JP2019086294A - 3次元測定装置、3次元測定方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
[構成]
図1は、本実施形態に係る3次元測定システム1000の構成を示す図である。
3次元測定システム1000は、投影部100、撮像部200、コンピュータ300を備えて構成される。本実施形態に係る3次元測定システム1000は、構造化光パターンを用いて測定対象物の3次元位置を求めるシステム(以下、「構造化光システム」ともいう。)と、ステレオカメラを用いて測定対象物の3次元位置を求めるシステム(以下、「ステレオカメラシステム」ともいう。)を融合したハイブリッド3次元測定システムである。
(2)第2の3次元点群データ生成部332は、投影部100と第2カメラ220から構成された第2の構造化光システム(C2+P)を利用して、第2キャプチャ画像Img2に基づき3次元点群データR2を生成する。
(3)第3の3次元点群データ生成部333は、第1カメラ210と第2カメラ220から構成されたステレオカメラシステム(C1+C2)を利用して、第1キャプチャ画像Img1及び第2キャプチャ画像Img2に基づき3次元点群データR3を生成する。
本実施形態に係るハイブリッドパターンPhは、構造化光パターンPsにランダムパターンPrを重畳したものであり(図2参照)、構造化光パターンPsとランダムパターンPrの両方の利点を享受し得る。詳述すると、3次元点群データの精度(accuracy)、すなわち画像の明瞭性という点では、測定対象物Wに構造化光パターンPsを投影した場合の方が、測定対象物WにランダムパターンPrを投影した場合よりも高く、構造化光パターンPsに利点があるのに対し、測定対象物Wが小さい場合の3次元点群データの再現性(reconstruction ability to small areas)という点では、測定対象物WにランダムパターンPrを投影した場合の方が、測定対象物に構造化光パターンPsを投影した場合よりも高く、ランダムパターンPrに利点がある。これら両方の利点を享受することを目的としたのがハイブリッドパターンPhである。
ための図である。図6のAは、構造化光パターンPsを示し、図6のBは、構造化パターンPsにランダムパターンPrが重畳されたハイブリッドパターンPhを示している。なお、図6のAでは、フィルタ処理の対象領域を実線で示し、所定量(例えば20画素分)だけシフトした後の対象領域を破線で示す。図6のBでは、フィルタ処理の対象領域を実線で示す。
また、図6のCは、コンボリューション行列(二次元畳み込み行列)を用いたフィルタの一例を示している。ここで、図6のDは、図6のCに示すフィルタを1画素ずつ右方向にシフトさせたときの、構造化光パターンPsのフィルタ後の対象領域の畳み込み演算結果(畳み込み値)の変化を示す一方、図6のEは、図6のCに示すフィルタを同様に1画素ずつ右方向にシフトさせたときの、ハイブリッドパターンPhのフィルタ後の対象領域の畳み込み演算結果(畳み込み値)の変化を示している。なお、図6のD及び図6のEでは、畳み込み演算結果のピーク値(最大値)とバレー値(最小値)をそれぞれ四角で囲っている。
ここで、図6のAにおけるフィルタ処理の対象領域が実線で示した領域のときの畳み込み演算結果は、図6のDに示すピーク値となる。この状態で図6のCに示すフィルタを1画素ずつ右方向にシフトすると、畳み込み演算結果は、図6のDにあるように減少していく。最終的にフィルタを20画素分だけ右側にシフトすると、図6のAにおけるフィルタ処理の対象領域は破線で示した領域となり、このときの畳み込み演算結果は、図6のDに示すバレー値となる。このように、フィルタの対象領域がシフトすると、フィルタ後の対象領域の畳み込み演算結果のピーク値が減少するか、またはバレー値が増大し、ピーク値とバレー値の関係が大きく崩れてしまい、測定対象物の撮像画像から抽出される特徴点の検出に大きな影響を及ぼす。
これに対し、フィルタ処理の対象領域はそのままで、構造化パターンPsにランダムパターンPrを重畳した場合には、図6のDと図6のEを比較して明らかなように、対象領域の畳み込み演算結果に多少の変化はみられるものの、畳み込み演算結果のピーク値とバレー値の関係が大きく崩れることはない。このため、構造化パターンPsにランダムパターンPrを重畳しても、構造化光パターンPsだけを用いた場合に対して、特徴点の検出に及ぼす影響はほとんどないと言える。
なお、本願発明者らは、構造化光パターンPsに対するランダムパターンPrの重畳の影響が小さいことを確かめるために、本実施形態に係るハイブリッドパターンPh(すなわち、構造化光パターンPsにランダムパターンPrを重畳したもの)のほか、比較用のパターンとして、ランダムパターンPrが重畳されていない構造化光パターンPsを用意し、ハイブリッドパターンPhのパターン光を投影したときに撮像画像に写る各算出対象画素と、比較用のパターンのパターン光を投影したときに撮像画像に写る各算出対象画素との間の平均位置ずれ量を求めた。その結果、平均位置ずれ量は、略0.033ピクセルと非常に小さく、構造化光パターンPsを用いた3次元計測において、ランダムパターンPrの重畳の影響は非常に小さいことが確認できた。
構造化光パターンPsは、所定の符号化が施されており、図7Aに示すような符号の2次元配列とみなすことができる。構造化光パターンPsは、列ごとに特有の符号列を有するため、コンピュータ300の3次元処理部330は、パターン光が投影された測定対象物の撮像画像を解析し、撮像画像における対象画素が構造化光パターンPsのどの列に対応するかを求めことで、各画素の3次元位置を求めることができる。より具体的には、画素はプリミティブ(後述する)の単位で処理される。
ランダムパターンPrは、非周期的な明暗パターンであり、それぞれが一意に特定可能(すなわちユニーク)な複数のランダム片Prp(図5のB参照)を不規則に配置することにより二値のランダムパターンPrが作成される。「不規則に配置」とは、全く規則性も再現性もないランダムな配置でもよいし、疑似乱数のようなものを利用した配置であってもよい。本実施形態では、ランダムパターンPrが測定対象物に投影され、第1カメラ210及び第2カメラ220を含むステレオカメラシステムによって撮像される。コンピュータ300の3次元処理部330は、投影部100によって測定対象物に投影されたランダムパターンPrを構成するユニークなランダム片Prpを特徴点として、第1カメラ210及び第2カメラ220で撮像された第1キャプチャ画像Img1及び第2キャプチャ画像Img2から同じ特徴点(対応する画素の対、すなわち対応点)を探索する処理(以下、「対応点探索処理」ともいう。)を行う。
図10は、ハイブリッドパターンPhの設計方法の流れを示すフローチャートである。
まず、明暗2値からなる有限種類のプリミティブ(基本パターン)30を2次元的に所定数個並べたワードを有する構造化光パターンPsを生成する(ステップS1;図8のA参照)。
図12は、3次元測定システム1000によって実行されるハイブリッドパターンを用いた3次元測定の処理を示すフローチャートである。
第1の3次元点群データ生成部331は、投影部100と第1カメラ210から構成された第1の構造化光システム(C1+P)を利用して、第1キャプチャ画像Img1に基づき3次元点群データR1を生成する(ステップS300)。詳述すると、第1の3次元点群データ生成部(第1算出部、第1補助算出部)331は、第1キャプチャ画像Img1の3次元位置の算出対象画素の選別を行い、選別された対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光の符号(ワード)すなわち、パターンにおける列(ワード列)の特定、列と画素位置に基づく3次元位置の算出を行う。
第2の3次元点群データ生成部332は、投影部100と第2カメラ220から構成された第2の構造化光システム(C2+P)を利用して、第2キャプチャ画像Img2に基づき3次元点群データR2を生成する(ステップS400)。詳述すると、第2の3次元点群データ生成部(第1算出部、第2補助算出部)332は、第2キャプチャ画像Img2の3次元位置の算出対象画素の選別を行い、選別された対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光の符号(ワード)すなわち、パターンにおける列(ワード列)の特定、列と画素位置に基づく3次元位置の算出を行う。
第3の3次元点群データ生成部333は、第1カメラ210と第2カメラ220から構成されたステレオカメラシステム(C1+C2)を利用して、第1キャプチャ画像Img1及び第2キャプチャ画像Img2に基づき3次元点群データR3を生成する(ステップS500)。詳述すると、第3の3次元点群データ生成部(第2算出部)333は、投影部100によって測定対象物に投影されたランダムパターンPrを構成するユニークなランダム片Prpを特徴点として、第1カメラ210及び第2カメラ220で撮像された第1キャプチャ画像Img1及び第2キャプチャ画像Img2から同じ特徴点(対応する画素の対、すなわち対応点)を探索する対応点探索処理を行う。
上記実施形態では、1枚の撮像画像のみを対象として3次元位置を求めているが、動画像の各フレームを対象として同様の処理を行うことで、移動物体の3次元測定を行ってもよい。
少なくとも1つのメモリと前記メモリに接続された少なくとも1つのハードウェアプロセッサを備え、測定対象物の3次元形状を測定する3次元測定装置であって、
前記メモリには、所定のプログラムと2次元符号化パターンが記憶され
前記ハードウェアプロセッサは、前記メモリに格納された前記所定のプログラムを実行することにより、
互いに区別可能な複数の種類のワードを2次元に配置した前記2次元符号化パターンと、それぞれが一意に特定可能な複数のランダム片を不規則に配置したランダムパターンとを、パターンの相互干渉が起こらないように配置したハイブリッドパターンのパターン光を前記測定対象物に投影する投影部と、
前記パターン光が投影された前記測定対象物を撮像する、第1カメラ及び第2カメラを備えた撮像部と、
前記第1カメラまたは前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び前記メモリに記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1算出部と、
前記第1カメラ及び前記第2カメラによって撮像された撮像画像のうちの一方の撮像画像を基準画像とし、他方の撮像画像を比較画像とした場合、前記基準画像から前記各ランダム片に対応した各特徴点を抽出し、抽出された前記各特徴点を用いて前記比較画像に対するステレオマッチングを行い、ステレオマッチング結果に基づき、前記各特徴点の3次元位置を求める第2算出部として処理を実行する、3次元測定装置。
(付記2)
少なくとも1つのハードウェアプロセッサによって、測定対象物の3次元形状を測定する3次元測定方法であって、
前記ハードウェアプロセッサは、
互いに区別可能な複数の種類のワードを2次元に配置した2次元符号化パターンと、それぞれが一意に特定可能な複数のランダム片を不規則に配置したランダムパターンとを、パターンの相互干渉が起こらないように配置したハイブリッドパターンのパターン光を前記測定対象物に投影する投影ステップと、
第1カメラ及び第2カメラを備えた撮像部により、前記パターン光が投影された前記測定対象物を撮像する撮像ステップと、
前記第1カメラまたは前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1算出ステップと、
前記第1カメラ及び前記第2カメラによって撮像された撮像画像のうちの一方の撮像画像を基準画像とし、他方の撮像画像を比較画像とした場合、前記基準画像から前記各ランダム片に対応した各特徴点を抽出し、抽出された前記各特徴点を用いて前記比較画像に対するステレオマッチングを行い、ステレオマッチング結果に基づき、前記各特徴点の3次元位置を求める第2算出ステップとを実行する、3次元測定方法。
Claims (9)
- 測定対象物の3次元形状を測定する3次元測定装置であって、
互いに区別可能な複数の種類のワードを2次元に配置した2次元符号化パターンと、それぞれが一意に特定可能な複数のランダム片を不規則に配置したランダムパターンとを、パターンの相互干渉が起こらないように配置したパターン光を前記測定対象物に投影する投影部と、
前記パターン光が投影された前記測定対象物を撮像する、第1カメラ及び第2カメラを備えた撮像部と、
前記2次元符号化パターンを記憶するパターン記憶部と、
前記第1カメラまたは前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び前記パターン記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1算出部と、
前記第1カメラ及び前記第2カメラによって撮像された撮像画像のうちの一方の撮像画像を基準画像とし、他方の撮像画像を比較画像とした場合、前記基準画像から前記各ランダム片に対応した各特徴点を抽出し、抽出された前記各特徴点を用いて前記比較画像に対するステレオマッチングを行い、ステレオマッチング結果に基づき、前記各特徴点の3次りも”元位置を求める第2算出部と
を備える、3次元測定装置。 - 前記第1カメラによって撮像された撮像画像と、前記第2カメラによって撮像された撮像画像について、前記投影部から前記測定対象物に投影される前記パターン光は同じパターン光である、請求項1に記載の3次元測定装置。
- 前記各2次元符号化パターンには、前記複数のランダム片をそれぞれ重畳するための複数の矩形領域が設けられ、全ての前記ランダム片の大きさは、それぞれ前記矩形領域の大きさよりも小さく設定されている、請求項1または2に記載の3次元測定装置。
- 前記第1カメラから前記投影部までの距離と、前記第2カメラから前記投影部までの距離は異なっている、請求項1から3のいずれか一項に記載の3次元測定装置。
- 前記第1算出部は、前記各対象画素の3次元位置をあらわす3次元点群データを生成し、
前記第2算出部は、前記各特徴点の3次元位置をあらわす3次元点群データを生成し、
前記第1算出部によって生成された3次元点群データ及び前記第2算出部によって生成された3次元点群データを精緻化することで、最終点群データを生成する精緻化部をさらに備える、請求項1に記載の3次元測定装置。 - 前記精緻化部は、前記第2算出部によって算出された前記3次元点群データを構成する点が、前記第1算出部によって算出された前記3次元点群データを構成するいずれかの点の近傍に位置すると判断した場合、前記第2算出部によって算出された前記3次元点群データを構成する点については第1の重みで重み付けを行う一方、前記第1算出部によって算出された前記3次元点群データを構成するいずれかの点については前記第1の重みよりも大きい第2の重みで重み付けを行ってフィルタリングを行うことで、前記精緻化を行う請求項5に記載の3次元測定装置。
- 前記第1算出部は、
前記第1カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び前記パターン記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1補助算出部と、
前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び前記パターン記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第2補助算出部と、を備える請求項1から6のいずれか一項に記載の3次元測定装置。 - 測定対象物の3次元形状を測定する3次元測定方法であって、
互いに区別可能な複数の種類のワードを2次元に配置した2次元符号化パターンと、それぞれが一意に特定可能な複数のランダム片を不規則に配置したランダムパターンとを、パターンの相互干渉が起こらないように配置したハイブリッドパターンのパターン光を前記測定対象物に投影する投影ステップと、
第1カメラ及び第2カメラを備えた撮像部により、前記パターン光が投影された前記測定対象物を撮像する撮像ステップと、
前記第1カメラまたは前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1算出ステップと、
前記第1カメラ及び前記第2カメラによって撮像された撮像画像のうちの一方の撮像画像を基準画像とし、他方の撮像画像を比較画像とした場合、前記基準画像から前記各ランダム片に対応した各特徴点を抽出し、抽出された前記各特徴点を用いて前記比較画像に対するステレオマッチングを行い、ステレオマッチング結果に基づき、前記各特徴点の3次元位置を求める第2算出ステップと
を含む、3次元測定方法。 - 2次元符号化パターンを記憶した記憶部と、第1カメラ及び第2カメラを備えた撮像部を備えたコンピュータに、測定対象物の3次元形状を測定させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
互いに区別可能な複数の種類のワードを2次元に配置した前記2次元符号化パターンと、それぞれが一意に特定可能な複数のランダム片を不規則に配置したランダムパターンとを、パターンの相互干渉が起こらないように配置したハイブリッドパターンのパターン光を前記測定対象物に投影する投影ステップと、
前記撮像部により前記パターン光が投影された前記測定対象物を撮像する撮像ステップと、
前記第1カメラまたは前記第2カメラによって撮像された撮像画像から対象画素を選別し、選別された前記対象画素ごとに、当該画素に写っているパターン光のワードを抽出し、抽出された前記ワード及び記憶部に記憶された前記2次元符号化パターンに基づき、前記各対象画素の3次元位置を求める第1算出ステップと、
前記第1カメラ及び前記第2カメラによって撮像された撮像画像のうちの一方の撮像画像を基準画像とし、他方の撮像画像を比較画像とした場合、前記基準画像から前記各ランダム片に対応した各特徴点を抽出し、抽出された前記各特徴点を用いて前記比較画像に対するステレオマッチングを行い、ステレオマッチング結果に基づき、前記各特徴点の3次元位置を求める第2算出ステップと
を実行させるためのプログラム。
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