JP2022083132A - Three-dimensional shape measuring system, three-dimensional shape measuring method, and three-dimensional shape measuring program - Google Patents

Abstract

To provide a three-dimensional shape measuring system capable of measuring a three-dimensional shape without stopping movement of an object moving in a known manner, at low cost.SOLUTION: A three-dimensional shape measuring system 100 for measuring a three-dimensional shape of an object moving in a known manner comprises: a projection unit 1 which projects a projector image having a coding pattern on the object; a photographing unit 2 which generates a plurality of camera images by continuously photographing the object on which the projector image was projected; and a restoration unit 44 which sets a plurality of hypothetical points on a camera visual line about an arbitrary point of the camera image and determines a hypothetical point meeting movement constraints based on the known movement as a restoration point of the arbitrary point among the plurality hypothetical points.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、物体に符号化パターン画像を投影して、符号化パターン画像が投影された物体を撮影することで当該物体の３次元形状を計測する３次元形状計測システム、３次元形状計測方法、３次元形状計測プログラムに関する。 The present invention is a three-dimensional shape measurement system, a three-dimensional shape measurement method, which measures a three-dimensional shape of an object by projecting a coded pattern image onto the object and photographing the object on which the coded pattern image is projected. Regarding 3D shape measurement program.

３次元形状計測技術は、生産現場における対象物（ワーク）の傷の検査や、乱雑に置かれた対象物（ワーク）のアームロボットによる把持などに有用な技術である。なかでもプロジェクタとカメラの組み合わせ（以下、「プロカム」という。）に基づく光計測法は、面計測方式であるため実時間での計測ができ、コストを抑えることができ、工業的な応用価値が高い。プロカムシステムに基づく３次元計測法として、グレイコード法や位相シフト法（例えば、非特許文献１、２）、特殊な投影パターンを用いた高速計測手法（例えば、非特許文献３）が知られている。 The three-dimensional shape measurement technique is a useful technique for inspecting scratches on an object (work) at a production site and for grasping a randomly placed object (work) by an arm robot. Among them, the optical measurement method based on the combination of a projector and a camera (hereinafter referred to as "Pro Cam") is a surface measurement method, so it can measure in real time, can reduce costs, and has industrial application value. high. As a three-dimensional measurement method based on the Procam system, a Gray code method, a phase shift method (for example, Non-Patent Documents 1 and 2), and a high-speed measurement method using a special projection pattern (for example, Non-Patent Document 3) are known. ing.

Brenner, C., Boehm, J. and Guehring, J.: Photogrammetric calibration and accuracy evaluation of a crosspattern stripe projector, Videometrics VI, Vol. 3641, International Society for Optics and Photonics, pp. 164-173 (1998).Brenner, C., Boehm, J. and Guehring, J .: Photogrammetric calibration and accuracy evaluation of a crosspattern stripe projector, Videometrics VI, Vol. 3641, International Society for Optics and Photonics, pp. 164-173 (1998). Sato, K. and Inokuchi, S.: Three-dimensional surface measurement by space encoding range imaging, Journal of Robotic Systems, Vol. 2, pp. 27-39 (1985).Sato, K. and Inokuchi, S .: Three-dimensional surface measurement by space encoding range imaging, Journal of Robotic Systems, Vol. 2, pp. 27-39 (1985). Sagawa, R., Furukawa, R. and Kawasaki, H.: Dense 3D reconstruction from high frame-rate video using a static grid pattern, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 36, No. 9, pp. 1733-1747 (2014).Sagawa, R., Furukawa, R. and Kawasaki, H .: Dense 3D reconstruction from high frame-rate video using a static grid pattern, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 36, No. 9, pp. 1733 -1747 (2014). T. Weise, B. Leibe, and L. V. Gool. : Fast 3D scanning with automatic motion compensation, In Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 1-8, 2007.T. Weise, B. Leibe, and L. V. Gool .: Fast 3D scanning with automatic motion compensation, In Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 1-8, 2007. Shiba, Y., Ono, S., Furukawa, R., Hiura, S., & Kawasaki, H. : Temporal Shape Super-Resolution by Intra-frame Motion Encoding Using High-fps Structured Light, In Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017 (pp. 115-123).Shiba, Y., Ono, S., Furukawa, R., Hiura, S., & Kawasaki, H .: Temporal Shape Super-Resolution by Intra-frame Motion Encoding Using High-fps Structured Light, In Proceedings --2017 IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017 (pp. 115-123).

しかしながら、従来の３次元計測システムでは、ベルトコンベア上に置かれた物体やロボットアームに把持された物体など、動く物体を計測する際には、効率が悪く、あるいはコストが高いという問題があった。すなわち、動く物体を一旦停止させて計測を行うと、効率が悪くなる。動く物体を停止させずに計測するために高速センサを用いることができるが、高速センサは高価であり、コストが高くなる。 However, the conventional three-dimensional measurement system has a problem of inefficiency or high cost when measuring a moving object such as an object placed on a belt conveyor or an object held by a robot arm. .. That is, if a moving object is temporarily stopped and measurement is performed, the efficiency deteriorates. High-speed sensors can be used to measure moving objects without stopping, but high-speed sensors are expensive and costly.

そこで、本発明では、既知の移動をする物体について、物体の移動を停止させることなく、かつ低コストで３次元形状計測を行うことができる３次元形状計測システム、３次元形状計測方法、及び３次元形状計測プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, in the present invention, a three-dimensional shape measurement system, a three-dimensional shape measurement method, and a three-dimensional shape measurement method capable of performing three-dimensional shape measurement at low cost without stopping the movement of a known moving object, and 3. It is an object of the present invention to provide a three-dimensional shape measurement program.

本発明の一態様の３次元形状計測システムは、既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測システムであって、前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影する投影部と、前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成する撮影部と、前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する復元部とを備えた構成を有する。 The three-dimensional shape measurement system of one aspect of the present invention is a three-dimensional shape measurement system that measures a known three-dimensional shape of a moving object, and is a projection unit that projects a projector image having a coding pattern on the object. And, a plurality of hypothetical points are set on the camera line of sight for an arbitrary point of the camera image and a shooting unit that continuously shoots the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images. It has a configuration including a restoration unit for determining a hypothetical point satisfying a motion constraint based on the known motion as a restoration point of the arbitrary point among the plurality of hypothetical points.

この構成により、動き制約を利用して物体上の点を復元するので、物体が移動している場合に、その移動を停止することなく当該物体の３次元形状を計測できる。 With this configuration, since the point on the object is restored by using the motion constraint, when the object is moving, the three-dimensional shape of the object can be measured without stopping the movement.

上記の３次元形状計測システムにおいて、前記復元部は、前記既知の移動を表す動きパラメタで前記複数の仮説点を移動させて、移動させた前記複数の仮説点を前記カメラ画像及び前記プロジェクタ画像にそれぞれ透視投影することで得られる輝度変化パターンの組の相関が最大となる前記仮説点を前記動き制約を満たすと判断して、当該仮説点を前記復元点として決定してよい。 In the above three-dimensional shape measurement system, the restoration unit moves the plurality of hypothetical points with motion parameters representing the known movements, and the moved plurality of hypothetical points are converted into the camera image and the projector image. The hypothetical point at which the correlation of the set of brightness change patterns obtained by perspective projection is maximized may be determined to satisfy the motion constraint, and the hypothetical point may be determined as the restoration point.

この構成により、移動する物体上の奥行き点を複数の仮説点の中から探索する際に、既知の動きパラメタで物体が移動することを制約として用いて、正しい奥行き値の仮説点で得た投影座標と撮影座標の輝度変化パターンの組が最大の相関を得ることを利用して形状復元をすることができる。 With this configuration, when searching for a depth point on a moving object from among multiple hypothetical points, the projection obtained at the hypothetical point with the correct depth value is used as a constraint that the object moves with known motion parameters. Shape restoration can be performed by utilizing the fact that the set of brightness change patterns of coordinates and shooting coordinates obtains the maximum correlation.

上記の３次元形状計測システムは、前記復元部で設定された初期の前記仮説点及び移動された前記仮説点がエピポーラ拘束及び／又は奥行き拘束を満たさない場合に、当該仮説点を前記復元点の候補から除外する幾何拘束処理部をさらに備えていてよい。 In the above three-dimensional shape measurement system, when the initial hypothesis point set by the restoration unit and the moved hypothesis point do not satisfy the epipolar constraint and / or the depth constraint, the hypothesis point is set to the restoration point. It may further include a geometric constraint processing unit to be excluded from the candidates.

この構成により、カメラ視線上に複数の仮説点を設定すると仮説数が爆発してしまい、計算効率が非常に悪くなるほか、正しい復元点が得られる確率が減ってしまうところ、エピポーラ拘束及び／又は奥行き拘束によって仮説点の数を制限して復元点の探索を行うことができる。 With this configuration, if multiple hypothesis points are set in the line of sight of the camera, the number of hypotheses will explode, the calculation efficiency will be very poor, and the probability of obtaining the correct restoration point will decrease. The number of hypothetical points can be limited by the depth constraint to search for restoration points.

上記の３次元形状計測システムは、前記物体の代わりに校正パターンを用いて、前記投影部、前記撮影部、及び前記復元部によって得られた前記校正パターン上の点の復元点の移動フローを求めることで、前記動きパラメタを求める動きパラメタ取得部をさらに備えていてよい。 The above-mentioned three-dimensional shape measurement system uses a calibration pattern instead of the object to obtain a movement flow of a restoration point of a point on the calibration pattern obtained by the projection unit, the photographing unit, and the restoration unit. Therefore, a motion parameter acquisition unit for obtaining the motion parameter may be further provided.

この構成により、実際に動く物体について３次元形状計測を行うときと同じ既知の移動を用いて動きパラメタを推定することができる。 With this configuration, it is possible to estimate the motion parameters using the same known motion as when performing 3D shape measurement on an actually moving object.

上記の３次元形状計測システムにおいて、前記投影部は、互いに異なる複数の前記符号化パターンを用いて、互いに異なる複数の前記プロジェクタ画像を順に投影してよい。 In the above three-dimensional shape measurement system, the projection unit may sequentially project a plurality of different projector images using the plurality of coding patterns different from each other.

この構成により、投影される符号化パターン画像をフレームごとに異なるものとすることができ、より広い光学現象に対応しつつ動き制約を満たす復元点を決定できる。 With this configuration, the projected coded pattern image can be different for each frame, and a restoration point that satisfies the motion constraint while corresponding to a wider optical phenomenon can be determined.

本発明の一態様の３次元形状計測方法は、既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測方法であって、前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影する投影ステップと、前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成する撮影ステップと、前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する復元ステップとを含む構成を有している。 The three-dimensional shape measuring method of one aspect of the present invention is a three-dimensional shape measuring method for measuring a three-dimensional shape of a known moving object, and is a projection step of projecting a projector image having a coding pattern on the object. A shooting step of continuously shooting the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images, and setting a plurality of hypothetical points on the camera line of sight for any point of the camera image. It has a configuration including a restoration step of determining a hypothetical point satisfying a motion constraint based on the known motion as a restoration point of the arbitrary point among the plurality of hypothetical points.

この構成によっても、動き制約を利用して物体上の点を復元するので、物体が移動している場合に、その移動を停止することなく当該物体の３次元形状を計測できる。 Also in this configuration, since the point on the object is restored by using the movement constraint, when the object is moving, the three-dimensional shape of the object can be measured without stopping the movement.

本発明の一態様の３次元形状計測プログラムは、既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測プログラムであって、プロジェクタ及びカメラに接続された情報処理装置にて実行されることで、前記プロジェクタに、前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影させ、前記カメラに、前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成させ、前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する構成を有している。 The three-dimensional shape measurement program of one aspect of the present invention is a three-dimensional shape measurement program that measures a known three-dimensional shape of a moving object, and is executed by an information processing device connected to a projector and a camera. This causes the projector to project a projector image having a coding pattern on the object, and the camera continuously captures the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images. A plurality of hypothetical points are set on the line of sight of the camera for any point in the camera image, and among the plurality of hypothetical points, a hypothetical point that satisfies the motion constraint based on the known movement is set as a restoration point of the arbitrary point. It has a configuration to be determined as.

この構成によっても、動き制約を利用して物体上の点を復元するので、物体が移動している場合に、その移動を停止することなく当該物体の３次元形状を計測できる。 Also in this configuration, since the point on the object is restored by using the movement constraint, when the object is moving, the three-dimensional shape of the object can be measured without stopping the movement.

本発明によれば、動き制約を利用して物体上の点を復元するので、物体が移動している場合に、その移動を停止することなく当該物体の３次元形状を計測できる。 According to the present invention, since the point on the object is restored by using the motion constraint, when the object is moving, the three-dimensional shape of the object can be measured without stopping the movement.

図１は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムの応用シーンを示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an application scene of the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. 図２は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムによる３次元形状計測の原理を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the principle of three-dimensional shape measurement by the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. 図３は、本発明の実施の形態の動き制約を用いた復号化及び仮説点決定のアルゴリズムの処理工程を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining a processing process of an algorithm for decoding and hypothesis point determination using motion constraints according to the embodiment of the present invention. 図４は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムにおける機能構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration in the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. 図５は、本発明の実施の形態の３次元形状計測方法のフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart of the three-dimensional shape measuring method according to the embodiment of the present invention. 図６は、本発明の実施の形態の動きパラメタ推定のフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart of motion parameter estimation according to the embodiment of the present invention. 図７は、本発明の実施の形態の動きパラメタを推定するための装置を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an apparatus for estimating motion parameters according to the embodiment of the present invention. 図８は、本発明の実施の形態の符号化パターン画像生成のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of coded pattern image generation according to the embodiment of the present invention. 図９は、本発明の実施の形態の符号化パターン画像の例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of a coded pattern image according to the embodiment of the present invention. 図１０は、本発明の実施の形態の復元のフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart of restoration of the embodiment of the present invention. 図１１は、本発明の実施の形態の幾何拘束処理のフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart of the geometric constraint process according to the embodiment of the present invention.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below show an example of the case where the present invention is carried out, and the present invention is not limited to the specific configuration described below. In carrying out the present invention, a specific configuration according to the embodiment may be appropriately adopted.

図１は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムの応用シーンを示す図である。３次元形状計測システム１００は、プロジェクタ１０と、カメラ２０と、３次元形状計測装置３０とを含んで構成される。プロジェクタ１０は、所定のフレームレートで変化する符号化パターン画像を投影する。カメラ２０は、３次元形状計測の対象物であるワークＷを撮影するように設置される。カメラ２０は、プロジェクタ１０によって投影されてワークＷで反射した符号化パターン画像を所定のフレームレートで撮影して、カメラ画像を生成する。 FIG. 1 is a diagram showing an application scene of the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. The three-dimensional shape measuring system 100 includes a projector 10, a camera 20, and a three-dimensional shape measuring device 30. The projector 10 projects a coded pattern image that changes at a predetermined frame rate. The camera 20 is installed so as to photograph the work W, which is an object of three-dimensional shape measurement. The camera 20 captures a coded pattern image projected by the projector 10 and reflected by the work W at a predetermined frame rate to generate a camera image.

プロジェクタ１０とカメラ２０との幾何的関係、即ち位置及び姿勢の関係は、運用時には固定されており、この幾何的関係は３次元形状計測装置３０において既知である。また、プロジェクタ１０及びカメラ２０は、いずれも３次元形状計測装置３０に有線又は無線で通信可能に接続されている。なお、図１では、プロジェクタ１０とカメラ２０とが一体的に構成される例を示しているが、プロジェクタ１０とカメラ２０とが別体で構成されてもよい。 The geometrical relationship between the projector 10 and the camera 20, that is, the relationship between the position and the posture is fixed at the time of operation, and this geometrical relationship is known in the three-dimensional shape measuring device 30. Further, both the projector 10 and the camera 20 are connected to the three-dimensional shape measuring device 30 so as to be able to communicate by wire or wirelessly. Although FIG. 1 shows an example in which the projector 10 and the camera 20 are integrally configured, the projector 10 and the camera 20 may be configured separately.

３次元形状計測装置３０は、プロジェクタ１０が投影した符号化パターン画像と、カメラ２０が撮影したカメラ画像とに基づいて、ワークＷの位置情報を含む３次元形状を計測する。３次元形状計測装置３０は、例えば、汎用のコンピュータが本実施の形態の３次元形状計測プログラムを実行することで実現されてよい。 The three-dimensional shape measuring device 30 measures the three-dimensional shape including the position information of the work W based on the coded pattern image projected by the projector 10 and the camera image taken by the camera 20. The three-dimensional shape measuring device 30 may be realized by, for example, a general-purpose computer executing the three-dimensional shape measuring program of the present embodiment.

図１の例では、ベルトコンベアＣ上に複数のワークＷが載せられて、ベルトコンベアＣの回転によってワークＷが一定の方向に一定の速度で移動している。３次元形状計測装置３０は、アームロボット４０に接続されている。アームロボット４０は、複数の関節を有するアームを備え、移動しているワークＷに対して、ワークＷを把持するという仕事をする。３次元形状計測装置３０にて得られたワークＷの３次元形状計測の結果は、アームロボット４０に与えられる。アームロボット４０は、ワークＷの位置情報及び３次元形状情報に基づいて動作する。これにより、アームロボット４０は、目的とするワークＷに対して適切に仕事をすることができ、例えばワークＷを適切にピッキングすることが可能となる。このようなシステムをロボットピッキングシステムという。 In the example of FIG. 1, a plurality of work Ws are placed on the belt conveyor C, and the work W moves in a certain direction and at a constant speed due to the rotation of the belt conveyor C. The three-dimensional shape measuring device 30 is connected to the arm robot 40. The arm robot 40 is provided with an arm having a plurality of joints, and performs a task of gripping the work W with respect to the moving work W. The result of the three-dimensional shape measurement of the work W obtained by the three-dimensional shape measuring device 30 is given to the arm robot 40. The arm robot 40 operates based on the position information and the three-dimensional shape information of the work W. As a result, the arm robot 40 can appropriately work on the target work W, and for example, the work W can be appropriately picked. Such a system is called a robot picking system.

以下では、まず本実施の形態の３次元形状計測システム１００による３次元形状計測の原理を説明し、その後に、そのような３次元形状計測を行うための構成を説明する。 Hereinafter, the principle of three-dimensional shape measurement by the three-dimensional shape measurement system 100 of the present embodiment will be described first, and then a configuration for performing such three-dimensional shape measurement will be described.

図２は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムによる３次元形状計測の原理を説明する図である。本実施の形態の３次元形状計測システム１００は、物体がベルトコンベアＣによって運ばれることによる既知の移動を動き制約という幾何制約として利用して物体の３次元形状を計測する。ベルトコンベアＣは、一方向に等速で動くものとし、その上に載っている物体及び物体上の点Ｐも同じ動きをするものとする。この点Ｐの動きベクトルをオブジェクトフローという。プロジェクタ１０によってプロジェクタ画像１０１を投影しながら物体がベルトコンベアＣ上を動いていくシーンをカメラ２０で同期撮影してカメラ画像２１０を得る。 FIG. 2 is a diagram illustrating the principle of three-dimensional shape measurement by the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. The three-dimensional shape measuring system 100 of the present embodiment measures the three-dimensional shape of an object by using the known movement caused by the object being carried by the belt conveyor C as a geometric constraint called a motion constraint. It is assumed that the belt conveyor C moves in one direction at a constant velocity, and the object resting on the belt conveyor C and the point P on the object also move in the same manner. The motion vector at this point P is called an object flow. A scene in which an object moves on a belt conveyor C while projecting a projector image 101 by a projector 10 is synchronously photographed by a camera 20 to obtain a camera image 210.

本実施の形態のように物体の移動ないしオブジェクトフローを厳密に設定できるという環境では、カメラ２０によって撮影されたカメラ画像２０１及びプロジェクタ１０が投影するプロジェクタ画像１０１において、物体上の点Ｐは、エピポーラ線外で動くことになる。すなわち、エピポーラ拘束以外の新しい制約軸が与えられる。３次元形状計測システム１００は、この制約を幾何制約として用いる。この幾何制約を動き制約という。 In an environment where the movement of an object or the object flow can be strictly set as in the present embodiment, in the camera image 201 taken by the camera 20 and the projector image 101 projected by the projector 10, the point P on the object is an epipolar. It will move outside the line. That is, a new constraint axis other than the epipolar constraint is given. The three-dimensional shape measurement system 100 uses this constraint as a geometric constraint. This geometric constraint is called a motion constraint.

図３は、本発明の実施の形態の動き制約を用いた復号化及び仮説点決定のアルゴリズムの処理工程を説明するための図である。動き制約を用いた計測アルゴリズムの概要は以下のとおりである。まず、カメラ画像２０１中の任意の点ｐ０について、カメラ視線Ｌ上で奥行方向に幾何拘束条件を満たす複数の仮説点ｍ１～ｍ４を設定する。ここで、カメラ視線Ｌは、カメラ２０の焦点とカメラの撮像面における当該任意の点Ｐ０とを結ぶ線である。 FIG. 3 is a diagram for explaining a processing process of an algorithm for decoding and hypothesis point determination using motion constraints according to the embodiment of the present invention. The outline of the measurement algorithm using motion constraints is as follows. First, for any point p0 in the camera image 201, a plurality of hypothetical points m1 to m4 that satisfy the geometric constraint condition in the depth direction on the camera line of sight L are set. Here, the camera line of sight L is a line connecting the focal point of the camera 20 and the arbitrary point P0 on the image pickup surface of the camera.

そして、複数の仮説点ｍ１～ｍ４をカメラ画像２０１とプロジェクト画像１０１に透視投影をする。この透視投影を、各仮説点ｍ１～ｍ４をオブジェクトフロー方向Ｆに動かしながら行う。このとき、投影するプロジェクト画像の符号化パターンは動きに同期して変化させる。また、この段階で、幾何拘束条件を満たさない仮説点は排除する。そして、複数の仮説点ｍ１～ｍ４の、カメラ画像に透視投影された輝度変化パターン（以下、「復号化信号」ともいう。）２０２とプロジェクタ画像に透視投影された輝度変化パターン（以下、「符号化信号」ともいう。）１０２との組（ペア）が得られ、これらの全ての組の符号化信号と復号化信号との相関値を計算し、相関値が最大となる仮説点を復元点とする。図３の例では、仮説点ｍ２の相関が最も大きいので、仮説点ｍ２が復元点とされる。 Then, a plurality of hypothetical points m1 to m4 are perspectively projected onto the camera image 201 and the project image 101. This perspective projection is performed while moving each hypothetical point m1 to m4 in the object flow direction F. At this time, the coding pattern of the project image to be projected is changed in synchronization with the movement. Also, at this stage, hypothetical points that do not satisfy the geometric constraints are excluded. Then, the luminance change pattern (hereinafter, also referred to as “decoding signal”) 202 perspectively projected onto the camera image and the luminance change pattern (hereinafter, “reference numeral”) perspectively projected onto the projector image at the plurality of hypothetical points m1 to m4. It is also called "chemical signal".) A pair with 102 is obtained, the correlation value between the coded signal and the decoded signal of all these sets is calculated, and the hypothetical point at which the correlation value is maximized is the restoration point. And. In the example of FIG. 3, since the correlation of the hypothesis point m2 is the largest, the hypothesis point m2 is set as the restoration point.

図４は、本発明の実施の形態の３次元形状計測システムにおける機能構成を示すブロック図である。３次元形状計測システム１００は、投影部１と撮影部２と、同期制御部３と、情報処理部４と、３次元情報出力部５とを備えている。 FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration in the three-dimensional shape measurement system according to the embodiment of the present invention. The three-dimensional shape measurement system 100 includes a projection unit 1, a photographing unit 2, a synchronization control unit 3, an information processing unit 4, and a three-dimensional information output unit 5.

投影部１は、プロジェクタ１０で構成される。撮影部２は、カメラ２０で構成される。同期制御部３、情報処理部４、及び３次元情報出力部５は、３次元形状計測装置３０に備えられてもよく、あるいは、その一部のみが３次元形状計測装置３０に備えられ、他の一部はプロジェクタ１０若しくはカメラ２０、又は３次元形状計測装置３０に接続された他の装置に備えられてもよい。 The projection unit 1 is composed of a projector 10. The photographing unit 2 is composed of a camera 20. The synchronization control unit 3, the information processing unit 4, and the three-dimensional information output unit 5 may be provided in the three-dimensional shape measuring device 30, or only a part thereof is provided in the three-dimensional shape measuring device 30. A part of the above may be provided in the projector 10, the camera 20, or another device connected to the three-dimensional shape measuring device 30.

投影部１は、後述する符号化パターン生成部４３で生成された符号化パターンに基づいて符号化パターン画像を投影する。投影部１は、符号化パターン画像列を構成する複数の符号化パターン画像を順に投影する。なお、投影部１としては、ＤＭＤを用いた高速駆動（例えば、５０００Ｈｚ程度）が可能なＤＬＰプロジェクタを用いてもよい。 The projection unit 1 projects a coded pattern image based on the coded pattern generated by the coded pattern generation unit 43 described later. The projection unit 1 sequentially projects a plurality of coded pattern images constituting the coded pattern image sequence. As the projection unit 1, a DLP projector capable of high-speed driving using DMD (for example, about 5000 Hz) may be used.

撮影部２は、撮影を行ってカメラ画像を得る。撮影部２は、連続する複数のカメラ画像からなるカメラ画像列を得る。本実施の形態では、撮影部２は、入射する光の輝度値のみを検出して、カメラ画像としてモノクロ画像を生成する。また、本実施の形態では、撮影部２は、１０２４×７６８ピクセルの解像度の撮像素子を用いてカメラ画像を得る。 The photographing unit 2 takes an image and obtains a camera image. The photographing unit 2 obtains a camera image sequence composed of a plurality of continuous camera images. In the present embodiment, the photographing unit 2 detects only the luminance value of the incident light and generates a monochrome image as a camera image. Further, in the present embodiment, the photographing unit 2 obtains a camera image by using an image pickup device having a resolution of 1024 × 768 pixels.

同期制御部３は、投影部１と撮影部２との同期をとる。これにより、撮影部２において、投影部１で時系列に変化する符号化パターン画像列の各タイムフレームの画像を確実に撮像することができる。 The synchronization control unit 3 synchronizes the projection unit 1 with the photographing unit 2. As a result, in the photographing unit 2, the projection unit 1 can reliably capture an image of each time frame of the coded pattern image sequence that changes in time series.

情報処理部４は、幾何キャリブレーションパラメタ取得部４１、動きパラメタ取得部４２、符号化パターン生成部４３、復元部４４、及び幾何拘束処理部４５を備えている。 The information processing unit 4 includes a geometric calibration parameter acquisition unit 41, a motion parameter acquisition unit 42, a coding pattern generation unit 43, a restoration unit 44, and a geometric constraint processing unit 45.

幾何キャリブレーションパラメタ取得部４１は、投影部１及び撮影部２とオブジェクトフローとの幾何的なキャリブレーションを実施する。投影部１と撮影部２とオブジェクトフローとの関係が固定されている場合には、幾何キャリブレーションパラメタは一定である。 The geometric calibration parameter acquisition unit 41 performs geometric calibration between the projection unit 1 and the photographing unit 2 and the object flow. When the relationship between the projection unit 1, the photographing unit 2, and the object flow is fixed, the geometric calibration parameters are constant.

動きパラメタ取得部４２は、所定の移動をする物体のオブジェクトフローを推定によって取得する。符号化パターン生成部４３は、投影部１が符号化パターン画像を投影するための符号化パターンを生成する。投影部１は、直交性の高い複数の互いに異なる符号化パターンを生成する。 The motion parameter acquisition unit 42 acquires the object flow of a predetermined moving object by estimation. The coding pattern generation unit 43 generates a coding pattern for the projection unit 1 to project the coding pattern image. The projection unit 1 generates a plurality of highly orthogonal coding patterns different from each other.

復元部４４は、カメラ画像列、符号化パターン画像列、幾何キャリブレーションパラメタ、及び動きパラメタを用いて、複数の奥行き仮説点の中から動き制約を満たす点を復号化することで奥行き（復元点）の推定を行う。幾何拘束処理部４５は、復元部４４が奥行きの推定を行う際に、幾何学的制約を満たさない仮説点を候補から除外する。 The restoration unit 44 uses a camera image sequence, a coded pattern image sequence, a geometric calibration parameter, and a motion parameter to decode a point satisfying the motion constraint from a plurality of depth hypothetical points to obtain a depth (restoration point). ) Is estimated. When the restoration unit 44 estimates the depth, the geometric constraint processing unit 45 excludes hypothetical points that do not satisfy the geometric constraint from the candidates.

３次元情報出力部５は、復元部４４で得られた復元点の集合を物体の３次元形状の計測結果として出力する。 The three-dimensional information output unit 5 outputs a set of restoration points obtained by the restoration unit 44 as a measurement result of the three-dimensional shape of the object.

図５は、本発明の実施の形態の３次元形状計測方法のフローチャートである。まず、幾何キャリブレーションパラメタ取得部４１は、あらかじめ得ていた幾何的なキャリブレーションパラメタを取得する（ステップＳ４１）。また、動きパラメタ取得部４２は、投影部１及び撮影部２と移動する対象物との相対的な動きパラメタ、即ちオブジェクトフローを取得する（ステップＳ４２）。 FIG. 5 is a flowchart of the three-dimensional shape measuring method according to the embodiment of the present invention. First, the geometric calibration parameter acquisition unit 41 acquires the geometric calibration parameters obtained in advance (step S41). Further, the motion parameter acquisition unit 42 acquires the relative motion parameter between the projection unit 1 and the photographing unit 2 and the moving object, that is, the object flow (step S42).

符号化パターン生成部４３は、Ｎ個の符号化パターンを生成し、投影部１は、生成されたＮ個の符号化パターンを入力して、動きパラメタ取得部４２で取得した動きパラメタに従って移動する物体に符号化パターン画像を投影する（ステップＳ４３）。撮影部２は、符号化パターン画像が投影された物体をＮ枚撮影し、それらのカメラ画像列を入力データとして情報処理部４に入力する（ステップＳ４４）。 The coding pattern generation unit 43 generates N coding patterns, and the projection unit 1 inputs the generated N coding patterns and moves according to the movement parameters acquired by the movement parameter acquisition unit 42. A coded pattern image is projected onto the object (step S43). The photographing unit 2 photographs N images of the object on which the coded pattern image is projected, and inputs the camera image strings thereof to the information processing unit 4 as input data (step S44).

復元部４４は、撮影部２からの入力データを用いて、幾何拘束処理部４５で定義される幾何拘束条件を満たす奥行き仮説点をＭ個生成し、符号化信号１０２と復号化信号２０２との組のスコアが最大となる奥行き仮説点を復元点として採用する（ステップＳ４５）。最後に、３Ｄ情報出力部５は、最終的に得られた３次元復元結果を出力する（ステップＳ４６）。 The restoration unit 44 uses the input data from the photographing unit 2 to generate M depth hypothetical points satisfying the geometric constraint conditions defined by the geometric constraint processing unit 45, and the coded signal 102 and the decoded signal 202. The depth hypothetical point that maximizes the score of the set is adopted as the restoration point (step S45). Finally, the 3D information output unit 5 outputs the finally obtained three-dimensional restoration result (step S46).

図６は、本発明の実施の形態の動きパラメタ推定のフローチャートである。図７は、本発明の実施の形態の動きパラメタを推定するための装置を示す図である。まず、計測対象の物体の動きと同じ動きをする装置に、チェスパターンを有する校正ボード６１を設置する（ステップＳ６１）。撮影フレームｎでの計測対象の物体と同じ位置で校正ボードを撮影し、次の位置へ移動して撮影するという処理を繰り返す（ステップＳ６２）。 FIG. 6 is a flowchart of motion parameter estimation according to the embodiment of the present invention. FIG. 7 is a diagram showing an apparatus for estimating motion parameters according to the embodiment of the present invention. First, a calibration board 61 having a chess pattern is installed in a device that moves in the same manner as the movement of the object to be measured (step S61). The process of shooting the calibration board at the same position as the object to be measured in the shooting frame n, moving to the next position, and shooting is repeated (step S62).

動きパラメタ取得部４２は、校正ボード６１のカメラ画像列を用いてフレームｎ－１からフレームｎへの動きパラメタ（Ｒ，Ｔ）ｎを推定する（ステップＳ６３）。このとき、動きパラメタ取得部４２は、校正ボード６１のチェスパターンのコーナーの３次元的な平均動きフローから、動きパラメタを推定する。 The motion parameter acquisition unit 42 estimates the motion parameter (R, T) n from frame n-1 to frame n using the camera image sequence of the calibration board 61 (step S63). At this time, the motion parameter acquisition unit 42 estimates the motion parameter from the three-dimensional average motion flow at the corner of the chess pattern of the calibration board 61.

具体的には、例えば、特定の傾きをした校正ボードを１０ｍｍずつ動かしながら７回撮影した場合、あるコーナーに注目するとｎフレームのコーナーの３次元点とｎ－１フレームのコーナーの３次元点との差から６個のベクトルが得られ、これらの平均を求めることで、そのコーナーの平均動きフローを求めることができる。この処理を全コーナーに対して行い、それぞれの平均動きフローを求め、さらにそれらを平均化することで、全体の平均動きフローを求めることができる。動きパラメタ取得部４２は、この全体の平均動きフローをオブジェクトフロー、即ち動きパラメタとする。 Specifically, for example, when a calibration board with a specific inclination is moved by 10 mm and photographed seven times, when focusing on a certain corner, the three-dimensional points of the n-frame corner and the three-dimensional point of the n-1 frame corner are obtained. Six vectors are obtained from the difference between the above, and the average movement flow of the corner can be obtained by calculating the average of these vectors. By performing this process for all corners, obtaining the average movement flow for each, and averaging them, the overall average movement flow can be obtained. The motion parameter acquisition unit 42 uses this overall average motion flow as an object flow, that is, a motion parameter.

なお、より複雑な動きをするロボットアームのような装置でも、同様の方法で各コーナーの［Ｒｔ］を求めることができる。コーナーをより密にとるために複数の校正器を用いてもよく、コーナーがない領域は周囲のコーナーの動きフローを線形補間などで補間してもよい。 It should be noted that even with a device such as a robot arm that makes more complicated movements, the [Rt] of each corner can be obtained by the same method. A plurality of calibrators may be used to make the corners denser, and the movement flow of the surrounding corners may be interpolated by linear interpolation or the like in the area without the corners.

図８は、本発明の実施の形態の符号化パターン画像生成のフローチャートである。符号化パターン生成部４３は、まず、符号化パターンの各画素について、適当なシードを基にして、０～２５５のランダム数を生成する（ステップＳ８１）。本実施の形態では、符号化パターン生成部４３は、メルセンヌツイスタ又はＭ系列を用いてランダム数を生成する。符号化生成パターン画像生成部４３は、各画素について、生成されたランダム数が閾値１２８以上であれば、当該画素の画素値を２５５とし、生成されたランダム数が１２８未満であれば、当該画素の画素値を０とする（ステップＳ８２）。 FIG. 8 is a flowchart of coded pattern image generation according to the embodiment of the present invention. First, the coding pattern generation unit 43 generates a random number from 0 to 255 for each pixel of the coding pattern based on an appropriate seed (step S81). In the present embodiment, the coding pattern generation unit 43 generates a random number using a Mersenne twister or an M sequence. For each pixel, the coding generation pattern image generation unit 43 sets the pixel value of the pixel to 255 if the generated random number is 128 or more, and if the generated random number is less than 128, the pixel. The pixel value of is 0 (step S82).

図９は、本発明の実施の形態の符号化パターン画像の例を示す図である。符号化パターン生成部４３が上記の処理をすべての画素について行うことで（ステップＳ８３）、図９に示すようなランダムパターンの符号化パターンが生成される。符号化パターン生成部４３は、上記の処理をＮ回行うことで（ステップＳ８４）、Ｎ枚の符号化パターンを生成する。 FIG. 9 is a diagram showing an example of a coded pattern image according to the embodiment of the present invention. When the coding pattern generation unit 43 performs the above processing for all the pixels (step S83), a random pattern coding pattern as shown in FIG. 9 is generated. The coding pattern generation unit 43 generates N coding patterns by performing the above processing N times (step S84).

図１０は、本発明の実施の形態の復元のフローチャートである。復元部４４は、まず、符号化パターン画像が投影された移動する物体を撮影してカメラ画像を取得する（ステップＳ１０１）。次に、復元部４４は、カメラ画像の画素ｐで幾何拘束条件であるエピポーラ拘束と奥行き拘束の２つの満たす奥行き仮説点をＭ＿ｐ個設定する（ステップＳ１０２）。 FIG. 10 is a flowchart of restoration of the embodiment of the present invention. First, the restoration unit 44 captures a moving object on which the coded pattern image is projected and acquires a camera image (step S101). Next, the restoration unit 44 sets M_p depth hypothetical points that satisfy the two geometric constraint conditions, epipolar constraint and depth constraint, in the pixel p of the camera image (step S102).

復元部４４は、仮説点ｍを各フレームの動きパラメタ（Ｒ，Ｔ）＿ｎで３次元座標変換する（ステップＳ１０３）。移動された仮説点ｍ＿ｐをカメラ画像とプロジェクタ画像に透視投影する処理をＮフレーム分繰り返し、符号化信号１０２と復号化信号２０２との組（ペア）を得る（ステップＳ１０４）（図３参照）。復元部４４は、次に、仮説点ｍ＿ｐについての符号化信号１０２と復号化信号２０２の相関をゼロ平均正規化相互相関で求め、得られた相関値を保存する（ステップＳ１０５）。 The restoration unit 44 converts the hypothetical point m into three-dimensional coordinates with the motion parameters (R, T) _n of each frame (step S103). The process of perspectively projecting the moved hypothetical point m_p onto the camera image and the projector image is repeated for N frames to obtain a pair of the coded signal 102 and the decoded signal 202 (step S104) (see FIG. 3). Next, the restoration unit 44 obtains the correlation between the coded signal 102 and the decoded signal 202 for the hypothesis point m_p by zero average normalization cross-correlation, and saves the obtained correlation value (step S105).

復元部４４は、Ｍ＿ｐ個の仮説点で相関を得る処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ１０６）、終了していない場合は（ステップＳ１０６でＮＯ）、ステップＳ１０３に戻って処理を繰り返す。Ｍ＿ｐ個の仮説点について相関値が得られた場合には（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、Ｍ＿ｐ個の相関値のなかで最大を得た仮説点ｍ＿ｐを当該画素ｐについての復元点として採用する（ステップＳ１０７）。復元部４４は、上記の処理をカメラ画像の全画素について行う（ステップＳ１０８）。 The restoration unit 44 determines whether or not the process of obtaining the correlation at M_p hypothetical points is completed (step S106), and if not (NO in step S106), returns to step S103 and repeats the process. .. When correlation values are obtained for M_p hypothetical points (YES in step S106), the hypothetical point m_p that has the maximum among the M_p correlation values is adopted as the restoration point for the pixel p (step). S107). The restoration unit 44 performs the above processing for all the pixels of the camera image (step S108).

図１１は、本発明の実施の形態の幾何拘束処理のフローチャートである。幾何拘束処理部４５は、初期位置から移動したフレームｎ時点の奥行き仮説点ｍ＿ｐを取得する（ステップＳ１１１）。幾何拘束処理部４５は、仮説点ｍ＿ｐの奥行き値が復元範囲内であるか否か（奥行き拘束）を判断する（ステップＳ１１２）。ここで、計測対象物とカメラ２０及びプロジェクタ１０との位置関係から事前に復元範囲をヒューリスティックに設定することが一般的に行われているが、奥行き拘束は、その奥行き方向に着目した拘束である。 FIG. 11 is a flowchart of the geometric constraint process according to the embodiment of the present invention. The geometric constraint processing unit 45 acquires the depth hypothetical point m_p at the time of the frame n moved from the initial position (step S111). The geometric constraint processing unit 45 determines whether or not the depth value of the hypothetical point m_p is within the restoration range (depth constraint) (step S112). Here, it is generally performed to heuristically set the restoration range in advance from the positional relationship between the measurement object and the camera 20 and the projector 10, but the depth constraint is a constraint focusing on the depth direction. ..

仮説点ｍ＿ｐの奥行き値が復元範囲内である場合は（ステップＳ１１２でＹＥＳ）、幾何拘束処理部４５は、仮説点ｍ＿ｐをカメラ画像とプロジェクタ画像に透視投影し（ステップＳ１１３）、透視投影された点がエピポーラ線上にあるか否か（エピポーラ拘束）を判断する（ステップＳ１１４）。エピポーラ拘束は、事前に幾何キャリブレーションで得られたパラメタ（Ｆ行列）から求められる。幾何拘束処理部４５は、カメラ画像及びプロジェクタ画像の双方のエピポーラ線上に仮説点の透視投影点が乗るか否かを判断する。 When the depth value of the hypothetical point m_p is within the restoration range (YES in step S112), the geometric constraint processing unit 45 perspectively projects the hypothetical point m_p onto the camera image and the projector image (step S113), and the hypothetical point m_p is perspectively projected. It is determined whether or not the point is on the epipolar line (epipolar constraint) (step S114). The epipolar constraint is obtained from the parameter (F matrix) obtained in advance by geometric calibration. The geometric constraint processing unit 45 determines whether or not the perspective projection point of the hypothetical point is on the epipolar lines of both the camera image and the projector image.

エピポーラ線からある程度の距離を許す閾値を用いて、キャリブレーション誤差の影響を低減させてよい。例えば、カメラ２０の画素数が１０２４×７６８画素であり、プロジェクタ１０の画素数が１２８０×８００画素である場合は、カメラ２０側では閾値ｔｈ＿Ｃを１０～２０画素程度としてよく、プロジェクタ１０側ではそれに画素サイズの比を賭けた誤差（閾値ｔｈ＿Ｐ＝ｔｈ＿Ｃ×（１２８０／１０２４））を許容してよい。 A threshold that allows some distance from the epipolar line may be used to reduce the effect of calibration error. For example, when the number of pixels of the camera 20 is 1024 × 768 pixels and the number of pixels of the projector 10 is 1280 × 800 pixels, the threshold value th_C may be set to about 10 to 20 pixels on the camera 20 side, and it may be set to about 10 to 20 pixels on the projector 10 side. An error (threshold th_P = th_C × (1280/1024)) in which the ratio of the pixel sizes is bet may be allowed.

幾何拘束処理部４５は、透視投影された点がエピポーラ線上にある場合（ステップＳ１１４でＹＥＳ）、すなわち、奥行き拘束もエピポーラ拘束も満たす場合には、その奥行き仮説点ｍ＿ｐは幾何制約を満たす仮説点であると判断する（ステップＳ１１５）。奥行き拘束又はエピポーラ拘束のいずれかを満たさない場合は（ステップＳ１１２でＮＯ、又はステップＳ１１４でＮＯ）、幾何拘束処理部４５は、その奥行き仮説点ｍ＿ｐは幾何制約を満たさない仮説点であると判断する（ステップＳ１１６）。 When the perspective-projected point is on the epipolar line (YES in step S114), that is, when both the depth constraint and the epipolar constraint are satisfied, the geometric constraint processing unit 45 has a hypothetical point m_p that satisfies the geometric constraint. (Step S115). If either the depth constraint or the epipolar constraint is not satisfied (NO in step S112 or NO in step S114), the geometric constraint processing unit 45 determines that the depth hypothetical point m_p is a hypothetical point that does not satisfy the geometric constraint. (Step S116).

以上のように、本実施の形態では、既知のオブジェクトフローに沿って移動する物体に対して、プロジェクタ１０からランダムパターンを有するプロジェクタ画像を照射してカメラ２０で撮影し、カメラ画像における任意の点にカメラ視線上に複数の奥行き仮説点を設定して、仮説点をオブジェクトフローに沿って移動しながらカメラ画像及びプロジェクタ画像に透視投影することで、カメラ画像における当該仮説点の輝度変化とプロジェクタ画像の時系列変化とを比較し、それらの相関が最も高い仮説点を復元点として決定する。これにより、プロジェクタ１０及びカメラ２０として高速（高フレームレート）のものを用いなくても、移動する物体の移動を止めることなく、当該物体の３次元形状を計測できる。 As described above, in the present embodiment, an object moving along a known object flow is irradiated with a projector image having a random pattern from the projector 10 and photographed by the camera 20, and an arbitrary point in the camera image is taken. By setting multiple depth hypothetical points on the camera line of sight and performing fluoroscopic projection on the camera image and projector image while moving the hypothetical points along the object flow, the brightness change of the hypothetical points in the camera image and the projector image The time-series changes in the above are compared, and the hypothetical point with the highest correlation is determined as the restoration point. This makes it possible to measure the three-dimensional shape of a moving object without stopping the movement of the moving object without using a projector 10 and a camera 20 having a high speed (high frame rate).

なお、上記の実施の形態では、計測対象の物体がランバートに近い反射特性を持つことを想定しているが、物体がランバート反射物でない場合に本実施の形態を適用してもよい。相対的に静止した状態での計測では、鏡面反射光の影響で復元が欠損する領域が発生してしまうが、本実施の形態によって動きながら対象物の情報を得ることで、欠損を低減できる。 In the above embodiment, it is assumed that the object to be measured has a reflection characteristic close to that of Lambertian, but this embodiment may be applied when the object is not a Lambertian reflective object. In the measurement in a relatively stationary state, there is a region where the restoration is lost due to the influence of the specularly reflected light, but the loss can be reduced by obtaining the information of the object while moving according to the present embodiment.

また、上記の実施の形態では、プロジェクタ画像の符号化パターンとして、複数のランダムパターンを用いたが、ランダムパターンを１枚用いてもよく、あるいは１枚又は複数枚のライン型のＭ系列画像用いてもよい。パターン画像が１枚の場合であっても、物体が動くため、仮説点からカメラ画像及びプロジェクタ画像へ透視投影される画素値は異なる信号となり、複数のパターン画像を用いた場合と同等の符号化信号１０２と復号化信号２０２との組の生成が可能である。 Further, in the above embodiment, a plurality of random patterns are used as the coding pattern of the projector image, but one random pattern may be used, or one or a plurality of line-type M-sequence images may be used. You may. Even if there is only one pattern image, the object moves, so the pixel values that are perspectively projected from the hypothetical point to the camera image and the projector image are different signals, and the encoding is the same as when multiple pattern images are used. It is possible to generate a pair of the signal 102 and the decoded signal 202.

また、上記の符号化パターン生成部４３において生成するモノクロの符号化パターンのドットは、大きい方が幾何キャリブレーション及び動き推定の誤差を吸収できるので望ましい。また、復元部４４で仮説点を設定してオブジェクトフローに沿って仮説点を移動させていくときに、仮説点が符号化パターンにおけるドットとドットの境界（境界画素）に相当する場合がある。 Further, it is desirable that the monochrome coded pattern dots generated by the coded pattern generation unit 43 are larger because they can absorb errors in geometric calibration and motion estimation. Further, when the hypothesis point is set by the restoration unit 44 and the hypothesis point is moved along the object flow, the hypothesis point may correspond to a dot-to-dot boundary (boundary pixel) in the coding pattern.

この場合には、そのような仮説点は白と黒の中間の値の画素値を持つことになる。よって、境界画素となることが多い仮説点については、復元点の候補から除外するようにしてもよい。例えば、仮説点を５０フレームに亘って移動させる場合に、そのうちの２０枚（４０％）以上が境界画素となる場合にはそのような仮説点を復元点の候補から除外してよい。 In this case, such a hypothetical point will have a pixel value between white and black. Therefore, hypothetical points that often become boundary pixels may be excluded from the candidates for restoration points. For example, when the hypothetical points are moved over 50 frames and 20 or more of them (40%) are boundary pixels, such hypothetical points may be excluded from the candidates for the restoration point.

また、上記の実施の形態では、１つのプロジェクタ１０と１つのカメラ２０を用いたが、これらを複数台用いてもよい。例えば、プロジェクタ１台とカメラ２台、あるいはプロジェクタ３台とカメラ３台などを組み合わせでも、プロジェクタそれぞれで独自の符号化パターン画像列を生成し、かつ、各々が発生させる符号化信号のＺＮＣＣが相対的に低い場合は、符号化情報の分離が可能である。 Further, in the above embodiment, one projector 10 and one camera 20 are used, but a plurality of these may be used. For example, even if one projector and two cameras, or three projectors and three cameras are combined, each projector generates its own coding pattern image sequence, and the ZNCC of the coding signal generated by each is relative. If it is low, it is possible to separate the coded information.

本発明は、動き制約を利用して物体上の点を復元するので、物体が移動している場合に、その移動を停止することなく当該物体の３次元形状を計測できるという効果を有し、物体に符号化パターン画像を投影して、符号化パターン画像が投影された物体を撮影することで当該物体の３次元形状を計測する３次元形状計測システム等として有用である。 Since the present invention restores a point on an object by using a movement constraint, it has an effect that when the object is moving, the three-dimensional shape of the object can be measured without stopping the movement. It is useful as a three-dimensional shape measuring system or the like that measures a three-dimensional shape of an object by projecting a coded pattern image onto the object and photographing the object on which the coded pattern image is projected.

１ 投影部
２ 撮影部
３ 同期制御部
４ 情報処理部
４１ 幾何キャリブレーションパラメタ取得部
４２ 動きパラメタ取得部
４３ 符号化パターン生成部
４４ 復元部
４５ 幾何拘束処理部
５ ３次元情報出力部
１０ プロジェクタ
２０ カメラ
３０ ３次元形状計測装置
４０ アームロボット
１００ ３次元形状計測システム
１０１ プロジェクタ画像
１０２ プロジェクタ画像に透視投影された仮説点の輝度変化パターン（符号化信号）
２０１ カメラ画像
２０２ カメラ画像に透視投影された仮説点の輝度変化パターン（復号化信号）
Ｗ ワーク 1 Projection unit 2 Imaging unit 3 Synchronization control unit 4 Information processing unit 41 Geometric calibration parameter acquisition unit 42 Motion parameter acquisition unit 43 Coding pattern generation unit 44 Restoration unit 45 Geometric constraint processing unit 5 3D information output unit 10 Projector 20 Camera 30 3D shape measuring device 40 Arm robot 100 3D shape measuring system 101 Projector image 102 Brightness change pattern (encoded signal) of hypothetical points projected perspectively on the projector image
201 Camera image 202 Luminance change pattern of hypothetical points projected perspectively on the camera image (decoding signal)
W work

Claims (7)

既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測システムであって、
前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影する投影部と、
前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成する撮影部と、
前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する復元部と、
を備えた、３次元形状計測システム。 It is a 3D shape measurement system that measures the 3D shape of a known moving object.
A projection unit that projects a projector image having a coding pattern on the object,
A shooting unit that continuously shoots the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images, and a shooting unit.
A plurality of hypothetical points are set on the line of sight of the camera for any point in the camera image, and a hypothetical point among the plurality of hypothetical points that satisfies the motion constraint based on the known movement is restored to the arbitrary point. The restoration part that is determined as a point, and
3D shape measurement system equipped with. 前記復元部は、前記既知の移動を表す動きパラメタで前記複数の仮説点を移動させて、移動させた前記複数の仮説点を前記カメラ画像及び前記プロジェクタ画像にそれぞれ透視投影することで得られる輝度変化パターンの組の相関が最大となる前記仮説点を前記動き制約を満たすと判断して、当該仮説点を前記復元点として決定する、請求項１に記載の３次元形状計測システム。 The restoration unit moves the plurality of hypothetical points with a motion parameter representing the known movement, and the plurality of hypothetical points that have been moved are perspectively projected onto the camera image and the projector image, respectively. The three-dimensional shape measurement system according to claim 1, wherein the hypothetical point at which the correlation of the set of change patterns is maximized is determined to satisfy the motion constraint, and the hypothetical point is determined as the restoration point. 前記復元部で設定された初期の前記仮説点及び移動された前記仮説点がエピポーラ拘束及び／又は奥行き拘束を満たさない場合に、当該仮説点を前記復元点の候補から除外する幾何拘束処理部をさらに備えた、請求項１又は２に記載の３次元形状計測システム。 A geometric constraint processing unit that excludes the hypothetical point from the candidates for the restoration point when the initial hypothesis point set by the restoration unit and the moved hypothesis point do not satisfy the epipolar constraint and / or the depth constraint. The three-dimensional shape measuring system according to claim 1 or 2, further provided. 前記物体の代わりに校正パターンを用いて、前記投影部、前記撮影部、及び前記復元部によって得られた前記校正パターン上の点の復元点の移動フローを求めることで、前記動きパラメタを求める動きパラメタ取得部をさらに備えた、請求項２に記載の３次元計測システム。 A movement for obtaining the motion parameter by using a calibration pattern instead of the object to obtain a movement flow of a restoration point of a point on the calibration pattern obtained by the projection unit, the photographing unit, and the restoration unit. The three-dimensional measurement system according to claim 2, further comprising a parameter acquisition unit. 前記投影部は、互いに異なる複数の前記符号化パターンを用いて、互いに異なる複数の前記プロジェクタ画像を順に投影する、請求項１～４のいずれかに記載の３次元形状計測システム。 The three-dimensional shape measurement system according to any one of claims 1 to 4, wherein the projection unit sequentially projects a plurality of different projector images using a plurality of different coding patterns. 既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測方法であって、
前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影する投影ステップと、
前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成する撮影ステップと、
前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する復元ステップと、
を含む、３次元形状計測方法。 It is a three-dimensional shape measurement method that measures the three-dimensional shape of a known moving object.
A projection step of projecting a projector image having a coding pattern on the object,
A shooting step of continuously shooting the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images, and
A plurality of hypothetical points are set on the line of sight of the camera for any point in the camera image, and a hypothetical point among the plurality of hypothetical points that satisfies the motion constraint based on the known movement is restored to the arbitrary point. Restoration steps to determine as points and
Three-dimensional shape measurement method including. 既知の移動をする物体の３次元形状を計測する３次元形状計測プログラムであって、プロジェクタ及びカメラに接続された情報処理装置にて実行されることで、
前記プロジェクタに、前記物体に符号化パターンを有するプロジェクタ画像を投影させ、
前記カメラに、前記プロジェクタ画像が投影された前記物体を連続的に撮影して複数のカメラ画像を生成させ、
前記カメラ画像の任意の点について、カメラ視線上に複数の仮説点を設定するとともに、前記複数の仮説点のうち、前記既知の動きに基づく動き制約を満たす仮説点を、当該任意の点の復元点として決定する、
３次元形状計測プログラム。 It is a 3D shape measurement program that measures the 3D shape of a known moving object, and is executed by an information processing device connected to a projector and a camera.
A projector image having a coding pattern is projected onto the object on the projector.
The camera continuously captures the object on which the projector image is projected to generate a plurality of camera images.
A plurality of hypothetical points are set on the line of sight of the camera for any point in the camera image, and a hypothetical point among the plurality of hypothetical points that satisfies the motion constraint based on the known movement is restored to the arbitrary point. Determine as a point,
3D shape measurement program.

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