(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の姿勢を求める方法であって、
レーザービームパターンで物体を走査しながらカメラにより該物体の一組の符号化画像を取得することであって、該物体は半鏡面反射性であること、
前記カメラに近い異なる場所にある一組の光源で前記物体を照らしながら該カメラにより該物体の一組のフラッシュ画像を各光源につき１枚ずつ取得すること、
前記一組の符号化画像から前記物体の表面上の点の３Ｄ座標を求めること、
前記一組のフラッシュ画像に落ちた影から前記物体の２Ｄシルエットを求めること、
前記３Ｄ座標と前記２Ｄシルエットの照度差ステレオとを用いて前記物体の前記表面上の前記点の面法線を求めること、
前記面法線を用いて、前記３Ｄ座標を特定の姿勢にある前記物体の３Ｄモデルと比較することによって位置誤差を求めること、
前記物体の前記２Ｄシルエットを前記特定の姿勢にある前記３Ｄモデルの投影シルエットと比較することによって形状誤差を求めること、及び
前記位置誤差と前記形状誤差との和を最小化する前記３Ｄモデルの前記姿勢を求めること
を含む、方法。
【請求項２】
前記レーザービームパターンはグレイコードを用いる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記形状誤差は、前記検知されたシルエットと前記既知の３Ｄモデルの投影の境界との一致を測定する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記３Ｄ座標から得られる面法線が、前記フラッシュ画像から得られる該面法線と比較され、該２つの面法線が一致しない領域がレーザーの相互反射としてマーキングされる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
相互反射が無視される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記物体は複数の同一物体と共にビン内にあり、
前記姿勢に応じて前記物体を選択すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記一組の符号化画像は奥行きマップを形成する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記シルエットは遮蔽シルエット及び自己遮蔽シルエットを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
物体の姿勢を求める装置であって、
レーザービームパターンで物体を走査しながら該物体の一組の符号化画像を取得するように構成されるカメラであって、該物体は半鏡面反射性であり、さらに、該カメラに近い異なる場所にある一組の光源で該物体を照らしながら該物体の一組のフラッシュ画像を各光源につき１枚ずつ取得するように構成される、カメラと、
前記一組の符号化画像から前記物体の表面上の点の３Ｄ座標を求める手段と、
前記一組のフラッシュ画像に落ちた影から前記物体の２Ｄシルエットを求める手段と、
前記３Ｄ座標と前記２Ｄシルエットの照度差ステレオとを用いて前記物体の前記表面上の前記点の面法線を求める手段と、
前記面法線を用いて、前記３Ｄ座標を特定の姿勢にある前記物体の３Ｄモデルと比較することによって位置誤差を求める手段と、
前記物体の前記２Ｄシルエットを前記特定の姿勢にある前記３Ｄモデルの投影シルエットと比較することによって形状誤差を求める手段と、
前記位置誤差と前記形状誤差との和を最小化する前記３Ｄモデルの前記姿勢を求める手段と
を備える、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的にはコンピュータビジョンに関し、特に、半鏡面反射性物体の姿勢の確定に関する。
【背景技術】
【０００２】
３Ｄデータを取得するセンサは多くの用途に有用である。例えば、工場の自動化された「ビンピッキング」のためのシステムは、複数の場合の同一物体を収容するビンの３Ｄデータを取得し、この３Ｄデータをその物体の既知の３Ｄモデルと比較することにより、ビン内の物体の姿勢を求めることができる。次に、物体の中から選択したものを取り出すようにロボットアームを誘導することができる。物体の姿勢とは３Ｄの場所と、その場所における３Ｄの向きである。３Ｄデータを検知する一組のビジョンベースの技法は、物体が非鏡面反射面、例えばつや消し面を有するものと仮定する。
【０００３】
別種のセンサは、物体のシルエットを求め、このシルエットをその物体の既知の３Ｄモデルと比較することにより、姿勢を求める。シルエットを求める一組の技法は、物体が照らされると影を落とすものと仮定する。
【０００４】
非鏡面反射面
非鏡面反射面に関して３Ｄデータを検知するビジョンベースの技法として、構造光、飛行時間レーザースキャナ、ステレオカメラ、移動カメラ、照度差ステレオ、陰影による形状、及びデプスフロム（デ）フォーカスがある。
【０００５】
これらの技法は全て、表面に入射する光が拡散反射され、よって反射光が、その表面に対して見通し線を有するいずれのセンサにおいても可視であるものと仮定するか、又は可視特徴が実際に、計測可能な３Ｄの物理的な場所を有する物体表面の物理的な特徴であり、反射特徴ではないものと仮定する。これらの技法は、表面の拡散反射性が低くなり鏡面反射性が高くなるにつれて、上記の仮定が当てはまらなくなるために低下する。
【０００６】
鏡面反射面
鏡面反射面の３Ｄの姿勢及び形状を検知するビジョンベースの技法は、鏡面反射面により反射される特徴が周囲の情景内にあるものと仮定する。これらの特徴は、疎らな、例えば情景内の点光源から生じる鏡面ハイライトである場合がある。特徴が疎らである場合、検知される表面の３Ｄ形状も疎らとなる。これは、多くの用途に望ましくない。例えば、検知される特徴が疎らである場合、物体の確実な姿勢を求めることは難しい。この問題は、カメラ又は識別性のある特徴を表面に対して移動させることにより改善することができるが、システムの複雑度が増し、時間がかかる。
【０００７】
半鏡面反射面
当該技術分野において、表面が入射光の一部を鏡面反射し、その光の一部を拡散反射するブラッシュメタルのような半鏡面反射面を有する物体に対するビジョンベースのセンサはわずかしか知られていない。これは、拡散反射を用いることにより３Ｄデータを検知する技法は半鏡面反射面から受け取る信号が少なく、信頼性が低いためである。落ちる影を用いて物体のシルエットを求める技法もまた、例えば半鏡面反射性物体のビンに見られるように、半鏡面反射性の背景に落ちる影は薄いため信頼性が低い。鏡面反射性物体に有効な技法は、はっきりした反射特徴が見えないため適用することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、平面及び曲面の半鏡面反射面等の様々な面形状に対して良好に機能する、半鏡面反射性物体の姿勢を求める方法及びシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、レーザースキャナ及びマルチフラッシュカメラ（カメラ）を備える複合センサを用いて半鏡面反射性物体の姿勢を求める方法を提供する。これらのスキャナ及びカメラは補完的な機能を有する。
【００１０】
レーザー走査は、物体表面の前額平行部分の高品質の３Ｄ座標データを取得する。品質は表面がスキャナに対して傾斜するほど低下するため、レーザー走査では物体の遮蔽輪郭のデータを取得することができない。
【００１１】
対照的に、カメラは、シルエットを求めるために用いることができる、物体の落とす影を示す２Ｄフラッシュ画像を取得することができるが、物体表面の他の箇所のデータは取得しない。
【００１２】
これらの方法はいずれも、拡散反射面に対して最も良く機能する。これらはいずれも、物体の鏡面反射性が高くなるほど低下する。レーザースキャナの場合、反射されるレーザーパターンは、物体の鏡面反射性が高くなるほど弱く検出し難くなり、初めは表面のほとんどの傾斜部分で失敗し、その後、表面のより多くの部分をカバーしていく。カメラの場合、フラッシュ画像に落ちた影を識別する能力は、影が落ちている背景物体の鏡面反射性が高くなるほど低下する。
【００１３】
したがって、スキャナ及びカメラは共に、半鏡面反射性物体に関して、拡散反射面を有する物体よりも低品質の情報を生成する。しかし、本方法は、３Ｄデータ及び２Ｄシルエット情報を結合するため、個別に取得される情報は低品質であっても、これらの情報を一緒に取り込めば、半鏡面反射性物体の正確な姿勢を取得することが可能である。
【００１４】
より詳細には、カメラは、物体の一組の符号化画像及び一組のフラッシュ画像を取得する。符号化画像は、レーザービームパターンで物体を走査しながら取得され、フラッシュ画像は、カメラに近い異なる場所にある一組の光源で物体を照らしながら各光源につき１枚ずつ取得される。一組の符号化画像から物体の表面上の点の３Ｄ座標が求められ、一組のフラッシュ画像に落ちた影から物体の２Ｄシルエットが求められる。フラッシュ画像に照度差ステレオを用いて面法線が得られる。３Ｄ座標、２Ｄシルエット及び面法線を用いて、物体の姿勢を求める。
【発明の効果】
【００１５】
複合センサシステム及びその方法は、半鏡面反射性物体の姿勢を求める。本方法は、レーザー走査からのデータ及びマルチフラッシュ画像からのデータを結合する。本方法は、鏡面反射性物体を走査する際の相互反射の処理を扱う。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施の形態による、鏡面反射面を含む物体の３Ｄ姿勢を求めるシステム及び方法のブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態による、表面に対するカメラ及び光源の概略図である。
【図３】本発明の一実施の形態による、物体表面の遮蔽輪郭の画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、本発明の一実施の形態による、半鏡面反射面を含む物体１３０の３Ｄ姿勢１０１を求めるシステム及び方法１００を示す。本明細書中で定義する３Ｄ姿勢とは、物体の３Ｄの場所及び３Ｄの向きを意味する。
【００１８】
本システムは、レーザースキャナ１１０及びカメラ１２０を含む複合センサを備える。レーザースキャナ１１０は、カメラ１２０により取得される一組の符号化画像１２６において３Ｄレンジデータを求めるために用いることができるパターン１１２でレーザービーム１１１を発する。このパターンには、物体表面の各点におけるパターンが一意となるようにグレイコードを用いることができる。したがって、本方法は、一組の符号化画像１２６から、表面の各点において３Ｄ座標データを求める。
【００１９】
カメラ１２０はまた、物体により反射された光１２１を捕捉する。カメラは、カメラの周囲の異なる場所、例えば八角形パターン又は円形パターンに配置される複数のフラッシュユニット１２５、例えばＬＥＤを備える。ＬＥＤは、はっきりした影を落とす明るい点光源である。カメラはまた、物体の一組のフラッシュ画像を取得する。これらのフラッシュ画像は、物体の２Ｄシルエットを求めるために用いられる。
【００２０】
一組の符号化画像１２６を用いて、レーザー走査により識別される点１０２の３Ｄ座標と、２Ｄシルエット１０３とを求める。注目すべきは、これらの３Ｄの点及び２Ｄシルエットが、１台のカメラ１２０により測定されるため、同一の座標枠にあることである。これにより、３Ｄの点を２Ｄのカメラ像面に投影することが可能である。或いは、２Ｄシルエット上の任意の点を３Ｄ空間の３Ｄ光線に「背面投影」し、レーザー走査により得られる３Ｄの点座標と同一の座標枠に入れることも可能である。
【００２１】
レーザー走査は、レーザービームパターンを物体の表面に投影し、物体の表面上の点３０１に対するレンジすなわち「奥行き」を取得する。レーザー走査データはレンジマップ又は奥行きマップと呼ばれることもある。レンジマップは、物体の表面上の３Ｄの点３０１の座標１０２に変換することができる。
【００２２】
カメラはまた、一組のフラッシュ画像１２７を各点光源１２５につき１枚ずつ取得することによって、物体表面で反射される光の拡散反射成分を取得する。点光源は、遮蔽輪郭に影を落とし、物体のシルエットを浮かび上がらせる。３Ｄスキャナの座標点１０２と２Ｄシルエット１０３とを結合すること（１１０）によって、物体の姿勢１０１を求めることができる。
【００２３】
レーザー走査は、表面が鏡面反射性である場合、反射レーザー光が拡散反射成分から鏡面反射成分に移るため、あまり効果的でない。これにより、カメラで拡散反射成分を検出することがより難しくなる。したがって、レーザー走査は、センサに対して最も前額平行である表面部分に対してのみ効果的である。表面の傾斜部分のデータを抽出することは難しい。曲面物体では、少量の表面データしか求めることができない。
【００２４】
物体は、カメラの近くに配置される点光源（フラッシュユニット）１２５によっても照らされる。光源毎に、対応する画像１２７は、物体が近くの背景面に落とす影を含む。落ちた影は、カメラの視点から観測される２Ｄの遮蔽シルエット及び自己遮蔽シルエットを推測するために用いられる。遮蔽輪郭は、影が拡散反射面に落ちている場合に最も確実に得られ、拡散反射性の背景上の隔離された任意の材料の物体に当てはまり、外部分布及び積層された拡散反射性物体には当てはまらない。
【００２５】
本発明の目的は、ビン１３５内の任意に積層された半鏡面反射性物体の山の各々の３Ｄ姿勢を求めることである。物体は同一であり、全て同一の既知の形状を有するものと仮定する。特定の物体形状及び均等拡散面から鏡面までの様々な可能な物体に対して、物体材料の鏡面反射性が高くなり、姿勢を求めるのに十分なデータをカメラが抽出することができなくなると、失敗が起こることになる。
【００２６】
本発明の背景にある概念として、符号化画像１２６は、スキャナに対して前額平行な半鏡面反射面では高品質の３Ｄ座標情報を生成し、遮蔽輪郭では情報を生成せず、その一方で、フラッシュ画像１２７は遮蔽輪郭でのみ形状情報を生成することがある。したがって、スキャナ及びカメラは補完的且つ相互支援的である。
【００２７】
符号化画像は点１３１の３Ｄ座標１０２を生成し、フラッシュ画像はシルエットデータ１０３を生成する。したがって、取得される２Ｄデータ及び３Ｄデータは異種である。
【００２８】
本発明の複合センサは独特な組み合わせであり、我々の知る限り、このようなシステムは従来技術に記載されていない。レーザー走査には、Scharstein他著「High-accuracy stereo depth maps using structured light」（Proc. Conference Determiner Vision and Pattern Recognition, 2003）に記載されているようなグレイコードに基づく構造光を用いる。カメラは、Raskar他著「Non-photorealistic camera: Depth edge detection and stylized rendering using multi-flash imaging」（ACM Siggraph, 2004）及び米国特許第７，２９５，７２０号により記載されている。姿勢計算方法は、Germann他著「Automatic pose estimation for range images on the GPU」（Sixth Intl Conf on Digital Imaging and Modeling, 2007）及びPfister他により２００７年４月２３日付で出願された米国特許出願第１１／７３８，６４２号「Method and System for Determining Objects Poses from Range Images」（これらは全て参照により本明細書中に援用される）に記載されているレンジマップマッチングに基づく。これらの従来技術の方法は、本発明の独特な複合センサに応用される。
【００２９】
複合センサの較正
較正は一回の前処理ステップである。センサの較正には、第２の仮カメラ１４０を用いることができる。これは必須ではないが、データの処理を簡略化する。較正は、レーザースキャナ１１０及びカメラ１２０の内部ステレオパラメータ及び外部ステレオパラメータを求める。
【００３０】
レーザースキャナの内部パラメータを求めるため、ブランク（白色）面にグレイコードパターン１１２を投影し、ステレオカメラ１５０により取得されるステレオ画像１５１を用いてパターンの３Ｄ座標１０２を求める。レーザー走査像面上のパターンの２Ｄ座標を、前のステップで求めた対応する３Ｄ座標と共に記憶する。上記を平面の２つ以上の位置に対して繰り返す。この情報には、従来の平面ベースのカメラ較正を用いることができる。
【００３１】
次に、カメラとレーザースキャナとの間の外部パラメータを求める。パターンをブランク面に投影し、カメラ画像内及びレーザー走査像面上の対応する点を記憶する。上記を平面の２つ以上の位置に対して繰り返し、カメラとスキャナとの間の基本行列Ｆを求める。コンピュータビジョンにおいて、この基本行列Ｆは３×３行列であり、ステレオ画像内の対応する点を関連付ける。この行列Ｆを分解し、カメラ及びレーザースキャナの内部パラメータを利用してカメラとスキャナとの間の外部パラメータを求める。
【００３２】
カメラの近くに較正マークを付加した平面鏡を配置することによって、ＬＥＤ１２５の３Ｄ位置を求める。較正マーク及びステレオカメラを用いて鏡面πの３Ｄ座標を求める。仮想（反射）ＬＥＤの３Ｄ座標を求める。仮想ＬＥＤ座標を鏡面πに反射させ、カメラに対するＬＥＤの３Ｄ座標を得る。
【００３３】
上記のステップは、全ての光学成分の全ての内部パラメータ及び外部パラメータの完全な較正を行う。この較正情報を用いることにより、グレイコードを用いて３Ｄの表面の点を求める。
【００３４】
照度差ステレオ
本発明の複合センサは、レーザー走査１１０及びフラッシュ画像１２７から取得されたデータを結合する（１１０）。データは、物体１３０上の３Ｄの点の座標１０２を求めるため、及びビン内の物体の遮蔽輪郭３００のシルエット１０３を求めるために用いられる（複雑な輪郭を有する物体の例に関しては図３を参照）。これにより、照度差ステレオを用いて３Ｄの点の面法線ｎ１０４を求めることも可能である。法線１０４は物体の向きを示す。
【００３５】
ビンピッキングのような実際の用途で問題となる、光源１２５が物体１３０から遠くにあるという仮定が必要ないという点で、本発明の方法は従来の照度差ステレオと異なる。
【００３６】
面法線
図２に示すように、カメラ１２０は、レーザー走査から座標１０２が分かっている物体１３０の表面１３２上の３Ｄの点Ｘ１３１を観察し、強度Ｉ０を記録する。第１のＬＥＤ１２５が点灯され、カメラが強度Ｉ１を記録する。これは、面法線に制約を課す。
Ｉ１−Ｉ０＝ｋｖ，ｎ      （１）
ここで、ｋはＬＥＤの輝度及び点Ｘにおける表面アルベドに依存する未知の定数である。輝度は、全てのＬＥＤに関して一定であり、よってｋも一定であるものと仮定される。各ＬＥＤを用いて１つの式を生成することができ、３つ以上の式が法線ｎの向きに対して、未知のスケールまで線形解を与える。これを正規化して、単位ベクトルを得ることができる。この手法は、表面が点Ｘ１３１において鏡面反射性である場合に失敗する。したがって、Ｉｉ−Ｉ０に対して閾値チェックを用い、鏡面反射性を排除する。
【００３７】
レーザー走査は、３Ｄの点の座標１０２を生成し、この座標１０２から面法線ｎを推測することができる。しかし、照度差ステレオが生成するのはカメラにおける画素毎の測定値であるのに対し、３Ｄの点が必要とするのは、法線を生成するための局所的な面フィッティングであり、これは重要なプロセスである。レーザー走査に加えて照度差ステレオを行うより顕著な利点を以下で説明する。
【００３８】
姿勢の確定
本発明の複合センサは、異種データ、すなわち、レーザー走査から３Ｄの点１０２の座標を、そしてカメラから遮蔽輪郭３００の２Ｄ画像１２７内のシルエット１０３を生成する。図３は、複雑な物体の例示的な遮蔽輪郭３００を示す。姿勢の確定は３Ｄ又は２Ｄで行うことができる。計算の効率上、全ての演算を２Ｄの像面で行う。データは不完全である場合があるため、本発明の方法は、遮蔽輪郭も不完全である可能性があると仮定する。
【００３９】
Germannによる方法の入力は３Ｄレンジマップであり、姿勢の確定は、物体モデルをレンジデータに近づけるための、３Ｄの距離誤差の姿勢の６自由度にわたる最小化である。しかし、本発明では、Germannの距離誤差を大幅に修正し、本発明の２Ｄ像面に対して機能するようにすると共に、遮蔽輪郭に関連する誤差を含めるようにする。なお、Germannが考慮しているのは３Ｄレンジデータのみであり、２Ｄ画像は考慮していない。
【００４０】
姿勢のコスト関数
検知されたデータ及び物体の３Ｄモデルと一致する物体の３Ｄ姿勢を求める。物体の３Ｄモデルは、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）により得ることができる。この物体の３Ｄモデルを２Ｄ画像１２７に当てはめ、３Ｄレーザーデータと２Ｄ輪郭データとの両方を有する２Ｄの像面で一致を測定する。
【００４１】
次に姿勢の初期化問題を説明する。現在の姿勢推定値を得るために、物体モデルを像面に投影する。投影される情報は、シルエットを規定すると共に、物体の輪郭内の画素の奥行き及び面法線情報も与える。
【００４２】
本発明のコスト関数は２つの成分、すなわち、投影モデル及びレーザー走査３Ｄ座標データ１０２の位置誤差Ｄ１と、投影モデル及び遮蔽２Ｄ輪郭の形状誤差Ｄ２とを有する。
【００４３】
位置誤差Ｄ１
物体の投影モデルに対応する画素集合をＰとする。特定の姿勢に関して、この集合Ｐの全画素における物体モデルの奥行き及び面法線は既知である。レーザー走査が座標データを取得した画素集合をＬとする。物体の奥行きは、この集合Ｌの各画素において既知である。目標物体の面法線は通常、この集合Ｌの各画素において既知であるが、照度差ステレオが失敗すれば、ない場合がある。
【００４４】
位置誤差Ｄ１は、集合Ｐ及びＬの共通部分の画素にわたって測定される。各画素における誤差は
ｅ１＝（ｒ１−ｒ２）・λ      （２）
であり、ここで、ｒｉは奥行きであり、λは、走査プロセスがその画素における面法線を求めるのに失敗した場合に１であり、そうでない場合、
λ＝１．０／ｍａｘ（ｃｏｓ４５，ｎ１，ｎ２）      （３）
であり、ここで、ｎ１及びｎ２は、その画素における物体モデル及び物体の面法線である。
【００４５】
形状誤差Ｄ２
形状誤差Ｄ２は、投影モデルの境界と、カメラにより撮像された遮蔽輪郭との間の一致を測定する。形状誤差Ｄ２は３Ｄ誤差であるため、位置誤差Ｄ１と有効に加算することができる。
【００４６】
投影３Ｄモデルの表面又は境界上の画素ｂを集合Ｂとする。カメラが遮蔽輪郭を検出した画素ｍを集合Ｍとする。集合Ｍの各画素ｍは集合Ｍの最も近い画素ｂと対にされる。対（ｂ，ｍ）の集合を２つの方法でカリングする。
【００４７】
同一画素ｍを有する複数の対がある場合、画素ｂ及びｍ間の距離が最小の対を除く全ての対を削除する。各画素ｂ及びｍに関して、その画素が物体の内側にあるか又は外側にあるかを示す。
【００４８】
また、物体の内側及び外側の両方にある画素を含む対も全て削除する。形状誤差Ｄ２は、結果として得られる対（ｍ，ｂ）の集合にわたって総和される。各対における誤差は
ｅ２＝ｄ・ｔａｎθ      （４）
であり、ここで、ｄは画素ｂにおける物体モデルまでの距離であり、θは画素ｍ及びｂを通る２本のカメラ光線間の角度である。計算の効率上、画素特有の奥行きｄを、３Ｄの点１３１までの平均距離であるグローバル値ｄ０に置き換えることができる。
【００４９】
誤差の最小化
結合誤差Ｄ＝Ｄ１＋Ｄ２を物体の姿勢の６自由度にわたって最小化する。姿勢の推定値は、観測球の周囲の複数の始点により初期化される。対（ｍ，ｂ）の計算は時間がかかる可能性がある。したがって、最小化を開始する前に、カメラを遮蔽する輪郭の距離マップを求める。次に、集合Ｂの各画素ｂはこの距離マップを用いて、集合Ｍの最も近い画素ｍを特定することができる。
【００５０】
相互反射
鏡面反射性物体に対してレーザースキャナを用いる際の問題は、物体と背景との間又は物体間の相互反射により生じる。相互反射の場合、検出される信号は有効なグレイコードであるが、光路はレーザーから表面へ直接向かい、その表面から直接戻るものではなかったため、レンジデータの三角測量は疑似３Ｄ点を生成する。これに対処するため、レーザー走査により求められる点の３Ｄ座標と、照度差ステレオにより求められる面法線との間の一致を求める。
【００５１】
これら２つの方法は、相互反射のある領域では一致しないことになる。両方法は相互反射の信号を検出するかもしれないが、それぞれの３Ｄ計算は異なる光源、すなわちレーザー及びＬＥＤに基づくため、その相互反射に対して生成される疑似３Ｄ点及び疑似照度差面法線は一致しない。不一致の領域は、姿勢の確定から排除される。
【００５２】
本発明を好適な実施の形態の例として説明してきたが、本発明の精神及び範囲内で様々な他の適応形態及び修正形態を実施することができることが理解される。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本発明の真の精神及び範囲に入るような変更形態及び修正形態を全て網羅することである。
【図１】
0005570126.tif 000002
【図２】
0005570126.tif 000003
【図３】
0005570126.tif 000004