特許 6149561 評価方法および評価装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6149561

(24)【登録日】2017年6月2日

(45)【発行日】2017年6月21日

(54)【発明の名称】評価方法および評価装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 1/00 20060101AFI20170612BHJP

   G01B 11/00 20060101ALI20170612BHJP

【ＦＩ】

   G06T1/00 315

   G01B11/00 A

【請求項の数】5

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2013-146529(P2013-146529)

(22)【出願日】2013年7月12日

(65)【公開番号】特開2015-18484(P2015-18484A)

(43)【公開日】2015年1月29日

【審査請求日】2016年5月26日

(73)【特許権者】

【識別番号】000000099

【氏名又は名称】株式会社ＩＨＩ

(74)【代理人】

【識別番号】110000936

【氏名又は名称】特許業務法人青海特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】溝内 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】坂野 肇

【審査官】 ▲広▼島 明芳

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００２−０４６０８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−２０９６３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１９９８６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２５９０７５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ １／００ − ７／９０

Ｇ０１Ｂ １１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

計測対象の３次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得ステップと、
前記マスタデータから、複数の３次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成ステップと、
前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行ステップと、
前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行ステップと、
前記基準アルゴリズム実行ステップで算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行ステップで検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較ステップと、
を有することを特徴とする評価方法。

【請求項2】

前記模擬データ生成ステップでは、
前記マスタデータから複数の模擬データを生成する際に使用される複数の３次元計測装置の計測態様に関するパラメータである装置パラメータを変更させて、複数の模擬データを生成し、
前記評価アルゴリズム実行ステップでは、
前記模擬データ生成ステップにより前記装置パラメータが変更されて前記複数の模擬データが生成される度に、該複数の模擬データのそれぞれに対して、前記複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行することで、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の評価方法。

【請求項3】

前記評価アルゴリズム実行ステップでは、
前記複数の評価アルゴリズムに用いられるパラメータである演算パラメータを変更し、変更した演算パラメータを用いた複数の評価アルゴリズムを、前記複数の模擬データのそれぞれに対して実行することで、前記複数の模擬データと、パラメータが変更された複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の評価方法。

【請求項4】

前記結果比較ステップでは、
前記基準値に基づいて前記マスタデータで一の物体として切り出された基準領域に対応する前記模擬データの比較領域において、前記評価値に基づいて複数の物体が切り出されたと判断された場合、該複数の物体について該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたかを判断し、該複数の物体のいずれかが、該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたと判断される場合には前記正解率を減算し、該複数の物体のいずれもが該比較領域外の物体とは異なる物体として切り出されたと判断される場合には該正解率を減算しないことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の評価方法。

【請求項5】

計測対象の３次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得部と、
前記マスタデータから、複数の３次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成部と、
前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行部と、
前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行部と、
前記基準アルゴリズム実行部で算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行部で検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較部と、
を備えることを特徴とする評価装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計測対象の３次元位置を計測する３次元計測装置と、３次元計測装置により計測されたデータから物体を切り出すアルゴリズムとの最適な組み合わせを導き出す評価方法および評価装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、任意の３次元計測装置で計測されたデータから各物体の切り出し（セグメンテーション）を行うアルゴリズムを選択または開発する場合、当該データに対して複数のアルゴリズムをそれぞれ適応して、それぞれのアルゴリズムの正解率をユーザが目視により確認していた。したがって、その目視に膨大な時間を要していた。

【0003】

一方で、３次元計測装置で計測されるデータの解像度を高くすると、それだけアルゴリズムの正解率は高くなるものの、高解像度の計測を実現する３次元計測装置の価格も高まり、金銭的な負担が増大する。

【0004】

ところで、画像のシミュレーションにおいては、入力された画像データに応じて、プリンタ等の画像形成装置の動きを予測して擬似的に動作させることで、画像形成装置に最適なアルゴリズムを得ようとするものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第４７４８６６６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上述した特許文献１で提案された技術は、２次元の画像データに対してシミュレーションを行なっており、３次元計測装置で計測される３次元の計測データをシミュレーションすることはできない。

【0007】

したがって、ユーザのニーズにマッチする３次元計測装置とアルゴリズムとの組み合わせを容易に得られる方法が望まれる。

【0008】

そこで、本発明は、複数の３次元計測装置と複数のアルゴリズムとの組み合わせの中から最適な組み合わせを容易に得られるようにすることを目的とする評価方法および評価装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するために、本発明の評価方法は、計測対象の３次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得ステップと、前記マスタデータから、複数の３次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成ステップと、前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行ステップと、前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの全ての組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行ステップと、前記基準アルゴリズム実行ステップで算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行ステップで検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較ステップと、を有する。

【0010】

また、前記模擬データ生成ステップでは、前記マスタデータから複数の模擬データを生成する際に使用される複数の３次元計測装置の計測態様に関するパラメータである装置パラメータを変更させて、複数の模擬データを生成し、前記評価アルゴリズム実行ステップでは、前記模擬データ生成ステップにより前記装置パラメータが変更されて前記複数の模擬データが生成される度に、該複数の模擬データのそれぞれに対して、前記複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行することで、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムの全ての組合せについて演算結果を算出するようにしてもよい。

【0011】

また、前記評価アルゴリズム実行ステップでは、前記複数の評価アルゴリズムに用いられるパラメータである演算パラメータを変更し、変更した演算パラメータを用いた複数の評価アルゴリズムを、前記複数の模擬データのそれぞれに対して実行することで、前記複数の模擬データと、パラメータが変更された複数の評価アルゴリズムの全ての組合せについて演算結果を算出するようにしてもよい。

【0012】

前記結果比較ステップでは、前記基準値に基づいて前記マスタデータで一の物体として切り出された基準領域に対応する前記模擬データの比較領域において、前記評価値に基づいて複数の物体が切り出されたと判断された場合、該複数の物体について該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたかを判断し、該複数の物体のいずれかが、該比較領域外の物体と同一の物体として切り出されたと判断される場合には前記正解率を減算し、該複数の物体のいずれもが該比較領域外の物体とは異なる物体として切り出されたと判断される場合には該正解率を減算しないようにしてもよい。

【0013】

また、本発明の評価装置は、計測対象の３次元位置が示されたマスタデータを取得するデータ取得部と、前記マスタデータから、複数の３次元計測装置の仕様それぞれに基づいて、該マスタデータより低精度の複数の模擬データを生成する模擬データ生成部と、前記マスタデータに対して、前記計測対象から各物体を切り出す既知の基準アルゴリズムを実行して演算結果を算出し、基準値とする基準アルゴリズム実行部と、前記複数の模擬データそれぞれに対して、前記計測対象から各物体を切り出す複数の評価アルゴリズムをそれぞれ実行して、該複数の模擬データと、該複数の評価アルゴリズムとの全ての組合せについて演算結果を算出し、評価値とする評価アルゴリズム実行部と、前記基準アルゴリズム実行部で算出された基準値と、前記評価アルゴリズム実行部で検出された評価値とを比較し、該基準値に対する該評価値の正解率を算出する結果比較部と、を備える。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、複数の３次元計測装置と複数のアルゴリズムとの組み合わせの中から最適な組み合わせを容易に得られるようにすることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】（ａ）は、評価装置の概略的な構成を示した機能ブロック図である。（ｂ）は、データ記憶部のデータ構成を示す図である。

【図2】マスタデータの計測点により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置パラメータに基づく模擬計測範囲、および、環境データに基づく散乱体を配置する過程を示す説明図である。

【図3】模擬計測範囲の模擬測距値を算出する過程を説明する図である。

【図4】（ａ）は、３次元計測装置により３次元位置が計測される計測対象を示す図である。（ｂ）は、計測対象が３次元計測装置により計測されることで得られたマスタデータの計測点を示す図である。

【図5】マスタデータから模擬計測装置パラメータに基づいて生成された模擬データの模擬計測範囲を示す図である。

【図6】模擬データにおける比較領域内の模擬計測範囲の評価値の一例を示す図である。

【図7】評価処理の流れを説明したフローチャートである。

【図8】模擬データ生成処理の流れを説明したフローチャートである。

【図9】基準値算出処理の流れを説明したフローチャートである。

【図10】評価値算出処理の流れを説明したフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

【0017】

（評価装置）
図１は、評価装置１００の構成を示した図である。図１（ａ）は、評価装置１００の概略的な構成を示した機能ブロック図である。図１（ｂ）は、データ記憶部１１６のデータ構成を示す図である。図１（ａ）に示すように、評価装置１００は、外部Ｉ／Ｆ（インターフェイス）部１１０、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１２、メモリ部１１４、データ記憶部１１６を含む構成とされ、外部Ｉ／Ｆ部１１０を介して３次元計測装置１０２が接続される。

【0018】

ＣＰＵ１１２は、評価装置１００全体を統括制御する。メモリ部１１４は、プログラム等が格納されたＲＯＭ(Read Only Memory)、および、ワークエリアとしてのＲＡＭ(Random Access Memory)からなる。データ記憶部１１６は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などで構成される。

【0019】

図１（ｂ）に示すように、データ記憶部１１６は、マスタデータ１４０、複数の模擬計測装置パラメータ１４２（１４２ａ〜１４２ｎ）、環境データ１４４、複数の模擬データ１４６（１４６ａ〜１４６ｎ）、基準アルゴリズム１４８、複数の評価アルゴリズム１５０（１５０ａ〜１５０ｎ）が記憶される。なお、各データの内容について、詳しくは後述する。

【0020】

図１（ａ）に戻って、３次元計測装置１０２は、例えば、垂直方向および水平方向にそれぞれ０．００９度のピッチで全方位に対してレーザを発射する３次元のレーザスキャナが適応される。なお、３次元計測装置１０２の計測誤差は±２ｍｍである。

【0021】

３次元計測装置１０２は、垂直方向あるいは水平方向にそれぞれ１ピッチずつ変化させた方向にレーザを順に発射し、各方向において計測対象の計測点で反射されたレーザを受信する。そして、３次元計測装置１０２は、レーザの発射から受信までの時間に基づいて、レーザを発射した方向での計測点までの距離を算出する。そして、３次元計測装置１０２は、レーザを発射した方向および算出された距離に基づいて、計測点の３次元位置（ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標）を算出するとともに、受信したレーザの強度に基づいて反射強度を算出する。

【0022】

その後、３次元計測装置１０２は、全ての方向での計測点の３次元位置および反射強度の算出が終了すると、全ての計測点についての行番号（垂直方向の番号）、列番号（水平方向の番号）、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標および反射強度が示されたマスタデータ１４０を生成する。なお、行番号は、水平面を基準として、垂直方向に１ピッチずれる毎に１ずつ増加される番号であり、列番号は、所定の垂直面を基準として、水平方向に１ピッチずれる毎に１ずつ増加される番号である。また、マスタデータ１４０には、各計測点について、ＲＧＢ等の色彩の情報が示されていてもよい。

【0023】

したがって、この３次元計測装置１０２は、約４００００点（垂直方向）×約４００００点（水平方向）の計測点の３次元位置および反射強度が計測された高精細なマスタデータ１４０を生成することができる。

【0024】

ＣＰＵ１１２は、メモリ部１１４のＲＯＭに格納された評価プログラムをＲＡＭに展開して評価処理を実行する際、マスタデータ取得部１２０、模擬データ生成部１２２、基準アルゴリズム実行部１２４、評価アルゴリズム実行部１２６、結果比較部１２８、結果出力部１３０として機能する。また、模擬データ生成部１２２は、模擬計測範囲決定部１２２ａ、環境処理部１２２ｂ、測距値模擬部１２２ｃおよび模擬データ記憶部１２２ｄとして機能する。

【0025】

マスタデータ取得部１２０は、３次元計測装置１０２で生成されたマスタデータ１４０を取得し、当該マスタデータ１４０をデータ記憶部１１６に記憶する。

【0026】

図２は、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ１４２に基づく模擬計測範囲２１０、および、環境データ１４４に基づく散乱体２２０を配置する過程を示す説明図である。図２（ａ）は、マスタデータ１４０の各計測点２００を示す図である。図２（ｂ）は、マスタデータ１４０の各計測点２００により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ１４２に基づく模擬計測範囲２１０を配置した図である。図２（ｃ）は、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置パラメータ１４２に基づく模擬計測範囲２１０、および、環境データ１４４に基づく散乱体２２０を配置した図である。

【0027】

模擬計測範囲決定部１２２ａは、データ記憶部１１６に記憶されたマスタデータ１４０および模擬計測装置パラメータ１４２を読み出す。ここで、模擬計測装置パラメータ１４２は、例えば下記表１および表２に示すように、模擬の対象となる３次元計測装置（以下、これを模擬計測装置とも呼ぶ）の仕様、すなわち、視界、計測点ピッチ、計測点数、計測誤差、スポット径等の装置パラメータが、模擬計測装置毎に複数設けられ、各装置パラメータが予め設定された範囲内において変更可能となっている。なお、以下では、表１に示す模擬計測装置の仕様を模擬計測装置パラメータ１４２ａとし、表２に示す模擬計測装置の仕様を模擬計測装置パラメータ１４２ｂとして説明する。

【0028】

【表1】

【0029】

【表2】

なお、表２における計測点ピッチのΔθは、水平方向および垂直方向のピッチ角度である。また、表１および表２において、スポット径を円形としているが、楕円形状としてもよい。

【0030】

模擬計測範囲決定部１２２ａは、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置で計測されるであろう模擬計測範囲２１０（２１０ａ、２１０ｂ、・・・）の数および方向（範囲）を模擬計測装置パラメータ１４２ａに基づいて決定する。

【0031】

そして、模擬計測範囲決定部１２２ａは、図２（ａ）に示すマスタデータ１４０の計測点２００（２００_１１、２００_１２、・・・、２００_２１、・・・、２００_ｉｊ、・・・）により形成される３次元空間に対して、図２（ｂ）に示すように、決定された数および方向に模擬計測範囲２１０（２１０ａ、２１０ｂ、・・・）を配置する。なお、３次元計測装置１０２は、模擬計測装置よりもピッチが狭く、かつ、スポット径が小さい仕様であるため、計測点２００が模擬計測範囲２１０のスポット内に複数含まれることになる。

【0032】

環境処理部１２２ｂは、空間中にある雨、雪、塵等の計測環境を再現するために、環境データ１４４に基づき、マスタデータ１４０に対して雨、雪、塵等の散乱体２２０を付加する。環境データ１４４には、雨、雪、塵等の散乱体２２０が配置される３次元位置、個数、大きさ、レーザの反射率等のパラメータが記憶される。

【0033】

具体的には、環境処理部１２２ｂは、データ記憶部１１６に予め記憶された環境データ１４４を読み出し、図２（ｃ）に示すように、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、環境データ１４４に示された３次元位置に散乱体２２０（２２０ａ〜２２０ｆ）を配置する（図２（ｃ）中、△で表す。）。

【0034】

これにより、例えば、模擬計測範囲２１０ａのスポット内には、計測点２００_２３、２００_３２、２００_３３、２００_３４、２００_４３、および散乱体２２０ａが配置されることになる。

【0035】

図３は、模擬計測範囲２１０ａの模擬測距値を算出する過程を説明する図である。測距値模擬部１２２ｃは、模擬計測範囲２１０内に配置された計測点２００および散乱体２２０に基づいて、模擬計測範囲２１０の基準となる位置（以下、基準位置とも呼ぶ）からの距離を算出する。

【0036】

例えば、模擬計測範囲２１０ａのスポット内に配置された計測点２００_２３、２００_３２、２００_３３、２００_３４、２００_４３、および散乱体２２０ａが図３（ａ）に示すような基準位置からの距離（時間）分布であったとする。すなわち、基準位置に近い順に散乱体２２０ａ、計測点２００_２３、２００_３３、２００_３２、２００_３４、２００_４３が並んでおり、また、計測点２００_２３、２００_３３および２００_３２が近接しており、計測点２００_３４および２００_４３が近接していたとする。

【0037】

この場合、測距値模擬部１２２ｃは、図３（ｂ）に示すように、模擬計測範囲２１０ａのスポット内に配置される計測点２００_２３、２００_３２、２００_３３、２００_３４、２００_４３、および散乱体２２０ａの距離を模擬計測装置の計測誤差に基づいて前後に移動させ、反射強度に基づいた大きさに対して、ガウシアン分布に従った誤差が付加されたガウス分布２５０ａ〜２５０ｆを算出する。なお、計測点２００_２３、２００_３２、２００_３３、２００_３４、２００_４３、および散乱体２２０ａの距離を移動させる量は、例えば、模擬計測装置の測距精度が１ｃｍである場合、σ＝１ｃｍのガウス型擬似乱数を生成して決定するが、他の誤差モデルにより決定してもよい。

【0038】

次に、測距値模擬部１２２ｃは、図３（ｃ）に示すように、ガウス分布２５０ａ〜２５０ｆを合成し、その結果として、ガウス分布２５０ｂ〜２５０ｄが合成された合成分布２６０ａ、ガウス分布２５０ｅ〜２５０ｆが合成された合成分布２６０ｂを算出する。

【0039】

そして、測距値模擬部１２２ｃは、ガウス分布２５０ａ、合成分布２６０ａおよび２６０ｂを、模擬計測装置が反射光としてレーザを受信できるとされる閾値αと比較する。測距値模擬部１２２ｃは、図３（ｄ）に示すように、合成分布２６０ａおよび２６０ｂにおける閾値α以上である範囲をパルス状に抽出し、抽出したパルス状の範囲を、模擬計測装置で計測される模擬距離２７０ａおよび２７０ｂとして算出する。

【0040】

なお、図３（ｄ）においては、模擬計測装置が、計測対象で反射されたレーザを複数回にわたって受信できるマルチエコー対応である場合を想定しており、２つの模擬距離２７０ａおよび２７０ｂが算出された。しかしながら、模擬計測装置が、計測対象で反射されたレーザを一回のみ受信できるシングルエコーのみに対応する場合、閾値α以上である合成分布２６０ａおよび２６０ｂのうちの最も距離が基準となる位置に近い合成分布２６０ａのパルス状の範囲だけが模擬距離２７０ａとして算出されるようにしてもよい。

【0041】

測距値模擬部１２２ｃは、全ての模擬計測範囲２１０について模擬距離２７０を算出する。模擬データ記憶部１２２ｄは、模擬計測範囲２１０の方向、および測距値模擬部１２２ｃにより算出された模擬距離２７０を関連付け、全ての模擬計測範囲２１０の方向および模擬距離２７０が関連付けられた模擬データ１４６を生成し、データ記憶部１１６に記憶する。

【0042】

模擬データ生成部１２２は、全ての模擬計測装置パラメータ１４２について模擬データ１４６を生成し、データ記憶部１１６に記憶する。

【0043】

このようにして、模擬データ生成部１２２は、３次元計測装置１０２から取得したマスタデータ１４０に基づいて、複数の模擬計測装置で計測されるであろう模擬データ１４６を同一環境下で容易に生成することができる。

【0044】

ここで、図４（ａ）は、３次元計測装置１０２により３次元位置が計測される計測対象を示す図である。図４（ｂ）は、図４（ａ）に示す計測対象が３次元計測装置１０２により計測されることで得られたマスタデータ１４０の計測点２００を示す図である。図５（ａ）は、図４（ｂ）に示すマスタデータ１４０から模擬計測装置パラメータ１４２ａに基づいて生成された模擬データ１４６ａの模擬計測範囲２１０を示す図である。図５（ｂ）は、図４（ｂ）に示すマスタデータ１４０から模擬計測装置パラメータ１４２ｂに基づいて生成された模擬データ１４６ｂの模擬計測範囲２１０を示す図である。

【0045】

図４（ｂ）に示すように、３次元計測装置１０２では高精細なマスタデータ１４０が生成されていることがわかる。また、図５（ａ）および図５（ｂ）に示すように、評価装置１００により、マスタデータ１４０から模擬計測装置パラメータ１４２ａおよび１４２ｂに基づいて生成された模擬データ１４６ａおよび１４６ｂは、模擬計測装置の仕様に合った計測対象の３次元位置が精度よく模擬できていることがわかる。

【0046】

このように、模擬データ生成部１２２は、３次元計測装置１０２から取得したマスタデータ１４０に基づいて、複数の模擬計測装置で計測されるであろう模擬データ１４６を同一環境下で容易に、かつ精度よく生成することができる。

【0047】

基準アルゴリズム実行部１２４は、データ記憶部１１６からマスタデータ１４０、および、３次元計測装置で計測された３次元位置を示す複数の計測点を物体単位で切り出す（セグメンテーション）際に使用される既知の基準アルゴリズム１４８を読み出す。そして、基準アルゴリズム実行部１２４は、マスタデータ１４０に対して基準アルゴリズム１４８を実行し、マスタデータ１４０の各計測点２００同士がその距離や色調等によってグループ化され、同一のグループに含まれる全ての計測点２００に対して同一の値が関連付けされる。すなわち、マスタデータ１４０の各計測点２００を同一の値が関連付けられたセグメントごとに分割することになり、セグメントそれぞれが物体として切り出されることになる。基準アルゴリズム実行部１２４は、このような演算結果を基準値としてメモリ部１１４に記憶する。演算結果として得られる基準値は、マスタデータ１４０が高解像度であるため、精度よく物体が切り出されており、後述する評価アルゴリズムの指標として使用される。なお、基準アルゴリズム１４８は、例えば、ＰＣＬ（Point Cloud Library）により提供されているEuclidean Cluster Extractionや、Region growing segmentationのような、一般に広く使用されて性能が既知となったアルゴリズムが適応される。

【0048】

評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の模擬データ１４６（１４６ａ〜１４６ｎ）の中から例えば模擬データ１４６ａをデータ記憶部１１６から読み出す。また、評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の評価アルゴリズム１５０（１５０ａ〜１５０ｎ）の中から例えば評価アルゴリズム１５０ａをデータ記憶部１１６から読み出す。

【0049】

ここで、評価アルゴリズム１５０は、３次元計測装置で計測された３次元位置を示す複数の計測点を切り出すアルゴリズムである。また、評価アルゴリズム１５０は、評価対象となるアルゴリズムであり、ユーザが開発したアルゴリズム、任意の論文等を通じて発表されたアルゴリズム等が適応される。また、評価アルゴリズム１５０は、複数の演算パラメータが外部から読み込めるようになっている。

【0050】

評価アルゴリズム実行部１２６は、模擬データ１４６ａに対して評価アルゴリズム１５０ａを実行し、模擬データ１４６ａの模擬計測範囲２１０同士がその距離や色調等によってグループ化され、同一のグループに含まれる全ての模擬計測範囲２１０に対して同一の値が関連付けられる。すなわち、模擬データ１４６ａの各模擬計測範囲２１０を同一の値が関連付けられたセグメントごとに分割することになり、セグメントそれぞれが物体として切り出されることになる。評価アルゴリズム実行部１２６は、このような演算結果を評価値としてメモリ部１１４に記憶する。

【0051】

評価アルゴリズム実行部１２６は、模擬データ１４６ａに対する評価アルゴリズム１５０ａの評価値を算出すると、複数の評価アルゴリズム１５０（１５０ａ〜１５０ｎ）の中から例えば評価アルゴリズム１５０ｂをデータ記憶部１１６から読み出す。そして、評価アルゴリズム実行部１２６は、模擬データ１４６ａに対して評価アルゴリズム１５０ｂを実行して評価値を算出すると、算出した評価値をメモリ部１１４に記憶する。

【0052】

このように、評価アルゴリズム実行部１２６は、模擬データ１４６ａに対して、複数の評価アルゴリズム１５０の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部１１４に記憶する。

【0053】

次に、評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の模擬データ１４６の中から例えば模擬データ１４６ｂをデータ記憶部１１６から読み出す。そして、評価アルゴリズム実行部１２６は、模擬データ１４６ｂに対して、複数の評価アルゴリズム１５０の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部１１４に記憶する。

【0054】

その後、評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の模擬データ１４６のうちの評価値が算出されていない１つの模擬データ１４６をデータ記憶部１１６から順に読み出していき、読み出した模擬データ１４６に対して、複数の評価アルゴリズム１５０の全てを順に実行して評価値を算出し、算出した評価値をメモリ部１１４に記憶する。

【0055】

このように、評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについて評価値を算出する。

【0056】

結果比較部１２８は、基準アルゴリズム実行部１２４により演算結果として得られる基準値をメモリ部１１４から読み出し、基準値により示される、物体毎に切り分けられたマスタデータ１４０の計測点２００のうち、検査対象とされる所定の物体に対応する値が関連付けられた計測点２００のみが含まれる検査領域３００（図４（ｂ）を参照）を設定する。

【0057】

そして、結果比較部１２８は、マスタデータ１４０における検査領域３００の３次元座標に基づき、模擬データ１４６における検査領域３００に対応する比較領域３１０（図５（ａ）においては比較領域３１０ａ、図５（ｂ）においては比較領域３１０ｂとして示す）を設定し、当該比較領域３１０内の模擬計測範囲２１０の評価値を抽出する。

【0058】

図６は、模擬データ１４６ｂにおける比較領域３１０ｂ内の模擬計測範囲２１０の評価値の一例を示す図である。図６においては、基準値と評価値とが同一の値、すなわち、比較領域３１０ｂ内の模擬計測範囲２１０のうち、検査領域３００内の計測点２００と同一の物体が切り出されたとされる模擬計測範囲２１０、すなわち同一のセグメントに分類されたとされる模擬計測範囲２１０を白丸で示す。また、基準値と評価値が異なった値、すなわち、比較領域３１０ｂ内の模擬計測範囲２１０のうち、検査領域３００内の計測点２００と異なった物体が切り出されたとされる模擬計測範囲２１０、すなわち異なったセグメントに分類されたとされる模擬計測範囲２１０を黒丸で示す。

【0059】

図６に示すように、比較領域３１０ｂ内には１３個の模擬計測範囲２１０が含まれており、そのうち９個の模擬計測範囲２１０の評価値が基準値と同一で、４個の模擬計測範囲２１０の評価値が基準値と異なったとする。

【0060】

この場合、結果比較部１２８は、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲２１０の数である９を、比較領域３１０ｂ内に含まれる模擬計測範囲２１０の総数である１３で除算し、その結果得られる値である９／１３を正解率として算出する。

【0061】

結果比較部１２８は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについて正解率を算出する。

【0062】

表３は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせによる正解率を示す表である。表３に示すように、結果出力部１３０は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについて正解率を評価結果として表示部（図示せず）等に出力する。

【表3】

【0063】

また、結果出力部１３０は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについての正解率のうち、最も正解率が高かった組み合わせを選択する。そして、結果出力部１３０は、選択した正解率がユーザの指定する値（例えば、０．９以上）を満たしている場合には、その正解率が得られた模擬データ１４６ｂおよび評価アルゴリズム１５０ｂの組み合わせを最適結果として出力する。

【0064】

なお、正解率は、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲２１０の数を、比較領域３１０ｂ内に含まれる模擬計測範囲２１０の総数で除算することで算出した。しかしながら、例えば、評価値と基準値とが同一である模擬計測範囲２１０と同じセグメントに分類された模擬計測範囲２１０が比較領域３１０外にも存在する場合、同じセグメントが他の物体を侵食したとして正解率を減ずるようにしてもよい。また、複数物体を別のセグメントに分離できていることを確認し、一切分類せずに全部の模擬計測範囲２１０が同じセグメントとなり正解率が１００％になるのを防止するため、比較領域３１０を複数用意して、それらを統合した正解率を定義してもよい。

【0065】

このように、評価装置１００では、高精細のマスタデータ１４０に対して既知の基準アルゴリズム１４８を実行することにより基準値を算出する。また、評価装置１００では、複数の模擬データ１４６のそれぞれに対して、複数の評価アルゴリズム１５０をそれぞれ実行することにより、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについて評価値を算出する。その後、評価装置１００では、基準値に基づいて評価値の正解率を算出することで、最も正解率の高い模擬データ１４６と評価アルゴリズム１５０との組み合わせを最適結果として検出することができる。

【0066】

一方で、選択した正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合、模擬データ生成部１２２は、複数の模擬計測装置パラメータ１４２をそれぞれ調整する。すなわち、模擬データ生成部１２２は、データ記憶部１１６に記憶された模擬計測装置パラメータ１４２のうちの、例えば計測点数、計測ピッチ等を予め設定された範囲内で変更し、変更した複数の模擬計測装置パラメータ１４２を用いて、再度、複数の模擬データ１４６を生成する。

【0067】

また、評価アルゴリズム実行部１２６は、複数の評価アルゴリズム１５０の演算パラメータをそれぞれ調整する。すなわち、評価アルゴリズム実行部１２６は、データ記憶部１１６に記憶された評価アルゴリズム１５０の演算パラメータを、予め設定された範囲内で変更し、演算パラメータを変更した評価アルゴリズム１５０を用いて、再度生成された複数の模擬データ１４６の評価値を算出する。

【0068】

結果比較部１２８は、再度生成された複数の模擬データ１４６と、演算パラメータが変更された複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせについて算出された評価値の正解率を算出する。また、結果出力部１３０は、算出された正解率を出力するとともに、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たすか判断する。そして、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たすまで、予め設定された範囲内で、模擬計測装置パラメータ１４２が変更され、評価アルゴリズム１５０の演算パラメータが変更される。そして、模擬データ１４６の生成、評価値の算出、正解率の算出、結果の出力が繰り返し行われる。

【0069】

これにより、評価装置１００は、ユーザの指定する値を満たす正解率が得られるまで、予め設定された範囲内において模擬計測装置パラメータ１４２と評価アルゴリズム１５０の演算パラメータを変更していくことで、ユーザの指定する値を満たす正解率が得られた模擬データ１４６と評価アルゴリズム１５０との組み合わせを容易に検出することができる。

【0070】

（評価処理）
続いて、上記評価装置１００を利用した評価処理（評価方法）について説明する。

【0071】

図７は、評価処理の流れを説明したフローチャートである。図８は、模擬データ生成処理の流れを説明したフローチャートである。図９は、基準値算出処理の流れを説明したフローチャートである。図１０は、評価値算出処理の流れを説明したフローチャートである。なお、図８に示す模擬データ生成処理、図９に示す基準値算出処理、図１０に示す評価値算出処理は、図７に示す評価処理のサブルーチンである。

【0072】

図７に示すように、ＣＰＵ１１２は、模擬計測装置パラメータ１４２において変更可能な範囲を設定する（ステップＳ１００）。

【0073】

次に、ＣＰＵ１１２は、模擬データ１４６を生成する模擬データ生成処理を実行する（ステップＳ１０２）。なお、模擬データ生成処理の詳細については後述する。

【0074】

次に、ＣＰＵ１１２は、マスタデータ１４０に対して基準アルゴリズム１４８を実行して基準値を算出する基準値算出処理を実行する（ステップＳ１０４）。なお、基準値算出処理の詳細については後述する。

【0075】

次に、ＣＰＵ１１２は、模擬データ１４６に対して評価アルゴリズム１５０を実行して評価値を算出する評価値算出処理を実行する（ステップＳ１０６）。なお、評価値算出処理の詳細については後述する。

【0076】

次に、ＣＰＵ１１２は、上記ステップＳ１０４の基準値算出処理で算出された基準値により示される、物体毎に切り分けられたマスタデータ１４０の計測点２００に基づいて、検査対象とされる所定の物体に対応する計測点２００が含まれる検査領域３００を設定する。そして、ＣＰＵ１１２は、模擬データ１４６に対して検査領域３００に対応する比較領域３１０を設定し、当該比較領域３１０内の模擬計測範囲２１０の評価値を抽出する。ＣＰＵ１１２は、評価値が基準値と同一である模擬計測範囲２１０の数を、比較領域３１０ｂ内に含まれる模擬計測範囲２１０の総数で除算した正解率を算出する（ステップＳ１０８）。

【0077】

ＣＰＵ１１２は、複数の模擬データ１４６と、複数の評価アルゴリズム１５０との全ての組み合わせの正解率のうちの最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果があるかを判断する（ステップＳ１１０）。その結果、最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果であると判断した場合（ステップＳ１１０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１２は、当該評価処理を終了する。

【0078】

一方、最大の値をとる正解率がユーザの指定する値を満たす最適結果でないと判断した場合（ステップＳ１１０においてＮＯ）、ＣＰＵ１１２は、模擬計測装置パラメータ１４２を変更し（ステップＳ１１２）、また、評価アルゴリズム１５０の演算パラメータを変更し（ステップＳ１１４）、ステップＳ１０２の処理に戻る。

【0079】

（模擬データ生成処理）
図８に示すように、ＣＰＵ１１２は、３次元計測装置１０２からマスタデータ１４０を取得し（ステップＳ２００）、データ記憶部１１６から模擬計測装置パラメータ１４２を読み出す（ステップＳ２０２）。そして、ＣＰＵ１１２は、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、模擬計測装置で計測されるであろう模擬計測範囲２１０の数および方向（範囲）を決定する（ステップＳ２０４）。

【0080】

また、ＣＰＵ１１２は、データ記憶部１１６から環境データ１４４を読み出し（ステップＳ２０６）、マスタデータ１４０の計測点２００により形成される３次元空間に対して、散乱体２２０を配置する（ステップＳ２０８）。

【0081】

その後、ＣＰＵ１１２は、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０の距離を基準とした、模擬計測装置パラメータ１４２の計測誤差に応じたガウス分布２５０を算出し、当該ガウス分布２５０を合成した合成分布２６０を算出する。そして、ＣＰＵ１１２は、合成分布２６０と閾値αとを比較して模擬計測範囲２１０の模擬距離２７０を算出する（ステップＳ２１０）。そして、ＣＰＵ１１２は、模擬計測範囲２１０の方向および模擬距離２７０が関連付けられた模擬データ１４６を生成し、データ記憶部１１６に記憶する（ステップＳ２１２）。

【0082】

ＣＰＵ１１２は、まだ模擬データ１４６が生成されていない次の模擬計測装置パラメータ１４２があるか判断する（ステップＳ２１４）。その結果、次の模擬計測装置パラメータ１４２があると判断した場合（ステップＳ２１４においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１１２は、ステップＳ２０２の処理に戻り、次の模擬計測装置パラメータ１４２がなくなるまでステップＳ２０２〜Ｓ２１４の処理を繰り返す。

【0083】

一方、ＣＰＵ１１２は、次の模擬計測装置パラメータ１４２がないと判断した場合（ステップＳ２１４においてＮＯ）、ＣＰＵ１１２は、模擬データ生成処理を終了する。

【0084】

（基準値算出処理）
図９に示すように、ＣＰＵ１１２は、データ記憶部１１６からマスタデータ１４０を読み出し（ステップＳ３００）、また、データ記憶部１１６から基準アルゴリズム１４８を読み出す（ステップＳ３０２）。そして、ＣＰＵ１１２は、マスタデータ１４０に対して基準アルゴリズム１４８を実行し（ステップＳ３０４）、その結果得られる基準値をメモリ部１１４に記憶し（ステップＳ３０６）、当該基準値算出処理を終了する。

【0085】

（評価値算出処理）
図１０に示すように、ＣＰＵ１１２は、データ記憶部１１６から模擬データ１４６を読み出し（ステップＳ４００）、また、データ記憶部１１６から評価アルゴリズム１５０を読み出す（ステップＳ４０２）。そして、ＣＰＵ１１２は、模擬データ１４６に対して評価アルゴリズム１５０を実行し（ステップＳ４０４）、その結果得られる評価値をメモリ部１１４に記憶する（ステップＳ４０６）。

【0086】

ＣＰＵ１１２は、次の評価アルゴリズム１５０があるかを判断し（ステップＳ４０８）、次の評価アルゴリズム１５０があると判断した場合（ステップＳ４０８においてＹＥＳ）、ステップＳ４０２の処理に戻る。一方、次の評価アルゴリズム１５０がないと判断した場合（ステップＳ４０８においてＮＯ）、ＣＰＵ１１２は、次の模擬データ１４６があるかを判断する（ステップＳ４１０）。ＣＰＵ１１２は、次の模擬データ１４６があると判断した場合（ステップＳ４１０においてＹＥＳ）、ステップＳ４００の処理に戻り、次の模擬データ１４６がないと判断した場合（ステップＳ４１０においてＮＯ）、当該評価値算出処理を終了する。

【0087】

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

【0088】

なお、上述した実施形態においては、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０の距離を基準とした、反射強度に応じたガウス分布２５０を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０のうち、当該スポットの中心に近いほどガウス分布２５０の大きさを大きくするようにしてもよい。これにより、スポット内での光量分布をより反映した模擬距離２７０を算出することができる。

【0089】

また、上述した実施形態においては、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０の距離を基準とした、反射強度に応じたガウス分布２５０を算出し、当該ガウス分布２５０を合成した合成分布２６０を算出し、合成分布２６０と閾値αとを比較して模擬計測範囲２１０の模擬距離２７０を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０のうち、最も距離が短い計測点２００または散乱体２２０までの距離を模擬距離２７０とするようにしてもよい。また、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０のうち、最もスポットの中心に近い計測点２００または散乱体２２０までの距離を模擬距離２７０とするようにしてもよい。

【0090】

また、上述した実施形態においては、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０のガウス分布２５０を算出し、ガウス分布２５０を合成することで合成分布２６０を算出するようにした。しかしながら、模擬計測範囲２１０のスポット内に配置される計測点２００および散乱体２２０を矩形状分布とし、または、模擬計測装置において想定される波形形状分布とし、当該矩形状分布または波形形状分布を合成することで合成分布を算出するようにしてもよい。

【0091】

また、上述した実施形態においては、３次元計測装置１０２が模擬計測装置より高解像度で計測対象の３次元位置を計測できるようにした。しかしながら、３次元計測装置１０２が高解像度の３次元位置を計測できない場合、計測対象を複数計測し、それらを合成することで高解像度のマスタデータを生成するようにしてもよい。

【0092】

また、上述した実施形態においては、３次元計測装置１０２が模擬計測装置より高解像度で計測対象の３次元位置を計測してマスタデータ１４０を生成するようにした。しかしながら、３次元コンピュータグラフィックスソフトを用いて、仮想空間を定義し、仮想空間内で仮想物体を配置し、レイトレージングなどのシミュレーションによりマスタデータを生成するようにしてもよい。

【0093】

また、上述した実施形態においては、マスタデータ１４０から模擬計測装置パラメータ１４２に基づいて模擬データ１４６を生成するようにした。しかしながら、３次元コンピュータグラフィックスソフトを用いて、仮想空間を定義し、仮想空間内で仮想物体を配置し、レイトレージングなどのシミュレーションによりマスタデータよりも低精度な模擬データを生成するようにしてもよい。

【0094】

また、上述した実施形態においては、最も正解率が高かった模擬データ１４６および評価アルゴリズム１５０の組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、模擬計測装置パラメータ１４２、および、評価アルゴリズム１５０の演算パラメータを変更するようにした。しかしながら、最も正解率が高かった組み合わせの正解率がユーザの指定する値を満たしていない場合には、模擬計測装置パラメータ１４２、および、評価アルゴリズム１５０の演算パラメータの一方だけを変更するようにしてもよく、また、変更しないで最も正解率の高い模擬データ１４６および評価アルゴリズム１５０の組み合わせを最適結果として出力するようにしてもよい。

【0095】

また、上述した実施形態においては、検査領域３００内の計測点２００の基準値と同一の値となる模擬計測範囲２１０の数を、比較領域３１０内の模擬計測範囲２１０の総数で除算することで正解率を算出するようにした。しかしながら、比較領域３１０内の模擬計測範囲２１０が異なる複数の評価値に分割されており、複数の物体であると判断される場合において、当該複数の物体が、比較領域３１０外の他の物体として切り出されていないと判断される場合には正解率を減算せず、他の物体として切り出されたと判断される場合には正解率を減算するようにしてもよい。例えば、異なる２つの物体が隣接している場合において、一方の物体に対して比較領域３１０が設定され、当該比較領域３１０内において、模擬計測範囲２１０が複数の評価値（複数のセグメント）に分割されていても、その複数の評価値の全てが、比較領域３１０外の他方の物体とされる評価値と異なる場合には、正しく物体が検出されていると判断して正解率を減算しない。すなわち、異なる複数の評価値を、一方の物体とされる同一の値に置換して正解率を算出する。これに対して、複数の評価値のいずれかが、他方の物体とされる評価値と同じ値である場合には正解率を減算する。この場合には、他方の物体と検出された評価値以外の評価値を一方の物体とされる同一の値に置換してもよい。

【産業上の利用可能性】

【0096】

本発明は、計測対象の３次元位置を計測する３次元計測装置と、３次元計測装置により計測されたデータから物体を切り出すアルゴリズムとの最適な組み合わせを導き出す評価方法および評価装置に利用することができる。

【符号の説明】

【0097】

１００ 評価装置
１０２ ３次元計測装置
１１２ ＣＰＵ
１２０ マスタデータ取得部
１２２ 模擬データ生成部
１２２ａ 模擬計測範囲決定部
１２２ｂ 環境処理部
１２２ｃ 測距値模擬部
１２２ｄ 模擬データ記憶部
１２４ 基準アルゴリズム実行部
１２６ 評価アルゴリズム実行部
１２８ 結果比較部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】