(57)【要約】【課題】立体物を適切に識別する。【解決手段】一実施形態に係る識別装置は、プロセッサと、識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量を記憶する記憶部とを有し、前記プロセッサは、一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させる振動発生処理を行ない、前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得する取得処理を行ない、前記取得された前記検出信号をもとに、前記第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成する特徴量生成処理を行ない、前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記記憶部に記憶される前記特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する識別処理を行なう、ように構成される。【選択図】図１
2020173220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量を記憶する記憶部とを有し、
前記プロセッサは、
一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させる振動発生処理を行ない、
前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得する取得処理を行ない、
前記取得された前記検出信号をもとに、前記第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成する特徴量生成処理を行ない、
前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記記憶部に記憶される前記特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する識別処理を行なう、ように構成される、
識別装置。
【請求項２】
前記記憶部は、
前記識別処理により識別済みの立体物の特徴量を、識別に係る前記第１の振動を発生した前記振動発生器に一意に付与される識別子、および識別に係る前記第２の振動を検出した前記振動検出器に一意に付与される識別子を関連付けて記憶し、
前記プロセッサは、
前記特徴量生成処理として、
識別対象の立体物について前記取得された検出信号に基づいて、周波数特性を示す特徴量を生成し、
前記識別処理として、
前記識別対象の立体物に与える前記第１の振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、前記第２の振動を検出した振動検出器に付与される識別子とにそれぞれ関連付けられる、前記識別済みの立体物の特徴量を前記記憶部から抽出し、
前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記抽出した特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する、ように構成される、
請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
前記記憶部は、
前記振動発生器における立体物との接触面を示す情報、前記振動検出器における立体物との接触面を示す情報、および識別対象の立体物の表面を示す情報を記憶し、
前記プロセッサは、
前記記憶部に記憶される情報に基づいて、複数の前記振動発生器のうち、立体物との接触面が前記識別対象の立体物の表面に適合する前記振動発生器を、前記振動発生処理に用いる振動発生器として選択し、
前記記憶部に記憶される情報に基づいて、複数の前記振動検出器のうち、立体物との接触面が前記識別対象の立体物の表面に適合する前記振動検出器を、前記取得処理に用いる振動検出器として選択する選択処理を行なう、ようにさらに構成される、
請求項１又は請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記記憶部は、
前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を当該立体物に一意に付与される識別子と関連付けて出力するモデルを記憶し、
前記モデルは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量に基づいて学習され、
前記プロセッサは、
前記識別処理として、
前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を前記モデルに入力し、
前記モデルから出力された値のうち、前記識別対象の立体物の特徴量との関連性が最も高いことを示す値に関連付けて出力された識別子を、前記識別対象の立体物の識別子として判定することで、前記識別対象の立体物を識別する、ように構成される、
請求項１又は請求項２に記載の識別装置。
【請求項５】
前記モデルは、
前記識別対象の立体物に与える振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、前記振動発生器により前記識別対象の立体物に与えられて当該立体物の内部を伝搬した振動を検出した振動検出器に付与される識別子をさらに入力し、
前記入力した識別子が付与される、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を前記識別子と関連付けて出力する、
請求項４に記載の識別装置。
【請求項６】
前記モデルは、
前記識別対象の立体物について生成された特徴量、および前記識別対象の立体物に一意に付与された識別子が関連付けられた教師データに基づいて学習される、
請求項４に記載の識別装置。
【請求項７】
プロセッサと、識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量を記憶する記憶装置とを具備する識別装置が行なう識別方法であって、
前記プロセッサは、一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させる振動発生処理を行ない、
前記プロセッサは、前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得する取得処理を行ない、
前記プロセッサは、前記取得された前記検出信号をもとに、前記第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成する特徴量生成処理を行ない、
前記プロセッサは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記記憶装置に記憶される前記特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する識別処理を行なう、
識別方法。
【請求項８】
前記記憶装置は、
前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を当該立体物に一意に付与される識別子と関連付けて出力するモデルを記憶し、
前記モデルは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量に基づいて学習され、
前記プロセッサは、
前記識別処理として、
前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を前記モデルに入力し、
前記モデルから出力された値のうち、前記識別対象の立体物の特徴量との類似度が最も高いことを示す値に関連付けて出力された識別子を、前記識別対象の立体物の識別子として判定することで、前記識別対象の立体物を識別する、
請求項７に記載の識別方法。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記特徴量生成処理として、
前記識別対象の立体物について生成された特徴量、および前記識別対象の立体物に一意に付与された識別子を関連付けた教師データを生成し、
前記モデルは、前記生成された教師データに基づいて学習される、
請求項８に記載の識別方法。
【請求項１０】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の識別装置の前記各処理として前記プロセッサを機能させる識別処理プログラム。
【請求項１１】
プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
識別対象の立体物へ与える第１の振動を発生する振動発生器の形状、および前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動を検出する振動検出器の形状に基づいて、前記第２の振動の伝搬に適切な接触面を有する、識別対象の立体物のモデルを生成する生成処理を行なう、ように構成される、
生成装置。
【請求項１２】
プロセッサを具備する生成装置が行なう生成方法であって、
前記プロセッサは、
識別対象の立体物へ与える第１の振動を発生する振動発生器の形状、および前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動を検出する振動検出器の形状に基づいて、前記第２の振動の伝搬に適切な接触面を有する、識別対象の立体物のモデルを生成する生成処理を行なう、
生成方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の生成装置の生成処理として前記プロセッサを機能させる生成処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、識別装置、識別方法、識別処理プログラム、生成装置、生成方法、および生成処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
３Ｄ（３次元）プリンタにより３Ｄプリントした立体物であるオブジェクトを識別するために、３Ｄプリントしたオブジェクトに情報を埋め込む手法がある。
【０００３】
第１の手法として、３Ｄプリントしたオブジェクトの内部に空洞を設け、光の反射特性の違いを利用して、空洞が存在する部位と存在しない部位とを区別し、空洞の有無から情報を復元する手法がある（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００４】
また、第２の手法として、オブジェクト内部に設けた空洞内の音の響き方を利用した情報埋め込み・識別手法も存在する（例えば、非特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Dingzeyu Li, Avinash S. Nair, Shree K. Nayar, Changxi Zheng. AirCode: Unobtrusive Physical Tags for Digital Fabrication. In Proceedings of the Annual ACM Symposium on User Interface Software & Technology (UIST ’17). ACM.
【非特許文献２】Dingzeyu Li, David I. W. Levin, Wojciech Matusik, and Changxi Zheng. 2016. Acoustic Voxels: Computational Optimization of Modular Acoustic Filters. ACM Trans. Graph. 35, 4, Article 88 (July 2016), 12 pages.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記第１の手法では、内部に設ける空洞以外の部位を密な構造にする必要があるが、３Ｄプリント時に低い充填率が設定されて印刷されたオブジェクトには適用できない。
【０００７】
また、光の反射特性の違いを利用するため、光を透過する半透明な材料でオブジェクトを３Ｄプリントする必要があり、光を透過しない不透明な素材、又は光を反射する金属素材で３Ｄプリントしたオブジェクトには適用できない等、適用可能な印刷素材に制約がある。
【０００８】
また、上記第２の手法は、対象物体の任意箇所に設けられる空洞入口から音を入力し、この空洞を通過した音の出力を空洞出口において読み取る必要があるため、オブジェクトに少なくとも２か所の開口部を設ける必要があり、適用できる物体構造に制約がある。
【０００９】
この発明は、上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、立体物を適切に識別することができるようにした識別装置、識別方法、識別処理プログラム、生成装置、生成方法、および生成処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、この発明の一実施形態に係る識別装置の第１の態様は、識別装置が、プロセッサと、識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量を記憶する記憶部とを有し、前記プロセッサは、一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させる振動発生処理を行ない、前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得する取得処理を行ない、前記取得された前記検出信号をもとに、前記第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成する特徴量生成処理を行ない、前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記記憶部に記憶される前記特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する識別処理を行なう、ように構成される、ようにしたものである。
【００１１】
この発明の識別装置の第２の態様は、第１の態様において、前記記憶部は、前記識別処理により識別済みの立体物の特徴量を、識別に係る前記第１の振動を発生した前記振動発生器に一意に付与される識別子、および識別に係る前記第２の振動を検出した前記振動検出器に一意に付与される識別子を関連付けて記憶し、前記プロセッサは、前記特徴量生成処理として、識別対象の立体物について前記取得された検出信号に基づいて、周波数特性を示す特徴量を生成し、前記識別処理として、前記識別対象の立体物に与える前記第１の振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、前記第２の振動を検出した振動検出器に付与される識別子とにそれぞれ関連付けられる、前記識別済みの立体物の特徴量を前記記憶部から抽出し、前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記抽出した特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する、ように構成される、ようにしたものである。
【００１２】
この発明の識別装置の第３の態様は、第１又は第２の態様において、前記記憶部は、前記振動発生器における立体物との接触面を示す情報、前記振動検出器における立体物との接触面を示す情報、および識別対象の立体物の表面を示す情報を記憶し、前記プロセッサは、前記記憶部に記憶される情報に基づいて、複数の前記振動発生器のうち、立体物との接触面が前記識別対象の立体物の表面に適合する前記振動発生器を、前記振動発生処理に用いる振動発生器として選択し、前記記憶部に記憶される情報に基づいて、複数の前記振動検出器のうち、立体物との接触面が前記識別対象の立体物の表面に適合する前記振動検出器を、前記取得処理に用いる振動検出器として選択する選択処理を行なう、ようにさらに構成される、ようにしたものである。
【００１３】
この発明の識別装置の第４の態様は、第１又は第２の態様において、前記記憶部は、前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を当該立体物に一意に付与される識別子と関連付けて出力するモデルを記憶し、前記モデルは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量に基づいて学習され、前記プロセッサは、前記識別処理として、前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された値のうち、前記識別対象の立体物の特徴量との関連性が最も高いことを示す値に関連付けて出力された識別子を、前記識別対象の立体物の識別子として判定することで、前記識別対象の立体物を識別する、ように構成される、ようにしたものである。
【００１４】
この発明の識別装置の第５の態様は、第４の態様において、前記モデルは、前記識別対象の立体物に与える振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、前記振動発生器により前記識別対象の立体物に与えられて当該立体物の内部を伝搬した振動を検出した振動検出器に付与される識別子をさらに入力し、前記入力した識別子が付与される、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を前記識別子と関連付けて出力する、ようにしたものである。
【００１５】
この発明の識別装置の第６の態様は、第４の態様において、前記モデルは、前記識別対象の立体物について生成された特徴量、および前記識別対象の立体物に一意に付与された識別子が関連付けられた教師データに基づいて学習される、ようにしたものである。
【００１６】
本発明の一実施形態に係る、識別装置が行なう識別方法の第１の態様は、プロセッサと、識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量を記憶する記憶装置とを具備する識別装置が行なう識別方法であって、前記プロセッサは、一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させる振動発生処理を行ない、前記プロセッサは、前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得する取得処理を行ない、前記プロセッサは、前記取得された前記検出信号をもとに、前記第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成する特徴量生成処理を行ない、前記プロセッサは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量、および前記記憶装置に記憶される前記特徴量に基づいて、前記識別対象の立体物を識別する識別処理を行なう、ようにしたものである。
【００１７】
本発明の一実施形態に係る、識別装置が行なう識別方法の第２の態様は、第１の態様において、前記記憶装置は、前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と前記識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を当該立体物に一意に付与される識別子と関連付けて出力するモデルを記憶し、前記モデルは、前記特徴量生成処理により生成された特徴量に基づいて学習され、前記プロセッサは、前記識別処理として、前記識別対象の立体物について前記特徴量生成処理により生成された特徴量を前記モデルに入力し、前記モデルから出力された値のうち、前記識別対象の立体物の特徴量との類似度が最も高いことを示す値に関連付けて出力された識別子を、前記識別対象の立体物の識別子として判定することで、前記識別対象の立体物を識別する、ようにしたものである。
【００１８】
本発明の一実施形態に係る、識別装置が行なう識別方法の第３の態様は、第２の態様において、前記プロセッサは、前記特徴量生成処理として、前記識別対象の立体物について生成された特徴量、および前記識別対象の立体物に一意に付与された識別子を関連付けた教師データを生成し、前記モデルは、前記生成された教師データに基づいて学習される、ようにしたものである。
【００１９】
本発明の一実施形態に係る識別処理プログラムの一つの態様は、第１乃至第６の態様のいずれか１つにおける識別装置の前記各処理として前記プロセッサを機能させるものである。
【００２０】
上記目的を達成するために、この発明の一実施形態に係る生成装置の一つの態様は、プロセッサを有し、前記プロセッサは、識別対象の立体物へ与える第１の振動を発生する振動発生器の形状、および前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動を検出する振動検出器の形状に基づいて、前記第２の振動の伝搬に適切な接触面を有する、識別対象の立体物のモデルを生成する生成処理を行なう、ように構成される、ようにしたものである。
【００２１】
本発明の一実施形態に係る、生成装置が行なう生成方法の一つの態様は、プロセッサを具備する生成装置が行なう生成方法であって、前記プロセッサは、識別対象の立体物へ与える第１の振動を発生する振動発生器の形状、および前記立体物に与えられた前記第１の振動のうちで前記立体物の内部を伝搬した第２の振動を検出する振動検出器の形状に基づいて、前記第２の振動の伝搬に適切な接触面を有する、識別対象の立体物のモデルを生成する生成処理を行なう、ようにしたものである。
【００２２】
本発明の一実施形態に係る生成処理プログラムの一つの態様は、上記態様における生成装置の生成処理として前記プロセッサを機能させるものである。
【発明の効果】
【００２３】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第１の態様によれば、一体化された構造を有する、識別対象の立体物に与える第１の振動を振動発生器により発生させ、第１の振動のうちで立体物の内部を伝搬した第２の振動に対応する検出信号を振動検出器から取得し、取得された検出信号をもとに、第２の振動の周波数特性を示す特徴量を生成し、特徴量、および識別済みの立体物の内部を伝搬した振動に基づく、周波数特性を示す特徴量に基づいて、識別対象の立体物を識別する識別処理を行なうので、振動が伝搬する立体物であれば識別対象の立体物として適用することができる。
【００２４】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第２の態様によれば、識別処理により識別済みの立体物の特徴量を、識別に係る第１の振動を発生した振動発生器の識別子、および識別に係る第２の振動を検出した振動検出器の識別子を関連付けて記憶部に記憶し、識別対象の立体物について取得された検出信号に基づいて、周波数特性を示す特徴量を生成し、識別対象の立体物への第１の振動を発生した振動発生器の識別子と、第２の振動を検出した振動検出器の識別子とにそれぞれ関連付けられる、識別済みの立体物の特徴量を記憶部から抽出し、生成された特徴量、および抽出した特徴量に基づいて、識別対象の立体物を識別するので、振動発生器、振動検出器の個体に応じた、立体物の精度良い識別を行なうことができる。
【００２５】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第３の態様によれば、記憶部に記憶される、振動発生器における立体物との接触面を示す情報、振動検出器における立体物との接触面を示す情報、および識別対象の立体物の表面を示す情報に基づいて、複数の振動発生器のうち、立体物との接触面が識別対象の立体物の表面に適合する振動発生器を、振動の発生に用いる振動発生器として選択し、複数の振動検出器のうち、立体物との接触面が識別対象の立体物の表面に適合する振動検出器を、検出信号の取得に用いる振動検出器として選択する選択処理を行なうので、識別対象の立体物の表面に適した振動発生器、振動検出器を用いて、立体物の精度良い識別を行なうことができる。
【００２６】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第４の態様によれば、識別対象の立体物について生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と新たな識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を識別子と関連付けて出力するモデルを記憶部に記憶し、モデルは、生成された特徴量に基づいて学習され、生成された特徴量をモデルに入力し、モデルから出力された値のうち、識別対象の立体物の特徴量との関係性が最も高いことを示す値に基づいて識別対象の立体物を識別するので、識別済みの立体物を用いて、立体物の適切な識別を行なうことができる。
【００２７】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第５の態様によれば、第４の態様において、モデルは、振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、当該立体物の内部を伝搬した第２の振動を検出した振動検出器に付与される識別子をさらに入力し、入力した識別子が付与される、識別済みの少なくとも１つの立体物の特徴量と識別対象の立体物の特徴量との差分に基づく値を前記識別子と関連付けて出力するので、振動発生器、振動検出器の個体に応じた、立体物の精度良い識別を行なうことができる。
【００２８】
この発明の一実施形態に係る識別装置の第６の態様によれば、第４の態様において、モデルは、新たな識別対象の立体物について生成された特徴量、および識別対象の立体物に付与された識別子が関連付けられた教師データに基づいて学習されるので、立体物のより精度良い識別を行なうことができる。
【００２９】
この発明の一実施形態に係る生成装置の態様によれば、振動発生器および振動検出器の形状に基づいて、振動の伝搬に適切な接触面を有する、識別対象の立体物のモデルを生成する生成処理を行なうので、識別対象の立体物を適切に表すことができ、精度良い識別を実現できる。
【００３０】
すなわち、本発明の各態様によれば、立体物を適切に識別することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の適用例を示す図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の測定部及び識別部の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、識別対象のオブジェクトの一例を示す図である。
【図４】図４は、識別対象のオブジェクトの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の第２の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の第３の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の第４の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、計測装置の外観の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、振動発生器の外観の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の第６の実施形態に係るオブジェクトモデル生成装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第６の実施形態に係るオブジェクトモデル生成装置を用いたオブジェクトモデル生成に係る手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照しながら、この発明に係わる一実施形態を説明する。  
本発明の一実施形態に係る識別装置は、オブジェクト内部を伝搬する振動を解析して得られる音響スペクトルを解析し、この音響スペクトルの違いに基づいてオブジェクトを識別する装置である。この識別装置は、形状、素材、境界条件等によって変化する共振特性を音響スペクトルにより解析し、このスペクトルの違いに基づいてオブジェクトを識別する。
【００３３】
本発明の一実施形態は、振動が伝搬する媒体であれば、オブジェクトとして充填率は問わずに適用可能である。また、音波の減衰率が低い素材であれば識別対象のオブジェクトとして適用可能であり、このオブジェクトに開口部を設ける必要もない。
【００３４】
また、本発明の一実施形態では、識別対象のオブジェクトが、ある１つの対象Ａであるか否かだけでなく、任意に選択可能な、識別対象とするすべてのオブジェクトのデータを用いて、分類モデルであるオブジェクト識別モデルを生成する。このため、この違いに応じてどのオブジェクトかを区別すること、例えば対象Ａ、対象Ｂ、対象Ｃをそれぞれ区別することが可能である。
【００３５】
すなわち、識別装置は、オブジェクト識別モデルを用いることで、真贋判定だけでなくオブジェクトの識別も同時に行なうことができる。  
また、識別装置は、音響スペクトルと各オブジェクトに固有のオブジェクトＩＤとを結び付けることによって、音響スペクトルからオブジェクトの識別を可能とする。  
また、識別装置は、複数の計測部分を用意する、又は計測部分の形状とオブジェクトの形状とを工夫することにより、識別精度の向上も可能となる。
【００３６】
図１は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の適用例を示す図である。  
本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置は、中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、プログラムメモリ、および演算用メモリなどを備えたコンピュータとして構成することができ、この実施形態を実施するために必要な機能として、図１に示すように、オブジェクト１０を識別するための構成として、共振特性取得部である測定部２０、識別部３０、データベース４０を有する。
【００３７】
図２は、本発明の一実施形態に係るオブジェクト識別装置の測定部及び識別部の機能構成例を示すブロック図である。  
図２に示すように、測定部２０は、音響信号生成部２１、音響信号発生部２２、音響信号受信部２３、音響信号増幅部２４、および音響信号抽出部２５を有する。
【００３８】
また、識別部３０は、特徴量生成部３１、識別判定部３２、判定結果評価部３３、判定結果表示部３４を有する。また、識別部３０は、付随情報引用部３５、解析モデル生成部３６を有することができる。これら、付随情報引用部３５、解析モデル生成部３６の機能については後述する。
【００３９】
オブジェクト識別装置内の各部は、プログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現できる。なお、オブジェクト識別装置はハードウェアで構成することもできるが、後述するフローチャートに示された手順を備えるプログラムを、媒体もしくは通信回線を介して周知のコンピュータにインストールして、このコンピュータとデータベース４０との組み合わせ、又はデータベース４０を有するコンピュータなどによっても実現可能である。
【００４０】
図３、４は、識別対象のオブジェクトの一例を示す図である。  
図３に示した例では、７つのオブジェクト（図３中のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ）がそれぞれ示されており、全体として、オブジェクト内部における一体化した構造を有する。
【００４１】
本発明の一実施形態では、音響信号発生部２２に接続される振動発生器、および音響信号受信部２３に接続される振動検出器を、対象とするオブジェクトにそれぞれ接触させた際の当該オブジェクトの２点間に、オブジェクト内部における一体化した構造を有していれば、先行技術と異なり、オブジェクトの内部構造の充填率に関係なく識別対象のオブジェクトとして適応でき、かつ、半透明素材、金属素材においても識別対象のオブジェクトとして適応できる。上記の振動発生器、振動検出器は、互いに接触しない圧電素子、例えばピエゾ素子により実現できる。また、この圧電素子は、振動発生器用の素子として用いることができ、振動検出器用の素子として用いることもできる。
【００４２】
測定部２０は、超音波帯域の任意の周波数特性を有する音響信号を生成し、圧電素子から当該超音波帯域の振動を識別対象のオブジェクトに与えた上で、このオブジェクトを通過した振動を取得する。
識別部３０は、測定部２０において取得した振動信号のデータに基づいて識別対象のオブジェクトを識別し、この識別結果を提示する。
【００４３】
次に、測定部２０の各部について説明する。  
音響信号生成部２１は、音響信号発生部２２において発生させる振動の元となる音響信号を生成する。  
音響信号発生部２２は、音響信号生成部２１において生成された音響信号と同一の周波数特性を有する振動を、識別対象のオブジェクトに接触する振動発生器により発生させることで、この振動を識別対象のオブジェクトに与える。
【００４４】
音響信号受信部２３は、音響信号発生部２２により発生した振動が識別対象のオブジェクトに対して与えられることによる、当該オブジェクトの振動を、識別対象のオブジェクトに接触する振動検出器により検出させて、この振動により示される信号を受信する。音響信号発生部２２、音響信号受信部２３は、オーディオインターフェースにより実現できる。
【００４５】
音響信号増幅部２４は、音響信号受信部２３において受信された振動から信号を得て、この信号を増幅する。  
音響信号抽出部２５は、音響信号増幅部２４により増幅された信号を時間軸の一定区間ごとに抽出する。
【００４６】
次に、識別部３０の各部について説明する。  
特徴量生成部３１は、測定部２０の音響信号抽出部２５により抽出された信号の波形に基づき、識別対象のオブジェクトを識別するための特徴量を生成する。  
識別判定部３２は、特徴量生成部３１により生成された特徴量をもとに、識別対象のオブジェクトを判定するための数値を求める。
【００４７】
判定結果評価部３３は、識別判定部３２により求められた数値をもとに、識別対象のオブジェクトを識別する。  
判定結果表示部３４は、判定結果評価部３３による、オブジェクトの識別結果を表示装置などに表示する。
【００４８】
（第１の実施形態）
次に、本発明の第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、一体化した構造を有するオブジェクトに対して、測定部２０から振動として与えた音響信号を取得（計測）し、この取得した振動の音響周波数特性を表す特徴量に基づいて識別対象のオブジェクトを識別する。
【００４９】
測定部２０および識別部３０による具体的な処理を以下に示す。図５は、本発明の第１の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。
（Ｓ１１）  測定部２０の音響信号生成部２１は、任意に設定されたパラメータに基づく音響信号を生成する。  
一例として、音響信号は、20 kHzから40 kHzまでの周波数帯域で掃引する超音波とする。ただし、掃引するか否か、他の周波数帯域の利用の有無等、音響信号の設定は問わない。
【００５０】
（Ｓ１２）  次に、音響信号発生部２２に接続される振動発生器と、音響信号受信部２３に接続される振動検出器を識別対象のオブジェクトに接触させる。例えば、振動発生器、振動検出器を両面テープ等により、識別対象のオブジェクトの外縁部に貼り付ける。振動発生器は、測定部２０の音響信号発生部２２と分離されてもよいし、一体であってもよい。同様に、振動検出器は、測定部２０の音響信号受信部２３と分離されてもよいし、一体であってもよい。
【００５１】
識別対象のオブジェクトと接触しつつ、かつ、振動をオブジェクトに伝搬できる機構、又は当該機構を用いて振動検出器を識別対象のオブジェクトと接触させつつ、かつ、振動をオブジェクトに伝搬できる方法を実現できるのであれば、振動発生器、振動検出器の形態及び素材は問わない。
【００５２】
予め設定されたパラメータに基づいて音響信号生成部２１で生成された音響信号により、音響信号発生部２２は、識別対象のオブジェクトに与える振動を振動発生器に発生させる。これにより、識別対象のオブジェクト内に振動が与えられる。
【００５３】
このときの振動は、データベース４０に登録されている登録オブジェクトに関する登録データに含まれる特徴量を識別部３０により生成する際に用いた振動に含まれる周波数を含んでいれば、他の周波数が混在していても良い。加えて、振動発生器は上記の圧電素子により構成できるが、振動を発生させるものであれば形態は問わない。
【００５４】
（Ｓ１３）  振動検出器は、識別対象のオブジェクトに与えられて当該オブジェクトの内部を伝搬してきた振動を検出し、音響信号受信部２３は、この検出された振動で示される信号を取得する。
【００５５】
振動発生器から与えられる振動が振動検出器まで伝搬される際に、測定対象のオブジェクトの内部構造が振動の伝搬路として機能する。この伝搬路に応じて与えられた振動の周波数特性がオブジェクトにより変化する。
【００５６】
（Ｓ１４）  音響信号増幅部２４は、音響信号受信部２３により取得された振動を振動信号に変換し、この信号を増幅する。  
これは、識別対象のオブジェクトを通過した振動は減衰することから、処理が可能となるレベルまで信号を増幅する必要があるためである。
【００５７】
（Ｓ１５）  音響信号抽出部２５は、音響信号増幅部２４により増幅された振動信号を取得し、この取得した信号を時間軸の一定区間ごとに抽出する。  
例えば、音響信号抽出部２５は8192（＝２１３）サンプルの信号を取得するごとに振動信号を抽出するとしたが、このサンプル数は問わない。
【００５８】
（Ｓ１６）  識別部３０の特徴量生成部３１は、音響信号抽出部２５により抽出された振動信号に対する高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform (FFT)）を行なうことで、音響周波数特性等を表す特徴量を生成する。
【００５９】
（Ｓ１７）  識別判定部３２は、特徴量生成部３１により生成された特徴量に基づいて、識別対象のオブジェクトを識別するために、データベース４０に予め登録される、あらかじめ識別されたオブジェクトに関する登録データで示される特徴量と、特徴量生成部３１により生成された特徴量であるテストデータとの差である参考値を求める。
【００６０】
登録データとは、データベース４０に予め登録された、予め計測された登録オブジェクトに関する特徴量と、その一意な識別子（以下オブジェクトＩＤ）とを関連付けたデータである。  
参考値は、例えば、最小二乗誤差、ユークリッド距離等であり、テストデータと登録データとの特徴量の類似度が高いほど値が小さい任意の指標とする。
【００６１】
（Ｓ１８）  判定結果評価部３３は、識別判定部３２により求められた参考値のうち、最も小さい参考値を特定し、登録データにおける、この特定した参考値と同じ特徴量と、この特徴量に関連付けられる、登録オブジェクトのオブジェクトＩＤとを、識別対象のオブジェクトの識別結果として出力する。
【００６２】
第１の実施形態では、Ｓ１１〜Ｓ１８の処理を複数回繰り返し、判定結果評価部３３は、出力された回数が最も多いオブジェクトＩＤを、識別対象のオブジェクトの識別結果としてもよい。
【００６３】
また、第１の実施形態では、Ｓ１１〜Ｓ１７の処理を複数回繰り返し、Ｓ１７でそれぞれ出力された参考値のうち最も小さい参考値を特定し、登録データにおける、この特定した参考値と同じ特徴量と、この特徴量に関連付けられる、登録オブジェクトのオブジェクトＩＤを識別対象のオブジェクトの識別結果として出力しても良い。  
（Ｓ１９）  判定結果表示部３４は、判定結果評価部３３により出力された識別結果を表示する。
【００６４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。以降の各実施形態について、第１の実施形態と重複する説明は省略することがある。第２の実施形態では、識別結果に関連する情報である付加情報を表示する。付加情報の例としては、識別対象の名称、製造者、材質、価格、製造日時、製造場所等の商品情報や、その使い方等が挙げられる。
【００６５】
まず、第１の実施形態で説明したＳ１１〜Ｓ１９の処理がなされる。  
第２の実施形態では、上記の登録データで示される、識別対象オブジェクトに対するオブジェクトＩＤ、音響周波数特性等を表す特徴量とともに、オブジェクトの関連情報をさらに関連付けたデータをデータベース４０に予めあらかじめ登録しておいてもよい。
【００６６】
図６は、本発明の第２の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。  
（Ｓ２１）  識別部３０の付随情報引用部３５は、判定結果表示部３４により表示された識別結果に関連した情報がある場合、データベース４０等より、この関連情報を取得して判定結果表示部３４に出力する。この関連情報は、判定結果表示部３４において識別結果とともに表示される。
【００６７】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。  
第３の実施形態では、第１の実施形態で説明した識別部３０の処理において機械学習を用いた第１の例を述べる。
【００６８】
図７は、本発明の第３の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。  
まず、第１の実施形態で説明した、測定部２０によるＳ１１〜Ｓ１５の処理がなされる。  
（Ｓ３１）  そして、識別部３０の特徴量生成部３１は、識別対象のオブジェクトの音響周波数特性等を表す特徴量と、この特徴量に対して付与されたオブジェクトＩＤとを組とする教師データを生成する。
【００６９】
教師データは、データベース４０から上記の予め作成された登録データを抽出して、この登録データに基づいて生成しても良い。また、教師データを生成するのではなく、外部から与えられた測定済みのデータを教師データとして採用しても良い。つまり、特徴量生成部３１による教師データの生成は必須ではない。
【００７０】
（Ｓ３２）  識別部３０の解析モデル生成部３６は、上記生成された特徴量を入力し、この入力に対して、ラベルとしてのオブジェクトＩＤと、当該入力に対する差である参考値とをそれぞれ出力する解析モデルを生成および学習する。
【００７１】
解析モデルおよびその学習には一般的に公知な機械学習手法（ライブラリ）が用いられる。解析モデル生成部３６は、サポートベクタマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine ）、ニューラルネットワークなどのモデル生成用のアルゴリズムが、教師データに対してパラメータチューニング等を実施することにより最適な出力を得られるよう、解析モデルを学習する。
【００７２】
（Ｓ３３）  このように得られた解析モデルは、解析モデル自体または解析モデルのパラメータとして、識別判定部３２によりモデル用のデータベースに登録される。  
（Ｓ３４）  識別判定部３２は、特徴量生成部３１により生成された特徴量と解析モデルに基づいて、参考値を出力する。
【００７３】
Ｓ３４の第１の例として、例えば解析モデル生成部３６において、ＳＶＭを解析モデル生成用のアルゴリズムとする場合、識別判定部３２は、特徴量の入力に対して解析モデルが有する各ラベルに対する類似度等を示すスコアを出力する。  
識別判定部３２は、ここで得られたスコアを変換して参考値を得て、これを出力する。また、例えば、類似度が正規化されて０から１の間で表現される場合、識別判定部３２は、参考値を「１−（類似度）」として出力できる。
【００７４】
Ｓ３４の第２の例として、例えば解析モデル生成部３６において、Random Forestを解析モデル生成用のアルゴリズムとする場合、識別判定部３２は、Ｓ３１で生成された教師データからランダムにデータを抽出し、このデータに基づいて複数の決定木を生成する。
【００７５】
識別判定部３２は、生成された各決定木に係る各ラベルに対する判定結果の数を出力する。  
この判定結果の数が高いほど、望ましい数であるため、「（判定回数）―（判定結果の数）」を参考値として出力する。
【００７６】
また、モデル生成用のアルゴリズムは、ディープニューラルネットワーク等の他のアルゴリズムを用いても良い。この場合、参考値は、「１−正規化した類似度」でも良いし、類似度の逆数などによって元の類似度を変換して得た値でもよい。
【００７７】
つまり、第３の実施形態では、データベース４０は、新たな識別対象のオブジェクトについて新たに生成された特徴量を入力し、識別済みの少なくとも１つのオブジェクトの特徴量と新たな識別対象のオブジェクトの特徴量との差分に基づく値を当該オブジェクトに一意に付与されるオブジェクトＩＤと関連付けて出力するモデルを記憶する。
【００７８】
また、第３の実施形態では、識別判定部３２は、新たな識別対象のオブジェクトについて新たに生成された特徴量をモデルに入力し、このモデルから出力された値のうち、新たな識別対象のオブジェクトの特徴量との関連性（類似度または参考値に基づく）が最も高いことを示す値に関連付けて出力されたオブジェクトＩＤを、新たな識別対象のオブジェクトのオブジェクトＩＤとして判定することで、新たな識別対象のオブジェクトを識別する。
【００７９】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。  
この第４の実施形態では、第１の実施形態で説明した識別部３０による処理において機械学習を用いた第２の例を述べる。
【００８０】
図８は、本発明の第４の実施形態に係る識別装置を用いた識別に係る手順の一例を示すフローチャートである。  
まず、第１の実施形態で説明した、測定部２０によるＳ１１〜Ｓ１５の処理がなされる。  
次に、第３の実施形態で説明した、識別部３０によるＳ３１〜Ｓ３３の処理がなされる。
【００８１】
（Ｓ４１）  学習によって得た解析モデルを利用して、識別部３０の識別判定部３２は、テストデータを解析モデルに入力し、参考値の一覧を取得する。  
（Ｓ４２）  判定結果評価部３３は、Ｓ４１で取得した参考値一覧を用いて、この参考値一覧のうち最も小さい参考値を特定し、登録データにおける、この特定した参考値と同じ特徴量と、この特徴量に関連付けられるオブジェクトＩＤとを、識別対象のオブジェクトの識別結果として出力する。  
この出力後は、第１の実施形態で説明したＳ１９として、判定結果表示部３４は、判定結果評価部３３により出力された識別結果を表示する。
【００８２】
第４の実施形態では、判定結果評価部３３は、参考値に識別結果の出力にかかる判定の閾値を設け、閾値より参考値が小さい場合のみ、参考値と同じ特徴量と、この特徴量に関連付けられるオブジェクトＩＤとを、識別対象のオブジェクトの識別結果として判定して、これを出力してもよい。
【００８３】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。この第５の実施形態では、計測装置（計測機構）の配置の制限、および複数個所の設置について説明する。計測装置は、振動発生器、振動検出器でなる。
【００８４】
第１の実施形態では、振動発生器と振動検出器は、識別対象のオブジェクトの任意の外縁部に貼り付けられる。  
これに対し、第５の実施形態では、振動発生器と振動検出器が互いに接触しないよう配置され、振動発生器と振動検出器の両方がオブジェクトの底面に接触するように固定される土台型の計測装置とすることができる。
【００８５】
識別対象のオブジェクトと接触しつつ、かつ、オブジェクトの内部に振動を伝搬できる機構、又は当該機構を用いて振動検出器を識別対象のオブジェクトと接触させつつ、かつ、振動をオブジェクトに伝搬できる方法が実現できれば、計測装置の形態及び素材は問わない。
【００８６】
このように計測装置を固定化することで、識別対象オブジェクトに対する振動に基づく特徴量の誤差が計測ごとに変動することを防ぐことが可能となる。  
さらに、複数の振動発生器と複数の振動検出器の各々に対して、一意な識別子をそれぞれ付与し、上記の、音響周波数特性等を表す特徴量に加えて、計測に用いた振動発生器と振動検出器の識別子とともに、登録データの付加情報としてデータベース４０に登録し、オブジェクトの識別に利用しても良い。
【００８７】
例えば、データベース４０は、先の識別処理により識別済みのオブジェクトの特徴量を、先の識別に係る振動を発生した振動発生器に一意に付与される識別子、および先の識別に係る振動を検出した振動検出器に一意に付与される識別子を関連付けて記憶する。  
識別部３０の特徴量生成部３１は、新たな識別対象のオブジェクトについて検出された新たな振動に基づいて、周波数特性を示す新たな特徴量を生成する。
【００８８】
そして、識別部３０の識別判定部３２は、新たな識別対象のオブジェクトに与える新たな振動を発生した振動発生器に付与される識別子と、振動発生器により新たな識別対象のオブジェクトに与えられて当該オブジェクトの内部を伝搬した新たな振動を検出した振動検出器に付与される識別子とにそれぞれ関連付けられる、識別済みのオブジェクトの特徴量をデータベース４０から抽出する。  
そして、識別判定部３２は、特徴量生成部３１により新たに生成された特徴量、および抽出した特徴量に基づいて、新たな識別対象のオブジェクトを識別する。
【００８９】
データベース４０において、１つの識別済みオブジェクトの特徴量に対して、複数の組の振動発生器と振動検出器の複数の組が対応する場合は、これらの組のうち、複数または全ての組がデータベース４０に登録されても良い。
【００９０】
また、振動発生器と振動検出器の組に付与される識別子と、各々の組に属する振動発生器と振動検出器に係る振動に基づいてそれぞれ生成された特徴量とに基づいて、識別判定部３２は、生成された特徴量毎に上記参考値を算出し、この算出された参考値毎に、新たな識別対象のオブジェクトの識別に係る判定を行なってもよいし、上記生成された各特徴量から算出された参考値の重み付き和などによって統合された参考値を算出し、この算出された参考値に基づいて、新たな識別対象のオブジェクトを識別してもよい。
【００９１】
図９は、計測装置の外観の一例を示す図である。  
この際の振動発生器と振動検出器の形態の例として、図９に示すような圧電素子がアレイ状に並んだプレートが挙げられる。計測装置の外観の形状は、図９に示すような平面であってもよいし、凹凸を有する形状であってもよい。  
このプレートでは、圧電素子同士は接触しないものとする。この際、振動発生器および振動検出器は選択的に選ぶことが可能である。例えば、データベース４０は、振動発生器におけるオブジェクトとの接触面を示す情報、振動検出器におけるオブジェクトとの接触面を示す情報、および識別対象のオブジェクトの表面を示す判定用情報を記憶しておく。
【００９２】
そして、識別判定部３２は、データベース４０に記憶される判定用情報に基づいて、複数の振動発生器のうち、オブジェクトとの接触面が識別対象のオブジェクトの表面に適合する振動発生器を、音響信号発生部２２による信号発生に用いる振動発生器として選択することができる。また、識別判定部３２は、データベース４０に記憶される判定用情報に基づいて、複数の振動検出器のうち、オブジェクトとの接触面が識別対象のオブジェクトの表面に適合する振動検出器を、音響信号受信部２３による信号受信に用いる振動検出器として選択することができる。
【００９３】
上記選択において、判定用情報は、相対的な位置関係にある振動発生器および振動検出器に係る情報を含むものとし、識別判定部３２は、データベース４０に記憶される判定用情報に基づいて、相対的な位置関係にある振動発生器および振動検出器の一方を上記のように選択した後に、上記相対的な位置関係にある振動発生器および振動検出器の他方をさらに選択してもよい。  
また、識別判定部３２は、オブジェクトとの接触面が識別対象のオブジェクトの表面に適合する複数の振動発生器の候補がある場合には、これらの候補の各々について、振動発生器におけるオブジェクトとの接触面とオブジェクトとの表面との差を示す参考値を求め、この参考値が最も小さいもの、つまりオブジェクトとの接触面が識別対象のオブジェクトの表面に最も類似する候補を選択してもよい。オブジェクトとの接触面が識別対象のオブジェクトの表面に適合する複数の振動検出器の候補がある場合も同様である。
【００９４】
また、複数の振動発生器、振動検出器の少なくとも一方の数を複数として、かつデータベース４０に記憶される登録データで示されるオブジェクトの底面に、少なくとも一組の振動発生器、振動検出器がそれぞれ接触するように配置されてもよい。  
このように振動発生器と振動検出器の組の中から任意の一組を用いることで、多様な底面の形状を有する登録データが示す識別済みオブジェクトに対応することが可能となる。
【００９５】
図１０は、振動発生器の外観の一例を示す図である。  
また、振動発生器における、識別対象のオブジェクトとの接触面となる部位に図１０に示すように、シリコン等の音響伝搬可能な柔軟素材等を用いた形態を適用してもよい。このような形態とすることで、オブジェクトの底面の接触面が球面等の多様な底面の形状を有していても、この底面に合わせて振動発生器の上記の柔軟素材が変形するため、オブジェクト内部に振動を効率よく伝達可能となる。
【００９６】
また、第５の実施形態では、この第５の実施形態で説明した、振動発生器、振動検出器の形状、または配置される数によらず、上記の第３、４の実施形態で説明したように、識別部３０に解析モデルによる解析を適用することができる。つまり、第３または第４の実施形態と第５の実施形態とを組み合わせてもよい。
【００９７】
（第６の実施形態）
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。この第６の実施形態では、３Ｄプリンタに入力するための、オブジェクトのモデルの生成について説明する。  
ここでは、識別対象のオブジェクトまたは登録データにおける識別済みのオブジェクトのモデルとして、３Ｄプリンタに入力するモデルの生成処理の例を示す。
【００９８】
図１１は、本発明の第６の実施形態に係るオブジェクトモデル生成装置の機能構成の一例を示す図である。  
図１１に示すように、本発明の第６の実施形態に係るオブジェクトモデル生成装置は、計測部選択部６１、最適化部６２を有する。  
計測部選択部６１は、振動発生器と振動検出器の、とりうる組合せを選択する。  
最適化部６２は、オブジェクトのモデルのデータと第５の実施形態で説明した測定装置の形状データから、３Ｄプリンタに入力するモデルの底面形状を示す底面形状モデルを生成する。この底面の形状は、振動発生器の接触面、または振動検出器の接触面にあわせて凹凸がかみ合う形状であれば、特に限られない。
【００９９】
第６の実施形態では、第５の実施形態で説明した測定装置の形状に応じて、オブジェクトの３Ｄプリンタ入力用のモデルの、識別可能な底面を形成する。
図１２は、本発明の第６の実施形態に係るオブジェクトモデル生成装置を用いたオブジェクトモデル生成に係る手順の一例を示すフローチャートである。  
（Ｓ６１）  計測部選択部６１は、計測装置の振動発生器と振動検出器の、とりうる全ての組合せを選択する。
【０１００】
（Ｓ６２）  最適化部６２は、３Ｄプリンタに入力するモデルで示されるオブジェクトと、オブジェクトの底面形状モデルとの接合がスムースになる、つまり連続的に変化するように、データベース４０に予め登録された底面形状モデル（土台計測部形状データ）と、オブジェクトと底面形状モデルとの接合の向き、３次元の角度の中から、予め定められた条件を満たす、最適な底面形状モデルおよび上記の接合向きを選択し、出力する。
【０１０１】
この予め定められた条件とは、例えば３Ｄプリンタによるオブジェクトの射出時の材料の量、価格、射出時間、オブジェクトの強度などのうち、いずれか１つ以上の条件とする。
【０１０２】
上記の、接合の向きとは、オブジェクトの底面が有する平面上で、オブジェクトの基準位置と底面形状モデルの基準位置との間がなす角度、例えば時計回りとする。  
さらに、オブジェクトが、水平面上でない箇所へ設置できるよう、接合の向きは、重心などを考慮して、必要に応じてオブジェクトと底面形状モデルがなす傾斜の角度としてもよい。  
このようにすることで、オブジェクトの射出条件を最適化しつつ識別可能なオブジェクトを実現できる。  
さらに、オブジェクトの通常使用時、および計測装置による計測時においても安定して設置できるため、破損等を防ぐことが可能となる。
【０１０３】
（Ｓ６３）  オブジェクト生成装置は、最適化部６２による出力を元に、オブジェクト全体のモデルを生成する。このモデルを３Ｄプリンタに渡すことで、３Ｄオブジェクトが射出、生成される。
【０１０４】
ここで、底面形状モデルは、さらに振動発生器と振動検出器の、例えば図９に示した形状に応じた凹形状となるモデルであってもよい。  
このような形状とすることで、計測装置による計測時の位置合わせが簡易となり、さらに通常使用時および計測装置による計測時においても安定して設置が可能となる。
【０１０５】
次に、本発明の一実施形態より生じる効果について説明する。  
本発明の一実施形態では、低い充填率を設定して３Ｄプリンタにより出力したオブジェクトに対しても適応可能である。すなわち、オブジェクトの充填率に依存せず適応可能になった。
【０１０６】
また、識別対象とするオブジェクトの内部を音響伝搬路とするため、この内部に一体化した構造を有するものであれば、半透明素材、金属等の音波伝搬可能な素材で形成されたオブジェクトに適応でき、開口部を設ける必要がなくなる。これにより、構造の制約をオブジェクトに課さずに識別が可能である。  
また、音響周波数を示す特徴量とオブジェクトＩＤを関連付けることによって、特徴量からオブジェクトの識別を可能とする。
【０１０７】
なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。
【０１０８】
また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
【符号の説明】
【０１０９】
１０…オブジェクト、２０…測定部、２１…音響信号生成部、２２…音響信号発生部、２３…音響信号受信部、２４…音響信号増幅部、２５…音響信号抽出部、３０…識別部、３１…特徴量生成部、３２…識別判定部、３３…判定結果評価部、３４…判定結果表示部、３５…付随情報引用部、３６…解析モデル生成部、４０…データベース、６１…計測部選択部、６２…最適化部。
【図１】
2020173220.tif 000003
【図２】
2020173220.tif 000004
【図３】
2020173220.tif 000005
【図４】
2020173220.tif 000006
【図５】
2020173220.tif 000007
【図６】
2020173220.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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