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公開番号2024122709
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-09
出願番号2023030394
出願日2023-02-28
発明の名称歪み領域推定装置、歪み領域推定方法、機械学習装置、及び機械学習方法
出願人株式会社クボタ,株式会社SUBARU,創屋株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06F 30/27 20200101AFI20240902BHJP(計算;計数)
要約【課題】3次元のサーフェスモデルにおいて生じ得る、錯視に起因する視覚的な歪みを検出する技術を提供すること。
【解決手段】歪み領域推定装置(1)は、3次元のサーフェスモデルに含まれ得る、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定する推定ステップを実行する制御部(プロセッサ12)を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
３次元のサーフェスモデルに含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定する推定ステップを実行する制御部を備えている、
ことを特徴とする歪み領域推定装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記推定ステップの前に前処理ステップを更に実行し、
前記推定ステップは、教師あり学習により構築された学習済モデルを用いて、前記サーフェスモデルに含まれる線に含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定し、
前記前処理ステップは、前記サーフェスモデルに含まれる前記線において複数の単位区間を設定し、各単位区間の形状の特徴を示す特徴量を導出する特徴量導出ステップを含み、
前記学習済モデルの入力は、各単位区間について導出された前記特徴量であり、
前記学習済モデルの出力は、各単位区間について前記歪み領域を含んでいるか否かの推定結果である、
ことを特徴とする請求項１に記載の歪み領域推定装置。
【請求項３】
前記サーフェスモデルに含まれる前記線は、前記サーフェスモデルの断面プロファイルであり、
前記前処理ステップは、前記断面プロファイルにおいて前記複数の単位区間を設定し、各単位区間の前記特徴量を導出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の歪み領域推定装置。
【請求項４】
前記前処理ステップは、前記サーフェスモデルの表面プロファイルから複数の前記断面プロファイルを生成する断面プロファイル生成ステップを更に含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の歪み領域推定装置。
【請求項５】
前記断面プロファイル生成ステップが生成する前記複数の前記断面プロファイルは、互いに交わる３軸により構成される斜交座標系で表される複数の断面であって、前記３軸のうち２軸により規定される平面と平行な複数の断面における断面プロファイルである、
ことを特徴とする請求項４に記載の歪み領域推定装置。
【請求項６】
前記３軸の各々をｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸として、
前記断面プロファイルは、（１）ｘｙ平面と平行であり、且つ、等間隔な複数の断面、（２）ｙｚ平面と平行であり、且つ、等間隔な複数の断面、及び（３）ｚｘ平面と平行であり、且つ、等間隔な複数の断面、における断面プロファイルである、
ことを特徴とする請求項５に記載の歪み領域推定装置。
【請求項７】
前記断面プロファイルの各々は、Ｎ個（Ｎは、３以上の整数）の曲線を直列に接続することにより構成されており、
前記曲線の各々は、単一のスプライン曲線により構成されており、
前記特徴量導出ステップは、ｉ番目（ｉは、２以上Ｎ－１以下の整数）のスプライン曲線からなる第１区間と、ｉ－１番目のスプライン曲線からなる第２区間と、ｉ＋１番目のスプライン曲線からなる第３区間と、により構成される区間を前記単位区間として、各単位区間の前記特徴量を導出する、
ことを特徴とする請求項３～６の何れか１項に記載の歪み領域推定装置。
【請求項８】
前記第１区間、前記第２区間、及び前記第３区間の各々をＭ等分（Ｍは、２以上の整数）することにより得られるＭ個の擬似的な線分を、それぞれ、線分Ｌ１ｊ、線分Ｌ２ｊ、及び線分Ｌ３ｊ（ｊは、１以上Ｍ以下の整数）として、
前記特徴量導出ステップは、各単位区間の特徴量として、少なくとも、前記第１区間における隣接する線分Ｌ１ｊと線分Ｌ１ｊ＋１とのなす角の変化量の最大値と、前記第２区間における隣接する線分Ｌ２ｊと線分Ｌ２ｊ＋１とのなす角の変化量の最大値と、前記第３区間における隣接する線分Ｌ３ｊと線分Ｌ３ｊ＋１とのなす角の変化量の最大値と、を導出する、
ことを特徴とする請求項７に記載の歪み領域推定装置。
【請求項９】
３次元のサーフェスモデルに含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定する推定ステップを含んでいる、
ことを特徴とする歪み領域推定方法。
【請求項１０】
前記推定ステップの前に実行される前処理ステップを更に含み、
前記推定ステップは、教師あり学習により構築された学習済モデルを用いて、前記サーフェスモデルに含まれる線に含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定し、
前記前処理ステップは、前記サーフェスモデルに含まれる前記線において複数の単位区間を設定し、各単位区間の形状の特徴を示す特徴量を導出する特徴量導出ステップを含み、
前記学習済モデルの入力は、各単位区間について導出された前記特徴量であり、
前記学習済モデルの出力は、各単位区間について前記歪み領域を含んでいるか否かの推定結果である、
ことを特徴とする請求項９に記載の歪み領域推定方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元のサーフェスモデルにおける歪み領域を推定する歪み領域推定装置及び歪み領域推定方法に関する。また、本発明は、このような歪み領域を推定する学習済モデルを構築する機械学習装置及び機械学習方法に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
乗用車及び作業車に代表される車両の部品（内装部品及び外装部品を含む）の設計には、３次元ＣＡＤ（Computer Aided Design）が広く用いられている（例えば、特許文献１参照）。各部品は、３次元ＣＡＤを用いて外観である意匠と、外からは目視できない内部の構造と、を設計される。３次元ＣＡＤは、設計された各部品の３次元モデルを表すデータを生成するとともに、その３次元モデルを可視化する。また、各部品の製造工程では、３次元モデルのデータに基づいて各部品を製造することができる。
【０００３】
なお、以下においては、３次元モデルのうち、外観を構成する面を表すモデルのことをサーフェスモデルと呼ぶ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開平９－３２６０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、３次元ＣＡＤを用いて設計した部品の３次元モデルに基づき当該部品を設計した場合に、設計時の意図とは異なり、外観を構成する面の一部が不自然に歪んで見える場合がある。このような歪みは、その一部が錯視に起因して視覚的に歪んで見えることが原因であると考えられる。
【０００６】
部品におけるこのような歪みを解消するためには、３次元ＣＡＤ上におけるサーフェスモデルの目視による確認が欠かせない。部品の製造後に確認される歪みは、サーフェスモデルにおいても程度の大小はあるものの生じているためである。
【０００７】
サーフェスモデルの目視による確認は、人手に頼らざるを得ないため手間がかかる。また、目視により発見できる歪みの程度は、目視により確認する作業者の熟練度に依存してばらつきやすい。このように、サーフェスモデルの目視による確認は、部品延いては製品のコストアップ及び美観低下の原因になりやすい。
【０００８】
本発明の一態様は、上述した課題に鑑みなされたものであり、その目的は、３次元のサーフェスモデルにおいて生じ得る歪みであって、錯視に起因する視覚的な歪みを検出する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る歪み領域推定装置は、３次元のサーフェスモデルに含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定する推定ステップを実行する制御部を備えている。
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明の第９の態様に係る歪み領域推定方法は、３次元のサーフェスモデルに含まれ得る歪み領域であって、錯視に起因して視覚的に歪んで見える歪み領域を推定する推定ステップを含んでいる。
（【００１１】以降は省略されています）

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