抽出した特徴稜線の情報と曲面認識処理で認識した曲面領域の情報からソリッドモデルデータを生成する。エネルギーX線CTスキャナにより機械部品をスキャンすることでその機械部品の3次元(3D)のメッシュモデルを自動的に取得できるようになってきており、工業製品開発に多く用いられるようになってきている。この高エネルギーX線CTスキャナは、複雑な形状の工業製品の内部構造の3次元画像データを迅速に、非破壊で取得するのに利用される。今日、得られた3次元スキャン画像データは容易に3次元メッシュモデルデータに変換可能である。非特許文献1に記載されたマーチングキューブ法がよく知られている。3次元スキャンメッシュモデルが工業製品の修理、レプリカ作成、解析あるいは検査に利用されるとき、その用途に応じてメッシュモデルを望ましい領域群に効果的に分割することが必要である。トーラスの組み合わせによって構成されている。したがって、メッシュモデルから引き出される単純な解析曲面によって近似できる領域群を抽出することが必要である。この領域分割はメッシュモデルに対する特徴認識を可能にし、パラメータによるメッシュ変形、メッシュスムージング、FEMメッシュ生成、立体モデル作成の前処理に重要な役割をする。シャープエッジによって分けられる領域を抽出する方法について、多数の方法が提案されている。メッシュモデルから解析曲面によって近似できる領域を抽出する方法はほとんど提案されていない。提案された方法にあっては、ノイズの多いメッシュモデルからの領域抽出の正確さ、また抽出された解析曲面の応用範囲は実用性の面で不十分である。関連する公知技術は以下のようなものである。メッシュ分割、メッシュ特徴抽出と再メッシュ分割のようなメッシュ応用技術で利用される基本技術の1つにメッシュ曲率推定法がある。この方法のアプローチには、非特許文献5,6,7がある。非特許文献5では、メッシュ曲率推定法は2つのグループに分けられている。1つは、離散的表現における微分幾何演算のために閉鎖形状を形成することで曲率を推定するものである。他の1つは、メッシュ頂点ごとの周りに比較的高度の曲面を局所的にフィットし、この曲面を解析することで曲率を推定するものである。過去の非特許文献3,4,5では、後者の推定方法はノイズの多いメッシュモデルに対してより良い結果をもたらすとされている。メッシュ分割は、メッシュモデルを用途に応じて望ましい領域に分割するという技術である。メッシュ分割には多数の取り組みが提案されているが、大きく分けて3つのグループに分けることができる。第1のグループは、メッシュモデル上のシャープエッジによって分けられる領域を抽出するものである。method)をベースとする取り組みが良く研究されている。非特許文献8,9,10である。al.)による非特許文献8ではそれをメッシュ分割に拡張した。このウォータシェッド法のアルゴリズムは、各頂点に対するメッシュ曲率のような特徴量を割り当て、局所的な極小値を発見する。続いて、各局所的な極小値の周りに隣接する頂点群を最急峻降下アルゴリズムを用いてクラスタ分けすれば、シャープエッジは隣接するクラスタ間の境界に現われる。al.)による非特許文献9では、ノイズの多いスキャンメッシュデータに対するローバストな頂点特徴量計算法を用いるアルゴリズムを改善している。al.)の非特許文献10では、ソリッドモデルから切り出されるメッシュモデルに対するアルゴリズムを改善している。これらの方法は、メッシュモデルをシャープエッジによって分離される領域に分割することができる。スムーズエッジにより分離される領域群(円筒面にスムーズに接続される平面)を抽出することはできない。それゆえに、分割された領域ごとの幾何学面を正しく同定することもできない。第2のグループは、単純な自由形状面により近似される領域群を抽出するものである。method)による取り組みが研究されている。al.)による非特許文献11において、高さ領域データに対する領域拡大法が提案された。all.)による非特許文献3で、この方法がレーザスキャナによるノイズの多い3次元メッシュモデルに対して拡張されている。このアルゴリズムでは、最初にメッシュ曲率を推定し、メッシュ曲率の符号を用いて領域候補群を作り出す。自由形状曲面に繰り返しフィットし、隣接する頂点群を追加することで最終的な領域群を抽出する。この方法によれば、ノイズの多いメッシュモデルから自由形状曲面領域を抽出し、多種の曲面を分離抽出することができる。この方法は、解析曲面とその幾何変数によって近似される領域群を抽出することは目的としていない。最後のグループは、単純な解析曲面にて近似される領域群を抽出するものである。al.)による非特許文献13は、メッシュ頂点とその法線ベクトルを固有値解析に基づく方法を提案している。この方法は、平面、円筒面そして球面による近似できる領域群のみを抽出する。algorithm)に基づく方法を提案している。それによると、上の3曲面に加えて自由形状曲線上を転がる転動球により近似されるフィレット領域群が抽出される。この方法は、ノイズの多いメッシュモデルではどの程度有効なものか不明であり、また分割領域の内部領域を如何に同定するかも不明である。加えて、曲面フィッティングとクラスタリングを繰り返すために処理時間が比較的遅い。al.)による非特許文献4では、工業部品のリバースエンジニアリングのための直接セグメンテーション法が提案されている。その方法では、最初に局所的に平面をフィッティングすることによってシャープエッジの近傍における三角形群を除去してから、入力されたメッシュを領域群に分割する。次に、法線ベクトルや主曲率のような指標に基づき各領域ごとに三角形群と曲面群との幾何的適合性をテストする。トーラス面)、線形押し出し面、回転面により近似される。抽出できるが、領域抽出の精度が低く、簡単な形状にしか適用できないといった問題点があった。このように、メッシュモデルを設計・製造に有効に利用するために、メッシュモデルからソリッドモデルを自動で生成する手法の開発が望まれている。現状では、この初期段階である測定メッシュモデルから適切に領域抽出するセグメンテーション手法が不十分であり、複雑形状に適用できるものはなく、ユーザによる多くのマニュアル操作を必要としていた。加えて、機械部品は解析曲面で構成される部分が多く、形状変更などの容易性を考えた場合、その形状が解析曲面でパラメトリックに表現されることが望ましいが、それに答える技術はない。本発明は、メッシュモデルデータから解析曲面フィッティングに基づき解析曲面のセグメンテーションを行う解析曲面セグメンテーション装置、方法、プログラム及び記録媒体に関する。その他の面のうちのどれに属するかを識別するラベルを割り当て、割り当てたラベルに基づき、同じラベルを持つ連結頂点集合をシード領域として抽出することを特徴とする解析曲面セグメンテーション装置。前記シード領域生成手段は、前記その他の面に属するラベルが割り当て頂点に対して、横軸を主曲率、縦軸をその主曲率の値を持つ頂点数としたヒストグラムを作成し、ある主曲率値を持つ頂点数が閾値より大きければ、それらの頂点群にトーラス面のラベルを割り当てることを特徴とする請求項1に記載の解析曲面セグメンテーション装置。円錐面については、円錐の頂点とメッシュの各頂点とを結ぶベクトルがメッシュの各頂点の法線と直交するという条件から、その頂点を最小2乗法を用いて算出し、最後に、軸方向とメッシュ頂点の法線のなす角度の平均値から頂角を求めることを特徴とする請求項1又は2に記載の解析曲面セグメンテーション装置。その他の面のうちのどれに属するかを識別するラベルを割り当て、割り当てたラベルに基づき、同じラベルを持つ連結頂点集合をシード領域として抽出することを特徴とする解析曲面セグメンテーション方法。前記シード領域生成ステップでは、前記その他の面に属するラベルが割り当てられた頂点に対して、横軸を主曲率、縦軸をその主曲率の値を持つ頂点数としたヒストグラムを作成し、ある主曲率値を持つ頂点数が閾値より大きければ、それらの頂点群にトーラス面のラベルを割り当てることを特徴とする請求項4に記載の解析曲面セグメンテーション方法。円錐面については、円錐の頂点とメッシュの各頂点とを結ぶベクトルがメッシュの各頂点の法線と直交するという条件から、その頂点を最小2乗法を用いて算出し、最後に、軸方向とメッシュ頂点の法線のなす角度の平均値から頂角を求めることを特徴とする請求項4又は5に記載の解析曲面セグメンテーション方法。その他の面のうちのどれに属するかを識別するラベルを割り当て、割り当てたラベルに基づき、同じラベルを持つ連結頂点集合をシード領域として抽出することを特徴とする解析曲面セグメンテーションプログラム。前記シード領域生成ステップでは、前記コンピュータに、前記その他の面に属するラベルが割り当てられた頂点に対して、横軸を主曲率、縦軸をその主曲率の値を持つ頂点数としたヒストグラムを作成し、ある主曲率値を持つ頂点数が閾値より大きければ、それらの頂点群にトーラス面のラベルを割り当てさせることを特徴とする請求項7に記載の解析曲面セグメンテーションプログラム。円錐面については、円錐の頂点とメッシュの各頂点とを結ぶベクトルがメッシュの各頂点の法線と直交するという条件から、その頂点を最小2乗法を用いて算出し、最後に、軸方向とメッシュ頂点の法線のなす角度の平均値から頂角を求めさせることを特徴とする請求項7又は8に記載の解析曲面セグメンテーションプログラム。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。