JP7760808B2 - 寸法データ算出装置、寸法データ算出方法、プログラム、製品製造システム、及び端末装置 - Google Patents

Description

本開示は、寸法データ算出装置、寸法データ算出方法、プログラム、製品製造システム、及び端末装置に関する。

従来、対象物の大きさを算出する装置が検討されている。例えば、特許文献１（特開２０１１－２２７６９２号公報）には、指定人物の全身像が現れた被写界像と入力操作によって入力された身長とに基づいて指定人物の特定部位のサイズを測定する技術が開示されている。

しかしながら、従来技術では、対象物の各部分を必ずしも高精度に算出できるものではなかった。

第１観点の寸法データ算出装置は、属性データを多項式回帰することにより得られた寸法データの第１算出値と、画像データから得られた特定部分の寸法データの第２算出値とに基づいて対象物における各部分の寸法データを決定する。これにより、対象物の各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。そして、このような寸法データを用いることで、対象物の形状に適合した製品を製造できる。
第２観点の寸法データ算出装置は、第１観点の寸法データ算出装置において、対象物である人（以下、対象者ともいう）の各部分の寸法データを高精度に求めることができる。そして、このような寸法データを用いることで、対象者の形状に適合した製品を製造できる。
第３観点の寸法データ算出装置は、第２観点の寸法データ算出装置において、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像と、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像と、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像と、を含む画像データを受け付ける。このような画像データを用いることで、対象者の特定部分の寸法データを高精度に求めることができる。そして、このような寸法データを用いることで、対象者の形状にさらに適合した製品を製造できる。
第４観点の寸法データ算出装置は、第１～３観点の寸法データ算出装置において、第１算出値と第２算出値との差が所定値以内である場合、特定部分の寸法データを第２算出値とする。これにより、形状の個体差が生じやすい特定部分については画像データに基づく寸法データを採用することで対象物における各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。
第５観点の寸法データ算出装置は、第１～４観点の寸法データ算出装置において、第１算出値と第２算出値との差が所定値を超える場合、特定部分の寸法データを第１算出値とする。これにより、イレギュレーな画像データを取得した場合でも寸法データ全体としての信頼性を維持することができる。
第６観点の寸法データ算出装置は、第１～５観点の寸法データ算出装置において、仮想図形の周長に基づいて対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出するので、第２算出値を容易に算出できる。
第７観点の寸法データ算出装置は、第６観点の寸法データ算出装置において、所定の仮想図形の周長の入力に応じて、所定の対象物の特定部分の周長を出力するように学習された学習器を用いて、対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する。これにより、容易に周長を計算できる仮想図形を用いて、複雑な形状の特定部分の寸法データの第２算出値を容易に計算できる。
第８観点の寸法データ算出装置は、第１～７観点の寸法データ算出装置において、深度マップを含む画像データを用いるので、単一の画像データから第２算出値を算出できる。
第９観点の寸法データ算出装置は、第１～８観点の寸法データ算出装置において、画像データから対象物のシルエット画像を生成し、そのシルエット画像から第２算出値を算出するので、形状の個体差が生じやすい特定部分についてはシルエット画像に基づく寸法データを採用することで対象物における各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。
第１０観点の寸法データ算出装置は、第１～９観点の寸法データ算出装置において、端末装置から送信される対象物の画像データを受け付け、第１算出値と第２算出値との差が所定値を超える場合、その端末装置に画像データの再送信要求を行なうので、信頼性の高い寸法データを算出できる。
第１１観点の寸法データ算出方法は、属性データから得られた寸法データの第１算出値と、画像データから得られた特定部分の寸法データの第２算出値とに基づいて対象物における各部分の寸法データを決定する。これにより、対象物における各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。そして、このような寸法データを用いることで、対象物の形状に適合した製品を製造できる。
第１２観点のプログラムは、属性データから得られた寸法データの第１算出値と、画像データから得られた特定部分の寸法データの第２算出値とに基づいて対象物における各部分の寸法データを決定する。このようなプログラムをコンピュータに実行させることで、対象物における各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。結果として、対象物の形状に適合した製品を製造できる。
第１３観点の製品製造システムは、属性データから得られた寸法データの第１算出値と、画像データから得られた特定部分の寸法データの第２算出値とに基づいて対象物における各部分の寸法データを決定し、決定された寸法データを用いて、製品製造装置が対象物の形状に関連する製品を製造する。したがって、対象物の形状に適合した製品を製造する製品製造システムを提供できる。
第１４観点の端末装置は、対象物が人である場合、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像と、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像と、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像と、の撮像を促すガイド情報を出力する。このようなガイド情報を用いることで、対象者の特定部分の寸法データを高精度に求めることができる画像データを寸法データ算出装置に送信できる。結果として、寸法データ算出装置において、対象者の各部分の寸法データを高精度に求めることができる。

本発明の一実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０の構成を示す模式図である。 同実施形態に係る算出部２５２４Ｄの構成を示す模式図である。 同実施形態に係る、側面側のバスト、ウエスト、ヒップの形状データの一例を示す模式図である。 同実施形態に係る、正面側のバスト、ウエスト、ヒップの形状データの一例を示す模式図である。 同実施形態に係る、側面側のバスト、ウエスト、ヒップの形状データの一例を示す模式図である。 同実施形態の係る寸法データ算出装置２５２０の動作を説明するためのフローチャートである。 製品製造システム２５０１の概念を示す模式図である。 端末装置２５１０の構成を示す模式図である。 ガイド情報ＧＩの概念を示す模式図である。 製品製造システム２５０１の動作を説明するためのシーケンス図である。

以下、本発明の実施の形態について添付図面を用いて説明する。なお、各図面において同一の構成要素に対しては略同一の符号を付して重複する説明を省略する。

（１）寸法データ算出装置
図１は本発明の一実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０の構成を示す模式図である。寸法データ算出装置２５２０は任意のコンピュータにより実現することができ、記憶部２５２１、入出力部２５２２、通信部２５２３、及び処理部２５２４を備える。なお、寸法データ算出装置２５２０は、ＬＳＩ（Large Scale Integration），ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit），ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などを用いてハードウェアとして実現されるものでもよい。

記憶部２５２１は、各種情報を記憶するものであり、メモリ及びハードディスク等の任意の記憶装置により実現される。例えば、記憶部２５２１は、対象物の長さ及び重さ等に関連付けて、後述する情報処理を実行するために必要な重み係数Ｗｓｉを記憶する。重み係数は、後述する属性データ及び寸法データを含む教師データから機械学習を実行することであらかじめ取得される。なお、対象物が「人」である場合、性別ごとに対象物は異なるものとして取り扱われる。その場合、上述した重み係数も男性と女性とで異なるものが採用される。ただし、以下の説明において対象物が人である場合、便宜上、性別を区別せずに説明する。

入出力部２５２２は、キーボード、マウス、タッチパネル等により実現され、コンピュータに各種情報を入力したり、コンピュータから各種情報を出力したりするものである。

通信部２５２３は、任意のネットワークカード等により実現され、有線又は無線によりネットワーク上の通信機器との通信を可能にするものである。

処理部２５２４は、各種情報処理を実行するものであり、ＣＰＵやＧＰＵといったプロセッサ及びメモリにより実現される。ここでは、コンピュータのＣＰＵ，ＧＰＵ等に記憶部２５２１に記憶されたプログラムが読み込まれることにより、処理部２５２４が、取得部２５２４Ａ、抽出部２５２４Ｂ、変換部２５２４Ｃ、及び、算出部２５２４Ｄとして機能する。

取得部２５２４Ａは、少なくとも対象物の全長データを含む属性データを取得する。属性データは、対象物の属性を示すデータであり、対象物の全長、重量、生成からの経過時間（年齢を含む）などが挙げられる。対象物が人である場合、身長、体重、年齢などが属性データとして定義される。

また、取得部２５２４Ａは、対象物が撮影された画像データを取得する。単願カメラで画像データが撮影される場合、取得部２５２４Ａは、対象物を異なる方向から撮影した画像データを取得する。具体的に、取得部２５２４Ａは、対象物の正面及び側面の画像データを受け付ける。

抽出部２５２４Ｂは、画像データから対象物の形状を示す形状データを抽出する。具体的に、抽出部２５２４Ｂは、対象物の種類毎に準備されたセマンティックセグメンテーションのアルゴリズム（Mask R-CNN等）を用いて、画像データに含まれる対象物領域を抽出することにより、対象物の形状データを抽出する。

変換部２５２４Ｃは、形状データを全長データに基づいて変換し、シルエット化する。これにより形状データが規格化される。なお、変換部２５２４Ｃは、形状データを、全長データだけでなく当該対象物領域の深度データを用いてモノクロ画像データに変換し、「階調シルエット画像」（新たな形状データ）を生成するものでもよい。階調シルエット画像は、単なる白黒の２値化データではなく、深度データに基づいて、例えば輝度値が０（「黒」）から１（「白」）までのデータで表された単色多階調のモノクロ画像である。つまり、階調シルエット画像データは、深度データに関連づけられて、対象物の形状に関して更に多くの情報量を有するものである。なお、以下の説明では、階調シルエット画像と単なるシルエット画像とを区別せずに単にシルエット画像と記載する場合がある。

算出部２５２４Ｄは、図２に示すように、第１算出部２５２４Ｄ１、第２算出部２５２４Ｄ２、決定部２５２４Ｄ３としての機能を有し、対象物の各部分の寸法データを算出する。なお、以下の説明において、対象物の各部分に対応する寸法データの全ての算出値を「寸法データセット」と呼ぶことがある。

第１算出部２５２４Ｄ１は、取得部２５２４Ａにより取得された属性データを用いて、対象物の各部分の寸法データの第１算出値を算出する。具体的には、第１算出部２５２４Ｄ１は、属性データを、機械学習された重み係数Ｗｓｉを用いて二次回帰することにより、対象物の各部分の寸法データを算出する。重み係数は、対象物の部分ごとに最適化されており、対象物における第ｉ番目の部分の重み係数をＷｓｉと表記する。なお、記号ｉ＝１～ｊであり、記号ｊは寸法データを算出しようとする寸法箇所の総数である。また、記号ｓは属性データから得られる演算に用いられる要素の数である。

例えば、対象物の属性データが全長データｈ、重量データｗ、及び経時データａからなるものと想定する。つまり、属性データは、（ｈ，ｗ，ａ）の要素のセットである。この場合、第１算出部２５２４Ｄ１は、対象物の属性データの各要素（ｈ，ｗ，ａ）を２乗した値（二次項ともいう）と、各要素を掛け合わせた値（相互作用項ともいう）と、各要素自体の値（一次項ともいう）とを求める。その結果、次の９個の要素を有するデータが得られる。
続いて、第１算出部２５２４Ｄ１は、これらの９個の要素のそれぞれに重み係数Ｗｓｉを掛け合わせて、寸法データの第１算出値を算出する。なお、この場合はｓ＝９であるので、重み係数Ｗｓｉは９×ｉ個の要素を有することになる。ただし、第１算出部２５２４Ｄ１は二次回帰を用いるものに限定されるものではなく、線形回帰又は他の多項式回帰により第１算出値を算出してもよいものである。

このような第１算出部２５２４Ｄ１により、対象物が「人」である場合、対象物における、首付け根回り、背肩幅、背巾、背丈、総丈、後ろ丈、袖丈、ひじ丈、腕付け根回り、上腕回り、ひじ回り、手首回り、前丈、乳下り、バスト、アンダーバスト、胸巾、バストポイントの間隔、ウエスト、ヒップ、ミドルヒップ、腰丈、脇丈、股下丈、ひざ丈、太もも回り、膝回り、ふくらはぎ、足首回り、股上丈などの寸法データの第１算出値が算出される。

第２算出部２５２４Ｄ２は、画像データから対象物における特定部分の寸法データの「第２算出値」を算出する。具体的に、第２算出部２５２４Ｄ２は、変換部２５２４Ｃにより変換された正面及び側面の形状に対応する複数の形状データから、特定部分を仮想図形とみなし、その周長を算出する。そして第２算出部２５２４Ｄ２は、当該周長に基づいて対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する。

対象物が「人」である場合、特定部分としては、バスト、ヒップ、ウエストなどが挙げられる。これらの特定部分は所定のルールに基づいて抽出される。例えば、図３に示す例では、第２算出部２５２４Ｄ２は、側面のシルエット形状を示す形状データから、側面側のバスト、ウエスト、ヒップのそれぞれの幅ｈＢ１、ｈＷ１、ｈＨ１を算出する。ここでは、形状データの所定領域Ｌを抽出し、その形状データを所定の割合で高さ方向に３分割し、上から２番目に分割された形状データＬＷにおいて、幅方向に最も凹んでいる凹箇所をウエストの位置とする。そして、上から１番目に分割された形状データＬＢにおいて、最も突出している凸箇所をバストの位置とする。そして、上から３番目に分割された形状データＬＨにおいて、最も突出している凸箇所をヒップの位置とする。続いて、図４に示すように、第２算出部２５２４Ｄ２は、正面のシルエット形状を示す形状データにおいて、側面の形状データに対応するバストの位置、ウエストの位置、ヒップの位置を求める。そして、第２算出部２５２４Ｄ２は、正面側におけるバスト、ウエスト、ヒップのそれぞれの幅ｈＢ２、ｈＷ２、ｈＨ２を算出する。第２算出部２５２４Ｄ２は、このようにして算出した正面側及び側面側の幅から、その特定部分を仮想図形とみなした場合の周長を算出する。仮想図形は正面側及び側面側の幅から周長が算出できるものであれば任意の形状を採用することができる。ここでは仮想図形を楕円形状とする。そして、第２算出部２５２４Ｄ２は、この楕円形状の周長から所定の推論モデルを用いて特定部分の寸法データを出力する。上述の推論モデルは、所定の仮想図形の周長と、所定の対象物の特定部分の周長とを含むデータセットを用いて、線形回帰やニューラルネットワークなどのモデルを機械学習することにより構築される。

なお、対象物が「人」である場合、図３に示す側面側の形状データに加えて、図５に示す側面側の形状データを用いてもよい。図５に示す側面側の形状データは、ウエストより腕が高い位置に配置されるものである。これにより、側面方向視でウエストと腕が重畳することを回避できるので、ウエストの位置及び幅を高精度に特定できる。なお、ウエストだけでなく、ヒップの位置及び幅も図５に示す側面側の形状データから特定してもよい。

決定部２５２４Ｄ３は、第１算出部２５２４Ｄ１及び第２算出部２５２４Ｄ２による算出結果に基づいて対象物における各部分の寸法データの集合である寸法データセットを決定する。ここで、決定部２５２４Ｄ３は、対象物の特定部分における寸法データの第１算出値と第２算出値との差が所定値以内である場合、当該特定部分の寸法データとして第２算出値の寸法データを採用する。また、決定部２５２４Ｄ３は、寸法データの第１算出値と第２算出値との差が所定値を超える場合、エラーを出力する。なお、決定部２５２４Ｄ３は、寸法データの第１算出値と第２算出値との差が所定値を超える場合、エラーを出力することに代えて、又はエラーを出力するとともに、当該特定部分の寸法データとして第１算出値の寸法データを採用してもよい。

図６は本実施形態の変形例の係る寸法データ算出装置２５２０の動作を説明するためのフローチャートである。

まず、寸法データ算出装置２５２０は、ユーザが使用する端末装置などを介して、対象物に関する属性データの入力を受け付ける。これにより、寸法データ算出装置２５２０は、これらの属性データを取得する（Ｘ１）。特に、寸法データ算出装置２５２０は、対象物が「人」である場合は、身長、体重、年齢などを属性データとして取得する。

また、寸法データ算出装置２５２０は、ユーザが使用する端末装置などを介して、対象物を撮影した画像データを取得する（Ｘ２）。寸法データ算出装置２５２０は、各画像データから対象物の各部分の形状を示す形状データをそれぞれ抽出する。そして、寸法データ算出装置２５２０は、全長データに基づいて各形状データを所定の大きさに変換するリスケール処理を実行する。

なお、端末装置は予め指定された形状の対象物の画像データを取得できるように、ガイド情報を表示画面等に出力するものでもよい。例えば、対象物が「人」である場合、端末装置は撮影対象者に対して所定のポーズをとるように促す。ここでは、端末装置は、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像（図４（ａ））と、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像（図３（ａ））と、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像（図５（ａ））と、が撮像されるようにガイド情報を出力する。なお、便宜上、シルエット化した画像を例として示している。

次に、寸法データ算出装置２５２０は、取得部２５２４Ａにより取得された属性データを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する（Ｘ３～Ｘ６）。具体的には、寸法データ算出装置２５２０は、属性データを、機械学習された重み係数Ｗｓｉを用いて二次回帰することにより、対象物の各部分の寸法データの第１算出値を算出する。

次に、寸法データ算出装置２５２０は、画像データに基づいて、対象物の特定部分の寸法データの第２算出値を算出する（Ｘ７）。具体的には、寸法データ算出装置２５２０の第２算出部２５２４Ｄ２が、対象物の特定部分の正面及び側面の画像から当該部分の仮想図形の周長を算出する。寸法データ算出装置２５２０は、対象物が「人」であり、特定部分が腰部である場合、撮影方向に沿った断面を楕円と仮定し、画像データから楕円の周長を算出する。続いて、寸法データ算出装置２５２０（第２算出部２５２４Ｄ２）は、そのように算出された楕円の周長と実際の腰部の寸法データとを教師データとして学習したモデルを用いて腰部の寸法データを出力する。

続いて、寸法データ算出装置２５２０は、対象物の特定部分における第１算出値と第２算出値とを比較し、それらの差が所定値以下である場合、特定部分の寸法データとして第２算出値を採用する（Ｘ８－Ｙｅｓ，Ｘ９）。すなわち、第１算出値から求めた各部分の寸法データのうち、特定部分の寸法データを第２算出値に置換して、全体の寸法データセットを決定する。

一方、寸法データ算出装置２５２０は、第１算出値と第２算出値とを比較し、それらの差が所定値を超える場合、エラーを出力する（Ｘ８－Ｎｏ，Ｘ１０）。寸法データ算出装置２５２０は、エラーを出力した場合は、画像データの再送信要求をユーザの端末装置などに送信する。ただし、寸法データ算出装置２５２０は、再送信要求の送信に代えて、特定部分の寸法データの第１算出値を採用するとしてもよい。この場合は、全体の寸法データセットを第１算出値から決定する。

以上説明したように、本実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０では、属性データと画像データの両方を用いることで、対象物の複数個所の寸法データを全体として高精度に算出することができる。特に、人体の寸法データを算出する際にはこの効果が顕著に現れる。補足すると、本発明者らは、人体の各部分の寸法データは身長、体重、年齢、性別により全体として一定の傾向を把握できるとともに、特定部分に関しては個体差が比較的大きくなるという知見を得た。個体差が大きく現れる特定部分としては、バスト、ヒップ、ウエストなどが挙げられる。そこで、本実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０では、人体の寸法データを算出する際に、個体差の少ない部分に関しては属性データを用いて多項式回帰により一定の精度で高速に算出し、個体差の大きい特定部分に関しては画像データを用いて高精度に算出する。これにより、対象物の各部分の寸法データを全体として高精度に求めることができる。そして、このような寸法データを用いることで、対象物の形状に適合した製品の製造が可能となる。

また、本実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０では、少数画像から算出可能な仮想図形の周長と、事前に計測した実際の長さとを教師データとして学習した推論モデルを用いることで、少数画像から複雑な形状の特定部分の寸法データの第２算出値を容易に算出できる。

さらに、本実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０では、決定部２５２４Ｄ３が、第１算出値と第２算出値との差分が所定値以内である場合は特定部分の寸法データを第２算出値とするので、形状の個体差が生じやすい特定部分の寸法データの精度を高めることができる。

また、本実施形態に係る寸法データ算出装置２５２０では、決定部２２２４Ｄ３が、第１算出値と第２算出値との差分が所定値を超える場合はエラーを出力する。ここで、決定部２２２４Ｄ３は、エラーの出力に応じて、特定部分の寸法データを第１算出値とするものでもよい。このような構成により、イレギュレーな画像データを取得した場合でも寸法データセットの信頼性を維持することができる。補足すると、画像データには撮影環境等によるノイズを含むことがあり、第２算出値が実際の寸法から大きくはずれる場合がある。そこで、ノイズなどを含む画像データを取得し、イレギュラーな第２算出値が算出された場合には、第１算出値を採用することで、寸法データセットの一部に異常値が含まれることを回避できる。これにより、画像データの再取得を要求せずに、全体として一定の信頼性を有する寸法データセットを出力することができるので、ユーザの利便性を高めることができる。

なお、寸法データ算出装置２５２０は、深度データ測定装置を備えるものでもよい。深度データ測定装置を適用することにより、取得部２５２４Ａで取得することができる画像データをＲＧＢ－Ｄ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ、Ｄｅｐｔｈ）データとすることができる。これにより、正面及び側面の画像データの両方を必ずしも取得せずに、正面又は側面のいずれかの画像データから仮想図形の周長を算出することができる。要するに、画像データが深度マップを含むので、単一の画像データから第２算出値を算出できる。なお、深度データ測定装置の一例はステレオカメラである。本明細書において「ステレオカメラ」とは、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影して、両眼視差を再現して深度マップを構成可能な任意の形態の撮像装置を意味している。また、ステレオカメラ以外にも、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）装置により深度データを求め、深度マップを構成してもよい。

（２）製品製造システムへの適用
以下、上述した寸法データ算出装置２５２０を製品製造システム２５０１に適用する例について説明する。

図７は本実施形態に係る製品製造システム２５０１の概念を示す模式図である。
製品製造システム２５０１は、ユーザ２５０５が保有する端末装置２５１０と通信可能な寸法データ算出装置２５２０と、製品製造装置２５３０とを備え、所望の製品２５０６を製造するためのシステムである。図７では、一例として、対象物２５０７が人であり、製品２５０６が椅子であるときの全体構成の概念を示している。ただし、本実施形態に係る製品製造システムの対象物２５０７及び製品２５０６はこれらに限定されるものではない。

端末装置２５１０は、任意のコンピュータにより実現されるものである。ここでは、一例として、スマートデバイスにより実現されるものとする。具体的に、端末装置２５１０は、ユーザ用プログラムがインストールされることで、図８に示すように、取得部２５１１、通信部２５１２、処理部２５１３、入出力部２５１４としての機能を発揮する。なお、端末装置２５１０は、ユーザに携帯されるものであっても、店舗内に設置されるものであってもよい。

取得部２５１１は、対象物２５０７の属性を示す属性データの入力を受け付ける。「属性」としては、対象物２５０７の全長、重量、生成からの経過時間（年齢を含む）などが挙げられる。

また、取得部２５１１は、対象物２５０７が撮影された画像データを取得する。例えば、取得部２５１１は、任意の単眼カメラにより構成される。取得部２５１１により取得されたデータは処理部２５１３で処理されて、対象物の画像データが生成される。なお、取得部２５１１は、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影して、両眼視差を再現するステレオカメラ機能を有するものでもよい。また、ここでは、取得部２５１１がカメラ機能を備える構成としているが、カメラ機能を取得部２５１１とは別に設けてもよい。この場合、画像データは端末装置２５１０で撮影されるものに限定されず、例えば、店舗内に別途設置されたステレオカメラ等を用いて撮影されたものを利用してもよい。

通信部２５１２は、任意のネットワークカード等のネットワークインタフェースにより実現され、有線又は無線によりネットワーク上の通信機器との通信を可能にする。通信部２５１２の機能により、端末装置２５１０は、寸法データ算出装置２５２０及び製品製造装置２５３０との間で各種情報の送受信が可能となる。

処理部２５１３は、各種情報処理を実行するために、ＣＰＵ(Central Processing Unit)及び／又はＧＰＵ(Graphical Processing Unit)といったプロセッサ、並びにメモリにより実現され、プログラムが読み込まれることにより各種処理を実行する。

入出力部２５１４は、端末装置２５１０への各種情報の入力を受け付けたり、端末装置２５１０から各種情報を出力したりする。具体的に、入出力部２５１４は、任意のタッチパネルにより実現される。また、入出力部２５１４は、所望の形状の対象物２５０７が撮影できるように、図９の点線で示すようなガイド情報をスクリーンに表示する。これにより、ユーザは、対象物２５０７（ここでは人）をこの点線内に収まるように撮影することができる。対象物２５０７が点線内に収まるように撮影された画像データであれば、寸法データ算出装置２５２０において第２算出値が正常値を示す確率が高くなる。ここでは、入出力部２５１４は、対象物が人である場合、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像と、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像と、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像と、のそれぞれの撮像を促すガイド情報を出力する。

寸法データ算出装置２５２０は上述したように、任意のコンピュータにより実現することができる。ここでは、寸法データ算出装置２５２０の記憶部２５２１は、端末装置２５１０のユーザ２５０５を識別する識別情報及び／又は対象物２５０７を識別する識別情報に関連付けて、端末装置２５１０から送信される情報を記憶する。また、記憶部２５２１は、後述する情報処理を実行するために必要なパラメータ等を記憶する。例えば、記憶部２５２１は、対象物２５０７の属性の項目等に関連付けて、上述した重み係数Ｗｓｉを記憶する。

製品製造装置２５３０は、寸法データ算出装置２５２０を用いて算出された寸法データセットを用いて、対象物２５０７の形状に関連する所望の製品を製造する装置である。なお、製品製造装置２５３０は、自動で製品を製造・加工できる任意の装置を採用することができ、例えば３次元プリンタなどにより実現することができる。

図１０は製本実施形態に係る製品製造システム２５０１の動作を説明するためのシーケンス図である。

まず、ユーザ２５０５により端末装置２５１０に、対象物２５０７の属性を示す属性データが入力される（Ｙ１）。ここでは、属性データとして、対象物２５０７の全長データ、重量データ、経時データ（年齢等を含む）等が入力される。

次に、端末装置２５１０を介して対象物２５０７の全体が異なる方向から映るように複数回撮像されて、対象物２５０７が撮像された複数の画像データが生成される（Ｙ２）。ここでは、対象物２５０７は人であり、図３～５を用いて説明したような、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像と、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像と、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像と、が撮像される。

そして、これらの複数の画像データ及び属性データが端末装置２５１０から寸法データ算出装置２５２０に送信される。この際、端末装置２５１０において、画像データに含まれる（つまり、画像データに映る）対象物が予め登録された対象物であるか否かを判定するようにしてもよい。詳しくは、端末装置２５１０の処理部２５１３が、画素毎に所定の対象物であるか否かを識別する「対象物識別モデル」を用いて、画像データに含まれる対象物が予め登録された対象物であるか否かを判定する（Ｙ３）。例えば、対象物が「人」である場合、処理部２５１３は画像データに人が映されているか否かを判定し、人が映されていない場合には、その旨を入出力部２５１４に出力する。これにより、ユーザは、適切な画像データであるか否かを確認してから当該画像データを寸法データ算出装置２５２０に送信することができる（Ｙ３－Ｙｅｓ，Ｙ４）。

寸法データ算出装置２５２０では、端末装置２５１０から複数の画像データ及び属性データを受信すると、これらのデータを用いて、対象物２５０７の各部分の寸法データを算出し、寸法データセットを出力する（Ｙ５）。なお、端末装置２５１０には、設定に応じて、所定の寸法データが画面に表示される。

そして、製品製造装置２５３０が、寸法データ算出装置２５２０により算出された寸法データセットに基づいて所望の製品２５０６を製造する（Ｙ６）。

上述したように、寸法データ算出装置２５２０が対象物２５０７の寸法データセットを高精度に算出するので、対象物２５０７の形状に関連する所望の製品２５０６を提供できる。所望の製品２５０６として、例えば、人の形状から当該人に適合する椅子などを製造することができる。また、例えば、対象者の体型にカスタイマイズした衣服などを製造することができる。

なお、対象物が人である場合、正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像及び側面画像だけでなく、正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像を取得することで、ウエスト及びヒップの領域に腕部が映らない側面画像を得ることができる。これにより、ウエスト及びヒップの領域抽出を高精度に行うことができる。結果として、人体において特に個体差の大きいウエスト及びヒップの寸法データを、演算負荷を軽減させつつ高精度に算出することができる。補足すると、人の側面画像を撮影した場合、側面方向視で腕と胴体とが重畳してしまい、胴体のシルエット形状が正確に取得できない場合がある。これは、例えば、腰を反った人が少なくなかったり、真っすぐ下方に腕を降ろしたと思っても前後に角度をつけて腕をおろす人が少なくなかったりすることに起因する。そこで、本発明者らは、異なる体型の側面画像を促すガイド情報を出力し、それらにより促された画像を取得することで寸法データセットの精度を向上することを可能にした。

その他、製品製造システム１００１により、心臓などの各種臓器の形状の測定から、臓器の模型を製造することができる。また、例えば、人のウエスト形状の測定から各種ヘルスケア製品等を製造することができる。また、例えば、人の形状から当該人のフィギュア製品を製造することができる。

なお、上記説明においては、寸法データ算出装置２５２０と製品製造装置２５３０とが別部材の装置として説明しているが、これらは一体として構成されるものでもよい。

本開示は、上記各実施形態そのままに限定されるものではない。本開示は、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できるものである。また、本開示は、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の開示を形成できるものである。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素は削除してもよいものである。さらに、異なる実施形態に構成要素を適宜組み合わせてもよいものである。

２５０１ 製品製造システム
２５０５ ユーザ
２５０６ 製品
２５０７ 対象物
２５１０ 端末装置
２５１１ 取得部
２５１２ 通信部
２５１３ 処理部
２５１４ 入出力部
２５２０ 寸法データ算出装置
２５２１ 記憶部
２５２２ 入出力部
２５２３ 通信部
２５２４ 処理部
２５２４Ａ 取得部
２５２４Ｂ 抽出部
２５２４Ｃ 変換部
２５２４Ｄ 算出部
２５２４Ｄ１ 第１算出部
２５２４Ｄ２ 第２算出部
２５２４Ｄ３ 決定部
２５３０ 製品製造装置
ＧＩ ガイド情報

特開２０１１－２２７６９２号公報

Claims (9)

1. 少なくとも対象物の全長データを含む属性データを取得する取得部と、
   前記属性データを、機械学習により学習された係数を用いて多項式回帰することにより、前記対象物における特定部分を含む複数の部分の寸法データの第１算出値を算出する第１算出部と、
   前記対象物の画像データを受け付ける受付部と、
   前記画像データから前記対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する第２算出部と、
   前記第１算出値及び第２算出値に基づいて前記対象物における各部分の寸法データを決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記第１算出値と前記第２算出値との差が所定値以内である場合、前記特定部分の寸法データを前記第２算出値とする、
   寸法データ算出装置。
2. 少なくとも対象物の全長データを含む属性データを取得する取得部と、
   前記属性データを、機械学習により学習された係数を用いて多項式回帰することにより、前記対象物における特定部分を含む複数の部分の寸法データの第１算出値を算出する第１算出部と、
   前記対象物の画像データを受け付ける受付部と、
   前記画像データから前記対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する第２算出部と、
   前記第１算出値及び第２算出値に基づいて前記対象物における各部分の寸法データを決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記第１算出値と前記第２算出値との差が所定値を超える場合、前記特定部分の寸法データを前記第１算出値とする、
   寸法データ算出装置。
3. 前記対象物は人である、
   請求項１または２に記載の寸法データ算出装置。
4. 前記受付部が、
   正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の正面画像と、
   正面方向視で胴体部に重畳しないように腕部を開くとともに側面方向視で胴体部の幅以内に収まるように腕部を配置した対象物の側面画像と、
   正面方向視及び側面方向視で腰部より高い位置に腕部を配置した対象物の側面画像と、
   を含む画像データを受け付ける、
   請求項３に記載の寸法データ算出装置。
5. 前記第２算出部は、
   前記画像データから仮想図形の周長を算出し、当該周長に基づいて前記対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の寸法データ算出装置。
6. 前記第２算出部は、所定の仮想図形の周長の入力に応じて、所定の対象物の特定部分の周長を出力するように学習された学習器を用いて、前記対象物における特定部分の寸法データの第２算出値を算出する、
   請求項５に記載の寸法データ算出装置。
7. 前記画像データは深度マップを含む画像データである、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の寸法データ算出装置。
8. 前記画像データから対象物のシルエット画像を生成する生成部をさらに備え、前記第２算出部は、前記シルエット画像から前記第２算出値を算出する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の寸法データ算出装置。
9. 前記対象物の画像データを生成する端末装置と通信する通信部をさらに備え、前記受付部は、前記端末装置から送信される前記対象物の画像データを受け付け、
   前記決定部は、前記第１算出値と前記第２算出値との差が所定値を超える場合、前記端末装置に前記画像データの再送信要求を行なう、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の寸法データ算出装置。