【手続補正書】
【提出日】平成20年7月14日(2008.7.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像情報を処理するための機械視覚システムを操作する方法であって、
複数のイメージセンサから、学習物体の第１視界の複数の画像を取り込んでシステムを学習する段階と、
第１視界の取り込まれた少なくとも１つの画像中で、学習物体の複数の特徴を識別する段階と、
複数のイメージセンサの少なくとも一部、識別された複数の特徴、不変の物理的関係を有する複数の特徴、および、方程式の数よりも多くない数の未知数と方程式とを提供するのに十分な複数の特徴と関連する不変の物理的関係のタイプ、を基に得られた追加の視界の数を判定する段階と、
学習物体の複数の追加の視界のそれぞれの少なくとも１つの画像を、少なくとも１つのイメージセンサによって捕捉する段階と、
学習物体の複数の追加の視野の、捕捉した少なくとも１つの画像中で、学習物体の複数の特徴のうちの少なくとも幾つかを識別する段階と、
複数の識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階であって、未知数の数は、一組の方程式における方程式の数以下であって、物理的関係の一定値は、少なくとも２つの特徴の間の不変の角度、特徴間に含まれる又は特徴のうちの少なくとも１つに含まれる不変の面積、又は特徴間に含まれる又は特徴のうちの少なくとも１つに含まれる不変の体積である、前記段階と、
一組の方程式を自動的に計算して解く段階と、
からなる方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、複数の識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階には、少なくとも２つの特徴間における少なくとも１つの不変の角度を用いる段階が含まれる方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、複数の識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階には、特徴間の、又は特徴のうちの少なくとも１つに含まれる少なくとも１つの不変の面積を用いる段階が含まれる方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、複数の識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階には、特徴間の、又は特徴のうちの少なくとも１つに含まれる少なくとも１つの不変の体積を用いる段階が含まれ
る方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
方程式  ｍ＞＝（ｆ２−ｆ−２ｋ−２ｒ＋６（ｃ−ｃｋ））／（ｆ２−３ｆ）−１を計算して解くことによって取得される追加視界の数を決定する段階であって、本方程式において、ｍは視界の数、ｆは特徴の数、ｋは一対の特徴間の既知の距離の数、ｒは特徴とイメージセンサとの間の距離が既知の光線の数、ｃはイメージセンサの数、ｃｋは画像装置センサ基準系と共通基準系との間における既知の変換の数である、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、幾つかの識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階には、
識別された全特徴より少ない特徴にパラメータを関連付ける段階であって、前記パラメータは、特徴と少なくとも１つの他の特徴との間、特徴と少なくとも１つのカメラとの間、又は、少なくとも１つのカメラと少なくとももう１つのカメラとの間のいずれかにおける不変の物理的関係を定義し、特徴の内の各特徴と少なくとも１つの他の特徴との間における不変の物理的関係は、実行前、パラメータを関連付ける際、未知である前記段階が含まれる方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、一組の方程式を自動的に計算して解く段階が、一組の方程式を同時に解き、それぞれのカメラ座標基準系における少なくとも幾つかの特徴の三次元の姿勢を決定する段階が含まれる方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、更に、
実行時、少なくとも１つのイメージセンサによって、対象物体の視界の少なくとも１つの画像を取り込む段階と、
学習物体の視界の少なくとも１つの画像において以前識別された対象物体の視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における少なくとも幾つかの特徴を識別する段階と、
少なくとも部分的に、それぞれのカメラ座標基準系における少なくとも幾つかの特徴の決定された三次元の姿勢に基づき、三次元の物体姿勢を決定する段階と、
が含まれる方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、少なくとも１つのイメージセンサによって、学習物体の第１視界の複数の画像を取り込む段階には、第１イメージセンサを基準にして第１位置及び第１方位を有する学習物体の画像を取り込む段階が含まれ、また、少なくとも１つのイメージセンサによって、学習物体の複数の追加の視界の少なくとも１つの画像を取り込む段階には、第１イメージセンサを基準にして第２位置又は第２方位の内の少なくとも１つを有する学習物体の画像を取り込む段階が含まれる方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法であって、第１視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における学習物体の複数の特徴を識別する段階には、学習物体の複数の本来の構造的特徴又は学習物体に追加された複数の目印の内の少なくとも１つを識別する段階が含まれる方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の方法であって、複数のそれぞれの各イメージセンサ座標系における識別された特徴を用いて、ローカルモデルを計算して決定する段階には、それぞれのイメージセンサ座標系における取り込まれた画像のそれぞれの１つにおける各識別された特徴に対する姿勢を決定する段階が含まれる方法。
【請求項１２】
請求項１６に記載の方法であって、更に、
少なくとも１つのイメージセンサによって対象物体の視界の少なくとも１つの画像を取り込む段階と、
学習物体の視界の少なくとも１つの画像において以前識別された対象物体の視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における少なくとも幾つかの特徴を識別する段階と、
各ローカルモデルの基準姿勢を計算して決定する段階と、
共通基準座標系における各ローカルモデルの姿勢を計算して決定する段階と、によって、
実行時環境において姿勢を推定する段階が含まれる方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、実行時環境において姿勢を推定
する段階は、更に、方程式の数が未知数の数以上である場合、一組の複数の方程式及び複数の未知数を同時に解くことによって、対象物体の姿勢と学習物体の姿勢との間における変換を計算して決定する段階による方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、更に、
実行前環境において、少なくとも１つのイメージセンサを較正する段階が含まれる方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、少なくとも１つのイメージセンサを較正する段階には、少なくとも１つのイメージセンサ用の一組の固有のパラメータを取得する段階が含まれる方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法であって、少なくとも１つのイメージセンサを較正する段階には、ロボット座標系を基準にして、少なくとも１つのイメージセンサの姿勢を決定する段階が含まれる方法。
【請求項１７】
機械視覚システムにおいて、
学習物体及び対象物体の画像を取り込むように動作可能な少なくとも１つのイメージセンサと、
プロセッサ判読可能媒体であって、
複数のイメージセンサから学習物体の第１視界の複数の画像を取り込む段階と、
第１視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における学習物体の複数の特徴を識別する段階と、
複数のイメージセンサの少なくとも一部、識別された複数の特徴、不変の物理的関係を有する複数の特徴、および、方程式の数よりも多くない数の未知数と方程式とを提供するのに十分な複数の特徴と関連する不変の物理的関係のタイプ、を基に得られた追加の視界の数を判定する段階と、
幾つかの識別された特徴間の物理的角度、面積、または体積の関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる段階であって、未知数の数は、一組の方程式における方程式の数以下である前記段階と、
一組の方程式を自動的に計算して解く段階と、
少なくとも１つのイメージセンサから、取り込まれた画像を受信するように接続され、また、プロセッサ判読可能媒体に記憶された命令を実行するように動作可能なプロセッサと、
が含まれるシステム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、少なくとも２つの特徴間における少なくとも１つの不変の角度を用いることによって、幾つかの識別された特徴間の物理的角度、面積、または体積の関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる機械視覚システム。
【請求項１９】
請求項１７に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、特徴間において又は特徴の内の少なくとも１つに含まれる少なくとも１つの不変の面積を用いることによって、幾つかの識別された特徴間の物理的角度、面積、または体積の関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てる機械視覚システム。
【請求項２０】
請求項１７に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、特徴間において又は特徴の内の少なくとも１つによって閉塞された少なくとも１つの不変の体積を用いることによって、幾つかの識別された特徴間の物理的関係の少なくとも１つの一定値を用いて一組の方程式を立てるシステム。
【請求項２１】
請求項１７に記載の機械視覚システムであって、方程式ｍ＞＝（ｆ２−ｆ−２ｋ−２ｒ＋６（ｃ−ｃｋ））／（ｆ２−３ｆ）−１を計算して解く段階であって、本方程式において、ｍは視界の数、ｆは特徴の数、ｋは一対の特徴間の既知の距離の数、ｒは特徴とイメージセンサとの間の距離が既知の光線の数、ｃはイメージセンサの数、ｃｋは画像装置センサ基準系と共通基準系との間における既知の変換の数、である前記段階によって、得られた視界の数を決定するシステム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の機械視覚システムであって、
姿勢推定を容易にする命令が、
少なくとも１つのイメージセンサによって、学習物体の第２視界の少なくとも１つの画像を取り込む段階と、
第２視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における学習物体の前記数の少なくとも幾つかの特徴を識別する段階と、
実行前環境又は実行時環境の内の少なくとも１つにおいて、複数のそれぞれの各イメージセンサ座標系における識別された特徴を用いて、ローカルモデルを計算して決定する段階と、
からなるシステム。
【請求項２３】
請求項２２に記載の機械視覚システムであって、前記少なくとも１つのイメージセンサには、ビデオカメラ又はデジタルスチルカメラの内の１つが含まれる機械視覚システム。
【請求項２４】
請求項２２に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、それぞれのイメージセンサ座標系における取り込まれた画像のそれぞれの１つにおける各識別された特徴に対する姿勢を決定することによって、前記数のそれぞれの各イメージセンサ座標系における識別された特徴を用いて、ローカルモデルを計算して決定する機械視覚システム。
【請求項２５】
請求項２２に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、
少なくとも１つのイメージセンサによって対象物体の視界の少なくとも１つの画像を取り込む段階と、
学習物体の視界の少なくとも１つの画像において以前識別された対象物体の視界の取り込まれた少なくとも１つの画像における少なくとも幾つかの特徴を識別する段階と、
各ローカルモデルの基準姿勢を計算して決定する段階と、
共通基準座標系における各ローカルモデルの姿勢を計算して決定する段階と、
対象物体の姿勢と学習物体の姿勢との間における変換を計算して決定する段階と、
によって、実行時環境において姿勢を推定することによって、更に機械視覚を容易にする機械視覚システム。
【請求項２６】
請求項２５に記載の機械視覚システムであって、前記命令により、プロセッサは、実行前環境において、少なくとも１つのイメージセンサを較正する段階によって、更に姿勢推定を容易にする機械視覚システム。