JP2000193439A

JP2000193439A - 立体形状を認識する方法および装置並びに立体形状認識用プログラムを記憶した記憶媒体

Info

Publication number: JP2000193439A
Application number: JP10373345A
Authority: JP
Inventors: Masami Bushi; 正美武士; Naoya Murota; 直哉室田; Takeshi Nakajima; 毅中島
Original assignee: Suzuki Motor Corp
Current assignee: Suzuki Motor Corp
Priority date: 1998-12-28
Filing date: 1998-12-28
Publication date: 2000-07-14

Abstract

(57)【要約】【課題】連続的に変化する曲面の一部の形状を認識す
ること。【解決手段】認識対象物の表面の位置を示す座標デー
タを有する距離画像データが入力される距離画像データ
入力工程Ｓ１と、この距離画像データ入力工程Ｓ１にて
入力された距離画像データから複数のサンプリング点を
抽出するサンプリング点抽出工程Ｓ２と、このサンプリ
ング点抽出工程Ｓ２にて抽出された複数のサンプリング
点の距離データを測定値として各距離データの位置から
所定の二次曲面上の一点までの距離の偏差の二乗の総和
が最小となる当該二次曲面の方程式の係数を算出する二
次曲面係数算出工程Ｓ３と、この二次曲面係数算出工程
Ｓ３にて算出された二次曲面の各係数に基づいて認識対
象物の特徴を判定する特徴判定工程Ｓ４とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、立体形状認識方法
および装置に係り、特に、曲面を有する立体形状の位
置、姿勢および形状を認識する立体形状認識方法および
装置に関する。本発明はさらに、このような方法および
装置を実現するための立体形状認識用プログラムに関す
る。

【０００２】本発明は、製品の立体形状検査、寸法測
定、組立位置決めなどの一般にロボット・ビジョンと呼
ばれる分野などの生産技術一般に適用できる。さらに、
ＡＳＶや、自動運転など自動環境認識を必要とする分野
に応用できる。

【０００３】

【従来の技術】三次元情報を用いて対象となる物体の位
置や姿勢を知ることはロボットビジョンの究極の課題で
あるにもかかわらず、現実に認識可能な形状は未だ限ら
れている。従来例では、三次元物体の直線や円弧部分、
多面体の平面部分などを対象に認識を行っているにすぎ
ない。対象として曲面を扱った例は元来少なく、対象の
エッジ情報（輪郭線）に基づいて曲面を認識するアルゴ
リズムが提案されている（例えば、昭晃堂、三次元画像
計測、１９９６年初版第５刷、１３７頁）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例では、自由曲面などの複雑な形状を対象とすること
が可能であるが、エッジ情報の全く得られない滑らかに
変化する三次元曲面の各部分の特徴を認識することがで
きない、という不都合があった。

【０００５】

【発明の目的】本発明は、係る従来例の有する不都合を
改善し、特に、連続的に変化する曲面の一部の形状を認
識することのできる立体形状認識方法および装置を提供
することを、その目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明では、認
識対象物の表面の位置を示す座標データを有する距離画
像データが入力される距離画像データ入力工程と、この
距離画像データ入力工程にて入力された距離データから
複数のサンプリング点を抽出するサンプリング点抽出工
程と、このサンプリング点抽出工程にて抽出された複数
のサンプリング点の距離データを測定値として各距離デ
ータの位置から所定の二次曲面上の一点までの距離の偏
差の二乗の総和が最小となる二次曲面の方程式の係数を
算出する二次曲面係数算出工程と、この二次曲面係数算
出工程にて算出された二次曲面の方程式の各係数に基づ
いて認識対象物の特徴を判定する特徴判定工程とを備え
た、という構成を採っている。これにより前述した目的
を達成しようとするものである。ここで、二次曲面の方
程式というのは、ｘ，ｙ，ｚについての二次方程式であ
る。

【０００７】本発明では、二次曲面係数算出工程にて、
二次曲面からの偏差の二乗の総和が最小となるように二
次曲面の係数を算出し、そして、特徴判定工程にて、こ
の二次曲面の方程式の各係数の値に基づいて当該曲面の
特徴を判定する。曲面の特徴としては、例えば楕円面や
双曲面等の二次曲面の形状や、主軸の方向による曲面の
傾きや、主軸と曲面の交点の位置などである。これらは
二次曲面の係数から実時間で容易に算出可能である。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１に示すように、本実施形態に
よる立体形状認識方法は、認識対象物の表面の位置を示
す座標データを有する距離画像データが入力される距離
画像データ入力工程Ｓ１と、この距離画像データ入力工
程Ｓ１にて入力された距離画像データから複数のサンプ
リング点を抽出するサンプリング点抽出工程Ｓ２と、こ
のサンプリング点抽出工程Ｓ２にて抽出された複数のサ
ンプリング点の距離データを測定値として各距離データ
の位置から所定の二次曲面上の一点までの距離の偏差の
二乗の総和が最小となる当該二次曲面の方程式の係数を
算出する二次曲面係数算出工程Ｓ３と、この二次曲面係
数算出工程Ｓ３にて算出された二次曲面の各係数に基づ
いて認識対象物の特徴を判定する特徴判定工程Ｓ４とを
備えている。

【０００９】距離画像データは、測定対象物の表面まで
の距離データの配列である。その距離は、カメラ焦点か
らの距離や、また、測定対象物の物体座標系の原点から
の距離である。濃淡画像データが測定対象物の表面の明
るさの配列であるものと対応する。この距離画像データ
は、種々の三次元計測装置で計測する。三次元計測に
は、光の飛行時間に基づいて距離を測定するものと、カ
メラ座標系に固定した三角測量法で計算するものとがあ
る。三角測量法を用いるために、照射光の照射角度とカ
メラ焦点から各画素への直線とカメラ座標系とのなす角
に基づくものとがある。照射光の照射角度は、一般的に
は、空間コードと対応する。空間コードを画素値とする
画像を空間コード座標という。空間コード座標を得るに
は、例えばスリット光や、またはグレイコードパターン
を照射する。距離画像データ入力工程Ｓ１では、何らか
の手法で計測された距離画像データ２を読取る。

【００１０】図２はサンプリング点の抽出の一例を示す
説明図である。図２に示すように、距離画像データ２に
対して所定の大きさの探索ウインドウ３を重ね、これを
探索シフト量６に応じて走査させる。探索ウインドウを
図２中斜線で示し、走査の例を符号７で示す。この探索
ウインドウ３について、さらにサンプリング間隔５を設
定する。このサンプリング間隔５を変更することで、サ
ンプリング点の数が変化する。探索シフト量６とサンプ
リング間隔４とを変更しつつ探索ウインドウ３を走査す
ることで、粗い計測で大まかな位置を探索したのち、詳
細な計測で精度を高めることができる。

【００１１】この探索ウインドウ３の走査を繰返しつ
つ、サンプリング点４の距離データの点群を二次曲面に
当てはめる。二次曲面の例を図３に示す。二次曲面には
楕円面、楕円放物面、双曲放物面、１葉双曲面、２葉双
曲面の５つの固有二次曲面に分類できる（例えば、図説
数学の事典、朝倉書店、藤田宏等訳、１９９２年初版第
１版、８４５頁以下等参照）。図３の符号１０で示すの
は楕円面である。一般に、球面も楕円面に含まれる。二
次曲面は楕円面では、原点を通り曲面上の２点を結ぶど
のような線分も、原点で二等分される。この性質から原
点は楕円面の中心と呼ばれる。図３に示す楕円面の中心
は原点であり、これを符号１１で示す。

【００１２】

【数１】

【００１３】二次曲面は、ｘ，ｙ，ｚに関する二次方程
式（１）で表される。簡単のためにａik = ａkiとお
き、さらに式（２）とおく。Ｄ＝０ならば、対称の中心
がなく、無心二次曲面と呼ばれる。この場合、さらにＪ
＝０であれば柱面、Ｊ＜０であれば楕円放物面、Ｊ＞０
であれば双曲放物面となる。Ｄ≠０であれば対称の中心
があり、有心二次曲面と呼ばれる。この場合、Ｊ＝０な
らばすい面、ｓＤ＞０，ｔ＞０Ｊ＜０であれば楕円面、
ｓＤとｔとが同時に性でない場合にはＪ＞０、Ｊ＜０に
従って１葉双曲面又は２葉双曲面となる。これら有心曲
面の中心は式（３）で示す三平面の交点で与えられる。
二次曲面を表す二次方程式が得られた後、特徴判定工程
Ｓ４は、この式（３）により当該二次曲面の方程式の各
係数に基づいて当該曲面の中心位置を算出する。

【００１４】図３に示す例では二次方程式に混合項（ｘ
ｙ，ｘｚ，ｙｚの項）が現れていないが、これらを回転
すると混合項が現れる。また、混合項は必ずある１つの
回転（主軸変換）で消去することができる。したがっ
て、主軸変換を行った回転の大きさを求めることで、二
次曲面の傾きを調べることができる。

【００１５】式（１）に示すａ11．．．ａ44の各係数を
求めるには、すなわち、所定の二次曲面に図２に示すサ
ンプリング点の点群を当てはめるには、最小二乗法を用
いる。非線形最小二乗法は一般に困難であるが、ニュー
トン・ガウス法などの数値解法で解くことができる。し
かし、ニュートン・ガウス法による数値計算では、反復
計算を必要とするため計算時間を要し、さらに解が発散
してしまうことがある。これに対し、本実施形態では、
計算の安定性と処理速度の向上を図るため、実際の曲面
からサンプリング点までの距離ではなく、陰関数表示し
た右辺の値を距離とし、この距離の二乗和が最小となる
ようにすることで問題を簡略化し、解析解を得られるよ
うにしている。すなわち、二次曲面係数算出工程Ｓ３
は、二次曲面を表す二次方程式（４）を陰関数表示した
ときの値Ｓ（ｘ，ｙ，ｚ）を距離として二乗差の総計を
算出する工程を備えている。これにより、厳密性が犠牲
にはなるが、解析解を得ることができるため、解が発散
することもなく、さらに反復計算を必要としないため高
速に二次方程式の各係数を近似することができる。

【００１６】

【数２】

【００１７】二次曲面を再度式（４）で表す。そして、
式（１）の両辺をＣ44で割、サンプリング点（ｘi，ｙ
i，ｚi）に対して得られる偏差の二乗和ｄは、式（５）
で表される。このｄが最小となるように各係数Ｃ11...
Ｃ44を求めると、式（６）のようになる。Ｍ^-1はＭの逆
行列、[Ｃ11 …Ｃ34]^Tは転置行列である。各サンプリン
グ点の点群が与えられる毎に、二次曲面係数算出工程Ｓ
３この最小となる各係数を算出する。

【００１８】図４は本発明の一実施形態による立体形状
認識装置の構成例を示すブロック図である。図４に示す
ように、立体形状認識装置は、認識対象物の表面の位置
を示す座標データを有する距離画像データが入力される
距離画像データ入力手段２０と、この距離画像データ入
力手段２０へ入力された距離画像データ上にて探索ウイ
ンドウを走査する探索ウインドウ走査手段２１と、探索
ウインドウ走査手段２１によって走査される探索ウイン
ドウ中の複数のサンプリング点の距離データを抽出する
サンプリング点抽出手段２２とを備えている。

【００１９】しかも、このサンプリング点抽出手段２２
によって抽出された当該複数の距離データを含む二次曲
面を定義する二次方程式の係数と当該二次曲面から各距
離データまでの偏差の二乗の総和を算出する二次曲面算
出手段２３と、探索ウインドウの大きさとウインドウ走
査手段２１による走査間隔とサンプリング点抽出手段２
２のサンプリング間隔とのうち１又は２以上の計測条件
を偏差の二乗の総和が最小となるまで変更させる計測条
件変更手段２４と、この計測条件変更手段２４によって
偏差の二乗の総和が最小となった条件での二次方程式の
係数に基づいて当該二次曲面の特徴を判定する特徴判定
手段２５とを備えている。

【００２０】計測条件変更手段２４は、例えば、図２に
示す探索ウインドウ３の大きさと、探索シフト量６と、
サンプリング間隔５とを変更する。探索ウインドウ３
は、測定対象物の面に存在する曲面よりも若干小さめの
大きさが望ましい。また、探索シフト量６とサンプリン
グ間隔５は、例えば予め定められた形状の曲面を探索す
るのであれば、最初は粗く、当該形状の位置が明らかに
なるに応じて次第に細かく設定するとよい。

【００２１】そして、計測条件変更手段２４は、式
（２）に示す偏差の二乗和が最小となるまで計測条件を
変更する。また、例えば測定対象物の位置を計測するた
めに特定形状の曲面の中心位置を基準とする場合には、
二次方程式の係数に基づいて当該二次曲面が無心曲面で
ある場合には当該二次曲面を破棄し、再度条件を変更し
ながら探索を継続するようにしても良い。

【００２２】そして、測定対象物の位置を計測したい場
合には、図１に示した方法の場合と同様に、特徴判定手
段２５が、二次方程式の係数に応じて当該二次曲面が有
心曲面である場合には当該曲面の中心位置を当該二次方
程式の係数に基づいて算出する中心位置算出機能を備え
ると良い。また、測定対象物の傾きを計測したい場合に
は、特徴判定手段２５が、二次方程式の係数に基づいて
当該二次曲面の主軸の傾きを算出する主軸傾き算出機能
を備えるとよい。

【００２３】図５（Ａ）は図４に示した立体形状認識装
置のハードウエア資源の構成を示す説明図である。図５
に示すように、図１に示す方法を実施するための装置
は、市販のパーソナルコンピュータ（演算装置）で実現
できる。また、図５（Ａ）に示す例では、光切断法によ
り測定対象物３０に照射するスリット光３１にて空間コ
ード化画像を取得し、この空間コード化画像に基づいて
距離画像データを生成する。図５（Ｂ）に距離画像の一
例を示す。

【００２４】図５に示すようなコンピュータ（演算装
置）は、演算を行うＣＰＵと、このＣＰＵの主記憶とな
るＲＡＭと、プログラムを記憶する記憶媒体とを備えて
いる。この記憶媒体は、ＲＯＭや磁気ディスクなどデー
タを不揮発的に記憶しておくものであれば、どのような
ものでもよい。

【００２５】この記憶媒体には予め各種プログラムが格
納されていて、本実施形態では特に、認識対象物の立体
形状を認識するための立体形状認識用プログラムが格納
されている。このプログラムが順次ＣＰＵにより実行さ
れることで、演算装置としてのコンピュータは、上記計
測条件変更手段２４や、二次曲面算出手段２３や、特徴
判定手段２５等として動作する。

【００２６】この立体形状認識用プログラムは、コンピ
ュータを動作させる指令として、認識対象物の表面の位
置を示す座標データを有する距離画像データの入力を受
付させる距離画像データ入力指令と、この距離データ入
力指令に応じて入力される距離データから複数のサンプ
リング点を抽出させるサンプリング点抽出指令と、この
サンプリング点抽出指令にて抽出される複数のサンプリ
ング点を測定値として当該サンプリング点から所定の二
次曲面上の一点までの距離の二乗の差の総計が最小とな
る二次曲面の方程式の係数を算出させる二次曲面係数算
出指令と、この二次曲面係数算出指令にて算出された二
次曲面の各係数に基づいて認識対象物の表面の形状を判
定する形状判定指令とを備える。

【００２７】「動作させる指令」というときには、各指
令のみで演算装置（コンピュータ）を動作させる指令
と、演算装置に予め格納されているオペレーティングシ
ステム等の他のプログラムに依存して当該コンピュータ
を動作させる指令とのいずれかまたは双方を含む。例え
ば、図４に示す例では、距離画像データ入力指令は、オ
ペレーティングシステムのファイル入出力機能に依存し
て、所定の名称または所定の領域に格納される距離画像
データをコンピュータに読出させる指令である。従っ
て、距離画像データ入力指令は、例えば、オペレーティ
ングシステムに読出し対象のファイル名を引渡す指令で
ある。このように、当該立体形状認識用プログラムを記
憶する記憶媒体であって、当該プログラムをユーザへ搬
送する用途の記憶媒体には、例えば「オペレーティング
システムに読出し対象のファイル名を引渡す指令」のみ
が格納される場合がある。これは、動作させようとする
コンピュータのオペレーティングシステム等との関係で
定り、このような指令であっても、上記「動作させる指
令」に含まれる。

【００２８】このプログラムファイルは、可搬性のある
記憶媒体に格納されて当該コンピュータに供給される。
この記憶媒体は、ＣＤ―ＲＯＭやフロッピーディスクな
どデータを不揮発的に記憶しておくものであれば、どの
ようなものでもよい。また、他のホスト装置から通信回
線を経由して補助記憶装置にプログラムを供給すること
もできる。

【００２９】次に、動作を説明する。図５に示す例で
は、三次元計測装置３２がスリット光を操作し、３Ｄカ
メラからの入力情報に基づいてコンピュータのメモリ上
に正方状に並んだサンプリング点の三次元座標を取込
む。本実施形態では、対象を二次曲面と仮定し、図２に
示すように矩形状のウインドウを設け、探索領域内を移
動しながらこの領域内にある三次元座標点に最もフィッ
トする二次曲面を当てはめ、その結果得られる係数を二
次曲面の性質に基づいて分類する。そして、登録されて
いる有心二次曲面モデルと比較することにより曲面の中
心位置を認識する。

【００３０】コンピュータメモリ上に三次元座標値が入
力されると、探索ウインドウを設け、この中にあるサン
プリングデータを用いて式（６）を解きＣを求める。そ
して、二次曲面の性質に基づいて面を分類し、認識対象
物の形状を判定する。そして、有心二次曲面であれば、
モデルに最も近い位置で得られたパラメータを用いて有
心曲面の中心位置を計算する。得られた中心座標が面デ
ータの手前にあるか奥にあるかを判定することで、当該
二次曲面が凹面なのか凸面なのかを判定することができ
る。また、厳密には、二次曲面の曲率を求めて符号を判
定することで面の凹凸を計算することができる。

【００３１】ここで探索ウインドウ内のサンプリング間
隔、およびウインドウを移動させる探索シフト量を可変
にできるようにしている。この探索は複数回にわたって
行われる。まず、サンプリング間隔および探索シフト量
を大きく取り、全体を高速に探索しておおよその位置を
見つける。その後、この周囲数画素に探索範囲を絞り、
次はサンプリング間隔、シフト量を小さく取り探索範囲
を細かく探索して精度を向上させる。最小二乗法の偏差
に変化がなくなるまでこの処理を繰返すことにより、精
度を犠牲にせずに高速に曲面を探索することができる。
本実施例では、１０×１０程度のサンプリング間隔から
開始し、続いて探索ウインドウ内全ての画素を用いて二
次曲面での近似を行う。

【００３２】上述したように本実施形態によると、二次
曲面の標準形の係数を用いて形状を表現するため、複雑
な自由曲面であっても、分割すれば有心二次曲面で近似
できることから、ほとんどの機械部品の曲面を認識対象
にできる。また、計測した点群に直接二次曲線を当ては
め、係数から曲面を分類し、パラメータから登録されて
いるモデル曲面とその位置を見つけるため、点群に微少
平面近似した法線ベクトルの曲率などから面の位置や姿
勢を求める従来の手法と比較して格段に精度を向上させ
ることができ、しかも、対象の姿勢によらず検出が可能
である。そして、複数のサンプリング点に二次曲面を当
てはめる際に、サンプリング点の幾何学的距離でなく陰
関数の右辺を仮想的な距離にして最小二乗法を適用する
ため、厳密性が犠牲になるとはいえ、解析解を得ること
ができ、すると、数値解析による反復計算が必要なく、
従って、計算が速く、解が発散することがない。また、
良好な精度を得ることができた。

【００３３】さらに、探索ウインドウ内のサンプリング
数と探索シフト量、探索領域を順次変化させながら複数
回探索する例では、少ない演算回数で高い精度を得るこ
とができる。

【００３４】

【実施例】次に、認識対象物の位置を計測する実施例を
説明する。図６は自動車車体部品３０の構造を示す説明
図である。符号３８で示す部分は球面であり、この球面
の中心位置を基準として符号３９で示す小さな円盤の溶
接を行う。溶接時に母材が±１ [mm] 程度の位置ズレを
起す可能性があるため、その中心位置をセンシングして
補正する必要がある。本実施例では、この位置の認識処
理の自動化を図る。この凸曲面は実際にはＲ４の球面で
あり、この球の中心を上記アルゴリズムによって探索す
る。

【００３５】図７に本実施例でのユーザインタフェース
を示す。符号４２に示す領域に距離画像データを表示す
る。距離画像データの姿勢は、符号４１で示す位置・姿
勢制御パネルにて調節する。そして、面の当てはめが指
令されると、図８に示す処理を行う。

【００３６】図８を参照して本実施例の処理例を説明す
る。まず、３Ｄ入力装置により距離画像データ（座標）
が入力される（ステップＳ１１）。続いて、サンプリン
グ間隔を大きく、探索シフト量も大きく設定する（ステ
ップＳ１２）。さらに、終了フラグをFalse（偽）とす
る（ステップＳ１３）。この終了フラグがFalseである
状態では、探索を継続する。

【００３７】そして、探索開始位置へ探索ウインドウを
セットする（ステップＳ１４）。この位置で、ウインド
ウ内の座標値（距離データ）をサンプリングする（ステ
ップＳ１５）。この座標値群に基づいて、二次方程式の
係数を算出する。そして、予め定められたモデルのパラ
メータと比較する（ステップＳ１７）。ここで、残差
（偏差）が最小値であるか否かを確認する（ステップＳ
１８）。初めての計算の場合には、当該計算された残差
を最小値とする。一方、二度目以降の計算にて残差が最
小値よりも小さければ、最小値を更新し、二次方程式の
係数Ｃを保存する（ステップＳ１９）。そして、この最
小残差が過去の全ての最小残差よりも小さければ、さら
に小さい残差を得られる位置を探索するため、そのまま
処理を継続し、一方、今回求めた最小残差が過去の残差
よりも大きいのであれば、終了フラグをTrue（真）とす
る。そして、終了位置であれば（ステップＳ２２）、終
了フラグに従って終了または継続する。

【００３８】ステップＳ２２にて終了位置でなければ、
探索ウインドウをさらにシフトさせ（ステップＳ２
３）、ステップＳ１５のサンプリングに処理を戻す。ま
た、ステップＳ２４にて終了フラグがFalseであれば、
サンプリング間隔を小さくし、さらにシフト間隔を小さ
く設定する（ステップＳ２５）。続いて、候補位置およ
びシフト間隔から、探索領域を再計算する（ステップＳ
２６）。本実施例では、探索ウインドウの大きさを一定
としているが、大きさの判らない曲面を特定する場合に
は、ステップＳ２６に前後して探索ウインドウの大きさ
を変更するようにしても良い。このように、最小残差が
ある値よりも小さくならなくなるまで処理を繰返すこと
で、最適な位置を探索している。

【００３９】再度図７を参照すると、図６に示す例で
は、符号３８で示す部分が探索された。そして、この曲
面が球であると、ａ11，ａ14，ａ24，ａ34以外の値は理
論的には０であり、実際には十分小さい値となったた
め、球面として認識した。そして、符号４０で示すパネ
ルの「パラメータ」欄には、このａ11，ａ14，ａ24，ａ
34の４個のパラメータのみを表示している。このパラメ
ータから、球の半径および中心座標を逆算して表示し
た。また、図７の符号４２で示す領域には、３Ｄ入力し
た鳥瞰図に探索した曲面のウインドウ位置を重ね描きす
ると良い。「球の…」とあるのは、球の中心座標と半径
であり、その値を表示する。「検出…」とあるのは、検
出位置であり、検出された位置を表示する。「その他」
の欄には、サンプリング数や分散値を表示する。「サー
チ」の欄には、探索ウインドウの大きさや、検索範囲
や、検索シフト量や、サンプリングレートなどを表示す
る。

【００４０】図９及び図１０は母材をＸ，Ｙ，Ｚ空間上
の任意の位置へ移動させたときの位置検出精度を表した
グラフである。横軸は実際の設定位置、縦軸は検出位置
であり、各軸とも±１ [mm] の範囲で高い精度が得られ
ている。そして、図１１に示すように、本実施例では１
００ミクロン台の精度が得られている。これだけの精度
を得ながらも、計算に要する時間は通常のパーソナルコ
ンピュータ（Pentium200MHz）を用いて二秒以内であっ
た。

【００４１】

【発明の効果】本発明は以上のように構成され機能する
ので、これによると、二次曲面係数算出工程にて、二次
曲面からの偏差の二乗の総和が最小となるように二次曲
面の係数を算出し、そして、特徴判定工程にて、この二
次曲面の方程式の各係数の値に基づいて当該曲面の特徴
を判定するため、例えば、二次曲面の形状や、主軸の方
向による曲面の傾きや、主軸と曲面の交点の位置や有心
曲面での中心の位置などを高速に算出可能でき、これに
より、距離画像データに基づいて測定対象物の形状の特
徴を認識することができるという従来にない優れた立体
形状認識装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態による立体形状認識方法の構
成を示すフローチャートである。

【図２】図１に示す処理例を説明するための説明図であ
る。

【図３】二次曲面の例を示す説明図である。

【図４】本発明の実施形態による立体形状認識装置の構
成を示すフローチャートである。

【図５】図５（Ａ）は図４に示した装置のハードウエア
資源の構成を示す説明図で、図５（Ｂ）は距離画像の例
を示す図である。

【図６】本発明の一実施例による認識対象物の形状を示
す概略斜視図である。

【図７】本実施例によるユーザインタフェースの一例を
示す説明図である。

【図８】図４に示す構成での処理例を示すフローチャー
トである。

【図９】図８に示す処理による位置決めの精度を示すグ
ラフ図であり、図９（Ａ）はｘ座標の精度を示す図で、
図９（Ｂ）はｙ座標の精度を示す図である。

【図１０】図９に示すグラフ図に続いて、ｚ座標の精度
を示す図である。

【図１１】本実施例による精度検証の実験結果を示す図
表である。

【符号の説明】

２距離画像データ３探索ウインドウ４サンプリング点５サンプリング間隔６探索シフト量７ラスタ走査の例１０二次曲面の例１１有心二次曲面の中心２０距離画像データ入力手段２１探索ウインドウ走査手段２２サンプリング点抽出手段２３二次曲面算出手段２４計測条件変更手段２５特徴判定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中島毅神奈川県横浜市都筑区桜並木２番１号スズキ株式会社技術研究所内Ｆターム(参考） 2F065 AA04 AA17 AA33 AA53 CC00 DD03 DD06 FF01 FF04 FF09 FF24 JJ03 JJ26 QQ01 QQ17 QQ21 QQ24 QQ27 QQ29 QQ32 QQ36 QQ39 QQ42 SS13 UU05

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】認識対象物の表面の位置を示す座標デー
タを有する距離画像データが入力される距離画像データ
入力工程と、この距離画像データ入力工程にて入力され
た距離画像データから複数のサンプリング点を抽出する
サンプリング点抽出工程と、このサンプリング点抽出工
程にて抽出された複数のサンプリング点の距離データを
測定値として各距離データの位置から所定の二次曲面上
の一点までの距離の偏差の二乗の総和が最小となる当該
二次曲面の方程式の係数を算出する二次曲面係数算出工
程と、この二次曲面係数算出工程にて算出された二次曲
面の各係数に基づいて前記認識対象物の特徴を判定する
特徴判定工程とを備えたことを特徴とする立体形状認識
方法。
【請求項２】前記特徴判定工程が、前記二次曲面の方
程式の各係数に基づいて当該曲面の中心位置を算出する
工程を備えたことを特徴とする請求項１記載の立体形状
認識方法。
【請求項３】前記二次曲面係数算出工程が、二次曲面
を表す二次方程式を陰関数表示したときの値を距離とし
て前記偏差の二乗の総和を算出する工程を備えたことを
特徴とする請求項１又は２記載の立体形状認識方法。
【請求項４】認識対象物の表面の位置を示す座標デー
タを有する距離画像データが入力される距離画像データ
入力手段と、この距離画像データ入力手段へ入力された
距離画像データ上にて探索ウインドウを走査する探索ウ
インドウ走査手段と、探索ウインドウ走査手段によって
走査される探索ウインドウ中の複数のサンプリング点の
距離データを抽出するサンプリング点抽出手段とを備え
ると共に、このサンプリング点抽出手段によって抽出された当該複
数の距離データを含む二次曲面を定義する二次方程式の
係数と当該二次曲面から各距離データまでの偏差の二乗
の総和を算出する二次曲面算出手段と、前記探索ウイン
ドウの大きさとウインドウ走査手段による走査間隔と前
記サンプリング点抽出手段のサンプリング間隔とのうち
１又は２以上の計測条件を前記偏差の二乗の総和が最小
となるまで変更させる計測条件変更手段と、この計測条
件変更手段によって偏差の二乗の総和が最小となった条
件での前記二次方程式の係数に基づいて当該二次曲面の
特徴を判定する特徴判定手段とを備えたことを特徴とす
る立体形状認識装置。
【請求項５】前記特徴判定手段が、前記二次方程式の
係数に応じて当該二次曲面が有心曲面である場合には当
該曲面の中心位置を当該二次方程式の係数に基づいて算
出する中心位置算出機能を備えたことを特徴とする請求
項４記載の立体形状認識装置。
【請求項６】前記特徴判定手段が、前記二次方程式の
係数に基づいて当該二次曲面の主軸の傾きを算出する主
軸傾き算出機能を備えたことを特徴とする請求項４又は
５記載の立体形状認識装置。
【請求項７】演算装置を使用して認識対象物の立体形
状を認識するための立体形状認識用プログラムを記憶し
た記憶媒体であって、前記立体形状認識用プログラムは
前記演算装置を動作させる指令として、認識対象物の表
面の位置を示す座標データを有する距離画像データの入
力を受付させる距離画像データ入力指令と、この距離デ
ータ入力指令に応じて入力される距離データから複数の
サンプリング点を抽出させるサンプリング点抽出指令
と、このサンプリング点抽出指令にて抽出される複数の
サンプリング点を測定値として当該サンプリング点から
所定の二次曲面上の一点までの距離の二乗の差の総計が
最小となる二次曲面の方程式の係数を算出させる二次曲
面係数算出指令と、この二次曲面係数算出指令にて算出
された二次曲面の各係数に基づいて前記認識対象物の表
面の形状を判定する形状判定指令とを備えたことを特徴
とする立体形状認識用プログラムを記憶した記憶媒体。