WO2014057580A1 - 形状計測方法及び形状計測装置 - Google Patents

Abstract

　本発明は、光切断法において光切断線の検出に要する時間を短縮し、ひいては、対象物の形状計測の精度を向上させることを目的とする。本発明に係る形状測定方法においては、抽出した光切断線(160)を含む領域内にエリア分割線(150)を引き、小エリア(151)に分割した後、各小エリア(151)内にある光切断線(160)の位置を中心として上下方向に複数個の画素分だけ広げた縦方向領域(152)を設定する。縦方向領域(152)の総領域(153)において、次回の画像処理を行う。

Description

形状計測方法及び形状計測装置

　本発明は、所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて対象物の立体的形状を計測する形状計測方法及び形状計測装置に関する。

　搬送中の対象物の立体的形状を計測する技術として光切断法がある。

　具体的には、光切断法は以下のようにして実施される。

　先ず、搬送中の対象物の上方において所定の角度だけ搬送方向に対して傾斜させて配置された光源から対象物の幅方向（対象物の搬送方向と直交する方向）に板状または線状の光線を照射する。

　光源は搬送方向に対して傾斜しているため、光源からの光線により形成される像の位置は対象物の表面の凹凸に合わせて変化する。対象物の表面から反射されてできた像である光切断線を対象物の垂直上方に設置されたカメラその他の撮像装置により撮像する。

　光源と撮像装置との位置関係及び画像上の光切断線に基づいて光切断線上における対象物の形状を検出する。

　光切断線上における対象物の形状の検出を対象物の長さ方向において連続的に行い、あいは、搬送方向に移動する対象物に対して連続的に形状の検出を実施することにより、対象物全体の３次元形状を計測することができる。

　光切断法においては、光切断線を捉えた画像から外乱やノイズの影響を排除し、光切断線を正確かつシャープに抽出することが重要になる。

　この目的を達成するため、種々の提案がなされている。

　例えば、特許第２９１３９０３号公報（特許文献１）においては、光源としてレーザを使用し、レーザ光だけを通す干渉フィルタを撮像装置のレンズの前に配置することにより、切断光以外の光成分をカットし、外乱成分を排除している。

　特開平７－３２４９１５号公報（特許文献２）においては、光源としてレーザースリット光を用い、撮像装置のレンズに光学フィルタを組み合わせることにより、外乱成分やノイズ成分を除去している。

　特許第４８９６８２８号公報（特許文献３）においては、干渉フィルタや光学フィルタでは除去することができない外乱ノイズを除去するため、光切断線を探索する範囲を限定する小領域を設定し、小領域内の輝度分布の平均値または重心値を光切断線の位置として認識している。さらに、輝度分布の分散値を求め、この分散値に基づいて、隣接する次の小領域を決定している。なお、全画面内の輝度分布から最大輝度の点を探し、その点を含む領域を光切断線の計測開始位置としている。

特許第２９１３９０３号公報 特開平７－３２４９１５号公報 特許第４８９６８２８号公報

　外光や照明光などの環境光の中には、照射した光切断線の光線と同じ波長または近い波長が含まれているため、カメラのレンズにフィルタを設置しても外乱光を完全に除去することができず、光切断線の映像と環境光に起因する外乱光の映像とを同時に撮像することを避けられない。

　また、対象物に付着した水滴、周辺に舞っているヒュームの影響により、光の反射率が変化するため光切断線の輝度が変化することがある。

　このため、以下のような問題が生じる。

　第一に、光切断線の輝度が低いと、安定的に切断線を認識することができない。

　第二に、光切断線の輝度が外乱成分の輝度と同程度まで低下すると、外乱成分と光切断線との識別が困難もしくは不可能になる。

　上述の特許文献１及び２は、このような外乱光、水滴、ヒュームなどに起因する問題に対処することができない。

　これに対して、光切断線の一部を抽出し、その点を基準にして周辺の輝度の高い点を探しながら光切断線の切り出しを行う特許文献３においては、光切断線の位置から限定された領域内の輝度分布だけを処理するため、光切断線から遠い位置にある外乱成分の除去が十分でない場合、あるいは、光切断線の輝度と外乱成分の輝度との差が少ない場合であっても、光切断線を検出することがある程度可能である。

　特許文献３においては、光切断線の計測開始点を探すために、画像内の輝度分布から最も輝度が高い点を光切断線の一部と判断している。そのため、特許文献３においては、光切断線の一部が必ず外乱成分より大きな輝度で反射している必要があるが、外乱成分の影響が大きい場合には、必ずしもそうならないことがある。

　また、特許文献３においては、光切断線を探索する小領域を前段階の光切断線抽出時の輝度分布分散値に基づいて決定しており、さらに、光切断線の位置を小領域内の輝度分布の重心値または平均値に基づいて決定している。

　通常、光源は外側に向かって分散値が大きくなるため、外側に向かうほど計測する領域が広くなる。また、外乱成分が光切断線の近傍にある場合には、次の計測領域が大きくなる。通常、外乱成分はある程度の広さの範囲に影響を与えるため、この状態で輝度の重心値または平均値を求めると、実際の光切断線とは違う位置を光切断線の位置として認識することになる。

　さらに、対象物が高温である場合、対象物が赤色の光を発していることがある。このような場合、対象物からの赤色光の波長と光源からの照射光の波長が相互に近似することがあり、光切断線の反射光を識別することができなくなる。

　本発明はこのような従来の光切断線を利用した形状計測技術における問題点を解決することを可能にする形状計測方法及び形状計測装置を提供することを目的とする。

　上記の目的を達成するため、本発明は、所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法において、抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割する第一の過程と、各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定する第二の過程と、前記第二の過程において設定された前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う第三の過程と、を備える形状計測方法を提供する。

　本発明に係る形状測定方法は、前記総領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記縦方向領域を前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ順次広げる第四の過程を備えることが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記Ｎはノイズ量に応じて決定されることが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記Ｎは、例えば、ノイズ量が予め定められた閾値を越える場合には、３０以上の範囲から決定され、ノイズ量が前記閾値以下である場合には、１乃至２９の範囲から決定される。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記予め定められた数は前記対象物の移動速度に応じて決定されることが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記予め定められた数は前記対象物の移動に伴う前記対象物の単位時間当たりの形状の変化量に応じて決定されることが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記第二の過程において、前記光切断線が一の方向に凸の形状をなしている場合には、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記縦方向領域の全ての領域において、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記一の方向とは逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記第二の過程において、前記所定の方向または前記所定の方向とは逆の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定方法においては、前記縦方向領域の全ての領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明は、さらに、所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法において、抽出した光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定する第一の過程と、前記第一の過程において設定された前記四角形内の領域において、画像処理を行う第二の過程と、を備える形状計測方法を提供する。

　本発明は、さらに、所定の方向に移動する対象物にスリット光を照射する光源と、前記対象物の表面において反射した反射光を撮像する撮像装置と、所定の波長の反射光のみを前記撮像装置に通過させるフィルタと、前記光源及び前記撮像装置の動作を制御するとともに、前記反射光の画像から抽出した光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する制御装置と、からなる形状測定装置であって、前記制御装置は、前記反射光の画像から光切断線を抽出し、抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割し、各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定し、前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う、ものである形状計測装置を提供する。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、前記総領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記縦方向領域を前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ順次広げることが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は前記Ｎをノイズ量に応じて決定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、例えば、ノイズ量が予め定められた閾値を越える場合には、前記Ｎを３０以上の範囲から決定し、ノイズ量が前記閾値以下である場合には、前記Ｎを１乃至２９の範囲から決定する。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は前記予め定められた数を前記対象物の移動速度に応じて決定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前前記制御装置は記予め定められた数を前記対象物の移動に伴う前記対象物の単位時間当たりの形状の変化量に応じて決定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前前記制御装置は記予め定められた数を前記撮像装置のスキャン周期に応じて決定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、前記光切断線が一の方向に凸の形状をなしている場合には、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記一の方向とは逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、前記所定の方向または前記所定の方向とは逆の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明に係る形状測定装置においては、前記制御装置は、前記縦方向領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することが好ましい。

　本発明は、さらに、所定の方向に移動する対象物にスリット光を照射する光源と、前記対象物の表面において反射した反射光を撮像する撮像装置と、所定の波長の反射光のみを前記撮像装置に通過させるフィルタと、前記光源及び前記撮像装置の動作を制御するとともに、前記反射光の画像から抽出した光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する制御装置と、からなる形状測定装置であって、前記制御装置は、前記反射光の画像から光切断線を抽出し、前記光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定し、前記四角形内の領域において、画像処理を行う、ものである形状計測装置を提供する。

　　本発明に係る形状測定装置においては、前記フィルタは、移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ及びメディアンフィルタの何れか一つまたは二つ以上からなるものであることが好ましい。

　本発明は、さらに、所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムが前記コンピュータに行わせる処理は、抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割する第一の処理と、各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定する第二の処理と、前記第二の処理において設定された前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う第三の処理と、からなるものであるプログラムを提供する。

　本発明は、さらに、所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムが前記コンピュータに行わせる処理は、抽出した光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定する第一の処理と、前記第一の処理において設定された前記四角形内の領域において、画像処理を行う第二の処理と、からなるものであるプログラムを提供する。

　従来、インラインで用いられる形状計測装置においては、処理時間が長くなるため、複数のフィルタを用いたフィルタリング処理を行うことが難しく、光学フィルタや簡単な演算処理を用いることしかできなかった。このため、外光、反射光、ヒューム、発熱発光などに起因する外乱を排除することができず、対象物の正確な形状を計測することは極めて困難であった。

　本発明に係る形状計測方法及び形状計測装置は、前回の計測における演算結果に基づいて、次処理の計測エリアを限定することにより、演算時間を短縮することを可能としている。この演算時間の短縮により、インライン使用時においても、外乱ノイズに対して有効な複数のフィルタを組み合わせて使用することが可能になり、撮像データ上の様々なノイズに対して適切な除去処理を行うことが可能となる。このため、撮像データの状態にかかわらず、正確な光切断線の位置を特定することができ、光切断線を高精度で正確に抽出することが可能となっている。この結果として、対象物の正確な形状を計測することが可能である。

　さらに、光源の波長を対象物に応じて変更することが可能であるため、従来のソフトウェア処理だけでは困難であった発熱発光する対象物の形状をも正確に計測することが可能である。

本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置を熱間圧延ラインに応用した場合の概略図である。 本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置の概略図である。 形状プロファイルの一例を示す図である。 本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置の動作を示すフローチャートである。 平滑化処理前の画像及び平滑化処理後の画像の一例である。 移動平均フィルタを用いてノイズ除去を行った場合の除去前と除去後の画像の一例である。 図７（Ａ）は３×３の画素配列における移動平均レートを示す表、図７（Ｂ）は５×５の画素配列における移動平均レートを示す表である。 図８（Ａ）は３×３の画素配列におけるガウシアンフィルタレートを示す表、図８（Ｂ）は５×５の画素配列におけるガウシアンフィルタレートを示す表である。 ３×３の画素配列における各画素の輝度値を示す。 メディアンフィルタを用いてノイズ除去処理を行う場合の処理前と処理後の画像である。 図１１（Ａ）は収縮処理が行われる過程の画像を示し、図１１（Ｂ）は膨張処理が行われる過程の画像を示す。 ２値化された画像の収縮・膨張処理前及び収縮・膨張処理後の画像の一例である。 図１３（Ａ）－（Ｄ）は膨張処理後に収縮処理を行う場合の一例を示す画像である。 細線化処理前後の画像の一例である。 細線化処理前後の画像の一例である。 図１６（Ａ）は細線化処理の実施後に残った光切断線を示す画像であり、図１６（Ｂ）は光切断線のみを抽出した画像である。 エリアと撮像画像とが重ね合わせられた画像の一例である。 本発明の第一の実施形態に係る形状計測装置において、次回の画像処理エリアを決定するプロセスを示す概略図である。 本発明の第二の実施形態に係る形状計測装置において、次回の画像処理エリアを決定するプロセスを示す概略図である。

１００　本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置
１１０　光源
１２０　撮像装置
１３０　フィルタ
１４０　形状測定制御装置
１４１　撮像制御ユニット
１４２　メモリ
１４３　画像認識ユニット
１４４　ディスプレイ
１５０　エリア分割線
１５１　小エリア
１５２　縦方向領域
１５３　縦方向領域の結合領域
１６０　光切断線
１６１　光切断線の最上部
１６２　光切断線の最下部
１７０　長方形
２１０　圧延セクション
２２０　形状測定セクション
２３０　冷却セクション
２４０　巻き取りセクション
２５０　圧延材

（第一の実施形態）
　図１は、本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置１００を、一例として、熱間圧延ラインに応用した場合の概略図である。

　熱間圧延ラインは、圧延セクション２１０と、形状測定セクション２２０と、冷却セクション２３０と、巻き取りセクション２４０とが圧延材２５０の搬送方向Ｒの上流側から下流側に向かってこの順番に配置されることにより、構成されている。

　圧延セクション２１０には、圧延ロール２１１と、圧延ロール２１１の動作を制御する圧延ロール制御装置２１２とが配置されている。

　圧延材２５０は方向Ｒに搬送されている。最初に、圧延材２５０は、圧延セクション２１０において、圧延ロール２１１によって、所定の厚さまで圧延される。

　圧延セクション２１０を通過した圧延材２５０は形状測定セクション２２０に進入し、本発明の第一の実施形態に係る形状測定装置１００は、後述するようにして、圧延材２５０の形状を測定する。

　形状測定の結果は圧延セクション２１０の圧延ロール制御装置２１２にフィードバックされ、その結果に応じて、圧延材２５０の圧延動作が修正される。

　圧延材２５０の形状測定が終了した後、圧延材２５０は冷却セクション２３０に進入し、冷却ユニット２３１により冷却される。例えば、冷却ユニット２３１は圧延材２５０に冷却水を放射することにより、圧延材２５０を冷却する。

　冷却された圧延材２５０は巻き取りセクション２４０において、巻き取りロール２４１に巻き取られる。

　図２は本実施形態に係る形状測定装置１００の概略図である。

　形状測定装置１００は、圧延セクション２１０において圧延された圧延材２５０の形状プロファイルを計測することにより、圧延材２５０の立体的形状（３次元的形状）を再現し、圧延材２５０が所定の精度（平坦度、割れやひびの有無など）を満足しているか否かを判定する。

　本実施形態に係る形状測定装置１００は、スリット光１１１を圧延材２５０に照射する光源１１０と、光源１１０から照射され、圧延材２５０の表面において反射した反射光を撮像する撮像装置１２０と、所定の波長の反射光のみを撮像装置１２０に送り込むフィルタ１３０と、光源１１０及び撮像装置１２０の動作を制御する形状測定制御装置１４０と、から構成されている。

　光源１１０は、点レーザビームを、例えば、シリンドリカルレンズに通過させることによりスリット光１１１を発生させ、このスリット光１１１を圧延材２５０の全幅（搬送方向Ｒと直交する方向における全長）にわたって照射する。

　撮像装置１２０は、例えば、２次元ＣＣＤカメラからなる。

　撮像装置１２０は圧延材２５０の表面において反射した反射光の画像を撮像する。具体的には、撮像装置１２０は、光源１１０から照射されたスリット光１１１が圧延材２５０の表面に到達する領域を含む領域１２１（図２に示す二つの破線１２１Ａ及び１２１Ｂで囲まれた領域）の画像を撮像する。

　撮像装置１２０が撮像した反射光の画像は形状測定制御装置１４０に送信される。

　光源１１０は撮像装置１２０に対して可変に構成されており、光源１１０のレーザ光投射軸と撮像装置１２０の光軸とのなす角度を約２５度乃至１６０度の範囲内において変更可能であるように構成されている。

　フィルタ１３０は、光源１１０から照射されるスリット光１１１と同一波長の光のみを通過させる。従って、撮像装置１２０は、光源１１０から照射されるスリット光１１１と同一波長の反射光のみを撮像する。

　フィルタ１３０は、後述する移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ及びメディアンフィルタの何れか一つまたは二つ以上の組み合わせからなる。

　なお、本実施形態におけるフィルタ１３０は、ハードウェアとしてのレンズのみならず、形状測定制御装置１４０内におけるソフトウェアによるフィルタリング処理をも組み合わせたものからなる。

　形状測定制御装置１４０は、光源１１０及び撮像装置１２０の動作を制御する撮像制御ユニット１４１と、撮像装置１２０が撮像した画像を記憶するメモリ１４２と、メモリ１４２に記憶された画像を解析し、圧延材２５０の形状プロファイルを作成する画像認識ユニット１４３と、メモリ１４２に記憶された画像及び画像認識ユニット１４３が作成した形状プロファイルを表示するディスプレイ１４４と、から構成されている。

　撮像制御ユニット１４１は光源１１０及び撮像装置１２０の動作を制御する。具体的には、撮像制御ユニット１４１は、光源１１０が照射するスリット光１１１の輝度の調整、光源１１０が照射するスリット光１１１の照射角度の調整、撮像装置１２０内のレンズの絞りの調整、撮像時間の調整などを実行する。

　メモリ１４２は、例えば、フレームメモリからなり、撮像装置１２０から送信されてきた画像を、例えば、１２８０×１０２４個のピクセル（画素）で記憶する。

　画像認識ユニット１４３は、メモリ１４２に記憶された画像内の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線の座標（Ｘ座標及びＹ座標）を画像座標データとして算出する。Ｘ座標は圧延材２５０の幅方向における座標であり、Ｙ座標は圧延材２５０の搬送方向Ｒにおける座標である。

　画像座標データを算出した後、画像認識ユニット１４３はこの画像座標データに基づいて圧延材２５０の形状プロファイルを算出する。算出された形状プロファイルは正規化され、２次元（Ｘ座標及びＺ座標）の正規化座標データとしてメモリ１４２に記憶され、あるいは、ディスプレイ１４４に表示される。

　Ｚ座標は圧延材２５０の厚さ方向における座標である。

　このようにして、正規化された形状プロファイルが求められる。図３は形状プロファイルの一例を示す。

　図４は本実施形態に係る形状測定装置１００の動作を示すフローチャートである。以下、図４を参照して、本実施形態に係る形状測定装置１００の動作を説明する。

　まず、撮像処理（ステップＳ１００）が実施される。具体的には、光源１１０がスリット光１１１を圧延材２５０の表面に照射し、撮像装置１２０がスリット光１１１が照射されている領域を含む領域１２１ひいては反射光を撮像し、撮像した画像を形状測定制御装置１４０に送信する。形状測定制御装置１４０に送信された画像はメモリ１４２に保存される。

　次いで、画像認識ユニット１４３は反射光の画像内において光切断線を抽出する領域を切り出す（ステップＳ１１０）。すなわち、画像認識ユニット１４３は撮像装置１２０から送信されてきた画像の全領域において光切断線を抽出するのではなく、画像の全領域のうちの予め決定された一部の領域内においてのみ光切断線を抽出する作業を実施する。

　光切断線を抽出する領域の決定は直前に抽出された光切断線に基づいて行われる（後述するステップＳ２００参照）。決定方法は後述する。

　次いで、画像認識ユニット１４３は画像からノイズを除去するために、以下のようなノイズ除去作業を実施する。

　先ず、画像認識ユニット１４３は、画像に対して平滑化処理を実施することが必要か否かの判定を行う（ステップＳ１２０）。

　画像に水滴や蒸気の影響がない場合には（例えば、対象物が乾燥していることが明らかである場合）、平滑化処理は実行しない（ステップＳ１２０のＮＯ）。

　平滑化処理の実施が必要であると判定された場合には（ステップＳ１２０のＹＥＳ）、次のようにして、平滑化処理が実施される（ステップＳ１３０）。

　光切断線を撮像した画像には、ヒューム、水滴、反射光などのノイズが含まれている。このようなノイズは点状や小さな塊状に分布していることが多い、撮像データを平滑化処理することにより、このようなノイズ成分を軽減することができる。

　ノイズを除去する処理は、画像の状態に合わせて、フィルタ１３０を構成する移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタまたはメディアンフィルタの何れか一つまたは二つ以上を使用する。

　撮像された画像に対して平滑化処理を行うことにより、高い輝度で映り込んだ点状、塊状の外乱ノイズをカットし、光切断線の像を明確化することが可能になる。

　図５は平滑化処理前の画像及び平滑化処理後の画像の一例である。

　図６は移動平均フィルタを用いてノイズ除去を行った場合の除去前と除去後の画像の一例を示す（画像引用：イメージングソリューション　<http://imagingsolution.net/>）。

　移動平均フィルタは画像の輝度値を滑らかにすることにより、画像内のノイズを除去する。

　具体的には、注目画素とその周辺画素の輝度値に移動平均レートを掛け合わせることにより、輝度の平滑化を行う。この処理を撮像画像全体に行うことにより、全体の輝度が平滑化される。移動平均フィルタは、全ての移動平均レートを足し合わせると１になるように調整する（引用文献：デジタル画像処理 CG-ARTS協会 ISBN-10 4903474014　<http://imagingsolution.net/>）。

　図７（Ａ）は３×３の画素配列における移動平均レート、図７（Ｂ）は５×５の画素配列における移動平均レートを示す。何れの場合も、中央の画素が注目画素である。

　一般に、注目画素の近傍の周辺画素の輝度値は注目画素の輝度値と近い場合が多いが、注目画素から遠くなると輝度差が大きくなる場合が多い。これを考慮して平均値を計算するときの重みを注目画素に近いほど大きくしたのがガウシアンフィルタである。

　ガウシアンフィルタはローパスフィルタに近い効果があり、高周波のノイズ除去に有効である。高周波とは、短い周期で「明暗明暗」を繰り返すパターンを指す。

　ガウシアンフィルタにおける処理は、注目画素とその周辺画素の輝度値に所定のレートを掛け合わせることにより行われる。ヒュームなどの影響で高周波のノイズが広がっている場合にはガウシアンフィルタが有効である。

　図８（Ａ）は３×３の画素配列におけるガウシアンフィルタレート、図８（Ｂ）は５×５の画素配列におけるガウシアンフィルタレートを示す。何れの場合も、中央の画素が注目画素である。

　特定の周波数を消すためには、周期が半分離れた２点のデータを平均することにより、その周波数成分を消すことができる。この原理を使用したのがガウシアンフィルタである（引用文献：デジタル画像処理 CG-ARTS協会 ISBN-10 4903474014　<http://imagingsolution.net/>）。

　メディアンフィルタは、注目画素の周辺画素の輝度値の大きさを順番に並べ、中央値を注目画素に置き換えることにより、ノイズを除去するフィルタである。これは火花、スプラッシュ、外乱光など周辺画素の輝度値より大きく異なるゴマ塩状またはスパイク状のノイズの除去に適している。この処理は、撮像した画像の輪郭やエッジがボケることが無いという利点がある。

　図９は３×３の画素配列における各画素の輝度値を示す（画像引用：イメージングソリューション　<http://imagingsolution.net/>）。

　注目画素の周辺画素の輝度値を取得し、この輝度値を、以下のように、小さい順番に並べる。

　２４，３０，３１，３４，４１，５７，６１，９６，１６５

　次いで、中央値である４１を最大値の輝度値１６５で置き換える。この処理を全画素について行うことにより、ノイズ除去を行う（引用文献：デジタル画像処理 CG-ARTS協会 ISBN-10 4903474014　<http://imagingsolution.net/>）。

　図１０はメディアンフィルタを用いてノイズ除去処理を行う場合の処理前と処理後の画像である（画像引用：イメージングソリューション　<http://imagingsolution.net/>）。

　平滑化処理（ステップＳ１３０）が終了した後、画像認識ユニット１４３は、平滑化した撮像データ上に広がる光切断線以外の小パターンノイズの除去処理が必要か否かを判定する（ステップＳ１４０）。

　平滑化処理にも小パターンノイズを除去する機能があるため、小パターンノイズが平滑化処理だけで除去可能な程度のものである場合には、小パターンノイズの除去処理は実施されない（ステップＳ１４０のＮＯ）。

　画像認識ユニット１４３は、必要と判定した場合には（ステップＳ１４０のＹＥＳ）、小パターンノイズの除去処理を実行する（ステップＳ１５０）。

　具体的には、画像認識ユニット１４３は、処理画像を２値化した後、収縮膨張処理を行うことにより、小パターンノイズを除去する。これにより、光切断線をさらに鮮明にすることができる。

　収縮処理とは、注目画素の周辺に１画素でも黒い画素があれば全ての周辺画素を黒に置き換える処理を指し、膨張処理とは、注目画素の周辺に１画素でも白い画素があれば全ての周辺画素を白に置き換える処理を指す（引用文献：イメージングソリューション　<http://imagingsolution.net/>）。

　図１１（Ａ）は収縮処理が行われる過程の画像を示し、図１１（Ｂ）は膨張処理が行われる過程の画像を示す。

　また、図１２は２値化された画像の収縮・膨張処理前及び収縮・膨張処理後の画像の一例である。

　なお、先に膨張処理を行ってから収縮処理を行うことにより、欠けた像を補うことができる。

　図１３（Ａ）－（Ｄ）はその一例を示す画像である（画像引用：イメージングソリューション　<http://imagingsolution.net/>）。

　図１３（Ａ）の丸印に示すように、比較的大きな欠けが存在している場合、最初に膨張処理、次いで収縮処理を行う。これにより、図１３（Ｄ）に示すように、欠けはほぼ補完される（すなわち、欠けがほぼなくなる）。

　画像認識ユニット１４３は小パターンノイズ除去処理（ステップＳ１５０）が終了した後、細線化処理が必要か否かを判定する（ステップＳ１６０）。

　細線化処理は、残ったパターンの連続性の有無を確認するための処理である。細線化処理においては、パターンの中心の１画素のみが残され、他の画素は削除される。

　なお、細線化処理を行わなくてもパターンの連続性を認識することができる場合には、細線化処理は行う必要はない。パターンの連続性を認識することができない場合のみ、細線化処理が実行される（ステップＳ１７０）。

　図１４及び図１５はそれぞれ細線化処理前後の画像の一例である。

　細線化処理により除去することができなかったノイズは細かい点または短い線となり、光切断線はシャープな長い線として残る（図１６（Ａ））。画像認識ユニット１４３は画像内の連続した長い線のみを抽出し、その他の像を削除する（図１６（Ｂ））。

　次いで、画像認識ユニット１４３は、以下のようにして、光切断線を抽出する（ステップＳ１８０）。

　画像認識ユニット１４３は、抽出した連続線（図１６（Ｂ））から上下方向に任意の範囲のエリアを取り、このエリアを撮像画像と重ね合わせる。図１７はエリアと撮像画像とが重ね合わせられた画像である。

　なお、撮像画像の外乱ノイズが大きい場合には、撮像画像に代えて、平滑化された画像（図５（Ｂ）に示した画像）を使用する。

　次いで、画像認識ユニット１４３は、このエリア内の縦方向の画素の輝度重心点を全て演算する。輝度重心を計算することにより、撮像装置１２０の画素数以上の精度を実現することが可能になる。

　輝度重心点の計算においては、輝度が閾値以上である画素を有効画素として使用する。

　また、画像認識ユニット１４３は、輝度重心点の計算に際して、閾値以上の輝度が縦方向に連続しているか否かを検索する。連続していない輝度がある場合には、その輝度を計算から除外する。

　表１は輝度の分布の一例を示す。

　輝度の閾値を７７とすると、表１に示した輝度分布においては、上から３乃至５列目の画素（閾値以上の輝度を有する画素）が重心点計算の対象となる。

　左から２列目の一番上にも閾値以上の輝度を有する画素（輝度９１を有する画素）が存在しているが、この画素は、閾値以上の輝度を有する画素であって、縦方向に連続している画素（すなわち、上から３乃至５列目の画素）の一つではないので、この画素は重心点の計算から除外される。

　画像認識ユニット１４３は、このようにして、縦方向の重心点を全て算出し、算出された各重心点を繋ぎ合わせる。このようにして繋ぎ合わせられた線が光切断線である（ステップＳ１８０）。

　光切断線を抽出した後、画像認識ユニット１４３は、抽出した光切断線の形状から対象物である圧延材２５０の形状を演算する（ステップＳ１９０）。

　以上のようにして光切断線ひいては圧延材２５０の形状を抽出した後、画像認識ユニット１４３は次回の画像処理を実施する処理エリアを決定する（ステップＳ２００）。

　すなわち、画像認識ユニット１４３は、次回の画像処理速度を高速化するため、今回演算した光切断線の位置及び形状に基づいて、次回の撮像データ処理エリアを決定する。次回の画像処理（ステップＳ１１０乃至Ｓ１９０）は、ここで決定した限定的な処理エリア内のみで行なわれる。

　図１８は次回の画像処理エリアを決定するプロセスを示す概略図である。

　先ず、画像認識ユニット１４３は、今回抽出した光切断線１６０を含む領域内に縦方向（搬送方向Ｒ）に延びる複数個のエリア分割線１５０を引き、当該領域を複数個の小エリア１５１に分割する。例えば、画像認識ユニット１４３は、３０個のエリア分割線１５０を引き、３１個の小エリア１５１を設定する。

　エリア分割線１５０の個数（ひいては、小エリア１５１の個数）は任意の数に設定することができる。

　この場合、画像認識ユニット１４３は、画像内のノイズ量に応じて、エリア分割線１５０の個数を決定することができる。

　エリア分割線１５０の個数は多いほうがノイズ除去の精度を上げることができるが、反対に、処理時間は増加する。このため、画像認識ユニット１４３は、ノイズ除去の精度と処理時間の長短との均衡を考慮して、エリア分割線１５０の個数を決定する。

　例えば、予めノイズ量の閾値を決めておき、画像認識ユニット１４３は、ノイズ量が当該閾値を越える場合には、エリア分割線１５０の個数を３０以上（例えば、３０乃至５０）の範囲から決定し、ノイズ量が閾値以下である場合には、エリア分割線１５０の個数を１乃至２９の範囲から決定する。

　あるいは、ノイズ量の閾値を予め定めることなく、エリア分割線１５０の個数を決定することも可能である。

　例えば、画像認識ユニット１４３は、平滑化処理（ステップＳ１３０）及び小パターンノイズ除去処理（ステップＳ１５０）の一方または双方が実施されたか否かに応じて、エリア分割線１５０の個数を決定することも可能である。

　例えば、画像認識ユニット１４３は、平滑化処理（ステップＳ１３０）及び小パターンノイズ除去処理（ステップＳ１５０）の双方が実施された場合には、エリア分割線１５０の個数を１乃至９の範囲から決定し、何れか一方が実施された場合には、エリア分割線１５０の個数を１０乃至２９の範囲から決定し、何れも実施されなかった場合には、エリア分割線１５０の個数を３０乃至５０の範囲から決定するようにすることもできる。

　次いで、画像認識ユニット１４３は、分割した各小エリア１５１内にある光切断線の位置を中心として上下方向に任意の数の画素分だけ広げた縦方向領域１５２を設定する。

　上下方向に広げる画素の数は任意の数を選択することができる。

　基本的には、縦方向領域１５２は、撮像装置１２０が、圧延材２５０が搬送方向Ｒに移動する場合の最大移動量を網羅することができるように、決定される。すなわち、撮像装置１２０は、前回の計測から次回の計測までの間における搬送方向Ｒの予想最大移動量をスキャンする必要がある。このため、画像認識ユニット１４３は、上下方向に広げる画素の数は圧延材２５０の移動速度に応じて決定する。

　さらに、例えば、圧延材２５０が上下方向に波打っており、形状変化の度合いが大きい場合には、単位時間当たりの圧延材２５０の形状の変化量は大きくなる。あるいは、圧延材２５０の移動速度が大きければ、同一形状であっても単位時間当たりの圧延材２５０の形状の変化量は大きくなる。

　このように、最大画素数は、ライン速度の他に、形状変化の周波数により、次の撮像が終了するまでに光切断線が変化する最大変化量に応じて決定される。

　あるいは、画像認識ユニット１４３は、撮像装置１２０のスキャン周期に応じて、最大画素数を決定することも可能である。

　例えば、撮像装置１２０のスキャン周期が２０［ｍｓｅｃ］である場合には、２０［ｍｓｅｃ］の間に変化する上下方向の量を最大変化量として決定し、画像認識ユニット１４３は、それに応じて、最大画素数を決定することも可能である。

　このようにして決定された縦方向領域１５２の全てを結合した領域１５３が次回の画像処理を実施する領域として使用される（ステップＳ１１０参照）。

　なお、前回の画像処理後に決定された領域１５３内において、光切断線１６０に相当する輝度の画素を見つけることができなかった場合には、縦方向領域１５２を上下方向に徐々に伸長させ（最終的には、上下方向の全領域まで伸長させ）、再度の検索が行われる。

　本実施形態に係る形状測定装置１００によれば、以下の効果を得ることができる。

　インラインで用いられる従来の形状計測装置においては、処理時間が長くなるため、複数のフィルタを用いて画像処理を行うことが難しく、単一の光学フィルタや簡単な演算処理を用いることしかできなかった。このため、外光、反射光、ヒューム、計測対象物の発熱発光などによる外乱に対して有効な対応ができず、ひいては、計測対象物の正確な形状計測を行うことが極めて困難であった。

　これに対して、本実施形態に係る形状測定装置１００においては、前回の計測における演算結果に基づいて次処理の計測エリアを限定することにより、演算時間を短縮することを可能としている。

　この演算時間の短縮により、インライン使用時においても外乱ノイズに対して有効な複数のフィルタを組み合わせて使用することが可能になり、ひいては、撮像データ上の様々なノイズに対して適切な除去処理を行うことが可能となる。このため、撮像データの状態にかかわらず、正確な光切断線の位置を高い精度で特定することが可能であり、ひいては、インラインにおいても対象物の正確な形状を計測することが可能である。

　さらに、光源１１０の波長を対象物に応じて変更することが可能であるため、従来のソフトウェア処理だけでは困難であった発熱発光する対象物の形状の正確な計測も可能である。

　例えば、発熱発光する圧延材２５０は、通常、赤色光に近い６００乃至７５０ｎｍの波長を有する光を発している。また、通常、光源として使用されるランプやレーザは６００乃至７５０ｎｍの波長帯において強い光を発するため、圧延材２５０から発せられる光と反射光との識別が難しい。本実施形態に係る形状測定装置１００は、通常のランプや赤色レーザに加え、３８０乃至５７０ｎｍの波長の光を発する光源１１０と、その光源に合った複数個のカットオフフィルタ１３０を用いることも可能であり、計測対象物が発熱発光する場合であっても、計測対象物の形状の正確な計測が可能である。

　本実施形態に係る形状測定装置１００は上記の構造に限定されるものではなく、種々の改変が可能である。

　例えば、本実施形態に係る形状測定装置１００においては計測対象物として圧延材２５０を選択したが、計測対象物は圧延材２５０には限定されない。スラブ、ブルーム、ビレットなどの鋳造直後の素材の他に、建設用のＨ型鋼やシートパイルなど製品の形状の計測にも使用可能である。

　また、本実施形態に係る形状測定装置１００においては、画像認識ユニット１４３は、各小エリア１５１内にある光切断線の位置を中心として上下方向に縦方向領域１５２を広げるようにしているが、縦方向領域１５２の設定方法はこれには限定されない。

　例えば、画像認識ユニット１４３は、光切断線が一方向（例えば、上方向）に凸の形状をなしている場合には、当該一方向にのみ延びる縦方向領域１５２を設定する。この場合、一方向に延びる縦方向領域１５２内において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、画像認識ユニット１４３は、一方向とは逆の方向（例えば、下方向）に延びる縦方向領域１５２を設定する。

　このように、上下両方向に縦方向領域１５２を広げる場合と比較して、一方向に縦方向領域１５２を延ばしたときに、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出された場合には、縦方向領域１５２をもう一方の方向に延ばす必要はなくなるので、画像処理時間及び処理量を低減させることができる。

　あるいは、画像認識ユニット１４３は、光切断線が一方向（例えば、上方向）に凸の形状をなしているか否かにはかかわらず、当該一方向にのみ延びる縦方向領域１５２を設定し、当該縦方向領域１５２内において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、一方向とは逆の方向（例えば、下方向）に延びる縦方向領域１５２を設定するものとすることも可能である。

（第二の実施形態）
　上記の第一の実施形態に係る形状計測装置１００においては、画像認識ユニット１４３は、縦方向領域１５２を設定し、全縦方向領域１５２を結合した領域１５３を次回の画像処理を実施する領域として決定する。

　これに対して、第二の実施形態に係る形状計測装置においては、画像認識ユニット１４３は、次のようにして、次回の画像処理を実施する領域を決定する。

　図１９は、本実施形態において、次回の画像処理エリアを決定するプロセスを示す概略図である。

　画像認識ユニット１４３は、反射光の画像から光切断線１６０を抽出すると、当該光切断線１６０の最上部１６１及び最下部１６２をそれぞれ上辺１７１及び下辺１７２とし、単位時間当たりに光切断線１６０が変化する左右方向の最大値を左辺１７３及び右辺１７４とする長方形１７０を設定する。

　次回の画像処理は長方形１７０内において行われる。

　本実施形態によれば、第一の実施形態とは異なり、画像を分割する必要性がないので、処理時間をより短縮することが可能である。

Claims (26)

1. 　所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法において、
   　抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割する第一の過程と、
   　各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定する第二の過程と、
   　前記第二の過程において設定された前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う第三の過程と、
   　を備える形状計測方法。
2. 　前記総領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記縦方向領域を前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ順次広げる第四の過程を備えることを特徴とする請求項１に記載の形状計測方法。
3. 　前記Ｎはノイズ量に応じて決定されることを特徴とする請求項１または２に記載の形状計測方法。
4. 　前記Ｎは、ノイズ量が予め定められた閾値を越える場合には、３０以上の範囲から決定され、ノイズ量が前記閾値以下である場合には、１乃至２９の範囲から決定されることを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の形状計測方法。
5. 　前記予め定められた数は前記対象物の移動速度に応じて決定されることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の形状計測方法。
6. 　前記予め定められた数は前記対象物の移動に伴う前記対象物の単位時間当たりの形状の変化量に応じて決定されることを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の形状計測方法。
7. 　前記第二の過程において、前記光切断線が一の方向に凸の形状をなしている場合には、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の形状計測方法。
8. 　前記縦方向領域の全ての領域において、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記一の方向とは逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項７に記載の形状計測方法。
9. 　前記第二の過程において、前記所定の方向または前記所定の方向とは逆の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の形状計測方法。
10. 　前記縦方向領域の全ての領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項９に記載の形状計測方法。
11. 　所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法において、
    　抽出した光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定する第一の過程と、
    　前記第一の過程において設定された前記四角形内の領域において、画像処理を行う第二の過程と、
    　を備える形状計測方法。
12. 　所定の方向に移動する対象物にスリット光を照射する光源と、
    　前記対象物の表面において反射した反射光を撮像する撮像装置と、
    　所定の波長の反射光のみを前記撮像装置に通過させるフィルタと、
    　前記光源及び前記撮像装置の動作を制御するとともに、前記反射光の画像から抽出した光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する制御装置と、
    　からなる形状測定装置であって、
    　前記制御装置は、
    　前記反射光の画像から光切断線を抽出し、
    　抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割し、
    　各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定し、
    　前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う、
    　ものである形状計測装置。
13. 　前記制御装置は、前記総領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記縦方向領域を前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ順次広げることを特徴とする請求項１２に記載の形状計測装置。
14. 　前記制御装置は前記Ｎをノイズ量に応じて決定することを特徴とする請求項１２または１３に記載の形状計測装置。
15. 　前記制御装置は、ノイズ量が予め定められた閾値を越える場合には、前記Ｎを３０以上の範囲から決定し、ノイズ量が前記閾値以下である場合には、前記Ｎを１乃至２９の範囲から決定することを特徴とする請求項１２乃至１４の何れか一項に記載の形状計測装置。
16. 　前記制御装置は前記予め定められた数を前記対象物の移動速度に応じて決定することを特徴とする請求項１２乃至１５の何れか一項に記載の形状計測装置。
17. 　前前記制御装置は記予め定められた数を前記対象物の移動に伴う前記対象物の単位時間当たりの形状の変化量に応じて決定することを特徴とする請求項１２乃至１６の何れか一項に記載の形状計測装置。
18. 　前前記制御装置は記予め定められた数を前記撮像装置のスキャン周期に応じて決定することを特徴とする請求項１２乃至１６の何れか一項に記載の形状計測装置。
19. 　前記制御装置は、前記光切断線が一の方向に凸の形状をなしている場合には、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項１２乃至１８の何れか一項に記載の形状計測装置。
20. 　前記制御装置は、前記一の方向にのみ延びる前記縦方向領域において光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、前記一の方向とは逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項１９に記載の形状計測装置。
21. 　前記制御装置は、前記所定の方向または前記所定の方向とは逆の方向にのみ延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項１２乃至１８の何れか一項に記載の形状計測装置。
22. 　前記制御装置は、前記縦方向領域において、光切断線に相当する輝度を有する画素が検出されなかった場合には、逆の方向に延びる前記縦方向領域を設定することを特徴とする請求項２１に記載の形状計測装置。
23. 　所定の方向に移動する対象物にスリット光を照射する光源と、
    　前記対象物の表面において反射した反射光を撮像する撮像装置と、
    　所定の波長の反射光のみを前記撮像装置に通過させるフィルタと、
    　前記光源及び前記撮像装置の動作を制御するとともに、前記反射光の画像から抽出した光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する制御装置と、
    　からなる形状測定装置であって、
    　前記制御装置は、
    　前記反射光の画像から光切断線を抽出し、
    　前記光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定し、
    　前記四角形内の領域において、画像処理を行う、
    　ものである形状計測装置。
24. 　前記フィルタは、移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ及びメディアンフィルタの何れか一つまたは二つ以上からなるものであることを特徴とする請求項１２乃至２３の何れか一項に記載の形状計測装置。
25. 　所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    　前記プログラムが前記コンピュータに行わせる処理は、
    　抽出した光切断線を含む領域内に前記所定の方向に延びるＮ（Ｎは１以上の整数）個のエリア分割線を引き、当該領域を（Ｎ＋１）個の小エリアに分割する第一の処理と、
    　各小エリア内にある光切断線の位置を中心として前記所定の方向に予め定められた数の画素分だけ広げた縦方向領域を設定する第二の処理と、
    　前記第二の処理において設定された前記小エリア毎の前記縦方向領域の総領域において、画像処理を行う第三の処理と、
    　からなるものであるプログラム。
26. 　所定の方向に移動する対象物上に投影されたスリット光の反射光から光切断線を抽出し、当該光切断線に基づいて前記対象物の立体的形状を計測する形状計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    　前記プログラムが前記コンピュータに行わせる処理は、
    　抽出した光切断線の最上部及び最下部をそれぞれ上辺及び下辺とし、単位時間当たりに前記光切断線が変化する左右方向の最大値を左辺及び右辺とする四角形を設定する第一の処理と、
    　前記第一の処理において設定された前記四角形内の領域において、画像処理を行う第二の処理と、
    　からなるものであるプログラム。

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