JP2019106184A - 平面物体の姿勢認識方法およびそのための装置 - Google Patents
平面物体の姿勢認識方法およびそのための装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019106184A JP2019106184A JP2018231071A JP2018231071A JP2019106184A JP 2019106184 A JP2019106184 A JP 2019106184A JP 2018231071 A JP2018231071 A JP 2018231071A JP 2018231071 A JP2018231071 A JP 2018231071A JP 2019106184 A JP2019106184 A JP 2019106184A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- measurement
- posture
- measured
- rotation angle
- vertices
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 131
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 163
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 28
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 19
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 abstract 3
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 109
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 57
- 230000008569 process Effects 0.000 description 57
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 19
- 239000000463 material Substances 0.000 description 19
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Geometry (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
{tx cos(θ)−ty sin(θ),tx sin(θ)+ty cos(θ)}
この後、参照図形に相応する1つの第1頂点である(rx,ry)から(tx,ty)までの距離の二乗であるd(r,t,θ)を計算すると、数式2のように表すことができる。
d(r,t,θ)=d((rx,ry),(tx,ty),θ)=
rx2+ry2+tx2+ty2+2sin(θ)(rx ty−ry tx)−2cos(θ)(rx tx+ry ty)
このような近似した距離の計算方法は、最適化過程で大きな計算効率を有することができる。
{tx cos(θ)−ty sin(θ),tx sin(θ)+ty cos(θ)}
この後、参照図形に相応する1つの第1頂点である(rx,ry)から(tx,ty)までの距離の二乗であるd(r,t,θ)を計算すると、数式2のように表すことができる。
d(r,t,θ)=d((rx,ry),(tx,ty),θ)=
rx2+ry2+tx2+ty2+2sin(θ)(rx ty−ry tx)−2cos(θ)(rx tx+ry ty)
このような近似した距離の計算方法は、最適化過程で大きな計算効率を有することができる。
310、410、510、520、610、620:ハウスドルフ距離
301、501、1101、1401、1901、2101、2301、3201、3401、3501、3701:参照図形
302、502、1102、1402、1902、2102、2302、3202、3402、3502、3702:測定図形
1010:MSM演算結果
1020:MMM演算結果
1030:最小値
2510、2520、2530、2540、2550、2560、2570:実片
2511、2521、2531、2541、2551、2561、2571:認識された片
4110:通信部
4120:プロセッサ
4130:メモリ
Claims (14)
- 測定図形の重心と参照図形の重心に基づいて2つの図形間の平行移動値を算出するステップと、
前記平行移動値に基づいて前記2つの図形が重なるようにし、前記測定図形の回転角度ごとに算出される前記2つの図形の頂点間の距離に基づいて前記測定図形の回転角度を検出するステップと、
前記2つの図形の頂点間の距離と前記測定図形のひっくり返りの有無を判断するための閾値とを比較して、前記測定図形のひっくり返りの有無を判断するステップと、
前記平行移動値、前記回転角度および前記ひっくり返りの有無の少なくとも1つに基づいて姿勢を補正した測定図形と前記参照図形とを比較した結果を考慮して、前記測定図形の姿勢を認識するステップとを含むことを特徴とする平面物体の姿勢認識方法。 - 前記回転角度を検出するステップは、
前記参照図形に相応する複数の第1頂点それぞれに対して、前記測定図形に相応する複数の第2頂点までの距離を算出するステップと、
前記距離のうち最小距離を前記回転角度ごとに算出し、前記回転角度ごとに算出された複数の最小距離の長さを合算した結果値のうち最小値に対応する角度を前記回転角度に決定するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の平面物体の姿勢認識方法。 - 前記ひっくり返りの有無を判断するステップは、
前記最小値が前記閾値を超える場合、前記測定図形がひっくり返ったと判断することを特徴とする請求項2に記載の平面物体の姿勢認識方法。 - 前記姿勢を認識するステップは、
前記測定図形がひっくり返ったと判断される場合、前記姿勢を補正した測定図形と姿勢をひっくり返した参照図形とを比較した結果を考慮して、前記測定図形の姿勢を認識することを特徴とする請求項2に記載の平面物体の姿勢認識方法。 - 前記平行移動値を算出するステップは、
測定対象が含まれた入力映像を2進化して、前記測定図形に相応する複数の第2頂点を検出するステップと、
前記複数の第2頂点に対応する前記参照図形を抽出するステップと、
前記複数の第2頂点に基づいて前記測定図形の重心を計算し、前記複数の第1頂点に基づいて前記参照図形の重心を計算するステップとを含むことを特徴とする請求項2に記載の平面物体の姿勢認識方法。 - 前記姿勢認識方法は、
前記測定図形の姿勢を評価してユーザに提供するためのガイド情報を生成するステップと、
ディスプレイを介して前記ガイド情報を前記ユーザに出力するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の平面物体の姿勢認識方法。 - 前記測定図形の姿勢は、実世界で前記ユーザによって制御される測定対象の姿勢であることを特徴とする請求項6に記載の平面物体の姿勢認識方法。
- 測定図形の重心と参照図形の重心に基づいて2つの図形間の平行移動値を算出し、前記平行移動値に基づいて前記2つの図形が重なるようにし、前記測定図形の回転角度ごとに算出される前記2つの図形の頂点間の距離に基づいて前記測定図形の回転角度を検出し、前記2つの図形の頂点間の距離と前記測定図形のひっくり返りの有無を判断するための閾値とを比較して、前記測定図形のひっくり返りの有無を判断し、前記平行移動値、前記回転角度および前記ひっくり返りの有無の少なくとも1つに基づいて姿勢を補正した測定図形と前記参照図形とを比較した結果を考慮して、前記測定図形の姿勢を認識するプロセッサと、
前記参照図形に関する情報および前記閾値の少なくとも1つを格納するメモリとを含むことを特徴とする平面物体の姿勢認識装置。 - 前記プロセッサは、
前記参照図形に相応する複数の第1頂点それぞれに対して、前記測定図形に相応する複数の第2頂点までの距離を算出し、前記距離のうち最小距離を前記回転角度ごとに算出し、前記回転角度ごとに算出された複数の最小距離の長さを合算した結果値のうち最小値に対応する角度を前記回転角度に決定することを特徴とする請求項8に記載の平面物体の姿勢認識装置。 - 前記プロセッサは、
前記最小値が前記閾値を超える場合、前記測定図形がひっくり返ったと判断することを特徴とする請求項9に記載の平面物体の姿勢認識装置。 - 前記プロセッサは、
前記測定図形がひっくり返ったと判断される場合、前記姿勢を補正した測定図形と姿勢をひっくり返した参照図形とを比較した結果を考慮して、前記測定図形の姿勢を認識することを特徴とする請求項9に記載の平面物体の姿勢認識装置。 - 前記プロセッサは、
測定対象が含まれた入力映像を2進化して、前記測定図形に相応する複数の第2頂点を検出し、前記複数の第2頂点に対応する前記参照図形を抽出し、前記複数の第2頂点に基づいて前記測定図形の重心を計算し、前記複数の第1頂点に基づいて前記参照図形の重心を計算することを特徴とする請求項9に記載の平面物体の姿勢認識装置。 - 前記プロセッサは、
前記測定図形の姿勢を評価してユーザに提供するためのガイド情報を生成し、ディスプレイを介して前記ガイド情報を前記ユーザに出力することを特徴とする請求項8に記載の平面物体の姿勢認識装置。 - 前記測定図形の姿勢は、実世界で前記ユーザによって制御される測定対象の姿勢であることを特徴とする請求項13に記載の平面物体の姿勢認識装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170169512A KR102056728B1 (ko) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 평면 물체의 자세 인식 방법 및 이를 위한 장치 |
KR10-2017-0169512 | 2017-12-11 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019106184A true JP2019106184A (ja) | 2019-06-27 |
JP7097285B2 JP7097285B2 (ja) | 2022-07-07 |
Family
ID=67062468
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018231071A Active JP7097285B2 (ja) | 2017-12-11 | 2018-12-10 | 平面物体の姿勢認識方法およびそのための装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7097285B2 (ja) |
KR (1) | KR102056728B1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112052909A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-08 | 科大讯飞股份有限公司 | 图形匹配方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005107965A (ja) * | 2003-09-30 | 2005-04-21 | Canon Inc | 指標同定方法および装置 |
JP2008051664A (ja) * | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Daido Steel Co Ltd | 羽根車の羽根形状検査方法及び検査装置 |
JP2015503778A (ja) * | 2011-12-24 | 2015-02-02 | エコール ドゥ テクノロジー スペリウールEcole De Technologie Superieure | ノイズに対して堅牢な画像レジストレーション方法およびシステム |
US20160188938A1 (en) * | 2013-08-15 | 2016-06-30 | Gideon Summerfield | Image identification marker and method |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101067826B1 (ko) | 2009-10-27 | 2011-09-27 | 이화여자대학교 산학협력단 | 폴리곤 모델에 대한 하우스도르프 거리 산출 방법 |
-
2017
- 2017-12-11 KR KR1020170169512A patent/KR102056728B1/ko active IP Right Grant
-
2018
- 2018-12-10 JP JP2018231071A patent/JP7097285B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005107965A (ja) * | 2003-09-30 | 2005-04-21 | Canon Inc | 指標同定方法および装置 |
JP2008051664A (ja) * | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Daido Steel Co Ltd | 羽根車の羽根形状検査方法及び検査装置 |
JP2015503778A (ja) * | 2011-12-24 | 2015-02-02 | エコール ドゥ テクノロジー スペリウールEcole De Technologie Superieure | ノイズに対して堅牢な画像レジストレーション方法およびシステム |
US20160188938A1 (en) * | 2013-08-15 | 2016-06-30 | Gideon Summerfield | Image identification marker and method |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
XILIN YI ET AL.: ""Line feature-based recognition using Hausdorff distance"", PROCEEDINGS OF INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER VISION - ISCV, JPN6022005934, 21 November 1995 (1995-11-21), US, pages 79 - 84, XP010151058, ISSN: 0004782391, DOI: 10.1109/ISCV.1995.476981 * |
糠信 祐昌、外2名: ""拡張ハウスドルフ距離法を用いたエッジ情報に基づく画像のマッチング"", 映像メディア処理シンポジウム 第4回シンポジウム資料, JPN6022005933, 29 September 1999 (1999-09-29), JP, pages 71 - 72, ISSN: 0004782390 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112052909A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-08 | 科大讯飞股份有限公司 | 图形匹配方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112052909B (zh) * | 2020-09-17 | 2023-12-01 | 科大讯飞股份有限公司 | 图形匹配方法、装置、电子设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7097285B2 (ja) | 2022-07-07 |
KR102056728B1 (ko) | 2019-12-17 |
KR20190069111A (ko) | 2019-06-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11727593B1 (en) | Automated data capture | |
US9818195B2 (en) | Object pose recognition | |
JP6642968B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム | |
CN105612401B (zh) | 标记图像处理系统 | |
JP4004899B2 (ja) | 物品の位置姿勢検出装置及び物品取出し装置 | |
Tang et al. | 3D mapping and 6D pose computation for real time augmented reality on cylindrical objects | |
Tzionas et al. | 3d object reconstruction from hand-object interactions | |
Saxena et al. | Learning to grasp novel objects using vision | |
JP6528764B2 (ja) | 顔照合装置、方法、及び、記録媒体 | |
Azad et al. | Stereo-based 6d object localization for grasping with humanoid robot systems | |
JP6054831B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
WO2020190166A1 (ru) | Способ и система захвата объекта с помощью роботизированного устройства | |
Azad et al. | Combining appearance-based and model-based methods for real-time object recognition and 6d localization | |
JP2020197978A (ja) | 物体検出装置、物体把持システム、物体検出方法及び物体検出プログラム | |
JP2009216503A (ja) | 三次元位置姿勢計測方法および装置 | |
JP2008309595A (ja) | オブジェクト認識装置及びそれに用いられるプログラム | |
Weber et al. | Exploiting augmented reality for extrinsic robot calibration and eye-based human-robot collaboration | |
Chen et al. | Progresslabeller: Visual data stream annotation for training object-centric 3d perception | |
JP2019106184A (ja) | 平面物体の姿勢認識方法およびそのための装置 | |
JP5083715B2 (ja) | 三次元位置姿勢計測方法および装置 | |
Lutz et al. | Probabilistic object recognition and pose estimation by fusing multiple algorithms | |
Miraldo et al. | Planar pose estimation for general cameras using known 3d lines | |
US20220028100A1 (en) | Method for 3d scanning of a real object | |
Kutulakos | Exploring three-dimensional objects by controlling the point of observation | |
Ugurdag et al. | Gravitational pose estimation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210303 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220210 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220215 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220513 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220527 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220627 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7097285 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |