JP2009289066A - Position specification method and color specification method and id creation method - Google Patents

Position specification method and color specification method and id creation method Download PDF

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昭輝 木村
Takeo Miyazawa
丈夫 宮沢
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a new method for specifying the position of an object such as a two-dimensional bar code even when any distortion is generated, and to provide a method for calibrating the color of the object. <P>SOLUTION: The reference of a position relation is set by using the predetermined position reference cells (A, B, C) of a color array automatic recognition code 10, so that it is possible to precisely achieve the reading of a color bar code 12. Reference coordinates are searched from a distance Xab or the like between the position reference cells (A, B, C). Then, it is possible to search the position relation of each cell (colored region) configuring the color bar code 12 from the position relation of the reference coordinates (xy coordinates) and the color bar code 12. Also, it is possible to easily specify the position of the two-dimensional bar code by using the automatic recognition code based on the array of colors. Also, it is possible to achieve the calibration of the color of each cell configuring the two-dimensional bar code by using the specific cell in the automatic recognition code based on the array of the colors as the reference cell of the color. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、色彩または色彩の差を正確に知る技術に関する。   The present invention relates to a technique for accurately knowing a color or a color difference.

特に、複数の色彩を用いて所定のデータを表す場合、また、複数(多数)の色彩をデータ化する技術、等に関する。   In particular, the present invention relates to a technique for expressing predetermined data using a plurality of colors, a technique for converting a plurality of (many) colors into data, and the like.

具体的には、色彩(特に有彩色)を用いた自動認識コードを読み取る技術や、物品(対象物とも言う)を識別するために物品に付された色彩を用いてこれを識別する技術、に関する。また、表示する色彩や、物品に付する色彩等の制御を行うために、基準となる値を入力する方法や、キャリブレーションの方法などに用いられる基本技術に関する。   Specifically, it relates to a technique for reading an automatic recognition code using a color (especially a chromatic color) and a technique for identifying this using a color attached to an article in order to identify the article (also called an object). . The present invention also relates to a basic technique used for a method of inputting a reference value, a calibration method, and the like in order to control colors to be displayed and colors to be attached to an article.

このように、本発明は、色彩を認識する技術、色彩の差を認識する技術全般に関する。   Thus, the present invention relates to a technique for recognizing colors and a technique for recognizing color differences.

色彩を数値化する方法としては、従来から種々の手法が提案されてきた。典型的な例としては、例えば、カラーフィルタを用いた光電センサによって、色彩の光を検出し、その信号をデジタル化することによって、数値を得る方法などが広く世の中に技術的に知られている。いわゆるCCDカメラ等においても、RGBやCMY等のカラーフィルタを用いて色彩を認識し、デジタル化によって、データ化(数値化)がなされている。   Conventionally, various methods have been proposed as methods for digitizing colors. As a typical example, for example, a method of obtaining a numerical value by detecting light of a color with a photoelectric sensor using a color filter and digitizing the signal is widely known in the world. . Even in a so-called CCD camera or the like, data is digitized (digitized) by recognizing colors using color filters such as RGB and CMY and digitizing them.

さて、本来、色彩は光の波長によるものであり、厳密には、電磁波のスペクトル分布を議論するべきかもしれない。   Now, the color is originally due to the wavelength of light, and strictly speaking, the spectral distribution of electromagnetic waves may be discussed.

しかし、スペクトルの議論よりも、目の感覚にフィットした各色のフィルタを介して得られた信号から計算されるRGB信号等をデジタル化して得た数値の方が簡単かつ直感的である。例えば、カラーカメラは、RGBやCMY等の3原色のそれぞれの光の強度から、色彩を認識している。   However, numerical values obtained by digitizing RGB signals and the like calculated from signals obtained through filters of respective colors that fit the sense of eyes are simpler and more intuitive than spectral discussions. For example, a color camera recognizes a color from the intensity of light of each of three primary colors such as RGB and CMY.

従来技術
・キャリブレーション
さてこのような手法によって、従来から色彩を数値化して認識が行われてきたが、これらの値は、それぞれの差は容易に検知できても、絶対値は照明等によって大きく左右されるため、必ずキャリブレーションが必要であった。すなわち、相対的な差は認識が容易であるが、絶対的な値を認識するには一定の基準値が必要であり、いわゆるキャリブレーションが必要であった。
Prior art ・ Calibration Now, with these methods, color has been digitized and recognized in the past, but these values can be easily detected, but their absolute values are increased by illumination, etc. Because it depends, calibration was always necessary. That is, the relative difference is easy to recognize, but a certain reference value is necessary to recognize the absolute value, and so-called calibration is necessary.

・ホワイトバランス
一方、近年CCD等を用いたビデオカメラやデジタルカメラが普及しているが、これらのケースではホワイトバランスを使用者の感覚にゆだねるか、全体の情景の色相の総和から無彩色レベルをわりだす、オートホワイトバランス機能を用いて、感覚的に違和感のない色彩に調整している。しかしながら、これも平均的に白であろうとの予測の元、平均的なホワイトバランスを算出しているにすぎないので、色彩を絶対値として認識することは決めて困難であった。すなわち、全体的に正確な一定以上の色彩の精度を求めることは原理的な困難性が存在した。
・ White balance On the other hand, video cameras and digital cameras using CCDs have recently become widespread. In these cases, the white balance is left to the user's sense, or the achromatic color level is determined from the sum of the hues of the entire scene. In other words, the auto white balance function is used to adjust the colors so that there is no sense of incongruity. However, since the average white balance is only calculated based on the prediction that it will be white on average, it is difficult to recognize the color as an absolute value. That is, it has been difficult in principle to obtain a color accuracy that is more than a certain level as a whole.

通常、色彩を数値化する場合、それに先だって標準チャートを用いることが一般的であろう。すなわち、数値化したい画面の中にこの標準チャートを挿入し、かつ複数ある標準色を指定する等の作業を行うのである。これによって、いわゆるキャリブレーション、校正が行われるのである。   Normally, it will be common to use standard charts prior to digitizing colors. That is, the standard chart is inserted into the screen to be digitized, and a plurality of standard colors are designated. Thus, so-called calibration and calibration are performed.

しかしながら、このような作業は、操作の煩雑さを招き、一方、ソフトウェアのプログラムを複雑化を招いていた。さらに、使用用途によっては、これらの繁雑な作業が実用化への大きな障害となっているケースもあると考えられる。   However, such an operation has complicated the operation and, on the other hand, has complicated the software program. Furthermore, depending on the intended use, it can be considered that these complicated operations may be a major obstacle to practical use.

用語の説明
色彩配列による自動認識コードは、いわゆる光学式認識コードの一種である。光学式認識コードに関する用語を若干説明する。
Explanation of Terms The automatic recognition code based on the color arrangement is a kind of so-called optical recognition code. Some terms related to the optical recognition code will be explained.

コードシンボル:
所定のデータを表す、具体的な1個1個の光学式認識コードその物、一塊りの図形・図形群を、特に「コードシンボル」と呼ぶ。又は単に「シンボル」と呼ぶ場合もある。さらに、便宜上、この「コードシンボル」その物を「タグ」と呼ぶ場合もある。ただし、タグは、基本的には、物品(被印物)に付す媒体を言う。例えば、値段のタグ、商品タグ、等である。
Code symbol:
A specific optical recognition code, which represents predetermined data, and a group of figures / graphic figures are particularly called “code symbols”. Or, it may be simply called “symbol”. Further, for convenience, the “code symbol” itself may be called a “tag”. However, the tag basically refers to a medium attached to an article (an article to be marked). For example, price tags, product tags, and the like.

被印物:
光学式認識コードのコードシンボルを付与する物品・対象物を「被印物」と呼ぶ。
Object to be stamped:
An article / object to which a code symbol of an optical recognition code is given is called a “marked object”.

マーキング:
被印物に光学式認識コードの各コードシンボルを付与する作業を「マーキング」と呼ぶ。マーキングは、コードシンボルを被印物に直接「印刷」する処理の他、コードシンボルを付した「粘着シール」を貼付する動作や、コードシンボルを付したタグを「掛ける」動作、等が「マーキング」の好適な例に相当する。特に、被印物が販売の対象となる商材・商品である場合、コードシンボルを付したタグとしては、「値札」や「商品ブランドタグ」等が該当する。このような「値札」にコードシンボルを付して「商品」に取り付けることが広く行われている。この取り付けには、近年プラスチックのワイヤーが用いられることが多い。これらのような「取り付け」も、上記「マーキング」の好適な例である。
marking:
The operation of assigning each code symbol of the optical recognition code to the object to be marked is called “marking”. In addition to the process of “printing” the code symbol directly on the object to be marked, the operation of applying an “adhesive seal” with the code symbol and the operation of “hanging” the tag with the code symbol are “marking”. It corresponds to a preferable example of “. In particular, when the article to be stamped is a product or product to be sold, a tag with a code symbol corresponds to “price tag”, “product brand tag”, and the like. It is common practice to attach a code symbol to such a “price tag” and attach it to a “product”. In recent years, plastic wires are often used for this attachment. Such “attachment” is also a suitable example of the above “marking”.

マーキング色:
コードシンボルに用いられる1又は2色以上の色彩を「マーキング色」と呼ぶ。マーキング色は「信号色」とも呼ばれる。
Marking color:
One or more colors used for the code symbol are called “marking colors”. The marking color is also called “signal color”.

媒体:
被印物にマーキングを施す際に用いる手段・材料を「媒体」と呼ぶ。具体的には、マーキングに用いるインクや、被印物に掛ける値札、商品タグ、等が相当する。例えば、直接印刷する場合の「インク」は上記媒体の一例である。また、コードシンボルを付した商品タグを「掛ける」場合の「商品タグ」「値札」も媒体の一例である。また、上述した粘着シールもこの「媒体」の好適な一例に相当する。
Medium:
The means / material used when marking the object is called “medium”. Specifically, it corresponds to ink used for marking, a price tag to be applied to an object to be marked, a product tag, and the like. For example, “ink” for direct printing is an example of the medium. “Product tag” and “price tag” in the case of “hanging” a product tag with a code symbol are also examples of the medium. The above-mentioned adhesive seal corresponds to a suitable example of this “medium”.

クワイアットゾーン:
マーキング色以外の色彩による領域で、コードシンボルの境界、コードシンボル以外の領域を「クワイアットゾーン」と呼ぶ。
Quiat Zone:
A region other than the marking color and a region other than the code symbol boundary and the code symbol is called a “quiat zone”.

従来の先行特許技術
ここで、従来の先行特許技術を、数種説明する。
Conventional Prior Patent Technologies Here, several conventional prior patent technologies will be described.

例えば、下記特許文献1には、カラーバーコードが記載されている。特に、混色を用いても正確に用いた色を検出するカラーバーコードの読み取り技術が開示されている。   For example, Patent Document 1 below describes a color barcode. In particular, a technology for reading a color barcode that accurately detects the color used even when color mixing is used is disclosed.

また、下記特許文献2には、カラーコード又はバーコードを用いて、電子部品の実装検査する技術が開示されている。   Patent Document 2 below discloses a technique for inspecting mounting of electronic components using a color code or a barcode.

また、下記特許文献3には、カラーバーコード表示用のアクチュエータを制御する技術が開示されている。   Patent Document 3 below discloses a technique for controlling an actuator for displaying a color barcode.

また、下記特許文献4には、カラーバーコード及びカラーバーコードリーダーが開示されている。特に、安価にカラーバーコードリーダーを構成する技術が開示されている。   Patent Document 4 below discloses a color barcode and a color barcode reader. In particular, a technique for configuring a color barcode reader at low cost is disclosed.

また、下記特許文献5には、2次元バーコードのカラー表示に関する技術が開示されている。   Patent Document 5 below discloses a technique related to color display of a two-dimensional barcode.

また、下記特許文献6には、2次元カラーバーコードが開示されている。   Patent Document 6 below discloses a two-dimensional color barcode.

特開平5−174204号公報JP-A-5-174204 特開平4−304230号公報JP-A-4-304230 特開平6−190312号公報Japanese Patent Laid-open No. Hei 6-19312 特開平8−96097号公報JP-A-8-96097 特開2004−102782号公報JP 2004-102782 A 特開2007−323632号公報JP 2007-323632 A

このように従来の色彩の数値化方法は、相対的な認識しかできないので、キャリブレーション・校正が必要であり、煩雑な処理が必要であった。   As described above, since the conventional color digitization method can only perform relative recognition, calibration and calibration are necessary, and complicated processing is required.

本発明は、係る問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、色彩のキャリブレーションを容易に行うことができるマーキング及びこれを利用したキャリブレーションの新規なアルゴリズム・方法を提供することである。   The present invention has been made in view of such problems, and an object thereof is to provide a marking capable of easily performing color calibration and a novel algorithm / method for calibration using the same. .

なお、これらの発明は、マーキングの寸法関係についての基準として活用できるため、この点についても後に言及する。   Since these inventions can be used as a standard for the dimensional relationship of marking, this point will be mentioned later.

また、本発明の他の目的は、対象物(例えば2次元バーコードなど)の位置の特定を容易にするために、色彩配列による自動認識コードを用いた新しい位置特定方法を提供することである。   Another object of the present invention is to provide a new position specifying method using an automatic recognition code based on a color arrangement in order to easily specify the position of an object (for example, a two-dimensional barcode). .

(1)本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の位置を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物の位置を求めるステップと、を含むことを特徴とする位置特定方法である。   (1) In order to solve the above-described problem, the present invention uses an automatic recognition code based on a color arrangement that represents data by any one of a color arrangement, order, and combination arranged in the vicinity of an object. In the method for specifying the position of an object, the automatic recognition code based on the color array and the object are imaged to obtain image data, and the automatic recognition code based on the color array is cut out from the image data; And determining the position of the object with reference to the position of the automatic recognition code based on the cut out color arrangement.

(2)また、本発明は、上記(1)記載の位置特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物の位置を求めることを特徴とする位置特定方法である。   (2) Further, according to the present invention, in the position specifying method described in (1) above, the automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell serving as a position reference, and based on the position reference cell. The position specifying method is characterized in that the position of the object is obtained.

(3)また、本発明は、上記(2)記載の位置特定方法において、前記位置基準セルに基づき、座標系を定め、前記定めた座標系上で、所定の位置を前記対象物の位置であると判断することを特徴とする位置特定方法である。   (3) Further, the present invention provides the position specifying method according to the above (2), in which a coordinate system is determined based on the position reference cell, and a predetermined position is set as the position of the object on the determined coordinate system. It is a position specifying method characterized by determining that there is.

(4)また、本発明は、上記(1)〜(3)のいずれか1項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、1次元バーコード、2次元バーコード、他の自動認識コード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法である。   (4) Further, the present invention provides the position specifying method according to any one of (1) to (3) above, wherein the object is a one-dimensional barcode, a two-dimensional barcode, or another automatic recognition code. The position specifying method is characterized in that any one of the above.

一般にバーコードと呼ばれているものであれば、本発明の対象物とすることができる。白黒だけでなく、カラー(有彩色)が付されていても良い。   Any object generally called a barcode can be used as an object of the present invention. In addition to black and white, colors (chromatic colors) may be added.

(5)また、本発明は、上記(1)〜(3)のいずれか1項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。   (5) Moreover, in the position specifying method according to any one of (1) to (3), the object is any one of a code that represents a function using a photograph, a subject, and a color. A location specifying method characterized by

(6)また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物に含まれる色彩を求めるステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。   (6) Moreover, in order to solve the said subject, this invention uses the automatic recognition code by the color arrangement | sequence which represents data by the arrangement | sequence, order, or combination of a color arrange | positioned in the vicinity of the target object. In the method for specifying the color of the object, the step of imaging the automatic recognition code based on the color array and the target object to obtain image data, and the step of cutting out the automatic recognition code based on the color array from the image data, And a step of obtaining a color included in the object on the basis of the color in the automatic recognition code based on the cut-out color arrangement.

(7)また、本発明は、上記(6)記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。   (7) Further, in the color specifying method according to the above (6), the present invention includes a color reference cell serving as a color reference in the automatic recognition code based on the color arrangement, and the color of the color reference cell. The color specifying method is characterized in that the color of the object is obtained based on the above.

(8)また、本発明は、上記(7)記載の色彩特定方法において、前記色彩基準セルは、予め定められた色彩であり、前記撮像データ中の前記色彩基準セルの色彩と前記予め定めされた色彩との差を検出し、 この検出した差を用いて、前記対象物中の色彩から、この差を差し引いて補正し、前記対象物中の実際の色彩を検出することを特徴とする色彩特定方法である。   (8) Further, in the color specifying method according to the above (7), the color reference cell is a predetermined color, and the predetermined color is the color of the color reference cell in the imaging data. A color difference is detected by detecting a difference from the detected color, and subtracting the difference from the color in the object using the detected difference to detect an actual color in the object. It is a specific method.

(9)また、本発明は、上記(8)記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードを複数個、前記対象物の近傍に設け、前記切り出した色彩配列による自動認識コードを読み取り、その結果から、補正値を算出するステップと、前記補正値によって、前記対象物に含まれる色彩を補正するステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。   (9) Further, the present invention provides the color identification method according to (8), wherein a plurality of automatic recognition codes based on the color arrangement are provided in the vicinity of the object, and the automatic recognition code based on the cut out color arrangement is read. The color specifying method includes a step of calculating a correction value based on the result, and a step of correcting a color included in the object by the correction value.

(10)また、本発明は、上記(9)記載の色彩特定方法において、前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、所定のパラメータに関して偏向された色彩配列による自動認識コードであることを特徴とする色彩特定方法である。   (10) In the color specifying method according to the above (9), the present invention is characterized in that the automatic recognition code based on the plurality of color arrays is an automatic recognition code based on a color array deflected with respect to a predetermined parameter. This is the color identification method.

偏向とは、所定のパラメータをシフトしたとの意味であり、パラメータが色相であれば、色相を所定量シフトした(回転したともいう)ことを意味する。また、輝度であれば、輝度を所定量上げた、下げた、を意味する。彩度であれば、彩度が上がる、彩度が下がる、を意味する。   Deflection means that a predetermined parameter has been shifted. If the parameter is a hue, it means that the hue has been shifted by a predetermined amount (also referred to as being rotated). In addition, the luminance means that the luminance is increased or decreased by a predetermined amount. If it is saturation, it means that the saturation is increased or the saturation is decreased.

(11)また、本発明は、上記(10)記載の色彩特定方法において、前記所定のパラメータは、色相、明度、彩度の内いずれか1個又は2個以上のパラメータであることを特徴とする色彩特定方法である。   (11) Further, in the color specifying method according to the above (10), the present invention is characterized in that the predetermined parameter is one or more parameters of hue, brightness, and saturation. This is the color identification method.

(12)また、本発明は、上記(9)記載の色彩特定方法において、前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、互いに異なるデータを表すことを特徴とする色彩特定方法。   (12) Further, the present invention provides the color identification method according to (9), wherein the automatic recognition codes based on the plurality of color arrays represent different data.

(13)また、本発明は、上記(6)〜(12)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、1次元バーコード、2次元バーコード、他の色彩によってデータを表すコードのいずれかであることを特徴とする色彩特定方法である。   (13) Further, in the color specifying method according to any one of the above (6) to (12), the object may be obtained by using a one-dimensional barcode, a two-dimensional barcode, or another color. The color specifying method is characterized in that it is one of codes representing the color.

一般にバーコードと呼ばれる物であれば、本発明の対象物とすることができる。カラー(有彩色)だけでなく、白と黒のバーコードでも良い。白と黒でも、キャリブレーションが必要な場合もある。   Any object generally referred to as a barcode can be the object of the present invention. Not only colors (chromatic colors) but also white and black barcodes may be used. Even in black and white, calibration may be required.

(14)また、本発明は、上記(6)〜(12)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする色彩特定方法である。   (14) In the color specifying method according to any one of (6) to (12), the object may be any one of a code representing a function using a photograph, a subject, and a color. It is a color specifying method characterized by the above.

(15)また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。   (15) Further, in order to solve the above-described problem, the present invention uses an automatic recognition code based on a color arrangement that represents data by any of color arrangement, order, and combination arranged in the vicinity of an object. In the method for specifying the color of the object, the step of imaging the automatic recognition code based on the color array and the target object to obtain image data, and the step of cutting out the automatic recognition code based on the color array from the image data, Determining a position for detecting a color in the object with reference to a position of an automatic recognition code based on the extracted color arrangement; reading a color from the determined position in the image data; Obtaining the color read from the object on the basis of the color in the automatic recognition code by the color arrangement; and A color identification method according to claim Mukoto.

(16)また、本発明は、上記(15)記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とする色彩特定方法である。   (16) In the color specifying method according to (15), the automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell serving as a position reference, and the present invention is based on the position reference cell. The color specifying method is characterized in that a position for detecting a color in the object is obtained.

(17)また、本発明は、上記(15)又は(16)に記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。   (17) Further, in the color specifying method according to the above (15) or (16), the present invention includes a color reference cell serving as a color reference in the automatic recognition code based on the color arrangement. A color specifying method characterized in that the color of the object is obtained based on the color of a color reference cell.

(18)また、本発明は、上記(15)〜(19)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、機能によって異なる色彩が付されたリード線を複数個束ねるハーネスであり、前記束ねたリード線の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。   (18) Moreover, the present invention provides the color specifying method according to any one of (15) to (19) above, wherein the object is a harness that bundles a plurality of lead wires each having a different color depending on a function. The color specifying method is characterized in that the color of the bundled lead wires is obtained.

(19)また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物のIDを作成する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、前記求めた色彩をデータ化するステップと、を含むことを特徴とするID作成方法である。   (19) Further, in order to solve the above-described problem, the present invention uses an automatic recognition code based on a color arrangement that represents data by any one of the arrangement, order, and combination of colors arranged in the vicinity of an object. In the method for creating the ID of the object, the step of imaging the automatic recognition code based on the color array and the target object to obtain image data, and the step of cutting out the automatic recognition code based on the color array from the image data, Determining a position for detecting a color in the object with reference to a position of an automatic recognition code based on the extracted color arrangement; reading a color from the determined position in the image data; Obtaining the color read from the object on the basis of the color in the automatic recognition code by the color arrangement; A step of data the color obtained, an ID generating method, which comprises a.

(20)また、本発明は、上記(19)記載のID作成方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とするID作成方法である。   (20) Further, according to the present invention, in the ID creating method according to (19), the automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell serving as a position reference, and based on the position reference cell. The ID creating method is characterized in that a position for detecting a color in the object is obtained.

(21)また、本発明は、上記(19)又は(20)に記載のID作成方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とするID作成方法である。   (21) Further, in the ID creation method according to the above (19) or (20), the present invention includes a color reference cell serving as a color reference in the automatic recognition code based on the color arrangement. An ID creation method characterized in that the color of the object is obtained based on the color of a color reference cell.

(22)また、本発明は、上記(19)〜(21)のいずれか1項に記載のID作成方法において、前記対象物は、白黒写真又は、カラー写真であることを特徴とするID作成方法である。   (22) Further, the present invention provides the ID creation method according to any one of (19) to (21) above, wherein the object is a black-and-white photograph or a color photograph. Is the method.

(23)本発明は、上記課題を解決するために、上記(1)〜(5)のいずれか1項に記載の位置特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。   (23) In order to solve the above problems, the present invention provides the position identification method according to any one of (1) to (5), wherein the automatic recognition code is arranged inside the object. It is the position specifying method characterized by having it.

(24)また、本発明は、上記(1)〜(3)のいずれか1項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。   (24) Moreover, the present invention is the position specifying method according to any one of (1) to (3) above, wherein the object is a code representing a function using color, The position specifying method has an unused area not used as the code, and the automatic recognition code is arranged in the unused area inside the object.

(25)また、本発明は、上記(1)〜(5)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする位置特定方法である。   (25) Further, in the color identification method according to any one of (1) to (5), the present invention provides a position identification method in which a plurality of the automatic recognition codes are arranged. It is.

(26)また、本発明は、上記(25)に記載の位置特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。   (26) Further, the present invention is the position specifying method according to the above (25), wherein the automatic recognition code is arranged in the vicinity of a corner of the object.

(27)また、本発明は、上記(6)〜(14)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。   (27) Further, the present invention provides the color specifying method according to any one of (6) to (14) above, wherein the automatic recognition code is arranged inside the object. This is the color identification method.

(28)また、本発明は、上記(6)〜(12)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。   (28) Further, the present invention provides the color specifying method according to any one of (6) to (12) above, wherein the object is a code representing a function using a color, The color specifying method has an unused area that is not used as the code, and the automatic recognition code is arranged in the unused area inside the object.

(29)また、本発明は、上記(6)〜(8)のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。   (29) Further, the present invention provides the color identification method according to any one of (6) to (8) above, wherein a plurality of the automatic recognition codes are arranged. It is.

(30)また、本発明は、上記(29)記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。   (30) Further, the present invention is the color identification method according to the above (29), wherein the automatic recognition code is arranged in the vicinity of a corner of the object.

以上述べたように、本発明によれば、色彩配列による自動認識コードを位置の特定や、色彩の特定に利用することができる。換言すれば、位置の基準や、色彩の基準を効率よく与えることができ、例えば他の光学式コードの読み取りをより正確に行うことができ、また例えば他の色彩を付した光学式コードの読み取りを環境が変化しても正確に行うことができる。   As described above, according to the present invention, the automatic recognition code based on the color arrangement can be used for specifying the position and specifying the color. In other words, the position reference and the color reference can be efficiently provided, for example, reading of other optical codes can be performed more accurately, and for example, reading of optical codes with other colors can be performed. Can be performed accurately even if the environment changes.

また、さらに、本発明によれば、写真等の色彩のキャリブレーションを簡単に行うことができ、また写真等からIDを容易に作成することができる。   Furthermore, according to the present invention, it is possible to easily calibrate the color of a photograph or the like, and to easily create an ID from a photograph or the like.

以下、図面に基づき、本発明の好適な実施の形態について説明する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

第1 「色彩配列による自動認識コード」の利用
まず、本実施の形態において特徴的なことは、色彩配列による自動認識コードを、カラーバーコード等のキャリブレーション等に利用したことである。
First Use of “Automatic Recognition Code Based on Color Arrangement” First, the feature of this embodiment is that the automatic recognition code based on the color arrangement is used for calibration of a color barcode or the like.

さてここで、説明している「色彩配列による自動認識コード」は本特許の発明者らがすでに出願している以下のような光学式自動認識コードをいう。   The "automatic recognition code based on color arrangement" described here refers to the following optical automatic recognition code that has already been filed by the inventors of this patent.

1Dカラービットコード 特願2006−196548号
1.5Dカラービットコード 特願2006−196705号
これらの自動認識コードは、色彩の並び、順番、組み合わせ等(の少なくともいずれか)でデータを表し、その形態・形状には特段の規定がないコードである。
1D color bit code Japanese Patent Application No. 2006-196548 1.5D color bit code Japanese Patent Application No. 2006-196705 These automatic recognition codes represent data in at least one of color arrangement, order, combination, etc.・ The cord has no special provision for shape.

したがって、色彩の順番・並びが把握できればデータを復元できるので、形状の自由度が非常に高いという特徴を有する。   Therefore, since the data can be restored if the order and arrangement of colors can be grasped, it has a feature that the degree of freedom of shape is very high.

また、この色彩配列による自動認識コードの特長として、少数(3色)の色彩のみを用いて、形状に制約を受けないコードを構成し、かつこれを容易に読み取ることができる点にある。   In addition, as a feature of the automatic recognition code based on this color arrangement, it is possible to construct a code that is not restricted in shape by using only a small number (three colors) of color and easily read it.

使用する色彩の数に特段の制限は本来的にはないが、読み取りの精度等を考慮し3色程度の色彩を利用する場合が、応用範囲が広くて好適であろう。また、特に以下のような特徴も有する。   Although the number of colors to be used is not specifically limited, it is preferable to use about three colors in consideration of reading accuracy and the like because the application range is wide. In particular, it also has the following characteristics.

・画像処理技術を用いてコードの切り出し・デコード等を行っているため、画像内の読み取ったマーク(シンボル)の位置が把握できる。   Since the code is cut out and decoded using image processing technology, the position of the read mark (symbol) in the image can be grasped.

・3色のみを使用しているので、色彩の許容範囲を広く使え、照明、カメラ仕様等による色彩のばらつきにも追従し、対応することができる。   -Since only 3 colors are used, the allowable range of colors can be used widely, and it is possible to follow and respond to variations in color due to lighting, camera specifications, etc.

本実施の形態では、このような3色を利用する場合を特に例として説明する。したがって、特に本実施の形態では、上記のような特徴を備えている。さて、このような特徴を有する色彩配列による自動認識コードを利用することによって、以下のようなメリットが得られる。   In the present embodiment, a case where such three colors are used will be described as an example. Therefore, particularly in the present embodiment, the above-described features are provided. By using an automatic recognition code based on a color arrangement having such characteristics, the following advantages can be obtained.

・キャリブレーションに使いたい色彩を自由に選択できる。   ・ You can freely select the color you want to use for calibration.

・形状の歪み補正や基準点が必要なケースでも、必要な場所に自由に配置することができる。   ・ Even when a shape distortion correction or a reference point is required, it can be freely placed where it is needed.

・本コードの読み取りを容易に行う事ができる。   ・ You can easily read this code.

以下、色彩配列による自動認識コードを用いて、対象物の位置の特定や色彩の特定(キャリブレーション)を行う手法、その他の手法を説明する。   Hereinafter, a method for specifying the position of an object or specifying a color (calibration) using an automatic recognition code based on a color arrangement, and other methods will be described.


第2 カラーバーコードへの応用
色彩配列による自動認識コードの応用例として、カラーバーコードへの応用例を説明する。

Application to the second color barcode As an application example of the automatic recognition code based on the color arrangement, an application example to the color barcode will be described.

図1には、色彩配列による自動認識コード10をカラーバーコード12に応用した例が示されている。この図1においてカラーバーコード12の周囲に「色彩配列による自動認識コード10」が付されている。   FIG. 1 shows an example in which an automatic recognition code 10 based on a color arrangement is applied to a color barcode 12. In FIG. 1, an “automatic recognition code 10 based on color arrangement” is attached around the color barcode 12.

このように、色彩配列による自動認識コード10をカラーバーコード12の周囲に設けることによって、コードの切り出しを容易にすると共に種々の情報、例えばキャリブレーションの情報等を提供することができる。   In this way, by providing the automatic recognition code 10 based on the color arrangement around the color barcode 12, it is possible to easily cut out the code and provide various information such as calibration information.

まず、図1において、カラーバーコード12は、一般的な升目状に多色を配置した2次元バーコードの体裁を採用している。ここでは、多色を利用することによって、データ量の増加を図ったカラーバーコード12を用いて説明を行う。   First, in FIG. 1, the color barcode 12 adopts the appearance of a two-dimensional barcode in which multiple colors are arranged in a general grid pattern. Here, a description will be given using the color barcode 12 that increases the amount of data by using multiple colors.

なお、カラーバーコードについては、上記特許文献1、特許文献3、特許文献4等に記載がある。2次元バーコードや、2次元カラーバーコードについては、上記特許文献5や特許文献6に記載がある。   Note that the color barcode is described in Patent Document 1, Patent Document 3, Patent Document 4, and the like. The two-dimensional barcode and the two-dimensional color barcode are described in Patent Document 5 and Patent Document 6 described above.

通常、このようなカラーバーコード12は、それを切り出す(存在を見つけ、位置、形状を把握する)ためにその一部に特有の形状の「切り出しマーク」を付加するのが一般的である。例えば、四隅の内3カ所に「回」の字型のマークを付すように構成している2次元バーコードが広く知られている。この「回」の字マークを目印として、位置を把握し、2次元バーコードの切り出し・読み出しが行われる。   In general, such a color barcode 12 is generally added with a “cutout mark” having a specific shape in a part of the color barcode 12 in order to cut it out (find the existence, grasp the position and shape). For example, a two-dimensional bar code that is configured so as to attach “turn” character marks to three of the four corners is widely known. Using this “times” character mark as a mark, the position is grasped, and a two-dimensional barcode is cut out and read out.

本実施の形態において特徴的なことは、その切り出しマークとして、「色彩配列による自動認識コード10」を用いたことである。   What is characteristic in the present embodiment is that “automatic recognition code 10 by color arrangement” is used as the cutout mark.

この色彩配列による自動認識コード10は、色彩配列のみでデータを表現し、形状に関する特段の制限がない。   The automatic recognition code 10 based on the color arrangement expresses data only with the color arrangement, and there is no particular limitation on the shape.

そのため、本願発明者らは、この色彩配列による自動認識コード10を、色彩の並びだけで位置を検出し、切り出す技術を開発し、実用化している。具体的な技術のその内容に関しては、既に上述した種々の特許出願に記載されている。   For this reason, the inventors of the present application have developed and put into practical use a technology for detecting the position of the automatic recognition code 10 based on this color arrangement only by arranging the colors and cutting it out. The contents of specific techniques are already described in the various patent applications described above.

このように、色彩配列による自動認識コードを用いることによって、形状依存性がなく、色彩配列のみで切り出す事ができるので、従来の形状に依存した切り出しに比べて容易に切り出しを行うことが可能である。   In this way, by using the automatic recognition code based on the color arrangement, there is no shape dependence, and it is possible to cut out only with the color arrangement, so it is possible to cut out more easily than the conventional shape-dependent cutout. is there.

特に、色彩の並びが破壊されなければ、どのような形状でもかまわないので、形状依存性が少ないので、あらゆるカラーバーコード12に「取り付ける」ことができ、容易にカラーバーコード12の位置を検出することができる。従来の2次元バーコードなどでは、所定の位置に正確に切り出しマークを設けることが必要であったが、本実施の形態によれば、形状の自由度が高いので、形状の精度を高くする必要はないので、カラーバーコード12の位置・向きなどに制限を加えてしまう可能性は少ない。このことは、付される商品や物品側の負担も増えないという効果を意味する。   In particular, as long as the arrangement of colors is not destroyed, any shape can be used, so there is little shape dependence, so it can be “attached” to any color barcode 12 and the position of the color barcode 12 can be easily detected. can do. In conventional two-dimensional barcodes and the like, it was necessary to accurately provide a cutout mark at a predetermined position. However, according to the present embodiment, the degree of freedom in shape is high, so it is necessary to increase the accuracy of shape. Therefore, there is little possibility of limiting the position / orientation of the color barcode 12. This means that the burden on the attached product or article does not increase.

特に、従来2次元バーコードなどでは、一定の正確な形状が必要であったため、物品の表面の一部をその2次元バーコードのために「空ける」ことが必要であったが、本実施の形態によれば、形状に柔軟性があるため、物品側の負担が増えることはなく、むしろ取り付けの自由度が増すため、負担が大幅に減るという可能性も高い。   In particular, in a conventional two-dimensional barcode or the like, since a certain and accurate shape is required, it is necessary to “vacate” a part of the surface of the article for the two-dimensional barcode. According to the form, since the shape is flexible, the burden on the article side does not increase, but rather the degree of freedom of attachment increases, so the possibility that the burden is greatly reduced is high.

図1に示した例では、概ね、以下のようにして読み取りがなされる。   In the example shown in FIG. 1, reading is generally performed as follows.

(1)色彩配列による自動認識コード10を切り出す。この処理によって、色彩配列による自動認識コード10の位置、形状等が把握される。   (1) The automatic recognition code 10 based on the color arrangement is cut out. By this processing, the position, shape, etc. of the automatic recognition code 10 based on the color arrangement are grasped.

(2)セルA、B、Cを確認する。セルA、B、Cは予め色彩配列による自動認識コード10中に位置を決めて設けておくものであり、位置の基準となるセルである。   (2) Check cells A, B, and C. The cells A, B, and C are previously determined and provided in the automatic recognition code 10 based on the color arrangement, and serve as reference positions.

(3)セルA、B、C間の距離から、基準座標であるxy座標軸を算出する。このxy座標軸を基準にカラーバーコード12の読み取り等を行う。   (3) The xy coordinate axes that are reference coordinates are calculated from the distances between the cells A, B, and C. The color barcode 12 is read based on the xy coordinate axes.

(4)求めたxy座標を元にカラーバーコード12のセル位置を把握し、カラーバーコード12の各セルの位置を算出する。   (4) The cell position of the color barcode 12 is grasped based on the obtained xy coordinates, and the position of each cell of the color barcode 12 is calculated.

(5)セルI、II、III(図1参照)を確認する。セルI、II、IIIは予め色彩配列による自動認識コード10中に位置を決めて設けておくものであり、色彩の基準となるセルである。   (5) Check cells I, II, and III (see FIG. 1). The cells I, II, and III are previously determined and provided in the automatic recognition code 10 based on the color arrangement, and serve as reference colors.

(6)セルI、II、IIIから読み取った基準の色彩に基づき、カラーバーコード12中の各セルの色彩を読み取る。   (6) The color of each cell in the color barcode 12 is read based on the reference color read from the cells I, II, and III.

こうして、色彩配列による自動認識コード10から、「位置の基準」「色彩の基準」を得て、この基準に基づき、カラーバーコード12の読み取りが行われる。   Thus, the “position reference” and “color reference” are obtained from the automatic recognition code 10 based on the color arrangement, and the color barcode 12 is read based on this reference.

なお、色彩配列による自動認識コード10の切り出しは、撮像して得た画像データを色彩領域に分割・クラス分けし、領域を追跡することによって、所定の色彩が連続する領域群を検出することによって行われる。例えば、R、G、B3色の色彩を用いる色彩配列による自動認識コードの場合は、このR、G、Bの色彩領域を辿っていき、一定の個数の領域群が列状に連なっていればそれを、色彩配列による自動認識コードと見なす等の処理によって、色彩配列による自動認識コードを認識する(切り出す)。   The automatic recognition code 10 is cut out by the color arrangement by dividing and classifying the image data obtained by imaging and tracking the area, thereby detecting a group of areas where predetermined colors are continuous. Done. For example, in the case of an automatic recognition code based on a color arrangement using three colors of R, G, and B, the color area of R, G, and B is traced, and a certain number of area groups are arranged in a line. The automatic recognition code based on the color arrangement is recognized (cut out) by processing such as treating it as an automatic recognition code based on the color arrangement.

色彩配列による自動認識コードの切り出し手法は、その他にもあるが、詳しくは、特願2006−196548号(1Dカラービットコード)や、特願2006−196705号(1.5Dカラービットコード)を参照されたい。いずれも、形状的な制限はすくなく、色彩の並び等のみでデータを表すので、色彩の並び等が把握できる形状であればどのような形状でもかまわない。   There are other methods for extracting an automatic recognition code by color arrangement, but for details, see Japanese Patent Application No. 2006-196548 (1D color bit code) and Japanese Patent Application No. 2006-196705 (1.5D color bit code). I want to be. In any case, the shape is not limited, and the data is represented only by the arrangement of colors, so any shape can be used as long as the arrangement of colors can be grasped.

さて、このような「色彩配列による自動認識コード10」を利用したカラーバーコード10の切り出し・デコード、その他の種々の処理について更に詳細に説明する。   Now, the clipping and decoding of the color barcode 10 using the “automatic recognition code 10 based on color arrangement” and various other processes will be described in more detail.

・位置、形状:
本実施の形態(図1)では、「色彩配列自動認識コード10」の予め決められたセル(A、B、C)を用いて位置関係の基準を設けることができる。したがって、カラーバーコード12の読み取りを精度良く行うことができる。一般に、従来のカラーバーコード12は、各セルの位置が厳密に決まっているので、位置の基準を正確に求めることは重要である。これらセルA、B、Cを位置基準セルと呼ぶ。
・ Position and shape:
In the present embodiment (FIG. 1), the reference of the positional relationship can be set using predetermined cells (A, B, C) of “color array automatic recognition code 10”. Therefore, the color barcode 12 can be read with high accuracy. In general, since the position of each cell of the conventional color barcode 12 is strictly determined, it is important to accurately determine the position reference. These cells A, B, and C are called position reference cells.

より精度よく位置を求めたる必要がある場合は、位置の基準点となる上記位置基準セルを増やすことが好ましい。そのための「色彩配列による自動認識コード10」の位置配列や長さ等の変更は自由に行うことができる。上述したように、色彩配列による自動認識コード10は、色彩の並び・配列のみが重要であり、それを構成する各セル(色彩が付された領域)の大きさや形状は基本的に自由だからである。   When it is necessary to obtain the position with higher accuracy, it is preferable to increase the number of position reference cells serving as position reference points. For this purpose, the position arrangement and length of the “automatic recognition code 10 based on color arrangement” can be freely changed. As described above, the automatic recognition code 10 based on the color arrangement is important only in the arrangement and arrangement of the colors, and the size and shape of each cell (area to which the color is added) are basically free. is there.

図1ではA、B、Cを位置出しのためのセル、すなわち位置基準セルとして用いて、これらの間の距離xab等(図1参照)から基準座標を求めた。そして、この基準座標(xy座標)とカラーバーコード12の位置関係からカラーバーコード12を構成する各セル(色彩が付された領域)の位置関係を割り出すことができる。なお、カラーバーコード12のセルは、図1では矩形であるが、その他種々の形状を採用することが知られている。   In FIG. 1, A, B, and C are used as positioning cells, that is, position reference cells, and reference coordinates are obtained from a distance xab between them (see FIG. 1). Then, from the positional relationship between the reference coordinates (xy coordinates) and the color barcode 12, the positional relationship between each cell (colored region) constituting the color barcode 12 can be determined. The cells of the color barcode 12 are rectangular in FIG. 1, but other various shapes are known to be adopted.

・色彩:
上で述べた「色彩配列による自動認識コード」は例えば使用色(セル構成色などと呼ぶ)の典型的な数は、3色である。例えば、赤、青、緑、などである。
·color:
In the “automatic recognition code based on color arrangement” described above, for example, the typical number of colors used (referred to as cell constituent colors) is three. For example, red, blue, green, etc.

しかしながら、たとえ3色とはいえ、一つの色彩の範囲が一般には非常に幅広い。印刷装置のインク等も微妙に異なるし、照明等の環境、使用する撮像手段、等でも得られる色彩は大きく変わってしまう。そこで、単に「赤」といってもその範囲はかなり広いものである。そのため、その範囲を何らかの手段で規定しておく必要がある。   However, although there are three colors, the range of one color is generally very wide. The ink etc. of the printing apparatus are also slightly different, and the colors obtained by the environment such as illumination, the imaging means used, etc. will change greatly. Therefore, even if it is simply “red”, the range is quite wide. Therefore, it is necessary to define the range by some means.

まず、各範囲の基準となる色彩を決めておくことは重要である。   First, it is important to decide the color that will be the reference for each range.

そのため、合計3種の基準色を各色彩の範囲毎に与える(例えばR、G、Bそれぞれ1色)。これは当業者であれば容易である。さらに、各色彩の範囲からさらに2色ずつ基準色を選べば、より一層色彩のキャリブレーションを精度高く行うことができると考えられる。   Therefore, a total of three types of reference colors are given for each color range (for example, one color for each of R, G, and B). This is easy for those skilled in the art. Furthermore, if two reference colors are further selected from the range of each color, it is considered that the color calibration can be performed with higher accuracy.

このような例が図2(1)に示されている。この図2(1)では、色環(マンセルの色相環)が示されている。そして、赤(R)の領域には、R1、R2、R3の3種の基準色が設定されていることが示されている。同様に、緑(G)の領域には、G1、G2、G3の3種の基準色が設定されていることが示されている。また、青(B)の領域には、B1、B2、B3の3種の基準色が設定されていることが示されている。   Such an example is shown in FIG. In FIG. 2 (1), a color circle (Munsell's hue circle) is shown. In the red (R) region, three reference colors R1, R2, and R3 are set. Similarly, it is shown that three reference colors G1, G2, and G3 are set in the green (G) region. Also, it is shown that three reference colors B1, B2, and B3 are set in the blue (B) region.

本実施の形態では、このように、各色彩範囲毎に3種の基準色を選ぶことにした。   In the present embodiment, three reference colors are selected for each color range as described above.

図1ではセルI、II、IIIが、この基準色を与える色彩基準セルである。   In FIG. 1, cells I, II, and III are color reference cells that provide this reference color.

色彩基準セルI、II、IIIは予めカラーバーコード12の各色彩との関係が明確に与えられている。すなわち、この色彩基準セルI、II、IIIはカラーバーコード12の各セルの色彩の補正として利用することができる。   The color reference cells I, II, and III are clearly given a relationship with each color of the color barcode 12 in advance. That is, the color reference cells I, II, and III can be used as color correction for each cell of the color barcode 12.

例えば、カラーバーコードの「赤」に対して、色彩基準セルIが「やや青よりの赤」、色彩基準セルIIが、カラーバーコードと同じ「赤」。色彩基準セルIIIが「やや緑よりの赤」のように、定める。   For example, with respect to “red” of the color barcode, the color reference cell I is “red slightly from blue”, and the color reference cell II is “red”, which is the same as the color barcode. The color reference cell III is determined as “red slightly from green”.

より具体的には、色彩基準セルがキャプチャされて得られる画像の色彩値(通常それぞれ独立したRGBの値)から、色彩の補正値が求められる。予め、これら色彩基準セルがどのような色彩であるかが決められているので、検出値とこの真の色彩とを比較すれば、補正値が得られる。したがって、この補正値を用いてカラーバーコード12の画像の色彩値を補正することで、カラーバーコード12中の各セルの正しい色彩値を求めることができる。   More specifically, the color correction value is obtained from the color value (usually independent RGB values) of the image obtained by capturing the color reference cell. Since the color of these color reference cells is determined in advance, a correction value can be obtained by comparing the detected value with this true color. Accordingly, the correct color value of each cell in the color barcode 12 can be obtained by correcting the color value of the image of the color barcode 12 using this correction value.

図1の例では、2次元バーコードであるカラーバーコード12の例を示したが、1次元バーコードでもよく、一般にバーコードと呼ばれる物や、その他種々の光学式認識コードが利用可能である。また、カラー(有彩色)の例を示したが、白黒のバーコードでもよい。白黒でも、輝度のキャリブレーションが必要な場合があるからである。   In the example of FIG. 1, an example of the color barcode 12 which is a two-dimensional barcode is shown. However, a one-dimensional barcode may be used, and what is generally called a barcode or other various optical recognition codes can be used. . Further, although an example of color (chromatic color) is shown, a black and white barcode may be used. This is because luminance calibration may be necessary even for black and white.

複数個の「色彩配列による自動認識コード」の利用
また、色相や彩度などいくつかの色彩を偏在させたパターンセルを用意しておくことも好ましい。この偏在させたパターンセルを、上記色彩基準セルの代わりに、又は、色彩基準セルに加えて、設けることができる。そして、このパターンセルを読みとり、色彩だけでなく、その他種々のパラメータに関して多数の基準を得ることができる。
Use of a plurality of “automatic recognition codes by color arrangement” It is also preferable to prepare a pattern cell in which several colors such as hue and saturation are unevenly distributed. This unevenly distributed pattern cell can be provided in place of the color reference cell or in addition to the color reference cell. Then, by reading this pattern cell, it is possible to obtain a large number of criteria regarding not only colors but also various other parameters.

なお、パターンセルとは、色彩基準セルを含み、色彩の基準とするために設けられた「色彩配列による自動認識コード」をいう。   The pattern cell includes a color reference cell and refers to an “automatic recognition code based on a color arrangement” provided for use as a color reference.

種々のパラメータの例を以下説明する。   Examples of various parameters are described below.

図2には、色相をそれぞれ異ならせた「色彩配列自動認識コード10」を複数用意する例が示されている。特に図2(2)では、3本の色彩配列による自動認識コード10を使用する例が示されている。3本の色彩配列による自動認識コード10が用いる基準色彩は、互いに少しずつ異なっている。   FIG. 2 shows an example in which a plurality of “color arrangement automatic recognition codes 10” having different hues are prepared. In particular, FIG. 2 (2) shows an example in which an automatic recognition code 10 having three color arrangements is used. The reference colors used by the automatic recognition code 10 having three color arrangements are slightly different from each other.

すなわち、図2(2)に示すように、R1G1B1の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード10は、xという値を示すコードシンボルである。また、R2G2B2の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード10は、yという値を示すコードシンボルである。また、R3G3B3の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード10は、zという値を示すコードシンボルである。このような3種の色彩配列による自動認識コード10を用意するのである。   That is, as shown in FIG. 2B, the automatic recognition code 10 based on the color arrangement using the R1G1B1 reference color is a code symbol indicating a value of x. The automatic recognition code 10 based on the color arrangement using the R2G2B2 reference color is a code symbol indicating a value y. Further, the automatic recognition code 10 based on the color arrangement using the R3G3B3 reference color is a code symbol indicating a value z. The automatic recognition code 10 having such three kinds of color arrangements is prepared.

なお、これらの採用する各基準色は、図2(1)の色相環上に示してある。   Each of the reference colors employed is shown on the hue circle in FIG.

この3本の色彩配列による自動認識コード10は、たとえば、標準状態で3本が全て読みとれるように設定しておく。ここで標準状態とは、光源やカメラの設定等の撮影環境が想定している「標準」という意味である。   The automatic recognition code 10 based on the three color arrangements is set so that, for example, all three can be read in a standard state. Here, the standard state means “standard” assumed by the shooting environment such as the setting of the light source and the camera.

これに対して、例えば仮に照明が青みがかっているなどいずれかの方向へ偏っていた環境下では、複数の「色彩配列自動認識コード10」の内いずれかのキャプチャ画像が読み取りが可能な所定の色彩範囲を越えてしまい、その結果読み取りができないという事態も生じうる。   On the other hand, for example, in an environment in which the illumination is biased in any direction such as bluish, a predetermined color in which any one of the plurality of “color arrangement automatic recognition codes 10” can be read is captured. A situation may occur in which reading is impossible as a result of exceeding the range.

このとき、カラーバーコード12の各セルの色彩データをいちいち見に行くのでは、改めて画像から位置検出を行う必要があり、処理が煩雑なものとなりがちである。   At this time, if the color data of each cell of the color barcode 12 is to be viewed one by one, the position needs to be detected again from the image, and the process tends to be complicated.

そこで、本実施の形態では、上で説明したように、上記複数の(ここでは3本の)「色彩配列自動認識コード10」が表す各データ(x、y、z)を異ならせている。どのデータが正常に読みとれたか否かによって、読み取り環境の偏りを検出している。   Therefore, in the present embodiment, as described above, the data (x, y, z) represented by the plurality of (here, three) “color array automatic recognition codes 10” are made different. The bias in the reading environment is detected depending on which data has been read normally.

このように、本実施の形態においては、各コードが表すデータを異ならせているので、データを読み取るだけで、色彩による可読、不読が認識できるため、容易にキャプチャの偏りを知ることができる。つまり、読みとれた色彩配列による自動認識コード10が表すデータを参照することによって、どの色彩配列による自動認識コード10が読めたか(または、どの色彩配列による自動認識コードが読めなかったか)に基づいて、明るさやホワイトバランス、色相のシフト、等の撮影環境を知ることができる。   As described above, in the present embodiment, since the data represented by each code is different, it is possible to recognize whether the color is readable or unreadable by simply reading the data. . In other words, by referring to the data represented by the automatic recognition code 10 based on the read color arrangement, based on which color arrangement the automatic recognition code 10 can be read (or which color arrangement the automatic recognition code could not be read), You can know the shooting environment such as brightness, white balance, and hue shift.

画像の補正
また、このような撮影環境のパラメータの偏りに基づき、撮影した画像を補正すれば、偏りが補正された画像を得ることができ、より良好な画像を取得することができ、カラーバーコード12の読み取りが一層容易になる。
Image Correction In addition, if the captured image is corrected based on such bias in the shooting environment parameters, a bias-corrected image can be obtained, and a better image can be obtained. The code 12 can be read more easily.

もちろん、得られた画像の補正だけではなく、このような撮影環境のパラメータの偏りを撮像手段等に直接フィードバックしてしまうことも好適である。このようにすれば、偏りを修正した撮像を行うことができ、後の画像補正等の処理が不要となり、良好な画像をより容易に取得することができる。その結果、カラーバーコード12の読み取りが一層容易になる。   Of course, it is also suitable not only to correct the obtained image, but also to directly feed back such a bias in the parameters of the shooting environment to the imaging means or the like. In this way, imaging with corrected bias can be performed, and subsequent processing such as image correction becomes unnecessary, and a good image can be acquired more easily. As a result, the color barcode 12 can be read more easily.

図2では、色相方向でシフト(偏り)が生じた場合を検出する手法を説明したが、色相方向以外にも彩度、明度方向のシフト(偏り)や、これらを合わせた複合的なシフト(偏り)に対してもこの方法は有効である。   In FIG. 2, a method for detecting a case where a shift (bias) occurs in the hue direction has been described. However, in addition to the hue direction, a shift (bias) in the saturation and lightness directions, or a combined shift ( This method is also effective against (bias).

図3(1)には、HSV色空間を表す逆三角錐が示されている。この三角錐の円周方向は、色相(Hue)であり、半径方向は彩度(Saturation)であり、縦軸は、明るさ(Value)である。この図3(1)において、Gの色相の部分断面を取り出した図が図3(2)に示されている。この図3(2)の「断面図」中の各色彩は、色相はG(緑)で変わりないが、彩度と、明るさがこの断面図の面内で変化する。したがって、図3(2)のように、G1、G2、G3を選択して、複数の色彩配列による自動認識コードを構成し、対象物に付すことが考えられる。このような複数の色彩配列による自動認識コードを用いれば、上述した色相のシフト(偏り)の場合と同様に、彩度・明度方向の偏り・変位や、これらを合わせた複合的な偏りに対しても、それを検出し、補正・修正することができる。   FIG. 3 (1) shows an inverted triangular pyramid representing the HSV color space. The circumferential direction of the triangular pyramid is hue (Hue), the radial direction is saturation (Saturation), and the vertical axis is brightness (Value). In FIG. 3A, a partial cross-sectional view of the G hue is shown in FIG. Each hue in the “cross-sectional view” of FIG. 3B has the same hue as G (green), but the saturation and brightness change within the plane of the cross-sectional view. Therefore, as shown in FIG. 3 (2), it is conceivable that G1, G2, and G3 are selected, and an automatic recognition code based on a plurality of color arrangements is configured and attached to the object. If such an automatic recognition code with a plurality of color arrangements is used, as in the case of the hue shift (bias) described above, it is possible to deal with the bias / displacement in the saturation and lightness directions, and the combined bias combining these. However, it can be detected and corrected / corrected.

第3 カラー写真への応用(カラー写真特有のID値を得る)
図4には、色彩配列による自動認識コード10をカラー写真14など一般的なカラー(白黒でも可)パターンのデータ化に応用した例の説明図が示されている。
Third application to color photographs (to obtain ID values specific to color photographs)
FIG. 4 shows an explanatory diagram of an example in which the automatic recognition code 10 based on the color arrangement is applied to data of a general color (or black and white) pattern such as a color photograph 14.

カラー写真等のデータから、固有のIDを算出する場合は多い。写真の真贋、修正の有無等を調べたり、所定の著作物か否かを簡単に調べる等の目的で写真データに対する固有の値がしばしば利用される。   In many cases, a unique ID is calculated from data such as a color photograph. A unique value for photographic data is often used for purposes such as checking the authenticity of a photo, whether or not it has been modified, or simply checking whether it is a predetermined work.

ここでは、そのようなカラー写真からID値を得る際に「色彩配列自動認識コード10」を利用する例について説明する。   Here, an example of using the “color arrangement automatic recognition code 10” when obtaining an ID value from such a color photograph will be described.

ここでは、カラー写真14の周囲に「色彩配列自動認識コード10」を設け、この色彩配列による自動認識コード10によって、(1)寸法基準と、(2)カラーパターンからのデータの採取仕様と、が与えられる例を説明する。   Here, a “color array automatic recognition code 10” is provided around the color photograph 14, and the automatic recognition code 10 based on this color array is used to (1) dimension reference, (2) data collection specifications from the color pattern, An example in which is given will be described.

・寸法基準
寸法基準は、上述した位置基準とほぼ同様の概念である。基準となる座標を定義し、この座標に基づきカラー写真の所定の箇所をサンプリングするのである。
-Dimension standard The dimension standard is the same concept as the position standard mentioned above. A reference coordinate is defined, and a predetermined portion of the color photograph is sampled based on the coordinate.

・データの採取仕様
色彩配列による自動認識コード10の所定の位置のセルに基づき、カラー写真14中のどの座標のセルがサンプリング(読み込み)の対象となるのかを知ることができる。この検査は、画像データを受信したコンピュータ上のプログラムが実行する。
Data collection specifications Based on the cells at a predetermined position of the automatic recognition code 10 based on the color arrangement, it is possible to know which coordinate cell in the color photograph 14 is to be sampled (read). This inspection is executed by a program on the computer that has received the image data.

本実施の形態においては、画像を読み込むのは、CCDカメラやビデオカメラなどの画像をデジタルデータとして入力できる装置である。この読み込んだ画像データはコンピュータに入力され、所定のプログラムが色彩配列による自動認識コード10を認識し、その内容に基づき、カラー写真14中のどの位置の部分が読み込むべきカラーパターンであるかを知ることができる。このとき、寸法基準に基づき座標(例えばxy座標)が定まり、データの採取仕様に基づき取得すべきカラーパターンの位置が定まる。   In this embodiment, an image is read by a device that can input an image such as a CCD camera or a video camera as digital data. The read image data is input to the computer, and a predetermined program recognizes the automatic recognition code 10 based on the color arrangement, and based on the content, knows which position in the color photograph 14 is the color pattern to be read. be able to. At this time, coordinates (for example, xy coordinates) are determined based on the dimension standard, and the position of the color pattern to be acquired is determined based on the data collection specification.

このように、データの採取仕様によってカラーパターンの存在位置(図4ではα,β,γ)を指定し、その位置(及び予め定められた範囲)の色彩データを指定された順序で採取するものである。   In this way, the position where the color pattern exists (α, β, γ in FIG. 4) is designated according to the data collection specifications, and color data at that position (and a predetermined range) is collected in the specified order. It is.

例えば、図4中、色彩配列による自動認識コード10のセルA、B、Cが寸法基準を与える寸法基準セルである。このセルによって、寸法・座標が定まる。また、図4中、色彩配列による自動認識コード10のセルI、II、IIIがデータの採取仕様を与える採取仕様セルであり、カラー写真14中のどの位置のどの範囲がカラーパターンであるかを表す。この採取仕様セルは、要するに、カラーパターンの位置・範囲を知らせるセルである。   For example, in FIG. 4, the cells A, B, and C of the automatic recognition code 10 based on the color arrangement are dimension reference cells that give a dimension reference. The dimensions and coordinates are determined by this cell. In FIG. 4, cells I, II, and III of the automatic recognition code 10 based on the color arrangement are collection specification cells that give data collection specifications, and which range in which position in the color photograph 14 is a color pattern. To express. In short, the collection specification cell is a cell that informs the position / range of the color pattern.

さて、このようにして、カラーパターンの位置・範囲がわかれば、画像データからその部分を取り出し、所定の算出手法で、IDを求める。この動作はコンピュータ上のプログラムが、画像データに基づき行う。   When the position / range of the color pattern is known in this way, the portion is extracted from the image data, and the ID is obtained by a predetermined calculation method. This operation is performed by a program on the computer based on the image data.

なお、本実施の形態では、上記カラーパターンから採取された色彩値は「色彩配列による自動認識コード」の基準色彩と比較してキャリブレーションされるため、撮影条件によらず常に一定の値を得ることができる。   In the present embodiment, the color value collected from the color pattern is calibrated in comparison with the reference color of the “automatic recognition code based on color arrangement”, so that a constant value is always obtained regardless of the shooting conditions. be able to.

そして、この色彩値をデータ化すれば、この写真特有のIDを得ることができる。   If this color value is converted into data, an ID unique to this photograph can be obtained.

さて、このようなIDを表すカラー写真14としては、本人の顔写真等が使用される場合が多い。この場合、同じ顔写真を用いた場合でも、その周囲に設けられた「色彩配列による自動認識コード10」の内容や、その位置によっては返すデータ(すなわちID)が異なる。   As the color photograph 14 representing such an ID, a person's face photograph or the like is often used. In this case, even when the same face photograph is used, the data (that is, ID) to be returned differs depending on the contents of the “automatic recognition code 10 based on color arrangement” provided around the face photograph and the position thereof.

したがって、個別のアプリケーションにおいて、同じ写真を用いつつ、異なるIDを利用することができる。つまり、利便性を確保しつつ、情報セキュリティもより強化することが可能である。   Therefore, different IDs can be used in individual applications while using the same photograph. That is, it is possible to further enhance information security while ensuring convenience.

なお、色彩をデータに変換する手法は種々の方法が考えられる。例えば、RGB値に基づき所定の演算を施してIDを得ることも好ましいし、輝度、色相、彩度に変換してからIDに変換することも好ましい。このような変換は、色彩の取りうる値の空間から、得ようとするIDの空間への写像であればどのような写像でもよい。   Various methods can be considered for converting the color into data. For example, it is also preferable to obtain an ID by performing a predetermined calculation based on the RGB values, and it is also preferable to convert the ID into luminance, hue, and saturation before converting it to ID. Such a conversion may be any mapping as long as it is a mapping from the space of values that the color can take to the space of the ID to be obtained.

その他
ここでは、写真を例として説明したが、キャリブレーションが必要な物であればどのような物でも応用可能である。
Others Although a photograph has been described as an example here, any object that requires calibration can be applied.

例えば、対象物として、写真ではなく、所定のデザイン、広告、ポスター、文字デザイン、など色彩のキャリブレーションが必要な物は数多く知られておりそれらに応用可能である。   For example, many objects that require color calibration, such as predetermined designs, advertisements, posters, and character designs, are known as objects, and are applicable to them.

また、動作の面から見れば、写真「撮影」ではなく、コピー装置による「コピー」動作などでも、まったく同様の処理を行わせることが可能である。   Further, from the viewpoint of operation, it is possible to perform the same processing not only in the “photographing” but also in the “copying” operation by the copying apparatus.


第4 写真撮影やコピーへの応用(自動キャリブレーション)
図5は写真撮影の分野において、色彩配列による自動認識コードを応用した例を説明する説明図である。この図に示すように、被写体の一部に「色彩配列自動認識コード10」を混入することによって、画像処理の段階において、「色彩配列自動認識コード10」を自動的に読み取り、自動的に色彩のキャリブレーションを行わせることが可能となる。

Fourth application to photography and copying (automatic calibration)
FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining an example in which an automatic recognition code based on color arrangement is applied in the field of photography. As shown in this figure, by mixing the “color arrangement automatic recognition code 10” into a part of the subject, the “color arrangement automatic recognition code 10” is automatically read and automatically colorized at the stage of image processing. Can be calibrated.


従来から、写真撮影において、色の校正等の目的から、いわゆるテストチャートやカラーチャートと呼ばれる標準的な色彩のチャートを被写体と同時に写し混むことが広く行われていた。そして、得られた画像中の標準色彩が正しい色彩となるように画像処理を行えば、本来の被写体の色彩を正確に再現できると考えられたものである。

Conventionally, in photography, a standard color chart called a test chart or a color chart has been widely copied simultaneously with a subject for the purpose of color calibration or the like. Then, it is considered that the color of the original subject can be accurately reproduced by performing image processing so that the standard color in the obtained image becomes a correct color.

この従来のキャリブレーションの手法を採用する場合は、できあがった画像から、テストチャートを認識するためには人間が目視で探して色彩を確認していた。または、機械的に行わせるためには、カラーチャートの存在を表すための特有のマーキングをカラーチャートの周囲に配置する等の工夫が必要であった。   When this conventional calibration method is adopted, in order to recognize the test chart from the completed image, a human has visually searched to confirm the color. Alternatively, in order to perform mechanically, it is necessary to devise such as arranging a specific marking for indicating the presence of the color chart around the color chart.

いずれの場合も、テストチャート(カラーチャート)そのものにはデータを持たせてはいないので、読み取った結果を何らかの処理をしてカメラ等にフィードバックする必要があった。従来は、その作業は人間が手作業で行うか、または、人間が各色彩が何色であるかをコンピュータ等に指示することによって、色彩の校正が行われていた。   In either case, since the test chart (color chart) itself does not have data, it is necessary to perform some processing on the read result and feed it back to the camera or the like. Conventionally, the work is manually performed by humans, or color correction is performed by instructing a computer or the like how many colors each person has.

このように従来の色彩の校正は大変煩雑で時間のかかるものであった。   As described above, the conventional color calibration is very complicated and time-consuming.

これに対して、本実施の形態では、例えば図2で示したような原理・方法を採用して、色彩配列による自動認識コード110を被写体20と共に撮影し、得られた画像データから、デコードソフトを用いて色相の変化等を検出することが可能である。   On the other hand, in the present embodiment, for example, the principle and method as shown in FIG. 2 are adopted, the automatic recognition code 110 based on the color arrangement is photographed together with the subject 20, and the decoding software is obtained from the obtained image data. It is possible to detect a change in hue or the like using.

そして、この検出した色相の変化等を撮影するカメラ等にフィードバックすることによって、正しい色彩を再現することができるものである。   The correct color can be reproduced by feeding back the detected hue change or the like to a camera or the like.

具体的なデータ・処理の流れを、図4に基づき説明する。   A specific flow of data and processing will be described with reference to FIG.

まず、図4に示されているように、被写体20を撮影する際に、色彩配列による自動認識コード110を、従来のカラーチャートのように被写体20の近傍に配置し、撮像手段22で撮影する。   First, as shown in FIG. 4, when the subject 20 is photographed, the automatic recognition code 110 based on the color arrangement is arranged in the vicinity of the subject 20 as in the conventional color chart and photographed by the imaging means 22. .

撮影した画像データは、コンピュータ24に送られ、一般的な画像処理を経て最終的な画像を得る。このようにして得た画像は、印刷されたり、所定の媒体に保存される等の処理の対象となる。また、コンピュータ24のディスプレイ(不図示)に表示されて鑑賞されることもある。なお、ここでいう一般的な画像処理は、画像データが良好であれば行われないこともある。   The photographed image data is sent to the computer 24, and a final image is obtained through general image processing. The image obtained in this way is subjected to processing such as printing or saving on a predetermined medium. In addition, the content may be displayed on a display (not shown) of the computer 24 for viewing. The general image processing here may not be performed if the image data is good.

本実施の形態において特徴的なことは、コンピュータ24に送られた画像データが一般的な画像処理の対象となるだけでなく、色彩配列による自動認識コード110のデコードプログラムのデコードの対象となっていることである。   What is characteristic in the present embodiment is that not only the image data sent to the computer 24 is a target of general image processing but also a target of decoding of the decoding program of the automatic recognition code 110 by the color arrangement. It is that you are.

このデコードプログラムは、本願出願人が他の特許出願で開示している技術を用いて、画像データから色彩配列による自動認識コード110を切り出し、その値を読み出す。   The decoding program cuts out the automatic recognition code 110 based on the color arrangement from the image data and reads out the value using the technology disclosed by the applicant of the present invention in another patent application.

図5に示す色彩配列による自動認識コード110は、図2と同様に色相や明度、彩度などを変更した種々のコードシンボルを含んでいるので、どの値が読み込めたかによって、色相の変化や、明度、彩度等の変化を知ることができる。   Since the automatic recognition code 110 based on the color arrangement shown in FIG. 5 includes various code symbols whose hue, brightness, and saturation are changed as in FIG. 2, depending on which value has been read, You can know changes in brightness, saturation, and so on.

このように本実施の形態では、デコードプログラムが出力した値から、上記色相等の変化を算出する手段も設けられている。この手段は、典型的にはデコードプログラムと同様にコンピュータ24上で動作するプログラムであり、色彩配列による自動認識コード110の読み取りができた値から、補正値を算出する。このような算出は、色相等の変化を打ち消すような補正値であり、従来からカラーチャート、カラーパターン等を用いて行われてきた計算である。したがって、このような補正値を算出するプログラムを作ることは当業者であれば容易である。   As described above, in the present embodiment, means for calculating a change in the hue or the like from the value output by the decoding program is also provided. This means is typically a program that operates on the computer 24 in the same manner as the decoding program, and calculates a correction value from a value that allows the automatic recognition code 110 to be read by the color arrangement. Such a calculation is a correction value that cancels a change in hue or the like, and has been conventionally performed using a color chart, a color pattern, or the like. Therefore, it is easy for those skilled in the art to create a program for calculating such a correction value.

さて、このようにして算出された補正値を用いて、画像データを補正すれば、良好な撮影結果が得られることは明らかである。したがって、この補正値は、上述した一般的な画像処理を行う手段、すなわちコンピュータ24上で動作するプログラムに供給され、このプログラムは補正値に基づき画像データを補正し、良好な結果を得るのである。このような画像処理のためのプログラムは、従来からよく知られているプログラムである。   Now, it is obvious that a good photographing result can be obtained by correcting the image data using the correction value calculated in this way. Therefore, this correction value is supplied to the above-described general image processing means, that is, a program operating on the computer 24. This program corrects the image data based on the correction value and obtains a good result. . Such a program for image processing is a well-known program.

なお、補正値は、撮像手段22に送ることも好適である。撮像手段は、この補正値に基づき、色相や露出値、ホワイトバランス、彩度等を調整して撮影することになる。このよな撮影パラメータを調整可能なカメラ装置は広く知られているので、そのような従来のカメラ装置を撮像手段22として用いればよい。なお、撮像手段22は、静止画の撮像手段でも良いし、動画の撮像手段すなわちビデオカメラでも良い。   The correction value is also preferably sent to the imaging means 22. Based on this correction value, the image pickup means adjusts the hue, exposure value, white balance, saturation, and the like for shooting. Since such a camera device capable of adjusting shooting parameters is widely known, such a conventional camera device may be used as the imaging means 22. The imaging unit 22 may be a still image imaging unit or a moving image imaging unit, that is, a video camera.

その他
ここでは、写真「撮影」の場合に応用した例を説明したが、「撮影」以外でも、例えば、コピー装置におけるコピー動作において応用することも容易である。カラーコピー等において、色彩のキャリブレーションが必要な場合は多い。
Others Here, an example applied to the case of “photographing” has been described, but it is also easy to apply other than “photographing”, for example, in a copying operation in a copying apparatus. There are many cases where color calibration is required in color copying or the like.


第5 色彩判別への応用
また、色彩配列による自動認識コードは、種々の色彩の各リード線30を束ねたハーネスの確認(リード線の取り付け順の確認)へ応用することも好適である。このような例の説明図が図6に示されている。この図6に示す例では、色彩によって、各リード線30の区別を行っており、それを束ねるためにハーネス32を用いている。

Application to Fifth Color Discrimination Further, the automatic recognition code based on the color arrangement is also preferably applied to confirmation of a harness in which the lead wires 30 of various colors are bundled (confirmation of the order of attachment of the lead wires). An illustration of such an example is shown in FIG. In the example shown in FIG. 6, the lead wires 30 are distinguished by color, and the harness 32 is used to bundle them.

ここでは、ハーネス32に色彩配列による自動認識コード34を取り付けた場合を説明する(図6参照)。   Here, the case where the automatic recognition code 34 by color arrangement is attached to the harness 32 will be described (see FIG. 6).

まず、図6の例では、これまで説明してきた例と同様に、色彩配列による自動認識コード34を用いて、色彩そのもののキャリブレーションを行うことができる。これによって、各リード線30の識別を高精度に行うことができる。   First, in the example of FIG. 6, the color itself can be calibrated using the automatic recognition code 34 based on the color arrangement, as in the example described so far. Thereby, each lead wire 30 can be identified with high accuracy.

さらに、図6の例では、確認したいリード線30を確認する位置も、自動的に判別することができる。この判別方法の具体的な処理を、以下に説明する。基本的な原理はこれまで説明してきたのと同様の原理である。   Furthermore, in the example of FIG. 6, the position where the lead wire 30 to be confirmed can be confirmed can also be automatically determined. Specific processing of this determination method will be described below. The basic principle is the same as that described above.

まず、図6において、色彩配列による自動認識コード34を、ハーネス32上の一定の位置に付しておく。そして、このハーネス32を用いてリード線30を束ねる(図6参照)。   First, in FIG. 6, the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is attached to a certain position on the harness 32. And the lead wire 30 is bundled using this harness 32 (refer FIG. 6).

次に、これを所定の撮像手段36を用いて撮像する。得られた画像データ(図6参照)から色彩配列による自動認識コード34を認識し、切り出す。これによって、切り出したときにその色彩配列による自動認識コード34の位置の認識ができるので、これを基準として色彩を読み取る箇所38を把握することができる。その具体的な処理は、図1で示した例と同様である。   Next, this is imaged using predetermined imaging means 36. The automatic recognition code 34 based on the color arrangement is recognized from the obtained image data (see FIG. 6) and cut out. As a result, since the position of the automatic recognition code 34 can be recognized based on the color arrangement when it is cut out, it is possible to grasp the position 38 where the color is read with reference to this. The specific processing is the same as the example shown in FIG.

特に、図6の例では、色彩配列による自動認識コード34の各セルの位置が、各リード線の位置と一対一に対応するように構成している。したがって、色彩配列による自動認識コード34を認識し、その各セルの並びを検出する。これによって、並びが伸びている方向を、例えば座標xと定めることができる。そして、その座標xと垂直方向を座標y方向と決定することができる。   In particular, in the example of FIG. 6, the position of each cell of the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is configured to correspond one-to-one with the position of each lead wire. Therefore, the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is recognized, and the arrangement of the cells is detected. As a result, the direction in which the alignment extends can be determined as, for example, the coordinate x. The coordinate x and the vertical direction can be determined as the coordinate y direction.

また特に、図6の例では、色彩配列による自動認識コード34の位置からy座標方向に所定の距離だけ移動した範囲を、読み取り範囲38としている(図6参照)。   In particular, in the example of FIG. 6, a range moved by a predetermined distance in the y-coordinate direction from the position of the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is set as a reading range 38 (see FIG. 6).

このようにすることによって、色彩配列による自動認識コード34によって、「どの位置」の色彩を読み取れば良いのか、を明確に指示することができる。   In this way, it is possible to clearly indicate which position the color should be read by the automatic recognition code 34 based on the color arrangement.

図6の例では、ハーネス32の位置・向きがわかるので、それを基準として各リード線30が束ねられている位置を検出することが可能である。このような位置・向きは、色彩配列による自動認識コード34に含まれる各セルの並びの方向や、検出された各セルの位置、等から求められる。   In the example of FIG. 6, since the position / orientation of the harness 32 is known, it is possible to detect the position where the lead wires 30 are bundled based on the position / orientation. Such a position / orientation is obtained from the direction of arrangement of the cells included in the automatic recognition code 34 based on the color arrangement, the position of each detected cell, and the like.

そして、上述した手法で、色彩を読み取るべき範囲が求める。   And the range which should read a color is calculated | required with the method mentioned above.

最後に、この求めた位置の色彩を読み取ることによって、どのような種類のリード線30がそのハーネス32に束ねられているのかを容易に知ることが可能である。   Finally, it is possible to easily know what kind of lead wire 30 is bundled in the harness 32 by reading the color at the obtained position.

なお、色彩を読み取る範囲38は、リード線の曲がり等を考慮し、なるべくハーネス30に近い位置、できれば隣接する位置に設定することが好ましい。   The color reading range 38 is preferably set to a position as close to the harness 30 as possible, preferably to a position adjacent to the harness 30 in consideration of bending of the lead wire.

色彩配列による自動認識コード34は、これまで述べてきたように、色彩の順番・並びでデータを表現するので、形状の変化に対する耐性が非常に大きい。すなわち、対象物の回転や傾きがあっても、容易に認識することができる。   As described above, the automatic recognition code 34 based on the color arrangement expresses the data in the order and arrangement of the colors, so that the resistance to the change of the shape is very high. That is, even if the object is rotated or tilted, it can be easily recognized.

このような色彩配列による自動認識コード34の特性を応用して、本例(第5:色彩判別への応用)では、部品や商品のような対象物に、色彩配列による自動認識コード34を付し、対象物の色彩や色彩の順列を判別する処理を行うことができた。   In this example (5th: application to color discrimination) by applying such characteristics of the automatic recognition code 34 based on the color arrangement, the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is attached to an object such as a part or product. However, it was possible to perform processing for discriminating the color of the object and the permutation of the color.

このようなことが可能となるためには、対象物(例えばハーネス34)と、色彩配列による自動認識コード34との位置関係が予め定められた位置関係にある必要がある。予め定められた位置関係におくためには、対象物に直接、色彩配列による自動認識コードを付すことも好適であり、また、対象物の塗装と同時に付すことも好適である。   In order to be able to do this, the positional relationship between the object (for example, the harness 34) and the automatic recognition code 34 based on the color arrangement needs to be a predetermined positional relationship. In order to obtain a predetermined positional relationship, it is also preferable to attach an automatic recognition code by color arrangement directly to the object, and it is also preferable to attach it simultaneously with the painting of the object.

さらに、所定のシール等の媒体を介して色彩配列による自動認識コード34を付す場合は、そのシールの位置が容易に判明するように、対象物上に位置決めのためのマークを付しておくことも好適である。   Further, when the automatic recognition code 34 based on the color arrangement is attached via a medium such as a predetermined seal, a mark for positioning is attached on the object so that the position of the seal can be easily identified. Is also suitable.

まとめ
ここで説明した例は、リード線30の色彩を検知する「位置」を特定しつつ、その検知の際の色彩のキャリブレーションも行った例である。
Summary The example described here is an example in which the “position” at which the color of the lead wire 30 is detected is specified, and color calibration at the time of detection is also performed.

そして、ここでは色彩で機能を表すリード線30を例として説明したが、色彩が機能を表す等重要な役割を果たす物であり、その検知位置と、検知する際の色彩のキャリブレーションが必要な場合であればどのような場合でも応用可能である。   Here, the lead wire 30 representing the function by color is described as an example, but the color plays an important role such as representing the function, and its detection position and color calibration at the time of detection are necessary. It can be applied in any case.


第6 図1の変形例その1
上述した図1では、カラーバーコード12の近傍、例えば周囲に色彩配列による自動認識コード10を配置する例を示した。そして、この色彩配列による自動認識コード10によって、カラーバーコード12の位置や、その内部のセルの色彩のキャリブレーション等を行うことを説明した。

6 Modification 1 of FIG.
In FIG. 1 described above, an example in which the automatic recognition code 10 based on the color arrangement is arranged near the color barcode 12, for example, around it. Then, it has been described that the position of the color barcode 12 and the color of the cells in the color barcode 12 are calibrated by the automatic recognition code 10 based on the color arrangement.

しかし例えば、色彩配列による自動認識コード10をカラーバーコード12の内部に設けてしまっても良い。要するに、色彩配列による自動認識コード10とそれに対応するカラーバーコード12の位置関係が明確に定められていればどのような位置関係でも良い。   However, for example, an automatic recognition code 10 based on a color arrangement may be provided inside the color barcode 12. In short, any positional relationship is acceptable as long as the positional relationship between the automatic recognition code 10 based on the color arrangement and the corresponding color barcode 12 is clearly defined.

このような例が図7に示されている。図7に示す例では、色彩配列による自動認識コードとして、カラービットコード200を用いた例が示されている。このカラービットコード200は、カラービットコード200は、色彩の領域であるセルを1列状に連ねた構成をしており、1列状であるセルを追跡することによってカラービットコード200の検出が行われる。他の色彩配列による自動認識コード10と同様に、色彩の並び等でのみデータが表されるので、形態上の自由度は大きく、大きく曲がりくねっていても直線状でもかまわないという特徴を有する。このカラービットコード200は、「1Dカラービットコード」という名称で本願発明者が開発した物である(特願2006−196548号)。   Such an example is shown in FIG. In the example shown in FIG. 7, an example in which a color bit code 200 is used as the automatic recognition code based on the color arrangement is shown. The color bit code 200 has a configuration in which cells that are color regions are arranged in a line, and the color bit code 200 is detected by tracking the cells that are in a line. Done. Similar to the automatic recognition code 10 based on other color arrangements, the data is represented only by the arrangement of colors, etc., so that the degree of freedom in form is large, and it may be curved or linear. The color bit code 200 has been developed by the inventors of the present application under the name “1D color bit code” (Japanese Patent Application No. 2006-196548).

さて、図7において特徴的なことは、このカラービットコード200が、2次元マトリクスコード202の内部に配置されていることである。   Now, what is characteristic in FIG. 7 is that the color bit code 200 is arranged inside the two-dimensional matrix code 202.

この2次元マトリックスコードは、いわゆる従来の2次元バーコードであって内部に未使用の領域を備えているものである。   This two-dimensional matrix code is a so-called conventional two-dimensional barcode and has an unused area inside.

図7において特徴的なことは、このような2次元マトリクスコード202の内部の領域202a中に、カラービットコード200が設けられていることである。そして、領域202aは、いわゆるクワイエットゾーン色(Q)が用いられる。クワイエットゾーン色とは、カラービットコード200構成色としては用いられない色彩であり、仕切や境界を示すために用いられる。例えば、白、黒、灰色等の無彩色が好適に用いられるが、他の色彩でもかまわない。   7 is characterized in that the color bit code 200 is provided in the region 202a inside such a two-dimensional matrix code 202. FIG. A so-called quiet zone color (Q) is used for the region 202a. The quiet zone color is a color that is not used as a constituent color of the color bit code 200, and is used to indicate a partition or a boundary. For example, achromatic colors such as white, black, and gray are preferably used, but other colors may be used.

このような構成によれば、2次元マトリックスコード202の内部にカラービットコード200を配置できるので、2次元マトリックスコード202とカラービットコード200との一体性をより確実にすることができるとともに、光学式認識コードのために準備する領域として、2次元マトリックスコード202の分だけ用意すればよく、取り扱いが容易となるメリットがある。   According to such a configuration, since the color bit code 200 can be arranged inside the two-dimensional matrix code 202, the integrity of the two-dimensional matrix code 202 and the color bit code 200 can be further ensured, and the optical As an area to be prepared for the expression recognition code, only the two-dimensional matrix code 202 needs to be prepared, which has an advantage of easy handling.

もちろん、図1の場合と同様、図7でも、2次元マトリックスコード202の位置の特定ができ、また、2次元マトリックスコード202中のセルの色彩のキャリブレーションを行える。   Of course, as in FIG. 1, the position of the two-dimensional matrix code 202 can also be specified in FIG. 7, and the color of the cells in the two-dimensional matrix code 202 can be calibrated.


第7 図1の変形例その2
さらに、図1の変形例として、色彩配列による自動認識コード10を複数個使用する例が図8に示されている。

Fig. 7 Variation 2 of Fig. 1
Further, as a modification of FIG. 1, FIG. 8 shows an example in which a plurality of automatic recognition codes 10 by color arrangement are used.

図8に示す例では、色彩配列による自動認識コードとして、カラービットコード210a、210b、210cを用いた例が示されている。   In the example shown in FIG. 8, an example in which color bit codes 210a, 210b, and 210c are used as the automatic recognition code based on the color arrangement is shown.

このカラービットコード210も、図7のカラービットコード200と同様の光学式認識コードである。   The color bit code 210 is also an optical recognition code similar to the color bit code 200 of FIG.

さて、図8において特徴的なことは、3個のカラービットコード210a、210b、210cが、2次元マトリクスコード212の周囲に配置されていることである。この2次元マトリックスコードは、いわゆる従来の2次元バーコードである。ここでは、有彩色を含むセル構成色が各セルに付されている例を示すが、白と黒からなる古典的な2次元バーコードでもよい。また、1次元バーコードでもよく、一般にバーコードと呼ばれるものであれば対象とすることが可能である。その他、種々の光学式認識コードも対象とすることができることは言うまでもない。   Now, what is characteristic in FIG. 8 is that three color bit codes 210 a, 210 b and 210 c are arranged around the two-dimensional matrix code 212. This two-dimensional matrix code is a so-called conventional two-dimensional barcode. Here, an example is shown in which cell constituent colors including chromatic colors are assigned to each cell, but a classic two-dimensional barcode consisting of white and black may be used. Further, it may be a one-dimensional bar code, and any object generally called a bar code can be used. Needless to say, various optical recognition codes can also be used.

このような2次元マトリクスコード212の周囲の隅(コーナー)の近傍にカラービットコード210a、b、cを配することによって、カラービットコード212の隅(コーナー)の位置をより正確に特定することが可能となる。   By arranging the color bit codes 210a, 210b and 210c in the vicinity of the corners around the two-dimensional matrix code 212, the positions of the corners of the color bit code 212 can be specified more accurately. Is possible.

図1の例では、1個の色彩配列による自動認識コード10を用いたが、複数個用いることによって、色彩配列による自動認識コード10と、位置を特定する対象である2次元バーコードとの間の位置関係の変動に対する耐性を向上させることができる。すなわち、図8では、隅(コーナー)の近傍にカラービットコード210aを配しているので、隅の位置が独立して変動してもそれに対応することができるからである。   In the example of FIG. 1, the automatic recognition code 10 based on one color arrangement is used. However, by using a plurality of automatic recognition codes 10 between the color arrangement and the two-dimensional barcode that is the target for specifying the position. It is possible to improve resistance to fluctuations in the positional relationship. That is, in FIG. 8, since the color bit code 210a is arranged in the vicinity of the corner (corner), even if the position of the corner fluctuates independently, it can be dealt with.

なお、図8の例では、3隅にカラービットコード210を配置したが、4隅に配置すればより正確に位置を特定することができ、位置の変動に対する耐性は向上させることが可能である。図8の例では3個のカラービットコード210の例を示したが、2個でも耐性の向上は望めるし、4個以上の場合はより一層2次元バーコードの位置の特定を正確に行うことが可能である。   In the example of FIG. 8, the color bit code 210 is arranged at the three corners. However, if the color bit code 210 is arranged at the four corners, the position can be specified more accurately, and the tolerance to the fluctuation of the position can be improved. . In the example of FIG. 8, an example of three color bit codes 210 is shown. However, improvement in resistance can be expected even with two, and in the case of four or more, the position of the two-dimensional barcode is more accurately specified. Is possible.

もちろん、図1の場合と同様、図8でも、2次元マトリックスコード212の位置の特定だけでなく、2次元マトリックスコード212中のセルの色彩のキャリブレーションを行える。   Of course, as in FIG. 1, not only the position of the two-dimensional matrix code 212 but also the calibration of the color of the cells in the two-dimensional matrix code 212 can be performed in FIG.

色彩配列による自動認識コードをカラーバーコード12に応用した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which applied the automatic recognition code by a color arrangement | sequence to the color barcode. 3種の基準色を各色彩の範囲毎に与え、さらに各色彩の範囲からさらに2色ずつ基準色を選ぶ例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which gives three types of reference colors for every range of each color, and also selects a reference color by 2 colors from the range of each color. HSV色空間を表す逆三角錐、及び、G(緑)の色相の部分断面を取り出した図である。It is the figure which took out the partial cross section of the reverse triangular pyramid showing HSV color space, and the hue of G (green). 色彩配列による自動認識コードをカラー写真など一般的なカラー(白黒でも可)パターンのデータ化に応用した例の説明図である。It is explanatory drawing of the example which applied the automatic recognition code | cord | chord by a color arrangement | sequence to the data-ization of common color (it is also acceptable black-and-white), such as a color photograph. 写真撮影の分野において、色彩配列による自動認識コードを応用したキャリブレーションの例を示す説明図である。In the field of photography, it is explanatory drawing which shows the example of the calibration which applied the automatic recognition code by a color arrangement | sequence. 色彩配列による自動認識コードを、種々の色彩の各リード線を束ねたハーネスの確認(リード線の取り付け順の確認)へ応用した場合の説明図である。It is explanatory drawing at the time of applying the automatic recognition code by a color arrangement | sequence to the confirmation (confirmation of the attachment order of a lead wire) of the harness which bundled each lead wire of various colors. 2次元マトリックスコードの内部にカラービットコードを配置した例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example which has arrange | positioned the color bit code inside the two-dimensional matrix code. 3個のカラービットコードが、2次元マトリクスコードの周囲に配置されている例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example by which three color bit codes are arrange | positioned around the two-dimensional matrix code.

符号の説明Explanation of symbols

I、II、III 色彩基準セル
A、B、C 位置基準セル
10 色彩配列による自動認識コード
12 カラーバーコード
14 カラー写真
20 被写体
22 撮像手段
24 コンピュータ
30 リード線
32 ハーネス
34 色彩配列による自動認識コード
36 撮像手段
38 色彩を読み取る範囲
110 色彩配列による自動認識コード
202 2次元マトリックスコード
200 カラービットコード
210a、210b、210c カラービットコード
212 2次元マトリックスコード
I, II, III Color reference cells A, B, C Position reference cells 10 Automatic recognition code by color arrangement 12 Color barcode 14 Color photograph 20 Subject 22 Imaging means 24 Computer 30 Lead wire 32 Harness 34 Automatic recognition code by color arrangement 36 Imaging means 38 Color reading range 110 Automatic recognition code by color arrangement 202 Two-dimensional matrix code 200 Color bit code 210a, 210b, 210c Color bit code 212 Two-dimensional matrix code

Claims (30)

対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の位置を特定する方法において、
前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物の位置を求めるステップと、
を含むことを特徴とする位置特定方法。
In the method of identifying the position of the object using an automatic recognition code based on a color arrangement that represents data by any of the arrangement, order, and combination of colors arranged in the vicinity of the object,
Imaging an automatic recognition code by the color arrangement and the object to obtain image data;
Cutting out an automatic recognition code by the color arrangement from the image data;
Obtaining the position of the object on the basis of the position of the automatic recognition code by the cut out color arrangement; and
The position specifying method characterized by including.
請求項1記載の位置特定方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物の位置を求めることを特徴とする位置特定方法。
The position specifying method according to claim 1,
An automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell serving as a position reference, and the position of the object is obtained based on the position reference cell.
請求項2記載の位置特定方法において、
前記位置基準セルに基づき、座標系を定め、
前記定めた座標系上で、所定の位置を前記対象物の位置であると判断することを特徴とする位置特定方法。
The position specifying method according to claim 2,
Based on the position reference cell, a coordinate system is defined,
A position specifying method, wherein a predetermined position is determined as the position of the object on the determined coordinate system.
請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の位置特定方法において、
前記対象物は、1次元バーコード、2次元バーコード、他の自動認識コード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。
In the position specifying method according to any one of claims 1 to 3,
The position identifying method, wherein the object is one of a one-dimensional barcode, a two-dimensional barcode, and another automatic recognition code.
請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の位置特定方法において、
前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。
In the position specifying method according to any one of claims 1 to 3,
The position specifying method, wherein the object is any one of a photograph, a subject, and a code representing a function using color.
対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、
前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物に含まれる色彩を求めるステップと、
を含むことを特徴とする色彩特定方法。
In the method of specifying the color of the object using an automatic recognition code based on a color array that represents data by any of the arrangement, order, and combination of colors arranged in the vicinity of the object,
Imaging an automatic recognition code by the color arrangement and the object to obtain image data;
Cutting out an automatic recognition code by the color arrangement from the image data;
Obtaining a color included in the object based on the color in the automatic recognition code by the cut out color arrangement; and
A color specifying method characterized by comprising:
請求項6記載の色彩特定方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
The color identification method according to claim 6,
An automatic recognition code based on the color arrangement includes a color reference cell as a color reference, and the color of the object is obtained based on the color of the color reference cell.
請求項7記載の色彩特定方法において、
前記色彩基準セルは、予め定められた色彩であり、前記撮像データ中の前記色彩基準セルの色彩と前記予め定めされた色彩との差を検出し、
この検出した差を用いて、前記対象物中の色彩から、この差を差し引いて補正し、前記対象物中の実際の色彩を検出することを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 7,
The color reference cell is a predetermined color, and detects a difference between the color of the color reference cell in the imaging data and the predetermined color,
A color specifying method, wherein the detected difference is subtracted from the color in the object to correct the difference to detect an actual color in the object.
請求項8記載の色彩特定方法において、
前記色彩配列による自動認識コードを複数個、前記対象物の近傍に設け、
前記切り出した色彩配列による自動認識コードを読み取り、その結果から、補正値を算出するステップと、
前記補正値によって、前記対象物に含まれる色彩を補正するステップと、
を含むことを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 8,
A plurality of automatic recognition codes based on the color arrangement are provided in the vicinity of the object,
Reading an automatic recognition code by the cut out color arrangement, and calculating a correction value from the result;
Correcting the color contained in the object by the correction value;
A color specifying method characterized by comprising:
請求項9記載の色彩特定方法において、
前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、所定のパラメータに関して偏向された色彩配列による自動認識コードであることを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 9,
The color identifying method, wherein the automatic recognition code based on the plurality of color arrays is an automatic recognition code based on a color array deflected with respect to a predetermined parameter.
請求項10記載の色彩特定方法において、前記所定のパラメータは、色相、明度、彩度の内いずれか1個又は2個以上のパラメータであることを特徴とする色彩特定方法。   11. The color specifying method according to claim 10, wherein the predetermined parameter is one of hue, brightness, and saturation, or two or more parameters. 請求項9記載の色彩特定方法において、
前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、互いに異なるデータを表すことを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 9,
The color identification method, wherein the automatic recognition codes by the plurality of color arrangements represent different data.
請求項6〜請求項12のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記対象物は、1次元バーコード、2次元バーコード、他の色彩によってデータを表すコードのいずれかであることを特徴とする色彩特定方法。
In the color specifying method according to any one of claims 6 to 12,
The color identification method according to claim 1, wherein the object is one of a one-dimensional barcode, a two-dimensional barcode, and a code representing data by other colors.
請求項6〜請求項12のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする色彩特定方法。
In the color specifying method according to any one of claims 6 to 12,
The color specifying method, wherein the object is one of a photograph, a subject, and a code representing a function using color.
対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、
前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、
前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、
を含むことを特徴とする色彩特定方法。
In the method of specifying the color of the object using an automatic recognition code based on a color array that represents data by any of the arrangement, order, and combination of colors arranged in the vicinity of the object,
Imaging an automatic recognition code by the color arrangement and the object to obtain image data;
Cutting out an automatic recognition code by the color arrangement from the image data;
Obtaining a position for detecting a color in the object with reference to a position of an automatic recognition code by the cut out color arrangement;
Reading a color from the determined position in the image data;
Obtaining the color read from the object on the basis of the color in the automatic recognition code by the cut out color arrangement; and
A color specifying method characterized by comprising:
請求項15記載の色彩特定方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 15,
The automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell serving as a position reference, and based on the position reference cell, a position for detecting a color in the object is obtained. Method.
請求項15又は16に記載の色彩特定方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 15 or 16,
An automatic recognition code based on the color arrangement includes a color reference cell as a color reference, and the color of the object is obtained based on the color of the color reference cell.
請求項15〜17のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記対象物は、機能によって異なる色彩が付されたリード線を複数個束ねるハーネスであり、前記束ねたリード線の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
In the color identification method according to any one of claims 15 to 17,
The object is a harness for bundling a plurality of lead wires with different colors depending on functions, and obtaining a color of the bundled lead wires.
対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物のIDを作成する方法において、
前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、
前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、
前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、
前記求めた色彩をデータ化するステップと、
を含むことを特徴とするID作成方法。
In the method for creating the ID of the object using an automatic recognition code based on a color array that represents data by any of the arrangement, order, and combination of colors arranged in the vicinity of the object,
Imaging an automatic recognition code by the color arrangement and the object to obtain image data;
Cutting out an automatic recognition code by the color arrangement from the image data;
Obtaining a position for detecting a color in the object with reference to a position of an automatic recognition code by the cut out color arrangement;
Reading a color from the determined position in the image data;
Obtaining the color read from the object on the basis of the color in the automatic recognition code by the cut out color arrangement; and
Converting the obtained color into data;
ID creation method characterized by including this.
請求項19記載のID作成方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とするID作成方法。
The ID creation method according to claim 19,
The automatic recognition code based on the color arrangement includes a position reference cell that serves as a reference for the position, and an ID is created based on the position reference cell to obtain a position for detecting the color in the object. Method.
請求項19又は20に記載のID作成方法において、
前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とするID作成方法。
The ID creation method according to claim 19 or 20,
The automatic recognition code based on the color arrangement includes a color reference cell serving as a color reference, and the color of the object is obtained based on the color of the color reference cell.
請求項19〜21のいずれか1項に記載のID作成方法において、
前記対象物は、白黒写真又は、カラー写真であることを特徴とするID作成方法。
In the ID preparation method of any one of Claims 19-21,
The ID creation method, wherein the object is a black-and-white photograph or a color photograph.
請求項1〜5のいずれか1項に記載の位置特定方法において、
前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
In the position specifying method according to any one of claims 1 to 5,
The position identifying method, wherein the automatic recognition code is arranged inside the object.
請求項1〜3のいずれか1項に記載の位置特定方法において、
前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、
前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
The position specifying method according to any one of claims 1 to 3,
The object is a code that represents a function using color, and has an unused area that is not used as the code,
The automatic identification code is arranged in the unused area inside the target object.
請求項1〜5のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする位置特定方法。
In the color identification method according to any one of claims 1 to 5,
A position specifying method, wherein a plurality of the automatic recognition codes are arranged.
請求項25に記載の位置特定方法において、
前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
The location method according to claim 25,
The position identification method, wherein the automatic recognition code is arranged in the vicinity of a corner of the object.
請求項6〜14のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
In the color identification method according to any one of claims 6 to 14,
The color identifying method, wherein the automatic recognition code is arranged inside the object.
請求項6〜12のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、
前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
In the color specifying method according to any one of claims 6 to 12,
The object is a code that represents a function using color, and has an unused area that is not used as the code,
The color identification method, wherein the automatic recognition code is arranged in the unused area inside the object.
請求項6〜8のいずれか1項に記載の色彩特定方法において、
前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
In the color identification method according to any one of claims 6 to 8,
A method for specifying a color, wherein a plurality of the automatic recognition codes are arranged.
請求項29記載の色彩特定方法において、
前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
The color specifying method according to claim 29,
The color identifying method, wherein the automatic recognition code is arranged in the vicinity of a corner of the object.
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