JP5480914B2 - 点群データ処理装置、点群データ処理方法、および点群データ処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、点群データ処理装置に係り、特に測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成する点群データ処理装置に関する。

測定対象物の点群データから三次元形状を生成する方法として、隣接点を結んでポリゴンを形成していく方法がある。しかしながら、点群データの数万〜数千万の点に対してポリゴンを形成するには、膨大な処理時間が掛かり、使い勝手が悪いものとなってしまう。このため、点群データから三次元の特徴（エッジや面）のみを抽出して、三次元ポリラインを自動的に生成する技術が開示されている（例えば、特許文献１〜３）。

特許文献１に記載の発明では、走査レーザー装置が三次元対象を走査して、ポイントクラウドを生成する。ポイントクラウドは、走査点に関する深さと法線の変化に基づいて、エッジポイントと非エッジポイントのグループに分割される。各グループを幾何学的原図にフィットさせ、フィットした幾何学的原図を拡張、交差させることで、三次元形状を生成する。

特許文献２に記載の発明では、点群データからセグメント（三角ポリゴン）を形成し、隣接するポリゴン同士の連続性、法線方向、または距離に基づき、エッジおよび面を抽出する。また、各セグメントの点群データの平面性または曲面性を、最小二乗法を用いて、平面方程式または曲面方程式に置き換え、グループ分けを行い、三次元形状を生成する。

特許文献３に記載の発明では、三次元点群データに対して二次元矩形領域を設定し、その矩形領域に対応する測定点の合成法線ベクトルを求める。合成法線ベクトルがＺ軸方向と一致するように、矩形領域内の全ての計測点を回転移動する。矩形領域内の各計測点についてＺ値の標準偏差σを求め、標準偏差σが所定値を超えた場合、矩形領域の中心点と対応する計測点をノイズとして取り扱う。

特表２０００−５０９１５０号公報 特開２００４−２７２４５９号公報 特開２００５−０２４３７０号公報

このような背景を鑑み、本発明は、測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成する技術を提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出部と、前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合部と、を備えることを特徴とする点群データ処理装置である。

請求項１に記載の発明によれば、測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成することができる。なお、測定対象物の特徴とは、主に立体を構成する三次元エッジと、平面および曲面（以下、単に面とする）内の模様を構成する二次元エッジで構成されている。三次元エッジは、位置および向きの異なる面同士の交線や各面の外縁であり、二次元エッジは、同一面内で色濃度が急峻に変化する線や点である。ここで三次元エッジは、測定対象物の輪郭線を構成する。輪郭線というのは、測定対象物の外観を視覚的に把握するために必要な、当該測定対象物の外形を形作っている線の集合体（ｏｕｔｌｉｎｅ）を意味する。具体的には、折れ曲がった部分や急激に曲率が小さくなっている部分が輪郭線となる。輪郭線は、外側の輪郭の部分のみが対象となるとは限らず、凸状に飛び出している部分を特徴付ける縁の部分や、凹状に引っ込んでいる部分（例えば、溝構造の部分）を特徴づける縁の部分も対象となる。輪郭線により所謂線図が得られ、対象物の外観が把握し易い画像表示を行うことができる。実際の輪郭線は、面と面の境やエッジの部分に存在するが、本発明では、これらの部分は、非面領域として点群データから除去するので、例えば区分けされた面同士の交線や凸包線を算出することで輪郭線が求められる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記点群データの各点を中心とする局所平面を求め、前記局所平面の法線を算出する法線算出部をさらに備えることを特徴とする。

請求項２に記載の発明によれば、点群データの各点における法線方向に基づいて同一面上の点を抽出し、点群データの点を面ごとに区分けすることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記法線の３軸成分の標準偏差を求め、前記標準偏差の二乗和の平方根を得ることによって局所曲率を算出する局所曲率算出部をさらに備えることを特徴とする。

請求項３に記載の発明によれば、点群データの各点における法線のバラツキ（局所曲率）に基づいて非面領域の点を除去することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、前記非面除去部は、前記局所曲率に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする。

請求項４に記載の発明によれば、面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジや、局所曲率の大きい曲面によって発生する滑らかな三次元エッジや、ノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記非面除去部は、前記局所平面のフィッティングの精度に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする。

請求項５に記載の発明によれば、オクルージョン（手前の物体に遮られて奥の物体が見えなくなっている状態）によって発生する三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。すなわち、局所平面のフィッティングの精度は、例えば、局所平面の算出に用いた各点と局所平面との距離の平均値であり、オクルージョンによって発生する三次元エッジは、奥の物体の点と手前の物体の点との三次元位置が大きく異なるため、局所平面のフィッティングの精度によって、このような三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記非面除去部は、注目点と隣接点における共平面性に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする。

請求項６に記載の発明によれば、注目点と隣接点における共平面性は、各法線と、注目点と隣接点を結ぶ線分との内積が直交してゼロとなる条件である。この条件により、面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、前記面ラベリング部は、注目点と隣接点における前記法線の角度差に基づいて、同一面上の点に同一ラベルを付与することを特徴とする。

請求項７に記載の発明によれば、点群データの点を面ごとに区分けすることができる。

請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記面ラベリング部によって区分けされた面の面積に基づいて、ノイズを除去するノイズ除去部をさらに備えることを特徴とする。

請求項８に記載の発明によれば、測定対象物を特徴付けている面のみを抽出することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記面ラベリング部によってラベルが付与されていない点に対して、最近傍面のラベルを付与し、前記ラベルを拡張するラベル拡張部をさらに備えることを特徴とする。

請求項９に記載の発明によれば、面を構成する点に付けられたラベルを、その面に最も近い非面領域の点に付与することで、区分けした面同士の交線、または面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記点群データは、各点の三次元座標と二次元画像を結び付けたデータであることを特徴とする。

請求項１０に記載の発明によれば、三次元座標のみでの抽出では困難である二次元エッジの抽出に、画像処理の技術を応用することができる。

請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の発明において、前記二次元エッジ抽出部は、前記面ラベリング部によって区分けされた面に対応する前記二次元画像の領域内から二次元エッジを抽出することを特徴とする。

請求項１１に記載の発明によれば、主に立体を構成する三次元エッジを除き、面内の模様を構成する二次元エッジのみを抽出することができる。

請求項１２に記載の発明は、請求項１０に記載の発明において、前記二次元エッジ抽出部は、前記面ラベリング部によって区分けされた面に対応する前記二次元画像の領域内から二次元エッジを抽出し、前記二次元エッジの近傍にある三次元エッジの三次元位置に基づいて前記二次元エッジを判定することを特徴とする。

請求項１２に記載の発明によれば、二次元画像から抽出した二次元エッジの三次元位置を、その面の外縁を構成する三次元エッジの三次元位置に基づいて確認することができる。

請求項１３に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、測定対象物に対して測距光を回転照射する回転照射部と、前記測距光の飛行時間に基づいて自身の位置から測定対象物上の測定点までの距離を測距する測距部と、前記測距光の照射方向を検出する照射方向検出部と、前記距離および前記照射方向に基づいて、前記測定点の三次元座標を演算する三次元座標演算部と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項１３に記載の発明によれば、三次元座標から成る点群データを取得することができる。

請求項１４に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記点群データの点間距離が一定でない場合に、等間隔のグリッドを形成し、前記グリッドの交点に最も近い点を登録するグリッド形成部をさらに備えることを特徴とする。

請求項１４に記載の発明によれば、点群データの点間距離を補正することができる。

請求項１５に記載の発明は、請求項１３に記載の発明において、前記測定対象物を撮像して、二次元画像を取得する撮像部と、前記測定点の三次元座標と前記二次元画像を結び付けた点群データを形成するリンク形成部と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項１５に記載の発明によれば、立体を構成する三次元エッジを三次元座標に基づいて抽出し、面内の模様を構成する二次元エッジ（色濃度が急峻に変化する線や点）を二次元画像に基づいて抽出することができる。

請求項１６に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、異なる方向から重複した撮影領域で測定対象物を撮影する撮影部と、前記撮影部によって得られた重複画像内の特徴点を対応づける特徴点対応付部と、前記撮影部の位置および姿勢を測定する撮影位置姿勢測定部と、前記撮影部の位置および姿勢と前記重複画像内における特徴点の位置とに基づいて特徴点の三次元座標を演算する三次元座標演算部と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項１６に記載の発明によれば、三次元座標から成る点群データを取得することができる。

請求項１７に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去手順と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング手順と、前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出手順と、前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出手順と、前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合手順と、をコンピュータに実行させるための点群データ処理プログラムである。

請求項１７に記載の発明によれば、測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成することができる。

請求項１８に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去手順と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング手順と、前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出手順と、前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出手順と、前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合手順と、を備えることを特徴とする点群データ処理方法である。

請求項１８に記載の発明によれば、測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成することができる。

請求項１９に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つを三次元エッジとして抽出する三次元エッジ抽出部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出部と、前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合部とを備えることを特徴とする点群データ処理装置である。

請求項２０に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき前記測定対象物の三次元輪郭を抽出する三次元輪郭抽出部と、前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元輪郭を抽出する二次元輪郭抽出部と、前記三次元輪郭と前記二次元輪郭を統合する輪郭統合部とを備えることを特徴とする点群データ処理装置である。

請求項２１に記載の発明は、測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与し前記測定対象物を構成する複数の面を抽出する面抽出部と、前記面抽出部において抽出された前記複数の面に基づき前記測定対象物の三次元形状を抽出する三次元形状抽出部とを備えることを特徴とする点群データ処理装置である。

本発明によれば、測定対象物の点群データからその特徴を抽出し、三次元形状を自動的かつ短時間に生成することができる。

点群データ処理装置のブロック図である。 演算部の処理の流れを示すフローチャートである。 ｘ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｘ）を示す図面代用写真である。 ｙ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｙ）を示す図面代用写真である。 ｚ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｚ）を示す図面代用写真である。 ｘ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｘ）を示す図面代用写真である。 ｙ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｙ）を示す図面代用写真である。 ｚ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｚ）を示す図面代用写真である。 局所曲率画像（ｃｒｖ）を示す図面代用写真である。 局所平面の算出に用いた点と局所平面との距離を示す図である。 共平面性の判定方法を説明する説明図である。 非面除去の結果を二次元空間上に示した図面代用写真である。 非面除去の結果を三次元空間上に示した図面代用写真である。 非面除去の結果を図１３と異なる方向で示した図面代用写真である。 面ラベリングの結果を二次元空間上に示した図面代用写真である。 面ラベリングの結果を三次元空間上に示した図面代用写真である。 ノイズ除去の結果を示す図面代用写真である。 ラベル拡張の結果を二次元空間上に示した図面代用写真である。 ラベル拡張の結果を三次元空間上に示した図面代用写真である。 隣接する２つの面が交わる区間を示す図である。 隣接する２つの面の交線から成る三次元エッジを示す図面代用写真である。 凸包線に基づく三次元エッジを示す図面代用写真である。 抽出する二次元エッジを示す図面代用写真である。 二次元空間および三次元空間上に表示した三次元エッジと二次元エッジを示す図面代用写真である。 点群データ処理装置の構成を示す断面図である。 点群データ処理装置の構成を示す断面図である。 制御部のブロック図である。 演算部のブロック図である。 点群データの二次元画像と三次元座標のリンク構造を示す図である。 点間距離が一定でない点群データを示す図である。 形成したグリッドを示す図である。 グリッドの交点に登録した点群を三次元空間に示した図面代用写真である。 グリッドの交点に登録した点群を二次元空間に示した図面代用写真である。 点群データ処理装置の構成を示すブロック図である。 演算部のブロック図である。 直線の鋭い三次元エッジを示す図（Ａ）と、直線の滑らかな三次元エッジを示す図（Ｂ）と、曲線の鋭い三次元エッジを示す図（Ｃ）と、曲線の滑らかな三次元エッジを示す図（Ｄ）である。 滑らかな三次元エッジの断面図である。 凸包線を算出する原理を示す概念図である。

１…点群データ処理装置、２…点群データ、３…データ入力部、４…演算部、５…記憶部、６…操作部、７…表示部、８…データ出力部、９…グリッド形成部、１０…面抽出部、１１…三次元エッジ抽出部、１２…二次元エッジ抽出部、１３…エッジ統合部、１４…法線算出部、１５…局所曲率算出部、１６…非面除去部、１７…面ラベリング部、１８…ノイズ除去部、１９…ラベル拡張部、２０…三次元ポリライン、２２…整準部、２３…回転機構部、２４…測距部、２５…撮像部、２６…制御部、２７…本体部、２８…回転照射部、２９…台盤、３０…下部ケーシング、３１…ピン、３２…調整ネジ、３３…引っ張りスプリング、３４…整準モータ、３５…整準駆動ギア、３６…整準従動ギア、３７…傾斜センサ、３８…水平回動モータ、３９…水平回動駆動ギア、４０…水平回動ギア、４１…回転軸部、４２…回転基盤、４３…軸受部材、４４…水平角検出器、４５…本体部ケーシング、４６…鏡筒、４７…光軸、４８…ビームスプリッタ、４９，５０…光軸、５１…パルスレーザー光源、５２…穴あきミラー、５３…ビームウエスト変更光学系、５４…測距受光部、５５…高低角用回動ミラー、５６…投光光軸、５７…集光レンズ、５８…画像受光部、５９…投光ケーシング、６０…フランジ部、６１…ミラーホルダー板、６２…回動軸、６３…高低角ギア、６４…高低角検出器、６５…高低角用駆動モータ、６６…駆動ギア、６７…照星照門、６８…外部記憶装置、６９…水平駆動部、７０…高低駆動部、７１…整準駆動部、７２…距離データ処理部、７３…画像データ処理部、７４…三次元座標演算部、７５…リンク形成部、７６，７７…撮影部、７８…特徴投影部、７９…校正用被写体、８０…ターゲット、８１…撮影位置姿勢測定部、８２…特徴点対応付部、８３…背景除去部、８４…特徴点抽出部、８５…対応点探索部、８６…三次元座標演算部、８７…誤対応点判定部、８８…視差判定部、８９…空間判定部、９０…形態判定部、９１，９２…面、９３…仮想の三次元エッジ、９４…円柱、９５…真の三次元エッジ、３０１…輪郭線、３０２…面、３０３…非面領域、３０４…面。

１．第１の実施形態
以下、点群データ処理装置の一例について、図面を参照して説明する。

（点群データ処理装置の構成）
図１は、点群データ処理装置のブロック図である。点群データ処理装置１は、測定対象物の点群データ２に基づいて、測定対象物の特徴を抽出し、当該特徴に基づく三次元形状を生成する。測定対象物の特徴は、主に立体を構成する三次元エッジと、平面および曲面（以下、単に面とする）内の模様を構成する二次元エッジで構成されている。三次元エッジは、位置および向きの異なる面同士の交線や各面の外縁であり、二次元エッジは、同一面内で色濃度が急峻に変化する線や点である。点群データ処理装置１が生成する三次元形状は、当該特徴に基づいた概略形状であり、三次元エッジと二次元エッジで構成される三次元ポリライン２０である。

図１に示すように、点群データ処理装置１は、データ入力部３、演算部４、記憶部５、操作部６、表示部７、データ出力部８を備えている。データ入力部３は、フラッシュメモリなどの外部記憶手段、またはハードディスクなどの磁気記憶手段、またはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）またはＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などに接続する接続手段であり、演算部４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、またはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）などの演算手段である。記憶部５は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの主記憶手段であり、操作部６は、マウスおよびキーボード、またはタッチパネルなどの操作手段である。表示部７は、液晶ディスプレイなどの表示手段であり、データ出力部８には、データ入力部３と同様の構成を用いる。

演算部４は、操作部６によって操作され、演算部４は、データ入力部３から点群データ２を入力する。点群データ２は、主に三次元座標とＲＧＢ強度（二次元画像）で構成されている。データ入力部３から入力した点群データ２は、記憶部５に記憶され、演算部４は、記憶部５に記憶した点群データ２に基づいて、測定対象物の三次元エッジおよび二次元エッジを抽出する。演算部４によって抽出された三次元および二次元エッジは、三次元ポリライン２０として表示部７に表示される。表示部７は、三次元ポリライン２０を二次元空間および三次元空間上に同時に表示可能である。また、三次元ポリライン２０は、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データとしてデータ出力部８に出力可能である。

以下、演算部４の構成について詳細に説明する。演算部４は、面抽出部１０、三次元エッジ抽出部１１、二次元エッジ抽出部１２、およびエッジ統合部１３を備えている。これらは、ＣＰＵで実行するプログラム、またはＡＳＩＣもしくはＦＰＧＡなどのＰＬＤで構成される。面抽出部１０は、点群データ２から面を抽出する。面抽出部１０は、法線算出部１４、局所曲率算出部１５、非面除去部１６、面ラベリング部１７、ノイズ除去部１８、ラベル拡張部１９で構成されている。

法線算出部１４は、各点の局所平面における法線ベクトルを算出し、局所曲率算出部１５は、局所領域内の法線ベクトルのバラツキ（局所曲率）を算出する。非面除去部１６は、（１）局所曲率の高い部分、（２）局所平面のフィッティング精度、（３）共平面性に基づいて非面領域の点を除去する。なお、非面領域とは、平面かつ曲面でない領域であるが、（１）〜（３）の閾値によって曲率の高い曲面を含む場合がある。面ラベリング部１７は、残存する点に対し、法線ベクトルの連続性に基づいて同一面上の点に同一ラベルを付与する。ノイズ除去部１８は、面積の小さいラベル（面）をノイズとして除去し、ラベル拡張部１９は、ラベルが無い点に対して最近傍面のラベルを付与することで、ラベルを拡張する。その結果、点群データ２から面が抽出される。

なお、依然としてラベルが無い点が残存している場合には、非面除去部１６、ノイズ除去部１８、ラベル拡張部１９における各種閾値を自動調整することで、再度ラベリングを行ってもよい。また、ラベルが異なる面であっても同一面である場合には、ラベルを統合してもよい。すなわち、連続しない面であっても、位置または向きが等しい面同士に同じラベルを付ける。この場合、図１に示す演算部４は、ラベル拡張部１９の次に、再ラベリング部やラベル統合部をさらに備える。

三次元エッジ抽出部１１は、面抽出部１０で抽出された面同士の交線および各面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する。二次元エッジ抽出部１２は、面抽出部１０で区分け（セグメント化）された面内から二次元エッジを抽出し、その二次元エッジ近傍の三次元エッジの三次元位置に略等しいエッジを二次元エッジとして抽出する。エッジ統合部１３は、三次元エッジ抽出部１１が抽出した三次元エッジと、二次元エッジ抽出部１２が抽出した二次元エッジを統合し、三次元ポリライン２０を生成する。エッジ統合部１３は、測定対象物の三次元的な輪郭を算出する手段の一例であり、本発明の輪郭統合部の一例である。またエッジ統合部１３は、面抽出部１０が抽出した面を基礎として抽出された三次元エッジおよび二次元エッジを統合し、三次元的な測定対象物の形状を把握するのに必要なデータ（この例の場合は、三次元ポリライン）の算出を行なう。この意味で、エッジ統合部１３は、面抽出部１０において抽出された複数の面に基づき測定対象物の三次元形状を抽出する三次元形状抽出部の一例でもある。

なお、点群データ２が異なる方向から測定した複数の点群データ（ブロック）で構成されている場合、演算部４の処理をブロックごとに繰り返して行う。そして、演算部４は、各ブロックで抽出された三次元エッジおよび二次元エッジの点を同一座標に変換し、複数方向から成る三次元ポリライン２０を生成する。

（点群データ処理装置の動作）
以下、演算部４において行われる面ラベリング処理、更に面ラベリング処理によってラベリングされた面に基づいて測定対象物の三次元形状を抽出する処理について詳細に説明する。図２は、演算部の処理の流れを示すフローチャートである。このフローチャートを実行するプログラムは、ＣＤＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体で提供することが可能である。

演算部４は、点群データ２を入力し（ステップＳ１）、点群データ２から面を抽出する（ステップＳ２）。また、演算部４は、面を抽出するため、各点の局所平面における法線ベクトルを算出する（ステップＳ３）。以下、法線ベクトルの算出方法について説明する。

注目点を中心とした３〜７画素程度の正方領域（３×３、５×５などの局所領域）で、各点の三次元座標から局所平面の方程式を求める（局所平面フィッティング）。局所平面のフィッティングには、最小二乗法を用いる。この際、局所平面の方程式を正確に求めるため、数１に示す３つの異なる平面方程式を求めて比較するのが好ましい。数１の場合、法線ベクトル（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ）は、（ａ１，ｂ１，−１）、（ａ２，−１，ｂ２）、（−１，ａ３，ｂ３）となる。また、法線ベクトルの大きさが１となるように正規化する（−１から１の範囲）。

図３は、ｘ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｘ）を示す図面代用写真であり、図４は、ｙ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｙ）を示す図面代用写真であり、図５は、ｚ軸方向の法線ベクトルの強度画像（ｎｖｚ）を示す図面代用写真である。図３〜図５は、７×７の局所平面を用いた結果を示している。

次に、局所領域内の法線ベクトルのバラツキ（局所曲率）を算出する（ステップＳ４）。注目点を中心とした３〜７画素程度の正方領域で、各法線ベクトルの３軸成分の強度値（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ）の平均（ｍｎｖｘ，ｍｎｖｙ，ｍｎｖｚ）を求め、さらに標準偏差（ｓｔｄｎｖｘ，ｓｔｄｎｖｙ，ｓｔｄｎｖｚ）を求める。次に、数２に示すように、標準偏差の二乗和の平方根を局所曲率（Ｌｏｃａｌ Ｃｕｒｖｅｔｕｒｅ：ｃｒｖ）として算出する。

図６は、ｘ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｘ）を示す図面代用写真であり、図７は、ｙ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｙ）を示す図面代用写真であり、図８は、ｚ軸方向の曲率画像（ｓｔｄｎｖｚ）を示す図面代用写真である。また、図９は、局所曲率画像（ｃｒｖ）を示す図面代用写真である。

続いて、非面領域の点を除去する（ステップＳ５）。すなわち、面（平面および曲面）を抽出するために、予め面でないと判断できる部分（非面領域）を除去しておく。非面除去の処理は、以下に示す３つの方法のうち、少なくとも一つを用いて行う。なお、非面領域とは、平面でも曲面でもない領域であるが、（１）〜（３）の閾値によって曲率の高い曲面を含む場合がある。

（１）局所曲率の高い部分
ステップＳ４で求めた局所曲率が高い部分の点を除去する。局所曲率は、注目点とその周辺点における法線ベクトルのバラツキを表しているので、面（平面および曲率の小さい曲面）ではその値が小さく、面以外ではその値は大きくなる。したがって、予め決めた閾値よりも局所曲率が大きければ、注目点が面上にないと判断する。すなわち、図９の局所曲率画像を二値化し、閾値よりも大きい部分の除去を行う。

（２）局所平面のフィッティング精度
ステップＳ４で求めた局所平面の算出に用いた各点と、当該局所平面との距離を計算し、これらの距離の平均が予め設定した閾値よりも大きい場合には、注目点が面上にないと判断する。図１０は、局所平面の算出に用いた点と局所平面との距離を示す図である。局所平面Ｌは、面上の点Ａを指定することで決定する。点Ａは、局所平面の算出に用いた点Ｐ１〜Ｐ８の平均座標とする。

（３）共平面性のチェック
図１１は、共平面性の判定方法を説明する説明図である。局所平面ｐ１と局所平面ｐ２の各法線ベクトルをｎ１，ｎ２とし、面を決める点を結ぶベクトルをｒ１２とする。このとき、法線ベクトルｎ１，ｎ２と２局所平面間を結ぶｒ１２の内積は、局所平面ｐ１と局所平面ｐ２が同一面上にあれば、それらは限りなく直交するためゼロに近くなる。この性質を利用し、各内積値の大きい方の値が予め決めた閾値よりも大きければ、注目点が面上にないと判断する（数３）。

面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジや、曲率の大きい曲面によって発生する滑らかな三次元エッジを含む非面領域は、（１）の方法によって抽出することができ、オクルージョン（手前の物体に遮られて奥の物体が見えなくなっている状態）によって発生する三次元エッジを含む非面領域は、点の位置が急峻に変化するため、（２）の方法によって抽出することができ、面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジを含む非面領域は、（３）の方法によって抽出することができる。

以上の３つの方法を段階的に行った結果を図１２〜図１４に示す。図１２は、非面除去の結果を二次元空間上に示した図面代用写真であり、図１３は、非面除去の結果を三次元空間上に示した図面代用写真であり、図１４は、非面除去の結果を図１３と異なる方向で示した図面代用写真である。図中の黒い部分が、この処理によって除去された画素であり、向きの異なる面と面の間の部分が除去されている。また、図１３および図１４の丸枠Ｂに示すように、面領域であるにも関わらず、非面と判定された部分が存在する。この部分は、点群データ２の取得中に通行した人を表している。このように、非面の除去によって、測定対象物の前にある木や、通行する人などの大きなノイズも除去することが可能である。

次に、残存する点に対して、法線ベクトルの連続性に基づいて面ラベリングを行う（ステップＳ６）。具体的には、８近傍において、注目点と隣接点の法線ベクトルの角度差が予め決めた閾値以下なら同一ラベルを貼る。面ラベリングの後、法線ベクトルの角度差や法線ベクトルの３軸成分の標準偏差を用いて、ラベル（面）が平面であるか、または曲率の小さい曲面であるかを判断する。

図１５は、面ラベリングの結果を二次元空間上に示した図面代用写真であり、図１６は、面ラベリングの結果を三次元空間上に示した図面代用写真である。なお、図１５および図１６では、面が１０色で塗り分けられているが、ラベルが８近傍で連結していなければ、同一色の面であっても同一面ではない。

続いて、面積の小さいラベル（面）をノイズとして除去する（ステップＳ７）。なお、ノイズ除去は、ステップＳ７の面ラベリングの処理と同時に行ってもよい。すなわち、面ラベリングを行いながら、同一ラベルの点数を数え、所定の点数以下のラベルを取り消すように処理する。図１７は、ノイズ除去の結果を示す図面代用写真である。図１７に示すように、上下端などに存在する小さなラベルがノイズとして除去（図上で黒くなっている）されている。

次に、これまでにラベルが無い点に対して、最近傍面と同一のラベルを付与していく。すなわち、既にラベリングされた面を拡張する（ステップＳ８）。まず、ラベルの付いた面の方程式を求め、当該面とラベルが無い点との距離を求める。ラベルが無い点の周辺に複数のラベル（面）がある場合には、その距離が最も短いラベルを選択する。図１８は、ラベル拡張の結果を二次元空間上に示した図面代用写真であり、図１９は、ラベル拡張の結果を三次元空間上に示した図面代用写真である。図１８および図１９に示すように、面の中や面の端の部分にラベルが拡張されている。以上により、点群データ２から面が抽出される（ステップＳ２）。

なお、依然としてラベルが無い点が残存している場合には、非面除去（ステップＳ５）、ノイズ除去（ステップＳ７）、およびラベル拡張（ステップＳ８）における各種閾値を自動調整することで、再度ラベリングを行う。例えば、非面除去（ステップＳ５）において、局所曲率の閾値を上げることで、非面として抽出する点数を少なくする。または、ラベル拡張（ステップＳ８）において、ラベルの無い点と最近傍面との距離の閾値を上げることで、ラベルの無い点に対してより多くのラベルを付与する。

また、ラベルが異なる面であっても同一面である場合には、ラベルを統合してもよい。すなわち、連続しない面であっても、位置または向きが等しい面同士に同じラベルを付ける。具体的には、各面の法線ベクトルの位置および向きを比較することで、連続しない同一面を抽出し、いずれかの面のラベルに統一する。

次に、抽出された面同士の交線および面を凸状に包む凸包線を算出し、それらに基づき三次元エッジを抽出する（ステップＳ９）。以下、２つの方法について説明する。なお、以下の２つの方法を利用する形態としては、いずれか一方の方法を利用する形態、両方を利用しその平均やより適切と判定される演算結果を利用する形態、状況によって使い分ける形態が挙げられる。

（１）交線を三次元エッジとする
この方法では、隣接する２つの面を取り出し、それらを無限面と考え、２つの面の交線を三次元エッジとして抽出する。ステップＳ６の面ラベリングにおいて、各ラベルが平面であるか曲面であるかが判断されているため、三次元エッジは、平面と平面、または平面と曲面、または曲面と曲面の交線として求められる。

例えば、隣接する２つの平面が平面と平面である場合、２つの面の法線ベクトルａ，ｂを求め、当該法線ベクトルａ，ｂの外積ａ×ｂを求めることで交線ベクトルを求める（数４）。次に、交線を通る１点を２つの面の方程式から求める。これにより、交線が決定する。

また、求めた交線は無限直線であるため、２つの面が交わる区間を算出し、当該区間の端点座標を求めて、当該交線を線分にする。図２０は、隣接する２つの面が交わる区間を示す図である。図２１は、隣接する２つの面の交線から成る三次元エッジを示す図面代用写真である。この方法では、隣接する面がない場合には交線を求められないため、測定対象物の外側部分で三次元エッジを抽出できない。また、図２１の矢印で示した部分は、点群データが取得できなかった面であるが、この部分も隣接する面が無いため、三次元エッジを抽出できない。

（２）凸包線に基づき三次元エッジを得る
この方法では、各ラベル（面）の外側部分にある点を抽出し、それらを結んで三次元エッジとする。具体的には、比較的一般的な立方体の対象物を考えた場合、二次元画像上で面の外側部分の点を抽出し、隣接点同士を線で結び、注目点とその隣接点との線分が成す角が９０°より大きいならば、注目点を除去して、隣接点同士を結んでいく。これを繰り返すことで、当該面を凸状に包む凸包線が形成される。

以下、ラベルの凸包線を求め、輪郭線を算出する処理の一例を説明する。図３８（Ａ）には、Ｙ軸方向に延在する輪郭線３０１が示されている。以下、輪郭線３０１を近似する凸包線を算出する方法の一例を説明する。まず、図３８（Ａ）をＺ−Ｘ面で切った切断面を考える。図３８（Ｂ）には、Ｚ−Ｘ面で切った切断面の一つが概念的に示されている。図３８（Ｂ）には、ラベリングされた面３０２、３０４、面３０２と３０４との間の非面領域３０３が示されている。測定された点Ｂ１、点Ｂ２、点Ｂ３は、ラベリングされた面に含まれない点であり、注目点に相当する。この例では、非面領域３０３の中央の部分に実際の輪郭線３０１が存在する。また、図３８（Ｂ）には、レーザー光の反射状態等に起因する測定誤差により、測定された点Ｂ２が実際の非面領域３０３から離れた位置となっている例が示されている。

ここでは、実際の輪郭線３０１近傍を通過する凸包線を算出する。まず、図３８（Ｂ）において、隣接点Ａ３を求める。隣接点Ａ３は、面３０２の縁の部分の点Ａ２から面３０２を外側に延長した部分と、隣接した別の面３０４を外側に延長した部分の交差位置として算出される。こうして、面３０２の外側において隣接点Ａ３を抽出する。ここで、面３０２と、面３０２に隣接するラベリングされた面に含まれる隣接点Ｃ１、隣接点Ｃ２を含む面３０４を延長した面との交差する角θ_０を算出する。次に、隣接点Ａ２から非面領域３０３に存在する測定された点Ｂ１、点Ｂ２、点Ｂ３のそれぞれを結ぶ仮想線を想定し、面３０２の延長方向から反時計回りに測定した角θ_１、角θ_２、角θ_３を求める。そして、上記角θ_１、角θ_２、角θ_３の中から、上記角θ_０以下のものを採用し、角θ_０よりも大きいものを除外する。図３８（Ｂ）の場合、点Ｂ１、点Ｂ３が採用され、点Ｂ２は除外される。そして、採用された点（この場合は、点Ｂ１、点Ｂ３）を連結する近似曲線を算出し、凸包線とする。図３８（Ｂ）には、誤差がほとんどなく、近似曲線である凸包線が非面３０３の断面形状に略一致している場合（つまり、点Ｂ１、点Ｂ３を連結する近似曲線が符号３０３で示される曲線に略一致する場合）が示されている。次に、図３８（Ｃ）に示すように、求めた凸包線において、ラベリングされた面と面の中間点や、近似曲線に立てた法線の角度がラベリングされた面のなす角の１／２となる箇所などを輪郭線位置（輪郭線通過点）とする。図３８（Ｃ）には、実際の輪郭線３０１と算出した輪郭線位置が略一致している場合が示されている。なお、凸包線とする近似曲線は、微小な長さの直線の連結として求めることもできる。以上の処理をＹ軸上の複数の位置において行い、このＹ軸上で算出された複数の輪郭線通過点を結ぶ線を輪郭線として算出する。こうして、図３８（Ａ）に示すような折れ曲がった面の角の部分を凸状に包む凸包線を求め、この凸包線に基づき実際の輪郭線３０１に近似させた三次元エッジの算出が行われる。

ここで、距離Ｌの値を小さくすると、演算量が増えるが分解能が向上し、実際の輪郭線からのずれは小さくなる。逆に、Ｌの値を大きくすると、演算量は減るが、分解能は低下し、実際の輪郭線からのずれは大きくなる。このようにＬの値の設定により、算出精度を変更することができる。図２２は、凸包線に基づく三次元エッジの一例を示す図面代用写真である。

なお、三次元エッジを抽出する方法としては、モデルに当てはめる方法、局所曲率などから繰り返し閾値処理を行い、三次元エッジらしいものを残して検出する方法を適用してもよい。

次に、ステップＳ２で区分けされた面に対応する二次元画像の領域内で二次元エッジを抽出し、その二次元エッジ近傍の三次元エッジの三次元位置に略等しいエッジを二次元エッジとして抽出する（ステップＳ１０）。これにより、三次元エッジとして抽出が困難な、面内の模様を構成する二次元エッジが抽出される。図２３は、抽出する二次元エッジを示す図面代用写真である。例えば、図２３に示す点線が、二次元エッジとして抽出される。

まず、ラプラシアン、プリューウィット、ソーベル、キャニーなどの公知のエッジ抽出オペレータを用いて、ステップＳ２で区分けされた面に対応する二次元画像の領域内からエッジを抽出する。次に、抽出されたエッジを構成する点の三次元座標の高さ（ｚ値）と、その近傍の三次元エッジを構成する点の三次元座標の高さ（ｚ値）とを比較し、この差が所定の閾値以内の場合には、二次元エッジとして抽出する。すなわち、二次元画像上で抽出されたエッジを構成する点が、セグメント化された面上にあるか否かを判定する。

続いて、ステップＳ９で抽出した三次元エッジとステップＳ１０で抽出した二次元エッジは統合され、三次元ポリライン２０を形成する（ステップＳ１１）。三次元ポリライン２０は、二次元空間および三次元空間上に表示される（ステップＳ１２）。図２４は、二次元空間および三次元空間上に表示した三次元エッジと二次元エッジを示す図面代用写真である。二次元空間および三次元空間のいずれかでエッジを指定すると、対応するエッジが二次元空間または三次元空間上に表示される。また、三次元ポリライン２０は、所定フォーマットのＣＡＤデータに変換されて、データ出力される（ステップＳ１３）。こうして、ラベリングされた面に基づいて測定対象物の外観を把握するための三次元ポリライン２０が算出される。この三次元ポリライン２０により、測定対象物の外観を表示する三次元モデルの表示や印刷が可能となる。この三次元ポリライン２０を算出に係る一連の処理は、ラベリングされた面に基づいて測定対象物の三次元形状を抽出する処理として把握することができる。以上説明したように、本実施形態では、測定対象物が複数の面の集合体として取り扱われ、抽出した複数の面に基づいて、その三次元的な形状の把握が行なわれる。

（第１の実施形態の優位性）
以下、第１の実施形態の優位性について説明する。第１の実施形態によれば、点群データ２の各点を面ごとに区分けし、面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出し、区分けされた面内から二次元エッジを抽出して、三次元エッジおよび二次元エッジを統合している。このように点群データ処理装置１は、様々な形状から成るエッジを直接抽出していないため、抽出したエッジにノイズが少なく、点群データ２から自動的に三次元エッジおよび二次元エッジを抽出することができる。また、面は、エッジよりも容易に抽出することができるため、短時間にエッジを抽出することができる。

第１の実施形態によれば、面の集合体として、測定対象物の外観形状が把握される。この際、隣接する面を区分けする輪郭が三次元エッジとして面のデータから算出される。この方法によれば、データとして取り扱いやすい面の集合として測定対象物の形状認識が行われるので、演算の負担が抑えられ、より高速な測定対象物の定量的な形状の把握が可能となる。

また、点群データ処理装置１は、局所曲率に基づいて、非面領域の点を除去している。このため、面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジや、局所曲率の大きい曲面によって発生する滑らかな三次元エッジや、ノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

このため、オクルージョン（手前の物体に遮られて奥の物体が見えなくなっている状態）によって発生する三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。すなわち、局所平面のフィッティングの精度は、例えば、局所平面の算出に用いた各点と局所平面との距離の平均値であり、オクルージョンによって発生する三次元エッジは、奥の物体の点と手前の物体の点との三次元位置が大きく異なるため、局所平面のフィッティングの精度によって、このような三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

また、点群データ処理装置１は、注目点と隣接点における共平面性に基づいて、非面領域の点を除去している。注目点と隣接点における共平面性は、各法線と、注目点と隣接点を結ぶ線分との内積が直交してゼロとなる条件である。この条件により、面の向きが変わることで発生する鋭い三次元エッジやノイズを含んだ非面領域の点を除去することができる。

また、点群データ処理装置１は、ラベルが付与されていない点に対して、最近傍面のラベルを付与し、このラベルを拡張している。すなわち、面を構成する点に付けられたラベルを、その面に最も近い非面領域の点に付与することで、区分けした面同士の交線、または面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出することができる。

さらに、点群データ２は、各点の三次元座標と二次元画像を結び付けたデータであるため、三次元座標のみでの抽出では困難である二次元エッジの抽出に、画像処理の技術を応用することができる。また、面ラベリング部１７によって区分けされた面に対応する二次元画像の領域内から二次元エッジを抽出しているため、主に立体を構成する三次元エッジを除き、面内の模様を構成する二次元エッジのみを抽出することができる。また、二次元エッジの近傍にある三次元エッジの三次元位置に基づいて二次元エッジを判定するため、二次元画像から抽出した二次元エッジの三次元位置を、その面の外縁を構成する三次元エッジの三次元位置に基づいて確認することができる。

２．第２の実施形態
以下、三次元レーザースキャナーを備えた点群データ処理装置について説明する。第１の実施形態と同様の構成については、同じ符号を用いて、その説明を省略する。

（点群データ処理装置の構成）
点群データ処理装置は、測定対象物に対して測距光（レーザー光）を回転照射し、レーザー光の飛行時間に基づいて自身の位置から測定対象物上の測定点までの距離を測距する。また、点群データ処理装置は、レーザー光の照射方向（水平角および高低角）を検出し、距離および照射方向に基づいて測定点の三次元座標を演算する。また、点群データ処理装置は、測定対象物を撮像した二次元画像（各測定点におけるＲＧＢ強度）を取得し、二次元画像と三次元座標とを結び付けた点群データを形成する。さらに、点群データ処理装置は、形成した点群データから三次元エッジと二次元エッジで構成される三次元ポリラインを形成する。

図２５および図２６は、点群データ処理装置の構成を示す断面図である。点群データ処理装置１は、整準部２２、回転機構部２３、本体部２７、および回転照射部２８を備えている。本体部２７は、測距部２４、撮像部２５、制御部２６等から構成されている。なお、図２６は、説明の便宜のため、図２５に示す断面方向に対して、回転照射部２８のみ側方から見た状態を示している。

整準部２２は、台盤２９、下部ケーシング３０を有する。下部ケーシング３０は、ピン３１と２個の調整ネジ３２とにより３点で台盤２９に支持されている。下部ケーシング３０は、ピン３１の先端を支点にして傾動する。なお、台盤２９と下部ケーシング３０との間には、台盤２９と下部ケーシング３０とが互いに離反しないようにするため、引っ張りスプリング３３が設けられている。

下部ケーシング３０の内部には、２個の整準モータ３４が設けられている。２個の整準モータ３４は、制御部２６によって互いに独立して駆動される。整準モータ３４の駆動により整準駆動ギア３５、整準従動ギア３６を介して調整ネジ３２が回転し、調整ネジ３２の下方への突出量が調整される。また、下部ケーシング３０の内部には傾斜センサ３７（図２７参照）が設けられている。２個の整準モータ３４は、傾斜センサ３７の検出信号により駆動され、これにより整準が実行される。

回転機構部２３は、下部ケーシング３０の内部に水平角用駆動モータ３８を有する。水平角用駆動モータ３８の出力軸には水平回動駆動ギア３９が嵌着されている。水平回動駆動ギア３９は、水平回動ギア４０に噛合されている。水平回動ギア４０は、回転軸部４１に設けられている。回転軸部４１は、回転基盤４２の中央部に設けられている。回転基盤４２は、下部ケーシング３０の上部に、軸受け部材４３を介して設けられている。

また、回転軸部４１には水平角検出器４４として、例えばエンコーダが設けられている。水平角検出器４４は、下部ケーシング３０に対する回転軸部４１の相対的回転角（水平角）を検出する。水平角は制御部２６に入力され、制御部２６は、その検出結果に基づき水平角用駆動モータ３８を制御する。

本体部２７は、本体部ケーシング４５を有する。本体部ケーシング４５は、回転基盤４２に固着されている。本体部ケーシング４５の内部には鏡筒４６が設けられている。鏡筒４６は、本体部ケーシング４５の回転中心と同心の回転中心を有する。鏡筒４６の回転中心は、光軸４７に合致されている。鏡筒４６の内部には、光束分離手段としてのビームスプリッタ４８が設けられている。ビームスプリッタ４８は、可視光を透過し、かつ、赤外光を反射する機能を有する。光軸４７は、ビームスプリッタ４８によって光軸４９と光軸５０とに分離される。

測距部２４は、鏡筒４６の外周部に設けられている。測距部２４は、発光部としてのパルスレーザ光源５１を有する。パルスレーザ光源５１とビームスプリッタ４８との間には、穴あきミラー５２、レーザー光のビームウエスト径を変更するビームウエスト変更光学系５３が配設されている。測距光源部は、パルスレーザ光源５１、ビームウエスト変更光学系５３、穴あきミラー５２で構成されている。穴あきミラー５２は、パルスレーザ光を穴部５２ａからビームスプリッタ４８に導き、測定対象物から反射して戻って来た反射レーザー光を測距受光部５４に向けて反射する役割を有する。

パルスレーザ光源５１は、制御部２６の制御により所定のタイミングで赤外パルスレーザ光を発する。赤外パルスレーザ光は、ビームスプリッタ４８によって高低角用回動ミラー５５に向けて反射される。高低角用回動ミラー５５は、赤外パルスレーザ光を測定対象物に向けて反射する役割を有する。高低角用回動ミラー５５は、高低角方向に回転することで、鉛直方向に延びる光軸４７を高低角方向の投光光軸５６に変換する。ビームスプリッタ４８と高低角用回動ミラー５５との間でかつ鏡筒４６の内部には集光レンズ５７が配設されている。

測定対象物からの反射レーザー光は、高低角回動用ミラー５５、集光レンズ５７、ビームスプリッタ４８、穴あきミラー５２を経て測距受光部５４に導かれる。また、測距受光部５４には、内部参照光路を通って参照光も導かれる。反射レーザー光が測距受光部５４で受光されるまでの時間と、レーザー光が内部参照光路を通って測距受光部５４で受光されるまでの時間との差に基づき、点群データ処理装置１から測定対象物までの距離が測定される。

撮像部２５は、画像受光部５８を有する。画像受光部５８は、鏡筒４６の底部に設けられている。画像受光部５８は、多数の画素が平面状に集合して配列されたもの、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）で構成されている。画像受光部５８の各画素の位置は光軸５０によって特定される。例えば、光軸５０を原点として、Ｘ−Ｙ座標を想定し、このＸ−Ｙ座標の点として画素が定義される。

回転照射部２８は、投光ケーシング５９の内部に収納されている。投光ケーシング５９の周壁の一部は、投光窓となっている。図２６に示すように、鏡筒４６のフランジ部６０には、一対のミラーホルダー板６１が対向して設けられている。ミラーホルダー板６１には、回動軸６２が掛け渡されている。高低角用回動ミラー５５は、回動軸６２に固定されている。回動軸６２の一端部には高低角ギア６３が嵌着されている。回動軸６２の他端側には高低角検出器６４が設けられている。高低角検出器６４は、高低角用回動ミラー５５の回動角を検出し、その検出結果を制御部２６に出力する。

ミラーホルダー板６１の一方には、高低角用駆動モータ６５が取り付けられている。高低角用駆動モータ６５の出力軸には駆動ギア６６が嵌着されている。駆動ギア６６は、高低角ギア６３に噛合されている。高低角用駆動モータ６５は、高低角検出器６４の検出結果に基づき、制御部２６の制御により適宜駆動される。

投光ケーシング５９の上部には、照星照門６７が設けられている。照星照門６７は、測定対象物を概略視準するのに用いられる。照星照門６７を用いた視準方向は、投光光軸５６の延びる方向、および回動軸６２の延びる方向に対して直交する方向とされている。

図２７は、制御部のブロック図である。制御部２６は、水平角検出器４４、高低角検出器６４、傾斜センサ３７からの検出信号を入力する。また、制御部２６は、操作部６から操作指示信号を入力する。制御部２６は、水平角用駆動モータ３８、高低角用駆動モータ６５、整準モータ３４を駆動制御する共に、作業状況、測定結果等を表示する表示部７を制御する。制御部２６には、メモリカード、ＨＤＤ等の外部記憶装置６８が着脱可能に設けられている。

制御部２６は、演算部４、記憶部５、水平駆動部６９、高低駆動部７０、整準駆動部７１、距離データ処理部７２、画像データ処理部７３等から構成されている。記憶部５は、測距や高低角と水平角の検出を行うために必要なシーケンスプログラム、演算プログラム、測定データの処理を実行する測定データ処理プログラム、画像処理を行う画像処理プログラム、データを表示部７に表示させるための画像表示プログラム等の各種のプログラム、これらの各種のプログラムを統合管理するための統合管理プログラム等を格納すると共に測定データ、画像データ等の各種のデータを格納する。水平駆動部６９は、水平角用駆動モータ３８を駆動制御し、高低駆動部７０は、高低角用駆動モータ６５を駆動制御し、整準駆動部７１は、整準モータ３４を駆動制御する。距離データ処理部７２は、測距部２４によって得られた距離データを処理し、画像データ処理部７３は、撮像部２５により得られた画像データを処理する。

図２８は、演算部のブロック図である。演算部４は、第１の実施形態で説明した図１の構成に加えて、リンク形成部７５、グリッド形成部９をさらに備えている。リンク形成部７５は、距離データ処理部７２から距離データを入力し、水平角検出器４４および高低角検出器６４から方向データ（水平角および高低角）を入力する。リンク形成部７５は、入力した距離データと方向データとに基づき、点群データ処理装置１の位置を原点（０，０，０）とした各測定点の三次元座標（直交座標）を算出する。例えば、距離がｒ、水平角がφ、高低角がθであるとすると、測定点の三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）は、以下の数５で得られる。

また、リンク形成部７５は、画像データ処理部７３から画像データを入力する。リンク形成部７５は、画像データ（各測定点のＲＧＢ強度）と三次元座標を結び付けた点群データ２を形成する。点群データ処理装置１は、異なる方向から測定した測定対象物の点群データ２を取得可能である。このため、一つの測定方向を１ブロックとすると、点群データ２は、複数ブロックの二次元画像と三次元座標で構成される。

図２９は、点群データの二次元画像と三次元座標のリンク構造を示す図である。図中左側が二次元のデータ構造であり、図中右側が三次元のデータ構造である。二次元データは、ブロック数（ｂｌｋ）、ブロックサイズ（ｎｘ，ｎｙ）、変換マトリックス（ＲＴ）、参照マトリックス（ＩＤＸ）、記憶点数（ｐｔｓ）、原画像（ｒｇｂ，ｒ，ｇ，ｂ，ｕ）、処理画像（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ，ｆｅ、ｍｄｘ，ｍｄｙ，ｍｄｚ、ｃｒｘ，ｃｒｙ，ｃｒｚ，ｃｒｖ）、二次元エッジの数（ｅｄｓ）、二次元エッジを構成する点の数（ｎｅ）、二次元エッジの点リストで構成されている。

ブロック数（ｂｌｋ）は、測定方向の数を表しており、ブロックサイズ（ｎｘ，ｎｙ）は、１つのブロックにおける画像サイズ（縦横の画素数）を表している。変換マトリックス（ＲＴ）は、第２ブロック以降の点群データ２を第１ブロックの座標系にアフィン変換する際に用いる４×４の変換行列を表している。参照マトリックス（ＩＤＸ）は、あるブロックの二次元画像から三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）を参照するために用いるインデックスであり、記憶点数（ｐｔｓ）は、１つのブロック内で記憶された点数を表している。原画像は、ＲＧＢ強度値（ｒｇｂ，ｒ，ｇ，ｂ）とその明るさ（ｕ）で構成されている。

また、第１の実施形態で説明した処理によって、処理画像が二次元データに格納されていく。処理画像は、法線ベクトルの３軸の強度値（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ）、局所平面フィッティングの精度（ｆｅ）、局所領域における法線ベクトルの３軸の平均値をグレイスケール（０，２５５）にしたもの（ｍｄｘ，ｍｄｙ，ｍｄｚ）、および局所領域における法線ベクトルの３軸の標準偏差をグレイスケール（０，２５５）にしたもの（ｃｒｘ，ｃｒｙ，ｃｒｚ）、局所領域における法線ベクトルの局所曲率（ｃｒｖ）で構成されている。

さらに、第１の実施形態で説明した二次元エッジの抽出処理によって、二次元データに二次元エッジの数（ｅｄｓ）、二次元エッジを構成する点の数（ｎｅ）、二次元エッジの点リスト（ＩＬＩＳＴ）が格納される。二次元エッジの点のリストによって、各点のＲＧＢ強度値と明るさ（ｒｇｂ，ｒ，ｇ，ｂ，ｕ）を参照することができる。

一方、三次元データは、全点数（ｎ）、三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）、ブロック番号（ｂｌｋ）、画像内の位置（ｉ，ｊ）、処理データ（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ，ｆｅ、ｍｄｘ，ｍｄｙ，ｍｄｚ、ｍｎｖｘ，ｍｎｖｙ，ｍｎｖｚ、ｓｄｎｖｘ，ｓｄｎｖｙ，ｓｄｎｖｚ，ｃｒｖ）、内部参照マトリックス（ＩＤＸＰＴ）で構成されている。

全点数（ｎ）は、全ブロックの合計点数であり、全ての点は、第１ブロックの座標系における三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）に座標変換されている。また、各点のＲＧＢ強度値と明るさ（ｒｇｂ，ｒ，ｇ，ｂ，ｕ）は、ブロック番号（ｂｌｋ）と画像内の位置（ｉ，ｊ）によって参照することができる。内部参照マトリックス（ＩＤＸＰＴ）は、点の識別番号（ｐｔｉｄ）を参照するためのインデックスである。

また、第１の実施形態で説明した処理によって、処理データが三次元データに格納されていく。処理データは、法線ベクトルの３軸の強度値（ｎｖｘ，ｎｖｙ，ｎｖｚ）、局所平面フィッティングの精度（ｆｅ）、局所領域における法線ベクトルの３軸の平均値をグレイスケール（０，２５５）にしたもの（ｍｄｘ，ｍｄｙ，ｍｄｚ）、局所領域における法線ベクトルの３軸の平均値（ｍｎｖｘ，ｍｎｖｙ，ｍｎｖｚ）、局所領域における法線ベクトルの３軸の標準偏差（ｓｄｎｖｘ，ｓｄｎｖｙ，ｓｄｎｖｚ）、および局所領域における法線ベクトルの局所曲率（ｃｒｖ）で構成されている。

さらに、第１の実施形態で説明した三次元エッジの抽出処理によって、三次元データに三次元エッジの数（ｅｄｓ）、三次元エッジを構成する点の数（ｎｅ）、三次元エッジの点リスト（ＥＬＩＳＴ）が格納される。三次元エッジの点のリスト（ＥＬＩＳＴ）によって、各点の三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）を参照することができる。

図２８において、リンク形成部７５は、以上の点群データ２をグリッド形成部９に出力する。グリッド形成部９は、点群データ２の隣接点の点間距離が一定でない場合に、等間隔のグリッド（メッシュ）を形成し、グリッドの交点に最も近い点を登録する。または、グリッド形成部９は、線形補間法やバイキュービック法を用いて、グリッドの交点位置に全点を補正する。なお、点群データ２の点間距離が一定である場合には、グリッド形成部９の処理を省略することができる。

以下、グリッドの形成手順について説明する。図３０は、点間距離が一定でない点群データを示す図であり、図３１は、形成したグリッドを示す図である。図３０に示すように、各列の平均水平角Ｈ_１〜Ｎを求め、さらに列間の平均水平角の差分ΔＨ_ｉ，ｊを算出し、その平均をグリッドの水平間隔ΔＨとする（数６）。垂直方向の間隔は、各列での垂直方向の隣接点との距離ΔＶ_Ｎ，Ｈを算出し、画像サイズＷ，Ｈの画像全体におけるΔＶ_Ｎ，Ｈの平均を垂直間隔ΔＶとする（数７）。そして、図３１に示すように、算出した水平間隔ΔＨおよび垂直間隔ΔＶのグリッドを形成する。

次に、形成したグリッドの交点に最も近い点を登録する。この際、交点から各点までの距離には所定の閾値を設けて、登録を制限する。例えば、閾値は、水平間隔ΔＨおよび垂直間隔ΔＶの１／２とする。なお、線形補間法やバイキュービック法のように、交点との距離に応じた重みを付けて全点を補正してもよい。ただし、補間を行った場合には、本来計測していない点となる。

図３２は、グリッドの交点に登録した点群を三次元空間に示した図面代用写真であり、図３３は、グリッドの交点に登録した点群を二次元空間に示した図面代用写真である。図３３に示す黒い画素は、点群データ２の測定時のデータ抜け、またはグリッドの交点の制限距離内に近傍点がないことを示している。

（第２の実施形態の優位性）
以下、第２の実施形態の優位性について説明する。第２の実施形態によれば、三次元レーザースキャナーによって二次元画像と三次元座標から成る点群データを取得することができる。また、二次元画像と三次元座標を結び付けた点群データを形成することができるため、立体を構成する三次元エッジを三次元座標に基づいて抽出し、面内の模様を構成する二次元エッジ（色濃度が急峻に変化する線や点）を二次元画像に基づいて抽出することができる。このようにすることで、二次元エッジと三次元エッジを同時に表示し、抽出やチェックが行えるようになる（図２４）。

また、点群データの点間距離が一定でない場合に、等間隔のグリッドを形成し、グリッドの交点に最も近い点を登録するため、点群データの点間距離を補正することができる。

３．第３の実施形態
以下、画像計測装置を備えた点群データ処理装置について説明する。第１および第２の実施形態と同様の構成については、同じ符号を用いて、その説明を省略する。

（点群データ処理装置の構成）
点群データ処理装置は、異なる方向から重複した撮影領域で測定対象物を撮影し、重複画像内の特徴点を対応づけ、予め求めた撮影部の位置および姿勢と重複画像内における特徴点の位置とに基づいて、特徴点の三次元座標を演算する。また、点群データ処理装置は、重複画像における特徴点の視差、計測空間、および基準形態に基づいて、誤対応点を判定することで、点群データを形成する。点群データでは、二次元画像と三次元座標が結び付けられている。さらに、点群データ処理装置は、点群データから三次元エッジと二次元エッジで構成される三次元ポリラインを形成する。

図３４は、点群データ処理装置の構成を示すブロック図である。点群データ処理装置１は、撮影部７６，７７、特徴投影部７８、画像データ処理部７３、演算部４、記憶部５、操作部６、表示部７、データ出力部８を備えている。撮影部７６，７７には、デジタルカメラ、ビデオカメラ、工業計測用のＣＣＤカメラ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｃａｍｅｒａ）、ＣＭＯＳカメラ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｃａｍｅｒａ）等を用いる。撮影部７６，７７は、異なる撮影位置から重複した撮影領域で測定対象物を撮影する。なお、撮影部は、測定対象物の大きさや形状によって、１つもしくは複数にすることができる。

特徴投影部７８には、プロジェクター、レーザー装置等を用いる。特徴投影部７８は、測定対象物に対してランダムドットパターン、点状のスポット光、線状のスリット光などのパターンを投影する。これにより、測定対象物の特徴が乏しい部分に特徴が入る。主に模様のない中〜小型の人工物の精密な計測の場合に使用する。通常屋外にある比較的大きい測定対象物の計測や、精密計測が不要な場合、あるいは、測定対象物に特徴がある場合、模様を塗布できる場合には、特徴投影部７８を省略する。

画像データ処理部７３は、撮像部７６，７７が撮影した重複画像を演算部４で処理できる画像データに変換する。記憶部５は、撮影位置および姿勢を測定するプログラム、重複画像内から特徴点を抽出して対応づけるプログラム、撮影位置および姿勢と重複画像内の特徴点の位置とに基づいて三次元座標を演算するプログラム、誤対応点を判定して点群データを形成するプログラム、点群データから面を抽出し、三次元エッジおよび二次元エッジを抽出するプログラム、統合したエッジを表示部７に表示させるための画像表示プログラム等の各種のプログラムを格納すると共に、点群データや画像データ等の各種データを格納する。

操作部６は、演算部４に操作指示信号を出力する。表示部７は、演算部４の処理データを表示し、データ出力部８は、演算部４の処理データを出力する。演算部４は、画像データ処理部７３から画像データを入力する。演算部４は、固定された２台以上のカメラを使用する場合、校正用被写体７９の撮影画像に基づいて撮像部７６，７７の位置および姿勢を測定し、測定対象物の重複画像内から特徴点を抽出して対応付ける。固定されていない１台以上のカメラを用いる場合は、２枚以上の複数撮影画像上に撮影された同一対応点を各画像上で数点（６点以上）検出することにより、演算部４は、撮像部７６，７７の位置および姿勢を計算し、そして重複画像内の特徴点の位置とに基づいて、測定対象物の三次元座標を演算し、点群データ２を形成する。さらに、演算部４は、点群データ２から面を抽出し、三次元エッジおよび二次元エッジを抽出および統合して、測定対象物の三次元ポリラインを形成する。

図３５は、演算部のブロック図である。演算部４は、図１の構成に加えて、さらに撮影位置姿勢測定部８１、特徴点対応付部８２、背景除去部８３、特徴点抽出部８４、対応点探索部８５、三次元座標演算部８６、誤対応点判定部８７、視差判定部８８、空間判定部８９、形態判定部９０を備えている。

撮影位置姿勢測定部８１は、固定された２台以上のカメラを使用する場合、校正用被写体７９の撮影画像を画像データ処理部７３から入力する。校正用被写体７９には、ターゲット８０（レトロターゲット、またはコードターゲット、またはカラーコードターゲット）が所定間隔で貼られており、撮影位置姿勢測定部８１は、校正用被写体７９の撮影画像からターゲット８０の画像座標を検出し、公知の相互標定法、または単写真標定法もしくはＤＬＴ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｌｉｎｅａｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）法、あるいはバンドル調整法を用いて、撮影部７６，７７の位置および姿勢を測定する。なお、相互標定法、単写真標定法もしくはＤＬＴ法、バンドル調整法は、単独でも用いても組み合わせて用いてもよい。固定されていない１台以上のカメラを用いる場合は、２枚以上の複数撮影画像上に撮影された同一対応点を各画像上で数点（６点以上）検出することにより、撮影位置姿勢測定部８１は、公知の相互標定法、または単写真標定法もしくはＤＬＴ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｌｉｎｅａｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）法、あるいはバンドル調整法を用いて、撮影部７６，７７の位置および姿勢を測定する。なお、相互標定法、単写真標定法もしくはＤＬＴ法、バンドル調整法は、単独でも用いても組み合わせて用いてもよい。

特徴点対応付部８２は、測定対象物の重複画像を画像データ処理部７３から入力し、重複画像から測定対象物の特徴点を抽出して対応付ける。特徴点対応付部８２は、背景除去部８３、特徴点抽出部８４、対応点探索部８５で構成されている。背景除去部２６は、測定対象物が写された撮影画像から測定対象物が写されていない背景画像を差分することや、測定したい箇所をオペレータが操作部６により指定すること、あるいは測定箇所を自動抽出（あらかじめ登録されたモデルの利用や特徴が豊富な箇所を自動的に検出）することで、測定対象物のみが写された背景除去画像を生成する。なお、背景を除去する必要がない場合には、背景除去部２６の処理を省略することができる。

特徴点抽出部８４は、背景除去画像から特徴点を抽出する。特徴点の抽出には、ソーベル、ラプラシアン、プリューウィット、ロバーツなどの微分フィルタを用いる。対応点探索部８５は、一方の画像で抽出された特徴点に対応する対応点を他方の画像内で探索する。対応点の探索には、残差逐次検定法（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｍｅｔｈｏｄ：ＳＳＤＡ）、正規化相関法、方向符号照合法（Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ Ｃｏｄｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ：ＯＣＭ）などのテンプレートマッチングを用いる。

三次元座標演算部８６は、撮影位置姿勢測定部８１で測定された撮像部７６，７７の位置および姿勢と、特徴点対応付部８２で対応付けた特徴点の画像座標に基づいて、各特徴点の三次元座標を演算する。誤対応点判定部８７は、視差、計測空間、および基準形態の少なくとも一つに基づいて、誤対応点を判定する。誤対応点判定部８７は、視差判定部８８、空間判定部８９、形態判定部９０で構成されている。

視差判定部８８は、重複画像で対応する特徴点の視差のヒストグラムを作成し、視差の平均値から所定範囲内にない視差を持つ特徴点を誤対応点として判定する。例えば、平均値±１．５σ（標準偏差）を閾値とする。空間判定部８９は、校正用被写体７０の重心位置から所定距離の空間を計測空間として定義し、三次元座標演算部８６で演算された特徴点の三次元座標がその計測空間からはみ出していた場合に、その特徴点を誤対応点として判定する。形態判定部９０は、三次元座標演算部８６で演算された特徴点の三次元座標から、測定対象物の基準形態（粗面）を形成または入力し、基準形態と特徴点の三次元座標との距離に基づいて誤対応点を判定する。例えば、特徴点に基づいて、所定長さ以上の辺を有するＴＩＮ（Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｅｄ Ｉｒｒｅｇｕｌａｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を形成し、辺の長いＴＩＮを削除することで、粗面を形成する。次に、粗面と特徴点との距離に基づいて誤対応点を判定する。

誤対応点判定部８７で判定された誤対応点を除いた点群データ２が形成される。点群データ２は、第２の実施形態で説明したように、二次元画像と三次元座標とを結び付けたダイレクトリンク構造を有している。点群データ２の隣接点の点間距離が一定でない場合には、第２の実施形態で説明したように、演算部４は、誤対応点判定部８７と面抽出部１０との間に、グリッド形成部９を備える必要がある。この場合、グリッド形成部９は、等間隔のグリッド（メッシュ）を形成し、グリッドの交点に最も近い点を登録する。その後、第１の実施形態で説明したように、点群データ２から面が抽出され、三次元エッジおよび二次元エッジが抽出および統合される。

（第３の実施形態の優位性）
以下、第３の実施形態の優位性について説明する。第３の実施形態によれば、画像計測装置によって二次元画像と三次元座標から成る点群データを取得することができる。

４．第４の実施形態
以下、三次元エッジの抽出方法の変形例、すなわちラベリングされた面に基づいて測定対象物の三次元形状を抽出する方法の他の例について説明する。第１〜第３の実施形態と同様の構成については、同じ符号を用いて、その説明を省略する。

図３６は、直線の鋭い三次元エッジを示す図（Ａ）と、直線の滑らかな三次元エッジを示す図（Ｂ）と、曲線の鋭い三次元エッジを示す図（Ｃ）と、曲線の滑らかな三次元エッジを示す図（Ｄ）である。図３７は、滑らかな三次元エッジの断面図である。

図３６（Ａ）および（Ｃ）の実線で示すシャープな三次元エッジについては、図１の三次元エッジ抽出ステップ９で説明したように、面同士の交線（平面と平面、または平面と曲面、または曲面と曲面の交線）として抽出する。一方、図３６（Ｂ）および（Ｄ）の点線で示すスムースな三次元エッジについては、図３７に示すように、図１の面抽出ステップＳ１０で抽出した面９１および面９２の交線は、仮想の三次元エッジ９３となる。このため、面９１および面９２に接し、かつ、面９１および面９２上にない点を有する円柱９４の方程式を求め、円柱９４の半径から真の三次元エッジ９５を求めてもよい。

（第４の実施形態の優位性）
以下、第４の実施形態の優位性について説明する。第４の実施形態によれば、三次元エッジの種類に応じて、精度良く三次元エッジを抽出することができる。

本発明は、測定対象物の点群データから、測定対象物の三次元形状のデータを生成する技術に用いることができる。

Claims (20)

1. 測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、
   前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、
   前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出部と、
   前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出部と、
   前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合部と
   を備えることを特徴とする点群データ処理装置。
2. 前記点群データの各点を中心とする局所平面を求め、前記局所平面の法線を算出する法線算出部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
3. 前記法線の３軸成分の標準偏差を求め、前記標準偏差の二乗和の平方根を得ることによって局所曲率を算出する局所曲率算出部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の点群データ処理装置。
4. 前記非面除去部は、前記局所曲率に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする請求項３に記載の点群データ処理装置。
5. 前記非面除去部は、前記局所平面のフィッティングの精度に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする請求項２に記載の点群データ処理装置。
6. 前記非面除去部は、注目点と隣接点における共平面性に基づいて、非面領域の点を除去することを特徴とする請求項２に記載の点群データ処理装置。
7. 前記面ラベリング部は、注目点と隣接点における前記法線の角度差に基づいて、同一面上の点に同一ラベルを付与することを特徴とする請求項２に記載の点群データ処理装置。
8. 前記面ラベリング部によって区分けされた面の面積に基づいて、ノイズを除去するノイズ除去部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
9. 前記面ラベリング部によってラベルが付与されていない点に対して、最近傍面のラベルを付与し、前記ラベルを拡張するラベル拡張部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
10. 前記点群データは、各点の三次元座標と二次元画像を結び付けたデータであることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
11. 前記二次元エッジ抽出部は、前記面ラベリング部によって区分けされた面に対応する前記二次元画像の領域内から二次元エッジを抽出することを特徴とする請求項１０に記載の点群データ処理装置。
12. 前記二次元エッジ抽出部は、前記面ラベリング部によって区分けされた面に対応する前記二次元画像の領域内から二次元エッジを抽出し、前記二次元エッジの近傍にある三次元エッジの三次元位置に基づいて前記二次元エッジを判定することを特徴とする請求項１０に記載の点群データ処理装置。
13. 測定対象物に対して測距光を回転照射する回転照射部と、
    前記測距光の飛行時間に基づいて自身の位置から測定対象物上の測定点までの距離を測距する測距部と、
    前記測距光の照射方向を検出する照射方向検出部と、
    前記距離および前記照射方向に基づいて、前記測定点の三次元座標を演算する三次元座標演算部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
14. 前記点群データの点間距離が一定でない場合に、等間隔のグリッドを形成し、前記グリッドの交点に最も近い点を登録するグリッド形成部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
15. 前記測定対象物を撮像して、二次元画像を取得する撮像部と、
    前記測定点の三次元座標と前記二次元画像を結び付けた点群データを形成するリンク形成部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載の点群データ処理装置。
16. 異なる方向から重複した撮影領域で測定対象物を撮影する撮影部と、
    前記撮影部によって得られた重複画像内の特徴点を対応づける特徴点対応付部と、
    前記撮影部の位置および姿勢を測定する撮影位置姿勢測定部と、
    前記撮影部の位置および姿勢と前記重複画像内における特徴点の位置とに基づいて特徴点の三次元座標を演算する三次元座標演算部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理装置。
17. 測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去手順と、
    前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング手順と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出手順と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出手順と、
    前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合手順と
    をコンピュータに実行させるための点群データ処理プログラム。
18. 測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去手順と、
    前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング手順と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき三次元エッジを抽出する三次元エッジ抽出手順と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出手順と、
    前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合手順と
    を備えることを特徴とする点群データ処理方法。
19. 測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、
    前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つを三次元エッジとして抽出する三次元エッジ抽出部と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元エッジを抽出する二次元エッジ抽出部と、
    前記三次元エッジと前記二次元エッジを統合するエッジ統合部と
    を備えることを特徴とする点群データ処理装置。
20. 測定対象物の点群データから非面領域の点を除去する非面除去部と、
    前記非面除去部によって除去された点以外の点に対して、同一面上の点に同一ラベルを付与する面ラベリング部と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面同士の交線および面を凸状に包む凸包線の少なくとも一つに基づき前記測定対象物の三次元輪郭を抽出する三次元輪郭抽出部と、
    前記面ラベリング部によって区分けされた面内から二次元輪郭を抽出する二次元輪郭抽出部と、
    前記三次元輪郭と前記二次元輪郭を統合する輪郭統合部と
    を備えることを特徴とする点群データ処理装置。