JPH06147895A

JPH06147895A - 物体の位置計測装置

Info

Publication number: JPH06147895A
Application number: JP4299677A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Naoi; 聡直井; Koichi Egawa; 宏一江川
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1992-11-10
Filing date: 1992-11-10
Publication date: 1994-05-27

Abstract

(57)【要約】【目的】複数台の撮像装置から撮影された画像データ
により対象物の三次元座標位置を計測する高速動画像の
三次元位置測定装置を提供することを目的とする。【構成】複数のカメラで物体の画像を入力し、これに
もとづき物体の三次元位置を計測する物体の位置計測装
置において、画像から物体を抽出する物体抽出手段１
と、物体の重心を算出する重心算出手段２と、重心を正
規化する重心正規化手段３と、正規化した重心から積和
演算により三次元位置を算出する積和演算手段４と、積
和演算で使用する重みを登録したり、積和演算の判定基
準を登録する重み判定基準登録手段６を具備することを
特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数台の撮像装置（例
えばＴＶカメラ）により撮影された画像データにより対
象物の三次元座標位置を計測する高速動画像三次元位置
測定装置に関する。

【０００２】近年、自動検査、無人監視、運動解析な
ど、カメラで捉えた画像を処理する画像処理装置が普及
しつつある。画像から所望の物体を抽出し、物体の位
置、大きさ、色などの情報を捉えることができる。これ
により画像処理装置は、人手で行っていた作業を軽減す
ることができたり、人が立ち入ることのできない作業を
実現でき、更に人間がわからない現象を捉えたりするな
ど人間の目以上の役割を果たす非接触なセンサーとして
着目されている。本発明は画像処理装置において、物体
の位置を算出する手段に関する。

【０００３】

【従来の技術】従来から行われている画像からの三次元
情報の抽出は、主に写真測量技術を応用したパッシブな
方法と、より積極的にスリット光等を対象物に照射し、
その時に得られる情報から三次元情報を抽出するアクテ
ィブな手法が用いられている。

【０００４】どちらの手法も、既知である２ヶ所の位置
情報、つまり２台のカメラ位置又は光源位置とカメラ位
置から、三角測量により三次元情報を導き出すものであ
る。アクティブな方法は、情報媒体となる光を積極的に
投影することで効率的な三次元情報を観測できる。一
方、パッシブな方法は周囲の環境に応じ様々な対象物の
三次元情報が観測でき、自然画等広範囲な画像に応用さ
れる。特に両眼立体視等の様に、２組の画像から三次元
情報を抽出する場合は、写真測量技術を積極的に応用し
た方法が古くから用いられ、又現在でも主流である。

【０００５】ところで従来の写真測量を応用した三次元
座標位置計測方法は、カメラの光学的特性、カメラの位
置情報等の撮像系の情報を必要としていた。例えばカメ
ラのレンズの収差等の特性、及びカメラの位置、Ｘ軸、
Ｙ軸、Ｚ軸に対するカメラの回転角度等のパラメータ
と、左右のカメラの撮像情報から三次元座標位置計算を
行っていた。その場合、パラメータ等の条件によっては
計算が収束しない場合を生じたりして計算に時間がかか
る上に、光軸、カメラ位置を求めておく等煩わしい作業
を必要としていたので能率の悪いものであった。

【０００６】またスリット光を対象物に照射して反射光
をカメラで受光するアクティブな方法は、光照射するた
め利用環境がある程度暗くなければならない等利用条件
が制限されるものである。

【０００７】これを改善するため、本願出願人は先に特
願平３−２４２００５号により、移動物体を観測したい
対象空間を正六面体等のボクセル（単位部分空間）を組
み合わせた多面体で構成し、そのボクセルの各頂点の三
次元位置とカメラ投影面での位置をテーブル化し、その
情報から対象物の三次元位置を幾何学的な計算を用いて
計測することを提案した。

【０００８】以下その概略について説明する。図１０に
示す如く、左カメラ３０及び右カメラ３１により観測領
域３２を観測する。観測領域３２は、例えば１辺が５０
ｃｍの正六面体で示される３×３個のボクセル３３で構
成される立方形のものとして説明する。図１０は観測状
態を上より見た図を平面的に示したものである。また図
１０において観測領域３２の白丸は各ボクセルの頂点を
示したものである。

【０００９】これを左カメラで見た画像が図１１（Ａ）
に示され、右カメラで見た画像が図１１（Ｂ）で示され
る。そして図１２では、ボクセルの実測値の三次元座標
（Ｘ、Ｙ、Ｚ）が（５０、５０、５０）の点１は、左の
カメラで観測すると撮像面の座標ｘｌ、ｙｌの（７０、
１８１）に位置し、右カメラで観測すると撮像面の座
標、ｘｒ、ｙｒの（８９、１５４）に位置することが示
される。同様に、ボクセルの実測値の三次元座標（１０
０、５０、５０）の点２は、左カメラで観測するとｘ
ｌ、ｙｌの（１０９、１７５）に位置し、右カメラで観
測するとｘｒ、ｙｒの（１１８、１５７）に位置するこ
とが示されている。そして、図１３は測定範囲が３×４
×３＝３６ヶのボクセルに対し、対象物（Ｘ、Ｙ、Ｚ）
が、左カメラ、右カメラの投影面の点線の丸印に位置す
ることが示されている。

【００１０】この図１２は、実測値に対応して左カメ
ラ、右カメラの撮像面にボクセルの位置が存在すること
を示している。従って、逆に左カメラ、右カメラの撮像
面の座標位置から観測点がどのボクセルに近い位置にあ
るのか演算できる。

【００１１】前記特許出願の概要を、図１４に示す処理
フローにより、例えば、図１５における観測の対象点Ｐ
の位置を求める例について簡単に説明する。三次元位置を求めたい対象点Ｐの投影面座標上での位
置とテーブル点の投影面上での位置関係から、三次元空
間において対象点Ｐに最も近いテーブル点を探索する。
この例では点９が最も近いテーブル点（最近隣点）とし
て探索される。

【００１２】次に前記で求めた最近隣接点９を含む
すべてのボクセルＢ₁、Ｂ₂、Ｂ₃に対して対象点が内
在するものを探索する。内在するボクセルは、対象点Ｐ
からそのボクセルの各頂点までの距離の和が最も短いも
のを選択する。図１５の場合、対象点Ｐから頂点９、１
０、１３、１２、１８、１６、１７、１９までの距離の
和が、他のボクセルＢ₂、Ｂ₃における距離の和に比較
して最も小さいので、ボクセルＢ₁内に対象点Ｐが存在
することがわかる。

【００１３】それから前記により探索したボクセル
から、そのボクセルを構成する６つの面の中で、投影面
座標上で対象面を含む面を２つ算出する。そして左カメラ及び右カメラ毎に対象点Ｐを通過する
直線を定義する。このために対象点Ｐを内在するボクセ
ルのＸＹ平面（頂点１６、１７、１０、９）の撮像面上
の投影を抽出し、また頂点１２、１３、１９、１８のＸ
Ｙ平面の撮像面上の投影を抽出し、これらの投影点を結
ぶ線を算出する。このような処理を左カメラと右カメラ
の各々について行い、三次元空間上での２本の直線を定
義する。

【００１４】対象点Ｐはこれら２本の直線の交点に位
置するので、これら２本の直線の交点を求めることによ
り対象点Ｐの三次元座標を演算し、これを出力する。前
記動作を図示すると、図１６に示すようになる。即ち対
象物のＰ（未知サンプル点）が内在するボクセルＢを探
索し、これを構成する６つの面の中で、投影面座標上で
対象物Ｐを含む面を２つ算出する（図１６の奥の面と手
前の面）。そしてこれら２つの面のそれぞれに対象物Ｐ
を投影し、その投影した点Ｐ₁、Ｐ₂の三次元座標を求
める。このようにして得られたＰ₁、Ｐ₂を通る直線を
得る。なお図１５においてＰ₁、Ｐ₂は右側カメラの画
像より得られたものであるが、左側カメラの画像により
同様にしてＰ₁′、Ｐ₂′を得てこれを通る直線を求
め、これら２本の直線の交点が未知サンプル点の三次元
座標である。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来方式に
ついて、前記「従来の技術」の項の初めの部分において
記述した、写真測量技術を応用したパッシブな方法とス
リット光等を対象物に照射するアクティブな手法である
が、対象物の三次元位置を正確に算出するためには、対
象物を捉えるＴＶカメラのカメラパラメータ（三次元位
置、角度、焦点など）を精密に求める必要があり、その
ためレーザーを用いて焦点距離を厳密に算出したり、最
小２乗誤差を満足するように複雑な誤差の収束計算を行
っていた。

【００１６】前者のレーザーは扱いが大変であり、後者
の収束計算は真値に近い初期値を与えないと解が得られ
ないという問題がある。更にこれらの手法は対象物の動
く範囲が広くなった場合には、広角レンズの使用による
レンズの収差という非線形の問題が加わる。

【００１７】これらの問題に対する解決のため、本特許
出願人は、前記の如く、特願平３−２４２００５号を特
許出願し、ゴルフスィングのように広い領域において広
角レンズを使用したときのレンズの収差の問題を解決
し、高精度で三次元計測ができるようになった。

【００１８】しかしながらこの方式でハードウェア化を
行うときは、既知三次元データを格納するためのメモリ
容量が大きく、しかも幾何学による複雑なロジックで図
１４の〜の各部分を実行しなければならないので、
小型で低廉な装置を実現することは難しい。従って本発
明の目的は、前記特許出願のハードウェア化の問題を解
決した物体の位置計測装置を提供することである。

【００１９】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明では、図１に示す如く、物体抽出部１、重心
算出部２、重心正規化部３、積和演算部４、判定部５、
重み・判定基準登録・学習部６を設ける。

【００２０】この場合、物体抽出部１と重心算出部２は
左カメラ、右カメラ毎に演算し、各カメラ毎に得られた
重心にもとづき対象物体の三次元位置を求めることにな
る。この場合、重心正規化部３、積和演算部４、判定部
５、重み・判定基準登録・学習部６をニューラルネット
ワークで構成することによりハード量の削減をはかるこ
とができる。

【００２１】

【作用】ＴＶカメラから得られた画像より、物体抽出部
１により対象物体を抽出し、その対象物体の重心を重心
算出部２で算出する。またあらかじめ既知の正規化した
重心を、重み・判定基準登録・学習部６にもとづき学習
し、既知三次元データと一致するような、積和演算の重
み、判定基準をそれぞれ積和演算部４、判定部５で算出
しておく。この重み、判定基準は別のシステムであらか
じめ計算しておき、本装置に登録することもできる。

【００２２】従って、左、右のカメラの各物体抽出部１
に対して画像が入力されたとき、各カメラ毎に物体抽出
部１で対象物が抽出され、重心算出部２により重心が算
出され、左カメラより得られた重心（ｘｌ、ｙｌ）及び
右カメラより得られた重心（ｘｒ、ｙｒ）がそれぞれ重
心正規化部３に入力されたとき、重心の正規化が行わ
れ、未知の正規化した重心に対して、上記重み・判定基
準を用いて積和演算、判定を繰り返して三次元位置が算
出される。

【００２３】

【実施例】本発明の一実施例を図２〜図９にもとづき説
明する。図２は本発明の一実施例構成図、図３は色抽出
回路、雑音除去回路、色マーカ投影算出回路説明図、図
４は重心算出処理説明図、図５は区間最大投影値説明
図、図６は重心算出区間の決定状態説明図、図７はニュ
ーラルネットによる三次元位置計算説明図、図８はロジ
スティック関数説明図、図９はＥ（Ｌ）ルックアップテ
ーブル説明図である。

【００２４】図２においては、例えばゴルフスイングを
画像入力する場合を示し、ゴルフクラブの位置や、体の
各位置を１／６０秒で計測でき、これを用いてフォーム
の解析が実現できる。

【００２５】図２において、まず本装置の概要を説明す
る。解析したい箇所に色マーカを装備し、この色マーカ
を２台のＴＶカメラで捉える。捉えた映像信号をＡ／Ｄ
変換して、ＲＧＢのディジタル画像データに変換する。
この画像データから色抽出し、雑音除去することによ
り、特定の色マーカだけ含む画像データを得る。

【００２６】画像データは各色毎に投影値を算出し、そ
の投影値から重心算出を行う。２つのＴＶカメラから得
られるそれぞれの重心から、ニューラルネットワークに
よる三次元計算を行い、その結果をホスト計算機に通知
する。

【００２７】ホスト計算機では各色マーカの三次元位置
より速度、加速度などの運動量を計算し、あらかじめ格
納してあるゴルフの知識ベースと比較してフォームの善
し悪しをゴルファーに提示する。

【００２８】本装置は、各画像処理、重心算出、ニュー
ラルネットワークによる三次元計算で使用するパラメー
タをホスト計算機で設定できる。また本装置では、重心
算出とニューラルネットワークによる三次元計算は、Ｄ
ＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）を使用でき
るが、使用するＤＳＰの個数についてはＤＳＰ自体の能
力に依存することになる。

【００２９】図２はゴルフスイングを画像入力する例を
示し、ゴルファ８の、例えば肩部分に色マーカ９をつ
け、このマーカの状態を演算するものである。１１はＴ
Ｖカメラで、例えば左カメラであり、１２はＡ／Ｄ変換
部、１３は色抽出部、１４は雑音除去部、１５は投影算
出部であり赤色部分の投影算出部１５−１・・・黄色部
分の投影算出部１５−ｎにより構成されるもの、１６は
重心算出部、２０は三次元計算部でありニューラルネッ
トワークにより構成されるもの、２１はＴＶカメラで、
例えば右カメラ、２２はＡ／Ｄ変換部、２３は色抽出
部、２４は雑音除去部、２５は投影算出部であり赤色部
分の投影算出部２５−１・・・黄色部分の投影算出部２
５−ｎにより構成されるものである。

【００３０】図２の動作を以下に具体的に説明する。ま
ず色マーカ９を位置計測したい部分に付着させる。この
例では体の頭、肩、腰、手、膝等に付ける。Ａ／Ｄ変換
部１２は、カラーのＴＶカメラ１１から入力した画像信
号を、Ｒ、Ｇ、Ｂのディジタル信号に変換する。

【００３１】色抽出部１３は、図３（Ａ）に示すよう
に、ルックアップテーブルＬＵＴを使用してデータ変換
を行い、複数の特定色の画像データのみ画素値をその色
に相当する特定値にして出力し、他の色に対しては画素
値を「０」にして出力するものであり、例えば特開昭６
３−３１４９８８号公報「ビデオレート色抽出装置」に
もとづき色抽出部１３を構成する。なお図３（Ａ）の場
合は１つの特定色のみの抽出の例であり、その特定色に
対して「１」が出力されるが、３つの色を抽出するとき
は２ビットの特定値で出力すればよい。

【００３２】雑音除去部１４は、例えば３×３の論理フ
ィルタを用いて孤立点除去を行い、孤立点として存在す
る雑音を除去するものである。３×３の入力パターンに
対し、図３（Ｂ）に示す如きテーブルの論理フィルタを
用い、４連結などのようなドットが連結する連結パター
ンを抽出する。なお図３（Ｂ）において、＊はドント・
ケアを示す。

【００３３】投影算出部１５は、図３（Ｃ）に示すよう
に、雑音が除去された２値パターンに対して各行ごとの
水平投影、各列ごとの垂直投影を求める。投影算出部１
５は、識別する色の数だけ用意する。投影値算出につい
ては、例えば特開昭６３−１４０３８１号公報「ビデオ
レート投影算出回路」を用いる。

【００３４】投影値算出において、画像サイズを列方向
Ｋ、行方向ｍ、ｉ行、ｊ列の画像データをＭ（ｉ、ｊ）
とすると、ｉ行目の水平投影Ｐｈ〔ｉ〕、ｊ列目の垂直
投影Ｐｖ〔ｊ〕及び投影の総和Ｓｕｍが次のように算出
される。

【００３５】

【数１】

【００３６】重心算出部１６は、例えばＤＳＰを使用し
て実現する。図４に、重心算出部１６として使用したＤ
ＳＰの外部ＲＡＭとプログラムの処理フローにより重心
算出方式を説明する。重心算出方式については、本願出
願人が先に出願した特願平３−１３６３６２号「微小物
体の位置計測方式」を用いる。

【００３７】図４に示すＤＳＰの外部ＲＡＭには、前記
図３（Ｃ）の処理により得られた水平投影値、垂直投影
値の算出結果を格納する。またホスト計算機から、投影
有効区間として物体の移動領域の最大値と最小値を、こ
の外部ＲＡＭに格納しておく。更に物体の大きさの２倍
程度の値を区間幅として、この外部ＲＡＭの任意区間幅
の領域に格納しておく。

【００３８】いま、画像データが図５に示す如き場合、
ホスト計算機からの設定値として投影有効区間として開
始点が１０行、終了点が９７行が格納され、任意区間幅
として４が記入される。そして画像データとして図５の
各行の投影値で示されるデータが格納されている。

【００３９】従って、重心算出処理に際し、初めに１０
行目〜１３行目までの任意区間の投影が算出される。こ
のとき１０行目が５、１１行目が０、１２行目が８、１
３行目が１０のため、この区間投影値としてこれらの和
の２３が算出される。

【００４０】次に１４行目〜１７行目までの任意区間の
投影が算出される。この場合は３１２となる。そして前
回の１０行目〜１３行目までの区間投影値２３と比較さ
れ、後者の値が大きいので、これが区間最大投影値とな
り、その投影値の累積値（投影値）３１２、開始点１４
行目、終了点１７行目が、ＲＡＭの区間最大投影区分に
記入される。以下同様にして各任意区間の投影値がこの
記入値と比較されるが、結局これが区間最大値としてそ
のまま記入される。

【００４１】ところで、図４のプログラム処理フローの
重心算出区間の決定は、図６（Ａ）に示すように、対象
物Ａを区分するように、任意区間が存在するとき、その
重心が正確に得られない。図６（Ａ）の状態では、任意
区間が区間最大投影値を有するものとなり、任意区間
のみで重心を算出しても対象物Ａの正しい重心が得ら
れないことは明らかである。従って任意区間を修正する
ことが必要となる。このため、ＲＡＭにあらかじめ任意
区間修正幅を設定しておき、これを加算して区間幅を拡
張する。この任意区間修正幅の大きさとしては、例えば
任意区間の大きさとする。これにより図６（Ａ）の場合
には、同（Ｂ）のように任意区間にこの任意区間幅の
１／２ずつ修正幅を付加した重心算出区間の開始点（ｓ
ｔｖ）〜終了点（ｅｄｖ）を決定する。そしてこの重心
算出区間に対して、投影値とライン数の積和演算を行
い、重心を算出する。

【００４２】即ち、水平投影において重心算出区間の開
始点をｓｔｈ、終了点をｅｄｈとし、垂直投影において
重心算出区間の開始点をｓｔｖ、終了点をｅｄｖとする
と、また各区間の投影値の累積値をそれぞれＳＵＭｖ、
ＳＵＭｈとすると、重心は次式で算出できる。

【００４３】

【数２】

【００４４】なお前記説明は、図２における左カメラ側
であるＴＶカメラ１１〜重心算出部１６に関する説明で
ある。同様な処理が右カメラ側であるＴＶカメラ２１〜
重心算出部２６においても行われる。

【００４５】いま、前記（２）式で得られる各ＴＶカメ
ラ１１、２１からの対象物の重心をＸ１、Ｙ１、Ｘ２、
Ｙ２とする。これをニューラルネットワークにより構成
される三次元計算部２０に入力し、これらに応じた三次
元座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を算出する。

【００４６】三次元計算部２０は、例えば図７に示す如
く、入力層ｉは４個のニューロユニットで構成され、中
間層ｊは５個のニューロユニットで構成され、出力層Ｋ
は３個のニューロユニットで構成されている。

【００４７】そして具体的には、次式で示す計算を行う
ことにより出力のＸ、Ｙ、Ｚを算出することができる。
この例では出力層ｋは３個であるので、Ｆｋ（ｎ）式に
おいてｎ＝１がＸを、ｎ＝２がＹを、ｎ＝３がＺをそれ
ぞれ表している。

【００４８】

【数３】

【００４９】ここでＺ（Ｌ）はロジスティック関数であ
り、分母のＢ（Ｌ）は、ＤＳＰで実現するためにＥＸＰ
関数を積和演算の形に直すためにテーラー展開した近似
式である。理想的には、分母のＢ（Ｌ）は無限級数とな
るが、誤差に応じて打ち切る必要があり、ここでは４次
までとした。

【００５０】こうして中間層ｊのｎ番目の出力は、入力
層ｉのＦｉ（１）〜Ｆｉ（４）と重み係数Ｗ（ｉ）
（ｊ）の積和演算の結果Ｉｊ（ｎ）をＺ（Ｌ）関数で変
換した値となる。同様に出力層ｋのｎ番目の出力は、中
間層ｊのＦｊ（１）〜Ｆｊ（５）と重み係数Ｇ（ｊ）
（ｋ）の積和演算の結果Ｉｋ（ｎ）をＺ（Ｌ）関数で変
換した値となる。ここで、隠れ層である中間層ｊの数を
５としたが、本発明はこれに限定されるものではない。
また隠れ層も１つに限定したわけではない。

【００５１】ところでＺ（Ｌ）は、図８に示すロジステ
ィック関数であるが、各ノードでＺ（Ｌ）の形状を変え
ることもできるようにするため、前記（３）式のＺ
（Ｌ）は、次のように各ノードでの判定基準αｊ
（ｎ）、αｋ（ｎ）を用いて、次式の如く表すことがで
きる。

【００５２】

【数４】

【００５３】更にＥ（Ｌ）の形状の自由度をあげる点
と、Ｅ（Ｌ）の計算速度を上げるためにＥ（Ｌ）をルッ
クアップテーブルを用いて計算することができる。図９
にこのルックアップテーブルの構成例を示す。図９に示
すように、アドレスが簡単な積和演算で求まり、このア
ドレスを基にして、Ｅ（Ｌ）の値をメモリ（ＲＡＭ又は
ＲＯＭ）から高速に算出することができる。

【００５４】重み係数ＷｍｎとＧｍｎは、外部からＤＳ
Ｐのメモリ（ＲＡＭ又はＲＯＭ）に与えておくのが装置
の小型化あるいはＤＳＰの負荷を軽減する意味で望まし
いが、装置内部で重み係数Ｗｍｎ、Ｇｍｎを決定しても
よい。この場合は下記の計算式で実現する。

【００５５】

【数５】

【００５６】（５）式は下記の評価関数を満たすまで繰
り返し算出する。

【００５７】

【数６】

【００５８】なお、画像から物体をビデオレートで抽出
するプロセッサ、物体の重心をビデオレートで算出する
プロセッサ、重心の正規化と正規化した重心より積和演
算により三次元位置を算出するプロセッサをパイプライ
ン接続で構成することにより高速処理が可能となる。

【００５９】

【発明の効果】従来の三次元計測方式では、物体の既知
の重心と三次元座標の対応関係を全て装置にインストー
ルしなければならず、対象領域が広くなればなるほど膨
大なデータ量となり装置の小型化は困難であったが、本
発明では物体の既知の重心と三次元座標の対応関係を学
習して、重みと判定基準にデータ圧縮するため、装置の
小型化が可能になる。

【００６０】また、従来の三次元計測方式では、複雑な
幾何学によるロジックでレンズの収差歪みなどの非線形
な補間問題を解決しているので、それをハードウェア・
インプリメントした場合に複雑なロジックが装置の小型
化を妨げるものとなる。これに対して本発明では複雑な
幾何学によるロジックを簡単な線形演算に置換したの
で、ＤＳＰ等を用いて簡単にハードウェア化ができる。

【００６１】更に、従来の三次元計測方式では、計測サ
ンプリングレート６０ポイント／秒は実現できるが、ト
ータルの三次元計測時間はハードウェア化が困難であっ
たため、ビデオレートで実現できなかった。本発明で
は、重心算出までの画像処理と、重心からの三次元計算
をパイプラインで接続でき、計測サンプリングレート６
０ポイント／秒だけでなく、処理時間もビデオレートで
高速に処理することができる。

【００６２】本発明では、判定関数であるＥＸＰ関数を
テーラー展開により積和演算に置換するだけでなく、ル
ックアップテーブル化することにより、判定関数の自由
度及び計算速度を著しく高速にすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例構成図である。

【図３】色抽出部、雑音除去部、色マーカの投影算出部
の説明図である。

【図４】重心算出処理説明図である。

【図５】区間最大投影値説明図である。

【図６】重心算出区間の決定状態説明図である。

【図７】ニューラルネットによる三次元位置計算説明図
である。

【図８】ロジスティック関数説明図である。

【図９】Ｅ（Ｌ）ルックアップテーブル説明図である。

【図１０】カメラによる観測状態説明図である。

【図１１】カメラから見た画像説明図である。

【図１２】左右のカメラの画像位置と実測値説明図であ
る。

【図１３】投影面説明図である。

【図１４】従来例動作説明フローチャートである。

【図１５】ボクセル探索説明図である。

【図１６】従来例の動作を図示したフローである。

【符号の説明】

１物体抽出部２重心算出部３重心正規化部４積和演算部５判定部６重み・判定基準登録・学習部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のカメラで物体の画像を入力し、こ
れにもとづき物体の三次元位置を計測する物体の位置計
測装置において、画像から物体を抽出する物体抽出手段１と、物体の重心を算出する重心算出手段２と、重心を正規化する重心正規化手段３と、正規化した重心から積和演算により三次元位置を算出す
る積和演算手段４と、積和演算で使用する重みを登録したり、積和演算の判定
基準を登録する重み判定基準登録手段６を具備すること
を特徴とする物体の位置計測装置。
【請求項２】請求項１において、積和演算で使用する
重みを学習する学習手段（２０）を備えたことを特徴と
する物体の位置計測装置。
【請求項３】請求項１において、積和演算の判定をル
ックアップテーブルを用いて行う手段を備えたことを特
徴とする物体の位置計測装置。
【請求項４】請求項１において、画像から物体をビデ
オレートで抽出するプロセッサ、物体の重心をビデオレ
ートで算出するプロセッサ、重心の正規化と正規化した
重心より積和演算により三次元位置を算出するプロセッ
サをパイプライン接続で実現したことを特徴とする物体
の位置計測装置。