(57)【要約】【課題】複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を自動的に求める物体検出装置を提供する。【解決手段】複数の外径を有する線状物体を撮像する撮像手段と、撮像手段によって撮像された撮像データを処理する処理手段とを備えて線状物体を検出する物体検出装置において、撮像手段は、線状物体に関する距離データＭ０１を取得する距離データ取得手段１０１とし、処理手段は、距離データＭ０１を複数の微小領域に分割する微小領域分割手段１０２と、分割された個々の距離データ１０９を平面に射影する距離データ射影手段１０３と、射影された個々の距離データＮ０１を線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して円の中心と円の近似残差１１０を求める円近似手段１０４と、近似残差１１０の分布から大きく変化する残差変化点１１２を求める残差変化点検出手段１０５と、残差変化点１１２と円の中心の点列１１１とから残差変化点１１２における線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段１０６とで構成する。【選択図】図１
2005141346.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の外径を有する線状物体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された撮像データを処理する処理手段とを備えて前記線状物体を検出する物体検出装置において、前記撮像手段は、前記線状物体に関する距離データを取得する距離データ取得手段とし、前記処理手段は、前記距離データを複数の微小領域に分割する微小領域分割手段と、分割された個々の前記距離データを平面に射影する距離データ射影手段と、射影された個々の前記距離データ（射影距離データ）を前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段と、前記近似残差の分布から大きく変化する点（残差変化点）を求める残差変化点検出手段と、前記残差変化点と前記円の中心の点列とから前記残差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とで構成することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、１つの前記近似残差の分布から大きく変化する点（残差変化点）を求める残差変化点検出手段と、前記残差変化点と複数の前記円の中心の点列とから前記残差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、複数の前記近似残差の分布の差（近似残差の差）を求める残差の差演算手段と、前記近似残差の差の分布から大きく変化する点（残差の差変化点）を求める残差の差変化点検出手段と、前記残差の差変化点と１つまたは複数の前記円の中心の点列とから前記残差の差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記円近似の後段に、前記近似残差の分布を左または右から累積する残差累積手段と、累積された前記近似残差の分布を複数の直線で近似する複数直線近似手段と、複数の前記直線の交点を求める交点演算手段と、前記交点と前記円の中心の点列とから前記交点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、１つの前記近似残差の分布を左または右から累積する残差累積手段と、累積された前記近似残差の分布を複数の直線で近似する複数直線近似手段と、複数の前記直線の交点を求める交点演算手段と、前記交点と複数の前記円の中心の点列とから前記交点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、それぞれの前記円近似手段の後段に、前記残差累積手段と、前記複数直線近似手段と、前記交点演算手段とを構成し、複数の前記交点の位置の平均（平均点）を求める平均演算手段と、前記平均点と１つまたは複数の前記円の中心の点列とから前記平均点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項７】
複数の外径を有する線状物体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された撮像データを処理する処理手段とを備えて前記線状物体を検出する物体検出装置において、前記撮像手段は、前記線状物体に関する距離データ（シーン距離データ）を取得する距離データ取得手段と、前記線状物体に関する濃淡画像（シーン濃淡画像）を取得する濃淡画像取得手段とで構成し、前記処理手段は、前記シーン距離データと前記シーン濃淡画像とを統合してシーン統合画像を作成するシーン統合画像作成手段と、前記線状物体の外径の異なる部分に関して予め前記距離データ取得手段で取得して保存した距離データ（テンプレート距離データ）と予め前記濃淡画像取得手段で取得して保存した濃淡画像（テンプレート濃淡画像）とを統合してテンプレート統合画像を作成するテンプレート統合画像作成手段と、前記テンプレート距離データの中央の距離データ（中央距離データ）を求める中央距離データ演算手段と、前記シーン距離データと前記中央距離データとから前記シーン距離データの各点における前記テンプレート統合画像のスケールを求めるスケール演算手段と、前記スケールを用いて前記テンプレート統合画像のサイズを変更するサイズ変更手段と、前記シーン統合画像の各画素において前記シーン統合画像と前記サイズが変更された前記テンプレート統合画像との相関値を求める相関演算手段と、前記相関値の分布から前記相関値の最も大きい点（高相関点）を求める位置演算手段と、前記シーン距離データを複数の微小領域に分割する微小領域分割手段と、分割された個々の前記シーン距離データを平面に射影する距離データ射影手段と、射影された個々の前記シーン距離データ（射影距離データ）を前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心を求める円近似手段と、前記高相関点と前記円の中心の点列とから前記高相関点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とで構成することを特徴とする物体検出装置。
【請求項８】
前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心を求める円近似手段を複数構成し、前記高相関点と複数の前記円の中心の点列とから前記高相関点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成することを特徴とする請求項７記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線状物体を距離データを利用して検出する装置に関し、更に詳しくは、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を求める物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術について図を用いて説明する。線状物体を検出する方法の例として、特許文献１がある。この特許文献１では、線状物体である電線の位置を測定する方法が記載されている。特許文献１の概略構成図を図１７に示す。図１７において、Ｈ０３は線状物体で、特許文献１では電線に相当する。Ｈ０１は撮像手段で、線状物体Ｈ０３に関する撮像データＨ０４を取得するもので、特許文献１ではＴＶカメラ、レーザ投光器に相当する。Ｈ０２は処理手段で、撮像データＨ０４を処理して線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５を演算する。
【０００３】
以下では、まず、図１７から図１９までを用いて処理手段Ｈ０２内で行っている従来の技術について特許文献１を例に２つ説明する。尚、以降では、前出の図を用いて説明した各構成要素には同一の符号を付してその説明を割愛する。
【０００４】
図１８は第1の従来の技術に関わるフローチャートであり、Ｉ０１からＩ０４まではそのフローチャートの各ステップである。第１の従来の技術では、撮像手段Ｈ０１はＴＶカメラ２台であり、２台のＴＶカメラから得られた画像（撮像データＨ０４）を処理手段Ｈ０２で処理し、線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５を求める。ステップＩ０１では、ＴＶカメラから得られた画像内の電線上の１点を人により指示し、その点を中心とした線状物体Ｈ０３の一部を含む画像を基準パターンとして作成する。ステップＩ０２では、ステップＩ０１で指示した点の位置の左右で基準パターンを利用した相関演算を行い、相関の高い位置を求める。そしてステップＩ０２の処理内容を繰り返し、相関の高い位置を多数集める。ステップＩ０３では、ステップＩ０２で集められた多数の相関の高い位置から最小自乗法によって直線の方程式を算出する。ステップＩ０４では、求められた直線の方程式を出力し、線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５とする。
【０００５】
図１９は特許文献１に記載された第２の従来の技術に関わるフローチャートであり、Ｊ０１からＪ０５まではそのフローチャートの各ステップである。第２の従来の技術では、撮像手段Ｈ０１はＴＶカメラ２台とレーザ投光器３台であり、２台のＴＶカメラから得られた画像（撮像データＨ０４）から処理手段Ｈ０２で、レーザ光反射位置を抽出しその反射位置から三角測量の原理を用いて線状物体Ｈ０３の位置と方向を求める。ステップＪ０１では、３台のレーザ投光器を点滅させてレーザ光を線状物体Ｈ０３に照射し、この画像をＴＶカメラにより処理手段Ｈ０２に入力する。そしてレーザ光を照射している時の画像とレーザ光を照射していない時の画像の差を取り、この差画像を積算する（差画像積算方式）。この処理を繰り返すことにより線状物体Ｈ０３に照射している３つのレーザ光のみが画像上で抽出される。ステップＪ０２では、レンズ歪を補正する処理を行う。ＴＶカメラに広角のレンズを利用している場合には、取得される画像が歪むため、抽出された３つのレーザ光の位置精度を向上させるために行う処理である。ステップＪ０３では、３つのレーザ光が抽出され、レンズ歪みが補正された２つの画像から三角測量の原理を用いて３次元の３点位置を算出する。ステップＪ０４では、ステップＪ０３で算出された３点の位置から３次元の直線の方程式を算出する。ステップＪ０５では、求められた直線の方程式を出力し、線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５とする。
【０００６】
また、別の従来の技術（第３の従来の技術）として、本発明者は、特許文献２「物体検出方法」を出願している。この特許文献２は、第１または第２の従来の技術で説明した図１７の概略構成を用い、以下の処理を行い、線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５を演算する。以下では、図１７、図２０から図２４までを用いて処理手段Ｈ０２内で行っている第３の従来の技術について特許文献２を例に説明する。
【０００７】
図２０は線状物体Ｈ０３のモデル図である。図２０において、Ｋ０１は線状物体Ｈ０３の中心線、Ｋ０２は中心線Ｋ０１上の位置、Ｋ０３は中心線上の位置Ｋ０２でのベクトルであり、中心線上の位置Ｋ０２、中心線上の位置でのベクトルＫ０３が、それぞれ、線状物体Ｈ０３の位置と方向に相当する。特許文献２では、線状物体中心線Ｋ０１、中心線上の位置Ｋ０２、中心線上の位置でのベクトルＫ０３を求める方法が記載されている。
【０００８】
図２１は特許文献２、すなわち、第３の従来の技術に関わるフローチャートであり、Ｌ０１からＬ０５まではそのフローチャートの各ステップである。第３の従来の技術では、撮像手段Ｈ０１はレーザレンジファインダ等の距離データ取得手段であり、線状物体Ｈ０３に関して取得した距離データ（撮像データＨ０４）を処理手段Ｈ０２で処理し、線状物体Ｈ０３の位置・方向Ｈ０５を求める。
【０００９】
ステップＬ０１では、線状物体Ｈ０３に関する距離データを取得する。距離データは例えば図２２に示すようになる。図２２において、Ｍ０１は距離データで、線状物体Ｈ０３表面に関する各点（黒丸）がＸＹＺ座標値を持っている。
【００１０】
ステップＬ０２では、距離データＭ０１を複数の微小領域に分割する。この分割には、例えば、紙面に垂直で、上下方向の平面を複数用いる。これら平面を９つ利用した場合、距離データＭ０１は１０個の微小領域に分割される。
【００１１】
ステップＬ０３では、ステップＬ０２で分割に利用した平面に微小領域の距離データＭ０１を射影する。この場合、微小領域の数より平面の数が１つ少ないので、射影用に１つ余分に準備すれば良い。射影には、例えば、ＸＹＺ座標値を持つ距離データＭ０１の１つの座標値を無視する方法を用いる。射影した距離データは例えば、図２３に示すようになる。図２３において、Ｎ０１は射影距離データで、ある微小領域の距離データＭ０１を、ある１つの平面に射影したものである。線状物体Ｈ０３の断面形状は円であるが、一般にレーザレンジファインダ等の撮像手段Ｈ０１で取得した距離データは誤差を含むので、図２３に示すようにぴったり円周上にデータが分布することはまずない。
【００１２】
ステップＬ０４では、射影距離データＮ０１を円に近似する。円近似には、例えば、最小自乗法を用いて円をフィッティングさせる方法を用いる。円近似の様子を図２４に示す。図２４において、Ｐ０１は射影距離データＮ０１を近似した円であり、Ｐ０２はその円の中心である。
【００１３】
ステップＬ０５では、複数の円の中心Ｐ０２を接続する。これによって図２０に示す線状物体Ｈ０３の中心線Ｋ０１を求めることができる。
【００１４】
また、図２０における中心線上の位置Ｋ０２は、特許文献２では、人の指示により位置を指定する方法が記載されている。中心線上の位置でのベクトルＫ０３は、指定された位置（中心線上の位置Ｋ０２）付近の線状物体中心線Ｋ０１上の円の中心Ｐ０２をいくつか集めて、それら円の中心Ｐ０２間のベクトルを平均化することによって求める方法が記載されている。これら方法によって、線状物体Ｈ０３の位置（中心線上の位置Ｋ０２）と方向（中心線上の位置でのベクトルＫ０３）が求められる。
【特許文献１】特開平９−２２５８８４号公報
【特許文献２】特願２００２−１５８１６０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
前記の技術分野でも述べたとおり、本発明は、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を求める物体検出装置に関するものである。図１６に、複数の外径を有する線状物体のモデル図を示す。図１６において、Ｇ０１は複数外径線状物体で、図１６の場合、２つの異なる外径を持つ部分で構成されている。Ｇ０２は大外径部、Ｇ０３は小外径部で、それぞれが、複数外径線状物体Ｇ０１の大きい外径部、小さい外径部に相当する。Ｇ０６は複数外径線状物体Ｇ０１の中心線である。Ｇ０４は異径部位置で、外径の異なる部分の位置、すなわち、大外径部Ｇ０２と小外径部Ｇ０３との境目における複数外径線状物体中心線Ｇ０６上の位置である。Ｇ０５は異径部位置での方向で、異径部位置Ｇ０４における複数外径線状物体中心線Ｇ０６上の方向である。
【００１６】
ところで、図１６に示したような複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）には、端的な例として電線がある。電線の皮剥ぎを行った場合には、大外径部Ｇ０２が被覆のある部分（被覆部）に、小外径部Ｇ０３が被覆のない部分（芯線部）に、それぞれ相当する。例えば、電線を切断し、再接続するような配電線の保守作業をロボットを利用して行う場合には、皮剥ぎ後の電線をロボットハンド等で把持する必要があるが、その際、被覆部と芯線部との境目から、ある指定した距離だけ離れた位置の被覆部を把持位置とする必要がある。この場合、ロボットハンドには、把持の目標位置と姿勢を与える必要がある。すなわち、被覆部と芯線部との境目の位置（異径部位置Ｇ０４）と、その位置での方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を求める必要がある。
【００１７】
第１の従来の技術は、同一の外径を有する線状物体Ｈ０３を検出する方法であるが、ここで、この技術を複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の検出に適用する場合を考える。図１８において、ステップＩ０１で大外径部Ｇ０２に関する基準パターンを作成した場合、ステップＩ０２の相関演算で小外径部Ｇ０３と異径部位置Ｇ０４付近における相関が低くなる。つまり、異径部位置Ｇ０４が求まらなくなる。同様に、小外径部Ｇ０３に関する基準パターンを作成した場合にも、異径部位置Ｇ０４が求まらなくなる。異径部位置Ｇ０４に関する基準パターンを作成した場合には、異径部位置Ｇ０４は求まるが、大外径部Ｇ０２と小外径部Ｇ０３が検出できなくなるため、異径部位置での方向Ｇ０５を求めることができなくなる。すなわち、第１の従来の技術では、複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を求めることができないという問題がある。また、ステップＩ０１で人による指示にてその都度基準パターンを作成する必要があるため、検出が自動化できないという問題もある。
【００１８】
第２の従来の技術も、同一の外径を有する線状物体Ｈ０３を検出する方法であるが、ここで、この技術を複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の検出に適用する場合を考える。図１９において、ステップＪ０１でレーザ光を複数外径線状物体Ｇ０１に照射した場合、ステップＪ０３で照射された３点の３次元位置が求まり、ステップＪ０４でこれら３点の位置から直線の方程式が求まるが、異径部位置Ｇ０４と異径部位置での方向Ｇ０５を求めることができない。異径部位置Ｇ０４を求めるためには、レーザ光を異径部位置Ｇ０４に照射すれば良いが、この場合、レーザ光を異径部位置Ｇ０４に照射する手段と、抽出されたレーザ光から異径部位置Ｇ０４に照射されたものを同定する手段が必要となる。しかしこの場合でも、複数外径線状物体Ｇ０１を直線として検出するため、異径部位置での方向Ｇ０５を求めることができない。従って、第２の従来の技術では、複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を求めることができないという問題がある。
【００１９】
第３の従来の技術も、同一の外径を有する線状物体Ｈ０３を検出する方法であるが、ここで、この技術を複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の検出に適用する場合を考える。図２１において、ステップＬ０１で複数外径線状物体Ｇ０１に関する距離データを取得し、ステップＬ０５で複数外径線状物体中心線Ｇ０６を求める。そして、人の指示により異径部位置Ｇ０４を指定し、異径部位置での方向Ｇ０５を求める。従って、第３の従来の技術では、人の指示によって複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）を指定する必要があるため、検出が自動化できないという問題がある。
【００２０】
そこで、本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を自動的に求める物体検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記問題を解決するため、本発明の請求項１記載の物体検出装置は、複数の外径を有する線状物体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された撮像データを処理する処理手段とを備えて前記線状物体を検出する物体検出装置において、前記撮像手段は、前記線状物体に関する距離データを取得する距離データ取得手段とし、前記処理手段は、前記距離データを複数の微小領域に分割する微小領域分割手段と、分割された個々の前記距離データを平面に射影する距離データ射影手段と、射影された個々の前記距離データ（射影距離データ）を前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段と、前記近似残差の分布から大きく変化する点（残差変化点）を求める残差変化点検出手段と、前記残差変化点と前記円の中心の点列とから前記残差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とで構成するようにするものである。
【００２２】
また、本発明の請求項２記載の物体検出装置は、前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、１つの前記近似残差の分布から大きく変化する点（残差変化点）を求める残差変化点検出手段と、前記残差変化点と複数の前記円の中心の点列とから前記残差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【００２３】
また、本発明の請求項３記載の物体検出装置は、前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、複数の前記近似残差の分布の差（近似残差の差）を求める残差の差演算手段と、前記近似残差の差の分布から大きく変化する点（残差の差変化点）を求める残差の差変化点検出手段と、前記残差の差変化点と１つまたは複数の前記円の中心の点列とから前記残差の差変化点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【００２４】
また、本発明の請求項４記載の物体検出装置は、前記円近似の後段に、前記近似残差の分布を左または右から累積する残差累積手段と、累積された前記近似残差の分布を複数の直線で近似する複数直線近似手段と、複数の前記直線の交点を求める交点演算手段と、前記交点と前記円の中心の点列とから前記交点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【００２５】
また、本発明の請求項５記載の物体検出装置は、前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、１つの前記近似残差の分布を左または右から累積する残差累積手段と、累積された前記近似残差の分布を複数の直線で近似する複数直線近似手段と、複数の前記直線の交点を求める交点演算手段と、前記交点と複数の前記円の中心の点列とから前記交点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【００２６】
また、本発明の請求項６記載の物体検出装置は、前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心と前記円の近似残差を求める円近似手段を複数構成し、それぞれの前記円近似手段の後段に、前記残差累積手段と、前記複数直線近似手段と、前記交点演算手段とを構成し、複数の前記交点の位置の平均（平均点）を求める平均演算手段と、前記平均点と１つまたは複数の前記円の中心の点列とから前記平均点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【００２７】
また、本発明の請求項７記載の物体検出装置は、複数の外径を有する線状物体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された撮像データを処理する処理手段とを備えて前記線状物体を検出する物体検出装置において、前記撮像手段は、前記線状物体に関する距離データ（シーン距離データ）を取得する距離データ取得手段と、前記線状物体に関する濃淡画像（シーン濃淡画像）を取得する濃淡画像取得手段とで構成し、前記処理手段は、前記シーン距離データと前記シーン濃淡画像とを統合してシーン統合画像を作成するシーン統合画像作成手段と、前記線状物体の外径の異なる部分に関して予め前記距離データ取得手段で取得して保存した距離データ（テンプレート距離データ）と予め前記濃淡画像取得手段で取得して保存した濃淡画像（テンプレート濃淡画像）とを統合してテンプレート統合画像を作成するテンプレート統合画像作成手段と、前記テンプレート距離データの中央の距離データ（中央距離データ）を求める中央距離データ演算手段と、前記シーン距離データと前記中央距離データとから前記シーン距離データの各点における前記テンプレート統合画像のスケールを求めるスケール演算手段と、前記スケールを用いて前記テンプレート統合画像のサイズを変更するサイズ変更手段と、前記シーン統合画像の各画素において前記シーン統合画像と前記サイズが変更された前記テンプレート統合画像との相関値を求める相関演算手段と、前記相関値の分布から前記相関値の最も大きい点（高相関点）を求める位置演算手段と、前記シーン距離データを複数の微小領域に分割する微小領域分割手段と、分割された個々の前記シーン距離データを平面に射影する距離データ射影手段と、射影された個々の前記シーン距離データ（射影距離データ）を前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心を求める円近似手段と、前記高相関点と前記円の中心の点列とから前記高相関点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とで構成するようにするものである。
【００２８】
また、本発明の請求項８記載の物体検出装置は、前記距離データ射影手段の後段に、前記射影距離データを前記線状物体の断面の１つの外径を持つ円に近似して前記円の中心を求める円近似手段を複数構成し、前記高相関点と複数の前記円の中心の点列とから前記高相関点における前記線状物体の位置と方向を求める位置・方向演算手段とを構成するようにするものである。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の請求項１記載の物体検出装置によれば、距離データ取得手段によって取得された複数の外径を有する線状物体に関する距離データを、微小領域分割手段、距離データ射影手段、円近似手段によって処理して近似残差と円の中心の点列を求め、残差変化点検出手段が近似残差の分布から近似残差の大きく変化する点（残差変化点）を求め、位置・方向演算手段が残差変化点と円の中心の点列から残差変化点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を自動的に求めることができるという効果がある。
【００３０】
また、本発明の請求項２記載の物体検出装置によれば、距離データ射影手段の後段に、複数の円近似手段を構成して複数の円の中心の点列を求め、残差変化点検出手段が近似残差の大きく変化する点（残差変化点）を求め、位置・方向演算手段が残差変化点と複数の外径を有する線状物体の外径に対応する円の中心の点列から残差変化点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の方向を、請求項１記載の物体検出装置と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００３１】
また、本発明の請求項３記載の物体検出装置によれば、複数の近似残差を用いて、残差の差演算手段がこれら複数の近似残差の差を求め、残差の差変化点検出手段が近似残差の差の分布から近似残差の差の大きく変化する点（残差の差変化点）を求め、位置・方向演算手段が残差の差変化点と１つまたは複数の円の中心の点列から残差の差変化点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、変化点が請求項１または請求項２記載の物体検出装置よりも検出しやすくなり、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置を、請求項１または請求項２記載の物体検出装置と比較してより確実に求めることができるという効果がある。
【００３２】
また、本発明の請求項４記載の物体検出装置によれば、残差累積手段が近似残差を左または右から累積し、複数直線近似手段が累積された近似残差の分布を複数の直線に近似し、交点演算手段が複数の直線の交点を求め、位置・方向演算手段が交点と円の中心の点列から交点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置を、請求項１から請求項３までに記載の物体検出装置と比較して正確に求めることができるという効果がある。
【００３３】
また、本発明の請求項５記載の物体検出装置によれば、距離データ射影手段の後段に、複数の円近似手段を構成して複数の円の中心の点列を求め、残差累積手段が近似残差を左または右から累積し、複数直線近似手段が累積された近似残差の分布を複数の直線に近似し、交点演算手段が複数の直線の交点を求め、位置・方向演算手段が交点と複数の外径を有する線状物体の外径に対応する円の中心の点列から交点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の方向を、請求項４記載の物体検出装置と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００３４】
また、本発明の請求項６記載の物体検出装置によれば、複数の近似残差のそれぞれを用いて、残差累積手段と、複数直線近似手段と、交点演算手段とによって、複数の交点を求め、平均演算手段がこれら複数の交点の平均値を求めて平均点とし、位置・方向演算手段が平均点と１つまたは複数の円の中心の点列から平均点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置が請求項４または請求項５記載の物体検出装置と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００３５】
また、本発明の請求項７記載の物体検出装置によれば、テンプレート統合画像作成手段が複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分に関して予めテンプレート統合画像を作成し、シーン統合画像作成手段がシーン統合画像を作成し、スケール演算手段、サイズ変更手段、相関演算手段によって、シーン統合画像の各画素においてテンプレート統合画像のサイズを変更しながら相関演算を行って相関値の分布を出力し、位置演算手段が相関値の分布から相関値の大きい画素を求めて高相関点とし、シーン距離データを用いて、シーン統合画像作成手段、微小領域分割手段、距離データ射影手段、円近似手段によって円の中心の点列を求め、位置・方向演算手段が高相関点と円の中心の点列から高相関点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を自動的に求めることができるという効果がある。
【００３６】
また、本発明の請求項８記載の物体検出装置によれば、距離データ射影手段の後段に、複数の円近似手段を構成して複数の円の中心の点列を求め、位置演算手段が相関値の分布から相関値の大きい画素を求めて高相関点とし、位置・方向演算手段が高相関点と複数の外径を有する線状物体の外径に対応する円の中心の点列から高相関点における複数の外径を有する線状物体の位置と方向を求めるため、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の方向を、請求項７記載の物体検出装置と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
本発明の物体検出装置に関する実施の形態について図を用いて説明する。尚、以降では、前出の図を用いて説明した各構成要素には同一の符号を付してその説明を割愛する。
【００３８】
本発明の物体検出装置は、図１６に示した複数の外径を有する線状物体のモデル図において、複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を自動的に求めるものである。
【００３９】
（１） 第１の実施の形態（請求項１記載の内容に相当）
本発明の第１の実施の形態について、図１から図４、図１６、図２１、図２３を用いて説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【００４０】
図１において、１０１は距離データ取得手段で、第３の従来の技術で説明した図２１のステップＬ０１と同様、レーザレンジファインダ等を用いて複数外径線状物体Ｇ０１に関する距離データを取得する。距離データは例えば図２に示すようになる。距離データＭ０１が複数外径線状物体Ｇ０１の形状に合うように取得される。
【００４１】
１０２は微小領域分割手段で、ステップＬ０２と同様、距離データＭ０１を、例えば紙面に垂直で、上下方向の平面を複数用いて複数の微小領域に分割し、分割距離データ１０９を作成する。
【００４２】
１０３は距離データ射影手段で、ステップＬ０３と同様、分割距離データ１０９を、分割に利用した平面に射影する。射影した距離データ（射影距離データＮ０１）は例えば、図２３に示すようになる。
【００４３】
１０４は円近似手段で、ステップＬ０４と同様、射影距離データＮ０１を円に近似し、円の中心を求める。更に円近似手段１０４では、射影距離データＮ０１と近似した円との残差（近似残差１１０）を求める。
【００４４】
近似残差１１０の演算例を図３を用いて説明する。図３において、３０１は第１の射影距離データ、３０２は第２の射影距離データ、３０３は第３の射影距離データで、それぞれは、射影距離データＮ０１の一部を表しており、また、それぞれは、紙面のある場所に固定されたＸＹ座標系に基づいて（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）の座標値を持っているとする。図３の場合、半径Ｒの円Ｐ０１で近似し、円の中心Ｐ０２として、同様のＸＹ座標系に基づいた（ｃｘ，ｃｙ）が求まっている様子を表している。ｎを射影距離データＮ０１のデータ点数、ｉ＝１，．．．，ｎとした時、近似残差１１０（Ｄ）は次式により求めることができる。
【数１】
2005141346.tif 000003
【００４５】
尚、ここで用いる半径Ｒは、本実施の形態の場合、大外径部Ｇ０２の断面の半径（大外径部半径１０７（Ｒｃ））または小外径部Ｇ０３の断面の半径（小外径部半径１０８（Ｒｗ））を用いる。このように、円近似手段１０４は、射影距離データＮ０１を円Ｐ０１に近似し、円の中心Ｐ０２を求め、式（１）により近似残差１１０（Ｄ）を求める。
【００４６】
１０５は残差変化点検出手段で、分割距離データ１０９の個数分、近似残差１１０を入力し、近似残差１１０の分布から大きく変化する点（残差変化点１１２）を求める。
【００４７】
残差変化点１１２の検出例を図４を用いて説明する。図４において、複数外径線状物体Ｇ０１は、異径部位置Ｇ０４付近を拡大し、その断面を表している。４０１は近似残差（Ｄｃ）グラフで、円近似手段１０４で大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いて円近似し、近似残差Ｄｃを求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置（Ｐ１からＰ５）で近似残差Ｄｃをプロットしたもの（図４中、黒三角）である。尚、近似残差１１０は、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた場合にはＤｃ、小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いた場合にはＤｗと表す。同様に、４０２は近似残差（Ｄｗ）グラフで、円近似手段１０４で小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いて円近似し、近似残差Ｄｗを求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置で近似残差Ｄｗをプロットしたものである。４０３、４０４は、それぞれ、近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１、近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２の縦軸で、４０５は、複数外径線状物体Ｇ０１の横位置を表す両グラフ４０１及び４０２の横軸である。
【００４８】
今、近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１について考察する。円近似手段１０４で、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いているため、大外径部Ｇ０２では近似残差（Ｄｃ）４０３が小さく、小外径部Ｇ０３では近似残差（Ｄｃ）４０３が大きくなる。つまり、図４に示すように、近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１においては、横位置４０５においてＰ１からＰ３までは近似残差（Ｄｃ）４０３が小さく、Ｐ４からＰ５までは近似残差（Ｄｃ）４０３が大きくなる。従って、残差変化点１１２はＰ３からＰ４の間に存在することになる。
【００４９】
同様に、近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２についても考察すると、残差変化点１１２はＰ３からＰ４の間に存在することになる。残差変化点１１２は例えば、近似残差（Ｄｃ）４０３または近似残差（Ｄｗ）４０４の変化の大きい２点（図４の場合Ｐ３とＰ４）を見つけ、横位置４０５において、Ｐ３とＰ４の平均を求めれば容易に求めることができる。このように、残差変化点検出手段１０５は、分割距離データ１０９の個数分、近似残差１１０を入力し、近似残差１１０の分布として近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１または近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２を作成し、近似残差１１０の大きく変化する点（残差変化点１１２）を求める。
【００５０】
１０６は位置・方向演算手段で、残差変化点検出手段１０５で求めた残差変化点１１２と、円近似手段１０４で求めた円の中心Ｐ０２の点列１１１を入力し、残差変化点１１２における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図１における位置・方向Ｈ０５を求める）。残差変化点１１２における位置は、複数外径線状物体中心線Ｇ０６を形成する円の中心の点列１１１が求まっているので、残差変化点１１２における円の中心の点列１１１の１点を採用する、または円の中心の点列１１１を補間して求めても良い。この位置が異径部位置Ｇ０４に相当する。残差変化点１１２における方向は、残差変化点１１２における位置付近の円の中心の点列１１１をいくつか集めて、それらの間のベクトルを平均化することによって求めることができる。この方向が異径部位置での方向Ｇ０５に相当する。
【００５１】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態は、距離データ取得手段１０１によって取得された複数外径線状物体Ｇ０１に関する距離データＭ０１を、微小領域分割手段１０２、距離データ射影手段１０３、円近似手段１０４によって処理して近似残差１１０と円の中心の点列１１１を求め、残差変化点検出手段１０５が近似残差１１０（近似残差（Ｄｃ）４０３または近似残差（Ｄｗ）４０４）の分布（近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１または近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２）から近似残差１１０の大きく変化する点（残差変化点１１２）を求め、位置・方向演算手段１０６が残差変化点１１２と円の中心の点列１１１から残差変化点１１２における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を自動的に求めることができるという効果がある。
【００５２】
（２） 第２の実施の形態（請求項２記載の内容に相当）
本発明の第２の実施の形態について、図４、図５、図１６を用いて説明する。ところで、第１の実施の形態は、円近似手段１０４において、半径Ｒとして大外径部半径１０７（Ｒｃ）または小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いているが、例えば、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた場合、小外径部Ｇ０３において近似残差１１０（近似残差（Ｄｃ）４０３）が大きくなり、正しい複数外径線状物体中心線Ｇ０６を表さなくなる可能性がある。複数外径線状物体中心線Ｇ０６にずれが生じた場合、異径部位置での方向Ｇ０５にずれが生じてしまう。本実施の形態は、このようなずれの可能性を排除し、より正確に異径部位置での方向Ｇ０５を求める、すわなち、第１の実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【００５３】
図５は本発明の第２の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図１を用いて説明した第１の実施の形態との違いは、円近似手段１０４にもう１つの円近似手段が加わり、円近似手段が２つとなっている点である。
【００５４】
図５において、５０１、５０２はそれぞれＲｃの円近似手段、Ｒｗの円近似手段で、第１の実施の形態の図１の円近似手段１０４において、用いる半径Ｒをそれぞれ大外径部半径１０７（Ｒｃ）、小外径部半径１０８（Ｒｗ）としたものである。
【００５５】
位置・方向演算手段１０６では、残差変化点検出手段１０５で求めた残差変化点１１２と、Ｒｃの円近似手段５０１で求めた円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３）と、Ｒｗの円近似手段５０２で求めた円の中心の点列（Ｒｗの円の中心の点列５０４）を入力し、残差変化点１１２における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図５における位置・方向Ｈ０５を求める）。複数外径線状物体中心線Ｇ０６は、残差変化点１１２の大外径部Ｇ０２側はＲｃの円の中心の点列５０３を、小外径部Ｇ０３側はＲｗの円の中心の点列５０４を用いることで形成する。残差変化点１１２における位置・方向Ｈ０５は、第１の実施の形態で説明した方法で、この形成された点列を用いて求める。
【００５６】
尚、本実施の形態では、残差変化点検出手段１０５への入力をＲｃの円近似手段５０１の出力である近似残差１１０、すなわち、近似残差（Ｄｃ）４０３としたが、本発明はこれに限るものではなく、Ｒｗの円近似手段５０２の出力である近似残差１１０、すなわち、近似残差（Ｄｗ）４０４としても、全く同様の効果を得ることができる。
【００５７】
また、本実施の形態では、一方の円近似手段（例えばＲｃの円近似手段５０１）の近似誤差のみを残差変化点検出手段１０５に入力するので、他方の円近似手段（例えばＲｗの円近似手段５０２）の近似誤差は必ずしも求める必要はない。
【００５８】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態は、距離データ射影手段１０３の後段に、複数の円近似手段（Ｒｃの円近似手段５０１とＲｗの円近似手段５０２）を構成して複数の円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３とＲｗの円の中心の点列５０４）を求め、残差変化点検出手段１０５が近似残差１１０の大きく変化する点（残差変化点１１２）を求め、位置・方向演算手段１０６が残差変化点１１２と複数外径線状物体Ｇ０６の外径に対応する円の中心の点列から残差変化点１１２における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を、第１の実施の形態と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００５９】
（３） 第３の実施の形態（請求項３記載の内容に相当）
本発明の第３の実施の形態について、図４、図６、図７、図１６を用いて説明する。ところで、第１または第２の実施の形態は、残差変化点検出手段１０５で、近似残差１１０の分布｛近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１または近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２｝から大きく変化する点（残差変化点１１２）を求めているが、距離データＭ０１のノイズが大きく、または多くなった場合に、例えば、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた大外径部Ｇ０２の円近似でも近似誤差１１０が大きくなり、すなわち近似残差１１０の分布のばらつきが大きくなり、残差変化点検出手段１０５での残差変化点１１２の検出が行いにくくなる可能性がある。残差変化点１１２が検出しにくいということは、異径部位置Ｇ０４が求めにくくなることを意味している。本実施の形態は、このような残差変化点１１２が検出しにくくなる可能性を排除し、より確実に異径部位置Ｇ０５を求める、すなわち、第１または第２の実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【００６０】
図６は本発明の第３の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図５を用いて説明した第２の実施の形態との違いは、残差変化点検出手段１０５が残差の差演算手段６０１と残差の差変化点検出手段６０２に置き換わっている点である。
【００６１】
図６において、６０１は残差の差演算手段で、式（１）により求められたそれぞれの残差｛近似残差（Ｄｃ）４０３と近似残差（Ｄｗ）４０４｝の差（近似残差の差６０３）を求める。複数外径線状物体Ｇ０１の横位置をｊとした時、近似残差の差６０３（ＳｃまたはＳｗ）は次式により求めることができる。
【００６２】
Ｓｃｊ＝Ｄｃｊ−Ｄｃｊ・・・・・（２）
または
Ｓｗｊ＝Ｄｗｊ−Ｄｃｊ・・・・・（３）
６０２は残差の差変化点検出手段で、分割距離データ１０９の個数分、近似残差の差６０３を入力し、近似残差の差６０３の分布から大きく変化する点（残差の差変化点６０４）を求める。
【００６３】
残差の差変化点６０４の検出例を図７を用いて説明する。図７において、７０１は近似残差の差（Ｓｃ）グラフで、式（２）により近似残差の差（Ｓｃ）７０３を求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置（Ｐ１からＰ５）で近似残差の差（Ｓｃ）７０３をプロットしたもの（図７中、黒三角）である。同様に、７０２は近似残差の差（Ｓｗ）グラフで、式（３）により近似残差の差（Ｓｗ）７０４を求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置で近似残差の差（Ｓｗ）７０４をプロットしたものである。
【００６４】
今、近似残差の差（Ｓｃ）グラフ７０１について考察する。近似残差の差（Ｓｃ）グラフ７０１は、第１の実施の形態の図４の上のグラフ（近似残差（Ｄｃ）グラフ４０１）から下のグラフ（近似残差（Ｄｗ）グラフ４０２）を引いたものであり、図７を見れば明らかなように、横位置４０５においてＰ３からＰ４における縦軸の変化が図４に比べて大きくなっている。すなわち、異径部位置Ｇ０４に相当する変化点はＰ３からＰ４の間に存在することが、第１または第２の実施の形態よりも検出しやすくなる。同様に、近似残差の差（Ｓｗ）グラフ７０２においても、異径部位置Ｇ０４に相当する変化点が第１または第２の実施の形態よりも検出しやすくなる。残差の差変化点６０４は例えば、近似残差の差（Ｓｃ）７０３または近似残差の差（Ｓｗ）７０４の変化の大きい２点（図７の場合Ｐ３とＰ４）を見つけ、横位置４０５において、Ｐ３とＰ４の平均を求めれば容易に求めることができる。または、近似残差の差（Ｓｃ）７０３または近似残差の差（Ｓｗ）７０４がゼロと交わる点を求めて残差の差変化点６０４としても良い。このように、残差の差変化点検出手段６０２は、分割距離データ１０９の個数分、近似残差の差６０３を入力し、近似残差の差６０３の分布として近似残差の差（Ｓｃ）グラフ７０１または近似残差の差（Ｓｗ）グラフ７０２を作成し、近似残差の差６０３の大きく変化する点（残差の差変化点６０４）を求める。
【００６５】
位置・方向演算手段１０６では、残差の差変化点検出手段６０２で求めた残差の差変化点６０４と、Ｒｃの円近似手段５０１で求めた円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３）と、Ｒｗの円近似手段５０２で求めた円の中心の点列（Ｒｗの円の中心の点列５０４）を入力し、残差の差変化点６０４における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図６における位置・方向Ｈ０５を求める）。複数外径線状物体中心線Ｇ０６は、残差の差変化点６０４の大外径部Ｇ０２側はＲｃの円の中心の点列５０３を、小外径部Ｇ０３側はＲｗの円の中心の点列５０４を用いることで形成する。残差の差変化点６０４における位置・方向Ｈ０５は、第１の実施の形態で説明した方法で、この形成された点列を用いて求める。
【００６６】
尚、本実施の形態では、位置・方向演算手段１０６への入力を残差の差変化点６０４と、Ｒｃの円の中心の点列５０３と、Ｒｗの円の中心の点列５０４としたが、本発明はこれに限るものではなく、残差の差変化点６０４と、Ｒｃの円の中心の点列５０３またはＲｗの円の中心の点列５０４としても、全く同様の効果を得ることができる。
【００６７】
以上説明したように、本発明の第３の実施の形態は、複数の近似残差｛近似残差（Ｄｃ）４０３と近似残差（Ｄｗ）４０４｝を用いて、残差の差演算手段６０１がこれら複数の近似残差の差６０３｛近似残差の差（Ｓｃ）７０３または近似残差の差（Ｓｗ）７０４｝を求め、残差の差変化点検出手段６０２が近似残差の差６０３の分布｛近似残差の差（Ｓｃ）グラフ７０１または近似残差の差（Ｓｗ）グラフ７０２｝から近似残差の差６０３の大きく変化する点（残差の差変化点６０４）を求め、位置・方向演算手段１０６が残差の差変化点６０４と１つまたは複数の円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３とＲｗの円の中心の点列５０４）から残差の差変化点６０４における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、異径部位置Ｇ０４に相当する変化点が第１または第２の実施の形態よりも検出しやすくなり、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）を、第１または第２の実施の形態と比較してより確実に求めることができるという効果がある。
【００６８】
（４） 第４の実施の形態（請求項４記載の内容に相当）
本発明の第４の実施の形態について、図４、図８、図９、図１６を用いて説明する。ところで、第１から第３までの実施の形態は、残差変化点検出手段１０５または残差の差変化点検出手段６０２で、近似残差１１０または近似残差の差６０３の分布から大きく変化する点（残差変化点１１２または残差の差変化点６０４）を求めていて、図４または図７に示す横位置においてＰ３からＰ４の間に異径部位置Ｇ０４が存在することが分かるが、距離データＭ０１のノイズが大きく、または多くなった場合に、異径部位置Ｇ０４がずれてしまう可能性がある。本実施の形態は、このようなずれの可能性を排除し、より正確に異径部位置Ｇ０４を求める、すなわち、第１から第３までの実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【００６９】
図８は本発明の第４の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図１を用いて説明した第１の実施の形態との違いは、残差変化点検出手段１０５が残差累積手段８０１と複数直線近似手段８０２と交点演算手段８０３とに置き換わっている点である。
【００７０】
図８において、８０１は残差累積手段で、式（１）により求められた残差｛近似残差（Ｄｃ）４０３または近似残差（Ｄｗ）４０４｝を左または右から累積して残差累積８０４を求める。例えば左から累積する場合は、複数外径線状物体Ｇ０１の横位置をｊとした時、累積残差８０４（Ａ）は次式により求めることができる。
【数２】
2005141346.tif 000004
【００７１】
８０２は複数直線近似手段で、式（４）によって求められた累積残差８０４の分布を複数の直線に近似する。
【００７２】
８０３は交点演算手段で、複数直線近似手段８０２で近似された複数の直線８０５から交点８０６を演算する。
【００７３】
複数直線近似手段８０２で求められた複数直線８０５から交点演算手段８０３で交点８０６を演算する例を図９を用いて説明する。図９において、９０１は累積残差（Ａｃ）グラフで、式（４）により累積残差Ａｃを求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置（Ｐ１からＰ５）で累積残差Ａｃをプロットしたもの（図９中、黒三角）である。尚、累積残差８０４は、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた場合にはＡｃ、小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いた場合にはＡｗと表す。同様に、９０２は累積残差（Ａｗ）グラフで、式（４）により累積残差Ａｗを求め、複数外径線状物体Ｇ０１の各横位置で累積残差Ａｗをプロットしたものである。９０３、９０４は、それぞれ、累積残差（Ａｃ）グラフ９０１、累積残差（Ａｗ）グラフ９０２の縦軸である。今、累積残差（Ａｃ）グラフ９０１について考察する。残差累積手段８０１によって累積残差（Ａｃ）９０３が図の黒三角のようにプロットされ、それらを複数直線手段８０２で２つの直線（第１の直線（Ａｃ）９０５と第２の直線（Ａｃ）９０６）に近似する。直線への近似は、例えば、最小自乗法を用いれば容易に行える。横位置４０５において、どの区間を１つの直線に近似するかについては、例えば、以下のように考えれば良い。ある横位置４０５、例えばＰ２を注目点として、Ｐ２の左側を１つの直線、右側を１つの直線として近似する。近似の際には近似誤差が求まっているため、注目点を全ての横位置４０５として各横位置４０５で近似誤差を求め、近似誤差が最小となる横位置４０５を２つの直線の近似の分かれ目とする。また、他の方法としては、第１から第３までの実施の形態では、近似残差１１０または近似残差の差６０３の分布から大きく変化する点として、残差変化点１１２または残差の差変化点６０４を求めるので、それを２つの直線の近似の分かれ目に利用しても良い。また、近似する直線の本数については、複数外径線状物体Ｇ０１の大外径部Ｇ０２と小外径部Ｇ０３との境目の数に１つ足したものとすれば良い。以上により、第１の直線（Ａｃ）９０５と第２の直線（Ａｃ）９０６とが求まる。交点演算手段８０３では、これら直線の交点を求める。図９では、黒四角の交点（Ａｃ）９０７と表している。同様に、累積残差（Ａｗ）グラフ９０２においても、複数直線近似手段８０２により２つの直線（第１の直線（Ａｗ）９０８と第２の直線（Ａｗ）９０９）が求まり、交点演算手段８０３により交点（Ａｗ）９１０が求まる。このように、複数直線近似手段８０２は、累積残差８０４を入力し、累積残差８０４の分布を複数の直線（例えば、第１の直線（Ａｃ）９０５と第２の直線（Ａｃ）９０６）で近似し、交点演算手段８０３は、これら複数の直線から交点｛交点（Ａｃ）９０７または交点（Ａｗ）９１０｝を求める。
【００７４】
位置・方向演算手段１０６では、交点演算手段８０３で求めた交点８０６｛交点（Ａｃ）９０７または交点（Ａｗ）９１０｝と、円近似手段１０４で求めた円の中心の点列１１１を入力し、交点８０６における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図８における位置・方向Ｈ０５を求める）。交点８０６における位置は、複数外径線状物体中心線Ｇ０６を形成する円の中心の点列１１１が求まっているので、交点８０６における円の中心の点列１１１の１点を採用する、または円の中心の点列１１１を補間して求めても良い。この位置が異径部位置Ｇ０４に相当する。交点８０６における方向は、交点８０６における位置付近の円の中心の点列１１１をいくつか集めて、それらの間のベクトルを平均化することによって求めることができる。この方向が異径部位置での方向Ｇ０５に相当する。
【００７５】
以上説明したように、本発明の第４の実施の形態は、残差累積手段８０１が近似残差１１０を左または右から累積し、複数直線近似手段８０２が累積された近似残差８０４の分布｛累積残差（Ａｃ）グラフ９０１または累積残差（Ａｗ）グラフ９０２｝を複数の直線｛例えば、第１の直線（Ａｃ）９０５と第２の直線（Ａｃ）９０６｝に近似し、交点演算手段８０３が複数の直線の交点８０６｛交点（Ａｃ）９０７または交点（Ａｗ）９１０｝を求め、位置・方向演算手段１０６が交点８０６と円の中心の点列１１１から交点８０６における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）を、第１から第３までの実施の形態と比較して正確に求めることができるという効果がある。
【００７６】
（５） 第５の実施の形態（請求項５記載の内容に相当）
本発明の第５の実施の形態について、図４、図９、図１０、図１６を用いて説明する。ところで、第４の実施の形態は、円近似手段１０４において、半径Ｒとして大外径部半径１０７（Ｒｃ）または小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いているが、例えば、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた場合、小外径部Ｇ０３において近似残差１１０｛近似残差（Ｄｃ）４０３｝が大きくなり、正しい複数外径線状物体中心線Ｇ０６を表さなくなる可能性がある。複数外径線状物体中心線Ｇ０６にずれが生じた場合、異径部位置での方向Ｇ０５にずれが生じてしまう。本実施の形態は、このようなずれの可能性を排除し、より正確に異径部位置での方向Ｇ０５を求める、すわなち、第４の実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【００７７】
図１０は本発明の第５の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図８を用いて説明した第４の実施の形態との違いは、円近似手段１０４にもう１つの円近似手段が加わり、円近似手段が２つとなっている点である。
【００７８】
図１０において、５０１、５０２はそれぞれＲｃの円近似手段、Ｒｗの円近似手段で、第４の実施の形態の図８の円近似手段１０４において、用いる半径Ｒをそれぞれ大外径部半径１０７（Ｒｃ）、小外径部半径１０８（Ｒｗ）としたものである。
【００７９】
位置・方向演算手段１０６では、交点演算手段８０３で求めた交点８０６と、Ｒｃの円近似手段５０１で求めた円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３）と、Ｒｗの円近似手段５０２で求めた円の中心の点列（Ｒｗの円の中心の点列５０４）を入力し、交点８０６における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図１０における位置・方向Ｈ０５を求める）。複数外径線状物体中心線Ｇ０６は、交点８０６の大外径部Ｇ０２側はＲｃの円の中心の点列５０３を、小外径部Ｇ０３側はＲｗの円の中心の点列５０４を用いることで形成する。交点８０６における位置・方向Ｈ０５は、第１または第４の実施の形態で説明した方法で、この形成された点列を用いて求める。
【００８０】
尚、本実施の形態では、残差累積手段８０１への入力をＲｃの円近似手段５０１の出力である近似残差１１０、すなわち、近似残差（Ｄｃ）４０３としたが、本発明はこれに限るものではなく、Ｒｗの円近似手段５０２の出力である近似残差１１０、すなわち、近似残差（Ｄｗ）４０４としても、全く同様の効果を得ることができる。
【００８１】
また、本実施の形態では、一方の円近似手段（例えばＲｃの円近似手段５０１）の近似誤差のみを残差累積手段８０１に入力するので、他方の円近似手段（例えばＲｗの円近似手段５０２）の近似誤差は必ずしも求める必要はない。
【００８２】
以上説明したように、本発明の第５の実施の形態は、距離データ射影手段１０３の後段に、複数の円近似手段（Ｒｃの円近似手段５０１とＲｗの円近似手段５０２）を構成して複数の円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３とＲｗの円の中心の点列５０４）を求め、残差累積手段８０１が近似残差１１０を左または右から累積し、複数直線近似手段８０２が累積された近似残差８０４の分布（累積残差（Ａｃ）グラフ９０１または累積残差（Ａｗ）グラフ９０２）を複数の直線（例えば、第１の直線（Ａｃ）９０５と第２の直線（Ａｃ）９０６）に近似し、交点演算手段８０３が複数の直線の交点８０６（交点（Ａｃ）９０７または交点（Ａｗ）９１０）を求め、位置・方向演算手段１０６が交点８０６と複数外径線状物体Ｇ０６の外径に対応する円の中心の点列から交点８０６における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を、第４の実施の形態と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００８３】
（６） 第６の実施の形態（請求項６記載の内容に相当）
本発明の第６の実施の形態について、図８、図９、図１１、図１６を用いて説明する。ところで、第４から第５までの実施の形態は、残差累積手段８０１でどちらかの近似残差１１０、すなわち、近似残差（Ｄｃ）４０３または近似残差（Ｄｗ）４０４を入力して左または右から累積し、複数直線近似手段８０２で累積された近似残差８０４の分布を複数の直線に近似し、交点演算手段８０３で複数の直線の交点８０６を求め、交点８０６を異径部位置Ｇ０４としているが、できる限り正確に異径部位置Ｇ０４を求める方が良い。本実施の形態は、より正確に異径部位置Ｇ０４を求める、すなわち、第４から第５までの実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【００８４】
図１１は本発明の第６の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図１０を用いて説明した第５の実施の形態との違いは、残差累積手段８０１と複数直線近似手段８０２と交点演算手段８０３がそれぞれ２つになり、平均演算手段Ｂ０７が加わっている点である。
【００８５】
図１１において、Ｂ０１、Ｂ０２は第１の残差累積手段、第２の残差累積手段で、それぞれ、近似残差（Ｄｃ）４０３、近似残差（Ｄｗ）４０４から式（４）を用いて第１の累積残差Ｂ０８、第２の累積残差Ｂ０９を求める。機能は残差累積手段８０１と同じである。
【００８６】
Ｂ０３、Ｂ０４は第１の複数直線近似手段、第２の複数直線近似手段で、それぞれ、第１の累積残差Ｂ０８、第２の累積残差Ｂ０９の分布を複数の直線に近似し、第１の複数直線Ｂ１０、第２の複数直線Ｂ１１を求める。機能は複数直線近似手段８０２と同じである。
【００８７】
Ｂ０５、Ｂ０６は第１の交点演算手段、第２の交点演算手段で、それぞれ、第１の複数直線Ｂ１０、第２の複数直線Ｂ１１から、それぞれの直線の交点（第１の交点Ｂ１２、第２の交点Ｂ１３）を求める。
【００８８】
Ｂ０７は平均演算手段で、複数の交点、この場合、第１の交点Ｂ１２と第２の交点Ｂ１３の平均値を求め、平均点Ｂ１４とする。図９においては、第１の交点Ｂ１２が交点（Ａｃ）９０７に、第２の交点Ｂ１３が交点（Ａｗ）９１０にそれぞれ相当する。そして、平均演算手段Ｂ０７では、交点（Ａｃ）９０７と交点（Ａｗ）９１０の横位置４０５における平均値を求めることになる。
【００８９】
位置・方向演算手段１０６では、平均演算手段Ｂ０７で求めた平均点Ｂ１４と、Ｒｃの円近似手段５０１で求めた円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３）と、Ｒｗの円近似手段５０２で求めた円の中心の点列（Ｒｗの円の中心の点列５０４）を入力し、平均点Ｂ１４における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図１１における位置・方向Ｈ０５を求める）。複数外径線状物体中心線Ｇ０６は、平均点Ｂ１４の大外径部Ｇ０２側はＲｃの円の中心の点列５０３を、小外径部Ｇ０３側はＲｗの円の中心の点列５０４を用いることで形成する。平均点Ｂ１４における位置・方向Ｈ０５は、第１または第４の実施の形態で説明した方法で、この形成された点列を用いて求める。
【００９０】
尚、本実施の形態では、位置・方向演算手段１０６への入力を平均点Ｂ１４と、Ｒｃの円の中心の点列５０３と、Ｒｗの円の中心の点列５０４としたが、本発明はこれに限るものではなく、平均点Ｂ１４と、Ｒｃの円の中心の点列５０３またはＲｗの円の中心の点列５０４としても、全く同様の効果を得ることができる。
【００９１】
以上説明したように、本発明の第６の実施の形態は、複数の近似残差｛近似残差（Ｄｃ）４０３と近似残差（Ｄｗ）４０４｝のそれぞれを用いて、残差累積手段（第１の残差累積手段Ｂ０１と第２の残差累積手段Ｂ０２）と、複数直線近似手段（第１の複数直線近似手段Ｂ０３と第２の複数直線近似手段Ｂ０４）と、交点演算手段（第１の交点演算手段Ｂ０５と第２の交点演算手段Ｂ０６）とによって、複数の交点（第１の交点Ｂ１２と第２の交点Ｂ１３）を求め、平均演算手段Ｂ０７がこれら複数の交点の平均値を求めて平均点Ｂ１４とし、位置・方向演算手段１０６が平均点Ｂ１４と１つまたは複数の円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３とＲｗの円の中心の点列５０４）から平均点Ｂ１４における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、異径部位置Ｇ０４が第４または第５の実施の形態と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【００９２】
（７） 第７の実施の形態（請求項７記載の内容に相当）
本発明の第７の実施の形態について、図１２から図１４、図１６を用いて説明する。図１２は本発明の第７の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【００９３】
図１２において、Ｃ０１は濃淡画像取得手段で、ＣＣＤカメラ等を用いて複数外径線状物体Ｇ０１に関する濃淡画像（シーン濃淡画像Ｃ１３）を取得する。シーン濃淡画像Ｃ１３は、距離データ取得手段１０１で取得されたシーン距離データＣ１２と同一視野であるか、視野の関係が予め既知である。
【００９４】
Ｃ０２はシーン統合画像作成手段で、シーン濃淡画像Ｃ１３の画素に対応するシーン距離データＣ１２が存在する場合に、シーン濃淡画像Ｃ１３を残す処理を行い、シーン統合画像Ｃ１４を作成する。シーン統合画像Ｃ１４は例えば図１３に示すようになる。図１３の場合、シーン濃淡画像Ｃ１３には、対象物体（複数外径線状物体Ｇ０１）以外である２つの円柱が含まれているが、シーン距離データＣ１２には含まれていない。これは、レーザレンジファインダ等の距離データ取得手段１０１には奥行き方向に計測範囲の制限がある、または、取得された距離データの奥行きをある範囲に限定することによって、所望の計測範囲外の距離データを削除することができるためである。図１３の場合、シーン濃淡画像Ｃ１３中の２つの円柱は複数外径線状物体Ｇ０１よりも遠くに存在していることを表している。このように、シーン統合画像作成手段Ｃ０２では、シーン濃淡画像Ｃ１３とシーン距離データＣ１２を統合することによって、対象物体のみ（この場合、複数外径線状物体Ｇ０１）を残したシーン統合画像Ｃ１４を作成することができる。
【００９５】
Ｃ０７はテンプレート統合画像作成手段で、複数外径線状物体Ｇ０１の異径部位置Ｇ０４に関して予め距離データ取得手段１０１で取得して保存したテンプレート距離データＣ０９と、予め濃淡画像取得手段Ｃ０１で取得して保存したテンプレート濃淡画像Ｃ１０とを用いて、シーン統合画像作成手段Ｃ０２と同様の方法でテンプレート統合画像Ｃ１１を作成しておく。テンプレート統合画像Ｃ１１は例えば図１４に示すようになる。
【００９６】
Ｃ０８は中央距離データ演算手段で、テンプレート距離データＣ０９の中央の距離データ（中央距離データＣ１５）を求める。例えば、図１４のテンプレート距離データＣ０９では、異径部位置Ｇ０４付近の距離データをいくつか抽出し、それらの平均を求めて中央距離データＣ１５とすれば良い。また、テンプレート距離データＣ０９の重心を求めてそれを中央距離データＣ１５としても良い。中央距離データＣ１５は、予め演算して保存しておいても良いし、処理実行時に予め保存してあるテンプレート距離データＣ０９から演算しても良い。
【００９７】
Ｃ０３はスケール演算手段で、シーン距離データＣ１２と中央距離データＣ１５を入力して、シーン距離データＣ１２の各点におけるテンプレート統合画像Ｃ１１のスケールＣ１６を演算する。スケールＣ１６は例えば、以下のように演算する。中央距離データＣ１５のＸＹＺ座標値の内、奥行き方向の座標値をＺｔとし、シーン距離データＣ１２のデータ点数をｎとし、シーン距離データＣ１２各点のＸＹＺ座標値の内、奥行き方向の座標値をＺｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）とした時、スケールＳｉは次式により求めることができる。
【００９８】
Ｓｉ＝Ｚｔ／Ｚｉ・・・・・（５）
Ｃ０４はサイズ変更手段で、式（５）により求められたスケールＣ１６を利用してテンプレート統合画像Ｃ１１のサイズを変更し、テンプレート画像Ｃ１７を作成する。すなわち、シーン距離データＣ１２の各点において、テンプレート統合画像Ｃ１１のサイズが変更されたテンプレート画像Ｃ１７が作成される。
【００９９】
Ｃ０５は相関演算手段で、シーン統合画像Ｃ１４とテンプレート画像Ｃ１７を入力し、シーン統合画像Ｃ１４の各画素において、相関演算を行う。相関演算は、広くテンプレートマッチング、またはパターンマッチングの手段として用いられている、残差相関や正規化相関を用いれば良い。そして、シーン統合画像Ｃ１４全ての画素で相関演算を行い、相関値Ｃ１８の分布を出力する。
【０１００】
Ｃ０６は位置演算手段で、相関値Ｃ１８の分布から相関値Ｃ１８の大きい画素を求める。この画素には、シーン統合画像Ｃ１４を作成しているため、すなわち、シーン距離データＣ１２が統合されているため、対応するシーン距離データＣ１２の点が分かる。すなわち、相関値Ｃ１８の大きい画素に対応するＸＹＺ座標値（高相関点Ｃ１９）を知ることができる。
【０１０１】
一方、第１の実施の形態で説明したように、シーン距離データＣ１２を用いて、微小領域分割手段１０２、距離データ射影手段１０３、円近似手段１０４で、円の中心の点列１１１を求める。
【０１０２】
位置・方向演算手段１０６では、位置演算手段Ｃ０６で求めた高相関点Ｃ１９と、円近似手段１０４で求めた円の中心の点列１１１を入力し、高相関点Ｃ１９における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図１２における位置・方向Ｈ０５を求める）。高相関点Ｃ１９における位置は、複数外径線状物体中心線Ｇ０６を形成する円の中心の点列１１１が求まっているので、高相関点Ｃ１９における円の中心の点列１１１の１点を採用する、または円の中心の点列１１１を補間して求めても良い。この位置が異径部位置Ｇ０４に相当する。高相関点Ｃ１９における方向は、高相関点Ｃ１９における位置付近の円の中心の点列１１１をいくつか集めて、それらの間のベクトルを平均化することによって求めることができる。この方向が異径部位置での方向Ｇ０５に相当する。
【０１０３】
尚、本実施の形態では、濃淡画像取得手段Ｃ０１で取得するシーン濃淡画像Ｃ１３やテンプレート濃淡画像Ｃ１０を図１３や図１４に示したように、モノクロ濃淡画像としたが、本発明はこれに限るものではなく、カラー画像や、レーザ光の反射の分布を表す輝度画像を用いても、全く同様の効果を得ることができる。
【０１０４】
また、本実施の形態では、円近似手段１０４で求める近似残差１１０を用いないため、円近似手段１０４で近似残差１１０を求める必要はない。
【０１０５】
以上説明したように、本発明の第７の実施の形態は、テンプレート統合画像作成手段Ｃ０７が複数外径線状物体Ｇ０１の異径部位置Ｇ０４に関して予めテンプレート統合画像Ｃ１１を作成し、シーン統合画像作成手段Ｃ０２がシーン統合画像Ｃ１４を作成し、スケール演算手段Ｃ０３、サイズ変更手段Ｃ０４、相関演算手段Ｃ０５によって、シーン統合画像Ｃ１４の各画素においてテンプレート統合画像Ｃ１１のサイズを変更しながら相関演算を行って相関値Ｃ１８の分布を出力し、位置演算手段Ｃ０６が相関値Ｃ１８の分布から相関値Ｃ１８の大きい画素を求めて高相関点Ｃ１９とし、シーン距離データＣ１２を用いて、シーン統合画像作成手段Ｃ０２、微小領域分割手段１０２、距離データ射影手段１０３、円近似手段１０４によって円の中心の点列１１１を求め、位置・方向演算手段１０６が高相関点Ｃ１９と円の中心の点列１１１から高相関点Ｃ１９における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を自動的に求めることができるという効果がある。
【０１０６】
（８） 第８の実施の形態（請求項８記載の内容に相当）
本発明の第８の実施の形態について、図１３から図１６を用いて説明する。ところで、第７の実施の形態は、円近似手段１０４において、半径Ｒとして大外径部半径１０７（Ｒｃ）または小外径部半径１０８（Ｒｗ）を用いているが、例えば、大外径部半径１０７（Ｒｃ）を用いた場合、小外径部Ｇ０３において近似残差１１０（近似残差（Ｄｃ）４０３）が大きくなり、正しい複数外径線状物体中心線Ｇ０６を表さなくなる可能性がある。複数外径線状物体中心線Ｇ０６にずれが生じた場合、異径部位置での方向Ｇ０５にずれが生じてしまう。本実施の形態は、このようなずれの可能性を排除し、より正確に異径部位置での方向Ｇ０５を求める、すわなち、第７の実施の形態の性能をより強化するためのものである。
【０１０７】
図１５は本発明の第８の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。図１２を用いて説明した第７の実施の形態との違いは、円近似手段１０４にもう１つの円近似手段が加わり、円近似手段が２つとなっている点である。
【０１０８】
図１５において、位置・方向演算手段１０６では、位置演算手段Ｃ０６で求めた高相関点Ｃ１９と、Ｒｃの円近似手段５０１で求めた円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３）と、Ｒｗの円近似手段５０２で求めた円の中心の点列（Ｒｗの円の中心の点列５０４）を入力し、高相関点Ｃ１９における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求める（つまりは図１５における位置・方向Ｈ０５を求める）。複数外径線状物体中心線Ｇ０６は、高相関点Ｃ１９の大外径部Ｇ０２側はＲｃの円の中心の点列５０３を、小外径部Ｇ０３側はＲｗの円の中心の点列５０４を用いることで形成する。高相関点Ｃ１９における位置・方向Ｈ０５は、第７の実施の形態で説明した方法で、この形成された点列を用いて求める。
【０１０９】
以上説明したように、本発明の第８の実施の形態は、距離データ射影手段１０３の後段に、複数の円近似手段（Ｒｃの円近似手段５０１とＲｗの円近似手段５０２）を構成して複数の円の中心の点列（Ｒｃの円の中心の点列５０３とＲｗの円の中心の点列５０４）を求め、位置演算手段Ｃ０６が相関値Ｃ１８の分布から相関値Ｃ１８の大きい画素を求めて高相関点Ｃ１９とし、位置・方向演算手段１０６が高相関点Ｃ１９と複数外径線状物体Ｇ０６の外径に対応する円の中心の点列から高相関点Ｃ１９における複数外径線状物体Ｇ０１の位置（異径部位置Ｇ０４に相当）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５に相当）を求めるため、複数外径線状物体Ｇ０１の外径の異なる部分の方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を、第７の実施の形態と比較してより正確に求めることができるという効果がある。
【０１１０】
以上、本発明の全ての実施の形態では、線状物体として、図１６に示した複数外径線状物体Ｇ０１のような、外径の異なる部分が１つだけ存在するものを扱ってきたが、本発明はこれに限るものではなく、２つ以上、外径の異なる部分が存在しても、全く同様に適用することができる。
【０１１１】
また、本発明の全ての実施の形態では、複数の外径を有する線状物体（複数外径線状物体Ｇ０１）の外径の異なる部分の位置（異径部位置Ｇ０４）と方向（異径部位置での方向Ｇ０５）を求めることを目的としてきたが、本発明はこれに限るものではなく、線状物体ではなく、パイプのような物体で複数の外径を有するものを対象としても全く同様に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、複数の外径を有する線状物体の外径の異なる部分の位置と方向を自動的に求める物体検出装置に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に関わる距離データの例である。
【図３】本発明の実施の形態に関わる近似残差の演算例を表す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に関わる残差変化点の検出例を表す図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態に関わる残差の差変化点の検出例を表す図である。
【図８】本発明の第４の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図９】本発明の第４の実施の形態に関わる交点の演算例を表す図である。
【図１０】本発明の第５の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図１１】本発明の第６の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図１２】本発明の第７の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図１３】本発明の第７の実施の形態に関わるシーン統合画像の例である。
【図１４】本発明の第７の実施の形態に関わるテンプレート統合画像の例である。
【図１５】本発明の第８の実施の形態に関わる物体検出装置のブロック図である。
【図１６】本発明の実施の形態に関わる複数の外径を有する線状物体のモデル図である。
【図１７】従来の物体検出方法の概略構成図である。
【図１８】第1の従来の技術に関わるフローチャートである。
【図１９】第２の従来の技術に関わるフローチャートである。
【図２０】第３の従来の技術に関わる線状物体のモデル図である。
【図２１】第３の従来の技術に関わるフローチャートである。
【図２２】第３の従来の技術に関わる距離データの例である。
【図２３】射影距離データの例である。
【図２４】円近似の様子を表す図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０１  距離データ取得手段
１０２  微小領域分割手段
１０３  距離データ射影手段
１０４  円近似手段
１０５  残差変化点検出手段
１０６  位置・方向演算手段
１０７  大外径部半径
１０８  小外径部半径
１０９  分割距離データ
１１０  近似残差
１１１  円の中心の点列
１１２  残差変化点
３０１  第１の射影距離データ
３０２  第２の射影距離データ
３０３  第３の射影距離データ
４０１  近似残差（Ｄｃ）グラフ
４０２  近似残差（Ｄｗ）グラフ
４０３  近似残差（Ｄｃ）
４０４  近似残差（Ｄｗ）
４０５  横位置
５０１  Ｒｃの円近似手段
５０２  Ｒｗの円近似手段
５０３  Ｒｃの円の中心の点列
５０４  Ｒｗの円の中心の点列
６０１  残差の差演算手段
６０２  残差の差変化点検出手段
６０３  近似残差の差
６０４  残差の差変化点
７０１  近似残差の差（Ｓｃ）グラフ
７０２  近似残差の差（Ｓｗ）グラフ
７０３  近似残差の差（Ｓｃ）
７０４  近似残差の差（Ｓｗ）
８０１  残差累積手段
８０２  複数直線近似手段
８０３  交点演算手段
８０４  累積残差
８０５  複数直線
８０６  交点
９０１  累積残差（Ａｃ）グラフ
９０２  累積残差（Ａｗ）グラフ
９０３  累積残差（Ａｃ）
９０４  累積残差（Ａｗ）
９０５  第１の直線（Ａｃ）
９０６  第２の直線（Ａｃ）
９０７  交点（Ａｃ）
９０８  第１の直線（Ａｗ）
９０９  第２の直線（Ａｗ）
９１０  交点（Ａｗ）
Ｂ０１  第１の残差累積手段
Ｂ０２  第２の残差累積手段
Ｂ０３  第１の複数直線近似手段
Ｂ０４  第２の複数直線近似手段
Ｂ０５  第１の交点演算手段
Ｂ０６  第２の交点演算手段
Ｂ０７  平均演算手段
Ｂ０８  第１の累積残差
Ｂ０９  第２の累積残差
Ｂ１０  第１の複数直線
Ｂ１１  第２の複数直線
Ｂ１２  第１の交点
Ｂ１３  第２の交点
Ｂ１４  平均点
Ｃ０１  濃淡画像取得手段
Ｃ０２  シーン統合画像作成手段
Ｃ０３  スケール演算手段
Ｃ０４  サイズ変更手段
Ｃ０５  相関演算手段
Ｃ０６  位置演算手段
Ｃ０７  テンプレート統合画像作成手段
Ｃ０８  中央距離データ演算手段
Ｃ０９  テンプレート距離データ
Ｃ１０  テンプレート濃淡画像
Ｃ１１  テンプレート統合画像
Ｃ１２  シーン距離データ
Ｃ１３  シーン濃淡画像
Ｃ１４  シーン統合画像
Ｃ１５  中央距離データ
Ｃ１６  スケール
Ｃ１７  テンプレート画像
Ｃ１８  相関値
Ｃ１９  高相関点
Ｇ０１  複数外径線状物体
Ｇ０２  大外径部
Ｇ０３  小外径部
Ｇ０４  異径部位置
Ｇ０５  異径部位置での方向
Ｇ０６  複数外径線状物体中心線
Ｈ０１  撮像手段
Ｈ０２  処理手段
Ｈ０３  線状物体
Ｈ０４  撮像データ
Ｈ０５  位置・方向
Ｉ０１〜Ｉ０４  第１の従来の技術を表すフローチャートの各ステップ
Ｊ０１〜Ｊ０５  第２の従来の技術を表すフローチャートの各ステップ
Ｋ０１  線状物体中心線
Ｋ０２  中心線上の位置
Ｋ０３  中心線上の位置のベクトル
Ｌ０１〜Ｌ０５  第３の従来の技術を表すフローチャートの各ステップ
Ｍ０１  距離データ
Ｎ０１  射影距離データ
Ｐ０１  円
Ｐ０２  円の中心
【図１】
2005141346.tif 000005
【図２】
2005141346.tif 000006
【図３】
2005141346.tif 000007
【図４】
2005141346.tif 000008
【図５】
2005141346.tif 000009
【図６】
2005141346.tif 000010
【図７】
2005141346.tif 000011
【図８】
2005141346.tif 000012
【図９】
2005141346.tif 000013
【図１０】
2005141346.tif 000014
【図１１】
2005141346.tif 000015
【図１２】
2005141346.tif 000016
【図１３】
2005141346.tif 000017
【図１４】
2005141346.tif 000018
【図１５】
2005141346.tif 000019
【図１６】
2005141346.tif 000020
【図１７】
2005141346.tif 000021
【図１８】
2005141346.tif 000022
【図１９】
2005141346.tif 000023
【図２０】
2005141346.tif 000024
【図２１】
2005141346.tif 000025
【図２２】
2005141346.tif 000026
【図２３】
2005141346.tif 000027
【図２４】
2005141346.tif 000028