JPH09329440A - 複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】個人差による誤差を除去して計測精度の向上、
計測処理の迅速化、容易化、自動化を図ることのできる
複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法を提供する。 【解決手段】この複数枚の画像の各計測点の対応づけ方
法は、計測対象物１４に点在した大型マークＫ０と小型
マークＳＫとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マー
クＫ０の概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この
切り出した画像での小型マークＳＫを計測点とみなし
て、テンプレートマッチング法により各計測点の対応づ
けを自動的に行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、撮影された複数枚の画
像に基づき三次元計測、標定作業、カメラのキャリブレ
ーションを行う際に用いられる各計測点の対応づけ方法
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、撮影された２枚の画像に基づ
き計測対象物の三次元形状の計測を行う場合、例えば、
図１に示すステレオ法の原理に基づき計測対象物の計測
点を求めている。その図１において、１は計測対象物、
２、３は各撮像カメラの撮像レンズ、４、５はその各撮
像カメラの撮像面（ＣＣＤ受像素子）である。この各カ
メラには説明の便宜のため同一のものが使用され、各撮
像レンズ２、３は計測対象物１に向けられてその光軸Ｏ
１、Ｏ２が平行にセットされている。その撮像レンズ
２、３の主点から撮像面４、５までの画面距離ａも説明
の便宜のため互いに等しく、各撮像面４、５は光軸Ｏ
１、Ｏ２に対して垂直に置かれているものとする。ま
た、光軸Ｏ１、Ｏ２の光軸間距離（以下、基線長とい
う）をｌとする。このとき、計測対象物ｌの計測点Ｐ
（ｘ，ｙ，ｚ）の座標値と各撮像面４、５の各対応点Ｐ
１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）の座標値との間
には以下に記載する関係式が成り立つ。

【０００３】

【数１】 但し、全体の座標系（ｘ，ｙ，ｚ）の原点は、撮像レン
ズ２の主点とする。

【０００４】従って、基線長ｌが既知であれば、（３）
式により座標値ｚを求め、（１）、（２）式から座標値
（ｘ，ｙ）が求められる。

【０００５】これは三次元形状の計測の基本原理図を説
明するためのものであり、この他にも写真測量に用いら
れる相互標定、多眼視ステレオ法、バンドル調整等の作
業では、撮影される画像枚数が相当な数になり、その原
理を説明する式はこれよりも複雑となるが、原理的に計
測対象物ｌの計測点の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を求めるこ
とができる。

【０００６】これらの計測対象物１の各画像の計測点Ｐ
を求める場合、撮影された複数枚の画像の各計測点の対
応づけを行わなければ、計測対象物１の計測点の座標値
（ｘ，ｙ，ｚ）をコンピュータを用いて求めることがで
きない。また、撮影の際に用いるカメラの位置、傾き等
を求めるための標定作業を行う場合にも、画像間の標定
点の対応づけが必要となり、更に、カメラのキャリブレ
ーション、例えば、カメラの内部定位（レンズ歪み、焦
点距離、主点位置）を求めるときにも、基準となる計測
対象物の画像を異なる方向から１個のカメラにより複数
枚撮影し、各画像間の計測点の対応づけを行わなければ
ならない。従来、これらの計測点の対応づけは目視によ
って行っていた。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、各画像
間の計測点、標定点の計測を目視により行う場合、計測
精度が人によって異なり、同一人でも測定のたびに計測
値が変動し、何度も計測作業を行わなければならず、労
力がかかるわりには安定した精度を得られないという不
都合がある。また、計測点の個数が相当な数であるた
め、大変な労力がかかることになる。

【０００８】つまり、撮影された画像には多数個の計測
点が写し込まれているが、カメラの撮影位置、撮影姿勢
が一般的には互いに異なるため、図２、図３に示すよう
に、移し込まれた画像６、７にはずれがあり、かつ、計
測点、標定点の個数が相当な数であり、例えば、各画像
の左上隅を基準にしてその基準位置からｎ番目の位置に
ある計測点は互いに対応しているというような機械的決
定を行うことができないため、単純に写し込まれた画像
同士を比較して計測点、標定点を対応づけるのは困難で
あり、計測点の個数が多ければ多いほどその対応づけが
難しい。例えば、最小２枚の画像に基づき計測点の対応
づけを行って計測する場合で、計測位置を平面的に決定
したいときでも、１枚の画像に存在する計測点の個数を
５０点とすると、合計１００点となり、少なくとも３方
向以上の複数方向から計測対象物１を撮影して、計測対
象物１の三次元形状の解析を行う場合には、ｎ×５０
（ｎは３以上の整数）個の計測点数の対応づけ位置計測
を行わなければならず、目視による計測点の対応づけに
よる方法はスピードが遅いうえに精度の向上を期待でき
ないという不具合がある。

【０００９】本発明は、上記の事情に鑑みてなされたも
ので、個人差による誤差を除去して計測精度の向上、計
測処理の迅速化、容易化、自動化を図ることのできる複
数枚の画像の各計測点の対応づけ方法を提供することを
目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に記載
の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、計測対象
物に点在した大型マークと小型マークとを異なる方向か
ら複数枚撮影し、大型マークの概略位置に基づき画像の
切り出しを行い、この切り出した画像での小型マークを
計測点とみなして、テンプレートマッチング法により各
計測点の対応づけを自動的に行うことを特徴とする。

【００１１】本発明の請求項２に記載の複数枚の画像の
各計測点の対応づけ方法は、前記撮影された画像を圧縮
し、この圧縮された画像から大型マークの概略位置を検
出することを特徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】図４は本発明に係わる計測対象物
へのマークの投影方法とその計測対象物に投影されたマ
ークを撮影する方法とを説明するための説明図であっ
て、１０は移動台、１１はマーク投影機、１２、１３は
撮像用のＣＣＤカメラ、１４は計測対象物である。マー
ク投影機１１は図５（Ａ）、（Ｂ）に拡大して示すよう
に、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２とマークＳＫとを計測対象
物１４に投影する。そのマーク投影機１１により計測対
象物１４へのマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫが点在され
ることになるが、この計測対象物１４へのマークＫ０、
Ｋ１、Ｋ２、ＳＫの点在は、マーク投影機１１によるマ
ーク投影方法の他に、レーザー照射によるマーク形成方
法、計測対象物１４の計測点に対応させて直接シールマ
ークを貼り着ける方法、計測対象物１４の計測点に対応
させてターゲットを点在させる方法が考えられる。

【００１３】マークＳＫは計測点を求めるために用いら
れ、このマークＳＫはほぼ等間隔で計測対象物１４に点
在されるのが望ましい。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２は画像
切り出し用に用いられ、このマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、
ＳＫはここでは円形とされ、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２は
マークＳＫよりも大きく設定されている。これらのマー
クＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫを計測対象物１４に貼り着け
る場合には、その相対的位置をあらかじめ決めて置く
か、あるいは、測定しておく。これらのマークＫ０、Ｋ
１、Ｋ２、ＳＫを投影する場合、あるいは、レーザーに
より照射する場合、マークの相対位置関係は予めわかっ
ているので、投影倍率、あるいは、照射方向のみを考慮
すれば足りる。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫの位置関
係は、図５（Ａ）に示すものに限られず、図５（Ｂ）に
示す位置関係のものであってもよい。要は、マークＫ
０、Ｋ１、Ｋ２の回りの部分に点在されたマークＳＫの
相対位置関係が予めわかっていれば良い。

【００１４】まず、計測対象物１４に点在されたマーク
Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫをＣＣＤカメラ１２、１３によ
り撮影して複数枚の画像を得る（図６のＳ１参照）。マ
ークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫは全て写し込まれるものと
する。次に、画像処理を用いて圧縮画像を作成する（図
６のＳ２参照）。この圧縮画像の作成技法には各種の方
法が用いられ、単純に画素を間引いて画像の圧縮を行う
技法であっても良い。この圧縮画像処理により、マーク
ＳＫを無視できる程度の大きさとすると共にマークＫ
０、Ｋ１、Ｋ２を点として認識できる程度の大きさとす
る。これにより、マークＳＫは実質的に無視できる程度
の点とされるか消滅される。その圧縮比はマークＳＫの
大きさにより決定する。

【００１５】次に、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２をテンプレ
ートマッチング方法によって検出する（図６のＳ３参
照）。このテンプレートマッチング方法には、正規相関
方法、残差逐次検定方法（ＳＳＤＡ法）のいずれを用い
ても良い。圧縮画像上でテンプレートマッチングを行う
ので、マークＳＫをマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２として誤認
識するのを防止でき、残差逐次検定方法を用いれば、検
出処理の高速化を図ることができる。

【００１６】ここでは、残差逐次検定方法に基づき説明
を行う。

【００１７】図７は残差逐次検定方法のテンプレートマ
ッチングの原理を説明するための図であって、図７
（Ａ）は圧縮画像１５を示し、図７（Ｂ）はテンプレー
トマッチングを行う基準画像としてのテンプレート画像
１６を示すもので、このテンプレート画像１６は、各球
体Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２に対応してあらかじめ準備されてい
る。マークＫ０は原点マークとして用いるために、ここ
では黒色（ハッチングで示す）とする。図７において、
テンプレート画象１６を矢印Ｘ方向、Ｙ方向に移動さ
せ、下記の（４）式に示す演算式に基づいて、残差Ｒ
（ａ，ｂ）が最小となる点（ａ，ｂ）を求める。マーク
Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２の検出処理の高速化を図るため、
（４）式の演算において、残差Ｒ（ａ，ｂ）の値が過去
の残差の最小値を超えた場合、加算処理を中止し、次の
点（ａ，ｂ）に移行して演算処理を行う。

【００１８】

【数２】 このマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の検出処理終了後、マーク
Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２の近傍に存在するマークＳＫを検出す
るための画像切り出しを行う。この画像切り出しは下記
の式（５）、（６）に基づいて行う。この式（５）、
（６）は投影中心、ＣＣＤ上での画像、及び計測対象物
１４が一直線上に存在するという共線条件式であり、３
点以上の既知点があれば、共線条件式の各パラメータを
算出でき、以下に説明する理由により画像の切り出し領
域を決定できる。

【００１９】

【数３】 まず、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の画像上の座標により、
各パラメータを算出する。マークＳＫの概略位置は既知
である。従って、（５）、（６）式にマークＳＫの計測
対象物１４上での概略位置を代入し、各マークＳＫの画
像上での座標位置を算出する。この算出された各マーク
ＳＫの概略の座標位置から切り出し領域を設定する（図
６のＳ４参照）。次に、圧縮画像法に基づき切り出し領
域内の画像を切り出す。そして、テンプレートマッチン
グ法により各マークＳＫの画像上での概略位置を求め
る。（図６のＳ５参照）。次に、マークＳＫの画面上で
の概略位置に基づきテンプレートマークよりも少し大き
めの大きさの等倍画像を読み込む。次に、この等倍画像
に下記の式（７）で示される一次元のラプラシアンガウ
シアンフィルタをＸ方向に施す。

【００２０】

【数４】 この（７）式で示される関数のゼロ交差点をエッジと
し、このラプラシアンガウシアンフィルタ処理をＸ方向
の各ライン毎に行う。図８はこのラプラシアンガウシア
ンフィルタ処理を説明するための図であって、マークＳ
Ｋ（円周の外の領域が黒で内側が白の円形パターン）の
エッジＳＫｅを（７）式に基づき図８（Ａ）に示すよう
に各Ｘ方向ラインｌｍ毎に求める。マークＳＫのＸ方向
の各ラインｌｍにラプラシアンガウシアンフィルタ処理
を施すと、Ｘ方向の各ラインｌｍ毎に図８（Ｂ）に示す
ようにゼロ交差点ｌｍ０が求められる。このゼロ交差点
ｌｍ０をマークＳＫのＸ方向のラインｌｍのエッジであ
るとして、Ｘ方向の各ラインｌｍの中心点ｌｏを求め、
この各中心点ｌｏに最小二乗法を適用してＹ方向の直線
Ｖを求める。次に、Ｙ方向の各ラインについても同様の
処理を行って、Ｘ方向の直線Ｈを求める。この直線Ｖと
直線Ｈとの交点により、画像上でのマークＳＫの重心位
置Ｇ（ｘ，ｙ）を求める。この重心位置Ｇ（ｘ，ｙ）を
各マークＳＫについて求める（図６のＳ６参照）。

【００２１】

【実施例２】この第２実施例は、レンズ歪みによる画像
の変形、撮影位置による画像の変形を回避するためのも
のであり、図９（Ａ）に示すＸ印状の交差点マーク１
７、図９（Ｂ）に示す逆三角状ペアの交差点マーク１
８、図９（Ｃ）に示す米印状の交差点マーク１９をマー
クＳＫと併用し、これらの交差点マークの交差点ｌｐを
検出することによって、画像の変形を除去するものであ
る。これらの交差点マーク１７〜１９は対称性が円形の
マークに比べて低いので、像の回転の影響を考慮する必
要があるが、以下に説明する画像処理方法によれば、そ
の像の回転の影響を除去することができる。

【００２２】例えば、マークＳＫ（円周の外の斜線領域
が黒で内側が白のパターン）に重ねて、図９（Ｂ）に示
す交差点マーク１８を図１０（Ｂ）に示すように計測対
象物１４に投影し、その計測対象物１４を撮像し、マー
クＫ０、Ｋ１、Ｋ２を用いて、画像の切り出しを行う。
マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２は概略位置の検出を行うのみで
あるので、マークＳＫよりも大きい円形のマークのみの
ままであっても良いし、マークＳＫと同様に交差点マー
ク１８を重ねて設けても良い。

【００２３】この第２実施例では、Ｓ１からＳ４までの
処理は第１実施例と同一であるので、その説明は割愛
し、Ｓ５、Ｓ６の処理についてのみ説明する。

【００２４】まず、求められた切り出し領域内の画像
を、圧縮画像法により切り出す。そして、テンプレート
マッチング法によりマークＳＫの概略位置を求める。こ
の場合、テンプレートマッチングのテンプレート画像は
図１０（Ａ）に示すように単なる円形のマークＳＫ´で
良い。このとき、テンプレート画像のマークＳＫ´と交
差点マーク１８が重ね合わされたマークＳＫの画像とは
異なることになるが、面積相関法によりテンプレートマ
ッチングを行うので、交差点マーク１８の面積がマーク
ＳＫの面積に対して小さい場合には、テンプレートマッ
チングを支障なく行うことができる。例えば、テンプレ
ートマッチングとして正規相関方法を用いる場合、図９
（Ｂ）に示すマークＳＫの時、相関係数を０．９以上と
することができ、テンプレートマッチングを誤りなく行
うことができる。また、交差点マーク１８の面積をマー
クＳＫの面積に対して更に一層小さくすれば、画像圧縮
の際に、交差点マーク１８を無視できる程度の大きさと
することができるので、より一層誤りなくテンプレート
マッチングを行うことができる（図６のＳ５参照）。

【００２５】次に、得られた画像に（７）式に示す一次
元のラプラシアンガウシアンフィルタをＸ方向に施し、
得られた関数のゼロ交差点をエッジとし、このラプラシ
アンガウシアンフィルタ処理をＸ方向の各ライン毎に行
う。このようにして抽出されたエッジから図１１に示す
ように交差する方向に点在するエッジの点列Ｐｘ、Ｐｙ
をＸ方向の各ラインｌｍ毎に検出する。この点列Ｐｘ、
Ｐｙの各点の位置座標から最小二乗法により二直線Ｖ
´、Ｈ´の方程式を求め、この二直線の方程式Ｖ´、Ｈ
´の交点の位置座標がマークＳＫの重心の位置座標Ｇ
（ｘ，ｙ）である（図６のＳ６参照）。これらの処理を
各マークＳＫについて行う。

【００２６】これらの処理により撮影位置による画像変
形、レンズ歪による変形等に左右されない高精度の位置
計測を行うことができる。これらの交差点マークを施す
ことにより目視による精度確認を行うこともできる。

【００２７】これにより撮影位置による変形、レンズ歪
みによる変形等に左右されない高精度の位置検出を行う
ことができ、また、目視による精度の確認も容易とな
る。

【００２８】

【実施例３】この実施例３は交差点マークそのものもテ
ンプレートマッチング法により検出し、更にマークＳＫ
の重心位置の検出精度を向上させたものである。図９に
示す交差点マークの場合、交差点マークの回転、変形に
よる影響を受けるが、図１２（Ａ）に示すように０゜、
１０゜、２２゜、３３゜に傾けた交差点マーク１８ａ〜
１８ｄをテンプレート画像として準備し、これを１８０
゜回転させたものは同一となり、また、正規相関法によ
るテンプレートマッチングを用いると、図１２（Ｂ）に
示すように交差点マーク１８ｅ〜１８ｈが９０゜、１０
０゜、１１２゜、１２３゜回転したものについて、図１
２（Ａ）に示す交差点マーク１８ａ〜１８ｄのいずれか
一つのテンプレート画像に対する相関係数を計算する
と、−１に近い値となり、従って、回転に対して約１０
゜毎の４個のテンプレート画像を準備するのみで、ほと
んど全ての回転角度を検出できる。検出精度を高めるに
は、交差点マークのテンプレート画像の回転角度を更に
細かく設定して準備すれば良い。図１３（Ａ）に示すよ
うに撮像された交差点マーク１８が変形している場合で
も、図１３（Ｂ）に示すようにテンプレート画像として
小さな交差点マーク１８´を準備すれば、相似形とな
り、テンプレート画像として小さな交差点マーク１８´
は交差点マーク１８の一部と重ねることができるので、
相関係数として１に近い値を得ることができ、交差点マ
ーク１８のテンプレートマッチングを支障なく行うこと
ができる。

【００２９】このようにして、マークＳＫの概略位置を
第２実施例と同様に検出する。このマークＳＫの重心位
置の検出は以下のようにして行う。

【００３０】Ｓ５で求められたマークＳＫの概略位置か
ら切り出し領域を設定し、マークＳＫの大きさよりも少
し大きめの等倍画像を読み込む。

【００３１】Ｓ１からＳ５までの処理は、第２実施例と
同一であるので、その説明は割愛し、Ｓ６の処理につい
てのみ説明する。

【００３２】切り出された等倍画像に対し、Ｓ５により
求められた点を中心としてマッチング画像を切り出し、
図１２（Ａ）に示すような回転形のテンプレート画像に
より順次マッチング処理を行う。そして、相関係数の一
番大きいテンプレート画像を選択する。概略のマーク位
置が合っているので、相関係数の絶対値が一番大きいテ
ンプレートを選択すれば、そのテンプレート画像が撮像
されたマークＳＫの回転に一致している。この選択され
たテンプレート画像を用いて、Ｓ５により切り出された
切り出し領域全域についてマッチングを施す。次に、図
１４に示すように、Ｘ座標、Ｙ座標について相関係数の
最大値の座標点Ｃｍａｘ（ｘ，ｙ）を求め、その座標点
Ｃｍａｘ（ｘ，ｙ）を中心にＸ座標、Ｙ座標に沿って相
関係数値を切り出す。Ｘ軸、Ｙ軸に切り出された相関係
数値を最小二乗近似により、高次関数に当てはめ、曲線
の関数ｆ、ｇを算出し、その各ピーク位置Ｐｘ、Ｐｙを
求める。ここで、求められたピーク位置（Ｐｘ、Ｐｙ）
をマークＳＫの重心位置とする。これらの処理を全マー
クＳＫについて行う。

【００３３】ここでは、相関係数のピーク位置を高次関
数に当てはめることにより、ピーク位置を求めることに
したが、別の方法によりピーク位置を求めても良い。

【００３４】第２実施例、第３実施例では、図９（ｂ）
に示す交差点マーク１８を用いてマークＳＫの重心位置
の検出を行うことにしたが、これに限られるものではな
い。

【００３５】例えば、図１５（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に
示すように、直線の線分Ｑ、Ｑ´の延長上に仮想的に交
差点ｌｐを定義できる重心位置検出用マーク２０、２
１、２２のようなものであれば、これに限られるもので
はない。

【００３６】また、重心位置の詳細な決定は、これに限
られるものではなく、モーメント法による重心位置検出
と高次関数当てはめ法によるピーク位置検出とを組み合
わせても良い。

【００３７】

【実施例４】Ｓ５における圧縮画像上でのマークＳＫの
概略位置検出過程において、マークＳＫの向きも検出す
ることにより、Ｓ６の詳細位置検出で、回転の影響なく
ターゲット位置を精密位置検出するもので、この実施例
４によれば、マークは交点（端点）さえあれば、比較的
どんなパターンでも、テンプレート画像を登録するだけ
で位置検出が可能となる。例えば、図１６（Ａ）、
（Ｂ）に示されるような検出マーク２３を用いる。交点
（端点）があれば計測位置はどこでも良いが、説明を簡
単化するため、計測点を頂点ｌｑとする。マークＳＫの
切り出し領域の精度を向上させたい場合には、マークＫ
０、Ｋ１、Ｋ２にも検出マーク２３を設ければ良い。

【００３８】Ｓ４により設定された切り出し領域を、圧
縮画像法により切り出し、テンプレートマッチング法に
より、検出マーク２３の概略の位置と向きとを求める。
また、重心位置検出用マーク２３を所定角度毎に回転さ
せたテンプレート画像を準備する。撮影位置による重心
位置検出用マーク２３の変形に対しては、先に説明した
と同様の理由により、小さめのテンプレート画像を準備
すれば良い。次に、撮影された圧縮画像上での重心位置
検出用マーク２３に対して所定角度毎に準備された重心
位置検出用マーク２３のテンプレート画像とのマッチン
グを検出し、相関係数の一番大きなテンプレート画像を
検出し、重心位置検出用マーク２３の概略の位置と画像
の向きとを検出する。これにより、マークＳＫの重心の
概略位置が求められる（図６のＳ５参照）。Ｓ５で求め
られたマークＳＫの重心の概略位置から等倍画像のマー
クＳＫを少し大きめの大きさで読み込む。

【００３９】その画像に式（７）で示す一次元のラプラ
シアンガウシアンフィルタをＸ方向に施し、求められた
関数のゼロ交差点をエッジとし、この処理をＸ方向の各
ライン毎に行う。このエッジ情報から、複数の直線の交
点を決定する。Ｓ５で検出された向きにより選択すべき
交点を決定する。交点をつくる二直線の方程式を各直線
の位置座標から最小二乗法により求める。この二直線の
交点としての重心位置を決定する。この処理を各マーク
ＳＫについて行う。

【００４０】この実施例４によれば、演算時間が長くか
かるという欠点があるが、重心位置検出用マークとし
て、端点（交点）を求めることができるものであれば、
形状を制約されないという利点がある。

【００４１】以上、各実施例では、圧縮画像を用いて概
略位置の検出を行っているが、テンプレートマッチング
法を用いているので、等倍画像により、各マークの概略
位置を検出することも可能である。

【００４２】また、大型のマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の重
心位置検出を精度よく行うことができ、かつ、各マーク
Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２の相対位置関係が精密に求められてい
る場合には、Ｓ５の画像上でのマークＳＫの概略位置の
検出を省略することもできる。

【００４３】本発明によれば、大型のマークと小型のマ
ークとを配置、検出することにより、各計測ターゲット
の対応づけを自動的に行うことができる。また、大型の
マーク、小型のマークのいずれの検出にも、画像を圧縮
した後、テンプレートマッチング法を適用するので、各
計測点の対応づけ、位置の検出を高速で行うことができ
る。更に、撮影位置の相違によるマークの変形、回転、
レンズの歪による影響を撮影画像が受けたとしても、画
像を圧縮してマークの概略位置を検出できるので、高精
度の位置検出が可能であると共に、目視による精度確認
も容易である。

【００４４】

【発明の効果】本発明に関わる複数枚の画像の各計測点
の対応づけ方法は、以上説明したように構成したので、
画像圧縮により、余分な点は削除され、テンプレートマ
ッチングにより特徴のある点を正確にかつ高速に検出す
ることが可能となり、計測点の対応づけ、高精度な位置
の計測が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】ステレオ画像法の原理の説明図である。

【図２】画像の回転を説明するための図である。

【図３】画像のずれを説明するための図である。

【図４】計測対象物へのマークの投影と投影されたマー
クの撮像を説明するための図である。

【図５】計測対象物に点在されるマークの相対位置関係
を説明するための説明図であって、（Ａ）は大型のマー
クに対して計測点としての小型のマークを規則的に配列
させた状態を示し、（Ｂ）は大型のマークに対して計測
点としての小型のマークを不規則に配列させた状態を示
す。

【図６】計測処理の手順を示すフローチャートである。

【図７】テンプレートマッチング法の原理を説明するた
めの図であって、（Ａ）は撮像されかつ圧縮された画像
に対してテンプレート画像を移動させる状態を示し、
（Ｂ）はテンプレート画像を示す。

【図８】マークＳＫの重心位置を求めるための説明図で
あって、（Ａ）はＸ方向の各ライン毎に中心点を求める
状態を示し、（Ｂ）はＸ方向のあるラインにおける０交
差点を示す。

【図９】重心位置検出用のマークの各形状の説明図で、
（Ａ）はＸ印状、（Ｂ）は逆三角状、（Ｃ）は米印状を
それぞれ示す。

【図１０】重心位置検出用のマークの検出の一例を示
し、（Ａ）は小型のマークＳＫのテンプレート画像、
（Ｂ）は小型のマークと重心位置検出用のマークとが重
ね合わせて撮像された状態を示す画像である。

【図１１】図９（Ｂ）に示す重心位置検出用のマークか
ら交差する二直線を求め、その二直線からマークＳＫの
重心を求めるための説明図である。

【図１２】重心位置検出用のマーク像の回転を検出する
ためのの説明図であって、（Ａ）は０゜、１０゜、２２
゜、３３゜の像の回転に対応する重心位置検出用のマー
クのテンプレート画像を示し、（ｂ）は（Ａ）に示す各
テンプレート画像に対して負の相関を示す像の回転状態
をそれぞれ示している。

【図１３】変形した画像をテンプレート画像により検出
する一例を示し、（Ａ）は変形した重心位置検出用のマ
ークを示し、（Ｂ）は小さめの重心位置検出用のマーク
のテンプレート画像を示す。

【図１４】相関係数を演算することによりマークＳＫの
重心位置の検出を説明するための図である。

【図１５】重心位置検出用マークとしての他の例を示
し、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は交点を有しないが、交点
を仮想的に得ることのできるマークをそれぞれ示してい
る。

【図１６】重心位置検出用マークとしての更に他の例を
示し、（Ａ）は二等辺三角状、（Ｂ）は矢印状をそれぞ
れ示す。

【符号の説明】

ｌ４・・・計測対象物 Ｋ０・・・大型のマーク ＳＫ・・・小型のマーク

フロントページの続き (72)発明者 野間 孝幸 東京都板橋区蓮沼町75番１号株式会社トプ コン内 (72)発明者 山田 光晴 東京都板橋区蓮沼町75番１号株式会社トプ コン内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 計測対象物に点在した大型マークと小型
   マークとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マークの
   概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この切り出し
   た画像での小型マークを計測点とみなして、テンプレー
   トマッチング法により各計測点の対応づけを自動的に行
   う複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法。
2. 【請求項２】 前記撮影された画像を圧縮し、この圧縮
   された画像から大型マークの概略位置を検出することを
   特徴とする請求項１に記載の複数枚の画像の各計測点の
   対応づけ方法。