"対象物を3次元計測器により所定方向から測定した測定データであって点群より成る3次元測定データと、予め作成され記憶されている対象物の全体像の辞書データであって点群より成る3次元辞書データとに基づいて、対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置であって、前記3次元測定データに基づいて、前記対象物の概略的な位置姿勢を示す概要姿勢を推定する概要姿勢推定手段と、前記3次元辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の3次元辞書データを生成する概要姿勢変換手段と、前記概要変換後の3次元辞書データの点群から、前記3次元測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角毎に最も測定器に近い点を抽出して、該抽出した点のみより成る照合用の3次元辞書データを作成する照合用辞書データ作成手段と、該照合用の3次元辞書データを用いて前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、対象物の位置姿勢を推定する詳細姿勢推定手段と、を有することを特徴とする3次元物体位置検出装置。対象物を3次元計測器により所定方向から測定した測定データであって点群より成る3次元測定データと、予め作成され記憶されている対象物の全体像の辞書データであって点群より成る3次元辞書データとに基づいて、対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置であって、前記3次元測定データに基づいて、前記対象物の概略的な位置姿勢を示す概要姿勢を推定する概要姿勢推定手段と、前記3次元辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の3次元辞書データを生成する概要姿勢変換手段と、前記概要変換後の3次元辞書データの点群から、前記概要変換後の3次元辞書データの各点を仮想平面上に投影し、前記仮想平面を多数の矩形領域に分割し、各矩形領域毎にその矩形領域に属する投影された複数の点のなかから測定器に最も近い点のみを選択し、選択された点のみから構成される3次元辞書データを再構築することにより、照合用の3次元辞書データを作成する照合用辞書データ作成手段と、該照合用の3次元辞書データを用いて前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、対象物の位置姿勢を推定する詳細姿勢推定手段と、を有することを特徴とする3次元物体位置検出装置。前記照合用の3次元辞書データは、前記3次元辞書データから隠面消去して成るものであることを特徴とする請求項1または2記載の3次元物体位置検出装置。前記3次元測定データが、前記対象物の一部分を測定したものである場合、前記対象物の全体像の辞書データである前記3次元辞書データに加えて更に、前記対象物の一部分に係る辞書データである部分辞書データが予め作成され記憶されており、前記部分辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の部分辞書データを生成する第2の概要姿勢変換手段と、該概要変換後の部分辞書データの各点毎に、その点の近傍点を前記照合用の3次元辞書データの点群のなかから求めると共に、該近傍点との距離を所定の閾値と比較することで、前記概要変換後の部分辞書データの点群から、前記近傍点との距離が所定の閾値未満である点を抽出して、該抽出した点から成る照合用の部分辞書データを作成する照合用部分辞書データ作成手段とを更に有し、前記詳細姿勢推定手段は、前記照合用の3次元辞書データの代わりに前記照合用の部分辞書データを用いて、前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、前記対象物の位置姿勢を推定することを特徴とする請求項1~3の何れかに記載の3次元物体位置検出装置。前記対象物の一部分は、前記対象物のエッジ部分であることを特徴とする請求項4記載の3次元物体位置検出装置。前記詳細姿勢推定手段は、前記照合処理と姿勢情報の更新とを繰り返す繰り返し処理によって、前記対象物の位置姿勢を推定することを特徴とする請求項1~5の何れかに記載の3次元物体位置検出装置。前記詳細姿勢推定手段の前記繰り返し処理によって照合完了したら、該照合完了の回数が未だ所定値未満である場合には、そのときの前記姿勢情報に基づいて前記照合用の3次元辞書データまたは前記照合用の部分辞書データを再作成する照合用辞書データ再作成手段を更に有し、前記詳細姿勢推定手段は、該照合用辞書データ再作成手段によって前記照合用の3次元辞書データまたは前記照合用の部分辞書データが再作成された場合には、該再作成された前記照合用の3次元辞書データまたは前記照合用の部分辞書データを用いて、前記繰り返し処理を実行することを特徴とする請求項6記載の3次元物体位置検出装置。対象物を3次元計測器により所定方向から測定した測定データであって点群より成る3次元測定データと、予め作成され記憶されている対象物の全体像の辞書データであって点群より成る3次元辞書データとに基づいて、対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置のコンピュータを、前記3次元測定データに基づいて、前記対象物の概略的な位置姿勢を示す概要姿勢を推定する概要姿勢推定手段と、前記3次元辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の3次元辞書データを生成する概要姿勢変換手段と、前記概要変換後の3次元辞書データの点群から、前記3次元測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角毎に最も測定器に近い点を抽出して、該抽出した点のみより成る照合用の3次元辞書データを作成する照合用辞書データ作成手段と、該照合用の3次元辞書データを用いて前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、対象物の位置姿勢を推定する詳細姿勢推定手段、として機能させる為のプログラム。対象物を3次元計測器により所定方向から測定した測定データであって点群より成る3次元測定データと、予め作成され記憶されている対象物の全体像の辞書データであって点群より成る3次元辞書データとに基づいて、対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置のコンピュータを、前記3次元測定データに基づいて、前記対象物の概略的な位置姿勢を示す概要姿勢を推定する概要姿勢推定手段と、前記3次元辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の3次元辞書データを生成する概要姿勢変換手段と、前記概要変換後の3次元辞書データの点群から、前記概要変換後の3次元辞書データの各点を仮想平面上に投影し、前記仮想平面を多数の矩形領域に分割し、各矩形領域毎にその矩形領域に属する投影された複数の点のなかから測定器に最も近い点のみを選択し、選択された点のみから構成される3次元辞書データを再構築することにより、照合用の3次元辞書データを作成する照合用辞書データ作成手段と、該照合用の3次元辞書データを用いて前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、対象物の位置姿勢を推定する詳細姿勢推定手段、として機能させる為のプログラム。特許文献1の手法では、ポリゴンモデルの3次元辞書データを前提としているので、この手法をポリゴンモデルを用いない上述した点群データ3次元辞書/測定データを用いる方式において利用する場合、ICP照合処理には必要ないにもかかわらず、対象物の測定されない領域に該当するデータを除去するためだけに、点群からポリゴンを再計算しなければならず、計算量が多くなり効率が悪い。本発明の課題は、ポリゴンモデルを用いず点群の3次元辞書データを使用して対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置であって、3次元辞書データから、対象物に関して測定されない領域に該当するデータを除去してから、照合を行うことで、高精度高速な照合認識を実現する3次元物体位置検出装置等を提供することである。本発明の3次元物体位置検出装置は、対象物を3次元計測器により所定方向から測定した測定データであって点群より成る3次元測定データと、予め作成され記憶されている対象物の全体像の辞書データであって点群より成る3次元辞書データとに基づいて、対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置であって、前記3次元測定データに基づいて、前記対象物の概略的な位置姿勢を示す概要姿勢を推定する概要姿勢推定手段と、前記3次元辞書データの点群を前記概要姿勢を用いて剛体変換して成る、概要変換後の3次元辞書データを生成する概要姿勢変換手段と、前記概要変換後の3次元辞書データの点群から、前記3次元測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角毎に最も測定器に近い点を抽出して、該抽出した点のみより成る照合用の3次元辞書データを作成する照合用辞書データ作成手段と、該照合用の3次元辞書データを用いて前記3次元測定データとの照合処理を行うことで、対象物の位置姿勢を推定する詳細姿勢推定手段とを有する。上記3次元物体位置検出装置では、予め作成記憶されている3次元辞書データから、対象物に関して測定されない領域に該当するデータを除去してから、照合処理を行うことで、高精度高速に位置姿勢の認識を行うことができる。本発明の3次元物体位置検出装置等によれば、ポリゴンモデルを用いず点群の3次元辞書データを使用して対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置であって、3次元辞書データから、対象物に関して測定されない領域に該当するデータを除去してから、照合を行うことで、高精度高速な照合認識を実現することができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、本例の3次元物体位置検出装置10の構成図である。図示の例の3次元物体位置検出装置10は、3次元データ測定部11、概要姿勢推定部12、3次元辞書編集部13、詳細姿勢推定部14の各種機能部と、データベースとしての3次元辞書蓄積部15を有している。尚、3次元物体位置検出装置10は、例えばCPU/MPU等の演算プロセッサ、メモリ/ハードディスク等の記憶装置、入出力インタフェース等何れも不図示を有している。この記憶装置が上記データベースに相当するが、記憶装置には更に所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。上記演算プロセッサが、このアプリケーションプログラムを読出し実行することにより、上記各種機能部11~14の処理が実現される特に後述する図2、図6、図7、図8のフローチャートの処理が実現される。3次元辞書蓄積部15には、予め、任意の測定対象物1に係る3次元辞書データが記憶されている。尚、既に背景技術で述べたように、3次元辞書データは、事前に、例えば測定対象物1の三次元CADデータに基づいて作成されるか、あるいは、事前に、測定対象物1を様々な方向から3次元データ測定部11によって複数回測定した結果に基づいて作成されるものであり、上記の通り、測定対象物1の全体像の3次元データとなっている。3次元データ測定部11は、任意の測定対象物1の形状姿勢をスキャンする構成であり、具体例は上述した従来のステレオビジョン方式のカメラやレーザースキャナー等の3次元計測器等を有する構成である。そして、既に述べたように、3次元データ測定部11による測定対象物1の計測データ3次元測定データは、測定対象物1の全体像ではなく、3次元データ測定部11側から見える計測可能な部分に係わるデータとなる。換言すれば、測定対象物1に関して測定器側3次元データ測定部11側から見ることのできない部分測定できない部分についての計測データは、得られないことになる。また、上記3次元測定データ、3次元辞書データは、何れも、ポリゴンモデルを用いることなく、点群から構成されるものである。点群は、各点がx,y,zの直交座標系で表される点の集合体である。概要姿勢推定部12は、3次元データ測定部11による測定対象物1の計測データ、3次元辞書データ等に基づいて、上述した従来技術によって測定対象物1の概要姿勢の推定を行う処理機能部である。3次元辞書編集部13は、上記測定対象物1の計測データ、測定対象物1の概要姿勢の推定結果、3次元辞書蓄積部15に記憶されている3次元辞書データ等に基づいて、測定器3次元データ測定部11から見えない部分の点を除去した3次元辞書データ照合用の3次元辞書データを生成する。3次元辞書編集部13は、例えば図示の概要姿勢変換部13a、仮想平面への投影部13b、照合用3次元辞書データ作成部13cの各種機能部を有するものであってもよい。これら各種機能部によって上記照合用の3次元辞書データが生成される。これら各種機能部については後述する。詳細姿勢推定部14は、上記照合用の3次元辞書データ等を用いて、例えば上述した既存の繰り返し処理により測定対象物1の位置姿勢を厳密に認識する詳細姿勢を推定する。以下、上記3次元物体位置検出装置10に係わる処理について、2つの実施例について説明する。まず、実施例1について説明する。図2は、実施例1における3次元物体位置検出装置10の処理フローチャート図である。図示の各種処理のうち、ステップS1は事前に行っておくべき処理であり、ステップS2以降の各処理は、任意の測定対象物1が計測されるときに、その都度、照合処理詳細姿勢推定部14の処理の前に実施する処理である13次元辞書データの作成事前に、3次元辞書データ点群を作成するステップS1。作成方法は、既に述べた通りであり、作成された3次元辞書データは上記3次元辞書蓄積部15に記憶される。本例の3次元辞書データは、点群で構成される下記の辞書データDであるものとする。D=dxdydz;iは点番号;i=1~Mつまり、辞書データDは、M個の点から成る点群データであり、各点の3次元座標データを有するものである。尚、Di=dxdydz等と表現してもよい。尚、例えばM個=1万個程度が一例として考えられるが、勿論、この例に限るものではない。23次元点群データの測定測定器3次元データ測定部11によって測定対象物1の測定を行い、3次元測定データ測定データPを取得するステップS2。測定データPも、3次元辞書データと同様、点群で構成され、下記の通りN個の点から成る点群データである。P=pxpypz;jは点番号;j=1~N尚、M>Nとなる。例えば、N個=3000個程度が一例として考えられるが、勿論、この例に限るものではない。3概要姿勢の推定上述した既存の繰り返し処理による照合処理、すなわち詳細姿勢推定部14による詳細姿勢推定処理を行う前に、ステップS3~S5の処理を行って、照合用の辞書データを作成する。まず、概要姿勢推定部12によって、測定対象物1の概略的な3次元姿勢を推定するステップS3。概要姿勢を推定する処理は、例えば特許文献1、2、非特許文献1等の従来技術を用いればよく、ここでは説明しないが、概要姿勢は、例えば、3×3回転行列Rと、3×1併進行列Tを用いて、P≒RDT等と表現できる。概要姿勢推定部12は、ステップS3の処理結果として、例えば上記RとTを、3次元辞書編集部13に対して出力する。3次元辞書編集部13は、これらRとTを用いて、後述する概要変換後の3次元辞書データP’を求めることになる。但し、上記の式P≒RDTは、すべてのiとjに対して成立するわけではない。たとえば、測定器から見えない部分に係わる点は、3次元辞書データDには含まれるが3次元測定データPには含まれないので、i-j対応関係は成立しない。そこで、以下のステップS4~S6の処理によって、3次元辞書データDから、このような測定器から見えない部分の点を取り除くことが必要となる。尚、以下のステップS4~S6の処理は、3次元辞書編集部13が実行する。43次元辞書データの概要姿勢への変換3次元辞書編集部13の上記概要姿勢変換部13aは、3次元辞書データDを概要姿勢に基づいて姿勢変換剛体変換して成る概要変換後の3次元辞書データP’を作成するステップS4。これは例えば上記3で説明したRとTを用いて、下記の通り概要変換後の3次元辞書データP’を算出する。P’=RDT;P’i=RDiTただし、P’i=p’xp’yp’z、iは点番号i=1~M。つまり、上記辞書データDの各点=dxdydzを、それぞれ、RとTを用いて座標変換することで、上記P’iが生成されるよって、当然、P’の点群の点の数は、辞書データDと同じくM個となる。5変換した3次元辞書データの仮想平面への投影3次元辞書編集部13の上記仮想平面への投影部13bは、上記概要変換後の3次元辞書データP’の各点=p’xp’yp’zi=1~Mを、仮想平面上に投影する。本例では、概要変換後の3次元辞書データP’の点群を、測定器から対象物への距離方向またはZ軸方向と垂直な仮想平面へ投影するステップS5。これは、測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角ごとに距離の最も小さい測定器に近い点を抽出する為に行うものである。詳しくは後に図3、図4を参照して説明する。6測定器から見えない点を除去した3次元辞書データの作成3次元辞書編集部13の上記仮想平面への投影部13b及び照合用3次元辞書データ作成部13cは、上記のように、測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角ごとに距離の最も小さい測定器に近い点を抽出する為に、例えば一例としては、ステップS5,S6の処理を行うものである。尚、この処理は、点群データに対して隠面消去陰面消去を行うものと見做すこともできる。画素単位で隠面消去陰面消去;陰点除去を行う方法としては、例えばZバッファ法などが知られており、本処理は、Zバッファ法と類似する処理であると見做してよい。上記隠面消去陰面消去の為に、本例では、まず上記仮想平面への投影部13bによって上記ステップS5の処理を行ったうえで、上記照合用3次元辞書データ作成部13cが、例えば、上記仮想平面を多数の矩形領域に分割し、各矩形領域毎に、その矩形領域に属する投影された複数の点のなかから測定器に最も近い点のみを選択し、選択された点のみから構成される3次元辞書データを再構築することにより、3次元辞書データから対象物に関して測定されない領域測定器から見えない領域や単に測定されない領域等と記す場合もあるに該当するデータを除去するステップS6。このようにして再構築された3次元辞書データの点の集合は、元々の3次元辞書データDの点群から、測定器から見えない領域に該当する点を除去した点の集合となり、求めるべき3次元辞書データ照合用の3次元辞書データとなる。上記詳細姿勢推定部14は、この照合用の3次元辞書データを用いて、測定対象物1の厳密な/正確な位置姿勢を求めて、これを出力表示等することになる。尚、1つの点のみが投影された矩形領域があった場合には、例えばこの矩形領域に関してはこの1つの点が選択されることになる。また、尚、上記矩形領域は、例えば、XY平面として構成される仮想平面を、X方向、Y方向それぞれ一定の区分で分割して構成する。上記ステップS5、S6の処理について、以下、図3、図4を参照して説明する。まず、図3を参照して、本例で前提とする計測座標系について説明する。上述した点群の3次元座標は、図3に示す3次元座標系における座標を意味する。図3に示す3次元座標系は、測定器を原点=0,0,0とする、測定器から測定可能な範囲の3次元領域に係わる座標系である。更に、測定器から垂直方向重力方向:測定器からの視線方向をZ軸とするものであり、従って、上記仮想平面がXY平面である場合には、仮想平面は上記垂直方向重力方向に直交する平面ということになる。尚、ステレオカメラの場合、複数あるカメラのなかの何れか1つを原点=0,0,0とする。また、上記Z軸方向を距離方向とする。従って、後述する各点と測定器との距離測定器に遠い/近い等は、各点の3次元座標投影前の座標におけるz座標によって判断できる。例えば図示の距離が最も小さい点は、点群のなかでそのz座標の値が最も小さい点であると言える。そして、例えば図4に示すように、上記のような仮想平面上に、概要変換後の3次元辞書データP’の各点=p’xp’yp’zを投影する。尚、3次元の点群を所定の平面上に投影すること自体は、既存技術であり、ここでは特に説明しないが、例えば投影変換がよく知られており、投影変換の一種である透視投影変換等を用いればよい。尚、よく知られているように、投影変換とは3次元形状を二次元平面上に投影する変換技術であり、透視投影変換は視点をz軸上においてz軸に垂直な面に投影する変換技術である。尚、図4には、辞書データP’の点群のうち、任意の同じ矩形領域内に投影されることになる2つの点点1、点2のみを示すものとする。ここで、上記矩形領域について説明しておく。矩形領域は、仮想平面を矩形状に複数に分割して成る分割領域であり、図4の例では7×4=28個の矩形領域がある。各矩形領域の大きさはwx×wyとする。尚、wxはX方向の長さ、wyはY方向の長さである。また、各矩形領域には識別番号矩形領域番号というものとするが与えられるものとする。この矩形領域番号は、例えば任意の例えば左上角の矩形領域を原点とし、この原点からX方向にa番目、Y方向にb番目の矩形領域の矩形領域番号は、例えば等としてよい。この様に、例えば一例としては、矩形領域番号は座標形式で表現できるが、勿論、この様な例に限らない。そして、概要変換後の3次元辞書データP’の点群の各点を、それぞれ、仮想領域上へ投影する。そして、投影後の座標を用いて、仮想領域上の各矩形領域毎に、その矩形領域内に投影された全ての点を判別して、例えばこれら各点の点番号iを、その矩形領域の矩形領域番号に対応付けて記録する。その後、これら記録データを参照して、各矩形領域毎に、その矩形領域内に投影された点が複数ある場合にはその矩形領域番号に対応付けて記録された点番号iが複数ある場合には、これら複数の点のなかで最も測定値に近い点上記の通り、ここでは、最もz座標値=p’zが小さい点となるを選択する勿論、これは投影前の座標を用いて行う。そして、選択された点のみを照合用の3次元辞書データとして記憶する。ここで、図4の例では、上述したように図示のように、上記点1、点2は、任意の同じ矩形領域内に投影されることになる。そして、図より明らかなように、点1の方が点2よりも測定器に近いので、点1が選択されて照合用の3次元辞書データとして記憶されることになる。尚、任意の矩形領域内に投影された点が1つのみである場合には、この1つの点が選択されて照合用の3次元辞書データとして記憶されるようにしてもよい。また、任意の矩形領域内に投影された点が0個である場合には、当然、その矩形領域に関しては何も選択されないことになる。上述したようにして、その領域内に1以上の点が投影された全ての矩形領域について、それぞれ、測定器に最も近い点のみを選択して照合用の3次元辞書データとして記憶することで、これら選択された点群から成る照合用の3次元辞書データが生成されることになる。この照合用の3次元辞書データの点群は、基本的には、測定器から見える部分に係わる点から成るものである換言すれば、3次元辞書データから、対象物1に関して測定されない領域に該当するデータを除去したものである。本手法では、上述した様に、ポリゴンモデルを用いず点群の3次元辞書データを使用して対象物の位置姿勢を認識する3次元物体位置検出装置において、3次元辞書編集部13が、3次元辞書データから、対象物に関して測定されない領域に該当するデータを除去して成る照合用の3次元辞書データを作成し、詳細姿勢推定部14がこの照合用の3次元辞書データを用いて照合を行うことで、高精度高速な照合認識位置姿勢の詳細推定を実現することができる。次に、以下、実施例2について説明する。尚、実施例2に関して、上記実施例1と略同様の内容に関しては、その説明を簡略化もしくは省略する。実施例2は、測定データが対象物の一部のみである場合に対応するものである。例えば、3次元測定データが、対象物のエッジ部のみを測定したデータである場合等である。ここで、対象物の表面の反射等の影響で、面部分の測定結果が得られず、エッジ部分しか測定できない場合が有り得る。これは、表面に模様等がある場合は起こり難いが、そうでない場合には起こり得る。但し、この様な場合でも、辞書データは、例えばCADデータに基づいて作成する場合や、模様等を付して測定する等した場合には、対象物の全領域のデータとすることも可能である。尚、上記対象物の一部のみ例えばエッジ部のみとは、対象物に関して測定器から見える領域に係わる話であることを前提としている。つまり、実施例2の場合、3次元測定データは、測定器から見える領域であって且つ対象物の一部のみ例えばエッジ部のみに係る点群から成るものである。換言すれば、測定器から見える領域であり、したがって本来であれば測定できる部分であるにも係らず、測定できない部分があることを意味する。上記のように測定結果が対象物の一部のみ例えばエッジ部のみとなる場合には、例えば辞書データも対象物の一部のみ例えばエッジ部のみから成る辞書データ部分辞書データというものとするを用意することが考えられる。しかしながら、上記実施例1の手法でこの様な部分辞書データを用いて処理を行った場合、本来であれば隠面消去陰面消去されるべき点が、除去されずに残ってしまうという問題が生じる。これは、部分辞書データにおいては、測定されない部分例えばエッジ部分以外;面部分に関する点データはないので、当然、この様な点が仮想領域上に投影されることはなく、もし投影されていれば隠面消去陰面消去されていたはずの点測定器からの距離が遠い点が、除去されずに残ってしまう場合があるからである。これについて、図5を参照して説明する。図5a、bの何れも、図上上側には、任意の測定対象物の任意の2つの面のみに係る辞書データを示すものとし、図5aは上記実施例1の辞書データ、図5bは上記部分辞書データであるものとする。これより、図5bはエッジ部分のみの点群で構成される辞書データを示し、図5aはエッジ部分だけでなく面部分も含む点群で構成される辞書データを示すものとする何れも、図上上側のことである。尚、図5a、bの何れも、上記図上上側に示すものは、辞書データを概要姿勢変換した後の状態を示すものとする。一方、尚、図5a、bの何れも、図上下側には、上記概要姿勢変換後の辞書データの各点を、上記ステップS5により仮想領域上に投影し、更にステップS6による測定器から見えない部分の点の除去を行った後の状態を示している。図5aの場合、図示のように、仮想領域上への投影に関して、上記2つの面が重なる部分に関しては、測定器から遠い側の面下側の面に係る点は全て除去され、測定器から近い側の面上側の面に係る点のみが残されることになる。つまり、適切に隠面消去陰面消去が行われた状態を示している。一方、図5bの場合、図示のように、仮想領域上への投影に関して、上記2つの面が重なる部分において、上記下側の面に関してはエッジ部分の点群がある領域図上、点線で囲んだ領域等には、上記上側の面に係る点は1つも存在しない。従って、本来であれば除去されるべき点群である上記下側の面のエッジ部分の点群が、図示の点線で囲む部分に示すように除去されずに残ってしまうことになる。尚、図5bではエッジ部分の点群を直線で示してある。だからといって、測定データはエッジ部分のみとなるので、実施例1における照合用の3次元辞書データを用いて測定データとの照合を行っても、適切に照合されるわけがないことは明らかである。以上のことから、実施例2では、例えば図6に示す処理を行うことで、測定データが対象物の一部のみ例えばエッジ部分のみである場合でも、高精度高速な照合認識を実現することができる。以下、図6等を参照して、実施例2の処理について説明する。尚、実施例2においても、装置の機能ブロック自体は図1と同じであってよく、各機能ブロックの機能内容が実施例1とは異なる部分があるものと見做すことができる。よって、以下の説明では、図1の各機能ブロック上記符号11~15を用いて説明する場合もある。図6の処理では、まず事前処理として、図示のステップS11、S12の処理を行う。その後、任意に対象物の位置姿勢を認識する際に、図示のステップS13~S19の処理を行うことで、照合用の3次元辞書データを作成する。そして、照合用の3次元辞書データを用いて、照合を行って、詳細な位置姿勢の推定を行うことになる。113次元辞書データの作成まず、事前処理として、2種類の3次元辞書データD1,D2を作成しておくステップS11,S12。3次元辞書データD1,D2は、上記実施例1の辞書データDと同様、点群で構成される辞書データである。3次元辞書データD1は、対象物の一部例えばエッジ部分のみに係わる点群データである。但し、これは対象物の全領域に係るものとなる。換言すれば、測定器からは見えない領域のみというわけではなく、対象物の全体に関して例えばエッジ部分のみに係わる点群データとなる。一方、3次元辞書データD2は、対象物全体の点群データであり、上記実施例1の3次元辞書データDと同じであってよい。詳しくは以下に説明するが、最終的には、3次元辞書データD1から測定器から見えない部分に係る点を削除したものを後述する照合用の部分3次元辞書データとして作成し、これを用いて詳細姿勢推定部14が測定データとの照合を行って測定対象物1の位置姿勢を認識することになる。尚、上記3次元辞書データD1,D2の作成は、例えばCADデータを用いる場合には、辞書データD2はCADデータそのもの、辞書データD1は例えばCADデータを表示させると共にユーザによって任意の点を消去させる処理を行うことで作成させるものであってよいが、この例に限らない。あるいは、辞書データD1は例えば測定対象物1を様々な方向から測定した実測データに基づいて作成し、辞書データD2は測定対象物1の表面に何らかの細工反射を防ぐように、模様を描く等したうえで様々な方向から測定した実測データに基づいて作成してもよいが、これらの例に限らない。尚、上記3次元辞書データD1,D2の点群は、例えば下記のように表現するものとする。D1=dxdydz;kは点番号k=1~LD2=dxdydz;iは点番号i=1~M尚、辞書データD2は、実施例1の辞書データDと同じであってよいので、M個例えば1万個の点群データから成るものとしている。尚、当然、M>Lである。辞書データD1の点群データは、この辞書データD2の点群データのうちの一部例えばエッジ部分の点群データのみであると見做してよい。123次元点群データの測定測定器3次元データ測定部11によって測定対象物1の測定を行い、3次元測定データ測定データPを取得するステップS13。この処理自体は実施例1のステップS2の処理と略同様であってよいが、実施例2における測定データPは、上記実施例1の測定データPとは異なり、測定対象物1に関して測定器から見える領域であって且つその一部例えばエッジ部分のみに係る点群から成るものとなる。この様に内容的には多少異なるが、本説明においても測定データに関しては記号‘P’を用いるものとする。上記のように、測定データPは、測定対象物1の一部分例えばエッジ部分のみが測定された点群で構成され、例えば下記のように表される。P=pxpypz;jは点番号;j=1~Q尚、M>N>Qとなる。すなわち、ステップS13の測定処理自体は、上記ステップS2と略同様であってよい。但し、ステップS13によって得られる測定データPの点の数Q個は、ステップS2で得られる測定データPの点の数N個よりも少ないことになる例えばエッジ部分に係る点群のみであるので。13概要姿勢の推定上述した既存の繰り返し処理による照合を行う前に、ステップS14~S19の処理を行って、照合用の辞書データを作成する。まず、概要姿勢推定部12によって、測定対象物1の概略的な3次元姿勢を推定するステップS14。概要姿勢を推定する処理は、例えば特許文献1、2、非特許文献1等の従来技術を用いればよく、ここでは説明しないが、概要姿勢は、例えば、3×3回転行列Rと、3×1併進行列Tを用いて、P≒RD2T等と表現できる。尚、この概要姿勢の推定処理には、例えば測定データPと3次元辞書データD2とを用いるものとするが、この例に限らない。概要姿勢推定部12は、ステップS14の処理結果として、例えば上記RとTを、3次元辞書編集部13に対して出力する。3次元辞書編集部13は、これらRとTを用いて、後述する変換後の部分3次元辞書データP1’や変換後の全体3次元辞書データP2’を求めることになる。但し、上記の式P≒RD2Tは、すべてのiとjに対して成立するわけではない。たとえば、測定器から見えない側の点は、3次元辞書データD2には含まれるが3次元測定データPには含まれないので、i-j対応関係は成立しない。尚、以下のステップS15~S19の処理は、3次元辞書編集部13が実行する。尚、以下のステップS15~S17の処理は、上記ステップS4~S6の処理と略同様であると見做してもよい。14全体3次元辞書データの概要姿勢への変換3次元辞書編集部13は、まず、全体3次元辞書データD2を概要姿勢に基づいて姿勢変換剛体変換して成る概要変換後の全体3次元辞書データP2’を作成するステップS15。これは例えば上記13で説明したRとTを用いて、下記の通り概要変換後の全体3次元辞書データP2’を算出する。P2’=RD2T;P2’i=RD2iTただし、P2’i=p’xp’yp’z、iは点番号i=1~M。つまり、上記辞書データD2の点群の各点M個の各点=dxdydzi=1~Mを、それぞれ、概要姿勢推定部12で求めたRとTを用いて座標変換することで、上記P2’iが生成される。15変換した全体3次元辞書データの仮想平面への投影上記概要変換後の3次元辞書データP2’の各点=p’xp’yp’zを、仮想平面上に投影する。本例では、概要変換後の全体3次元辞書データP2’の点群を、測定器から対象物への距離方向またはz軸方向と垂直な仮想平面へ投影するステップS16。これは、測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角ごとに距離の最も小さい測定器に近い点を抽出する為に行うものである。尚、ステップS16の処理は、上記ステップS5の処理と略同様であってよいので、ここではこれ以上は説明しないものとする。16測定器から見えない点を除去した全体3次元辞書データの作成上記仮想平面を多数の矩形領域に分割し、各矩形領域毎に、その矩形領域に属する投影された複数の点のなかから測定器に最も近い点のみを選択し、選択された点のみから構成される全体3次元辞書データP2P2iを作成するステップS17。この全体3次元辞書データP2ii=1~Mは、上記概要変換後の3次元辞書データP2’から、対象物に関して測定されない領域測定器から見えない領域に該当するデータを除去して成るものである。尚、ステップS17の処理は、上記ステップS6の処理と略同様であってよいので、ここではこれ以上は説明しないものとする。17部分3次元辞書データの概要姿勢への変換3次元辞書編集部13は、次に、部分3次元辞書データD1を概要姿勢に基づいて姿勢変換剛体変換して成る概要変換後の部分3次元辞書データP1’を作成するステップS18。これは例えば上記13で説明したRとTを用いて、下記の通り概要変換後の部分3次元辞書データP1’を算出する。P1’=RD1T;P1’k=RD1kTただし、P1’P1’k=p’xp’yp’z、kは点番号k=1~Q。尚、上記の通り、M>Qである。上記部分辞書データD1の点群の各点Q個の各点=dxdydzを、それぞれ、RとTを用いて座標変換することで、上記P1’kが生成される。当然、P1’kは、Q個の点群より成るものである。18測定器から見えない点を除去した部分3次元辞書データの作成上記概要変換後の部分3次元辞書データP1’kk=1~Qの各点毎に、上記辞書データP2ii=1~Mにおいて対応する点を、最近隣点の探索を行うことで求める。すなわち、上記P1’kk=1~Qの各点毎に、その点と上記辞書データP2iの各点との距離を求めて、最も距離が近い点を上記対応する点として求める。つまり、これによって、Q個のペアが求まることになるP1’とP2とのペア。そして、各ペア毎に、そのペアの上記距離を、予め設定されている所定の閾値と比較して、距離が閾値未満であるか否か距離<閾値を判定する。そして、距離が閾値未満であるペアにおけるP1’の点を抽出する。そして、抽出した全ての点を格納して成る照合用の部分3次元辞書データP1を生成するステップS19。ここで、上記辞書データD1の点群は、上記辞書データD2の点群の一部例えばエッジ部分の点を抽出して成るものと見做せるものであり、これらを上記のようにRとTを用いて同じように概要姿勢変換したものがP1’、P2’である。従って、仮にP1’とP2’とで上記ステップS19の処理を行ったとするならば、上記P1’kk=1~Qの全ての点は、最近隣点の探索で得られる上記ペアとなる点との距離が、ほぼ0に近いものになると考えられる。よって、この場合には、上記P1’kk=1~Qの全ての点は、距離が閾値未満となって抽出されることになる。しかし、上記P2は、P2’から、測定器から見えない領域に対応する点を除去して成るものである。従って、上記P1’kk=1~Qの各点のうち、測定器から見えない領域に対応する点は、本来はこの点とペアとなるべきP2iの点が存在しないうえにステップS17の処理で除去されている、ペアとなった点との距離は比較的遠くなるはずであり、上記閾値以上となるはずである。例えば、図4において、点2を仮にエッジ部分の点であるとすると、上記P2’とP1’の何れにおいても点2に相当する点が存在するはずであり、且つ、これらはペアとなるはずであり、両者の距離は非常に近いはずである。しかしながら、上記P2’における点2は、上記P2においては除去されているはずである。それだけでなく、P2’における点2近辺の点測定器から見えない領域の点は全て、上記P2においては除去されているはずである。この為、上記P1’における上記点2に相当する点は、例えば、P2において点1がある面における点とペアとなる可能性が高く、図示の通り、点1がある面と点2との距離は、比較的遠いものとなっている上記閾値以上となるはずである。上述したことから、照合用の部分3次元辞書データP1は、上記概要変換後の部分3次元辞書データP1’の点群から、測定器から見えない領域に対応する点が除去されたものであると言える。従って、詳細姿勢推定部14がこの照合用の部分3次元辞書データP1を用いて照合を行うことで、測定データが対象物の一部分例えばエッジ部分のみの測定データである場合であっても、高精度高速な照合認識を実現することができる。ここで、上記詳細姿勢推定部14の照合処理について、以下、図7、図8を参照して説明する。尚、これは、実施例1、実施例2のどちらにも適用できる。既に述べたように、詳細姿勢推定部14は、上記照合用の3次元辞書データ等を用いて、例えば上述した既存の繰り返し処理により測定対象物1の位置姿勢を認識する詳細姿勢を推定する;少なくとも概要姿勢推定部12よりは正確厳密な位置姿勢の推定を行える。ここで、ICPのように繰り返し行う照合処理では、所定の照合処理を1回実行する毎に、姿勢情報が更新され、照合したと判断されるまで照合処理と姿勢情報更新が繰り返される。尚、上記所定の照合処理は、既存の一般的な処理であってよく、ここでは特に説明しない。図7aは、この様な既存の処理について概略的に示すフローチャート図である。図7aにおいて、3次元点群データの測定ステップS21、概要姿勢の推定ステップS22は、上記ステップS2、S3またはステップS13,S14と同じであってよく、ここでは特に説明しない。同様に、測定器から見えない点を除去した3次元辞書データ照合用の3次元辞書データ/照合用の部分3次元辞書データの作成処理ステップS23は、上記ステップS4~S6またはステップS15~S19に相当する処理であり、ここでは特に説明しない。ステップS23の処理実行後、上記詳細姿勢推定部14は、図示のステップS24~S26の処理を実行する。すなわち、上記照合用の3次元辞書データまたは照合用の部分3次元辞書データP1を用いて、所定の照合処理を実行するステップS24。この照合処理自体は、詳細姿勢推定の為の既存の処理であり、ここでは特に説明しない。そして、照合完了したか否か詳細姿勢が求まったか否か;換言すれば、辞書と測定データとの間の誤差を最小とする剛体変換行列が求まったか否かを判定するステップS25。未だ照合完了していない場合にはステップS25,NO、姿勢情報の更新を行ってからステップS26、再びステップS24の照合処理を実行する。これを、照合完了するまでステップS25がYESとなるまで繰り返し実行する。ここで上記ステップS26の処理によって姿勢情報が更新される毎に、測定器から見える点が変化するため、上記実施例1のステップS2~S6の処理、または上記実施例2のステップS13~S19の処理で作成した測定器から見えない点を除去した辞書データは、その後、姿勢情報が更新された後には、必ずしも測定器から見えない点を除去できていない場合が考えられる。あるいは、逆に、更新後の姿勢情報によれば測定器から見えるはずの点が、除去されている場合も考えられる。これは、処理結果の精度の悪化につながる可能性がある。この様な問題に対して、例えば図7bに示すような処理手順とすることが考えられる。図7bの処理において、ステップS31、S32、S33、S34、S35、S36の各処理自体は、上記図7aのステップS21、S22、S23、S24、S25、S26の処理と同じであってよく、その説明は省略する。更に、ステップS35の判定がNOの場合未だ照合完了していない場合にステップS36の姿勢情報更新を行うことも、上記図7aにおいてステップS25がNOの場合にステップS26の姿勢情報更新を行うことを同じであってよい。図7bと図7aとの違いは、図7aではステップS26の姿勢情報更新を行う毎にステップS24の照合処理に戻るのに対して、図7aではステップS36の姿勢情報更新を行う毎にステップS33の処理に戻る点である。すなわち、姿勢情報更新を行う毎に、更新後の姿勢情報を用いて測定器から見えない点を除去した3次元辞書データ照合用の3次元辞書データの作成処理ステップS33を行う点で、図7aとは異なる。尚、この場合、ステップS33の処理が仮に実施例1の上記ステップS4~S6の処理を行うものである場合、ステップS4における概要姿勢への変換は、例えば現在の姿勢情報を用いて3次元辞書データDの姿勢変換を行う等に置き換える必要がある。これは後述するステップS48の処理についても同様である。この様に、姿勢情報の更新を行う毎に、逐一、照合用の3次元辞書データを作成し直すようにすれば、上記問題は解決できる。しかしながら、繰り返し処理の都度に、上記実施例1のステップS2~S6の処理、または上記実施例2のステップS13~S19の処理に相当する処理を行うことになるので、計算量が多くなり、処理負荷が増大し、ステップS35がYESになるまでに掛かる時間が大きくなるという問題が生じる。この為、例えば図8に示す処理を行うことが望ましい。図8において、ステップS41、S42、S43、S44、S45、S46の各処理自体は、上記図7aのステップS21、S22、S23、S24、S25、S26の各処理と同じであってよく、その説明は省略する。また、ステップS45の判定がNOの場合未だ照合完了していない場合にステップS46の姿勢情報更新処理を行ってステップS44の照合処理に戻る点も、上記図7aにおいてステップS25がNOの場合にステップS26の姿勢情報更新処理を行ってステップS24の照合処理に戻る点と同じであってよい。図8の処理が図7aの処理と異なる点は、ステップS45の判定照合完了したか否かの判定がYESとなった後である。すなわち、図7aの場合、ステップS25の判定照合完了したか否かの判定がYESとなったら、処理を終了する。これに対して、図8では、ステップS45の判定がYESとなったら、続いて、照合回数照合完了したと判定した回数が、予め設定された設定値たとえばR回とするに達したか否かを判定するステップS47。そして、未だ照合回数が設定値Rに達していない場合、すなわち照合回数が設定値R未満である場合には照合回数<設定値RステップS47,NO、ステップS48の処理を実行して、ステップS44の処理に戻る。ステップS48の処理自体は、上記ステップS43の処理と同じ処理であり、測定器から見えない点を除去した3次元辞書データ照合用の3次元辞書データの作成処理である。但し、これは、基本的にはステップS46の姿勢情報更新処理を何回か行った後に、最新の姿勢情報に基づいてステップS48の処理を行うことになる。従って、この点では、ステップS48の処理はステップS43とは異なることになる。尚、図示していないが、ステップS48の処理に伴って、上記照合回数を1インクリメントする処理を行う。また、ここでは照合回数の初期値は‘0’であるものとする。そして、再びステップS44~S46の繰り返し処理を行い、再び照合完了した場合にはステップS45,YES、再度ステップS47の処理を行い、判定NOならば再度ステップS48の処理を行うことになる。そして、ステップS47の判定がYESとなったら、すなわち照合回数が設定値Rに達した場合には照合回数=設定値Rとなったら、本処理を終了する。この様に、図8では、照合用の3次元辞書データの再作成をR回行うことになる。よって、図7aのように照合用の3次元辞書データの再作成は一切行わないものとは異なり、上記問題は生じない。また、図7bのように姿勢情報を更新する毎に照合用の3次元辞書データの再作成を行うものとも異なり、再作成の回数はR回のみで済むので、上記処理負荷が増大する問題も解消される。尚、図8に示す処理は、一例であり、この例に限るものではない。基本的には、照合用の3次元辞書データの再作成を、一切行わないものでもなければ、毎回姿勢情報を更新する毎に行うものでもないようにするものであれば、何でもよい。例えば、図8において、ステップS47、S48の処理を削除すると共に、ステップS46の処理後に分岐処理を追加するようにしてもよい。この分岐処理は、例えば更新回数=所定値等とし、判定YESであればステップS43の処理に戻り、判定NOであればステップS44に戻るようにする。尚、この場合、ステップS43の処理実行に伴って、更新回数を‘0’にリセットする処理が必要となる。尚、上記更新回数とはステップS46の姿勢情報更新処理の実行回数であり、上記所定値は予め任意に設定される回数であり、例えばS回とする。これによって、ステップS46の姿勢情報更新処理をS回行う毎に、照合用の3次元辞書データの再作成が行われることになる。以上説明したように、本手法では、ポリゴンによる面情報を保有せず、点群で構成される3次元辞書データを用いて、点群で構成される3次元測定データとの照合を行って対象物の位置姿勢を認識する装置において、繰り返し処理前に、推定された対象物のおおよその位置姿勢概要姿勢に従って3次元辞書データを剛体変換した点群から、測定器からの視野空間を分割した複数の小視野角ごとに距離の最も小さい測定器に近い点を抽出することにより、3次元辞書データから、計測器から見えない測定できない領域に対応する点を取り除き陰面消去陰点除去に相当する処理を行い、計測器から見える測定できる領域に対応する点のみから構成される3次元辞書データ照合用の3次元辞書データを作成する。これは、3次元測定データが、対象物の一部のみ例えばエッジ部のみの測定データである場合にも実現できる照合用の部分3次元辞書データを作成できる。この様にして作成された照合用の3次元辞書データまたは照合用の部分3次元辞書データを用いてICP照合処理等の繰り返し処理を行うことにより、対象物の位置姿勢を高精度高速に認識することができる。また、ポリゴンを用いないので、3次元辞書データに面情報および法線情報を必要としない。"