JP2019192156A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 平面又は略平面の物体における各領域の形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うための画像処理を提供することを目的とする。【解決手段】 平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、前記複数の領域それぞれに対応する前記物体の表面の形状を表す形状情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した複数の前記形状情報それぞれについて、前記形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、前記撮像装置が移動する面に前記平面が平行な面になるように、前記形状情報を補正する補正手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。【選択図】 図15
Description
本発明は、物体の形状を表す複数の情報を統合するための画像処理技術に関する。
従来、対象物体の三次元形状を測定する方法としてステレオ位相シフト法が知られている。ステレオ位相シフト法においては、明暗の縞状パターンを位相をずらしながら対象物体に複数回投影し、縞パターンが投影された対象物体を2つの方向から撮像する。2つの方向から対象物体を撮像することによって得られた画像から、それぞれの方向における画像の各画素の位相値を算出する。対象物体において2つの方向の位相値が同一となる位置と対象物体を撮像した2つの位置との3点から、三角測量の原理により対象物体の三次元形状を測定することができる。特許文献1は、ステレオ位相シフト法を用いて、濃度レンジが広い略平面の物体の三次元形状を測定する技術を開示している。
また、高精度に物体の三次元形状を測定するために、物体を複数の領域に分割して撮像を行い、撮像によって得られた画像を用いて上述した方法により各領域の形状を算出することが行われている。各領域と隣接する領域とには重複領域が設けられており、各領域の形状を表す複数の情報は、各重複領域の位置合わせが行われた後、統合される。
しかしながら、特許文献1のように、平面又は略平面の物体の面と撮像装置の光軸とが直交しない条件において物体を撮像する場合、得られた画像の位置ごとに撮像装置と物体との距離が異なってしまう。これにより、各領域の形状を表す複数の情報を統合するための、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができないという課題があった。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、平面又は略平面の物体における各領域の形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うための画像処理を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、前記複数の領域それぞれに対応する前記物体の表面の形状を表す形状情報を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した複数の前記形状情報それぞれについて、前記形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、前記撮像装置が移動する面に前記平面が平行な面になるように、前記形状情報を補正する補正手段と、を有し、前記複数の画像データは、前記物体を隣り合った領域に重複領域を設けて前記複数の領域に分割し、複数のパターン光が照射された前記複数の領域それぞれを、前記撮像装置の光軸が前記物体の面と直交しない条件において、撮像することによって得られた画像データであることを特徴とする。
本発明によれば、平面又は略平面の物体における各領域の形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。尚、以下の実施形態は本発明を限定するものではない。また、本実施形態において説明されている特徴の組み合わせの全てが必ずしも本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
[第1実施形態]
本実施形態においては、油彩画のような数mm〜数十μmの微細な凹凸を表面にもつ略平面形状の物体を被測定物体とし、表面の形状情報と色情報とを取得する三次元形状測定システムを説明する。
本実施形態においては、油彩画のような数mm〜数十μmの微細な凹凸を表面にもつ略平面形状の物体を被測定物体とし、表面の形状情報と色情報とを取得する三次元形状測定システムを説明する。
<三次元形状測定システムの装置構成>
図1は三次元形状測定システムの構成を示すブロック図である。図1(a)は三次元形状測定システムを上方からみた平面図、図1(b)は三次元形状測定システムを正面からみた平面図である。被測定物体101は、測定の対象となる物体である。投影装置102は、三次元形状測定に必要な二次元のパターン画像を被測定物体101に投影するための投影装置である。投影装置102としては、例えば640×480画素であり、LED光源を用いた単板モノクロのDLP方式プロジェクターを用いるが、これに限るものではない。投影装置102は、被測定物体101上に二次元のパターン画像を投影できるものであればどのようなものであってもよい。第1撮像装置103及び第2撮像装置104は、パターン画像が投影された被測定物体101を撮像する撮像装置である。各撮像装置には、8688×5792画素のCMOS方式のエリアセンサを有するDSLR(Digital Single Lens Reflex camera)に焦点距離が100mmのマクロレンズを組み合わせたものを用いる。また、第1撮像装置103及び第2撮像装置104は、被測定物体101上の輝度に対し線形な信号値を得る光電変換特性を有しているものとする。また、記録される画像データが表す画像は、各画素において3チャンネル(R、G、B)の色情報を有し、各チャンネルが16ビットで量子化されるものとする。尚、第1撮像装置103及び第2撮像装置104について、光電変換特性や、記録される画像データのチャンネル数、量子化ビット数などは上記一例に限定するものではない。尚、レンズには、被測定物体101の表面にピントが合うようにティルトレンズ等を用いてもよい。光学支持台105は、投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を支持するための支持台である。ステージ106は、光学支持台105を二次元方向に動かすことが可能なステージである。画像処理装置107は、投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を制御して得られた画像データに基づいて、被測定物体101の三次元形状を算出する処理を行う装置である。本実施形態における画像処理装置107は、CPU、RAM(ランダムアクセスメモリ)等の主記憶媒体、HD(ハードディスク)やフラッシュメモリ等の補助記憶媒体を備えたPC(Personal Computer)として説明する。尚、画像処理装置107は、PCに限るものではなく、三次元形状測定システムの一部として組み込まれたマイクロコンピュータ等であってもよい。投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104、ステージ106は、不図示のUSB(Universal Serial Bus)等のインターフェースを介して画像処理装置107とそれぞれ接続されている。図1に示すように、本実施形態においては、投影装置102は被測定物体101に正対するように上方に配置され、投影装置102の左右から被測定物体101を撮像するように第1撮像装置103及び第2撮像装置104がそれぞれ配置されている。図1(b)において、範囲108は測定範囲であり、投影装置102は範囲108を含む範囲に二次元のパターン画像を投影する。また、第1撮像装置103及び第2撮像装置104は撮像範囲に範囲108が含まれるように設置されている。ステージ106は、被測定物体101に正対するように設置されている。ステージ106は、光学支持台105に支持された投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を、被測定物体101に対して平行な面において移動させることによって、範囲108を変更することが出来る。
図1は三次元形状測定システムの構成を示すブロック図である。図1(a)は三次元形状測定システムを上方からみた平面図、図1(b)は三次元形状測定システムを正面からみた平面図である。被測定物体101は、測定の対象となる物体である。投影装置102は、三次元形状測定に必要な二次元のパターン画像を被測定物体101に投影するための投影装置である。投影装置102としては、例えば640×480画素であり、LED光源を用いた単板モノクロのDLP方式プロジェクターを用いるが、これに限るものではない。投影装置102は、被測定物体101上に二次元のパターン画像を投影できるものであればどのようなものであってもよい。第1撮像装置103及び第2撮像装置104は、パターン画像が投影された被測定物体101を撮像する撮像装置である。各撮像装置には、8688×5792画素のCMOS方式のエリアセンサを有するDSLR(Digital Single Lens Reflex camera)に焦点距離が100mmのマクロレンズを組み合わせたものを用いる。また、第1撮像装置103及び第2撮像装置104は、被測定物体101上の輝度に対し線形な信号値を得る光電変換特性を有しているものとする。また、記録される画像データが表す画像は、各画素において3チャンネル(R、G、B)の色情報を有し、各チャンネルが16ビットで量子化されるものとする。尚、第1撮像装置103及び第2撮像装置104について、光電変換特性や、記録される画像データのチャンネル数、量子化ビット数などは上記一例に限定するものではない。尚、レンズには、被測定物体101の表面にピントが合うようにティルトレンズ等を用いてもよい。光学支持台105は、投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を支持するための支持台である。ステージ106は、光学支持台105を二次元方向に動かすことが可能なステージである。画像処理装置107は、投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を制御して得られた画像データに基づいて、被測定物体101の三次元形状を算出する処理を行う装置である。本実施形態における画像処理装置107は、CPU、RAM(ランダムアクセスメモリ)等の主記憶媒体、HD(ハードディスク)やフラッシュメモリ等の補助記憶媒体を備えたPC(Personal Computer)として説明する。尚、画像処理装置107は、PCに限るものではなく、三次元形状測定システムの一部として組み込まれたマイクロコンピュータ等であってもよい。投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104、ステージ106は、不図示のUSB(Universal Serial Bus)等のインターフェースを介して画像処理装置107とそれぞれ接続されている。図1に示すように、本実施形態においては、投影装置102は被測定物体101に正対するように上方に配置され、投影装置102の左右から被測定物体101を撮像するように第1撮像装置103及び第2撮像装置104がそれぞれ配置されている。図1(b)において、範囲108は測定範囲であり、投影装置102は範囲108を含む範囲に二次元のパターン画像を投影する。また、第1撮像装置103及び第2撮像装置104は撮像範囲に範囲108が含まれるように設置されている。ステージ106は、被測定物体101に正対するように設置されている。ステージ106は、光学支持台105に支持された投影装置102、第1撮像装置103、第2撮像装置104を、被測定物体101に対して平行な面において移動させることによって、範囲108を変更することが出来る。
<画像処理装置107の機能構成>
図2は画像処理装置107の機能構成を示すブロック図である。入力装置201は、ユーザの操作を受け付ける装置であり、キーボード、マウス等のデバイスである。また、表示装置202は、ユーザが入力した内容や測定条件、測定結果をユーザに提示する表示装置であり、液晶モニタ等のデバイスである。
図2は画像処理装置107の機能構成を示すブロック図である。入力装置201は、ユーザの操作を受け付ける装置であり、キーボード、マウス等のデバイスである。また、表示装置202は、ユーザが入力した内容や測定条件、測定結果をユーザに提示する表示装置であり、液晶モニタ等のデバイスである。
撮像ドライバ203は、第1撮像装置103及び第2撮像装置104を制御するための命令群である。撮像ドライバ203は、各撮像装置の撮像条件を変更する命令や撮像の実行を指示する命令、撮像によって得られた画像データを各撮像装置から画像処理装置107へ送信するための命令を含んでいる。また、投影ドライバ204は、投影装置102を制御するための命令群であり、パターン画像データを画像処理装置107から投影装置102へ送信するための命令や、投影を開始、終了する命令を含んでいる。ステージドライバ205は、ステージ106を制御するための命令や、ステージの移動を開始、終了する命令を含んでいる。入力ドライバ206は、入力装置201を制御するための命令群、表示ドライバ207は表示装置202を制御するための命令群である。取得制御部208は、撮像ドライバ203、投影ドライバ204、ステージドライバ205に命令を送り、被測定物体101の三次元形状を算出するために必要な撮像画像データを取得する一連の処理を行う命令群である。形状算出部209は、取得制御部208が取得した撮像画像データに基づいて、範囲108ごとに、被測定物体101の三次元形状を算出する命令群である。色算出部210は、形状算出部209が算出した範囲108ごとの三次元形状に対応する色情報を算出する命令群である。統合部211は、形状算出部209が算出した範囲108ごとの三次元形状と、色算出部210が算出した範囲108ごとの色情報と、に基づいて、被測定物体101の全体の三次元形状と色情報とを算出する命令群である。UI管理部212はユーザが入力装置201に入力した情報の管理や、測定結果を表示装置202に表示する等の処理を行うユーザインターフェース(UI)機能を有する命令群である。測定アプリケーション213は、取得制御部208乃至UI管理部212の命令群を連動させ、1つの測定アプリケーションとして機能させるための命令群である。
<測定アプリケーション213の処理>
図3は、測定アプリケーション213の処理の流れを示すフローチャートである。以下、各ステップ(工程)は符号の前にSをつけて表す。
図3は、測定アプリケーション213の処理の流れを示すフローチャートである。以下、各ステップ(工程)は符号の前にSをつけて表す。
S301において、測定アプリケーション213は、UI管理部212を用いて、第1撮像装置103及び第2撮像装置104の撮像条件、測定領域の数、ステージの移動の条件などの条件を設定するための入力を行うようにユーザに促す。具体的には、表示装置202に各条件に関する情報をユーザに入力させるためのUIを表示させる。ユーザから条件設定の完了を示す指示を受け取ると、S302に進む。
S302において、測定アプリケーション213は、取得制御部208を用いて、ステージ移動を行うことによって測定領域を変更しながら、パターン画像が投影された被測定物体101を撮像する一連の処理を行う。S302における処理の詳細は後述する。S302の処理が終わると、S303に進む。
S303において、測定アプリケーション213は、形状算出部209を用いて、撮像によって得られた画像データに基づいて、被測定物体101の三次元形状情報を算出する。本実施形態において算出する三次元形状情報は、第2撮像装置104のエリアセンサの中心を原点とするX、Y、Z座標値をmm単位で記録した点群データであり、エリアセンサの画素数と等しい数の座標値を有する。ここで、X軸、Y軸、Z軸は直交座標系であり、X軸、Y軸は第2撮像装置104のエリアセンサ面を含む平面を張り、Z軸はX軸、Y軸に直交する方向に定義される。S302における処理の詳細は後述する。S303の処理が終わると、S304に進む。
S304において、測定アプリケーション213は、色算出部210を用いて、S303において算出した点群データの各点に対応する色情報(R値、G値、B値)を算出する。具体的には、第2撮像装置104を用いた撮像により得られた画像データが有する色情報を、点群データに対応付けて記録する。第2撮像装置104を用いた撮像により得られた画像データには、S302における撮像により得られた画像データを用いる。点群データに含まれる各点の座標値は、第2撮像装置104を用いた撮像により得られた画像データが表す画像の各画素に1対1で対応するように算出される。このため、S304における処理は、画像の画素ごとにXYZ座標を点群データから検索し、画像の各画素に記録された色情報(R値、G値、B値)を、各座標に対応付けて記録する。S304の処理が終わると、S305に進む。
S305において、測定アプリケーション213は、統合部211を用いて、測定領域ごとの点群データに対して位置合わせ処理を行い、位置合わせ処理後の複数の点群データを統合する。S303及びS304において算出された形状情報及び色情報はいずれも、測定領域ごとの情報である。S305においては、物体が略平面であるという特徴を利用することによって、測定領域ごとの情報の位置合わせを行い、1つの情報に統合する処理を行う。S305における処理の詳細は後述する。S305の処理が終わると、S306に進む。
S306において、測定アプリケーション213は、UI管理部212を用いて、S305において統合された点群データを表示装置202に表示させて、処理を終了する。具体的には、XYZ座標を色情報に対応する色で三次元空間上にプロットし、任意の方向からみた投影図を表示装置202に表示させる。尚、表示方法は投影図に限らず、色情報が付加された点群データの各数値のリストを表示してもよい。また、表示装置202への表示を行わずに、HDやフラッシュメモリ等に色情報が付加された点群データを直接記録するようにしてもよい。また、点群データを、3次元構造を記録媒体上に形成できるプリンタが使用可能なプリントデータに変換し、プリンタに出力してもよい。プリントデータは、例えば、UV硬化型の記録材の記録量や積層数を表すデータである。
<投影装置102が投影するパターン画像>
図4は、投影装置102が投影するパターン画像を説明するための図である。図4に示すパターン画像は、投影装置102の画素と1対1に対応する640×480画素のサイズの画像であり、0(黒)〜255(白)の画素値が各画素に記録された8ビットのグレースケール画像であるものとして説明する。尚、画素数、ビット深度、色数等はこれに限るものではない。尚、本実施形態においては、図4(a)〜(h)のパターン画像にそれぞれ0〜7の番号(撮像番号)を付けるものとする。例えば、図4(a)のパターン画像は撮像番号0であり、図4(b)のパターン画像は撮像番号1である。
図4は、投影装置102が投影するパターン画像を説明するための図である。図4に示すパターン画像は、投影装置102の画素と1対1に対応する640×480画素のサイズの画像であり、0(黒)〜255(白)の画素値が各画素に記録された8ビットのグレースケール画像であるものとして説明する。尚、画素数、ビット深度、色数等はこれに限るものではない。尚、本実施形態においては、図4(a)〜(h)のパターン画像にそれぞれ0〜7の番号(撮像番号)を付けるものとする。例えば、図4(a)のパターン画像は撮像番号0であり、図4(b)のパターン画像は撮像番号1である。
図4(a)〜(c)は、明暗の縞パターンを表すパターン画像である。本実施形態においてはこれらの縞パターン画像を被測定物体101に投影し、縞パターン画像が投影された被測定物体101を撮像して得られた画像データに基づいて位相を算出する。算出した位相に基づいて被測定物体101の三次元形状を算出する。この縞パターンは、画像の横方向に正弦波状に輝度が変化するパターンであり、縞パターン画像の画素値は以下の式(1)〜式(3)で決定できる。
ここで、Va(j,i)は、図4(a)のパターン画像における位置(j,i)の画素値を示している。同様に、Vb(j,i)は、図4(b)のパターン画像における位置(j,i)の画素値、Vc(j,i)は、図4(c)のパターン画像における位置(j,i)の画素値を示している。尚、jは画像の横方向、iは画像の縦方向の位置を示す。また、Ncycleは正弦波1周期あたりの画素数を示すパラメータである。図4(a)〜(c)に示した縞パターン画像は、1/3周期ずつ位相をシフトさせた3枚の組み合わせであるが、これに限るものではない。例えば、1/6周期ずつ位相をシフトさせた6枚の組み合わせなどであってもよい。また、縞パターンの波形は正弦波状に限らず、三角波等、位相が推定可能なものであればどのような波形であってもよい。尚、本実施形態においては、図4(a)〜(c)の縞パターン画像にそれぞれ、上述した撮像番号とは別に、0〜2の番号(縞パターン画像番号)を付けるものとする。例えば、図4(a)の縞パターン画像は縞パターン画像番号0であり、図4(b)の縞パターン画像は縞パターン画像番号1である。
本実施形態においては、図4(a)〜(c)の縞パターン画像を被測定物体101に投影し、縞パターンが投影された被測定物体101を第1撮像装置103と第2撮像装置104とによって撮像する。撮像によって得られた画像データに基づいて、撮像装置ごとに位相を算出する。そして、第1撮像装置103の画像データが表す画像と第2撮像装置104の画像データが表す画像とで位相が一致する画素位置から三角測量により三次元形状を算出する。このとき、画像には複数周期の正弦波が含まれるため、同一の画像内で同じ位相となる画素が周期的に複数存在してしまう。そこで、同一の画像内で同じ位相が存在しないように、周期ごとに異なるオフセットを足しこむ位相接続処理を行う。このオフセットを決定する際に、図4(d)〜(g)に示す、縞パターンに平行なステップエッジを有する位置合わせパターンが使用される。具体的には、まず、位置合わせパターンが投影された被測定物体101を第1撮像装置104及び第2撮像装置105によって撮像する。撮像によって得られた画像データが表す画像において、ステップエッジの部分が投影された位置をそれぞれ抽出する。抽出した位置のオフセットが第1撮像装置103と第2撮像装置104とで同一の値となるようにオフセットを決定する。尚、本実施形態においては、図4(d)〜(g)の位置合わせパターン画像にそれぞれ、上述した撮像番号とは別に、0〜3の番号(位置合わせパターン画像番号)を付けるものとする。例えば、図4(d)の位置合わせパターン画像は位置合わせパターン画像番号0であり、図4(e)の位置合わせパターン画像は位置合わせパターン画像番号1である。
図4(h)は、被測定物体101の色情報を取得するために投影される色取得パターンである。本実施形態においては全面均一な白色(R値、G値、B値が255)のパターンを用いるが、これに限るものではない。例えば、被測定物体101に色取得パターンを投影したとき、範囲108において光量が均一となるように画素の位置に応じて画素値を変化させてもよい。
<測定領域とステージ移動>
図5は、測定領域とステージ移動とを説明するための模式図である。本実施形態においては、まず、図5に示した、左下の測定領域において撮像を行う。左下の測定領域における撮像後、矢印の方向にステージ移動を行い、1つ右隣りの測定領域において同様の撮像を行う。上述したステージ移動と撮像とを順次繰り返す。右端の測定領域における撮像後、1つ上の測定領域に移動し、撮像を行う。次のステージ移動によって、1つ左隣りの測定領域に移動し、撮像を行う。このように、コの時を描くようにステージ移動を行うことによって、移動距離を最小化することができる。尚、隣り合った測定領域は部分的に重複している。尚、ステージ移動の方法はこれに限られない。例えば、中央付近の測定領域から撮像をスタートし、時計まわりに渦を巻くようにステージ移動をしてもよい。また、被測定物体101の三次元形状を得るために、測定領域間に隙間がないようにする必要はあるが、測定領域間の間隔が等間隔である必要はない。
図5は、測定領域とステージ移動とを説明するための模式図である。本実施形態においては、まず、図5に示した、左下の測定領域において撮像を行う。左下の測定領域における撮像後、矢印の方向にステージ移動を行い、1つ右隣りの測定領域において同様の撮像を行う。上述したステージ移動と撮像とを順次繰り返す。右端の測定領域における撮像後、1つ上の測定領域に移動し、撮像を行う。次のステージ移動によって、1つ左隣りの測定領域に移動し、撮像を行う。このように、コの時を描くようにステージ移動を行うことによって、移動距離を最小化することができる。尚、隣り合った測定領域は部分的に重複している。尚、ステージ移動の方法はこれに限られない。例えば、中央付近の測定領域から撮像をスタートし、時計まわりに渦を巻くようにステージ移動をしてもよい。また、被測定物体101の三次元形状を得るために、測定領域間に隙間がないようにする必要はあるが、測定領域間の間隔が等間隔である必要はない。
<S302における処理>
図6は、S302における処理の流れを示すフローチャートである。S601において、取得制御部208は、測定領域を特定するための変数posを0で初期化する。pos=0は、図5に示す左下の測定領域を示す。また、pos=1は、その右隣りの測定領域を示す。変数posは、図5に示す矢印の順でステージを移動させた場合の各測定領域に対応しているものとする。S601の処理が終わると、S602に進む。
図6は、S302における処理の流れを示すフローチャートである。S601において、取得制御部208は、測定領域を特定するための変数posを0で初期化する。pos=0は、図5に示す左下の測定領域を示す。また、pos=1は、その右隣りの測定領域を示す。変数posは、図5に示す矢印の順でステージを移動させた場合の各測定領域に対応しているものとする。S601の処理が終わると、S602に進む。
S602において、取得制御部208は、posが測定領域の数pos_num未満であるか否かを判定する。posがpos_num未満である場合はS603に進む。posがpos_num以上である場合はS302を終了し、S303に進む。本実施形態においては、図5に示すように、pos_num=24である。S603において、取得制御部208は、変数posが示す測定領域にステージを移動する。S604において、取得制御部208は、図4に示す投影パターンを参照するための撮像番号cntを0で初期化する。S605において、取得制御部208は、撮像番号cntがパターンの数cnt_num未満であるか否かを判定する。撮像番号cntがパターンの数cnt_num未満である場合はS606に進む。撮像番号cntがパターンの数cnt_num以上である場合はS609に進み、変数posに1を加えてS602に戻る。
S606において、取得制御部208は、投影装置102に、図4に示したcnt番目の投影パターンを被測定物体101に投影させる。S607において、取得制御部208は、第1撮像装置103及び第2撮像装置104がそれぞれ、S606においてパターンが投影された被測定物体101を撮像する。S608において、取得制御部208は、撮像番号cntに1を加え、S605に戻る。
<S303における処理>
図7は、S303における処理の流れを示すフローチャートである。S701において、形状算出部209は、変数posを0で初期化する。S702において、形状算出部209は、posがpos_num未満であるか否かを判定する。posがpos_num未満である場合、S703に進む。posがpos_num以上である場合、S303の処理を終了し、S304に進む。S703において、形状算出部209は、第1撮像装置103及び第2撮像装置104それぞれについて、撮像番号0〜2の縞パターンを用いて撮像により得られた画像データを読み込む。S704において、形状算出部209は、各撮像装置について、撮像番号0〜2の縞パターンを用いて撮像により得られた3つの画像データを用いて、式(4)に従い、各画素の位相値を算出する。そして、各画素に算出された位相値φ(j,i)を記録した位相画像データをそれぞれ生成する。以下、第1撮像装置103に対応する位相画像データを第1位相画像データと呼び、第2撮像装置104に対応する位相画像データを第2位相画像データと呼ぶ。
図7は、S303における処理の流れを示すフローチャートである。S701において、形状算出部209は、変数posを0で初期化する。S702において、形状算出部209は、posがpos_num未満であるか否かを判定する。posがpos_num未満である場合、S703に進む。posがpos_num以上である場合、S303の処理を終了し、S304に進む。S703において、形状算出部209は、第1撮像装置103及び第2撮像装置104それぞれについて、撮像番号0〜2の縞パターンを用いて撮像により得られた画像データを読み込む。S704において、形状算出部209は、各撮像装置について、撮像番号0〜2の縞パターンを用いて撮像により得られた3つの画像データを用いて、式(4)に従い、各画素の位相値を算出する。そして、各画素に算出された位相値φ(j,i)を記録した位相画像データをそれぞれ生成する。以下、第1撮像装置103に対応する位相画像データを第1位相画像データと呼び、第2撮像装置104に対応する位相画像データを第2位相画像データと呼ぶ。
Φ(j,i)は0〜2πの値をとるものとする。Ia(j,i)は図4(a)の縞パターンを被測定物体101に投影した場合の撮像によって得られた画像における画素(j,i)に記録されたG値とする。同様に、Ib(j,i)は図4(b)の縞パターンを被測定物体101に投影した場合の撮像によって得られた画像における画素(j,i)に記録されたG値とする。Ic(j,i)は図4(c)の縞パターンを被測定物体101に投影した場合の撮像によって得られた画像における画素(j,i)に記録されたG値とする。尚、Ia、Ib、Icはいずれも画像の各画素に記録されたG値としたが、R値、G値、B値を所定の重みを用いて加重平均することにより算出される輝度情報でもよい。第1位相画像データ及び第2位相画像データは、0〜2πの値が各画素に記録されたグレースケール画像を表す画像データとして、RAM等の記憶媒体に記録されるものとする。
S705において、形状算出部209は、撮像装置ごとに、位置合わせパターンを投影した被測定物体101を撮像して得られた画像データと位相画像データとに基づいて、周期ごとに位相の繰り返しが発生しない接続位相画像データを生成する。図4(d)〜(g)の位置合わせパターンを用いて投影及び撮像を行い、暗部領域(黒)を1、明部領域(白)を0として領域毎に符号化すると、4ビットの2進法の値となり、16通りの領域が判別可能となる。従って、位置合わせパターンを用いた投影及び撮像により得られる画像の1領域のサイズを、位相画像データの1周期と同一に設定することによって、位相画像データに含まれる周期の数が16以下であれば、各画素位置が何番目の周期であるか判別できる。第1位相画像データの位相接続を第1撮像装置103の撮像によって得られた画像データを用いて行うことによって第1接続位相画像データを生成する。第2位相画像データの位相接続を第2撮像装置104の撮像によって得られた画像データを用いて行うことによって第2接続位相画像データを生成する。第1撮像装置103及び第2撮像装置104それぞれについて生成された接続位相画像データはRAM等の記憶媒体にそれぞれ記録される。各接続位相画像データは、位相接続後の位相値が各画素に記録されたグレースケール画像を表す画像データとする。尚、位置合わせパターンの種類は4種類に限定されず、被測定物体101のサイズ等に合わせて増減させることが可能である。図8に位相接続した結果の一例を示す。位相画像データが表す画像の画素値は、0〜2πの範囲で周期的に変化するため、図8(a)に示すように同一の画素値(位相)となる画素が画像の横方向(x方向)に繰り返し現れる。位相接続により、図8(b)に示すように位相画像データにおける位相の周期性が取り除かれる。
S706において、形状算出部209は、第2接続位相画像データの各画素において、位相値が同じとなる第1接続位相画像データの画素位置を算出する。対応点(位相値が同一となる画素位置)は、エピポーラ線の線上から探索する。エピポーラ線は、2台のカメラの位置及び姿勢が既知である場合に、三次元空間上の1点をそれぞれ撮像したときの対応点に関する拘束条件である。図9にエピポーラ線の模式図を示す。カメラ視点位置C1から三次元空間上の点Xまでを結ぶ直線と、カメラ視点位置C1からカメラ視点位置C2までを結ぶ直線と、について、2つの直線を含む三次元空間上の平面(エピポーラ面)が一意に定まる。この平面と撮像面とが交差して生じる直線がエピポーラ線である。具体的には、まず、第1撮像装置103及び第2撮像装置104の姿勢と位置との関係に基づいて予め算出しておいた3×3の基礎行列Fを用いて、式(5)に従い、エピポーラ線を算出する。
ここで、(u,v)は第2接続位相画像データの画素の位置を示す二次元座標である。また、(u´,v´)は第1接続位相画像データの画素の位置を示す二次元座標である。式(6)より任意の(u,v)に対し、(u´,v´)との関係を示す直線の方程式が一意に決定する。S706においては、第2接続位相画像データの(u,v)の位置にある位相値と等しくなる位相値を、第1接続位相画像データにおいて上記直線の方程式に沿って探索し、その位置の二次元座標(u´,v´)を対応点としてRAM等の記憶媒体に記録する。この処理を第2接続位相画像データが表す画像の全画素について行う。
S707において、形状算出部209は、S706において取得した対応点に基づいて、被測定物体101の三次元座標(X,Y,Z)を算出する。具体的には、第1撮像装置103及び第2撮像装置104の焦点距離や位置、姿勢に基づいて予め算出しておいた式(6)及び式(7)で示される3×4の投影行列P及びP´を用いて、(X,Y,Z)について連立方程式を解く。
この連立方程式は、行列Pのs行t列の要素をPst、行列P´のs行t列の要素をP´stとすると、以下の式(8)を解くことと等価である。
形状算出部209は、上記のように第2接続位相画像データの全画素に対し、逐次三次元座標(X,Y,Z)を算出し、算出した三次元座標(X,Y,Z)を表す点群データを生成し、HD等の記憶媒体に記録する。
S708において、形状算出部209は、変数posに1を加え、S702に戻る。
<S305における処理>
図10は、S305における処理の流れを示すフローチャートである。S801において、統合部211は、測定領域ごとの点群データを取得する。本ステップにおいて取得される測定領域ごとの点群データは、第2撮像装置104のエリアセンサの中心を原点とするX、Y、Z座標値をmm単位で記録した点群データである。X軸、Y軸は第2撮像装置104のエリアセンサ面を含む平面を張り、Z軸はX軸、Y軸に直交する方向に定義される。図11に点群データの一例を示す。軸901は点群データにおけるX軸であり、軸902は点群データにおけるZ軸である。また、軸903は点群データにおけるY軸である。第2撮像装置104は被測定物体に対して右方向から撮像を行っているため、図9(a)に示すように、点群のZ座標はおおよそ一定値にはならず、点群のX座標が増加するにつれて点群のZ座標は減少する傾向がある。このように、測定領域ごとの点群データは、第2撮像装置104を基準とした座標系(以下、カメラ座標系と呼ぶ)によって表現されている。また、測定領域ごとに、第2撮像装置104の三次元空間上の位置は異なっている。図12は、測定領域ごとのカメラ座標系を説明するための模式図である。図12(a)〜(d)の1001〜1004は、それぞれ、異なる測定領域におけるカメラ座標系である。このように測定領域ごとにカメラ座標系の原点の位置が異なっているため、点群データ間で位置合わせを行う必要がある。
図10は、S305における処理の流れを示すフローチャートである。S801において、統合部211は、測定領域ごとの点群データを取得する。本ステップにおいて取得される測定領域ごとの点群データは、第2撮像装置104のエリアセンサの中心を原点とするX、Y、Z座標値をmm単位で記録した点群データである。X軸、Y軸は第2撮像装置104のエリアセンサ面を含む平面を張り、Z軸はX軸、Y軸に直交する方向に定義される。図11に点群データの一例を示す。軸901は点群データにおけるX軸であり、軸902は点群データにおけるZ軸である。また、軸903は点群データにおけるY軸である。第2撮像装置104は被測定物体に対して右方向から撮像を行っているため、図9(a)に示すように、点群のZ座標はおおよそ一定値にはならず、点群のX座標が増加するにつれて点群のZ座標は減少する傾向がある。このように、測定領域ごとの点群データは、第2撮像装置104を基準とした座標系(以下、カメラ座標系と呼ぶ)によって表現されている。また、測定領域ごとに、第2撮像装置104の三次元空間上の位置は異なっている。図12は、測定領域ごとのカメラ座標系を説明するための模式図である。図12(a)〜(d)の1001〜1004は、それぞれ、異なる測定領域におけるカメラ座標系である。このように測定領域ごとにカメラ座標系の原点の位置が異なっているため、点群データ間で位置合わせを行う必要がある。
S802において、統合部211は、測定領域ごとの点群データを読み込み、位置合わせを行う。具体的には、測定領域ごとのカメラ座標系を、並進移動及び回転移動によって共通化させる。図13に共通化したカメラ座標系(以下、共通座標系と呼ぶ)を示す。図13に示す共通座標系1101は、被測定物体101に対して平行な方向にX軸、Y軸を持ち、垂直な方向にZ軸を持つ座標系である。S802における処理の詳細は後述する。尚、S803においてより詳細な位置合わせを行うため、S802における位置合わせを第1位置合わせと呼ぶ。
S803において、統合部211は、S802における位置合わせによって得られた点群データの各点の位置を初期位置として、最適化処理によって更なる位置合わせ(第2位置合わせ)を行う。具体的には、隣り合った測定領域に対応する点群データに対して、重複領域において平均色差が最小となるように位置合わせを行う。平均色差の算出には、S304において算出した色情報を用いる。重複領域における各点の色差に基づいて算出された平均色差を評価値として、位置を少しずつ移動させながら評価値が最小となる位置を算出する。尚、位置合わせには、各点のZ値(高さ)を色情報と同様に用いてもよい。また、色情報とZ値とを組み合わせて用いることにより位置合わせを行ってもよい。
S804において、統合部211は、S802及びS803において位置合わせが行われた測定領域ごとの点群データを統合する。これにより、被測定物体101の全体の形状を表す点群データが得られる。
<S802における処理>
図14は、被測定物体101に対するステージ106の移動方向を説明するための模式図である。本実施形態においては、図14(a)、(b)に示すように、被測定物体101の面とステージ106が移動する面とは平行である。この場合のS802における第1位置合わせについて説明する。
図14は、被測定物体101に対するステージ106の移動方向を説明するための模式図である。本実施形態においては、図14(a)、(b)に示すように、被測定物体101の面とステージ106が移動する面とは平行である。この場合のS802における第1位置合わせについて説明する。
図15は、S802における第1位置合わせの概要を説明するための模式図である。点群データ1301〜1304は、測定領域ごとの点群データである。図13に示すように、測定領域ごとのカメラ座標系と共通座標系とは、X軸、Y軸、Z軸の方向がそれぞれ異なっている。そこで、測定領域ごとのカメラ座標系を回転移動させることにより、測定領域ごとのカメラ座標系のX軸、Y軸、Z軸の方向を共通座標系のX軸、Y軸、Z軸の方向にそれぞれ一致させる。図12に示すように、測定領域ごとのカメラ座標系のX軸、Y軸、Z軸の方向は、測定領域によらず同じ方向を向いている。そこで、同一の回転角を用いた回転移動により、X軸、Y軸、Z軸の方向を回転させる。点群データ1305〜1308は、同一の回転角度を用いた回転移動による補正後の点群データである。回転移動により、点群データ1305〜1308においては、測定領域ごとのカメラ座標系のX軸、Y軸、Z軸の方向が共通座標系のX軸、Y軸、Z軸の方向に一致している。このため、さらに座標系の並進移動を行うことによって、測定領域ごとのカメラ座標系のX軸、Y軸、Z軸を共通化することができる。具体的には、各点群データに対応する座標系を、ステージ106の移動量に応じて並進移動させる。点群データ1309〜1312は、ステージ106の移動量に応じた並進移動による補正後の点群データである。回転移動及び並進移動により得られた各点群データに対応する座標系は、全て共通座標系とみなすことができる。これにより、各点群データに対応する座標系の違いによる影響が低減されるため、複数の点群データの統合を高精度に行うことができる。尚、点群データに対応する座標系を回転移動及び並進移動させることは、前記点群データに含まれる点群を回転移動及び並進移動させることと同じである。高精度に点群データの統合が行われることによって、図15における統合後の点群データ1313のような点群データを得ることができる。
図16は、回転移動のための回転角度を算出する処理の概要を説明するための模式図である。点群データ1401〜1404は、測定領域ごとの点群データである。回転角度の算出には、被測定物体101が略平面体であることを利用する。まず、測定領域ごとに、点群データが表す点群を平面で近似する。各点群データに対する平面近似の結果を点群データ1405〜1408に示す。次に、測定領域ごとに、平面近似より得られた平面の法線ベクトルを算出する。各点群データの平面における法線算出の結果を点群データ1409〜1412に示す。次に、各点群データについて算出した法線ベクトルを平均することにより、平均法線ベクトルを算出する。平均法線ベクトルの算出結果を法線データ1413に示す。そして、平均法線ベクトルがZ軸を向くための回転角度を算出する。ここでは、測定領域ごとの法線ベクトルはそれぞれわずかに異なる方向を向いているが、その平均の法線ベクトルは、被測定物体101の表面の法線ベクトルと同じ方向を向いているとみなしている。回転角度算出の結果を回転データ1414に示す。
図17は、S802における第1位置合わせを行う処理のフローチャートである。S1501において、統合部211は、測定領域を特定するための変数posを0で初期化する。S1502において、統合部211は、posが測定領域の数pos_num未満であるか否かを判定する。posがpos_num未満である場合はS1503に進む。posがpos_num以上である場合はS1507に進む。S1503において、統合部211は、上述した点群データが表す点群を平面近似し、平面近似によって得られた平面の法線ベクトルを算出する。具体的には、最小二乗法などを用いて、点群を平面で近似する。S1504において、統合部211は、ステージ移動に関するステージ移動情報を読み込む。ステージ移動情報は、S603においてステージ移動を行った際に使用した移動量情報であり、図5に示した測定領域の位置が記録された情報である。S1505において、統合部211は、変数posに1を加え、S1502に戻る。S1506において、統合部211は、測定領域ごとの点群データに対応する回転角度を算出する。回転角度の算出方法には上述した方法を用いる。尚、平均法線ベクトルの算出に全ての測定領域の法線ベクトルを用いなくてもよい。測定領域によっては、点群データに異常点(正しくない被測定物体101の位置を表す点)が含まれる場合がある。特に、図5に示す測定領域のうち被測定物体101の端部に対応する測定領域においては、被測定物体101の外側(物体以外の領域)を含むように測定を行うため、異常点が発生しやすい。そこで、被測定物体101の端部に対応する測定領域の法線ベクトルは用いずに、平均の法線ベクトルを算出してもよい。S1507において、統合部211は、並進移動量を算出する。ここでは、S1502において読み込んだステージ移動情報に基づいて、並進移動量を決定する。
S1508において、統合部211は、測定領域を特定するための変数posを0で初期化する。S1509において、統合部211は、posが測定領域の数pos_num未満であるか否かを判定する。posがpos_num未満である場合はS1510に進む。posがpos_num以上である場合はS802を終了し、S803に進む。S1510において、統合部211は、S1506において算出した回転角度に基づいて、点群データが表す点群を回転移動させる。S1511において、統合部211は、S1507において算出した並進移動量に基づいて、点群データが表す点群を並進移動させる。S1512において、統合部211は、変数posに1を加え、S1509に戻る。
<第1実施形態の効果>
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置は、物体の表面の形状を表す形状情報を取得する。複数の形状情報それぞれについて、形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、撮像装置が移動する面に平面が平行な面になるように、形状情報を補正する。尚、形状情報は、平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、複数の領域それぞれに対応する情報である。また、複数の画像データは、物体を隣り合った領域に重複領域を設けて複数の領域に分割し、複数のパターン光が照射された複数の領域それぞれを、撮像装置の光軸が物体の面と直交しない条件において、撮像することによって得られた画像データである。よって、平面又は略平面の物体における各領域の形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置は、物体の表面の形状を表す形状情報を取得する。複数の形状情報それぞれについて、形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、撮像装置が移動する面に平面が平行な面になるように、形状情報を補正する。尚、形状情報は、平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、複数の領域それぞれに対応する情報である。また、複数の画像データは、物体を隣り合った領域に重複領域を設けて複数の領域に分割し、複数のパターン光が照射された複数の領域それぞれを、撮像装置の光軸が物体の面と直交しない条件において、撮像することによって得られた画像データである。よって、平面又は略平面の物体における各領域の形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。
[第2実施形態]
第1実施形態においては、図14(a)、(b)に示すように、被測定物体101の面に対してステージ移動方向が平行である場合において、位置合わせを行った。本実施形態においては、図14(c)、(d)に示すように、被測定物体101の面に対してステージ移動方向が傾いている(平行でない)場合において、位置合わせを行う。尚、本実施形態における三次元形状測定システムの構成は第1実施形態のものと同様であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第1実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。
第1実施形態においては、図14(a)、(b)に示すように、被測定物体101の面に対してステージ移動方向が平行である場合において、位置合わせを行った。本実施形態においては、図14(c)、(d)に示すように、被測定物体101の面に対してステージ移動方向が傾いている(平行でない)場合において、位置合わせを行う。尚、本実施形態における三次元形状測定システムの構成は第1実施形態のものと同様であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第1実施形態とで異なる部分を主に説明する。尚、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。
<測定アプリケーション213の処理>
図18は、測定アプリケーション213の処理の流れを示すフローチャートである。尚、本実施形態におけるS1501〜S1512の処理の内容は、第1実施形態におけるS1501〜S1512の処理の内容と同様であるため説明を省略する。
図18は、測定アプリケーション213の処理の流れを示すフローチャートである。尚、本実施形態におけるS1501〜S1512の処理の内容は、第1実施形態におけるS1501〜S1512の処理の内容と同様であるため説明を省略する。
S1502において、統合部211は、posがpos_num以上である場合は、処理をS1601に進める。S1601において、統合部211は、測定領域ごとに、被測定物体101の面に対するステージの傾きに応じた補正量を算出する。ここで算出する補正量は、Z方向の並進移動量である。図19は、ステージの傾きに応じた補正量を算出する処理の概要を説明するための模式図である。点群データ1701〜1704は、測定領域ごとの点群データである。本実施形態においては、図14(c)、(d)に示すように、ステージの移動方向は被測定物体101の面に対して傾いている。ここでは、ステージの移動が2次元平面内であることを利用して、補正量を算出する。まず、各点群データが表す点群の重心を算出する。具体的には、点群に含まれる各点のZ座標の平均値をそれぞれ算出する。点群データ1705〜1708は、重心算出後の点群データである。次に、X軸方向へのステージ移動量をX軸、Y軸方向へのステージ移動量をY軸、点群の重心のZ座標をZ軸とし、算出した重心のZ座標をプロットし、プロットされた点群を平面近似する。ここでは、説明を簡易にするために、X軸1709とZ軸1710とにおいて算出した重心のZ座標をプロットし、直線近似した例を示す。直線近似により得られた直線1711を用いて、補正量を算出する。具体的には、ステージ移動量に対応する直線のZ座標から、算出した重心のZ座標のうち最も小さいZ座標を引いた値を補正量とし、各点群データについて算出する。算出した重心のZ座標のうち最も小さいZ座標を直線1712に示し、補正量を矢印1713に示す。
被測定物体101の面に対してステージ移動方向が傾いている場合、ステージ移動量が大きくなるにつれて、測定領域ごとの重心のZ座標は単調減少、あるいは単調増加する。このため、平面近似又は直線近似を用いることによって、ステージの移動による測定領域間のZ方向のずれを推定することができる。尚、X軸方向へのステージの移動のみにより測定領域間のZ方向のずれが生じる場合は、平面近似ではなく上述した直線近似を行ってもよい。同様に、Y軸方向へのステージの移動のみにより測定領域間のZ方向のずれが生じる場合は、Y軸とZ軸とにおいて算出した重心のZ座標をプロットし、直線近似を行ってもよい。
S1509において、統合部211は、posが測定領域の数pos_num未満である場合は、処理をS1602に進める。S1602において、統合部211は、S1601において算出した補正量(Z方向の並進移動量)に基づいて、点群データが表す点群をZ方向に並進移動させる。
<第2実施形態の効果>
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置は、被測定物体の面に対してステージ移動方向が傾いている場合であっても、形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。具体的には、例えば、油彩画の形状測定を行う場合、油彩画に対して正対するようステージを設置しようとしても、完全に正対できない場合がある。例えば、文化財保護の観点から、レーザー光を照射することができない油彩画の場合、測距計を用いてステージ設置を行うことが出来ない。このような正確なステージ設置ができない場合であっても、形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置は、被測定物体の面に対してステージ移動方向が傾いている場合であっても、形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。具体的には、例えば、油彩画の形状測定を行う場合、油彩画に対して正対するようステージを設置しようとしても、完全に正対できない場合がある。例えば、文化財保護の観点から、レーザー光を照射することができない油彩画の場合、測距計を用いてステージ設置を行うことが出来ない。このような正確なステージ設置ができない場合であっても、形状を表す複数の情報を統合するために、重複領域の位置合わせを高精度に行うことができる。
[その他の実施形態]
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
1 画像処理装置
211 統合部
211 統合部
Claims (20)
- 平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、前記複数の領域それぞれに対応する前記物体の表面の形状を表す形状情報を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した複数の前記形状情報それぞれについて、前記形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、前記撮像装置が移動する面に前記平面が平行な面になるように、前記形状情報を補正する補正手段と、を有し、
前記複数の画像データは、前記物体を隣り合った領域に重複領域を設けて前記複数の領域に分割し、複数のパターン光が照射された前記複数の領域それぞれを、前記撮像装置の光軸が前記物体の面と直交しない条件において、撮像することによって得られた画像データであることを特徴とする画像処理装置。 - 前記形状情報が表す形状を平面で近似し、近似によって得られた前記平面の法線ベクトルを算出する算出手段をさらに有し、
前記補正手段は、前記法線ベクトルが表す方向が前記撮像装置が移動する面に直交する方向に一致するように、前記形状情報を補正することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記複数の形状情報それぞれについて、前記法線ベクトルが表す方向が前記物体の面に直交する方向に一致するための前記法線ベクトルの回転角度を算出し、前記回転角度に基づいて、前記形状情報を補正することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記取得手段は、さらに、前記複数の領域を撮像する際の前記撮像装置の移動量を表す移動量情報を取得し、
前記補正手段は、前記回転角度に基づいた補正に加えて、前記移動量情報に基づいて、前記形状情報を補正することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記撮像装置は、前記物体の面に対して、平行な面において移動しながら撮像を行うことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記撮像装置は、前記物体の面に対して、平行でない面において移動しながら撮像を行い、
前記補正手段は、さらに、前記物体の面に対する前記撮像装置が移動する面の傾きに応じた補正量に基づいて、前記形状情報を補正することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記補正量は、前記物体の面に直交する方向において前記形状情報が表す形状を補正するための補正量であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段によって補正された前記複数の形状情報を統合する統合手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記形状情報は、前記物体の表面における複数の位置を表す点群データであることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記取得手段が取得した複数の前記点群データそれぞれについて、前記点群データが含む点群を平面で近似し、近似によって得られた平面の法線ベクトルを算出する算出手段をさらに有することを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。
- 前記算出手段は、撮像範囲に前記物体以外の領域が含まれる撮像に対応する前記点群データについては、前記物体以外の領域に対応する点を除いて、前記点群を平面で近似することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記複数の点群データそれぞれについて、前記法線ベクトルが表す方向が前記物体の面に直交する方向に一致するための前記法線ベクトルの回転角度を算出し、前記回転角度に基づいて、前記点群を移動させることを特徴とする請求項10又は請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記取得手段は、さらに、前記複数の領域を撮像する際の前記撮像装置の移動量を表す移動量情報を取得し、
前記補正手段は、前記回転角度に基づいた移動に加えて、前記移動量情報に基づいて、前記点群を移動させることを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。 - 前記撮像装置は、前記物体の面に対して、平行でない面において移動しながら撮像を行い、
前記補正手段は、さらに、前記物体の面に対する前記撮像装置が移動する面の傾きに応じた補正量に基づいて、前記点群を移動させることを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 前記算出手段は、前記点群の重心を算出し、前記重心と前記移動量情報とに基づいて、前記補正量を算出することを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段によって補正された前記複数の点群データを統合する統合手段をさらに有することを特徴とする請求項9乃至請求項15のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記形状情報は、前記物体の表面の高さを表す高さデータであることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記算出手段は、最小二乗法を用いて、前記形状情報が表す形状を平面で近似することを特徴とする請求項2又は請求項10に記載の画像処理装置。
- コンピュータを請求項1乃至請求項18のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- 平面又は略平面の物体における複数の領域を撮像装置が移動しながら撮像することによって得られた複数の画像データに基づいて生成された、前記複数の領域それぞれに対応する前記物体の表面の形状を表す形状情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した複数の前記形状情報それぞれについて、前記形状情報が表す形状を平面で近似した場合に、前記撮像装置が移動する面に前記平面が平行な面になるように、前記形状情報を補正する補正ステップと、を有し、
前記複数の画像データは、前記物体を隣り合った領域に重複領域を設けて前記複数の領域に分割し、複数のパターン光が照射された前記複数の領域それぞれを、前記撮像装置の光軸が前記物体の面と直交しない条件において、撮像することによって得られた画像データであることを特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018087495A JP2019192156A (ja) | 2018-04-27 | 2018-04-27 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2018087495A JP2019192156A (ja) | 2018-04-27 | 2018-04-27 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN115187743A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-14 | 江西科骏实业有限公司 | 一种地铁站内部环境布置预测和白模采集方法及系统 |
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2018
- 2018-04-27 JP JP2018087495A patent/JP2019192156A/ja active Pending
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