JPH10510352A - 走査装置および走査方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 走査すべき物体の表面（３５）上に２次元の光パターンを投射するための手段（４０）、手持ちの走査デバイスの中に取り付けられた２次元光検出器（３４’）、およびこの物体の重複する表面部分の３次元座標データの出力走査ファイルを含む走査装置。これらの走査ファイルによって定義される表面部分が、コンピュータで適当な回転および平行移動によって重ね合わされ、その回転および平行移動は、ジャイロスコープ（５１）および加速度計（５０）の出力からか、または表面部分の、例えば、共通する形態の検出および位置決めを伴う数学的処理によって決める。

Description

【発明の詳細な説明】 走査装置および走査方法 この発明は、物体の形状、大きさまたはその他の３次元表面特性、例えば色を 測定するための走査装置および走査方法に関する。 多数の特許および公開特許出願が、物体の形状を測定するためにレーザビーム 等の走査に頼る光走査システムを開示している。通常そのようなシステムは、走 査システムを固定配置し、深度情報を得るために光三角測量を利用する。そのよ うなシステムの例には、米国特許４，６２７，７３４（レックス）、ヨーロッパ 特許Ｂ−２３３，９２０（アッドルマン）および国際公開パンフレット９４／１ ５１７３（クランプトン）がある。 手で持てる、形状その他の表面特性測定用スキャナに対する需要がある。我々 が知る限り、そのようなシステムは一つだけ知られ、即ち米国特許５，１９８， ８７７（シュルツ）およびその同等物であるヨーロッパ特許Ａ−５５３，２６６ に開示されているものである。 このシュルツのシステムは、スキャナ上でパイロット光のアレーを検出する光 検出器のアレーによって決まる、外部で発生した座標系を必要とする。それでこ のスキャナは、この座標系内だけでしか使うことができず、更にこのパイロット 光のアレーを光検出器のアレーから見えるところに保たねばならず、それが更に このスキャナの移動性を制限する。これは、通常問題の物体をその表面を完全に 描写するためにはあらゆる側から走査することが必要であるので、重大な欠点で ある。 この発明の目的は、スキャナをその取付に関係なく自由に動かせる走査装置お よび走査方法を提供することである。 従って、この発明は、物体の形状またはその他の３次元表面特性を測定するた めの走査装置であって、この装置が上記物体に対して自由に動き得る走査デバイ スを含み、このデバイスが： a)この物体の表面領域上に所定のパターンを投射するための投光器、および b)上記領域の座標またはその他の表面特性を検出するための、およびそのような 座標またはその他の表面特性を表す出力信号を発生するための光検出器、 を含み、この装置が更に： c)上記物体の表面の走査した部分の上記表面特性を表す一組の出力データを発生 するために上記検出器に結合された処理手段、 d)上記処理手段に結合され上記表面の重複する走査から得たそのような出力デー タの組を適当な回転および平行移動によって出力データの共通の組に組合せるた めの組合せ手段該組合せ手段は任意に、上記表面の共通領域に関するそのような データのそれぞれの組の下位の組から上記回転および平行移動を計算するための 更なる処理手段を含む、 e)任意に、上記物体に対する上記走査デバイスの運動を検出し、そのような運動 を表す出力信号を発生するための慣性検知手段、並びに f)引き続く走査の間の上記物体に対する上記走査デバイスの運動を補正するため の補正手段、 を含み、上記補正手段が： i)上記慣性検知手段（もしあれば）からの出力信号、 ii)上記更なる処理手段（もしあれば）からの出力データ の少なくとも一つに応答し、この装置が上記慣性検知手段か上記更なる処理手段 のどちらか、または両方を含む走査装置を提供する。 一つに実施例で、この走査デバイスは、その直線加速度を検知するための慣性 検知手段およびその回転速度を検知するための回転検知手段を担持する。この慣 性検知手段の出力を時間に関して二重積分し、および回転検知手段の出力を時間 に関して積分することによって、この走査プロセス全体を通じてこの走査デバイ スの位置および姿勢を検出することができ、これらのパラメータを補正手段によ ってこの光検出器の出力を補正するために適用することができる。 もう一つの実施例で、この補正手段が効果的に組合せ手段から成り、それが、 この実施例では、引き続く走査からデータを組合せるために必要な平行移動およ び回転を決めるための更なる処理手段を含む。 この発明は、物体の形状またはその他の３次元表面特性を、この物体に対して 自由に動き得る走査デバイスによって測定する方法であって： i)この走査デバイスからこの物体の表面の領域上に所定の光パターンを投射する こと、 ii)上記走査デバイスに取り付けた光検出器で上記領域の座標またはその他の表 面特性を光学的に検出すること、 iii)上記領域の上記座標またはその他の表面特性を表す一組の出力データを得る こと、 iv)上記物体上に上記光パターンを重複するように繰り返し走査し、重複した走 査から更なる組の出力データを得ること、並びに v)慣性検知手段で上記物体に関する上記走査デバイスの運動を検知するか、また は上記組に共通する上記表面の領域に関する上記出力データのそれぞれの組の下 位の組を重ね合わせるために必要な回転および／または平行移動を決定すること によって、引き続く走査の間の上記物体に関する上記走査デバイスの運動に対し て上記組の出力データを補正すること、 を含む方法も提供する。 好適な特徴が従属請求項に定義されている。 さて、この発明の好適実施例を、単なる例として、添付の図面の第１図ないし 第６図をを参照して説明し、それらの図面で： 第１図は、この発明による一つの走査デバイス（線形走査パターンを利用する） の光学系の幾何学的構成を示す模式的透視図で、 第２図は、第１図の走査デバイスを利用する走査装置のブロック線図であり； 第３図は、この発明による走査装置に使うためのもう一つの走査デバイス（２次 元走査パターンを利用する）の光学系を示す平面図であり； 第４図は、第２図の装置で行われる像処理を示す流れ線図であり； 第５図は、第３図の走査デバイスによる重複走査パターンの投影を示す概略透視 図であり、および 第６図は、重複する走査表面部分を重ね合わせる方法を示す概略透視図である。 第１図に模式的に示す全体としてＴ形の走査デバイス１０は、手持ち用で、未 知の形状の物体１上に垂直扇形の光ビーム３を発生する投光器、およびこの物体 の照明された領域から拡散して反射された光４を集め、この物体の表面上のこの ビームの投影１３を２次元光検出器３４上に結像するレンズ３３を含む。このビ ーム３は、レーザ２９（それは、ビーム成形光学系を備えた半導体レーザである のが好ましいが、例えばＨｅ−Ｎｅレーザでもよい）と円筒レンズ３０によって 発生され、光検出器３４は、例えば、各次元に数百個の感光素子を備えた２次元 ＣＣＤアレーから成ってもよい。他の実施例（図示せず）では、この走査デバイ スが全体としてＣ形で、ビーム発生器を一つのアームに、光検出器を他のアーム に、および二つのアームの間にグリップを有し、このグリップをほぼ垂直に且つ 扇形ビームをほぼ水平に使うことができる。 この装置の被写界深度を最大にし、構成を単純にするために、光検出器３４は 、水平（ｚ−ｘ）平面内でｘ−ｙ平面に対して角度ｂで傾斜し、その法線がレン ズ３３の光軸と平行であり、角度ｂがシャインフラグの条件を満たすようになっ ている。この条件で、光検出器３４の像がレンズ３３によって扇形ビーム３の平 面に投射され、この光検出器３４上に作られた像１３’が、ビーム３の平面に対 し直角に見たこの物体の表面の輪郭に相当する。例えば、リッジ１１が物体の前 面にあって、この形態がこの輪郭の像１３ではっきりと見える。レンズ３３の倍 率が１である（投影縞１３と像１３’がレンズ３３の両側に対称に位置する）と きを除き、像１３は、投影縞１３を歪めて表し、一般に距離倍率ＭＲ（光検出器 上の像点の水平変位とビーム３の平面での対応する投影点の水平変位との比）は 、ＭＲ＝ＭＬｓｉｎｇによって与えられ、但し、ＭＬは横倍率で、ｇは水平平面 でのレンズ３３の光軸とビーム３の間の角度である。 シャインフラグの条件は、レックス外のオプティカル エンジニアリング、１ ９８７年１２月、第２６巻第１２号ｐ１２４５で議論され、その論文の第２図お よび第３図に図示されていて、それをここに援用する。 従って、光学技術に精通したものには、物体１の表面の輪郭（ビーム３の平面 に直角に見たときの）を光検出器３４の出力から得ることができることが明白だ ろう。 使用する際、走査デバイス１０を使って縞１３で物体１の全表面を掃引する。 このプロセス中、走査デバイスの角度位置を振動ジャイロスコープ５１で検出し 、 それが出力信号ｆｘ、ｆｙ、ｆｚを発生する。これらの信号はそれぞれ、この走 査デバイスのｘ、ｙおよびｚ軸周りの回転速度を示す。小型振動ジャイロスコー プが低価格で市販され、振動シェルまたはその他の構造体の中に組み込まれたコ リオリの力を利用している。同様に、この走査デバイスのｘ、ｙおよびｚ軸に沿 った加速度を加速度計５０によって検出し、それが、それぞれ、それぞれの加速 度信号ａｘ、ａｙおよびａｚを発生する。後の計算を簡単にするために、ジャイ ロスコープ５１の受感軸が光検出器３４の中心に近いのが望ましいが、これは必 須ではない。 この走査デバイスには、トリガスイッチＴもあって、使用者が光検出器からデ ータの収集を開始および停止するために操作できる。このトリガスイッチＴは、 制御信号ｃを出す。 加速度計およびジャイロスコープを物体１上に置き、走査デバイスを静止させ たままで、物体を動かして縞１３がこの物体の表面を横切って掃引するようにす れない。 光検出器３４、ジャイロスコープ５１および加速度計５０からの出力信号を処 理するための回路装置を第２図に示す。これらの出力信号は、例えば、可撓ケー ブル若しくは無線リンクによってこの回路装置に伝達してもよく、または、例え ば、ディジタル化して走査デバイスの大容量小型ハードディスク（図示せず）の ような局部メモリに保存して、この走査デバイスをその処理回路装置から離れて 使えるようにし、且つ走査を完了してから処理を行えるようにしてもよい。少な くとも第２図の回路装置の幾つかは、走査デバイスにあってもよい。 光検出器３４からのデータの発生および／または収集は、ジャイロスコープ５ １および／または加速度計５０からの信号によってゲートされ、これにより、回 転角または角加速度が大き過ぎたり小さ過ぎて正確な計算ができない（例えば、 ノイズまたはドリフトの結果として）に、このスキャナの位置および／または姿 勢の決定を回避できるので好ましい。 さて、第２図に戻ると、加速度計が、それぞれｘ、ｙおよびｚ軸に沿った加速 度を示す信号を出す三つのブロック５０ａないし５０ｃとして図示され、同様に ジャイロスコープが、それぞれｘ、ｙおよびｚ軸周りの回転速度を示す信号を出 すブロック５１ａないし５１ｃとして表されている。加速度信号は、従来の低ノ イズ、低ドリフトプリアンプ回路によって増幅され、サンプルホールド回路４５ を介して１４ビットアナログ・ディジタル変換器２０へ送られる。同様に、回転 信号は、従来の低ノイズ、低ドリフトプリアンプ回路によって増幅され、サンプ ルホールド回路５６を介して１４ビットアナログ・ディジタル変換器５５へ送ら れる。サンプルホールド回路４５、５５は、毎秒５，０００の速度でサンプリン グする。アナログ・ディジタル変換器２０および５５からのディジタル化した信 号は、それぞれ、ノイズを除去するためのフィルタを含み、加速度計またはジャ イロスコープの出力の非線形性を補正し（例えば、ルックアップテーブルを使用 することによって）、温度変動によるドリフトを補正する信号コンディショニン グ回路２１および５２へ送られる。 その結果のデータは、ディジタル信号プロセッサ２３へ送られ、そこで光検出 器３４からのジャイロスコープ５１の受感軸のずれ（もし、あれば）および加速 度計５０とジャイロスコープ５１の間の距離の補正をする。そのような補正は、 例えば、加速度計５０上に中心を置く突然の回転によって、光検出器３４にかな りの加速を生ずるが、そのような訳で加速度計は検出できないので、必要である 。しかし、ジャイロスコープ５１によって検出されたその結果の回転速度の変化 割合は、この技術に精通した者には明白なように、加速度計とジャイロスコープ の間の既知の離隔距離および加速度計の出力と関連して用い、光検出器の加速度 を計算することができる。原理的に、光検出器の回転速度および加速度は、二つ の離間したジャイロスコープ（各々３軸全ての周りに感応する）または二つの離 間した加速度計（各々３軸全てに沿って感応する）の出力から、それらの光検出 器に対する位置が既知である限り、計算できることも注目すべきである。 プロセッサ２３は、二重積分アルゴリズムによって、補正した光検出器加速度 （ｘ、ｙおよびｚ軸に沿った）の連続する値を二重積分し、この走査全体を通じ て光検出器の（任意の出発位置に対する）瞬間位置を決定する。サンプルホール ド回路４５および５６がクロック回路５７によって速い速度（例えば、５ｋＨｚ ） でクロッキングされるので、この位置検知は本質的にリアルタイムで行われる。 同様に、プロセッサ２３は、積分アルゴリズムによって、補正した光検出器回 転速度（ｘ、ｙおよびｚ軸周りの）の連続する値を積分し、この走査全体を通じ て光検出器の瞬間方向を、これも本質的にリアルタイムに決定する。 上記の積分は、１００のサンプルのグループについて行われ、毎秒５０回位置 および姿勢を更新し、それは光検出器３４のサンプリング速度と一致する。 上記の位置および方向信号は、走査データプロセッサ２５へ送られ、その装置 は、光検出器３４からの物体１の表面のディジタル化した輪郭信号も、サンプル ホールド回路２６、１４ビットアナログ・ディジタル変換器２７および補正回路 ２８を介して受ける。補正回路２８は、走査デバイス１０の光学系歪み（特にレ ンズ３３による歪み）があればどれも補正し、像１３’から適当な補正を施すこ とによって（例えば、シャインフラグの構成から生ずる横倍率および距離倍率の 差を補正するために）、投射した縞１３の真の輪郭（ビーム３の平面に直角に見 た）を引き出し、および、第１図には線として表されているが、一般的には有限 の幅を有し、従って光検出器の水平に隣接する素子から信号を出すことになる像 １３’の図心も決める。 それで、走査データプロセッサ２５は、光検出器４（物体１の表面と交差する ビーム３の領域の位置および姿勢と固定関係にある）の姿勢および位置を表す信 号は勿論、物体１の真の輪郭（ビーム３の平面に直角に見た）を表す信号を、全 てリアルタイムで受ける。原則的に、ビーム３が掃引したこの物体の表面全領域 の形状の記述は、上記のデータから、光検出器３４からサンプリングした座標デ ータの各組に対応してそれぞれ回転および平行移動するだけで、直接得ることが できる。 しかし、位置および姿勢の累積した誤差が走査プロセス中に蓄積しそうであり 、更に、少なくとも走査のある点で、回転および加速がこの加速度計およびジャ イロスコープのダイナミックレンジ外になりそうである。従って、データをこの 走査期間全体では抽出せず、例えば、走査デバイス１０の操作者が制御するスイ ッチＴの制御下で、加速度計および／またはジャイロスコープからの信号の制御 下で、または所定の間隔で、間欠的に抽出する。そのような信号は、例えば、Ｌ Ｅ Ｄのような表示器を駆動するために使って操作者に加速度および／または回転速 度がデータ採取の許容範囲内にあることを指示することができるとか、例えば、 回路５７からサンプルホールド回路２６へのクロック信号を不能にすることによ って、データの収集を阻止するためのゲート信号として使うことができる。 従って、現在の好適実施例で、プロセッサ２５は、あるグループの連続する輪 郭に対応する回転および平行移動だけを適用して、走査した表面の小さな領域の 表面記述を創成し、操作者の制御の下でおよび／または上記ゲート信号の制御の 下で、この表面記述（それは、普通の座標系では、点の大群だろう）の創成を停 止する。次に他の表面部の更なる表面記述を類似の方法で、例えば、スイッチの 更なる操作またはゲート信号の解放に応じて、創成する。このようにして、異な るが重なる表面部分を表す点の大群を各々含む連続する走査ファイルを作る。走 査デバイス１０の位置および姿勢をこの走査全体に亘ってモニタし、従って、各 走査ファイル作成の初めの光検出器３４の位置および姿勢は、既知で（多分幾ら かの累積誤差があるとはいえ）、その走査ファイルの３次元座標データと関連し ている。 このように、各走査ファイルは、その組の各ファイルのデータを収集するとき の光検出器３４の位置および方向を表すデータと関連した、走査した表面の領域 の表面座標を表す３次元の点の大群から成る。連続する走査ファイルがプロセッ サ２５からコンピュータ４７へ出力され、そのコンピュータは、ディスプレー１ ３１およびキーボード１３０を備えている。 さて、コンピュータ４７で行われるプロセスを説明する前に、第３図を参照し て、更なる光学装置を説明し、その図は、物体の表面３５上に２次元の光パター ンを投射し、このパターンからこの物体の表面輪郭のアレーを検出する投光器お よび検出器を示す。従って、この装置は、位置または方向の信号を必要とするこ となく、走査した物体の表面部分を定義する一組の３次元座標データを収集する ことを可能にし、第１図に示す光学装置に置き換わることができる。 第３図を参照して、半導体レーザ２９’がレーザビームを光学装置３００に伝 達し、その装置は、この図の平面に垂直に向いた扇形ビームを作るように配置さ れた円筒レンズを含むか、またはビームをこの図の平面に垂直に振って対応する 扇形包絡面を形成するように配置された振動鏡のようなスキャナを含んでもよい 。次に、出来た扇形ビームまたは包絡面を固定鏡によって２０，０００ｒｐｍで 回転する２４面ポリゴン鏡４０に向け、それがビームまたは包絡面３’を図示の ようにこの図の平面内で走査する。このビームまたは包絡面が物体の表面と交差 することによって決まる輪郭（矢印ａまたはｂとして表される）がレンズ３３に よって傾斜した光検出器３４’上に結像され、対応する像ａ’またはｂ’を形成 する。光検出器３４’は、被写界深度を最大にするためにシャインフラグの条件 を満たすのが好ましい。そこで、この表面の輪郭ａまたはｂを対応する像ａ’ま たはｂ’から決めることができる。 検出した各輪郭を共通座標系に関連付けるためには、図の平面内のビームまた は包絡面３’の瞬間方向を知らねばならず、従って、ポリゴン鏡４０の角度位置 をセンサ４１によって検知し、そのセンサが角度位置信号をプロセッサ４２へ送 る。プロセッサ４２は、光検出器３４’の出力を４１からの位置信号と同期して サンプリングし、プロセッサ４２が計算した結果の各輪郭を、角度位置信号に従 って、共通座標系に対して整列する。そこで、プロセッサ４１の出力は、ビーム ３’が走査した表面部分を定める、３次元座標系の点の大群である。装置３００ は、図の平面で出来た包絡面３’の振動速度に対して、このレーザビームを図の 平面に垂直に迅速に（例えば、８ｋＨｚで）振動させるスキャナを含み、光検出 器３４’が２次元横効果(lateral effect)フォトダイオードであるのが好ましい 。そのような装置は、応答時間が非常に短く、この走査デバイスがかなり動く前 に、この表面の走査した部分の事実上瞬間的な“スナップショット”を発生する ことができる。 走査ファイルを作るためのこの装置の第１図の装置に比べた利点は、二つあり ；第１に縞間の慣性航法信号の誤差がなくなり、第２に物体の表面の走査した２ 次元領域内で収集したデータ密度が遙かに線形で、掃引速度と完全に独立である ことである。 データの“事実上瞬間的な”という言葉は、２次元マトリックスまたは物体の 表面に投射されたラスタで多くの表面点を非常に短い期間に収集して、この走査 デバイス１０に今回予測される最大移動がこの表面輪郭データに要求される精度 以下であるようにすることを表すために使う。 例えば、もし、予測される最大掃引速度が２５０ｍｍ／ｓで、必要な精度が１ ｍｍとすれば、最大速度で次の時間がかかる： １／２５０＝０．００４ｓ。 それで、４ｍｓで全２次元データを収集しなければならない。各収集に、少な くとも数百点が含まれるのが好ましい。例えば、もし、ポリゴン鏡４０の各走査 が物体の表面上の３２×３２の点のアレーを収集する結果となると、これは、毎 秒１，０２４／０．００４＝２５６，０００点収集することが必要となろう。 上に説明した回転ポリゴン走査装置の外に、現在この仕様に合う幾つかの可能 な走査技術が知られていて、それらには音響光学偏向器システムおよび電気光学 偏向器システムがあり、それらは任意に共振線スキャナと組合せてもよい。これ らのシステムは全て、この走査デバイスに対して角度を変えて２次元でこの表面 上にスポットを投射することができ、高速で投射角度を制御することができる。 特に、音響光学偏向器は、現在、結晶の屈折率を変えてビームを１０００まで の直線的に離れた特有の角度のいずれか一つで偏向するために得ることができる 。ある音響光学デバイスは、組合せてＸＹランダムアクセス偏向をしてもよい。 上に説明した回転ポリゴン鏡システムは、ラスタの各線で線走査するためには 中速の回転ポリゴン鏡４０を、各線の開始を再配置するラスタの垂直移動をする ためには、光学装置３００の更なる回転ポリゴン鏡のような低速スキャナを必要 とする。２０，０００ｒｐｍの回転速度で、もし、２４面ポリゴンを使い（走査 角１５°）、４ｍｓで３２本走査するなら、ポリゴン鏡４０は、８，０００本／ 秒の走査速度を与える。光学装置３００の更なる回転ポリゴン鏡は、（１／０． ００４）／２４×６０＝６２５ｒｐｍで回転する即ち、４ｍｓに１回の走査をす る２４面ポリゴンでよい。 上記のように、好適光検出器３４’は、この光検出器の中心に対する入射光の 図心のずれを示し出力を連続アナログ形で出す、横効果２次元線形シリコン光検 出器である。そのような光検出器は、数ＭＨｚで光学的変化を分解できる。 第３図の実施例のプロセッサ４２は、ビーム３’の特定の投射角での測定時の その点での表面輪郭に相当する、光検出器からのＸおよびＹ図心信号をディジタ ル化する、高速フラッシュ・アナログ・ディジタル変換器を含むのが好ましい。 次に、このディジタル化された点がセンサ４１からの信号の助けをかりて、３次 元座標系の点に変換され、その座標系は、ポリゴン鏡４０によって行われる全走 査に共通であり、そのセンサは、例えば、ホール効果センサでもよい。これらの 信号は、ビーム３’の瞬間的方向を示す。もし、走査に音響光学デバイスを使う なら、ビーム方向について必要な情報をこのデバイスの駆動信号から得ることが できる。 第３図の装置を使えば、第１図の装置を使うより遙かに多くのデータを集める ことができ、走査ファイル間の移動を非常に小さくできるので、各連続する走査 ファイルは、先の走査のデータの非常に多くの部分（例えば、５０％以上）を含 むことができ、それで殆ど完全に重複させる。これは、連続する走査ファイルに 対応する表面部分を比較的容易に組合せて物体１の完全な表面記述を得られるよ うにする。特に、第３図の装置は、第１図の加速度計およびジャイロスコープに 類似する加速度計５０およびジャイロスコープ５１を備えるように図示されてい るが、それは、第１図の回路装置２５によって発生したような必要な位置および 姿勢データを含む走査ファイルを引き継ぐために、プロセッサ４２の出力をその ような加速度計およびジャイロスコープから得たデータと組合せるために不可欠 ではない。その代わりに、走査した表面部分を、次の説明で明らかになるように 、そのようなデータの支援なしに、コンピュータによって組合せることができる 。しかし、加速度計およびジャイロスコープからの信号を、ａ）連続する走査フ ァイル間の走査デバイスの位置および姿勢の変化を導き出して、走査ファイルの 連続する対（または大きなグループ）を組合せて、完全な表面記述を作るために ぴったり合わせるために処理のあまり必要でない合成走査ファイルを作れるよう にするために、およびｂ）位置および姿勢信号を、連続する走査ファイル間の重 複領域を指示し、それによって処理を単純化する、後の処理回路装置に与えるた めに使うことができる。そのような信号を使うことについては、第５図を参照し て後に説明する。 さて、第４図を参照すると、それはコンピュータ４７によって走査ファイルで 行われるプロセスおよびデータの流れを示し、各走査ファイル（１ないしＮを付 番した）の座標データは、点の大群６１１ないし６１Ｎとして表されている。 以下の部分は、この線図に記載されているデータおよびプロセスを詳述する。 データ：生３次元座標データの走査ファイル これは、走査デバイス１０の単一走査から得たデータのファイルである （CLOUD POINT と示す）。それは、表面輪郭３次元座標の可変数の収集データを 含む。この走査デバイスのトリガスイッチＴを押し、何れかの方向の速度が起動 閾値を超えると、走査が始まる。このトリガスイッチを解放し、または何れかの 方向の速度が第２（下方）閾値より下がると（ヒステリシスのため）、走査が終 わる。この期間中に、輪郭データ収集が規則的な時間間隔でなされ、それで輪郭 数は、走査の持続時間と正比例する。各輪郭収集データは、この輪郭の長さに沿 った多数の距離サンプルを含む。これらの基本的３次元座標データに加えて、多 数の余分なデータ項目、例えば、誤差補正をする際に後の種々の処理を支援する ために、走査開始時間、走査デバイスの位置および姿勢、並びにもう一つの実施 例では表面の色を示す走査ファイルのタイムスタンプ、を各走査ファイルに含め てもよい。 プロセス６２：走査ファイル表面適合 走査ファイルは、本質的に一組のランダムに配置され、関連付けられていない 点から成り、それに更なる処理を施すことは、これらの点が無秩序で、後の後処 理段階のためには不適当なフォーマットになっているので、非常に困難である。 このプロセスは、後の後処理作業に適した形の走査ファイルにランダムに整頓し た点によって記述した表面に数学モデルを当てはめる。この数学モデルは、必ず しもこの表面のｘ、ｙおよびｚ座標による表現である必要はなく、単に生データ の秩序ある形で、それが、関心のある形態、例えば不連続部を後の処理で抽出で きるようにするものであれば良い。これには、二つの効果があり：データを既知 のフォーマットに整理すること、およびデータ密度の変化に関係なく、走査した 領域の完全な表面モデルを作ることである。しかし、この表面のモデルは元の生 座標データを保持しないので、このプロセスであるデータが失われることに注意 しなければならない。 一組の無秩序な３次元座標の表面記述をするには種々の方法があり、その中に は、i)ｋ- ｄバイナリツリー、ii）局部近隣領域成長アルゴリズム、およびiii) ボロノイ線図のドローネー三角網がある。 i)ｋ- ｄバイナリツリー ｋ- ｄバイナリツリー（ヘンダーソン１９８３年、フリードマン他１９７７年 ）は、データをバイナリツリー上に配置し、そこでこのツリーの各点をその最隣 接点に結合する。それで、各点とその最隣接点に対する空間関係を順次調べるこ とによって、後の表面形態検出が可能になる。 ii)局部近隣成長アルゴリズム 局部近隣成長アルゴリズムは、一つ以上のシード点を選び（通常不連続部で） 、これらの点を領域に成長させ（不統一な点データに影響されて）、それらの領 域が不統一な点の組とに合い且つそれを完全に記述するまで、更なる処理に適し た空間的に一貫した方法で続けることによって機能する。領域の成長は、不連続 部（例えば、縁のような）によって止められ、従って、この方法は、処理中に不 連続部を自動的に検出するという利点を有し、それで後の処理で関心点を遙かに 簡単に識別できるようにする。それは、ここに説明した他の二つより多くの処理 を必要とするという欠点がある。 iii)ボロノイ線図のドローネー三角網 ボロノイ線図のドローネー三角網（トゥーサン１９７９年）では、ボロノイ線 図を、各検出した表面点に関連する平面を定義してこの平面内の各点がその検出 した表面点に、他の検出した表面点のどれよりも近いようにすることによって作 る。それで、多面体ができ、その多角形面がそれぞれの検出した表面点上に中心 を置き、これらの多角形面の縁が隣接する検出した表面点の中間にある。次に、 出来た部分多面体を、三つの検出した表面点の間に三角形面を定義することによ って単純化し、それとその上にある中間の検出した表面点との間の垂直距離を測 定する。この距離の大きさに依って、この三角形を、これらの点を頂点とする二 つの三角形に分けるか、またはこれらの点を除去する。その結果の走査した物体 （三角形面を有する多面体の一部）の記述は、余分な三角形が先に近似した表面 が不満足であるところにしかできないので、簡潔である。フランシス外（１９８ ５年）は、類似の方法を記述しているが、非常に大きな組のデータに対してであ る。 プロセス６２から生ずるデータは、関心点の抽出に適した形の表面モデルであ ろう。この表面モデルは、プロセス６２で使用する方法の精密度に依って、一組 のスプライン、バイナリツリー、または一組の結合した三角形若しくはその他の 多角形の形にすることができる。 プロセス６３：“関心点”の検出 これらは、局部表面の何れかの導関数（特に購買、即ち１次導関数）がゼロを 通過する点と定義することができ、縁、角、ピーク、トラフおよびサドル領域が ある。これらの形態を検出する方法には、i)平面スライシングとii）表面曲率解 析がある。表面に本質的な特徴がない場合には、人為的“関心点”を発生するた めに、走査すべき物体に既知の形状および大きさの小さくて容易に除去できるマ ーカを付けてもよい。これらは、この処理の終わりに、適当な３次元モデルを差 し引くプロセスによって除去することができる。 i)平面スライシング 概念的に、平面スライシングのプロセスは、走査データの大まかな中心を通る 軸に沿って規則的な間隔で平面を連続的にスライスすることを伴う。これは、一 連のデータに連続する深さで、この表面の一組の等高線図を提供する。何れか与 えられた平面スライスのデータとその前後の平面の間の差を解釈することによっ て、角および縁のような形態を検出することができる。このプロセスは、最初に 平面間に粗いスプライシングを使い、次に関心点が識別されるまで、平面間に次 第に細かいスプライシングを使って繰り返すことができる。 ii)表面曲率解析 入力データとして表面形式のスプラインまたはポリゴン記述で、スプラインが 発散する点を検出することによって、表面曲率を表面の不連続部を発見するため に使うことができる。この方法は、滑らかな放物線面を数学的に完全に記述する ことができ、他の方法のように表面点形態ではなく、走査整合のための関心点（ その勾配がゼロを通る）として使うことができるので、他の手段によって検出さ れない表面形態を検出するためにも使うことができる。このため、この方法は、 不連続部があっても少ししか含まない走査ファイルの整合を可能にするので、一 般的表面統合パッケージのツールとして重要である。ベスル外は、ＩＥＥＥ論文 集ＰＡＭＩ第１０巻第２号ｐｐ１６７〜１９２、１９８８年３月（参考までにこ こに援用する）に、表面：二つの視点不変曲率測定基準、即ちガウスの曲率（Ｋ ）と平均曲率（Ｈ）を使う表面形態認識方法を記載している。八つの可能な表面 の種類に対応するこれらのパラメータの極性の八つの可能な組合せ、即ち、ピー ク、リッジ、サドルリッジ、フラット、最小曲面、ピット、バレイ、およびサド ルバレイがある。 プロセス６３からのデータの流れは、各走査ファイルに関連した“関心の点” を含み且つ各関心点の間の空間関係の更なるリストに関連づけられた。リスト（ 例えば、ピーク、サドル、サドル、トラフ）によって表すことができる。第１の リストの各関心点は、以下のデータの組または幾つかの部分集合によって記述す ることができる： −その走査に対する局部座標参照フレームに於けるこの関心点の中心の座標。 −この走査に対する局部座標参照フレームに於ける関心点に対する走査デバイス の相対取得角。 −ピーク、トラフ、ピット、サドル等のような種類。 −この関心点を生ずる不連続部の大きさ。 −表面特性、例えば色、反射率（そのような特性に反応する光検出器を使い、関 連するデータが利用できるとして）。 プロセス６４：共通形態検出器 各走査ファイルに於ける関心点の組およびそれらの空間関係を他の走査ファイ ルのそれぞれの関心点の組と合せることによって、異なるファイルに共通の表面 形態を識別する。この技術は、ソーシー外がＩＥＥＥ論文集、パターン解析と機 械知能１７第４号１９９５年４月に記載されている。参考までにそれをここに援 用する。 特に、走査ファイルの各対に対し、類似する関心点の種類のサーチを行い、そ の結果、この走査ファイルの対の間に共通する関心点の種類のリストができる。 続いて、各走査のリストの共通関心点間の相対空間関係を、類似の種類間の第１ 整合距離によって比較して元のリストの部分集合を作ることができ、そこで関心 点の対の間の空間関係を合せる。次に、各走査からの整合対に隣接する他の関心 点の相対空間関係を三つの関心点と整合するかどうか調べて関心点の整合する三 つの部分集合を作る。これは、形態の集合が走査間に共通すると決めるための最 低要件である。このプロセスをもう整合が見つからなくなるまで続ける。整合す る関心点の数が多ければ多いほど、走査間で重なる表面形態間の正しい整合の信 頼が上がる。 そのようなプロセスの例は、次の通りである： 走査ファイル１ 走査ファイル２ ピーク ピーク ピーク リッジ リッジ サドル ピット 最小曲面 ピット ピット まず第１に、走査ファイル１と走査ファイル２に共通しない形態（即ち、サド ルと最小曲面）は比較から除く。 第２に、走査ファイル１の各形態対間の距離を計算し、走査ファイル２の各形 態対間の距離について対応する計算を行い、次のリストとなる： 走査ファイル１ 走査ファイル２ ピーク−ピーク 距離 ピーク−リッジ 距離 ピーク−リッジ ‥ ａ ピーク−ピット ‥ ａ ピーク−リッジ ‥ ｂ ピーク−ピット ‥ ｂ ピーク−ピット ‥ ａ ピーク−ピット ‥ ｃ ピーク−ピット ‥ ｂ リッジ−ピット ‥ ａ リッジ−ピット ‥ リッジ−ピット ‥ ｂ リッジ−ピット ‥ ｃ 走査ファイル１の各距離を走査ファイル２の対応する距離（即ち、対応する形 態グループ、例えばピーク−リッジ、間の距離）と比較する。例えば、走査ファ イル１のピーク−リッジ距離ａが走査ファイル２のピーク−リッジ距離と整合す ること、それぞれの走査ファイルのピーク−ピット距離ａが整合することおよび 走査ファイル１のリッジ−ピット距離が走査ファイル２のリッジ−ピット距離ａ と整合することが分かるだろう。次に、これらの整合距離を処理して、可能な三 つの異なる形態の組合せ間の三つの距離の集合のリストを作る。この場合、出来 たリストは、ピーク、リッジおよびピット間の距離の集合を含む： 走査ファイル１ ピーク−リッジ距離、ピーク−ピット距離、リッジ−ピット距離 走査ファイル２ ピーク−リッジ距離、ピーク−ピット距離、リッジ−ピット距離 もしこれらの距離の集合が整合するなら、ピーク、リッジおよびピットが走査 ファイル１と走査ファイル２に共通すると仮定する。 この様に最小限三つの関心点が他の走査ファイルと整合する全ての走査ファイ ルに対して、一つの走査ファイルの共通の関心点を他に重ねるために必要な三つ の回転（一つの座標系のｘ、ｙおよびｚ軸周りの）並びに三つの並進運動（これ らのｘ、ｙおよびｚ軸に沿った）を決める。 上記の三つの回転および並進運動は、共通形態（重複領域）を有する走査ファ イルの各対についてのプロセス６４からプロセス６５への出力である。 プロセス６５：走査ファイルの回転および並進移動 上記の回転および並進運動を重複する走査ファイル全ての点の大群に適用し、 任意の座標系に対して走査した物体の全表面を定義する一つの点の大群が出来る 。その代わりに、これらの回転および平行移動を、プロセス６２で作った表面モ デルに適用してもよい。 出来たデータは、元の走査ファイルの点の大群または表面モデルと同じ種類で あるが、共通座標系に対して並進されている。 プロセス６６：非冗長表面モデル発生装置 一組の多領域像を単一非冗長ファイルに表面統合する三つの基本的方法があり 、このプロセスでそのどれか一つを使用するために選ぶことができる： 1.）未組織３次元点の集合について表面モデルを直接計算する。 これらの技術は、点データだけで表面モデルを計算できるという利点がある。 それらは、次の仮定をする： ａ．点ｐのＮ最隣接表面点がそのｎ最隣接３次元点から推定でき、 ｂ．データ密度がこのモデル化すべき物体の表面で比較的均一で、 ｃ．点を同じ精度で測定する。 そのような技術は、サンプリング密度が高くない限り、表面不連続部が大きい とき、およびデータ精度が異なるとき（例えば、データを表面に対して鋭角の反 射から取ったとき）に問題がある。そのような方法の例は、ホッピーのアルゴリ ズム（Ｈ．ホッピー他、ＳＩＧ−ＧＲＡＰＨ’９２要旨集、ｐｐ７１〜７８、１ ９９２年、それを参考までにここに援用する）である。 2.）走査ファイルの各々に対してパラメータ表面記述を使って表面モデルを作る 。 これらは、整合誤差がデータ取得誤差に比べて小さいときに、1.）より正確な 表面モデルが得られる。この方法を使ってモデル作りに成功するためには、物体 に孔があってはならず、円筒形または球形のグリッドの投射が連続的でなければ ならない。 3.）走査ファイルの集合のベン線図を使って表面モデルを区分的に推定する。 この方法は、モデル化すべき物体のトポロジーに何の制限もせず、唯一の最も 有用な方法であるが、三つの方法全てをプロセス６６で利用することができ、使 用者がコンピュータ４７のキーボード１３０（第２図）で適当なコマンドを入れ ることによって選択することができる。 この方法は、ソーシー外のＩＥＥＥ論文集、パターン解析と機械知能（前掲） の第III節に記載され、以下に要約する。 走査ファイルを組合せる前に、それらを四段階で前処理する； ａ．精度閾値以下のデータを除去する。 ｂ．デプスウインドウ(depth window)外のデータを除去する。 ｃ．生走査ファイルで水平および垂直隣接点間の３次元距離に閾値を設けること によって不連続部の連なりを検出する。 ｄ．生走査ファイルを平面上に投影し、スクエアグリッドトポロジー(square gr id topology)を使ってパラメータで表示する。点座標の合成ファイル（以下でレ ンジビュー(range view)と称する）では、二つの連続する垂直点、および二つの 連続する水平点間のパラメータ距離が等しい。 ベン線図は、全ての可能なレンジビューの対の間の共通表面部分を計算するこ とによって得る。二つ以上のレンジビューの間で表面形態が重複する各領域がベ ン線図の標準的部分集合となる。レンジビューの集合からベン線図を得る手続き は、全ての可能なレンジビューの対の間の交差点を見付けることからなり、一旦 計算すると、他のビューがサンプリングした各ビューの各点に対し、その点での 表面上の要素を決めることができる。この様に、ベン線図の標準的部分集合の内 容を暗黙の内に利用できる。 点のデータにノイズが多く、分解能が有限であるとすると、一つのレンジビュ ーの点がもう一つのビューの点と整合するかどうかを決めるためには、二つのテ スト、即ち、空間近隣テストと表面可視性テストをしなければならない。これら のテストを両レンジビューで全ての表面点について行わなければならない。 空間近隣テスト（ＳＮＴ）は、一つのビューの点と他のビューの表面パッチと の間のユークリッド距離が測定誤差に関してそれらが同じ３次元近隣に属すると 決めるに十分小さいかどうかを調べるために使う。この表面パッチの定義は、局 部的で、一旦他のビューのパラメータグリッドに変換されると三つの最近接点に よって作られる平面として定義される。 表面可視性テスト（ＳＶＴ）は、一つのビューのパッチが、局部表面方向情報 を考慮することによって、他のビューのパッチに見えるかどうかをテストする。 例えば、もし、二つのレンジビューが類似の座標でそれぞれの集合を有し、従っ て空間近隣テストを満足する（ＳＮＴ＝真）と、これらの点の集合はそれでも異 なる表面（例えば、薄肉シェルの内側と外側）に属するかも知れない。ＳＶＴの 規準は、これらの点の集合に対応する表面の法線間の角度を決めることを伴い； この角度が９０°未満のときだけ、この規準を満たす（ＳＶＴ＝真）。 ＳＮＴ＝真でＳＶＴ＝真の点が、第１近似で、異なるレンジビューに共通であ る。しかし、上記のテストが、例えば縁および角のような段付き不連続部の近く では信頼できないので、上記の推定は、標準的部分集合（即ち、共通点）の完全 な推定ではない。 従って、これらの初期推定は、シードが急峻な不連続ピクセルの輪郭によって 区切られる境界に達するまでシードを拡張する反復性領域成長プロセスのシード として使う。孤立点が自由に成長するのを防ぐために、一貫性の規準も課さねば ならない。この規準は、拡張した領域の要素の少なくとも５０％のＳＮＴおよび ＳＶＴが真でなければならないと定義することができる。この領域成長アルゴリ ズムは、改良８隣接ブロッブ着色アルゴリズムに依る。与えられたビューの二つ の８個の連結されたピクセルが同じ属性を共有するかどうかを調べる代わりに、 それらがどちらかのビューのシード領域の要素に４個連結された段連続ピクセル の輪郭によって分離されるかどうかを調べる。 ベン線図から非冗長モデルを抽出するとき、最初に、ベン線図の各標準部分集 合をモデル化する一組の三角網を計算する。次に、これらの局部三角網を組合せ て、物体のモデル化をする完全な統合三角網を作る。 出来たモデルを、特注のフォーマットで、プロセス６６からプロセス６７へ出 力する。 プロセス６７：ファイルフォーマットの変換 この完全な統合三角網モデルは、ファイルフォーマット変換器への入力データ として使い、多種多様なプラットフォームのＣＡＤを含むがそれに限定されない 多数の３次元ソフトウェアパッケージで表示、操作および記憶するのに適した標 準ファイルフォーマットで、この物体を記述するファイルを作る。 データ：工業標準ファイルフォーマットでの物体の記述 ファイルフォーマット変換ユーティリティがサポートできる共通３次元ファイ ルフォーマットには次のものがある： ベジエカーブ、Ｂスプライン曲線および表面、Ｂ−Ｒｅｐモデル、コンストラク ティブ・ソリッド・ジオメトリー（ＣＳＧ）およびＣＳＧツリー、ＤＸＦジオメ トリー交換フォーマット、初期グラフ交換標準（ＩＧＥＳ）（および変形−ＶＤ ＡＳ−ＩＳ／ＶＤＡＳ−ＦＳ）、不規則有理Ｂスプライン（ＮＵＲＢＳ）、オク トリーモデル、並びにＳｔｅｐ／Ｐｄｅｓ。 このデータは、ＣＡＤソフトウェアパッケージ６８への出力である。 上記のプロセスの幾つかまたは全て、特に表面部分をぴったり合わせるために 必要で、使用者が補正または調節できる回転および平行移動をコンピュータのデ ィスプレー１３１に表示してもよい。コンピュータ４７は、グラフィックワーク ステーションが適当であるが、高速パソコンでもよい。 さて、第５図を参照すると、走査デバイス１０によって走査されている物体1 ’（紙コップ）が図示され、このデバイスは、第３図の好適光学装置および加速 度計およびジャイロスコープを組み込んでいると想定する。 この物体上の第１走査の角（即ち、ポリゴン鏡４０の回転によるビーム３’の 水平掃引によってカバーされる面積）をｐ、ｑ、ｒおよびｓで示し、これが次の 走査ｔ、ｕ、ｖ、ｗとかなり重複するのが分かるだろう。これら二つの走査の下 に、第２列の更に二つの走査がコップの表面上に示され、走査デバイス１０を保 持する操作者がこの二つの列が重なることを保証する。第３図の説明に関連して 既に記したように、連続する走査ｐｑｒｓとｔｕｖｗが重なるのは、走査デバイ スから投射されるビームが走査される物体１’の表面を横切って掃引する速度に 関連してポリゴン鏡４０の走査速度が速いためである。従って、各走査（例えば 、ハッチングで示す走査領域ｐｑｒｓ）の縁領域が次の走査の縁領域と重なるの は不可避である。例えば、第５図に示す第１走査の角ｒと間の縁領域は、第２走 査の角ｔとｕの間の縁領域と重複するだろう。 従って、第４図の共通形態検出器プロセス６４を、好ましくは、走査デバイス １０によって走査ファイルが出来るのとリアルタイムに、各走査ファイルの縁領 域と重なるようにのぞき込ませて案内することができる。換言すれば、全ての走 査ファイルが出来るまで待ってそれから走査ファイルのあらゆる可能な対の間の 重なりを求めるのではなく、プロセス６４が連続して出来る走査ファイルの領域 （特に、縁領域）の間の重なりを求めることができる。 更に、もし、走査デバイス１０が加速度計５０およびジャイロスコープ５１の ような慣性検知手段を担持するなら、そのような慣性検知手段の出力を処理して この物体１’の表面上の走査の速度および運動方向を決めること、従って連続す る走査ファイルの重なりの正確な領域を予測することができるが明白だろう。も し、この慣性検知手段が省略されたとしても、最初の二つの走査の間の速度およ び／または運動方向をそれらの走査ファイルの中の共通形態の位置から誘導する ことができ、第１次近似として、次の二つの走査が重なる領域を予測するために 使い、共通形態検出器プロセス６４がこの領域で共通形態だけを探すようにでき る。これらの実施例に於いて、連続する走査ファイルで共通点を識別するために 必要な処理が遙かに少なくなり、リアルタイムで容易に達成できるべきである。 走査中に加速度計およびジャイロスコープをリセットすることが望ましいかも 知れず、この目的のためにドッキングステーション１００を設け、そこへ走査中 に走査デバイスを定期的に戻してもよい。もし、このドッキングステーションか ら走査デバイスを取り出すことによって各掃引を始めるなら、累積誤差をこの加 速度計およびジャイロスコープから減少することができる。更に、既知の大きさ および形状の参照物体２００を、物体１’を走査する前に走査して、このシステ ムを較正するために使ってもよい。 原則的に、物体１’の表面全体を定義するファイルは、その物体の表面全体を 走査デバイス１０からの投射パターンで掃引する間中、その物体がこの走査デバ イスの光検出器３４’から見えるところにあれば、構築できる。しかし、これは 必ずしも実際的でなく、一般的に、物体表面の一部を定義する連続走査ファイル を組合せて合成走査ファイルを作り、このプロセスを繰り返して更なる合成ファ イルを作り、次に、このプロセスの終わりに、第４図のプロセス６４と６５によ ってこれらの合成走査ファイルを連結する方が簡単かも知れない。 更に、第４図の表面適合プロセス６２は、もし全ての点の座標データをプロセ ッサ４７（第３図）から所定の順序（例えば、取得順）でシリアルに、またはそ れらの走査内の位置についての情報を保存するその他の方法で読出すならば、単 純化することができる。各点の最隣接点をそのような情報から、全ての点の対の 間の距離を計算する必要なく識別することができ、それで各点をその最隣接点に 結合することによって、表面を構築することができる。第４図の走査装置でビー ム３’の掃引角が比較的小さいとすると、出来た表面は矩形グリッドへの投影に 近いだろう。 従って、上に第４図を参照して説明した、走査した表面部分の共通形態を見付 けるための幾らか複雑な手続きの多くは、第３図の好適走査装置を使えば、不要 に出来ることが明白だろう。 更なる性能上の利点が、生成アルゴリズム技術（“生成プログラミングの進歩 、Ｋ．Ｅ．キニア著および“生成プログラミングII：再利用可能プログラムの自 動 的発見”ジョンＲ．コザ著、スタンフォード大学コンピュータ科学部、カリフォ ルニア州スタンフォード９４３０５、に記載され、参考までにここに援用する） またはボルツマンのシミュレートアニーリングの関連技術を使うことによって得 られるだろう。両方とも、後処理アルゴリズムにランダム要因を入れ、結果を、 例えば連続するデータファイルの連なりに共通の関心点の最近接近似（大きいデ ータ集合で）のような、適合規準を使って測定し、これらの所産のアルゴリズム を後に選択して複数の反復で最善の適合をする。６次元空間でデータファイルを 再配向し重ね合わせるための類似の方法を、報告書番号ＳＴＡＮ−ＣＳ−ＴＲ− ９５−１５３５、‘題目：高速経路探索用配位空間に於けるランダムネットワー ク’１９９４年１２月、リディアＥ．カブラキ、スタンフォード大学コンピュー タ科学部、カリフォルニア州スタンフォード９４３０５、から容易に誘導するこ とができ、それも参考までにここに援用する。 これに関連して、第６図を参照すると、それは、第４図の走査装置からの連続 する走査ファイル出力から得た矩形グリッド上の投影の形で二つの表面Ｓ１およ びＳ２を示す。一つの表面Ｓ２の（例えば）四つの隣接点によって定義される法 線Ｎを少なくともこの表面の重複縁部に対して計算し、次に、ａ）各法線が表面 Ｓ２と交差するところでそれに沿った距離を計算し、ｂ）これらの交差の距離の 和を最小にする（最善重複に対応する）ために必要な三つの回転および並進運動 を、生成またはその他の反復アルゴリズムによって決める。そのような技術は、 不連続部またはその他の“関心点”を検出する必要がない。 この発明の他の実施例は、この光検出器の代わりに、またはそれに加えて、レ ーザを点滅しながらまたは広帯域光源を使い、カラーＣＣＤまたは類似の２次元 カラー光検出器を使うことによって、表面位置データと共に、色およびテクスチ ャオーバーレイを同時に捕らえることができる。 この発明の更に他の実施例は、第１図および第２図に関連して説明した慣性位 置および姿勢測定システムを保有してもよいが、走査デバイスに対する表面座標 を測定するための他の手段を使ってもよい。 この発明の更に他の実施例では、位置および姿勢測定システムを測定すべき物 体に取り付け、この物体を固定走査デバイスの周りに動かすことができ、または 更なる位置および姿勢測定システムを、走査デバイス上のものの外に、被走査物 体に設け、走査される物体と走査デバイスの両方を自由に動かせるようにしても よい。 更に、走査物体の検出した表面部分を重ね合わせるために、走査ファイルを処 理して重複する表面を比較することは重要ではない。その代わりに、この慣性検 知手段が十分に正確であれば、必要な回転および平行移動をこの慣性検知手段の 出力から完全に得ることができる。 光源として使用するレーザ２８を発光ダイオードで置き換えてもよく、光波長 以外の波長、特に赤外波長を使うことができる。従って、“光学”という言葉は 、光学の法則に従うどの放射線または装置も含むように広く解釈すべきである。 この発明の更に他の実施例は、深度測定のダイナミックレンジを広げるために 、可変倍率の制御可能レンズ系を利用することができる。 この発明の更に他の実施例は、コンピュータ（４７）に密度、質量および体積 計算器を含めることができる。 もし、走査する物体の表面が非常によく反射し、または非常によく透き通る場 合、不活性微細粉末、例えば指紋粉を付けるとよいかも知れない。

【手続補正書】 【提出日】１９９８年３月１１日 【補正内容】 【図２】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，Ｍ Ｃ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ， ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)， ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，Ｃ Ｈ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＥ ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ， ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，Ｍ Ｎ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＴ， ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者 ファウラー，ガイ リチャード ジョン イギリス国ダブリュ３ ６ディーエフ ロ ンドン，ダーウェントウォーター ロード 48

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．物体（１）の形状またはその他の３次元表面特性を測定するための走査装 置であって、この装置が上記物体に対して自由に動き得る走査デバイス（１０） を含み、このデバイスが： a)この物体の表面領域（２）上に所定のパターンを投射するための投光器（５） 、および b)上記領域の座標またはその他の表面特性を検出するための、およびそのような 座標またはその他の表面特性を表す出力信号を発生するための光検出器（６）、 を含み、この装置が更に： c)上記物体の表面の走査した部分（ｐｑｒｓ、ｔｕｖｗ）の上記表面特性を表す 一組の出力データを発生するために上記検出器に結合された処理手段（２５、２ ６、２７）、 d)上記表面の重複する走査から得たそのような出力データの組を適当な回転およ び平行移動によって出力データの共通の組に組合せるために上記処理手段に結合 され、任意に、上記表面の共通領域に関するそのようなデータのそれぞれの組の 下位の組から上記回転および平行移動を計算するための更なる処理手段（６１− ６６）を含む組合せ手段（４７）、 e)任意に、上記物体に対する上記走査デバイスの運動を検出し、そのような運動 を表す出力信号を発生するための慣性検知手段（５０、５１）、並びに f)連続する走査の間の上記物体に対する上記走査デバイスの運動を補正するため の補正手段（２３、４７、５０、５１）、 を含み、上記補正手段が： i)上記慣性検知手段（もしあれば）からの出力信号、 ii)上記更なる処理手段（もしあれば）からの出力データ の少なくとも一つに応答し、この装置が上記慣性検知手段か上記更なる処理手段 のどちらか、または両方を含む走査装置。 ２．請求項１による走査装置に於いて、上記組合せ手段（４７）が： a)重複する走査に共通する上記物体の形態を認識するための手段、および b)上記出力データの組を、一つの走査で検出された形態を重複する走査で検出さ れたその形態に重ね合わせる共通座標系に平行移動するための手段、 を含む走査装置。 ３．請求項１または請求項２による走査装置に於いて、上記位置検知手段が： a)上記走査デバイスの直線加速度を示す加速度データを発生するために上記走査 デバイス（１０）が担持する慣性検知手段（５０）、および b)連続する走査の間の上記走査デバイスの直線位置の変化を測定するために上記 加速度データに反応する積分手段（２３）、 を含む走査装置。 ４．請求項３による走査装置に於いて、上記慣性検知手段（５０）は、この検 出した加速度が所定の範囲外であるときに上記出力データの取得または処理を禁 止するための手段に結合されている走査装置。 ５．請求項１ないし請求項４の何れか一つによる走査装置に於いて、上記位置 検知手段は、連続する走査の間の上記走査デバイスの回転を測定するために上記 走査デバイスが担持する慣性検知手段（５１）を含む走査装置。 ６．請求項５による走査装置に於いて、上記慣性検知手段（５１）は、この検 出した回転速度が所定の範囲外であるときに上記出力データの取得または処理を 禁止するための手段に結合されている走査装置。 ７．請求項３ないし請求項６の何れか一つによる走査装置に於いて、上記慣性 検知手段（５０、５１）が、各走査中の上記走査デバイス（１０）の位置および ／または姿勢の変化に反応し、且つ各組の出力データをそのような各走査中の位 置および／または姿勢の変化に対して補正するように配設されている走査装置。 ８．請求項３ないし請求項７の何れか一つによる走査装置であって、更に検出 した上記領域の表面座標を、上記座標を光学的に検出したときの上記物体（１） に対する上記走査デバイス（１０）の姿勢および／または位置を記述する姿勢お よび／または位置データと関連付けるための手段（２５）を含む走査装置。 ９．請求項１ないし請求項８の何れか一つによる走査装置に於いて、上記走査 デバイス（１０）が三つの相互に垂直な軸に沿った上記走査デバイスの位置の変 化および三つの相互に垂直な軸の周りの上記走査デバイスの方向の変化を測定す るために多重慣性検知手段（５０、５１）を担持する走査装置。 １０．請求項１ないし請求項９の何れか一つによる走査装置に於いて、上記光 検出器（６）が： a)上記パターンの２次元位置に感応する検出器（３４）、および b)上記検出器上に上記パターンの上記領域との交差点の像を形成するための結像 手段（３３）、 を含む走査装置。 １１．請求項１０による走査装置に於いて、上記投光器（５）が光放射の線を 上記領域上に投射するための手段（２９、３０）を含み、且つ上記検出器（６） から第１軸に沿って離間し、上記光放射の線が上記第１軸と実質的に垂直である 走査装置。 １２．請求項１０による走査装置に於いて、上記投光器（５）が光放射の２次 元パターンを上記領域上に投射するための手段を含む走査装置。 １３．請求項１０ないし請求項１２の何れか一つによる走査装置に於いて、上 記光検出器（６）が上記走査デバイス（１０）に対して上記光パターンを走査す るための走査手段（４０）を含む走査装置。 １４．請求項１０ないし請求項１３の何れか一つによる走査装置に於いて、上 記投光器（５）が上記走査デバイス（１０）に対してビームを少なくとも一方向 に走査することによって上記光パターンを発生する走査装置（３００）を含む装 置。 １５．請求項１０ないし請求項１４の何れか一つによる走査装置に於いて、上 記検出器（３４）が上記結像手段（３３）の光軸に関して傾斜している走査装置 。 １６．請求項１ないし請求項１５の何れか一つによる走査装置に於いて、上記 光検出器（６）が上記物体（１）の表面（２）の色に感応し、上記出力データが 上記色を表すデータを含む走査装置。 １７．請求項１ないし請求項１６の何れか一つによる走査装置であって、組み 合わされたデータによって定義される表面を表示するためのディスプレーに結合 された走査装置。 １８．請求項１ないし請求項１７の何れか一つによる走査装置であって、物体 （１）の異なる走査された表面部の組合せを選択的に制御するために手動入力手 段に結合された走査装置。 １９．請求項１ないし請求項１８の何れか一つによる走査装置に於いて、上記 組合せ手段（４７）が上記物体の座標データを標準ファイルフォーマットで出力 するようにプログラムされたマイクロプロセッサ（４６）を含む走査装置。 ２０．請求項１ないし請求項１９の何れか一つによる走査装置に於いて、上記 走査デバイス（１０）が上記出力データの取得または処理を禁止するために手で 走査できるスイッチ（Ｔ）を含む走査装置。 ２１．請求項３ないし請求項９の何れか一つによる走査装置に於いて、上記走 査デバイス（１０）用に固定ドッキングステーション（１００）を備え、上記慣 性検知手段が上記ドッキングステーションでの上記走査デバイスのドッキングに 反応して上記補正手段（２３、４７、５０、５１）をリセットする走査装置。 ２２．物体（１）の形状またはその他の３次元表面特性を、この物体に対して 自由に動き得る走査デバイス（１０）によって測定する方法であって： i)この走査デバイスからこの物体の表面の領域上に所定の光パターンを投射する こと、 ii)上記走査デバイスに取り付けた光検出器（６）で上記領域の座標またはその 他の表面特性を光学的に検出すること、 iii)上記領域の上記座標またはその他の表面特性を表す一組の出力データを得る こと、 iv）上記物体上に上記光パターンを重複するように繰り返し走査し、重複した走 査から更なる組の出力データを得ること、並びに v)慣性検知手段（５０、５１）で上記物体に関する上記走査デバイスの運動を検 知するか、または上記組に共通する上記表面の領域に関する上記出力データのそ れぞれの組の下位の組を重ね合わせるために必要な回転および／または平行移動 を決定することによって、連続する走査の間の上記物体に関する上記走査デバイ スの運動に対して上記組の出力データを補正すること、 を含む方法。 ２３．請求項２２による方法に於いて、上記走査デバイス（１０）が手で持て る方法。 ２４．請求項２２または請求項２３による方法に於いて、上記回転および／ま たは平行移動を連続して取得した出力データの組の間で決定する方法。 ２５．請求項２２ないし請求項２４の何れか一つによる方法に於いて、上記重 複する走査の所定の領域を処理して重複領域を決定する方法。 ２６．請求項２５による方法に於いて、上記所定の領域をこの物体（１）の表 面上のこの光パターンの運動速度および／または運動方向を示すデータから決め る方法。 ２７．請求項２２ないし請求項２６の何れか一つによる方法に於いて、反復ア ルゴリズムを使って上記回転および／または平行移動を決定する方法。 ２８．請求項２２ないし請求項２７の何れか一つによる方法に於いて、走査し た表面領域（Ｓ１）の法線を作り、これらの法線が他の表面領域（Ｓ２）と交差 するところでそれらに沿った距離を、異なる回転および平行移動の下で決定する 方法。 ２９．請求項２２ないし請求項２７の何れか一つによる方法に於いて、上記回 転および／または平行移動を決定するために、それぞれの走査の表面形態のグル ープを識別し且つ比較する方法。 ３０．請求項２０ないし請求項２９の何れか一つによる方法に於いて、既知の 形状の物体を走査することによって上記走査デバイスを較正する方法。