JP4237530B2 - Wavefront evaluation method and apparatus using information entropy - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、あらゆる種類の波面評価、特に適応光学システムにおける波面モニタとして利用可能な情報エントロピーを用いた波面評価方法及び波面の平坦度評価装置、並びにそれを用いた共焦点顕微鏡等の光学装置、及びこの光学装置の収差補正方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、精密機械工業等、物体の精密な加工を必要とする工業分野等に於いては、加工された物体の表面形状を高精度で定量的に計測(顕微計測)可能なシステムが必要とされる。このような工業顕微計測においては、しばしば、厚い屈折率不整合層の下に位置する物体表面形状の計測を行う必要性が生じる。
【0003】
また、生体の顕微計測(生体顕微計測)においては、計測試料そのものが屈折率不整合層として働く。このような条件下での光計測においては、その屈折率不整合層によって発生する球面収差を補正することが重要な課題である。
【0004】
この課題に対して、アダプティブミラー(可変鏡、変形鏡、補償鏡、補正鏡ともいう)を用いた波面補正法が広く用いられている。この波面補正法においては、波面補正のための可変鏡(アダプティブミラー)を見つけだすための方法の一つであるシミュレート(シミュレーテッド)アニーリング(焼きなまし最適化アルゴリズム、Simulated annealing)法や、生物の進化過程を工学的観点から極端に単純化した操作的な枠組みである遺伝的アルゴリズム等の、最適化アルゴリズムを用いて、可変鏡(アダプティブミラー)形状が決定される。そして、これらの最適化アルゴリズムは、「コスト値」と呼ばれる一つの数値を用いて定量的に最適化の度合いを表現し、その値を最大化、もしくは、最小化することでシステム全体の状態の最適化を行っている(例えば非特許文献1参照)。
なお、シミュレートアニーリング法とは、一度の試行において、一つの条件のコスト値を求め、そのコスト値を前回の試行のコスト値と比較し、コスト値を最小化するような最適化の場合は、より小さなコスト値を、コスト値を最大化するような最適化の場合は、より大きなコスト値を、持つほうの試行条件を採用し、その試行過程を繰り返すことで、試行条件を最適化するようなアルゴリズムである。
【0005】
生体顕微計測においては、蛍光モードの共焦点顕微鏡が広く用いられている。共焦点顕微鏡(共焦点走査型顕微鏡)は、物体の形状を計測する手段の一つであり、点状プローブ(計測)で走査を行い、3次元で非常にコントラストの高い像を生み出すためにレーザー等を用いた顕微鏡である。蛍光モードの共焦点顕微鏡を用いた計測では、共焦点顕微鏡装置(系、システム)全体の収差が補正され、試料中での3次元の光の集高度が大きくなるほど蛍光強度が増大し、その結果、共焦点信号強度も増大する。そのため、蛍光の共焦点出力強度そのものを収差補正のためのコスト値として利用することが可能である。
【0006】
一方、蛍光などの非線型現象を用いない線形な共焦点顕微鏡においては、共焦点出力強度、つまり、共焦点顕微鏡に備えられる検出ピンホールを通過する光の強度は、コスト値として最適とは言えない。そこで、通常は、Schack Hartmann波面センサと呼ばれる波面センサや干渉法等の波面計測方法を用いて、システム内の波面の状態を検出し、それを基にして収差の補正を行う方法が用いられている。
【0007】
【非特許文献1】
Lijun Zhu,Pang-Chen Sun,Dirk-Uwe Bartsch,William R.Freeman,Yeshaiahu Fainman,”Adaptive Control of a Micromachined Continuous-Membrane Deformable Mirror for Aberration Compensation,”Appl.Opt.,38,168-176(1999)
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記方法には以下のような問題がある。まず、本来の系(装置、システム)の構成とは別に追加の波面計測システムを必要とするため、システム全体が複雑になってしまう。さらに、波面をモニターするために信号光のエネルギーの一部が消費されてしまうという問題もある。また、これらの波面計測法は計測された焦点位置のずれや干渉縞などから波面を再構成するために多くの計算パワー(計算時間)を必要とする。
【0009】
さらには、この波面計測方法で得られるのは、波面その物の形状という「物理状態」であり、コスト値として使用しうる一つの「値」ではないという事である。つまり、最適化アルゴリズムのためのコスト値を得るために、「いかに「波面」という物理状態から最適化の度合いという一つの「数値」を計算するか」、という問題は、未解決のままである。
【0010】
本発明は、上記に鑑み、簡単なシステムで、容易に様々な光学系に適用することができると共に、波面の平坦度を定量的に評価することができ、容易かつ確実に共焦点顕微鏡等の光学系における収差の補正を行える、情報エントロピーを用いた波面評価方法及び波面の平坦度評価装置、並びにそれを組み込んだ共焦点顕微鏡装置、及び共焦点顕微鏡装置の収差補正方法を実現することを課題とするものである。
【0011】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記課題を解決するために、入射する光の被計測波面をフーリエ変換し、前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を撮影し、前記スポット形状についての信号を元に計算処理して、前記被計測波面の平坦度を1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価することを特徴とする情報エントロピーを用いた波面評価方法を提供する。
【0012】
また、本発明は、入射する光の被計測波面をフーリエ変換し、前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を光電場の空間パワースペクトルとして撮影し、前記空間パワースペクトルを離散フーリエ変換することにより前記被計測波面の自己相関を求め、前記被計測波面の自己相関における情報の確率分布を求め、前記確率分布から得られる情報エントロピーを1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価することを特徴とする情報エントロピーを用いた波面評価方法を提供する。
【0013】
また、本発明は、入射する光の被計測波面をフーリエ変換し、前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を撮影し、前記スポット形状についての信号を元に計算処理して、前記被計測波面の平坦度を1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価し、前記1つの数値をコスト値として用いた最適化アルゴリズムにより、前記被計測波面の補正に用いられる可変鏡の形状の最適化を行い、収差の補正を行うことを特徴とする収差補正方法を提供する。
【0014】
また、本発明は、入射する光の被計測波面をフーリエ変換し、前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を光電場の空間パワースペクトルとして撮影し、前記空間パワースペクトルを離散フーリエ変換することにより前記被計測波面の自己相関を求め、前記被計測波面の自己相関における情報の確率分布を求め、前記確率分布から得られる情報エントロピーを1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価し、前記1つの数値をコスト値として用いた最適化アルゴリズムにより、前記被計測波面の補正に用いられる可変鏡の形状の最適化を行い、収差の補正を行うことを特徴とする収差補正方法を提供する。
【0015】
また、本発明は、1枚のレンズとCCDカメラとを備える光学系、及び、デジタル信号処理装置を備え、入射する光の被計測波面を前記レンズを介して前記CCDカメラで撮影し、前記デジタル信号処理装置で計算処理して前記被計測波面の平坦度を1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価することを特徴とする波面の平坦度評価装置を提供する。
【0016】
前記1枚のレンズは、光の被計測波面をフーリエ変換するフーリエ変換レンズであることが好ましい。
【0017】
また、本発明は、1枚のレンズとCCDカメラとを備える光学系、及び、デジタル信号処理装置を備え、入射する光の被計測波面を前記レンズを介して前記CCDカメラで撮影し、前記デジタル信号処理装置で計算処理して前記被計測波面の平坦度を1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価する波面の平坦度評価装置と、前記被計測波面の補正に用いられる可変鏡と、を具備し、前記1つの数値をコスト値として用いた最適化アルゴリズムにより、前記可変鏡の形状の最適化を行い、収差の補正を行うことを特徴とする共焦点顕微鏡装置を提供する。
【0018】
前記1枚のレンズは、入射する光の被計測波面をフーリエ変換するフーリエ変換レンズであることが好ましい。
【0019】
【発明の実施の形態】
本発明に係る情報エントロピーを用いた波面評価方法等の実施の形態を実施例に基づいて図面を参照して説明する。本発明の実施例を説明する前に、まず、本発明の原理について簡単に説明する。
【0020】
本発明の目的の一つとする顕微鏡における収差補正において行う必要があることは、「検出される波面を平らにすること」である。つまり、実際に波面の形状を計測する必要はなく、波面の平坦度合いを表すなんらかの値を得られればよいのである。そこで、本発明者らは、一つの有効な解決策として、波面の平坦度を一つの数値として出力するような簡便な波面センサを使用することを考えた。
【0021】
具体的には、この波面センサの役割を果たすものとして、本発明者らは、後述する実施例で示すように、CCDカメラと1枚のレンズとしてフーリエ変換レンズのみの光学系を備える本発明の波面の平坦度評価装置を用いて、波面の平坦度を定量的に評価するための、情報エントロピーを用いた波面評価方法、即ち、波面の平坦度評価方法(Wavefront-correlation information entropy method、以下、WIEMと言う)を発明した。
【0022】
さらに、実際に本発明の波面の平坦度評価装置及び平坦度評価方法の有効性を示すため、後述の実施例で示すように、この平坦度評価装置を埋め込んで、別途波面センサ等の追加の光学系(装置、システム)を用いずに動的に収差を補正する適応光学型共焦点顕微鏡装置(本発明に係る共焦点顕微鏡装置)を作成した。
【0023】
なお、ここで発明(提案)された波面の平坦度評価装置及び平坦度評価方法は、共焦点顕微鏡装置への応用に限定されたものではなく、あらゆる種類の波面評価、特に適応光学システムにおける波面モニタとして利用可能である。また、これらの平坦度評価装置及び平坦度評価方法を用いて、共焦点顕微鏡等の光学系の収差を補正することができる。
【0024】
(実施例)
本発明者らが提案する波面の平坦度評価方法、即ち、WIEMを実施するための光学系(装置)である波面の平坦度評価装置1を図1に示す。要するに、図1はWIEMのための最小のシステム構成図である。この波面の平坦度評価装置(光学系)1は、1枚のレンズであるフーリエ変換レンズ(FTレンズ)2とCCDカメラ3とデジタル信号処理装置4とを具備する。このように、波面の平坦度評価装置(光学系)1は、フーリエ変換レンズ2とCCDカメラ3とから成る光学系及びデジタル信号処理装置4という極めて簡単な構成であるため、後述する本実施例の共焦点顕微鏡装置(図3参照)に容易に埋め込むことが可能である。
【0025】
フーリエ変換レンズ2は、入射した光hの被計測波面Φ(x,y)をフーリエ変換する。CCDカメラ3は、フーリエ変換された光hの被計測波面Φ(x,y)のスポット形状を撮影する。なお、このようにCCDカメラ3の受像面等の面上に結ばれた焦点を共焦点スポットといい、この共焦点スポットの形状をスポット形状という。
【0026】
デジタル信号処理装置4は、CCDカメラ3で撮影されたこのスポット形状についての信号を元に、被計測波面の平坦度を定量的に評価するための計算処理を行う。つまり、デジタル信号処理装置4は、このスポット形状についての信号を元に計算処理を行い、被計測波面の平坦度を1つの数値として出力する。この計算処理については、波面の平坦度評価方法として、以下に具体的に説明する。
【0027】
図1を参照しつつ、本実施例に係る波面の平坦度評価装置1の作用、及び、波面の平坦度評価装置1を用いた本発明の波面の平坦度評価方法(WIEM)について説明する。波面の平坦度評価装置(光学系)1において、入射した光(コヒーレント光)hの被計測波面(波面)Φ(x,y)はフーリエ変換レンズ2によってフーリエ変換され、そのスポット形状がCCDカメラ3によって撮影される。CCDカメラ3は光の強度に対して応答するため、撮影されるのは、以下の式(1)で表されるように、光電場W(x,y)=exp[iΦ(x,y)]の空間パワースペクトルC^(μ,ν)である。つまり、CCDカメラ3において空間パワースペクトルC^(μ,ν)が撮影される。なお、ここで、空間パワースペクトルとは、空間的な構造を、その構造の周波数に分解して表示した信号、つまり空間スペクトルの絶対値の二乗の信号である。(図1中、CCDカメラ3において「2乗する」という記載は、この定義で意味されるように、CCDカメラ3で空間パワースペクトルが撮影されることを示している。)
【0028】
C^(μ,ν)=|Fourier[W(μ,ν)]|2 (1)
【0029】
ここでFourier[W(μ,ν)]は光電場W(x,y)のフーリエ変換を表している。ここでは、空間パワースペクトルC^(μ,ν)は、CCDカメラ3によりサンプリングされているため、μ、νに関する離散的な関数である。
【0030】
次に、この空間パワースペクトルC^(μ,ν)をデジタル信号処理装置4に内蔵される計算機上で離散フーリエ変換することで、ウィーナー・ヒンチン(Wiener−Khinchin)の定理により、式(2)に表されるように元の波面(元の被計測波面)の自己相関(自己相関関数ともいう)C(x,y)が得られる。ここで、自己相関とは、関数f(x)に対して、f(x)×f*(x+χ)をxに関してマイナス無限大(−∞)からプラス無限大(+∞)まで積分することによって得られる関数のことである。ここでf*(x)は関数f(x)の複素共役関数である。また、ウィーナーヒンチンの定理とは、空間的な信号の自己相関関数と、その信号の空間パワースペクトルとがフーリエ変換の関係にあるという定理である。
【0031】
C(x,y)=W(x,y)&W(x,y) (2)
【0032】
ただし、式(2)の右辺の記号&は、光電場W(x,y)の自己相関を表す。また、式(2)の元の波面の自己相関C(x,y)と式(1)の空間パワースペクトルC^(μ,ν)とは、フーリエ変換対の関係にある。この時点で、本来位相として不可視であった波面Φ(x,y)が間接的に可視化されることになる。
【0033】
次に、ここで得られた元の波面の自己相関C(x,y)の絶対値をとり、それを全エネルギーで規格化することで元の波面の自己相関C(x,y)における情報の確立分布P(x,y)を式(3)で得る。(これは、図1中、デジタル信号処理装置4において、「確率分布へ変換」という記載と対応している。)
【0034】
【数1】
【0035】
最後にこの確立分布P(x,y)を以下の式(4)に代入することで、情報エントロピーと呼ばれる一つの値(数値)εを得る(出力する)。(これは、図1中、デジタル信号処理装置4における、「情報エントロピーを計算する」という記載と対応している。)
【0036】
【数2】
【0037】
ただし、ここで、P(x,y)=0の時には、−P(x,y)logP(x,y)=0と定義し、対数の底は問わないものとする。
【0038】
ここで、情報エントロピーとは、ある確率分布P(x,y)から式(4)によって得られる値をいう。上記のようにして得られる情報エントロピーεには、物理的なエントロピーと類似した以下のような特徴が知られている。つまり、確率分布P(x,y)の平坦度が高ければ高いほど情報エントロピーεの値は大きくなるのである。今、以下の式(5)で表されるような関係が成立する。
【0039】
P(x,y)〜C(x,y)=W(x,y)&W(x,y) (5)
【0040】
ただし、式(5)の左辺の記号〜は、P(x,y)の値がC(x,y)の値に比例することを表す。また、式(5)の右辺の記号&は光電場W(x,y)の自己相関を表す。したがって、情報エントロピーεは被検波面W(x,y)の平坦度が高いほど大きな値を取ることになる。なお、この時、被検波面の強度成分は波面の位相構造に比べて十分に平らであり、空間的に十分な広がりを持つと仮定している。この特徴を示すために、幾つかの1次元波面の例と、そこからWIEMによって得られる1つの数値である情報エントロピーε(前記のような手順で波面Φ(x,y)により得られた情報エントロピーεをWIEM値ともいう)を図2に示す。図2からも平坦な波面ほど情報エントロピー(WIEM値)εが大きくなることが見て取れる。
【0041】
WIEMの最大の利点は、図1の実施例で示したように、WIEMに用いられる本発明の波面の平坦度評価装置(光学系、WIEMシステム)が簡単な構成であることである。そのため、この波面の平坦度評価装置を、波面評価を必要とするような光学系(装置、システム)に簡単に「埋め込む」(適用する)事が出来る。このような光学系の実施例として、本発明者らは、上述のWIEMシステム及び波面補正用の可変鏡(薄膜可変鏡)21が埋め込まれた共焦点顕微鏡装置11を作成した(後述する図3参照)。
【0042】
本発明者らは、この共焦点顕微鏡装置11を用いて、1つの数値である情報エントロピー(WIEM値)εをコスト値とした最適化アルゴリズムにより、可変鏡21形状の最適化を行い、試料(計測サンプル)24(いずれも後述する図3参照)の手前に設置された屈折率不整合層(フューズドシリカ層、ガラス層)25によって生じる(起因する)球面収差の補正を行った。最適化アルゴリズムの例として、本実施例では、遺伝的アルゴリズムを用いた。ここで、遺伝的アルゴリズムとは、複数の状態におけるコスト値を計算し、そのうち、より最適な値を持つ状態を複数採用し、不採用とした状態の代替として新たな状態を作成し、試行を行い、同様の試行を繰り返すことで、状態を最適化するようなアルゴリズムである。
【0043】
なお、本実施例では最適化アルゴリズムの例として遺伝的アルゴリズムを用いたが、これに限られず、他の最適化アルゴリズム、例えば、シミュレーテッドアニーリング法(焼きなまし最適化アルゴリズム)や、トライ・アンド・エラー法(無作為な試行を行い、その誤差を前回の試行の誤差と比較し、そのうち誤差の小さいほうを採用し、さらに、その値を次なる無作為な試行と比較していくという行為を繰り返していく最適化アルゴリズム)を用いることも可能である。
【0044】
図3は、本実施例の共焦点顕微鏡装置11の模式的な構成図である。つまり、図3は、上述したように、可変鏡21とWIEMシステムとを組み込んだ共焦点顕微鏡装置11の構成図を示している。共焦点顕微鏡装置11は、光源12と、偏光子14と、光源12からの光を集光・拡大するピンホール16及びレンズ15、17、26(レンズ26はフーリエ変換レンズである)と、光線束を分離する偏光ビームスプリッタ19及びビームスプリッタ18と、光の利用効率を上げるために用いられる1/2波長板20と、可変鏡21と、対物レンズ22と、走査ステージ23と、ディテクターであるCCDカメラ27と、コントロールユニット(制御装置)28とデジタル信号処理装置29と、を含んで構成される。
【0045】
本発明の特徴としては、レンズ26とCCDカメラ27とからなる光学系と、デジタル信号処理装置29とが、本実施例の共焦点顕微鏡装置11に備えられる(埋め込まれた)本発明の波面の平坦度評価装置1a、つまり、WIEMシステムを構成していることである。レンズ26は、既に述べたようにフーリエ変換レンズであり、焦点距離は200mmである。この波面の平坦度評価装置1aを構成する、レンズ26、CCDカメラ27、及びデジタル信号処理装置29は、図1で示した波面の平坦度評価装置1を構成するフーリエ変換レンズ2、CCDカメラ3、及びデジタル信号処理装置4にそれぞれ対応する。
【0046】
共焦点顕微鏡装置11の光源12としては、例えば、単色光源である波長λが632.8nmのHe−Neレーザーが用いられる。コントロールユニット28は、走査ステージ23、可変鏡21、及びCCDカメラ27に接続されており、それぞれを制御する。走査ステージ23は、コントロールユニット28に制御されて、例えばピエゾ素子により矢印aで示されるようにZ軸方向(紙面上下方向)に移動可能である。
【0047】
本発明に係る共焦点顕微鏡装置11では、可変鏡21に任意のデフォーカス(受像面の移動)を与えることにより、機械的な走査を行うことなく光軸方向の走査が可能である。
【0048】
つまり、本発明の共焦点顕微鏡装置11の原理では、対物レンズ22のデフォーカスを、本発明の共焦点顕微鏡装置11中に設置させた可変鏡21の形状をコントロールユニット28により変化させ、3種類もしくはそれ以上の可変鏡(補償鏡)21の形状で取得された共焦点強度の値から試料(計測物体)24の高さを計測している。
【0049】
次に、図1を参照しつつ、本発明の共焦点顕微鏡装置11の作用について説明する。光源12からのレーザー光haは、偏光子14を経て、レンズ15とピンホール16で拡大され、コリメートされた後、レンズ17、ビームスプリッタ18、偏光ビームスプリッタ19、及び1/2波長板(半波長板)20を通過し、図3中左に位置する可変鏡(薄膜可変鏡)21で反射される。そして、偏光ビームスプリッタ19を経て対物レンズ22により走査ステージ23上に載置された試料24の表面に集光する。この際、対物レンズ22と試料24との間には、例えば厚さ3.4mmの屈折率不整合層であるフューズドシリカ層25が存在し、それにより球面収差が発生している。
【0050】
試料(サンプル)24により反射された光hbは、再び偏光ビームスプリッタ19及び1/2波長板20を経て、再び可変鏡(変形鏡、補償鏡)21で反射された後、偏光ビームスプリッタ19、ビームスプリッタ18を経て、レンズ26を通過する。レンズ26はフーリエ変換レンズであり、入射した光の被計測波面Φ(x,y)をフーリエ変換する。そして、CCDカメラ27の受像面上に共焦点スポットを形成する。
【0051】
この時、可変鏡(補正鏡)21によって収差がキャンセルされていれば、可変鏡(補正鏡)21を2回通過した後の光の波面は平坦になっているはずである。そこで、この共焦点顕微鏡装置(システム)11では、CCDカメラ27で得られた共焦点画像から面Sにおける波面の情報エントロピー(WIEM値)εをCCDカメラ27に接続されるデジタル信号処理装置29により計算処理する。つまり、上述した波面の平坦度評価方法に基づき、1つの数値である情報エントロピー(WIEM値)εを算出(出力)する。そして、さらに、このデジタル信号処理装置29において、図3に示すように、その値、つまり情報エントロピー(WIEM値)εをコスト値として用いた遺伝的アルゴリズムを用いて計算処理することで可変鏡(変形鏡)21の形状の最適化を行う。
【0052】
従来の共焦点顕微鏡装置等の光学系では、計測装置としてピンホールと点ディテクターを用いるのに対し、本実施例の共焦点顕微鏡装置11では、CCDカメラ27を用い、CCDカメラ27の撮像素子上のある範囲のピクセル(画素)上の光強度を計測することで共焦点計測を行う。つまり、本実施例の共焦点顕微鏡装置11では、従来の共焦点顕微鏡装置に用いられているピンホールと点ディテクターに代えてCCDカメラ27に置き換えて用いることにより、容易に本発明に係る波面の平坦度評価装置1a、つまり、WIEM光学系(WIEMシステム)を埋め込むことが可能なのである。
【0053】
(実験例)
ここでは実際に、デジタル信号処理装置29において、WIEM値εをコスト値とし遺伝的アルゴリズムを用いて計算処理することで、コントロールユニット28を介して可変鏡(補償鏡)21の形状を最適化し、収差の除去を試みた。遺伝的アルゴリズムにおいては、可変鏡(補償鏡)21の各駆動電極(図示せず)に印可する電圧値を遺伝子とした個体を30個体用い、最大70世代まで世代交代を行っている。世代交代においては、各世代の内、WIEM値εの大きいものから順に21個体を次世代の両親としてランダム交配、さらに適宜突然変異を与えている。また、屈折率不整合層(図3に示す実施例では屈折率不整合層としてフューズドシリカ層25が置かれている)の下に置かれる計測物体(図3の実施例では試料24を配置)としては、参考のために試料24の代わりに通常の平面鏡を用いている。
【0054】
このようにして最適化された後の共焦点(コンフォーカル)軸応答を図4に示す。つまり、図4は、共焦点顕微鏡の軸応答を示すグラフである。図4のそれぞれの軸応答は、異なったコスト値を用いた遺伝的アルゴリズムで最適化された可変鏡21を用いて計測されている。この計測ではCCDカメラ27の1ピクセル(1ピクセルは11μm×11μm)を共焦点ピンホールと見なして、これらの軸応答を計測している。図中のAで示す線は最適化前の共焦点軸応答を、Dで示す線はWIEMによって最適化された後の軸応答を示している。これより、WIEMと遺伝的アルゴリズムの組合わせにより、球面収差が補正され、軸応答の強度が増強されていることが判る。
【0055】
なお、図中のCで示す線は、WIEMを用いずに、ピンホール出力値を最大化するように最適化を行った場合である。つまり、Cで示す線は、11μm×11μmの正方形ピンホールからの出力を用いて可変鏡21の形状を最適化している。この方法でも収差が補正され信号強度が増大している事が判る。この方法はピンホールの位置の決定に極めて敏感(センシティブ)である。実際に最適化の際のピンホールの位置が横方向それぞれに1ピクセルづつずれていた場合の結果が、Bで示す線で示されている。つまり、Bで示す線は、縦横に1ピクセルづつシフトした正方形ピンホールからの出力を用いて可変鏡21の形状を最適化している。しかし、ここでは、信号強度はある程度増強されているものの、信号右側の矢印gで示された箇所の非対称が解消されておらず、収差も補償されていないものと思われる。
【0056】
この理由を説明するために、球面収差、及びデフォーカスを持った波面の情報エントロピー(WIEM値)ε、理想的な位置のピンホール出力(図5のピンホール(a)参照)、及び、ピンホールがCCDカメラの受光面内の縦、横各方向にそれぞれ11μmずれた場合の(位置エラーである)ピンホール(図5のピンホール(b)参照)出力の特性を考えてみる。図3の共焦点顕微鏡装置11の場合と同様に、焦点距離200mmのレンズを用いて共焦点スポットを得ていると仮定した場合のそれらの値の様子を図5(a)’(b)’(c)に示す。ここで、(a)’(b)’(c)中、それぞれ横(水平)軸は被検波面の球面収差係数、縦(垂直)軸はデフォーカス(焦点ずれ)係数である。
【0057】
これより、WIEM値ε、及び理想的な位置のピンホール出力共に、球面収差及びデフォーカスが共に0の点にただ一つのピークPaを持っていることがわかる(図5(a)’(c)参照)。つまり、これらのどちらの値をコスト値としても波面の最適化が可能であるということである。しかし、ピンホールの位置がずれた場合(図5(b)参照)には、大きくその様相が異る。位置ずれを伴ったピンホール出力は球面収差-デフォーカス平面上に4つのピークP1、P2、P3、P4を持ち、そのどれもが最適解を示していない(図5(b)’参照)。例えば、先ほどの図4の場合においては、最適化アルゴリズムがデフォーカス0の線上に存在する、球面収差が打ち消されていない解を発見したものと思われる。
【0058】
この問題は、数学的探索の問題ではなく、物理状態を数値に変換する際に発生する問題である。そのため、最適化アルゴリズムそのものの改良によって解消することは不可能である。一方、情報エントロピー(WIEM値)εを計算するためには、式(4)からも判るように、位置の情報は用いられておらず、共焦点形状における強度のヒストグラムのみが用いられている。そのため、WIEMにおいては光軸の決定などの任意性を排除することが可能になるのである。
【0059】
また、WIEM値はラテラルな(横方向の)共焦点スポット形状全てを反映しているのに対し、ピンホール出力は局所的な光強度しか反映していない。コスト値を計算するためのコスト関数が大域的であれば、最適化アルゴリズムに要求される探索の大域性は減少し、既に述べたシミュレートアニーリング(simulated annealing)法等のような、より単純で計算量、探索量の少ないアルゴリズムでの最適化が可能になる。今回のような応用においては、一回の試行が物理的な計測を伴うため、探索量の減少により最適化に要する時間を劇的に減少させることができる。
【0060】
また、コスト値そのものがグローバルな情報を反映していれば、最適化の途中で局所解に収束する危険性も小さくなる。このことからも、情報エントロピー(WIEM値)εはピンホール出力よりもよりコスト値として適していると考えられる。
【0061】
次に、図3に示したコントロールユニット28を介して、球面収差だけでなく、デフォーカスも同時に補正した場合の共焦点軸応答を図6に示す。つまり、図6は、2つの異なったコスト値を用いて最適化された共焦点軸応答を示す図である。(a)はWIEMを用いた場合、(b)は11μm×11μmのピンホール出力を用いた場合である。EからHで示されるそれぞれの線は、最適化過程における異なった世代の共焦点軸応答を示している。図6では、遺伝的アルゴリズムにおける世代交代に従って、軸応答が改善されていく様子がE〜Hの線で示されている。Fで示される線は遺伝的アルゴリズムの第14世代を、Gで示される線は第28世代を、Hで示される線は第70世代を示す。また、Eで示される線は最適化前の共焦点軸応答を表している。ここで、図6(a)に示すように、WIEMを用いた場合は各世代で正しくデフォーカスが補正されているのに対し、図6(b)で示すように、ピンホールを用いた場合にはデフォーカスの位置の補正にふらつきがあることが判る。これは、ピンホール(CCDカメラのピクセル位置の選択)が完全ではなかったため、最適化アルゴリズムが、図5(b)’で示されるように、デフォーカスが非0の解に集束したためだと考えられる。
【0062】
以下にまとめると、本発明者らは、情報エントロピーを用いた波面評価方法、即ち、波面の平坦度評価方法(Wavefront Correlation Information Entropy Method、WIEM)及び、この方法を用いる波面の平坦度評価装置を発明した。そして、本発明の方法を用いる波面の平坦度評価装置は、極めて単純(シンプル)な光学系及びデジタル信号処理装置の組み合わせにより実現されるので、容易に様々な光学系(装置)に埋め込むことが可能である。そして、上記波面の平坦度評価装置が埋め込まれた光学系の収差を容易に補正することができる。
【0063】
そのようなWIEM(WIEMを用いる平坦度評価装置)を埋め込んだ装置の実施例として、本発明者らは収差補正能力をもった図3に示すような共焦点顕微鏡装置11を作成した。この共焦点顕微鏡装置11では、試料24と対物レンズ22との間の屈折率不整合層であるフューズドシリカ層25に起因する球面収差を補正するために、可変鏡(薄膜可変鏡)21が組み込まれている。
【0064】
この共焦点顕微鏡装置11中の波面の平坦度を、共焦点顕微鏡装置(システム)11中に埋め込まれた本発明の波面の平坦度評価装置1aを用いて、WIEMにより評価し、その値を元にして遺伝的アルゴリズムによって可変鏡21の形状の最適化を行った。その結果、この共焦点顕微鏡装置11により、本発明者らは、厚さ3.4mmのフューズドシリカ層25によって発生した球面収差を補正することに成功した。
【0065】
以上、本発明に係る情報エントロピーを用いた波面評価方法等の実施形態を実施例に基づいて説明したが、本発明は特にこのような実施例に限定されることなく、特許請求の範囲記載の技術的事項の範囲内でいろいろな実施例があることはいうまでもない。
【0066】
【発明の効果】
以上の構成から成る本発明によると、簡単なシステムで、容易に様々な光学系に適用することができ、波面の平坦度を定量的に評価して、容易かつ確実に共焦点顕微鏡等の光学系における収差の補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例に係る波面の平坦度評価方法(WIEM)を実施するための波面の平坦度評価装置(光学系)の模式的な構成図である。
【図2】幾つかの種類の波面の例と、その自己相関の形状と、WIEM値を示す図である。
【図3】本実施例の共焦点顕微鏡装置11の模式的な構成図である。
【図4】共焦点顕微鏡の共焦点(コンフォーカル)軸応答を示すグラフである。
【図5】球面収差及びデフォーカスを持った波面のWIEM値、ピンホール出力、及びピンホールがCCDカメラ27の受光面内の縦、横各方向にそれぞれ11μmずれた場合のピンホール出力の特性を示す図である。ただし、強度は規格化されている。
【図6】2つの異なったコスト値を用いて最適化された共焦点軸応答を示す図である。(a)はWIEMを用いた場合、(b)は11μm×11μmのピンホール出力を用いた場合である。
【符号の説明】
1 波面の平坦度評価装置
2、26 フーリエ変換レンズ
3、27 CCDカメラ
4、29 デジタル信号処理装置
11 共焦点顕微鏡装置
12 光源
14 偏光子
15、17、26 レンズ
16 ピンホール
18 ビームスプリッタ
19 偏光ビームスプリッタ
20 1/2波長板
21 可変鏡(薄膜可変鏡)
22 対物レンズ
23 走査ステージ
24 試料
25 屈折率不整合層(フューズドシリカ層)
28 コントロールユニット
30 共焦点スポット[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a wavefront evaluation method, a wavefront evaluation method using information entropy that can be used as a wavefront monitor in an adaptive optical system, a wavefront flatness evaluation device, and an optical device such as a confocal microscope using the same, And an aberration correction method of the optical device.
[0002]
[Prior art]
For example, in the precision machinery industry and other industrial fields that require precise processing of objects, a system capable of quantitatively measuring (microscopically measuring) the surface shape of processed objects with high accuracy is required. The In such industrial microscopic measurement, it is often necessary to measure the shape of the object surface located under the thick refractive index mismatching layer.
[0003]
In the microscopic measurement of a living body (biological microscopic measurement), the measurement sample itself functions as a refractive index mismatching layer. In optical measurement under such conditions, it is an important issue to correct spherical aberration generated by the refractive index mismatch layer.
[0004]
In response to this problem, a wavefront correction method using an adaptive mirror (also referred to as a variable mirror, a deformable mirror, a compensation mirror, or a correction mirror) is widely used. In this wavefront correction method, one of the methods for finding a variable mirror (adaptive mirror) for wavefront correction is a simulated annealing method (simulated annealing), and the evolution of organisms. The shape of the variable mirror (adaptive mirror) is determined by using an optimization algorithm such as a genetic algorithm, which is an operational framework in which the process is extremely simplified from an engineering viewpoint. These optimization algorithms express the degree of optimization quantitatively using a single numerical value called a “cost value” and maximize or minimize the value to optimize the state of the entire system. Optimization is performed (see, for example, Non-Patent Document 1).
In the simulated annealing method, the cost value of one condition is obtained in one trial, the cost value is compared with the cost value of the previous trial, and optimization is performed to minimize the cost value. In the case of optimization that maximizes the cost value with a smaller cost value, the trial condition with the larger cost value is adopted and the trial process is repeated to optimize the trial condition. It is an algorithm like this.
[0005]
In living body microscopic measurement, a confocal microscope in a fluorescence mode is widely used. A confocal microscope (confocal scanning microscope) is one of the means for measuring the shape of an object. It scans with a point probe (measurement) to produce a three-dimensional image with very high contrast. Etc. using a microscope. In the measurement using the confocal microscope in the fluorescence mode, the aberration of the entire confocal microscope apparatus (system, system) is corrected, and the fluorescence intensity increases as the concentration of the three-dimensional light in the sample increases. The confocal signal strength also increases. Therefore, the confocal output intensity of the fluorescence itself can be used as a cost value for aberration correction.
[0006]
On the other hand, in a linear confocal microscope that does not use non-linear phenomena such as fluorescence, the confocal output intensity, that is, the intensity of light passing through the detection pinhole provided in the confocal microscope, is optimal as a cost value. Absent. Therefore, normally, a wavefront sensor called a Shack Hartmann wavefront sensor or a wavefront measurement method such as an interferometry is used to detect the state of the wavefront in the system and correct the aberration based on the detected state. Yes.
[0007]
[Non-Patent Document 1]
Lijun Zhu, Pang-Chen Sun, Dirk-Uwe Bartsch, William R. Freeman, Yeshaiahu Fainman, “Adaptive Control of a Micromachined Continuous-Membrane Deformable Mirror for Aberration Compensation,” Appl. Opt., 38, 168-176 (1999)
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above method has the following problems. First, since an additional wavefront measurement system is required in addition to the original system (apparatus, system) configuration, the entire system becomes complicated. Furthermore, there is a problem that a part of the energy of the signal light is consumed for monitoring the wavefront. In addition, these wavefront measurement methods require a large amount of calculation power (calculation time) in order to reconstruct the wavefront from the measured focal position shift and interference fringes.
[0009]
Furthermore, this wavefront measurement method obtains a “physical state” of the shape of the wavefront itself and not a single “value” that can be used as a cost value. In other words, in order to obtain the cost value for the optimization algorithm, the question “how to calculate a single“ number ”of the degree of optimization from the physical state of“ wavefront ”” remains unresolved. .
[0010]
In view of the above, the present invention can be easily applied to various optical systems with a simple system, can quantitatively evaluate the flatness of the wavefront, and can easily and reliably use a confocal microscope or the like. It is an object to realize a wavefront evaluation method using information entropy, a wavefront flatness evaluation apparatus, a confocal microscope apparatus incorporating the same, and an aberration correction method for the confocal microscope apparatus capable of correcting aberrations in an optical system It is what.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, the present invention performs Fourier transform on the wavefront to be measured of incident light, images the spot shape of the wavefront to be measured of the Fourier-transformed light, and based on the signal about the spot shape Provided is a wavefront evaluation method using information entropy characterized in that the flatness of the wavefront to be measured is quantitatively evaluated by calculating and outputting the flatness of the wavefront to be measured as one numerical value To do.
[0012]
The present invention also includes subjecting a measured wavefront of incident light to Fourier transform, photographing a spot shape of the measured wavefront of the Fourier-transformed light as a spatial power spectrum of a photoelectric field, and converting the spatial power spectrum to discrete Fourier An autocorrelation of the wavefront to be measured is obtained by conversion, a probability distribution of information in the autocorrelation of the wavefront to be measured is obtained, and an information entropy obtained from the probability distribution is output as a single numerical value. A wavefront evaluation method using information entropy characterized by quantitatively evaluating the flatness of a wavefront.
[0013]
Further, the present invention Fourier transforms the wavefront to be measured of the incident light, photographs the spot shape of the wavefront to be measured of the Fourier-transformed light, performs calculation processing based on the signal about the spot shape, The flatness of the wavefront to be measured is output as a single numerical value to quantitatively evaluate the flatness of the wavefront to be measured, and the wavefront to be measured is determined by an optimization algorithm using the single numerical value as a cost value. The present invention provides an aberration correction method characterized by optimizing the shape of a deformable mirror used for correcting the aberration and correcting the aberration.
[0014]
The present invention also includes subjecting a measured wavefront of incident light to Fourier transform, photographing a spot shape of the measured wavefront of the Fourier-transformed light as a spatial power spectrum of a photoelectric field, and converting the spatial power spectrum to discrete Fourier An autocorrelation of the wavefront to be measured is obtained by conversion, a probability distribution of information in the autocorrelation of the wavefront to be measured is obtained, and an information entropy obtained from the probability distribution is output as a single numerical value. The flatness of the wavefront is quantitatively evaluated, and the shape of the variable mirror used for correcting the wavefront to be measured is optimized and the aberration is corrected by an optimization algorithm using the one numerical value as a cost value. An aberration correction method is provided.
[0015]
The present invention also includes an optical system including a single lens and a CCD camera, and a digital signal processing device. The measured wavefront of incident light is captured by the CCD camera via the lens, and the digital A wavefront flatness evaluation apparatus characterized by quantitatively evaluating the flatness of the wavefront to be measured by calculating and outputting the flatness of the wavefront to be measured as one numerical value by a signal processing device. provide.
[0016]
The one lens is preferably a Fourier transform lens that Fourier transforms a wavefront to be measured.
[0017]
The present invention also includes an optical system including a single lens and a CCD camera, and a digital signal processing device. The measured wavefront of incident light is captured by the CCD camera via the lens, and the digital A wavefront flatness evaluation device that quantitatively evaluates the flatness of the wavefront to be measured by calculating and outputting the flatness of the wavefront to be measured as one numerical value by a signal processing device, and the wavefront to be measured A variable mirror that is used for the correction of the aberration, the shape of the variable mirror is optimized and the aberration is corrected by an optimization algorithm using the one numerical value as a cost value. A focus microscope apparatus is provided.
[0018]
The one lens is preferably a Fourier transform lens that Fourier transforms a wavefront to be measured of incident light.
[0019]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Embodiments of a wavefront evaluation method using information entropy according to the present invention will be described with reference to the drawings based on examples. Before describing the embodiments of the present invention, first, the principle of the present invention will be briefly described.
[0020]
What needs to be performed in aberration correction in a microscope, which is one of the objects of the present invention, is “to flatten the detected wavefront”. That is, it is not necessary to actually measure the shape of the wavefront, and it is only necessary to obtain some value representing the flatness of the wavefront. Therefore, the present inventors considered using a simple wavefront sensor that outputs the flatness of the wavefront as a single numerical value as one effective solution.
[0021]
Specifically, as the role of this wavefront sensor, the inventors of the present invention are provided with an optical system including only a CCD camera and a Fourier transform lens as one lens, as shown in an embodiment described later. A wavefront evaluation method using information entropy for quantitatively evaluating wavefront flatness using a wavefront flatness evaluation apparatus, that is, a wavefront flatness evaluation method (Wavefront-correlation information entropy method, hereinafter, Invented WIEM).
[0022]
Furthermore, in order to demonstrate the effectiveness of the wavefront flatness evaluation apparatus and flatness evaluation method of the present invention, as shown in the examples described later, this flatness evaluation apparatus is embedded, and additional wavefront sensors and the like are separately added. An adaptive optical confocal microscope apparatus (a confocal microscope apparatus according to the present invention) that dynamically corrects aberrations without using an optical system (apparatus, system) was created.
[0023]
The wavefront flatness evaluation apparatus and flatness evaluation method invented (suggested) here are not limited to application to confocal microscope apparatuses, but all kinds of wavefront evaluations, particularly wavefronts in adaptive optical systems. It can be used as a monitor. Moreover, the aberration of optical systems, such as a confocal microscope, can be correct | amended using these flatness evaluation apparatuses and flatness evaluation methods.
[0024]
(Example)
FIG. 1 shows a wavefront flatness evaluation method proposed by the present inventors, that is, a wavefront flatness evaluation apparatus 1 which is an optical system (apparatus) for carrying out WIEM. In short, FIG. 1 is a minimum system configuration diagram for WIEM. The wavefront flatness evaluation device (optical system) 1 includes a Fourier transform lens (FT lens) 2, a
[0025]
The
[0026]
The digital signal processing device 4 performs a calculation process for quantitatively evaluating the flatness of the wavefront to be measured based on the signal about the spot shape photographed by the
[0027]
The operation of the wavefront flatness evaluation apparatus 1 according to this embodiment and the wavefront flatness evaluation method (WIEM) of the present invention using the wavefront flatness evaluation apparatus 1 will be described with reference to FIG. In the wavefront flatness evaluation apparatus (optical system) 1, the measured wavefront (wavefront) Φ (x, y) of the incident light (coherent light) h is Fourier-transformed by the
[0028]
C ^ (μ, ν) = | Fourier [W (μ, ν)] | 2 (1)
[0029]
Here, Fourier [W (μ, ν)] represents the Fourier transform of the photoelectric field W (x, y). Here, since the spatial power spectrum C ^ (μ, ν) is sampled by the
[0030]
Next, the spatial power spectrum C ^ ([mu], [nu]) is subjected to discrete Fourier transform on a computer built in the digital signal processing device 4, thereby obtaining the formula (2) according to Wiener-Khinchin's theorem. As shown in the above, autocorrelation (also referred to as autocorrelation function) C (x, y) of the original wavefront (original wavefront to be measured) is obtained. Here, the autocorrelation is obtained by integrating f (x) × f * (x + χ) with respect to x from minus infinity (−∞) to plus infinity (+ ∞) with respect to the function f (x). It is a function that can be obtained. Here, f * (x) is a complex conjugate function of the function f (x). The Wiener Hinchin theorem is a theorem that the autocorrelation function of a spatial signal and the spatial power spectrum of the signal have a Fourier transform relationship.
[0031]
C (x, y) = W (x, y) & W (x, y) (2)
[0032]
However, the symbol & on the right side of Equation (2) represents the autocorrelation of the photoelectric field W (x, y). Further, the autocorrelation C (x, y) of the original wavefront in Expression (2) and the spatial power spectrum C ^ ([mu], [nu]) in Expression (1) are in a Fourier transform pair relationship. At this point, the wavefront Φ (x, y) that was originally invisible as a phase is indirectly visualized.
[0033]
Next, the absolute value of the autocorrelation C (x, y) of the original wavefront obtained here is taken, and the information in the autocorrelation C (x, y) of the original wavefront is obtained by normalizing it with the total energy. The probability distribution P (x, y) is obtained by the equation (3). (This corresponds to the description “convert to probability distribution” in the digital signal processing device 4 in FIG. 1.)
[0034]
[Expression 1]
[0035]
Finally, by substituting this probability distribution P (x, y) into the following equation (4), one value (numerical value) ε called information entropy is obtained (output). (This corresponds to the description “calculate information entropy” in the digital signal processing device 4 in FIG. 1.)
[0036]
[Expression 2]
[0037]
However, here, when P (x, y) = 0, it is defined as −P (x, y) log P (x, y) = 0, and the base of the logarithm does not matter.
[0038]
Here, the information entropy refers to a value obtained by a formula (4) from a certain probability distribution P (x, y). The information entropy ε obtained as described above has the following characteristics similar to physical entropy. That is, the higher the flatness of the probability distribution P (x, y), the larger the value of the information entropy ε. Now, the relationship represented by the following formula (5) is established.
[0039]
P (x, y) to C (x, y) = W (x, y) & W (x, y) (5)
[0040]
However, the symbol ~ on the left side of Expression (5) indicates that the value of P (x, y) is proportional to the value of C (x, y). Further, the symbol & on the right side of the equation (5) represents the autocorrelation of the photoelectric field W (x, y). Therefore, the information entropy ε takes a larger value as the flatness of the wavefront W (x, y) to be detected is higher. At this time, it is assumed that the intensity component of the wavefront to be detected is sufficiently flat compared with the phase structure of the wavefront and has a sufficient spatial extent. In order to show this feature, several examples of one-dimensional wavefronts and information entropy ε (information obtained from the wavefront Φ (x, y) by the procedure as described above), which is one numerical value obtained from the WIEM. FIG. 2 shows the entropy ε (also referred to as WIEM value). It can be seen from FIG. 2 that the information entropy (WIEM value) ε increases as the wavefront becomes flatter.
[0041]
The greatest advantage of WIEM is that the wavefront flatness evaluation apparatus (optical system, WIEM system) of the present invention used in WIEM has a simple configuration as shown in the embodiment of FIG. Therefore, this wavefront flatness evaluation device can be easily “embedded” (applied) in an optical system (device, system) that requires wavefront evaluation. As an example of such an optical system, the present inventors created a
[0042]
The present inventors use this
[0043]
In this embodiment, a genetic algorithm is used as an example of an optimization algorithm. However, the present invention is not limited to this, and other optimization algorithms such as a simulated annealing method (annealing optimization algorithm), a trial-and-error, and the like. (Repeat the act of performing a random trial, comparing the error with the error of the previous trial, adopting the one with the smaller error, and comparing the value with the next random trial. It is also possible to use an optimization algorithm).
[0044]
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of the
[0045]
As a feature of the present invention, an optical system composed of a
[0046]
As the
[0047]
In the
[0048]
That is, according to the principle of the
[0049]
Next, the operation of the
[0050]
The light hb reflected by the sample (sample) 24 passes through the
[0051]
At this time, if the aberration is canceled by the variable mirror (correction mirror) 21, the wavefront of the light after passing through the variable mirror (correction mirror) twice should be flat. Therefore, in the confocal microscope apparatus (system) 11, the information entropy (WIEM value) ε of the wavefront in the plane S from the confocal image obtained by the
[0052]
In a conventional optical system such as a confocal microscope apparatus, a pinhole and a point detector are used as measurement apparatuses, whereas in the
[0053]
(Experimental example)
Here, in practice, the digital
[0054]
FIG. 4 shows the confocal axis response after being optimized in this way. That is, FIG. 4 is a graph showing the axial response of the confocal microscope. Each axis response in FIG. 4 is measured using a
[0055]
Note that the line indicated by C in the figure is a case where optimization is performed so as to maximize the pinhole output value without using WIEM. That is, the line indicated by C optimizes the shape of the
[0056]
In order to explain this reason, information entropy (WIEM value) ε of a wavefront having spherical aberration and defocus, a pinhole output at an ideal position (see pinhole (a) in FIG. 5), and a pin Consider the output characteristics of a pinhole (see pinhole (b) in FIG. 5) when the holes are shifted by 11 μm in the vertical and horizontal directions in the light receiving surface of the CCD camera. As in the case of the
[0057]
From this, it can be seen that both the WIEM value ε and the pinhole output at the ideal position have only one peak Pa at a point where the spherical aberration and the defocus are both 0 (FIGS. 5 (a) ′ (c )reference). In other words, the wavefront can be optimized using either of these values as the cost value. However, when the position of the pinhole is shifted (see FIG. 5B), the aspect is greatly different. The pinhole output accompanied by the position shift has four peaks P1, P2, P3, and P4 on the spherical aberration-defocus plane, and none of them shows the optimum solution (see FIG. 5B ′). For example, in the case of FIG. 4 described above, it seems that the optimization algorithm has found a solution in which the spherical aberration is not canceled, which exists on the defocused line.
[0058]
This problem is not a mathematical search problem but a problem that occurs when converting a physical state into a numerical value. Therefore, it cannot be solved by improving the optimization algorithm itself. On the other hand, in order to calculate the information entropy (WIEM value) ε, as can be seen from the equation (4), the position information is not used, and only the intensity histogram in the confocal shape is used. For this reason, in WIEM, it is possible to eliminate arbitraryness such as determination of the optical axis.
[0059]
The WIEM value reflects all the lateral (lateral) confocal spot shapes, whereas the pinhole output reflects only the local light intensity. If the cost function for calculating the cost value is global, the globality of the search required for the optimization algorithm is reduced, and it is simpler and simpler, such as the simulated annealing method already described. Optimization with an algorithm with a small amount of calculation and search becomes possible. In such an application, since a single trial involves physical measurement, the time required for optimization can be dramatically reduced by reducing the search amount.
[0060]
Further, if the cost value itself reflects global information, the risk of convergence to a local solution during optimization is reduced. This also suggests that the information entropy (WIEM value) ε is more suitable as a cost value than the pinhole output.
[0061]
Next, FIG. 6 shows a confocal axis response when not only spherical aberration but also defocus is simultaneously corrected via the
[0062]
In summary, the present inventors have developed a wavefront evaluation method using information entropy, that is, a wavefront flatness evaluation method (Wavefront Correlation Information Entropy Method, WIEM) and a wavefront flatness evaluation apparatus using this method. Invented. Since the wavefront flatness evaluation apparatus using the method of the present invention is realized by a combination of an extremely simple optical system and a digital signal processing apparatus, it can be easily embedded in various optical systems (apparatuses). Is possible. The aberration of the optical system in which the wavefront flatness evaluation device is embedded can be easily corrected.
[0063]
As an example of an apparatus in which such WIEM (flatness evaluation apparatus using WIEM) is embedded, the present inventors have created a
[0064]
The flatness of the wavefront in the
[0065]
As described above, the embodiments of the wavefront evaluation method using the information entropy according to the present invention have been described based on the examples. However, the present invention is not particularly limited to such examples, and is described in the claims. It goes without saying that there are various embodiments within the scope of technical matters.
[0066]
【The invention's effect】
According to the present invention having the above-described configuration, it can be easily applied to various optical systems with a simple system, and the flatness of the wavefront can be quantitatively evaluated to easily and reliably use an optical system such as a confocal microscope. It is possible to correct aberrations in the system.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a wavefront flatness evaluation apparatus (optical system) for carrying out a wavefront flatness evaluation method (WIEM) according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing examples of several types of wavefronts, autocorrelation shapes, and WIEM values.
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of a
FIG. 4 is a graph showing the confocal axis response of a confocal microscope.
FIG. 5 shows the characteristics of the pinhole output when the WIEM value of the wavefront having spherical aberration and defocus, the pinhole output, and the pinhole are shifted by 11 μm in the vertical and horizontal directions in the light receiving surface of the
FIG. 6 shows a confocal axis response optimized using two different cost values. (A) is a case where WIEM is used, and (b) is a case where a pinhole output of 11 μm × 11 μm is used.
[Explanation of symbols]
1 Wavefront flatness evaluation system
2, 26 Fourier transform lens
3, 27 CCD camera
4,29 Digital signal processing device
11 Confocal microscope
12 Light source
14 Polarizer
15, 17, 26 Lens
16 pinhole
18 Beam splitter
19 Polarizing beam splitter
20 1/2 wavelength plate
21 Variable mirror (thin film variable mirror)
22 Objective lens
23 Scanning stage
24 samples
25 Index mismatch layer (fused silica layer)
28 Control unit
30 Confocal spot
Claims (2)
前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を光電場の空間パワースペクトルとして撮影し、
前記空間パワースペクトルを離散フーリエ変換することにより前記被計測波面の自己相関を求め、
前記被計測波面の自己相関における情報の確率分布を求め、
前記確率分布から得られる情報エントロピーを1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価することを特徴とする情報エントロピーを用いた波面評価方法。Fourier transform the wavefront to be measured of incident light,
Photographing the spot shape of the wavefront to be measured of the Fourier-transformed light as a spatial power spectrum of a photoelectric field ,
Obtain the autocorrelation of the measured wavefront by performing a discrete Fourier transform on the spatial power spectrum,
Obtain the probability distribution of information in the autocorrelation of the measured wavefront,
A wavefront evaluation method using information entropy, characterized by quantitatively evaluating the flatness of the wavefront to be measured by outputting information entropy obtained from the probability distribution as one numerical value.
前記フーリエ変換された前記光の被計測波面のスポット形状を光電場の空間パワースペクトルとして撮影し、
前記空間パワースペクトルを離散フーリエ変換することにより前記被計測波面の自己相関を求め、
前記被計測波面の自己相関における情報の確率分布を求め、
前記確率分布から得られる情報エントロピーを1つの数値として出力することにより、前記被計測波面の平坦度を定量的に評価し、
前記1つの数値をコスト値として用いた最適化アルゴリズムにより、前記被計測波面の補正に用いられる可変鏡の形状の最適化を行い、収差の補正を行うことを特徴とする収差補正方法。 Fourier transform the wavefront to be measured of incident light,
Photographing the spot shape of the wavefront to be measured of the Fourier-transformed light as a spatial power spectrum of a photoelectric field,
Obtain the autocorrelation of the measured wavefront by performing a discrete Fourier transform on the spatial power spectrum,
Obtain the probability distribution of information in the autocorrelation of the measured wavefront,
By outputting information entropy obtained from the probability distribution as one numerical value, the flatness of the wavefront to be measured is quantitatively evaluated ,
An aberration correction method characterized by optimizing the shape of a variable mirror used for correcting the wavefront to be measured and performing aberration correction by an optimization algorithm using the one numerical value as a cost value.
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