(57)【要約】  物体の複数の構成要素の３Ｄモデルデータを取得すること。本出願は、とりわけ、複数構成要素の物体についてのＸ線データ（Ｘ２）を取得するステップと、このＸ線データ（Ｘ２）を処理して、それぞれ第１（Ｈ）および第２（Ｍ）の解像度を有する、物体の少なくとも第１および第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ、Ｘ３−Ｍ）を取得するステップであって、この第１の解像度（Ｈ）が、第２の解像度（Ｍ）より高いステップと、第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｍ）の複数の領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）を識別するステップであって、各領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）が、少なくとも、−  第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｍ）の複数の初期領域を識別するステップであって、各初期領域が、画素値の複数の範囲（Ｔｉ）のうち１つの範囲内の画素値を有するステップと、−  初期領域と、第１の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ）から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（Ｄｉ）との比較に基づいて、複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップとによって、物体の複数の構成要素のうちの１つに対応するステップと、対応する領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）に基づいて、かつ／または第１の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ）から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（Ｄｉ）に基づいて、複数の構成要素のそれぞれについて、その構成要素の３Ｄモデル（Ｘ２１１、Ｘ２１２、・・・）を取得するステップとを含む。
2020504412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数構成要素の物体についてのＸ線データを取得するステップと、
前記Ｘ線データを処理して、それぞれ第１および第２の解像度を有する、前記物体の少なくとも第１および第２の３Ｄ表現を取得するステップであって、前記第１の解像度が、前記第２の解像度より高いステップと、
前記第２の３Ｄ表現の複数の領域を識別するステップであって、各領域が、少なくとも、
−  前記第２の３Ｄ表現の複数の初期領域を識別するステップであって、各初期領域が、画素値の複数の範囲のうち１つの範囲内の画素値を有するステップと、
−  前記初期領域と、第１の３Ｄ表現から取得される、前記物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴との比較に基づいて、前記複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップと
によって、前記物体の複数の構成要素のうちの１つに対応するステップと、
対応する領域に基づいて、かつ／または前記第１の３Ｄ表現から取得される、前記物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴に基づいて、前記複数の構成要素のそれぞれについて、前記構成要素の３Ｄモデルを取得するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の構成要素の前記３Ｄモデルを組み立てて、前記物体の構成要素分解済みの３Ｄモデルを取得するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１および第２の３Ｄ表現を、複数の作業領域に分割するステップと、
前記複数の作業領域のそれぞれにおいて前記複数の領域を識別するステップとを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第２の解像度よりも低い第３の解像度を有する前記物体の第３の３Ｄ表現に基づいて、前記第１および第２の３Ｄ表現を分割するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記Ｘ線データの前記処理が、前記解像度を段階的に高めるステップを含み、前記第１の表現が、前記第２の表現よりも後のステップで取得される、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の初期領域のそれぞれの前記識別が、前記物体内の特定の材料に関連する、ある一定の範囲の画素値を決定するステップを含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれについて平面を決定するステップと、
前記１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれを決定するステップと、
前記１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれから、１つまたは複数の特徴を導出するステップとを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの平面が、前記物体のサブアセンブリの中央平面に対応する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれから、１つまたは複数の特徴を導出する前記ステップが、前記２Ｄセクションからベクトルグラフィックスを導出するステップを含む、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つまたは複数の特徴が、
２Ｄセクション内の各構成要素の縁部、および／もしくは領域、ならびに／または、
２Ｄセクション内の各構成要素の寸法を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整する前記ステップは、前記初期領域が２つ以上の構成要素を含むかどうか判定するステップを含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１０に従属するとき、前記初期領域が、２つ以上の構成要素を含むかどうか判定するステップは、前記初期領域が任意の縁部を横切るか、かつ／または２つ以上の任意の領域を占有するかどうか判定するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整する前記ステップが、前記初期領域を２つ以上の中間領域、すなわち複数の領域へと選択的に分割するステップを含む、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１０に従属するとき、分割する前記ステップが、縁部および／または領域に基づく、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の構成要素のそれぞれの前記３Ｄモデルを取得する前記ステップは、
前記構成要素が第１のタイプの構成要素に対応するかどうか判定するステップと、
肯定的な判定に応答して、
−  前記第１のタイプの前記構成要素についての所定の３Ｄモデル、および、
−  前記１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される前記構成要素の１つまたは複数の寸法
に基づいて、前記構成要素の前記３Ｄモデルを取得するステップと
を含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の構成要素のそれぞれの前記３Ｄモデルを取得する前記ステップが、前記第１の３Ｄ表現を中間３Ｄモデルに変換するステップを含み、前記中間３Ｄモデルが、メッシュモデルに対応する、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の構成要素のそれぞれの前記３Ｄモデルを取得する前記ステップは、
前記構成要素が第２のタイプの構成要素に対応するかどうか判定するステップと、
肯定的な判定(positive determination)に応答して、前記中間３Ｄモデルを、前記構成要素の前記３Ｄモデルに変換するステップとを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記Ｘ線データが、約９ＭｅＶのエネルギーを有するＸ線を少なくとも使用して取得され、かつ／または前記物体内の前記複数の構成要素が、少なくとも１０，０００個の構成要素に対応する、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラム。
【請求項２０】
請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法を実行することによって取得される、物体の構成要素分解済みの３Ｄモデルを含む、データ構造。
【請求項２１】
請求項１９に記載のコンピュータプログラム、および／または請求項２０に記載のデータ構造を含む、持続的なコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項２２】
請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された、コンピュータシステム。
【請求項２３】
Ｘ線データを提供するように構成された装置と、
前記Ｘ線データを取得するように構成された請求項２２に記載のコンピュータシステムと
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願はとりわけ、自動車などの物体の、複数の構成要素の３次元（３Ｄ）モデルデータを取得する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば１０，０００個を超える構成要素を含む場合がある、自動車など複雑な物体の（他に引けを取らない）評価／ベンチマークにかなりの関心が寄せられている。
このような物体は物理的に分解されてもよいが、このことは、通常は破壊的なことであり、かなりの手作業を必要とし、この分解プロセスが、たとえば各構成要素の３Ｄ構成についての情報を失う。
【０００３】
個々の構成要素、または比較的数の少ない構成要素を解析するためには、一般にＸ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）システムが使用されて、たとえば亀裂などを検出する。しかし、少なくとも一部には、関係のあるデータを処理するのが著しく困難なので、自動車など完成した複雑な物体を効果的に解析するためのこうしたシステムを使用することが妨げられてきた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願発明の一実施例は、例えば、物体の複数の構成要素の３Ｄモデルデータを取得する方法に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、
複数構成要素の物体についてのＸ線データを取得するステップと、
このＸ線データを処理して、それぞれ第１および第２の解像度を有する、物体の少なくとも第１および第２の（画素ベースの）３Ｄ表現を取得するステップであって、この第１の（たとえば「高い」）解像度が、第２の（たとえば「中間の」）解像度より高いステップと、
第２の３Ｄ表現の複数の領域を識別するステップであって、各領域が、少なくとも、
−  第２の（中間解像度の）３Ｄ表現の複数の初期領域を識別するステップであって、各初期領域が、画素値（または均等物）の複数の範囲のうち１つの範囲内の画素値を有するステップと、
−  初期領域と、第１の（高解像度の）３Ｄ表現から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（たとえば、縁部）との比較に基づいて、複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップと
によって、物体の複数の構成要素のうちの１つに対応するステップと、
対応する領域に基づいて、かつ／または第１の（高解像度の）３Ｄ表現から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（たとえば、寸法）に基づいて、複数の構成要素のそれぞれについて、その構成要素の３Ｄモデル（たとえば、ＣＡＤモデル）を取得するステップと
を含む方法が提供される。
【０００６】
したがって、この方法は、自動車など複雑な製品を評価するための効果的かつ効率的な方式を提供することができる。
この方法はさらに、
複数の構成要素の３Ｄモデルを組み立てて、物体の構成要素分解済みの３Ｄモデルを取得するステップを含んでもよい。
【０００７】
この方法は、
第１および第２の３Ｄ表現を、（たとえば、物体物のサブアセンブリに対応する）複数の作業領域に分割するステップと、
この複数の作業領域のそれぞれにおいて複数の領域を識別するステップと
を含んでもよい。
【０００８】
この方法は、
第２の解像度よりも低い第３の（たとえば「低い」）解像度を有する物体の第３の３Ｄ表現に基づいて、第１および第２の３Ｄ表現を分割するステップを含んでもよい。
【０００９】
Ｘ線データの処理は、解像度を段階的に増加させるステップを含んでもよく、第１の（高解像度の）表現が、第２の（中解像度の）表現などよりも後のステップで取得される。
複数の初期領域のそれぞれの識別は、物体内の特定の材料（たとえば、特定の鋼など）に関連する、ある一定の範囲の画素値を決定するステップを含んでもよい。
【００１０】
この方法は、
１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれについて平面を決定するステップと、
１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれを決定するステップと、
１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれから、１つまたは複数の特徴を導出するステップと
を含んでもよい。
【００１１】
少なくとも１つの平面が、物体のサブアセンブリの中央平面に対応してもよい。
１つまたは複数の２Ｄセクションのそれぞれから、１つまたは複数の特徴を導出するステップは、２Ｄセクションからベクトルグラフィックスを導出するステップを含んでもよい。
【００１２】
この１つまたは複数の特徴は、
２Ｄセクション内の各構成要素の縁部および／もしくは領域、ならびに／または、
２Ｄセクション内の各構成要素の寸法を含んでもよい。
【００１３】
複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップは、初期領域が２つ以上の構成要素を含むかどうか判定するステップを含んでもよい。初期領域が２つ以上の構成要素を含むかどうか判定するステップは、この初期領域が任意の縁部を横切るか、かつ／または２つ以上の任意の領域を占有するかどうか判定するステップを含んでもよい。
【００１４】
複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップは、この初期領域を２つ以上の中間領域、すなわち複数の領域へと選択的に分割するステップを含んでもよい。分割するこのステップは、縁部および／または領域に基づいてもよい。
【００１５】
複数の構成要素のそれぞれの３Ｄモデルを取得するステップは、
この構成要素が第１のタイプの構成要素に対応するかどうか判定するステップと、
肯定的な判定に応答して、
−  第１のタイプの構成要素についての所定の３Ｄモデル、および、
−  １つまたは複数の２Ｄセクションから取得される構成要素の１つまたは複数の寸法
に基づいて、構成要素の３Ｄモデルを取得するステップと
を含んでもよい。
【００１６】
複数の構成要素のそれぞれの３Ｄモデルを取得するステップは、
第１の３Ｄ表現を中間３Ｄモデル（たとえば、ＳＴＬモデル）に変換するステップを含んでもよく、この中間３Ｄモデルはメッシュモデルに対応する。
【００１７】
複数の構成要素のそれぞれの３Ｄモデルを取得するステップは、
この構成要素が第２のタイプの構成要素に対応するかどうか判定するステップと、
肯定的な判定に応答して、中間３Ｄモデル（ＳＴＬモデル）を、構成要素の３Ｄモデル（ＣＡＤモデル）に変換するステップと
を含んでもよい。
【００１８】
少なくとも、エネルギーが約９ＭｅＶのＸ線を使用して、Ｘ線データが取得されてもよい。物体内の複数の構成要素は、少なくとも１０，０００個の構成要素に対応してもよい。
【００１９】
本発明のさらなる態様によれば、この方法を実行するためのコンピュータプログラムが提供される。
本発明のさらなる態様によれば、この方法を実行することによって取得される、物体の構成要素分解済みの３Ｄモデルを含むデータ構造が提供される。
【００２０】
本発明のさらなる態様によれば、コンピュータプログラムおよび／またはデータ構造を含む、持続的でコンピュータ読取り可能な媒体が提供される。
本発明のさらなる態様によれば、この方法を実行するように構成されたコンピュータシステムが提供される。このコンピュータシステムは、少なくとも１つのプロセッサ、およびコンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリを備えてもよく、この少なくとも１つのメモリおよびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、コンピュータシステムがこの方法を実行できるようにするように構成される。Ｘ線データを提供するように構成された装置と、このＸ線データを取得するように構成されたコンピュータシステムとを備えるシステムが提供されてもよい。
【００２１】
次に、添付図面を参照しながら、一例として本発明のある特定の実施形態が説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】物体の複数の構成要素の３Ｄモデルデータを取得するためのシステムを示す図である。
【図２】図２のシステムの一部分を形成してもよいコンピューティング装置を示す図である。
【図３】図１のシステムが実行してもよい方法を示す図である。
【図４】図３の方法に関連するデータフローを示す図である。
【図５】図３の方法の第２のステップで取得することのできる低解像度（ａ）、中解像度（ｂ）、および高解像度（ｃ）の３ＤのＸ線データの一部分を示す図である。
【図６】物体（ａ）、サブアセンブリ（ｂ）、および構成要素（ｃ）についての３ＤのＸ線データの一部分を示す図である。このサブアセンブリについての３ＤのＸ線データは、図３の方法の第４のステップで取得することができる。
【図７】図３の方法の第６のステップで取得することのできる、サブアセンブリ（ａ）の２Ｄ画像、ならびにサブアセンブリ（ｂ）についての対応する縁部および領域データを示す図である。
【図８】図３の方法の第６のステップで取得することのできる寸法データを示す図である。
【図９】サブアセンブリ（ａ１、ａ２、ａ３）、図３の方法の第７のステップで判定することのできる閾値に基づいて、１つの構成要素が選択されたサブアセンブリ（ｂ１、ｂ２、ｂ３）、および５つの異なる構成要素が選択されたサブアセンブリ（ｃ１、ｃ２、ｃ３）の直交する各部分を示す図である。
【図１０】図３の方法の第１０のステップで取得することのできる、構成要素についての初期３Ｄモデルデータを、２つの異なる視点から示す図である。
【図１１】図３の方法の第１１のステップでそれぞれ取得することのできる、複数の構成要素についての最終３Ｄモデルデータを示す図である。また、各構成要素のサブアセンブリが、２つの異なる視点から示してある。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
システム
図１を参照して、次にシステム１が説明される。これから説明するように、システム１を使用して、複雑な物体の構成要素分解済みの３Ｄモデルデータを取得してもよい。
【００２４】
システム１は、Ｘ線ＣＴスキャンを実行するように構成される。システム１は、Ｘ線源２、コンピュータ制御のターンテーブル３、および検出器４を備える。このターンテーブル３に、自動車などの試験用物体５を置くことができる。
【００２５】
システム１はまた、第１の装置７１、第２の装置７２、および１つまたは複数の第３の装置７３（以下では、それぞれ画像キャプチャリング装置、画像再構成装置、および３Ｄモデリング装置と呼ぶ）を含む、コンピュータシステム６を備える。
【００２６】
Ｘ線源２は、物体５に向けられるＸ線放射１１を生成するように構成される。例によっては、このＸ線放射１１は、少なくとも９ＭｅＶまでのエネルギーを有する。例によっては、システム１は、Ｘ線１１が発散して円錐を形成するコーンビームのＣＴスキャンを実行するように構成される。
【００２７】
ターンテーブル３は少なくとも、画像キャプチャリング装置７１に適切に動作するよう接続され、またその制御下で動作する。
検出器４は、シンチレータ４ａ、およびリニアダイオードアレイ４ｂを備える。このシンチレータ４ａは、物体５と相互作用したＸ線放射１１を受ける。シンチレータ４ａは、受けたＸ線放射１１を可視光１２に変換する。アレイ４ｂ内の各ダイオードはそれぞれ、可視光１２を受光し、これに応答して電気（電圧）信号を生成してもよい。アレイ４ｂ内の各ダイオードからの電気信号が増幅され、多重化され、またデジタル信号１３に変換される。このデジタル信号１３は、コンピュータシステム６に供給される。
【００２８】
装置
図２を参照して、次に、画像キャプチャリング装置、画像再構成装置、および３Ｄモデリング装置、７１、７２、７３がさらに詳細に説明される。装置７１、７２、７３はそれぞれ類似しており、この段落では単に装置７と呼ぶ。この装置７は、１つまたは複数のプロセッサ７ｂ（図２では「Ｐ」で示す）を含む制御装置７ａを備える。この制御装置７ａは、システムバス７ｃを介して、装置７の他の構成要素７ｄ〜７ｆと通信する。装置７は、たとえばその他の装置と通信するための１つまたは複数の通信インタフェース７ｄ（たとえば、イーサネット（登録商標）インターフェース）を備える。装置７は、たとえばＲＡＭなどの揮発性メモリ、および、たとえばＲＯＭなどの不揮発性メモリを含む、メモリ７ｅを備える。この揮発性メモリは、たとえば、装置７の他の構成要素の動作を制御するとき、または各構成要素間でデータを移動させるときに、データを一時記憶するために制御装置７ａによって使用される。装置７は、たとえばソリッドステートおよび／またはハードディスクの記憶装置などの記憶装置７ｆを備える。この記憶装置７ｆは、とりわけ、コンピュータ読取り可能な命令またはソフトウェア（「Ｓ」）１５と、物体５に関連するデータを含み、ソフトウェア４によって使用されるデータ（「Ｄ」）１６とを記憶する。場合によっては、装置７は、この装置がユーザから入力を受信し、このユーザに出力を提供できるようにするための、１つまたは複数のユーザインターフェース（図示せず）を備えてもよい。
【００２９】
ソフトウェア１５は、以下に述べる方法を実行するように構成される。理解されるように、この方法の各ステップは、完全に自動化されてもよく、または部分的に自動化されてもよく、またある特定のユーザとの対話を含んでもよい。各ステップは、既知のアルゴリズムを利用して結果を得てもよい。各ステップは、既知の機械学習／人工のニューラルネットワーク技法を利用して結果を得てもよい。
【００３０】
方法
図３および図４を参照して、次に、システム１によって実行されてもよい方法が説明される。図３はプロセス流れ図に対応し、図４はデータ流れ図に対応する。
【００３１】
第１のステップ
第１のステップＳ１において、２次元（２Ｄ）のＸ線データが取得される（図３および図４では「Ｘ２」で示す）。
【００３２】
物体５が、ターンテーブル３に置かれ、単一の回転軸の周りに回転され、一連の２ＤのＸ線画像が取得される。
規則的な画像幾何形状を維持するために、ターンテーブル３の回転速度は、検出器４のライン露出時間と同期されている。回転速度は、毎秒０．００５〜０．０１メートルの範囲での線速度に対応してもよい。比較的密度の高い材料（たとえば、高強度材料）を有する領域、異なる密度を有する比較的多数の異なる構成要素を有する領域、比較的複雑な構成要素を有する領域などは、比較的遅い回転速度で撮像することができる。このようにして、さらに高密度の２ＤのＸ線画像が取得され、これはそうした詳細を識別するのに有益になることがある。
第１のステップＳ１は、画像キャプチャリング装置７１によって、またはその制御下で実行される。
【００３３】
第２のステップ
第２のステップＳ２において、２ＤのＸ線データが使用され、すなわち処理されて、多重解像度の３ＤのＸ線データ（「Ｘ３」）を取得する。
【００３４】
たとえば、第２のステップＳ２（または画像再構成）は、
−  たとえば、Ｓ．Ｓｍｉｔｈの、「Ｔｈｅ  Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔ  ａｎｄ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒ’ｓ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（科学者および技術者のデジタル信号処理へのガイド）」、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｐｕｂ（１９９７年）、Ｃｈ．２５に記載されているフーリエドメイン再構成アルゴリズムと、
−  たとえば、Ｍ．ＬｉｅｂｌｉｎｇおよびＭ．Ｕｎｓｅｒの「Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｏｆｆ−ａｘｉｓ  Ｆｒｅｓｎｅｌ  ｈｏｌｏｇｒａｍｓ（デジタル軸外しフレネルホログラムを再構成するためのアルゴリズムの比較）」、Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥ  ６０１６、Ｔｈｒｅｅ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ＴＶ、Ｖｉｄｅｏ、ａｎｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ  ＩＶ、６０１６０Ｍ（２００５年１１月１５日）、ＤＯＩ：１０．１１１７／１２．６３１０３９に記載されているフレネルアルゴリズムと
を使用することを含む。
【００３５】
典型的な単一段階のプロセスと対照的に、画像再構成は３段階で実行され、その結果、３つの異なる解像度（以下では、低解像度、中解像度、高解像度と呼ばれる）を有する３ＤのＸ線データが生成される。特に、２ＤのＸ線データは、アルゴリズムを使用して最初に処理されて、低解像度の３ＤのＸ線データを取得する。次いで、このデータがさらに処理されて、中解像度の３ＤのＸ線データを取得する。次いで、このデータはさらに一層処理されて、高解像度データを取得する。
【００３６】
したがって、第２のステップＳ２で取得される３ＤのＸ線データは、物体５の高解像度（「Ｈ」）、中解像度「Ｍ」）、および低解像度（「Ｌ」）の３Ｄ画像を含む。
各３Ｄ画像は、３Ｄ画素の３Ｄグリッド（または、言い換えればボクセル）、および／または物体５を通る異なる様々な部分に対応する１組の２Ｄ画像（以下では部分と呼ぶ）に対応する。
【００３７】
以下でより詳細に説明するように、各画素／ボクセルに関連付けられた値（以下では画素値と呼ぶ）が存在し、この値が、物体５の対応する領域でのＸ線の減衰に関連し、したがって、その領域での任意の材料に関する。この画素値は、グレースケールの強度によって視覚的に表されてもよい。
【００３８】
解像度は、画素／ボクセルの寸法に対応する場合がある。低解像度の３ＤのＸ線データの典型的な解像度は約１，０００マイクロメートル（μｍ）であり、中解像度では約６００μｍ、高解像度では約１５０μｍである。しかし、こうした解像度のうち１つまたは複数は、こうした典型的な値と異なる場合がある。たとえば、解像度は、＞７５０μｍ（低解像度）、３５０〜７５０μｍ（中解像度）、および＜３５０μｍ（高解像度）の範囲内でもよい。
【００３９】
この段落で図５を参照すると、低解像度の３ＤのＸ線データ（ａ）、中解像度の３ＤのＸ線データ（ｂ）、および高解像度の３ＤのＸ線データ（ｃ）の例示的な一部分が示してある。
【００４０】
以下でより詳細に説明するように、低解像度データは、物体５全体の３Ｄ画像に関連するデータ処理作業向けに使用される。低解像度データは比較的小さいので、こうした作業には特に適している。典型的な物体５では、低解像度データのサイズは約２００ギガバイト（ＧＢ）であり、中解像度データのサイズは約６００ＧＢ、高解像度データのサイズは約１，０００ＧＢである。
【００４１】
中解像度データの雑音は、高解像度データの雑音よりも低い。したがって、高解像度データではなく中解像度データを使用して初期３Ｄモデルデータを取得すると（以下参照）、雑音に起因する誤りのあるメッシュ要素が少なくなる。さらに、これによって、物体５の特徴の正確なキャプチャリングが容易になる。したがって、中解像度データは、初期３Ｄモデルデータを取得するのに使用され、高解像度データは、たとえば縁部データ、寸法データなどを取得するのに使用される（以下参照）。
【００４２】
３ＤのＸ線データは、医療におけるデジタル画像と通信（ＤＩＣＯＭ）の形式で、記憶され、転送されることなどが好ましい。他のフォーマットが使用されてもよいが、ＤＩＣＯＭは、たとえば、データ操作の容易さに関連するいくつかの利点を有する。
第２のステップＳ２は、画像再構成装置７２によって実行される。
【００４３】
第３のステップ
第３のステップＳ３では、多重解像度の３ＤのＸ線データが処理される。これは、既知のアルゴリズムを使用して画像を鮮明にし、（たとえば、ビーム硬化に起因する）画像内のアーティファクトを低減し、画像のコントラストを改善することなどを含むことが好ましい。
第３のステップＳ３、および後続のステップＳ４・・・Ｓ１２は、３Ｄモデリング装置７３によって実行される。
【００４４】
第４のステップ
第４のステップＳ４では、３ＤのＸ線データは、複数のサブセット（「Ｘ３１・・・Ｘ３Ｍ」）に分割される。
【００４５】
この段落で図６を参照すると、典型的な物体５は、複数（たとえば、数百以上）のサブアセンブリまたは同等物を含み、それぞれのサブアセンブリは、複数（たとえば、数十以上）の構成要素を含む。したがって、前述の通り、典型的な物体５は、１０，０００を超える構成要素を含む。一例として、自動車５は、そのサブアセンブリの１つとしてコーナーモジュール５１を備え、このコーナーモジュール５１は、その構成要素の１つとしてディスクパッド５２を備える。
【００４６】
複数のサブセットのそれぞれは、物体５でのサブアセンブリの互いに異なるものに対応することが好ましい。しかし、３ＤのＸ線データは、任意の適切な方式で分割してもよく、各サブセットは、複数（たとえば、数十以上）の構成要素を含むことが好ましい。
【００４７】
第４のステップＳ４は、複数の３Ｄ領域を選択することを含み、そのそれぞれが、物体５のサブアセンブリの互いに異なる１つを含むことが好ましい。このような３Ｄ領域は直方体でもよく、または他の任意の適切な形状（たとえば、円筒形）を有してもよい。複数の３Ｄ領域のうち２つ以上が、互いにオーバラップしてもよい。
【００４８】
第４のステップＳ４は、物体５全体の低解像度Ｘ線データを使用して実行されることが好ましい。これは、たとえば、接続性、所定の規則などに基づいて、任意の適切な方式で実行されてもよい。
【００４９】
通常、３Ｄ領域のそれぞれは、関連するサブアセンブリ内に存在しない物体５の（「追加の」）各部分を含むことになる。こうした追加部分は、関連するサブセットを処理するときには無視されることが好ましい。
【００５０】
各サブセットは、中解像度および高解像度（すなわち、低解像度ではない）３ＤのＸ線データを含むことが好ましい。
第４のステップＳ４により、複数のサブアセンブリについての最終Ｄモデルデータ（すなわち、ＣＡＤデータ）を取得することに関わる処理を並列に実行できるようになる。各サブアセンブリが、特に本明細書に記載の処理に適した複雑さのレベルを有しているので、このステップにより、物体５の特徴の正確なキャプチャリングも容易になる。
【００５１】
（たとえば、ステップＳ４およびＳ８において）データが分割されるか、（たとえば、ステップＳ６、Ｓ１０、およびＳ１１において）あるタイプから別のタイプに変更されるときはいつでも、たとえば、グローバル座標系（または同等物）に基づいて、関連する要素（ボクセル、線／曲線、表面など）の位置を記述するデータが適切に維持される。とりわけ、これにより、データの後続の（再）アセンブリが容易になる。
【００５２】
第５のステップ
この方法の第５のステップＳ５〜第１１のステップＳ１１は、各サブセット／対応するサブアセンブリ（以下では、それぞれ単にサブセットおよびサブアセンブリと呼ぶ）に対して実行される。前述の通り、これは並列に実行されてもよい。
【００５３】
第５のステップＳ５では、サブセット（「Ｘ３ｉ」）が、第３のステップＳ３と同様に処理される。この場合、特定のサブセットに対して処理が最適化されてもよい。たとえば、３Ｄ画像の質は、圧入構成要素、溶接構成要素、ボルト締め構成要素など、複雑な領域内で改善されてもよい。
【００５４】
第６のステップ
第６のステップＳ６では、サブアセンブリに関連する２Ｄデータ（「Ｄｉ」）が取得される。
この段落で図７（ａ）を参照すると、第６のステップＳ６は、サブセット内の高解像度の３ＤのＸ線データからサブアセンブリの２Ｄ画像２１を取得することを含む。２Ｄ画像２１は、サブアセンブリの（クロス）セクションに対応する。このセクションを画定する平面は、任意の適切な方式で決定されてもよい。たとえば、この平面は、サブアセンブリの中央平面でもよく、たとえば、サブアセンブリを２つの実質的に対称な部分に分割する。
【００５５】
この段落で図７（ｂ）を参照すると、次いで、第６のステップＳ６が２Ｄデータ２２を決定することを含む。これは、２Ｄ画像２１内のサブアセンブリの特徴（たとえば、構成要素）の縁部に対応する、１組の線／曲線２２ａ（以下では、縁部データと呼ぶ）を決定することを含む。縁部データ２２ａは、たとえば、縁部検出アルゴリズムを使用して、任意の適切な方式で決定されてもよい。線／曲線の性質はまた、ある特定の方式で抑制されて、閉ループを形成してもよい。２Ｄデータ２２を決定することはまた、縁部データ２２ａによって画定された、たとえば境界を設けられた１組の領域２２ｂ（以下では、領域データと呼ぶ）を識別することを含むことが好ましい。適切な場合には、同じ構成要素に対応するものとして、別々の領域が決定されることが好ましい。これは、たとえば、類似性／対称性、所定の規則などに基づいて、任意の適切な方式で実行されてもよい。
【００５６】
この段落で図８を参照すると、第６のステップＳ６はまた、２Ｄ画像２１’内のサブアセンブリの特徴（たとえば、構成要素）の１組の寸法２２ｃ（以下では、寸法データと呼ぶ）を決定することを含む。これは、任意の適切な方式で実行されてもよい。たとえば、寸法データ２２ｃは、縁部データ２２ａに含まれる線／曲線パラメータから導出されてもよい。寸法データ２２ｃは、平行な縁部間の距離などを含んでもよい。
【００５７】
２Ｄデータ２２は、単一の２Ｄ画像２１（すなわち、単一の断面）、または複数の２Ｄ画像２１（すなわち、複数の断面）について決定されてもよい。
本明細書においては、この２Ｄデータは特徴と呼ばれることがある。
【００５８】
第７のステップ
第７のステップＳ７および第８のステップＳ８は、サブセット内の中解像度のＸ線データ、すなわちサブアセンブリの中解像度の３Ｄ画像に対して実行される。
第７のステップＳ７では、閾値の複数のペア（「Ｔｉ」）が決定される。以下では、この閾値の複数のペアは閾値データと呼ばれる。
閾値の各ペアは、グレースケール強度の範囲の上限および下限に対応することが好ましい。グレースケール強度は、（特定のマッピングに従って）画素値に対応し、したがって、画素に関連付けられた領域内の材料に関連する。通常、以下の材料は、（ハウンズフィールド単位、ＨＵでの）以下の画素値を有することになる。
−  鋼：１２〜１８ＨＵ
−  アルミニウム：２５〜３５ＨＵ
−  プラスチック：７２〜８１ＨＵ
物体５の様々な構成要素は、一般に様々な材料から作製されるので、様々な範囲のグレースケール強度／画素値を有することになる。様々な構成要素が名目上同じ素材から作製されている場合でも、この材料間のわずかな差によって、グレースケール強度／画素値において検出可能な差が依然として存在することになる。
【００５９】
サブアセンブリ内の構成要素のそれぞれが、グレースケール強度の別個の（すなわち、互いに異なり、重複しない）範囲に関連付けられている場合、閾値の適切なペアを決定することによって、サブアセンブリ内の構成要素のそれぞれが別々に選択されてもよい。しかし、場合によっては、２つ以上の構成要素に対応する閾値のペアを決定することだけが可能になる場合がある。
【００６０】
たとえば、圧入構成要素、スナップ嵌め構成要素、溶接構成要素、および他のそうした連結構成要素の場合に、これは特に重要になることがある。
閾値データは、構成要素の最大数を別々に選択できるように決定されることが好ましい。閾値データは、任意の適切な方式で決定されてもよい。たとえば、閾値は、サブアセンブリの３Ｄ画像内のグレースケール強度の分布（ヒストグラム）に基づいて決定されてもよい。以下でより詳細に説明するように、初期閾値データはまた、２Ｄデータ２２に基づいて調整されてもよい。
【００６１】
この段落で図９を参照すると、例示的なサブアセンブリ（コーナーモジュール）の３Ｄ画像の直交する３つの部分（ａ１、ａ２、ａ３）のセットが示してある。次の３つの部分（ｂ１、ｂ２、ｂ３）は、各構成要素の閾値ベースの選択（ナックル）を示す。次の３つの部分（ｃ１、ｃ２、ｃ３）は、５つの異なる構成要素の５つの異なる閾値値ベースの選択を示す。
【００６２】
第８のステップ
この方法の第８のステップＳ８〜第１１のステップＳ１１が、サブアセンブリ内の各構成要素（以下では、単に構成要素と呼ぶ）に対して実行される。
第８のステップＳ８では、サブセットが、さらなるサブセット（「Ｘ３ｉｊ」）に分割される。このさらなるサブセットは、構成要素についての３ＤのＸ線データを含み、以下では構成要素サブセットと呼ばれる。
【００６３】
第８のステップＳ８は、閾値の特定のペアを使用して、このサブセットを、構成要素または構成要素のグループを含んでもよい初期サブセットに分割することを含む。
次いで、第８のステップＳ８は、２Ｄデータ２２を使用して初期サブセットを選択的に分割することを含む。これは、初期サブセットが２つ以上の構成要素を含むかどうか判定することを含む。これは、任意の適切な方式で実行されてもよい。たとえば、縁部データ２２ａおよび／または領域データ２２ｂを３ＤのＸ線データの適切な部分と比較して、縁部を横切るか、または２つの領域を占有する重要な材料が存在するかどうか判定してもよい。肯定的な判定に応答して、初期サブセットが分割される。これは、たとえば、３次元に適切に伝播される、縁部データ２２ａでの関連する曲線／線に基づいて、任意の適切な方式で実行してもよい。
【００６４】
閾値データは、２Ｄデータ２２に鑑みて、（包括的または局所的に）調整してもよい。
接続されていない２つの３Ｄ領域に対応する初期サブセットが、直接的に分割されてもよい。
したがって、第８のステップＳ８では、構成要素サブセット、すなわち１つの構成要素についての３ＤのＸ線データを含むサブセットが取得される。
【００６５】
第９のステップ
第９のステップＳ９では、構成要素サブセットが検査される。これは、２Ｄデータ２２（たとえば、領域データ２２ｂおよび／または寸法データ２２ｃ）と、構成要素サブセットの適切な部分の特徴とを比較することによって、１つまたは複数の誤りを決定することを含むことが好ましい。この誤りが最大許容可能誤りを超える場合、この方法は、これまでのステップＳ８に戻り、これが様々なパラメータを使用して繰り返されることが好ましい。
【００６６】
第１０のステップ
第１０のステップＳ１０では、構成要素サブセット内の３ＤのＸ線データが、初期３Ｄモデルデータ（「Ｍ１ｉｊ」）に変換される。
初期３Ｄモデルデータは、ステレオリソグラフィ（ＳＴＬ）データに対応することが好ましく、以下では単にＳＴＬデータと呼ばれる。ＳＴＬデータは、１組の三角形表面を示しており、これを使用して、１つまたは複数の閉じた三角形メッシュ表面を画定し、したがってこうした表面によって境界を設けられた１つまたは複数の３Ｄの物体を画定する。
【００６７】
構成要素サブセット内の３ＤのＸ線データは、既知の技法を使用してＳＴＬデータに変換される。
この方法はまた、ＳＴＬデータが処理されて、たとえばメッシュを改良し、誤りのあるメッシュ要素を取り除くなどのステップ（図示せず）を含むことが好ましい。
【００６８】
この段落で図１０を参照すると、一例として、構成要素（すなわち、ナックル）についてのＳＴＬデータが示してある。
【００６９】
第１１のステップ
第１１のステップＳ１１では、構成要素の最終３Ｄモデルデータ（「Ｍ２ｉｊ」）が取得される。
これは、これまでのステップＳ１０で取得されるＳＴＬデータ、および第６のステップＳ６で取得される２Ｄデータ２２を使用して実行される。
最終３Ｄモデルデータは、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）データに対応することが好ましく、以下では単にＣＡＤデータと呼ぶ。このＣＡＤデータは、境界表現を使用して、一群の接続された表面要素として固体（たとえば、構成要素）を表すことが好ましい。これらの表面要素は、たとえば、非一様有理Ｂスプライン（ＮＵＲＢＳ）（ＳＴＬデータ参照）を使用して精密に表される。
【００７０】
第１１のステップＳ１１は、構成要素が第１のタイプなのか、それとも第２のタイプなのか判定することを含むことが好ましい。すなわち、
−  第１のタイプは、ボルトなどの標準構成要素を含む。第１のタイプはまた、比較的単純な特徴を有する構成要素を含んでもよい。たとえば、図１１に示してある構成要素６２９（すなわち、ハブ）は、比較的単純な断面を有する、概ね円筒対称形である。
−  第２のタイプの構成要素は、図１１に示してある構成要素６２１（すなわち、ナックル）など、非標準であり、かつ／または比較的複雑である。
【００７１】
この判定は、第１のタイプの構成要素（以下では、標準構成要素と呼ぶ）を表す、記憶された任意のデータと、ＳＴＬデータとが一致するかどうかに基づいて実行されてもよい。
【００７２】
構成要素が第１のタイプである場合、ＣＡＤデータは、主に２Ｄデータ２２から取得される。たとえば、特定の標準構成要素は、たとえば、寸法データ２２ｃから取得できる比較的少数のパラメータ（たとえば、寸法）を使用して、記憶された一般モデルから作成してもよい。
【００７３】
構成要素が第２のタイプである場合、ＳＴＬデータおよび２Ｄデータ２２を使用してＣＡＤデータが取得される。具体的には、ＳＴＬデータによって表される構成要素の表面上に、１組の表面（たとえば、ＮＵＲＢＳ表面）が作製される。次いで、こうした表面の寸法の少なくともいくつかは、寸法データ２２ｃを使用して調整されることが好ましい。
【００７４】
前述の通り、先行するステップＳ１１（およびその他）が、物体５内の各サブアセンブリ、および各サブアセンブリ内の各構成要素に対して実行される。したがって、物体５内の構成要素のそれぞれについてのＣＡＤデータが取得される。
【００７５】
この段落で図１１を参照すると、一例として、サブアセンブリ６１（すなわち、コーナーモジュール）の複数の異なる構成要素６２１、・・・６２１６についてのＣＡＤデータが示してある。
【００７６】
第１２のステップ
第１２のステップＳ１２では、物体５の構成要素のそれぞれについてのＣＡＤデータが組み立てられ、それによって物体５についてのＣＡＤデータを取得する。
前述の通り、データが分割されたときなどには、関連する要素の位置を記述するデータが適切に維持され、それによって組立てが容易になった。それにもかかわらず、さらに多くのステップが必要になる場合がある。たとえば、様々なサブアセンブリについて別々に処理するので、サブアセンブリの正確な再接続には、たとえば共通の基準点などに基づいて、さらに作業が必要になる場合がある。
【００７７】
概要
具体的には、図４を参照すると、この方法のステップおよび特徴のいくつかは、
−  複数構成要素の物体についてのＸ線データ（Ｘ２）を取得するステップと、
−  このＸ線データ（Ｘ２）を処理して、それぞれ第１（Ｈ）および第２（Ｍ）の解像度を有する、物体の少なくとも第１および第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ、Ｘ３−Ｍ）を取得するステップであって、この第１の解像度（Ｈ）が、第２の解像度（Ｍ）より高いステップと、
−  第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｍ）の複数の領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）を識別するステップであって、各領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）が、少なくとも、
−  第２の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｍ）の複数の初期領域を識別するステップであって、各初期領域が、画素値の複数の範囲（Ｔｉ）のうち１つの範囲内の画素値を有するステップと、
−  初期領域と、第１の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ）から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（Ｄｉ）との比較に基づいて、複数の初期領域のそれぞれを選択的に調整するステップと
によって、物体の複数の構成要素のうちの１つに対応するステップと、
−  対応する領域（Ｘ３１１、Ｘ３１２、・・・）に基づいて、かつ／または第１の３Ｄ表現（Ｘ３−Ｈ）から取得される、物体の少なくとも一部分の１つまたは複数の２Ｄセクションから取得される１つまたは複数の特徴（Ｄｉ）に基づいて、複数の構成要素のそれぞれについて、その構成要素の３Ｄモデル（Ｘ２１１、Ｘ２１２、・・・）を取得するステップと
を含む。
【００７８】
他の修正形態
前述の各実施形態には、他の多くの修正を加えてもよいことが理解されよう。
たとえば、コンピュータシステム６は異なっていてもよく、たとえば、任意の数のコンピューティング装置が存在してもよく、そのそれぞれが、図２に関連して前述したものでもよく、またはクラウドコンピューティングシステム、コンピュータクラスタなどでもよい。コンピュータシステム６は、一緒に動作して、任意の適切な方式でこの方法を実行してもよい。データは、任意の適切な方式で、コンピュータシステム６を介して移動され、このコンピュータシステム６に記憶されてもよい。
【００７９】
多重解像度の３ＤのＸ線データは、比較的少ない（すなわち２つの）異なる解像度を含んでもよい。たとえば、低解像度データを使用することなく、サブセットを取得してもよい。多重解像度の３ＤのＸ線データは、比較的多くの数の異なる解像度を含んでもよい。たとえば、この方法のある特定のステップ、および／またはある特定の構成要素は、前述の解像度とは異なる解像度を使用して恩恵を受ける場合がある。たとえば、場合によっては、超高解像度データが有益になる場合がある。
【００８０】
この方法は、比較的少ないステップを含んでもよい。たとえば、第３、第４、第５、第９、第１１、および第１２のステップ、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５、Ｓ９、Ｓ１１、Ｓ１２のうちの一部またはすべてを省いてもよい。この方法は、追加のステップ、たとえば追加の処理ステップまたは検査ステップを含んでもよい。
【００８１】
単一の範囲を定義する閾値のペアではなく、複数の範囲を定義する閾値のセットを使用して、単一の構成要素を選択することもできる。
３ＤのＸ線データを構成要素サブセットに分割し、次いでこれをＳＴＬデータに変換するのではなく、この３ＤのＸ線データ（たとえば、サブアセンブリ用）をＳＴＬデータに変換し、次いでこのＳＴＬデータを分割してもよい。
【００８２】
この方法は、単に初期３Ｄモデル（たとえば、ＳＴＬ）データを取得するためのものでもよく、最終３Ｄモデル（たとえば、ＣＡＤ）データを取得するためのものでなくてもよい。
【図１】
2020504412.tif 000003
【図２】
2020504412.tif 000004
【図３】
2020504412.tif 000005
【図４】
2020504412.tif 000006
【図５ａ】
2020504412.tif 000007
【図５ｂ】
2020504412.tif 000008
【図５ｃ】
2020504412.tif 000009
【図６】
2020504412.tif 000010
【図７ａ】
2020504412.tif 000011
【図７ｂ】
2020504412.tif 000012
【図８】
2020504412.tif 000013
【図９】
2020504412.tif 000014
【図１０】
2020504412.tif 000015
【図１１】
2020504412.tif 000016
【国際調査報告】
2020504412.tif 000017