JP2009288042A - 距離測定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことができるようにする。
【解決手段】MLA12は、レンズ11の瞳面に2次元状に配置され、撮像素子13は、2次元状に配置された光電変換機能を有する複数の画素からなり、MLA12の各MLの各々の後側であって、被検物と共役となる位置に配置される。演算処理回路34は、MLA12の各MLの各々により結像された像を、撮像素子13により撮像することで得られるそれぞれが異なる視点となる複数の画像において、それぞれの画像内の注目している特徴点ごとに視差を演算し、それらの視差から被検物の奥行きに関する情報を求める。本発明は、被検物を計測する距離測定装置に適用できる。
【選択図】図12

Description

本発明は、距離測定装置に関し、精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことができるようにした距離測定装置に関する。
従来より、3次元計測方法として、3角測量を用いたステレオカメラや、レーザスリット光を用いた光切断法などの計測方法が広く知られている。
ステレオカメラ計測に関する技術としては、例えば、特許文献1が知られている。特許文献1には、計測対象となる物体のステレオ画像から、その物体の任意の点の3次元位置を計測する方法が記載されている。
また、画像のボケ(ピントのずれ)に関する情報から形状などを計測する方法である画像フォーカス法を計測に応用した技術として、SFF(Shape From Focus)又はDFF(Depth From Focus)といったものがある。SFFに関する技術としては、例えば、特許文献2が知られている。
特開平9−126738号公報 特開平9−26312号公報
しかしながら、特許文献1に開示されているステレオカメラ法においては、2台のカメラの正確な位置合わせや、画像からの対応点の検索の難しさ、さらには、いわゆるオクルージョンと称される、片方のカメラから隠れて見えないところが出てくるといった問題がある。また、光切断法では、精度のよい計測はできるものの、コストがかかる上、動くものの計測は困難であるという問題がある。
また、特許文献2などのSFFを採用した場合、焦点位置をZ方向に少しずつずらしながら、最もピントの合ったZ位置の画像を見つける必要があるため、レンズや被検物を機構的にステップ移動させるので、やはり計測に時間がかかるという問題がある。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことができるようにするものである。
本発明の距離測定装置は、被検物を結像する結像レンズと、結像レンズの瞳面又は瞳共役面に配置され、2次元状に配列された複数のレンズからなる光学素子と、光学素子の背後に配置され、結像レンズによる被検物像を撮像する2次元の撮像素子と、撮像素子の出力に基づいて、被検物表面までの距離情報を求める演算手段とを備えることを特徴とする。
本発明によれば、精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことができる。
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
ところで、先述した画像フォーカス法の中の1つの技術として、MLA(Micro Lens Array:マイクロレンズアレイ)と呼ばれる多数のレンズの集合体と、CCD(Charge Coupled Device)などの高解像撮像素子とを用いた撮像を行った後、それにより得られた画像信号を処理し、ピントを合わせ直すという技術がある。これは、MLAによって光の強度と方向の情報を画素ごとに記録し、デジタル信号処理により画像信号を再構成して、フォーカス位置(奥行き)を合わせ直すという意味で、リフォーカス(Refocus)とも言われており、従来のアナログ処理では得られない機能として注目されている。
このリフォーカス技術を採用する場合、3次元計測手法では、先ずフォーカス面の違う多数の画像を用意する必要が出てくる。撮像面での光信号は、様々な方向からの光線の信号が並んでおり、これをデジタル処理で加算処理や並び替えなどを行って再構成することで、はじめてフォーカスの違う画像を得ることができる。すなわち、撮像素子の生信号のままでは、計測を行うことはできない。
これに対して、複数台の撮像系(カメラ)を用いて、視差から距離を計測するステレオカメラの方式では、撮像した生画像から対応点を検出して注目点での視差を求めればよく、計測に要する時間を短縮できる。
そこで、本発明では、この原理を利用して、多数の焦点ボケの画像からではなく、視差から距離を求める。このため、本実施の形態においては、MLAの位置を像面ではなく、レンズの瞳面に置き、さらに、物体(被検物)と共役の結像面に撮像素子を置く構成をとる。これによって、物体の各点からの光線に対して、像面で結像する信号を直接得るとともに、光線の方向別の画像を得ることができる。
以下、かかる原理の詳細について、図1ないし図11を参照して説明する。
図1は、本発明を適用した光学系の概要を説明する図である。
光学系は、図1に示すように、レンズ11、MLA12、及び撮像素子13を含むようにして構成される。
図1に示すように、レンズ11の瞳面には、MLA12が設けられ、さらに、MLA12の後側には、被検物としての物体面Pと共役な位置関係となるように、撮像素子13が配置される。
MLA12は、図2の上面図で示すように、例えば7×7個などの、複数のML(Micro Lens:マイクロレンズ)を2次元状に並べてなる光学素子である。ここで、MLA(Micro Lens Array:マイクロレンズアレイ)とは、レンズレットとも呼ばれる、微小レンズ(上記のMLに相当する)を2次元的に配列したものである。図1には、複数のMLからなるMLA12の一部としての、MLa,MLb,MLcの3つのMLが図示されている。
なお、図2においては、円形のレンズを図示しているが、勿論、他の形状であってもよく、例えば、レンズの形は四角形とすることができる。また、図2では、MLの縦方向と横方向の数は、それぞれ7個となっているが、これらの数は、撮像素子13により撮像される画像データに必要な分解能に応じて適宜設定される。
図1に戻り、撮像素子13は、例えば、CCD(Charge Coupled Device)センサやCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサなどであり、MLA12の各MLを通過した光を受光する所定の画素配列を、MLに対応した配置パターンで配置してなる。ここで、画素配列は、光電変換素子受光部の開口がそのまま、画素を形成する場合は勿論、各光電変換素子上に集光用のマイクロレンズを設け、このマイクロレンズの開口が画素を形成する場合がある。なお、画素配列の縦方向と横方向の画素数は、例えば7×7個などの、個々のMLを個別に透過した部分光束を個別に受けられるように、適宜設定される。
図1において、物体面上のP1からからの光線には、光軸と平行方向の光(実線)として、レンズ11を通過後、MLbによって撮像面上のP1bに結像される光線群(実線)や、MLcによって撮像面上のP1cに結像される光線群(点線)などがある。このようにして、レンズ11の瞳面に配置されたMLA12の各MLが、撮像面にそれぞれ独立に物体の像を結ぶ。すなわち、撮像面上のP1bの信号と、P1cの信号とは、物体面Pの同じP1からの、異なる角度で出てきた光線の信号強度である。
同様に、物体面上のP2からの光線には、一点差線で示される方向にMLaによって撮像面上のP2aに結像される光線、実線の平行方向にMLbによって撮像面上のP2bに結像される光線、及び点線の方向にMLcによって撮像面上のP2cに結像される光線が示されている。また、P3からの光線には、P2からの光線と同様に、一点差線で示される方向にMLaによって撮像面上のP3aに結像される光線、実線の平行方向にMLbによって撮像面上のP3bに結像される光線、及び点線の方向にMLcによって撮像面上のP3cに結像される光線が示されている。
ここで、図1において、仮に、レンズ11だけの通常の結像系であったとすると、例えば、P2の位置ならば、上記のP2a,P2b,P2cなどのあらゆる角度からの光線強度が加算された画素信号が得られる。逆に言えば、図1の光学系では、これらの光線を方向別に選別して捉えることができる構成となっている。
図3は、各MLにより結像された像の例を示す図である。
図3に示すように、図中左側の被検物は、MLA12の各MLにより結像されることで、図中右側に示す像のようになる。つまり、図2のMLA12は、7×7個のMLからなるので、それらのMLのそれぞれにより結像して得られた像が、図3の右側の7×7個の像である。ここで、それらの像であるが、ある1つのMLから見た像が、同じ方向からの光線で構成された、方向別に見た像となる。例えば、図3の例の場合、7×7個のMLにより、それぞれ異なる角度からの像が結像され、それらの像が撮像素子13によって撮像される。
すなわち、MLごとに異なる角度からの画像となるので、MLの数だけ異なる角度からの画像を取得できる。例えば、図1に示すように、物体面P(P1,P2,P3)からの実線や点線で描かれたような特定の角度で出てきた光線は、MLa,MLb,MLcなどの、それぞれMLA12の中の特定のMLで結像されることになる。
かかる光線の様子を詳しく描くと、図4のようになる。すなわち、図4に示すように、実線で示す方向の光線がMLA12の上から2番目のMLで結像され、点線で示す方向の光線が上から5番目のMLで結像されるとすると、それらのMLにより結像される像は、レンズ11に入射する光線の入射角からも明らかなように、異なる角度からの方向別に見たものとなる。
より具体的な例を示すと、図5のようになる。すなわち、図5bに示すように、レンズ11に対して垂直に入ってくる中央部のMLの光線は、被検物を正面から捕らえたものとなる。それに対して、図5a,図5cは、レンズ11の端のほうに位置するMLによる像で、被検物を斜め端から見た画像となる。
ここで、レンズ11の瞳面は、各MLの口径の大きさに分割され、それぞれのMLが同じ物体像を結ぶ。また、端の方のMLでの像は、周辺でけられ(物体の見えない所)が発生し、端の方の視野の一部は遮られるが、基本的には、各MLによる像は、物体面Pと共役な位置で異なる角度から見た像となる。
なお、N個の各MLA像のNA(開き角)は、各MLの口径で決まる開口で1/Nに縮小される。つまり、各MLの像は、結像側からの見込み角度が小さく、光量は少なくなるが、被写界深度(焦点深度)は非常に深くなる。したがって、物体側の奥行きに関係なく、ほとんど焦点の合った像となる。
また、物体(被検物)の像は、物体面Pと共役な撮像素子13上において、MLの小領域ごとに結像される。例えば、上述した、図1においては、レンズ11を通過した後の各MLに入る光束で、主光線の傾きが異なる光束が、物体面Pで異なる位置からの光線となっている。そして、P面上の各点、P1,P2,P3は、それぞれ、MLa,MLb,MLcによって、それぞれの領域で撮像面上に結像される。
ちなみに、通常のレンズ結像された像は、これらの各ML像内の画素から、物体面Pの同じ点からの光線に対応させて画素信号を集め、デジタル加算することで得られる。言い換えれば、違う方向から見たML画像の中で、同じ物点からの画素の信号を、それぞれ足し合わせて再構成すれば、通常の画像となる。
そして、像面にある撮像素子13は、物体からの光線をMLA12のMLの数だけ異なる角度別に画素単位で検出する。具体的には、MLA12の後面で、撮像素子13の受光面上に結像された、MLの数だけ存在する異なる方向から見た画像群を得る。そして、後述する後段の回路によって、取得した画像群の画像信号をそのまま用いて、計測処理が行われる。すなわち、本実施の形態においては、レンズ11で結像されたピント面(被検物と共役)にMLA12を置くことで、物体からの光線をさらに細かく分割して撮像し、その各分割領域内で、光線の方向別に画像信号を検出する。
ここで、撮像素子13が十分な画素数を有していれば、これらの画像から得られる光線情報は、物体からのすべての光線について、結像位置での強度だけでなく、光線1本ずつ、その方向を検出できる。すなわち、通常の光学系からの画像では、物体からの軸上近傍の光と軸外光とがすべて集光された強度信号が得られるだけであるが、図1に示すような、MLA12を用いた光学系では、光軸上でレンズ11の中心を通る軸上の光線と、光軸に対して斜めに入射される軸外光線とを独立に検出できる。
一般に、軸外光線は、軸上よりもその収差が大きくなるため、両方の光線をすべて点に集めて結像させる通常の光学系では、収差補正光学系を追加しなければ、光学視野の周辺(軸外)のボケ量は増加する。しかし、本実施の形態のように、それぞれの方向の光線を独立に検出すれば、ボケがなく、レンズ11の光軸に対して異なる角度で入射される多数(MLの数)のピントの合った画像を同時に取得できる。これらの画像は、被検物を別々の異なる方向から撮像した画像となる。したがって、異なる位置のカメラ画像間でのステレオ処理と同様に、異なる画像で、それぞれの画像内の注目している特徴点(注目画素)ごとに、視差を求めれば、3画測量の原理を用いて、各位置での奥行きに関する情報が得られ、3次元の計測ができる。この場合、基本的には、2つの画像から距離を算出するステレオ処理と違って、多数の方向の画像から視差が得られるので、精度が向上されると共に、いわゆる、オクルージョン(見えない箇所)の影響も回避できる。
次に、具体的な3次元計測として、被検物の奥行きに関する情報を画像から得る具体的な手法について述べる。
ここで、ステレオカメラ計測とは、2台のカメラを基線長で定義される距離Bだけ離して撮像した画像の中で、対応する被検物の特徴点を抽出し、同じ特徴点の視差を求めて、3画測量の原理を用いて奥行きZを求める手法である。図6に示すように、カメラ1,2の対によって、実空間上の座標(X,Y,Z)にある同一の点Pを撮像している場合について考えると、Pはカメラ1の受光素子上の座標p1(x1,y1)に射影され、同様にPは、カメラ2の受光素子上の座標p2(x2,y2)に射影されるものとする。すると、幾何的点Pの座標(X,Y,Z)と、カメラ1,2の受光素子上の点Pの射影の座標p1(x1,y1),p2(x2,y2)は、下記の式で表わされる。
X=x1×B/d ・・・(1)
Y=y1×B/d ・・・(2)
Z=f×B/d ・・・(3)
ただし、式(1)ないし式(3)においては、d=x1−x2である。
このように、カメラ1とカメラ2で得られた2枚の画像上で同一の物体のx座標のずれを用いれば、物体までのZ座標を求めることができる。したがって、このようなずれ、すなわち、視差を求めれば、物体までのZ座標を算出することができる。本実施の形態においては、MLの数に応じたN枚の異なる視点の画像が撮られているので、それらの画像を用いて、はるかに多くの組み合わせから視差情報が得られる。
視差を求めるための画像の組み合わせであるが、例えば、図5aに示すMLA12の端の方に位置するMLによる像と、図5bに示すMLA12の中央部のMLによる像とを比較したり、図5aと図5cの両端からの画像で比較を行ってもよい。なお、例えばMLA12の両端のMLを用いるなど、互いに離れた位置にあるMLにより結像された像の画像を使うことで、より高い精度でZ方向を求めることが可能となる。
また、ステレオカメラ計測においては、オクルージョンと称される死角(片方のカメラからは見えない隠れ点が存在する)の問題を生じることがあるが、本実施の形態においては、あらゆる方向から検出を行うことになるので、かかる問題をほぼ解決することができる。
図7は、図3の右側の7×7個の像に対応する複数の画像の中から、典型的な、中央と、左右、上下の5枚の画像を選択したときの例を示している。この場合において、仮に、左右の像からでは、隠れて見えない特徴点が存在していたとしても、それ以外の上下の画像においてその点が見えれば、その点は、上下の画像によりステレオ計測される。
そして、この例の場合には、図7の5枚の画像の中で、注目している特徴点(注目画素)の検出が行われる。例えば、ここでは、人間の形をした記号と、三角と四角からなる物体のカメラまでの距離が異なると仮定して、画像上でのそれらの距離(位置の差)を、左右方向はd0,d1,d2で表わし、上下方向はs0,s1,s2で表わす。このように定義することで、視差は、d1−d0,d2−d0,s1−s0,s2−s0で求まり、これらは、いずれも同じ物体間の視差であるため、原理的に一致するはずである。しかし実際には、計測誤差などでばらつく可能性が高いため、本実施の形態においては、これらの平均値を取ることで、そのばらつきを低減して計測精度を向上させることもできる。
なお、本実施の形態においては、中央と、左右、上下の5枚の画像を使った例について説明したが、距離を計測するための視差を求める画像は、上述した原理からして最低2枚あればよく、また、MLA12全体の数で行ってその平均値を用いてもよい。
また、かかる手法により、特徴点の位置(座標)を求める場合、元の画像が、レンズの歪み(ディストーション)などの光学収差によって歪んでいる場合も考えられるが、以下のようにして、その影響を回避して計測することができる。
一般に、レンズ11は、多群構成の設計で収差補正がなされた光学系を使って実際の収差量を低減することは困難でないが、MLA12については、MLとして非球面レンズにするとしても、多群構成のレンズ11のように、あらゆる幾何収差補正を施すことは容易ではない。したがって、レンズ11及びMLA12の両方を合わせた収差の補正が必要となる。
そこで、次に、かかる収差の補正について説明する。
レンズ収差として、球面収差や色収差は、像のボケ量に寄与するので、結像位置の計測精度には影響するが、像高(レンズ面内の位置)に対しては不変であるので、位置ずれに直接は影響しない。位置のずれに直接影響するのは、歪みと倍率色収差である。コマ収差、非点収差、像面湾曲は、像高によってボケ量が変わる(像の端に行くほどボケが大きくなる)が、先述した通り、これは通常の光学系では、多くの角度からの光線を足し合わせた信号強度となって画素が構成されているためで、本実施の形態の光学系では、MLA12によって瞳面を細かく分割し、それぞれのMLでは限られた像高(角度)からの光線となるので、像高によるボケ量の差は小さくなり、位置ずれだけとなって寄与する。
ただし、非点収差と像面湾曲は、像高とXY平面内によって、最良焦点の位置がずれるので、撮像するときの焦点の平面では、ボケの要因となる。
図8は、収差の補正について説明する図である。
図8において、aは、カリブレーション用のチャートを示しており、bは、格子状のaのチャートを本実施の形態のシステムで撮像したときのイメージ図を表わしている。ここでは、格子状のパターンを示しているが、縦横に配列した点(スポット)の配列であってもよい。
本実施の形態では、このチャートを各MLで撮像した画像が取得され、元のチャートからのずれ量が計測される。そして、各MLすべてについて、座標位置とその(X,Y)のずれ量を表わす補正テーブルが作成される。図8のcは、この像から実際に歪みを計測した結果のイメージ図であって、図中右上と左下の矢印が、ある位置での収差によるずれ量を表わしている。これにより、レンズ11とMLA12を合わせたそのシステムの光学系の収差を知ることができる。
そして、実際の3次元計測においては、図7を参照して説明した方法で、MLA12からの画像で視差を計算するときに、そのMLの補正テーブルを使って、特徴点の座標位置を補正する。これによって、収差に影響されない正確な計測が可能となる。
次に、図9ないし図11を参照して、被検物の各点の奥行き(距離)Zを求める具体的な手法について説明する。
本実施の形態では、図7を参照して説明したように、ある特徴点を異なるMLから見た像は、奥行きZに応じた視差を持つので、被検物の特徴点を検出し、複数のMLの画像信号からその特徴点の視差、すなわち、位置ずれを求める。
図9において、MLA12は、レンズ11の焦点距離fの位置に配置されており、物体側で距離fの物点からの光線は、ML上で平行光線となる。また、軸上の物点からの光は、ML上で垂直な光線となる。
なお、図9に示すように、撮像素子13は、MLの焦点位置に配置され、いわゆる像側テレセントリックな構成としているため、かかる構成を採用することで、仮に、像側の焦点がずれても、結像点検出の座標位置が変わらないというメリットがあるが、必ずしもこの構成である必要はない。
図10は、CCDなどからなる撮像素子13から得られる画像信号の波形例を示しており、図9のMLa,MLb,MLcの3つのML領域のそれぞれで下側から上側に向かって1次元の方向で見たときの信号を表わしている。なお、図10において、各画像信号の波形は、図中上にいくほど、信号強度が高くなることを意味する。
図9の各種の線で示す光線をたどれば分かるように、物体側の面Z0上にある特徴点A0,B0の光は、それぞれ、MLa上では、Ma0,Ma1、MLb上では、Mb0,Mb1、MLc上では、Mc0,Mc1の位置で結像される。図10の画像信号は、離散的にサンプリングされたデジタル信号であるが、特徴点からの信号強度のピーク位置は、デジタル信号処理によって、各ML領域で正確に検出することができる。なお、ここでは、特徴点の位置は、信号のピーク点であることを仮定している。
具体的な演算方法としては、例えば、平滑化デジタル微分(差分処理)を行って、信号が0になるX軸との交点(ゼロクロス位置)を補間処理によって求めることで、ピーク位置を小数点以下までの実数で算出する。また、特徴点は、ピーク信号ではなく、エッジ信号(傾斜波形)から求めてもよく、その場合は、その最大傾斜点、すなわち、微分信号値のピーク位置(2階微分した信号のゼロクロス点)を捉えることで同様に求められる。
このようにして、Z0面上の物点A0,B0の位置に対応する各MLでのMa0,Ma1、Mb0,Mb1、Mc0,Mc1の座標位置が求まる。すなわち、図10のMLa,MLb,MLcのそれぞれの上側に示す画像信号の波形から求められるピーク位置が特徴点の位置となる。また、図9に示すように、ここでは、Z0面が焦点距離fの位置に設定されているので、特徴点A0,B0からの光線は、像側撮像面に垂直に入射し、撮像素子13のそれぞれのML領域内での中心位置となる。
次に、この2つの物点が、特徴点A1,B1として、異なる位置Z1面上にあるとすると、像面では、それぞれ、MLa上では、Ma2,Ma3、MLb上では、Mb0,Mb1、MLc上では、Mc2,Mc3の位置で、特徴点A1,B1からの光線が結像される。このとき、撮像素子13からの画像信号は、図10のMLa,MLb,MLcのそれぞれの下側に示す画像信号の波形のようになり、上記の場合と同様の処理により、ピーク位置を算出し、それぞれの正確な座標が求められる。
そして、図10のMLa,MLb,MLcのそれぞれの上側の波形と下側の波形から特徴点の座標位置が求まり、同じ特徴点に対応するピークの座標位置の差が、距離Zに対する視差となる。
ここで分かる通り、光軸上となるMLbでは、奥行きに対して不変であるため、視差は得られない。一方、光軸から遠いML(端に近い)ほど、大きな視差が得られる。本実施の形態では、視差の大きさからZを求めるので、大きいほど計測精度の点で有利となる。ここでは、図10に示すように、上下で対称なMLaとMLcとから、物点Aの視差として、dA1及びdA2が得られる。同様に、物点Bの視差として、dB1及びdB2が得られる。ここで、MLaとMLcとは、光軸から同じ距離の位置にあり、同じ物点の視差なので、理論的には、dA1=dA2,dB1=dB2となる。
実際には、それぞれの計測平均値、(dA1+dA2)/2,(dB1+dB2)/2を視差として用いれば、精度が向上する。
また、ここでは図示していないが、MLA12は、2次元に配列されており、紙面と垂直方向のMLからも、同様の視差データが得られる。MLA12の配列が正方配列の場合、光軸から等距離となる4つのMLでの視差データが得られる。したがって、それらの4つのデータを平均化することによって、計測精度は更に向上する。
図11は、幾何光学の原理により、この視差dから奥行きZ1を求めるための関係を示したものである。なお、図11において、物体側の面Z0は、焦点距離fの位置となる。
ここで、視差d、奥行き距離Z1と、光学系のパラメータとの関係は、次のようになる。
1/Z1=1/f−1/a ・・・(4)
Np/(a−f)=d/L ・・・(5)
また、aは、図11に示すように、レンズ11の主面から像側結像点までの距離、NpはMLの中心線の光軸からの距離、LはMLA12と撮像素子13までの距離を表わしている。そして、これらの関係により、距離Zは、下記の式(6)で求められる。
Z=Z1−f=df2/NpL ・・・(6)
そして、被検物のすべての特徴点において、同様の処理を行うことにより、3次元計測が達成されることになる。
以上のような原理で、被検物の各点の奥行きZを求めることができる。
次に、かかる原理を用いて、被検物の各点の奥行きZを求める、3次元計測装置の構成について、図12を参照して説明する。なお、本実施の形態において、図12の3次元計測装置は、被検物表面までの距離情報として、被検物の各点の奥行きZを演算するものであって、距離測定装置の一例であると言える。
図12に示すように、3次元計測装置は、レンズ11、MLA12、撮像素子13、制御回路31、ユーザインターフェース32、演算処理回路34、及び、メモリ35を含むようにして構成される。なお、図12において、レンズ11ないし撮像素子13は、図1等のレンズ11ないし撮像素子13に対応しており、説明が繰り返しになる箇所については、その説明を省略する。
制御回路31は、ユーザインターフェース32を介してユーザから入力された指示にしたがって、駆動回路33、演算処理回路34、及びメモリ35の制御を行う。
駆動回路33は、撮像素子13を駆動する。また、駆動回路33は、撮像素子13からの画像信号を、演算処理回路34に出力する。
演算処理回路34は、駆動回路33からの画像信号に基づいて、所定の演算処理を行う。そして、演算処理回路34は、演算結果をメモリ35に格納する。
ここで、演算処理回路34によって行われる演算処理であるが、MLA12のMLの各々により結像された像を、撮像素子13により撮像することで得られるそれぞれが異なる視点となる複数の画像において、それぞれの画像内の注目している特徴点ごとに視差を演算し、それらの視差から被検物の各点における奥行きに関する情報を求める処理となる。ただし、かかる処理の詳細については、ここでは省略し、後述する図13の演算処理回路34の動作の説明の際に併せて説明することにする。
以上のようにして、3次元計測装置は構成される。
次に、図13のフローチャートを参照して、図12の演算処理回路34により行われる奥行きZの演算処理について説明する。
演算処理回路34は、ステップS11において、駆動回路33を介して撮像素子13から供給される画像信号を取得し、ステップS12において、その画像信号に対応する画像の特定の特徴点の位置(座標)を求める。例えば、演算処理回路34によって、撮像素子13からの画像信号に対応する複数の画像のうち、図7に示すような、中央と左右、上下の5枚の画像における、人間の形をした記号、三角、四角からなる物体に対応する画素の位置が特徴点として求められる。
ステップS13において、演算処理回路34は、図8で説明した補正テーブルを用いて、特徴点の位置を補正する。これにより、光学系の収差に影響されない正確な計測が可能となる。
ステップS14において、演算処理回路34は、例えば、図7における、d1−d0,d2−d0,s1−s0,s2−s0などで求められる視差を演算する。なお、かかる視差の求め方の具体的な方法は、上述した図9ないし図11を参照して説明した通りである。
ステップS15において、演算処理回路34は、例えば、あらかじめ求められている光学パラメータと、ステップS14の処理で求めた視差dを用いて、上記の式(6)を演算することで、奥行き距離Zを求め、奥行き演算処理は終了する。
その後、被検物のすべての特徴点で、同様の処理を繰り返すことで、3次元の計測が行われる。
以上のように、本発明によれば、レンズの瞳面に置いたMLAとその後面の撮像系により、各ML領域で多数の視点から画像を得て、それらから被検物の特徴点の視差を検出することで、広い範囲での精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことができる。
その結果、広い範囲で、高い精度で、簡易に3次元の形状や変位をリアルタイムで計測できるシステムを実現することが可能となる。すなわち、例えば、1台の撮像装置で、1回の撮像で簡便に被検物の3次元の画像情報を得て、被検物の3次元形状や物体までの距離や奥行き、又は、その変位量を3次元情報として検出する方法、装置、センサ、画像入力機器、あるいは、デジタル機器を提案することが可能となる。
ところで、従来のリフォーカス技術においては、多数のフォーカス面の画像を取得し、複雑なデジタル画像処理により奥行きの計測を行うため、高速な、あるいはリアルタイムでの計測は困難であった。また、一般的に、画像フォーカス法では焦点ボケを利用するので、精度を出すためには焦点深度を深くする必要があるが、そうすると計測できる範囲が狭まるというジレンマを抱えており、本質的に広い範囲で精度の高い計測を行うのは困難であった。そこで、これらの問題を解決するために、本実施の形態に示す構成を採用することで、広い範囲での精度の高い計測を、迅速かつ簡易に行うことが可能となる。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、又は、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等に、記録媒体からインストールされる。
この記録媒体は、コンピュータとは別に、利用者にプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、若しくは半導体メモリ等により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態で利用者に提供される、プログラムが記録されているハードディスクドライブやROM(Read Only Memory)等で構成される。
また、上述した一連の処理を実行させるプログラムは、必要に応じてルータ、モデム等のインタフェースを介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線又は無線の通信媒体を介してコンピュータにインストールされるようにしてもよい。
なお、本明細書において、記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
本発明を適用した光学系の概要を説明する図である。 MLAの上面図である。 各MLにより結像された像を示す図である。 物体面からの光線の様子を示す図である。 物体面からの光線の様子を示す図である。 ステレオカメラ計測の例を示す図である。 視差の求め方を説明するための図である。 収差の補正について説明するための図である。 被検物の各点の奥行きを求める手法を説明するための図である。 映像信号波形の例を示す図である。 幾何光学の原理を用いて、視差から奥行きを求める例を示す図である。 本発明を適用した3次元計測装置の一実施の形態の構成を示す図である。 奥行き演算処理について説明するフローチャートである。
符号の説明
11 レンズ, 12 MLA, 13 撮像素子, 31 制御回路, 32 ユーザインターフェース, 33 駆動回路, 34 演算処理回路, 35 メモリ

Claims (6)

  1. 被検物を結像する結像レンズと、
    前記結像レンズの瞳面又は瞳共役面に配置され、2次元状に配列された複数のレンズからなる光学素子と、
    前記光学素子の背後に配置され、前記結像レンズによる被検物像を撮像する2次元の撮像素子と、
    前記撮像素子の出力に基づいて、被検物表面までの距離情報を求める演算手段と
    を備えることを特徴とする距離測定装置。
  2. 前記演算手段は、前記複数のレンズの各々によって結像された像を、前記撮像素子によって撮像することで得られるそれぞれが異なる視点となる複数の画像において、それぞれの画像内の注目している特徴点ごとに視差を演算し、それらの視差から前記被検物の各点における奥行きに関する情報を求める
    ことを特徴とする請求項1に記載の距離測定装置。
  3. 前記演算手段は、前記複数のレンズのうち、光軸からより離れた位置にある複数のレンズによって結像された像から得られる複数の画像を用いて、前記視差を演算する
    ことを特徴とする請求項2に記載の距離測定装置。
  4. 前記複数の画像は、少なくとも2枚以上であればよく、
    前記演算手段は、前記複数の画像の数に応じた分だけ求められる視差の平均値を、前記視差として演算する
    ことを特徴とする請求項2に記載の距離測定装置。
  5. 前記演算手段は、あらかじめ求められた前記結像レンズ及び前記複数のレンズの収差を補正するための情報を用いて、前記特徴点の位置を補正する
    ことを特徴とする請求項2に記載の距離測定装置。
  6. 請求項1から5の何れか一項に記載の距離測定装置は、3次元計測装置である
    ことを特徴とする距離測定装置。
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