JPWO2016199366A1 - 寸法測定装置および寸法測定方法 - Google Patents

Abstract

荷台Ｐに置かれた貨物（Ｃ）または荷台付き貨物（ＣＰ）の寸法を測定する寸法測定装置であって、測定光を送信するプロジェクタと、反射した測定光を受信して、貨物Ｃおよび荷台（Ｐ）を含む第１の貨物距離画像を取得するカメラと、プロセッサと、メモリとを備える。プロセッサはメモリと協働して、第１の貨物距離画像をメモリに記憶させ、第１の貨物距離画像に存在する荷台Ｐの形状に基づいて、第１の貨物距離画像内において、貨物（Ｃ）または荷台付き貨物（ＣＰ）以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する。

Description

本開示は、貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する技術に関する。

近年の経済活動の高まりに伴い、貨物の流通量は増大する一方である。特に貨物の中には必ずしも直方体ではない不定型貨物が多く含まれており、これら不定型貨物の寸法を円滑にかつ正確に測定する技術が求められている。

特許文献１は三次元形状計測方法を開示しているが、当該方法においては、受光した計測光の順序に基づいてカメラの各受光素子に対応する位置ごとに空間コードを特定する。ここで、受光平面上の各受光素子のうち計測光を受光しなかった受光素子を抽出して測定不能点を抽出し、この測定不能点の空間コードについては、測定不能点の近傍の受光素子での空間コードの値に基づく補間値を算出する。この補間値に基づき、計測光を照射できないような部分までの距離をも測定することが可能となり、不定型貨物の寸法測定にも応用が可能である。

特許文献２は物体識別方法を開示しているが、当該方法においては、所定の作業台を原点とするワールド座標系における３次元空間をマッチング空間とし、距離画像計測手段で計測された物体距離画像をマッチング空間中にプロットする。これにより物体表面位置をマッチング空間中に仮想的に再構築し、得られる３次元物体表面位置画像を、ワールド座標系の水平面Ｚ−Ｘ平面上に射影し、射影画像を得る。そして、射影画像の重心と慣性主軸の方向（慣性主軸方向）とを求め、慣性主軸方向と、慣性主軸方向に垂直な方向を基準座標系とするように、３元物体表面位置画像に対して座標変換（ｙ軸周りの回転変換）を施す。そして、変換座標系における各最大位置座標値、最小位置座標値を求めることで、外接直方体の寸法を求める。外接直方体は物体に外接する直方体であり、不定型貨物の寸法測定にも応用が可能である。

特開２０００−１９３４３３号公報 特開２００４−２５９１１４号公報

特許文献１および２の技術を応用することにより、不定型貨物の如き対象物の外接直方体を求めることができ、当該対象物の寸法を測定することができる。ここで、従来の技術にあっては、まず貨物が含まれていない背景距離画像を取得し、その後、貨物を含めた貨物距離画像を取得し、背景距離画像と貨物距離画像の差分から、貨物の距離画像を取得し、寸法を測定する。

現実の貨物の流通場面においては、対象物たる貨物の寸法を測定する条件は、刻々と変化するのが通常である。例えば、背景距離画像を取得する時点での環境と、貨物距離画像を取得する時点での環境は異なっているケースが多いと考えられる。このようなケースでは適切な背景距離画像を得ることができない場合も考えられ、ひいては正確な貨物の距離画像を取得することができない可能性がある。

また、現実の貨物の流通場面においては、貨物はパレットの如き所定の荷台に積載された状態で流通するのが一般的である。このような流通が慣例的であるため、荷台付き貨物の寸法測定を行うことは試みられているが、荷台を除いた貨物そのものの寸法測定の要求も高まっている。

本開示は、貨物または荷台付き貨物の寸法を適切に測定する技術に関する。

本開示は、荷台に置かれた貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する寸法測定装置であって、測定波を送信するトランスミッタと、反射した測定波を受信して、貨物および荷台を含む第１の貨物距離画像を取得するレシーバと、プロセッサと、メモリと、を備え、プロセッサは、メモリと協働して、第１の貨物距離画像をメモリに記憶させ、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状に基づいて、第１の貨物距離画像内において、貨物または荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する。

また、本開示は、荷台に置かれた貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する寸法測定方法であって、トランスミッタが測定波を送信し、レシーバが、反射した測定波を受信して、貨物および荷台を含む第１の貨物距離画像を取得し、プロセッサがメモリと協働して、第１の貨物距離画像をメモリに記憶させ、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状に基づいて、第１の貨物距離画像内において、貨物または荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する。

本開示によれば、第１の貨物距離画像内において、貨物以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する。この第２の貨物距離画像を活用することにより、貨物の外接直方体を得ることができ、ひいては貨物の寸法を適切に測定することができる。

図１は、実施の形態１にかかる寸法測定装置の構成を示すブロック図である。 図２Ａは、フォークに貨物が搭載されていない状態を示す図である。 図２Ｂは、フォークに荷台付き貨物が搭載されている状態を示す図である。 図３Ａは、背景距離画像を示す図である。 図３Ｂは、背景距離画像を示す図である。 図３Ｃは、貨物距離画像を示す図である。 図３Ｄは、貨物距離画像を示す図である。 図４Ａは、フォークに貨物が搭載されていない状態を示す図である。 図４Ｂは、図４Ａの状態において取得され、生成される背景距離画像を示す図である。 図４Ｃは、フォークに荷台付き貨物が搭載されている状態を示す図である。 図４Ｄは、図４Ｃの状態において取得され、生成される貨物距離画像を示す図である。 図５Ａは、フォークリフトの移動に伴い、当初は画像内に存在しなかった物体が画像に映し出されるときの状態を示す図である。 図５Ｂは、壁に関する画像の処理を示す図である。 図５Ｃは、床の異物に関する画像の処理を示す図である。 図６Ａは、当初は画像内に存在しなかった他の物体が画像に映し出される状態を示す図である。 図６Ｂは、他の物体に関する画像の処理を示す図である。 図７は、実施の形態１の寸法測定装置が行う動作手順の概略を示すフローチャートである。 図８Ａは、図７のステップＳ１０の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。 図８Ｂは、フォークの高さを複数段階で変更し、変更の度に生成される距離画像を示す図である。 図９は、図７のステップＳ４０の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。 図１０Ａは、図９のステップＳ４１の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。 図１０Ｂは、ステップＳ４１２における処理を示す距離画像の図である。 図１０Ｃは、ステップＳ４１３における処理を示す距離画像の図である。 図１０Ｄは、ステップＳ４１４における処理を示す距離画像の図である。 図１０Ｅは、荷台の前面の画像の距離を求める際の処理の概念図である。 図１１Ａは、図９のステップＳ４２の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。 図１１Ｂは、ステップＳ４２１における処理を示す距離画像の図である。 図１１Ｃは、ステップＳ４２２における処理を示す距離画像の図である。 図１１Ｄは、ステップＳ４２３における処理を示す距離画像の図である。 図１１Ｅは、ステップＳ４２４における処理を示す距離画像の図である。 図１２Ａは、複数の第２の貨物距離画像を合成し、最終貨物距離画像を生成する処理を示す図である。 図１２Ｂは、最終貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開する処理を示す図である。 図１２Ｃは、慣性主軸の方向を補正し、３次元マッチング空間の座標変換を行う処理を示す図である。 図１２Ｄは、座標変換後の３次元マッチング空間内に貨物の外接直方体を算出する処理を示す図である。 図１３は、寸法測定装置が背景距離画像を取得しない場合の動作手順の概略を示すフローチャートである。 図１４Ａは、図１３のステップＳ４０Ａの詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。 図１４Ｂは、ステップＳ４０Ａ１における処理を示す距離画像の図である。 図１４Ｃは、ステップＳ４０Ａ２における処理を示す距離画像の図である。 図１４Ｄは、ステップＳ４０Ａ３における処理を示す距離画像の図である。 図１４Ｅは、ステップＳ４０Ａ４における処理を示す距離画像の図である。 図１４Ｆは、ステップＳ４０Ａ５における処理を示す距離画像の図である。 図１５Ａは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理全体のイメージ図である。 図１５Ｂは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理を示す図である。 図１５Ｃは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理を示す図である。 図１５Ｄは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理を示す図である。 図１５Ｅは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理を示す図である。 図１６Ａは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理の変形例の処理を示す図である。 図１６Ｂは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理の変形例の処理を示す図である。 図１６Ｃは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理の変形例の処理を示す図である。 図１６Ｄは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理の変形例の処理を示す図である。 図１６Ｅは、実施の形態２の寸法測定装置が行う処理の変形例の処理を示す図である。 図１７は、荷台付き貨物を搭載したフォークリフトが倉庫の所定の経路を移動する状態を示す図である。 図１８は、寸法測定装置を含む業務診断システムが行う処理を説明する概念図である。 図１９は、実施の形態の変形例を示す概念図である。

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る寸法測定装置を具体的に開示した実施形態（以下、「本実施形態」という）を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（実施の形態１）
以下、図１〜図１２を用いて実施の形態１を説明する。

［構成］
図１は、実施の形態１にかかる寸法測定装置の構成を示すブロック図である。図１に示す寸法測定装置１００は、例えば物流倉庫等の物流に関する設備（フォークリフトの如き貨物の運搬装置や倉庫の床等）に設置され、少なくともカメラ１１０と、プロジェクタ１２０と、プロセッサ１３０と、メモリ１４０とを備える。寸法測定装置１００は、荷台（パレット）に置かれた貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する装置である。以下、寸法の測定対象である「貨物」または貨物Ｃの用語は、特別の場合を除いて「貨物」そのもののみならず、貨物と荷台を含む「荷台付き貨物」または荷台付き貨物ＣＰも含み得る。そして、寸法測定装置１００は、貨物が直方体の場合は直方体の３辺の寸法を測定し、貨物が直方体でない不定型の場合は、後述するように、当該貨物に外接する外接直方体（後述）の３辺の寸法を測定する。

撮像装置としてのカメラ１１０は、図示せぬレンズ、イメージセンサ等の各種の要素を含む。投光装置としてのプロジェクタ１２０は、測定対象としての貨物の寸法を測定するのに必要な測定光を投光する。プロジェクタ１２０が貨物に対して測定光を投光し、貨物により反射した測定光をカメラ１１０が受光する。ここで、測定光は貨物の表面によってその投光パターンが変形され、カメラ１１０が反射した測定光の投光パターンの変形を、生成する画像の各画素における奥行、すなわち距離の情報として捉える。ここで生成される画像は、一般的に「距離画像」と呼ばれる。なお、距離画像はカメラ１１０が生成しても良いし、カメラ１１０から情報を得て後述するプロセッサ１３０が生成しても良い。

「距離画像」とは、各画素が示す位置（貨物の表面を含む）までの距離情報を収容した画像のことをいう。距離画像は、例えば異なる色によって各画素の距離情報をディスプレイ上にて表現することにより視覚的に表現可能である。

プロセッサ１３０は一般的な演算装置によって構成され、内蔵された図示せぬ記憶装置やメモリ１４０から各種の制御プログラムやデータを読み出し、寸法測定装置１００全体の動作制御を司る。記憶装置としてのメモリ１４０は、プロセッサ１３０が各種処理に必要な制御プログラムの読み込み、データの退避等の操作を行う。すなわち、プロセッサ１３０とメモリ１４０は協働して寸法測定装置１００による各種処理を制御する。

尚、寸法測定装置１００は、プロセッサ１３０およびメモリ１４０として機能する独立したコンピュータを、カメラ１１０およびプロジェクタ１２０と有線通信または無線通信で繋ぎ合わせることにより構成することもできる。もちろん、寸法測定装置１００は、カメラ１１０、プロジェクタ１２０、プロセッサ１３０、メモリ１４０が一体の筐体に収納された一体型の装置として構成することもできる。

［処理の概要］
図２Ａおよび図２Ｂは二台の寸法測定装置１００Ａ、１００Ｂ（以下、「寸法測定装置１００」とも言う）を含む寸法測定システム２００がフォークリフトＦＬに固定された状態および本願発明の課題が生じる一場面を説明する説明図である。フォークリフトＦＬの前方には、一体型の寸法測定装置１００が二台固定され、寸法測定装置１００は昇降可能であって荷台付き貨物を保持するフォークＦおよびその周辺を撮影する。

図２Ａの状態ではフォークＦに貨物が搭載されておらず、寸法測定装置１００は、測定対象である貨物が含まれない背景距離画像を取得する。図２Ｂの状態ではフォークＦに、荷台Ｐに貨物Ｃが置かれた状態の荷台付き貨物ＣＰが搭載されており、寸法測定装置１００は、寸法の測定対象である貨物Ｃ（以下、荷台付き貨物ＣＰも含み得る）を含む貨物距離画像を取得する。

図２Ａの状態で得られる背景距離画像と、図２Ｂの状態で得られる貨物距離画像を比較し、両画像の差分をとって貨物Ｃの距離画像のみを抽出することにより、貨物Ｃの寸法を取得することが考えられる。しかしながら、実際は図２Ａの状態と図２Ｂの状態では、フォークＦの高さが異なる可能性がある。すなわち、荷台付き貨物ＣＰが搭載された状態（図２Ｂ）でのフォークＦの高さは、荷台付き貨物ＣＰが搭載されていない状態（図２Ａ）でのフォークＦの高さより低い場合があると考えられる。すなわち、フォークＦの位置が、背景距離画像の取得時点と、貨物距離画像の取得時点で変化しており、貨物Ｃの距離画像の抽出が困難になることが予想される。

図３Ａないし図３Ｄは上記事象を具体的に示す距離画像の図である。図３Ａは図２Ａにおける寸法測定装置１００Ａにより撮影された背景距離画像、図３Ｂは図２Ａにおける寸法測定装置１００Ｂにより撮影された背景距離画像を示す。図３Ｃは図２Ｂにおける寸法測定装置１００Ａにより撮影された貨物距離画像、図３Ｄは図２Ｂにおける寸法測定装置１００Ｂにより撮影された貨物距離画像を示す。図３Ａと図３Ｃとの比較、図３Ｂと図３Ｄとの比較から、フォークＦの画像内での位置が変化していることがわかる。

フォークＦは、寸法測定対象である貨物Ｃ以外の不要な物体であり、フォークＦの存在する領域を特定することは、貨物Ｃの抽出および寸法測定に重要な事項である。しかしながら、本例の様にフォークＦの画像内位置が背景距離画像と貨物距離画像とで異なっていると、フォークＦの存在する領域の特定が困難となり、貨物Ｃの寸法測定にとって障害となり得る。

図４Ａないし図４Ｄは、上述した課題を解決するため、本実施形態の寸法測定装置１００が行う処理を説明する概念図である。図４ＡはフォークＦに貨物が搭載されておらず、寸法測定装置１００からフォークＦまでの距離がｄ１であり、寸法測定装置１００が、貨物が含まれない背景距離画像を取得する状態を示している。この場合、寸法測定装置１００は、図４Ｂに示すようにフォークＦを含む第１の背景距離画像を最初に取得する。

図４ＣはフォークＦに荷台付き貨物ＣＰが搭載されており、寸法測定装置１００からフォークＦまでの距離がｄ２であり、寸法測定装置１００が、寸法の測定対象である貨物Ｃを含む貨物距離画像を取得する状態を示している。この場合、寸法測定装置１００は、図４Ｄに示すようにフォークＦおよび荷台付き貨物ＣＰを含む第１の貨物距離画像を最初に取得する。

図４ＣではフォークＦの位置は荷台付き貨物ＣＰを搭載するため、図４Ａでの位置より低い位置にあり、ｄ２＞ｄ１である。この結果、フォークＦの位置が、図４Ｂの第１の背景距離画像と、図４Ｄ第１の貨物距離画像との間で異なっており、貨物Ｃの距離画像の抽出が困難になることが予想される。

そこで図４Ｂに示すように、プロセッサ１３０は、メモリ１４０と協働して、不要な物体であるフォークＦを含む画素を第１の背景距離画像から排除し、排除された画素に対し、その周囲部分の画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。この結果、フォークＦを含まない第２の背景距離画像が生成される。

そしてプロセッサ１３０は、図４Ｄに示すように、メモリ１４０と協働して、エッジ検出（画素の距離情報などの急激な変化に基づく検出手法）を行い、または、あらかじめ登録された荷台のパターンとの比較によるパターンマッチング等の手法により荷台ＰのエッジＥを抽出する。これにより、プロセッサ１３０は荷台Ｐの形状を特定するとともに、荷台の側面のうち前面ＦＳの形状を特定する。ここでプロセッサ１３０は、前面ＦＳから突出する物体であるフォークＦをも検出することができ、このような突出する物体が存在する領域（荷台の側面ＦＳも含む）を不要な物体が存在する領域として、この領域の画素を第１の貨物距離画像から排除する。本実施形態では、排除された画素に対し、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間し、第２の貨物距離画像を生成する。

さらにプロセッサ１３０は、第２の背景距離画像と、第２の貨物距離画像との差分を取得することにより、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの形状を表した最終貨物距離画像を生成する。この最終貨物距離画像は、後述する３次元マッチング空間による座標展開および外接直方体の生成の対象となる。

図５Ａないし図５Ｃは、本実施形態の寸法測定装置１００が行う処理の変形例１を説明する概念図である。図５Ａに示すように、本例ではフォークリフトＦＬの移動に伴い、撮影の当初は画像内に存在しなかった物流倉庫の壁Ｗや、床に落ちた異物Ｍなどが画像に映し出される。前述のフォークＦと同様、これらも不要な物体であり、寸法測定に際しては排除する必要がある。尚、図５Ａでは、貨物Ｃの図示は省略されている。

一般的に、貨物Ｃの縦および横の寸法は、荷台Ｐの縦および横の寸法と同じになるよう規定されている。すなわち、梱包条件として、貨物Ｃは荷台Ｐをはみ出さないように設定されている。本例ではこの概念を利用し、荷台Ｐの面積を超える範囲に存在する物体に対応する画素は、先述のフォークＦと同様に削除する。

図５Ｂは、壁Ｗに関する画像の処理を示す。背景距離画像に関する処理は、図４Ｂと同様であり、寸法測定装置１００は、フォークＦを含む第１の背景距離画像を取得した後、フォークＦを含まない第２の背景距離画像を生成する。

そしてプロセッサ１３０は、図４Ｄで示したものと同じ処理により、第１の貨物距離画像における荷台Ｐの前面ＦＳおよびフォークＦの画像は排除して、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。さらにプロセッサ１３０は、第１の貨物距離画像に存在する壁Ｗが、荷台Ｐの面積を超える範囲に存在すると判定する。

荷台Ｐの上から見た面積、すなわち縦および横の寸法は予めわかっており、図５Ａに示すようにプロセッサ１３０は、荷台Ｐの上面ＵＳを底面とする直方体のエリア（抽出有効範囲）を特定し、このエリア外に存在する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定することができる。このため、プロセッサ１３０は、壁Ｗが不要な物体であると判定することができる。プロセッサ１３０は、壁Ｗが存在する領域を不要な物体が存在する領域として、この領域の画素を第１の貨物距離画像から排除する。本実施形態では、プロセッサ１３０は、排除された画素に対し、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。

図５Ｃは、床の異物Ｍに関する画像の処理を示す。壁Ｗと同様に、プロセッサ１３０は、異物Ｍが不要な物体であると判定することができる。プロセッサ１３０は、異物Ｍが存在する領域を不要な物体が存在する領域として、この領域の画素を第１の貨物距離画像から排除する。本実施形態では、プロセッサ１３０は、排除された画素に対し、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。

図６Ａおよび図６Ｂは、本実施形態の寸法測定装置１００が行う処理の変形例２を説明する概念図である。図６Ａに示すように、本例では当初は画像内に存在しなかった他の物体Ｘ（本例では貨物を搭載した他のフォークリフト）が寸法測定装置１００に接近し画像に映し出される。前述のフォークＦなどと同様、他の物体Ｘも不要な物体であり、寸法測定に際しては排除する必要がある。尚、図６Ａでは、貨物Ｃの図示は省略されている。

図６Ｂは、他の物体Ｘに関する画像の処理を示す。背景距離画像に関する処理は、図４Ｂと同様であり、寸法測定装置１００は、フォークＦを含む第１の背景距離画像を取得した後、フォークＦを含まない第２の背景距離画像を生成する。

そしてプロセッサ１３０は、図４Ｃで示したものと同じ処理により、第１の貨物距離画像における荷台Ｐの前面ＦＳおよびフォークＦの画像は排除して、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。さらにプロセッサ１３０は、第１の貨物距離画像に存在する他の物体Ｘが、荷台Ｐの面積を超える範囲に存在すると判定する。

荷台Ｐの上から見た面積、すなわち縦および横の寸法は予めわかっており、図６Ａに示すようにプロセッサ１３０は、荷台Ｐの上面ＵＳを底面とする直方体のエリア（抽出有効範囲）を特定し、このエリア外に存在する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定することができる。このため、プロセッサ１３０は、他の物体Ｘが不要な物体であると判定することができる。プロセッサ１３０は、他の物体Ｘが存在する領域を不要な物体が存在する領域として、この領域の画素を第１の貨物距離画像から排除する。本実施形態では、プロセッサ１３０は、排除された画素に対し、第２の背景距離画像の対応する画素の距離情報を含む新たな画素を補間する。

［動作］
図７〜１１は、本実施形態の寸法測定装置１００が行う具体的な動作手順を示すフローチャートである。図７は、実施の形態１の寸法測定装置１００が行う動作手順の概略を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず操作者の人為的な操作開始命令の入力や、特定のセンサなどからの信号入力をトリガとして、１台目の寸法測定装置１００（１００Ａ）のプロジェクタ１２０が、例えば図２Ａに示す状態で測定光を投光し、カメラ１１０が反射した測定光に基づき、背景距離画像（第１の背景距離画像）を生成する（ステップＳ１０）。一般的に寸法測定装置１００は複数のｎ台（ｎ≧２）設けられているため、総て（ｎ台）の寸法測定装置１００が背景距離画像を生成するまでステップＳ１０の動作が繰り返される（ステップＳ２０）。

総ての寸法測定装置１００が背景距離画像を生成した後（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、１台目の寸法測定装置１００（１００Ａ）のプロジェクタ１２０が、例えば図２Ｂに示す状態で測定光を投光し、カメラ１１０が反射した測定光に基づき、貨物距離画像（第１の貨物距離画像および第２の貨物距離画像）を生成する（ステップＳ３０）。そしてプロセッサ１３０は、得られた背景距離画像および貨物距離画像に基づき、寸法測定対象となる貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）のみの画像が含まれ、貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）の形状を表す最終貨物距離画像を生成する（ステップＳ４０）。総て（ｎ台）の寸法測定装置１００が最終貨物距離画像を生成するまでステップＳ３０およびステップＳ４０の動作が繰り返される（ステップＳ５０）。

尚、ステップＳ１０は、ステップＳ３０およびステップＳ４０と並行して行うことができる。すなわち特定の寸法測定装置１００（例えば１００Ａ）が、ステップＳ３０およびＳ４０により最終貨物距離画像を生成している間に、他の寸法測定装置１００（例えば１００Ｂ）がステップＳ１０により背景距離画像を生成してもよく、処理の順序は特に限定されない。

その後、特定の寸法測定装置１００のプロセッサ１３０が、得られた総ての最終貨物画像を合成し、３次元マッチング空間に座標展開する（ステップＳ６０）。そして、プロセッサ１３０は、最終貨物距離画像の外接直方体を生成し、外接直方体の３辺の寸法を算出する（ステップＳ７０）。ここで、「外接直方体」とは、慣性主軸方向に平行な辺を有し、貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）が入る最小の直方体、即ち、直方体の６面のそれぞれが少なくとも一点において貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）の表面と接する直方体のことである。ステップＳ６０およびステップＳ７０については、後に詳細に説明する。

図８Ａは、図７のステップＳ１０の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。寸法測定装置１００のプロジェクタ１２０およびカメラ１１０は、上述した所定の入力をトリガとして、（第１の）背景距離画像を生成する。本実施形態では、図８Ｂに示すように、操作者がフォークリフトＦＬのフォークＦの高さを複数段階で変更し、変更の度に寸法測定装置１００は各段階に応じた第１の背景距離画像を生成し（ステップＳ１１）、プロセッサ１３０は、メモリ１４０に第１の背景距離画像を記憶させる。荷台付き貨物ＣＰによって搭載時のフォークＦの高さは異なるものになると予想されるため、このようにフォークＦの位置が異なる第１の背景距離画像が生成され、記憶される。

複数段階の総ての高さに応じて、第１の背景距離画像が生成されたら（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、プロセッサ１３０はメモリ１４０に記憶されたすべての第１の背景距離画像を合成し、フォークＦが排除された第２の背景距離画像を生成する（ステップＳ１３）。

図９は、図７のステップＳ４０の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。ステップＳ３０で生成された貨物距離画像（第１の貨物距離画像または第２の貨物距離画像）から、プロセッサ１３０は、荷台の側面のうちの前面（フォークとの接続面）までの距離を推定し、当該前面上のフォークの部分の画素を排除する（ステップＳ４１）。続いてプロセッサ１３０は、荷台Ｐの上面（貨物Ｃが乗る面）を推定し、上面より上の部分を除く貨物距離画像（第１の貨物距離画像）と、修正を行った背景距離画像（第２の背景距離画像）との間で、差分のある画素の修正を行った背景距離画像から貨物距離画像に補間することで、貨物以外の物体の画素を排除した第２の貨物距離画像を生成する（ステップＳ４２）。

図１０Ａは、図９のステップＳ４１の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。プロセッサ１３０は、図１０Ｂに示すように、エッジ検出、パターンマッチングなどの方法により、荷台Ｐの輪郭のエッジＥ１を検出する（ステップＳ４１１）。次にプロセッサ１３０は、検出した輪郭のエッジＥ１に基づき、図１０Ｃに示すように、（フォークＦが乗っているため）直接検出できない荷台Ｐの前面ＦＳ（フォークＦとの接続面）のエッジＥ２を推定する（ステップＳ４１２）。さらにプロセッサ１３０は、図１０Ｄに示すように、前面ＦＳ内の各画素の寸法測定装置１００からの距離を推定し、貨物距離画像上に距離情報を対応付ける（ステップＳ４１３）。ここでの距離の推定は種々の方法により行うことができる。例えば、図１０Ｅに示すように、前面ＦＳの任意の画素Ａまでの距離を推定する場合、プロセッサ１３０が、画素Ａを通り、前面ＦＳの横エッジと平行な線および縦エッジの交点までの距離から三角測量によって算出する。以上のように、ステップＳ４１では、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状（エッジ）に基づいて、第１の貨物距離画像内において貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体（フォーク）が存在する領域（ＦＳ）を特定し、特定した領域に所定の情報として距離情報を書き込むことで、フォークの存在を貨物距離画像から排除した。なお、所定の情報として書き込む情報はＮｕｌｌデータ（識別可能なコードであって、今後の演算において無視されるデータ）でも良い。

なお、上述した方式ではフォークのうちＦＳに存在する部分のみが貨物距離画像から排除されることになるが、フォークを貨物距離画像から排除する方法はこれに限られない。例えば、貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域をＦＳではなく、ＦＳから突出する直線状の物体（フォーク全体）が存在する領域として定義づけることも可能である。このような領域が存在するか否かは第１の貨物距離画像によって表現される距離情報から、プロセッサ１３０が判断可能である。具体的にはＦＳを同様に特定し、特定したＦＳから線形状の表面勾配を持つ物体が所定の方向に突出して存在するか否かをプロセッサ１３０が演算すればよい。このように、貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域をフォーク全体として特定した場合には、当該特定した領域に所定の情報としてＮｕｌｌデータを書き込んでもよい。また、当該特定した領域に所定の情報として第２の背景距離画像の対応する画素（略同じ座標上の画素）を用いて補完を行い、後ほど第２の背景距離画像からの差分を取得してもよい。

尚、本例では荷台Ｐの前面ＦＳから不要な物体としてのフォークＦが突出し、当該フォークＦを排除する方法を説明したが、不要な物体が突出する面は前面ＦＳには限定されず、当該前面ＦＳを含む側面のいずれかの面であってよい。

図１１Ａは、図９のステップＳ４２の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。プロセッサ１３０は、図１１Ｂに示すように、エッジ検出、パターンマッチングなどの方法により、荷台Ｐの輪郭のエッジＥ１を検出する（ステップＳ４２１）。次にプロセッサ１３０は、図１１Ｃに示すように、荷台Ｐの上面（貨物Ｃが乗る面）ＵＳのエッジＥ３を推定する（ステップＳ４２２）。さらにプロセッサ１３０は、図１１Ｄに示すように、上面ＵＳより上の画素を除く第１の貨物距離画像と、修正を行った背景距離画像（第２の背景距離画像）との間で、差分があるか否かを判定する（ステップＳ４２３）。例えばプロセッサ１３０は、画素ごとに差分をチェックし、差分のある画素に関して荷台Ｐの上面ＵＳより上の位置に存在するか否かを判定し、当該画像が荷台Ｐの上面より上に位置しない場合、補間対象とみなし、当該画素を排除する（ステップＳ４２３；Ｙｅｓ）。そしてプロセッサ１３０は、図１１Ｅに示すように、差分のある画素について、修正を行った背景距離画像（第２の背景距離画像）の対応する画素を用いて、ステップＳ４２３で排除した画素を補間し、第２の貨物距離画像を生成する（ステップＳ４２４）。以上のように、ステップＳ４２では、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状（エッジ）に基づいて、第１の貨物距離画像内において貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域（荷台の上方以外の領域）を特定し、特定した領域に所定の情報として距離情報（第２の背景距離画像の対応する画素）を書き込むことで、不要物体の存在を貨物距離画像から排除した。

図１２は、図７におけるステップＳ６０およびステップＳ７０の処理の概要を示す説明図である。プロセッサ１３０は、第２の貨物距離画像を基に生成した最終貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開し、座標展開された最終貨物距離画像の外接直方体を生成し、当該外接直方体の３辺の寸法を算出する。

まずプロセッサ１３０は、最終貨物距離画像を生成する。「最終貨物距離画像」とは、貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）以外の背景を基本的に含まない貨物Ｃ（または荷台付き貨物ＣＰ）の形状を表す画素のみからなる画像である。最終貨物距離画像を生成する一手法として、第２の背景距離画像と第２の貨物距離画像との差分を取得して生成する方法がある。これは、ステップＳ４１３ないしステップＳ４２４において第２の背景距離画像の対応する画素を用いて第２の貨物距離画像を生成した場合に行う手法である。一方で、ステップＳ４１３およびステップＳ４２４においてＮｕｌｌデータを用いて画素の排除を行った場合は第２の貨物距離画像が最終貨物距離画像になる。そしてプロセッサ１３０は図１２Ａに示すように、図７のステップＳ５０で得られた総ての寸法測定装置１００による最終貨物距離画像を合成することで、３次元マッチング空間に座標展開可能な状態の最終距離画像を得る。そしてプロセッサ１３０は、図１２Ｂに示すように、得られた最終貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開する。ここでは、最終貨物距離画像における底面は、３次元マッチング空間の底面のＺ−Ｘ平面に必ずしも平行に配置されているわけではないことが前提である。

さらにプロセッサ１３０は、図１２Ｃに示すように、慣性主軸の方向を補正し、３次元マッチング空間の座標変換を行う。ここで「慣性主軸」とは、当該軸を中心に貨物を回転させたときに、Ｚ−Ｘ平面（水平面）への射影面積が最小となるような軸のことである。最後にプロセッサ１３０は、図１２Ｄに示すように、座標変換後の３次元マッチング空間内に貨物の外接直方体を算出する。この外接直方体は、貨物を梱包するに際しての最小寸法として定義づけられる。

現実の貨物の流通場面においては、不要な物体の位置が変化したり（図４の例）、背景距離画像の取得時点で存在しなかった不要な物体が、貨物距離画像の取得時点で画像に映り込む場合がある（図５、図６の例）。このように背景距離画像を取得する時点での環境と、貨物距離画像を取得する時点での環境は異なる場合であっても、本実施形態では、不要な物体について排除する処理を行うため、適切な貨物または荷台付き貨物の画像を得ることができ、ひいては貨物または荷台付き貨物の正確な寸法を測定することができる。

尚、上述した実施の形態１では、寸法測定装置１００は背景距離画像を取得し、後に貨物距離画像において排除された画素の補間に用いる場合がある。しかしながら、上述したように排除された画素を補間するものは背景距離画像の画素には限定されず、例えばＮｕｌｌデータのような他の識別可能なコードを有する画素を書き込むことにより、補間してもよい。この場合、背景距離画像を取得する必要性は必ずしもなく、プロセッサ１３０は、不要な物体が存在する領域と特定された領域の画素に対し、所定の情報を書き込み、第２の貨物距離画像を生成する。図１３は、背景距離画像を取得しない場合の処理手順を示す。寸法測定装置１００は、図７におけるステップＳ１０およびステップＳ２０の処理は行わずに、ステップＳ３０の処理から開始する。そして、寸法測定装置１００は図７のステップ４０の代わりにステップＳ４０Ａの処理を行い、その後図７のステップＳ５０、Ｓ６０、Ｓ７０の処理を行い終了する。

図１４Ａは、図１３のステップＳ４０Ａの詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。プロセッサ１３０は、図１４Ｂに示すように、エッジ検出、パターンマッチングなどの方法により、荷台Ｐの輪郭のエッジＥ１を検出する（ステップＳ４０Ａ１）。次にプロセッサ１３０は、検出した輪郭のエッジＥ１に基づき、図１４Ｃに示すように、（フォークＦが乗っているため）直接検出できない荷台Ｐの前面ＦＳ（フォークＦとの接続面）のエッジＥ２を推定する（ステップＳ４０Ａ２）。さらにプロセッサ１３０は、図１４Ｄに示すように、前面ＦＳ内の各画素の寸法測定装置１００からの距離を推定し、貨物距離画像上に対応付ける（ステップＳ４０Ａ３）。ここでの距離の推定は、例えば図１０Ｅに示した方法で行われる。

次にプロセッサ１３０は、図１４Ｅに示すように、荷台Ｐの上面（貨物Ｃが乗る面）ＵＳのエッジＥ３を推定する（ステップＳ４０Ａ４）。このエッジＥ３をもとに、プロセッサ１３０は、図１４Ｆに示すように、荷台Ｐの上面ＵＳより上の空間を推定する（ステップＳ４０Ａ５）。さらにプロセッサ１３０は、画像内の特定の画素（ i ）の位置が、この上の空間より外の領域に存在する場合（ステップＳ４０Ａ６；Ｙｅｓ）、プロセッサ１３０は、当該画素を排除し、例えばＮｕｌｌデータ（識別可能なコード）を書き込むことにより当該画素を補間する（ステップＳ４０Ａ７）。最後にプロセッサ１３０は、全画素に対し、補完すべきものがあるか否か確認し、確認を終えたら第２の背景距離画像を生成する（ステップＳ４０Ａ８）。

（実施の形態２）
図１５Ａないし図１５Ｅは、実施の形態２の寸法測定装置１００が行う処理を説明する概念図である。図１５Ａは処理全体のイメージ図であり、床に固定された寸法測定装置１００は、特定の場所に固定された荷台付き貨物ＣＰを撮影し、荷台Ｐを除外し、貨物Ｃの外接直方体を算出することができる。尚、本実施形態における装置構成は、図１に示した実施の形態１にかかる寸法測定装置の構成と共通であり、以下に述べる他の実施形態でも共通である。

まず、寸法測定装置１００（１００Ａ、１００Ｂ）は、荷台付き貨物ＣＰのない状態で、特定の場所の背景距離画像を取得して（実質的に床のみ撮影）背景距離画像を生成する。次に、図１５Ｂに示すように、寸法測定装置１００Ａ、１００Ｂは、荷台付き貨物ＣＰを撮影し、図１５Ｃに示すように、荷台付き貨物ＣＰを含む第１の貨物距離画像を取得する。次に図１５Ｄに示すように、寸法測定装置１００のプロセッサ１３０は、第１の貨物距離画像から荷台Ｐの上面ＵＳのエッジＥ３を検出した後に上面ＵＳを推定する。そして、プロセッサ１３０は上面ＵＳを底面とする直方体のエリア（抽出有効範囲）を特定し、このエリア外に存在する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定する。そして、プロセッサ１３０は、当該エリア外に存在する物体が存在する領域の画素を排除（例えばＮｕｌｌデータを書き込む）することで、図１５Ｅに示すように、最終貨物距離画像（本実施の形態では第２の貨物距離画像でもある）を生成する。このようにして、荷台Ｐを除外し、貨物Ｃの外接直方体を算出することができる。以上のように、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状（エッジ）に基づいて、第１の貨物距離画像内において貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域（上面ＵＳを底面とする直方体エリア外の領域）を特定し、特定した領域に所定の情報として距離情報（Ｎｕｌｌデータ）を書き込むことで、不要物体の存在を貨物距離画像から排除できる。

本実施形態では、図４〜６の例とは異なり、背景距離画像を取得する時点での環境と、貨物距離画像を取得する時点での環境との間で、荷台付き貨物ＣＰの有無以外の変化は生じていない。ただし、流通業者の要請などにより、荷台付き貨物ＣＰではなく、荷台Ｐを排除した貨物Ｃそのものの寸法が必要となる場合もある。本実施形態では、背景距離画像と貨物距離画像の差分である荷台付き貨物ＣＰのうち、その一部である荷台Ｐだけを排除した貨物Ｃを抽出することができるため、このような要請に応じることができる。

また、類似の手法を用いて、貨物Ｃの外接直方体を算出することもできる。図１６Ａないし図１６Ｅは、実施の形態２の寸法測定装置１００が行う処理の変形例を説明する概念図である。まず、寸法測定装置１００（１００Ａ、１００Ｂ）は、荷台付き貨物ＣＰのない状態で、フォークリフトＦＬを含む背景距離画像を取得した後（実質的にフォークリフトのみ撮影）、図１６Ａに示すように、フォークリフトＦＬに搭載された荷台付き貨物ＣＰを、フォークリフトＦＬとともに撮影し、荷台付き貨物ＣＰを含む第１の貨物距離画像を取得する（図１６Ｂ）。次に図１６Ｃに示すように、寸法測定装置１００のプロセッサ１３０は、第１の貨物距離画像から荷台Ｐの上面ＵＳのエッジＥ３を検出する。さらにプロセッサ１３０は、図１６Ｄに示すように、上面ＵＳを推定する。そして、プロセッサ１３０は上面ＵＳを断面とする直方体のエリア（抽出有効範囲）を特定し、このエリア外に存在する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定する。そして、プロセッサ１３０は、当該エリア外に存在する物体が存在する領域の画素を排除（例えばＮｕｌｌを書き込む）することで、図１６Ｅに示すように、最終貨物距離画像（本実施の形態では第２の貨物距離画像でもある）を生成する。以上のように、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状（エッジ）に基づいて、第１の貨物距離画像内において貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域（上面ＵＳを断面とする直方体のエリア外の領域）を特定し、特定した領域に所定の情報として距離情報（Ｎｕｌｌデータ）を書き込むことで、不要物体の存在を貨物距離画像から排除できる。

また、実施の形態２に示すように荷台を基準として、不要な物体が存在する領域を特定し、貨物距離画像から排除するアプローチによれば、貨物Ｃがフォークリフト等に積載されて所定の経路を移動している状態であっても、最終貨物距離画像の生成が可能になる。

図１７は、本実施形態の寸法測定装置１００が行う処理を説明する概念図である。図１７に示すように、荷台付き貨物ＣＰを搭載したフォークリフトＦＬが倉庫の所定の経路を移動し、当該経路の脇に寸法測定装置１００が配置されている。プロジェクタ１２０が測定光を投光し、反射した測定光を受光したカメラ１１０は、荷台付き貨物ＣＰの移動中に複数の第１の背景距離画像を取得する。プロセッサ１３０は、上述した処理（図１３、図１４参照）を行うことで、最終貨物距離画像を生成する。

（実施の形態３）
図１８は、本実施形態の寸法測定装置１００を含む業務診断システムが行う処理を説明する概念図である。業務診断システムは、貨物Ｃごとの属性情報を集計し、ハブ拠点内での業務診断に活用するシステムである。例えば寸法測定装置１００は、貨物の撮影時に、寸法測定装置１００自身が算出した寸法や、貨物に取り付けられたタグなどから取得した種々の情報を含む属性情報を、業務判断コンピュータ３００に送信する。属性情報には、貨物の寸法、重量、搬入ゲート、搬入時間、宛先（国）、搬出ゲート、搬出時間などが含まれる。

業務判断コンピュータ３００のデータ集計部３０１は、属性情報を受信して所定の形式で集計し、最適化アルゴリズム生成部３０２に送る。最適化アルゴリズム生成部３０２は、受信した属性情報に対し、当該ハブ拠点でのハブ拠点構成情報および作業削減目標値を考慮して、改善案を生成する。ハブ拠点構成情報には、例えば拠点マップ、搬入ゲート数、搬出ゲート数、フォークリストの種別および台数、コンテナの種別および台数等が含まれる。作業削減目標値には、例えばフォークリフトのトータル移動距離削減目標値、コンテナのトータル移動距離削減目標値、人手トータル作業時間の削減目標値等が含まれる。改善案には、曜日・時間帯ごとのトレーラーの搬入ゲートの配置、時間帯ごとのフォークリフトの配置位置（または台数）、時間帯ごとの航空機の搬出ゲートの配置等が含まれる。

すなわち、業務診断システムは、例えば、どの時間帯にどういった種類の貨物が多いのか、といった内容を分析し、トレーラー、フォークリフト、コンテナの配置などを改善する。これにより、フォークリフトの全稼動時間、貨物退避のリードタイム、トレーラーの待ち時間などの削減を図ることができる。これらの解析結果は、各種のデータ形式で見えるかすることができ、業務の改善を図ることが可能となる。

（その他の変形例）
図１９は、本開示の実施形態の変形例を示す概念図である。上記の実施形態の例では、フォークリフトＦＬに設置される寸法測定装置１００の数は２台であるが、１台であってもよい。もちろん寸法測定装置１００の設置位置は自由である。例えば、寸法測定装置１００用のレールをフォークリフトＦＬに取り付け、フォークリフトＦＬのハンドル動作に合わせて当該装置の位置を変化させるようにしてもよい。

フォークリフトＦＬに設置する寸法測定装置１００の数を１台にした場合、背景距離画像および貨物距離画像の撮影において、少なくとも２回それぞれ異なる角度から行うのが望ましい。例えば、１回目は正面からの撮影をし、２回目は斜め上方からの撮影をすることができる。

また、図１９に示すように、明るさセンサ１０１を寸法測定装置１００に取り付けてもよい。撮影場所ごとに動作環境（照明条件など）が異なることが想定されるためである。例えばフォークリフトＦＬが一定の暗さのエリアに入域したときに、寸法測定装置１００が起動するようにし、場所による外光条件の影響を排除することができる。

尚、上記の実施形態では、測定光を反射するとともに反射した測定光を受光するプロジェクタ１２０およびカメラ１１０が使用されている。しかしながら、距離画像を得るための媒体は光には限定されず、赤外線やレーザなどであってもよい。よってプロジェクタ１２０の代わりに一般的な測定波を送信するトランスミッタを用いることができる。また、カメラ１１０の代わりに、反射した測定波を受信するレシーバを用いることができる。

尚、上記の実施形態では、カメラ１１０が貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰから貨物距離画像を得る際に、カメラ１１０と、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰとの相対的な位置関係は一定であったが、本開示はこれに限定されない。つまり、カメラ１１０が貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの周囲を回りながら、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰを撮影することで貨物距離画像を得てもよい。また、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰがカメラ１１０に対して回転している状態をカメラ１１０が撮影することで貨物距離画像を得てもよい。このようにすると、１台のカメラ１１０で貨物距離画像を得ることが可能になるのみならず、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰをそれぞれ異なる角度から連続的に撮影することが可能になるので、より複数の貨物距離画像を得ることができる。結果として、貨物距離画像が有する距離の情報の精度がより高まる。

以上により、本実施形態の寸法測定装置１００は、荷台Ｐに置かれた貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を測定する寸法測定装置１００であって、測定波を送信するトランスミッタ（プロジェクタ１２０）と、反射した測定波を受信して、貨物Ｃおよび荷台Ｐを含む第１の貨物距離画像を取得するレシーバ（カメラ１１０）と、プロセッサ１３０と、メモリ１４０とを備える。プロセッサ１３０は、メモリ１４０と協働して、第１の貨物距離画像をメモリ１４０に記憶させ、第１の貨物距離画像に存在する荷台Ｐの形状に基づいて、第１の貨物距離画像内において、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰ以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成するものである。

これにより、寸法測定装置１００は、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰ以外の不要な物体が存在する領域に所定の情報を書き込まれた第２の貨物距離画像を生成する。よって、寸法測定装置１００は、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの外接直方体を適切に生成することができ、ひいては貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を適切に測定することができる。

また、レシーバ（カメラ１１０）は、貨物を含まない背景距離画像を更に取得し、プロセッサ１３０は、背景距離画像と、第２の貨物距離画像との差分を取得することにより、貨物または荷台付き貨物の形状を表す最終貨物距離画像を生成してもよい。これにより、寸法測定装置１００は、背景距離画像と貨物距離画像の適切な差分を取得することができる。

また、プロセッサ１３０は、第１の貨物距離画像から荷台ＰのエッジＥ１の抽出を行うことにより、荷台Ｐの形状を特定するようにしてもよい。これにより、寸法測定装置１００は、荷台Ｐの形状をもとに不要な物体を適切に排除することができる。

また、プロセッサ１３０は、荷台Ｐの側面の形状を特定し、側面から突出する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定してもよい。これにより、寸法測定装置１００は、側面にかかった不要な物体をも適切に排除することができる。

また、プロセッサ１３０は、荷台Ｐの上面ＵＳを底面および断面のどちらか一方とする直方体のエリアを特定し、エリア外に存在する物体が存在する領域を不要な物体が存在する領域として特定してもよい。

尚、所定の情報は、不要な物体が存在する領域に対応する背景距離画像内の領域の画素情報であってもよい。これにより、寸法測定装置１００は、背景処理画像を有効に活用することができ、適切な最終貨物距離画像を生成することができる。

尚、所定の情報は、不要な物体がＮｕｌｌデータであってもよい。これにより、第２の貨物距離画像を最終貨物距離画像として扱うことができるので、第２の貨物距離画像を３次元マッチング空間に座標展開し、座標展開された第２の貨物距離画像の外接直方体を生成し、当該外接直方体の寸法を算出することができる。これにより、寸法測定装置１００は正確な貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を取得することができる。

また、寸法測定装置１００が所定の位置に固定され、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰが所定の速度で移動し、レシーバ（カメラ１１０）が、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの移動中に複数の背景距離画像および複数の第１の貨物距離画像を取得し、プロセッサ１３０は、所定の速度を考慮して、複数の背景距離画像および複数の第１の貨物距離画像から最終貨物距離画像を生成してもよい。これにより、寸法測定装置１００は、背景処理画像を有効に活用することができ、適切な最終貨物距離画像を生成することができる。

プロセッサ１３０は、最終貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開し、座標展開された最終貨物距離画像の外接直方体を生成し、当該外接直方体の寸法を算出することができる。これにより、寸法測定装置１００は正確な貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を取得することができる。

トランスミッタが測定波として測定光を投光するプロジェクタ１２０であり、レシーバが反射した測定光を受光するカメラ１１０であってもよい。これにより、寸法測定装置１００は安価にかつ確実に構成することができる。

なお、本実施の形態においては貨物距離画像及び／又は背景距離画像は、（カメラ）による一度の撮影で得られるものとして説明をした。しかし、本開示における貨物距離画像及び／又は背景距離画像は、（カメラ）による一度の撮影で得られるものに限定されない。つまり、（カメラ）が異なる時間で撮影することで得られる２以上の貨物距離画像及び／又は背景距離画像を合成することで、得られる画像を、本実施の形態における貨物距離画像及び／又は背景距離画像に適用することも可能である。具体的には、（カメラ）が異なる時間で撮影することで得られる２以上の貨物距離画像及び／又は背景距離画像に共通して現れる特徴部分を重ね合わせることで２以上の貨物距離画像及び／又は背景距離画像から、より少ない数の貨物距離画像及び／又は背景距離画像を生成することで本実施の形態に適用される貨物距離画像及び／又は背景距離画像を生成することも可能である。

本実施形態の寸法測定方法は、荷台Ｐに置かれた貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を測定する寸法測定方法であって、トランスミッタ（プロジェクタ１２０）が測定波を送信し、レシーバ（カメラ１１０）が、反射した測定波を受信して、貨物Ｃおよび荷台Ｐを含む第１の貨物距離画像を取得する。プロセッサ１３０がメモリ１４０と協働して、第１の貨物距離画像をメモリ１４０に記憶させ、第１の貨物距離画像に存在する荷台Ｐの形状に基づいて、第１の貨物距離画像内において、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰ以外の不要な物体が存在する領域を特定し、特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する。

この寸法測定方法は、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰ以外の不要な物体が存在する領域に所定の情報を書き込まれた第２の貨物距離画像を生成する。本方法によれば、貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの外接直方体を適切に生成することができ、ひいては貨物Ｃまたは荷台付き貨物ＣＰの寸法を適切に測定することができる。

以上、図面を参照して本開示に係る寸法測定システムの実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

本開示は、貨物または荷台付きの貨物の寸法を適切に測定し得る寸法測定装置および寸法測定方法として有用である。

１００ 寸法測定装置
１１０ カメラ
１２０ プロジェクタ
１３０ プロセッサ
１４０ メモリ
２００ 寸法測定システム
３００ 業務判断コンピュータ
３０１ データ集計部
３０２ 最適化アルゴリズム生成部３０２
Ｃ 貨物
ＣＰ 荷台付き貨物
Ｆ フォーク
ＦＬ フォークリフト
Ｍ 異物
Ｗ 壁
Ｐ 荷台（パレット）

図１１Ａは、図９のステップＳ４２の詳細な処理手順（サブルーチン）を示すフローチャートである。プロセッサ１３０は、図１１Ｂに示すように、エッジ検出、パターンマッチングなどの方法により、荷台Ｐの輪郭のエッジＥ１を検出する（ステップＳ４２１）。次にプロセッサ１３０は、図１１Ｃに示すように、荷台Ｐの上面（貨物Ｃが乗る面）ＵＳのエッジＥ３を推定する（ステップＳ４２２）。さらにプロセッサ１３０は、図１１Ｄに示すように、上面ＵＳより上の画素を除く第１の貨物距離画像と、修正を行った背景距離画像（第２の背景距離画像）との間で、差分があるか否かを判定する（ステップＳ４２３）。例えばプロセッサ１３０は、画素ごとに差分をチェックし、差分のある画素に関して荷台Ｐの上面ＵＳより上の位置に存在するか否かを判定し、当該画素が荷台Ｐの上面より上に位置しない場合、補間対象とみなし、当該画素を排除する（ステップＳ４２３；Ｙｅｓ）。そしてプロセッサ１３０は、図１１Ｅに示すように、差分のある画素について、修正を行った背景距離画像（第２の背景距離画像）の対応する画素を用いて、ステップＳ４２３で排除した画素を補間し、第２の貨物距離画像を生成する（ステップＳ４２４）。以上のように、ステップＳ４２では、第１の貨物距離画像に存在する荷台の形状（エッジ）に基づいて、第１の貨物距離画像内において貨物又は荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域（荷台の上方以外の領域）を特定し、特定した領域に所定の情報として距離情報（第２の背景距離画像の対応する画素）を書き込むことで、不要物体の存在を貨物距離画像から排除した。

業務判断コンピュータ３００のデータ集計部３０１は、属性情報を受信して所定の形式で集計し、最適化アルゴリズム生成部３０２に送る。最適化アルゴリズム生成部３０２は、受信した属性情報に対し、当該ハブ拠点でのハブ拠点構成情報および作業削減目標値を考慮して、改善案を生成する。ハブ拠点構成情報には、例えば拠点マップ、搬入ゲート数、搬出ゲート数、フォークリフトの種別および台数、コンテナの種別および台数等が含まれる。作業削減目標値には、例えばフォークリフトのトータル移動距離削減目標値、コンテナのトータル移動距離削減目標値、人手トータル作業時間の削減目標値等が含まれる。改善案には、曜日・時間帯ごとのトレーラーの搬入ゲートの配置、時間帯ごとのフォークリフトの配置位置（または台数）、時間帯ごとの航空機の搬出ゲートの配置等が含まれる。

１００ 寸法測定装置
１１０ カメラ
１２０ プロジェクタ
１３０ プロセッサ
１４０ メモリ
２００ 寸法測定システム
３００ 業務判断コンピュータ
３０１ データ集計部
３０２ 最適化アルゴリズム生成部
Ｃ 貨物
ＣＰ 荷台付き貨物
Ｆ フォーク
ＦＬ フォークリフト
Ｍ 異物
Ｗ 壁
Ｐ 荷台（パレット）

Claims (11)

1. 荷台に置かれた貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する寸法測定装置であって、
   測定波を送信するトランスミッタと、
   反射した前記測定波を受信して、前記貨物および前記荷台を含む第１の貨物距離画像を取得するレシーバと、
   プロセッサと、
   メモリと、を備え、
   前記プロセッサは、前記メモリと協働して、
   前記第１の貨物距離画像を前記メモリに記憶させ、
   前記第１の貨物距離画像に存在する前記荷台の形状に基づいて、前記第１の貨物距離画像内において、前記貨物または前記荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域を特定し、
   前記特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する、
   寸法測定装置。
2. 請求項１に記載の寸法測定装置であって、
   前記レシーバは、前記貨物を含まない背景距離画像を更に取得し、
   前記プロセッサは、前記背景距離画像と、前記第２の貨物距離画像との差分を取得することにより、前記貨物または前記荷台付き貨物の形状を表す最終貨物距離画像を生成する、
   寸法測定装置。
3. 請求項１に記載の寸法測定装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１の貨物距離画像から前記荷台のエッジの抽出を行うことにより、前記荷台の形状を特定する、
   寸法測定装置。
4. 請求項３に記載の寸法測定装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記荷台の側面の形状を特定し、前記側面から突出する物体が存在する領域を前記不要な物体が存在する領域として特定する、
   寸法測定装置。
5. 請求項３に記載の寸法測定装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記荷台の上面を底面および断面のどちらか一方とする直方体のエリアを特定し、前記エリア外に存在する物体が存在する領域を前記不要な物体が存在する領域として特定する、
   寸法測定装置。
6. 請求項２に記載の寸法測定装置であって、
   前記所定の情報は、前記不要な物体が存在する領域に対応する前記背景距離画像内の領域の画素情報である、
   寸法測定装置。
7. 請求項１に記載の寸法測定装置であって、
   前記所定の情報は、Ｎｕｌｌデータである、
   寸法測定装置。
8. 請求項２に記載の寸法測定装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記最終貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開し、
   座標展開された前記最終貨物距離画像の外接直方体を生成し、当該外接直方体の寸法を算出する、
   寸法測定装置。
9. 請求項７に記載の寸法測定装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第２の貨物距離画像を３次元マッチング空間にて座標展開し、
   座標展開された前記第２の貨物距離画像の外接直方体を生成し、当該外接直方体の寸法を算出する、
   寸法測定装置。
10. 請求項１に記載の寸法測定装置であって、
    前記トランスミッタが前記測定波として測定光を投光するプロジェクタであり、
    前記レシーバが反射した前記測定光を受光するカメラである、
    寸法測定装置。
11. 荷台に置かれた貨物または荷台付き貨物の寸法を測定する寸法測定方法であって、
    トランスミッタが測定波を送信し、
    レシーバが、反射した前記測定波を受信して、前記貨物および前記荷台を含む第１の貨物距離画像を取得し、
    プロセッサがメモリと協働して、
    前記第１の貨物距離画像を前記メモリに記憶させ、
    前記第１の貨物距離画像に存在する前記荷台の形状に基づいて、前記第１の貨物距離画像内において、前記貨物または前記荷台付き貨物以外の不要な物体が存在する領域を特定し、
    前記特定された領域に所定の情報を書き込むことにより第２の貨物距離画像を生成する、
    寸法測定方法。

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