）ｒｓを推定できる。したがって、真直度測定機１０によれば、簡素な構成でありながら高精度化を実現できる。

【0020】

＜実施形態２＞
図３は、実施形態２の真直度測定機を示すブロック図である。図４は、実施形態２における機械学習装置を示すブロック図である。以下、図３及び図４に基づき説明する。本実施形態２では、実施形態１と同じ構成要素には同じ符号を付すことにより、重複説明を省略する。

【0021】

真直度測定機２０は、空気揺らぎの存在しない領域２６を通過するレーザビームＬｏに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置２１と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算する計算装置２２と、を更に備えている。そして、教師あり学習において使用する入力データは、波面歪み付与装置２１を介して波面歪みが付与されたレーザビームＬｍについて、二次元イメージセンサ１１で検出した二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）である。入力データに対応する輝度重心は、計算装置２２で計算された輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉである。なお、入力データはＩｏ（ｘ，ｙ）―Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）又はＩｍｉ（ｘ，ｙ）のみとしてもよく、出力データは（Ｘ，Ｙ）ｏ―（Ｘ，Ｙ）ｍｉ＝Δｏｍｉ（Ｘ，Ｙ）としてもよい。なお、Δｏｍｉ（Ｘ，Ｙ）の添字ｉは、測定番号の意味である。

【0022】

波面歪み付与装置２１は、レーザビームＬｏを反射する鏡面２３１と鏡面２３１の形状を変形させる駆動素子２３２とを有する形状可変ミラー２３と、ゼルニケ近似多項式を用いて駆動素子２３２を制御する制御装置２４と、を含む。形状可変ミラー２３は一般的なものでよく、駆動素子２３２は例えば圧電素子である。形状可変ミラー２３の代わりに、位相変調器等を用いてもよい。また、空気揺らぎの存在しない領域２６を実現するために、形状可変ミラー２３、リトロリフレクタ１４及び二次元イメージセンサ１１は、筐体２７内に収容されている。なお、「空気揺らぎの存在しない領域」とは、換言すると、空気揺らぎを無視できる領域ということである。

【0023】

制御装置２４は、計算装置２２及び機械学習装置１２とともに、コンピュータ２５内にコンピュータプログラムによって構築されている。本コンピュータプログラムは、非一時的な記録媒体（例えば、光ディスク、半導体メモリなど）に記録されてもよく、記録媒体からコンピュータ２５に読み出され実行される。コンピュータ２５は、例えばパーソナルコンピュータである。また、コンピュータ２５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit ）又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array ）に置き換えることも可能である。

【0024】

実施形態１の真直度測定機が実測時の構成であるのに対し、真直度測定機２０は教師あり学習時の構成である。真直度測定機２０の動作は、次のとおりである。ただし、ゼルニケ近似多項式を用いて駆動素子２３２を制御することにより所望の形状の鏡面２３１を得ることは、補償光学などの分野で周知であるので、詳しい説明を省略する。

【0025】

まず、レーザ光源１３から射出されたレーザビームＬｏは、形状可変ミラー２３の鏡面２３１で反射する際に波面歪みが付与される。鏡面２３１を反射したレーザビームＬｍは、リトロリフレクタ１４で反射する前後で、空気揺らぎの存在しない領域２６を通過することにより、付与された波形歪みを維持したまま、二次元イメージセンサ１１で受光される。二次元イメージセンサ１１は、付与された波面歪みの影響を受けた二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）のデータを、計算装置２２へ出力する。計算装置２２は、二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）について、その輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算する。輝度重心の計算は、例えば、ｘ－ｙ平面の光強度を質量に置き換えた平板の重心を求めることと同じである。

【0026】

続いて、二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）とその輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉとの一対のデータは、機械学習装置１２に入力される。機械学習装置１２は、二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を入力データとしたとき、教師データである輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉが出力データとなるように、各ニューロンの重み付けを調整する。これらの学習には、一般的なディープラーニングを用いることができる。

【0027】

以上の動作を、鏡面２３１の形状を少しずつ変えながら、例えば数万回繰り返して、二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）とその輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉとの数万対のデータを収集し、これらのデータを機械学習装置１２に学習させる。このとき、数万個の二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を取得した後、それらの輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算することにより、数万対のデータを収集してもよい。

【0028】

真直度測定機２０の効果は、次のとおりである。真直度測定機２０によれば、空気揺らぎの存在しない領域２６を通過するレーザビームＬｏに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置２１と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算する計算装置２２と、を更に備えたことにより、教師あり学習において使用する入力データ及び出力データを的確に収集できる。

【0029】

また、鏡面２３１の形状を駆動素子２３２によって変形させる形状可変ミラー２３と、ゼルニケ近似多項式を用いて駆動素子２３２を制御する制御装置２４とから、波面歪み付与装置２１を構成した場合は、様々な波形歪みを容易に実現できるので、多種多様なデータを収集できる。例えば、扇風機などで人工的な空気揺らぎを形成してレーザビームに波面歪みを付与する場合は、少ない種類の波面歪みしか付与できない。

【0030】

これに加え、多種多様なデータを機械学習装置１２に学習させることができるので、機械学習装置１２の性能を向上できる。つまり、未知なるデータに対しても正解を得る能力が向上する。したがって、真直度測定機２０によれば、簡素な構成でありながら高精度化を更に実現できる。

【0031】

＜実施形態３＞
実施形態３は、本発明を方法の発明として捉えたものである。図５は、実施形態３の真直度測定方法を示すフローチャートである。以下、図１乃至図５に基づき説明する。

【0032】

本実施形態３の真直度測定方法は、レーザビームＬｍ，Ｌｒを受光してレーザビームＬｍ，Ｌｒの二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ），Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）を検出する二次元イメージセンサ１１と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算する計算装置２２と、二次元イメージセンサ１１で検出された二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）の輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｉを推定する機械学習装置１２と、レーザビームＬｏに対して任意の波面歪みを付与する波面歪み付与装置２１と、を用いるものであり、次のステップ（図５参照）を含む。

【0033】

（ステップＳ１）空気揺らぎの存在しない領域２６を通過するレーザビームＬｏに対して波面歪み付与装置２１を介して波面歪みを付与するとともに、波面歪みが付与されたレーザビームＬｍを二次元イメージセンサ１１で受光することにより、多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）のデータを取得する。

【0034】

（ステップＳ２）取得された多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）について、計算装置２２で各輝度中心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを計算する。

【0035】

（ステップＳ３）取得された多様な二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）を入力データとし、入力データに対応する計算された輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｍｉを出力データとして、機械学習装置１２に教師あり学習をさせておく。

【0036】

（ステップＳ４）空気揺らぎの存在する領域１５を通過したレーザビームＬｒを二次元イメージセンサ１１で受光して未知の二次元強度分布Ｉｒｕ（ｘ，ｙ）を検出し、検出された未知の二次元強度分布Ｉｒｉ（ｘ，ｙ）に対応する輝度重心（Ｘ，Ｙ）ｒｓを機械学習装置１２で推定する。

【0037】

このように、ステップＳ１は入力データの取得、ステップＳ２は出力データ（教師データ）の取得、ステップＳ３は教師あり学習、ステップＳ４は実測、である。ステップＳ１の詳しい一例は、次のとおりである。まず鏡面２３１の形状を変え（ステップＳ１０１）、波面歪みが付与されたレーザビームＬｍを受光し（ステップＳ１０２）、二次元強度分布Ｉｍｉ（ｘ，ｙ）のデータを出力し（ステップＳ１０３）、そのデータ数が所定値に達したか否かを判断し（ステップＳ１０４）、データ数が所定値に達したならばステップＳ２へ進み、データ数が所定値に達していなければステップＳ１０１へ戻る。

【0038】

本実施形態３の真直度測定方法の作用及び効果は、実施形態１，２の真直度測定装置の作用及び効果と同様である。

【0039】

＜その他＞
以上、上記実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細については当業者が理解し得るさまざまな変更を加えることができ、そのように変更された技術も本発明に含まれる。

【産業上の利用可能性】

【0040】

本発明は、例えば半導体製造や超精密微細加工などの分野において、例えばサブピコメートルオーダの分解能を持つ変位計測技術に利用可能である。

【符号の説明】

【0041】

１０ 真直度測定機
１１ 二次元イメージセンサ
１２ 機械学習装置
１２０ ニューラルネットワーク
１２１ 入力層
１２２ 中間層
１２３ 出力層
１３ レーザ光源
１４ リトロリフレクタ
１５ 空気揺らぎの存在する領域
２０ 真直度測定機
２１ 波面歪み付与装置
２３ 形状可変ミラー
２３１ 鏡面
２３２ 駆動素子
２４ 制御装置
２２ 計算装置
２５ コンピュータ
２６ 空気揺らぎの存在しない領域
２７ 筐体
Ｌｏ，Ｌｒ，Ｌｍ レーザビーム
Ｉｏ（ｘ，ｙ），Ｉｒｉ（ｘ，ｙ），Ｉｍｉ（ｘ，ｙ），Ｉｒｓ（ｘ，ｙ） 二次元強度分布
（Ｘ，Ｙ）ｏ，（Ｘ，Ｙ）ｒｉ，（Ｘ，Ｙ）ｍｉ，（Ｘ，Ｙ）ｒｕ 輝度重心

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】