JP5639821B2 - ３次元点群の合成方法 - Google Patents

Description

本発明は、３次元点群の合成方法および対象体計測装置に係り、詳しくは複数方向から３次元計測手段を用いて取得した構造物等の計測対象体の３次元点群を合成する方法に関するものである。

従来、構造物等の計測対象物の３次元形状を計測する際に、計測対象物とその近傍または表面に計測用ターゲットを配置し、カメラ等を使用して計測対象物及び計測用ターゲットを撮像し、算出された各計測用ターゲットの３次元座標に基づいて３次元形状を作成する計測方法が知られている。
計測対象物の３次元形状を作成する具体的な方法として、計測対象物とターゲットと基準ターゲットとを３次元形状用カメラを使用して複数方向から撮像し、ターゲット及び基準ターゲットの中心座標を算出し、複数の画像に共通して写っているターゲットまたは基準ターゲットの中心を重ね合わせて計測対象物全体の３次元形状を作成する方法が知られている（特許文献１）。
このように、計測用ターゲットを使用することによって画像中の計測対象物をより正確に認識することができる。

特開２００７−６４６６８号公報

一方、計測対象物及び計測用ターゲットについて、レーザスキャナ等を使用して計測し、計測対象物及び計測用ターゲットの形状データを３次元の点群として取得する方法も知られている。
このような場合においても、計測対象物全体の３次元形状を作成する際に複数の方向から計測対象物を計測し、取得した点群を合成する必要がある。
この点に関し、上記従来技術は、複数の方向から撮像した画像データに対して合成を行うものであり、複数の方向から計測して取得した３次元の点群に対して合成を行うものではない。

複数の方向から計測対象物を計測して取得した各点群を合成する場合、計測対象物の近傍または表面に複数の計測用ターゲットを配置し、計測して取得した３次元の点群の中から、各計測用ターゲットに該当する点群に作業者がそれぞれ番号を振り、複数の方向から計測して取得した各点群に対しても同様の処理を行い、同一の番号の点群を重ね合わせて合成する処理を行う必要がある。しかし、このような方法では作業者の作業効率が悪いことや、作業者による手作業が入るために人為的なミスが混入することを防止できないという問題があり、これらの問題を解決することが従来の課題となっていた。
本発明は、上述した課題を解決すべくなされたものであり、その目的とするところは、複数の方向から計測対象物を計測して取得した３次元点群を自動的に合成することの可能な３次元点群の合成方法を提供することにある。

上記の目的を達成するべく、請求項１の３次元点群の合成方法は、レーザ距離計として機能する３次元計測手段を用いて、計測対象物の近傍または表面に配置され前記３次元計測手段のレーザの波長に応じてそれぞれ判別可能な異なる輝度帯の輝度を有する球体からなる３つ以上の計測用ターゲットの各性状データを計測して３次元の点群として取得する３次元計測ステップと、前記点群から前記計測用ターゲットに該当するターゲット点群を抽出し、該ターゲット点群がいずれの前記計測用ターゲットに該当するかを判別する個体点群判別ステップと、前記３次元計測手段の位置を変更して複数の方向から前記３次元計測ステップと前記個体点群判別ステップとを繰り返した後、前記個体点群判別ステップにより一方向において判別した各ターゲット点群及び他方向において判別した各ターゲット点群の中で同一輝度帯の輝度を示すターゲット点群同士をそれぞれ重ね合わせて合成する点群合成ステップとを備えたことを特徴とする。

請求項２の３次元点群の合成方法では、請求項１において、前記輝度帯は１０以上２２０以下の範囲から複数選択されることを特徴とする。
請求項３の３次元点群の合成方法では、請求項１または２において、前記３次元計測ステップでは、前記計測用ターゲットをモノクロの３次元計測手段を使用して計測することを特徴とする。

請求項４の３次元点群の合成方法では、レーザ距離計として機能する３次元計測手段を用いて、計測対象物の近傍または表面に配置され前記３次元計測手段のレーザの波長に応じてそれぞれ半径の大きさが異なる球体からなる３つ以上の計測用ターゲットの各性状データを計測して３次元の点群として取得する３次元計測ステップと、前記点群から前記計測用ターゲットに該当するターゲット点群を抽出し、該ターゲット点群がいずれの前記計測用ターゲットに該当するかを判別する個体点群判別ステップと、前記３次元計測手段の位置を変更して複数の方向から前記３次元計測ステップと前記個体点群判別ステップとを繰り返した後、前記個体点群判別ステップにより一方向において判別した各ターゲット点群及び他方向において判別した各ターゲット点群の中で同一半径を示すターゲット点群同士をそれぞれ重ね合わせて合成する点群合成ステップと、を備えたことを特徴とする。

請求項５の３次元点群の合成方法では、請求項１から４のいずれか一項において、さらに、前記点群合成ステップの後に、合成した点群から前記計測対象物の３次元形状を作成する形状モデリングステップを備えることを特徴とする。

本発明に係る３次元点群の合成方法によれば、計測対象物の近傍または表面に配置された個体識別する複数の計測用ターゲットを３次元計測手段により３次元の点群を取得する３次元計測ステップと、点群から計測用ターゲットに該当するターゲット点群を抽出し、抽出したターゲット点群がいずれの計測用ターゲットに該当するのかを判別する個体点群判別ステップと、３次元計測手段の位置を変更して複数の方向から３次元計測ステップと固体点群判別ステップとを繰り返し、一方向における各ターゲット点群及び他方向において判別された各ターゲット点群の中で同一性状を示すターゲット点群同士をそれぞれ重ね合わせて合成する点群合成ステップとを備える。

従って、一方向から取得した点群の中から個体識別する計測用ターゲットに該当するターゲット点群を判別することにより、複数の方向から計測して取得した点群に含まれるターゲット点群のうち、同一の性状を示すターゲット点群を探索して自動的に合成するので、人為的なミスの混入を防止することができ、作業効率を向上させることができる。

本発明の実施形態に供試される３次元計測装置を含む概略構成図である。 本発明の３次元点群の合成方法を示すフローチャートである。 （Ａ）は本発明の第１実施形態における図１の上面図、（Ｂ）は図１の３次元計測手段の位置を変更した場合の上面図、（Ｃ）は（Ａ）、（Ｂ）の計測結果を合成して作成したモデルの上面図である。 第１実施形態において、３次元計測手段と計測用ターゲットとの距離と算出される球体の精度との調査を行うための概略構成図である。 （Ａ）は７２．５ｍｍの半径を有する計測用ターゲットと距離との計測結果を表したグラフ、（Ｂ）は１９．０ｍｍの半径を有する計測用ターゲットと距離との計測結果を表したグラフである。 （Ａ）は本発明の第２実施形態における図１の上面図、（Ｂ）は図１の３次元計測手段の位置を変更した場合の上面図、（Ｃ）は（Ａ）、（Ｂ）の計測結果を合成して作成したモデルの上面図である。 第２実施形態において、３次元計測手段を使用して色見本の輝度情報の調査を行うための概略構成図である。 （Ａ）は計測用ターゲットに使用可能な４段階の輝度帯を示す色見本−輝度の関係を表したグラフ、（Ｂ）は計測用ターゲットに使用可能な５段階の輝度帯を示す色見本−輝度の関係を表したグラフである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施形態に供試される対象体認識装置１を含む概略構成図である。
図１に示すように、対象体認識装置１は計測対象物（以下、ワークという）２の形状を仮想座標空間において表現する装置である。対象体認識装置１は、ワーク２の近傍となる複数の所定位置に計測用ターゲット４を配置し、ワーク２及び支持体６に支持された計測用ターゲット４を計測して形状データ（性状データ）を取得する３次元計測手段８と、３次元計測手段８により取得された形状データから仮想座標空間におけるワーク２及び計測用ターゲット４を算出して合成する演算手段１０と、演算手段１０により算出され合成された結果等を格納するメモリ装置１２と、合成された結果等を出力する外部出力手段１４とを備える。なお、計測用ターゲット４はワーク２の表面や周囲の構造物に配置されてもよい。

ワーク２は、例えば船舶ブロックであるが、３次元の形状を維持するワークであればこれに限られない。
計測用ターゲット４は、計測したワーク２の３次元形状を３次元の仮想座標空間で形成する際に用いられるものである。図１に示すように、計測用ターゲット４の形状は球体である。

本実施形態では、３次元計測手段８としてレーザスキャナを使用しており、当該レーザスキャナはレーザ距離計として機能し、レーザ光の射出とその反射レーザの受光とにより３次元計測手段８の位置からワーク２及び計測用ターゲット４上の各計測点までの距離をレーザ計測し、同時にレーザ光を発射した方向を計測することで３次元の点群として取得することにより、ワーク２及び計測用ターゲット４の形状データを取得する。

演算手段１０とメモリ装置１２とは、図示しないがコンピュータに備えられている。演算手段１０は当該コンピュータの中央演算処理装置により構成され、メモリ装置１２はＲＡＭ、ＲＯＭ等を含んで構成されている。
外部出力手段１４は、シリアル通信、ＬＡＮのネットワーク通信、画面出力、外部メモリ書き込み、またはファイル出力等により合成した結果等を出力する。

以下、このように構成された本発明の第１実施形態に係る対象体認識装置１の３次元点群の合成方法について説明する。
図２は、３次元点群の合成方法のフローチャートを示している。以下に述べるステップＳ２〜Ｓ６までの各処理は、メモリ装置１２に格納されている各プログラムを演算手段１０で実行することにより行われる。

ステップＳ１では、ワーク２の周囲に複数の計測用ターゲット４を設置する。詳しくは図３（Ａ）に図１の上面図を示すように、それぞれ半径（性状）の異なる計測用ターゲット４ａ、４ｂ、４ｃ、４ｄを配置する。計測用ターゲット４ａ〜４ｄは、３次元計測手段８がそれぞれを識別可能な大きさの球体である。ここで使用する計測用ターゲット４ａ〜４ｄの大きさは、使用する３次元計測手段８の種類や波長、または計測する環境によって決められる。

ステップＳ２では、３次元計測手段８を使用してワーク２及び計測用ターゲット４ａ〜４ｄの形状データを３次元の点群として取得する（３次元計測ステップ）。例えば図３（Ａ）に示すように、計測用ターゲット４ｃ、４ｄ側に３次元計測手段８を配置して計測する。ここで、３次元計測装置８の視点はワーク２側にある。なお、計測の際は、計測用ターゲット４ａ〜４ｄのうち最低３つは３次元計測手段８により計測される必要がある。

ステップＳ３では、上記ステップＳ２で取得した計測点群の中から球体を構成する点群をターゲット点群として判別し、ターゲット点群の中心座標と半径とを算出して計測用ターゲット４ａ〜４ｄの何れに該当するかを判別する（個体点群判別ステップ）。
ステップＳ３が終了し、後述する点群合成に必要な複数方向からのワーク２のデータを取得していない場合には、上記ステップＳ２へ戻る。この際、図３（Ｂ）に示すように、例えば３次元計測装置８を計測用ターゲット４ｂ、４ｄ側へ移動後、ステップＳ２を実行する。
一方、点群合成に必要なデータを取得した場合には、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、上記ステップＳ２で取得した点群を合成する（点群合成ステップ）。
例えば、図３（Ｃ）に図３（Ａ）、（Ｂ）を計測して取得した点群を合成して作成したモデルの上面図を示すように、上記ステップＳ２を繰り返して取得した各方向におけるワーク２及び計測用ターゲット４ａ〜４ｄの点群を、上記ステップＳ３で判別した各ターゲット点群の半径に従って、同じ半径のターゲット点群が重なり合うように合成する。

ステップＳ５では、上記ステップＳ４で合成した点群からワーク２を構成する点群の３次元座標を算出して形状モデリングを行い、ワーク２のモデルを作成する（形状モデリングステップ）。
ステップＳ６では、形状モデリングにより作成されたワーク２のモデルの寸法計測及びモデルの形状評価を行う。

ここで、上述した方法で、図４に概略構成図を示すように３次元計測手段８を使用して計測用ターゲット４までの距離Ｌを２ｍ〜３２ｍまで変化させて計測用ターゲット４を計測し、計測用ターゲット４に該当するターゲット点群から算出される球体の半径の精度を調査した。なお、使用した３次元計測手段８の波長は６５０ｎｍ近傍である。
調査した結果を図５（Ａ）、（Ｂ）に示す。ここで、図５（Ａ）は半径７２．５ｍｍの球体を計測用ターゲット４として使用した場合のグラフであり、図５（Ｂ）は半径１９．０ｍｍの球体を計測用ターゲット４として使用した場合のグラフである。

図５（Ａ）から、距離Ｌが長くなるにつれて取得できる点数はＬ^-1.8に比例して減少し、３２ｍで取得できた点数は７０点程度であった。しかし、距離Ｌが延びるにつれて取得できる点数が減少するにもかかわらず、算出した計測用ターゲット４の半径のばらつきは小さく、精度良く半径を算出することが可能であった。
図５（Ｂ）についても上述した内容とほぼ同様のことが言えるが、３２ｍで取得できた点数は５点程度であったため点群から球体を判別することができず、半径の算出はできなかった。

従って、計測用ターゲット４に使用する球体は大きい方がよく、例えば従来使用している半径が７７ｍｍより大きいものを用いるのがよい。また、３次元計測手段８の波長により精度が変化するため、計測用ターゲット４ａ〜４ｄの半径の差の付け方は使用する３次元計測手段８の波長によって決められる。

このように、本実施形態によれば、ワーク２の周囲に設置された半径の異なる計測用ターゲット４ａ〜４ｄに対して、３次元計測手段８を使用してワーク２及び計測用ターゲット４ａ〜４ｄの形状データを３次元の点群として取得し、点群の中から計測用ターゲット４ａ〜４ｄに該当する球体を構成する点群をターゲット点群として判別して各球体の中心座標と半径とを算出する。そして、３次元計測手段８の位置を変更して複数の方向からワーク２及び計測用ターゲット４ａ〜４ｄの計測及び判別を繰り返した後、各方向から取得した各点群における同じ半径のターゲット点群が重なり合うように合成する。

これにより、個々を識別可能な半径を有する球体を計測用ターゲット４として使用することにより、演算手段１０は３次元計測手段８を使用して取得した３次元の点群から計測用ターゲット４ａ〜４ｄに該当するターゲット点群をそれぞれ自動的に判別することができ、同じ半径のターゲット点群を基準に各方向から取得した点群を合成するので、人為的なミスの混入を防止することができ、作業効率を向上させることができる。
さらに、自動的に合成した点群からワーク２の形状モデリングを行うので、作成されたワーク２のモデルの信頼性をより向上させることができる。

次に、本発明の第２実施形態について説明する。
本実施形態の３次元点群の合成方法では、第１実施形態に対して、計測用ターゲット４ａ〜４ｄの半径は略同一として、それぞれ異なる色相を有する球体とした点が相違しており、その他の構成は共通している。従って、共通箇所の説明は省略し、相違点について説明する。

図６（Ａ）、（Ｂ）は、本発明の第２実施形態における図１の上面図である。これを、上述した図２の３次元点群の合成方法を示すフローチャートと共に以下に説明する。
ステップＳ１では、それぞれの色相ひいては輝度（性状）が異なる計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’をワーク２の周囲に配置する。ここで使用する計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’は、使用する３次元計測手段８の種類や波長、または計測するワーク２の反射によって決められる。

ステップＳ２では、３次元計測手段８を使用してワーク２及び計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’の形状データを３次元の点群として取得する。
ステップＳ３では、３次元計測手段８を使用して取得した点群から計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’の輝度情報を取得し、計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’の何れに該当するかを判別する（個体点群判別ステップ）。ここで、３次元計測手段８はレーザスキャナであるので、取得した点群を演算手段１０で処理することにより輝度情報を取得する。

ステップＳ３が終了し、点群合成に必要な複数方向からのワーク２のデータを取得していない場合には、上記ステップＳ２へ戻る。この際、図６（Ｂ）に示すように、例えば３次元計測装置８を計測用ターゲット４ｂ、４ｄ側へ移動した後にステップＳ２を実行する。
一方、点群合成に必要なデータを取得した場合には、ステップＳ４へ進む。
ステップＳ４では、複数の方向からワーク２及び計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’を計測して取得した各点群を、図６（Ｃ）に示すように同じ輝度帯の輝度を有するターゲット点群が重なり合うように合成する（点群合成ステップ）。

ここで、上述した方法で、図７に概略構成図を示すように、色見本４ｅを３次元計測手段８で計測し、計測用ターゲット４として使用可能な輝度帯を調査した。ここでは、カラー情報（Ｒ／Ｇ／Ｂ）の値を用いれば容易に違いを認識することができるが、データ容量が大きくなり点群の合成処理に多くの時間を要するため、モノクロレーザスキャナで計測して輝度情報を調査した。なお、使用した３次元計測手段８の波長は６５０ｎｍ近傍であり、３次元計測手段８と色見本４ｅとの距離は一定とした。

使用可能な輝度帯として、図８（Ａ）、（Ｂ）に色見本−輝度の関係を表すグラフを示す。色見本としてＰＡＮＴＯＮＥ社が出しているカラーチップを使用した。図８（Ａ）、（Ｂ）にはそれぞれのカラーコードを示しており、平均値は各カラーコードでの輝度の平均値を表している。図８（Ａ）に示すように、１０〜２１０の輝度帯を４段階、つまり１０〜６０、６１〜１１０、１１１〜１６０、１６１〜２１０に分割した各輝度帯、または図８（Ｂ）に示すように、２０〜２２０の輝度帯を５段階、つまり２０〜６０、６１〜１００、１０１〜１４０、１４１〜１８０、１８１〜２２０に分割した各輝度帯とすることにより判別が可能であった。しかし、上述した範囲内での輝度帯をさらに増やすと、判別がつかなくなる可能性がある。

ここで、３次元計測手段８の波長が変わると同じ色相でも異なる輝度になると想定されるため、計測用ターゲット４の輝度の差の付け方は使用する３次元計測手段８の波長によって決められる。
さらに、計測用ターゲット４の反射率によっても輝度が変わるため、計測用ターゲット４には夕日等を反射しない素材を使用する必要がある。

このように、本実施形態ではそれぞれ輝度の異なる計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’を使用して３次元計測手段８により計測して取得した３次元の点群から、計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’に該当するターゲット点群に対して計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’から取得した輝度情報に基づいて、複数の方向からワーク２及び計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’を計測して取得した各点群を同じ輝度帯の輝度を有するターゲット点群が重なり合うように合成する。

これにより、計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’の輝度情報に基づいてターゲット点群を判別して３次元の点群を合成するので、上記第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
また、計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’に使用される輝度は１０〜２２０の範囲の輝度帯から選択されることにより、確実に各輝度帯を判別することができるので、自動的にターゲット点群の合成を行うことができ、作業効率を向上させることができる。

さらに、モノクロレーザスキャナで計測した計測用ターゲット４ａ’〜４ｄ’の点群を処理して輝度情報を取得することにより、カラー情報としてデータを取得する場合よりもデータ容量が少なくなり、点群を合成する処理もより速くなるので、作業効率を向上させることができる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。
例えば、上記第１実施形態では異なる半径の計測用ターゲット４を使用し、上記第２実施形態では輝度の異なる計測用ターゲット４を使用してターゲット点群を判別したが、ターゲット４は異なる半径及び異なる輝度を組み合わせて構成されてもよい。これにより、ターゲット点群の判別精度をさらに向上させることができる。
また、上記各実施形態では、ワーク２を船舶ブロックとして説明したが、ワーク２はこれに限られず、橋やビルに対しても適用可能である。

１ 対象体認識装置
２ ワーク（計測対象物）
４、４ａ、４ｂ、４ｃ、４ｄ、４ａ’、４ｂ’、４ｃ’、４ｄ’ 計測用ターゲット
８ ３次元計測手段
１０ 演算手段
１２ メモリ装置

Claims (5)

1. レーザ距離計として機能する３次元計測手段を用いて、計測対象物の近傍または表面に配置され前記３次元計測手段のレーザの波長に応じてそれぞれ判別可能な異なる輝度帯の輝度を有する球体からなる３つ以上の計測用ターゲットの各性状データを計測して３次元の点群として取得する３次元計測ステップと、
   前記点群から前記計測用ターゲットに該当するターゲット点群を抽出し、該ターゲット点群がいずれの前記計測用ターゲットに該当するかを判別する個体点群判別ステップと、
   前記３次元計測手段の位置を変更して複数の方向から前記３次元計測ステップと前記個体点群判別ステップとを繰り返した後、前記個体点群判別ステップにより一方向において判別した各ターゲット点群及び他方向において判別した各ターゲット点群の中で同一輝度帯の輝度を示すターゲット点群同士をそれぞれ重ね合わせて合成する点群合成ステップと、
   を備えたことを特徴とする３次元点群の合成方法。
2. 前記輝度帯は１０以上２２０以下の範囲から複数選択されることを特徴とする、請求項１に記載の３次元点群の合成方法。
3. 前記３次元計測ステップでは、前記計測用ターゲットをモノクロの３次元計測手段を使用して計測することを特徴とする、請求項１または２に記載の３次元点群の合成方法。
4. レーザ距離計として機能する３次元計測手段を用いて、計測対象物の近傍または表面に配置され前記３次元計測手段のレーザの波長に応じてそれぞれ半径の大きさが異なる球体からなる３つ以上の計測用ターゲットの各性状データを計測して３次元の点群として取得する３次元計測ステップと、
   前記点群から前記計測用ターゲットに該当するターゲット点群を抽出し、該ターゲット点群がいずれの前記計測用ターゲットに該当するかを判別する個体点群判別ステップと、
   前記３次元計測手段の位置を変更して複数の方向から前記３次元計測ステップと前記個体点群判別ステップとを繰り返した後、前記個体点群判別ステップにより一方向において判別した各ターゲット点群及び他方向において判別した各ターゲット点群の中で同一半径を示すターゲット点群同士をそれぞれ重ね合わせて合成する点群合成ステップと、
   を備えたことを特徴とする３次元点群の合成方法。
5. さらに、前記点群合成ステップの後に、合成した点群から前記計測対象物の３次元形状を作成する形状モデリングステップを備えることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の３次元点群の合成方法。