(57)【要約】【課題】物体の３次元形状計測又は識別の精度を向上させる。【解決手段】パタン光照射部１０１は、計測対象物体に対して所定のパタン光を照射する。画像入力部１０２は、焦点距離を変化させて、所定のパタン光が照射された計測対象物体の複数の画像データを撮像する。対応付け処理部１０３は、複数の画像データ間で対応する局所領域の変位量を算出する。３次元形状計測装置１は、上記変位量に基づいて、計測対象物体の３次元形状を計測する。【選択図】図２
2013181773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射手段と、
焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記計測対象物体の複数の画像データを撮像する撮像手段と、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位量を算出する変位量算出手段と、
前記変位量算出手段により算出された前記変位量に基づいて、前記計測対象物体の３次元形状を計測する計測手段とを有することを特徴とする３次元形状計測装置。
【請求項２】
前記照射手段は、局所領域におけるパタンが全体としてユニークである前記所定のパタン光を照射することを特徴とする請求項１に記載の３次元形状計測装置。
【請求項３】
前記変位量算出手段は、前記複数の画像データ間における局所領域を１対１で対応付け、対応付けた局所領域間の距離を前記変位量として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の３次元形状計測装置。
【請求項４】
前記変位量算出手段により算出された前記変位量に基づいて、当該３次元形状計測装置から前記計測対象物体までの絶対距離を算出する絶対距離算出手段を更に有し、
前記照射手段は、前記絶対距離算出手段により算出された前記絶対距離に基づいて、前記所定のパタン光のグリッドの密度を制御することを特徴とすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の３次元形状計測装置。
【請求項５】
前記変位量算出手段により算出された前記変位量に基づいて、当該３次元形状計測装置から前記計測対象物体までの絶対距離を算出する絶対距離算出手段を更に有し、
前記照射手段は、前記絶対距離算出手段により算出された前記絶対距離に基づいて、前記所定のパタン光の照射範囲を制御することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の３次元形状計測装置。
【請求項６】
前記照射手段、前記撮像手段及び前記変位量算出手段は、前記絶対距離算出手段により算出される前記絶対距離に基づいて、処理を繰り返し実行することを特徴とする請求項５に記載の３次元形状計測装置。
【請求項７】
識別対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射手段と、
焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記識別対象物体の複数の画像データを撮像する撮像手段と、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位ベクトルを算出する変位ベクトル算出手段と、
前記変位ベクトル算出手段により算出された前記変位ベクトルに基づいて、前記識別対象物体を識別する識別手段とを有することを特徴とする物体識別装置。
【請求項８】
前記照射手段は、局所領域におけるパタンが全体としてユニークである前記所定のパタン光を照射することを特徴とする請求項７に記載の物体識別装置。
【請求項９】
前記識別手段は、前記識別対象物体について算出された前記変位ベクトルと、種類が既知の物体について算出された変位ベクトルとの相関値を算出し、前記相関値に基づいて前記識別対象物体を識別することを特徴とする請求項７又は８に記載の物体識別装置。
【請求項１０】
前記相関値は、前記識別対象物体について算出された前記変位ベクトルと、前記種類が既知の物体について算出された変位ベクトルとの正規化相関で与えられることを特徴とする請求項９に記載の物体識別装置。
【請求項１１】
前記相関値は、前記識別対象物体について算出された前記変位ベクトルと、前記種類が既知の物体について算出された変位ベクトルとのユークリッド距離で与えられることを特徴とする請求項９に記載の物体識別装置。
【請求項１２】
前記変位ベクトル算出手段は、前記複数の画像データ間における局所領域を１対１で対応付け、対応付けた局所領域間のベクトルを前記変位ベクトルとして算出することを特徴とする請求項７乃至１１の何れか１項に記載の物体識別装置。
【請求項１３】
３次元形状計測装置によって実行される３次元形状計測方法であって、
計測対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射ステップと、
焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記計測対象物体の複数の画像データを撮像する撮像ステップと、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位量を算出する変位量算出ステップと、
前記変位量算出ステップにより算出された前記変位量に基づいて、前記計測対象物体の３次元形状を計測する計測ステップとを有することを特徴とする３次元形状計測方法。
【請求項１４】
物体識別装置によって実行される物体識別方法であって、
識別対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射ステップと、
焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記識別対象物体の複数の画像データを撮像する撮像ステップと、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位ベクトルを算出する変位ベクトル算出ステップと、
前記変位ベクトル算出ステップにより算出された前記変位ベクトルに基づいて、前記識別対象物体を識別する識別ステップとを有することを特徴とする物体識別方法。
【請求項１５】
計測対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射手段と、焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記計測対象物体の複数の画像データを撮像する撮像手段とを有する３次元形状計測装置によって実行される３次元形状計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位量を算出する変位量算出ステップと、
前記変位量算出ステップにより算出された前記変位量に基づいて、前記計測対象物体の３次元形状を計測する計測ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
識別対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射手段と、焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記識別対象物体の複数の画像データを撮像する撮像手段とを有する物体識別装置によって実行される物体識別方法であって、
前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位ベクトルを算出する変位ベクトル算出ステップと、
前記変位ベクトル算出ステップにより算出された前記変位ベクトルに基づいて、前記識別対象物体を識別する識別ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の３次元形状計測又は識別を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、単眼カメラから所定の物体の３次元形状計測を行う方法が知られている。例えば、非特許文献１には、単眼カメラの光学素子の焦点距離を変化させてズームイン画像データとズームアウト画像データとを取得し、これらの画像データ中の対応する局所領域の変位量から所定の物体の３次元形状計測を行うアルゴリズムが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Jun Ma and S. I. Olsen, "Depth from zooming," J. Opt. Soc. Am. A 7, 1883-1890 (1990)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような画像データ中の局所領域の変位量を用いた３次元形状計測の場合、複雑な背景下においては、計測対象物体の画像データの局所領域と背景の画像データの局所領域とが類似する場合があり、計測精度が低下するという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、物体の３次元形状計測又は識別の精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の３次元形状計測装置は、計測対象物体に対して所定のパタン光を照射する照射手段と、焦点距離を変化させて、前記所定のパタン光が照射された前記計測対象物体の複数の画像データを撮像する撮像手段と、前記複数の画像データ間で対応する局所領域の変位量を算出する変位量算出手段と、前記変位量算出手段により算出された前記変位量に基づいて、前記計測対象物体の３次元形状を計測する計測手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物体の３次元形状計測又は識別の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る３次元形状計測装置のシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る３次元形状計測装置１の機能構成を示す図である。
【図３】パタン光のグリッドを示す図である。
【図４】画像入力部の構成を示す図である。
【図５】対応付け処理部の構成を示す図である。
【図６】パタン光が照射されることにより得られる計測対象物体の画像データの復号結果を説明するための図である。
【図７】パタン光のグリッドの密度を細かくしていくアプローチを説明するための図である。
【図８】パタン光のグリッドの密度を細かくしていくアプローチを説明するための図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る３次元形状計測装置の処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る物体識別装置のシステム構成を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る物体識別装置の機能構成を示す図である。
【図１２】変位ベクトル算出部の構成を示す図である。
【図１３】識別対象物体の変位ベクトルを算出する方法を説明するための図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る物体識別装置の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
先ず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る３次元形状計測装置のシステム構成を示す図である。第１の実施形態に係る３次元形状計測装置１は、計測対象物体の３次元形状を計測するものであり、図１に示すように、プロジェクタ１１、単眼カメラ１２及び汎用コンピュータ１３がＬＡＮケーブル等で接続されることによって構成される。
【００１１】
図２は、本実施形態に係る３次元形状計測装置１の機能構成を示す図である。図２に示すように、本実施形態に係る３次元形状計測装置１は、パタン光照射部１０１、画像入力部１０２、対応付け処理部１０３及び距離算出部１０４を備える。なお、パタン光照射部１０１は、プロジェクタ１１によって実現される機能構成である。画像入力部１０２は、単眼カメラ１２によって実現される機能構成である。対応付け処理部１０３及び距離算出部１０４は、汎用コンピュータ１３によって実現される機能構成である。
【００１２】
次に、図２に示す各機能構成について詳細に説明する。パタン光照射部１０１は、図３に示すようなグリッドのパタン光、即ち、各縦線の横線で区切られた領域毎に太い線断片又は細い線断片が埋め込まれたパタン光であって、各領域（局所領域）におけるグリッドのパタンが全体としてユニークであるパタン光を照射する。ここで、太い線断片を２、細い線断片を１とした場合、図３に示す左端の縦線を横線で区切られた領域毎に復号すると、（２１２２１１１２２２２・・・）のように値が与えられる。これらの復号された値は縦線毎にユニークに与えられ、他の縦線について復号された値とは区別することができる。
【００１３】
図４は、画像入力部１０２の構成を示す図である。図４に示すように、画像入力部１０２は、撮像制御部１０２１及び画像格納部１０２２を備える。パタン光照射部１０１により計測対象物体に対してパタン光が照射された状態において、撮像制御部１０２１は、単眼カメラ１２内の光学素子の焦点距離をｆ1及びｆ2（ｆ1≠ｆ2）に変化させてズームイン画像データ及びズームアウト画像データを撮像する。そして撮像制御部１０２１は、撮像された複数の画像データ（ズームイン画像データ及びズームアウト画像データ）を画像格納部１０２２に格納する。ここで焦点距離ｆ1及びｆ2は、ｆ1≠ｆ2の条件を満たす任意の値で与えられる。
【００１４】
図５は、対応付け処理部１０３の構成を示す図である。図５に示すように、対応付け処理部１０３は、復号部１０３１及び変位量算出部１０３２を備える。復号部１０３１は、画像入力部１０２の画像格納部１０２２に格納されたズームイン画像データのパタンとズームアウト画像データのパタンとを復号する。具体的には、図６（ａ）に示すような画像データについては、計測対象物体に照射されたパタン光の各縦線の横線で区切られた領域毎に、太い線断片が検出された領域を２とし、細い線断片が検出された領域を１とし、さらに照射面までの距離が遠く太い線断片も細い線断片も検出されなかった領域を０として、図６（ｂ）に示すような２次元状の復号結果が出力される。なお、図６（ｂ）に示すような復号結果は夫々の値がユニークであれば、２、１、０以外の任意の値を用いてもよい。
【００１５】
変位量算出部１０３２は、復号部１０３１で得られた復号結果に基づいて、ズームイン画像データとズームアウト画像データとの間で対応する線断片の変位量Ｄを算出する。具体的には、次の式１に示すように、ズームイン画像データによる図３に対応するＭ行Ｎ列の各線断片（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）の復号結果が得られた線断片の座標（ｘi，ｙi）と、ズームアウト画像データによる対応するｍ行ｎ列目の復号結果が得られた線断片の座標（ｘ0，ｙ0）とを用いて与えられる。即ち、変位量算出部１０３２は、ズームイン画像データにおける線断片の座標と、ズームアウト画像データにおける線断片の座標とを１対１に対応付け、各座標間の距離を求めることにより、線断片の変位量Ｄを算出する。ここで変位量Ｄは、復号部１０３１で得られた０以外の全ての復号結果に対して算出される。また変位量Ｄは、図１に示す単眼カメラ１２と計測対象物体との距離が近いほど大きく、単眼カメラ１２と計測対象物体との距離が遠いほど小さく与えられるため、単眼カメラ１２と計測対象物体との相対距離を表している。
【００１６】
【数１】
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【００１７】
距離算出部１０４は、変位量算出部１０３２において算出された変位量Ｄに基づいて、３次元形状計測装置１から計測対象物体までの絶対距離Ｌを算出する。具体的には、距離算出部１０４は、予め絶対距離Ｌ´が既知の状況下において変位量Ｄが上述した手法により算出された場合、パラメータｋを次の式２により算出する。すると、絶対距離Ｌは、パラメータｋを用いて次の式３に示すように算出される。
【００１８】
【数２】
2013181773.tif 000004
【００１９】
ここで、絶対距離Ｌの空間的な算出頻度は、パタン光照射部１０１におけるパタン光のグリッドの密度に比例する。即ち、パタン光のグリッドの密度が高いほど絶対距離Ｌの空間的な算出頻度は高く、パタン光のグリッドの密度が低いほど絶対距離Ｌの空間的な算出頻度は低くなる。一方、絶対距離Ｌの空間的な算出頻度が高いほど計算時間は長くなり、絶対距離Ｌの空間的な算出頻度が低いほど計算時間は短くなる。従って、パタン光照射部１０１によって照射されるパタン光のグリッドの密度は、想定されるアプリケーションの要求仕様（精度、処理時間等）を鑑みて適切に設定される。なお、パタン光のグリッドは、図３とは異なる態様であってもよく、例えば、グリッド上の交差点が大小２種の円であってもよい。
【００２０】
また、パタン光照射部１０１におけるパタン光のグリッドの密度は一定ではなく、最初はパタン光のグリッドの密度を粗く、徐々に部分的に細かくしていくアプローチ(Coase To Fine)を適用してもよい。具体的には、図７（ａ）に示すような計測対象物体に対して、先ずパタン光照射部１０１は、パタン光のグリッドの密度を粗くする（図７（ｂ）のＳ1）。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までの大まかな絶対距離Ｌ0,m,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００２１】
次にパタン光照射部１０１は、グリッド（ｍ，ｎ）で得られた絶対距離Ｌ0,m,n（１≦ｍ≦Ｍ,１≦ｎ≦Ｎ）のうち、下記のように定義される最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離を有するグリッド群を包含する矩形領域（図７（ｃ）のＳ2，Ｓ3）に対してのみ、今度はパタン光のグリッドの密度を細かくする。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までのより高精度な絶対距離Ｌ1,m,n（１≦ｍ≦Ｍ,１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００２２】
次にパタン光照射部１０１は、グリッド（ｍ，ｎ）上で得られた絶対距離Ｌ1,m,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）のうち、下記のように定義される最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離を有するグリッド群を包含する矩形領域（図７（ｄ）のＳ4，Ｓ5，Ｓ6）に対してのみ、今度はよりパタン光のグリッドの密度を細かくする。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までのさらに高精度な絶対距離Ｌ2,m,n（１≦ｍ≦Ｍ,１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００２３】
ここで最大有効距離Ｌmaxは、想定されるアプリケーションによって決定される。例えば、３次元形状計測後にロボットアームにより計測対象物体をピックアップするような想定下においては、ロボットアームの最大稼働範囲が最大有効距離Ｌmaxとして与えられる。また、最大有効距離Ｌmaxは、絶対距離Ｌm,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）の統計的分布によって決定してもよい。例えば、絶対距離Ｌm,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）の平均をＡｖｇ、標準偏差をσとして、次の式４のように最大有効距離Ｌmaxを与えてもよい。
【００２４】
【数３】
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【００２５】
また、標準偏差σをｋ倍して式５のように最大有効距離Ｌmaxを与えてもよい。ここで、ｋは小さな非負の整数で与えられる。
【００２６】
【数４】
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【００２７】
また、パタン光照射部１０１におけるパタン光のグリッドの密度を予め一意に決定するのではなく、計測対象物体の中心領域や曲率の小さい部分領域に対してはパタン光のグリッドの密度を粗く、計測対象物体の側面領域や曲率の大きい部分領域に対してはパタン光のグリッドの密度を細かくするアプローチを適用してもよい。
【００２８】
具体的には、先ずパタン光照射部１０１は、例えば図８（ａ）に示すような計測対象物体に対して、パタン光のグリッドの密度を粗くする（図８（ｂ）のＳ1）。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までの大まかな絶対距離Ｌ0,m,n（１≦ｍ≦Ｍ,１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００２９】
次にパタン光照射部１０１は、グリッド（ｍ，ｎ）で得られた絶対距離Ｌ0,m,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）のうち、計測対象物体の側面領域（図８（ｃ）のＳ2，Ｓ3）に対してのみ、パタン光のグリッドの密度を細かくする。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までのより高精度な絶対距離Ｌ1,m,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００３０】
次にパタン光照射部１０１は、グリッド（ｍ，ｎ）上で得られた絶対距離Ｌ1,m,n（１≦ｍ≦Ｍ,１≦ｎ≦Ｎ）のうち、計測対象物体の曲率の大きい部分領域（図８（ｃ）のＳ4、Ｓ5、Ｓ6、Ｓ7）に対してのみ、よりパタン光のグリッドの密度を細かくする。そして距離算出部１０４は、計測対象物体までのさらに高精度な絶対距離Ｌ2,m,n（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）を上述した手法を用いて算出する。
【００３１】
このようにして得られた３次元形状計測結果は、３次元形状計測装置１のさらに上位階層、例えば、３次元形状計測後にロボットアームにより計測対象物体をピックアップするような想定下において、ロボットアームと３次元形状計測装置１とを制御するための装置又はプログラム等に伝達され、様々なアプリケーションに適用される。
【００３２】
図９は、本実施形態に係る３次元形状計測装置１の処理を示すフローチャートである。以下、図９を参照しながら、本実施形態に係る３次元形状計測装置１の処理について説明する。
【００３３】
ステップＳ９０１において、パタン光照射部１０１は、計測対象物体に対して図３に示すようなグリッドのパタン光を照射する。ステップＳ９０２において、画像入力部１０２は、パタン光照射部１０１によりパタン光が照射されることで撮像された計測対象物体のズームイン画像データを取得する。ステップＳ９０３において、画像入力部１０２は、パタン光照射部１０１によりパタン光が照射されることで撮像された計測対象物体のズームアウト画像データを取得する。ステップＳ９０４において、対応位置算出部１０３は、ズームイン画像データとズームアウト画像データとの間で対応する線断片の変位量Ｄを算出する。ステップＳ９０５において、距離算出部１０４は、変位量Ｄに基づいて絶対距離Ｌを算出する。
【００３４】
ステップＳ９０６において、距離算出部１０４は、最大有効距離Ｌmaxと絶対距離Ｌとを比較し、最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離Ｌを有するグリッド群を包含する矩形領域が存在するか否かを判定する。最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離Ｌを有するグリッド群を包含する矩形領域が存在する場合、処理はステップＳ９０１に戻る。一方、最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離Ｌを有するグリッド群を包含する矩形領域が存在しない場合、処理は終了する。ステップＳ９０１では、パタン光照射部１０１は、上記矩形領域に対してグリッドの密度を細かくしてパタン光を照射する。ここでは、最大有効距離Ｌmaxより短い絶対距離Ｌを有するグリッド群を包含する矩形領域について、パタン光のグリッドの密度を細かくした。これに対し、計測対象物体の所定の領域（例えば、側面領域、曲率の大きい部分領域）について、パタン光のグリッドの密度を細かくしてもよい。
【００３５】
３次元形状計測装置１は、上記のようにしてグリッドの密度が制御されたパタン光で撮像されたズームイン画像データとズームアウト画像データとの間で対応する線断片の変位量Ｄに基づいて、計測対象物体の３次元形状計測を行う。
【００３６】
なお、上述した実施形態では、絶対距離Ｌに基づいてパタン光のグリッドの密度を制御しているが、絶対距離Ｌに基づいてパタン光の照射範囲を制御するようにしてもよい。例えば、上述した実施形態では、絶対距離Ｌに基づいて或る矩形領域に対するパタン光のグリッドの密度を細かくしたが、当該矩形領域に対してのみパタン光が照射されるように照射範囲を制御するようにしてもよい。また、絶対距離Ｌの値を基準にするのではなく、絶対距離Ｌの分布を基準にして、パタン光のグリッドの密度等を制御するようにしてもよい。
【００３７】
第１の実施形態においては、グリッドのパタンが全体としてユニークであるパタン光を計測対象物体に照射し、その３次元形状を計測するようにしたので、計測対象物体の３次元形状の計測精度を向上させることができる。
【００３８】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第２の実施形態に係る物体識別装置のシステム構成を示す図である。図１０に示すように、第２の実施形態に係る物体識別装置２は、識別対象物体を識別するものであり、プロジェクタ２１、単眼カメラ２２及び汎用コンピュータ２３がＬＡＮケーブル等で接続されることによって構成される。
【００３９】
図１１は、本実施形態に係る物体識別装置２の機能構成を示す図である。図１１に示すように、本実施形態に係る物体識別装置２は、パタン光照射部２０１、画像入力部２０２、変位ベクトル算出部２０３及び識別部２０４を備える。なお、パタン光照射部２０１は、プロジェクタ２１によって実現される機能構成である。画像入力部２０２は、単眼カメラ２２によって実現される機能構成である。変位ベクトル算出部２０３及び識別部２０４は、汎用コンピュータ２３によって実現される機能構成である。
【００４０】
次に、図１１に示す各構成について詳細に説明する。パタン光照射部２０１及び画像入力部２０２は、図２に示すパタン光照射部１０１及び画像入力部１０２と同等の機能を有するものであるため、ここでの説明は割愛する。
【００４１】
図１２は、変位ベクトル算出部２０３の構成を示す図である。図１２に示すように、変位ベクトル算出部２０３は、復号部２０３１、変位量算出部２０３２、変位ベクトル算出部２０３３及び変位ベクトル格納部２０３４を備える。図１２に示す復号部２０３１及び変位量算出部２０３２は、図５に示した復号部１０３１及び変位量算出部１０３２と同等の機能であるため、ここでの説明は割愛する。変位ベクトル算出部２０３３は、ズームイン画像データとズームアウト画像データとの間で対応する線断片の変位ベクトルｒを算出する。具体的には、次の式６に示すように、ズームイン画像データによる図３に対応するＭ行Ｎ列の各線断片（１≦ｍ≦Ｍ，１≦ｎ≦Ｎ）の復号結果が得られた線断片の座標ｒi（ｘi，ｙi）と、ズームアウト画像データによる対応するｍ行ｎ列目の復号結果が得られた線断片の座標ｒ0（ｘ0，ｙ0）とを用いて与えられる。即ち、変位ベクトル算出部２０３３は、ズームイン画像データにおける線断片の座標と、ズームアウト画像データにおける線断片の座標とを１対１で対応付け、各座標間のベクトルを線断片の変位ベクトルｒとして算出する。例えば、図１３（ａ）に示すような識別対象物体に対して変位ベクトルｒを算出すると、図１３（ｃ）に示すような識別対象物体固有の変位ベクトルｒが得られる。なお、図１３（ｂ）は、図１３（ａ）に示す識別対象物体を真上から見た状態を示している。ここで、変位ベクトルｒは復号部２０３１で得られた０以外の全ての復号結果に対して算出され、変位ベクトル格納部２０３４に格納される。
【００４２】
【数５】
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【００４３】
識別部２０４は、パタン光照射部２０１、画像入力部２０２及び変位ベクトル算出部２０３を用いて、種類が既知の物体の全ての変位ベクトルｒk（ｋ＝０，１，２，・・・，Ｍ・Ｎ）を算出し、変位ベクトル格納部２０３４に格納する。同様に、識別部２０４は、パタン光照射部２０１、画像入力部２０２及び変位ベクトル算出部２０３を用いて、種類が未知の識別対象物体の全ての変位ベクトルｒ´k（ｋ＝０，１，２，・・・Ｍ・Ｎ）を算出し、変位ベクトル格納部２０３４に格納する。
【００４４】
さらに識別部２０４は、次の式７に示す正規化相関を用いて、種類が既知の物体の全ての変位ベクトルｒk（ｋ＝０，１，２，・・・Ｍ・Ｎ）と、種類が未知の識別対象物体の全ての変位ベクトルｒ´k（ｋ＝０，１，２，・・・Ｍ・Ｎ）との相関値Ｓ（ｒk，ｒ´k）を算出する。ここで、相関値Ｓ（ｒk，ｒ´k）が所定の閾値Ｔ以上であった場合、これらの２つの物体は同一種類と判定される。一方、相関値Ｓ（ｒk，ｒ´k）が所定の閾値Ｔ以下であった場合、これらの２つの物体は別の種類と判定される。なお、所定の閾値Ｔは、物体識別装置２が実環境で稼働する前に実験的に決定された値である。また、種類が既知の物体の変位ベクトルｒkと種類が未知の識別対象物体の変位ベクトルｒ´kとのユークリッド距離により相関値Ｓを与えるようにしてもよい。
【００４５】
【数６】
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【００４６】
このようにして得られた物体識別結果は、物体識別装置２のさらに上位階層、例えば、物体識別後にロボットアームにより識別対象物体をピックアップするような想定下においては、ロボットアームと物体識別装置２とを制御するための装置、プログラム等に伝達され、様々なアプリケーションに適用される。
【００４７】
図１４は、本実施形態に係る物体識別装置２の処理を示すフローチャートである。以下、図１４を参照しながら、本実施形態に係る物体識別装置２の処理について説明する。なお、図１４におけるステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４は、図９におけるステップＳ９０１〜Ｓ９０４と同様の処理であるため、これらの説明は割愛する。
【００４８】
ステップＳ１４０５において、変位ベクトル算出部２０３は、ズームイン画像データとズームアウト画像データとの間で対応する線断片の変位ベクトルｒを算出する。ステップＳ１４０６において、識別部２０４は、種類が既知の物体の全ての変位ベクトルｒkと、種類が未知の識別対象物体の全ての変位ベクトルｒ´kとの相関値Ｓを算出する。
【００４９】
ステップＳ１４０７において、識別部２０４は、相関値Ｓが所定の閾値Ｔ以上であるか否かを判定する。相関値Ｓが所定の閾値Ｔ以上である場合、処理はステップＳ１４０８に移行する。一方、相関値Ｓが所定の閾値Ｔ未満である場合、処理はステップＳ１４０９に移行する。ステップＳ１４０８において、識別部２０４は、上記種類が既知の物体と上記種類が未知の識別対象物体とが同一種類の物体であると判定する。ステップＳ１４０９において、識別部２０４は、上記種類の既知の物体と上記種類が未知の識別対象物体とが別の種類の物体であると判定する。
【００５０】
第２の実施形態においては、グリッドのパタンが全体としてユニークであるパタン光を識別対象物体に照射し、当該識別対象物体を識別するようにしたので、物体の識別精度を向上させることができる。
【００５１】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００５２】
１：３次元形状計測装置、２：物体識別装置、１１、２１：プロジェクタ、１２、２２：単眼カメラ、１３、２３：汎用コンピュータ、１０１、２０１：パタン光照射部、１０２、２０２：画像入力部、１０３：対応付け処理部、１０４：距離算出部、２０３：変位ベクトル算出部、２０４：識別部、１０２１：撮像制御部、１０２２：画像格納部、１０３１：復号部、１０３２：変位量算出部、２０３１：復号部、２０３２：変位量算出部、２０３３：変位ベクトル算出部、２０３４：変位ベクトル格納部
【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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【図１３】
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【図１４】
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