JP2008535058A - 高密度光学シンボルの２段階デコーディングのための装置とプロセス - Google Patents

Abstract

ライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージから収集されたピクセルの輝度データのヒストグラムを計算し、個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するためにヒストグラムを閾値処理し、グレー・ピクセルをダーク・ピクセル、ライト・ピクセルまたは解決されていないグレー・ピクセルに再分類するために、グレー・ピクセルに対応するヒストグラムの一部のみを閾値処理し、解決されていないグレー・ピクセルの列を作り出した光学的読み取り可能シンボルの要素を判定するために、解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析することとを含むプロセス。このプロセスを実施するための装置およびシステム。

Description

本発明は一般に、光学的読み取り可能シンボルで符号化されたデータのデコーディングに関し、限定されるわけではないが、特にバー・コードなどの高密度の光学的読み取り可能シンボルの２段階デコーディングのための装置とプロセスに関する。

図１Ａは、きわめて簡略化された形態でマシン・ビジョン・システム１００を示す。マシン・ビジョン・システム１００は、バー・コード１０４などの光学的読み取り可能シンボルを読み取り、デコードするために使用される。典型的なバー・コードは、交互になった黒（ダーク）もしくは白（ライト）の要素または様々な幅のバーの並びから成り立っている。マシン・ビジョン・システム１００の基本的な要素は、焦点調節要素１０２とイメージ・センサ１０６である。ビジョン・システム１００のオペレーションで、バー・コード１０４などの光学的読み取り可能シンボルは、はじめに焦点調節要素１０２の視野に配置される。次に、焦点調節要素１０２はバー・コード１０４のイメージの焦点をイメージ・センサ１０６に合わせる。その後、センサ１０６によって捕獲されたバー・コードのデジタル・イメージ１０５は、バー・コード１０４で符号化された情報を判定するために、その他の構成要素（不図示）によって分析される。

図１Ｂは、高密度のバー・コード、すなわち個々のダーク・バーとライト・バーの幅が小さくなり始めるバー・コードについて起こる現象を示す。バー・コードの個々のライト・バーとダーク・バーの幅が狭くなると、センサ１０６によって捕獲されたイメージの中の個々のライト要素とダーク要素の幅も同様に細くなる。最終的に、最も狭いライト・バーの幅ＸＷと最も狭いダーク・バーの幅ＸＢとは、センサ１０６の個々のピクセルの幅と同じ規模程度になり始める。黒バーと白バーのイメージが実質的にピクセルと一致するのであれば問題はない。例えば、黒バー１０９は実質的にセンサ上のピクセルと一直線に並ぶと、センサはそのピクセルを「ダーク」ピクセルとして正確に記録する。同様に、白バー１１１が実質的にピクセルと一直線に並ぶと、センサはそのピクセルを「ライト」ピクセルとして正確に記録する。しかしながら黒バー１１２が違って、ピクセルと一直線に並ばずに、その代わりに２つのピクセルの一部にまたがっていることがある。各ピクセルが黒半分と白半分になるように、黒バー１１２が２つにピクセルの各々に部分的にまたがっている状況では、センサは２つのピクセルを「グレー」領域１１４として記録する。複数のバーのピクセルの不整列は、バー１０８が１つのピクセルの一部を覆い、バー１１０が２つのピクセルの一部にまたがっていることから生じる３つのピクセルのグレー領域１１６などのより大きなグレー領域につながる可能性がある。また、高密度のバー・コードでは、不整列以外の現象もグレー・ピクセルに結びつく可能性がある。例えば、バー・コード１０４の印刷不良、バー・コード１０４への損傷等から生じる可能性があるが、イメージ１０５中の１つまたは複数のバーの幅が不均一である場合、１つまたは複数のグレー・ピクセルの列が生じるかもしれない。

バー・コード１０４で符号化された情報を抽出するデコーダは２つのタスクを有する。第１に、センサ１０６によって捕獲されたイメージに基づいて、すなわちイメージ中のピクセルの輝度に基づいて、デコーダはオリジナルのバー・コード１０４上の黒バーと白バーのシーケンスを再構築しなければならない。オリジナルのバー・コードのシーケンスを正確に再構築すると、次いでデコーダは符号化された情報を抽出するためにそのシーケンスを分析する。しかしながら既存のデコーダは、通常ダークまたはライトのいずれかのイメージ・ピクセルのみを取り扱うようにプログラムされている。グレー・ピクセルの列の場合、既存のデコーダはグレー領域を作り出したバーのシーケンスを判定することができず、したがってシンボルを適切にデコードすることに失敗する。したがって、高密度のバー・コードを正確にデコードするための装置および方法が必要とされる。

本出願は、ライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージから収集されたピクセルの輝度データのヒストグラムを計算し、個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルとして分類するためにヒストグラムを閾値処理し、グレー・ピクセルをダーク・ピクセル、ライト・ピクセルまたは解決されていないグレー・ピクセルに再分類するために、グレー・ピクセルに対応するヒストグラムの一部のみを閾値処理し、解決されていないグレー・ピクセルの列を作り出した光学的読み取り可能シンボルの要素を判定するために、解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析することを含むプロセスの実施態様を開示する。また、このプロセスを実施するための装置とシステムの実施形態が開示され、特許請求される。

本発明の非限定的および非網羅的な実施形態は、別途明記されない限り、様々な図を通して同じ参照符号が同じ箇所を指している以下の図面を参照して説明される。

本明細書では、バー・コードなどの高密度の光学的読み取り可能シンボルの２段階デコーディングのためのシステムと方法の実施形態が説明される。本発明の実施形態の完全な理解を提供するために、以下の説明では複数の特定の詳細が説明される。しかしながら関連技術の当業者であれば、本発明は特定の詳細のうちの１つまたは複数を伴わずに、または別の方法、構成要素、材料その他とともに実行できることが可能であることが理解されよう。他の例の中で、よく知られた構造、材料またはオペレーションは詳細に図示または説明されることはないが、それにもかかわらず本発明の範囲内に含まれる。

本明細書を通して「１つの実施形態」または「ある実施形態」という言及は、実施形態とともに説明される特定の機能、構造または特徴が本発明の少なくとも１つの実施形態の中に含まれるということを意味する。したがって、本明細書中に現れる「１つの実施形態で」または「ある実施形態で」という言い回しは、必ずしもすべてが同じ実施形態を指すわけではない。さらに特定の機能、構造または特徴は、任意の適切な方法で１つまたは複数の実施形態の中で組み合わせられてよい。

図２は、バー・コードなどの高密度の光学的読み取り可能シンボルのデコーディングのための２段階プロセス２００の実施形態を示す。このプロセスは、いくつかの予備的オペレーションを伴うボックス２０２で開始する。ボックス２０４では、高密度のバー・コードのイメージがセンサによって捕獲され、ボックス２０６では、バー・コードのイメージからのピクセル輝度データがセンサから収集される。ピクセルの輝度データを収集するためのプロセスの１つの実施形態は、図３Ａ〜３Ｂとともに以下で説明される。

一旦予備的オペレーションが完了すると、ボックス２０８で、デコーディングの第１段階が始まる。そこでは、ヒストグラムがイメージから収集されたピクセルの輝度データから計算される。ボックス２１０で、高低の閾値を設定するために、閾値処理プロシージャがヒストグラム・データに適用される。ボックス２１２で、各ピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルとして分類するために高低の閾値が使用される。一般に、低閾値を下回る輝度のピクセルはダーク・ピクセルとして分類され、高閾値を上回る輝度のピクセルはライト・ピクセルとして分類され、低閾値と高閾値との間の輝度のピクセルはグレー・ピクセルとして分類される。次にボックス２１４で、グレー・ピクセル領域として識別されたヒストグラムの一部のみに、すなわち低閾値と高閾値との間のヒストグラムの部分のみに、閾値処理の別のラウンドが適用される。この第２ラウンドの閾値処理は、何らかのさらなる閾値処理で、グレー・ピクセルがライトまたはダーク・ピクセルとして再分類できるかどうかを調べるために、グレー・ピクセルをより詳細に観察するように設計されている。ボックス２１６で、プロセスは第２閾値処理に基づいてグレー領域内のダーク・ピクセルとライト・ピクセルを識別する。ボックス２１８で、プロセスは残りのグレー・ピクセルがあるかどうかをチェックする。グレー・ピクセルが残っていなければ、すなわち第２閾値処理がすべてのグレー・ピクセルをライトまたはダークとしてうまく再分類していれば、そこでバー・コードの再構築は完成し、ボックス２２０でのデコード成功となる。分類が解決されていないグレー・ピクセルが残っていれば、プロセスはボックス２２２で始まる第２段階を継続する。このプロセスの第１段階のさらなる詳細は、図４Ａ〜４Ｂとともに以下で述べられる。

プロセスの第２段階は、発見的規則に基づいてグレー領域を作り出したバーのシーケンスを再構築することを試みる。１つの実施形態で、発見的規則はグレー領域のピクセルの幅などの要素、グレー領域を結びつけているバー・コード要素、知られている最小と最大のバー・サイズその他を考慮する。当然のことながら、別の実施形態は別の要素を含むこともある。ボックス２２２で、解決されていないグレー・ピクセルの任意の列が識別される。グレー・ピクセルの列は１つまたは複数の隣接するグレー・ピクセルを含み、例えば図１Ｂでは、２ピクセルのグレー領域１１４は２ピクセルの列であり、３ピクセルの領域１１６は３ピクセルの列である。

ボックス２２２で識別された解決されていないグレー・ピクセルの各々の列に対して、ボックス２２４でプロセスはグレーの列を結びつけているバー・コード要素を識別する。ボックス２２６で、プロセスは結びついている要素と発見的規則の中の別の要素を使用して、グレー・ピクセルの列を作り出したオリジナルのバー・コードの中の要素のシーケンスを識別する。ボックス２２８で、プロセスは解決できないグレー・ピクセルの任意の列があるかどうかをチェックする。そのようなグレー・ピクセルがない場合、すなわちグレー・ピクセルのすべての列がうまく解決されている場合、次いでプロセスはボックス２３０に続き、デコード成功となる。解決できない任意のグレー・ピクセルの列が残っている場合、プロセスはデコード失敗のボックス２３２で終了する。このプロセスの第２段階の詳細は、図５Ａ〜５Ｃとともに以下で述べられる。

図３Ａ〜３Ｂは、バー・コードのイメージからピクセルの輝度データを収集するためのプロセスの実施形態を示す。図３Ａは、バー・コードのイメージ３０２の処理を示す。ピクセルの輝度データを得るために、イメージの前方端３０４で始まり後方端３０６の後で終わる、１つまたは複数のライン・スキャンがイメージ３０２を横切って実施される。ライン・スキャンが行われると、ラインに沿った各ピクセルの輝度が記録される。図示されている実施形態では、各々がイメージ３０２の異なる部分を横切る５つのスキャンが存在している。別の実施形態では、より多いか、またはより少ない数のスキャンが使用されてもよく、スキャンはバー・コードの異なる部分を横切らなくてもよい。図３Ｂは、図３Ａに図示されている５つのスキャン・ラインのプロセスについて、結果として生じるデータがどのように見えるのかを表の形式で示す。表に示されているデータは、何らかの処理の後で生のピクセルの輝度データがどのように見えるのかをまとめたものである。さらなる分析のために、生のピクセルの輝度データは表に示されているＬ、ＤまたはＧではなくて、実際に使用されるものでもよい。各スキャン・ラインについて、スキャンは異なるピクセルの長さのライト（Ｌ）領域、ダーク（Ｄ）領域、グレー（Ｇ）領域を識別する。したがって、第１スキャン・ラインは５ピクセルのライト領域を識別しており、その後３ピクセルのグレー領域、１ピクセルのダーク領域等が続く。複数のスキャン・ラインが存在する場合、さらなる分析のために使用される最終値は様々な方法で判定されることがある。例えば１つの実施形態では、所与のピクセルのために使用される最終の輝度値は、５つのスキャン・ライン上で最も頻繁に生じるものである。別の実施形態では、ピクセルのための最終輝度値は５つのスキャン・ラインの平均である。

図４Ａから４Ｃはすべて、２段階デコーディング・プロセスの第１段階を示す。例えば図３Ａ〜３Ｂについて上で述べたように、ピクセルの輝度データが収集されると、そのピクセルの輝度データはヒストグラムを計算するために使用される。ピクセル輝度の各値について、ヒストグラムはその特定の輝度を有するピクセルの数、割合または比率を計算する。分析のために、このプロセスは必要なデータを計算することだけを必要とし、このプロセスには図中で示されているような画像ヒストグラムを作成することは必要ない。一旦ヒストグラム・データが計算されると、高い方の輝度閾値Ｉ_Lと低い方の輝度閾値Ｉ_Dを判定するために、閾値処理アルゴリズムがそのデータに適用される。１つの実施形態では、ボトムハット・アルゴリズム(bottom-hat algorithm)などのよく知られている光学的閾値処理アルゴリズムが使用されるが、別の実施形態では、その他の種類のアルゴリズムが同様に適用されてもよい。高い方の輝度閾値Ｉ_Lと低い方の輝度閾値Ｉ_Dが計算されると、そのピクセルは最初に分類される。Ｉ_Dよりも低い輝度のピクセルはダーク・ピクセルとして分類され、Ｉ_Lよりも高い輝度のピクセルはライト・ピクセルとして分類され、Ｉ_DとＩ_Lとの間の輝度のピクセルはグレー・ピクセルとして分類される。

図４Ｂは、ピクセルの最初の分類の後に生じる閾値処理の第２ラウンドの実施形態を示す。この第２ラウンドの目的は、グレー・ピクセルがライトまたはダークとして再分類されることが可能であるかどうかを調べるために、グレー・ピクセルをより詳細に観察することである。１つの実施形態では、ボトムハット・アルゴリズムなどのよく知られている光学的閾値処理アルゴリズムが使用されるが、別の実施形態では、その他の種類のアルゴリズムが同様に適用される。さらに、この閾値処理の第２ラウンドは、第１ラウンドで使用されたものと同じ閾値処理アルゴリズムを使用しなくてもよい。この第２ラウンドでは、閾値処理アルゴリズムはグレー・ピクセルを表しているヒストグラムの一部のみに、すなわちＩ_DとＩ_Lとの間の輝度のピクセルのみに適用される。図示されている実施形態では、グレー・ピクセルの間での輝度の分布はほぼバイモダル(bi-modal)であり、第２の閾値処理は単一の閾値Ｇになる。閾値Ｇが確立されると、グレー・ピクセルのうちの実質的にすべてが再分類される。Ｇよりも低い輝度のグレー・ピクセルはダーク・ピクセルとして再分類され、一方でＧを上回る輝度のグレー・ピクセルはライト・ピクセルとして再分類される。

図４Ｃは、グレー・ピクセルに適用される閾値処理の第２ラウンドの別の実施形態を示す。この第２閾値処理の実施形態は、図４Ｂで適用される閾値処理の第２ラウンドに類似しているが、この実施形態ではグレー・ピクセルの輝度の分布はバイモダルではなく、この閾値処理が、すべてのグレー・ピクセルをライトまたはダーク・ピクセルに再分類することを可能にする閾値を確立することができないということを意味する。閾値が確立されない場合、グレー・ピクセルは解決されていないままであり、プロセスは、バー・コード・イメージの中のどの要素の組合せがグレー・ピクセルを作り出したのかを判定するために、発見的分析に進まなければならない。図４Ｂと図４Ｃに示されている分布は、閾値処理を通じてすべてのグレー・ピクセルを再分類できるか（図４Ｂ）、またはすべてのグレー・ピクセルを再分類できない（図４Ｃ）の両極端を表している。別の実施形態では、グレー・ピクセルの輝度の分布は、グレー・ピクセルの一部が再分類可能で、一部が再分類不可能であることもあり、その場合、解決されていないまま残っている任意のグレー・ピクセルに発見的分析が適用される。

図５Ａ〜５Ｃは、第１段階の分析の後で解決されないままで残っている任意のグレー・ピクセルの列を作成したバーのシーケンスを識別するために発見的プロセスが使用される分析の第２段階の実施形態を示す。グレー・ピクセルの列は１つまたは複数の隣接するグレー・ピクセルを含み、例えば図１Ｂでは２ピクセルのグレー領域１１４は２ピクセルの列であり、３ピクセルの領域１１６は３ピクセルの列である。図示されている実施形態では、発見的分析はグレー・ピクセルの列を結びつけているバー・コード要素、狭バー・コード要素のイメージについての最小と最大のピクセル幅、バー間の推移コントラストについての情報、黒バーが常に白バーと交互にならなければならない場合についての情報を考慮する。例えば、図示されている発見的分析はグレー・ピクセルの列を結びつけているバー・コード要素、狭バー・コード要素のイメージについての１ピクセルの最小幅と２ピクセルの最大幅、バー間の推移コントラストについての情報、黒バーが常に白バーと交互にならなければならない場合についての情報を考慮する。この図は１、２、３ピクセルの列のためのプロセスの実施形態を示しているが、この原理はより長い列に拡大される。

図５Ａは、１ピクセルのグレー列を解決するためのプロセスの実施形態を示す。グレー・ピクセルは前方要素（ＬＥ）と後方要素（ＴＥ）によって結びつけられている。ピクセルの上にある表は、ＬＥとＴＥのための可能な組合せ、および対応するグレー・ピクセルの解決を示している。例えば表の一番上の列は、ＬＥがライト（Ｌ）でＴＥがダーク（Ｄ）である場合を示している。この場合、１ピクセルのグレー領域を解決することは不可能であり、そのグレー・ピクセル領域はＬＥもしくはＴＥ、またはそれらの両方の拡張であるとみなされるが、それがどれであるのかを判定することは不可能であるため、表中のＸはピクセルが無視されることを示している。表の３番目の列は、ＬＥがダーク（Ｄ）でＴＥもまたダーク（Ｄ）である場合を示している。この場合、１ピクセルのグレー列はライト・ピクセルと解決される。

図５Ｂは、２ピクセルのグレー列を解決するためのプロセスの実施形態を示す。前述のように、２ピクセルのグレー列は前方要素（ＬＥ）と後方要素（ＴＥ）とによって結びつけられており、ピクセル列の上にある表はＬＥとＴＥのための異なる可能な組合せ、および対応するグレー・ピクセルの解決を示している。例えば、表の一番上の列はＬＥがライト（Ｌ）でＴＥがダーク（Ｄ）の場合を示している。この場合、この結果が交替、推移コントラスト、最小幅の要件を満たすことから、２ピクセルのグレー列はライト・ピクセルが後に続くダーク・ピクセルと解決される。表の３番目の列は、ＬＥがライト（Ｌ）でＴＥもまたライト（Ｌ）である場合を示している。この場合、この結果がバーのための交替、推移コントラスト、最小と最大幅の要件を満たすことから、２ピクセルのグレー列は１つのダーク・バーと解決される。

図５Ｃは、３ピクセルのグレー列を解決するためのプロセスの実施形態を示す。前述のように、３ピクセルのグレー列は前方要素（ＬＥ）と後方要素（ＴＥ）とによって結びつけられており、ピクセルの上にある表はＬＥとＴＥとの異なる可能な組合せ、および対応する３ピクセルのグレー列の解決を示している。表の一番上の列は、例えばＬＥがライト（Ｌ）でＴＥがダーク（Ｄ）である場合を示している。この場合、この結果が交替、推移コントラスト、ならびに最小および最大幅の要件を満たすことから、３ピクセルのグレー列はライト・バーが後に続くダーク・バーに解決されることが可能である。表の３番目の列は、ＬＥがライト（Ｌ）でＴＥもまたライト（Ｌ）である場合を示している。この場合、これは交替、推移コントラスト、最小と最大幅の要件を満たす組合せであることから、３ピクセルのグレー列はダーク‐ライト‐ダーク（Ｄ−Ｌ−Ｄ）のバーのシーケンスと解決される。

図６は、本発明のビジョン・システム６００の実施形態を示す。ビジョン・システム６００は、デコーダ６０８に結合されたカメラ６０２を含む。このデコーダは、不揮発性メモリ／ストレージ６１０と揮発性メモリ６１２とに結合されている。カメラ６０２はイメージ・センサ６０６と、バー・コード１０４のイメージの焦点をセンサ６０６に合わせるフォーカシング光学系６０４とを含む。１つの実施形態ではフォーカシング光学系は屈折型のものであるが、別の実施形態ではフォーカシング光学系は屈折型、回析型、反射型、またはこれらのあるいはそれらの部分的な組合せである。一旦光学系６０４がイメージの焦点をイメージ・センサ６０６に合わせると、センサは１次元または２次元のバー・コードのイメージを捕獲する。１つの実施形態ではイメージ・センサは結合荷電素子（ＣＣＤ）アレイであるが、別の実施形態では異なる種類のイメージ・センサを使用してもよい。

デコーダ６０８はイメージ・センサ６０６の出力に結合されており、センサから受信したイメージ情報を処理するためのプロセッサを含む。このデコーダは、その機能を実行しているデコーダに指令する命令を記憶する不揮発性メモリまたはストレージ６１０にも結合されている。１つの実施形態で、メモリまたはストレージ６１０は、例えば図２、３Ａ〜３Ｂ、４Ａ〜４Ｃ、５Ａ〜５Ｃとともに上で説明されたプロセスを実施するようにデコーダに指令する命令を記憶している。このデコーダは揮発性メモリ６１２にも結合されているので、光学的シンボルをデコードする一方、データを記憶し、検索する。図示されている実施形態では、メモリ６１２とメモリ／ストレージ６１０とはデコーダから物理的に分離して示されているが、別の実施形態では、メモリ６１２とメモリ／ストレージ６１０のうちの１つ、またはそれらの両方は、デコーダと同じユニットに組み込まれてもよい。さらに、図示されている実施形態では、デコーダ６０８はイメージ・センサ６０６から物理的に分離したユニットであるが、別の実施形態では、イメージ・センサ６０６とデコーダ６０８とは同じデバイスに組み込まれてもよい。デコーダはまた、ハードウェアまたはソフトウェアの中に実装されることも可能である。

ビジョン・システム６００のオペレーションの１つの実施形態で、カメラ６０２はその光学系６０４を、バー・コード１０４のイメージをイメージ・センサ６０６に向けるために使用する。イメージ・センサ６０６は１次元または２次元のバー・コードのデジタル・イメージを捕獲し、そのデジタル・イメージがデコーダ６０８に送信される。デコーダ６０８はメモリ６１２とともに、メモリ／ストレージ６１０から取り出された命令を使用して、図２、３Ａ〜３Ｂ、４Ａ〜４Ｃ、５Ａ〜５Ｃとともに上で説明されたプロセスを使用してバー・コードのイメージを処理する。

要約の中で説明されるものを含む例示された本発明の実施形態の上述の説明は、網羅的であること、または本発明を開示されているものと寸分違わぬ形態に限定することを意図しているわけではない。本明細書では例示の目的で、本発明の特定の実施形態やその例が説明されているが、当業者であれば理解されるように、本発明の範囲の中で様々な同等の変更形態が可能である。上述の説明を考慮して、本発明に対してこれらの変更形態を作成可能である。

添付の特許請求の範囲の中で使用される用語は、本明細書と特許請求の範囲の中で開示される特定の実施形態に本発明を限定するために解釈されるべきではない。むしろ本発明の範囲は、請求項の解釈の確立された原則にしたがって解釈されるべき冒頭の特許請求によって、完全に定められるべきものである。

Ａ：簡略化されたビジョン・システムを示す概略図、Ｂ：イメージ・センサのピクセルとのバー・コードのイメージ要素の並び方を示す概略図である。 本発明による高密度のバー・コードをデコードするためのプロセスの実施形態のフローチャートである。 バー・コードなどの光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージからピクセルの輝度データを収集するためのプロセスの実施形態を示す図である。 図３Ａに示されているような、１つの実施形態における、収集されたピクセルの輝度データから計算されたヒストグラムの実施形態を示す図である。 図３Ａに示されているような、１つの実施形態における、収集されたピクセルの輝度データから計算されたヒストグラムの実施形態を示す図である。 図３Ａに示されているような、１つの実施形態における、収集されたピクセルの輝度データから計算されたヒストグラムの実施形態を示す図である。 解決されていないグレー・ピクセルの列の発見的なデコーディングを示す図である。 図２に示されているプロセスの実施形態を実施するための装置の実施形態のブロック図である。

Claims (24)

1. 異なる幅のライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージから収集されたピクセルの輝度データのヒストグラムを計算することと、
   前記ヒストグラムを閾値処理することとを含み、前記ヒストグラムを閾値処理することが、
   個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために、前記ヒストグラムを閾値処理することと、
   前記グレー・ピクセルをダーク・ピクセル、ライト・ピクセルまたは解決されていないグレー・ピクセルに再分類するために、グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理することと、
   解決されていないグレー・ピクセルの列を作り出した前記光学的読み取り可能シンボルの要素を判定するために、解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析することととを含むプロセス。
2. 前記光学的読み取り可能シンボルの前記デジタル・イメージを横切る１つまたは複数のライン・スキャンから、ピクセルの輝度データを収集することをさらに含む請求項１に記載のプロセス。
3. 各ピクセルのために、前記１つまたは複数のライン・スキャンの間に収集された前記輝度を平均することをさらに含む請求項２に記載のプロセス。
4. 個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために前記ヒストグラムを閾値処理することが、ボトムハット・アルゴリズムを前記ピクセルの輝度データに適用することを含む請求項１に記載のプロセス。
5. グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理することが、ボトムハット・アルゴリズムを前記グレー・ピクセルの輝度データに適用することを含む請求項１に記載のプロセス。
6. 解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析することが、前記列の中のピクセルの数と前記列を結びつけている前記シンボルの要素に基づいて各列を分析することを含む請求項１に記載のプロセス。
7. 前記発見的分析が、ピクセルで測定された、前記光学的読み取り可能シンボルの前記要素の前記イメージの最小および最大の幅にさらに基づく請求項６に記載のプロセス。
8. 前記最小の狭要素の幅が、１ピクセルと２ピクセルとの間である請求項７に記載のプロセス。
9. 異なる幅のライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージから収集されたピクセルの輝度データのヒストグラムを計算し、
   個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために前記ヒストグラムを閾値処理し、
   前記グレー・ピクセルをダーク・ピクセル、ライト・ピクセルまたは解決されていないグレー・ピクセルに再分類するために、グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理し、
   解決されていないグレー・ピクセルの列を作り出した前記光学的読み取り可能シンボルの要素を判定するために、解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析する命令でプログラムされたプロセッサを含むデコーダを備えた装置。
10. 前記プロセッサが、前記光学的読み取り可能シンボルの前記デジタル・イメージを横切る１つまたは複数のライン・スキャンからピクセルの輝度データを収集するための命令でさらにプログラムされている請求項９に記載の装置。
11. 前記プロセッサが、各ピクセルに対して、前記１つまたは複数のライン・スキャンの間に収集された前記輝度を平均するための命令でさらにプログラムされている請求項１０に記載の装置。
12. 個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために前記ヒストグラムを閾値処理するための命令が、ボトムハット・アルゴリズムを前記ピクセルの輝度データに適用するための命令を含む請求項９に記載の装置。
13. グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理するための命令が、ボトムハット・アルゴリズムを前記グレー・ピクセルの輝度データに適用するための命令を含む請求項９に記載の装置。
14. 解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析するための命令が、前記列の中のピクセルの数と、前記列を結びつけている前記シンボルの要素とに基づいて、解決されていないグレー・ピクセルの各列を分析するための命令を含む請求項９に記載の装置。
15. 解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析するための前記命令が、ピクセルで測定された、前記光学的読み取り可能シンボルの狭要素の前記イメージの最小および最大の幅に基づいて、解決されていないグレー・ピクセルの各列を分析するための命令をさらに含む請求項１４に記載の装置。
16. 前記最小の狭要素の幅が、１ピクセルと２ピクセルとの間である請求項１５に記載の装置。
17. 異なる幅のライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージを捕獲するためのカメラと、
    前記カメラに結合されたデコーダと、
    前記デコーダに結合されたストレージまたはメモリであって、前記デコーダによって実行される場合、前記デコーダに、
    ライト要素とダーク要素とを含む光学的読み取り可能シンボルのデジタル・イメージから収集されたピクセルの輝度データのヒストグラムを計算させ、
    個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために前記ヒストグラムを閾値処理させ、
    前記グレー・ピクセルをダーク・ピクセル、ライト・ピクセルまたは解決されていないグレー・ピクセルに再分類するために、グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理させ、
    解決されていないグレー・ピクセルの列を作成した前記光学的読み取り可能シンボルの要素を判定するために、解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析させる命令を記憶したストレージまたはメモリと
    を備えるシステム。
18. 前記命令が、前記光学的読み取り可能シンボルの前記デジタル・イメージを横切る１つまたは複数のライン・スキャンからピクセルの輝度データを収集するための命令をさらに含む請求項１７に記載のシステム。
19. 前記命令が、各ピクセルのために、前記１つまたは複数のライン・スキャンの間に収集された前記輝度を平均するための命令をさらに含む請求項１８に記載のシステム。
20. 個々のピクセルをライト・ピクセル、ダーク・ピクセルまたはグレー・ピクセルに分類するために前記ヒストグラムを閾値処理するための前記命令が、ボトムハット・アルゴリズムを前記ピクセルの輝度データに適用するための命令を含む請求項１７に記載のシステム。
21. グレー・ピクセルに対応する前記ヒストグラムの一部のみを閾値処理するための前記命令が、ボトムハット・アルゴリズムを前記グレー・ピクセルの輝度データに適用するための命令を含む請求項１７に記載のシステム。
22. 解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析するための前記命令が、前記列の中のピクセルの数と前記列を結びつけている前記シンボルの要素に基づいて、解決されていないグレー・ピクセルの各列を分析するための命令を含む請求項１７に記載のシステム。
23. 解決されていないグレー・ピクセルの各列を発見的に分析するための前記命令が、ピクセルで測定された、前記光学的読み取り可能シンボルの前記要素の前記イメージの最小および最大の幅に基づいて、解決されていないグレー・ピクセルの各列を分析するための命令をさらに含む請求項２２に記載のシステム。
24. 前記最小の狭要素の幅が、だいたい１ピクセルと２ピクセルとの間である請求項１７に記載のシステム。

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