JP2021521460A - 大型測定対象物の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する方法及び装置 - Google Patents

大型測定対象物の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する方法及び装置 Download PDF

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Abstract

複数の写真測量ターゲット(22)を測定対象物(18)上に位置決めする。写真測量ターゲット(22)を伴う測定対象物(18)を示す複数の第1の画像を用いて、写真測量ターゲット(22)の各ターゲット位置を決定する。各ターゲット位置は参照系を規定する。3D測定デバイス(16)を用いて、複数の部分3D測定データを決定する。各ターゲット位置を用いて、部分3D測定データを位置合わせして合成する。位置合わせ3D測定データに基づき、測定対象物(18)の寸法特徴及び/又は形状特徴を決定する。一態様によれば、部分3D測定データは、写真測量ターゲット(22)が測定対象物(18)上に位置決めされている際の第1の3D測定ランと、写真測量ターゲット(22)を測定対象物(18)から除去した後の第2の3D測定ランとで決定する。

Description

本発明は、測定容積を規定する3D測定デバイスを用いて測定対象物の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する方法であって、測定対象物は測定容積よりも大きく、当該方法は、
測定対象物上に複数の写真測量ターゲットを位置決めするするステップと、
複数の写真測量ターゲットを測定対象物上に位置決めしたまま測定対象物の複数の第1の画像を撮影するステップと、
複数の第1の画像に基づき複数の写真測量ターゲットの各ターゲット位置を決定するステップと、
測定対象物上の複数の部分測定領域を規定するステップと、
3D測定デバイスを用いて複数の部分測定領域を表す各部分3D測定データを決定するステップと、
測定対象物の位置合わせ3D測定データを決定するために各部分3D測定データ及び各ターゲット位置を一致させるステップと、
位置合わせ3D測定データに基づき寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定するステップと
を含む方法に関する。
本発明はさらに、測定対象物の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する測定装置であって、測定対象物上に位置決めされるよう構成された複数の写真測量ターゲットと、複数の写真測量ターゲットを測定対象物上に位置決めしたまま測定対象物の複数の第1の画像を撮影する第1のカメラと、測定容積を規定し、且つ測定容積よりも大きな測定対象物の複数の部分測定領域を表す各部分3D測定データを決定するよう構成された3D測定デバイスと、複数の第1の画像に基づき複数の写真測量ターゲットの各ターゲット位置を決定するよう構成され、測定対象物の位置合わせ3D測定データを決定するために各部分3D測定データ及び各ターゲット位置を一致させるよう構成され、且つ位置合わせ3D測定データに基づき寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定するよう構成された処理ユニットとを備えた測定装置に関する。
このタイプの方法及び装置は、例えば、インターネット上で公開された1組のプレゼンテーションスライドである非特許文献1から既知である。
大型測定対象物の3D特徴の決定は、組み立てプロセス中及び/又は組み立てプロセス後の車体の形状及び/又は寸法の測定が望まれる場合に現代の自動車製造工場で行われることが多い測定作業である。とはいえ、このような測定法及び測定装置には、車体測定以外の用途がある。したがって、以下に開示する方法及び装置は、いかなる種類の大型対象物、例として飛行機、鉄道車両、風車タービンブレード、建造物、又はそのコンポーネント及び部品等の測定に用いられ得ることが有利である。本開示に関する大型対象物とは、大型対象物をカバーするために複数の部分3D測定が必要であるような、3D測定装置の測定容積よりも大きな任意の対象物である。
大型対象物の測定に関する一般的な問題は、大きな測定領域にわたって高い測定分解能及び高い測定精度を達成するのが困難であることから起こる。高い測定分解能及び高い測定精度を達成するために、通常は大型測定対象物をより小さな部分測定領域に細分し、それらを順次測定する。続いて部分測定結果を適切に合成しなければならない。これは、写真測量ターゲットに基づく第2の測定手法を用いて容易にすることができる。
したがって、上述の方法及び装置は、大型測定対象物について所望の精度を達成するために2つの異なる測定手法を用いる。第1の測定手法は、写真測量ターゲット、すなわち測定対象物上に取り付けられた、又は光投影等の他の方法で位置決めされた所定の人工マーキング要素を用いる。大型測定対象物の周囲の複数の異なるカメラ位置から複数の第1の画像を撮影すると、測定対象物全体又は少なくともその主要部分を表す画像データが得られる。種々の視点から撮影した写真測量ターゲットの画像を用いることで、明確なターゲット位置のグリッドを規定することができる。等距離にないことが好ましいターゲット位置のグリッドは、大型測定対象物上に仮想的に置かれ得るある種の基準座標系又は参照系を確定する。残念ながら、写真測量ターゲットは、大型測定対象物の「フル」3Dデータを高分解能で提供しない。正確には、写真測量ターゲットは、選択された位置の、すなわち写真測量ターゲットが配置されている場所の3Dデータしか提供しない。
したがって、高分解能3D測定データは、選択された部分測定領域に関して別個の3D測定デバイスを用いて決定される。多くの場合、3D測定デバイスは、上記プレゼンテーションスライドから既知のように光学3D縞投影センサを含む。しかしながら、概して、他の3D高分解能測定手法を用いてもよい。写真測量手法からの参照系を利用することにより、部分測定結果を位置合わせして合成することができる。両方の測定手法を組み合わせることにより、大型測定対象物の高分解能3Dデータを決定することが可能である。
残念ながら、既知の方法及び装置では、非常に多数の写真測量ターゲットを複数のターゲット位置に位置決めする必要がある。さらに、各写真測量ターゲットが選択位置で測定対象物をカバーするので、ターゲット位置の計画を徹底しなければならない。既知の方法及び装置では、適切なターゲット位置を計画して測定対象物上の事前計画位置にターゲットを慎重に位置決めするには非常に時間がかかる。例として、組み立て済みの車体(ホワイトボディと称する場合がある)の測定には最大数百個の写真測量ターゲットが必要であり得る。このような多数の写真測量ターゲットを位置決めするための出費を抑えるために、上記プレゼンテーションスライドでは、ライトプロジェクタにより写真測量ターゲットを測定対象物に投影することを提案している。この手法の1つの問題は、第1の画像でのターゲットの見え方が測定対象物の表面特徴に応じて変わり得ることである。さらに、ターゲットの投影用のライトプロジェクタが必要であり、この手法について確実なデータ処理は今のところ達成されていない。最後に、写真測量ターゲットの投影には、プロジェクタと測定対象物の間に自由視線が必要であり、これは、特に車体の外側及び内側の測定が望まれる場合には必ずしも達成可能でない。
特許文献1も、大型測定対象物の3Dデータを決定する方法及び装置であって、測定対象物上に位置決めされた基準対象物を用いて部分測定データを合成する方法及び装置を開示している。
特許文献2は、部分3D測定データを決定する3D測定センサを開示している。3D測定センサはリファレンスカメラに接続され、リファレンスカメラは第1の画像の撮影に用いられる。
特許文献3及び特許文献4によれば、基準マークが測定対象物の周囲に配置される。これは実施が難しく、大型又は超大型の測定対象物ではかなりの費用がかかる。
特許文献5では、計測室が空のうちに計測室内に配置されたリファレンスマークの位置を決定するための最初の計測の実行が提案されている。計測対象物は、リファレンスマークの位置の決定後に計測室内に位置決めされる。この手法は、大型対象物を収容できる規定の計測室を必要とする。このような計測室は利用可能であるとは限らない。さらに、測定対象物を室内に入れる際にいくつかのマーカが図らずも移動するリスクがある。
特許文献6は、参照体上に配置された基準マークを用いて3D測定システムを較正する方法を開示している。特許文献7は、第1の測定パターン及び第2の測定パターンを投影するパターンプロジェクタを用いた3D測定システムであって、第2の測定パターンで測定を増加、削除、又は変更する3D測定システムを開示している。
特許文献8は、測定方法及び光学3D測定デバイスと産業用ロボットの可動アームに配置された付加的なカメラとを備えた測定装置を開示している。ロボットは、異なる方向に配置された少なくとも2つのリニアガイドに沿って動かすことができる。
米国特許出願公開第2003/0112448号明細書 米国特許出願公開第2013/0271573号明細書 米国特許出願公開第2011/0007326号明細書 独国特許出願公開第10 2009 032 771号明細書 米国特許出願公開第2013/0050410号明細書 米国特許出願公開第2005/0154548号明細書 米国特許出願公開第2007/0091174号明細書 独国特許出願公開第10 2014 106 641号明細書
Murat Urun他、「大容量測定対象物取得のための投影基準点の安定確認」"Stabilitatsprufung projizierter Referenzpunkte fur die Erfassung grosvolumiger Messobjekte"、[2018年6月20日検索]、インターネット<URL: https://iapg.jade-hs.de/3dtage/default_018.html>
上記に鑑みて、本発明の目的は、測定を実行する手間を減らすことができる上記タイプの方法及び装置を提供することである。
この目的に対処するために、冒頭で述べたタイプの方法であって、各部分3D測定データを決定するステップは、複数の部分測定領域を表す第1の部分3D測定データを決定する第1の3D測定ラン(measurement run)を含み、且つ複数の部分測定領域を表す第2の部分3D測定データを決定する第2の3D測定ランをさらに含み、複数の写真測量ターゲットを測定対象物上に位置決めしたまま第1の3D測定ランを実行し、複数の写真測量ターゲットを測定対象物から除去した後に第2の3D測定ランを実行し、大型測定対象物の位置合わせ3D測定データを決定するために第1の部分3D測定データ及び各ターゲット位置に基づき第2の部分3D測定データを位置合わせする方法が提供される。
別の目的によれば、冒頭で述べたタイプの測定装置であって、処理ユニットは、第1の3D測定ラン中に第1の部分3D測定データを決定するよう構成され、第2の3D測定ラン中に第2の部分3D測定データを決定するよう構成され、且つ位置合わせ3D測定データを決定するために第1の部分3D測定データ及び各ターゲット位置に基づき第2の部分3D測定データを位置合わせするよう構成され、第1の部分3D測定データは、測定対象物上に写真測量ターゲットが位置決めされたものを表し、第2の部分3D測定データは、測定対象物上に写真測量ターゲットが位置決めされていないものを表す測定装置が提供される。
第1のカメラと、測定対象物上の複数の部分測定領域を表す各部分3D測定データを提供するよう構成された3D測定デバイスとに接続されたコンピューティングデバイスで実行されると、上記方法を実行するよう構成されたプログラムコードを含むコンピュータプログラムも提供される。
新規方法及び装置は、3D測定プロセスを少なくとも第1及び第2の測定ランに細分する。第1の測定ランの前及び間に、写真測量ターゲットを測定対象物上に位置決めする。これにより、各部分3D測定データ及び各ターゲット位置を一致させることが有利である。ターゲット位置は、基準点のリスト又は基準点リスト(a list of reference points or reference point list)として提供され得る。すでに上述したように、ターゲット位置は、大型測定対象物について個々の対象物特定基準座標系を規定する。部分3D測定データは、ターゲット位置を用いて位置合わせされ合成されることが有利である。写真測量ターゲットを測定対象物上に位置決めしたまま第1の測定ランで部分3D測定データを決定するので、第1の測定ランの部分3D測定データを基準グリッドに又は基準点のリストに一致させることが容易になる。従来の方法及び装置とは対照的に、新規方法及び装置はここで終わらない。正確には、写真測量ターゲットを測定対象物から除去した後に第2の3D測定ランを実行する。したがって、第2の測定ランは、写真測量ターゲットを伴わない測定対象物を表す3D測定データを提供する。したがって、第2の測定ランは、写真測量ターゲットによる妨害も歪みもない3D測定データを提供する。結果として、第2の測定ランは、測定対象物のカバレッジを改善させる。
写真測量ターゲットが測定対象物上に位置決めされていない状態で第2の部分3D測定データが得られるにも関わらず、新規方法及び装置では、第1の測定ランからの測定結果を利用することにより第2の3D測定データを効率的に合成することができる。例えば、第1及び第2の3D測定データを一致させることにより、第2の部分測定データを位置合わせして合成するようにすることが可能である。
したがって、新規方法及び装置は、第1の測定ラン及び第2の測定ランからの部分3D測定データを合成するのが有利である。第1の測定ランからの3D測定データは、写真測量ターゲットの基準位置との関係により参照系全体を提供することができる。第2の測定ランからの3D測定データは、特に第1の測定ラン中に写真測量ターゲット位置決めされた場所の第1の3D測定データを補完することができる。
第2の部分3D測定データは「クリーンな」測定対象物上で決定されるので、新規方法及び装置は、写真測量ターゲットの計画的な所定の分布への依存がはるかに少ない。結果として、写真測量ターゲットは、従来技術のように測定対象物上により自在に位置決めされ得る。これにより、個々の測定対象物での測定をより迅速且つ容易に計画し実行することができる。特に、適当なターゲット位置を計画してそれらの計画的なターゲット位置に写真測量ターゲットを正確に置くことに多大な労力を費やす代わりに、部分3D測定ステップを2回実行する方がはるかに効率的であることが分かった。したがって、新規方法及び装置では、測定結果を悪化させることなく時間及び費用を節約することができる。これに対して、対象物全体の完全な3D測定データ(写真測量ターゲットを置く位置におけるデータを含む)を得ることができる。したがって、上記目的が達成される。
新規方法及び装置の好ましい具体的態様(refinement)によれば、第1の部分3D測定データを各ターゲット位置に一致させ、位置合わせ3D測定データを決定するために第2の部分3D測定データを第1の部分3D測定データと位置合わせし、位置合わせ3D測定データは、測定対象物の寸法及び/又は形状特徴の決定に用いられる。第1及び第2の部分3D測定データを位置合わせするステップの実行には、キャリアシステム(例えばロボット)の再現性が十分に正確であるとすれば第1及び第2の部分3D測定データの両方で全く同じ変換を用いてもよく、十分な幾何学的構造が利用可能である場合は反復最近接点(ICP)アルゴリズム等の表面マッチングを用いてもよく、表面マッチング及び画像間マッチングの組み合わせを用いてもよく、又はそれらの手法のいずれかの組み合わせを用いてもよい。
この具体的態様によれば、2つの別個の位置合わせ実行を実行する。第1の位置合わせ実行は、写真測量からのターゲット位置を用いて第1の部分3D測定データを位置合わせする。第2の位置合わせ実行は、位置合わせ済みの第1の部分3D測定データを用いて第2の部分3D測定データを位置合わせする。代替として、第2の部分3D測定データは、第1の部分3D測定データ及び写真測量ターゲットのターゲット位置の両方を複合ラン(combined run)で用いて合成され位置合わせされ得る。好ましい具体的態様の利点として、第1の部分3D測定データの合成及び位置合わせと第2の部分3D測定データの合成及び位置合わせとに既存のアルゴリズム及び手順を用いることができる。第2の位置合わせステップは、任意の利用可能なベストフィット手法を用いることが有利であり得る。したがって、好ましい具体的態様は、費用効果の高い方法で新規方法装置の効率的な実施を可能にする。
さらに別の具体的態様では、複数の写真測量ターゲットを測定対象物上に自在に位置決めする。
この具体的態様は、第2の3D測定ランを有効活用する。測定対象物上の写真測量ターゲットの位置決めについて特に指示は必要ない。写真測量ターゲットは、測定対象物の表面上にある程度無作為に位置決めすることができる。さらに、複数の写真測量ターゲットの位置決めは、測定対象物の同じタイプの試料(specimen)毎に異なり得る。この具体的態様は、ターゲット位置を事前に完璧に計画する多大な労力を回避し、したがって個々の測定対象物上に写真測量ターゲットを置くための出費を減らす。
さらに別の具体的態様では、3D測定デバイスは、低分解能測定モード及び高分解能測定モードを選択的に提供し、第1の3D測定ランは低分解能測定モードを用いて実行される。好ましくは、第2の測定ランは高分解能測定モードを用いて実行される。低分解能測定モードが、より時間がかかる高分解能測定モードと比べて高速測定モードであることも好ましい。
この具体的態様が特に有利なのは、縞投影測定デバイス又は任意の他のカメラベースの測定デバイス等の光学3D測定デバイスが用いられる場合である。この具体的態様は、第1の3D測定データを決定するステップを低分解能モードでより迅速且つ効率的に実行できるので、完全な3D測定を実行する時間をさらに短縮することができる。低分解能モードでは、生成される3D測定データが少なくなり、これによりデータ処理時間の短縮が容易になる。他方では、第2の測定ランが高分解能測定モードを用いて実行される場合、最終3D測定データが第2の測定ランに基づくので、高い測定精度及び分解能が維持される。
さらに別の具体的態様では、大型測定対象物の公称特徴を表すCADデータを提供し、CADデータに基づき3D測定デバイスを操作するための測定計画を決定する。
3D測定デバイスは大型測定対象物の部分測定データを決定するので、測定対象物の広域又は全域カバレッジには、測定対象物に対して種々の場所で3D測定デバイスを用いて通常は順に複数の測定ステップが必要である。いくつかの例示的な実施形態では、3D測定デバイスを産業用ロボットに配置することができ、測定計画は、測定対象物に対する3D測定デバイスの移動を規定する。他の例示的な実施形態では、3D測定対象物を固定フレームに配置することができ、測定対象物をフレームに対して移動させる。いずれにせよ、測定計画は、3D測定デバイスに対する測定対象物の移動パラメータを規定し得る。測定対象物及び3D測定デバイスの両方が可動であり、測定計画が各移動パラメータ及び測定位置を規定することも可能である。公称対象物特徴を表すCADデータの使用により、相対移動及び/又は測定時間の最小化に関して測定計画を効率的に策定することができる。測定対象物の部分測定領域の多重カバレッジを回避又は最小化できるのが有利である。これは、測定時間の短縮及び測定効率の向上にも役立つ。
さらに別の具体的態様では、予備3D測定ラン中に基準測定対象物で予備部分3D測定データを決定し、予備部分3D測定データをCADデータに一致させる。
この具体的態様は、測定計画の最適化に役立つと共に、第1及び第2の測定ランの効率的な自動実行を容易にするのに役立つ。
さらに別の具体的態様では、測定計画の決定のために基準測定対象物上に複数の写真測量ターゲットを位置決めする。
この具体的態様も、測定計画の最適化に役立ち、特に新規方法及び装置の段取り中の予備部分3D測定データの適切な位置合わせ及び合成を容易にする。
さらに別の具体的態様では、写真測量ターゲットを基準測定対象物上に位置決めせずに予備部分3D測定データを決定する。
写真測量ターゲットが測定計画の策定プロセスで用いられ得るとは言っても、この具体的態様によれば、写真測量ターゲットを基準測定対象物上に位置決めせずに予備部分3D測定データが決定される。この具体的態様は、予備部分3D測定データをCADデータに一致させるステップを容易にする。とはいえ、基準測定対象物上の写真測量ターゲットは、どのようにして複数の第1の画像をできる限り効率的に撮影するかを計画するのに用いることができるのが有利である。したがって、測定計画は、複数の第1の画像の撮影に第1のカメラをどのように用いるかをさらに含むのが有利である。
さらに別の具体的態様では、測定計画を第1の3D測定ラン及び第2の3D測定ランの両方に用いる。
この具体的態様によれば、3D測定デバイス及び測定対象物の相対移動に関する限り、測定計画は2回実行される。代替として、いくつかの他の例示的な実施形態では、第2測定ランは異なる測定計画に従って実行され得る。好ましい具体的態様は、新規方法及び装置の効率の向上に役立ち、第1及び第2の部分測定データの適切な一致を容易にする。
さらに別の具体的態様では、写真測量ターゲットは、細長い好ましくは可撓性の支持構造体と、支持構造体上に配置された複数の規定マーカとを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、支持構造体は、支持構造体を測定対象物に取り付けるための磁石及び/又は吸盤を含み得る。支持構造体は、測定対象物上に配置することができるコード、ベルト、ネット、又はマットを含むことができ、規定マーカがコード、ベルト、ネット、又はマットに取り付けられるか又は組み込まれる(embodied)。支持構造体は、繊維材料、織物、革、ゴム、又は他の可撓性材料から作られ得る。さらに他の例示的な実施形態では、支持構造体は、折り畳み式の棒、ストライプ、又は1つ又は複数の可変ジョイントで相互に可動に接続される他の剛性要素を含み得る。このような支持構造体上での写真測量ターゲットの使用は、当該支持構造体が通常は測定対象物の一部領域を覆い、そこを第1の測定ランで測定できないので、一見すると不利であるように思われる。しかしながら、第2の測定ランにより、支持構造体による測定対象物の大きな被覆が容易に克服される。したがって、このような支持構造体を用いて複数の写真測量ターゲットを測定対象物上に容易且つ迅速に置くことができるので、この具体的態様は新規方法及び装置を有効活用するものであり、その効率を高めさえする。支持構造体が可撓性であれば、これにより複数の規定マーカを車体のドアフレームの周囲等の測定対象物の縁の周囲に配置できるので特に好ましい。写真測量ターゲットが所定の永続的な関係で支持構造体上に配置されれば、これにより隣接ターゲット間の所定の関係の維持が容易になるのでさらに好ましい。この具体的態様は、例えば、車体又は相互に向き合わない種々の表面を有する他の複雑な測定対象物の内面及び外面の両方のフルカバレッジ測定を容易にする。
言うまでもなく、上述の特徴及び以下で説明する特徴は、各組み合わせだけでなく、本発明の範囲から逸脱することなく他の組み合わせで又は単独で用いることができる。
例示的な実施形態を図面に示し、以下の説明でより詳細に説明する。
新規測定装置の実施形態の簡易図を示す。 図1の測定装置に教示するステップを示す簡易フローチャートを示す。 新規方法の例示的な実施形態を示す簡易フローチャートを示す。
図1において、新規装置の例示的な実施形態を全体として参照符号10で示す。装置10は、種々の方向及び向きに可動であるアーム13を有するロボット12を備える。第1カメラ14及び3D測定センサ16が、アーム13の自由端に複合的に配置される。例示的な測定対象物を参照符号18で示す。例として、測定対象物は車体、特にホワイトボディである。しかしながら、さらに上記したように、新規方法及び装置は車体の個々の特徴の決定に適しているだけではない。正確には、新規方法及び装置は任意の大型測定対象物の3D特徴の決定に適している。
参照符号20で示すように、第1のカメラ14は、測定対象物18の大部分を示す第1の画像を撮影できるようにかなり広い視野を有する。特に、視野20は、測定対象物18の画像を撮影するよう構成され、これらの画像は、測定対象物18上に配置された複数の写真測量ターゲット22を含む。例として、写真測量ターゲットは、それらをカメラ画像内で相互に識別及び区別できるように1つ又は複数の個別の印又はマーカ23をそれぞれが含む。
いくつかの例示的な実施形態では、写真測量ターゲットは、1つ又は複数の外面(ファセット)上に適当なマーカを有する小さな立方体又は他の多面体である。ターゲット本体は、プラスチック又は発泡体から作ることができ、磁石及び/又は吸盤(簡単のためにここでは図示しない)を介して測定対象物に取り付けることができる。いくつかの好ましい例示的な実施形態では、複数の写真測量ターゲットが共通の支持構造体24上に配置される。支持構造体24は、複数のターゲット22の相互の相対位置及び向きが明確で固定されているようにこれらを接続し得る。例えば、支持構造体24は、適当なジョイントで可動に接続された剛性のバーを含み得る。他の例示的な実施形態では、支持構造体24は、革ベルト、繊維ベルト、可撓性のゴムストリップ等の可撓性要素を含み得る。さらに他の例示的な実施形態では、支持構造体24は、適当なターゲット22が取り付けられる繊維マット又はネットを含み得る。ターゲットは、支持構造体24に物理的に取り付けられてもよく、又は支持構造体の表面材料に印刷されてもよい。さらに他の例示的な実施形態では、複数のターゲット22が測定対象物18上に自由に配置され得る。冒頭で述べたプレゼンテーションスライドで提案されているように、適当な写真測量ターゲット22が測定対象物18に投影されることも可能である。
3D測定センサ16は、この例示的な実施形態では縞プロジェクタ26及びさらなるカメラ28を含む。1台のプロジェクタ、2台の3Dカメラ、及び1台の写真測量カメラを有する他の構成も可能である。当業者には既知のように、プロジェクタ26及びカメラ28は、合わせて光学3D縞投影測定センサを形成する。例として、3D測定センサ16は、独国ノイボイエルン所在のCarl Zeiss Optotechnik GmbHにより商標名Zeiss Cometとして販売されているような光学3D縞投影センサであり得る。しかしながら、新規方法及び装置は、この特定の種類の3D測定センサに限定されない。
図1から分かるように、カメラ28の視野30は、第1のカメラ14の視野20と比べてかなり狭い。したがって、3D測定センサ16は、通常は測定対象物18の部分領域のみの3D測定データの決定を可能にする。例として、参照符号32は、プロジェクタ26が測定対象物18上に生成した光パターンを示し、当該光パターンが部分測定領域を規定する。当業者には既知のように、光パターン32がカメラ28により撮影され、部分測定領域の3D座標が三角測量に基づき決定される。プロジェクタ26により生成された縞パターンのサイズとカメラ28の視野30とは、1つの測定ステップで3Dセンサ16が3D測定データを決定できる測定領域を制限する。
参照符号34は、コンピューティングデバイスを示し、これは種々の供給業者から市販されているような汎用パーソナルコンピュータであってもよく、又はカメラ14及び3Dセンサ16からの画像データを処理する専用コンピュータであってもよい。したがって、コンピューティングデバイス34は、カメラ14からの第1の画像及びカメラ28からのカメラ画像を受け取るために第1のカメラ14及び3D測定センサ16に接続される。コンピューティングデバイス34は、測定装置10の中央制御・評価ユニットとして動作するためにロボット12又はロボットコントローラ(簡単のためにここでは図示しない)にも接続され得る。
図2は、図1からの測定装置10の設定及び教示の方法ステップを示す簡易フローチャートを示す。ステップ40によれば、3D測定センサ16の適当な3D測定ポーズを決定する。各ポーズは、測定対象物18に対する測定センサ16の位置及び向きを規定する。測定対象物18の公称特徴を表すCADデータ42を適当な測定ポーズの決定に用いるのが有利である。大型測定対象物18の3D測定データの決定には、複数の適当な測定ポーズが通常は必要である。
ステップ44によれば、所望の測定領域全部がカバーされるような第1のカメラ18による測定対象物18の第1の画像の撮影を可能にするように、第1のカメラ14の複数のカメラポーズを決定する。CADデータ42がステップ44でも用いられ得るのが有利である。ステップ40及び44が任意の順序で順次に又は並行して実行され得ることを理解されたい。したがって、図2に示す一連のステップ40、44は限定的なものではない。
ステップ46によれば、ステップ40による3D測定ポーズの決定から得られる測定プログラムを測定対象物18の基準試料に対して実行する。ステップ48によれば、ステップ46で決定された3D測定データを任意の既知のベストフィットアルゴリズムを用いてCADデータに一致させる。したがって、ステップ48により、ステップ40で決定された測定ポーズが測定対象物18の任意の所望の領域の3D測定データを決定するために適当か否かを調べることができる。必要であれば、選択された測定ポーズの変更及び/又は測定ポーズの追加若しくは削除のためにステップ40を繰り返してもよい。最後に、ステップ48では、特に関心のある測定対象物18の領域毎の3D測定データを決定させる3D測定プログラムを得ることが意図される。
ステップ50によれば、続いて写真測量ターゲット22を測定対象物18の基準試料上に位置決めする。好ましい実施形態では、ターゲット22は、ターゲット22の位置及び向きに関して特に指示なく基準試料に自在に位置決めされる。ステップ52によれば、測定対象物18の基準試料の複数の第1の画像を撮影するために写真測量プログラムを実行する。写真測量の経験のある当業者には既知のように、撮影画像に基づき、写真測量プログラムは複数の写真測量ターゲット22の各ターゲット位置を決定する。各ターゲット位置から、測定対象物18(の試料)上の基準点のリストが得られる。したがって、基準点リストは、測定される測定対象物18を表す基準座標系又は参照系を規定する。必要に応じて、第1のカメラポーズの最適化及び/又は適当なカメラポーズの追加若しくは削除のためにステップ44を繰り返してもよい。この場合も、一連のステップ40〜52が図2に示す一連のステップに限定されないことを理解されたい。ステップ44、50、及び52を順次に実行する必要があるが、3Dセンサ16を用いた3D測定データの決定及びCADデータへの上記3D測定データの一致は、ステップ52による基準点リストの決定前又は後に実行され得る。
ステップ54によれば、3Dセンサ16を用いて決定された3D測定データを、ステップ52からの基準点リストを用いて位置合わせして合成する。換言すれば、複数の基準点を用いて部分3D測定データを位置合わせして合成し、基準点リストからの各基準点は各ターゲット位置を表す。
ステップ56によれば、既存の基準点リストが所望の3D測定データ全てを位置合わせして合成するのに十分且つ適当であるか否かを調べる。必要に応じて、追加のターゲットを測定対象物18(の試料)上に置くことができ、ステップ52及び54を繰り返すことができる。ステップ46で決定された3D測定データの適当な位置合わせ及び合成が達成されたら、ティーチイン・プログラミングプロセスを終了することができ、ステップ58に従ってターゲットを試料測定対象物から除去することができる。
図2から分かるように、ティーチイン・プログラミングプロセス中の3D測定データの決定は、写真測量ターゲット22を測定対象物18の試料上に位置決めせずに行うことが好ましい。しかしながら、概して、写真測量ターゲットを測定対象物18の試料上に位置決めしたまま3D測定データを決定することが可能であり、ターゲット位置を表す3Dデータは、ステップ54で用いることができる。
図3は、新規方法の例示的な実施形態を示す簡易フローチャートを示す。ステップ60によれば、写真測量ターゲット22を測定しようとする個々の測定対象物18上に位置決めする。ステップ62によれば、図2に従って決定され得るような写真測量プログラムを実行する。当業者には理解されるように、第1のカメラ14を用いて複数の第1の画像を撮影し、測定対象物18上に位置決めされた写真測量ターゲット22のターゲット位置をそれにより決定する。ステップ62の結果として、複数のターゲット22の各ターゲット位置を表す基準点リストが提供される。
ステップ64によれば、3D測定センサ16を用いて3D測定プログラムを実行する。当業者には理解されるように、縞プロジェクタ26及びカメラ28を用いて、第1の3D測定データが測定対象物18上の複数の部分測定領域について決定され得る。上述のように、他の3D測定センサ、例えば、触覚3D測定、レーザベース3D測定、又はRadar若しくはLidarのように電磁波及び/又はSonarのように音波を含む任意の他の3D測定を、ここでは用いることができる。
ステップ66によれば、第1の部分3D測定データを位置合わせして合成するために、ステップ64からの第1の3D測定データをステップ62からの基準点リストに一致させる。好ましい例示的な実施形態では、データ処理負荷を減らすために、3D測定センサ16はステップ64において低分解能モードで動作し得る。
ステップ68によれば、写真測量ターゲット22を測定対象物18から除去する。ステップ70によれば、測定プログラムを再度実行し、第1の3D測定ラン64で測定済みの測定対象物18の同じ部分領域について第2の部分3D測定データを決定する。特にいずれの写真測量ターゲットも関連する測定点を遮蔽(occluded)していない場合、第2の3D測定ランで選択された位置のみを再走査することが可能であり、可能であるとすれば好ましい。したがって、この測定ポーズに立ち返る必要はない。
ステップ72によれば、任意の適当なベストフィットアルゴリズムを用いて且つ/又は移動体のメカニクス(mover mechanics)の再現性が十分であるとして同じ変換を用いて、ステップ64からの第1の部分3D測定データ及びステップ70からの第2の部分3D測定データを位置合わせする。ステップ72の結果として、測定対象物18の全測定領域を表す位置合わせされて合成された3D測定データが得られる。第2の部分3D測定データは、第1の部分3D測定データと入れ替わってもよく、又は第1の測定ランにおいて写真測量ターゲットが遮蔽した測定点が第2の測定ランからの各データで置き換えられるように第1の部分3D測定データと合成されてもよい。
ステップ74によれば、測定対象物18の寸法及び/又は形状特徴を位置合わせされて合成された3D測定データに基づき決定する。例えば、ボアの直径等の測定対象物18の選択特徴部の寸法、選択特徴部の位置、2つ以上の選択特徴部の相互間距離、及び/又は選択領域の物体形状等を、位置合わせされて合成された3D測定データを用いて決定することができる。

Claims (12)

  1. 測定容積を規定する3D測定デバイス(16)を用いて測定対象物(18)の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する方法であって、前記測定対象物(18)は前記測定容積よりも大きく、該方法は、
    前記測定対象物(18)上に複数の写真測量ターゲット(22)を位置決めするするステップと、
    前記複数の写真測量ターゲット(22)を前記測定対象物(18)上に位置決めしたまま前記測定対象物(18)の複数の第1の画像を撮影するステップと、
    前記複数の第1の画像に基づき前記複数の写真測量ターゲット(22)の各ターゲット位置を決定するステップと、
    前記測定対象物(18)上の複数の部分測定領域を規定するステップと、
    前記3D測定デバイス(16)を用いて前記複数の部分測定領域を表す各部分3D測定データを決定するステップと、
    前記測定対象物(18)の位置合わせ3D測定データを決定するために前記各部分3D測定データ及び前記各ターゲット位置を一致させるステップと、
    前記位置合わせ3D測定データに基づき前記寸法特徴及び前記形状特徴の少なくとも一方を決定するステップと
    を含む方法において、
    前記各部分3D測定データを決定するステップは、前記複数の部分測定領域を表す第1の部分3D測定データを決定する第1の3D測定ラン(64)を含み、且つ前記複数の部分測定領域を表す第2の部分3D測定データを決定する第2の3D測定ラン(70)をさらに含み、前記複数の写真測量ターゲットを前記測定対象物(18)上に位置決めしたまま前記第1の3D測定ラン(64)を実行し、前記複数の写真測量ターゲットを測定対象物(18)から除去した後に前記第2の3D測定ラン(70)を実行し、前記大型測定対象物(18)の前記位置合わせ3D測定データを決定するために前記第1の部分3D測定データ及び前記各ターゲット位置に基づき前記第2の部分3D測定データを位置合わせすることを特徴とする方法。
  2. 請求項1に記載の方法において、前記第1の部分3D測定データを前記各ターゲット位置に一致させ、前記位置合わせ3D測定データを決定するために前記第2の部分3D測定データを前記第1の部分3D測定データと位置合わせする方法。
  3. 請求項1又は2に記載の方法において、前記複数の写真測量ターゲット(22)を前記測定対象物(18)上に自在に位置決めする方法。
  4. 請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法において、前記3D測定デバイス(16)は、低分解能測定モード及び高分解能測定モードを選択的に提供し、前記第1の3D測定ランは、前記低分解能測定モードを用いて実行される方法。
  5. 請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法において、前記測定対象物(18)の公称特徴を表すCADデータ(42)を提供するステップをさらに含み、且つ前記CADデータ(42)に基づき前記3D測定デバイスを操作するための測定計画を決定するステップを含む方法。
  6. 請求項5に記載の方法において、予備3D測定ラン中に基準測定対象物で予備部分3D測定データを決定するステップ(46)をさらに含み、且つ前記予備部分3D測定データを前記CADデータに一致させるステップ(48)を含む方法。
  7. 請求項6に記載の方法において、前記測定計画の決定のために前記基準測定対象物(18)上に前記複数の写真測量ターゲット(22)を位置決めするステップをさらに含む方法。
  8. 請求項6又は7に記載の方法において、前記写真測量ターゲット(22)を前記基準測定対象物上に位置決めせずに前記予備部分3D測定データを決定する方法。
  9. 請求項5〜8のいずれか1項に記載の方法において、前記測定計画を前記第1の3D測定ラン(64)及び前記第2の3D測定ラン(70)の両方に用いる方法。
  10. 請求項1〜9のいずれか1項に記載の方法において、前記写真測量ターゲット(22)は、細長い支持構造体(24)と該細長い支持構造体(24)上に配置された複数の規定マーカ(23)とを含む方法。
  11. 測定対象物(18)の寸法特徴及び形状特徴の少なくとも一方を決定する測定装置であって、
    前記測定対象物(18)上に位置決めされるよう構成された複数の写真測量ターゲット(22)と、
    前記複数の写真測量ターゲット(22)を前記測定対象物(18)上に位置決めしたまま該測定対象物(18)の複数の第1の画像を撮影する第1のカメラ(14)と、
    測定容積を規定し、且つ該測定容積よりも大きな前記測定対象物(18)上の複数の部分測定領域(32)を表す各部分3D測定データを決定するよう構成された3D測定デバイス(16)と、
    前記複数の第1の画像に基づき前記複数の写真測量ターゲット(22)の各ターゲット位置を決定するよう構成され、前記測定対象物の位置合わせ3D測定データを決定するために前記各部分3D測定データ及び前記各ターゲット位置を一致させるよう構成され、且つ前記位置合わせ3D測定データに基づき前記寸法特徴及び前記形状特徴の少なくとも一方を決定するよう構成された処理ユニット(36)と
    を備えた測定装置において、前記処理ユニット(36)は、第1の3D測定ラン(64)中に第1の部分3D測定データを決定するよう構成され、第2の3D測定ラン(70)中に第2の部分3D測定データを決定するよう構成され、且つ前記位置合わせ3D測定データを決定するために前記第1の部分3D測定データ及び前記各ターゲット位置に基づき前記第2の部分3D測定データを位置合わせするよう構成され、前記第1の部分3D測定データは、前記測定対象物(18)上に前記写真測量ターゲット(22)が位置決めされたものを表し、前記第2の部分3D測定データは、前記測定対象物(18)上に前記写真測量ターゲット(22)が位置決めされていないものを表すことを特徴とする測定装置。
  12. 複数の写真測量ターゲット(22)を測定対象物(18)上に位置決めしたまま該測定対象物(18)の複数の第1の画像を撮影するよう構成された第1のカメラ(14)に接続され、且つ前記測定対象物(18)上の複数の部分測定領域を表す各部分3D測定データを提供するよう構成された3D測定デバイス(16)に接続されたコンピューティングデバイス(36)で実行されると、請求項1〜10のいずれか1項に記載の方法を実行するよう構成されたプログラムコードを含むコンピュータプログラム。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002267444A (ja) * 2001-03-09 2002-09-18 Nishimatsu Constr Co Ltd トンネル坑内の形状測定方法
JP2014112056A (ja) * 2012-12-05 2014-06-19 Denso It Laboratory Inc 被写体形状の3次元計測方法およびシステム

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003533685A (ja) 2000-05-16 2003-11-11 シュタインビフラー オプトテヒニク ゲーエムベーハー 物体の3次元形状測定方法及び装置
DE10350861A1 (de) 2003-10-31 2005-06-02 Steinbichler Optotechnik Gmbh Verfahren zur Kalibrierung eines 3D-Meßgerätes
US20070091174A1 (en) * 2005-09-30 2007-04-26 Topcon Corporation Projection device for three-dimensional measurement, and three-dimensional measurement system
DE102009032262A1 (de) 2009-07-08 2011-01-13 Steinbichler Optotechnik Gmbh Verfahren zur Bestimmung der 3D-Koordinaten eines Objekts
DE102009032771B4 (de) 2009-07-10 2017-06-29 Gom Gmbh Messeinrichtung und Verfahren zum dreidimensionalen optischen Vermessen von Objekten
DE102011011360A1 (de) 2011-02-16 2012-08-16 Steinbichler Optotechnik Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung der 3-D-Koordinaten eines Objekts und zum Kalibrieren eines Industrieroboters
DE102011114674C5 (de) 2011-09-30 2020-05-28 Steinbichler Optotechnik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der 3D-Koordinaten eines Objekts
DE102014106641A1 (de) 2014-05-12 2015-11-12 GOM, Gesellschaft für optische Meßtechnik mit beschränkter Haftung Verfahren und Vorrichtung zum automatisierten dreidimensionalen optischen Vermessen von Objekten insbesondere mit schwer zugänglichen Bereichen

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002267444A (ja) * 2001-03-09 2002-09-18 Nishimatsu Constr Co Ltd トンネル坑内の形状測定方法
JP2014112056A (ja) * 2012-12-05 2014-06-19 Denso It Laboratory Inc 被写体形状の3次元計測方法およびシステム

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