研究課題
本研究では、食品、薬品、化粧品などの半透明または金属光沢を有する物体を対象とした、「3D形状プラスアルファ」の計測と点群処理を開発する。本研究ではこれを「3.5D計測点群処理」とよぶ。Light Transport Matrix（LT行列）のスパースセンシングを基盤技術とする。LT行列の要素数はプロジェクタのピクセル数とカメラのピクセル数の積である。LT行列のひとつの列は、プロジェクタのひとつのピクセルのみを光らせたときにカメラの各ピクセルが観測する輝度を表す。つや消しがなされた物体に光をあてると、部分的に明るくなる。つまり輝度はローカルに高くなる。一方で、半透明または金属光沢を有する物体に光をあてると、いくつかの反射や透過を繰り返し、物体表面だけではなく別な場所も輝度が高くなる。このような対象は複雑な反射特性を持つため、表面形状を計測するためには高度な処理が必要となる。また、一点照射ではプロジェクタピクセル数の照射回数を繰り返さなければならないため、計測に時間を要する。したがって、照射パターンを効率的に制御する必要がある。本研究では、このような物体のハンドリングと全品検査を同時に実用的な時間で実行するロボットシステムを実現する。2019年度の実績は、半透明物体や金属光沢物体の表面形状計測である。LTM行列とエピポーラ線の関係から、直接反射光ではない成分を除去することにより、良好な表面形状の取得が可能であることを示した。
2: おおむね順調に進展している
表面形状3次元計測に取り組み、半透明／金属光沢部品の計測に成功し、スパースセンシングアルゴリズムの高速化を実現した。
さらなる高速化に取り組み、全品検査に応用可能な計算速度を実現する。
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件)
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