(57)【要約】【課題】対象物体の位置及び姿勢の検出において、高速処理が可能で頑健性が大である検出方法及び検出システムを提供する。【解決手段】観測方向から撮像した対象物体を含む３次元画像に基づいて、該対象物体の位置及び姿勢を検出する方法において、観測方向に対する尾根線を、３次元画像と対象物体の３次元形状モデルとの点対応を求める際の特徴として用いる。３次元画像の前記尾根線の点群と３次元形状モデルの前記尾根線の点群との、最近傍点探索と剛体座標変換を求める処理を繰り返して実施する。点対応は、対象物体の主方向を推定して得た軸方向に基づいて行うことが好ましい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測方向から撮像した対象物体を含む３次元画像に基づいて、該対象物体の位置及び姿勢を検出する方法であって、
前記観測方向に対する尾根線を、前記３次元画像と前記対象物体の３次元形状モデルとの点対応を求める際の特徴として用いることを特徴とする検出方法。
【請求項２】
前記３次元画像の尾根線の点群と前記３次元形状モデルの尾根線の点群との、最近傍点探索と剛体座標変換を求める処理を繰り返すことを特徴とする請求項１記載の検出方法。
【請求項３】
前記点対応は、前記対象物体の主方向を推定して得た軸方向に基づいて行うことを特徴とする請求項１記載の検出方法。
【請求項４】
前記軸方向は、前記３次元画像に対する断面走査信号の形状を用いて推定することを特徴とする請求項３記載の検出方法。
【請求項５】
観測装置が観測方向から撮像した、対象物体を含む３次元画像を入力して処理する演算処理部を備え、
前記演算処理部において、前記観測方向に対する尾根線を、前記３次元画像と前記対象物体の３次元形状モデルとの点対応を求める際の特徴として用いる処理を実行することを特徴とする、対象物体の位置及び姿勢の検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観測した３次元画像に基づいて対象物体の位置及び姿勢を検出する方法並びに検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ロボット等の産業機械において、箱の中にランダムに入れられた対象物を拾い上げるビンピッキング（bin picking）作業のための技術開発が進められている。ビンピッキングは、例えば、カメラを利用して得られた画像を画像処理することにより、対象物体を検出してその位置や姿勢を計測して、該対象物体をマニピュレータで拾い上げる技術である（特許文献２、３参照）。
【０００３】
ビンピッキングのように、同じ対象物がたくさんある中から、取り出しやすい対象物体の位置と姿勢を求める手法として、（第１の従来手法）識別的な特徴点対応を用いる方法、（第２の従来手法）幾何学的な基本要素（球、円筒など）を見つける方法、（第３の従来手法）表面上の２点（もしくは３点）の組み合わせを用いた汎用的な特徴量を用いる方法等がある。
【０００４】
対象物体の３次元位置や姿勢を求めるために、剛体レジストレーション技術が知られている。剛体レジストレーション（Rigid Registration）は、２つ（またはそれ以上）の画像またはボリュームを剛体変換（回転および並進パラメータのみを伴う変換）によって位置合わせするための技術である。３次元物体の剛体レジストレーションの一つの方法は、対象物体上の点群を対応する点群上にマッピングする最適な変換を見出すという目的を有する、最適化法である。
【０００５】
剛体レジストレーション技術において、点対点の特徴点対応付けが難しい滑らかな曲面対象物で有効な手法として、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムを用いる手法がある（非特許文献１参照）。
【０００６】
ＩＣＰアルゴリズムは、一方の点群を構成する各点に対し、他方の点群における最近傍点を探索し、これらを仮の対応点とし、このような対応点間の距離を最小化するような剛体変換を推定する手法である。この最近傍点探索と剛体変換（回転および並進運動）推定を繰り返すことにより、２つの点群間の対応関係を求める。
【０００７】
本発明者らは、対象物体の位置・姿勢算出方法及び観測カメラの位置・姿勢算出方法について既に提案した（特許文献１参照）。また、本発明者らは、３次元物体位置姿勢計測方法について既に提案した（特許文献２参照）。
【０００８】
先行文献調査をしたところ、位置姿勢認識装置について次のような提案がされている（特許文献３参照）。該特許文献では、同一形状の部品が乱雑に山積みされた部品群に対してもビンピッキングを可能とする目的で、ワークピースが山積みされたシーンを撮像すると同時に、その画素毎にシーンの奥行きを計測する手段を設け、画像から抽出される直線状明領域に対してシーンの奥行き情報から、その３次元的姿勢を計算する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許３６６８７６９号明細書
【特許文献２】特許５０３０１８３号明細書
【特許文献３】特開２００９−１２８２０１号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】P. J. Besl and N. D.Mckay: “A method for registration of 3D shapes”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 14,No.2, pp. 239-256, 1992.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来、工場におけるビンピッキング作業のように、同じ対象物体がたくさんある中から取り出しやすい対象物体（例えば、部品等）の位置や姿勢を求める際には、次のような問題があった。例えば、前記第１の従来手法では、識別的な特徴点が対象物体表面上に存在しなかったり、隠れてみえなかったりする問題がある。また、前記第２の従来手法では、対象物体が基本要素で構築されている場合に限定されるという問題がある。また、前記第３の従来手法では、特徴的な組み合わせが明確に表れない性質があるという問題がある。このため、第１、２、３の従来手法を適用することができない場合や適用しても効率や頑健性が低いという問題がある。なお、ここで頑健性とは、多少の計測ノイズや外乱の変動（例えば環境光の変化）に対しても動ぜずに正しい解の算出が可能な性質をいう。
【００１２】
また、ＩＣＰアルゴリズムは、モデル上の各点から観測データ点の中の最も近い点を探して仮対応点として、こうしてできるたくさんの仮対応点ペアを最小二乗の原理で解く手法であるので、仮対応は必ずしも正しくないため、正しい位置・姿勢を求めるのは無理であるが、徐々に正しい解に近づき、最終的には、正しい位置・姿勢に収束する手法である。しかし、初期位置や姿勢が十分近傍に与えられていることが条件であるという難点がある。
【００１３】
また、背景が同じ形状の多くの対象物体で埋めつくされているケースでは、ＩＣＰアルゴリズムを適用する際に、次の２つの難点がある。難点の１つ目は、似た形状の３次元画像の点クラウド（Point Cloud）の中から、１つの対象物体の位置と主方向（オリエンテーション）の初期の推定が困難であることである。難点の２つ目は、３Ｄモデルと、１つの対象物体に属する観察データとの点対応をその対象物体以外に属する観察データに惑わされることなく頑健に行うのが難しいことである。
【００１４】
本発明は、これらの問題を解決しようとするものであり、対象物体の位置及び姿勢の検出において、高速処理が可能で頑健性が大である検出方法及び検出システム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】
【００１５】
本発明は、前記目的を達成するために、以下の特徴を有する。
【００１６】
本発明の検出方法は、観測方向から撮像した対象物体を含む３次元画像に基づいて、該対象物体の位置及び姿勢を検出する方法であって、前記観測方向に対する尾根線を、前記３次元画像と前記対象物体の３次元形状モデルとの点対応を求める際の特徴として用いることを特徴とする。本発明の検出方法は、前記３次元画像の尾根線の点群と前記３次元形状モデルの尾根線の点群との、最近傍点探索と剛体座標変換を求める処理を繰り返すことを特徴とする。前記点対応は、前記対象物体の主方向を推定して得た軸方向に基づいて行うことを特徴とする。前記軸方向は、前記３次元画像に対する断面走査信号の形状を用いて推定することを特徴とする。
【００１７】
本発明のシステムは、対象物体の位置及び姿勢の検出システムであって、観測装置が観測方向から撮像した、対象物体を含む３次元画像を入力して処理する演算処理部を備え、前記演算処理部において、前記観測方向に対する尾根線を、前記３次元画像と前記対象物体の３次元形状モデルとの点対応を求める際の特徴として用いる処理を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、対象物体の位置姿勢の検出を、他の手法より、頑健かつ高速に処理を行うことができる。特に、対象物体が凸曲面形状で、例えばパイプ自由形状の場合等では、従来技術では、識別可能な特徴点を有しないので、典型的な特徴点に基づく点対応を直接適用することはできなかったが、本発明では、凸曲面形状の特徴をフルに活かすことによって、他の手法より、正確な結果を得ることができた。本発明によれば、普及型の安価な３Ｄセンサーにより得られる３次元画像を用いても頑健に、センサー精度の範囲において正確な結果を得ることができる。
【００１９】
本発明は、点対応の処理において尾根線を対応特徴とするので、特に凸曲面形状の対象物体に対しては以下の尾根線特有の有利な点がある。第１は、尾根線は、ビンピッキングにおける対象物体がどのような姿勢であっても観察できることである。第２は、尾根線は、カメラ視線方向とほぼ平行な法線を持つ部分のデータで、３Ｄ情報が安定に得られることである。第３は、尾根線は、３次元画像で見えている面状で最もよく観測される位置であり、オクルージョン（遮蔽）が少ないことである。第４は、尾根線の点は、隣接する対象物体上の点と離れて存在し、ノイズ点の影響を受けにくいことである。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態の概要を示す流れ図。
【図２】本発明の実施の形態における工程を説明する図で、（ａ）は入力データを表す観測３次元点にテクスチャを貼り付けた図、（ｂ）は抽出した対象候補領域とラスタースキャン方向を示す図。
【図３】本発明の実施の形態における断面走査形状を表す図。
【図４】本発明の実施の形態における断面走査形状から得られる、パイプの直径と合うピーク数と走査方向の角度との関係を表す図。
【図５】本発明の実施の形態における算出されたパイプ主方向を示す図。
【図６】本発明の実施の形態における尾根線を利用したＩＣＰ処理を説明する図。
【図７】本発明の実施の形態における尾根線を利用したＩＣＰ処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の実施形態について以下説明する。
【００２２】
本発明の実施の形態では、ＩＣＰアルゴリズム処理のための１個の対象物体（パイプ自由形状等）の位置と姿勢（orientation）の初期推定を得る方法（第１の方法）と、前記初期推定を用い、ＩＣＰアルゴリズム処理の中で、観測方向（カメラ方向）に対する尾根線（以下、「観測方向に対する尾根線」を「観測尾根線」と呼ぶ。）」とに基づいて点対応（ポイントマッチング）を行う方法（第２の方法）とにより、対象物体の位置及び姿勢を検出することを実現したものである。
【００２３】
より具体的には、前記第１の方法では、３次元画像に基づいて、仮想的なカット方向（cutting directions）を変更させるときの、観測３次元データの断面の形状（cross section）を検出することにより、対象物体の主軸方向を推定する。前記主軸方向を用いて、前記第２の方法のＩＣＰ処理におけるモデルの初期位置・姿勢を決定する。
【００２４】
本発明の実施の形態では、例えば、観測装置として、３次元センサー、例えば安価な普及型のセンサーを用いて入力した３次元観測データを用いて実施することができる。
【００２５】
本発明の実施の形態における対象物体の位置及び姿勢の検出システムは、観測装置により観測方向から撮像した、対象物体を含む３次元画像を入力して処理する演算処理部を備える。演算処理部は、本発明の検出方法を実行する処理部である。また、演算処理部は、計測した３次元データの断面図を調べる処理であるスキャン処理を実行することもできる。
【００２６】
図１は、本発明の実施の形態の方法の流れを説明する図である。本発明では、図１に示すように、次のステップ（Ｓ１）（Ｓ２）（Ｓ３）（Ｓ４）（Ｓ５）で行う。
（Ｓ１）３次元画像入力
（Ｓ２）上面領域を検出
（Ｓ３）上面領域を含むパイプ領域を抽出
（Ｓ４）断面走査形状に基づくパイプ主方向を算出
（Ｓ５）観測方向に対する尾根線を用いたＩＣＰアルゴリズムによる位置・姿勢検出
【００２７】
［（Ｓ１）３次元画像入力］
本実施の形態では、ビンピッキング作業に特に有効な、対象物体の位置・姿勢検出を行うために、まず対象物体を含む３次元画像を得る。例えば、対象物体と同じ形状の物体がたくさん山積みされている中から、取り出しやすい対象物体の位置や姿勢を求めるためである。本ステップでは、まず、対象物体を含む状態を、３次元センサー等の観測装置により撮像した３次元画像の観測データを得て、３次元画像の観測データはコンピューター等の装置に入力される。入力された３次元画像からなる観測データは、コンピューター等の記憶部に蓄積される。ビンピッキングの場合は、対象物体の上から撮像するので、３次元センサーは、箱の上方にセットされ、観測方向（ここではＺ軸負方向とおく）が、重力方向と一致するようにセットされる。
【００２８】
対象物体は例えばパイプ状自由形状部品である。パイプ状自由形状部品は、自由に湾曲したパイプである。パイプ状自由形状部品に代表される「パイプ自由形状物体」（以下単に「パイプ」とも記載する。）は、断面が円又は楕円であればよく、パイプは曲がっていても直線的であってもよい。また、ここでパイプと表現しても必ずしも中空状に限定されることはなく、その外観形状を利用して、後述する位置・姿勢の検出が可能である。
【００２９】
本実施の形態では、ビンピッキングの対象物体である「パイプ自由形状物体」の幾何学的モデルが与えられていることを仮定する。通常のビンピッキングや一般の位置姿勢検出の作業において、個々の対象物体の形状は既知であり、幾何学的モデルを予め得ることが可能である。
【００３０】
本実施の形態で使用する３次元画像は、３次元センサーにより得られる３次元点クラウドであり、本実施の形態では、深さの情報を使用する。
【００３１】
［（Ｓ２）上面領域を検出］
（Ｓ２）と次の（Ｓ３）により、画像の背景からの対象物体（パイプ）に対応する領域の抽出を行う。まず、（Ｓ２）では、３次元画像の観測データから、上面領域を検出する。１つの対象物体を箱の中からピッキングする際、対象物体（パイプ）を、簡単にピッキングできる対象物体（パイプ）、即ち、他のパイプの上に乗っている、最上位に横たわる対象物体（パイプ）の位置・姿勢を検出対象とする。
【００３２】
上面領域とは、ビンピッキングにおいてパイプが積まれている場合の、重力方向の上向きの法線を有する対象物体曲面の領域に相当する。上面領域は、次の（Ｓ３）のステップにおける拡張の前のコア領域であるので、「コア領域」とも呼ぶ。上面領域は、他のパイプの上に乗っている、最上位の対象物体（パイプ）に属すると期待される領域であり、複数の対象物体（パイプ）の上面領域が存在する。３次元画像の一定方向（ここでは重力方向上向き）を法線とする対象物体の領域を求める手法は、既に知られている手法を用いることができる。
【００３３】
［（Ｓ３）上面領域を含むパイプ領域を抽出］
ステップ（Ｓ２）で検出したコア領域を、隣接する画素に拡張していく。具体的には、３次元画像のコア領域の点の法線方向が、連続的に滑らかに変化する画素へと、領域を拡張していく。コア領域を、コア領域を囲む点を含むように拡張していくことにより、パイプ領域を抽出できる。これは、３次元画像データが、３次元の点クラウドからなり、点の分布から、既知の手法により検出できる。
【００３４】
さらに、最上位のパイプの選択を行う。１つのパイプが他のパイプの上に乗っているとき、そのパイプの全長が観察されるはずである。全長が観測されているか否かは、検出された領域内の点間の最長の３Ｄ距離を調べる事により、決定できる。
【００３５】
（Ｓ２）と（Ｓ３）のステップにより、ピッキング対象の候補のパイプ領域を抽出する。以下、候補のパイプ領域を候補領域と呼ぶ。
【００３６】
［（Ｓ４）断面走査形状に基づくパイプ主方向を算出］
前述のステップ（Ｓ２）及び（Ｓ３）は、既存の画像処理手法を組み合わせることによって、観測された３次元点群を各パイプ毎に分割する前処理である。ただし、対象物体が平行してぴったりと隣接している場合や、特に観測センサーの空間分解能が低い場合は、隣接するパイプ表面が滑らかにつながって観測され、正しい分割が難しい場合がある。
【００３７】
図２に、対象物体が平行してぴったりと隣接している場合を示す。図２（ａ）（Input data）は入力データを表す観測３次元点にテクスチャを貼り付けた図であり、（ｂ）（Segmented region）は抽出した対象候補領域とラスタースキャン方向を示す図である。図２（ｂ）には、上面を向いている部分として抽出された上面領域（グレイの中の黒部分）から、法線方向が滑らかにつながっている画素へと領域を拡張した結果の対象候補領域（濃いグレイ領域）が図示されている。通常は、この処理（Ｓ２及びＳ３）によって上面領域を含む一本のパイプが切り出されるはずが、濃いグレイの領域のように、複数のパイプ領域が含まれてしまっている。この状態は、セグメンテーション（パイプ領域の分割）の失敗例であり、この分割領域の主軸は、コア領域に対応するパイプとは異なってしまう。
【００３８】
本発明では、図２（ａ）のような場合にも、観測されたコア領域に対応する一本のパイプの位置・姿勢を決定するために、本ステップ（Ｓ４）により、断面走査信号の波面形状を用いて、パイプ方向を推定する処理を行う。
【００３９】
本ステップでは、まず、図２（ｂ）に矢印で示すように、スキャンの方向を順次変えて３次元画像の観測データをラスタースキャンする。図中、矢印はラスタースキャンの方向を示す。説明のため、（ｂ）の図面横方向（細い矢印）のスキャンの方向をθ＝０度、図面縦方向（太い矢印）のスキャン方向を９０度とする。
【００４０】
図３に、スキャンした結果の例を示す。図は、θ方向の断面走査形状を示す。図中、左はスキャン方向がθ＝０度の場合、右はスキャン方向がθ＝９０度の場合である。図の横軸は走査線に沿った画素数、縦軸は高さ（Ｚ軸）である。図の上段に、横軸（水平方向）を５倍に拡大した部分拡大図を、それぞれの方向について示す。図は、観測データが存在する部分の奥行方向の値をつなげて１次元信号としたものである。この１次元信号は、ラスタースキャンをする方向によって変動し、パイプの最も長い方向（以下、「対象物体の長軸」とも呼ぶ。）に垂直なときに、パイプの直径とほぼ同じ幅でピークをたくさん持つ信号となる
【００４１】
スキャンの方向を順次変え、各スキャン角度における上述の１次元信号を得る。次に、パイプの直径とほぼ同じ幅を持つピークが各方向に対する信号にいくつ含まれているかを数え（図３参照）、その数を角度毎（（θ＝−９０）から（θ＝９０）まで）にプロットしたものが、図４である。図４は、断面走査形状から得られる、パイプの直径と合うピーク数と走査方向の角度との関係を表す図である。図４の例では、ピークの数が最も多いスキャン角度は１０度で、それに直交する方向として、図５内の太線１の方向が得られる。図５は、本発明の実施の形態における算出されたパイプ主方向を示す図である。
【００４２】
こうして得られる長軸方向は、奥行き方向（Ｚ軸）周りの回転に対する方向のみであるが、ビンピッキング応用においては、基本的に、部品の山の上面に存在する部品の位置・姿勢を検出するためであるので、Ｚ軸以外の軸回りの回転はあまり大きくないことが仮定できる。
【００４３】
長軸方向が決まると、その方向の観測データ幅から、パイプの中心位置も推定でき、実際の観測データに近い状態にモデルの初期位置・姿勢を決定できる。図５に、決定したパイプの長軸方向（太線１）と同パイプの中心位置（黒丸）を示す。なお、図５の細線２は、説明のために、一般的に用いられる分割領域のモーメントを用いて算出した結果であり、セグメンテーションが失敗した場合、パイプ主方向が正しく算出できないことを示している。図５によれば、長軸方向の正しい決定により、濃いグレイの領域の中の黒部分（コア領域、上面領域）に対応するパイプが該長軸方向に沿って存在していることがわかる。
【００４４】
［（Ｓ５）観測方向に対する尾根線を用いたＩＣＰアルゴリズムによる位置・姿勢検出］
ＩＣＰアルゴリズムで曲面対象物体のモデルをその観測データに合わせる場合、一般的には、観測方向から可視と想定される面状のすべての点（もしくは、一定密度でサンプルした点）を使って、モデル上の点と観測点との対応を、最短距離条件で求める。本実施の形態は、一般的な手法のようなすべての点を用いるのではなく、パイプ形状等の曲面形状特性を活かして、観測尾根線を、モデルと観測データ間の点対応を求める際の特徴として用いる。
【００４５】
図６及び７は、尾根線を利用したＩＣＰ処理を説明する図である。図６及び７は、モデル（図６の左欄）をＸ軸の周りに８０°回転させることにより、人工的に作製した観測データを用いる収束処理の例である。図６は、モデルの初期状態と、初期状態からＸ軸周りに８０°回転した人工的に作製した観測データを示す説明図である。図６では、Ｚ軸負方向に３次元センサー（観測カメラ等）が存在し、視線方向（観測カメラ方向）がＺ軸と一致している状況におけるモデルの観測尾根線を薄いグレイ線（図中左列）で、観測データの観測尾根線を黒い線（図中右列）で表している。ただし、対象の観測データやモデルデータは、その長軸方向がＸ軸に一致するように置くことを前提としている。また、図６では、本図の対象とする既知のモデルのパイプ形状を、Bottom view（側面図）、Front view（上面図）として、ＸＹＺ軸との関係を図示した。図６は、図中左列の「初期状態」のパイプ形状をＸ軸の周りに８０°回転したパイプ形状を、Bottom view、Front viewで表したものである。本図からも明白なように、対象物体が長軸回りに回転すると、観測尾根線に対応する対象物体表面上の点の位置は変わる。
【００４６】
図７は、観測尾根線をモデルと観測データ間の点対応を求める際の特徴としてＩＣＰ処理を、実施した様子を表した図で、左から順に、１度目、２度目、３度目の処理結果を示す。図中２段目と３段目は、１段目のパイプ形状の全体形状を省略して、モデルと観測データの観測尾根線と、それぞれの点対応させた様子を示したものである。モデルの観測尾根線（薄いグレイ線）が観測データの観測尾根線（黒い線）に、複数回の処理で、正しい状態に収束できることがわかる。図中、モデルの観測尾根線（薄いグレイ線）と観測データの観測尾根線（黒い線）との各対応点の対応関係を前記薄いグレイ線より少し濃いグレイで表している。
【００４７】
したがって、モデルが、観測データの位置・姿勢からずれている段階では、実際には異なる点群間の対応を求めることになるが、ＩＣＰアルゴリズムのフレームワークでは、姿勢のずれが一定範囲内であれば、徐々に正しい位置・姿勢に収束することが確認された。この範囲がどの程度であるかは対象物体によって変動するが、あらかじめ図７のように人工データを用いて収束可の上限を把握することが可能で、図７のパイプの例では、Ｘ軸回りに±１２０°回転した姿勢変化までであれば、正しく収束する。したがって、長軸と向きがあっていれば、どのような姿勢であっても、モデルを０°、１２０°、２４０°回転した３姿勢を初期姿勢とすれば、どれか一つは必ず正しい姿勢に収束するため、ビンピッキングのような実応用の際には、このことを考慮した複数（通常３×２（向きの違い）＝６）の初期姿勢からのＩＣＰ処理を行う。
【００４８】
このように、観測尾根線を利用した複数回のＩＣＰ処理により、より正確な対象物体の位置姿勢が検出できる。観測尾根線を用いることにより、ビンピッキングにおける対象物体がどのような姿勢であっても観察できること、カメラ視線方向とほぼ平行な法線を持つ部分のデータで、３Ｄ情報が安定に得られること、３次元画像で見えている面状でもっともよく観測される位置であり、オクルージョン（遮蔽）が少ないこと、隣接するパイプ面状の点と離れて存在し、ノイズ点の影響を受けにくいこと、という長所をもたらす。
【００４９】
以上のステップ（Ｓ１）〜（Ｓ５）により、実際に、箱に部品を山積みにした工場における状況を模倣した環境で、３次元センサーを用いて実施し、正確な位置姿勢の検出結果を得た。ステップ（Ｓ４）によるパイプの長軸方向を算出するステップを実施しない場合は、１つのパイプを候補として切り出すことに失敗している状況では、前述のように誤った方向を長軸方向としてＩＣＰ処理を実施することになり、収束できなかったり、誤った結果となった。本実施の形態のステップ（Ｓ４）により、実際の部品と近い位置・姿勢が初期推定として得られる。その後、ステップ（Ｓ５）により、観測データ上の観測尾根線を抽出し、これとモデルの観測尾根線の間で最短距離ペアを見つける処理を繰り返し、ＩＣＰにてモデルの位置・姿勢を収束させる。これにより、正しい対象物体の位置・姿勢が得られた。特に、図２のように、パイプが隣接して存在している状態では、ステップ（Ｓ４）（Ｓ５）により、パイプの位置及び姿勢が、隣接するパイプによる影響を受けることなく検出できた。一方、同じ状況の３次元画像に基づいて、パイプ全面上の点を用いて点対応させてＩＣＰ処理を実行したときは、正確な位置及び姿勢が検出された数は本発明より少なかった。従来技術の、全面を使用する場合、間違った点に収束してしまうからである。その性能の差は観測の状況によるが、差が大きい場合には、検出されるべきパイプ９本のうち、従来の全面を使用する場合５本のみ正しく検出されるのに対して、ステップ（Ｓ５）を用いた場合には８本が正しく検出された。
【００５０】
上記実施の形態等で示した例は、発明を理解しやすくするために記載したものであり、この形態に限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明は、例えばビンピッキングにおいて、パイプ自由形状等の対象物体をピッキングするための高速処理が可能で頑健性が大である位置及び姿勢の検出を実現するものであり、自動化に貢献するものであるので、産業上有用である。また、本発明は、ビンピッキング作業に限らず、対象物体の位置姿勢の検出に適用でき、産業上有用である。
【符号の説明】
【００５２】
１      正しいパイプ主方向
２      間違ったパイプ主方向
【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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