(57)【要約】【課題】３次元モデルを入力データとして取得できる距離画像から自動的に生成する。【解決手段】本実施形態によれば、物体形状生成装置は、画像入力装置と、形状抽出部と、接続情報算出部と、画像処理部を備えた構成である。画像入力装置は、対象物体の複数の距離画像を取得する。形状抽出部は、前記各距離画像を使用して、前記対象物体を構成する各部分の形状情報を抽出する。接続情報算出部は、前記各部分の相対位置及び角度を表す座標情報を含む接続情報を取得する。画像処理部は、前記形状情報及び前記接続情報に基づいて、前記対象物体の３次元モデルを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物体の複数の距離画像を取得する入力手段と、
前記各距離画像を使用して、前記対象物体を構成する各部分の形状情報を抽出する形状抽出手段と、
前記各部分の相対位置及び角度を表す座標情報を含む接続情報を取得する接続情報取得手段と、
前記形状情報及び前記接続情報に基づいて、前記対象物体の３次元モデルを生成する生成手段と
を具備したことを特徴とする物体形状生成装置。
【請求項２】
前記形状抽出手段は、
前記各距離画像を、前記対象物体の表面の３次元位置座標を表す頂点で構成される点群データまたは当該頂点とその隣接情報で構成されるメッシュデータとして取り扱うことで、前記形状情報を算出するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の物体形状生成装置。
【請求項３】
前記形状抽出手段は、
複数の距離画像の中で１組の距離画像対において、両方の前記点群データの対象物体表面を表す頂点が重なり合う３次元位置座標の変換パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
前記変換パラメータにより座標変換された前記点群データの重なり領域を、前記対象物体の表面形状またはその一部として抽出し、当該抽出結果を組み合わせて前記形状情報を算出するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の物体形状生成装置。
【請求項４】
前記接続情報取得手段は、
前記各部分毎の位置及び角度を表す座標系を定義し、前記各部分に関する相対位置と角度を前記各部分間の制約と状態を表すパラメータで定義した前記接続情報を算出するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の物体形状生成装置。
【請求項５】
前記生成手段により生成された前記３次元モデルを保存するデータベース手段と、
前記距離画像及び前記３次元モデルを使用して、対象物体の画像認識処理を実行する画像認識手段と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の物体形状生成装置。
【請求項６】
前記パラメータ算出手段は、
物体の座標系の３次元空間中での原点位置と各軸方向で構成される４×４行列のパラメータ、物体の角度を表す四元数と原点位置を表す３次元座標値、物体の角度を表す３個のオイラー角の組と原点位置を表す３次元座標値、あるいはこれらのパラメータに拡大縮小成分を加えたパラメータのいずれかを前記変換パラメータとして算出することを特徴とする請求項３に記載の物体形状生成装置。
【請求項７】
前記パラメータ算出手段は、
前記各距離画像の領域分割処理を実行し、
前記領域分割処理により分割した各領域の特徴量を算出し、
前記分割領域間での特徴量の類似度を算出し、
前期分割領域間の位置関係による制約の下に、前記類似度の高い対応領域の組み合わせの候補を選出し、
前記対応領域の基準位置の距離が最小となる前記変換パラメータを算出するように構成されていることを特徴とする請求項３に記載の物体形状生成装置。
【請求項８】
前記パラメータ算出手段は、
前記類似度を算出する手段として、領域内の頂点の法線方向を球体を近似する多角形にプロットして作成した法線方向のヒストグラムを分割領域の特徴量とし、多角形を回転させた場合の面の対応すべてについて特徴量間の類似度の中で類似度が最大となるものを類似度算出結果として出力するように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の物体形状生成装置。
【請求項９】
前記パラメータ算出手段は、
前記対応領域の組み合わせの候補を選出する手段として、
対応領域の類似度に加えて、各領域の位置関係、距離関係、角度関係の整合性について制約または類似度への重み付けを行なうように構成されていることを特徴とする請求項７に記載の物体形状生成装置。
【請求項１０】
前記パラメータ算出手段は、
対応領域内の頂点が重なるように、前記変換パラメータを調整する後処理を実行する手段を含むことを特徴とする請求項７に記載の物体形状生成装置。
【請求項１１】
前記接続情報取得手段は、
前記各部分間の制約と状態を表すパラメータとして、
前記部分間の相対位置が直線上で変化する場合は、前記制約が直線上のある基準位置と移動方向とで定義する移動量であり、
前記部分間の相対位置が平面上で変化する場合は、前記制約が平面上のある基準位置と平面の法線方向とで定義する平面上の１点を表す座標値であり、
前記部分間の相対位置及び角度が１軸を中心に変化する場合は、前記制約が回転中心位置、回転中心軸方向、及び基準角度で定義する回転量であり、
前記部分間の相対位置及び角度が１点を中心に変化する場合は、前記制約が回転中心位置、基準位置及び回転方向で定義する基準位置からの回転角度であり、
前記部分間の相対位置及び角度がある曲線または曲面に沿って変化する場合は、前記制約が曲線または曲面を定義する制御点と基準位置で定義する曲線上または曲面上の１点を表すパラメータであることを特徴とする請求項４に記載の物体形状生成装置。
【請求項１２】
前記形状抽出手段は、
複数の物体または部品形状を抽出する場合に、１個の物体または部品を抽出した後、その部品を構成する頂点を除去した後の前記点群データを使用して、同様に他の物体または部品の形状情報を算出するように構成されていることを特徴とする請求項２に記載の物体形状生成装置。
【請求項１３】
前記生成手段は、
前記形状情報と前記接続情報に基づいて、前記各部分同士の衝突判定を行うことにより、前記接続情報における各部分間の稼動範囲に制約を与えた３次元モデルを生成するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の物体形状生成装置。
【請求項１４】
対象物体の複数の距離画像を取得する処理と、
前記各距離画像を使用して、前記対象物体を構成する各部分の形状情報を抽出する処理と、
前記各部分の相対位置及び角度を表す座標情報を含む接続情報を取得する処理と、
前記形状情報及び前記接続情報に基づいて、前記対象物体の３次元モデルを生成する処理と
を具備したことを特徴とする物体形状生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、３次元形状の物体形状情報を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理により３次元形状の物体形状を検出する方法として、距離画像と３次元モデルを使用する方法がある。この方法は、距離画像と、予め作成された３次元モデルとを、誤差評価と処理速度予測に基づいて設定した基準に従って、距離画像から照合に適した領域を選定して照合する。また、３次元モデルを生成する方法としては、点群データからエッジと面を抽出する方法や、２次元画像集合から物体の３次元モデルを半自動で作成する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２９３３５０号公報
【特許文献２】特開２００４−２７２４５９号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Silvio Savarese, Li Fei-Fei, “3D generic object categorization, localization and pose estimation”, IEEE 11th International Conference on Computer Vision, ICCV 2007, Rio de Janeiro, Brazil, October 14-20, 2007.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
画像処理により３次元形状の物体形状を抽出し、また物体認識を行うためには、３次元モデルを使用する方法が有効である。そこで、３次元モデルを、入力データとして取得できる距離画像から自動的に生成する方法を実現するという課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態によれば、物体形状生成装置は、入力手段と、形状抽出手段と、接続情報取得手段と、生成手段とを備えた構成である。入力手段は、対象物体の複数の距離画像を取得する。形状抽出手段は、前記各距離画像を使用して、前記対象物体を構成する各部分の形状情報を抽出する。接続情報取得手段は、前記各部分の相対位置及び角度を表す座標情報を含む接続情報を取得する。生成手段は、前記形状情報及び前記接続情報に基づいて、前記対象物体の３次元モデルを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に関する物体形状生成装置の構成を説明するためのブロック図。
【図２】実施形態に関する３次元モデルの具体例を示す図。
【図３】実施形態に関する３次元モデルの具体例を示す図。
【図４】実施形態に関する３次元モデルの具体例を示す図。
【図５】実施形態に関する物体形状生成装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図６】実施形態に関する距離画像の一例を示す図。
【図７】実施形態に関するメッシュデータの一例を示す図。
【図８】実施形態に関する物体部分形状の抽出処理の手順を説明するためのフローチャート。
【図９】実施形態に関する変換パラメータの算出方法の手順を説明するためのフローチャート。
【図１０】実施形態に関する形状抽出処理の分割対応領域の具体例を示す図。
【図１１】実施形態に関する接続情報算出の手順を説明するためのフローチャート。
【図１２】実施形態に関する画像認識の具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下図面を参照して、実施形態を説明する。
【０００９】
［物体形状生成装置の構成］
図１は、実施形態に関する物体形状生成装置の構成を説明するためのブロック図である。
【００１０】
図１に示すように、物体形状生成装置は、画像入力装置（距離画像取得部）１０と、入力インターフェース１１と、表示出力装置１２と、３次元モデルデータベース（３次元モデルＤＢ）１３と、画像処理部１４とを有する。
【００１１】
画像入力装置１０は、例えばステレオカメラやレンジファインダからなり、対象物体１００の距離画像を取得する。距離画像とは、カメラやレンジファインダにより３次元的に計測された対象物体の特定形状を検出できる画像データである。
【００１２】
入力インターフェース１１は、画像入力装置１０により取得された距離画像を画像処理部１４に転送する。画像入力装置１０は、３次元モデルを作成するための距離画像として、対象物体１００の部品１０１，１０２の相対位置及び角度に応じた複数の距離画像（複数枚の画像）を取得する。即ち、画像入力装置１０は、部品１０１，１０２間の相対位置及び角度を変えて撮影し、各撮影により得られる複数の距離画像を入力する。
【００１３】
画像処理部１４は、入出力インターフェース１５と、形状抽出部１６と、接続情報算出部１７と、画像認識部１８とを有する。入出力インターフェース１５は、入力インターフェース１１から転送された距離画像を、形状抽出部１６、接続情報算出部１７及び画像認識部１８のそれぞれに提供する。
【００１４】
形状抽出部１６は、距離画像に基づいて対象物体１００の部品１０１，１０２の形状情報を抽出する。ここで、形状抽出部１６は、複数の距離画像を入力して、対象物体１００の被写体表面を表す点群データまたはメッシュデータとして処理する。接続情報算出部１７は、複数の距離画像と形状抽出部１６により抽出された形状情報に基づいて、接続情報を算出する。接続情報は、部品１０１，１０２間の相対位置及び角度で定義される座標系の制約、及び各距離画像における状態を定義した情報である。
【００１５】
画像処理部１４は、対象物体１００を構成する各部品１０１，１０２の形状情報と接続情報で定義する３次元モデルを生成する。画像処理部１４は、生成した３次元モデルを、入出力インターフェース１５を介して３次元モデルＤＢ１３に保存する。画像処理部１４は、必要に応じて生成した３次元モデルを、表示出力装置１２の画面上に表示するように制御する。
【００１６】
画像認識部１８は、取得した距離画像と、３次元モデルＤＢ１３に保存されている３次元モデルを使用し、対象物体１００の画像認識処理を行なう。画像処理部１４は、画像認識部１８の認識結果を、表示出力装置１２の画面上に表示するように制御する。
【００１７】
［物体形状生成装置の動作］
以下、実施形態の物体形状検出装置の動作を説明する。
【００１８】
まず、図２から図４を参照して、実施形態に関する３次元モデルの具体例を説明する。
【００１９】
図２に示すように、対象物体のモデルとして、第１の部品１０１、第２の部品１０２、及び接続部１０５から構成される３次元モデルを想定する。この３次元モデルは、第１の部品１０１と第２の部品１０２とが接続部１０５により接続されている。
【００２０】
第１の部品１０１と第２の部品１０２の相対位置及び角度は、接続部１０５により制約を受ける。従って、この対象物体の３次元モデルは、第１の部品１０１の形状情報及びその位置・角度を表す座標系（座標情報）１０３、第２の部品１０２の形状情報及びその位置・角度を表す座標系（座標情報）１０４、及び２個の座標系（１０３、１０４）の相対位置及び角度の制約と状態で定義される。
【００２１】
また、図３に示すように、対象物体のモデルとして、第１の部品２０１が第２の部品２０２に対して、接続部２０５の回転軸２０６周りに回転（２０７）する構造の３次元モデルを想定する。この対象物体の３次元モデルは、第１の部品２０１の座標系（座標情報）２０３が、第２の部品の座標系（座標情報）２０４に対して回転軸２０６周りに回転するという制約を有する。この場合、第１の部品２０１の座標系２０３における第２の部品の座標系２０４に対する状態は、予め基準位置・角度を定義し、そこからの回転角度によって表わされる。
【００２２】
さらに、図４に示すように、対象物体のモデルとして、第１の部品３０１が第２の部品３０２に対して直線方向（３０５）に移動可能な構造の３次元モデルを想定する。この対象物体の３次元モデルは、第１の部品３０１の座標系（座標情報）３０３は、第２の部品３０２の座標系（座標情報）３０４に対して直線方向（３０５）に移動するという制約を有し、かつ状態が予め設定した基準位置からの移動量によって表わされる。
【００２３】
この他に、例えば第１の部品が第２の部品に対して平面上で動く場合、１点を中心に回転する構造、またはある曲線や曲面に沿って動く構造、あるいは例えばボルトとネジのように平行移動しながら回転する構造の３次元モデルを想定できる。このような３次元モデルにおいても、各部品の形状（形状情報）、各部品の座標系（座標情報）、及び部品の座標系同士の制約と状態によって表わされる。さらに、２個以上の部品の制約の組み合わせの下に動く構造の３次元モデルの場合も同様である。
【００２４】
次に、図５のフローチャートを参照して、実施形態の物体形状生成装置の動作を説明する。
【００２５】
まず、物体形状生成装置は、画像入力装置（距離画像取得部）１０により、対象物体の部品の位置および角度を変えて撮影して得られる複数の距離画像を入力する（ステップＳ１）。画像処理部１４は、入力した複数の距離画像を、対象物体の被写体表面の３次元位置座標を表す頂点で構成される点群データまたはメッシュデータとして取り扱う。具体的には、画像入力装置（距離画像取得部）１０により、図６に示すような距離画像６０１を取得する。この距離画像６０１は、距離が近いほど、輝度が明るい画像情報である。画像処理部１４は、図７に示すように、距離画像６０１に対応するメッシュデータ６０２として取り扱う。
【００２６】
画像処理部１４では、形状抽出部１６は、複数の距離画像から２枚の画像を選出し、これに基づいて物体の部分形状（形状情報）を抽出する（ステップＳ２、Ｓ３）。形状抽出部１６は、この抽出処理を、全てまたは一部の距離画像対について実行し、抽出された複数の部分形状を統合する（ステップＳ４、Ｓ５）。形状抽出部１６は、統合された最終的な物体形状（形状情報）を出力する（ステップＳ６）。なお、形状抽出部１６は、距離画像が２枚の場合は、物体部分形状の抽出処理を実行するだけでよい（ステップＳ３）。
【００２７】
ここで、形状抽出部１６は、複数の物体または部品形状を抽出する場合に、１個の物体または部品を抽出した後、その部品を構成する頂点を除去した後の前記点群データを使用して、同様に他の物体または部品の形状情報を算出する。
【００２８】
次に図８のフローチャートを参照して、形状抽出部１６の物体部分形状の抽出処理（ステップ３）の手順を説明する。
【００２９】
形状抽出部１６は、複数の距離画像のうち１組の距離画像対（距離画像１、距離画像２）を入力して、物体形状の抽出処理を実行する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。形状抽出部１６は、入力として２枚の距離画像（距離画像１、距離画像２）を点群データまたはメッシュデータとして取り扱う。
【００３０】
形状抽出部１６は、入力した距離画像１の対象物体の表面を表す頂点が、３次元空間で距離画像２の対象物体の表面を表す頂点と重なるように、３次元位置座標の変換パラメータを算出する（ステップＳ１３）。変換パラメータは、例えば、物体の座標系の３次元空間中での原点位置と各軸方向で構成される４×４行列のパラメータである。また、変換パラメータは、例えば、物体の角度を表す四元数と原点位置を表す３次元座標値、または物体の角度を表す３個のオイラー角の組と原点位置を表す３次元座標値である。さらに、変換パラメータとしては、これらのパラメータに拡大縮小成分を加えたものなどがある。
【００３１】
形状抽出部１６は、算出された変換パラメータを使用して距離画像１を変換し、距離画像２と比較して、２枚の距離画像間での重なり領域を抽出する（ステップＳ１４，Ｓ１５）。形状抽出部１６は、この抽出した重なり領域に基づいて、物体形状（形状情報）を出力する（ステップＳ１６）。ここで、重なり領域の具体例としては、例えば一方の距離画像１の頂点のうち、もう一方の距離画像２の頂点が一定距離以内に存在する頂点の集合として判定されたものである。
【００３２】
次に、図９のフローチャートを参照して、変換パラメータの算出方法の手順を説明する。
【００３３】
形状抽出部１６は、１組の距離画像対（距離画像１、距離画像２）を入力すると、それぞれの距離画像１，２について領域分割処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。さらに、形状抽出部１６は、分割した領域のそれぞれについて特徴量を算出する（ステップＳ２５，Ｓ２６）。
【００３４】
ここで、領域分割処理は、少なくとも個々の物体または部品がその他の部分から分離されるような処理である。領域分割処理の手法としては、例えば、距離画像１，２をメッシュデータとして扱う場合に、各エッジについて予め局所形状が平面または凸形状で高い値をとり、凹形状で低い値をとるコストを算出し、初期状態として全ての頂点を別の分割領域としてコストが最も小さくなるように領域対を結合し、指定した領域数になるまでこれを繰り返す方法がある。結合する領域の選出基準には、領域の大きさなどを用いてもよい。また、領域分割処理の手法としては、例えば、距離画像の２次微分により形状が凸形状または凹形状である箇所を検出し利用するなどの方法でもよい。
【００３５】
さらに、算出する特徴量としては、例えば、法線方向を球体を近似する多面体の面にプロットしてヒストグラム化したＥＧＩ(Extended Gaussian Image)や、周辺形状を注目点の法線方向と法線からの距離に応じてプロットしたspin imageなどが用いられる。
【００３６】
次に、形状抽出部１６は、２枚の距離画像中の分割領域の間での特徴量の類似度を算出する（ステップＳ２７）。形状抽出部１６は、例えば特徴量の内積や距離に基づいて類似度を算出する。また、形状抽出部１６は、特徴量としてＥＧＩを使う場合に、物体の撮影角度による違いを吸収するために、法線方向をプロットした多面体を回転させた場合の対応面の全てについて特徴量間の類似度を算出し、最大の類似度値を類似度算出結果として出力する。
【００３７】
ここで、分割領域間の類似度の算出方法としては、領域内の頂点の法線方向を球体を近似する多角形にプロットして作成した法線方向のヒストグラムを分割領域の特徴量とする。さらに、多角形を回転させた場合の面の対応すべてについて特徴量間の類似度を算出し、類似度が最大となるものを類似度算出結果とする。なお、分割領域の特徴量の値により、類似度に重み付けをしてもよい。
【００３８】
次に、形状抽出部１６は、分割領域間の位置関係、距離、法線方向の違いなどによる制約の下に、総類似度の高い対応領域の組み合わせの候補を選出する（ステップＳ２８）。ここで、対応領域の類似度に加えて、各領域の位置関係、距離関係、角度関係の整合性について制約または類似度への重み付けを行なう処理を実行してもよい。図１０は、対応領域の組み合わせの具体例を示す図であり、距離画像対９０１，９０２について３組の対応領域（９０３と９０６、９０４と９０７、９０５と９０８）を選出した例である。
【００３９】
形状抽出部１６は、これらの対応領域の基準位置同士（９０９と９１２，９１０と９１３，９１１と９１４）の距離が最小となるような距離画像１の変換パラメータを、最小２乗法等の方法で求めて、距離画像１を変換する（ステップＳ２９）。最後に後処理として、形状抽出部１６は、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)法等の方法により、対応領域（９０３，９０４，９０５，９０６，９０７，９０８）内の頂点が重なるように変換パラメータを調整して形状による位置合わせ処理を実行する（ステップＳ３０）。形状抽出部１６は、この位置合わせに基づいて対応領域の基準位置の距離が最小となる変換パラメータを出力する（ステップＳ３１）。ここで、対応領域の基準位置とは、領域の外接矩形の中心位置または領域内の頂点の重心位置である。
【００４０】
図１１は、接続情報算出部１７の算出処理の手順を説明するためのフローチャートである。図１１に示すように、接続情報算出部１７は、形状抽出部１６から、複数の距離画像中の距離画像対に基づいて算出された変換パラメータ群と部品形状群（形状情報）を入力する（ステップＳ４１，Ｓ４２）。
【００４１】
接続情報算出部１７は、入力された部品形状毎に座標系（座標情報）を設定する（ステップＳ４３）。さらに、接続情報算出部１７は、入力された変換パラメータと部品形状毎に設定した座標系に基づいて、距離画像中の部品形状間の相対座標系のパラメータを算出する（ステップＳ４４）。接続情報算出部１７は、同じ部品対の複数の相対座標系パラメータに基づいて、その部品対の相対位置・角度に関する制約および各距離画像における状態を算出し、これを接続情報として出力する（ステップＳ４５，Ｓ４６）。
【００４２】
ここで、各部品間の制約と状態を表すパラメータとして、相対位置が直線上で変化する場合は、制約が直線上のある基準位置と移動方向とで定義する移動量である。また、部品間の相対位置が平面上で変化する場合は、制約が平面上のある基準位置と平面の法線方向とで定義する平面上の１点を表す座標値である。部品間の相対位置及び角度が１軸を中心に変化する場合は、制約が回転中心位置、回転中心軸方向、及び基準角度で定義する回転量である。部品間の相対位置及び角度が１点を中心に変化する場合は、制約が回転中心位置、基準位置及び回転方向で定義する基準位置からの回転角度である。さらに、部品間の相対位置及び角度がある曲線または曲面に沿って変化する場合は、制約が曲線または曲面を定義する制御点と基準位置で定義する曲線上または曲面上の１点を表すパラメータである。
【００４３】
以上のようにして本実施形態によれば、対象物体を撮影して得られる複数の距離画像を使用して、複数の部品（部分形状）から構成される物体に関して、形状情報と接続情報で定義される３次元モデルを自動生成することができる。即ち、位置及び角度が固定でない複数の部品で構成される物体について、各部品の形状、及び部品間の可動部や可動範囲等の情報を含む形状・構造モデルである３次元モデルを自動生成して、３次元モデルＤＢ１３に保存することができる。なお、形状情報と接続情報に基づいて、前記各部品間の衝突判定を行うことにより、接続情報における各部分間の稼動範囲に制約を与えた３次元モデルを生成するようにしてもよい。
【００４４】
ここで、画像認識部１８は、前述した方法により生成されて、３次元モデルＤＢ１３に保存されている３次元モデル及び画像入力装置１０から取得された距離画像を使用し、対象物体の画像認識処理を行なうことができる。具体的には、図１２（Ａ），（Ｂ）に示すように、例えば携帯電話などの対象物体の画像認識を行なうことができる。ここで、画像認識部１８は、取得された距離画像に基づいて携帯電話などの対象物体を識別できる。また、画像認識部１８は、３次元モデルＤＢ１３に保存されている３次元モデル（形状・構造モデル）に基づいて、オブジェクト座標系１２００、リンク情報（相対距離、角度）１２０１及び形状情報１２０２を取得することで、対象物体の各部品（携帯電話のディスプレイやキーボードなど）間の制約や状態などを自動認識することが可能となる。
【００４５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００４６】
１０…画像入力装置（距離画像取得部）、１１…入力インターフェース、
１２…表示出力装置、１３…３次元モデルデータベース（３次元モデルＤＢ）、
１４…画像処理部、１５…入出力インターフェース、１６…形状抽出部、
１７…接続情報算出部、１８…画像認識部、１００…対象物体、１０１，１０２…部品。
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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