JP7182528B2 - マシンビジョン用の画像データを処理するための方法及び装置 - Google Patents
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Description
Claims (15)
- 物体のモデルの姿勢を3次元データにおいてテストするためのコンピュータ化された方法であって、
当該方法は、物体の3次元データを受け取るステップを有し、3次元データはデータエントリのセットを包含し、3次元データの前記データエントリのセットはポイントのリストを含んでおり、
当該方法は、3次元データをセルのセットを包含するフィールドに変換するステップを有し、前記セットの各のセルは関連する値を持ち、前記変換するステップは前記セットの各セルの前記関連する値について3次元データのデータエントリの前記セットから1以上のデータエントリに基づいて代表的なデータを決定することを含み、前記各セルの前記関連する値について代表的なデータを決定することは、ポイントの前記リスト内の1以上のポイントに基づいてベクトルを決定することを含んでおり、
前記ポイントのリスト内の1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
前記ポイントのリストに基づいて、前記セルが物体の内部部分に関連付けられることを決定すること、かつ
前記セルが物体の内部部分に関連付けられることの決定に基づいて、前記ベクトルをゼロに設定することを含み、
当該方法は、モデルの姿勢を前記フィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかによってテストして前記モデルの姿勢に対するスコアを決定するステップを有し、
前記スコアを決定する前記ステップは、
モデルのプローブのセットをフィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかに対してテストしてスコアを決定することを含み、各プローブは関心のあるポイント及び関連するデータを含み、各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータは関連するベクトルを含み、モデルのプローブのセットをテストすることは各プローブのドット積とフィールド内の関連するベクトルを合計することを含む、
上記方法。 - 3次元データをフィールドへと前記変換するステップはさらに、前記セルのセットの各セルについての前記関連する値の3次元アレイを生成することを含む、請求項1に記載の方法。
- 3次元データをフィールドへと前記変換するステップはさらに、密集格子を生成することを含み、密集格子は前記セルのセットの各セルについての前記関連する値を包含する、請求項1に記載の方法。
- 物体のモデルの姿勢を3次元データにおいてテストするためのコンピュータ化された方法であって、
当該方法は、物体の3次元データを受け取るステップを有し、3次元データはデータエントリのセットを包含し、3次元データの前記データエントリのセットはポイントのリストを含んでおり、
当該方法は、3次元データをセルのセットを包含するフィールドに変換するステップを有し、前記セットの各のセルは関連する値を持ち、前記変換するステップは前記セットの各セルの前記関連する値について3次元データのデータエントリの前記セットから1以上のデータエントリに基づいて代表的なデータを決定することを含み、
前記各セルの前記関連する値について前記代表的なデータを決定することは:
ポイントの前記リスト内の1以上のポイントに基づいてベクトルを決定すること;
前記3次元データのデータエントリの前記セットからの前記1以上のデータエントリに基づいてベクトルのセットを決定すること;
ベクトルのセットの各ベクトルとそれ自体の外積を累積することを含む累積マトリックスを生成すること;かつ
累積マトリックスから固有ベクトル、固有値、又はその両方を抽出して代表的ベクトルを決定すること;を含み、
当該方法は、モデルの姿勢を前記フィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかによってテストして前記モデルの姿勢に対するスコアを決定するステップを有する、
上記方法。 - 物体のモデルの姿勢を3次元データにおいてテストするためのシステムであって、当該システムは1以上のプロセッサを備え、
前記プロセッサは物体の3次元データを受け取るよう構成され、前記3次元データはデータエントリのセットを包含し、3次元データの前記データエントリのセットはポイントのリストを含んでおり、
前記プロセッサはさらに3次元データをセルのセットを包含するフィールドに変換するよう構成され、前記セットの各のセルは関連する値を持ち、前記変換することは前記セットの各セルの前記関連する値について3次元データのデータエントリの前記セットから1以上のデータエントリに基づいて代表的なデータを決定することを含み、前記各セルの前記関連する値について代表的なデータを決定することは、ポイントの前記リスト内の1以上のポイントに基づいてベクトルを決定することを含んでおり、
前記ポイントのリスト内の1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
前記ポイントのリストに基づいて、前記セルが物体の内部部分に関連付けられることを決定すること、かつ
前記セルが物体の内部部分に関連付けられることの決定に基づいて、前記ベクトルをゼロに設定することを含み、
前記プロセッサはさらにモデルの姿勢を前記フィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかによってテストして前記モデルの姿勢に対するスコアを決定するよう構成され、てなり、
前記スコアを決定する前記ステップは、
モデルのプローブのセットをフィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかに対してテストしてスコアを決定することを含み、各プローブは関心のあるポイント及び関連するデータを含み、各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータは関連するベクトルを含み、モデルのプローブのセットをテストすることは各プローブのドット積とフィールド内の関連するベクトルを合計することを含む、
上記システム。 - 3次元データをフィールドへと前記変換することはさらに、前記セルのセットの各セルについての前記関連する値の3次元アレイを生成することを含む、請求項5に記載のシステム。
- 3次元データをフィールドへと前記変換することはさらに、密集格子を生成することを含み、密集格子は前記セルのセットの各セルについての前記関連する値を包含する、前記変換項5に記載のシステム。
- 物体のモデルの姿勢を3次元データにおいてテストするためのシステムであって、当該システムは1以上のプロセッサを備え、
前記プロセッサは物体の3次元データを受け取るよう構成され、前記3次元データはデータエントリのセットを包含し、3次元データの前記データエントリのセットはポイントのリストを含んでおり、
前記プロセッサはさらに3次元データをセルのセットを包含するフィールドに変換するよう構成され、前記セットの各のセルは関連する値を持ち、前記変換することは前記セットの各セルの前記関連する値について3次元データのデータエントリの前記セットから1以上のデータエントリに基づいて代表的なデータを決定することを含み、
前記各セルの前記関連する値について代表的なデータを決定することは:
ポイントの前記リスト内の1以上のポイントに基づいてベクトルを決定すること;
前記3次元データのデータエントリの前記セットからの前記1以上のデータエントリに基づいてベクトルのセットを決定すること;
ベクトルのセットの各ベクトルとそれ自体の外積を累積することを含む累積マトリックスを生成すること;かつ
累積マトリックスから固有ベクトル、固有値、又はその両方を抽出して代表的ベクトルを決定すること;を含み、
前記プロセッサはさらにモデルの姿勢を前記フィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかによってテストして前記モデルの姿勢に対するスコアを決定するよう構成され、てなる
上記システム。 - プロセッサ実行可能命令を保存している少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサによって実行されると、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに以下の動作を実行させるものであり、
前記動作は物体の3次元データを受け取る動作であり、3次元データはデータエントリのセットを包含し、3次元データの前記データエントリのセットはポイントのリストを含んでおり、
前記動作はさらに、3次元データをセルのセットを包含するフィールドに変換する動作であり、前記セットの各のセルは関連する値を持ち、前記変換するステップは前記セットの各セルの前記関連する値について3次元データのデータエントリの前記セットから1以上のデータエントリに基づいて代表的なデータを決定することを含み、
前記各セルの前記関連する値について代表的なデータを決定することは:
ポイントの前記リスト内の1以上のポイントに基づいてベクトルを決定すること;
前記3次元データのデータエントリの前記セットから前記1以上のデータエントリに基づいてベクトルのセットを決定すること;
ベクトルのセットの各ベクトルとそれ自体の外積を累積することを含む累積マトリックスを生成すること;かつ
累積マトリックスから固有ベクトル、固有値、又はその両方を抽出して代表的ベクトルを決定すること;を含み、
前記動作はさらに、モデルの姿勢を前記フィールドにおける前記セルのセットの各セルについての前記関連する値についての前記代表的なデータの少なくともいくつかによってテストして前記モデルの姿勢に対するスコアを決定する動作である、
上記非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記3次元データをフィールドに変換する動作はさらに、前記セルのセットの各セルについての前記関連する値の3次元アレイを生成することを含む、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記3次元データをフィールドに変換する動作はさらに、密集格子を生成することを含み、密集格子は前記セルのセットの各セルについての前記関連する値を包含する、請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記ポイントのリスト内の1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
前記ポイントのリストに基づいて、前記セルが物体の内部部分に関連付けられることを決定すること、かつ
前記セルが物体の内部部分に関連付けられることの決定に基づいて、前記ベクトルをゼロに設定することを含む、
請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて1以上のベクトルを決定すること、及び
前記1以上のベクトルに基づいて前記ベクトルを決定すること、
を有する請求項1記載の方法。 - ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて1以上のベクトルを決定すること、及び
前記1以上のベクトルに基づいて前記ベクトルを決定すること、
を有する請求項5記載のシステム。 - ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて前記ベクトルを決定することは、
ポイントの前記リスト内の前記1以上のポイントに基づいて1以上のベクトルを決定すること、及び
前記1以上のベクトルに基づいて前記ベクトルを決定すること、
を有する請求項9に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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KR102385076B1 (ko) * | 2020-07-10 | 2022-04-11 | 주식회사 메디트 | 데이터 잠금 시스템 및 데이터 잠금 방법 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004158043A (ja) | 2004-02-06 | 2004-06-03 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理装置 |
JP2016153984A (ja) | 2015-02-20 | 2016-08-25 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | ニューラルネットワーク処理装置、ニューラルネットワーク処理方法、検出装置、検出方法、および、車両 |
JP2017091103A (ja) | 2015-11-06 | 2017-05-25 | オムロン株式会社 | 粗密探索方法および画像処理装置 |
JP2017096939A (ja) | 2015-11-12 | 2017-06-01 | コグネックス・コーポレイション | ビジョンシステムで3dポイントクラウドマッチングに使用するクラッタをスコアリングするためのシステム及び方法 |
JP2017182785A (ja) | 2016-02-12 | 2017-10-05 | コグネックス・コーポレイション | ビジョンシステムで画像内のプローブを効率的に採点するためのシステム及び方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7689021B2 (en) * | 2005-08-30 | 2010-03-30 | University Of Maryland, Baltimore | Segmentation of regions in measurements of a body based on a deformable model |
US7957583B2 (en) * | 2007-08-02 | 2011-06-07 | Roboticvisiontech Llc | System and method of three-dimensional pose estimation |
US8442304B2 (en) * | 2008-12-29 | 2013-05-14 | Cognex Corporation | System and method for three-dimensional alignment of objects using machine vision |
JP4677536B1 (ja) | 2009-11-20 | 2011-04-27 | 株式会社三次元メディア | 3次元物体認識装置及び3次元物体認識方法 |
JP5839929B2 (ja) * | 2010-11-19 | 2016-01-06 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
CA2953385A1 (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | Evolving Machine Intelligence Pty Ltd | A system and method for modelling system behaviour |
JP2017182274A (ja) | 2016-03-29 | 2017-10-05 | セイコーエプソン株式会社 | 情報処理装置およびコンピュータープログラム |
US10482621B2 (en) * | 2016-08-01 | 2019-11-19 | Cognex Corporation | System and method for improved scoring of 3D poses and spurious point removal in 3D image data |
US20180225799A1 (en) * | 2017-02-03 | 2018-08-09 | Cognex Corporation | System and method for scoring color candidate poses against a color image in a vision system |
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JP2017091103A (ja) | 2015-11-06 | 2017-05-25 | オムロン株式会社 | 粗密探索方法および画像処理装置 |
JP2017096939A (ja) | 2015-11-12 | 2017-06-01 | コグネックス・コーポレイション | ビジョンシステムで3dポイントクラウドマッチングに使用するクラッタをスコアリングするためのシステム及び方法 |
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