JP2005043083A

JP2005043083A - 撮影誤差低減システム、撮影誤差低減方法、プログラム、及び記録媒体

Info

Publication number: JP2005043083A
Application number: JP2003200280A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Matsufuji; 和夫松藤; Akira Takakura; 章高倉; Toshiki Hara; 豪紀原; Yoko Hanada; 陽子花田
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2003-07-23
Filing date: 2003-07-23
Publication date: 2005-02-17

Abstract

【課題】制作効率が高く、高精度な３次元形状を取得できる撮影誤差低減システムを提供する。
【解決手段】撮影誤差低減システム１において、形状結合処理装置３は、撮影パラメータを３次元形状入力装置５に設定する。３次元形状入力装置５は、レーザ光の強度を変えて計測対象物１１の複数の撮影データを取得する。形状結合処理装置３は、３次元形状入力装置５が取得した複数の撮影データを受け取り、結合して高精度な１つの結合データを作成する。この結合データにより、撮影誤差を低減した計測対象物１１の３次元形状画像を得る。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、実物体の３次元形状を非接触で計測する３次元形状計測システムにに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータハードウェアの性能は急速に向上してきている。特にグラフィックスハードウェアやネットワークの情報転送速度はめざましい進歩を遂げており、汎用ＰＣでさえも高性能なハードウェアを搭載し、高速通信が進んできている。また、３次元入力装置を用いた実体物から３次元情報（形状や色）をデータ化し、コンピュータに取り込む技術も進歩してきている。
【０００３】
以上のことから、ネットワーク経由で３次元コンピュータグラフィックス（以下３ＤＣＧ）コンテンツを配信するサービスの需要が高まりつつある。従来の３ＤＣＧ制作方法（３ＤＣＧ制作アプリケーションで制作）では、３ＤＣＧコンテンツの制作コストが高くなるため、制作コストを低減する３次元形状入力装置が導入されるようになった。
【０００４】
例えば、レーザ光を用いた光切断方式の３次元形状入力装置が知られている。即ち、この方式は、レーザ光をスリット状にして対象物をスキャンし、その反射光をＣＣＤカメラで受光する。三角測量法の原理で、レーザ発光部から対象物までの方向と距離とを検出することで、対象物の３次元形状を計測する（特許文献１参照）。
【０００５】
また、複数の照射手段を設け、互いに異なる方向から対象物に照射し、収差による影響の低減、および計測精度を向上させる３次元形状計測装置がある（特許文献２参照）。
【０００６】
【特許文献１】
特開２０００−１３１０３１号公報
【特許文献２】
特開２０００−３２９５３１号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、レーザ光を用いた３次元形状入力装置において、反射率の低い対象物（即ち色が黒や濃紺）や、反射率の高い対象物（鏡など）は、レーザ光強度が弱いと、対象物に照射したレーザ光を読み取ることができないため、形状復元が困難となる。
【０００８】
レーザ光の強度を上げることで、この制約は低減され、広範囲計測が可能となるが、レーザ強度が上がることで計測誤差が生じやすくなる。これは対象物の色ごとに、計測に適正なレーザ光の強さが存在するためであり、不適正なレーザ光の強度では、計測誤差が生じやすくなるからである。
【０００９】
従来、計測誤差が生じた場合、その誤差部分を手動判別し、整形していたため、制作コストが高くなる原因となっていた。
【００１０】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、制作効率が高く、高精度な３次元形状を取得できる撮影誤差低減システムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために第１の発明は、対象物の３次元形状を撮影する形状入力装置と、前記形状入力装置が撮影する複数の撮影データを読み取る読取手段と、前記複数の撮影データを結合し、結合データを作成する結合データ作成手段と、前記結合データを記憶する記憶手段とを、具備し、前記形状入力装置は、レーザ強度を変えて前記対象物を複数回撮影し、前記対象物の撮影データを得ることを特徴とする撮影誤差低減システムである。
【００１２】
前記結合データ作成手段は、前記複数の撮影データを、重み付け法、最小二乗法、ロバスト推定法等を用いて結合し、結合データを作成する。即ち、レーザ強度を複数段階に変えて得られた複数の撮影データを、最適な手法で結合して高精度な３次元形状を得る。
【００１３】
重み付けの手段は、対象物の色に対して、適正なレーザ強度で取得した撮影データに大きく重み付けをする。例えば対象物が「淡色」である場合、レーザ強度が低い撮影データに重みを大きくして撮影データを結合する。
【００１４】
最小二乗法は、撮影データと結合データとの差の２乗和が最小となるようなパラメータを決定する手法であり、撮影データの誤差が正規分布を示す時の最尤推定法である。
【００１５】
ロバスト推定法は、例外値をある程度含む撮影データであっても、例外値の影響を受けにくい推定法である。
【００１６】
前記結合データ作成手段は、前記複数の撮影データを、レーザ強度が弱い撮影データほど優先して結合する。レーザ強度が弱いほど測定精度が高いので、レーザ強度が弱い撮影データを優先して結合する結合手法である。
【００１７】
形状入力装置は、レーザ光を用いた光切断方式の３次元形状入力装置である。レーザ照射機から照射されたレーザ光を、円筒形レンズでスリット状にし、ガルバノミラーで方向を変え、対象物に照射する。対象物をスキャンして反射光をＣＣＤ等の画像撮影装置で取り込み、三角測量法の原理で、レーザ発光部から対象物までの距離と方向を検出して、対象物の３次元形状を計測する。
【００１８】
撮影データとは、レーザ光をガルバノミラーで走査し、１回のスキャンで例えば６４０点×４８０点の計測を行い、各点ごとに対象物の奥行き情報（距離情報）を測定したデータである。本実施の形態では、レーザ強度を変えて、複数の撮影データを得る。
【００１９】
結合データとは、得られた複数の撮影データに、前述のいずれかの結合データ作成手段を施して得られる、高精度な対象物の３次元形状データである。
【００２０】
第１の発明の撮影誤差低減システムは、対象物の３次元形状を撮影する形状入力装置の複数の撮影データを読み取り、複数の撮影データを結合して結合データを作成する。形状入力装置は、レーザ強度を変えて対象物を複数回撮影し、対象物の撮影データを得る。結合データ作成手段は、重み付けの方法、最小二乗法を利用する方法、ロバスト推定法、レーザ強度が弱い撮影データを優先させる方法等がある。
【００２１】
第２の発明は、形状入力装置が対象物の３次元形状を撮影して得る、複数の撮影データを読み取る読取工程と、前記複数の撮影データを結合し、結合データを作成する結合データ作成工程と、前記結合データを記憶する記憶工程とを、具備し、前記形状入力装置は、レーザ強度を変えて前記対象物を複数回撮影し、前記対象物の撮影データを得ることを特徴とする撮影誤差低減方法である。
【００２２】
第２の発明の撮影誤差低減方法は、形状入力装置が対象物の３次元形状を撮影して得る、複数の撮影データを読み取り、複数の撮影データを結合して結合データを作成する方法である。形状入力装置は、レーザ強度を変えて対象物を複数回撮影し、対象物の撮影データを得る。
【００２３】
第３の発明は、コンピュータを、請求項１から請求項３記載のいずれかの撮影誤差低減システムとして機能させるためのプログラムである。
【００２４】
第３の発明のプログラムは、請求項１から請求項３記載の撮影誤差低減システムを機能させるものであり、このプログラムをネットワークを介して流通させることもできる。
【００２５】
第４の発明は、コンピュータを、請求項１から請求項３記載のいずれかの撮影誤差低減システムとして機能させるためのプログラムを記録した記録媒体である。
【００２６】
第４の発明の記録媒体は、請求項１から請求項３記載の撮影誤差低減システムを機能させるプログラムを記憶しており、この記録媒体を流通させることもでき、またこのプログラムをネットワークを介して流通させることもできる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る撮影誤差低減システム１の構成を示す図である。
【００２８】
（１．構成）
撮影誤差低減システム１は、計測対象物１１の３次元形状を、非接触で測定するシステムであり、形状結合処理装置３と、３次元形状入力装置５とで構成される。
【００２９】
（１−１．形状結合処理装置３の構造）
形状結合処理装置３は、図１に示すように、ＣＰＵ（中央処理装置）等の制御部１５と、ハードディスク等の記憶部１３と、ディスプレイ等の表示装置７と、キーボードやマウスなどの入力装置９等で構成される。
【００３０】
操作者は、入力装置９から撮影パラメータの入力を行う。撮影パラメータとは、計測対象物１１までの距離、撮影に使われるレーザ強度、画像撮影時の輝度などである。尚、幾つかのパターンの撮影パラメータを記憶部１３に登録し、それを選択するようにしても良い。
【００３１】
表示装置７は、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等の機器であり、撮影パラメータの設定項目や、計測された３次元コンピュータグラフィックスデータ（ポリゴン化された形状情報、及びテクスチャ情報）を表示する。
【００３２】
記憶部１３は、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の機器である。図３に記憶部１３の内容を示す。３次元形状入力装置５で測定された計測対象物１１の撮影データ２９、及び色情報３９を登録する。また、撮影データ２９を結合した結合データ３１を登録する。また、結合データ３１に色情報３９をつけて作成される３ＤＣＧデータ４１を登録する。
【００３３】
制御部１５は、入力装置９から入力される撮影パラメータを、３次元形状入力装置５に設定し、撮影処理の管理を行う。また、３次元形状入力装置５から、計測対象物１１の奥行き情報、及び色情報３９を読み込み、加工処理と結合処理を施して表示装置７に出力する。制御部１５の詳細構造を図２に示す。
【００３４】
制御部１５は、コンピュータのＣＰＵ等であり、処理機能により図２のような構造に分けられる。即ち制御部１５は、その機能により、３次元形状入力装置管理部２３と、撮影データ処理部２５と、撮影処理管理部２１と、結合処理部２７とで構成される。図２により、処理の流れとともに、制御部１５の各機能を説明する。
【００３５】
撮影処理管理部２１は、入力装置９から入力（ステップ４０１）された撮影パラメータを、３次元形状入力装置管理部２３に送り、更に形状入力装置管理部２３に対し撮影実行の命令を行う（ステップ４０２）。
【００３６】
３次元形状入力装置管理部２３は、撮影パラメータを３次元形状入力装置５に設定し、撮影処理を実行させる（ステップ４０３）。また、３次元形状入力装置５からの、計測対象物１１の奥行き情報（撮影データ２９）と色情報３９を取得し（ステップ４０４）、撮影データ処理部２５に送る（ステップ４０５）。
【００３７】
撮影データ処理部２５は、３次元形状入力装置管理部２３から計測対象物１１の奥行き情報（撮影データ２９）と色情報３９を読み込み、修正及び変換した後、撮影処理管理部２１に送る（ステップ４０６）。
【００３８】
撮影処理管理部２１は、撮影データ処理部２５から計測対象物１１の奥行き情報（撮影データ２９）と色情報３９を読み込み、結合処理部２７に送る（ステップ４０７）。
【００３９】
結合処理部２７は、レーザ強度の異なる奥行き情報（撮影データ２９）、及び色情報３９を撮影処理管理部２１から読み込み、結合して結合データ３１、３ＤＣＧデータ４１を作成し、撮影処理管理部２１に送る（ステップ４０８）。
【００４０】
撮影処理管理部２１は、奥行き情報（撮影データ２９）、色情報３９、結合データ３１、３ＤＣＧデータ４１を記憶部１３に登録する（ステップ４０９）。また、撮影処理管理部２１は、３ＤＣＧデータ４１を記憶部１３から読み出して（ステップ４１０）、表示装置７に３次元画像として表示させる（ステップ４１１）。
【００４１】
（１−２．３次元形状入力装置５の構造）
３次元形状入力装置５は、レーザ光による光切断方式を採用しており、レーザ照射装置１７と画像撮影装置１９とを備える。レーザ照射装置１７は、３次元形状入力装置管理部２３により設定された撮影パラメータを基に、計測対象物１１に対してレーザ光を照射する。図４に３次元形状入力装置５の構成を示す。
【００４２】
レーザ照射装置１７は、レーザ照射機３３と、円筒型レンズ３５と、ガルバノミラー３７とで構成される。レーザ照射機３３から照射されるレーザ光を、円筒型レンズ３５でスリット状にし、さらにガルバノミラー３７で方向を変えて計測対象物１１に照射する。計測対象物１１で反射されたレーザ光を、ＣＣＤ等の画像撮影装置１９が受光する。レーザ光は、一般照明光と比べて輝度が高いため、入力された画像内のレーザ照射部分を読み取ることができる。
【００４３】
レーザ照射機３３とガルバノミラー３７の位置関係、及びガルバノミラー３７の角度と受光データから、三角測量法を用いて計測対象物１１の奥行き情報（距離情報）を得る。ガルバノミラー３７の角度を変え、計測対象物１１を１回走査することで、画像撮影装置１９は例えば６４０点×４８０点の奥行き情報を取得する。
【００４４】
また、レーザを照射していないときの計測対象物１１の色を収集することで、色情報３９を取得し、奥行き情報と合わせて、計測対象物１１の３次元形状を復元する。
【００４５】
尚、３次元形状入力装置５は、レーザ強度が弱い時の方が、計測対象物１１の測定誤差が少ない。また、レーザ強度が弱い場合には、計測対象物１１の色が白っぽいものしか撮影できない。レーザ強度を上げることで、黒っぽい色の計測対象物１１が撮影できるが、測定誤差が生じ易くなる。
【００４６】
画像撮影装置１９は、撮影後の計測対象物１１の奥行き情報と色情報３９を、３次元形状入力装置管理部２３に送る。
【００４７】
（２．フローチャート）
次に、図５に本実施の形態における撮影誤差低減システム１のフローチャートを示す。
【００４８】
まず計測対象物１１の撮影準備として、操作者は計測対象物１１の設置、及び照明の調整などを行う。また、制御部１５は、入力された撮影パラメータ（計測対象物１１までの距離、レーザ強度、撮影時の輝度など）を、３次元形状入力装置５に設定する（ステップ１０１）。
【００４９】
次に、３次元形状入力装置５は、制御部１５が設定する撮影パラメータに従い、レーザ強度を変更しつつ同一視点から計測対象物１１を複数回撮影し撮影データ２９（計測対象物１１の奥行き情報）を得る（ステップ１０２）。
【００５０】
また、３次元形状入力装置５は、制御部１５の指示によりレーザ光を照射しないで計測対象物１１の色情報３９を収集し、撮影データ２９とともに形状結合処理装置３（制御部１５）に送る。
【００５１】
形状結合処理装置３の３次元形状入力装置管理部２３は、撮影データ２９と色情報３９を撮影データ処理部２５に送る。撮影データ処理部２５では、撮影データ２９を、格子状（６４０×４８０）のデータ配列に変換し、撮影処理管理部２１に送る。撮影処理管理部２１は、変換された複数の撮影データ２９を結合処理部２７に送り、結合処理部２７では、全撮影データの結合処理を行い結合データ３１を作成する（ステップ１０３）。また結合データ３１と色情報３９を３ＤＣＧデータ４１に変換する。結合処理方法については後述する。
【００５２】
撮影処理管理部２１は、結合処理部２７から、作成された３ＤＣＧデータ４１を読み出し、記憶部１３に登録する（ステップ１０４）。尚、記憶部１３には、撮影データ２９、結合データ３１、色情報３９を登録してもよい。
【００５３】
（３．撮影データ２９のデータ結合方法）
結合処理部２７における撮影データ２９のデータ結合処理について説明する。結合方法にはいくつかの手段が考えられ、ここでは２種類のデータ結合処理のフローチャートを図５、図６に示す。ただしフローチャート内で利用される結合方法は、記載された手法だけとは限らない。
【００５４】
撮影データ２９は、格子状の奥行き情報群として撮影データ２９配列Ｆ_ｉ（ｘ、ｙ）、１≦ｉ≦ｎ（ｎ：撮影回数）に格納される。例えばｘ＝６４０、ｙ＝４８０の格子状の２次元配列であるとすると、配列（６４０、４８０）の座標ごとに奥行き情報が格納されている。
【００５５】
尚、奥行き情報のない座標には、ＮＯＶＡＬＵＥ値が格納されている。例えば図８の撮影データ２９Ｆ_１（ｘ、ｙ）では、計測対象物１１の奥行き情報のある領域５３には奥行き情報が格納されているが、領域５１には奥行き情報がなくＮＯＶＡＬＵＥ値が格納されている。
【００５６】
また、全撮影データ２９の結合結果を結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）に格納する。初期値として結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の全座標に、ＮＯＶＡＬＵＥ値を格納する。
【００５７】
（３−１．撮影データ２９の第１のデータ結合方法）
撮影データ２９の、第１のデータ結合方法のフローチャートを図６に示す。また、第１のデータ結合方法を図８に示す。まず初期設定として、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の全座標に、ＮＯＶＡＬＵＥ値を格納する。
【００５８】
結合処理部２７は、撮影処理管理部２１から取得した全撮影データ２９の配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）〜Ｆ_ｎ（ｘ、ｙ）から、同一座標（ｘ、ｙ）の奥行き情報をｎ個抽出する（ステップ２０１）。
【００５９】
抽出したｎ個のデータから、奥行き情報が格納されている（即ちＮＯＶＡＬＵＥ値ではない）座標を抽出する。ここではｍ個（０≦ｍ≦ｎ）が抽出されたとする（ステップ２０２）。
【００６０】
次に結合処理部２７は、抽出したｍ個の奥行き情報を結合する。結合方法には、
（ａ）重み付け
（ｂ）最小二乗法
（ｃ）ロバスト推定法
等の方法を行い（ステップ２０３）、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の座標（ｘ、ｙ）に結合した値を代入する（ステップ２０４）。
【００６１】
（ａ）重み付けは、奥行き情報Ｆ_１（ｘ、ｙ）〜Ｆ_ｎ（ｘ、ｙ）に、それぞれ適切な重みを付け、式（１）を用いて算出する。
【００６２】
【数１】

【００６３】
ただし、重みαは式（２）のとおりとする。
【００６４】
【数２】

【００６５】
（ｂ）最小二乗法は、測定値（撮影データ２９）とモデル関数から得られる理論値（結合データ３１）の差の２乗和が最小となるようなモデル関数のパラメータを決定する手法のことで、式（３）が最小となるようなＳ（ｘ，ｙ）の値を求める。
【００６６】
【数３】

【００６７】
最小二乗法は、撮影データ２９の誤差が正規分布を示す時、最尤推定法といえる。
【００６８】
（ｃ）ロバスト推定法は、例外値をある程度含むデータ群であっても、比較的安定に代表値を推定できる方法である。式（４）は、ロバスト推定法の１つである、Ｍ−ｅｓｔｉｍａｔｏｒの評価関数である。式（４）が最小値をとるよう、Ｓ（ｘ，ｙ）の値を求める。
【００６９】
【数４】

【００７０】
尚、式（４）のρ関数は、
ρ（ｔ）＝ｔ^２／（σ＋ｔ^２） ……（５）
と表される。ｔは代表値との誤差であり、ρ（ｔ）は、ｔ＝０で唯一最小値を持つ正規関数である。即ち、代表値から離れた値は、代表値算出には殆ど影響力がなくなる。
【００７１】
以上のように、１座標ずつ、複数の撮影データ２９の結合処理を行い結合データ３１を算出して配列Ｓ（ｘ、ｙ）の対応する座標に代入する。例えばｘ＝６４０、ｙ＝４８０ならば、６４０×４８０個の座標に同様の結合処理を行い（ステップ２０５のＮＯ、ステップ２０６）、結合処理を終了する。
【００７２】
図８を用いて説明すると、レーザ強度の異なる、それぞれの撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）、Ｆ_２（ｘ、ｙ）、・・、Ｆ_ｎ（ｘ、ｙ）について、結合処理を行い、奥行き情報のある部分、即ち領域５３、領域５７、領域６１のデータについて、同じ座標（ｘ、ｙ）同士で結合処理を行う。
【００７３】
例えばｘ＝１０、ｙ＝１０の座標で、Ｆ_１（１０、１０）＝３２０、Ｆ_２（１０、１０）＝３１４、Ｆ_３（１０、１０）＝ＮＯＶＡＬＵＥ、・・、Ｆ_ｎ（１０、１０）＝３１０、とすると、奥行き情報のある撮影データ２９のみを抽出、即ちＦ_３（１０、１０）＝ＮＯＶＡＬＵＥは除外して、上記何れかの結合方法を用い結合データ３１配列Ｓ（１０、１０）を算出する。全ての座標について結合処理を行い、結合データ３１を作成する。計測対象物１１の、レーザ強度の異なる複数の撮影データ２９を結合処理し、精度の高い３ＤＣＧデータとして結合データ３１Ｓ（ｘ、ｙ）を得る。
【００７４】
（３−２．撮影データ２９の第２のデータ結合方法）
撮影データ２９の、第２のデータ結合方法のフローチャートを図７に示す。また、第２のデータ結合方法を図９に示す。
【００７５】
第２のデータ結合方法では、まず撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）〜Ｆ_ｎ（ｘ、ｙ）を、撮影時のレーザ強度の低い順に並べ替える。即ち撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）のデータが、最もレーザ強度の低い撮影データであるので、最も撮影精度が高い撮影データである。第２の結合方法は、この配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）を最も優先順位を高く設定し、順にＦ_２（ｘ、ｙ）、Ｆ_３（ｘ、ｙ）・・と、優先順位を落として結合し、結合データ３１を作成していく。
【００７６】
まず、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）を初期化する。即ち結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の全座標に、ＮＯＶＡＬＵＥ値を格納する（ステップ３０１）。全撮影回数をｎ回とし、ｉ＝１を設定する。
【００７７】
次に、結合処理部２７は、ｉ番目の撮影データ２９配列Ｆ_ｉ（ｘ、ｙ）を取得する（ステップ３０２）。ｉ＝１のとき、撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）を取得する。
【００７８】
次に、結合データ３１配列Ｓの座標（ｘ、ｙ）の値を、ＤａｔａＳに読み込み（ステップ３０３）、ＤａｔａＳに奥行き情報が格納されていなければ（ステップ３０４のＮＯ）、撮影データ２９配列Ｆ_ｉの座標（ｘ、ｙ）の値をＤａｔａＦに読み込む（ステップ３０５）。ＤａｔａＳに奥行き情報が格納されている場合、即ち結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）にデータが格納されていれば（ステップ３０４のＹＥＳ）、ステップ３０８に進む。
【００７９】
ＤａｔａＦに奥行き情報があれば（ステップ３０６のＹＥＳ）、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）にＤａｔａＦを代入し（ステップ３０７）、ステップ３０８に進む。ＤａｔａＦに奥行き情報がない場合、即ち撮影データ２９配列Ｆ_ｉ（ｘ、ｙ）がＮＯＶＡＬＵＥ値であるとき（ステップ３０６のＮＯ）、ステップ３０８に進む。
【００８０】
ステップ３０８では、全座標（ｘ、ｙ）の、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の格納値調査が終了していない場合（ステップ３０８のＮＯ）、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の次の座標に移動して（ステップ３０９）、ステップ３０３に戻る。例えば、結合データ３１配列Ｓ（１００、１００）の次の座標Ｓ（１００、１０１）の格納値の調査に移る。
【００８１】
ステップ３０８で、全座標（ｘ、ｙ）の、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）の格納値調査が終了した場合で（ステップ３０８のＹＥＳ）、かつ最後の撮影データ２９配列Ｆ_ｎ（ｘ、ｙ）であった場合は（ステップ３１０のＹＥＳ）、結合処理は終了する。未処理の撮影データ２９がある場合は（ステップ３１０のＮＯ）、次の撮影データ２９配列Ｆ_ｉ＋１（ｘ、ｙ）へ移動し（ステップ３１１）、ステップ３０２に戻る。
【００８２】
図９に、上記図７のフローチャートによる、複数の撮影データ２９の結合処理を示す。撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）が、最もレーザ強度が弱い時の撮影データである。
【００８３】
撮影データ２９配列Ｆ_１（ｘ、ｙ）の奥行き情報のある領域６９が、まず優先されて結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）に格納される。
【００８４】
次に、撮影データ２９配列Ｆ_２（ｘ、ｙ）の奥行き情報のある領域７３のうちの、重複領域６９を除く部分が結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）に結合される。
【００８５】
このようにして、図７のフローチャートに従うと、レーザ強度が弱いものから順に優先されて、結合データ３１配列Ｓ（ｘ、ｙ）が作成される。
【００８６】
従って、レーザ強度が弱い撮影データ２９ほど撮影精度が高いので、誤差の影響を抑えながら、複数の撮影データ２９を高精度な１つの結合データ３１にまとめることができる。
【００８７】
（４．効果など）
撮影データ２９の結合方法は、計測対象物１１の色や形状により、上記説明した方法等から最適な方法を選択することができる。例えば、計測対象物１１の色が白っぽい場合には、レーザ強度の弱い撮影データ２９を優先するように設定する。尚、撮影データ２９の結合方法は、上記説明した方法に限らない。
【００８８】
また、複数の結合方法で結合データ３１を作成し、表示装置７に計測対象物１１の３ＤＣＧ画像をそれぞれの結合方法の結果として表示し、作成された３次元形状を比較検討してもよい。
【００８９】
本実施の形態によれば、計測対象物１１に対し、レーザ光の強度を変えて撮影し、計測誤差の影響を低減する方法で１つの結合データを作成するので、高精度な３次元画像を作成できる。
【００９０】
また、計測対象物１１が様々な色を備える場合であっても、複数のレーザ強度で撮影データ２９を取得して結合するので、色の制約が低減される。
【００９１】
また、色ごとに計測誤差が少ない適正なレーザ強度があるので、それぞれの色に対する最適な撮影データ２９に重み付けを大きくして結合し、高精度な３次元画像を作成することができる。
【００９２】
また、本実施の形態によれば、撮影時に生じる計測誤差を手動で整形する工程を削除できるので、高精度な３次元画像の制作効率を上げ、制作コストを低減する効果がある。
【００９３】
尚、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に限られるものではない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９４】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように本発明によれば、制作効率が高く、高精度な３次元形状を取得できる撮影誤差低減システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る撮影誤差低減システム１の構成を示す図
【図２】制御部１５の構成を示す図
【図３】記憶部１３を示す図
【図４】３次元形状入力装置５の構成を示す図
【図５】撮影誤差低減システム１のフローチャート
【図６】第１のデータ結合処理を示すフローチャート
【図７】第２のデータ結合処理を示すフローチャート
【図８】第１のデータ結合処理を示す図
【図９】第２のデータ結合処理を示す図
【符号の説明】
１・・・撮影誤差低減システム
３・・・形状結合処理装置
５・・・３次元形状入力装置
７・・・表示装置
９・・・入力装置
１１・・・計測対象物
１３・・・記憶部
１５・・・制御部
１７・・・レーザ照射装置
１９・・・画像撮影装置
２１・・・撮影処理管理部
２３・・・３次元形状入力装置管理部
２５・・・撮影データ処理部
２７・・・結合処理部
２９・・・撮影データ
３１・・・結合データ
３３・・・結合照射機
３５・・・円筒型レンズ
３７・・・ガルバノミラー
３９・・・色情報
４１・・・３ＤＣＧデータ
５１、５５、５９、６３、６７、７１、７５、７９・・・ＮＯＶＡＬＵＥデータ
５３、５７、６１、６５、６９、７３、７７・・・奥行きデータ

Claims

対象物の３次元形状を撮影する形状入力装置と、
前記形状入力装置が撮影する複数の撮影データを読み取る読取手段と、
前記複数の撮影データを結合し、結合データを作成する結合データ作成手段と、
前記結合データを記憶する記憶手段と、
を、具備し、
前記形状入力装置は、レーザ強度を変えて前記対象物を複数回撮影し、前記対象物の撮影データを得ることを特徴とする撮影誤差低減システム。
前記結合データ作成手段は、
前記複数の撮影データを、重み付け法、最小二乗法、ロバスト推定法等を用いて結合し、結合データを作成することを特徴とする請求項１記載の撮影誤差低減システム。
前記結合データ作成手段は、
前記複数の撮影データを、レーザ強度が弱い撮影データほど優先して結合することを特徴とする請求項１記載の撮影誤差低減システム。
形状入力装置が対象物の３次元形状を撮影して得る、複数の撮影データを読み取る読取工程と、
前記複数の撮影データを結合し、結合データを作成する結合データ作成工程と、
前記結合データを記憶する記憶工程と、
を、具備し、
前記形状入力装置は、レーザ強度を変えて前記対象物を複数回撮影し、前記対象物の撮影データを得ることを特徴とする撮影誤差低減方法。
前記結合データ作成工程は、
前記複数の撮影データを、重み付け法、最小二乗法、ロバスト推定法等を用いて結合し、結合データを作成することを特徴とする請求項４記載の撮影誤差低減方法。
前記結合データ作成工程は、
前記複数の撮影データを、レーザ強度が弱い撮影データほど優先して結合することを特徴とする請求項４記載の撮影誤差低減方法。
コンピュータを、請求項１から請求項３記載のいずれかの撮影誤差低減システムとして機能させるためのプログラム。
コンピュータを、請求項１から請求項３記載のいずれかの撮影誤差低減システムとして機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。