(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、
各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、
前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、
２台のカメラのうち一方のカメラの画像データが立体マーカの１面を認識し、他方のカメラの画像データが立体マーカの２面を認識したものであるとき、前記３次元座標算出部は、前記他方のカメラが認識する２面のそれぞれの中心座標間の中間座標を算出し、算出した中間座標と前記他方のカメラのレンズの中心とを結ぶ視線と、前記一方のカメラの視線との交点を求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システム。
【請求項２】
計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、
各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、
前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、
前記立体マーカは前記各面が識別可能な識別マークを備えた立方体であり、前記識別部が２台のカメラの認識画像において同じ立体マーカの同じ面を識別したとき、前記３次元座標算出部は識別された立体マーカの面の４頂点座標からその中心座標を求め、かつ前記中心座標から重心Ｇに向かうベクトルを求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システム。
【請求項３】
計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、
各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、
前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、
前記立体マーカは前記各面が識別可能な識別マークを備えた立方体であり、前記識別部が２台のカメラの認識画像において同じ立体マーカの異なる面を識別したとき、前記３次元座標算出部は、前記異なる面に共通する共通辺の垂直二等分平面上で、前記辺の前記垂直二等分平面との交点を中心として前記立方体の重心を通る円を求め、前記２台のカメラの視線の交点である第１次計測点と前記共通辺を含む平面と、前記円との交点を求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載された位置計測システムにおいて、
前記複数の立体マーカは、それぞれが異なる識別マークを備えていることを特徴とする位置計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、立体マーカを利用した位置計測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、災害を未然に防止するなどのために、特定建造物や地盤など監視して、時間経過と共に発生するズレなどを検知することが知られている。現在広く用いられている位置検知方法としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）方式によるものがある（特許文献１参照）。
このＧＰＳ方式には、複数の衛星から発信されるＧＰＳ電波を受信して、受信した位置の位置情報（経度、緯度）を演算して求めるものであるが、簡易的なものでは精度が不十分であり、高精度なものは高価になってしまう。また、計測する対象全てにＧＰＳ受信機を搭載する必要があり、その分大きなコストがかかり、コストパーフォーマンスが低下する。さらに、ＧＰＳ電波が届かない場所では当然のことながら利用することができないという問題がある。
【０００３】
これとは別に、２台のカメラ（デジタルカメラ）で同一対象物を撮影し、撮影画像から対象物の位置を演算する方法も知られている（特許文献２、３参照）。撮影画像から対象物の位置を計測する場合においては、計測の信頼性を高めるため計測対象に何らかのマーカを付与し、かつ画像上でマーカを識別できるように、そのマーカにはある程度の大きさを持たせている。なお、計測精度から云えば、識別対象は点光源が理想であるが、現実的ではない。多くの場合、マーカは図２０に示すように平板で構成されており、この場合、図２１に示すように設置された２台のカメラ（Ａカメラ、Ｂカメラ）は、全てのマーカを識別できるような位置に設置しなければならない。
【０００４】
ところが、従来のようにマーカを平板で構成した場合、マーカの面が回転してしまうような場所においては計測することができないだけではなく、複数のカメラは計測精度から云えば、その視線が直角に交わる位置（図２２Ａ参照）で計測すれば、誤差（１画素分の誤差；量子化誤差）の範囲（ハッチングで示す範囲）が小さくなり精度が最も良好である。しかし、実際には視線が平行に近くなるように設置しなければならない場合が多い（図２２Ｂ参照）。この場合、図示のように、カメラからみて奥行き方向の誤差の範囲が大きくなり、計測精度を欠く要因となってしまう。
また、従来のマーカは一般に全て同じで区別することができないため、複数のマーカが接近・交差するような場合は、正しい計測ができないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−５８２４５号公報
【特許文献２】特開２００７−２２５４２３号公報
【特許文献３】特許第４００６２９６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、従来の上記問題を解決すべくなされたものであって、平板状のマーカに代えて立体マーカを用い、従来のようにカメラの視線が平行に近い場合であっても、奥行き方向の誤差を少なくする位置計測が行えるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、２台のカメラのうち一方のカメラの画像データが立体マーカの１面を認識し、他方のカメラの画像データが立体マーカの２面を認識したものであるとき、前記３次元座標算出部は、前記他方のカメラが認識する２面のそれぞれの中心座標間の中間座標を算出し、算出した中間座標と前記他方のカメラのレンズの中心とを結ぶ視線と、前記一方のカメラの視線との交点を求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システムである。
請求項２の発明は、計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、前記立体マーカは前記各面が識別可能な識別マークを備えた立方体であり、前記識別部が２台のカメラの認識画像において同じ立体マーカの同じ面を識別したとき、前記３次元座標算出部は識別された立体マーカの面の４頂点座標からその中心座標を求め、かつ前記中心座標から重心Ｇに向かうベクトルを求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システムである。
請求項３の発明は、計測対象に配置した複数の立体マーカと、前記複数の立体マーカを認識しその画像データを取得する２台のカメラと、前記取得した画像データに基づき、前記立体マーカの位置を算出する画像処理装置とからなる位置計測システムであって、各面毎に異なる識別パターンを備えた前記複数の立体マーカと、前記２台のカメラで取得した立体マーカの面の画像データに基づき前記立体マーカの３次元座標の重心の位置を求める算出処理を行う前記画像処理装置の探索部と、を有し、前記探索部は、立体マーカの面の識別パターンを識別する識別部と、前記識別部で識別した立体マーカの面情報に基づき前記立体マーカの重心位置を求める算出処理を行う３次元座標算出部と、を有するものであって、前記立体マーカは前記各面が識別可能な識別マークを備えた立方体であり、前記識別部が２台のカメラの認識画像において同じ立体マーカの異なる面を識別したとき、前記３次元座標算出部は、前記異なる面に共通する共通辺の垂直二等分平面上で、前記辺の前記垂直二等分平面との交点を中心として前記立方体の重心を通る円を求め、前記２台のカメラの視線の交点である第１次計測点と前記共通辺を含む平面と、前記円との交点を求める算出処理を行うことを特徴とする位置計測システムである。
請求項４の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載された位置計測システムにおいて、前記複数の立体マーカは、それぞれが異なる識別マークを備えていることを特徴とする位置計測システムである。
【発明の効果】
【０００８】
マーカ形状を立方体にすることで、計測対象が向いている方向やカメラの設置位置によらず精度よくその位置を計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る位置計測システムのブロック図である。
【図２】本発明の立体マーカの識別模様を示す図である。
【図３】２台のカメラで立体マーカの面を認識した場合における計測誤差を説明する図である。
【図４】２台のカメラで立体マーカの面を認識した場合における他の計測誤差を説明する図である。
【図５】２台のカメラで立体マーカの面を認識した場合におけるさらに他の計測誤差を説明する図である。
【図６】図５の計測誤差を解消する方法を説明する図である。
【図７】立体マーカの識別模様の１例を示す図である。
【図８】位置算出する方法を説明するための図であって、求める立体マーカの面の中心を示す図である。
【図９】図８の中心と立体マーカの重心のベクトルを算出する算出方法を説明するための図である。
【図１０】図８の中心と立体マーカの重心のベクトルを算出する他の算出方法を説明するための図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る立体マーカの位置の計測方法を説明する平面図である。
【図１２】図１１の３次元斜視図である。
【図１３】本発明の実施形態に係る立体マーカの位置の計測方法を説明する平面図である。
【図１４】図１３の３次元斜視図である。
【図１５】立体マーカの位置計測の手順を示すフロー図である。
【図１６】２台のカメラが立体マーカの反対側面をそれぞれ認識する場合を説明する図である。
【図１７】各面を識別可能にする識別マークを付与した立体マーカの展開図である。
【図１８】直角にかつ上下に配置された二つの板状マーカを示す図である。
【図１９】図１８の板状マーカを用いた場合のマーカの位置計測方法を説明するための図である。
【図２０】従来のマーカを示す図である。
【図２１】従来の板状マーカと２台のカメラの配置を示す図である。
【図２２】２台のカメラの配置と、当該配置における位置計測で生じる各画素分の誤差範囲を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の立体マーカを利用した位置計測システムを、その実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る位置計測システムのブロック図である。
本実施形態の位置計測システムは、位置検出の監視対象となる例えば、橋などの構造物や地盤の適所に配置した立体マーカを観察し、経時的な位置のずれを観測等に用いる。
本位置計測システム１０は、外部機器２０と画像処理装置３０とから成る。
外部機器２０は、２台のカメラ２０１と、入力装置２０２及び出力装置２０３等であり、画像処理装置３０は、これら外部機器２０との接続部であるインタフェース３２と、ＲＡＭ３４と、ＣＰＵ３６とから成っている。
【００１１】
カメラ２０１は電子カメラであり、撮像された画像データはインタフェース３２を介して画像処理装置に取り込まれ、ＣＰＵ３６で２値化される。なお、カメラ２０１はアナログカメラでもデジタルカメラでもよく、アナログカメラの場合は、インタフェース３２によってＡ／Ｄ変換される。
入力装置２０２は、本位置計測システム１０における各種設定データの入力や、その指示又は操作を行うための例えばキーボードやタッチパネル等の入力手段からなっている。
出力装置２０３は、位置計測したマーカの計測結果や、入力データの確認などを行えるよう例えばＬＣ（液晶）表示装置を備えている。或いは出力装置２０３に通信部を設けて、監視センタなどへ出力結果を送信するように構成してもよい。
【００１２】
ＲＡＭ３４には、カメラ２０１からの立体マーカＣＭの撮影画像を記憶しておく取得画像領域３４ａと、３次元座標算出用の計算式データ（行列）を格納した３次元座標算出用行列領域３４ｂと、画像処理装置３０の各種の設定値を格納した各種設定値領域３４ｃが設定されている。
ＣＰＵ３６は、図示しないＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより、ＲＡＭ３４に格納された取得画像と、同様に格納された３次元座標算出用の計算式データ（行列）に基づき立体マーカＣＭの位置（重心位置）を算出するためのマーカ探索部３６１としての機能を実現する。
また、ＣＰＵ３６は、同様にＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより、立体マーカＣＭのＩＤ認識部３６１ａ、３次元座標算出部３６１ｂとしての機能も実現する。
【００１３】
本実施形態に係る位置計測システム１０は、２台のカメラ２０１で撮影した立体マーカＣＭのそれぞれの画像データをインタフェース３２を介して画像処理装置３０に取り込み、２値化し、ＣＰＵ３６のマーカ探索部３６１の３次元座標算出部では、ＲＡＭ３４から読み出した３次元座標算出用の計算式に基づき立体マーカＣＭの３次元座標を算出する。算出した結果は、出力装置２０３の表示手段で表示する。
【００１４】
立体マーカＣＭを用いた場合、立体マーカＣＭの計測対象となる位置はその重心の位置とするが、重心の位置自体を計測することが困難であるので、本実施形態では、できるだけ重心に近い位置を探索するための手法を説明する。
【００１５】
即ち、本実施形態では、立体マーカＣＭの表面を２台のカメラ２０１で撮影（認識）し、その撮影画像における各カメラ２０１からの面の見え方（つまり画像データ取得の対象となった面が１面か２面か）に合わせて、精度よく立体マーカＣＭの重心の位置（座標）を求めようとするものである。
具体的には、２台のカメラ２０１で撮影された立体マーカＣＭの面が同一面の場合と、異なる面である場合とに分けて、それぞれ異なる手法でその位置の探索を行う。
本実施形態で使用する立体マーカＣＭは、それぞれ異なる識別マーク（ＩＤマーク）が施されているが、それと共に、２台のカメラの撮影面が同じ面か否かを識別するため、各面にもそれぞれ異なる識別マーク（模様）が施されている。
【００１６】
立体マーカＣＭにマーカ識別機能を持たせるためマークとしては、例えば、図２Ａに示すように周りを黒縁で囲った枠内の正方形をさらに四等分割した正方形の領域を設け、この四等分割した領域を塗り分けることで、１６種類に区別可能な構成を採用している。
図２Ｂに示す模様はその一つで、黒の縁で囲った枠内に小さな正方形を対角線上に２個配置した形状を示している。
このように、各面毎に独特の模様を付しておくことにより、カメラが撮影又は認識したのはどの立体マーカＣＭかを容易に識別することができる。
【００１７】
次に、被計測面に配置された複数の立体マーカＣＭの位置をそれぞれ２台のカメラを用いて計測する計測方法について説明する。
２台のカメラを用いて対象物の位置を計測する計測方法としては、一般には３次元空間において二つの視点から同じ１点を見ているときの対応関係を記述する、エピポーラ幾何を用いる方法が知られている。しかし、エピポーラ幾何を用いる計測方法では、計測対象が厚みをもつ場合は計測結果に誤差が生じてしまうため、立体マーカＣＭの位置計測には適さない。
【００１８】
例えば、図３に示すように、２台のカメラ（Ａカメラ、Ｂカメラ）２０１が立体マーカＣＭの同じ面を認識する場合は、２台のカメラ２０１の視線Ｌ１、Ｌ２は立体マーカＣＭの同じ表面の中心（座標）Ｓ１に合わされている。そのため、認識画像から計算した立体マーカＣＭの位置（座標）Ｐも、立体マーカＣＭの同じ表面の中心座標Ｓ１となる。つまり、この計測システムでは、図示のように、実際の重心Ｇの位置とはかけ離れた立体マーカＣＭの表面上の位置Ｐを、立体マーカＣＭの位置に認識することになる。
【００１９】
次に、図４に示すように、２台のカメラ（Ａカメラ、Ｂカメラ）２０１がそれぞれ隣り合った別々の面を認識している場合（つまり、上記別々の面の中心座標Ｓ１、Ｓ２に視線Ｌ１、Ｌ２を合わせて認識する場合）、計算で求められる位置（座標）Ｐは、両者の視線Ｌ１、Ｌ２を延長した交点となる。その位置Ｐも、図示のように実際の重心Ｇからのずれが大きい。
【００２０】
さらに、図５に示すように、Ｂカメラ２０１が立体マーカＣＭの２面を認識している場合に、よく見えている方（面が正方形の場合、より正方形に近い方）を選択して同様にＡカメラ２０１とＢカメラ２０１の視線Ｌ１、Ｌ２の交点、つまり立体マーカＣＭの位置（座標）Ｐを計算すると、計測された立体マーカＣＭの位置Ｐは図示の位置となり、実際の立体マーカＣＭの重心Ｇから大きく外れている。
【００２１】
このように、立体マーカＣＭの表面を２台のカメラ２０１で認識した画像からその位置（重心位置）Ｐを計算で求める場合、エピポーラ幾何を用いて、各カメラ２０１の視線の交点からその位置Ｐを求めても、実際の重心Ｇとのずれが大きいため、計測精度上は問題がある。
そこで、本実施形態の位置計測システムでは、２台のカメラ２０１による立体マーカＣＭの認識結果に基づき、マーカの位置（座標）を精度良く求めるために、必要な補正を行う以下の方法を採用した。
【００２２】
（計測方法１）
図６に示すように、２台のカメラ２０１のうち、Ａカメラ２０１は立体マーカＣＭの一つの面を認識し、Ｂカメラ２０１は、二つの面（実際には、Ａカメラが認識した面とその面に隣接した他の面となる）を認識しているときは、認識しているそれぞれの面の中心座標Ｓ１、Ｓ２と、その二つの中心座標Ｓ１、Ｓ２の中間の中間座標Ｓ３とＢカメラ２０１のレンズの中心とを結ぶ視線Ｌ３を求め、その視線Ｌ３とＡカメラ２０１の視線Ｌ１との交点を求め、これを立体マーカＣＭの位置Ｐとする。
この位置Ｐは図５に示す位置Ｐと比較すれば明らかなように、立体マーカＣＭの重心Ｇに極めて接近した位置にある。つまり、ほぼ、実際の立体マーカＣＭの位置を表していると云える。
【００２３】
次に、上記とは別の計測方法として、立体マーカＣＭの各面毎に識別して各カメラ２０１が同じマーカ面の同一面を認識している場合と、それぞれ異なる面を認識している場合に適用する計測方法（計測方法２）について説明する。
即ち、立体マーカＣＭがＩＤマークにより個別に認識できることは既に述べたとおりであるが、その１６種類のパターンのうちの何れかのパターンを用いて、即ち例えば図７に示すように１面おきに白と黒を反転させて区別すると、天井と底を除く４面の異なる面パターンが得られるのでこれを利用する。これにより、２値化処理などの途中工程において、白黒版とその反転版で検出処理を変えることで、それぞれの面を上記ＩＤ認識部３６１ａにより容易に識別することができる。
以下、２台のカメラ２０１が認識する面を識別することで位置計測精度を上げる方法について説明する。
【００２４】
（計測方法２の１）
上記立体マーカＣＭについて、上記マーカ探索部３６１のＩＤ認識部３６１ａが、Ａカメラ及びＢカメラ２０１が認識した立体マーカＣＭの同じ面を識別するときは、まず、図８に示すように、計測システムのＣＰＵ３６の探索部３６１（３次元座標算出部３６１ｂ）は、認識した面の４頂点の３次元座標を求め、各頂点を結ぶ辺のベクトル和（式１）からその中心座標Ｍを求める。
【００２５】
【数１】
0005447963.tif 000002
【００２６】
ここで、立体マーカＣＭの重心Ｇは、図９Ａに示すように、面ＡＢＣＤで構成する立方体の中心Ｍから、面ＡＢＣＤに対して垂直に１辺の半分の長さだけ立体マーカＣＭの内側に入った点であるから、式（２）により、外積を利用したベクトル演算によって、図９Ｂに示すように中心Ｍからのベクトルを求め、立体マーカＣＭの重心座標Ｇを求めることができる。
【００２７】
【数２】
0005447963.tif 000003
即ち、図９において、得られるベクトルの大きさは平行四辺形ＡＢＣＤの面積で、方向は辺ＡＤを時計方向に回転させたときに右ネジが進行する方向（図中矢印の方向）である。
【００２８】
または、この外積をベクトルＡＢ、ＡＤ、ＢＣ、ＤＣの複数の組み合わせで求め、その平均を採用する。例えば、図１０に示すように、式（３）を用いて、外積により面ＡＢＣＤの対角に垂線ベクトルを２本求めてその平均を取ることで、重心の位置を求めることができる。また、これにより量子化誤差を低減することができる。
【００２９】
【数３】
0005447963.tif 000004
【００３０】
（計測方法２の２）
次に、識別部であるＩＤ識別部３６１ａが２台のカメラの認識画像において同じ立体マーカの異なる面を識別した場合についてその位置Ｐを求める方法について説明する。
各カメラＡ、Ｂは、図１１に示すように、それぞれが認識した異なる２つの面の共通する辺（図示の場合は線分ＣＤ）を認識している。立体マーカＣＭの重心Ｇは、図１１と、図１１の３次元斜視図である図１２に示すように、線分ＣＤの垂直二等分平面上の半径ＣＤ／２１／２の円Ｒの円周上に存在する。
【００３１】
ここで、図１１のように隣接した２面を個別に認識するようカメラを設置した場合の各カメラＡ、Ｂの視線Ｌ１、Ｌ２は比較的９０度に近い角度で交わっているため、図１３と、図１３の３次元斜視図である図１４に示すように、各カメラ（Ａカメラ、Ｂカメラ）２０１が認識した面の２次元の中心座標（Ｓ１、Ｓ２）を通る視線Ｌ１、Ｌ２の交点である１次計測点Ｐａと共通線分ＣＤを含む平面Ｓを求め、この平面Ｓと上記円Ｒとの交点（立体マーカＣＭ内の交点）を求めれば、図示のように、立体マーカＣＭの重心Ｇに近い２次計測点Ｐｂを得ることができる。
本実施形態では、ＣＰＵ３６の探索部３６１の３次元座標算出部３６１ｂがこの２次計測点を立体マーカＣＭの位置（座標）として算出する。
【００３２】
なお、一台のカメラが同時に２つの面を認識したときは、二台のカメラで共通する面を選択し、その共通面と共通する辺を認識して上記手法を適用すればよい。
上記手法により、立体マーカＣＭが持つ厚みによる計測誤差を軽減し、立体マーカＣＭの重心Ｇの位置にごく近い位置を求めることができる。
【００３３】
図１５は、以上で説明した立体マーカＣＭの位置計測動作手順を示すフロー図である。
まず、２台のカメラ２０１の立体マーカＣＭの画像データを取得し（Ｓ１０１）、取得した画像データを２値化して（Ｓ１０２）、マーカの探索を行う（Ｓ１０３）、ここで、全てのマーカの探索が終了しておらず（Ｓ１０４、ＮＯ）、登録済みの立体マーカＣＭを発見したときは（Ｓ１０５、ＹＥＳ）、２台のカメラ２０１の認識した面が同じ面であれば（Ｓ１０６、ＹＥＳ）、既に述べたようにベクトル積から重心座標を求める処理を行う（Ｓ１０７）。
ステップＳ１０６で、２台のカメラ２０１の認識した面が同じ面でなければ（Ｓ１０６、ＮＯ）、上述のように、立体マーカＣＭの上記それぞれの面の共通の線分と１次計測点（各カメラ２０１が認識した面の２次元の中心座標を通る各カメラＡ、Ｂの視線の交点）に基づき重心座標を求める処理を行う（Ｓ１０８）。
本実施形態によれば、マーカにＩＤ機能を持たせることで、複数の計測対象が接近・交差するような場面においてもそれぞれの位置を正しく計測することができる。
また、画像認識により検出できるのはマーカの表面に限られているため、計測したいマーカの重心を求める際には或程度の誤差が不可避であるが、誤差を抑え精度を向上させることができる。
【００３４】
なお、以上で述べた手法は、立体マーカＣＭに対して各カメラＡ、Ｂがほぼ同じ方向にあり、２台のカメラ２０１が認識する面の条件としては、同じ面または隣り合う２面であることが前提である。
したがって、この前提が崩れると、つまり２台のカメラ２０１が、図１６に示すように立体マーカＣＭの向かい合った２面を認識するような場合は、計測精度を維持することはできない。
そこで、以下、これに対応する計測方法について説明する。
【００３５】
第１の方法は、立体マーカＣＭの天井と底を除き、図１７に示すように、他の４面それぞれに別のＩＤ表示を設けて、２台のカメラ２０１が同じ面または隣り合う面を認識した場合は既に説明した上記方法により計測し、互いに向かい合う面を認識した場合はその旨を計測者に通知すると共に、計測値を無効にすることで誤った計測を防止することができる。
【００３６】
第２の方法は、マーカを立方体ではなく板を２枚並べたもので構成する。
大きさが分かっている２枚の板を、図１８に示すように直角になるように上下に重ねて配置し、かつ、全ての面を識別できるようにした板を用いる。
２台のカメラ２０１の視線の位置が上下別のマーカとなる板を捉えているとき、どちらかの映像をシフトさせて同じ高さに合わせて交わるように補正する。即ち、例えば図１９Ａに示すように下の板に合わせて補正する場合は、上のマーカを捉えたカメラは、マーカ（板）の大きさは予め分かっているので、上の板が何画素見えているかを認識し、その画素数により補正量を決めて、視線が下の板で互いに交わるように補正する。上のマーカを認識した場合は、板の大きさだけ画像上で補正を加え、図１９Ｂに示すように、カメラの視線が下の板と交わるようにする。
【００３７】
板には立方体のような厚みがないため、２つのカメラが同じ点を認識していると考えることができ、それによって、誤差なくマーカの３次元位置を計測することができる。
【符号の説明】
【００３８】
１０・・・位置計測システム、２０・・・外部機器、２０１・・・カメラ、２０２・・・入力装置、２０３・・・出力装置、３０・・・画像処理装置、３２・・・インタフェース、３４・・・ＲＡＭ、３４ａ・・・取得画像領域、３４ｂ・・・３次元座標算出用行列領域、３４ｃ・・・各種設定値領域、３６・・・ＣＰＵ、３６１・・・マーカ探索部、３６１ａ・・・ＩＤ認識部、３６１ｂ・・・３次元座標算出部。
【図１】
0005447963.tif 000005
【図２】
0005447963.tif 000006
【図３】
0005447963.tif 000007
【図４】
0005447963.tif 000008
【図５】
0005447963.tif 000009
【図６】
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【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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