(57)【要約】      （修正有）【課題】３次元モデリングに用いる装置及び方法を提供する。【解決手段】３次元走査装置１００は、画像取込装置１１０とコントローラ１２０とプロセッサ１３０とを備える。画像取込装置は、物体の複数組の画像を取り込む。プロセッサは、取り込まれた物体の第１組の画像及び第Ｎ組の画像の画像情報を取得し、第１組の画像の画像情報と第Ｎ組の画像の画像情報の関連情報を比較し、第１組の画像及び第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きいか否かを判定するように構成される。プロセッサは、第１組の画像及び第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きい場合、第１組の画像と第Ｎ組の画像とを重ね合わせるように構成される。Ｎは２以上の整数である。【選択図】図１
2019126705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の複数組の画像を取り込むように構成される画像取込装置と、
取り込まれた前記物体の第１組の画像及び第Ｎ組の画像の画像情報を取得し、前記第１組の画像の画像情報と前記第Ｎ組の画像の画像情報の関連情報を比較し、前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きいか否かを判定するように構成されるプロセッサと、を備え、
前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の前記関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記プロセッサは、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを重ね合わせるように構成され、かつ、Ｎは２以上の整数である、
３次元走査装置。
【請求項２】
前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が前記閾値よりも小さい場合、前記プロセッサは、取り込まれた前記物体の前記第１組の画像と第（Ｎ−１）組の画像の関連情報を比較するように構成される、請求項１に記載の３次元走査装置。
【請求項３】
前記第１組の画像及び前記第（Ｎ−１）組の画像の関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記プロセッサは、前記第１組の画像と前記第（Ｎ−１）組の画像とを重ね合わせると判定するように構成される、請求項２に記載の３次元走査装置。
【請求項４】
Ｎは３以上の整数である、請求項２に記載の３次元走査装置。
【請求項５】
前記第１組の画像の画像情報又は前記第Ｎ組の画像の画像情報は、前記物体の幾何構造、色、表面アルベド、表面粗さ、表面曲率、表面法線ベクトル及び相対位置のうち少なくとも１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の３次元走査装置。
【請求項６】
前記閾値は、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを順調に重ね合わせるために必要な関連情報数の最小値である、請求項１に記載の３次元走査装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、所定距離移動する毎に前記物体の画像を取り込むように前記画像取込装置を制御するように構成される、請求項１に記載の３次元走査装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、所定時間間隔毎に前記物体の画像を取り込むように前記画像取込装置を制御するように構成される、請求項１に記載の３次元走査装置。
【請求項９】
（ａ）物体の複数組の画像を取り込むステップと、
（ｂ）取り込まれた前記物体の第１組の画像及び第Ｎ組の画像の画像情報を取得するステップと、
（ｃ）前記第１組の画像の画像情報と前記第Ｎ組の画像の画像情報の関連情報を比較するステップと、
（ｄ）前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きいか否かを判定するステップと、
（ｅ）前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の前記関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを重ね合わせるステップと、を含み、
Ｎは２以上の整数である、
３次元モデリングの方法。
【請求項１０】
前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が前記閾値よりも小さい場合、
取り込まれた前記物体の前記第１組の画像と第（Ｎ−１）組の画像の関連情報を比較することと、
前記第１組の画像及び前記第（Ｎ−１）組の画像の関連情報が前記閾値よりも大きいか否かを判定することを実行するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１組の画像及び前記第（Ｎ−１）組の画像の関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記第１組の画像と前記第（Ｎ−１）組の画像とを重ね合わせるステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
Ｎは３以上の整数である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１組の画像の画像情報又は前記第Ｎ組の画像の画像情報は、前記物体の幾何構造、色、表面アルベド、表面粗さ、表面曲率、表面法線ベクトル及び相対位置のうち少なくとも１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記閾値は、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを順調に重ね合わせるために必要な関連情報数の最小値である、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
ステップ（ａ）は、所定距離毎に前記物体の画像を取り込むことをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
ステップ（ｂ）の前に、取り込まれた前記物体の画像の数がＮ以上であるか否かを判定することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
取り込まれた前記物体の画像の数がＮよりも小さい場合、取り込まれた前記物体の画像の数がＮ以上になるまで、前記物体の画像を取り込み続けることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元画像を処理するための装置及び方法に関し、特に３次元モデリングに用いる装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
３次元走査装置又は立体走査装置は、主に被走査物体を走査することによって、前記物体の表面の空間座標及び情報（例えば、物体又は環境の幾何構造、色、表面アルベド等の性質）を取得するためのものであり、取得したデータは、通常、３次元モデリングを行って前記被走査物体の３次元モデルを構築するために用いられる。構築した３次元モデルは、例えば、医学情報、工業設計、ロボットによる案内、地形測量、生体情報、刑事鑑定、立体プリント等の分野に用いることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
一部の応用分野（例えば、歯型の再構築）において、手持ち式の３次元モデリング装置は視角が比較的小さいため、複数組の異なる視角の３次元データを取り込んでから、取り込まった３次元データを重ね合わせて３次元モデリングを行う必要がある。しかし、使用者（例えば、歯科医師又は技術者）が３次元モデリング装置を手持ちで走査をするとき、前記装置の移動速度は一定ではないため、移動速度が遅すぎると、連続した２組の取り込まれたデータの視角はほぼ一致し（２組の取り込まれたデータの重なる部分が多すぎる）、３次元モデリングの速度を大幅に低下させたり、あるいは、移動速度が速すぎると、連続した２組の取り込まれたデータは被走査物体の重複位置を含まず（２組の取り込まれたデータは重なる部分を有さない）、重ね合わせをする時に大きな誤差を生じたりする可能性がある。そのため、迅速に走査でき、かつ高精度の３次元走査装置が強く望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一実施例は、３次元走査装置である。前記３次元走査装置は、画像取込装置とプロセッサとを備える。前記画像取込装置は、物体の複数組の画像を取り込むように構成される。前記プロセッサは、取り込まれた前記物体の第１組の画像及び第Ｎ組の画像の画像情報を取得し、前記第１組の画像の画像情報と前記第Ｎ組の画像の画像情報の関連情報を比較し、前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きいか否かを判定するように構成される。前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の前記関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記プロセッサは、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを重ね合わせるように構成される。Ｎは２以上の整数である。
【０００５】
本発明の別の実施例は、３次元モデリングの方法である。前記方法は、（ａ）物体の複数組の画像を取り込むステップと、（ｂ）取り込まれた前記物体の第１組の画像及び第Ｎ組の画像の画像情報を取得するステップと、（ｃ）前記第１組の画像の画像情報と前記第Ｎ組の画像の画像情報の関連情報を比較するステップと、（ｄ）前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の関連情報が閾値よりも大きいか否かを判定するステップと、（ｅ）前記第１組の画像及び前記第Ｎ組の画像の前記関連情報が前記閾値よりも大きい場合、前記第１組の画像と前記第Ｎ組の画像とを重ね合わせるステップと、を含む。Ｎは２以上の整数である。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の一部の実施例に係る３次元走査装置のブロック模式図である。
【図２】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ａ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｂ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｃ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｄ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｅ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｆ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｇ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｈ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｉ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｊ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【図３Ｋ】本発明の一部の実施例に係る３次元モデリングの方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、本発明の一部の実施例に係る３次元走査装置１００の模式ブロック図である。本発明の一部の実施例によると、前記３次元走査装置１００は、立体的物体に対して３次元走査及び/又は３次元モデリングを行い、前記立体的物体に関連するデジタル立体モデルを構築することができる。本発明の一部の実施例によると、前記３次元走査装置１００は、さらに３次元プリント装置（図示せず）に結合されて、前記３次元印刷装置により構築された３次元モデルをプリントすることができる。図１に示すように、前記３次元走査装置１００は、画像取込装置１１０と、コントローラ１２０と、プロセッサ１３０とを備える。
【０００８】
前記画像取込装置１１０は、被走査物体の３次元画像情報又は特徴点を取り込むように構成される。本発明の一部の実施例によると、取り込まれた３次元画像情報又は特徴点は、被走査物体の幾何構造、色、表面アルベド、表面粗さ、表面曲率、表面法線ベクトル、相対位置等を含むことができるが、これらに限定されない。前記画像取込装置１１０は、１つ又は複数のレンズ又は光源モジュールを有してもよい。前記画像取込装置１１０のレンズは、単焦点レンズ、ズームレンズ又はそれらの組み合わせであってもよい。前記画像取込装置１１０の光源モジュールは、均一のビームを出射して光源不足の環境下で照明補償を行うように配置されてもよい。本発明の一部の実施例によると、前記光源モジュールは、発光ダイオード光源又は他の任意の適宜な光源であってもよい。
【０００９】
前記コントローラ１２０は、前記画像取込装置１１０に接続され、被走査物体の３次元画像情報又は特徴点を取り込むように前記画像取込装置１１０を制御するように構成される。一部の実施例において、前記コントローラ１２０は、所定の条件下で前記画像取込装置１１０が画像取込を行うように制御するように構成される１つ又は複数のタイプのセンサーを有してもよい。例えば、前記コントローラ１２０は、前記３次元走査装置１００の移動を検知した場合に、前記画像取込装置１１０が画像取込を行うように制御するように構成される加速度センサーを有してもよい。例えば、前記コントローラ１２０は、前記３次元走査装置１００が所定の距離移動した時、前記画像取込装置１１０が画像取込を行うように制御するように構成される位置センサーを有してもよい。例えば、前記コントローラ１２０は、所定のタイミングで前記画像取込装置１１０が画像取込を行うように制御するように構成されるタイマーを有してもよい。一部の実施例において、前記コントローラ１２０は、前記画像取込装置１１０に統合されてもよい。
【００１０】
前記プロセッサ１３０は、前記画像取込装置１１０に接続されており、前記画像取込装置１１０で取り込まれた被走査物体の３次元画像情報又は特徴点を受信して処理するように構成される。本発明の一部の実施例によれば、前記画像取込装置１１０で取り込まれた３次元画像情報又は特徴点は、有線伝送又は無線伝送（例えば、ブルートゥース（登録商標）、ＷＩ−ＦＩ、近距離無線通信（ＮＦＣ）など）によって前記プロセッサ１３０に転送されてもよい。前記プロセッサ１３０は、前記画像取込装置１１０で取り込まれた被走査物体の１組又は複数組の３次元画像情報又は特徴点を格納するためのメモリユニット（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ）など）を有してもよい。一部の実施例において、前記メモリユニットは、前記プロセッサ１３０に対して独立した部材であってもよい。前記プロセッサ１３０は、所定の数の被走査物体の３次元画像情報又は特徴点を受信してから、これらの３次元画像情報又は特徴点に対して重畳を行って前記被走査物体の３次元モデルを構築するように構成される。一部の実施例において、前記コントローラ１２０は、前記プロセッサ１３０中に統合されてもよい。一部の実施例において、前記コントローラ１２０を省略して、前記プロセッサ１３０で前記コントローラ１２０の機能を実行する又は取り替えることができる。
【００１１】
図２及び図３Ａ〜３Ｋは、本発明の一部の実施例による３次元モデリングの方法のフローチャートである。本発明の一部の実施例によると、図２及び図３Ａ〜３Ｋの３次元モデリングの方法は、図１の３次元走査装置１００によって実行されることができる。本発明の他の実施例によると、図２及び図３Ａ〜３Ｋの３次元モデリングの方法は、他の３次元走査装置によって実行されることができる。
【００１２】
図２を参照する。まず、ステップＳ２０１において、３次元走査装置は、毎回被走査物体（図３Ａに示すような図形）の３次元画像を取り込む距離△Ｘを判定する。換言すれば、３次元走査装置は、所定距離△Ｘ移動する毎に、前記被走査物体の３次元画像を取り込むことを判定する。本発明の一部の実施例によると、前記距離△Ｘは、図１に示すコントローラ１２０で設定してもよい。本発明の他の実施例によると、ステップＳ２０１は、所定時間間隔毎に又は他の所定条件毎に前記被走査物体の３次元画像を取り込むように、３次元走査装置を制御してもよい。
【００１３】
具体的な実施例において、３次元画像の距離△Ｘは１mm〜２mmである。具体的な実施例において、所定時間は、例えば１／３０〜１／３６０秒である。
【００１４】
図２のステップＳ２０２を参照する。前記３次元走査装置は、所定距離△Ｘ毎に前記被走査物体の３次元画像を取り込む。図３Ｂ及び図３Ｃに示すように、図３Ｂの破線枠は、前記３次元走査装置が毎回被走査物体の３次元画像を取り込む範囲であり、図３Ｃは、前記３次元走査装置が△Ｘ毎に前記被走査物体の３次元画像を取り込むことを開示している。本発明の一部の実施例によると、前記３次元走査装置は、図１に示すような画像取込装置１１０により画像の取り込みを行ってもよい。本発明の一部の実施例によると、取り込まれた画像は、前記３次元走査装置１００のメモリに格納してもよい。
【００１５】
図２のステップＳ２０３を参照する。前記３次元走査装置が前記距離△Ｘの所定倍数Ｎを移動したか否かを判定する。Ｎは１よりも大きい正整数（説明の便宜上、Ｎ＝５とされる）である。換言すれば、前記３次元走査装置がＮ＊（△Ｘ）の距離を移動したか否かを判定する。換言すれば、前記３次元走査装置がＮ組の前記被走査物体の３次元画像を取り込まったか否かを判定する。前記３次元走査装置が、まだ前記距離△Ｘの所定倍数を移動していないと判定した場合、引き続きステップＳ２０２を実行する。前記３次元走査装置が、既に前記距離△Ｘの所定倍数Ｎを移動したと判定した場合、ステップＳ２０４を実行する。本発明の一部の実施例によると、ステップ２０３は、図１に示すようなコントローラ１２０又はプロセッサ１３０により判断してもよい。具体的な実施例において、所定倍数Ｎは、例えば３〜５である。
【００１６】
図２のステップＳ２０４を参照する。取り込まれた被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点を取得する。好ましい実施例において、前記２組の３次元画像の情報又は特徴点は、取り込まれた第１組の３次元画像の情報又は特徴点と第Ｎ組の３次元画像の情報又は特徴点とを含む。図３Ｄを例にすると、被走査物体の第１組の３次元画像は３Ｄ１であり、第Ｎ組の３次元画像は３Ｄ２である。本発明の一部の実施例によると、前記被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点は、図１に示すような画像取込装置１１０又はプロセッサ１３０により取得してもよい。
【００１７】
図２のステップＳ２０５を参照する。前記被走査物体の２組の３次元画像情報又は特徴点を比較するとともに、２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分を算出する。例えば、取得された２組の被走査物体の幾何構造、色、表面アルベド、表面粗さ、表面曲率、表面法線ベクトル、相対位置等を比較するとともに、それらの共通又は関連する部分を算出する。図３Ｄを例にすると、被走査物体の２組の３次元画像３Ｄ１及び３Ｄ２の情報又は特徴点に対して比較を行い、それらの共通又は関連する特徴点は中間の重なる部分（斜線箇所）である。本発明の一部の実施例によると、図１に示すようなプロセッサ１３０により、前記被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点を比較するとともに、２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分を算出してもよい。
【００１８】
図２のステップＳ２０６を参照する。被走査物体の３次元画像の２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きいか否かを判定する。本発明の一部の実施例によると、前記所定値は、２組の情報が画像を重ね合わせることができる十分な共通又は関連する特徴点を有するか否かを判定する閾値である。例えば、前記閾値は、２組の画像を順調に重ね合わせるために有するべき関連情報数又は特徴点の最小値であってもよい。本発明の一部の実施例によると、図１に示すようなプロセッサ１３０により、２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が前記所定値よりも大きいか否かを判定してもよい。具体的な実施例において、前記閾値の最小値は１０である。つまり、２組の画像を順調に重ね合わせるために有するべき関連情報数又は特徴点の最小値は１０である。
【００１９】
図２のステップＳ２０７を参照する。被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きい場合、被走査物体の２組の３次元画像を重ね合わせる。例えば、図３Ｄの被走査物体の２組の３次元画像３Ｄ１及び３Ｄ２の中間の重なる部分が前記所定値よりも大きい場合、図３Ｅに示すように、被走査物体の２組の３次元画像３Ｄ１及び３Ｄ２を重ね合わせて、被走査物体の第１部分の３次元モデリング３Ｅ１を完成する。本発明の一部の実施例によると、図１に示すようなプロセッサ１３０により被走査物体の２組の３次元画像を重ね合わせてもよい。
【００２０】
被走査物体の第１部分の３次元モデリングが完成した後、ステップＳ２０３に戻り、前記３次元走査装置が再びＮ＊（△Ｘ）の距離を移動した（即ち、原点からの距離は２Ｎ＊（△Ｘ）である）か否かを判定する。そして、次にステップＳ２０４を継続し、取り込まれた被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点を再び取得する。例えば、既に取り込まれた被走査物体の第Ｎ組の３次元画像の情報又は特徴点及び第２Ｎ組の３次元画像の情報又は特徴点を取得する。図３Ｆを例にすると、被走査物体の３次元画像の第Ｎ組の画像は３Ｄ２（それは既に第１組の画像３Ｄ１と重ね合わせて３Ｅ１になった）であり、第２Ｎ組の画像は３Ｆ１である。そして、ステップＳ２０５を参照する。前記被走査物体の２組の３次元画像情報又は特徴点を比較するとともに、２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分を算出する。ステップＳ２０６において、被走査物体の３次元画像の２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きいか否かを判定する。被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きい場合、被走査物体の２組の３次元画像を重ね合わせる。そして、被走査物体の３次元モデリングが完成するまで、引き続きステップＳ２０３〜Ｓ２０７を繰り返す。
【００２１】
図２のステップＳ２０9を参照する。被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が前記所定値よりも小さい場合、被走査物体の２組の３次元画像が画像の重ね合わせを行うための十分な共通又は関連する特徴点を有さないと判定し、Ｎ＝Ｎ−１（この時、Ｎ＝４である）とし、再びステップＳ２０４〜Ｓ２０６を実行する。
【００２２】
図３Ｆ及び３Ｇを例にすると、前の被走査物体の３次元画像の第Ｎ組の画像３Ｄ２（それは既に第１組の画像３Ｄ１と重ね合わせて３Ｅ１になった）と第２Ｎ組の画像３Ｆ１の共通又は関連する特徴点（斜線部分）が前記所定値よりも小さい場合、Ｎ＝Ｎ−１とし、前の、第Ｎ組の画像３Ｄ２と第２Ｎ組の画像３Ｆ１の共通又は関連する特徴点の判断を、第Ｎ組の画像３Ｄ２と第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１の共通又は関連する特徴点の判断に代わる。そして、図３Ｈを参照する。被走査物体の３次元画像の第Ｎ組の画像３Ｄ２と第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１の共通又は関連する特徴点が前記所定値よりも大きい場合、前に画像３Ｄ１及び３Ｄ２を重ね合わせた画像３Ｅ１と第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１とを重ね合わせて、被走査物体の第２部分の３次元モデリング３Ｈ１を完成し（ステップＳ２０７）、Ｎの初期値に回復する（この時、Ｎ＝５である）。
【００２３】
被走査物体の第２部分の３次元モデリングが完成した後、再びステップＳ２０３に戻り、前記３次元走査装置が再びＮ＊（△Ｘ）の距離を移動したか否かを判定する。そして、ステップＳ２０４を継続し、取り込まれた被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点を再び取得する。図３Ｉを例にすると、被走査物体の３次元画像の第２Ｎ−１組の画像は３Ｇ１（それは既に画像３Ｅ１と重ね合わせて３Ｈ１になった）であり、第３Ｎ−１（即ち（２Ｎ−１）＋Ｎ）組の画像は３Ｉ１である。そして、ステップＳ２０５を参照する。前記被走査物体の２組の３次元画像情報又は特徴点を比較するとともに、２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分を算出する。ステップＳ２０６において、被走査物体の３次元画像の２組の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きいか否かを判定する。被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が所定値よりも大きい場合、被走査物体の２組の３次元画像を重ね合わせる。そして、被走査物体の３次元モデリングが完成するまで、引き続きステップＳ２０３〜Ｓ２０７を繰り返す。
【００２４】
被走査物体の２組の３次元画像の情報又は特徴点の重なる又は関連する部分が前記所定値よりも小さい場合、被走査物体の２組の３次元画像が画像の重ね合わせを行うための十分な共通又は関連する特徴点を有さないと判定し、Ｎ＝Ｎ−１（この時、Ｎ＝４である）とし、再びステップＳ２０４〜Ｓ２０６を実行する。図３Ｉ及び３Ｊを例にすると、被走査物体の３次元画像の第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１（それは既に３Ｈ１に重ね合わされた）と第３Ｎ−１組の画像３Ｉ１の共通又は関連する特徴点（斜線部分）が前記所定値よりも小さい場合、Ｎ＝Ｎ−１とし、前の、第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１と第３Ｎ−１組の画像３Ｉ１の共通又は関連する特徴点の判断を、第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１と第３Ｎ−２組の画像３Ｊ１の共通又は関連する特徴点の判断に代わる。図３Ｋに示すように、被走査物体の３次元画像の第２Ｎ−１組の画像３Ｇ１と第３Ｎ−２組の画像３Ｊ１の共通又は関連する特徴点が前記所定値よりも大きい場合、画像３Ｈ１と第３Ｎ−２組の画像３Ｊ１とを重ね合わせて、被走査物体の第３部分の３次元モデリング３Ｋを完成する。
【００２５】
図２のステップＳ２０９を参照する。被走査物体のすべての部分の３次元モデリングが終了した後、前記被走査物体の３次元モデリングが完成し、前記被走査物体を再構築する。
【００２６】
一部の実施例において、３次元走査装置が取り込まった被走査物体のすべての画像に対して重ね合わせを行う（例えば、Ｎ＝１の実施例）。例えば、第１組の画像と第２組の画像を重ね合わせて、第２組の画像と第３組の画像を重ね合わせて、…。このようにすると、毎回の重ね合わせも順調に行われることを確保できるが、画像を重ね合わせる際にプロセッサは多量の演算を行う必要があるため、３次元走査装置の操作効率及び３次元モデリングの速度を大幅に低下させる。しかし、本発明の図２及び３Ａ〜３Ｋの実施例により、Ｎが１よりも大きい（即ち２以上の整数）という設定で３次元走査装置を操作し、２組の画像データの関連又は共通する特徴点が閾値よりも小さい場合、次に（Ｎ−１）の設定で３次元走査装置を操作することによって、画像の重ね合わせの正確性を確保できるとともに、最小限の重なる領域（即ち、２組の画像データの関連又は共通する特徴点が最も閾値に近い）で重ね合わせを行うことができ、重ね合わせ回数を低減させ、さらに３次元走査装置の操作効率及び３次元モデリングの速度を向上させることができる。
【００２７】
本発明の技術内容及び特徴は、上述したとおりであるが、本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者は、本発明の指導及び開示から逸脱することなく、依然として様々な変形及び修正が可能である。したがって、本発明の範囲は、既に開示されている実施例に限定されるものではなく、本発明から逸脱しない他の変形及び修正を含み、それは後述する特許請求の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００２８】
１００  ３次元走査装置
１１０  画像取込装置
１２０  コントローラ
１３０  プロセッサ
【図１】
2019126705.tif 000003
【図２】
2019126705.tif 000004
【図３Ａ】
2019126705.tif 000005
【図３Ｂ】
2019126705.tif 000006
【図３Ｃ】
2019126705.tif 000007
【図３Ｄ】
2019126705.tif 000008
【図３Ｅ】
2019126705.tif 000009
【図３Ｆ】
2019126705.tif 000010
【図３Ｇ】
2019126705.tif 000011
【図３Ｈ】
2019126705.tif 000012
【図３Ｉ】
2019126705.tif 000013
【図３Ｊ】
2019126705.tif 000014
【図３Ｋ】
2019126705.tif 000015