(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造化光プロファイルに対する画像処理方法において、
少なくとも１つのレーザストライプを具備する構造化光パターン（１８）の画像（２８）をサンプリングし、前記レーザストライプの１つを横断する強度プロファイルである強度分布（３６）を得ることと、
前記強度分布からサンプリングされたポイント（４３）の複数の集合を選択し、前記集合が複数のサンプリングされたポイントをそれぞれ具備することと、
前記サンプリングされたポイントの各集合を分布関数にそれぞれ当てはめることと、
前記各分布関数に関する各中心を抽出することと、
前記強度分布に関する典型的分布関数を選択するために前記分布関数を選別することと
を含み、前記選別することが前記中心の中央値を選択することを含み、前記典型的分布関数が前記中央値に対応する、方法。
【請求項２】
前記典型的分布関数の中心を抽出することを更に含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記中心を抽出することは、ゼロ交差を使用することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記サンプリングされたポイントの各集合は、少なくとも３つのサンプリングされたポイントを含む、請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
各分布関数はガウス分布を有する、請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
部品（１６）の前記構造化光パターンの前記画像を得ることを更に含む、請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記典型的分布関数を使用して前記部品の３次元プロファイルを再構成することを更に含む、請求項６記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に部品の構造化光プロファイルに関し、特に、構造化光源を使用して部品の３次元プロファイルを得るための画像処理の方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
構造化光アプリケーションにおいて、部品の３次元プロファイルは、レーザ源及び少なくとも１つのビデオカメラを使用することによって得られる。レーザ源は、レーザビームを放出し、部品の表面に入射する多重（すなわち１本以上）のレーザストライプに拡散する。これらのストライプは、照明角度以外の角度から、１つ以上のビデオカメラによって確認される。通常、構造化光プロファイルのアプリケーションは、部品に関する形状プロファイル情報を得ることと、部品の３Ｄ輪郭マップを生成することとを含む。
【０００３】
正確なプロファイル情報を得るためにレーザストライプを使用することは、主に、レーザに関連するサンプリング誤差及びノイズによって制限される。これは、レーザストライプの中心がカメラの画素の中心で撮影されず、検出される強度のピークとはならない場合があるためである。サンプリング誤差は、レーザストライプの中心を画像上に位置決めする際に発生する。レーザストライプから関連情報の抽出を試みる最大強度、強度中心、ガウス当てはめ、及びゼロ交差等の画像処理技術が存在する。これらの技術のいくつかに関連する問題は、ストライプの真の中心ではない場所に最大のピークをもたらすことである。この誤差に関する現在の補正技術は、近傍画素にわたる近傍平均化及び加重平均化、又は当てはめ方法を使用することを含む。しかし、これらの技術も、サンプリング誤差を適切に処理することはできない。
【０００４】
レーザに関連するノイズは、本来、部品の表面から反射してレーザの干渉によって発生する場合のレーザに関する強度プロファイルの振幅であるレーザスペックルの形態を取る。スペックルノイズを減少させる１つの方法は、適切なビューイングシステムを選択することによる。絞りのサイズを変更することによってスペックルのサイズは変更され、絞りのサイズが大きいほど、スペックルのサイズは小さくなる。しかし、この場合は視写界深度が犠牲となる。
【特許文献１】米国特許４，８７５，７７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、構造化光アプリケーションにおけるスペックルノイズ及びサンプリング誤差を減少させるための改良された画像処理技術が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
簡単に言うと、本発明の１つの面に従って、構造化光プロファイルに関する画像処理方法は、強度分布を得るために構造化光パターンの画像をサンプリングすることを含む。その後、強度分布からサンプリングされたポイントの複数の集合が選択され、集合が複数のサンプリングされたポイントをそれぞれ具備する。サンプリングされたポイントの各集合は分布関数にそれぞれ当てはめられる。最後に、強度分布に関する典型的分布関数を選択するために分布関数が選別される。
【０００７】
本発明の他の面に従って、構造化光パターンを使用して部品の３次元プロファイルを得るためのシステムは部品から所定の距離に位置決めされた構造化光の光源を含み、光源が構造化光のレーザビームを投影して部品を照明する。またシステムは、部品の構造化光パターンの画像を得るように構成される少なくとも１つの撮影装置を含み、少なくとも１つの撮影装置は、その撮影装置の画角が光源の照明角度と異なるように位置決めされる。プロセッサは、少なくとも１つの撮影装置と結合され、以下の処理を含む様々なタスクで構成される：強度分布を得るために構造化光パターンの画像をサンプリングする処理；強度分布からサンプリングされたポイントの複数の集合を選択し、各集合が少なくとも３つのサンプリングされたポイントを含む処理；サンプリングされたポイントの各集合を、対応するガウス分布関数にそれぞれ当てはめる処理；各ガウス分布関数の中心を抽出する処理；強度分布に関する典型的分布関数を選択するために、中心を使用してガウス分布関数を選別する処理；及び、典型的分布関数を使用して部品の３次元プロファイルを再構成する処理。
【０００８】
本発明のこれらの特徴、面及び利点並びにその他の特徴、面及び利点は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読んだときに更によく理解されるであろう。図面中、同じ図中符号は図面全体を通して同じ部分を表す。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は、構造化光パターン１８を使用して部品１６の３次元プロファイルを得るためのシステム１０を示す。このシステムは、部品から所定の距離に位置決めされる構造化光１４の光源１２を含む。光源１２は、構造化光１４のレーザビームを投影し、部品１６を照明する。図示された実施例において、レーザは構造化光１４として使用されるが、白色光のような他の媒体も使用されて良い。少なくとも１つの撮影装置２０は、方向２２に沿って確認されることによって部品１６の構造化光パターンの画像２８を得るために構成される。撮影装置２０は、撮影装置２０の画角（α）が光源１２の照明角度（β）とは異なるように位置決めされる。プロセッサ２６は、２４を介して撮影装置２０に結合され、以下に説明する方法を使用して部品の３次元プロファイルを再構成するために構成される。
【００１０】
当業者に理解される通り、光源１２によってガウスプロファイルで照明する場合の平面と、部品１６の表面の任意の傾斜角（θ）に関する撮影装置２０の任意の画角とに関する強度プロファイルは、ガウス分布のままである。平面上のこのような対称的な強度プロファイルのために、対称的なポイントをサンプリングすることとプロファイル上の２次導関数であるゼロ交差を適用することとが最大強度に対応する中心をもたらすことは、当業者にはよく理解されるであろう。
【００１１】
しかし、表面が平坦でない複雑部品の場合では、強度プロファイルはもはや対称的ではない。湾曲面の場合、面の湾曲は、ガウス分布に関する強度プロファイルを解析するためにシリンダによって近似される。非対称性δの度合い（最大強度ポイントと同一の強度を有する２つのポイント間の最大距離差分）は小さく、そのため、この非対称性による画像上の効果も小さいことが見出される。従って、湾曲面内の円筒形状の近傍に近接する強度プロファイルは、ガウス分布であるとされることも可能である。この場合、最大強度ポイントがサンプリングされると考察すると、ゼロ交差を適用した後の画像バイアスも１０-２の次数で小さくなる。これは、２つのカメラで確認される−４０°、０°、４０°の湾曲面の３つの異なる配向に関して、それぞれ左図及び右図として示される図で図２のグラフの集合によって示される。
【００１２】
【数１】
0004792214.tif 000002
【００１３】
しかし、最大強度ポイントがサンプリングされない場合、すなわち、サンプリング誤差が存在する場合、ゼロ交差は正確な結果を与えず、図３及び図４のグラフ表示の集合によって示されるより大きな画像バイアスを導く。図３は、強度分布３６の３つの異なる場所４４、４６及び４８における複数のサンプリングポイント４３を示す。図４は、場所４４、４６及び４８に関してそれぞれサンプリングされる強度プロファイル５０、５２及び５４を示す。（図４から明らかであるように）これらのプロファイル５２、５４は、サンプリング誤差によって、強度プロファイル３６の真の表示とは異なる。更にスペックルも、図５に示すように強度プロファイルが変更されるため、拡張された画像バイアス誤差を導く。そのため、スペックルノイズが存在する場合、図４の強度プロファイル３６は、サンプリング誤差及び５６で追加されたスペックルノイズを有するサンプリングされた強度プロファイル５８として現れるであろう。
【００１４】
サンプリング誤差及びスペックルノイズを減少させるために、画像処理方法は提供される。図６は、図１のシステム１０で使用するための構造化光プロファイルに関する画像処理方法の１つの面を示す。方法は、部品の構造化光パターンの画像を得ることを含む。構造化光パターンは、少なくとも１つのレーザスプライトを含み、強度分布は、１つのレーザストライプを横断する強度プロファイルである。図６のフローチャートに関して、方法は、ステップ６２で構造化光パターンの強度分布を得るためにサンプリングされた画像２８を使用して６０において開始する。次に、ステップ６４において、サンプリングされたポイントの複数の集合が強度分布から選択され、各集合はそれぞれ複数のサンプリングされたポイントを含む。一例では、サンプリングされたポイントの各集合は、少なくとも３つのサンプリングされたポイントを含む。ステップ６６において、サンプリングされたポイントの各集合は、それぞれ分布関数に当てはめられる。一例では、各分布関数はガウス分布である。湾曲面に関する強度プロファイルをガウス分布に当てはめることによってサンプリング誤差を減少させることが見出される。ステップ６８において、分布関数は、強度分布に関するスペックルノイズの減少された効果を有する典型的分布関数を選択するために選別される。方法は、部品の３次元プロファイルを再構成するために更に処理される典型的分布関数の出力によって６９で終了する。
【００１５】
図７は、画像処理方法の更なる面を示す。この実施例に関して、画像処理方法は、図７のステップ７２に示される典型的分布関数の中心を抽出することも含む。図７に示される処理への入力７０は典型的分布関数であり、出力７４は複雑部品上のレーザストライプの位置を示す典型的分布関数の中心である。典型的分布関数の中心は、例えばゼロ交差を使用して抽出されても良い。上記の通り典型的分布関数の中心を計算するために、例示的当てはめ方法は、本技術の一面に従って、３つのサンプリングされたポイントの集合をそれぞれ典型的分布関数に当てはめる。当業者によって理解される通り、３つ以上のサンプリングされたポイントも同様に使用されることができる。
【００１６】
図８は、画像処理方法の他の実施例を示す。本実施例に関して、図８のステップ８２に示す通り、中心は分布関数ごとに抽出される。中心は、ゼロ交差を使用して抽出されても良い。この処理への入力８０は、図６のステップ６６で生成される分布関数となるであろう。選別ステップは、後続のステップ８４でこれらの中心を使用することを含む。例えば、多重中心は、強度プロファイルとは異なる３つのポイントの集合を使用して計算されても良い。多重中心がクローズである場合、平均又は中央値は、ガウス分布の当てはめられた中心として使用されることができる。つまり、この例に関して、選別ステップは、中心の中央値を選択することを含み、典型的分布関数は、中心の中央値に対応する。ヒストグラムは中央値を判定するのに使用されても良い。あるいは、中心は中央値を判定するために分類されても良い。当業者にとって理解される通り、これらの選別技術は、複雑部品上のレーザストライプ中心の位置を示す分布関数に関する典型的中心を選択する。
【００１７】
強度プロファイル上で異常値として観察されるスペックルが存在する場合、異常値を使用する各中心は容易に破棄され、スペックルノイズが処理されることができる。これは図８に示されており、選別するステップ８４は異常値を有する複数の分布関数を棄却することを含む。選別例は、図５で論じられる。図５に示す通り、サンプリングポイント４に追加のスペックルが存在し（合計９つのポイント）、計算された７つの中心は、0、-6.06、0.16、-0.32、0、0、0となる。この選別例に関して、計算された中心のうち最も近接する群は選択され、ゼロが選択される。統計上の解析方法は、中央値を使用してスペックルノイズを遮断するために、ヒストグラムを更に使用することができる。この当てはめが、計算速度を損なわずに選別するために使用されることができる中心に関する多重値を計算する時において、３つのサンプリングされたポイントのみを必要とすることは有益である。
【００１８】
上記の通り、図６、図７及び図８に示されるフローチャートは、上述の方法の面を説明する。前述のフローチャートは、また、部品の３次元プロファイルを再構成するための方法及びシステムの相関性及び動作も示す。これに関して、各ブロック／構成要素は、特定された論理関数を実現するための１つ以上の実命令を備えるコードの基本単位、区分及び部分を表す。なお、いくつかの他の実現例において、ブロックに記載された関数は、図示された例に反しても良く、又は、例えば含まれる相関性によってほぼ同時に実現される事実であって逆の順序であっても良い。また、この技術の通常のスキルは、更なるブロックが追加されても良いことを承認しても良い。更に、関数はＣ++又はＪＡＶＡ（登録商標）等のプログラム言語において実現されることができ、また他の言語も使用できる。
【００１９】
本発明で説明された様々な実施例及び面は、論理関数を実行するための実行命令の番号付けされたリストを備える。番号付けされたリストは、命令を検索し且つ実行することができるコンピュータを利用するシステムに接続することによって又は接続した状態で使用される任意のコンピュータ可読媒体において実施されても良い。このアプリケーションのコンテキストにおいて、コンピュータ可読媒体は、命令を含み、格納し、通信し、伝播し、伝送し又は転送することができる任意の手段となることが可能である。コンピュータ可読媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的又は赤外線を使用するシステム、装置又はデバイスであっても良い。コンピュータ可読媒体の図示される非網羅的なリストは、１本以上の電線を有する電気的接続（電子的）、携帯コンピュータディスケット（磁気的）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（磁気的）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）（磁気的）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）（磁気的）、光ファイバ（光学的）及び携帯コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）（光学的）を含むことができる。
【００２０】
なお、コンピュータ可読媒体は、命令が印刷された紙又は他の適した媒体を備えても良い。例えば、命令は、紙又は他の媒体の光学式走査を介して電子的に入手され、適合され、解釈実行され、さもなければ必要に応じて適した方法で処理され、その後、コンピュータメモリに格納される。
【００２１】
上記技術の様々な面は、医療環境と同様に産業分野においても効果を有する。この方法は、部品の接触測定が困難な鉄鋼業での押出し処理及び他の高温製造環境において、飛行機部品検査等の複雑部品検査の非接触測定に使用されることができる。これらの方法は、外科の治療計画に関する医療分野においても有益であり、外科的な精密さを有するために異なる人体体部をプロファイルするのに使用されても良い。
【００２２】
ここでは本発明の任意の特徴のみを図示し且つ説明したが、多数の変形及び変更が可能であることは当業者によって理解されるであろう。なお、特許請求の範囲に記載された符号は、理解容易のためであってなんら発明の技術的範囲を実施例に限縮するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】構造化光源を使用して部品の３次元プロファイルを得るためのシステムを示す図。
【図２】２つのカメラで確認される湾曲面の３つの異なる配向のグラフの集合を示す図。
【図３】強度分布の３つの異なる場所における複数のサンプリングポイントのグラフ表示図。
【図４】図３に示された３つの場所に関するサンプリングされた強度プロファイルのグラフ表示図。
【図５】スペックルノイズ及びサンプリング誤差を有するサンプリングされた強度プロファイルのグラフ表示図。
【図６】図１のシステムで使用するための構造化光プロファイルに関する画像処理方法の１つの面を示すフローチャート。
【図７】画像処理技術の一面に従って、典型的分布関数の中心を使用することによって、レーザストライプの位置を判定するフローチャート。
【図８】画像処理方法の一面に従って、分布関数の中心を使用することによって、レーザストライプの位置を判定するフローチャート。
【符号の説明】
【００２４】
１８…構造化光パターン、２８…画像、３６…強度分布、４３…サンプリングされたポイント
【図１】
0004792214.tif 000003
【図２】
0004792214.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
0004792214.tif 000007
【図６】
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【図７】
0004792214.tif 000009
【図８】
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