JP7050476B2

JP7050476B2 - 形状情報操作システム

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Publication number: JP7050476B2
Application number: JP2017235414A
Authority: JP
Inventors: 義人佐藤; 洋関; 博之照沼; 雄志坂本
Original assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Current assignee: Hitachi GE Nuclear Energy Ltd
Priority date: 2017-12-07
Filing date: 2017-12-07
Publication date: 2022-04-08
Anticipated expiration: 2037-12-07
Also published as: JP2019101986A

Description

本発明は、形状情報操作システムに関する。

プラント建物などの施工時における配管やダクト、各機器等の据え付けにおいては、多くの場合に現物合わせ等の修正工程が必要であり、結果的に設計と現物との違いが生じる可能性がある。そして、このような違いは、プラントの保守や、その後の撤去、或いは、設備の新設などにおける撤去、搬入、据え付け計画において問題となるため、現物の位置情報を三次元的に計測し、設計情報に反映させたいという要望がある。

その一方で、現在、一般的な３Ｄスキャナにおいても１回の測定で１千万点程度の点群が計測され、また、プラント建物等の１フロアを計測するには複数回の測定（ショット）が必要となる。このため、プラント建物全体について取り扱う必要のある点群数は数億点に上る。したがって、例えば、プラント建物の点群データを３Ｄスキャナで計測してＣＡＤ化等の操作を行う際には、複数視点における点群ショットの同時表示や高密度点群に対する処理など、扱うデータ量が膨大となる。

このような点群データを操作するためには、高性能な計算機および処理ソフトウェアが必要となる。しかしながら、このような高性能な計算環境は必ずしも豊富に準備できるとは限らないうえ、高性能な計算環境でも膨大な点群データは取り扱いが困難な場合も少なくなく、表示や操作が困難になる可能性もある。

そこで、例えば、特許文献１には、高密度点群から偏りの少ない間引き点群を取得することを目的として、２次元または３次元の形状情報を表示・操作するシステムにおいて、実空間を計測して得られた間引き前の点群の情報を入力する手段と、前記点群を含む所定の対象領域を順次２分割し下位に行くに従って多くの領域（ノード）に分割されてなる木構造データを生成する手段と、木構造データにおける間引き処理を行うノードを木構造の枝ごとに決定する手段と、決定されたノード群を、間引き後の点群の取得対象とする分割領域群として選別する手段と、前記選別された各ノードにおいてそのノードが表す分割領域を代表する１以上の点を代表点として選別し、選別された代表点群の総体を間引き後点群として取得する手段とを有し、前記間引き後点群に含まれる任意の点は、前記間引き前の点群中に１対１に対応する点が存在するものとするシステムが開示されている。

特許第５９４８４８０号公報

特許文献１に記載の従来技術では、点群を木構造に分割して、間引きを行うノードを木構造の枝ごとに決定し、ノードの代表点を選別して取得することにより、点群の密度に応じて間引きする点の数を変更している。

しかしながら、間引きした後の点群を、ＣＡＤ化に用いた場合に、間引き前の点群の計測精度を損なわずにＣＡＤ形状を生成できるとは限らない。また、実際のＣＡＤ化作業では、対象とならない箇所でも点群密度が高い箇所は相対的に高い密度で残るのに対し、ＣＡＤ化対象となり、ＣＡＤ化に必要な閾値付近の密度であるような箇所では、必要以上に間引いてしまう可能性がある。

本発明は上記に鑑みてなされたものであり、ＣＡＤ化対象となる点群を、点群の計測精度を考慮して必要な個所に十分な点群密度が残るように、間引き点群を取得することができる形状情報操作システムを提供することを目的とする。

本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、物体を計測することによって得られる、前記物体の表面形状を示す点群データの操作を行う形状情報操作システムにおいて、予め定めた近傍探索距離に基づいて、前記点群データにおける各点の局所曲率を算出する局所曲率算出部と、前記近傍探索距離に基づいて、局所的な点群の密度を算出する局所点密度算出部と、前記点群データにより表される前記物体の表面形状の精度の誤差が前記物体の計測の際の計測誤差を越えないような前記点群データを構成する点の点群密度である所要密度を算出する所要密度算出部と、予め定めた曲率範囲と前記所要密度とに基づいて、前記点群データを構成する各点における曲率毎の間引き間隔を算出する間引き間隔算出部と、前記点群データを構成する各点の局所曲率と、前記曲率毎の間引き間隔とに基づいて、前記点群データから点を間引く点群間引き部とを備えるものとする。

本発明によれば、ＣＡＤ化対象となる点群を、点群の計測精度を考慮して必要な個所に十分な点群密度が残るように、間引き点群を取得することができる。

本発明の一実施の形態に係る形状情報操作システムの全体構成を概略的に示す図である。所要密度算出部における所要密度算出処理の原理を表す図である。所要密度算出処理を示すフローチャートである。所要密度算出処理における密度演算処理を示すフローチャートである。密度演算処理におけるフィッティング誤差算出処理を示すフローチャートである。ある曲面と、その曲面上の点と推定される点群との関係の一例を示す図である。図６にけるサンプル数と推定中心の位置精度との関係を示す図である。所望曲率範囲算出部に係る所望曲率範囲の入力画面の表示例を示す図である。間引き前の点群データの一例を示す図である。図９に示した点群データの局所曲率を示す図である。計測対象となる物体において、平面部のように曲率が小際部分から、配管部のように比較的大きな曲率を有する部分までを示す計測点を残して間引いた結果の一例を示す図である。配管部のように比較的大きな曲率を有する部分を示す計測点のみを残して間引いた結果の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る形状情報操作システムの全体構成を概略的に示す図である。

図１において、形状情報操作システムは、局所曲率算出部１０３、局所点密度算出部１０４、所要密度算出部１０５、間引き間隔算出部１０６、及び、点群間引き部１０７などから概略構成されている。

形状情報操作システムは、物体の表面形状を示す点群データに種々の操作（処理）を施すものである。なお、本実施の形態では、点群取得装置１０１によって予め取得され、点群データ記憶部１０２に記憶された点群データを用いる場合を例示して説明するが、これに限られず、点群取得装置１０１で取得した点群データを直接（例えば、リアルタイムに）処理するよう構成してもよい。

点群取得装置１０１は、物体の表面形状を位置情報を有する複数の点の集合（所謂、点群データ）として取得するものであり、例えば、レーザー測距による３次元空間スキャナ等の計測機器である。点群取得装置１０１で取得され、点群データ記憶部１０２に記憶される点群データは、少なくとも、３次元（ｘｙｚ座標系）における座標値（ｘ，ｙ，ｚ）の集合として表される。なお、点群データは、座標値に加えて、点群取得装置１０１で用いるレーザーの反射輝度情報や、点群データの取得と同時に撮影した写真（画像）による対象物体の色情報などを併せ持つ場合もある。また、点群データを構成する各点の並びは、点群取得装置１０１として用いる計測機器の計測原理によって異なるが、例えば、計測機器を原点として、基準方向に対する水平方向の角度（水平角度φ）や垂直方向の角度（垂直角度θ）をそれぞれ細かく設定して物体表面をサンプリングした点の集合であったり、或いは、各点がランダムに並んでいる点の集合であったりしてもよい。

点群取得装置１０１としての計測機器が有する計測誤差は、その計測機器の計測原理や性能によって異なるほか、計測環境や被計測物体の形状などによっても変化する。このため、本実施の形態では、計測誤差に統計的な値として、点群データの位置誤差の標準偏差σ（以降、計測誤差情報σと称する）を用いる。また、点群取得装置１０１の計測誤差は、基本的には計測機器の固有の値となるが、計測する環境や被計測物体の状態を考慮して修正を加えてもよい。

局所曲率算出部１０３は、近傍点探索距離Ｄｓに基づいて、点群データ記憶部１０２から取得した点群データを解析し、点群データの点群の局所曲率を算出する（局所曲率算出処理）。近傍点探索距離Ｄｓは、点群データにおける点群密度や対象となる物体の形状に対して適宜設定されるものであり、例えば、形状情報操作システムに対する上位システム１０９等の図示しない入力装置を介して入力される。

局所曲率算出処理としては、例えば、局所的な点群に基づいて固有値分解（固有ベクトルと固有値の算出）を行い、算出した固有値から曲率を算出し、ある点がどのような特徴を持つ面上にあるかを推定する方法（例えば、Radu Bogdan, Rusu著、Semantic 3D Object Maps for Everyday Robot Manipulation, Springer、2013 等に記載の方法）を用いればよい。

ここで、局所曲率算出処理の一例を具体的に説明する。

点群データにおけるある点に対する近傍点探索距離Ｄｓ以下の局所点群の集合Ｐは、下記の（式１）で表される。下記の（式１）において、Ｒは近傍探索距離Ｄｓにより規定される領域の半径、Ｎは集合Ｐを構成する点の数である。

また、集合Ｐの重心位置は下記の（式２）で表される。

また、重心位置と各点の位置との差は下記の式（式３）で表される。

さらに、上記（式３）から下記の（式４）で表される分散共分散行列が得られる。

そして、上記の（式４）においてＣを固有値解析することで、下記の（式５）を満足する下記（式６）で表される固有値ベクトル、及び、下記（式７）の固有値が得られる。

したがって、局所点群における曲率（局所曲率）は、下記の（式８）で表される。

局所点密度算出部１０４は、近傍点探索距離Ｄｓに基づいて、点群データ記憶部１０２から取得した点群データを解析し、点群データの局所的な点群密度を算出する（局所点密度算出処理）。近傍点探索距離Ｄｓは、点群データにおける点群密度や対象となる物体の形状に対して適宜設定されるものであり、例えば、形状情報操作システムに対する上位システム１０９等の図示しない入力装置を介して入力される。局所点密度算出処理では、上記の（式１）で集合Ｐとして表される局所点群に属する点の数（局所点群の点群数）と、局所点群が占める体積Ｓとから求めることができる。

所要密度算出部１０５は、点群取得装置１０１として用いられる計測機器の計測誤差の情報（計測誤差情報）に基づき、所定の曲率κａにおいて計測機器の計測誤差を損なわないための点群密度である所要密度を算出する所要密度算出処理を行う。すなわち、所要密度とは、点群データを構成する各点により表される物体の表面形状の精度の誤差が計測誤差を越えないような点群密度である。より具体的には、所要密度は、予め定めた曲率κａを有する曲面からみて計測誤差の範囲内に存在する前記点群データを構成する複数の点の位置情報から算出される前記曲面の推定中心位置と、前記曲面の中心位置との誤差が、前記計測誤差の範囲内となるのに必要な前記複数の点の密度である。

図２は、所要密度算出部における所要密度算出処理の原理を表す図である。なお、所要密度算出処理の対象となる点群を構成する各点は３次元空間に存在しているが、図２においては説明の簡単のために２次元平面上に点群を構成する点がある場合を例示して説明する。

図２において、曲面２０１は、曲率半径Ｒ＝１／κａの曲面を表している。すなわち、曲面２０１は、点２０３を中心（すなわち、曲面２０１の真の中心２０３）とする半径Ｒの円周上の曲面として表される。また、円２０６は、計測誤差情報σを半径とする円であり、計測機器の計測誤差円である。図２に示す点群を構成する点は、計測誤差情報σを考慮した場合に曲率κａの曲面２０１上の点と推定される点群データを構成する点である。例えば、点群を構成する点２０８ａ～２０８ｃの３点から円２０６の中心（すなわち、曲面２０１の推定中心２０７）を推定すると、真の中心２０３と推定中心２０７との距離は推定誤差２０９となる。なお、推定誤差２０９は、点群を構成する点のサンプル数を多くしたり、或いは、推定中心２０７の推定に用いる点の曲面２０１上においてカバーする距離（すなわち範囲）を大きくしたりすることで、小さくすることが可能である。

図３～図５は所要密度算出処理を示すフローチャートであり、図４は所要密度算出処理における密度演算処理を示すフローチャート、図５は密度演算処理におけるフィッティング誤差算出処理を示すフローチャートである。

図３において、所要密度算出部１０５は、まず、計測精度σｍを読み込み（ステップＳ１００）、目標精度σｔの読み込み（ステップＳ２００）、及び、基本形状Ｂの読み込み（ステップＳ３００）を行う。

基本形状Ｂは、例えば、円や円柱などの基本となる形状を表すものである。また、計測精度σｍ、目標精度σｔ、及び、基本形状Ｂは、形状情報操作システムに対する上位システム１０９等の図示しない入力装置を介して入力される。

次に、繰り返し処理用の変数ｉに０（ゼロ）を入力するリセット処理を行い（ステップＳ４００）、続いて、変数ｉにｉ＋１を入力し（ステップＳ５００）、変数ｉがステップＳ３００で読み込んだ基本形状Ｂの個数Ｎｐ以下であるかどうかを判定する（ステップＳ６００）。ステップＳ６００での判定結果がＮＯの場合には、所要密度算出処理を終了する。

また、ステップＳ６００での判定結果がＹＥＳの場合には、密度演算処理（図４参照）を行う。なお、ステップＳ６００での判定結果がＹＥＳの場合には、ステップＳ６００での判定結果がＮＯになるまでステップＳ５００～Ｓ７００の処理を繰り返す、すなわち、ステップＳ３００で読み込んだＮｐ個の基本形状Ｂの全てについて密度演算処理を行うまで処理を繰り返す。

図４において、密度演算処理Ｓ７００では、まず、ｉ個目の基本形状Ｂにおける点群データのカバー率ｃｉについて、基本形状Ｂの部分形状Ｂ（ｃｉ）を取得する（ステップＳ７１０）。ここで、基本形状Ｂのカバー率ｃｉとは、基本形状Ｂ上に存在する点群の面積比率を表す。例えば、円柱の円周長に対する比率などである。例えば、レーザー測距による３次元空間スキャナ等の計測機器では、計測対象となる物体の裏側部分は計測されない場合がある。つまり、計測位置と配管などの計測対象物との位置関係や計測回数などによりカバー率ｃｉは異なるため、カバー率ｃｉに応じて必要なサンプル密度を求める密度演算処理を行う。

続いて、サンプル数ｎとして密度演算処理に最低限必要な最小サンプル数Ｎｍｉｎを設定する（ステップＳ７２０）。サンプル数Ｎｍｉｎは基本形状Ｂ毎に予め定めておく。

次に、繰り返し処理用の変数ｋに０（ゼロ）を入力するリセット処理を行い（ステップＳ７３０）、続いて、変数ｋにｋ＋１を入力し（ステップＳ７４０）、変数ｋが予め定めた繰り返し回数Ｎｓ以下であるかどうかを判定する（ステップＳ７５０）。

ステップＳ７５０での判定結果がＹＥＳの場合には、フィッティング誤差算出処理（図５参照）を行う。なお、ステップＳ７５０での判定結果がＹＥＳの場合には、ステップＳ７５０での判定結果がＮＯになるまでステップＳ７４０～Ｓ７６０の処理を繰り返す、すなわち、Ｎｓ回だけフィッティング誤差算出処理を繰り返す。

図５において、フィッティング誤差算出処理Ｓ７６０では、まず、部分形状Ｂ（ｃｉ）上に、ｎ個の点からなる点群を生成する（ステップＳ７６１）。この点群の生成は、計測精度σｍと同値の標準偏差（σｍ）のばらつきを持つ点を乱数によって点群をΓｋ（Ｂ(ｃｉ),ｎ,σｍ）を生成する。

続いて、部分形状Ｂ（ｃｉ）を点群Γｋ（Ｂ(ｃｉ),ｎ,σｍ）にフィッティングして位置合わせを行う（ステップＳ７６２）。この位置合わせにより移動した後の形状を形状Ｂ（ｃｉ,ｘｉｋ,ｙｉｋ,ｚｉｋ）とする。

続いて、部分形状Ｂ（ｃｉ）を点群点群Γｋ（Ｂ(ｃｉ),ｎ,σｍ）に位置合わせしたときの移動量をフィッティング誤差Ｅｉｋ＝｜ｘｉｋ,ｙｉｋ,ｚｉｋ｜として算出し（ステップＳ７６０）、変数ｋにおけるフィッティング誤差算出処理を終了する。

図４に戻る。

図４において、ステップＳ７５０での判定結果がＮＯの場合、すなわち、フィッティング誤差算出処理をＮｓ回行った場合には、ステップＳ７６０のＮｓ回の繰り返しで得られたＮｓ個のフィッティング誤差Ｅｉｋ（ｋ＝１，・・・，Ｎｓ）に対して、標準偏差σ（ｃｉ，ｎ）を算出する（ステップＳ７５１）。

続いて、標準偏差σ（ｃｉ，ｎ）が目標精度σtよりも大きいかどうかを判定し（ステップＳ７５２）、判定結果がＮＯの場合、すなわち、目標精度σｔに達し、カバー率ｃｉにおいて目標精度を確保可能なサンプル数が得られたと判定した場合には、所要密度Ｄｒ(ｃｉ)＝ｎ／Ｓ（Ｂ(ｃｉ)）を算出し（ステップＳ７５６）、変数ｉにおける密度演算処理を終了する。なお、所要密度Ｄｒ（ｃｉ）におけるＳ(Ｂ(ｃｉ))は、部分形状Ｂ(ｃｉ)の体積を表している。

また、ステップＳ７５２での判定結果がＹＥＳの場合、すなわち、目標精度σｔに達していないと判定した場合には、サンプル数ｎに予め定めた加算サンプル数Ｎｓｔｅｐを加えて、サンプル数ｎを増やす（ステップＳ７５３）。ここで、サンプル数ｎが予め定めた最大サンプル数Ｎｍａｘよりも大きいかどうかを判定し（ステップＳ７５４）、判定結果がＮＯの場合には、ステップＳ７３０の処理に戻る。すなわち、最大サンプル数Ｎｍａｘに達するまではサンプル数ｎを増やしつつ、目標精度σｔが得られるまでステップＳ７３０～Ｓ７６０，Ｓ７５１～Ｓ７５４の処理を繰り返す。

また、ステップＳ７５４での判定結果がＹＥＳの場合には、すなわち、規定の最大サンプル数Ｎｍａｘまで処理を繰り返しても目標精度σｔが得られなかった場合には、所要密度Ｄｒ(ｃｉ)は存在しないと判定しないこととなり、所要密度Ｄｒ(ｃｉ)＝φ（空集合）とし（ステップＳ７５５）、変数ｉにおける密度演算処理を終了する。なお、基本形状Ｂに対してカバー率ciが不足する場合などに所要密度Ｄｒ(ｃｉ)＝φ（空集合）となる場合が発生する。

図６は、ある曲面と、その曲面上の点と推定される点群との関係の一例を示す図である。また、図７は、図６にけるサンプル数と推定中心の位置精度との関係を示す図である。

例えば、図６に示すように、中心位置４０５を中心とする曲率半径Ｒの円４０２を想定し、円４０２の円周上の中心位置４０５における角度範囲Ｃの範囲に、円４０２の円周上の点と推定される点群を構成する複数の計測点４０４が存在する場合について考える。

このとき、計測精度σｍ＝１、曲率半径Ｒ＝１００とすると、円４０２の円周上の計測点４０４のサンプル数（計測点数）に対する推定中心の推定精度（中心位置４０５に対する推定中心のずれの標準偏差）の変化を、サンプル数が円周上に存在する角度範囲Ｃごとに計算すると図７のような結果が得られる。本実施の形態では、計測点の位置を計測制度σｍ＝１の正規分布に従ってランダムに５００回更新し、各計測点を用いて円４０２の推定中心を求めた場合を例示している。この例では、計測精度σｍに対して推定精度がσt以下となるサンプル数を円周長Ｌ＝２πＲＣで割った値が所要密度Ｄｒとなる。

間引き間隔算出部１０６は、一つ以上の所望曲率範囲、全体削減率（又は、削減後の点数）、局所曲率κ、局所点密度、および所要密度Ｄｒに基づいて、点群データを構成する点群の各局所曲率に対して間引き後点間隔ｄを算出する。なお、所望曲率範囲及び全体削減率は、間引き間隔算出部１０６を構成する入力画面（ＧＵＩとしての入力装置などを含む）によって入力してもよいし、形状情報操作システムに対する上位システム１０９等の図示しない入力画面（ＧＵＩとしての入力装置などを含む）を介して入力してもよい。

図８は、所望曲率範囲算出部に係る所望曲率範囲の入力画面の表示例を示す図である。

図８において、横軸は点群データを構成する点群の局所曲率を示しており、縦軸は点群の局所点密度を示している。また、図８において、間引き前点群データの局所点密度は曲線３０３、所要密度は曲線３０４でそれぞれ示されている。

オペレータは、図８に示す表示に対してＧＵＩ等により所望曲率範囲の上下限を表すカーソル３０５ａ，３０５ｂ等を移動させたり、図示しない入力部へ数値入力を行ったりすることにより所望極率範囲を指定する。なお、所望曲率範囲は、点群取得時に存在する曲率範囲を元に予め決定されるように構成しても良い。このとき、指定された所望曲率範囲と全体削減率（又は、削減後の点数）と基づいて定まる、間引きによって削減される点群は範囲３０６によって表される。また、所望曲率範囲以外の点群を削減した場合に、所望曲率範囲における全体削減率を満たす最小の削減範囲は範囲３０７によって表される。そして、間引き後の点群データの局所点密度は範囲３０８で表される。つまり、オペレータは、点群データに係る種々の情報を確認しながら所望曲率範囲を指定することができる。なお、間引き前の点群データの局所点密度Ｄ(κ)の逆数１／Ｄ（κ）は、適切な係数を乗じて曲率毎の間引き間隔Ｌｄ（κ）として用いることが可能である。

点群間引き部１０７は、間引き間隔算出部１０６で算出された曲率毎の間引き間隔ｄに基づいて、点群データ記憶部１０２に記憶された点群データから点を間引く点群間引き処理を行う。点群間引き処理では、点群データの中から順番に点を取り出し、その点の局所曲率κにおける間引き間隔ｄ以下に存在する点群を除去し、除去されなかった点について、同様の処理を繰り返し行うことにより間引き後の点群データを得る。間引き後の点群データは、間引き後点群データ記憶部１０８に記憶される。

以上のように構成した本実施の形態における点群データの処理の一例を図９～図１２に示す。図９は間引き前の点群データの一例を示す図であり、図１０は図９に示した点群データの局所曲率を示す図である。また、図１１は計測対象となる物体において、平面部のように曲率が小際部分から、配管部のように比較的大きな曲率を有する部分までを示す計測点を残して間引いた結果の一例を示す図であり、図１２は配管部のように比較的大きな曲率を有する部分を示す計測点のみを残して間引いた結果の一例を示す図である。

このように、本実施の形態においては、目的の場所について、所望の曲率範囲の点群データに対してＣＡＤ化に必要な所要密度を残した間引き点群データを得ることが可能となる。すなわち、ＣＡＤ化対象となる点群を、点群の計測精度を考慮して必要な個所に十分な点群密度が残るように、間引き点群を取得することができる。

＜付記＞
なお、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内の様々な変形例や組み合わせが含まれる。また、本発明は、上記の実施の形態で説明した全ての構成を備えるものに限定されず、その構成の一部を削除したものも含まれる。また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。

１０１…点群取得装置、１０２…点群データ記憶部、１０３…局所曲率算出部、１０４…局所点密度算出部、１０５…所要密度算出部、１０６…間隔算出部、１０７…点群間引き部、１０８…間引き後点群データ記憶部、１０９…上位システム、２０１…曲面、２０３…点（中心）、２０６…円、２０７…推定中心、２０８ａ～２０８ｃ…点群を構成する点、２０９…推定誤差、３０３…間引き前点群データの局所点密度を示す曲線、３０４…所要密度を示す曲線、３０５ａ，３０５ｂ…カーソル、３０６…間引きによって削減される点群の範囲、３０７…所望曲率範囲における全体削減率を満たす最小の削減範囲、３０８…間引き後の点群データの局所点密度を示す範囲、４０２…円、４０４…計測点、４０５…中心位置

Claims

物体を計測することによって得られる、前記物体の表面形状を示す点群データの操作を行う形状情報操作システムにおいて、
予め定めた近傍探索距離に基づいて、前記点群データにおける各点の局所曲率を算出する局所曲率算出部と、
前記近傍探索距離に基づいて、局所的な点群の密度を算出する局所点密度算出部と、
前記点群データにより表される前記物体の表面形状の精度の誤差が前記物体の計測の際の計測誤差を越えないような前記点群データを構成する点の点群密度である所要密度を算出する所要密度算出部と、
一つ以上の予め定めた曲率範囲、全体削減率、前記局所曲率、局所点密度、及び、前記所要密度に基づいて、前記点群データを構成する各点における局所曲率毎の間引き間隔を算出する間引き間隔算出部と、
前記点群データを構成する各点の局所曲率と、前記局所曲率毎の間引き間隔とに基づいて、前記点群データから点を間引く点群間引き部と
を備えたことを特徴とする形状情報操作システム。
請求項１記載の形状情報操作システムにおいて、
前記所要密度算出部は、予め定めた曲率を有する曲面から見て前記計測誤差の範囲内に存在する前記点群データを構成する複数の点の位置情報から算出される前記曲面の推定中心位置と、前記曲面の中心位置との誤差が、前記計測誤差の範囲内となるのに必要な前記複数の点の密度である所要密度を算出することを特徴とする形状情報操作システム。