专利名称：点群数据处理装置、点群数据处理方法和点群数据处理程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及点群数据处理装置，尤其涉及从测定对象物的点群数据中抽取其特征、自动且短时间地生成三维形状的点群数据处理装置。
背景技术：
作为由测定对象物的点群数据生成三维形状的方法，有连结邻接点而形成多边形的方法。但是，为了对点群数据的数万 数千万的点形成多边形，会花费庞大的处理时间，使用不便。因此，公开有从点群数据中仅抽取三维特征(边缘或面)而自动生成三维折线(polyline)的技术(例如专利文献I 3)。在专利文献I记载的发明中，扫描激光装置扫描三维对象，生成点云(point cIoud、点群)。基于扫描点所涉及的深度与法线的变化,将点云分割成边缘点与非边缘点的群。通过使各群拟合(fit)于几何学原图，使拟合后的几何学原图扩展、交叉，从而生成三维形状。在专利文献2记载的发明中，由点群数据形成区段(三角多边形)，基于邻接的多边形彼此的连续性、法线方向、或距离，抽取边缘和面。另外，使用最小二乘法，将各区段的点群数据的平面性或曲面性置换成平面方程式或曲面方程式，进行分群，生成三维形状。在专利文献3记载的发明中，对三维点群数据设定二维矩形区域，求出对应于该矩形区域的测定点的合成法线矢量。旋转移动矩形区域内的全部测量点，以使合成法线矢量与Z轴方向一致。对矩形区域内的各测量点求出Z值的标准偏差O，在标准偏差O超过规定值的情况下，将与矩形区域的中心点对应的测量点作为噪音处理。专利文献I :日本特表2000-509150号公报；
专利文献2 :日本特开2004-272459号公报；
专利文献3 :日本特开2005-024370号公报。
发明内容
鉴于这种背景，本发明目的在于提供一种从测定对象物的点群数据中抽取其特征、自动且短时间地生成三维形状的技术。权利要求I记载的发明是一种点群数据处理装置，其特征在于，具备非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注部，对于由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维边缘抽取部，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘；二维边缘抽取部，从由所述面标注部区分的面内，抽取二维边缘；和边缘统合部，统合所述三维边缘与所述二维边缘。根据权利要求I记载的发明，能够从测定对象物的点群数据中抽取其特征，自动且短时间地生成三维形状。另外，所谓测定对象物的特征主要由构成立体的三维边缘与构成平面和曲面(下面简称为面)内的图案的二维边缘构成。三维边缘是位置和方向不同的面彼此的交线和各面的外缘，二维边缘是在同一面内色浓度急剧变化的线或点。这里，三维边缘构成测定对象的轮廓线。所谓轮廓线是指为视觉上把握测定对象物的外观所需的、形成该测定对象物的外形的线的集合体(outline :轮廓线)。具体地，弯曲的部分和曲率急剧变小的部分成为轮廓线。轮廓线不限于仅以外侧轮廓的部分为对象，以凸状凸出的部分为特征的缘的部分或以凹状收进去的部分(例如沟构造的部分)为特征的缘的部分也成为对象。由轮廓线可得到所谓线图，能够进行容易把握对象物的外观的图像显示。实际的轮廓线存在于面与面的边界或边缘部分，但在本发明中，这些部分因为作为非面区域从点群数据中去除，所以例如通过算出所区分的面彼此的交线或凸包线来求出轮廓线。权利要求2记载的发明特征在于在权利要求I记载的发明中，还具备法线算出部，求出以所述点群数据的各点为中心的局部平面，算出所述局部平面的法线。 根据权利要求2记载的发明，能够基于点群数据的各点上的法线方向，抽取同一面上的点，按每个面区分点群数据的点。权利要求3记载的发明特征在于在权利要求2记载的发明中，还具备局部曲率算出部，求出所述法线的3个轴分量的标准偏差，得到所述标准偏差的平方和的平方根，从而算出局部曲率。根据权利要求3记载的发明，能够基于点群数据的各点上法线的差异(局部曲率)，去除非面区域的点。权利要求4记载的发明特征在于在权利要求3记载的发明中，所述非面去除部基于所述局部曲率，去除非面区域的点。根据权利要求4记载的发明，能够去除由于面的方向变化而产生的尖锐的三维边缘、或由于局部曲率大的曲面而产生的平滑的三维边缘、或包含噪音的非面区域的点。权利要求5记载的发明特征在于在权利要求2记载的发明中，所述非面去除部基于所述局部平面的拟合精度，去除非面区域的点。根据权利要求5记载的发明，能够去除因遮挡(occlusion)(被面前的物体遮住而看不见里面的物体的状态)而发生的三维边缘或包含噪音的非面区域的点。即，局部平面的拟合精度例如是用于局部平面的算出的各点与局部平面的距离的平均值，因遮挡而产生的三维边缘由于里面的物体的点与面前物体的点的三维位置大不相同，所以能够利用局部平面的拟合精度来去除这种三维边缘或包含噪音的非面区域的点。权利要求6记载的发明特征在于在权利要求2记载的发明中，所述非面去除部基于注目点与邻接点上的共平面性，去除非面区域的点。根据权利要求6记载的发明，注目点与邻接点上的共平面性是各法线与连结注目点与邻接点的线段之内积正交而为零的条件。利用该条件，能够去除由于面方向变化而产生的尖锐的三维边缘或包含噪音的非面区域的点。权利要求7记载的发明特征在于在权利要求2记载的发明中，所述面标注部基于注目点与邻接点上的所述法线的角度差，将同一标签赋予同一面上的点。根据权利要求7记载的发明，能够按每个面区分点群数据的点。权利要求8记载的发明特征在于在权利要求I记载的发明中，还具备噪音去除部，基于由所述面标注部区分的面的面积，去除噪音。
根据权利要求8记载的发明，可仅抽取对测定对象物赋予特征的面。权利要求9记载的发明特征在于在权利要求I记载的发明中，还具备标签扩展部，对未由所述面标注部赋予标签的点，赋予最近旁面的标签，扩展所述标签。根据权利要求9记载的发明，通过将赋予构成面的点的标签赋予距该面最近的非面区域的点，能够基于所区分的面彼此的交线或呈凸状将面包围的凸包线的至少一个来抽取三维边缘。权利要求10记载的发明特征在于在权利要求I记载的发明中，所述点群数据是将各点的三维坐标与二维图像结合的数据。根据权利要求10记载的发明，能够将图像处理技术应用于仅以三维坐标难以抽取的二维边缘的抽取。权利要求11记载的发明特征在于在权利要求10记载的发明中，所述二维边缘抽取部从对应于由所述面标注部区分的面的所述二维图像的区域内，抽取二维边缘。根据权利要求11记载的发明，能够去除主要构成立体的三维边缘，仅抽取构成面内的图案的二维边缘。权利要求12记载的发明特征在于在权利要求10记载的发明中，所述二维边缘抽取部从对应于由所述面标注部区分的面的所述二维图像的区域内抽取二维边缘，并基于位于所述二维边缘近旁的三维边缘的三维位置，判定所述二维边缘。根据权利要求12记载的发明，能够基于构成该面外缘的三维边缘的三维位置，确认从二维图像中抽取的二维边缘的三维位置。权利要求13记载的发明特征在于，在权利要求I记载的发明中，还具备旋转照射部，对测定对象物旋转照射测距光；测距部，基于所述测距光的飞行时间，对从自身位置至测定对象物上的测定点的距离进行测距；照射方向检测部，检测所述测距光的照射方向；和三维坐标运算部，基于所述距离和所述照射方向，运算所述测定点的三维坐标。
根据权利要求13记载的发明，能够取得由三维坐标构成的点群数据。权利要求14记载的发明特征在于在权利要求I记载的发明中，还具备格栅形成部，在所述点群数据的点间距离不固定的情况下，形成等间隔的格栅，登录距所述格栅的交点最近的点。根据权利要求14记载的发明，能够补正点群数据的点间距离。权利要求15记载的发明特征在于，在权利要求13记载的发明中，还具备摄像部，对所述测定对象物进行摄像，取得二维图像；和链接形成部，形成将所述测定点的三维坐标与所述二维图像结合的点群数据。根据权利要求15记载的发明，能够基于三维坐标抽取构成立体的三维边缘，并基于二维图像抽取构成面内的图案的二维边缘(色浓度急剧变化的线或点)。权利要求16记载的发明特征在于，在权利要求I记载的发明中，还具备摄影部，从不同方向在重复的摄影区域中对测定对象物进行摄影；特征点对应建立部，对由所述摄影部得到的重复图像内的特征点建立对应；摄影位置姿势测定部，测定所述摄影部的位置和姿势；和三维坐标运算部，基于所述摄影部的位置和姿势与所述重复图像内的特征点的位置，运算特征点的三维坐标。根据权利要求16记载的发明，能够取得由三维坐标构成的点群数据。
权利要求17记载的发明是一种点群数据处理程序，用于使计算机执行以下步骤非面去除步骤，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注步骤，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维边缘抽取步骤，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘；二维边缘抽取步骤，从由所述面标注部区分的面内，抽取二维边缘；和边缘统合步骤，统合所述三维边缘与所述二维边缘。根据权利要求17记载的发明，能够从测定对象物的点群数据中抽取其特征，自动且短时间地生成三维形状。权利要求18记载的发明是一种点群数据处理方法，其特征在于，具备非面去除步骤，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注步骤，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维边缘抽取步骤，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘；二维边缘抽取步骤，从由所述面标注部区分的面内，抽取二维边缘；和边缘统合步骤，统合所述三维边缘与所述二维边缘。
根据权利要求18记载的发明，能够从测定对象物的点群数据中抽取其特征，自动且短时间地生成三维形状。权利要求19记载的发明是一种点群数据处理装置，其特征在于，具备非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维边缘抽取部，抽取由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，作为三维边缘；二维边缘抽取部，从由所述面标注部区分的面内，抽取二维边缘；和边缘统合部，统合所述三维边缘与所述二维边缘。权利要求20记载的发明是一种点群数据处理装置，其特征在于，具备非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维轮廓抽取部，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取所述测定对象物的三维轮廓；二维轮廓抽取部，从由所述面标注部区分的面内，抽取二维轮廓；和轮廓统合部，统合所述三维轮廓与所述二维轮廓。权利要求21记载的发明是一种点群数据处理装置，其特征在于，具备非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面抽取部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点，抽取构成所述测定对象物的多个面；和三维形状抽取部，基于在所述面抽取部抽取的所述多个面，抽取所述测定对象物的三维形状。发明效果
根据本发明，能够从测定对象物的点群数据中抽取其特征，自动且短时间地生成三维形状。
图I是点群数据处理装置的框 图2是表示运算部的处理流程的流程 图3是表示X轴方向的法线矢量的强度图像(nvx)的附图代用照片；图4是表示y轴方向的法线矢量的强度图像(nvy)的附图代用照片；
图5是表示z轴方向的法线矢量的强度图像(nvz)的附图代用照片；
图6是表示X轴方向的曲率图像(stdnvx)的附图代用照片；
图7是表示y轴方向的曲率图像(stdnvy)的附图代用照片；
图8是表示z轴方向的曲率图像(stdnvz)的附图代用照片； 图9是表示局部曲率图像(crv)的附图代用照片；
图10是表示局部平面算出中使用的点与局部平面的距离的 图11是说明共平面性的判定方法的说明 图12是在二维空间上表示非面去除的结果的附图代用照片；
图13是在三维空间上表示非面去除的结果的附图代用照片；
图14是以与图13不同的方向表示非面去除的结果的附图代用照片；
图15是在二维空间上表示面标注的结果的附图代用照片；
图16是在三维空间上表示面标注的结果的附图代用照片；
图17是表示噪音去除的结果的附图代用照片；
图18是在二维空间上表示标签扩展的结果的附图代用照片；
图19是在三维空间上表示标签扩展的结果的附图代用照片；
图20是表示邻接的2个面相交的区间的 图21是表示由邻接的2个面的交线构成的三维边缘的附图代用照片；
图22是表示基于凸包线的三维边缘的附图代用照片；
图23是表示抽取的二维边缘的附图代用照片；
图24是表示二维空间和三维空间上显示的三维边缘与二维边缘的附图代用照片；
图25是表示点群数据处理装置的构成的截面 图26是表示点群数据处理装置的构成的截面 图27是控制部的框 图28是运算部的框 图29是表示点群数据的二维图像与三维坐标的链接构造的 图30是表示点间距离不固定的点群数据的 图31是表示形成的格栅的 图32是在三维空间中表示登录于格栅交点的点群的附图代用照片；
图33是在二维空间中表示登录于格栅交点的点群的附图代用照片；
图34是表示点群数据处理装置的构成的框 图35是运算部的框 图36是表示直线的尖锐的三维边缘的图(A)、表示直线的平滑的三维边缘的图(B)、表示曲线的尖锐的三维边缘的图(C)和表示曲线的平滑的三维边缘的图(D)；
图37是平滑的三维边缘的截面 图38是表示算出凸包线的原理的概念图。 符号说明
I点群数据处理装置、2点群数据、3数据输入部、4运算部、5存储部、6操作部、7显示部、8数据输出部、9格栅形成部、10面抽取部、11三维边缘抽取部、12二维边缘抽取部、13边缘统合部、14法线算出部、15局部曲率算出部、16 非面去除部、17面标注部、18噪音去除部、19标签扩展部、20三维折线、22校平部、23旋转机构部、24测距部、25摄像部、26控制部、27主体部、28旋转照射部、29台盘、30下部外壳(casing)、31销、32调整螺钉、33拉伸弹簧、34校平电机、35校平驱动齿轮、36校平从动齿轮、37倾斜传感器、38水平转动电机、39水平转动驱动齿轮、40 水平转动齿轮、41旋转轴部、42 旋转基盘、43 轴承部件、44 水平角检测器、45主体部外壳、46镜筒、47光轴、48分束器、49，50光轴、51脉冲激光光源、52开孔镜、53束腰变更光学系统、54测距感光部、55高低角用转动镜、56投光光轴、57聚光透镜、58图像感光部、59投光外壳、60法兰部、61镜支撑板、62转动轴、63高低角齿轮、64 高低角检测器、65 高低角用驱动电机、66 驱动齿轮、67 准星照门、68外部存储装置、69 水平驱动部、70 高低驱动部、71校平驱动部、72 距离数据处理部、73图像数据处理部、74三维坐标运算部、75链接形成部、76，77摄影部、78特征投影部、79校正用被摄体、80目标、81摄影位置姿势测定部、82特征点对应建立部、83背景去除部、84特征点抽取部、85对应点探索部、86三维坐标运算部、87 误对应点判定部、88 视差判定部、89 空间判定部、90 形态判定部、91，92 面、93 虚拟的三维 边缘、94圆柱、95真的三维边缘、301轮廓线、302面、303非面区域、304面。
具体实施例方式I.第I实施方式
下面，参照附图来说明点群数据处理装置的一例。(点群数据处理装置的构成)
图I是点群数据处理装置的框图。点群数据处理装置I基于测定对象物的点群数据2，抽取测定对象物的特征，生成基于该特征的三维形状。测定对象物的特征主要由构成立体的三维边缘、以及构成平面和曲面(下面简称为面)内的图案的二维边缘构成。三维边缘是位置和方向不同的面彼此的交线或各面的外缘，二维边缘是同一面内色浓度急剧变化的线或点。点群数据处理装置I生成的三维形状是基于该特征的示意形状，是由三维边缘与二维边缘构成的三维折线20。如图I所示，点群数据处理装置I具备数据输入部3、运算部4、存储部5、操作部6、显示部7、数据输出部8。数据输入部3是闪存等外部存储部件、或硬盘等磁存储部件、或连接于 LAN(Local Area Network:局域网)或 WAN(Wide Area Network:广域网)等的连接部件，运算部 4 是 CPU (Central Processing Unit :中央处理器)、或 ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit :专用集成电路)、或 FPGA (Field Programmable GateArray :现场可编程门阵列)等PLD (Programmable Logic Device :可编程逻辑器件)等运算部件。存储部5是RAM (Random Access Memory :随机存取存储器)等主存储部件，操作部6是鼠标和键盘或触摸屏等操作部件。显示部7是液晶显示器等显示部件，数据输出部8使用与数据输入部3 —样的构成。运算部4由操作部6操作，运算部4从数据输入部3输入点群数据2。点群数据2主要由三维坐标与RGB强度(二维图像)构成。从数据输入部3输入的点群数据2存储在存储部5中，运算部4基于存储部5中存储的点群数据，抽取测定对象物的三维边缘和二维边缘。由运算部4抽取的三维和二维边缘作为三维折线20，显示于显示部7。显示部7能在二维空间和三维空间上同时显示三维折线20。另外，三维折线20能作为CAD (ComputerAided Design :计算机辅助设计)数据输出到数据输出部8。下面，详细说明运算部4的构 成。运算部4具备面抽取部10、三维边缘抽取部11、二维边缘抽取部12和边缘统合部13。这些由CPU执行的程序、或ASIC或FPGA等PLD构成。面抽取部10从点群数据2中抽取面。面抽取部10由法线算出部14、局部曲率算出部15、非面去除部16、面标注部17、卩栄首去除部18、标签扩展部19构成。法线算出部14算出各点的局部平面上的法线矢量，局部曲率算出部15算出局部区域内的法线矢量的差异(局部曲率)。非面去除部16基于(I)局部曲率高的部分、(2)局部平面的拟合精度、(3)共平面性来去除非面区域的点。另外，所谓非面区域为不是平面且不是曲面的区域，但有时取决于(I) (3)的阈值而包含曲率高的曲面。面标注部17对残存的点，基于法线矢量的连续性，将同一标签赋予同一面上的点。噪音去除部18将面积小的标签(面)作为噪音去除，标签扩展部19通过对无标签的点赋予最近旁面的标签，来扩展标签。结果，得以从点群数据2中抽取面。另外，在依然残存无标签的点的情况下，也可通过自动调整非面去除部16、噪音去除部18、标签扩展部19中的各种阈值，再次进行标注。另外，在即便是标签不同的面但为同一面的情况下，也可统合标签。即，即便是不连续的面，也可向位置或方向相同的面彼此赋予相同标签。此时，图I所示的运算部4在标签扩展部19之后还具备再标注部或标签统合部。三维边缘抽取部11基于由面抽取部10抽取到的面彼此的交线或呈凸状包围各面的凸包线的至少一个，抽取三维边缘。二维边缘抽取部12从由面抽取部10区分(区段化)的面内抽取二维边缘，并抽取与该二维边缘附近的三维边缘的三维位置大致相同的边缘，作为二维边缘。边缘统合部13统合三维边缘抽取部11抽取的三维边缘与二维边缘抽取部12抽取的二维边缘，生成三维折线20。边缘统合部13是算出测定对象物的三维轮廓的部件一例，是本发明的轮廓统合部的一例。另外，边缘统合部13统合以面抽取部10抽取的面为基础而抽取的三维边缘和二维边缘，算出把握三维测定对象物的形状所需的数据(在本例的情况下为三维折线)。在此含义下，边缘统合部13也是基于面抽取部10抽取的多个面来抽取测定对象物的三维形状的三维形状抽取部的一例。另外，在点群数据2由从不同方向测定的多个点群数据(块)构成的情况下，按每个块重复进行运算部4的处理。之后，运算部4将各块中抽取到的三维边缘和二维边缘的点变换为同一坐标，生成由多个方向构成的三维折线20。(点群数据处理装置的动作)
下面，详细说明运算部4中进行的面标注处理、进而基于由面标注处理标注的面来抽取测定对象物的三维形状的处理。图2是表示运算部的处理流程的流程图。执行该流程图的程序可由CDROM等计算机可读取的记录介质提供。运算部4输入点群数据2 (步骤SI)，从点群数据2中抽取面(步骤S2)。另外，运算部4为了抽取面，算出各点的局部平面上的法线矢量(步骤S3)。下面，说明法线矢量的算出方法。在以注目点为中心的3 7像素程度的正方区域(3X3、5X5等局部区域)中，从各点的三维坐标，求出局部平面的方程式(局部平面拟合)。局部平面的拟合中使用最小二乘法。此时，为了正确求出局部平面的方程式，优选求出式I所示的3个不同的平面方程式来比较。在式I的情况下，法线矢量(nvx, vny, vnz)为(al，bl，_l)、(a2,-I, b2)、(-1，a3, b3)。另外，法线矢量的大小归一化为I (-1至I的范围)。式I
权利要求
1.一种点群数据处理装置，其特征在于，具备 非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点； 面标注部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点； 三维边缘抽取部，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘； 二维边缘抽取部，从由所述面标注部区分的面内抽取二维边缘；和 边缘统合部，统合所述三维边缘与所述二维边缘。
2.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于， 还具备法线算出部，求出以所述点群数据的各点为中心的局部平面，算出所述局部平面的法线。
3.根据权利要求2所述的点群数据处理装置，其特征在于， 还具备局部曲率算出部，通过求出所述法线的3个轴分量的标准偏差，得到所述标准偏差的平方和的平方根，从而算出局部曲率。
4.根据权利要求3所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述非面去除部基于所述局部曲率，去除非面区域的点。
5.根据权利要求2所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述非面去除部基于所述局部平面的拟合精度，去除非面区域的点。
6.根据权利要求2所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述非面去除部基于注目点与邻接点上的共平面性，去除非面区域的点。
7.根据权利要求2所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述面标注部基于注目点与邻接点上的所述法线的角度差，将同一标签赋予同一面上的点。
8.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于， 还具备噪音去除部，基于由所述面标注部区分的面的面积，去除噪音。
9.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于， 还具备标签扩展部，对未由所述面标注部赋予标签的点，赋予最近旁面的标签，扩展所述标签。
10.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述点群数据是将各点的三维坐标与二维图像结合的数据。
11.根据权利要求10所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述二维边缘抽取部从与由所述面标注部区分的面对应的所述二维图像的区域内，抽取二维边缘。
12.根据权利要求10所述的点群数据处理装置，其特征在于， 所述二维边缘抽取部从与由所述面标注部区分的面对应的所述二维图像的区域内，抽取二维边缘，基于位于所述二维边缘近旁的三维边缘的三维位置，判定所述二维边缘。
13.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于，还具备 旋转照射部，对测定对象物旋转照射测距光； 测距部，基于所述测距光的飞行时间，对从自身位置至测定对象物上的测定点的距离进行测距；照射方向检测部，检测所述测距光的照射方向；和 三维坐标运算部，基于所述距离和所述照射方向，运算所述测定点的三维坐标。
14.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于， 还具备栅格形成部，在所述点群数据的点间距离不固定的情况下，形成等间隔栅格，登录距所述栅格的交点最近的点。
15.根据权利要求13所述的点群数据处理装置，其特征在于，还具备 摄像部，对所述测定对象物进行摄像，取得二维图像；和 链接形成部，形成将所述测定点的三维坐标与所述二维图像结合的点群数据。
16.根据权利要求I所述的点群数据处理装置，其特征在于，还具备 摄影部，从不同方向在重复的摄影区域中对测定对象物进行摄影； 特征点对应建立部，对由所述摄影部得到的重复图像内的特征点建立对应； 摄影位置姿势测定部，测定所述摄影部的位置和姿势；和 三维坐标运算部，基于所述摄影部的位置和姿势与所述重复图像内的特征点的位置，运算特征点的三维坐标。
17.一种点群数据处理程序，其特征在于，使计算机执行以下步骤 非面去除步骤，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点； 面标注步骤，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的占. 三维边缘抽取步骤，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将围包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘； 二维边缘抽取步骤，从由所述面标注部区分的面内抽取二维边缘；和 边缘统合步骤，统合所述三维边缘与所述二维边缘。
18.一种点群数据处理方法，其特征在于，具备 非面去除步骤，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点； 面标注步骤，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的占. 三维边缘抽取步骤，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘； 二维边缘抽取步骤，从由所述面标注部区分的面内抽取二维边缘；和 边缘统合步骤，统合所述三维边缘与所述二维边缘。
19.一种点群数据处理装置，其特征在于，具备 非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点； 面标注部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点； 三维边缘抽取部，抽取由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，作为三维边缘； 二维边缘抽取部，从由所述面标注部区分的面内抽取二维边缘；和 边缘统合部，统合所述三维边缘与所述二维边缘。
20.一种点群数据处理装置，其特征在于，具备 非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点； 三维轮廓抽取部，基于由所述面标注部区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取所述测定对象物的三维轮廓； 二维轮廓抽取部，从由所述面标注部区分的面内抽取二维轮廓；和 轮廓统合部，统合所述三维轮廓与所述二维轮廓。
21.一种点群数据处理装置，其特征在于，具备 非面去除部，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点； 面抽取部，对由所述非面去除部去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点，抽取构成所述测定对象物的多个面；和 三维形状抽取部，基于所述面抽取部中抽取的所述多个面，抽取所述测定对象物的三维形状。
全文摘要
点群数据处理装置(1)具备非面去除部(16)，从测定对象物的点群数据中去除非面区域的点；面标注部(17)，对由非面去除部(16)去除的点以外的点，将同一标签赋予同一面上的点；三维边缘抽取部(11)，基于由面标注部(17)区分的面彼此的交线和呈凸状将面包围的凸包线的至少一个，抽取三维边缘；二维边缘抽取部(12)，从由面标注部(17)区分的面内抽取二维边缘；和边缘统合部(13)，统合三维边缘与二维边缘。
文档编号G01B11/24GK102713671SQ20108005624
公开日2012年10月3日 申请日期2010年11月19日 优先权日2009年12月11日
发明者N.德阿普佐, 北村和男, 高地伸夫 申请人:株式会社拓普康