大規模 3 次元形状を対象とした高度で実用的な幾何処理ソフトウエアの開発
北海道大学大学院情報科学研究科 システム情報科学専攻 ディジタル幾何処理工学研究室
Digital Geometry Processing Laboratory, Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University〒060‑0814 札幌市北区北 14 条西 9 丁目 教授 金井 理
TEL : 011‑706‑6448
URL : http://sdmwww.ssi.ist.hokudai.ac.jp/

1．概要

FAX : 011‑706‑6448
E‑mail : kanai@ssi.ist.hokudai.ac.jp
リング等の形状処理については，精度・速度・自動化レベルの観点から多くの技術的課題がいまだに残されていま「ディジタル幾何処理工学研究室」は，モノづくりや社す．本研究室では，その課題克服に向けたソフトウエア開会インフラ，人間工学や医学等，さまざまな分野で必要と発を目標とし，さまざまな分野の研究者と共同研究をしてされる大規模で高度な 3 次元形状処理ソフトウエアの開発

います．

を行っている研究室です．本研究室は，工学部旧精密工学

2.1

大規模 3 次元計測データの自動処理・物体認識科の研究室を前身とし，2007 年より金井が教授として，建設・プラント分野で利用される地上型レーザスキャナ

また，2010 年から伊達宏昭准教授が加わり，2 名の教員がは，計測範囲数 100 m，計測精度 2〜3 mm，計測速度 100

指導にあたっています．
「ディジタル幾何処理工学」とい万点/s もの高性能な 3 次元計測が可能です．また，車上う名は国内ではなじみが薄いですが，英語名の Digitalにレーザスキャナや GPS を搭載した車載型レーザスキャ

Geometry Processing は，海外では 3 次元形状処理を専門

ナは，40〜50 km/h で走行しながら道路周辺環境を 100とする研究室名称として広く使われています．

km もの範囲にわたって一気に計測できます．特に社会イ

平成 30 年 4 月現在，本研究室には博士課程学生 5 名ンフラの維持管理では，このような計測データから現況反（うち 2 名は社会人入学），修士課程学生 5 名，学部 4 年生

映型 3 次元モデルをつくることが期待されています．しか5 名 が 1 名 在 籍 し て い ま す（図 1）．教 育 で は，学 部 のし，計測データ自身は数千万から数億点にものぼる点群で「ディジタル形状設計」，大学院の「ディジタル幾何処理工構成され，かつ無視できない異常値，不均一な点密度，隠学特論」の授業を通じ，点群・メッシュ・ソリッドモデリ蔽などの不良構造を潜在的に含むため，3 次元モデル化はング等に関する数学や情報科学の基礎を教授しています．

容易ではありません．

2．主な研究テーマ紹介

本研究室では，このような大規模レーザ計測点群に対する処理で必須となる点群レジストレーション（位置合わ

モノづくり分野では，近年，レーザによる非接触 3 次元せ）や物体認識のアルゴリズムを開発してきました．物体測定器や工業用 X 線 CT 装置が普及し，表面の高精度高認識では，TLS 計測点群からのプラント配管系統の自動密度測定や内部を含めた 3 次元形状計測が可能となってい認識モデリング 1)，空調ダクトや規格型鋼のモデリング，ます．また，建設やプラント分野でも，大規模空間を高大規模市街地計測点群からの柱状構造物の自動認識 2)など

速・高密度に計測できるレーザスキャナや，ドローンで空に取り組んできました．また，ある応用向けに特化した高中撮影された画像群から 3 次元モデルを自動生成する精度で完全自動のレジストレーションアルゴリズムを数多Structure-from-Motion（SfM）などの技術が急速に普及しく開発してきました．例えば，市街地のレーザ計測点群とています．このように計測自体の性能は加速度的に向上しSfM で生成されたテクスチャ付きモデルとの自動スケーています．その一方で，計測で得られた大規模・高密度なリング機能付きレジストレーション 3)，橋梁部 MLS 計測

計測データを設計・解析に活用するための物体認識やモデ点群の位置合わせに特化した構造物エッジを利用したレジストレーション 4)，プラント配管計測点群の位置合わせに特化した高精度レジストレーション 5)（図 2）等のアルゴリズムを発表しています．さらに，計測精度の入射角や計測距離に対する依存性を考慮し，与えられた精度制約を満たし最も効率的な計測が可能なスキャナの最適配置を求める研究も行っています 6)．また，内閣府 SIP プロジェクトの一部にも参加し，成果の一部を橋梁維持管理向け 3 次元モデル生成に活用する取り組みも行っています 7)．
2.2

リバースエンジニアリング・FEM メッシュ生成

モノづくり分野の非接触 3 次元測定器の性能も飛躍的に向上し，距離分解能が数 μm，点間距離 10 μm の高精細計測も可能となってきました．このような測定器を使えば，
図1624

研究室メンバー形状と同時に表面粗さも計測可能です．本研究室では，こ精密工学会誌/Journal of the Japan Society for Precision Engineering

（研究所・研究室紹介）大規模 3 次元形状を対象とした高度で実用的な幾何処理ソフトウエアの開発

水処理プラント
レーザ計測点群データ：初期姿勢（12 スキャン，約 5 億点）

ラフレジストレーション結果（a）舗装された 6 deg 坂道上昇
（23 歳男性）

精密レジストレーション結果

図2

配管モデリング結果（配管 306 本）

プラント配管計測点群用レジストレーション（b）舗装された 3 deg 坂道下降
（13 歳女性）の利点を利用し，鋳造品の高精細 3 次元計測メッシュから，表面粗さが異なる鋳肌面と機械加工面を分離し，それぞれに適したモデリング方法で CAD グレードの 3 次元ソ

図3

屋外レーザ計測点群内でのデジタルヒューマンの歩行シミュ
レーションとつまずきリスク推定

リッドモデルを再構成する鋳造品向け迅速リバースエンジ
ニアリングのソフトウエアを開発しています 8).
また，最近の設計開発では 3 次元 FEM を用いた解析が必要不可欠です．FEM 解析では，ソリッドモデルから解析用メッシュを分割する必要がありますが，複雑な形状に対し，形状品質が良く技術上の仕様を満たす解析メッシュを効率的に自動生成することが課題となっています．そのため，解析用メッシュを対象とした寸法駆動変形手法およびメッシュ適合手法 9)を開発しています．
2.3

デジタルヒューマンとの融合，医療分野への展開

超高齢社会の中，高齢者を含む誰もが人工物を快適かつ安全に利用できるかといった人間工学的観点からの評価も重要です．本専攻ではこの分野を強化するため，2014 年に産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究所との連携講座を設置しました．本研究室では，その講座教員と連携し，本研究室の強みであるレーザ計測や解析メッシュ生成技術と，連携講座がもつ人間の精緻な 3 次元モデルとを融合させた共同研究を進めています．例えば，施設の屋内外環境をレーザ計測した点群上で，人間モデルを歩行させ，路面凹凸に依存したつまずきリスクを予測するシステ．一方，車両衝突シミュムが開発されています 10)（図 3）
レーションで必要な人体 FEM 解析メッシュを対象に，提供されている立位・座位といった基準姿勢のみの解析メッ
シュを，品質を低下させず製品利用時の任意姿勢のメッシュに高速に変形できる幾何学的メッシュ変形手法も開発中 11)です．
一方，医療分野への展開は，本学医学研究科と共同で実施しています．例えば，数万円程度の 3 次元スキャナで児童の背表面を計測した点群データから形状の非対称性を高速に評価し，脊柱側弯症の徴候を短時間・高感度に検出できる学校検診用システムも開発しています 12)．
ご興味があれば，研究室 Web サイトでご確認ください．

参考文献1) K. Kawashima et al. : As-built modeling of piping system fromterrestrial laser-scanned point clouds using normal-based region
growing, Journal of Computational Design and Engineering, 1, 1（2014）13.
2) H. Yokoyama et al. : Detection and classiﬁcation of pole-likeobjects from mobile laser scanning data of urban environments,
International of CAD/CAM, 13, 2（2013）31.
3) R. Yoshimura et al. : Automatic registration of MLS point clouds
and SfM meshes of urban area, Geo-spatial Information Science,19, 3（2016）171.
4) H. Date et al. : Eﬃcient registration of laser-scanned point cloudsof bridges using linear features, Journal of Automation
Technology, 13, 3（2018）328.
5) R. Moritani et al. : Cylinder-based simultaneous registration andmodel ﬁtting of laser-scanned point clouds for accurate as-built
modeling of piping system, Computer-Aided Design andApplications, 15（5）（2018）720.
6) E. Wakisaka et al. : Model-based next-best-view planning ofterrestrial laser scanner for HVAC facility renovation, ComputerAided Design and Applications, 15, 3（2018）353.
7) 安達淳，金井理：インフラ維持管理における ICT の利活用，土木学会誌，102, 10（2017）20．
8) 浦田昇尚ほか：鋳造品の迅速リバースエンジニアリングに関する研究，精密工学会誌，83, 5（2017）474．
9) H. Maehama et al. : Eﬃcient conformal tetrahedral ﬁnite element
mesh generation for moving objects with contact by mesh
adaptation, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems,and Manufacturing, 11, 4（2017） JAMDSM0045.
10) T. Maruyama et al. : Tripping risk evaluation system based onhuman behavior simulation in laser-scanned 3D as-is environments, Automation in Construction, 85（2018）193.
11) 廣澤憲麻ほか：メッシュ変形に基づく人体有限要素モデルの高速姿勢変更手法の開発（第三報），2018 年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，（2018）575．
12) 長枝浩ほか：デプスセンサと 3 次元対称性解析を用いた脊柱側弯症早期診断システムの開発，2017 年度精密工学会北海道支部
学術講演会講演論文集，（2017）79．

精密工学会誌/Journal of the Japan Society for Precision Engineering625