JP7249494B2 - 採寸装置及び採寸方法 - Google Patents

Description

本開示は、対象物の寸法を計測する採寸装置及び採寸方法に関する。

特許文献１は、荷台に置かれた貨物又は荷台付き貨物の寸法を測定する寸法測定装置を開示している。この寸法測定装置は、測定波を送信し、反射した測定波を受信して、距離画像を生成する。寸法測定装置は、貨物および荷台を含む貨物距離画像と、貨物および荷台を含まない背景距離画像とをそれぞれ生成する。寸法測定装置は、貨物距離画像と背景距離画像との差分に基づいて、貨物又は荷台付き貨物の形状を表す距離画像を生成している。これにより、寸法測定装置は、貨物又は荷台付き貨物の寸法を適切に測定することを可能にしている。

国際公開第２０１６／１９９３６６号

本開示は、荷台と荷台の上に載置された荷物とを含む対象物を精度良く採寸する採寸装置及び採寸方法を提供する。

本開示にかかる採寸装置は、床面上にある荷台と荷台の上に載置された荷物とを含む対象物の外形の大きさを計測する採寸装置である。採寸装置は、基準位置から床面及び対象物までの距離を示す深度情報を取得する取得部と、荷台の規格サイズを示す規格寸法情報を記憶する記憶部と、深度情報と規格寸法情報とに基づいて、荷台を特定することによって、対象物の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報を生成する制御部と、採寸情報を出力する出力部と、を備える。

これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。

本開示にかかる採寸方法は、床面上にある荷台と前記荷台の上に載置された荷物とを含む対象物の外形の大きさを計測する方法でる。採寸方法は、基準位置から床面及び対象物までの距離を示す深度情報を取得するステップ、荷台の規格サイズを示す規格寸法情報を取得するステップ、深度情報と規格寸法情報とに基づいて、荷台を特定することによって、対象物の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報を生成するステップ、及び、採寸情報を出力部に出力するステップ、を含む。

本開示における採寸装置及び採寸方法は、基準位置から床面上にある荷台と荷台の上に載置された荷物とを含む対象物までの距離を示す深度情報と、荷台の規格サイズを示す規格寸法情報とに基づいて、荷台を特定することによって、対象物の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測する。これにより、荷台と荷台の上に載置された荷物とを含む対象物の外形を精度良く採寸することができる。

採寸装置の正面図 採寸装置の背面図 第１実施形態の採寸装置の電気的構成を示すブロック図 採寸装置によるパレット及び荷物の撮影を説明するための図 深度画像の一例を示す図 第１実施形態の採寸装置の機能的構成を示すブロック図 規格寸法情報の一例を示す図 第１実施形態の採寸装置の動作を示すフローチャート 採寸情報の一例を示す図 採寸情報の出力の一例を示す図 第１実施形態の床面方程式の生成動作を示すフローチャート 第１実施形態の深度画像の下辺近傍領域を説明するための図 第１実施形態のパレットの推定動作を示すフローチャート 第１実施形態のパレットの推定動作を説明するための図 第１実施形態の荷物の高さの推定動作を示すフローチャート 第１実施形態の荷物の高さの推定動作を説明するための図 第１の実施形態の角落とし部のあるパレットの一例を示す図 第１の実施形態の角落とし部がある場合の最近接点の算出を説明するための図 第２実施形態のパレットの推定動作を示すフローチャート 第２実施形態のパレットの推定動作を説明するための図 第３実施形態の採寸装置の構成を示すブロック図 第３実施形態の採寸装置の動作を示すフローチャート 第３実施形態の対象物の輪郭検出を説明するための図 第３実施形態の床面方程式の生成動作を示すフローチャート 第３実施形態のパレットの推定動作を示すフローチャート 第３実施形態の荷物の高さの推定動作を示すフローチャート 第４実施形態の採寸装置の構成を示すブロック図 第４実施形態の床面方程式の生成動作を示すフローチャート 第５実施形態の床面方程式の生成動作を示すフローチャート

以下、適宜図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（本開示の基礎となった知見）
物流などにおいて荷物を載せるための荷台としてパレットが利用されている。倉庫又はトラックにおいてパレットに載置された荷物が占有する領域は、パレットサイズを底面積とし、パレットとパレット上に載置された荷物の全体の高さを持つ寸法となる。よって、パレット上に載置された荷物の寸法だけでなく、パレットとパレット上に載置された荷物の全体の寸法計測が必要となる。パレットとパレット上に載置された荷物の全体を深度カメラで撮影するためには、パレットと荷物の全体が写るように離れた距離から撮影する必要がある。しかし、離れた距離から撮影すると、深度カメラから得られる深度情報においてノイズが増大し、深度情報の精度が低下する。特に、物流などで使用されるパレットにはすのこ状のものがあり、且つフォークリフト用の差込口がパレットに設けられている。また、パレット上の荷物には、多様な色、素材のものがある。例えば、赤外線アクティブステレオ方式を用いる場合、隙間、凹凸部や、黒い素材などで深度を検出しづらく、深度情報においてデータの抜けが発生し易い。よって、精度の良い深度情報が得られず、パレット及び荷物の寸法を精度良く計測することができなかった。

本開示の採寸装置は、パレットの幅及び奥行きと、床面から荷物の最高点までの高さを精度良く採寸する。具体的には、本開示の採寸装置は、パレットと荷物を撮影して得られた深度情報と共に、パレットの規格サイズを示す規格寸法情報を使用する。物流などで用いられるパレットのサイズは、国又は地域などでいくつかの種類に規格化されている。よって、深度情報と共に規格寸法情報を使用することによって、パレットの種類を精度良く特定でき、パレットの幅及び奥行きと床面から荷物の最高点までの高さを精度良く採寸することが可能となる。これにより、深度情報の精度が良くない場合であっても、精度の良い採寸が可能となる。また、パレット上に載置された荷物がパレットの底面積より小さい場合であっても、パレットに載置された荷物が占有する領域を精度良く採寸することが可能となる。以下、本開示の採寸装置について詳細に説明する。

（第１実施形態）
以下、第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。

１． 採寸装置の構成
図１から図７を参照して、本実施形態の採寸装置の構成について説明する。

図１は、第１実施形態に係る採寸装置の正面図である。図２は、第１実施形態に係る採寸装置の背面図である。採寸装置１００は、例えば、タブレット型のパソコンである。採寸装置１００は、正面側にタッチスクリーン１１０を備え、背面側に深度カメラ１２０を備える。

図３は、第１実施形態に係る採寸装置の電気的構成を示すブロック図である。採寸装置１００は、タッチスクリーン１１０及び深度カメラ１２０に加え、制御部１３０、記憶部１４０、及び通信部１５０を備える。

タッチスクリーン１１０は、表示部１１１と操作部１１２とを含む。表示部１１１は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイで構成される。操作部１１２は、ユーザによる種々の操作を入力するユーザインタフェースである。本実施形態において、操作部１１２は、表示部１１１の表面に設けられたタッチパネルである。操作部１１２は、ユーザの指、又はペンなどのポインティングデバイスによるタッチ操作を検出する。操作部１１２は、例えば電極膜を含む。制御部１３０は、例えば、指やポインティングデバイスが操作部１１２に接触することによって生じる電圧の変化又は静電容量の変化を測定することによって、指やポインティングデバイスの接触位置を特定することができる。なお、操作部１１２は、タッチパネルの他に、キーボード、ボタン、スイッチ、又はこれらの組み合わせによって実現してもよい。

深度カメラ１２０は、基準位置から被写体までの距離を示す深度情報を生成する。具体的には、深度カメラ１２０は、被写体までの距離を測定して、測定した距離を画素毎の深度値で示す深度画像を生成する。深度カメラ１２０は、例えば、赤外線アクティブステレオカメラである。本実施形態では、被写体は、床面、床面に置かれたパレット、パレット上に載置された荷物を含む。深度カメラ１２０は、アクティブステレオ方式及びＴＯＦ(Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式などの各種公知技術を実装することによって実現される。例えば、採寸装置１００は、２台の深度カメラ１２０を備えてもよく、この場合、２つの画像の視差に基づいて、距離が算出されてもよい。採寸装置１００は、１台の深度カメラ１２０を備えてもよく、この場合、照射した赤外線の光線が対象物に当たり、反射光が戻るまでにかかる時間から、距離が算出されてもよい。深度カメラ１２０は、基準位置から床面及び対象物までの距離を示す深度情報を取得する取得部に相当する。

制御部１３０は、半導体素子などで実現可能である。制御部１３０は、例えば、マイクロコンピュータ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）で構成することができる。制御部１３０の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。制御部１３０は、記憶部１４０に格納されたデータやプログラムを読み出して種々の演算処理を行うことで、所定の機能を実現する。

記憶部１４０は、採寸装置１００の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部１４０は、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、強誘電体メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、又はこれらの組み合わせによって実現できる。

通信部１５０は、所定の通信規格に準拠して外部機器との通信を行う回路を含む。所定の通信規格は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、及びＨＤＭＩ（登録商標）である。

図４は、採寸装置１００による対象物２００の撮影を模式的に示している。対象物２００は、床面上にあるパレット２１０と、パレット２１０の上に載置された荷物２２０を含む。深度カメラ１２０は、深度カメラ１２０の位置を基準位置として、深度カメラ１２０から対象物２００までの距離ｄ２００を測定して深度画像を生成する。

採寸装置１００は、深度画像を参照して、対象物２００の幅Ｗ２００、奥行きＤ２００、及び高さＨ２００を算出する。対象物２００の幅Ｗ２００及び奥行きＤ２００は、パレット２１０の幅及び奥行きである。対象物２００の高さＨ２００は、床面からの荷物２２０の最高点の高さである。

図５は、深度カメラ１２０が生成した深度画像１４１ｐの一例を示している。深度画像１４１ｐは、二次元座標（Ｘ，Ｙ）で特定される画素毎の深度値を表す。本実施形態では、対象物２００を採寸することを目的としているため、図４及び図５に示すように、深度画像１４１ｐにおいてパレット２１０の２つの辺の全長が写るように、深度カメラ１２０は対象物２００を斜め上の角度から撮影する。これにより、深度画像１４１ｐの少なくとも画面下側に床面が写り込む。

図６は、採寸装置１００の機能的構成を示すブロック図である。制御部１３０は、機能的構成として、座標変換部１３１、床面推定部１３２、パレット推定部１３３、及び最高点推定部１３４を含む。

深度カメラ１２０が生成した深度画像１４１ｐを示す深度情報１４１は、記憶部１４０に格納される。座標変換部１３１は、深度情報１４１の二次元座標及び深度値を、深度カメラ１２０を原点とする三次元座標に変換して、三次元座標情報１４２を生成する。

床面推定部１３２は、深度情報１４１及び三次元座標情報１４２に基づいて、床面の領域を推定して、床面の平面方程式を生成する。以下、床面の平面方程式を「床面方程式」とも称する。

記憶部１４０には、パレット２１０の規格サイズを示す規格寸法情報１４３が予め格納されている。

パレット推定部１３３は、床面方程式、深度情報１４１、三次元座標情報１４２、及び規格寸法情報１４３に基づいて、パレット２１０の幅及び奥行きと位置を推定する。

最高点推定部１３４は、床面方程式、パレット２１０の幅と奥行きと位置、及び三次元座標情報１４２に基づいて、床面から荷物の最高点までの高さを推定する。

制御部１３０は、パレット推定部１３３により推定したパレット２１０の幅及び奥行きと、最高点推定部１３４により推定した荷物の高さとを含む採寸情報１４４を生成する。

図７は、規格寸法情報１４３の一例を示している。規格寸法情報１４３は、１つ以上のパレットの規格サイズを含む。規格寸法情報１４３は、採寸しようとするパレットの規格サイズを含む。図７の例では、規格寸法情報１４３は、３種類のパレットの規格幅、規格奥行き、及び規格高さの寸法を含む。規格サイズは、国又は地域などで決められたものである。

２． 採寸装置の動作
図８から図１６を参照して、本実施形態の採寸装置１００の動作について説明する。

２．１ 全体の流れ
図８は、採寸装置１００の制御部１３０の動作を示している。制御部１３０は、深度カメラ１２０から深度情報１４１を取得する（ステップＳ１）。深度情報１４１は、図５に示すような、二次元座標で特定される画素毎の深度値を含む深度画像１４１ｐを示す。

座標変換部１３１は、深度情報１４１の二次元座標及び深度値を、深度カメラ１２０を原点とする三次元座標に変換して、三次元座標情報１４２を生成する（ステップＳ２）。これにより、深度値の情報を含む画素が三次元座標系の点に変換される。

床面推定部１３２は、深度画像１４１ｐ内における床面を推定する（ステップＳ３）。具体的には、床面推定部１３２は、三次元座標情報１４２に基づいて床面の平面方程式を生成する。

パレット推定部１３３は、深度画像１４１ｐに写っているパレット２１０の幅及び奥行きと、パレット２１０の位置を推定する（ステップＳ４）。

最高点推定部１３４は、深度画像１４１ｐに写っている荷物２２０の最高点の高さを推定する（ステップＳ５）。

制御部１３０は、ステップＳ４及びＳ５で推定したパレット２１０の幅及び奥行きと、荷物２２０の最高点の高さを含む採寸情報１４４を生成して出力する（ステップＳ６）。

図９は、採寸情報１４４の一例を示している。図１０は、採寸情報１４４の出力の一例を示している。例えば、制御部１３０は、図９に示すような採寸情報１４４を記憶部１４０に格納してもよい。この場合、制御部１３０は、採寸情報１４４を記憶部１４０に出力する出力部に相当する。制御部１３０は、通信部１５０を介して、採寸情報１４４を外部機器などに出力してもよい。この場合、通信部１５０は、採寸情報１４４を外部に出力する出力部に相当する。制御部１３０は、図１０に示すように、対象物を含む直方体の枠４０１と共に、採寸情報１４４を表示部１１１に表示してもよい。この場合、表示部１１１は、採寸情報１４４を画面に出力する出力部に相当する。

２．２ 床面方程式の生成
図１１及び図１２を参照して、床面方程式の生成について説明する。図１１は、床面の推定、すなわち、床面の平面方程式の生成（ステップＳ３の詳細）を示している。図１１に示す処理によって、床面の平面方程式「ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０」を生成する。図１２は、深度画像１４１ｐにおける下辺近傍領域３１を例示している。

床面推定部１３２は、深度画像１４１ｐの下辺近傍領域３１を床面の領域であると推定して、下辺近傍領域３１内の画素から少なくとも３つの点を選択する（ステップＳ３０１）。下辺近傍領域３１は、例えば、深度画像１４１ｐの下辺寄りにある「２０×２０」画素の領域である。下辺近傍領域３１の大きさは、深度カメラ１２０の解像度に応じて変えてもよい。

床面推定部１３２は、選択した３点の三次元座標に基づいて、床面の法線ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）を算出する（ステップＳ３０２）。例えば、３点のうち２点を結ぶベクトルを２つ生成し、２つのベクトルの外積から法線ベクトルを算出する。このとき、下辺近傍領域３１内の異なる３つ以上の点から複数の法線ベクトルを算出してもよいし、複数の下辺近傍領域３１においてそれぞれ法線ベクトルを算出してもよい。この場合、算出した複数の法線ベクトルを平均化することによって、床面の法線ベクトルを決定してもよい。これにより、法線ベクトルの精度が向上する。

床面推定部１３２は、下辺近傍領域３１内のいずれかの点、例えば、ステップＳ３０１で選択した点の三次元座標と、ステップＳ３０２で算出した法線ベクトルとに基づいて、床面の高さをゼロとして、床面の平面方程式の定数ｄを算出する（ステップＳ３０３）。一つの点によって定数ｄを決定してもよいし、下辺近傍領域３１内の複数の点から算出した定数ｄを平均化することによって、定数ｄを決定してもよい。平均化することによって、定数ｄの精度が向上する。

２．３ パレットの推定
図１３及び図１４を参照して、パレットの推定について説明する。図１３は、パレットの幅及び奥行きと位置の推定（ステップＳ４の詳細）を示している。図１４は、図１３によるパレットの推定を模式的に示している。

パレット推定部１３３は、記憶部１４０から規格寸法情報１４３を読み出すことによって、規格寸法情報１４３を取得する（ステップＳ４０１）。

パレット推定部１３３は、三次元座標情報１４２が示す点の中から、規格寸法情報１４３が示すパレットの高さ近傍の点を検出し、検出した点の中で深度カメラ１２０に最も近い最近接点Ａを特定する（ステップＳ４０２）。パレットの高さ近傍とは、「規格高さ×α（例えば、α＝０．８）」から規格高さまでの範囲に相当する。具体的には、パレットの高さ近傍とは、図４に示す桁板２１１及びデッキボード２１２の高さ付近を含む。例えば、図７に示すような高さ１４ｃｍのパレットの場合、高さが１２～１４ｃｍの点から最近接点Ａを探す。具体的には、三次元座標情報１４２と床面方程式とに基づいて各点の高さを算出する。床面方程式において法線ベクトルが式（１）を満たすように法線ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）を算出すると、三次元座標（ｘ０，ｙ０，ｚ０）を有する点の床面からの高さｈ０は式（２）により求まる。

パレット推定部１３３は、式（２）により算出した床面からの高さｈ０が規格寸法情報１４３が示す高さの近傍となる複数の点の中から、深度情報１４１に基づいて深度値が最小となる点を最近接点Ａとして特定する。

パレット推定部１３３は、最近接点Ａから規格寸法情報１４３が示すパレット高さ近傍で連続する点、すなわち、最近接点Ａと同じ高さの点を直線上に探し、探した点の両端を、パレット２１０の左端点Ｂ及び右端点Ｃとして特定する（ステップＳ４０３）。

パレット推定部１３３は、ＡＢ間の距離とＡＣ間の距離を規格寸法情報１４３が示す幅及び奥行きと比較して、パレット２１０の種類を特定する（ステップＳ４０４）。例えば、三次元座標情報１４２に基づいてＡＢ間の距離とＡＣ間の距離をそれぞれ算出する。ＡＢ間の距離が「８０ｃｍ±α」（例えば、α＝９ｃｍ）の範囲内であり、ＡＣ間の距離が「１２０ｃｍ±β」（例えば、β＝９ｃｍ）の範囲内であれば、パレット２１０の種類は「パレットＩ」であると判定する。この判定結果に基づいて、パレット推定部１３３は、「ＡＢ＝８０ｃｍ」、「ＡＣ＝１２０ｃｍ」と推定する。これにより、図１４に示すような対象物２００の幅Ｗ２００及び奥行きＤ２００の寸法が決定される。

パレットの種類が図７に示す３種類の場合、ＡＢ間の距離又はＡＣ間の距離が、６０，８０，１００，１２０のいずれかの近傍でない場合は、パレットが検出されなかったと判断して、以降の処理を停止する。辺ＡＢと辺ＡＣの成す角度と期待値（例えば、直角）との差が所定値以上であれば、パレットが検出されなかったと判断して、以降の処理を停止してもよい。これにより、誤認率を低減することができる。

パレット推定部１３３は、特定したパレットの種類に基づいて、点Ｄの位置を特定して、パレット２１０の領域を推定する（ステップＳ４０５）。具体的には、最近接点Ａ、左端点Ｂ、及び右端点Ｃを含む平行四辺形が、パレット２１０の領域として推定される。これにより、三次元座標情報１４２内におけるパレット２１０の位置が推定される。

２．４ 荷物の高さ推定
図１５及び図１６を参照して、荷物の高さ推定について説明する。図１５は、荷物の最高点の高さ推定（ステップＳ５の詳細）を示している。図１６は、図１５による荷物の高さ推定を模式的に示している。

最高点推定部１３４は、推定したパレット２１０の領域を底面とする三次元空間４００内にある点の床面からの高さを算出する（ステップＳ５０１）。三次元空間４００は、辺ＡＢと床面の法線を含む平面Ｐ１と、辺ＣＤと床面の法線を含む平面Ｐ２と、辺ＡＣと床面の法線を含む平面Ｐ３と、辺ＢＤと床面の法線を含む平面Ｐ４を、側面とする空間である。例えば、最高点推定部１３４は、平面Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４の平面方程式を算出する。最高点推定部１３４は、平面Ｐ１と平面Ｐ２との間、且つ平面Ｐ３と平面Ｐ４との間に座標を持つ点を、パレット２１０上にある点とみなす。なお、三次元空間４００の底面領域を、推定したパレット２１０の領域よりも大きくしてもよい。これにより、深度情報１４１の誤差の影響を除去することが可能となる。各点の床面からの高さは、上述した式（２）により算出できる。

最高点推定部１３４は、算出した高さの中で最も高い点を床面からの荷物の最高点の高さとして決定する（ステップＳ５０２）。これにより、荷物２２０の上面Ｔ２２０内の点の高さが、対象物２００の高さＨ２００として推定される。なお、三次元空間４００内において算出した高さの連続性を検証し、連続性がない点は最高点の決定から排除してもよい。これにより、深度情報１４１のノイズの影響を除去することができる。

３． 効果及び補足
本実施形態の採寸装置１００は、床面上にあるパレット２１０とパレット２１０の上に載置された荷物２２０とを含む対象物２００の外形の大きさを計測する。採寸装置１００は、基準位置から床面及び対象物２００までの距離を示す深度情報１４１を取得する取得部と、パレット２１０の規格サイズを示す規格寸法情報１４３を記憶する記憶部１４０と、深度情報１４１と規格寸法情報１４３とに基づいて、パレット２１０を特定することによって、対象物２００の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報１４４を生成する制御部１３０と、採寸情報１４４を出力する出力部と、を備える。

深度情報１４１と規格寸法情報１４３の両方を用いるため、対象物２００を精度良く採寸することができる。

取得部は、深度情報１４１として、床面及び対象物２００を撮影して、床面及び対象物２００までの距離を、画素毎の深度値で示す深度画像１４１ｐを生成する深度カメラ１２０を含む。

出力部は、例えば、採寸情報１４４を画面に出力する表示部１１１である。出力部は、採寸情報１４４を記憶部１４０に出力する制御部１３０であってもよい。出力部は、採寸情報１４４を外部に出力する通信部１５０であってもよい。

制御部１３０は、深度画像１４１ｐの各画素を三次元座標系の点に変換した三次元座標情報１４２を生成し、三次元座標情報１４２に基づいて床面の平面方程式を算出する。

これにより、床面を基準とした点の高さを算出することが可能となる。

制御部１３０は、深度画像１４１ｐ内の所定サイズの下辺近傍領域３１が床面の領域であると推定して、下辺近傍領域３１内の点から床面の平面方程式を算出する。画面下部に床が写るようにして撮影し、下辺近傍領域から平面方程式を算出することによって、床面方程式を算出できる。

規格寸法情報１４３は、パレット２１０の規格高さを含む。制御部１３０は、各点の三次元座標と床面の平面方程式とに基づいて、各点の高さを算出し、算出した高さが規格高さ近傍となる点に基づいて、パレット２１０の輪郭を推定する。具体的には、最近接点Ａを検出し、最近接点Ａと同じ高さの点を直線上に探して、左端点Ｂ及び右端点Ｃを検出する。規格高さに基づいて輪郭である辺ＡＢ及び辺ＡＣを推定するため、精度良く輪郭を推定できる。

規格寸法情報１４３は、パレット２１０の規格幅及び規格奥行きを含む。制御部１３０は、三次元座標情報１４２に基づいて、推定したパレット２１０の輪郭からパレット２１０の幅及び奥行きを算出し、算出した幅及び奥行きと規格幅及び規格奥行きとを比較して、パレット２１０の種類を特定してパレット２１０の幅及び奥行きを推定する。規格幅及び規格奥行きと比較することによって、対象物２００の幅及び奥行きを精度良く推定することができる。

制御部１３０は、推定したパレット２１０を底面とする三次元空間内において、三次元座標情報１４２と床面の平面方程式とにより算出される点の高さが最も高い点を、荷物２２０の高さとして推定する。パレット２１０の位置が精度良く推定されることによって、荷物２２０が存在する三次元空間を精度良く特定できる。よって、最高点を精度良く推定することができる。

本実施形態の採寸方法は、コンピュータの制御部１３０が床面上にあるパレット２１０とパレット２１０の上に載置された荷物２２０とを含む対象物２００の外形の大きさを計測する方法である。採寸方法は、基準位置から床面及び対象物２００までの距離を示す深度情報１４１を取得部から取得するステップＳ１、パレット２１０の規格サイズを示す規格寸法情報１４３を記憶部１４０から取得するステップＳ４０１、深度情報１４１と規格寸法情報１４３とに基づいて、パレット２１０を特定して、対象物２００の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報１４４を生成するステップＳ４～Ｓ６、及び採寸情報１４４を出力部に出力するステップＳ６を含む。深度情報１４１と規格寸法情報１４３の両方を用いるため、対象物２００を精度良く採寸することができる。

本実施形態では、図１１のステップＳ３０１において、深度画像１４１ｐ内の、例えば「２０×２０」画素である下辺近傍領域３１が床面であると推定した。しかし、下辺近傍領域３１だけに限らず、下辺近傍領域３１よりも広い範囲を床面と推定してもよい。例えば、制御部１３０は、下辺近傍領域３１内の点と座標が連続している点を床面と推定してもよい。制御部１３０は、下辺近傍領域３１の周辺において下辺近傍領域３１と同一サイズの別の領域から法線ベクトルを算出し、別の領域の法線ベクトルの向きが下辺近傍領域３１内の法線ベクトルと類似している場合は、その別の領域も床面と推定してもよい。別の領域に対してさらに周辺の領域の法線ベクトルの向きを算出し、向きが類似している場合は、周辺の領域について床面と推定してもよい。このようにして、床面推定領域を広げてもよい。制御部１３０は、複数の点から算出される法線ベクトルの向きと各点の間の距離とに基づいて、床面の領域を推定してもよい。深度画像１４１ｐ内の全領域において法線ベクトルの向きと点の距離を判定し、法線ベクトルの向きと点の距離が近い点は同一の面であると判断してもよい。床面と推定した領域内の点から複数の法線ベクトルを算出して平均化することによって、床面の法線ベクトルを決定してもよい。

図１３のステップＳ４０２の最近接点Ａの特定において、最近接点Ａの位置に図４に示すようなブロック２１３があるパレットの場合、最近接点Ａより低い位置にもパレットの部材が存在することを利用し、例えば、最近接点Ａと垂直な位置関係においてブロック２１３の高さを有する画素の存在を確認してもよい。これにより、深度画像１４１ｐのノイズの影響を排除することができる。

図１７Ａは、角落とし部を有するパレットの一例を示している。図１７Ｂは、角落とし部がある場合に算出される最近接点を例示している。パレット２１０に角落とし部２１４がある場合に、ステップＳ４０２で、例えば点Ａ１が最近接点として特定されたとき、点Ａ１から点Ａ２を算出してもよい。点Ａ２は、例えば、検出した点Ａ１を中心とし、角落とし部２１４の幅以上の異なる半径を持つ同心円上の２点を結ぶ直線が交わる点である。この場合、算出した点Ａ２を最近接点Ａとしてもよい。

図１３のステップＳ４０３の左端点Ｂ及び右端点Ｃの特定において、直線状に三次元座標を評価するときに、直線上に辿れない区間があっても、その区間が短距離であった場合は、暫定的に点が連続しているものとして、更に延長線上を辿ってもよい。すなわち、途切れた点の距離が所定の距離以内であれば、点が連続しているものと見なしてもよい。これにより、深度情報１４１にデータの欠落があった場合であっても、データ欠落の影響による誤認を低減することができる。

検出対象とする全てのパレットの種類を想定し、図１７Ａに示すような差込口２１５のない部位、例えば、ブロック２１３などが存在する可能性のある全ての位置を、最近接点を基点とした円弧状に、順次高さを評価してもよい。パレットの高さの半値などの基準高を跨ぎ、高さの変化する点を探索する。これらのうち、最近接点Ａを基点に最も直角に近い角度を成す２点Ｂ’，Ｃ’を左辺ＡＢ及び右辺ＡＣ上の部位と見なし、その延長線上において左端点Ｂ及び右端点Ｃを探索してもよい。深度情報１４１の精度が低く、直線を曲線として検出した場合に、最近接点Ａの近傍から歪んだ角度で直線状に辿ることによる誤認を低減することができる。

左辺ＡＢ及び右辺ＡＣの探索中の点をそれぞれ点Ｂ’及び点Ｃ’とし、線分ＡＢ’及び線分ＡＣ’の延長線上に加え、線分ＡＣ’と直交し最近接点Ａを通る直線上と、線分ＡＢ’と直交し最近接点Ａを通る直線上に点があるか否かを評価してもよい。このような点が検出された場合は、パレットの高さの位置に点があるとみなして探索を継続してもよい。これにより、深度情報の精度が低い場合又はデータの欠落があった場合であっても、誤認を低減することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態は、パレットの推定方法が第１実施形態と異なる。第１実施形態では、三次元座標情報１４２に基づいて算出される高さが規格高さ近傍となる点を検出することによって、最近接点Ａ、左端点Ｂ及び右端点Ｃを検出した。本実施形態では、法線ベクトルの向きが同一となる面に基づいて、最近接点Ａ、左端点Ｂ及び右端点Ｃを検出する。

図１８及び図１９を参照して、第２実施形態におけるパレットの推定について説明する。図１８は、第２実施形態における、パレットの幅及び奥行きと位置の推定（ステップＳ４の詳細）を示している。図１９は、図１８によるパレットの推定を模式的に示している。

パレット推定部１３３は、深度画像１４１ｐ内の各画素に対応する法線ベクトルを三次元座標情報１４２に基づいて算出し、算出した法線ベクトルの向きが同一となる面を検出する（ステップＳ４１１）。

パレット推定部１３３は、記憶部１４０から規格寸法情報１４３を読み出すことによって、規格寸法情報１４３を取得する（ステップＳ４１２）。

パレット推定部１３３は、検出した面において、点の床面からの高さｈ０が規格寸法情報１４３が示すパレット高さ近傍となる領域を抽出する（ステップＳ４１３）。抽出した領域は２つの直線に相当する。抽出した直線状の領域が、パレット２１０の輪郭として推定される。

パレット推定部１３３は、抽出した２つの直線状の領域から、最近接点Ａ、左端点Ｂ及び右端点Ｃを特定する（ステップＳ４１４）。例えば、パレット推定部１３３は、左側の線の端を左端点Ｂとして特定し、右側の線の端を右端点Ｃとして特定する。パレット推定部１３３は、２つの線の交点を最近接点Ａとして特定する。

最近接点Ａ、左端点Ｂ、及び右端点Ｃを特定した後の処理（ステップＳ４１５及びステップＳ４１６）は第１実施形態（図１３に示すステップＳ４０４及びステップＳ４０５）と同一である。

以上のように、規格寸法情報１４３は、パレット２１０の規格高さを含む。制御部１３０は、三次元座標情報１４２に基づいて深度画像１４１ｐ内の各画素に対応する点の法線ベクトルを算出する。制御部１３０は、算出した法線ベクトルの向きが同一方向となる面を検出する。さらに、制御部１３０は、各点の三次元座標と床面の平面方程式とに基づいて各点の高さを算出する。制御部１３０は、検出した面内において算出した高さが規格高さ近傍となる部分を、パレット２１０の輪郭と推定する。これにより、精度良く、パレット２１０の輪郭を推定することができる。

（第３実施形態）
第１及び第２実施形態では深度カメラ１２０から得られる深度情報１４１に基づいて採寸した。第３実施形態では、深度情報１４１に加え、可視光カメラから得られる色情報を使用して、採寸する。

図２０は、第３実施形態に係る採寸装置の構成を示すブロック図である。第３実施形態の採寸装置１０３は、第１実施形態の構成に加え、色情報を生成する可視光カメラ１６０をさらに備える。可視光カメラ１６０は、ＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ、又はＮＭＯＳイメージセンサなどの画像センサを備える。色情報は、例えば、画素毎のＲＧＢ値を示すカラー画像である。深度カメラ１２０と可視光カメラ１６０は、別個のカメラであってもよい。深度カメラ１２０と可視光カメラ１６０は、深度情報と色情報の両方を取得可能な１つのカメラであってもよい。

図２１は、第３実施形態に係る採寸装置１０３の制御部１３０の動作を示している。深度カメラ１２０から深度情報１４１を取得するステップＳ２１、深度情報１４１から三次元座標情報１４２を生成するステップＳ２２、及び採寸情報１４４を生成して出力するステップＳ２８は、第１実施形態（図８に示すステップＳ１、ステップＳ２、ステップＳ６）と同一である。

制御部１３０は、可視光カメラ１６０から色情報を取得する（ステップＳ２３）。色情報は、二次元座標で特定される画素毎のＲＧＢ値を含む。色情報の二次元座標と深度情報の二次元座標は、深度カメラ１２０と可視光カメラ１６０の位置に応じて対応付けられる。例えば、深度カメラ１２０と可視光カメラ１６０が一台のカメラで実現される場合は、色情報の二次元座標と深度情報の二次元座標は同一となる。すなわち、深度画像の各画素とカラー画像の各画素は、同一の座標値を有する。

制御部１３０は、色情報に基づいて、例えば、カラー画像を画像処理することによって、図２２に示すような対象物２００の輪郭２３０を検出する（ステップＳ２４）。輪郭２３０は、例えば、図２２に示すような対象物２００の全体の外形を表す輪郭である。輪郭２３０は、パレットと荷物のそれぞれの外形を表す輪郭であってもよい。

制御部１３０は、深度情報１４１及び三次元座標情報１４２に加えて、色情報に基づいて検出した輪郭２３０を参照して、床面の推定（ステップＳ２５）、パレットの推定（ステップＳ２６）、及び荷物の高さ推定（ステップＳ２７）を行う。以下、床面の推定（ステップＳ２５）、パレットの推定（ステップＳ２６）、及び荷物の高さ推定（ステップＳ２７）の詳細についてそれぞれ説明する。

図２３は、床面の推定（ステップＳ２５の詳細）を示している。制御部１３０は、図２２に示すような対象物２００の輪郭２３０の外側の領域２４０において、三次元座標情報１４２と色情報に基づいて床面領域を推定する（ステップＳ２５０１）。例えば、輪郭２３０の外側の領域２４０内であって、カラー画像１４５ｐの下辺の画素のＲＧＢ値と類似するＲＧＢ値を持つ領域を床面領域と推定する。なお、色情報に基づく床面領域の推定は、機械学習を使用して行ってもよい。

制御部１３０は、推定した床面領域内の画素から少なくとも３つの点を選択する（ステップＳ２５０２）。点を選択した後の法線ベクトルの算出（ステップＳ２５０３）と定数ｄの算出（ステップＳ２５０４）は、第１実施形態（ステップＳ３０２，Ｓ３０３）と同一である。

図２４は、パレットの推定（ステップＳ２６の詳細）を示している。制御部１３０は、対象物２００の輪郭２３０と三次元座標情報１４２とに基づいて、パレット２１０の寸法を算出する（ステップＳ２６０１）。例えば、制御部１３０は、カラー画像１４５ｐにおける輪郭２３０の下側（Ｙ軸負方向側）をパレット２１０の輪郭と推定して、輪郭を示すエッジの両端から最近接点Ａ、左端点Ｂ、及び右端点Ｃを特定する。制御部１３０は、特定した最近接点Ａ、左端点Ｂ、及び右端点Ｃの三次元座標に基づいて、ＡＢ間の距離とＡＣ間の距離を算出する。

算出した寸法と規格寸法情報１４３との比較に基づくパレット２１０の領域推定（ステップＳ２６０２）は、第１実施形態と同一である。例えば、パレット２１０の領域推定（ステップＳ２６０２）は、規格寸法情報１４３に基づくパレット２１０の種類の特定（ステップＳ４０４）及び点Ｄの特定（ステップＳ４０５）に相当する。

図２５は、荷物の高さ推定（ステップＳ２７の詳細）を示している。制御部１３０は、対象物２００の輪郭２３０内の点の高さを、三次元座標情報１４２と床面方程式とに基づいて算出する（ステップＳ２７０１）。制御部１３０は、カラー画像１４５ｐにおける輪郭２３０の上側（Ｙ軸正方向側）を荷物２２０の輪郭と推定してもよい。制御部１３０は、算出した高さの中で最も高い点を床面からの荷物の最高点の高さとして決定する（ステップＳ２７０２）。

以上のように、本実施形態の採寸装置１０３は、対象物２００を撮影してカラー画像を示す色情報を生成する可視光カメラ１６０をさらに備える。制御部１３０は、色情報に基づいて床面の領域を推定して、推定した床面の領域内の点から床面の平面方程式を算出する。制御部１３０は、カラー画像を画像処理することによりパレット２１０の輪郭を抽出する。制御部１３０は、カラー情報を画像処理することにより荷物２２０の輪郭を検出し、検出した輪郭の内側において、三次元座標情報１４２と床面の平面方程式とにより算出される点の高さが最も高い点を、荷物２２０の高さとして推定する。深度情報と色情報を併用することによって、採寸の精度がより良くなる。

（第４実施形態）
図２６及び図２７を参照して、第４実施形態の採寸装置について説明する。第４実施形態の採寸装置１０４は、床面の推定が第１実施形態と異なる。

図２６は、第４実施形態に係る採寸装置の構成を示すブロック図である。第４実施形態の採寸装置１０４は、第１実施形態の構成に加え、加速度センサ１７０をさらに備える。加速度センサ１７０は、採寸装置１０４の重力加速度を検出して、検出した重力加速度を示す重力加速度情報を生成する。

図２７は、第４実施形態における床面の推定、すなわち、床面の平面方程式の生成（ステップＳ３の詳細）を示している。制御部１３０は、加速度センサ１７０から重力加速度情報を取得する（ステップＳ３４１）。制御部１３０は、重力加速度情報に基づいて、垂直上向きの法線ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）を推定する（ステップＳ３４２）。制御部１３０は、三次元座標情報１４２と推定した法線ベクトルから、点の相対高さを算出する（ステップＳ３４３）。制御部１３０は、相対高さが最も低い点を床面と推定して定数ｄを算出する（ステップＳ３４４）。すなわち、本実施形態では、法線ベクトルが重力の向きと反対方向となる点に基づいて床面を推定する。これにより、採寸装置１０４が傾いた状態で対象物２００が撮影されたときであっても、床面を精度良く推定することができる。

以上のように、採寸装置１０４は、重力加速度を検出する加速度センサ１７０をさらに備える。制御部１３０は、重力加速度に基づいて推定される床面の法線ベクトルの向きと三次元座標情報１４２とに基づいて、床面の平面方程式を算出する。これにより、深度カメラ１２０の向きが、地面に対して水平又は垂直な方向に傾いていたとしても、精度良く床面方程式を生成することができる。

（第５実施形態）
図２８を参照して、第５実施形態の採寸装置について説明する。第５実施形態の採寸装置は、床面の推定が第１実施形態と異なる。第５実施形態の採寸装置の構成は、第１実施形態の採寸装置１００と同一である。図２８は、第５実施形態における床面の推定、すなわち、床面の平面方程式の生成（ステップＳ３の詳細）を示している。

制御部１３０は、暫定的な仮想法線を設定する（ステップＳ３５１）。制御部１３０は、三次元座標情報１４２に基づいて局所的な法線ベクトルを算出する（ステップＳ３５２）。制御部１３０は、仮想法線と一定角度範囲内の法線を持つ点を水平面と推定する（ステップＳ３５３）。制御部１３０は、推定した水平面内の法線ベクトルの平均を法線ベクトル（ａ’，ｂ’，ｃ’）として算出する（ステップＳ３５４）。制御部１３０は、三次元座標情報１４２と法線ベクトル（ａ’，ｂ’，ｃ’）から点の相対高さを算出し、相対高さが所定値よりも低い領域を床面と推定する（ステップＳ３５５）。制御部１３０は、推定した床面内の法線ベクトルの平均を床面の法線ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）として算出する（ステップＳ３５６）。制御部１３０は、三次元座標情報１４２と床面の法線ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）から点の高さを再計算し、高さが所定値よりも低い領域を床面として定数ｄを算出する（ステップＳ３５７）。

以上のように、制御部１３０は、三次元座標情報１４２に基づいて深度画像１４１ｐ内の画素に対応する点の法線ベクトルを算出し、算出した法線ベクトルが所定の仮想法線ベクトルと一定角度範囲内となる法線ベクトルを持つ点を水平面と推定する。制御部１３０は、推定した水平面内の法線ベクトルと三次元座標情報とに基づいて床面の領域を推定して、推定した床面の領域内の点から床面の平面方程式を算出する。

本実施形態によれば、下辺近傍領域３１に依存せずに、深度画像１４１ｐ全体から法線ベクトルを算出するため、深度画像１４１ｐの下部周辺のノイズが強い場合であっても、法線ベクトルを精度良く算出することができる。本実施形態の採寸装置は、撮影時のおよその保持角度が推定可能な場合に特に有効である。

（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、第１実施形態～第５実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。また、上記第１実施形態～第５実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施形態とすることも可能である。

上記実施形態では、深度カメラ１２０が採寸装置に内蔵されたが、採寸装置に深度カメラ１２０が内蔵されていなくてもよい。採寸装置は、通信部１５０を介して、深度カメラ１２０が生成した深度情報１４１を取得してもよい。この場合、通信部１５０が深度情報１４１を取得する取得部に相当する。同様に、可視光カメラ１６０は、採寸装置に内蔵されていなくてもよい。加速度センサ１７０は、採寸装置に内蔵されていなくてもよい。採寸装置は、通信部１５０を介して、深度情報１４１と共に、色情報及び／又は重力加速度情報を取得してもよい。

本開示の採寸装置は、ハードウェア資源、例えば、プロセッサ、メモリ、及びプログラムとの協働などによって、実現可能である。

以上のように、本開示における技術の例示として、実施形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

また、上述の実施形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

本開示は、パレット上に荷物が載置された状態においてパレットの幅及び奥行きと荷物の高さを計測する採寸装置及び採寸方法に適用可能である。

３１ 下辺近傍領域
１００，１０３，１０４ 採寸装置
１１０ タッチスクリーン
１１１ 表示部
１１２ 操作部
１２０ 深度カメラ
１３０ 制御部
１３１ 座標変換部
１３２ 床面推定部
１３３ パレット推定部
１３４ 最高点推定部
１４０ 記憶部
１４１ 深度情報
１４１ｐ 深度画像
１４２ 三次元座標情報
１４３ 規格寸法情報
１４４ 採寸情報
１４５ｐ カラー画像
１５０ 通信部
１６０ 可視光カメラ
１７０ 加速度センサ
２００ 対象物
２１０ パレット
２１１ 桁板
２１２ デッキボード
２１３ ブロック
２１４ 角落とし部
２１５ 差込口
２２０ 荷物
２３０ 輪郭
４００ 三次元空間
Ａ 最近接点
Ａ１，Ａ２，Ｄ 点
Ｂ 左端点
Ｃ 右端点

Claims (15)

1. 床面上にある荷台と前記荷台の上に載置された荷物とを含む対象物の外形の大きさを計測する採寸装置であって、
   基準位置から前記床面及び前記対象物までの距離を示す深度情報を取得する取得部と、
   前記荷台の規格サイズを示す規格寸法情報を記憶する記憶部と、
   前記深度情報と前記規格寸法情報とに基づいて、前記荷台を特定することによって、前記対象物の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、前記計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報を生成する制御部と、
   前記採寸情報を出力する出力部と、
   を備える、採寸装置。
2. 前記取得部は、前記深度情報として、前記床面及び前記対象物を撮影して、前記床面及び前記対象物までの距離を、画素毎の深度値で示す深度画像を生成する深度カメラを含む、
   請求項１に記載の採寸装置。
3. 前記制御部は、前記深度画像の各画素を三次元座標系の点に変換した三次元座標情報を生成し、前記三次元座標情報に基づいて前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項２に記載の採寸装置。
4. 前記制御部は、前記深度画像内の所定サイズの下辺近傍領域が前記床面の領域であると推定して、前記下辺近傍領域内の点から前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項３に記載の採寸装置。
5. 前記制御部は、複数の点から算出される法線ベクトルの向きと前記複数の点の距離とに基づいて、前記床面の領域を推定して、推定した前記床面の領域内の点から前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項３に記載の採寸装置。
6. 前記対象物を撮影してカラー画像を示す色情報を生成する可視光カメラをさらに備え、
   前記制御部は、前記色情報に基づいて前記床面の領域を推定して、推定した前記床面の領域内の点から前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項３に記載の採寸装置。
7. 重力加速度を検出する加速度センサをさらに備え、
   前記制御部は、前記重力加速度に基づいて推定される前記床面の法線ベクトルの向きと前記三次元座標情報とに基づいて、前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項３に記載の採寸装置。
8. 前記制御部は、前記三次元座標情報に基づいて前記深度画像内の画素に対応する点の法線ベクトルを算出し、算出した法線ベクトルが所定の仮想法線ベクトルと一定角度範囲内となる法線ベクトルを持つ点を水平面と推定して、推定した前記水平面内の法線ベクトルと前記三次元座標情報とに基づいて前記床面の領域を推定して、推定した前記床面の領域内の点から前記床面の平面方程式を算出する、
   請求項３に記載の採寸装置。
9. 前記規格寸法情報は、前記荷台の規格高さを含み、
   前記制御部は、各点の三次元座標と前記床面の平面方程式とに基づいて、各点の高さを算出し、算出した高さが前記規格高さ近傍となる点に基づいて、前記荷台の輪郭を推定する、
   請求項３に記載の採寸装置。
10. 前記規格寸法情報は、前記荷台の規格高さを含み、
    前記制御部は、前記三次元座標情報に基づいて前記深度画像内の各画素に対応する点の法線ベクトルを算出し、算出した前記法線ベクトルの向きが同一方向となる面を検出すると共に、各点の三次元座標と前記床面の平面方程式とに基づいて各点の高さを算出し、検出した前記面内において算出した高さが前記規格高さ近傍となる部分を、前記荷台の輪郭と推定する、
    請求項３に記載の採寸装置。
11. 前記対象物を撮影してカラー画像を示す色情報を生成する可視光カメラをさらに備え、
    前記制御部は、前記カラー画像を画像処理することにより前記荷台の輪郭を抽出する、
    請求項３に記載の採寸装置。
12. 前記規格寸法情報は、前記荷台の規格幅及び規格奥行きを含み、
    前記制御部は、前記三次元座標情報に基づいて、推定した前記荷台の輪郭から前記荷台の幅及び奥行きを算出し、
    前記算出した幅及び奥行きと前記規格幅及び規格奥行きとを比較して、前記荷台の種類を特定して前記荷台の幅及び奥行きを推定する、
    請求項９から請求項１１のいずれか一つに記載の採寸装置。
13. 前記制御部は、前記推定した荷台を底面とする三次元空間内において、前記三次元座標情報と前記床面の平面方程式とにより算出される点の高さが最も高い点を、前記荷物の高さとして推定する、
    請求項１２に記載の採寸装置。
14. 前記対象物を撮影してカラー画像を示す色情報を生成する可視光カメラをさらに備え、
    前記制御部は、前記カラー画像を画像処理することにより前記荷物の輪郭を検出し、検出した輪郭の内側において、前記三次元座標情報と前記床面の平面方程式とにより算出される点の高さが最も高い点を、前記荷物の高さとして推定する、
    請求項３に記載の採寸装置。
15. 床面上にある荷台と前記荷台の上に載置された荷物とを含む対象物の外形の大きさを計測する採寸方法であって、
    基準位置から前記床面及び前記対象物までの距離を示す深度情報を取得するステップ、
    前記荷台の規格サイズを示す規格寸法情報を取得するステップ、
    前記深度情報と前記規格寸法情報とに基づいて、前記荷台を特定することによって、前記対象物の幅、奥行き、及び高さの寸法を計測して、前記計測した幅、奥行き、及び高さの寸法を示す採寸情報を生成するステップ、及び
    前記採寸情報を出力するステップ、
    を含む、採寸方法。

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