(57)【要約】【課題】対象とする物体と比較する物体の形状の違いを形状の各部の寸法を計測することなく容易に精度良く認識する。【解決手段】競合層として予めメッシュ化して設定した３次元のベース形状に対し、入力データ群として予めメッシュ化して設定した３次元の入力形状を自己組織化写像により投射して、該投射された入力形状によりベース形状と入力形状との形状差を認識する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
教師無し学習により入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元の競合層へと写像する自己組織化写像を用いて解析を行う解析装置において、
上記競合層として予めメッシュ化して設定したベース形状に対し、上記入力データ群として予めメッシュ化して設定した入力形状を投射して、該投射された入力形状により上記ベース形状と上記入力形状との形状差を認識することを特徴とする解析装置。
【請求項２】
上記ベース形状と上記入力形状は３次元形状であることを特徴とする請求項１記載の解析装置。
【請求項３】
上記ベース形状のメッシュ化した部分の各エレメントと上記比較形状のメッシュ化した部分の各エレメントとの差異を上記ベース形状に投射することにより上記形状差を認識することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の解析装置。
【請求項４】
上記自己組織化写像で学習させる範囲は、上記ベース形状のメッシュサイズに応じて設定することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の解析装置。
【請求項５】
上記自己組織化写像で学習させる範囲は、上記ベース形状のメッシュサイズと略同等に設定することを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の解析装置。
【請求項６】
教師無し学習により入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元の競合層へと写像する自己組織化写像を用いて解析を行う解析方法において、
上記競合層として予めメッシュ化して設定したベース形状に対し、上記入力データ群として予めメッシュ化して設定した入力形状を投射して、該投射された入力形状により上記ベース形状と上記入力形状との形状差を認識することを特徴とする解析方法。
【請求項７】
上記ベース形状と上記入力形状は３次元形状であることを特徴とする請求項６記載の解析方法。
【請求項８】
上記ベース形状のメッシュ化した部分の各エレメントと上記比較形状のメッシュ化した部分の各エレメントとの差異を上記ベース形状に投射することにより上記形状差を認識することを特徴とする請求項６又は請求項７記載の解析方法。
【請求項９】
上記自己組織化写像で学習させる範囲は、上記ベース形状のメッシュサイズに応じて設定することを特徴とする請求項６乃至請求項８の何れか一つに記載の解析方法。
【請求項１０】
上記自己組織化写像で学習させる範囲は、上記ベース形状のメッシュサイズと略同等に設定することを特徴とする請求項６乃至請求項９の何れか一つに記載の解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自己組織化写像（Self-organizing maps (SOM)）により、特に、３次元形状を解析する解析装置、及び、解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの処理の高度化に伴い、その高度な演算処理能力を利用した様々な技術が提案されている。教師無し学習により入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元の競合層へと写像する自己組織化写像（Self-organizing maps (SOM)）もそのような技術の一つである。この自己組織化写像の技術を利用したものとして、例えば、特開２００７−４８１５１号公報（以下、特許文献１）では、競合学習に基づいて写像面である対象曲面へ３次元物体メッシュモデルを写像するための写像方法が開示されている。対象曲面は、任意の３次元曲面であり、複数の制御点から構成されている。３次元物体メッシュモデルは、形状変形可能な三角メッシュモデル（ＳＤＭ）であり、競合学習の手法を取り入れて、対象曲面の制御点に基づいて、ＳＤＭの頂点を移動させることにより、ＳＤＭの形状を変形させ、対象曲面の形状復元を行う第１のステップを有する。さらに、対象曲面の形状復元を目的としたエネルギ関数を定義し、定義されたエネルギ関数を最小化することによって、ＳＤＭの形状を更に変形させ、対象曲面の形状復元を更に高精度に行う第２のステップを有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−４８１５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、物体の形状を定量的に表現する場合、各部の寸法をパラメータとするケースが一般的であるが、対象とする物体と比較する物体との形状が大きく異なる場合は、比較するための寸法抽出が難しい場合がある。また、対象とする物体の形状に対し、比較する物体の形状に新たな寸法が追加されている場合には、各部の計測をし直す必要が生じてしまう。そこで、対象とする物体と比較する物体とをコンピュータで３Ｄデータに処理し、実験データやＣＡＥ（Computer Aided Engineering）と関連付けて比較することが望まれる。しかしながら、このように３Ｄデータ同士で形状の比較を行う場合、一般に、３Ｄデータはメッシュによりモデリングされるが、対象とする物体と比較する物体のメッシュサイズ、数、位置等が異なる場合には、単純に比較できないという問題がある。また、３Ｄ形状の空間的な補間を行うと、形状の相似性が保てず、座標にのみ依存した形状比較しかできないという課題もある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、対象とする物体と比較する物体の形状の違いを形状の各部の寸法を計測することなく容易に精度良く認識することができる解析装置、及び、解析方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一形態による解析装置、及び、解析方法は、教師無し学習により入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元の競合層へと写像する自己組織化写像を用いて解析を行う解析装置において、上記競合層として予めメッシュ化して設定したベース形状に対し、上記入力データ群として予めメッシュ化して設定した入力形状を投射して、該投射された入力形状により上記ベース形状と上記入力形状との形状差を認識する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による解析装置、及び、解析方法によれば、対象とする物体と比較する物体の形状の違いを形状の各部の寸法を計測することなく容易に精度良く認識することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施の一形態に係る、解析装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施の一形態に係る、形状比較解析プログラムのフローチャートである。
【図３】本発明の実施の一形態に係る、自己組織化写像の原理の概略説明図である。
【図４】本発明の実施の一形態に係り、図４（ａ）はメッシュ化されたベース形状の側面図、図４（ｂ）はメッシュ化された比較形状の側面図である。
【図５】本発明の実施の一形態に係り、図５（ａ）はメッシュ化されたベース形状の斜視図、図５（ｂ）は図５（ａ）の５Ａ部拡大図である。
【図６】本発明の実施の一形態に係り、図６（ａ）はメッシュ化された比較形状の斜視図、図６（ｂ）は図６（ａ）の６Ａ部拡大図である。
【図７】本発明の実施の一形態に係る、提示された一つの入力ベクトルに対する勝者ユニットの一例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施の一形態に係る、提示された複数の入力ベクトルに対してそれぞれ勝者ユニットが決定した際の説明図である。
【図９】本発明の実施の一形態に係る、ベース形状に対して比較形状を自己組織化写像によってマッピングして形状差異を明らかにした結果の一例を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施の一形態に係る、比較形状が異なる場合の形状差異の結果を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施の一形態に係る、自己組織化写像の学習範囲が異なる場合の形状差異の結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。  
本実施の形態では、形状差を認識する例としてパイプの形状差を認識する場合を例に説明するものであり、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略称）等のコンピュータシステムにおいて後述する自己組織化写像の原理を用いた形状比較解析プログラムが実行されることによって行われる。
【００１０】
図１に示すように、解析装置であるＰＣ１は、中央処理装置（以下、ＣＰＵと略称）と各種データ及びプログラムを記憶する記憶装置とを備えたコンピュータ本体２と、このコンピュータ本体２に接続された、キー入力装置であるキーボード３と、ポインティングデバイスであるマウス４と、表示装置であるモニタ５とを有して主要に構成されている。
【００１１】
このＰＣ１で実行される形状比較解析プログラムに採用されている自己組織化写像（Self-organizing maps (SOM)）の原理について、簡単に説明する。自己組織化写像とは、教師無し学習により入力データ群をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元の競合層へと写像する技術であり、例えば、図３（ａ）に示すように、各エレメントのデータ（ここでは、ベクトル（位置、方向）で表現される各エレメントで構成されるグリッド）を初期化する。次に、図３（ｂ）に示すような、入力ベクトル（位置、方向）が提示されると、図３（ｃ）に示すように、初期化された各エレメントのデータから、入力ベクトルに最も近いデータが検索され、勝者ユニットとして設定される。そして、全ての入力ベクトルについての勝者ユニットを検索した後、これら勝者ユニットをマッピングする。この際、図３（ｄ）に示すように、予め設定した領域（図３（ｄ）の例では勝者ユニットを中心とする半径ｒの領域）を学習処理して領域内のエレメントを勝者ユニットの値に近づける。
【００１２】
尚、一つの入力ベクトルに対し、何度もマッピング・学習を繰り返し、マップが変わらなくなったら、この入力ベクトルに対する処理を終了し、次に、他の入力ベクトルに対し、同様の処理を繰り返す方法を採用してもよい。
【００１３】
次に、具体的な形状比較の例を、図２の形状比較解析プログラムのフローチャートで説明する。
【００１４】
まず、Ｓ１０１で、比較する基となるベース形状を読み込む。このベース形状は、コンピュータ本体２の記憶装置や、記憶メディアや、図示しない有線、無線で他の記憶装置等から読み込むもので、本実施の形態では、例えば、図４（ａ）、図５（ａ）に示すように、両端に相対する方向の半径４０mmの曲げ部を有するパイプの３次元ＣＡＤ（Computer-Aided  Design）データを三角メッシュにより予めモデリングしたものである。
【００１５】
次に、Ｓ１０２に進み、上述のベース形状に対して比較する入力形状としての比較形状を読み込む。この比較形状もベース形状と同様、コンピュータ本体２の記憶装置や、記憶メディアや、図示しない有線、無線で他の記憶装置等から読み込むもので、本実施の形態では、例えば、図４（ｂ）、図６（ａ）に示すように、両端に相対する方向の半径ｘ（本実施の形態では、ｘ＝２０mm、３０mm、３５mm、４０mm）の曲げ部を有するパイプの３次元ＣＡＤデータを三角メッシュにより予めモデリングしたものである。
【００１６】
次いで、Ｓ１０３に進み、ベース形状のメッシュでマップを初期化して、各エレメントに法線ベクトル（図５（ｂ）参照）を設定する。
【００１７】
次に、Ｓ１０４に進み、比較形状のメッシュの各エレメントの形状パラメータ（図６（ｂ）参照）を入力ベクトル（例：位置、法線ベクトル）として提示する。
【００１８】
次いで、Ｓ１０５に進み、図７に示すように、提示された比較形状の入力ベクトルに一番近いベース形状のメッシュ（ベースメッシュ）のベクトルのエレメントを勝者ユニットとして検索する。
【００１９】
そして、Ｓ１０６に進んで、図８に示すように、比較形状のメッシュの全エレメントについての勝者ユニットの検索が終了したら、Ｓ１０７に進んで、各勝者ユニットをマッピング処理してプログラムを抜ける。また、全エレメントについての勝者ユニットの検索が終了していないのであれば、Ｓ１０４からの処理を繰り返す。
【００２０】
ここで、マッピング処理とは、具体的には、図９に示すように、勝者ユニットを中心とする半径ｒがベース形状のメッシュサイズ以内の領域の各ユニットに対して学習処理（勝者ユニットに近づける処理）して、比較形状による入力ベクトルとベース形状の勝者ユニットのベクトルとの位置の差を、周知のグラフィックソフトを用いて、モニタ５上に表示するものであり、例えば、色や等高線により差（距離の差）の大きさを表現する処理を行う。
【００２１】
上述の形状比較解析プログラムによる比較結果の一例を図１０、図１１に示す。  
図１０は、両端に相対する方向の半径４０mmの曲げ部を有するパイプをベース形状として、両端に相対する方向の半径２０mm（図１０（ａ））、半径３０mm（図１０（ｂ））、半径３５mm（図１０（ｃ））、半径４０mm（図１０（ｄ））の曲げ部を有するパイプを比較形状として比較した結果を示すものである。
【００２２】
比較形状のパイプの曲げ半径が２０mm→３０mm→３５mm→４０mmとなるに従って、パイプの全体形状は、ベース形状に一致していく。図１０では、ベース形状と比較形状との寸法の差が等高線として明確に表現され、図１０（ａ）では、等高線が曲げ部から広い範囲に亘って多く表現されて寸法差が大きいことが良く解る。そして、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）となるに従って、等高線が存在する領域も狭くなり、等高線の数も少なくなり、寸法差が小さくなってることが良く解る。図１０（ｄ）では、等高線がなくなり、ベース形状と比較形状とが一致していることが明確に表現されている。
【００２３】
図１１は、同じベース形状と比較形状とを比較する上で、自己組織化写像の学習範囲が異なる場合の形状差異の結果を示す説明図であり、ベース形状として両端に相対する方向の半径４０mmの曲げ部を有するパイプと、比較形状として両端に相対する方向の半径２０mmの曲げ部を有するパイプとを比較した場合の例を示している。本実施の形態では、メッシュサイズとして５mmを用いた比較の例であり、図１１（ａ）は、学習半径ｒ（図３（ｄ）参照）＝０mmの場合を示し、図１１（ｂ）は、学習半径ｒ＝２．５mmの場合を示し、図１１（ｃ）は、学習半径ｒ＝５mm（メッシュサイズと略同等）の場合を示し、図１１（ｄ）は、学習半径ｒ＝７．５mmの場合を示す。図１１（ａ）による学習半径ｒ＝０mmの場合、図１１（ｂ）による学習半径ｒ＝２．５mmの場合では、等高線の幅も密であり、形状差をシャープに捉えているが、学習による補間が効いていない分、認識形状が歪になっている。一方、図１１（ｄ）による学習半径ｒ＝７．５mmの場合では、認識形状は滑らかだが、学習による補間が効き過ぎて形状差がぼやけている。このことからも、図１１（ｃ）の学習半径ｒ＝５mm（メッシュサイズと略同等）の場合が最もバランス良く、形状差を認識できることが解る。従って、メッシュサイズの約１／２以上の差が認識能力の限界と思われる。
【００２４】
このように本発明の実施の形態によれば、  競合層として予めメッシュ化して設定した３次元のベース形状に対し、入力データ群として予めメッシュ化して設定した３次元の入力形状を自己組織化写像により投射して、該投射された入力形状によりベース形状と入力形状との形状差を認識する。このため、ベース形状と比較形状の寸法の抽出の様々な作業を行うことなく、３Ｄデータで、例え、互いのメッシュサイズ、数、位置等が異なる場合であっても、容易に精度良く認識することが可能となる。
【００２５】
尚、本発明の実施の形態では、形状差を認識する例としてパイプの形状差を認識する場合を例に説明したが、パイプの形状差に限ることなく、他の、例えば、板金部品等の形状差や、車両全体の形状差等の、より複雑な形状の形状差等を認識する場合においても本発明が適用できることは云うまでもない。
【００２６】
また、本発明の実施の形態では、ベース形状の各エレメントに対し、形状パラメータ（例として位置、方向など）の情報を持たせたベクトルをそれぞれ設定し、比較形状を構成する各エレメントに対して同様の形状パラメータの情報を持たせたベクトルを設定し、比較形状の各エレメントのベクトルを入力ベクトルとして提示して、比較形状をベース形状に自己組織化写像により投射する手法を用いているが、他に、ベース対象を構成する各エレメントに対し、形状パラメータに追加して他のパラメータ（温度、速度、圧力等）の情報のベクトルをそれぞれ設定し、比較の対象を構成する各エレメントに対しても形状パラメータに追加して他のパラメータ（温度、速度、圧力等）の情報のベクトルをそれぞれ設定し、比較の対象の各エレメントのベクトルを入力ベクトルとして提示してベース対象に自己組織化写像により投射することで、ベース対象と比較対象とを比較解析することも可能である。この際、勝者ユニットを決定する工程において、入力ベクトルを形状パラメータのみに限定し、他のパラメータ（温度、速度、圧力等）は投影のみに使用することが必要となる。
【００２７】
更に、上記比較解析において、比較の対象を構成する各エレメントに対して他のパラメータ（位置、温度、速度、圧力等）を設定しない場合、ベース形状の他のパラメータ（位置、温度、速度、圧力等）を対象形状に投影することができる。この投影された解析結果（例えば温度場）を用いて、次の解析（例えば熱応力解析）の境界条件として利用する事ができる。
【符号の説明】
【００２８】
１    パーソナルコンピュータ（解析装置）
２    コンピュータ本体
３    キーボード
４    マウス
５    モニタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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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