(57)【要約】【課題】対象物の各部分の高精度な寸法データを提供する。【解決手段】寸法データ算出装置１０２０は、取得部１０２４Ａと、抽出部１０２４Ｂと、変換部１０２４Ｃと、算出部１０２４Ｄとを備える。取得部１０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する。抽出部１０２４Ｂ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。変換部１０２４Ｃ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。算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。【選択図】  図４
2020204575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物が撮影された画像データ及び前記対象物の全長データを取得する取得部と、
前記画像データから前記対象物の形状を示す形状データを抽出する抽出部と、
前記形状データを前記全長データに基づいて変換する変換部と、
前記変換部により変換された形状データを用いて、前記対象物の各部分の寸法データを算出する算出部と、
を備える、寸法データ算出装置。
【請求項２】
対象物の全長データと重量データと経時データとのうちの少なくともいずれかを含む属性データを取得する取得部と、
前記属性データを用いて、前記対象物の各部分の寸法データを算出する算出部と、
を備える、寸法データ算出装置。
【請求項３】
対象物のシルエット画像を受け付ける受付部と、
サンプル対象物のシルエット画像と前記サンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、前記受け付けたシルエット画像から前記対象物の形状パラメータの値を推定する推定部と、
を備え、前記推定された対象物の形状パラメータの値が、前記対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる、情報処理装置。
【請求項４】
対象物の属性データを受け付ける受付部と、
サンプル対象物の属性データと前記サンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、前記受け付けた属性データから前記対象物の形状パラメータの値を推定する推定部と、
を備え、前記推定された対象物の形状パラメータの値が、前記対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる、情報処理装置。
【請求項５】
対象物が撮影された画像データ及び前記対象物の全長データを取得する取得部と、
前記画像データから前記対象物の形状を示す形状データを抽出する抽出部と、
前記形状データを前記全長データに基づいてシルエット画像に変換する変換部と、
サンプル対象物のシルエット画像と前記サンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、前記シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する推定部と、
前記推定された所定個数の形状パラメータの値に基づいて、前記対象物の寸法データを算出する算出部と、
を備える、寸法データ算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、寸法データ算出装置、プログラム、方法、製品製造装置、及び製品製造システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、対象物の形状に基づいて製品を製造する装置が検討されている。例えば、特許文献１（特開２０１７−０１８１５８号公報）には、指の爪を撮影して爪画像を得、取得された爪画像に基づいて、爪の形状、爪の位置、爪の曲率等の付け爪作成に必要な爪情報を得、これを記憶し、この爪情報に基づいて付け爪パーツを作成する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来技術では、対象物における多数の形状を高精度に算出することが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１観点の寸法データ算出装置は、取得部と、抽出部と、変換部と、算出部とを備える。取得部は、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する。抽出部は、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。変換部は、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。算出部は、変換部により変換された形状データを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。このような構成により、寸法データ算出装置は、対象物の各部分の高精度な寸法データを提供できる。
【０００５】
第２観点の寸法データ算出装置は、取得部及び算出部を備える。取得部は、対象物の全長データと重量データと経時データとのうちの少なくともいずれかを含む属性データを取得する。算出部は、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。これらの属性データを用いることにより、寸法データ算出装置は、対象物の各部分の高精度な寸法データを提供できる。
【０００６】
第３観点の情報処理装置は、対象物のシルエット画像を受け付ける受付部と、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、受け付けたシルエット画像から対象物の形状パラメータの値を推定する推定部と、を備え、推定された対象物の形状パラメータの値が、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる。このような構成により、対象物について算出される寸法データを高精度で提供することができる。
【０００７】
第４観点の情報処理装置は、対象物の属性データを受け付ける受付部と、サンプル対象物の属性データとサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、受け付けた属性データから対象物の形状パラメータの値を推定する推定部と、を備え、推定された対象物の形状パラメータの値が、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる。このような構成により、対象物について算出される寸法データを高精度で提供することができる。
【０００８】
第５観点の寸法データ算出装置は、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する取得部と、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抽出部と形状データを全長データに基づいてシルエット画像に変換する変換部と、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジンを使用して、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する推定部と、推定された所定個数の形状パラメータの値に基づいて、対象物の寸法データを算出する算出部と、を備える。このような構成により、対象物について算出される寸法データを高精度で提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態に係る寸法データ算出装置１０２０の構成を示す模式図である。
【図２】同実施形態に係る寸法データ算出装置１０２０の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】同実施形態に係る形状データの概念を示す模式図である。
【図４】同実施形態に係る製品製造システム１００１の概念を示す模式図である。
【図５】同実施形態に係る製品製造システム１００１の動作を説明するためのシーケンス図である。
【図６】同実施形態に係る端末装置１０１０に表示される画面の一例を示す模式図である。
【図７】同実施形態に係る端末装置１０１０に表示される画面の一例を示す模式図である。
【図８】第２実施形態に係る寸法データ算出装置２１２０の構成を示す模式図である。
【図９】同実施形態に係る二次回帰で用いるデータの概念を示す模式図である。
【図１０】同実施形態に係る製品製造システム２００１Ｓの概念を示す模式図である。
【図１１】第３実施形態に係る寸法データ算出システム３１００の模式図である。
【図１２】図１１の学習装置３０２５の動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１１の寸法データ算出装置３０２０の動作を示すフローチャートである。
【図１４】形状パラメータの特性を示す概略説明図である。
【図１５】形状パラメータの特性を示す概略グラフである。
【図１６】第３実施形態に係る製品製造システム３００１の概念を示す模式図である。
【図１７】図１６の製品製造システム３００１の動作を示すシーケンス図である。
【図１８】図１６の端末装置３０１０に表示される画面の一例を示す模式図である。
【図１９】図１６の端末装置３０１０に表示される画面の一例を示す模式図である。
【図２０】第４実施形態に係る寸法データ算出システム４１００の模式図である。
【図２１】図２０の学習装置４１２５の動作を示すフローチャートである。
【図２２】図２０の寸法データ算出装置４０２０の動作を示すフローチャートである。
【図２３】第４実施形態に係る製品製造システム４００１Ｓの概念を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜第１実施形態＞
（１−１）寸法データ算出装置の構成
図１は本実施形態に係る寸法データ算出装置１０２０の構成を示す模式図である。
【００１１】
寸法データ算出装置１０２０は任意のコンピュータにより実現することができ、記憶０１部１０２１、入出力部１０２２、通信部１０２３、及び処理部１０２４を備える。なお、寸法データ算出装置１０２０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。
【００１２】
記憶部１０２１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１０２１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を記憶する。なお、重み係数は、後述する属性データ・画像データ・寸法データからなる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。
【００１３】
入出力部１０２２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１０２３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。
【００１４】
処理部１０２４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１０２１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１０２４が、取得部１０２４Ａ、抽出部１０２４Ｂ、変換部１０２４Ｃ、及び算出部１０２４Ｄとして機能する。
【００１５】
取得部１０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データ・重量データ等を取得する。なお、ここでは、取得部１０２４Ａは、対象物を異なる方向から撮影した複数の画像データを取得する。
【００１６】
抽出部１０２４Ｂ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。具体的には、抽出部１０２４Ｂ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。ここでは、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムは、対象物の形状が特定されていない教師データを用いて構築される。
【００１７】
なお、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムが、形状が不特定の対象物の教師データを用いて構築されている場合、必ずしも高精度に対象物の形状を抽出することができないことがある。このような場合、抽出部１０２４Ｂは、対象物領域からグラブカット（GrabCut）アルゴリズムにより対象物の形状データを抽出する。これにより、高精度に対象物の形状を抽出することが可能になる。さらに、抽出部１０２４Ｂは、グラブカットアルゴリズムにより特定された対象物の画像を、対象物の特定部分の色画像に基づいて補正するものでもよい。これにより、さらに高精度に対象物の形状データを生成することが可能となる。
【００１８】
変換部１０２４Ｃ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。
【００１９】
算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。具体的には、算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データの次元削減を行なう。ここでいう、次元削減は、主成分分析、特にカーネル主成分分析（ＫｅｒｎｅｌＰＣＡ）、線形判別分析などの手法により実現される。
【００２０】
そして、算出部１０２４Ｄは、削減した各次元の値と対象物の部分ごとに最適化された重み係数とを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。
【００２１】
さらに詳しくは、算出部１０２４Ｄは、１回目に削減した各次元の値と対象物の部分ごとに最適化された重み係数Ｗ１ｐｉとを線形結合して所定値Ｚｐｉを求める。なお、記号ｐは削減して得られる次元数であり、１０以上の値である。そして、算出部１０２４Ｄは、所定値Ｚｐｉと、対象物の長さ及び重さの属性を少なくとも含む属性データとを用いて２回目の次元削減を行い、２回目の次元削減で得られた各次元の値に基づいて、対象物の各部分の寸法データを算出する。なお、重み係数Ｗ１ｐｉの個数は、対象物の寸法箇所（ｉ個）毎に、削減された次元と同数準備される。
【００２２】
なお、上記説明では、算出部１０２４Ｄは、線形結合を用いて所定値Ｚｐｉを求めていたが、算出部１０２４Ｄは線形結合以外の手法でこれらの値を求めるものでもよい。具体的には、算出部１０２４Ｄは、次元削減で得られた各次元の値から２次の特徴量を生成し、当該２次の特徴量と対象物の部分ごとに最適化された重み係数とを結合することで、所定値を求めるようにしてもよい。
【００２３】
（１−２）寸法データ算出装置の動作
図２は本実施形態に係る寸法データ算出装置１０２０の動作を説明するためのフローチャートである。
【００２４】
まず、寸法データ算出装置１０２０は、外部の端末装置等を介して対象物の全体を異なる方向から撮影した複数の画像データを、対象物の全長を示す全長データとともに取得する（Ｓ１００１）。
次に、寸法データ算出装置１０２０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（Ｓ１００２）。
続いて、寸法データ算出装置１０２０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（Ｓ１００３）。
【００２５】
次に、寸法データ算出装置１０２０は、変換後の複数の形状データを結合して、新たな形状データ（以下、計算用の形状データともいう。）を生成する。具体的には、図３に示すようにｈ行ｗ列の形状データを結合し、ｍ×ｈ×ｗのデータ列にする。なお、記号ｍは形状データの個数である（Ｓ１００４）。
【００２６】
この後、寸法データ算出装置１０２０は、新たに生成された形状データと、対象物の各部分に関して最適化された重み係数Ｗ１ｐｉとを用いて、対象物における第ｉ番目（ｉ＝１〜ｊ）の各部分の寸法データを算出する（Ｓ１００５〜Ｓ１００８）。なお、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。
【００２７】
（１−３）寸法データ算出装置の特徴
（１−３−１）
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１０２０は、取得部１０２４Ａと、抽出部１０２４Ｂと、変換部１０２４Ｃと、算出部１０２４Ｄとを備える。取得部１０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する。抽出部１０２４Ｂ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。変換部１０２４Ｃ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。算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。
【００２８】
したがって、寸法データ算出装置１０２０は、画像データと全長データとを用いて対象物の各部分の寸法データを算出するので、高精度な寸法データを提供することができる。また、寸法データ算出装置１０２０では、多数の画像データ及び全長データを一度に情報処理することが可能であるので、多数の寸法データを高精度に提供することができる。
【００２９】
そして、このような寸法データ算出装置１０２０を用いることで、例えば、対象物として生物の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。また、対象物として車や各種荷物など任意の物体の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。
また、寸法データ算出装置を、各種製品を製造する製品製造装置に組み込むことで、対象物の形状に適合した製品を製造することが可能となる。
【００３０】
（１−３−２）
また、寸法データ算出装置１０２０では、取得部１０２４Ａが、対象物を異なる方向から撮影した複数の画像データを取得する。このような構成により、寸法データの精度を高めることができる。
【００３１】
（１−３−３）
また、寸法データ算出装置１０２０では、算出部１０２４Ｄが、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データの次元削減を行なう。そして、算出部１０２４Ｄは、削減した各次元の値と対象物の部分ごとに最適化された重み係数Ｗ１ｐｉとを用いて、対象物の各部分の寸法データを算出する。このような構成により、計算負荷を抑えつつ、寸法データの精度を高めることができる。
【００３２】
詳しくは、算出部１０２４Ｄは、削減した各次元の値と、対象物の第ｉ番目の部分に最適化された重み係数Ｗ１ｐｉとを線形結合して所定値Ｚｉを求める。また、算出部１０２４Ｄは、前記所定値Ｚｉと、対象物の長さ及び重さの属性を少なくとも含む属性データとを用いて２回目の次元削減を実行して、対象物の第ｉ番目の寸法データを算出する。このような構成により、計算負荷を抑えつつ、寸法データの精度をさらに高めることができる。なお、上記説明において、算出部１０２４Ｄは、線形結合に代えて、次元削減で得られた各次元の値から２次の特徴量を生成し、当該２次の特徴量と対象物の部分ごとに最適化された重み係数とを結合することで、所定値を求めるようにしてもよい。
【００３３】
（１−３−４）
また、寸法データ算出装置１０２０では、抽出部１０２４Ｂが、対象物の種類毎に準備された教師データを用いて構築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。このような構成により、寸法データの精度を高めることができる。
【００３４】
なお、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムは一般的に公開されているものもあるが、一般的に公開されているものは、通常は対象物の形状が特定されていない教師データを用いて構築されている。そのため、目的によっては、画像データに含まれる対象物領域を抽出する精度が必ずしも十分でないことがある。
【００３５】
そこで、このような場合には、抽出部１０２４Ｂは、対象物領域からグラブカットアルゴリズムにより対象物の形状データを抽出する。このような構成により、寸法データの精度をさらに高めることができる。
【００３６】
さらに、抽出部１０２４Ｂは、グラブカットアルゴリズムにより抽出された対象物の画像を、画像データにおける特定部分の色画像に基づいて補正して、新たな形状データを生成するものでもよい。このような構成により、寸法データの精度をさらに高めることができる。例えば、対象物が人である場合、特定部分として手及び背中を設定し、これらの特定部分の色画像に基づいて補正することで、対象物である人の形状データを高精度に得ることができる。
【００３７】
（１−４）変形例
（１−４−１）
上記説明においては、取得部１０２４Ａが、対象物を異なる方向から撮影した複数の画像データを取得するとしたが、必ずしも画像データが複数必要なわけではない。対象物の画像データが一枚であっても各部分の寸法データを算出することは可能である。
【００３８】
（１−４−２）
上記説明においては、算出部１０２４Ｄが、次元削減を２回実行しているが、必ずしもこのような処理が必要なわけではない。算出部１０２４Ｄは、次元削減を１回実行することで得られた各次元の値から、対象物の各部分の寸法データを算出するものでもよい。また、目的によっては、寸法データ算出装置１０２０は、形状データを次元削減せずに寸法データを算出するものでもよい。
【００３９】
（１−４−３）
上記説明においては、抽出部１０２４Ｂが、対象物の形状が特定されていない教師データを用いて構築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を用いて、画像データに含まれる対象物領域を抽出するとしたが、必ずしもこのような教師データを利用しなければならないものではない。例えば、対象物の形状が特定された教師データを用いて構築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を用いてもよい。対象物の形状が特定された教師データを用いることで、目的に応じて、寸法データの計算精度を高めるとともに、計算負荷を抑制することができる。
【００４０】
（１−５）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１０２０を製品製造システム１００１に適用する例について説明する。
（１−５−１）製品製造システムの構成
図４は本実施形態に係る製品製造システム１００１の概念を示す模式図である。
製品製造システム１００１は、ユーザ１００５が保有する端末装置１０１０と通信可能な寸法データ算出装置１０２０と、製品製造装置１０３０とを備え、所望の製品１００６を製造するためのシステムである。図４では、一例として、対象物１００７が人であり、製品１００６が椅子であるとき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１００７及び製品１００６はこれらに限定されるものではない。
【００４１】
端末装置１０１０は、いわゆるスマートデバイスにより実現することができる。ここでは、スマートデバイスに、ユーザ用プログラムがインストールされることで端末装置１０１０が各種機能を発揮する。具体的には、端末装置１０１０は、ユーザ１００５により撮像される画像データを生成する。また、端末装置１０１０は、対象物１００７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１００７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、端末装置１０１０は、通信機能を有しており、寸法データ算出装置１０２０及び製品製造装置１０３０と各種情報の送受信を実行する。
【００４２】
寸法データ算出装置１０２０は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１０２０の記憶部１０２１は、端末装置１０１０のユーザ１００５を識別する識別情報に関連付けて、端末装置１０１０から送信される情報を記憶する。また、記憶部１０２１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１０２１は、対象物１００７の属性の項目等に関連付けて、後述する情報処理を実行するために必要な重み係数Ｗ１ｐｉを記憶する。
【００４３】
また、寸法データ算出装置１０２０の処理部１０２４は、上述したように、取得部１０２４Ａ、抽出部１０２４Ｂ、変換部１０２４Ｃ、及び算出部１０２４Ｄとして機能する。ここでは、取得部１０２４Ａは、ユーザ１００５により撮影された画像データ及び対象物１００７の属性データを取得する。また、抽出部１０２４Ｂは、画像データから対象物１００７の形状を示す形状データを抽出する。例えば、対象物の種類として「人」が予め設定されている場合には、人を識別するための教師データを用いてセマンティックセグメンテーションのアルゴリズムが構築されている。また、抽出部１０２４Ｂは、グラブカットアルゴリズムにより特定された対象物１００７の画像を、対象物１００７の特定部分の色画像に基づいて補正し、さらに高精度に対象物１００７の形状データを生成する。また、変換部１０２４Ｃ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。算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データを用いて、ユーザ１００５の各部分の寸法データを算出する。ここでは、算出部１０２４Ｄは、削減した各次元の値と対象物１００７の部分ごとに最適化された重み係数Ｗ１ｐｉとを線形結合等して所定値Ｚ１ｉを求める。そして、算出部１０２４Ｄは、所定値Ｚ１ｉと、対象物１００７の属性データとを用いて次元削減し、削減した各次元の値に基づいて、対象物１００７の各部分の寸法データを算出する。
【００４４】
製品製造装置１０３０は、寸法データ算出装置１０２０を用いて算出された寸法データを用いて、対象物１００７の形状に関連する所望の製品を製造する製造装置である。なお、製品製造装置１０３０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。
【００４５】
（１−５−２）製品製造システムの動作
図５は本実施形態に係る製品製造システム１００１の動作を説明するためのシーケンス図である。また、図６，７は端末装置１０１０の画面遷移を示す模式図である。
まず、端末装置１０１０を介して対象物１００７の全体が異なる方向から写るように複数回撮像されて、対象物１００７が撮像された複数の画像データが生成される（Ｔ１００１）。ここでは、図６，７にそれぞれ示すような、正面及び側面の写真が複数枚撮影される。
【００４６】
次に、ユーザ１００５により端末装置１０１０に、対象物１００７の属性を示す属性データが入力される（Ｔ１００２）。ここでは、属性データとして、対象物１００７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。
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１０１０から寸法データ算出装置１０２０に送信される。
【００４７】
寸法データ算出装置１０２０では、端末装置１０１０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１００７の各部分の寸法データを算出する（Ｔ１００３）。なお、端末装置１０１０には、設定に応じて、寸法データが画面に表示される。
そして、製品製造装置１０３０が、寸法データ算出装置１０２０により算出された寸法データに基づいて所望の製品１００６を製造する（Ｔ１００４）。
【００４８】
（１−５−３）製品製造システムの特徴
以上説明したように、本実施形態に係る製品製造システム１００１は、ユーザ１００５が保有する端末装置１０１０と通信可能な寸法データ算出装置１０２０と、製品製造装置１０３０とを備える。端末装置１０１０（撮影装置）は、対象物１００７の画像を複数枚撮影する。寸法データ算出装置１０２０は、取得部１０２４Ａと、抽出部１０２４Ｂと、変換部１０２４Ｃと、算出部１０２４Ｄと、を備える。取得部１０２４Ａは、端末装置１０１０から対象物１００７の画像データを当該対象物１００７の全長データとともに取得する。抽出部１０２４Ｂは、画像データから対象物１００７の形状を示す形状データを抽出する。変換部１０２４Ｃ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。算出部１０２４Ｄは、変換部１０２４Ｃにより変換された形状データを用いて、対象物１００７の各部分の寸法データを算出する。製品製造装置１０３０は、算出部１０２４Ｄにより算出された寸法データを用いて製品１００６を製造する。
このような構成により、寸法データ算出装置１０２０が高精度に対象物１００７の各部分を高精度に算出するので、対象物１００７の形状に関連する所望の製品を提供できる。
【００４９】
例えば、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、人のウェ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。
また、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、車の形状から車のおもちゃを製造することができる。
また、例えば、任意の風景画からジオラマなどを製造することができる。
【００５０】
なお、上記説明においては、寸法データ算出装置１０２０と製品製造装置１０３０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。
【００５１】
＜第２実施形態＞
以下、既に説明した構成及び機能については略同一符号を付して説明を省略する。
（２−１）寸法データ算出装置の構成
図８は本実施形態に係る寸法データ算出装置２１２０の構成を示す模式図である。
寸法データ算出装置２１２０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２１２１、入出力部２１２２、通信部２１２３、及び処理部２１２４を備える。なお、寸法データ算出装置２１２０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。
【００５２】
記憶部２１２１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２１２１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Ｗｒｉを記憶する。なお、重み係数は、後述する属性データ・寸法データからなる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。
入出力部２１２２は、前述の入出力部１０２２と同様の構成及び機能を有するものである。
通信部２１２３は、前述の通信部１０２３と同様の構成及び機能を有するものである。
【００５３】
処理部２１２４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２１２１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２１２４が、取得部２１２４Ａ、及び算出部２１２４Ｄとして機能する。
【００５４】
取得部２１２４Ａは、対象物の全長データと重量データと経時データ（年齢等を含む）とのうちの少なくともいずれかを含む属性データＤｚｒ（ｒは属性データの要素数）を取得する。
【００５５】
算出部２１２４Ｄは、取得部２１２４Ａ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。具体的には、算出部２１２４Ｄ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、ｉ＝１〜ｊであり、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。
【００５６】
詳しくは、算出部２１２４Ｄは、図９に示すように、属性データＤｚｒ（ｒ＝３）の各要素ｘ１，ｘ２，ｘ３を２乗した値（図９における１行目の値であり、二次項ともいう。）、各要素を掛け合わせた値（図９における２行目の値であり、相互作用項ともいう。）、各要素自体の値（図９における３行目の値であり、一次項ともいう）を用いて、寸法データを算出する。なお、図９に示す例では、３つの属性データの要素ｘ１，ｘ２，ｘ３から得られる値が９つあり、ｓ＝９であるので、重み係数Ｗｓｉはｉ×９個の要素を有することになる。
（２−２）寸法データ算出装置の特徴
【００５７】
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２１２０は、取得部２１２４Ａと、算出部２１２４Ｄとを備える。取得部２１２４Ａは、対象物の全長データと重量データと経時データとのうちの少なくともいずれかを含む属性データを取得する。算出部２１２４Ｄは、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。
【００５８】
したがって、寸法データ算出装置２１２０は、上記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ので、高精度な寸法データを提供することができる。具体的には、算出部２１２４Ｄが、属性データを機械学習された係数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高精度に算出する。
また、寸法データ算出装置２０２０では、多数のデータを一度に情報処理することが可能であるので、多数の寸法データを高速に提供することができる。
【００５９】
また、属性データとして、全長データと重量データと経時データとのうちの少なくともいずれかを含んでいる場合、生物の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。
また、寸法データ算出装置２１２０を、各種製品を製造する製品製造装置に組み込むことで、対象物の形状に適合した製品を製造することが可能となる。
【００６０】
なお、上記説明においては、算出部２１２４Ｄが、属性データを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としたが、算出部２１２４Ｄの演算はこれに限定されるものではない。算出部２１２４Ｄは、属性データを線形結合して寸法データを求めるものでもよい。
【００６１】
（２−３）製品製造システムへの適用
図１０は本実施形態に係る製品製造システム２００１Ｓの概念を示す模式図である。
本実施形態に係る寸法データ算出装置２１２０も、第１実施形態に係る寸法データ算出装置１０２０と同様に、製品製造システム２００１Ｓに適用することが可能である。
本実施形態に係る端末装置２０１０Ｓは、対象物２００７の属性を示す属性データの入力を受け付けるものであればよい。「属性」としては、対象物１００７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。
【００６２】
また、上述したように、寸法データ算出装置２１２０の処理部２１２４は、取得部２１２４Ａ及び算出部２１２４Ｄとして機能する。算出部２１２４Ｄは、取得部２１２４Ａにより取得された属性データを用いて、対象物２００７の各部分の寸法データを算出する。具体的には、算出部２１２４Ｄ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。
【００６３】
製品製造システム２００１Ｓでは、寸法データ算出装置２１２０が高精度に対象物２００７の各部分を高精度に算出するので、対象物２００７の形状に関連する所望の製品を提供できる。その他、第２実施形態に係る製品製造システム２００１Ｓは、第１実施形態の製品製造システム１００１と同様の効果を発揮することができる。
【００６４】
＜第３実施形態＞
【００６５】
以下に、本発明の情報処理装置、情報処理方法、製品製造装置、及び寸法データ算出装置の実施形態に係る寸法データ算出システムを添付図面とともに説明する。以下の実施形態の説明において、情報処理装置及び寸法データ算出装置は、寸法データ算出システムの一部として実装される。
【００６６】
添付図面において、同一又は類似の要素には同一又は類似の参照符号が付され、各実施形態の説明において同一又は類似の要素に関する重複する説明は省略することがある。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。更に、図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００６７】
なお、以下の説明において、行列やベクトルなどを用いて複数の要素をまとめて表記する場合は大文字で表し、行列の個々の要素を表記する場合は小文字で表すことがある。例えば、形状パラメータの集合を示す場合等は行列Λと表記し、行列Λの要素を表す場合は、要素λと表記する場合がある。
【００６８】
（３−１）寸法データ算出システムの構成
図１１は本実施形態に係る寸法データ算出システム３１００の構成を示す模式図である。寸法データ算出システム３１００は、寸法データ算出装置３０２０及び学習装置３０２５を備える。
【００６９】
寸法データ算出装置３０２０及び学習装置３０２５は、それぞれ、任意のコンピュータにより実現することができる。寸法データ算出装置３０２０は、記憶部３０２１、入出力部３０２２、通信部３０２３、及び処理部３０２４を備える。また、学習装置３０２５は、記憶部３０２６及び処理部３０２７を備える。なお、寸法データ算出装置３０２０及び学習装置３０２５は、ＬＳＩ(Large Scale Integration)，ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)，ＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)等を用いてハードウェアとして実現されてもよい。
【００７０】
記憶部３０２１，３０２６は、何れも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３０２１は、処理部３０２４において寸法データ算出に関する情報処理を実行するために、対象物エンジン３０２１Ａを含む各種データ、プログラム、情報等を格納する。また、記憶部３０２６は、対象物エンジン３０２１Ａを生成するために、学習段階で利用される訓練データを格納する。
【００７１】
入出力部３０２２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。
通信部３０２３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。
【００７２】
処理部３０２４，３０２７は、何れも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る。処理部３０２４は、コンピュータのＣＰＵ，ＧＰＵ等に、記憶部３０２１に記憶されたプログラムが読み込まれることにより、取得部３０２４Ａ、抽出部３０２４Ｂ、変換部３０２４Ｃ、推定部３０２４Ｄ、及び算出部３０２４Ｅとして機能する。同様に、処理部３０２７は、コンピュータのＣＰＵ，ＧＰＵ等に、記憶部３０２６に記憶されたプログラムが読み込まれることにより、前処理部３０２７Ａ及び学習部３０２７Ｂとして機能する。
【００７３】
寸法データ算出装置３０２０の処理部３０２４において、取得部３０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ、並びに対象物の全長データ及び重量データ等の属性データを取得する。取得部３０２４Ａは、例えば、撮像装置により、対象物を複数の異なる方向から撮影した複数の画像データを取得する。
【００７４】
抽出部３０２４Ｂ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。具体的には、抽出部３０２４Ｂ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。セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムは、対象物の形状が特定されていない訓練データを用いて構築できる。
【００７５】
なお、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムが、形状が不特定の対象物の訓練データを用いて構築されている場合、必ずしも高精度に対象物の形状を抽出することができないことがある。このような場合、抽出部３０２４Ｂは、対象物領域からグラブカット(Grab Cut)アルゴリズムにより対象物の形状データを抽出する。これにより、高精度に対象物の形状を抽出することが可能になる。
【００７６】
また、抽出部３０２４Ｂは、グラブカットアルゴリズムにより特定された対象物の画像を、対象物の特定部分の色画像に基づいて補正することにより、対象物と対象物以外の背景画像とを分離してもよい。これにより、更に高精度に対象物の形状データを生成することが可能となる。
【００７７】
変換部３０２４Ｃは、形状データを全長データに基づいてシルエット化する。つまり、対象物の形状データを変換して、対象物のシルエット画像を生成する。これにより、形状データが規格化される。変換部３０２４Ｃは、生成されたシルエット画像を推定部３０２４Ｄに入力するための受付部としても機能することになる。
【００７８】
推定部３０２４Ｄは、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する。推定には、対象物エンジン３０２１Ａが使用される。推定部３０２４Ｄで推定された所定個数の対象物の形状パラメータの値は、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる。
【００７９】
算出部３０２４Ｅは、推定部３０２４Ｄによって推定された所定個数の形状パラメータの値から、これに関連付けられた対象物の寸法データを算出する。具体的には、算出部３０２４Ｅは、推定部３０２４Ｄで推定された対象物の形状パラメータの値から、対象物における複数の頂点の３次元データを構成し、更に、当該３次元データに基づいて対象物における任意の２つの頂点の間の寸法データを算出する。
【００８０】
学習装置３０２５の処理部３０２７において、前処理部３０２７Ａは、学習のための各種前処理を実施する。特に、前処理部３０２７Ａは、サンプル対象物の３次元データを次元削減により特徴抽出することを通じて、所定個数の形状パラメータを特定する。また、サンプル対象物ごとに所定個数（次元）の形状パラメータの値を得る。サンプル対象物の形状パラメータの値は、訓練データとして記憶部３０２６に格納される。
【００８１】
また、前処理部３０２７Ａは、サンプル対象物の３次元データに基づいて、３次元空間内にサンプル対象物の３次元物体を仮想的に構成した上で、３次元空間内に仮想的に設けた撮像装置を用いて所定方向から３次元物体を投影する。サンプル対象物のシルエット画像は、訓練データとして記憶部３０２６に格納される。
【００８２】
学習部３０２７Ｂは、サンプル対象物のシルエット画像と、サンプル対象物に関連付けられる所定個数の形状パラメータの値との関係を関連付けるように学習する。学習の結果、対象物エンジン３０２１Ａが生成される。生成された対象物エンジン３０２１Ａは、電子ファイルの形態で保持できる。寸法データ算出装置３０２０において対象物の寸法データを算出する際には、対象物エンジン３０２１Ａは、記憶部３０２１に格納されて推定部３０２４Ｄによって参照される。
【００８３】
（３−２）寸法データ算出システムの動作
図１２及び図１３を参照して、図１１の寸法データ算出システム３１００の動作を説明する。図１２は、学習装置３０２５の動作（Ｓ３０１０）を示すフローチャートであり、サンプル対象物データに基づいて対象物エンジン３０２１Ａを生成する。図１３は、寸法データ算出装置３０２０の動作を示すフローチャートであり、対象物の画像データに基づいて対象物の寸法データを算出する。
【００８４】
（３−２−１）学習装置の動作
最初に、サンプル対象物のデータが準備され、記憶部３０２６に格納される（Ｓ３０１１）。一例では、準備されるデータは、４００個のサンプル対象物のデータであり、サンプル対象物ごとに５，０００個の３次元データを含む。３次元データには、サンプル対象物が有する頂点の３次元座標データが含まれる。また、３次元データには、３次元物体を構成する各メッシュの頂点情報及び各頂点の法線方向等のメッシュ・データ、並びに、全長データ、重量データ、及び経時データ（年齢等を含む。）等の属性データが含まれてもよい。
【００８５】
サンプル対象物の３次元データは、頂点番号が関連付けられている。前述の例では、サンプル対象物ごとに、５，０００個の頂点の３次元データが頂点番号＃１〜＃５，０００に対応付けられている。また、頂点番号の全部又は一部は、対象物の部位の情報が関連付けられている。例えば、対象物が「人」の場合、頂点番号＃２０は「頭頂点」に関連付けられ、同様に、頂点番号＃３１３は「左肩の肩峰」に、頂点番号＃５２１は「右肩の肩峰」に関連付けられる等である。
【００８６】
続いて、前処理部３０２７Ａは、次元削減により形状パラメータへの特徴変換を行う（Ｓ３０１２）。具体的には、サンプル対象物ごとに、サンプル対象物の３次元データを次元削減により特徴抽出を行う。その結果、所定個数（次元数）の形状パラメータを得る。一例では、形状パラメータの次元数は３０である。次元削減は、主成分分析、Random Projection等の手法により実現される。
【００８７】
前処理部３０２７Ａは、主成分分析の射影行列を用いて、サンプル対象物ごとに３次元データから所定個数の形状パラメータの値に変換する。これにより、関連する特徴的な情報を維持した上で、サンプル対象物の３次元データからノイズを取り除き、３次元データを圧縮することができる。
【００８８】
前述の例のように、サンプル対象物のデータが４００個あり、各サンプル対象物が５，０００個の頂点の３次元（座標）データを含み、各３次元データを３０次元の形状パラメータに特徴変換することを想定する。ここでは、４００個のサンプル対象物のデータを表す〔４００行，１５，０００列（５，０００×３）〕の頂点座標行列を行列Ｘとする。また、主成分分析によって生成される〔１５，０００行、３０列〕の射影行列を行列Ｗとする。頂点座標行列Ｘに対し、射影行列Ｗを右から掛けることによって、〔４００行、３０列〕の形状パラメータ行列である行列Λを得ることができる。
【００８９】
つまり、形状パラメータ行列Λは次の数式から計算することができる。
【数１】
2020204575.tif 000003
【００９０】
射影行列Ｗを用いた行列演算の結果、４００個のサンプル対象物がそれぞれ有する１５，０００次元のデータは、３０次元の主成分の形状パラメータ（λ１，．．．，λ３０）に特徴変換される。なお、主成分分析では、λｉに対する４００個分の値（λ１，１，．．．，λ４００，１）の平均値がゼロになるように計算されている。
【００９１】
Ｓ３０１２の結果、形状パラメータ行列Λを得たのに続いて、前処理部３０２７Ａは、形状パラメータ行列Λに含まれている形状パラメータのデータ・セットを、乱数を用いて拡張する（Ｓ３０１３）。前述の例では、４００個のデータ・セット（λｉ，１，．．．，λｉ，３０（１≦ｉ≦４００））を、１０，０００個の形状パラメータの拡張データ・セット（λｊ，１，．．．，λｊ，３０（１≦ｊ≦１０，０００））にデータ拡張する。データ拡張は、正規分布を有する乱数を用いて行う。拡張データ・セットは、各形状パラメータの値の分散が３σの正規分布となる。
【００９２】
拡張データ・セットに対し、射影行列Ｗに基づく逆変換を行うことにより、拡張データ・セットの３次元データを構成することができる。前述の例において、更に、１０，０００個の拡張データ・セットを表す、〔１０，０００行、３０列〕の拡張形状パラメータ行列を行列Λ’（λｊ，ｋ，．．．，λｊ，ｋ（１≦ｊ≦１０，０００及び１≦ｋ≦３０））とする。１０，０００個のサンプル対象物の３次元データを表す頂点座標行列Ｘ’は、拡張形状パラメータ行列Λ’に対して、〔３０行，１５，０００列〕である射影行列Ｗの転置行列ＷＴを右から掛けることによって得られる。
【００９３】
つまり、頂点座標行列Ｘ’は、次の数式から計算することができ、１０，０００個に拡張されたサンプル対象物ごとに、５，０００個（１５，０００／３）の３次元データを得ることができる。
【数２】
2020204575.tif 000004
【００９４】
Ｓ１３の結果、頂点座標行列Ｘ’が得られたのに続いて、前処理部３０２７Ａは、拡張されたサンプル対象物の３次元データに基づいて、それぞれのシルエット画像を生成する（Ｓ３０１４）。前述の例では、１０，０００個のサンプル対象物ごとに、３次元空間内において５，０００個の３次元データから、サンプル対象物の３次元物体を仮想的に構成する。そして、同じく３次元空間内に仮想的に設けられ、任意の方向から投影可能な投影装置を用いて３次元物体を投影する。前述の例では、１０，０００個のサンプル対象物ごとに、正面方向及び側面方向の２枚のシルエット画像を投影により取得するのがよい。取得されるシルエット画像は、白黒の２値化データで表される。
【００９５】
最後に、学習部３０２７Ｂは、学習により、サンプル対象物に関連付けられた形状パラメータの値と、サンプル対象物のシルエット画像との関係を関連付ける（Ｓ３０１５）。具体的には、Ｓ３０１３で得た形状パラメータのデータ・セットと、Ｓ３０１４で得たシルエット画像との組を訓練データに用いて、両者の関係をディープラーニングにより学習させるのがよい。
【００９６】
より詳しくは、前述の例で１０，０００個に拡張されたサンプル対象物について、各シルエット画像の２値化データをディープラーニングのネットワーク・アーキテクチャに入力する。ディープラーニングにおける特徴抽出では、ネットワーク・アーキテクチャから出力されるデータが、３０個の形状パラメータの値に近づくように、ネットワーク・アーキテクチャの重み係数が設定される。なお、ここでのディープラーニングは、一例では、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）を利用することができる。
【００９７】
このようにして、Ｓ３０１４では、サンプル対象物に関連付けられた形状パラメータの値と、サンプル対象物のシルエット画像との関係をディープラーニングにより学習させ、ディープラーニングのネットワーク・アーキテクチャが構築される。その結果、対象物のシルエット画像が入力されるのに応じて、形状パラメータの値を推定する推定モデルである対象物エンジン３０２１Ａが生成される。
【００９８】
（３−２−２）寸法データ算出装置の動作
寸法データ算出装置３０２０は、学習装置３０２５で生成された対象物エンジン３０２１Ａの電子ファイル、及び学習装置３０２５で得た主成分分析の射影情報を予め記憶部３０２１に格納して、対象物の寸法データ算出に使用する。
【００９９】
最初に、取得部３０２４Ａは、入出力部３１２２を通じて、外部の端末装置等を介して対象物の全体を異なる方向から撮影した複数の画像データを、対象物の全長を示す全長データと共に取得する（Ｓ３０２１）。次いで、抽出部３０２４Ｂ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（Ｓ３０２２）。続いて、変換部３０２４Ｃ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（Ｓ３０２３）。Ｓ３０２１〜Ｓ３０２３のステップを通じて、対象物のシルエット画像が生成され、寸法データ算出装置３０２０は対象物のシルエット画像を受け付ける。
【０１００】
次いで、予め記憶部３０２１に格納された対象物エンジン３０２１Ａを使用して、推定部３０２４Ｄは、受け付けたシルエット画像から対象物の形状パラメータの値を推定する（Ｓ３０２４）。そして、算出部３０２４Ｅは、対象物の形状パラメータの値に基づいて、対象物が有する部位に関連する寸法データを算出する（Ｓ３０２５）。
【０１０１】
具体的には、Ｓ３０２５での寸法データの算出では、最初に、対象物について対象物エンジン３０２１Ａで推定された所定個数の形状パラメータの値から、対象物の頂点の３次元データを構成する。ここでは、学習段階において前処理部３０２７Ａで実施した次元削減に係る射影（Ｓ３０１０）の逆変換を行えばよい。より詳しくは、推定された所定個数の形状パラメータの値（列ベクトル）に対し、主成分分析に係る射影行列Ｗの転置行列ＷＴを右から掛けることによって、３次元データを得ることができる。
【０１０２】
前述の例では、対象物の形状パラメータの値Λ’’に対し、対象物の３次元データＸ’’は、次の数式から計算することができる。
【数３】
2020204575.tif 000005
【０１０３】
Ｓ３０２５において、算出部３０２４Ｅは、３次元データを使用して、対象物における任意の２つの頂点の間の寸法データを算出する。ここでは、３次元データから３次元物体を仮想的に構成し、３次元物体上の曲面に沿って２つの頂点の間の寸法データを算出する。つまり、３次元物体の立体的な形状に沿うようにして、２つの頂点間の距離を立体的に算出することができる。２つの頂点間の距離を立体的に算出するためには、最初に、多数の頂点（前述の例では５，０００個の３次元データ）によって構成される３次元のメッシュ上で２つの頂点の間を繋ぐ最短経路を探索し、最短経路が通るメッシュを特定する。次いで、特定されたメッシュの頂点座標データを用いて、最短経路に沿ってメッシュ毎に距離を算出し、合算する。その合計値が２つの頂点間の立体的な距離となる。なお、立体的な距離の計算には、３次元物体を構成する各メッシュの頂点情報及び各頂点の法線方向等のメッシュ・データを用いることができる。
【０１０４】
例えば、対象物が「人」であり、人の「肩幅」を算出する場合を想定する。事前準備として、「肩幅＝左肩の肩峰を示す頂点と右肩の肩峰を示す頂点の間の距離」であることを予め規定しておく。また、左肩の肩峰を示す頂点の頂点番号が例えば＃３１３であり、右肩の肩峰を示す頂点の頂点番号が例えば＃５２１であることを予め関連付けておく。これらの情報は予め記憶部３０２１に格納される。寸法データ算出の際は、頂点番号＃３１３から＃５２１に向けた最短経路を特定し、最短経路に関連して特定されたメッシュの頂点座標データを用いて、最短経路に沿ってメッシュ毎に距離を算出し、合計すればよい。
【０１０５】
このように、本実施形態の寸法データ算出装置３０２０は、対象物エンジン３０２１Ａを使用することにより、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を高精度に推定することができる。また、高精度に推定された形状パラメータの値から、対象物の３次元データを高精度に復元することができるので、特定部位のみならず任意の２つの頂点間を採寸対象箇所として、高精度に算出することができる。特に、算出される２つの頂点の間の寸法データは、３次元データから構成される３次元物体に基づいて立体的な形状に沿って算出されるので、高精度である。
【０１０６】
（３−３）寸法データ算出システムの特徴
ａ）以上説明したように、本実施形態に係る寸法データ算出システム３１００は、寸法データ算出装置３０２０及び学習装置３０２５を備える。寸法データ算出装置３０２０の一部として構成される情報処理装置は、変換部（受付部）３０２４Ｃ及び推定部３０２４Ｄを備える。変換部（受付部）３０２４Ｃは、対象物のシルエット画像を受け付ける。推定部３０２４Ｄは、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジン３０２１Ａを使用して、受け付けたシルエット画像から対象物の形状パラメータの値を推定する。そして、推定された対象物の形状パラメータの値が、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる。
【０１０７】
また、寸法データ算出装置３０２０は、取得部３０２４Ａ、抽出部３０２４Ｂ、変換部３０２４Ｃ、推定部３０２４Ｄ、及び算出部３０２４Ｅを備える。取得部３０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する。抽出部３０２４Ｂ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。変換部３０２４Ｃは形状データを全長データに基づいてシルエット画像に変換する。推定部３０２４Ｄは、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジン３０２１Ａを使用して、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する。算出部３０２４Ｅは、推定された所定個数の形状パラメータの値に基づいて、対象物の寸法データを算出する。
【０１０８】
したがって、かかる寸法データ算出装置３０２０は、予め作成済みの対象物エンジン３０２１Ａを使用することにより、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を高精度に推定することができる。また、高精度に推定された形状パラメータの値を用いることで、対象物の任意の部位に関連するデータを効率的且つ高精度で算出することができる。このように、寸法データ算出装置３０２０によれば、対象物について算出される寸法データを効率的且つ高精度で提供することができる。
【０１０９】
かかる寸法データ算出装置３０２０を用いることで、例えば、対象物として生物の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。また、対象物として車や各種荷物等、任意の物体の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。更に、寸法データ算出装置３０２０を、各種製品を製造する製品製造装置に組み込むことで、対象物の形状に適合した製品を製造することが可能となる。
【０１１０】
かかる寸法データ算出装置３０２０を用いることで、例えば、対象物として生物の各部位に関連する寸法データを高精度に算出することができる。また、対象物として車や各種荷物等、任意の物体の各部分の寸法データを高精度に算出することができる。また、寸法データ算出装置３０２０を、各種製品を製造する製品製造装置に組み込むことで、対象物の形状に適合した製品を製造することが可能となる。
【０１１１】
ｂ）かかる寸法データ算出装置３０２０では、サンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータが、サンプル対象物の３次元データを次元削減することによって特定される。特に、次元削減は主成分分析により行われる。これにより、サンプル対象物の３次元データからノイズを効果的に取り除き、３次元データを圧縮することができる。
【０１１２】
ｃ）かかる寸法データ算出装置３０２０では、推定された所定個数の形状パラメータの値に対し、上記主成分分析に係る射影の逆変換により対象物の３次元データが算出され、３次元データが寸法データに関連付けられる。これにより、対象物のシルエット画像の入力に対し、３次元データを対象物の３次元データを高精度に構成することができる。
【０１１３】
ｄ）かかる寸法データ算出装置３０２０では、サンプル対象物のシルエット画像が、サンプル対象物の３次元データから構成される３次元物体における所定方向の投影画像である。つまり、サンプル対象物の３次元データを用いて３次元物体を構成した上で、これを投影することによりシルエット画像が得られる。正面方向及び側面方向の２枚のシルエット画像を投影により取得するのがよい。これにより、サンプル対象物のシルエット画像を高精度に生成することができる。
【０１１４】
ｅ）かかる寸法データ算出装置３０２０では、対象物エンジン３０２１Ａが、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値との関係を学習することにより生成されている。当該学習は、ディープラーニングにより行うことができる。ディープラーニングによる学習を行うことにより、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物の形状パラメータの値との対応付けを高精度に行うことができる。
【０１１５】
ｆ）かかる寸法データ算出装置３０２０の算出部３０２４Ｅでは、対象物について推定された所定個数の形状パラメータの値から、対象物における複数の頂点の３次元データを構成する。そして、構成された３次元データに基づいて、対象物における任意の２つの頂点の間の寸法データを算出する。つまり、対象物の３次元データを用いて３次元物体を構成した上で、この寸法データを算出する。これにより、対象物の３次元物体の形状から２つの頂点の間の寸法データを算出することができるので、採寸対象箇所が特定部分に限定されることがない。
【０１１６】
特に、かかる寸法データ算出装置３０２０の算出部３０２４Ｅでは、２つの頂点の間の寸法データが、対象物において複数の頂点の３次元データから構成される３次元物体上の曲面に沿って算出される。これにより、寸法データを更に高精度に算出することができる。
【０１１７】
（３−４）変形例
ａ）上記説明においては、取得部３０２４Ａが、対象物を異なる方向から撮影した複数の画像データを取得している。ここでは、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影できる撮像装置として、深度データを併せて取得可能な深度データ測定装置が適用可能である。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、両眼視差を再現する任意の形態の撮像装置を意味している。他方、必ずしも画像データが複数必要であるわけではなく、対象物の画像データが一枚であっても各部分の寸法データを算出することが可能である。
【０１１８】
ｂ）上記説明においては、グラブカットアルゴリズムを採用して、対象物と対象物以外の背景画像とを分離してもよいものとした。これ以外にも、例えば、取得部３０２４Ａにおいて前述のステレオカメラを用いた場合には、ステレオカメラから取得される深度データを用いて、対象物と対象物以外の背景画像とを分離することが可能である。これにより、更に高精度に対象物の形状データを生成することが可能となる。更に、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、対象物と対象物以外の背景画像とを分離することが可能である。すなわち、取得部３０２４Ａに深度データを測定できる任意の機械（深度データ測定装置）を用いることで、高精度に対象物の形状データを生成することが可能となる。
【０１１９】
ｃ）上記説明においては、Ｓ３０１３で、前処理部３０２７Ａは、形状パラメータのデータ・セットを、乱数を用いて拡張するデータ拡張処理を行った。データ拡張処理は、サンプル対象物の数に応じてどの程度の数まで拡張するかを決定すればよい。サンプル数が予め十分に用意されている場合には、Ｓ３０１３の拡張処理は行わなくてもよい。
【０１２０】
ｃ）上記説明においては、サンプル対象物に対し、形状パラメータ（λ１，・・・，λ３０）は学習装置３０２５の前処理部３０２７Ａにおいて主成分分析によって取得した。ここで、サンプル対象物が「人」である場合の形状パラメータについて更に考察する。前述の例のように４００個のサンプル対象物及び５，０００個の頂点の３次元データを用いて主成分分析を行った結果、対象物が「人」である場合の形状パラメータは少なくとも次の特性を有することが考察された。
【０１２１】
〔特性１〕
第１順位の主成分λ１は、人の身長との間で線形の関係を有するように関連付けられていた。具体的には、図１４に示すように、第１順位の主成分λ１が大きくなればなるほど、人の身長が小さくなるというものであった。
【０１２２】
特性１を考慮すれば、推定部３０２４Ｄによる人の形状パラメータの値の推定時は、第１順位の主成分λ１に関しては、対象物エンジン３０２１Ａを用いることなく取得部３０２４Ａで取得した身長データを利用すればよい。具体的には、第１順位の主成分λ１の値は、人の身長を説明変数とする線形回帰モデルを利用することにより、別途計算するように構成すればよい。
【０１２３】
この場合、学習段階で学習部３０２７Ｂにおいて対象物エンジン３０２１Ａを生成する時においても、当該主成分λ１を学習対象から除いてもよい。前述のとおり、学習装置３０２５における学習段階では、ネットワーク・アーキテクチャの重み付けを行う。この際、入力されたシルエット画像を主成分分析することで得られる第１順位の主成分を除いた第２順位以降の主成分と、訓練データである形状パラメータλ２以降の値との誤差が最小化されるようにネットワーク・アーキテクチャの重み係数を設定してもよい。これにより、対象物が「人」である場合は、上記線形回帰モデルの利用と併せて、推定部３０２４Ｄにおける形状パラメータの値の推定精度を向上させることができる。
【０１２４】
また、学習段階で学習部３０２７Ｂにおいて対象物エンジン３０２１Ａを生成するときには、第１順位の主成分も含めて、形状パラメータλ１以降の値との誤差が最小化されるようにネットワーク・アーキテクチャの重み係数を設定してもよい。そして、第１順位の主成分λ１の値は、人の身長を説明変数とする線形回帰モデルを利用することにより、別途計算した値と置き換えてもよい。これにより、対象物が「人」である場合は、上記線形回帰モデルの利用と併せて、推定部３０２４Ｄにおける形状パラメータの値の推定精度を向上させることができる。
【０１２５】
〔特性２〕
図１５は、主成分である形状パラメータの再現率を示した概略グラフである。グラフにおいて横軸が寄与率によって順位付けされた主成分を示し、縦軸が固有値の分散説明率を示している。そして、棒グラフは、順位ごとの個別の分散説明率を示している。また、実線の折れ線グラフは、第１順位からの分散説明率の累積を示している。図１５では、簡単のため、第１０順位までの１０個の主成分に関するグラフを概略的に示している。なお、主成分分析において求められる共分散行列の固有値は固有ベクトル（主成分）の大きさを表しており、固有値の分散説明率は主成分に対する再現率と考えてよい。
【０１２６】
図１５のグラフを参照すると、第１順位から第１０順位までの１０個の主成分で分散説明率の累積が約０．９５を示している（破線矢印）。つまり、第１順位から第１０順位までの１０個の主成分の再現率が約９５％であることが当業者には理解される。すなわち、前述の例では、次元削減によって特徴変換される形状パラメータは３０次元としたが、これに限らず、仮に形状パラメータを１０次元としても約９５％をカバーできている。すなわち、上記説明において形状パラメータの個数（次元数）は３０個としたが、特性２を考慮すれば、１０個程度のものとしてよい。
【０１２７】
ｄ）上記説明においては、学習装置３０２５の前処理部３０２７Ａにおいて、１０，０００個のサンプル対象物ごとに、正面方向及び側面方向の２枚のシルエット画像を投影により取得した。他方、対象物のシルエット画像は必ずしも２枚必要とするわけではなく、１枚でよい。
【０１２８】
（３−５）製品製造システムへの適用
以下、前述の寸法データ算出装置３０２０を製品製造システム３００１に適用する例について説明する。
【０１２９】
（３−５−１）製品製造システムの構成
図１６は本実施形態に係る製品製造システム３００１の概念を示す模式図である。製品製造システム３００１は、ユーザ３００５が保有する端末装置３０１０と通信可能な寸法データ算出装置３０２０と、製品製造装置３０３０とを備え、所望の製品３００６を製造するためのシステムである。図１６では、一例として、対象物３００７が人であり、製品３００６が椅子であるときの概念を示している。但し、本実施形態に係る製品製造システム３００１において、対象物３００７及び製品３００６はこれらに限定されるものではない。
【０１３０】
端末装置３０１０は、所謂スマートデバイスにより実現することができる。ここでは、スマートデバイスに、ユーザ用プログラムがインストールされることで端末装置３０１０が各種機能を発揮する。具体的には、端末装置３０１０は、ユーザ３００５により撮像される画像データを生成する。ここで、端末装置３０１０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。なお、画像データは端末装置３０１０で撮影されるものに限定されず、例えば、店舗内に設置されたステレオカメラを用いて撮影されたものを利用してもよい。
【０１３１】
また、端末装置３０１０は、対象物３００７の属性を示す属性データの入力を受け付ける。「属性」には、対象物３００７の全長・重量・生成からの経過時間（年齢を含む。）等が含まれる。また、端末装置３０１０は、通信機能を有しており、寸法データ算出装置３０２０及び製品製造装置３０３０と端末装置３０１０との間で各種情報の送受信を実行する。
【０１３２】
寸法データ算出装置３０２０は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３０２０の記憶部３０２１は、端末装置３０１０のユーザ３００５を識別する識別情報に関連付けて、端末装置３０１０から送信される情報を記憶する。また、記憶部３０２１は、寸法データを算出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。
【０１３３】
また、寸法データ算出装置３０２０の処理部３０２４は、前述のとおり、取得部３０２４Ａ、抽出部３０２４Ｂ、変換部３０２４Ｃ、推定部３０２４Ｄ、及び算出部３０２４Ｅとして機能する。ここでは、取得部３０２４Ａは、ユーザ３００５によりステレオカメラで撮影された画像データ及び対象物３００７の属性データを取得する。また、抽出部３０２４Ｂは、画像データから対象物３００７の形状を示す形状データを抽出する。例えば、対象物の種類として「人」が予め設定されている場合には、人を識別するための訓練データを用いてセマンティックセグメンテーションのアルゴリズムが構築されている。また、抽出部３０２４Ｂは、ステレオカメラから取得される深度データを用いて、対象物と対象物以外の背景画像とを分離するのがよい。変換部３０２４Ｃは、形状データを全長データに基づいてシルエット画像に変換する。変換部３０２４Ｃは、生成されたシルエット画像を推定部３０２４Ｄに入力するための受付部としても機能することになる。
【０１３４】
推定部３０２４Ｄは、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジン３０２１Ａを使用して、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する。算出部３０２４Ｅは、推定された所定個数の形状パラメータの値に基づいて、対象物の寸法データを算出する。具体的には、推定部３０２４Ｄで推定された対象物の形状パラメータの値から、対象物における複数の頂点の３次元データを構成し、更に、当該３次元データに基づいて対象物における任意の２つの頂点の間の寸法データを算出する。
【０１３５】
製品製造装置３０３０は、寸法データ算出装置３０２０を用いて算出された少なくとも１つの寸法データを用いて、対象物３００７の形状に関連する所望の製品を製造する製造装置である。なお、製品製造装置３０３０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次元プリンタ等により実現することができる。
【０１３６】
（３−５−２）製品製造システムの動作
図１７は、本実施形態に係る製品製造システム３００１の動作を説明するためのシーケンス図である。また、図１８及び図１９は端末装置３０１０の画面遷移を示す模式図である。
【０１３７】
まず、端末装置３０１０を介して対象物３００７の全体が異なる方向から写るように複数回撮像され、対象物３００７が撮像された複数の画像データが生成される（Ｔ３００１）。ここでは、図１８及び図１９にそれぞれ示すような、正面及び側面の写真が複数枚撮影される。このような正面及び側面の写真は端末装置３０１０のステレオカメラ機能をオンにして撮影するのがよい。
【０１３８】
次に、ユーザ３００５により端末装置３０１０に、対象物３００７の属性を示す属性データが入力される（Ｔ３００２）。ここでは、属性データとして、対象物３００７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。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３０１０から寸法データ算出装置３０２０に送信される。
【０１３９】
寸法データ算出装置３０２０は、端末装置３０１０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３００７の各部分の寸法データを算出する（Ｔ３００３）。なお、端末装置３０１０には、設定に応じて、寸法データが画面に表示される。そして、製品製造装置３０３０が、寸法データ算出装置３０２０により算出された寸法データに基づいて所望の製品３００６を製造する（Ｔ３００４）。
【０１４０】
（３−５−３）製品製造システムの特徴
以上説明したように、本実施形態に係る製品製造システム３００１は、ユーザ３００５が保有する端末装置３０１０と通信可能な寸法データ算出装置３０２０と、製品製造装置３０３０とを備える。
【０１４１】
端末装置３０１０（撮影装置）は、対象物３００７の画像を複数枚撮影する。寸法データ算出装置３０２０は、取得部３０２４Ａ、抽出部３０２４Ｂ、変換部３０２４Ｃ、推定部３０２４Ｄ、及び算出部３０２４Ｅを備える。取得部３０２４Ａは、対象物が撮影された画像データ及び対象物の全長データを取得する。抽出部３０２４Ｂ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。変換部３０２４Ｃは形状データを全長データに基づいてシルエット画像に変換する。推定部３０２４Ｄは、サンプル対象物のシルエット画像とサンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジン３０２１Ａを使用して、シルエット画像から所定個数の形状パラメータの値を推定する。算出部３０２４Ｅは、推定された所定個数の形状パラメータの値に基づいて、対象物の寸法データを算出する。製品製造装置３０３０は、算出部３０２４Ｅにより算出された寸法データを用いて製品３００６を製造する。このような構成により、寸法データ算出装置３０２０が高精度に対象物３００７の各部分を高精度に算出するので、対象物３００７の形状に関連する所望の製品を提供できる。
【０１４２】
例えば、製品製造システム３００１により、心臓等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、人のウェ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。また、例えば、人の形状から当該人に適合する椅子等を製造することができる。また、例えば、車の形状から車のおもちゃを製造することができる。また、例えば、任意の風景画からジオラマ等を製造することができる。
【０１４３】
なお、上記説明においては、寸法データ算出装置３０２０と製品製造装置３０３０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。
【０１４４】
＜第４実施形態＞
以下、既に説明した構成及び機能については略同一符号を付して説明を省略する。
（４−１）寸法データ算出装置の構成
図２０は本実施形態に係る寸法データ算出システム４２００の構成を示す模式図である。寸法データ算出システム４２００は、寸法データ算出装置４１２０及び学習装置４１２５を備える。
【０１４５】
寸法データ算出装置４１２０は、記憶部４１２１、入出力部４１２２、通信部４１２３、及び処理部４１２４を備える。また、学習装置４１２５は、記憶部４１２６及び処理部４１２７を備える。なお、寸法データ算出装置４１２０及び学習装置４１２５は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等を用いてハードウェアとして実現されてもよい。
【０１４６】
記憶部４１２１，４１２６は、何れも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４１２１は、処理部４１２４において寸法データ算出に関する情報処理を実行するために、対象物エンジン４１２１Ａを含む各種データ、プログラム、情報等を格納する。また、記憶部４１２６は、対象物エンジン４１２１Ａを生成するために、学習段階で利用される訓練データを格納する。
【０１４７】
入出力部４１２２は、前述の入出力部３０２２と同様の構成及び機能を有するものである。また、通信部４１２３は、前述の通信部３０２３と同様の構成及び機能を有するものである。
【０１４８】
処理部４１２４は、コンピュータのＣＰＵ，ＧＰＵ等に、記憶部４１２１に記憶されたプログラムが読み込まれることにより、取得部４１２４Ａ、推定部４１２４Ｄ、及び算出部４１２４Ｅとして機能する。同様に、処理部４１２７は、コンピュータのＣＰＵ，ＧＰＵ等に、記憶部４１２６に記憶されたプログラムが読み込まれることにより、前処理部４１２７Ａ及び学習部４１２７Ｂとして機能する。
【０１４９】
寸法データ算出装置４１２０の処理部４１２４において、取得部４１２４Ａは、対象物の全長データ、重量データ、経時データ（年齢等を含む。）とのうちの少なくともいずれかを含む属性データを取得する。本実施形態では、取得部４１２４Ａが、属性データを推定部４１２４Ｄに入力するための受付部としても機能することになる。
【０１５０】
推定部４１２４Ｄは、属性データから所定個数の形状パラメータの値を推定する。推定には、対象物エンジン４１２１Ａが使用される。推定部４１２４Ｄで推定された対象物の形状パラメータの値は、後述のように、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けることができる。
【０１５１】
算出部４１２４Ｅは、推定部４１２４Ｄによって推定された対象物の形状パラメータの値から、対象物の寸法データを算出する。具体的には、算出部４１２４Ｅは、推定部４１２４Ｄで推定された対象物の形状パラメータの値から、対象物における複数の頂点の３次元データを構成し、更に、当該３次元データに基づいて対象物における任意の２つの頂点の間の寸法データを算出する。
【０１５２】
学習装置４１２５の処理部４１２７において、前処理部４１２７Ａは、学習のための各種前処理を実施する。特に、前処理部４１２７Ａは、サンプル対象物の３次元データを次元削減により特徴抽出することを通じて、所定個数の形状パラメータを特定する。サンプル対象物の形状パラメータの値、及び対応する属性データは、訓練データとして予め記憶部４１２６に格納されている。
【０１５３】
なお、サンプル対象物の３次元データとして、対応する属性データ（全長データ、重量データ、経時データ（年齢等を含む。））が用意されているとする。対応する属性データは、訓練データとして記憶部４１２６に格納される。
【０１５４】
学習部４１２７Ｂは、サンプル対象物の形状パラメータの値と、対応する属性データとの関係を関連付けるように学習する。学習の結果、対象物エンジン４１２１Ａが生成される。生成された対象物エンジン４１２１Ａは、電子ファイルの形態で保持できる。寸法データ算出装置４１２０で対象物の寸法データを算出する際には、対象物エンジン４１２１Ａは、記憶部４１２１に格納され推定部４１２４Ｄによって参照される。
【０１５５】
（４−２）寸法データ算出システムの動作
図２１及び図２２を参照して、図２０の寸法データ算出システム４２００の動作を説明する。図２１は、学習装置４１２５の動作（Ｓ４１１０）を示すフローチャートであり、ここでは、サンプル対象物データに基づいて対象物エンジン４１２１Ａを生成する。図２２は寸法データ算出装置４１２０の動作を示すフローチャートであり、ここでは、対象物の画像データに基づいて対象物の寸法データを算出する。
【０１５６】
（４−２−１）学習装置の動作
最初に、サンプル対象物のデータが準備され、記憶部４１２６に格納される（Ｓ４１１１）。一例では、準備されるデータは、４００個のサンプル対象物のデータであり、サンプル対象物ごとに準備される５，０００個の３次元データと、サンプル対象物ごとに準備される属性データとを含む。３次元データには、サンプル対象物が有する頂点の３次元座標データが含まれる。また、３次元データには、３次元物体を構成する各メッシュの頂点情報及び各頂点の法線方向等のメッシュ・データが含まれてもよい。
【０１５７】
また、第１実施形態と同様、サンプル対象物の３次元データは、頂点番号と共に部位の情報が関連付けられている。
【０１５８】
続いて、前処理部４１２７Ａは、次元削減により、所定個数（次元）の形状パラメータへの特徴変換を行う（Ｓ４１１２）。この特徴変換処理も第１実施形態と同様である。前述の例では、主成分分析に係る射影行列を用いた行列演算の結果、４００個のサンプル対象物がそれぞれ有する１５，０００次元（５，０００×３）のデータは、例えば３０次元の主成分の形状パラメータΛに特徴変換される。
【０１５９】
そして、学習部４１２７Ｂが、Ｓ４１１１で準備された複数のサンプル対象物の属性データと、Ｓ４１１２で得た複数の形状パラメータのデータ・セットとの組を訓練データに用いて、両者の関係を機械学習する（Ｓ４１１５）。
【０１６０】
具体的には、学習部４０２７Ｂは、対象物の属性データから、変換属性データＹを求める。変換属性データＹの要素ｙｒと形状パラメータΛの要素λｍとを関連づける変換行列Ｚの要素をｚｒｍと表記する。変換行列Ｚは、〔ｓ行、ｎ列〕からなる行列である。また、記号ｍは、１≦ｍ≦ｎであり、前述の例ではｎは形状パラメータΛの次元数である３０である。記号ｒは、１≦ｒ≦ｓであり、ｓは変換属性データＹから得られる演算に用いられる要素の数である。
【０１６１】
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、学習部４０２７Ｂ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。
【０１６２】
その結果、次の９個の要素を有する変換属性データＹが得られる。
【数４】
2020204575.tif 000006
【０１６３】
次に、学習部４０２７Ｂは、４００個のサンプル対象物に関連付けられた属性データから得られる変換属性データＹと、サンプル対象物の３次元データから得られた形状パラメータΛとの組を回帰分析することにより、次に示すような、〔９行、３０列〕からなる変換行列Ｚを求める。
【０１６４】
【数５】
2020204575.tif 000007
このようにして求められた変換行列Ｚのデータは、対象物エンジン４１２１Ａとして記憶部４０２６に記憶される。
【０１６５】
（４−２−２）寸法データ算出装置の動作
寸法データ算出装置４１２０は、学習装置４１２５で生成された対象物エンジン４１２１Ａの電子ファイル、及び学習装置４１２５で得た主成分分析の射影情報を記憶部４１２１に格納して、対象物の寸法データ算出に使用する。
【０１６６】
最初に、取得部４１２４Ａは、入出力部４１２２を通じて、対象物の属性データを取得する（Ｓ４１２１）。これにより、対象物の属性データを受け付ける。次いで、予め記憶部４１２１に格納された対象物エンジン４１２１Ａを使用して、推定部４１２４Ｄは、受け付けた属性データから対象物の形状パラメータの値を推定する（Ｓ４１２４）。
【０１６７】
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。Ｓ４１２４では、上述したように、推定部４１２４Ｄは、対象物の属性データの各要素（ｈ，ｗ，ａ）を２乗した値と、各要素を掛け合わせた値と、各要素自体の値とからなる変換属性データＹを得る。
【０１６８】
最後に、算出部４１２４Ｅは、対象物の形状パラメータの値に基づいて、対象物が有する部位に関連する寸法データを算出する（Ｓ４１２５）。具体的には、取得部４１２４Ａが取得した対象物の属性データから、変換属性データＹを算出する。そして、その変換属性データＹに上述した変換行列Ｚを掛け合わせることで形状パラメータΛを算出する。この後は、第３実施形態におけるもの（Ｓ３０２５）と同様に、３次元データから３次元物体を仮想的に構成し、３次元物体上の曲面に沿って２つの頂点の間の寸法データを算出する。なお、立体的な距離の計算には、３次元物体を構成する各メッシュの頂点情報及び各頂点の法線方向等のメッシュ・データを用いることができる。
【０１６９】
このように、本実施形態の寸法データ算出装置４１２０は、対象物エンジン４１２１Ａを使用することにより、対象物の属性データから所定個数の形状パラメータの値を高精度に推定することができる。第３実施形態とは異なり、対象物の画像入力の必要がなく、かつ図１３のＳ３０２２（形状データの抽出処理）及びＳ３０２３（リスケール処理）を必要としないので、効率的である。
【０１７０】
また、高精度に推定された形状パラメータの値から、対象物の３次元データを高精度に復元することができるので、特定部位のみならず任意の２つの頂点間を採寸対象箇所として、高精度に算出することができる。特に、算出される２つの頂点の間の寸法データは、３次元データから構成される３次元物体に基づいて、立体的な形状に沿って算出されるので、高精度である。
【０１７１】
（４−３）寸法データ算出システムの特徴
以上説明したように、本実施形態に係る寸法データ算出システム４２００は、寸法データ算出装置４１２０及び学習装置４１２５を備える。寸法データ算出装置４１２０の一部として構成される情報処理装置は、取得部（受付部）４１２４Ａ、推定部４１２４Ｄ、及び算出部４１２４Ｅを備える。取得部（受付部）４１２４Ａは、対象物の属性データを受け付ける。推定部４１２４Ｄは、サンプル対象物の属性データと、サンプル対象物に関連付けられた所定個数の形状パラメータの値とを関連付けた対象物エンジン４１２１Ａを使用して、受け付けた属性データから対象物の形状パラメータの値を推定する。そして、推定された対象物の形状パラメータの値が、対象物が有する任意の部位に関連する寸法データに関連付けられる。
【０１７２】
したがって、寸法データ算出装置４１２０は、予め作成済みの対象物エンジン４１２１Ａを使用することにより、属性データから所定個数の形状パラメータの値を効率的に推定することができる。また、推定される形状パラメータの値は高精度である。また、高精度に推定された形状パラメータの値を用いることで、対象物の任意の部位に関連するデータを効率的且つ高精度で算出することができる。このように、寸法データ算出装置４１２０によれば、対象物について算出される寸法データを効率的且つ高精度で提供することができる。
【０１７３】
（４−４）製品製造システムへの適用
図２３は本実施形態に係る製品製造システム４００１Ｓの概念を示す模式図である。本実施形態に係る寸法データ算出装置４１２０も、第３実施形態に係る寸法データ算出装置３０２０と同様に、製品製造システム４００１Ｓに適用することが可能である。
【０１７４】
本実施形態に係る端末装置４０１０Ｓは、対象物４００７の属性を示す属性データの入力を受け付けるものであればよい。「属性」としては、対象物１００７の全長・重量・生成からの経過時間（年齢を含む）等が挙げられる。
【０１７５】
また、前述のように、寸法データ算出装置４１２０の処理部４１２４は、取得部４１２４Ａ、推定部４１２４Ｄ、及び算出部４１２４Ｅとして機能する。算出部４１２４Ｅは、推定部４１２４Ｄで得られた対象物の形状パラメータの値に基づいて、対象物が有する部位に関連する寸法データを算出する。
【０１７６】
製品製造システム４００１Ｓでは、寸法データ算出装置４１２０が効率的且つ高精度に対象物１００７の寸法データを算出するので、対象物１００７の形状に関連する所望の製品を提供できる。その他、第４実施形態に係る製品製造システム４００１Ｓは、第３実施形態の製品製造システム３００１と同様の効果を発揮することができる。
【０１７７】
＜他の実施形態＞
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。
【符号の説明】
【０１７８】
１００１    製品製造システム
１０１０    端末装置
１０２０    寸法データ算出装置
１０２１    記憶部
１０２２    入出力部
１０２３    通信部
１０２４    処理部
１０２４Ａ  取得部
１０２４Ｂ  抽出部
１０２４Ｃ  変換部
１０２４Ｄ  算出部
１０３０    製品製造装置
２００１Ｓ  製品製造システム
２１２０    寸法データ算出装置
２１２１    記憶部
２１２２    入出力部
２１２３    通信部
２１２４    処理部
２１２４Ａ  取得部
２１２４Ｄ  算出部
３００１    製品製造システム
３０２０    寸法データ算出装置
３０２１    記憶部
３０２２    入出力部
３０２３    通信部
３０２４    処理部
３０２４Ａ  取得部
３０２４Ｂ  抽出部
３０２４Ｃ  変換部
３０２４Ｄ  推定部
３０２４Ｅ  算出部
３０２５    学習装置
３０２６    記憶部
３０２７    処理部
３０２７Ａ  前処理部
３０２７Ｂ  学習部
３１００    寸法データ算出システム
４００１Ｓ  製品製造システム、
４１２０    寸法データ算出装置
４１２１    記憶部
４１２２    入出力部
４１２３    通信部
４１２４    処理部
４１２４Ａ  取得部
４１２４Ｄ  推定部
４１２４Ｅ  算出部
４１２５    学習装置
４１２６    記憶部
４１２７    処理部
４１２７Ａ  前処理部
４１２７Ｂ  学習部
４２００    寸法データ算出システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１７９】
【特許文献１】特開２０１７−０１８１５８号公報
【図１】
2020204575.tif 000008
【図２】
2020204575.tif 000009
【図３】
2020204575.tif 000010
【図４】
2020204575.tif 000011
【図５】
2020204575.tif 000012
【図６】
2020204575.tif 000013
【図７】
2020204575.tif 000014
【図８】
2020204575.tif 000015
【図９】
2020204575.tif 000016
【図１０】
2020204575.tif 000017
【図１１】
2020204575.tif 000018
【図１２】
2020204575.tif 000019
【図１３】
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【図１４】
2020204575.tif 000021
【図１５】
2020204575.tif 000022
【図１６】
2020204575.tif 000023
【図１７】
2020204575.tif 000024
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
2020204575.tif 000028
【図２２】
2020204575.tif 000029
【図２３】
2020204575.tif 000030