媒質による光の吸収特性を利用した形状推定および状態認識に関する研究

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本研究では、水による光の吸収特性を活用した物体の三次元形状推定手法を開発した。従来の形状推定手法は、光や電波、音波などを対象に照射し、物体表面の反射情報を利用するため、半透明な素材や鏡面反射を起こす素材など反射特性が特殊な対象の三次元形状を取得できないという問題点があった。そこで、反射情報を利用せずに、水による近赤外線の吸収量を形状推定のための特徴量として扱うことを検討した。複数波長が撮影された分光画像を画像処理することにより、異なる波長間の光の吸収量比を抽出し、媒質中の光路長を算出することで、物体の三次元形状を復元する手法を考案した。近赤外線領域の3つの波長領域において、反射スペクトルを線形近似することで、対象の反射スペクトルに依存しない深度推定を実現している。そして、リアルタイムに深度を推定するために、活用する3波長が等間隔となる制約を加えることで、計算コストを大幅に削減し、高速に計算可能なアルゴリズムを開発した。これにより、従来は推定することが困難であった特殊な反射特性を有する対象をリアルタイムかつ高い精度での三次元形状データの取得を可能にした。また、対象の反射スペクトルを線形近似できない例外的な反射特性を有する物体の推定、そしてより簡易なイメージングシステムを用いた推定を実現するために、近赤外線の1つの波長を撮影した分光ステレオ画像間における水による光の吸収量差を特徴量として活用するステレオマッチング手法を開発した。従来手法では、対応点を確立するために画像上に局所特徴量が不可欠であり、対象物体表面にテクスチャが必要だったが、水による光の吸収量のみを特徴量として扱う本提案手法は、テクスチャのない対象にも適用することが可能である。