JPH0290280A - Method for removing steady point in three-dimensional measurement based upon spherical mapping - Google Patents
Method for removing steady point in three-dimensional measurement based upon spherical mappingInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要〕
球面写像により３次元像の計測を行う３次元計測方法に
係り、特にテレビカメラから遠方位置にある像に対応す
る不動写像点の抑制を行う３次元計測の不動写像点除去
方法に関し。[Detailed Description of the Invention] [Summary] This invention relates to a three-dimensional measurement method that measures three-dimensional images using spherical mapping, and in particular, a three-dimensional measurement method that suppresses immovable mapped points corresponding to images located far from a television camera. Regarding the fixed map point removal method.
小容量のプレーンメモリを用いて高速に不動点除去処理
を行うことを目的とし。The purpose is to perform fixed point removal processing at high speed using a small capacity plain memory.
撮影位置を所定間隔で移動させつつ、立体像を球面投影
および球面写像して写像点を抽出する過程と、これら抽
出された写像点中の不動点を除去゛・ ５ 纂
する過程と、不動点除去後の写像点に基づいて３次元計
測演算処理を行う過程とを含む球面写像による３次元計
測方法において、不動点除去過程が。A process of extracting mapped points by spherical projection and spherical mapping of a 3D image while moving the shooting position at predetermined intervals, and a process of removing fixed points from these extracted mapped points. In the three-dimensional measurement method using spherical mapping, the fixed point removal process includes a process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the removed map points.
履歴プレーンを備え、抽出された写像点に基づきビット
シフトを用いて更新値を演算する過程と。A process of having a history plane and calculating an updated value using bit shift based on the extracted mapping point.
この更新値を演算する過程を抽出された全ての写像点に
つき繰り返し行って、それぞれの更新値を一時的に保持
する過程と、これら演算された更新値の各々に基づきウ
ィンドウを設定しつつ履歴プレーンの内容を更新する過
程と、履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中
の不動点を除去する過程とを含むように構成される。The process of calculating this updated value is repeated for all extracted map points, the process of temporarily holding each updated value, and the process of setting a window based on each of these calculated updated values and creating a history plane. and a process of removing fixed points among mapped points extracted based on the contents of the history plane.
本発明は１球面写像により３次元像の計測を行う３次元
計測方法に係り１特にテレビカメラから遠方位置にある
像に対応する不動写像点の抑制を行う３次元計測の不動
写像点除去方法に関する。The present invention relates to a three-dimensional measurement method for measuring a three-dimensional image using 1-spherical mapping, and more particularly to a method for removing fixed map points in three-dimensional measurement for suppressing fixed map points corresponding to images located far from a television camera. .
例えば原子炉などのように人間が立ち入ることが危険な
場所でロボットに作業を行わせる場合には、その作業の
対象物をロボットのマニピュレータで操作するために対
象物までの距離やその姿勢を計測することになるが、か
かる計測演算はリアルタイムで高速に行えることが必要
である。For example, when a robot performs work in a place where it is dangerous for humans to enter, such as a nuclear reactor, the distance to the work object and its posture are measured in order to operate the work object with the robot's manipulator. However, it is necessary to perform such measurement calculations in real time and at high speed.
かかる立体計測を行うものとしては、ロボット倒に設け
られたカメラで対象物の球面投影を行い。To perform such three-dimensional measurement, a camera installed on the robot's side projects the object onto a spherical surface.
投影像を写像処理して種々の３次元情報９例えば線分の
有無、その方向や距離などを抽出する技術が知られてお
り１例えば特開昭６０−２１８１８３号公報あるいは特
願昭６１−２５８１４１等に提案されたものがある。A technique is known that performs mapping processing on a projected image to extract various three-dimensional information 9 such as the presence or absence of a line segment, its direction, distance, etc. There are some proposals such as
球面写像を用いて３次元空間の線分位置を計測する方法
を説明すると、まず第１１図に示されるように、線分り
を球面−ヒに球面投影して弧Ｌ′を得、この弧し′上の
各点を中心として大円（各点を北極とした場合の赤道に
相当）を球面上に描り。To explain the method of measuring the position of a line segment in three-dimensional space using spherical mapping, first, as shown in Fig. 11, the line segment is spherically projected onto the spherical surface -H to obtain an arc L'. ′ Draw a great circle (equivalent to the equator when each point is the north pole) on the spherical surface centered on each point.
この結果、複数の大円が交差する写像点Ｓが得られる。As a result, a mapping point S where a plurality of great circles intersect is obtained.
次に、第１２図に示されるように、カメラの撮影位置を
任意の直線方向Ｖに一定間隔ずつ移動させて、各移動点
で線分を撮影して上述の８点をそれぞれ抽出する。この
ようにして抽出した複数の８点に基づいて演算を行うと
、線分の方向を示すＳＳ点あるいは距離等を求めること
ができる。なお、これらの詳細については前掲の公報が
参照できるものである。Next, as shown in FIG. 12, the photographing position of the camera is moved in an arbitrary linear direction V at regular intervals, and a line segment is photographed at each moving point to extract the above-mentioned eight points, respectively. By performing calculations based on the plurality of eight points extracted in this way, it is possible to obtain the SS point or distance indicating the direction of the line segment. Note that the above-mentioned gazette can be referred to for these details.
さて、上述の計測方法においては、カメラの撮影が、カ
メラ近傍の対象物から遠方の対象物（例えば室内の背景
）までわたって行われるので、写像点Ｓで濃縮表現され
た輪郭線分にはロボット作業に必要な近傍のものと共に
、これに不要な遠方のものまでも含まれる。Now, in the above measurement method, since the camera shoots from an object near the camera to an object far away (for example, an indoor background), the contour line segment concentrated and expressed at the mapping point S is This includes nearby items necessary for robot work as well as distant items that are unnecessary.
しかしながら、これらの写像点の全てを３次元計測処理
することは処理時間が長くかかり、無駄な処理となる。However, performing three-dimensional measurement processing on all of these mapped points takes a long time and is a wasteful process.
また近傍線分の写像点と遠方線分の写像点との間に干渉
が生じ、これが原因となって３次元計測に誤りが生じる
こともある。Furthermore, interference may occur between the mapped points of the nearby line segments and the mapped points of the far line segments, which may cause errors in three-dimensional measurement.
このためロボット作業に必要となる近傍領域の対象物の
写像点Ｓｏのみを確実に抽出しつつ、遠方領域の対象物
の写像点Ｓ。を除去することができれば、必要な作業対
象物までの距離、その姿勢などの３次元計測を正確にか
つ高速に行えるようになる。Therefore, while reliably extracting only the mapped point So of the object in the nearby region necessary for robot work, the mapped point S of the target in the far region is extracted. If this can be removed, three-dimensional measurements such as the distance to the work object and its posture can be performed accurately and at high speed.
かかる遠方対象物の写像点Ｓ。を抑制する方法が本出願
人による特願昭６３−１７２８００においても提案され
る。この方法が以下に説明される。A mapping point S of such a distant object. A method for suppressing this is also proposed in Japanese Patent Application No. 172,800/1983 by the present applicant. This method is explained below.
まず装置全体の構成は第１３図に示されるようなもので
ある０図中、２０はカメラユニット、２１はカメラ駆動
用モータ、２２はモータ制御ユニット、２３はマイクロ
プロセッサ、２４（１１〜２４（ｎｌは写像プロセッサ
、２５は原画メモリ、２６（１１〜２６１ｎｌは写像メ
モリ、２７はパラレルインタフェース、２８はカメラ移
動方向計測用データ作成部、２９は移動方向判定部であ
る。First, the configuration of the entire device is as shown in FIG. 13. In FIG. nl is a mapping processor, 25 is an original image memory, 26 (11 to 261 nl are mapping memories, 27 is a parallel interface, 28 is a camera movement direction measurement data creation section, and 29 is a movement direction determination section.
カメラユニット２０は第１４図に示されるように、ガイ
ド３０により水平面内で直線方向に案内される。そして
カメラユニット２０の移動中において１等間隔の撮影位
置（フレーム）ｔにおいて合計１０回の撮影が行われる
。ここでｔはＯ〜９である。As shown in FIG. 14, the camera unit 20 is guided in a linear direction within a horizontal plane by a guide 30. While the camera unit 20 is moving, a total of 10 images are taken at photographing positions (frames) t that are equally spaced. Here, t is 0 to 9.
図示の例では、線分ＬＯとり。（撮影対象物の構造線）
がカメラユニット２０によって撮影されており、線分Ｌ
Ｏはカメラ２０から微少距離ｄＯだけ、また線分り、は
カメラ２０から十分に遠い距ｔ！１１ｄｏ６だけそれぞ
れ離れているものとする。In the illustrated example, line segment LO is taken. (Structural lines of the object to be photographed)
is photographed by the camera unit 20, and the line segment L
O is a very small distance dO from the camera 20, and the line segment is a sufficiently far distance t from the camera 20! It is assumed that they are separated by 11do6.
この計測装置による３次元計測は第１５図に示されるよ
うな手順で行われる。すなわち、まずカメラ２０が所定
距離だけ移動すると（ステップ５１１）、撮影を行って
（ステップ３１２）、撮影対象物の球面投影しくステッ
プ５１３）、その結果の球面上の投影像を球面写像して
写像点Ｓを抽出する（ステップ５１４）。この写像点に
対して後述する遠方物の写像点Ｓ。を除去する不動点除
去処理を行い（ステップ３１５）、かかる処理をカメラ
の最終撮影位置ｔ＝ｇに至るまで繰り返す（ステップ３
１６）。Three-dimensional measurement by this measuring device is performed in the procedure shown in FIG. 15. That is, first, when the camera 20 moves by a predetermined distance (step 511), it takes a picture (step 312), projects the photographed object onto a spherical surface (step 513), and maps the resulting projected image on the spherical surface by spherical mapping. Point S is extracted (step 514). With respect to this mapping point, a mapping point S of a distant object will be described later. A fixed point removal process is performed to remove (step 315), and this process is repeated until the camera reaches the final shooting position t=g (step 3).
16).
この結果、各撮影位２１＝０〜９における有効な写像点
データ（すなわち遠方の写像点Ｓ。を除いた写像点デー
タ）が収集されると、公知の方法により線分の方位計測
が行われ（ステップ５１７）、更に線分までの距離の計
測が行われる（ステップ３１８）。As a result, when valid mapping point data at each imaging position 21 = 0 to 9 (that is, mapping point data excluding the distant mapping point S) is collected, the direction of the line segment is measured by a known method. (Step 517), and further the distance to the line segment is measured (Step 318).
写像点Ｓの抽出（ステップ５１４）においては。In extracting the mapping point S (step 514).
近傍線分Ｌｏをカメラ２０が移動しつつ撮影する場合、
第１６図に示されるように球面上に投影される弧Ｌｏ’
の移動距離は大きくなるので、各撮影位置ｔでの写像点
Ｓｏ’はその移動距離が大きくなる。一方、遠方線分り
、、に対する各撮影位置での写像点Ｓ＃ｔは、第１７図
に示されるようにその移動距離が僅かであり、これらを
不動点とみなすことができる。そこで、このような遠方
線分の写像点Ｓ−ｔが不動である性質を利用して以下に
説明するような不動点除去処理（ステップ５１５）を行
う。When the camera 20 photographs the neighboring line segment Lo while moving,
The arc Lo' projected onto the spherical surface as shown in FIG.
, the moving distance of the mapping point So′ at each photographing position t becomes large. On the other hand, as shown in FIG. 17, the mapping point S#t at each photographing position for the far line segment , , moves only a small distance, and these can be regarded as fixed points. Therefore, by utilizing the property that the mapping point S-t of such a far line segment is immobile, a fixed point removal process (step 515) as described below is performed.
すなわち、第１８図はこの不動点除去処理に用いるメモ
リ群を示すものであり、これらには写像プレーンＳＰ、
ウィンドウブレーンｗｐ、ｇ歴ブレーンＭｐ、ｍｆｆ１
歴ブレ一ンｍＰ、中間ブレーン３ＰＩＪ’Ｔｏる。これ
らのメモリブレーンは第１９図に示されるように座標（
経度、緯度）＝（α、β）をアドレスとして球面上の各
点の濃度情報を記憶するものである。That is, FIG. 18 shows a memory group used for this fixed point removal process, which includes mapping planes SP,
Window brain wp, g history brain Mp, mff1
History brain mP, intermediate brain 3PIJ'Toru. These memory brains have coordinates (
The density information of each point on the spherical surface is stored using the address (longitude, latitude) = (α, β).
なお、上述の各ブレーンＳＰ、 ＷＰ、 ＭＰ、 ｍＰ
、ｍＰには、それぞれ写像点濃度Ｓｔ （α、β）。In addition, each of the above-mentioned branes SP, WP, MP, mP
, mP are mapping point concentrations St (α, β), respectively.
ウィンドウ濃度Ｗｔ ＜α、β）、履歴濃度Ｍｔ
（α、β）、副履歴濃度ｍ”（α、β）、および中間濃
度＄ｔ （α、β）が格納される。ここでｔはフレーム
数（撮影位置）を表し、 （α、β）は球面全面にわた
る座標（経度、緯度）を表す、また写像点Ｓの特定の座
標位置は（αＳ、βＳ）で表すものとする。Window density Wt < α, β), history density Mt
(α, β), sub-history density m'' (α, β), and intermediate density $t (α, β) are stored. Here, t represents the number of frames (shooting position), and (α, β) represents the coordinates (longitude, latitude) over the entire spherical surface, and the specific coordinate position of the mapping point S is represented by (αS, βS).
第２０図及び第２１図は不動点除去処理のアルゴリズム
を示す流れ図であり、同じ処理を異なる表現方法で表し
ている。まずフレームｔにおいて抽出された写像点Ｓ’
ｉｎのデータが線分抽出部からデータ入力される（ス
テップ５２１）、このデータは当該Ｓ点の座標値（α３
．βＳ）とその濃度値からなる。この写像点Ｓ’ｉｎの
データは写像ブレーンＳＰに書き込まれる。第２２図は
この様子を示す図であり、座標（αＳ、βＳ）の位置に
濃度３ｔが書き込まれていることを示している。FIGS. 20 and 21 are flowcharts showing algorithms for fixed point removal processing, and represent the same processing using different expression methods. First, the mapped point S' extracted in frame t
in data is input from the line segment extraction unit (step 521), and this data is the coordinate value (α3
．． βS) and its concentration value. The data of this mapping point S'in is written to the mapping brane SP. FIG. 22 is a diagram showing this state, and shows that the density 3t is written at the position of coordinates (αS, βS).
次に履歴ブレーンＭＰから副履歴プレーンｍＰが生成さ
れる。履歴ブレーンＭＰは当初（ｔ＝０）はブレーン全
面にわたり濃度０のものであるが。Next, a sub-history plane mP is generated from the history brane MP. Initially (t=0), the history brane MP has a density of 0 over the entire surface of the brane.
後述の更新処理に従いその内容が漸次作成されて不動点
抑制に利用されるものである。副履歴プレーンｍＰの濃
度ｍｔは。The contents are gradually created according to the update process described later and are used for fixed point suppression. The density mt of the sub-history plane mP is.
ｍ’ （ａ、 β）＝ （１−ｒ）Ｍ” （ａ、
β）により作成される（ステップ３２３）、ここで
Ｔは、０〈Ｔ＜１の係数であり１例えばγ＝ｌ／２等に
することができる。m' (a, β) = (1-r)M'' (a,
β) (step 323), where T is a coefficient of 0<T<1 and can be 1, for example, γ=l/2.
この副履歴濃度ｍ’ と写像１度５ｔｉｎとから中間濃
度ｆｉｔを生成する（ステップ３２４）、すなわち。An intermediate density fit is generated from this sub-history density m' and the mapping degree 5tin (step 324), that is.
’Ｓ” Ｃａｓ、βＳ）＝ ｒ Ｓ’ ｉｎ （ａｓ
、βＳ）＋ｍｔ（αＳ、βｓ） −（２）
この中間濃度ｇｔは中間ブレーンＳＰに書き込まれる（
ステップ５２４）。'S' Cas, βS) = r S' in (as
, βS) + mt(αS, βs) - (2) This intermediate concentration gt is written to the intermediate brane SP (
step 524).
次にこの中間濃度＄ｔに基づきウィンドウが設定される
。ウィンドウは第２３図〜第２５図に示されるように、
中間ブレーンの濃度＄ｔの座標位置（αＳ、βＳ）を基
準とし、この座標位置（αＳ。A window is then set based on this intermediate density $t. The window is as shown in FIGS. 23-25.
Using the coordinate position (αS, βS) of the concentration $t of the intermediate brane as a reference, this coordinate position (αS.
βＳ）を中心としてＮｗ ＸＮｗ （Ｎｗはウィンド
ウの大きさ）の領域を設定し、この領域内の濃度を≦ｔ
（α３．β３）の値とすることにより設定される。Set a region of Nw XNw (Nw is the window size) centered on
It is set by setting the value to (α3.β3).
この設定ウィンドウ濃度Ｗｔはウィンドウブレーンｗｐ
に書き込まれる。This set window density Wt is the window brain wp
will be written to.
フレームｔにおける履歴ブレーンＭＰの濃度Ｍｔ（α、
β）を次フレーム（ｔ ＋ １）の濃度Ｍｔ＋１（α、
β）に更新するには、履歴濃度Ｍｔ＋１（α、β）とし
て、ウィンドウ濃度Ｗｔ （α、 Ｉ）または副履歴
濃度ｍ’ （α、β）のうちの大きい方を選択し、そ
の値を設定することによる。すなわち。Density Mt(α,
β) as the density Mt+1(α,
β), select the larger of the window density Wt (α, I) or the sub-history density m' (α, β) as the history density Mt+1(α, β), and set that value. By doing. Namely.
Ｍｔｔ璽 （α、 β）
＝ｍａ ｘ （ｗｔ （”＋ β）、ｍ’（α、
β）〕とする。Mtt (α, β) = max (wt (”+ β), m'(α,
β)].
このような操作を各フレーム【＝０〜９毎に繰り返して
漸次に履歴ブレーンを更新していく、この場合、カメラ
２０を移動させつつ抽出される近傍線分Ｌｏの写像点Ｓ
Ｏｔは移動距離が大きいため、フレーム間にわたるそれ
らのウィンドウは第２６図に示すように相互に重ならな
い、この結果。Such operations are repeated for each frame (=0 to 9) to gradually update the history brane. In this case, the mapping point S of the neighboring line segment Lo extracted while moving the camera 20
This results in that Ot has a large travel distance, so their windows spanning frames do not overlap each other as shown in FIG.
例えば最初のフレームｔ＝Ｑにおける履歴ブレーンＭＰ
の濃度Ｍｔはフレームｔの増加にともない第２８図に示
されるように漸次に減少して０に収束していく。For example, the history brane MP at the first frame t=Q
As the number of frames t increases, the density Mt gradually decreases and converges to 0 as shown in FIG.
一方、遠方線分り、の写像点Ｓ、ｔは移動距離が小さい
ため、フレーム間にわたるそれらのウィンドウは第２７
図に示されるように相互に重なる部分が生じる。この結
果、この重なり部分の履歴濃度Ｍｔはフレームｔの増加
とともに漸次に増加して写像点Ｓｏの濃度に近付いてい
く０例えば。On the other hand, since the distance traveled by the mapping points S and t of the far segment is small, their window spanning between frames is the 27th
As shown in the figure, mutually overlapping parts occur. As a result, the history density Mt of this overlapping portion gradually increases as the number of frames t increases and approaches the density of the mapping point So, for example 0.
写像点３ｔが第３０図（Ａ）に示されるように移動した
場合、その履歴濃度Ｍｔは第３０図（Ｂ）の如くのイメ
ージで漸次増加することなる。When the mapping point 3t moves as shown in FIG. 30(A), its history density Mt gradually increases as shown in FIG. 30(B).
さて上述のようにして漸次更新される履歴ブレーン濃度
Ｍｔを用いて不動点の抑制処理を次のように行う、すな
わち、フレームｔで入力された５ｔｉｎ点の濃度５ｔｉ
ｎ （αＳ、βＳ）に対して以下の演算を行う。Now, using the history brane density Mt that is gradually updated as described above, the fixed point suppression process is performed as follows. That is, the density 5ti of the 5tin point input at frame t is
The following calculation is performed for n (αS, βS).
５ｔｏｕｔ（αＳ、β５）
＝Ｓ’ｉｎ（αＳ、βｓ）−Ｍｔ （αＳ、βＳ）・−
・ （４）
前述したように不動点に対する履歴ブレーン濃度Ｍｔ
（αＳ、βＳ）は漸次に増大するものであるから、不
動点のＳ’ｏｕｔ（αＳ、βＳ）は次第に減少してい（
、これが成るしきい値以下になったのならば切り捨てて
除去する。これにより遠方線分り。5tout (αS, β5) = S'in (αS, βs) - Mt (αS, βS)・-
・ (4) As mentioned above, the historical brane concentration Mt for the fixed point
Since (αS, βS) gradually increases, the fixed point S'out (αS, βS) gradually decreases (
, if it becomes less than the threshold value, it is truncated and removed. This allows for distant line separation.
に対する写像点Ｓ。が除去されることになる。The mapping point S for. will be removed.
上述の不動点抑制方法では、副履歴プレーン濃度ｍｔと
中間ブレーン濃度＄ｔを計算するためにそれぞれ（１ｙ
）、ｙを乗算する処理が必要である。かかる乗算処理は
計算時間が長くかかるので、ブレーン全面にわたり計算
するには長時間を要し、計測演算のリアルタイム処理が
必要という要請に答え得ない。In the fixed point suppression method described above, (1y
), y is required. Since such multiplication processing takes a long calculation time, it takes a long time to calculate over the entire brain, and cannot meet the demand for real-time processing of measurement calculations.
また不動点除去処理に際しては５面のブレーンメモリを
用いているため、メモリ容量が膨大となり、装置の小型
化、低コスト化を図れない。Furthermore, since a five-sided brain memory is used in the fixed point removal process, the memory capacity becomes enormous, making it impossible to reduce the size and cost of the device.
特に計算回路を専用のハードウェア回路により実現して
高速化を図ろうとすると、開発に多大な時間がかかり、
またコスト的にも極めて高（なる。In particular, if you try to speed up a calculation circuit by using a dedicated hardware circuit, it will take a lot of time to develop.
Also, the cost is extremely high.
したがって本発明の目的は、小容量のブレーンメモリを
用いて高速に不動点除去処理を行えるようにすることに
ある。Therefore, an object of the present invention is to enable high-speed fixed point removal processing using a small-capacity brain memory.
第１図は本発明に係る原理ブロック図である。 FIG. 1 is a principle block diagram according to the present invention.
本発明にかかる球面写像による３次元計測の不動点除去
方法は、損影位置を所定間隔で移動させつつ、立体像を
球面投影および球面写像して写像点を抽出する過程（ス
テップ３１）と、これら抽出された写像点中の不動点を
除去する過程（ステン−口、
プＳ２）と、不動点除去後の写像点に基づいて３次元計
測演算処理を行う過程（ステップ３３）とを含む球面写
像による３次元計測方法において。The fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping according to the present invention includes the steps of extracting mapped points by spherical projection and spherical mapping of a stereoscopic image while moving the shadow position at predetermined intervals (step 31); A spherical surface that includes the process of removing fixed points among these extracted mapped points (step S2) and the process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the mapped points after fixed point removal (step 33) In a three-dimensional measurement method using mapping.
この不動点除去過程（ステップＳ２）は、Ｎ歴プレーン
ＭＰを備え、抽出された写像点に基づきビットシフトを
用いて更新値を演算する過程（ステップＳ４）と、この
更新値を演算する過程（ステップＳ４）を抽出された全
ての写像点につき繰り返し行って、それぞれの更新値を
一時的に保持する過程と（ステップＳ５）、これら演算
された更新値の各々に基づきウィンドウを設定しつつ履
歴プレーンの内容を更新する過程（ステップ３６）と、
履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中の不動
点を除去する過程（ステップＳ７）とを含むことを特徴
とする。This fixed point removal process (step S2) includes an N history plane MP, and includes a process of calculating an updated value using bit shift based on the extracted mapped points (step S4), and a process of calculating this updated value ( Step S4) is repeatedly performed for all extracted mapping points to temporarily hold each updated value (step S5), and a history plane is set while setting a window based on each of these calculated updated values. (step 36);
The method is characterized in that it includes a step (step S7) of removing fixed points among the mapped points extracted based on the contents of the history plane.
本発明では、不動点除去演算における乗除算演算がビッ
トシフトを用いて実行される。この結果。In the present invention, multiplication and division operations in fixed point removal operations are performed using bit shifts. As a result.
演算時間の短縮化が図れる。Computation time can be shortened.
以下１図面を参照して本発明の詳細な説明する。 The present invention will be described in detail below with reference to one drawing.
第２図は本発明の一実施例としての３次元計測の不動点
除去方法における履歴プレーン更新の処理手順を示す流
れ図、第３図は不動点抑制処理の処理手順を示す流れ図
である。FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure for updating a history plane in a fixed point removal method for three-dimensional measurement as an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure for fixed point suppression processing.
この実施例方法では、前述の式（１）および式（２）に
おけるγの値として１／２を用いており。In this embodiment method, 1/2 is used as the value of γ in the above equations (1) and (2).
この演算をビットシフトにより実行して処理時間の短縮
を図っている。またプレーンメモリとしては履歴プレー
ンＭＰを１面だけ設けており、前述の写像プレーンＳＰ
、副履歴ブレーンｍＰ、中間プレーンＳＰおよびウィン
ドウプレーンＷＰは不要となる。This operation is performed by bit shifting to reduce processing time. In addition, only one history plane MP is provided as a plane memory, and the above-mentioned mapping plane SP
, the sub-history brane mP, the intermediate plane SP and the window plane WP are no longer necessary.
第２図および第３図において、ｒｓ＜］ｔＪの記号は２
進数の値Ｓをｔビットシフトアップすることを表し、こ
れはＳを１倍、２倍、４倍・−・することに相当する。In Figures 2 and 3, the symbol rs<]tJ is 2
This represents shifting up the base value S by t bits, and this corresponds to multiplying S by 1, 2, 4, and so on.
また「Ｓ＞ｔ」の記号は値Ｓを【ビットシフトダウンす
ることを表しており、これは値Ｓを１倍、ｌ／２倍、１
７４倍−することに相当する。ここでｔは前述同様、１
１に影位置を示すフレーム数であり、ｔ＝０〜９とする
。In addition, the symbol "S>t" indicates that the value S is shifted down by [bits], and this means that the value S is shifted down by 1, 1/2, 1
This corresponds to 74 times. Here, t is 1 as before
1 is the number of frames indicating the shadow position, and t=0 to 9.
履歴プレーンＭＰには全面の各座標位置に対応してフラ
グが設けられており、同一フレーム内において当該座標
位置に既にウィンドウが設定されてその内容が更新され
ている場合にフラグが立てられ、フレームが次のフレー
ムに変わる際に全面のフラグがリセットされるものとす
る。また前述同様、 （α、β）はプレーン全面にわた
る座標（経度、緯度）を表し、（αＳ、βＳ）は８点の
位置する特定の座標位置を表すものとする。A flag is provided in the history plane MP corresponding to each coordinate position on the entire surface, and if a window has already been set at the coordinate position in the same frame and its contents have been updated, the flag is set and the frame Assume that the entire flag is reset when changes to the next frame. Also, as described above, (α, β) represent coordinates (longitude, latitude) over the entire plane, and (αS, βS) represent specific coordinate positions where eight points are located.
以下、第２図を参照しつつ履歴プレーンＭＰの内容の更
新処理について説明する。まずｔ番目のフレームにおい
てＮｉｌの写ａ点ｓ ｓ ’ （１≦ｉ≦Ｎ）の抽出
が行われ、これらの写像点が抽出された順番に履歴プレ
ーン更新演算部に入力されるものとする（ステップ５３
１）、すると、更新のための中間値＄が次式により算出
される（ステップ５３２）。The process of updating the contents of the history plane MP will be described below with reference to FIG. First, in the t-th frame, Nil map point s s ' (1≦i≦N) is extracted, and these map points are input to the history plane update calculation unit in the order in which they are extracted ( Step 53
1), then the intermediate value $ for updating is calculated by the following equation (step 532).
’３Ｉ’ ＝Ｍｔ（αｓｉ、βｓｉ） ＋Ｓ＋ ｔ＜ｔ
この式（５）は１例えばｔ＝４の場合、第４図に示され
るように、履歴プレーンＭＰにおける座標（αＳ、βＳ
）の濃度Ｍｌ （αＳ、βＳ）に、座標（αＳ、βＳ
）にあるｉ番目のＳｔ点のＳＩｔ （αＳ、βＳ）値を
４ビ、トシフトア、プして加算する操作であり、これに
より３！’（αＳ、βＳ）を１６倍している。'3I' =Mt(αsi, βsi) +S+ t<t
This equation (5) is 1. For example, when t=4, as shown in FIG. 4, the coordinates (αS, βS
), the coordinates (αS, βS
) is an operation in which the SIt (αS, βS) values of the i-th St point in 4 bits, sifts, and up are added. '(αS, βS) is multiplied by 16.
このようにして１人力された３、を点について中間値Ｓ
Ｉｔを求める処理を、同一フレームを内で抽出されたＮ
個の３．を点すべてについて行い（ステップ３３３）、
それぞれの中間濃度Ｕｌ’（ｉ＝１−Ｎ）を−時的に保
持する。In this way, 3, which is calculated by one person, is the intermediate value S for the point
The process to obtain It is performed using N extracted within the same frame.
3. is performed for all points (step 333),
The respective intermediate density Ul' (i=1-N) is maintained temporally.
次に１以上のようにして決定したＮ個の中間値＄ｔに基
づきウィンドウを設定しつつ履歴プレーンＭＰの内容を
次フレーム（ｔ ＋ １）の濃度Ｍｔ＋１に更新する。Next, the contents of the history plane MP are updated to the density Mt+1 of the next frame (t+1) while setting a window based on the N intermediate values $t determined as described above.
すなわち。Namely.
Ｍ【◆’＝ｗｉｎｄｏｗ （ｆｉ’ 、 ｔｘｓ、βＳ
）とするのここで＋ ｗｉｎｄｏｗ （ｇ ｔ＋
αＳ、βＳ）は。M[◆'=window (fi', txs, βS
), here + window (g t+
αS, βS) are.
第５図に示されるように、濃度≦、１をウィンドウ領域
全面の濃度としつつ座標（αＳ、βＳ）を中心としてウ
ィンドウを設定する処理を表し、そのウィンドウ値は履
歴プレーンＭＰに書き込まれる。As shown in FIG. 5, it represents the process of setting a window around the coordinates (αS, βS) while setting the density≦1 as the density of the entire window area, and the window value is written in the history plane MP.
ここでウィンドウを設定したのならば、そのウィンドウ
内の画素にそれぞれ対応する座標位置のフラグ部にフラ
グを立てていく、これにより、新たに成る写像点につい
てウィンドウを設定しようとする際、そのウィンドウの
中心点（８点の位置）に既にウィンドウが設定されてい
るか否かはフラグが立っているか否かで判定でき、もし
既にウィンドウが設定されていた場合には、新たなウィ
ンドウの濃度としては既に設定されているウィンドウの
濃度と新たにウィンドウを設定しようとする写像点Ｓの
中間濃度とを比較し、そのうちの大きい方とする。If a window is set here, a flag will be set in the flag section of the coordinate position corresponding to each pixel in that window, so that when trying to set a window for a new mapped point, the window will be Whether or not a window has already been set at the center point (position 8) can be determined by whether or not a flag is set. If a window has already been set, the density of the new window is The density of the already set window and the intermediate density of the mapping point S for which a new window is to be set are compared, and the larger one of them is selected.
なお、第６図に示されるように１例えば同一フレーム内
で隣接する８１点と８２点のウィンドウの裾部分が重な
っている場合には何れか大きい方のウィンドウ濃度値を
その重なり部分の濃度値とする。As shown in FIG. 6, for example, if the bottoms of windows of 81 and 82 points adjacent to each other in the same frame overlap, the larger window density value is used as the density value of the overlapped part. shall be.
この履歴プレーン濃度の更新処理を、入力されたＮ個の
８点の全てについて順次に行う（ステップ５３５）。こ
の処理が終了したのならばフラグ部のフラグを全てリセ
ットしくステップ５３６）。This history plane density updating process is performed sequentially for all of the N input eight points (step 535). If this process is completed, all flags in the flag section are reset (step 536).
履歴プレーン更新処理を終了する（ステップ５３７）。The history plane update process ends (step 537).
以上のように履歴プレーンＭＰを更新すると。When the history plane MP is updated as described above.
同一フレーム内で隣接する写像点３１１３２（それぞれ
のウィンドウ領域内に８１．３２点座標が含まれている
場合）の履歴濃度Ｍｔは第７図に示されるようなイメー
ジで設定されていく。The history density Mt of adjacent mapping points 31132 in the same frame (when 81.32 point coordinates are included in each window area) is set as shown in FIG. 7.
次に不動点の抑制処理を第３図を参照して説明する。す
なわち、入力された３、を点に対して次式（６）の演算
を行う （ステップ３４１）。Next, the fixed point suppression process will be explained with reference to FIG. That is, the following equation (6) is calculated for the input 3 as a point (step 341).
５ｔｏｕｔ ＝Ｓ１ ｔ−Ｍ’ （ｅｔｓ、βｓ）Ｃ
＞ｔこの処理は、第８図に示されるように９例えばｔ＝
４の場合には、濃度値Ｍｔ （αＳ、βＳ）を４ビツ
トだけシフトダウンしくすなわちＭを１／１６倍し）、
Ｓ＋’から減じる操作である。この結果。5tout=S1 t-M' (ets, βs)C
>tThis process is performed as shown in FIG.
4, the density value Mt (αS, βS) is shifted down by 4 bits (that is, M is multiplied by 1/16),
This is an operation of subtracting from S+'. As a result.
取り出される５ｔｏｕｔは、不動点であればその値が極
めて小さくなる。この値が所定のしきい値以下になった
のならばこれを切り捨てる。よって不動点が除去される
。The value of 5tout taken out will be extremely small if it is a fixed point. If this value falls below a predetermined threshold value, it is truncated. Therefore, fixed points are removed.
本実施例によると、従来のアルゴリズムでは履歴プレー
ンＭＰ、Ｗ１＠歴プレーンｍＰ、ウィンドウプレーンＷ
Ｐのプレーンが必要であったものが履歴ブレーンＭＰ−
枚のみでよくなる。−枚のプレーンは例えば１０２４ｘ
６０８画素あるので。According to this embodiment, in the conventional algorithm, history plane MP, W1@history plane mP, window plane W
What requires a plane of P is the history brane MP-
It will be fine if you only need one. - planes are, for example, 1024x
There are 608 pixels.
１画素が１６ビツトとすると、従来は、１０２４ Ｘ６
０８×２バイト×３枚−３，６Ｍバイト、必要であった
。一方３本実施例によれば、履歴プレーン−枚であるの
で、１画素を３２ビツトとしても２．４Ｍバイトで足り
、約１．４ Ｍバイトのメモリ削減となる。If one pixel has 16 bits, conventionally, 1024 x 6
08 x 2 bytes x 3 sheets - 3.6M bytes were required. On the other hand, according to the three embodiments, since there are one history plane, even if one pixel is 32 bits, 2.4 Mbytes is sufficient, resulting in a memory reduction of about 1.4 Mbytes.
また計算速度を簡単に見積もってみる。従来は履歴プレ
ーンの更新において中間値＄ｔを導出するまでには、−
膜内なＣＰＵのクロック数に換算すると、除算（クロッ
ク数で約１６０の処理）が２回、加算（クロック数で約
１６の処理）が１回必要であるから、必要なりロック数
は。Let's also briefly estimate the calculation speed. Conventionally, in updating the history plane, it takes −
When converted to the number of clocks of the internal CPU, two divisions (processing with about 160 clocks) and one addition (processing with about 16 clocks) are required, so the number of locks required is:
１６０Ｘ２＋１６Ｘ１＝３３６回
となる、一方１本実施例では、ビットシフト （約２６
クロツク数の処理）が１回、加算が１回であるので、お
およそ
２６Ｘ１＋１６Ｘ１＝４２回
で足り、格段に処理に必要なりロック数が減り。160X2+16X1=336 times, whereas in this embodiment, the bit shift
Since processing of the number of clocks is performed once and addition is performed once, approximately 26X1+16X1=42 times are sufficient, which significantly reduces the number of locks required for processing.
これにより汎用のＣＰＵボードを用いても十分な速度で
不動点除去演算を行えることになる。This makes it possible to perform fixed point removal calculations at sufficient speed even when using a general-purpose CPU board.
上述の実施例においては、入力されたＮ個の８点すべて
について予め中間濃度＄ｔを求め（ステップ３３２．３
３３）、Ｌかる後に履歴プレーン上にウィンドウを設定
する処理（ステップＳ３４゜５３５）を行っているが、
このような手順としたのは以下に理由による。In the embodiment described above, the intermediate density $t is determined in advance for all eight of the N input points (step 332.3).
33), after setting the window on the history plane (step S34゜535),
The reason for this procedure is as follows.
すなわち、履歴プレーンの更新処理の手順としては例え
ば第９図に示されるように、入力された８１１点につい
て順次に中間濃度≦ｔを計算してその後に直ちに履歴ブ
レーンＭＰ上にウィンドウの設定を行う処理を行うこと
も考えられる。この場合、第９図の処理手順を、入力さ
れたＮ個の８点についてそれぞれ行う。That is, as shown in FIG. 9, for example, the procedure for updating the history plane is to sequentially calculate the intermediate density ≦t for the 811 input points, and then immediately set a window on the history plane MP. It is also possible to perform processing. In this case, the processing procedure shown in FIG. 9 is performed for each of the N input eight points.
この第９図の更新処理では写像点ＳＩｔが抽出されてそ
の順番で履歴プレーン更新演算部に入力されると（ステ
ップ３４１）、この写像点３．ｔの座標（αＳ、βＳ）
に相当する履歴プレーンＭＰの座標位置Ｍｔ （αＳ
、βＳ）にフラグが立っているか否かがまず判定される
（ステップ５４２）。In the updating process shown in FIG. 9, when mapped points SIt are extracted and input to the history plane update calculation unit in that order (step 341), the mapped points 3. Coordinates of t (αS, βS)
The coordinate position Mt (αS
, βS) is flagged (step 542).
フラグが立っていなければ、その座標位置についてはま
だフレームを内において履歴ブレーンＭＰの更新がされ
ていないことを表している。この場合、前述の式（５）
に従って中間濃度≦ｔが決定される（ステップ３４３）
。If the flag is not set, it indicates that the history brain MP has not yet been updated within the frame for that coordinate position. In this case, the above equation (5)
The intermediate concentration ≦t is determined according to (step 343)
.
一方、Ｍｔ（αｓｉ、βｓｉ）にフラグが既に立ってい
る場合には、更新値ｆｉｔとして、座標（αｓｉ。On the other hand, if a flag has already been set for Mt (αsi, βsi), the coordinate (αsi.
βｓ＋）にあるｉ番目のＳｔ点の値Ｓ１ｔをｔビットシ
フトアップした値ｒＳｌｔ、＜］ｔＪ、あるいはその８
点の座標（αｓＬ βｓｉ）の履歴濃度Ｍｔ （αｓ
ｉ、βｓｉ）のうちの大きい方を選択する（ステップＳ
４４〜５４６）。rSlt, <]tJ, or its 8, which is obtained by shifting up the value S1t of the i-th St point in
The historical concentration Mt (αs
i, βsi) (step S
44-546).
このようにして中間濃度＄ｔを決定し、しかる後に前述
したウィンドウ処理を行う（ステップ５４７）。In this way, the intermediate density $t is determined, and then the window processing described above is performed (step 547).
さて、上述のような手順で履歴ブレーンの更新を行うと
１次のような問題が生じる。すなわち。Now, if the history brain is updated using the procedure described above, the following first-order problem occurs. Namely.
前述の実施例では履歴ブレーンを更新するために８点を
用いてウィンドウを生成している。このときウィンドウ
を生成していく順序は８点の濃度に関係なく、Ｓ熱抽出
部から８点が送られて（る順序で処理を行っている。In the embodiment described above, a window is generated using eight points to update the history brain. At this time, the order in which the windows are generated is performed in the order in which the eight points are sent from the S heat extraction section, regardless of the density of the eight points.
例えば、第１０図において、まずｓ、＋ ５２＋８３−
という順序でデータが入力されてくるものとする。ここ
で３２の濃度はＳｌの濃度よりも大きいものとする。こ
の状態で履歴ブレーンにウィンドウを作成する場合＋３
１と３２は距離が近いため、互いに干渉する。この場合
、第９図のステップＳ４４．ステップ３４６に従った場
合、Ｓｌを中心に作成されるウィンドウの濃度が＋５１
を中心に作成されるウィンドウの濃度に合わせられるよ
うに濃度決定される場合も生じる。For example, in Figure 10, first s, +52+83-
It is assumed that data is input in this order. Here, it is assumed that the concentration of 32 is greater than the concentration of Sl. +3 when creating a window in the history brain in this state
1 and 32 are close to each other, so they interfere with each other. In this case, step S44 in FIG. If step 346 is followed, the density of the window created around Sl will be +51
In some cases, the density is determined to match the density of the window created around the .
一般に履歴ブレーンの値はフレーム数を重ねる毎に不動
点の濃度に等しくなる。従って８１の近傍の履歴ブレー
ンの値はＳｌの濃度値に近付いていく。この結果、上述
の場合はＳｌの座標と等しい履歴ブレーンの濃度はＳｌ
の濃度値にほぼ等しくなる。Generally, the value of the history brane becomes equal to the density of the fixed point as the number of frames increases. Therefore, the value of the history brane near 81 approaches the concentration value of Sl. As a result, in the above case, the density of the history brane equal to the coordinates of Sl is Sl
It becomes almost equal to the concentration value of .
この場合＋３２自体の濃度はＳｌの濃度よりも大きいの
であり、したがって前述の式（６）の抑制処理を行った
としてもＳｌは十分に抑制されないこととなり＋３２が
不動点であるのにしきい値でスライスすることができず
に残ってしまうことも生じえ１次工程で行う線分の方位
計測で誤測定を起こしてしまうといった問題点がある０
本発明によればかかる問題点も解決されるものである。In this case, the concentration of +32 itself is greater than the concentration of Sl, so even if the above-mentioned suppression process of equation (6) is performed, Sl will not be sufficiently suppressed, and even though +32 is a fixed point, it will not reach the threshold value. There is a problem that it may not be possible to slice it and it may remain, resulting in erroneous measurements when measuring the direction of the line segment performed in the primary process.
According to the present invention, such problems are also solved.
本発明によれば、使用するメモリ量を削減しかつ計算量
を減らすことができ、不動点除去に要する処理時間を短
縮することができる。このためロボット等のシステムと
してリアルタイム性が得られる。また汎用ＣＰＵボード
（マルチパスなど）が使用できるため装置の開発環境が
整え易くなり。According to the present invention, the amount of memory used can be reduced, the amount of calculation can be reduced, and the processing time required for fixed point removal can be shortened. Therefore, real-time performance can be obtained as a system such as a robot. Also, since a general-purpose CPU board (multipath, etc.) can be used, it is easier to set up the device development environment.
開発時間の短縮につながる。This leads to a reduction in development time.
第１図は本発明に係る原理図。
第２図は本発明の一実施例としての球面写像による３次
元計測の不動点除去方法における履歴ブレーンの更新処
理の手順を示す流れ図。
第３図は実施例における不動点の抑制処理の手順を示す
流れ図。
第４図は履歴プレーン更新処理におけるビットシフトア
ップの説明図。
第５図、第６図はウィンドウ処理の説明図。
第７図はウィンドウが干渉した状態での履歴プレーン更
新状態を説明する図。
第８図は抑制処理におけるビットシフトダウンの説明図
。
第９図は他の提案される履歴プレーン更新処理手順を示
す流れ図。
第１０図は第９図の処理手順に従った場合においてウィ
ンドウが干渉したときの履歴濃度の更新状態を説明する
図。
第１１図、第１２図はそれぞれ従来の８点、ＳＳ点の抽
出方法を説明する図。
第１３図は３次元計測装置の全体構成図。
第１４図は第１３図装置によるカメラ撮影位置を説明す
る図。
第１５図は第１３図装置に動作概要を示す流れ図。
第１６図は近傍線分の対応写像点の移動を説明する図。
第１７図は遠方線分の対応写像点の移動を説明する図。
第１８図は第１３図装置で使用されるプレーンの種類の
説明図。
第１９図はプレーンメモリのアドレス説明図。
第２０図、第２１図は提案の不動点除去の手順を示す流
れ図。
第２２図は写像プレーンの写像点データを説明する図。
第２３図〜第２５図はウィンドウの設定処理を説明する
図。
第２６図は近傍線分のウィンドウ移動を説明する図。
第２７図は遠方線分のウィンドウ移動を説明する図。
第２８図はウィンドウが重ならない場合の履歴濃度の変
化を説明する図。
第２９図はウィンドウが重なる場合の履歴濃度の変化を
説明する図、および
第３０図は抑制量の変化パターンを説明する図である。
図において。
２０−一一一カメラユニット
２１− カメラユニット駆動用モータ２２−・モータ
制御ユニット
２３−マイクロプロセッサ
２４０）〜２４１ｎ）−写像プロセッサ５−・・原画メ
モリ
６（１）〜２６１ｎｌ−写像メモリ
７−・−パラレルインタフェース
８−移動方向計測用データ作成部
９−移動方向判定部FIG. 1 is a diagram showing the principle of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing a procedure for updating a history brane in a fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping as an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of fixed point suppression processing in the embodiment. FIG. 4 is an explanatory diagram of bit shift up in history plane update processing. FIG. 5 and FIG. 6 are explanatory diagrams of window processing. FIG. 7 is a diagram illustrating a history plane update state in a state where windows interfere. FIG. 8 is an explanatory diagram of bit shift down in suppression processing. FIG. 9 is a flowchart showing another proposed history plane update processing procedure. FIG. 10 is a diagram illustrating an update state of history density when windows interfere in the case of following the processing procedure of FIG. 9. FIG. 11 and FIG. 12 are diagrams explaining the conventional 8-point and SS-point extraction methods, respectively. FIG. 13 is an overall configuration diagram of the three-dimensional measuring device. FIG. 14 is a diagram illustrating camera photographing positions by the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 15 is a flowchart showing an outline of the operation of the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 16 is a diagram illustrating movement of corresponding mapping points of neighboring line segments. FIG. 17 is a diagram illustrating movement of corresponding mapping points of far line segments. FIG. 18 is an explanatory diagram of the types of planes used in the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 19 is an explanatory diagram of addresses of plain memory. FIGS. 20 and 21 are flowcharts showing the proposed fixed point removal procedure. FIG. 22 is a diagram illustrating mapping point data of a mapping plane. FIGS. 23 to 25 are diagrams for explaining window setting processing. FIG. 26 is a diagram illustrating window movement of neighboring line segments. FIG. 27 is a diagram illustrating window movement of a far line segment. FIG. 28 is a diagram illustrating changes in history density when windows do not overlap. FIG. 29 is a diagram illustrating changes in historical density when windows overlap, and FIG. 30 is a diagram illustrating a pattern of changes in suppression amount. In fig. 20-111 camera unit 21-camera unit drive motor 22--motor control unit 23-microprocessor 240) to 241n)-mapping processor 5--original image memory 6(1)-261nl-mapping memory 7-- - Parallel interface 8 - Movement direction measurement data creation unit 9 - Movement direction determination unit
Claims (1)
および球面写像して写像点を抽出する過程（ステップＳ
１）と、 これら抽出された写像点中の不動点を除去する過程（ス
テップＳ２）と、 不動点除去後の写像点に基づいて３次元計測演算処理を
行う過程（ステップＳ３）とを含む球面写像による３次
元計測方法において、 該不動点除去過程（ステップＳ２）は、 履歴プレーン（ＭＰ）を備え、 抽出された写像点に基づきビットシフトを用いて更新値
を演算する過程（ステップＳ４）と、該更新値を演算す
る過程（ステップＳ４）を、抽出された全ての写像点に
つきそれぞれ行って、それぞれの更新値を一時的に保持
する過程と（ステップＳ５）、 これら演算された更新値の各々に基づきウィンドウを設
定しつつ履歴プレーンの内容を更新する過程（ステップ
Ｓ６）と、 履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中の不動
点を除去する過程（ステップＳ７）とを含むことを特徴
とする球面写像による３次元計測の不動点除去方法。[Claims] A process of extracting mapped points by performing spherical projection and spherical mapping of a stereoscopic image while moving the photographing position at predetermined intervals (step S
1), a process of removing fixed points among these extracted mapped points (step S2), and a process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the mapped points after fixed point removal (step S3). In the three-dimensional measurement method using mapping, the fixed point removal process (step S2) includes a history plane (MP), and a process (step S4) of calculating an updated value using a bit shift based on the extracted mapped points. , the process of calculating the updated values (step S4) is performed for each extracted map point, and the process of temporarily holding each updated value (step S5), and the process of calculating the updated values of these calculated values. The process includes a process of updating the contents of the history plane while setting a window based on each (step S6), and a process of removing fixed points among the mapped points extracted based on the contents of the history plane (step S7). Fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63239827A JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63239827A JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0290280A true JPH0290280A (en) | 1990-03-29 |
| JPH0636195B2 JPH0636195B2 (en) | 1994-05-11 |
Family
ID=17050443
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63239827A Expired - Lifetime JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0636195B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5828354A (en) * | 1990-07-13 | 1998-10-27 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
| US5841412A (en) * | 1990-07-13 | 1998-11-24 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
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1988
- 1988-09-27 JP JP63239827A patent/JPH0636195B2/en not_active Expired - Lifetime
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| US5841412A (en) * | 1990-07-13 | 1998-11-24 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0636195B2 (en) | 1994-05-11 |
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