【手続補正書】
【提出日】平成28年12月9日(2016.12.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物的資産（１０５）の改良された自動外観検査のためのコンピュータにより実行され
るシステム（１００）であって、
前記物的資産（１０５）の画像を生成する外観検査装置（１１０）と、
プロセッサ（１２５）と、前記プロセッサ（１２５）に結合されるメモリ装置（１３
０）と、前記メモリ装置（１３０）および前記プロセッサ（１２５）に結合される記憶
装置（１３５）と、を含む計算装置（１２０）と、を備え、前記記憶装置（１３５）は
、前記物的資産（１０５）の少なくとも１つの過去の画像（１４０）と、前記物的資産
（１０５）を実質的に表す少なくとも１つのエンジニアリングモデル（１４５）と、を
含み、前記計算装置（１２０）は、
現在の画像ソースから、前記外観検査装置（１１０）によって取り込まれた前記物的
資産（１０５）の少なくとも１つの現在の画像（１１５）を受信し、
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、現在の顕著な特徴の集合を決定し
、
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）から、過去の顕著な特徴の集合を決定し
、
前記現在の顕著な特徴の集合と前記過去の顕著な特徴の集合とを比較し、
前記現在の顕著な特徴の集合および前記過去の顕著な特徴の集合を使用する少なくと
も１つの画像検索方法を用いて、前記少なくとも１つの過去の画像から、前記少なくと
も１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする過去の画像（１
４０）を識別し、
前記少なくとも１つのエンジニアリングモデルから、前記少なくとも１つの現在の画
像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチするエンジニアリングモデル（１４５
）を識別し、
前記エンジニアリングモデルに基づいて、前記物的資産（１０５）に対する前記外観
検査装置（１１０）の物理的姿勢を決定する、
ように構成される、コンピュータにより実行されるシステム（１００）。
【請求項２】
前記現在の画像ソースは、
前記外観検査装置（１１０）と、
前記記憶装置（１３５）と、
前記メモリ装置（１３０）と、
外部記憶装置（１６０）と、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載のコン
ピュータにより実行されるシステム（１００）。
【請求項３】
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）と前記少なくとも１つの現在の画像（１
１５）との間のマッチング点の最良の集合を識別するためにキーポイントマッチングを
用いるようにさらに構成される、請求項１に記載のコンピュータにより実行されるシス
テム（１００）。
【請求項４】
前記少なくとも１つのマッチする過去の画像（１４０）の２次元の画素位置を決定し
、
前記２次元の画素位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の３
次元の点位置を決定し、
前記３次元の点位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影
の数学的モデルであって、前記外観検査装置（１１０）の特性、前記外観検査装置（１
１０）の回転、および前記外観検査装置（１１０）の並進の機能を表す数学的モデルを
生成し、
前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影の前記数学的モデルおよび
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、前記物的資産（１０５）に対する前
記外観検査装置（１１０）の位置を決定する
ようにさらに構成される、請求項１に記載のコンピュータにより実行されるシステム（
１００）。
【請求項５】
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする
エンジニアリングモデル（１４５）を識別するように構成される前記コンピュータによ
り実行されるシステム（１００）は、
前記外観検査装置（１１０）の前記位置を用いて、前記マッチするエンジニアリング
モデル（１４５）の投影を作成し、
前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の上に、前記少なくとも１つの現
在の画像（１１５）の前記投影を重ね合わせ、
前記投影と前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）との差を測定する
ようにさらに構成される、請求項４に記載のコンピュータにより実行されるシステム（
１００）。
【請求項６】
物的資産（１０５）の改良された自動外観検査のためのコンピュータに基づく方法（
４００）であって、前記方法（４００）は、計算装置（１２０）によって実行され、前
記計算装置（１２０）は、プロセッサ（１２５）と、前記プロセッサ（１２５）に結合
されるメモリ装置（１３０）と、前記メモリ装置（１３０）および前記プロセッサ（１
２５）に結合される記憶装置（１３５）と、を含み、前記記憶装置（１３５）は、前記
物的資産（１０５）の少なくとも１つの過去の画像（１４０）と、前記物的資産（１０
５）を実質的に表す少なくとも１つのエンジニアリングモデル（１４５）と、を含み、
前記方法は、
現在の画像ソースから、前記外観検査装置（１１０）によって取り込まれた前記物的
資産（１０５）の少なくとも１つの現在の画像（１１５）を受信するステップ（４１５
）であって、前記現在の画像ソースは、前記外観検査装置（１１０）と、前記記憶装置
（１３５）と、前記メモリ装置（１３０）と、外部記憶装置（１６０）とのうちの少な
くとも１つである、ステップ（４１５）と、
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、現在の顕著な特徴の集合を決定す
るステップと、
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）から、過去の顕著な特徴の集合を決定す
るステップと、
前記現在の顕著な特徴の集合と前記過去の顕著な特徴の集合とを比較するステップと
、
前記現在の顕著な特徴の集合および前記過去の顕著な特徴の集合を使用する少なくと
も１つの画像検索方法を用いて、前記少なくとも１つの過去の画像から、前記少なくと
も１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする過去の画像（１
４０）を識別するステップと、
前記少なくとも１つのエンジニアリングモデルから、前記少なくとも１つの現在の画
像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチするエンジニアリングモデル（１４５
）を識別するステップと、
前記エンジニアリングモデルに基づいて、前記物的資産（１０５）に対する前記外観
検査装置（１１０）の物理的姿勢を決定するステップと、
を含む、コンピュータに基づく方法（４００）。
【請求項７】
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）と前記少なくとも１つの現在の画像（１
１５）との間のマッチング点の最良の集合を識別するためにキーポイントマッチングを
用いるステップ（３２０）をさらに含む、請求項６に記載のコンピュータに基づく方法
（４００）。
【請求項８】
前記少なくとも１つのマッチする過去の画像（１４０）の２次元の画素位置を決定す
るステップと、
前記２次元の画素位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の３
次元の点位置を決定するステップと、
前記３次元の点位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影
の数学的モデルであって、前記外観検査装置（１１０）の特性、前記外観検査装置（１
１０）の回転、および前記外観検査装置（１１０）の並進の機能を表す数学的モデルを
生成するステップと、
前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影の前記数学的モデルおよび
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、前記物的資産（１０５）に対する前
記外観検査装置（１１０）の位置を決定するステップと、
をさらに含む、請求項６に記載のコンピュータに基づく方法（４００）。
【請求項９】
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする
エンジニアリングモデル（１４５）を識別するステップ（４２５）は、
前記外観検査装置（１１０）の前記位置を用いて、前記エンジニアリングモデル（１
４５）の投影を作成するステップと、
前記エンジニアリングモデル（１４５）の上に、前記少なくとも１つの現在の画像（
１１５）を重ね合わせるステップと、
前記投影と前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）との差を測定するステップと
、をさらに含む、請求項８に記載のコンピュータに基づく方法（４００）。
【請求項１０】
物的資産（１０５）の改良された自動外観検査のためのコンピュータであって、前記
コンピュータは、プロセッサ（１２５）と、前記プロセッサ（１２５）に結合されるメ
モリ装置（１３０）と、前記メモリ装置（１３０）および前記プロセッサ（１２５）に
結合される記憶装置（１３５）と、を含み、前記記憶装置（１３５）は、前記物的資産
（１０５）の少なくとも１つの過去の画像（１４０）と、前記物的資産（１０５）を実
質的に表す少なくとも１つのエンジニアリングモデル（１４５）と、を含み、前記コン
ピュータは、
現在の画像ソースから、前記外観検査装置（１１０）によって取り込まれた前記物的
資産（１０５）の少なくとも１つの現在の画像（１１５）を受信し、
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、現在の顕著な特徴の集合を決定し
、
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）から、過去の顕著な特徴の集合を決定し
、
前記現在の顕著な特徴の集合と前記過去の顕著な特徴の集合とを比較し、
前記現在の顕著な特徴の集合および前記過去の顕著な特徴の集合を使用する少なくと
も１つの画像検索方法を用いて、前記少なくとも１つの過去の画像から、前記少なくと
も１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする過去の画像（１
４０）を識別し、
前記少なくとも１つのエンジニアリングモデルから、前記少なくとも１つの現在の画
像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチするエンジニアリングモデル（１４５
）を識別し、
前記エンジニアリングモデルに基づいて、前記物的資産（１０５）に対する前記外観
検査装置（１１０）の物理的姿勢を決定する、
ように構成される、コンピュータ。
【請求項１１】
前記現在の画像ソースは、
前記外観検査装置（１１０）と、
前記記憶装置（１３５）と、
前記メモリ装置（１３０）と、
外部記憶装置（１６０）と、
のうちの少なくとも１つである、請求項１０に記載のコンピュータ。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの過去の画像（１４０）と前記少なくとも１つの現在の画像（１
１５）との間のマッチング点の最良の集合を識別するためにキーポイントマッチングを
用いるようにさらに構成される、請求項１１に記載のコンピュータ。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのマッチする過去の画像（１４０）の２次元の画素位置を決定し
、
前記２次元の画素位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の３
次元の点位置を決定し、
前記３次元の点位置から、前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影
の数学的モデルであって、前記外観検査装置（１１０）の特性、前記外観検査装置（１
１０）の回転、および前記外観検査装置（１１０）の並進の機能を表す数学的モデルを
生成し、
前記マッチするエンジニアリングモデル（１４５）の投影の前記数学的モデルおよび
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）から、前記物的資産（１０５）に対する前
記外観検査装置（１１０）の位置を決定する
ようにさらに構成される、請求項１０に記載のコンピュータ。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）に対応する少なくとも１つのマッチする
エンジニアリングモデル（１４５）を識別するように構成される前記コンピュータは、
前記外観検査装置（１１０）の前記位置を用いて、前記エンジニアリングモデル（１
４５）の投影を作成し、
前記エンジニアリングモデル（１４５）の上に、前記少なくとも１つの現在の画像（
１１５）を重ね合わせ、
前記投影と前記少なくとも１つの現在の画像（１１５）との差を測定する
ようにさらに構成される、請求項１３に記載のコンピュータ。