(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象物に点在した大型マークと小型マークとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マークの概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この切り出した画像での小型マークを計測点とみなして、テンプレートマッチング法により各計測点の対応づけを自動的に行う複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法。
【請求項２】
前記撮影された画像を圧縮し、この圧縮された画像から大型マークの概略位置を検出することを特徴とする請求項１に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、撮影された複数枚の画像に基づき三次元計測、標定作業、カメラのキャリブレーションを行う際に用いられる各計測点の対応づけ方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、撮影された２枚の画像に基づき計測対象物の三次元形状の計測を行う場合、例えば、図１に示すステレオ法の原理に基づき計測対象物の計測点を求めている。その図１において、１は計測対象物、２、３は各撮像カメラの撮像レンズ、４、５はその各撮像カメラの撮像面（ＣＣＤ受像素子）である。この各カメラには説明の便宜のため同一のものが使用され、各撮像レンズ２、３は計測対象物１に向けられてその光軸Ｏ１、Ｏ２が平行にセットされている。その撮像レンズ２、３の主点から撮像面４、５までの画面距離ａも説明の便宜のため互いに等しく、各撮像面４、５は光軸Ｏ１、Ｏ２に対して垂直に置かれているものとする。また、光軸Ｏ１、Ｏ２の光軸間距離（以下、基線長という）をｌとする。このとき、計測対象物ｌの計測点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の座標値と各撮像面４、５の各対応点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）、Ｐ２（ｘ２，ｙ２）の座標値との間には以下に記載する関係式が成り立つ。
【０００３】
【数１】
0003696335.tif 000002
但し、全体の座標系（ｘ，ｙ，ｚ）の原点は、撮像レンズ２の主点とする。
【０００４】
従って、基線長ｌが既知であれば、（３）式により座標値ｚを求め、（１）、（２）式から座標値（ｘ，ｙ）が求められる。
【０００５】
これは三次元形状の計測の基本原理図を説明するためのものであり、この他にも写真測量に用いられる相互標定、多眼視ステレオ法、バンドル調整等の作業では、撮影される画像枚数が相当な数になり、その原理を説明する式はこれよりも複雑となるが、原理的に計測対象物ｌの計測点の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を求めることができる。
【０００６】
これらの計測対象物１の各画像の計測点Ｐを求める場合、撮影された複数枚の画像の各計測点の対応づけを行わなければ、計測対象物１の計測点の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）をコンピュータを用いて求めることができない。また、撮影の際に用いるカメラの位置、傾き等を求めるための標定作業を行う場合にも、画像間の標定点の対応づけが必要となり、更に、カメラのキャリブレーション、例えば、カメラの内部定位（レンズ歪み、焦点距離、主点位置）を求めるときにも、基準となる計測対象物の画像を異なる方向から１個のカメラにより複数枚撮影し、各画像間の計測点の対応づけを行わなければならない。従来、これらの計測点の対応づけは目視によって行っていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、各画像間の計測点、標定点の計測を目視により行う場合、計測精度が人によって異なり、同一人でも測定のたびに計測値が変動し、何度も計測作業を行わなければならず、労力がかかるわりには安定した精度を得られないという不都合がある。また、計測点の個数が相当な数であるため、大変な労力がかかることになる。
【０００８】
つまり、撮影された画像には多数個の計測点が写し込まれているが、カメラの撮影位置、撮影姿勢が一般的には互いに異なるため、図２、図３に示すように、移し込まれた画像６、７にはずれがあり、かつ、計測点、標定点の個数が相当な数であり、例えば、各画像の左上隅を基準にしてその基準位置からｎ番目の位置にある計測点は互いに対応しているというような機械的決定を行うことができないため、単純に写し込まれた画像同士を比較して計測点、標定点を対応づけるのは困難であり、計測点の個数が多ければ多いほどその対応づけが難しい。例えば、最小２枚の画像に基づき計測点の対応づけを行って計測する場合で、計測位置を平面的に決定したいときでも、１枚の画像に存在する計測点の個数を５０点とすると、合計１００点となり、少なくとも３方向以上の複数方向から計測対象物１を撮影して、計測対象物１の三次元形状の解析を行う場合には、ｎ×５０（ｎは３以上の整数）個の計測点数の対応づけ位置計測を行わなければならず、目視による計測点の対応づけによる方法はスピードが遅いうえに精度の向上を期待できないという不具合がある。
【０００９】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、個人差による誤差を除去して計測精度の向上、計測処理の迅速化、容易化、自動化を図ることのできる複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、計測対象物に点在した大型マークと小型マークとを異なる方向から複数枚撮影し、大型マークの概略位置に基づき画像の切り出しを行い、この切り出した画像での小型マークを計測点とみなして、テンプレートマッチング法により各計測点の対応づけを自動的に行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明の請求項２に記載の複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、前記撮影された画像を圧縮し、この圧縮された画像から大型マークの概略位置を検出することを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図４は本発明に係わる計測対象物へのマークの投影方法とその計測対象物に投影されたマークを撮影する方法とを説明するための説明図であって、１０は移動台、１１はマーク投影機、１２、１３は撮像用のＣＣＤカメラ、１４は計測対象物である。マーク投影機１１は図５（Ａ）、（Ｂ）に拡大して示すように、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２とマークＳＫとを計測対象物１４に投影する。そのマーク投影機１１により計測対象物１４へのマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫが点在されることになるが、この計測対象物１４へのマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫの点在は、マーク投影機１１によるマーク投影方法の他に、レーザー照射によるマーク形成方法、計測対象物１４の計測点に対応させて直接シールマークを貼り着ける方法、計測対象物１４の計測点に対応させてターゲットを点在させる方法が考えられる。
【００１３】
マークＳＫは計測点を求めるために用いられ、このマークＳＫはほぼ等間隔で計測対象物１４に点在されるのが望ましい。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２は画像切り出し用に用いられ、このマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫはここでは円形とされ、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２はマークＳＫよりも大きく設定されている。これらのマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫを計測対象物１４に貼り着ける場合には、その相対的位置をあらかじめ決めて置くか、あるいは、測定しておく。これらのマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫを投影する場合、あるいは、レーザーにより照射する場合、マークの相対位置関係は予めわかっているので、投影倍率、あるいは、照射方向のみを考慮すれば足りる。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫの位置関係は、図５（Ａ）に示すものに限られず、図５（Ｂ）に示す位置関係のものであってもよい。要は、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の回りの部分に点在されたマークＳＫの相対位置関係が予めわかっていれば良い。
【００１４】
まず、計測対象物１４に点在されたマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫをＣＣＤカメラ１２、１３により撮影して複数枚の画像を得る（図６のＳ１参照）。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２、ＳＫは全て写し込まれるものとする。次に、画像処理を用いて圧縮画像を作成する（図６のＳ２参照）。この圧縮画像の作成技法には各種の方法が用いられ、単純に画素を間引いて画像の圧縮を行う技法であっても良い。この圧縮画像処理により、マークＳＫを無視できる程度の大きさとすると共にマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２を点として認識できる程度の大きさとする。これにより、マークＳＫは実質的に無視できる程度の点とされるか消滅される。その圧縮比はマークＳＫの大きさにより決定する。
【００１５】
次に、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２をテンプレートマッチング方法によって検出する（図６のＳ３参照）。このテンプレートマッチング方法には、正規相関方法、残差逐次検定方法（ＳＳＤＡ法）のいずれを用いても良い。圧縮画像上でテンプレートマッチングを行うので、マークＳＫをマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２として誤認識するのを防止でき、残差逐次検定方法を用いれば、検出処理の高速化を図ることができる。
【００１６】
ここでは、残差逐次検定方法に基づき説明を行う。
【００１７】
図７は残差逐次検定方法のテンプレートマッチングの原理を説明するための図であって、図７（Ａ）は圧縮画像１５を示し、図７（Ｂ）はテンプレートマッチングを行う基準画像としてのテンプレート画像１６を示すもので、このテンプレート画像１６は、各球体Ｋ０、Ｋ１、Ｋ２に対応してあらかじめ準備されている。マークＫ０は原点マークとして用いるために、ここでは黒色（ハッチングで示す）とする。図７において、テンプレート画象１６を矢印Ｘ方向、Ｙ方向に移動させ、下記の（４）式に示す演算式に基づいて、残差Ｒ（ａ，ｂ）が最小となる点（ａ，ｂ）を求める。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の検出処理の高速化を図るため、（４）式の演算において、残差Ｒ（ａ，ｂ）の値が過去の残差の最小値を超えた場合、加算処理を中止し、次の点（ａ，ｂ）に移行して演算処理を行う。
【００１８】
【数２】
0003696335.tif 000003
このマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の検出処理終了後、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の近傍に存在するマークＳＫを検出するための画像切り出しを行う。この画像切り出しは下記の式（５）、（６）に基づいて行う。この式（５）、（６）は投影中心、ＣＣＤ上での画像、及び計測対象物１４が一直線上に存在するという共線条件式であり、３点以上の既知点があれば、共線条件式の各パラメータを算出でき、以下に説明する理由により画像の切り出し領域を決定できる。
【００１９】
【数３】
0003696335.tif 000004
まず、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の画像上の座標により、各パラメータを算出する。マークＳＫの概略位置は既知である。従って、（５）、（６）式にマークＳＫの計測対象物１４上での概略位置を代入し、各マークＳＫの画像上での座標位置を算出する。この算出された各マークＳＫの概略の座標位置から切り出し領域を設定する（図６のＳ４参照）。次に、圧縮画像法に基づき切り出し領域内の画像を切り出す。そして、テンプレートマッチング法により各マークＳＫの画像上での概略位置を求める。（図６のＳ５参照）。次に、マークＳＫの画面上での概略位置に基づきテンプレートマークよりも少し大きめの大きさの等倍画像を読み込む。次に、この等倍画像に下記の式（７）で示される一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをＸ方向に施す。
【００２０】
【数４】
0003696335.tif 000005
この（７）式で示される関数のゼロ交差点をエッジとし、このラプラシアンガウシアンフィルタ処理をＸ方向の各ライン毎に行う。図８はこのラプラシアンガウシアンフィルタ処理を説明するための図であって、マークＳＫ（円周の外の領域が黒で内側が白の円形パターン）のエッジＳＫｅを（７）式に基づき図８（Ａ）に示すように各Ｘ方向ラインｌｍ毎に求める。マークＳＫのＸ方向の各ラインｌｍにラプラシアンガウシアンフィルタ処理を施すと、Ｘ方向の各ラインｌｍ毎に図８（Ｂ）に示すようにゼロ交差点ｌｍ０が求められる。このゼロ交差点ｌｍ０をマークＳＫのＸ方向のラインｌｍのエッジであるとして、Ｘ方向の各ラインｌｍの中心点ｌｏを求め、この各中心点ｌｏに最小二乗法を適用してＹ方向の直線Ｖを求める。次に、Ｙ方向の各ラインについても同様の処理を行って、Ｘ方向の直線Ｈを求める。この直線Ｖと直線Ｈとの交点により、画像上でのマークＳＫの重心位置Ｇ（ｘ，ｙ）を求める。この重心位置Ｇ（ｘ，ｙ）を各マークＳＫについて求める（図６のＳ６参照）。
【００２１】
【実施例２】
この第２実施例は、レンズ歪みによる画像の変形、撮影位置による画像の変形を回避するためのものであり、図９（Ａ）に示すＸ印状の交差点マーク１７、図９（Ｂ）に示す逆三角状ペアの交差点マーク１８、図９（Ｃ）に示す米印状の交差点マーク１９をマークＳＫと併用し、これらの交差点マークの交差点ｌｐを検出することによって、画像の変形を除去するものである。これらの交差点マーク１７〜１９は対称性が円形のマークに比べて低いので、像の回転の影響を考慮する必要があるが、以下に説明する画像処理方法によれば、その像の回転の影響を除去することができる。
【００２２】
例えば、マークＳＫ（円周の外の斜線領域が黒で内側が白のパターン）に重ねて、図９（Ｂ）に示す交差点マーク１８を図１０（Ｂ）に示すように計測対象物１４に投影し、その計測対象物１４を撮像し、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２を用いて、画像の切り出しを行う。マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２は概略位置の検出を行うのみであるので、マークＳＫよりも大きい円形のマークのみのままであっても良いし、マークＳＫと同様に交差点マーク１８を重ねて設けても良い。
【００２３】
この第２実施例では、Ｓ１からＳ４までの処理は第１実施例と同一であるので、その説明は割愛し、Ｓ５、Ｓ６の処理についてのみ説明する。
【００２４】
まず、求められた切り出し領域内の画像を、圧縮画像法により切り出す。そして、テンプレートマッチング法によりマークＳＫの概略位置を求める。この場合、テンプレートマッチングのテンプレート画像は図１０（Ａ）に示すように単なる円形のマークＳＫ´で良い。このとき、テンプレート画像のマークＳＫ´と交差点マーク１８が重ね合わされたマークＳＫの画像とは異なることになるが、面積相関法によりテンプレートマッチングを行うので、交差点マーク１８の面積がマークＳＫの面積に対して小さい場合には、テンプレートマッチングを支障なく行うことができる。例えば、テンプレートマッチングとして正規相関方法を用いる場合、図９（Ｂ）に示すマークＳＫの時、相関係数を０．９以上とすることができ、テンプレートマッチングを誤りなく行うことができる。また、交差点マーク１８の面積をマークＳＫの面積に対して更に一層小さくすれば、画像圧縮の際に、交差点マーク１８を無視できる程度の大きさとすることができるので、より一層誤りなくテンプレートマッチングを行うことができる（図６のＳ５参照）。
【００２５】
次に、得られた画像に（７）式に示す一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをＸ方向に施し、得られた関数のゼロ交差点をエッジとし、このラプラシアンガウシアンフィルタ処理をＸ方向の各ライン毎に行う。このようにして抽出されたエッジから図１１に示すように交差する方向に点在するエッジの点列Ｐｘ、ＰｙをＸ方向の各ラインｌｍ毎に検出する。この点列Ｐｘ、Ｐｙの各点の位置座標から最小二乗法により二直線Ｖ´、Ｈ´の方程式を求め、この二直線の方程式Ｖ´、Ｈ´の交点の位置座標がマークＳＫの重心の位置座標Ｇ（ｘ，ｙ）である（図６のＳ６参照）。これらの処理を各マークＳＫについて行う。
【００２６】
これらの処理により撮影位置による画像変形、レンズ歪による変形等に左右されない高精度の位置計測を行うことができる。これらの交差点マークを施すことにより目視による精度確認を行うこともできる。
【００２７】
これにより撮影位置による変形、レンズ歪みによる変形等に左右されない高精度の位置検出を行うことができ、また、目視による精度の確認も容易となる。
【００２８】
【実施例３】
この実施例３は交差点マークそのものもテンプレートマッチング法により検出し、更にマークＳＫの重心位置の検出精度を向上させたものである。図９に示す交差点マークの場合、交差点マークの回転、変形による影響を受けるが、図１２（Ａ）に示すように０゜、１０゜、２２゜、３３゜に傾けた交差点マーク１８ａ〜１８ｄをテンプレート画像として準備し、これを１８０゜回転させたものは同一となり、また、正規相関法によるテンプレートマッチングを用いると、図１２（Ｂ）に示すように交差点マーク１８ｅ〜１８ｈが９０゜、１００゜、１１２゜、１２３゜回転したものについて、図１２（Ａ）に示す交差点マーク１８ａ〜１８ｄのいずれか一つのテンプレート画像に対する相関係数を計算すると、−１に近い値となり、従って、回転に対して約１０゜毎の４個のテンプレート画像を準備するのみで、ほとんど全ての回転角度を検出できる。検出精度を高めるには、交差点マークのテンプレート画像の回転角度を更に細かく設定して準備すれば良い。図１３（Ａ）に示すように撮像された交差点マーク１８が変形している場合でも、図１３（Ｂ）に示すようにテンプレート画像として小さな交差点マーク１８´を準備すれば、相似形となり、テンプレート画像として小さな交差点マーク１８´は交差点マーク１８の一部と重ねることができるので、相関係数として１に近い値を得ることができ、交差点マーク１８のテンプレートマッチングを支障なく行うことができる。
【００２９】
このようにして、マークＳＫの概略位置を第２実施例と同様に検出する。このマークＳＫの重心位置の検出は以下のようにして行う。
【００３０】
Ｓ５で求められたマークＳＫの概略位置から切り出し領域を設定し、マークＳＫの大きさよりも少し大きめの等倍画像を読み込む。
【００３１】
Ｓ１からＳ５までの処理は、第２実施例と同一であるので、その説明は割愛し、Ｓ６の処理についてのみ説明する。
【００３２】
切り出された等倍画像に対し、Ｓ５により求められた点を中心としてマッチング画像を切り出し、図１２（Ａ）に示すような回転形のテンプレート画像により順次マッチング処理を行う。そして、相関係数の一番大きいテンプレート画像を選択する。概略のマーク位置が合っているので、相関係数の絶対値が一番大きいテンプレートを選択すれば、そのテンプレート画像が撮像されたマークＳＫの回転に一致している。この選択されたテンプレート画像を用いて、Ｓ５により切り出された切り出し領域全域についてマッチングを施す。次に、図１４に示すように、Ｘ座標、Ｙ座標について相関係数の最大値の座標点Ｃｍａｘ（ｘ，ｙ）を求め、その座標点Ｃｍａｘ（ｘ，ｙ）を中心にＸ座標、Ｙ座標に沿って相関係数値を切り出す。Ｘ軸、Ｙ軸に切り出された相関係数値を最小二乗近似により、高次関数に当てはめ、曲線の関数ｆ、ｇを算出し、その各ピーク位置Ｐｘ、Ｐｙを求める。ここで、求められたピーク位置（Ｐｘ、Ｐｙ）をマークＳＫの重心位置とする。これらの処理を全マークＳＫについて行う。
【００３３】
ここでは、相関係数のピーク位置を高次関数に当てはめることにより、ピーク位置を求めることにしたが、別の方法によりピーク位置を求めても良い。
【００３４】
第２実施例、第３実施例では、図９（ｂ）に示す交差点マーク１８を用いてマークＳＫの重心位置の検出を行うことにしたが、これに限られるものではない。
【００３５】
例えば、図１５（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、直線の線分Ｑ、Ｑ´の延長上に仮想的に交差点ｌｐを定義できる重心位置検出用マーク２０、２１、２２のようなものであれば、これに限られるものではない。
【００３６】
また、重心位置の詳細な決定は、これに限られるものではなく、モーメント法による重心位置検出と高次関数当てはめ法によるピーク位置検出とを組み合わせても良い。
【００３７】
【実施例４】
Ｓ５における圧縮画像上でのマークＳＫの概略位置検出過程において、マークＳＫの向きも検出することにより、Ｓ６の詳細位置検出で、回転の影響なくターゲット位置を精密位置検出するもので、この実施例４によれば、マークは交点（端点）さえあれば、比較的どんなパターンでも、テンプレート画像を登録するだけで位置検出が可能となる。例えば、図１６（Ａ）、（Ｂ）に示されるような検出マーク２３を用いる。交点（端点）があれば計測位置はどこでも良いが、説明を簡単化するため、計測点を頂点ｌｑとする。マークＳＫの切り出し領域の精度を向上させたい場合には、マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２にも検出マーク２３を設ければ良い。
【００３８】
Ｓ４により設定された切り出し領域を、圧縮画像法により切り出し、テンプレートマッチング法により、検出マーク２３の概略の位置と向きとを求める。また、重心位置検出用マーク２３を所定角度毎に回転させたテンプレート画像を準備する。撮影位置による重心位置検出用マーク２３の変形に対しては、先に説明したと同様の理由により、小さめのテンプレート画像を準備すれば良い。次に、撮影された圧縮画像上での重心位置検出用マーク２３に対して所定角度毎に準備された重心位置検出用マーク２３のテンプレート画像とのマッチングを検出し、相関係数の一番大きなテンプレート画像を検出し、重心位置検出用マーク２３の概略の位置と画像の向きとを検出する。これにより、マークＳＫの重心の概略位置が求められる（図６のＳ５参照）。Ｓ５で求められたマークＳＫの重心の概略位置から等倍画像のマークＳＫを少し大きめの大きさで読み込む。
【００３９】
その画像に式（７）で示す一次元のラプラシアンガウシアンフィルタをＸ方向に施し、求められた関数のゼロ交差点をエッジとし、この処理をＸ方向の各ライン毎に行う。このエッジ情報から、複数の直線の交点を決定する。Ｓ５で検出された向きにより選択すべき交点を決定する。交点をつくる二直線の方程式を各直線の位置座標から最小二乗法により求める。この二直線の交点としての重心位置を決定する。この処理を各マークＳＫについて行う。
【００４０】
この実施例４によれば、演算時間が長くかかるという欠点があるが、重心位置検出用マークとして、端点（交点）を求めることができるものであれば、形状を制約されないという利点がある。
【００４１】
以上、各実施例では、圧縮画像を用いて概略位置の検出を行っているが、テンプレートマッチング法を用いているので、等倍画像により、各マークの概略位置を検出することも可能である。
【００４２】
また、大型のマークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の重心位置検出を精度よく行うことができ、かつ、各マークＫ０、Ｋ１、Ｋ２の相対位置関係が精密に求められている場合には、Ｓ５の画像上でのマークＳＫの概略位置の検出を省略することもできる。
【００４３】
本発明によれば、大型のマークと小型のマークとを配置、検出することにより、各計測ターゲットの対応づけを自動的に行うことができる。また、大型のマーク、小型のマークのいずれの検出にも、画像を圧縮した後、テンプレートマッチング法を適用するので、各計測点の対応づけ、位置の検出を高速で行うことができる。更に、撮影位置の相違によるマークの変形、回転、レンズの歪による影響を撮影画像が受けたとしても、画像を圧縮してマークの概略位置を検出できるので、高精度の位置検出が可能であると共に、目視による精度確認も容易である。
【００４４】
【発明の効果】
本発明に関わる複数枚の画像の各計測点の対応づけ方法は、以上説明したように構成したので、画像圧縮により、余分な点は削除され、テンプレートマッチングにより特徴のある点を正確にかつ高速に検出することが可能となり、計測点の対応づけ、高精度な位置の計測が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】ステレオ画像法の原理の説明図である。
【図２】画像の回転を説明するための図である。
【図３】画像のずれを説明するための図である。
【図４】計測対象物へのマークの投影と投影されたマークの撮像を説明するための図である。
【図５】計測対象物に点在されるマークの相対位置関係を説明するための説明図であって、（Ａ）は大型のマークに対して計測点としての小型のマークを規則的に配列させた状態を示し、（Ｂ）は大型のマークに対して計測点としての小型のマークを不規則に配列させた状態を示す。
【図６】計測処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】テンプレートマッチング法の原理を説明するための図であって、（Ａ）は撮像されかつ圧縮された画像に対してテンプレート画像を移動させる状態を示し、（Ｂ）はテンプレート画像を示す。
【図８】マークＳＫの重心位置を求めるための説明図であって、（Ａ）はＸ方向の各ライン毎に中心点を求める状態を示し、（Ｂ）はＸ方向のあるラインにおける０交差点を示す。
【図９】重心位置検出用のマークの各形状の説明図で、（Ａ）はＸ印状、（Ｂ）は逆三角状、（Ｃ）は米印状をそれぞれ示す。
【図１０】重心位置検出用のマークの検出の一例を示し、（Ａ）は小型のマークＳＫのテンプレート画像、（Ｂ）は小型のマークと重心位置検出用のマークとが重ね合わせて撮像された状態を示す画像である。
【図１１】図９（Ｂ）に示す重心位置検出用のマークから交差する二直線を求め、その二直線からマークＳＫの重心を求めるための説明図である。
【図１２】重心位置検出用のマーク像の回転を検出するためのの説明図であって、（Ａ）は０゜、１０゜、２２゜、３３゜の像の回転に対応する重心位置検出用のマークのテンプレート画像を示し、（ｂ）は（Ａ）に示す各テンプレート画像に対して負の相関を示す像の回転状態をそれぞれ示している。
【図１３】変形した画像をテンプレート画像により検出する一例を示し、（Ａ）は変形した重心位置検出用のマークを示し、（Ｂ）は小さめの重心位置検出用のマークのテンプレート画像を示す。
【図１４】相関係数を演算することによりマークＳＫの重心位置の検出を説明するための図である。
【図１５】重心位置検出用マークとしての他の例を示し、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は交点を有しないが、交点を仮想的に得ることのできるマークをそれぞれ示している。
【図１６】重心位置検出用マークとしての更に他の例を示し、（Ａ）は二等辺三角状、（Ｂ）は矢印状をそれぞれ示す。
【符号の説明】
ｌ４・・・計測対象物
Ｋ０・・・大型のマーク
ＳＫ・・・小型のマーク
【図１】
0003696335.tif 000006
【図２】
0003696335.tif 000007
【図３】
0003696335.tif 000008
【図４】
0003696335.tif 000009
【図５】
0003696335.tif 000010
【図６】
0003696335.tif 000011
【図７】
0003696335.tif 000012
【図８】
0003696335.tif 000013
【図９】
0003696335.tif 000014
【図１０】
0003696335.tif 000015
【図１１】
0003696335.tif 000016
【図１２】
0003696335.tif 000017
【図１３】
0003696335.tif 000018
【図１４】
0003696335.tif 000019
【図１５】
0003696335.tif 000020
【図１６】
0003696335.tif 000021