(57)【要約】【課題】計測精度の点で有利な計測装置を提供する。【解決手段】被計測物５の形状を計測する計測装置であって、互いの線を識別するための識別部が設けられた複数の線を含むパターン光が投影された被計測物５を撮像して得られる画像に基づいて、被計測物５の形状の情報を求める処理部１００、を有し、処理部１００は、画像の線に交差する方向における輝度分布から、輝度がピークとなる位置、又は輝度分布の勾配がピークとなる位置を取得し、取得された位置のうち、線の延びる方向において、識別部を含む画素に属する位置、および、識別部を含む画素から所定の範囲の画素に属する位置を除いた位置を特定し、特定された位置に基づいて、被計測物５の形状の情報を求める。【選択図】図１
2017156197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被計測物の形状を計測する計測装置であって、
互いの線を識別するための識別部が設けられた複数の線を含むパターン光が投影された前記被計測物を撮像して得られる画像に基づいて、前記被計測物の形状の情報を求める処理部、を有し、
前記処理部は、
前記画像の前記線に交差する方向における輝度分布から、輝度がピークとなる位置、又は輝度分布の勾配がピークとなる位置を取得し、
取得された前記位置のうち、前記線の延びる方向において、前記識別部を含む画素に属する位置、および、前記識別部を含む画素から所定の範囲の画素に属する位置を除いた位置を特定し、  前記特定された位置に基づいて、前記被計測物の形状の情報を求める、ことを特徴とする計測装置。
【請求項２】
前記所定の範囲は、前記特定された位置の数が前記情報を求めるために必要な数を満たすように決定される、ことを特徴とする請求項１に記載の計測装置。
【請求項３】
前記必要な数は、前記被計測物の寸法、又は形状に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項２に記載の計測装置。
【請求項４】
前記所定の範囲は、前記必要な数を満たし、かつ、前記情報が求める際の精度が小さい範囲である、ことを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の計測装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記輝度がピークとなる位置又は輝度分布の勾配がピークとなる位置のうち、前記識別部を含む画素に属する位置、および、前記識別部を含む画素から前記線の延びる方向における第１範囲の画素に属する位置を除いた位置に基づいて求めた前記被計測物の形状の情報の第１精度と、
前記輝度がピークとなる位置又は輝度分布の勾配がピークとなる位置のうち、前記識別部を含む画素に属する位置、および、前記識別部を含む画素から前記線の延びる方向における前記第１範囲とは異なる第２範囲の画素に属する位置を除いた位置に基づいて求めた前記被計測物の形状の情報の第２精度と、を算出し、
算出された第１精度と第２精度を比較することによって前記所定の範囲を決定する、ことを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の計測装置。
【請求項６】
前記パターン光を前記被計測物に投影する投影部と、
前記パターン光が投影された前記被計測物を撮像して画像を取得する撮像部と、を有し、
前記処理部は、前記撮像部によって取得された前記画像に基づいて前記被計測物の形状の情報を求める、ことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の計測装置。
【請求項７】
互いの線を識別するための識別部が設けられた複数の線を含むパターン光が投影された前記被計測物を撮像して得られる画像に基づいて、被計測物の形状の情報を求める計測方法であって、
前記線に交差する方向における輝度分布から、輝度がピークとなる位置、又は輝度分布の勾配がピークとなる位置を取得し、
取得された前記位置のうち、前記線の延びる方向において、前記識別部を含む画素に属する位置、および、前記識別部を含む画素から所定の範囲の画素に属する位置を除いた位置を特定し、
前記特定された位置に基づいて前記被計測物の形状の情報を求める、ことを特徴とする計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測装置および計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被計測物の形状を計測する装置として、パターン投影法を用いた光学式の計測装置が知られている。パターン投影法では、所定のパターンを被計測物に投影して撮像し、撮像画像におけるパターンを検出して、三角測量の原理から各画素位置における距離情報を算出することで、被計測物の形状を求めている。
【０００３】
パターン投影法で用いられるパターンの代表的なものとして、明線と暗線とを交互に含み、その明線または暗線に切断点（ドット）を配するパターン（ドットラインパターン）がある（特許文献１）。ドットラインパターンを用いると、検出されたドットの座標情報から、投影された明線（または暗線）がパターン生成部であるマスクのパターン上のどの明線なのかを識別することができる。そのため、１回の撮像で被計測物全体の形状に関する情報を取得できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第２５１７０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
パターンの検出は、例えば、撮像画像の輝度値のピークや輝度勾配のピーク等の検出により行われる。ピークの検出精度は、撮像画像に含まれるノイズや系統誤差の影響により低下する。特にドットラインパターンを用いる場合、ドット近傍のピークの検出位置に誤差が生じうる。この誤差により、被計測物の計測精度が低下する。
【０００６】
本発明は、例えば、計測精度の点で有利な計測装置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】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、被計測物の形状を計測する計測装置であって、互いの線を識別するための識別部が設けられた複数の線を含むパターン光が投影された被計測物を撮像して得られる画像に基づいて、被計測物の形状の情報を求める処理部、を有し、処理部は、画像の線に交差する方向における輝度分布から、輝度がピークとなる位置、又は輝度分布の勾配がピークとなる位置を取得し、取得された位置のうち、線の延びる方向において、識別部を含む画素に属する位置、および、識別部を含む画素から所定の範囲の画素に属する位置を除いた位置を特定し、特定された位置に基づいて、被計測物の形状の情報を求める、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、例えば、計測精度の点で有利な計測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態としての計測装置の構成を示す概略図である。
【図２】ドットラインパターンの一例を示す図である。
【図３】ドット周辺の画像を示す図である。
【図４】各評価断面における輝度分布を示す図である。
【図５】ドットからの距離とエッジの系統誤差量またはピークの偶然誤差量との関係を示す図である。
【図６】採用点決定部の詳細を示す図である
【図７】採用点の選出方法の候補を示す図である。
【図８】各候補に対応する採用点数を示す図である。
【図９】各候補の被検面内の系統誤差および偶然誤差を示す図である。
【図１０】各候補のモデルフィッティング誤差を示す図である。
【図１１】各候補について被検面面積と採用点数との関係を示す図である。
【図１２】各候補について被検面面積とモデルフィッティング誤差との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面などを参照して説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態としての計測装置の構成を示す概略図である。計測装置は、パターン投影法を用いて、被計測物５の形状（例えば、３次元形状、２次元形状、位置及び姿勢など）を計測する。計測装置は、図１に示すように、投影部２と、撮像部３と、処理部１００とを有する。
【００１２】
投影部２は、例えば、光源部２１と、パターン生成部２２と、投影光学系２３とを含み、所定のパターンを被計測物５に投影する。光源部２１は、光源から射出された光で、パターン生成部２２で生成されたパターンを均一に照明する（例えば、ケーラー照明）。パターン生成部２２は、被計測物５に投影するパターン（パターン光）を生成し、本実施形態では、ガラス基板をクロムめっきすることによってパターンが形成されたマスクで構成されている。但し、パターン生成部２２は、任意のパターンを生成可能なＤＬＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｇｈｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）プロジェクタや液晶プロジェクタなどで構成してもよい。投影光学系２３は、パターン生成部２２で生成されたパターンを被計測物５に投影する光学系である。
【００１３】
図２は、パターン生成部２２によって生成され、被計測物５に投影されるパターンの一例であるドットラインパターンを示す図である。ドットラインパターンは、図２に示すように、明線で形成された明部ＢＰと、暗線で形成された暗部ＤＰとが図中Ｘ方向に交互に配置された周期的なラインパターン（ストライプパターン）である。また、明線ＢＰ上において明部が延びる方向（Ｘ方向に直交するＹ方向）において明部を切断するように明部と明部の間に、ドットＤＴが設けられている。ドットＤＴは、互いの明線を識別するための識別部である。ドットの位置は各明線上において異なるため、検出されたドットの座標（位置）情報から、投影された各明線がパターン生成部２２上のどのラインに対応するかの指標が与えられ、投影された各明線の識別が可能となる。
【００１４】
図１に戻ると、撮像部３は、例えば、撮像光学系３１と、撮像素子３２とを含み、被計測物５を撮像して画像を取得する。撮像部３は、本実施形態では、ドットラインパターンが投影された被計測物５を撮像して、ドットラインパターンに対応する部分を含む画像（距離画像）を取得する。撮像光学系３１は、被計測物５に投影されたドットラインパターンを撮像素子３２に結像するための結像光学系である。撮像素子３２は、パターンが投影された被計測物５を撮像するための複数の画素を含むイメージセンサであって、例えば、ＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサなどで構成されている。
【００１５】
処理部１００は、撮像部３で取得された画像に基づいて、被計測物５の形状を求める。処理部１００は、制御部１０１と、画像記憶部１０２と、検出部１０３と、を含む。制御部１０１は、投影部２や撮像部３の動作、具体的には、被計測物５へのパターンの投影やパターンが投影された被計測物５の撮像などを制御する。画像記憶部１０２は、撮像部３で取得された画像を記憶する。検出部１０３は、画像記憶部１０２に記憶された画像を用いて、かかる画像における明線（計測線）の検出と、ドットの座標の算出とを行う。
【００１６】
画像記憶部１０２から検出部１０３に送られる画像は、平滑化フィルタがかけられ、計測線とドットとの輝度値差を少なくする処理が施されている。これは、画像上の明線とドットとの輝度値差の計測線の検出精度への影響を抑えるためである。処理後の画像において、明線平行方向（図２のＹ方向）の各画素座標に対して明線と交差する方向（図２のＸ方向）断面の輝度分布の評価を行い、ピークあるいはエッジを検出する。本実施形態では、Ｙ方向の各座標に対して、輝度が極大となるピークと輝度分布の勾配が極大となるエッジと極小となるエッジとの計３点を検出する。
【００１７】
ピークあるいはエッジはＸ方向に接続され、計測線が検出される事となる。この計測線のＸ方向の輝度分布に基づき、ドットの位置の検出を行う。具体的には、計測線の輝度分布に微分フィルタの適用等の処理を施した上でゼロクロス点の検出を行い、このゼロクロス点の座標をドットの座標として検出する。本実施形態では、１つのドットに対し、輝度が極大値となるピークと、輝度分布の勾配が極大となるエッジと、極小となるエッジの計３点の座標を検出する。
【００１８】
処理部１００に含まれる識別部１０４は、検出部１０３において検出されたドットの座標を基に各ドットがどの明線に属するものかを識別する。識別に際しては各ドットに対してパターンの座標系におけるエピポーラ線の位置及び傾きを計算する。エピポーラ線の位置及び傾きは、選択したドットの位置から視線方向に伸ばした直線を、パターンの座標系に投影することによって計算される。パターンの座標系での選択したドットの位置は、このエピポーラ線上にあるため、エピポーラ線上にドットを持つ計測線をパターン上から探索することにより、選択したドットがどの明線に属するものなのかを識別する。探索に際しては、識別の整合性を表す評価関数の最小化を行うが、その際にＢＰ（Ｂｅｌｉｅｆ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）やＧＣ（Ｇｒａｐｈ  Ｃｕｔ）のアルゴリズムを用いる事が考えられる。
【００１９】
また、本実施形態においては、１つのドットにつき輝度が極大値となるピーク、輝度分布の勾配が極大となるエッジおよび、極小となるエッジの３点が検出されるが、各点をそれぞれ異なるドットに対応付けて識別を行っても良い。また、各点が同一のドットに所属するという拘束条件を課して識別を行っても良い。
【００２０】
処理部１００は、さらに検出点数算出部１０５を含む。検出点数算出部１０５は、画像記憶部１０２において記憶された画像において被計測物５が存在する領域内に存在するピークおよびエッジ（検出点）の数を算出する。まず、検出点数算出部１０５は、画像において被計測物５が存在する領域の面積を算出する。例えば、画像にソベルフィルタを適用し、被計測物５の輪郭情報を算出し、この輪郭情報から被計測物５の被検面の面積が何画素に相当するかが算出する。被計測物５として、１５ｍｍ×１５ｍｍ×１５ｍｍの立方体を考え、ある面が撮像部３に対し４５度の傾きを持って撮影されたと想定する。撮影された面の実効的な被検面面積は、１０．６ｍｍ×１０．６ｍｍ＝１１２．３６ｍｍ２となる。１画素あたりの画素サイズを１５０μｍ×１５０μｍとすると、被検面の寸法は５０００画素相当となる。
【００２１】
この被検面に投影されたドットラインパターンの明線垂直方向（Ｘ方向）の明部ＢＰと暗部ＤＰの繰り返しピッチを８画素とすると、パターンの１周期でピーク１点、エッジ２点の検出点であるため、Ｘ方向に２．７画素ごとに１点の検出点密度となる。Ｙ方向も同密度の検出点密度とすると、被検面における検出点数は１８７５点となる。以上が、検出点数算出部１０５で行われる検出点算出プロセスの一例である。
【００２２】
図３に、ドットラインパターンをある基準平面に投影した場合における、ドットＤＴ付近の画像を示す。ここではシミュレーションによって画像を求めた。画像の横軸Ｘおよび縦軸Ｙは撮像素子３２における撮像面の位置に相当し、また、図２の各軸とも対応する。検出点の座標は、ドットラインパターンの各線が延びるＹ方向に対して例えば垂直なＸ方向の評価断面における光学像情報（輝度分布）から算出される。
【００２３】
ドットＤＴの影響を受けないＸ方向の評価断面Ａ、ドットＤＴ近傍のＸ方向評価断面Ｂ、及び、ドットＤＴを通るＸ方向評価断面Ｃの各々における光学像（輝度分布）を図４に示す。図４の横軸を撮像素子３２の画素の位置（ｐｉｘｅｌ）とし、縦軸を輝度（任意単位ａ．ｕ．）とする。横軸の１画素（ｐｉｘｅｌ）は、１５０μｍに相当する。図４において、各評価断面についての光学像において、輝度が最大（極大）となるピーク位置を丸で示し、エッジ位置を三角で示す。
【００２４】
ピーク位置は輝度分布から極値を算出することで求めることができ、エッジ位置は、輝度分布を１階微分した輝度勾配から極値を算出することで求めることができる。また、エッジ位置は、輝度勾配を評価した評価値（極値や基準値）から定まる位置として求めてもよい。また、エッジ位置は、輝度の極大値と極小値との間の中央値となる位置を算出することで求めることもできる。
【００２５】
図４によると、各評価断面におけるエッジ位置がそれぞれ異なった位置となっている。例えば、評価断面Ａのエッジ位置と評価断面Ｃのエッジ位置との差はｄである。これはドットの影響により光学像が非対称となった事に伴う現象であり、この位置において三次元情報を取得する限り必ず発生する、所謂系統誤差である。また、図４において、ドットＤＴの影響を受けないＸ方向の評価断面Ａと比べ、ドットＤＴの影響を受ける評価断面ＢおよびＣは、コントラストが劣化している。検出点の位置ずれの発生要因として、上記系統誤差の他に、撮影画像のランダムノイズ影響による、測定毎にばらつきを持った誤差、所謂偶然誤差が存在する。この誤差はコントラストが劣化する程大きく発生する。すなわち、ドットＤＴの影響を受ける評価断面においては、偶然誤差による影響が大きくなりうる。図４によれば、エッジの位置のような評価断面による位置ずれはピークの検出位置にみられない。しかしながら、コントラスト劣化により偶然誤差が発生すればピークの位置ずれは起こりうる。
【００２６】
図５は、ドットからの距離とエッジの系統誤差量またはピークの偶然誤差量との関係を示す図である。横軸は、明線平行方向（Ｙ方向）の画素上の距離を示している。また、縦軸は各誤差量を示していて、系統誤差に関しては発生量そのものを、偶然誤差に関しては２０回の検出を行った場合の３σ値の計算結果例を表している。丸でプロットしているものが、エッジ点検出時の系統誤差であり、三角でプロットしているものが、ピーク点検出時の偶然誤差である。どちらの誤差もドットが近くなるほど大きくなることがわかる。処理部１００に含まれる精度情報記憶部１０６は、図５に示すような情報（検出精度情報）を記憶している。
【００２７】
計測誤差を抑える方法としては、ドット近傍の検出点をモデルフィッティングに用いないまたは、ドット近傍の検出点の検出誤差を補正することが考えられる。ドットからの距離を基準にして、使用しない検出点を選択したり、誤差の補正をしたりする場合、偶然誤差によりドットの位置を正確に検出できないと、選択や補正の判断を誤ることがある。本実施形態では、以下で述べるように、モデルフィッティングに使用しない検出点を、ドットからの画素（１５０μｍ×１５０μｍ）単位で選択しているため、ドットからの距離（μｍ単位）で選択する場合よりもドットの位置の検出精度は求められない。
【００２８】
検出点数算出部１０５で得られた検出点数情報および、精度情報記憶部１０６に記憶された検出精度情報（図５）は、採用点決定部１０７に送られ、後にモデルフィッティングに用いられる点の決定が行われる。図６は、採用点決定部１０７の詳細を示す図である。採用点決定部１０７は、採用点候補記憶部４００と、比較部４０３と、誤差算出部４０２と、を含む。
【００２９】
偶然誤差は、Ｘ方向の検出点の精度に影響を与えうる。したがって、採用点の決定基準として、ドットを起点とした明線平行方向（Ｙ方向）の範囲を用いることが考えられる。図７は、採用点の選出方法を示す図である。図７の候補（Ａ）は、検出点を削除しない場合、図７の候補（Ｂ）は、ドットの中央画素に含まれる検出点を削除する場合、図７の候補（Ｃ）は、ドットの画素すべてを削除する場合、図７の候補（Ｄ）は、ドットの隣の画素も削除する場合である。本実施形態では、ドットはＹ方向に３画素に亘り存在しているものとする。ドットの位置の座標情報は、計測線の輝度分布に微分フィルタを適応し、ゼロクロス点座標を特徴部の位置座標として検出する。本実施形態では、ドットの３画素のうち中央の画素がドットの座標として検出されることとなる。また、１つの画素につき、ピーク１点、エッジ２点が検出され、図７中、ピークは丸、エッジは三角で示されている。ドットの中央画素の検出点は、四角で示されている。
【００３０】
採用点候補記憶部４００は、図７に示す採用点選出方法の候補を記憶しており、検出点数算出部１０５で得られた検出点数情報も用いて、各候補に対し、採用点数を決定する。明線平行方向（Ｙ方向）に対するドットの間隔は図２に示した通り被検面内でランダムに変化するが、本実施形態においては最小間隔を６画素、最大間隔を１０画素、平均間隔を８画素相当とする。この場合の各候補に対する採用点数を図８に示す。図８の（Ａ）〜（Ｄ）は、図７の（Ａ）〜（Ｄ）に対応している。図８に示すとおり、候補（Ａ）の採用点数は、１８７５点、候補（Ｂ）の採用点数は、１６８８点、候補（Ｃ）の採用点数は、１１２５点、候補（Ｄ）の採用点数は、７５０点となる。これら点数情報は、各点の位置情報も含め、採用点候補記憶部４００から比較部４０３に送られる。
【００３１】
比較部４０３は、点数情報を所定の閾値と比較し、閾値を超えた採用点候補に関する情報を誤差算出部４０２に送る。本実施形態では、処理部１００に含まれるモデル情報記憶部１１１に記憶された最小モデル点数情報を閾値として用いる。モデルフィッティングにおいて、モデル上のモデル点と距離情報が検出された検出点を対応づけてフィッティングが成される。よって、検出点数はモデル点より多い事が必要であり、検出点数がモデル点より著しく少ない場合は、モデルフィッティングが出来ないあるいは大きな位置姿勢算出誤差が生じる事がある。本実施形態では、最少モデル点数を８００点とする。
【００３２】
図８に示した点数情報によれば、候補（Ｄ）の場合の採用点数が閾値である８００点を下回る。よって、候補（Ａ）、候補（Ｂ）および候補（Ｃ）の採用点が誤差算出部４０２に送られる。
【００３３】
誤差算出部４０２は、各候補による点数情報および、精度情報記憶部１０６から送られる検出精度情報からモデルフィッティング時の誤差の想定量を算出する。図９は、各候補の被検面内の系統誤差および偶然誤差を示す図である。各誤差は、候補ごとのローカリティが出ないように、十分広い領域において誤差の面内二重平均平方根（ＲＭＳ）を算出している。また、偶然誤差、系統誤差ともにエッジ点検出、ピーク点検出の両方の影響を考慮している。図５に示したように系統誤差はドットからの距離が離れた位置では急速に誤差量が減少するため、（Ａ）から（Ｃ）へ不採用領域を広げるに従い誤差が大きく減少している。一方で、偶然誤差はドットからの距離に対する依存性が比較的小さい為、（Ａ）から（Ｃ）へ不採用領域を広げても系統誤差程の改善効果は得られていない。
【００３４】
図９に示した誤差に対して、図８に示した点数情報を加味したものが、各候補に対するモデルフィッティング後の精度の想定量となる。モデルフィッティグにおいてモデルと対応づけられる距離点数をｎとした場合に、モデルフィッティング誤差は検出点精度に対しｎの平方根を掛けたものとなる。モデルフィッティング誤差として、図９で示した偶然誤差，系統誤差の２乗和平均を計算し、それに図８で示す検出点数の平方根を掛けた後に規格化を行った結果を図１０に示す。この結果によると候補（Ｃ）のモデルフィッティング誤差が最小になり、最終的な採用点判定基準として選択されることとなる。
【００３５】
こうして選択された判定基準は、処理部１００内の検出点選別部１０８に送られる。検出点選出部１０８は、候補（Ｃ）の判定基準および、検出部１０３で検出された検出点情報からモデルフィッティングで用いられる点の選別（特定）を行う。すなわち、ドットの中心画素に加え、明線平行方向に対しドット中心画素から前後１画素離れた画素に含まれる計測点を除外する。次に、処理部１００内の距離情報算出部１０９は、検出点選別部１０８で選別（特定）された検出点情報と、ドットの情報から識別した各計測線の指標（番号等）を用いて、三角測量の原理から各画素における被計測物５の距離情報（３次元情報）を算出する。
【００３６】
最後に、処理部１００内の位置姿勢算出部１１０は、距離情報算出部１０９が求めた３次元情報および、モデル情報記憶部１１１に記憶されたモデル情報によってモデルフィッティングを行い、被計測物５の位置姿勢を算出する。
【００３７】
このように、本実施形態の構成を備えた計測装置は、ドットの位置の計測精度によらず、ドット近傍の検出点の計測誤差による被計測物の計測精度の影響を抑えることができる。以上のように、本実施形態によれば、計測精度の点で有利な計測装置を提供することができる。
【００３８】
次に、被検面の寸法を考慮した計測方法について説明する。図１１は、各候補について被検面面積と採用点数との関係を示す図である。採用点数の閾値である８００点は、図中点線で示している。図１１に示すとおり、いずれの候補も、採用点数は被検面の面積に比例する。閾値と比較をすると、被検面面積が５３．３ｍｍ２までは候補（Ａ）しか閾値を超えない。また、被検面面積が８０．０ｍｍ２までは候補（Ａ）または候補（Ｂ）が閾値を超え、８０．０ｍｍ２を超えて１２０．０ｍｍ２までは候補（Ａ）、（Ｂ）または（Ｃ）が閾値を超え、１２０．０ｍｍ２を超えるとすべての候補が閾値を超える。
【００３９】
図１２は、各候補について被検面面積とモデルフィッティング誤差との関係を示す図である。図１１で示したとおり、被検面面積が５３．３ｍｍ２までは候補（Ａ）の候補が選択される。被検面積が５３．３ｍｍ２から８０．０ｍｍ２までは候補（Ａ）を選択した場合の誤差（精度）と、候補（Ｂ）を選択した場合の誤差（精度）とを比較して、精度が良好な方が選択される（本実施形態では（Ｂ））。同様に、被検面面積が８０．０ｍｍ２から１２０．０ｍｍ２までは候補（Ｃ）が選択され、１２０．０ｍｍ２より大きい場合候補（Ｄ）が選択される。選択された候補によるモデルフィッティング誤差を、図１２中に実線で示す。
【００４０】
以上のように、被検面面積により選択する候補を変えることで、多様なサイズの被検物の計測に対応することができる。例えば、被検面面積が５３．３ｍｍ２以下の小型ワークでは候補（Ｂ）から（Ｄ）を選択するとモデルフィッティングに用いられる距離点点数がモデル点より少なくなりえるので、位置姿勢推定が行えない。または、大幅にモデルフィッティング誤差が増大する事が起こり得る。しかし、本実施形態の採用点選出方法においては、必ずモデルフィッティングに必要な距離点数が得られるような候補を選択可能である。
【００４１】
また、例えば、被検面面積が１２０ｍｍ２以上の大型ワークにおいて、候補（Ａ）を採用した場合と、候補（Ｄ）を採用した場合を比較する。図９に記す最大被検面面積である、２００ｍｍ２の場合、候補（Ｄ）を採用する事で、候補（Ａ）を採用した場合に比べて、誤差量が４５％となる。
【００４２】
以上のように、モデルフィッティングに必要な検出点数を保証した上で、計測精度の悪化要因となりうる検出点を除外する事で、計測精度の低下を抑えることができる。上述の実施形態では計測線の識別を行った後、距離情報を算出する前に採用点範囲を決定するものとしたが、計測線の識別および、距離情報の算出をした後に、上記と同様の採用点範囲の決定を行い、距離情報を不採用してもよい。
【００４３】
ドットは計測線の識別のために必要であるが、識別に用いられた後、最終的な三次元計測結果を導出するまでに、ドットの画素に含まれる計測点またはその周囲の画素に含まれる計測点をどの段階で不採用とするかは任意で決める事が可能である。
【００４４】
上述の実施形態において、閾値はモデル情報記憶部１１０に記憶された最少モデル点数情報とした。この閾値は、計測装置の計測対象となるワークのうち、最小の被検面を有するワークを計測したときに得られる検出点数に基づいて決定しても良い。上記の通り、計測装置の精度は各点の検出精度と検出点数で決定されている。検出点削除を行わない場合、あるいはワークサイズによらず同様に検出点を削除する場合、ワークサイズが大きくなるほど、検出点数が増えるため、計測精度は向上する。すなわち、装置の精度は計測対象のワークの最小被検面の計測精度で律速されるものであり、それより大きなワークを測定した場合、各点の検出精度同等以上かつ前記の閾値点数以上であれば計測精度が保証値より悪くなる事はない。
【００４５】
上記の実施形態では、検出点数は画像から求めた輪郭情報に基づいて算出したが、距離点群情報を先に求める場合、そこから求めた被検面の傾き情報と計測対象物情報から検出面積に基づいて算出しても良い。更に、上述の実施形態では、検出点数は実測画像に基づいて導出したが、計測対象物情報と撮影される対象物被検面の最大傾斜角情報に基づいた想定最小検出点数に基づいて導出しても良い。この場合、実測の検出点数より少ない想定検出点数を閾値と比較することになり、実計測条件に鑑みた不採用パターンの切り替えは行われない。しかし、簡易な方法でパターンの切り替えが行われる事に加え、前述の判定方法で生じ得る輪郭情報の誤差等の各種検出誤差影響を受けない。
【００４６】
上記の実施形態においては、モデルは位置姿勢計測結果を求めるために３次元モデルを用いる事を想定して記している。例えば、ある被検面の面情報を求めるためには、その平面の２次元モデルがあればよく、その場合においても本実施形態の選択方法は有効である。
【００４７】
なお、パターン生成部２２によって生成され、被計測物５に投影されるパターンは、図２に示すパターンに限らず、明と暗を反転したパターンでもよい。また、パターン生成部２２によって生成され、被計測物５に投影されるパターンは、明部と暗部に限らず、階調パターンや多色パターンなど、複数の線を含むパターンであればよい。また、線は直線でも曲線でもよい。また、識別部としては、ドットに限らず、丸形状や、幅を狭くした部分など、各線を識別できる符号であればよい。ドットが設けられる位置は、明部上であっても暗部上であってもよい。
【００４８】
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、本発明はこれらの実施の形態に限定されず、その要旨の範囲内において様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００４９】
２      投影部
３      撮像部
５      被計測物
１００  処理部
【図１】
2017156197.tif 000003
【図２】
2017156197.tif 000004
【図３】
2017156197.tif 000005
【図４】
2017156197.tif 000006
【図５】
2017156197.tif 000007
【図６】
2017156197.tif 000008
【図７】
2017156197.tif 000009
【図８】
2017156197.tif 000010
【図９】
2017156197.tif 000011
【図１０】
2017156197.tif 000012
【図１１】
2017156197.tif 000013
【図１２】
2017156197.tif 000014