JP7272419B2 - 画像撮影装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像撮影装置、画像撮影方法、および、記録媒体に関する。

物体の素材表面などに、品質基準として定められた表面粗さ以下の微細なレベルで自然発生している微細な凹凸、あるいは、加工等により付与された微細な凹凸、特に、加工毎に自然発生する個体毎に異なる微細な凹凸がなすランダムパターンを、カメラなどの撮影装置を用いて画像として取得し、その撮影画像を認識することで、製品個々の識別や管理を行う物体指紋認証という技術が知られている。

このような技術の１つとして、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、部品又は生産物に形成された梨地模様を撮影した画像から抽出した梨地模様と、予め記憶された画像特徴とを照合し、部品や生産物などを識別する情報取得識別システムが記載されている。また、特許文献１には、梨地模様を撮影する際に、光源部を有する撮影補助具を用いることが記載されている。特許文献１によると、常時同様な照明条件の下で撮影することが望ましいとされている。

また、関連する技術として、例えば、特許文献２がある。特許文献２では、微小な欠陥検出を目的とした検査用照明装置について記載されている。特許文献２によると、検査用照明装置は、被検査対象の特徴点、すなわち欠陥部位で生じる変化に合わせて、検査光の照射立体角の形状や大きさ及び傾き角を変更することが可能である。

ＷＯ２０１４／１６３０１４ 特許第５８６６５８６号

物体の表面の微細な凹凸を画像化したランダムパターンを用いて、物体の個体識別や照合を高精度で行うためには、適切な照明環境下で物体を撮影する必要がある。しかし、適切な照明環境下で物体を撮影するのは困難であった。

本発明の目的は、上述した課題を解決する画像撮影装置を提供することにある。

本発明の一形態に係る画像撮影装置は、
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置であって、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する照射角度範囲決定手段を有する。

また本発明の他の形態に係る画像撮影方法は、
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影方法であって、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する。

また本発明の他の形態に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置を構成するコンピュータに、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する処理、
を行わせるためのプログラムを記録する。

本発明は上述したような構成を有することにより、物体の個体識別や照合に適切な照明環境下で物体を撮影することができる。

本発明の第１の実施形態に係る画像撮影システムの全体の構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る画像撮影システムの変形例を示す図である。 図１で示す制御手段の構成の一例を示すブロック図である。 物体表面の凹凸の傾斜角と照射角度と明暗の関係を説明する模式図である。 凹凸群の傾き角の分布と傾き角の統計値の一例を示す図である。 照明手段と物体との間の距離と照射立体角の関係の一例を示す図である。 照明手段と物体との間の距離と照射立体角の関係の他の例を示す図である。 照明手段に遮蔽手段を設けた際の照射立体角の一例を示す図である。 照明手段に遮蔽手段を設けた際の照射立体角の他の例を示す図である。 遮蔽手段と照射角度との関係の他の例を示す図である。 画像撮影システムの動作の一例を示すシーケンス図である。 傾き角分析手段の動作の一例を示すフローチャートである。 位置合わせ処理、および、共通要素取り出し処理の説明図である。 法線ベクトルを算出する方法の説明図である。 法線ベクトルの傾き角の平均値と分散の計算例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の他の例を示す図である。 本発明の第２の実施形態にかかる情報処理装置の構成の一例を示す図である。

［第１の実施の形態］
以下、本発明の第１の実施の形態として、物体の個体の識別に用いる画像撮影システム１について説明する。

本実施形態における画像撮影システム１は、個体を識別するために、識別対象の物体２を撮影する。後述するように、本実施形態における画像撮影システム１は、物体２の表面に存在する凹凸を測定する測定手段１１と、測定手段１１による測定結果に基づいて照明手段１３が物体２を照らす際の照射角度範囲を決定する制御手段１２と、を有している。なお、画像撮影システム１は、個体識別以外の目的で用いられても構わない。

物体２は、工業製品、生産物、容器、梱包品、機械部品、これらの一部分、または工業製品や生産物を製造するための製品や部品である。

物体２の素材は、ガラス、セラミックス、樹脂、布、皮革、金属、その他の素材や、加工や塗装がされた素材であってもよい。本実施形態における画像撮影システム１は、前記素材のいずれに対して適用可能である。

物体２の表面の凹凸は、物体２の製造や加工の過程で自然に形成された傷、微細な凹凸、紋様のパターンなどである。例えば、金型を使って鋳造された金属や樹脂、陶器の製品には、表面に微細な凹凸が製造過程で形成される。当該凹凸パターンは、同じ金型で製造された複数の個体でも個体ごとに異なる。即ち、例えば、梨地加工が施された複数の個体には、同じ箇所に凹凸が形成されるが、形成される凹凸の傾き角は全個体でまったく同一になることはなく、品質基準として定められた表面粗さ以下の微細なレベルで差異が生じる。そのような凹凸の傾き角は物体の性質（形状）の一つである。そのため、そのような物体の性質の相違に基づいて物体の識別・照合を行うことができる。特に、同じ箇所に形成される凹凸の傾き角の個体間の差異が大きいほど、識別・照合が容易である。そのような傾き角の個体間の差異が大きい物体としては、梨地加工、シボ加工が施された物体、その他表面にざらつきがある物体が例示される。

図１は、画像撮影システム１（画像撮影装置）の全体の構成の一例である。図１の一例では、画像撮影システム１は、測定手段１１と制御手段１２と照明手段１３と撮影手段１４とを有する。

測定手段１１は、物体２の表面に存在する微細な凹凸を測定して、物体２表面の凹凸の測定データを取得する。測定手段１１は、例えば、共焦点レーザー顕微鏡（例えばキーエンス社製ＶＫ－２６０）などの測定装置を用いることができる。また、測定手段１１としては、その他一般の凹凸測定に用いられる任意の装置を用いても構わない。

測定手段１１は、制御手段１２と通信可能に接続されている。測定手段１１は、測定結果である凹凸測定データを制御手段１２に送信する。

制御手段１２は、測定手段１１による測定結果に基づいて、照明手段１３が物体２を照らす際の照明条件である照射角度範囲を決定する。制御手段１２は、測定手段１１から物体２の表面凹凸の測定結果である凹凸測定データを受信する。そして、制御手段１２は、受信した凹凸測定データに基づいて、照明手段１３が物体２を照らす際の照射角度範囲を決定する。換言すると、制御手段１２は、照明手段１３によりどの角度範囲から物体２を照射するかを決定する。

照明手段１３は、制御手段１２が決定した照明条件（照射角度範囲）で、物体２に対して光を照射する。照明手段１３は、制御手段１２や撮影手段１４と通信可能なよう接続することが出来る。照明手段１３は、例えば、同軸落射照明（例えばシーシーエス社製ＬＶ－２７やＬＦＶ３など）である。照明手段１３は、ドーム照明やリング照明などであっても構わない。照明手段１３は、しぼりなどの遮蔽手段１３１を有していても構わない。

また照明手段１３は、手動または制御手段１２などからの制御により、照射角度範囲を制御可能なよう構成することが出来る。本実施形態においては、照射角度範囲を制御するための具体的な構成については特に限定しない。例えば、照明手段１３は、下端に開口がある筐体と、筐体に配置された複数の光源とを有してもよい。複数の光源は、リング状に配置されてもよい。照明手段１３は、制御手段１２が決定した照射角度範囲に応じて複数の光源を制御（点灯、消灯、色や光量の調整など）してもよい。または、照明手段１３は、制御手段１２が決定した照射角度範囲に応じて、照射角度範囲の異なる複数の照明手段を使い分けるよう構成しても構わない。また、照明手段１３は、照射角度範囲を制御するための既知の構成を有することが出来る。筐体は、物体２を覆い、照明手段１３から照射される光以外の光を遮蔽するための遮蔽部として用いることができる。また、筐体は、後述する撮影手段１４を取り付け可能な構造を有してもよい。

照明手段１３の光源は、ＬＥＤ（light emitting diode）電球、有機エレクトロルミネッセンス、白熱電球、蛍光灯などである。照射光の光量、照明条件の制御のしやすさ等を考慮して適宜選択することができる。

照明手段１３から照射する光は、物体２の反射率が低い波長帯の光であることが望ましい。すなわち、照明手段１３の光源は、物体２の分光反射率特性において分光反射率が相対的に低い波長帯に、相対的に分光分布の高い放射強度を有することが望ましい。例えば、物体２の表面が青色である場合、照明手段１３は、赤色光を照射することが好ましい。これにより、物体２で拡散反射された光成分の影響を抑えることができる。この結果、物体２の表面で鏡面反射した光成分を強調することができる。

撮影手段１４は、照明手段１３が物体２に光を照射している状態で、物体２を撮影する。撮影手段１４には、物体２からの反射光が入射する。撮影手段１４が撮影する画像データは、カラー画像であっても構わないし、モノクロ画像であっても構わない。

撮影手段１４は、例えば、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide）イメージセンサなどを使用したカメラなどにより構成されている。撮影手段１４は、例えば、デジタルカメラ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、その他のカメラ機能を有する機器である。撮影手段１４は、カメラ機能を有する機器と、撮影補助具と、を有してもよい。撮影補助具は、例えばレンズ（広角レンズ、拡大レンズ、望遠レンズなど）、その他倍率、画角、解像度を変更するための機材である。

撮影手段１４は、制御手段１２や照明手段１３と通信可能なよう接続することが出来る。また、撮影手段１４は、図示しないＬＣＤなどの画面表示部や画像処理部を有する外部の情報処理装置などと接続することが出来る。撮影手段１４は、撮影した画像データを画面表示部や外部の情報処理装置へと送信する機能を有してもよい。

なお、画像システム１は、照明手段１３からの照射光以外の光が物体２に入射しないように、物体２の周辺を覆う黒色の遮蔽部を有してもよい。または、照明手段１３からの照射光の放射照度を照射光以外の放射照度に比べて十分強い照度に設定してもよい。強い照度にすることで、照射光以外の光の影響を無視できるようになる。

照明手段１３および撮影手段１４は、物体２の鉛直方向真上に共通な光軸Ｏをもつように配置される。しかしながら、本発明の方法が適用される画像撮影システム１の構成は、本実施形態において例示する場合に限られない。照明手段１３や撮影手段１４は、図１で示す位置関係以外で配置されていても構わない。

図２は、画像撮影システム１の変形例を示す図である。図２の変形例の画像撮影システム１は、測定手段１１と制御手段１２と照明手段１３と撮影手段１４と照合手段１５とを有する。測定手段１１と制御手段１２と照明手段１３の機能は、上述した図１の一例と同じである。

変形例における撮影手段１４は、照合手段１５へと撮影した画像データを送信する。

照合手段１５は、撮影手段１４から取得した画像データを用いて、物体の識別や照合や真贋の判定を行う。例えば、照合手段１５は、取得した画像データから抽出した情報と、データベース等の記憶手段に予め記憶された情報とで、物体の識別・照合処理を行う。例えば、照合手段１５は、受信した画像データから得られた画像の特徴量と、予め記憶された特徴量とを比較する。照合手段１５は、比較した結果、両者の特徴量が一致する場合に、照合対象の物体と、記憶されている特徴量と対応する物体が同一であると判定してもよい。

照合に用いる特徴量は、画像データから抽出したエッジやコーナーなどにある特徴的な点である特徴点であってもよい。または、特徴量は、画像データから抽出された特徴点に関する特徴量である局所特徴量であってもよい。局所特徴量は、画像データから抽出した特徴点とその近傍の画素の画素値とから抽出することができる。

照合手段１５は、照合の結果を、外部の出力手段や表示手段に送信する。照合の結果は、照合できたか、照合できなかったか、を表す情報やメッセージであってもよい。または、照合の結果は、識別された個体を一意に特定できる情報やメッセージ（製品番号、製造番号、ブランド名、製品名、シリアル番号、製造者名、流通取引者名など)を含んでいてよい。また外部の出力手段は、例えば、照合に係るユーザの携帯端末（スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、その他通信機能や表示機能を備える端末）や、サービスの提供に用いるサーバに、照合結果を送信してもよい。ユーザは、照合サービスを提供するためのウェブサイトやアプリケーションで照合結果を確認することができる。

以上の変形例の通り、本発明は、画像撮影システム１（画像撮影装置）と、画像撮影システム１で撮影された画像に基づく所定の照合処理を行う照合手段１５とを有する物品識別装置１０において、適用することが出来る。なお、上記説明した照合処理はあくまで例示である。照合手段１５は、上記例示した以外の方法を用いて照合処理を行っても構わない。また、例えば、照合手段１５としての機能は、制御手段１２が有していても構わない。つまり、物品識別装置１０は、制御手段１２と照合手段１５の代わりに、制御手段１２としての機能と照合手段１５としての機能とを有する一つの情報処理装置を有していて構わない。

以上が、画像撮影システム１の構成の一例である。本実施形態においては、物体２の具体的な構成については特に限定しない。

図３は、本実施形態における制御手段１２の機能ブロックの一例を表す。図３を参照すると、制御手段１２は、送受信手段１２１と傾き角分析手段１２２と照射角度範囲決定手段１２３と照明制御手段１２４とを有する。なお、制御手段１２は、例えば、図示しない記憶装置とＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置とを有してもよい。制御手段１２は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理手段を実現する。

送受信手段１２１は、測定手段１１や照明手段１３と情報の送受信を行う。送受信手段１２１は、測定手段１１から、物体２表面の凹凸の測定結果である凹凸測定データを受信する。

傾き角分析手段１２２は、測定手段１１による物体２表面の凹凸の測定結果である凹凸測定データに基づいて、物体２表面のうち、個体差が大きい傾き角の統計値を算出する。換言すると、傾き角分析手段１２２は、凹凸測定データを分析・解析することで、物体２表面に存在する微細な凹凸に応じた値である個体差が大きい傾き角の統計値を算出する。傾き角分析手段１２２は、例えば、凹凸測定データ複数個体分から、分散最大となる傾き角の統計値αを算出してよい。換言すると、傾き角分析手段１２２は、物体の複数の個体の表面に共通に存在する複数の凹凸のうち個体間で傾き角のバラツキが他の凹凸に比較して大きい凹凸の傾き角の統計値をαとして算出する。ここで、統計値は平均値であってよい。或いは、統計値は、中央値または最頻値であってよい。

照射角度範囲決定手段１２３は、傾き角分析手段１２２が算出した傾き角の統計値αに基づいて、照明手段１３が物体２を照らす際の照射角度範囲を決定する。例えば、照射角度範囲決定手段１２３は、傾き角の統計値αに基づいて、物体２の鉛直方向を中心とする照射立体角の平面半角θ（図１参照）の値を算出することで、照射角度範囲を決定する。なお、照射立体角の平面半角θは、図１で示すように、光軸Ｏからの傾き角（天頂角）を示している。

照射角度範囲決定手段１２３は、下記式に基づいて、傾き角の統計値αから照射立体角の平面半角θを算出して、照射角度範囲を決定する。
θ＝２×α …（１）

照射角度範囲決定手段１２３は、例えば上記のように、傾き角分析手段１２２による算出結果である傾き角の統計値αの略２倍を算出することで、照射立体角の平面半角θを算出して、照射角度範囲を決定する。

ここで、上述したような処理を行う理由について、図４および図５を参照して説明する。

図４は、物体２表面の凹凸の傾斜角と照射角度と明暗の関係を説明する模式図である。図４においては、角φは、物体表面のある点Ｐに立てた法線の、光軸Ｏからの傾き角である。照明手段１３が法線に対して光軸Ｏと線対称な方向（天頂角θ＝２φ）に存在する場合、点Ｐで反射した直接光が、撮影手段１４に入射する。一方、照明手段１３が、天頂角θ＝２φの方向に存在しない場合、点Ｐで反射して撮影手段１４に入射する直接光は存在しない。このように、撮影手段１４に直接光が入射するか否かは、物体２表面の傾き角度と照明手段１３による物体２に対する照射角度との関係で決まる。換言すると、撮影手段１４では、物体２の表面凹凸各点における傾き角度を反映した明暗パターンが撮影される。

図５は、物体２の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群と定義したとき、複数の凹凸群のうち個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群（以下、ターゲット凹凸群と記す。またターゲット凹凸群に含まれる凹凸をターゲット凹凸と記す）の傾き角の分布と傾き角の統計値αの一例を示している。図５を参照すると、傾き統計値αは、ターゲット凹凸の傾き角の分布を略二分している。すなわち、傾き統計値αは、物体２の複数個体の表面の同じ位置に存在する複数のターゲット凹凸を、光軸Ｏからの傾き角φがαより小さい（φ＜α）凹凸と、φがαより大きい（φ＞α）凹凸に略等分する値である。よって、照射立体角を、光軸Ｏを中心とする平面半角θ＝２αとすれば、φがαより小さい（φ＜α）ターゲット凹凸を有する個体では、照明手段１３から出射し凹凸で反射した直接光が撮影手段１４に入射するため、ターゲット凹凸の明暗パターンは明パターンになる。一方、φがαより大きい（φ＞α）ターゲット凹凸を有する個体では、照明手段１３から出射しターゲット凹凸で反射した直接光が撮影手段１４に入射しないため、ターゲット凹凸の明暗パターンは暗パターンになる。即ち、物体２の複数個体のうち略半分では、ターゲット凹凸の明暗パターンが明パターンになり、残り半分の個体ではターゲット凹凸の明暗パターンが暗パターンになる。このように物体２の複数個体の同一箇所に存在する凹凸の明パターンと暗パターンの発生確率を均一化できることにより、個体の識別能力が向上する。

以上説明したような理由により、照射角度範囲決定手段１２３は、例えば、傾き角分析手段１２２による算出結果である傾き角の統計値αの略２倍を算出することで、照射角度範囲を決定する。

照明制御手段１２４は、照明手段１３が物体２に対して照明を照射する際の照射立体角の平面半角θが略２αとなるように、照明手段１３などを制御する。照明制御手段１２４は、例えば、照明手段１３と物体２との間の距離や、照明手段１３に形成された絞りなどの遮蔽手段１３１による遮蔽範囲などを制御することにより、照射立体角の平面半角θが２αとなるようにする。換言すると、照明制御手段１２４は、照射立体角の平面半角θが０度から２α度までの範囲から照明手段１３により物体２に対して直接光を入射するよう、照明手段１３と物体２との間の距離や照明手段１３に形成された遮蔽手段１３１による遮蔽範囲などを制御する。なお、照明制御手段１２４は、上記例示した以外の方法を用いて照射立体角の平面半角θを制御しても構わない。

図６Ａおよび図６Ｂは、照明手段１３と物体２との間の距離ｈと照射立体角の平面半角θとの関係の一例を示している。具体的には、図６Ａは、照明手段１３と物体２との間の距離ｈがある値である場合の照射立体角の平面半角θの一例を示しており、図６Ｂは、照明手段１３と物体２との間の距離ｈが図６Ａで示す場合より長くなった場合の平面半角θの一例を示している。図６Ａおよび図６Ｂを参照すると、照明手段１３と物体２との間の距離ｈが短くなるほど照射立体角の平面半角θの値が大きくなり、照明手段１３と物体２との間の距離ｈが長くなるほど照射立体角の平面半角θの値が小さくなることが分かる。このように、照明手段１３と物体２との間の距離を制御することで、照射立体角の平面半角θの値を制御することが出来る。

図７Ａおよび図７Ｂは、照明手段１３に遮蔽手段１３１を設けた際の照射立体角の一例を示す図である。具体的には、図７Ａは、照明手段１３に遮蔽手段１３１を設けた際の照射立体角の一例を示しており、図７Ｂは、図７Ａと比較して遮蔽手段１３１を用いてより広い範囲を遮蔽した（例えば、しぼりをしぼった）際の照射立体角の一例を示している。図７Ａおよび図７Ｂを参照すると、しぼりをしぼるなどの行為により遮蔽手段１３１により遮蔽される範囲を広くすることで、平面半角θの値が小さくなることが分かる。このように、遮蔽手段１３１を制御する方法であっても、照射立体角の平面半角θの値を制御することが出来る。

照明制御手段１２４は、例えば、上述した手段のいずれか、又は、上述した手段の組み合わせ、又は、上述した手段以外の既知の手段やそれらの組み合わせを用いることにより、照射立体角の平面半角θを制御する。

なお、照明制御手段１２４は、例えば、図８で示すように、平面半角θが０から２αまでの範囲が暗となり、平面半角θが２α度以上（最大で９０度以下）の範囲が明となるよう照明手段１３を制御しても構わない。換言すると、照射角度範囲決定手段１２３は、照明手段１３が物体２に対して直接光を入射しない角度の範囲を算出することで照射角度範囲を決定するよう構成されていても構わない。照明制御手段１２４による上記のような制御は、例えば、照明手段１３としてドーム照明やリング照明などを用いる場合に採用される。このような制御を行う場合、図６Ａ、図６Ｂ、図７Ａ、図７Ｂで示した場合と同様に、照明手段１３と物体２との間の距離や遮蔽手段１３１による遮蔽範囲を制御することで、平面半角θを制御することが出来る。なお、照明制御手段１２４は、上記のように平面半角θが２α度以上（最大で９０度以下）の範囲が明となるよう照明手段１３を制御する場合、明となる範囲の上限が９０度となるまで照明手段１３を制御する必要は必ずしもない。これは、傾き角が２αより極端に離れた領域は頻度が少なく，当該領域の明暗によって画像パターンが大きく異なることはなく、問題なく画像パターンの撮影が可能なためである。平面半角θが２α度以上（最大で９０度以下）の範囲が明となるよう照明手段１３を制御する場合の上限となる値の設定は、７０度や８０度など予め定められていても構わないし、凹凸測定データ等に応じて算出するよう構成しても構わない。

以上が、制御手段１２の構成の一例である。なお、制御手段１２の構成は、上述した場合に限定されない。

例えば、制御手段１２が有する傾き角分析手段１２２としての機能は、測定手段１１が有しても構わない。つまり、制御手段１２は、測定手段１１が算出した傾き角の統計値を受信するよう構成しても構わない。このような場合、制御手段１２は、傾き角分析手段１２２を有さなくても構わない。

また、制御手段１２が有する照明制御手段１２４としての機能は、照明手段１３が有しても構わない。つまり、制御手段１２は、照射角度範囲決定手段１２３が決定した照射角度範囲を照明手段１３へと送信するよう構成しても構わない。このような場合、制御手段１２は、照明制御手段１２４を有さなくても構わない。

なお、制御手段１２は、例えば、図示しないＬＣＤ（liquid crystal display）などの画面表示部や外部の情報処理装置へと照射角度範囲決定手段１２３が決定した照射角度範囲を送信するよう構成しても構わない。このような場合、照明手段１３の制御は、例えば、オペレータなどによる手動で行っても構わない。

以上のように、制御手段１２は、例えば、測定手段１１から受信した傾き角の統計値に基づいて照明手段１３による物体２に対する照射角度範囲を決定し、決定した照射角度範囲を照明手段１３に送信するよう構成されていても構わない。

続いて、図９を参照して、画像撮影システム１の動作の一例について説明する。

図９を参照すると、測定手段１１は、物体２表面の凹凸を測定して、凹凸測定データを取得する（ステップＳ１０１）。測定手段１１は、取得した凹凸測定データを制御手段１２へと送信する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１、Ｓ１０２は、例えば、物体２の複数の個体それぞれに対して繰り返し実施する。物体の複数の個体は、例えば、同一金型から成型されて製造される部品などであってよい。但し、製造方法は成型に限定されず、切断などの他の製造方法であってもよい。測定にあたっては、治具等を利用し、概ね同じ位置の凹凸を測定するものとする。即ち、物体２の複数の個体表面のそれぞれ同一領域の凹凸の形状データを測定するものとする。また、前記形状データは、ＸＹ平面上等間隔で測定されるものとする。即ち、上記領域をＸ軸方向にＭ１分割し、Ｙ軸方向にＮ１分割して得られるＭ１×Ｎ１個の要素それぞれのＺ軸方向の高さを測定する。Ｍ１×Ｎ１個の要素を、要素（１，１）、…、要素（Ｍ１，Ｎ１）と記載する。また、要素（ｉ，ｊ）（１≦ｉ≦Ｍ１、１≦ｊ≦Ｎ１）から計測された凹凸の測定データを形状データＺ（ｉ，ｊ）と記載する。従って、物体２のそれぞれの個体から、形状データＺ（１，１）、…、Ｚ（Ｍ１，Ｎ１）が得られる。

制御手段１２の傾き角分析手段１２２は、物体２の複数個体の形状データから、傾き角の統計値αを算出する（ステップＳ２０１）。このステップＳ２０１の詳細は後述する。

照射角度範囲決定手段１２３は、傾き角分析手段１２２が算出した傾き角の統計値αに基づき、照射立体角の平面半角θを決定することで、個体識別性の高い照射角度範囲を決定する（ステップＳ２０２）。例えば、照射角度範囲決定手段１２３は、傾き角αを略２倍した値を照射立体角の平面半角θとして算出する。

照明制御手段１２４は、照射角度範囲決定手段１２３が決定した照射角度範囲に基づいて、照明手段１３を制御する（ステップＳ２０３）。例えば、照明制御手段１２４は、照射立体角の平面半角θが０度から２α度までの範囲から照明手段１３により物体２に対して直接光を入射するよう、照明手段１３と物体２との間の距離や照明手段１３に形成された遮蔽手段１３１による遮蔽範囲などを制御する。また、照明制御手段１２４は、撮影手段１４に対して、照明の制御が終わった旨を通知するよう構成することが出来る。撮影手段１４に対する通知は、照明手段１３により行われても構わない。

照明制御手段１２４による制御が終わった後、照明手段１３が物体２に対して照射しているタイミングで、撮影手段１４は、画像を撮影する（ステップＳ３０１）。なお、撮影手段１４による画像の撮影は手動により行われても構わない。

図１０は、傾き角分析手段１２２が物体２の複数個体の形状データから傾き角の統計値αを算出する動作（ステップＳ２０１）の一例を示すフローチャートである。図１０を参照すると、傾き角分析手段１２２は、複数個体の凹凸測定データにおける形状データの位置合わせを行う（ステップＳ２０１１）。本ステップでは、位置合わせ処理、および、共通要素取り出し処理の２つの処理が順に実施される。これについて、図１１を用いて説明する。

傾き角分析手段１２２は、位置合わせ処理では、例えばLucas-Kanade法を用いて、平行移動・回転を含む、剛体変換を推定する。もちろん、画像位置合わせ等で一般的に用いられるその他の方法を用いてもよい。図１１を参照すると、位置合わせ処理においては、ある個体の形状データ３０１１を基準として、その他全個体の形状データ３０１２、３０１３の剛体変換を実施し、変換後の形状データ３０２１、３０２２、３０２３を得る。なお、形状データ３０２１は、位置合わせの基準として用いた個体のため、形状データ３０１１と同一のものである。

傾き角分析手段１２２は、共通要素取り出し処理では、位置合わせ後の形状データから、一部の個体のみが値を持つ端部の要素を取り除き、全ての個体が値を持つ共通要素を取り出す。再び図１１を参照すると、形状データ３０２１、３０２２、３０２３のＭ１×Ｎ１個の要素のうち、全ての個体が共通して値をもつＭ２×Ｎ２個の要素を、それぞれの形状データ３０２１、３０２２、３０２３から取り出す。形状データ３０２１、３０２２、３０２３から取り出したＭ２×Ｎ２個の要素の形状データが、形状データ３０３１、３０３２、３０３３である。各個体で得られたＭ２×Ｎ２個の要素の形状データ３０３１、３０３２、３０３３を、形状データＺ（１，１）、…、Ｚ（Ｍ２，Ｎ２）と記載する。ここで、或る個体の形状データＺ（ｉ，ｊ）は、他の個体の形状データＺ（ｉ，ｊ）に対応している。換言すれば、或る個体の形状データＺ（ｉ，ｊ）と他の個体の形状データＺ（ｉ，ｊ）のＸＹ座標値は同じである。ＸＹ座標値が同じ形状データＺは、個体数分存在する。ＸＹ座標値が同じ形状データＺの集合は、換言すれば、物体２の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりである凹凸群である。

続いて、傾き角分析手段１２２は、個体毎かつ要素毎に、その要素の形状データＺ（ｉ，ｊ）から当該要素の法線ベクトルを算出する（ステップＳ２０１２）。

図１２は、法線ベクトルを算出する方法の説明図である。図１２には２×２の合計４個の要素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが示されている。今、要素Ａ、Ｂ、Ｃから計測された形状データをＺ_A、Ｚ_B、Ｚ_Cとするとき、要素Ａの凹凸の法線ベクトルｎ_Aは、次式に示すように、ベクトルＺ_AＺ_BとベクトルＺ_AＺ_Cの外積で計算できる。
ｎ_A＝Ｚ_AＺ_B×Ｚ_AＺ_C …（２）

続いて、傾き角分析手段１２２は、個体毎かつ要素毎に、その要素の法線ベクトルの傾き角を計算する（ステップＳ２０１３）。要素の法線ベクトルｎ_Aの傾き角θは、その法線ベクトルｎ_AのＸ、Ｙ、Ｚ成分ｎ_x、ｎ_y、ｎ_zから、次式によって計算できる。
θ＝arctan｛（ｎ_x ²＋ｎ_y ²）^1/2／ｎ_z｝ …（３）

続いて、傾き角分析手段１２２は、要素毎に、全個体の同一要素の法線ベクトルの傾き角の平均値と分散を計算する（ステップＳ２０１４）。

図１３は、法線ベクトルの傾き角の平均値と分散の計算例を示す図である。図１３の例では、部品３の個体は、個体１、個体２、個体３の３つであり、要素は、左上要素、右上要素、左下要素、右下要素の４つである。例えば、右上要素の傾き角は、個体１は４．０、個体２は４．２、個体３は４．１である。そのため、右上要素の傾き角の平均値は４．１、分散は０．００７と計算されている。

続いて、傾き角分析手段１２２は、法線ベクトルの傾き角の平均値の値毎に、要素数、分散を集計する（ステップＳ２０１５）。集計のビン幅は、照明角度範囲の調整の精度と同程度にしてよい。例えば、照明手段１３による照射角度の最小調整幅が１°である場合、集計のビン幅は１°刻みにとるとよい。この場合、或る１つの集計ビンは、例えば傾き角の平均値が１０°以上、１１°未満に対応し、他の１つの集計ビンは、例えば傾き角の平均値が１１°以上、１２°未満に対応する。

続いて、傾き角分析手段１２２は、集計のビンごとに分散の平均値を算出する（ステップＳ２０１６）。分散の平均値が大きいビンに集計された傾き角は、個体差が大きい。すなわち、分散の平均値が大きいビンに集計された傾き角は、個体識別性の高い傾き角となっている。

続いて、傾き角分析手段１２２は、集計のビン毎に、分散の平均値にその集計ビンに分類される要素の数をかけて重み付けする（ステップＳ２０１７）。集計ビンに分類される要素数が多いほど、撮影画像の明暗パターンの境界線として撮影される法線ベクトルが多いため、個体識別に適している。上記重み付けにより、要素数が多い傾き角が個体識別性の高い傾き角として算出されやすくなる一方で、要素が極端に少なく、明暗パターンの境界線として撮影される法線ベクトルが極端に少ない傾き角が個体識別性の高い傾き角として算出されるのを防ぐことができる。

最後に、傾き角分析手段１２２は、上記重み付けされた分散の平均値が最大となる集計ビンに対応する傾き角を、傾き角の統計値αとして算出する（ステップＳ２０１８）。例えば、上記重み付けされた分散の平均値が最大となる集計ビンが、傾き角の平均値が１０°以上、１１°未満に対応する集計ビンであった場合、傾き角１０°または１１°またはその中間値である１０．５°を、傾き角の統計値αとして算出する。

以上が、画像撮影システム１の動作の一例である。なお、上述したように、ステップＳ２０１の処理は測定手段１１が行っても構わない。また、ステップＳ２０３の処理は照明手段１３が行っても構わない。また、ステップＳ２０１７の重み付け処理は必須でなく、省略してもよい。即ち、傾き角分析手段１２２は、重み付けされる前の分散の平均値が最大となる集計ビンに対応する傾き角を、傾き角の統計値αとして算出してもよい。

このように、本実施形態における画像撮影システム１は、測定手段１１と制御手段１２とを有している。また、制御手段１２は、傾き角分析手段１２２と照射角度範囲決定手段１２３とを有している。このような構成により、傾き角分析手段１２２は、測定手段１１による測定結果に基づいて、物体２の複数個体の表面の同じ位置に存在する複数の凹凸の集合である凹凸集合のうち、個体間で傾き角のバラツキが他の凹凸集合に比較して大きい凹凸集合の傾き角の統計値αを算出することが出来る。また、照射角度範囲決定手段１２３は、傾き角分析手段１２２が算出した傾き角の統計値αに基づいて、照明手段１３が物体２を照らす際の照射角度を決定することが出来る。上述したように、照射角度範囲決定手段１２３が決定した照射角度から照明手段１３が照射した状態で撮影手段１４により物体２を撮影すると、個体識別性の高い画像を取得することが出来る。つまり、上記構成によると、容易に個体識別性の高い画像を取得することが可能となる。

画像撮影システム１を用いて行った実際の物体２表面の撮影画像例を図１４Ａおよび図１４Ｂに示す。図１４Ａは、θ＝５°のときの撮影画像例であり、図１４Ｂは、θ＝１０°のときの撮影画像例である。図１４Ａおよび図１４Ｂを参照すると、θ＝５°のときとθ＝１０°のときの撮影画像では、異なる傾き角の法線ベクトルが明・暗の境界線として抽出されていることがわかる。図１４Ａおよび図１４Ｂの撮影画像からは一見してどちらが個体識別性の高い角度かは判断がつかない。しかし、本発明により、制御手段１２が算出した個体識別性の高い傾き角の統計値αに基づき、平面半角θ＝略２αとなるように照明手段１３を制御することで、撮影手段１４により個体識別性の高い画像を取得可能となる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態に係る画像撮影装置について説明する。本実施形態に係る画像撮影装置４は、物体を照明手段によって照明し、上記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置である。画像撮影装置４は、照射角度範囲決定手段４１を有する。

照射角度範囲決定手段４１は、物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の凹凸群のうち個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の傾き角の統計値に基づいて、照明手段が物体を照射する際の照射角度範囲を決定するように構成されている。照射角度範囲決定手段４１は、例えば図３の照射角度範囲決定手段１２３と同様に構成することができるが、それに限定されない。

このように構成された画像撮影装置４は、以下のように動作する。即ち、照射角度範囲決定手段１２３が、複数の凹凸群のうち個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の傾き角の統計値に基づいて、照明手段が物体を照射する際の照射角度範囲を決定する。

本実施形態に係る画像撮影装置４は、以上のように構成され動作することにより、物体の個体識別や照合に適切な照明環境下で物体を撮影することができる。その理由は、照射角度範囲決定手段１２３が、複数の凹凸群のうち個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の傾き角の統計値に基づいて、照明手段が物体を照射する際の照射角度範囲を決定するためである。

以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置であって、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する照射角度範囲決定手段を有する。
画像撮影装置。
［付記２］
前記複数個体の表面に存在する前記凹凸の測定結果に基づいて、前記傾き角の統計値を算出する傾き角分析手段を有し、
前記照射角度範囲決定手段は、前記傾き角分析手段が算出した前記傾き角の統計値に基づいて、前記照射角度範囲を決定するように構成されている、
付記１に記載の画像撮影装置。
［付記３］
前記傾き角分析手段は、
前記凹凸の測定結果から、前記複数の凹凸群を生成し、
前記凹凸群毎に、前記凹凸群に含まれる前記複数の凹凸の傾き角の統計値と分散を算出し、
前記傾き角の統計値を所定範囲毎に区切ったビン毎に、前記傾き角の統計値が前記ビンの範囲内にある前記凹凸群について算出された前記分散を集計し、
前記ビン毎に、前記集計された前記分散の平均値である分散平均を算出し、
前記分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
ように構成されている付記２に記載の画像撮影装置。
［付記４］
前記傾き角分析手段は、
前記分散平均に前記ビンに集計された前記凹凸群の数を使用して重み付けした重み付け分散平均を算出し、
前記重み付け分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
ように構成されている付記３に記載の画像撮影装置。
［付記５］
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影方法であって、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する、
画像撮影方法。
［付記６］
前記複数個体の表面に存在する前記凹凸の測定結果に基づいて、前記傾き角の統計値を算出し、
前記照射角度範囲の決定では、前記算出した前記傾き角の統計値に基づいて、前記照射角度範囲を決定する、
付記５に記載の画像撮影方法。
［付記７］
前記傾き角の統計値の算出では、
前記凹凸の測定結果から、前記複数の凹凸群を生成し、
前記凹凸群毎に、前記凹凸群に含まれる前記複数の凹凸の傾き角の統計値と分散を算出し、
前記傾き角の統計値を所定範囲毎に区切ったビン毎に、前記傾き角の統計値が前記ビンの範囲内にある前記凹凸群について算出された前記分散を集計し、
前記ビン毎に、前記集計された前記分散の平均値である分散平均を算出し、
前記分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
付記６に記載の画像撮影方法。
［付記８］
前記傾き角の統計値の選択では、
前記分散平均に前記ビンに集計された前記凹凸群の数を使用して重み付けした重み付け分散平均を算出し、
前記重み付け分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
付記７に記載の画像撮影方法。
［付記９］
物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置を構成するコンピュータに、
前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する処理、
を行わせるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１ 画像撮影システム
１０ 物品識別装置
１１ 測定手段
１２ 制御手段
１２１ 送受信手段
１２２ 傾き角分析手段
１２３ 照射角度範囲決定手段
１２４ 照明制御手段
１３ 照明手段
１３１ 遮蔽手段
１４ 撮影手段
１５ 照合手段
２ 物体
４ 画像撮影装置
４１ 照射角度範囲決定手段

Claims (9)

1. 物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置であって、
   前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する照射角度範囲決定手段を有する、
   画像撮影装置。
2. 前記複数個体の表面に存在する前記凹凸の測定結果に基づいて、前記傾き角の統計値を算出する傾き角分析手段を有し、
   前記照射角度範囲決定手段は、前記傾き角分析手段が算出した前記傾き角の統計値に基づいて、前記照射角度範囲を決定するように構成されている、
   請求項１に記載の画像撮影装置。
3. 前記傾き角分析手段は、
   前記凹凸の測定結果から、前記複数の凹凸群を生成し、
   前記凹凸群毎に、前記凹凸群に含まれる前記複数の凹凸の傾き角の統計値と分散を算出し、
   前記傾き角の統計値を所定範囲毎に区切ったビン毎に、前記傾き角の統計値が前記ビンの範囲内にある前記凹凸群について算出された前記分散を集計し、
   前記ビン毎に、前記集計された前記分散の平均値である分散平均を算出し、
   前記分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
   ように構成されている請求項２に記載の画像撮影装置。
4. 前記傾き角分析手段は、
   前記分散平均に前記ビンに集計された前記凹凸群の数を使用して重み付けした重み付け分散平均を算出し、
   前記重み付け分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
   ように構成されている請求項３に記載の画像撮影装置。
5. コンピュータが、物体を照明する照明手段と、前記物体からの反射光を反射画像として撮影する撮影手段とを用いて、実行する画像撮影方法であって、
   前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する、
   画像撮影方法。
6. 前記コンピュータが、
   前記複数個体の表面に存在する前記凹凸の測定結果に基づいて、前記傾き角の統計値を算出し、
   前記照射角度範囲の決定では、前記算出した前記傾き角の統計値に基づいて、前記照射角度範囲を決定する、
   請求項５に記載の画像撮影方法。
7. 前記傾き角の統計値の算出では、
   前記コンピュータが、
   前記凹凸の測定結果から、前記複数の凹凸群を生成し、
   前記凹凸群毎に、前記凹凸群に含まれる前記複数の凹凸の傾き角の統計値と分散を算出し、
   前記傾き角の統計値を所定範囲毎に区切ったビン毎に、前記傾き角の統計値が前記ビンの範囲内にある前記凹凸群について算出された前記分散を集計し、
   前記ビン毎に、前記集計された前記分散の平均値である分散平均を算出し、
   前記分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
   請求項６に記載の画像撮影方法。
8. 前記傾き角の統計値の選択では、
   前記コンピュータが、
   前記分散平均に前記ビンに集計された前記凹凸群の数を使用して重み付けした重み付け分散平均を算出し、
   前記重み付け分散平均が最大となる前記ビンの範囲の前記傾き角の統計値を選択する、
   請求項７に記載の画像撮影方法。
9. 物体を照明手段によって照明し、前記物体からの反射光を反射画像として撮影手段で撮影する画像撮影装置を構成するコンピュータに、
   前記物体の複数の個体の表面の同じ位置に存在する凹凸の集まりを凹凸群とするとき、複数の前記凹凸群のうち前記個体間で凹凸の傾き角のバラツキが他の凹凸群に比較して大きい凹凸群の前記傾き角の統計値に基づいて、前記照明手段が前記物体を照射する際の照射角度範囲を決定する処理、
   を行わせるためのプログラム。

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