認識対象物体へ光を照射する発光部と、この発光部から照射された光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値から算出される距離情報を2次元配置された画素毎に有する距離画像と、前記反射光の受光強度を示す受光レベル情報を前記画素毎に有する受光レベル画像とをそれぞれ取得する撮像部と、前記発光部および前記撮像部を制御するとともに、前記距離画像および前記受光レベル画像に対する演算処理を行う演算制御ユニットとを備え、この演算制御ユニットは、前記撮像部で取得された前記受光レベル画像を所定レベルとの大小関係に基づいて2値化した2値化受光レベル画像を得る2値化処理部と、この2値化処理部で得られた前記2値化受光レベル画像に含まれる1つ以上の同一物体をそれぞれ認識する領域化を行う領域化部と、この領域化部で認識された同一物体毎に、対応する前記各画素の前記距離情報を平均化する距離平均化部とを有することを特徴とする距離画像カメラ。請求項1に記載の距離画像カメラにおいて、前記領域化部では、所定サイズ以下の物体は認識対象から除外することを特徴とする距離画像カメラ。請求項1または2に記載の距離画像カメラにおいて、認識対象物体のサイズ情報を予め記憶する記憶部をさらに備え、前記領域化部では、前記記憶部で記憶されている前記サイズ情報に基づいて認識を行うことを特徴とする距離画像カメラ。請求項1~3のいずれか1項に記載の距離画像カメラにおいて、前記距離平均化部では、前記領域化部で同一物体と認識された領域の周辺部に対して収縮処理を行うことを特徴とする距離画像カメラ。認識対象物体へ向けて照射した光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値から算出される距離情報を2次元配置された画素毎に有する距離画像と、前記反射光の受光強度を示す受光レベル情報を前記画素毎に有する受光レベル画像とをそれぞれ取得する距離画像取得工程と、この距離画像取得工程で取得された前記受光レベル画像を所定レベルとの大小関係に基づいて2値化した2値化受光レベル画像を得る2値化処理工程と、この2値化処理工程で得られた前記2値化受光レベル画像に含まれる1つ以上の同一物体をそれぞれ認識する領域化を行う領域化工程と、この領域化工程で認識された同一物体毎に、対応する前記各画素の前記距離情報を平均化する距離平均化工程とを含むことを特徴とする、距離画像カメラを用いた距離測定方法。請求項5に記載の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、前記領域化工程では、所定サイズ以下の物体は認識対象から除外することを特徴とする、距離画像カメラを用いた距離測定方法。請求項5または6に記載の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、認識対象物体のサイズ情報を予め記憶する記憶工程をさらに含み、前記領域化工程では、前記記憶工程で記憶された前記サイズ情報に基づいて認識を行うことを特徴とする、距離画像カメラを用いた距離測定方法。請求項5~7のいずれか1項に記載の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、前記距離平均化工程では、前記領域化工程で同一物体と認識された領域の周辺部に対して収縮処理を行うことを特徴とする距離画像処理方法。距離画像カメラの原理は、赤外光源などから照射された光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値から画素毎に距離を算出するというものである。現時点で実用化されている距離画像カメラの画素数は、例えば、160×120ピクセル程度というようにかなり低い解像度に過ぎず、高解像度化が急速に進んでいる一般的なCMOSイメージセンサやCCDなどの撮像素子と比較すると画素数が極めて少ない。このような距離画像カメラで箱などを撮像する場合、その箱の表面反射率が低い場合には反射光が弱くなることから、ノイズ成分などの影響で距離データのばらつきが大きくなって正確な距離測定が困難になることがある。従来技術のこのような課題に鑑み、本発明の目的は、箱などの物体の表面反射率が低い場合であっても、その物体までの距離を極力正確に測定することが可能な距離画像カメラおよびこれを用いた距離測定方法を提供することである。上記目的を達成するため、本発明の距離画像カメラは、認識対象物体へ光を照射する発光部と、この発光部から照射された光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値から算出される距離情報を2次元配置された画素毎に有する距離画像と、前記反射光の受光強度を示す受光レベル情報を前記画素毎に有する受光レベル画像とをそれぞれ取得する撮像部と、前記発光部および前記撮像部を制御するとともに、前記距離画像および前記受光レベル画像に対する演算処理を行う演算制御ユニットとを備え、この演算制御ユニットは、前記撮像部で取得された前記受光レベル画像を所定レベルとの大小関係に基づいて2値化した2値化受光レベル画像を得る2値化処理部と、この2値化処理部で得られた前記2値化受光レベル画像に含まれる1つ以上の同一物体をそれぞれ認識する領域化を行う領域化部と、この領域化部で認識された同一物体毎に、対応する前記各画素の前記距離情報を平均化する距離平均化部とを有することを特徴とする。このような構成の距離画像カメラによれば、箱などの物体の表面反射率が低い場合であっても、その物体までの距離を極力正確に測定することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラにおいて、前記領域化部では、所定サイズ以下の物体は認識対象から除外するようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラによれば、例えばノイズなどに起因する小さな点などを除去することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラにおいて、認識対象物体のサイズ情報を予め記憶する記憶部をさらに備え、前記領域化部では、前記記憶部で記憶されている前記サイズ情報に基づいて認識を行うようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラによれば、実際の認識対象物などをより的確に領域化することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラにおいて、前記距離平均化部では、前記領域化部で同一物体と認識された領域の周辺部に対して収縮処理を行うようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラによれば、前記領域化部で同一物体と認識された領域の周辺部における距離情報のばらつきなどの影響を排除して、平均化された距離情報の精度低下を極力防止することが可能となる。あるいは、上記目的を達成するため、本発明の距離画像カメラを用いた距離測定方法は、認識対象物体へ向けて照射した光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値から算出される距離情報を2次元配置された画素毎に有する距離画像と、前記反射光の受光強度を示す受光レベル情報を前記画素毎に有する受光レベル画像とをそれぞれ取得する距離画像取得工程と、この距離画像取得工程で取得された前記受光レベル画像を所定レベルとの大小関係に基づいて2値化した2値化受光レベル画像を得る2値化処理工程と、この2値化処理工程で得られた前記2値化受光レベル画像に含まれる1つ以上の同一物体をそれぞれ認識する領域化を行う領域化工程と、この領域化工程で認識された同一物体毎に、対応する前記各画素の前記距離情報を平均化する距離平均化工程とを含むことを特徴とする。このような構成の距離画像カメラを用いた距離測定方法によれば、箱などの物体の表面反射率が低い場合であっても、その物体までの距離を極力正確に測定することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、前記領域化工程では、所定サイズ以下の物体は認識対象から除外するようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラを用いた距離測定方法によれば、例えばノイズなどに起因する小さな点などを除去することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、認識対象物体のサイズ情報を予め記憶する記憶工程をさらに含み、前記領域化工程では、前記記憶工程で記憶された前記サイズ情報に基づいて認識を行うようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラを用いた距離測定方法によれば、実際の認識対象物などをより的確に領域化することが可能となる。また、本発明の距離画像カメラを用いた距離測定方法において、前記距離平均化工程では、前記領域化工程で同一物体と認識された領域の周辺部に対して収縮処理を行うようにしてもよい。このような構成の距離画像カメラを用いた距離測定方法によれば、前記領域化部で同一物体と認識された領域の周辺部における距離情報のばらつきなどの影響を排除して、平均化された距離情報の精度低下を極力防止することが可能となる。本発明の距離画像カメラおよびこれを用いた距離測定方法によれば、箱などの物体の表面反射率が低い場合であっても、その物体までの距離を極力正確に測定することが可能となる。以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。<距離画像カメラ10の概略構成など>図1は本発明の一実施形態に係る距離画像カメラ10の概略構成を示すブロック図である。図2は認識対象物の一例として、隣接するように載置された上面の表面反射率が異なる箱20A、20Bを距離画像カメラ10によって上方から撮像する場合の位置関係を示す概略図である。ここでは、箱20Aの表面反射率が比較的高く、箱20Bの表面反射率は比較的低いとしておく。図3は距離画像カメラ10のイメージセンサ12によって取得される距離画像Gdの画素Pの2次元配置などを模式的に示す概略図である。図4はイメージセンサ12によって取得される受光レベル画像Gaの画素Pの2次元配置などを模式的に示す概略図である。図1に示すように、距離画像カメラ10は、箱20A、20Bなどの認識対象物へ向けて赤外光を照射する赤外発光器11と、この赤外発光器11から照射された赤外光の反射光が戻ってくるまでの時間の測定値に基づいて算出される距離データZ値、図2参照を格子状に2次元配置X方向およびY方向、図2~図4参照された画素P毎に有する距離画像Gd図3参照と、その反射光の受光強度を示す受光レベルデータを距離画像Gdと同じ画素P毎に有する受光レベル画像Ga図4参照とをそれぞれ取得することが可能なイメージセンサ12と、これらの制御やイメージセンサ12によって取得される距離画像Gdや受光レベル画像Gaに対する演算処理詳細は後述などを行う演算制御ユニット13例えば、CPUと、認識対象物の大きさなどが予め判明している場合などにそのような情報を記憶するメモリ14例えば、EEPROMやフラッシュメモリなどの不揮発メモリとを備える。赤外発光器11としては、例えば、赤外光を発する発光ダイオードや半導体レーザなどが挙げられるが、これらに限られない。イメージセンサ12としては、例えば、いわゆるTOFTimeofFlightセンサなどが挙げられるが、これに限られない。ここで、このイメージセンサ12で取得される距離画像Gdの各画素Pの受光レベルデータは、赤外発光器11から認識対象物へ向けて照射された赤外光の反射光の受光強度を示すから、その画素Pの距離データが大きく距離としては遠くなればなるほど小さくなり、逆に距離データが小さく距離としては近くなればなるほど大きくなる。ただし、反射光の受光強度が上限値を超えると受光レベルデータとしては飽和してしまう。また、距離が同じであったとしても、反射光の受光強度は認識対象物の表面反射率にも依存する。反射率が高ければ反射光の受光強度は相対的に高くなるし、反射率が低ければ反射光の受光強度は相対的に低くなる。<距離画像Gdおよび受光レベル画像Gaに対する演算処理>以下では、イメージセンサ12によって取得される距離画像Gdおよび受光レベル画像Gaを用い、箱20A、20Bなどの認識対象物の表面反射率の影響を極力受けることなく、その認識対象物までの距離を極力正確に測定するための演算処理方法の各工程を詳細に説明する。ここで、図5はイメージセンサ12によって取得された受光レベル画像Gaの一例を示す概略図である。図6は表面反射率が異なる箱20A、20Bにそれぞれ対応する距離データの分布を示すグラフである。図7は図5の受光レベル画像Gaを2値化して得られた2値化受光レベル画像Gbを例示する概略図である。図8は図7の2値化受光レベル画像Gbを領域化する際に所定の大きさ未満のものを除外するようにした場合を示す概略図である。図9は同一物体と認識された領域の端で距離データが大きくばらつくことがあり得ることの概略説明図であり、図9aは斜視図、図9bは側面図である。1イメージセンサ12による距離画像Gdおよび受光レベル画像Gaの取得まず、図2に示したように、箱20A、20Bなどの認識対象物の上面をその上方に配置された距離画像カメラ10によって撮像する。このとき、認識対象物の上面は距離画像カメラ10の撮像光軸に対してほぼ垂直となる。そして、内蔵されたイメージセンサ12によって画素P毎に距離データを有する距離画像Gdとこれと同じ画素P毎に受光レベルデータを有する受光レベル画像Gaとを取得する。これによって得られた受光レベル画像Gaでは、例えば図5に示すように、表面反射率が比較的高い箱20Aに対応する領域の各画素Pが明るく表示されるとともに、表面反射率が比較的低い箱20Bに対応する領域の各画素Pがやや暗く表示される。なお、箱20A、20Bいずれかに対応する領域以外でもノイズなどの影響によって小さな点など何らかの像が現れることもあり得る例えば、図5の周辺部など。一方、同時に取得された距離画像Gdについては、箱20A、20Bそれぞれに対応する各画素Pの距離データの分布は、例えば図6に示すようなグラフになる。表面反射率が比較的高い箱20Aに対応する各画素Pでは、反射光が比較的強いことでノイズ成分などの影響が相対的に小さく留まり、距離データZ20Aのばらつきも比較的小さい。ところが、表面反射率が比較的低い箱20Bに対応する各画素Pでは、反射光が比較的弱いことでノイズ成分などの影響が相対的に大きくなって距離データZ20Bのばらつきが比較的大きくなるからである。このため、特に、箱20Bに対応する各画素Pの距離データZ20Bをそのまま用いて箱20Bまでの距離を測定しようとすると誤差が大きくなる可能性がある。2受光レベル画像Gaを2値化した2値化受光レベル画像Gbを得るそこでまず、箱20A、20Bをこれらの表面反射率の違いを利用して分離認識できるようにするため、例えば、受光レベル画像Gaにおいて、箱20Aに対応する領域の各画素Pの受光レベルデータよりは小さく、かつ、箱20Bに対応する領域の各画素Pの受光レベルデータよりは大きいような受光レベルデータの閾値を設ける。そして、受光レベル画像Gaの各画素Pの受光レベルデータとこの閾値との大小関係に基づいて2値化した画像以下では2値化受光レベル画像Gbを得る。例えば、各画素Pの受光レベルデータが閾値以上である場合はその画素Pのデータを1白にするとともに、各画素Pの受光レベルデータが閾値未満である場合にはその画素Pのデータを0黒にすればよい。このようにして得られる2値化受光レベル画像Gbを図7に例示しておく。32値化受光レベル画像Gbにおける領域化による同一物体の認識次に、2値化受光レベル画像Gbに対して領域化ラベリングを行って、同一物体に対応する各画素Pをまとまったものとして認識する。なお、2以上の物体が存在する場合には、それぞれの物体を別々に認識することになる。領域化の際、例えばノイズなどに起因する小さな点などのように所定の大きさ未満のものを除外するようにしてもよい。このようにすれば、図7に例示した2値化受光レベル画像Gbの周辺部などに存在する小さな点を除去して、図8に例示するような2値化受光レベル画像Gbを得ることができる。また、認識対象物の大きさなどが予め判明していれば、メモリ14にそのような大きさの情報を記憶しておき、領域化の際にそれらの情報を参照しながら分別を行うようにしてもよい。これにより、実際の認識対象物となる箱20A、20Bなどをより的確に領域化することが可能となる。4領域化で同一物体と認識された各画素Pの距離データの平均化このような領域化によって2値化受光レベル画像Gbで同一物体と認識された領域の各画素Pについて、距離画像Gdで対応する同一の各画素Pの距離データを平均化し、その平均値をその物体までの距離とする。ところで、同一物体と認識された領域であってもその領域の端については、例えば図9aおよび図9bに示すように、距離データが大きくばらつく可能性があって信頼性が低い。つまり、赤外発光器11図1参照から照射された赤外線が箱20の上面の端20eぎりぎりに達するときに、この端20eで反射される場合と、この端20eを通過してさらに先の載置面21で反射される場合があり得るからである。いずれの場合に該当するかによって距離データは大きく異なり、単なる測定ばらつきを大きく超えてしまうから、平均化された距離データが正確な値ではなくなりかねない。そこで、2値化画像に対して行われることがある収縮処理などを施して、同一物体と認識された領域の端の部分などを除外することが好ましい。これにより、領域の端の部分における距離データのばらつきなどの影響を排除して、平均化された距離データの精度低下を極力防止することが可能となる。なお、本発明は、その主旨または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文にはなんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。