JP2022028196A - 情報処理装置、システム、検出方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】使用者の負荷を軽減し、正確に検出条件の設定が可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、特定の面における複数の着目領域に関する第１の配置情報と、特定の面の少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する第１取得部１０１と、対象物体の属する面の少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する第２取得部１０２と、第１の配置情報と第１の面情報と第２の面情報とに基づいて、対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報を求める演算部１０３と、演算部１０３によって求められた第２の配置情報を用いて、対象物体の属する面における対象物体を検出する検出部１０４と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、対象物体の検出を行うための情報処理装置等に関する。

生産現場において部品供給用途などで用いられるマシンビジョンは、対象物体の検出を行う検出装置の一種である。このような検出装置において、検出を行う対象となる領域を規定する処理が一般的に行われている。
例えば特許文献１においては、物体の認識を行う際に規定サイズのウィンドウを設定し、ウィンドウ内の画像を認識用部分画像として抽出する処理が記載されている。さらに、このウィンドウを入力画像左上隅の位置から右下隅の位置までラスタスキャン順に移動させることで、入力画像に対し検出を行う対象となる領域を規定する手法が記載されている。

上記の例に留まらず、検出を行う際に対象となる領域を規定するという処理は生産現場以外の用途の検出装置でも広く行われる。
例えば、特許文献２に記載の検出装置においては、対象にドットパターンを投影して撮像を行い、基準ドットパターンに対するドット位置変化量を評価することで距離計測を行い、その結果を基に物体検出を行う。その際に、ドット位置変化量の評価対象となるセグメント領域を規定し、距離値の変化量を基にセグメント領域のサイズを設定することで、演算処理量を軽減している。

特開２０１６－２０６９０９号公報 特許第５２１４０６２号公報

検出装置のユースケースとして、ある程度の規則性を持って配列されている状態で配置された複数の対象物体を検出するケースが挙げられる。例えば、マシンビジョン装置においては、設置面に対して部品が特定の順序で配列され、その配列が高さ方向に複数段に渡り繰り返される所謂段積みと呼ばれる荷姿に積載された部品を検出することがある。

このような場合、部品の位置および姿勢にはある程度の不定性があるものの、各部品が存在する実空間上の領域は一定の範囲内に限定される。更にマシンビジョンと段積みされた部品の相対関係がほぼ不変の場合は、マシンビジョンで取得される画像における部品の存在領域も再現性を持つこととなる。よって、上述の特許文献２のように、対象が画像上のどこに存在するかわからないという前提を基に、動的な領域設定を行わなくとも、使用者が予め画像上の領域を指定することなどで設定が可能である。この場合、領域を決定するために過剰な計算処理を行うことなく、かつ正確に検出対象となる領域を取得することできるという利点がある。

しかし、例えば段積みされた部品の最下段の画像に対し、部品の存在領域を指定したとしても、上の段の部品ではその領域が適切とは限らない。これは、撮像装置からの距離により対象物体の画像上の大きさは異なるというパース効果によるものであり、ある段で検出領域を設定しても、他の段では部品の一部あるいは全部がその領域からはみ出ることがある。当然ながら、このような正確性を欠いた領域設定は検出に好適ではなく、検出の失敗が発生しうる。

このような状況を回避するために、特定の段の部品だけではなく、段積みされた全ての段の全部品に対し、画像上の検出領域を指定することが考えられる。しかし、一般に段積みされた部品の総数は膨大であり、その全てに対し領域を指定する作業は使用者にとって大きな負担となる。
本発明は、使用者の負荷を軽減し、正確に検出条件の設定が可能とすることを目的とする。

対象物体を検出する情報処理装置であって、
特定の面における複数の着目領域に関する第１の配置情報と、前記特定の面の少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する第１取得部と、
前記対象物体の属する面の少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する第２取得部と、
前記第１の配置情報と前記第１の面情報と前記第２の面情報とに基づいて、前記対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報を求める演算部と、
前記演算部によって求められた前記第２の配置情報を用いて、前記対象物体の属する面における前記対象物体を検出する検出部と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、使用者の負荷を軽減し、正確に検出条件の設定が可能となる。

実施例１に係る検出装置の全体構成例を示す図である。 実施例１に係る対象物体の設置例を示す図である。 実施例１に係る第１取得部の取得情報例を示す図である。 実施例１に係る高さ方向ピッチの設定例を示す図である。 実施例１に係る検出処理例を示す図である。 実施例１に係る処理フローを示すフローチャートである。 図６のフローの続きを示すフローチャートである。 実施例２に係る検出装置の全体構成例を示す図である。 実施例２に係る第１取得部の取得情報例を示す図である。 実施例２に係る検出処理例を示す図である。 実施例２に係る処理フローを示すフローチャートである。 実施例４に係る第１取得部の取得情報例を示す図である。 実施例４に係る検出処理例を示す図である。 実施例４に係る処理フローを示すフローチャートである。

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

（情報処理装置）
図１は実施例１に係る検出装置の全体構成例を示す図である。
第１取得部１０１は、特定の面における複数の着目領域に関する第１の配置情報と、前記特定の面の少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する。ここで、着目領域は着目点を含む。
第２取得部１０２は、対象物体の属する面の少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する。

演算部１０３は、第１取得部１０１により取得された第１の配置情報と第１の面情報と、第２取得部１０２により取得された第２の面情報と基づいて、前記対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報を演算することによって求める。
検出部１０４は、演算部１０３で演算することによって求められた、第２の配置情報（対象物体の属する面における着目領域の配置情報）を用いて、対象物体の属する面における対象物体１２０を検出する。
なお、演算部１０３にはコンピュータとしてのＣＰＵが内蔵されており、メモリに記憶されたコンピュータプログラムに基づき装置全体の各種動作を実行させる制御手段として機能する。

以下に、図１に基づいて実施例１の情報処理装置１００について説明する。
本実施例において、情報処理装置１００は、撮像部１１０に接続されており、撮像部１１０により対象物体１２０を撮影した画像から、対象物体１２０の検出を行うものとする。

対象物体１２０は実空間上で、ある種の配列規則性を持って、複数段にわたり積み重ねられた状態で設置されているものとする。
図２は実施例１に係る対象物体の設置例を示す図であり、図２（Ａ）～図２（Ｃ）に、対象物体１２０に関する設置例を示す。図２（Ａ）～図２（Ｃ）において、上段に示す図は設置された対象物体１２０を上から見た際の配置状態を示し、下段に示す図は設置された対象物体１２０を横から見た際の配置状態を示す。

図２（Ａ）において、対象物体１２０は収納容器１２１に収納されており、仕切り１２２により高さ方向に３段に区切られている。なお、図２（Ａ）において仕切り１２２は対象物の上側に接しているものとする。また、各段において対象物体１２０は縦方向に３個、横方向に５個、計１５個がおおよそ整列された状態で置かれている。
図２（Ｂ）において、直方体状の対象物体１２０は収納容器に収納されていない。また、高さ方向に仕切りなどで区切られておらず、対象物体１２０は上下段の対象物体１２０に接した状態で３段に積載されている。また、各段において対象物体１２０は縦方向に３個、横方向に４個、計１２個がおおよそ整列された状態で置かれている。

図２（Ｃ）において、対象物体１２０は図２（Ａ）と同様に収納容器１２１に収納されている。対象物体１２０は例えば物体内部に空洞があるお椀のような形状になっているとする。このような形状の物体を重ねた場合、ある対象物体１２０とその上下の対象物体１２０には重なりが発生し、高さ方向に分離されず重複する空間が生まれることとなる。図２（Ｃ）ではこのような重なりが存在しつつ３段積み重なった状態を示している。また、各段の配置は図２（Ａ）や図２（Ｂ）のように縦ｍ個、横ｎ個のような格子状配置ではなく、不規則な配列になっている。

本実施例の情報処理装置はこれらの全ての設置状態に対応できるように構成されている。すなわち対象物体１２０は収納容器１２１のようなものに収納されていてもされていなくてもいい。また、各々の段は仕切り１２２などにより完全に分断されていてもいい。仕切り１２２などがない場合においても、対象物体１２０同士が高さ方向に重複せず重なっていてもいいし、対象物体１２０の形状などによっては高さ方向に重複して重なっていても良い。

各々の段における対象物体１２０の配列に関しても任意であり、縦方向にｍ個、横方向にｎ個というように格子状に整列して配列されていてもいいし、そのような規則性を有することなく配列されていてもよい。すなわち、対象物体１２０は、ある段における２次元配列が他の段でも維持された状態で設置されていればよい。

また、実際には、設置された対象物体１２０は設置位置に不定性を持つ。例えば、上述のように同じ段で縦ｍ個、横ｎ個の格子状におよそ整列されている想定であっても、設置の不定性により想定される位置からずれることは当然ある。また、図２（Ｃ）のような高さ方向に重複が存在する積み方を行った際に、高さ方向に真っ直ぐ積み重ならず、やや傾いて重なり、ある段における対象物体１２０の設置面からの高さが想定とは異なることがある。

本実施例は、これらの縦横方向あるいは高さ方向の位置不定性がある場合でも、ある程度の範囲内であれば適用可能であり、必ずしも対象物体１２０が完全に特定位置に存在する場合にのみ適用されるものではない。
なお、対象物体１２０、収納容器１２１、仕切り１２２の素材や形状も、多様な形態が考えられる。対象物体１２０は金属や樹脂などどのような素材でもよく、形状も直方体や円柱のような単純形状から微細な構造を有する複雑形状でもよい。

収納容器１２１、仕切り１２２の素材も任意であり、収納容器１２１の設置面や仕切り１２２の表面は完全な平面である必要もなく、凹凸が存在してもよい。本実施例は、これらの物質が実空間上で特定の配置状況となっていて、対象物体１２０が存在すると思われる領域がある程度の規則性を有していて、設定可能なものであれば適用可能である。よって、図２（Ａ）～（Ｂ）に例示されるような荷姿を形成できるものであれば、対象物体１２０、収納容器１２１、仕切り１２２の素材や形状や有無は任意である。

撮像部１１０は上記のように設置された対象物体１２０の撮像を行うためのものである。撮像部１１０は例えば、不図示のパターン生成部と投影光学系及び撮像光学系と撮像素子等を含む。パターン生成部は、投影光学系が投影するパターン光を生成する。パターン光としては、例えば、明線で形成された明部と、暗線で形成された暗部とが交互に配置された周期的なラインパターン（ストライプパターン）等を用いうる。

対象物体１２０にパターン光を投影し、そこから反射されたパターン光を、撮像光学系を介して撮像素子で受光することにより画像を取得する。撮像素子はＣＭＯＳやＣＣＤなどを用いる。本実施例では撮像素子はモノクロの撮像素子とする。なお、パターンの生成は所望のタイミングで行う事が可能であり、パターン照射した画像もパターンを照射していない画像も撮影する事が出来る。
情報処理装置１００は撮像部１１０により取得した画像から対象物体１２０を検出することを目的とした装置である。その検出のための構成や方法を以下に説明する。

第１取得部１０１は、特定の面に対する複数の着目領域に関する第１の配置情報を取得する。本実施例において、特定の面は最も下の段に存在する対象物体１２０の接する設置面であり、複数の着目領域の第１の配置情報は画像上の座標情報を含む。

上記座標情報の取得方法の一例を示す。対象物体１２０は図２（Ａ）に示すような状態、すなわち対象物体１２０が収納容器１２１に収納され、各段で縦方向に３個、横方向に５個にほぼ整列して整列され、それが高さ方向に仕切り１２２を介して積み重ねられている状態を想定する。
また、図３は実施例１に係る第１取得部の取得情報例を示す図である。まず、使用者は図３（Ａ）に示す通り、収納容器１２１の最下段のみに対象物体１２０を並べた状態で撮像部１１０により画像を取得する。

この撮影を行う際には、対象物体１２０にパターン光を照射せず撮影することが望ましい。撮影された画像を図３（Ｂ）に示す。撮影された画像には所謂キーストーン効果により台形状の歪みが発生している。よって画像上で収納容器１２１としての例えば矩形のパレットの淵の形状は台形のような形状となり、実空間上で縦ｍ個、横ｎ個の矩形格子状に配列された対象物体１２０も画像上で台形状に配列された状態となる。

本実施例において、画像は情報処理装置１００に内蔵あるいは接続された不図示の表示部などに表示され、情報処理装置１００の使用者は図３（Ｂ）の画像を視覚的に確認することが出来るものとする。また、使用者は同じく情報処理装置１００に接続された不図示のマウスなどの操作部を操作して、表示部に表示された画像情報に対して操作を行えるものとする。使用者は図３（Ｂ）の画像に存在する１５個の対象物体１２０を例えばマウス操作により囲み、１５か所の画像上の領域１３０を指定することで、複数の領域に関する第１の配置情報を取得し保存（登録）することができる。

次に、第１取得部１０１は、前記の特定の面に対し、少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する。前述の通り、本実施例において、特定の面は最も下の段に存在する対象物体１２０の接する設置面、すなわち収納容器１２１の底面である。従って、特定の面の高さに関する情報は図３（Ａ）に示す通り、撮像部１１０の底面（または結像面）から収納容器１２１の底面までの距離１２３とする。

この距離１２３に関する情報は、例えば、収納容器１２１のみを設置した状態や、図３（Ａ）に示すように対象物体１２０を収納容器１２１の最下面だけに設置した状態などにおいて、パターン光を照射して撮影を行うことで取得する。即ち、画像内に存在する収納容器１２１の底面の画像情報を処理する事で、収納容器１２１の底面までの距離情報（即ち底面の高さ情報）として取得することが可能である。

上記の第１取得部１０１における第１の配置情報もしくは高さ情報の取得方法は、図２（Ａ）の設置例に関して示したが、これらは図２（Ｂ）、図２（Ｃ）の対象物体１２０の設置例にも有効なものである。いずれの例も最下段のみに対象物体１２０を並べた状態で画像を取得し、マウス操作により領域を指定（登録）することで第１の配置情報の取得が可能である。

また、図２（Ｃ）の場合の設置面の高さに関しては、図２（Ａ）と同様に、撮像部１１０に対する収納容器１２１の底面の距離を上述の方法で取得すればよい。収納容器１２１の存在しない図２（Ｂ）に関しては、撮像部１１０に対する最下段の対象物体１２０を設置した状態で地面（設置面）までの距離を取得すればよい。距離の取得方法は位相差検出方式やコントラスト検出方式を用いても良い。

例えばコントラスト検出方式を用いて設置面等までの距離を取得する場合には、例えば表示部に表示される画像の中のユーザが指定した枠内の画像のコントラストが最大となるときの撮像部のフォーカスレンズの位置情報に基づき距離を取得することができる。即ち、第１の面情報および第２の面情報のうち少なくとも一つを表示部に表示される情報を用いて取得することが可能である。

第２取得部１０２は、２段目以降の対象物体の属する面に関し、少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する。
以下では、対象物体の属する面は対象物体１２０が存在する特定の段における設置面であるものとする。また、面の高さに関する情報は撮像部１１０の底面（または結像面）からこの２段目以降の面までの距離１２４（図４）であるものとする。ここで距離１２４は前記特定の段における設置面の高さ情報に対応している。

図４は実施例１に係る高さ方向ピッチの設定例を示す図であり、図４に基づき、距離１２４の取得方法を説明する。距離１２４は例えば、第１取得部１０１で取得した距離１２３の情報に加え、使用者が積み荷姿に応じて対象物体１２０の高さ方向ピッチ１２５を入力することで取得することができる。図４（Ａ）～図４（Ｃ）に、図２（Ａ）～図２（Ｃ）のそれぞれの設置例に関し、高さ方向ピッチ１２５がどのような距離で定義されるかを示す。

図４（Ａ）～（Ｃ）は、図２（Ａ）～（Ｃ）の下段に示した図と同様に、対象物体１２０を横から見た際の配置状態を示している。図４（Ａ）において、高さ方向ピッチ１２５は、この設置例の置き方で設置した際の対象物体１２０の高さと仕切り１２２の厚さを加算した距離で定義される。なお、図４（Ａ）において仕切り１２２は対象物の上側に接しているものとする。図４（Ｂ）では、高さ方向ピッチ１２５は、この設置例の置き方で積み重ねた場合には、対象物体１２０の高さで定義される。図４（Ｃ）では、高さ方向ピッチ１２５は、例えば対象物体１２０の底面同士の距離で定義される。

これら高さ方向ピッチ１２５の情報は、例えば実際に設置した積み荷姿に対して、使用者が定規やメジャーなどを用いて測定を行うことで取得可能で、不図示のキーボードなどを操作することで第２取得部１０２に入力することが出来る。勿論、図４に示されるような側面からの画像を取得し、画像認識によって高さ方向のピッチを取得しても良い。

距離１２４は第１取得部１０１で取得した距離１２３と、高さ方向ピッチ１２５に基づき演算で取得することが出来る。例えば、対象物体１２０が下から３段目に存在するとする。その３段目において、対象物体１２０の底面高さで形成される面の距離１２４は、距離１２３から高さ方向ピッチ１２５に３－１＝２を積算した値を引いた値となる。
即ち、以下の式１で表される
距離１２４＝距離１２３－高さ方向ピッチ１２５×（３－１） （式１）

演算部１０３は、第１取得部１０１により取得された領域（各対象物体の領域）の第１の配置情報および高さ情報としての距離１２３と、第２取得部１０２により取得された高さ情報としての距離１２４とに基づいて演算を行う。そして、対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報の演算を行う。
前述の通り、本実施例における第２の配置情報は、画像上の１５個の領域に関する座標情報である。

この画像上の座標情報は、撮像部１１０の焦点距離や主点位置（結像面と光軸の交点位置）など、撮像部１１０に関するパラメータを用いて射影変換を行うことで、実空間上の特定の高さにおけるＸ－Ｙ座標情報に変換することが出来る。ここでは、第１の面情報における距離１２３におけるＸ－Ｙ座標情報を最初に計算する。その結果として実空間上の距離１２３における１５個のＸ－Ｙ座標で特定された領域が算出されるが、この１５個の領域は最下段に存在する各対象物体１２０にそれぞれ対応していることになる。

本実施例の設置例においては、ある段における対象物体１２０の２次元的な配列が相対的に他の段でも維持されている想定なので、この１５個の領域の相対的な配列は段が変化しても不変である。よって、第２の面情報を取得した距離１２４においても、１５個の対象物体１２０はこの１５個の領域にそれぞれ包含されると考えられる。次に、この１５個の領域が距離１２４にあるものと想定し、それらが撮像部１１０により撮影された際に、どのような画像上の座標になるかを算出する。具体的には、上記の実空間上の距離１２４に存在する１５個の領域の座標情報を、撮像部１１０の座標系における実空間の座標情報に座標変換する。

その後、撮像部１１０の焦点距離や主点位置など、撮像部１１０に関するパラメータを用い、前記実空間上の座標から画像上の画素位置を算出することで、前述の処理とは逆に実空間から画像への射影変換を行う。この結果、距離１２４に配列されている１５個の対象物体１２０を撮像部１１０により撮像した際に、それぞれどのような画像領域に存在するかを算出することが出来る。また、この演算により算出される個々の領域は矩形ではないが、画像上の領域を切り出して検出する際には矩形領域を規定することが多い。本実施例では上記で算出された１５個の対象物体１２０の外接矩形領域を１５個の領域として算出することとする。

検出部１０４は、演算部１０３で演算された１５個の領域を用いて、撮像部１１０により撮影した画像から、対象物体１２０を検出する。
図５は実施例１に係る検出処理例を示す図であり、ここでは、図５（Ａ）に示す通り、３段目に存在する対象物体１２０を検出するものとする。図５（Ａ）の状態に対し撮像部１１０で撮影した画像を図５（Ｂ）に示す。図５（Ｂ）においては、撮影された画像に対し、演算部１０３で算出された１５個の領域１３１を重畳表示している。領域１３１は３段目に存在する対象物体１２０を外接矩形領域として包含しており、検出領域として適切な設定がされていることがわかる。

本実施例では、撮影画像において、この検出領域内の情報を処理することにより対象物体１２０の検出を行う。例えば、撮像部１１０によりパターンを投影して対象物体１２０を撮影したパターン画像と、パターンを投影せず取得した濃淡画像を取得する。それらの２つの画像から領域１３１に該当する領域だけをそれぞれ切りだし、その領域内の画像部を処理することにより、距離情報とエッジ情報を検出する。対象物体１２０の形状情報とこれらの情報を用いることで、対象物体１２０の検出が可能である。以上の検出処理により、対象物体１２０が存在すると想定される領域において検出処理を行うことが可能であり、処理の効率化と検出の正確性の向上が達成される。

本実施例において、演算部１０３における領域演算は最下段における複数の対象物体１２０の相対的な配置が上の段でも維持されることを想定して行われている。上述の通り、対象物体１２０は縦横方向あるいは高さ方向にある程度の位置不定性を有する。その量によっては、図５（Ｂ）のように画像上の各対象物体１２０が各領域１３１に完全に包含されないことがある。例えば、領域１３１から対象物体１２０の一部が外れる場合や、ある所定の１つの対象物体１２０を包含するための領域１３１の中に、隣接する対象物体１２０が入り込む場合がある。その場合でも、その外れ具合や入り込み具合がある程度の許容範囲以下であれば、所定の領域１３１内に対象物体１２０が存在すると判断することができる。

本実施例における処理フローを図６及び図７に示す。なお、これらの処理フローは図２（Ａ）に示すような状態で配置された対象物体を処理するためのフローである。
図６は実施例１に係る処理フローを示すフローチャートであり、図７は図６の続きを示すフローチャートである。
図６のステップＳ１０１において、予め最下層に対象物体を配置し画像を撮像する。ステップＳ１０２において、図２（Ａ）のように１つの段に１５個の対象物体１２０を配置する場合には、１５個の領域をユーザがマウス等を使って設定する。

なお、この領域指定を１５個の対象物体の画像を画像認識することで行っても良い。次にステップＳ１０３で最下層の面の高さ（撮像装置からの距離）を測定する。ステップＳ１０４でユーザが高さ方向のピッチを入力する。なお、この入力を前述したように画像認識で取得し入力するようにしても良い。

ステップＳ１０５で２段目以降の各段の高さ情報を演算し、ステップＳ１０６で２段目以降の各段における１５個の領域の位置を演算し、保存する。
以上の設定動作によって予め各段における領域の位置を設定することができる。
次に図７において、ステップＳ１０７でｍ＝３、ｎ＝１をセットし、ステップＳ１０８でｍ段目、つまり一番上の段の画像を取得する。
また、ステップＳ１０９において、ステップＳ１０６で保存された各段の領域情報に基づき、ｍ段目のｎ番目の領域に対象物体が存在するか否かを判定して、判定結果を保存する。

次にステップＳ１１０でｎ＝１５か否か判断し、ＮｏであればステップＳ１１１でｎに１加算してからステップＳ１０９に戻すことによって１段目の１５個の領域すべてについてＳ１０９の判定及び保存が完了するまで、ステップＳ１０９～Ｓ１１１を繰り返す。
ステップＳ１１０でＹｅｓであれば、その段の１５個の領域すべてについて対象物体の有無が判定され保存されたので、次にステップＳ１１２に進み、ｍ段目の１５個の領域にそれぞれ対象物体が存在するか否かを画面上に表示する。

次に、ステップＳ１１３で、不図示のロボットアームによってｍ段目に存在する対象物体を例えば所定の別のパレットに所定の順番で搬送する。
Ｓ１１４で、ｍ段目に存在する対象物体を全て前記の所定の別のパレットに搬送完了したか判断し、ＮｏであればステップＳ１１３、Ｓ１１４を繰り返す。
ステップＳ１１４で搬送が完了したと判断された場合には、ステップＳ１１５に進みｍ＝ｍ－１、ｎ＝１をセットし、ステップＳ１１６でｍ＝０か判定する。

ｍ＝０でなければステップＳ１１７で仕切り１２２をロボットアームで取り除く。
次にステップＳ１０８に戻り、次の段についてステップＳ１０８～Ｓ１１７の動作を行い、ステップＳ１１６でＹｅｓになるまで上記の動作を繰り返す。
ステップＳ１１６でＹｅｓになったら、処理を終了する。
本フローに例示する処理を行うことで、段積みされた対象物体１２０の全ての段の全部品に対し、段ごとに画像上の検出領域を指定することなく、正確な検出領域設定を行うことができ、対象物体の搬送処理等をスムーズに行うことが可能となる。

（対象物体の設置方法）
上記実施例１では、対象物体１２０が複数の段にわたり積み重ねられた状態を想定して適用方法を説明した。実施例２では、対象物体１２０が一段にのみ設置された状態においても有効であることを説明する。

図８は実施例２に係る検出装置の全体構成例を示す図である。実施例１の情報処理装置１００の構成である図１との違いは、対象物体１２０が一段のみ設置された状態であることと、第２取得部１０２が第１取得部１０１から情報を受け取らず、代わりに撮像部１１０から画像情報を受け取るように接続されている点である。実施例１の第１取得部１０１における取得情報については図９で説明する。

図９は実施例２に係る第１取得部の取得情報例を示す図であり、実施例２においては、図９（Ａ）に示す通り、対象物体１２０が収納容器１２１に一段のみ設置された状態で撮影を行う。撮影された画像を用いて第１取得部１０１により取得される情報及びその取得方法は実施例１と同じである。結果として、第１取得部１０１において、図９（Ｂ）に示される１５個の領域１３０に関する第１の配置情報と、図９（Ａ）に示される、撮像部１１０から、対象物体１２０が設置された基準となる収納容器１２１の底面までの距離１２３（高さ情報）を取得する。

図１０は実施例２に係る検出処理例を示す図であり、実施例２では、第２取得部１０２は図１０（Ａ）に示す、撮像部１１０から、検出対象の収納容器の底面の距離１２４（高さ情報）を取得する。図９（Ａ）と図１０（Ａ）とで撮像部１１０から収納容器１２１の底面までの距離（高さ情報）は異なっているため、距離１２４は距離１２３と異なる値となる。検出対象の収納容器１２１の底面までの距離１２４は収納容器１２１を撮像部１１０により撮影した画像を処理することで取得できる。あるいは定規やメジャーなどを用いて測定を行い、不図示の入力装置で測定値を入力することで取得することも可能であり、その場合には、図８のように第２取得部１０２が撮像部１１０に接続されている必要はない。

演算部１０３での演算処理、検出部１０４で行われる検出処理は実施例１と同様である。対象物体１２０が一段のみ設置された状態で、基準となる収納容器１２１を用いて第１取得部１０１で領域１３０の第１の配置情報を取得する際と、検出対象の収納容器１２１とで対象物体１２０の設置高さ（底面の高さ）が異なる場合がある。その場合、検出領域がずれる可能性があるが、本実施例においてはその問題は解決される。

図１１は実施例２に係る処理フローを示すフローチャートである。
図１１のステップＳ２０１において、予め基準となる収納容器１２１に対象物体を配置し画像を撮像する。ステップＳ２０２において、図９のように１５個の対象物体１２０を配置する場合には、１５個の領域をユーザがマウス等を使って設定する。なお、この領域指定を１５個の対象物体の画像を画像認識することで行っても良い。次にステップＳ２０３で基準となる収納容器１２１の底面の高さ（撮像装置からの距離）１２３を測定する。

なお、この高さ（距離）１２３の測定はユーザがメジャー等を用いて測定しても良いし、周知の距離測定装置によって測定しても良い。
ステップＳ２０４で検出対象の収納容器１２１の底面の高さ１２４を測定する。
なお、この高さ（距離）１２４の測定は、周知の距離測定装置によって測定するものとする。

次に、ステップＳ２０５で検出対象の収納容器１２１における１５個の領域の位置を演算し、保存する。
次にステップＳ２０６で検出対象の収納容器内の対象物体の画像を取得したか判定し、取得したらステップＳ２０７に進みｎ＝１をセットする。そして、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０５で保存された検出対象の収納容器１２１におけるｎ番目の領域に、対象物体が存在するか否かを判定して、判定結果を保存する。

次にステップＳ２０９でｎ＝１５か否か判断し、ＮｏであればステップＳ２１０でｎに１加算してからステップＳ２０８に戻す。これによって検出対象の収納容器１２１における１５個の領域すべてについてＳ２０８の判定及び保存が完了するまで、ステップＳ２０８～Ｓ２１０を繰り返す。

ステップＳ２０９でＹｅｓとなれば、検出対象の収納容器１２１における１５個の領域すべてについて対象物体の有無が判定され保存されたになる。従って、次にステップＳ２１１に進み検出対象の収納容器１２１における１５個の領域について対象物体が存在するか否かを画面上に表示する。
次に、ステップＳ２１２で、不図示のロボットアームによって、収納容器１２１に存在する対象物体を例えば所定の別のパレットに順次所定の順番で搬送する。

そしてＳ２１３で、収納容器１２１に存在する対象物体を全て前記の所定の別のパレットに搬送完了したか判断し、Ｎｏの場合にはステップＳ２１２、Ｓ２１３を繰り返す。
ステップＳ１１４で搬送が完了したと判断された場合には処理を終了する。
なお、次の収納容器についても同様の動作を繰り返す場合にはステップＳ２０４に戻って、その収納容器について同様の動作を繰り返す。
本フローに例示する処理を行うことで、対象物体が一段のみ設置された状態でも、また収納容器の底面の高さの変動があっても、正確な検出領域設定および搬送を行うことが可能となる。

（配置情報）
実施例１、２では、第１取得部１０１において、撮影画像を用いて複数の着目領域の第１の配置情報を入力（取得）していた。実施例３では、実空間におけるメジャー等を用いた測定によって複数の着目領域の第１の配置情報を取得する。
実施例３における、情報処理装置１００の構成は、図１で示される構成と同じである。ただし、第１取得部１０１は撮像画像に係る情報を取得しないので、図１に示すように第１取得部１０１は撮像部１１０に接続されていなくても良い。

実施例３では、図１の第１取得部１０１は、特定の基準となる設置面について、実空間における着目領域の第１の配置情報を取得する。即ち例えばメジャー等を用いて測定することによって取得する。ここで、特定の面は実施例１と同様に最下段の対象物体１２０が設置される設置面あるいは収納容器１２１の底面とする。

この面に対して実空間における領域の第１の配置情報を取得する。例えば、実施例１の図３（Ａ）のように最下段に格子状に並べられた対象物体１２０に対し、その中の例えば１つの対象物体１２０の位置情報を何らかの測定方法で取得する。この位置情報は例えば撮像部１１０に対する対象物体１２０の位置であり、定規やメジャーで測定を行うことで取得しても良い。

また、精度よく取得したい場合は撮像部１１０で撮影した画像から前記の対象物体１２０を認識することでも取得可能である。対象物体１２０の位置がわかれば、その位置情報と対象物体１２０の寸法情報などから、その面におけるその対象物体１２０の領域情報を定義することが出来る。こうして特定の少なくとも１つの対象物体１２０の領域情報を取得した後で、実空間における間隔をメジャー等で測定して取得する。そうすれば、格子状に並べた対象物体１２０の個数情報がわかっているので、その面における全ての領域情報（領域の位置情報、第１の配置情報）を取得することが出来る。

第１取得部１０１は、実施例１と同様に撮像部１１０から最下段の対象物体１２０が設置される設置面あるいは収納容器１２１の底面までの距離（高さに相当）を第１の面情報として取得する。その取得方法も実施例１のように画像情報を処理する事によって取得してもいいし、実空間上で使用者が定規やメジャーなどを用いて測定することによって取得してもよい。
第２取得部１０２は、実施例１と同様に対象物体の属する面の高さに関する第２の面情報を取得する。その取得方法も実施例１と同様の方法が適用可能である。

演算部１０３は、メジャー等を用いて測定し取得した複数の領域の第１の配置情報と第１の面情報と第２の面情報から、計測対象の存在する段にある対象物体１２０に関し、それらの実空間上の領域に関する座標情報を演算する。
この情報は第１取得部１０１で求めた第１の配置情報に対し、第１の面情報と第２の面情報の２つの高さ情報の高さのオフセットを加えることで、求められる。その後、撮像部１１０に関するパラメータ（焦点距離、主点位置）などを用い、前記の実空間上の座標情報を画像上の座標情報に射影変換する。そして、外接矩形を算出することで、画像上で計測対象の各段における対象物体１２０が存在すると思われる領域を演算することが可能となる。

検出部１０４は、実施例１に記載の方法と同様の方法で、演算部１０３において演算された着目領域を用いて、対象物体１２０を撮像部１１０により撮影した画像から、対象物体１２０を検出する。
本実施例における処理フローは図６と基本的に同じであるが、図６におけるステップＳ１０１、Ｓ１０２の動作を、上記のような動作に置き換える。即ち、少なくとも１つの領域を何らかの形で取得した後、他の領域についてはメジャー等で測定することによって位置情報を取得する点が異なる。このようにして実施例３における処理を行うことで、実施例１よりも画像情報に依存することなく、簡単に正確な検出領域設定を行うことが可能である。

（面情報）
実施例１～３においては、第１取得部１０１において取得する第１の面情報あるいは第２取得部１０２において取得する第２の面情報は、それらの面が水平であるという前提に立っており基本的には高さ情報だけであった。実施例４では、これらの面に対する高さ情報だけではなく、位置情報や傾き情報も考慮している。
本実施例における、情報処理装置１００の構成は、図１で示される構成と同じである。

図１２は実施例４に係る第１取得部の取得情報例を示す図であり、実施例４における、第１取得部１０１での情報取得方法について、図１２を基に説明を行う。実施例４では図１２（Ａ）に示すように、実施例１と同様に、収納容器１２１の底面に対象物体１２０を並べた状態で、撮像部１１０により画像を取得する。撮影時に収納容器１２１は設置面内あるいはその法線方向に傾きを持っているものとする。撮影された画像を図１２（Ｂ）に示す。実施例１の図３（Ｂ）とは異なり、画像内で収納容器１２１および配列された対象物体１２０は傾いた状態となる。このような傾いた状態での画像を用いて、実施例１と同様の方法を用いて領域１３０の第１の配置情報が取得可能とする。

次に第１取得部１０１で面の位置（面の中心座標の位置）及び傾き情報を求める方法を記載する。ここでの面は実施例１と同様に、最下段の対象物体１２０が設置された収納容器１２１の底面とする。該当の面は図１２（Ａ）に面１２６として示されており、撮像部１１０に対して傾きを有する。本実施例では面１２６の位置及び傾き情報を求めるために、上述の撮影画像を用いて収納容器１２１の位置姿勢を計測する。
この計測は例えば、収納容器１２１の距離情報と輪郭情報を画像から抽出し、予めわかっている収納容器１２１の形状情報を参照して演算を行うことにより可能である。収納容器１２１の位置姿勢が求められれば、面１２６の位置及び傾き情報を、例えば収納容器１２１の底面の中心座標の位置と傾き情報として取得可能となる。

図１３は実施例４に係る検出処理例を示す図であり、第２取得部１０２で面の位置及び傾き情報を求める方法について、図１３を基に説明を行う。本実施例では例えば図１３（Ａ）に示すような状態で画像を取得するものとする。本実施例では図２（Ｃ）に示したものと同様に、対象物体１２０は物体内部に空洞があるお椀のような形状になっているものとする。また、それらの対象物体が高さ方向に重複しつつ６層重ねられているものとする。

本実施例では検出を行う対象は６段目に並べられた対象物体１２０であるものとし、それらが属する面として、６段目に並べられた対象物体１２０の底面群が形成する面を定義するものとする。該当する面を図１３（Ａ）に面１２７として示す。また、図１３（Ａ）では、図１２（Ａ）に対し、収納容器１２１の設置面内の姿勢あるいはその法線方向の姿勢は変化しているものとする。

撮影された画像を図１３（Ｂ）に示す。本画像を用いて第１取得部１０１の説明で記載した方法と同様の方法で、収納容器１２１の位置姿勢及びその底面の中心座標の位置と底面の傾き情報を求める。
更に、実施例１と同様の方法で高さ方向ピッチ１２５を取得する。面１２７の位置は、底面の中心座標に対し、収納容器の底面の法線方向に、高さ方向のピッチ１２５に層数６から１引いた５をかけた距離離れた位置を算出することで取得できる。また、面１２７の傾きは収納容器１２１の底面と同じ傾きとする。

演算部１０３における演算内容は基本的には実施例１と同様である。すなわち、第１取得部１０１で取得した画像上の領域の第１の配置情報を、実空間上の面１２６に射影変換をする。その後、面１２６と面１２７の位置および傾き情報から位置姿勢のオフセット量を算出し、面１２７における領域情報を算出する。

その後、この領域情報に対し再度射影変換を行い、画像上の領域情報を取得し、最後に外接矩形を求める。こうして求めた領域１３０を図１３（Ｂ）に示す。実施例１との差分は射影変換やオフセット量の算出を行う際に、面１２６と面１２７の高さの差分だけではなく、その中心座標や傾き成分も考慮している点である。
これにより、第１取得部１０１で情報取得を行うときと演算部１０３で領域設定を行う際に収納容器１２１の位置姿勢が変化していても、その変化に追随した検出領域の設定が可能となる。

検出部１０４は、実施例１に記載の方法と同様の方法で、演算部１０３において演算された着目領域を用いて、対象物体１２０を撮像部１１０により撮影した画像から、対象物体１２０の有無を検出する。ここで検出に用いる画像は、前述の第２取得部１０２で収納容器１２１の位置姿勢を求めた際の画像と同じもの、あるいはその画像を取得した時点と撮像部１１０と収納容器１２１の相対位置姿勢が変化していない状態であることが望ましい。

図１４は実施例４に係る処理フローを示すフローチャートである。
図１４のステップＳ３０１において、予め最下層に対象物体を配置し画像を撮像する。ステップＳ３０２において、図５のように１つの段に１５個の対象物体１２０を配置する場合には、１５個の領域をユーザがマウス等を使って設定する。なお、この領域指定を１５個の対象物体の画像を画像認識することで行っても良い。

次にステップＳ３０３で収納容器の位置姿勢情報を取得し、ステップＳ３０４で収納容器の設置面の位置情報と傾き情報を取得する。
次にステップＳ３０５でユーザが高さ方向のピッチを入力する。なお、この入力を前述したように画像認識で取得し入力するようにしても良い。
ステップＳ３０６で検出対象の画像を撮影する。この例では図１３（Ａ）のような状態で画像を撮像する。

次にステップＳ３０７で検出画像から収納容器の位置姿勢情報を取得すると共にｍ＝６、ｎ＝１をセットし、ステップＳ３０８でｍ段目の対象物体の下面の位置情報と傾き情報を取得する。
次にステップＳ３０９でｍ段目における１５個の領域の位置を演算し、保存する。
次にステップＳ３１０でｎ＝１をセットし、ステップＳ３１１において、ステップＳ３０９で保存されたｍ段目の各領域情報に基づき、ｎ番目の領域に対象物体が存在するか否かを判定して、判定結果を保存する。

次にステップＳ３１２でｎ＝１５か否か判断し、ＮｏであればステップＳ３１３でｎに１加算してからステップＳ３１１に戻すことによってｍ段目の１５個の領域すべてについてＳ３１１の判定及び保存が完了するまで、ステップＳ３１１～Ｓ３１３を繰り返す。
ステップＳ３１２でＹｅｓになれば、ｍ段目の１５個の領域すべてについて対象物体の有無が判定され保存されたので、次にステップＳ３１４に進み、ｍ段目のそれぞれの１５個の領域について対象物体が存在するか否かを画面上に表示する。

次に、ステップＳ３１５で、不図示のロボットアームによってｍ段目に存在する対象物体を例えば所定の別のパレットに順次所定の順番で搬送する。
そして、Ｓ３１６で、ｍ段目に存在する対象物体を全て前記の所定の別のパレットに搬送完了したか判断し、ＮｏであればステップＳ３１５、３１６を繰り返す。

ステップＳ３１６で搬送が完了したと判断された場合には、ステップＳ３１７に進みｍ＝ｍ－１、ｎ＝１をセットし、ステップＳ３１８でｍ＝０か判定する。
ｍ＝０でなければステップＳ３０８に戻り、次の段についてステップＳ３０８～Ｓ３１８の動作を再び行い、ステップＳ３１８でＹｅｓになるまで上記の動作を繰り返す。
ステップＳ３１８でＹｅｓになったら、処理を終了する。

本フローに例示する処理を行うことで、第１取得部１０１で情報取得を行うときと検出部１０４で検出を行うときの収納容器１２１の傾きの変化などを考慮した、より正確な検出領域設定および搬送を行うことが可能となる。
（変形例）

以上に本実施例を示したが、これらは本発明の実施例の一部を示すものである。当然ながら、本発明は上記の例で示した条件や設定などに限定されるものではない。
例えば撮像部１１０は、上記の例以外にも撮像素子を２つ有するステレオ計測方式の撮像部でもよい。撮像素子に関しても、カラーフィルタを有するカラー撮像素子であっても良い。

また、撮像された画像から、対象物体１２０を検出可能ならば、撮像部１１０は任意の構成や配置を採り得る。
また、情報処理装置１００は図１のように撮像部１１０と必ずしも接続されている必要はない。撮像部１１０で一旦記録された画像を、情報処理装置１００に設けた再生装置で再生することによって取得するようにしても良い。

更に、第１取得部１０１が、特定の面に対して、第１の配置情報や面情報を取得する方法に関しては様々な形態が考えられる。
例えば、第１取得部１０１で第１の面情報を取得するための対象とする特定の面として、以上の実施例では、最下段の対象物体１２０が設置される設置面あるいは収納容器１２１の底面を想定した。

しかし、上記特定の面としての要件は、その面における着目領域の第１の配置情報と面の高さ情報が取得可能なことであり、その条件を満たす面であればどの面であっても良い。例えば、特定の面として、２段目、３段目あるいは最上段の対象物体１２０が設置される設置面を用いてもよい。

また、第２取得部１０２で第２の面情報を取得するための対象とする面としては、上記の対象物体１２０の任意の段の設置面や、収納容器１２１の底面は多少の凹凸があってもよい。その場合においても、そこに設置された対象物体１２０の配列や平均的な高さ情報や姿勢情報は取得可能である。
更に、対象物体１２０が設置される面である必要もなく、ある段における対象物体１２０の上面群が形成する面や重心座標群により形成される面など、ある基準の高さ位置で想定されるその他の面でもいい。

これらの面に対して、領域１３０の第１の配置情報を取得する方法も下記のような方法であっても良い。
例えば、第１の配置情報を画像における座標情報として取得する場合について述べる。この取得方法に関しては、実施例に示したように特定の面に対象物体１２０を並べ、撮影した画像に対して、必ずしも全ての対象物体１２０を指定する必要はない。

例えば、図２（Ａ）、図２（Ｂ）のようにある段において、対象物体１２０が縦方向にｍ個、横方向にｎ個というように格子状に配列されている場合を考える。この場合、例えば格子の対角に存在する対象物体１２０の画像上の領域など、一部の領域だけを実施例１と同様に指定し、上記のｍやｎという配列個数をキーボードなどの入力装置で入力する。それによって、画像上の全ての対象物体１２０に関する領域１３０の第１の配置情報が算出可能である。

ここでの計算も、撮像部１１０に関する焦点距離や主点位置等のパラメータを参照することで、実施例１に記載の台形歪みまで考慮した第１の配置情報を計算してもよい。或いは、台形歪み等が少ないと考えられる場合は、単純に画像上に等間隔で配列されるように計算してもよい。また、上記では画像上の領域１３０の第１の配置情報を取得したが、領域ではなく着目点の第１の配置情報でもいい。例えば、個々の対象物体１２０に対し、計測を行う際の着目点をマウス操作などで指定し、着目点の第１の配置情報として取得するようにしても良い。

この場合、演算部１０３で得られる情報も別の面における着目点についての第２の配置情報となるが、その着目点から所定の範囲内に写った画像情報から検出を行う事も可能である。
以上の変形例においては、（着目）領域や着目点の第１の配置情報は画像を操作することにより取得される例を示したが、必ずしもこの限りではない。別途取得した領域や着目点の画像上の第１の配置情報に関する情報（例えば座標）を、キーボードなどの入力装置で入力してもいいし、上記の第１の配置情報が記載されたファイルを読み込むことによって取得しても良い。

次に、第１の配置情報を実空間における座標情報として取得する際の変形例について述べる。実施例３に記載のように、特定の面に設置された対象物体１２０の一部あるいは全部を定規やメジャーなどによって計測をすることによって第１の配置情報を取得してもよいし、対象物体１２０を撮影した画像からその位置を計測した結果を用いて取得してもよい。また、不図示の表示部などに２次元あるいは３次元の仮想空間をＣＧで表示し、その中で対象物体１２０の存在領域を並べる等の方法によって取得してもよい。
その他、画像上の座標情報を取得する場合にも記載した通り、別途取得した領域や着目点の画像上の第１の配置情報に関する情報を、キーボードなどの入力装置で入力してもいいし、情報が記載されたファイルを読み込むことでも取得可能である。

また、第１取得部１０１が特定の面に関して、第１の面情報を取得する方法に関しては以下のような変形例としても良い。
まず、面情報の内容としては、実施例４にも記した通り、高さ情報の他にも面内の特定の点の位置情報、姿勢情報などを含むようにしても良い。

これらは、実施例にも示した通り、対象物体１２０やその設置面、あるいは収納容器１２１を撮影した画像を処理して距離計測や位置姿勢計測などの種々の計測を行うことで取得することが可能である。また、該当する面の面内、あるいは面付近に設置された指標を撮影した画像を処理することで面情報を取得するようにしても良い。その他、画像処理を行わずに、各種の位置や姿勢を特定する計測手段、例えば定規、メジャーなどのような簡易な測距器具や形状測定装置などを使用することによって情報を取得するようにしても良い。

また、第２取得部１０２が対象物体１２０の属する面に関して、第２の面情報を取得する方法に関しても第１の面情報を取得する方法と同様である。第１の面情報の取得方法として記載した全ての方法は第２の面情報を取得する方法としても適用できる。当然、第１の面情報と第２の面情報の取得方法および、その内容は同じものではなくてよい。特定の面の高さ情報あるいはこれに位置情報もしくは姿勢情報を加えた情報が取得可能であれば、第１取得部１０１と第２取得部１０２はどのような方法も選択可能である。

また、演算部１０３は、第１取得部１０１で取得した着目領域の第１の配置情報及び第１の面情報と第２取得部１０２で取得した前記第２の面情報と基づいて、着目領域に関する情報を演算する。この演算に関しては、実空間における第１の面と第２の面の高さの差分量や位置姿勢の差分量に基づき、前記の第１の面における着目領域が、第２の面においてどこの座標にずれるかが算出出来れば、いかような処理や順番で演算を行ってもよい。

例えば、上述のように第１の面情報と第２の面情報の内容は多様な組み合わせがあるので、それらの差分を算出するための処理は適宜変更されるべきである。また、実施例においては演算部１０３で出力される領域情報は射影変換を行った後に外接矩形を求めることで得られた矩形の領域であったが、この領域は必ずしも矩形である必要はない。射影変換を行い得られた領域をそのまま出力してもいいし、あるいは外接矩形を求める以外の方法で適宜形状を調整してもよい。

検出部１０４は、演算部１０３で設定された着目領域の第２の配置情報を用いて検出を行うのであれば、どのような処理や順番で検出を行ってもよい。実施例ではパターンを投影した画像と濃淡画像を用いて検出を行ったが、そのどちらかのみを用いて検出を行ってもよいし、また、予め各画素に対して距離値が算出された距離画像のようなものを用いて検出を行ってもよい。

実施例では画像から先に演算部１０３で演算した領域を切り出して距離情報やエッジ情報の検出を行ったが、まずは画像全体からこれらの情報を算出した後に、前述の領域に限定して検出処理を行ってもよい。また。演算部１０３で設定された着目点群または領域群の全ての領域に対し、一括で情報処理を行いその段における対象物体１２０の検出処理を行ってもいいし、個別あるいは一部の着目領域に対して異なるタイミングで検出処理を行ってもよい。

更に、演算部１０３で領域を演算した後、どのタイミングで検出部１０４により検出処理を行うかも任意である。演算部１０３で領域を演算した直後に、その領域情報を用いて検出部１０４で検出処理を行ってもよい。また、一度演算部１０３で各段の領域を演算し、不図示の記憶部などにその領域情報を保存し、その後任意のタイミングで検出部１０４の検出対象となる段の領域情報を記憶部から取得して検出処理を行ってもよい。

また、上記実施例に示した情報処理装置は例えば物流センター等における物品管理システムに用いることができる。即ち、例えばベルトコンベアで運ばれてきた収納容器に対象物体（物品）が配置されている場合に、どの段のどの位置に対象物体が存在するか否かを本実施例の情報処理装置によって精度良く検知できる。

そして実施例の情報処理装置で検出された対象物体を把持して移動させるロボットを設けることによって、収納容器の所定の段の所定位置に配置された対象物体を前記ロボットによって把持し、別の位置（棚等）に移動させることができる。
しかも、本実施例の情報処理装置を用いることによって簡単にかつ精度よく、各段における対象物体の有無を判別できるので、対象物体の物流等における管理ミスが減るという効果がある。

また、上記の実施例や変形例の一部若しくは全部を適宜組み合わせて使用しても構わないし、上記の実施例や変形例の一部若しくは全部を選択的に使用しても構わない。
以上、本発明をその好適な実施例及びその変形例に基づいて詳述してきたが、本発明は上記実施例や変形例に限定されるものではなく、本発明の主旨に基づき種々の変形が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。

なお、本実施例における制御の一部または全部を上述した実施例の機能を実現するコンピュータプログラムをネットワーク又は各種記憶媒体を介して情報処理装置に供給するようにしてもよい。そしてその情報処理装置におけるコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。その場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。

１００ 情報処理装置
１０１ 第１取得部
１０２ 第２取得部
１０３ 演算部
１０４ 検出部
１２０ 対象物体

Claims (12)

1. 対象物体を検出する情報処理装置であって、
   特定の面における複数の着目領域に関する第１の配置情報と、前記特定の面の少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する第１取得部と、
   前記対象物体の属する面の少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する第２取得部と、
   前記第１の配置情報と前記第１の面情報と前記第２の面情報とに基づいて、前記対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報を求める演算部と、
   前記演算部によって求められた前記第２の配置情報を用いて、前記対象物体の属する面における前記対象物体を検出する検出部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記着目領域は着目点を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象物体は複数段にわたり積み重ねられた状態で設置されていることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記対象物体は一段にのみ設置されていることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記第１の配置情報は、撮影画像における複数の着目領域の座標情報であることを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記第１の配置情報は、実空間における着目領域の座標情報であることを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記第１の面情報は、前記特定の面の傾きに関する情報を含むことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記第２の面情報は、前記対象物体の属する面の傾きに関する情報を含むことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記情報処理装置は、表示部を備え、
   前記第１の配置情報および前記第１の面情報および前記第２の面情報のうち少なくとも１つは前記表示部に表示される情報を用いて取得されることを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    前記情報処理装置により検出された前記対象物体を把持して移動させるロボットと、を有することを特徴とするシステム。
11. 対象物体を検出する検出方法であって、
    特定の面に対する複数の着目領域に関する第１の配置情報と、前記特定の面の少なくとも高さに関する情報を含む第１の面情報を取得する第１取得工程と、
    前記対象物体の属する面の少なくとも高さに関する情報を含む第２の面情報を取得する第２取得工程と、
    前記第１の配置情報と前記第１の面情報と前記第２の面情報とに基づいて、前記対象物体の属する面における着目領域に関する第２の配置情報を求める演算工程と、
    前記演算部によって求められた、前記第２の配置情報を用いて、前記対象物体の属する面における前記対象物体を検出する検出工程と、
    を備えることを特徴とする検出方法。
12. コンピュータを、請求項１～９のいずれか１項に記載の前記情報処理装置の各部として機能させるためのコンピュータプログラム。
    
    
    
    
    

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