鳥取県産業技術センター研究報告 No.22 (2019)

全方位カメラ視差画像による３Ｄ空間障害物検知システムの開発
スギ材、マツ材を原材料とする複層木毛セメント板の開発
Developmentof Multilayered
Wool SystemCementusing
Boardsmade of Sugi andMatsu
Developmentof a 3D-space
ObstacleWood
Detection
Omnidirectional
ParallaxIimages

谷岡晃和
福谷武司

Akikazu Tanioka
Takeshi Fukutani
電子・有機素材研究所 有機・発酵担当
機械素材研究所 機械・計測制御担当

スギ材とマツ材と原材料とする複層木毛セメント板の開発に取り組んだ。超速硬セメントを用い、セメン
国や県の政策で生産性革命が推し進められる中、ロボットのものづくり現場での活用が徐々に広がりを見
トの硬化速度を高めることにより、スギ心材のセメント硬化阻害を抑え、マツ単層木毛セメント板と同様のせている。一方、グラフィックカードに搭載されているGPU を用いた高速並列処理演算を活用することにより、２次元カメラから３Ｄ空間の立体像を再現できるフォトグラメトリ技術の製造現場活用が注目されつつ物性と化粧性を備えた三層木毛セント板が完成した。
ある。本報告では、これを実現する３Ｄ空間障害検知システム手法のプログラム開発方法と、その動作について述べる。
Multilayered wood wool cement boards made of sugi and matsu were developed. By increasing the hardening speedofWhilethe cement
using ultra-rapid
hardeningcement,cement-hardeningof cedarpolicies,
heartwood
was suppressed
the productivity
revolution
has been
promotedby nationalinhibitionand prefecturalutilizationof robotsand
atmanufacturing
sites
has
been
spreading
gradually.
Meanwhile,attention
isbeingpaid
totheapplicationofphotogramthree-layer wood wool cement boards with the same physical and decorative properties as single-layer pine wood wool
metry technology at manufacturing sites. The technology can reproduce stereoscopic images from a 2D camera by uticementa boards
wereparallel
produced.
lizinghigh-speed
processing operation using a graphics processing unit (GPU) mounted on a graphics card. In
this paper, a program development method for a 3D-space obstacle detection system technique and its operation arereported.
化が進むよう意図したものである。また、原料木材

1.

はじめにのアルカリ処理、温水処理等も有効と報告されていが普及してきており、その一種で全方位カメラが登る 3、4、5)。これらは、木毛中の硬化阻害物質を前処場し、これを生かした広範囲撮影が可能になった。
理段階で除去しようとするものである。
本報告では、フォトグラメトリ手法を全方位カメ
当センターでは、現在使用されているマツ材に代ラによってより早く障害物の検出を行うツールとしえて、スギ材を原材料とした木毛セメント板の開発て活用する検討をした結果を示す。
を行うことを目的として、｢スギ材を原材料とした木

木毛セメント板は木材を細長いリボン状に削りだ

1. はじめにした木毛にセメントと水とを混合、圧縮成形したボ
従来、自動搬送車等の障害物検知システムは、ミード状の建築材料である。
リ波、赤外線レーザー、画像等を組み合わせた高コ
防火性、吸音性、断熱性に優れ、主に建築物の屋
ストで大がかりな手法で障害物までの距離をリアル
根下地または壁に用いられている 1)。
タイムに測定する手法が主流となっている。一方、
木毛セメント板製造事業所では、これまで地域の一般的なデジタルカメラで大量の写真撮影を行い画マツ材を原材料として生産を行ってきたものの、現像のみでその視差を生かして 3D 空間データを生成
在、マツ材資源は枯渇し、原材料調達が困難な状況するフォトグラメトリと呼ばれる手法も手軽さとコとなってきている。そのため、木毛セメント板製造ストの安さから広がりを見せている。その理由とし業においては、マツ材からスギ材への原材料転換がて、近年 High Performance Computing（HPC）の１手すすめられている状況にある。しかしながら、スギ法として、グラフィックカードに搭載された画像表
心材がセメントの硬化不良を引き起こすため 2)、ス
示のためのプロセッサ（GPU）による、高速並列処
ギ材は木毛セメント板の原材料として使用すること理演算プログラム手法が普及してきたことがある。
は避けられてきた。これまで、セメントの硬化阻害
これを生かした高速処理、特に行列演算を多用するを引き起こす硬化阻害樹種のセメント板への使用に３Ｄ空間処理に優位性があることでこれを生かした
関して、木片セメント板では超速硬セメント、硬化手法が開発されてきている。
促進剤の使用、蒸気噴射プレスの使用等が検討、報また、近年、ドライブレコーダの普及にも見られ告されている 3)。これらの方法は、木毛中の硬化阻るように、小型の機器で長時間の動画を撮影する、害物質がセメントペースト中に溶出するまでに、硬いわゆるアクションカメラと呼ばれる分野のカメラ毛セメント板の開発｣研究（H24-25）に取り組み、

2. 開発ハードウェアとプログラム開発環境
普通ポルトランドセメントに代えて、超速硬セメン
トを使用することにより、スギ材を原材料とした木
2.1 開発用ハードウェア
毛セメント板が製板可能であることを確認し、セメ
３Ｄ空間の障害物データ生成を実現するためのハント硬化時間の調整、制御により、スギ材を原材料ードウェアとして、
表 1 に示す開発環境を構築した。とした木毛セメント板の製造が可能であることを示
表１ 開発環境構成

唆した。また、スギ心材を煮沸処理、アルカリ処理
PC
CPUIntel Xeon E5-2690(2.9GHz)
6、することにより硬化阻害を抑制することができた
DDR3-1333 SDRAM 64GB
メモリ
Windows 7 64bit7)
OS。
NVIDIA GeForce GTX 1070
名称ｸﾞﾗﾌｨ
現在、製造工場では、マツ材の不足を補うため、
1920
ｯｸｶｰﾄﾞ ｺｱ数1506MHz(ブースト)
ｸﾛｯｸ
マツ材とスギ材を混合して使用するようになってき
384bit GDDR5 SDRAM 6GB
ﾒﾓﾘている。ただし、スギ材を混合すると、セメント板
GPU
ｺﾝﾊﾟｲﾗC++ｺﾝﾊﾟｲﾗ(Visual Studio 2015
開発
表面が、スギ心材から滲出する成分により、茶褐色
for Professional 同梱)
CUDA
環境
CUDA 8.0に変色汚染される。そこで、表面層（化粧面）にマ
Windows 7 ProfessionalＯＳ
Kodak PixPro SP360 4k
全方位カメラ9この中で、使用した全方位カメラの仕様を表２に撮像範囲を図 1 に示す。

画像間の特徴点の対応付けを行う

表２ 全方位カメラの仕様
それぞれの画像の相対位置関係表す行列式を求める
相対位置関係を基に、カメラ位置を特定する

３次元の座標点を特定する
図３ ３次元点を特定するまでの手順

図 4 は全方位カメラの 2 画像の場合 3 次元点測定までの過程である。左列の 2 つの画像から、中列のように特徴点選定を行い（黄色の点）、続いて右列の対応点推定を行ったものである。これにより図 5 のような点群データが得られる。室内写真に点群データを重ね書きすると図 6 のようになり、帯鋸、部品棚、天井配管などが形状として表れている。
図１ 使用した全方位カメラと撮像範囲
画

2.2 プログラム開発環境

像

全方位カメラを扱うためのプログラム開発環境をＡ構築した。プログラム開発に当たっては、オープンソースである OpenMVG を利用した。複数の元画像画について、同じ位置として認識する特徴点を選定し、像さらに対応点を推定することができる。原理として

Ｂは図 2 の通りであり、一致する一点をそれぞれの画元画像像上で見つけ出すことが必要となる。これを行うた

特徴点選定

対応点推定

図４ 特徴点選定および対応点推定

めにプログラムでは図 3 の手順を行った。
奥側
手前側

図２ 画像上の点を３次元の空間上の点に返還する原理図（出典：OpenMVG web サイト
http://imagine.enpc.fr/^moulonp/openMVG/）

図５ 取得した点群データ

10特徴点探索手法と、障害物検知に利用できる 3D 空間データ生成が可能であることが確認された。

基準画像

図６ 室内写真に点群データを重ね書きした様子

3. ３Ｄ空間障害物のキャプチャ及び評価
3.1 空間線を描画するための基本プログラム

類似度８０％

類似度９０％

類似度１００％

類似度５０％

類似度６０％

類似度７０％

点群生成状態を評価するにあたり、その指標として、・生成した点の数・点群データの適正配置の２つについて調べた。
生成した点の数は、点群処理ソフトによりカウン類似度８０％トした。図 7 は点群生成に用いた 2 画像の類似度と通路幅 ２.０ｍ

生成点数の関係をグラフ化したものである。
２つの画像の類似度にほぼ比例して、生成点数が類似度５０％

通路幅 0.7ｍ増加していることがわかる。中央の通路の障害物の（あり／なし）を見る。点の生成数は、２つの画像同士の類似の度合い（類似度）とほぼ比例する。
良好ﾃﾞｰﾀ

点群データの適正配置については次の方法で評価を試みた。今回の実験場所である機械工作室は中央に通路があり、その幅の実測値は 2.0m である。この通路上にノイズによる点の侵入の（あり／なし）

図７ 類似度と生成点数の関係によって、点群が良好に生成された指標となる。
実験の結果、類似度 50％の場合ノイズデータが入3.2 プログラムの応用事例り、通路幅寸法は 0.7m にとどまった。類似度 80％

3.1 の手法を使えば障害物検知用の高速化は実現の場合は 2.0m と実測値と等しくなり、適正な開口できたとも言えるが、生産ラインの 3 次元データ化部寸法を確保できた。同様にテストした結果、２つなどの高密度データ取得の高速化にもニーズがあるの画像の類似度が概ね 80％～95％のときに良好なため、それにも取り組んだ。

点群が得られた。95％以上となると、視差を生じさ高速特徴点探索アルゴリズム（RANSAC）を利用せることができないため、点の数は増えるものの形した 3D 空間データ生成システムを構築し、これに状を作ることができない。

より図 8 のような 3 次元データの立体像を作成した。

これらの実験により、全方位カメラ画像に適した

また、動画像によるデータ生成は、画像取得時間114. 考察の短縮に有効な他、軌跡データとしての活用が可能なことがわかった。これを用いて図 9 のような３次このように、３Ｄ障害物データを生成できるよう

元軌跡データを生成した。になったが、現場に投入するにはまだいくつか課題

参考までに、これらの図にはカメラ位置に撮影しがある。それは次のようなものである。

た元の２次元画像を重ね合わせて示した。

（１）演算処理速度
現状では演算処理速度がまだ足りておらず、奥側障害物検知のためのプロセスには約 15～20 秒手前側かかっている。今後ハードウェアの発展とともに徐々に解決されていくと考えられる。
（２）撮影対象物による差がある
今回のような加工機や什器が多数配置された現場は比較的特徴点が検出しやすくなっていた。しかし、同じ機械を一定間隔で規則的に並べるような現場等、特徴点が検出しにくい現図８ 空間データ生成システムによる３次元データ場も存在する。
これまで培った３Ｄセンサ技術との併用も奥側含め、何らかの補助的手段を用いることで解決手前側は可能であると考えられる。

2.2.1 点群処理ライブラリ PCL による方法

5. おわりに演算量の多い３次元空間処理に関して、全方位カ

図９ 動画像から進行方向に生成した軌跡データ

メラによる撮影と高速並列処理演算を活用し、３Ｄ

図 6 のデータに対して、キャリブレーションを行障害物を生成できることがわかった。ロボット分野

い、補正したデータを部屋の上方から見た形状を図は、ＡＩ、ＩｏＴと相まって大きな発展を見せてい10 に示す。初期状態のデータは左右の壁が奥行き方る分野であり、より利便性の高い製品もリリースさ向に行くにつれて狭まっていた。

れ続けていることから、その動きを注視し、県内企これをカメラパラメータ（f 値、歪値等）の変換業に役立つ技術として展開させ普及を図りたいと考により平行なデータを生成し、これにより部屋の実えている。

際の寸法に近いデータを生成した。

参考文献
奥側

1) CUDA 高速 GPU プログラミング入門、小山田耕二監修、岡田賢治著、秀和システム
2) OpenMVG
http://github.com/openMVG/openMVG

手前側
図１０ 部屋データのキャリブレーションによる補正（左：補正前、右：補正後）（データは部屋のデータを上面から見たもの）

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