JPWO2020022473A1 - 計測装置、計測システム、計測プログラム、及び計測方法。 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態に係る計測システム1の構成概要を示す図である。計測システム1は、対象物Sの反射特性を計測可能に構成されるシステムである。図1に示されるように、計測システム1は、計測装置2と情報処理装置3とを備え、両者がネットワークを介して互いに接続されている。第1.1〜1.2節において、計測装置2及び情報処理装置3についてそれぞれ説明する。
計測装置2は、通信部21と、記憶部22と、制御部23と、光源24と、光検出部25と、表示部26とを有し、これらの構成要素が計測装置2の内部において通信バス20を介して電気的に接続されている。以下、各構成要素についてさらに説明する。
通信部21は、USB、IEEE1394、Thunderbolt、有線LANネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線LANネットワーク通信、LTE/3G等のモバイル通信、Bluetooth(登録商標)通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。また、通信部21を介して外部機器である後述の情報処理装置3と通信しながら、反射特性の計測を実施してもよいし、オフライン環境において単独で動作可能に実施してもよい。さらに計測した反射特性を情報処理装置3に送信可能に実施してもよい。
記憶部22(特許請求の範囲における「記憶媒体」の一例)は、前述の記載により定義される情報を記憶する。例えば、記憶部22は、対象情報と、教師情報と、制御部23が実行するための種々のプログラム等とを記憶する。これは、例えばソリッドステートドライブ(Solid State Drive:SSD)等のストレージデバイスとして、或いは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報(引数、配列等)を記憶するランダムアクセスメモリ(Random Access Memory:RAM)等のメモリとして実施されうる。また、これらの組合せであってもよい。
制御部23は、計測装置2に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部23は、例えば不図示の中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)である。制御部23は、記憶部22に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、計測装置2に係る種々の機能を実現する。なお、図1においては、単一の制御部23として表記されているが、実際はこれに限るものではなく、機能ごとに複数の制御部23(専用チップ等)を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。
光源24は、対象物Sの一部である計測箇所Spに入射光L_iを照射可能に構成される。入射光L_iは、一般的な拡散白色光(少なくともRGB成分を有するもの)であるとよい。光源24は、前述の光源点灯部231による点灯命令信号に基づいて不図示の点灯回路を介して点灯される。また、対象情報の1つのパラメータである入射光に関する数値は、特に限定されるものではないが、予め記憶部22に記憶されたものを採用する等すればよい。
光検出部25は、光を検出しこれを電気信号に変換する素子であり、例えば、フォトダイオード、光電子増倍管、光導電素子、CCD、カメラ等が含まれる。ここでは、光検出部25は、入射光L_iが対象物Sの一部である計測箇所Spに照射されて反射した反射光L_oを検出可能に構成される。検出された反射光L_oは電気信号に変換され、対象情報の1つのパラメータ、すなわち反射光に関する数値の情報として記憶部22に記憶される。
表示部26は、ユーザの視覚を刺激することで情報を提示するディスプレイである。もちろん、表示部26に加えて、スピーカー(不図示)、バイブレータ(不図示)等の他の感覚に係る情報提示が複合的に、追加されてもよい。より詳細には、用途に応じ、例えば、マルチモーダルやクロスモーダル的に強調されても構わない。このような構成とすることにより、観察者に対象物Sの質感を仮想的に提示する、「統合型質感提示システム」への拡張が実施されうる。特に、表示部26は、対象情報及び教師情報に基づいて制御部23によって計測された反射特性を表示することができる。より詳細には、当該反射特性を有する対象物Sのコンピュータ・グラフィクスを表示することができる。さらに、かかるコンピュータ・グラフィクスに関して、各種物体への印刷、カラープロジェクション、プロジェクションマッピング等を実施してもよい。
図1に示されるように、情報処理装置3は、いわゆるワークステーションであり、記憶部31と、制御部32とを備える。もちろん、USB、IEEE1394、Thunderbolt、有線LANネットワーク通信等といった有線型の通信手段又は、無線LANネットワーク通信、LTE/3G等のモバイル通信、Bluetooth(登録商標)通信等の無線通信手段を必要に応じて有するものである。かかる通信手段を介して、計測装置2と通信することができる。以下、情報処理装置3に係る各構成要素についてさらに説明する。
記憶部31(特許請求の範囲における「記憶媒体」の一例)は、第1.1節においても説明した教師情報と、制御部32が実行するための種々のプログラム等とを記憶する。これは、例えばハードディスクドライブ(Hard Disk Drive:HDD)やソリッドステートドライブ(Solid State Drive:SSD)等のストレージデバイスとして実施されうる。もちろん、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報(引数、配列等)を記憶するランダムアクセスメモリ(Random Access Memory:RAM)等のメモリとしても実施され、これらの組合せであることが好ましい。
制御部32は、情報処理装置3に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部32は、例えば不図示の中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)である。制御部32は、記憶部31に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、情報処理装置3に係る種々の機能を実現する。本実施形態においては、これら機能の詳述を省略する。
第2節では、本実施形態に係る計測システム1によって測定される反射特性の一例について詳述する。
第3節では、ニューラルネットワークを用いた機械学習(特許請求の範囲における「第2の機械学習」の一例)について詳述する。本実施形態に係る反射特性の計測では、高速な反射特性計測を可能とするために、サンプリング数(特許請求の範囲における「組合せ数」の一例)を削減するアプローチを採用する。これを最小サンプリング手法と呼ぶ。また、高速化を達成するため、サンプリング方向は適応的に決めるのではなく、予め定めた方向を使用する。このため、計測装置2の構成において、可動部分を有する必要がないという点で有利である。
前述のような計測システム1を用いることで、サンプリング数を小さくし、従来よりも高速、かつ高精度にBRDF、すなわち反射特性を計測することができる。かかるサンプリング数は、例えば1〜15であり、好ましくは、2〜10であり、さらに好ましくは、3〜6である。具体的には例えば、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15であり、ここで例示した数値の何れか2つの間の範囲内であってもよい。例えば、図5に示されるように、サンプリング数を6として計測を行った場合は、図6Aのような結果が得られる。なお、図6Bはかかる結果の真値を予め計測したものである。かかる計測におけるサンプリング方向は、次に示すものを採用した。ただし、φ_i、θ_i、φ_o、θ_oは、図3A及び図3Bに示されるものであり、度数表示である。
(φ_i,θ_i,φ_o,θ_o)=(0,20,180,20)、(0,45,180,45)、(0,60,180,60)、(0,20,0,0)、(0,45,0,0)、(0,60,0,0)
(φ_i,θ_i,φ_o,θ_o)=(0,30,180,30)、(0,26,180,30)、(180,−10,180,30)
第5節では、これまでに説明した計測装置2を用いた対象物Sの反射特性の計測方法の一例を取り扱う。図9は、当該計測方法のフローチャートである。以下、図9に示される各ステップに沿って説明する。
(ステップS1)
ステップS1(特許請求の範囲における「光照射ステップ」の一例)では、計測装置2において、制御部23における光源点灯部231が、記憶部22に記憶された所定のプログラムを読み出す。すると光源24が規定の強度を有して点灯し、これにより対象物Sにおける計測箇所Spに入射光L_iが照射される。なお、光源24の座標位置及び規定の強度は、記憶部22に記憶されているものである。
ステップS2(特許請求の範囲における「光検出ステップ」の一例)では、ステップS1において計測箇所Spに照射された入射光L_iが反射し、光検出部25が反射光L_oを所定の強度として検出する。なお、光検出部25及び計測箇所Spの座標位置、検出された所定の強度は、記憶部22に記憶される。
ステップS3(特許請求の範囲における「計測ステップ」の一例)では、制御部23における反射特性推定部232が、記憶部23に記憶された情報(上記ステップS1及びS2参照)、すなわち対象情報と、同じく記憶部23に予め記憶された教師情報とに基づいて、対象物Sの反射特性が計測される。より詳細には、ニューラルネットワークによる機械学習によって反射特性が推定的に計測される。このとき、対象情報に含まれる座標位置関係の組合せ数は、従来の反射特性の計測手法に比して小さく、例えば1〜15又はそれより小さい範囲に設定される。
[終了]
なお、次のような態様によって、本実施形態をさらに創意工夫してもよい。
本節では、計測装置2として光沢計や色彩計を用いた実施例について詳述する。
計測装置2(光沢計)は、対象物Sの「光沢度」を測定する。そして、これを反射特性である「BRDF」に変換するように実施される。なお、JIS規格では、屈折率1.567であるガラス表面において60度の入射角の場合反射率10%を光沢度100%、20度の入射角の場合反射率5%を光沢度100%と規定されている。すなわち、光沢度は、反射率に依存する物理量であることに留意されたい。したがって、反射特性であるBRDFは、既知の対象物Sに関しては光沢度から理論的には線形関係に算出可能である。
図10Aにおいて、例えば横軸における20度付近を参照すると、当然のごとく正反射(鏡面反射)していることから、各素材A〜Eによる対象物Sのいずれもそれぞれにおける反射ピークを有している。一方、15度付近を参照すると、光沢度については、各素材A〜Eによる対象物Sのいずれも0に近い値にまで落ち込んでいることが確認される。すなわち、15度の領域(拡散反射成分)では、20度の領域(鏡面反射成分)のように光沢がほとんど見られないが、代わりにヒトが色として知覚するものと考えられる。したがって、前述のように、図10Aにおける横軸15〜25度の光沢度の分布から、図10Bにおける横軸5〜35度のBRDFの値を推定できるような機械学習モデルを生成すれば、コンピュータ・グラフィクスの生成に際して、色情報も復元できる可能性が示唆されている。
このように、既存の光沢計と色彩計とを組み合わせて、計測装置2とすることで、対象物Sの反射特性を有するように異なる物体のコンピュータ・グラフィックスのレンダリングを実行することができる。なお、あくまでも実験であり、光沢度及び色彩を両方計測可能な計測装置2を新たに実施することがより好ましい。
以上のように、本実施形態によれば、所望の対象物の反射特性を従来よりも高速、かつ高精度に計測可能な計測装置2を実施することができる。
2 :計測装置
20 :通信バス
21 :通信部
22 :記憶部
23 :制御部
231 :光源点灯部
232 :反射特性推定部
233 :レンダリング部
24 :光源
24a :光源
24b :光源
24c :光源
24d :光源
24e :光源
24f :光源
25 :光検出部
25a :光検出部
25b :光検出部
25c :光検出部
25d :光検出部
26 :表示部
3 :情報処理装置
31 :記憶部
32 :制御部
L_i :入射光
L_o :反射光
Claims (16)
- 反射特性の計測装置であって、
制御部を備え、
前記制御部は、対象情報と教師情報とに基づいて対象物の反射特性を計測するように構成され、
前記対象情報は、入射光の光源位置と反射光の光検出位置と前記対象物における計測箇所との座標位置関係並びに前記入射光及び前記反射光に関する数値を含む情報で、
前記入射光は、前記計測箇所に照射された光で、前記反射光は、前記入射光が前記計測箇所に照射され且つその後当該計測箇所において反射した光であり、
前記教師情報は、前記反射特性の既存計測結果に関する情報であり、
前記対象情報に含まれる前記座標位置関係の組合せ数は、1〜15である、
計測装置。 - 請求項1に記載の計測装置において、
光源と、光検出部とをさらに備え、
前記光源は、前記入射光を照射し、前記光検出部は、前記反射光を検出するように構成される、
計測装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の計測装置において、
通信部をさらに備え、前記通信部は、前記対象情報、前記教師情報、及び前記反射特性を含む情報の少なくとも1つを外部機器に出力可能に構成される、
計測装置。 - 請求項1〜請求項3の何れか1つに記載の計測装置において、
前記制御部は、前記反射特性に基づいたコンピュータ・グラフィクスを生成可能に構成される、
計測装置。 - 請求項1〜請求項4の何れか1つに記載の計測装置において、
前記組合せ数は、2〜10である、
計測装置。 - 請求項1〜請求項5の何れか1つに記載の計測装置において、
前記組合せ数は、3〜6である、
計測装置。 - 請求項1〜請求項6の何れか1つに記載の計測装置において、
前記制御部は、機械学習によって前記反射特性を推定的に計測し、
前記機械学習は、前記対象情報を入力、前記教師情報を教師データ、前記反射特性を出力とするものである、
計測装置。 - 請求項7に記載の計測装置において、
前記反射特性は、Rusinkiewicz座標系におけるθ_h,θ_d,φ_dを変数とする関数f(θ_h,θ_d,φ_d)として表され、前記機械学習において、φ_dをcos2φ_dに、θ_hをsinθ_hに、θ_dをcosθ_dに変換する処理を含む、
計測装置。 - 請求項1〜請求項8の何れか1つに記載の計測装置において、
前記制御部は、前記対象物の光沢度に基づいて、前記反射特性を計測するように構成される、
計測装置。 - 請求項9に記載の計測装置において、
前記制御部は、
前記光沢度を入力とした第1の機械学習によって、前記反射特性の一部である一部反射特性を推定的に計測し、
前記一部反射特性を入力とした第2の機械学習によって、前記反射特性を推定的に計測する、
計測装置。 - 請求項1〜請求項10の何れか1つに記載の計測装置において、
前記反射特性は、光沢を表す鏡面反射成分と、色情報に関連付けられる拡散反射成分とを含む、
計測装置。 - 反射特性の計測システムであって、
計測装置と、情報処理装置とを備え、
前記計測装置は、光源と、光検出部とを備え、
前記光源は、対象物における計測箇所に入射光を照射し、
前記光検出部は、前記入射光が前記計測箇所に照射され且つその後当該計測箇所において反射した反射光を検出するように構成され、
前記計測装置及び前記情報処理装置の少なくとも一方は、制御部をさらに備え、
前記制御部は、対象情報と教師情報とに基づいて前記対象物の反射特性を計測するように構成され、
前記対象情報は、前記光源と前記光検出部と前記計測箇所との座標位置関係並びに前記入射光及び前記反射光に関する数値を含む情報で、前記教師情報は、前記反射特性の既存計測結果に関する情報であり、前記対象情報に含まれる前記座標位置関係の組合せ数は、1〜15であり、
前記計測装置及び前記情報処理装置は、ネットワークを介して前記対象情報、前記教師情報及び前記反射特性を含む情報の少なくとも1つを互いに送受信可能に構成される、
計測システム。 - 請求項12に記載の計測システムにおいて、
前記情報処理装置における前記制御部は、前記反射特性に基づいたコンピュータ・グラフィクスを生成可能に構成される、
計測システム。 - 請求項13に記載の計測システムにおいて、
前記情報処理装置における前記制御部は、前記反射特性を前記対象物とは異なる物体に適用し、当該物体のコンピュータ・グラフィクスを生成可能に構成される、
計測システム。 - コンピュータに所定の機能を実行させるための計測プログラムであって、
前記所定の機能は、計測機能を備え、
前記計測機能によって、対象情報と教師情報とに基づいて対象物の反射特性が計測され、
前記対象情報は、入射光の光源位置と反射光の光検出位置と前記対象物における計測箇所との座標位置関係並びに前記入射光及び前記反射光に関する数値を含む情報で、
前記入射光は、前記計測箇所に照射された光で、前記反射光は、前記入射光が前記計測箇所に照射され且つその後当該計測箇所において反射した光であり、
前記教師情報は、前記反射特性の既存計測結果に関する情報であり、
前記対象情報に含まれる座標位置関係の組合せ数は、1〜15である、
計測プログラム。 - 反射特性の計測方法であって、
光照射ステップと、光検出ステップと、計測ステップとを備え、
前記光照射ステップでは、対象物における計測箇所に入射光を照射し、
前記光検出ステップでは、前記入射光が前記計測箇所に照射され且つその後当該計測箇所において反射した反射光を検出し、
前記計測ステップでは、前記入射光の光源位置と前記反射光の検出位置と前記計測箇所との座標位置関係、前記入射光及び前記反射光に関する数値、並びに前記反射特性の既存計測結果に関する情報に基づいて、前記対象物の反射特性を計測し、
前記座標位置関係の組合せ数は、1〜15である、
計測方法。
Applications Claiming Priority (3)
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