JP2005087615A - ゴルフのインパクト現象解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ゴルフボールを打撃する際のインパクト時の挙動解析を可能とする。
【解決手段】 マークＯ、Ａ、Ｂが付されたゴルフボール２２をゴルフクラブ１１により打撃するインパクト現象を撮影速度２万コマ／秒以上で撮影する高速度撮影手段２０と、高速度撮影手段２０で撮影された複数枚の画像を取り込むコンピュータ１６とを備え、コンピュータ１６は、画像の各ピクセルについて二値化処理を行ってゴルフボール２２のマークＯ、Ａ、Ｂの座標データを認識する手段と、マークＯ、Ａ、Ｂの座標データよりインパクト時のゴルフボール２２の動きを認識する動作認識手段とを備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ゴルフのインパクト現象解析システムに関し、詳しくは、ゴルフクラブでゴルフボールを打撃する際において、特にインパクト時の挙動を解析可能とするものに関する。

ゴルフクラブによりゴルフボールを打撃する際のインパクト現象により決定されるゴルフボールの初速、打ち出し速度、スピン量といった特性はボールの飛距離特性に大きく関連しているが、インパクト時間は５００μｍ程度と超高速度であるため、従来はインパクト時のゴルフボールの挙動等を解析するのは困難であった。
例えば、特開平９−３０７８１３号公報では、高速の電子シャッターを備えたイメージインテンシファイヤに映し出された映像をリレーレンズを通してハイビジョンカメラに撮影している。しかし、ハイビジョンカメラ自体のシャッタースピードが約１／６０秒であるため、高速の電子シャッターにより取り込まれた複数の画像は１コマ内に同時に写りこんでしまい、ボールインパクト時の超短時間にフォーカスした詳細な解析が困難となる問題がある。

また、特開平９−２１５８０７号公報は、ゴルフクラブヘッドの側面と平面に合計６点の参照ポイントを設定し、連続ストロボ撮影により画面上に重畳表示して該参照ポイントの挙動を解析している。しかし、ストロボ発光機は２００〜６００ｍｓｅｃの時間間隔で連続発光するもので、ストロボ撮影画像の撮影速度は約１．７〜５コマ／秒と低速であり、ゴルフスウィングのインパクト前後のヘッドスピード等を測定することは可能であっても、超高速のインパクト現象を観察することは全く出来ない問題がある。

さらに、特開平８−２４３８９号公報、特許２８１０３２０号公報、特開２００２−３３３３１２号公報等では、インパクト直後のボール挙動を撮影した複数枚の画像からゴルフボールのスピン等やクラブヘッドの挙動を解析しており、やはりインパクト中の超短時間の現象を解析することは不可能であった。
特開平９−３０７８１３号公報 特開平９−２１５８０７号公報 特開平８−２４３８９号公報 特許２８１０３２０号公報 特開２００２−３３３３１２号公報

本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、ゴルフクラブによりボールを打撃する際のインパクト時の挙動解析を可能とするシステムを提供することを課題としている。

上記課題を解決するため、本発明は、マークが付されたゴルフボールのゴルフクラブによるインパクト現象を撮影速度２万コマ／秒以上で撮影する高速度撮影手段と、
上記高速度撮影手段で撮影された複数枚の画像を取り込むコンピュータとを備え、
上記コンピュータは、
上記複数枚の画像の各ピクセルについて二値化処理を行って上記ゴルフボールのマークの座標データを認識する手段と、
上記マークの座標データより上記インパクト時の上記ゴルフボールの動きを認識する動作認識手段とを備えていることを特徴とするゴルフのインパクト現象解析システムを提供している。

上記構成とすると、上記高速度撮影手段の撮影速度が２万コマ／秒以上、即ち、時系列的に隣接する画像間の時間差を５０μｓｅｃ以下としているので、ゴルフボールがクラブヘッドに衝突している時間が約５００μｍと超短時間のインパクト現象を詳細に観察することができる。そして、上記コンピュータに取り込まれた画像を特定の閾値で二
値化処理を行うことで、画像上のマークに該当するピクセルを自動で認識して座標データを取得することができる。よって、上記動作認識手段により該座標データの変位等を解析することにより、インパクト時のゴルフボールの回転やヘッド上での滑りなどを求めることができ、インパクト現象に基づくゴルフボールの飛行特性を知得することが可能となる。

なお、高速度撮影手段の撮影速度は、解析精度の点からは１０万コマ／秒以上が好ましく、計算コストの点からは１００万コマ／秒以下が好ましい。
また、二値化処理の閾値は、白黒画像であれば濃淡値を用い、カラー画像である場合は輝度、色相、彩度あるいは／および明度等の値を用いるとよい。
さらに、二値化処理した閾値を満たすピクセル集合の数が、実際のマークの数より多くあるいは少なく検出された場合には、マークと考えられる画像上の面積範囲を予め設定しておき、その面積範囲内にあるピクセル集合をマークであると決定することで、背景等との誤認識を好適に防止することができる。

上記マークは、上記高速度撮影手段から見た上記ゴルフボールの中心位置を含む２点以上に付された点マーク、あるいは、同心円状と放射状とに描かれた複数本の線マークとしている。

上記構成とすると、例えば、ゴルフボールに点マークを２点以上付した場合は、２つの点マークの座標データからインパクト時のボール挙動を求めることができる。さらに、ゴルフボールに同心円状と放射状の線マークを描いた場合には、線マークの交差した点あるいは領域を認識することで、その座標データからボール挙動を求めることができる。
また、インパクト中にボールが潰れて隠れてしまい、ヘッドスピードによりボールの潰れ量が異なるため、マークの付する位置によってはマークを認識できなくなる場合が考えられるが、複数の同心円と等角度で放射状に配置された直線によって線マークを構成すれば、同心円と直線との交点を参照ポイントとして認識し易い位置に選択することができる。

そして、インパクト時における上記点マークを結ぶ線分あるいは上記線マークの回転角度の変化より上記ゴルフボールのスピン量を算出する。
なお、上記高速度撮影手段から見て上記ゴルフボールを時計に見立てた場合に９時側からクラブヘッドが衝突する場合、該衝突によるボール変形の影響を受けないように上記線分あるいは線マークを時計回りに０時〜６時の領域に設定することが好ましく、特に３時方向に設けるとより好ましい。

上記高速度撮影手段は飛球線方向と垂直な正面方向に配置され、上記ゴルフクラブのヘッドのトウ側に２点のヘッド用マークを付していると共に、該２点のヘッド用マークを結ぶ線分はフェース面と平行とし、
上記ゴルフボールに付された上記マークから上記線分へ垂直に投影した投影点が上記線分上を移動する量を算出している。

上記構成とすると、上記投影点が上記ヘッド用マークを結ぶ線分上を移動する量を求めることで、インパクト時におけるクラブヘッド上でのゴルフボールの滑り量（ゴルフボールがフェース面にグリップされずに移動する量）を見積もることが可能となる。

上記高速度撮影手段から見て上記ゴルフボールを時計に見立てた場合に９時側からクラブヘッドが衝突する場合、上記ヘッド用マークを結ぶ線分へ垂直に投影する上記マークは、時計回りに６時位置から９時位置の間の領域で、かつ、径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域に付されていることが好ましい。

即ち、ゴルフボールの時計回りに６時位置から９時位置の間の領域で、かつ、径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域は、ゴルフボールがヘッドフェース面にグリップされた場合にはヘッドとの相対変位があまりない領域であるので、ゴルフボールのスピン量を差し引いて滑り量を算出する必要がなく、上記投影点が上記ヘッド用マークを結ぶ線分上を移動する量を滑り量と近似させることが可能となる。つまり、７０％未満の領域や時計回りに６時位置から９時位置以外の領域であると、フェース面１２ａから遠くなりすぎてスピンの影響が大きくなるからであり、９０％を超えると打撃した時の潰れでマークが隠れて見えなくなるからである。

本発明は第２に、ヘッド用マークがヘッドに付されたゴルフクラブによりゴルフボールを打撃するインパクト現象を撮影速度２万コマ／秒以上で上記ゴルフボール設置箇所の上方から撮影する高速度撮影手段と、
上記高速度撮影手段で撮影された複数枚の画像を取り込むコンピュータとを備え、
上記ヘッド用マークはヘッドのクラウン部に２点付していると共に、該２点のヘッド用マークを結ぶ線分はフェース面と平行とし、
上記コンピュータは、
上記複数枚の画像の各ピクセルについて二値化処理を行って上記ヘッド用マークの座標データを認識する手段と、
上記ヘッド用マークの座標データより上記ヘッド用マークを結ぶ線分の回転角度の変化を算出し、インパクトにおけるフェース面の向きの挙動を認識する動作認識手段とを備えているこことを特徴とするゴルフのインパクト現象解析システムを提供している。

上記構成とすると、撮影速度を２万コマ／秒以上とし、フェース面と平行となる２点のヘッド用マークをクラウン部に付しているので、超短時間のインパクト中のクラブヘッドのフェース面の開き等の動きを詳細に観察することができ、これにより例えばヘッドの慣性モーメントや重心深度の影響などを考察することができる。

以上の説明より明らかなように、本発明によれば、撮影速度が２万コマ／秒以上としているのでゴルフボールがクラブヘッドに衝突している時間が超短時間のインパクト時におけるマークの動きを詳細に解析することができると共に、二値化処理を行うことにより自動でマークを認識することができる。そして、インパクト時における上記点マークを結ぶ線分あるいは上記線マークの回転角度の変化を求めることで上記ゴルフボールのスピン量を算出することができる。また、上記ゴルフボールに付されたマークからヘッド用マークを結ぶ線分へ垂直に投影した投影点が上記線分上を移動する量を求めることで、インパクト時におけるヘッド上でのゴルフボールの滑り量を評価することが可能となる。

本発明の第１実施形態を図面を参照して説明する。
図１はインパクト現象解析システム１０の概略図を示し、ゴルフクラブ１１のグリップ部１３を把持して機械的にスイングを行うスイングロボット１４と、該スイングロボット１４の制御と各種信号の入出力を行うコントローラ１５と、該コントローラ１５に接続されてゴルフクラブ１１のヘッド１２の通過を検知するレーザーセンサ２１と、コントローラ１５に接続されてコンピュータ１６と、該コンピュータ１６に接続された表示手段であるモニター１７と、コンピュータ１６に接続された入力手段であるキーボード１８およびマウス１９と、コンピュータ１６に接続されて飛球線方向に垂直となる正面位置に設置された高速度ビデオカメラ（高速度撮影手段）２０と、ティに設置されて点マークＯ、Ａ、Ｂが付されたゴルフボール２２と、該ゴルフボール２２を照らす照明２３とを備えている。

コンピュータ１６は、高速度ビデオカメラ２０とオンライン接続されており、高速度ビデオカメラ２０で撮影された画像をコンピュータ１６のハードディスクに保存している。また、コンピュータ１６は、高速度ビデオカメラ２０を制御するカメラ操作ソフトを備えていると共に、後述するように、取り込んだ複数枚の画像の各ピクセルについて二値化処理を行ってゴルフボール２２の点マークＯ、Ａ、Ｂの座標データを認識する手段と、点マークＯ、Ａ、Ｂの座標データよりゴルフクラブ１１のヘッド１２と衝突する際のゴルフボール２２の動きを認識する動作認識手段とを備えたプログラムを内蔵している。

ゴルフボール２２には、図２に示すように、ティに設置された状態を高速度ビデオカメラ２０側から見た場合の中心位置に点マークＯ、ゴルフボール２２を時計に見立てた３時位置に点マークＡ、時計回りに６時位置から９時位置の間で径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域に点マークＢが付されている。なお、ゴルフボール２２は白色で点マークＯ、Ａ、Ｂは黒色としているが、二値化処理できる色であればそれに限定されるものではない。

ゴルフクラブ１１のヘッド１２には、トウ側に２点のヘッド用マークＨ１、Ｈ２を付しており、この２点のヘッド用マークＨ１、Ｈ２を結ぶ線分Ｌ１はフェース面１２ａと平行としている。
高速度ビデオカメラ２０はモノクロ撮影であり、撮影速度が２万〜１００万コマ／枚、シャッタースピードは撮影周期（コマ間の時間）の１／２〜１／８とし、カメラ内のメモリに１０３枚の画像を連続して上書撮影している。

次に、インパクト現象解析システム１０の動作手順について説明する。
先ず、高速度ビデオカメラ２０をＯＮとした状態でスイングロボット１４によりゴルフボール２２の打撃を行うと、ボール近傍に設置されたレーザーセンサ２１によりゴルフクラブ１１のヘッド１２の通過が検知され、トリガー信号がコントローラ１５を経由してコンピュータ１６に送信される。

そして、上記トリガー信号に基づいて高速度ビデオカメラ２０で捉えたインパクト時の画像を取り込んでコンピュータ１６に保存する。なお、撮影開始のタイミングはカメラ内部または外部で遅延処理を行うことで調整することができる。
次いで、上記プログラムにより各画像での点マークＯ、Ａ、Ｂの自動認識を行う。該自動認識の手順は、まず、ヘッド１２がゴルフボール２２に衝突する前の初期画像を特定の濃淡値を閾値として二値化処理を行い、白色とみなされたピクセルを「１」とすると共に黒色とみなされたピクセルを「０」とする。

上記二値化処理の閾値は、最適であると考えられる閾値により行ってもよいし、閾値の決定も自動化にて行ってもよい。具体的には、モード法や、分散比を最大にする閾値の設定方法がある。
上記モード法は、図４（Ａ）に示すように、縦軸を画素数とし横軸を濃度値とした濃度ヒストグラムに双峰性が見られる場合、対象物（点マークＯ、Ａ、Ｂ）と背景が濃度ヒストグラムに現れていると考えられるので、双峰の谷間となる極小点を閾値に採用する方法である。但し、濃度ヒストグラムは滑らかではないため、曲線を移動平均処理等によりスムージングするなどして極小値を判断するよい。

また、上記分散比を最大にする方法は、対象物と背景との濃度差がある大きさをもつ場合に有効であり、濃度ヒストグラムにおいて全分散が閾値を境としてできる２つのクラスのクラス内分散とクラス間分散の和として表されることに基づいている。この方法は、モード法のよう濃度ヒストグラムに双峰性が見られない場合でも分割点を計算できる利点がある。
詳しくは、図４（Ｂ）に示すように、画像を２つのクラスＣ₁およびＣ₂に分割する場合、数式１に示す分離度η（Ｔ）が最大になるように閾値Ｔを決定する。

ここで、σ_B ²（Ｔ）はクラス間分散で以下の数式２で与えられる。

また、σ_W ²（Ｔ）はクラス内分散で、以下の数式３で与えられる。

ここで、σ_W ²＋σ_B ²＝σ_T（σ_T ²：全分散）、Ｎは全画素数、ｎ_iは濃度レベルｉの画素数、ω₁およびω₂はクラスＣ₁およびＣ₂の生起確率（正規化された画素数）であり、μ₁およびμ₂とσ₁ ²およびσ₂ ²はそれぞれＣ₁およびＣ₂に属する画素の濃度の平均値と分散である。

次に、二値化画像の連結成分ごとに異なったラベル（番号）をつけて、連結成分の大きさを把握して点マークＯ、Ａ、Ｂの重心位置を取得する。ラベリングのアルゴリズムは、二値化画像をｆとし、ラベル画像をｇとすると、まずラベルλ＝０として順方向ラスタ走査を始める。次いで、ラベルのついていない黒画素ｆ（ｍ、ｎ）において既走査の４つの隣接画素（図４（Ｃ）中の○）のラベル値により次の判断をする。
(1)それらが全て「０」ならばλ＝λ＋１とし、ｇ（ｍ、ｎ）＝λとする。(2)ラベル値が１種類でλ（０＜λ）ならばｇ（ｍ、ｎ）＝λとする。
ラベル値が２種類でλ₀、λ’（０＜λ＜λ’）のとき（ラベルの衝突）、ｇ（ｍ、ｎ）＝λとし、（ｍ、ｎ）までの既走査画素でラベルλ’をもつ画素のラベルをλに付け替える。この処理を全画素が終了するまで行う。

ここで、ゴルフボール２２に該当する「１」のピクセル集合（連結成分）は現実には１つしかないはずが、画像中にゴルフボール２２以外の白色が存在した場合には２つ以上の領域が抽出される恐れがある。そのような場合を考慮して、予めゴルフボール２２の画像上の面積範囲を設定しておき、その設定範囲外の面積を有する領域はボール領域ではないと判断し、設定範囲内の面積を有する領域をボール領域であると認識する。

次に、点マークＯ、Ａ、Ｂを抽出するために上記ボール領域の二値（「０」と「１」）を反転させた後、「１」のピクセルについて、上記ボール領域の抽出と同様にして二値化処理を行う。ここで、予め点マークＯ、Ａ、Ｂの画像上の面積範囲を設定しておき、その設定範囲外の面積を有する領域は点マークＯ、Ａ、Ｂの領域ではないと判断し、設定範囲内の面積を有する領域を点マークＯ、Ａ、Ｂであると認識する。あるいは、点マークＯ、Ａ、Ｂの形が円（丸）であることから形によって点マークＯ、Ａ、Ｂ領域ではないと判断してもよい。具体的には、設定範囲内の面積であった抽出領域の慣性主軸を求め、その長軸と短軸の比が０．５〜２であれば円（丸）であると認識することができる。
上記のようにして点マークＯ、Ａ、Ｂと認識したピクセル領域から点マークＯ、Ａ、Ｂの重心座標を得て、ゴルフボール２２に付された点マークＯ、Ａ、Ｂを精度良く自動抽出することができる。

次に、初期画像で自動抽出された点マークＯ、Ａ、Ｂを以降の画像について自動追尾する処理を行う。
点マークＯ、Ａ、Ｂには、図５に示すように、それぞれ点マークＯ、Ａ、Ｂの重心座標を中心として四角形の探索範囲Ｓ１〜Ｓ３を設定する。ここで、探索範囲Ｓ１〜Ｓ３とは、点マークＯ、Ａ、Ｂの検出処理を行う計算対象となる画像上の範囲のことを言う。探索範囲Ｓ１〜Ｓ３の概念を導入すれば、画像上の探索範囲Ｓ１〜Ｓ３外に点マークＯ、Ａ、Ｂと同様の黒色である箇所があっても、点マークＯ、Ａ、Ｂの検出処理を探索範囲Ｓ１〜Ｓ３内しか行わないため、点マークＯ、Ａ、Ｂの誤認識が防止できると共に、フレーム内の全ピクセルを処理対象とする場合に比べ計算時間も大幅に短縮することが可能となる利点がある。本実施形態では、探索範囲Ｓ１〜Ｓ３は点マークＯ、Ａ、Ｂを中心として縦横（ＹＸ）範囲をＹ×Ｘピクセルとし、Ｘ＝Ｙ＝（点マーク間距離／３）としている。

初期画像より後のコマでは、探索範囲Ｓ１〜Ｓ３のみで上述した二値化処理を行い、初期画像と同様の手順で点マークＯ、Ａ、Ｂの重心座標を取得していき、全画像について点マークＯ、Ａ、Ｂの重心座標を取得する。
このように、二値化処理を行う領域を全画面とせず探索範囲Ｓ１〜Ｓ３内だけで判断しているので、点マークＯ、Ａ、Ｂと同様の黒色が画像中に含まれていても排除して誤認識を防止することができると共に計算時間も短縮化することができる。なお、探索範囲Ｓ１〜Ｓ３は、１コマ前の画像の点マークＯ、Ａ、Ｂの重心を中心として設定しておけば、前後の画像間での点Ｏ、Ａ、Ｂの移動距離は少ないので、点マークＯ、Ａ、Ｂを探索範囲Ｓ１〜Ｓ３内に捉えることができる。

次に、上記取得した点マークＯ、Ａ、Ｂの座標データより、インパクト時のゴルフボール２２のスピン量およびヘッド１２のフェース上における滑り量を計算する。
スピン量は、ボール中心の点マークＯと３時位置の点マークＡとを結ぶ線分ＯＡの回転角を計算することで、インパクト時におけるスピン量ｒｐｍを求める。
滑り量は、２つのヘッド用マークＨ１、Ｈ２を結ぶ線分Ｌに点マークＢから垂直に投影した投影点Ｂ’が線分Ｌ上を移動する量を滑り量であると近似して求める。

上記構成とすると、ゴルフボールがクラブヘッドに衝突している時間が約５００μｍと超短時間のインパクト時における点マークＯ、Ａ、Ｂの動きを自動で詳細に解析することができる。また、線分ＯＡをヘッド１２との衝突面から遠い３時方向に設けているので、ヘッド衝突によるボール２２変形の影響を受けずに、スピン量を正確に計算することができる。さらに、点マークＢは、時計回りに６時位置から９時位置の間の領域で且つ径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域に設けていることより、投影点Ｂ’が線分Ｌ上を移動するのは、ゴルフボールの回転による影響は微小で、フェース面上をボール２２が滑ることに起因するのが大部分であり、投影点Ｂ’の移動量で滑り量を評価することが可能となる。

図６乃至図８は第２実施形態を示す。
図６はティに設置されたゴルフボール２２’を高速度ビデオカメラ２０側から見たもので、同心円状の線マーク３１と放射状の線マーク３０とを複数本マーキングしており、中心位置を中心ポイントＯとすると共に、３時方向で線マーク３０、３１が交差する点を交差ポイントＡ、６時位置から９時位置の間で径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域における線マーク３０、３１の交差点を交差ポイントＢとしている。なお、線マーク３０、３１の交差する点の間隔は４ｍｍ以上としており、同心円状の線マーク３０の個数は１〜１０個で、放射状の線マーク３１の本数は２〜３２としている。

第１実施形態と同様に二値化処理された画像上でボール領域の抽出を行い、二値の反転後、ハフ変換を実施して線マーク３０、３１を抽出する。
ハフ変換とは、幾何学的形状の規則性を利用して直線、円などの線を発見する手法である。例えば、図７（Ａ）に示すように、直線はそれに直交する線とｘ軸とのなす角度θと、原点からの距離ρによって表現できる。このθとρをパラメータとする平面を考えると、ｘ−ｙ平面上の直線は、θ−ρ平面上では、

という正弦曲線に変換される。

ここで、ｘ−ｙ平面上で同一直線上にある点をθ−ρ平面に変換すると、全てが同一の共有点Ｃをもつ正弦曲線になる。よって、多数の正弦曲線の通る共通点（θ₀、ρ₀）を知れば、ｘ−ｙ平面上の直線ρ₀＝ｘｃｏｓθ₀＋ｙｓｉｎθ₀を知ることができる。パラメータρとθを求めるために、直線の原点を画像中心とした場合、ρとθの範囲は、０＜ρ＜√{（画像高さ／２）²＋（画像幅／２）²}、０°＜θ＜１８０°で、かなり広範囲になるために、時間が非常にかかると予想される。そこで、パラメータρとθを求める時間を短縮するために、３時−９時ラインの中点を中心として、時計回りの方向を正とした場合、３時方向のラインを０°＜θ₁＜５°、１７５°＜θ₁＜１８０°、８時方向のラインを５０°＜θ₂＜７０°と限定して探索したり、あるいは、直線の原点をボール領域の中心とすればρを±１０√２の範囲に限定することで高速処理することができる。但し、この範囲は上記に限定されるものではなく、直線抽出が行える範囲で適宜調整ができる。

また、以下の数式５で表される円の場合は、

直線の場合と同様の原理により、ａ、ｂ、ｒを軸とする３次元のパラメータ空間上で共通点を見いだすことで、ｘ−ｙ平面上での円を知ることができる。ここで、直線の場合と同様理由により、画像中心を原点とした場合、ａ、ｂ、ｒの範囲は、−（画像幅／２）＜ａ＜（画像幅／２）、−（画像高さ／２）＜ｂ＜（画像高さ／２）、０＜ｒ＜√{（画像高さ／２）²＋（画像幅／２）²}の広範囲で求めると時間が非常にかかる。そこで、円中心をボール領域の中心として、−１０＜ａ＜１０、−１０＜ｂ＜１０、０．７×（ボール領域の高さと幅の平均）×０．５＜ｒ＜０．９×（ボール領域の高さと幅の平均）×０．５、の範囲に限定して探索すれば高速処理することができる。但し、この範囲は上記に限定されるものではなく、円抽出が行える範囲で適宜調整ができる。

上記ハフ変換を用いて、画像上の線マーク３０、３１に該当する「１」のピクセルの点座標から直線（線マーク３０に該当）と円（線マーク３１に該当）を認識する。但し、ボール上の線マーク３０、３１の太さによっては、抽出したい３時あるいは８時の線マーク３０もしくはボール半径の７０％〜９０％の円状の線マーク３１が複数抽出される場合がある。このような場合は、抽出した直線あるいは円のパラメータを平均してもよい。あるいは、パラメータの決定に用いる投票数の閾値を大きくして直線・円が１つしか表れないようにしてもよい。但し、この方法は上記に限定されるものではない。そして、３時方向における該直線と円との交点を交差ポイントＡとすると共に、６時位置から９時位置の間で径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域における直線と円との交点を交差ポイントＢとしている。なお、本実施形態では、交差ポイントＢは８時方向のボール半径の７０〜９０％の領域における交差点としている。

そして、図８（Ａ）に示すように、中心ポイントＯおよび交差ポイントＡ、Ｂの座標を中心とするテンプレートＴ１〜Ｔ３を決定し、テンプレートＴ１〜Ｔ３内の二値あるいは濃淡値を記憶しておき、テンプレートマッチング処理により、以降のコマの画像上の中心ポイントＯおよび交差ポイントＡ、Ｂの座標を取得する。

詳しくは、交差ポイントＡについて代表して説明すると、図８（Ｂ）に示すように、前の時刻の画像での交差ポイントＡの座標を中心として、テンプレートＴ１を、反時計回りを正とした場合に−０．５°〜＋３°（θ）の範囲で回転させると共に、テンプレートＴ１を縦横に５×５ピクセル（ａ×ｂピクセル）平行移動させて、最もマッチングしたテンプレートＴ１の位置の中心を交差ポイントＡとみなす。つまり、−０．５°〜＋３°の範囲で０．５°刻みに回転させる８パターンに５×５ピクセルの２５パターンの回転支点を組み合せるので、合計８×２５＝２００パターンのマッチング処理を行うこととなる。なお、テンプレートＴ１を平行移動させる範囲および回転させる範囲は上記に限定されるものではなく、マッチングが行える範囲で適宜調整すればよい。

なお、上記テンプレートマッチング処理は、以下の数式６で表される画素値の差の絶対値の和（Sum of Absolute Difference：ＳＡＤ）により評価する。

ここで、ｔは現在の画像、ｔ−１は１コマ前の画像、（ｐ，ｑ）はテンプレートＴ１の中心の平行移動を行う範囲、（ｉ₀，ｊ₀）はテンプレートの中心、ｍはテンプレートＴの縦辺のピクセル数、ｎはテンプレートＴの横辺のピクセル数、θはテンプレートの回転角度、αは１コマ前に求めたテンプレート角度、ｇ_t（ｘ，ｙ，θ）は座標（ｘ，ｙ）でテンプレート角度がθにおけるピクセルの濃淡値を表す関数である。

テンプレートＴ１の位置・角度（ｐ，ｑ，θ）を上記条件のもと変化させてＳ（ｐ，ｑ，θ）を計算し、この値が最小となる位置・角度で最もマッチングしたとみなし、このマッチングした際の（ｉ₀＋ｐ，ｊ₀＋ｑ）値を交差ポイントＡの座標として認識する。
上記手順で全画像について中心ポイントＯおよび交差ポイントＡ、Ｂの重心座標を取得していき、その座標データよりインパクト時のゴルフボール２２’のスピン量およびヘッド１２のフェース上におけるボールの滑り量を計算する。
なお、他の構成は第１実施形態と同様であるため説明を省略する。

図９および図１０は第３実施形態を示す。
高速度ビデオカメラ２０をティに設置したゴルフボール２２の上方から撮影するように設置すると共に、ゴルフクラブのヘッド１２’のクラウン部にヘッド用マークＨ３、Ｈ４を付して、該ヘッド用マークＨ３、Ｈ４を結ぶ線分がフェース面１２ａ’と平行となるようにしている。なお、ヘッド１２’とヘッド用マークＨ３、Ｈ４との間に画像上のコントラストがでるように、ヘッド１２’はつや消しの黒に塗る一方、ヘッド用マークＨ３、Ｈ４は白色の反射マークとしている。

第１実施形態と同様に、打撃時を高速度ビデオカメラ２０で撮影した画像の二値化処理等によりヘッド用マークＨ３、Ｈ４の座標を取得し、該ヘッド用マークＨ３、Ｈ４を結ぶ線分の向きをヘッド１２’のフェース面１２ａ’の向きとして、インパクト時におけるヘッドの向きを詳細に調べることができる。
例えば、図９（Ａ）（Ｂ）に示すように、ゴルフボール２２をフェース面１２ａ’のトウ側２０ｍｍにセンターからズレてショットした場合、図１０に示すように、インパクト中にヘッド１２’のフェース面１２ａ’が開いていくのが分かる。つまり、このように、ボール２２をショットする位置とヘッドの向きに着目することで、例えば、ヘッド１２’の慣性モーメントや重心深度の影響を考察することができる。

以下、本発明の実施例について説明する。

実施例１は第２実施形態に該当し、５番アイアンのゴルフクラブ１１をスイングロボット（Golf Laboratories社製）１４に固定してインパクト時のヘッドスピードを３４．５ｍ／ｓとして設定し、高速度ビデオカメラ（島津製作所製；ＨＰＶ−１）２０の撮影速度を１０万コマ／秒として、３ピースのゴルフボール２２’の打撃時を１００コマ撮影した。

そして、上述した手順によりゴルフボール２２’の中心ポイントと、線マーク３０、３１が交差する交差ポイントＡ、Ｂの重心の座標データを取得し、該座標データからインパクト時における線分ＯＡの回転角を算出する。
図１１は線分ＯＡの回転から算出したインパクト時のゴルフボールのスピン量の時刻歴を示し、インパクトが開始するとスピン量が一旦増加し、接触開始後３００μｍ前後（グラフ上のＸ軸では４００μｍ前後）でスピン量は減少し、インパクトが終了している。これを、図１２に示す回転角の時刻歴結果で見ると、接触開始後３００μｍ前後（グラフのＸ軸では４００μｍ前後）で傾きが変わる変曲点が発生していることが確認され、ヘッド１２との接触中に一旦増えたスピン量が変曲点を境界として減少していくことがわかる。

実施例２は第２実施形態に該当し、ボール構造の違いの影響を考察するため、１ピースと３ピースのゴルフボール２２’をそれぞれ打撃した際において、線分ＯＡの回転から算出したインパクト時のゴルフボール２２’のスピン量の時刻歴を図１３に示している。なお、他の条件は実施例１と同様である。

これによると、１ピースボールのスピン量は、３ピースボールよりスピン量の減少するタイミングが遅れていることが分かり、このため、インパクト終了直前にスピン量が減少する量が少なくなって、３ピースボールに比べるとスピン量が多くなることが分かる。さらには、このようにボール構造が異なると、インパクト開始後のスピン量の立ち上がり方も異なることが分かる。

実施例３は第２実施形態に該当し、図１４および図１５はロフト角の違いの影響を考察するため、５番アイアンとサンドウェッジを用い、ヘッドスピードを３１．０ｍ／ｓとしている。他の条件は実施例１と同様である。
図１４に５番アイアンとサンドウェッジで打撃したときのインパクト中のスピン量の時刻歴を示している。サンドウェッジの場合にも接触後しばらくしてからスピン量が増加していくが、その増加の度合いが５番アイアンに比べて緩い。

また、接触している時間はサンドウェッジの方がおよそ５０μｓｅｃ長いものの、５番アイアンではインパクト中にスピン量が最大値をとるのに対し、サンドウェッジでは明瞭な最大値をとらないことがわかる。次に、図１５はインパクト中のフェース面上でのボールの滑り量を示しており、５番アイアンでは接触してから約１５０μｓｅｃの間、ボール２２’はフェース１２ａ上をおよそ２mm滑っており、その後、ボール２２’とヘッド１２が離反するまでフェース面１２ａ上を滑らずにグリップされた状態になっている。

一方、サンドウェッジではゴルフボール２２’が接触してから離反するまで常に滑っている。このため、ボール内部にねじれが生じた後に復元するというリコイル現象の起こるタイミングが遅くなり、ボール２２’に働くせん断力の反転が生じなかったためにスピン量が最大値をとらなかったものと考えられる。

実施例４は第２実施形態に該当し、ボール２２’とフェース面１２ａの摩擦係数の違いによるインパクト中のボール２２’の挙動の差異を見るために、表面粗さの異なるフェース面１２ａを有する５番アイアンで３ピースボールを打撃した。できるだけ打撃する条件が一定になるように、ここではスイングロボット１４に取り付けるゴルフクラブ１１を交換するのではなく、フェース板を脱着可能にして粗さの異なるフェース板を交換することで実験を行った。前述までの通常のフェース面の粗さが１０点平均粗さで７μｍであるのに対して、使用したフェース板の表面粗さは、フェース面をアルミナ＃２０でブラストした状態の表面粗度大（１０点平均粗さ４０μm）と、機械加工したままの状態の表面粗度小（１０点平均粗さ２μm）である。なお、この実験においてはフェース面にはフェース溝を設けていない。なお、他の条件は実施例１と同様である。

図１６にフェース面の表面粗さの異なる５番アイアンで打撃したときのインパクト中のスピン量の時刻歴を示す。これにより、フェース面の表面粗度大の方がスピン量の立ち上がりが早く、スピン量が最大となる時刻も早いことがわかる。これは、図１７に示すインパクト中のフェース面上でのボール２２’の滑り量の時刻歴から、フェース面の表面粗度大では接触してからおよそ１５０μｓ後にフェース面上でのボールの滑りが止まっているのに対して、表面粗度小では分離するまで常に滑っていることに起因していることがわかる。スピン量の最大値はフェース面の粗さに関係なく同等であり、接触している時間も等しいことから、スピン量が最大となる時刻が早い表面粗度大の方が接触中にスピン量は多く減少することになって、結果として打ち出された初期のスピン量は小さくなることがわかる。

以上の実施例１〜４により、（１）接触中にスピン量（回転速度）は一旦増加して最大値をとった後に減少することと、（２）接触中のスピン量の変化は、ボールの構造やロフト角、ボールとフェース面の摩擦状態に依存しており、フェース面上でのボールの滑りが重要な因子となっていることが知得できる。

本発明の第１実施形態のインパクト現象解析システムの全体図を示す。 高速度ビデオカメラで撮影されたゴルフボールおよびクラブヘッドを示す図面である。 滑り量の算出原理を説明する図面である。 （Ａ）（Ｂ）は二値化処理の閾値の決定方法を示す図面、（Ｃ）はラベリング手法を説明する図面である。 探索範囲の設定を示す図面である。 第２実施形態のゴルフボールを示す図面である。 （Ａ）（Ｂ）はハフ変換を説明する図面である。 （Ａ）はテンプレートの設定を示す図面、（Ｂ）はテンプレートの拡大図である。 （Ａ）（Ｂ）は第３実施形態の上方から見たインパクトを示す図面である。 ヘッドの向きと時間との関係を示すグラフである。 実施例１のスピン量と時間との関係を示すグラフである。 実施例１の回転角と時間との関係を示すグラフである。 実施例２のスピン量と時間との関係を示すグラフである。 実施例３のスピン量と時間との関係を示すグラフである。 実施例３の滑り量と時間との関係を示すグラフである。 実施例４のスピン量と時間との関係を示すグラフである。 実施例４の滑り量と時間との関係を示すグラフである。

符号の説明

１０ インパクト現象解析システム
１１ ゴルフクラブ
１２ ヘッド
１４ スイングロボット
１５ コントローラ
１６ コンピュータ
２０ 高速度ビデオカメラ
２１ レーザーセンサ
２２ ゴルフボール
Ｏ、Ａ、Ｂ 点マーク
３０、３１ 線マーク

Claims (6)

1. マークが付されたゴルフボールのゴルフクラブによるインパクト現象を撮影速度２万コマ／秒以上で撮影する高速度撮影手段と、
   上記高速度撮影手段で撮影された複数枚の画像を取り込むコンピュータとを備え、
   上記コンピュータは、
   上記複数枚の画像の各ピクセルについて二値化処理を行って上記ゴルフボールのマークの座標データを認識する手段と、
   上記マークの座標データより上記インパクト時の上記ゴルフボールの動きを認識する動作認識手段とを備えていることを特徴とするゴルフのインパクト現象解析システム。
2. 上記マークは、上記高速度撮影手段から見た上記ゴルフボールの中心位置を含む２点以上に付された点マーク、あるいは、同心円状と放射状とに描かれた複数本の線マークとしている請求項１に記載のゴルフのインパクト現象解析システム。
3. インパクト時における上記点マークを結ぶ線分あるいは上記線マークの回転角度の変化より上記ゴルフボールのスピン量を算出する請求項２に記載のゴルフボールのインパクト現象解析システム。
4. 上記高速度撮影手段は飛球線方向と垂直な正面方向に配置され、上記ゴルフクラブのヘッドのトウ側に２点のヘッド用マークを付していると共に、該２点のヘッド用マークを結ぶ線分はフェース面と平行とし、
   上記ゴルフボールに付された上記マークから上記線分へ垂直に投影した投影点が上記線分上を移動する量を算出している請求項１乃至請求項３に記載のゴルフボールのインパクト現象解析システム。
5. 上記高速度撮影手段から見て上記ゴルフボールを時計に見立てた場合に９時側からクラブヘッドが衝突する場合、上記ヘッド用マークを結ぶ線分へ垂直に投影する上記マークは、時計回りに６時位置から９時位置の間の領域で、かつ、径方向にボール半径の７０％〜９０％の領域に付されている請求項４に記載のゴルフボールのインパクト現象解析システム。
6. ヘッド用マークがヘッドに付されたゴルフクラブによりゴルフボールを打撃するインパクト現象を撮影速度２万コマ／秒以上で上記ゴルフボール設置箇所の上方から撮影する高速度撮影手段と、
   上記高速度撮影手段で撮影された複数枚の画像を取り込むコンピュータとを備え、
   上記ヘッド用マークはヘッドのクラウン部に２点付していると共に、該２点のヘッド用マークを結ぶ線分はフェース面と平行とし、
   上記コンピュータは、
   上記複数枚の画像の各ピクセルについて二値化処理を行って上記ヘッド用マークの座標データを認識する手段と、
   上記ヘッド用マークの座標データより上記ヘッド用マークを結ぶ線分の回転角度の変化を算出し、インパクトにおけるフェース面の向きの挙動を認識する動作認識手段とを備えていることを特徴とするゴルフのインパクト現象解析システム。

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