JP6506731B2 - ビジョンシステムで3dポイントクラウドマッチングに使用するクラッタをスコアリングするためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
スコア=カバレッジスコアクラッタスコア*クラッタ比
クラッタ比はクラッタスコアのペナルティーを管理するための定数であり、ゼロと1の間にあり、例えば1/2(0.5)に設定され得るが、他の多様なファクターに基づいて変動することがあり、(例えば)上述したGUIを用いて定義できる。例示的に、上記の式が負の値を生めば、スコアは0に設定される。或いは、プロセスはモデル3Dポイントクラウドとターゲット3Dポイントクラウドを3Dボリューム又はメッシュに転換するように配置でき、重なる区域の体積又は表面積を用いてカバレッジスコア及びクラッタスコアを計算できる。ポイントクラウドが各ポイントで定義されるより多くの属性を有する場合、上記のスコアは距離に加えて属性の類似点に基づいて計算され得る。モデル3Dポイントクラウド内の各ポイントは計算された「カバレッジウェイト」を有し、ターゲットポイント3Dクラウド内の各ポイントは計算された「カバレッジウェイト」と計算された「クラッタウェイト」を有することに留意されたい。そのようなウェイトはすべて[0、1]の範囲で定義される。カバレッジスコアはモデルカバレッジウェイトの合計とモデルポイントの数の比である。同様に、クラッタスコアはクラッタウェイトの合計とモデルポイントの数の比である。
マッピングされたボックス←T*境界ボックス
マッピングされたモデル←T*モデルクラウド
Nモデル←モデルポイントの数
Wカバー←すべてのモデルポイントのカバレッジウェイトの合計。モデルポイントはマッピングされたボックス内のポイントに近ければ「カバーされている」。
Wクラッタを←マッピングされたボックス内のすべての実行時ポイントのクラッタウェイトの合計
スコアカバレッジ←Wカバー/Nモデル
スコアクラッタ←Wクラッタ/Nモデル
Claims (18)
- 第1の3Dポイントクラウド画像をモデルからビジョンシステムプロセッサに提供するステップと、
第2の3Dポイントクラウド画像をターゲットからビジョンシステムプロセッサに提供するステップと、
第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像との可能なアライメントに対して合格全体スコアを確定するステップと、
第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像との少なくとも1つの可能なアライメントについてカバレッジスコアを評価するステップであって、前記カバレッジスコアは第2の3Dポイントクラウド画像内に存在する第1の3Dポイントクラウド画像内の所望された特徴の量を表す、ステップと、
第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像との少なくとも1つの可能なアライメントについてクラッタスコアを評価するステップであって、前記クラッタスコアは第2の3Dポイントクラウド画像内の無関係な特徴を表す、ステップと、
全体スコアをカバレッジスコアとクラッタスコアとの差として評価するステップと、を含む、
第1の3次元(3D)ポイントクラウド画像を第2の3Dポイントクラウド画像とアライメントするための方法。 - モデルとターゲット少なくとも1つは3Dカメラと3Dコンピュータ支援設計描写の少なくとも1つを用いて定義される請求項1に記載の方法。
- 前記第1の3Dポイントクラウド画像がモデル画像である請求項2に記載の方法。
- 前記第2の3Dポイントクラウド画像がターゲットの画像である請求項3に記載の方法。
- 更に、カバレッジスコアとクラッタスコアを計算するために第1の3Dポイントクラウド画像周りの境界ボリュームを定義することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記境界ボリュームのサイズは、自動的に又はユーザ指定の定義に基づいて定義される、請求項5に記載の方法。
- 自動的に定義された境界ボリュームは、第1の3Dポイントクラウド画像を完全に包含する最小ボリューム形状に設定される、請求項6に記載の方法。
- 更に、第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像の各々における所定の配置のポイントのマッチングに基づいて、第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像の初期登録を実行することを含む、請求項1に記載の方法。
- 第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像内の各ポイントは、カバレッジウェイトを定義する、請求項1に記載の方法。
- 前記カバレッジウェイトが0の値と1の値の間で定義される請求項9に記載の方法。
- 前記全体スコアは、クラッタ比定数を乗じたクラッタスコアに基づいて評価される、請求項10に記載の方法。
- 第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像内の各ポイントが、カバレッジウェイトとクラッタウェイトを0の値と1の値の間で定義し、ここで、(a)カバレッジスコアはカバレッジウェイトの合計値と第1の3Dポイントクラウド画像内のポイントの数との比であり、(b)クラッタスコアはクラッタウェイトの合計値と第1の3Dポイントクラウド画像内のポイントの数との比である、請求項10に記載の方法。
- 第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像との間の少なくとも1つの可能なアライメントに対して、第2の3Dポイントクラウド画像内に存在する第1の3Dポイントクラウド画像内の所望された特徴の量を表すカバレッジスコアと第2の3Dポイントクラウド画像内の無関係な特徴を表すクラッタスコアと全体スコアを決定するスコアリングモジュールと、
第2の3Dポイントクラウド画像に対するアライメント決定を全体スコアに基づいて下すアライメントモジュールと、を含み、
前記第1の3Dポイントクラウド画像は、3Dカメラと3Dコンピュータ支援設計描写の少なくとも1つを用いて定義されるモデルであり、
前記第2の3Dポイントクラウド画像は、ターゲットの画像であり、
前記全体スコアは前記カバレッジスコアと前記クラッタスコアとの差として評価される、
第1の3Dポイントクラウド画像を第2の3Dポイントクラウド画像とアライメントするためのシステム。 - カバレッジスコアとクラッタスコアを計算するために第1の3Dポイントクラウド画像の周りで境界ボリュームが定義される、請求項13に記載のシステム。
- 前記境界ボリュームのサイズは、自動的に又はユーザ指定の定義に基づいて定義される、請求項14に記載のシステム。
- 自動的に定義された境界ボリュームが、第1の3Dポイントクラウド画像を完全に包含する最小ボリューム形状に設定される、請求項15に記載のシステム。
- 第1の3Dポイントクラウド画像と第2の3Dポイントクラウド画像内の各ポイントが、カバレッジウェイトを定義する、請求項13に記載のシステム。
- カバレッジウェイトが0の値と1の値との間で定義される請求項17に記載のシステム。
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