JP2020027439A5 - - Google Patents

Description

本発明の一様態は、対象物体の形状と類似する形状を有するそれぞれのモデルの照合用位置姿勢を設定する設定手段と、
前記対象物体の３次元形状を表す基準モデルが有する幾何特徴のうち、前記設定手段が照合用位置姿勢を設定したモデル間で共通している部位の幾何特徴を含む共通構造モデルを生成する生成手段と、
前記対象物体を含む画像を取得する取得手段と、
前記画像と前記共通構造モデルとに基づいて推定した前記対象物体の一部の位置姿勢と、前記それぞれのモデルの照合用位置姿勢と、を用いて配置された前記基準モデルと、前記画像と、を照合して前記対象物体の位置姿勢を推定する推定手段と
を備えることを特徴とする。

［第２の実施形態］
本実施形態を含む以下の各実施形態や各変形例では、第１の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは、第１の実施形態と同様であるものとする。第１の実施形態では、照合用位置姿勢に基づいて配置した基準モデルの位置合わせを行い、照合用位置姿勢間で共通する幾何特徴群を抽出して共通構造モデルを生成する方法について説明した。本実施形態では、共通構造モデルを生成するために、対象物体が含まれる濃淡画像と距離画像を取得し、基準モデルをモデルフィッティングで位置合わせすることにより照合用位置姿勢間で共通する幾何特徴を抽出する。

回転姿勢登録ボタンは、回転角度入力ボックスに入力された値に基づいて、モデル表示パネル６１０で選択した軸周りに基準モデル（姿勢設定用）１４を回転させた複数の位置姿勢を保持するためのボタンである。また、位置姿勢編集パネル６２０に複数の位置姿勢を一括で追加する。

Claims (13)

1. 対象物体の形状と類似する形状を有するそれぞれのモデルの照合用位置姿勢を設定する設定手段と、
   前記対象物体の３次元形状を表す基準モデルが有する幾何特徴のうち、前記設定手段が照合用位置姿勢を設定したモデル間で共通している部位の幾何特徴を含む共通構造モデルを生成する生成手段と、
   前記対象物体を含む画像を取得する取得手段と、
   前記画像と前記共通構造モデルとに基づいて推定した前記対象物体の一部の位置姿勢と、前記それぞれのモデルの照合用位置姿勢と、を用いて配置された前記基準モデルと、前記画像と、を照合して前記対象物体の位置姿勢を推定する推定手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定手段は、前記画像から検出した画像特徴と前記共通構造モデルとを位置合わせして前記対象物体の概略位置姿勢を算出し、該概略位置姿勢と前記照合用位置姿勢と前記基準モデルとに基づいて前記対象物体の位置姿勢を判別する、もしくは前記画像特徴に前記基準モデルを位置合わせしてから前記対象物体の位置姿勢を判別する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記生成手段は、第１の位置姿勢に配置した前記基準モデルと、前記照合用位置姿勢に基づいて生成した第２の位置姿勢に配置した前記基準モデルと、を位置合わせし、前記第１の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群のうち、前記第２の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群が近傍に存在する部位の幾何特徴群を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成手段は、前記画像から検出した画像特徴に、前記照合用位置姿勢に基づいて生成した２つ以上の位置姿勢に配置した前記基準モデルを各々位置合わせし、前記画像特徴に対応付いた幾何特徴群のうち、１つ以上の異なる位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群が近傍に存在する部位の幾何特徴群を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
5. 前記生成手段は、前記基準モデルが有する幾何特徴のうち、形状の微細な構造を表す部位以外の幾何特徴を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は更に、前記基準モデルおよび前記共通構造モデルを表示させる表示制御手段を備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記情報処理装置は更に、ユーザ操作を受け付ける受け付け手段を備え、
   前記表示制御手段は、前記ユーザ操作に応じて、前記基準モデルを前記照合用位置姿勢に基づいて配置して表示することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記受け付け手段は、第１の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群のうち前記照合用位置姿勢に基づいて生成した第２の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群が近傍に存在するか否かを判定する際の近傍範囲を指定する閾値、前記基準モデルが有する幾何特徴が微細な構造を表す部位か否かを判定する閾値、を受け付けることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記情報処理装置は更に、第１の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群のうち前記照合用位置姿勢に基づいて生成した第２の位置姿勢に配置した前記基準モデルが有する幾何特徴群が近傍に存在するか否かを判定する際の近傍範囲を指定する閾値、前記基準モデルが有する幾何特徴が微細な構造を表す部位か否かを判定する閾値、を前記画像の解像度に基づき決定する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記情報処理装置は更に、前記画像の解像度に基づき、前記推定手段で前記共通構造モデルを用いて照合するか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    前記情報処理装置の設定手段が、対象物体の形状と類似する形状を有するそれぞれのモデルの照合用位置姿勢を設定する設定工程と、
    前記情報処理装置の生成手段が、前記対象物体の３次元形状を表す基準モデルが有する幾何特徴のうち、前記設定工程で照合用位置姿勢を設定したモデル間で共通している部位の幾何特徴を含む共通構造モデルを生成する生成工程と、
    前記情報処理装置の取得手段が、前記対象物体を含む画像を取得する取得工程と、
    前記情報処理装置の推定手段が、前記画像と前記共通構造モデルとに基づいて推定した前記対象物体の一部の位置姿勢と、前記それぞれのモデルの照合用位置姿勢と、を用いて配置された前記基準モデルと、前記画像と、を照合して前記対象物体の位置姿勢を推定する推定工程と
    を備えることを特徴とする情報処理方法。
12. 画像を撮像する撮像装置と、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    前記情報処理装置による前記対象物体の位置姿勢の推定結果に基づいて前記対象物体を把持するロボットと
    を備えることを特徴とするロボットシステム。
13. コンピュータを、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。