JPH05322531A - 物体の３次元形状測定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ＬＥＤ距離センサーと、ＣＣＤカメラ等を用
いた視覚センサーを使用することにより、物体の３次元
形状の測定を精度高く行う。 【構成】 被測定対象物上に投影したスポット光像から
の反射光を受光して該スポット光像内の見掛け上の測定
点に対する距離Ｌ_i を検出する光学式距離センサー、及
びこの光学式距離センサーが見掛け上の距離Ｌ_i を検出
した測定点に対面する方向に対し直交した方向に距離Ｚ
_o だけ離間し、該光学式距離センサーが検出したスポッ
ト光像の重心位置と光学距離センサーとがなす角度θを
検出する視覚センサー、の二つの検出情報から、センサ
ーと測定点の間の実際の距離を算出し、センサー部を被
測定物に対して３次元的に移動走査して時系列的に検出
される距離情報に基づき、該被測定対象物の３次元的形
状を計測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば航空機部品、発
電機、金型、柔軟材等の３次元形状を有する部品の加
工、製造を行う際に利用できる、物体の３次元形状の計
測方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、例えば航空機のエンジンや発電所
のタービンなどに使用されている部品は、複雑な３次元
形状をもっているため、その加工においては、従来熟練
工による手作業で仕上げられてきた。

【０００３】その加工作業は、作業者の負担が大きいき
つい作業であり、また作業環境も悪く、危険を伴うもの
であるため、新規にその作業に従事しようとする労働者
が減少している。しかしそのような加工対象物は逆に増
加する傾向にあり、これらのことからこのような作業の
自動化が近時強く望まれている。

【０００４】ところで、上記のような加工対象物は、加
工前の形状が個別に微妙に異なっている場合も多くター
ビンに使用されている部品等はその代表的なものの一つ
である。このため、決められた加工プログラムによって
の加工方法や、力センサーの出力等を解析して加工プラ
ンニングをたてる加工方法では、希望通りの最終形状を
得ることができず、加工前の３次元形状を計測して、加
工プランニングをたてる一種のフィードバック制御が必
要とされている。

【０００５】また加工完了後の部品形状，品質を管理す
るためにも３次元形状の計測技術は有用である。

【０００６】従来、物体の３次元形状を計測する方法と
しては、接触式プローブをもった３次元形状計測装置に
て実施される場合が多いが、計測に長時間を要すること
や、加工中は計測できないなどの理由から非接触式で３
次元形状を計測する方法の開発が望まれていた。

【０００７】物体の３次元形状を非接触で計測する方法
としては、レーザービーム等のスポット光を発し測定対
象物からの反射光を測定することで対象物までの距離を
計測演算する距離センサー（ＬＥＤセンサー）、あるい
は渦電流を計測して対象物までの距離を計測する渦電流
式距離センサーを１台あるいは複数台配置して対象物の
表面を平面的にスキャニングすることで表面の１点１点
の距離を計測しその計測値を組み合わせて３次元形状を
作成する方法、ＣＣＤカメラ等の視覚センサーを一定間
隔をおいて２台並べ、三角測量の原理により対象物まで
の距離を計算して対象物の表面形状を計測する両眼視
法、１台の視覚センサーを連続的に移動させることで数
多くの画像を入力しその解析を行うことで表面形状を計
測するカメラ移動式の計測法、などがある。このうち後
二者はステレオ法と総称される。

【０００８】カメラを用いる方法としては別に、測定対
象物に光を照射しその画像を解析するアクティブ・ステ
レオ法等がある。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかし上記のような従
来法にはそれぞれ次ぎのような欠点がある。

【００１０】まず、渦電流式距離センサー（以下単に
「センサー」という）を用いる方法では、その測定原理
からしてセンサーのセンシング可能な距離が短いために
測定しようとする対象物表面にセンサーを近接しなけれ
ばならず、表面の凹凸が大きい対象物については測定が
困難であるために対象が限定される。また対象物の表面
を平面的にスキャニングして計測しなければならない
が、このセンサーだけでは、対象物とセンサーの相対位
置関係が分からないため、対象物のどの位置をスキャニ
ングしているのかを認識できない。さらにはセンサーを
対象物の表面を平面的にスキャニングする必要から測定
時間が長くなるなどの問題がある。

【００１１】またＬＥＤ距離センサーを用いる方法では
測定対象物にスポット光を照射しその反射光を受光して
距離を計測するが、対象物表面の色や光沢の状態が部分
的に異なる場合に反射光にその影響が反映して測定誤差
が発生してしまう。また渦電流式距離センサーと同じ
く、スキャニングの際に対象物とセンサーとの相対位置
関係が分からないため、対象物のどの位置を測定してい
るのか認識できないことや、測定時間が長くなるなどの
問題がある。

【００１２】カメラを使用するステレオ法においては、
対象物の中の明暗が急変している箇所（測定対象物のエ
ッジ）しか対応点を決定することができないので、模様
のない一様な表面を持った対象物に対しては適用するこ
とができないことや、同一点と認識される部分の認識精
度がシステム全体の測定精度を左右してしまうという問
題がある。

【００１３】また上記アクティブ・ステレオ法について
は、多点を同一画像データから算出しなければならない
ため、膨大な演算処理が必要となり、大規模な計算装
置、および長時間の演算時間が必要となる。さらにカメ
ラのレンズの歪等の影響を受け、測定精度が低下すると
いう問題がある。

【００１４】本発明は、上記のような物体の３次元形状
を測定する従来法の種々の問題点を解決でき、迅速にか
つ精度よく、３次元物体の形状を測定することができる
測定装置の提供を目的としてなされたものである。

【００１５】

【課題を解決するための手段及び作用】本発明者は上記
の目的を達成するために上記特許請求の範囲の各請求項
に記載した発明を完成した。

【００１６】本発明の特徴の一つは、被測定対象物上に
投影したスポット光像からの反射光を受光して該スポッ
ト光像内の見掛け上の測定点に対する距離Ｌ_i を検出す
る光学式距離センサー、及びこの光学式距離センサーが
見掛け上の距離Ｌ_i を検出した測定点に対面する方向に
対し直交した方向に距離Ｚ_o だけ離間配置されていて、
該光学式距離センサーが検出したスポット光像の重心位
置と光学距離センサーとがなす角度θを検出する例えば
ＣＣＤ（チャージ・カップルド・デバイス）等の視覚セ
ンサー、の二つのセンサーを有するセンサー部と、上記
視覚センサーによる検出情報から、上記センサー部と測
定点の間の実際の距離を算出する演算手段と、上記セン
サー部を被測定物に対して３次元的に移動走査するセン
サー部移動手段とを備え、上記センサー部移動手段の走
査により時系列的に検出される距離情報に基づいて、該
被測定対象物の３次元的形状を計測することを特徴とす
る物体の３次元形状測定装置を提供するところにある。
なお以上の方法による装置を以下「３角法による３次元
形状測定装置」というものとする。

【００１７】またこの測定装置において、光学式距離セ
ンサー及び視覚センサーからなるセンサー部を、二つの
スポット光像を被測定対象物上の離間した近接位置に投
影するように二組設けると共に、各視覚センサーで検出
される画像中の各スポット光像とこれを投影したセンサ
ー部の関係を対応付けする対応付け手段を設けること
で、スポット光像が一つしか検出されない場合に利用で
きる被測定対象物上の形状を計測する補助的情報を得る
ことができる。

【００１８】また本発明の他の特徴の一つは、被測定対
象物上に投影したスポット光像からの反射光を受光して
該スポット光像に対する見掛け上の距離Ｌ_i を検出する
光学式距離センサー、該光学式距離センサーが投影した
スポット光像の反射強度及び／又は対象物の表面色の情
報を検出する視覚センサー、の二つのセンサーを有する
センサー部と、この視覚センサーの検出した値を補正情
報として光学式距離センサーによって検出した上記測定
距離Ｌ_i を補正する補正演算手段と上記センサー部を被
測定対象物に対して３次元的に移動走査するセンサー部
移動手段とを備え、上記センサー部の移動手段による走
査毎に時系列的に検出される算出距離の情報に基づい
て、該被測定対象物の３次元的形状を計測することを特
徴とする物体の３次元形状測定装置を提供するところに
ある。なお以上の方法による装置を以下「補正法による
３次元形状測定装置」というものとする。

【００１９】また上記のセンサー部に用いる視覚センサ
を用いて検出した被測定対象物上の画像データに基づ
き、この画像データを構成する各画素の輝度を増幅し所
定の閾値と比較することにより、各画素の存在領域を領
域区画判別手段により２以上に区画判別し、この領域区
画の境界を被測定対象物上のエッジとして検出すること
ができる。

【００２０】また本発明は、上記「３角法による３次元
形状測定装置」における演算手段と、「補正法による３
次元形状測定装置」における補正演算手段を有すると共
に、同一測定点に対する前者演算部からの検出距離情
報、及び後者補正演算手段からの検出距離情報を夫々入
力として、これら二つの検出距離情報の信頼性を比較す
る判定手段と、該判定手段により信頼性が高いと判定さ
れた入力を選択する選択手段とを設けることで、外乱や
被測定対象物体表面の状態による悪影響をより一層低減
させて物体の３次元形状測定装置を提供することができ
る。

【００２１】なお以上の演算手段や補正演算手段、領域
区画判別手段、判定手段、選択手段等々は、例えばスポ
ット光像の重心位置と光学距離センサーとがなす角度θ
を検出する視覚センサーの検出情報から、上記センサー
部と測定点の間の実際の距離を算出する演算手段は、以
下において具体的に説明するように、あらかじめ定めら
れた値（例えば光学式距離センサーと視覚センサーの離
間距離Ｚ_O 等）と計測結果の値（光学式距離センサーが
検出したスポット光像の重心位置と光学距離センサーと
がなす角度θ等）を入力として三角測量法の原理を予め
プログラムしたコンピュータを用いて算出できるよう
に、既知のコンピュータ技術を用いて構成することがで
きる。

【００２２】

【実施例】以下、本発明の物体の３次元測定装置の特徴
を図面に基づいて更に説明する。 実施例１（３角法による３次元形状測定装置） 本例は表面切削加工装置に適用された精密距離測定のた
めの３次元形状測定装置に関するセンサーを、図１〜図
５によって示すものであり、装置の基本的な構成概要は
図１に示した。

【００２３】この図１の構成では、測定対象物１に対し
て異なる位置にスポット光７，８を照射し受光して一応
の距離を測定する２台のＬＥＤセンサー２，３と、これ
らのスポット光を画像領域に含むように設置された２台
のＣＣＤカメラ４，５（視覚センサー）と、これらのセ
ンサーとカメラの検出情報に基づいて、画像処理、測定
対象物とのＸ軸方向（ＬＥＤセンサーとスポット光を結
ぶ方向）の相対距離演算等を行なうコンピュータ６の組
合せから構成され、ＬＥＤセンサー，ＣＣＤカメラから
なる組合せセンサーは、図示しないマニピュレーターに
より測定対象物に対し所定の方向に走査される。なお本
例においては、図１の測定対象物１上のエッジ９で区画
されている片側の白の部分は切削加工後の領域１０、反
対側のなし地模様の部分は切削加工前の領域１１を示し
ている。

【００２４】また、この図１の例では、Ｙ軸回りの角度
を測定するためにＬＥＤセンサーとＣＣＤカメラの組合
せセンサーの二組を用いるようにしているが、Ｙ軸まわ
りの角度が一定と考えられる場合においては、ＬＥＤセ
ンサー及びＣＣＤカメラを１組のみとした組合せセンサ
ーを用いることができるので、以下の説明においては便
宜上組合せセンサーは一組として説明する。

【００２５】上記においてＬＥＤセンサー２の発光によ
り投影されたスポット光７は、コンピュータ６内の画像
処理部において、３次元距離測定および測定位置認識用
マーカとして利用される。このスポット光認識のアルゴ
リズムを図２に示す。すなわち、ＬＥＤセンサー２のス
ポット光無しの状態と有りの状態の夫々についてＣＣＤ
カメラ４で画像データを取り込み、その差によりスポッ
ト光７部分の情報を取出し、２値化した後、所定の広さ
をもつスポット光領域のみをラベリングしてノイズを除
去し、スポット光７を検出する。

【００２６】この図２のアルゴリズムを使用すること
で、スポット光７の部分のみの認識ができる。

【００２７】なおＬＥＤセンサーの光が可視光線の場合
は、通常のＣＣＤカメラ等の画像入力装置にて対応でき
るが、ＬＥＤセンサーの光に不可視光線を使用する場合
には例えばカメラにフィルター等を装備してセンサー光
を識別すればよい。

【００２８】以上の図１の組合せセンサーを用いて行な
う距離測定時のＬＥＤセンサー２、ＣＣＤカメラ４、及
びスポット光７の位置関係は、模式的に図３のように示
される。

【００２９】すなわち、ＬＥＤセンサー２と測定対象物
のＸ方向の距離をＬ_i 、ＬＥＤセンサー２のスポット光
７の重心位置をＦＸ_i ，ＣＣＤカメラ４の焦点距離をｆ
_i 、ＣＣＤカメラ４の１ピクセルの１辺の大きさをｄＦ
ｘ，ｘ方向の距離がＬ_０の場合のＣＣＤカメラ４とスポ
ット光７のなす角度をθ₀ 、ＬＥＤセンサー２とＣＣＤ
カメラ４のＺ方向距離をＺ₀ とすれば、以下の関係が成
立する。

【００３０】 Ｌ_i ＝Ｚ₀ ・ｔａｎ（θ₀ ＋θ_i ） （１） ｔａｎ θ_i ＝ｄＦｘ・ＦＸ_i ／ｆ_i （２） θ_i は、図５に示すように、ＣＣＤカメラ４の焦点距離
ｆ_i と、該ＣＣＤカメラ４上でｘ方向の距離がＬ_０の場
合のスポット光像の重心位置からＬＥＤセンサー２のス
ポット光７の重心位置までのピクセル数ＦＸ_ｉ に基づ
いて得ることができる。

【００３１】θ₀ は、ＬＥＤセンサー２とＣＣＤカメラ
４を組み合わせた場合に特定な値となり、事前に計測し
ておけば既知となるため、上記式（１），式（２）式を
計算することによってＸ方向の距離Ｌ_i を求めることが
できる。

【００３２】なおＺ軸方向の相対距離Ｚ_i は、 Ｚ_i ＝Ｌ_i ／ｔａｎ（θ₀ ＋θ_i ） （３） により求められる。

【００３３】上記の式（１），式（２）に基づく３角法
により、図１の組合せセンサーを用いて測定対象物との
相対距離Ｌ_i を測定する処理フローを図６に示した。

【００３４】以上によって時系列的に距離計測値を出力
することで、組合せセンサーを用いた３角法による精度
の高い測距，物体の形状測定が実現できる。

【００３５】実施例２（補正法による３次元形状測定装
置） 本発明はまた、図１の構成の組合せセンサーを用いるこ
とにより、上記の３角法とは異なる方法、すなわちＬＥ
Ｄセンサーによって測定される距離情報の精度を向上さ
せる補正法の測定装置を構成することができる。

【００３６】すなわち、ＬＥＤセンサー２は、測定原理
として、このセンサー自身が発生する光を測定対象物上
に投影しかつそのスポット光の対象物表面の反射光を受
光し、その反射光の光強度分布よりスポット光の重心位
置を検出して、測定対象物までの距離を測定するもので
ある。

【００３７】したがって、測定対象物の表面の反射率
や、表面の色が変化した場合においては、その変化に起
因した測定値の誤差を発生することは避け難い。

【００３８】このようにＬＥＤセンサーは測定対象物の
表面の状態により測定値が影響を受けるが、表面の反射
率の変化や表面の色の変化が発生しているのか否かある
いはその変化等の影響がどの程度であるのか、を検知す
ることはそれ自体ではできない。

【００３９】そこで、上記図１のＬＥＤセンサーとＣＣ
Ｄカメラを組合せた組合せセンサーにおいて、ＣＣＤカ
メラより得た測定情報に基づいて、測定対象物の表面の
反射光の光強度及び／又は表面の色を検出し、これによ
りＬＥＤセンサーの測定誤差を推定してＬＥＤセンサー
の計測値を補正して、該ＬＥＤセンサーによる測定距離
精度を向上させることができる。

【００４０】以下これを具体的に説明すると、図１のＬ
ＥＤセンサー２の計測値をＬ_im、該ＬＥＤセンサー２の
補正値をｄＬ_i とすると、ＬＥＤセンサー２とＣＣＤカ
メラ４の組合せセンサーによって得られる補正済距離測
定値Ｌ_i は次式で表わされる。

【００４１】 Ｌ_i ＝Ｌ_im＋ｄＬ_i （４） ｄＬ_i ＝Ｌ_im・ｆ（α，β） （５） ここで、α：スポット光の強度レベル、β：測定対象物
の表面色、を示す。

【００４２】このようなＬＥＤセンサー出力の補正法を
実施するための処理フローの一例を図７に示す。

【００４３】すなわち、先ずカメラにより画像データを
取り込み、その画像データによりＬＥＤセンサーより発
せられるスポット光を認識して、スポット光の部分の領
域を確定し、その範囲内の光強度（明るさ）の平均値α
を計算する。

【００４４】また同時に、後述する方法により、測定対
象物のエッジの部分を認識して、スポット光の領域の周
囲を一定の幅で取り囲み、スポット光の領域を除いた部
分で、しかも測定対象物のエッジにかからない領域を設
定し、その範囲内の色（明度）の平均値βを計算する。

【００４５】次ぎにＬＥＤセンサーの測定値を取り込ん
で、式（５）を計算し、これを式（４）に代入して測定
値を計算する。

【００４６】以上によって、実施例１と同様の時系列的
な操作で、ＬＥＤセンサーによる測定値を補正して精度
の高い測距が実現できる。

【００４７】実施例３（エッジの認識） 本例は、図１の組合せセンサーを用いて、ＣＣＤカメラ
で取り込んだ画像情報を画像処理することにより、測定
対象物の境界線を認識する例を説明する。境界線認識の
アルゴリズムを図８に示す。

【００４８】すなわち、ＣＣＤカメラで取り込んだ画像
データのエッジ強調のためにコントラストを増幅し、次
に、予め定めた閾値と比較することで２値化した後、既
知のハフ変換を行ってエッジ検出を行う。スポット光が
所定の領域内にあるか否かの判別が必要な場合には、検
出したエッジの情報との比較を行うようにすればよい。

【００４９】このアルゴリズムをコンピューターに予め
設定したプログラムに従って実行させることにより、対
象物の境界線（エッジ部分）を認識して、エッジ部分と
スポット光の相対位置を計測し、このセンサーシステム
が対象物のどの位置を計測しているのかを認識すること
が可能となり、従来の渦電流センサーやＬＥＤセンサー
を単体で使用した場合のような測定対象物の表面を本当
に計測できているのか、あるいは計測位置が不明である
というような事態の発生を避けることができる。

【００５０】実施例４（実施例２の応用） 上記の実施例１〜３については、ニューラルネットワー
クの機能を付加することによりこれらのシステムの機能
を向上することができる。

【００５１】例えば、スポット光認識のプログラムにこ
のニューラルネットワーク機能を適用し、ＬＥＤセンサ
ーを２台使用して測定している場合においては、対象物
に２つのスポット光の重心位置が計測されれば、どのス
ポット光がどのＬＥＤセンサーのものなのかは容易に判
別することができる。

【００５２】しかし計測できたスポット光が１点の場合
には、測定対象物との距離や相対位置、対象物表面の
色、反射率等さまざまな要因を検討せねばならず、どの
ＬＥＤセンサーに対応するのかを判別するのが困難とな
る。

【００５３】そのためニューラルネットワ―クを適用
し、学習により入力間の相互関係モデルを構成させれ
ば、どのＬＥＤセンサーに対応するのかを容易に判別す
ることができる。

【００５４】またＣＣＤカメラのレンズの歪みの補償
や、スポット光が画像フレームの端部にかかった場合に
発生するスポット光の欠けの補償に、このニューラルネ
ットワークを適用することも可能である。

【００５５】またコンピュータのプログラムに、ファジ
ィ推論機能を付加することにより、ＬＥＤセンサーより
の出力・ＣＣＤカメラよりの計測値等を統合して、安定
した測定システムを構築することが可能となる。

【００５６】例えば、各センサーの測定精度に影響を与
える因子（ＣＣＤカメラにて観測されるスポット光の反
射強度、スポット光の縦横比、センサーの移動量）を入
力とするファジィ推論を用いて、最も正確なセンサー出
力を選択、あるいは出力の統合を行なうことが可能であ
る。

【００５７】以上の具体的な例を以下説明すると、図１
の組合せセンサーを固定し、測定対象物（金属片）をＸ
−Ｚテーブル上に取付けて該測定対象物をＸ方向に移動
させ、ＬＥＤセンサーの測定値と、その補正済測定値と
を比較した。なおＸ−Ｚテーブルの位置精度は１０μｍ
とした。またＬＥＤセンサーの補正計算には、ファジイ
推論を適用した。

【００５８】

【数１】

【００５９】以上の条件で、いま４種類の測定対象物の
色（黒，ダーク・グレー，ライト・グレー，白）につい
て測定試験を行ない、トータルの測定誤差がなるべく小
さくなるように、式（５）のα，βのメンバーシップ関
数を設定した。

【００６０】測定対象物の色をダーク・グレーとして、
再度測定対象物をＸ方向に順次移動させて、ＬＥＤセン
サーの測定値（補正無し）とＬＥＤセンサー測定値（補
正有り）を記録し、両者を比較した。

【００６１】その結果を図９に示した。この図から分か
るように、ＬＥＤセンサーの測定値に比較して、補正を
行なった場合の誤差が小さくなっており、本例の有効性
が確認された。

【００６２】実施例５（組合せセンサーを２組用いた
例） 本例は、光学式距離センサーであるＬＥＤセンサーと、
視覚センサーの入力部であるＣＣＤカメラを、二つのス
ポット光像を被測定対象物上の離間した近接位置に投影
するように設け、かつこれら２組のＣＣＤカメラの取付
け角度を変えて取付けた場合の有効性を説明するもので
ある。

【００６３】この場合のシステム構成は図１に示した概
要と同様に与えられる。

【００６４】ここでＬＥＤセンサーを２組設置する利点
を説明すると、センサー面と被測定対象物表面がなす角
度を知るのに有利となる。すなわち、被測定対象物を切
削加工等を行なう場合には、このセンサー側に加工治具
が固定されるため、任意の仕上げ形状及び仕上げ角度を
得るためには、この角度を知ることが望まれるからで有
る。このことを、組合せセンサーと測定対象物上の二つ
のスポット光の関係を模式的に示した図１２に従って以
下説明する。

【００６５】いまＣＣＤカメラＡにおいてＬＥＤ１のス
ポット光と、ＬＥＤ２のスポット光を同時に捕らえてい
るものとする。ＬＥＤ１でのセンサーより被測定対象物
表面までの距離をＬ_i1，ＬＥＤ２までの距離をＬ_i2と
し、センサー面とＬＥＤ１のスポット光とのなす角度を
θ_A1，センサー面とＬＥＤ２のスポット光とのなす角度
をθ_A2とすると、上記式（１）と同じ以下の関係が成立
する。

【００６６】 Ｌ_i1＝Ｚ₀ ・ｔａｎθ_A1 （９） Ｌ_i2＝（Ｚ₀ ＋Ｚ₁ ）・ｔａｎθ_A2 （１０） ここで、Ｚ₁ はＬＥＤ１とＬＥＤ２との間の距離（設定
値）である。

【００６７】被測定対象物表面上におけるＬＥＤ１のス
ポット光とＬＥＤ２のスポット光との間の距離をＺ₁ ^'と
して、センサー面と被測定対象物表面のなす角度をηと
すると、以下の関係がなりたつ。

【００６８】

【数２】

【００６９】ここで式（13）を計算することによりηを
求めることができる。

【００７０】ＣＣＤカメラＢについても同様に計算する
ことができる。

【００７１】次に、二組のＣＣＤカメラを用いる理由
は、次ぎのように考えることができる。

【００７２】第１には、センサー面と被測定対象物表面
のなす角度ηが大きい場合において、被測定対象物表面
に対して大きい角度で測定を行なうと、スポット光自身
が真円に比較して歪が大きくなり、縦横比（アスペクト
レシオ）が１よりもかなり異なってきて、スポット光の
重心位置の誤差や、１ピクセル当たりの誤差に対応する
距離が大きくなってしまうため、そのカメラを使用した
場合の測定誤差全体が大きくなってしまう。

【００７３】このため、ＣＣＤカメラＡとＣＣＤカメラ
Ｂについて、被測定対象物表面に対して大きい測定角度
となるカメラを適当に選択することにより、誤差の小さ
い位置のカメラを選択できて、被測定対象物の形状や計
測角度によらず精度のよい計測を確保できる。

【００７４】また別の理由として、ＣＣＤカメラＡとＣ
ＣＤカメラＢのレンズの焦点距離を変更することによ
り、３角法を利用して計測できるＸ方向の距離レンジを
大きくすることができる。

【００７５】被測定対象物とのＸ方向の距離が短い場合
は、レンズ焦点距離が長いほうが１ピクセルあたりの誤
差が小さいため、精度のよい計測が実現されるが、Ｘ方
向の距離が長くなるとＣＣＤカメラが撮影する画面内に
ＬＥＤ１のスポット光とＬＥＤ２のスポット光を同時に
捕らえきれなくなってしまい、少なくとも片方が画像の
外にはみ出してしまって、角度ηの計算ができなくな
る。

【００７６】逆に焦点距離の長いレンズと短いレンズと
を比較すると、焦点距離の短い方のレンズが１ピクセル
当たりの測定誤差が大きくなってしまうため、システム
全体の測定精度が悪くなってしまう。

【００７７】以上の理由により、焦点距離の異なる２種
類のレンズを用いることで、Ｘ方向の距離レンジが長
く、精度のよい計測を確保することができる。

【００７８】さらなる理由としては、ＣＣＤカメラの画
像の中にスポット光を２点撮影できていても、認識処理
において、必ずしも２点識別できない場合を挙げること
ができる。

【００７９】例えば、図１に示すように、ＬＥＤ１のス
ポット光の当たっている面と、ＬＥＤ２のスポット光の
当たっている面の色が異なる場合、切削加工中の材料を
計測する場合等に発生する。すなわち、各々のＣＣＤカ
メラにおいては、通常、画像内の平均輝度が一定になる
ように自動で絞りを調節するため、背景の色の輝度の割
りあいによっては、同じ画像内にある輝度の高い背景の
色とスポット光の部分が非常に近い輝度になってしま
い、２値化処理では分離できずに、スポット光の両方は
認識できない場合が発生する。

【００８０】この場合、２方向から別々のカメラで画像
を捕らえておけば、背景の部分が両方のカメラではかな
り異なってきて、少なくとも１台のカメラではスポット
光２点を認識できる可能性が高くなる。

【００８１】よって２台のカメラを使用した場合、角度
ηの計算を実行でき、安定したシステムを実現すること
ができる。

【００８２】二組の組合せセンサーを用いた場合の処理
フローの一例を図１０に示した。このフローでは、スポ
ット光の認識点数及び、スポット光の縦横比に注目し
て、使用するカメラを選択できる。なお図１１はカメラ
Ａの出力とカメラＢの出力を処理する関係を整理して示
した図表である。

【００８３】実施例６（統合処理） 実施例１で説明される３角法と実施例２で説明されるＬ
ＥＤセンサー補正法には、その環境等の条件と計測精度
の関係において夫々一長一短がある。

【００８４】すなわち、ＬＥＤセンサー補正法において
は、測定環境が安定している場合においては、計測精度
を高く保持できるが、ＬＥＤセンサーの計測可能距離範
囲が狭く、表面の凹凸が大きい測定対象物や３次元的な
彎曲が大きい測定対象物については、センサーを平面的
にスキャニングしたのみでは計測可能範囲より外れてし
まう虞がある。

【００８５】この計測可能範囲の外れを防止するために
は、Ｘ軸を含めた３次元的なスキャニングが必要になる
が、センサーシステムを相対的に移動させるマニピュレ
ーターの動作による誤差を無視できないため、測定精度
が低下する原因となる。

【００８６】また従来例でそうであるように、測定対象
物表面に切削加工を施した部分と未実施の部分が存在し
た場合で有って、しかもスポット光が切削加工を実施し
た部分と未実施の部分の境界にさしかかった場合におい
ては、スポット光の分布が安定せず、ＬＥＤセンサーの
計測値を補正した場合においても十分な精度を確保する
ことができないことが考えられる。

【００８７】これに対して、３角計測法においては、計
測可能距離範囲を比較的広く取ることができ、またスポ
ット光の強度変化の影響を受ける度合いが少ないという
利点が有る。しかしながら、絶対距離計測精度において
は、ＬＥＤセンサー補正法の計測値に比べて劣ることは
否定できない。

【００８８】このように、安定していてかつ精度の良い
計測を行ないたいという要望が極めて強い場合には、計
測の環境条件に応じて上記の二つの計測方法を選択する
だけでなく、これらの二つの情報として時系列的に検出
されるデータのうちからより精度の高い側の情報を選択
できれば、最終的に得る情報がより正確度の高いものと
なることは言うまでもない。

【００８９】そこで本発明者は、上記３角法及びＬＥＤ
補正法の双方の計測値を算出した上で、これらの計測値
を更に、ニューラルネットワーク、及びファジー推論の
プログラム処理を施して、より正確な計測距離情報を選
択できるようにした。

【００９０】以下その具体的な処理フローの一例を、図
１の組合せセンサーを用いて行う処理フローを図１３に
示した。

【００９１】なお本例において使用した組合せセンサー
のうち、ＬＥＤセンサーは測定距離３５〜４５ｍｍ，測
定精度２０μｍ，スポット光は可視光であり、片側のＣ
ＣＤカメラ３は焦点距離７．５ｍｍ、もう一つＣＣＤカ
メラ４は焦点距離１５ｍｍとした。

【００９２】またコンピューター６は、画像処理ボード
（５１２×５１２ピクセル、白黒２５６階調）を備えて
いるものを使用した。

【００９３】スポット光の判別については３層構造（入
力層４、中間層１０、出力層４）のニューラルネットを
適用した。

【００９４】レンズの歪・スポット光の欠け補償につい
ては、各スポット光に関して各々３層構造（入力層１、
中間層３０、出力層１）とし、入力値をスポット光の重
心位置、出力値を補償値とした。

【００９５】学習にはバックプロパゲーション法を利用
し、以下の関係式に適用した。

【００９６】 Ｉ_n ＝Ｇ_n ／５１２ （１４） Ｔ_n ＝（Ｒ_n −Ｇ_n ＋４０）／８０ （１５） Ｉ_n はニューラルネットワークの入力、Ｇ_n はスポット
光の重心位置、Ｔ_n は教師信号、Ｒ_n はセンサーと対象
物間距離から逆算された重心位置である。

【００９７】補償量は±４０ピクセルまでとした。

【００９８】試験は、まずＸＺテーブルを動かして、セ
ンサーの測定精度を調査した。

【００９９】比較は、単なるＬＥＤセンサーの出力誤差
と本発明のシステムの測定誤差で実施した。

【０１００】この結果、ＬＥＤセンサーの平均誤差は
０．１３ｍｍであったが、本システムの平均誤差は、
０．０２ｍｍであり、本システムの測定精度が格段に良
い事が判明した。

【０１０１】次にさらに、各出力を統合するために、計
算機のソフトにファジィ推論機能を付加した。入力因子
としては、ＣＣＤカメラにより観測されるスポット光の
反射強度、スポット光の縦横比、マニピュレータの目標
移動量とし、ファジィ推論を用いて、各センサの測定に
対する適合度を算出した。

【０１０２】

【数３】

【０１０３】このシステムに用いたファジィ・ルールを
表１に示す。

【０１０４】

【表１】

【０１０５】ここでＳ，ＭＳ，Ｍ，ＭＢ，Ｂの順にセン
サの測定に対する適合度は高くなる。

【０１０６】各センサデータの統合は、ファジィ推論の
値が各センサの測定に対する適合度であるため、この適
合度を荷重とする荷重平均によって最終的な測定結果を
決定する。

【０１０７】なおファジィ・ル−ルは経験的に決定し
た。

【０１０８】このシステムの有効性を示すために、測定
環境およびセンサ内部パラメータを変化させて実験を行
った。

【０１０９】実験に用いたシステムは、 ＳＩＳｌ）測定環境・マニピュレータ移動量をファジィ
推論の入力とする場合 ＳＩＳ２）マニピュレータ移動量をファジィ推論の入力
とする場合 ＳＩＳ３）測定環境をファジィ推論の入力とする場合 の３種類とした。

【０１１０】実験は、測定対象物をＸＺテーブルに取付
け、ＸＺテーブルをセンサ部より４５ｍｍ離れた点から
３５ｍｍ離れた点まで、１ｍｍピッチで接近・測定を行
った。対象物の色、ＬＥＤ距離センサの感度、カメラ・
パラメータ及びマニピュレータのキャリブレ‐ション誤
差に関係するマニピュレータ目標量の条件を、各種変更
することで比較検討を行った。

【０１１１】その結果を図１４から図１９に示す。また
表２に様々な条件における、各ＳＩＳの測定点１１点に
おける総測定誤差量を示す。

【０１１２】

【表２】

【０１１３】表２中の記号は、Ｏは対象物の色（Ｂ／黒
色、ＤＧ／ダーク・グレ‐、ＬＧ／ライト・グレー、Ｗ
／白色）ＬはＬＥＤ距離センサのスポット光反射強度に
対する感度（Ｂ／対象物が黒色用、Ｗ／対象物が白色
用）Ｃはカメラ・パラメ‐タ（Ｇ／同定ズレ小、Ｂ／同
定ズレ大）ＳＩＳｌ，ＳＩＳ２の＋／０／−はファジィ
推論の入力の中のマニピュレータ目標移動量（＋／実移
動量より目標移動量が２００μｍ大きい、０／実移動量
と目標移動量が同じ、−／実移動量より目標移動量が２
００μｍ小さい）の条件を示す。

【０１１４】図１４，図１７では各センサの測定誤差
を、図１５，図１８ではＳＩＳｌ，ＳＩＳ３の測定誤差
を、図１６、図１９ではＳＩＳ２の測定誤差を示す。

【０１１５】図１４、図１５、図１６は、測定対象物が
黒色、ＬＥＤセンサの感度が白色用、カメラ・パラメ‐
タの同定ズレが少ない場合の実験結果であり、図１７，
図１８、図１９は対象物が白色、ＬＥＤ距離センサの感
度が黒色用、カメラ・パラメータの同定ズレが大きい場
合の実験結果である。

【０１１６】これらをまとめた上記表２を見ると、測定
環境及びセンサ内部のパラメータ（カメラ・パラメー
タ，スポット光の反射光感度等）の各影響に対して、Ｓ
ＩＳｌが最も安定して精度を保持していることが判り、
本発明の有用性が証明された。

【０１１７】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明の測定
システムを用いれば、測定環境の影響が少なく、安定し
た、精度の高い３次元形状の計測が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、実施例１に用いる組合せセンサーを含
む物体の３次元測定装置の構成概要、及び測定対象物と
の位置関係を説明するための図、

【図２】図２は、スポット光認識のアルゴリズムを説明
する図、

【図３】図３は、３角法におけるＬＥＤセンサー、ＣＣ
Ｄカメラ、スポット光の位置関係を模式的に示した図、

【図４】図４は、３角法におけるＬＥＤセンサー、ＣＣ
Ｄカメラ、スポット光の位置関係を模式的に示した図、

【図５】図５は、ＣＣＤカメラにおけるスポット光の重
心位置のずれ角度θ_i を検出する原理を説明した図、

【図６】図６は、３角法の測定を行う処理フローの一例
を示した図、

【図７】図７は、実施例２のＬＥＤ補正法の測定を行う
処理フローの一例を示した図、

【図８】図８は、実施例３のエッジ認識のアルゴリズム
を説明する図、

【図９】図９は、実施例４のＬＥＤ補正法の測定を行っ
た場合と補正を行わなかった場合の誤差の違いを示した
図、

【図１０】図１０は、実施例５の組合せセンサーを２台
使用した場合の処理フローの一例を示した図、

【図１１】図１１は、実施例５の組合せセンサーを２台
使用した場合の場合分けを表形式で示した図、

【図１２】図１２は、実施例５の組合せセンサーを２台
使用した場合の測定対象物、ＬＥＤセンサー、ＣＣＤカ
メラ、の関係を模式的に示した図、

【図１３】図１３は、実施例６の３角法と補正法の情報
を選択する場合の処理フローの一例を示した図、

【図１４】図１４は、各センサの測定誤差（Ｏ−Ｂ，Ｌ
−Ｗ，Ｃ−Ｇ）

【図１５】図１５は、ＳＩＳｌ，ＳＩＳ３の測定誤差
（Ｏ−Ｂ，Ｌ−Ｗ，Ｃ−Ｇ）

【図１６】図１６は、ＳＩＳ２の測定誤差（Ｏ−Ｂ，Ｌ
−Ｗ，Ｃ−Ｇ）

【図１７】図１７は、各センサの測定誤差（Ｏ−Ｗ，Ｌ
−Ｂ，Ｃ−Ｂ）

【図１８】図１８は、ＳＩＳｌ，ＳＩＳ３の測定誤差
（Ｏ−Ｗ，Ｌ−Ｂ，Ｃ−Ｂ）

【図１９】図１９は、ＳＩＳ２の測定誤差（Ｏ−Ｗ，Ｌ
−Ｂ，Ｃ−Ｂ）

フロントページの続き (72)発明者 大岡 俊之 東京都大田区羽田空港１−６−３機装ビル 日本航空株式会社技術研究所内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被測定対象物上に投影したスポット光像
   からの反射光を受光して該スポット光像内の見掛け上の
   測定点に対する距離Ｌ_i を検出する光学式距離センサ
   ー、及びこの光学式距離センサーが見掛け上の距離Ｌ_i
   を検出した測定点に対面する方向に対し直交した方向に
   距離Ｚ_o だけ離間配置されていて、該光学式距離センサ
   ーが検出したスポット光像の重心位置と光学距離センサ
   ーとがなす角度θを検出する視覚センサー、の二つのセ
   ンサーを有するセンサー部と、 上記視覚センサーによる検出情報から、上記センサー部
   と測定点の間の実際の距離を算出する演算手段と、 上記センサー部を被測定物に対して３次元的に移動走査
   するセンサー部移動手段とを備え、 上記センサー部移動手段の走査により時系列的に検出さ
   れる距離情報に基づいて、該被測定対象物の３次元的形
   状を計測することを特徴とする物体の３次元形状測定装
   置。
2. 【請求項２】 被測定対象物上に投影したスポット光像
   からの反射光を受光して該スポット光像に対する見掛け
   上の距離Ｌ_i を検出する光学式距離センサー、該光学式
   距離センサーが投影した対象物上のスポット光像の反射
   強度及び／又は対象物の表面色の情報を検出する視覚セ
   ンサー、の二つのセンサーを有するセンサー部と、 この視覚センサーの検出した値を補正情報として光学式
   距離センサーによって検出した上記測定距離Ｌ_i を補正
   する補正演算手段と、 上記センサー部を被測定対象物に対して３次元的に移動
   走査するセンサー部移動手段とを備え、 上記センサー部の移動手段による走査毎に時系列的に検
   出される算出距離の情報に基づいて、該被測定対象物の
   ３次元的形状を計測することを特徴とする物体の３次元
   形状測定装置。
3. 【請求項３】 被測定対象物上の画像データを検出する
   視覚センサーと、この画像データを構成する各画素の輝
   度を増幅し所定の閾値と比較することにより各画素の存
   在領域を２以上に区画判別する領域区画判別手段とを備
   え、領域区画の境界を被測定対象物上のエッジとして検
   出することを特徴とする物体の３次元形状測定装置。
4. 【請求項４】 請求項１の光学式距離センサー及び視覚
   センサーからなるセンサー部を、二つのスポット光像を
   被測定対象物上の離間した近接位置に投影するように二
   組設けると共に、各視覚センサーで検出される画像中の
   各スポット光像とこれを投影したセンサー部の関係を対
   応付けする対応付け手段を設けたことを特徴とする請求
   項１に記載した物体の３次元形状測定装置。
5. 【請求項５】 請求項１ないし４のいずれかにおいて、
   視覚センサーがＣＣＤカメラと画像処理装置とからなる
   ことを特徴とする物体の３次元形状測定装置。
6. 【請求項６】 請求項１のセンサー部及び演算手段と、
   請求項２のセンサ部及び補正演算手段とを有すると共
   に、同一測定点に対する上記請求項１の演算部からの検
   出距離情報、及び請求項２の補正演算手段からの検出距
   離情報を入力として、これら二つの検出距離情報の信頼
   性を比較する判定手段と、該判定手段により信頼性が高
   いと判定された入力を選択する選択手段とを設けたこと
   を特徴とする物体の３次元形状測定装置。