(57)【要約】  本発明は、使用者（５０）のために選択された眼鏡フレーム（３２）用の眼鏡レンズを製造するための使用者データの改善された決定に関する。この目的のために、本発明の方法は、選択された眼鏡フレーム（３２）の眼鏡フレーム画像データセットを提供すること（１２）と、使用者（５０）により着用された選択された眼鏡フレーム（３２）の少なくとも一部と一緒に少なくとも使用者（５０）の頭部の一部の使用者画像データを集めること（１４）と、使用者画像データ内で使用者の瞳孔を見つけ出し、使用者の瞳孔のサイズおよび／または形状および／または相対距離を備える瞳孔データセットを決定することと、眼鏡フレーム画像データセットおよび瞳孔データセットに基づいて、使用者画像データ内で、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定すること（１６）とを備える。
2017524163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者（５０）のために選択された眼鏡フレーム（３２）用の個々の眼鏡レンズを製造するための使用者データを決定する方法であって、
−  前記選択された眼鏡フレームの眼鏡フレーム画像データセット（４６）を提供すること（１２）と、
−  前記使用者により着用された前記選択された眼鏡フレーム（３２）の少なくとも一部と一緒に前記使用者（５０）の頭部の少なくとも一部の使用者画像データを収集すること（１４）と、
−  前記使用者画像データ内で前記使用者の瞳孔を見つけ出し、前記使用者の前記瞳孔のサイズおよび／または形状および／または相対距離を備える瞳孔データセットを決定することと、
−  前記眼鏡フレーム画像データセットおよび前記瞳孔データセットに基づいて、前記使用者画像データ内で、前記製造されるべき眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定すること（１６）と
を備える、方法。
【請求項２】
前記製造されるべき眼鏡レンズの前記リムの輪郭点を決定すること（１６）は、前記眼鏡フレーム画像データセットに基づいて、前記使用者画像データ内で前記眼鏡フレームのブリッジを見つけ出すことを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
瞳孔データセットを決定することは、瞳孔間距離を検出することを備え、前記製造されるべき眼鏡レンズの前記リムの輪郭点を決定すること（１６）は、前記検出された瞳孔間距離と前記瞳孔間距離の標準仕様との比較に基づいて推定される倍率を使用して実行される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
−  前記使用者画像データから使用者（５０）の眼の少なくとも１つの識別点を決定することと、
−  前記少なくとも１つの識別点を基準とした、前記製造される眼鏡レンズの前記リムの前記決定された輪郭点の位置から着用位置の個々のパラメータを決定すること（１８）と
をさらに備える、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記選択された眼鏡フレーム（３２）の眼鏡フレーム画像データセットを提供すること（１２）は、所定の画像背景面（３４）の前方にある前記選択された眼鏡フレームの画像データを収集することを備える、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記選択された眼鏡フレーム（３２）の眼鏡フレーム画像データセットを提供すること（１２）は、目盛りを基準にして前記眼鏡フレームの少なくとも一部の寸法を決定することを備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記選択された眼鏡フレーム（３２）は、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズを含み、前記選択された眼鏡フレーム（３２）の前記画像データを収集するために、前記眼鏡フレームは、前記眼鏡フレーム（３２）の前記サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズにより顕著に吸収される光で照明される、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記選択された眼鏡フレーム（３２）の前記画像データを収集することは、異なる角度から少なくとも１つのカメラ（４０）を用いて実行される、請求項５乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
使用者画像データを収集すること（１４）は、
−  第１の取得方向で、前記使用者（５０）により着用された前記選択された眼鏡フレーム（３２）の少なくとも一部と一緒に前記使用者（５０）の頭部の少なくとも一部を表す第１の使用者画像データセットを収集することと、
−  第２の取得方向で、前記使用者（５０）により着用された前記選択された眼鏡フレーム（３２）の少なくとも一部と一緒に前記使用者（５０）の頭部の少なくとも一部を表す第２の使用者画像データセットを収集することと
を備える、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記着用位置の個々のパラメータを決定すること（１８）は、
−  前記第１の使用者画像データセットおよび前記第２の使用者画像データセットに基づいて、前記眼の前記少なくとも１つの識別点の３次元位置を決定することと、
−  前記第１の使用者画像データセットおよび前記第２の使用者画像データセットに基づいて、前記製造される眼鏡レンズの前記リムの前記輪郭点の３次元位置を決定することと
を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記決定された輪郭点と一緒に前記使用者画像データを表示することをさらに備える、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
使用者（５０）のために選択された眼鏡フレーム用の個々の眼鏡レンズを製造するための使用者データを決定する装置であって、
−  眼鏡フレーム画像データセットを格納するデータ格納部と、
−  前記使用者（５０）により着用された前記選択された眼鏡フレーム（３２）と一緒に前記使用者（５０）の頭部の少なくとも一部の使用者画像データを収集する使用者画像取得装置と、
−  前記使用者の瞳孔を探索し、瞳孔データセットを決定し、前記眼鏡フレーム画像データセット及び前記瞳孔データセットに基づいて、前記使用者画像データ内で、前記製造されるべき眼鏡レンズの前記リムの輪郭点を決定する評価デバイスであって、前記瞳孔データセットは前記使用者の前記瞳孔のサイズおよび／または形状および／または相対距離を備える、前記評価デバイスと、
を備える装置。
【請求項１３】
前記選択された眼鏡フレーム（３２）の前記眼鏡フレーム画像データセットを収集する眼鏡フレーム画像取得デバイスをさらに備える、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
−  前記眼鏡フレーム画像取得デバイスは、前記選択された眼鏡フレーム（３２）がその前方に配置されることができる画像背景面（３４）と、前記選択された眼鏡フレーム（３２）用の固定具（３８）を含み、かつ／または
−  前記眼鏡フレーム画像取得デバイスは目盛りを含み、かつ／または
−  前記眼鏡フレーム画像取得デバイスは、少なくとも１つのカメラ（４０）と、照明手段とを備える、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記決定された輪郭点と一緒に前記使用者画像データを前記使用者（５０）に出力する画像表示デバイスをさらに備える、請求項１２乃至１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
コンピュータのメモリにロードされ、前記コンピュータによって実行されたときに、前記コンピュータに請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ可読命令を備えたコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、使用者のための眼鏡レンズのカスタマイズ用の個々の幾何学的パラメータの改善された自動決定のための方法、装置、およびコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
屈折異常を矯正する眼鏡レンズを製造するために、特定の着用状態、すなわち、特に予想される物体距離または物体距離モデルと、１つまたは複数の眼鏡レンズの特定の着用位置、すなわち、眼鏡着用者の片方または両方の眼の前方における１つまたは複数の眼鏡レンズの特定の位置とについて、眼鏡レンズ表面の計算最適化が、眼鏡レンズが最適化表面に従って製造されるまでに長く行われてきた。計算最適化は、例えば、レイトレーシング（ｒａｙ−ｔｒａｃｉｎｇ）、すなわち、光線が物点から眼鏡レンズを通って眼鏡着用者のそれぞれの目または対応する基準面（例えば、眼の頂点部球面）に至るまでの進行の計算を使用して行われる。あるいはまたは加えて、波面追跡法を使用する方法を含めることもまた使用される。
【０００３】
いずれの場合も、眼鏡着用者のそれぞれの眼の前での眼鏡レンズの位置を知ることが、眼鏡レンズの正確なカスタマイズに必要とされる。さまざまな使用者（眼鏡着用者）およびさまざまな眼鏡フレームの平均値に基づいた着用位置の標準値が、眼鏡レンズを最適化するために使用される場合、利用可能な最適化システムの計算力が今日ではかなり増大していることにより、また最適化プロセスにおける大きな技術的進歩により、個々の着用者それぞれの着用位置を個別に考慮に入れることがしばらくの間可能であった。この目的を達成するために、ここで、できるだけ正確かつ確実に、それぞれの使用者に所望されるフレーム内での眼鏡レンズの個々の着用位置を決定することが必要とされる。個々の着用位置の決定における誤差は、眼鏡レンズのカスタマイズの悪化を直ちにもたらす。
【０００４】
試験者（使用者）の頭部にある眼鏡または眼鏡に配置された眼鏡レンズの着用位置は、複数のパラメータに依存するか、または複数のパラメータの組合せにより説明される。例えば、着用位置は使用者の瞳孔間距離、顔形角度、眼鏡レンズの広角度、フレーム形状、眼鏡および眼の系の角膜頂点間距離、ならびに眼鏡レンズの試着時高さに依存する。着用位置を説明するために使用されることができるかまたは必要なこれらおよびその他のパラメータは、関連標準規格、例えば、ＤＩＮ  ＥＮ  ＩＳＯ１３６６、ＤＩＮ５８  ２０８、ＤＩＮ  ＥＮ  ＩＳＯ８６２４、およびＤＩＮ５３４０に含まれる。さらに、眼鏡レンズが光学的パラメータに従って実際に着用位置で着用されるように、眼鏡レンズが製造のために使用される光学的パラメータに従って、眼鏡フレームに配置されるかまたは中心に置かれることが必要とされる。
【０００５】
光学的パラメータを個別に求めるために、複数の測定器具が眼鏡士にとって利用可能である。例えば、眼鏡士は、瞳孔反射を評価するか、またはいわゆる瞳孔計を使用して瞳孔中心距離を決定することによって、瞳孔間距離を求めることができる。広角度および角膜頂点間距離は、例えば、顧客の習慣的な頭位および体位における、測定装置が眼鏡フレームのフレーム平面に保持される測定装置を用いて、決定されることができる。広角度は、目盛りを用いて重力駆動ポインタ（ｇｒａｖｉｔｙ−ｄｒｉｖｅｎ  ｐｏｉｎｔｅｒ）により水平方向を読み取られることができる。刻設された定規が、角膜頂点間距離を測定するために使用され、眼鏡フレームの推定される溝底部と角膜との距離もまた、当該定規を用いて側面から測定される。
【０００６】
顔形角度は、例えば、眼鏡が置かれた測定器具を用いて測定されることができる。ここで、一方のレンズの鼻側のリムは、他方のレンズが刻設された線に平行な状態で、可動測定アームの回転軸上に置かれなければならない。測定アームは、測定アームの識別された軸がその上に配置されたレンズのフレーム平面と平行になるように調整される。その後、顔形角度がこの目盛り上で読み取られることができる。
【０００７】
個々のパラメータ、特に、個々の着用位置のパラメータ決定の大きな進歩が、コンピュータ支援によるビデオ中心システムの発展とともに起こった。ビデオ中心システムは、大部分が自動化された、使用者の眼の前方での着用位置における眼鏡レンズの位置の検証および測定を可能にする。ここで、１つまたは複数のカメラによって、好ましくは、個々の着用位置における所望の眼鏡フレームを用いた使用者の３次元画像データが、必要とされるパラメータの測定のために生成され、評価される。
【０００８】
できるだけ正確に製造されるべき眼鏡レンズの正確なカスタマイズに必要とされるパラメータを測定するために、眼鏡レンズまたはフレームリムまたは支持ガラスの個々の位置を正確に知ることが望ましい。使用者（眼鏡着用者）の眼の前方にある、フレームの内側のリムまたは嵌め込まれたもしくは製造される予定のレンズもしくは支持ガラスの外側のリムの位置は、少なくとも眼鏡フレームのいくつかの関連する点または顕著な点（ｓｔｒｉｋｉｎｇ  ｐｏｉｎｔ）で決定されるべきである。この目的を達成するために、手動の方法および（半）自動の方法が存在し、それを用いて、当該位置が選択され、前述のビデオ中心システムを用いて生成された画像データで設定される。製造される眼鏡レンズの位置についての直接的または間接的な判定を可能にするこのような顕著な点は、眼鏡着用者により望まれる、眼鏡着用者が画像データ生成中に着用するフレームの顕著な点であり得る。特に、フレームリムにおける光反射がこの目的のために使用されることができる。しかし、マーク（例えば、校正クリップの形態）もまたこの目的のために使用されることができる。
【０００９】
ビデオ中心システムのショットにおける内側のフレームリムの手動選択は、ある状況では、生じ得るエッジのばらつきおよび時として複雑な経路のため、比較的時間がかかり、限られた精度でのみ実行可能である。自動測定は、多くの場合、同様の理由で、さらに、さまざまなフレーム種類（例えば、リムレス眼鏡、ナイロール（Ｎｙｌｏｒ）眼鏡、金属またはプラスチック製のフルリムフレーム）のため、不正確であり、さほど安定しておらず、誤差を生じやすい。経験的に、リムレス眼鏡およびナイロール眼鏡における測定は、外側エッジがここでは透明な支持ガラスにより認識されなければならないため、ビデオ中心システムの画像記録が特に困難である。
【００１０】
例えば、独国特許出願公開第１０  ２００９  ００４  ３８３  Ａ１号は、ビデオ中心システムの画像データから製造される眼鏡レンズのリムまたはフレームリムの形状および位置の最も正確な評価のための特に有効なアプローチを提供する。この文書は、照明装置と画像取得装置（カメラ）との特別な組合せを提案する。このことは、ビデオ中心システムの記録中に眼鏡フレームでの特定の反射の発生または増加によるフレームリムの改善された自動のまたは簡略化された手動の選択を可能にする。しかしながら、このシステムの信頼性および精度は、所望のフレームの形状および反射率に大きく依存する。特に、例えば、複数の反射が同時にフレームの溝領域で起こる場合、そのことは製造される眼鏡レンズの形状および位置の測定精度、したがって眼鏡レンズのカスタマイズに必要とされるパラメータの測定精度にも悪影響を与える可能性がある。
【００１１】
例えば、独国特許出願公開第１０  ２０１１  １１５  ２３９  Ａ１号は、使用者データの測定に対するさらなるアプローチを開示している。これは、いわゆるトレーサデータセットを使用することを提案しているが、当該トレーサデータセットは、従来、エッジング、すなわち、製造される眼鏡レンズを所望のフレームに嵌め込むこと、さらに製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を、ビデオ中心システムで生成された使用者画像データ内で容易に見つけ出すことに役立つだけであった。この目的を達成するために、このトレーサデータを、いわゆるトレーサ、すなわち、機械的にまたは光学的に、眼鏡フレームまたは支持ガラスをスキャンする装置を用いて、予め選択された眼鏡フレームに提供する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
こうした背景の下、本発明の課題は、製造される眼鏡レンズのカスタマイズに必要とされる着用位置の個々のパラメータの測定をいっそう容易に、かつより正確に行うことである。この課題は、独立項に明記される特徴を有する方法および装置により解決される。好ましい実施形態は従属項の主題である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
したがって、一態様において、本発明は、使用者のために選択された眼鏡フレーム用の眼鏡レンズを製造するための使用者データを決定する方法を提供する。本方法は、選択された眼鏡フレームの眼鏡フレーム画像データセットを提供することを備える。本記述に記載の通り、画像データセットは、例えば、写真を撮るときにデジタルカメラによって生成されることができ、例えば、またデジタルからアナログへの変換により、画像または写真として視覚的に表示されることができるデジタルの、すなわち、２進コード化データのセットであると理解される。したがって、本発明で定義される眼鏡フレーム画像データセットは、使用者（眼鏡着用者）の画像データとは独立して眼鏡フレーム（すなわち、このようなものまたは支持ガラスおよび／もしくは眼鏡レンズを備えたものも）を撮影することによって生成されることができる眼鏡フレームの２進コード化データのセットである。したがって、眼鏡フレーム画像データセットは、ビデオ中心システムのさらなる画像データとは独立して、特に、後に記述される使用者画像データとは独立して生成される。眼鏡フレーム画像データセットはさらに、追加データ、例えば、眼鏡フレームの少なくともいくつかの部品の寸法もしくはサイズ、および／または拡大縮小（ｓｃａｌｌｉｎｇ）に関するデータおよびもしくは倍率に関するデータを含むことができる。
【００１４】
好ましくは、眼鏡フレーム画像データセットは、後に使用者画像データを評価するために使用される本発明の装置のデータ格納部に保存される。あるいはまたは加えて、眼鏡フレーム画像データ取得装置は、眼鏡フレーム画像データセットの伝送のためにビデオ中心システムと信号接続しているため、眼鏡フレーム画像データセットは、使用者画像データから製造される眼鏡レンズのための着用位置の個々のパラメータの後の評価のために使用されることができる。
【００１５】
さらに、本方法は、使用者により着用された選択された眼鏡フレームの少なくとも一部と一緒に使用者の頭部の少なくとも１セクションの使用者画像データを収集することを備える。したがって、個々の着用位置における選択された眼鏡フレームと一緒の特に眼域を含む、使用者の頭部のセクションの画像データが生成される。このステップは、従来のビデオ中心システムでの画像データ取得と同様に実行されることができる。好ましくは、使用者画像データは１つまたは複数のカメラによって生成される。ここで、一方では、所定の設置された使用者画像取得装置によって要求された顔面の部分すべてを取り込むことができ、他方では、習慣的な頭位を使用者に取らせるように、使用者に、少なくとも１つの視野方向および／または少なくとも１つの頭位および／または１つの頭部位置が与えられる。
【００１６】
正確な個々の頭位も、また使用者の眼の前方にある眼鏡フレームまたは眼鏡レンズの個々の着用位置も一般には規定されないか、または予め知られないため、（例えば、ビデオ中心システムの）使用者画像データに示される所望の眼鏡フレームの位置および場所は予め（正確には）知られない。従来のアプローチによる使用者画像データからのレンズリムの手動および自動の選択は両方とも、多大な労力／出費および部分的には少なからざる不正確さという上述の不都合が関係している。
【００１７】
しかしながら、本発明の方法は、従来の方法とは異なり、使用者画像データの使用者の瞳孔を探索して見つけ出し、瞳孔データセットを決定することを備える。瞳孔データセットは好ましくは、瞳孔の位置情報または座標を含む。あるいはまたは加えて、瞳孔データセットはさらに、使用者の瞳孔に関するその他のデータ、例えば、瞳孔のサイズ、もしくは形状または瞳孔の相対距離を含むことができる。
【００１８】
瞳孔の探索は、第１のステップにおいて、比較的大きなテクスチャを有する領域を探索することを含むことができる。例えば、額および頬は、比較的小さなテクスチャを有するのに対し、眼および眼鏡を着けた眼はより大きなテクスチャを有する。より高いテクスチャの領域においては、円形構造が第２のステップで要求されてもよい。ここで、さまざまな瞳孔モデルが使用されてもよい。例えば、完全に目に見える虹彩を見つけ出すために、閉じた円が瞳孔モデルとして使用されてもよい。あるいはまたは加えて、部分的に眼瞼により覆われた虹彩を探索可能にするために、１つまたは複数の切断された円が瞳孔モデルとして使用されてもよい。円形構造が見つけられると、例えば、その中心が瞳孔中心と仮定されることができる。あるいはまたは加えて、中心は、円形構造の濃淡画像の２次曲面をフィッティングすることによって仮定されてもよい。瞳孔は虹彩内では非常に暗く、虹彩では、円形領域内で外側に行くにつれて輝度が高くなる。一般に、グレースケール画像内で分析を実行して、皮膚および眼の色の影響を最小限に抑えることが有利であり得る。
【００１９】
瞳孔が探索され、対応する瞳孔データセットが決定された後、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点が、眼鏡フレーム画像データセットおよび瞳孔データセットに基づいて、使用者画像データ内で決定される。瞳孔データセット、すなわち、特に、瞳孔の座標および／または相対距離は、使用者画像データ内で眼鏡フレームを探索し見つけ出すのに役立つ。特に、探索領域は、有利なように、瞳孔データセットにより限定されることができ、より高速な探索を可能にする。好ましくは、瞳孔データセットは、後に使用者画像データを評価するために使用される本発明の装置のデータ格納部に保存される。
【００２０】
製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を使用者画像データ内で決定するとき、特に、平行移動および／または回転および／または拡大縮小および／または投影（例えば、平行投影または投影平行移動）により、眼鏡フレーム画像データセットにおいて認識できる製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点の経路から生じ、その全体が、周囲よりもコントラストおよび／または色が目立つ幾何学的形状を一緒に記述する使用者画像データの画素が使用される。このことはコンピュータ支援による画像認識により行われる。ここで、特に、使用者画像データのパターン探索（「パターン照合」）または「テンプレート照合」によって、写真要素としてのフレームリムまたは支持ガラスの形状が、探索されるパターンまたはテンプレートを記述する眼鏡フレーム画像データセットを用いて探索される。
【００２１】
瞳孔の探索が従来の方法と比較して追加のステップを必要するとしても、本発明の方法は全体としてより効果的に、より高速で、またより確実に実行されることができる。この理由は、特に、従来の方法による探索は、環境に対して眼鏡フレームのコントラストが低いことに起因して比較的厄介であるためである。対照的に、試験者の瞳孔は環境に対して非常に良いコントラストを提供するため、瞳孔は迅速かつ容易に見つけられる。このように決定された瞳孔データを用いると、眼鏡フレームまたはその一部が使用者画像データ内でかなり速く見つけられることができるため、全体的にかなりの時間節約が達成されることができる。
【００２２】
さらに、試験者の瞳孔を探索することおよび見つけ出すこともまた、対応する画像認識アルゴリズムを使用することによりコンピュータ支援による方法または自動方法で実行されることができるため、瞳孔を探索する追加のステップは時間的観点ではまったく問題とならない。
【００２３】
従来の方法以外では、本発明によるアプローチにおいて、事前に形状が未知である眼鏡レンズリムまたは（内側の）眼鏡フレームリムの関連する点または輪郭線の自由な探索は、個々の場合には使用者画像データのコントラストに応じてかなり不正確および／または不完全であり得、ここでは必要とされない。それよりむしろ、眼鏡フレーム画像データセットから正確に分かる眼鏡フレームの性質または特性、例えば、形状、色、輪郭強度、おそらくは存在するパターン等が、使用者画像データで、対応する変換（例えば、平行移動、回転）を除いてこれら周知の性質または特性に対応する画像構造を探索するために使用される。したがって、眼鏡フレーム画像データセットを用いて、使用者画像データで認識できる眼鏡レンズまたはフレームのリム経路のギャップは、低い局所的コントラストにより使用者画像データで生じるが、非常に確実かつ正確に閉鎖されることができる。さらに、製造される眼鏡レンズの正確な位置を決定する際の高い精度が、眼鏡フレーム画像データセットを提供することによって達成されるが、これは、例えば、きちんと位置決めされたエッジを有する溝の形状によるフレームリムの紛らわしい反射をより確実に判断して捨てることができるからである。
【００２４】
したがって、本発明は、好ましくない条件下でも、公知の方法と比べて特に自動選択の信頼性および精度を改善する。特に、眼鏡レンズの形状経路だけでなく、画像データによって検出できる眼鏡フレームのその他の性質または特性、例えば、色彩設計、構造化、おそらくは存在するパターン、眼鏡リムの厚さおよび／またはその他の特徴的な特徴もまた、眼鏡フレーム画像データセットに基づいて使用されることができる。このように、眼鏡フレーム画像データセットの用意は、製造される眼鏡レンズのリム経路の座標だけから構成されるトレーサデータデータセットの用意と比べて、精度および信頼性の観点で明らかな利点を表す。フレーム相談の一部としての色または仕上げの相談、中心厚最小化のための形状の検出、または追加の要素、例えば、挿入物または目に見える商標の位置の決定における特定の用途でも、本発明は、使用者画像データ内で眼鏡レンズリムの完全な形状および位置を非常に正確に決定することによる重大な利点を提供する。
【００２５】
本発明者は、使用者画像データ内で眼鏡レンズリムを決定する際に提案された眼鏡フレーム画像データセットを使用することによって、本発明のアプローチが、精度および信頼性の顕著な改善をもたらすだけでなく、他方では、場合によりワークフローのわずかな変更を行うかもしれないが、眼鏡士に特別なさらなる労力をまったく要求しないことを実現した。特に、眼鏡レンズの嵌め込みに必要なトレーサデータは、眼鏡フレーム画像データセットからも決定されることができるため、これまで必要とされていたトレーサを使用した眼鏡レンズまたは支持ガラスの測定が省略されることができる。好ましくは、眼鏡レンズの光学面を製造した後、本方法は、眼鏡レンズのリムを研削すること、すなわち、トレーサにより測定され、または眼鏡フレーム画像データセットにより決定されたトレーサデータセットに従って、エッジングすることを備える。
【００２６】
好ましくは、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定することは、眼鏡フレーム画像データセットに基づいて、使用者画像データにおいて眼鏡フレームの少なくとも一部、特に眼鏡フレームのブリッジを見つけ出すことを備える。有利には、眼鏡フレームのブリッジの探索は、使用者の瞳孔間の画像領域において実行されるか、または有利には、眼鏡フレームのブリッジの探索は、使用者の瞳孔間の画像領域に限定されることができる。このことによって、探索がより効果的かつより高速になる。
【００２７】
特にリムレスフレームまたはナイロールフレームに関しては、画像における眼鏡フレームの探索は、第１のステップにおいて、レンズ間のフレームのブリッジの探索に限定されるが、これは、ブリッジが画像の残りの部分よりも目立ち、したがって、自動で容易に探索されることができるからである。例えば、使用者が画像内のブリッジをマークおよび／またはフレーム指示することによって予め眼鏡フレーム画像データセットから抽出されることができるブリッジの探索は、ブリッジは通常は例えば試験者の髪の毛で覆われないため、特に有利である。加えて、眼鏡フレームのブリッジは、瞳孔間に位置決めされるはずであることが公知であるため、画像の探索領域はそれに従って限定されることができ、これは大きな時間の節約を意味する。このことはより高速かつより正確な探索につながる。
【００２８】
好ましくは、瞳孔データセットを決定することは、瞳孔間距離を検出することを備える。加えて、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定することは、好ましくは、検出された瞳孔間距離と瞳孔間距離の標準仕様、特に公知の平均値との比較に基づいて推定される倍率を使用して実行される。倍率は、眼鏡フレーム画像データの尺度および／または寸法と使用者画像データの尺度および／または寸法との間の変換係数である。倍率を用いて、特に、眼鏡フレームの具体的な寸法に関しても、使用者画像データを眼鏡フレーム画像データと比較し関連付けることが可能である。倍率は、検出された瞳孔間距離について標準値、すなわち、瞳孔間距離の標準仕様を仮定することにより推定されることができる。したがって、絶対長さまたは現実の長さを相対長さ、例えば、使用者画像データにおける眼鏡フレームの部分および／または画素ピッチに割り当てることが可能である。眼鏡フレーム画像データにおける対応する絶対長さまたは現実の長さ、すなわち、眼鏡フレーム画像データにおける眼鏡フレームの対応する部分および／または画素ピッチの絶対または現実の寸法または長さが分かっている場合、倍率が決定されることができる。したがって、倍率は、使用者画像データにおける眼鏡フレームの少なくとも一部の尺度または寸法対眼鏡フレーム画像データにおける眼鏡フレームの対応する部分の尺度または寸法の比を指定する。特に、倍率は、使用者画像データにおける画素ピッチ対眼鏡フレーム画像データにおける画素ピッチの比を指定する。倍率は特に、使用者画像または使用者画像データ内での眼鏡フレームの探索から得られる。倍率は、画像処理アルゴリズムを用いて決定されることができ、必要であれば出力される。特に、倍率は、使用者画像または使用者画像データにおいて眼鏡フレームが正確なサイズを有するようにどの程度拡大縮小されなければならないかを示す。倍率が分かっている場合、使用者画像データ中の眼鏡フレームの探索はより容易に、より効率的に、より高速で実行されることができる。
【００２９】
倍率は、最初、中央瞳孔間距離が瞳孔間距離の標準仕様に対応する約６４ｍｍであると仮定して推定されることができる。このように推定された倍率は、本明細書の文脈においてプレ倍率（ｐｒｅ−ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）とも呼ばれる。実際の倍率の可能な範囲は、このようにして限定または制限されることができるが、これは、現実の瞳孔間距離が常に３０ｍｍ〜９０ｍｍの範囲にあると知られているからである。すると、自動探索における実際の倍率の値の可能な範囲は、決定されたプレ倍率に対して約０．５〜１．５の範囲に限定されることができる。使用者画像データの取得は実質的に試験者の顔面に制限されるため、倍率の値の範囲もまた試験者の顔面の標準仕様に従って制限されることができる。特に、取り込まれた使用者画像は０．１ｍ〜１ｍの長さおよび幅を有する現実の面積を対象にすると仮定されることができる。これらの長さ、すなわち０．１ｍ〜１ｍと、眼鏡フレーム写真の現実のサイズとの関係により、倍率の値の可能な範囲が制限されることができる。眼鏡フレーム画像データセットにおける眼鏡フレームまたは少なくともその一部、したがって、眼鏡フレーム画像のサイズの現実の尺度および寸法の決定は、例えば、眼鏡フレーム画像データの取得で適切に適用される拡大縮小を用いて実行されることができる。
【００３０】
使用者画像データで眼鏡フレームを探索する場合、画像処理方法、例えば、エッジ検出を活用できる。輪郭の完全性を保証して、例えば、いわゆるスネークアルゴリズムにより２つのレンズのための眼鏡フレームの外形を決定する方法を使用することもまた可能である。リムレス眼鏡フレームの場合は、不透明な要素、例えば、ブリッジまたは頬の認識のみが実行されることができる。
【００３１】
好ましくは、本方法は、使用者画像データから使用者の眼の少なくとも１つの識別点を決定することと、少なくとも１つの識別点を基準とした決定された輪郭点の位置から着用位置の個々のパラメータを決定することとを含む。したがって、使用者の頭部に対する、特に、対応する目に対する、好ましくは瞳孔または角膜に対する眼鏡レンズの位置が特に正確かつ確実な方法で決定される。着用位置は、本発明による輪郭点の決定によってはるかにより正確に評価されることができるため、製造される眼鏡レンズの光学的調整の精度に良い効果がある。
【００３２】
好ましい実施形態では、少なくとも１つの識別点は、瞳孔中心、角膜頂、虹彩の少なくとも１つの光学的識別点、強膜の少なくとも１つの光学的識別点のうちの少なくとも１つを含む。少なくとも１つの識別点を基準とした眼鏡レンズリムの決定された輪郭点の位置から決定される個々のパラメータは、好ましくは、次のパラメータのうちの１つまたは複数を備える。
【００３３】
−  ３次元空間における、特に使用者の頭部に対するかつ／または対応する眼に対するかつ／または対応する瞳孔に対する、特に、所与の視野方向（例えば、ゼロ視野方向）に対する、一方または両方の眼鏡レンズの位置、
−  特に、基準点要件および／または回転要件の眼の中心に従う、角膜頂点間距離、
−  単眼中心点距離、
−  中心点座標、
−  中心点の分散、
−  眼鏡レンズ広角度、
−  試着時高さ。
【００３４】
あるいはまたは加えて、好ましくは、少なくとも１つの識別点に依存しない着用位置のさらなるパラメータが、使用者画像データから決定される。好ましくは、これらの追加のパラメータは、次の１つまたは複数を含む。
【００３５】
−  レンズ距離、
−  レンズ距離またはボックス中心距離、
−  顔形角度。
【００３６】
あるいは、これらその他のパラメータもまた眼鏡フレーム画像データセットにより設定されることができる。
【００３７】
好ましくは、選択された眼鏡フレームの眼鏡フレーム画像データセットを提供することは、所定の画像背景面の前方にある選択された眼鏡フレームの画像データを収集することを備える。有利には、画像背景面の色は、取り込まれる眼鏡フレームとは異なるため、高コントラストな、したがって緻密な画像データが収集されることができる。画像背景面は、白等の眼鏡フレームに対して対比色で好ましくは均質であるように選択されることができる。画像背景面にはさらにマークおよび／またはパターンが設けられることができる。これらは、取り込まれた眼鏡フレームまたはその一部の絶対サイズまたは寸法を決定するための縮尺または目盛りとして機能することができる。さまざまなパターンの画像背景面を使用することにより、特に、画像処理アルゴリズムによる眼鏡フレームの自動検出が、簡略化または改善されることができる。
【００３８】
本方法は、目盛りを基準にして眼鏡フレームの少なくとも一部の尺度および／または寸法を決定および／または提供することをさらに備えることができる。
【００３９】
目盛りを用いて、取り込まれたカメラ画像の分かっている画素ピッチが、現実の長さに変換されることができる。したがって、眼鏡フレームの絶対もしくは現実の尺度または絶対もしくは現実の寸法を、決定することが可能である。
【００４０】
目盛りは、画像背景面に、好ましくは置かれる眼鏡フレームの隣に加えられることができる。この目盛りは、巻き尺（ｔａｐｅ  ｍｅａｓｕｒｅ）、特定のサイズのマーク、および／または公知のもしくは所定のパターンを含むことができる。目盛りは、実質的に眼鏡フレーム平面、すなわち、サンプル支持ガラスおよび／もしくは眼鏡フレームのサンプルレンズを範囲とする眼鏡レンズ平面、または広げられたつるが範囲とするつる平面に配置されることができる。
【００４１】
カメラから眼鏡フレームまでの距離が分かっている場合、拡大縮小はカメラの校正により達成されるかもしくは得られることができ、または、目盛りは、異なる平面に加えられて、眼鏡レンズ平面までの分かっている距離に基づいて、修正または調整されることができる。
【００４２】
好ましくは、目盛りは、空間中で少なくとも１つの方向に巻き尺を設けるように設計または構成される。好ましくは、目盛りは、空間中で、眼鏡レンズ平面に広がる２つの好ましい相互に直行している方向に巻き尺を設けるように、設計または構成される。
【００４３】
好ましくは、目盛りは、約５０ｍｍ〜約１５０ｍｍの範囲のサイズを有する。大きな目盛りは、より小さな誤差で眼鏡フレームの尺度または寸法を決定することを可能にするため、好まれる。好ましくは、目盛りは、理想的には自動でカメラにより取り込まれる画像で検出されるようにコントラストを有し、画素ピッチの目盛り平面における現実の距離への割り当てが計算されることができる。
【００４４】
目盛りは、一般的な印刷技術または材料処理、ミリング、穿孔、および／またはエッチングにより適用されることができる。目盛りはさらに、機能的要素により、例えば、つるを通すための開口部により実現されて、眼鏡フレームを平面に配置することができる。
【００４５】
眼鏡フレームデータセットを提供することは、眼鏡フレームのいわゆる形状モデルを生成することを備えることができる。形状モデルは、眼鏡フレームの輪郭を記述または設計し、後に使用者画像データ内で眼鏡フレームを探索するために使用されることができる。眼鏡フレームの形状モデルの現実のサイズは、眼鏡フレーム画像データセットの拡大縮小により知られる。好ましくは、眼鏡フレーム画像データセットでは、眼鏡フレームの位置の拡大縮小要素または目盛りに対する配向、したがって、眼鏡フレームの角度位置もまた決定される。
【００４６】
好ましくは、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズは、眼鏡フレーム画像データを取り込むときに眼鏡フレームに取り付けられる。このようなサンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズは通常、いかなる光学的効果を持たず、使用者が試着する目的でアイウェア相談で使用される。好ましい実施形態では、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズが提供された眼鏡フレームは、サンプル支持ガラスおよび／または眼鏡フレームのサンプルレンズにより認識できるほどまたは著しくまたは実質的に吸収される光で照明されることができる。換言すると、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズは、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズが認識できるほどまたは著しくまたは実質的に吸収する性質を有する波長帯を有する光で照明される。例えば、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズの吸収係数が５％超、好ましくは１０％超、より好ましくは２５％超、さらにより好ましくは５０％超、最も好ましくは７５％超である光が照明のために使用される。このようにして、サンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズの形状を検出することが可能であり、これは特にリムレス眼鏡フレームに非常に有利である。
【００４７】
好ましくは、選択された眼鏡フレームの画像データを収集することは、異なる角度から少なくとも１つのカメラを用いて実行される。このことは、例えば、顔形角度の決定を可能にする。例えば、複数のカメラ（例えば、２つ）が使用されることができ、これは、それぞれが種々の位置または角度から眼鏡フレームの写真を撮る。あるいは、１つのみのカメラが使用されることができ、その場合、当該１つのカメラへの第２のビューの好適な投影が加えて行われる。任意のデジタルカメラ（例えば、携帯電話またはタブレット）が使用されることができる。少なくとも１つのカメラから眼鏡フレームまでの距離は、好ましくは、カメラの分解能が約０．２ｍｍ、好ましくは約０．１ｍｍまたはこれより良好な分解能で眼鏡フレームを取り込むのに十分であるように選択される。
【００４８】
カメラの画像フィールドは好ましくは、典型的な眼鏡フレームのサイズに適合され、長辺に沿って約２００ｍｍ〜２５０ｍｍの延長部を有する。使用されるカメラレンズの歪曲収差が大きい場合には、より大きな画像フィールドを選択し、使用されないカメラのリム領域は放っておくことが有利であり得る。このことにより、マークおよび眼鏡フレーム寸法の空間的に離れた読み取りにより起こる誤差が小さくされることができる。好ましくは、カメラレンズの既存の歪曲収差もまた内部校正により修正される。
【００４９】
眼鏡フレームを前方から取り込む場合、すなわち、その光軸がサンプル支持ガラスおよび／またはサンプルレンズの表面に対して垂直に位置合わせされたカメラによって眼鏡フレームを取り込む場合、溝における内側のフレームリムは好ましくは、トレーサにはよくあることだが、決定されない。有利には、個々のパラメータが決定される顧客に対する眼鏡フレームの画像の時間的関係も空間的関係も必要ではない。このことは、特に、測定のためにフレームを着用したときに、顧客が、顧客の習慣的な頭位および体位で邪魔になり得るいかなる他の機器も着用しないことを意味する。眼鏡フレームの写真を撮り、試験者の使用者画像データを収集した後に初めてそれを評価し、個々のパラメータを決定することもまた可能である。換言すれば、眼鏡フレーム画像データセットを提供するステップと使用者画像データを収集するステップは、逆の順序で実行されることができる。
【００５０】
好ましくは、本方法は、眼鏡レンズを決定された着用位置に対して最適化することをさらに備える。ここで、製造される眼鏡レンズの光学面（または少なくとも１つの光学面、すなわち、前面および／または裏面）のコンピュータ支援による計算が行われる。これは、例えば、逐次的なレイトレーシングおよび／または波面追跡法に基づいた、例えば、従来の最適化アルゴリズムを用いた公知の方法により行われることができ、目的関数を最小にする。したがって、これはここでは詳細に説明されてはならない。しかし、１つまたは複数の眼鏡のレンズの最適化はここで、本発明によってより正確かつ確実に決定されることができる着用位置に基づいて実行される。したがって、これは、最適化プロセスの精度、すなわち、使用者への適合の精度への好ましい効果を有する。
【００５１】
さらに、好ましくは、本方法は、最適化された眼鏡レンズの光学面を製造することを備える。特に、少なくとも１つの最適化された眼鏡レンズ表面（前面および／または裏面）は、特に研削により最適化ステップで決定された形状が与えられる。公知の製造方法がこのステップにも使用されることができるため、これはここではこれ以上説明されない。
【００５２】
好ましくは、このように最適化された眼鏡レンズは、トレーサにより測定され、または眼鏡フレーム画像データセットにより決定されたトレーサデータセットに従って、選択されたフレームに嵌め込まれる、すなわち、エッジングされる。したがって、本方法は、好ましくは、眼鏡レンズのリムを研削すること、すなわち、トレーサにより測定され、または眼鏡フレーム画像データセットにより決定されたトレーサデータセットに従ってエッジングすることを備える。したがって、一態様において、本発明は、眼鏡レンズの製造方法に関する。従来、眼鏡レンズは、未加工ラウンドレンズ、すなわち、円形周縁部を有するかまたは最終フレーム形状に似せられた形状を有するレンズであり、すなわち、所望のフレームに嵌め込むために眼鏡レンズに最終リム形状が与えられる前に、光学面が最適化され、製造される。この場合、「未加工」の、特に未加工のラウンド眼鏡レンズは、例えば、レンズ製造業者から眼鏡士に渡され、後に、眼鏡士がレンズにリムをつける。少なくともエッジングを自動で行う限り、フレームの内側のリム形状または支持ガラスのリム形状は、特にトレーサを用いて、光学的にまたは機械的に測定される。加えてまたは代替的に、トレーサデータセットは、本発明による眼鏡フレーム画像データセットから直接決定されることができ、これにより、トレーサを用いた測定ステップを省くか、またはさらなる制御オプションを提供する。次に、測定または計算された値は、眼鏡レンズのフレームへの嵌め込み、すなわち、眼鏡レンズのエッジングに役立つ。
【００５３】
別の好ましい実施形態では、個々に眼鏡レンズを最適化し製造することは必須ではない。その代わりに、着用位置の改善された決定に基づいて、既製レンズを正確に適合されるように使用できる。この場合、特に、個々に決定された着用位置に基づいて、例えば、決定された着用位置に従って、レンズの既製のセットからこれを選ぶことによって、使用者および選択されたフレームに好適な縁なし眼鏡レンズが提供される。このレンズは後に、好ましくは、測定または計算されたトレーサデータセットに従って個別に最適化された眼鏡レンズから類推してエッジングされる。
【００５４】
別の好ましい実施形態では、使用者画像データを収集することは、
−  第１の取得方向で、使用者により着用された選択された眼鏡フレームと一緒に使用者の頭部の少なくとも一部を表す第１の使用者画像データを収集することと、
−  第１の取得方向と異なる第２の取得方向で、使用者により着用された選択された眼鏡フレームと一緒に使用者の頭部の少なくとも一部を表す第２の使用者画像データを収集することと
を備える。
【００５５】
特に好ましくは、着用位置の個々のパラメータを決定することは、
−  第１の使用者画像データセットおよび第２の使用者画像データセットに基づいて、眼の少なくとも１つの識別点の３次元位置を決定することと、
−  第１の使用者画像データセットおよび第２の使用者画像データセットに基づいて製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点の３次元位置を決定することと
を備える。
【００５６】
好ましくは、使用者の眼の少なくとも１つの識別点を含む使用者の頭部の少なくとも一部の使用者画像データが収集または生成される。特に、少なくとも第１の使用者画像データおよび第２使用者画像データは、それぞれ第１の使用者画像取り込み装置および第２の使用者画像取り込み装置により、異なる取得方向から収集される。少なくとも１つの識別点の３次元位置は少なくとも２つの使用者画像データから決定されることができる。同様に、３次元位置は、好ましくは、２つの使用者画像データセットに基づいて製造される眼鏡レンズのリムの各輪郭点に関して決定される。少なくとも２つの使用者画像データセットは、２つの使用者画像取得装置（例えば、カメラ）により、特に、同時に、または異なる頭位または視野角度で単一の使用者画像取得装置により連続的にも収集されることができる。
【００５７】
好ましくは、収集される使用者画像データは、第１の取得方向での頭部の少なくとも一部を表す第１の使用者画像データセットと、第２の取得方向での頭部の一部を表す第２の使用者画像データセットとを備える。好ましい実施形態では、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定することは、各使用者画像データに対して別個に、すなわち、各取得方向（視点）に対して実行される。しかし、（特に探索されるパターンまたはテンプレートと）同じ眼鏡フレーム画像データセットが両方の使用者画像データセットに使用されるため、互いへの割り当てもまた、眼鏡フレーム画像データセットのそれぞれが対応するデータポイントを介して個々の使用者画像データセットにおいて別個に計算された輪郭点を用いて自動で設定されるため、３次元位置が直接決定されることができる。
【００５８】
別の好ましい実施形態では、第１および第２の使用者画像取得装置の相対位置および相対取得方向が知られており、第１および第２の使用者画像データセットが好ましくは、同時に生成される。したがって、２つの使用者画像データセットにおける互いの探索のための眼鏡フレーム画像データセットの２つの変換もまた知られる。このようなステレオカメラシステムに固有の情報は、好ましくは、より迅速かつ安全に探索を行うため使用されることができる。
【００５９】
一実施形態では、すべての特定された輪郭点の３次元位置が決定されることができるが、別の好ましい実施形態では、輪郭点に特に備えられるかまたは輪郭点からはっきりと導かれることができる眼鏡レンズの基準点が、（半）自動および／または手動で選択され、それらの３次元位置が決定される。個々のパラメータを決定するために、リムの経路全体の３次元位置を明示的に評価することは少なくとも部分的に不必要である。それよりむしろ、眼鏡レンズの対応する眼に対する相対位置および２つのレンズの互いに対する相対位置は、既に（基準点に基づいて）いくつかの座標により独自に記述される。
【００６０】
したがって、一方では、位置決定の信頼性の精度は、輪郭点を決定するときに、眼鏡フレーム画像データセットからリム経路全体を考慮に入れることによって向上するが、他方では個々の着用位置の評価のための計算量は、いくつかの基準点を後に選択することにより、少なく維持され、これにより、１つまたは複数の眼鏡レンズの（相対）位置／場所のはっきりとした決定を既に可能にする。
【００６１】
別の好ましい実施形態では、提供された眼鏡フレーム画像データセットは、選択された眼鏡フレームの２つの眼鏡レンズのリムの経路と、（特に３次元での）互いに対する相対位置とを規定し、本方法は、眼鏡フレーム画像データセットに基づいて、使用者画像データにおいて選択された眼鏡フレームの両方の眼鏡レンズのリムを決定することを備える。この場合、好ましくは、所望の眼鏡フレームの２つの製造されるレンズの互いに対する相対位置および／または配向も決定される。これは、所望の眼鏡が大きな顔形角度を有する場合に特に有利である。しかし、小さな顔形角度の場合にも、決定された輪郭点の位置の精度は、両方の眼鏡レンズの組合せに基づく、嵌め込みまたはパターン探索によりさらに向上する。
【００６２】
好ましくは、本方法は、例えば従来のビデオ中心システムから公知のモニタに似たモニタに、決定された輪郭点と一緒に使用者画像データを表示することをさらに備える。したがって、一方では、使用者が決定された輪郭点を制御することができる。他方では、眼鏡着用者のためのフレーム相談がこれによって可能となる。
【００６３】
別の態様では、本発明は、使用者のために選択された眼鏡フレーム用の個々の眼鏡レンズを製造するための使用者データを決定する装置に関する。装置は、眼鏡フレーム画像データセットを有するデータ格納部を備える。さらに、装置は、使用者により着用された選択された眼鏡フレームと一緒に、使用者の頭部の少なくとも一部の使用者画像データを収集する使用者画像取得装置を備える。最後に、本発明の装置は、眼鏡フレーム画像データセットに基づいて、使用者画像データ内で、製造される眼鏡レンズのリムの輪郭点を決定する評価デバイスを備える。本発明による装置について、本発明の方法に関する上記および以下の記述は同様に理解されるべきである。
【００６４】
好ましくは、装置は、選択された眼鏡フレームの眼鏡フレーム画像データセットを収集する眼鏡フレーム画像取得デバイスをさらに備える。好ましくは、眼鏡フレーム画像取得デバイスは、選択された眼鏡フレームがその前方に配置されることができる画像背景面を備えることが好ましい。有利には、画像背景面は、取り込まれる眼鏡フレームよりも色が目立つため、高コントラストな、したがって緻密な画像データが収集されることができる。好ましくは、画像背景面は、背景を、選択された眼鏡フレームに合わせて最適に調節するために、交換可能または変更可能である。例えば、眼鏡フレームが暗い色（例えば、黒いリム）のものである場合、明るい（例えば、白）画像背景面が有利には選択されることができる。使用者画像データの取得において、好ましくはそのまま使用される現実の背景と比較すると、このような人工背景により、高コントラストで緻密な画像が取り込まれることができる。さらに、画像背景面は、異なるパターンまたはマークを有することができ、これらのパターンまたはマークは、画像処理アルゴリズムにより眼鏡フレームの簡略化されたより正確な自動の発見を可能にし、かつ／または眼鏡フレーム（または眼鏡フレームの一部）のサイズもしくは寸法の決定のためのベンチマークとして機能する。サイズまたは寸法が分かると、眼鏡フレームがベンチマークとしても機能することができるため、ビデオ中心プロセスが、少なくとも部分的には校正済み３Ｄステレオシステムの使用またはフレーム取り付けなしで実行されることができる。
【００６５】
さらに、眼鏡フレーム画像取得装置は、好ましくは、画像背景面の前方において、選択された眼鏡フレームを固定するために固定具またはブラケットを備える。眼鏡フレーム画像取得装置は、好ましくは、カメラと照明手段とを備える。カメラは任意のデジタルカメラであり得る。照明手段は好ましくは、異なる波長帯の光、特に、サンプル支持ガラスおよび／または眼鏡フレームのサンプルレンズにより認識できるように吸収される光を発することができる。好ましい実施形態によると、画像背景スクリーンおよび眼鏡フレームの固定具またはブラケットはボックス内に配置される。照明手段および／またはカメラはボックスの内部または外部に配置されることができる。
【００６６】
好ましくは、装置は、決定された輪郭点と一緒に、使用者画像データを使用者に出力する画像表示デバイスをさらに備える。したがって、一方では、使用者が決定された輪郭点を制御することができる。他方では、眼鏡着用者のためのフレーム相談がこれによって可能となる。
【００６７】
使用者のために選択された眼鏡フレーム用の眼鏡レンズを製造するための使用者データを決定する対応する方法、特に、本発明の装置で機能的プロセスとして実施される対応する方法ステップの１つまたは複数を含む方法に加えて、本発明は、コンピュータのメモリにロードされ、コンピュータによって実行されたときに、コンピュータに本発明、特に好ましい実施形態による方法を実行させるコンピュータ可読命令を備える、特に記憶媒体または信号配列の形態のコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
【００６８】
以下、本発明は、添付の図面を参照して、好ましい実施形態に基づき例として説明される。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】第１の好ましい実施形態による方法の略図を示す。
【図２】第２の好ましい実施形態による方法の略図を示す。
【図３】第３の好ましい実施形態による方法の略図を示す。
【図４】垂直に配置および固定された眼鏡フレームを有する眼鏡フレーム画像データ取得デバイスの好ましい実施形態の略図を示す。
【図５】水平に配置された眼鏡フレームを有する眼鏡フレーム画像データ取得デバイスの好ましい実施形態の略図を示す。
【図６】１つの眼鏡の顔形角度を決定するための収集された眼鏡フレーム画像データセットの略図を示す。
【図７】眼鏡フレーム画像データセットの視覚表示としての写真を示す。
【図８】顔形角度を決定するための線が重なり合わせられた眼鏡フレーム画像データセットの視覚表示としてのさらなる写真を示す。
【図９】使用者画像データセットの視覚表示である写真を示す。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
図１に示される好ましい実施形態によると、方法は、眼鏡フレーム画像データセットを提供すること（１２）を備える。眼鏡フレーム画像データセット内で、フレームと背景がそれにより互いに異なっている１つまたは複数の性質に基づいて、フレームが探索される。ここではさまざまな画像処理技術が使用されることができる。
【００７１】
探索は、例えば、性質の包括的閾値を使用して区別を行うことができる。さらに、より精巧な技法、例えば、局所的閾値を使用したエッジの探索、色空間の領域を基準にした識別等も同様に使用されることができる。
【００７２】
フレーム上の識別点の探索は、好適な目的関数を基準にして実行される。使用される性質を基準にして、目的関数を用いて画素が評価されることができる。
【００７３】
フレーム上の識別点は、一意の点であり、これは、フレーム上の視野方向にはほとんど依存せず、画像データの投影におけるフレーム上の同じ点を示す。例えば、内側のフレームリムが識別点として使用されることができる。完全なフレーム輪郭の生成は、探索により抽出された個々の点から構成されることができるか、または閉鎖した開始形状に基づいて、この形状が選択した形状に対応するまで形状をカスタマイズすることができる（例えば、スネークアルゴリズム）。後者は、コントラストが不十分な領域を探索するときの問題を避ける。特に曲率が小さい領域では、フレームの輪郭が見つからなかった領域は、最後の境界点を互いにつなぐことにより架け渡されることができる。理想的には、連続的な、例えば、見つかった輪郭の曲率が連続的な結合を成すパラメータ化機能が使用される。内側のフレームリムに加えて、フレーム上のその他の点が使用されることができる。リムレス眼鏡では、これは穿孔穴であり得る。ビデオ中心システムの画像内で後に参照するために、少なくとも２つの識別点が選択されるべきである。
【００７４】
例えば、選択された眼鏡フレーム（３２）のために製造される少なくとも１つの眼鏡レンズのリムの経路の形状は、公知の画像処理アルゴリズムを使用して決定されることができる。眼鏡レンズのリムの経路は、選択された眼鏡フレーム（３２）の内側のフレームリムに実質的に対応している。リムレスフレームでは、内側のフレームリムは、支持ガラスまたは後に組み込まれるレンズのリムであると理解される。このことは、変更すべきところは変更してリムレス眼鏡およびナイロール眼鏡にも当てはまる。ビデオ中心法のためのフレームリム検出では、嵌め込みまでの後のプロセスのための中心データの基準となるフレームまたは支持ガラスのエッジを検出することが特に有用である。
【００７５】
例えば、眼鏡フレーム画像データセットは、選択された眼鏡フレーム（３２）のために個別に、特に、使用者（５０）が選択された眼鏡フレーム（３２）を撮影することにより眼鏡フレーム（３２）を選択した後に、眼鏡士によって生成されることができる。このようなデータは、データが個々の決定に基づいてフレームの特定の選択された見本の実際の形状を反映し、したがって、わずかなものであっても、同モデルのその他の複製からの起こり得るずれを考慮に入れるという利点を有する。
【００７６】
しかしながら、眼鏡フレーム画像データセットはさらに、それぞれの眼鏡フレームモデルの製造業者によって生成され、眼鏡士に提供されてもよい。したがって、眼鏡フレーム画像データセットは、検出される特定の見本に関係なく選択されたフレームモデルに対して提供される。この選択肢の利点は、相談、測定、および注文プロセス中の眼鏡士にとって労力が小さいことである。ここで、データは、フレームの見本に対して中央で収集されてもよく、または現場で眼鏡士により見本に対して１度決定されてもよい。
【００７７】
さらに、図１に示される実施形態による方法は、使用者（５０）により着用された選択された眼鏡フレーム（３２）と一緒に使用者（５０）の頭部の少なくとも一部、特に眼域の使用者画像データを収集すること（１４）を備える。このプロセスは、公知のビデオ中心システムにおける画像取得から類推して行われることができる。ここで、使用者（５０）は、選択された眼鏡フレーム（３２）を所望の着用位置で着用し、例えば、特定の視覚作業を行うことが要求される。換言すると、使用者は、カメラ（４０）の前方の特定の位置に移動し、適切な場合、特定の方向を見るように要求される。使用者画像データは少なくとも１つのカメラ（４０）によって生成される。データは、着用された眼鏡フレーム（３２）と一緒の１つまたは複数の眼鏡レンズのカスタマイズに関連する顔の少なくとも１セクション（特に、眼域）を表す。好ましくは、使用者画像データは、実質的に顔全体を表し、公知のビデオ中心システムでも既に実行されているように、フレームおよびレンズについての相談のために使用される。ステップ（１４）は、使用者画像データで使用者の瞳孔を見つけ出し、瞳孔データセットを決定することをさらに備える。プレ倍率は瞳孔の見つけた位置から得られ、例えば、標準瞳孔間距離を６４ｍｍと仮定している。プレ倍率と、眼鏡フレーム（３２）の形状モデルの現実のサイズを知ること、すなわち、眼鏡フレーム（３２）の輪郭の現実のサイズを知ることとにより、形状モデルのサイズは、例えば画素単位で、使用者画像データで仮定されることができる。プレ倍率は、形状モデルの最適な位置の探索のための開始パラメータとして使用されることができる。開始パラメータは小領域におけるプレ倍率によってのみ変更または調節されれば済むため、したがって探索プロセスが加速されることができる。
【００７８】
形状モデルの倍率に加えて、ｘおよびｙ画像座標における所在位置ならびに眼鏡フレーム（３２）を通る水平軸および垂直軸に関する眼鏡フレーム（３２）の角度位置が、画像処理アルゴリズムによって決定されることができる。同様にこれらのパラメータのために、瞳孔の位置に基づく仮定がまず立てられることができる。この目的を達成するために、例えば、眼鏡フレーム画像データセットに含まれるディスクまたはレンズ、特にそれらの寸法またはサイズが使用されることができる。したがって、眼鏡フレーム（３２）の探索のために、瞳孔はレンズの中央にあると仮定されることができる。最後に、所在位置は、瞳孔が常にレンズ内にあるように変更されることができる。加えて、使用者画像における瞳孔の位置に基づいて、形状モデルの最適な位置を探索する際に、垂直軸に関する角度制限が仮定されることができる。しかしながら、この目的を達成するために、眼鏡フレーム（３２）の位置調整は眼鏡フレーム画像データセットに含まれなければならない。例えば、瞳孔が眼鏡フレーム（３２）とおよそ同じ水平位置調整を有すると仮定できる。例えば、使用者画像データセットにおいて瞳孔が水平面に対してある角度だけずれているかまたは傾いていると判断される場合、この角度は眼鏡フレーム（３２）の形状モデルに対する開始角度としても使用されることができる。より詳細には、形状モデルに対する角度は、開始角度に対する実際のまたは現実の角度ずれが完全に±９０°未満であるように狭い範囲の値に制限されることができる。上記アプローチにより、使用者画像の中で眼鏡フレーム（３２）を見つけ出すことは、著しく簡略化および／または加速されることができる。
【００７９】
次のステップ（１６）では、本方法は、ここで、使用者画像データの中で、眼鏡フレーム画像データセットの画像要素に対応する眼鏡フレーム（３２）の画像要素を探索する。例えば、眼鏡フレーム（３２）のリムまたは支持ガラスもしくはレンズのリムが探索されることができる。あるいはまたは加えて、眼鏡フレーム（３２）のブリッジ（３３）が探索されることができる。探索は、画像データ、またはより抽象的に言えば、関連データが抽出され準備された形態で利用可能なデータセットの画像処理によって実行されることができる。パターン（またはテンプレート）照合の基礎、および以下において言及されるいくつかの探索アルゴリズムの有用な説明ならびに適切な目的関数の定義は、人工知能の教科書、例えば、Ｓ．ＲｕｓｓｅｌおよびＰ．Ｎｏｒｖｉｇ「Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：Ａ  ｍｏｄｅｒｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ」、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、第３版（２００９年）および画像処理の教科書、例えば、Ｃ．Ｓｔｅｇｅｒら「Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｗｉｌｅｙ−ＶＣＧ（２００８年）に見出されることができる。
【００８０】
最も単純な場合、眼鏡フレーム画像データセットは、画像データのパターン（またはテンプレート）照合の原理に従って探索される。この目的を達成するために、探索されるデータ（および特別な場合は、画像データ）は両方とも探索中に変換されることができる。写真のデータ平面における３次元空間のマッピングにより、有利には、アフィン変換、例えば、平行移動、回転、拡大縮小、反転、および刈り込み、ならびに平行投影と、（非アフィン）投影平行移動、例えば、中心投影が、本明細書の文献でよく知られた方法で使用される。これらの変換のパラメータは、規則正しく変更され、このように変換されたパターン（またはテンプレート）は探索領域に繰り返し重ねられる。したがって、パターン（またはテンプレート）と探索空間からの抜粋との対応関係が、目的関数に従って算出される。
【００８１】
最も値が高い位置（すなわち、アフィン変換または投影変換のためのパラメータセット）は、それが所与の閾値を超えていれば、探索の成功した結果と考えられる。もちろん、人工知能分野で公知の方法が利用されることができる。例としては、発見的アルゴリズム、最適化プロセス、遺伝的アルゴリズム、および模擬冷却（模擬アニーリング）が挙げられる。
【００８２】
例えば、眼鏡フレームのテンプレートは、眼鏡フレーム画像データセットから作り出されることができる。その後、このテンプレートは、探索アルゴリズムを使用して使用者画像または使用者画像データで探索される。
【００８３】
例えば、輪郭に基づく方法が探索アルゴリズムとして使用されてもよい。この目的のために、テンプレートは、使用者画像または使用者画像データで探索される輪郭を含む。この輪郭に基づく方法は、テンプレートまたは画像におけるエッジおよび遷移を探索する。エッジを検出するにはさまざまなアプローチがある。より詳細には、輪郭に基づく方法は、テンプレートと画像間でさまざまな回転および／またはさまざまな照明を用いた探索を実行するのに特に好適である。単なるパターン照合方法では、特に、さまざまな照明が問題となり得る。したがって、輪郭に基づく方法が、使用者画像内の眼鏡フレームの探索に有利である。有利には、輪郭に基づく探索方法において、目盛りまたは倍率も使用されることができる。このような倍率は特定の、特に小さな値の範囲に制限されることができ、したがって、探索領域は本発明の方法の好ましい実施形態に従って小さくされることができるため、探索プロセスは著しく加速されることができる。
【００８４】
非常に一般的には、本発明の方法は、明らかに、拡大縮小および／または回転の可能な値の範囲を制限することによって、拡大縮小および／または回転が考慮されることができる探索アルゴリズムを加速させることができる。より詳細には、瞳孔を探索するステップにより、倍率が決定されることができ、その範囲が制限されることができ、このことは、使用者画像データにおける眼鏡フレームのより早い発見をもたらす。予め発見した瞳孔により回転角度範囲を制限することもより高速の結果をもたらす。
【００８５】
探索をより高速でより安定したものとするために、画像データは探索前に準備されることができる。これらとしては、典型的な画像処理操作、例えば、コントラストおよび輝度の調整、色空間変換、調整済み色空間の使用、個々の色チャネルの制限等が挙げられる。しかし、広い意味において結果が画像データである限り、より複雑な操作、例えば、鮮明化、フィルタの適用、エッジの抽出もこのカテゴリに属する。
【００８６】
計算時間を節約するために、探索はさまざまに準備された探索空間で連続的に行い得る。このようにして、フレームリムのおよその位置（すなわち、上記変換のパラメータ）は、第１の、より粗くラスター化された探索空間内で決定されることができる。次に、当該探索空間の周りで、より高い分解能の探索空間において正確な位置が決定されることができる。
【００８７】
導出データまたは画像データは、関連データが抽出され準備された形態で存在するデータセットであると理解される。これの一例はエッジの表示である。エッジは、画像処理により抽出され、次にそれらの座標を特定して格納される。最も単純な場合、このことは、点群を通じたエッジのモデル化および個々の座標の特定につながる。
【００８８】
好ましいのは、個々の要素（直線、半径、またはスプライン等）が点群から抽出され、より抽象的な記述（例えば、開始点、支持点、長さ、半径、方向、接線、接平面、囲い平面（ｅｎｃｌｏｓｉｎｇ  ｐｌａｎｅ）、法線、機能的相補作用係数等）で格納される分析的指定事項である。
【００８９】
最も単純な場合、探索は、直接画像データに対する上記探索方法（例えば、パターン（またはテンプレート）照合）のうちの１つから類推した導出データに基づいて実行される。使用者画像データの導出データにおける眼鏡フレーム画像データセットの導出データの最適な位置（すなわち、変換用のパラメータセット）は、変換のパラメータが変化した目的関数を最適化するための適切な探索戦略によって決定される。当然ながら、その他のメトリクスおよび計算方法が可能である。
【００９０】
分析データの使用は、探索中、パラメータを変化させた探索および目的関数を最大にすることを必要とせずに、パラメータのうちの１つまたはセット全体も同様に分析的に決定されることができるという基本的な利点を有する。例えば、要素の合致点は、探索ステップの間に見つけ出され、要素の位置（すなわち、対応する変換のパラメータ）は要素の分析的記述から直接計算されることができる。この例は、見つけられた終点の割り当てにおける回転軸および回転角度の計算である。
【００９１】
好ましくは、欠測要素の取り扱いもまた目的関数の決定に考慮される。これらセクションの適切な評価によって、以下の２種類の誤りが回避される。第１の誤りは、アルゴリズムが、眼鏡フレーム画像データに対して、ある点がその近くに他の要素が存在していないのに合致する（明らかに間違っている）位置を好むことである。もう１つの誤りは、現実要素の隙間の周りにおける不正確な要素が、眼鏡フレーム画像データの位置を、その他の要素との距離を広げることによって隙間を埋めるような方向に「引っ張る」ときに起こる。このリスクは、特に画像データが、溝の形態により近くにあるエッジを多く有する場合に存在する。最も単純な場合では、固定された距離の値が定義される。これは、例えば、要素の選択において最大距離に対応できる。
【００９２】
細かな誤差に対して感受性が低いのは、評価が欠損ピースの長さとは不釣合いに大きくなる方法である。その結果、使用者画像データの導出データ内の欠損ピースは、眼鏡フレーム画像データの導出データにより容易に架け渡されることができるが、これは眼鏡フレーム画像データの導出データが通常完全に利用可能であるためである。
【００９３】
ステレオカメラシステムについては、一般に、互いに独立したカメラ両方を見て、互いに独立した各カメラの画像または導出データ内でフレームリムを個別に探索することが可能である。このようなステレオカメラシステムに固有の情報は、好ましくは、より迅速かつ安全に探索を行うため使用されることができる。
【００９４】
個々のカメラのイメージング性質および互いに対する配置（すなわち、内部パラメータおよび外部パラメータ）は公知であるため、両カメラの画像データセットへのアフィンまたは投影マッピングは、３次元空間におけるパターンの位置から算出されることができる。したがって、イメージング機能のパラメータを探索の基礎として取るのではなく、空間全体のパターン（３つの平行移動および回転座標、ならびに任意で絶対サイズを調節するパラメータ）を変位させ、対応するカメラの対応する画像データセットに対するそれぞれの位置に起因するパターンの画像を比較することが有利である。
【００９５】
この目的を達成するために、両画像のパターン合致を反映する一般的な目的関数も定義されることができる。重み係数は、画質が（位置または視点によっても）異なり得るということを考慮に入れるために使用されることができる。
【００９６】
導出データを探索するときに、上述のように各カメラのデータセットを導出できる。次に、モデルが上述のアプローチに従って内部を探索されることができるが、今回は、公知のカメラパラメータ（もしあれば）および３次元データを使用する記述された方法と組み合わせられる。
【００９７】
個々のカメラのデータから３次元データを生成することがより有利であり、両カメラからの個々の要素（例えば、点、距離、半径、スプライン）が互いに割り当てられ、連結されて３次元空間において３次元オブジェクトを形成する。ここで、上記方法（例えば、回転軸および回転角度ならびに平行移動ベクトルの計算）は、２次元空間から３次元空間に直接適用されることができる。好適なパラメータは、ここでもまた、３つの平行移動および回転パラメータと、必要であれば、絶対サイズを調節するパラメータである。この場合、投影はもう必要ない。
【００９８】
探索の労力、したがって計算時間を最小限に抑えるために、画像データ、導出データ、および探索空間の制限が行われることができる。画像データ内で直接探索する場合、探索空間は、画像データを特定の領域に制限することによって直接低減される。導出データの探索の場合、導出される予定のデータおよび導出されたデータの量もまた低減されることができる。例えば、顔面領域または対応する拡張眼域は、適切な制限を表す。
【００９９】
準備された画像データまたは導出データを探索するとき、準備または導出は、さらに、元の画像データの制限により加速されるが、これは、低減されたデータセットにだけ準備または導出が適用されればよいからである。このことにかかわらず、対応する制限は依然として準備された画像データでも行われることができる。このことは特に、関連領域の検出により好適である場合に当てはまる。上述の導出のための労力は、導出データが使用される場合でも低減されることができる。
【０１００】
この限定は、提示された画像データ内で手動で行われることができる（例えば、対応する形、例えば、矩形をスパンすることによって）。しかしながら、領域は、自動または半自動で画像処理によって選択されることができる。自動選択の基準は、顔面の特徴（例えば、鼻周りの領域、眼および瞳孔周りの領域、耳の高さの領域等）またはフレームの特徴特性（例えば、色、形状、線密度等）であり得る。
【０１０１】
導出データを使用する場合、探索空間は、実際の探索前に、例えば、探索される対象のデータが有している特定の条件（例えば、最小または最大の曲率半径、完全な輪郭の場合のサイズおよび統一性）を満たさないエッジ要素を捨てることによってさらに制限されることができる。
【０１０２】
画像データの探索および導出データの探索の両方について、パラメータ空間は制限されることができる。これは、例えば、非常に重要な点を特定することによって達成されることができる。点のうち、使用者画像データから眼鏡フレーム画像データに対応する１つまたは複数の点がここでは割り当てられる。このことは、平行移動の自由度をなくす。１つの要素に対する複数の点の場合には、回転の自由度もまた小さくなる。さらに、およその割り当て（例えば、範囲を特定することによって）が可能である。このことは、完全な自由度はなくさないが、対応する方向において探索空間が大きく制限される。
【０１０３】
さらに、１次元（または３次元データの場合２次元）での割り当て（固定またはおよその）が可能である。このことは、例えば、非常に重要な点が、当然投影である画像の個々の画素に割り当てられることができる場合に、有用である。この割り当ては、手動で、自動で（例えば、画像処理の上流ステップにおいて）、または半自動で行われることができる。
【０１０４】
点の割り当てと同様に、要素の方向もまた特定されることができる。これのために、上記を変更すべきところは変更して適用する。特定した１つまたは複数の点と特定した１つまたはいくつかの方向とをつなげることがさらに有利である。
【０１０５】
結果は、画像データで使用者（５０）に表示されることができる。データは、上記の意味で関連エッジのより良好な視覚的認識のために既に準備されている場合もある。表示することは、モデルまたはその単一の（検出された）要素の輪郭全体を正確な位置で示すことを備えることができる。
【０１０６】
さらに、いくつかの可能な位置が使用者（５０）に表示されることができる。当該位置は、同時にまたは連続的に表示されることができ、使用者は異なる位置を切り換えることができる。このことは、目的関数の最大値を有する指定した数の位置か、または目的関数が特定の最小値に達するすべての位置を含むことができる。幾何学的に近い位置がここで結合されることができる。使用者は、ここで、それら位置のうちの１つを選択する可能性が与えられてもよい。
【０１０７】
さらに、使用者は、わずかな変位を行うことによって位置を調節する可能性が与えられてもよい。複数のカメラを使用する場合、また３次元情報が利用可能である場合、使用者は、空間内の位置を操作でき、その結果はすべてのカメラの使用者画像データに表されることができる。さらに、使用者（５０）は、輪郭を実際のフレームに適合させるために輪郭をわずかに変更する可能性が与えられることができる。このことは、眼鏡フレーム画像データが特定の選択されたモデルに対して個々に生成されず、適切であれば、特定の選択されたモデルの形状が、眼鏡フレーム画像データを生成するために使用されたモデルの形状から導出される場合、特に有利である。リムレス眼鏡またはナイロール眼鏡では、レンズの形状は、製造と同様にエッジングのために操作されることができる。
【０１０８】
このようにして決定された輪郭点に基づいて、使用者（５０）にとっての眼鏡レンズまたは眼鏡フレーム（３２）の個々の着用位置は、好ましくは、さらなるステップ（１８）で決定される。
【０１０９】
結果は、使用者画像データで使用者（５０）に表示されることができる。このデータは、上記の意味で関連エッジのより良好な視覚的認識のために既に準備されている場合もある。表示することは、モデルの輪郭を正確な位置で示すことを備えることができる。さらに、いくつかの可能な位置が使用者（５０）に表示されることができる。当該位置は、同時にまたは連続的に表示されることができ、使用者は異なる位置を切り換えることができる。このことは、目的関数の最大値を有する指定した数の位置か、または目的関数が特定の最小値に達するすべての位置を含むことができる。幾何学的に近い位置がここで結合されることができる。使用者はここで、それら位置のうちの１つを選択する可能性が与えられていてもよい。ここで、使用者は、わずかな変位を行うことによって位置を調整する可能性が与えられていてもよい。複数のカメラを使用する場合、また３次元情報が利用可能である場合、使用者は、空間内の位置を操作でき、その結果はすべてのカメラの画像データに表されることができる。さらに、使用者（５０）は、輪郭を実際のフレームに適合させるために輪郭をわずかに変更する可能性が与えられていてもよい。
【０１１０】
内側のフレームリム（フレーム輪郭）を識別点として使用する場合、ビデオ中心法のためにこのようにして準備されたデータは、ビデオ中心システムの画像における対応する形状を探索するために個々のトレーサデータと同等に使用されることができる。準備されたデータは少なくとも２つの識別されたフレーム点の絶対寸法を含むため、フレームに取り付けられずに１つだけのカメラ（４０）を用いたビデオ中心法が可能である。決定された識別されたフレーム点間の距離は、ビデオ中心法のベンチマークとして機能する。
【０１１１】
図２は、第２の好ましい実施形態による方法の略図を示す。図１の上記ステップに加えて、眼鏡レンズ（２０）の最適化は、着用位置の個々のパラメータが決定された（１８）後に行う。最適化ステップ後、眼鏡レンズは、特にアイウェア製造業者による最適化結果に従って研削され、すなわち、少なくとも１つの光学面（表面および／または裏面）が好ましくは最適化結果に従って個別化される（２２）。
【０１１２】
図２の代替としての好ましい実施形態では、個々に眼鏡レンズを最適化し製造することは必須ではない。その代わりに、着用位置の改善された決定に基づいて、既製眼鏡レンズが正確に適合されるように使用されることができる。この場合、特に、個々に決定された着用位置に基づいて、例えば決定された着用位置に従って眼鏡レンズの既製のセットから選ぶことによって、使用者（５０）および選択されたフレームに好適な縁なし眼鏡レンズが提供される。
【０１１３】
個々に最適化され製造された眼鏡レンズであるか、または選択された眼鏡フレーム（３２）の決定された着用位置に従って選択された単なる既製眼鏡レンズであるかにかかわらず、レンズは後にエッジングされる（２６）。図２の好ましい実施形態によると、選択された眼鏡フレーム（３２）用の追加のトレーサデータが、トレーサを使用して機械的にまたは光学的に生成され、エッジングステップのために提供される。図３の好ましい実施形態によると、エッジングに必要とされるトレーサデータは、眼鏡フレームデータセットから直接決定され、このことはトレーサを別途使用する必要性を排除する。
【０１１４】
図４は、眼鏡フレーム画像データ取得装置の好ましい実施形態の略図を示す。眼鏡フレーム画像データ取得装置は、目盛り（３６）を有する画像背景または背景板（３４）を備え、目盛り（３６）は、巻き尺、特定のサイズのマーク、１つまたは複数の公知のパターン等として実現されることができる。開口部が背景板（３４）に形成され、眼鏡フレーム（３２）の固定具またはブラケット（３８）として機能する。眼鏡のつるは、眼鏡フレーム（３２）がそれにより固定されるように開口部を通ってぶら下がることができる。カメラ（４０）、例えば、デジタルカメラ、タブレットまたはｉＰａｄ（登録商標）のカメラ、ウェブカメラ、モバイルカメラ等を用いて、眼鏡フレーム（３２）の画像が取り込まれ、眼鏡フレーム画像データセットが生成されることができる。
【０１１５】
眼鏡フレーム（３２）のリムおよび／または色は、眼鏡フレーム画像データセットから収集されることができる。背景板（３４）に付いている目盛り（３６）により、眼鏡フレーム（３２）の正確な測定値が得られる。最後に、その情報が、眼鏡を着用する使用者（５０）の使用者画像の中で使用されて、使用者画像内の眼鏡フレーム（３２）を（例えば、色および形状に従って）見つけ出すことができる。眼鏡フレーム（３２）の公知の寸法から、瞳孔を選択するかまたは自動で見つけ出して、目盛り（３６）を介して眼鏡フレーム画像データセットにおける距離を決定することによって、例えば瞳孔間距離が測定されることができる。特に、眼鏡自体が目盛りとして使用されることができるため、従来使用される取付け具を置き換えることができる。
【０１１６】
眼鏡フレーム（３２）は、少なくとも１つのカメラ（４０）を用いて取り込まれる。取り込みは、２次元または３次元で実行されることができる。フレームが２次元で取り込まれる場合、カメラ（４０）は、眼鏡フレーム（３２）全体がその画像フィールドに入るように位置決めされる。眼鏡フレーム（３２）は、眼鏡レンズ平面が実質的にカメラ（４０）の光軸に垂直であるように特に位置決めされる。３次元取り込みの場合、これは第２のまたはさらなるカメラについては異なり得る。３次元検出は、異なる視野角からの画像を撮ることによって１つだけのカメラ（４０）を用いて実行されてもよい。この目的を達成するために、例えば、取り込まれる対象の物体が回転されることができる。
【０１１７】
カメラ（４０）の視点からの眼鏡フレーム（３２）背後の背景は、フレームが、画像データに存在する性質（例えば、輝度、位相、色等）が背景とははっきり異なるように選択される。ここで、背景は均質であることができる。最適な照明のために、背景自体が光源（例えば、照明パネル）であることができる。しかしながら、背景は構造化されてもよく、この構造は、さらに一時的に変更可能であり得る。異なる背景を用いた異なるショットの組合せが、フレームを識別するためのより好適な性質（例えば、位相差）が存在するかまたはより強く表れる（例えば、ブラケティングによるカメラ（４０）のダイナミックレンジの拡張）合成画像を生成するために使用されることができる。
【０１１８】
加えて、カメラ側で構造化された方法でフレームを照明する照明（図には示されない）が使用されることができる。眼鏡フレーム（３２）の位置に関する情報は、照明の構造および眼鏡フレーム画像取得装置で検出された照明について分かっている情報から得られることができる。この照明は、局所的に設定され、あるいは所定の速度で所定の点に向かう１つまたは複数のレーザビームにより実現されてもよい。画像の絶対サイズを決定するために、眼鏡フレーム（３２）の距離が一定に保たれることができ、この距離について、カメラ（４０）の事前の校正により、複数の画素の差が絶対距離に割り当てられることができる。あるいは、画像の別の成分として、画像取得装置まで眼鏡フレーム（３２）と同じ距離を有する目盛りが目に見えるようにすることができる。目盛りマークの抽出および公知の絶対距離から、複数の画素の差が絶対距離に変換されることができる。
【０１１９】
このように存在する画像は、眼鏡フレーム（３２）を探索する画像処理と共に使用されることができる。
【０１２０】
図５は、眼鏡フレーム画像データ取得装置の好ましい実施形態の略図を示し、つるが開いた状態の眼鏡フレーム（３２）が、眼鏡レンズ平面が実質的にカメラ（４０）の光軸に垂直であるように、背景板（３４）上に配置される。この配置での眼鏡フレーム（３２）を撮影することによって、顔形角度β（４４）が、取り込まれた画像から決定されることができる。顔形角度β（４４）の決定は、モニタに視覚的に表示された収集された眼鏡フレーム画像データセットに基づき、特に、眼鏡士が眼鏡フレーム画像データセットの特定の点を選択またはクリックすることによって、実行されることができる。画像のこのクリック位置（４２）を選択することによって、顔形角度（４４）は最終的に自動で計算および出力されることができる。
【０１２１】
収集された眼鏡フレーム画像データセットに基づいた眼鏡フレームの視覚表示の対応する略図が、図６に示される。図６に示される３つのクリック位置（４２）を選択またはクリックすることによって、顔形角度β（４４）が決定されることができる。特に、つると眼鏡フレームリムとの２つの交点および眼鏡レンズ平面の眼鏡フレーム中心が３つのクリック位置として好適である。クリック位置は、例えば、眼鏡士によって手動でクリックされても、または画像認識によって自動で決定されてもよい。
【０１２２】
図７および図８はそれぞれ、選択された眼鏡フレーム（３２）について収集された眼鏡フレーム画像データセットの視覚表示（４６）の一例としての写真画像を示す。目盛り（３６）としての巻き尺に加えて、図８は、眼鏡フレームを固定するための２つの開口部（３８）を示す。加えて、図８の画像は、顔形角度（４４）を決定するのに役立つ線を示す。
【０１２３】
図９は、使用者画像データセットの視覚表示（４６）の一例としての写真画像を示し、ここでは、特に、着用された選択された眼鏡フレーム（３２）を着用した使用者（５０）が見える。
【符号の説明】
【０１２４】
１２  眼鏡フレーム画像データセットを提供すること
１４  使用者画像データを収集し、使用者画像データにおいて使用者の瞳孔を見つけ出すこと、および瞳孔データセットを決定すること
１６  輪郭点を決定すること
１８  個々の着用位置を決定すること
２０  製造される眼鏡レンズを最適化すること
２２  最適化された眼鏡レンズを製造すること
２４  トレーサデータセットを提供すること
２６  製造された眼鏡レンズをエッジングすること
３１  つる
３２  眼鏡フレーム／眼鏡
３３  眼鏡フレームのブリッジ
３４  背景板（画像背景面）
３６  目盛り（巻き尺、特定のサイズのマーク、公知のパターン）
３８  固定具／ブラケット
４０  カメラ（デジタルカメラ、タブレットのカメラ、ウェブカメラ、携帯電話のカメラ）
４２  画像のクリック位置
４４  顔形角度
４６  眼鏡フレーム画像データセットの視覚表示
４８  使用者画像データセットの視覚表示
５０  使用者
【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】
2017524163.tif 000009
【図８】
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【図９】
2017524163.tif 000011
【国際調査報告】
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2017524163.tif 000013
2017524163.tif 000014
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