JP2003518300A5 - - Google Patents

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【書類名】 明細書
【発明の名称】 マルチ解像度ラベルロケータ
【特許請求の範囲】
【請求項１】 基板上で関心のある特性を有する証印の位置を決めるための方法において、
基板の入力画像を構成する複数のピクセルにより定められるビデオ信号を得るステップと、
前記入力画像を複数のマルチピクセルセルに分割するステップと、
それぞれの通常の特性値が対応するセル内のピクセルの選択数を表す、前記入力画像の各セルに対応する通常の特性値で構成される前記入力画像に対応する間引き画像を作成するステップと、
前記関心のある特性に対応する特性を有する前記間引き画像内の１つまたは複数の領域を特定するステップと、
各エッジ値が、前記対応するセルのピクセル内の所定エッジの発生数を表す、前記入力画像の各セルに対応するエッジ値を有する前記入力画像に対応するエッジ発生画像を作成するステップと、
前記関心のある特性に対応する間引き画像特性及びエッジ発生画像特性を有する前記入力画像内の１つまたは複数の候補領域を特定するステップと、
前記関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って前記候補領域を分類するステップと、
前記関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成するステップと、
を備える方法。
【請求項２】 前記間引き画像を生成するステップが、セルごとに、
前記セル内で発生するピクセル値のヒストグラムを計算するステップと、
前記セル内で最も頻繁に発生する前記ピクセル値に対応するモード値を前記ヒストグラムから選択するステップと、 前記セルについて前記間引き画像内の前記通常の特性値を前記モード値に設定するステップと、
を備える請求項１記載の方法。
【請求項３】 前記証印の前記予想される特性に対応する特性を有する前記間引き画像内の１つまたは複数の候補領域を特定するステップが、
前記間引き画像に対応する通常の特性ヒストグラムを計算するステップと、
低域フィルタ及び適応移動ウィンドウフィルタを用いて前期通常の特性ヒストグラムを平滑化するステップと、
前記濾波された通常の特性ヒストグラムから１つまたは複数のピーク値を選択するステップと、
上限及び下限の谷値を特定することによって各ピーク値の回りのピーク領域を隔離するステップと、
前記各ピーク領域内のピクセルを、前記間引き画像に対応する空の画像の中に写像することによってセグメント化された画像を作成するステップと、
前記セグメント化された画像内の１つまたは複数の連結される構成要素を特定するステップと、
を備える請求項１記載の方法。
【請求項４】 前記エッジ発生画像を生成するステップが、セルごとに、
前記セル内の前記ピクセル値をバイナリ化するステップと、
前記セル内の前記バイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きへの遷移を特定するステップと、
前記遷移に基づいて前記セルについて総遷移値を計算するステップと、
前記セルについての前記エッジ値を前記セル内の前記ピクセルについての前記総遷移値に設定するステップと、
を備える請求項１記載の方法。
【請求項５】 前記セル内で前記ピクセル値をバイナリ化するステップが、特定された背景ピクセル値に基づいて前記ピクセル値をバイナリ化するために閾値を選択するために、前記セル内の前記ピクセル値に適応バイナリ化技法を適用するステップを備える請求項４記載の方法。
【請求項６】 前記セル内の前記バイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きの遷移を特定するステップが、前記セル内の前記ピクセル値を、前記関心のある特性の間にあるピクセルパターンを定める複数のテンプレートと比較するステップを備える請求項４記載の方法。
【請求項７】 前記セル内の前記バイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きの遷移を特定するステップが、
複数の向きのそれぞれに関連付けられる複数のカウンタを定めるステップと、
テンプレートごとに、
セルの各ピクセルが前記テンプレートの少なくとも１つのインスタンスに比較されるように、前記テンプレートと同じサイズを有する前記セルの部分に前記テンプレートのインスタンスを比較するステップと、
前記テンプレートによって定められるピクセルパターンに対応するセル内の１つまたは複数の一致するピクセルパターンを特定するステップと、
前記ピクセルパターンと関連付けられる向きを特定するステップと、
前記一致するピクセルパターンの発生に応えて前記カウンタの１つまたは複数を増分するステップと、
を備える請求項６記載の方法。
【請求項８】 前記セルについて総遷移値を計算するステップが、
セル内でのバーコード及び外来マーキングの内の１つの存在に応えて、前記総遷移値を増分することを回避しつつ、前記セル内のテキストの存在に応えて前記総遷移値を増分するために、前記カウンタ値を濾波する合計公式を適用するステップを備える請求項７記載の方法。
【請求項９】 前記関心のある特性に対応する前記間引き画像の特性及びエッジ発生画像の特性を有する入力画像内の１つまたは複数の候補領域を特定するステップが、さらに、
前記セグメント化された画像の中の各連結された構成要素の回りの有界ウィンドウを計算するステップと、
有界ウィンドウごとに、
１つまたは複数のウィンドウ特徴値を計算するステップと、
前記有界ウィンドウ内の前記セルに対応する１つまたは複数の特徴値を計算するステップと、
前記ウィンドウ特徴値及び前記有界ウィンドウ内のセルについての前記特徴値を含む特徴ベクタをアセンブルするステップと、
を備える請求項３記載の方法。
【請求項１０】 前記ウィンドウ特徴値が、
前記セグメント化された画像によって定められる高さに対する、前記有界ウィンドウによって定められる高さの比率を表す正規化された高さと、
前記セグメント化された画像によって定められる幅に対する、前記有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表す正規化された幅と、
前記セグメント化された画像によって定められる面積に対する、前記有界ウィンドウによって定められる面積の比率を表す正規化された面積と、
前記有界ウィンドウによって定められる前記高さに対する、前記有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表すアスペクト比と、
を含むグループから選択される請求項９記載の方法。
【請求項１１】 前記特徴値が、
前記有界ウィンドウ内のセルの総数に対する、前記有界ウィンドウ内のセルについてのエッジ値の合計の比率を表す正規化されたエッジ発生強さと、
前記有界ウィンドウによって定められる面積に対する、前記有界ウィンドウ内のセルについての前記総遷移値の合計の比率を表す正規化された遷移強さと、
を含むグループから選択される請求項９記載の方法。
【請求項１２】 前記正規化された遷移強さを計算するときに雑音を除去するために、事前に定められた閾値以下の前記有界ウィンドウ内のセルの総遷移値をゼロにするステップをさらに備える請求項１１記載の方法。
【請求項１３】 事前に定められた最小閾値以下の領域を定める対応する有界ウィンドウを有する１つまたは複数の候補領域を排除することと、
事前に定められる最大閾値を上回る領域を定める対応する有界ウィンドウを有する１つまたは複数の候補領域を排除することと、
前記対応する候補領域の前記特徴値について計算される重心を中心に置かれる、事前に定められたサイズを有する有界ウィンドウに対応するように１つまたは複数の候補領域をトリミングすることと、
を含むグループから選択される資格を適用することにより、前記候補領域を事前分類するステップをさらに備える請求項９記載の方法。
【請求項１４】 前記関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って前記候補領域を分類するステップが、さらに、それらのそれぞれの特徴ベクタを比較することによって前記候補領域をリストするステップを備える請求項９記載の方法。
【請求項１５】 前記候補領域をリストするステップが、１つまたは複数の特徴ベクタについて、
前記ウィンドウ特徴値を、前記ウィンドウ特徴値の予想される値に比較することによって、前記ウィンドウ特徴値の１つまたは複数に対応する第1決定値を計算し、前記ウィンドウ特徴値の予想される値が、前記関心のある特徴の間にあるステップと、
前記セル特徴値を、前記セル特徴値の予想される値に比較することによって、前記セル特徴値の１つまたは複数に対応する第２決定値を計算し、前記セル特徴値の予想値されるが前記関心のある特徴の間にあるステップと、
を備える請求項１４記載の方法。
【請求項１６】 前記候補領域をリストするステップが、
複数の決定サブスペースを有する決定スペースを定めるステップと、
前記決定サブスペースをリストするステップと、
前記特徴ベクタの前記ウィンドウ及びセルの特徴値の前記相対値に基づいて前記決定サブスペースに前記特徴ベクタを写像するステップと、
を備える請求項１５記載の方法。
【請求項１７】 請求項１に記載の方法を実行するためのコンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ記憶媒体。
【請求項１８】 請求項１に記載の方法を実行するために実行可能なコンピュータ制御式装置。
【請求項１９】 入力画像を定めるピクセル値で構成されるデータストリームを受信し、関心のある特徴を有する前記入力画像内で証印の位置を決めるために前記ピクセル値を処理するために利用可能なビデオ画像プロセッサにおいて、
前記入力画像を複数のマルチピクセルセルに分割するため
前記入力画像の各セルに対応する要素で構成される前記入力画像に対応する間引き画像を生成し、各要素が対応するセル内の前記ピクセルの選択数を表すために利用可能な第1ビデオプロセッサと、
前記入力画像の各セルに対応する要素で構成される前記入力画像に対応するエッジ発生画像を作成し、各要素が対応するセルの前記ピクセル内のエッジの発生数を表すために利用可能な第２ビデオプロセッサと、
前記証印の前記予想される特性に対応する特性を有する前記優勢な特徴画像内の１つまたは複数の領域を特定するため
前記関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って前記候補領域を分類するため
前記関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域のリストを編成するため
に利用可能な第３ビデオプロセッサと、
を備えるビデオ画像プロセッサ。
【請求項２０】 前記第１ビデオ画像プロセッサが、
ピクセル値を連続して受信するために動作できるようなバッファメモリと、
前記バッファメモリに接続され、ピクセルストリーム及び静的メモリデバイスを受け取るように動作でき、前記ピクセルがフィールドプログラマブルゲートアレイを通って流れるにつれて、その動作を実行するように構成される、利用者書き込み可能ゲートアレイと、
を備える請求項１９記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項２１】 前記バッファメモリが先入れ先出しバッファであり、前記静的メモリデバイスが静的ランダムアクセスメモリデバイスである請求項２０に記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項２２】 前記第２ビデオ画像プロセッサが、複数のシフトレジスタに動作できるようにリンクされるバッファメモリを備え、前記複数のシフトレジスタが、ダイナミックメモリデバイスに動作できるようにリンクされる請求項１９記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項２３】 前記バッファメモリが先入れ先出しバッファであり、前記ダイナミックメモリデバイスがダイナミックランダムアクセスメモリデバイスである請求項２２記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項２４】 前記第３ビデオ画像プロセッサが、中央処理装置及びメモリ記憶装置を備える請求項１９記載のビデオ画像プロセッサ。
【請求項２５】 パッケージ上で関心のある特性を有するラベルの位置を決めるために利用可能なシステムにおいて、
パッケージを移動するために利用可能なコンベヤと、
前記コンベヤに隣接して置かれるビデオデバイスであって、前記パッケージ及び前記パッケージ上に置かれる少なくとも１つのラベルを走査するために利用可能な前記ビデオデバイスと、
前記ビデオデバイスに動作できるようにリンクされるビデオプロセッサであって、（ａ）入力画像を複数のマルチピクセルセルに分割するため、（ｂ）前記パッケージの間引き画像及びエッジ発生画像を生成するため、（ｃ）前記入力画像の各セルに対応する共通特性値で構成される前記入力画像に対応する間引き画像を生成し、各通常の特性値が、前記対応するセル内の前記ピクセル数を表すため、（ｄ）前記入力画像の各セルに対応するエッジ値を有する前記入力画像に対応するエッジ発生画像を生成し、各エッジ値が前記対応するセルの前記ピクセル内の前記エッジの発生数を表すために利用可能な前記ビデオプロセッサと、
前記ビデオプロセッサに動作できるようにリンクされるマイクロプロセッサであって、前記マイクロプロセッサが、前記間引き画像及び前記エッジ発生画像からデータを評価するために利用可能であり、前記関心のある特性を有する少なくとも１つのラベルを最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域のリストを出力する前記マイクロプロセッサと、
を備えるシステム。
【請求項２６】 前記マイクロプロセッサが、
前記関心のある特性に対応する間引き画像の特性及びエッジ発生画像特性を有する前記入力画像内の１つまたは複数の候補領域を特定するため
前記関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って前記候補領域を分類するため
前記関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域のリストを編成するために利用可能である請求項２５記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
技術分野
本発明は、概して画像処理の分野に関し、詳しくは、自動化された荷物仕分けシステムでのマルチ解像度ラベルロケータに関する。
【０００２】
発明の背景
荷物の自動仕分けは、高速且つ信頼できる荷物配達サービスを提供し、労働費を削減できるため、一般化しつつある。しかしながら、同じサイズと形状を有する荷物はまれにしかないため、住所ラベルを特定するために画像処理を利用する自動荷物仕分けは、非常に複雑化し、ラベル読み取りエラーを被りやすい場合がある。
【０００３】
人間のオペレータが読み取ってから、宛て先住所を打ち込むのに十分な品質の荷物の住所ラベルの画像を捕捉するために、カメラは比較的に高い解像度で荷物の表面を走査しなければならない。高解像度画像は、大きな荷物画像及び相応して大きなデータ記憶を必要にさせる。荷物の自動仕分けでの１つの問題とは、機械的な部分、または自動荷物仕分けシステムのコンベヤシステムの出力に同等な速度で高解像度荷物画像を処理することである。
【０００４】
多くの画像処理時間に加えて、荷物の高解像度画像処理の別の問題は、宛て先住所ラベルの位置を決めることである。高解像度画像を使用していても、人間のオペレータは、依然として宛て先住所ラベルの位置を特定するために、画像を表示する画面を、見上げたり、見下げたり、あるいは横切って見なければならない。このような目による走査は、自動荷物仕分けシステムの効率を大幅に低下させる。
【０００５】
他の自動荷物仕分けシステムは、人間のオペレータがラベルの宛て先住所を読み取って、打ち込む必要性を排除することにより効率を改善しようとしてきた。このようなそれ以外の自動荷物仕分けシステムは、既知の形状を有するパッケージのリーディングエッジに依存する基準点マーキング及びシステムを利用するデバイスを含む。
【０００６】
基準点マークを利用する自動荷物仕分けシステムは、対象物の向き及び位置または対象物に貼られているテキストを確かめるために光学式文字認識（ＯＣＲ）を使用する。例えば、ＯＣＲ読み取り装置システムは、基準点マークをつけた荷物を走査し、該基準点マークの位置を決める。このようにして、宛て先住所ブロックに既知の関係で置かれる基準点マークは、宛て先住所ブロックの位置を見つけ出すためにＯＣＲシステムによって使用することができる。同様にして、その向きが宛て先住所ブロック内のテキストの向きに既知の関係で置かれる、向きに特定の基準点は、テキストの向きを確かめるためにＯＣＲシステムによって使用
できる。
【０００７】
基準点マークシステムの効率を改善することもできるが、これらのシステムはそれぞれの荷物受け取りサイトが、各ＯＣＲシステムが特定の基準点マークを認識できるように同一の基準点マーキングを有することを必要とする。したがって、このようなシステムは、通常、事前に印刷されたラベルまたは基準点マークを備え、テキストを付けるためにマークをつけることのできる領域を指定する荷物を必要とする。事前印刷済みのラベル及び事前印刷済みの荷物は効果であるが、カスタマの数パーセントは不可避的に使用できないだろう。
【０００８】
基準点マーク及び事前印刷済みのラベルを利用しないそれ以外のシステムについては、既知の形状をした荷物のリーディングエッジが、荷物の上のテキストの向きと位置を決めるのに活用される。しかしながら、基準点マークシステムと同様に、これらのシステムは、荷物のサイズ及び／または形状で柔軟性を有しない。
【０００９】
その結果、荷物のサイズ及び／または形状に関係なく、荷物の走査された画像内の宛て先住所ラベルを容易に特定できる自動荷物仕分けシステムについての技術が求められている。また、画像を処理する、あるいは走査された画像から宛て先住所ラベルデータを取得するために必要とされる時間量を大幅に短縮する自動荷物仕分けシステムについての技術も求められている。
【００１０】
発明の概要
本発明は、関心のあるラベルを含むことのある荷物の処理された画像の中で１つまたは複数の領域のリストを提供するマルチ解像度ラベルロケータである。マルチ解像度ラベルロケータは、一般的には、自動荷物仕分けシステムの一部である。
【００１１】
自動荷物仕分けシステムは、一般的には、コンベヤ装置に隣接して取り付けられるビデオカメラを含む。該ビデオカメラは、荷物の少なくとも２つの異なる種類の画像信号を生成する、２台のビデオプロセッサに動作できるようにリンクされる。ビデオプロセッサは、荷物の第１の間引き（decimated）（低解像度）画像、及びテキストなどのラベルの上に表示されることが予想される料金別納郵便物などの証印（ｉｎｄｉｃｉａ）（以下では単に証印という。）のエッジ発生に対応する第２画像を生成する。
【００１２】
ビデオプロセッサによって生成される２つの画像は、元の高解像度画像のさまざまな特性を特定する。例えば、ビデオプロセッサの間引き画像ハードウェアは、ラベルに一般的な特性を有する画像内の領域を特定することができ、エッジ発生プロセッサは、テキストに一般的な特性を有する領域を特定することができる。
【００１３】
２つの画像は、マルチ解像度ラベルロケータプログラムを利用し、関心のあるラベルを含む可能性のある荷物の１つまたは複数の領域を特定する別個のマイクロプロセッサの中に送られる。それから、該マルチ解像度ラベルロケータプログラムは、これらの領域を分類し、ビデオプロセッサによって生成される第１画像と第２画像から抽出されるデータに基づいて、これらの候補領域のリストを編成する。
【００１４】
一般的にいうと、本発明は、自動荷物仕分けシステム用のマルチ解像度ラベルロケータシステムである。マルチ解像度ラベルロケータシステムは、基板の入力画像を画定する複数のピクセルを含むビデオ信号を得る。マルチ解像度ラベルロケータシステムは、入力画像を複数のマルチピクセルセルに分割する。それ以降の計算では、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、事前処理済みの間引き画像及びエッジ発生画像に対応する特徴値を抽出する。
【００１５】
それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、それ以降の計算のデータの量を削減するために入力画像に対応する間引き画像（低解像度画像）を作成する。この間引き画像は、単一ピクセルなどの、入力画像の各マルチピクセルセルに対応する１つの共通特性値を活用することにより生成される。各共通特性値は、対応するセル内のピクセルの間引き画像を表す。例えば、マルチ解像度ロケータシステムが、パッケージまたは荷物上でラベルの位置を決めるように設計される場合、ラベルは、通常別の色を有するか、あるいはパッケージまたは荷物を基準にして別の強度で光を反射するため、システムは、パッケージ及び荷物上の大きな比較的に白いつながった領域（本発明の動作環境に応じて異なる色を有する領域）を探すだろう。さらに高い光強度または別の色値を有する荷物またはパッケージのそれらの領域には、間引き画像の値が割り当てられ、このデータは、それから、間引き画像を作成するために画像空間上に写像される。
【００１６】
この間引き画像を用いると、マイクロプロセッサ上で実現される特徴抽出機能は、ラベル候補領域の特徴パラメータを効率的に抽出することができる。特徴パラメータのいくつかは、以下を含んでよい。つまり、ラベル候補の正規化された寸法及び面積、アスペクト比、及び間引き画像から引き出される潜在的なラベル候補領域の相対平均光強度を含んでよい。これらの特徴パラメータは、（やはり後述される）分類関数のための入力データになる。
【００１７】
マルチ解像度ロケータシステムの第１ビデオプロセッサは間引き画像を生成しているが、マルチ解像度ラベルロケータシステムの第２ビデオプロセッサは、同時に、入力画像に対応するエッジ発生画像を作成する。エッジ発生画像は、入力画像の各セルに対応するエッジ値を含む。各エッジ値は、入力画像の対応するセルのピクセル内でのエッジの発生回数を表す。例えば、マルチ解像度ロケータシステムがパッケージまたは荷物の上の住所ラベルの位置を決めるように設計されている場合、住所ラベル上のテキストはこのような特徴を有するので、ロケータシステムは、密接に間隔をあけて配置される白黒遷移を探すだろう。バーコードも白黒遷移を有するが、遷移は一様な向きで整列している。一方、ラベル上の手書きテキストまたはタイプされたテキスト内での遷移は、無作為な向きを有する傾向がある。したがって、マルチ解像度ロケータシステムは、テキストを含む住所ラベルを、バーコードラベルから区別するためにこれらの特性を活用する。
【００１８】
エッジ発生画像及び間引き画像を生成した後、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、間引き画像の特性及び関心のある特性に対応するエッジ発生特性を有するこれらの画像内の１つまたは複数の領域を特定する。この識別は、別の画像の追加処理を含む。具体的には、マルチ解像度ラベルロケータプログラムは、関心のある特性を有する証印を含む入力画像の尤度に従って候補領域を分類する。これらの特性に基づいて、それから、マルチ解像度ラベルロケータモジュールは、関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域のリストを編成する。
【００１９】
間引き画像の属性
マルチ解像度ラベルロケータシステムは、入力画像の各セル内で発生するピクセル値のヒストグラムを計算することにより、間引き画像を作成する。例えば、共通特性値またはピクセル値は、ピクセルごとに近似される色に相当してよい。それから、マルチ解像度ラベルインジケータシステムは、ヒストグラムから、入力画像のそれぞれのセル内で最も頻繁に発生するピクセル値に相当するモード値を選択する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、セルのための間引き画像内のそれぞれの共通特性値をモード値に設定する。
【００２０】
証印の予想される特性に対応する特性を有する間引き画像内で１つまたは複数の候補領域を特定するために、マルチ解像度ラベルロケータシステムが、間引き画像に対応する１つの共通した特性ヒストグラムを計算する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、低域フィルタと適応移動ウィンドウフィルタの両方で共通特性ヒストグラムを平滑化する。
【００２１】
ラベル候補を荷物背景から分離するために、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、濾波された共通特性ヒストグラムから１つまたは複数のピーク値を選択し、上限と下限の谷値を特定することにより、各ピーク値の回りのピーク領域を隔離する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、間引き画像に対応する空の画像の中に各ピーク領域内のピクセルを写像することにより、セグメント化された画像を作成する。それ以降、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、関心のある特性に対応するセグメント化された画像内の１つまたは複数の接続された構成要素を特定する。これは、ブロッブ（よごれ、しみ）または候補領域が、有界ウィンドウまたはボックスによって囲まれているセグメント化された画像を生成する。有界ウィンドウごとに、マルチ解像度ラベルロケータモジュールは、該有界ウィンドウの幾何学上の特性、及び／または該有界ウィンドウ内のセルの相対的な平均光強度を含むことがある１つまたは複数の特徴値を計算する。それ以外の特徴値は、有界ウィンドウの正規化された寸法、有界ウィンドウの正規化された面積、及び有界ウィンドウのアスペクト比を含むことがある。典型的には、これらの特徴値は、カメラの向き及び照明に関して不変である。言い換えると、これらの特徴値は、カメラ向きが修正される場合、または背景照明が変化する場合には変化しない。特徴値が得られた後、マルチ解像度ラベルロケータモジュールは、有界ウィンドウ特徴値、及び有界ウィンドウ内の領域の特徴値を含む特徴ベクタを構築する。
【００２２】
エッジ発生画像属性
エッジ発生画像を作成するために、マルチ解像度ラベルロケータシステムの第１ビデオプロセッサの黒白閾値関数が、入力画像の各セル内のピクセル値をバイナリ化する。入力画像のセル内でピクセル値をバイナリ化するためには、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、背景ピクセル値に基づいてピクセル値をバイナリ化するための閾値を選択するために、セル内のピクセル値に適応バイナリ化技法を適用する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、各セル内のバイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きの遷移を特定する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、セル内での遷移に基づきセルごとに合計されたエッジ発生値を計算し、セルごとのエッジ値をセル内のピクセルの合計されたエッジ発生値に設定する。
【００２３】
マルチ解像度ラベルロケータシステムは、セル内のピクセル値を、関心のある特性の間にあるピクセル値を定める複数のテンプレートと比較することによって、特定のセルのこれらの遷移を特定する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、やはり向きごとにカウンタを定義することによって、セル内のバイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きの遷移を合計する。テンプレートごとに、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、セルの各ピクセルがテンプレートの少なくとも１つのインスタンスと比較されるように、各テンプレートのインスタンスを、テンプレートと同じサイズを有するセルの重複しない、つながった部分と比較する。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、テンプレートによって定められるピクセルパターンに相当するセル内の１つまたは複数の一致するピクセルパターンを特定する。マルチ解像度ラベルロケータシステムは、ピクセルパターンに関連付けられる向きを特定し、各一致するピクセルパターンの発生に応えて、カウンタの１つまたは複数を増分する。
【００２４】
遷移に基づいたセルごとに合計されたエッジ発生値、及びそれらのそれぞれのカウンタ値を計算する単に、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、カウンタ値を濾波し、セル内のテキストの存在を示す無作為な向きに応えて合計されたエッジ発生値を増分する合計公式を適用する。この合計公式を用いて、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、セル内でのバーコードの存在を示す一様な、または部分的に間隔をあけて配置される遷移に応えて、合計されたエッジ発生値を増分することを避ける。これにより、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、テキスト、したがって宛て先アドレス情報を含まないバーコードラベルに対応する入力画像内の候補領域を排除できるようになる。
【００２５】
有界ウィンドウの属性
マルチ解像度ラベルロケータシステムは、有界ウィンドウごとに多くの異なる特徴値を計算することができる。１つの特徴値は、セグメント化された画像によって定められる高さに対する、有界ウィンドウによって定められる高さの比率を表す正規化された高さを含む。別の有界ウィンドウ特徴値は、セグメント化された画像によって定められる幅に対する、有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表す正規化された幅を含む。追加の有界ウィンドウ特徴値は、セグメント化された画像によって画定される面積に対する、有界ウィンドウによって定められる面積の比率を表す正規化された面積を含む。別の有界ウィンドウ特徴値は、有界ウィンドウによって定められる高さに対する、有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表すアスペクト比を含む。
【００２６】
有界ウィンドウ特徴値に加えて、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、有界ウィンドウ内のセルのための平均光強度に相当する多くの異なる特徴値を計算することができる。マルチ解像度ラベルロケータシステムは、有界ウィンドウ内のセルの総数に対する、有界ウィンドウ内のセルのエッジ発生値の合計の比率を表す正規化されたエッジ発生強度に基づいて、特徴値を計算してよい。マルチ解像度ラベルロケータシステムは、有界ウィンドウにより定められる面積に対する、有界ウィンドウ内のセルの合計されたエッジ発生値の合計の比率を表す正規化されたエッジ発生強度に基づいて特徴値を計算してもよい。正規化されたエッジ発生強度（好ましい実施形態のための遷移強度）を計算するときに雑音を除去するために、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、事前に定義された閾値以下の有界ウィンドウ内のセルの合計された遷移値をゼロの目盛りに合わせる。
【００２７】
候補領域の事前分類及び分類
特徴値特性に基づいて、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、関心のある特性に典型的である閾値を適用することによって、候補領域を事前に分類してよい。例えば、マルチ解像度ロケータがパッケージまたは荷物の上で宛て先住所ラベルを見つけるように設計される場合に、マルチ解像度ロケータは、ラベルが、典型的には最小サイズ及び最大サイズを有するため、領域のサイズに基づいて候補領域を排除できる。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、事前に定義された最小閾値以下の領域を画定する対応する有界ウィンドウを有する１つまたは複数の候補領域を排除することができる。同様に、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、事前に定義された最大値を超える領域を画定する対応する有界ウィンドウを有する、１つまたは複数の候補領域を排除することができる。加えて、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、対応する候補領域の特徴値について計算された重心を中心とする事前に定められたサイズを有する有界ウィンドウに対応するために、１つまたは複数の候補領域をトリミングすることができる。
【００２８】
候補領域を事前に分類した後、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、それぞれの候補領域のそれぞれの特徴ベクタを比較することによって、関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って、候補領域を分類する。候補領域を分類するリストを作成するために、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、有界ウィンドウ特徴値を、有界ウィンドウ特徴値の予想値に比較することによって、有界ウィンドウ特徴値の１つまたは複数に対応する第１決定値を計算する。この場合では、有界ウィンドウ特徴値の予想値は、関心のある特徴の間の１つにある。例えば、ラベルロケータ設計において、実際のラベルの有界ウィンドウは、所定の予想面積、所定の予想周縁部、及び／または所定の予想アスペクト比を有することができる。
【００２９】
有界ウィンドウ特徴値に基づいて第１決定値を計算した後、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、特徴値を、特徴値の予想値と比較することによって１つまたは複数の残りの特徴値（つまり、有界ウィンドウ特徴値以外）に対応する第２決定値を計算する。特徴値の予想値は、関心のある特徴の間にもある。
【００３０】
決定値を計算した後、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、複数の決定サブスペースを有する決定スペースを画定することによって、優先順位順で候補領域をリストすることができる。それから、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、決定空間を計算し、有界ウィンドウの相対値及び特徴ベクタの特徴値に基づいて、特徴ベクタを決定空間に写像する。
【００３１】
ハードウェア構成要素
本発明は、入力値を定めるピクセル値を備えるデータストリームを受信し、関心のある特性を有する入力画像内で証印を位置決めするためにピクセル値を処理するように動作可能なビデオ画像システムで実現されてよい。ビデオ画像システムは、典型的には、入力画像を複数のマルチピクセルセルに分割するために動作可能な第１画像ビデオプロセッサを含む。ビデオ画像システムは、入力画像の各セルに対応する要素を備える入力画像に対応する間引き画像も作成する。
【００３２】
間引き画像の各要素は、入力画像の対応するセル内のピクセルの、平均光強度などの共通した特性を表す。間引き画像を生成するために、第１ビデオ画像プロセッサは、連続してピクセル値を受信するために動作できるバッファメモリを含む。第１ビデオ画像プロセッサは、典型的には、バッファメモリに接続され、ピクセルストリームを受信するために動作可能であるフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）内で実現される。第１ビデオ画像プロセッサは、さらに、静的なメモリデバイスを含み、ピクセルがＦＰＧＡを通って流れるにつれて、
その動作を実現するように構成される。
【００３３】
第１ビデオプロセッサに加えて、ビデオ画像システムは、一般的には、入力画像の各セルに対応する要素を備える入力画像に対応するエッジ発生画像を作成するために動作可能の第２ビデオプロセッサを含む。エッジ発生画像の各要素は、入力画像の対応するセルのピクセル内でのエッジの発生の数を表す。
【００３４】
第１ビデオプロセッサのように、第２ビデオプロセッサは、一般的にはＦＰＧＡ内で実現される。エッジ発生画像を作成するために、第２ビデオ画像プロセッサは、典型的には、複数のシフトレジスタに動作できるようにリンクされるバッファメモリを含む。該複数のシフトレジスタは、ダイナミックメモリデバイスに動作できるようにリンクされる。
【００３５】
第３ビデオプロセッサは、好ましくは汎用コンピュータ上で実行中のソフトウェアシステムとして構成され、証印の予想される特徴に対応する特徴を有する間引き画像内の１つまたは複数の領域を特定する。第３ビデオプロセッサは、間引き画像及びエッジ発生画像を結合し、関心のある特性を有する証印を含むこれらの領域の尤度に従って候補領域を分類する。第３ビデオプロセッサは、分類後、関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成する。
【００３６】
第１ビデオプロセッサと第２ビデオプロセッサのデータを結合するため、及び候補領域の優先順位が付けられたリストを計算するために、第３ビデオ画像プロセッサは、中央演算処理装置及びメモリ記憶装置を含む。第３ビデオ画像プロセッサは、関心のある特性に対応する、間引き画像の特性及びエッジ発生画像の特性を有する入力画像内で１つまたは複数の候補領域を特定するために動作可能である。第３ビデオ画像プロセッサは、さらに、関心のある特性を有する証印を含む尤度に従って候補領域を分類し、関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成するために動作可能である。
【００３７】
動作環境の例
本発明は、荷物またはパッケージが移動する流れの上で関心のある特性を有するラベルの位置を決めるために動作可能なシステムを提供する。システムは、パッケージ、パッケージを移動するために動作可能なコンベヤ、及びコンベヤに隣接して、典型的にはコンベヤの上に配置されるビデオデバイスを含む。該ビデオデバイスは、各パッケージがビデオデバイスのそばを通過するにつれ、各パッケージを走査する。ビデオデバイスに動作できるように連結されているビデオプロセッサが、パッケージの間引き画像及びエッジ発生画像を生成する。
【００３８】
間引き画像及びエッジ発生画像を評価するために、システムは、さらに、ビデオプロセッサに動作できるように連結されるマイクロプロセッサを含む。該マイクロプロセッサは、関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうは１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成する。
【００３９】
発明が、従来の自動荷物仕分けシステムに優って改善し、前述された優位点を達成することは、例示的な実施の形態の例の以下の詳細な説明及び添付図面と請求の範囲から明らかになる。
【００４０】
実施の形態の例の詳細な説明
ここに記述されているプログラム、プロセス、方法等は、任意の特定のコンピュータ、プロセッサまたは装置に関係したり、制限したりされていないものと理解される。むしろ、多様な種類の計算装置が、ここの方法ステップを実行するために使用されてよい。特に、ここに記述されている好ましい実施の形態は、ここに記述されているコンピュータによって実現されるプロセスを実行するために１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）に依存する。ただし、従来のフォンノイマンプロセッサ、またはその他の種類の専用ハードウェアシステムなどのその他の種類の計算装置も、ここに記述されている方法ステップを実行するために同等に使用できると理解される。
【００４１】
本発明の好ましい実施の形態の動作環境の説明
ここで、図面を参照すると、類似する番号がいくつかの図を通して類似する要素を示している。図１は、発明の実施の形態の例に動作環境を提供するマルチ解像度ラベルロケータシステム２０の図である。マルチ解像度ラベルロケータシステム２０は、荷物２４ａから２４ｃを運ぶコンベヤ２２を含む。ＣＣＤカメラ２６は、荷物２４ａから２４ｃがＣＣＤカメラ２６の下を通過するにつれて、反射される光から、コンベヤ２２及び荷物２４ａから２４ｃの表面の標準アナログビデオ画像を生成する。
【００４２】
ＣＣＤカメラ２６は、ＴＨ７８３３Ａ ＣＣＤチップを使用するカメラなどの、白黒の４，０９６ピクセルの線走査型カメラであってよい。ＣＣＤカメラ２６によって作成されるアナログ画像の解像度はコンベヤ２２全体で約１８７ピクセルつまりインチあたりの「ドット数」（ＤＰＩ）である。実際問題としては、あらゆるそれ以外のピクセルは、処理されるデータ量を削減するために、９３ＤＰＩビデオ画像を生成するために１つの画像から排除されてよい。
【００４３】
ビデオプロセッサ２８は、ＣＣＤカメラによって生成されるアナログビデオ画像を、８ビットグレースケールビデオ信号に変換する。それから、ビデオプロセッサ２８は、この８ビットグレースケールビデオ信号を、間引き画像信号３０に変換する。また、ビデオプロセッサ２８は、８ビットのグレースケールビデオ信号をエッジ発生画像信号３２に変換する。
【００４４】
ビデオプロセッサ２８は、間引き画像信号３０及びエッジ発生画像信号３２を、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６を含むホストコンピュータまたはマイクロプロセッサ３４に伝送する。該マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、宛て先住所ラベルを最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域またはラベル候補３８の優先順位が付けられたリストを編成する。
【００４５】
要約すると、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０のビデオプロセッサ２８は、アナログビデオ信号２７を８ビットグレースケールビデオ信号に変換する。それから、ビデオプロセッサ２８は、この８ビットグレースケールビデオ信号を間引き画像信号３０に変換する。さらに、ビデオプロセッサ２８は、８ビットグレースケールビデオ信号をエッジ発生画像信号３２に変換する。それから、ビデオプロセッサ２８は、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、ラベル候補３８の優先順位が付けられたリストを作成するために、間引き画像信号３０及びエッジ発生画像３２からデータを抽出するホストコンピュータまたはマイクロプロセッサ３４に、間引き画像信号３０及びエッジ発生画像信号３２を伝送する。
【００４６】
図２は、ＣＣＤカメラ２６によって走査される荷物２４ａの表面を描き、荷物は、間引き画像及びエッジ発生信号の対象である。荷物２４ａは、宛て先住所ラベル４０及び発信住所ラベル４２を含む。荷物２４ａは、通常、出荷者に対応する符号及び荷物出荷企業によってパッケージに割り当てられる一意の追跡調査符号を含むバーコード４４を付けている。荷物２４ａは、さらに、ＣＣＤカメラ２６によって走査される料金別納マーク４６及び外来マーク２５を含む。外来マーク２５は、典型的にはパッケージの処理中に発生する荷物パッケージの付随的な項目である。マーク２５は、出荷中に接触し、パッケージに「しるしをつける」可能性のあるインクのマーク、埃、またはくずであってよい。ＣＣＤカメラ２６は、前記ラベル４０と４２、バーコード４４、外来マーク２５、及び料金別納マーク４６を捕捉するデジタルビデオ画像４８を生成する。
【００４７】
二次元ピクセル化画像４８は、（図５から図８に図示される）複数のセルに分割される。二次元ピクセル化画像４８の各セルは、好ましくは、３２ピクセル掛ける３２ピクセルの正方形または矩形（つまり、ピクセルの３２列と３２行）を
形成する３２本の連続走査線の３２個の同一直線上にあるピクセルを含む。二次元ピクセル化画像４８の各セルは、各辺が１インチの約３分の１（０．８５センチメートル）の正方形である。したがって、３２本の走査された線が、コンベヤ２２全体で並べて位置に付けられた１２８個のセルを備えることが理解されるだろう。セルは、マルチ解像度ラベルロケータシステムがラベル候補３８を特定する固定された基準のフレームを提供する。
【００４８】
マルチ解像度ラベルロケータシステムの概要
図３は、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０のさらに詳細な機能ブロック図である。マルチ解像度ラベルロケータシステム２０のビデオプロセッサ２８は、エッジ発生画像回路５０及び間引き画像回路５２を含む。エッジ発生画像回路５０と間引き画像回路５２の両方とも、１８７のＤＰＩ―８ビット／ピクセルアナログビデオ信号を、３ＤＰＩ−８ビット／ピクセルデジタルビデオ信号に変換する。ＳＲＡＭなどの記憶装置５４は、エッジ発生画像回路５０及び間引き画像回路５２から受信される処理済みの３つのＤＰＩ−８ビット／ピクセルビデオ信号を記憶する。
【００４９】
間引き画像回路５２及びエッジ発生回路５０を含むビデオプロセッサ２８は、典型的には、ピクセルデータがハードウェアを通って流れるにつれて出力画像を生成するＦＰＧＡなどのハードウェアで実現される。ビデオプロセッサ２８は、３ＤＰＩエッジ発生画像信号３２及び３ＤＰＩ間引き画像信号３０を、マイクロプロセッサ３４及びマルチ解像度ラベルロケータプログラム３６を含む、分類プロセッサに伝送する。分類プロセッサ３４、３６は、マルチ解像度ラベルロケータプログラムを実行できる従来のワークステーションまたはパーソナルコンピュータである場合がある。
【００５０】
分類プロセッサ３４、３６は、間引き画像の特性及びエッジ発生画像の特性を有する入力画像内で１つまたは複数の候補領域を特定する。分類プロセッサ３４、３６は、関心のあるラベルを含む尤度に従って候補領域を分類する。分類プロセッサ３４、３６は、「住所ラベル」を最も含みそうな荷物２４ａの入力画像内で１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成する。それから、分類プロセッサ３４、３６は、所定数の候補ラベル場所３８を出力する。
【００５１】
本発明の他の実施の形態
プロセッサの速度及び大きさの増加のため、当業者には、マルチ解像度ラベルロケータプログラムが、単一プロセッサ内のその他のプログラムモジュール内で実現されてもよいことが理解される。一般的には、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか、あるいは特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、構成要素、データ構造等を含む。さらに、当業者には、発明が、携帯型装置、マルチプロセッサシステム、マルチプロセッサベースの、または消費者書き込み可能電子製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む、その他の計算システムを用いて実践されてよいことが理解される。発明は、また、通信網を通してリンクされる遠隔処理装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境でも実現することができる。
【００５２】
本発明は好ましくは自動荷物仕分け環境で利用されるが、発明はこの用途に制限されておらず、第１対象または第２対象上に存在する対象の第１集合の識別を必要とするその他の分野でも使用できる。例えば、本発明は、回路基板上の導線またはマイクロチップなどの特定の要素の位置を決めるために使用されてよい。この用途では、間引き画像回路５２が、導線またはマイクロチップの高水準属性を特定できるだろうが、エッジ発生画像回路５０は、間引き画像回路５２を基準にしてさらに小さな規模で導線またはマイクロチップの間の離散的な差異を探すことができるだろう。
【００５３】
回路基板例と同様に、マルチ解像度ロケータシステムは、荷物上の蛍光マークを特定するため、あるいは料金別納等を示す可能性がある六角形などの荷物上の特定の形状を特定するために、代わりに利用できるだろう。別の代替策として、マルチ解像度ラベルロケータは、ビデオ画像処理によって検出可能なひび割れまたはその他の欠陥などの製品中の欠陥の位置を決めるために製造環境で使用できるだろう。その他の製造用途は、ビデオ画像処理によって容易に検出可能である視覚的な特性を有する色付きの織物またはその他の製品の製造での欠陥の識別を含むことができるだろう。このようにして、本発明は、対象の視覚的な特性がビデオ画像処理によって容易に検出可能である多くの異なる環境で利用することができる。
【００５４】
マルチ解像度ロケータシステムの概要
図４は、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０のコンピュータによって実現されるプロセスの論理流れ図である。ステップ８６では、ＣＣＤカメラ２６により生成されるグレースケール画像が、エッジ発生画像回路５０と間引き画像回路５２の間で分割される。エッジ発生画像回路５０及び間引き画像回路５２のステップの動作は、別個に説明されるが、両方の回路とも、ＣＣＤカメラ２６から同時に受信されるグレースケール画像信号を処理することが注記される。
【００５５】
ルーチン８８では、エッジ発生画像回路５０は、図７に描かれているようにエッジ発生画像を生成するためにＣＣＤカメラから受信されるグレースケール画像をバイナリ化する。具体的には、ルーチン８８で、デジタイザ６６が、適応閾値技法または類似したプロセスを利用し、ＣＣＤカメラ２６によって生成されるアナログ信号を、１ビット（すなわち、黒／白）デジタルビデオ信号に変換する。
【００５６】
好ましい実施形態では、ルーチン８８の間に、エッジ発生画像回路５０が、バイナリ化された画像内での遷移（エッジ発生）を検出するために４ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウを利用する。具体的には、エッジ発生画像回路５０は、分析されているセルの４ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウのエッジ発生の空間的な向きを検出するために、事前に定められた４掛ける４のテンプレートの集合を利用する。
【００５７】
４ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウの例は、以下の表によって示される。
【００５８】
【表１】

表１では、ゼロ（０）は、関心のあるセルのピクセル内の空の領域を表すが、一（１）は、関心のあるセルのピクセル内に対象またはマークが存在することを表す。表１は、表の最後の行の３つの欄に水平線が存在することを示す。表１の中の場所のそれぞれには、表２に基づいた数値が割り当てられている。
【００５９】
【表２】

表２では、括弧内の数は、表１のピクセルの相対的な場所を定める。表の各場所は、１６ビットレジスタの特定的なビンも表す。それぞれの括弧内の最初の数は、４ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウの欄の数であるが、第２の数は４ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウの行の数である。括弧の外側の数は、１６ビットレジスタのそれぞれのビンの相対的な場所の１０進同等物である。これらの値を合計すると、４掛ける４のウィンドウを用いるあらゆる考えられるパターンを一意の１０進値で表現できるようになる。
【００６０】
表１の４掛ける４のウィンドウ場合、パターン値は、七（７）であると計算される。七（７）というこのパターン値は、表２の４セル掛ける４セル内の以下の場所の合計に基づく。つまり１（０，０）、２（１，０）、及び４（２，０）であり、ここでは１＋２＋４＝７である。それから、七（７）というパターン値は、パターン値／加重値ルックアップテーブルに比較される。すなわち、各パターンには、パターンを特定するためにパターンの関連つけられたパターン値を使用する表を通してパターンに索引を付けられる重みが割り当てられる。ルックアップテーブル内の七（７）というパターン値には、百二（１０２）の加重値が割り当てられる。
【００６１】
パターン値ルックアップテーブルは、パターン値のグループに割り当てられる、異なる向きまたは向きの組み合わせに対応する１０個の異なる値を有する。言い換えると、ある特定のグループ内のパターンのすべては、同じ向きまたは向きの組み合わせを有すると見なされ、この向きまたは向きの組み合わせが、グループに割り当てられるパターン値によって表される。具体的には、パターン値の下位の４つの数字のそれぞれの数字は、以下に示すようにある特定の向きに対応する。つまり、１３５°、９０°、４５°、０°である。すなわち、バイナリ「０」ビット（最下位ビット）は、０°の向きに相当し、バイナリ「１」ビット（第２最下位ビット）は４５°の向きに相当し、バイナリ「２」ビット（第３最下位ビット）は９０°の向きに相当し、バイナリ「３」ビット（第４最下位ビット）は、１３５°の向きに相当する。
【００６２】
各パターン値は、どの向きまたは向きの組み合わせがパターンの対応するグループに表示されるのかを示すために、このビットベースの向き指定に依存する。例えば、パターン値６５は、００１０ ０００１というバイナリ値を有する。最下位の４つの数字０００１は、０°という向きを示す（すなわち、１３５°ビットは設定されず、９０°ビットは設定されず、４５°ビットは設定されず、０ビットが設定される）。このようにして、６５というパターン値を割り当てられるパターンのグループ内のパターンのすべてが、０°という向きを示すと見なされる。
【００６３】
同様にして、００１０ ００１０というバイナリ値を有するパターン値６６は、４５°の向きを示す（すなわち、１３５°ビットは設定されず、９０°ビットは設定されず、４５ビットは設定され、０°ビットは設定されない）。このようにして、６６というパターン値を割り当てられたパターンのグループ内のパターンのすべてが、４５°という向きを示すとみなされる。そして、０１１０ １１００というバイナリ値を有するパターン値１０８は、１３５°と９０°の向きの組み合わせを示す（つまり、１３５°ビットは設定され、９０°ビットは設定され、４５°ビットは設定されず、０ビットは設定されない）。このようにして、１０８というパターン値を割り当てられたパターンのグループ内のパターンのすべてが、１３５°と９０°の向きを示すと見なされる。好ましいパターン値ルックアップテーブルは、図３に示される。パターン値のバイナリ同等物は、図３に示され、最後の４つの数字は、各パターン値のビットベースの向き指定を強調するために、太字で示されている。
【００６４】
【表３】

【００６５】
ルーチン９０では、エッジ発生回路５０が、セル内のバイナリ化されたピクセル値の存在及び向きを検出する。用語「エッジ発生」とは、基板または対象上の一定の証印について、相対的に高周波とともに存在するときに、このような証印の存在を示す証印の上の特定の表面があることを意味する。例えば、手書きラベルは、バーコードレベルについてのエッジ特性の集合とは異なるエッジ特性のある特定の集合を有するだろう。代わりに、マルチ解像度ロケータシステムが、回路基板製造などのその他の環境で利用されると、エッジ発生回路５０は、その他のマイクロチップまたはリード線及びプリント回路基板自体を基準にして異なるまたは一意である比較的に高周波のエッジ特性の集合を有する一定のマイクロチップまたはリード線を示すエッジ発生画像を生じさせるだろう。
【００６６】
図７に示されるように、エッジ発生画像は、ラベル候補領域２５Ｄ、４０Ｄ、４２Ｄ、４４Ｄ及び４６Ｄの間の異なる特徴値を示す。エッジ発生画像５８は、型書き込み済みラベル４０Ｄ、４２Ｄの表現が、どのようにバーコード４４Ｄの表現と異なるのかを示す。具体的には、型書き込みラベル表現４０Ｄ及び４２Ｄは、無作為な手法に適する色付きピクセルを有するが、バーコード表現４４Ｄは、一様な手法に適する色付きピクセルを有する。ラベル候補領域間の前述された差異を特定するための例示的な方法を提供するルーチン９０は、図１２に関して下記に詳細に説明される。
【００６７】
ルーチン９２では、エッジ発生画像回路５０は、エッジ発生画像５８のセルについての遷移を合計する。ルーチン９２の追加詳細は、図１３を参照して説明される。
【００６８】
ルーチン８８から９２の間、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、ルーチン９４から９８を同時に実行する。ルーチン９４では、間引き画像回路５２は、荷物または基板のグレースケール画像のセル内で発生するピクセル値のヒストグラムを計算する。ルーチン９４の追加説明は、図１４に関して説明される。
【００６９】
ルーチン９６では、間引き画像５２が、ルーチン９４で生成されたヒストグラムから、セル内で最も頻繁に発生するピクセル値に対応する間引き画像値を選択する。本発明のラベルロケータアプリケーションのための用語「間引き画像」は、低域濾波し、適応移動ウィンドウフィルタを入力画像、及び濾波された画像のサブサンプリングに適用することによって得られる画像を意味する。「共通特性値」とは、対応するセル全体の性格を表す単一値である。例えば、セルの共通特性値は、「モード」であるか、あるいはセル内の最も頻繁に発生するピクセル値であってよい。このケースでは、共通特性値は、画像空間内の対応するセルの物理的な場所に写像されるピクセル値である。この共通特性値は、図５に描かれるように「間引き画像」画像の基礎となるピクセル値として保存される。すなわち、間引き画像回路５２は、セルモード値を画像空間に写像し、図５に示されるように、５４の間引き画像を生成する。
【００７０】
図５に示すように、間引き画像５４における突然の変化は典型的には、ラベル候補領域２５Ａ、４０Ａ、４２Ａ、４４Ａ、及び４６Ａを特定する。前述されたラベル候補領域は、通常、背景または荷物表面２４ａとは異なる特性（ピクセル値）のある領域を含む。間引き画像５４は、このようにして、（ラベルなどの）関心のある領域と背景（荷物の表面）間の主要な視覚的な差異の「概要」または「高レベル」または「低解像度」ピクチャを示す。例えば、図５のラベル候補領域２５Ａ、４０Ａ、４２Ａ、４４Ａ、及び４６Ａは、連結された小さな正方形で表されるが、荷物表面の残りの空の領域は表面表現を有していない。間引き画像回路５２は、エッジ発生画像回路５０のさらに狭められた焦点に比較して、関心のある製品を巨視的なレベルで見る。マルチ解像度ラベルロケータシステムがルーチン９６でどのように間引き画像５４を生成するのかに関する追加詳細は、図１５の論理流れ図の議論において説明される。
【００７１】
間引き画像５４及びエッジ発生画像５８は、ともに元の１８７ＤＰＩ画像信号から引き出される３ＤＰＩ画像信号である。間引き画像回路５２及びエッジ発生画像回路５０がそのそれぞれの画像５４と５８を生成した後、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０の残りのステップ／ルーチン９８から１０６が、好ましくはマルチ解像度ラベルロケータプログラム３６によって実行される。
【００７２】
ステップ９８では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、ブロッブをセグメント化する、つまりピーク領域のピクセルを間引き画像５４に対応する空の画像の中に写像することによって、図６に示されるようなセグメント化された画像５６を作成する。セグメント化された画像５６を作成するために、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、間引き画像５４から導出される間引きヒストグラムを生成する。さらに、ステップ９８では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、セグメント化された画像５６内で１つまたは複数の接続済み構成要素を特定し、有界ウィンドウ２５Ｃ、４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃを生成する。ステップ９８の詳細は、図１８に関して説明される。
【００７３】
ルーチン１００では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、セグメント化された画像５６をエッジ発生画像５８に結合し、図８の複合画像６０を形成する。それから、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、複合画像６０から特徴値を抽出する。ルーチン１００の追加詳細は、図１９に図示されている。
【００７４】
ルーチン１０２で、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、ラベル候補領域の予想される有界ウィンドウ特徴値の事前に定められた基準に従ってラベル候補を事前に分類する。基準の１つは、図２０に描かれるように、ラベル候補領域の長さ及び幅を含む。ルーチン１０２の事前に定義された基準に従った事前分類プロセスの追加詳細は、以下の図２１に関して説明される。
【００７５】
ルーチン１０４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、有界ウィンドウ特徴値以外の特徴値及び有界ウィンドウ特徴値を含む特徴値として一般に参照される、事前に定義される基準の別の集合に従ってラベル候補領域を分類する。ルーチン１０４の追加詳細は、以下の図２２に関して説明される。
【００７６】
ルーチン１０６では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、所定数のラベル候補を出力するか、あるいは関心のある特性を有する証印を最も含んでいそうな１つまたは複数の候補領域の優先順位が付けられたリストを編成する。例えば、手書きの宛て先住所ラベルが求められると、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、ＣＣＤカメラ２６によって作成される元の高解像度画像の対象に対応する手書き宛て先住所ラベルを最も含んでいそうな候補領域の優先順位が付けられたリストを作成する。
【００７７】
マルチ解像度ラベルロケータにより生成される画像
図５は、荷物２４ａの表面の間引き画像５４を示す。間引き画像５４は、図２の元の高解像度デジタル画像に比較してはるかに低い解像度を有する。マルチ解像度ラベルロケータのこの特定の例では、間引き画像５４は、複数のラベル候補領域２５Ａ、４０Ａ、４２Ａ、４４Ａ及び４６Ａを含む。これらのラベル候補領域は、図２の住所ラベル４０と４２、バーコード４４、外来マーク２５、及び郵便料金別納マーク４６に対応する。間引き画像５４のピクセルは、図２の高解像度画像４８のピクセルの対応する領域のモード（つまり、対応するセル内の最も頻繁に発生するピクセル値）を表す。したがって、間引き画像５４は、元の高解像度デジタル画像４８内に存在する突然の色遷移を保存する。
【００７８】
間引き画像５４の処理後、間引き画像回路５２は、セグメント化された画像５６を生成する。セグメント化された画像は、複数の接続された構成要素２５Ｂ、４０Ｂ、４２Ｂ、４４Ｂ及び４６Ｂを含む。これらの接続された構成要素は、間引き画像５４のラベル候補領域２５Ａ、４０Ａ、４２Ａ、４４Ａ及び４６Ａに対応する。セグメント化された画像５６は、さらに、有界ウィンドウ２５Ｃ、４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃを含む。これらの有界ウィンドウは、接続された構成要素２５Ｂ、４０Ｂ、４２Ｂ、４４Ｂ及び４６Ｂの外郭または周縁部に相当する。接続された構成要素及び有界ウィンドウを生成するための方法は、図１２から２３の論理流れ図に関して好ましい装置の動作の説明で詳細に説明される。
【００７９】
マルチ解像度ラベルロケータシステムは、間引き画像５４を生成するが、システムは、図７に図示されるようなエッジ発生画像５８も同時に生成する。エッジ発生画像５８は、ラベル候補領域２５Ｄ、４０Ｄ，４２Ｄ，４４Ｄ及び４６Ｄの複数の第２集合を含む。ラベル候補領域の第２集合は、図２の元の高解像度デジタルビデオ画像４８のアドレスラベル４０と４２、バーコード４４、外来マーク２５、及び料金別納マーク４６にも対応する。マルチ解像度ロケータシステムのこの特定の応用例では、エッジ発生画像回路５０が、高解像度デジタルビデオ画像４８の対応する領域内のエッジ向きの分散の均等さに比例してピクセル色を割り当てることによって、エッジ発生画像５８を作成する。すなわち、大きい数の無作為に向けられる遷移は、高エッジ発生値を生じさせるが、小さい数の遷移または大きい数に共通して向けられる遷移は、低エッジ発生値を生じさせる。
【００８０】
マルチ解像度ラベルロケータが、エッジ発生とセグメント化された画像５６と５８の両方の処理を完了すると、システムは、セグメント化された画像５６からのデータがエッジ発生画像５８と結合される図８の複合画像６０を作成する。セグメント化された画像５６の有界ウィンドウ２５Ｃ，４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃは、エッジ発生画像５８の第２集合ラベル候補領域２５Ｄ、４０Ｄ、４２Ｄ、４４Ｄ及び４６Ｄの回りで写像される。さらに具体的には、複合画像６０から、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６によって制御されるホストコンピュータまたはマイクロプロセッサ３４が、有界ウィンドウ特徴値及び各有界ウィンドウ内のセルの特徴値に相当する特徴値を抽出する。ホストコンピュータまたはマイクロプロセッサ３４は、有界ウィンドウ特徴値、及びエッジ発生回路５０によって生成されるラベル候補領域の特徴値に従って、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６の指導を受けてラベル候補領域２５Ｄ、４０Ｄ、４２Ｄ、４４Ｄ及び４６Ｄを分類する。
【００８１】
好ましい装置の説明
前述したように、本発明の好ましい実施の形態は、住所ラベルの場所を決めるための効率的な方法を提供する。ただし、マルチ解像度ロケータシステムのそれ以外の応用例は、本発明の範囲内にある。
【００８２】
本発明の方法を実現するために、図９Ａは、エッジ発生画像回路５０の一部である方法のグレースケール画像ステップ８８をバイナリ化するためのハードウェアを描く機能ブロック図を示す。エッジ発生画像回路５０のハードウェア８８は、バッファメモリ６４に動作できるように連結される黒／白閾値論理回路６２を含む。該バッファメモリ６４は、ＩＤＴ社（ＩＤＴ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）製の８ｋ掛ける１８ビットモデルＩＤＴ−７２２５５Ｌ２０ＰＦチップなどの市販されているチップから構築される従来の先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファであってよい。バッファメモリ６４は、代わりに、制御装置及び静的ＲＡＭリソースによって実現されてよい。エッジ発生画像回路５０のハードウェア８８は、ＣＣＤカメラ２６から黒／白バイナリ画像の中に元の高解像度デジタルビデオ画像４８について閾値によってエッジを検出する。
【００８３】
バイナリ化ハードウェア８８は、ＣＣＤカメラ２６によって生成されるアナログ信号を１ビットの黒／白デジタルビデオ信号６７に変換するために標準的な閾値技法または類似したプロセスを使用する。１ビット黒／白デジタルビデオ信号６７の使用により、エッジ発生画像回路５０によるビデオ信号６７の処理は容易になる。
【００８４】
図９Ｂに示されるように、バイナリ化ハードウェア８８は、５ピクセル掛ける４ピクセルのウィンドウによって定義される変数を有する表４に述べられる論理に従って動作する。バイナリ化ハードウェア８８は、ピクセルのフィールドでのその隣接するピクセルの値に従ってピクセル値を求める。言い換えると、バイナリ化ハードウェア８８は、ある画像内のピクセル間の相対的な色強度または光強度の値を比較することによって、前景画像情報を背景画像情報から分離する。表４の変数は、以下に示すように図９Ｂに図示されるピクセルウィンドウにより定義される。つまり、Ｂ２は走査線Ｂのグレースケール値を指す。位置２ＢＷＣ４は位置４の走査線Ｃの黒／白値を指す。表４の残りの変数は、同様に定義される。
【００８５】
【表４】

【００８６】
表５は、図９Ｂに示されるピクセル値によって定められる変数に基づいてスペックルまたは雑音除去のための論理を提供する。
【００８７】
【表５】

【００８８】
バイナリ化ハードウェア８８が、１ビットの黒白ビデオ信号を生成した後に、図４のルーチン９０に対応するハードウェアが、黒白ビデオ信号を処理する。図１０は、エッジ発生画像回路５０のルーチン９０用のハードウェアを示す。エッジ発生回路５０のハードウェア９０は、デジタイザ８８、バッファメモリ６８、シフトレジスタ７０Ａから７０Ｄ、揮発性メモリ７２、及び向き残高総量記録装置７４を含む。バイナリ化ハードウェアまたはデジタイザ８８は、前述したように、アナロググレースケールビデオ信号をデジタル１ビットビデオ信号６７に変換する。
【００８９】
バイナリ化ハードウェア８８は、該１ビットデジタルビデオ信号６７をバッファメモリ６８に伝送する。バッファメモリ６８は、データ線路Ｌ_ｉからＬ_ｉ−３を含む。各データ線路は、４０９６ビット（ＣＣＤカメラ２６のピクセルごとに対応する１ビット）を含むシフトレジスタにアクセスする。したがって、各レジスタは、ＣＣＤカメラ２６の１サイクルで生成される画像３０の１本の走査線のビットマップ表現を含んでよい。バッファメモリ６８の線路Ｌ_ｉからＬ_ｉ−３は、各セル（図示されていない）の３２ｘ３２の３２ピクセル高さに対応する。
【００９０】
図１０に図示されるように、各データ線路Ｌ_ｉからＬ_ｉ−３は、新しい走査線がバッファメモリ６８の中に読み込まれるたびに、先行する走査線が続いたレジスタにシフトするように、次に続いたデータ線路に接続される。バッファメモリ６８は、ＩＤＴ社製の４ｋ掛ける１８ビットＩＤＴ−７２２４５ＬＢ２０ＰＦ型チップのような市販されているチップから構築される従来の先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファであってよい。代わりに、バッファメモリ６８は、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）メモリソース内の制御装置によって実現されてよい。
【００９１】
バッファメモリ６８のデータ線路Ｌ_ｉからＬ_ｉ−３は、複数のシフトレジスタ７０Ａから７０Ｄに接続される。シフトレジスタ７０Ａから７０Ｄは、ピクセル情報を揮発性メモリ７２に提供する。揮発性メモリ７２は、ＩＤＴ社製の６４ｋ掛ける４ビットＩＤＴ−６１２９８ＳＡ１２Ｙ型などの市販されているチップから構築される従来のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であってよい。揮発性メモリ７２は、パターン向き信号７６を生成する。
【００９２】
揮発性メモリ７２は、向き残高総量記録装置９２にパターン向き信号７６を送る。向き残高総量記録装置９２は、セル向き信号７８を生成する。バッファメモリ６８、シフトレジスタ７０Ａから７０Ｄ、及び揮発性メモリ７２の動作は、図１２に関してさらに詳細に後述される。向き残高総量記録装置７４の動作は、図１３に関してさらに詳細に後述される。
【００９３】
バイナリ化ハードウェア８８は、図７のエッジ発生画像５８を生成するが、図１１のハードウェア５２は、間引き画像５４を生成する。間引き画像回路５２は、好ましくは、バッファメモリ８０、フィールドプログラマブルゲートアレイ８２、及びＳＲＡＭ８４を含む。バッファメモリ８０は、ＩＤＴ社製の４ｋ掛ける１８ビットＩＤＴ−７２２４５ＬＢ２０ＰＦ ＦＩＦＯ型チップなどの市販されているチップから構築される従来の先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファであってよい。フィールドプログラムブルゲートアレイ８２は、アルテラ株式会社（Ａｌｔｅｒａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）製のＥＰＭ７２５６ＳＲＣ２０８−７ＦＰＧＡチップなどの従来のＦＰＧＡチップであってよい。ＳＲＡＭチップ８４は、ＩＤＴ社製の６４ｋ掛ける１６ビットのＩＤＴ−７１ＶＯ１６ＳＡ１０ＰＨ ＳＲＡＭ型チップであってよい。
【００９４】
ＦＩＦＯ８０及びＦＰＧＡ８２は、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０用に間引き画像信号３０を生成する。間引き画像特徴回路５２の動作は、図１４と図１５に関してさらに詳細に説明される。
【００９５】
論理流れ図に関する好ましい装置の動作の説明
後述される論理流れ図は、さらに詳細に図４のエッジ発生回路５０、間引き画像回路５２、及びマルチ解像度ラベルロケータプログラム３６の方法論を図解する。図４の論理流れ図は、全体的なマルチ解像度ラベルロケータシステム２０の図１に対応する。図１２と図１３の論理流れ図は、図９Ａ、図９Ｂ及び図１０の黒／白閾値論理６２、ＦＩＦＯ６４、ＦＩＦＯ６８、シフトレジスタ７０Ａから７０Ｄ、ＲＡＭ７２、及び向き残高総量記録装置７４に対応する。図１４と図１５の論理流れ図は、図１１のＦＩＦＯ８０、ＦＰＧＡ８２、及びＳＲＡＭ８４に対応する。図１８、図１９、図２１及び図２２の論理流れ図は、図１に図示されるようなマルチ解像度ラベルロケータプログラム３６に対応する。
【００９６】
論理流れ図は、本発明を実現するための好ましい方法を示すが、本発明の範囲及び概念の中で説明されている方法に多くの変更及び変型が加えられてよいことが注記される。また、前述された好ましい装置の間でのプログラミングタスクの割り当てを定義することも理解されるだろう。多様なチップの間でのプログラミングタスクの多くの異なる割り当て及び異なるＦＰＧＡチップ構成の間でのプログラミングタスクの多くの異なる割り当ては、本発明の範囲及び概念の中で同様に定義されてよい。
【００９７】
エッジ発生画像処理
図１２は、図４のルーチン９０（エッジの検出及び向きを検出する）のために実現されるコンピュータの論理流れ図である。図１２は、図１０のＦＩＦＯ６８、シフトレジスタ７０から７０Ｄ、及びＲＡＭ７２のためのコンピュータによって実現されたプロセスも図解する。図１２は、図５に示されるエッジ発生画像５４を生成する差異の初期のステップにも対応する。
【００９８】
ルーチン９０は、論理式「ｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２＝０」が、３２の倍数のたびに、すなわち３２、６４、９６、１２８等でイエスからノーに切り替え、ステップ２００で開始する。この動作は、走査線の４０９６ピクセルを、それぞれが３２ピクセルの幅を有する部分的な走査線に分割することに相当する。決定ステップ２００の照会に対する答えがイエスである場合、「イエス」分岐はステップ２０２に続く。決定ステップ２００の照会に対する答えが「ノー」である場合、「ノー」分岐はステップ２０４に続く。
【００９９】
ステップ２０２では、合計したエッジ発生値Ｔが、カウンタＡ、Ｂ、及びＣの間の数学的な関係によって定義される。バイナリ化画像の各セルには、３つのカウンタＡ、Ｂ、及びＣが割り当てられる。これらのカウンタは、それぞれのセルの中のエッジの相対的な向きを定める。ステップ２０２では、独占特徴画像回路５０が、合計されたエッジ発生値Ｔに基づいて情報を濾波して取り除く。例えば、セルごとのカウンタＡ、Ｂ、及びＣは、バーコードなどの一定のエッジについてセル内のエッジの相対的な向きを表すので、エッジ発生画像回路５０は、遷移の共通向きのためにバーコードを濾波して取り除くことができる。この濾波は、好ましい実施の形態のラベル環境に制限されない。例えば、本発明についての回路基板識別の応用例では、事前に定められた向きを有するチップ上のリード線またはマーク（エッジ）は、濾波等式の中で考慮に入れられてよい。
【０１００】
ステップ２０６では、カウンタＡ、Ｂ及びＣがリセットされる。ステップ２０８では、エッジ発生画像回路５０が現在のセルのカウンタ値を保存する。ステップ２０９では、エッジ発生画像回路５０は、次のセルのカウンタ値に移動する。
【０１０１】
ステップ２００の論理等式「ｐｉｘｅｌ ＮＵＭ＿ＭＯＤ ３２」が０に等しくないとき、「ノー」分岐は、変数Ｍが偽に設定されるステップ２０４に続く。変数Ｍは、ステップ２００の論理等式の結果を示すために使用されるフラグである。
【０１０２】
図１２のエッジの存在及び向きを検出する動作に続いて、さらに図１３によって説明される図４のルーチン９２に従ってエッジの数が合計される。図１３は、図１０の向き残高総量記録装置７４用にコンピュータによって実現されたプロセスを描く。ルーチン９２は、４掛ける４のルックアップテーブルのテンプレートとバイナリ化された画像のセルを比較した後に実行される。
【０１０３】
ルーチン９２は、各セル内のエッジの相対的な向きを表すカウンタＡ、Ｂ及びＣがゼロに初期化されるステップ３００で開始する。ステップ３０４では、残高総量記録装置７４は、次の走査線を待機する。ステップ３０６では、走査線カウンタＳｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭが１、増分される。残高総量記録装置７４Ｓｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭ用の走査線カウンタは、３２個のピクセルの高さを有するセルの中への入力画像の分割に対応して、１から３２までカウントすると一巡する。
【０１０４】
ステップ３０８では、残高総計記録装置が次のピクセルを待機する。ステップ３１０では、ピクセルカウンタｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭが増分される。ステップ３１０の後には、ピクセル＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２条件が満たされるかどうかが判断される決定ステップ３１２が続く。
【０１０５】
ステップ３１２の照会に対する答えが真である場合、「イエス」分岐は、残高総量記録装置７４がセルの向き値を計算するステップ３１４に続く。ステップ３１２に対する答えが偽である場合、「ノー」分岐は、ステップ３１２から、残高総量記録装置７４が、現在のピクセルのセル向き値がゼロ（０）度に等しく、九十（９０）度に等しくないかどうかを判断する、ステップ３１４に続く。
【０１０６】
ステップ３１４に対する照会に対する答えがイエスである場合、「イエス」分岐がステップ３１６に続き、残高総量記録装置７４では、カウンタＣを増分しながら、カウンタＡを減分する。ステップ３１４の照会に対する答えがノーである場合、「ノー」分岐がステップ３１８に続く。
【０１０７】
ステップ３１８では、セル向き値が九十（９０）度に等しく、ゼロ（０）度に等しくないかどうかが判断される。ステップ３１８に対する照会がイエスである場合、「イエス」分岐が、残高総量記録装置７４がカウンタＡとＣを増分するステップ３２０に続く。ステップ３１８の照会に対する答えがノーである場合、「ノー」分岐が、セル向き値が四十五（４５）度に等しく、百三十五（１３５）度には等しくないかどうかが判断される、ステップ３２２まで続く。
【０１０８】
ステップ３２２の照会がイエスである場合、「イエス」分岐は、残高総量記録装置７４がカウンタＢとＣの両方を増分するステップ３２４に続く。ステップ３２２に対する照会がノーである場合、「ノー」分岐は、セル向き値が百三十五（１３５）度に等しく、四十五（４５）度に等しくないかどうかが判断されるステップ３２６に続く。本発明のセル向き値は、ルーチン９２で列挙されるそれらの値に制限されない。その他の値は、マルチ解像度システム用の特定の応用例に依存する。
【０１０９】
ルーチン９２で続行すると、ステップ３２６に対する照会がイエスである場合、「イエス」分岐は、カウンタＣが増分される一方、カウンタＢが減分されるステップ３２８に続く。ステップ３２６に対する照会がノーである場合、「ノー」分岐は、現在のピクセルが走査線内の最後のピクセルであるかどうかが判断されるステップ３３０に続く。
【０１１０】
現在のピクセルがこの走査線の最後のピクセルではない場合、「ノー」分岐が、ステップ３３０から、残高総量記録装置７４が次のピクセルを待機するステップ３０８に続く。現在のピクセルが走査線の最後のピクセルである場合、「イエス」分岐は、ステップ３３０から、残高総量記録装置７４が次の走査線を待機するステップ３０４に続く。前記に概略されたステップに従ってデータを処理した後、マルチ解像度ラベルロケータシステムが、図７に図示されるようなエッジ発生画像５８を生成する。
【０１１１】
間引き画像処理
マルチ解像度ラベルロケータシステムは、エッジ発生画像処理のためのルーチン８８から９２のステップを実行するが、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、図５の間引き画像５４を生成するために、図１４から図１６に示されるルーチン９４から９８のステップを同時に実行する。図１４は、図４の間引き画像回路５２のルーチン９４のためのコンピュータによって実現されたプロセスの論理流れ図である。
【０１１２】
ルーチン９４は、ＲＡＭ ＡとＢがゼロに等しく設定される、図４のステップ４００で開始する。ステップ４０２では、間引き回路５２が次の走査線を待機する。ステップ４０４では、走査線カウンタＳｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭが１、増分される。走査線カウンタＳｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭが１から３２をカウントする。
【０１１３】
ステップ４０６では、Ｓｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２が０に等しいという条件が満たされるかどうかが判断される。当業者は、論理式「Ｓｃａｎ ｌｉｎｅ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２＝０」が、３２の倍数ごとに、つまり３２、６４、９６、１２８等で偽から真に切り替えられることを理解することができるだろう。この動作は、実際には、３２個のピクセルの高さを有するセルに入力画像を分割する。
【０１１４】
ステップ４０６の照会に対する答えがイエスである場合、「イエス」分岐が、各セルのピークヒストグラムが決定されるステップ４０８に続く。ステップ４０６の照会に対する答えがノーである場合、「ノー」分岐が、間引き画像回路５２が次のピクセルを待機するステップ４０８に続く。
【０１１５】
ステップ４１０では、ピクセルカウンタｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭが増分される。ステップ４１２では、ｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭカウンタ値が奇数であるかどうかが判断される。ステップ４１２に対する照会がイエスである場合、「イエス」分岐が、変数ＶＡＬＵＥがアドレス、ｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２ピクセル値でＲＡＭ Ｂのコンテンツに等しく設定されるステップ４１４まで続けられる。ステップ４１６では、変数ＶＡＬＵＥが増分される。ステップ４１８では、変数値が、アドレスｐｉｘｅｌ−ＮＵＭ ＭＯＤ ３２、ピクセル値でＲＡＭ Ｂに書き込まれる。
【０１１６】
ステップ４１２に対する照会がノーである場合、「ノー」分岐が、変数ＶＡＬＵＥがアドレスｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２ピクセル値でＲＡＭ Ａのコンテンツに等しく設定されるステップ４２０に続く。ステップ４２２では、変数ＶＡＬＵＥは１増分される。ステップ４２４では、変数ＶＡＬＵＥが、アドレスｐｉｘｅｌ＿ＮＵＭ ＭＯＤ ３２、ピクセル値でＲＡＭ Ａに書き込まれる。
【０１１７】
ステップ４２６では、現在のピクセル値が走査線の最後のピクセル値であるのかどうかが判断される。現在のピクセルが走査線内のピクセルではない場合、「ノー」分岐が、ステップ４２６から、間引き画像回路５２が次のピクセルを待機するステップ４０８まで続けられる。現在のピクセルが走査線の最後のピクセルである場合、「イエス」分岐は、ステップ４２６から、間引き画像回路５２が次の走査線を待機するステップ４０２に続く。
【０１１８】
ルーチン９４について図１４に描かれるステップが実行された後、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、間引き画像選択ルーチン９２のステップに従ってデータの処理を続ける。図１５は、図４の間引き画像選択ルーチン９６のためにコンピュータによって実現されるプロセスを描く。
【０１１９】
ステップ５００は、ルーチン９６の第１ステップである。図１５のステップ５００では、アドレスカウンタはゼロに等しく設定される。ステップ５０２では、ピーク値変数及びピークビン変数がゼロに等しく設定される。ステップ５０４では、ビン値は、アドレス［アドレスカウンタ］でＲＡＭ Ｂのコンテンツを加えた、アドレス［アドレスカウンタ］でのＲＡＭ Ａのコンテンツに等しく設定される。
【０１２０】
決定ステップ５０６では、間引き画像回路５２が、ビン値がピーク値より大きいかどうかを判断する。ステップ５０６に対する照会がイエスである場合、「イエス」分岐が、ピーク値がビン値に等しく設定され、ピークビン値がアドレスカウンタＭＯＤ２５５に等しく設定されるステップ５０８に続く。
【０１２１】
ステップ５０６に対する照会がノーである場合、「ノー」分岐が、アドレスカウンタが最大値に等しいかどうかが判断される決定ステップ５１０に続く。決定ステップ５１０に対する照会がイエスである場合には、「イエス」分岐は、プロセスが続行するところに続く。ステップ５１０に対する照会がノーである場合、「ノー」分岐は、可変アドレスカウンタＭＯＤ２５５がゼロに等しく設定されるかどうかが判断される決定ステップ５１２に続く。
【０１２２】
決定ステップ５１２に対する照会がイエスである場合、「イエス」分岐は、セル値がアドレスカウンタに等しく設定され、ピーク値がピークビン値に等しく設定されるステップ５１４に続く。ステップ５１４から、間引き画像回路５２は、ステップ５０２に移動する。
【０１２３】
決定ステップ５１２がノーである場合には、「ノー」分岐は、アドレスカウンタが１増分されるステップ５１６まで続けられる。ステップ５１６から、間引き画像回路５２は、ステップ５０４まで遡る。前記に概略されたステップに従ってデータを処理した後で、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、図５に描かれるように間引き画像５４を生成する。
【０１２４】
セグメント化された画像処理
図１６は、図６のセグメント化された画像５６を生成する、図４のルーチン９８のためにコンピュータによって実現されるプロセスを示す。ルーチン９８は、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、図５の間引き画像５４のヒストグラムを計算する、図１６のステップ６００で開始される。
【０１２５】
ステップ６００に続いて、ステップ６０２では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、曲線を作成するために、部分に関して線形様式でヒストグラムのピークを連結する。マルチ解像度ラベルロケータプログラムは、ステップ６０２で濾波の２つの段階を実行する。第１に、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、低域フィルタを利用することによってステップ６００で計算されるヒストグラムを濾波する。低域フィルタは、低エネルギー発振を除去し、ステップ６００で計算されるヒストグラムを平滑化するために七（７）ピクセル移動ウィンドウまたは包絡線のアプリケーションを含む。次に、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、濾波されたデータをさらに処理するために、第２段階として適応移動ウィンドウフィルタを適用する。
【０１２６】
図１７は、図１６のステップ６０２で利用される平滑化包絡線または低域フィルタを示すグラフである。好ましい実施形態のグラフの横座標は、間引き画像５４のピクセルの光強度を表すが、縦座標は、ある特定の光強度の発生／ピクセル／ヒストグラムの数を表す。光強度以外のそれ以外の測定パラメータは、本発明の範囲を超えるものではない。例えば、マルチ解像度ロケータシステムが色イメージングを利用するときの、色に基づいたヒストグラム／グラフが利用できるだろう。マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、低エネルギー発振を除去し、ヒストグラムを平滑化するために、七（７）ピクセル移動ウィンドウまたは包絡線を適用する。
【０１２７】
次に、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、左から右へ曲線に沿って移動することを含む適応移動ウィンドウ濾波プロセスを用いる。ヒストグラムが連続点ごとに発振する場合、中間点の値は２つの隣接する点の平均に等しい。したがって、Ｈ_ｉ＋１＝０．５ｘ（ｈ_ｉ＋ｈ_ｉ＋２）であり、ここではＨ_ｉは点ｉでのヒストグラム値である。このプロセスは、曲線の粗い領域を平滑化する２点移動平均である。
【０１２８】
適応移動ウィンドウ濾波プロセスが完了された後、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、ステップ６０４まで処理を続行する。ステップ６０４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、図１８で描かれるように、濾波されたヒストグラムのピークを特定する。図示される例では、図１８の濾波されたヒストグラムのピークは、間引き画像５４の接続される構成要素に対応する。
【０１２９】
図１８に示されるように、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、最高ピークから最低ピークまでの順序でピークごとに検索する。点Ｈは、下方傾斜について、Ｄ_１＞１２及びＤ_２＞１０及びＨ_２＞２０の場合、あるいはＤ_１＞５及びＤ_２＞２及びＨ_１＞８及びＶ＜３０の場合、あるいはｉ＝２５５の場合、あるいはｈ_ｉ＝−１（ｈ_ｉはピクセル値ｉでのヒストグラム値である）の場合に、低い点と見なされる。点Ｈは、上方傾斜について、Ｈ_１＞１２及びＶ＜５の場合、あるいはＨ_１＞１０及びＤ_１＞２０及びＶ＜１０の場合、あるいはｉ＝２５５の場合、あるいはＨ_１＝１の場合、あるいはＨ_１＞８０及びＤ_１＞１及びＶ＜８の場合、あるいはＨ_１＞５及びＤ_１＞５及びＶ＜２の場合に低い点と見なされる。
【０１３０】
決定ステップ６０６では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、ある領域についてのピーク数が１０より大きいかどうかを、該領域の高さが三（３）ピクセル未満である場合、あるいは面積が三十（３０）ピクセル未満である場合に判断する。ピーク、高さ、及び面積のこれらの値は、マルチ解像度ロケータシステムの応用例に依存している。言い換えると、これらの値は、関心のある特徴の特定のサイズについて修正できる。例えば、マルチ解像度ロケータが、回路基板上で特定のサイズに作られたマイクロチップを検索する場合、値は、該特定のマイクロチップのサイズについて修正されるだろう。
【０１３１】
ステップ６０６の照会がイエスである場合には、「イエス」分岐が、このデータが保存されるステップ６０８に続く。ステップ６１０では、ピークは削除され、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６がステップ６０４に戻る。ステップ６０６の照会がノーである場合、「ノー」分岐はステップ６１２まで戻る。
【０１３２】
ステップ６１２では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、間引き画像５４に対応する空の画像の中に、濾波されたヒストグラムの各ピーク領域内のピクセルを写像することによって（図６に描かれるような）セグメント化された画像５６を生成する。該セグメント化された画像は、典型的には、候補領域つまりＢＬＯＢＳ_ｉ−ｎを表示するだろう。ステップ６１４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、候補領域を表す連結された構成要素２５Ｂ、４０Ｂ，４２Ｂ、４４Ｂ及び４６Ｂを作成するために、ＳＲＩインターナショナル（ＳＲＩ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ）から入手できるもののような連結された構成要素関数を利用する。ＳＲＩ関数は、類似するピクセル強さを有するセグメント化画像５４内の領域を接続する。ＳＲＩ関数は、さらに、連結された構成要素２５Ｂ、４０Ｂ、４２Ｂ、４４Ｂ及び４６Ｂを境界線で囲む有界ウィンドウ２５Ｃ、４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃを生成する。
【０１３３】
複合画像処理
図６のルーチン９８の結果として図６のセグメント化された画像５６を生成した後に、マルチ解像度ラベルロケータは、図１９のルーチン１００を続行する。ルーチン１００は、ステップ７００を開始し、このステップ７００では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、エッジ発生画像５８のラベル候補領域２５Ｄ、４０Ｄ、４２Ｄ、４４Ｄ、及び４６Ｄと、セグメント化された画像５６の有界ウィンドウ２５Ｃ、４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃを結合する。ステップ７０２では、図６の有界ウィンドウ２５Ｃ、４０Ｃ、４２Ｃ、４４Ｃ及び４６Ｃが、図８の複合画像６０を生成するために、図７のエッジ発生画像５８の中に写像される。
【０１３４】
ステップ７０４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、有界ウィンドウ特性に基づいた特徴値を抽出する。有界ウィンドウ特徴値は、以下を含む。つまり、セグメント化された画像によって定められる高さに対する、有界ウィンドウによって定められる高さの比率を表す正規化された高さ（Ｘ_１／Ｈであり、ここではＸ_１が有界ウィンドウの高さであり、Ｈがセグメント化された画像５６によって定められる高さである）、セグメント化された画像によって定められる幅に対する、有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表す正規化された幅（Ｘ_２／Ｗであり、ここではＸ_２は有界ウィンドウの幅であり、Ｗはセグメント化された幅５６によって定められる幅である）、セグメント化された画像によって定められる面積に対する、有界ウィンドウによって定められる面積の比率を表す正規化された面積（Ｘ_２ ^＊Ｘ_１／Ｈ^＊Ｗ）、及び有界ウィンドウによって定められる高さに対する、有界ウィンドウによって定められる幅の比率を表すアスペクト比である。
【０１３５】
図２０の有界ウィンドウ１０は、ピーク領域隔離データ１２が、有界ウィンドウ１０によって含まれるセグメント化された画像５６に写像された。有界ウィンドウ１０のアスペクト比は、以下のとおりに計算される。つまり、Ｘ_１＞＝Ｘ_２である場合、Ｘ_１／Ｘ_２であり、それ以外の場合はＸ_２／Ｘ_１が使用される。
【０１３６】
上記に注記されたように、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、有界ウィンドウ特徴に基づいて特徴値を抽出する。しかしながら、特徴値は、以下のどれか１つを含むことがある。つまり、有界ウィンドウ内のセルの総数に対する、有界ウィンドウ内のセルの特徴値の合計の比率を表す正規化された特徴強さＴ、及び有界ウィンドウによって定められる領域に対する、有界ウィンドウ内のセルについての合計されたエッジ発生値の合計の比率を表す正規化されたエッジ発生強さＩである。
【０１３７】
いったんマルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、有界ウィンドウ特性に基づいて特徴値を抽出すると、ステップ７０６内のプログラム３６が、ラベル候補領域ごとにベクタＶをアセンブルする。ベクタＶは、有界ウィンドウ特性に基づいたものを含む複数の特徴値、及び光強度などの有界ウィンドウ特性に基づかない値に基づく。プログラム３６は、ある特定のラベル候補領域が実際の宛て先住所ラベルを含みそうかどうか判断するために、事前選別器ルーチン１０２及び選別器ルーチン１０４でベクタＶを利用する。
【０１３８】
事前選別器ルーチン
図２１は、図４の事前選別器ルーチン１０２のコンピュータによって実現されるプロセスを描く。ステップ８００は、ルーチン１０２の第１ステップである。ステップ８００では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、事前に定められる最小閾値以下の領域を画定する対応する有界ウィンドウを有する１つまたは複数のブロッブまたはラベル候補領域を排除する。ラベル候補領域は、長さＸ_１と幅Ｘ_２を有する辺によって求められる。マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、このような領域が２０のような値を下回る場合に、候補領域を排除することができる。当業者は、これらの閾値が、マルチ解像度ロケータシステムのアプリケーションに基づいて変化できることを認識するだろう。例えば、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、事前に定められた長さ及び幅を有する回路基板上で特定のリード線を特定するように設計できるだろう。このようなケースでは、閾値は、関心のあるリード線の長さ及び幅に基づくだろう。
【０１３９】
ステップ８０２では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、事前に定められる最大閾値を超える領域を画定する対応する有界ウィンドウを有する１つまたは複数のブロッブまたは候補領域を排除する。例えば、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、このような領域が、画像の寸法、ピクセル間隔等という点からアドレスラベルを多分有さないために、１６００より大きい値を有するラベル候補領域を排除することができる。アドレスラベルは、典型的には、１６００（好ましい実施形態の３ＤＰＩ画像での約４０平方インチ）未満である有界ウィンドウ面積を有する。
【０１４０】
ステップ８０４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、事前に定められた最小値及び最大値の間に該当する面積を有する、予想されたラベルの大きさに作られる候補領域またはブロッブを抽出することができる。例えば、このような最小値は、２０（約４．５平方インチ）となるだろうが、最大閾値は１０２４（約３２平方インチ）となるだろう。
【０１４１】
ステップ８０６では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、対応する候補領域の光強度特徴値について計算された重心を中心にして置かれる事前に定められたサイズを有する有界ウィンドウに相当するために、１つまたは複数の候補領域またはブロッブをトリミングする。ステップ８０６では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、エッジ発生密度が最高のａ´潜在候補領域の回りで切削するために重心サブルーチンを呼び出す。好ましい実施形態の場合、最高エッジ発生は、向きの最も等しい分散だろう。それから、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、変数Ｖ_Ｂｉ−ｍが、ある特定のブロッブまたは潜在的なラベル候補領域の特徴ベクタを表す、出力ボックス８０８に進む。
【０１４２】
分類ルーチン
図２１に描かれる事前分類プロセスを完了後、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、図２２に示されるように分類ルーチン１０４を開始する。ステップ９００は、ルーチン１０４の第１ステップである。ステップ９００では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、有界ウィンドウ特性に基づくことがある特徴値の１つまたは複数に対応する絶対決定値またはエラーを計算する。前述したように、有界ウィンドウ特徴値は、有界ウィンドウのアスペクト比であってよい。それから、このアスペクト比が、予想される大きさに作られる住所ラベルの予想されるアスペクト比または典型的なアスペクト比に比較される。
【０１４３】
有界ウィンドウ特徴値は、ラベル候補領域の寸法に関係するが、その他の特徴値特性は、ビデオカメラによって検出可能な画像パラメータに関係してよい。例えば、１つの特徴値は、エッジ発生画像５８内の候補領域の正規化されるエッジ発生密度である。それから、この正規化されたエッジ発生密度が、予想されるエッジ発生密度に比較される。別の特徴値は、正規化された光強度である場合がある。潜在的な候補領域のこの正規化された光強度は、ラベルの間引き画像５４の予想光強度に比較される。
【０１４４】
ステップ９００で計算される絶対値決定エラー値は、以下のとおりに要約できる。
【０１４５】
アスペクト比絶対決定エラーｅ _Ｒ ：
ｅ_Ｒ＝｜Ｘ_１／Ｘ_２−Ｒ_０｜
ここで、Ｒ_０は、予想アスペクト比または典型的なアスペクト比である。住所ラベルについて、この値は、１．５として求められた。Ｘ_１／Ｘ_２は、特定のブロッブまたはラベル候補領域の有界ウィンドウのアスペクト比である（有界ウィンドウの長さ及び幅の寸法Ｘ_１とＸ_２について、図２０を参照すること）。
【０１４６】
エッジ発生絶対決定エラーｅ _Ｔ ：
ｅ_Ｔ＝｜Ｔ_ｉ／Ｎ−Ｔ_０｜
ここで、Ｔ_０は、予想されるエッジ発生密度である。住所ラベルについて、Ｔ_０は、１．０として求められた。Ｔ_ｉ／Ｎは、潜在的な候補領域のエッジ発生密度である。
【０１４７】
グレースケール光強度絶対決定エラーｅ _Ｉ ：
ＥＩ＝｜Ｉ_ｉ／ｎ−Ｉ_０｜
ここで、Ｉ_０は、間引き画像５４の予想される光強度である。ラベル環境のためのＩ_０の予想値は２５５である。Ｉ_ｉ／Ｎは、特定のブロッブまたはラベル候補領域の光強度である。
【０１４８】
正規化された寸法絶対決定エラーｅ _Ｄ ：
ｅ_Ｄ１＝最大（｜ｄ_１−ｌ_１｜）
ｅ_Ｄ２＝最大（｜ｄ_２−ｌ_２｜）であり、この場合、ｄ_１とｄ_２はラベル候補領域の正規化された寸法である。
【０１４９】
ｄ_１＝Ｘ_１／Ｗ
ｄ_２＝Ｘ_２／Ｗ
この場合、Ｘ_１及びＸ_２は、有界ウィンドウの長さ及び幅の寸法であるが、Ｗは間引き画像５４の幅である。
【０１５０】
ｌ_１とｌ_２は、予想される正規化寸法である。
【０１５１】
ここで、ｄ_１＜ｄ_２であるならば、ｌ_１＝２０／Ｗ及びｌ_２＝２２／Ｗである。あるいは、ｄ_ｉ＞ｄ_２であるならば、ｌ_１＝２２／Ｗ、及びｌ_２＝２０／Ｗである。
【０１５２】
ステップ９００の絶対決定エラーを計算した後に、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６がステップ９０２まで続行する。ステップ９０２では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が４つのエラーコード（Ｃ_Ｒ、Ｃ_Ｔ，Ｃ_１，Ｃ_Ｄ）を各ラベル候補領域に割り当てる。コード（Ｃ_Ｒ，Ｃ_Ｔ，Ｃ_Ｉ，Ｃ_Ｄ）のそれぞれは、ステップ９００の決定エラー値を含む計算に基づいた値を有する。当業者は、これらのエラーコード値が、マルチ解像度ロケータシステム用のアプリケーションの種類に依存して調整することができることを認識するだろう。
以下が、エラーコードを求めるための等式である。
【０１５３】
アスペクト比エラーコードＣ _Ｒ ：
１ ｅ_Ｒ＜＝１．５
Ｃ_Ｒ＝ ０ １．５＜ｅ_Ｒ＜＝２．５
−１ ｅ_Ｒ＞２．５
エッジ発生エラーコードＣ _Ｔ ：
１ ｅ_Ｔ＜＝０．６６７
Ｃ_Ｔ＝ ０ ０．６６７＜ｅ_Ｔ＜＝０．８００
−１ ｅ_Ｔ＞０．８００
グレースケール光強度エラーコードＣ _Ｉ ：
１ ｅ_Ｉ＞＝Ｉ_Ｗ
Ｃ_Ｉ＝ ０ ｅ_Ｉ＜Ｉ_Ｂ
−１ Ｉ_Ｂ＜ｅ_Ｉ＜Ｉ_Ｗ
Ｉ_Ｂ＝０．２^＊ダイナミック範囲及びＩｗ＝０．５^＊ダイナミック範囲
正規化された寸法エラーコードＣＤ：
１ ｅ_Ｄ１＜１及びｅ_Ｄ２＜＝１
Ｃ_Ｔ＝ ０ それ以外の場合
−１ ｅ_Ｄ１＞＝｜Ｘ_１−２４｜ｅ_Ｄ２＞＝｜Ｘ_２−２４｜
ステップ９０２のエラーコードを計算した後、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、ステップ９０４まで続行する。ステップ９０４では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、ステップ９０２で計算されるエラーコードＣに基づいて、各ラベル候補領域にクラス「Ｓ」を割り当てる。クラス「Ｓ」値は、以下の通りに計算される。
【０１５４】
クラス「Ｓ」値：
１ Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｔ＝１の場合
Ｓ＝ ０ Ｃ_Ｒ＝０及びＣ_Ｔ＝１ならびにＣ_Ｄ＝−１の場合、あるいは
Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｔ＝０ならびにＣ_Ｄ−１の場合、あるいは
Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｔ＝−１、及びＣ_Ｄ＝１の場合、あるいは
Ｃ_１＝−１及びＣ_Ｒ＝１及びＣ_Ｄ＝−１の場合
−１ それ以外の場合
マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、各ラベル候補領域にクラス「Ｓ」値を割り当てるのを終了すると、それはステップ９０６に進む。ステップ９０６では、各ラベル候補領域にエラー表座標値Ｊが割り当てられる。各エラー表座標値Ｊは、以下の通りに計算される。
【０１５５】
エラー表座標値Ｊ：
１１ Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｔ＝１の場合
０ Ｃ_Ｒ＝０及びＣ_Ｔ＝１及びＣ_Ｄ＝−１の場合
Ｊ＝ １ Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｔ＝０及びＣ_Ｄ＝−１の場合
２ Ｃ_Ｔ＝−１及びＣ_Ｄ＝１の場合
３ Ｃ_Ｒ＝１及びＣ_Ｄ＝−１及びＣ_Ｒ＝１の場合
−１ それ以外の場合
エラー表座標値Ｊを各ラベル候補領域に割り当てた後、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、−１に等しいクラスＳを有するラベル候補領域を排除する。いったんプログラム３６が、−１に等しいクラスＳ値を有するラベル候補領域の排除を実行すると、プログラム３６はステップ９０８に進む。
【０１５６】
ステップ９０８では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、以下の規則に従って１または０に等しいクラスＳ値を有するラベル候補量伊沖ごとに相対決定エラーＥを計算する。
【０１５７】
規則（１）：
クラスＳ値＝１を有するラベル候補領域の特徴ベクタＶの相対エラーＥは、クラスＳ値＝０を有するラベル候補領域の特徴ベクタＶの相対エラーより小さいとして分類される。
【０１５８】
規則（２）：
クラスＳ値＝１を有するラベル候補領域の特徴ベクタＶの相対エラーＥは、そのエッジ発生絶対決定エラーｅ_Ｔに等しく設定される。
【０１５９】
規則（３）：
クラスＳ値＝０を有するラベル候補領域の特徴ベクタＶの相対エラーＥは、以下の通りに計算される。
【０１６０】
マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６は、１組のラベル候補領域のどの一方がより小さい相対エラーＥを有するのかを判断するために、ラベル候補領域のそれぞれの組の特徴ベクタＶ_１、Ｖ_２の組を比較することによって、クラスＳ値を有するラベル候補領域の相対エラーＥを求める。プログラム３６は、エラーインデックス値Ｌを求めるためにラベル候補領域のそれぞれの組の各ラベル候補領域からエラー表座標値Ｊを利用する。例えば、１組のラベル候補領域のエラーインデックス値Ｌは、表６に存在するエラーインデックス値の適切な場所を提供する２つのエラー表座標値（第１ラベル候補領域からのＪ_１と第２ラベル候補領域からのＪ_２）を利用することによって求められる。
【０１６１】
【表６】

【０１６２】
１組のラベル候補候補領域について表６からエラーインデックスＬを求めた後、プログラム３６は、以下の基準に基づいて１組のラベル候補領域のそれぞれについて相対エラーＥを求める。
【０１６３】
Ｌ＝１の場合には、相対エラーＥ_ｉ＝エッジ発生絶対決定エラーｅ_Ｔｉであり、この場合、Ｅ_ｉは、ラベル候補領域の特徴ベクタＶ_ｉの相対エラーであり、この場合、ｉ＝２は、ラベル候補領域のそれぞれの組のそれぞれを示す。
【０１６４】
Ｌ＝３の場合には、相対エラーＥ_ｉ＝グレースケール光強度絶対決定エラーｅ_Ｉｉである。
【０１６５】
Ｌ＝４の場合には、相対エラーＥ_ｉ（エッジ発生絶対決定エラーｅ_Ｔｉ＋アスペクト比絶対決定エラーｅ_Ｒ）である。
【０１６６】
Ｌ＝５及びＪ_２＝０、及び正規化寸法エラーコードＣ_Ｄ２＝１の場合、またはＬ＝５及びＪ_２＝２及び正規化寸法エラーコードＣ_Ｄ１≠１の場合には、Ｅ_２＜Ｅ_１である。それ以外の場合には、Ｅ_２＞Ｅ_１である。
【０１６７】
Ｌ＝６及びＪ_１＝３及びグレースケール光強度エラーコードＣ_Ｉ１＝１の場合、Ｅ_１＝０．５^＊（グレースケール光強度絶対決定エラーｅ_Ｉ１＋アスペクト比絶対決定エラーｅ_Ｒ１）である。
【０１６８】
Ｌ＝６及びＪ_２＝２及びグレースケール光強度エラーコードＣ_Ｉ２＝１の場合には、Ｅ_２＝０．５^＊（グレースケール光強度絶対決定エラーｅ_Ｉ２＋アスペクト比絶対決定エラーｅ_Ｒ２）である。
【０１６９】
Ｌ＝８及びＪ_２＝２及びグレースケール光強度エラーコードＣ_Ｉ２＝１の場合にはＥ_２＜Ｅ_１である。それ以外の場合、Ｅ_１＞Ｅ_２である。
【０１７０】
ステップ９０８のラベル候補ごとに相対エラーＥを計算した後、プログラム３６はステップ９１０に続行する。ステップ９１０では、プログラム３６は、重複するラベル候補領域を排除する。ラベル候補領域は、それぞれのラベル候補領域が、八十五パーセント（８５％）別のラベル候補領域の各寸法に沿って重複する場合に、重複していると見なされる。この重複基準を満たすラベル候補領域の場合、プログラム３６は、以下の基準に従って２つの重複するラベル候補領域の一方を排除する。
【０１７１】
重複するラベル候補領域の一方がＳ＝１という割り当てられたクラス値を有し、他方のラベル候補領域がＳ＝０というクラス値を有する場合、プログラム３６は、クラス値Ｓ＝０を有する領域を排除するだろう。それ以外の場合、プログラム３６は、さらに大きな相対エラーＥを有する候補領域を排除する。
【０１７２】
ステップ９１２では、マルチ解像度ラベルロケータプログラム３６が、以下の基準に従った住所ラベルを最も含んでいそうなラベル候補領域を特定し、リストする。クラスＳ値＝１を有する４つ以上のラベル候補領域がある場合には、該３つの最小相対エラーＥラベル候補領域を、ラベルを最も含んでいそうなラベル候補領域として示す。クラスＳ値＝１を有する２つまたは３つのラベル候補領域がある場合には、ラベル候補領域のこのグループを、住所ラベルを最も含んでいそうなラベル候補領域として示す。言い換えると、Ｓ＝１の３つ未満の候補がある場合には、クラスＳ値＝０である最小相対エラー候補で、ラベル候補を突き合わせる。ラベル候補領域がない場合、あるいはクラスＳ＝０を有する１つのラベル候補領域がある場合には、クラスＳ＝１を有するすべてのラベル候補領域クラスＳ＝０を有する最小相対エラーＥラベル候補を、住所ラベルを最も含んでいそうなラベル候補領域として示す。クラスＳ値＝１または＝０を有する候補がある場合には、候補はラベルではない。
【０１７３】
ラベル候補領域の優先順位が付けられたリストの出力
プログラム３６が、リスト及び選択プロセスをステップ９１２で終了した後、プログラム３６はルーチン１０６まで続行する。ルーチン１０６では、マルチ解像度ラベルロケータシステムは、ディスプレイデバイスまたは（プリンタなどの）その他の出力装置に、住所ラベルを最も含んでいそうなラベル候補領域の優先順位が付けられたリストを出力する。ラベル候補領域のこの優先順位が付けられたリストを使用すると、自動化された荷物分類システムは、低いダイナミック範囲を有する画像について約九十パーセント（９０％）の精度率で、毎秒２５個のパッケージという平均速度で荷物パッケージを処理することができる。高いダイナミック範囲の画像については、荷物仕分けシステムは、約九十五パーセント（９５％）という精度で荷物パッケージを処理することができる。
【０１７４】
本発明は、荷物処理または仕分け制度を高めるが、マルチ解像度ロケータシステムのその他の応用例または実施の形態は、本発明の範囲を超えていない。その他の応用例または実施の形態は、以下を含むが、以下に限られていない。つまり、プリント回路基板上のリード線またはマイクロチップを特定すること、荷物上の蛍光マーキングを特定すること、郵便料金別納等を示すことのある六角形などの荷物上の特定の形状を特定すること、ビデオ画像処理によって検出可能なひび割れまたはその他の毛間などの製品の欠陥の位置を決めること、色付き織物の製造において欠陥を特定すること、及び対象の視覚的な特性がビデオ画像処理によって容易に検出可能であるその他の類似した環境である。
【０１７５】
前述されたように、マルチ解像度ラベルロケータシステム２０の好ましい実施の形態は、走査された画像に基づいた所定数の候補ラベル場所を出力する。本発明が、基板上の関心のある特性を有する証印の位置を決めるための改善された方法及び装置を提供することが理解されるだろう。多くのそれ以外の変型及び追加の特徴は、発明の実施の形態の例の先行する説明という点で明らかになるだろう。したがって、前記が本発明の実施形態の例だけに関係し、多数の変更が、特許請求の範囲により定められるような発明の概念及び範囲から逸脱することなくなされてもよいことが理解されであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は本発明の実施の形態の例に動作環境を提供するベルト上マルチ解像度ラベルロケータシステムの機能ブロック図である。
【図２】
図２はマルチ解像度ラベルロケータシステムにとって関心のある基板を描くブロック図である。
【図３】
図３は本発明の実施の形態の例によるマルチ解像度ラベルロケータシステムを描く機能ブロック図である。
【図４】
図４はマルチ解像度ラベルロケータシステムのハードウェア及びソフトウェアを特定するさらに詳細な論理流れ図である。
【図５】
図５は関心のある荷物の基板の画像の間引き画像を描く図である。
【図６】
図６は間引き画像から生成されるセグメント化された画像を描く図である。
【図７】
図７はマルチ解像度ラベルロケータシステムのビデオ画像プロセッサの内の１つによって生成されるエッジ発生画像を描く図である。
【図８】
図８はセグメント化された画像からエッジ発生画像に写像されている有界ウィンドウを描く図である。
【図９Ａ】
図９Ａは黒／白バイナリ画像の中に、カメラから生成された元の高解像度画像を閾値によってエッジを検出するためのハードウェアの機能ブロック図である。
【図９Ｂ】
図９Ｂは図９Ａの黒／白バイナリ画像ハードウェア用の黒と白の閾値論理を記述する図である。
【図１０】
図１０はエッジ発生画像を生成するためのハードウェアを描く機能ブロック図である。
【図１１】
図１１はマルチ解像度ラベルロケータシステムの間引き画像の生成を担当するハードウェアの機能ブロック図である。
【図１２】
図１２はエッジ発生画像のセル内のバイナリ化されたピクセル値の間で予想される向きの遷移を特定するためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図１３】
図１３はエッジ発生画像内の遷移に基づいてセルの合計されたエッジ発生値を計算するためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図１４】
図１４は間引き画像の各セル内で発生するピクセル値のヒストグラムを計算することにより、間引き画像を作成するためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図１５】
図１５は間引き画像の各セルのヒストグラム内でピークを見つけるためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図１６】
図１６は基板上の証印の予想される特性に対応する特性を有する間引き画像内で１つまたは複数の候補領域を特定するためのプロセスを描く、論理流れ図である。
【図１７】
図１７は間引き画像のヒストグラムを描く図である。
【図１８】
図１８は高い点と低い点によって間引き画像のヒストグラムがどのようにして求められるのかを描くグラフである。
【図１９】
図１９は間引き画像の特性、及び関心のある特性に対応するエッジ発生画像特性を有する入力画像内で１つまたは複数の候補領域を特定するためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図２０】
図２０はセグメント化された画像内の各接続された構成要素の回りに形成される有界ウィンドウを描く図である。
【図２１】
図２１は資格のグループを適用することにより、候補領域を事前に分類するためのプロセスを描く論理流れ図である。
【図２２】
図２２は１つまたは複数の特徴ベクタを有する候補領域をリストするためのプロセスを描く論理流れ図である。