JP2022046063A - 三次元形状計測方法および三次元形状計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象物の形状によらず、対象物の三次元形状を高い計測精度でかつ高速で計測可能な三次元形状計測方法および三次元形状計測装置を提供する。【解決手段】光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、第１の光による第１格子パターンおよび第２の光による第２格子パターンを、互いに交差させて対象物に投影するステップＳ１０２と、対象物に投影されている第１格子パターンおよび第２格子パターンを、３色カメラで撮像し、第１の光による第１撮像画像および第２の光による第２撮像画像を得るステップＳ１０４と、第１撮像画像および第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行いＳ１０７、対象物の高さ情報を算出するステップＳ１０９と、を有する三次元形状計測方法。【選択図】図４

Description

本発明は、三次元形状計測方法および三次元形状計測装置に関するものである。

物体の三次元表面形状を計測する方法として、光学的手法を用いた格子投影法が知られている。

特許文献１には、物体面の格子像をカメラにより撮影して得られた撮影像により、物体面の位置を計測する計測方法が開示されている。この計測方法は、格子像の格子の１周期がＮ画素に合わせられた状態で、カメラにより撮影した撮影像を入力する工程と、入力した撮影像の連続する複数画素を抽出する工程と、抽出した複数画素の画像からＮ画素を１周期とする周波数成分の位相を求める工程と、位相により物体面の位置を求める工程と、を有している。なお、Ｎは、２より大きい整数である。

この計測方法は、格子像１周期分の画像データから格子像の位相を解析することによって、物体面の三次元表面形状を計測する方法である。格子像１周期分の画像データから位相を解析する方法を、特に「１ピッチ位相解析法（ＯＰＰＡ法）」という。１ピッチ位相解析法によれば、１枚の撮影像から位相分布を高速に解析することができる。

国際公開第２０１６／００１９８５号

特許文献１に記載のような格子像１周期分の画像データから格子像の位相を解析する計測方法では、計測分解能に異方性がある。具体的には、格子の方向と平行な方向では、計測分解能がカメラの１画素相当であるのに対し、格子像の方向と直交する方向では、計測分解能が格子像１周期相当にまで低下する。したがって、物体の形状によっては、十分な計測精度が得られないという課題がある。

本発明の適用例に係る三次元形状計測方法は、
光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、前記第１の光による第１格子パターンおよび前記第２の光による第２格子パターンを、互いに交差させて対象物に投影するステップと、
前記対象物に投影されている前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを、３色カメラで撮像し、前記第１の光による第１撮像画像および前記第２の光による第２撮像画像を得るステップと、
前記第１撮像画像および前記第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、前記対象物の高さ情報を算出するステップと、
を有することを特徴とする。

本発明の適用例に係る三次元形状計測装置は、
光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、前記第１の光による第１格子パターンおよび前記第２の光による第２格子パターンを、互いに交差させて対象物に投影するプロジェクターと、
前記対象物に投影されている前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを撮像し、前記第１の光による第１撮像画像および前記第２の光による第２撮像画像を得る３色カメラと、
前記第１撮像画像および前記第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、前記対象物の高さ情報を算出する演算部と、
を有することを特徴とする。

第１実施形態に係る三次元形状計測装置の概略図である。 図１の三次元形状計測装置の光学系を模式的に示す側面図である。 図１の三次元形状計測装置の光学系を模式的に示す上面図である。 第１実施形態に係る三次元形状計測方法を説明するためのフローチャートである。 プロジェクターで投影された格子パターンをカメラで撮像し、第１の光の成分を分離して得られた撮像画像である。 プロジェクターで投影された格子パターンをカメラで撮像し、第２の光の成分を分離して得られた撮像画像である。 プロジェクター画素の配列方向をｘ軸およびｙ軸に対して傾けた場合の第１格子パターンおよび第２格子パターンを示す模式図である。 平面上に置いた４つの棒状体に、一方向の格子パターンのみを投影したときの撮像画像の例である。 平面上に置いた４つの棒状体に、一方向の格子パターンのみを投影したときの撮像画像の例である。 図８に示す撮像画像から求めた高さ情報の分布を、一部で切り出して作成したグラフである。 図９に示す撮像画像から求めた高さ情報の分布を、一部で切り出して作成したグラフである。 １ピッチ格子で得られた輝度値データセットと、位相をずらしながら生成した複数の正弦波と、の相関性を求める手順を説明するための図である。 図１２の表から算出した、各カメラ画素における輝度値データセットＤＳと複数の正弦波との相関係数の絶対値と、その中の最大値と、を示す表である。 第２実施形態に係る三次元形状計測方法を説明するためのフローチャートである。 プロジェクターで投影された第１格子パターン、第２格子パターンおよび全画素照射パターンをカメラで撮像し、第３の光の成分を分離して得られた撮像画像である。

以下、本発明の三次元形状計測方法および三次元形状計測装置を添付図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。

１．第１実施形態
まず、第１実施形態に係る三次元形状計測方法および三次元形状計測装置について説明する。

１．１．装置構成
図１は、第１実施形態に係る三次元形状計測装置の概略図である。なお、図１では、互いに直交する３つの軸として、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸を設定している。各軸は矢印で表され、先端側を「プラス側」、基端側を「マイナス側」とする。なお、以下の説明では、ｚ軸のマイナス側を特に「上」とし、ｚ軸のプラス側を「下」としている。また、ｚ軸に沿った位置を「高さ」といい、ｘ－ｙ面内における位置を単に「位置」という。

図１に示す三次元形状計測装置１は、基準面９１上に設けられた物体９（対象物）の表面、すなわち物体面９２の位置および高さを算出し、三次元形状を計測する装置である。三次元形状の計測には、格子投影法を用いる。格子投影法では、格子パターンを物体９に投影し、その状態を撮像して得られた撮像画像に対して位相解析を行う。位相解析を行うことで、各画素での格子パターンの位相を求めることができる。そして、この位相から高さ情報を算出することにより、物体面９２の三次元形状が求められる。

図１に示す三次元形状計測装置１は、プロジェクター２と、カメラ３と、制御装置４と、を備えている。また、図１には、上面が基準面９１である載置台９０と、基準面９１上に載置された物体９と、を図示している。

プロジェクター２は、光の三原色である赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）および青色（Ｂ）のうち、少なくとも２色の光を出射し、所望のパターンを投影する機能を有する。なお、本明細書で「色」とは、この光の三原色のいずれかの色を指している。また、本明細書では、必要に応じて、光の三原色を「ＲＧＢ」ということがある。

図１に示すプロジェクター２は、光源２１と、液晶表示素子のような光変調素子２２と、レンズ２３と、を備えている。なお、図１に示すプロジェクター２は、実際の構造を簡素化したものであり、例えば実際の光変調素子２２は、複数に分かれているという点で図１と相違していることがある。

プロジェクター２では、光源２１から出射した光を、光変調素子２２によって空間変調することにより、格子パターンを形成する。この格子パターンを、レンズ２３を介して物体９に投影する。プロジェクター２は、制御装置４と電気的に接続されている。これにより、プロジェクター２から投影される格子パターンの色や方向、ピッチ等を制御装置４で制御することができる。なお、以下の説明では、光変調素子２２の画素を「プロジェクター画素」ともいう。

カメラ３は、光の三原色の輝度を各画素で検出し、得られた輝度値の二次元分布を取得する機能を有する３色カメラである。

図１に示すカメラ３は、撮像素子３１と、レンズ３２と、を備えている。なお、図１に示すカメラ３は、実際の構造を簡素化したものであり、例えば実際の撮像素子３１は、複数に分かれている場合があるという点で図１と相違していることがある。

カメラ３では、物体９に投影されている格子パターンを、レンズ３２を介して撮像素子３１で撮像する。カメラ３は、制御装置４と電気的に接続されている。カメラ３で撮像した撮像画像は、制御装置４に送信され、位相解析に供される。なお、以下の説明では、撮像素子３１の画素を「カメラ画素」ともいう。

制御装置４は、制御部４１と、演算部４２と、記憶部４３と、表示部４４と、を備えている。

制御部４１は、プロジェクター２による格子パターンの投影や、カメラ３による格子パターンの画像の撮像といった作動を、互いに協調させつつ制御する。

演算部４２は、撮像画像に対して位相解析を行う。これにより、各カメラ画素での格子パターンの位相を求め、物体面９２の三次元形状を算出する。

記憶部４３は、プロジェクター２に投影する格子パターンの制御データ、カメラ３で撮像した撮像画像、演算部４２による演算結果等を記憶する。

表示部４４は、必要に応じて設けられ、カメラ３の撮像画像、演算部４２による演算結果等を表示する。

制御部４１、演算部４２および記憶部４３の一部または全部は、情報を処理するプロセッサーと、プログラムやデータを記憶するメモリーと、外部インターフェースと、を有するハードウェアで構成される。プロセッサーは、メモリーに記憶された各種プログラムやデータを読み込んで実行することにより、各機能を実現する。

プロセッサーとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等が挙げられる。メモリーとしては、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリー、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリー、着脱式の外部記憶装置等が挙げられる。外部インターフェースとしては、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ等が挙げられる。

また、制御部４１および演算部４２の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現されてもよい。

以上のような三次元形状計測装置１では、後に詳述するが、少なくとも２色の光を用いて、方向が互いに異なる２つの格子パターンを物体９に同時に投影する。次いで、物体９に投影された格子パターンを撮像し、色ごとに、格子像の位相解析を行う。そして、少なくとも一方の色の撮像画像から得られた解析結果を用いて、物体面９２の三次元形状を求める。

格子像の位相解析方法の一例として、１ピッチ位相解析法がある。その原理については、国際公開第２０１６／００１９８５号明細書に記載されている。

１ピッチ位相解析法では、プロジェクター２の光学系およびカメラ３の光学系が、基準面９１に対してそれぞれ平行になっている。このような光学系をモアレトポグラフィー光学系ともいう。かかる光学系によれば、物体９に投影された格子パターンをカメラ３で撮像して得られる撮像画像上では、物体面９２の高さに関係なく、格子パターンの周期は一定になる。一方、物体面９２の高さによって、カメラ画素での格子パターンの位相が変わることになる。したがって、１ピッチ位相解析法により、各カメラ画素の座標および各カメラ画素での格子パターンの位相を解析することで、物体面９２の三次元形状を求めることができる。

また、１ピッチ位相解析法のような位相解析方法では、１枚の撮像画像における１つの格子ピッチの輝度分布から位相解析を行うことができる。このため、物体９が動いている場合でも、位相分布を求めることができる点で有用である。これに対し、例えば位相シフト法のように複数枚の撮像画像が必要な解析法の場合には、動いている物体９について三次元形状計測を精度よく行うことは難しい。

図２は、図１の三次元形状計測装置１の光学系を模式的に示す側面図である。
図２に示すように、三次元形状計測装置１では、プロジェクター２のレンズ２３の中心から広がるように格子パターンが投影される。ここでは、レンズ２３の中心をプロジェクター２の主点Ｏ２とする。また、カメラ３の撮像範囲も、レンズ３２の中心から広がるような範囲となる。ここでは、レンズ３２の中心をカメラ３の主点Ｏ１とする。

図２では、多数の直線によって、格子パターンを模式的に表現している。格子パターンを表す直線のうち、実線は、例えば格子パターンの輝度が高い領域を投影している光の光路を示し、破線は、格子パターンの輝度が低い領域を投影している光の光路を示している。

この図２から分かるように、三次元形状計測装置１の光学系では、基準面９１や物体面９２がどの高さにあっても、カメラ３の撮像画像には、格子パターンの１周期が同じ大きさで映る。つまり、撮像画像における格子パターンの１周期の大きさは、プロジェクター２やカメラ３の内部のパラメーターによって定まり、基準面９１や物体面９２までの距離には影響されない。したがって、この光学系によれば、基準面９１や物体面９２までの距離によらず、物体９の三次元形状計測を行うことができる。

図３は、図１の三次元形状計測装置１の光学系を模式的に示す上面図である。
図３に示すように、三次元形状計測装置１では、上方から見たとき、プロジェクター２の主点Ｏ２およびカメラ３の主点Ｏ１が、ｘ軸に沿った離間距離ｖｘおよびｙ軸に沿った離間距離ｖｙを隔てて配置されている。これにより、前述したように、方向が互いに異なる２つの格子パターンを物体９に同時に投影し、これを撮像する場合でも、ｘ軸方向およびｙ軸方向の双方で、図２に示すモアレトポグラフィー光学系を構成することができる。その結果、２つの格子パターンの撮像画像を解析することにより、２つの撮像画像から解析結果を同時に得ることができる。これにより、前述したように物体９が動いている場合でも、２つの撮像画像から得た解析結果を利用することが可能になり、三次元形状計測を高速に精度よく行うことができる。

１．２．計測方法
次に、第１実施形態に係る三次元形状計測方法について説明する。
図４は、第１実施形態に係る三次元形状計測方法を説明するためのフローチャートである。

図４に示す三次元形状計測方法は、投影ステップＳ１０２と、撮像ステップＳ１０４と、演算ステップＳ１０６と、を有する。

１．２．１．投影ステップ
投影ステップＳ１０２では、まず、光の三原色に含まれる２色の光でそれぞれ格子パターンを作成し、プロジェクター２で投影する。なお、本明細書では、光の三原色に含まれる３色の光を、第１の光、第２の光および第３の光という。

図５は、プロジェクター２で投影された格子パターンをカメラ３で撮像し、第１の光の成分を分離して得られた撮像画像である。また、図６は、プロジェクター２で投影された格子パターンをカメラ３で撮像し、第２の光の成分を分離して得られた撮像画像である。図５および図６には、格子パターンの方向を定義するｘ軸およびｙ軸を表す矢印と、カメラ３の画素間を表す破線と、を併せて図示している。破線で囲まれた四角形が、カメラ画素３０に対応している。

また、図５および図６では、カメラ画素３０の座標を（ｉ，ｊ）とする。撮像素子３１のｉ軸と格子パターンの方向を規定しているｘ軸とが重なり、撮像素子３１のｊ軸と格子パターンの方向を規定しているｙ軸とが重なるように、光学系が設定されている。

ここで、図５および図６では、第１の光による一次元格子の格子パターンを「第１格子パターン５１」とし、第２の光による一次元格子の格子パターンを「第２格子パターン５２」とする。

第１格子パターン５１は、ｙ軸に沿って延在する一次元格子である。具体的には、第１格子パターン５１は、第１の光が相対的に低い輝度で照射されている帯状の領域５１１を複数有している。この帯状の領域５１１は、ｙ軸と平行に延在し、かつ、ｘ軸に沿って一定の間隔で並んでいる。また、第１格子パターン５１は、領域５１１同士の間に位置し、第１の光が相対的に高い輝度で照射されている帯状の領域５１２を複数有している。領域５１１の幅および領域５１２の幅は、互いに同じである。

第２格子パターン５２は、ｘ軸に沿って延在する一次元格子である。具体的には、第２格子パターン５２は、第２の光が相対的に低い輝度で照射されている帯状の領域５２１を複数有している。この帯状の領域５２１は、ｘ軸と平行に延在し、かつ、ｙ軸に沿って一定の間隔で並んでいる。また、第２格子パターン５２は、領域５２１同士の間に位置し、第２の光が相対的に高い輝度で照射されている帯状の領域５２２を複数有している。領域５２１の幅および領域５２２の幅は、互いに同じである。

なお、第１格子パターン５１の格子ピッチと、第２格子パターン５２の格子ピッチとは、異なっていてもよいが、同じであるのが好ましい。これにより、双方のパターンによる計測のダイナミックレンジが同じになるため、計測を行いやすく、計測結果も取り扱いやすいものとなる。

一方、格子パターンの１周期に対応するプロジェクター画素の画素数は、特に限定されない。つまり、領域５１１、５１２、５２１、５２２の幅に対応するプロジェクター画素の画素数は、１であっても、２以上であってもよい。

本実施形態では、第１格子パターン５１の方向と第２格子パターン５２の方向が、互いに直交しているが、直交していなくても交差していれば本実施形態の効果を奏することができる。

また、本実施形態では、前述したように、格子パターンのｘ軸と撮像素子３１のｉ軸とが対応し、格子パターンのｙ軸と撮像素子３１のｊ軸とが対応している。ただし、プロジェクター２のプロジェクター画素の配列方向については、ｘ軸およびｙ軸に対して傾いていてもよい。

図７は、プロジェクター画素２０の配列方向をｘ軸およびｙ軸に対して傾けた場合の第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を示す模式図である。

図７では、プロジェクター画素２０の配列方向を第１格子パターン５１および第２格子パターン５２に対して傾けている。換言すれば、プロジェクター２の配列方向に対して、ｘ軸およびｙ軸が傾いている。

この場合でも、プロジェクター画素２０の配列方向に対して斜めに傾けるように第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を作成し、投影する。これにより、前述したように、格子パターンのｘ軸と撮像素子３１のｉ軸とを対応させ、かつ、格子パターンのｙ軸と撮像素子３１のｊ軸とを対応させることができる。その結果、本実施形態の効果を奏することができる。

続いて、位相解析の対象となる格子パターン１周期分の範囲について説明する。
本実施形態では、カメラ画素３０において連続したＮ画素に、格子パターンの１周期が映るように、プロジェクター２およびカメラ３で構成される光学系が設定されている。Ｎは３以上の整数である。

図５および図６の例では、第１格子パターン５１が、ｘ軸に沿って連続したカメラ画素３０の８つ分の長さの周期を有し、第２格子パターン５２は、ｙ軸に沿って連続したカメラ画素３０の８つ分の長さの周期を有している。したがって、図５および図６の例では、カメラ画素３０の８つ分と、第１格子パターン５１の１周期と、が一致するように光学系が設定されている。また、図５および図６の例では、カメラ画素３０の８つ分と、第２格子パターン５２の１周期と、が一致するように光学系が設定されている。このように、三次元形状計測装置１では、プロジェクター２で投影される格子パターンの１周期が、カメラ画素３０の整数倍分の長さになるように、光学系が設定されている。

第１の光および第２の光は、前述したように、ＲＧＢのうち、少なくとも２色の光である。投影ステップＳ１０２では、これらを同時に照射することで、第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を同時に投影する。

第１の光および第２の光は、光の三原色のうちの２色の光であるため、これらを重ねて照射しても３色カメラであるカメラ３で分離することができる。このため、２色の光を用いても、高速での計測が可能になる。

このような理由から、プロジェクター２は、３色分離プロジェクターであるのが好ましい。３色分離プロジェクターは、全てのプロジェクター画素で３色の光を独立して出射可能であるため、第１の光による第１格子パターン５１および第２の光による第２格子パターン５２を同時に投影する機能を有する。このため、カメラ３で第１の光による撮像画像および第２の光による撮像画像を同時に取得し、制御装置４で、２つの撮像画像を解析することにより、２つの撮像画像から独立した情報を取得することができる。

３色分離プロジェクターとしては、特に３板式のプロジェクターが好ましく用いられる。３板式のプロジェクターは、３色の光にそれぞれ対応する３つの光変調素子２２を備えている。このため、全てのプロジェクター画素で、３色の光を互いに独立して光変調し、位置精度よく照射することが可能になる。

具体的な３板式のプロジェクターとしては、例えば、透過型３ＬＣＤ方式、反射型３ＬＣＤ方式、３チップＤＬＰ方式等が挙げられる。透過型３ＬＣＤ方式は、３つの透過型ＬＣＤ素子を用いた方式であり、反射型３ＬＣＤ方式は、３つの反射型ＬＣＤ素子を用いた方式である。ＬＣＤは、Liquid Crystal Displayを指す。また、３チップＤＬＰ方式は、３つのＤＭＤを用いて３つの光を個別に走査可能な光学系を用いた方式である。ＤＬＰは、Digital Light Processingを指し、ＤＭＤは、Digital Micromirror Deviceを指す。

なお、プロジェクター２では、前述したように、全てのプロジェクター画素について３色の光を互いに独立して照射することが望ましいが、複数のプロジェクター画素からなる画素群を１つのプロジェクター画素とみなすことができる場合には、光変調素子２２が１つであってもよい。この場合、最終的に得られる三次元形状の計測精度は低下するものの、計測は可能である。

１．２．２．撮像ステップ
撮像ステップＳ１０４では、物体９に投影されている第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を、カメラ３で撮像する。撮像によって得られた第１撮像画像および第２撮像画像は、カメラ３から演算部４２に伝送する。

カメラ３は、前述したように、第１撮像画像と第２撮像画像とを個別かつ同時に取得する機能を有する３色カメラである。これにより、第１格子パターン５１と第２格子パターン５２とが同時に投影されていても、これらを分離した画像データを取得することができる。その結果、第１撮像画像および第２撮像画像のそれぞれに基づいて、後述するステップで位相解析を行うことができる。

このような理由から、カメラ３（３色カメラ）は、３板式の撮像素子３１を有することが好ましい。３板式の撮像素子３１は、第１の光、第２の光および第３の光にそれぞれ対応する。このため、全ての撮像画素で、第１の光、第２の光および第３の光について互いに独立して位置精度よく輝度値を取得することができる。

なお、３板式の撮像素子３１の具体例としては、３ＣＭＯＳ方式、３ＣＣＤ方式、垂直色分離方式等が挙げられる。３ＣＭＯＳ方式は、３つのＣＭＯＳセンサーを用いた方式である。ＣＭＯＳは、Complementary Metal Oxide Semiconductor（相補性金属酸化膜半導体）を指す。また、３ＣＣＤ方式は、３つのＣＣＤセンサーを用いた方式である。ＣＣＤは、Charge Coupled Device（電荷結合素子）を指す。

垂直色分離方式は、３層の受光層を積層した撮像素子を用いた方式である。具体例として、Ｆｏｖｅｏｎ（登録商標）等が挙げられる。

なお、カメラ３では、前述したように、全てのカメラ画素で３色の光について互いに独立に輝度値を取得することが望ましいが、複数のカメラ画素からなる画素群を１つのカメラ画素とみなすことができる場合には、撮像素子３１が１つであってもよい。この場合、最終的に得られる三次元形状の計測精度は低下するものの、計測は可能である。

一方、本実施形態では、前述した投影ステップＳ１０２より以前に、物体９を配置していない基準面９１に対して、投影ステップＳ１０２および撮像ステップＳ１０４と同様の工程を行っておく。これにより、基準面９１についての撮像画像を演算部４２に送るとともに、撮像画像または演算結果を記憶部４３において記憶しておく。

１．２．３．演算ステップ
演算ステップＳ１０６は、さらに、位相解析ステップＳ１０７と、データ選別ステップＳ１０８と、形状算出ステップＳ１０９と、を有している。

１．２．３．１．位相解析ステップ
位相解析ステップＳ１０７では、まず、演算部４２が撮像画像に対して位相解析を行う。本実施形態では、既知の１ピッチ位相解析（ＯＰＰＡ：One-Pitch Phase Analysis）法により、位相解析を行う。

具体的には、まず、第１格子パターン５１を撮像した第１撮像画像および第２格子パターン５２を撮像した第２撮像画像から、それぞれ格子パターン１周期分の輝度値を抽出する。

図５では、一例として、ｘ軸、ｙ軸の原点を含み、ｘ軸に沿って連続する８画素について注目している。この８画素を「１ピッチ格子ＯＰ１」という。この１ピッチ格子ＯＰ１が、第１格子パターン５１についての、前述した１周期分の範囲に相当する。

また、図６では、一例として、ｘ軸、ｙ軸の原点を含み、ｙ軸に沿って連続する８画素について注目している。この８画素を「１ピッチ格子ＯＰ２」という。この１ピッチ格子ＯＰ２が、第２格子パターン５２についての、前述した１周期分の範囲に相当する。

１ピッチ位相解析法では、１ピッチ格子ＯＰ１の各カメラ画素３０で得られた輝度値データのセットを、１カメラ画素ずつ、ｘ軸に沿ってシフトさせながら、順次、位相解析を行う。ｘ軸に沿ったシフトが全て終わったら、続いて、１ピッチ格子ＯＰ１の各カメラ画素３０で得られた輝度値データのセットを、１カメラ画素ずつ、ｙ軸に沿ってシフトさせながら、順次、位相解析を行う。

また、１ピッチ格子ＯＰ２の各カメラ画素３０で得られた輝度値データのセットを、１カメラ画素ずつ、ｙ軸に沿ってシフトさせながら、順次、位相解析を行う。ｙ軸に沿ったシフトが全て終わったら、続いて、１ピッチ格子ＯＰ２の各カメラ画素３０で得られた輝度値データのセットを、１カメラ画素ずつ、ｘ軸に沿ってシフトさせながら、順次、位相解析を行う。

なお、これらの工程の順序は、上記に限定されず、変更してもよい。このようにして、全てのカメラ画素３０で位相情報を取得することができる。

１ピッチ格子ＯＰ１の位相解析で得られた第１位相情報は、１ピッチ格子ＯＰ１中の１つの代表カメラ画素の座標に対応させた状態で、制御装置４の記憶部４３に記憶させる。同様に、１ピッチ格子ＯＰ２の位相解析で得られた第２位相情報は、１ピッチ格子ＯＰ２中の１つの代表カメラ画素に対応させた状態で、制御装置４の記憶部４３に記憶させる。

ここで、本実施形態では、第１格子パターン５１およびそれに直交する第２格子パターン５２の双方を用いている。以下、その意義について説明する。

図８および図９は、平面上に置いた４つの棒状体に、一方向のみの格子パターンを投影したときの撮像画像の例である。なお、図８と図９とで、棒状体の向きがほぼ９０°異なっている。このため、図８では、格子パターンの方向と、棒状体の長手方向と、がほぼ平行になっている。これに対し、図９では、格子パターンの方向と、棒状体の長手方向と、がほぼ垂直になっている。なお、図８および図９に示すように、４つの棒状体は、幅が１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍのものである。また、格子パターンのピッチは１．７ｍｍである。

図１０および図１１は、図８および図９に示す撮像画像から求めた高さ情報の分布を、一部で切り出して作成したグラフである。

図１０および図１１を比較すると、図１０では、高さ情報の変化を示す段差の形状が鈍っており、棒状体の面内における位置の計測分解能が低いことがわかる。図１０では、理論的には、第１格子パターン５１の１周期分の長さが計測分解能になる。

これに対し、図１１では、高さ情報の変化を示す段差の形状が明瞭であり、棒状体の面内における位置の計測分解能が十分に高いことがわかる。図１１では、理論的には、カメラ画素の大きさが計測分解能になる。

これらを踏まえると、物体９の形状と、格子パターンの方向と、の関係によって、計測分解能が左右されることがわかる。

そこで、本実施形態では、各カメラ画素において、第１撮像画像および第２撮像画像の双方で輝度値データを取得する。これにより、カメラ画素ごとにいずれか一方の撮像画像を選択して位相解析を行う、というデータの選択が可能になる。その結果、物体９の形状によらず、物体面９２の三次元形状を高い精度で計測することができる。

１．２．３．２．データ選別ステップ
データ選別ステップＳ１０８では、演算部４２が、各カメラ画素について、第１撮像画像の輝度値データと、第２撮像画像の輝度値データと、を比較する。そして、信頼性の高い方の輝度値データを選択するためのマップを作成する。演算部４２は、得られたマップに基づき、後述するステップで、選択した方の撮像画像を用いて高さ情報を算出する。このような輝度値データの選別をカメラ画素ごとに行うことで、最終的に信頼性の高い計測結果を求めることができる。

上記の選択における選択基準は、最終的に精度の高い高さ情報を算出し得ること、すなわち輝度値データの信頼性である。この信頼性の良否を評価する例として、本実施形態では、１ピッチ格子ＯＰ１の各カメラ画素で得られた輝度値データセットと、第１格子パターン５１の周期で位相をずらしながら計算によって生成した正弦波と、の相関性、および、１ピッチ格子ＯＰ２の各カメラ画素で得られた輝度値データセットと、第２格子パターン５２の周期で位相をずらしながら計算によって作成した正弦波と、の相関性が挙げられる。この相関性は、輝度値データセットが、第１格子パターン５１の輝度分布を表す正弦波に対してどの程度近い分布を有しているかを評価する指標となる。

したがって、本ステップでは、まず、１ピッチ格子ＯＰ１の輝度値データセットについての正弦波との相関性と、１ピッチ格子ＯＰ２の輝度値データセットについての正弦波との相関性と、を比較するという作業を行う。その後、比較結果に基づいて、データ選別用マップを作成する。

以下、相関性を求めるより具体的な手順について説明する。
図１２は、１ピッチ格子で得られた輝度値データセットと、位相をずらしながら生成した複数の正弦波と、の相関性を求める手順を説明するための図である。

図１２には、一例として、ｙ軸方向に連続する３５カメラ画素分の輝度値データを示している。このうち、ｙ＝０からｙ＝９までの１０カメラ画素分を１ピッチ格子ＯＰ１とする。そして、１ピッチ格子ＯＰ１分の輝度値データを輝度値データセットＤＳとする。したがって、図１２の例では、格子パターンの１周期が１０カメラ画素分の長さである。

一方、図１２では、１０カメラ画素分の長さを１周期とする正弦波を計算により生成し、カメラ座標ごとの振幅値を記載している。この正弦波は、図１２に示すように、Ｓ（ｙ）＝ｓｉｎ｛２π／１０（ｙ＋φ）｝で表される。このとき、Ｓ（ｙ）が振幅値、φが正弦波の位相である。この位相を、例えば０．５カメラ画素分ずつ振ることにより、位相の異なる複数の正弦波を生成することができる。図１２には、一例として、φ＝０からφ＝９．５まで、０．５カメラ画素ずつ位相を振った複数の正弦波の振幅値Ｓ（ｙ）を示している。なお、位相の振り幅は、特に限定されず、１カメラ画素分またはそれ未満であってもよいし、０．５カメラ画素分未満であってもよい。

次に、輝度値データセットＤＳと、複数の正弦波と、の間で相関性を求め、比較する。図１２では、複数の正弦波のうち、輝度値データセットＤＳと比較する範囲を「比較対象Ｃ」とする。相関性を求めるにあたっては、輝度値データセットＤＳと、比較対象Ｃ中の各正弦波と、の相関係数を算出する。なお、本実施形態では、相関係数を算出するときの参照波として正弦波を用いているが、周期が同じであれば、正弦波に代えて、その他の波を用いるようにしてもよい。

図１３は、図１２の表から算出した、各カメラ画素における輝度値データセットＤＳと複数の正弦波との相関係数の絶対値と、その中の最大値と、を示す表である。

前述した手順で算出した輝度値データセットＤＳと正弦波との相関係数の絶対値およびその最大値は、図１３に示す表のうち、ｙ＝０の行に示している。

ｙ＝０に数値を入れたら、続いて、図１２に示す輝度値データセットＤＳおよび比較対象Ｃをそれぞれｙ軸プラス側に１つシフトさせる。そして、再び、相関係数の絶対値およびその最大値を算出し、算出結果を図１３に示す表のうちのｙ＝１の行に示す。

この作業を、図１３に示すｙ＝２５の行まで繰り返すことにより、図１３に示す表を作成する。なお、図１２に示すφ＝５．０～９．５の正弦波は、φ＝０～４．５の正弦波を反転させたものであるため、それを踏まえて、図１３では、輝度値データセットＤＳとφ＝５．０～９．５の正弦波との相関関数については省略している。以下の説明では、相関係数の絶対値を、単に相関係数という。
このようにして算出した最大値を、各カメラ画素における相関係数として採用する。

また、これと同様にして、１ピッチ格子ＯＰ２についても、相関係数およびその最大値を算出する。

以上のような手順を経て、１ピッチ格子ＯＰ１から算出した相関係数の最大値、および、１ピッチ格子ＯＰ２から算出した相関係数の最大値を、カメラ画素ごとに算出することができる。

したがって、本ステップでは、各カメラ画素で、１ピッチ格子ＯＰ１から算出した相関係数の最大値と、１ピッチ格子ＯＰ２から算出した相関係数の最大値と、を比較する。そして、高い方を記憶部４３に記憶する。つまり、記憶部４３には、前述した第１位相情報と第２位相情報のどちらを用いて最終的な高さ情報を得るべきかという「選択先」が、各カメラ画素の座標と関連付けた状態で記憶される。

なお、あらかじめしきい値（基準値）を設けておき、１ピッチ格子ＯＰ１から算出した相関係数の最大値と１ピッチ格子ＯＰ２から算出した相関係数の最大値の双方がしきい値よりも低い場合には、そのカメラ画素では、最終的な高さ情報を出力しないようにしてもよい。この場合、記憶部４３に記憶される「選択先」には、第１位相情報と第２位相情報のいずれも指定しない。そうなると、そのカメラ画素では、高さ情報が存在しないことになるが、誤差の大きい高さ情報が含まれているよりは、誤差の大きい高さ情報をあらかじめ除外しておいた方が、三次元形状データとしての利用しやすさが向上するため、有用である。

なお、図１３では、一例として、相関係数の最大値のしきい値を０．９５に設定している。そして、相関係数の最大値が０．９５未満になっている欄には、ドットを付している。また、特に、相関係数の最大値が０．９０未満になっている欄には、相対的に密なドットを付している。一例として、これらの欄に該当するカメラ画素の情報が除外の対象となり得る。

一方、演算部４２は、１ピッチ格子ＯＰ１から算出した相関係数と１ピッチ格子ＯＰ２から算出した相関係数の双方がしきい値以上になった場合に、双方を記憶部４３に記憶する。この場合、記憶部４３に記憶される「選択先」として、第１位相情報と第２位相情報の双方が指定される。

以上のようにして、記憶部４３には、各カメラ画素の座標と、「選択先」の情報と、が関連付けられ、「データ選別用マップ」として記憶される。

１．２．３．３．形状算出ステップ
形状算出ステップＳ１０９では、演算部４２が、物体面９２についての第１位相情報と、基準面９１についての第１位相情報と、を比較して位相差を求める。そして、この位相差から、基準面９１から物体面９２までの第１高さ情報を算出する。

同様に、演算部４２は、物体面９２についての第２位相情報と、基準面９１についての第２位相情報と、を比較して位相差を求める。そして、これらの位相差から、基準面９１から物体面９２までの第２高さ情報を算出する。

その上で、前述したデータ選別用マップで指定された選択先に基づいて、カメラ画素ごとに、第１高さ情報および第２高さ情報の中から１つまたは２つを選択する。これにより、最終的な出力用の高さ情報を得る。なお、第１高さ情報と第２高さ情報の双方を選択したときには、例えば２つの高さ情報の中間値を算出し、これを最終的な出力用の高さ情報とすればよい。

また、データ選別用マップを適用するタイミングは、上記のタイミングに限定されない。例えば、第１位相情報および第２位相情報を算出する前のタイミングであってもよいし、位相差を算出するタイミングであってもよいし、高さ情報を算出するタイミングであってもよい。
このようにして、物体面９２の三次元形状が求められる。

以上、本実施形態に係る三次元形状計測方法について説明したが、この方法に用いられる第１の光の色、および、第２の光の色は、物体９の色に応じて適宜選択される。例えば、上記の三次元形状計測方法を行う前に、あらかじめ、形状が既知の物体に、光の色をＲＧＢに順次変えつつ、三次元形状を計測する。そして、計測精度が最も高い色を、その物体色に適した光の色として用いるようにすればよい。

なお、第１の光または第２の光として、２色の光を併用するようにしてもよい。例えば、第１の光として赤色光および緑色光を用い、第２の光として青色光を用いるようにしてもよい。この場合、赤色光による第１撮像画像と、緑色光による第１撮像画像と、青色光による第２撮像画像と、が得られることになる。そして、２つの第１撮像画像および第２撮像画像のうち、いずれかを選択して位相解析を行うことにより、物体面９２の三次元形状をより高い精度で計測することができる。また、２つの第１撮像画像の間でも、相関性に基づいたデータの選別を行うことで、計測精度をさらに高めることができる。

また、第１の光および第２の光に対するＲＧＢの割り振り方は、特に限定されない。一例を挙げると、第１の光として赤色光を用い、第２の光として青色光を用い、緑色光を使用しない組み合わせであってもよいし、第１の光として赤色光を用い、第２の光として青色光および緑色光を用いる組み合わせであってもよい。

以上のように、本実施形態に係る三次元形状計測方法は、前述したように、投影ステップＳ１０２と、撮像ステップＳ１０４と、演算ステップＳ１０６と、を有する。投影ステップＳ１０２は、光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、第１の光による第１格子パターン５１および第２の光による第２格子パターン５２を、互いに交差させて物体９（対象物）に投影する。撮像ステップＳ１０４は、物体９に投影されている第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を、カメラ３（３色カメラ）で撮像し、第１の光による第１撮像画像および第２の光による第２撮像画像を得る。演算ステップＳ１０６は、第１撮像画像および第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、物体９の高さ情報を算出する。

このような構成によれば、互いに交差する第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を用い、それぞれの格子像の位相解析を行うため、物体９の形状によらず、物体９の三次元形状を高速で計測することができる。このため、例えば物体９が動いている場合でも、三次元形状を高い精度で計測することができる。

また、演算ステップＳ１０６では、まず、同一画素について、第１撮像画像における輝度値と第１格子パターン５１との相関性、および、第２撮像画像における輝度値と第２格子パターン５２との相関性、を算出する。次に、算出した２つの相関性を比較する。そして、相関性が高い方の撮像画像を用いて、位相解析を行う。

このような構成によれば、信頼性の高い撮像画像について位相解析を行うことができるので、三次元形状をより高い精度で計測することができる。具体的には、例えば、格子像の位相解析に必要な、格子パターン１周期分の輝度値データを得ることができない撮像画像について、位相解析に供しないという選別を行うことができるので、異常な高さ情報が排除された計測結果を得ることができる。このような計測結果は、異常値が少ないため、利用しやすいという点で有用である。

また、本実施形態に係る三次元形状計測装置１は、前述したように、プロジェクター２と、カメラ３（３色カメラ）と、演算部４２と、を有している。プロジェクター２は、第１の光による第１格子パターン５１および第２の光による第２格子パターン５２を、互いに交差させて物体９（対象物）に投影する。カメラ３は、物体９に投影されている第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を撮像し、第１の光による第１撮像画像および第２の光による第２撮像画像を得る。演算部４２は、第１撮像画像および第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、物体９の高さ情報を算出する。

このような構成によれば、互いに交差する第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を用い、それぞれの格子像の位相解析を行うため、物体９の形状によらず、物体９の三次元形状を高速で計測し得る三次元形状計測装置１を実現することができる。また、この三次元形状計測装置１は、例えば物体９が動いている場合でも、三次元形状を高い精度で計測することができる。

２．第２実施形態
次に、第２実施形態に係る三次元形状計測方法について説明する。

図１４は、第２実施形態に係る三次元形状計測方法を説明するためのフローチャートである。図１５は、プロジェクター２で投影された第１格子パターン５１、第２格子パターン５２および全画素照射パターン５３をカメラ３で撮像し、第３の光の成分を分離して得られた撮像画像である。

以下、第２実施形態について説明するが、以下の説明では、第１実施形態との相違点を中心に説明し、同様の事項についてはその説明を省略する。なお、図１４および図１５において、第１実施形態と同様の構成については、同一の符号を付している。

第２実施形態は、第１の光および第２の光に加え、投影パターンの異なる第３の光を用いること以外、第１実施形態と同様である。

本実施形態に係る三次元形状計測方法は、投影ステップＳ２０２と、撮像ステップＳ２０４と、演算ステップＳ２０６と、を有する。また、演算ステップＳ２０６は、位相解析ステップＳ２０７と、データ選別ステップＳ２０８と、形状算出ステップＳ２０９と、を有する。

投影ステップＳ２０２では、第１実施形態に係る投影ステップＳ１０２と同様にして、第１格子パターン５１および第２格子パターン５２を物体９に投影する。投影ステップＳ２０２では、それに加え、少なくとも物体９を覆うように第３の光を照射し、図１５に示す全画素照射パターン５３を投影する。このとき、各カメラ画素３０における輝度値が一定になるように、全画素照射パターン５３の輝度分布をあらかじめ調整しておくのが好ましい。

第１の光、第２の光および第３の光は、光の三原色の光であるため、これらを重ねて照射しても、互いに分離させた撮像画像をカメラ３で取得することができる。このため、第１格子パターン５１、第２格子パターン５２および全画素照射パターン５３を、同時に投影することが可能である。

次に、撮像ステップＳ２０４において、物体９に投影されている第１格子パターン５１および第２格子パターン５２に加え、物体９に投影されている全画素照射パターン５３を、カメラ３で撮像する。

カメラ３は、第１の光による第１撮像画像、第２の光による第２撮像画像、および第３の光による第３撮像画像を、互いに分離して取得する機能を有する。

次に、演算ステップＳ２０６の位相解析ステップＳ２０７では、第１実施形態に係る位相解析ステップＳ１０７と同様にして、位相解析を行う。

次に、データ選別ステップＳ２０８では、第１実施形態に係るデータ選別ステップＳ１０８と同様にして、データ選別用マップを作成する。また、本実施形態では、第３撮像画像に基づいて、各カメラ画素３０において最終的に高さ情報を出力するか否かの情報を作成し、データ選別用マップに追加する。

具体的には、第１実施形態で作成したデータ選別用マップには、前述したように「選択先」が指定されている。これに加え、本実施形態では、最終的な高さ情報を出力するか否かを判断する「出力要否」を追加する。この出力要否は、各カメラ画素でそもそも高さ情報を出力するか否かを指定する情報である。データ選別ステップＳ２０８では、この情報を、第３撮像画像に基づいて作成する。

第３撮像画像は、物体９が映る全カメラ画素に対応するプロジェクター画素で第３の光を出射させた状態で撮像された画像である。

このため、例えば、物体面９２中に、例えば物体９自身に遮られて第３の光が当たらない領域（影領域）が含まれていた場合には、極端に低い輝度値として観測される。したがって、極端に低い輝度値を検出することができれば、それに基づいて、影領域に対応するカメラ画素を特定することができる。

また、例えば、物体面９２中に、照射された第３の光をカメラ３に向けて反射する領域（反射領域）が含まれていた場合には、極端に高い輝度値として観測される。このような輝度値は、物体面９２中に光沢等を有する領域が含まれている場合等に観測されやすい。そして、反射が発生すると、輝度値が飽和してしまい、正しい輝度値が得られないおそれがある。したがって、極端に高い輝度値を検出することができれば、それに基づいて、反射領域に対応するカメラ画素を特定することができる。

したがって、データ選別ステップＳ２０８では、第３撮像画素の輝度値が所定の範囲に入っているか否かを判定する。そして、輝度値が、所定の範囲より低い場合、または、所定の範囲より高い場合には、後述する形状算出ステップＳ２０９において、そのカメラ画素では高さ情報を出力しないように、出力要否の情報をデータ選別用マップに追加する。これにより、極端に高い輝度値や極端に低い輝度値に起因する誤差の大きい高さ情報が出力されてしまうのを避けることができる。なお、前述したように、誤差が大きい高さ情報が含まれているよりは、あらかじめ除外されていた方が、三次元形状データの利用しやすさが向上するため、有用である。

また、１枚の撮像画像における１つの格子ピッチの輝度分布から位相解析を行う場合、格子パターンの１周期分で信頼性の高い輝度値を有していることが求められる。その観点からすると、影領域や反射領域に対応するカメラ画素の周辺では、位相解析の精度が低下する可能性がある。そこで、データ選別ステップＳ２０８では、影領域や反射領域に対応するカメラ画素に加え、その周辺の少なくとも格子パターン１周期分の範囲のカメラ画素でも、最終的な高さ情報が出力されないように、出力要否の情報をデータ選別用マップに追加するようにしてもよい。これにより、影領域や反射領域の影響を間接的に受ける周辺のカメラ画素でも、高さ情報が出力されるのを防止することができる。

次に、形状算出ステップＳ２０９では、第１実施形態に係る形状算出ステップＳ１０９と同様にして三次元形状を算出する。
以上のような第２実施形態においても、第１実施形態と同様の効果が得られる。

なお、本実施形態でも、第１の光、第２の光および第３の光に対するＲＧＢの割り振り方は、特に限定されない。例えば、第１の光として赤色光を用い、第２の光として緑色光を用い、第３の光として青色光を用いる組み合わせ等が挙げられる。

以上のように、本実施形態では、光の三原色に含まれる３色の光のうち、前述した第１の光および第２の光以外の光を第３の光とするとき、投影ステップＳ２０２で、第１格子パターン５１および第２格子パターン５２に加え、第３の光による全画素照射パターン５３を物体９（対象物）に投影する。また、撮像ステップＳ２０４で、物体９に投影されている全画素照射パターン５３をカメラ３で撮像し、第３撮像画像を得る。そして、演算ステップＳ２０６で、第３撮像画像の輝度値が所定の範囲から外れている場合、物体９の高さ情報を算出しない。

このような構成によれば、全画素照射パターン５３を撮像した第３撮像画像に基づいて、輝度値の異常値が発生するカメラ画素を特定することができる。これにより、このカメラ画素では高さ情報を算出しないようにあらかじめ設定することができる。その結果、誤差の大きい高さ情報が出力されるのを防止し、三次元形状データの精度が低下するのを防止することができる。

以上、本発明の三次元形状計測方法および三次元形状計測装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明の三次元形状計測方法は、前記実施形態に限定されるものではなく、例えば、前記実施形態に任意の目的の工程が追加されたものであってもよい。また、本発明の三次元形状計測装置は、前記実施形態に限定されるものではなく、例えば、前記実施形態の各部が同様の機能を有する任意の構成のものに置換されたものであってもよく、前記実施形態に任意の構成物が付加されたものであってもよい。

１…三次元形状計測装置、２…プロジェクター、３…カメラ、４…制御装置、９…物体、２０…プロジェクター画素、２１…光源、２２…光変調素子、２３…レンズ、３０…カメラ画素、３１…撮像素子、３２…レンズ、４１…制御部、４２…演算部、４３…記憶部、４４…表示部、５１…第１格子パターン、５２…第２格子パターン、５３…全画素照射パターン、９０…載置台、９１…基準面、９２…物体面、５１１…領域、５１２…領域、５２１…領域、５２２…領域、Ｃ…比較対象、ＤＳ…輝度値データセット、Ｏ１…主点、Ｏ２…主点、ＯＰ１…１ピッチ格子、ＯＰ２…１ピッチ格子、Ｓ１０２…投影ステップ、Ｓ１０４…撮像ステップ、Ｓ１０６…演算ステップ、Ｓ１０７…位相解析ステップ、Ｓ１０８…データ選別ステップ、Ｓ１０９…形状算出ステップ、Ｓ２０２…投影ステップ、Ｓ２０４…撮像ステップ、Ｓ２０６…演算ステップ、Ｓ２０７…位相解析ステップ、Ｓ２０８…データ選別ステップ、Ｓ２０９…形状算出ステップ、ｖｘ…離間距離、ｖｙ…離間距離

Claims (7)

1. 光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、前記第１の光による第１格子パターンおよび前記第２の光による第２格子パターンを、互いに交差させて対象物に投影するステップと、
   前記対象物に投影されている前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを、３色カメラで撮像し、前記第１の光による第１撮像画像および前記第２の光による第２撮像画像を得るステップと、
   前記第１撮像画像および前記第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、前記対象物の高さ情報を算出するステップと、
   を有することを特徴とする三次元形状計測方法。
2. 前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを３色分離プロジェクターで投影する請求項１に記載の三次元形状計測方法。
3. 前記３色分離プロジェクターは、３板式のプロジェクターである請求項２に記載の三次元形状計測方法。
4. 前記３色カメラは、３板式の撮像素子を有する請求項１ないし３のいずれか１項に記載の三次元形状計測方法。
5. 前記対象物の高さ情報を算出するステップは、
   同一画素について、前記第１撮像画像における輝度値と前記第１格子パターンとの相関性および前記第２撮像画像における輝度値と前記第２格子パターンとの相関性を算出し、
   算出した２つの前記相関性を比較し、
   前記相関性が高い方の撮像画像を用いて、前記位相解析を行う請求項１ないし４のいずれか１項に記載の三次元形状計測方法。
6. 光の三原色に含まれる３色の光のうち、前記第１の光および前記第２の光以外の光を第３の光とするとき、前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを前記対象物に投影するステップで、前記第３の光による全画素照射パターンを、前記対象物に投影し、
   前記第１撮像画像および前記第２撮像画像を得るステップで、前記対象物に投影されている前記全画素照射パターンを前記３色カメラで撮像して第３撮像画像を取得し、
   前記対象物の高さ情報を算出するステップで、前記第３撮像画像の輝度値が所定の範囲から外れている場合、前記対象物の高さ情報を算出しない請求項１ないし５のいずれか１項に記載の三次元形状計測方法。
7. 光の三原色に含まれる２色の光を第１の光および第２の光とするとき、前記第１の光による第１格子パターンおよび前記第２の光による第２格子パターンを、互いに交差させて対象物に投影するプロジェクターと、
   前記対象物に投影されている前記第１格子パターンおよび前記第２格子パターンを撮像し、前記第１の光による第１撮像画像および前記第２の光による第２撮像画像を得る３色カメラと、
   前記第１撮像画像および前記第２撮像画像の少なくとも一方について、格子像の位相解析を行い、前記対象物の高さ情報を算出する演算部と、
   を有することを特徴とする三次元形状計測装置。

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