JP2023005398A - 計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 物体の形状を高精度に計測する。【解決手段】 計測装置１００を直方体形状の計測対象物である荷物２００の上方に設置する。計測装置１００は、荷物２００の上面を対象として深度計測を実行し、荷物２００の上面における３以上の頂点の位置座標を特定し、それらに基づいて、荷物２００の上面の縦幅および横幅を算出する。計測装置１００は、また、深度計測の結果に基づいて、計測装置１００の上面から載置面までの高さも算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、物体のサイズを計測するための技術、に関し、一例として物流業務における荷物のサイズ測定に関する。

物流の荷物サイズ測定方式としては、高精度の光学センサーを内蔵したゲートを通過させるものが一般的だが、高額な専用設備の導入が必要であり、たとえば、宅配便の受け渡し時における計測等には適していない。安価な装置を用いた測定技術としては、スマートフォンによる複数の撮像画像を分析する方式が提案されているが、スマートフォンの移動距離の精度がそもそも低いことや、最適な撮像角度をユーザが見出す必要があることなどから、実用的ではない。

他に、たとえば、特許文献１では、荷物を斜め上方からステレオカメラにより撮像して２枚の撮像画像を得る。ステレオカメラはこの２枚の撮像画像をサーバに送り、サーバは三角測量の原理により深度マップを作成する。サーバは、深度マップに基づいて荷物の頂点座標を計算することにより、荷物のサイズを算出する（特許文献１の段落［００１４］［００１５］［００２２］［００２３］等参照）。

特開２０１９－２１１４２５号公報

特許文献１の場合、サーバが２枚の撮像画像の視差に基づいて三次元座標を推定する処理を実行する必要があるため、全体としての処理負荷が大きい。また、三角測量で各部の位置座標を求める方式では計測精度、特に、奥行き方向の計測精度が低くなる。更に、特許文献１では８頂点すべてを計測することが想定されているため（段落［００２３］参照）、複数方向から荷物を撮像する必要があると考えられる。

本発明は、上記課題認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、ＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）技術がスマートフォンに標準搭載されつつある時代背景に着目し、コスト・精度・ユーザの操作性、という従来技術が持つ３つの課題を同時に解決した、物体の形状を高精度に計測するための技術、を提供することにある。

本発明のある態様における計測装置は、直方体形状の計測対象物の上方に設置された状態において、計測対象物を計測する。計測装置は、計測対象物の上面を対象として深度計測を実行する深度計測部と、計測対象物の上面における３以上の頂点の位置座標を特定する頂点特定部と、３以上の頂点の位置座標に基づいて、計測対象物の上面の縦幅および横幅を算出する第１距離計算部と、深度計測の結果に基づいて、計測対象物の上面から載置面までの高さを算出する第２距離計算部と、を備える。

本発明によれば、物体の形状を高精度にて計測しやすくなる。

荷物の形状を計測する方法を説明するための模式図である。 計測装置の機能ブロック図である。 荷物の三辺計測の処理過程を示すフローチャートである。 深度マップの画面図である。 撮像画像の画面図である。 上面の縦幅と横幅の計算方法を説明するための模式図である。 上面の深度の計算方法を説明するための模式図である。 床面の深度の計算方法を説明するための模式図である。

図１は、荷物２００の形状を計測する方法を説明するための模式図である。
本実施形態における計測装置１００は、ＬｉＤＡＲを搭載するスマートフォンである。計測装置１００は計測専用の装置であってもよい。ＬｉＤＡＲはレーザー光を照射してから、その反射波が検出されるまでの時間に基づいて、照射点から反射点（レーザー光の到達点）までの距離を計測する。以下、照射点から反射点までの距離のことを「距離深度」とよぶ。また、距離深度に基づく照射点と反射点の高低差のことを「高低深度」または単に「深度」とよぶ。

ユーザは、まず、載置面たる床面２０２に荷物２００（計測対象物）を載置する。荷物２００は段ボール箱など直方体形状の物体である。ここでいう直方体とは「立方体」も含む。荷物２００の上面や下面には若干の歪みがあることが通常であるので、ここでいう「直方体形状」とは厳密な直方体のみを意味するものではない。

ユーザは、計測装置１００を荷物２００の真上にかざして、計測装置１００の画面に表示される図示しない計測ボタンをタッチする。計測ボタンがタッチされたときには、計測装置１００からは荷物２００および床面２０２を含む所定範囲内の多数の地点に対してレーザー光を照射し、各地点の距離深度を計測する。たとえば、図１の地点Ｕ１（床面２０２）にレーザー光が照射されたときには、地点Ｕ２（荷物２００の上面）にレーザー光が照射されたときよりも反射波を検出するまでの時間が長くなる。このため、地点Ｕ１は地点Ｕ２よりも遠い、いいかえれば、「距離深度が大きい」ことがわかる。ＬｉＤＡＲのレーザー光は狭い範囲に絞り込まれるコヒーレント光であるため、高精度な深度計測が可能である。

計測装置１００は、荷物２００の直上において深度計測を行うため、荷物２００の側面にはレーザー光は当たらない。レーザー光は荷物２００の上面および床面２０２のみに照射される。荷物２００の側面にレーザー光が当たってもよいが、荷物２００の側面にレーザー光を当てる必要はない。

本実施形態における計測装置１００は、レーザー光による深度計測に加えて、計測装置１００が搭載するカメラにより荷物２００の上面を撮像する。計測装置１００による深度計測から得られる深度マップおよび撮像画像に基づいて、計測装置１００は荷物２００の三辺（縦、横、高さ）それぞれの長さを計測する（以下、「三辺計測」ともよぶ）。

なお、以下においては、図１に示すように水平面方向をＸＹ平面とし、高さ方向にＺ軸を設定する。水平面における各地点の座標値のことを「ＸＹ座標」、各地点の床面２０２からの高さを示す座標値のことを「Ｚ座標」、各地点のＸＹＺ座標のことを「三次元座標」とよぶ。

図２は、計測装置１００の機能ブロック図である。
計測装置１００の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。

計測装置１００は、レーザー照射部１０２、カメラ１２６、ユーザインタフェース処理部１０４、データ処理部１０６、通信部１０８およびデータ格納部１１０を含む。
レーザー照射部１０２は、計測ボタンのタッチによって計測指示がなされたとき、レーザー光を多方向に連続照射するとともに反射波を検出する。ユーザインタフェース処理部１０４は、ユーザからの操作を受け付けるほか、画像表示や音声出力など、ユーザインタフェースに関する処理を担当する。通信部１０８は、インターネットを介して外部装置との通信処理を担当する。データ格納部１１０は各種データを格納する。データ処理部１０６は、レーザー照射部１０２、カメラ１２６、ユーザインタフェース処理部１０４および通信部１０８により取得されたデータ、データ格納部１１０に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１０６は、レーザー照射部１０２、カメラ１２６、ユーザインタフェース処理部１０４、通信部１０８およびデータ格納部１１０のインタフェースとしても機能する。

ユーザインタフェース処理部１０４は、ユーザからの入力を受け付ける入力部１１２と、ユーザに対して画像や音声等の各種情報を出力する出力部１１４を含む。

データ処理部１０６は、深度計測部１１６、頂点特定部１１８、第１距離計算部１２０、第２距離計算部１２２および分類部１２４を含む。
深度計測部１１６は、レーザー光の照射時刻と、反射波の検知時刻の差分に基づいて各地点の距離深度を計測し、深度マップ（後述）を生成する。また、深度計測部１１６は距離深度に基づいて高低深度（深度）、すなわち、各地点のＺ座標値を計算することもできる。頂点特定部１１８は、カメラ１２６による撮像画像に基づいて荷物２００の上面の頂点の位置座標（ＸＹ座標）を特定する。第１距離計算部１２０は、荷物２００の横幅と縦幅の長さを算出する。第２距離計算部１２２は、荷物２００の高さを算出する。

分類部１２４は、荷物２００の３辺の長さを合計し、データ格納部１１０に登録されているサイズ分類表（図示せず）に基づいて荷物２００を複数のサイズ範囲のいずれに該当するかを判定する。また、データ格納部１１０は、サイズ範囲と送料を対応づける料金表を格納してもよい。このときには、分類部１２４は、更に、料金表に基づいて荷物２００の送料を特定してもよい。

図３は、荷物２００の三辺計測の処理過程を示すフローチャートである。
ユーザが計測装置１００を荷物２００の上にかざして計測ボタンをタッチしたとき、以下に示す処理が開始される。出力部１１４は、計測装置１００の画面に計測ボタンを表示させる。入力部１１２は、計測ボタンへのタッチを検出する。計測ボタンをタッチするだけで、計測装置１００は自動的に荷物２００の三辺計測を実行する。ここでは概要のみを説明し、図３に示す各処理の詳細は図４以降に関連して後述する。

ユーザが計測ボタンをタッチしたとき、レーザー照射部１０２は複数地点に対してレーザー光を照射する（Ｓ１０）。深度計測部１１６は、複数地点それぞれの距離深度を示す深度マップ（図４に関連して後述）を生成する（Ｓ１２）。

頂点特定部１１８は、カメラ１２６により荷物２００の上面を撮像し、撮像画像を画像処理することにより荷物２００の上面の４頂点を特定する（Ｓ１４）。第２距離計算部１２２は、４頂点の三次元座標に基づいて荷物２００の横幅と縦幅の長さを算出する（Ｓ１６）。

第２距離計算部１２２は、荷物２００の上面の代表深度（後述）を特定する（Ｓ１８）。続いて、第２距離計算部１２２は床面２０２の代表深度（後述）も特定する（Ｓ２０）。第２距離計算部１２２は、荷物２００上面の代表深度と床面２０２の代表深度に基づいて荷物２００の高さを算出する（Ｓ２２）。分類部１２４は、三辺（縦、横、高さ）の長さに基づいて、荷物２００を分類する（Ｓ２４）。

図４は、深度マップ１３０の画面図である。
図４は、図３におけるＳ１０およびＳ１２の処理に対応する。レーザー照射部１０２はレーザー光を照射し、深度計測部１１６は各地点の距離深度、すなわち、計測装置１００の照射点からレーザー光の反射点までの距離を計測する。深度計測部１１６は、距離深度が浅いところほど暗く、距離深度が深いほど明るい画像として深度マップ１３０を生成する。

計測装置１００は、レーザー照射時において荷物２００の上方に位置しているため、荷物２００の上面に該当する部分である荷物領域１３２は暗く、床面２０２に該当する部分である床面領域１３４（非荷物領域）は明るく表示される。このため、深度マップ１３０は２値画像に近い比較的シンプルな画像となる。

頂点特定部１１８は、深度マップ１３０から荷物領域１３２と床面領域１３４の境界線１３６、すなわち、荷物２００の輪郭を示す線を検出する。境界線１３６の検出方法は既知技術の応用により可能である。たとえば、頂点特定部１１８は明度に閾値を設け、深度マップ１３０を二値化処理したあとエッジ検出を実行することにより、４本の境界線１３６を特定すればよい。なお、深度計測部１１６はＬｉＤＡＲにおいて既知の方法により、距離深度から高低深度を算出可能であるため、深度マップ１３０は距離深度ではなく高低深度を示すマップとして形成されてもよい。

頂点特定部１１８は、４本の境界線１３６の交点Ｖ１～Ｖ４を特定し、交点Ｖ１～Ｖ４それぞれの位置座標（三次元座標）を求める。交点Ｖ１～Ｖ４をそのまま荷物２００の上面の頂点と見なしてもよいが、深度マップ１３０により各地点のＸＹ座標を特定する場合には、ＸＹ座標に多少の誤差が含まれる。このため、深度マップ１３０から特定される交点と実際の頂点の間に数ミリメートル程度のずれを生じることがある。

図５は、撮像画像１４０の画面図である。
続いて、カメラ１２６により荷物２００が撮像される。荷物２００の撮像はＬｉＤＡＲによる深度計測の完了後に続けて実行されてもよい。撮像画像１４０は、荷物領域１３２（荷物２００）と床面領域１３４（床面２０２）が含まれるＲＧＢ画像である。図５は、図３におけるＳ１４の処理に対応する。

頂点特定部１１８は、交点を中心とした所定範囲の画像を切り出す。具体的には、頂点特定部１１８は交点Ｖ１～Ｖ４に対して、比較的小さな区画画像Ｗ１～Ｗ４を撮像画像１４０から切り取る。

次に、頂点特定部１１８は区画画像Ｗ１（ＲＧＢ画像）を二値化（画像処理）することで荷物領域１３２と床面領域１３４を識別し、頂点Ｐ１のＸＹ座標を計算する。深度マップ１３０よりも、撮像画像１４０（ＲＧＢ画像）を画像処理することで頂点Ｐ１を特定する方がＸＹ座標を高精度にて特定できる。頂点特定部１１８は、頂点Ｐ１における深度を深度マップ１３０から特定することで、頂点Ｐ１の三次元座標を求めることができる。同様にして、頂点特定部１１８は区画画像Ｗ２～Ｗ４から頂点Ｐ２～Ｐ４の位置座標（三次元座標）を求める。

なお、本実施形態においてはＲＧＢ画像の二値化処理により頂点Ｐ１～Ｐ４のＸＹ座標を求めているが、ＨＳＶ画像から頂点のＸＹ座標を求めてもよい。次に、頂点特定部１１８は、頂点Ｐ１～Ｐ４のうち、最も高い位置、すなわち、計測装置１００から見てもっとも深度の浅い頂点を特定する。ここでは、頂点Ｐ１が最も高い位置にあるとする。以下の処理は、頂点Ｐ１が基準となる。

図６は、上面の縦幅と横幅の計算方法を説明するための模式図である。
図６は、図３におけるＳ１６の処理に対応する。第１距離計算部１２０は、頂点Ｐ１から頂点Ｐ１に隣接する頂点Ｐ２までの距離を計算する。具体的には、第１距離計算部１２０は、頂点Ｐ１の三次元座標と頂点Ｐ２の三次元座標の線間距離を計算する。同様にして、第１距離計算部１２０は、頂点Ｐ１から頂点Ｐ１に隣接する頂点Ｐ３までの距離を計算する。第１距離計算部１２０は、２つの距離のうち、長い方を縦幅Ｌ、短い方を横幅Ｗとして特定する。図６に示す荷物２００の場合、縦幅Ｌは頂点Ｐ１と頂点Ｐ３の距離、横幅Ｗは頂点Ｐ１と頂点Ｐ２の距離となる。

図７は、上面の深度の計算方法を説明するための模式図である。
図７は、図３におけるＳ１８の処理に対応する。第２距離計算部１２２は、頂点Ｐ２から頂点Ｐ３を結ぶ直線上に存在する複数の計測地点の深度（高低深度）を特定する。第２距離計算部１２２は、深度マップ１３０に基づいて計測地点の深度を特定してもよいし、頂点Ｐ２から頂点Ｐ３に沿ってレーザー光を改めて照射することで深度を再計測してもよい。図７においては計測地点Ｑ１～Ｑ１１の１１地点の深度を特定したとする。

第２距離計算部１２２は、計測地点Ｑ１～Ｑ１１および頂点Ｐ２，Ｐ３の合計１３地点の深度の中央値を計算する。この中央値が荷物２００の上面の「代表深度」となる。理想的には、計測地点Ｑ１～Ｑ１１および頂点Ｐ２，Ｐ３の深度（高さ）は同一となる。しかし、荷物２００の上面は、段ボール箱への内容物の詰め込み方によっては上面の一部がふくらんだりへこんだりすることで、平面にはならないことも多い。このため、本実施形態においては上面の妥当な深度を求めるために複数地点の深度の中央値を上面の高さを示す代表深度としている。また、レーザー光による深度計測時にノイズが生じ、一部の計測地点における深度の計測値に異常値が含まれる可能性もある。そこで、代表深度としては平均値よりも異常値の影響を受けにくい中央値を採用している。

図７においては計測地点Ｑ４の深度が代表深度であったとする。このときの代表深度値を「上面深度Ｄ２」とする。

なお、第２距離計算部１２２は、頂点Ｐ２から頂点Ｐ３を結ぶ直線上の計測地点に限らず、荷物２００の上面における任意の複数点を計測地点として設定してもよい。たとえば、第２距離計算部１２２は、上面に格子状に複数の計測地点を設定し、これらの計測地点の深度の中央値を代表深度としてもよい。

図８は、床面２０２の深度の計算方法を説明するための模式図である。
図８は、図３におけるＳ２０およびＳ２２の処理に対応する。第２距離計算部１２２は、床面２０２上の複数の計測地点の深度を特定する。より具体的には、第２距離計算部１２２はＰ１－Ｐ２を結ぶ直線が延長する方向を走査し、床面２０２上の複数の計測地点（図８においては計測地点Ｒ１～Ｒ４）の深度を特定する。この場合も、あらためてレーザー計測を実行してもよいし、深度マップ１３０に基づいて深度を特定してもよい。

第２距離計算部１２２は、計測地点Ｒ１～Ｒ４の合計４地点の深度の中央値を計算する。この中央値が床面２０２の「代表深度」となる。床面２０２は通常であれば水平面となるが、床面上の異物などがノイズになる可能性もあるため、床面２０２の深度計測においても中央値を採用している。

図８においては計測地点Ｒ２の深度が代表深度であったとする。このときの代表深度値を「床面深度Ｄ１」とよぶ。第２距離計算部１２２は、上面深度Ｄ２と床面深度Ｄ１の差分値（Ｚ座標の差分値）を荷物２００の高さとして算出する。

［総括］
以上、実施形態に基づいて計測装置１００を説明した。
本実施形態によれば、ユーザは計測装置１００を荷物２００の上面にかざして計測ボタンをタッチするだけで、荷物２００を高精度にて三辺計測できる。ユーザは上面頂点および下面頂点の両方を計測できるように計測装置１００の位置と角度を調整する必要はなく、上面の４頂点、理論上は少なくとも３頂点が計測範囲に含まれるように計測装置１００の位置と角度を調整しさえすればよい。

ステレオ視よりもＬｉＤＡＲによる深度計測の精度は高い。また、計測時においては荷物２００の上面と計測装置１００を正対させるので、計測装置１００から見たときの荷物２００の上面全体がほぼ同一深度となる。このため、深度計測をいっそう精密に実行しやすくなる。

ＬｉＤＡＲはレーザー光線を多方向に連続照射することで深度マップ１３０を生成する方式であるため、頂点のＸＹ座標の計測精度が落ちる可能性がある。そこで、本実施形態においては、頂点特定部１１８は深度マップ１３０から境界線１３６に基づいて交点Ｖ１～Ｖ４を特定し、交点付近の区画画像Ｗ１～Ｗ４を特定し、各区画画像（ＲＧＢ画像）を画像処理することにより頂点Ｐ１～Ｐ４の水平方向のＸＹ座標を求めている。このように、深度方向（Ｚ方向）の計測を得意とするＬｉＤＡＲと、水平方向（ＸＹ方向）の計測を得意とするＲＧＢ画像を組み合わせることで、荷物２００の頂点Ｐ１～Ｐ４の三次元座標を精密に特定できる。また、撮像画像１４０全体を画像処理する必要はなく、比較的小さな区画画像Ｗ１～Ｗ４を対象としているため画像処理の負担も抑制できる。

計測装置１００は、荷物２００の上面の複数の計測地点の深度に基づいて上面深度Ｄ２を特定し、床面２０２の複数の計測地点の深度に基づいて床面深度Ｄ１を特定している。このような制御方法によれば、ＬｉＤＡＲの計測時におけるノイズ、荷物２００の上面のふくらみや傷などによる影響を抑制できるので、荷物２００の高さを精密かつ合理的に算出できる。

なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

［変形例］
本実施形態においては、計測装置１００はＬｉＤＡＲにより深度計測を実行するものとし、ＬｉＤＡＲはｉＰｈｏｎｅ（登録商標）搭載の「ｄＴｏＦ」（レーザパルスを照射して時間を計測する方式）を想定して説明したが、ＬｉＤＡＲの別の方式である「ｉＴｏＦ」（周期的なレーザー光を放出して反射光の位相のズレから間接的に時間を計算する方式）を採用してもよい。さらに、ＬｉＤＡＲ以外の既知の方法により深度計測を実行してもよい。たとえば、レーザー距離計、超音波測定、光学視差（ステレオ視による三角測量）などにより深度計測を実行してもよい。

本実施形態においては、計測装置１００は床面２０２の深度計測を実行しているが、床面２０２と計測装置１００の距離が既知である場合には床面２０２の深度計測を実行する必要はない。たとえば、床面２０２から所定距離だけ離した位置に計測装置１００を固定する場合には、床面２０２の深度は既知となるため床面２０２の深度計測を実行する必要はない。なお、「床面２０２」とは荷物を載置する面のことであり、人が歩行する面に限らず、机の上面等であってもよい。

複数の計測地点の深度の中央値以外を上面深度Ｄ２としてもよい。たとえば、平均値を上面深度Ｄ２としてもよい。荷物２００の上面を計測する上でノイズの影響が少ないか無視できるとき、あるいは、多数の計測地点を設定するときには平均値を上面深度Ｄ２としても特に問題とならない場合も多い。床面深度Ｄ１の計測についても同様である。このほか、頂点Ｐ２および頂点Ｐ３の深度の平均値を上面深度Ｄ２としてもよいし、頂点Ｐ２および頂点Ｐ３の間にある任意の計測地点の深度を上面深度Ｄ２としてもよい。

床面２０２についても、本実施形態に示した方法に限らず、床面２０２上に複数の計測地点を任意に設定し、各計測地点の深度に基づいて床面深度Ｄ１を算出してもよい。

本実施形態においては深度マップ１３０に基づいて交点を求め、撮像画像１４０に基づいて交点付近の撮像画像を画像処理することにより上面の４頂点のＸＹ座標を求めるとして説明した。深度マップにおけるＸＹ座標の検出精度が十分であるときには、深度マップ１３０から得られた交点をそのまま頂点とみなしてもよい。

１００ 計測装置、１０２ レーザー照射部、１０４ ユーザインタフェース処理部、１０６ データ処理部、１０８ 通信部、１１０ データ格納部、１１２ 入力部、１１４ 出力部、１１６ 深度計測部、１１８ 頂点特定部、１２０ 第１距離計算部、１２２ 第２距離計算部、１２４ 分類部、１２６ カメラ、１３０ 深度マップ、１３２ 荷物領域、１３４ 床面領域、１３６ 境界線、１４０ 撮像画像、２００ 荷物、２０２ 床面、Ｄ１ 床面深度、Ｄ２ 上面深度

Claims (7)

1. 直方体形状の計測対象物の上方に設置された状態において、
   前記計測対象物の上面を対象として深度計測を実行する深度計測部と、
   前記計測対象物の上面における３以上の頂点の位置座標を特定する頂点特定部と、
   前記３以上の頂点の位置座標に基づいて、前記計測対象物の上面の縦幅および横幅を算出する第１距離計算部と、
   深度計測の結果に基づいて、前記計測対象物の上面から載置面までの高さを算出する第２距離計算部と、を備えることを特徴とする計測装置。
2. 前記深度計測部は、前記計測対象物の上面および載置面に対してレーザーを照射したときの反射光の到達時間に基づいて、前記計測対象物および前記載置面の複数地点について深度を計測することを特徴とする請求項１に記載の計測装置。
3. 前記頂点特定部は、レーザーの照射結果に基づいて前記上面の輪郭線を特定し、輪郭線の交点を含む３以上の部分的な撮像画像を抽出し、前記３以上の部分的な撮像画像を画像処理することにより前記３以上の頂点の位置座標を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の計測装置。
4. 前記第１距離計算部は、前記上面における第１頂点から前記第１頂点に隣接する第２頂点までの距離と、前記第１頂点に隣接するとともに前記第２頂点の対角にある第３頂点から前記第１頂点までの距離をそれぞれ計算することにより、前記上面の縦幅および横幅を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の計測装置。
5. 前記第２距離計算部は、前記計測対象物の上面における複数地点の深度から代表となる深度を特定し、前記代表となる深度に基づいて前記計測対象物の上面の高さを特定することを特徴とする請求項４に記載の計測装置。
6. 前記第２距離計算部は、前記計測対象物の領域外における複数地点の深度から代表となる深度を特定し、前記代表となる深度に基づいて前記計測対象物の載置面の高さを特定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の計測装置。
7. 計測装置が、直方体形状の計測対象物の上方に設置された状態において、
   前記計測対象物の上面を対象として深度計測を実行する機能と、
   前記計測対象物の上面における３以上の頂点の位置座標を特定する機能と、
   前記３以上の頂点の位置座標に基づいて、前記計測対象物の上面の縦幅および横幅を算出する機能と、
   深度計測の結果に基づいて、前記計測対象物の上面から載置面までの高さを算出する機能と、を前記計測装置に発揮させることを特徴とする計測プログラム。

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