(57)【要約】【課題】変更部位を容易に認識でき、計測作業を効率化できる３次元データ計測技術を提供する。【解決手段】実施形態による３次元データ評価装置１００は、対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部１１１と、３次元計測器１１により３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定した疎点群データを記憶する疎点群データ記憶部１１２と、３次元詳細データと疎点群データとを同一の座標系に位置合わせする位置合わせ部１２１と、位置合わせの結果に基づいて３次元詳細データと疎点群データとの相違量を算出する相違量算出部１２３と、相違量の算出結果に基づいて３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部１２４とを有する。【選択図】図１
2016217941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、
３次元計測器により前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定された疎点群データを記憶する疎点群データ記憶部と、
前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせ部と、
前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出部と、
前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、
を備えることを特徴とする３次元データ評価装置。
【請求項２】
前記対象空間領域を小空間に分割する空間分割部をさらに有し、
前記相違量算出部は、前記小空間ごとに、前記３次元詳細データと前記疎点群データのそれぞれの存否を確認し、前記３次元詳細データと前記疎点群データのいずれもが存在する前記小空間を摘出する空間分類摘出部を有し、前記空間分類摘出部で摘出した前記小空間を、相違量の算出対象とすることを特徴とする請求項１に記載の３次元データ評価装置。
【請求項３】
前記相違量算出部は、前記疎点群データの各点について、前記３次元詳細データとの最短距離を相違量として算出し、
前記変更部位特定部は、前記最短距離の分布に基づき前記疎点群データと前記３次元詳細データとの変更部位を特定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の３次元データ評価装置。
【請求項４】
前記相違量算出部は、前記３次元詳細データに基づき基本曲面を導出し、前記疎点群データに基づき測定結果曲面を導出し、前記基本曲面と前記測定結果曲面との間の距離を相違量として算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の３次元データ評価装置。
【請求項５】
前記相違量算出部は、前記３次元詳細データに基づき基本法線ベクトルの分布を導出し、前記疎点群データに基づき測定結果法線ベクトルの分布を導出し、前記基本法線ベクトルの分布と前記測定結果法線ベクトルの分布との相関係数の補数を相違量として算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の３次元データ評価装置。
【請求項６】
前記相違量算出部は、前記３次元詳細データに基づき基本３次元特徴量を導出し、前記疎点群データに基づき測定結果３次元特徴量を導出し、前記基本３次元特徴量と前記測定結果３次元特徴量とに基づいて相違量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の３次元データ評価装置。
【請求項７】
前記相違量算出部が、前記３次元詳細データに基づいて行う処理は、前記３次元詳細データを前記疎点群データと同程度の密度まで間引いた照合用の間引き点群データを作成した上で、当該間引き電群データを使用して行うことを特徴とする請求項４ないし請求項６のいずれか一項に記載の３次元データ評価装置。
【請求項８】
対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、
可視画像取得部によって取得された前記対象物の外観に関する可視画像を記憶する可視画像記憶部と、
前記３次元詳細データに基づいて、任意の視点からの画像を仮想画像として生成する仮想画像生成部と、
前記可視画像記憶部に記憶された前記可視画像に合わせた仮想画像から、前記可視画像を撮影した撮影位置を推定する撮影位置推定部と、
前記撮影位置推定部により推定された前記撮影位置からの仮想画像と、前記可視画像とから、前記３次元詳細データと前記可視画像との相違量を算出する相違量算出部と、
前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、
を備えることを特徴とする３次元データ評価装置。
【請求項９】
対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、
前記対象物の外形に関する３次元データを取得する３次元計測器と、
前記３次元計測器により前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定された疎点群データを記憶する疎点群データ記憶部と、
前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせ部と、
前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出部と、
前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、
を備えることを特徴とする３次元データ測定システム。
【請求項１０】
３次元詳細データを３次元詳細データ記憶部に記憶する３次元詳細データ記憶ステップと、
３次元計測器により、対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形を前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定し、疎点群データ記憶部が測定の結果である疎点群データを記憶する疎点群データ測定ステップと、
位置合わせ部が、前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせステップと、
相違量算出部が、前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出ステップと、
変更部位特定部が、前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定ステップと、
前記変更部位特定ステップで特定された変更部位について詳細測定を実施する詳細測定ステップと、
を有することを特徴とする３次元計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、３次元データ評価装置、３次元データ測定システム、およびこれを用いた３次元計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザスキャナ等の３次元計測器により対象物を計測し、３次元位置データの集合である点群データを取得して、この対象物の表面形状を認識する技術が知られている。
【０００３】
さらにこの技術は、レーザスキャナが配置されるポイントを複数とり、それぞれ取得された点群データを合成し、プラント、作業現場、街並、文化財建造物等といった、大規模で複雑な形態を有するものの３次元情報化に広く利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５６２４４５７号公報
【特許文献２】特開２０１３−８０３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
たとえば、原子力プラントにおいては、過去に計測を行って既に計測データが存在する場合や、３次元ＣＡＤデータが作成されている場合でも、計測およびデータ作成を行った時点の後に、改造工事などで現場の状況が変わっていることがある。たとえば、配管との取り合い上、機器の位置が移動している、あるいは方向が変化しているが、３次元ＣＡＤデータには反映されていない場合がある。また、工事の際に、現場合わせで工事がなされる場合がある。あるいは、手すり等の、機器本体以外の周辺設備は、基本的な計画図しか存在しない場合もある。
【０００６】
このように、工事等によって改造された部位等が、全て詳細に同等の記録として整備されているわけではない場合がある。工事計画を立てる際の現場情報として３次元データを利用する場合には、改めて工事対象エリア全体を密に計測する必要がある。この結果、計測作業に時間がかかる上、変更がない箇所については、無駄な計測となってしまう。原子力プラントに限らず、火力プラントなどのその他プラント、工場、作業現場、街並、文化財建造物などでも現場の状況が変化する場合においても同様の課題がある。
【０００７】
本発明の実施形態はこのような事情を考慮してなされたもので、変更部位を容易に認識でき、計測作業を効率化できる３次元データ計測技術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】
【０００８】
上述の目的を達成するため、本実施形態に係る３次元データ評価装置は、対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、３次元計測器により前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定された疎点群データを記憶する疎点群データ記憶部と、前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせ部と、前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出部と、前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本実施形態に係る３次元データ評価装置は、対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、可視画像取得部によって取得された前記対象物の外観に関する可視画像を記憶する可視画像記憶部と、前記３次元詳細データに基づいて、任意の視点からの画像を仮想画像として生成する仮想画像生成部と、前記可視画像記憶部に記憶された前記可視画像に合わせた仮想画像から、前記可視画像を撮影した撮影位置を推定する撮影位置推定部と、前記撮影位置推定部により推定された前記撮影位置からの仮想画像と、前記可視画像とから、前記３次元詳細データと前記可視画像との相違量を算出する相違量算出部と、前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本実施形態に係る３次元データ測定システムは、対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形に関する３次元詳細データを記憶する３次元詳細データ記憶部と、前記対象物の外形に関する３次元データを取得する３次元計測器と、前記３次元計測器により前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定された疎点群データを記憶する疎点群データ記憶部と、前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせ部と、前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出部と、前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本実施形態に係る３次元計測方法は、３次元詳細データを３次元詳細データ記憶部に記憶する３次元詳細データ記憶ステップと、３次元計測器により、対象とする対象空間領域に存在する対象物の外形を前記３次元詳細データの測定点の密度に比べて粗い密度で測定し、疎点群データ記憶部が測定の結果である疎点群データを記憶する疎点群データ測定ステップと、位置合わせ部が、前記３次元詳細データ記憶部に記憶された前記３次元詳細データと、前記疎点群データ記憶部に記憶された前記疎点群データとを、同一の座標系に位置合わせする位置合わせステップと、相違量算出部が、前記位置合わせ部による位置合わせの結果に基づいて、前記３次元詳細データと前記疎点群データとの相違量を算出する相違量算出ステップと、変更部位特定部が、前記相違量の算出結果に基づいて前記３次元詳細データからの変更部位を特定する変更部位特定ステップと、前記変更部位特定ステップで特定された変更部位について詳細測定を実施する詳細測定ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の実施形態によれば、変更部位を容易に認識でき、計測作業を効率化できる３次元データ計測技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】距離分布による相違量算出を説明するための概念的説明図である。
【図３】距離分布に基づく相違量算出を説明するためのグラフである。
【図４】変更部位を示した３次元画像の例を示す概念的な斜視図である。
【図５】第１の実施形態に係る３次元計測方法の手順を示すフロー図である。
【図６】第１の実施形態に係る３次元計測方法の変更部位評価演算の詳細な手順を示すフロー図である。
【図７】第２の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図８】相違量算出部での多項式近似モデルによる相違量算出を説明するための概念的説明図であり、（ａ）は疎点群の場合、（ｂ）は詳細データの場合を示す。
【図９】第３の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】第５の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】第６の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。
【図１３】仮想視点の設定と仮想画像の生成される領域を説明するための概念的斜視図である。
【図１４】生成された仮想画像の例を示す説明図である。
【図１５】特定した変更部位を示した３次元画像の生成例を説明するための斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る３次元データ評価装置、３次元データ測定システム、および３次元計測方法について説明する。ここで、互いに同一または類似の部分には、共通の符号を付して、重複説明は省略する。
【００１５】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。３次元データ測定システム８００は、３次元計測器１１、３次元データ入力部１２、および３次元データ評価装置１００を有する。３次元データ評価装置１００は、測定対象とする空間（以下、対象空間領域という）に存在する機器、構造物などの物（以下、対象物という）に関する情報を評価する装置である。３次元データ評価装置１００は、記憶部１１０、演算部１２０、パラメータ入力部１４１、および表示部１４２を有する。
【００１６】
３次元計測器１１は、たとえばレーザスキャナであり、対象物の３次元形状を計測する。３次元計測器１１は、計測する対象空間領域について、３次元点群の相互の間隔を広げた設定（計測分解能を粗く設定）での計測、すなわち、疎計測を行うことにより、短時間で対象物の疎な３次元点群データ（疎点群データＤＣ）を取得する。
【００１７】
レーザスキャナは、レーザを出力して対象物の表面にレーザビームを照射するレーザ出力部と、対象物の表面からの反射ビームを受信する受信部を備える。反射ビームが返ってくるまでの時間、もしくは照射ビームと反射ビームの位相差を用い照射方向の構造物表面までの距離を算出し、照射方向の情報と合わせることによって、３次元位置を取得する。
【００１８】
通常の計測においては、一度の計測で数千万点程度の点群データを取得する。一方、疎点群データＤＣは、計測分解能を粗く設定した状態で疎計測したものであり、たとえば、数十万から数百万程度の点群データであり、短時間の計測で取得される。
【００１９】
ここで、適用できる３次元計測器１１は、実施形態で例示するレーザスキャナに限定されるものではない。たとえば３次元計測器１１として、レーザ光以外の指向性を持つ光から電波までの電磁波、または超音波を照射するものや、ハンディタイプの３次元レーザ計測装置、ステレオビジョン、可視カメラで撮影した動画からの３次元再構成などを採用することができる。
【００２０】
さらに、レーザーレンジスキャナや可視カメラなどを組み合わせた３次元計測器も採用することができる。また、これらのセンサを車両やロボット、無人飛行機（Ｕｎｍａｎｎｅｄ  Ａｅｒｉａｌ  Ｖｅｈｉｃｌｅ：ＵＡＶ）などに搭載し、遠隔操作で簡易的に計測する方法も用いることができる。
【００２１】
３次元データ入力部１２は、対象物の３次元位置・形状を示す３次元詳細データＤＦを外部から読み込む。
【００２２】
記憶部１１０は、３次元詳細データ記憶部１１１、および疎点群データ記憶部１１２を有する。３次元詳細データ記憶部１１１は、測定対象とする対象空間領域に存在する各対象物の外形に関する情報としての３次元詳細データＤＦを記憶している。対象物の外形に関する情報は、たとえば過去にレーザスキャナなどで計測した各機器、構造物の形状と３次元位置を表す点群データなどである。また、３次元詳細データＤＦは、点群データに限定されず、たとえば、各対象物の形状と３次元位置を表す面データや３ＤＣＡＤデータなどを含む。また、３次元データ入力部１２は、３次元詳細データＤＦに追加あるいは変更がある場合に、外部からの入力を受け入れて、３次元詳細データ記憶部１１１がこれを記憶する。
【００２３】
疎点群データ記憶部１１２は、３次元計測器１１により計測した疎な３次元点群データ（疎点群データＤＣ）を記憶する。疎点群データＤＣは、たとえば、計測位置、姿勢を基準とする座標系における対象物の位置情報を表しており、計測ごとのローカル座標系において規定されている。この際、グローバル座標系に対する計測ごとの３次元計測器１１の姿勢情報および位置情報が付随している。
【００２４】
この姿勢情報は、グローバル座標系におけるＸ軸周り、Ｙ軸周り、Ｚ軸周りの回転角により定められる情報であって、たとえば、３次元磁気センサを備える電子コンパスを３次元計測器１１に備えることによって得られる。
【００２５】
位置情報は、たとえば、レーザ距離計や超音波距離計、ステレオビジョンなどにより３次元計測器１１が設置された位置を直接計測する方法、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）センサを３次元計測器１１に備える方法、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を３次元計測器１１に備える方法がある。
【００２６】
演算部１２０は、位置合わせ部１２１、空間分割部１２２、相違量算出部１２３、変更部位特定部１２４、および画像生成部１２５を有する。
【００２７】
位置合わせ部１２１は、３次元詳細データＤＦの各データと、疎点群データＤＣの各データを位置的に対応づける、すなわち、同一のグローバル座標系において３次元詳細データＤＦと疎点群データＤＣとの位置合わせを行う。
【００２８】
同一のグローバル座標系への変換は、疎点群データＤＣに付随する姿勢情報および位置情報に基づき行う他に、周知技術である３次元局所特徴量のマッチングによる位置合わせ手法やＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｌｏｓｅｓｔ  Ｐｏｉｎｔ）法による位置合わせ手法、３次元特徴量マッチングによる位置合わせ後にＩＣＰ法でなどにより可能である。
【００２９】
３次元局所特徴量は、対象物のエッジ点や角（コーナ点）などを３次元特徴点として抽出し、その周辺局所領域の３次元特徴量、例えばＰＦＨ（Ｐｏｉｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）特徴量やＦＰＦＨ（Ｆａｓｔ  Ｐｏｉｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）特徴量、ＳＨＯＴ特徴量などを算出する。疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦからそれぞれ算出した３次元局所特徴量のマッチングを行い、最も対応する点の３次元特徴量の誤差が少ない座標変換を求めることで位置合わせを行う。
【００３０】
また、ＩＣＰ法は、位置合わせを行う疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦについて、最近傍頂点間距離の二乗和を反復計算により最小化（収束）させることで、位置合わせを行う手法である。
【００３１】
空間分割部１２２は、対象空間領域の全体を、小空間（例えば、小立方体空間（ボクセル））に分割する。この時、ボクセルの大きさを所定の大きさとし、すべてこの大きさまで分割することでもよい。あるいは、たとえば、八分木構造、すなわち、データがある部分を一定の大きさまで再帰的に分割していき、データが存在しない部分は分割しないこととすることにより、データの表現を簡略化し、以後の処理を効率化することができる。あるいは、八分木構造で最小単位のボクセルの大きさを設定してもよい。分割の際のデータ有無の判断は、３次元詳細データＤＦに基づいて行うことでよい。
【００３２】
相違量算出部１２３は、３次元詳細データＤＦと疎点群データＤＣとの相違の程度を算出する。具体的には、まず、相違量算出部１２３は、それぞれの小空間を順次対象として、対象とされた小空間における、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦのそれぞれの有無を判定する。
【００３３】
疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦのいずれも存在しない場合は、完全に類似していることから、相違量は０とする。疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦの一方が存在し、他方が存在しない場合は、類似度は０であるので、相違量は最大値となる。最大値の値は、実際に両方が存在する小空間で算出される相違量より十分に大きな値を設定する。
【００３４】
相違量算出部１２３は、相違量が０または最大となった小空間以外の小空間、すなわち、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦのいずれも存在する小空間を、相違量算出対象の小空間として選択する空間分類摘出部１２３ａを有する。相違量算出部１２３は、空間分類摘出部１２３ａで摘出した対象とする小空間について、疎点群データＤＣの各点について、３次元詳細データＤＦとの３次元上の最短距離を相違量として算出する。
【００３５】
図２は、距離分布による相違量算出を説明するための概念的説明図である。今、小空間ΔＶｉ内には、３次元詳細データＤＦと、疎点群データＤＣとが存在しているとする。疎点群データＤＣについて順次、３次元詳細データＤＦとの最短距離を相違量として算出する。
【００３６】
具体的には、点Ｐｃ１と最も近い位置にあるのは点ＰＦａであるので、点Ｐｃ１と点ＰＦａとの距離ｄａを、疎点群データＤＣの点Ｐｃ１と３次元詳細データＤＦとの３次元上の最短距離とする。同様に、点Ｐｃ２と最も近い位置にあるのは点ＰＦｂであるので、点Ｐｃ２と点ＰＦｂとの距離ｄｂを、疎点群データＤＣの点Ｐｃ２と３次元詳細データＤＦとの３次元上の最短距離とする。
【００３７】
図３は、距離分布に基づく相違量算出を説明するためのグラフである。図３の横軸は、疎点群データＤＣの点Ｐｃ１と３次元詳細データＤＦとの３次元上の最短距離である。縦軸は、頻度である。すなわち、図３の頻度の総数、すなわち、曲線と横軸に挟まれた領域の面積は、小空間ΔＶｉ内の疎点群データＤＣの点の総数に一致する。
【００３８】
いま、疎点群データＤＣを与える対象物の表面形状と、３次元詳細データＤＦを与える対象物の表面形状とが、一致している場合を考える。この場合、図３の曲線Ｃのように単峰性の分布となる。元々の３次元詳細データＤＦに存在する測定誤差によるピークからの広がりが生ずる。また、位置合わせ部１２１による位置合わせ時に存在する誤差等による広がり、あるいは、距離のずれが生ずる。しかしながら、単峰性の分布は維持される。
【００３９】
一方、部分的に、疎点群データＤＣを与える対象物の表面形状と、３次元詳細データＤＦを与える対象物の表面形状とに差異ある部分が存在する場合を考える。この場合は、単峰性の分布とはならず、破線で示す曲線Ｆのように距離の平均値、分散も大きくなる分布となる。
【００４０】
相違量算出部１２３は、具体的には、距離分布に基づいて、各小空間ΔＶｉ内における距離分布の分散量を算出し、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦとの相違の程度を示す相違量とする。
【００４１】
変更部位特定部１２４は、相違量から、変更部位を特定する。画像生成部１２５は、変更部位特定部１２４により特定された変更部位を、３次元データ上に重ね合わせた画像データを生成する。
【００４２】
変更部位特定部１２４は、相違量算出部１２３により算出された各小空間ΔＶｉ内における相違量に基づいて、たとえば、相違量の大きさをグルーピングし、相違量についての等高線を作成し、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦとの相違部分の形状を、立体的に特定する。
【００４３】
画像生成部１２５は、特定された相違部分を変更部位として表示するための画像データを作成し、表示部１４２に出力する。具体的には、変更部位特定部１２４が特定した変更部位を疎点群データＤＣ上に重ね合わせ、任意の方向から俯瞰（観察）した３次元画像を生成する。
【００４４】
図４は、変更部位を示した３次元画像の例を示す概念的な斜視図である。変更前の部位を破線の直方体Ｂ、変更後の部位を実線の円柱Ｃで示し、また、破線の直方体Ｂを変更部位がどこかわかるように、たとえば、疎点群データＤＣと異なる色で表示する。疎点群データＤＣに変更部位を重ね合わせた画像に限らず、３次元詳細データＤＦに変更部位を重ね合わせた画像、または疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦを重ね合わせたデータ上に変更部位を重ね合わせた画像を生成することでもよい。
【００４５】
俯瞰する位置・方向、表示倍率、表示するデータのタイプなどは、パラメータ入力部１４１から入力されるパラメータに基づいて設定される。
【００４６】
表示部１４２は、画像生成部１２５で生成された画像データに基づいて、特定された表示部分を表示する。表示は、たとえば、液晶パネル、ＣＲＴあるいはスクリーン等での表示、プリンタによる印刷等、目視可能状態にする各種の手段を含む。
【００４７】
パラメータ入力部１４１は、３次元表示する際の、俯瞰する位置および方向、表示倍率、表示するデータのタイプなどを、画像生成部１２５に対して指定するための外部入力を受け入れる。
【００４８】
図５は、第１の実施形態に係る３次元計測方法の手順を示すフロー図である。まず、計測対象とする対象空間領域についての疎計測を行う（ステップＳ１０）。具体的には、３次元計測器１１の計測分解能を粗く設定し、３次元計測器１１を第１の計測ポイント（ｎ＝１）に設置して、全方位にレーザビームを走査させ、疎点群データＤＣを取得する。
【００４９】
また、あらかじめ３次元詳細データ記憶部１１１に記憶されているデータから、対象空間領域に含まれる部分の３次元詳細データＤＦを読み込む。読み出した３次元詳細データＤＦと、取得した疎点群データＤＣを位置合わせする。対象空間領域のうち、疎点群データＤＣが存在する空間を判定対象空間とし、３次元詳細データＤＦとの相違量を算出して、変更部位を検出する。次に、３次元計測器１１を判定対象空間内で移動させて（ｎ＝２，３，・・・）、同様に第ｎポイントにおける疎点群データＤＣを取得し、それぞれの疎点群データＤＣの存在する範囲内にて変更部位を検出し、疎点群データ計測を終了する。
【００５０】
全方位にレーザビームを走査させ、疎点群データＤＣを取得する。取得された疎点群データＤＣは、疎点群データ記憶部１１２に記憶される。なお、１回の計測では、対象空間領域をカバーできない場合は、複数回、計測を実施する。
【００５１】
次に、演算部１２０が、変更部位評価演算を実施して、変更部位を摘出し、変更部位に関する情報を導出する（ステップＳ２０）。詳細は、図６の説明において行う。ここで、変更部位とは、３次元詳細データＤＦの内容から変更された部位であるが、元々、３次元詳細データＤＦが、実際の機器の外形と異なるデータであった場合も含むものとする。すなわち、変更部位は、３次元詳細データＤＦと異なる部位を全て含むものとする。
【００５２】
次に、表示部１４２は、ステップＳ２０で導出された変更部位に関する情報を表示する（ステップＳ３０）。変更部位に関する情報が表示されたら、変更部位に関して、本格的な詳細計測を実施する（ステップＳ４０）。
【００５３】
図６は、変更部位評価演算の詳細な手順を示すフロー図である。ステップＳ２０の変更部位評価演算は、演算部１２０により行われる。
【００５４】
まず、位置合わせ部１２１が、３次元詳細データＤＦと疎点群データＤＣの位置合わせを行う（ステップＳ２１）。すなわち、採取した疎点群データＤＣの座標系と、３次元詳細データＤＦの座標系を、同一のグローバル座標系とする。
【００５５】
次に、空間分割部１２２は、判定対象空間を複数の小空間に分割する（ステップＳ２２）。次に、相違量算出部１２３は、それぞれの小空間を順次対象として、対象とされた小空間における、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦのそれぞれの有無を判定する（ステップＳ２３）。
【００５６】
ステップＳ２３で、相違量が０または最大となった小空間以外の小空間、すなわち、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦのいずれも存在する小空間を、相違量算出対象の小空間として、選択する（ステップＳ２４）。次に、相違量算出部１２３は、疎点群データＤＣの各点について、３次元詳細データＤＦとの３次元上の最短距離を相違量として算出する（ステップＳ２５）。
【００５７】
次に、相違量算出部１２３は、すべての小空間ΔＶｉについての評価、すなわち相違量の算出が終了したか否かを判定する（ステップＳ２６）。終了していないと判定した場合（ステップＳ２６  ＮＯ）は、ステップＳ２３以降を繰り返す。
【００５８】
全て終了したと判定した場合（ステップＳ２６  ＹＥＳ）は、変更部位特定部１２４が、変更部位の判別を行う（ステップＳ２７）。具体的には、変更部位特定部１２４は、各小空間ΔＶｉ内における相違量に基づいて、相違量についての等高線を作成し、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦとの相違部分の形状を、立体的に特定する。また、画像生成部１２５は、特定された相違部分を変更部位として表示するための画像データを作成し、表示部１４２に出力する。
【００５９】
なお、以上の実施形態では、対象空間領域について３次元計測器１１の設置位置を変えて複数ポイントで計測を行って、計測対象の小空間ごとに疎点群データＤＣを取得して、その都度、相違量の算出を行う方法の場合を示したが、これに限定されない。たとえば、小空間での計測を、全判定対象空間について疎点群データＤＣを取得した後に、判定対象空間の全体について相違量を算出することでもよい。
【００６０】
以上のように、本実施形態に係る３次元データ評価装置および３次元計測方法によれば、変更部位を容易に認識でき、特定された変更部位について詳細に測定することにより、計測作業を効率化できる３次元データ計測技術を提供することができる。
【００６１】
［第２の実施形態］
図７は、第２の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第１の実施形態の変形である。第１の実施形態における相違量算出部１２３および変更部位特定部１２４に代えて、本第２の実施形態における３次元データ評価装置１００は、相違量算出部２２３および変更部位特定部２２４を有する。相違量算出部２２３は、第１の実施形態と同様に空間分類摘出部２２３ａを有する。
【００６２】
図８は、相違量算出部での多項式近似モデルによる相違量算出を説明するための概念的説明図であり、（ａ）は疎点群の場合、（ｂ）は詳細データの場合を示す。相違量算出部２２３は、選択された小空間について順次、疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦの相違量を算出する。具体的には、小空間ΔＶｉ中の疎点群データＤＣ内の点ＰＣの分布と、３次元詳細データＤＦ内の点ＰＦの分布のそれぞれに基づいて、最小２乗法やニュートン法などによりそれぞれの多項式近似モデルを算出する。
【００６３】
この結果、図８（ａ）に示すように、小空間ΔＶｉ中の疎点群データＤＣ内の点ＰＣに基づいて、多項式近似モデルとしての分布曲面である測定結果曲面ＳＣｉが得られる。同様に、図８（ｂ）に示すように、同じ小空間ΔＶｉ中の３次元詳細データＤＦ内の点ＰＦに基づいて、多項式近似モデルとしての分布曲面である基本曲面ＳＦｉが得られる。
【００６４】
なお、３次元詳細データＤＦに基づいて、多項式近似モデルとしての基本曲面ＳＦｉを導出するに先立って、３次元詳細データＤＦ内のデータの密度を疎点群データＤＣ内のデータの密度と同程度まで間引いた照合用の間引き点群データを作成しておき、これを用いて基本曲線ＳＦｉを導出することでもよい。このようにすることによって、処理時間をさらに短縮することができる。
【００６５】
相違量算出部２２３は、さらに、小空間ΔＶｉごとに、多項式近似モデルを比較して相違量を算出する。測定結果曲面ＳＣｉと基本曲面ＳＦｉとの距離は、たとえば、３次元詳細データＤＦ内の点ＰＦの基本曲面ＳＦｉ上の各点における法線の、測定結果曲面ＳＣｉとの交点までを距離ベクトルとし、距離ベクトルの長さで表してもよい。また、距離ベクトルは、基本曲面ＳＦｉからみて、一方の方向を正の方向、その逆方向を負の方向とし、距離ベクトルの長さに、この正負の符号を付する。
【００６６】
あるいは、測定結果曲面ＳＣｉと基本曲面ＳＦｉとの距離は、測定結果曲面ＳＣｉ上の点から、たとえばある軸方向などの特定の方向に伸ばした直線の基本曲面ＳＦｉとの交点までの長さとしてもよい。この場合も、符号については同様である。
【００６７】
変更部位特定部２２４は、法線の長さの位置的分布により、変更部位を特定する（ステップＳ２７）（図６）。すなわち、基本曲面ＳＦｉを基準に、正負の符号を付した距離ベクトルの長さに基づいて、測定結果曲面ＳＣｉがどのように変化しているかを、凹凸により把握することができる。
【００６８】
以上のように、本第２の実施形態においては、疎点群データＤＣ内の点ＰＣの位置と、３次元詳細データＤＦ内の点ＰＦの位置の測定誤差によるばらつきが、近似曲線化することにより平均化されるため、測定結果曲面ＳＣｉの変化がスムーズな形で把握できる。
【００６９】
［第３の実施形態］
図９は、第３の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第１の実施形態の変形である。第１の実施形態における相違量算出部１２３に代えて、本第３の実施形態に係る３次元データ評価装置１００の演算部１２０は、相違量算出部３２３を有する。相違量算出部３２３は、第１の実施形態と同様に空間分類摘出部３２３ａを有する。
【００７０】
相違量算出部３２３は、小空間内に存在するデータの法線ベクトルを算出して、データの位置と法線ベクトル方向の分布を導出する。疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦでは、小空間内のデータ量が異なるため、算出した法線ベクトル方向の分布は、データ数で割ることで正規化した３次元特徴量を得る。なお、法線ベクトルは、たとえば、互いに隣接する３つのデータの３次元的位置が形成する平面に垂直なベクトルとして導出される。
【００７１】
疎点群データＤＣに基づいての単位ベクトルを測定結果法線ベクトル、３次元詳細データＤＦに基づいての単位ベクトルを基本法線ベクトルとし、測定結果法線ベクトルの分布と基本法線ベクトルの分布との相関係数を算出し、１からこの相関係数を減ずる、すなわち補数を相違量として評価する。また、データの位置と法線ベクトル方向の分布を離散化し、多次元ベクトルで表される３次元特徴量として記述することもできる。
【００７２】
なお、法線ベクトルの算出に先立って、第２の実施形態と同様に、３次元詳細データＤＦ内のデータの密度を疎点群データＤＣ内のデータの密度と同程度まで間引いた照合用の間引き点群データを作成しておき、これを用いて法線ベクトルを算出することでもよい。
【００７３】
本実施形態では、法線ベクトルの分布を比較するので、変形部の境界において差異が顕著となる。このため、変更部位の特定が容易である。
【００７４】
［第４の実施形態］
図１０は、第４の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第１の実施形態の変形である。本第４の実施形態における３次元データ評価装置１００は、特徴量データ記憶部４１３を有する。また、これに対応して、相違量算出部１２３に代えて、相違量算出部４２３を有する。相違量算出部４２３は、第１の実施形態と同様に空間分類摘出部４２３ａを有する。
【００７５】
本実施形態における３次元データ評価装置１００における特徴量データ記憶部４１３は、３次元詳細データＤＦに基づいた基本３次元特徴量の分布の算出結果を記憶する。相違量算出部４２３は、小空間内の測定データに基づく測定結果３次元特徴量を算出する。この上で、基本３次元特徴量の分布と測定結果３次元特徴量の分布との間の距離を相違量として算出する。ここで、３次元特徴量とは、３次元的な特徴を示す指標である。
【００７６】
３次元特徴量としては、たとえば、法線ベクトル、あるいは、小空間内の任意の点（たとえば小空間の中心点、空間の端点など）を相互の照合点として、位置合わせ時に算出した３次元特徴量（ＰＦＨ特徴量、ＦＰＦＨ特徴量、ＳＨＯＴ特徴量など）等を用いることができる。
【００７７】
なお、３次元特徴量の算出に先立って、第２の実施形態と同様に、３次元詳細データＤＦ内のデータの密度を疎点群データＤＣ内のデータの密度と同程度まで間引いた照合用の間引き点群データを作成しておき、これを用いて３次元特徴量を算出することでもよい。
【００７８】
本実施形態においては、３次元詳細データＤＦに基づいた基本３次元特徴量の分布の算出結果が特徴量データ記憶部４１３に保存されているので、疎点群データＤＣについて測定結果３次元特徴量を算出し、比較するのは、まず、まばらに選択した点について行い、順次、点数を増加させるということができ、効率的な特定が可能である。
【００７９】
［第５の実施形態］
図１１は、第５の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第４の実施形態の変形である。本第５の実施形態に係る３次元データ評価装置１００は、空間分類データ記憶部５１４をさらに有する。また、これに対応して、３次元データ評価装置１００は、追加部位特定部５２６および削除部位特定部５２７を有する。
【００８０】
空間分類データ記憶部５１４は、判定対象空間における対象物の存在の有無を表現したデータを記憶する。この空間分類データＤ５は、たとえば、３ＤＣＡＤデータに基づき、各小空間について、データが存在する場合と、データが存在しない場合とに分類したデータである。なお、過去の３次元計測時の計測ポイントの位置と、その位置での取得した３次元データの位置関係に基づいて、データが存在する空間と、データが存在しない空間、未計測の空間の３つの空間に分類した空間分類データであってもよい。
【００８１】
追加部位特定部５２６は、疎点群データＤＣを空間分類データＤ５と比較して、対象物が追加された位置を特定する。削除部位特定部５２７は、疎点群データＤＣを空間分類データＤ５と比較して、対象物が削除された位置を特定する。
【００８２】
本実施形態で、疎点群データＤＣを取得し、３次元詳細データＤＦとの位置合わせを行った後に、空間分類データＤ５を読み込む。疎点群データＤＣが存在する小空間を判定対象空間とし、空間分類データＤ５と比較し、対象物が追加された部位、削除された部位を特定する。この結果、３次元詳細データＤＦとの相違量の算出は、追加部位特定部５２６および削除部位特定部５２７それぞれにより特定された小空間以外の小空間のみに限定することができる。
【００８３】
以上のように、本実施形態によれば、短時間で追加部位、削除部位を検出し、類似度算出を行う空間を限定することができるため、さらに処理時間を短縮し、計測作業を効率化することができる。
【００８４】
［第６の実施形態］
図１２は、第６の実施形態に係る３次元データ測定システムの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第１の実施形態の変形である。
【００８５】
本実施形態に係わる３次元データ計測システム８００は、対象物の外観に関する２次元可視画像を撮影する可視画像取得部１６と、３次元データ評価装置１０１を有する。３次元データ評価装置１０１は、対象物の３次元位置・外形形状を示す３次元詳細データＤＦを記憶した３次元詳細データ記憶部１１１と、計測対象物を可視画像取得部１６により撮影した可視画像Ｄ７を記憶する可視画像記憶部１１５と、３次元詳細データＤＦを任意の視点から見たときの画像を仮想的に生成する仮想画像生成部７２８と、可視画像Ｄ７と仮想画像を比較し、可視画像Ｄ７を撮影した位置を推定する撮影位置推定部７２９とを有する。
【００８６】
また、これに伴って、第１の実施形態における相違量算出部１２３、変更部位特定部１２４、および画像生成部１２５に代えて、本第６の実施形態の演算部１２０は、相違量算出部７２３、変更部位特定部７２４および画像生成部７２５を有する。
【００８７】
仮想画像生成部７２８は、３次元詳細データＤＦに基づいて、任意の視点（仮想視点）で撮影した可視画像を仮想的に生成する。仮想視点は、初期値を操作者が設定するか、前回の推定位置を利用してもよい。可視画像取得部１６と同じ画角により、任意視点から撮影される領域を計算し、この領域内のデータを可視画像と同じ解像度の画像平面上に投影し、仮想画像を生成する。
【００８８】
図１３は、仮想視点の設定と仮想画像の生成される領域を説明するための概念的斜視図である。判定対象空間Ｓには、対象物が存在する。これらの対象物は、３次元詳細データＤＦによりその外形のたとえば座標位置などの形状データが３次元詳細データ記憶部１１１に収納されている。すなわち、３次元的に外形形状が描写可能に構成されている。
【００８９】
今、仮想視点Ｐの位置および視点の方向を設定すると、図１３の破線で示す領域が、仮想画像領域として与えられる。この結果、仮想画像領域に含まれる対象物の、仮想視点Ｐから見える姿、すなわち仮想画像が得られる。図１４は、生成された仮想画像の例を示す説明図である。
【００９０】
撮影位置推定部７２９は、可視画像と生成した仮想画像との画像比較を行い、撮影位置を推定する。可視画像と仮想画像の輝度値には撮影条件（照明など）の違いにより対象物の濃淡が異なることがある。周辺画素との輝度値の差を利用し特徴点を検出する。特徴点は、可視画像と仮想画像において、対象物の角など、あるいは、対象物の辺同士の交点などである。図１４のＤで表示する破線で囲まれた領域のような周辺領域との輝度、濃淡の違いなどにより摘出することができる。
【００９１】
次に、可視画像と仮想画像間において同一の対象物が写像された位置を計測する。可視画像と仮想画像のそれぞれの特徴点やエッジの端点など特徴的な箇所を抽出する。図１４に示すように、抽出した箇所を中心とする矩形ブロックを設定し、画像間でブロック内の輝度差や輝度の相関を用いて、画像間で矩形ブロックの対応を求める。求められた対応から、可視画像中の特徴的な箇所の３次元位置を、対応する仮想画像を生成した際の３次元データを参照して３点以上求める。３点以上の可視画像上の点の位置と、その３次元位置の対応関係から、幾何学的な関係に基づいて撮影位置を推定する。
【００９２】
相違量算出部７２３は、推定された撮影位置を視点とする仮想画像を生成し、可視画像との類似度を算出する。類似度は、前記のように計測条件の違いにより、画像の濃淡が異なる可能性があるため、エッジや輝度差に基づいて計算する。例えば仮想画像と可視画像をブロックに分割し、ブロック内のエッジや輝度差などに基づいた特徴量を算出して、画像間で同一ブロック間の類似度を計算する。エッジ・輝度差に基づく特徴量として、ＨＯＧ特徴量などを採用することもできる。また、あらかじめ仮想画像の特徴量を算出して記憶しておき、特徴量を使用してもよい。
【００９３】
変更部位特定部７２４は、相違量算出部７２３で算出した相違量が任意の閾値以上である部位を変更部位として特定する。このとき、第１の実施形態と異なり、画像間での比較であるため、更新された部位の３次元位置ではなく、撮影位置から見て更新部位がある方向（領域）が検出される（図１５参照）。
【００９４】
画像生成部７２５は、変更部位特定部７２４で特定した変更部位を、疎点群データＤＣ上に重ね合わせ、任意の方向から俯瞰（観察）して表示した３次元画像を生成し、表示部１４２に表示させる。
【００９５】
図１５は、特定した変更部位を示した３次元画像の生成例を説明するための斜視図である。変更部位がどこかわかるように、たとえば、疎点群データＤＣと異なる色を表示する。疎点群データＤＣに更新部位を重ね合わせた画像に限らず、３次元詳細データＤＦに変更部位を重ね合わせた画像、または疎点群データＤＣと３次元詳細データＤＦを重ね合わせたデータ上に変更部位を重ね合わせた画像を生成することもできる。
【００９６】
なお、この際、変更対象物Ｘの大きさが特定できない場合がある。すなわち、撮影位置からの画像データのみから把握できるのは、変更対象物Ｘの撮影推定位置からの広がりのみである。したがって、３次元を表示する画像上は、変更対象物Ｘが、仮にある個所にあった場合の大きさを表示することにより、配置のイメージの把握を助けることができる。
【００９７】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態に比べれば精度は落ちるが、より簡便な方法で変更部位を推定することができ、計測作業を効率化できる。このため、まず、変更箇所の概略を把握するための第１ステップでの確認などにも活用可能である。
【００９８】
［その他の実施形態］
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。
【００９９】
また、各実施形態の特徴を組み合わせてもよい。さらに、これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１００】
１１…３次元計測器、１２…３次元データ入力部、１６…可視画像取得部、１００、１０１…３次元データ評価装置、１１０…記憶部、１１１…３次元詳細データ記憶部、１１２…疎点群データ記憶部、１１５…可視画像記憶部、１２０…演算部、１２１…位置合わせ部、１２２…空間分割部、１２３…相違量算出部、１２３ａ…空間分類摘出部、１２４…変更部位特定部、１２５…画像生成部、１４１…パラメータ入力部、１４２…表示部、２２３…相違量算出部、２２３ａ…空間分類摘出部、２２４…変更部位特定部、３２３…相違量算出部、３２３ａ…空間分類摘出部、４１３…特徴量データ記憶部、４２３…相違量算出部、４２３ａ…空間分類摘出部、５１４…空間分類データ記憶部、５２６…追加部位特定部、５２７…削除部位特定部、７２３…相違量算出部、７２４…変更部位特定部、７２５…画像生成部、７２８…仮想画像生成部、７２９…撮影位置推定部、８００…３次元データ計測システム
【図１】
2016217941.tif 000003
【図２】
2016217941.tif 000004
【図３】
2016217941.tif 000005
【図４】
2016217941.tif 000006
【図５】
2016217941.tif 000007
【図６】
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【図７】
2016217941.tif 000009
【図８】
2016217941.tif 000010
【図９】
2016217941.tif 000011
【図１０】
2016217941.tif 000012
【図１１】
2016217941.tif 000013
【図１２】
2016217941.tif 000014
【図１３】
2016217941.tif 000015
【図１４】
2016217941.tif 000016
【図１５】
2016217941.tif 000017