JPH10253322A - 空間内で物体を位置指定する方法および装置 - Google Patents
空間内で物体を位置指定する方法および装置Info
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- JPH10253322A JPH10253322A JP10062038A JP6203898A JPH10253322A JP H10253322 A JPH10253322 A JP H10253322A JP 10062038 A JP10062038 A JP 10062038A JP 6203898 A JP6203898 A JP 6203898A JP H10253322 A JPH10253322 A JP H10253322A
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- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
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- G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
- G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ビデオ・カメラ（４）を使用して、空間内で
マーク（３）を有する物体（１）を位置指定しようと試
みること。 【解決手段】 ビデオ・カメラ（４）の視野内のマーク
（３）の方向および物体（１）の位置を推測するため
に、イメージ上のマーク（３）のトレースを捜す。使用
するアルゴリズムは、マークを簡単な式によって近似的
に見つけ出すステップ、次いでこの推定値を誤差最小化
計算によって改善するステップを含んでいる。カメラ
（４）の解像度ピッチよりもよい高い確度でトレースの
位置を決定するために、トレースをイメージ上でモデル
化する。したがって、非常に鋭いイメージを与える必要
がない。マーク（３）は、受動性マークが好ましく、反
射性であっても、反射性でなくてもよく、また光を放出
しない。このシステムは、寄生光に対してあまり敏感で
ない。
マーク（３）を有する物体（１）を位置指定しようと試
みること。 【解決手段】 ビデオ・カメラ（４）の視野内のマーク
（３）の方向および物体（１）の位置を推測するため
に、イメージ上のマーク（３）のトレースを捜す。使用
するアルゴリズムは、マークを簡単な式によって近似的
に見つけ出すステップ、次いでこの推定値を誤差最小化
計算によって改善するステップを含んでいる。カメラ
（４）の解像度ピッチよりもよい高い確度でトレースの
位置を決定するために、トレースをイメージ上でモデル
化する。したがって、非常に鋭いイメージを与える必要
がない。マーク（３）は、受動性マークが好ましく、反
射性であっても、反射性でなくてもよく、また光を放出
しない。このシステムは、寄生光に対してあまり敏感で
ない。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、３次元空間内で物
体を位置指定する方法および装置に関し、位置測定、ト
ラッキング、工業プロセス制御または変形測定のため
に、動く固体のランダムな動きを識別しなければならな
いロボット工学、地図作成、航空学など多数の用途を有
する。
体を位置指定する方法および装置に関し、位置測定、ト
ラッキング、工業プロセス制御または変形測定のため
に、動く固体のランダムな動きを識別しなければならな
いロボット工学、地図作成、航空学など多数の用途を有
する。
【０００２】
【従来の技術】これらのタイプの測定または検査を実施
する多数の技術的解決策があるが、すべての解決策が、
高い温度および高い圧力、または放射能のために危険で
ある工業環境内で使用することが容易であるとは限らな
い。さらに、すべての解決策が、十分な確度で結果を迅
速にもたらすことができるとは限らない。
する多数の技術的解決策があるが、すべての解決策が、
高い温度および高い圧力、または放射能のために危険で
ある工業環境内で使用することが容易であるとは限らな
い。さらに、すべての解決策が、十分な確度で結果を迅
速にもたらすことができるとは限らない。
【０００３】周知のプロセスは、一般に、センサによっ
てねらわれるターゲットを物体に備えるステップから構
成され、ターゲットの位置は、センサに対して分かって
いる。物体の位置は、その配向を含めて、様々なターゲ
ットのすべての位置を考慮することによって推測され
る。代表的なターゲットには３つの範疇がある。すなわ
ち、磁気ターゲット、超音波ターゲット、光ターゲット
である。第１のターゲットは、通常、パルス動作を使用
して磁界をつくり出すコイルから構成され、このタイプ
のシステムは、磁界の力および角度を決定する磁気セン
サと一緒に使用される。しかし、それらは、測定遅延が
長い、範囲が限られている、磁界中に鉄材料が存在する
場合にコイル間で干渉が起こるという欠点を有する。最
後に、位置指定があまり正確でない。
てねらわれるターゲットを物体に備えるステップから構
成され、ターゲットの位置は、センサに対して分かって
いる。物体の位置は、その配向を含めて、様々なターゲ
ットのすべての位置を考慮することによって推測され
る。代表的なターゲットには３つの範疇がある。すなわ
ち、磁気ターゲット、超音波ターゲット、光ターゲット
である。第１のターゲットは、通常、パルス動作を使用
して磁界をつくり出すコイルから構成され、このタイプ
のシステムは、磁界の力および角度を決定する磁気セン
サと一緒に使用される。しかし、それらは、測定遅延が
長い、範囲が限られている、磁界中に鉄材料が存在する
場合にコイル間で干渉が起こるという欠点を有する。最
後に、位置指定があまり正確でない。
【０００４】超音波ターゲットは、各送信機と各センサ
との距離を測定し、かつ三角法によって送信機の位置を
推測するために、複数のセンサによって受け取られるパ
ルス・シーケンスを送信する。これらの解決策はまた、
解像度欠陥、低い精度、およびエコーおよび他の雑音に
よる干渉の危険に関連する欠点を有する。
との距離を測定し、かつ三角法によって送信機の位置を
推測するために、複数のセンサによって受け取られるパ
ルス・シーケンスを送信する。これらの解決策はまた、
解像度欠陥、低い精度、およびエコーおよび他の雑音に
よる干渉の危険に関連する欠点を有する。
【０００５】光解決策は、物体上に作成され、カメラま
たはアナログ・イメージ撮影手段に見えるマークの観測
に基づく。複数のカメラが備えられている場合、各イメ
ージ上のマークの位置を別々に検査することによって物
体と各カメラとの間の方向を推測し、かつ物体の位置を
三角法によって推測するために、環境および物体の立体
ビューをつくり出す。しかし、これらのシステムは、カ
メラの数が多いために費用がかかり、またカメラは、位
置指定品質が容認できるように非常に正確にリンクしな
ければならず、また位置指定は、空間内のかなり制限さ
れた領域内に存在する物体、より正確には、観測カメラ
・ビームが交差する位置に存在する物体に限定され、し
たがってカメラを分解しなければならず、また様々な距
離において観測するためにシステムを再調整しなければ
ならない。
たはアナログ・イメージ撮影手段に見えるマークの観測
に基づく。複数のカメラが備えられている場合、各イメ
ージ上のマークの位置を別々に検査することによって物
体と各カメラとの間の方向を推測し、かつ物体の位置を
三角法によって推測するために、環境および物体の立体
ビューをつくり出す。しかし、これらのシステムは、カ
メラの数が多いために費用がかかり、またカメラは、位
置指定品質が容認できるように非常に正確にリンクしな
ければならず、また位置指定は、空間内のかなり制限さ
れた領域内に存在する物体、より正確には、観測カメラ
・ビームが交差する位置に存在する物体に限定され、し
たがってカメラを分解しなければならず、また様々な距
離において観測するためにシステムを再調整しなければ
ならない。
【０００６】単眼位置指定は、単一のカメラの使用に基
づく。いくつかの解決方法は、分析的であり、そのイメ
ージから始まるマークの位置を決定するために方程式ま
たは連立方程式を解く必要がある。それらは迅速である
が、測定雑音に対して敏感である。
づく。いくつかの解決方法は、分析的であり、そのイメ
ージから始まるマークの位置を決定するために方程式ま
たは連立方程式を解く必要がある。それらは迅速である
が、測定雑音に対して敏感である。
【０００７】他の範疇は、物体上のマークの位置を推定
し、次いでカメラによって記録されたイメージと、マー
クが推定した位置にある場合に得られるであろうイメー
ジとの間の誤差基準を最小限に抑えるために補正する反
復解決策から構成される。これらの解決策は、正確であ
り、測定雑音に対してあまり敏感でなく、異なる数のマ
ークを使用することができるが、それらは、収束がかな
り遅く、また第１の推定値が解に近くなければならず、
さもなければ収束の保証はないという欠点がある。
し、次いでカメラによって記録されたイメージと、マー
クが推定した位置にある場合に得られるであろうイメー
ジとの間の誤差基準を最小限に抑えるために補正する反
復解決策から構成される。これらの解決策は、正確であ
り、測定雑音に対してあまり敏感でなく、異なる数のマ
ークを使用することができるが、それらは、収束がかな
り遅く、また第１の推定値が解に近くなければならず、
さもなければ収束の保証はないという欠点がある。
【０００８】１つの解決策が、ＤｅＭｅｎｔｈｏｎおよ
びＤａｖｉｓ著の文献「Ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ ｏｂ
ｊｅｃｔ ｐｏｓｅ ｉｎ ２５ ｌｉｎｅｓ ｏｆ
ｃｏｄｅ」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎ
ａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ、ｖｏ
ｌ．１５、ｐ．１２３−１４１、１９９５に記載されて
おり、近似的であるが、使い易いアルゴリズムによって
物体上のマークの位置の第１の推定値を得るステップ、
次いでマークの位置推定値をカメラ・イメージ上に投影
し、その後近似アルゴリズムをこれらの投影に適用し
て、前の推定値よりも正確なマークの位置の新しい推定
値を与える反復プロセスによって推定位置を補正するス
テップから構成される。
びＤａｖｉｓ著の文献「Ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ ｏｂ
ｊｅｃｔ ｐｏｓｅ ｉｎ ２５ ｌｉｎｅｓ ｏｆ
ｃｏｄｅ」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎ
ａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ、ｖｏ
ｌ．１５、ｐ．１２３−１４１、１９９５に記載されて
おり、近似的であるが、使い易いアルゴリズムによって
物体上のマークの位置の第１の推定値を得るステップ、
次いでマークの位置推定値をカメラ・イメージ上に投影
し、その後近似アルゴリズムをこれらの投影に適用し
て、前の推定値よりも正確なマークの位置の新しい推定
値を与える反復プロセスによって推定位置を補正するス
テップから構成される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、単眼光学方
法の一族に属し、上記の文献に非常に近い位置を推定す
る第１のアルゴリズムを使用する反復解決プロセスの使
用を含んでいる。しかし、本発明は、特に、イメージ上
のマークの位置決定を改善する特定のステップの結果と
して、またイメージ位置の最終決定における精度に対す
る要件を満足するマークの性質によって、測定雑音に対
してあまり敏感でないよりよい最終推定アルゴリズムを
使用する特徴を有する。
法の一族に属し、上記の文献に非常に近い位置を推定す
る第１のアルゴリズムを使用する反復解決プロセスの使
用を含んでいる。しかし、本発明は、特に、イメージ上
のマークの位置決定を改善する特定のステップの結果と
して、またイメージ位置の最終決定における精度に対す
る要件を満足するマークの性質によって、測定雑音に対
してあまり敏感でないよりよい最終推定アルゴリズムを
使用する特徴を有する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】その最も一般的な形態で
は、本発明は、カメラを使用して撮影したイメージ上の
マークのトレースの位置を決定するステップ、次いでイ
メージ上のトレースの位置を使用して撮影したイメージ
に対するマークの位置を計算するステップを含んでお
り、所定の幾何形状関数を使用して、トレースをモデル
化し、トレースに最も良く一致する形状関数の位置を計
算することによってイメージ上のトレースの位置の決定
を改善するステップを含んでいることを特徴とする、空
間内でマークを担持する物体を位置決めするプロセスに
関する。このタイプのモデルは、カメラの解像度ピッチ
よりもはるかによい精度でトレースの位置を推定するこ
とができ、したがってイメージの解像度が低い場合で
も、マークの位置に関して優れた精度が得られる。
は、本発明は、カメラを使用して撮影したイメージ上の
マークのトレースの位置を決定するステップ、次いでイ
メージ上のトレースの位置を使用して撮影したイメージ
に対するマークの位置を計算するステップを含んでお
り、所定の幾何形状関数を使用して、トレースをモデル
化し、トレースに最も良く一致する形状関数の位置を計
算することによってイメージ上のトレースの位置の決定
を改善するステップを含んでいることを特徴とする、空
間内でマークを担持する物体を位置決めするプロセスに
関する。このタイプのモデルは、カメラの解像度ピッチ
よりもはるかによい精度でトレースの位置を推定するこ
とができ、したがってイメージの解像度が低い場合で
も、マークの位置に関して優れた精度が得られる。
【００１１】本発明によるプロセスにおいて使用される
デバイスは、光源なしのマークを含んでいることが好ま
しいが、あるいは必ずしも反射性でなくてもよい。ま
た、イメージ撮影手段はカメラの形をしている。
デバイスは、光源なしのマークを含んでいることが好ま
しいが、あるいは必ずしも反射性でなくてもよい。ま
た、イメージ撮影手段はカメラの形をしている。
【００１２】本発明について、いくつかの可能な実施形
態の１つを完全に示す以下の図面に関してより詳細に説
明する。
態の１つを完全に示す以下の図面に関してより詳細に説
明する。
【００１３】
【発明の実施の形態】図１に、ハンドル２によって持ち
上げられ、かつ観測ビデオ・カメラ４に対向する側にマ
ーク３を有するツール１である物体を示す。マーク３
は、色付きのドットまたは周囲の光を反射するドットな
ど小さいパターンから構成される。マーク３が、ビデオ
・カメラ４に対して画定された不変の配向を有すること
は不可欠ではないが、マーク３は、本発明を非常に多数
の状況に適用できるように、検出精度に影響を及ぼすこ
となくカメラに対して斜めに提示される。
上げられ、かつ観測ビデオ・カメラ４に対向する側にマ
ーク３を有するツール１である物体を示す。マーク３
は、色付きのドットまたは周囲の光を反射するドットな
ど小さいパターンから構成される。マーク３が、ビデオ
・カメラ４に対して画定された不変の配向を有すること
は不可欠ではないが、マーク３は、本発明を非常に多数
の状況に適用できるように、検出精度に影響を及ぼすこ
となくカメラに対して斜めに提示される。
【００１４】これらの受動的マークは、一般に実地に使
用され、かつより容易に見えるが、あまり明確に画定さ
れていない輪郭を有し、したがって以下で説明する位置
推定値を改善するアルゴリズムを十分に利用することが
できない光マークよりもはるかに好まれる。
用され、かつより容易に見えるが、あまり明確に画定さ
れていない輪郭を有し、したがって以下で説明する位置
推定値を改善するアルゴリズムを十分に利用することが
できない光マークよりもはるかに好まれる。
【００１５】また、他のマーク３が他の物体、すなわち
ロボットのアーム５またはコンピュータによって遠隔的
に操作され、かつハンドル２を持ち上げようと試みるロ
ボットのアーム５の表面上に作成される。ビデオ・カメ
ラ４は、毎回２つの物体の相対位置を与えることができ
るように、ツール１を位置指定し、次いでアーム５が動
いている間にアーム５を周期的に位置指定することによ
ってツール１の接近を援助する。ビデオ・カメラ４は、
この情報を決定し、かつそれ自体アーム制御装置５に接
続されるか、あるいは遠隔操作アーム用に、そのときア
ーム５制御ステーション７上で効率的に作業するオペレ
ータに見えるディスプレイ・ユニット６に接続される計
算ユニット５に接続される。
ロボットのアーム５またはコンピュータによって遠隔的
に操作され、かつハンドル２を持ち上げようと試みるロ
ボットのアーム５の表面上に作成される。ビデオ・カメ
ラ４は、毎回２つの物体の相対位置を与えることができ
るように、ツール１を位置指定し、次いでアーム５が動
いている間にアーム５を周期的に位置指定することによ
ってツール１の接近を援助する。ビデオ・カメラ４は、
この情報を決定し、かつそれ自体アーム制御装置５に接
続されるか、あるいは遠隔操作アーム用に、そのときア
ーム５制御ステーション７上で効率的に作業するオペレ
ータに見えるディスプレイ・ユニット６に接続される計
算ユニット５に接続される。
【００１６】位置指定プロセスの第１のステップは、ビ
デオ・カメラ４によって撮影されたイメージ上のマーク
３のトレースを捜すことである。このステップでは、そ
れぞれ１つのマーク３のトレースを含んでいるイメージ
のイメジットまたはポーションを識別する。図２に、こ
のプロセスが、ビデオ・カメラ４上のイメージ１０を前
に撮影した較正イメージ９に関連付けることであること
を示す。１つのマーク３のトレースが較正イメージ９の
ポーションまたは基準イメジット１１の輪郭内に含まれ
ることが分かった場合、位置指定プログラムは、イメー
ジ１０上の座標ｘおよびｙにおいて同じ輪郭を有するイ
メジット１２を次々に生成し、次の式（１）を使用し
て、イメジット１１の光強度とイメジット１２の光強度
との間の相関Ｃを計算する。
デオ・カメラ４によって撮影されたイメージ上のマーク
３のトレースを捜すことである。このステップでは、そ
れぞれ１つのマーク３のトレースを含んでいるイメージ
のイメジットまたはポーションを識別する。図２に、こ
のプロセスが、ビデオ・カメラ４上のイメージ１０を前
に撮影した較正イメージ９に関連付けることであること
を示す。１つのマーク３のトレースが較正イメージ９の
ポーションまたは基準イメジット１１の輪郭内に含まれ
ることが分かった場合、位置指定プログラムは、イメー
ジ１０上の座標ｘおよびｙにおいて同じ輪郭を有するイ
メジット１２を次々に生成し、次の式（１）を使用し
て、イメジット１１の光強度とイメジット１２の光強度
との間の相関Ｃを計算する。
【数１】 上式で、ｃｏｖは共分散であり、Ｅは数学的期待値であ
り、σは光強度の標準偏差である。Ｍo およびＭk は、
イメジット１１および１２の内容または光パターンを表
す。この計算は、イメジット１２のすべての位置に対し
て繰り返され、ｘおよびｙを変化させる。そのとき、イ
メージ１０に対して相関表が得られる。表の各点には、
−１から＋１の間の数が割り当てられる。ただし、−１
は、考慮しているｘ座標およびｙ座標に対するパターン
Ｍo とＭk との間の逆相関を意味し、０は無相関を意味
し、＋１は完全相関を意味する。完全相関は、イメジッ
ト１２が基準イメジット１１に等しい場合に起こる。相
関は、特に相関表を読むことによってイメージ１０上の
イメジット１１とのよりよい相関の位置を識別するため
に使用される。したがって、それぞれねらわれる物体上
のマーク３のトレース１３を含んでいる、イメージ１０
上のいくつかのイメジット１１を分離することができ
る。基準イメジット１１は、マーク３が等しい場合、複
数のイメジット１２に対して唯一である。それ以外の場
合、イメジット１２は、対応する基準イメジット１１に
関連する。
り、σは光強度の標準偏差である。Ｍo およびＭk は、
イメジット１１および１２の内容または光パターンを表
す。この計算は、イメジット１２のすべての位置に対し
て繰り返され、ｘおよびｙを変化させる。そのとき、イ
メージ１０に対して相関表が得られる。表の各点には、
−１から＋１の間の数が割り当てられる。ただし、−１
は、考慮しているｘ座標およびｙ座標に対するパターン
Ｍo とＭk との間の逆相関を意味し、０は無相関を意味
し、＋１は完全相関を意味する。完全相関は、イメジッ
ト１２が基準イメジット１１に等しい場合に起こる。相
関は、特に相関表を読むことによってイメージ１０上の
イメジット１１とのよりよい相関の位置を識別するため
に使用される。したがって、それぞれねらわれる物体上
のマーク３のトレース１３を含んでいる、イメージ１０
上のいくつかのイメジット１１を分離することができ
る。基準イメジット１１は、マーク３が等しい場合、複
数のイメジット１２に対して唯一である。それ以外の場
合、イメジット１２は、対応する基準イメジット１１に
関連する。
【００１７】しかしながら、プロセスをより魅力的かつ
信頼できるものにするためにいくつかの予防措置を講じ
なければならない。これらの相関計算は、時間がかか
り、かつ費用がかかることに疑いはない。相関計算が実
際には単に元のイメージからの点（ピクセル）の選択を
含んでいる縮小されたイメージに対して実施されるのは
このためである。イメジット１２が実際に捜した多数の
候補イメジットに対応する点は、このようにして得られ
た縮小された相関表から選択される。言い換えれば、縮
小されたイメージを形成する際に除去されたすべての点
を再挿入した後で、それらの中から第２の選択を実施す
るために、完全な候補イメジットに対して検査相関を実
施する。最後に選択されたイメジット１２は、基準イメ
ジット１１との最も良い検査相関を有するイメジットで
ある。これらの予防措置は、寄生光または他の影響がシ
ステムを迷わせ、それによりトレース１３が正しい位置
と異なる位置において識別される特定の動作条件に関連
する誤差の危険に対する保護を実施する。さらに、各候
補イメジットのまわりに作成された所定の寸法を有する
窓１４の輪郭内でイメジット１２を毎回動かすことによ
って、検査相関を各イメジット１２ごとに数回計算す
る。明らかに、窓１４内の最も良い相関を使用して、イ
メジット１２を画定する。このようにすれば、トレース
１３をイメジット１２内で悪くフレーミングすることに
よってトレース１３を切頭する危険性が非常に低くな
る。
信頼できるものにするためにいくつかの予防措置を講じ
なければならない。これらの相関計算は、時間がかか
り、かつ費用がかかることに疑いはない。相関計算が実
際には単に元のイメージからの点（ピクセル）の選択を
含んでいる縮小されたイメージに対して実施されるのは
このためである。イメジット１２が実際に捜した多数の
候補イメジットに対応する点は、このようにして得られ
た縮小された相関表から選択される。言い換えれば、縮
小されたイメージを形成する際に除去されたすべての点
を再挿入した後で、それらの中から第２の選択を実施す
るために、完全な候補イメジットに対して検査相関を実
施する。最後に選択されたイメジット１２は、基準イメ
ジット１１との最も良い検査相関を有するイメジットで
ある。これらの予防措置は、寄生光または他の影響がシ
ステムを迷わせ、それによりトレース１３が正しい位置
と異なる位置において識別される特定の動作条件に関連
する誤差の危険に対する保護を実施する。さらに、各候
補イメジットのまわりに作成された所定の寸法を有する
窓１４の輪郭内でイメジット１２を毎回動かすことによ
って、検査相関を各イメジット１２ごとに数回計算す
る。明らかに、窓１４内の最も良い相関を使用して、イ
メジット１２を画定する。このようにすれば、トレース
１３をイメジット１２内で悪くフレーミングすることに
よってトレース１３を切頭する危険性が非常に低くな
る。
【００１８】本発明の重要な要素は、イメジット１２上
のマーク３のトレース１３の位置を高い精度で推定する
ステップから構成される。提案するプロセスは、この位
置をピクセルよりも小さい確度で、言い換えれば、イメ
ージ内のドットの幅よりもよい精度で位置指定すること
ができる。したがって、ビデオ・カメラ４の解像度が低
い場合でも、物体の位置に対して満足な結果を得ること
ができ、したがって、あまり費用がかからず、またそれ
とともにイメージが迅速に使用できる。トレース１３の
イメジット１２とイメジット１１などプリミティブ・イ
メージとの間の相関計算は、例えば、イメジット１２上
のトレース１３の中心の位置を計算する基準として使用
できる。しかし、このタイプの方法は、物体１が回転
し、そのマーク３が異なる入射角で見られ、それにより
マーク３がイメジット１２上で変形した場合、急速に使
用できなくなる。次式（２）などの式によってイメジッ
ト１２上のトレース１３をモデル化することが提案され
ているのはこのためである。
のマーク３のトレース１３の位置を高い精度で推定する
ステップから構成される。提案するプロセスは、この位
置をピクセルよりも小さい確度で、言い換えれば、イメ
ージ内のドットの幅よりもよい精度で位置指定すること
ができる。したがって、ビデオ・カメラ４の解像度が低
い場合でも、物体の位置に対して満足な結果を得ること
ができ、したがって、あまり費用がかからず、またそれ
とともにイメージが迅速に使用できる。トレース１３の
イメジット１２とイメジット１１などプリミティブ・イ
メージとの間の相関計算は、例えば、イメジット１２上
のトレース１３の中心の位置を計算する基準として使用
できる。しかし、このタイプの方法は、物体１が回転
し、そのマーク３が異なる入射角で見られ、それにより
マーク３がイメジット１２上で変形した場合、急速に使
用できなくなる。次式（２）などの式によってイメジッ
ト１２上のトレース１３をモデル化することが提案され
ているのはこのためである。
【数２】 上式で、Ｉはイメジット１２上の光強度であり、ａ、
ｂ、ｃおよびｄは定数であり、そのうち最初の３つは、
イメジット１２の背景の光強度を推定するために使用さ
れ、ｄは、トレース１３の全体的な光強度を推定するた
めに使用される。ｍx 、ｍy は、トレース１３の中心の
座標を表し、σx およびσy は、イメジット１２の主軸
に対して傾いている主軸中のその幅であり、ｒxyはトレ
ースの広がりを表す。
ｂ、ｃおよびｄは定数であり、そのうち最初の３つは、
イメジット１２の背景の光強度を推定するために使用さ
れ、ｄは、トレース１３の全体的な光強度を推定するた
めに使用される。ｍx 、ｍy は、トレース１３の中心の
座標を表し、σx およびσy は、イメジット１２の主軸
に対して傾いている主軸中のその幅であり、ｒxyはトレ
ースの広がりを表す。
【００１９】数学的には、ａ、ｂおよびｃは平面の係数
であり、ｄは、楕円二次元断面を有するガウス関数の高
さである。ただし、ｍx およびｍy は平均値であり、σ
x およびσy は標準偏差であり、ｒxyは相関である。図
３および図４に、この関数のグラフを示す。
であり、ｄは、楕円二次元断面を有するガウス関数の高
さである。ただし、ｍx およびｍy は平均値であり、σ
x およびσy は標準偏差であり、ｒxyは相関である。図
３および図４に、この関数のグラフを示す。
【００２０】このモデルは、マーク３が遠くに離れ、か
つ物体Ｉの回転によって変形するためにトレース１３が
イメジット１２上でより狭くなることを考慮しているこ
とが分かる。イメジット上で測定した光強度を
つ物体Ｉの回転によって変形するためにトレース１３が
イメジット１２上でより狭くなることを考慮しているこ
とが分かる。イメジット上で測定した光強度を
【数３】 で示すと、この課題は、次式（３）中の関数Ｃmin の変
数、言い換えればモデル化パラメータを、それによって
与えられる光強度が測定値にできるだけ厳密に一致する
ように変化させることによってその関数を最小限に抑え
るステップから構成される。
数、言い換えればモデル化パラメータを、それによって
与えられる光強度が測定値にできるだけ厳密に一致する
ように変化させることによってその関数を最小限に抑え
るステップから構成される。
【数４】 したがって、トレース１３の正確なモデルが得られる。
特に、ｍx およびｍy の値を使用して、中心を推測し、
その結果写真測量法によるビデオ・カメラ４のイメージ
の予備較正を使用して、考慮しているイメジット１２に
関連するマーク３のビデオ・カメラ４に対する方向を得
ることができる。
特に、ｍx およびｍy の値を使用して、中心を推測し、
その結果写真測量法によるビデオ・カメラ４のイメージ
の予備較正を使用して、考慮しているイメジット１２に
関連するマーク３のビデオ・カメラ４に対する方向を得
ることができる。
【００２１】上記のモデルは、円形マーク３に適してい
るが、簡単な形状の様々なマークに容易に置き換えるこ
とができる。
るが、簡単な形状の様々なマークに容易に置き換えるこ
とができる。
【００２２】次のステップは、ビデオ・カメラ４に対す
るマーク３の位置を決定することである。以下の説明
は、図５を参照しながら読まれたい。
るマーク３の位置を決定することである。以下の説明
は、図５を参照しながら読まれたい。
【００２３】ビデオ・カメラ４の対物レンズによって生
じる形状ひずみが補正されている（これも写真測量法に
よるビデオ・カメラ４の予備較正によって実施すること
ができる）と仮定すると、マーク３の中心など点Ｐは、
イメージ１０上の対応するトレース１３の中心Ｐｐを通
り、かつ焦点Ｆを通る投影線Ｌ上にある。焦点Ｆのとこ
ろにその原点を有するカメラの座標系の各軸をｉ、ｊ、
ｋとする。軸ｋは、イメージ１０に対して直角である。
ビデオ・カメラ４によって観測される空間内のすべての
点は、焦点Ｆを通る線によってイメージ１０上に投影さ
れる。この集中的な投影は「遠近投影法」と呼ばれる。
したがって、物体１がビデオ・カメラ４の視野内の所与
の位置を占拠する場合、各点の位置Ｐｐ、すなわちトレ
ース１３の中心を予測することができる。問題は、点Ｐ
ｐを点Ｐに通す逆投影関係を見つけるステップから構成
される。しかし、点Ｐの座標から点Ｐｐの座標を計算す
るために使用される投影関係を逆転させることによって
得られる厳密な逆投影関係は、連立線形方程式から構成
されないので容易に使用することができない。
じる形状ひずみが補正されている（これも写真測量法に
よるビデオ・カメラ４の予備較正によって実施すること
ができる）と仮定すると、マーク３の中心など点Ｐは、
イメージ１０上の対応するトレース１３の中心Ｐｐを通
り、かつ焦点Ｆを通る投影線Ｌ上にある。焦点Ｆのとこ
ろにその原点を有するカメラの座標系の各軸をｉ、ｊ、
ｋとする。軸ｋは、イメージ１０に対して直角である。
ビデオ・カメラ４によって観測される空間内のすべての
点は、焦点Ｆを通る線によってイメージ１０上に投影さ
れる。この集中的な投影は「遠近投影法」と呼ばれる。
したがって、物体１がビデオ・カメラ４の視野内の所与
の位置を占拠する場合、各点の位置Ｐｐ、すなわちトレ
ース１３の中心を予測することができる。問題は、点Ｐ
ｐを点Ｐに通す逆投影関係を見つけるステップから構成
される。しかし、点Ｐの座標から点Ｐｐの座標を計算す
るために使用される投影関係を逆転させることによって
得られる厳密な逆投影関係は、連立線形方程式から構成
されないので容易に使用することができない。
【００２４】点Ｐの位置の第１の評価を実施することが
推奨されるのはこのためである。
推奨されるのはこのためである。
【００２５】この第１の評価は近似的であるが、容易に
得られ、したがって実際の解決に向けて収束手順用の開
始点として使用することができる。選択した原理は、ま
ずイメージ１０の平面に対して平行な中間平面π内の点
Ｐ’上に直交投影を実施するステップ、その後イメージ
１０上の点Ｐｐ’を与える焦点Ｆに向かってこの点Ｐ’
を遠近投影法を実施するステップで、点Ｐがイメージ１
０上に投影されると仮定するステップから構成される。
このダミー投影点は、実際の投影点Ｐｐに隣接してい
る。点Ｐの位置の第１の評価は、いま説明したダミー投
影の逆である逆投影をイメージ１０上の点Ｐｐに適用す
るステップから構成される。そのようにして得られた点
を°Ｐで示す。
得られ、したがって実際の解決に向けて収束手順用の開
始点として使用することができる。選択した原理は、ま
ずイメージ１０の平面に対して平行な中間平面π内の点
Ｐ’上に直交投影を実施するステップ、その後イメージ
１０上の点Ｐｐ’を与える焦点Ｆに向かってこの点Ｐ’
を遠近投影法を実施するステップで、点Ｐがイメージ１
０上に投影されると仮定するステップから構成される。
このダミー投影点は、実際の投影点Ｐｐに隣接してい
る。点Ｐの位置の第１の評価は、いま説明したダミー投
影の逆である逆投影をイメージ１０上の点Ｐｐに適用す
るステップから構成される。そのようにして得られた点
を°Ｐで示す。
【００２６】以上、この原理について説明したが、次に
使用される計算の詳細についてより正確に説明する。
使用される計算の詳細についてより正確に説明する。
【００２７】物体１の状況は、上で定義したビデオ・カ
メラ４の座標系を物体１に関連する座標系に変換する次
の行列（４）に従う回転Ｒおよび並進ｔによって表され
る。
メラ４の座標系を物体１に関連する座標系に変換する次
の行列（４）に従う回転Ｒおよび並進ｔによって表され
る。
【数５】 上式で、ｔx 、ｔy 、ｔz は、ビデオ・カメラ４座標系
のｉ軸、ｊ軸、ｋ軸において表される並進座標であり、
ｉ、ｊ、ｋは、物体１の座標系において表されるビデオ
・カメラ４の座標系の単位ベクトルである。
のｉ軸、ｊ軸、ｋ軸において表される並進座標であり、
ｉ、ｊ、ｋは、物体１の座標系において表されるビデオ
・カメラ４の座標系の単位ベクトルである。
【００２８】平面πは、物体１の座標系の始点ｏを含む
ように選択される。これは、焦点Ｆと平面πとの距離が
値ｔz に等しいことを暗示する。
ように選択される。これは、焦点Ｆと平面πとの距離が
値ｔz に等しいことを暗示する。
【００２９】物体１の座標系における点Ｐの座標を°
ｘ、°ｙ、°ｚで示し、かつイメージ１０上の点Ｐ’ｐ
の座標を
ｘ、°ｙ、°ｚで示し、かつイメージ１０上の点Ｐ’ｐ
の座標を
【数６】 で示した場合、次の関係（５）が得られる。
【数７】
【００３０】これらの式は、次式（６）のように物体１
上の点Ｐの数ｎに対して一般化される。
上の点Ｐの数ｎに対して一般化される。
【数８】
【００３１】次のステップは、量ＩおよびＪを計算する
ことである。これは、次の式（８）を使用して実施す
る。
ことである。これは、次の式（８）を使用して実施す
る。
【数９】 上式で、行列ＢはＡの疑似逆行列である。言い換えれ
ば、Ｂ＝（ＡT Ａ） -1 ＡT が成り立つ。
ば、Ｂ＝（ＡT Ａ） -1 ＡT が成り立つ。
【００３２】次いで、単に次のステップのシーケンスを
使用して、行列Ｒのパラメータｉ、ｊ、ｋおよびｔx 、
ｔy 、ｔz を計算する。平均量ｎI ＝‖（Ｉ1 、Ｉ2 、
Ｉ3 ）T ‖およびｎJ ＝‖（Ｊ1 、Ｊ2 、Ｊ3）T ‖を
計算する。平均値ｎ＝（ｎI ＋ｎJ ）／２を計算する。
Ｉ＝（Ｉ1 、Ｉ2 、Ｉ3 ）T ／ｎI およびＪ＝（Ｊ1 、
Ｊ2 、Ｊ3 ）T ／ｎJを計算する。ベクトルｉとベクト
ルｊのベクトル積としてｋを計算する。成分ｔz ＝１／
ｎを計算する。ｔx ＝Ｉ4 ｔz およびｔy ＝Ｊ4 ｔz を
計算する。
使用して、行列Ｒのパラメータｉ、ｊ、ｋおよびｔx 、
ｔy 、ｔz を計算する。平均量ｎI ＝‖（Ｉ1 、Ｉ2 、
Ｉ3 ）T ‖およびｎJ ＝‖（Ｊ1 、Ｊ2 、Ｊ3）T ‖を
計算する。平均値ｎ＝（ｎI ＋ｎJ ）／２を計算する。
Ｉ＝（Ｉ1 、Ｉ2 、Ｉ3 ）T ／ｎI およびＪ＝（Ｊ1 、
Ｊ2 、Ｊ3 ）T ／ｎJを計算する。ベクトルｉとベクト
ルｊのベクトル積としてｋを計算する。成分ｔz ＝１／
ｎを計算する。ｔx ＝Ｉ4 ｔz およびｔy ＝Ｊ4 ｔz を
計算する。
【００３３】このようにして点Ｐの位置の推定値を与え
る点°Ｐの位置がこれらの計算によって得られたとき、
図５の注釈において説明した原理の誤差のために補正す
る必要がある。点°Ｐは、焦点Ｆに向かって線Ｆに沿っ
てイメージ１０上に投影される。投影点°Ｐｐの座標
る点°Ｐの位置がこれらの計算によって得られたとき、
図５の注釈において説明した原理の誤差のために補正す
る必要がある。点°Ｐは、焦点Ｆに向かって線Ｆに沿っ
てイメージ１０上に投影される。投影点°Ｐｐの座標
【数１０】 は、次式（９）によって与えられる。
【数１１】 この式と、前の近似的であるが、より簡単な式（５）と
を比較されたい。
を比較されたい。
【００３４】物体位置パラメータ１、言い換えれば物体
１の座標系の位置および配向を与える行列Ｒおよびｔの
係数の各値の最後の推定値は、イメージ１０の点Ｐｐ上
で測定した座標
１の座標系の位置および配向を与える行列Ｒおよびｔの
係数の各値の最後の推定値は、イメージ１０の点Ｐｐ上
で測定した座標
【数１２】 と、前の式（９）を使用して計算した点°Ｐの投影°Ｐ
ｐの座標
ｐの座標
【数１３】 との間の二乗平均誤差を最小限に抑えることによって得
られる。トレース１３をモデル化することによって推定
した点Ｐｐの座標の不確実さを考慮する（これらの不確
実さは、前もって推定される係数の行列Λによって表さ
れる）。言い換えれば、次式（１０）によって与えられ
る量Ｃmin を最小限に抑えようと試みる。
られる。トレース１３をモデル化することによって推定
した点Ｐｐの座標の不確実さを考慮する（これらの不確
実さは、前もって推定される係数の行列Λによって表さ
れる）。言い換えれば、次式（１０）によって与えられ
る量Ｃmin を最小限に抑えようと試みる。
【数１４】
【００３５】これらの投影がトレース１３の中心Ｐｐに
向かって十分に収束するまで、イメージ１０上の投影°
Ｐｐの関数として点°Ｐを動かすたびに、反復手法を使
用する。
向かって十分に収束するまで、イメージ１０上の投影°
Ｐｐの関数として点°Ｐを動かすたびに、反復手法を使
用する。
【図１】本発明の概略図である。
【図２】物体上のマークのトレースに対してイメージ上
を検査するために使用される技法を示す図である。
を検査するために使用される技法を示す図である。
【図３】トレースのモデルを示す図である。
【図４】トレースのモデルを示す図である。
【図５】位置決め方法を説明する図である。
【符号の説明】 １ ツール ２ ハンドル ３ マーク ４ ビデオ・カメラ ５ アーム制御装置／計算ユニット ６ ディスプレイ・ユニット ７ 制御ステーション ９ 較正イメージ １０ イメージ １１ 基準イメジット １２ イメジット １３ トレース １４ 窓
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 594076429 コンパーニュ ジェネラル デ マティエ ール ニュークレエール ＣＯＭＰＡＧＮＩＥ ＧＥＮＥＲＡＬＥ ＤＥＳ ＭＡＴＩＥＲＥＳ ＮＵＣＬＥＡ ＩＲＥＳ フランス国，78140 ヴェリジー ヴィラ クブレ，ベーペ４，リュ ポール ドーテ ィエ ２番地 (72)発明者 マルク ヴィアラ フランス国， 78280 ギュイアンクール, ６ クロ アルフォンス ドーデ（番地 なし) (72)発明者 ローラン ルテリエ フランス国， 92260 フォントネ−オ− ローズ， リュ オギュスト エルヌー ル， ７番地
Claims (9)
- 【請求項１】 カメラ（４）を使用して撮影したイメー
ジ（１０）上のマーク（３）のトレース（１３）の位置
を決定するステップ、次いでイメージ（４）上のトレー
ス（１３）の位置を使用して、カメラ（４）に対するマ
ーク（３）の位置を計算するステップから構成される、
空間内でマーク（３）を担持する物体（１）を位置決め
する方法であって、所定の幾何形状関数を使用して、ト
レース（１３）をモデル化し、トレースに最も良く一致
する形状関数の位置を計算することによってイメージ
（１０）上のトレース（１３）の位置の決定を改善する
ステップを含んでおり、トレース（１３）と幾何形状関
数との間のイメージ上の光強度の差を最小限に抑えるこ
とによって一致を計算し、幾何形状関数が変数パラメー
タを有するガウス光強度関数を含んでいることを特徴と
する位置決め方法。 - 【請求項２】 変数パラメータが幾何形状の寸法に関す
るパラメータを含んでいることを特徴とする、請求項１
に記載の位置決め方法。 - 【請求項３】 変数パラメータが幾何形状の変形に関す
るパラメータを含んでいることを特徴とする、請求項１
に記載の位置決め方法。 - 【請求項４】 幾何形状関数がイメージ背景の光強度の
モデルを含んでいることを特徴とする、請求項１に記載
の位置決め方法。 - 【請求項５】 イメージ（１０）内のいくつかのドット
を使用して、イメージ（１０）を縮小し、次いでそれを
基準イメージ（１１）に関連付けることによって縮小さ
れたイメージ上のトレースを捜すステップを含んでお
り、その後完全なイメージを使用して、トレースの位置
の決定を改善するステップを実施することを特徴とす
る、請求項１に記載の位置決め方法。 - 【請求項６】 それぞれトレース（１３）の１つを含ん
でいるイメージ（１０）のポーション（１２）の抽出、
およびトレース（１３）を正確に囲むようにより大きい
窓（１４）内のイメージ・ポーション（１２）の位置の
調整を含んでおり、位置を連続的に調整されるイメージ
・ポーション（１２）とマークのトレースを含んでいる
基準イメージ（１１）との相関を最大にし、その後トレ
ースの位置の決定を改善するステップを実施することを
特徴とする、請求項１に記載の位置決め方法。 - 【請求項７】 単一の焦点（Ｆ）に向かって収束する線
に沿ってイメージ（１０）の平面に対して平行な平面
（π）上にトレース（１３）の逆投影を実施する、次い
で空間内の前記平行な平面に対して直角にトレース（１
３）の逆投影を実施するアルゴリズムによってマーク
（３）の位置を計算することを特徴とする、請求項１に
記載の位置決め方法。 - 【請求項８】 アルゴリズムによって計算したマークを
計算によって焦点（Ｆ）に向かって収束する線に沿って
イメージ（１０）の平面上に投影して、検査投影を与
え、検査投影とトレースとの間の誤差基準を最小限に抑
えるために計算したマークの位置を補正することを特徴
とする、請求項７に記載の位置決め方法。 - 【請求項９】 マーク（３）が光源を有せず、かつイメ
ージ撮影装置がカメラ（４）であることを特徴とする、
請求項１に記載の方法を実施する装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9702426A FR2760277B1 (fr) | 1997-02-28 | 1997-02-28 | Procede et dispositif de localisation d'un objet dans l'espace |
| FR9702426 | 1997-02-28 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10253322A true JPH10253322A (ja) | 1998-09-25 |
| JP4221768B2 JP4221768B2 (ja) | 2009-02-12 |
Family
ID=9504299
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06203898A Expired - Fee Related JP4221768B2 (ja) | 1997-02-28 | 1998-02-27 | 空間内で物体を位置指定する方法および装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6300974B1 (ja) |
| EP (1) | EP0863413B1 (ja) |
| JP (1) | JP4221768B2 (ja) |
| DE (1) | DE69802980T2 (ja) |
| FR (1) | FR2760277B1 (ja) |
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| JP2008275340A (ja) * | 2007-04-25 | 2008-11-13 | Canon Inc | 情報処理装置、情報処理方法 |
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