JP7251631B2 - テンプレート作成装置、物体認識処理装置、テンプレート作成方法、物体認識処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
視点から見た対象物体に対応するテンプレートを作成するテンプレート作成装置であって、
前記テンプレートを作成するための前記視点としてのテンプレート作成視点の位置姿勢に関するデータを取得するテンプレート作成視点位置姿勢データ取得部と、
前記対象物体の3次元計測データを取得する3次元計測データ取得部と、
前記対象物体を3次元計測する視点としての計測視点の位置姿勢に関するデータを取得する計測視点位置姿勢データ取得部と、
異なる前記計測視点に対応する前記3次元計測データを前記テンプレート作成視点に対する所定の平面に投影し、投影された前記3次元計測データに基づいて、特徴量を抽出するための基礎3次元データを生成する基礎3次元データ生成部と、
を備え、
前記基礎3次元データ生成部は、前記テンプレート作成視点に対する距離がより近い前記計測視点を選択し、選択された該計測視点に対応する前記3次元計測データを、前記基礎3次元データを生成するために優先して用いることを特徴とするテンプレート作成装置である。
前記基礎3次元データ生成部は、前記基礎3次元データのうち、前記所定の平面に投影された、より優先される前記3次元計測データに含まれない部分を、前記3次元計測データを前記所定の平面に投影されたデータによって補うようにしてもよい。
前記対象物体を含む画像を取得する画像取得部と、
前記取得された画像から特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記テンプレート作成装置によって作成されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより前記取得された画像に含まれる前記対象物体を認識するテンプレートマッチング部と、
を備えた物体認識処理装置である。
視点から見た対象物体に対応するテンプレートを作成するテンプレート作成方法であって、
前記テンプレートを作成するための前記視点としてのテンプレート作成視点の位置姿勢に関する情報を取得するステップと、
前記対象物体の3次元計測データを取得するステップと、
前記対象物体を3次元計測する視点としての計測視点の位置姿勢に関するデータを取得するステップと、
前記テンプレート作成視点に対する距離がより近い前記計測視点を選択するステップと、
前記選択された前記計測視点に対応する前記3次元計測データを、前記テンプレート作成視点に対する所定の平面に投影するステップと、
前記投影された前記3次元計測データに基づいて、特徴量を抽出するための基礎3次元データを生成する際に、前記距離がより近い前記計測視点に対応する前記3次元計測データを優先して用いて基礎3次元データを生成するステップと、
を含むテンプレート作成方法である。
また、本発明に含まれる各ステップの順序は、記載された順序に限定されるものではない。
テンプレートを用いて対象物体を認識する物体認識処理方法であって、
前記対象物体を含む画像を取得するステップと、
前記取得された画像から特徴量を抽出するステップと、
前記テンプレート作成方法により作成されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより前記対象物体を認識するステップと、
を含む物体認識処理方法である。
前記テンプレート作成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
前記物体認識方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
以下、本発明の適用例について、図面を参照しつつ説明する。
図8は、本発明におけるテンプレート作成方法の原理を説明する図である。
図8(A)は、視点VPからの対象物体227のテンプレートを作成する例である。ここでは、視点VPから対象物体227の中心227cに至る矢印を実線で表示している。
このため、3次元センサ220の視点位置姿勢認識の誤差はあるものの、対象物体227の形状情報は失われない。
また、3次元センサによって取得された3次元計測データを3次元空間上で統合するのではなく、テンプレート作成視点VPの画像平面上に投影した2次元データとして統合するため、メモリ使用量が少なく、処理時間を短縮することができる。
(物体認識装置の全体構成)
図1を参照して、本発明の実施形態に係る物体認識装置について説明する。
センサユニット20は、対象物体27の光学像を撮影するためのカメラを少なくとも有する。さらに、センサユニット20は、対象物体27の3次元計測を行うために必要な構成(センサ、照明装置、投光装置など)を含んでもよい。例えば、ステレオマッチング(ステレオビジョン、ステレオカメラ方式などとも呼ばれる。)によって奥行き距離を計測する場合には、センサユニット20に複数台のカメラが設けられる。アクティブステレオの場合はさらに、対象物体27にパターン光を投射する投光装置がセンサユニット20に設けられる。空間コード化パターン投影方式により3次元計測を行う場合には、パターン光を投射する投光装置とカメラがセンサユニット20に設けられる。他にも、照度差ステレオ法、TOF(タイムオブフライト)法、位相シフト法など、対象物体27の3次元情報を取得可能な方法であればいかなる方式を用いてもよい。
画像処理装置21は、例えば、CPU(プロセッサ)、RAM(メモリ)、不揮発性記憶装置(ハードディスク、SSDなど)、入力装置、出力装置などを備えるコンピュータにより構成される。この場合、CPUが、不揮発性記憶装置に格納されたプログラムをRAMに展開し、当該プログラムを実行することによって、後述する各種の構成が実現される。ただし、画像処理装置21の構成はこれに限られず、後述する構成のうちの全部又は一部を、FPGAやASICなどの専用回路で実現してもよいし、クラウドコンピューティングや分散コンピューティングにより実現してもよい。
テンプレート作成装置30は、物体認識処理で利用するテンプレートを作成するための構成であり、複数視点3次元計測データ取得部300、撮影視点3次元位置姿勢データ取得部301、テンプレート作成視点位置情報取得部302、テンプレート作成視点の3次元データ生成部303、特徴抽出部304、テンプレート作成部305、テンプレート情報出力部306を有する。本実施形態では、複数視点3次元計測データ取得部300が本発明の「3次元計測データ取得部」に対応する。また、本実施形態では、撮影視点3次元位置姿勢データ取得部301が本発明の「計測視点位置姿勢データ取得部」に対応する。また、本実施形態では、テンプレート作成視点位置情報取得部302が本発明の「テンプレート作成視点位置姿勢データ取得部」に対応する。そして、本実施形態では、テンプレート作成視点の3次元データ生成部303が本発明の「基礎3次元データ生成部」に対応する。
物体認識処理装置31は、テンプレートマッチングによる物体認識処理を実行するための構成であり、画像取得部310、画像ピラミッド作成部311、特徴抽出部312、テンプレート情報取得部313、テンプレートマッチング部314、認識結果出力部315を有する。本実施形態では、画像取得部310、特徴抽出部312、テンプレートマッチング部314が、それぞれ本発明の「画像取得部」、「特徴抽出部」、「テンプレートマッチング部」に対応する。
図3のフローチャートを参照して、テンプレート作成装置30によるテンプレート作成処理の一例を説明する。
対象物体27に対して、3次元センサ220を所定の位置姿勢に配置して、対象物体27の3次元計測データを取得(撮影)するとともに、撮影視点の位置姿勢情報を取得する。3次元センサ220によって対象物体を複数の異なる視点から撮影して3次元計測データを取得する場合には、3次元センサ220を固定して、対象物体27の姿勢を変えるようにしてもよいし、対象物体27を固定して、3次元センサ220の姿勢を変えるようにしてもよく、3次元センサ220と対象物体27の相対的な位置関係が変わればよい。図4では、3次元センサ220によって載置面32上に載置された対象物体27を撮影して3次元計測データを取得する場合の一例を示す。ここでは、3次元センサ220を固定して、載置面32の姿勢を変えてもよいし、載置面32の姿勢を固定し、3次元センサ220の姿勢を変えるようにしてもよい。
また、撮影視点の3元位置姿勢は、対象物体の載置面32に表示された平面マーカ33や、載置面に対して固定して配置された参照物体(3DCADデータ等により形状が分かっている物体)を認識することによって取得してもよいし、対象物体の載置面32をゴニオステージ上に設けることによって取得してもよい。
テンプレート作成視点ベクトルとは、テンプレート作成視点VPから対象物体の中心に向かうベクトルである。図5において黒丸で示されるテンプレート作成視点については、テンプレート作成視点ベクトルは、正八十面体の黒丸で示される頂点から、この正八十面体の中心に一致するように配置された対象物体の中心に向うベクトルである。そして、撮影視点ベクトルとは、複数視点3次元計測データ取得部300によって対象物体27を撮影する際の、撮影視点から対象物体の中心に向うベクトルである。図5において、第1の撮影視点、第2の撮影視点及び第3の撮影視点に対応する撮影視点ベクトルは、それぞれ矢印IMP1、矢印IMP2及び矢印IMP3の方向ベクトルである。
ここでは、黒丸で示された正八十面体の頂点から中心に向かうベクトルと、矢印IMP1、矢印IMP2及び矢印IMP3の方向のベクトルとの角度を算出する。
図7のフローチャートを参照して、物体認識処理装置31による物体認識処理方法の一例を説明する。
ここでは、テンプレートマッチング部314は、まず、第1層特徴画像と第1層用の視点ごとのテンプレートを用いてマッチング処理を行う。テンプレートマッチング部314は、第1層用の視点ごとのテンプレートを用いたマッチング処理の結果、正解候補となるテンプレートを検出すると、検出結果に基づき、第2層特徴画像の探索範囲を設定し、第2層特徴画像と第2層用の視点ごとのテンプレートを用いてマッチング処理を行う。第3層画像、第4層画像が存在する場合には、これらの層画像に対しても同様の処理が行われる。このような処理が行われる結果、最下層(最も画像の解像度が高い層)における物体の存在位置姿勢を認識することができる。
以上述べた構成及び処理では、異なる視点から撮影した対象物体の3次元計測データを3次元空間において統合処理するのではなく、異なる視点から撮影した対象物体の3次元計測データをテンプレート作成視点に対する画像平面に投影することにより得られたデータに基づいて、対象物体の画像特徴を抽出することにより、テンプレートのデータを生成している。このように、画像平面において統合処理を行うため、メモリ使用量が小さく処理時間も短縮できる。従って、テンプレート作成処理を高速化できる。
また、異なる視点から撮影した対象物体の3次元計測データのうち、テンプレート作成視点に近い視点の撮影点群データを優先的に使用して統合する。このように、テンプレート作成視点に近い視点の撮影点群データから順に画像平面に投影し、点群が存在しない画素だけを、他の撮影視点からの撮影点群データによって補う。このため、対象物体の細かな形状やテクスチャが失われることなく、実物に近いテンプレートを作成することができる。
上記実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。
テンプレート作成視点と撮影視点との距離の指標は、テンプレート作成視点ベクトルと撮影視点ベクトルとの角度に限られず、テンプレート作成視点と撮影視点間のユークリッド距離や測地線距離を用いてもよい。
また、テンプレート作成視点と撮影視点とが遠い場合、例えば、テンプレート作成視点ベクトルと撮影視点ベクトルとのなす角度が所定の閾値以上である場合には、そのような撮影視点に対しては、ステップS105の投影処理を行わないようにしてもよい。対象物体の計測点の法線ベクトルにより、テンプレート作成視点から見える点か否かを判別することができるので、テンプレート作成視点から見えない点については、ステップS105の投影処理を行わないようにしてもよい。
<発明1>
視点から見た対象物体(27)に対応するテンプレートを作成するテンプレート作成装置(30)であって、
前記テンプレートを作成するための前記視点としてのテンプレート作成視点の位置姿勢に関するデータを取得するテンプレート作成視点位置姿勢データ取得部(302)と、
前記対象物体(27)の3次元計測データを取得する3次元計測データ取得部(300)と、
前記対象物体(37)を3次元計測する視点としての計測視点の位置姿勢に関するデータを取得する計測視点位置姿勢データ取得部(301)と、
異なる前記計測視点に対応する前記3次元計測データを前記テンプレート作成視点に対する所定の平面に投影し、投影された前記3次元計測データに基づいて、特徴量を抽出するための基礎3次元データを生成する基礎3次元データ生成部(303)と、
を備え、
前記基礎3次元データ生成部(303)は、前記テンプレート作成視点に対する距離がより近い前記計測視点を選択し、選択された該計測視点に対応する前記3次元計測データを、前記基礎3次元データを生成するために優先して用いることを特徴とするテンプレート作成装置(30)。
21:画像処理装置
27:対象物体
30:テンプレート作成装置
31:物体認識処理装置
300:複数視点3次元計測データ取得部
301:撮影視点3次元位置姿勢データ取得部
302:テンプレート作成視点位置情報取得部
303:テンプレート作成視点の3次元データ生成部
310:画像取得部
312:特徴抽出部
314:テンプレートマッチング部
Claims (7)
- 視点から見た対象物体に対応するテンプレートを作成するテンプレート作成装置であって、
前記テンプレートを作成するための前記視点としてのテンプレート作成視点の位置姿勢に関するデータを取得するテンプレート作成視点位置姿勢データ取得部と、
前記対象物体の3次元計測データを取得する3次元計測データ取得部と、
前記対象物体を3次元計測する視点としての計測視点の位置姿勢に関するデータを取得する計測視点位置姿勢データ取得部と、
異なる前記計測視点に対応する前記3次元計測データを前記テンプレート作成視点に対する所定の平面に投影し、投影された前記3次元計測データに基づいて、特徴量を抽出するための基礎3次元データを生成する基礎3次元データ生成部と、
前記基礎3次元データに基づいて前記特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記テンプレート作成視点のそれぞれについて、該テンプレート作成視点に対して抽出された前記特徴量に基づいて、前記テンプレートを作成するテンプレート作成部と、
を備え、
前記基礎3次元データ生成部は、前記テンプレート作成視点に対する距離がより近い前記計測視点を選択し、選択された該計測視点に対応する前記3次元計測データを、前記基礎3次元データを生成するために優先して用いることを特徴とするテンプレート作成装置。 - 前記基礎3次元データ生成部は、前記基礎3次元データのうち、前記所定の平面に投影された、より優先される前記3次元計測データに含まれない部分を、前記3次元計測データを前記所定の平面に投影されたデータによって補うことを特徴とする請求項1に記載のテンプレート作成装置。
- 前記対象物体を含む画像を取得する画像取得部と、
前記取得された画像から前記特徴量を抽出する特徴抽出部と、
請求項1又は2に記載のテンプレート作成装置によって作成されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより前記取得された画像に含まれる前記対象物体を認識する
テンプレートマッチング部と、
を備えた物体認識処理装置。 - 視点から見た対象物体に対応するテンプレートを作成するテンプレート作成方法であって、
前記テンプレートを作成するための前記視点としてのテンプレート作成視点の位置姿勢に関する情報を取得するステップと、
前記対象物体の3次元計測データを取得するステップと、
前記対象物体を3次元計測する視点としての計測視点の位置姿勢に関するデータを取得するステップと、
前記テンプレート作成視点に対する距離がより近い前記計測視点を選択するステップと、
前記選択された前記計測視点に対応する前記3次元計測データを、前記テンプレート作成視点に対する所定の平面に投影するステップと、
前記投影された前記3次元計測データに基づいて、特徴量を抽出するための基礎3次元データを生成する際に、前記距離がより近い前記計測視点に対応する前記3次元計測データを優先して用いて基礎3次元データを生成するステップと、
前記基礎3次元データに基づいて前記特徴量を抽出するステップと、
前記テンプレート作成視点のそれぞれについて、該テンプレート作成視点に対して抽出された前記特徴量に基づいて、前記テンプレートを作成するステップと、
を含むテンプレート作成方法。 - テンプレートを用いて対象物体を認識する物体認識処理方法であって、
前記対象物体を含む画像を取得するステップと、
前記取得された画像から前記特徴量を抽出するステップと、
請求項4に記載のテンプレート作成方法により作成されたテンプレートを用いたテンプレートマッチングにより前記対象物体を認識するステップと、
を含む物体認識処理方法。 - 請求項4に記載のテンプレート作成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項5に記載の物体認識処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012043308A (ja) | 2010-08-20 | 2012-03-01 | Canon Inc | 位置姿勢決定方法、位置姿勢決定装置、物体モデル生成方法、物体モデル生成装置、およびプログラム |
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JP2013217893A (ja) | 2012-03-13 | 2013-10-24 | Canon Inc | モデル生成装置、位置姿勢推定装置、情報処理装置、モデル生成方法、位置姿勢推定方法、情報処理方法 |
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