(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の表面における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用の改善された姿勢を取得するための方法であって、前記姿勢が、３つの平行移動パラメータ及び３つの配向パラメータを含む６の自由度（ＤＯＦ）を包含し、前記方法が、
前記３Ｄセンサを設けることであって、前記３Ｄセンサが、前記対象の前記表面の３Ｄ点測定値を視点から捕捉するように適合されること、
前記表面の少なくとも一部のジオメトリモデルを提供すること、
少なくとも１つのターゲットを前記対象上に設けること、
前記対象用のターゲットモデルを提供することを含み、前記ターゲットモデルは、前記対象上に設けられた少なくとも１つのターゲット中の以前に観察されたターゲットを含み、前記方法がさらに、
前記３Ｄセンサで前記対象の前記表面の一部を観察することが、３未満の現在観察されるターゲットを観察すること及び現在捕捉される３Ｄ点測定値を捕捉することを含むこと、
部分的な位置決め制約を取得するために、前記ターゲットモデルを用いて、前記現在観察されるターゲットを、前記以前に観察されたターゲットの対応するマッチングされたターゲットとマッチングすることであって、前記部分的な位置決め制約が、前記６未満の自由度を定義し、前記３つの平行移動パラメータを定義すること、
前記以前に観察されたターゲットから少なくとも１つの欠けた初期設定パラメータを生成することを含み、各前記少なくとも１つの欠けた初期設定パラメータは前記３つの配向パラメータの１つであり、前記方法がさらに、
前記部分的な位置決め制約及び前記欠けた初期設定パラメータから初期設定姿勢を取得することであって、前記初期設定姿勢が、前記６の自由度を包含すること、
前記初期設定姿勢を用い、前記ジオメトリモデルにおいて前記現在捕捉される３Ｄ点測定値の最良適合配置を発見することを含み、前記最良適合配置を発見することは、前記部分的な位置決め制約によって、少なくとも前記３つの平行移動パラメータに対して制約され、及び、前記方法はさらに、
前記最良適合配置を用いて、前記３Ｄセンサ用の前記改善された姿勢を生成すること、を含む方法。
【請求項２】
前記部分的な位置決め制約及び前記欠けた初期設定パラメータからの前記初期設定姿勢の取得が、前記現在観察されるターゲット用の面法線を取得することを含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項３】
少なくとも１つの欠けた初期設定パラメータの前記生成が、前記初期設定姿勢のパラメータ空間をサンプリングすることを含み、前記最良適合配置の前記発見が、各サンプリングされた初期設定パラメータを使用すること及び収束する最良適合配置を選択することを含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項４】
前記３未満の現在観察されるターゲットが、２つの現在観察されるターゲットであり、前記マッチングが、前記マッチング用の候補サイトを除去するために、前記２つの現在観察されるターゲット間の距離を、前記ターゲットモデルにおける以前に観察されたターゲット間の距離と比較することを更に含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項５】
前記最良適合配置の前記発見が、前記最良適合配置を発見するために、前記現在補足される３Ｄ点測定値及び前記部分的な位置決め制約に重み付けすることを含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項６】
位置決め装置を設けることであって、前記位置決め装置が、参照機械装置、光学追跡装置、電磁気システム、音響システム及び慣性システムの少なくとも１つであること、
前記位置決め装置を用いて、前記ジオメトリモデルに対する前記３Ｄセンサの装置姿勢を示すセンサ位置情報を測定すること、
を更に含み、
前記初期設定姿勢の前記取得が、前記部分的な位置決め制約及び前記欠けた初期設定パラメータに加えて、前記センサ位置情報を用いることを含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項７】
前記ターゲットが、前記対象の表面に貼付されたターゲット、前記対象の共同環境に貼付されたターゲット、前記対象の前記表面上に生成されたターゲット、前記対象の前記共同環境に生成されたターゲット、前記対象の特有の形状特徴の一部、及び前記対象の前記共同環境の特有の形状特徴の一部の少なくとも１つである、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項８】
前記ターゲットが、写真測量ターゲット、再帰反射ターゲット、符号化されたターゲット、円形ターゲット、単純反射ターゲット、描かれたマーク及び特有の形状特徴の少なくとも１つである、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項９】
前記３Ｄ点測定値の前記捕捉の前例から、以前に追跡された姿勢を検索することを更に含み、
前記初期設定姿勢の前記取得が、前記部分的な位置決め制約及び前記欠けた初期設定パラメータに加えて、前記以前に追跡された姿勢を含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【請求項１０】
前記マッチングが、前記現在観察されるターゲットの量に基づいて、前記ターゲットモデルにおける前記マッチング用の候補サイトを選択することを更に含み、前記マッチングが、各前記候補サイトにおいて、前記マッチング用の前記現在観察されるターゲットを、前記ターゲットモデルにおける同数の以前に観察されたターゲットで順次的に試験することを含み、前記最良適合配置の前記発見が、各試験されたマッチングを用いること及び収束する最良適合配置を選択することを含む、請求項１に記載の改善された姿勢を取得するための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、合衆国法典第３５巻第１１９条（ｅ）の下、２０１１年６月７日出願の米国仮特許出願第６１／４９４，０７５号明細書の優先権を主張し、その出願の明細書が、これによって参照により援用される。
【０００２】
本記載は、一般に、対象における表面ジオメトリの３Ｄ走査及びモデリング、ならびに特に３Ｄ走査用のセンサ姿勢の決定に関する。
【背景技術】
【０００３】
３Ｄセンサは、対象またはシーンの表面上の３Ｄ点を捕捉する。これらの３Ｄ点測定値は、３Ｄセンサの座標系において取得される。３Ｄセンサが、限られた視野を有するので、一般に、対象表面における表面の一部分だけを単一の視点から観察することが可能である。表面のより広い部分を捕捉するために、３Ｄセンサを変位させ、新しい視点から３Ｄ点を捕捉し、測定し、３Ｄセンサの変位を計算し、その後、新しく取得した３Ｄ点を共通座標系において変換する。３Ｄ走査における、またはより正確には３Ｄ走査に基づいた３Ｄモデリングの分野における難問の１つは、目標とされた用途のための適切な精度レベルを維持しながら、このタスクをできるだけ効率的に実行することに存する。
【０００４】
３Ｄモデリングの用途は多数で、設計、部品検査、リバースエンジニアリング用の産業走査から、装具学、人工器官または人体計測文書の作成用の医学分野に適合されたモデリングシステムにまで広がる。３Ｄ走査及びモデリングは、一般的な科学及び技術と同様に、芸術、メディア、考古学を含む他のいくつかの分野に寄与する。
【０００５】
典型的には、２つのセンサ位置間の空間関係は、３つの平行移動パラメータ及び３つの配向パラメータを含む６の自由度（ＤＯＦ）を含む。場合によって、３Ｄセンサの移動をより少数のパラメータに制約することが可能である。例えば、３Ｄセンサの移動は、平行移動に制限することができる。限定するわけではないが、以下では、６ＤＯＦの場合が検討される。
【０００６】
２つの３Ｄセンサ視点間の空間関係を取得するために、異なるアプローチが開発され実行された。いくつかのタイプの位置決め装置が開発され、市販されている。
【０００７】
それらの中で、機械的アームは、３Ｄセンサをそのエンドエフェクタに装着できるようにする。機械的アームシステムは、そのエンドエフェクタと固定座標系との間の空間関係のパラメータを提供する。サイズ、使い易さ、携帯性及び精度は、コストに影響するいくつかの特徴である。
【０００８】
光学追跡装置は、機械的構造が３Ｄセンサに装着される必要がないので、より優れた柔軟性及びより大きな可動範囲を有する。場合によって、アクティブまたはパッシブターゲットが３Ｄセンサに貼付され、ターゲットは、追跡システムによって追跡される。しかしながら、これは、ターゲットの最小部分集合が、追跡システムによって見えることを課する。これらの光学追跡システムは、アクティブトラッカまたは写真測量システムであってもよい。
【０００９】
光学装置の範疇では、１つまたは複数の光センサ（カメラ）を３Ｄセンサに貼付することもまた可能である。これらのカメラは、環境に設定されたアクティブまたはパッシブターゲットを追跡する。カメラは、３Ｄセンサ自体を追跡するのではなく、環境における貼付された特徴を追跡する。
【００１０】
他のタイプの位置決め装置が存在し、それらは、電磁気、音響及び慣性システムを含む。慣性システムは、固定基準に対する空間関係を提供しない。それらは、装置の相対的な移動パラメータを提供する。
【００１１】
様式を組み合わせることがまた、当該技術分野において周知である。例えば、光学システムと組み合わされた慣性システムを利用することができる。
【００１２】
いくつかのシステムは、それらが、空間におけるそれらの位置を測定するために追加の外部ハードウェアを必要としないという意味で、自動参照されると言われる。例えば、Ｃｒｅａｆｏｒｍ（商標）によるＨａｎｄｙｓｃａｎ（商標）技術は、３Ｄ点集合を取得するためのみならず、シーンに貼付されたターゲットの位置を測定するために、３Ｄセンサに統合されたカメラを利用する。これらのターゲットは、画像において高精度で抽出されるように設計される。更に、３Ｄセンサは、走査中にターゲット位置の集合を学習し、かつ高価な位置決め装置の精度に匹敵する精度レベルを提供することができる。しかしながら、システムが、常に、少なくとも３つのターゲット点を即座に観察することを保証するために十分な密度で、ターゲットをシーンに貼付する必要があり、３は、６ＤＯＦの空間関係を推定するために必要とされる最小ターゲット数である。
【００１３】
シーンにおいてターゲットを貼付する必要性を除去することによって、自動参照システムの柔軟性を更に改善することができる。そうする一方法は、全視野３Ｄセンサを用いた、対象の測定されたジオメトリを利用する。実際に、対象が、（少なくとも走査期間にわたって）剛体で、かつ各視点間の変位が、大きな視野重複に対して小さい場合に、３Ｄパッチ集合は、最良適合配置を発見するために、空間において実質的に移動させることができる。ひとたび表面パッチの位置及び配向が計算されると、例えば１つの選択されたパッチに貼付され得る、座標系における３Ｄセンサの空間関係が取得される。反復最近接点（ＩＣＰ）及びその多数の変形などの周知のアルゴリズムが、この種の姿勢改善用に提案された。
【００１４】
いくつかのアプローチがまた、粗レジストレーション用に提案されており、かつ２つの３Ｄセンサ位置間の小さな変位を想定できない場合に適用される。粗レジストレーションは、幾何学的特徴の認識に依存してもよい。センサの空間関係を計算するために対象のジオメトリを利用するこれらのアプローチの主な限界は、対象のジオメトリである。実際に、ジオメトリが非常に複雑であり、対称性を含まないことが仮定される。そうでなければ、位置決めは、間違いが起こりやすい。例えば、円筒または球において、６の自由度を正確に計算することは不可能である。更に、多くの計測用途において非常に重要な所与の精度レベルを保証することは困難である。更に、リアルタイムのモデリング用途に対して、粗レジストレーションは、より大きなまたはより複雑な対象用には扱いにくくなる可能性がある。
【００１５】
テクスチャをジオメトリ情報と組み合わせることが可能である。テクスチャ画素またはいくつかの特徴点が、計算されたセンサ位置を改善するために、視点間で抽出されマッチングされ得る。しかしながら、これらの制御されていない特徴に依存することは、精度を維持するためには十分でない可能性がある。相対的な重み付け係数を用いて、両方の特徴的属性を効率的に利用することもまた簡単ではない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の１つの広範な態様によれば、対象における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用の改善された姿勢を取得するための方法であって、姿勢が、３つの平行移動パラメータ及び３つの配向パラメータを含む６の自由度（ＤＯＦ）を包含し、方法が、３Ｄセンサを設けることであって、３Ｄセンサが、対象の表面の３Ｄ点測定値を視点から捕捉するように適合されること、表面の少なくとも一部のジオメトリモデルを提供すること、３Ｄセンサを用いて対象の表面の一部を観察すること、位置決め装置姿勢測定、予測姿勢追跡及びターゲット観察の少なくとも１つによって、３Ｄセンサ用の初期設定姿勢を測定すること、初期設定姿勢を用いて、ジオメトリモデルにおける３Ｄ点測定値の最良適合配置を発見すること、及び最良適合配置を用いて、３Ｄセンサ用の改善された姿勢を生成すること、を含む方法が提供される。
【００１７】
一実施形態において、位置決め装置姿勢測定は、位置決め装置を設けること、及び位置決め装置を用いて、ジオメトリモデルに対する３Ｄセンサの装置姿勢を示すセンサ位置情報を測定すること、を含む。
【００１８】
一実施形態において、予測姿勢追跡は、３Ｄ点測定値の捕捉における前例から以前に追跡された姿勢を検索すること、及び予測姿勢を初期設定姿勢に割り当てることであって、予測姿勢が、以前に追跡された姿勢を用いて予測されること、を含む。
【００１９】
一実施形態において、ターゲット観察は、少なくとも１つのターゲットを対象上に設けること、対象用のターゲットモデルを提供することであって、ターゲットモデルが、以前に観察されたターゲットを含むこと、表面を観察することが、少なくとも１つ現在観察されるターゲットを含むこと、ターゲットモデルを用いて、現在観察されるターゲットを対応する以前に観察されたターゲットとマッチングすること、前記初期設定姿勢用の少なくとも１つの追加初期設定パラメータを生成することであって、前記追加初期設定パラメータ用に値を属させることによって生成すること、及びマッチングされたターゲット及びターゲットモデルから初期設定姿勢を取得すること、を含む。
【００２０】
一実施形態において、方法は、初期設定姿勢が、６未満の自由度を含む場合に、初期設定姿勢用の欠けた初期設定パラメータを生成することを含み、欠けた初期設定パラメータを生成することは、欠けた初期設定パラメータ用に値を属させることを含む。
【００２１】
一実施形態において、欠けた初期設定パラメータを生成することは、初期設定姿勢のパラメータ空間をサンプリングすることを含み、最良適合配置を発見することは、各サンプリングされた初期設定パラメータを用いること及び収束する最良適合配置を選択することを含む。
【００２２】
一実施形態において、改善された姿勢は、初期設定姿勢の少なくとも１つのパラメータを含む。
【００２３】
一実施形態において、最良適合配置を発見することは、最良適合配置を発見するために、ジオメトリ表面点及びターゲット点に重み付けすることを含む。
【００２４】
一実施形態において、初期設定姿勢は、位置決め装置姿勢測定によって測定された少なくとも１つのパラメータ、及びターゲット観察によって測定された少なくとも１つのパラメータを含む。
【００２５】
一実施形態において、ターゲットは、対象の表面に貼付されたターゲット、対象の共同環境に貼付されたターゲット、対象の表面上に生成されたターゲット、対象の共同環境に生成されたターゲット、対象の特有の形状特徴の一部、及び対象の共同環境の特有の形状特徴の一部の少なくとも１つである。
【００２６】
一実施形態において、ターゲットは、写真測量ターゲット、再帰反射ターゲット、符号化されたターゲット、円形ターゲット、単純反射ターゲット、描かれたマーク及び特有の形状特徴の少なくとも１つである。
【００２７】
一実施形態において、位置決め装置は、参照機械装置、光学追跡装置、電磁気システム、音響システム及び慣性システムの少なくとも１つである。
【００２８】
一実施形態において、マッチングされたターゲット及びターゲットモデルから初期設定姿勢を取得することは、ターゲット用に面法線を取得することを含む。
【００２９】
一実施形態において、ターゲットの２つは、現在観察されるターゲットであり、ターゲット観察は、マッチング用の候補サイトを除去するために、現在観察されるターゲット間の距離を、ターゲットモデルにおける以前に観察されたターゲット間の距離と比較することを更に含む。
【００３０】
一実施形態において、ターゲット観察は、現在観察されるターゲットの量に基づいて、ターゲットモデルにおいてマッチング用の候補サイトを選択することを更に含み、その場合に、マッチングは、各候補サイトにおいて、マッチング用の現在観察されるターゲットを、ターゲットモデルにおける以前に観察された同数のターゲットで順次的に試験することを含み、最良適合配置を発見することは、各試験されたマッチングを用いること及び収束する最良適合配置を選択することを含む。
【００３１】
添付の図面は、本発明の主な態様のよりよい理解を提供するために含まれ、かつ本明細書に組み込まれて、その一部を構成するが、本発明の原理を説明する役目をする記載と共に、本発明の例示的な実施形態を示す。添付の図面は、縮尺通りに描かれるようには意図されていない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】ターゲットの観察を含む２つのフレームを用いた対象の走査を示す。
【図２】ターゲットの観察及びターゲットと一致する２つの座標系の平行移動を含む２つのフレームを用いた対象の走査を示す。
【図３】２つのターゲット点の観察、ならびにターゲットと一致する２つの座標系の平行移動及び回転を含む２つのフレームを用いた対象の走査を示す。
【図４】（先行技術が）符号化されたターゲットの２つの例（図４Ａ、図４Ｂ）を示す。
【図５】分離されたターゲットサイトを備えた走査される対象の例を示す。
【図６】対象における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用に改善された姿勢を取得するための例示的な方法のフローチャートである。
【図７】位置決め装置姿勢測定の例示的な方法のフローチャートである。
【図８】予測姿勢追跡の例示的な方法のフローチャートである。
【図９】ターゲット観察の例示的な方法のフローチャートである。
【図１０】対象における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用の改善された姿勢を取得する例示的なシステムにおけるメインコンポーネントのブロック図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
添付の図面の全体を通して、同様の機構が同様の参照数字によって識別されることに留意されたい。
【００３４】
実施形態の以下の説明において、添付の図面への言及は、本発明を実行し得る手段となる例の説明として、である。他の実施形態が、開示される本発明の範囲から逸脱せずに作成可能であることが理解されよう。
【００３５】
ジオメトリに基づいたレジストレーション方法は、極めて柔軟である。写真測量システムは、画像における正確なターゲット位置を利用することができる。これらの特徴は、両方とも３Ｄセンサ用に有用である。本システム及び方法は、両方のタイプのアプローチからの部分的な位置決め制約を利用できる、ジオメトリに基づいたレジストレーションを可能にする。
【００３６】
具体的には、たとえ少数のターゲットでも対象上に貼付し、かつ高レベルの精度を維持することができる。ターゲットは、写真測量ターゲット、円形再帰反射若しくは単純反射の描かれたターゲット、または画像において正確に検出及び位置決めできる任意の他のタイプとすることができる。
【００３７】
１つの図示的な実施例は、人の胴、腕または脚などの円筒状またはほぼ円筒状の対象の場合である。分かるように、身体部位は、必ずしもいつも剛体であるわけではない。しかしながら、走査中に人が動かないように要求することによって、３Ｄ走査中などの短期間の間、身体部位を剛体にすることが可能である。その場合には、身体部位は、モデリング方法の期間にわたって剛体であると見なされる。
【００３８】
身体部位などのほぼ円筒状の対象のモデリング用のジオメトリに基づいたレジストレーション方法の適用は、ほぼ円筒軸に沿った平行移動またはこの軸を中心にした回転などのいくつかの自由度を除いて正確である。次に、１つのターゲットまたはごく少数のターゲットだけを対象の長さに沿って貼付することが可能である。通常は、認識可能なターゲットパターンは、同じ画像に存在する少なくとも３つの不整列の固定ターゲットを含むべきである。少数のターゲットだけが対象上で用いられる場合に、画像におけるターゲット数は、６ＤＯＦの空間関係を認識し確実に計算するために必要とされるものより低くなる可能性がある。しかしながら、表面ジオメトリ及びターゲットの位置の両方から抽出される情報を組み合わせることによって、単一の共通座標系において、全ての３Ｄフレームの空間関係を計算することが可能になる。
【００３９】
外部の位置決め装置が使用される場合に、外部の位置決め装置のいくつかの位置決めパラメータは、信頼性問題に耐えることが周知であり得る。例えば、慣性測定システムは、平行移動パラメータより回転パラメータ用に、よりよい測定値を提供する。ターゲットの位置から抽出された情報は、空間関係の計算を可能にすることができる。
【００４０】
姿勢もまた、位置決め装置、いくつかのターゲット及び対象のジオメトリの組み合わせから検索された情報を用いて計算することが可能である。
【００４１】
ジオメトリに基づいたレジストレーションアルゴリズムは、一般に反復的である。オンライン３Ｄモデリングプロセスにおいて適用された場合に、これらのアルゴリズムは、改善されたセンサ姿勢に実時間で素早く収束するべきである。少なくとも１つのターゲットから、または外部位置決め装置によって提供される姿勢から制約を設定することまたは姿勢を初期設定することは、走査中の素早い整列のために、及び中断またはかなりの変位後に走査を再開するために有益である。
【００４２】
ＩＣＰを用いた、ジオメトリに基づいたレジストレーションの基礎
精細なレジストレーション用の反復最近接点（ＩＣＰ）アルゴリズムは、表面モデルを用いて点集合を整列させることができる。殆どの場合に、整列される３Ｄ点集合は、単一のフレームにおいて捕捉される。この表面モデルは、以前に捕捉された単一の３Ｄ点集合から構築することができる。このプロセスにおいて、２つの画像フレームが整列される。これは、一対のレジストレーションとして周知である。現在のフレームもまた、現在の３Ｄ点集合即ち現在のフレームの前に捕捉されたいくつかの観察されたフレームから構築された表面モデルを用いて整列させることができる。いくつかのフレームから構築された表面モデルを用いて現在のフレームを整列させることが可能である。実際に、現在のフレームと表面モデルとの間の重複は、より大きくなり、これは、空間関係のよりよい推定をもたらす。例えば、表面モデルは、フレームの捕捉中にオンラインで蓄積されることになろう。この場合に、ＩＣＰもまた、オンラインで適用することが可能である。
【００４３】
ＩＣＰの多数の変形があるが、しかし、基本原理は、第１に、現在のフレームにおける各制御点用に、表面モデル上のその最近接点を決定することに存する。制御点は、レジストレーション用に選択される点である。これらは、本明細書において３Ｄ点と呼ばれる。最近接点は、表面モデル上の対応する点であると仮定される。次に、表面モデルを用いて、最も良く３Ｄ点集合を整列させる剛体変換を計算する。最後に、変換は、これらの点に適用され、プロセスは、収束まで反復される。最小化される関数は、以下のようになる。
【００４４】
【数１】
0006025830.tif 000002
【００４５】
式１において、Ｙｉは、表面モデル上の３Ｄ点（モデル点）であり、Ｘｉは、整列される３Ｄ点集合からの対応する点である。Ｒ及びＴは、それぞれ、３Ｄ制御点集合｛Ｘｉ｝と表面モデル上の対応する点集合｛Ｙｉ｝との間の剛体変換を示す３×３回転行列及び３×１平行移動ベクトルである。目的関数Ｆ１は、表面上の３Ｄ点とそれらの対応する最近接点との間の最小二乗距離を変換後に計算する。形式的に、次の問題が解決される。
【００４６】
【数２】
0006025830.tif 000003
【００４７】
この問題のためには閉形式解が存在する。各点用に異なり得る重み付け係数ｗを用いて、各点に重み付けすることが可能である。最小化される関数は、以下のようになる。
【００４８】
【数３】
0006025830.tif 000004
【００４９】
ここで、以下の式を解く。
【００５０】
【数４】
0006025830.tif 000005
【００５１】
点対点対応に基づいたこの方法は、収束するのが遅くなり得ることが示された。
点対平面の定式化が、性能を向上させるために提案された。このシナリオ後に方法は、同様に働くが、しかし表面上の対応する最近接点を決定した後で、この最近接点において推定されるローカル接平面が計算される。次に、現在のフレームにおける変換された３Ｄ制御点のそれぞれと、その対応する接平面との間の距離を最小化する剛体変換が求められる。再び、変換が適用され、プロセスは、繰り返される。目的関数の定式化は、この場合にはわずかに異なり、以下のように表現してもよい。
【００５２】
【数５】
0006025830.tif 000006
【００５３】
ここで、以下の式を解く。
【００５４】
【数６】
0006025830.tif 000007
【００５５】
【数７】
0006025830.tif 000008
【００５６】
ＩＣＰアプローチは、微細レジストレーションを計算する。姿勢の初期推定が、観察された特徴の認識から、または位置決め装置から手動で提供されると仮定される。
【００５７】
粗な位置決めの場合に、３未満のターゲットから姿勢を初期設定することがまた可能である。しかしながら、この場合に、６ＤＯＦの部分集合だけが、ターゲットを用いて初期設定されることが可能であり、残りのパラメータは、パラメータ空間をサンプリングした後で初期設定される。例えば、１つのターゲットを用いることは、平行移動用に３ＤＯＦを制約し、かつ結局はあと２ＤＯＦ用にターゲット位置における面法線を制約する。次に、ターゲット法線のまわりで角度位置（１ＤＯＦ）をサンプリングした後で、ジオメトリに基づいたレジストレーションを初期設定し、かつサンプリングされた位置のそれぞれにおけるジオメトリ情報を用いて、改善された６ＤＯＦの姿勢を解く。典型的には、ＩＣＰ姿勢改善を初期設定するために、５〜１０の角度位置をサンプリングする。このシナリオは、既に観察されて表面モデルの座標系に統合されたターゲットを観察した後で、表面モデルを構築するために対象の走査を素早く再開できるようにする。従って、単一のターゲットを対象上のいくつかのサイトに貼付し、かつそれらを迅速な粗レジストレーション用に利用することができる。次に、ターゲットを観察した後で、システムは、これらのサイトのそれぞれのまわりのサンプリングされた初期姿勢においてＩＣＰ姿勢改善アルゴリズムを適用し、その後、現在のフレームの表面ジオメトリが表面モデルと最も良く適合するサイトを識別する。２以上のターゲットサイトが優れた適合につながる場合に、システムは、曖昧さを識別してもよい。
【００５８】
２つの観察されたターゲットで、同じシナリオが発生し得る。実際に、同じＤＯＦかまた、初期設定される。興味深いことに、単に２つの対角（１８０度）で姿勢を初期設定し、かつジオメトリ情報を用いて最適解を発見する必要があるだけである。最適解は、現在のフレームの幾何学的形状が、対象の３Ｄ形状モデルと適合する場合に与えられる。粗レジストレーションの２つのターゲットを用いることによって、ターゲット間の距離を単に比較した後で候補サイトを除去することが可能になる。
【００５９】
従って、走査中の一層の柔軟性のために、ターゲットの単一、二重またはローカルグループを対象上に貼付することができる。次に、ターゲット集合及び姿勢がジオメトリとマッチングする最適サイトを見つけた後で、これらのサイトのいずれかで走査を素早く再開することができる。
【００６０】
システムがまた、テクスチャを捕捉する場合に、モデルと整列された現在のフレームの適合性もまた、検証することができる。
【００６１】
ターゲットとジオメトリに基づいた制約との組み合わせ
図１に示されているのは、対象１０２の走査１００の図である。ターゲット１０４が、対象１０２に貼付されている。図１において、２つの視野１０６及び１０８が重なり、ターゲット１０４を含む。座標系１１０及び１１２が、それぞれ、基準フレームＦｔ−１及びＦｔに関連する。
【００６２】
第１のアプローチは、ターゲット点の観察後に部分的制約を統合するために説明される。３Ｄ走査は、視野間のかなりの重複で捕捉されると仮定される。その後、ＩＣＰアプローチを適用することができる。１つのターゲットが、少なくとも現在のフレーム及び先行するフレームにおいて観察されたと仮定され、その結果、追跡を適用することができ、ターゲットパターンの全体的な認識の必要はない。次に、大きな重みｗｉを属させた後で、このマッチングされた点をＦ２の定式化において直接統合することが可能である。典型的には、基準面は、時間ｔ−１における走査の座標系Ｆｔ−１から画定される。また、この観察をＦ３の定式化において統合することが可能である。
【００６３】
しかしながら、この後者の場合に、ターゲット点を接平面上でスライドさせないようにするべきである。そうする１つの方法は、例えば、３つの直交平面、即ち、これらの平面のそれぞれに相対的重みを割り当てる前に、それぞれが座標系の軸と平行であり、３Ｄターゲット点を含む３つの直交平面を画定することに存する。この場合に、関数Ｆ３は、各観察されるターゲット点用に、合計で、もう３つの項を入力されることになろう。合計で３つの追加の項は、異なるＮｉ値と共に、各フレームにおけるターゲット位置に等しい同じＹｉ及びＸｉを有することになろう。３つの平面は、直交する必要はない。それらの法線は、共面であるべきではない。
【００６４】
このアプローチに関する難問は、値ｗｉを設定することである。それらの値は、ターゲット点用に任意に高く設定することができ、またはそれらは、表面点に対するターゲット点の相対精度に基づいて設定することができる。また、マッチングされる表面点の総数を考慮するべきである。このアプローチは、基本フレームワークに統合することが簡単である。任意の数のターゲットが、これらのターゲットのモデルに対するターゲットパターンの認識の後で、符号化されたターゲットを用いて追跡することによってか、または位置決め装置を用いて得られたスキャナ姿勢の外部推定を利用した後でさえ、観察されマッチングされ得る。２つの例示的な符号化されたターゲット４０２及び４０４が、図４に示されている。従って、このアプローチによって、ターゲット位置からの制約を最良適合の表面ジオメトリによって課された制約と組み合わせることが可能になる。
【００６５】
第２のアプローチは、画像におけるターゲット点位置の抽出を高度に正確であると見なす場合に可能である。予め説明された目的関数の計算において、１つまたは複数のターゲットの存在によって課された制約を含むか、またはこれらの任意の変形の代わりに、ターゲット位置は、剛体変換における自由度の数を低減するために利用される。これによって、ターゲットと表面点との間の相対寄与に重み付けすることが回避される。点対平面レジストレーション用の式が、本明細書に示されているが、しかし当業者が、自由度を制約するための同じ公表された原理から、点対点レジストレーション用の等価な式を得られることが明白である。
【００６６】
単一のターゲットからの制約
再観察される単一のターゲットの場合を最初に検討する。現在のフレーム及びモデルフレームの両方の原点をターゲットの位置に平行移動することができる。このようにして、新しく観察されるフレームとモデルフレームとの両方の間の平行移動は省かれる。２つの平行移動された座標系２０２及び２０４は、図２に示されている。形式的に、変数の変化は、Ｆ３において適用される。
【００６７】
Ｘ’ｉ＝Ｘｉ−ＸＴ
Ｙ’ｉ＝Ｙｉ−ＹＴ
ここで、ＸＴ及びＹＴは、それぞれ、現在のフレーム及びモデルフレームにおけるターゲット位置である。変数のこの変化は、２つのフレーム間の平行移動を省く。新しい目的関数は、以下のようになる。
【００６８】
【数８】
0006025830.tif 000009
【００６９】
解かれる問題は、以下のようになる。
【００７０】
【数９】
0006025830.tif 000010
【００７１】
従って、回転行列だけを推定する。平行移動ベクトルは、ターゲットの観察から設定される。同じ原理は、点対点目的関数Ｆ１及びその変数に当てはまることになる。θ、φ、ωに関してＦ４を最小化する１つの方法は、Ｆ３に関してと同じアプローチに従う。それは、線形化の後である。Ｘ’ｉ〜Ｙ’ｉをマップする行列Ｒが取得される。
【００７２】
Ｙ’ｉ＝ＲＸ’ｉ
最後に、Ｘ’ｉ及びＹ’ｉをＸｉ〜Ｙｉ用の式と取り替えた後で、平行移動ベクトルを回復する。
【００７３】
【数１０】
0006025830.tif 000011
【００７４】
ターゲット法線が測定されると、単一の角度パラメータが、最適化される必要がある。この場合に、式は、下記へ変わる。
【００７５】
Ｘ’ｉ＝Ｒｓ（Ｘｉ−ＸＴ）
Ｙ’ｉ＝Ｒ’ｓ（Ｙｉ−ＹＴ）
Ｒ及びＲ’は、１つの軸、例えばｚ軸を、現在のフレーム及びモデルフレームにおけるターゲット法線とそれぞれ整列させる回転行列である。変数のこの変化は、２つのフレーム間に１つの角度ＤＯＦだけを残す。新しい目的関数は、以下のようになる。
【００７６】
【数１１】
0006025830.tif 000012
【００７７】
解かれる問題は、以下のようになる。
【００７８】
【数１２】
0006025830.tif 000013
【００７９】
Ｘ’ｉ〜Ｙ’ｉをマップする行列Ｒが取得される。
Ｙ’ｉ＝ＲＸ’ｉ
最後に、Ｘ’ｉ及びＹ’ｉをＸｉ〜Ｙｉ用の式と取り替えた後で、平行移動ベクトルを回復する。
【００８０】
【数１３】
0006025830.tif 000014
【００８１】
従って、これら２つの後者の目的関数の１つを用いて、表面ジオメトリと共に単一のターゲットの再観察を与えられた姿勢改善を適用することが可能である。粗レジストレーション用に、同じ最適化スキームを用いて、センサが、１つの以前に観察されたターゲットを現在観察しているかどうかをテストすることができる。そうするために、自由角度ＤＯＦ用に異なる値で最適化を繰り返し開始する。姿勢は、マッチング及び最適化のループプロセスの収束後に検証される。最終姿勢は、モデルとうまく適合する表面、即ちモデルと重複する表面部分が所与の閾値距離より近い場合に、有効である。更に、姿勢は、それがうまく適合する場合に、及び他の初期値が、優れた適合を備えた異なる姿勢につながらない場合に、有効である。同じ検証は、現在の姿勢に関して曖昧さがないことを確かめるために、他の分離されたターゲットのまわりで適用される。姿勢が曖昧な場合に、対応するターゲットサイトは、粗な位置決め用には無関係として、システムによってタグ付けしてもよい。
【００８２】
２つのターゲット点からの制約
２つのターゲット点が、マッチングされることが可能であり、かつそれらの位置が信頼できる場合に、先行する場合のように、２つまたは３つの平行移動パラメータを設定することができる。回転行列用の２の自由度を更に設定し、かつ表面のジオメトリを用いてただ１つの角度パラメータだけが最適化されるようにすることができる。実際に、ジオメトリは、２つのターゲット点を連結するセグメントに沿って配向された軸を中心とする回転角度の推定に寄与する。この状況は、図３に示されている。
【００８３】
目的関数は、２つのターゲットによって画定されるセグメントに沿って、Ｆｔの１つの軸を整列させる座標系Ｆｔの固定回転Ｒｓを考慮して定式化することができる。同じ方法で、モデルフレームにおける座標系の同じ軸は、別の固定回転Ｒ’ｓを用いるセグメントと整列される。最後に、回転行列Ｒは、例えば、単一のパラメータ、例えばθに依存する。再度、Ｆ３における変数の変化が、以下のように実行される。
【００８４】
Ｘ’ｉ＝Ｒｓ（Ｘｉ−ＸＴ）
Ｙ’ｉ＝Ｒ’ｓ（Ｙｉ−ＹＴ）
変数のこの変化は、２つのフレーム間の平行移動を省く。新しい目的関数、以下のようになる。
【００８５】
【数１４】
0006025830.tif 000015
【００８６】
解かれる問題は、以下のようになる。
【００８７】
【数１５】
0006025830.tif 000016
【００８８】
Ｘ’ｉ〜Ｙ’ｉをマップする行列Ｒが取得される。
Ｙ’ｉ＝ＲＸ’ｉ
最後に、Ｘ’ｉ及びＹ’ｉをＸｉ〜Ｙｉ用の式と取り替えた後で、完全な回転行列及び平行移動ベクトルを回復する。
【００８９】
【数１６】
0006025830.tif 000017
【００９０】
単一のターゲットを用いる場合に、同じ推論に従って、粗レジストレーションを計算することができ、姿勢をその一意性（非曖昧性）に対して検証することができる。この場合に、２つのターゲット間の距離はまた、観察されるターゲットの部分集合間を区別すると考えられる。
【００９１】
目的関数Ｆ１〜Ｆ６は、３Ｄフレームとモデルフレームとの間の剛体変換の６の自由度中の部分集合を制約できるようにする変形の例である。パラメータの任意の部分集合が、同じ原理に従って最適化され得ることが明らかである。
【００９２】
３以上のターゲットが再観察される場合に、６ＤＯＦの姿勢は、もっぱらターゲットに基づいて計算することができる。姿勢は、完全に制約される。
【００９３】
しかしながら、全ての状況において、最適な姿勢推定を取得するために、表面点をターゲットと組み合わせることが可能である。これは、Ｆ２、Ｆ３、またはＦ４〜Ｆ６を含む任意の他の変形に続いて行うことができる。重みｗｉは、点及びターゲットの相対的信頼に基づくことができる。この相対的信頼を設定する１つの典型的な方法は、観察の共分散行列に基づいている。例が、“Ｒｅｌｉａｂｌｅ  ３Ｄ  ｓｕｒｆａｃｅ  ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｅｒｒｏｒ  ｍｏｄｅｌｓ”  ｂｙ  Ｊ．  Ｇｕｅｈｒｉｎｇ  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ３−Ｄ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  （３ＤＩＭ），  ２００１年に記載されており、そこでは、点が、表面整列用のＩＣＰに基づいたアルゴリズムにおいて重み付けされる。
【００９４】
図５は、ターゲットが３つのサイトに貼付された、走査される対象５００を示す。この例において、２つのサイト５０１が、単一のターゲットでタグ付けされ、１つのサイト５０２が、２つのターゲットの集合でタグ付けされる。本方法及びシステムを用いれば、これらのサイトの１つで対象の走査を開始し、３Ｄ対象モデルに３Ｄ表面測定を統合する前に、ＩＣＰに基づいた追跡を用いて対象に沿って進むことが可能である。ターゲットが観察された場合に、それらはまた、３Ｄ対象モデル座標系に統合される。中断後に走査を再開する場合に、方法及びシステムによって、これらの観察されるターゲットサイトの１つにおける再観察後に３Ｄセンサの位置の参照が可能になる。観察されるターゲットの数が３未満である場合に、システムは、ターゲットから６ＤＯＦの姿勢を計算することができない。従って、システムは、ターゲット情報、即ち観察された表面形状を用いて姿勢改善を初期設定し、かつ欠けた角度ＤＯＦをサンプリングした後で、現在観察されるターゲットサイトを以前にモデリングされたサイトのそれぞれに順次的にマッチングしようと試みる。例えば、表面上の１０未満のサイトを用いることは、マッチングを素早く発見することをより簡単にする。観察される対象上の特有の形状特徴がまた、同じ目的に使用され得ることが明らかである。これらの特有の形状特徴は、ターゲットとして使用されるために、異なる視点から再観察可能である必要があろう。しかしながら、ターゲットまたはサインを用いることは、サイト数及び従って計算の複雑さを、観察される形状とは無関係にさせる。更に、より高い精度が問題である場合に、ターゲットの正確な抽出を実行することができる。
【００９５】
例示的な方法ステップ
図６を参照すると、対象における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用の改善された姿勢を取得するための例示的な方法６００が、ここで説明される。方法は、３Ｄセンサ、及び表面の少なくとも一部のジオメトリモデルを提供すること６０２、３Ｄセンサを用いて対象の表面の一部を観察すること６０４、位置決め装置姿勢測定（図７を参照）、予測姿勢追跡（図８を参照）及び／またはターゲット観察（図９を参照）によって、３Ｄセンサ用の初期設定姿勢を測定すること６０６、初期設定姿勢を用いて、ジオメトリモデルにおける３Ｄ位置測定値の最良適合配置を発見すること６０８、かつ最良適合配置を用いて、３Ｄセンサ用の改善された姿勢を生成すること６１０を含む。
【００９６】
一実施形態において、改善された姿勢は、初期設定姿勢の少なくとも１つのパラメータを含む。
【００９７】
一実施形態において、最良適合配置を発見することは、最良適合配置を発見するためにジオメトリ表面点及びターゲット点に重み付けすることを含む。
【００９８】
一実施形態において、初期設定姿勢は、位置決め装置姿勢測定によって測定された少なくとも１つのパラメータ、及びターゲット観察によって測定された少なくとも１つのパラメータを含む。
【００９９】
図７に関して、位置決め装置姿勢測定７０２用の例示的なステップ７００は、位置決め装置を設けること７０４、位置決め装置を用いて、ジオメトリモデルに対する３Ｄセンサの装置姿勢を示すセンサ位置情報を提供すること７０６を含む。
【０１００】
一実施形態において、位置決め装置は、参照機械装置、光学追跡装置、電磁気システム、音響システム及び慣性システムの少なくとも１つである。
【０１０１】
図８を参照すると、予測姿勢追跡８０２用の例示的なステップ８００は、３Ｄ点測定値の捕捉における以前の例から、以前に追跡された姿勢を検索すること８０４、以前に追跡された姿勢を用いて予測姿勢を予測し８０６、その予測姿勢を使って、予測姿勢を初期設定姿勢に割り当てること８０８を含む。
【０１０２】
図９を参照すると、ターゲット観察９０２の例示的なステップ９００は、対象上に少なくとも１つのターゲットを設けること９０４、対象用のターゲットモデルを提供することであって、ターゲットモデルが、以前に観察されたターゲットを含むこと９０６、少なくとも１つの現在観察されるターゲットを観察すること９０８、前記ターゲットモデルを用いて、現在観察されるターゲットを、対応する以前に観察されたターゲットとマッチングすること９１０、追加初期設定パラメータ用に値を属させることによって、初期設定姿勢用の少なくとも１つの追加初期設定パラメータを生成すること９１２、及びマッチングされたターゲット及びターゲットモデルから初期設定姿勢を取得すること９１４、を含む。
【０１０３】
一実施形態において、ターゲットは、対象の表面に貼付されたターゲット、対象の共同環境に貼付されたターゲット、対象の表面上に生成されたターゲット、対象の共同環境に生成されたターゲット、対象の特有の形状特徴の一部、及び対象の共同環境の特有の形状特徴の一部の少なくとも１つである。
【０１０４】
一実施形態において、ターゲットは、写真測量ターゲット、再帰反射ターゲット、符号化されたターゲット、円形ターゲット、単純反射ターゲット、描かれたマーク及び特有の形状特徴の少なくとも１つである。
【０１０５】
一実施形態において、マッチングされたターゲット及びターゲットモデルから初期設定姿勢を取得することは、ターゲット用の面法線を取得することを含む。
【０１０６】
一実施形態において、ターゲットの２つは、現在観察されるターゲットであり、ターゲット観察は、マッチング用の候補サイトを除去するために、現在観察されるターゲット間の距離を、ターゲットモデルにおける以前に観察されたターゲット間の距離と比較することを更に含む。
【０１０７】
一実施形態において、ターゲット観察は、現在観察されるターゲットの量に基づいて、ターゲットモデルにおいてマッチング用の候補サイトを選択することを更に含む。その場合に、マッチングは、各候補サイトにおいて、マッチング用の現在観察されるターゲットを、ターゲットモデルにおける同数の以前に観察されたターゲットで順次的に試験することを含み、最良適合配置を発見することは、各試験されたマッチングを用いること及び収束する最良適合配置を選択することを含む。
【０１０８】
一実施形態において、方法は、初期設定姿勢が６未満の自由度を含む場合に、欠けた初期設定パラメータ用に値を属させることによって、初期設定姿勢用の欠けた初期設定パラメータを生成することを任意選択的に含むことができる６１２。一実施形態において、欠けた初期設定パラメータを生成することは、初期設定姿勢のパラメータ空間をサンプリングすること、最良適合配置を発見するために、各サンプリングされた初期設定パラメータを用いること、及び収束する最良適合配置を選択すること、を含む。
【０１０９】
例示的なシステムコンポーネント
図１０を参照すると、対象における表面ジオメトリのオンライン３Ｄモデリング用に３Ｄセンサ用の改善された姿勢を取得するための例示的なシステム１０００が、ここで説明される。
【０１１０】
３Ｄセンサ１００２が、対象表面の３Ｄ点測定値を視点から捕捉するように適合される。ジオメトリモデル記憶装置１００４が、表面の少なくとも一部における以前に取得されたジオメトリモデルを記憶する。姿勢初期設定モジュール１００６が、３Ｄセンサ用の初期設定姿勢を出力する。姿勢初期設定モジュールは、位置決め装置１００８及び／または、姿勢予測装置１０１０及び／またはターゲット観察モジュール１０１２から部分的または完全な初期設定姿勢情報を受信する。最良適合モジュール１０１４が、初期設定姿勢を用い、ジオメトリモデルにおいて３Ｄセンサの３Ｄ点測定値の最良適合配置を発見する。改善された姿勢の発生器１０１６が、最良適合配置を用いて、３Ｄセンサ用の改善された姿勢を出力する。
【０１１１】
位置決め装置は、ジオメトリモデルに対する３Ｄセンサの装置姿勢を出力する。位置決め装置は、参照機械装置、光学追跡装置、電磁気システム、音響システム、慣性システム等とすることができる。
【０１１２】
姿勢予測装置は、３Ｄセンサの以前に追跡された姿勢を記憶するための追跡された姿勢の記憶装置１０１８を含む。
【０１１３】
ターゲット観察モジュールは、対象の以前に観察されたターゲットのターゲットモデルを記憶するためのターゲットモデル記憶装置１０２０、現在観察されるターゲットを、ターゲットモデルを用いて、対応する以前に観察されたターゲットとマッチングするためのマッチャー１０２２を含む。パラメータ発生器１０２４が、追加初期設定パラメータ用に値を属させることによって、マッチングされたターゲットにより取得される初期設定姿勢用の少なくとも１つの追加初期設定パラメータを生成するために使用される。
【０１１４】
いくつかの実施形態において、少なくとも１つのターゲットが設けられる。ターゲットは、対象の表面に貼付され、対象の環境に貼付され（環境が、対象と共同であり、かつそれが、モデリング中に対象と無関係に変位され得ない限り）、対象の表面に生成され、かつ／または対象の環境上、前記対象の特有の形状特徴の一部及び前記対象の前記共同環境の特有の形状特徴の一部に生成され得る。例えば、ターゲットは、モデリングされる対象が配置されるマット上に設けることができる。ターゲットは、写真測量ターゲット、再帰反射ターゲット、符号化されたターゲット、円形ターゲット、単純反射ターゲット、描かれたマーク及び特有の形状特徴とすることができる。
【０１１５】
一実施形態において、パラメータ発生器１０２４はまた、初期設定姿勢が６未満の自由度を含む場合に、初期設定姿勢用の欠けた初期設定パラメータを生成するために使用される。
【０１１６】
システムのいくつかの実施形態において、３Ｄセンサ及び位置決め装置は、両方のコンポーネントのステップを実行するように適合された単一のシステムに設けられる。例えば、同じカメラは、３Ｄ点測定値を捕捉するためのみならず、対象上のターゲットを用いてセンサ位置情報を生成するために使用することができる。単一のシステムの２つの機能は、単一のシステムの設計に依存して、同時にまたは交互モードで実行することができる。単一のシステムが設けられた場合に、３Ｄセンサは、「自己参照」と呼ばれる。
【０１１７】
他の実施形態において、３Ｄセンサ及び位置決め装置は、単一のケーシングに設けられるが、しかしケーシングは、３Ｄセンサ及び位置決め装置の両方のための別個のコンポーネントを含む。
【０１１８】
容易に理解されるように、ジオメトリモデル記憶装置及びターゲットモデル記憶装置から検索できるジオメトリモデル及びターゲットモデルは、それぞれ、以前の走査セッションにおいて記憶された可能性があるが、以前の走査セッションは、現在の走査セッションの直前である必要はない。対象の走査を開始し、セッションを停止し、その走査を後で別の走査セッション中に継続することが可能である。
【０１１９】
上記の説明は、発明者らによって現在考えられるような例示的な実施形態に関係するが、広範な態様において本発明が、本明細書で説明される要素の均等物を含むことが理解されよう。
【０１２０】
上記の実施形態は、単に例示的であるように意図されている。従って、本発明の範囲は、もっぱら添付の特許請求の範囲によって限定されるように意図されている。
【図１】
0006025830.tif 000018
【図２】
0006025830.tif 000019
【図３】
0006025830.tif 000020
【図４Ａ】
0006025830.tif 000021
【図４Ｂ】
0006025830.tif 000022
【図５】
0006025830.tif 000023
【図６】
0006025830.tif 000024
【図７】
0006025830.tif 000025
【図８】
0006025830.tif 000026
【図９】
0006025830.tif 000027
【図１０】
0006025830.tif 000028