JP2007213359A - 二次元コード検出システムおよび二次元コード検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の二次元コードについて復号を行うにあたり、正確かつ迅速に位置検出パターンの組み合わせを検出すること。
【解決手段】本発明は、複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段（ステップＳ１１）と、読取手段によって読み取った複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段（ステップＳ１３）と、認識手段によって認識した複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出する算出手段（ステップＳ１４）と、選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける最小単位がほぼ等しいか否かを判断し、ほぼ等しい場合にはそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行う位置特定手段（ステップＳ１５〜Ｓ１８）とを備える二次元コード検出システムである。
【選択図】図２

Description

本発明は、二次元コードの読み取りおよび復号に関する技術であり、特に、同時に複数の二次元コードを読み取って、各々を的確に認識することができる二次元コード検出システムおよび二次元コード検出プログラムに関する。

近年、バーコードは広く世の中で活用されている。その中でも表現できる情報量の多さから二次元コードの利用が広まっている（特許文献１、２参照）。例えば、紙の書類の記載内容を二次元コードに変換し、その紙文書の余白に二次元コードを追加しておくことで、その紙文書をスキャンしたときに、そのバーコードを認識して復号すれば、ＯＣＲなどを用いることなく、その文書の記載内容を電子データとして取得することが可能である。

ここで、二次元コードは、一次元コード（バーコード）よりも表現できる情報量が大きいが、それでもその情報量には限界がある。大量の情報量をバーコードで表現する場合には、その情報を複数のバーコードに分割して表現するやり方がある（JIS-X-0510、p22、5.3.2.7、連結モードを参照。）。

二次元コードの代表例であるＱＲコードには３個の位置要素パターンがある。画像中からＱＲコードを検出するには、まず画像全体をスキャンして位置要素パターンを検出し、その位置要素パターンの中心座標を全て算出する（JIS-X-0510、p65〜p66を参照。）。例えばＱＲコードが一つであれば、位置要素パターンの中心座標は３個、ＱＲコードが４個あれば、位置要素パターンの中心座標は３×４＝１２個算出される。

この位置要素パターンは図１５のように、左上に位置検出パターン(#0)、右上に位置検出パターン(#1)、左下に位置検出パターン(#2)が配置される。そして、これらの位置要素パターン#0、#1、#2は#0を頂点とする直角二等辺三角形を構成し、二次元コードの上下位置および回転を検出する。

特開平６−１２５１５号公報 特許第２９３８３３８号明細書

しかしながら、複数のＱＲコードが存在する場合、ＱＲコードを検出する条件として位置検出パターンから直角二等辺三角形を検出すると、不要な位置に直角二等辺三角形が見つかってしまう（図１６参照）。つまり、誤認識される直角二等辺三角形が出てきてしまう。

この際、不要な直角二等辺三角形が見つかったとしても、全体の三角形の組み合わせから、不要な三角形を排除することは可能である。例えば、不要な三角形を含む全体構成では、余る点が存在してしまうということを利用すれば、排除は可能である。ただし、この処理では最適な組み合わせになるまで、演算を延々と繰り返すことになる。その結果、演算量が増えてしまうため、処理速度が遅くなる。

また、不要な直角二等辺三角形をＱＲコードであると判定してしまうので、ＱＲコードの誤認識が発生してしまうという問題も生じる。

本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段と、読取手段によって読み取った複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段と、認識手段によって認識した複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出する算出手段と、選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける最小単位がほぼ等しいか否かを判断し、ほぼ等しい場合にはそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行う位置特定手段とを備える二次元コード検出システムである。

このような本発明では、複数の位置検出パターンの中から選択した少なくとも２つにおいて各々の最小単位がほぼ等しい場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定するため、不要な位置検出パターンの組み合わせを的確に排除して、高速に位置検出を行うことができるようになる。

また、本発明は、複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段と、読取手段によって読み取った複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段と、認識手段によって認識した複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の距離を算出する算出手段と、選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける距離が予め定められた値を超えているか否かを判断し、超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行う位置特定手段とを備える二次元コード検出システムである。

このような本発明では、複数の位置検出パターンの中から選択した少なくとも２つにおいて、それらの距離が予め定められた値を超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定するため、不要な位置検出パターンの組み合わせを的確に排除して、高速に位置検出を行うことができるようになる。

例えば、二次元コードがＱＲコードであり、複数のＱＲコードを検出する場合、３個の位置検出パターンの組み合わせを評価することになるが、その時にＱＲコードを構成する最小単位（モジュールサイズ）が同等である位置検出パターンだけを評価する。また、モジュールサイズから最大のＱＲコード（例えば、型番４０）の大きさを算出し、その時の位置検出パターンの距離を算出し、その距離の範囲内にある位置検出パターンだけを評価する。

また、上記二次元コード検出システムにおいて実行される各処理をプログラム処理で実現することによって、二次元コードを検出する機能を備えた各種電子機器へ適用できるようになる。

したがって、本発明によれば、複数の位置検出パターンを検出するための組み合わせ個数が大幅に減るため、位置検出にかかる処理時間の短縮化を達成することが可能となる。また、これによって二次元コードの誤検出が減少し、複数の二次元コードがあっても的確な復号を高速で行うことが可能となる。

以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。本実施形態に係る二次元コード検出システムおよび二次元コード検出プログラムは、二次元コード（本実施形態ではＱＲコード）が配置されている紙原稿をフラットベッドスキャナーで読み取る際に、一つのラスター画像データから二次元コードの各々を認識するアルゴリズムに関するものである。

（システム全体の説明）
図１は、本実施形態に係る二次元コード検出方法を実行するシステムの構成図である。画像入力装置１はスキャナのような紙原稿を読み取り、ラスター画像データを生成する。画像入力装置１としては、デジタルカメラのような装置でもよい。メモリ２は画像入力装置１で取得されたラスター画像データを保持する。ＣＰＵ３はプログラムを読み込み二次元コードの検出処理および復号処理をソフトウエアで実行する。本発明に係る二次元コード検出方法は、ＣＰＵ３で実行可能なプログラムとして実現される。

本システムは、復号されたデータに基づいて、様々な処理を行う。例えば、復号されたデータがデータベースに蓄積された文書を識別するＩＤ番号（以下文書ＩＤ）だった場合には、文書ＩＤを検索キーとしてデータベース６に問い合わせを行い、その結果得られる文書データ本体を取得し、プリンタのような画像出力装置５を用いて文書データ本体をプリントする。あるいは得られた文書データ本体を、外部インタフェース４を経由してネットワーク経由で他のコンピュータに転送することもできる。

以下、各実施形態について説明するが、検出対象となる二次元コードとしてはＱＲコードを例として説明する。

（システム全体の処理手順）
図２は、本実施形態に係るシステム全体の処理手順を説明するフローチャートである。先ず、画像入力装置からラスター画像データを取得し（ステップＳ１１）、その画像データを二値化する（ステップＳ１２）。二値化方式はしきい値を用いた単純二値化でも良いし、その他の二値化方式でもよい。

次に、二値化されたラスター画像データから二次元コード（ここではＱＲコード）の位置検出パターンの中心座標を検出する（ステップＳ１３）。検出方法はここでは既存の方法（ＪＩＳ規格書に記載の方法）を用いる。

検出された位置検出パターンは、そのパターンの中心座標が求まっている。それらの位置検出パターンを少なくとも２つ（本実施形態では３つ）使うことで一つのバーコードを示す。この段階ではどの３個の組み合わせがバーコードを示すかはわからない。

位置検出パターン組み合わせ検出処理（ステップＳ１４）で、上記のバーコードを示す３個の位置検出パターンの組み合わせを判定する。組み合わせ判定方法の詳細は後述する。ここで求まった３個の位置検出パターンの組み合わせに基づいて、バーコード領域を特定する。３個の位置検出パターン位置関係からそのバーコードの回転角度が分かるので、バーコード領域の回転角度を補正し、バーコードが正立した状態にする（ステップＳ１５）。次に、正立したバーコード領域をトリミングして（ステップＳ１６）、復号手段に送る。復号方法は既存の方法（ＪＩＳ規格書に記載の方法）を用いる（ステップＳ１７）。

組み合わせ検出の結果、バーコード領域が複数見つかった場合には、すべてのバーコード領域に対して回転補正（ステップＳ１５）、トリミング（ステップＳ１６）、復号の処理（ステップＳ１８）を行う。全ての組み合わせが終了した場合には処理を完了する（ステップＳ１８）。

（第１実施形態）
第１実施形態は、図２のステップＳ１４で示す「位置検出パターンの組み合わせ検出」における手順に特徴がある。以下、位置検出パターン組み合わせ検出について詳しく説明する。図３は、第１実施形態に係る位置検出パターン組み合わせ検出のフローチャートである。ＪＩＳ規格書に記載された方法で位置検出パターンの中心座標が全て求まったあとにこの処理が行われる。

一つのＱＲコードには３つの位置検出パターンがあるので、Ｎ個のＱＲコードが有る場合には、３Ｎ個の位置検出パターンの中心座標があることになる。この中心座標のリストを保持する（ステップＳ２１）。

次に、この中心座標から３つの座標を組み合わせて選択する。組み合わせの方法は３Ｎ個から３個を総当たりになるように組み合わせる。組み合わせ数は、３Ｎから３を取り出す組み合わせ（＝コンビネーション）の計算で求まる。例えばＱＲコードが２個ならば、位置検出パターンの中心座標は２Ｎ＝６個になり、６個から３個と選択する組み合わせ数は２０となる。ＱＲコードが１０個ならば、組み合わせは４０６０となる（数１参照）。

（モジュールサイズ推定）
次に、選択された３個の位置検出パターンの中心点の座標をそれぞれＸ，Ｙ，Ｚとする。そして、各座標が属する位置検出パターンからモジュールサイズをそれぞれ計算する。ここで、モジュールサイズとはＱＲコードのシンボルを構成する単位正方形のセルのサイズ（最小単位）である。ＱＲコードの位置検出パターンもこのモジュールで構成されているので、位置検出パターンの外枠の幅がモジュールサイズとなる。

図４は、位置検出パターンの中心座標からモジュールサイズを計算する方法を説明する模式図である。すなわち、先ず、位置検出パターンの中心座標をp0とする。位置検出パターンの中心部分は黒画素である。中心p0から水平方向に画素値を見ていき、黒画素が連続し白画素に切り替わる点をp1とする。p1から更に画素値を見ていき、白画素が連続し黒画素に変わる点をp2、更に黒画素が連続し白画素に変わる点をp3とする。今度は中心p0から先ほどと反対方向に画素値を見ていき、同様に画素値の変化点をp4,p5,p6を算出する。点p6とp5の距離をdx1、点p5とp4の距離をdx2、点p4とp1の距離をdx3、点p1とp2の距離をdx4、点p2とp3の距離をdx5とする。

同様に、中心点p0から垂直に画素値を見ていき、画素値の変化点を求め、その点間の距離dy1,dy2,dy3,dy4,dy5をそれぞれ求め、図５のように距離値が求まる。これらの距離値から下記の計算式でモジュールサイズが計算できる。

推定モジュールサイズ＝((dx1+dx2+dx3/3+dx4+dx5)+(dy1+dy2+dy3/3+dy4+dy5))/10

上記の方法で３個の位置検出パターンの中心点のＸ，Ｙ，ＺのモジュールサイズMx、My、Mzを計算する（ステップＳ２２〜Ｓ２４）。

次に、この３つのモジュールサイズMx、My、Mzを比較する（ステップＳ２５）。つまり、一つのＱＲコードを構成する３つの位置検出パターンから算出されたモジュールサイズは等しくなる。この３つのモジュールサイズが異なる場合には、一つのＱＲコードを構成しないので、この３つの組み合わせは評価しない。一方、３つのモジュールサイズがほぼ等しい場合には、これは一つのＱＲコードを構成する可能性があるので次の処理に進む。ここで、画像をスキャンした時の変動要素などがあるので、モジュールサイズの評価にはある程度マージンを持たせても良い。

（直角二等辺三角形の評価）
次に、モジュールサイズがほぼ等しい３つの位置検出パターンの中心座標Ｘ，Ｙ，Ｚが直角二等辺三角形を構成するか否かを評価する。図６、図７は、３点が直角二等辺三角形となるか否かを判定するフローチャートである。

先ず、図６に示すように、中心座標Ｘ，Ｙ，Ｚの３点を取得し（ステップＳ３１）、点Ｘが直角となる二等辺三角形か否かを判断する（ステップＳ３２）。この判断が真（True）であれば直角二等辺三角形であると判断する。また、この判断が偽（False）であれば、点Ｙが直角となる二等辺三角形であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。この判断が真（True）であれば直角二等辺三角形であると判断する。また、この判断が偽（False）であれば、点Ｚが直角となる二等辺三角形であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。この判断が真（True）であれば直角二等辺三角形であると判断する。また、この判断が偽（False）であれば、直角二等辺三角形ではないと判断する。

各点について、その点が直角となる二等辺三角形であるか否を判断する処理は図７に示すフローチャートになる。すなわち、先ず、頂点となる点Ｘ、その他の点Ｙ，Ｚを取得する（ステップＳ４１）。次いで、距離ＸＹ、距離ＸＺを計算するとともに（ステップＳ４２）、直線ＸＹ、直線ＸＺで構成される角度θを計算する（ステップＳ４３）。

そして、距離ＸＹ＝距離ＸＺであるか（ステップＳ４４）、角度θ＝９０度であるか（ステップＳ４５）を判断し、いずれかが真（True）であれば直角二等辺三角形であると判断し、いずれかが偽（False）であれば直角二等辺三角形ではないと判断する。

この３点が直角二等辺三角形となる場合には（ステップＳ２６）、この３点はＱＲコードを構成する３つの位置検出パターンの中心座標として保持する（ステップＳ２７）。この位置検出パターンの座標に基づいて回転補正を行い、ＱＲコードを復号し所望の情報を取得する。

（効果）
本実施形態によれば、図８にあるような、モジュールサイズが異なるＱＲコードが一つの画像中に有る場合、モジュールサイズが等しい位置検出パターンだけを評価するので、従来よりも評価回数が大幅に削減されるので、短い処理時間でＱＲコードを検出することが可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態は、位置検出パターンが傾いている場合のモジュールサイズの計算方法に関するものである。なお、これ以外は第１実施形態と同様である。

（傾いた位置検出パターンからモジュール推定）
図９、図１０に示すように、位置検出パターンが傾いている可能性がある場合、モジュールサイズの計算は下記のように行う。すなわち、図９、図１０に示すように、位置検出パターンの中心点p0から水平方向に画素値を見ていき、黒画素から白画素に切り替わる点をp1とする。この中心p1とp1とを通る水平線を直線abとする。

この時、図１１に示すように、p1の位置に画素二つ分のウィンドウＷを設定し、ウィンドウＷの左が黒画素、右が白画素となるように、点p1から上方にウィンドウを移動させていき、ウィンドウの軌跡を記録する。また同様に、点p1から下方にウィンドウを移動させていき、同様にウィンドウの軌跡を記録する。このようにして得られた軌跡を直線cdとする。図９、図１０において、点p1を通る垂直線efと直線cdとが構成する角度をθとする。直線cdは得られているので、角度θを計算する。図９、図１０のように位置検出パターンの傾き角度もθとなる。

図９に示すように、中心点p0を通り、傾き角度θを持つ直線a’b’を設定し、この直線a’b’に沿って画素値を見ていき、画素値の白黒切り替わり点p1’,p2,p3,p4,p5,p6を求める。これらの点座標に基づいて距離値dx1,dx2,dx3,dx4,dx5をそれぞれ求めることができる。同様にして直線e’f’に沿って画素値を参照して白黒切り替わり点を求めて、その点間の距離dy1,dy2,dy3,dy4,dy5をそれぞれ求める。その後の処理は第１実施形態と同様の計算式で、モジュールサイズを計算する。

このように、ＱＲコードが傾いた状態で配置されていても正確に位置検出パターンからモジュールサイズを計算でき、同じＱＲコード内の位置検出パターンの組み合わせを的確に検出することが可能となる。

（第３実施形態）
第３実施形態は、第１実施形態、第２実施形態の方法でモジュールサイズを計算し、そのモジュールサイズから取りうるＱＲコードの最大サイズを計算し、その範囲内にある位置検出パターンだけを評価することで、評価回数を減らし、処理速度を改善する方法である。

（モジュールサイズから最大ＱＲサイズを特定）
図１２は、第３実施形態を説明するフローチャートである。すなわち、第１実施形態と同様に、位置検出パターンの中心座標のリストを取得し（ステップＳ５１）、選択された３個の位置検出パターンの中心点の座標をそれぞれＸ，Ｙ，Ｚとする。そして、中心点Ｘを持つ位置検出パターンのモジュールサイズMxを計算する（ステップＳ５２）。

ここで、ＱＲコードは型番１から型番４０までとＪＩＳで規定されている。最も大きいのは型番４０である。図１３は、型番４０のＱＲコードの例である。型番４０のＱＲコードは１７７モジュールで構成されている。この時の位置検出パターン間の距離は、位置検出パターンがＱＲコードの端に配置され、位置検出パターンが７モジュールで構成されていることから、位置検出パターンの中心間の距離は１７０モジュールとなる。

中心点Xを持つ位置検出パターンのモジュールサイズMxが求まっているので、このモジュールサイズのＱＲコードの位置検出パターン間の距離をDとすると、D＝170Mxとなる。したがって、中心点Xからの距離がD以内にある位置検出パターンの中心点は、中心点Xと一つのＱＲコードを構成する可能性があり、距離Dよりも遠い位置にある位置検出パターンの中心点は一つのＱＲコードとはなり得ない（図１４参照）。

つまり、選択された３個の位置検出パターンの中心点間の距離XY、およびXZとを距離Dと比較して（ステップＳ５４〜Ｓ５５）、距離Dよりも小さい場合には、点ＸＹＺは一つのＱＲコードを構成する可能性があるので、この３点が直角二等辺三角形を構成するか否かの評価を行う（ステップＳ５６）。その後の処理は第１実施形態と同様に、３点が直角二等辺三角形を構成する場合には３点ＸＹＺを格納する（ステップＳ５７）。

このように、上記各実施形態によれば、複数のＱＲコードを読み取る場合でも個々のＱＲコードに対応した位置検出パターンを的確かつ迅速に検出することができ、複数のＱＲコードがあっても短時間で正確に復号処理を行うことが可能となる。

上記説明した実施形態では、二次元コードとしてＱＲコードを例としたが、また、本発明の二次元コード検出方法および二次元コード検出プログラムは、携帯電話や携帯端末などカメラを備えた小型機器のほか、複写機等の画像形成装置でも適用でき、また二次元コード検出プログラムは所定の記憶媒体に格納して配布したり、ネットワークを介して配信することも可能である。

本実施形態に係る二次元コード検出方法を実行するシステムの構成図である。 本実施形態に係るシステム全体の処理手順を説明するフローチャートである。 第１実施形態に係る位置検出パターン組み合わせ検出のフローチャートである。 位置検出パターンの中心座標からモジュールサイズを計算する方法を説明する模式図である。 ＸＹの距離値を説明する模式図である。 ３点が直角二等辺三角形となるか否かを判定するフローチャート（その１）である。 ３点が直角二等辺三角形となるか否かを判定するフローチャート（その２）である。 第１実施形態の効果を説明する模式図である。 傾いた位置検出パターンについて示す模式図である。 傾きの算出について説明する模式図（その１）である。 傾きの算出について説明する模式図（その２）である。 第３実施形態を説明するフローチャートである。 型番４０のＱＲコードの例を示す模式図である。 距離によるＱＲコードの構成可能性を説明する模式図である。 位置検出パターンを説明する模式図である。 位置検出パターンによる直角二等辺三角形の構成例を示す模式図である。

符号の説明

１…画像入力装置、２…メモリ、３…ＣＰＵ、４…外部インタフェース、５…画像出力装置、６…データベース

Claims (8)

1. 複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段によって読み取った前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段と、
   前記認識手段によって認識した前記複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出する算出手段と、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける前記最小単位がほぼ等しいか否かを判断し、ほぼ等しい場合にはそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行う位置特定手段と
   を備えることを特徴とする二次元コード検出システム。
2. 前記算出手段は最小単位を算出する算出手段は、前記二次元コードの画像を一方向に走査して、検出したＯＮ画素の連続画素数とＯＦＦ画素の連続画素数との比率によって前記最小単位を求める
   ことを特徴とする請求項１記載の二次元コード検出システム。
3. 前記算出手段は最小単位を算出する算出手段は、前記二次元コードの画像を一方向に複数本走査して、各走査におけるＯＮ画素もしくはＯＦＦ画素の配置から前記二次元コードの回転ずれを計算し、この回転ずれを補正した後に前記最小単位の算出を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の二次元コード検出システム。
4. 複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段によって読み取った前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段と、
   前記認識手段によって認識した前記複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の距離を算出する算出手段と、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける距離が予め定められた値を超えているか否かを判断し、超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行う位置特定手段と
   を備えることを特徴とする二次元コード検出システム。
5. 複数の二次元コードの画像を読み取る読取手段と、
   前記読取手段によって読み取った前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識する認識手段と、
   前記認識手段によって認識した前記複数の二次元コードの位置検出パターンから少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出する算出手段と、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける距離が前記二次元コードの取りうる最大値を超えているか否かを判断し、超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する位置特定手段と
   を備えることを特徴とする二次元コード検出システム。
6. 複数の二次元コードの画像を読み取るステップと、
   前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識するステップと、
   前記複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出するステップと、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける前記最小単位がほぼ等しいか否かを判断し、ほぼ等しい場合にはそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行うステップと
   をコンピュータによって実行することを特徴とする二次元コード検出プログラム。
7. 複数の二次元コードの画像を読み取るステップと、
   前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識するステップと、
   前記複数の二次元コードの位置検出パターンの中から少なくとも２つを選択し、各々の距離を算出するステップと、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける距離が予め定められた値を超えているか否かを判断し、超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定する計算を行うステップと
   をコンピュータによって実行することを特徴とする二次元コード検出プログラム。
8. 複数の二次元コードの画像を読み取るステップと、
   前記複数の二次元コードの画像から各二次元コードの位置検出パターンを認識するステップと、
   前記複数の二次元コードの位置検出パターンから少なくとも２つを選択し、各々の最小単位を算出するステップと、
   選択された少なくとも２つの位置検出パターンにおける距離が前記二次元コードの取りうる最大値を超えているか否かを判断し、超えていない場合のみそれらの位置検出パターンを用いて二次元コードの位置を特定するステップと
   をコンピュータによって実行することを特徴とする二次元コード検出プログラム。
   

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