JP4715539B2 - 画像処理装置、その方法、および画像処理用プログラム - Google Patents
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各視点毎の前記組み合わせにおいて、前記合致度の平均値が高い組み合わせのキーフレームを最終的なキーフレームとして選択することが望ましい。
図1−1は、本発明に係る画像処理装置の基本構成を示す図である。画像処理装置1は、図1−1に示すように、物体を撮像して画像を取得する画像取得部10と、画像取得部10で撮像された画像に基づいて、物体の三次元形状を検出する画像処理部20と、レーザやカメラ等を使用して参照用の物体の三次元形状を取得する三次元形状取得部30と、参照用の物体の登録画像の特徴量およびプリミティブモデル等を格納するデータベース登録部40とを備えている。
図1−4は、画像処理装置1で未知物体を検出する場合の全体動作の概略を説明するためのフローチャートである。図1−4において、まず、画像処理部20では、画像取得部10から認識対象画像(以下「入力画像」と称する)が入力される(ステップS1)。
把持部推定部25は、位置・姿勢推定部23で推定した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、データベースに格納されている対応する参照用の物体のプリミティブモデルを復元して物体の把持部を推定することとしたので、物体の詳細な三次元形状を使わずに、物体のプリミティブモデルを使うことで、物体の把持部の推定を高速に行うことが可能となる。また、物体の詳細な三次元形状を使わずに、プリミティブモデルを使うことで、後処理での周辺の三次元の凹凸構造との組み合わせを簡単に行うことが可能となる。
(実施例1)
実施例1は、特徴点・特徴量抽出部41が、登録画像の特徴点(テクスチャ情報)を検出する場合に、三次元物体の高精度な三次元位置・姿勢推定のために、有効な特徴点だけを抽出するものである。
実施例2は、プリミティブモデル生成部43が、物体の座標と、データベースに登録される各登録画像との位置関係の誤差を吸収できるように、プリミティブモデルを修正するものである。
実施例3は、ロボットのハンド・アームで、参照用の物体を把持して、参照用の物体の位置・姿勢を変更し、様々な角度から画像を取得して三次元形状と特徴点(輪郭)を取得して、データベースを自動で取得するものである。
(実施例4)
実施例4は、1枚の入力画像から未知物体を検出するものである。
実施例5は、同一未知物体を異なる角度で撮像した複数枚の入力画像を使用して、キーフレームの検出精度を向上させるものである。実施例5では、画像取得部10は、異なる位置に配置された複数のカメラを備えており、各カメラで未知物体を撮像した入力画像を特徴点・特徴量抽出部21に出力する。
(実施例6)
実施例6は、実施例5で決定した最適な入力画像−登録画像の組み合わせにおいて、RANSAC(ランダムサンプルコンセンサス)法を使用してロバスト推定し、三次元位置・姿勢推定時に登録画像を使用する頻度を変えることにより、三次元位置・姿勢推定精度を向上させるものである。
実施例7は、テクスチャ情報と輪郭情報の両特徴量を使用して、三次元位置・姿勢推定の精度を向上させるものである。
実施例8は、テクスチャ情報の特徴点を使用して、物体の三次元位置・姿勢推定が原理的に困難な表裏対称物体を、輪郭情報も併用することで、物体の三次元位置・姿勢推定を高精度に行うものである。
実施例9は、各登録画像上の特徴点の三次元的なバラツキが平面的に近いか否かを指標として、より精度良く物体の三次元位置・姿勢を推定するためのカメラの移動方向を決定するものである。
(実施例10)
実施例10は、データベースを使用して推定した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、画像内での見え方を推定し、実際の画像との差分から物体が他の物体に隠されている領域を検出するものである。
(実施例11)
実施例11は、データベースに登録されている物体を1または複数使用して、画像取得部10のステレオカメラの各カメラの位置関係のキャリブレーションや、カメラ台、ロボット・アーム、ハンド等のモータのキャリブレーションをロボットが自動で行うものである。画像取得部10は、キャリブレーション手段を備えており、以下に示すフローチャートの処理を実行する。
なお、本発明の目的は、上述した画像処理装置の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム(ロボットシステム等)または装置(例えば、ホストコンピュータ等)に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ(または、CPU、MPU、DSP)が記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによっても達成することが可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した画像処理装置の機能を実現することになり、そのプログラムコードまたはそのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記録媒体としては、FD、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、DVD、磁気テープ、不揮発性のメモリ、ROMなどの光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、半導体記録媒体を使用することができる。
10 画像取得部
20 画像処理部
21 特徴点・特徴量抽出部
22 特徴量マッチング部
23 位置・姿勢推定部
24 三次元復元部
25 把持部推定部
30 三次元形状取得部
40 データベース登録部
41 特徴点・特徴量抽出部
42 特徴点の三次元位置推定部
43 プリミティブモデル生成部
44 データベース格納部
Claims (25)
- 参照用の物体を異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係とを関連づけて格納したデータベースと、
認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出する物体検出手段と、
前記データベースを参照して、前記物体検出手段で検出されたキーフレームに対応する前記位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定する物体位置・姿勢推定手段と、
を備え、
前記物体検出手段は、未知物体を複数の視点で撮像した複数の入力画像毎に、前記データベースに格納されている各登録画像との特徴点の合致度を算出して、それぞれ合致度が最も高いキーフレームを検出し、各視点毎に、当該視点の入力画像と他の視点の入力画像との位置関係をそれぞれ取得し、前記キーフレームと前記位置関係に近い登録画像を前記データベースから選択し、各視点毎に、当該視点の入力画像と前記キーフレーム、および他の視点の入力画像と選択した登録画像の組み合わせを作成し、当該他の視点の入力画像と選択した登録画像の特徴点の合致度を算出し、各視点毎の前記組み合わせにおいて、前記合致度の平均値が高い組み合わせのキーフレームを最終的なキーフレームとして選択することを特徴とする画像処理装置。 - 前記特徴量は、テクスチャ情報であり、
前記データベースから登録画像を選択し、選択された登録画像上の各特徴点に対応する特徴点を、前記選択された登録画像と距離・向きが近い登録画像から抽出し、前記選択された登録画像の特徴点と前記距離・向きが近い登録画像の特徴点との位置を比較し、所定の位置条件にある前記距離・向きが近い登録画像の特徴点を、前記データベースに前記各登録画像のテクスチャ情報の特徴点として格納することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記参照用の物体のプリミティブモデルを定義して、前記データベースに格納するプリミティブモデル生成手段と、
前記物体位置・姿勢推定手段で推定した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、前記データベースに格納されている対応する参照用の物体のプリミティブモデルを復元して物体の把持部を推定する把持部推定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記プリミティブモデル生成手段は、前記参照用の物体のプリミティブモデルが対応する登録画像の領域を包含するように、当該プリミティブモデルを修正することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
- 物体を撮像して画像を取得する撮像手段と、
前記参照用の物体の位置・姿勢を変更させる物体位置・姿勢変更手段と、
を備え、
物体位置・姿勢変更手段で前記参照用の物体の位置・姿勢を変更しながら、前記撮像手段で、当該参照用の物体を撮像して、当該参照用の物体の三次元形状が欠落している部分の特徴点を抽出して、前記データベースに格納することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 物体位置・姿勢推定手段は、前記合致度の平均値が高い組み合わせにおいて、ロバスト推定を利用して、位置・姿勢推定時に登録画像を使用する頻度を変えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記特徴量は、テクスチャ情報および輪郭情報であり、
前記物体位置・姿勢推定手段は、前記データベースに格納されている登録画像のテクスチャ情報および輪郭情報の両者を使用して、前記入力画像の物体の位置・姿勢推定を行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記物体位置・姿勢推定手段は、
前記入力画像に対して特徴点の合致度が高い順に、その登録画像の前記位置関係に基づいて前記入力画像の物体の三次元位置・姿勢推定を行い、物体の三次元形状を入力画像に投影して輪郭線を抽出し、
前記輪郭線と前記入力画像のエッジ線とに基づいて、前記物体の三次元位置・姿勢推定が正しか否かを判断することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記物体位置・姿勢推定手段は、前記キーフレームの特徴点の三次元的なバラツキの平面度合いが閾値を超える場合に、前記物体の三次元位置・姿勢推定に使用することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 検出した物体の周囲の三次元の凹凸構造を認識する三次元復元手段を備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記三次元復元手段は、
位置・姿勢推定手段で推定した三次元位置・姿勢に基づいた物体の三次元形状を入力画像に投影し、入力画像上での物体の領域を算出し、
前記入力画像の前記算出した領域内の画像を第1の画像として抽出し、
前記登録画像内の前記物体の領域に含まれる画像を、前記入力画像の視点からみた第2の画像に変換し、
前記第1の画像と前記第2の画像との差分が閾値以下の領域を前記物体の領域として抽出することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。 - 物体を撮像して画像を取得する複数の撮像手段と、
前記複数の撮像手段の位置・姿勢を調整する位置・姿勢変更手段と、
前記参照用の物体の位置・姿勢を変更させる物体位置・姿勢変更手段と、
前記物体位置・姿勢変更手段で前記参照用の物体の位置・姿勢を変更しながら、前記複数の撮像手段で当該参照用の物体を撮像した画像と、前記データベースに格納されている対応する登録画像とを比較して、前記位置・姿勢変更手段のキャリブレーションを行うキャリブレーション手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 参照用の物体を異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係とを関連づけてデータベースに格納する工程と、
認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出する物体検出工程と、
前記データベースを参照して、前記検出されたキーフレームに対応する位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定する物体位置・姿勢推定工程と、
を含み、
前記物体検出工程では、
未知物体を複数の視点で撮像した複数の入力画像毎に、前記データベースに格納されている各登録画像との特徴点の合致度を算出して、それぞれ合致度が最も高いキーフレームを検出し、
各視点毎に、当該視点の入力画像と他の視点の入力画像との位置関係をそれぞれ取得し、前記キーフレームと前記位置関係に近い登録画像を前記データベースから選択し、
各視点毎に、当該視点の入力画像と前記キーフレーム、および他の視点の入力画像と選択した登録画像の組み合わせを作成し、当該他の視点の入力画像と選択した登録画像の特徴点の合致度を算出し、
各視点毎の前記組み合わせにおいて、前記合致度の平均値が高い組み合わせのキーフレームを最終的なキーフレームとして選択することを特徴とする画像処理方法。 - 前記特徴量は、テクスチャ情報であり、
前記データベースから登録画像を選択し、選択された登録画像上の各特徴点に対応する特徴点を、前記選択された登録画像と距離・向きが近い登録画像から抽出し、前記選択された登録画像の特徴点と前記距離・向きが近い登録画像の特徴点との位置を比較し、所定の位置条件にある前記距離・向きが近い登録画像の特徴点を、前記データベースに前記各登録画像のテクスチャ情報の特徴点として格納することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記参照用の物体のプリミティブモデルを定義して、前記データベースに格納するプリミティブモデル生成工程と、
前記物体位置・姿勢推定手工程で推定した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、前記データベースに格納されている対応する参照用の物体のプリミティブモデルを復元して物体の把持部を推定する把持部推定工程と、
を含むことを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記プリミティブモデル生成工程では、前記参照用の物体のプリミティブモデルが対応する登録画像の領域を包含するように、当該プリミティブモデルを修正することを特徴とする請求項15に記載の画像処理方法。
- 物体位置・姿勢変更手段で前記参照用の物体の位置・姿勢を変更しながら、撮像手段で、当該参照用の物体を撮像して、当該参照用の物体の三次元形状が欠落している部分の特徴点を抽出して、前記データベースに格納することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
- 物体位置・姿勢推定工程では、前記合致度の平均値が高い組み合わせにおいて、ロバスト推定を利用して、位置・姿勢推定時に登録画像を使用する頻度を変えることを特徴とする請求項17に記載の画像処理方法。
- 前記特徴量は、テクスチャ情報および輪郭情報であり、
前記物体位置・姿勢推定工程では、前記データベースに格納されている登録画像のテクスチャ情報および輪郭情報の両者を使用して、前記入力画像の物体の三次元位置・姿勢推定を行うことを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記物体位置・姿勢推定工程では、
前記入力画像に対して特徴点の合致度が高い順に、その登録画像の前記位置関係に基づいて前記入力画像の物体の三次元位置・姿勢推定を行い、物体の三次元形状を入力画像に投影して輪郭線を抽出し、
前記輪郭線と前記入力画像のエッジ線とに基づいて、前記物体の三次元位置・姿勢推定が正しか否かを判断することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記物体位置・姿勢推定工程は、前記キーフレームの特徴点の三次元的なバラツキの平面度合いが閾値を超える場合に、前記物体の三次元位置・姿勢推定に使用することを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
- 検出した物体の周囲の三次元の凹凸構造を認識する三次元復元工程を含むことを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
- 前記三次元復元工程では、
位置・姿勢推定工程で推定した三次元位置・姿勢に基づいた物体の三次元形状を入力画像に投影し、入力画像上での物体の領域を算出し、
前記入力画像の前記算出した領域内の画像を第1の画像として抽出し、
前記登録画像内の前記物体の領域に含まれる画像を、前記入力画像の視点からみた第2の画像に変換し、
前記第1の画像と前記第2の画像との差分が閾値以下の領域を前記物体の領域として抽出することを特徴とする請求項22に記載の画像処理方法。 - 物体位置・姿勢変更手段で参照用の物体の位置・姿勢を変更しながら、複数の撮像手段で当該参照用の物体を撮像した画像と、前記データベースに格納されている対応する登録画像とを比較して、前記位置・姿勢変更手段のキャリブレーションを行うキャリブレーション工程を含むことを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。
- 請求項13〜請求項24にいずれか1つに記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理用プログラム。
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