JP6061631B2 - 計測装置、情報処理装置、計測方法、情報処理方法、および、プログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態における三次元計測装置の構成を示す図である。
などで構成することが出来る。そして、制御手段は、情報処理装置として機能し、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが格納された記録媒体からコンピュータプログラムを読み出し、各種処理を行う。
ステップS20では、本実施形態における三次元計測装置が、3次元情報保持部20から対象物体の3次元情報を取得し、ステップS10で取得した位置姿勢に関する情報を用いて、撮影画像中の対象物体の投影範囲を推定する。ここでは、その範囲は、モデル投影範囲と呼ぶ。
さらに、カメラ座標系から投影パターンを投影する装置の座標系への変換を表す基礎行列Eが事前の校正値から得られているものとする。すると、カメラ座標系における頂点から投影パターンの座標系の頂点Bp(i)=[Xp(i),Yp(i),Zp(i)]に変換する方法は、基礎行列Eにカメラ座標系での頂点Bc(i)を乗じて、Bp(i)=E・Bc(i)で計算することが出来る。
ここで、fpx、fpyは投影パターン座標系におけるX軸方向、Y軸方向の焦点距離である。頂点B(i)からUVp(i)までの計算は、3次元情報を点とした場合には、同じように計算することができるので、直方体に限定するものでは無い。
B+(i)を用いて、(Xm+,Ym+,Zm+)と(Rx+,Ry+,Rz+)からUVp+(i) を算出する。B−(i)は、(Xm−,Ym−,Zm−)および (Rx−, Ry−, Rz−)からUVp−(i)を算出するのに用いる。
前述の実施形態は、識別図形の符号化長をパラメータとして、誤差を含む位置姿勢の情報から3次元モデルを利用して投影されるモデル投影範囲を計算した。そして、その範囲をカバーする識別図形の大きさとして符号化長をパラメータとして決定した。異なる手法として、識別分解能調整部30において、投影パターンを決定する他のパラメータを調整しても構わない。
第三の実施形態として、距離撮像装置の投影パターンの生成の処理として利用することができる。
図6は、本実施形態における計測対象物体の位置姿勢を推定するための装置の構成を示した図である。
識別分解能調整では、位置姿勢を含む情報であれば、本発明の効果が得られることから、次のような計測対象の位置姿勢および幾何形状に関する情報を利用することもできる。情報とは、焦点距離との差、計測対象の面の向き、モデルの姿勢に応じた視点別に生成したモデルの観察画像との類似度、視点別モデルの視点と視線方向と保持している位置姿勢との差、距離計測あいまい性、である。以下、それぞれについて説明する。
投影パターンを照射には光学レンズが用いられる。また、その撮像装置でも光学レンズを用いる。それらの光学素子では焦点距離が一致する範囲が限定され、ピントが合うところ合わないところがある。ピントが合っていない範囲では、焦点ボケにより図形要素のエッジが不鮮明となり検出が難しくなる。そこで、位置姿勢の情報として奥行き情報である形状表面と焦点距離との差を用いることができる。その差が長い場合には、識別分解能を上げることで、奥行き方向の計測点を増やす。また、焦点距離のピントが合う範囲であれば識別分解能を下げても平面様なので対応が容易にできる。
投影装置と計測対象物体の各表面の向きもパターン投影では関係がある。面の向きが投影光に対して傾斜している場合には、反射光量が減少し、パターンのエッジが不鮮明となり検出が難しくなる。そこで、計測対象物体の各面と光源との向きとカメラの位置に基づき,反射光量が小さくなる傾斜の箇所を検出し,識別分解能を上げる.逆に,傾斜が小さい場合には識別分解能を下げる。
観測画像の特徴検出位置と推定しているモデルとの差異を検出するために、事前に計測対象を複数の視点で観察したときの画像を用いることができる。その画像は、視点の情報を含むことから位置姿勢の情報としても利用できる。その視点別の画像に対して、撮像した画像とのモデル該当領域とのテンプレートマッチングを行い、その相関値を算出する。相関値は位置姿勢の誤差として用いることができるので、相関値が高い場合は識別分解能を上げて、値が小さい場合には識別分解能を下げれば良い。
前述のテンプレート画像は、最終的な位置姿勢とは異なる位置姿勢で観測したものを事前に用意したものである。そのため、各テンプレート画像を取得した際の位置姿勢の情報と、推定中に位置姿勢との差を指標として用いることができる。テンプレートの位置姿勢と推定中の位置姿勢との差が大きい場合には、識別分解能を上げて、差が小さい場合には識別分解能を下げる。
3次元空間中における三角測量(三角法)の誤差のあいまい性の要因として、三角測量のパラメータであるカメラとプロジェクタとのベースラインと計測点までの距離に依存する関数であるσ3Dを用いることができる。これは、距離が遠いほど距離計測の分解能が大きくなり、奥行き方向の分布が大きくなる。位置姿勢の変動範囲のうち、奥行きに関連するのはZ方向の精度と、面の法線に関連するピッチ・ヨー方向の精度に影響する。
識別分解能調整部において、パターンの識別分解能に応じたパターンの切り替えとして、識別図形、測距図形を変更するパラメータとして調整が可能なものとして以下の対象も利用できる。これらは、サイズや間隔が変更されるとパターンのサイズも変更されるため、各要素のパラメータを調整してモデル投影範囲を内包するようにパラメータを決定すれば良い。利用可能な対象は、図形要素サイズ、パターンの切り替え、識別図形の有無、などである。以下、それぞれについて説明する。
第一の実施形態において前述したように、図形要素のサイズを調整することができる。識別分解能が低い場合には、面積の小さいパターンを利用する。識別分解能が高い場合には面積が大きいパターンを利用する。
パターンの切り替えとして、識別分解能が高いものとして検出方向に左右されにくい円形状から、識別分解能が低い場合には細かいストライプで構成されるパターンなどを精度に応じて切り替える。
3次元の位置姿勢の状態として、分散の値が十分小さい場合には、保持している位置姿勢と3次元の形状情報から、正確な物体表面への測距図形の投影位置が求められる。この場合、識別図形が不要となる。そのため、識別分解能調整部では、識別図形の生成パラメータとして、識別図形を生成しないという選択も利用することができる。これにより、識別図形の検出処理が無くなるため、処理量が低減され高速化でき、密な測距図形を利用して高密度な計測を行うことができる。
第一の実施形態では、モデル投影範囲として計測対象を全て含む矩形を設定した例を提示した。投影パターン中に含まれる識別図形は、対象物体を構成する各曲面の単位で、識別分解能調整を行うことが可能である。直方体であれば、6面の法線の異なる面を有しており、その各面(計測面)ごとに識別図形を変更すれば良い。当該手法では、位置姿勢を含む推定状態と、各面のモデルからモデル投影範囲が算出される。よって、その範囲ごとに識別分解能を行って投影パターンを決定することができる。これにより、投影範囲の面積がより小さくなり、識別図形の符号化長が短くなることで識別図形の検出が安定化し、パターンの走査照合時間が短縮されることで高速化となる。
本実施形態では、前述の位置姿勢推定装置をロボット(ロボットハンド)による把持・組み立て(作業)において利用する場合を説明する。ロボットを含む構成では、対象物体の観察位置姿勢が組み立て作業のタスクごとに異なる。部品を把持するために離れた位置から対象物体を観察する場合や、対象物体を把持して組み付け先の部位を観察する場合では、対象物体の画面に占める大きさが変化する。ロボットと対象物体との距離が遠い場合には、ベースラインとの関係から視線方向の不確からしさが大きくなるため、識別分解能を高くして、投影パターンの投影位置の変動が大きくても識別図形が検出できるようにするように調整することができる。対象物体を把持して、所定の姿勢を維持している場合には、視線方向の不確からしさが減少して、位置または姿勢の精度が良くなるため、符号化長を短くするなどの識別分解能を低くする調整が可能となる。その場合、パターン走査照合時間が短縮されるため、短時間での位置姿勢推定が可能となる。なお、本実施形態ではロボット(ロボットハンド)による観察位置の変化に伴う識別分解能を変更する例を述べたが、対象物体の位置姿勢がタスクによって変化する場合も同様に本発明を適用することができる。ベルトコンベアに流れてくる複数の対象物体の、概略の位置を推定する場合には識別分解能が高い投影パターンを用いて、その中から特定の対象に対して把持を行う場合には、概略の位置が既知であるため、識別分解能が低いマルチラインをベースとした投影パターンを用いて密な距離画像を得ることが可能となる。つまり、対象物体の位置姿勢の変更を伴う駆動系を有するシステムにおいて、本発明の実施例は、観察位置や対象物体の配置の拘束条件などの情報を利用して識別分解能を変更することができる。
Claims (10)
- 計測対象の撮影画像を取得する撮影手段と、
前記計測対象の概略の位置及び姿勢を示す概略位置姿勢と、該概略位置姿勢の誤差範囲を取得する取得手段と、
前記概略位置姿勢と前記誤差範囲とに基づいて、前記撮影画像の中で前記計測対象が取り得る範囲を推定する推定手段と、
前記計測された前記計測対象が取り得る範囲に基づいて、前記計測対象の三次元形状を計測するために投影されるパターンを決定する決定手段と、を有することを特徴とする計測装置。 - 更に、前記概略位置姿勢に基づき前記計測対象のモデル情報を前記撮影画像に投影する投影手段を備え、
前記推定手段は、前記投影手段で投影された投影結果と前記誤差範囲とに基づいて、前記撮影画像の中で前記計測対象が取り得る範囲を推定することを特徴とする請求項1に記載の計測装置。 - 更に、前記計測対象の距離画像を取得する距離画像取得手段を有し、
前記決定手段は、前記計測対象の取り得る範囲と前記距離画像中に含まれる前記計測対象の大きさとに基づいて、前記パターンを決定することを特徴とする請求項1に記載の計測装置。 - 前記パターンは、前記計測対象までの測距に用いる測距図形と、該測距離図形を識別するための所定の長さの符号列により生成される複数の識別図形を有しており、
前記決定手段は、前記計測対象の取り得る範囲に基づいて、前記符号列の長さを決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の計測装置。 - 前記パターンは、前記計測対象までの測距に用いる測距図形を有しており、
前記決定手段は、前記計測対象の取り得る範囲に基づいて、前記測距図形の密度を決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の計測装置。 - 前記パターンは、前記計測対象までの測距に用いる測距図形と、該測距離図形を識別するための所定の長さの符号列により生成される複数の識別図形を有しており、
前記決定手段は、前記計測対象の取り得る範囲に基づいて、前記識別図形の有無を決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の計測装置。 - 前記決定手段は、前記計測対象の取り得る範囲と前記計測対象の面の向きとに基づいて、前記計測対象の計測面ごとに、前記パターンを決定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の計測装置。
- 前記誤差範囲は、位置及び姿勢を示すパラメータの分散値であることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の計測装置。
- 計測対象の撮影画像を取得する取得工程と、
前記計測対象の概略の位置及び姿勢を示す概略位置姿勢と、該概略位置姿勢の誤差範囲を取得する取得工程と、
前記概略位置姿勢と前記誤差範囲とに基づいて、前記撮影画像の中で前記計測対象が取り得る範囲を推定する推定工程と、
前記計測された前記計測対象が取り得る範囲に基づいて、前記計測対象の三次元形状を計測するために投影されるパターンを決定する決定工程と、を有することを特徴とする計測方法。 - コンピュータを、請求項1乃至8の何れか1項に記載の計測装置の各手段として機能させるコンピュータプログラム。
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