JP2000505548A

JP2000505548A - Automated 3D image measurement system

Info

Publication number: JP2000505548A
Application number: JP9529943A
Authority: JP
Inventors: バイアー，ホルスト
Original assignee: イメトリックソシエテアノニム
Priority date: 1996-02-20
Filing date: 1997-02-17
Publication date: 2000-05-09
Also published as: WO1997031336A1; EP0882276A1; CN1212064A; SE9600623L; CA2245175A1; RU98117236A; DE882276T1; AU2226397A; SE9600623D0; KR19990082673A; BR9707593A

Abstract

(57)【要約】目標及び／又は目標のパターンもしくはグループからなるイメージの外部オリエンテーションを決定する、自動−特定可能な目標を用いた三次元イメージ計量法である。 (57) [Summary] A three-dimensional image metric with auto-identifiable targets that determines the external orientation of an image consisting of targets and / or target patterns or groups.

Description

【発明の詳細な説明】三次元イメージ計測システムの自動化法技術分野本発明は、写真測量法を用いた三次元イメージ計測に関するものである。本発明は、三次元イメージ計測に適用されるが、他の電気光学システムに適用することもできる。三次元イメージ計測は、三次元幾何学的もしくは他の情報をイメージから抽出し、イメージを標準イメージシステムもしくはイメージレーダー又はソナー等の他の装置から得る場合の全ての分野に適用することができる。典型的な適用分野は、設計、開発並びに製造から品質の制御を達成する工業的方法において、工学において、同様に美術並びに医学の分野において実施される寸法測定である。本発明の背景本発明の背景は、三次元イメージ計測システムの手動操作の自動化を目的とする方法論である。例えば、今日ロボットは、コンピューターシュミレーションプログラムを用いたロボットの教示を意味するオフラインでプログラムされている。ロボットアームの機械的動作の技術的限界のため、ロボットアームのプログラムされた位置と実際の位置に差が生じる。この差は、ロボット較正システムを用いて測定することができ、異なる関節[ankles]に対する補正多項式[correction polynoms]を得ることができる。シミュレーションに対するそのような補正を用いると、実際のロボットの動作の精度を上げることができる。３又は４ＣＣＤカメラをロボットの近傍に取り付け、測定量を監視する。カメラは、取り付けられ、かつツールセンターポイントに特に関連する自動−認識可能な目標を検出する。これらの検出により、較正方法が活性化され、シュミレーションに対する補正が確立される。目標を設定して自動検出及び特定を容易にする。例えば、目標を黒色のベース上の同心の環を有する白色の円として設定することができる。同心の環の周りには、１０ビットの目標の特定化がコード化されている標識領域としての他の同心の環が存在する。中心の円は、その中心に黒色の点を有し、手動測定を容易にしている。黒色と白色は、最大コントラストを得るために選択された色である。従って、本発明の一部分、即ち自動−認識可能な目標は既に使用されている。自動化の目標を達成するための多くの試みが為されてきた。全ての試みは、部分的な結果だけしか達成されない及び／又は広範囲の用途に適していない。個々の目標を自動的に特定する１つの手法は、目標の異なる形態並びに形において期待されてきた。円、四角形並びに十字形のような様々な幾何学的な形で作られた目標が、目標の二次元パターン間において区別するために用いられた。この手法は比較的大きな目標を必要とし、非常に多数の異なるパターンを許容しない。他の手法は、環状の目標の近傍における追加の線状のパターン領域を有する目標を用いる。このパターンは、典型的なバーコードに類似する。そのようなコードは目標自体を用いて積分されずに、比較的に大きな間隔を必要とする。これらの目標は、「コード化」目標と称され、当時幾つかのグループによって開発された。コード化目標を用いる他の手法は、目標の周りにあるビットパターン[bitpatt ern]を使用する。このパターンは、目標の回転に左右されないように設計されたバイナリー[binary]ビットパターンである。２つの主要な欠点がこれらの目標に共通する。ＣＣＤカメラを用いる場合、これらは目標とコードとの間の距離が小さすぎて、コード、即ち１、２、３のような典型的な数字であって、英数字標識ではないコードによって規定される標識のみを使用する。目標とコードとの間隔が不十分だと目標の測定精度が低下する。数百の目標を有するグループは、その手法を用いて識別可能である。全てのコードは、目標の標識領域中にコード化される標識として、目標に対する同じ標識を使用することを規定する。従って、標識のグループは、幾つかのシステムによって使用されて１つの特定のグループを特定し、これによりそのグループの個々の目標が特定される。これらの技術は、イメージ及び／又は三次元空間中のいずれかに特定され得るグループ中の全ての目標の特定の幾何学的関連性に依存する。要素を特定する他の手法は、互いに特定の幾何学的関連性があり、かつイメージ内又は三次元空間内の他の目標からそのグループが識別される目標のグループを使用する。これらの技術の欠点は、絶えず幾つかの目標を必要とし、かつ合理的経済的効果及び空間的必要性を有する非常に多数の異なるグループを考慮しないという現実にある。従って、上述の手法は、色の使用と組合せて識別可能な標識の数を増加させる。自動化の他の局面は、標識、色、形態などのその特定の個々の特性を通じて識別可能ではない標識の対応の確定である。この問題を解決するために２つの基本的技術が開発された。１つは、幾何学的条件を得ることができるもの、即ちエピポーラーライン[epipolar line]と称されるものから、イメージ間における幾何学的関連性を使用する。この技術を使用すると、非常に多数の目標間における対応を自動的に確立することができる。イメージとイメージ及び対象間隔との間における幾何学的関連性を使用する同様な手法は、マルチフォト幾何学的強制整合 [Multiphoto Geometrically Constrained Matching]である。他の手法においては、ポイントの三次元的関係を直接用いる。双方の技術は、それらが外部オリエンテーション[exterior orientation]及び／又はイメージの相対的オリエンテーションが理論に基づいたものとして知られることを必要とするために、問題の一部のみに注目するものである。イメージ中における相同なポイントの対応の確立は、エピポーラー幾何学に加えて、ポイントの三次元的関係を用いることによって実施することができる。個々の目標を自動的に特定する、これらの手法の公知の解決手段は、更に限定され、下記の方法において欠点を示す。１．目標を十分正確に測定できない（全ての技術においてではない）。２．数値的標識のみが目標に付加されるが、多くの用途においては英数字標識を必要とする。３．目標のグループは、付加された標識領域を有する目標よりかなり大きい間隔を必要とする。４．目標のグループは、非常に多数の目標を有する用途において、他の目標から十分識別可能ではない。自動的に特定可能な目標は、フィルムに基づく三次元イメージ計測システムを用いて既に設計されている。これは、ＣＣＤセンサー又は他のデジタルイメージ化システムのイメージ化特性を請け負うものではない。対応の確立は、自動−特定可能な目標を用いてイメージの最初のオリエンテーションを確立するものではない。完全なシステムに関して、これらは：対象の自動的特定化１．特定の用途に対して、全ての関連するデータを自動的にロードする機序を提供すること。２．最も高い測定精度、閉塞の免除[immunity to occlusion]、並びに英数字標識を提供すること。３．空間的位置における知見に依存しないアダプターの自動的特定化を提供すること。を与えるものではない。全般的に、存在する方法は、いまのところ問題の一部のみに注目するものである。発明の課題本発明の課題は、部分的又は全体的に、イメージ計測を用いた寸法測定の部分的又は完全な自動化を提供することである。最も重要なのは、三次元イメージ計測が完全に自動的に実施されるようなシステム、例えばロボット又は他の製造システムを作動させる場合の自動化された製造システム、例えば機械加工、寸法合わせ、運転のようなシステムである。本発明の他の課題は、三次元イメージ計測におけるより高い程度の又は完全な自動化及び／又びそのようなシステムを用いる場合の他の用途を提供することである。発明の要旨本発明は、下記の補助的動作[subtask]に適用される： −イメージの外部オリエンテーションを自動的に決定するために目標を発見すること。 −これらのイメージ中の相同なポイントを確定するために複数のイメージ中の目標を発見すること。 −電気光学系において異なる視界から目標を発見し、これらの関連を確定すること。 −座標系の定義のために参照として有用な目標を特定すること。 −測定アダプターを特定し、特定のアダプター及びその幾何学的及び／又は他の特性を特定すること。そのようなアダプターの例は： −幾つかのオフセット[offset]及び他の幾何学的パラメータが知られている個々の目標 −それらが参照する別の空間位置を用いて直線を形成する２つ以上の目標 −１つ以上の他の空間位置に関連する３つ以上の目標である。その例は： −３つ以上の可視目標及び対象物表面にある３つ以上の半球体よりなるアダプター。可視目標及び他の位置は、相対的空間の関連が知られている。 −１つ以上の位置に関連する３つ以上の可視目標よりなるアダプター。可視目標及び他の位置は、相対的空間の関連が知られている。物理的例は、イメトリックスシステム[Imetrics system]のタッチプローブ[touchprobe]である、デジペン[ DigiPen]又はＴＩ²システムにおけるスピンドルホルダー[spindle holder]上のスピンドル及び目標である。 −ＬＵＴである。本発明は、三次元イメージ計測システムの将来的改良の一部である。本発明は他のシステムにも適用し得る。更に、工業的製造システムにおいて使用される。発明の説明本発明は、個々の基礎もしくは個々の技術の任意の組み合わせのいずれかとして、現在の手段における下記の工程を用いる。１．測定精度：自動−特定可能な目標の設計は、中心の目標と目標を特定するのに使用される標識領域、即ちバイナリーコード又は他のコードを有する領域との距離を十分大きくして、中心の目標を位置させ得るように精度を低下させないようにするようなものである。この距離は、中心の目標が至適測定精度を提供する、即ち直径において典型的に６ピクセルでイメージされるよう設計される場合、少なくとも中心の目標の直径に等しくなるように決定する。２．標識領域の部分的閉塞の免除：多くの用途において、標識を含む領域の一部分は、イメージシステム及び標識領域との間にある他の対象で閉塞され得る。自動−特定可能な目標を使用するにあたり、コードにおける冗長性、標識の境界の周りのような追加の領域、並びに理論に基づいた知見を用いる技術は、個々に又は組み合わせてこの問題を回避することができる。３．標識の自由：別個に標識しようとする特定のポイントにおける特定の目標に適用すべき問題を解決するために、目標の標識とその物理的標識との間の変換を使用する。標識“１１”を有するそのような自動−特定可能な目標は、標識“Ａ ”を有する目標として使用することができる。これは、「ユーザー」標識を目標の各々の物理的標識に接続する場合、例えば調査表[look up table]を使用して履行することができる。この調査表は、ユーザーにより特定し得るもしくは固定され得る。更に、二重調査表を使用し得る、即ち標識が標識領域により規定される場合、表は第１に別の標識に変換され、後には最終的には次のプロセスにおいて使用されるべき標識に関連する。例えば、目標における標識は、標識“１１” を含む。目標において、人に対して特定させるために名称“Ａ”を使用することができるが、特定の用途において目標を、目標“Ｘ”として使用するべきである。これは、非常に多数の異なる用途を全て満たすために物理的に必要とされる、自動−特定可能な目標の数を減少させるのに役立つ。４．測定対象の特定：ここで、１つ以上の自動−特定可能な目標は、特定の対象を特定するために使用される。例えば、車のモデル“Ａ”のフード[food]は、標識“Ｋ”を備える自動−特定可能な目標を有し、車のモデル“Ｂ”のフードは、標識“Ｙ”を備える自動−特定可能な目標を有する。１つ以上の標識を使用することができる。この情報に基づき、特定の対象に関連するデータは、自動的に選択され得る。安全装置[safe guard]としてのそのような対象の特定を使用すること（例えば、製造において、更に品質検査を実施する場合）及び／又はデータをロードすることは、特定の対象に関連する。５．デフォルト投影の計略[Default Project Strategy]：自動−特定可能な目標に関して使用される方法論は、データが特定の動作に関連する場合（例えば、参照位置[reference locations]の座標、アダプターに対する補償[compensatlon] 、実施すべき測定）、「デフォルト投影」において収集される。これは、関連するデータ、データベースに対する特定のアクセス、もしくは適するデータを貯蔵及びこれにアクセスする幾つかの他の技術を包含するファイルの収集とすることができる。６．自動化オリエンテーション：測定システムのセットアップにおいて、自動−特定可能な目標を自動的に外部オリエンテーション及び／又は１つ以上のカメラ／イメージの相対的オリエンテーションを自動的に計算する場合の手法。測定の間、自動−特定可能な目標を１つ以上のカメラ／イメージの外部オリエンテーションを自動的に計算するのに用いて、自動−特定可能な目標が固定される対象とカメラとの間における結果としての関係を説明する及び／又は他の測定を実施する手法。３つ以上の自動−特定可能な目標を用いて特定の座標系を確立する場合の任意の手法。全てのこれらの手法において、少なくとも３つの自動−特定可能な目標の三次元座標を知られなけらばならない。７．自動化測定：自動−測定可能な目標を用いて、自動−特定可能な目標（外部オリエンテーション）又は若干の任意の座標系に関連する座標系に関するイメージの幾何学的関連性を確立する、例えば１つ以上のカメラ／イメージ（相対的オリエンテーション）に関連して２つ以上のイメージ中の標準的目標間の対応を確立し得るような場合の手法。幾つかの三次元座標系において三次元空間座標が知られている少なくとも３つの自動−特定可能な目標に用いる、測定の開始前又は測定の過程において決定される、個々のイメージの外部オリエンテーションの決定。イメージ中の相同なポイントの決定。これは、例えばこれらのイメージの相対的オリエンテーションを計算するのに使用することができる。自動−特定可能な目標及び標準目標の組み合わせ。この技術は、自動−特定可能な目標及びイメージ中に既に位置するが特定されていない（即ち、イメージ中の特定な目標及び対象空間及び／又は他のイメージ中において対応するイメージの間の関連性が知られていない）結果としての他の目標を通じて、イメージの空間幾何学的関連性、即ちこれらの外部オリエンテーションもしくは相対的オリエンテーションのいずれかの確立を可能にして、これらのイメージの幾何学的関連を用いて、異なるイメージ中においてイメージされる相同な目標間の対応（即ち、外部オリエンテーション又はその相対的オリエンテーション）及び／又はイメージされるイメージの幾何学的関連性を用いて計算可能となる特定すべき目標の三次元的外形を特定する。目標は、逆反射の目標の他に更にイメージ又はイメージのグループ中に位置する対象の他の任意の特徴とすることができる。８．スケールバー[scale bar]：特定のスケールバーを特定して、較正された距離又は複数の距離（２つ以上のポイントがスケールバー上に位置する場合）を得るための１つ以上の自動−特定可能な目標の使用。下記の要素は、この技術の一部である：１）特定のスケールバーの特定２）スケールバー上の他の目標の調査における助力３）精度及び確実性の向上のためのスケールバー上の幾つかの知られている距離の使用これらは、個々に又は組み合わせて適用することができる。９．特定のアダプター又は対象が、１つ以上の標識を用いて特定される。単一のアダプター又はアダプターのグループの使用は順番に用いられる。１つ以上の標識を使用して特定の対象を特定する。そのような対象は： −オリエンテーションのためにＸＹＺ座標のような幾つかの与えられた特性を有する又は有していない個々のポイント。標識を使用すると、ポイントの三次元空間座標をデータベースから引き出し、外部オリエンテーションを計算することができ、空間的類似性変換[spatial similarity transformation]によって、幾つかの座標系を計算する。 −その特性を用いてのアダプターを特定するのに役立つ個々の標識。これらは、例えばボタン状の目標のオフセット、二重ベクトル距離を減少させるベクトル距離又は隠されたポイントバー[point bar]とすることができる。 −標識を用いて、可視目標と目標に特に幾何学的に関連する他のポイントとの間の幾何学的関連性を発見する場合のマルチポイントアダプター。 −特定スケールバー。 −特定タッチプローブもしくはスピンドル又は他の製造装置のような他の装置、並びに特定すべき他の対象。とすることができる。アダプターは、任意の種類のアダプターにおける１つ以上の自動−特定可能な目標が： −特定のアダプターを特定してアダプターの幾何学的パラメータを得る −特定のアダプターを特定してデータベース又は他の記憶機構から、その三次元空間座標を修正する −特定のアダプターを特定して特定の測定シーケンス又は他のプロセスを実施するようなソフトウェアを制御するための任意の技術である。例：ａ）システムは、二重ベクトル目標を見出し、２つの光学的目標に関連する力学的ポイントを自動的に計算する。ｂ）システムは、特定の目標のグループを見出し、ロボットに作動して小片をつかむように命令する。次いで第１にアダプターの数を規定し、次にこれらのアダプターを用いる自動 −特定可能な目標の使用を規定する。単一ポイントアダプター：「単一ポイントアダプター」は、１つの光学的に可視的な目標、例えば逆反射目標又はＬＥＤ、並びに１つ以上の力学的ポイント、例えばシャンク[shank]の位置、光学的及び力学的目標の関連が知られており、且つ通常固定されている場合の球体の中心よりなる装置である。典型的な例は： −「ボタン状の目標」、ツールホール[tooling hole]に適合するシャンクを有する力学的構成要素上にある１つの光学的目標よりなる。目標は、シャンク軸の中心にあるが、力学的界面[mechanical interface]から一定距離にある。 −例えばテーラーホブソン球体[Taylor Hobson sphere]中に積分される目標などの部分的球体中に積分される目標。である。自動−特定可能な目標は、個々の「単一ポイントアダプター」を特定し、データベースから一般的な幾何学的特性を引き出すのに使用される。そのような情報は、光学的目標のオフセット及び１つ以上の力学的ポイントとすることができる。これは、ユーザーにアダプターを特定させる必要性が無く且つ特異的位置に対する特定のオフセットを有する１つの特定のアダプターの適用を期待しない、１つの測定動作における種々のオフセットを有するアダプターの使用を可能にする。自動−特定可能な目標は、「単一ポイントアダプター」の三次元参照座標即ち光学的目標又は参照位置のいずれかを見出すのに使用される。「２ポイントアダプター」は、２つ以上の光学上可視的な目標及び１つ以上の力学的又は仮想的ポイントよりなる装置である。「２ポイントアダプター」と「マルチポイントアダプター」の区別は、第１には、「２ポイントアダプター」の空間的位置における追加の情報無しには、光学上可視的な目標と力学的又は仮想的ポイントの間の三次元的関連性が確立され得ないということである。幾何学用語において、「２ポイントアダプター」のポイントは、６つのパラメータを用いた三次元空間類似点の変換[3D spatial similarity transformation]を決定するために使用することができない。通常、「２ポイントアダプター」を用いて計算すべきポイントは、２つの光学的目標を有する三次元直線にある。「２ポイントアダプター」の典型的な例は：「二重ベクトル目標」である。このアダプターは、典型的には、２つの光学上可視的な目標よりなる。力学的又は仮想的ポイントの重要なことは、２つの光学上可視的な目標を有する空間直線上にあることであり、且つ１つ又は双方の目標からのその（空間的）距離が知られているか又は２つの光学上可視的な目標の幾何学的中心とすることができることである。１つ以上の自動−特定可能な目標を使用して、特定の「２ポイントアダプター」を特定し： −アダプターを特定し、その幾何学的パラメータ及び／又は計算すべき１つ以上のポイントに対する名称付けの慣例[naming convention]を得る。 −アダプターを特定し、１つ以上の光学的目標及び／又はアダプターの１つ以上の参照位置の空間座標を修正する。 −アダプターを特定し、特定のソフトウェアを制御する又はシステムによる一定動作を示す。「マルチポイントアダプター」は、対象及び／又は１つ以上の力学的又は仮想的ポイントに対して幾何学的に関連性のある、３つ以上の光学上可視的な目標よりなる装置である。「マルチポイントアダプター」は、例えば、アダプター又はこれに物理的に接続する対象の空間位置並びにオリエンテーションを決定するのに使用することができる。更に、アダプター又はアダプターに物理的に接続する他の対象における１つ以上のポイントの空間位置を得るのに用いることができる。「マルチポイントアダプター」の例は： −Ｖ−プレート[V-Plates]：３つの光学的目標及び３つの半球体よりなる装置である。 −ロボット較正装置[Robot Calibration Fixture]：ロボットを較正するためにロボットに取り付けられた装置である。 −プローブの三次元座標を決定するためのＣＭＭタッチプローブに接続する３つ以上の光学的目標よりなる、デジピン並びに他の装置などのタッチプローブ。 −ツール装置[Tooling Fixtures]：製作製造法における構成要素を位置させるのに役立つツールにおける任意の装置である。 −ツールホルダー[Tool holder]又はツール（ドリル、つかみ具、カッター、並びに他の末端作動体[end effector]）：これらはロボット又はロボットアーム、ＣＮＣ機械の他に更にハンド−ホールド[hand-hold]装置などの製作システムにおけるものとすることができる。である。自動−特定可能な目標は： −特定のアダプターを特定し、その幾何学的特性を得る及び／又はその空間参照座標を得る。 −特定のアダプターを特定し、特定の動作又は不可視の目標を自動的に計算することなどを実施するための計算を開始する。に対して使用される。備考： −目標：ツールホルダー又は他の場所に設置して、コンピュータープログラムにより自動的に特定し、標識し次いで測定することができる。 −目標の自動的測定：自動的にカメラを修正するために１つ以上のカメラのオリエンテーションを決定することを目的とする。 −オリエンテーションの更新。 −カメラを自動的に修正する３又は４つの目標を有するツール。 −自動的に特定し得る且つ１．空間に配置される装置の位置及び／又は姿勢２．空間においてこれらのポイントに物理的に接続される１つ以上の他のポイントの位置を得るために使用される３又は４つのポイントを有する装置。自動化オリエンテーションを実施し、対象のポイントに対する近似値を自動的に計算するツール。ポイントが１つのイメージ中においてその標識を示すことによりポイント標識される場合の方法。ロボット、ＣＭＭ、ＣＮＣ機械などの他の装置に位置するコード化目標。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to three-dimensional image measurement using photogrammetry. The invention applies to three-dimensional image measurement, but can also be applied to other electro-optical systems. Three-dimensional image measurement can be applied to all fields where three-dimensional geometric or other information is extracted from an image and the image is obtained from a standard image system or other device such as an image radar or sonar. A typical field of application is dimensional measurement performed in engineering, as well as in the arts and medicine fields, in industrial processes that achieve quality control from design, development and manufacturing. BACKGROUND OF THE INVENTION The background of the present invention is a methodology aimed at automating manual operation of a three-dimensional image measurement system. For example, today robots are programmed off-line which means teaching the robot using a computer simulation program. Due to the technical limitations of the mechanical movement of the robot arm, there is a difference between the programmed position and the actual position of the robot arm. This difference can be measured using a robot calibration system to obtain correction polynomials for different ankles. Using such a correction to the simulation can increase the accuracy of the actual robot operation. A 3 or 4 CCD camera is mounted near the robot and the measured amount is monitored. The camera detects an auto-recognizable target attached and particularly associated with the tool center point. These detections activate the calibration method and establish corrections for the simulation. Set goals to facilitate automatic detection and identification. For example, the goal can be set as a white circle with concentric rings on a black base. Around the concentric rings, there are other concentric rings as beacon regions in which the 10-bit target specification is coded. The center circle has a black dot at its center to facilitate manual measurement. Black and white are the colors selected for maximum contrast. Thus, part of the present invention, an auto-recognizable target, has already been used. Many attempts have been made to achieve automation goals. All attempts achieve only partial results and / or are not suitable for a wide range of applications. One approach to automatically identifying individual goals has been expected in different forms and forms of goals. Targets made in various geometric shapes, such as circles, squares and crosses, were used to distinguish between two-dimensional patterns of targets. This approach requires a relatively large goal and does not tolerate a large number of different patterns. Other approaches use targets that have additional linear pattern areas near the annular target. This pattern is similar to a typical barcode. Such codes require relatively large intervals without being integrated using the target itself. These goals, called "coding" goals, were developed by several groups at the time. Another approach using a coded goal uses a bit pattern [bitpattern] around the goal. This pattern is a binary [binary] bit pattern designed to be independent of the target rotation. Two major drawbacks are common to these goals. When using CCD cameras, these are too small distances between the target and the code and are defined by codes, i.e. codes that are typical numbers like 1,2,3 and not alphanumeric signs. Use signs only. If the gap between the target and the code is insufficient, the measurement accuracy of the target is reduced. Groups with hundreds of goals can be identified using that approach. All codes specify that the same marker for the target be used as the marker coded in the target marker area. Thus, a group of markers is used by some systems to identify one particular group, which identifies the individual goals of that group. These techniques rely on the specific geometric relevance of all targets in a group that can be specified either in the image and / or in three-dimensional space. Other approaches to identifying elements use groups of targets that have a particular geometric relationship to one another and whose groups are identified from other targets in the image or in three-dimensional space. The disadvantage of these techniques is the reality that they constantly require several goals and do not take into account a very large number of different groups with reasonable economic effects and spatial needs. Thus, the above approach increases the number of identifiable markers in combination with the use of color. Another aspect of automation is the determination of the correspondence of signs that are not identifiable through their particular individual characteristics, such as sign, color, morphology, and the like. Two basic techniques have been developed to solve this problem. One uses the geometric relevance between the images, from which geometric conditions can be obtained, ie what is called an epipolar line. Using this technique, correspondence between a very large number of goals can be established automatically. A similar approach that uses geometrical associations between images and image and object spacing is Multiphoto Geometrically Constrained Matching. Other approaches use the three-dimensional relationship of points directly. Both techniques focus on only a part of the problem, as they require that the external orientation and / or the relative orientation of the image be known as being based on theory. Establishing correspondence of homologous points in an image can be performed by using three-dimensional relationships of points in addition to epipolar geometry. The known solutions of these approaches for automatically identifying individual goals are more limited and exhibit drawbacks in the methods described below. 1. Inability to measure goals accurately (not in all technologies). 2. Although only numerical indicators are added to the target, many applications require alphanumeric indicators. 3. A group of targets requires a much larger spacing than a target with an added marker area. 4. Goal groups are not sufficiently distinguishable from other goals in applications with a large number of goals. Automatically identifiable targets have already been designed using film-based 3D image measurement systems. It does not undertake the imaging characteristics of a CCD sensor or other digital imaging system. Establishing a correspondence does not establish an initial orientation of the image with an auto-identifiable goal. For the complete system, these are: Automatic object identification. To provide a mechanism to automatically load all relevant data for a particular application. 2. Provide the highest measurement accuracy, immunity to occlusion, and alphanumeric markers. 3. To provide automatic identification of adapters that does not depend on knowledge in spatial location. Does not give. In general, the existing methods focus on only part of the problem at the moment. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the invention to provide, in part or in whole, a partial or complete automation of dimension measurement using image metrology. Most importantly, systems in which 3D image measurement is performed completely automatically, such as automated manufacturing systems when operating robots or other manufacturing systems, such as machining, sizing, and operation. System. It is another object of the present invention to provide a higher degree or complete automation in three-dimensional image measurement and / or other uses when using such a system. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention applies to the following subtasks:-Finding a goal to automatically determine the external orientation of an image. -Finding targets in multiple images to determine homologous points in these images. Finding targets from different fields of view in the electro-optical system and determining their relationship. -Identify goals that are useful as references for the definition of the coordinate system. -Identify the measurement adapter and identify the particular adapter and its geometric and / or other properties. Examples of such adapters are:-Individual targets for which some offsets and other geometric parameters are known-Two or more that form a straight line using another spatial position to which they refer Goals-three or more goals related to one or more other spatial locations. Examples are:-an adapter consisting of three or more visible targets and three or more hemispheres on the surface of the object. Visible targets and other locations are known in relative spatial relations. -An adapter consisting of three or more visible targets associated with one or more locations. Visible targets and other locations are known in relative spatial relations. Physical example is a touch probe [touchprobe] Lee metrics system [Imetrics system], a spindle and a target on the spindle holder [spindle holder] in Dejipen [DigiPen] or TI ² system. −LUT. The present invention is part of a future improvement of the three-dimensional image measurement system. The invention can be applied to other systems. Further, it is used in industrial manufacturing systems. DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention uses the following steps in current means, either on an individual basis or any combination of individual techniques. 1. Measurement Accuracy: The design of the auto-identifiable target is such that the distance between the center target and the landmark area used to identify the target, i.e., the area with binary or other codes, is large enough to It is such that the accuracy is not reduced so that the target can be located. This distance is determined to be at least equal to the diameter of the central target, provided that the central target provides optimal measurement accuracy, ie, is typically imaged at 6 pixels in diameter. 2. Exemption of Partial Occlusion of Sign Area: In many applications, a portion of the area containing the sign may be occluded with the imaging system and other objects between the sign area. In using auto-identifiable goals, techniques that use redundancy in the code, additional areas such as around the boundaries of signs, and theories based on theory, individually or in combination, avoid this problem. Can be. 3. Sign Freedom: Uses the conversion between a target sign and its physical sign to solve a problem that should apply to a particular target at a particular point to be labeled separately. Such an auto-identifiable target having the indicator "11" can be used as a target having the indicator "A". This can be accomplished, for example, using a look-up table when connecting a "user" sign to each physical sign of the target. This look-up table can be specified or fixed by the user. In addition, a double look-up table may be used, i.e., where the label is defined by a label area, the table is first converted to another label, and eventually to a label to be used in the next process. Related. For example, the marker at the target includes the marker "11". In the goal, the name "A" can be used to identify to a person, but in certain applications the goal should be used as goal "X". This helps to reduce the number of auto-identifiable targets that are physically required to fulfill all of the large number of different applications. 4. Identifying a measurement object: Here, one or more auto-identifiable targets are used to identify a specific object. For example, the food of car model "A" has an auto-identifiable target with the sign "K" and the food of car model "B" has an auto-identify with the sign "Y". Have a possible goal. One or more labels can be used. Based on this information, data relating to a particular object may be automatically selected. Using the identification of such objects as a safe guard (eg, when performing further quality checks in manufacturing) and / or loading data is relevant to the particular object. 5. Default Project Strategy: The methodology used for auto-identifiable goals is that if the data is relevant to a particular behavior (eg, coordinates of reference locations, compensation for adapters) , Measurements to be performed), collected in the “default projection”. This can be a collection of files containing relevant data, specific access to a database, or some other technique for storing and accessing suitable data. 6. Automated Orientation: In the setup of a measurement system, an auto-identifiable target in which the external orientation and / or the relative orientation of one or more cameras / images is automatically calculated. During the measurement, the auto-identifiable target is used to automatically calculate the external orientation of one or more cameras / images, and the result between the camera and the object to which the auto-identifiable target is fixed. Techniques to describe relationships as and / or to perform other measurements. Any technique for establishing a particular coordinate system using three or more auto-identifiable targets. In all these approaches, the three-dimensional coordinates of at least three auto-identifiable targets must be known. 7. Automated Measurement: Using an auto-measurable target, establish the geometric relevance of the image with respect to an auto-identifiable target (external orientation) or some arbitrary coordinate system, eg one An approach where the correspondence between standard targets in two or more images can be established in relation to the camera / image (relative orientation). Determining the external orientation of the individual images, determined before the start of the measurement or during the course of the measurement, for at least three auto-identifiable targets whose three-dimensional spatial coordinates are known in some three-dimensional coordinate systems . Determination of homologous points in the image. This can be used, for example, to calculate the relative orientation of these images. Automatic-a combination of identifiable goals and standard goals. This technique is an auto-identifiable target and the relevance between a target already located in the image but not specified (i.e., a particular target in the image and the target space and / or the corresponding image in another image). Through the other goals that are not known), it is possible to establish the spatial geometric relevance of the images, that is to say either their external orientation or the relative orientation, and the geometrical relevance of these images To identify which can be calculated using the correspondence between homologous targets imaged in different images (ie, the external orientation or its relative orientation) and / or the geometric relevance of the imaged image. The three-dimensional outline of the target to be specified is specified. The target may be any other characteristic of the object located in the image or group of images in addition to the retroreflective target. 8. Scale bar: one or more auto-identifications to identify a particular scale bar and obtain a calibrated distance or distances (if more than one point is located on the scale bar) Use of possible goals. The following elements are part of this technology: 1) Identify a particular scale bar 2) Help in exploring other targets on the scale bar 3) How many on the scale bar to improve accuracy and certainty The use of known distances These can be applied individually or in combination. 9. Particular adapters or subjects are identified using one or more labels. The use of a single adapter or a group of adapters is used in order. A particular object is identified using one or more indicators. Such objects are:-individual points with or without some given properties, such as XYZ coordinates for orientation. Using the markers, the three-dimensional spatial coordinates of the points can be retrieved from the database, the external orientation calculated, and several coordinate systems calculated by a spatial similarity transformation. -Individual labels that help identify the adapter with its properties. These can be, for example, button-like target offsets, vector distances to reduce double vector distances or hidden point bars. -A multi-point adapter when using the markers to discover geometric relationships between the visible target and other points which are particularly geometrically relevant to the target. -Specific scale bar. -Other devices such as specific touch probes or spindles or other manufacturing equipment, as well as other objects to be specified. It can be. The adapter may be one or more automatic in any type of adapter-an identifiable goal is:-Identify the specific adapter to get the geometric parameters of the adapter-Identify the specific adapter and store it in a database or other storage From the mechanism, modify its three-dimensional spatial coordinates-any technique for identifying a particular adapter and controlling software to perform a particular measurement sequence or other process. Examples: a) The system finds a double vector target and automatically calculates the mechanical points associated with the two optical targets. b) The system finds a particular target group and instructs the robot to act and grab the small pieces. It then first defines the number of adapters and then defines the use of auto-identifiable targets with these adapters. Single point adapter: A "single point adapter" is one optically visible target, such as a retro-reflective target or LED, and one or more mechanical points, such as the position of a shank, optical and A device consisting of the center of a sphere when the relationship of the mechanical target is known and usually fixed. Typical examples are:-"button-like target", consisting of one optical target on a mechanical component with a shank that fits into a tooling hole. The target is at the center of the shank axis but at a fixed distance from the mechanical interface. Targets integrated into a partial sphere, such as targets integrated into a Taylor Hobson sphere. It is. Auto-identifiable goals are used to identify individual "single point adapters" and derive general geometric properties from the database. Such information can be an offset of the optical target and one or more mechanical points. This allows the use of adapters with different offsets in one measurement operation without the need for the user to specify the adapter and without expecting the application of one particular adapter with a particular offset to a specific location. I do. The auto-identifiable target is used to find the three-dimensional reference coordinates of the "single point adapter", either an optical target or a reference position. A "two point adapter" is a device consisting of two or more optically visible targets and one or more mechanical or virtual points. The distinction between a "two-point adapter" and a "multipoint adapter" is firstly that, without additional information on the spatial position of the "two-point adapter", the optically visible target and the mechanical or virtual point That no three-dimensional relationship between them can be established. In geometric terms, the points of the "two-point adapter" cannot be used to determine a 3D spatial similarity transformation using six parameters. Usually, the point to be calculated using the "two-point adapter" is on a three-dimensional line with two optical targets. A typical example of a "two-point adapter" is: "Double vector target". This adapter typically consists of two optically visible targets. The important thing about a mechanical or virtual point is that it lies on a spatial line with two optically visible targets, and its (spatial) distance from one or both targets is known. Or it can be the geometric center of two optically visible targets. Identify a particular "two-point adapter" using one or more auto-identifiable goals: identify the adapter, its geometric parameters and / or names for one or more points to be calculated Get the naming convention. Identify the adapter and modify the spatial coordinates of one or more optical targets and / or one or more reference locations of the adapter. -Identify the adapter and control certain software or indicate certain actions by the system. A "multipoint adapter" is a device consisting of three or more optically visible targets that are geometrically related to an object and / or one or more mechanical or virtual points. A “multipoint adapter” can be used, for example, to determine the spatial position and orientation of the adapter or the object to which it is physically connected. In addition, it can be used to obtain the spatial location of one or more points on the adapter or other object physically connected to the adapter. Examples of "multipoint adapters" are:-V-Plates: a device consisting of three optical targets and three hemispheres. Robot Calibration Fixture: A device attached to the robot to calibrate the robot. A touch probe, such as a digipin and other devices, consisting of three or more optical targets connected to a CMM touch probe for determining the three-dimensional coordinates of the probe. Tooling Fixtures: Any device in a tool that helps locate components in a fabrication process. -Tool holders or tools (drills, grippers, cutters and other end effectors): these are robots or robot arms, CNC machines and also hand-holds. It can be in a production system such as a device. It is. Automatic-Identifiable Goals:-Identify a specific adapter and get its geometric properties and / or get its spatial reference coordinates. -Identify specific adapters and initiate calculations to perform such things as automatically calculating specific actions or invisible targets. Used for Remarks:-Goal: Installed in a tool holder or other place, can be automatically identified, labeled and measured by computer program. -Automatic measurement of the target: the aim is to determine the orientation of one or more cameras to automatically correct the cameras. -Orientation updates. A tool with three or four targets that automatically corrects the camera. -Can be automatically identified and 1. the position and / or orientation of the device placed in the space; A device with three or four points used to obtain the position of one or more other points physically connected to these points in space. A tool that performs automated orientation and automatically calculates an approximation to the point of interest. A method where a point is marked by indicating its sign in one image. Coded targets located on other devices such as robots, CMMs, CNC machines.

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項【提出日】１９９８年２月１９日（１９９８．２．１９）【補正内容】上の同心の環を有する白色の円として設定することができる。同心の環の周りには、１０ビットの目標の特定化がコード化されている標識領域としての他の同心の環が存在する。中心の円は、その中心に黒色の点を有し、手動測定を容易にしている。黒色と白色は、最大コントラストを得るために選択された色である。従って、本発明の一部分、即ち自動−認識可能な目標は既に使用されている。自動化の目標を達成するための多くの試みが為されてきた。全ての試みは、部分的な結果だけしか達成されない及び／又は広範囲の用途に適していない。個々の目標を自動的に特定する１つの手法は、目標の異なる形態並びに形において期待されてきた。円、四角形並びに十字形のような様々な幾何学的な形で作られた目標が、目標の二次元パターン間において区別するために用いられた。この手法は比較的大きな目標を必要とし、非常に多数の異なるパターンを許容しない。他の手法は、環状の目標の近傍における追加の線状のパターン領域を有する目標を用いる。このパターンは、典型的なバーコードに類似する。そのようなコードは目標自体を用いて積分されずに、比較的に大きな間隔を必要とする。これらの目標は、「コード化」目標と称され、当時幾つかのグループによって開発された。これらのコード化された目標の例は、刊行物「受動的目標標識を用いた粗野なビデオ対象物認識及びポーズの決定[Robust video object recognition and pos edetermination using passive target labels]」；SPIE Vol．1829，Cooperati ve Intelligent Robotics in Space III(1992年)，第2〜12頁に記載されている。この刊行物は、これらの目標において、目標の全てが１つの同一平面上に位置しなければならない、イメージのオリエンテーションを計算することを目的とする、１つの標識領域と組み合わせた４つの目標を用いた三次元イメージ計測法を開示している。コード化目標を用いる他の手法は、目標の周りにあるビットパターン[bit pat tern]を使用する。このパターンは、目標の回転に左右されないように設計されたバイナリー[binary]ビットパターンである。２つの主要な欠点がこれらの目標に共通する。ＣＣＤカメラを用いる場合、これらは目標とコードとの間の距離が小さすぎて、コード、即ち１、２、３のような典型的な数字であって、英数字標識ではないコードによって規定される標識のみを使用する。目標とコードとの間隔が不十分だと目標の測定精度が低下する。数百の目標を有するグループは、その手法を用いて識別可能である。全てのコードは、目標の標識領域中にコード化される標識として、目標に対する同じ標識を使用することを規定する。従って、標識のグループは、幾つかのシステムによって使用されて１つの特定のグループを特定し、これによりそのグループの個々の目標が特定される。これらの技術は、イメージ及び／又は三次元空間中のいずれかに特定され得るグループ中の全ての目標の特定の幾何学的関連性に依存する。補正請求の範囲１．自動−特定可能な目標を用いた三次元イメージ計測法であって、中心の目標からの距離において、中心の目標の周りに位置する及び／又は隣接する、標識を有する標識領域を適用し、至適な測定精度を設計して中心の目標を位置させ得る精度を低下させないようにする場合に、前記距離が少なくとも中心の標識の半径に等しい値に設定されることを特徴とする三次元イメージ計測法。２．前記距離が中心目標の結果として決定され、直径において典型的には６画素でイメージされることを特徴とする請求項１記載の三次元イメージ計測法。３．例えばコードにおける冗長性を用いる技術、標識の周りの境界などの追加の領域、又は別個にもしくは組み合わせて用いることができる自動−特定可能な目標における理論に基づいた知見などの標識領域の部分的な閉塞の免除を設置することを特徴とする請求項１又は２記載の三次元イメージ計測法。４．目標の標識とその物理的標識との間の転換を得て、別個に標識しようとする特定のポイントにおける特定の目標を適用する標識の自由を設定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。５．自動−特定可能な目標の１つ以上の標識を用いて、特定の対象を特定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。６．データ、例えば、座標の参照位置、アダプターに対する補正、実施すべき測定、特定の動作に対する関係をデフォルト投影において制御することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。７．少なくとも３つの自動−特定可能な目標の三次元座標が知られており、測定システムのセットアップにおいて自動−特定可能な目標を用いて、１つ以上のカメラ／イメージの外部オリエンテーション及び／又は相対的オリエンテーションを自動的に計算する手法によって、自動化されたオリエンテーションを確立することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。８．測定中に自動−特定可能な目標を用いて１つ以上のカメラ／イメージのオリエンテーションを自動的に計算し、自動−特定可能な目標が固定されている対象及びカメラの間の関連における結果としての変化を説明する及び／又は他の測定を実施する手法によって、自動化オリエンテーションを確立することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。９．３つ以上の自動−特定可能な目標を用いて特定の座標系を確立する手法によって、自動化オリエンテーションを確立することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 10．自動−特定可能な目標を用いて自動−特定可能な目標に関連する座標系又は複数の任意の座標系に関して、イメージの幾何学的関連を確立し、２つ以上のイメージ中の標準目標間の対応を確立し得るようにする手法によって、自動化測定を達成することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 11．幾つかの三次元座標中の三次元空間座標が知られている少なくとも３つの自動−特定可能な目標を用いて、測定の開始前又は測定の過程中において決定される前のいずれかに、個々のイメージのオリエンテーションを決定する手法によって、自動化測定を達成することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 12．自動化測定を、イメージ中の相同なポイントを決定する手法によって達成することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 13．自動−特定可能な目標及び既にイメージ中に位置するが、特定されていない結果としての目標によってイメージの空間幾何学的関連性を確立し、これらのイメージの空間的関連及び／又はイメージされているものにおけるイメージの幾何学的関係を用いて計算し得るようにする、特定すべき目標の三次元幾何学を用いて異なるイメージ中にイメージされる相同な目標間の対応を確立する手法によって、自動化測定を達成することを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 14．座標系の特定のため参照として定義される、自動−特定可能な目標を特定することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 15．測定アダプターの特性を用いて、特定のアダプターを特定する測定アダプターを特定することを特徴とする請求項１〜１４のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 16．特定のスケールバーを特定し、較正した距離を得ることを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 17．アダプターの任意の種類において１つ以上の自動−特定可能な目標を適用することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 18．特定のアダプターを特定し、アダプターの幾何学的パラメータを得ることを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 19．特定のアダプターを特定し、データーベース又は他の記憶機構からその空間座標を補正することを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。 20．特定のアダプターを特定し、特定の測定シーケンスを又は他の方法を実施するようなソフトウェアを制御することを特徴とする請求項１〜１９のいずれか１項に記載の三次元イメージ計測法。[Procedure of Amendment] Article 184-8, Paragraph 1 of the Patent Act [Submission date] February 19, 1998 (February 19, 1998) [Correction contents] It can be set as a white circle with an upper concentric ring. Around concentric rings Is the other concentric as the beacon area where the 10-bit target specification is coded Ring exists. The center circle has a black dot at its center to facilitate manual measurement ing. Black and white are the colors selected for maximum contrast. Thus, part of the present invention, an auto-recognizable target, has already been used. Many attempts have been made to achieve automation goals. All attempts are part Only partial results are achieved and / or not suitable for a wide range of applications. One approach to automatically identifying individual goals is to use different forms and shapes of goals. Has been expected. Created in various geometric shapes such as circles, squares and crosses The target was used to distinguish between two-dimensional patterns of the target. This The method requires relatively large goals and does not tolerate a large number of different patterns. No. Another approach is to use an eye with an additional linear pattern area near the annular target. Use a mark. This pattern is similar to a typical barcode. Such a co C requires a relatively large interval without being integrated using the target itself. these The Goals are called “coded” goals and were developed by several groups at the time. Was. Examples of these coded goals can be found in the publication, “Rough Robust video object recognition and pos determination edetermination using passive target labels] ”; SPIE Vol. 1829, Cooperati ve Intelligent Robotics in Space III (1992), pp. 2-12 . This publication states that in these goals, all of the goals are located on one coplanar plane. The goal is to calculate the orientation of the image that must be 3D image measurement method using four targets combined with one sign area Has been disclosed. Another approach to using coded targets is to use bit patterns around the target. tern]. This pattern is designed to be independent of the target rotation This is a binary bit pattern. Two major drawbacks are these goals Common to If a CCD camera is used, these will be the distance between the target and the code. Too small, codes, ie typical numbers like 1,2,3, alphanumeric Use only signs that are defined by codes that are not signs. Between the goal and the code Insufficient intervals reduce target measurement accuracy. Groups with hundreds of goals, It can be identified using that technique. All codes must be in the target sign area Stipulates that the same marker for the target be used. Thus, a group of signs may be used by some systems to Are identified, which identifies the individual goals of the group. this These techniques involve a glue that can be specified anywhere in the image and / or three-dimensional space. It depends on the specific geometric relevance of all goals in the loop. Claims for amendment 1. Automatic-a three-dimensional image measurement method using identifiable targets, where a central target At a distance from the marker located around and / or adjacent to the central target Can apply the labeling area with the design of the optimal measurement accuracy and position the central target If the accuracy is not reduced, the distance is at least the radius of the central marker A three-dimensional image measurement method characterized by being set to a value equal to: 2. The distance is determined as a result of the center target and is typically 6 pixels in diameter The three-dimensional image measurement method according to claim 1, wherein the image is obtained by: 3. Additional techniques, such as techniques that use redundancy in the code, boundaries around signs, etc. Regions or auto-identifiable eyes that can be used separately or in combination Set exemptions for partial blockage of the sign area, such as the theory-based knowledge of the sign The three-dimensional image measurement method according to claim 1 or 2, wherein: 4. Gain conversion between the target sign and its physical sign and attempt to sign separately Characteristic setting the sign freedom to apply specific goals at specific points The three-dimensional image measurement method according to claim 1. 5. Auto-Identify a specific target using one or more indicators of an identifiable goal. The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 4, wherein 6. Data, e.g. reference position of coordinates, correction for adapter, measurement to be performed Control the relationship to specific actions in the default projection. The three-dimensional image measurement method according to claim 1. 7. The three-dimensional coordinates of at least three auto-identifiable targets are known and measured Automated system set-up using one or more identifiable goals External and / or relative orientation of the camera / image Establish an automated orientation by automatically calculating The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 6, wherein: 8. Auto-measurement-one or more camera / image orientations using identifiable targets Automatically calculate the orientation and auto-target for which the identifiable goal is fixed And / or other measurement to explain the resulting change in the association between the camera and Establish an automated orientation by implementing The three-dimensional image measurement method according to claim 1. 9. A method of establishing a specific coordinate system using three or more auto-identifiable targets. 9. The method according to claim 1, wherein an automation orientation is established. 3. The three-dimensional image measurement method according to claim 1. Ten. Auto-identifiable target using auto-identifiable target coordinate system or For multiple arbitrary coordinate systems, establish the geometric relationship of the images and Automated measurement by techniques that allow establishing correspondence between standard objectives in the image The three-dimensional image according to any one of claims 1 to 9, wherein Di measurement method. 11． At least three autonomous coordinates whose three-dimensional spatial coordinates are known among several three-dimensional coordinates Dynamic-determined using a identifiable goal before the start of the measurement or during the course of the measurement Somewhere before, the method of determining the orientation of individual images 11. The method according to claim 1, wherein the automatic measurement is achieved. 3D image measurement method. 12． Automated measurements are achieved by means of determining homologous points in the image The three-dimensional image measurement according to any one of claims 1 to 11, wherein Law. 13. Auto-identifiable target and already located in the image but not identified The resulting goals establish the spatial geometric relevance of the image and Spatial association of images and / or geometry of images in what is being imaged Using the three-dimensional geometry of the target to be identified, which can be calculated using geometric relationships Techniques to establish correspondences between homologous targets imaged in different images. And thereby achieving automated measurement. 3D image measurement method. 14. Identify an auto-identifiable target defined as a reference to identify the coordinate system The three-dimensional image measurement according to any one of claims 1 to 13, Law. 15． A measurement adapter that identifies a specific adapter using the characteristics of the measurement adapter The three-dimensional image according to any one of claims 1 to 14, wherein Image measurement method. 16． Claiming a particular scale bar to obtain a calibrated distance. The three-dimensional image measurement method according to any one of items 1 to 15. 17． Apply one or more auto-identifiable goals on any type of adapter The three-dimensional image measurement according to any one of claims 1 to 16, Law. 18． Identify specific adapters and get adapter geometric parameters The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 17, wherein: 19. Identify a specific adapter and its space from a database or other storage The three-dimensional image according to claim 1, wherein coordinates are corrected. Image measurement method. 20. Identify specific adapters and perform specific measurement sequences or other methods 20. A computer according to claim 1, wherein said software is controlled. The three-dimensional image measurement method described in the section.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (81) Designated countries EP (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, L U, MC, NL, PT, SE), OA (BF, BJ, CF) , CG, CI, CM, GA, GN, ML, MR, NE, SN, TD, TG), AP (KE, LS, MW, SD, S Z, UG), UA (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD , RU, TJ, TM), AL, AM, AT, AU, AZ , BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CU, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, GB, G E, HU, IL, IS, JP, KE, KG, KP, KR , KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, NZ, P L, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK , TJ, TM, TR, TT, UA, UG, US, UZ, VN, YU

Claims

[Claims] 1. Automatic-a three-dimensional image measurement method using an identifiable target, wherein the target and / or Or an external orientation of an image consisting of a target pattern or group A three-dimensional image measurement method characterized in that 2. In multiple images, find an auto-identifiable target, and then 3. The three-dimensional image according to claim 1, wherein homologous points in the image are established. Image measurement method. 3. Find auto-identifiable targets in different views and then correlate them 3. The three-dimensional image measurement method according to claim 1, wherein a relationship is established. 4. Identify an auto-identifiable target defined as a reference to identify the coordinate system The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 3, wherein . 5. A measurement adapter that identifies a specific adapter using the characteristics of the measurement adapter The three-dimensional image according to any one of claims 1 to 4, wherein the three-dimensional image is specified. Page measurement method. 6. Consisting of a central target and a sign area, by positioning the central target, Distance where the marker area is sufficiently large from the center target so as not to reduce the accuracy The three-dimensional image according to any one of claims 1 to 5, wherein the three-dimensional image is applied. Page measurement method. 7. If the distance is set for optimal measurement accuracy, at least the center target 7. The three-dimensional image meter according to claim 6, wherein the value is set to the same value as the diameter of the three-dimensional image. Measurement method. 8. The distance is determined as a result of the center target and is typically 6 pixels in diameter The three-dimensional image measurement method according to claim 7, wherein the image is obtained by: 9. Additional techniques, such as techniques that use redundancy in the code, boundaries around signs, etc. Regions or auto-identifiable eyes that can be used separately or in combination Set exemptions for partial blockage of the sign area, such as the theory-based knowledge of the sign The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 8, wherein: Ten. Gain conversion between the target sign and its physical sign and attempt to sign separately Characteristic setting the sign freedom to apply specific goals at specific points The three-dimensional image measurement method according to claim 1. 11． Auto-Identify a specific target using one or more indicators of an identifiable goal. The three-dimensional image measurement method according to claim 1, wherein: 12． Data, e.g. reference position of coordinates, correction for adapter, measurement to be performed Control the relationship to specific actions in the default projection. The three-dimensional image measurement method according to claim 1. 13. The three-dimensional coordinates of at least three auto-identifiable targets are known and measured Automated system set-up using one or more identifiable goals External and / or relative orientation of the camera / image Establish an automated orientation by automatically calculating The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 12, wherein . 14. Auto during measurement-external to one or more cameras / images using identifiable targets Automatically calculates orientation and auto-identifiable goals are fixed Explain the resulting change in the association between the object and the camera and / or The feature is to establish the automation orientation by the method of performing the measurement The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 13. 15. A method of establishing a specific coordinate system using three or more auto-identifiable targets. Thus, an automated orientation is established. The three-dimensional image measurement method according to any one of the preceding claims. 16． Auto-identifiable target using auto-identifiable target coordinate system or For multiple arbitrary coordinate systems, establish the geometric relationship of the images and Automated measurement by means of establishing a correspondence between standard objectives in the four messages The three-dimensional image according to any one of claims 1 to 15, wherein Image measurement method. 17． At least three autonomous coordinates whose three-dimensional spatial coordinates are known among several three-dimensional coordinates Dynamic-determined using a identifiable goal before the start of the measurement or during the course of the measurement Somewhere before, the method of determining the external orientation of individual images Therefore, an automated measurement is achieved. The three-dimensional image measurement method described in 1. 18． Automated measurements are achieved by means of determining homologous points in the image The three-dimensional image measurement according to any one of claims 1 to 17, wherein Law. 19. Auto-identifiable target and already located in the image but not identified The resulting goals establish the spatial geometric relevance of the image and Spatial association of images and / or geometry of images in what is being imaged Using the three-dimensional geometry of the target to be identified, which can be calculated using geometric relationships Techniques to establish correspondences between homologous targets imaged in different images. 19. The method according to claim 1, wherein the automatic measurement is achieved. 3D image measurement method. 20. Claiming a particular scale bar to obtain a calibrated distance. The three-dimensional image measurement method according to any one of items 1 to 19. twenty one. Apply one or more auto-identifiable goals on any type of adapter The three-dimensional image measurement according to any one of claims 1 to 20, wherein Law. twenty two. Identify specific adapters and get adapter geometric parameters The three-dimensional image measurement method according to any one of claims 1 to 21, wherein: twenty three. Identify a specific adapter and its space from a database or other storage The three-dimensional image according to claim 1, wherein coordinates are corrected. Image measurement method. twenty four. Identify specific adapters and perform specific measurement sequences or other methods 24. A computer according to claim 1, wherein said software is controlled. The three-dimensional image measurement method described in the section. twenty five. Automatic 3D image measurement-a device that uses an identifiable target. And / or external orientation of images consisting of target patterns or groups An apparatus for determining equipment for an application. 26. It consists of an arbitrary feature or a combination of features according to any one of claims 1 to 24. 26. The device of claim 25, wherein