(57)【要約】【課題】  位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出する処理装置、ロボット、位置姿勢検出方法及びプログラム等を提供すること。【解決手段】  処理装置１００は、入力画像を取得する入力画像取得部１１０と、オブジェクトの３次元モデルデータの姿勢情報を設定することで、テンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部１２０と、入力画像とテンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、類似度に基づいて姿勢情報の更新処理を行い、更新処理後の姿勢情報により取得された新たなテンプレート画像と、入力画像に対して、位相限定相関処理を行うことで、オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部１３０を含む。【選択図】      図６
2015102928.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を取得する入力画像取得部と、
オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、
前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部と、
を含むことを特徴とする処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記処理部は、
前記姿勢情報の前記更新処理による複数回の前記位相限定相関処理によって、前記類似度を極大とする前記姿勢情報が求められた場合には、
前記姿勢情報に基づき取得される前記テンプレート画像と、前記入力画像に対する前記位相限定相関処理により求められる、前記第１の軸における位置及び前記第２の軸における位置と、
前記姿勢情報により表される前記第３の軸での位置と、
前記姿勢情報により表される前記第１〜第３の回転角とにより表される情報を、
前記入力画像における前記オブジェクトの前記位置姿勢として検出することを特徴とする処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記テンプレート画像取得部は、
前記姿勢情報により求められる第１のテンプレート画像と、
前記姿勢情報のうち、前記第３の軸での位置を変化させることにより取得される第２のテンプレート画像と、
前記姿勢情報のうち、前記第１の回転角を変化させることにより取得される第３のテンプレート画像と、
前記姿勢情報のうち、前記第２の回転角を変化させることにより取得される第４のテンプレート画像と、
前記姿勢情報のうち、前記第３の回転角を変化させることにより取得される第５のテンプレート画像と、を取得し、
前記処理部は、
取得された第１〜第５のテンプレート画像と、前記入力画像を用いた前記位相限定相関処理により求められる複数の前記類似度に基づいて、前記姿勢情報の前記更新処理を行うことを特徴とする処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記テンプレート画像取得部は、
前記３次元モデルデータの透視変換処理を行うことで前記テンプレート画像を取得し、
前記第３の軸は、前記透視変換における奥行き方向に対応する軸であることを特徴とする処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記入力画像に対する周波数変換処理により求められる入力位相画像と、前記テンプレート画像に対する前記周波数変換処理により求められるテンプレート位相画像との位相限定合成処理の結果に対して、所与の重み付け処理を行った後に、前記周波数変換処理の逆変換処理を行うことで、前記類似度を求めることを特徴とする処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記入力画像に対して、解像度を低下させる解像度低下処理を行って、前記入力画像に比べて前記解像度の低い低解像度入力画像を取得し、前記低解像度入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことを特徴とする処理装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記処理部は、
前記テンプレート画像に対して前記解像度低下処理を行って、前記低解像度入力画像に対応する前記解像度となる低解像度テンプレート画像を取得し、前記低解像度入力画像と前記低解像度テンプレート画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことを特徴とする処理装置。
【請求項８】
請求項６において、
前記テンプレート画像取得部は、
前記テンプレート画像における前記オブジェクトの前記解像度が、前記低解像度入力画像における前記オブジェクトの前記解像度に対応する画像を前記テンプレート画像として取得し、
前記処理部は、
前記低解像度入力画像と前記テンプレート画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことを特徴とする処理装置。
【請求項９】
請求項６乃至８のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記低解像度入力画像に対する前記位相限定相関処理を実行した後に、前記入力画像に対する前記位相限定相関処理を実行することを特徴とする処理装置。
【請求項１０】
入力画像を取得する入力画像取得部と、
オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、
前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部と、
を含むことを特徴とするロボット。
【請求項１１】
入力画像を取得する入力画像取得処理を行うことと、
オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得処理を行うことと、
前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行うことと、
を含むことを特徴とする位置姿勢検出方法。
【請求項１２】
入力画像を取得する入力画像取得部と、
オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、
前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部として、
コンピューターを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、ロボット、位置姿勢検出方法及びプログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
所与の物体が、空間上のどの位置にどのような姿勢で配置されているかを検出する位置姿勢検出手法は種々の場面で有用である。例えば、ロボットを用いて何らかの作業を行う場合に、作業対象物に対して適切な作業を行うために、当該作業対象物の位置姿勢を検出することが行われる。通常のロボット作業では、作業対象物の所望の位置にねじ締めを行う、或いは所望の位置を所望のハンド姿勢で把持する等のように、作業対象物の位置姿勢が正確に把握されていることが望ましい状況が多いためである。
【０００３】
一方で、高いロバスト性を有し、高精度（例えばサブピクセル単位）での画像マッチングを行う手法として位相限定相関法が知られている。例えば、非特許文献１では、位相限定法についての詳細な手法が開示されている。また、特許文献１では、位相限定相関法に限定されないものではあるが、サブピクセル単位での推定処理を行う手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２８２６３５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】青木孝文, 伊藤康一, 柴原琢磨, 長嶋聖,"位相限定相関法に基づく高精度マシンビジョン −ピクセル分解能の壁を越える画像センシング技術を目指して−,"IEICE Fundamentals Review, Vol. 1, No. 1, pp. 30--40, July 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来、物体の３次元位置姿勢を推定する際には、レーザーレンジセンサーやプロジェクターによるパターン光の投影、或いはtime of flight方式による距離画像センサー等を用いて、物体の３次元形状を計測し、３次元モデルデータ（ＣＡＤデータ等の３次元形状のモデルデータ）と照合して物体の位置姿勢を検出していた。つまり、従来手法は専用のハードウェア（専用のセンサーや、パターン光を投影するプロジェクター）を用いるものであり、単純な２次元画像データである入力画像（例えば物体が撮像された撮像画像）を用いるものが主ではなかった。
【０００７】
位相限定相関法は高精度での画像マッチングを行う手法であるが、位相限定相関法を用いて、物体の位置姿勢（狭義には、３つの軸での位置と、各軸周りでの回転による６自由度の情報）の推定を行う手法は開示されていない。さらにいえば、パラメーターを更新しながら解（極値）を探索する漸近法（非線形計画法、山登り法）と、位相限定相関法を併用する手法の開示は見られない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、入力画像を取得する入力画像取得部と、オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部と、を含む処理装置に関係する。
【０００９】
本発明の一態様では、３次元モデルデータの位置姿勢を設定することで取得したテンプレート画像と入力画像に対して、位相限定相関処理を行って類似度を求めることで、オブジェクトの位置姿勢を検出する。この際、類似度を用いて位置姿勢の更新処理を行い、更新後の位置姿勢から取得したテンプレート画像を用いてさらに位相限定処理を実行する。これにより、位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出すること等が可能になる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記姿勢情報の前記更新処理による複数回の前記位相限定相関処理によって、前記類似度を極大とする前記姿勢情報が求められた場合には、前記姿勢情報に基づき取得される前記テンプレート画像と、前記入力画像に対する前記位相限定相関処理により求められる、前記第１の軸における位置及び前記第２の軸における位置と、前記姿勢情報により表される前記第３の軸での位置と、前記姿勢情報により表される前記第１〜第３の回転角とにより表される情報を、前記入力画像における前記オブジェクトの前記位置姿勢として検出してもよい。
【００１１】
これにより、位置姿勢の６つの自由度のそれぞれを、類似度を極大とする位置姿勢に基づいて適切に決定すること等が可能になる。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記テンプレート画像取得部は、前記姿勢情報により求められる第１のテンプレート画像と、前記姿勢情報のうち、前記第３の軸での位置を変化させることにより取得される第２のテンプレート画像と、前記姿勢情報のうち、前記第１の回転角を変化させることにより取得される第３のテンプレート画像と、前記姿勢情報のうち、前記第２の回転角を変化させることにより取得される第４のテンプレート画像と、前記姿勢情報のうち、前記第３の回転角を変化させることにより取得される第５のテンプレート画像と、を取得し、前記処理部は、取得された第１〜第５のテンプレート画像と、前記入力画像を用いた前記位相限定相関処理により求められる複数の前記類似度に基づいて、前記姿勢情報の前記更新処理を行ってもよい。
【００１３】
これにより、位置姿勢のうち４つの自由度をそれぞれ変化させることで取得される複数のテンプレート画像を用いて、位置姿勢の更新処理を行うこと等が可能になる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記テンプレート画像取得部は、前記３次元モデルデータの透視変換処理を行うことで前記テンプレート画像を取得し、前記第３の軸は、前記透視変換における奥行き方向に対応する軸であってもよい。
【００１５】
これにより、第３の軸を奥行き方向の軸とした、３次元モデルデータの透視変換処理によりテンプレート画像を取得すること等が可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記入力画像に対する周波数変換処理により求められる入力位相画像と、前記テンプレート画像に対する前記周波数変換処理により求められるテンプレート位相画像との位相限定合成処理の結果に対して、所与の重み付け処理を行った後に、前記周波数変換処理の逆変換処理を行うことで、前記類似度を求めてもよい。
【００１７】
これにより、位相限定相関処理において、重みづけ処理を行うこと等が可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記入力画像に対して、解像度を低下させる解像度低下処理を行って、前記入力画像に比べて前記解像度の低い低解像度入力画像を取得し、前記低解像度入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行ってもよい。
【００１９】
これにより、位相限定相関処理の対象として、低解像度入力画像を用いること等が可能になる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記テンプレート画像に対して前記解像度低下処理を行って、前記低解像度入力画像に対応する前記解像度となる低解像度テンプレート画像を取得し、前記低解像度入力画像と前記低解像度テンプレート画像に対して、前記位相限定相関処理を行ってもよい。
【００２１】
これにより、低解像度入力画像と低解像度テンプレート画像の解像度を対応させること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記テンプレート画像取得部は、前記テンプレート画像における前記オブジェクトの前記解像度が、前記低解像度入力画像における前記オブジェクトの前記解像度に対応する画像を前記テンプレート画像として取得し、前記処理部は、前記低解像度入力画像と前記テンプレート画像に対して、前記位相限定相関処理を行ってもよい。
【００２３】
これにより、低解像度入力画像とテンプレート画像の解像度を対応させること等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記低解像度入力画像に対する前記位相限定相関処理を実行した後に、前記入力画像と前記テンプレート画像に対する前記位相限定相関処理を実行してもよい。
【００２５】
これにより、状況に応じて解像度低下処理を実行するか否かを変更すること等が可能になる。
【００２６】
また、本発明の他の態様は、入力画像を取得する入力画像取得部と、オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部と、を含むロボットに関係する。
【００２７】
本発明の一態様では、３次元モデルデータの位置姿勢を設定することで取得したテンプレート画像と入力画像に対して、位相限定相関処理を行って類似度を求めることで、オブジェクトの位置姿勢を検出する。この際、類似度を用いて位置姿勢の更新処理を行い、更新後の位置姿勢から取得したテンプレート画像を用いてさらに位相限定処理を実行する。これにより、位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出すること等が可能になる。
【００２８】
また、本発明の他の態様は、入力画像を取得する入力画像取得処理を行うことと、オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得処理を行うことと、前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行うことと、を含む位置姿勢検出方法に関係する。
【００２９】
本発明の一態様では、３次元モデルデータの位置姿勢を設定することで取得したテンプレート画像と入力画像に対して、位相限定相関処理を行って類似度を求めることで、オブジェクトの位置姿勢を検出する。この際、類似度を用いて位置姿勢の更新処理を行い、更新後の位置姿勢から取得したテンプレート画像を用いてさらに位相限定処理を実行する。これにより、位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出すること等が可能になる。
【００３０】
また、本発明の他の態様は、入力画像を取得する入力画像取得部と、オブジェクトの３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、前記第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、前記３次元モデルデータからテンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部と、前記入力画像と前記テンプレート画像に対して位相限定相関処理を行って、画像間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記姿勢情報の更新処理を行い、前記更新処理後の前記姿勢情報により取得された新たな前記テンプレート画像と、前記入力画像に対して、前記位相限定相関処理を行うことで、前記入力画像における前記オブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部として、コンピューターを機能させるプログラムに関係する。
【００３１】
本発明の一態様では、３次元モデルデータの位置姿勢を設定することで取得したテンプレート画像と入力画像に対して、位相限定相関処理を行って類似度を求めることで、オブジェクトの位置姿勢を検出する手法をコンピューターに実行させる。この際、類似度を用いて位置姿勢の更新処理を行い、更新後の位置姿勢から取得したテンプレート画像を用いてさらに位相限定処理を実行する。これにより、位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出すること等が可能になる。
【００３２】
このように、本発明の幾つかの態様によれば、位相限定相関法と、類似度に基づく位置姿勢の更新処理を伴う手法（狭義には漸近法）を用いて、オブジェクトの６自由度の位置姿勢を精度よく検出する処理装置、ロボット、位置姿勢検出方法及びプログラム等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１（Ａ）、図１（Ｂ）は３次元モデルデータの位置姿勢の変化と、テンプレート画像におけるオブジェクトの変化の説明図。
【図２】姿勢情報と類似度の関係を示す３次元グラフ。
【図３】位相限定相関法を用いた場合の姿勢情報変化に対する類似度の感度を説明する図。
【図４】ピーク位置を補間処理により求める例。
【図５】漸近法（山登り法）の説明図。
【図６】本実施形態に係る処理装置の構成例。
【図７】漸近法を実行できる位置とできない位置の比較例。
【図８】通常の位相限定相関法の処理を説明する図。
【図９】位相限定合成処理の結果に対して重み付け処理を行う例。
【図１０】図１０（Ａ）は重み付け処理を行わない場合の姿勢情報に対する類似度の例、図１０（Ｂ）は重み付け処理を行った場合の姿勢情報に対する類似度の例。
【図１１】図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）は重み付け処理におけるパラメーターを変更した場合の姿勢情報に対する類似度の例。
【図１２】図１２（Ａ）〜図１２（Ｃ）は入力画像と低解像度入力画像の例。
【図１３】図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）は解像度低下処理を行わない場合と行う場合での、姿勢情報に対する類似度の差異を説明する図。
【図１４】本実施形態の手法を実行した場合の姿勢情報の収束の例。
【図１５】本実施形態に係る処理装置の他の構成例。
【図１６】本実施形態に係るロボットの構成例。
【図１７】本実施形態に係るロボットの構造の例。
【図１８】本実施形態に係るロボットの構造の他の例。
【図１９】本実施形態に係る処理装置等をサーバーシステムにより構成する例。
【図２０】図２０（Ａ）〜図２０（Ｃ）は位相限定相関法のロバスト性の説明図。
【図２１】位相限定相関法の処理内容を説明する図。
【図２２】本実施形態に係る処理を説明するフローチャート。
【図２３】テンプレート画像の生成手法と各自由度での変化方向を説明する図。
【図２４】図２４（Ａ）〜図２４（Ｃ）は第１，第２のテンプレート画像の説明図。
【図２５】図２５（Ａ）〜図２５（Ｆ）は第３〜第５のテンプレート画像の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３５】
１．本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。上述したように、物体の３次元位置姿勢の検出が種々の状況で求められる。それに対して、レーザーレンジセンサーのように専用のセンサーを用いたり、照射光の射出から受光までの時間を測定するtime of flight方式を用いることで、物体の３次元形状情報を取得する手法が知られている。これらの手法では、３次元的な形状情報を取得するために、専用のセンサーや、機器（例えばtime of flight方式で用いられる赤外光の照射装置）等を用いる必要がある。
【００３６】
また、特定のパターンの光を対象物に照射し、撮像画像に撮像された画像上でのパターンに対して画像処理を行うことで物体の３次元形状を計測する手法が知られている。この場合、２次元的な撮像画像から３次元形状を測定することになるが、特定のパターン光の生成、照射を行うプロジェクターが必要となる。
【００３７】
そこで本出願人は、３次元位置姿勢のための専用のハードウェアを用いることなく、オブジェクトが含まれる入力画像（狭義には撮像画像）と、当該オブジェクトの理想的な３次元形状情報である３次元モデルデータとに基づいて、オブジェクトの３次元位置姿勢を検出する手法を提案する。具体的には３次元モデルデータから２次元のテンプレート画像を生成し、入力画像とテンプレート画像の間でマッチング処理を行うことで、オブジェクトの位置姿勢を検出する。
【００３８】
３次元モデルデータからテンプレート画像を取得（生成）する手法は種々考えられるが、例えば、図１（Ａ）に示したようにｘ軸ｙ軸ｚ軸で規定される３次元空間において、仮想カメラをｚ軸上の所与の位置に配置し、原点方向を撮像した画像をテンプレート画像とする手法を用いればよい。この際、テンプレート画像の上方向がｙ軸正方向になるとすれば、仮想カメラによる撮像画像は図１（Ｂ）に示したような画像となる。仮想カメラによる撮像は、具体的には透視変換処理等により実現される。
【００３９】
この場合、３次元モデルデータのｘ軸における位置を変更すれば、テンプレート画像におけるオブジェクトは画像の横方向に移動することになる。具体的には、オブジェクトの位置を図１（Ａ）の矢印の方向に変化させれば、テンプレート画像におけるオブジェクトも矢印の方向へ移動する。同様に、ｙ軸における位置を変更すれば、オブジェクトは画像の縦方向に移動することになる。また、ｚ軸方向に移動させると、オブジェクトと仮想カメラの間の距離が変化することからテンプレート画像中でのオブジェクトのサイズが変化する。また、ｘ軸回りの回転角ｕ、ｙ軸回りの回転角ｖ、ｚ軸回りの回転角ｗを変化させると、仮想カメラに対するオブジェクトの姿勢が変化するため、オブジェクトに回転対称性がある等の場合を除き、基本的にはテンプレート画像におけるオブジェクトの形状が変化することになる。なお、図１（Ａ）、図１（Ｂ）では、座標系に仮想カメラを固定して３次元モデルデータ側を動かすものとしたが、オブジェクトを固定して仮想カメラを移動させてもよい。
【００４０】
つまり、３次元モデルデータから取得したテンプレート画像と、入力画像を用いてオブジェクトの位置姿勢を検出する際には、３次元モデルデータの位置姿勢（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）を変化させることで、オブジェクトの位置、サイズ、形状の異なる複数のテンプレート画像を取得し、当該複数のテンプレート画像の中で最も入力画像に近い画像を探索すればよい。テンプレート画像と入力画像が近い（狭義には一致する）状況では、仮想カメラに対する３次元モデルデータの相対的な位置姿勢と、入力画像を撮像した撮像部と実際のオブジェクトとの相対的な位置姿勢が充分近い（狭義には一致する）と考えることができる。
【００４１】
通常、画像マッチングでは２つの画像がどれだけ近いかを表すパラメーターである類似度が求められるため、位置姿勢の検出は、類似度を最大にする３次元モデルデータの位置姿勢（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）を求める問題に落とし込むことができる。（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）が求まれば、その際の仮想カメラに対する３次元モデルデータの相対的な位置姿勢関係を用いて、入力画像を撮像した撮像部に対する実際のオブジェクトの位置姿勢関係を求めることができる。また、所与の座標系における撮像部の配置位置姿勢が既知であれば、オブジェクトの位置姿勢を当該所与の座標系の情報に変換すること等も容易である。
【００４２】
ただし、以上は一般的な手法の説明であり、本出願人の提案する手法は、テンプレート画像と入力画像をマッチングする画像マッチング手法として、上述した位相限定相関法を用いる点を特徴とする。
【００４３】
位相限定相関法は、非特許文献１に開示されているように高いロバスト性と高い精度を有する画像マッチング手法である。そして図２１等を用いて後述するように、位相限定相関法では入力画像とテンプレート画像の間の、画像平面上における位置ズレを検出することができる。つまり３軸の位置のうちの２軸での位置、例えばｘ軸とｙ軸の位置については、種々の値を設定することで複数のテンプレート画像を取得して、入力画像に最も近い（ｘ，ｙ）を探索するという処理は必要ない。テンプレート画像の取得時には（ｘ，ｙ）＝（０，０）のように所定の値を用いておけば、当該所定の値とオブジェクトの位置姿勢との差は、位相限定相関処理の結果として自然に求めることが可能である。つまり、本実施形態の手法では、オブジェクトの位置姿勢の検出は、類似度を最大にする３次元モデルデータの位置姿勢（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）を求める問題ではなく、類似度を最大にする（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）を求める問題として扱うことが可能である。
【００４４】
具体的には、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値の組みを１つ決定することで、１つのテンプレート画像が取得される。この際、（ｘ，ｙ）については所定の値を用いておけばよい。そして当該テンプレート画像と入力画像を用いて位相限定相関法を行うことで、図８に示すような（ｘ，ｙ）とｒの関係が求められるため、ｒの最大値を当該（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）に対応する類似度ｒとする。このように１回の位相限定相関処理により、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）とｒの値の組みを１つ求めることができる。これは例えば図２の棒グラフに示された複数の棒（直方体）のうち、１つの棒が求められることに対応する。ただし、図２は便宜上（ｕ，ｖ）とｒの関係を３次元グラフで示したものであり、処理上は（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）とｒによる５次元空間での処理が行われる。また、本明細書では図１０（Ａ）等においても（ｕ，ｖ）とｒによる３次元グラフを用いて説明を行うが、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）とｒによる５次元空間に拡張して処理が行われる点は同様である。
【００４５】
この処理を、異なる複数の（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）についてそれぞれ行って、パラメーター（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）と類似度ｒの組みを複数求めることで、図２に示したようにパラメーターとｒによるグラフを生成できる。後はここから類似度を最大にするパラメーターを決定すればよく、図２の例では（ｕ，ｖ）＝（０，０）となる。また、６自由度の位置姿勢のうち、（ｘ，ｙ）については、類似度を最大にパラメーターに対応する位相限定相関処理により求められた値を用いればよい。
【００４６】
ここで、位相限定相関法は、位置姿勢の変化に対する感度が非常に高いことが知られている。例えば、図８を用いて後述するように、ｘｙ平面での類似度の値は、実際のずれ量に対応する位置では非常に大きい値となるのに対して、ｘやｙがわずかにずれただけで類似度の値は非常に小さいものとなる。また、これは画像中のオブジェクトの形状や姿勢等についても同様であり、例えばテンプレート画像に対して入力画像中のオブジェクトが回転しているようなケースでは、位相限定相関法により求められる類似度の値は非常に小さくなってしまう。
【００４７】
そのため、姿勢情報（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値が変化することで、テンプレート画像中のオブジェクトのサイズや形状が変化した場合、図３に示したように当該変化に対する類似度の値の変化は非常に急峻なものとなる。なお、本来姿勢情報は４次元であるが、図３では説明を簡略化するために１次元で表現している。そのため、テンプレート画像を静的に生成しておく場合、例えば、ｚ，ｕ，ｖ，ｗのそれぞれについて所定間隔で値を変化させることで種々の（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の組みでのテンプレート画像を生成しておく場合には、膨大な量のテンプレート画像が必要となる。
【００４８】
例えば、回転角ｕｖｗの場合であれば、実際のオブジェクトの角度から±１度程度ずれてしまうだけで、誤差と判別できないほど類似度の値が小さくなってしまうことが確認された。例えば図３において誤差と判別できる類似度の値をｒｍｉｎとし、ｒｍｉｎに対応するパラメーター（ここでは回転角）をｐ１及びｐ２とした場合に、ｐ１とｐ２の間隔が２度程度（ｐｍａｘに対して±１度）しかないということになる。よって、ｕｖｗについてはそれぞれの間隔を少なくとも２度以下に設定してテンプレート画像を生成しておかなくては、誤差と区別できる有意な類似度の値が取得されるテンプレート画像、すなわちパラメーターの値がｐ１より大きく且つｐ２より小さいテンプレート画像が１枚も存在しないおそれがある。
【００４９】
また、本来求めたいパラメーターはｐｍａｘであるから、ｐ１とｐ２の間に少なくとも１つのテンプレート画像が存在したとしても、当該テンプレート画像がｐｍａｘに対応する、すなわち類似度を極大にするテンプレート画像である保証はない。よって、高精度で類似度が極大となるパラメーターを求めたいのであれば、ｐ１とｐ２の間に充分な数のテンプレート画像が含まれるように、パラメーターの変化間隔を非常に狭くしなければならない。例えば、ｐ１とｐ２の間に少なくとも１０枚のテンプレート画像が含まれるようにしたければ、ｕ，ｖ，ｗのそれぞれについて２／１０度程度の間隔でテンプレート画像を生成する必要がある。またｚの変化幅についても、単位は異なるものの非常に狭くしなければならない点では同様である。結果として、生成、保持が必要なテンプレート画像が膨大なものとなる。
【００５０】
また、補間処理により極値を求めることも考えられる。例えば、図４に示したようにパラメーターをｐｉ、ｐｊ、ｐｋとした場合に、当該パラメーターから求められるテンプレート画像と入力画像との類似度が、それぞれｒｉ、ｒｊ、ｒｋとなったとする。この場合、（ｐｉ，ｒｉ）、（ｐｊ，ｒｊ）、（ｐｋ，ｒｋ）の３点を用いて例えば２次曲線による補間処理を行うことで、類似度がピークとなるパラメーターの値ｐｍａｘを推定することができる。この場合、テンプレート画像に対応するパラメーターの値（ｐｉ等）が必ずしもｐｍａｘに非常に近くなる必要がないため、パラメーターの変化幅を広げることができ、テンプレート画像の枚数も削減できる。例えばｐ１とｐ２の間に３つの点が存在するようにする場合、ｕｖｗについてはそれぞれの間隔を少なくとも２／３度以下に設定してテンプレート画像を生成することになる。ただしこの場合も、上記の例に比べればテンプレート画像の数を減らすことができるが、それでも生成、保持しておくべきテンプレート画像の数は現実的な数とは言えない。
【００５１】
それに対して、所与の指標値（ここでは類似度）を最大とするパラメーターを決定する手法として漸近法（非線形計画法、山登り法）が広く知られている。例えば、図５に示したように横軸をパラメーター、縦軸を指標値（本実施形態では類似度）としたときに、横軸の値を変化させながら指標値を最大（極大）とするパラメーターの値ｐｍａｘを探索する。この場合、まず所与のパラメーターｐｎでの指標値ｑｎを求め、その後、パラメーターをｐｎ＋１に変更して指標値ｑｎ＋１を求める。ｑｎ＋１＞ｑｎであれば、パラメーターは解に近づく方向へ変化していると判定できるし、ｑｎ＋１＜ｑｎであればパラメーターは解から遠ざかる方向へ変化していると判定できる。つまり漸近法では、指標値の算出結果から解に近づく方向のパラメーターの変化を求めて、パラメーターの値を正解の値に近づけていき、指標値が極値に到達した場合に処理を終了する。このようにすれば、漸近法の開始点を基準に、その周辺でのパラメーターに対応するテンプレート画像を動的に生成していけばよい。そのため、上述したように膨大な枚数のテンプレート画像を生成、保持しておく必要がなくなり、画像生成の処理負荷を低減できるし、記憶部等の容量を圧迫することもない。
【００５２】
よって本実施形態では、位相限定相関法と漸近法を用いてオブジェクトの位置姿勢を検出する。具体的には、本実施形態に係る処理装置１００は、図６に示したように、入力画像を取得する入力画像取得部１１０と、オブジェクトの３次元モデルデータに基づいて、テンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部１２０と、入力画像とテンプレート画像に基づいて、入力画像におけるオブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部１３０を含む。そして、テンプレート画像取得部１２０は、３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、３次元モデルデータからテンプレート画像を取得する。処理部１３０は、入力画像とテンプレート画像に対して、位相限定相関処理を行うことで、画像間の類似度を求め、類似度に基づいて、姿勢情報の更新処理を行い、更新処理後の姿勢情報により取得された新たなテンプレート画像と、入力画像に対して、位相限定相関処理を行う。
【００５３】
さらに処理部１３０は、姿勢情報の更新処理による複数回の位相限定相関処理によって、類似度を極大とする姿勢情報が求められた場合には、姿勢情報に基づき取得されるテンプレート画像と入力画像に対する位相限定相関処理により求められる、第１の軸における位置及び第２の軸における位置と、姿勢情報により表される第３の軸での位置と、姿勢情報により表される第１〜第３の回転角とを、入力画像におけるオブジェクトの位置姿勢として検出する。
【００５４】
ここでの第１の軸における位置は例えばｘ軸での座標値ｘであり、第２の軸における位置は例えばｙ軸での座標値ｙである。ｘ及びｙは上述したように位相限定相関法により決定される。また、第３の軸での位置は例えばｚ軸での座標値であり、第１〜第３の回転角とはｘｙｚ各軸周りの回転角ｕｖｗである。（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）については上述したように漸近法により決定される。
【００５５】
このようにすれば、オブジェクトの位置姿勢（特に６自由度の位置姿勢）の検出に位相限定相関法を用いることができる。非特許文献１にも開示されているように、位相限定相関法は高いロバスト性を有し高精度であるため、本実施形態の手法もロバスト性が高く、且つ精度が高いものとできる。具体的には、入力画像に所望のオブジェクト以外の物体が撮像されていたとしても、位置姿勢の検出を行うことができるし、検出された位置姿勢の精度を高くする（例えば角度の誤差を１度未満のオーダーとする）こと等が可能である。
【００５６】
しかし、位相限定相関法と漸近法を合わせて用いる場合には、漸近法を用いることができるパラメーター（姿勢情報）の範囲が問題となる。図５を用いて上述したように、漸近法では指標値の変化の様子を見て、パラメーターの変化方向を極値に対応する方向へ向けていくものである。つまり、山登り法における山の裾野にも来ていない場合、すなわち、指標値の変化方向が充分明確とならない場合には、そもそも極値方向へパラメーターを更新して行くことができなくなってしまう。例えば、図７に示したように２つのパラメーターｕｖを変化させて類似度ｒの最大値を探索する場合、Ａ１に示した位置からであればパラメーターを変化させたときに、それが指標値を大きくする方向なのか小さくする方向なのかを判定（山の勾配方向を判定）できるため、漸近法を実行できる。一方、Ａ２に示した位置では、開始時のパラメーターが求めたい正解値から離れすぎているため、パラメーターを変化させたとしても、当該変化が指標値にどのような方向の変化をもたらすかを明確に判定できず、漸近法を実行できない。
【００５７】
以上を踏まえて考えた場合、位相限定相関法では図３に示したようにパラメーターの変化に対する類似度の変化が急である点が問題となる。なぜなら、正解の値からパラメーターがわずかにずれてしまっただけでも、図７のＡ２に示した例と同様に、漸近法により極値を探索することができなくなってしまうためである。例えば漸近法を開始することができる限界点（山の裾野）が、図３のｐ１及びｐ２に対応する点であるとすれば、漸近法開始時のパラメーターはｐ１とｐ２の間の値となっていなければならず、この範囲は上述したように非常に狭く、回転角であれば±１度程度の値になってしまう。
【００５８】
つまり漸近法を適切に実行するには、例えば上述した例と同様に、パラメーターの変化幅が２度以内になるようにして、膨大な量のテンプレート画像を生成、保持しておく必要が生じることになる。この場合、漸近法を用いない場合に比べれば、類似度を最大とするパラメーター、すなわちオブジェクトの位置姿勢を精度よく検出できること、或いは同程度の精度を出すものとした場合に必要となるテンプレート画像の数を少なくすること等が可能ではあるが、テンプレート画像の枚数が多くなるという問題を考慮しなくてはならない。
【００５９】
また、本実施形態に係るオブジェクトの位置姿勢検出処理の前段階として、比較的精度の低い位置姿勢検出処理を行っておくという手法も考えられる。この場合、前段での位置姿勢検出の結果を用いて本実施形態の処理を行えばよく、例えば前段で検出した位置姿勢を、漸近法における開始パラメーターとして用いる。このようにすれば、多数のテンプレート画像を保持しておく必要はなくなる。しかしこの場合、前段での処理結果であるオブジェクトの位置姿勢は、誤差が±１度以内に収まる程度の精度となることが求められる。つまり、前段の処理に対する要求が厳しいものとなるため、やはり好ましい状況とは言えない。
【００６０】
そこで本出願人は、漸近法（山登り法）における山の裾野部分を広げる手法、すなわち、漸近法を適切に実行することができるパラメーター（姿勢情報）の範囲を広くする手法を提案する。
【００６１】
具体的には、処理部１３０は、入力画像に対する周波数変換処理により求められる入力位相画像と、テンプレート画像に対する周波数変換処理により求められるテンプレート位相画像との位相限定合成処理の結果に対して、所与の重み付け処理を行った後に、周波数変換処理の逆変換処理を行うことで、類似度を求める。
【００６２】
ここでの重みづけ処理の内容は種々考えられるが、例えばガウシアンフィルターを作用させるものであってもよい。図８は、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値を決定することでテンプレート画像を１つ作成し、当該テンプレート画像と入力画像とにより通常の位相限定相関法を行った（ガウシアンをかけていない）例である。図８からわかるように、ｘｙ平面上の所与の点で非常に鋭いピークがたち（類似度の値が非常に大きくなり）、ｘｙの値が少しでもずれると類似度の値は極端に小さくなる。図８の手法を用いて、複数の（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値の組から求められた複数のテンプレート画像のそれぞれについて処理を行うことで、類似度と、パラメーター（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）との関係を求めたものが図１０（Ａ）である。この場合、ｒの値は正解となる（ｕ，ｖ）のところで非常に高くなり、（ｕ，ｖ）の値が正解から離れると急激に小さくなる。つまり、図３等を用いて上述したように、漸近法を用いることができる範囲が非常に狭い急峻な山となる。
【００６３】
それに対して、位相限定合成処理の後にガウシアンフィルターを作用させた例が図９である。図８に比べて、（ｘ，ｙ，ｒ）の３次元空間でのピークがなまり、結果としてこの際の（ｕ，ｖ）に対応する類似度ｒの値は小さいものとなる。図９の手法を用いて、複数の（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値の組から求められた複数のテンプレート画像のそれぞれについて処理を行うことで、類似度と、パラメーター（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）との関係を求めたものが図１０（Ｂ）である。図１０（Ｂ）から明らかなように、ガウシアンフィルターを作用させることで、図１０（Ａ）に比べて山の斜面が緩やかなものになる。そのため、図１０（Ａ）に比べて山の頂点から離れた位置、すなわち正解との差が比較的大きいパラメーターからであっても漸近法を実行することが可能になる。
【００６４】
なお、重みづけ処理の手法は種々考えられる。例えばガウシアンフィルターの特性を決定するパラメーターσ等を変更してもよい。図１１（Ａ）がガウシアンフィルターを作用させない例であるのに対して、σ＝１のガウシアンフィルターを作用させたものが図１１（Ｂ）であり、σ＝２のガウシアンフィルターを作用させたものが図１１（Ｃ）である。図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）からわかるように、σを大きくするほどピークが鈍り、山の裾野部分が広がる傾向にある。ただし図１１（Ａ）〜図１１（Ｃ）のｒの値を比較すればわかるように、σを大きくすることで類似度のピーク値自体も小さくなってしまうため、一様誤差等の種々の誤差との識別が困難となるおそれが生じ始める。つまり、重みづけ処理においてはピークを強く鈍らせればよいというものではなく、重みづけ処理の強度（ここでは処理前に比べてどれだけピークを鈍らせるかの指標）は適切に設定する必要がある。或いは重みづけ処理としてガウシアンフィルター以外のフィルターを用いてもよいし、重みづけ処理がフィルター処理以外の処理で実現されてもよい。
【００６５】
また、山の裾野部分を広げる手法は位相限定合成処理の結果に対する重み付け処理に限定されるものではない。具体的には、処理部１３０は、入力画像に対して、解像度を低下させる解像度低下処理を行って、入力画像に比べて解像度の低い低解像度入力画像を取得し、低解像度入力画像に対して、位相限定相関処理を行ってもよい。
【００６６】
具体例を図１２（Ａ）〜図１３（Ｃ）に示す。ここでは入力画像の解像度が図１２（Ａ）に示すように５１２×５１２（画素、ピクセル）である場合に、図１２（Ｂ）に示すように２５６×２５６の低解像度入力画像、或いは図１２（Ｃ）に示すように１２８×１２８の低解像度入力画像を取得する。そして、図１２（Ａ）のように入力画像をそのまま用いて、種々の（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）について位相限定相関処理を行って類似度を求めた結果をプロットしたものが図１３（Ａ）である。同様に、図１２（Ｂ）に示すように２５６×２５６の低解像度入力画像を取得して位相限定相関処理を行った結果が図１３（Ｂ）であり、図１２（Ｃ）に示すように１２８×１２８の低解像度入力画像を取得して位相限定相関処理を行った結果が図１３（Ｃ）である。
【００６７】
図１３（Ａ）はオリジナルの状態であるため図１０（Ａ）等でも説明した通りピークが急峻である。それに対して、図１３（Ｂ）、図１３（Ｃ）からわかるように、低解像度入力画像を用いることで、類似度のピークを鈍らせることが可能になる。具体的には、解像度が低くなるほど、ピークの鈍化が大きい。この場合にも、重みづけ処理を行う場合と同様に、漸近法を実行できるパラメーターの範囲が広くなる。
【００６８】
図１４は重み付け処理及び低解像度入力画像を用いた本実施形態の手法を実行した場合の、漸近法におけるパラメーターの変化を示した図である。図１４のうち特にｘ軸回りの回転角ｕの変化からわかるように、解に対する誤差が±５度程度あったとしても、位相限定相関法及び漸近法により、解を収束させることが可能であることが確認された。つまり、テンプレート画像を生成、保持しておく場合にも、パラメーターの間隔は±５度（１０度）程度とすればよいため、テンプレート画像の数を少なくすることができる。具体的には、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）という４自由度のパラメーターのそれぞれについて、上述した±１度の例に比べて、テンプレート画像の枚数を１／５程度とすることができ、結果として全体での枚数を１／５４程度とすることが可能である。
【００６９】
また、本実施形態の処理の前段として精度の比較的低い位置姿勢検出処理を行う場合にも、当該処理においては±５度程度の誤差まで許容できるため、処理負荷の軽減、或いは処理時間の短縮等が可能になる。
【００７０】
以下、本実施形態に係る処理装置１００等のシステム構成例について説明し、その後位相限定相関法について簡単に説明する。さらに、本実施形態の処理の詳細を図２２のフローチャートを用いて説明する。
【００７１】
２．システム構成例
図１５に本実施形態に係る処理装置１００の詳細なシステム構成例を示す。ただし、処理装置１００は図１５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。なお、種々の変形実施が可能な点は図１６等でも同様である。
【００７２】
処理装置１００は、入力画像取得部１１０と、テンプレート画像取得部１２０と、処理部１３０と、記憶部１４０を含む。入力画像取得部１１０と、テンプレート画像取得部１２０と、処理部１３０については、図６を用いて上述したものと同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００７３】
記憶部１４０は、処理部１３０等のワーク領域となるもので、その機能はＲＡＭ等のメモリーやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などにより実現できる。記憶部１４０は、例えば位置姿勢検出処理の対象であるオブジェクトの３次元モデルデータを記憶する。３次元モデルデータとは例えばＣＡＤデータ等である。記憶部１４０はテンプレート画像取得部１２０に接続され、テンプレート画像取得部１２０は、記憶部１４０から３次元モデルデータを読み出す。また、記憶部１４０はテンプレート画像取得部１２０で取得（生成）されたテンプレート画像の記憶を行ってもよい。
【００７４】
また、図１５では入力画像取得部１１０は、撮像部１５０からの撮像画像を入力画像として取得する例を示した。図１５では撮像部１５０は処理装置１００の外部に設けられるものとしたがこれには限定されず、処理装置１００が撮像部１５０を含んでもよい。
【００７５】
また、図１５には不図示であるが、処理部１３０により検出されたオブジェクトの位置姿勢を、他の機器に対して出力する出力部等を含んでもよい。
【００７６】
また本実施形態の手法は、図１６に示したように、入力画像を取得する入力画像取得部１１０と、オブジェクトの３次元モデルデータに基づいて、テンプレート画像を取得するテンプレート画像取得部１２０と、入力画像とテンプレート画像に基づいて、入力画像におけるオブジェクトの位置姿勢の検出処理を行う処理部１３０を含むロボット３０に適用できる。そしてロボット３０のテンプレート画像取得部１２０は、３次元モデルデータに対して、第１〜第３の軸により規定される３次元空間での位置のうちの第３の軸での位置と、第１〜第３の軸の各軸まわりでの回転角である第１〜第３の回転角と、を表す姿勢情報を設定することで、３次元モデルデータからテンプレート画像を取得し、処理部１３０は、入力画像とテンプレート画像に対して、位相限定相関処理を行うことで、画像間の類似度を求め、類似度に基づいて、姿勢情報の更新処理を行い、更新処理後の姿勢情報により取得された新たなテンプレート画像と、入力画像に対して、位相限定相関処理を行う。
【００７７】
ここでの処理部１３０は、例えば位相限定相関法と漸近法を用いて検出したオブジェクトの位置姿勢を用いて、ロボット機構（アーム３１０等）の制御を行う。例えば、把持や加工、組み立て等の対象であるオブジェクトの位置姿勢を検出し、検出した位置姿勢から特定した作業位置（把持位置等）にエンドエフェクター３１９を移動させ、当該エンドエフェクター３１９でオブジェクトの作業位置に対して作業を行う制御等を実行することが考えられる。
【００７８】
また、ロボット３０は図１５に示した処理装置１００と同様に記憶部１４０を含んでもよい。また、ロボット３０は図１６に示したように、アーム３１０とエンドエフェクター３１９と、ハンドアイカメラ３３０を含んでもよい。ここでのアーム３１０等は処理部１３０により制御されてもよい。図１６では、入力画像取得部１１０は、ハンドアイカメラ３３０により撮像される撮像画像を、入力画像として取得するものとしたがこれに限定されず、ロボット３０に設けられる他の撮像部からの画像を入力画像としてもよいし、ロボットの外部に設けられる撮像部からの画像を入力画像としてもよい。
【００７９】
ここでのロボット３０とは、図１７に示したように、制御装置２００と、ロボット本体３００と、を含むロボット３０であってもよい。図１７の構成であれば、制御装置２００に図１６の処理部１３０等が含まれる。そしてロボット本体３００は、アーム３１０と、エンドエフェクター３１９を含む。このようにすれば、オブジェクトの位置姿勢を検出し、当該位置姿勢を用いた制御に従って動作するロボットを実現することが可能になる。
【００８０】
なお、本実施形態に係るロボットの構成例は図１７に限定されない。例えば、図１８に示したように、ロボットは、ロボット本体３００と、ベースユニット部３５０を含んでもよい。本実施形態に係るロボットは図１８に示したように双腕ロボットであってもよく、頭部や胴体に相当する部分に加え、第１のアーム３１０−１と第２のアーム３１０−２を含む。図１８では第１のアーム３１０−１は、関節３１１，３１３と、関節の間に設けられるフレーム３１５，３１７から構成され、第２のアーム３１０−２についても同様のものとしたがこれに限定されない。なお、図１８では２本のアームを有する双腕ロボットの例を示したが、本実施形態のロボットは３本以上のアームを有してもよい。
【００８１】
ベースユニット部３５０は、ロボット本体３００の下部に設けられ、ロボット本体３００を支持する。図１８の例では、ベースユニット部３５０には車輪等が設けられ、ロボット全体が移動可能な構成となっている。ただし、ベースユニット部３５０が車輪等を持たず、床面等に固定される構成であってもよい。図１８のロボットシステムでは、ベースユニット部３５０に制御装置２００が格納されることで、ロボット本体３００と制御装置２００とが一体として構成される。
【００８２】
或いは、制御装置２００のように、特定の制御用の機器を設けることなく、ロボットに内蔵される基盤（更に具体的には基盤上に設けられるＩＣ等）により、上記の処理部１３０等を実現してもよい。
【００８３】
また、図１９に示すように、処理装置１００或いはロボット３０に含まれる処理部１３０等（以下処理装置１００等と記載）の機能は、有線及び無線の少なくとも一方を含むネットワーク４００を介して、端末装置（狭義にはロボット３０であるため、以下ではロボットとして説明する）と通信接続されたサーバー５００により実現されてもよい。
【００８４】
或いは本実施形態では、本発明の処理装置等の処理の一部を、処理装置であるサーバー５００が行ってもよい。この場合には、ロボット側に設けられた処理装置等との分散処理により、当該処理を実現する。
【００８５】
そして、この場合に、処理装置であるサーバー５００は、本発明の処理装置等における各処理のうち、サーバー５００に割り当てられた処理を行う。一方、ロボットに設けられた処理装置等は、本発明の処理装置等の各処理のうち、ロボットの処理装置等に割り当てられた処理を行う。
【００８６】
例えば、本発明の処理装置等が第１〜第Ｍ（Ｍは整数）の処理を行うものであり、第１の処理がサブ処理１ａ及びサブ処理１ｂにより実現され、第２の処理がサブ処理２ａ及びサブ処理２ｂにより実現されるように、第１〜第Ｍの各処理が複数のサブ処理に分割できる場合を考える。この場合、処理装置等であるサーバー５００がサブ処理１ａ、サブ処理２ａ、・・・サブ処理Ｍａを行い、ロボット側に設けられた処理装置等がサブ処理１ｂ、サブ処理２ｂ、・・・サブ処理Ｍｂを行うといった分散処理が考えられる。この際、本実施形態に係る処理装置等、すなわち、第１〜第Ｍの処理を実行する処理装置等とは、サブ処理１ａ〜サブ処理Ｍａを実行する処理装置等であってもよいし、サブ処理１ｂ〜サブ処理Ｍｂを実行する処理装置等であってもよいし、サブ処理１ａ〜サブ処理Ｍａ及びサブ処理１ｂ〜サブ処理Ｍｂの全てを実行する処理装置等であってもよい。更にいえば、本実施形態に係る処理装置等は、第１〜第Ｍの処理の各処理について、少なくとも１つのサブ処理を実行するロボット制御装置である。
【００８７】
これにより、例えばロボット側の端末装置（例えば図１７の制御装置２００）よりも処理能力の高いサーバー５００が、処理負荷の高い処理を行うこと等が可能になる。さらに、サーバー５００が各ロボットの動作を一括して制御することができ、例えば複数のロボットに協調動作をさせること等が容易になる。
【００８８】
また近年は、多品種少数の部品を製造することが増えてきている。そして、製造する部品の種類を変更する場合には、ロボットが行う動作を変更する必要がある。図１９に示すような構成であれば、複数のロボットの各ロボットへ教示作業をし直さなくても、サーバー５００が一括して、ロボットが行う動作を変更すること等が可能になる。さらに、各ロボットに対して一つの処理装置等を設ける場合に比べて、処理装置等のソフトウェアアップデートを行う際の手間を大幅に減らすこと等が可能になる。
【００８９】
３．位相限定相関法
次に位相限定相関法（ＰＯＣ，Phase Only Correlation）について簡単に説明する。位相限定相関法は、２枚の画像をそれぞれ２次元フーリエ変換して得られる振幅情報と位相情報のうち、位相情報のみを用いて，２つの画像の平行移動量を検出する手法である。位相限定相関法の特性として、画像の移動量に対して鋭敏な特性を示すこと、及び画像の輝度変化や背景変動、隠れ等に対してロバストであることが知られている。
【００９０】
位相限定相関法がロバストであることの説明図が、図２０（Ａ）〜図２０（Ｃ）である。この場合では、テンプレート画像は図２０（Ａ）に示したように、オブジェクトのみが含まれ、単色無地の背景の画像であるのに対して、入力画像は図２０（Ｂ）に示したように、背景に複雑な色味形状となるものが写り込んでしまっている。位相限定相関法では、このような状況でも精度よく移動量を検出することができ、実際に図２０（Ｃ）に示したように入力画像中の適切な位置にオブジェクトを検出すること等が可能である。
【００９１】
位相限定相関法の概要を示したものが図２１である。図２１では、２つの画像としてテンプレート画像と入力画像を用い、テンプレート画像のオブジェクトに対する、入力画像のオブジェクトの移動量を検出している。
【００９２】
位相限定相関法では、まず２つの画像に対してそれぞれ２次元フーリエ変換を行う。図２１では離散フーリエ変換（ＤＦＴ，discrete Fourier transform）を用いるものとしているが、これには限定されない。テンプレート画像に対して２次元フーリエ変換を行って得られた周波数軸での情報がＧｒｅｆであり、入力画像に対して２次元フーリエ変換を行って得られた周波数軸での情報がＧｉｎｐである。
【００９３】
例えば、テンプレート画像が、画像における座標値ｘ（ここでのｘはオブジェクトの６自由度の位置姿勢のうちの１つであるｘとは異なるものである）を用いて、関数ｆ（ｘ）と表現される場合、Ｇｒｅｆは下式（１）により求めることができる。ここでＮは変換を正規化するための定数係数であり、ωは周波数を表す変数である。
【００９４】
【数１】
2015102928.tif 000003
上式（１）の右辺は、振幅部分と位相部分に分けて考えることができ、下式（２）のように表現することができる。
【００９５】
Ｇｒｅｆ＝Ａ（ω）ｅｘｐ（ｉθ（ω））  ・・・・・（２）
なお、上式（１）、（２）は１次元の情報に対して１次元のフーリエ変換を行った式であり、実際には画像情報は２次元であり、フーリエ変換も２次元で行われることから、下式（３）により考える必要がある。ただし、フーリエ変換の２次元への拡張は容易であることから、以下では上式（１）、（２）を用いて１次元で説明を行う。
【００９６】
【数２】
2015102928.tif 000004
ここで、ｆ（ｘ）がｄだけ移動した場合、例えば画像中のオブジェクトがｄだけ移動された場合を考える。この場合、移動後の画像信号に対するフーリエ変換は下式（４）により表される。
【００９７】
【数３】
2015102928.tif 000005
上式（４）と上式（２）を比較するとわかるように、位置の移動は、周波数空間では位相の変化に変換されていることがわかり、振幅Ａ（ω）には影響しない。つまり、画像における位置の変化が位相に変換され、明るさの変化が振幅に変換されることになり、位相だけを処理すれば画像の明るさ等による影響を受けずに、位置検出を行うことが可能になる。
【００９８】
つまり、上式（２）から位相部分であるＡ（ω）を取った位相部分∠Ｇｒｅｆを処理に用いる。∠Ｇｒｅｆは下式（５）により表すことができる。
【００９９】
∠Ｇｒｅｆ＝ｅｘｐ（ｉθ（ω））  ・・・・・（５）
テンプレート画像と同様に、入力画像についても位相部分である∠Ｇｉｎｐを求める。そして位相限定相関法では、∠Ｇｒｅｆと∠Ｇｉｎｐを用いて位相限定合成処理を行い、その結果に対して逆フーリエ変換を行う。ここで、位相限定合成処理とは、一方の位相情報に対して、他方の位相情報の複素共役をかける処理に対応する。
【０１００】
この場合、入力画像がテンプレート画像に対してｄだけ変位している画像であれば、上式（４）と同様に考えられるため、∠Ｇｉｎｐは下式（６）となる。
【０１０１】
∠Ｇｉｎｐ＝ｅｘｐ（ｉθ（ω）−２πｉωｄ）  ・・・・・（６）
よって位相限定合成処理は、上式（５）の複素共役と上式（６）の乗算となるため、ｅｘｐ（ｉθ（ω））がキャンセルされて、ｅｘｐ（−２πｉωｄ）となる。位相限定合成処理の結果に対して逆フーリエ変換を行うことで、下式（７）が導かれる。
【０１０２】
【数４】
2015102928.tif 000006
ここでＣは定数であり、δはδ関数を表す。つまりテンプレート画像と、当該テンプレート画像に対してｄだけ移動した入力画像に対して位相限定相関処理を行うことで、原点からｄの位置にピークを持つδ関数が得られる。図２１においても、入力画像はテンプレート画像に対して左方向にずれているが、処理結果では原点に対して左方向にずれた位置にピークが得られている。
【０１０３】
一方で、テンプレート画像と入力画像の相関がない場合、∠Ｇｒｅｆと∠Ｇｉｎｐに相関がなくなるため、例えば∠Ｇｉｎｐ＝ｅｘｐ（ｉφ（ω））となる。この場合、位相限定合成処理の結果は、ｅｘｐ（−ｉθ（ω）＋ｉφ（ω））となり、これはランダムな変数となるため、逆フーリエ変換を行った結果は一様ノイズとなる。
【０１０４】
また、テンプレート画像と入力画像でオブジェクトが同一ではないが、かなり高い相関を示す場合、処理結果はδ関数と一様ノイズの中間的な状態となる。これは、本実施形態の手法であれば、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値が解と異なることで、テンプレート画像中のオブジェクトの形状、姿勢、サイズが入力画像とわずかに異なる場合に対応する。すなわち、ピークは現れるものの、鋭さはδ関数よりも低くなる。本実施形態では上述したように、姿勢のズレによるピークの鋭さの違い（類似度の値の違い）に基づいて、漸近法により解となる（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の値を探索する。
【０１０５】
４．処理の詳細
本実施形態の処理の詳細を図２２のフローチャートを用いて説明する。この処理が開始されると、まず事前処理により求められている比較的精度の低い位置姿勢検出の結果から、オブジェクトのテンプレート画像を生成する（Ｓ１０１）。
【０１０６】
具体的には、テンプレート画像取得部１２０は、３次元モデルデータの透視変換処理を行うことで前記テンプレート画像を取得する。第３の軸は、透視変換における奥行き方向に対応する軸とすればよい。例えば、図２３に示したように、設定された視点からの視線の方向（仮想カメラを想定した場合の光軸の方向）をｚ軸に沿った方向とすればよい。
【０１０７】
そして生成されたテンプレート画像と、入力画像とを用いて位相限定相関法（ＰＯＣ）を用いた処理を行う（Ｓ１０２）。この際、上述したように山の裾野部分を広げる手法を用いるとよい。具体的には、入力画像に対して解像度低下処理を行って、低解像度入力画像を取得し、当該低解像度入力画像に対してＰＯＣを行えばよい。
【０１０８】
この際、入力画像の解像度とテンプレート画像の解像度は対応している（狭義には一致している）ことが求められる。よって、ＰＯＣに用いるテンプレート画像は、低解像度入力画像と同程度の解像度とする必要がある。
【０１０９】
例えば処理部１３０は、テンプレート画像に対して解像度低下処理を行って、低解像度入力画像に対応する解像度となる低解像度テンプレート画像を取得し、低解像度入力画像と低解像度テンプレート画像に対して、位相限定相関処理を行ってもよい。この場合、Ｓ１０１の処理では解像度の高い（例えば解像度低下処理前の入力画像と同程度の解像度の）テンプレート画像を取得しておき、Ｓ１０２の処理においてテンプレート画像に対しても解像度低下処理を行うことになる。
【０１１０】
或いは、Ｓ１０１の処理時点で、テンプレート画像取得部１２０は、テンプレート画像におけるオブジェクトの解像度が、低解像度入力画像におけるオブジェクトの解像度に対応する画像をテンプレート画像として取得してもよい。この場合、Ｓ１０２の処理では、処理部１３０は、低解像度入力画像とテンプレート画像に対して、位相限定相関処理を行うことになる。つまり、テンプレート画像と低解像度入力画像（狭義にはそれぞれに含まれるオブジェクト）の解像度の対応がとれていればよいため、テンプレート画像の取得時点で解像度の調整を行っておいてもよい。
【０１１１】
また、Ｓ１０２では山の裾野部分を広げる他の手法として、位相限定合成処理の結果に対して重み付け処理を行ってもよい。
【０１１２】
Ｓ１０２の後は、漸近法により解に近づく方向の、パラメーター（位置姿勢）の変化方向を求める処理を行う。具体的には、Ｓ１０２に対応する位置姿勢から、ｚ，ｕ，ｖ，ｗのそれぞれを微小に変化させて、それぞれについてテンプレート画像を生成する（Ｓ１０３）。
【０１１３】
すなわち、テンプレート画像取得部１２０は、姿勢情報により求められる第１のテンプレート画像と、姿勢情報のうちの第３の軸での位置を変化させることにより取得される第２のテンプレート画像と、姿勢情報のうちの第１の回転角を変化させることにより取得される第３のテンプレート画像と、姿勢情報のうちの第２の回転角を変化させることにより取得される第４のテンプレート画像と、姿勢情報のうちの第３の回転角を変化させることにより取得される第５のテンプレート画像と、を取得する。
【０１１４】
そして、取得された複数のテンプレート画像の各点プレート画像を用いて、Ｓ１０２と同様にＰＯＣを行い類似度を求め（Ｓ１０４）、その結果から（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の各自由度に対して、どのような変化をさせることで類似度を大きくできるかを判定する（Ｓ１０５）。
【０１１５】
Ｓ１０５では、例えば処理部１３０は、取得された第１〜第５のテンプレート画像と、入力画像を用いた位相限定相関処理により求められる複数の類似度に基づいて、姿勢情報の更新処理を行う。
【０１１６】
ここで、第１のテンプレート画像とは、Ｓ１０２に対応する画像であり、変化幅は０である。よって、Ｓ１０２での位置姿勢が図２３に示した状態であれば、第１のテンプレート画像は、図２４（Ａ）のようになる。また、第２のテンプレート画像とは、図２３におけるｚ軸での位置を微小に変化させて得られる画像である。なお、ｚ軸での変化方向は、プラス方向に変化させた方が解に近づく場合もあれば、マイナス方向に変化させた方が解に近づく場合もある。よって、ｚ軸についてプラスマイナスの両側に微小に変化させるとよい。具体的には図２３のＢ１とＢ２の方向にそれぞれ微小に変化させることで、図２４（Ｂ）、図２４（Ｃ）に示したように、２枚のテンプレート画像を第２のテンプレート画像として取得する。
【０１１７】
また、第１の回転角としてｘ軸回りの回転角ｕを考えれば、ｕもＢ３とＢ４の両側に微小変化させる。そのため、第３のテンプレート画像として、図２５（Ａ）、図２５（Ｂ）の２枚の画像が取得される。同様に、第２の回転角ｖについてＢ５とＢ６の両側に微小変化させることで、第４のテンプレート画像として、図２５（Ｃ）、図２５（Ｄ）の２枚の画像が取得され、第３の回転角ｗについてＢ７とＢ８の両側に微小変化させることで、第５のテンプレート画像として、図２５（Ｅ）、図２５（Ｆ）の２枚の画像が取得される。
【０１１８】
なお、図２４（Ｂ）〜図２５（Ｆ）では、姿勢情報の変化に対する画像上でのオブジェクトの形状、姿勢、サイズの変化を明確にするため、変化幅を大きく取ったが、実際には（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）の変化及び画像上でのオブジェクトの変化は非常に小さいものとなる。
【０１１９】
これにより、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）のそれぞれについて、プラスマイナスの両側に変化させたときの類似度の変化を求めることができる。よってＳ１０５ではその結果を用いて、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）のそれぞれについて、プラスマイナスどちらの方向に、どの程度だけ値を変化させれば、類似度を最大とする方向に変化するかを求め、位置姿勢（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）を更新する。
【０１２０】
そして、類似度が最大になったかの判定を行い（Ｓ１０６）、最大になればそのときの（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）がオブジェクトの位置姿勢に対応するものとして処理を終了する。なお、上述してきたようにｘとｙについては、当該（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）でのテンプレート画像を用いたＰＯＣの結果（類似度を最大にするｘ，ｙ）から決定すればよい。
【０１２１】
一方、Ｓ１０６でＮｏの場合には、さらに姿勢情報を更新してＰＯＣを実行する（Ｓ１０７）。具体的には、Ｓ１０５の結果により更新された後の姿勢情報を基準として、当該基準に対して、（ｚ，ｕ，ｖ，ｗ）のそれぞれについて値を微小に変化させて、第２〜第５のテンプレート画像を取得し、上記の処理を繰り返せばよい。
【０１２２】
なお、以上の説明では省略したが、入力画像の解像度を低下させる処理は、本実施形態の処理において常時行う必要はない。例えば、処理部１３０は、低解像度入力画像に対する位相限定相関法を用いた処理の後に、入力画像に対する位相限定相関法を用いた処理を実行してもよい。
【０１２３】
入力画像の解像度を低下させるのは、上述してきたように漸近法を実行できる範囲を広げるためである。つまり、漸近法の開始時或いは、開始直後においては、その段階での姿勢情報は解となる値とは離れている可能性が高いことから、解像度低下の有用性は高い。それに対して、漸近法が正常に実行され、ある程度の回数だけ姿勢情報の更新処理等が行われた状態であれば、その段階での姿勢情報は充分解に近づいていると考えられる。例えば、解に対する誤差が±１度程度まで近づいているのであれば、解像度を下げて山の裾野部分を広げなくても、漸近法により解へ収束させることが可能である。
【０１２４】
図１３（Ａ）〜図１３（Ｃ）に示したように、解像度を低下させることで山の裾野部分は広がるが、その分ピークがぼけてしまう。つまり、解像度低下処理を行うことで、位置姿勢検出の精度が低下するおそれがある。よって、漸近法を実行できる範囲を広げることが重要視される状況であるか、位置姿勢検出の精度が重要視される状況であるかに応じて、解像度低下処理を実行するか否かを切り替えるとよい。具体的には上述したように、開始時からある程度の時間（或いは更新回数）までを第１フェーズとし、その後を第２フェーズとした場合に、第１フェーズでは入力画像に対する解像度低下処理を実行し、第２フェーズでは解像度低下処理をスキップすればよい。
【０１２５】
テンプレート画像については、上述したようにマッチング対象の画像と解像度が対応する必要がある。よって第１フェーズでは、上述したように、比較的解像度の高いテンプレート画像を取得し、当該テンプレート画像に対して解像度低下処理を行って低解像度テンプレート画像を取得するものであってもよい。或いは、テンプレート画像として低解像度入力画像に対応する解像度の画像を取得してもよい。また、第２フェーズでは、入力画像に対して解像度低下処理を行わないため、テンプレート画像として入力画像に対応する解像度の画像を取得すればよく、当該解像度は第１のフェーズでの位相限定相関処理に用いられるテンプレート画像の解像度よりも高いものとなる。
【０１２６】
なお、重み付け処理（狭義にはガウシアンフィルターを用いたフィルター処理）については、当該重み付け処理がノイズ低減に利用されることもあることから、状況に応じて処理をスキップということは基本的には想定していない。ただし、この点は種々の変形実施が可能であり、状況に応じて重みづけ処理をスキップすることは妨げられない。
【０１２７】
なお、本実施形態の処理装置１００等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の処理装置１００等が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶媒体に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶媒体（コンピューターにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶媒体に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶媒体には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１２８】
また、本実施形態の処理装置等は、プロセッサーとメモリーを含んでもよい。ここでのプロセッサーは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡＳＩＣによるハードウェア回路でもよい。また、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納するものであり、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、本実施形態に係る処理装置等の各部が実現されることになる。ここでのメモリーは、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭなどの半導体メモリーであってもよいし、レジスターやハードディスク等でもよい。また、ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を指示する命令であってもよい。
【０１２９】
なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また処理装置１００等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１３０】
３０  ロボット、１００  処理装置、１１０  入力画像取得部、
１２０  テンプレート画像取得部、１３０  処理部、１４０  記憶部、１５０  撮像部、２００  制御装置、３００  ロボット本体、３１０  アーム、３１１，３１３  関節、
３１５，３１７  フレーム、３１９  エンドエフェクター、３３０  ハンドアイカメラ、
３５０  ベースユニット部、４００  ネットワーク、５００  サーバー
【図１】
2015102928.tif 000007
【図３】
2015102928.tif 000008
【図４】
2015102928.tif 000009
【図５】
2015102928.tif 000010
【図６】
2015102928.tif 000011
【図１０】
2015102928.tif 000012
【図１１】
2015102928.tif 000013
【図１２】
2015102928.tif 000014
【図１３】
2015102928.tif 000015
【図１４】
2015102928.tif 000016
【図１５】
2015102928.tif 000017
【図１６】
2015102928.tif 000018
【図１７】
2015102928.tif 000019
【図１８】
2015102928.tif 000020
【図１９】
2015102928.tif 000021
【図２２】
2015102928.tif 000022
【図２３】
2015102928.tif 000023
【図２４】
2015102928.tif 000024
【図２５】
2015102928.tif 000025
【図２】
2015102928.tif 000026
【図７】
2015102928.tif 000027
【図８】
2015102928.tif 000028
【図９】
2015102928.tif 000029
【図２０】
2015102928.tif 000030
【図２１】
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