JP2021086432A - 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータプログラム、計測装置、システムおよび物品の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象物体の姿勢の誤認識の発生を低減する。【課題手段】対象物体を撮像して得た画像を用いて対象物体の姿勢を取得する情報処理装置であって、対象物体の形状モデル情報を取得する取得手段と、画像および形状モデル情報に基づいて、対象物体の姿勢を演算する演算手段と、対象物体の形状モデルにおける対象物体の特徴部位に関する情報を含む検査情報を設定する設定手段と、演算手段により算出された姿勢をもつ対象物体の形状モデルを画像に対応づけた際の特徴部位に関する評価を行う評価手段と、評価の結果に基づいて、対象物体の姿勢を取得する検査に用いる条件を決定する決定手段と、条件に基づき、対象物体の姿勢を取得する検査を行う検査手段と、検査結果に基づき対象物体の姿勢を出力する出力手段と、を有する。【選択図】図５

Description

本発明は、物体の姿勢等を計測するための情報処理装置等に関する。

工場などの生産現場において、マシンビジョンにより対象物体の三次元位置および姿勢を計測し、その結果を基にロボットが移動することで、部品の供給や加工などの各種作業を行う工程の自動化が広がりを見せている。当然ながらマシンビジョンには対象物体の位置および姿勢を精確に計測することが求められる。しかし、各種の要因により正確に位置および姿勢を計測出来ないことがある。その要因の一つに、対象物体の形状類似性に起因する誤認識が挙げられる。例えば、表と裏で互いに形状が類似している場合には、表面が観測されているにも関わらず、裏面を計測結果として算出してしまうことがある。

これに対して特許文献１では、対象物体に対し、正認識姿勢と誤認識姿勢間の相対位置および姿勢を変換パラメータとして事前に設定、取得している。計測を行う際に、一度、位置および姿勢の算出を行った後、その結果を前述の変換パラメータにより変換した後でもう一度、位置および姿勢の算出を行う。そして、変換前後の両者の結果を比較することで、検出姿勢の妥当性の検査を行っている。特許文献１において、変換パラメータは、計測対象物に対し設定されるものであり、その計測対象を計測した際には設定された情報に基づいて検査を行うこととしている。しかし、このような手法を採った場合、無駄な検査を行うあるいは最適な検査が行われないケースが存在する。

例えば、図１に示すように六角柱の上に円柱が存在し、その円柱上面の中央からずれた箇所に小さな穴が開いているような対象物を想定する。図右下には対象物に設定された座標系を示している。円柱上面の穴はこの対象座標系Ｚ軸回りの姿勢を一意に定めるための特徴部になっている。しかし、そのサイズの小ささから、認識を行った際に対象物の概形は合っているものの、穴の位置が合っていない誤認識姿勢が発生すると想定される。具体的には正認識姿勢に対し、対象座標系のＺ軸回りに６０度から３００度まで６０度ずつ回した５姿勢を指している。従来技術によると正認識姿勢に対する誤認識姿勢への変換パラメータを予め設定しておき、計測時にそれを用いて穴部の一致度の検査を行うことが想定される。

しかし、この対象物を計測する際に、このような検査を行う事が常に適切であるとは限らない。マシンビジョンが撮影した画像において、対象が図２(Ａ)あるいは図２(Ｂ)のように写っていたとする。これらの姿勢においては、穴部が見えていないため、原理的に穴部位置を合わすことが出来ない。そのため、前述の検査を行うことは無駄である。マシンビジョンには計測精度と同様に演算処理を早くすることで、工程のタクトタイムを極力向上することも求められるので、無駄な検査を行うことは望ましくない。

この改善策として、例えば、予め検査を行うための検査情報を視点毎に設定しておくことが想定される。なお、ここで検査情報という記載は、検査の有無、検査を行う際の検査手法および検査に用いる部位、その際のパラメータを含めた情報全般を指すものとし、以降でも同様とする。特許文献２では視点別に位置および姿勢計測用のモデル情報を設定する技術が開示されている。同様に、検査情報を視点毎に設定しておき、計測結果を基にその視点に合った検査を行うという手法が考えられる。上記の対象で言えば、図３の(Ａ)に示すような対象上面からの視点では穴部の検査を行い、図３の(Ｂ)、(Ｃ)に示すような対象物の側面、下面からの視点では行わないように事前に設定をしておく。撮影された画像から対象の位置および姿勢を求めた結果が(Ａ)に近い姿勢のものであれば、検査を行い、それ以外の視点に近いものであれば検査を行わないことにすれば、必要のない検査を行うことが少なくなると考えられる。

特開２０１５−１９４４７８号公報 特開２０１３−２１７８９３号公報

しかし、離散的な視点毎に予め検査情報を設定しておき、計測結果に近い視点に設定された情報に基づき検査を行うという方法の効果には限界がある。例えば、撮影された画像上で図４に示すような姿勢で対象物が写っていたとする。この姿勢は図３の(Ａ)や(Ｃ)のような対象物の上面、下面視点から見た姿勢よりも図３の(Ｂ)に示す側面視点から見た姿勢に近い。よって、上述の処理に基づくと検査を行わない。しかし、実際には円筒上面の穴はある程度の大きさで写っており、検査を行えば正しい位置および姿勢を算出することが出来る。

もちろん、図３のように３視点のみに対し、検査方法を設定するのではなく、より細かい視点において検査方法を設定することで、ある程度の効果は得られる。しかし、検査方法の設定は往々にして使用者の判断、操作に基づいて行われ、視点を増やすことで設定の手間や設定誤りが増える。また、演算により自動的に視点毎の検査方法を設定することも考えられるが、原理的に設定視点の離散性をゼロにすることは不可能である。また、計測時に、極めて細かく分割された視点に紐づけられた情報を読み込み、それに近い視点を選択するような処理を行うことは処理時間の増加にも繋がる。

そこで、本発明は、対象物体の姿勢の誤認識の発生を低減することを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明は、対象物体を撮像して得た画像を用いて前記対象物体の姿勢を取得する情報処理装置であって、前記対象物体の形状モデル情報を取得する取得手段と、前記画像および前記形状モデル情報に基づいて、前記対象物体の姿勢を演算する演算手段と、前記対象物体の形状モデルにおける前記対象物体の特徴部位に関する情報を含む検査情報を設定する設定手段と、前記演算手段により算出された姿勢をもつ対象物体の形状モデルを前記画像に対応づけた際の前記特徴部位に関する評価を行う評価手段と、前記評価の結果に基づいて、前記対象物体の姿勢を取得する検査に用いる条件を決定する決定手段と、前記条件に基づき、前記対象物体の姿勢を取得する検査を行う検査手段と、前記検査結果に基づき前記対象物体の姿勢を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。

本発明は、対象物体の姿勢の誤認識の発生を低減することができる。

対象物体の一例を示す図である。 撮影画像に写る対象物体の一例を示す図である。 対象物体を複数の視点から見た図である。 撮影画像に写る対象物体の一例を示す図である。 第１実施形態に係る計測装置を説明する図である。 実施例１に係る具体的な設定例を示す図である。 実施例１に係る検査部位の見え方の具体例を示す図である。 実施例１における処理フローを示す図である。 実施例２に係る対象物体を説明する図である。 実施例２における設定部で設定される情報を示す図である。 実施例２に係る検査部位の見え方の具体例を示す図である。 実施例２における処理フローを示す図である。 実施例３における処理フローを示す図である。 実施例３における処理フローを示す図である。 図５に示す計測装置と、ロボットとを有するシステムの構成を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について実施例を用いて説明する。なお、各図において、同一の部材ないし要素については同一の参照番号を付し、重複する説明は省略ないし簡略化する。

＜第１実施形態＞
（計測装置の構成）
図５は、第１実施形態に係る計測装置１００を説明する図である。本図は、第１実施形態に係る計測方法を用いる計測装置１００の全体構成例を模式的に示す図および処理部１３０（情報処理装置）の主要な構成を示すブロックを示す。計測装置１００は撮像部１１０と処理部１３０とを含む。

撮像部１１０は計測の対象となる対象物体１２０を撮像して撮影画像を得る。取得部１３１では、対象物体１２０のモデルの形状情報を含む情報を取得する。演算部１３２では、撮影画像と対象物体１２０のモデルの形状情報をもとに対象物体の検査前位置姿勢を演算する。設定部１３３では、対象物体１２０の検査部位を含む、類似姿勢の判別検査を行うための検査情報を設定する。評価部１３４では、前記位置および姿勢の対象物体のモデルを撮影画像に投影させた際の、設定部１３３にて設定された対象物体１２０の検査部位に関して評価をする。決定部１３５では、評価部１３４の評価結果と設定部１３３で設定された検査情報に基づき検査条件を決定する。検査部１３６では、決定部１３５で決定された検査条件に基づき検査を行う。出力部１３７では、検査結果に基づき対象物体１２０の最終位置および姿勢を出力する。以下に実施例を用いて詳細に説明する。なお、以下の説明において、位置及び姿勢を算出する例について説明するが、姿勢のみを算出するものであっても良い。

以下に、図５に基づいて第１実施形態の計測装置１００について説明する。計測装置１００において、撮像部１１０は対象物体１２０の画像を撮像する。撮像部１１０は例えば、パターン生成部と投影光学系および撮像光学系と撮像素子(全て不図示)とを含む。パターン生成部は、投影光学系が投影するパターン光を生成する。パターン光としては、例えば、明線で形成された明部と、暗線で形成された暗部とが交互に配置された周期的なラインパターン（ストライプパターン）を用いうる。対象物体１２０にパターン光を投影し、そこから反射されたパターン光を、撮像光学系を介して撮像素子で受光することにより画像を取得する。撮像素子はＣＭＯＳやＣＣＤなどの光センサを用いうる。本実施例では撮像素子はモノクロの撮像素子とする。

本実施例において、対象物体１２０は図１に示す部品であり、複数の対象物体１２０が設置面に対して、バラ積みされているような状態を想定する。バラ積みにされた対象物体１２０は、撮像部１１０から見た際に、その撮影範囲内で任意の位置および姿勢をとり、様々な姿勢で撮影画像に写ることとなる。

処理部１３０は、コンピュータおよび電気回路によって、本実施形態における計測装置１００の主要なアルゴリズムの処理を実現する。処理部１３０は、撮像部１１０により撮像された画像から、対象物体１２０の正確な位置および姿勢を求める処理を行う。ここで撮像部１１０により得られた画像は一旦記憶媒体に記憶されたものであっても良い。即ち計測装置１００とは全く別の撮像部により得られた画像を一旦上記記憶媒体に記憶しておき、計測装置１００は上記の記憶媒体から画像を読み出すことで対象物体の位置及び姿勢を取得するようにしても良い。処理部１３０は、取得部１３１と、演算部１３２と、設定部１３３と、評価部１３４と、決定部１３５と、検査部１３６と、出力部１３７を含む。

取得部１３１は、対象物体１２０の形状情報を含めた、演算部１３２での演算に必要な情報を取得する。本実施例では、対象物体１２０の形状情報として後述のフィッティング処理に用いられる三次元モデル情報などの形状モデル情報を、使用者が不図示のキーボードなどの操作部やディスプレイなどの表示部を介して読み込むことで情報取得を行っているものとする。また、形状情報以外の演算部１３２での演算で用いられる各種パラメータ、例えば距離値演算のための画像処理パラメータや輪郭抽出判定に係るパラメータなども合わせて取得する場合も考えられる。

演算部１３２は、撮像部１１０で撮影した画像と、取得部１３１で取得した対象物体１２０のモデルの形状情報を含む情報から、画像内に写った対象物体１２０の位置および姿勢を演算する。本実施例では、パターン非照射の状態、即ち、パターン光を照射していない状態で撮影された濃淡画像と、パターンが照射された状態で撮影されたパターン画像が取得されるものとする。また、予め撮像部１１０により撮影された対象物体１２０の複数姿勢の画像を処理して取得した、物体の概略位置および概略姿勢を認識するためのテンプレート画像を不図示の記憶部に有しているものとする。パターン画像を処理することにより距離値演算を行い、距離画像を取得する技術が一般的に知られている。この距離画像と、濃淡画像と、前記テンプレート画像を用いて、パターンマッチングを行い、類似度に基づき位置および姿勢を推定とすることで、撮影画像中の対象物体１２０の一個体の概略位置および概略姿勢を取得することが可能である。なお、ここでの概略位置および概略姿勢や後述の画像処理を行って得られる対象物体１２０の位置および姿勢は、特に断りのない場合、撮像素子の座標系から見た対象物体１２０の位置および姿勢を指すものとする。また、Ｘ,Ｙ,Ｚの３つの並進成分とθｘ,θｙ,θｚの３つの回転成分を含む６成分で表わされるものとする。

演算部１３２は、画像中の対象物体１２０に対し、概略位置および概略姿勢を初期値として取得部１３１で取得された三次元モデルとのモデルフィッティングを行うことで、対象物体１２０の位置および姿勢を演算する。具体的には、三次元形状モデルを概略位置および概略姿勢に基づいて撮影画像に投影する。そして、投影された三次元形状モデルの特徴部位と画像中の対象物体の特徴部位とを対応付けを行う。例えば、一度対応付けを行った後の残差を評価しし、残差の小さい結果に対して更にモデルの位置および姿勢を変化させることで残差を次第に小さくするという最適化演算を繰り返すことで残差を最小化することにより、対象物体の位置および姿勢を算出する。ここで算出された位置および姿勢は後段の検査処理を行う前の位置および姿勢であることから、以降では検査前位置姿勢と称する。

背景技術に記した通り、上記の検査前位置姿勢は正しい結果であるとは限らない。具体的には、正認識姿勢に対し、図１に示す対象物体座標系のＺ軸回りに６０度から３００度まで６０度ずつ回した５種類の誤認識姿勢を算出することがある。

設定部１３３は、対象物体１２０の検査部位およびその他の検査情報を設定する。対象物体１２０の検査部位は、例えば、取得部１３１で取得された対象物体１２０のモデル情報を不図示のディスプレイなどに表示し、使用者が検査部位を指定することで設定することが考えられる。ここで検査部位は、例えば、対象物体１２０の位置および姿勢の内の少なくとも姿勢を一意的に特定する特徴部位であることが好ましい。図１に示した本実施例における対象物体１２０の場合は、Ｚ軸回りの姿勢を特定する情報は円柱上面の穴部であることが明らかである。例えば、使用者は不図示のマウスやキーボードなどの操作部を操作し、同じく不図示のディスプレイなどの表示部において、穴部領域を指定することで検査部位の設定を行うことが出来る。また、この検査部位は後述の検査処理で一致度を評価することに用いるため、ここで設定された検査部位に基づいて輪郭情報や面情報を抽出した３次元モデル情報に変換してもよい。

次に、検査部位以外の検査情報の設定例について記す。本実施例において検査情報は予め設定された６視点から対象物体１２０のモデルを観測した際の６姿勢に紐づいて設定されるものとする。また、検査情報は、前記６姿勢における検査要否を含み、検査が要の場合は、検査を行う際にどの軸回りに検査を行うか、あるいはどのような離散性で検査を行うかが設定されるものとする。

図６は、実施例１に係る具体的な設定例を示す図である。図６（Ｂ）の表における各列は、視点１〜６の離散的な６視点から対象物体１２０のモデルを観測した際、即ち、離散的な６視点から対象物体１２０のモデルを見た場合の６姿勢を示している。本実施例において、６視点の方向は図６（Ａ）に示す通り、対象物体座標系のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれについて正負方向を設定している。即ち、検査情報には、撮像画像に含まれる対象物体１２０の座標系と、三次元モデル情報の座標系に共通の座標軸情報が含まれる。以降では、これらの６姿勢を姿勢１、姿勢２、のように記すものとする。計測対象の行には各視点から見た際の対象物体１２０の見え方について示している。以下では、このような姿勢を離散姿勢という。以降の行では検査部位を含めた検査情報について示している。つまり、検査情報は、離散姿勢毎に設定されうる。検査要否は、検査の要否に関する情報であって、その姿勢で見た際に類似姿勢を判別するための検査が必要か否かを示している。図６において姿勢１、姿勢３、姿勢４、姿勢６のワーク側面から見た姿勢および姿勢５の六角柱底面からみた姿勢においては、正認識姿勢を特定するための円柱上面の穴部が見えない。よって、検査を行う意味のない視点であるため、検査は不要と設定する。一方、姿勢２においては穴部が見えているので、検査は要となる。検査回転軸、検査離散性、検査部位は実際に検査を行うのに必要な情報であるため、検査が不要の視点には設定されない。ここで、検査回転軸は、検査のための回転軸、言い換えると、検査に用いる回転軸である。検査離散性は、検査回転軸回りの離散的な複数の姿勢に関する情報であり、検査を行う検査回転軸回りの間隔を離散的に設定するための情報である。前述の通り、対象物体１２０には類似姿勢がＺ軸回りに６０度間隔で存在するので、検査を行う姿勢２には検査回転軸としてＺ軸、検査離散性に関しては６０度間隔と設定される。

上記の設定方法に関しては、例えば、ディスプレイなどの表示部に、図６（Ｂ）の表の２行目に示す各視点から見た対象物体１２０のモデルの見え方を示す。そして、使用者がその情報から判断し、検査情報をキーボードやマウスなどを操作することで入力（または登録）する方法が考えられる。つまり、設定部１３３において、検査情報は、使用者によって入力可能であるといえる。

評価部１３４は、演算部１３２の演算結果および設定部１３３で設定された検査部位情報を用いた評価を行う。まず、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体１２０のモデルを撮影画像に投影する処理を行う。この処理は、即ち、検査前位置姿勢が撮像部１１０の視点から見てどのように写るかを演算するものであり、実際にディスプレイなどにその結果を示す必要はない。本実施例では、その処理を行った後に、投影された対象物体１２０のモデルにおける、その検査部位のサイズ（大きさ）、即ち、画像上に表示されている検査部位の面積を評価する。具体的には、設定部１３３で設定された検査部位情報から、投影された対象物体１２０のモデルにおける検査部位の位置を特定する。そして、検査部位の輪郭に囲まれた画素数を評価する。この評価は検査前位置姿勢において、検査部位がどの位見えているかを示す。そして、前記画素数と不図示の記憶部などに記憶された画素数閾値との比較を行う。本実施例において、閾値は検査部位の見え方が類似性判別に有効量か否かを基準として、予め設定された一定値だとする。

図７は、検査部位の見え方の具体例を示す図である。図７に示す各ワーク姿勢は、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体１２０のモデルを撮影画像に投影した結果を示している。以下では、この結果を姿勢結果と称す。０度の姿勢結果は図６における姿勢２と同じ姿勢であるとし、そこから対象物体座標系のＸ軸回りに１０度ずつ回した姿勢結果を図７に示している。ここで、９０度回した姿勢結果は図６における姿勢１と同じ姿勢となる。本実施例では、姿勢結果における、検査部位輪郭に囲まれた画素数を評価する。図７に各姿勢結果における前記画素数の値を示す。この値と、予め設定された閾値との比較を行う。本実施例では閾値として、検査部位の見え方が類似性判別に有効量とみなせる３０画素という数値が、事前の検証などから得られ、不図示の記憶部などに記憶されているものとする。この場合、０度から７０度の姿勢結果では閾値を超え、８０度および９０度の姿勢結果では閾値よりも小さいという評価結果となる。

決定部１３５は、評価部１３４の評価結果および設定部１３３で設定された検査情報に基づき、検査部１３６でどのような検査を行うかについての検査条件を決定する。前述の通り、図７の例では、０度から７０度の姿勢結果では評価部１３４の評価結果は閾値を超えるものであった。この場合、検査部位が類似性判別に必要な量見えていることになる。よって、設定部１３３においてその検査部位を用いた検査を行う検査情報、即ち図６の姿勢２に設定された検査情報を検査条件として検査を行うことと決定する。一方で、８０度および９０度の姿勢結果では評価部１３４の評価結果は閾値よりも小さいものであった。この場合、検査部位が類似性判別に必要な量見えていないことになるので、検査を行わないという決定を行う。

検査部１３６は、決定部１３５で決定された検査条件に基づいて検査を行う。即ち、演算部１３２の結果が図７の０度から７０度の姿勢結果を示すものであれば、演算部１３２で算出した検査前位置姿勢に対し、対象物体座標系のＺ軸回りに６０度から３００度まで６０度ずつ回した５姿勢を検査する。具体的には取得部１３１で取得した対象物体１２０のモデルの中で、検査部位である円筒部上面の穴部のみの輪郭情報や面情報を抽出し、計６姿勢においてどの姿勢が最も一致度が高いかの検査を行う。一方で、演算部１３２の結果が８０度および９０度の姿勢結果を示すものであれば、検査を一切行わない。

出力部１３７は、検査部１３６の検査結果に基づいて、本計測処理の最終的な計測結果である最終位置および最終姿勢を出力する。前述の通り、演算部１３２の結果が図７の０度から７０度の姿勢結果を示すものであれば、検査部１３６で円筒部上面の穴部の検査を行うことで穴部が合致した位置および姿勢が判明しているので、この位置および姿勢を最終位置および最終姿勢として出力する。演算部１３２の結果が８０度および９０度の姿勢結果を示すものであれば、例えば、演算部１３２の結果に加え、円筒部上面の穴部の位置が合っていない可能性があることを示す情報を出力する。例えば、一先ず対象物体１２０の把持を行った後に任意の場所に置き直し、円筒部上面の穴部を検査する工程を追加するなど、使用者は穴部の位置が正確に定まっていないことを前提にしたロボット制御を行うことが可能である。

従来技術では、図７において０度の結果から４０度の姿勢結果が得られた場合は、図６における姿勢２に近いので、姿勢２に設定された検査情報に基づき検査を行う。また、５０度から９０度の姿勢結果が得られた場合は、姿勢１に設定された情報に基づき検査を行わないこととなる。しかし、５０度から７０度の姿勢結果に関しては、検査部位が十分量見えているため検査を行う事が適切である。

図８は、実施例１における処理フローを示す図である。まず、取得部１３１は、対象物体１２０の形状情報を含む情報を取得する（Ｓ８０１）。また、これと並行して、撮像部１１０が対象物体１２０を撮像して撮影画像を得る（Ｓ８０２）。なお、Ｓ８０１の後にＳ８０２が実施されてもよく、必ずしも並行して行われる必要はない。その後、演算部１３２が、対象物体の検査前位置姿勢を算出する（Ｓ８０３）。そして、設定部１３３において、検査部位およびその他の検査情報を使用者の入力により設定する（Ｓ８０４）。ここで、検査部位は、一例として対象物体１２０の円柱上面の穴部である。なお、Ｓ８０４における設定は、次の工程のＳ８０５が開始される前までにされていれば、いずれのタイミングで設定されても良い。

その後、評価部１３４が、演算部１３２で算出された検査前位置姿勢に関し検査部位の大きさを評価する（Ｓ８０５）。評価部１３４は、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体１２０を撮影画像に投影し、投影された対象物体１２０における、その検査部位の大きさが閾値超えるか否かを判定する（Ｓ８０６）。ここで、検査部位の大きさが閾値を超える場合（Ｙｅｓ）、即ち、例えば、図７に示す０度から７０度のような場合は、決定部１３５は、検査部位に紐づいた検査情報に基づいた検査を行うことを決定する。具体的に、図６を用いて説明すると、本実施例では、検査部位である円柱上面穴部に紐づく検査回転軸としてＺ軸が、検査離散性として６０度間隔が設定されている。このため、決定部１３５は、Ｚ軸回りに６０度間隔で検査をすることを決定する（Ｓ８０７）。

そして、検査部１３６において、Ｓ８０７で決定された検査条件に戻づいて検査前位置姿勢の検査を行う（Ｓ８０８）。出力部１３７は、この検査結果に基づいて、最終的な計測結果である最終位置および最終姿勢を出力し（Ｓ８０９）、処理を終了する。

一方、Ｓ８０６において、検査部位の大きさが閾値超えない場合（Ｎｏ）、即ち、例えば、図７に示す８０度から９０度のような場合は、決定部１３５は、検査情報に基づいた検査を行わない決定をする（Ｓ８１０）。そして、検査前位置姿勢を最終位置および姿勢として出力し（Ｓ８１１）、処理を終了する。

本フローの処理を行うことで、０度から７０度の姿勢結果に対しては姿勢２に設定された情報に基づき検査を行い、８０度から９０度の姿勢結果に対しては姿勢１に設定された情報に基づき検査を行わないという、適切な検査処理が可能である。即ち、本発明の課題として設定した、状況にあった適切な誤認識検査を行うという効果が得られる。

（検査情報）
上記実施例では、対象物体として、一軸回りに離散的に類似姿勢が存在し、検査部位が一つのみ存在する例を挙げたが、本実施例では、検査情報の設定がより複雑になる対象物体２２０にたいしても効果が得られることを説明する。ここで、検査情報の設定がより複雑になる対象物体２２０とは、例えば、類似姿勢の存在の仕方が視点により異なる場合や検査部位が複数存在する場合に対しても本発明の効果が得られる事を説明する。

図９は、実施例２に係る対象物体２２０を説明する図である。図９（Ａ）は本実施例に係る対象物体２２０を示す図である。図９（Ｂ）は、対象物体２２０を対象物体座標系のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれについて正負方向の６視点から見た際にどのような姿勢であるかを図示する。対象物体２２０は、円盤と直方体が結合したような概形をしている。図９（Ａ）中の視点５から見た円盤の底面には穴があいていて、図中の視点１、視点３、視点４、視点６から見た直方体の４側面にもそれぞれ大きさ、個数、位置が異なる穴が開いている。これらの穴は対象物体２２０の位置および姿勢を一意に決定する特徴となり得る。

本実施例においても計測装置１００が包含する各部は実施例１と同じ構成である。また、撮像部１１０、取得部１３１、演算部１３２で行われる処理も実施例１と同じである。図１０は、実施例２における設定部１３３で設定される情報を示す図である。本実施例においても離散的な６姿勢に対し検査情報を設定するものとし、その６姿勢は図９で示した対象物体２２０を対象物体座標系のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれについて正負方向の６視点から見た際の姿勢であるものとする。まず、姿勢２のように直方体の上面直上からの視点においては、位置および姿勢を特定するための穴が存在しない。検査を行うことは無意味であるため、検査が不要な視点となる。

次に、姿勢５のように円盤底面側からの視点に於いては円盤がＺ軸回りに回転した姿勢を一意に定める穴が存在する。この姿勢に関しては、検査部位として底面穴部を設定し、対象物体座標軸のＺ軸回りに連続的に穴の有無を検査する事が望まれる。また姿勢１、姿勢３、姿勢４、姿勢６は直方体を側面から見た４視点である。これらの姿勢に関しては各視点で側面穴の対象物体座標軸のＺ軸回りに９０度ずつ回転させ、元の姿勢、９０度回転姿勢、１８０度回転姿勢、２７０度回転姿勢でどの姿勢が側面穴の一致度が最も高いかの検査を行うことが望ましい。この結果、設定部１３３で設定される情報をまとめたものが図１０である。この設定に関しても実施例１と同様に使用者の判断に基づき、マウスやキーボードやディスプレイを介して操作を行うことで設定するものとする。

次に、本実施例における、評価部１３４の評価内容について、図１１を基に記す。図１１は、実施例２に係る検査部位の見え方の具体例を示す図である。図１１では、実施例１の図７と同様に、図１０のａ列からｅ列は演算部１３２が算出した検査前位置姿勢に基づいた姿勢結果の例を示している。評価部１３４では、これらの姿勢結果に対し、設定部１３３で設定された２つの検査部位、即ち底面穴部と側面穴部のそれぞれの輪郭に囲まれた画素数を評価する。また、側面穴部は複数の側面に存在するが、ここでは各姿勢結果における各側面の穴部の画素数の合算値を評価するものとする。図１１の画素数（底面穴部）の行には底面穴部の輪郭に囲まれた画素数を、画素数（側面穴部）の行には側面穴部の輪郭に囲まれた画素数を示している。実施例１では検査部位が１つのみで、画素数を３０画素という閾値と比較するのみであったが、本実施例では、同閾値を超える画素数が存在する検査部位の数を評価し、更にその結果に応じて異なる評価を行うものとする。

例えば、ａに示す姿勢結果では、底面穴部が０画素、側面穴部が１２画素であり、閾値を超える大きさの検査部位の数が０となる。ｂに示す姿勢結果では、底面穴部が９１画素、側面穴部が１２画素であり、ｃに示す姿勢結果では、底面穴部が０画素、側面穴部が２０５画素なので、これらに関しては閾値を超える大きさの検査部位の数が１となる。ｄに示す評価結果では底面穴部が９３画素、側面穴部が４７画素であり、ｅに示す評価結果では底面穴部が５１画素、側面穴部が１８２画素である。これらに関しては閾値を超える大きさの検査部位の数が２となる。

ｂ、ｃに示す姿勢結果のように閾値を超える大きさの検査部位の数が１の場合は、どの検査部位が閾値を超えているかを続いて評価する。ｂの場合は底面穴部であり、ｃの場合は側面穴部である。ｄ、ｅに示す姿勢結果のように閾値を超える大きさの検査部位の数が２の場合は、続いてそれらの検査部位同士の大きさを比較し、どちらが大きいかを評価する。ｄの場合は底面穴部であり、ｃの場合は側面穴部となる。以上が、ａからｅの姿勢結果に対し、評価部１３４が行う評価である。

上記の評価部１３４で行われる評価方法の一例であり、同じ対象物体２２０に対し設定部１３３で同じ設定がされたとしても、上記と異なる様々な評価方法が考え得る。例えば、側面穴部は複数の穴部が存在する場合にはその合算値を評価するとしたが、一つの側面の穴部を評価してもよい。また、閾値を超える大きさの検査部位の数が２の場合は、両者の画素数の比較を行うとしたが、このような比較を行わず、単に２つの検査部位が閾値以上であるという評価結果としてもよい。

決定部１３５は、評価部１３４の評価結果および設定部１３３で設定された検査情報を基に検査条件を決定する。ａに示す姿勢結果に対しては、閾値を超える検査部位の数が０であるという評価結果に基づいて、検査を行わない。ｂあるいはｃに示す姿勢結果に対しては、それぞれ唯一閾値以上見えている検査部位である底面穴部、側面穴部を用い、図１０に示すそれらの部位を用いた検査条件により検査を行うように決定する。即ち、ｂに関しては対象物体座標系のＺ軸回りに連続的に検査を行うよう決定され、ｃに関しては対象物体座標系のＺ軸回りに９０度間隔で検査を行うように決定される。ｄあるいはｅに示す姿勢結果に対しては、それぞれ姿勢結果により大きく写っている検査部位である底面穴部、側面穴部を用いて、検査を行うように決定する。即ちｄに関しては対象物体座標系のＺ軸回りに連続的に検査を行うよう決定され、ｅに関しては対象物体座標系のＺ軸回りに９０度間隔で検査を行うように決定される。この決定に関しては、より大きい検査部位のみで検査をすることで、処理時間の劣化を発生させずに、より正確な検査を行うという意図に基づくものである。

これらの決定基準に関しては一例に過ぎない。例えば、ｄおよびｅに示す姿勢結果に対し、前述の通り単に２つの検査部位が閾値以上であるという評価結果が得られた場合、それらの検査部位に係る両方の条件で検査方法により検査を行うように決定するということも考えられる。この決定に関しては、計算時間はかかるものの両方の検査を行うことで確実に位置および姿勢を検査するという意図に基づくもので、本決定部での決定方法や決定基準は様々なパターンが考えられる。

検査部１３６は、決定部１３５で決定した検査条件で検査を行う。これにより図１０のａに示す姿勢結果に対しては、検査を行わず、その他の姿勢ｂからｅに関しては、検査部位の大きさに基づいた適切な検査が行われる。結果、これらの姿勢において、穴の位置が正しくあった位置および姿勢結果が得られる。出力部１３７は実施例１と同様に、検査部１３６で検査を行った結果に基づいて最終位置および最終姿勢を出力する。

図１２は、実施例２における処理フローを示す図である。本図におけるＳ８０１〜Ｓ８０３は、図８と同様であるため説明を省略する。Ｓ１２０１において、設定部１３３は、検査部位およびその他の検査情報を使用者の入力により設定する。ここで、検査部位は、実施例１とは異なり、２つ以上設定される。ここでは、検査部位は、対象物体２２０の底面の穴部と、側面の穴部の２つである。なお、Ｓ１２０１における設定は、Ｓ８０４と同様に次の工程のＳ１２０２が開始される前までにされていれば、いずれのタイミングで設定されても良い。

その後、評価部１３４が、検査前位置姿勢に関し、それぞれの検査部位の大きさを評価する（Ｓ１２０２）。まず、評価部１３４は、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体２２０を撮影画像に投影し、投影された対象物体２２０において、大きさが閾値超える検査部位がいくつ存在するかを判定する（Ｓ１２０３）。ここで、大きさが閾値超える検査部位の数０であった場合、即ち、例えば、図１１のａに示すような場合は、図８のＳ８１０とＳ８１１と同様の処理を行い、処理を終了する。

Ｓ１２０３において、大きさが閾値超える検査部位の数が１であった場合、評価部１３４は、いずれの検査部位の大きさが閾値を超えているかを判定する。ここでは、評価部１３４は、側面穴部の大きさが閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ１２０４）。側面穴部の大きさが閾値を超えていない場合（Ｎｏ）、即ち、図１１のｂに示すような場合は、決定部１３５は、検査部位としての底面穴部に紐づいた検査情報に基づいた検査を行うことを決定する。具体的に、図１０を用いて説明すると、本実施例では、検査部位である底面穴部に紐づく検査回転軸としてＺ軸が、検査離散性として円周周りが設定されている。このため、決定部１３５は、Ｚ軸回りに連続的に検査をすることを決定する（Ｓ１２０５）。そして、検査部１３６において、Ｓ１２０５で決定された検査条件に基づいて検査前位置姿勢の検査を行う（Ｓ１２０６）。出力部１３７は、この検査結果に基づいて、最終的な計測結果である最終位置および最終姿勢を出力し（Ｓ１２０７）、処理を終了する。

一方、Ｓ１２０４において、側面穴部の大きさが閾値を超えている場合（Ｙｅｓ）、即ち、図１１のｃに示すような場合は、決定部１３５は、検査部位としての側面穴部に紐づいた検査情報に基づいた検査を行うことを決定する。具体的に、図１０を用いて説明すると、本実施例では、検査部位である側面穴部に紐づく検査回転軸としてＺ軸が、検査離散性として９０度間隔が設定されている。このため、決定部１３５は、Ｚ軸回りに９０度間隔で検査をすることを決定する（Ｓ１２０８）。そして、検査部１３６において、Ｓ１２０８で決定された検査条件に基づいて検査前位置姿勢の検査を行う（Ｓ１２０９）。出力部１３７は、この検査結果に基づいて、最終的な計測結果である最終位置および採取姿勢を出力し（Ｓ１２１０）、処理を終了する。

Ｓ１２０３において、大きさが閾値超える検査部位の数が２であった場合、評価部１３４は、いずれの検査部位の大きさの方が大きいのかを判定する。ここでは、評価部１３４は、側面穴部の大きさが底面穴部の大きさよりも大きいか否かを判定する（Ｓ１２１１）。側面穴部の大きさが底面穴部の大きさよりも大きくない場合（Ｎｏ）、即ち、図１１のｄに示すような場合は、Ｓ１２０５〜Ｓ１２０７を行い、処理を終了する。一方、Ｓ１２１１において、側面穴部の大きさが底面穴部の大きさよりも大きい場合（Ｙｅｓ）、即ち、図１１のｃに示すような場合は、Ｓ１２０８〜Ｓ１２１０を行い、処理を終了する。

本フローに例示する処理を行うことで、実施例１のような単一の検査条件が設定された対象物体２２０だけではなく、複数の検査情報や検査部位の組み合わせが設定された対象物体２２０にも効果を有することがわかる。

（検査情報の設定方法）
上記実施例では、設定部１３３において、使用者の判断および入力を基に検査情報を設定していたが、対象物体１２０の形状情報に基づいた演算処理を行うことで、検査情報を決定することも考えられる。その際の実施例を以下に説明する。

本実施例における計測装置１００が包含する各部は実施例１と同じ構成である。また、設定部１３３以外で行われる処理や設定および対象物体１２０に関しても実施例１と同様である。本実施例においては、設定部１３３で設定する内容、即ち実施例１における図６に示す設定を、使用者の判断ではなく、対象物体１２０の形状情報を基に演算することで行う。

例えば、設定部１３３は取得部１３１で取得した対象物体１２０の三次元モデル情報を取得する。その後、実施例１の設定部１３３で設定したものと同様の６視点から対象物体１２０を観測した画像を生成する。各々の画像に対し、複数の姿勢設定を行った対象物体１２０の三次元モデルを投影し、対応付け処理を行い、その中で一致度がある基準より高い位置および姿勢群を抽出する。この中には、正認識結果の他に誤認識として発生しやすい姿勢が含まれていると考えられる。それらの姿勢が正認識に対して、どのような変換パラメータを有するのか、あるいはどの軸に関してどのような離散度で発生しているのかを評価する。更にそれらの誤認識姿勢と正認識姿勢の形状差分を採ることにより、それらを峻別するために用いられるべき部位、即ち検査部位が抽出することが出来る。以上により、使用者が判断、設定を行わずとも演算により、図６に示した検査情報を抽出することが可能である。また、上記の三次元モデルを投影する複数の姿勢設定や対応付け性能によっては、類似のわずかにずれたような姿勢が過剰に発生するなど、望ましい検査情報設定がされない可能性も考えられる。この場合は、前述の位置および姿勢群に対し、位置および姿勢に基づいた分類処理を行うことで、類似の姿勢を統合し、実際に検査すべき位置および姿勢を抽出することが可能と考えられる。

図１３は、実施例３における処理フローを示す図である。本図におけるＳ８０１〜Ｓ８０３、および、Ｓ８０５〜Ｓ８１１は、図８と同様であるため説明を省略する。Ｓ１３０４では、設定部１３３が離散的な複数の視点に対し、検査部位（円柱上面穴部）を含む検査情報を演算処理により設定する。

本フローに例示する処理を行うことで、使用者が判断、設定を行うことなく検査情報の設定が可能である。その情報に基づき、状況に則した検査条件の設定が可能であり、より設定工数や技能を必要としない検査機能の実現が可能である。

（検査情報の評価方法）
上記実施例では、評価部１３４において、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体１２０を撮影画像に投影した際の検査部位の大きさを評価したが、他の基準を用いた評価を行うことも考えられる。本実施例における計測装置１００が包含する各部は実施例１と同じ構成である。また、評価部１３４以外で行われる処理や設定および対象物体１２０に関しても実施例１と同様である。

本実施例においては、評価部１３４で評価する評価対象が検査部位の大きさ以外のものとする。第１のケースとして、検査部位の有無、即ち検査部位が一部でも写っているかどうかを評価する事が考えられる。この場合、検査部位が一部でも写っていれば、後段の検査部１３６で、所定の検査が行われるように検査条件を設定する。例えば、実施例１のように、検査を行うか行わないかの検査部位の大きさの閾値が不明な場合に、多少計測時間が無駄になっても位置および姿勢が特定できる可能性があれば検査を行いたい場合に効果的である。

また、第２のケースとして、設定部１３３で設定した各検査部位に紐づいた検査情報を評価することも考えられる。例えば、実施例２において、図１０の姿勢結果ｄや姿勢結果絵ｅのように複数の検査部位が見えるような計測結果が得られた際に、それらの検査部位に紐づいた検査情報を評価する。具体的には底面穴部に紐づいた“Ｚ軸回りに連続的に検査を行う”という情報と、側面穴部に紐づいた“Ｚ軸回りに９０度間隔で検査を行う”という情報を比較する。例えば、検査部１３６の処理速度の観点で、離散的な評価となる後者の方が望ましいなら、検査の離散性の観点から後者を選択するような設定が考えられる。また、検査部１３６の検査性能の観点で連続的な検査を行った方が、位置および姿勢の特定に失敗しないならば、前者を選択するような設定も考えられる。その判断尺度は様々考えられるものの、見えた検査部位に対して予め設定された検査条件を評価することで、計測装置１００として望ましい検査条件を決定することが出来る場合が存在するといえる。

また、第３のケースとして、公知例で示した演算部１３２で得られた検査前位置姿勢結果と、設定部１３３で得られた離散姿勢の近似性を評価するという技術と、本発明で開示された技術を組み合わせた評価を行うことも考えられる。例えば、評価部１３４において、設定部１３３で得られた離散姿勢に対し、ある基準より近似性の高い姿勢結果が演算部１３２を評価し、その離散姿勢に設定された検査情報に基づいた検査条件で行う。ある基準より近似性の低い姿勢結果が得られた場合は、他の実施例で示したように姿勢結果における検査部位の大きさなどを評価し、検査条件を設定することも考えられる。あらゆる場合において、検査部位の輪郭に囲まれた画素数など比較的複雑な演算を要するような基準で評価を行うことはせず、ある程度は演算が簡易な姿勢の近似性に基づいた評価を行うことで評価処理の高速化を望むことが出来る。

本実施例における第１のケースの処理フローを、図１４を用いて説明する。図１４は、実施例４における第１のケースの処理フローを示す図である。本図におけるＳ８０１〜Ｓ８０５、および、Ｓ８０７〜Ｓ８１１は、図８と同様であるため説明を省略する。Ｓ１４０１では、評価部１３４は、演算部１３２が算出した検査前位置姿勢の対象物体１２０を撮影画像に投影し、検査部位が写っているか否かを判定する。本フローに例示する処理を行うことで、計測装置の性能や使用者の意図に則した基準により評価を行うことで、適切な検査条件を設定するという本発明の効果を、より多くの観点で得られることとなる。

（変形例）
以上に本発明の実施例を示したが、これらは本発明の実施例の一部を示すものである。当然ながら、本発明は上記の例で示した条件や設定などに限定されるものではない。

撮像部１１０は、上記の例ではパターン投影方式の撮像部を示したが、撮像素子を２つ有するステレオ計測方式の撮像部でもよい。撮像素子に関しても、カラーフィルタを有するなど様々な様態が考え得る。その他、撮像された画像から、物体の形状情報を用いて、対象物体１２０の位置および姿勢を算出可能ならば、撮像部１１０は任意の構成を採り得る。

対象物体は、上記の例以外にも多種多様な対象物体が考えられる。また、その置き方もバラ積み状態を例示したが、どのような姿勢で置かれているかわからない不明な環境下での単体設置状態、略整列状態など多様な設置条件が考えられる。いかなる対象物体、置き方においても、計測結果における類似性判別の検査部位の見え方に基づいて、検査情報を設定するという本発明に開示の技術は適用することが可能である。

処理部１３０は、パーソナルコンピュータが主に想定されるが、その他コンピュータや、ロボットコントローラー内にこの処理部を含むような構成も考えられる。本明細に記載の各種アルゴリズムを実行することが可能であれば、その形態は問わない。

取得部１３１は、上記の例でも記したとおり、位置および姿勢を演算するために用いられる多様なパラメータを取得することも考えられる。対象物体１２０の形状情報に関しても、対象物体１２０の全体形状に係る情報の他、一部に係る情報でもよい。形状情報の形態に関しても、モデル情報ではなくＣＡＤデータでもよく、不図示の演算部で取得したＣＡＤデータからフィッティング用の三次元モデル情報を演算してもよい。また、これらの情報の取得方法も様々で、上記の例のように使用者が操作部や表示部を利用して読み込むこともあれば、不図示の処理部１３０に内蔵された記憶部に予め記憶されている情報を読み込むことで取得する場合も考えられる。

演算部１３２は上記の例では、学習情報を用いた概略位置および概略姿勢の演算とモデルフィッティングの両方を行うことで検査前位置姿勢を演算している。しかし、概略位置および概略姿勢が既知の場合はそれを初期値姿勢としてモデルフィッティングのみを行うこともある。また、ここでは概略位置および概略姿勢の演算に留めておき、検査部１３６で類似姿勢判別のための検査を行う際にモデルフィッティングを行ってもよい。その他、対象物体１２０の位置および姿勢を演算可能であればいかなる手法も適用可能である。

設定部１３３は、上記の実施例において様々な設定情報や設定方法を記したが、ここに内容の記載のみに留まらない。例えば上記の実施例においては、離散的な複数の視点を予め決定し、それらに対し、検査情報の設定を行ったが、単一視点で検査方法を設定したとしても本発明は有効である。例えば、図１に示すような対象物体１２０に対して、設定部１３３は視点に依らず対象物体一意でＺ軸方向に６０度間隔で検査をするというように設定を行う場合もある。このような場合においても、後段の処理で検査部位が見えていれば検査を行い、見えなければ検査を行わないという判定をすることで、状況にあった適切な検査を行うという本発明の効果は得られる。

評価部１３４は、実施例４にて評価内容の例を複数示したが、対象物体を画像に投影させた際の、検査部位に関する評価に関する評価であれば、如何なる基準、処理により評価を行っても構わない。

決定部１３５は、上記の実施例において評価部１３４の評価結果に基づいた複数の決定手順を示したが、これに限られない。決定部１３５は、評価部１３４の評価結果の評価結果に基づき、設定部１３３で設定した検査情報から検査条件を決定するという範疇であれば、如何なる基準、処理により決定を行っても構わない。

検査部１３６は、上記の実施例において検査部位の輪郭情報や面情報を抽出し、それらの一致度を検査したが、決定部１３５で決定された条件に基づき行うことが可能な検査であれば、如何なる基準、処理により検査を行っても構わない。

出力部１３７は、検査部１３６で検査をした結果として、単純に対象物体１２０の位置および姿勢のみを出力してもよいし、実施例中にも記載した通り、その位置および姿勢が一意に定まったものか否かの情報を出力してもよい。また、実施例では単一の対象物体１２０を計測した際の処理を示したが、実際には撮影画像に写った複数の対象物体１２０に対し、上記の位置および姿勢計測を行うことがあり得る。その場合、検査部１３６は複数の対象物体１２０の位置および姿勢を導出しうるが、出力部１３７でそれらを比較し、その中で位置および姿勢が一意に定まったものを識別あるいは優先して出力するという処理も考えられる。出力部１３７は、検査部１３６の結果の検査結果を基に位置および姿勢を出力するという機能を有し、多様な処理、出力形態が考えられる。

また、上記の実施形態や変形例の一部若しくは全部を適宜組み合わせて使用しても構わない。また、上記の実施形態や変形例の一部若しくは全部を選択的に使用しても構わない。

（物品製造方法に係る実施形態）
上述の計測装置は、ある支持部材に支持された状態で使用されうる。本実施形態では、一例として、図１５のようにロボットアーム３００（把持装置）に備え付けられて使用される制御システムについて説明する。計測装置２００は、支持台Ｔに置かれた被検物Ｗにパターン光を投影して撮像し、画像を取得する。そして、計測装置２００の制御部（図示せず）が、又は、計測装置２００の制御部（図示せず）から出力された画像データを取得したアーム制御部３１０が、被検物Ｗの位置および姿勢を求め、求められた位置および姿勢の情報をアーム制御部３１０が取得する。アーム制御部３１０は、その位置および姿勢の情報（計測結果）に基づいて、ロボットアーム３００に駆動指令を送ってロボットアーム３００を制御する。ロボットアーム３００は先端のロボットハンドなど（把持部）で被検物Ｗを保持して、並進や回転などの移動をさせる。さらに、ロボットアーム３００によって被検物Ｗを他の部品に組み付ける（組立する）ことにより、複数の部品で構成された物品、例えば電子回路基板や機械などを製造することができる。また、移動された被検物Ｗを加工（処理）することにより、物品を製造することができる。アーム制御部３１０は、ＣＰＵなどの演算装置やメモリなどの記憶装置を有する。なお、ロボットを制御する制御部をアーム制御部３１０の外部に設けても良い。また、計測装置２００により計測された計測データや得られた画像をディスプレイなどの表示部３２０に表示してもよい。

（その他の実施形態）
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、本発明はこれらの実施の形態に限定されず、その要旨の範囲内において様々な変更が可能である。

なお、本発明は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（制御プログラム）を記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給することによって実現してもよい。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたコンピュータ読取可能なプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけではない。そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。

さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれる。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。

１００，２００ 計測装置
１３０ 処理部
１３１ 取得部
１３２ 演算部
１３３ 設定部
１３４ 評価部
１３５ 決定部
１３６ 検査部
１３７ 出力部

Claims (18)

1. 対象物体を撮像して得た画像を用いて前記対象物体の姿勢を取得する情報処理装置であって、
   前記対象物体の形状モデル情報を取得する取得手段と、
   前記画像および前記形状モデル情報に基づいて、前記対象物体の姿勢を演算する演算手段と、
   前記対象物体の形状モデルにおける前記対象物体の特徴部位に関する情報を含む検査情報を設定する設定手段と、
   前記演算手段により算出された姿勢をもつ対象物体の形状モデルを前記画像に対応づけた際の前記特徴部位に関する評価を行う評価手段と、
   前記評価の結果に基づいて、前記対象物体の姿勢を取得する検査に用いる条件を決定する決定手段と、
   前記条件に基づき、前記対象物体の姿勢を取得する検査を行う検査手段と、
   前記検査結果に基づき前記対象物体の姿勢を出力する出力手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記設定手段は、前記検査情報を、前記対象物体を複数の視点から見た場合の姿勢毎に設定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. 前記検査情報は、前記検査の要否に関する情報を含む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. 前記検査情報は、前記検査のための回転軸を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記検査情報は前記回転軸回りの離散的な複数の姿勢に関する情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記評価手段によって行われる評価は、前記演算手段により算出された姿勢と、前記検査情報として事前に登録された離散的な複数の姿勢との近似性に基づき行う評価を含むことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記検査情報は、前記画像に含まれる前記対象物体の座標系と、前記形状モデル情報の座標系に共通の座標軸情報を含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記設定手段は、使用者が前記検査情報を入力可能であることを特徴とする、請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記決定手段は、前記対象物体の形状モデル情報を基に演算を行い、前記検査情報を設定することを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記評価手段は、前記演算手段により算出された姿勢を前記画像に投影させた際の、前記特徴部位の状態に基づいて、前記評価を行うことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記評価手段は、前記演算手段により算出された姿勢を前記画像に投影させた際の、前記特徴部位の有無に係る評価を行うことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記評価手段は、前記演算手段により算出された姿勢を前記画像に投影させた際の、前記特徴部位の大きさに係る評価を行うことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 前記評価手段は、前記演算手段により算出された姿勢を前記画像に投影させた際の前記特徴部位を、複数の視点から見た場合のそれぞれに設定された前記検査情報の評価を行うことを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 対象物体を撮像して得た画像を用いて前記対象物体の姿勢を取得する情報処理方法であって、
    前記対象物体の形状モデル情報を含む情報を取得する取得工程と、
    前記画像および前記形状モデル情報に基づいて、前記対象物体の姿勢を演算する演算工程と、
    前記対象物体の形状モデルにおける前記対象物体の特徴部位に関する情報を含む検査情報を設定する設定工程と、
    前記演算工程において算出された姿勢をもつ対象物体の形状モデルを前記画像に対応づけた際の前記特徴部位に関する評価を行う評価工程と、
    前記評価の結果に基づいて、前記対象物体の姿勢を取得する検査に用いる条件を決定する決定工程と、
    前記条件に基づき、前記対象物体の姿勢を取得する検査を行う検査工程と、
    前記検査結果に基づき前記対象物体の姿勢を出力する出力工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。
15. 請求項１から１３のいずれか１項に記載の前記情報処理装置の各手段をコンピュータに実行させるためのプログラム。
16. 対象物体の姿勢を計測する計測装置であって、
    前記対象物体の画像を撮像する撮像部と、
    請求項１から１３のいずれか１項に記載の前記情報処理装置と、を有することを特徴とする計測装置。
17. 対象物体の姿勢を取得する、請求項１から１３のいずれか１項に記載の前記情報処理装置と、
    前記情報処理装置により取得された前記対象物体の姿勢に基づいて前記対象物体を保持して移動させるロボットと、を有することを特徴とするシステム。
18. 請求項１から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置を用いて前記対象物体の姿勢を取得する工程と、
    前記姿勢に基づいて前記対象物体を処理することにより物品を製造する工程と、を有することを特徴とする物品の製造方法。

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