JP3419213B2 - ３次元形状データ処理装置 - Google Patents
３次元形状データ処理装置Info
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- JP3419213B2 JP3419213B2 JP22981596A JP22981596A JP3419213B2 JP 3419213 B2 JP3419213 B2 JP 3419213B2 JP 22981596 A JP22981596 A JP 22981596A JP 22981596 A JP22981596 A JP 22981596A JP 3419213 B2 JP3419213 B2 JP 3419213B2
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- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
- G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
- G01B11/2509—Color coding
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- G—PHYSICS
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
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- G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
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- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、物体の互いに異な
る複数の部分の形状モデル（距離画像を含む各種形式の
形状データ）を組み合わせる３次元形状データ処理装置
に関する。
る複数の部分の形状モデル（距離画像を含む各種形式の
形状データ）を組み合わせる３次元形状データ処理装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】レンジファインダと呼称される非接触型
の３次元計測装置は、接触型に比べて高速の計測が可能
であることから、ＣＧシステムやＣＡＤシステムへのデ
ータ入力、身体計測、ロボットの視覚認識などに利用さ
れている。
の３次元計測装置は、接触型に比べて高速の計測が可能
であることから、ＣＧシステムやＣＡＤシステムへのデ
ータ入力、身体計測、ロボットの視覚認識などに利用さ
れている。
【０００３】レンジファインダに好適な計測方法として
スリット光投影法（光切断法ともいう）が知られてい
る。この方法は、物体を光学的に走査して三角測量の原
理により３次元画像（距離画像）を得る方法であり、特
定の検出光を照射して物体を撮影する能動的計測方法の
一種である。３次元画像は、カメラ座標系での物体上の
サンプリング点の位置を示す画素の集合であり、形状モ
デルの一種である。スリット光投影法では、検出光とし
て断面が直線状のスリット光が用いられる。スリット光
に代えて、スポット光、ステップ光、濃度パターン光な
どを投射する光投射法も知られている。
スリット光投影法（光切断法ともいう）が知られてい
る。この方法は、物体を光学的に走査して三角測量の原
理により３次元画像（距離画像）を得る方法であり、特
定の検出光を照射して物体を撮影する能動的計測方法の
一種である。３次元画像は、カメラ座標系での物体上の
サンプリング点の位置を示す画素の集合であり、形状モ
デルの一種である。スリット光投影法では、検出光とし
て断面が直線状のスリット光が用いられる。スリット光
に代えて、スポット光、ステップ光、濃度パターン光な
どを投射する光投射法も知られている。
【０００４】一方向から物体を撮影する３次元計測で
は、不可視領域が生じるので、１回の撮影で物体の全体
を計測することができない。したがって、通常は、物体
からみた互いに異なる方向の複数の位置から物体が撮影
され、各回の撮影で得られた複数の距離画像の合成が行
われる。合成の前処理として、物体を正しく再現するた
め、複数の距離画像の位置合わせを行う必要がある。
は、不可視領域が生じるので、１回の撮影で物体の全体
を計測することができない。したがって、通常は、物体
からみた互いに異なる方向の複数の位置から物体が撮影
され、各回の撮影で得られた複数の距離画像の合成が行
われる。合成の前処理として、物体を正しく再現するた
め、複数の距離画像の位置合わせを行う必要がある。
【０００５】従来において、距離画像の位置合わせを容
易にするために物体を回転台上に置き、回転台を回転さ
せて撮影方向を変更し、回転軸の位置情報を得るために
回転台上に基準物体を設けるという３次元計測手法が提
案されている（特開平４−２５９８０９号）。この手法
によれば、回転軸周りに各距離画像を回転台を回転分だ
け回転させる座標変換により複数の距離画像の位置合わ
せを行うことができる。また、レンジファインダと回転
台（物体）との配置関係が任意であって撮影条件の自由
度が大きく、予めカメラ座標系における回転軸の位置を
正確に測定しておく必要がない。
易にするために物体を回転台上に置き、回転台を回転さ
せて撮影方向を変更し、回転軸の位置情報を得るために
回転台上に基準物体を設けるという３次元計測手法が提
案されている（特開平４−２５９８０９号）。この手法
によれば、回転軸周りに各距離画像を回転台を回転分だ
け回転させる座標変換により複数の距離画像の位置合わ
せを行うことができる。また、レンジファインダと回転
台（物体）との配置関係が任意であって撮影条件の自由
度が大きく、予めカメラ座標系における回転軸の位置を
正確に測定しておく必要がない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、原理的には回
転軸の位置と回転台の回転角度とが判れば距離画像の位
置合わせが可能であるものの、実際にはレンジファイン
ダの計測誤差があるために座標変換後の各距離画像の位
置ずれが避けられない。また、基準物体の撮影情報に基
づいて回転軸の位置を算出する場合は、その算出の誤差
による位置ずれも生じる。
転軸の位置と回転台の回転角度とが判れば距離画像の位
置合わせが可能であるものの、実際にはレンジファイン
ダの計測誤差があるために座標変換後の各距離画像の位
置ずれが避けられない。また、基準物体の撮影情報に基
づいて回転軸の位置を算出する場合は、その算出の誤差
による位置ずれも生じる。
【０００７】一方、１つの物体表面における部分的に重
なる互いに異なる領域に対応した複数の形状モデルを、
重なり部分が一致するように３次元配置するいわゆるマ
ージ処理について、種々の手法が提案されている。例え
ば、“Zippered Polygon Meshes from Range Images ”
SIGRAPH'94 Proceeding Greg Turk and Marc Lovoy Com
puter Science Department Stanford University にお
いて、各形状モデルから他の形状モデルの点と一致すべ
き点（対応点）を抽出し、対応点どうしの距離の総和が
最小となるように、形状モデルの座標変換のための回転
行列と平行移動量とを求める方法が開示されている。し
かし、このようなマージ処理では、最適の位置合わせ状
態を見つけるため、各形状モデルについて、座標の原点
の位置及び３つの座標軸の傾き角を特定する計６つのパ
ラメータ（ｘ，ｙ，ｚ，θｘ，θｙ，θｚ）を順に変更
しなければならないので、演算処理の負担が大きく、現
実的な時間内に適正な解が見つからないことが多い。加
えて、第１のモデルに対して第２のモデルの位置を最適
化し、その後に第２のモデルに対して第３のモデルの位
置を最適化するというように、各形状モデルを１つずつ
順に位置合わせする場合には、誤差の蓄積により順に位
置ずれが大きくなる。
なる互いに異なる領域に対応した複数の形状モデルを、
重なり部分が一致するように３次元配置するいわゆるマ
ージ処理について、種々の手法が提案されている。例え
ば、“Zippered Polygon Meshes from Range Images ”
SIGRAPH'94 Proceeding Greg Turk and Marc Lovoy Com
puter Science Department Stanford University にお
いて、各形状モデルから他の形状モデルの点と一致すべ
き点（対応点）を抽出し、対応点どうしの距離の総和が
最小となるように、形状モデルの座標変換のための回転
行列と平行移動量とを求める方法が開示されている。し
かし、このようなマージ処理では、最適の位置合わせ状
態を見つけるため、各形状モデルについて、座標の原点
の位置及び３つの座標軸の傾き角を特定する計６つのパ
ラメータ（ｘ，ｙ，ｚ，θｘ，θｙ，θｚ）を順に変更
しなければならないので、演算処理の負担が大きく、現
実的な時間内に適正な解が見つからないことが多い。加
えて、第１のモデルに対して第２のモデルの位置を最適
化し、その後に第２のモデルに対して第３のモデルの位
置を最適化するというように、各形状モデルを１つずつ
順に位置合わせする場合には、誤差の蓄積により順に位
置ずれが大きくなる。
【０００８】本発明は、１つの物体に対応した複数の形
状モデルが高精度に位置合わせされた一群の形状データ
を容易に得ることのできる３次元形状データ処理装置の
提供を目的としている。
状モデルが高精度に位置合わせされた一群の形状データ
を容易に得ることのできる３次元形状データ処理装置の
提供を目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】与えられた軸情報に基づ
いて回転演算を行い、１つの物体に対応した複数の形状
モデルに対する位置合わせを行う。その後、回転演算の
軸を微小変化させて、位置ずれが減少するように位置合
わせ状態を修正する。軸周りの回転操作による修正であ
るので、変更すべきパラメータは４つである。位置ずれ
の度合いは、位置合わせ対象の全ての形状モデルにおけ
る相互のずれを総合的に評価する。これにより、位置ず
れが均等化され、物体の再現性が良好となる。
いて回転演算を行い、１つの物体に対応した複数の形状
モデルに対する位置合わせを行う。その後、回転演算の
軸を微小変化させて、位置ずれが減少するように位置合
わせ状態を修正する。軸周りの回転操作による修正であ
るので、変更すべきパラメータは４つである。位置ずれ
の度合いは、位置合わせ対象の全ての形状モデルにおけ
る相互のずれを総合的に評価する。これにより、位置ず
れが均等化され、物体の再現性が良好となる。
【００１０】位置合わせの修正は、必ずしも位置ずれが
最小になるまで繰り返す必要はなく、位置ずれが許容上
限以下になった時点、軸変更の回数が所定数に達した時
点など予め定めた条件が満たされた時点で終了してもよ
い。また、修正に際しては、各形状モデルをそれぞれ全
体的に回転させてもよいし、各形状モデルのうちの他の
形状モデルと重複する部分のみを回転させてもよい。
最小になるまで繰り返す必要はなく、位置ずれが許容上
限以下になった時点、軸変更の回数が所定数に達した時
点など予め定めた条件が満たされた時点で終了してもよ
い。また、修正に際しては、各形状モデルをそれぞれ全
体的に回転させてもよいし、各形状モデルのうちの他の
形状モデルと重複する部分のみを回転させてもよい。
【００１１】請求項１の発明の装置は、軸周りの互いに
異なる方向の位置のそれぞれから物体をみたときの可視
範囲内の物体形状を示す複数の部分形状モデルに対し
て、軸の３次元位置を示す軸情報と前記各方向の間の相
対回転角度を示す角度情報とに基づいて、前記物体を再
現するように３次元の位置合わせを行う３次元形状デー
タ処理装置であって、前記軸情報で特定される軸を回転
軸として前記各部分形状モデルを前記相対回転角度に応
じて回転させたときの位置ずれの度合いに応じて、前記
軸情報を修正する軸情報修正手段と、前記軸情報修正手
段によって修正された軸情報に基づいて前記複数の部分
形状モデルを前記相対回転角度に応じて回転させ、前記
物体に対応した一群の形状データとして出力する出力手
段とを有している。
異なる方向の位置のそれぞれから物体をみたときの可視
範囲内の物体形状を示す複数の部分形状モデルに対し
て、軸の３次元位置を示す軸情報と前記各方向の間の相
対回転角度を示す角度情報とに基づいて、前記物体を再
現するように３次元の位置合わせを行う３次元形状デー
タ処理装置であって、前記軸情報で特定される軸を回転
軸として前記各部分形状モデルを前記相対回転角度に応
じて回転させたときの位置ずれの度合いに応じて、前記
軸情報を修正する軸情報修正手段と、前記軸情報修正手
段によって修正された軸情報に基づいて前記複数の部分
形状モデルを前記相対回転角度に応じて回転させ、前記
物体に対応した一群の形状データとして出力する出力手
段とを有している。
【００１２】請求項２の発明の装置は、前記軸情報で特
定される軸を回転軸として、前記各部分形状モデルを前
記相対回転角度に応じて回転させる仮の位置合わせを行
う手段と、仮の位置合わせのなされた前記各部分形状モ
デルから、他の部分形状モデルと重なり合う重複領域を
抽出する手段と、仮の位置合わせのなされた前記部分形
状モデルの集合の全体における、互いに重なり合う前記
重複領域どうしの位置ずれの度合いを算出する手段と、
各回毎に前回と異なる軸を回転軸として前記各部分形状
モデルのうちの少なくとも前記重複領域を前記相対回転
角度に応じて回転させる位置合わせの修正を、予め定め
られた条件が成立するまで繰り返す手段と、位置合わせ
の修正が行われる毎に、前記部分形状モデルの集合の全
体における互いに重なり合う前記重複領域どうしの位置
ずれの度合いを算出する手段と、算出された位置ずれの
度合いのうちの最小値を得た仮の位置合わせ又は位置合
わせの修正における回転軸を適用して前記相対回転角度
に応じて回転させた前記複数の部分形状モデルを、前記
物体に対応した一群の形状データとして出力する手段と
を有している。
定される軸を回転軸として、前記各部分形状モデルを前
記相対回転角度に応じて回転させる仮の位置合わせを行
う手段と、仮の位置合わせのなされた前記各部分形状モ
デルから、他の部分形状モデルと重なり合う重複領域を
抽出する手段と、仮の位置合わせのなされた前記部分形
状モデルの集合の全体における、互いに重なり合う前記
重複領域どうしの位置ずれの度合いを算出する手段と、
各回毎に前回と異なる軸を回転軸として前記各部分形状
モデルのうちの少なくとも前記重複領域を前記相対回転
角度に応じて回転させる位置合わせの修正を、予め定め
られた条件が成立するまで繰り返す手段と、位置合わせ
の修正が行われる毎に、前記部分形状モデルの集合の全
体における互いに重なり合う前記重複領域どうしの位置
ずれの度合いを算出する手段と、算出された位置ずれの
度合いのうちの最小値を得た仮の位置合わせ又は位置合
わせの修正における回転軸を適用して前記相対回転角度
に応じて回転させた前記複数の部分形状モデルを、前記
物体に対応した一群の形状データとして出力する手段と
を有している。
【００１３】請求項３の発明の装置は、稜を形成する２
つの平面を有した基準物体の形状モデルに基づいて、前
記稜の３次元位置情報を前記軸情報として生成する手段
を有している。
つの平面を有した基準物体の形状モデルに基づいて、前
記稜の３次元位置情報を前記軸情報として生成する手段
を有している。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は本発明に係る計測システム
１の構成図である。計測システム１は、スリット光投影
法によって立体計測を行う３次元カメラ（レンジファイ
ンダ）２、３次元カメラ２の出力データを処理する３次
元形状データ処理装置としてのホスト３、及び物体Ｑを
異なる方向から撮影するための回転台５から構成されて
いる。
１の構成図である。計測システム１は、スリット光投影
法によって立体計測を行う３次元カメラ（レンジファイ
ンダ）２、３次元カメラ２の出力データを処理する３次
元形状データ処理装置としてのホスト３、及び物体Ｑを
異なる方向から撮影するための回転台５から構成されて
いる。
【００１５】３次元カメラ２は、物体Ｑ上の多数のサン
プリング点の３次元位置を特定する計測データ（スリッ
ト画像データ）とともに、物体Ｑのカラー情報を示す２
次元画像及びキャリブレーションに必要なデータを出力
する。三角測量法を用いてサンプリング点の座標を求め
る演算処理、すなわちカメラ座標系（３次元直交座標
系）をローカル座標系とする形状モデルを生成する処理
はホスト３が担う。複数の形状モデルの位置合わせもホ
スト３によって行われる。
プリング点の３次元位置を特定する計測データ（スリッ
ト画像データ）とともに、物体Ｑのカラー情報を示す２
次元画像及びキャリブレーションに必要なデータを出力
する。三角測量法を用いてサンプリング点の座標を求め
る演算処理、すなわちカメラ座標系（３次元直交座標
系）をローカル座標系とする形状モデルを生成する処理
はホスト３が担う。複数の形状モデルの位置合わせもホ
スト３によって行われる。
【００１６】ホスト３は、コンピュータ３ａ、ディスプ
レイ３ｂ、キーボード３ｃ、及びマウス３ｄなどから構
成されたデータ処理システムである。コンピュータ３ａ
には計測データ処理のためのソフトウェアが組み込まれ
ている。ホスト３と３次元カメラ２との間では、オンラ
イン及び可搬型の記録メディア４によるオフラインの両
方の形態のデータ受渡しが可能である。記録メディア４
としては、光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（Ｍ
Ｄ）、メモリカードなどがある。
レイ３ｂ、キーボード３ｃ、及びマウス３ｄなどから構
成されたデータ処理システムである。コンピュータ３ａ
には計測データ処理のためのソフトウェアが組み込まれ
ている。ホスト３と３次元カメラ２との間では、オンラ
イン及び可搬型の記録メディア４によるオフラインの両
方の形態のデータ受渡しが可能である。記録メディア４
としては、光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（Ｍ
Ｄ）、メモリカードなどがある。
【００１７】図２は３次元カメラ２と回転台５との位置
関係を示す図である。計測（撮影）に際して、３次元カ
メラ２は回転台５に向かってスリット光Ｕを射出する向
きに配置される。カメラ座標系は、３次元カメラ２内の
撮像面Ｓ２に対して垂直である受光軸をＺ軸とするＸＹ
Ｚ座標系である。Ｘ方向はスリット光Ｕの長さ方向であ
る。カメラ座標の原点は例えば受光レンズ系の最前面と
受光軸との交点である。
関係を示す図である。計測（撮影）に際して、３次元カ
メラ２は回転台５に向かってスリット光Ｕを射出する向
きに配置される。カメラ座標系は、３次元カメラ２内の
撮像面Ｓ２に対して垂直である受光軸をＺ軸とするＸＹ
Ｚ座標系である。Ｘ方向はスリット光Ｕの長さ方向であ
る。カメラ座標の原点は例えば受光レンズ系の最前面と
受光軸との交点である。
【００１８】回転台５の位置は、回転面５ａがＸＹ平面
及びＹＺ平面と平行でないという条件を満たす範囲内で
任意である。回転台５の回転軸５０の３次元位置は、回
転軸５０とＸＺ平面との交点Ｔの座標（ｘ，ｙ，ｚ）、
Ｘ軸周りの傾き角φ、及びＺ軸周りの傾き角ψによって
特定される。交点Ｔの座標ｙは０であるので、実質的に
は回転軸５０を特定するパラメータは、ｘ，ｚ，φ，ψ
の４つである。
及びＹＺ平面と平行でないという条件を満たす範囲内で
任意である。回転台５の回転軸５０の３次元位置は、回
転軸５０とＸＺ平面との交点Ｔの座標（ｘ，ｙ，ｚ）、
Ｘ軸周りの傾き角φ、及びＺ軸周りの傾き角ψによって
特定される。交点Ｔの座標ｙは０であるので、実質的に
は回転軸５０を特定するパラメータは、ｘ，ｚ，φ，ψ
の４つである。
【００１９】図３は計測の手順を示す図、図４は位置合
わせの概念図である。まず、モデリング対象の物体（例
示はうさぎの置物）Ｑを回転台５の上に載置し、例えば
９０°ずつ物体Ｑを回転させて複数回の計測を行う。全
周の形状を計測する場合には、例えば４回の計測を行う
〔図３（Ｂ）〕。なお、回転角度は９０°に限らず、物
体形状や撮影の画角などに応じて撮影範囲が重複するよ
うに適宜設定すればよく、各回の計測毎に異なる角度を
設定してもよい。
わせの概念図である。まず、モデリング対象の物体（例
示はうさぎの置物）Ｑを回転台５の上に載置し、例えば
９０°ずつ物体Ｑを回転させて複数回の計測を行う。全
周の形状を計測する場合には、例えば４回の計測を行う
〔図３（Ｂ）〕。なお、回転角度は９０°に限らず、物
体形状や撮影の画角などに応じて撮影範囲が重複するよ
うに適宜設定すればよく、各回の計測毎に異なる角度を
設定してもよい。
【００２０】次に、物体Ｑに代えて、回転台５の上に基
準物体である立方体形状のチャート６を、隣接する２つ
の面６１，６２の境界である辺（稜）６７が回転軸５０
とほぼ一致するように載置する〔図３（Ａ）〕。このと
き、辺６７が回転軸５０と一致するのが望ましいが、必
ずしも一致する必要はない。このようなチャート６の位
置決めは、回転面５ａの中心にマークを付けておくこと
により、容易に行うことができる。
準物体である立方体形状のチャート６を、隣接する２つ
の面６１，６２の境界である辺（稜）６７が回転軸５０
とほぼ一致するように載置する〔図３（Ａ）〕。このと
き、辺６７が回転軸５０と一致するのが望ましいが、必
ずしも一致する必要はない。このようなチャート６の位
置決めは、回転面５ａの中心にマークを付けておくこと
により、容易に行うことができる。
【００２１】面６１，６２に入射するようにスリット光
Ｕを照射して、物体Ｑと同様にチャート６の形状を計測
する。これにより、以後に面６１，６２の距離画像の解
析を行うことによって、辺６７の位置及び方向を算出す
ることができる。つまり、１回の撮影によって回転軸５
０のおおよその位置情報が得られる。なお、チャート６
は立方体形状に限定されず、稜を形成する面６１，６２
を有するものであればよく、例えばＬ字状の壁体でもよ
い。物体Ｑの計測に先立ってチャート６を計測してもよ
い。
Ｕを照射して、物体Ｑと同様にチャート６の形状を計測
する。これにより、以後に面６１，６２の距離画像の解
析を行うことによって、辺６７の位置及び方向を算出す
ることができる。つまり、１回の撮影によって回転軸５
０のおおよその位置情報が得られる。なお、チャート６
は立方体形状に限定されず、稜を形成する面６１，６２
を有するものであればよく、例えばＬ字状の壁体でもよ
い。物体Ｑの計測に先立ってチャート６を計測してもよ
い。
【００２２】以上の手順で得られた合計５回分の計測デ
ータはホスト３に入力され、上述したようにホスト３に
おいて各回の計測データに基づいて形状モデル（距離画
像）が生成される。本実施形態では、物体Ｑの互いに異
なる部分に対応した４つの部分形状モデルと、チャート
６に対応した１つの形状モデル（チャートモデル）とが
生成される。そして、チャートモデルから回転軸５０の
おおよその位置が算出され、その算出結果（軸情報）と
予め登録された回転台５の回転角度（０°、９０°、１
８０°、２７０°）を示す角度情報とに基づいて、４つ
の部分形状モデルの位置合わせ（座標変換）が行われ
る。図４においては、２つの部分形状モデルＤｍ１，Ｄ
ｍ２の位置合わせが行われている。
ータはホスト３に入力され、上述したようにホスト３に
おいて各回の計測データに基づいて形状モデル（距離画
像）が生成される。本実施形態では、物体Ｑの互いに異
なる部分に対応した４つの部分形状モデルと、チャート
６に対応した１つの形状モデル（チャートモデル）とが
生成される。そして、チャートモデルから回転軸５０の
おおよその位置が算出され、その算出結果（軸情報）と
予め登録された回転台５の回転角度（０°、９０°、１
８０°、２７０°）を示す角度情報とに基づいて、４つ
の部分形状モデルの位置合わせ（座標変換）が行われ
る。図４においては、２つの部分形状モデルＤｍ１，Ｄ
ｍ２の位置合わせが行われている。
【００２３】図５はホスト３の要部の機能ブロック図で
ある。ホスト３は、仮の位置合わせ部３１１と位置合わ
せの修正部３１２とからなる座標変換部３１０、重なり
合うべき点（サンプリング点）の組を抽出する対応点抽
出部３２０、組をなす点（対応点）どうしの距離及びそ
の平均値を算出する距離演算部３３０、回転軸５０を特
定する４つのパラメータの微小変更を担う軸変更部３４
０、距離演算部３３０の算出結果に基づいて位置合わせ
の良否を判定する判定部３５０、及びチャートモデルＤ
ｍ０に基づいて回転台５の回転軸５０の位置を求める軸
位置算出部３６０を有している。これらの各部は、ソフ
トウェアとプロセッサを中心とするハードウェアとによ
って実現される。
ある。ホスト３は、仮の位置合わせ部３１１と位置合わ
せの修正部３１２とからなる座標変換部３１０、重なり
合うべき点（サンプリング点）の組を抽出する対応点抽
出部３２０、組をなす点（対応点）どうしの距離及びそ
の平均値を算出する距離演算部３３０、回転軸５０を特
定する４つのパラメータの微小変更を担う軸変更部３４
０、距離演算部３３０の算出結果に基づいて位置合わせ
の良否を判定する判定部３５０、及びチャートモデルＤ
ｍ０に基づいて回転台５の回転軸５０の位置を求める軸
位置算出部３６０を有している。これらの各部は、ソフ
トウェアとプロセッサを中心とするハードウェアとによ
って実現される。
【００２４】仮の位置合わせ部３１１は、４つの部分形
状モデルＤｍ１〜４に対して、上述の角度情報Ｄθと軸
位置算出部３６０からの軸情報Ｄａｘとに基づく位置合
わせ（初期配置）を担う。位置合わせの修正部３１２
は、４つの部分形状モデルＤｍ１〜４に対して、角度情
報Ｄθと軸変更部３４０からの軸情報Ｄａｘ’とに基づ
く位置合わせ（修正）を担う。なお、修正に際しては、
各部分形状モデルＤｍ１〜４の全てのサンプリング点に
回転操作を加えてもよいし、対応点抽出部３２０によっ
て抽出されたサンプリング点のみについて回転操作を加
えてもよい。
状モデルＤｍ１〜４に対して、上述の角度情報Ｄθと軸
位置算出部３６０からの軸情報Ｄａｘとに基づく位置合
わせ（初期配置）を担う。位置合わせの修正部３１２
は、４つの部分形状モデルＤｍ１〜４に対して、角度情
報Ｄθと軸変更部３４０からの軸情報Ｄａｘ’とに基づ
く位置合わせ（修正）を担う。なお、修正に際しては、
各部分形状モデルＤｍ１〜４の全てのサンプリング点に
回転操作を加えてもよいし、対応点抽出部３２０によっ
て抽出されたサンプリング点のみについて回転操作を加
えてもよい。
【００２５】本実施形態では、判定部３５０、軸変更部
３４０、及び位置合わせの修正部３１２の連系によっ
て、所定の条件が成立するまで修正が繰り返される。そ
して、対応点間の距離の平均値（距離の総和／対応点
数）が最小であったときの軸情報Ｄａｘ又はＤａｘ’に
基づいて、改めて部分形状モデルＤｍ１〜４に対する座
標変換が行われ、その結果が物体Ｑに対応した一群の形
状データとして出力される。出力には、他の装置への転
送、合成処理などの他のアプリケーションへの引き渡
し、記憶媒体への格納などがある。
３４０、及び位置合わせの修正部３１２の連系によっ
て、所定の条件が成立するまで修正が繰り返される。そ
して、対応点間の距離の平均値（距離の総和／対応点
数）が最小であったときの軸情報Ｄａｘ又はＤａｘ’に
基づいて、改めて部分形状モデルＤｍ１〜４に対する座
標変換が行われ、その結果が物体Ｑに対応した一群の形
状データとして出力される。出力には、他の装置への転
送、合成処理などの他のアプリケーションへの引き渡
し、記憶媒体への格納などがある。
【００２６】図６は座標変換の模式図である。図中の黒
丸は回転軸５０の位置を示し、白抜きの丸は辺６７の位
置を示している。４つの部分形状モデルＤｍ１〜４の間
で物体Ｑからみた撮影方向が９０°ずつずれているの
で、これら部分形状モデルＤｍ１〜４の集合ＤＭ１は、
物体Ｑとかけ離れている。初期配置では、各部分形状モ
デルＤｍ１〜４に対して、順に０°、９０°、１８０
°、２７０°の回転操作が加えられる。回転の軸は、軸
情報Ｄａｘが示す辺６７である。回転操作後の部分形状
モデルＤｍ１’，Ｄｍ２’，Ｄｍ３’，Ｄｍ４’の集合
ＤＭ２は、物体Ｑの全周の形状を再現する。しかし、チ
ャート６の載置の誤差、及び撮影の誤差により、各部分
形状モデルＤｍ１’〜４’の間に位置ずれが生じる。そ
こで、位置合わせの修正が行われる。
丸は回転軸５０の位置を示し、白抜きの丸は辺６７の位
置を示している。４つの部分形状モデルＤｍ１〜４の間
で物体Ｑからみた撮影方向が９０°ずつずれているの
で、これら部分形状モデルＤｍ１〜４の集合ＤＭ１は、
物体Ｑとかけ離れている。初期配置では、各部分形状モ
デルＤｍ１〜４に対して、順に０°、９０°、１８０
°、２７０°の回転操作が加えられる。回転の軸は、軸
情報Ｄａｘが示す辺６７である。回転操作後の部分形状
モデルＤｍ１’，Ｄｍ２’，Ｄｍ３’，Ｄｍ４’の集合
ＤＭ２は、物体Ｑの全周の形状を再現する。しかし、チ
ャート６の載置の誤差、及び撮影の誤差により、各部分
形状モデルＤｍ１’〜４’の間に位置ずれが生じる。そ
こで、位置合わせの修正が行われる。
【００２７】図７は位置合わせの修正の模式図、図８は
対応点の抽出の模式図である。ここでは、図示を簡略化
するため、３つの部分形状モデルＤｍ１〜３に対する位
置合わせを行うものとする。
対応点の抽出の模式図である。ここでは、図示を簡略化
するため、３つの部分形状モデルＤｍ１〜３に対する位
置合わせを行うものとする。
【００２８】図７（Ａ）は初期配置状態を示している。
対応点抽出部３２０は、座標変換後の各部分形状モデル
Ｄｍ１’，Ｄｍ２’，Ｄｍ３’に属する点（計測のサン
プリング点）について、他の部分形状モデルＤｍ１’，
Ｄｍ２’，Ｄｍ３’の点との距離ｄを調べ、距離が基準
値以下の点の中で最も近い点を、注目する点と重なり合
うべき点とする。そして、互いに重なり合うべき２つの
点を対応点の組として記憶する。基準値は、例えば計測
の分解能（サンプリング間隔）の２倍程度の値である。
図７（Ａ）の例では、部分形状モデルＤｍ１’の２つの
点ｐ１１，ｐ１２がそれぞれ部分形状モデルＤｍ２’の
点ｐ２１，ｐ２２と組をなし、部分形状モデルＤｍ２’
の３つの点ｐ２３，ｐ２４，ｐ２５がそれぞれ部分形状
モデルＤｍ３’の点ｐ３１，ｐ３２，ｐ３３と組をなし
ている。このようにして抽出された各組の距離ｄの平均
値が、位置ずれの度合いを示す指標となる。なお、対応
点の抽出、すなわち部分形状モデル間の重複部分の抽出
は、図８のように３次元での点間距離ｄに基づいて行わ
れる。
対応点抽出部３２０は、座標変換後の各部分形状モデル
Ｄｍ１’，Ｄｍ２’，Ｄｍ３’に属する点（計測のサン
プリング点）について、他の部分形状モデルＤｍ１’，
Ｄｍ２’，Ｄｍ３’の点との距離ｄを調べ、距離が基準
値以下の点の中で最も近い点を、注目する点と重なり合
うべき点とする。そして、互いに重なり合うべき２つの
点を対応点の組として記憶する。基準値は、例えば計測
の分解能（サンプリング間隔）の２倍程度の値である。
図７（Ａ）の例では、部分形状モデルＤｍ１’の２つの
点ｐ１１，ｐ１２がそれぞれ部分形状モデルＤｍ２’の
点ｐ２１，ｐ２２と組をなし、部分形状モデルＤｍ２’
の３つの点ｐ２３，ｐ２４，ｐ２５がそれぞれ部分形状
モデルＤｍ３’の点ｐ３１，ｐ３２，ｐ３３と組をなし
ている。このようにして抽出された各組の距離ｄの平均
値が、位置ずれの度合いを示す指標となる。なお、対応
点の抽出、すなわち部分形状モデル間の重複部分の抽出
は、図８のように３次元での点間距離ｄに基づいて行わ
れる。
【００２９】初期配置に続く位置合わせの修正では、部
分形状モデルＤｍ１〜３に対して、図７（Ｂ）のように
軸（辺）６７を微小変化させた軸６７’の周りの回転操
作（座標変換）が行われる。そして、以前に抽出された
対応点の組について、改めて座標変換後の座標に基づい
て距離ｄの平均値が算出され、この平均値によって修正
の良否が判定される。その後、距離ｄの平均値が減少す
るように、修正が繰り返される。
分形状モデルＤｍ１〜３に対して、図７（Ｂ）のように
軸（辺）６７を微小変化させた軸６７’の周りの回転操
作（座標変換）が行われる。そして、以前に抽出された
対応点の組について、改めて座標変換後の座標に基づい
て距離ｄの平均値が算出され、この平均値によって修正
の良否が判定される。その後、距離ｄの平均値が減少す
るように、修正が繰り返される。
【００３０】図９はホスト３の位置合わせ動作のフロー
チャートである。チャートモデルＤＭ０に基づいて、回
転操作の軸を特定する４つのパラメータの初期値を軸情
報Ｄａｘとして算出する（＃１）。算出された軸の周り
に回転させる座標変換を行い、部分形状モデルＤｍ１〜
４の位置合わせをする（＃２）。重複領域を抽出し（＃
３）、距離ｄの平均値を位置ずれの度合いとして算出す
る（＃４）。
チャートである。チャートモデルＤＭ０に基づいて、回
転操作の軸を特定する４つのパラメータの初期値を軸情
報Ｄａｘとして算出する（＃１）。算出された軸の周り
に回転させる座標変換を行い、部分形状モデルＤｍ１〜
４の位置合わせをする（＃２）。重複領域を抽出し（＃
３）、距離ｄの平均値を位置ずれの度合いとして算出す
る（＃４）。
【００３１】距離ｄの平均値が十分に小さいか、又は軸
の変更によって平均値が収束値（最小値又は極小値）に
達したとき、つまり予め設定された条件が成立したとき
には、平均値が最も小さいときの軸を適用して座標変換
を行い、その結果を出力する（＃５、＃６）。条件が成
立しないときは、軸を変更して全体に対して座標変換を
行う（＃５→＃７→＃２）。ここで、＃２の座標変換の
際、各部分形状モデルＤｍ１〜４の全てのサンプリング
点の回転操作を行っているのであれば、＃６に示す最良
の回転軸を適用して座標変換を行う処理は、特に必要で
はない。なお、初期配置の段階で抽出した対応点の組が
必ずしも真の組とは限らないので、位置ずれがある程度
まで軽減された段階で、改めて対応点の抽出を行うこと
が可能である。最初の抽出の時点で対応点の近傍の点を
対応点候補として登録しておけば、距離ｄの算出対象を
対応点と対応点候補とに限定して再抽出の高速化を図る
ことができる。
の変更によって平均値が収束値（最小値又は極小値）に
達したとき、つまり予め設定された条件が成立したとき
には、平均値が最も小さいときの軸を適用して座標変換
を行い、その結果を出力する（＃５、＃６）。条件が成
立しないときは、軸を変更して全体に対して座標変換を
行う（＃５→＃７→＃２）。ここで、＃２の座標変換の
際、各部分形状モデルＤｍ１〜４の全てのサンプリング
点の回転操作を行っているのであれば、＃６に示す最良
の回転軸を適用して座標変換を行う処理は、特に必要で
はない。なお、初期配置の段階で抽出した対応点の組が
必ずしも真の組とは限らないので、位置ずれがある程度
まで軽減された段階で、改めて対応点の抽出を行うこと
が可能である。最初の抽出の時点で対応点の近傍の点を
対応点候補として登録しておけば、距離ｄの算出対象を
対応点と対応点候補とに限定して再抽出の高速化を図る
ことができる。
【００３２】以下、位置合わせの修正についてさらに詳
しく説明する。軸ベクトルＰをＸ軸周りの回転角φとＺ
軸周りの回転角ψとで表すと、 Ｐ（φ，ψ）＝（ sinψ， cosψ・ cosφ，− cosψ・sin φ） …（１） となる。
しく説明する。軸ベクトルＰをＸ軸周りの回転角φとＺ
軸周りの回転角ψとで表すと、 Ｐ（φ，ψ）＝（ sinψ， cosψ・ cosφ，− cosψ・sin φ） …（１） となる。
【００３３】Ｐ（φ，ψ）＝（ｂ１，ｂ２，ｂ３）
とおくと、Ｙ軸を回転軸とする座標系への変換行列Ｒ１
は、（２）式で表される。
は、（２）式で表される。
【００３４】
【数１】
【００３５】軸位置Ｔを（３）式で表し、ｉ番目の撮影
における回転台５の回転角をθｉとすると、Ｙ軸周りの
回転行列Ｒ２は（４）式で表される。 Ｔ（ｘ，ｚ）＝（ｘ，０，ｚ） …（３）
における回転台５の回転角をθｉとすると、Ｙ軸周りの
回転行列Ｒ２は（４）式で表される。 Ｔ（ｘ，ｚ）＝（ｘ，０，ｚ） …（３）
【００３６】
【数２】
【００３７】したがって、物体Ｑにおけるｉ番目の撮影
に対応した部分形状モデルの回転操作後の各点の座標Ｓ
ｉ’は、元の座標Ｓｉとして（５）式で表される。 Ｄｉ’＝Ｒ２・Ｒ１・（Ｓｉ−Ｔ） …（５） （５）式の座標変換によって、１番目から４番目の部分
形状モデルＤｍ１〜４は、多少の位置ずれはあるもの
の、ほぼ物体Ｑを再現する位置に配置される。
に対応した部分形状モデルの回転操作後の各点の座標Ｓ
ｉ’は、元の座標Ｓｉとして（５）式で表される。 Ｄｉ’＝Ｒ２・Ｒ１・（Ｓｉ−Ｔ） …（５） （５）式の座標変換によって、１番目から４番目の部分
形状モデルＤｍ１〜４は、多少の位置ずれはあるもの
の、ほぼ物体Ｑを再現する位置に配置される。
【００３８】おおよその位置合わせがなされた部分形状
モデルＤｍ１’〜４’からの重複領域（対応点の集合）
の抽出に際しては、上述したように距離ｄが基準値以下
であるという条件に加え、各点の平均法線どうしの交差
角度が±９０°未満であるという条件を適用する。これ
により抽出の誤りをより確実に防ぐことができる。ま
た、計測及び軸情報Ｄａｘの算出における誤差のため、
重複領域が必ずしも正しくはない。上述の条件を満たす
領域の中では中央に近いほど真の重複領域である確度が
高い。そこで、抽出の信頼性を高めるため、上述の条件
を満たす領域の最外の点を重複領域から除外する。
モデルＤｍ１’〜４’からの重複領域（対応点の集合）
の抽出に際しては、上述したように距離ｄが基準値以下
であるという条件に加え、各点の平均法線どうしの交差
角度が±９０°未満であるという条件を適用する。これ
により抽出の誤りをより確実に防ぐことができる。ま
た、計測及び軸情報Ｄａｘの算出における誤差のため、
重複領域が必ずしも正しくはない。上述の条件を満たす
領域の中では中央に近いほど真の重複領域である確度が
高い。そこで、抽出の信頼性を高めるため、上述の条件
を満たす領域の最外の点を重複領域から除外する。
【００３９】ｉ番目のモデルの点ｐikとそれに対応した
ｊ（＝ｉ＋１）番目のモデルの点ｐ jkとの距離ｄikは、 ｄik＝（Ｓｉｋ’−Ｓｊｋ’）2 …（６） Ｓｉｋ’：点ｐikの座標 Ｓｊｋ’：点ｐjkの座標 となる。そして、４つの部分形状モデルＤｍ１’〜４’
の集合の全体での距離ｄ ikの平均値σｄは、（７）式で
表される。
ｊ（＝ｉ＋１）番目のモデルの点ｐ jkとの距離ｄikは、 ｄik＝（Ｓｉｋ’−Ｓｊｋ’）2 …（６） Ｓｉｋ’：点ｐikの座標 Ｓｊｋ’：点ｐjkの座標 となる。そして、４つの部分形状モデルＤｍ１’〜４’
の集合の全体での距離ｄ ikの平均値σｄは、（７）式で
表される。
【００４０】
【数３】
【００４１】位置合わせの修正では、（７）式に対する
偏微分演算を行って、平均値σｄを減少させる方向にパ
ラメータφ，ψ，ｘ，ｚを更新する。平均値σｄの最小
化の手法としては、いわゆる山登り法がある。
偏微分演算を行って、平均値σｄを減少させる方向にパ
ラメータφ，ψ，ｘ，ｚを更新する。平均値σｄの最小
化の手法としては、いわゆる山登り法がある。
【００４２】位置ずれの評価は、注目点とそれに対応す
る面との距離に基づいて行うことができる。例えば、対
応する点の平均法線を面の法線とし、この対応する点を
通る面を Ａik・Ｓik−δik＝０ とすると、注目する点ｐikとこの面との距離ｄikは、
（８）式で表される。
る面との距離に基づいて行うことができる。例えば、対
応する点の平均法線を面の法線とし、この対応する点を
通る面を Ａik・Ｓik−δik＝０ とすると、注目する点ｐikとこの面との距離ｄikは、
（８）式で表される。
【００４３】
ｄik＝（Ａik・Ｓik−δik）2 …（８）
以上の実施形態によれば、部分形状モデルＤｍ１’〜
４’の集合の全体における距離ｄの平均値σｄによって
位置ずれを評価するので、２個ずつ順に部分形状モデル
Ｄｍ１’〜４’の位置合わせを行う場合に生じる誤差の
蓄積を避けることができ、位置ずれが均等である物体Ｑ
により忠実な位置合わせを実現することができる。
４’の集合の全体における距離ｄの平均値σｄによって
位置ずれを評価するので、２個ずつ順に部分形状モデル
Ｄｍ１’〜４’の位置合わせを行う場合に生じる誤差の
蓄積を避けることができ、位置ずれが均等である物体Ｑ
により忠実な位置合わせを実現することができる。
【００４４】チャート６の距離画像から軸情報Ｄａｘを
算出するので、予め軸の位置を測定しておく必要がな
く、３次元カメラ２と回転台５との配置関係の自由度が
大きい。しかも、２つの平面６１，６２を有したチャー
ト６を用いるので、１回のチャート撮影で軸情報Ｄａｘ
を得ることができる。
算出するので、予め軸の位置を測定しておく必要がな
く、３次元カメラ２と回転台５との配置関係の自由度が
大きい。しかも、２つの平面６１，６２を有したチャー
ト６を用いるので、１回のチャート撮影で軸情報Ｄａｘ
を得ることができる。
【００４５】また、回転軸の初期値の設定において、必
ずしもチャートを用いる必要はない。手動でおおよその
値を入力してもよいし、３次元カメラ２と回転台５との
おおよその位置関係が判っている場合は予め用意された
値を用いてもよい。その設定値の誤差分は、ホスト３の
軸変更機能により自動的に修正される。
ずしもチャートを用いる必要はない。手動でおおよその
値を入力してもよいし、３次元カメラ２と回転台５との
おおよその位置関係が判っている場合は予め用意された
値を用いてもよい。その設定値の誤差分は、ホスト３の
軸変更機能により自動的に修正される。
【００４６】
【発明の効果】請求項１乃至請求項３の発明によれば、
１つの物体に対応した複数の形状モデルが高精度に位置
合わせされた一群の形状データを容易に得ることができ
る。
１つの物体に対応した複数の形状モデルが高精度に位置
合わせされた一群の形状データを容易に得ることができ
る。
【００４７】請求項３の発明によれば、レンジファイン
ダを用いて形状モデルを生成する場合に、物体と同様に
基準物体を計測することによって軸情報が得られるの
で、特別に軸情報を入力する必要がない。
ダを用いて形状モデルを生成する場合に、物体と同様に
基準物体を計測することによって軸情報が得られるの
で、特別に軸情報を入力する必要がない。
【図１】本発明に係る計測システムの構成図である。
【図２】３次元カメラと回転台との位置関係を示す図で
ある。
ある。
【図３】計測の手順を示す図である。
【図４】位置合わせの概念図である。
【図５】ホストの要部の機能ブロック図である。
【図６】座標変換の模式図である。
【図７】位置合わせの修正の模式図である。
【図８】対応点の抽出の模式図である。
【図９】ホストの位置合わせ動作のフローチャートであ
る。
る。
３ ホスト（３次元形状データ処理装置）
６ チャート（基準物体）
６１，６２ 面（平面）
６７ 辺（稜）
３１０ 座標変換部（一群の形状データを出力する手
段） ３１１ 仮の位置合わせ部 ３１２ 位置合わせの修正部 ３２０ 対応点抽出部（重複領域を抽出する手段） ３３０ 距離演算部（位置ずれの度合いを算出する手
段） ３４０ 軸変更部（軸情報修正部） Ｄａｘ 軸情報 Ｄｍ０ チャートモデル（形状モデル） Ｄｍ１〜４ 部分形状モデル ＤＭ２ 集合 Ｄθ 角度情報 Ｑ 物体
段） ３１１ 仮の位置合わせ部 ３１２ 位置合わせの修正部 ３２０ 対応点抽出部（重複領域を抽出する手段） ３３０ 距離演算部（位置ずれの度合いを算出する手
段） ３４０ 軸変更部（軸情報修正部） Ｄａｘ 軸情報 Ｄｍ０ チャートモデル（形状モデル） Ｄｍ１〜４ 部分形状モデル ＤＭ２ 集合 Ｄθ 角度情報 Ｑ 物体
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平６−241731（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−332949（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−181022（ＪＰ，Ａ)
特表 平10−505898（ＪＰ，Ａ)
藤木 真和 外２名，”幾何形状モデ
ル生成のための異種距離画像データの接
合”，電子情報通信学会技術研究報告
ＰＲＵ95−157〜166 パターン認識・理
解，社団法人電子情報通信学会，1995年
11月17日，第95巻，第365号，ｐ．31−
36
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 17/40
G01B 11/00
G06T 1/00
ＣＳＤＢ（日本国特許庁)
Claims (3)
- 【請求項１】軸周りの互いに異なる方向の位置のそれぞ
れから物体をみたときの可視範囲内の物体形状を示す複
数の部分形状モデルに対して、軸の３次元位置を示す軸
情報と前記各方向の間の相対回転角度を示す角度情報と
に基づいて、前記物体を再現するように３次元の位置合
わせを行う３次元形状データ処理装置であって、 前記軸情報で特定される軸を回転軸として前記各部分形
状モデルを前記相対回転角度に応じて回転させたときの
位置ずれの度合いに応じて、前記軸情報を修正する軸情
報修正手段と、 前記軸情報修正手段によって修正された軸情報に基づい
て前記複数の部分形状モデルを前記相対回転角度に応じ
て回転させ、前記物体に対応した一群の形状データとし
て出力する出力手段とを有したことを特徴とする３次元
形状データ処理装置。 - 【請求項２】軸周りの互いに異なる方向の位置のそれぞ
れから物体をみたときの可視範囲内の物体形状を示す複
数の部分形状モデルに対して、軸の３次元位置を示す軸
情報と前記各方向の間の相対回転角度を示す角度情報と
に基づいて、前記物体を再現するように３次元の位置合
わせを行う３次元形状データ処理装置であって、 前記軸情報で特定される軸を回転軸として、前記各部分
形状モデルを前記相対回転角度に応じて回転させる仮の
位置合わせを行う手段と、 仮の位置合わせのなされた前記各部分形状モデルから、
他の部分形状モデルと重なり合う重複領域を抽出する手
段と、 仮の位置合わせのなされた前記部分形状モデルの集合の
全体における、互いに重なり合う前記重複領域どうしの
位置ずれの度合いを算出する手段と、 各回毎に前回と異なる軸を回転軸として前記各部分形状
モデルのうちの少なくとも前記重複領域を前記相対回転
角度に応じて回転させる位置合わせの修正を、予め定め
られた条件が成立するまで繰り返す手段と、 位置合わせの修正が行われる毎に、前記部分形状モデル
の集合の全体における互いに重なり合う前記重複領域ど
うしの位置ずれの度合いを算出する手段と、 算出された位置ずれの度合いのうちの最小値を得た仮の
位置合わせ又は位置合わせの修正における回転軸を適用
して前記相対回転角度に応じて回転させた前記複数の部
分形状モデルを、前記物体に対応した一群の形状データ
として出力する手段とを有したことを特徴とする３次元
形状データ処理装置。 - 【請求項３】稜を形成する２つの平面を有した基準物体
の形状モデルに基づいて、前記稜の３次元位置情報を前
記軸情報として生成する手段を有した請求項２記載の３
次元形状データ処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22981596A JP3419213B2 (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | ３次元形状データ処理装置 |
| US08/917,910 US6128405A (en) | 1996-08-30 | 1997-08-27 | System for processing three-dimensional shape data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22981596A JP3419213B2 (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | ３次元形状データ処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1074272A JPH1074272A (ja) | 1998-03-17 |
| JP3419213B2 true JP3419213B2 (ja) | 2003-06-23 |
Family
ID=16898110
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22981596A Expired - Fee Related JP3419213B2 (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | ３次元形状データ処理装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6128405A (ja) |
| JP (1) | JP3419213B2 (ja) |
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| US6415051B1 (en) * | 1999-06-24 | 2002-07-02 | Geometrix, Inc. | Generating 3-D models using a manually operated structured light source |
| US6526166B1 (en) * | 1999-12-29 | 2003-02-25 | Intel Corporation | Using a reference cube for capture of 3D geometry |
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| US6762755B2 (en) | 2000-10-16 | 2004-07-13 | Pixel Science, Inc. | Method and apparatus for creating and displaying interactive three dimensional computer images |
| JP3603203B2 (ja) * | 2000-12-15 | 2004-12-22 | 株式会社東京大学Ｔｌｏ | 画像処理装置、画像処理方法、記録媒体、及びプログラム |
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| JP2003065736A (ja) * | 2001-08-24 | 2003-03-05 | Sanyo Electric Co Ltd | ３次元モデリング装置 |
| FI111755B (fi) * | 2001-11-23 | 2003-09-15 | Mapvision Oy Ltd | Menetelmä ja järjestelmä konenäköjärjestelmän kalibroimiseksi |
| JP2003269928A (ja) | 2002-03-12 | 2003-09-25 | Nec Corp | ３次元形状計測方法および装置ならびにプログラム |
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| US20040234167A1 (en) * | 2003-05-20 | 2004-11-25 | Frank Pipitone | Technique for estimating the pose of surface shapes using tripod operators |
| US6987560B2 (en) * | 2003-05-30 | 2006-01-17 | The Boeing Company | Inverse synthetic aperture radar-based covert system for human identification |
| US7190834B2 (en) | 2003-07-22 | 2007-03-13 | Cognex Technology And Investment Corporation | Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image |
| US8081820B2 (en) | 2003-07-22 | 2011-12-20 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns |
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