マルチカメラ映像からの物体の弾力性・柔軟性を考慮した3次元モデリングに関する研究

本研究では,指先に圧力センサを付け,物体を扱うシーンを複数のカメラで撮影し,映像,圧力データの変化から柔軟物体のモデルを生成する方法の検討を行った.(1)物体の外形の推定Generalized Gradient Vector Flow (GGVF)と呼ばれる手法を用いて3次元変形可能曲面モデルを画像中の物体の外形に合わせ,3次元モデルを獲得する方法を確立した.(2)物体の弾力性・柔軟性の推定3次元メッシュ構造の圧力の加わったノードの位置変化から,各メッシュ構造のノード間のリンクの振動(バネ)係数と弾性(ダンパ)係数を求めることで,物体の弾力性と柔軟性の推定を試みた.物体の変形をまず生成させ,観測画像と比較し,その差が最小となるパラメタを逐次的な方法を使って求めた.(3)一様の材質でない物体の弾力性・柔軟性の検討あらかじめ内部構造が既知の物体に関する弾力性・柔軟性の推定方法の検討を行った.二層構造など特殊な内部構造で,かつ,押す方向が層に対して垂直方向の場合は,弾力性・柔軟性を求めることが可能であることが分かった.

本研究では,指先に圧力センサを付け,物体を扱うシーンを複数のカメラで撮影し,映像,圧力データの変化から柔軟物体のモデルを生成する方法の検討を行った.(1)物体の外形の推定Generalized Gradient Vector Flow (GGVF)と呼ばれる手法を用いて3次元変形可能曲面モデルを画像中の物体の外形に合わせ,3次元モデルを獲得する方法を確立した.(2)物体の弾力性・柔軟性の推定3次元メッシュ構造の圧力の加わったノードの位置変化から,各メッシュ構造のノード間のリンクの振動(バネ)係数と弾性(ダンパ)係数を求めることで,物体の弾力性と柔軟性の推定を試みた.物体の変形をまず生成させ,観測画像と比較し,その差が最小となるパラメタを逐次的な方法を使って求めた.(3)一様の材質でない物体の弾力性・柔軟性の検討あらかじめ内部構造が既知の物体に関する弾力性・柔軟性の推定方法の検討を行った.二層構造など特殊な内部構造で,かつ,押す方向が層に対して垂直方向の場合は,弾力性・柔軟性を求めることが可能であることが分かった.