JP2021185372A - Device and method for shape measurement - Google Patents

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Abstract

To measure the shape of an object with high accuracy by using the luminance of the object observed at two wavelengths via a medium.SOLUTION: A shape measuring device includes: a light source 80 which radiates light on a surface of an object 60 having reflectance coefficients with respect to first and second wavelengths, via a medium 10 having absorption coefficients at the first and second wavelengths; a sensor 21 which measures the light of each wavelength that has come from the surface of the object and has propagated through the medium 10; and a measuring unit which calculates a distance from the surface of the medium 10 to the surface of the object 60 on the basis of the measured intensities at each wavelength and the absorption coefficients at each wavelength, and measures the shape of the object 60 on the basis of the calculated distance. Each of the wavelength is selected such that a difference between the intensity of a minimum distance at the first wavelength and the intensity of a maximum distance at the second wavelength is maximized, a difference between the reflectance coefficient at the first wavelength and the reflectance coefficient at the second wavelength is minimized, and a difference between the absorption coefficient at the first wavelength and the absorption coefficient at the second wavelength is maximized.SELECTED DRAWING: Figure 1A

Description

本発明は、被測定物の形状を測定する光学式形状測定装置及び方法に関する。 The present invention relates to an optical shape measuring device and a method for measuring the shape of an object to be measured.

特許文献1は、吸収を使用する3次元画像化システムを開示している。当該3次元画像化システムにおいて、物体とセンサとの間の蛍光媒質を励起し、励起光源からの励起光を用いて2つの波長の光束を射出させ、3次元撮像系では、センサは物体によって反射された光ビームを受光する。センサに接続されたコンピュータは、第1の波長の強度と第2の波長の強度との比に基づいて、媒質の厚さを決定し、前記物体の領域内の複数の追加の厚さを決定し、物体の領域の3次元画像を再構成する。 Patent Document 1 discloses a three-dimensional imaging system using absorption. In the 3D imaging system, the fluorescent medium between the object and the sensor is excited, and the light beam of two wavelengths is emitted using the excitation light from the excitation light source. In the 3D imaging system, the sensor is reflected by the object. Receives the light beam. The computer connected to the sensor determines the thickness of the medium based on the ratio of the intensity of the first wavelength to the intensity of the second wavelength, and determines a plurality of additional thicknesses within the region of the object. Then, the three-dimensional image of the area of the object is reconstructed.

また、特許文献2は、物体の表面形状を短時間で精度良く測定する形状測定装置を開示している。ここで、当該形状測定装置は、媒質を介して被検体を照明する照明部と、前記物体によって反射された2つの波長の光ビームを受光するための光センサと、2つの波長の光の強度と媒質の透過率とに基づいて、被測定物の表面までの距離を測定する測定部とを備えたことを特徴としている。 Further, Patent Document 2 discloses a shape measuring device that accurately measures the surface shape of an object in a short time. Here, the shape measuring device includes an illumination unit that illuminates the subject through a medium, an optical sensor for receiving light beams of two wavelengths reflected by the object, and light intensity of the two wavelengths. It is characterized by having a measuring unit for measuring the distance to the surface of the object to be measured based on the transmittance of the medium and the transmittance of the medium.

米国特許第8107806号明細書U.S. Pat. No. 8,107,806 特開2008−256504号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2008-256504

しかし、上述の特許文献1に開示された3次元画像化システムでは、励起光源からの励起光に応答して2つの波長の光ビームを励起するために、物体とセンサとの間に蛍光媒質を設ける必要があるという制限があった。 However, in the three-dimensional imaging system disclosed in Patent Document 1 described above, a fluorescent medium is provided between the object and the sensor in order to excite light beams having two wavelengths in response to the excitation light from the excitation light source. There was a limitation that it had to be provided.

また、特許文献2に開示された形状測定装置においては、物体の反射係数が同じである2つの波長が選択され、対象物の反射係数は測定前に知る必要がある。 Further, in the shape measuring device disclosed in Patent Document 2, two wavelengths having the same reflectance coefficient of an object are selected, and the reflectance coefficient of an object needs to be known before measurement.

本発明の目的は、媒質を介して2つの波長で観察された物体の輝度を使用することにより、従来技術よりも高い精度で物体の形状を測定する形状測定装置及び方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a shape measuring device and a method for measuring the shape of an object with higher accuracy than the prior art by using the brightness of the object observed at two wavelengths through a medium. ..

本発明の別の目的は、3つの波長の物体の輝度を使用することによって、従来技術における反射特性既知という制限を回避し、さらに高い精度で物体の形状を測定する形状測定装置及び方法を提供することにある。 Another object of the present invention is to provide a shape measuring device and a method for measuring the shape of an object with higher accuracy while avoiding the limitation of known reflection characteristics in the prior art by using the luminance of an object having three wavelengths. To do.

第1の発明に係る形状測定装置は、
第1の波長における各吸収係数と、第1の波長よりも長い第2の波長における吸収係数とを有する媒質を介して、第1の波長及び第2の波長の各反射率係数を有する物体の表面に、第1の波長及び第2の波長を有する光を照射する光源と、
前記物体の表面から来て前記媒質を通って伝搬する光を受光して、第1の波長と第2の波長の各強度を測定するセンサと、
前記測定された第1の波長及び第2の波長の各強度と、第1の波長及び第2の波長における媒質の各吸収係数に基づいて、前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離を計算し、前記計算された距離に基づいて前記物体の形状を測定する測定部とを備えた形状測定装置であって、
第1の波長及び第2の波長は、第1の波長における最短距離の強度と第2の波長における最長距離の強度との差が所定の第1の値よりも大きくなり、かつ、第1の波長における反射率係数と第2の波長における反射率係数との差が所定の第2の値よりも小さくなるように選択され、
ここで、前記最短距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も短い距離をいい、
前記最長距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も長い距離をいう
ことを特徴とする。
The shape measuring device according to the first invention is
An object having reflectance coefficients of the first wavelength and a second wavelength via a medium having an absorption coefficient at each first wavelength and an absorption coefficient at a second wavelength longer than the first wavelength. A light source that irradiates the surface with light having a first wavelength and a second wavelength,
A sensor that receives light coming from the surface of the object and propagating through the medium, and measures the intensities of the first wavelength and the second wavelength.
The distance from the surface of the medium to the surface of the object based on the measured intensities of the first and second wavelengths and the absorption coefficients of the medium at the first and second wavelengths. A shape measuring device including a measuring unit that calculates and measures the shape of the object based on the calculated distance.
In the first wavelength and the second wavelength, the difference between the intensity of the shortest distance at the first wavelength and the intensity of the longest distance at the second wavelength becomes larger than the predetermined first value, and the first wavelength is used. The difference between the reflectance coefficient at the wavelength and the reflectance coefficient at the second wavelength is selected to be smaller than a predetermined second value.
Here, the shortest distance means the shortest distance among a plurality of corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.
The longest distance is characterized by referring to the longest of the corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.

第2の発明に係る形状測定装置は、
第3の波長が第1の波長と、第1の波長よりも長い第2の波長との間にあり、第1の波長、第2の波長及び第3の波長における各吸収係数を有する媒質を介して、第1の波長、第2の波長及び第3の波長における各反射率係数を有する物体の表面に光を照射する光源と、
前記物体の前記表面から来て前記媒質を通って伝搬する光を受光して、第1の波長、第2の波長及び第3の波長の各強度を測定するセンサと、
第1の波長及び第2の波長の各強度と、第1及び第2の波長における媒質の各吸収係数とに基づいて、前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離を計算し、前記計算された距離に基づいて、前記物体の表面の反射係数特性が、第1の波長から第3の波長を介して第2の波長までの波長範囲にわたって実質的に線形関係を有する条件のもとで、前記物体の形状を測定する測定部とを備えたことを特徴とする。
The shape measuring device according to the second invention is
A medium in which the third wavelength is between the first wavelength and the second wavelength, which is longer than the first wavelength, and has absorption coefficients at the first wavelength, the second wavelength, and the third wavelength. A light source that irradiates the surface of an object having a reflectance coefficient at each of the first wavelength, the second wavelength, and the third wavelength through the light source.
A sensor that receives light coming from the surface of the object and propagating through the medium, and measures the intensities of the first wavelength, the second wavelength, and the third wavelength.
The distance from the surface of the medium to the surface of the object is calculated based on the intensities of the first wavelength and the second wavelength and the absorption coefficients of the medium at the first and second wavelengths, and the calculation is performed. Under the condition that the reflection coefficient characteristics of the surface of the object have a substantially linear relationship over the wavelength range from the first wavelength to the second wavelength via the third wavelength based on the distance. It is characterized by having a measuring unit for measuring the shape of the object.

従って、本発明によれば、先行技術より高い精度で、物体から到来する2つの波長の光を用いて形状を測定することができる。また、従来技術よりもさらに高い精度で、物体から到来する3つの波長の光を用いて、物体の形状を測定することができる。 Therefore, according to the present invention, the shape can be measured using light of two wavelengths arriving from an object with higher accuracy than the prior art. In addition, it is possible to measure the shape of an object by using light of three wavelengths coming from the object with higher accuracy than the prior art.

本発明のこれら及び他の目的及び特徴は、添付の図面を参照して、その実施形態に関連する以下の説明から明らかになるであろう。 These and other objects and features of the invention will become apparent from the following description relating to the embodiments thereof, with reference to the accompanying drawings.

本発明の第1の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the structure of the optical shape measuring apparatus which concerns on 1st basic embodiment of this invention. 図1Aの測定装置70によって実行される形状測定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the shape measurement process executed by the measuring apparatus 70 of FIG. 1A. 本発明の第2の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the structure of the optical shape measuring apparatus which concerns on the 2nd basic embodiment of this invention. 図2Aの測定装置70Aによって実行される形状測定処理を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing a shape measurement process executed by the measuring device 70A of FIG. 2A. 本発明の第3の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the structure of the optical shape measuring apparatus which concerns on 3rd basic embodiment of this invention. 入射光L80及び反射光R60が媒質10の表面(水面)に垂直な方向に対して、角度φ及びθで傾斜している場合において、媒質表面10sから物体表面60sまでの距離lを補正する補正方法を示す概略ブロック図である。Correction to correct the distance l from the medium surface 10s to the object surface 60s when the incident light L80 and the reflected light R60 are inclined at angles φ and θ with respect to the direction perpendicular to the surface (water surface) of the medium 10. It is a schematic block diagram which shows the method. 400nm〜1400nmにおける水による光の吸収割合を示すグラフである。It is a graph which shows the absorption ratio of light by water in 400 nm to 1400 nm. 可視光と近赤外線での水の見え方の違いを示す写真画像であって、フィルタを使わず赤外線カメラで撮影した水の見え方を示す写真画像である。It is a photographic image showing the difference in the appearance of water between visible light and near infrared light, and is a photographic image showing the appearance of water taken by an infrared camera without using a filter. 可視光と近赤外線での水の見え方の違いを示す写真画像であって、950nmのフィルタを通して赤外線カメラで撮影した水の見え方を示す写真画像である。It is a photographic image showing the difference in the appearance of water between visible light and near infrared light, and is a photographic image showing the appearance of water taken by an infrared camera through a 950 nm filter. ランベルト・ベールの法則に従った光量を示すための装置の概略側面図である。It is a schematic side view of the apparatus for showing the amount of light according to Lambert-Beer's law. 例えばカメラであるセンサ21,22と光源80の光軸が平行でかつ水面に対して垂直な位置関係を有するときの形状測定装置の概略側面図である。For example, it is a schematic side view of a shape measuring apparatus when the optical axes of the sensors 21 and 22 which are cameras and the light source 80 are parallel and have a positional relationship perpendicular to the water surface. 相対的反射率誤差と推定距離誤差の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the relative reflectance error and the estimated distance error. 「24色のカラーチェッカーボード」の反射スペクトルを示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum of "24 color checker board". 1波長ペアにおける「カラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum error of the "color checker board" in one wavelength pair. 「木材」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the reflection spectrum of "wood". 「布」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the reflection spectrum of "cloth". 「革」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the reflection spectrum of "leather". 「金属」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the reflection spectrum of "metal". 1波長ペアにおける「木材のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum error of "wood color checker board" in one wavelength pair. 1波長ペアにおける「布のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum error of the "cloth color checker board" in one wavelength pair. 1波長ペアにおける「革のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum error of "leather color checker board" in one wavelength pair. 1波長ペアにおける「金属のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the reflection spectrum error of the "metal color checker board" in one wavelength pair. センサ21,22と光源80の光軸が平行でなくかつ水面に対して垂直ではない位置関係を有するときの形状測定装置の概略側面図である。It is a schematic side view of the shape measuring apparatus when the optical axes of the sensors 21 and 22 and the light source 80 are not parallel and have a positional relationship not perpendicular to the water surface. 本発明の第1の実施形態に係る同軸のスペクトラル画像化システム(形状測定装置)の外観を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the appearance of the coaxial spectral imaging system (shape measuring apparatus) which concerns on 1st Embodiment of this invention. 図15のカメラ(POINT−GREY製、GS3−U3−41C6NIR型)の、波長300nmから1100nmまでの応答関数を示すスペクトル図である。FIG. 3 is a spectral diagram showing a response function of the camera of FIG. 15 (manufactured by POINT-GREY, GS3-U3-41C6NIR type) having a wavelength from 300 nm to 1100 nm. 図15の2つのバンドパスフィルタの透過関数とカメラの応答関数を示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the transmission function of the two bandpass filters of FIG. 15, and the response function of a camera. 図15の光源のスペクトルを示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the spectrum of the light source of FIG. 水の吸収係数を示すスペクトル図である。It is a spectral diagram which shows the absorption coefficient of water. 「シアン色のタイル」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。It is a graph which shows the distance accuracy in "cyan-colored tile", and is the graph which shows the comparison between the estimated distance and the true value. 「シアン色のタイル」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。It is a graph showing the distance accuracy in the "cyan-colored tile", and is a graph showing the relative error of the estimated distance. 「赤色のプラスチックボード」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。It is a graph showing the distance accuracy in the "red plastic board", and is a graph showing the comparison between the estimated distance and the true value. 「赤色のプラスチックボード」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。It is a graph showing the distance accuracy in the "red plastic board", and is a graph showing the relative error of the estimated distance. 「白色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。It is a graph which shows the distance accuracy in "white marble", and is the graph which shows the comparison between the estimated distance and the true value. 「白色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the distance accuracy in "white marble", and is the graph which shows the relative error of the estimated distance. 「黒色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。It is a graph which shows the distance accuracy in "black marble", and is the graph which shows the comparison between the estimated distance and the true value. 「黒色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。It is a graph which shows the distance accuracy in "black marble", and is the graph which shows the relative error of the estimated distance. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「貝」の写真画像である。It is a photographic image of a "shellfish" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「貝」の写真画像である。It is a photographic image of a "shellfish" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the "shellfish" distance image (after black-and-white conversion) estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the "shellfish" estimated shape image estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」RGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the "shellfish" RGB image (after black-and-white conversion) estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「石」の写真画像である。It is a photographic image of a "stone" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「石」の写真画像である。It is a photographic image of a "stone" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "stone" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "stone" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "stone" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「木材にてなるリスのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "a squirrel object made of wood" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「木材にてなるリスのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "a squirrel object made of wood" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "squirrel object made of wood" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "squirrel object made of wood" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "squirrel object made of wood" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「陶器にてなるサルのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "monkey object made of pottery" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「陶器にてなるサルのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "a monkey object made of pottery" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of "a monkey object made of pottery" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "monkey object made of pottery" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "monkey object made of pottery" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "cup object having a colorful color" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "cup object having a colorful color" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "object of a cup having a colorful color" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "object of a cup having a colorful color" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "object of a cup having a colorful color" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "paper cup object having a texture" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "paper cup object having a texture" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "paper cup object having a texture" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of "the object of the paper cup having a texture" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "paper cup object having a texture" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「桜の花のオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "cherry blossom object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「桜の花のオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of a "cherry blossom object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "cherry blossom object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "cherry flower object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "cherry blossom object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「別の桜の花のオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "another cherry blossom object" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「別の桜の花のオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "another cherry blossom object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "an object which is translucent and has a color gradation" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "an object which is translucent and has a color gradation" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "object which is translucent and has a color gradation" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "object which is translucent and has a color gradation" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of "the object which is translucent and has a color gradation" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "a semi-transparent heart-shaped object with specular reflection" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of "a semi-transparent heart-shaped object with specular reflection" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the distance image (after black-and-white conversion) of the "semi-transparent heart-shaped object by specular reflection" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimated shape image of the "semi-transparent heart-shaped object by specular reflection" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the RGB image (after black-and-white conversion) of the "semi-transparent heart-shaped object by specular reflection" estimated by the shape measuring apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第1の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "moving hand (first image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図34Aの「動いている手(第1の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第1の画像)」の写真画像である。In contrast to the "moving hand (first image)" in FIG. 34A, the photographic image of the "moving hand (first image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. be. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第2の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "moving hand (second image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図34Cの動いている手(第2の画像)に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第2の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of the "moving hand (second image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the moving hand (second image) of FIG. 34C. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第3の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "moving hand (third image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図34Eの「動いている手(第3の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第3の画像)」の写真画像である。In contrast to the "moving hand (third image)" in FIG. 34E, the photographic image of the "moving hand (third image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. be. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第4の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "moving hand (fourth image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図34Gの「動いている手(第4の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第4の画像)」の写真画像である。In contrast to the "moving hand (fourth image)" in FIG. 34G, the photographic image of the "moving hand (fourth image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. be. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第1の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "goldfish (first image)" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図35Aの「金魚(第1の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第1の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of the "goldfish (first image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the "goldfish (first image)" of FIG. 35A. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第2の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "goldfish (second image)" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図35Cの「金魚(第2の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第2の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of the "goldfish (second image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the "goldfish (second image)" of FIG. 35C. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第3の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "goldfish (third image)" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図35Eの「金魚(第3の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第3の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of the "goldfish (third image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the "goldfish (third image)" of FIG. 35E. 第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第4の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of a "goldfish (fourth image)" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. 図35Gの「金魚(第4の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第4の画像)」の写真画像である。It is a photographic image of the "goldfish (fourth image)" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the "goldfish (fourth image)" of FIG. 35G. 「上部が透明な卵型のオブジェの表面がペイントされていない状態のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)の写真画像である。It is a photographic image of an RGB image (after black-and-white conversion) of "an object in which the surface of an egg-shaped object having a transparent upper part is not painted". 図36Aの「ペイントなしのオブジェ」に対して、従来技術に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントなしのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of the “object without paint” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the prior art with respect to the “object without paint” in FIG. 36A. 「上部が透明な卵型のオブジェの表面がペイントされた状態のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)の写真画像である。It is a photographic image of an RGB image (after black-and-white conversion) of "an object in which the surface of an egg-shaped object having a transparent upper part is painted". 図36Cの「ペイントありのオブジェ」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントありのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of the "object with paint" whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the "object with paint" in FIG. 36C. 図36Aの「ペイントなしのオブジェ」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントなしのオブジェ」の写真画像である。It is a photographic image of the “object without paint” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “object without paint” in FIG. 36A. 本発明の第2の実施形態に係る形状測定装置で用いる、[λ,λ]の波長範囲における反射放射スペクトルの線形近似法を示すグラフである。It is a graph which shows the linear approximation method of the reflected radiation spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] used in the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 「木材」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the result of having performed the linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “wood”. 「布」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the result of having performed the linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “cloth”. 「革」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the result of having performed the linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to "leather". 「金属」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。It is a spectrum diagram which shows the result of having performed the linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “metal”. 光源80(平行光)とスペクトロスコープセンサ24の光軸が同軸であるときの形状測定装置(第3の基礎実施形態に対応する)の構成例を示す平面図である。It is a top view which shows the structural example of the shape measuring apparatus (corresponding to the 3rd basic embodiment) when the optical axis of a light source 80 (parallel light) and the optical axis of a spectroscope sensor 24 are coaxial. 例えば第2の基礎実施形態に係る形状測定装置で用いる、3台のカメラ21C,22C,23Cによる同画角のカメラシステムの構成例を示す平面図である。For example, it is a top view which shows the configuration example of the camera system of the same angle of view by three cameras 21C, 22C, 23C used in the shape measuring apparatus which concerns on 2nd basic embodiment. 第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「卵型オブジェ」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the input image of the wavelength 905 nm about the "egg-shaped object" for the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 図41Aの「卵型オブジェ」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimation result image of the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment with respect to the "egg-shaped object" of FIG. 41A. 第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「ロールケーキの食品サンプル」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the input image of the wavelength 905 nm about the "food sample of a roll cake" for the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 図42Aの「ロールケーキの食品サンプル」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimation result image of the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment with respect to the "food sample of a roll cake" of FIG. 42A. 第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「かぶのオブジェ」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the input image of the wavelength 905 nm about the "turnip object" for the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 図43Aの「かぶのオブジェ」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。It is a photographic image which shows the estimation result image of the shape estimation by the shape measuring apparatus which concerns on 2nd Embodiment with respect to the "Turnip object" of FIG. 43A.

以下、図面を参照して基本実施形態について説明する。以下の基本実施形態では、同様の構成要素には同じ参照符号を付している。 Hereinafter, the basic embodiment will be described with reference to the drawings. In the following basic embodiments, similar components are designated by the same reference numerals.

第1の基本実施形態
図1Aは、本発明の第1の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。図1Aを参照すると、第1の基本実施形態に係る状測定装置は、物体60の形状を測定するものであり、媒質10を含むタンク50と、光源80と、ハーフミラー40と、バンドパスフィルタ31,32と、例えば撮像カメラなどのセンサ21,22と、内部メモリ70mを有しデジタルコンピュータからなる測定装置70と、操作部71と、ディスプレイ72とを備えて構成される。ここで、光源80は測定装置70からの制御信号S80によりその動作のオン/オフが制御される。
1st Basic Embodiment FIG. 1A is a schematic block diagram showing a configuration of an optical shape measuring device according to a first basic embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1A, the state measuring device according to the first basic embodiment measures the shape of the object 60, and includes a tank 50 including a medium 10, a light source 80, a half mirror 40, and a bandpass filter. It includes 31, 32, sensors 21 and 22, such as an image pickup camera, a measuring device 70 having an internal memory of 70 m and consisting of a digital computer, an operation unit 71, and a display 72. Here, the on / off of the operation of the light source 80 is controlled by the control signal S80 from the measuring device 70.

図1Aに示すように、タンク50の内部は、例えば水、液体、気体、固体、及びゲルのうちの少なくとも1つである媒質10によって満たされ、物体表面60sを有する被測定物体(以下、物体ともいう)60が載置され、物体60は、形状測定及び3次元画像化のときに、測定装置70からの制御信号S61に基づいて、移動支持部61により、例えばタンク50の底面に平行な2次元平面上で支持しながら移動される。移動支持部61の当該動作は後述する基本実施形態及び実施形態においても同様である。 As shown in FIG. 1A, the inside of the tank 50 is filled with a medium 10 which is at least one of, for example, water, liquid, gas, solid, and gel, and has an object surface 60s (hereinafter, an object). 60 is placed, and the object 60 is parallel to, for example, the bottom surface of the tank 50 by the moving support portion 61 based on the control signal S61 from the measuring device 70 at the time of shape measurement and three-dimensional imaging. It is moved while being supported on a two-dimensional plane. The operation of the moving support portion 61 is the same in the basic embodiment and the embodiment described later.

媒質10は、波長に対する吸収係数特性を有し、例えば、第1の波長λにおける吸収係数α(λ)と、第1の波長λとは異なる第2の波長λにおける吸収係数α(λ)とを有する。物体60は、上述のようにタンク50の底面に配置され、物体60の上面などのターゲット面である物体表面60sは、波長に対する反射率特性を有しており、例えば、第1の波長λにおける反射率係数s(λ)と、第2の波長λにおける反射率係数s(λ)とを有する。光源80は、第1及び第2の波長λ,λを含む広帯域の平行光を出射し、媒質10を介して物体表面60sに向けて入射光L80として照射する。ここで、入射光L80の矢印は入射光L80が伝搬する方向を示す。 Medium 10 has an absorption coefficient characteristic for the wavelength, for example, the absorption coefficient at the first wavelength lambda 1 alpha (lambda 1), the absorption coefficient at a second wavelength different from lambda 2 and the first wavelength lambda 1 alpha It has (λ 2 ) and. The object 60 is arranged on the bottom surface of the tank 50 as described above, and the object surface 60s, which is a target surface such as the upper surface of the object 60, has a reflectance characteristic with respect to a wavelength, for example, the first wavelength λ 1. It has a reflectance coefficient s (λ 1 ) at the second wavelength λ 2 and a reflectance coefficient s (λ 2 ) at the second wavelength λ 2. The light source 80 emits wide-band parallel light including the first and second wavelengths λ 1 and λ 2, and irradiates the object surface 60s through the medium 10 as incident light L80. Here, the arrow of the incident light L80 indicates the direction in which the incident light L80 propagates.

入射光L80は、物体60の物体表面60sによって、入射光L80に対して実質的に平行な反射光R60として実質的に光軸40aに沿って反射される。ここで、反射光R60の矢印は反射光R60が伝搬する方向を示す。反射光R60のうちの、第1の波長λの通過波長を有する光は、媒質10、ハーフミラー40及びバンドパスフィルタ31を介してセンサ21に伝搬する。ハーフミラー40は、反射光R60を反射して、当該光をバンドパスフィルタ32を介してセンサ22に向けて伝搬させる。ここで、バンドパスフィルタ32が挿入されているので、反射光R60のうち第2の波長λの光がセンサ22に入射する。センサ21,22は、例えば撮像カメラにより構成することができる。ここで、センサ21は、反射光R60のうちの、第1の波長λの反射光R60の強度を検出し、その強度のデータを測定装置70に出力する。また、センサ22は、反射光R60のうち、第2の波長λの反射光R60の強度を検出し、その強度のデータを測定装置70に出力する。 The incident light L80 is substantially reflected along the optical axis 40a as reflected light R60 substantially parallel to the incident light L80 by the object surface 60s of the object 60. Here, the arrow of the reflected light R60 indicates the direction in which the reflected light R60 propagates. Of the reflected light R60, the light having a passing wavelength of the first wavelength λ 1 propagates to the sensor 21 via the medium 10, the half mirror 40, and the bandpass filter 31. The half mirror 40 reflects the reflected light R60 and propagates the light toward the sensor 22 via the bandpass filter 32. Here, since the bandpass filter 32 is inserted, the light of the second wavelength λ 2 of the reflected light R60 is incident on the sensor 22. The sensors 21 and 22 can be configured by, for example, an image pickup camera. Here, the sensor 21 detects the intensity of the reflected light R60 having the first wavelength λ 1 of the reflected light R60, and outputs the intensity data to the measuring device 70. Further, the sensor 22 detects the intensity of the reflected light R60 having the second wavelength λ 2 of the reflected light R60, and outputs the data of the intensity to the measuring device 70.

操作部71は、測定装置70に接続されており、ユーザによる形状測定処理を行うために必要なデータや指示コマンドを入力するために設けられる。ディスプレイ72は、測定装置70に動作可能に接続され、形状測定処理の結果を表示するために提供される。 The operation unit 71 is connected to the measuring device 70 and is provided for inputting data and instruction commands necessary for performing shape measurement processing by the user. The display 72 is operably connected to the measuring device 70 and is provided for displaying the result of the shape measuring process.

測定装置70は、以下のデータを、例えば操作部71を用いて予め入力されて格納する内部メモリ70mを有する:媒質10の、波長に対する吸収係数特性であって、例えば、第1の波長λにおける吸収係数α(λ)と、第1の波長λとは異なる第2の波長λにおける吸収係数α(λ)のデータ。測定装置70は後述する図1Aの形状測定処理を実行することで、物体60の物体表面60sの3次元形状を推定して測定する。 The measuring device 70 has an internal memory 70 m in which the following data is input and stored in advance using, for example, the operation unit 71: the absorption coefficient characteristic of the medium 10 with respect to the wavelength, for example, the first wavelength λ 1. Data of the absorption coefficient α (λ 1 ) in the first wavelength λ 1 and the absorption coefficient α (λ 2 ) at the second wavelength λ 2 different from the first wavelength λ 1. The measuring device 70 estimates and measures the three-dimensional shape of the object surface 60s of the object 60 by executing the shape measuring process of FIG. 1A described later.

測定装置70は、特許文献2に開示された発明と概念的には同様に、第1及び第2の波長λ,λの各強度に基づいて、物体60の物体表面60s上の複数箇所の距離l(媒質表面10sから物体表面60sまでの距離をいう。)を計算することにより、対象物の1次元、2次元又は3次元形状を測定する。当該形状測定装置はさらに、測定された物体の形状に基づいて物体の3次元画像を再構成して物体60の3次元撮像を行うことができる。 The measuring device 70 is conceptually similar to the invention disclosed in Patent Document 2, and has a plurality of locations on the object surface 60s of the object 60 based on the respective intensities of the first and second wavelengths λ 1 and λ 2. By calculating the distance l (meaning the distance from the surface of the medium 10s to the surface of the object 60s), the one-dimensional, two-dimensional, or three-dimensional shape of the object is measured. The shape measuring device can further reconstruct a three-dimensional image of the object based on the measured shape of the object to perform three-dimensional imaging of the object 60.

第1の基本実施形態では、特許文献2に記載されている形状測定装置とは異なる以下の方法を用いて、特許文献2の装置精度よりも高い精度で、上記距離lを計算して物体60の形状を測定することができる。すなわち、第1の基本実施形態の方法は、半透明の物体60が設けられていても、物体60の3次元画像を再構成することができることが、特許文献2の形状測定装置とは大きく異なる。 In the first basic embodiment, the distance l is calculated with a higher accuracy than the device accuracy of Patent Document 2 by using the following method different from the shape measuring device described in Patent Document 2, and the object 60 is calculated. The shape of the can be measured. That is, the method of the first basic embodiment is significantly different from the shape measuring device of Patent Document 2 in that a three-dimensional image of the object 60 can be reconstructed even if the translucent object 60 is provided. ..

まず、第1に、s(λ)は物体60の物体表面60sの反射放射スペクトル(透明物体の場合は、物体内部に入り出てくる光もあるため、物体表面から到来する光は、反射スペクトルと、放射スペクトルとの少なくとも一方を含み、以下、「反射放射スペクトル」という。ただし、明らかに透明物体ではない場合は、「反射スペクトル」という。)であると定義し、すなわち、本実施形態は反射面に限定されない。特定の波長λにおける入射放射照度に対する表面点における放射輝度の比としてs(λ)を定義すると、同じ理論は、半透明、表面下散乱、体積散乱、及び相互反射などのより複雑な材料を有する物体に適用可能である。言い換えれば、当該第1の基本実施形態は、半透明な物体60に対して3次元画像化を行うことができる。 First, first, s (λ) is the reflected radiation spectrum of the object surface 60s of the object 60 (in the case of a transparent object, some light enters and exits the inside of the object, so the light arriving from the object surface is the reflection spectrum. And at least one of the radiation spectrum, hereinafter referred to as "reflection radiation spectrum"; however, when it is clearly not a transparent object, it is defined as "reflection spectrum"), that is, the present embodiment is defined as. It is not limited to the reflective surface. Defining s (λ) as the ratio of radiance at a surface point to incident irradiance at a particular wavelength λ, the same theory has more complex materials such as translucency, subsurface scattering, volume scattering, and interreflection. Applicable to objects. In other words, the first basic embodiment can perform three-dimensional imaging on the translucent object 60.

次に、正確な推定のための波長選択について以下に説明する。正確な形状再構成のために、形状測定のために、2つの波長λ及びλを適切に選択することが重要である。形状測定精度に影響を与える主な要因は次のとおりである。 Next, wavelength selection for accurate estimation will be described below. For accurate shape reconstruction, it is important to properly select the two wavelengths λ 1 and λ 2 for shape measurement. The main factors that affect the shape measurement accuracy are as follows.

(1)センサ21,22の分光感度、
(2)媒質10の吸収係数α(λ)と吸収係数α(λ)との差、
(3)物体60の物体表面60sの反射率係数s(λ)と反射率係数s(λ)との差、及び
(4)物体60の厚さなどの物体60のサイズの大きさ。
(1) Spectral sensitivity of sensors 21 and 22
(2) Difference between the absorption coefficient α (λ 1 ) and the absorption coefficient α (λ 2 ) of the medium 10,
(3) The difference between the reflectance coefficient s (λ 1 ) and the reflectance coefficient s (λ 2 ) of the object surface 60s of the object 60, and (4) the size of the object 60 such as the thickness of the object 60.

波長選択のために満たすべき条件は、以下のように要約することができる。
(A)例えばカメラなどのセンサ21,22のダイナミックレンジを最大限に活用するために、以下の条件で2つの波長λとλを選択する必要がある。
条件:「exp(−2α(λ)−α(λ)lmin)とexp(−2α(λ)−α(λ)lmax)との差が所定のしきい値Dth1よりも大きくなるように、好ましくは、当該差が最大になること。」
ここで、lmaxは形状測定装置により測定された物体表面60s上の複数の位置における対応する複数の距離lのうちの最も長い距離を表し、lminはその最短距離を表す。なお、実施形態において、媒質10として水を用いているが、媒質10は水に限定されない。
The conditions to be met for wavelength selection can be summarized as follows.
(A) In order to make the best use of the dynamic range of sensors 21 and 22 such as a camera, it is necessary to select two wavelengths λ 1 and λ 2 under the following conditions.
Condition: The difference between exp (-2α (λ 2 ) −α (λ 1 ) l min ) and exp (-2α (λ 2 ) −α (λ 1 ) l max ) is from the predetermined threshold value D th1 . It is preferable that the difference is maximized so that the difference is also large. "
Here, l max represents the longest distance among the plurality of corresponding distances l at a plurality of positions on the object surface 60s measured by the shape measuring device, and l min represents the shortest distance thereof. In the embodiment, water is used as the medium 10, but the medium 10 is not limited to water.

上記の条件は、λ>λの場合において、第1の波長λの画像であるλ画像の物体表面60s上の距離lの点(l)の画素における強度はできるだけ高くなければならず、第2の波長λの画像であるλ画像の物体表面60s上の距離lの点(l)の画素での強度はできるだけ小さくなければならないことを意味する。この場合において、第1の波長λにおける最短距離lminにおける強度と第2の波長λにおける最長距離lmaxにおける強度との差がしきい値Dth1よりも大きくなるように、好ましくは当該差が最大となることである。ここで、最短距離lminは、物体60の物体表面60s上に最小深さを有する位置に対応し、最長距離lmaxは、物体60の物体表面60s上で最大の深さを有する位置に対応する。 The above condition is that when λ 2 > λ 1 , the intensity of the pixel at the point (l 1 ) at the distance l 1 on the object surface 60s of the λ 1 image, which is the image of the first wavelength λ 1 , should be as high as possible. It means that the intensity at the pixel of the point (l 2 ) at the distance l 2 on the object surface 60s of the λ 2 image which is the image of the second wavelength λ 2 should be as small as possible. In this case, the difference between the intensity at the shortest distance l min at the first wavelength λ 1 and the intensity at the longest distance l max at the second wavelength λ 2 is preferably larger than the threshold value D th1. The difference is the maximum. Here, the shortest distance l min corresponds to the position having the minimum depth on the object surface 60s of the object 60, and the longest distance l max corresponds to the position having the maximum depth on the object surface 60s of the object 60. do.

本発明者らの実験では、第1の波長λにおける最短距離lminにおける強度と、第2の波長λにおける最長距離lmaxにおける強度との比は、約4又は5よりも大きいことが好ましい。 In our experiments, the ratio of the intensity at the shortest distance l min at the first wavelength λ 1 to the intensity at the longest distance l max at the second wavelength λ 2 is greater than about 4 or 5. preferable.

(B)第1及び第2の波長λ,λにおける反射率係数s(λ)とs(λ)との差を最小にして高精度化するためには、複数の物体60の反射率係数の統計データに基づいて、反射率係数s(λ)とs(λ)との差はできるだけ小さく、好ましくは所定のしきい値Dth2よりも小さいように、2つの波長λ,λを選択する。 (B) In order to minimize the difference between the reflectance coefficients s (λ 1 ) and s (λ 2 ) at the first and second wavelengths λ 1 and λ 2 and improve the accuracy, a plurality of objects 60 are used. Based on the statistical data of the reflectance coefficient , the difference between the reflectance coefficients s (λ 1 ) and s (λ 2 ) is as small as possible, preferably smaller than the predetermined threshold D th2 , so that the two wavelengths λ Select 1 , λ 2.

(C)センサ21,22の出力におけるノイズを低減するためには、第1及び第2の波長λ,λにおけるセンサ21,22の分光感度や強度が十分に高く、所定のしきい値Dth3よりも大きいことが好ましい。 (C) In order to reduce noise at the outputs of the sensors 21 and 22, the spectral sensitivity and intensity of the sensors 21 and 22 at the first and second wavelengths λ 1 and λ 2 are sufficiently high, and a predetermined threshold value is obtained. It is preferably larger than D th3.

図1Bは図1Aの測定装置70によって実行される形状測定処理を示すフローチャートである。 FIG. 1B is a flowchart showing a shape measurement process executed by the measuring device 70 of FIG. 1A.

図1Bにおいて、まず、ステップS1において、センサ21,22により測定された第1の波長λ及び第2の波長λの各強度をセンサ21,22,23から受信する。次いで、ステップS2において、受信された第1の波長λ及び第2の波長λの各強度と、内部メモリ70mに予め格納された、第1の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)及び第2の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)に基づいて、媒質表面10sから物体表面60sまでの距離lを計算する。そして、ステップS3において、計算された距離lに基づいて物体60の物体表面60sの形状を測定し、ステップS4において、測定された物体60の物体表面60sの形状に基づいて、物体60の3次元形状を有する画像を再構成する。さらに、ステップS5において、再構成された物体60の3次元形状を有する画像をディスプレイ72に表示して当該形状測定処理を終了する。 In FIG. 1B, first, in step S1, the intensities of the first wavelength λ 1 and the second wavelength λ 2 measured by the sensors 21 and 22 are received from the sensors 21 and 22 and 23. Next, in step S2, the received intensities of the first wavelength λ 1 and the second wavelength λ 2 and the absorption coefficient α of the medium 10 at the first wavelength λ 1 stored in advance in the internal memory 70 m ( The distance l from the medium surface 10s to the object surface 60s is calculated based on the absorption coefficient α (λ 2 ) of the medium 10 at the second wavelength λ 2) and λ 1). Then, in step S3, the shape of the object surface 60s of the object 60 is measured based on the calculated distance l, and in step S4, the shape of the object 60 is three-dimensionally measured based on the shape of the measured object surface 60s of the object 60. Reconstruct an image with a shape. Further, in step S5, an image having a three-dimensional shape of the reconstructed object 60 is displayed on the display 72, and the shape measurement process is completed.

図4は、距離lを補正する補正方法を示す概略ブロック図である。入射光L80及び反射光R60が媒質10の表面(光軸40aに垂直な媒質面)に対して、角度φ及びθで傾斜している場合には、図4に示すように、距離lは、(lm1/cosφ+lm2/cosθ)/2に補正されるべきである。ここで、lm1及びlm2はそれぞれ、入射光L80及び反射光R60の実測長さ(距離)を示す。補正方法は、後述する第2及び第3の基本実施形態に適用することができる。 FIG. 4 is a schematic block diagram showing a correction method for correcting the distance l. When the incident light L80 and the reflected light R60 are inclined at angles φ and θ with respect to the surface of the medium 10 (the medium surface perpendicular to the optical axis 40a), the distance l is as shown in FIG. It should be corrected to (l m1 / cosφ + l m2 / cosθ) / 2. Here, l m1 and l m2 indicate the actually measured lengths (distances) of the incident light L80 and the reflected light R60, respectively. The correction method can be applied to the second and third basic embodiments described later.

以上説明したように、第1の基本実施形態によれば、上述のように2つの波長λ,λが選択され、形状測定装置は、従来技術よりも高い精度で物体60の形状を測定することができる。 As described above, according to the first basic embodiment, two wavelengths λ 1 and λ 2 are selected as described above, and the shape measuring device measures the shape of the object 60 with higher accuracy than the prior art. can do.

第2の基本実施形態
図2Aは、本発明の第2の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。図2Aを参照すると、第2の基本実施形態に係る形状測定装置は、λ<λ<λの互いに異なる3つの波長λ,λ,λを用いることにより、第1の基本実施形態の精度よりも高い精度で、物体60の形状を測定することを特徴としている。当該形状測定装置は、媒質10と、光源80と、ハーフミラー41,42と、バンドパスフィルタ31,32,33と、撮像カメラ等のセンサ21,22,23と、内部メモリ70mを有する測定装置70Aと、操作部71と、ディスプレイ72とを備えて構成される。以下、第1の基本実施形態と第2の基本実施形態との相違点について説明する。
2nd Basic Embodiment FIG. 2A is a schematic block diagram showing a configuration of an optical shape measuring device according to a second basic embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2A, the shape measuring apparatus according to the second basic embodiment uses three wavelengths λ 1 , λ 2 and λ 3 which are different from each other of λ 132 and thus the first basic. It is characterized in that the shape of the object 60 is measured with a higher accuracy than the accuracy of the embodiment. The shape measuring device includes a medium 10, a light source 80, half mirrors 41, 42, bandpass filters 31, 32, 33, sensors 21, 22, 23 such as an imaging camera, and an internal memory 70 m. It includes 70A, an operation unit 71, and a display 72. Hereinafter, the differences between the first basic embodiment and the second basic embodiment will be described.

図2Aを参照すると、反射光R60は実質的に光軸40aに沿って、媒質10、ハーフミラー41、及び第1の波長λの通過波長を有するバンドパスフィルタ31を介してセンサ21に伝搬する。ハーフミラー41は、反射光R60を反射して、ハーフミラー42及び第3の波長λの通過波長を有するバンドパスフィルタ33を介してセンサ23に向けて伝搬させる。ハーフミラー42は、反射光R60を反射して、第2の波長λの通過波長を有するバンドパスフィルタ32を介してセンサ22に向けて伝搬させる。 Referring to FIG. 2A, the reflected light R60 propagates substantially along the optical axis 40a to the sensor 21 via a medium 10, a half mirror 41, and a bandpass filter 31 having a passing wavelength of the first wavelength λ 1. do. The half mirror 41 reflects the reflected light R60 and propagates it toward the sensor 23 via the half mirror 42 and the bandpass filter 33 having a passing wavelength of the third wavelength λ 3. The half mirror 42 reflects the reflected light R60 and propagates it toward the sensor 22 through a bandpass filter 32 having a passing wavelength of the second wavelength λ 2.

センサ21,22,23は、例えば撮像カメラにより構成することができる。センサ21は、反射光R60を受光し、第1の波長λの反射光R60の強度を検出し、その強度のデータを測定装置70Aに出力する。センサ22は、反射光R60を受光し、第2の波長λの反射光R60の強度を検出し、その強度のデータを測定装置70Aに出力する。センサ23は、反射光R60を受光し、第3の波長λの反射光R60の強度を検出し、その強度のデータを測定装置70Aに出力する。 The sensors 21, 22, and 23 can be configured by, for example, an image pickup camera. The sensor 21 receives the reflected light R60, detects the intensity of the reflected light R60 having the first wavelength λ 1, and outputs the intensity data to the measuring device 70A. The sensor 22 receives the reflected light R60, detects the intensity of the reflected light R60 having the second wavelength λ 2, and outputs the intensity data to the measuring device 70A. The sensor 23 receives the reflected light R60, detects the intensity of the reflected light R60 having the third wavelength λ 3, and outputs the intensity data to the measuring device 70A.

測定装置70Aは、λ<λ<λの関係を有する第1の波長、第2の波長及び第3の波長λ,λの強度に基づいて距離lを計算し、物体60の物体表面60s上の複数箇所の距離lを計算することにより、物体60の1次元、2次元、3次元形状をさらに測定することができる。加えて、測定装置70Aは、測定された物体60の形状に基づいて物体60の3次元画像を再構成して、物体60の3次元画像を画像化する。 The measuring device 70A calculates the distance l based on the intensities of the first wavelength, the second wavelength, and the third wavelengths λ 1 , λ 2 , λ 3 having the relationship of λ 132. By calculating the distance l of a plurality of points on the object surface 60s of the object 60, the one-dimensional, two-dimensional, and three-dimensional shapes of the object 60 can be further measured. In addition, the measuring device 70A reconstructs the three-dimensional image of the object 60 based on the measured shape of the object 60, and images the three-dimensional image of the object 60.

第2の基本実施形態では、測定のために以下の係数を定義する。
(A)第1の波長λにおける物体60の物体表面60sの反射係数s(λ);
(B)第2の波長λにおける物体60の物体表面60sの反射係数s(λ);
(C)第3の波長λにおける物体60の物体表面60sの反射係数s(λ);
(D)第1の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ);
(E)第2の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ);及び
(F)第3の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)。
In the second basic embodiment, the following coefficients are defined for measurement.
(A) Reflection coefficient s (λ 1 ) of the object surface 60s of the object 60 at the first wavelength λ 1;
(B) Reflection coefficient s (λ 2 ) of the object surface 60s of the object 60 at the second wavelength λ 2;
(C) Reflection coefficient s (λ 3 ) of the object surface 60s of the object 60 at the third wavelength λ 3;
(D) Absorption coefficient α (λ 1 ) of the medium 10 at the first wavelength λ 1;
(E) Absorption coefficient α (λ 2 ) of the medium 10 at the second wavelength λ 2; and (F) Absorption coefficient α (λ 3 ) of the medium 10 at the third wavelength λ 3.

第2の基本実施形態では、反射係数s(λ)と反射係数s(λ)は、反射係数s(λ)と反射係数s(λ)との差が、反射係数s(λ)又は反射係数s(λ)の1/100等の所定の小さな値よりも小さくなるように設定することが好ましい。この場合において、物体60の物体表面60sの反射係数の波長特性は、次式のように、第1の波長λから第3の波長λを介して第2の波長λまでの波長範囲において、波長λに対して実質的な線形関係(直線近似)を有することが好ましい。 In the second basic embodiment, the reflection coefficient s (λ 1 ) and the reflection coefficient s (λ 2 ) are such that the difference between the reflection coefficient s (λ 1 ) and the reflection coefficient s (λ 2) is the reflection coefficient s (λ 2). It is preferable to set it to be smaller than a predetermined small value such as 1 ) or 1/100 of the reflection coefficient s (λ 2). In this case, the wavelength characteristic of the reflection coefficient of the object surface 60s of the object 60 is the wavelength range from the first wavelength λ 1 to the second wavelength λ 2 via the third wavelength λ 3 as shown in the following equation. It is preferable to have a substantially linear relationship (linear approximation) with respect to the wavelength λ.

s(λ)=a×λ+b s (λ) = a × λ + b

ここで、a,bは定数である。各波長λ,λ,λに対して次式で表される。 Here, a and b are constants. It is expressed by the following equation for each wavelength λ 1 , λ 2 , and λ 3.

s(λ)=a×λ+b
s(λ)=a×λ+b
s(λ)=a×λ+b
s (λ 1 ) = a × λ 1 + b
s (λ 2 ) = a × λ 2 + b
s (λ 3 ) = a × λ 3 + b

図2Bは図2Aの測定装置70Aによって実行される形状測定処理を示すフローチャートである。 FIG. 2B is a flowchart showing a shape measurement process executed by the measuring device 70A of FIG. 2A.

図2Bにおいて、まず、ステップS11において、センサ21,22,23により測定された第1の波長λ、第2の波長λ、及び第3の波長λの各強度を、センサ21,22,23から受信する。次いで、ステップS12において、受信された第1の波長λ、第2の波長λ、及び第3の波長λの各強度と、内部メモリ70mに予め格納された、第1の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)、第2の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)及び第3の波長λにおける媒質10の吸収係数α(λ)に基づいて、媒質表面10sから物体表面60sまでの距離lを計算する。ステップS13において、計算された距離lに基づいて、物体表面60sの反射係数特性が、第1の波長λから第3の波長λを介して第2の波長λまでの波長範囲にわたって 実質的に線形関係を有する条件のもとで、物体60の物体表面60sの形状を測定する。さらに、ステップS14において、測定された物体60の物体表面60sの形状に基づいて、物体60の3次元形状を有する画像を再構成し、ステップS15において再構成された物体60の3次元形状を有する画像をディスプレイ72に表示して当該形状測定処理を終了する。 In FIG. 2B, first, in step S11, the intensities of the first wavelength λ 1 , the second wavelength λ 2 , and the third wavelength λ 3 measured by the sensors 21, 22 and 23 are measured by the sensors 21 and 22. , 23. Then, in step S12, the received intensities of the first wavelength λ 1 , the second wavelength λ 2 , and the third wavelength λ 3 and the first wavelength λ 1 stored in the internal memory 70 m in advance. Based on the absorption coefficient α (λ 1 ) of the medium 10 in, the absorption coefficient α (λ 2 ) of the medium 10 at the second wavelength λ 2, and the absorption coefficient α (λ 3 ) of the medium 10 at the third wavelength λ 3. , The distance l from the medium surface 10s to the object surface 60s is calculated. In step S13, based on the calculated distance l, the reflectance coefficient characteristic of the object surface 60s is substantially over the wavelength range from the first wavelength λ 1 to the second wavelength λ 2 through the third wavelength λ 3. The shape of the object surface 60s of the object 60 is measured under the condition of having a linear relationship. Further, in step S14, an image having the three-dimensional shape of the object 60 is reconstructed based on the shape of the object surface 60s of the measured object 60, and the object 60 has the three-dimensional shape reconstructed in step S15. The image is displayed on the display 72, and the shape measurement process is completed.

測定装置70Aは、反射係数の波長特性の実質的な線形関係を前提として、反射係数s(λ)とs(λ)との誤差を考慮して、第1の基本実施形態よりも高い精度で距離lを計算することができる。さらに、測定装置70Aは、非線形最小2乗法と並列処理を用いることにより、前記の方法よりも短い時間で距離lを計算することができる。さらに、測定装置70Aは、次式の近似条件を用いることで、前記の方法よりも短い時間で距離lを計算してもよい。 The measuring device 70A is higher than the first basic embodiment in consideration of the error between the reflection coefficients s (λ 1 ) and s (λ 2 ) on the premise of a substantially linear relationship of the wavelength characteristics of the reflection coefficient. The distance l can be calculated with accuracy. Further, the measuring device 70A can calculate the distance l in a shorter time than the above method by using the nonlinear least squares method and the parallel processing. Further, the measuring device 70A may calculate the distance l in a shorter time than the above method by using the approximate condition of the following equation.

(ケース1)α(λ)−α(λ)=α(λ)−α(λ
(ケース2)2α(λ)−2α(λ)=α(λ)−α(λ
(Case 1) α (λ 3 ) −α (λ 1 ) = α (λ 2 ) −α (λ 3 )
(Case 2) 2α (λ 3 ) -2α (λ 1 ) = α (λ 2 ) −α (λ 3 )

以上説明したように、第2の基本実施形態によれば、測定装置70Aは、物体60の物体表面60sの反射係数の波長特性が波長に対して実質的な線形関係(線形近似)を有するという仮定を用いて、従来技術よりも高い精度で形状測定を行うことができる。この場合、さらに非線形最小二乗法を用いて並列処理を行うことにより、前記方法と比較して更に短い時間で長さ計算を実行することができる。加えて、さらに、前記の2つの条件を近似に用いることにより、前記の方法と比較してさらに短い時間で長さ計算を行うことができる。 As described above, according to the second basic embodiment, the measuring device 70A has a substantially linear relationship (linear approximation) with respect to the wavelength in the wavelength characteristic of the reflection coefficient of the object surface 60s of the object 60. Using assumptions, shape measurements can be made with higher accuracy than in the prior art. In this case, by further performing parallel processing using the nonlinear least squares method, the length calculation can be executed in a shorter time than the above method. In addition, by using the above two conditions for approximation, the length can be calculated in a shorter time as compared with the above method.

第3の基本実施形態
図3は、本発明の第3の基本実施形態に係る光学式形状測定装置の構成を示す概略ブロック図である。図2Aに示す第2の基本実施形態の形状測定装置は3つのセンサ21,22,23を備えるが、第3の基礎実施形態では、図3に示すように、3つのセンサ21,22,23の代わりに、スペクトロスコープ(分光器)カメラなどのスペクトロスコープセンサ24を使用してもよい。この場合において、3つのバンドパスフィルタ31,32,33に代えて3つの波長λ,λ,λの光を通過させるバンドパスフィルタ34を1つだけ設け、図2Aの測定装置70Aの代わりに測定装置70Bが設けられている。
Third Basic Embodiment FIG. 3 is a schematic block diagram showing a configuration of an optical shape measuring device according to a third basic embodiment of the present invention. The shape measuring device of the second basic embodiment shown in FIG. 2A includes three sensors 21, 22, 23, but in the third basic embodiment, as shown in FIG. 3, three sensors 21, 22, 23 Alternatively, a spectroscope sensor 24 such as a spectroscope camera may be used. In this case, instead of the three bandpass filters 31, 32, 33, only one bandpass filter 34 that allows light of three wavelengths λ 1 , λ 2 , λ 3 to pass is provided, and the measuring device 70A of FIG. 2A is provided. Instead, a measuring device 70B is provided.

図3を参照すると、反射光R60は実質的に光軸40aに沿って反射され、バンドパスフィルタ34を介してスペクトロスコープセンサ24に受光される。スペクトロスコープセンサ24は、第1、第2、第3の波長λ,λ,λの強度だけでなく、写真用RGB画像データを測定装置70Bに出力する。測定装置70Bはこれに応答して、物体60の形状を測定して3次元画像化を行い、その画像化データである写真用RGB画像データをディスプレイ72に出力して表示する。 Referring to FIG. 3, the reflected light R60 is substantially reflected along the optical axis 40a and is received by the spectroscope sensor 24 via the bandpass filter 34. The spectrometer sensor 24 outputs not only the intensities of the first, second, and third wavelengths λ 1 , λ 2 , λ 3 but also the RGB image data for photography to the measuring device 70B. In response to this, the measuring device 70B measures the shape of the object 60, performs three-dimensional imaging, and outputs the RGB image data for photography, which is the imaging data, to the display 72 for display.

なお、第3の基本実施形態では、第2の基礎実施形態における高速化と高精度化のための計算方法も用いることもできる。 In the third basic embodiment, the calculation method for high speed and high accuracy in the second basic embodiment can also be used.

以下では、第1の基礎実施形態に対応する第1の実施形態と、第2及び第3の基礎実施形態に対応する第2の実施形態とについて、実施例を参照しつつ詳細説明する。 Hereinafter, the first embodiment corresponding to the first basic embodiment and the second embodiment corresponding to the second and third basic embodiments will be described in detail with reference to the examples.

第1の実施形態
以下の第1の実施形態では、その中で章番号及び節番号を付して説明する。
First Embodiment In the following first embodiment, chapter numbers and section numbers will be added and described.

1.媒質による光の吸収特性を利用した形状推定
ここでは、例えば水である媒質10による光の吸収特性を利用した距離推定について説明する。まず、はじめに、光の吸収特性について簡単に説明した後、2つの波長λ,λの光の吸収特性から距離推定を行う原理について述べる。次いで、推定した距離の精度を考察し、最後に使用する近赤外線領域での2つの波長λ,λ間での物体の反射放射スペクトルについて検証する。
1. 1. Shape estimation using the light absorption characteristics of the medium Here, for example, distance estimation using the light absorption characteristics of the medium 10 which is water will be described. First, the light absorption characteristics will be briefly explained, and then the principle of distance estimation from the light absorption characteristics of the two wavelengths λ 1 and λ 2 will be described. Next, the accuracy of the estimated distance is considered, and the reflected emission spectrum of the object between the two wavelengths λ 1 and λ 2 in the near-infrared region used last is verified.

1.1 光の吸収特性
光がある媒質10を透過する際に、光はその媒質10によって吸収される特性を持つ。しかし、光の全波長域において一定の割合で吸収されて強度が下がるというわけではなく、媒質に依存した吸収特性に従って光は吸収される。一般的に、媒質10には光が強く吸収される波長域もあれば、ほとんど吸収されない波長域もある。本実施形態では、媒質10の一例として水に着目し、水による光の吸収特性を利用することで物体60の形状推定を行うことを考える。
1.1 Light Absorption Characteristics When light passes through a medium 10, light has the characteristic of being absorbed by the medium 10. However, it is not absorbed at a constant rate in the entire wavelength range of light to reduce its intensity, and light is absorbed according to the absorption characteristics depending on the medium. In general, the medium 10 has a wavelength range in which light is strongly absorbed and a wavelength range in which light is hardly absorbed. In the present embodiment, we focus on water as an example of the medium 10, and consider estimating the shape of the object 60 by utilizing the light absorption characteristics of water.

図5は400nm〜1400nmにおける水による光の吸収割合を示すグラフである。すなわち、図5においては、一例として、長さ12mmの水中を光が通過した際に、400nm〜1400nmの波長域における光が吸収された割合を示したグラフを示す。図5から明らかなように、可視光域である400nm〜750nmでは光がほとんど吸収されていないことが分かる。これは、この波長域に感度を持つ人間の目には水が透明に見えるという事実を示している。一方、ちょうど可視光域より波長が長くなった波長域から、光の吸収が強まり始め、900nmの波長域から急激に吸収率が高くなる。そして1200nm〜1400nmの近赤外領域の光はきれいに吸収されていることが分かる。 FIG. 5 is a graph showing the absorption rate of light by water at 400 nm to 1400 nm. That is, in FIG. 5, as an example, a graph showing the ratio of light absorbed in the wavelength range of 400 nm to 1400 nm when light passes through water having a length of 12 mm is shown. As is clear from FIG. 5, it can be seen that almost no light is absorbed in the visible light region of 400 nm to 750 nm. This shows the fact that water looks transparent to the human eye, which is sensitive to this wavelength range. On the other hand, the absorption of light begins to increase from the wavelength range where the wavelength is longer than the visible light range, and the absorption rate rapidly increases from the wavelength range of 900 nm. It can be seen that the light in the near infrared region of 1200 nm to 1400 nm is well absorbed.

図6Aは可視光と近赤外線での水の見え方の違いを示す写真画像であって、フィルタを使わず赤外線カメラで撮影した水の見え方を示す写真画像である。また、図6Bは可視光と近赤外線での水の見え方の違いを示す写真画像であって、950nmのフィルタを通して赤外線カメラで撮影した水の見え方を示す写真画像である。 FIG. 6A is a photographic image showing the difference in the appearance of water between visible light and near-infrared light, and is a photographic image showing the appearance of water taken by an infrared camera without using a filter. Further, FIG. 6B is a photographic image showing the difference in the appearance of water between visible light and near infrared light, and is a photographic image showing the appearance of water taken by an infrared camera through a 950 nm filter.

すなわち、図6A及び図6Bは、可視光域では水によりほとんど光が吸収されていないが、近赤外線の吸収の強い波長域では光が強く吸収されていることを確認するための比較画像である。これらの画像は、可視光域に加えて1100nmの近赤外線まで感度のある撮像カメラで、水の入った容器を撮影したものである。ここで、図6Aはフィルタを使わずに撮影したものに対し、図6Bはカメラレンズの前に水による光の吸収が強い波長である950nmのバンドパスフィルタを設置して撮影してある。バンドパスフィルタはそのバンドの光のみを透過させる特性を持つので、撮像カメラには950nmの光しか届かず、その結果950nmの分光画像が得られる。 That is, FIGS. 6A and 6B are comparative images for confirming that almost no light is absorbed by water in the visible light region, but light is strongly absorbed in the wavelength region where near infrared rays are strongly absorbed. .. These images are taken of a container containing water with an imaging camera that is sensitive to near infrared rays of 1100 nm in addition to the visible light region. Here, FIG. 6A is taken without using a filter, whereas FIG. 6B is taken with a bandpass filter of 950 nm, which is a wavelength at which light is strongly absorbed by water, is installed in front of the camera lens. Since the bandpass filter has a property of transmitting only the light of the band, only the light of 950 nm reaches the image pickup camera, and as a result, a spectroscopic image of 950 nm is obtained.

また、図6Bの画像は図6Aの画像に比べて、強く光が吸収されていて、水が黒く見えることが分かる。実際に光が吸収されていることを確認してきたが、この光の吸収特性はランベルト・ベールの法則に従っている。 Further, it can be seen that the image of FIG. 6B absorbs light more strongly than the image of FIG. 6A, and the water looks black. We have confirmed that light is actually absorbed, but this light absorption characteristic follows Lambert-Beer's law.

図7はランベルト・ベールの法則に従った光量を示すための装置の概略側面図である。図7の装置の状況を仮定すると、ある波長λにおいて媒質10に入射する前の光の強度Iと媒質10に入射して透過した後の光の強度Iとの関係は、ランベルト・ベールの法則により、次式で表現できる。 FIG. 7 is a schematic side view of a device for showing the amount of light according to Lambert-Beer's law. Assuming the situation of the device of FIG. 7, the relationship between the light intensity I 0 before being incident on the medium 10 at a certain wavelength λ and the light intensity I after being incident on and transmitted through the medium 10 is determined by Beer-Lambert. According to the law, it can be expressed by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、lは距離(mm)であり、α(λ)は波長λに依存した吸収係数(mm−1)を示しており、e−α(λ)lはネイピア数の−α(λ)l乗である。このように、入射したときの光量と放射したときの光量が分かれば、光がどれだけ吸収されたかを求めることができ、さらに、吸収係数が既知であれば、光が通過した媒質の長さも推定することが可能となる。 Here, l is a distance (mm), α (λ) is an absorption coefficient (mm -1 ) depending on the wavelength λ, and e −α (λ) l is −α (λ) of the Napier number. It is the l-th power. In this way, if the amount of light when incident and the amount of light when emitted are known, it is possible to determine how much light is absorbed, and if the absorption coefficient is known, the length of the medium through which the light has passed is also known. It is possible to estimate.

1.2 二波長の光の吸収を利用した距離推定
水面(媒質表面10s)から水中にある物体表面60sまでの距離lを推定するために、光の吸収量が波長によって全く異なっている特性を利用することを考える。想定している状況としては、無限遠にある光源から水中にある物体60の物体表面60sに平行光が照射されている場面を、その光源80の光軸と同軸に配置してある、例えば正投影カメラであるセンサ21,22を用いて撮影する。物体表面60sでランバート反射、あるいは拡散反射や鏡面反射が起こることは想定していないので、得られた画像の輝度値は、幾何学形状と波長の反射特性に分離できると考えることができる。つまり、反射率関数f(ω,λ)=r(ω)s(λ)が物体60の幾何形状特性r(ω)(ωは入射光、放射光の角度等をいう)と、反射における波長特性s(λ)に分離できるという緩い仮定である。それでもこの仮定は多くの実物体に適用できる。数少ない例外としては、CD−ROMのように物体の表面形状が光の波長スケールに相当するほど細かい場合である。
1.2 Distance estimation using absorption of light of two wavelengths In order to estimate the distance l from the water surface (medium surface 10s) to the object surface 60s in water, the characteristic that the amount of light absorption differs completely depending on the wavelength. Think about using it. As a assumed situation, a scene in which parallel light is applied to the object surface 60s of the object 60 underwater from a light source at infinity is arranged coaxially with the optical axis of the light source 80, for example, positive. The image is taken using the sensors 21 and 22 which are projection cameras. Since it is not assumed that Lambertian reflection, diffuse reflection, or specular reflection occurs on the object surface 60s, it can be considered that the brightness value of the obtained image can be separated into the reflection characteristics of the geometric shape and the wavelength. That is, the reflectance function f (ω, λ) = r (ω) s (λ) is the geometrical shape characteristic r (ω) of the object 60 (ω means the angle of incident light, synchrotron radiation, etc.) and the wavelength in reflection. It is a loose assumption that it can be separated into the characteristic s (λ). Nevertheless, this assumption can be applied to many real objects. A few exceptions are cases where the surface shape of an object is as fine as the wavelength scale of light, such as a CD-ROM.

実際に計測する際に水面の影響を考慮する必要をなくすために、水中に画像化システムを設置することを想起しているが、現状使用できる機材の関係から、本実施形態ではセンサ21,22と光源80を媒質10の水中に入れないことにする。指向性光源80と、例えば正投影カメラであるセンサ21,22とが、二波長が近い波長域を使用することを想定しているため、水面での光の鏡面反射の影響を無視できるものとして以下に説明する。また、仮に水面での鏡面反射成分が強い場合には、鏡面反射成分のみを撮影し、それが含まれている画像から差し引く対処や、偏光板を利用することで鏡面反射成分を撮影しないようにする対処方法が考えられる。 In order to eliminate the need to consider the influence of the water surface when actually measuring, it is recalled to install an imaging system underwater, but due to the equipment that can be used at present, the sensors 21 and 22 in this embodiment. And the light source 80 is not put into the water of the medium 10. Since it is assumed that the directional light source 80 and the sensors 21 and 22 which are orthographic projection cameras use wavelength ranges in which two wavelengths are close to each other, the influence of specular reflection of light on the water surface can be ignored. This will be described below. Also, if the specular reflection component on the water surface is strong, take a picture of only the specular reflection component and subtract it from the image containing it, or use a polarizing plate to avoid shooting the specular reflection component. There are conceivable ways to deal with this.

1.2.1 二波長の距離画像
図8は例えばセンサ21,22と光源80の光軸が平行でかつ水面に対して垂直な位置関係を有するときの形状測定装置の概略側面図である。図8に示すように、理想的に一直線上に配置された光源80とセンサ21,22の位置構成について考える。ここでは、センサ21,22の光軸と、指向性のある光源80の光軸とが、平面となっている水面に対して垂直になっている。波長λで光量Iであるモノクロの光が水面から入射し、媒質10の水中を通って距離lにある光沢のないポイント60pに達する。そしてそのポイント60pから反射し、センサ21,22が感知した光量は次式で表される。
1.2.1 Two-wavelength distance image FIG. 8 is a schematic side view of a shape measuring device when, for example, the optical axes of the sensors 21 and 22 and the light source 80 are parallel and have a positional relationship perpendicular to the water surface. As shown in FIG. 8, consider the positional configuration of the light source 80 and the sensors 21 and 22 which are ideally arranged in a straight line. Here, the optical axis of the sensors 21 and 22 and the optical axis of the directional light source 80 are perpendicular to the flat water surface. Monochrome light having a wavelength λ 1 and a light intensity I 0 is incident from the water surface, passes through the water of the medium 10, and reaches a matte point 60p at a distance l. The amount of light reflected from the point 60p and sensed by the sensors 21 and 22 is expressed by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、2lは距離lの2倍であり、光は水面(媒質表面10s)から物体表面60sのポイント60pまでを往復しているので距離lの2倍の長さを通過していることになる。物体表面60sの幾何形状特性r(ω)と反射による波長特性s(λ)は、当然ながら物体表面60sの形成や材質に依存するので未知である。この未知な要素をキャンセルするために、もう一種類の別のモノクロな光を利用する。その光の波長をλとし、一つ目の光(波長λ)と同じ光量Iの光源80とすると、センサ21,22が感知した二つ目の光の光量I(波長λ)は次式で表される。 Here, 2l is twice the distance l, and since the light reciprocates from the water surface (medium surface 10s) to the point 60p on the object surface 60s, it passes through the length twice the distance l. Become. The geometrical shape characteristic r (ω) of the object surface 60s and the wavelength characteristic s (λ) due to reflection are unknown because they naturally depend on the formation and material of the object surface 60s. Another kind of monochrome light is used to cancel this unknown element. Assuming that the wavelength of the light is λ 2 and the light source 80 has the same light amount I 0 as the first light (wavelength λ 1), the light amount I (wavelength λ 2 ) of the second light sensed by the sensors 21 and 22 Is expressed by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、式(2)を式(3)で割ると、距離lは次式のように計算することができる。 Here, by dividing the equation (2) by the equation (3), the distance l can be calculated as the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

注目すべき点は、物体表面60sがどれほど複雑な形状をしていたとしても、幾何形状特性r(ω)をキャンセルできるところにある。ここで、波長λ,λにおける反射率が同値、つまり

Figure 2021185372
となっている2つの波長域の光源80を選定することができれば、距離lは次式のように近似可能となる。 It should be noted that the geometric shape characteristic r (ω) can be canceled no matter how complicated the shape of the object surface 60s is. Here, the reflectances at wavelengths λ 1 and λ 2 are the same, that is,
Figure 2021185372
If the light sources 80 in the two wavelength regions can be selected, the distance l can be approximated as shown in the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

式(5)は本実施形態において核となるアルゴリズムを示す式である。これにより、物体60の材質、表面反射特性及び幾何形状特性が未知であっても、適切に選択した波長に関して撮影した2枚のカメラ画像の各ピクセルの輝度値の差を計測することで、簡単に距離lを推定することができる。 Equation (5) is an equation showing the core algorithm in this embodiment. As a result, even if the material, surface reflection characteristic, and geometric shape characteristic of the object 60 are unknown, it is easy to measure the difference in the brightness value of each pixel of the two camera images taken with respect to the appropriately selected wavelength. The distance l can be estimated.

3.2.2 推定した距離の精度
2つの波長λ,λにおける表面反射特性s(λ)及びs(λ)の誤差Δsに対する、例えば次式の相対的距離推定誤差Δlを考えてみる。
3.2.2 Estimated distance accuracy Consider, for example, the relative distance estimation error Δl of the following equation for the error Δs of the surface reflection characteristics s (λ 1 ) and s (λ 2 ) at the two wavelengths λ 1 and λ 2. Try.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

式(4)及び式(5)から、推定距離誤差Δlを計算すると次のようになる。 The estimated distance error Δl is calculated from the equations (4) and (5) as follows.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

図9は相対的反射率誤差と推定距離誤差の関係を示すグラフである。すなわち、図9は輝度比I(λ)=I(λ)を変化させたとき(2つの選択波長の差を大きくするなど)の相対的反射率誤差に対する相対的距離誤差をプロットしたものである。図9のカーブから明らかなように、推定された距離lは反射放射スペクトルの誤差に対して、ほとんど影響しないことが分かる。これは二波長を利用した距離推定において、波長を選択するのに重要な基準になる。特に、本実施形態では2つの波長において、水の吸収係数の差が最大になるように、そして反射率の差が最小になるように選択することで、最大の推定精度を得ることができる。 FIG. 9 is a graph showing the relationship between the relative reflectance error and the estimated distance error. That is, FIG. 9 is a plot of the relative distance error with respect to the relative reflectance error when the luminance ratio I (λ 1 ) = I (λ 2 ) is changed (for example, the difference between the two selected wavelengths is increased). Is. As is clear from the curve of FIG. 9, it can be seen that the estimated distance l has almost no effect on the error of the reflected emission spectrum. This is an important criterion for selecting a wavelength in distance estimation using two wavelengths. In particular, in the present embodiment, the maximum estimation accuracy can be obtained by selecting so that the difference in water absorption coefficient is maximized and the difference in reflectance is minimized at the two wavelengths.

3.2.3 表面反射特性
図10は「24色のカラーチェッカーボード」の反射スペクトルを示すグラフである。すなわち、図10は、互いに色が異なる24個のパッチタイル(24色)を格子形状で配置してなるカラーチェッカーボードについて反射スペクトルを測定したものであり、図10の24本のグラフが24色の反射スペクトルに対応する。図10から分かるように、水中における光の吸収量は900nm〜1000nmの波長域で急激に変化している。さらにこの波長域において、様々な材質の反射スペクトルがフラットになる傾向があることについて実証していく。まず始めに、図10に示すように、標準的なカラーチェッカーボードの反射スペクトルを計測してみたところ、すべてのパッチタイルにおいて900nm以降の長波長領域では、反射スペクトルの変化が大幅に減っていることが分かった。
3.2.3 Surface reflection characteristics FIG. 10 is a graph showing the reflection spectrum of the "24-color color checker board". That is, FIG. 10 shows the reflection spectra of a color checker board in which 24 patch tiles (24 colors) having different colors are arranged in a grid shape, and the 24 graphs in FIG. 10 show 24 colors. Corresponds to the reflection spectrum of. As can be seen from FIG. 10, the amount of light absorbed in water changes rapidly in the wavelength range of 900 nm to 1000 nm. Furthermore, we will demonstrate that the reflection spectra of various materials tend to be flat in this wavelength range. First, as shown in FIG. 10, when the reflection spectrum of a standard color checker board was measured, the change in the reflection spectrum was significantly reduced in the long wavelength region after 900 nm in all patch tiles. It turned out.

図11は1波長ペアにおける「カラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。図11の例では、波長ペアとして、900nmと950nmのペアと、900nmと920nmのペアについて検討した。大きな差があるパッチタイルも少しはあるが、900nmと950nmの波長ペアでの反射スペクトルの差の相対平均は5.7%となり、900nmと920nmの波長ペアでの反射スペクトルの差の相対平均はさらに減って、2.1%となっている。 FIG. 11 is a graph showing the reflection spectrum error of the “color checker board” in one wavelength pair. In the example of FIG. 11, as a wavelength pair, a pair of 900 nm and 950 nm and a pair of 900 nm and 920 nm were examined. Although there are some patch tiles with large differences, the relative average of the difference in the reflection spectra between the wavelength pairs of 900 nm and 950 nm is 5.7%, and the relative average of the difference in the reflection spectra between the wavelength pairs of 900 nm and 920 nm is. It has decreased further to 2.1%.

さらなる調査として、木材、布、革、金属などの基本的な材質を集めて反射スペクトルを計測し、データベースを作成した。 As a further investigation, we collected basic materials such as wood, cloth, leather, and metal, measured the reflection spectrum, and created a database.

図12Aは「木材」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。図12Bは「布」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。図12Cは「革」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。図12Dは「金属」の反射スペクトルを示すスペクトル図である。 FIG. 12A is a spectrum diagram showing a reflection spectrum of “wood”. FIG. 12B is a spectrum diagram showing the reflection spectrum of the “cloth”. FIG. 12C is a spectrum diagram showing a reflection spectrum of “leather”. FIG. 12D is a spectrum diagram showing a reflection spectrum of “metal”.

図13Aは1波長ペアにおける「木材のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。図13Bは1波長ペアにおける「布のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。図13Cは1波長ペアにおける「革のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。図13Dは1波長ペアにおける「金属のカラーチェッカーボード」の反射スペクトル誤差を示すグラフである。 FIG. 13A is a graph showing the reflection spectrum error of the “wood color checker board” in one wavelength pair. FIG. 13B is a graph showing the reflection spectrum error of the “cloth color checker board” in one wavelength pair. FIG. 13C is a graph showing the reflection spectrum error of the “leather color checker board” in one wavelength pair. FIG. 13D is a graph showing the reflection spectrum error of the “metal color checker board” in one wavelength pair.

図12A〜図13Dのグラフにおいては、各材質において、約20種類の異なる材質のデータが含まれている。例えば図12Aにおける20本のグラフが木材の約20種類の異なる材質のデータに対応する。そして、上述のカラーチェッカーボードと同様に、900nmと950nmの波長ペアと、900nmと920nmの波長ペアとの反射スペクトルの差を評価したところ、900nmと950nmの波長ペアにおける平均誤差は木材、布、革、金属の材質群で3.8%、2.1%、6.0%、11.1%であったのに対し、900nmと920nmの波長ペアにおける平均誤差は1.4%、1.1%、1.9%、5.0%であった。このデータベースは材質のサンプル数としては少ないかもしれないが、平均誤差の評価結果から近赤外線領域における近接した二波長のペアの反射スペクトルの誤差はかなり小さいことが分かった。 In the graphs of FIGS. 12A to 13D, data of about 20 different materials are included in each material. For example, the 20 graphs in FIG. 12A correspond to the data of about 20 different materials of wood. Then, as in the case of the color checker board described above, when the difference in the reflection spectrum between the wavelength pair of 900 nm and 950 nm and the wavelength pair of 900 nm and 920 nm was evaluated, the average error in the wavelength pair of 900 nm and 950 nm was found in wood, cloth, and the like. The average error in the wavelength pairs of 900 nm and 920 nm was 1.4%, 1. It was 1%, 1.9%, and 5.0%. Although this database may have a small sample size of material, the average error evaluation results show that the error in the reflection spectra of two adjacent wavelength pairs in the near infrared region is fairly small.

2.「Shape from Water」のアルゴリズム
2つの波長画像を用いた距離推定に基づいて、実用的なセットアップをするための「Shape from Water」のアルゴリズム(以下、SFWアルゴリズムという)について以下に説明する。当該SFWアルゴリズムは、画像化システムを構築するにあたり、問題となってくるカメラ位置のずれや、実際のバンドパスフィルタの透過率による距離推定結果の誤差を補正することを目的としている。
2. 2. Algorithm of "Shape from Water" The algorithm of "Shape from Water" (hereinafter referred to as "SFW algorithm") for practical setup based on the distance estimation using two wavelength images will be described below. The SFW algorithm aims to correct the camera position deviation and the error of the distance estimation result due to the transmittance of the actual bandpass filter, which are problems in constructing the imaging system.

2.1 センサ位置
これまで、指向性光源80と、例えば正投影カメラであるセンサ21,22はどちらも同一の光軸上に設置し、水面に対して垂直な光軸となっていることを想定していた。実際に画像化システムのデバイスを設置する上で、光軸を水面に対し垂直に設計、調整することは難しく、光源80又はセンサ21,22、あるいは両方とも垂直方向に対して少し傾いていることが予想される。そこで、ある一点の距離を推定した際に、デバイス位置のずれによる推定結果の誤差を補正する方法を紹介する。
2.1 Sensor position So far, the directional light source 80 and, for example, the sensors 21 and 22 which are orthographic projection cameras are both installed on the same optical axis, and the optical axis is perpendicular to the water surface. I was expecting it. When actually installing the device of the imaging system, it is difficult to design and adjust the optical axis perpendicular to the water surface, and the light source 80 or the sensors 21 and 22 or both are slightly tilted with respect to the vertical direction. Is expected. Therefore, when estimating the distance of a certain point, we will introduce a method of correcting the error of the estimation result due to the deviation of the device position.

図14はセンサ21,22の光軸21a(2つのセンサ21,22の光軸が同一のなので1つの符号21aを付す)と光源80の光軸80aが平行でなくかつ水面に対して垂直ではない位置関係を有するときの形状測定装置の概略側面図である。図14に示すように、媒質10が例えば水である水中のあるポイント60p(物体表面60s上の反射点)において、水面の垂直な基準の光軸40a(仮想線)に対するセンサ21,22の光軸21aの傾きをθとし、光源80の光軸80aの傾きをφとする。水の屈折率は近赤外領域ではほぼ一定であるので、これらのセンサ21,22及び光源80の各光軸21a,80aの傾きθ,φは近赤外領域の近接している二つの波長間では変化しないと想定することができる。しかし、距離lの2倍が式(5)では2lとなっているが、水面に対し垂直方向からセンサ21,22の光軸21aと、光源80の光軸80aが基準の光軸40aから少しずれていることで、

Figure 2021185372
倍になっているので、センサ21,22の光軸21aと、光源80の光軸80aが傾いているときの距離lとセンサ21,22で計測した輝度値と水の吸収係数の関係は次式のように表現できる。 FIG. 14 shows that the optical axis 21a of the sensors 21 and 22 (the optical axes of the two sensors 21 and 22 are the same, so one reference numeral 21a is attached) and the optical axis 80a of the light source 80 are not parallel and perpendicular to the water surface. It is a schematic side view of the shape measuring apparatus when it has no positional relationship. As shown in FIG. 14, at a certain point 60p (reflection point on the object surface 60s) in water where the medium 10 is water, for example, the light of the sensors 21 and 22 with respect to the optical axis 40a (virtual line) perpendicular to the water surface. Let θ be the inclination of the axis 21a, and let φ be the inclination of the optical axis 80a of the light source 80. Since the refractive index of water is almost constant in the near-infrared region, the inclinations θ and φ of the optical axes 21a and 80a of these sensors 21 and 22 and the light source 80 are two wavelengths close to each other in the near-infrared region. It can be assumed that there is no change between them. However, although twice the distance l is 2l in the equation (5), the optical axis 21a of the sensors 21 and 22 and the optical axis 80a of the light source 80 are slightly from the reference optical axis 40a from the direction perpendicular to the water surface. By being out of alignment
Figure 2021185372
Since it is doubled, the relationship between the distance l when the optical axis 21a of the sensors 21 and 22 and the optical axis 80a of the light source 80 is tilted, the brightness value measured by the sensors 21 and 22, and the water absorption coefficient is as follows. It can be expressed like an expression.

Figure 2021185372

Figure 2021185372
Figure 2021185372

Figure 2021185372

式(7)を用いることで、一点での距離推定においては傾きによる距離lの2倍の長さの変化率

Figure 2021185372
を簡単に推定することができる。 By using the equation (7), in the distance estimation at one point, the rate of change of the length twice the distance l due to the inclination
Figure 2021185372
Can be easily estimated.

4.2 ナローバンドパスフィルタ
SFWアルゴリズムを用いた画像化システムを実装するためには、広い波長域において十分な光量を持つ光源と二つのナローバンドパスフィルタをカメラの前に設置して使用することが理想的である。これまで、フィルタの透過率関数はデルタ関数(完全なナローバンドフィルタ)であることを想定してきたが、これは現実的ではない。そこで使用するバンドパスフィルタの透過率関数を考慮し、補正する必要がある。実際に使用する二つの波長λ,λにおけるナローバンドフィルタの透過率関数をそれぞれβ(λ),β(λ)として考える。
4.2 Narrowband Path Filter In order to implement an imaging system using the SFW algorithm, it is ideal to install and use a light source with sufficient light intensity in a wide wavelength range and two narrowband pass filters in front of the camera. It is a target. So far, we have assumed that the transparency function of the filter is a delta function (a perfect narrowband filter), but this is not realistic. Therefore, it is necessary to consider and correct the transmittance function of the bandpass filter used there. Consider the transmittance functions of the narrow band filter at the two wavelengths λ 1 and λ 2 actually used as β 1 (λ) and β 2 (λ), respectively.

バンドパスフィルタが十分に狭帯域のみを透過していると仮定すると、物体60のあるポイントの反射スペクトルが二つのバンド間でフラットであると考えることができる。これにより、式(2)にバンドパスフィルタの透過関数を考慮すると次式で表される。 Assuming that the bandpass filter transmits only a sufficiently narrow band, it can be considered that the reflection spectrum of a point of the object 60 is flat between the two bands. As a result, when the transparency function of the bandpass filter is taken into consideration in equation (2), it is expressed by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

同様に式(3)についても次式で表される。 Similarly, the equation (3) is also expressed by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

これら2式から得られる次式を解くことで、光路長に対応する距離lを推定することが可能となる。 By solving the following equations obtained from these two equations, it is possible to estimate the distance l corresponding to the optical path length.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

これまで光源80のスペクトルとカメラの応答関数を考慮してきていないが、それらについてもフィルタの関数と同様に考慮することができ、フィルタの透過関数に内包することとする。 So far, the spectrum of the light source 80 and the response function of the camera have not been considered, but they can be considered in the same way as the function of the filter, and are included in the transmission function of the filter.

3.同軸のカメラシステムと実験
本発明者らは、SFWアルゴリズムを用いて、被測定物体60の形状推定をするための画像化システムとして、同軸システムを構築した。これは2台のセンサ21,22を同軸上に配置し、ビデオレートで二つの波長画像をリアルタイムに撮影することが可能である。連続撮影された画像から、水中にある複雑な幾何形状の物体60や、動的な物体60の形状を推定する。はじめに画像化システムの概要を述べ、実際にそのシステムで推定した距離の精度について検討する。
3. 3. Coaxial camera system and experiment The present inventors constructed a coaxial system as an imaging system for estimating the shape of the object to be measured 60 by using the SFW algorithm. It is possible to arrange two sensors 21 and 22 coaxially and take two wavelength images in real time at a video rate. The shapes of a complex geometrical object 60 and a dynamic object 60 underwater are estimated from continuously captured images. First, the outline of the imaging system will be described, and the accuracy of the distance actually estimated by the system will be examined.

5.1 画像化システムの概要と調整
図15は本発明の第1の実施形態に係る同軸のスペクトラル画像化システム(形状測定装置)の外観を示す写真画像である。図15に示すように、ビームスプリッターと、二つのグレイスケールのカメラ(POINT−GREYGS3−U3−41C6NIR)を使って、同軸の二波長の画像化システムを構築した。
5.1 Outline and Adjustment of Imaging System FIG. 15 is a photographic image showing the appearance of a coaxial spectral imaging system (shape measuring device) according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 15, a coaxial dual-wavelength imaging system was constructed using a beam splitter and two grayscale cameras (POINT-GREYGS3-U3-41C6NIR).

図16は図15のカメラ(POINT−GREY製、GS3−U3−41C6NIR型)の、波長300nmから1100nmまでの応答関数を示すスペクトル図である。図16から明らかなように、近赤外線の感度は可視光域に比べれば低いものの、光源80の光量を増やし、もしくはセンサ21,22の露光時間を少し長くすることで、実際に使用している近赤外線波長の画像を鮮明に撮影することができる。そして、センサ21,22の前に905nmと950nmの二つのナローバンドパスフィルタを設置することで、その波長画像をカメラで撮影できる。 FIG. 16 is a spectral diagram showing a response function of the camera of FIG. 15 (manufactured by POINT-GREY, GS3-U3-41C6NIR type) having a wavelength from 300 nm to 1100 nm. As is clear from FIG. 16, although the sensitivity of near infrared rays is lower than that in the visible light region, it is actually used by increasing the amount of light of the light source 80 or slightly lengthening the exposure time of the sensors 21 and 22. Images with near-infrared wavelengths can be taken clearly. Then, by installing two narrow bandpass filters of 905 nm and 950 nm in front of the sensors 21 and 22, the wavelength image can be taken by the camera.

図17は図15の2つのバンドパスフィルタの透過関数とカメラの応答関数を示すスペクトル図である。すなわち、図17において、実際に使用する近赤外線領域のセンサ21,22の応答関数とバンドパスフィルタの透過関数のカーブを比較するために、両方をプロットした。ここで、光源80には近赤外線領域の光量が十分にある白熱電球を使用している。 FIG. 17 is a spectral diagram showing the transmission function of the two bandpass filters of FIG. 15 and the response function of the camera. That is, in FIG. 17, both are plotted in order to compare the curves of the response function of the sensors 21 and 22 in the near infrared region actually used and the transmission function of the bandpass filter. Here, the light source 80 uses an incandescent light bulb having a sufficient amount of light in the near infrared region.

図18は図15の光源80のスペクトルを示すスペクトル図である。ここで、実際に2台の赤外線カメラであるセンサ21,22を同期させ、撮影する物体60に対して光軸が同一で二つの波長画像が同じ画角で撮影できるようにビームスプリッターとセンサ21,22の位置及び角度を調整し、カメラシステムを構築した。また、SFWアルゴリズムを用いて形状推定するには、水の吸収係数のデータが必要となるが、容易に測定することができる。水の中にホワイトターゲットを既知の深さに固定した状態で、ホワイトターゲットのスペクトルを計測する。スペクトルは距離に応じて光が吸収されているので、そのデータをランベルト・ベールの法則に当てはめることで、水の吸収係数を計算した。 FIG. 18 is a spectrum diagram showing the spectrum of the light source 80 of FIG. Here, the sensors 21 and 22, which are actually two infrared cameras, are synchronized, and the beam splitter and the sensor 21 are capable of capturing two wavelength images with the same optical axis for the object 60 to be photographed at the same angle of view. , 22 positions and angles were adjusted to construct a camera system. Further, in order to estimate the shape using the SFW algorithm, data on the absorption coefficient of water is required, but it can be easily measured. The spectrum of the white target is measured with the white target fixed in water at a known depth. Since the spectrum absorbs light according to the distance, the absorption coefficient of water was calculated by applying the data to Lambert-Beer's law.

図19は水の吸収係数を示すスペクトル図である。すなわち、図19において、精度を向上させるために複数の深さで計測し、補正した水の吸収係数を示す。 FIG. 19 is a spectral diagram showing the absorption coefficient of water. That is, in FIG. 19, the water absorption coefficient measured and corrected at a plurality of depths in order to improve the accuracy is shown.

3.2 推定した距離の精度
推定した距離の精度を評価するために、複数の異なった材質の平面上のプレートを使用して、本実施形態に係る手法で距離を推定した。距離を定規で測定したものを真値とし、距離を10mmから40mmまで変化させて精度を評価した。それぞれの距離状況において、同軸のイメージングシステムを使用して撮影された二つ波長の画像を入力データとすることで、式(5)から距離を推定する。本実施形態に係る手法のアルゴリズムの有効性を評価するために、式(7)と式(10)から、推定結果を補正した。
3.2 Accuracy of the estimated distance In order to evaluate the accuracy of the estimated distance, the distance was estimated by the method according to the present embodiment using a plurality of plates on a plane made of different materials. The accuracy was evaluated by changing the distance from 10 mm to 40 mm with the value measured with a ruler as the true value. In each distance situation, the distance is estimated from the equation (5) by using the images of two wavelengths taken by using the coaxial imaging system as input data. In order to evaluate the effectiveness of the algorithm of the method according to the present embodiment, the estimation results were corrected from the equations (7) and (10).

(1)図20Aは「シアン色のタイル」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。図20Bは「シアン色のタイル」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。
(2)図21Aは「赤色のプラスチックボード」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。図21Bは「赤色のプラスチックボード」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。
(3)図22Aは「白色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。図22Bは「白色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。
(4)図23Aは「黒色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離と真値との比較を示すグラフである。図23Bは「黒色の大理石」での距離精度を示すグラフであって、推定した距離の相対誤差を示すグラフである。
(1) FIG. 20A is a graph showing the distance accuracy of "cyan-colored tiles", and is a graph showing a comparison between the estimated distance and the true value. FIG. 20B is a graph showing the distance accuracy of the “cyan-colored tile” and is a graph showing the relative error of the estimated distance.
(2) FIG. 21A is a graph showing the distance accuracy of the “red plastic board”, and is a graph showing a comparison between the estimated distance and the true value. FIG. 21B is a graph showing the distance accuracy of the “red plastic board”, and is a graph showing the relative error of the estimated distance.
(3) FIG. 22A is a graph showing the distance accuracy in "white marble", and is a graph showing a comparison between the estimated distance and the true value. FIG. 22B is a graph showing the distance accuracy of "white marble", and is a graph showing the relative error of the estimated distance.
(4) FIG. 23A is a graph showing the distance accuracy in "black marble", and is a graph showing a comparison between the estimated distance and the true value. FIG. 23B is a graph showing the distance accuracy of "black marble", and is a graph showing the relative error of the estimated distance.

すなわち、図20Aから図23Bまでのグラフは、シアン色のタイル、赤色のプラスチックボード、白色の大理石、黒色の大理石の四種類の材質を使用し、推定した距離の精度評価をした結果である。それぞれの材質において、ランダムに121ポイント(ピクセル)を抽出し、そのポイントの距離推定結果の平均とその補正結果と真値を図20Aから図23Aまでのグラフに示した。また、各距離において、空間的に一貫性があることを評価するために、その121個のポイントの距離について補正した推定結果における相対誤差の分布を図20Bから図23Bのグラフに示した。図20Bから図23Bのグラフにおいては、25〜75パーセンタイルの値をボックス、平均値を矩形ボックス内の中央の水平ラインで示した。 That is, the graphs from FIGS. 20A to 23B are the results of evaluating the accuracy of the estimated distance using four kinds of materials: cyan tile, red plastic board, white marble, and black marble. 121 points (pixels) were randomly extracted for each material, and the average of the distance estimation results of the points, the correction results and the true values are shown in the graphs from FIGS. 20A to 23A. Further, in order to evaluate the spatial consistency at each distance, the distribution of the relative error in the estimation result corrected for the distance of the 121 points is shown in the graphs of FIGS. 20B to 23B. In the graphs of FIGS. 20B to 23B, the values in the 25th to 75th percentiles are shown by the box, and the average value is shown by the horizontal line in the center of the rectangular box.

これらの結果から、補正アルゴリズムは推定精度を向上させる上で重要な役割を果たしていることが分かる。補正することで距離推定の平均値は真値にかなり近い値となっていて、約3%の相対誤差となっている。空間的な一貫性を評価するために、121ポイントで計測して計算した補正後の推定結果は、材質のテクスチャに依存せず一貫性を保っている。 From these results, it can be seen that the correction algorithm plays an important role in improving the estimation accuracy. By correcting, the average value of the distance estimation is a value that is quite close to the true value, and the relative error is about 3%. In order to evaluate the spatial consistency, the corrected estimation result measured and calculated at 121 points is consistent without depending on the texture of the material.

6.形状推定実験
SFWアルゴリズムを用いて、複雑な反射特性を持つ物体や形状が変化しながら動く物体を形状推定してみた。物体自体の形状データの真値を取得することが難しいので、推定した形状を定性的に評価した。
6. Shape estimation experiment Using the SFW algorithm, we tried to estimate the shape of an object with complicated reflection characteristics and an object that moves while changing its shape. Since it is difficult to obtain the true value of the shape data of the object itself, the estimated shape was qualitatively evaluated.

6.1 複雑な反射特性のある物体の形状推定結果
当該形状推定結果を示す写真画像の図面を以下に示す。
6.1 Shape estimation result of an object with complicated reflection characteristics A drawing of a photographic image showing the shape estimation result is shown below.

(1)図24Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「貝」の写真画像である。図24Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「貝」の写真画像である。図24Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図24Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」推定形状画像を示す写真画像である。図24Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「貝」RGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (1) FIG. 24A is a photographic image of a "shellfish" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 24B is a photographic image of a “shell” taken with a wavelength of 950 nm by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 24C is a photographic image showing a “shell” distance image (after black-and-white conversion) estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 24D is a photographic image showing a "shellfish" estimated shape image estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 24E is a photographic image showing a “shell” RGB image (after black-and-white conversion) estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(2)図25Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「石」の写真画像である。図25Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「石」の写真画像である。図25Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図25Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」の推定形状画像を示す写真画像である。図25Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「石」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (2) FIG. 25A is a photographic image of a "stone" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 25B is a photographic image of a "stone" taken with a wavelength of 950 nm by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 25C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “stone” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 25D is a photographic image showing an estimated shape image of a “stone” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 25E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of the “stone” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(3)図26Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「木材にてなるリスのオブジェ」の写真画像である。図26Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「木材にてなるリスのオブジェ」の写真画像である。図26Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図26Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図26Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「木材にてなるリスのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (3) FIG. 26A is a photographic image of a "squirrel object made of wood" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 26B is a photographic image of a “squirrel object made of wood” taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 26C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “squirrel object made of wood” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 26D is a photographic image showing an estimated shape image of a “squirrel object made of wood” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 26E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of a “squirrel object made of wood” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(4)図27Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「陶器にてなるサルのオブジェ」の写真画像である。図27Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「陶器にてなるサルのオブジェ」の写真画像である。図27Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図27Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図27Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「陶器にてなるサルのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (4) FIG. 27A is a photographic image of a "monkey object made of pottery" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 27B is a photographic image of a “monkey object made of pottery” taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 27C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “monkey object made of pottery” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 27D is a photographic image showing an estimated shape image of a “monkey object made of pottery” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 27E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of a “monkey object made of pottery” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(5)図28Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の写真画像である。図28Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の写真画像である。図28Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図28Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図28Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「カラフルな色を有するカップのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (5) FIG. 28A is a photographic image of a "colorful cup object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 28B is a photographic image of a “colorful cup object” taken with a wavelength of 950 nm by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 28C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “cup object having a colorful color” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 28D is a photographic image showing an estimated shape image of a “colored cup object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 28E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of a “cup object having a colorful color” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(6)図29Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の写真画像である。図29Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の写真画像である。図29Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図29Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図29Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「テクスチャを有する紙コップのオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (6) FIG. 29A is a photographic image of a "textured paper cup object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 29B is a photographic image of a “textured paper cup object” taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 29C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “paper cup object having a texture” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 29D is a photographic image showing an estimated shape image of a “paper cup object having a texture” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 29E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of a “textured paper cup object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

図24Aから図29Eまでの写真画像は、テクスチャがあり、もしくは複雑な反射特性を持つ不透明な物体を形状推定した結果である。これらの物体は従来の形状推定手法では推定しづらいものであるが、推定結果から分かるように本実施形態で構築した画像化システムと本実施形態に係る手法がテクスチャのある物体60、もしくは強い鏡面反射特性を持つ物体60にも有用であることが分かる。 The photographic images from FIGS. 24A to 29E are the result of shape estimation of an opaque object having texture or having complicated reflection characteristics. These objects are difficult to estimate by the conventional shape estimation method, but as can be seen from the estimation results, the imaging system constructed in this embodiment and the method according to this embodiment are textured objects 60 or a strong mirror surface. It can be seen that it is also useful for an object 60 having a reflection characteristic.

特に、図28A〜図28Eのカラフルな色のカップは、SFWアルゴリズムの利点が顕著に現れている。カラフルな色であることで複雑なテクスチャとなっており、従来手法で推定するのは難しいが、905nmと950nmの画像を見ると分かるように、この波長域ではすべての色の反射率がほぼ同値となり、テクスチャがない物体として扱うことができる。 In particular, the colorfully colored cups of FIGS. 28A-28E show the remarkable advantages of the SFW algorithm. The colorful colors create a complex texture that is difficult to estimate with conventional methods, but as you can see from the images at 905 nm and 950 nm, the reflectances of all colors are about the same in this wavelength range. And can be treated as an object without texture.

また、図27A〜図27Eのサルの物体は、鏡面反射成分の強い工芸品であり、鏡面反射が起こっているポイントのピクセルでセンサ21,22がサチュレーションを起こすと、距離推定結果は不正確になる。しかし、センサ21,22がサチュレーションを起こさないようにセッティングすることで回避することができる。そして、図24A〜図24Eの貝、及び、図25A〜図25Eの石は、表面がかなり凸凹していているが、推定結果から凸凹の部分も推定できていることが分かる。 In addition, the monkey object in FIGS. 27A to 27E is a craft with a strong specular reflection component, and if the sensors 21 and 22 cause saturation at the pixel at the point where specular reflection occurs, the distance estimation result will be inaccurate. Become. However, it can be avoided by setting the sensors 21 and 22 so as not to cause saturation. The surfaces of the shells of FIGS. 24A to 24E and the stones of FIGS. 25A to 25E are considerably uneven, but it can be seen from the estimation results that the uneven portion can also be estimated.

4.2 半透明な物体の形状推定結果
半透明な反射特性を持つ物体を従来手法で形状推定することはかなり難しい。反射特性をキャンセルして形状推定を行うSFWアルゴリズムは、半透明な物体も形状推定することが可能である。
4.2 Shape estimation result of semi-transparent object It is quite difficult to estimate the shape of an object with semi-transparent reflection characteristics by the conventional method. The SFW algorithm, which cancels the reflection characteristics and estimates the shape, can estimate the shape of a translucent object.

当該形状推定結果の写真画像を以下に示す。 The photographic image of the shape estimation result is shown below.

(1)図30Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「桜の花のオブジェ」の写真画像である。図30Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「桜の花のオブジェ」の写真画像である。図30Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図30Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図30Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「桜の花のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (1) FIG. 30A is a photographic image of a "cherry blossom flower object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 30B is a photographic image of a “cherry blossom object” taken with a wavelength of 950 nm by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 30C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of the “cherry blossom object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 30D is a photographic image showing an estimated shape image of the “cherry blossom object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 30E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of the “cherry blossom object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(2)図31Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「別の桜の花のオブジェ」の写真画像である。図31Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「別の桜の花のオブジェ」の写真画像である。図31Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図31Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図31Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「別の桜の花のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (2) FIG. 31A is a photographic image of "another cherry blossom object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 31B is a photographic image of "another cherry blossom object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 31C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 31D is a photographic image showing an estimated shape image of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 31E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of "another cherry blossom object" estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(3)図32Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の写真画像である。図32Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の写真画像である。図32Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図32Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図32Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「半透明で色のグラデーションを有するオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (3) FIG. 32A is a photographic image of a "translucent object having a color gradation" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 32B is a photographic image of a "translucent object having a color gradation" taken by the shape measuring apparatus according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 32C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of an “object that is translucent and has a color gradation” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 32D is a photographic image showing an estimated shape image of an “object that is translucent and has a color gradation” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 32E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of an “object that is translucent and has a color gradation” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

(4)図33Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の写真画像である。図33Bは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長950nmを用いて撮影された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の写真画像である。図33Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の距離画像(白黒変換後)を示す写真画像である。図33Dは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」の推定形状画像を示す写真画像である。図33Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって推定された「鏡面反射で半透明のハート型オブジェ」のRGB画像(白黒変換後)を示す写真画像である。 (4) FIG. 33A is a photographic image of a "mirror-reflected and translucent heart-shaped object" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 33B is a photographic image of a “mirror-reflected, translucent heart-shaped object” taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 950 nm. FIG. 33C is a photographic image showing a distance image (after black-and-white conversion) of a “specular reflection and translucent heart-shaped object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 33D is a photographic image showing an estimated shape image of a “specular reflection and translucent heart-shaped object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment. FIG. 33E is a photographic image showing an RGB image (after black-and-white conversion) of a “specular reflection and translucent heart-shaped object” estimated by the shape measuring device according to the first embodiment.

すなわち、図30A〜図33Eの各物体は半透明で鏡面反射の強い物体であり、RGB画像からも強い光沢感が分かる。また、図32A〜図32Eの物体は鏡面反射特性に加え、色にグラデーションがあり、かなり複雑な形状をしている物体である。図30E〜図33EのRGB画像と推定結果画像を比較することでこれらの物体も正しく形状推定できていることが分かる。 That is, each of the objects of FIGS. 30A to 33E is translucent and has strong specular reflection, and a strong glossiness can be seen from the RGB image. Further, the objects of FIGS. 32A to 32E have a specular reflection characteristic and a gradation in color, and have a considerably complicated shape. By comparing the RGB images of FIGS. 30E to 33E with the estimation result images, it can be seen that the shapes of these objects can be estimated correctly.

2.3 動的な物体の形状推定結果
本実施形態で構築した同軸の画像化システムは、動的な物体をリアルタイムに形状推定するのに適している。
2.3 Dynamic object shape estimation result The coaxial imaging system constructed in this embodiment is suitable for real-time shape estimation of a dynamic object.

当該形状推定結果の写真画像を以下に示す。 The photographic image of the shape estimation result is shown below.

(1)図34Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第1の画像)」の写真画像である。図34Bは図34Aの「動いている手(第1の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第1の画像)」の写真画像である。
(2)図34Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第2の画像)」の写真画像である。図34Dは図34Cの動いている手(第2の画像)に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第2の画像)」の写真画像である。
(3)図34Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第3の画像)」の写真画像である。図34Fは図34Eの「動いている手(第3の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第3の画像)」の写真画像である。
(4)図34Gは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「動いている手(第4の画像)」の写真画像である。図34Hは図34Gの「動いている手(第4の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「動いている手(第4の画像)」の写真画像である。
(1) FIG. 34A is a photographic image of a "moving hand (first image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 34B shows the “moving hand (first image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “moving hand (first image)” of FIG. 34A. It is a photographic image.
(2) FIG. 34C is a photographic image of a "moving hand (second image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 34D is a photographic image of the “moving hand (second image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the moving hand (second image) of FIG. 34C. Is.
(3) FIG. 34E is a photographic image of a "moving hand (third image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 34F shows the “moving hand (third image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “moving hand (third image)” of FIG. 34E. It is a photographic image.
(4) FIG. 34G is a photographic image of a "moving hand (fourth image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 34H shows the “moving hand (fourth image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “moving hand (fourth image)” of FIG. 34G. It is a photographic image.

図34A〜図34Hは水中で手を動かしている場面を撮影し、形状推定した結果である。この結果から動的な物体も正しく形状推定できていることが分かる。実際の撮影は30FPS程度で撮影していて、それぞれのフレームにおいて手の形状推定を行っているが、ここでは、動きが分かりやすいフレームを選択してある。 FIGS. 34A to 34H are the results of shape estimation by photographing a scene in which the hand is moving in water. From this result, it can be seen that the shape of a dynamic object can be estimated correctly. The actual shooting is performed at about 30 FPS, and the shape of the hand is estimated in each frame, but here, a frame whose movement is easy to understand is selected.

次に、図33は水槽を泳いでいる金魚の形状推定結果である。 Next, FIG. 33 shows the shape estimation result of the goldfish swimming in the aquarium.

(1)図35Aは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第1の画像)」の写真画像である。図35Bは図35Aの「金魚(第1の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第1の画像)」の写真画像である。
(2)図35Cは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第2の画像)」の写真画像である。図35Dは図35Cの「金魚(第2の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第2の画像)」の写真画像である。
(3)図35Eは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第3の画像)」の写真画像である。図35Fは図35Eの「金魚(第3の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第3の画像)」の写真画像である。
(4)図35Gは第1の実施形態に係る形状測定装置によって波長905nmを用いて撮影された「金魚(第4の画像)」の写真画像である。図35Hは図35Gの「金魚(第4の画像)」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「金魚(第4の画像)」の写真画像である。
(1) FIG. 35A is a photographic image of a "goldfish (first image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 35B is a photographic image of the “goldfish (first image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “goldfish (first image)” of FIG. 35A.
(2) FIG. 35C is a photographic image of a "goldfish (second image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 35D is a photographic image of the “goldfish (second image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “goldfish (second image)” of FIG. 35C.
(3) FIG. 35E is a photographic image of a "goldfish (third image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 35F is a photographic image of the “goldfish (third image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “goldfish (third image)” of FIG. 35E.
(4) FIG. 35G is a photographic image of a "goldfish (fourth image)" taken by the shape measuring device according to the first embodiment using a wavelength of 905 nm. FIG. 35H is a photographic image of the “goldfish (fourth image)” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “goldfish (fourth image)” of FIG. 35G.

魚が泳いでいるシーンの推定は従来手法で行うことは全くできなかったが、SFWアルゴリズムを用いた手法では所定以上推定することができており、有効であることが分かる。これも同様に動きの分かりやすいフレームを選択している。905nmの画像がかなり暗くなっているが、これは金魚のうろこが強い鏡面反射特性を持っているので、センサ21,22がサチュレーションを起こさないように調整したためである。 Although it was not possible to estimate the scene in which a fish is swimming by the conventional method, the method using the SFW algorithm can estimate more than a predetermined value, which shows that it is effective. This also selects a frame that is easy to understand the movement. The image at 905 nm is considerably dark, because the scales of the goldfish have strong specular reflection characteristics, and the sensors 21 and 22 are adjusted so as not to cause saturation.

5.考察
本実施形態に係るSFWアルゴリズムを用いた二波長による距離推定は、現状では環境光に直接対処することはできていないが、実際には、光源80を消して環境光だけで照らされている状態を撮影し、環境光と光源の両方で照らされている状態の画像から差し引くことで対処できる。
5. Consideration Although the distance estimation by two wavelengths using the SFW algorithm according to the present embodiment cannot directly deal with the ambient light at present, it is actually illuminated only by the ambient light with the light source 80 turned off. It can be dealt with by taking a picture of the state and subtracting it from the image of the state illuminated by both the ambient light and the light source.

また、SFWアルゴリズムを用いた画像化システムを水の外側に設置した場合に、水面での表面反射が推定誤差を引き起こす。この問題については、水中に物体60を置かない状態で一枚撮影することで、軽減できることが分かっている。これは物体を水中に置いていない場合、水面から入射した近赤外線は水により吸収され、ほぼ光量がなくなり、光がセンサ21,22まで返ってこない。この状態で撮影された画像の輝度値は水面での表面反射成分のみとなるため、画像化システムを水中に設置せずに水中にある物体60を撮影した画像から、この水面での反射成分を撮影した画像を差し引くことで、水面での表面反射を除去することができる。 Further, when the imaging system using the SFW algorithm is installed outside the water, the surface reflection on the water surface causes an estimation error. It is known that this problem can be alleviated by taking a single picture without placing the object 60 in the water. This is because when the object is not placed in water, the near infrared rays incident from the water surface are absorbed by the water, the amount of light is almost eliminated, and the light does not return to the sensors 21 and 22. Since the brightness value of the image taken in this state is only the surface reflection component on the water surface, the reflection component on the water surface can be obtained from the image of the object 60 in the water without installing the imaging system in the water. By subtracting the captured image, surface reflection on the water surface can be removed.

本実施形態の1.2.3節において、利用している水の吸収が急激に強まる900nm〜1000nmの波長域において、様々な材質の反射スペクトルがほぼ変化しないことを示した。しかし、例外として、多少反射率が変化する材質があることも確認している。本実施形態に係る手法は物体60の二つの波長域での反射率の差が直接形状推定結果の誤差につながってしまう。この問題に対処するために、二つの波長間のスペクトルを線形に近似した上で、現状使用している二枚の画像に加え、もう一波長の画像を用いて物体の反射率誤差を補正することで、より精度の高い形状推定が可能となる。 In Section 1.2.3 of this embodiment, it was shown that the reflection spectra of various materials hardly change in the wavelength range of 900 nm to 1000 nm in which the absorption of the water used is rapidly strengthened. However, as an exception, we have confirmed that there are materials whose reflectance changes slightly. In the method according to the present embodiment, the difference in reflectance between the two wavelength regions of the object 60 directly leads to an error in the shape estimation result. To deal with this problem, after linearly approximating the spectrum between the two wavelengths, the reflectance error of the object is corrected by using the image of the other wavelength in addition to the two images currently in use. This enables more accurate shape estimation.

透明な物体60の三次元形状推定は、非接触な形状推定手法では困難であったが、SFWアルゴリズムはガラス又はプラスチックなどの透明材質でできている物体であっても、その材質が近赤外線の光を吸収しなければ、形状推定をすることができる。しかし、物体60の底面が透明な場合には、光が底面を透過した後の水中も距離として計算してしまうので、形状推定できない問題点がある。 Three-dimensional shape estimation of a transparent object 60 was difficult with a non-contact shape estimation method, but the SFW algorithm uses a near-infrared material even for an object made of a transparent material such as glass or plastic. If it does not absorb light, the shape can be estimated. However, when the bottom surface of the object 60 is transparent, there is a problem that the shape cannot be estimated because the water after the light has passed through the bottom surface is also calculated as a distance.

次いで、参照する写真画像は以下の通りである。 Next, the photographic image to be referred to is as follows.

図36Aは「上部が透明な卵型のオブジェの表面がペイントされていない状態のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)の写真画像である。図36Bは図36Aの「ペイントなしのオブジェ」に対して、従来技術に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントなしのオブジェ」の写真画像である。図36Cは「上部が透明な卵型のオブジェの表面がペイントされた状態のオブジェ」のRGB画像(白黒変換後)の写真画像である。図36Dは図36Cの「ペイントありのオブジェ」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントありのオブジェ」の写真画像である。図36Eは図36Aの「ペイントなしのオブジェ」に対して、第1の実施形態に係る形状測定装置によって形状推定された「ペイントなしのオブジェ」の写真画像である。 FIG. 36A is a photographic image of an RGB image (after black-and-white conversion) of "an object in a state where the surface of an egg-shaped object having a transparent upper part is not painted". FIG. 36B is a photographic image of the “object without paint” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the prior art with respect to the “object without paint” in FIG. 36A. FIG. 36C is a photographic image of an RGB image (after black-and-white conversion) of "an object in a state where the surface of an egg-shaped object having a transparent upper part is painted". FIG. 36D is a photographic image of the “painted object” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “painted object” of FIG. 36C. FIG. 36E is a photographic image of the “object without paint” whose shape is estimated by the shape measuring device according to the first embodiment with respect to the “object without paint” in FIG. 36A.

図36A〜図36Eにおいては、底は透明ではないが、上面は透明なプラスチックでできている卵の形をしたオブジェの形状推定を試みた結果を示す。従来技術に係るレーザー三次元形状測定装置では、まったく透明な部分に対処できていなく、不正確な結果になってしまっている(図36B参照)。しかし、SFWアルゴリズムを用いることで、正しく形状推定できている。参考にこの物体をペイントし、表面を透明ではなくした状態をレーザー三次元測定装置で推定してみたが、本実施形態に係る手法の結果とほぼ一致していることから、SFWアルゴリズムによる透明物体の形状推定結果は正しいことが分かる。 36A to 36E show the results of an attempt to estimate the shape of an egg-shaped object made of transparent plastic on the upper surface, although the bottom is not transparent. The laser three-dimensional shape measuring device according to the prior art cannot deal with a completely transparent portion, resulting in inaccurate results (see FIG. 36B). However, the shape can be estimated correctly by using the SFW algorithm. For reference, I painted this object and estimated the state where the surface was not transparent with a laser three-dimensional measuring device, but since it is almost the same as the result of the method according to this embodiment, it is a transparent object by the SFW algorithm. It can be seen that the shape estimation result of is correct.

本実施形態の1.2.2節及び1.2.3節で示したように、形状推定の精度が良くなるように二つの近赤外線波長で、吸収係数差が大きくなるように波長を選定したが、吸収係数が大きい方の波長画像(本実施形態では、950nm画像)の光の吸収が強すぎるために、適切なSNRに対して画像が暗くなりすぎてしまっている。この問題の解決方法としては、カメラでの撮影段階で露光時間を長くする、あるいは光源の光量を強くするなどが考えられる。本実施形態に掲載している形状推定結果については、機材的な制限があるため光源の光量の調整は行っていないが、センサ21,22の露光時間の調整は行っている。 As shown in Sections 1.2.2 and 1.2.3 of this embodiment, the wavelengths are selected so that the absorption coefficient difference is large between the two near-infrared wavelengths so that the accuracy of shape estimation is improved. However, because the wavelength image having the larger absorption coefficient (950 nm image in this embodiment) absorbs too much light, the image becomes too dark for an appropriate SNR. As a solution to this problem, it is conceivable to lengthen the exposure time or increase the amount of light from the light source at the shooting stage with the camera. Regarding the shape estimation result described in this embodiment, the light amount of the light source is not adjusted due to the limitation of the equipment, but the exposure time of the sensors 21 and 22 is adjusted.

6.まとめ
以上説明したように、本実施形態では、光の吸収を利用した全く新しい距離推定手法であるSFWアルゴリズムを用いた画像化システムを提案した。SFWアルゴリズムは物体の表面反射特性に影響されずに、二つの近赤外線領域の波長間における光の吸収度合いの差を利用して形状推定をする。低コストの既製のハードウェアを使用して、同軸の画像化システムを構築し、二つの波長画像を同時に撮影することで、リアルタイム形状推定を可能にした。実際に形状推定をしてみた結果から、SFWアルゴリズムで複雑な反射特性を持つ物体や動的に変形する物体の形状を正確に推定することができることが分かった。
6. Summary As described above, in this embodiment, we have proposed an imaging system using the SFW algorithm, which is a completely new distance estimation method using light absorption. The SFW algorithm estimates the shape by using the difference in the degree of light absorption between the wavelengths in the two near-infrared regions without being affected by the surface reflection characteristics of the object. Using low-cost off-the-shelf hardware, we built a coaxial imaging system and captured two wavelength images at the same time, enabling real-time shape estimation. From the results of actual shape estimation, it was found that the SFW algorithm can accurately estimate the shape of an object with complicated reflection characteristics or a dynamically deforming object.

第2の実施形態
以下の第2の実施形態では、その中で章番号を付して説明する。
Second Embodiment In the following second embodiment, chapter numbers will be added and described.

1.三波長の光の吸収を利用した距離推定
上述の第1の実施形態では、撮影する二つ波長λとλにおける対象物体の反射率が同値、つまりs(λ)≒s(λ)であることを想定して、二波長の光の吸収を利用した距離推定について述べてきた。この想定は、基本的な材質の反射スペクトルのデータベース(例えば、図10参照)から分かるように、ほとんどの材質に関しては問題ない。しかし、金属のように、この想定が成り立たない物質も存在する。そこで、二つの波長λ,λに加えて、λとλの間にある三つ目の波長λ(λ<λ<λ)について撮影した情報を利用することで、想定が成り立たない問題を対処する手法について以下に説明する。
1. 1. Distance estimation using absorption of light of three wavelengths In the first embodiment described above, the reflectances of the target objects at the two wavelengths λ 1 and λ 2 to be photographed are the same, that is, s (λ 1 ) ≈ s (λ 2). ), The distance estimation using the absorption of light of two wavelengths has been described. This assumption is fine for most materials, as can be seen from the database of reflection spectra of the basic material (see, eg, FIG. 10). However, there are some substances, such as metals, for which this assumption does not hold. Therefore, 1 two wavelengths lambda, in addition to the lambda 2, by using the captured information about the wavelength of the third λ 3 (λ 1 <λ 3 <λ 2) that is between lambda 1 and lambda 2, The method for dealing with the problem that the assumption does not hold is explained below.

図37は本発明の第2の実施形態に係る形状測定装置で用いる、[λ,λ]の波長範囲における反射放射スペクトルの線形近似法を示すグラフである。図37に示すように、近赤外線領域の二つの波長λとλの間の反射スペクトルは、傾きは未知だが、ほぼ線形になっていると想定することができる。上記三つ目の波長λにおける反射率s(λ)は次式のように計算できる。 FIG. 37 is a graph showing a linear approximation method of the reflected radiation spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] used in the shape measuring apparatus according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 37, it can be assumed that the reflection spectrum between the two wavelengths λ 1 and λ 2 in the near-infrared region has an unknown slope but is almost linear. The reflectance s (λ 3 ) at the third wavelength λ 3 can be calculated by the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、

Figure 2021185372
Figure 2021185372
であり、
Figure 2021185372
であるとき
Figure 2021185372
となる。 here,
Figure 2021185372
Figure 2021185372
And
Figure 2021185372
When
Figure 2021185372
Will be.

第1の実施形態における式(2)と式(3)は、センサ21,22が感知した光量を定式化したものであるが、次式のように三つ目の波長λについても同様に表すことができる。 Equations (2) and (3) in the first embodiment are formulations of the amount of light sensed by the sensors 21 and 22, but the same applies to the third wavelength λ 3 as in the following equation. Can be represented.

Figure 2021185372
Figure 2021185372
Figure 2021185372
Figure 2021185372
Figure 2021185372
Figure 2021185372

式(12)と式(13)から、対象物体の反射率の比

Figure 2021185372
は次式のように表すことができる。 From equations (12) and (13), the ratio of the reflectance of the target object
Figure 2021185372
Can be expressed as the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

式(15)を式(13)と式(14)に代入することで、次の三波長における光量の関係式が得られる。 By substituting the equation (15) into the equation (13) and the equation (14), the relational expression of the amount of light at the following three wavelengths can be obtained.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

この式(16)から、二波長において対象物体の反射率が同値であるというこの想定が成り立たない場合においても、三波長を利用することで正確な距離lを推定することが可能になる。 From this equation (16), even when this assumption that the reflectances of the target objects are the same at two wavelengths does not hold, it is possible to estimate the accurate distance l by using the three wavelengths.

2.反射率データベースにおいて、三波長を用いた推定での反射率誤差評価
二つの波長λとλの間の波長域において、対象物体の反射率が同値でない場合に、三波長を用いることで、反射率の差を考慮した推定が可能であることを、反射率データベースから評価する。ここでは、λ,λ,λをそれぞれ900nm、950nm、925nmとして反射率誤差を計算する。三波長を用いた推定の場合には、波長λにおける反射率s(λ)は、図37に示すように、グラフ上の2つのポイント[λ,s(λ)]と[λ,s(λ)]を通る一次関数の直線上に存在するものと想定され、推定された波長λにおける反射率をe(λ)とする。推定された反射率e(λ)と、実際の反射率s(λ)の誤差を評価するために、次式を計算した。
2. 2. In the reflectance database, reflectance error evaluation by estimation using three wavelengths By using three wavelengths when the reflectances of the target objects are not the same in the wavelength range between the two wavelengths λ 1 and λ 2. It is evaluated from the reflectance database that the estimation considering the difference in reflectance is possible. Here, the reflectance error is calculated by setting λ 1 , λ 2 , and λ 3 to 900 nm, 950 nm, and 925 nm, respectively. In the case of estimation using three wavelengths, the reflectance s (λ 3 ) at wavelength λ 3 is the two points [λ 1 , s (λ 1 )] and [λ 1] on the graph, as shown in FIG. 37. 2 , s (λ 2 )] is assumed to exist on the straight line of the linear function, and the reflectance at the estimated wavelength λ 3 is e (λ 3 ). In order to evaluate the error between the estimated reflectance e (λ 3 ) and the actual reflectance s (λ 3 ), the following equation was calculated.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、4つの材質の物体に対するスペクトル図を以下に示す。 Here, a spectral diagram for an object made of four materials is shown below.

図38Aは「木材」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。図38Bは「布」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。図38Cは「革」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。図38Dは「金属」に対して、[λ,λ]の波長範囲における反射スペクトルの線形近似を行った結果を示すスペクトル図である。 FIG. 38A is a spectrum diagram showing the result of performing a linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “wood”. FIG. 38B is a spectrum diagram showing the result of performing a linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to the “cloth”. FIG. 38C is a spectrum diagram showing the result of performing a linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “leather”. FIG. 38D is a spectrum diagram showing the result of performing a linear approximation of the reflection spectrum in the wavelength range of [λ 1 , λ 2 ] with respect to “metal”.

図38A〜図38Dに示した評価結果から、二つの波長λとλの間の反射スペクトルは、ほぼ線形になっているという想定は妥当であることが分かる。二波長で推定した場合の反射率の平均誤差を計算してみると、木材、布、革、金属それぞれで3.8%、2.1%、6.0%、11.1%だったのに対し、三波長では、0.1%、0.4%、0.4%、0.6%と大幅に誤差を減らすことが可能となる。 From the evaluation results shown in FIGS. 38A to 38D, it can be seen that the assumption that the reflection spectra between the two wavelengths λ 1 and λ 2 are almost linear is valid. When calculating the average error of the reflectance when estimated at two wavelengths, it was 3.8%, 2.1%, 6.0% and 11.1% for wood, cloth, leather and metal, respectively. On the other hand, with the three wavelengths, the error can be significantly reduced to 0.1%, 0.4%, 0.4%, and 0.6%.

3.三波長の光の吸収を利用した距離推定処理の高速化
前記で説明した三波長における光量の関係式を示した式(16)を変形すると、次式を得る。
3. 3. Speeding up the distance estimation process using the absorption of light of three wavelengths The following equation is obtained by modifying the equation (16) showing the relational equation of the amount of light at the three wavelengths described above.

Figure 2021185372

Figure 2021185372
Figure 2021185372

Figure 2021185372

この式(16a)を距離lについて解けば、距離lを求めることができる。しかし、画像の画素毎に距離lを推定することは、計算コストが非常に高く、非線形最小二乗法を使っても画像の距離を実時間で推定することは非常に難しい。そこで、使用する三波長の選択に制限を加えることで、実時間で推定可能なアルゴリズムを考案した。 By solving this equation (16a) for the distance l, the distance l can be obtained. However, estimating the distance l for each pixel of the image has a very high calculation cost, and it is very difficult to estimate the distance of the image in real time even by using the nonlinear least squares method. Therefore, we devised an algorithm that can be estimated in real time by limiting the selection of the three wavelengths to be used.

(1)ケース1:
α(λ)−α(λ)=α(λ)−α(λ)となる波長を選択する。次いで、α(λ)−α(λ)=α(λ)−α(λ)=kとすると、式(16)は次式のように表現できる。
(1) Case 1:
Select the wavelength at which α (λ 3 ) −α (λ 1 ) = α (λ 2 ) −α (λ 3). Next, if α (λ 3 ) −α (λ 1 ) = α (λ 2 ) −α (λ 3 ) = k, then equation (16) can be expressed as the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

式(17)の両辺にe2klを乗算すると,次式を得る。 Multiplying both sides of equation (17) by e 2kl gives the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、e2kl=Aとすると、式(18)は次式のように、Aについての二次方程式として表現できる。 Here, if e 2kl = A, the equation (18) can be expressed as a quadratic equation for A as in the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

この式(19)をAについて解くことで、距離lを計算することができる。これは単純に二次方程式を解く処理なので、計算コストも微小となり、実時間での距離推定が可能となる。 By solving this equation (19) for A, the distance l can be calculated. Since this is a process of simply solving a quadratic equation, the calculation cost is small and it is possible to estimate the distance in real time.

(2)ケース2:
2(α(λ)−α(λ))=α(λ)−α(λ)となる波長を選択する。次いで、ケースIと同様に、式(16)の両辺にe4klを乗算すると次式を得る。
(2) Case 2:
Select the wavelength at which 2 (α (λ 3 ) −α (λ 1 )) = α (λ 2 ) −α (λ 3). Then, as in Case I, multiplying both sides of the equation (16) by e4 kl gives the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

ここで、e2kl=Bとすると、式(19a)は次式のように、Bについての三次方程式として表現できる。 Here, if e 2kl = B, the equation (19a) can be expressed as a cubic equation for B as in the following equation.

Figure 2021185372
Figure 2021185372

この式(20)をBについて解くことで、距離lを計算することができる。同様に単純な三次方程式を解くだけなので、実時間での距離推定が可能となる。 By solving this equation (20) for B, the distance l can be calculated. Similarly, since it only solves a simple cubic equation, it is possible to estimate the distance in real time.

4.光源(平行光)とカメラの光軸が同軸である測定装置
光の吸収を利用した距離推定及び物体の形状推定をする上で、光源80又はセンサ21,22、あるいは両方ともに、水面に対して垂直方向から少し傾いていることが予想される(図14参照)。第1の実施形態において説明したように、傾いている影響を補正することは可能である。しかし、より精度良く推定するためには、光源80とセンサ21,22の光軸が同軸であることが望ましい。そこで、平行光である光源80の光軸とセンサ21,22,23の光軸が同軸で撮影可能な測定装置を開発した。
4. Measuring device whose optical axis is coaxial with the light source (parallel light) For distance estimation and object shape estimation using light absorption, the light source 80, sensors 21 and 22, or both are relative to the water surface. It is expected to be slightly tilted from the vertical direction (see FIG. 14). As described in the first embodiment, it is possible to compensate for the tilting effect. However, in order to make a more accurate estimation, it is desirable that the optical axes of the light source 80 and the sensors 21 and 22 are coaxial. Therefore, we have developed a measuring device that can take pictures with the optical axis of the light source 80, which is parallel light, and the optical axis of the sensors 21, 22, and 23 coaxial.

図39は光源80(平行光)とスペクトロスコープセンサ24の光軸が同軸であるときの形状測定装置(第3の基礎実施形態の図3の装置に対応する)の構成例を示す平面図である。ここで、スペクトロスコープセンサ24はセンサ21,22,23を1つのデバイスで構成したものである。 FIG. 39 is a plan view showing a configuration example of a shape measuring device (corresponding to the device of FIG. 3 of the third basic embodiment) when the optical axis of the light source 80 (parallel light) and the spectroscope sensor 24 are coaxial. be. Here, the spectrometer 24 is a sensor 21, 22, 23 configured by one device.

図39において、光源80、アイリスダイアフラムIRD、3個のフィルタFR,FG,FB、フィルタ用の自動移動ステージMS、シリンドリカルレンズCL1〜CL4、スペクトロスコープセンサ24、及びハーフミラー(ビームスプリッター)40を図のごとく配置することで、図39の上側に配置された物体60を、スペクトロスコープセンサ24が、光源80の光を用いてが同軸な状態で撮影することができる。ここで、フィルタFRは赤色波長のみを通過させる赤色フィルタであり、フィルタFGは緑色波長のみを通過させる緑色フィルタであり、フィルタFBは青色波長のみを通過させる青色フィルタである。自動移動ステージMSは、3つのフィルタのうちの1つを選択して光軸上に移動配置させる。 In FIG. 39, a light source 80, an iris diaphragm IRD, three filters FR, FG, FB, an automatic moving stage MS for filters, cylindrical lenses CL1 to CL4, a spectroscope sensor 24, and a half mirror (beam splitter) 40 are shown. By arranging the object 60 as shown above, the object 60 arranged on the upper side of FIG. 39 can be photographed by the spectroscope sensor 24 in a coaxial state using the light of the light source 80. Here, the filter FR is a red filter that passes only the red wavelength, the filter FG is a green filter that passes only the green wavelength, and the filter FB is a blue filter that passes only the blue wavelength. The automatic moving stage MS selects one of the three filters and moves and arranges it on the optical axis.

図39の測定装置において、光源80から入射された光は初めにシリンドリカルレンズCL1を通ることで、平行光となる。さらに、フィルタFR,FG,FBのうちの1つのフィルタで指定された波長の光のみが透過する。次いで、ハーフミラー40で直角に反射した光は図39の上側の物体60に向かって進む。物体60に照射された光は反射して、再びハーフミラー40を通るが、ここでハーフミラー40を透過することでスペクトロスコープセンサ24に入射する。このように構成することで、スペクトロスコープセンサ24と光源80の光軸を同軸な状態で撮影することが可能となる。なお、図39では、小さいハーフミラー40を想定したので、ハーフミラー40に光が入射する前後にシリンドリカルレンズCL2〜CL4を配置することで、一度光を集約させている。すなわち、ハーフミラー40が所定の光幅以上のサイズを有するときは、シリンドリカルレンズCL1〜CL4を省略してもよい。 In the measuring device of FIG. 39, the light incident from the light source 80 first passes through the cylindrical lens CL1 to become parallel light. Further, only the light having the wavelength specified by one of the filters FR, FG, and FB is transmitted. Then, the light reflected at a right angle by the half mirror 40 travels toward the upper object 60 in FIG. 39. The light radiated to the object 60 is reflected and passes through the half mirror 40 again, but by passing through the half mirror 40 here, it is incident on the spectroscope sensor 24. With this configuration, it is possible to take a picture in a coaxial state between the optical axis of the spectroscope sensor 24 and the light source 80. In FIG. 39, since a small half mirror 40 is assumed, the light is once aggregated by arranging the cylindrical lenses CL2 to CL4 before and after the light is incident on the half mirror 40. That is, when the half mirror 40 has a size equal to or larger than a predetermined light width, the cylindrical lenses CL1 to CL4 may be omitted.

5.三波長同軸の撮影システム
移動する物体60を対象に、三波長の光の吸収を利用した距離の推定を行うためには、三波長それぞれの画像をリアルタイムに取得する必要がある。そこで三台のカメラ21C,22C,23Cを用いて、同画角で同軸のカメラシステムを構築した。
5. Three-wavelength coaxial imaging system In order to estimate the distance using the absorption of light of three wavelengths for a moving object 60, it is necessary to acquire images of each of the three wavelengths in real time. Therefore, using three cameras 21C, 22C, and 23C, a coaxial camera system with the same angle of view was constructed.

図40は例えば第2の基礎実施形態に係る形状測定装置で用いる、3台のカメラ21C,22C,23Cによる同画角のカメラシステムの構成例(第2の基礎実施形態の図2Aの装置に対応する)を示す平面図である。 FIG. 40 shows a configuration example of a camera system having the same angle of view using three cameras 21C, 22C, and 23C used in the shape measuring device according to the second basic embodiment (in the device of FIG. 2A of the second basic embodiment). It is a plan view which shows (corresponding).

図40において、二つのハーフミラー41,42を用いて光を三方向に分離させる。分離させた光を撮影できるように三台のカメラ21C,22C,23Cを配置することで、リアルタイムに三波長の画像を取得することが可能になる。ハーフミラー41に入射し、分離した光を撮影するカメラ21Cに入射する光量に比べて、ハーフミラー42で分離した光を撮影するカメラ22Cに入射する光量は、半分以下になってしまうが、光源80の光量及びカメラ21C,22C,23Cの感度を調整することで、三台のカメラ21C,22C,23Cのそれぞれにおいて輝度差を補正している。なお、図40において、RLはリレーレンズであり、各カメラ21C,22C,23Cの前面にそれぞれバンドパスフィルタ31,32,33が配置されている。 In FIG. 40, two half mirrors 41 and 42 are used to separate light in three directions. By arranging the three cameras 21C, 22C, and 23C so that the separated light can be photographed, it becomes possible to acquire images of three wavelengths in real time. The amount of light incident on the camera 22C that captures the light separated by the half mirror 42 is less than half the amount of light incident on the camera 21C that is incident on the half mirror 41 and captures the separated light, but the light source. By adjusting the amount of light of 80 and the sensitivity of the cameras 21C, 22C, 23C, the difference in brightness is corrected in each of the three cameras 21C, 22C, 23C. In FIG. 40, the RL is a relay lens, and bandpass filters 31, 32, and 33 are arranged on the front surfaces of the cameras 21C, 22C, and 23C, respectively.

さらに、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定結果について以下に説明する。 Further, the shape estimation result by the shape measuring device according to the second embodiment will be described below.

(1)図41Aは第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「卵型オブジェ」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。図41Bは図41Aの「卵型オブジェ」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。
(2)図42Aは第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「ロールケーキの食品サンプル」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。図42Bは図42Aの「ロールケーキの食品サンプル」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。
(3)図43Aは第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定のための「かぶのオブジェ」についての波長905nmの入力画像を示す写真画像である。図43Bは図43Aの「かぶのオブジェ」に対して、第2の実施形態に係る形状測定装置による形状推定された推定結果画像を示す写真画像である。
(1) FIG. 41A is a photographic image showing an input image having a wavelength of 905 nm for an “egg-shaped object” for shape estimation by the shape measuring device according to the second embodiment. FIG. 41B is a photographic image showing an estimation result image whose shape is estimated by the shape measuring device according to the second embodiment with respect to the “egg-shaped object” of FIG. 41A.
(2) FIG. 42A is a photographic image showing an input image having a wavelength of 905 nm for a “food sample of roll cake” for shape estimation by the shape measuring device according to the second embodiment. FIG. 42B is a photographic image showing an estimation result image whose shape is estimated by the shape measuring device according to the second embodiment with respect to the “food sample of roll cake” of FIG. 42A.
(3) FIG. 43A is a photographic image showing an input image having a wavelength of 905 nm for a “turnip object” for shape estimation by the shape measuring device according to the second embodiment. FIG. 43B is a photographic image showing an estimation result image whose shape is estimated by the shape measuring device according to the second embodiment with respect to the “turnip object” of FIG. 43A.

図41A〜図43Bから明らかなように、第2の実施形態に係る形状測定装置によれば、第1の実施形態に係る形状測定装置の形状推定結果に比較して高精度で推定して測定できることがわかる。 As is clear from FIGS. 41A to 43B, according to the shape measuring device according to the second embodiment, it is estimated and measured with high accuracy as compared with the shape estimation result of the shape measuring device according to the first embodiment. I know I can do it.

以上詳述したように、本発明によれば、先行技術より高い精度で、物体から到来する2つの波長の光を用いて形状を測定することができる。また、従来技術よりもさらに高い精度で、物体から到来する3つの波長の光を用いて、物体の形状を測定することができる。 As described in detail above, according to the present invention, it is possible to measure the shape using light of two wavelengths arriving from an object with higher accuracy than the prior art. In addition, it is possible to measure the shape of an object by using light of three wavelengths coming from the object with higher accuracy than the prior art.

本発明は、その実施形態に関連して十分に説明されたが、添付図面を参照して、様々な変更及び修正が当業者には明らかであることに留意すべきである。そのような変更及び修正は、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲内に含まれるものと理解されるべきである。 Although the invention has been fully described in the context of its embodiments, it should be noted that various changes and modifications will be apparent to those skilled in the art with reference to the accompanying drawings. Such changes and amendments should be understood to be within the scope of the invention as defined by the appended claims.

10 媒質
21,22,23 センサ
21C、22C,23C センサカメラ
24 スペクトロスコープセンサ
31,32,33 バンドパスフィルタ(BPF)
40,41,42 ハーフミラー
40a 光軸
50 タンク
60 被測定物体(物体)
60s 被測定物体の表面(物体表面)
61 移動支持部
70,70A 測定装置
70m 内部メモリ
71 操作部
72 ディスプレイ
80 光源
CL1〜CL4 コリメートレンズ
CAL カメラレンズ
FR,FG,FB 色フィルタ
IRD アイリスダイアフラム
L80 入射光
MS 自動移動ステージ
R60 反射光
S61,S80 制御信号
10 Medium 21,22,23 Sensors 21C, 22C, 23C Sensor Camera 24 Spectroscope Sensor 31,32,33 Bandpass Filter (BPF)
40,41,42 Half mirror 40a Optical axis 50 Tank 60 Object to be measured (object)
60s Surface of the object to be measured (object surface)
61 Moving support 70, 70A Measuring device 70m Internal memory 71 Operation 72 Display 80 Light source CL1 to CL4 Collimating lens CAL Camera lens FR, FG, FB Color filter IRD Iris diaphragm L80 Incident light MS Automatic moving stage R60 Reflected light S61, S80 Control signal

Claims (6)

第1の波長における吸収係数と、第1の波長よりも長い第2の波長における吸収係数とを有する媒質を介して、第1の波長及び第2の波長の各反射率係数を有する物体の表面に、第1の波長及び第2の波長を有する光を照射する光源と、
前記物体の表面から来て前記媒質を通って伝搬する光を受光して、第1の波長と第2の波長の各強度を測定するセンサと、
前記測定された第1の波長及び第2の波長の各強度と、第1の波長及び第2の波長における媒質の各吸収係数に基づいて、前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離を計算し、前記計算された距離に基づいて物体の形状を測定する測定部とを備えた形状測定装置であって、
第1の波長及び第2の波長は、第1の波長における最短距離の強度と第2の波長における最長距離の強度との差が最大となり、かつ、第1の波長における反射率係数と第2の波長における反射率係数との差が最小となり、かつ、第1の波長における吸収係数と第2の波長における吸収係数との差が最大となるように選択され、
ここで、前記最短距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も短い距離をいい、
前記最長距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も長い距離をいい、
第1の波長をλとし、第2の波長をλとし、
前記測定された第1の波長の強度をI(λ)とし、
前記測定された第2の波長の強度をI(λ)とし、
第1の波長における媒質の吸収係数をα(λ)とし、
第2の波長における媒質の吸収係数をα(λ)とし、
第1の波長における反射率係数をs(λ)とし、
第2の波長における反射率係数をs(λ)としたときに、
前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離lを、次式を用いて、
Figure 2021185372
計算することを特徴とする、形状測定装置。
The surface of an object having reflectance coefficients of the first wavelength and the second wavelength via a medium having an absorption coefficient at the first wavelength and an absorption coefficient at a second wavelength longer than the first wavelength. In addition, a light source that irradiates light having a first wavelength and a second wavelength,
A sensor that receives light coming from the surface of the object and propagating through the medium, and measures the intensities of the first wavelength and the second wavelength.
The distance from the surface of the medium to the surface of the object based on the measured intensities of the first and second wavelengths and the absorption coefficients of the medium at the first and second wavelengths. A shape measuring device including a measuring unit that calculates and measures the shape of an object based on the calculated distance.
For the first wavelength and the second wavelength, the difference between the intensity of the shortest distance at the first wavelength and the intensity of the longest distance at the second wavelength is the maximum, and the reflectance coefficient and the second wavelength at the first wavelength are the second. It is selected so that the difference from the reflectance coefficient at the first wavelength is the minimum and the difference between the absorption coefficient at the first wavelength and the absorption coefficient at the second wavelength is the maximum.
Here, the shortest distance means the shortest distance among a plurality of corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.
The longest distance means the longest distance among a plurality of corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.
Let the first wavelength be λ 1 and the second wavelength be λ 2 .
Let I (λ 1 ) be the intensity of the measured first wavelength.
Let I (λ 2 ) be the intensity of the measured second wavelength.
Let α (λ 1 ) be the absorption coefficient of the medium at the first wavelength.
Let α (λ 2 ) be the absorption coefficient of the medium at the second wavelength.
Let s (λ 1 ) be the reflectance coefficient at the first wavelength.
When the reflectance coefficient at the second wavelength is s (λ 2 ),
The distance l from the surface of the medium to the surface of the object is determined by using the following equation.
Figure 2021185372
A shape measuring device characterized by calculation.
前記第1及び第2の波長は、前記センサのスペクトル応答が所定の第3の値よりも大きくなるように選択されることを特徴とする請求項1に記載の形状測定装置。 The shape measuring apparatus according to claim 1, wherein the first and second wavelengths are selected so that the spectral response of the sensor is larger than a predetermined third value. 前記測定部は、前記物体の測定された形状に基づいて、前記物体の3次元画像をさらに再構成することを特徴とする請求項1又は2に記載の形状測定装置。 The shape measuring device according to claim 1 or 2, wherein the measuring unit further reconstructs a three-dimensional image of the object based on the measured shape of the object. 前記媒質は、水、液体、気体、固体、及びゲルのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1〜3のうちのいずれか1つに記載の形状測定装置。 The shape measuring device according to any one of claims 1 to 3, wherein the medium contains at least one of water, liquid, gas, solid, and gel. 前記センサは、スペクトロスコープセンサであることを特徴とする請求項1〜4のうちのいずれか1つに記載の形状測定装置。 The shape measuring device according to any one of claims 1 to 4, wherein the sensor is a spectrometer sensor. 光源が、第1の波長における吸収係数と、第1の波長よりも長い第2の波長における吸収係数とを有する媒質を介して、第1の波長及び第2の波長の各反射率係数を有する物体の表面に、第1の波長及び第2の波長を有する光を照射するステップと、
センサが、前記物体の表面から来て前記媒質を通って伝搬する光を受光して、第1の波長と第2の波長の各強度を測定するステップと、
測定部が、前記測定された第1の波長及び第2の波長の各強度と、第1及び第2の波長における吸収係数に基づいて、前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離を計算し、前記計算された距離に基づいて物体の形状を測定するステップとを含む形状測定方法であって、
第1の波長及び第2の波長は、第1の波長における最短距離の強度と第2の波長における最長距離の強度との差が最大となり、かつ、第1の波長における反射率係数と第2の波長における反射率係数との差が最小となり、かつ、第1の波長における吸収係数と第2の波長における吸収係数との差が最大となるように選択され、
ここで、前記最短距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も短い距離をいい、
前記最長距離は、前記物体の表面上の複数の位置における対応する複数の距離のうちの最も長い距離をいい、
第1の波長をλとし、第2の波長をλとし、
前記測定された第1の波長の強度をI(λ)とし、
前記測定された第2の波長の強度をI(λ)とし、
第1の波長における媒質の吸収係数をα(λ)とし、
第2の波長における媒質の吸収係数をα(λ)とし、
第1の波長における反射率係数をs(λ)とし、
第2の波長における反射率係数をs(λ)としたときに、
前記媒質の表面から前記物体の表面までの距離lを、次式を用いて、
Figure 2021185372
計算することを特徴とする、形状測定方法。
The light source has a reflectance coefficient of each of the first wavelength and the second wavelength via a medium having an absorption coefficient at the first wavelength and an absorption coefficient at a second wavelength longer than the first wavelength. A step of irradiating the surface of an object with light having a first wavelength and a second wavelength,
A step in which the sensor receives light coming from the surface of the object and propagating through the medium to measure the intensities of the first wavelength and the second wavelength.
The measuring unit calculates the distance from the surface of the medium to the surface of the object based on the measured intensities of the first wavelength and the second wavelength and the absorption coefficients at the first and second wavelengths. A shape measuring method including a step of measuring the shape of an object based on the calculated distance.
For the first wavelength and the second wavelength, the difference between the intensity of the shortest distance at the first wavelength and the intensity of the longest distance at the second wavelength is the maximum, and the reflectance coefficient and the second wavelength at the first wavelength are the second. It is selected so that the difference from the reflectance coefficient at the first wavelength is the minimum and the difference between the absorption coefficient at the first wavelength and the absorption coefficient at the second wavelength is the maximum.
Here, the shortest distance means the shortest distance among a plurality of corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.
The longest distance means the longest distance among a plurality of corresponding distances at a plurality of positions on the surface of the object.
Let the first wavelength be λ 1 and the second wavelength be λ 2 .
Let I (λ 1 ) be the intensity of the measured first wavelength.
Let I (λ 2 ) be the intensity of the measured second wavelength.
Let α (λ 1 ) be the absorption coefficient of the medium at the first wavelength.
Let α (λ 2 ) be the absorption coefficient of the medium at the second wavelength.
Let s (λ 1 ) be the reflectance coefficient at the first wavelength.
When the reflectance coefficient at the second wavelength is s (λ 2 ),
The distance l from the surface of the medium to the surface of the object is determined by using the following equation.
Figure 2021185372
A shape measuring method characterized by calculation.
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