(57)【要約】【課題】非触覚座標測定機を含む座標測定機によって収集されたデータを体系的に整理するための装置及び方法を提供する。【解決手段】座標測定機データに関連するポイント・クラウド・データなどの座標測定データは、ＣＡＤモデル又は座標測定検査計画などの電子ファイルに含まれる公称幾何情報に基づいてデータをセグメント化及び／又は整理することにより、戦略的かつ体系的に整理される。例えば、一実施形態では、対象のＣＡＤモデル内の幾何学的特徴及び許容差を識別し、ＣＡＤモデルからの識別された幾何学的特徴及び許容差に基づいて物理的対象の座標測定データをセグメント化するために、ソフトウェア・アプリケーションが使用される。座標測定データの様々なセグメントには異なるデータ要件を割り当てることができ、そのデータは特徴ごとに異なる手法で整理することができる。【選択図】図４ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的対象の測定に関連する座標測定データを受領することと、
前記物理的対象に対応する対象に関する公称幾何情報を含む電子ファイルからの公称幾何情報を使用して識別された前記対象の明確な幾何学的特徴に基づいて前記座標測定データを２つ又はそれ以上のデータセットにセグメント化するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
前記２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第１のデータセット内の前記座標測定データを第１の手法で第１の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
前記２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第２のデータセット内の前記座標測定データを前記第１の手法とは異なる第２の手法で第２の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
を含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項２】
前記電子ファイルは、ＣＡＤモデルを含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３】
前記ＣＡＤモデルを使用して前記対象の前記明確な幾何学的特徴を識別するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することを更に含む、請求項２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４】
前記物理的対象を測定して前記座標測定データを生成するための座標測定機を操作することを更に含む、請求項２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項５】
前記座標測定データを生成するための座標測定機を操作することは、ポイント・クラウド・データを生成するための走査型座標測定機を操作することを含む、請求項４に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項６】
前記座標測定データは、３Ｄスキャナによって生成されたデータを含む、請求項２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項７】
前記第１の整理済みデータセットを使用して第１の幾何学的特徴の特性を決定することと、
前記第２の整理済みデータセットを使用して第２の幾何学的特徴の特性を決定することと、
を更に含む、請求項２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項８】
前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットは、前記第１のデータセット及び前記第２のデータセットの両方に含まれるデータ・ポイントを含む、請求項２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項９】
前記電子ファイルは、座標測定機に関する検査計画を含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１０】
前記座標測定データをセグメント化するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することは、前記座標測定データを受領する前に定義されたアルゴリズムを使用することを含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１１】
前記電子ファイルからのデータを使用して前記対象の前記明確な幾何学的特徴を識別する諸ステップを実行するためにコンピュータ記憶装置上に記憶されたコンピュータ可読命令の事前定義セットを使用することにより、前記電子ファイルを使用して前記対象の前記明確な幾何学的特徴を識別するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１２】
対象に関する公称幾何情報を含む電子ファイルから発生し、１つ又は複数の幾何学的特徴に関する許容差を含む幾何学的特徴データを受領するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、
第１の幾何学的特徴に関する受領許容差に少なくとも部分的に基づいてデータ・セグメント化ボリュームの第１の境界を確立することを含み、前記データ・セグメント化ボリュームの境界を確立することにより、前記対象の前記第１の幾何学的特徴に関連する前記データ・セグメント化ボリュームを定義するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、
を含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項１３】
前記電子ファイルは、ＣＡＤモデルを含む、請求項１２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１４】
前記データ・セグメント化ボリュームの前記第１の境界を確立することは、更に少なくとも部分的にユーザ入力に基づいて前記第１の境界を確立することを含む、請求項１３に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１５】
前記ＣＡＤモデルに定義された前記幾何学的特徴のエッジからのクリアランスディスタンスであるものとして第２の境界を定義することにより、前記データ・セグメント化ボリュームの前記第２の境界を確立することを更に含む、請求項１３に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１６】
複数のデータ・ポイントを含み、前記ＣＡＤモデルの前記対象に対応する物理的幾何学的特徴の測定に関連する座標測定データを受領することと、
前記座標測定データを、前記ＣＡＤモデルから発生する前記幾何学的特徴データの座標データ系に変換することと、
前記定義されたデータ・セグメント化ボリューム内に位置するデータ・ポイントを前記幾何学的特徴に関連するものとして指定することと、
を更に含む、請求項１３に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１７】
前記指定されたデータ・ポイントを整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することを更に含む、請求項１６に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１８】
前記座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定することであって、前記アルゴリズムの前記決定が前記第１の幾何学的特徴に関する前記許容差に少なくとも部分的に基づくものであることを更に含む、請求項１７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１９】
前記決定されたアルゴリズムを使用して前記座標測定データを整理することを更に含む、請求項１８に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２０】
前記整理された座標測定データを使用して、前記物理的幾何学的特徴の幾何学的特性を分析することを更に含む、請求項１９に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２１】
前記座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定することであって、前記アルゴリズムの前記決定が前記ＣＡＤモデルに定義された前記幾何学的特徴のタイプに少なくとも部分的に基づくものであることを更に含む、請求項１７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２２】
前記座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定することであって、前記アルゴリズムの前記決定が前記ＣＡＤモデル内の前記幾何学的特徴に関連するコールアウトに少なくとも部分的に基づくものであることを更に含む、請求項１７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２３】
前記電子ファイルは、座標測定機に関する検査計画を含む、請求項１２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２４】
対象に関する公称幾何情報を含む電子ファイルから発生する幾何学的特徴情報を受領するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、
前記対象の第１の幾何学的特徴に関連する第１のデータ・セグメント化ボリューム及び前記対象の第２の幾何学的特徴に関連する第２のデータ・セグメント化ボリュームを定義するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、
複数のデータ・ポイントを含む物理的対象の座標測定データを前記電子ファイルの座標系に変換することと、
前記定義された第１のデータ・セグメント化ボリューム内に位置するデータ・ポイントを前記第１の幾何学的特徴に関連するものとして指定することと、
前記定義された第２のデータ・セグメント化ボリューム内に位置するデータ・ポイントを前記第２の幾何学的特徴に関連するものとして指定することと、
を含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項２５】
前記電子ファイルは、前記対象のＣＡＤモデルを含む、請求項２４に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２６】
前記座標測定データは、ポイント・クラウドを含む、請求項２５に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２７】
前記第１の幾何学的特徴に関連する前記データ・ポイントを第１の手法で整理することと、
前記第２の幾何学的特徴に関連する前記データ・ポイントを前記第１の手法とは異なる第２の手法で整理することと、
を更に含む、請求項２５に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２８】
第１のデータ・セグメント化ボリュームを定義することが、対象の前記ＣＡＤモデルから発生する幾何学的特徴情報を使用して第１のデータ・セグメント化ボリュームを定義することを含む、請求項２５に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項２９】
対象のＣＡＤモデルから発生する前記幾何学的特徴情報は、前記第１の幾何学的特徴に関連する許容差情報を含む、請求項２８に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３０】
対象のＣＡＤモデルから発生する前記幾何学的特徴情報は、前記第１の幾何学的特徴のタイプに関する情報を含む、請求項２８に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３１】
前記電子ファイルは、座標測定機に関する検査計画を含む、請求項２４に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３２】
幾何学的特徴について検査すべき幾何学的特性のタイプの識別であって、前記幾何学的特徴を含むコンピュータ・モデルから発生している前記幾何学的特性の前記タイプの前記識別を受領することと、
前記コンピュータ・モデルの前記幾何学的特徴に対応する物理的幾何学的特徴の測定に関連する座標測定データを受領することと、
前記座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することであって、前記アルゴリズムの前記決定が検査すべき前記幾何学的特性の前記識別されたタイプに少なくとも部分的に基づくものであることと、
を含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項３３】
幾何学的特性の前記タイプの前記識別は、前記幾何学的特徴を含むＣＡＤモデルから発生している、請求項３２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３４】
前記物理的幾何学的特徴を測定して前記座標測定データを生成するための座標測定機を操作することを更に含む、請求項３２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３５】
前記アルゴリズムの前記決定は、更に、前記幾何学的特徴のタイプの識別に少なくとも部分的に基づくものである、請求項３２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３６】
前記コンピュータ・モデルは、座標測定機に関する検査計画を含む、請求項３２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３７】
幾何学的特徴について検査すべき幾何学的特性に関する許容差情報を受領することと、
物理的特徴の測定に関連する座標測定データを受領することと、
前記座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することであって、前記アルゴリズムの前記決定が前記幾何学的特性に関する前記許容差情報に少なくとも部分的に基づくものであることと、
を含む、コンピュータで実現される方法。
【請求項３８】
前記許容差情報は、前記幾何学的特徴を含むコンピュータ・モデルから発生している、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３９】
前記許容差情報は、前記幾何学的特徴を含むＣＡＤモデルから発生している、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４０】
前記幾何学的特徴を測定して前記座標測定データを生成するための座標測定機を操作することを更に含む、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４１】
前記アルゴリズムの前記決定は、更に、前記幾何学的特徴のタイプの識別に少なくとも部分的に基づくものである、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４２】
前記アルゴリズムの前記決定は、更に、前記座標測定データの分析に少なくとも部分的に基づくものである、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４３】
幾何学的特性に関する許容差情報を受領することは、ＣＡＤモデルからの許容差情報を受領することを含む、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４４】
幾何学的特性に関する許容差情報を受領することは、座標測定機検査計画ファイルからの許容差情報を受領することを含む、請求項３７に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４５】
座標測定データをセグメント化し整理する方法の諸ステップを実行するためのコンピュータ可読命令を有する少なくとも１つのコンピュータ可読媒体記憶装置であって、前記方法は、
物理的対象の測定に関連する座標測定データを受領することと、
前記物理的対象に対応する対象に関する公称幾何学的データを含む電子ファイルからのデータを使用して識別された前記対象の明確な幾何学的特徴に基づいて前記座標測定データを２つ又はそれ以上のデータセットにセグメント化するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
前記２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第１のデータセット内の前記座標測定データを第１の手法で第１の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
前記２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第２のデータセット内の前記座標測定データを前記第１の手法とは異なる第２の手法で第２の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、
を含む、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、座標測定系（coordinate measuring system）に関し、より具体的には、非触覚座標測定機（non-tactile coordinate measuring machine）を含む座標測定機によって収集されたデータを体系的に整理する（reduce）ための装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
座標測定機（ＣＭＭ）は加工品（workpiece）の寸法検査に一般的に使用されている。典型的に、加工品はテーブルに固定され、タッチセンサを使用するものなどのプローブは、様々なポイントで加工品に接触するように測定ボリューム（measurement volume）内でＣＭＭのアーム上を３次元に移動する。プローブが加工品に接触すると、加工品上の接触したポイントの位置座標を入手するために、ｘ、ｙ、及びｚ方向の測定スケールが読み取られる。加工品上の様々なポイントに接触することにより、加工品の特徴の測定値を入手することができる。
【０００３】
走査型ＣＭＭ、ビジョン・システム、及びマイクロＣＴなどの非触覚測定システムは、加工品に向かって光又はその他のタイプの放射線を放射し、加工品の表面構造を決定することの一部として反射又は透過した放射線を感知する。例えば、いくつかの走査型ＣＭＭでは、レーザ・ラインスキャナが加工品表面に向かって光を発し、その動きの経路に沿って測定表面ポイントのストリームを返す。このプロセスは、加工品の全域にわたって複数の経路／パスで繰り返され、加工品表面の全域にわたって数千又は数百万の走査ポイントを収集することができる。典型的に、走査した１つの加工品について大量のポイント・データ（point data）が生成され、このデータセットは多くの場合にポイント・クラウド（point cloud）と呼ばれる。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一実施形態により、コンピュータで実現される方法は、物理的対象（physical object）の測定に関連する座標測定データを受領することと、その物理的対象に対応する対象に関する公称幾何情報（nominal geometric information）を含む電子ファイルからの公称幾何情報を使用して識別されたその対象の明確な幾何学的特徴（distinct geometric feature）に基づいて座標測定データを２つ又はそれ以上のデータセットにセグメント化するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、を含む。この方法は、２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第１のデータセット内の座標測定データを第１の手法（manner）で第１の整理済みデータセット（reduced data set）に整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第２のデータセット内の座標測定データを第１の手法とは異なる第２の手法で第２の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、を更に含む。
【０００５】
本発明の他の実施形態により、コンピュータで実現される方法は、対象に関する公称幾何情報を含む電子ファイルから発生し、１つ又は複数の幾何学的特徴に関する許容差（tolerance）を含む幾何学的特徴データを受領するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することを含む。また、第１の幾何学的特徴に関する受領許容差に少なくとも部分的に基づいてデータ・セグメント化ボリューム（data segmentation volume）の第１の境界を確立することを含み、データ・セグメント化ボリュームの境界を確立することにより、対象の第１の幾何学的特徴に関連するデータ・セグメント化ボリュームを定義するためのコンピュータで実現されるシステムを使用する動作も含まれる。
【０００６】
本発明の他の一実施形態により、コンピュータで実現される方法は、対象に関する公称幾何情報を含む電子ファイルから発生する幾何学的特徴情報を受領するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、対象の第１の幾何学的特徴に関連する第１のデータ・セグメント化ボリューム及び対象の第２の幾何学的特徴に関連する第２のデータ・セグメント化ボリュームを定義するためのコンピュータで実現されるシステムを使用することと、を含む。また、この方法は、複数のデータ・ポイント（data point）を含む物理的対象の座標測定データを電子ファイルの座標系に変換することも含む。この方法には、定義された第１のデータ・セグメント化ボリューム内に位置するデータ・ポイントを第１の幾何学的特徴に関連するものとして指定する動作と、定義された第２のデータ・セグメント化ボリューム内に位置するデータ・ポイントを第２の幾何学的特徴に関連するものとして指定する動作と、が更に含まれる。
【０００７】
本発明の更に他の実施形態により、コンピュータで実現される方法は、幾何学的特徴について検査すべき幾何学的特性（geometric characteristic）のタイプの識別であって、幾何学的特徴を含むコンピュータ・モデルから発生している幾何学的特性のタイプの識別を受領することを含む。他の一動作は、コンピュータ・モデルの幾何学的特徴に対応する物理的幾何学的特徴の測定に関連する座標測定データを受領することを含む。座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定するためのコンピュータで実現されるシステムが使用され、そのアルゴリズムの決定は検査すべき幾何学的特性の識別されたタイプに少なくとも部分的に基づくものである。
【０００８】
本発明の他の実施形態により、コンピュータで実現される方法は、幾何学的特徴について検査すべき幾何学的特性に関する許容差情報を受領することと、物理的特徴の測定に関連する座標測定データを受領することと、を含む。また、この方法は、座標測定データを整理するためのアルゴリズムを決定するためのコンピュータで実現されるシステムを使用し、そのアルゴリズムの決定が幾何学的特性に関する許容差情報に少なくとも部分的に基づくものであることも含む。
【０００９】
本発明の他の一実施形態により、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体記憶装置は、座標測定データをセグメント化し整理する方法の諸ステップを実行するためのコンピュータ可読命令を有し、この方法は、物理的対象の測定に関連する座標測定データを受領することと、その物理的対象に対応する対象に関する公称幾何学的データを含む電子ファイルからのデータを使用して識別されたその対象の明確な幾何学的特徴に基づいて座標測定データを２つ又はそれ以上のデータセットにセグメント化するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することと、を含む。また、この方法は、２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第１のデータセット内の座標測定データを第１の手法で第１の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することも含む。この方法は、２つ又はそれ以上のデータセットのうちの第２のデータセット内の座標測定データを第１の手法とは異なる第２の手法で第２の整理済みデータセットに整理するためのコンピュータで実現されるシステムを操作することを更に含む。
【００１０】
添付図面は一定の割合で描かれるように意図されていない。図面では、様々な図に例示されている同一又はほぼ同一のコンポーネントのそれぞれが同様の番号で表されている。明瞭にするために、すべてのコンポーネントがすべての図面に表示されているわけではない可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態により座標測定データを管理するための方法を表すフローチャートである。
【図２】ある対象のＣＡＤモデルの等角投影図である。
【図３】図２のＣＡＤモデル内に含まれる幾何学的寸法記入及び許容差情報の一例を示す概略図である。
【図４ａ】図２のＣＡＤモデルに重ねられた座標測定データ及びデータ・セグメント化ボリュームの等角投影図である。
【図４ｂ】図４ａのＣＡＤモデル、重ねられた座標測定データ、及びデータ・セグメント化ボリュームの正面図である。
【図５】一実施形態により座標測定データをセグメント化するための方法を表すフローチャートである。
【図６】一実施形態により座標測定データを整理するための方法を表すフローチャートである。
【図７】座標測定データを整理するための方法を表すデータフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、コンピュータ援用設計（ＣＡＤ）モデル又は標準的なＣＭＭ検査計画からのデータなど、既存の公称幾何学的データをガイドとして使用して、自動式かつ体系的にデータ整理技法をポイント・クラウド・データに適用することの重要性を認識している。ポイント・クラウド・データを整理する能力は、非触覚測定器で対象を走査する時に特に有益である可能性がある。本明細書に開示されているいくつかの実施形態では、スキャナによって生成されたポイント・クラウド・データを整理するために、公称対象のコンピュータ・モデルを参照することにより特徴ごとにデータ整理が実行される。いくつかの実施形態では、自動整理アルゴリズム用のパラメータ値の調整、選択、改善、及び／又は設定のためのユーザ入力が可能である。
【００１３】
非触覚測定器は、典型的に、使用される可動部分が少ないので、伝統的な接触ＣＭＭより迅速に座標測定データを生成することができる。その結果、非触覚測定器によって短時間に大量のデータが生成される場合が多い。多くの場合にポイント・クラウドと呼ばれる大量のデータは、検査された対象について正確かつ精密なデータ定義を生成するのを支援することができるが、このようなデータの絶対的な量は問題となる可能性もある。例えば、ポイント・クラウド・データの記憶、伝達、及び処理は時間がかかるか又は実用的ではない可能性があり、それにより、プロセス全体の非効率が発生する。更に、データを処理するためのメモリ及び通信速度要件は、ハードウェア及び／又はソフトウェア・コンポーネントの費用のかかる実装又はアップグレードを必要とする可能性がある。統計的プロセス制御又はその他のプロセス指向目的のためにポイント・クラウド・データの分析が望ましい場合、このような制限事項が困難をもたらす可能性がある。
【００１４】
ポイント・クラウド・データ整理は、走査技術に関連するデータ負担を削減するのに役立つ可能性がある。とりわけ、フィルタリング、平滑化、及びデシメーションなどの様々なデータ整理技法が存在する。典型的に、これらの技法は、データの全体量を削減するためにデータセット全体に適用される。走査された対象のデータセット全体にこのような技法を適用すると、データセットの何らかの一部分に関するデータを過度に整理する可能性があり、それにより、結果として得られるデータの正確さ又は精度を容認できないほどに損なうことになる。或いは、場合によっては、正確さ又は精度要件を考慮した最大許容データ整理は、実用的なデータ管理又は処理のためにデータを十分にそぎ落とせない可能性がある。
【００１５】
本発明のいくつかの実施形態により、ポイント・クラウド・データは、対象の幾何学的特徴及び／又は許容差に基づいてデータセットをセグメント化することにより、戦略的かつ体系的に整理される。例えば、一実施形態では、対象のＣＡＤモデルの様々な幾何学的特徴を識別し、次にそれぞれの幾何学的特徴について１つのデータ・セグメント化ボリュームを作成するために、ソフトウェア・アプリケーションが使用される。様々なデータ・セグメント化ボリュームには、特徴のタイプ、識別された検査すべき幾何学的特性、ＣＡＤモデルに明記された許容差、及び／又はその他の適切なパラメータなど、１つ又は複数のパラメータに基づいて異なるデータ抽出要件を割り当てることができる。
【００１６】
対象の物理的加工品が製造され走査された後、結果として得られるポイント・クラウド・データは公称ＣＡＤモデルに位置合わせすることができ、データ・セグメント化ボリューム内に常駐するデータ・ポイントがそのデータ・セグメント化ボリュームに割り当てられる。次に、それぞれのデータ・セグメント化ボリューム内のデータは、割り当てられたデータ要件に適合する手法で整理することができる。データ整理の特定の手法は１つ又は複数のパラメータによって決定することができ、データ整理アルゴリズムは同じ対象に関連する複数のデータ・セグメント化ボリューム間で異なる可能性がある。このように、ポイント・クラウド・データは、それぞれの特定の特徴に関するデータ要件に適合するように特徴ごとに整理するか又は戦略的に指定することができる。いくつかの実施形態では、この特徴ごとの整理は、自動式又は半自動式に実行することができる。
【００１７】
例えば、本発明の一実施形態によるソフトウェア・アプリケーションは、対象のＣＡＤモデルを分析し、２つの識別された特徴を２つの特徴タイプ、即ち、平面特徴タイプと円筒特徴タイプにカテゴリ化することができる。物理的対象が形成され、３Ｄスキャナで走査されると、結果として得られるポイント・クラウド・データの一部分を、この特徴カテゴリ化に基づいて２つのデータセットにセグメント化することができる。いくつかの実施形態では、データ・セグメント化ボリュームは、ＣＡＤモデルからの情報を使用するプログラムされたアルゴリズムの使用によって確立される。次に、２つのデータセットのそれぞれは異なる手法で整理することができる。平面特徴のエリア内のポイント・クラウド・データのサブセットは、平面としてのそのカテゴリ化及び任意選択でＧＤ＆Ｔコールアウト・タイプ及び許容差などの１つ又は複数のその他のパラメータに基づいて整理される。円筒特徴のエリアでは、データは平面特徴に使用されるデータ整理手法とは異なる手法で整理することができる。一例として、平面特徴データ量はその全エリアにわたって７５％だけ均一に整理するか及び／又は特定のタイプのデータ・フィルタリングの使用を伴うことができ、円筒特徴データ量は５０％だけ整理するか及び／又は特定のタイプのデータ・フィルタリングの使用を伴うことができる。整理率は、２つ又はそれ以上の特徴について結果として得られる整理済みデータセット間で様々になる可能性のある唯一のアスペクトではない。例えば、平面特徴に関連する整理済みデータセットは実質的に一様に幾何学的に分散されたデータ・ポイントのセットを含むことができ、円筒特徴データは、データ・ポイントが円筒の長さに沿って戦略的に指定された距離にある断面プロファイルに沿って高密度に含まれるように整理することができる。
【００１８】
このように、ポイント・クラウド・データは、不当な量の余分な座標測定データがその対象のエリア又は特徴の一部又は全部について維持されることなく、走査された対象のそれぞれのエリア又は特徴について十分なデータが残存するように、ターゲット方式で整理することができる。ポイント・クラウド・データの効率的な整理は、製造された加工品を検査するためにＣＭＭが使用される時に特に重要になる可能性がある。時宜を得た結果は、部品適合の確認又は製造プロセスへのフィードバックとして使用するための製造誤差の発見を支援することができる。
【００１９】
本明細書のため、「データ整理」、「データを整理する」、「ポイント・クラウド整理」という用語、並びにその他の関連の用語は、より大きいデータセットからデータのサブセットが抽出される動作、方法、及びシステムを包含するためのものである。例えば、分析、記憶、表示、及び／又はその他の目的のために、あるポイント・クラウドからデータ・ポイントの１０％が選択され使用される場合、データ・ポイントの残りの９０％が明白に削除されない場合でも、このような動作はデータ整理と見なされるであろう。
【００２０】
本明細書では非触覚測定器から発生するポイント・クラウド及び座標測定データに関連して諸実施形態について説明するが、いくつかの実施形態では、接触座標測定機から発生する座標測定データとともに本明細書に記載されている方法及びシステムを使用することができる。
【００２１】
本発明の一実施形態により、座標測定データを管理する方法１００は、ＣＡＤモデルを使用して決定された特徴に基づいてデータをセグメント化及び／又は整理することを含む。３次元測定データはボクセル・グリッド１０２に含めることができ、そこから表面データ・ポイントのポイント・クラウドを後で抽出することができる。当然のことながら、座標測定データを記憶及び／又は表示するためのその他の適切なフォーマットを本明細書に開示されている諸実施形態とともに使用することができる。ボクセル・グリッド内のデータは、方法１００の一部として測定することができるか、コンピュータ記憶装置から取り出すことができるか、及び／又はサードパーティから受領することができる。本明細書のため、データ及び情報に関する「受領する」という用語は、サードパーティからの受領、外部コンピュータ・システムからの受領、あるコンピュータ・システムの一部分による同じコンピュータ・システムの他の一部分からの受領、及びデータを受領するコンピュータ・システム内のデータ又は情報の生成を含むためのものである。事実上、データ又は情報を受領することは、ある方法の動作を実行するエンティティ（複数も可）に対するデータ又は情報の任意の適切な提供を含む。
【００２２】
典型的に、それぞれのボクセルはポイント位置｛ｘ，ｙ，ｚ｝と強度値｛Ｉ｝を含むことになるが、その他の配置構成も可能である。動作１０４では、ボクセル・グリッドを使用して完全表面のデータ表現１０６が作成される。この表面データは、法線ベクトルが付いたポイント位置、即ち、｛ｘ，ｙ，ｚ，ｉ，ｊ，ｋ｝によって表すことができる。
【００２３】
ＣＡＤモデル１１２又は公称幾何情報を含むその他の電子ファイルに対して表面データを位置合わせするための備えとして、そのデータを完全表面データ表現に整理することにより、動作１０８で近似表面１１０のデータ表現を作成することができる。例えば、完全表面のデータセット全体を整理して、測定した表面データをＣＡＤモデル１１２に位置合わせするための初期最良適合操作に十分な近似表面を作成するために、デシメーション技法を使用することができる。次に、表面データの座標系をＣＡＤモデルの座標系に変換することにより表面データをＣＡＤモデル１１２に位置合わせする変換マトリックス１１６に到達するように最良適合操作（動作１１４）を実行することができる。典型的に、最良適合操作の一部として最小自乗法を使用することができるが、その他の適切な方法も使用することができる。次に、変換マトリックス１１６を使用して、完全表面のデータ表現をＣＡＤモデル１１２に位置合わせすることができる（動作１１８）。
【００２４】
いくつかの実施形態では、近似表面のデータ表現の作成に関連する介在動作は実行されない。即ち、最初に近似表面に基づいて変換マトリックスを決定することなしに、完全表面データ表現について直接、最良適合操作を実行することができる。本明細書のため、座標測定データの座標系をＣＡＤモデルの座標系に変換することは、ＣＡＤモデルの座標系を座標測定データの座標系に変換することを含むものである。このような変換は、結果的に少なくともＣＡＤモデル（又は幾何情報を含むその他の電子モデル又はファイル）に対する座標測定データの近似位置合わせが行われる任意の操作を含むものである。本明細書のため、座標測定系の変換は、座標測定系の並進及び／又は回転並びにあるタイプの座標測定系から他のタイプへの（例えば、球座標からデカルト座標への）変換を含むものである。
【００２５】
動作１２０では、完全表面のデータ表現１０６がＣＡＤモデルの使用により識別された特徴に基づいて複数のデータセットにセグメント化される。例えば、物理的対象のＣＡＤモデルを分析することができ、いくつかの明確な幾何学的特徴を識別することができる。動作１２０では、座標測定データから得られた表面データが複数のデータセットに分割され、それぞれのデータセットが識別された幾何学的特徴の１つに対応する。データセットの複数のサブセットは、幾何学的特徴の１つのカテゴリ内にまとめてグループ化することができる。例えば、識別された幾何学的特徴のうちの２つ又はそれ以上が平面として識別することができ、その２つの関連データセットは平面カテゴリ内にまとめてグループ化することができる。任意の適切な数のカテゴリを確立又は定義することができる。例えば、２、３、４、６、７個の特徴、又は７を超える任意の数の特徴を識別し、同じ数のカテゴリ又は異なる数のカテゴリに関連付けることができる。ＣＡＤモデル内の幾何学的特徴の識別は方法１００の開始前に実行するか又は動作１００中の任意の適切な時期に実行することができる。ＣＡＤモデル（又はその他の電子モデル）の分析は、幾何学的特徴のタイプを識別するために、ＣＡＤモデルの形状、エリア、エッジ、及び／又はその他の属性をサーチする事前定義アルゴリズムによって実行することができる。いくつかの実施形態では、ユーザはパラメータを設定するための値を入力するよう指示される可能性があるか及び／又はユーザは識別アルゴリズムのリストから選択するよう指示される可能性がある。このような実施形態では、セグメント化は依然として事前定義アルゴリズムの使用であると見なされる。
【００２６】
パラメータ値、アルゴリズム、及び／又はその他の選択肢に関するユーザの選択を指示及び／又は受領するために、ユーザに対してダイアログ・ボックスを提示することができる。いくつかの実施形態では、ドロップダウン・メニュー、可読ファイル、又は選択可能テーブルを使用することができ、更に他の実施形態では、ユーザは値を直接入力することが可能である場合もある。
【００２７】
座標測定データのどのデータ・ポイントを識別された幾何学的特徴に関連付けるかを定義するために、識別されたそれぞれの幾何学的特徴について１つのデータ・セグメント化ボリュームを作成することができる。次に、それぞれのデータ・セグメント化ボリューム内に含まれるデータ・ポイントを整理することができる。いくつかの実施形態では、ＣＡＤモデルとともに含まれる幾何学的寸法記入及び許容差（ＧＤ＆Ｔ）情報を少なくとも部分的に使用して、それぞれのデータ・セグメント化ボリュームの境界を設定することができる。例えば、当然のことながら、平面の座標測定に関連するデータ・ポイントは正確に相互に同一平面上になるわけではなく、即ち、いくつかのポイントは公称平面の前にあり、いくつかのポイントは公称平面の後ろにある。公称平面の後ろ又は前にあるデータ・ポイントの包含の境界を決定するために、ＣＡＤモデルからの幾何学的許容差及び寸法情報を使用することができる。データ・セグメント化ボリュームを確立する例に関する詳細については図４ａ及び図４ｂに関連して以下に詳述する。
【００２８】
データセットのそれぞれは、そのデータセットに対応する特徴に固有の手法で整理することができる（動作１２２）。例えば、第１の特徴に対応する第１のデータセットは、指定の割合又は特定の数の頂点で三角デシメーションを使用して整理することができ、第２の特徴に対応する第２のデータセットは、同じ三角デシメーション・アルゴリズムを使用して整理することができるが、隣接ファセット間の最大偏移又は最小角度を指定することができる。第３の特徴に対応する第３のデータセットは、何らかのＮ個の標準偏差の外部のアウトライアを除去するためにガウス・フィルタを使用して整理することができる。第４のデータセットは、ポイント間の間隔又は単位面積あたりのポイントを指定することによりその表面の上の均一補間によって整理することができる。第５のデータセットは、１つの特徴に沿った異なる複数位置又は角位置で指定の断面プロファイルに沿って均一に間隔をおいて配置されたポイントを戦略的に抽出することによって整理することができる。第６のデータセットは、実際の表面と交差するユーザ定義の公称ポイント及びベクトルから特定の表面ポイント位置を戦略的に抽出することによって整理することができる。最後に、第７のデータセットは全く整理されない可能性がある。当然のことながら、様々な特徴についてその他のタイプのデータ整理を使用できるので、上記の例は制限するためのものではない。
【００２９】
次に、本明細書に開示されている方法及び装置の特定の適用例の一例を参照すると、図２は、円筒穴２０４が付いた直角プリズム２０２からなる対象２００のＣＡＤモデルの等角投影図を示している。直角プリズム２０２は、上部平面２０６と、下部平面２０８と、前部平面２１０と、後部平面２１２と、２つの側部平面２１４、２１６とを含む。この対象の２次元レイアウトはＧＤ＆Ｔ情報とともに図３に示されている。このＣＡＤモデルのＧＤ＆Ｔ情報は、基準寸法及び制御フレームを含み、関心のある特徴に関する様々なコールアウトを含む。また、ＣＡＤモデルはデータム形体も含む。図４ａ及び図４ｂに関連して以下に詳述するように、このＧＤ＆Ｔ情報は、場合によってはユーザ入力とともに、座標測定データ・ポイント・クラウドからのデータ・ポイントのサブセットを囲むセクショニング境界を定義するために使用される。ポイント・クラウド（又はその他の適切なデータ・ポイントのセット）は対応する物理的対象の座標測定により生成される。
【００３０】
図３は、３つのコールアウト、即ち、円筒穴の直径を定義するサイズディメンション３０２と、２つの特徴制御フレーム３０４、３０６とを含む。特徴制御フレーム３０４は、「−Ａ−」、「−Ｂ−」、及び「−Ｃ−」と表示されたデータム形体に対する円筒穴の位置に関する情報を提供する。「０．１」という位置許容差の後の「Ｍ」は、穴のサイズが大きくなるにつれて誤差について余分なゆとりが生じることを示し、従って、その直径の周りの円筒表面上のデータが増えると、許容差評価において余分なゆとりを決定する際に有益である可能性がある。特徴制御フレーム３０６は、上部平面２０６の所望の平面度に関する情報を提供する。基準寸法３０８及び３１０は、プリズム２００の正面エッジに対する円筒穴２０４の中心の位置を提供する。データム形体は、この例ではデータム面３１２、３１４、及び３１６を含み、同じくＣＡＤモデル内に提供される。
【００３１】
ＣＡＤモデル及びＧＤ＆Ｔ情報により、その対象の様々な特徴のそれぞれについてデータ・セグメント化ボリュームを定義するために境界を構築することができる。次に、これらのデータ・セグメント内に含まれるデータは、特徴のタイプ及び／又はその他のパラメータに基づいて整理することができる。例えば、図４ａ及び図４ｂに示されているように、セグメント化ボリューム４００は、前部平面２１０に関連する座標測定データ・ポイント４０２を囲んで示されている。
【００３２】
本発明の一実施形態により、方法５００は、ＣＡＤモデルの使用により１つ又は複数のデータ・セグメント化ボリュームを作成するために使用することができる。いくつかの実施形態では、方法５００は、コンピュータで実現される方法にすることができ、ユーザ入力を求める指示メッセージを含む場合もあれば含まない場合もある。本明細書に記載されている方法５００は、図１に関連して上述した方法１００の動作１２０を実行する方法の一例である。しかし、動作１２０を実行するためのその他の適切な方法を使用することもでき、方法５００は方法１００以外の方法で使用することもできる。
【００３３】
動作５０２では、１つ又は複数の幾何学的特徴タイプがＣＡＤモデルから識別される。この識別は、ＣＡＤモデル・データを処理し、幾何学的特徴の位置を突き止めるようにプログラムされたソフトウェア・アプリケーションによって実行することができる。いくつかの実施形態では、すべての識別された特徴についてデータ・セグメント化ボリュームが確立されるわけではない可能性がある。例えば、ソフトウェア・プログラムは、特定の幾何学的特徴タイプについてデータ・セグメント化ボリュームを確立しないための命令を含むことができる。幾何学的特徴タイプの例としては、平面、円筒、円錐、球、楕円など、並びに、表面ポイント間の高次式から成るその他の複雑で自由に形成された表面を含む。
【００３４】
データ・セグメント化ボリュームを確立する一例として、所与の識別されたデータム面について、エッジの上にあるデータ・ポイントの包含を回避するために、クリアランスディスタンスだけ公称表面エッジの内側に境界を定義することにより、データム面に沿って境界を設定することができる（動作５０４）。例えば、セグメント化ボリューム４００は、クリアランスディスタンスＤｂだけ前部平面２１０のエッジから内側に間隔をおいて配置される。上部及び下部境界面は上部平面２０６及び下部平面２０８からクリアランスディスタンスＤｂのところに設定される。同様に、側部境界面は側部平面２１４、２１６からクリアランスディスタンスＤｂのところに設定される。Ｄｂは、ＣＡＤモデルに定義されたエッジからの距離に関するデフォルト値に設定することができる。或いは、実施形態によっては、クリアランスディスタンスＤｂは、ＣＡＤモデル内に明記された許容差及び／又は平面の寸法など、モデル内に含まれる様々な値に基づいて計算することもできる。セグメント化ボリュームは、異なるエッジに沿って異なるクリアランスディスタンスを有することができ、当然のことながら、セグメント化ボリュームは、同じＣＡＤモデル内の他のセグメント化ボリュームとは異なるクリアランスディスタンスを有することができる。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のクリアランスディスタンスは、座標測定データの精度及び／又はポイント密度に少なくとも部分的に基づくことができる。当業者にとって明らかになるように、データ・セグメント化ボリュームは必ずしもボリュームとして表示されるか又は明示的に定義されるわけではない。例えば、データ・セグメント化ボリュームの境界のそれぞれは、数学的に定義するか、或いは線、平面、その他の表面を確立する一続きのポイントによって定義することができる。いくつかの実施形態では、データ・セグメント化ボリュームは、何らかのエリア又は方向において、任意の測定済みデータ・ポイントがそのデータ・セグメント化ボリューム内に含まれることになるという意味で閉じたボリュームを形成する境界を含まない可能性がある。
【００３５】
また、ＣＡＤモデルに定義された公称データム面の前又は後ろにある座標測定データ・ポイントを包含するための境界を定義するためにトレランスバンドｔも確立することができる（動作５０６）。トレランスバンドに関する値は、ＣＡＤモデルに明記された特徴許容差の倍数を使用するか、又はデフォルト・トレランスバンド値を使用するか、又はユーザによって入力された特定のトレランスバンド値を使用することにより、設定することができる。いくつかの実施形態では、異なるデフォルト・トレランスバンド値は異なる特徴タイプに対応することができる。例えば、データ・セグメント化ボリューム４００の深さは、データム面Ｃ  ３１６についてＣＡＤモデルに定義された許容差（０．０１ｍｍ）の２倍に基づくトレランスバンドとして設定することができ、その結果、０．０２ｍｍという深さを有するトレランスバンドｔが得られる。
【００３６】
トレランスバンド及びクリアランスディスタンスの値の例の一覧表は表１に示されている。ある特徴タイプが典型的に複数の許容差を含まないか又はある許容差がＣＡＤモデルによって提供されない場合、トレランスバンド・デフォルト値を使用することができる。許容差値はコンピュータ・モデル又はＣＡＤモデル以外のその他の電子ファイルによって提供することができる。例えば、いくつかの実施形態では、許容差情報をコンピュータ・ファイルに含めるか又はそこに入力することができ、更に許容差情報を様々な幾何学的特徴に割り当てることができる。表面エッジからのクリアランスディスタンスは指定の距離に事前設定することができ、特定の値は特徴タイプに基づいて様々になる可能性がある。いくつかの実施形態では、クリアランスディスタンスは、特徴のサイズなどの値又はＣＡＤモデルで提供される特定の許容差情報に基づいて設定することができる。
【表１】
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【００３７】
データ・ポイントに関するデータ・セグメント化ボリュームを定義するために境界が設定されると、それぞれのセグメント化ボリューム内に含まれるデータは、特徴タイプに固有の手法及び／又はＣＡＤモデルに明記された許容差などの１つ又は複数のその他のパラメータに固有の手法で整理することができる。それぞれのデータ・セグメント化ボリュームについて、データをターゲット・ポイント密度に整理する既知のデータ整理プログラムに対し、対応するターゲット・ポイント密度を入力することができる。このように、それぞれのタイプの特徴に関するデータ・ニーズに応じてターゲットにされた手法で座標測定データを整理することができる。いくつかの実施形態では、セグメント化及び／又は整理は自動方式で実行することができる。既知のデータ整理プログラムの例としては、Technodigitから入手可能な3D Reshaper、Wilcox Associates,Inc.から入手可能なPC-DMIS（登録商標）、Hexagon Metrology GMBHから入手可能なQUINDOS（登録商標）を含むが、任意の適切なデータ整理プログラムを使用することもできる。Technodigitの3D Reshaperソフトウェアは、三角デシメーション及びガウス・フィルタ・アルゴリズムによりデータを均一に整理することができる。また、3D Reshaperは、幾何学的特徴内の区分された位置にあるプロファイルに沿って戦略的にポイントを抽出することができる。PC-DMIS（登録商標）及びQUINDOS（登録商標）ソフトウェアは、いずれも、広範囲のフィルタリング・オプションを有するとともに、業界内の多くのその他のＣＭＭ検査ソフトウェア・パッケージのように、公称位置において戦略的にポイントを抽出する能力も有する。
【００３８】
例えば、平面度のコールアウトについて、許容差が０．００５ｍｍより小さいか又はそれに等しい場合、平方ミリメートルあたり９ポイントというターゲット・ポイント密度を定義することができる。許容差が０．００５ｍｍより大きく、しかも０．０５０ｍｍより小さいか又はそれに等しい場合、ターゲット・ポイント密度は平方ミリメートルあたり４ポイントに設定することができる。許容差が０．０５０ｍｍより大きい場合、ターゲット・ポイント密度は平方ミリメートルあたり１ポイントに設定することができる。表２は、測定のタイプ、コールアウトのタイプ、及び関連の許容差が含まれる許容差範囲に基づくポイント密度及び／又はポイント配置構成の一覧表の一例を示している。
【表２】
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【００３９】
上記の実施形態は、公称幾何学的データへのアクセスのためのＣＡＤモデルの使用を含むが、ＣＡＤモデルによって提供される情報とは無関係に又はその情報の補足として、本明細書に開示されている諸実施形態とともに、公称幾何情報を含むその他のタイプの電子ファイルを使用することもできる。
【００４０】
データ・セグメント化ボリューム内に含まれるデータを整理し分析する方法６００の一例は図６に示されている。座標測定データを整理及び／又は分析するために、必ずしも図６に示されている動作のすべてを実行する必要があるわけではない。動作６０２では、ターゲット・データ・ポイント密度及び／又はデータ・ポイント配置構成が決定される。この決定は、分析中の特徴のタイプ、指定されたコールアウトのタイプ、及び／又はＧＤ＆Ｔ情報の許容差又はその他の情報に基づくことができる。この決定は、表２に示されている例などのルックアップ表の使用によって実現することができる。
【００４１】
データ整理アルゴリズムのタイプは動作６０４で決定される。動作６０４は、動作６０２で決定されたターゲット・ポイント密度及び／又は配置構成の分析を含むことができる。例えば、動作６０４では、ポイント・クラウドからの既存のデータ・ポイント密度を、動作６０２で決定されたターゲット・ポイント密度と比較することができ、この比較に基づいて特定のデータ整理方式（デシメーション、平滑化など）を選択することができる。いくつかの実施形態では、それぞれのデータ・セグメント化ボリュームについて同じタイプのデータ整理アルゴリズムを使用することができるが、データ整理アルゴリズム内の特定のパラメータは、ターゲット・ポイント密度及び／又はＧＤ＆Ｔ情報に基づいて決定することができる。
【００４２】
座標測定データは動作６０６で整理される。
【００４３】
整理済みデータは、データ処理要件が軽減されているので分析に対してより修正可能になる可能性があり、動作６０８で任意の適切な手法で分析することができる。例えば、平面の平面度又は幾何学的特徴の長さを計算し、ＣＡＤモデル又はその他の標準と比較することができる。このような分析は、品質分析／品質管理プログラムの一部として又は対象の測定及び分析を伴う任意のその他のプロセスの一部として実現することができる。
【００４４】
図７は、本明細書に記載されている様々な実施形態を表すデータフローチャートを示している。事前定義整理アルゴリズム７０２は、公称ＣＡＤ幾何学許容差データ７０４などの電子ファイル又はそこからのデータを受領する。また、アルゴリズム７０２は取得したポイント・クラウド・データ７０６も受領する。ポイント・クラウド・データ７０６は、非接触ＣＭＭ、接触ＣＭＭ、又はその他の測定装置からのデータにすることができる。ポイント・クラウド・データは、ＣＭＭから直接受領するか或いはデータ・ファイル又は任意のその他の適切なソースから受領することができる。また、ポイント・サンプリング戦略のためのユーザ入力７０８などのユーザ入力も整理アルゴリズム７０２によって受領することができる。本明細書のため、アルゴリズムは、可能なアルゴリズムのセットから選択される場合でも、事前定義のものと見なされる。更に、事前定義アルゴリズムに対してユーザ入力を行っても、必ずしも、そのアルゴリズムをもはや事前定義ではないものにするわけではない。
【００４５】
公称ＣＡＤ幾何学許容差データ７０４、ポイント・クラウド・データ７０６、及びポイント・サンプリング戦略のためのユーザ入力７０８を使用して、整理アルゴリズム７０２は、より容易に管理し分析される整理済みデータセット７１０になるようにポイント・クラウド・データを整理する。
【００４６】
上記の諸実施形態は多数の方法のいずれかで実現することができる。例えば、諸実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを使用して実現することができる。ソフトウェアで実現されると、そのソフトウェア・コードは、単一のコンピュータで提供されるか又は複数のコンピュータ間に分散されるかにかかわらず、任意の適切なプロセッサ又は複数プロセッサの集合上で実行することができる。
【００４７】
更に、コンピュータは、ラック搭載コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、又はタブレット・コンピュータなど、いくつかの形のいずれかで実施できることを認識されたい。更に、コンピュータは、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン、又は任意のその他の適切なポータブル又は固定電子装置を含み、適切な処理能力を備えた装置に組み込むことができる。
【００４８】
また、コンピュータは１つ又は複数の入力及び出力装置を有することができる。これらの装置は、とりわけ、ユーザ・インターフェースを提示するために使用することができる。ユーザ・インターフェースを提供するために使用できる出力装置の例としては、出力の可視提示のためのプリンタ又はディスプレイ画面並びに出力の可聴提示のためのスピーカ又はその他の音響発生装置を含む。ユーザ・インターフェースに使用できる入力装置の例としては、キーボード、並びに、マウス、タッチパッド、及びデジタイジング・タブレットなどのポインティング・デバイスを含む。他の例として、コンピュータは、音声認識によるか又はその他の可聴フォーマットで入力情報を受領することができる。
【００４９】
このようなコンピュータは、エンタープライズ・ネットワーク又はインターネットなどのローカル・エリア・ネットワーク又は広域ネットワークを含む任意の適切な形で１つ又は複数のネットワークによって相互接続することができる。このようなネットワークは、任意の適切な技術に基づくことができ、任意の適切なプロトコルに従って動作することができ、無線ネットワーク、有線ネットワーク、又は光ファイバ・ネットワークを含むことができる。
【００５０】
また、本明細書で概要を示した様々な方法又はプロセスは、様々なオペレーティング・システム又はプラットフォームのうちの任意の１つ又は複数を使用する１つ又は複数のプロセッサ上で実行可能なソフトウェアとしてコード化することができる。更に、このようなソフトウェアは、いくつかの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミング又はスクリプト・ツールのうちのいずれかを使用して作成することができ、フレームワーク又は仮想計算機上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。
【００５１】
この点において、本発明の諸実施形態は、１つ又は複数のコンピュータ又はその他のプロセッサ上で実行された時に、上述の本発明の様々な実施形態を実現する方法を実行する、１つ又は複数のプログラムでコード化された１つのコンピュータ可読記憶媒体又は複数のコンピュータ可読媒体として実施することができる。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ・メモリ、１つ又は複数のフロッピー（登録商標）・ディスク、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、光ディスク、デジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）、磁気テープ、フラッシュ・メモリ、書き換え可能ゲート・アレイ又はその他の半導体デバイス内の回路構成、或いはその他の有形コンピュータ記憶媒体を含むことができる。上記の例から明らかなように、コンピュータ可読記憶媒体は、非一時的な形でコンピュータ実行可能命令を提供するために、十分な時間の間、情報を保持することができる。このような１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、そこに記憶された１つ又は複数のプログラムを１つ又は複数の異なるコンピュータ或いはその他のプロセッサ上にロードして、上述のように本発明の様々な態様を実現できるように、可搬型にすることができる。本明細書で使用する「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、製品（即ち、装置）又は機械であると見なすことができるコンピュータ可読媒体のみを包含する。代わって又は加えて、本発明の諸実施形態は、伝搬信号など、コンピュータ可読記憶媒体以外のコンピュータ可読媒体として実施することができる。
【００５２】
「プログラム」又は「ソフトウェア」という用語は、上述の本発明の様々な態様を実現するようにコンピュータ又はその他のプロセッサをプログラムするために使用できる任意のタイプのコンピュータ・コード又はコンピュータ実行可能命令のセットを指すために総称的意味で本明細書で使用される。更に、この実施形態の一態様により、実行された時に、本発明の諸実施形態の方法を実行する１つ又は複数のコンピュータ・プログラムは単一のコンピュータ又はプロセッサ上に常駐する必要はないが、本発明の諸実施形態の様々な態様を実現するためにいくつかの異なるコンピュータ又はプロセッサ間にモジュール方式で分散できることを認識されたい。
【００５３】
コンピュータ実行可能命令は、１つ又は複数のコンピュータ或いはその他の装置によって実行されるプログラム・モジュールなどの多くの形にすることができる。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行するか又は特定の抽象データ型を実現する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。典型的に、プログラム・モジュールの機能性は、様々な実施形態で要求されるように、結合又は分散することができる。
【００５４】
本明細書及び特許請求の範囲で使用する「及び／又は（and/or）」という語句は、そのように結合された複数要素、即ち、いくつかの場合には結合的に存在し、他の場合には分離して存在する複数要素のうちの「いずれか一方又は両方（either or both）」を意味するものと理解されたい。「及び／又は」でリストされた複数の要素は、同じように、即ち、そのように結合された複数要素のうちの「１つ又は複数（one or more）」と解釈すべきである。その他の諸要素は、明確に識別された複数要素に関連するか又は関連しないかにかかわらず、「及び／又は」という句によって明確に識別された複数要素以外に任意選択で存在することができる。従って、非制限的な例として、「含む（comprising）」などの開放型の言語とともに使用する時に「Ａ及び／又はＢ」に対する言及は、一実施形態では、Ａのみ（任意選択でＢ以外の複数要素を含む）を指すことができ、他の実施形態では、Ｂのみ（任意選択でＡ以外の複数要素を含む）を指すことができ、更に他の実施形態では、Ａ及びＢの両方（任意選択でその他の諸要素を含む）などを指すことができる。
【００５５】
本明細書及び特許請求の範囲で使用する「又は（or）」は、上記で定義した「及び／又は」と同じ意味を有するものと理解されたい。例えば、リスト内の複数項目を分離する時に、「又は」或いは「及び／又は」は、包含的であるものとして、即ち、いくつかの要素又は複数要素のリスト並びに任意選択でリストされていない追加の項目のうちの少なくとも１つを包含するが、２つ以上も含むものとして解釈するものとする。「のうちの１つのみ（only one of）」又は「のうちの正確に１つ（exactly one of）」、或いは特許請求の範囲で使用する時の「から成る（consisting of）」など、明確にそれとは反対の指示がある用語については、いくつかの要素又は複数要素のリストのうちの正確に１つの要素の包含を指すことになる。一般に、本明細書で使用する「又は」という用語は、「いずれか一方」、「のうちの１つ」、「のうちの１つのみ」、又は「のうちの正確に１つ」などの排他性の用語が先行する時に、排他的代替案を示すもの（即ち、「一方又はもう一方であるが両方ではない」）としてのみ解釈するものとする。特許請求の範囲で使用する時の「本質的に、から成る（Consisting essentially of）」は、特許法の分野で使用するその通常の意味を有するものとする。
【００５６】
また、明確にそれとは反対の指示がない限り、２つ以上のステップ又は動作を含む本明細書で請求されるいずれの方法でも、その方法のステップ又は動作の順序は必ずしもその方法のステップ又は動作が列挙されている順序に限定されないことも理解されたい。
【００５７】
本発明の少なくとも１つの実施形態のいくつかの態様についてこのように説明してきたが、様々な変更、修正、及び改良が当業者にとって容易に思い浮かぶことを認識すべきである。このような変更、修正、及び改良は、本発明の一部になるものであり、本発明の精神及び範囲の範囲内に入るものである。従って、上記の説明及び図面は一例に過ぎないものである。
【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図１】
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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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