JP6149561B2 - Evaluation method and evaluation apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、計測対象の3次元位置を計測する3次元計測装置と、3次元計測装置により計測されたデータから物体を切り出すアルゴリズムとの最適な組み合わせを導き出す評価方法および評価装置に関する。 The present invention relates to an evaluation method and an evaluation apparatus for deriving an optimal combination of a three-dimensional measurement apparatus that measures a three-dimensional position of a measurement target and an algorithm that extracts an object from data measured by the three-dimensional measurement apparatus.
従来、任意の3次元計測装置で計測されたデータから各物体の切り出し(セグメンテーション)を行うアルゴリズムを選択または開発する場合、当該データに対して複数のアルゴリズムをそれぞれ適応して、それぞれのアルゴリズムの正解率をユーザが目視により確認していた。したがって、その目視に膨大な時間を要していた。 Conventionally, when selecting or developing an algorithm for segmenting each object from data measured by an arbitrary three-dimensional measuring device, a plurality of algorithms are applied to the data, and the correct answer of each algorithm is selected. The user confirmed the rate visually. Therefore, it took an enormous amount of time for visual inspection.
一方で、3次元計測装置で計測されるデータの解像度を高くすると、それだけアルゴリズムの正解率は高くなるものの、高解像度の計測を実現する3次元計測装置の価格も高まり、金銭的な負担が増大する。 On the other hand, increasing the resolution of the data measured by the 3D measurement device increases the accuracy rate of the algorithm, but the price of the 3D measurement device that realizes high-resolution measurement also increases, increasing the financial burden. To do.
ところで、画像のシミュレーションにおいては、入力された画像データに応じて、プリンタ等の画像形成装置の動きを予測して擬似的に動作させることで、画像形成装置に最適なアルゴリズムを得ようとするものが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 By the way, in image simulation, an attempt is made to obtain an optimal algorithm for an image forming apparatus by predicting the movement of an image forming apparatus such as a printer in accordance with input image data and operating it in a pseudo manner. Has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
上述した特許文献1で提案された技術は、2次元の画像データに対してシミュレーションを行なっており、3次元計測装置で計測される3次元の計測データをシミュレーションすることはできない。
The technique proposed in
したがって、ユーザのニーズにマッチする3次元計測装置とアルゴリズムとの組み合わせを容易に得られる方法が望まれる。 Therefore, a method that can easily obtain a combination of a three-dimensional measuring apparatus and an algorithm that matches the needs of the user is desired.
そこで、本発明は、複数の3次元計測装置と複数のアルゴリズムとの組み合わせの中から最適な組み合わせを容易に得られるようにすることを目的とする評価方法および評価装置を提供する。 Therefore, the present invention provides an evaluation method and an evaluation apparatus for the purpose of easily obtaining an optimal combination from a combination of a plurality of three-dimensional measurement apparatuses and a plurality of algorithms.
上記課題を解決するために、本発明の評価方法は、計測対象の3次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得ステップと、前記マスタデータから、複数の3次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成ステップと、前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行ステップと、前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの全ての組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行ステップと、前記基準アルゴリズム実行ステップで算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行ステップで検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較ステップと、を有する。 In order to solve the above problems, an evaluation method of the present invention includes a data acquisition step for acquiring master data indicating a three-dimensional position of a measurement target, and each of the specifications of a plurality of three-dimensional measurement devices from the master data. Based on the simulation data generation step for generating a plurality of simulation data with lower accuracy than the master data, and a calculation result is calculated by executing a known reference algorithm for cutting out each object from the measurement target for the master data A reference algorithm execution step as a reference value, and a plurality of evaluation algorithms for cutting out each object from the measurement target for each of the plurality of simulation data, respectively, and the plurality of simulation data and the plurality of simulation data The calculation result is calculated for all combinations with the evaluation algorithm, and an evaluation algorithm execution step as an evaluation value; With a reference value calculated in a quasi-algorithm executing step, compares the evaluation value detected by the evaluation algorithm executing step, a result comparison step of calculating the accuracy rate of the evaluation value with respect to the reference value.
また、前記模擬データ生成ステップでは、前記マスタデータから複数の模擬データを生成する際に使用される複数の3次元計測装置の計測態様に関するパラメータである装置パラメータを変更させて、複数の模擬データを生成し、前記評価アルゴリズム実行ステップでは、前記模擬データ生成ステップにより前記装置パラメータが変更されて前記複数の模擬データが生成される度に、該複数の模擬データのそれぞれに対して、前記複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行することで、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムの全ての組合せについて演算結果を算出するようにしてもよい。 Further, in the simulation data generation step, a plurality of simulation data is obtained by changing device parameters that are parameters relating to measurement modes of a plurality of three-dimensional measurement devices used when generating a plurality of simulation data from the master data. Generating and evaluating the plurality of evaluation data for each of the plurality of simulation data each time the plurality of simulation data is generated by changing the apparatus parameter in the simulation data generation step. By executing each algorithm, calculation results may be calculated for all combinations of the plurality of simulated data and the plurality of evaluation algorithms.
また、前記評価アルゴリズム実行ステップでは、前記複数の評価アルゴリズムに用いられるパラメータである演算パラメータを変更し、変更した演算パラメータを用いた複数の評価アルゴリズムを、前記複数の模擬データのそれぞれに対して実行することで、前記複数の模擬データと、パラメータが変更された複数の評価アルゴリズムの全ての組合せについて演算結果を算出するようにしてもよい。 Further, in the evaluation algorithm execution step, calculation parameters that are parameters used for the plurality of evaluation algorithms are changed, and a plurality of evaluation algorithms using the changed calculation parameters are executed for each of the plurality of simulated data. Thus, calculation results may be calculated for all combinations of the plurality of simulated data and a plurality of evaluation algorithms whose parameters are changed.
前記結果比較ステップでは、前記基準値に基づいて前記マスタデータで一の物体として切り出された基準領域に対応する前記模擬データの比較領域において、前記評価値に基づいて複数の物体が切り出されたと判断された場合、該複数の物体について該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたかを判断し、該複数の物体のいずれかが、該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたと判断される場合には前記正解率を減算し、該複数の物体のいずれもが該比較領域外の物体とは異なる物体として切り出されたと判断される場合には該正解率を減算しないようにしてもよい。 In the result comparison step, it is determined that a plurality of objects are cut out based on the evaluation value in the comparison area of the simulated data corresponding to the reference area cut out as one object in the master data based on the reference value. If it is determined that the plurality of objects are cut out as the same object as the object outside the comparison region, and any of the plurality of objects is cut out as the same object as the object outside the comparison region When it is determined, the accuracy rate is subtracted, and when it is determined that any of the plurality of objects is cut out as an object different from the object outside the comparison region, the accuracy rate is not subtracted. Also good.
また、本発明の評価装置は、計測対象の3次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得部と、前記マスタデータから、複数の3次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成部と、前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行部と、前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの全ての組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行部と、前記基準アルゴリズム実行部で算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行部で検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較部と、を備える。 The evaluation apparatus of the present invention includes a data acquisition unit that acquires master data indicating a three-dimensional position of a measurement target, and the master data based on each of the specifications of a plurality of three-dimensional measurement apparatuses from the master data. A simulation data generation unit that generates a plurality of simulation data with lower accuracy and a known reference algorithm for cutting out each object from the measurement target are executed on the master data to calculate a calculation result to be a reference value For each of the plurality of simulation data, a plurality of evaluation algorithms for cutting out each object from the measurement target are executed for each of the plurality of simulation data and all of the plurality of evaluation algorithms. An operation result is calculated for the combination, and an evaluation algorithm execution unit as an evaluation value, a reference value calculated by the reference algorithm execution unit, Comparing the evaluation value detected by the serial evaluation algorithm execution unit, and a result comparison unit for calculating the accuracy rate of the evaluation value with respect to the reference value.
本発明によれば、複数の3次元計測装置と複数のアルゴリズムとの組み合わせの中から最適な組み合わせを容易に得られるようにすることが可能となる。 According to the present invention, it is possible to easily obtain an optimal combination from a combination of a plurality of three-dimensional measurement apparatuses and a plurality of algorithms.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The dimensions, materials, and other specific numerical values shown in the embodiments are merely examples for facilitating the understanding of the invention, and do not limit the present invention unless otherwise specified. In the present specification and drawings, elements having substantially the same function and configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted, and elements not directly related to the present invention are not illustrated. To do.
(評価装置)
図1は、評価装置100の構成を示した図である。図1(a)は、評価装置100の概略的な構成を示した機能ブロック図である。図1(b)は、データ記憶部116のデータ構成を示す図である。図1(a)に示すように、評価装置100は、外部I/F(インターフェイス)部110、CPU(Central Processing Unit)112、メモリ部114、データ記憶部116を含む構成とされ、外部I/F部110を介して3次元計測装置102が接続される。
(Evaluation equipment)
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of the
CPU112は、評価装置100全体を統括制御する。メモリ部114は、プログラム等が格納されたROM(Read Only Memory)、および、ワークエリアとしてのRAM(Random Access Memory)からなる。データ記憶部116は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)などで構成される。
The
図1(b)に示すように、データ記憶部116は、マスタデータ140、複数の模擬計測装置パラメータ142(142a〜142n)、環境データ144、複数の模擬データ146(146a〜146n)、基準アルゴリズム148、複数の評価アルゴリズム150(150a〜150n)が記憶される。なお、各データの内容について、詳しくは後述する。
As shown in FIG. 1B, the
図1(a)に戻って、3次元計測装置102は、例えば、垂直方向および水平方向にそれぞれ0.009度のピッチで全方位に対してレーザを発射する3次元のレーザスキャナが適応される。なお、3次元計測装置102の計測誤差は±2mmである。 Returning to FIG. 1A, the three-dimensional measuring apparatus 102 is, for example, a three-dimensional laser scanner that emits laser beams in all directions at a pitch of 0.009 degrees in the vertical and horizontal directions. . The measurement error of the three-dimensional measuring apparatus 102 is ± 2 mm.
3次元計測装置102は、垂直方向あるいは水平方向にそれぞれ1ピッチずつ変化させた方向にレーザを順に発射し、各方向において計測対象の計測点で反射されたレーザを受信する。そして、3次元計測装置102は、レーザの発射から受信までの時間に基づいて、レーザを発射した方向での計測点までの距離を算出する。そして、3次元計測装置102は、レーザを発射した方向および算出された距離に基づいて、計測点の3次元位置(x座標、y座標、z座標)を算出するとともに、受信したレーザの強度に基づいて反射強度を算出する。 The three-dimensional measurement apparatus 102 sequentially emits lasers in the directions changed by one pitch in the vertical direction or the horizontal direction, and receives the laser reflected at the measurement point to be measured in each direction. Then, the three-dimensional measurement apparatus 102 calculates the distance to the measurement point in the direction in which the laser is emitted based on the time from laser emission to reception. The three-dimensional measuring device 102 calculates the three-dimensional position (x coordinate, y coordinate, z coordinate) of the measurement point based on the direction in which the laser is emitted and the calculated distance, and sets the received laser intensity. Based on this, the reflection intensity is calculated.
その後、3次元計測装置102は、全ての方向での計測点の3次元位置および反射強度の算出が終了すると、全ての計測点についての行番号(垂直方向の番号)、列番号(水平方向の番号)、x座標、y座標、z座標および反射強度が示されたマスタデータ140を生成する。なお、行番号は、水平面を基準として、垂直方向に1ピッチずれる毎に1ずつ増加される番号であり、列番号は、所定の垂直面を基準として、水平方向に1ピッチずれる毎に1ずつ増加される番号である。また、マスタデータ140には、各計測点について、RGB等の色彩の情報が示されていてもよい。
After that, when the calculation of the three-dimensional position and the reflection intensity of the measurement points in all directions is completed, the three-dimensional measurement apparatus 102 performs row number (vertical number) and column number (horizontal direction) for all measurement points. Number), x coordinate, y coordinate, z coordinate and reflection data are generated. The row number is a number that is incremented by 1 every 1 pitch in the vertical direction with reference to the horizontal plane, and the column number is 1 by 1 in the horizontal direction with respect to the predetermined vertical surface. It is a number that is incremented. The
したがって、この3次元計測装置102は、約40000点(垂直方向)×約40000点(水平方向)の計測点の3次元位置および反射強度が計測された高精細なマスタデータ140を生成することができる。
Therefore, the three-dimensional measurement apparatus 102 can generate high-
CPU112は、メモリ部114のROMに格納された評価プログラムをRAMに展開して評価処理を実行する際、マスタデータ取得部120、模擬データ生成部122、基準アルゴリズム実行部124、評価アルゴリズム実行部126、結果比較部128、結果出力部130として機能する。また、模擬データ生成部122は、模擬計測範囲決定部122a、環境処理部122b、測距値模擬部122cおよび模擬データ記憶部122dとして機能する。
When the
マスタデータ取得部120は、3次元計測装置102で生成されたマスタデータ140を取得し、当該マスタデータ140をデータ記憶部116に記憶する。
The master data acquisition unit 120 acquires the
図2は、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ142に基づく模擬計測範囲210、および、環境データ144に基づく散乱体220を配置する過程を示す説明図である。図2(a)は、マスタデータ140の各計測点200を示す図である。図2(b)は、マスタデータ140の各計測点200により形成される3次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ142に基づく模擬計測範囲210を配置した図である。図2(c)は、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ142に基づく模擬計測範囲210、および、環境データ144に基づく散乱体220を配置した図である。
FIG. 2 shows a process of arranging the
模擬計測範囲決定部122aは、データ記憶部116に記憶されたマスタデータ140および模擬計測装置パラメータ142を読み出す。ここで、模擬計測装置パラメータ142は、例えば下記表1および表2に示すように、模擬の対象となる3次元計測装置(以下、これを模擬計測装置とも呼ぶ)の仕様、すなわち、視界、計測点ピッチ、計測点数、計測誤差、スポット径等の装置パラメータが、模擬計測装置毎に複数設けられ、各装置パラメータが予め設定された範囲内において変更可能となっている。なお、以下では、表1に示す模擬計測装置の仕様を模擬計測装置パラメータ142aとし、表2に示す模擬計測装置の仕様を模擬計測装置パラメータ142bとして説明する。
The simulated measurement range determination unit 122a reads the
模擬計測範囲決定部122aは、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、模擬計測装置で計測されるであろう模擬計測範囲210(210a、210b、・・・)の数および方向(範囲)を模擬計測装置パラメータ142aに基づいて決定する。
The simulated measurement range determination unit 122a has a simulated measurement range 210 (210a, 210b,...) That will be measured by the simulated measurement device for the three-dimensional space formed by the measurement points 200 of the
そして、模擬計測範囲決定部122aは、図2(a)に示すマスタデータ140の計測点200(20011、20012、・・・、20021、・・・、200ij、・・・)により形成される3次元空間に対して、図2(b)に示すように、決定された数および方向に模擬計測範囲210(210a、210b、・・・)を配置する。なお、3次元計測装置102は、模擬計測装置よりもピッチが狭く、かつ、スポット径が小さい仕様であるため、計測点200が模擬計測範囲210のスポット内に複数含まれることになる。
The simulated measurement range determining unit 122a, the measurement point 200 of the
環境処理部122bは、空間中にある雨、雪、塵等の計測環境を再現するために、環境データ144に基づき、マスタデータ140に対して雨、雪、塵等の散乱体220を付加する。環境データ144には、雨、雪、塵等の散乱体220が配置される3次元位置、個数、大きさ、レーザの反射率等のパラメータが記憶される。
The
具体的には、環境処理部122bは、データ記憶部116に予め記憶された環境データ144を読み出し、図2(c)に示すように、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、環境データ144に示された3次元位置に散乱体220(220a〜220f)を配置する(図2(c)中、△で表す。)。
Specifically, the
これにより、例えば、模擬計測範囲210aのスポット内には、計測点20023、20032、20033、20034、20043、および散乱体220aが配置されることになる。
Thereby, for example, the measurement points 200 23 , 200 32 , 200 33 , 200 34 , 200 43 , and the scatterer 220a are arranged in the spot of the
図3は、模擬計測範囲210aの模擬測距値を算出する過程を説明する図である。測距値模擬部122cは、模擬計測範囲210内に配置された計測点200および散乱体220に基づいて、模擬計測範囲210の基準となる位置(以下、基準位置とも呼ぶ)からの距離を算出する。
FIG. 3 is a diagram illustrating a process of calculating a simulated distance value in the
例えば、模擬計測範囲210aのスポット内に配置された計測点20023、20032、20033、20034、20043、および散乱体220aが図3(a)に示すような基準位置からの距離(時間)分布であったとする。すなわち、基準位置に近い順に散乱体220a、計測点20023、20033、20032、20034、20043が並んでおり、また、計測点20023、20033および20032が近接しており、計測点20034および20043が近接していたとする。
For example, the measurement points 200 23 , 200 32 , 200 33 , 200 34 , 200 43 , and the scatterer 220a arranged in the spot of the
この場合、測距値模擬部122cは、図3(b)に示すように、模擬計測範囲210aのスポット内に配置される計測点20023、20032、20033、20034、20043、および散乱体220aの距離を模擬計測装置の計測誤差に基づいて前後に移動させ、反射強度に基づいた大きさに対して、ガウシアン分布に従った誤差が付加されたガウス分布250a〜250fを算出する。なお、計測点20023、20032、20033、20034、20043、および散乱体220aの距離を移動させる量は、例えば、模擬計測装置の測距精度が1cmである場合、σ=1cmのガウス型擬似乱数を生成して決定するが、他の誤差モデルにより決定してもよい。
In this case, as shown in FIG. 3B, the distance measurement
次に、測距値模擬部122cは、図3(c)に示すように、ガウス分布250a〜250fを合成し、その結果として、ガウス分布250b〜250dが合成された合成分布260a、ガウス分布250e〜250fが合成された合成分布260bを算出する。
Next, as shown in FIG. 3C, the distance measurement
そして、測距値模擬部122cは、ガウス分布250a、合成分布260aおよび260bを、模擬計測装置が反射光としてレーザを受信できるとされる閾値αと比較する。測距値模擬部122cは、図3(d)に示すように、合成分布260aおよび260bにおける閾値α以上である範囲をパルス状に抽出し、抽出したパルス状の範囲を、模擬計測装置で計測される模擬距離270aおよび270bとして算出する。
Then, the distance measurement
なお、図3(d)においては、模擬計測装置が、計測対象で反射されたレーザを複数回にわたって受信できるマルチエコー対応である場合を想定しており、2つの模擬距離270aおよび270bが算出された。しかしながら、模擬計測装置が、計測対象で反射されたレーザを一回のみ受信できるシングルエコーのみに対応する場合、閾値α以上である合成分布260aおよび260bのうちの最も距離が基準となる位置に近い合成分布260aのパルス状の範囲だけが模擬距離270aとして算出されるようにしてもよい。
In FIG. 3D, it is assumed that the simulated measurement apparatus is compatible with multi-echo that can receive the laser reflected from the measurement object a plurality of times, and two
測距値模擬部122cは、全ての模擬計測範囲210について模擬距離270を算出する。模擬データ記憶部122dは、模擬計測範囲210の方向、および測距値模擬部122cにより算出された模擬距離270を関連付け、全ての模擬計測範囲210の方向および模擬距離270が関連付けられた模擬データ146を生成し、データ記憶部116に記憶する。
The distance measurement
模擬データ生成部122は、全ての模擬計測装置パラメータ142について模擬データ146を生成し、データ記憶部116に記憶する。
The simulation data generation unit 122 generates simulation data 146 for all the simulation measurement device parameters 142 and stores them in the
このようにして、模擬データ生成部122は、3次元計測装置102から取得したマスタデータ140に基づいて、複数の模擬計測装置で計測されるであろう模擬データ146を同一環境下で容易に生成することができる。
In this way, the simulation data generation unit 122 easily generates simulation data 146 that will be measured by a plurality of simulation measurement devices based on the
ここで、図4(a)は、3次元計測装置102により3次元位置が計測される計測対象を示す図である。図4(b)は、図4(a)に示す計測対象が3次元計測装置102により計測されることで得られたマスタデータ140の計測点200を示す図である。図5(a)は、図4(b)に示すマスタデータ140から模擬計測装置パラメータ142aに基づいて生成された模擬データ146aの模擬計測範囲210を示す図である。図5(b)は、図4(b)に示すマスタデータ140から模擬計測装置パラメータ142bに基づいて生成された模擬データ146bの模擬計測範囲210を示す図である。
Here, FIG. 4A is a diagram illustrating a measurement target whose three-dimensional position is measured by the three-dimensional measurement apparatus 102. FIG. 4B is a diagram illustrating measurement points 200 of the
図4(b)に示すように、3次元計測装置102では高精細なマスタデータ140が生成されていることがわかる。また、図5(a)および図5(b)に示すように、評価装置100により、マスタデータ140から模擬計測装置パラメータ142aおよび142bに基づいて生成された模擬データ146aおよび146bは、模擬計測装置の仕様に合った計測対象の3次元位置が精度よく模擬できていることがわかる。
As shown in FIG. 4B, it can be seen that high-
このように、模擬データ生成部122は、3次元計測装置102から取得したマスタデータ140に基づいて、複数の模擬計測装置で計測されるであろう模擬データ146を同一環境下で容易に、かつ精度よく生成することができる。
As described above, the simulation data generation unit 122 can easily execute the simulation data 146 that is to be measured by a plurality of simulation measurement devices based on the
基準アルゴリズム実行部124は、データ記憶部116からマスタデータ140、および、3次元計測装置で計測された3次元位置を示す複数の計測点を物体単位で切り出す(セグメンテーション)際に使用される既知の基準アルゴリズム148を読み出す。そして、基準アルゴリズム実行部124は、マスタデータ140に対して基準アルゴリズム148を実行し、マスタデータ140の各計測点200同士がその距離や色調等によってグループ化され、同一のグループに含まれる全ての計測点200に対して同一の値が関連付けされる。すなわち、マスタデータ140の各計測点200を同一の値が関連付けられたセグメントごとに分割することになり、セグメントそれぞれが物体として切り出されることになる。基準アルゴリズム実行部124は、このような演算結果を基準値としてメモリ部114に記憶する。演算結果として得られる基準値は、マスタデータ140が高解像度であるため、精度よく物体が切り出されており、後述する評価アルゴリズムの指標として使用される。なお、基準アルゴリズム148は、例えば、PCL(Point Cloud Library)により提供されているEuclidean Cluster Extractionや、Region growing segmentationのような、一般に広く使用されて性能が既知となったアルゴリズムが適応される。
The reference algorithm execution unit 124 uses the
評価アルゴリズム実行部126は、複数の模擬データ146(146a〜146n)の中から例えば模擬データ146aをデータ記憶部116から読み出す。また、評価アルゴリズム実行部126は、複数の評価アルゴリズム150(150a〜150n)の中から例えば評価アルゴリズム150aをデータ記憶部116から読み出す。
The evaluation algorithm execution unit 126 reads, for example, the
ここで、評価アルゴリズム150は、3次元計測装置で計測された3次元位置を示す複数の計測点を切り出すアルゴリズムである。また、評価アルゴリズム150は、評価対象となるアルゴリズムであり、ユーザが開発したアルゴリズム、任意の論文等を通じて発表されたアルゴリズム等が適応される。また、評価アルゴリズム150は、複数の演算パラメータが外部から読み込めるようになっている。 Here, the evaluation algorithm 150 is an algorithm that cuts out a plurality of measurement points indicating the three-dimensional position measured by the three-dimensional measurement apparatus. The evaluation algorithm 150 is an algorithm to be evaluated, and an algorithm developed by a user, an algorithm published through an arbitrary paper, or the like is applied. The evaluation algorithm 150 can read a plurality of calculation parameters from the outside.
評価アルゴリズム実行部126は、模擬データ146aに対して評価アルゴリズム150aを実行し、模擬データ146aの模擬計測範囲210同士がその距離や色調等によってグループ化され、同一のグループに含まれる全ての模擬計測範囲210に対して同一の値が関連付けられる。すなわち、模擬データ146aの各模擬計測範囲210を同一の値が関連付けられたセグメントごとに分割することになり、セグメントそれぞれが物体として切り出されることになる。評価アルゴリズム実行部126は、このような演算結果を評価値としてメモリ部114に記憶する。
The evaluation algorithm execution unit 126 executes the
評価アルゴリズム実行部126は、模擬データ146aに対する評価アルゴリズム150aの評価値を算出すると、複数の評価アルゴリズム150(150a〜150n)の中から例えば評価アルゴリズム150bをデータ記憶部116から読み出す。そして、評価アルゴリズム実行部126は、模擬データ146aに対して評価アルゴリズム150bを実行して評価値を算出すると、算出した評価値をメモリ部114に記憶する。
When the evaluation algorithm execution unit 126 calculates the evaluation value of the
このように、評価アルゴリズム実行部126は、模擬データ146aに対して、複数の評価アルゴリズム150の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部114に記憶する。
As described above, the evaluation algorithm execution unit 126 calculates the evaluation value by sequentially executing all of the plurality of evaluation algorithms 150 on the
次に、評価アルゴリズム実行部126は、複数の模擬データ146の中から例えば模擬データ146bをデータ記憶部116から読み出す。そして、評価アルゴリズム実行部126は、模擬データ146bに対して、複数の評価アルゴリズム150の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部114に記憶する。
Next, the evaluation algorithm execution unit 126 reads, for example, the
その後、評価アルゴリズム実行部126は、複数の模擬データ146のうちの評価値が算出されていない1つの模擬データ146をデータ記憶部116から順に読み出していき、読み出した模擬データ146に対して、複数の評価アルゴリズム150の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部114に記憶する。
Thereafter, the evaluation algorithm execution unit 126 sequentially reads one simulation data 146 for which the evaluation value is not calculated from the plurality of simulation data 146 from the
このように、評価アルゴリズム実行部126は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについて評価値を算出する。 In this way, the evaluation algorithm execution unit 126 calculates evaluation values for all combinations of the plurality of simulation data 146 and the plurality of evaluation algorithms 150.
結果比較部128は、基準アルゴリズム実行部124により演算結果として得られる基準値をメモリ部114から読み出し、基準値により示される、物体毎に切り分けられたマスタデータ140の計測点200のうち、検査対象とされる所定の物体に対応する値が関連付けられた計測点200のみが含まれる検査領域300(図4(b)を参照)を設定する。
The
そして、結果比較部128は、マスタデータ140における検査領域300の3次元座標に基づき、模擬データ146における検査領域300に対応する比較領域310(図5(a)においては比較領域310a、図5(b)においては比較領域310bとして示す)を設定し、当該比較領域310内の模擬計測範囲210の評価値を抽出する。
Then, the
図6は、模擬データ146bにおける比較領域310b内の模擬計測範囲210の評価値の一例を示す図である。図6においては、基準値と評価値とが同一の値、すなわち、比較領域310b内の模擬計測範囲210のうち、検査領域300内の計測点200と同一の物体が切り出されたとされる模擬計測範囲210、すなわち同一のセグメントに分類されたとされる模擬計測範囲210を白丸で示す。また、基準値と評価値が異なった値、すなわち、比較領域310b内の模擬計測範囲210のうち、検査領域300内の計測点200と異なった物体が切り出されたとされる模擬計測範囲210、すなわち異なったセグメントに分類されたとされる模擬計測範囲210を黒丸で示す。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an evaluation value of the
図6に示すように、比較領域310b内には13個の模擬計測範囲210が含まれており、そのうち9個の模擬計測範囲210の評価値が基準値と同一で、4個の模擬計測範囲210の評価値が基準値と異なったとする。
As shown in FIG. 6, 13 simulation measurement ranges 210 are included in the
この場合、結果比較部128は、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲210の数である9を、比較領域310b内に含まれる模擬計測範囲210の総数である13で除算し、その結果得られる値である9/13を正解率として算出する。
In this case, the
結果比較部128は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについて正解率を算出する。
The
表3は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせによる正解率を示す表である。表3に示すように、結果出力部130は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについて正解率を評価結果として表示部(図示せず)等に出力する。
また、結果出力部130は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについての正解率のうち、最も正解率が高かった組み合わせを選択する。そして、結果出力部130は、選択した正解率がユーザの指定する値(例えば、0.9以上)を満たしている場合には、その正解率が得られた模擬データ146bおよび評価アルゴリズム150bの組み合わせを最適結果として出力する。
In addition, the
なお、正解率は、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲210の数を、比較領域310b内に含まれる模擬計測範囲210の総数で除算することで算出した。しかしながら、例えば、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲210と同じセグメントに分類された模擬計測範囲210が比較領域310外にも存在する場合、同じセグメントが他の物体を侵食したとして正解率を減ずるようにしてもよい。また、複数物体を別のセグメントに分離できていることを確認し、一切分類せずに全部の模擬計測範囲210が同じセグメントとなり正解率が100%になるのを防止するため、比較領域310を複数用意して、それらを統合した正解率を定義してもよい。
The correct answer rate was calculated by dividing the number of simulated measurement ranges 210 in which the evaluation value and the reference value are the same by the total number of simulated measurement ranges 210 included in the
このように、評価装置100では、高精細のマスタデータ140に対して既知の基準アルゴリズム148を実行することにより基準値を算出する。また、評価装置100では、複数の模擬データ146のそれぞれに対して、複数の評価アルゴリズム150をそれぞれ実行することにより、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについて評価値を算出する。その後、評価装置100では、基準値に基づいて評価値の正解率を算出することで、最も正解率の高い模擬データ146と評価アルゴリズム150との組み合わせを最適結果として検出することができる。
As described above, the
一方で、選択した正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合、模擬データ生成部122は、複数の模擬計測装置パラメータ142をそれぞれ調整する。すなわち、模擬データ生成部122は、データ記憶部116に記憶された模擬計測装置パラメータ142のうちの、例えば計測点数、計測ピッチ等を予め設定された範囲内で変更し、変更した複数の模擬計測装置パラメータ142を用いて、再度、複数の模擬データ146を生成する。
On the other hand, when the selected accuracy rate does not satisfy the value specified by the user, the simulated data generation unit 122 adjusts the plurality of simulated measurement device parameters 142, respectively. That is, the simulation data generation unit 122 changes, for example, the number of measurement points, the measurement pitch, and the like, among the simulation measurement device parameters 142 stored in the
また、評価アルゴリズム実行部126は、複数の評価アルゴリズム150の演算パラメータをそれぞれ調整する。すなわち、評価アルゴリズム実行部126は、データ記憶部116に記憶された評価アルゴリズム150の演算パラメータを、予め設定された範囲内で変更し、演算パラメータを変更した評価アルゴリズム150を用いて、再度生成された複数の模擬データ146の評価値を算出する。
Further, the evaluation algorithm execution unit 126 adjusts the operation parameters of the plurality of evaluation algorithms 150, respectively. In other words, the evaluation algorithm execution unit 126 changes the calculation parameter of the evaluation algorithm 150 stored in the
結果比較部128は、再度生成された複数の模擬データ146と、演算パラメータが変更された複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせについて算出された評価値の正解率を算出する。また、結果出力部130は、算出された正解率を出力するとともに、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たすか判断する。そして、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たすまで、予め設定された範囲内で、模擬計測装置パラメータ142が変更され、評価アルゴリズム150の演算パラメータが変更される。そして、模擬データ146の生成、評価値の算出、正解率の算出、結果の出力が繰り返し行われる。
The
これにより、評価装置100は、ユーザの指定する値を満たす正解率が得られるまで、予め設定された範囲内において模擬計測装置パラメータ142と評価アルゴリズム150の演算パラメータを変更していくことで、ユーザの指定する値を満たす正解率が得られた模擬データ146と評価アルゴリズム150との組み合わせを容易に検出することができる。
Thereby, the
(評価処理)
続いて、上記評価装置100を利用した評価処理(評価方法)について説明する。
(Evaluation process)
Then, the evaluation process (evaluation method) using the said
図7は、評価処理の流れを説明したフローチャートである。図8は、模擬データ生成処理の流れを説明したフローチャートである。図9は、基準値算出処理の流れを説明したフローチャートである。図10は、評価値算出処理の流れを説明したフローチャートである。なお、図8に示す模擬データ生成処理、図9に示す基準値算出処理、図10に示す評価値算出処理は、図7に示す評価処理のサブルーチンである。 FIG. 7 is a flowchart illustrating the flow of the evaluation process. FIG. 8 is a flowchart illustrating the flow of the simulation data generation process. FIG. 9 is a flowchart illustrating the flow of the reference value calculation process. FIG. 10 is a flowchart illustrating the flow of the evaluation value calculation process. The simulated data generation process shown in FIG. 8, the reference value calculation process shown in FIG. 9, and the evaluation value calculation process shown in FIG. 10 are subroutines of the evaluation process shown in FIG.
図7に示すように、CPU112は、模擬計測装置パラメータ142において変更可能な範囲を設定する(ステップS100)。
As shown in FIG. 7, the
次に、CPU112は、模擬データ146を生成する模擬データ生成処理を実行する(ステップS102)。なお、模擬データ生成処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、CPU112は、マスタデータ140に対して基準アルゴリズム148を実行して基準値を算出する基準値算出処理を実行する(ステップS104)。なお、基準値算出処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、CPU112は、模擬データ146に対して評価アルゴリズム150を実行して評価値を算出する評価値算出処理を実行する(ステップS106)。なお、評価値算出処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、CPU112は、上記ステップS104の基準値算出処理で算出された基準値により示される、物体毎に切り分けられたマスタデータ140の計測点200に基づいて、検査対象とされる所定の物体に対応する計測点200が含まれる検査領域300を設定する。そして、CPU112は、模擬データ146に対して検査領域300に対応する比較領域310を設定し、当該比較領域310内の模擬計測範囲210の評価値を抽出する。CPU112は、評価値が基準値と同一である模擬計測範囲210の数を、比較領域310b内に含まれる模擬計測範囲210の総数で除算した正解率を算出する(ステップS108)。
Next, the
CPU112は、複数の模擬データ146と、複数の評価アルゴリズム150との全ての組み合わせの正解率のうちの最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果があるかを判断する(ステップS110)。その結果、最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果であると判断した場合(ステップS110においてYES)、CPU112は、当該評価処理を終了する。
The
一方、最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果でないと判断した場合(ステップS110においてNO)、CPU112は、模擬計測装置パラメータ142を変更し(ステップS112)、また、評価アルゴリズム150の演算パラメータを変更し(ステップS114)、ステップS102の処理に戻る。
On the other hand, when it is determined that the correct answer rate at which the maximum value is obtained is not the optimum result satisfying the value specified by the user (NO in step S110), the
(模擬データ生成処理)
図8に示すように、CPU112は、3次元計測装置102からマスタデータ140を取得し(ステップS200)、データ記憶部116から模擬計測装置パラメータ142を読み出す(ステップS202)。そして、CPU112は、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、模擬計測装置で計測されるであろう模擬計測範囲210の数および方向(範囲)を決定する(ステップS204)。
(Simulation data generation process)
As shown in FIG. 8, the
また、CPU112は、データ記憶部116から環境データ144を読み出し(ステップS206)、マスタデータ140の計測点200により形成される3次元空間に対して、散乱体220を配置する(ステップS208)。
Further, the
その後、CPU112は、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220の距離を基準とした、模擬計測装置パラメータ142の計測誤差に応じたガウス分布250を算出し、当該ガウス分布250を合成した合成分布260を算出する。そして、CPU112は、合成分布260と閾値αとを比較して模擬計測範囲210の模擬距離270を算出する(ステップS210)。そして、CPU112は、模擬計測範囲210の方向および模擬距離270が関連付けられた模擬データ146を生成し、データ記憶部116に記憶する(ステップS212)。
Thereafter, the
CPU112は、まだ模擬データ146が生成されていない次の模擬計測装置パラメータ142があるか判断する(ステップS214)。その結果、次の模擬計測装置パラメータ142があると判断した場合(ステップS214においてYES)、CPU112は、ステップS202の処理に戻り、次の模擬計測装置パラメータ142がなくなるまでステップS202〜S214の処理を繰り返す。
The
一方、CPU112は、次の模擬計測装置パラメータ142がないと判断した場合(ステップS214においてNO)、CPU112は、模擬データ生成処理を終了する。
On the other hand, when
(基準値算出処理)
図9に示すように、CPU112は、データ記憶部116からマスタデータ140を読み出し(ステップS300)、また、データ記憶部116から基準アルゴリズム148を読み出す(ステップS302)。そして、CPU112は、マスタデータ140に対して基準アルゴリズム148を実行し(ステップS304)、その結果得られる基準値をメモリ部114に記憶し(ステップS306)、当該基準値算出処理を終了する。
(Reference value calculation process)
As shown in FIG. 9, the
(評価値算出処理)
図10に示すように、CPU112は、データ記憶部116から模擬データ146を読み出し(ステップS400)、また、データ記憶部116から評価アルゴリズム150を読み出す(ステップS402)。そして、CPU112は、模擬データ146に対して評価アルゴリズム150を実行し(ステップS404)、その結果得られる評価値をメモリ部114に記憶する(ステップS406)。
(Evaluation value calculation process)
As shown in FIG. 10, the
CPU112は、次の評価アルゴリズム150があるかを判断し(ステップS408)、次の評価アルゴリズム150があると判断した場合(ステップS408においてYES)、ステップS402の処理に戻る。一方、次の評価アルゴリズム150がないと判断した場合(ステップS408においてNO)、CPU112は、次の模擬データ146があるかを判断する(ステップS410)。CPU112は、次の模擬データ146があると判断した場合(ステップS410においてYES)、ステップS400の処理に戻り、次の模擬データ146がないと判断した場合(ステップS410においてNO)、当該評価値算出処理を終了する。
The
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described referring an accompanying drawing, it cannot be overemphasized that this invention is not limited to this embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications can be made within the scope of the claims, and these are naturally within the technical scope of the present invention. Is done.
なお、上述した実施形態においては、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220の距離を基準とした、反射強度に応じたガウス分布250を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220のうち、当該スポットの中心に近いほどガウス分布250の大きさを大きくするようにしてもよい。これにより、スポット内での光量分布をより反映した模擬距離270を算出することができる。
In the embodiment described above, the Gaussian distribution 250 corresponding to the reflection intensity is calculated based on the distance between the
また、上述した実施形態においては、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220の距離を基準とした、反射強度に応じたガウス分布250を算出し、当該ガウス分布250を合成した合成分布260を算出し、合成分布260と閾値αとを比較して模擬計測範囲210の模擬距離270を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220のうち、最も距離が短い計測点200または散乱体220までの距離を模擬距離270とするようにしてもよい。また、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220のうち、最もスポットの中心に近い計測点200または散乱体220までの距離を模擬距離270とするようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the Gaussian distribution 250 corresponding to the reflection intensity is calculated based on the distance between the
また、上述した実施形態においては、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220のガウス分布250を算出し、ガウス分布250を合成することで合成分布260を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲210のスポット内に配置される計測点200および散乱体220を矩形状分布とし、または、模擬計測装置において想定される波形形状分布とし、当該矩形状分布または波形形状分布を合成することで合成分布を算出するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the Gaussian distribution 250 of the measurement points 200 and the scatterers 220 arranged in the spot of the
また、上述した実施形態においては、3次元計測装置102が模擬計測装置より高解像度で計測対象の3次元位置を計測できるようにした。しかしながら、3次元計測装置102が高解像度の3次元位置を計測できない場合、計測対象を複数計測し、それらを合成することで高解像度のマスタデータを生成するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, the three-dimensional measurement apparatus 102 can measure the three-dimensional position of the measurement target with higher resolution than the simulated measurement apparatus. However, when the three-dimensional measuring apparatus 102 cannot measure a high-resolution three-dimensional position, high-resolution master data may be generated by measuring a plurality of measurement targets and combining them.
また、上述した実施形態においては、3次元計測装置102が模擬計測装置より高解像度で計測対象の3次元位置を計測してマスタデータ140を生成するようにした。しかしながら、3次元コンピュータグラフィックスソフトを用いて、仮想空間を定義し、仮想空間内で仮想物体を配置し、レイトレージングなどのシミュレーションによりマスタデータを生成するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the three-dimensional measurement apparatus 102 measures the three-dimensional position of the measurement target with higher resolution than the simulated measurement apparatus and generates the
また、上述した実施形態においては、マスタデータ140から模擬計測装置パラメータ142に基づいて模擬データ146を生成するようにした。しかしながら、3次元コンピュータグラフィックスソフトを用いて、仮想空間を定義し、仮想空間内で仮想物体を配置し、レイトレージングなどのシミュレーションによりマスタデータよりも低精度な模擬データを生成するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the simulation data 146 is generated from the
また、上述した実施形態においては、最も正解率が高かった模擬データ146および評価アルゴリズム150の組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、模擬計測装置パラメータ142、および、評価アルゴリズム150の演算パラメータを変更するようにした。しかしながら、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、模擬計測装置パラメータ142、および、評価アルゴリズム150の演算パラメータの一方だけを変更するようにしてもよく、また、変更しないで最も正解率の高い模擬データ146および評価アルゴリズム150の組み合わせを最適結果として出力するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, when the correct answer rate of the combination of the simulation data 146 and the evaluation algorithm 150 having the highest correct answer rate does not satisfy the value specified by the user, the simulated measurement device parameter 142 and the evaluation The calculation parameter of the algorithm 150 is changed. However, if the correct answer rate of the combination with the highest correct answer rate does not satisfy the value specified by the user, only one of the simulated measurement device parameter 142 and the operation parameter of the evaluation algorithm 150 may be changed. Alternatively, the combination of the simulation data 146 and the evaluation algorithm 150 having the highest accuracy rate without changing may be output as the optimum result.
また、上述した実施形態においては、検査領域300内の計測点200の基準値と同一の値となる模擬計測範囲210の数を、比較領域310内の模擬計測範囲210の総数で除算することで正解率を算出するようにした。しかしながら、比較領域310内の模擬計測範囲210が異なる複数の評価値に分割されており、複数の物体であると判断される場合において、当該複数の物体が、比較領域310外の他の物体として切り出されていないと判断される場合には正解率を減算せず、他の物体として切り出されたと判断される場合には正解率を減算するようにしてもよい。例えば、異なる2つの物体が隣接している場合において、一方の物体に対して比較領域310が設定され、当該比較領域310内において、模擬計測範囲210が複数の評価値(複数のセグメント)に分割されていても、その複数の評価値の全てが、比較領域310外の他方の物体とされる評価値と異なる場合には、正しく物体が検出されていると判断して正解率を減算しない。すなわち、異なる複数の評価値を、一方の物体とされる同一の値に置換して正解率を算出する。これに対して、複数の評価値のいずれかが、他方の物体とされる評価値と同じ値である場合には正解率を減算する。この場合には、他方の物体と検出された評価値以外の評価値を一方の物体とされる同一の値に置換してもよい。
In the above-described embodiment, the number of simulated measurement ranges 210 having the same value as the reference value of the
本発明は、計測対象の3次元位置を計測する3次元計測装置と、3次元計測装置により計測されたデータから物体を切り出すアルゴリズムとの最適な組み合わせを導き出す評価方法および評価装置に利用することができる。 The present invention can be used in an evaluation method and an evaluation apparatus for deriving an optimal combination of a three-dimensional measurement apparatus that measures a three-dimensional position of a measurement target and an algorithm that extracts an object from data measured by the three-dimensional measurement apparatus. it can.
100 評価装置
102 3次元計測装置
112 CPU
120 マスタデータ取得部
122 模擬データ生成部
122a 模擬計測範囲決定部
122b 環境処理部
122c 測距値模擬部
122d 模擬データ記憶部
124 基準アルゴリズム実行部
126 評価アルゴリズム実行部
128 結果比較部
100 Evaluation Device 102
120 Master Data Acquisition Unit 122 Simulated Data Generation Unit 122a Simulated Measurement
Claims (5)
前記マスタデータから、複数の3次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成ステップと、
前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行ステップと、
前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行ステップと、
前記基準アルゴリズム実行ステップで算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行ステップで検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較ステップと、
を有することを特徴とする評価方法。 A data acquisition step of acquiring master data indicating the three-dimensional position of the measurement target;
From the master data, based on the specifications of a plurality of three-dimensional measurement devices, a simulation data generation step for generating a plurality of simulation data with lower accuracy than the master data;
A reference algorithm execution step for calculating a calculation result by executing a known reference algorithm for cutting out each object from the measurement target with respect to the master data, and a reference value,
For each of the plurality of simulation data, execute a plurality of evaluation algorithms for cutting out each object from the measurement target, and calculate a calculation result for the combination of the plurality of simulation data and the plurality of evaluation algorithms, An evaluation algorithm execution step as an evaluation value;
A result comparison step of comparing the reference value calculated in the reference algorithm execution step with the evaluation value detected in the evaluation algorithm execution step, and calculating a correct answer rate of the evaluation value with respect to the reference value;
The evaluation method characterized by having.
前記マスタデータから複数の模擬データを生成する際に使用される複数の3次元計測装置の計測態様に関するパラメータである装置パラメータを変更させて、複数の模擬データを生成し、
前記評価アルゴリズム実行ステップでは、
前記模擬データ生成ステップにより前記装置パラメータが変更されて前記複数の模擬データが生成される度に、該複数の模擬データのそれぞれに対して、前記複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行することで、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の評価方法。 In the simulated data generation step,
Changing a device parameter that is a parameter relating to a measurement mode of a plurality of three-dimensional measurement devices used when generating a plurality of simulation data from the master data, and generating a plurality of simulation data;
In the evaluation algorithm execution step,
By executing the plurality of evaluation algorithms for each of the plurality of simulation data each time the plurality of simulation data is generated by changing the device parameter in the simulation data generation step, 2. The evaluation method according to claim 1, wherein a calculation result is calculated for a combination of the simulated data and the plurality of evaluation algorithms.
前記複数の評価アルゴリズムに用いられるパラメータである演算パラメータを変更し、変更した演算パラメータを用いた複数の評価アルゴリズムを、前記複数の模擬データのそれぞれに対して実行することで、前記複数の模擬データと、パラメータが変更された複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の評価方法。 In the evaluation algorithm execution step,
The plurality of simulation data is changed by changing calculation parameters that are parameters used for the plurality of evaluation algorithms, and executing a plurality of evaluation algorithms using the changed calculation parameters for each of the plurality of simulation data. The calculation result is calculated for a combination of a plurality of evaluation algorithms whose parameters have been changed. The evaluation method according to claim 1 or 2, wherein:
前記基準値に基づいて前記マスタデータで一の物体として切り出された基準領域に対応する前記模擬データの比較領域において、前記評価値に基づいて複数の物体が切り出されたと判断された場合、該複数の物体について該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたかを判断し、該複数の物体のいずれかが、該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたと判断される場合には前記正解率を減算し、該複数の物体のいずれもが該比較領域外の物体とは異なる物体として切り出されたと判断される場合には該正解率を減算しないことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の評価方法。 In the result comparison step,
When it is determined that a plurality of objects are cut out based on the evaluation value in the comparison area of the simulated data corresponding to the reference area cut out as one object in the master data based on the reference value, If the object is cut out as the same object as the object outside the comparison area, and if any of the plurality of objects is cut out as the same object as the object outside the comparison area, The accuracy rate is subtracted, and the accuracy rate is not subtracted when it is determined that any of the plurality of objects is cut out as an object different from the object outside the comparison region. 4. The evaluation method according to any one of 3 above.
前記マスタデータから、複数の3次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成部と、
前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行部と、
前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行部と、
前記基準アルゴリズム実行部で算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行部で検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較部と、
を備えることを特徴とする評価装置。 A data acquisition unit for acquiring master data indicating a three-dimensional position of the measurement target;
From the master data, based on the specifications of a plurality of three-dimensional measuring devices, a simulation data generation unit that generates a plurality of simulation data with lower accuracy than the master data,
For the master data, a known reference algorithm that cuts out each object from the measurement target is executed to calculate a calculation result, and a reference algorithm execution unit serving as a reference value;
For each of the plurality of simulation data, execute a plurality of evaluation algorithms for cutting out each object from the measurement target, and calculate a calculation result for the combination of the plurality of simulation data and the plurality of evaluation algorithms, An evaluation algorithm execution unit as an evaluation value;
A result comparison unit that compares the reference value calculated by the reference algorithm execution unit with the evaluation value detected by the evaluation algorithm execution unit, and calculates a correct answer rate of the evaluation value with respect to the reference value;
An evaluation apparatus comprising:
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