JPH0854219A

JPH0854219A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH0854219A
Application number: JP6147853A
Authority: JP
Inventors: Takashi Wada; 和田　　隆; Kaoru Suzuki; 薫鈴木; Tatsuro Nakamura; 達郎中村; Natsuko Matsuda; 夏子松田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-06-29
Filing date: 1994-06-29
Publication date: 1996-02-27
Anticipated expiration: 2019-03-31
Also published as: JP3514822B2

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】３次元ＣＡＤやコンピュータグラフィックス
において、複雑な形状の被測定物体に対して表面形状デ
ータが高精細で得られ、３次元座標値の測定方法に制限
の無い画像処理装置を提供する。【構成】セル発生部７８は、データ入力部７７で入力
されたレンジデータを覆うボクセルデータを作成し、セ
ル加工部８１は、データ入力部７７により入力された各
レンジデータの表面３次元座標値と観測点座標値の２点
を通る直線とボクセルデータの交差を求め、物体領域決
定部７９は、各ボクセルデータに対して１個の３次元座
標値を対応付け、セルパターン認識部８２は、各ボクセ
ルデータに１個の３次元座標値の対応づけがなされてい
るか否かにより判定される関係を隣接するボクセルデー
タ間について求め、パッチ発生部８３は、これら隣接ボ
クセルデータ間の位相幾何学的関係に基づき三角パッチ
を発生させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、被測定物体から表面３
次元座標値を獲得し、この表面３次元座標値から被測定
物体の表面形状を復元する画像処理装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】近年、工業部品などの設計を支援するた
めの３次元ＣＡＤや、コンピュータグラフィックスを用
いた映像作成のニースが急速に高まっている。これらの
技術においては、設計、または、コンピュータグラフィ
ックス（以下、ＣＧと呼ぶ）表示を行なう対象の幾何形
状、表面属性、及び動きのデータを計算機に入力するこ
とが必要である。この過程をモデリングと呼び、計算機
内部に表現された数値データをモデルと呼ぶ。この部分
は、現在人間が多くの労力を費やして行なっており、自
動化が強く望まれている。

【０００３】最近、３次元ＣＡＤへの適用のために、レ
ンジファインダと呼ばれる距離画像装置を用いて、呈示
した対象の形状の自動入力を行なうシステムが提案され
ている。

【０００４】レンジファインダは、対象物体の離散的な
表面３次元座標値だけしか測定することができないの
で、形状の復元を行なうには表面３次元座標値間に幾何
的位相情報を加えて面を発生させなければならない。こ
のように作成された数値データを形状モデルと呼ぶ。現
在提案されている手法は、測定順序を基にして表面３次
元座標値間に幾何的な順序づけを行ない、幾何的位相関
係を得ている。

【０００５】図２４はレンジファインダを用いた従来手
法の概略を示すものである。

【０００６】被測定物体５０は、回転台５２上に置かれ
ており、レンジファインダ４９に対する向きを回転台５
２を回転することにより任意に変えることができる。

【０００７】レンジファインダ４９は、回転台５２の回
転軸方向に向いており、設置位置を固定してある。

【０００８】レンジファインダ４９による測定は、被測
定物体５０のある向きに対して投影像５１のように縦方
向に対して１走査のみ行なわれる。この測定を、回転台
５２を△θずつ回転させて３６０°／△θ回行なう。

【０００９】この様にして測定される表面３次元座標値
間には、縦方向とθ方向の２次元空間において幾何的位
相情報が付加されることになり、この情報を基にして被
測定物体５０の形状復元は容易になる。

【００１０】しかし、レンジファインダ４９は常に回転
台５２の回転軸方向を向いており、被測定物体５０自身
が影になってレンジファインダ４９から測定できないオ
クルージョン領域を生じる場合がある。よって、この手
法で測定できる物体は、被測定物体５０自身によりオク
ルージョン領域が発生しないような単純な形状に限定さ
れる。

【００１１】また、横方向からの測定だけでは十分にデ
ータが得られないような被測定物体に対しては、被測定
物体を置き換えることにより上方向、下方向などから表
面３次元座標値を得ることが考えられる。

【００１２】しかし、横方向、上方向、下方向などの各
方向から得られたデータ間の幾何的位相関係を求めるこ
とは、この手法にとって非常に困難な問題である。

【００１３】また、サイエンティフィック・ビジュアラ
イゼーションの分野において、計測データや計算結果デ
ータなどのボリュームデータを可視化するマーチングキ
ューブ法（以下、ＭＣ法と呼ぶ。）が知られている。

【００１４】ＭＣ法は、ボリュームデータから等値面を
抽出し、等値面を三角パッチ群で近似構成する手法であ
る。

【００１５】レンジファインダにより得られた対象物体
上の表面３次元座標値に対してこの手法を用いると、デ
ータ間に幾何的位相関係が未知であっても表示可能な形
状データを得ることができる。

【００１６】しかし、等値面を三角パッチ群で近似構成
する際に三角パッチの各頂点の位置を補間により決定し
ているため、必ずしも、測定した表面３次元座標値を通
る三角パッチが生成されるとは限らない。

【００１７】よって、レンジファインダから得られた高
精度の表面３次元座標値が、復元された形状データに忠
実に反映されない。このことは、精度が重要なＣＡＤ分
野にとっては深刻な問題である。また、コンピュータグ
ラフィックス分野においても、対象物体の形状ができる
だけ忠実に復元されることが望ましい。

【００１８】さらに、レンジファインダ自体が持つ問題
のために、得られた表面３次元座標値が対象物体の表面
上から大きくずれてしまっているスパイクノイズが発生
してしまう、物体表面上にあるにも関わらず表面３次元
座標値を得ることができない（この得られなかった表面
３次元座標値を欠損点と呼ぶ）等の問題がある。

【００１９】これは、対象物体の反射特性、計測時の照
明環境などに大きく左右され上記の問題を解決すること
は非常に困難である。この様に、ノイズ及び欠損点が含
まれている表面３次元座標値から対象物体の形状を精度
良く復元することは、難しい問題である。

【００２０】上記の理由により、従来提案されている手
法は、３次元ＣＡＤやコンピュータグラフィックスのた
めの形状モデルを自動作成する目的には未だ不十分だと
考えられる。

【００２１】また、従来より３次元位置を観測する装置
として、レンジファインダが提案されている。

【００２２】図３０に従って、レーザースポットを光パ
タンとして利用し、３次元位置を計測するレンジファイ
ンダの原理を説明する。

【００２３】レーザー光源５１７を発したレーザービー
ム５１８は物体に到達するまで直進する。いま物体５１
９がビーム直線上に存在するなら、ビーム５１８は点５
２０にスポットを発生させ、撮像面５２３上の点５２４
に結像する。

【００２４】また、物体５１９ではなく、物体５２１が
存在する場合には、ビーム５１８は点５２２にスポット
を発生させ、撮像面５２３上の点５２５に結像される。
この点は撮像面上の輝度分布における最大ピーク値を持
つ点として抽出される。

【００２５】このとき、ビーム直線５１８と視線５２０
−５２４の交点座標値を求めると点５２０の空間位置が
得られ、ビーム直線５１８と視線５２２−５２５の交点
座標値を求めると点５２２の空間位置が得られる。

【００２６】これが、レンジファインダの座標計算の原
理である。

【００２７】このレンジファインダでは、パタン投影手
段と画像入力手段とが別々の位置に配置される必要があ
るため、物体上の箇所のうち、両者を同時に見ることの
できる箇所しか入力できず、各手段の配置と物体表面の
形状によって偶然にも両者を同時に見ることのできない
箇所が入力不可能な箇所として残る。

【００２８】このような箇所をオクルージョンと呼ぶこ
とにする。

【００２９】このオクルージョンの例を図７に示す。

【００３０】レーザー光源５２６を発したレーザービー
ム５２７は、物体５２８上の点５２９にスポットを発生
させる。しかし、このスポットは物体５２８上の点５３
０によって進路を阻まれて撮像面５３１上の点５３２に
到達しない。この結果、点５２９の像が検出されないの
で、この点の空間位置を算出することができない。これ
がオクルージョンである。

【００３１】上記のオクルージョンに対処する方法とし
て、例えば、 IEICE TRANS. Vol.E74, No.10, pp3407"A
Method for the Synchronized Acquisition of Cylind
rical Range and Color Data" にて提案される生き残り
法が上げられる。

【００３２】これを図３２に従って説明する。

【００３３】画像入力手段を２箇所に置き、撮像面５３
８及び５４０を設置する。

【００３４】レーザー光源５３３を発したレーザービー
ム５３４は物体に到達するまで直進する。いま、物体５
３５がビーム直線上に存在するなら、このレーザービー
ム５３４は点５３６にスポットを発生させ、撮像面５３
８上及び撮像面５４０上の点５３９及び５４１に結像す
るはずである。

【００３５】しかし、図３２に示す通り、点５３６に発
生したスポットは点５３７によって進路を阻まれて点５
３９に到達しない。

【００３６】一方、撮像面５４０上の点５４１には結像
するので、座標計算の原理により、この点をもとにして
点５３６の空間位置を得ることができる。

【００３７】このように複数の画像入力手段を用いて、
入力の得られたものから空間位置を得る方法を「生き残
り法」といい、この方法によってオクルージョンを回避
できる。

【００３８】従来の複数撮像面（もしくは複数光路）を
持つ装置はこの生き残り法を実現している。

【００３９】また、一般にレーザービームが、物体表面
に直接作る１次反射スポットが観測されれば、レンジフ
ァインダの原理により算出された空間座標値は正しく物
体表面のサンプル点の座標値を与えてくれる。

【００４０】ところが、このレーザービームがさらに反
射して物体表面の別の場所に当たって作る２次以降のス
ポットが最も強い反射を示すとき、このスポットが観測
されて誤った空間座標点が算出されることがある。この
ようなノイズをスパイクノイズと呼ぶ。

【００４１】このスパイクノイズ発生の原理を図３３に
示す。

【００４２】レーザー光源５４２を発したレーザービー
ム５４３は、物体５４４の点５４５に１次スポットを発
生させ、撮像面５５０上の点５４６に像を結ぶ。

【００４３】一方、レーザービーム５４３は点５４５で
反射し物体上の点５４７に２次スポットを発生させ、撮
像面５５０上の点５４８に像を結ぶ。

【００４４】たまたま点５４８の輝度が点５４６よりも
明るい場合、撮像面上に現われた輝度分布中で最大ピー
ク値を持つ点は点５４８となり、この点から空間位置を
算出すると点５４９が得られる。この結果、実際の点５
４５ではなく、空中に浮いた点５４９に物体表面のサン
プル点があるものと錯覚する。これがスパイクノイズで
ある。

【００４５】上記のスパイクノイズに対処する方法とし
ては、現在、ローパスフィルタが用いられている。

【００４６】これは、物体表面の周囲のデータと比較し
て過度に突出している点があれば、それをスパイクノイ
ズとみなし、この点の算出値を棄却して周囲の点から局
所平均などで算出しなおす方法である。

【００４７】しかし、この方法には３つの問題点が挙げ
られる。

【００４８】スパイクノイズかどうかを判断するた
めに周囲のデータを必要とすることである。つまり、そ
の点だけを見てスパイクノイズか否かの判断をし、除去
することができない。

【００４９】スパイクノイズであると判断するため
の閾値を決定する指標がないことである。従って、現在
は人間の判断によって閾値を決定しているのが実情であ
る。

【００５０】起伏に富んだ物体の場合、周囲のデー
タと比較してもスパイクノイズが否かの判断が困難であ
る点が挙げられる。また、オクルージョン及びスパイク
ノイズが同時に発生した場合、その両方を回避すること
は不可能であった。

【００５１】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、ＭＣ
法においては、等値面を三角パッチ群で近似構成する際
に三角パッチの各頂点の位置を補間により決定している
ため、必ずしも測定した表面３次元座標値を通る三角パ
ッチが生成されるとは限らない問題点がある。また、ノ
イズや欠損点が含まれている表面３次元座標値から対象
物体の形状を精度よく復元することが難しいという問題
点がある。

【００５２】第１の発明は、上記の従来方式における被
測定物体の形状の限定、測定方法の限定、及び不完全性
の問題点を解決し、環境に存在する一般物体の形状モデ
ルを自動的に作成する手法を提案することを目的として
いる。

【００５３】また、以上述べたように、従来のレンジフ
ァインダではスパイクノイズへの対処方法に、多数のデ
ータを必要とすること、スパイク検出の閾値が自動的に
決定できないことなどの問題点が存在した。

【００５４】そして、オクルージョン、スパイクノイズ
それぞれの回避方法があったものの、両方同時に対処す
ることは不可能であった。

【００５５】第２の発明は、このような問題点に鑑みて
成されたものであり、その目的とするところは上記の問
題点を解決してより利便性の向上した画像処理装置を提
供することである。

【００５６】

【課題を解決するための手段】第１の発明の画像処理装
置は、被測定物体を観測して得られた表面３次元座標値
を入力するためのデータ入力手段と、このデータ入力手
段より入力された全ての表面３次元座標値を完全に覆う
空間を格子状に分割したボクセルデータを作成するセル
発生手段と、前記表面３次元座標値から被測定物体が占
有している可能性がある空間を求め、この求めた空間と
前記ボクセルデータを対応づけ、前記求めた空間に対応
づけがなされた前記ボクセルデータが、被測定物体が占
有する空間と一致する可能性を示す占有度数の更新を行
なう占有空間予想手段と、前記ボクセルデータの占有度
数に従い、これらボクセルデータに１つの３次元座標値
を対応づける占有空間決定手段と、隣接する前記ボクセ
ルデータの位相幾何学的関係と、前記ボクセルデータに
前記占有空間決定手段により対応づけられた１つの３次
元座標値によって形状データを決定する形状決定手段と
を具備するものである。

【００５７】第２の発明の画像処理装置は、被観測物体
表面に強制的に光パタンを発生させるパタン投影手段
と、このパタン投影手段によって被観測物体表面に発生
させた光パタンを撮像する２つ以上の撮像手段と、これ
ら撮像手段によって撮像された画像から光パタンの像と
推定される１以上の輝度ピークを検出するピーク検出手
段と、このピーク検出手段によって検出された輝度ピー
クの軌跡と前記光パタンの軌跡の交点とから、この輝度
ピークに対応する空間中の点の位置座標を算出する位置
算出手段と、この位置算出手段から得られた点を所定の
距離以内に分布するクラスタに分類し、各クラスタに含
まれる点の数をこのクラスタの得点とする得点計算手段
と、この得点計算手段により得られたクラスタの内、最
も得点の高いクラスタを構成する点の平均座標を計算す
る平均座標計算手段と、この平均座標計算手段により計
算された平均座標を、前記光パタンによりサンプリング
された前記被観測物体上の点の座標として出力する出力
手段とからなる。

【００５８】

【作用】第１の発明の画像処理装置について説明す
る。

【００５９】データ入力手段は、ＴＶカメラ、レーザー
または超音波を用いた視覚センサ等から得られた被測定
物体の表面３次元座標値を入力する。

【００６０】セル発生手段は、このデータ入力手段によ
り入力された全ての表面３次元座標値を完全に覆う空間
を格子状に分割したボクセルデータを作成する。

【００６１】占有空間予想手段は、前記表面３次元座標
値から被測定物体が占有している可能性がある空間を求
め、この求めた空間と前記ボクセルデータを対応づけ、
前記求めた空間に対応づけがなされた前記ボクセルデー
タが、被測定物体が占有する空間と一致する可能性を示
す占有度数の更新を行うものである。

【００６２】占有空間決定手段は、ボクセルデータの占
有度数に従い、これらボクセルデータに１つの３次元座
標値を対応づける。

【００６３】形状決定手段は、隣接するボクセルデータ
の位相幾何学的関係と、ボクセルデータに占有空間決定
手段により対応づけられた１つの３次元座標値によって
形状データを決定する。

【００６４】これより、被測定物体を測定して得られた
膨大な量の表面３次元座標値の数を減らすことができ、
また表面３次元座標値間に幾何的位相関係が未知であっ
ても、幾何的位相関係が既知である領域に対して表面３
次元座標値から予想される被測定物体が占有する空間を
対応づけることにより、形状の復元が容易にできる。ま
た、得られた表面３次元座標値にノイズまたは欠損点が
含まれていても、それらに左右されることのない形状デ
ータを生成できる。さらに、領域の大きさを変えること
によって、測定結果の表面３次元座標値を忠実に反映し
た高解像度形状データからデータ量が少ない低解像度形
状データまで、所望の形状データを作成できる。

【００６５】第２の発明の画像処理装置について説明す
る。

【００６６】パタン投影手段は、非観測物体表面に強制
的に光パタンを発生させる。

【００６７】２つ以上の撮像手段は、このパタン投影手
段によって非観測物体表面に発生された光パタンを撮像
する。

【００６８】ピーク検出手段は、これら撮像手段によっ
て撮像された画像から光パタンの像と推定される１以上
の輝度ピークを検出する。

【００６９】位置算出手段は、このピーク検出手段によ
って検出されたピークと前記光パタンの軌跡とから、こ
のピークに対応する空間中の点の１座標を算出する。す
なわち、ピークと光パタンの軌跡の交点を１座標とす
る。

【００７０】得点計算手段は、この位置算出手段から得
られた点を所定の距離以内に分布するクラスタに分布さ
せ、各クラスタに含まれる点の数をこのクラスタの得点
とする。

【００７１】平均座標検出手段は、この得点計算手段に
より得られたクラスタのうち、最も得点の高いクラスタ
を構成する点の平均座標を計算する。

【００７２】出力手段は、この平均座標検出手段により
計算された平均座標を、前記光パタンによりサンプリン
グされた前記非観測物体上の点の座標として出力する。

【００７３】この画像処理装置によれば、最も得点の高
いクラスタを構成する点をサンプリングされた被観測物
体上の点の座標とするため、スパイクノイズを除去する
ことができる。

【００７４】

【実施例】第１の発明以下、本発明の画像処理装置に係る形状復元装置の実施
例について図面を用いて説明する。

【００７５】図１は、本発明の実施例の処理内容を簡単
に説明する図である。

【００７６】符号７は、被測定物体を観測して得られた
観測レンジデータである。

【００７７】符号８は、観測レンジデータ７を完全に覆
うような空間をボクセル分割法で等分割することにより
得られたボクセルデータである。

【００７８】符号９は、処理結果として得られる三角パ
ッチデータである。

【００７９】観測レンジデータ７からボクセルデータ８
を作成することにより、観測レンジデータ７に幾何的な
位相関係を持たすことができ、単純な処理によりＣＧ表
示可能な三角パッチデータ９を作成できる。

【００８０】実施例図２は、実施例の概要を示したもので、説明を簡単にす
るために２次元的に描いている。

【００８１】この例では、レンジファインダによる観測
を異なる３方向から被測定物体７５を観測した場合であ
る。

【００８２】まず、図２（ｂ）に示すように被測定物体
の全周を完全に覆うようなボクセルデータ７６を生成す
る。この時、生成された全ボクセルデータに対し値０を
与える。

【００８３】この与えられた値は、各ボクセルデータが
被測定物体により占有された空間であることの物体領域
期待値を示す。この値が大きいボクセルデータほど、そ
のボクセルデータが被測定物体により占有された空間で
ある可能性を表す。

【００８４】一方向の観測において物体領域期待値に
は、値１が加算されるか、何も変更されないかのいずれ
かである。物体領域期待値が変更されるボクセルデータ
は、観測地点から見て、得られた表面３次元座標値の後
方にあるボクセルデータである。

【００８５】図２（ｃ），（ｄ），（ｅ）は、順次矢印
で示す方向から観測したレンジデータに基づき物体領域
期待値を変更した例である。

【００８６】図２（ｃ）では、被測定物体により占有さ
れている可能性が一番高いボクセルデータの物体領域期
待値が値１に、図２（ｄ）では値２に、図２（ｅ）では
値３になる。被測定物体７５の占有する空間は、図２
（ｅ）のように物体領域期待値が値３となるボクセルデ
ータで得られる。

【００８７】この物体領域期待値が３のボクセルデータ
の属性値を１に、その他のボクセルデータの属性値を０
としたボクセルデータに対して、形状データ生成法を適
用することにより、被測定物体の形状データを得る。

【００８８】［全体構成］図３は、実施例の構成を示し
たものである。

【００８９】データ入力部７７は、被測定物体を観測す
ることにより得られたレンジデータを入力する。入力さ
れる各レンジデータは観測された表面３次元座標値と、
その表面３次元座標値を観測した時にレンジファインダ
が設置されていた３次元座標値（以下、観測点座標値と
呼ぶ）を保持している。

【００９０】セル発生部７８は、データ入力部７７で入
力されたレンジデータを完全に覆うような空間をボクセ
ル分割法で等分割して得られたボクセルデータを作成
し、各ボクセルデータに物体領域期待値として値０を対
応付け、データ蓄積部８０にボクセルデータを蓄積す
る。

【００９１】セル加工部８１は、データ入力部７７によ
り入力された各レンジデータの表面３次元座標値と観測
点座標値の２点を通る直線とデータ蓄積部８０に蓄積さ
れているボクセルデータの交差を求め、その結果に従い
ボクセルデータに対応付けられている物体領域期待値の
値を変更する。

【００９２】物体領域決定部７９は、データ入力部７７
からレンジデータが入力されるに従い、データ蓄積部８
０に蓄積されているボクセルデータに対応付けられてい
る物体領域期待値が、予め指定した条件を満たすまで、
データ入力部７７にレンジデータの入力を行なわせる。

【００９３】この条件が満たされると、物体領域決定部
７９は、物体領域期待値が予め指定した条件を満たすボ
クセルデータを物体領域とし、その条件を満たす各ボク
セルデータに対して、１個の３次元座標値を対応付け
る。

【００９４】セルパターン認識部８２は、各ボクセルデ
ータに１個の３次元座標値の対応づけがなされているか
否かにより判定される関係を８個の隣接するボクセルデ
ータ間について求める。

【００９５】パッチ発生部８３は、セルパターン認識部
８２で求められた８個の隣接ボクセルデータ間の位相幾
何学的関係に基づき三角パッチを発生する。

【００９６】形状データ８４は、すべてのボクセルデー
タについてパッチ発生部８３の処理を行なった結果とし
て出力される三角パッチ群である。

【００９７】以下、図３の各構成部について詳細に説明
する。

【００９８】［データ入力部７７］データ入力部７７
は、図４に示すように被測定物体１３の表面上において
できるだけ未観測部分が無いように、レンジファインダ
１０、１１、１２を用いて複数方向から観測されて得ら
れた観測レンジデータ１４が入力される。

【００９９】但し、入力される各レンジデータは、観測
された被測定物体表面上の表面３次元座標値Ｐ_ｓｆ、及
びその表面３次元座標値を観測した時にレンジファイン
ダが設置された観測点座標値Ｐ_ｒｇを保持している。デ
ータ入力部７７は、物体領域決定部７９において予め指
定された条件が満たされるまで、レンジデータを入力す
る。

【０１００】［セル発生部７８］セル発生部７８で行な
う処理について説明する。

【０１０１】図５は、セル発生部７８で行なわれる処理
の概略を示すものである。

【０１０２】データ入力部７７で入力された観測レンジ
データ１５の全ての座標値を参照してｘ軸方向、ｙ軸方
向、ｚ軸方向それぞれについて最小値（ｘmin ，ｙmin
，ｚmin ）、最大値（ｘmax ，ｙmax ，ｚmax ）を求
める。そして、

【数１】の８点を頂点とする空間に対してボクセル分割法を適用
する。ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向それぞれについて
分割数をｌ，ｍ，ｎ個とユーザが指定を行なうと、Ｖ
（０，０，０），Ｖ（０，０，１），…，Ｖ（ｌ−１，
ｍ−１，ｎ−１）のｌ×ｍ×ｎ個のボクセルデータを生
成する。

【０１０３】但し、生成した各ボクセルデータに値０の
物体領域期待値を対応づけを行なった上で、データ蓄積
部８０にボクセルデータを蓄積する。

【０１０４】図６（ａ）は、その様子を２次元的に示し
たもので、被測定物体８５に対して、セル発生部７８に
より生成されたボクセルデータ８６には、値０の物体領
域期待値が対応づけられる。

【０１０５】［データ蓄積部８０］データ蓄積部８０
は、ボクセルデータを蓄積するものである。

【０１０６】［セル加工部８１］セル加工部８１におい
て行なう処理について図６及び図７を用いて説明する。

【０１０７】セル加工部８１に対して、一度に入力され
るレンジデータは、２次元アレイ状に観測されたもので
（このレンジデータを距離画像と呼ぶ）、この距離画像
は被測定物体を（その距離画像中において）二次元的に
完全にカバーするように観測されたものである。図６
は、説明を簡単にするために、セル加工部８１に一度に
入力されるレンジデータを１個としている。

【０１０８】図６（ｂ）は、データ入力部７７から初め
てレンジデータが入力された時の状態を示すものであ
る。この時入力されるレンジデータは、観測方向８９か
らレンジファインダ９０により計測され、表面３次元座
標値８７、観測点座標値８８である。

【０１０９】このレンジデータがデータ入力部７７から
入力された場合について説明する。

【０１１０】（ステップＡ０１）入力されたレンジデー
タの観測点座標値８８と表面３次元座標値８７の２点を
通過する直線（半直線９１＋半直線９２）を求める。

【０１１１】（ステップＡ０２）ステップＡ０１で求め
られた直線上にあり、表面３次元座標値８７を端点とす
る半直線９２を求める。表面３次元座標値８７を端点と
するこの半直線は２通り考えられるが、図６（ｂ）のよ
うに観測点座標値８８を通過しない半直線９２を選ぶ。

【０１１２】（ステップＡ０３）ステップＡ０２で求め
られた半直線９２と交差するデータ蓄積部８０に蓄積さ
れているボクセルデータを求める。この場合、図６
（ｂ）において斜線を引いた四角形が半直線９２と交差
するボクセルデータである。

【０１１３】（ステップＡ０４）ステップＡ０３で求め
られたボクセルデータの物体領域期待値に値１を加算す
る。データ入力部７７によりレンジデータが入力される
以前の初期状態において、ボクセルデータの物体領域期
待値はすべて値０なので（図６（ｂ）の場合）、ステッ
プＡ０３で求められたボクセルデータの物体領域期待値
は値１に変更される。

【０１１４】図６（ｃ）は、図６（ｂ）に続いて２個目
のレンジデータをデータ入力部７７から入力した場合を
示したものである。

【０１１５】この時入力されるレンジデータは、観測方
向９５からレンジファインダ９０により計測され、表面
３次元座標値９３、観測点座標値９４である。

【０１１６】このように入力されたレンジデータに対し
て、ステップＡ０１〜Ａ０４の処理を施すと図６（ｃ）
に示すようになる。

【０１１７】図６のように２個のレンジデータが入力さ
れた時、両方のステップＡ０３において求められたボク
セルデータの物体領域期待値は図６（ｃ）に示すように
値２となる。

【０１１８】このようにデータ入力部７７から入力する
レンジデータの個数が増すにつれて、被測定物体により
占有された空間と対応するボクセルデータの物体領域期
待値の値が大きくなる。

【０１１９】以上、セル加工部８１に一度に入力される
レンジデータを１個として説明を行なったが、実際には
ある観測点から計測された距離画像を一度にセル加工部
８１に入力する。

【０１２０】図８は、（観測点座標値１０３、観測方向
９９）と（観測点座標値１０４、観測方向１００）から
計測した２つの距離画像をセル加工部８１に順次入力し
た結果を二次元的に示したものである。

【０１２１】但し、ある一個の距離画像がセル加工部８
１において処理されている間、各ボクセルデータの物体
領域期待値の値は、そのボクセルデータが、求められた
複数個の半直線と交差している時でも値１のみが加算さ
れる。

【０１２２】上記では、求めた半直線との交差を調べる
ことによりボクセルデータの物体領域期待値を変更する
方法について述べたが、以下、別の方法について図９を
用いて説明する。

【０１２３】まず、データ入力部７７により入力された
距離画像から、三角パッチを発生する。

【０１２４】データ入力部７７から入力される距離画像
は、図１０のように横方向にｉ＝０，１，２，…、縦方
向にｊ＝０，１，２，…と幾何的に被測定物体上の隣接
点がその距離画像中のインデックスにより容易に判明す
るように観測されている。このときある距離画像におい
て各点列間の幾何的位相関係は既知となり、図１１のよ
うに三角パッチを発生することができる。すなわち、
（ｉ，ｊ）番目、（ｉ＋１，ｊ）番目、（ｉ＋１，ｊ＋
１）番目、（ｉ，ｊ＋１）番目に観測された隣接する４
個の点列から三角パッチを発生させる。

【０１２５】ここで、図９（ａ）に示すように距離画像
から発生させたＰ１、Ｐ２、Ｐ３を頂点とする三角パッ
チ１１０を用いて説明する（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、表面
３次元座標値）。

【０１２６】この三角パッチ１１０の３頂点Ｐ１、Ｐ
２、Ｐ３について上記で説明したように表面３次元座標
値を端点とし観測点座標値を通過しない半直線１０７、
１０８、１０９をそれぞれ求める。

【０１２７】そして、半直線１０７、１０８、１０９と
ボクセル空間の交点をそれぞれ求め、この交点をボクセ
ル境界座標値Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３とする。ただし、ボクセ
ル境界座標値Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３は、ボクセル空間を構成
する６面体のうちの１面上に存在しているものとする。

【０１２８】以上求めた３個のボクセル境界座標値Ｑ
１、Ｑ２、Ｑ３と三角パッチ１１０の３頂点Ｐ１、Ｐ
２、Ｐ３から成る５面体の境界及び内部と交差するボク
セルデータの物体領域期待値に値１を加算する。なお、
この５面体の各面は以下のように面１〜面５から構成さ
れている。

【０１２９】上記では、求めたボクセル境界座標値の３
点がボクセル空間を構成する６面体のうちの１面上に存
在するときの処理を説明したが、以下に、求めたボクセ
ル境界座標値の３点がボクセル空間を構成する６面体の
うちの１面上に存在しないときの処理について図９
（ｂ）を用いて説明する。

【０１３０】図９（ａ）と同様に半直線１１４、１１
５、１１６を求め、半直線１１４、１１５、１１６とボ
クセル空間との交点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３をそれぞれ求め
る。図９（ｂ）において、交点Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３はボク
セル空間を構成する６面体のうちの２面に渡って存在し
ている。このとき、三角形Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３の各辺のう
ち、ボクセル空間を構成している６面体のうち同一面上
に存在しない辺に対応する三角パッチの辺と、対応する
半直線とを境界とする平面を求め、その平面とボクセル
空間との新たな交点を求める。

【０１３１】図９（ｂ）においては、辺Ｑ１、Ｑ２、辺
Ｑ２、Ｑ３が、上記の場合に対応する。このとき、辺Ｐ
１、Ｐ２、半直線１１４、半直線１１５とを境界とする
平面とボクセル空間との新たな交点はＱ４、辺Ｐ２、Ｐ
３、半直線１１５、半直線１１６とを境界とする平面と
ボクセル空間との新たな交点は、Ｑ５として求められ
る。

【０１３２】最後に、上記のように求めたボクセル境界
座標値から成る多角形と三角パッチとを境界とする多面
体の境界及び内部と交差するボクセルデータの物体領域
期待値に値１を加算する。図９（ｂ）の場合において
は、以下のような面１〜面６から構成される多面体の境
界及び内部と交差するボクセルデータの物体領域期待値
に値１を加算する。

【０１３３】面１（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）面２（Ｐ１、Ｐ２、Ｑ２、Ｑ４、Ｑ１）面３（Ｐ１、Ｐ３、Ｑ３、Ｑ１）面４（Ｐ２、Ｐ３、Ｑ３、Ｑ５、Ｑ２）面５（Ｑ１、Ｑ３、Ｑ５、Ｑ４）面６（Ｑ２、Ｑ４、Ｑ５）このように、求められたボクセル境界座標値とボクセル
空間との幾何的な関係から処理を分けることにより、交
差するボクセルデータの物体領域期待値を変更する。

【０１３４】このような処理を入力された距離画像から
発生した三角パッチ全てに対して行なう。

【０１３５】［物体領域決定部７９］物体領域決定部７
９の処理について、図１２を用いて説明する。物体領域
決定部７９は、以下のような値を保持している。

【０１３６】入力距離画像数Ｎ_Ｉは、セル加工部８１に
入力された距離画像数である。初期値としては、値０を
設定しておく。

【０１３７】物体領域候補数Ｎ_ＣＰ、Ｎ_ＣＮは、データ
蓄積部８０に蓄積されたボクセルデータのうち、物体領
域候補と判定されたボクセルデータ数である。Ｎ
_ＣＰは、セル加工部８１が（Ｎ_Ｉ−１）個目の距離画像
を処理することによってデータ蓄積部８０に蓄積された
ボクセルデータから求めた物体領域候補数である。Ｎ
_ＣＮは、セル加工部８１がＮ_Ｉ個目の距離画像を処理す
ることによってデータ蓄積部８０に蓄積されたボクセル
データから求めた物体領域候補数である。

【０１３８】物体領域候補判定値Ａ_Ｃは、データ蓄積部
８０に蓄積されたボクセルデータから物体領域候補を求
めるための閾値である。以下の式により求められる。

【０１３９】

【数２】

【０１４０】候補数変化率Ｒ_Ｃは、入力距離画像数Ｎ_Ｉ
がｎからｎ＋１に変化した時の物体領域候補数の変化率
である。この値は、入力距離画像数Ｎ_Ｉの値が変更され
るごとに求められる。

【０１４１】候補数最小変化率Ｒ_Ｃｍｉｎは、入力距離
画像数Ｎ_Ｉがｎからｎ＋１に変化した時の物体領域候補
数の最小変化率である。この値は、予め設定しておく。

【０１４２】物体領域候補判定係数Ｇ_Ｃは、データ蓄積
部８０に蓄積されたボクセルデータから物体領域候補を
求める際に用いられる値である。この値は、予め設定し
ておく。

【０１４３】以下、物体領域決定部７９の処理を図１２
を用いて説明する。

【０１４４】（ステップＢ０１）データ入力部７７から
セル加工部８１に新たな距離画像が入力された時、ステ
ップＢ０２に進む。そうでない時は、ステップＢ０１に
進む。

【０１４５】（ステップＢ０２）入力距離画像数Ｎ_Ｉの
値に１を加え、ステップＢ０３に進む。

【０１４６】（ステップＢ０３）セル加工部８１におい
て現在行なっている距離画像に対する処理が終了した時
は、ステップＢ０４に進む。そうでない時は、ステップ
Ｂ０３に進む。

【０１４７】（ステップＢ０４）ここでは、データ蓄積
部８０に蓄積されているボクセルデータから物体領域候
補Ｎ_ＣＰとＮ_ＣＮを求める。

【０１４８】まず、［数２］を用いて物体領域候補値Ａ
_Ｃを求める。

【０１４９】ここで、データ蓄積部８０に蓄積されてい
るボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の物体領域期待値を
Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）とする（但し、ｉ＝０，…ｌ−１、ｊ
＝０，…ｍ−１、ｋ＝０，…ｎ−１）。この時、データ
蓄積部８０に蓄積されているボクセルデータから物体領
域候補数Ｎ_ＣＮは、Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）≧Ａ_Ｃを満たすボ
クセルデータの個数の総和として求める。物体領域候補
数Ｎ_ＣＮを求めた後、ステップＢ０５に進む。

【０１５０】（ステップＢ０５）Ｎ_Ｉが１の時、Ｎ_ＣＮ
の値をＮ_ＣＰに代入した後、ステップＢ０１に進む。そ
うでない時、変化率Ｒ_Ｃを求め、候補数最小変化率Ｒ
_Ｃｍｉｎとの比較を行なう。候補数変化率Ｒ_Ｃは、次式
で求める。

【０１５１】

【数３】

【０１５２】求めたＲ_Ｃが正の値または、｜Ｒ_Ｃ｜がＲ
_Ｃｍｉｎより大きい場合、Ｎ_ＣＮの値をＮ_ＣＰに代入し
た後、ステップＢ０１に進む。そうでない場合、ステッ
プＢ０６に進む。

【０１５３】（ステップＢ０６）ここでは、物体領域候
補判定値Ａ_Ｃとデータ蓄積部８０に蓄積されている各ボ
クセルデータの物体領域期待値Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）との比
較結果に従い、各ボクセルデータに属性値と平均レンジ
データを対応づける。

【０１５４】Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）≧Ａ_Ｃを満たすボクセル
データＶ（ｉ，ｊ，ｋ）には属性値１を、その他のボク
セルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）には属性値０を対応づけ
る。

【０１５５】そして、属性値１が対応づけられたボクセ
ルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）にボクセルデータＶ（ｉ，
ｊ，ｋ）が占有する空間の重心座標値を平均レンジデー
タとして対応づける。

【０１５６】［セルパターン認識部８２］セルパターン
認識部８２で行なう処理について説明する。

【０１５７】図１３は、ボクセルデータ間の関係が求め
られる８個の隣接するボクセルデータを論理的に示した
ものである。

【０１５８】図１３に示したボクセルデータＶ_０，…，
Ｖ_７は、

【数４】を示す（但し、０≦ｐ≦ｌ−２，０≦ｑ≦ｍ−２，０≦
ｒ≦ｎ−２）。

【０１５９】また、ボクセルデータＶ_０，…，Ｖ_７をボ
クセルデータ群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）で表すことにする。
ボクセルデータ群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）における各ボクセ
ルデータは、物体領域決定部７９における処理が既にな
されている。

【０１６０】ボクセルデータ群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）にお
ける各ボクセルデータの属性値により発生しうるパター
ンは図１４に示すように（ａ）〜（ｗ）の２３パターン
である。但し、８個の隣接ボクセルデータの属性値を
ｘ，ｙ，ｚそれぞれの軸回りに９０度の整数倍だけ回転
させた時に一致するパターン群は同一に扱うものとして
１パターンにまとめている。

【０１６１】ボクセルデータ群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）のパ
ターンを求めるために図１４に示した２３通りのパター
ンと照合を行なう。照合を行なう際にボクセルデータ群
ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）の各ボクセルデータの属性値に回転
処理を施してから後に処理を行なう。

【０１６２】照合が取れた図１４のパターンをボクセル
データ群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）の照合パターンとする。こ
のような処理をｐ，ｑ，ｒそれぞれについて０…ｌ−
２，０…ｍ−２，０…ｎ−２としたボクセルデータ群Ｖ
Ｇ（ｐ，ｑ，ｒ）に対して行なう。その後ボクセルデー
タ群ＶＧ間において以下のような処理を行なう。

【０１６３】ここで、ボクセルデータ群ＶＧ（ｐ，ｑ，
ｒ）に対して次のようなデータを定義する。

【０１６４】

【数５】これは図１３に示した論理的六面体２６の各面をボクセ
ルデータ群ＶＳ_０，…，ＶＳ_５で定義したものである。
ボクセルデータ群ＶＳにおける各ボクセルデータの属性
値により発生しうるパターンは、図１５に示すように
（０）〜（５）の６パターンである。ボクセルデータ群
ＶＳ_０，…，ＶＳ_５に対して図１５の６パターンと照合
を行ない、照合が取れたパターンをボクセルデータ群Ｖ
Ｓ_０，…，ＶＳ_５の照合パターンとする。

【０１６５】このような処理をすべてのボクセルデータ
群ＶＧ（ｐ，ｑ，ｒ）に対して行なう。よって、セルパ
ターン認識部８２の処理によりボクセルデータ群ＶＧと
それに付随するボクセルデータ群ＶＳが生成され、それ
ぞれは照合パターンデータを保持する。

【０１６６】［パッチ発生部８３］パッチ発生部８３で
行なう処理について説明する。

【０１６７】図１６は、図１４に示した各パターンに対
応して生成する三角パッチ３７を模式的に示したもので
ある。

【０１６８】図１６（ａ）に示すように図１６（ａ）〜
（ｗ）の論理的六面体３６の各頂点をＶＰ_０，…，ＶＰ
_７で表す。

【０１６９】以下に、生成する三角パッチＴを各パター
ンに対して示す。

【０１７０】

【数６】

【数７】例えば、三角パッチＴ（ＶＰ_０，ＶＰ_１，ＶＰ_２）はＶ
Ｐ_０，ＶＰ_１，ＶＰ_２を頂点とする三角パッチを表して
いる。また、ＶＰ_０，ＶＰ_１，ＶＰ_２の順番は、その三
角パッチの向きを表している。

【０１７１】上記のように論理的六面体３６において属
性値が１のボクセルデータ３５の数が３個以上の場合に
のみ三角パッチ３７を生成するようにする。

【０１７２】三角パッチ３７の発生のさせ方は、論理的
六面体３６内においてできるだけ属性値が、１のボクセ
ルデータ３５間で閉じた多面体を構成するように三角パ
ッチ３７を生成する。生成される三角パッチ３７の各頂
点は、セルパターン認識部８２において対応づけられた
ボクセルデータ群ＶＧの各ボクセルデータが持つ平均レ
ンジデータが用いられる。

【０１７３】このようにセルパターン認識部８２で生成
されたボクセルデータ群ＶＧの照合パターンに従って三
角パッチ３７が生成される。

【０１７４】しかし、生成された閉じた多面体同士が三
角パッチを境界にして隣接する場合、境界の三角パッチ
は他の三角パッチにより隠れてしまう。

【０１７５】図１７は、そのような状態になる場合の例
を示している。

【０１７６】図１７では、隣接する２個のボクセルデー
タ群ＶＧのパターンが（ｊ）と（ｌ）の場合であり、隠
蔽三角パッチ４３により境界をなしている。

【０１７７】以下、そのような三角パッチを削除する処
理について説明する。

【０１７８】上記に述べた隠れる三角パッチが発生する
のは、互いに隣接しているボクセルデータ群ＶＧのパタ
ーンがそれぞれ、（ｊ），（ｌ），（ｍ），（ｏ），
（ｐ），（ｑ），（ｒ），（ｓ），（ｔ），（ｕ），
（ｖ），（ｗ）の内のいずれかの場合のみである。

【０１７９】互いに隣接しているボクセルデータ群ＶＧ
のそれぞれのパターンがいずれも上記の１２パターンの
内であり、かつ、互いに隣接しているボクセルデータ群
ＶＧの隣接面に存在するボクセルデータ群ＶＳのパター
ンが（４）または（５）の場合においては、そのボクセ
ルデータ群ＶＳ内のみで生成される三角パッチを削除す
る。ボクセルデータ群ＶＧに付随するボクセルデータ群
ＶＳのパターンは、既にセルパターン認識部８２により
認識処理が行なわれ照合パターンデータがパターン
（４）または（５）であるかを判定することは容易であ
る。

【０１８０】上記のような処理を行なうことにより、す
べてのボクセルデータ群ＶＧから生成した三角パッチか
ら他の複数の三角パッチにより完全に隠れてしまう三角
パッチを取り除く。

【０１８１】また、図１８に示すように互いに隣接する
ボクセルデータ群ＶＧのそれぞれのパターンが（ｆ）と
（ｆ）のような場合、それぞれのボクセルデータ群ＶＧ
により重複三角パッチ４８を２個生成してしまうので、
余分なデータが増えてしまう。このような状況は、隣接
するボクセルデータ群ＶＧのそれぞれのパターンが
（ｉ）と（ｉ）の場合にも発生する。

【０１８２】このように余分な三角パッチを発生させる
場合、一方のボクセルデータ群により発生させられた三
角パッチを削除するような処理を行なう。

【０１８３】以上のように、パッチ発生部８３では、セ
ルパターン認識部８２で認識されたボクセルデータ群Ｖ
Ｇ、ＶＳのパターンに基づき、被測定物体の表面形状を
復元する三角パッチを生成する。

【０１８４】［形状データ８４］形状データ８４は、パ
ッチ発生部８３により生成された被測定物体の表面形状
を復元する三角パッチデータである。

【０１８５】以上により、データ入力部７７によって入
力されたある距離画像中にスパイクノイズが含まれてい
ても、スパイクノイズによって物体領域期待値が変更さ
れたボクセルデータの物体領域期待値の値は他の距離画
像によって増加される可能性が低い。

【０１８６】よって、物体領域決定部７９によってスパ
イクノイズの影響を受けたボクセルデータの属性値は０
となる。

【０１８７】また、ある距離画像中に欠損点が存在して
いても、他の距離画像により物体領域期待値が増加さ
れ、物体領域決定部７９によって、その欠損点領域のボ
クセルデータは属性値１となる。

【０１８８】このように、被測定物体の表面上において
できるだけ未観測部分が無いように観測して得られたレ
ンジデータから、被測定物体の表面形状を矛盾なく復元
することができる。また被測定物体を計測して得られた
表面３次元座標値に含まれるスパイクノイズ、欠損点の
影響を受けず精度良く被測定物体の表面形状を復元でき
る。

【０１８９】なお、形状データ８４の各三角パッチに対
応して法線ベクトルを求めることによりＣＧ映像を描画
可能とするデータを作成することは容易である。

【０１９０】［パッチ発生部８３における冗長な三角パ
ッチを削除する処理］上記実施例のパッチ発生部８３か
ら生成される三角パッチ群内において、図１９のように
ある１辺７０を共有するパッチの個数が７１〜７４のよ
うに３個以上存在する状況が起こりうる。通常、物体を
三角パッチで表現するとき、ある１辺を共有するパッチ
の個数は１個あるいは２個である。

【０１９１】そこで、冗長な三角パッチを削除する処理
をパッチ発生部８３に加える。ここで加える処理は、隣
接するパッチ間の向きが同調するようにパッチ間を連結
し、不適当なパッチは削除するものである。

【０１９２】図２０を用いて、三角パッチ間の向きが同
調している意味を説明する。

【０１９３】三角パッチｔｒ［ｐ］，ｔｒ［ｑ］は、ｖ
ｒｔｘ［ａ］と、ｖｒｔｘ［ｃ］から成るｌｉｎｅ
［ｓ］を共有する。

【０１９４】このときｔｒ［ｐ］，ｔｒ［ｑ］は、隣接
するという。また、ｔｒ［ｐ］，ｔｒ［ｑ］はそれぞれ
向き（ｖｒｔｘ［ａ］→ｖｒｔｘ［ｂ］→ｖｒｔｘ
［ｃ］），（ｖｒｔｘ［ａ］→ｖｒｔｘ［ｃ］→ｖｒｔ
ｘ［ｄ］）を持つ。パッチ間の向きが同調しているとい
うことは、隣接するパッチの向きが共有する辺において
互いに逆を向いていることを意味する。

【０１９５】図２０の場合には、共有する辺ｌｉｎｅ
［ｓ］においてｔｒ［ｐ］，ｔｒ［ｑ］の向きは、それ
ぞれ（ｖｒｔｘ［ｃ］→ｖｒｔｘ［ａ］），（ｖｒｔｘ
［ａ］→ｖｒｔｘ［ｃ］）となり互いに逆方向を向いて
いるので、ｔｒ［ｐ］，ｔｒ［ｑ］は向きが同調してい
る。パッチの向きはパッチを構成する頂点の順番で表さ
れ、すなわちこれはパッチの法線ベクトルの向きを決定
するので、パッチ間の法線ベクトルの向きを揃えること
になる。また、１個のパッチに複数のパッチが隣接する
場合がある。再構成される形状は各三角パッチの各辺に
対して最大１個の三角パッチが連結されるべきなので、
複数個隣接する場合は適切なパッチを１個連結、又は適
切なパッチが存在しないときは連結しないようにする。
図２１（ａ）は、ｔｒ［ｐ］にｔｒ［ｑ］，ｔｒ［ｒ］
の２個のパッチが隣接する場合を示したもので、ｔｒ
［ｑ］，ｔｒ［ｒ］はｔｒ［ｐ］に対して向きが同調し
ている。そこで、ｔｒ［ｑ］，ｔｒ［ｒ］のうちのいず
れか１個のパッチをｔｒ［ｐ］に連結させる。図２１
（ｂ）は図２１（ａ）を１次元的に示したものである。
ｔｒ［ｐ］とｔｒ［ｑ］，ｔｒ［ｒ］がなす角度をそれ
ぞれθ_ｑ，θ_ｒとすると、θ_ｑ＞θ_ｒのときｔｒ［ｒ］
をｔｒ［ｐ］に連結する。

【０１９６】図２２は、最終データを生成する処理のフ
ローチャートを示している。

【０１９７】（ステップＣ０１）処理の手順はまず、正
しいと思われる初期パッチを１個決め連結元パッチとす
る。

【０１９８】初期パッチは、次の関数ｆを最大にするよ
うな三角パッチｔｒ［ｐ］とする。但し、ｔｒ［ｐ］の
３頂点をｖ_０，ｖ_１，ｖ_２とする。

【０１９９】

【数８】関数ｆは、３頂点の座標値がｘ，ｙ軸方向の座標値がで
きるだけ０に近く、ｚ軸方向の座標値ができるだけ大き
くなるような三角パッチに対して大きな値をとる。これ
は、レンジファインダからできるだけ近くまたｘｙ平面
上の原点すなわち被測定物体の重心付近の領域にあるパ
ッチは観測時におけるオクルージョンの影響を受けづら
く、形状を再構成するにおいて信頼できるパッチである
という考えに基づいている（但し、統合座標系を上記の
考えに当てはまるように設定する）。

【０２００】（ステップＣ０２）連結元パッチの３辺の
うち、同調性チェックが行われていない１辺を選択し、
その辺に隣接するパッチのうち連結元パッチとの同調性
をチェックして、同調するパッチが存在するときはステ
ップＣ０３に進み、選択された１辺に同調するパッチが
存在しないときは、パッチは連結されず、ステップＣ０
６に進む。

【０２０１】（ステップＣ０３）同調するパッチの数を
調べ、パッチ数が１個のときは、ステップＣ０５に進
み、パッチ数が複数のときはステップＣ０４に進む。

【０２０２】（ステップＣ０４）パッチ数が複数のとき
は、上記で述べたように適切なパッチを連結元パッチに
連結する。

【０２０３】（ステップＣ０５）ステップＣ０３でただ
１個同調していると判定されたパッチを連結元パッチに
連結する。

【０２０４】（ステップＣ０６）連結パッチの３辺すべ
てが同調性のチェックが終了している場合には、ステッ
プＣ０７に進み、そうでない場合にはステップＣ０２に
進む。

【０２０５】（ステップＣ０７）連結されていて連結処
理が行われていない辺があるパッチが存在する場合、そ
のパッチを連結元パッチとし、ステップＣ０２に進む。
また、連結されていて連結処理が行われていない辺があ
るパッチが存在しない場合には、処理を終了する。

【０２０６】よって、最終的にどのパッチにも連結され
なかったパッチは不適切なものとして削除される。

【０２０７】［物体領域決定部７９の処理の他の方法］
物体領域決定部７９の処理に関して、上述においては属
性値１が対応づけられたボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，
ｋ）にボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）が占有する空間
の重心座標値を平均レンジデータとしてボクセルデータ
Ｖ（ｉ，ｊ，ｋ）に対応づけたが、上記実施例は、この
方法に限定されるものではない。

【０２０８】以下、別の方法を説明する。

【０２０９】図２３は、属性値１が対応づけられたボク
セルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に１個の平均レンジデータ
を対応づける別の方法を説明するものである。図２３
（ａ）に示すようにボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の
内部に観測レンジデータ２０が存在する場合、図２３
（ｂ）に示すように、その内部レンジデータ２１をボク
セルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に対応づける。もし、ボク
セルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）の内部に存在する内部レン
ジデータ２１が１個も存在しない場合には、ボクセルデ
ータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）が占有する空間の重心座標値を平
均レンジデータとしてボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）
に対応づける。ボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に１個
以上の内部レンジデータ２１が対応づけられている場
合、その内部レンジデータ２１間で座標値の平均を求
め、その求めた平均座標値を持つ１個の平均レンジデー
タ２２を図２３（ｃ）に示すようにボクセルデータＶ
（ｉ，ｊ，ｋ）に対応づける。

【０２１０】また別の方法として、まず、データ入力部
７７に入力される観測レンジデータをｒ_０，ｒ_１，…と
すると各観測レンジデータが観測された際のレンジファ
インダの観測位置とレンジデータとの距離をそれぞれ観
測距離ｄ_０，ｄ_１，…とする。

【０２１１】このような観測距離を保持する観測レンジ
データをデータ入力部７７に入力する。この時、物体領
域決定部７９において属性値１が対応づけられたボクセ
ルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に内部レンジデータｒ_ａ，ｒ
_ｂ，ｒ_ｃが対応づけられたとする。

【０２１２】また、内部レンジデータｒ_ａ，ｒ_ｂ，ｒ_ｃ
の３次元座標値をそれぞれｐ_ａ，ｐ_ｂ，ｐ_ｃとし、観測
距離はそれぞれｄ_ａ，ｄ_ｂ，ｄ_ｃである。

【０２１３】各内部レンジデータの重みづけ値をそれぞ
れｗｔ（ａ），ｗｔ（ｂ），ｗｔ（ｃ）とし、それぞれ
を次のように定義する。

【０２１４】

【数９】但し、ｄ_ａ＞ｄ_ｂ＞ｄ_ｃとする。

【０２１５】よって、観測距離が小さい値であるほど観
測レンジデータの信頼性が高いものとして、観測距離が
小さい値である内部レンジデータほど大きな重み付けを
行なう。

【０２１６】平均レンジデータの３次元座標値ｐ_ｅは、

【数１０】で与えられる。もし、属性値１が対応づけられたボクセ
ルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に内部レンジデータが１個も
対応づけられていないときには、ボクセルデータＶ
（ｉ，ｊ，ｋ）が占有する空間の重心座標値を平均レン
ジデータとして、ボクセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に対
応づける。

【０２１７】上記のように、属性値が対応づけられたボ
クセルデータＶ（ｉ，ｊ，ｋ）に対応づけられる平均レ
ンジデータを観測されたレンジデータの座標値から求め
ることにより、より観測結果を反映した形状データが生
成可能となる。

【０２１８】さらに、対象を物体単体に限定すること無
く、複数の物体が存在する空間の形状復元に対しても本
発明は有効である。

【０２１９】第２の発明本発明の画像処理装置に係る３次元センサー装置の実施
例を図面に従って説明する。

【０２２０】図２５は、本実施例の３次元センサー装置
の全体構成図である。

【０２２１】符号５０１は、レーザー光源など、物体表
面に強制的に光パタンを発生させるための光パタン投影
部である。

【０２２２】符号５０２，５０５は、発生したパタンを
撮影するための、第１〜第ｎ番目の画像入力手段である
撮像部である。

【０２２３】符号５０３，５０６は、撮影された画像の
輝度分布を算出し、そこから輝度のピーク値を検出する
ためのピーク検出部である。

【０２２４】符号５０４，５０７は、ピーク検出部にお
いて検出された点から、物体上のサンプル点の空間座標
を算出するための位置算出部である。

【０２２５】符号５０８は、第１〜ｎ番目までの撮像部
５０２，５０５から算出された物体表面の点をε範囲の
クラスタに分類し、クラスタ内の点の個数によってクラ
スタの得点を決定するための得点計算部である。

【０２２６】符号５０９は、得点計算部で最高得点を得
たクラスタの代表点を空間位置情報として出力する出力
部である。

【０２２７】図２６に従って、本発明として提案するス
パイクノイズを回避可能とする「多数決法」の原理を説
明する。

【０２２８】多数決法では、画像入力手段であるカメラ
の撮像部５５５，５５７を置く。図２６の場合、説明簡
略のため２箇所に置くこととする。

【０２２９】レーザー光源５５１を発したレーザービー
ム５５２は、物体５５３の点５５４に到達し、１次スポ
ットを発生させる。そして、撮像面５５５上の点５５６
及び撮像面５５７上の点５５８に像を結ぶ。

【０２３０】一方、レーザービーム５５２は、点５５４
で反射して、点５５９に２次スポットを作り、撮像面５
５５上の点５６０及び撮像面５５７上の点５６１に像を
結ぶ。

【０２３１】従って、撮像部５５５，５５７からピーク
検出を行うと点５５６，５５８，５６０及び５６１の４
点が候補点に挙がる。

【０２３２】次に、この４点及びレーザービーム５５２
から空間座標を算出する。

【０２３３】ここで、物体表面上のサンプル点を真の点
とすると、２つのカメラから別々に位置を算出しても真
の点の位置は、ほぼ同一の点を示すはずである。ただ
し、カメラのセッティング時の誤差、あるいは量子化誤
差を含んでいるので、全く同一の点を示すとは限らな
い。

【０２３４】よってそれぞれの点を中心としたε範囲の
クラスタを発生させる。クラスタ内に含まれる点の個数
をこのクラスタの得点とし、最高得点のクラスタ内の点
の空間座標を平均し、この平均した空間座標を真の点と
みなす。

【０２３５】図２６の場合、レーザー光源５５１を発し
たビームの軌道、及び物体５５３から反射し、この５点
を得たビームの軌道（５５２−５５６、５５２−５５
８、５５２−５６０、５５２−５６１）の交点を得て空
間座標を算出する。すなわち、点５５６及び５５８から
は点５５４が、点５６０からは物体からかけ離れた点
が、点５６１からは点５６２が算出される。

【０２３６】それぞれのクラスタを発生させた場合、点
５５４を含むクラスタが最高の２点を獲得するため、点
５５４が真の点であり、その他の点がスパイクノイズで
あったことが確認される。

【０２３７】以上の方法を多数決法と呼ぶ。この方法は
撮像部の数が２以上から利用可能であり、多ければ多い
ほどその安定性が増す。

【０２３８】次に、本発明の他の実施例を図２７及び図
２８に従って示す。

【０２３９】本実施例は、オクルージョン及びスパイク
ノイズの両方を同時に回避可能とするために、生き残り
法と多数決法を併用したものである。

【０２４０】この方法では、３つ以上の画像入力手段を
配置する。図２７は画像入力手段としてカメラを３つ配
置した例であり、そのカメラの撮像面を５６８，５７
０，５７２に置く。

【０２４１】図２７において、レーザー光源５６３を発
したレーザービーム５６４は物体５６５上の点５６６に
到達し、１次スポットを発生させる。

【０２４２】この時、撮像面５６８上の点５６９では、
点５６７によってオクルージョンが発生し像は結ばれな
いが、複数カメラにより画像撮影したことにより、生き
残り法の原理通り、撮像面５７０及び５７２上の点５７
１及び５７３には像を結ぶ。従って、オクルージョンは
回避されたことになる（図２８のＤ０１）。

【０２４３】一方、レーザービーム５６４は、点５６６
で反射して点５７４で２次スポットを作り、３つの撮像
面５６８，５７０及び５７２上の点５７５，５７６及び
５７７に像を結び、スパイクノイズを発生させる。

【０２４４】ここで、周囲の点の輝度値が自分よりも低
い値である点をピーク候補として抽出し（図２８のＤ０
２）、閾値処理を行ってピーク候補の中から輝度ピーク
を検出する。

【０２４５】図２７の場合、３つの撮像部からピーク検
出を行うと、点５７１，５７３，５７５，５７６及び５
７７の５点が輝度ピーク値を持つ点として検出される
（図２８のＤ０３）。

【０２４６】よって、光源５６３を発したビームの軌
道、及び物体５６５から反射しこの５点を得たビームの
軌道（５６６−５７１、５６６−５７３、５７４−５７
５、５７４−５７６、５７４−５７７）の交点を得るこ
とにより、点５６６，５７８及び５７９周辺の空間座標
を算出する（図２８のＤ０４）。

【０２４７】多数決法と同様に、この交点よりε範囲の
クラスタを生成する。図２７の場合、点５６６を含むク
ラスタ、点５７８を含むクラスタ、点５７９を含むクラ
スタが生成される（図２８のＤ０５）。

【０２４８】次に、個々のクラスタについて、クラスタ
が含む点の個数を得点と見なし得点計算を行う（図２８
のＤ０６）。

【０２４９】図２７において、点５７１及び５７３から
算出された点５６６を含むクラスタが、最高点２点を獲
得するため、点５６６を含むクラスタ内に真の点が存在
する。この得点計算により、スパイクノイズであった点
５７８及び５７９は除去されたことになる（図２８のＤ
０７）。

【０２５０】最後は、点５６６を含むクラスタ内の点を
平均することにより真の点を決定する（図２８のＤ０
８）。

【０２５１】このように、オクルージョンとスパイクノ
イズが同時に発生していても、カメラを３つ以上置くこ
とで生き残り法と多数決法を併用することによって、両
方を同時に回避することが可能である。

【０２５２】また、本発明における他の実施例を以下に
説明する。

【０２５３】図２９に示すように、前記画像入力手段で
ある撮像部５１１または５１２などを複数配置し、各々
で撮像された画像を順次ピーク検出部５１３によって処
理し、全ての画像について輝度ピークの検出を行う。こ
のピーク検出により検出されたピークに基づいて、位置
検出部５１４にて空間中の点の位置座標を算出及び蓄積
する。同時に撮像された複数画像の処理を終えた時点
で、蓄積した位置座標を得点計算部５１５に出力し、得
点計算を行って真の点を導き、結果を出力部５１６に出
力する。

【０２５４】なお、本発明は上記の実施例に限定される
ものではなく、様々に変形して実施可能である。すなわ
ち、少なくとも多数決法が実行可能でありさえすれば、
撮像手段、ピーク検出手段、位置算出手段の数量関係
は、様々に設定可能である。

【０２５５】例えば、ｎ個の撮像手段とｍ個のピーク検
出手段と１個の位置算出手段による構成をとることも可
能である。

【０２５６】要するに、本発明においては少なくとも多
数決法が実行可能であるか、もしくは多数決法と生き残
り法が両立可能であるならば、構成上の細部の差異は問
わない。

【０２５７】

【発明の効果】第１の発明の画像処理装置によれば、被
測定物体の表面上において未観測部分が無いように、レ
ンジファインダで複数方向から観測されて得られたレン
ジデータから予想される被測定物体が占有する空間を、
幾何的位相関係が既知である領域に対応づけることによ
り被測定物体の形状モデル作成を容易にできる。よっ
て、従来手法では、幾何的位相情報を得るために余儀な
くされていたレンジデータの測定方法の制約が、本発明
を用いることにより取り除くことができる。

【０２５８】そして、測定方法の制約が無くなったこと
により、複雑な形状を持つ物体に対しても、幾何的位相
関係を気にすること無く、オクルージョンが無くなるよ
うな自由な測定により対象物体のレンジデータを獲得で
き、形状復元が可能となる。

【０２５９】また、被測定物体を計測して得られた表面
３次元座標値に含まれるスパイクノイズ、欠損点の影響
を受けること無く精度良く被測定物体の表面形状を復元
できる。

【０２６０】さらに、幾何的位相関係が既知である領域
の大きさを変えることにより、測定結果の表面３次元座
標値を忠実に反映した高解像度形状データからデータ量
が少ない低解像度形状データまで、所望の形状データを
作成でき、ＭＣ法における精度の問題を解決した。

【０２６１】第２の発明の画像処理装置によれば、最も
得点の高いクラスタを構成する点をサンプリングされた
被観測物体上の点の座標とする多数決法により、スパイ
クノイズを除去できるため、被観測物体上の空間位置を
確実に算出することができる。

【０２６２】

【図面の簡単な説明】

【０２６３】

【図１】第１の発明の実施例の処理内容を説明する図で
ある。

【０２６４】

【図２】実施例の処理内容を説明する図である。

【０２６５】

【図３】実施例の概略構成図である。

【０２６６】

【図４】データ入力部７７の処理内容を説明する図であ
る。

【０２６７】

【図５】セル発生部７８における処理内容を説明する図
である。

【０２６８】

【図６】セル加工部８１における処理内容を説明する図
である。

【０２６９】

【図７】セル加工部８１における処理のフローチャート
である。

【０２７０】

【図８】セル加工部８１における処理内容を説明する図
である。

【０２７１】

【図９】（ａ）（ｂ）共に、物体領域決定部７９におけ
る処理内容を説明する図である。

【０２７２】

【図１０】距離画像から三角パッチを生成する方法を説
明する図である。

【０２７３】

【図１１】距離画像から三角パッチを生成する方法を説
明する図である。

【０２７４】

【図１２】物体領域決定部７９における処理のフローチ
ャートである。

【０２７５】

【図１３】８隣接ボクセルデータを論理的に示した図で
ある。

【０２７６】

【図１４】隣接ボクセルデータ群ＶＧの各ボクセルデー
タの属性値によるパターンを示す図である。

【０２７７】

【図１５】隣接ボクセルデータ群ＶＳの各ボクセルデー
タの属性値によるパターンを示す図である。

【０２７８】

【図１６】図１４に示した各パターンに対応して発生さ
せる三角パッチを示した図である。

【０２７９】

【図１７】他の三角パッチにより隠れる三角パッチが発
生する状態を説明する図である。

【０２８０】

【図１８】同一の三角パッチを発生する状態を説明する
図である。

【０２８１】

【図１９】複数の三角パッチが隣接する状況を説明する
図である。

【０２８２】

【図２０】三角パッチ間の向きに関する同調性を説明す
る図である。

【０２８３】

【図２１】三角パッチ間の連結処理を説明する図であ
る。

【０２８４】

【図２２】三角パッチに対する連結処理のフローチャー
トである。

【０２８５】

【図２３】属性値１が対応づけられたボクセルデータに
１個の平均レンジデータを対応づける別の方法を説明す
る図である。

【０２８６】

【図２４】従来手法を説明する図である。

【０２８７】

【図２５】第２の発明に係る実施例の３次元センサー装
置の全体構成図である。

【０２８８】

【図２６】３次元センサー装置におけるスパイクノイズ
回避のための多数決法を例示した図である。

【０２８９】

【図２７】３次元センサー装置におけるオクルージョン
及びスパイクノイズ発生時の動作を示した図である。

【０２９０】

【図２８】３次元センサー装置における処理の流れを示
したフローチャート図である。

【０２９１】

【図２９】第２の発明に係る３次元センサー装置の他の
実施例の全体構成部である。

【０２９２】

【図３０】レンジファインダの原理図である。

【０２９３】

【図３１】レンジファインダにおけるオクルージョン発
生の原理を示した図である。

【０２９４】

【図３２】レンジファインダにおけるオクルージョン回
避のための生き残り法の原理を示した図である。

【０２９５】

【図３３】レンジファインダにおけるスパイクノイズ発
生の原理を示した図である。

【０２９６】

【符号の説明】

７観測レンジデータ８ボクセルデータ９三角パッチデータ７７データ入力部７８セル発生部７９物体領域決定部８０データ蓄積部８１セル加工部８２セルパターン認識部８３パッチ発生部８４形状データ５０１光パタン投影部５０２第１の撮像部５０３第１のピーク検出部５０４第１の位置算出部５０５第ｎの撮像部５０６第ｎのピーク検出部５０７第ｎの位置算出部５０８得点計算部５０９出力部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中村達郎大阪府大阪市北区大淀中一丁目１番30号梅田スカイビルタワーウエスト株式会社東芝関西支社内 (72)発明者松田夏子大阪府大阪市北区大淀中一丁目１番30号梅田スカイビルタワーウエスト株式会社東芝関西支社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被測定物体を観測して得られた表面３次元
座標値を入力するためのデータ入力手段と、このデータ入力手段より入力された全ての表面３次元座
標値を覆う空間を格子状に分割したボクセルデータを作
成するセル発生手段と、前記表面３次元座標値から被測定物体が占有している可
能性がある空間を求め、この求めた空間と前記ボクセル
データを対応づけ、前記求めた空間に対応づけがなされ
た前記ボクセルデータに対して、被測定物体が占有する
空間と一致する可能性を示す占有度数の更新を行なう占
有空間予想手段と、前記ボクセルデータの占有度数に従い、これらボクセル
データに１つの３次元座標値をそれぞれ対応づける占有
空間決定手段と、この占有空間決定手段により対応づけられたボクセルデ
ータの３次元座標値にしたがって隣接する前記ボクセル
データの位相幾何学的関係を求めることにより形状デー
タを決定する形状決定手段とを具備することを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項２】前記セル発生手段は、入力された３次元座標値からＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸
方向夫々について最大値及び最小値を求め、これら８点
を頂点とする空間に対しＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向
夫々について所定数で分割することによりボクセルデー
タを作成するものであることを特徴とする請求項１記載
の画像処理装置。
【請求項３】前記占有空間予想手段は、前記データ入力手段により入力された各表面３次元座標
値と観測点座標値の２点を通る直線と、セル発生手段で
作成したボクセルデータとの交差点を求め、前記直線上にあり前記表面３次元座標値を端点として前
記観測点座標値を通過しない半直線上にある前記交差点
に対応するボクセルデータの占有度数を更新することを
特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】前記占有空間予想手段は、前記データ入力手段により入力された少なくとも２個以
上の表面３次元座標値と観測点座標値を境界とする空間
と、前記直線上にあり前記３次元座標値を端点として前
記観測点座標値を通過しない半直線を求め、この３本の半直線を境界とする開空間と前記セル発生手
段で作成したボクセルデータとの交差点を求め、その交差点に対応するボクセルデータの占有度数を更新
することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】前記占有空間決定手段は、前記占有空間予想手段によって更新された占有度数の中
で、一定の条件を満たす占有度数に対応する各ボクセル
データを被測定物体の占有空間とし、この占有空間としたボクセルデータに対して１個の３次
元座標値をそれぞれ対応づけることを特徴とする請求項
３記載の画像処理装置。
【請求項６】前記形状決定手段は、前記占有空間決定手段により３次元座標値が対応づけら
れたボクセルデータに対し、３次元的に隣接した所定数
のボクセルデータ毎に位相幾何学的関係を求めるセルパ
ターン認識手段と、このセルパターン認識手段により求められた位相幾何学
的関係に従って前記所定数のボクセルデータ毎に三角パ
ッチを作成し、この三角パッチ群に対して前記形状デー
タとするパッチ発生手段とを具備したことを特徴とする
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】被観測物体表面に強制的に光パタンを発生
させるパタン投影手段と、このパタン投影手段によって被観測物体表面に発生させ
た光パタンを撮像する２つ以上の撮像手段と、これら撮像手段によってそれぞれ撮像された画像から光
パタンの像と推定される１以上の輝度ピークを検出する
ピーク検出手段と、このピーク検出手段によって検出された輝度ピークの軌
跡と前記光パタンの軌跡の交点とから、この輝度ピーク
に対応する空間中の点の位置座標を算出する位置算出手
段と、この位置算出手段から得られた点を所定の距離以内に分
布するクラスタに分類し、各クラスタに含まれる点の数
をこのクラスタの得点とする得点計算手段と、この得点計算手段により得られたクラスタの内、最も得
点の高いクラスタを構成する点の平均座標を計算する平
均座標計算手段と、この平均座標計算手段により計算された平均座標を、前
記光パタンによりサンプリングされた前記被観測物体上
の点の座標として出力する出力手段とを具備することを
特徴とする画像処理装置。
【請求項８】前記撮像手段を３つ以上有し、かつ、前記
被観測物体表面に発生された光パタンを、少なくとも１
つの撮像手段が撮像できるように配されたことを特徴と
する請求項７記載の画像処理装置。