JPS6361903A - 三次元座標変換装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、被位置検出物の姿勢を認識するための座標変
換式を算出する三次元座標変換装置に係り、特に、カメ
ラの設定位置（レンズ中心位置）を自動的に算出する機
能を有し、この設定位置等に基づいて当該座標変換式を
算出する三次元座標変換装置に関する。

（従来の技術） 近年では、生産ラインの全自動化に伴い、被加工物を無
人搬送車等によって所定の場所に搬送し、ロホット等に
よって所定の作業を行ない、再び当該無人搬送車等によ
って次工程に搬送し、所定の作業を順次、自動的に行う
無人化された自動生産ラインが導入されつつある。

このような生産ラインにおいて、被加工物の加工精度に
大きな影響を与える要因としては、当該無人搬送車の停
止位置精度及び当該被加工物に対し作業を行なうロボッ
ト等の作業精度が考えられる。この中でも特に無人搬送
車の停止位置精度は、通常で約±１０ｍ程度の誤差を有
しており、前記被加工物の加工精度に最も大きな影響を
与えている。

このために、カメラ等を用いて、当該無人搬送車により
搬送される被加工物の搬送姿勢を算出し、ロボットにこ
の搬送姿勢に関するデータを与え、当該被加工物の搬送
姿勢に拘らずロボットが所定の精度を維持しつつ作業を
行なうことができるようにした三次元座標変換装置か用
いられている。

この三次元座標変換装置には、第１３図に示すようなも
のがあり、以下のように構成されている。

無人搬送車１上の所定の位置（同図では角３か所）には
、無人搬送車１の搬送姿勢を認識させるキャリブレーシ
ョンパターン２が設けられており、この無人搬送車１の
停止位買上所定の場所には、夫々個々のキャリブレーシ
ョンパターン２を日象するカメラ（ＩＴＶ）３が配設さ
れている。

これらのカメラ３には、キャリブレーションパターン２
の画像を二値化処理するパターン認識部４が接続されて
あり、このパターン認識部４に１よ、キャリブレーショ
ンパターン２を構成するマークの画像上の座標系におけ
る当該マークの座標から前記マーク夫々の画像上の座標
系における重心座標を算出するパターン座標算出部５が
接続されている。そして、パターン認識部４とパターン
座標算出部５には、当該重心座標をカメラ３の視軸に対
して５２定した座標系で必るキャリブレーション座標系
における座標に変換するための変換式を算出する第１変
換部６が接続されている。また、パターン座標算出部５
には、当該マークの画像上の座標系における重心座標を
絶対座標系における座標に変換するための変換定数を算
出する絶対座標変換部７が接続され、第１変換部６及び
絶対座標変換部７には、第１変換部６によって算出され
た変換式及び絶対座標変換部７によって算出された変換
定数から、キャリブレーション座標系における前記マー
クの重心用、標を絶対座標系における座標に変換するた
めの変換式を算出する第２変換部８が接続されている。

ざらに、実測によって求められた絶対座標系におけるカ
メラ３夫々のレンズ３Ａの中心座標を記′はしているレ
ンズ中心座標格納部９及び第２変換部Ｂは、第２変換部
８によって算出された変換式及びレンズ中心座標格納部
９に記憶されているレンズ３Ａの中心座標から無人搬送
車１の搬送姿勢を認識するための三次元座標変換式を算
出する第３変換部１０に接続されている。

このように構成された三次元座標変換装置は、以下のよ
うにして動作する。

まず、無人搬送車］が所定の位置に停止すると、カメラ
３は、無人搬送車１上に８２けられている第１５図に示
されるようなキャリブレーションパターン２を搬像し、
パターン認識部４によってこのキャリブレーションパタ
ーン２を構成するマーク２△、２Ａ、・・・・・・、２
Ａを二値化処理し、パターン座標算出部５によってこれ
らのマーク２△、・・・。

２△の画像上の座標系における重心座標を締出する。な
お、このキャリブレーションパターン２は、第１４図に
示すように、カメラ３におけるレンズ３Ａの視軸１２に
垂直な平面（キャリブレーション座標系）１１上に設け
られており、同図に示されているように、パターン座標
算出部５では、躍像した夫々のマーク２Ａの画像上の座
標系（同図においてＸｃ、Ｙｃとして示されている。）
における重心座標（Ｘｃｉ、　Ｙｃｉ）を算出すること
になる。

そして、第１変換部６では、パターン座標算出部５によ
って算出した当該重心座標（Ｘｃｉ、　Ｙｃｉ）をキャ
リブレーション座標系（同図においてＸρ。

Ｙｐとして示されている。）、つまり、平面ココ上にお
ける前記重心座標（ＸＯｉ、　’ｙ’ｐｉ）に変換する
ための変換式を算出する。また、絶対座標変換部７では
、パターン座標算出部５によって算出した当該重心座標
（Ｘｃｉ、　Ｙｃｉ）を絶対座標系（同図においてｘ、
ｙ、ｚで示されている。）にあける前記重心座標（Ｘ、
Ｙ）に変換するための変換定数を算出する。そして、第
２変換部８では、第１変換部６で算出した変換式及び絶
対座標変換部７で算出した変換定数によって、平面１１
上にあける前記重心座標（ｘｐｉ、　Ｙｐｉ）を絶対座
標系における前記重心座標（Ｘ、Ｙ）に変換するための
変換式を算出する。最後に、第３変換部１０では、レン
ズ中心座標格納部９に記憶されているレンズ中心座標及
び第２変換部８によって算出された絶対座標系における
前記重心座標（Ｘ、Ｙ）等からレンズ中心と各マーク２
Ａ、・・・、２Δとを結ぶ方向ベクトル■を算出すると
共に無人搬送車１の搬送姿勢を五公識するための三次元
座標変換式を算出し、この情報を図示しないロボットを
制御するロボット制御装置に出力する。したがって、ロ
ボットは、この三次元座標変換式によって作業姿勢を変
換できるので、無人搬送車１の搬送姿勢に拘らず、所定
の作業を行なえるようになっている。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、このような従来の三次元座標変換装置に
あっては、カメラ３の夫々のレンズ中心座標は実測によ
って求めてあり、また、ギヤリプレージョン座標系であ
る平面１１は、レンズ３△の視！ｉ＊１２に垂直な平面
をδΩ定するようになっていたために、レンズ３Ａの中
心座標の測定に時間を要するばかりでなく、測定者の読
取り誤差ヤｊ経年変化等によって生じる設定位置ズレ等
が発生し、また、？Ｊｉ軸１２に垂直な平面上にキャリ
ブレーションパターン２を５２定することが困難であっ
た。

このように、レンズ３Ａの中心座標の測定誤差や視軸１
２に垂直な平面の５２定に誤差が発生すると、この誤差
が変換定数等の算出において定常偏差を生じ、この定常
偏差が座標変換式を不正確なものとし、被加工物の加工
精度の向上を妨げる１つの原因になっていた。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みて成されたも
のであり、前記したキャリブレーション座標系である平
面１１を、視軸１２に対して任意の角度を形成する面に
設定し、所定のパターンを有するキャリブレーションパ
ターンを当該面上に設け、このギヤリプレージョンパタ
ーンをカメラ３で認識させることによって、恒めて精度
の高い三次元座標変換式を算出できる三次元座標変換装
置を提供することを目的とする。

（問題点を解決するための手段） 前記目的を達成するために、本発明では、被位置検出物
における３か所の所定位置に設けられ、同心状の中空部
を有する大円の周囲に所定の規則にしたがって少なくと
も４個以上の小円を配設したパターンと、当該夫々のパ
ターンを個々に任意の方向、距離から撮像するカメラと
、当該カメラによって撮像した前記パターンを夫々二値
化処理すると共に前記パターンの画像上の座標系にあけ
る小円の座標から前記パターンの夫々の画像上の座標系
における重心座標を算出する認識手段と、前記カメラに
よって撮像した当該夫々の大円の変形状態から得られる
情報によって、前記カメラにあけるレンズの画像上の座
標系における中心座標を算出するレンズ中心座標算出手
段と、当該認識手段及び当該レンズ中心座標算出手段に
よっで弾出された当該画像上の座標系にあける当該夫々
のパターンの重心座標及びレンズの中心座標を絶対座標
系の座標に変換する変換手段と、当該変換手段によって
変換した前記夫々のパターンの重心座標及びレンズの中
心座標から当該被位置検出物の姿勢を認識するための三
次元座標変換式を算出する変換式算出手段とを備えたこ
とを特徴とする。

（作用） 以下に、本発明の作用を第１図に基づいて説明する。

まず、カメラ３によって同図に示すような配置を有する
キャリブレーションパターン２を穎像し、ｌｉｄ像によ
って（ＩＩられた１貴報は、カメラ３からＲＲｊｌｌｊ
ｋ手段１３に送出される。認識手段１３では、当該情報
に基づいてキャリブレーションパターン２を構成する４
つのマーク２Ｂの夫々の座標からキャリブレーションパ
ターン２の画像上の座標系にあける重心座標を算出する
。一方、レンズ中心座標算出手段１４では、キャリブレ
ーションパターン２を１苺成する大円２Ｃの偏平状態か
ら得られる種々の情報によって、画像上の座標系におけ
るレンズの中心座標を算出する。

次に、変換手段１５によって、認識手段１３で算出され
た当該重心座標及びレンズ中心座標算出手段１４で算出
されたレンズの中心座標を絶対座標系の座標の変換し、
変換式算出手段１０は、被位置検出物に配置された３個
所のキャリブレーションパターン２から得られたこれら
の座標情報より当該被位置検出物の姿勢を認識するため
の三次元座標変換式を算出する。したがって、レンズの
中心座標はキャリブレーションパターン２から自動的に
算出が可能になり、高′ｒｆＪ度、高信頼性を有する三
次元座標変換式の算出が可能になる。

（実施例） 以下に、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明す
る。

第２図には、本発明に係る三次元座標変換装置の概略荀
１成図が示されてあり、夫々所定の位置に配設しである
キャリブレーションパターン２を個々に搬像する第１カ
メラ３ａ、第２カメラ３ｂ及び第３カメラ３Ｃは、入出
力装置１６を介してマイクロコンピュータ１７に接続さ
れている。また、入出力装＠１６には、ロボットの制御
を担当するロボット制御装置１８も接続されている。

そして、第３図には、第２図に示したマイクロコンピュ
ータ１７にあける機能ブロック図が示されている。同図
に示すように、第１図に示したキャリブレーションパタ
ーン２の画像を二値化処理するパターシル２識部４は、
キャリブレーションパターン２を構成するマークの画像
上の座標系における当該マークの座標から前記マーク夫
々の画像上の座標系における重心座標を算出するパター
ン座標算出部５が接続されている。そして、パターン認
識部４とパターン座標算出部５には、当該重心座標をカ
メラ３の視軸に対してδ２定した座標系であるキャリブ
レーション座標系における座標に変換するための変換式
を算出する第１変換部６が接続されている。また、パタ
ーン座標算出部５には、当該マークの画像上の座標系に
おける重心座標を絶対座標系にあける座標に変換するた
めの変換定数を算出する絶対座標変換部７が接続され、
第１変換部６及び絶対座標変換部７には、第１変換部６
によって算出された変換式及び絶対座標変換部７によっ
て算出された変換定数から、キャリブレーション座標系
における前記マークの重心座標を絶対座標系における座
標に変換するための変換式を算出する第２変換部８が接
続されている。

さらに、第１変換部６には、パターン認識部４から得ら
れたキャリブレーションパターン２における大円２Ｇの
偏平状態に関する情報から、夫々のカメラ３ａ、３ｂ及
び３Ｃのキャリブレーション座標系にあけるレンズ中心
座標を算出するレンズ中心座標算出部１９を介して、キ
ャリブレーション座標系における当該レンズ中心座標を
絶対座標系における座標に変換するための変換定数を算
出する絶対座標変換部２０が接続されている。そして、
第２変換部８及び絶対座標変換部２０は、第２変換部８
によって算出された変換式及び絶対座標変換部２０によ
って変換されたレンズ中心座標から無人搬送車１の搬送
姿勢を認識するための三次元座標変換式を算出する第３
変換部１０に接続されている。

以上のように構成された三次元座標変換装置は、第４図
及び第５図に示されている動作フローチャートにしたが
って、以下に説明するように動作する。この動作フロー
チャートを、第６図乃至第１０図を参照して詳キ１１１
に説明する。

ステップ１ 無人搬送車１上に設定された任意の平面上に個々に設Ｃ
−＋た第６図に示すような中空部２Ｄを有する大円２Ｃ
とその周囲の４か所に配設した小円２Ｂから成るキャリ
ブレーションパターン２を、第１カメラ３ａから第３カ
メラ３Ｃによって夫々瞳像し、この瞳像により）ＩＩら
れだ画像情報を入出力装置１６を介してマイクロコンピ
ュータ１７に人力する。この画像は、第７図のようなも
のとなる。

ステップ２ マイクロコンピュータ１７に設けられているパターン認
識部４において、入力した画像情報を通常用いられてい
る方法によって二値化処理する。

ステップ３ さらに、パターン認識部４により、ステップ２において
二値化処理された画像に阜づいて、大円２Ｃ°、中空部
２Ｄ’及び小円２Ｂ’夫々の面積。

−次モーメント、二次モーメント、周囲長等に関する各
種のデータを算出する。

ステップ４ 次に、パターン認識部４では、マイクロコンピュータ１
７に内蔵されているＲｏｔ（、ＲＡＭ等の記憶装置に予
め記憶した大円２Ｃ，中空部２Ｄ及び小円２Ｂ夫々の面
積、−次モーメント、二次モーメント、周囲長等に関す
る各種のデータに基づいて、大円２Ｃ“、中空部２Ｌ３
’及び小円２Ｂ’を抽出し、これらの数等を算出する。

ステップ５ パターン認識部４は、抽出した大円２Ｃ゛、中空部２Ｄ
’及び小円２Ｂ’夫々の数が所定数存在しているかどう
かの判断をする。この判断の結果、これらの数が所定数
存在していればステップ６に進み、所定数存在していな
ければステップ９に進む。

ステップ６ パターン座標算出部５は、４個の小円２Ｂ゛。

大円２Ｃ’及び中空部２Ｄ’夫々の重心座標（中心座標
）を算出する。この重心座標は、画像上にま３ける座標
系の座標でおる。

ステップ７ 絶対座標変換部７は、パターン座標算出部５（こよって
算出された重心座標の内、小円２Ｂ’の重心座標のみを
取出し、この重心座標を絶対座標系における座標に射影
変換するための変換定数を算出する。この変換定数は、
次のようにして算出する。

例えば、第８図に示すように、無人１般送台巾１がＸ−
−Ｙ−で表わされるキャリブレーション座標系（キャリ
ブレーションパターン２を含む平面の座標系）に停止し
た場合に、おる小円２Ｂ’の画像上の座標系にあける重
心座標が（Ｘ’、Ｖ’　）であるとすると、この重心座
標（Ｘ’、Ｖ’　）を同図においてＸ−Ｙで表わされる
絶対座標系における重心座標（Ｘ、Ｙ）は、 Ｘ　＝（ａｘ’＋ｂｙ’＋ｃ）　／　（１＋ｄＸ’＋ｅ
ｙ’）Ｙ　＝（ｆｘ’＋ｇｙ’＋ｈ）　／　（１＋ｄＸ
’＋ｅｙ’）として表わせる。

ただし、ａ〜ｈは変換定数。

したがって、４つの小円２Ｂ’の小心座標について上記
のような式を作成すると、合計で８式でき、変換定数の
未知数も８個であるので、これらの式に関する一次方程
式を解くことによって、全ての変換定数を算出でき、こ
れによって、絶対座標系における各小円２Ｂ’の重心座
標を求めることができる。

ステップ８ パターン認識部４において算出された中空部２Ｄを含め
た大円２Ｃ’の面積、原魚まわりの一次モーメント、原
点まわりの二次モーメント、重心座標等から、大円２Ｃ
’の長袖、短軸及び第８図に示すカメラ３の視軸１２に
対するギヤリプレージョン平面との交差角（傾き）θを
算出する。なお、楕円の面積等から長軸、短軸及び当該
交差角（傾き）θを算出する手法は公知で必るので算出
方法の説明は省略する。

ステップ９ パターン認識部４で抽出した大円２Ｃ′、中゛全部２Ｄ
’及び小円２Ｂ“夫々の数が所定数存在していないので
、認識が不十分であると判「バし、エラー処理のザブル
ーチンプログラムを実行するっステップ１０ レンズ中心座標算出部１９は、第１．第２．第３カメラ
夫々のレンズの方向を算出する。このレンズの水平方向
は、第７図及び第１０図に示す楕円の短軸へ方向である
ことは明らかでおる。そして前記した交差角θは、同図
に示す楕円の長袖し１と短４ｑｆｉ　＋−２との比から θ−９ｉＴｌ−’　ｌ　２　／　Ｌ　１を計算すること
によって算出できる。

次に、短軸Ｌ２の端点の座（々（ＸＣ、ＹＣ）をステッ
プ７に記述した変換式によって絶対座標系の座標を求め
る。ここで、楕円の中心点座標を（ＸＣ’、　ＹＣ’）
とすると、当該楕円の中心座標（ＸＣ’。

Ｙｃ’）からレンズへの方向は、（ＸＣ’、　ＹＣ’）
と（Ｘｃ　−Ｘｃ’、　Ｙｃ−ＹＣ’）との座標を結フ
延長線状に必ることになる。

レンズの方向ベタ１−ルをｂとすると、ｆｌ）−［（Ｘ
Ｃ−Ｘｃ’、　Ｙｃ　−Ｙｃ’。

ＬＸ　／　（Ｌ２２／　Ｌｌ　２１　）　′／／！］こ
こで、Ｌｘ　＝ｌ　Ｘｃ　−Ｘｃ’、　Ｙｃ　−Ｙｃ’
１［］は正規化を表わす。

ステップ１ル ンズ中心座標緯出部１９は、長袖よりレンズ中心までの
距離を求める。この距離しは、Ｌ＝２Ｒｆ／Ｌ１ により算出できる。

ここで、Ｒは、大円２Ｃの半径、 ｆは、レンズの焦点距離である。

ステップ１２ レンズ中心座（ｆｆ＝　ｎ山部１９は、レンズの中心座
標を算出する。

例えば、このＸ座標をＸｐとすると、 ＸＩ）＝ＬＴｏ＋ＸＣ’となる。

同様にしてＹ座標及びＸ座標を算出し、キャリブレーシ
ョン座標系におけるレンズの中心座標を算出する。そし
て、絶対座標変換部２０において当該レンズの中心座標
を絶対座標系の座標に変換する。

ステップ１３ 第１変換部６は、パターン座標算出部５によって算出し
た４個の小円２Ｂ°、大円２Ｃ′及び中空部２Ｄ’夫々
の重心座標から、これらの重心座標をキャリブレーショ
ン座標系における座標に変換するための変換式を算出し
、さらに、第２変換部８によって、当該重心座標を絶対
座標系における座標に変換するための変換式を算出する
。つまり、画像上の座標系にあけるこれらの重心座標を
第９図に示す絶対座標平面Ｂ上における座標に変換する
変換式を算出することになる。この変換式によって夫々
のキャリブレーションパターン２の相ｎ間距離の算出が
可能になる。この距離を算出する機能を有する部分は、
従来から存在しているものであり、この距離の算出の方
法も公知であるので、ここではその説明は省略する。

ステップ１４ 第３変換部１０は、第２変換部８及び絶対座標変換部２
０によって算出された変換式及びレンズの中心座標に基
づいて、無人搬送車］の搬送姿勢を認識するための三次
元座標変換式を算出する。

この三次元座標変換式は、以下のようにして算出される
。

例えば、第９図において夫々のカメラ３ａ、３ｂ、３ｃ
のレンズ３ａ’、　３ｂ’、　３ｃ’夫々の中心座ビλ
を（ｘａ、ｙａ、ｚａ）、（ｘｂ、ｙｂ、ｚｂ）ｘｃ　
、　ｙｃ　、　ｚｃ　）とし、絶対座標系におけるキャ
リブレーション２の任愈のマークＩ、Ｊ、にの重心座標
を（Ｘｌ　、　Ｙｌ　＞、　　（Ｘ２　、　Ｙ２　＞。

（Ｘ３　、　Ｙ３　＞とすると、同図中に示されるベク
トルａｔ　、［２、Ｑ３は、次のように表わすことがで
きる。

ａ１＝　［ｘａ　−Ｘｌ　、ｙａ　−Ｙｌ　、ｚａ　］
ａ２−［ｘｂ　−Ｘ２　、　　ｙｂ　−Ｙ２　、　　ｚ
ｂ　］ａ３　＝　［ＸＣ−Ｘ３　、　　ｙｃ　−Ｙ３　
、　　ｚｃ　］次に、前記したＩ、Ｊ、に各ポイン１〜
の位置ベタ１〜ルをＰｌ　、Ｐ２　、Ｐ３とすると、Ｐ
ｉ　＝ｔｌ　ｌ　＋　１ Ｐ２　＝ｔ２　ａ２　＋Ｊ Ｐ３　＝ｔ３　ａ３　＋Ｋ　　　と表わせる。

以上の式から、例えば、ポイントＪ−に間の距離Ｍ１は
、 Ｍ１２　＝Ｉ　Ｐ３−Ｐ２１２ によって求められる。

また、距ｆｆ１Ｍ２　、Ｍ３についても上式と同様にし
て算出し、これらの式から、前記したｔｌ　、　ｔ２　
。

し３　（ギヤリプレージョン座標面上における点と絶対
座標面上における点との偏１）を求め、以上のようにし
て算出した種々の値から三次元座標変換式を作成する。

ステップ１５ 第３変換部１０は、求めた三次凡用（蒙変換式をロボッ
ト制御装置に出力する。

このように、被位置検出物における３か所の所定位置に
設けられ、同心状の中空部２Ｄを有する大円２Ｃの周囲
に所定の規則にしたがって少なくとも４個以上の小円２
Ｂを配設したキャリブレーションパターン２を搬像し、
以上の９８哩を行なうことによりレンズの中心座標が自
動的に算出され、同時に、三次元座標変換式も算出でき
ることになる。

一方、第１２図に示暇ような単純な黒丸状のマーク２Ａ
をキャリブレーションパターンとし、このキャリブレー
ションパターンを無人搬送台車１の側面上に設け、前記
した実施例と同様の構成を有する三次元座標変換装置に
よって第１１図に示す動作フローチャートを処理させる
ことによって三次元座標変換式を算出するものがおる。

以下に、この動作フローチャートについて説明する。

ステップ２０ 第１２図に示すように配設されたキャリブレーションパ
ターン２Ａの夫々を原像するカメラによってキャリブレ
ーションパターン２Ａを入力する。

ステップ２１ ステップ２］において人力したキャリブレーションパタ
ーン２Ａの画像を処理するパターン認識部によって、３
台のカメラから入力した夫々の画像を二値化処理し、こ
のキャリブレーションパターン２△の小心位＠簀を算出
する。

ステップ２２ 予め教示されているカメラのレンズ中心Ｗｌ標とステッ
プ２″ｌにおいて算出されたキャリブレーションパター
ン２△の重心位置等から、夫々のカメラのレンズ中心位
置ｃｌ　、Ｃ２、Ｃ３から当該手心位置までの方向ベク
トルＶｌ　、Ｖ２　、Ｖ３を求める。

ステップ２３ 前記したステップ１３に記したようにして三次元座標変
換式を譚出し、無人搬送車１における三次元位置認識を
行なう。

キャリブレーションパターン２△としてこのようなマー
クにすることによって処理速度を向上させることができ
る。

（発明の効果） 以上の説明により明らかなように、本発明によれば、被
位置検出物にあける３か所の所定位置に設けられ、同心
状の中空部を有する大円の周囲に所定の規則にしたがっ
て少なくとも４個以上の小円を配設したキャリブレーシ
ョンパターンを夫々個々のカメラによって搬像し、自動
的に当該カメラのレンズ中心位置を算出し、また、射影
変換によって座標系の変換を行なうようにしたので、キ
ャリブレーションパターンを任意の平面に設定してもよ
く、レンズの中心座標を測定する必要がないので、極め
て精度の高い三次元座標変換式を算出することができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る三次元座標変換装置の全体構成
図、第２図は、本発明に係る三次元座標変換装置の概略
構成図、第３図は、本発明に係る三次元座標変換装置の
機能ブロック図、第４図及び第５図は、本発明に係る三
次元座標変換装置の動作フローチャート、第６図は、本
発明に係るキャリブレーションパターンを示す図、第７
Ｎｂで第１０図は、第４図及び第５図に示した動作ノロ
−チャートの動作説明に供する図、第１１図は、他の三
次元座標変換装置の動作フローチャート、第１２図は、
第１１図に示した動作フローチャートの動作説明に供す
る図、第１３図は、従来の三次元座標変換装置の全体構
成図、第１４図は、従来の三次元座標変換式の算出過程
の説明図、第１５図は、従来のキャリブレーションパタ
ーンを示す図で必る。 ］・・・無人「Ｑ逆型（被位置検出物）、２・・・キャ
リブレーションパターンくパターン）２Ｂ・・・小円、
　２Ｃ・・・大円、　２Ｄ・・・中空部、３・・・カメ
ラ、　　　１２・・・視４咄。 特許出願人　　　　　日産自勅巾（朱式会社第１図 ′？Ｈ２図 第３図 第６図 第７図 第１Ｉ図 第１３図 第１４図 第１５図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 被位置検出物における３か所の所定位置に設けられ、同
   心状の中空部を有する大円の周囲に所定の規則にしたが
   って少なくとも４個以上の小円を配設したパターンと、 当該夫々のパターンを個々に任意の方向、距離から撮像
   するカメラと、 当該カメラによつて撮像した前記パターンを夫々二値化
   処理すると共に前記パターンの画像上の座標系における
   小円の座標から前記パターンの夫々の画像上の座標系に
   おける重心座標を算出する認識手段と、 前記カメラによって撮像した当該夫々の大円の変形状態
   から得られる情報によって、前記カメラにおけるレンズ
   の画像上の座標系における中心座標を算出するレンズ中
   心座標算出手段と、 当該認識手段及び当該レンズ中心座標算出手段によつて
   算出された当該画像上の座標系における当該夫々のパタ
   ーンの重心座標及びレンズの中心座標を絶対座標系の座
   標に変換する変換手段と、当該変換手段によつて変換し
   た前記夫々のパターンの重心座標及びレンズの中心座標
   から当該被位置検出物の姿勢を認識するための三次元座
   標変換式を算出する変換式算出手段とを備えたことを特
   徴とする三次元座標変換装置。