(57)【要約】本発明は、座標点からの形状要素の計算期間中に干渉信号の影響を最小とする方法に関するものである。本発明の目的は、形状要素の計算から所望の形状要素ヘ局所的に割当てられるべきでない座標を排除することである。その目的は、所望のタイプの形状要素を計算するための補償方法を同一のタイプの形状要素に対する認識方法と結合させ且つ全ての入力座標点から形状要素を計算するために関連性の座標点をフィルタするための認識方法を使用することによって達成される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力した座標点Ｐiから形状要素を計算する場合に妨害信号の影響を最小とさせる方法において、
認識済の形状要素ＦＥを計算するために全ての入力座標点Ｐiが関与する認識方法（２）を実施し、
前記認識方法において決定された形状要素ＦＥに関し予め定義可能なパラメータＥ内に位置されている入力座標点Ｐiから関連性のある座標点Ｐｒiをフィルタし（３）、
最終的な形状要素を計算するためにフィルタされた関連性のある座標点Ｐｒiが関与する同一のタイプの形状要素に対して回帰分析（４）を実施する、
上記各ステップを有している方法。
【請求項２】
請求項１において、先行する回帰分析において決定された形状要素の有効性パラメータが予め定義可能な公差範囲Ｔの外にある場合にのみ、全ての入力座標（Ｐi）が関与する認識方法（２）を実施するステップ、関連性のある座標点（Ｐｒi）のフィルタ処理（３）を実施するステップ、及びフィルタ処理した座標点Ｐｒiで回帰分析（４）を実施するステップを実施するために、認識方法（２）が全ての入力された座標（Ｐi）が関与する所望の形状要素の回帰分析（６）により先行されることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２において、妨害され入力された座標点内の所望のタイプの形状要素の位置及び配向の認識が、ハフ変換及びハフパラメータ空間内の特異点の決定により実施されることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちのいずれか１項において、先行する調節計算（６）において計算された形状要素が有効であるかいなかを決定する目的のため及び／又は認識手順（２）により関連性のある座標点をフィルタ処理（３）する目的のために決定された形状要素に関する多次元範囲が決定され、該領域が形状要素からのユークリッド距離Ｅによって定義されることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４において、前記ユークリッド距離Ｅが形状要素の形状偏差ｆの特定した公差範囲Ｔに基づいて決定されることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４において、前記ユークリッド距離Ｅが所望のタイプの形状要素からの残留偏差の統計的分布に基づいて決定されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６において、所望のタイプの形状要素からの残留偏差の統計的分布から標準偏差ｓが決定され、且つその標準偏差ｓを距離Ｅの決定において考慮することを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のうちのいずれか１項において、認識手順（２）が形状要素のタイプを識別することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８において、認識手順（２）が１つの処理ステップで同一のタイプの複数の形状要素を決定し、その後の関連性のある座標点のフィルタ処理（３）及び形状要素回帰分析（４）を認識手順（２）において見つかった全ての形状要素に対して適用することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は予測される理想的な幾何学的形状に局所的に割当てられることが不可能な座標を形状要素計算から排除する目的で形状要素の計算において座標点をフィルタする方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
プロービングにより採取されたオブジェクト表面の１組の座標点から測定のオブジェクトの形状の計算は、座標測定における公知の問題である。形状は、直線、円、楕円、球、又は円筒等の理想的な幾何学的置換要素（形状要素と略称される）により記述される。採取された座標点は部分的にランダムな順番にあり、且つ、妨害を発生する影響に起因して、オブジェクトの実際の幾何学的形状から逸れる。特に、座標点がイメージセンサーによって光学的に採取される場合においては、実際の形状からの逸れがかなりのものとなる場合がある。このことは、例えば、不安定な照明条件、オブジェクト端部上の塵埃付着、又はテクスチャを有する表面又は画像背景によって発生される場合がある。形状要素を決定するための回帰分析においてフィルタ処理していない座標点が使用される場合には、測定結果は実際の幾何学的形状から著しく逸れる場合がある。
【０００３】
測定信号から妨害値をフィルタする従来の方法は測定値の平滑化に基づいている。その例としては、移動平均方法により平滑化、ローパスフィルタ処理による平滑化、及び最適フィルタ処理（ウィーナー（Ｗｉｅｎｅｒ）フィルタ）等がある。これら全ての方法は、実際の値から大きく異なる測定値であるいわゆる外れ値の影響が、平均化により最小とされてはいるが、尚且つ測定結果に悪影響を与えるという共通の欠点を有している。
【０００４】
外れ値の無い残存する測定値のみが更に処理されるように、更なる度量衡処理の前に入力値（特に、プローブした点座標）が潜在的な外れ値から分離される場合には測定結果の精度が改善される。その目的のために、ＤＥ１９９００７３７Ａ１は、最初の回帰計算に続いて、妨害値としてみなされるべきプローブした点座標を除去するためのハイパスフィルタ処理を行うことを提案している。この手順の不利な面は、妨害された値のフィルタ処理は、既に妨害された入力データにより影響されている前に計算した形状要素に基づくものであるということである。このことは、形状要素の位置及び配向においてかなりの偏差を包含する場合があり、従ってその後のフィルタ処理は実際の妨害された値をフィルタ除去するものでない場合がある。
【０００５】
原理的には、回帰分析は、形状要素に対して点Ｐi（ｘi，ｙi）の偏差の和を最小とする目的で、入力座標点Ｐi（ｘi，ｙi）の非順序集合に対して幾何学的プリミティブ（形状要素）を当て嵌める方法である。既知の偏差の尺度は距離の絶対値、距離の平方、及び形状要素に対する最大の正の及び最大の負の偏差の間の距離の量である。回帰分析は、結果的に得られる形状要素が測定点の集合の可及的に最善の表現であるか否かについての決定を包含するものではない。入力座標点Ｐi（ｘi，ｙi）の組が形状要素を表わすものである場合には、その形状要素は以下に説明する認識方法によるよりもより精密に特性付けられる。
【０００６】
座標測定の分析とは別に、妨害構造の除去も技術的認識の問題において重要な役割を担う。低空飛行航空機による障害物の検知における情報の確実性を増加させるために、ＤＥ１００５５５７２Ｃ１は、ハフ変換として当業者に知られている水平な直線に対する検知方法によって架空送電線を距離測定画像において検知することを提案している。然しながら、この手順の場合には、形状要素の位置及び配向に関する詳細な情報の導出は著しい計算的努力でもってのみ達成することが可能である。精密測定における作業の場合には、形状要素の回帰分析方法をより高い効率で使用することが可能である。
【０００７】
ＤＥ６９５２３９６５Ｔ２は、二次元コードに対する認識装置及び対応する方法を記載しており、その場合に、全ての採取した画像点でもって回帰分析が実施される。更に、ハフ変換が直線の認識のために実施され、その場合に、該方法において使用される点の数は、計算上の努力を減少させるために、該変換がなされる前に減少される。
【０００８】
一般的に、形状要素の認識は、与えられた平坦な又は三次元測定体積内において所望の形状要素が発生するか否かについての決定のことを意味している。その識別プロセスは、形状要素と入力された座標点Ｐi（ｘi，ｙi）の配列（測定点の集合）との間の可及的に最善の一致の決定を包含している。該識別と共に、識別された形状要素は特性パラメータ（位置、寸法、配向）により特性付けられる。認識方法において、高い計算上の努力のために位置、寸法及び配向の粗い決定が可能であるに過ぎない。
【０００９】
ハフ変換は、入力座標点Ｐi（ｘi，ｙi）の非順番集合において、例えば直線及び円等の幾何学的プリミティブを認識するためのツールである。偏差を特性付ける尺度が使用される回帰分析を使用する方法による幾何学的プリミティブの当て嵌めにおける場合と異なり、ハフ変換は頻度尺度を使用する。幾何学的プリミティブを認識するための基準は、入力座標の最大数がその幾何学的プリミティブ上に存在することである。従って、ハフ変換は、外れ値、輪郭破断、又は識別すべき構造の隠れた特徴等の低い発生確率を有する妨害に対して非常にロバスト即ち堅牢である。
【００１０】
上述したハフ変換は認識方法であり且つカーテシアン座標空間内の直線特徴を検知するために開発されたものである。基本的なイラストレーションは例えば米国特許第３，０６９，６５４号に見出すことが可能である。このハフ変換の潜在的な適用例は「デジタル画像処理及びパターン認識の実行（Ｐｒａｘｉｓ  ｄｅｒ  ｄｉｇｉｔａｌｅｎ  Ｂｉｌｄｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ  ｕｎｄ  Ｍｕｓｔｅｒｅｒｋｅｎｎｕｎｇ）」、Ｐ．  Ｈａｂｅｒａｃｋｅｒ、ミュンヘン、ハンゼル（Ｈａｎｓｅｒ）、１９９５にも記載されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的とするところは、上述したタイプの方法を提供することであって、その場合に、形状要素回帰分析の低測定不確実性利点を維持しながら、入力座標点の著しく散乱した集合における所望のタイプの形状要素の位置及び配向を決定することが可能である。
【００１２】
本発明によれば、該目的は請求項１に定義した特徴により達成される。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明による方法は、測定エラーに対してロバストである認識方法と夫々同一のタイプの所望の形状要素に対するより正確な形状要素回帰分析との核心的な結合に基づいている。その決定的な点は、全ての関連する測定結果が一般則として予め定められている形状要素に対する認識方法へ供給されるということである。形状要素の認識の後、与えられた範囲外測定値は外れ値として排除することが可能である。その後残存する測定値に対して適用される回帰分析は、形状要素のより正確な決定を行う。何故ならば、この処理ステップにおいては、外れ値が形状要素の決定結果を最早劣化させることがないからである。
【００１４】
本方法の以下の説明は、主に、光学的に採取した測定値の例についてのものであるが、本方法は、通常、任意の適宜の方法により採取した測定値に対して適用可能であることを注意すべきである。測定データの光学的採取は、好適な例を表わしている。何故ならば、それは、特に、汚染及び照明効果に起因して実際の構造からの深刻な偏差をこうむる場合があるからである。
【００１５】
好適には、最初に実施する認識方法としてハフ変換を使用する。然しながら、その他の認識方法を使用することも可能であり、それらは当業者に知られているものであるからここにおいてより詳細に例示することは必要ではない。
【００１６】
入力座標点が外れ値の存在に関して検査される場合に所望の形状要素のタイプが既に考慮されているという点において、従来技術と比較して妨害の抑圧において顕著な改良が達成されている。このことは、所望の形状要素のタイプが後の処理（次の処理ステップ）においてのみ考慮されるという従来方法と対比される。
【００１７】
本発明に基づく方法の１つの利点は、外れ値の識別が所望の形状要素の形状に関連しているということである。従って、特定の形状要素の位置及び配向の決定は、高度に散乱した点の集まりからであっても可能である。このことは、特に、認識すべき構造が画像の前景又は背景における未知のシステマチックな構造により妨害されている場合に、画像分析を使用する測定方法においては必要なことである。例としては、風景画像における測地特徴の認識、又は塵埃により汚染されている画像内のオブジェクトの端部の幾何学的特徴の決定等である。
【００１８】
形状要素の位置及び配向を決定するためのロバストな認識方法の使用は、妨害構造の信頼性のある除去を可能とし且つ妨害信号により影響されることのない形状要素のその後の回帰分析に対する開始用のソリューションを提供する。
【００１９】
有益的な実施例は、認識方法として使用されるハフ変換の前に形状要素の予備的回帰分析を実施することを特徴としている。
【００２０】
形状要素回帰分析の結果からの品質パラメータ（Ｅ）の発生、及びこのパラメータ（Ｅ）が与えられた公差範囲（Ｔ）内に存在するか否かの決定は、ユーザが、ハフ変換の計算的努力が必要とされるか否かを決定することを可能とする。
【００２１】
本方法のその他の有益的な実施例は従属請求項に与えてある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、直線端部に沿ってのテストオブジェクトの測定期間中に採取した複数のプローブ点Ｔi（ｘ，ｙ）を示したグラフである。上に例示したように、光学的精密測定は、測定期間中にテストオブジェクトが汚染されるという問題によりしばしば劣化される。製造プロセスから残存する例えば僅かな付着物であっても、テストオブジェクトが誤って拒否されることとなる場合がある。図１は、ｘ＝０乃至０．５の範囲内においてプローブした点の中における外れ値により汚染の影響を明確に例示している。
【００２３】
この問題を解決するために、本発明は、形状要素に対する認識及び回帰分析の結合を使用する。
【００２４】
図２に示したグラフは、先にフィルタすることなしに点（測定データ）が回帰分析に供給された場合の、所望の形状要素に対するガウス回帰分析から得られる直線的な当て嵌めラインを包含している。図２は、測定データの中における外れ値が当て嵌めラインのコースに関してかなりの影響を有していることを示しており、該ラインはｘ方向における点の集まりの明らかに正の勾配から逸れており、その代わりに負の勾配を示している。
【００２５】
計算された形状要素が有効であるか否かを決定するために、パラメータＥが派生され且つ予め定義可能な交差範囲Ｔと比較される。パラメータＥは、例えば、ユークリッド距離により得られた形状要素についての範囲を特性付ける（図５に関する以下の記載も参照）。パラメータＥは、例えば、計算した形状要素の形状偏差ｆ又は標準偏差ｓにより決定することが可能である。回帰分析によるＥを決定するその他の規則を派生することが可能であることは明らかである。夫々の測定作業に対してＥを決定するための適切な規則を割当てることは次の条件に従って行うことが可能である。
【００２６】
−全ての測定した点が公差範囲Ｔ内に存在する場合には、Ｅ＝ｆが満足される。
【００２７】
−入力した点の少なくとも９９．７３％が公差範囲Ｔ内に存在する場合には（計算した形状要素からの入力した点の偏差のガウス分布を仮定）、Ｅ＝３ｓが満足される。
【００２８】
−入力した点の少なくとも９５％が公差範囲Ｔ内に存在する場合には（計算した形状要素からの入力した点の偏差のガウス分布を仮定）、Ｅ＝２ｓが満足される。
【００２９】
パラメータＥが許容可能な予め定義可能な公差範囲Ｔを超える場合には、回帰分析によって決定される形状要素は、有効なものとみなすことは不可能である。本発明が測定した座標点のフィルタ処理を行うのはこの場合である。
【００３０】
図３は本発明を実現するために実施すべき最も重要な処理ステップを示したフローチャートである。本方法は、ステップ１で開始する。形状要素決定の結果を改善するために、形状要素認識手順が最初に実施される。この目的のために、その「最も頻繁に発生」の意味における形状要素の最善の位置がステップ２において決定され、その認識方法は、例えば、ハフ変換である。このハフ変換は、形状要素の位置とは独立している予め定義可能な有効範囲内にそれらが存在する限り、全ての座標点（プローブした点）Ｐiを関与させる。勿論、明らかに有効範囲外のものである場合には、特定の測定したデータを処理から排除することが可能である。プローブした点Ｐiはそれらの座標（ｘ，ｙ，ｚ）により定義され且つ、測定作業に依存して、二次元又は三次元の値とすることが可能である。
【００３１】
更に、所望の形状要素のタイプは、殆どの場合において、特定の測定作業により決定することが可能である。多様な認識方法が当業者にとって知られており、従ってこれらの方法の動作についてここで詳細に例示する必要性はない。例示目的のために、図４は形状要素「直線」により例示されるハフパラメータ空間における表現を示している。
【００３２】
回帰分析による形状要素の決定に対する上述した手順に類似して、ハフ変換により決定される形状要素ＦＥに関する範囲Ｅが派生され、その場合に、関連するプローブした点Ｐｒiはその範囲内に存在せねばならない。図５はプローブ点Ｐ1乃至Ｐ8が１つの例として作用する形状要素「直線」と共に示した模式図としてこのような選択を示している。例えばＰ5等の範囲Ｅ外の点は点の集合から除去される。
【００３３】
再度図３を参照すると、集合内に止まるべき関連性のある点の選択がステップ３において為される。その後のステップ４において、残存する点Ｐｒiの集合について回帰分析が行われる。従って、回帰分析は外れ値を排除して実施され、それらの外れ値は認識ステップの後範囲Ｅの外に位置している。従って、この回帰分析は、外れ値を包含するデータに関して実施される回帰分析と比較して、より精密な結果を達成する。本方法はステップ５で終了する。
【００３４】
図６は図１に示した点の集合を示した模式図であり、且つ例示した方法によって計算された結果は回帰分析により決定されたラインである。本方法は、又、更なる繰り返しステップを包含することが可能である。
【００３５】
図７は本方法の修正した実施例のフローチャートである。主要な差異は、ステップ２において実施される認識（ハフ変換）が付加的な形状要素回帰分析により先行されていることである。この先行する形状要素調節計算はステップ６において行われ且つ入力された座標点Ｐiを考慮に入れる。形状要素回帰分析による第一処理ステップにおける所望の形状要素の決定は、入力点が妨害されていない限り、本方法の速度を増加させる。その後の時間がかかるハフ変換は、ステップ７において為された決定が、回帰分析の品質パラメータＥが予め定義可能な公差範囲Ｔの外側である場合にのみ実施される。Ｅが許容可能な予め定義可能な公差範囲Ｔ内である場合には、形状要素はステップ８において有効なものであることが宣言され且つ測定結果として発行される。
【００３６】
所望の形状要素が入力データ内において見つけることができない場合又は同一のタイプの幾つかの形状要素が存在する場合における適用例においては、図３に示したように、ハフ変換が第一処理ステップとして実施される。この変形例の１つの利点は、図７に基づく変形例と比較した場合に、認識プロセスが位置のみならず最も頻繁に発生する形状要素のタイプをも決定することが可能であるということである。更に、この予備的な認識方法は、単一のステップにおいて、予め定義可能な最小頻度で発生する同一のタイプの複数の形状要素を検知することが可能である。このことは、入力座標をセグメント化し且つその後の回帰分析を種々の座標セグメントにおいて実施することを可能とさせる。
【００３７】
本発明に基づく方法によって決定することが可能な形状要素のタイプは、通常、標準２Ｄ及び３Ｄ形状要素、空間曲線、及び結合した形状要素を包含する。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】汚染及びノイズにより妨害されたオブジェクトの直線輪郭に関して採取された複数のプローブした点Ｐi（ｘ，ｙ）を示したグラフ図。
【図２】図１に示した全ての汚染で影響されたプローブした点Ｐi（ｘ，ｙ）を介しての回帰分析により決定されたラインを示したグラフ図。
【図３】形状要素に対する回帰分析が第一ステップとして実施されるものではない本発明を実現するための処理ステップを示したフローチャート。
【図４】形状要素「直線」により例示されるハフパラメータ空間における表現を示した概略図。
【図５】形状要素「直線」の例に対し、プローブした点Ｐ1乃至Ｐ8、形状要素ＦＥ、品質パラメータＥを示したグラフ図。
【図６】汚染をフィルタ除去した後に考慮すべき残存するプローブした点Ｐｒi（ｘ，ｙ）を介しての回帰分析により決定されたラインを示したグラフ図。
【図７】形状要素に対する回帰分析が第一ステップとして実施される場合の図６に基づく方法の修正した実施例の処理ステップを示したフローチャート。
【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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【国際調査報告】
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