(57)【要約】      （修正有）【課題】メッシュモデルを形成するために使用される未処理３次元スキャンデータの収集のための最適な統合座標システムを認識し特定する。【解決手段】偏差誤差の総合を最小化するとともに、未処理３次元スキャンデータのための最高誤差を最小化することができる座標システムを認識する。そして、完全に自動化された方法で、未処理３次元スキャンデータから適切な座標システムを探す。統合偏差誤差を最小化するための多重座標システムがユーザーに認識され、提供される。最終ユーザーは、選択された座標システムに基づいて変換される３次元スキャンデータの整列に先立って提案された座標システム媒介変数を対話式に編集することが許容される。【選択図】図１
2008021316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
3次元対象物の表面を表現するメッシュモデルを生成するのに使用される3次元スキャンデータの集合を提供する段階と、
3次元スキャンデータのための多数の座標システムをプログラム的に決定する段階と、
多数の決定された座標システムの順位目録を生成する段階とを含む3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項２】
多数の決定された座標システムのうち一つに基づいてメッシュモデルの整列を変換する段階を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項３】
順位目録でユーザーによる座標システムの選択を可能にするグラフィックユーザーインターフェースを通してユーザーに順位目録を提供する段階と、
ユーザーの指示に基づいて、前記グラフィックユーザーインターフェースを通して前記順位目録で座標システムを選択する段階と、
選択された座標システムに基づいてメッシュモデルの整列を変換する段階とを更に含むことを特徴とする請求項1に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項４】
前記ユーザーは、メッシュモデルの整列を変換する前に、前記選択された座標システムをカスタマイズ(customize)することを特徴とする請求項3に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項５】
座標システムが原点に合わせられると、前記ユーザーはX,Y,及びZ平面のうち一つを修正することを特徴とする請求項4に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項６】
前記ユーザーは原点を変更することを特徴とする請求項4に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項７】
前記決定段階は、
メッシュモデルを分割する段階と、
分割されたメッシュモデルで多数の領域を分類する段階とを更に含むことを 特徴とする請求項1に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項８】
前記分類された領域は、平面型領域、円筒型領域、円錐型領域、環形領域、矩形領域、及び自由領域のうち一つであることを特徴とする請求項7に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項９】
前記分類された領域のうち少なくとも一つのために特定座標システムを特定するのに使用される媒介変数を計算する段階を更に含むことを特徴とする請求項7に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１０】
前記媒介変数の計算は、法線ベクトル、方向ベクトル、回転線、点、及び中心点のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項9に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１１】
前記決定段階は、
多数の計算された媒介変数をグループ化する段階と、
前記グループ化された媒介変数を平均化する段階とを含むことを特徴とする請求項9に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１２】
前記決定段階は、
座標システムを好ましく決定する少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する段階を更に含むことを特徴とする請求項9に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１３】
前記決定段階は、
一つの自由度によって座標システムが未決定される少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する段階を更に含むことを特徴とする請求項9に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１４】
前記決定段階は、
座標システムが好ましく決定される少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する段階と、
一つの自由度によって座標システムを未決定する少なくとも一つの媒介変数のグループを認識する段階と、
座標システムが好ましく決定される少なくとも一つのグループの認識された媒介変数と、一つの自由度によって座標システムが未決定される少なくとも一つのグループの認識された媒介変数とを順位目録で分類する段階とを更に含むことを特徴とする請求項9に記載の3次元スキャンデータのための座標システムの自動決定方法。
【請求項１５】
3次元対象物の表面を表現するメッシュモデルを生成するのに使用される3次元スキャンデータの集合と、
3次元スキャンデータのための多数の座標システムをプログラム的に決定し、多数の決定された座標システムの順位目録を生成する座標決定機能と、
統合決定機能によって生成され、順位目録でユーザーによる座標システムの選択を可能にするグラフィックユーザーインターフェースとを含む3次元スキャンデータのための座標システムを自動で決定するシステム。
【請求項１６】
前記メッシュモデルの整列は、順位目録で多数の座標システムから選択された座標システムに基づいて変換されることを特徴とする請求項15に記載の3次元スキャンデータのための座標システムを自動で決定するシステム。
【請求項１７】
前記グラフィックユーザーインターフェースは、メッシュモデルの整列を変換する前に、ユーザーが、選択された座標システムをカスタマイズすることをできるようにすることを特徴とする請求項16に記載の3次元スキャンデータのための座標システムを自動で決定するシステム。
【請求項１８】
コンピューティング装置に使用される物理媒体であって、
3次元対象物の表面を表現するメッシュモデルを生成するのに使用される3次元スキャンデータの集合を提供する命令と、
3次元スキャンデータのための多数の座標システムをプログラム的に決定する命令と、
多数の決定された座標システムの順位目録を生成する命令を含む3次元スキャンデータのための座標システムを自動で決定するコンピューター実行可能な命令とを備えた物理媒体。
【請求項１９】
多数の決定された座標システムのうち一つに基づいてメッシュモデルの整列を変換する命令を更に含むことを特徴とする請求項18に記載の物理媒体。  
【請求項２０】
順位目録でユーザーによる座標システムの選択を可能にするグラフィックユーザーインターフェースを通してユーザーに順位目録を提供する命令と、
ユーザーの指示に基づいて、前記グラフィックユーザーインターフェースを通して前記順位目録で座標システムを選択する命令と、
選択された座標システムに基づいてメッシュモデルの整列を変換する命令とを更に含むことを特徴とする請求項18に記載の物理媒体。
【請求項２１】
前記ユーザーは、メッシュモデルの整列を変換する前に、前記選択された座標システムをカスタマイズすることを特徴とする請求項20に記載の物理媒体。
【請求項２２】
前記決定は、
前記メッシュモデルを分割する命令と、
分割されたメッシュモデルで多数の領域を分類する命令とを更に含むことを特徴とする請求項18に記載の物理媒体。
【請求項２３】
前記命令は、
分類された領域の少なくとも一つのために座標システムを特定するのに使用される媒介変数を計算する命令を更に含むことを特徴とする請求項22に記載の物理媒体。
【請求項２４】
前記決定は、
多数の計算された媒介変数をグループ化する命令と、
グループ化された媒介変数を平均する命令とを更に含むことを特徴とする請求項23に記載の物理媒体
【請求項２５】
前記決定は、
座標システムを好ましく決定する少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する命令を更に含むことを特徴とする請求項23に記載の物理媒体。
【請求項２６】
前記決定は、
一つの自由度によって座標システムが未決定される少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する命令を更に含むことを特徴とする請求項23に記載の物理媒体。
【請求項２７】
前記決定は、
座標システムを好ましく決定する少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する命令と、
一つの自由度によって座標システムが未決定される少なくとも一つのグループの媒介変数を認識する命令と、
座標システムが好ましく決定される少なくとも一つのグループの認識された媒介変数と、一つの自由度によって座標システムが未決定される少なくとも一つのグループの認識された媒介変数とを順位目録で分類する命令とを更に含むことを特徴とする請求項23に記載の物理媒体 。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の例示的な実施例は、大体、3次元スキャンデータに関するものであって、更に詳しくは、3次元スキャンデータのための自動決定座標システムに適合したメカニズムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
3次元スキャニングは、スキャンされた3次元対象物の形状を表す高解像度の点(point)を集めて、3次元対象物に対する物理的・幾何学的な形状情報を収集する。一旦収集されると、未処理3次元スキャンデータは、3次元対象物の設計を複製するか、修正するための追加的な処理のためにCADパートモデルに変換される。対象物が再設計されるようCAD応用プログラムに3次元対象物を提供するために、3次元対象物に対する3次元スキャンデータを収集するこの手続きを逆設計(reverse engineering)という。
【０００３】
3次元スキャナー、またはデジタル化装置を通して点が測定されると、全ての測定された点の座標が参照される基本座標システムは、測定装置に位置され、方位が合わせられる。大体は、装置構成の多様性のために、製作者が座標システムに対する明細を設定するので、座標システムに対する認定された産業標準がない。座標測定機構(CMMs: Coordinate Measuring Machines)の場合、探索針(probe)の動作が直線であり、最終ユーザーがCMMテーブルに測定される部分をどうやって位置させ、どの方向に合わせるか知っているため、測定座標情報は容易に追跡可能である。CMMを使用する際に、実際測定を始める前に座標システム媒介変数を設定するのが一般的な慣行である。
【０００４】
3次元スキャニングにおいて、点の収集方法は測定システムの他の類型と少々異なり、付加的な挑戦を提示する。3次元スキャニング装置は携帯が可能である。よって、装置は対象物のスキャニングの間、測定座標システムを変更できる能力を含む。また、スキャンされる対象物はしばしば再位置される(例えば、底部の形状を収集するために標的対象物を覆すこと)。いくつかのアプリケーションにおいて、3次元スキャニングシステムは、3次元スキャナー又は対象物の再位置設定及び再方位設定を追跡するために対象物に付着される標的装置を認識する。スキャニング処理の間、スキャナー及び対象物の動作の結果は、3次元空間で任意に向けられた3次元点、又はメッシュデータの一セット(set)である。最終ユーザーが、3次元スキャンデータをコピーするCADモデルの設計を必要とする時、モデリング全体に亘って統合座標参照として適切な座標システムを探し出すのが最初の段階である。3次元スキャンデータから手動で幾何学的な手がかりを探し出すことによってこのような統合座標システムを特定することは、(前述した処理における変数のため)、簡単な処理ではない。統合座標システムの特定は時間の浪費であり、誤謬を引き起こしやすい反復的な試行錯誤を要求する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特定された統合座標システムの適合性を判断する一つの重要な測定基準(metric)は、システムが案内できる統合偏差誤差(deviation error)の量である。 統合偏差誤差は、未処理3次元スキャンデータとリモデリングされたCADモデルとの間の距離不一致(disparity)である。一旦、統合座標参照フレームが設定されると、突出(extrusions)、回転(revolving)、ロフティング(lofting)、及びスイーピング(sweeping)などのモデリングフィーチャー(features)は、普通、統合座標システムを表す。少し違う統合座標システムは、顕著な偏差誤差の差異を発生し得る。伝統的な技術は、フィーチャーによる偏差誤差フィーチャーを最小化するために、最終ユーザーがモデリング媒介変数を調整することを許容する。しかし、最高誤差(peak error)を最小化するとともに、偏差誤差の総合を最小化することは非常に大変なことである。座標システムは、偏差を決定するためにスキャンデータと比較されるCADフィーチャー(例えば、座標システム軸を用いた突出)を作るのに用いられる。最高偏差(peak deviation)はメッシュ(mesh)の最大偏差点又は領域を表す反面、平均偏差はメッシュの全ての点、又は領域の全体平均である。これは、未処理3次元スキャンデータに対する最高誤差を最小化するとともに、偏差誤差の総合を最小化できる統合座標システムを特定する自動化されたメカニズムを有することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の例示的な実施例は、メッシュモデルを形成するために使用される未処理3次元スキャンデータの集合のために一番適切な統合座標システムを認識し特定する、自動化されたメカニズムを提供する。更に具体的には、座標システムは、未処理3次元スキャンデータに対する最高誤差を最小化するとともに、偏差誤差の総合を最小化することができる。本発明は、完全に自動化された方法で未処理3次元スキャンデータから適切な座標システムを探す。統合偏差誤差の最小化を誘導することができそうな多重座標システムは、ユーザーに認識され、提供される。各ユーザーはまた、選択された座標システムに基づいて変形されている3次元スキャンデータの整列に先立って提案された座標システム媒介変数を、対話式に編集することが許容される。
【０００７】
本発明の一観点において、3次元スキャンデータ用座標システムを自動で決定するための方法は、3次元スキャンデータの集合を提供する段階を含む。3次元スキャンデータは、3次元対象物の表面を表すメッシュモデル(mesh model)を生成するのに使用される。本発明はまた、3次元スキャンデータ用多重座標システムをプログラム的に決定する。なお、本発明は、決定された座標システムの順位目録を生成する。
【０００８】
本発明の他の観点において、3次元スキャンデータ用座標システムを自動で決定するためのシステムは、3次元スキャンデータの集合を含む。3次元スキャンデータは、3次元対象物の表面を表すメッシュモデルを生成するのに使用される。本システムはまた、3次元スキャンデータ用多重座標システムをプログラム的に決定するための座標決定機能を含む。本座標決定機能は、決定された座標システムの順位目録を生成する。また、本システムは、統合決定機能により生成されたグラフィックユーザーインターフェースを含む。グラフィックユーザーインターフェースは、順位目録でユーザーによる任意の座標システムの選択を可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は添付の請求項で詳細に表示される。本発明の他の長所だけでなく、本発明の前述した長所は、添付の図面とともに下記の説明によって更に理解しやすくなる。
【００１０】
CAD設計の間、3次元スキャンデータの使用を増加させることにより、3次元スキャンデータを整列するための信頼できる座標システムを探すことが重要になった。本発明は、3次元スキャンデータに適合した実行できる座標システムをプログラム的に決定し、座標システムが最小偏差誤差を誘導する可能性に基づいて決定されたシステムの順位を付け、検討及び選択のためにユーザーに順位が付けられた座標システムを提供することによって、このような要求に対処する。順位が付けられたシステムは、3次元スキャンデータに座標システムを適用する前に、ユーザーが選択された座標システムをカスタマイズ(customize)できるグラフィックユーザーインターフェースを通してユーザーに提供される。
【００１１】
図1は、本発明の例示的な実施例を実施するのに適合した環境を示す。コンピューティング装置2は、スキャンデータ4の集合、CADモデルを設計するのに適合したCADアプリケーション6、及び本発明の座標決定機能8をホスト(host)する。コンピューティング装置2は、ワークステーション、サーバー、ラップトップ、メインフレーム、PDA、又は処理装置を備え、CADアプリケーション6と座標決定機能8の実行を支援できる他のコンピューティング装置であり得る。スキャンデータ4の収集は、既に貯蔵されたスキャンデータの集合から移入されるか、あるいは座標決定機能8が行ったスキャンデータ用座標システムの決定に先立って直ちに得られる。例えば、スキャンデータ4はコンピューティング装置2と連結されるか、あるいは通信する3次元スキャナー10を通して標的対象物12から得られる。スキャンデータ4は、スキャンされた対象物の形態を表す3次元の高解像度点の集合である。一つの実行において、スキャンデータ4は三角メッシュのセット(set)であるが、スキャンデータの他の形態の使用も本発明の範疇内にあるとみなされる。例えば、スキャンデータ4は、点、四分円メッシュ、四面メッシュ、又は六面メッシュである。集合的に、メッシュのセットは、スキャンされた対象物の表面を表現するメッシュモデルを形成する。
【００１２】
座標決定機能8はソフトウェアで実行され、スキャンデータ4に適合した実行できる座標システムをプログラム的に決定する。 座標決定機能8は、独立型アプリケーション、CADアプリケーション6、又は他のアプリケーション用プラグイン(plug-in;機能拡張型プログラム)、又は実行可能なプロセス(process)の他のいくつかの類型であり得る。座標決定機能8はまた、表示画面30でグラフィックユーザーインターフェース32を通してユーザー20に提供される、決定された座標システムの順位目録を生成する。
【００１３】
前述したように、座標決定機能8はスキャンデータ4用座標システムを決定し、ユーザー用システムの順位を付ける。図2は、3次元スキャンデータの集合のための好ましい座標システムを認識するために、本発明の例示的な実施例による段階の順番を示したフロー図である。順番は、多重領域に分割されるメッシュモデル(3次元スキャンデータ)の分割から始まる(段階50)。次に、座標決定機能8は領域を分類し、座標システムを特定するのに使用される基本媒介変数を計算する(段階52)。領域の分類と媒介変数の計算は下記の図3で詳細に説明する。座標決定機能8は類似した媒介変数をグループ化し、グループ内の媒介変数を平均する(段階54)。媒介変数のグループ化と平均化は、下記の図4を参照して更に詳しく説明する。類似した媒介変数がグループ化され、平均化された後、座標決定機能8は座標システムが好ましく決定される媒介変数の組合わせをプログラム的に認識し(段階56)、座標システムが一つの自由度によって未決定される媒介変数の組合わせを認識する(段階58)。
【００１４】
デカルト座標(Cartesian Coordinate)は、空間の一点(x0,y0,z0)と3つの直交方向によって定義される。点の一成分(即ち、x0)は一平面によってｘ-方向への法線で暗示され得る。空間で一点はまた、ベクトル及び平面の交差点、互いに平行しない3つの平面の交差点、及び同一平面で互いに平行しない2つの線の交差点によって暗示され得る。座標方向の成分は平面の法線又はベクトルによって暗示される。なお、直交する2つの線(即ち、ベクトル又は平面の法線から)が与えられると、3つ目の直交線が暗示され、従って3つの直交方向が暗示される。もし、一つの座標(即ち、3つの直交方向と2セットの点)を作るのに十分な情報があれば、多重座標(即ち、共通直交方向を有する2セットの点のそれぞれに中心が位置した2つの座標)を作ることができる。
【００１５】
もし、なくならなかったら、よく決定された座標システムを暗示する一つ又はそれ以上の要素がなくなると、座標システムは一つ又はそれ以上の自由度によって未決定されたとする。空間における一点又は一ベクトルが一例である。追加的な第2直交方向で第3直交方向が暗示され、これにより、よく決定された座標システムに帰着される。
【００１６】
例えば、よく決定されたシステムは3つの直交平面、平面のいずれか一つと直交する一つの線を有する2つの直交平面(ここで、原点は線-平面の交差点である)、及び2つの同一平面と直交線(ここで、原点は交差点である)を含むことができる。同様に、一つの自由度によって未決定された座標システムは、2つの直交平面を備えた座標システム(ここで、原点は任意で選択される)であり得る。選択的に、未決定されたシステムは同一平面に位置しない2つの直交線を有し、2つの線の間の中間点として選択された任意の原点を有する。同様に、未決定された座標システムは、直交線と任意で選択された一つの軸を備えた平面とを有することができる。
【００１７】
システムを確認した後、座標決定機能8は確認された座標システムに対する点数を与え、それを組合わせて最終ユーザー20に提示される目録又は他の様式を作る。この場合、最善の点数付与システムは、一番大きい領域を占め、かつ一番低い誤差分布を有するシステムであり、好ましく決定されたシステムは、未決定座標システムの前に位置している(段階60)。決定されたシステムの順位目録は、ユーザーが所望のシステムを選択できるようにするグラフィックユーザーインターフェース32を通してユーザー20に提供される。ユーザーはまた、選択されたシステムをカスタマイズすることができる(段階62)。例えば、ユーザーは座標システムの原点が決められると、X,Y,及びZ(又は正面、平面、及び右側面)となる平面を選択することができる。ユーザーはまた、原点を修正することができる。ユーザーが決定された座標システムのいずれか一つを選択し、任意でカスタマイズした後、座標システムがスキャンデータ4に適用され、スキャンデータ4が選択された座標システムに基づいて再整列される(段階64)。
【００１８】
図3では、領域の分類、及びメッシュモデルの次の分割が行われる座標システムを特定するのに使用される媒介変数の計算を言及する。メッシュモデルの分割は、曲率を基本とした分割処理のような、知られている分割方法を用いてプログラム的に起こるか、局部的な選択及び分割処理に応じて起こる。メッシュモデルの分割に引き続いて、座標決定機能8は平面型領域、円筒型領域、円錐型領域、環形領域、矩形領域、及び自由領域だけでなく、回転領域と突出領域(これは計算されたベクトルを意味する)を含めて多数の異なる類型の領域を分類する。
【００１９】
平面型領域は、法線方向とその法線方向における点の成分を意味する。平面型領域が意味する平面はまた、追加的に、3つの全ての成分がその平面の中央に位置した一つの完全な点を意味することができる。一領域から計算されたベクトルは、一方向、及びベクトルの方向に直交する2つの方向で一点の2つの成分を意味する。一領域から計算されたベクトルはまた、追加的に、そのベクトルの始点又は終点で3つの全ての成分を有する完全な点を意味することができる。円筒型領域は一領域から計算されたベクトルと同一の意味を有する。円錐型領域と環形領域とは一方向と一点をともに意味する。矩形領域はただ一点を意味する。
【００２０】
分類と計算処理は、メッシュモデルで平面型領域の分類を含む(段階70)。これら平面型領域のそれぞれに対し、座標決定機能8は一法線ベクトルと平面上の一点を含めて媒介変数を計算する。座標決定機能8はまた、円筒型領域を分類し、各領域に方向ベクトルと線上の一点を含む回転線媒介変数(revolving line parameters)を計算する(段階72)。同様に、座標決定機能8はまた、円錐型領域を分類し、各領域に対する方向ベクトルと線上の一点を含む回転線媒介変数を計算する(段階74)。環形領域の分類後、座標決定機能8は各領域に対する中心点だけでなく、 方向ベクトルと線上の一点を含む回転線媒介変数を計算する(段階76)。同様に、矩形領域の分類後、座標決定機能8は各領域に対する方向ベクトルと線上の一点を含めて中心点を計算する(段階78)。また、座標決定機能8は自由領域を分類する(段階80)。自由領域に対して、座標決定機能8は回転軸と突出軸の自動的な計算を含めて、軸の計算を含む媒介変数を計算することができる。上記で具体的に説明したことに加えて、他の類型の領域は本発明の範囲内で領域に対して実行された適切な計算で分類され得る。同様に、領域を分離し、計算を実行する順番は、図３で説明した順番に制約されないことを認識しなければならない。各領域に対する媒介変数の計算に引き続いて、座標決定機能8は各媒介変数に対する誤差分布の平均を計算し、記録する(段階82)。誤差分布は次のように決定される。
【００２１】
誤差分布＝(領域上の点、検索された図形)の距離
それに対し、誤差分布の平均は次のように表現される。
【００２２】
誤差分布の平均＝(誤差分布)の和/点の数
又は、
誤差分布の平均＝基本的な最適図形(平面、円筒、円錐、環、矩)から誘導されず、その代わりに、突出-軸計算のような他の計算から誘導された参照図形に対する正規化された誤差統計。
【００２３】
本発明は、参照平面、参照点、及び参照ベクトル(例えば、参照ベクトルに帰着される回転軸と突出軸アルゴリズム)に帰着される他のフィッティングアルゴリズムから得られる正規化された誤差統計を誘導することができ、これを誤差分布の平均の代わりに使用することができる。
【００２４】
領域の分類と領域に対する座標システム用基本媒介変数の計算後、座標決定機能8は類似した媒介変数をグループ化し、これを平均する。図４では媒介変数のグレープ化と平均化に関して説明する。座標決定機能8は事前に特定された公差範囲内で互いに平行する時、ベクトル(平面の法線、又は線の方向ベクトル)をグループ化し、平均する(段階90)。また、座標決定機能8は公差範囲内で互いに同一線上に位置する時、線をグループ化し、平均する(段階92)。なお、座標決定機能8は公差範囲内で互いに同一平面に位置する時、平面をグループ化して平均し(段階92)、公差範囲内で一致する時、中心点をグループ化し、平均する(段階96)。
【００２５】
類似した媒介変数を平均する時、媒介変数が導出されるメッシュ領域の範囲は、加重値として使用される。平均は次のように表現される。
【００２６】
媒介変数平均＝(範囲×誤差分布の平均-1×媒介変数)の和/(範囲×誤差分布の平均-1)の和
用語「媒介変数平均」は、グループの平均媒介変数の一つを示す。例えば、図5a〜図8に記載のメッシュモデルにおいて、媒介変数ベクトル方向に対し、全ての計算されたベクトルは1.5°範囲内で平行することが分かる。従って、もし座標決定機能8における公差範囲がこのような偏差(即ち、公差が2°に設定される)を許容すると、全てのベクトルは同一なグループ(円筒最適(cylinder-best-fit)からの4ベクトル、回転軸からの4ベクトル、及び突出軸からの5ベクトル)と連結され、上記等式によってともに平均化される。円筒最適アルゴリズムの平均誤差分布と回転軸及び突出軸アルゴリズムからの正規化された誤差統計は、上記で提示した、加重された「媒介変数平均」等式で「誤差分布の平均」として使用される。従って、上記等式の後、「媒介変数平均(即ち、ベクトル方向)」は、全グループの領域のベクトルの方向の加重平均である。同一な平均化技術は、平面、線及び中心点に対して、本発明により使用され得る。
【００２７】
本発明の例示的な実施例は、図5a〜図8を参照して更に説明する。図5aは、統合座標システム100に整列されていない、移入されたメッシュ100を示す。図５bは、関数的な領域112,114,116,118,120,122に分割された後の図5aのメッシュを示す。分類された領域に対する媒介変数の計算は図6a〜図6dを参照して説明する。図6a〜図6dは、領域に対する座標システム用基本媒介変数の計算を示す。座標決定機能8で使用される整列アルゴリズムは、メッシュモデルで関数的な領域から参照図形を抽出することによって始まる。図6aは、底部平面領域122と暗い色の領域123に対する適合平面アルゴリズムのアプリケーションを示す。 適合平面アルゴリズムは領域に対して最適平面を生成する。これら二つの平面は受容可能な公差内で互いに直交するため、第3直交方向を意味する。
【００２８】
図6bは、全ての領域130,132,134,136のそれぞれ、及び組合わせ131に適用される参照ベクトルに帰着される突出軸アルゴリズムを示す。しかし、受容可能な公差範囲内で平行した、計算された突出軸のみ図面符号130,131,132,134,及び136で示された。図6cは、参照ベクトルに帰着される回転軸アルゴリズムが4個の円筒型に近い対象物に適用され、参照ベクトル130',132',134',136'に帰着されることを示す。図6dは、参照ベクトルに帰着される最適円筒軸(best-fit cylinder-axis)アルゴリズムが4個の円筒型に近い対象物に適用され、参照ベクトル130'',132'',134'',136''に帰着されることを示す。図6b〜図6cにおいて、ベクトルのグループは公差範囲内で平行し、同一線上にあるため、一セットの平均されたベクトルに平均化される。図6eは、平均されたベクトル130''', 131 ''',132''',134''',136''' を示す。これら平均されたベクトルのそれぞれは、内在された点を形成するために平行した平面122上に投影される。図6fは、内在された点140, 141, 142, 143, 144を示す。図6a〜図6eからの実体と内在された点には、一座標を作り、平面、ベクトル及び内在された点から複数の座標を作るのに十分な情報がある。
【００２９】
図7は、決定された座標システムを順位順番200で列挙し、座標システムのユーザー選択を可能にする本発明の例示的な実施例によって生成されたグラフィックユーザーインターフェース32を示す。ユーザーには、二つの直交方向と内在された第3直交方向によって第3直交方向が与えられ、なお、適切に平均され、計算されて、最適化された実体から五つの内在された点140, 141, 142, 143, 144に基づいて座標の中心点に対する五つの座標選択150, 151, 152, 153, 154が提供される。ユーザーが提案された座標(即ち、150)を選択すると、ユーザーはまた、座標システムが原点に整列される時にX、Y、及びZ(又は、正面、平面、及び右側面)となる平面210,220,230を選択することによって、X、Y、及びZ方向を修正することができ、原点を選択することもできる。もし、ユーザーが他の平面を基本平面として選択することによって平面のうち基本平面を修正することを選択すると、本発明は自動で座標システムを調整する。一旦、ユーザーが決定された座標システムの一つを選択すると、メッシュモデル102は図8に示されたように、選択された座標システム250に整列される。
【００３０】
本発明は、一つ以上の媒介物において具現された一つ以上のコンピューターが読めるプログラム(computer-readable program)として提供され得る。この媒介物は、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、コンパクトディスク、DVD(digital versatile disc)、フラッシュメモリカード、ピーロム(PROM)、ラム(RAM)、ロム(ROM)、あるいは磁気テープなどである。一般的に、コンピューターが読めるプログラムは、どんなプログラミング言語でも実行される。使用可能な言語の例としては、フォートラン、C、C++、C＃、またはジャヴァ(JAVA(登録商標))を含む。ソフトウェアプログラムは対象物コードとして一つ以上の媒介物に貯蔵され得る。FPGA(field-programmable gate array) またはASIC(application-specific integrated circuit)においてハードウェア加速(hardware acceleration)が用いられ、コードの全部または一部が作動され得る。このコードは、仮想コンピューターのような仮想の環境で作動され得る。このコードを作動する多数の仮想コンピューターは、１つのプロセスに常住することができる。 
本発明の範囲から逸脱することなくある程度の変更は可能であるため、上記した説明または添付された図面に示された全ての内容は、文言そのままではなく、例示的なものとして解釈されなければならない。この分野の当業者なら、図面に示した段階の順序及び構造が、本発明の範囲から逸脱することなく変更されることができ、ここに含まれた説明が本発明の多数の可能な描写のうち一つの例であることが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の例示的な実施例を実施するのに適合な環境を示す。
【図２】3次元スキャンデータの集合用統合座標システムを決定するために、本発明の例示的な実施例による段階の順番を示したフロー図である。
【図３】メッシュモデルで領域を分類し、座標システムを特定するための媒介変数を計算するために、本発明の例示的な実施例による段階の順番を示したフロー図である。
【図４】類似した媒介変数をグループ化し、平均するために、本発明の例示的な実施例による段階の順番を示したフロー図である。
【図５ａ】統合座標システムに整列されない移入されたメッシュを示す。
【図５ｂ】関数的な領域に分割した後、図5aのメッシュを示したものである。
【図６ａ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図６ｂ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図６ｃ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図６ｄ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図６ｅ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図６ｆ】前記領域に適合した座標システムに対する基本媒介変数の計算を示す図である。
【図７】決定された座標システムを列挙し、座標システムのユーザー選択を可能にする本発明の例示的な実施例により生成されたグラフィックユーザーインターフェースを示す。
【図８】選択された座標システムを用いたメッシュの変換によるメッシュモデルの生成された図面を示す。
【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５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図６ｄ】
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【図６ｅ】
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【図６ｆ】
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【図７】
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【図８】
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