JP2011503724A - 無線周波数識別技術を使用した自動買物客精算方法及び自動買物客精算装置 - Google Patents

Abstract

方法及び装置は、それぞれの無線周波数識別タグにそれぞれ関連付けられる複数の製品を提供することと、無線周波数識別技術を使用することであって、買物客により集められた製品の群内の特定の製品を自動的に識別する、使用することと、群内の製品の無線周波数識別に基づいて買物客から支払いを得るか否かを評価することを含む。評価の結果に基づいて、支払いは、群内の製品の無線周波数識別に基づいて買物客から得られるか、又はそうでない場合、群内の製品が検査され、次に該検査により識別された製品に基づいて支払いが得られる。

Description

本発明は、一般に、買物客精算技法に関し、特に、買物客の効率的な精算に役立つ技法に関する。

買物客精算は、買物客が選択したすべての製品を識別し、次に、買物客からそれらの製品の料金を得るプロセスである。小売店は通常、買物客精算に２つの異なる技法を使用する。第１に、最も一般的な手法では、店に雇われている店員が、買物客により選択された各製品を手作業で統一製品コード（ＵＰＣ）スキャナに通し、スキャナが各製品のＵＰＣコードを読み取る。ＵＰＣスキャナはコンピュータに結合され、コンピュータは、各製品からスキャンされたＵＰＣコードを使用して、製品在庫リストから、その製品の識別情報（identification）及びまた価格を検索する。コンピュータは、スキャンされたすべての製品の個々の価格を合算して、小計を得て、次に、該当する税又は他の料金をすべて小計に加算し、それにより、買物客に課される合計金額を得る。次に、店員が、その合計金額の支払いを買物客から得て、精算プロセスが完了する。

他方の一般的な手法は、セルフサービス精算である。セルフサービス精算中、各製品のＵＰＣコードを手作業でスキャンするのは、店員ではなく買物客である。通常、１人の店員が存在し、４台以上のセルフサービス精算機を監視し、セルフサービス精算機を操作している買物客が直面したいかなる質問又は問題にも対処する。セルフサービス手法は、店が賃金及び手当を払うのが、異なる精算機にそれぞれ配置された数人の店員に対してではなく、数台のセルフサービス精算機を監視する１人の店員に対してのみであるため、店にとってはるかに安価である。他方、セルフサービス手法にはいくつかの欠点がある。例えば、買物客が不注意に、又は意図的に、１つ又は複数の製品のＵＰＣコードをスキャンせず、それにより、合計支払金額を計算するコンピュータが、それらの製品に気付かず、総額からそれらの価格を省くおそれがある。その結果、買物客が、支払いを済ませていない１つ又は複数の製品を家に持ち帰ることになる。

これら従来の手法はそれぞれ、一般に、それらの意図される目的に適切であるが、それぞれがいくつかの欠点を有し、いずれの手法もすべての点で完全に満足のいくものではない。

本発明のよりよい理解が、添付図面と併せて行われる以下の詳細な説明から実現される。

小売店の一部分の概略部分水平断面図であり、特に、買物客が精算し、自身の購入のための支払いをする店の一部分を示す図である。 図１に示す店の一部分に存在する呼び掛けゾーン（interrogation zone）を拡大して示す概略部分側面図であり、呼び掛けゾーンに存在する買物客及び買物カートも示す図である。 図１及び図２に示すいくつかの電子的構成要素を含む制御システムと、これら電子的構成要素のそれぞれに動作可能に結合される中央コンピュータシステムとのブロック図である。 図３のコンピュータシステムのメモリに記憶されるマスタ製品リストの概略図である。 図３のコンピュータシステムにより実行される処理の一部分である手順を示すフローチャートである。 図３のコンピュータシステムにより実行される処理の一部分である手順を示すフローチャートである。 図３のコンピュータシステムのメモリに記憶され、図５Ａおよび図５Ｂの手順により使用される情報のテーブルを示す図である。 図３のコンピュータシステムのメモリに記憶され、図５Ａおよび図５Ｂの手順により使用される情報のテーブルを示す図である。 図５Ａおよび図５Ｂに示す手順の代替の実施形態である手順を示すフローチャートである。 図６のテーブルに置き換えることができ、図８の手順により使用される情報のそれぞれのテーブルを示す。 図６のテーブルに置き換えることができ、図８の手順により使用される情報のそれぞれのテーブルを示す。

図１は、小売店の一部分１０の概略部分水平断面図であり、特に、買物客精算が行われる部分を示す。買物客精算とは、買物客が選択したすべての製品を識別し、次に、それらの製品の支払いを買物客から得るプロセスである。

店の部分１０は回廊又は通路１２を含み、該回廊又は通路１２は２つの回廊又は通路１３及び１４に分けられる。回廊又は通路１３及び１４のそれぞれは、部分的に壁２１で仕切られた２つの精算エリア１７及び１８のうちのそれぞれ１つに続く。回廊１３及び１４はそれぞれ、関連する精算エリア１７又は１８における一方の側において、該精算エリア１７又は１８に向かって開いており、その他方の側において、１枚の出口ドア２２が設けられて、買物客が精算プロセスを完了した後に店から出られるようにする。

精算エリア１７には、３台の精算機３１、３２、及び３３があり、精算エリア１８には３台の精算機３４、３５、及び３６がある。精算機３１〜３６のそれぞれは、既知の種類の電子的キャッシュレジスタであるそれぞれの販売時点(point-of-sale)（ＰＯＳ）端末４１〜４６を備える。図１では、精算機３１〜３６はそれぞれ、店員である対応する人物５１〜５６により管理される。代替的な構成では、精算エリア１７内の３台のＰＯＳ端末４１〜４３を、当該技術分野において周知のタイプのセルフサービスＰＯＳ端末で置き換えてもよい。セルフサービスＰＯＳ端末の場合、１人の店員を付近に置いて、３台すべての精算機４１〜４３を監視してもよく、又は店が、精算エリア１７に店員を提供しないことを選択してもよい。

精算を待っている買物客は、回廊１２を下る１本の列になって進む。例えば、図１は、それぞれ買物カート６４、６５、又は６６を有する、回廊１２内の３人の買物客６１〜６３を示す。呼び掛けゾーン（interrogation zone）６８が、回廊１２の、回廊１３及び１４に最も近い端に提供される。呼び掛けゾーンについては後に詳述する。図１では、カート６６を有する買物客６３は現在、呼び掛けゾーン６８内にいる。

図１では、電子的ディスプレイ６９が、回廊１３及び１４が交わる箇所に提供される。呼び掛けゾーン６８内で何が起こるかに応じて、ディスプレイ６９は、左を指す矢印又は右を指す矢印のいずれかを点灯させて、呼び掛けゾーン内の買物客に、回廊１３を進むべきか、又は回廊１４を進むべきかを示す。図１は、それぞれカート７３及び７４を有する２人の買物客７１及び７２を示し、彼らは回廊１３を下って精算エリア１７に進むように指示され、現在、精算プロセス中である。図１は、カート７８を有する買物客７７も示し、買物客７７は回廊１４を下って精算エリア１８に進むように指示され、現在、精算プロセス中である。

図２は、図１の呼び掛けゾーン６８を拡大して示す概略部分側面図であり、呼び掛けゾーン内の買物客６３及び買物カート６６も示す。買物カート６６は、買物客６３が選択し、購入を意図するいくつかの製品１０１〜１０４を含む。図２は、４個の製品１０１〜１０４を示すが、代替として、カート６６はより多数又はより少数の製品を含んでもよい。製品１０１〜１０４は、それぞれに取り付けられた無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ１０６〜１０９を有する。タグ１０６〜１０９はそれぞれ、当該技術分野において周知のタイプの装置であるため、本明細書において詳細には図示及び説明しない。子供１１３が買物カートに座っている。買物客６３は、財布等の１つ又は複数の所持品をカート内に有する場合がある。

図２では、買物カート６６は、カート６６及びカート内のあらゆる物の重量を計り、次に、総実測重量を表す電気信号を出力する既知のタイプの重量計１１６上に載っている。既知のタイプのデジタルカメラ１１８が、重量計１１６の上方に静止して支持される。図２は１台のカメラ１１８のみを示すが、代替として、カート及びカートの中身を異なる角度から見る２台以上のカメラを有することも可能である。カメラ１１８は、カートがカメラの下を通過する際に、カート及びカートの中身の１枚又は複数枚の画像を記録する。次に、カメラ１１８は、これら画像を電気信号の形態で出力する。次に、カメラ１１８からの画像は、製品１０１〜１０４の個数、子供１１３、及び財布等の所持品を含む買物カート６６内に存在する物品を識別することを目的として、画像処理ソフトウェアを使用して処理される。図２のカメラ１１８は可視光に応答し、記録される画像はデジタル写真である。しかし、代替として、カメラ１１８は、可視光以外の波長帯の放射（赤外放射、又は低レベルＸ線放射等）に応答してもよい。

買物客６３が、カート６６を前方に押して移動させ続けると、カート６６は２つのＲＦＩＤリーダ１２１及び１２２の間を通過する。リーダ１２１及び１２２はそれぞれ、周知のタイプの装置であるため、本明細書において詳細に図示及び説明しない。リーダ１２１は、カートの移動路の上方に静止して支持され、リーダ１２２は、カートの移動路の下の床に埋め込まれる。図２は２つのリーダ１２１及び１２２を示すが、代替として、より多数又はより少数のリーダを有することも可能である。また、図２は、カートの移動路の上下それぞれに配置されたリーダ１２１及び１２２を示すが、代替として、リーダ１２１及び１２２を他の場所に設けることも可能である。例えば、リーダ１２１及び１２２を買物カート６６の移動路の両側に設けてもよい。

図２のリーダ１２１及び１２２は、既知の種類のＲＦＩＤ信号を発する。買物カート６６がリーダ１２１と１２２との間を通過する際、リーダにより発せられた信号は、タグ１０６〜１０９の大半又はすべてに到達する。いずれかのリーダから信号を受信するタグはそれぞれ、それに応えて、識別コードを含むＲＦＩＤ信号を生成する。次に、各タグにより発せられた信号は、リーダ１２１及び１２２のうちの一方又は両方により受信される。各受信信号内の識別コードを使用して、信号を発したタグを識別し、ひいてはそのタグに関連する特定の製品を識別することができる。

理論上、すべてのタグは、呼び掛け信号をリーダから受信し、それにより、すべてのタグは、それに応えて信号を生成し、タグからのすべての信号はリーダにより受信される。しかし、実際の問題として、製品のタイプによっては、他のタイプの製品よりもタグのスキャンがより難しいものがある。例えば、製品が相当量の金属を含む場合、金属は、その金属製品上のタグと、及び／又は、その金属製品の近傍にある他の製品上のタグと、通信する試みを妨げる程度の電磁波遮断を提供し得る。同様に、製品が相当量の水を含む場合、その製品上のタグ及び／又は付近の他の製品上のタグとの通信がより難しくなる場合がある。その結果、リーダ１２１及び１２２は、買物カート６６内に存在するすべての製品を正確に識別することが常に可能なわけではない。さらなる考慮事項は、リーダ１２１及び１２２が、ＲＦＩＤタグを有しない買物カート内の物品（子供１１３又は財布等の買物客の所持品等）を識別できないことである。

図３は、図１及び図２に関連して上述したいくつかの電子的構成要素を含む制御システム１５１並びにこれら電子的構成要素のそれぞれに動作可能に結合されている中央コンピュータシステム１５２のブロック図である。より具体的には、図３は、図１のＰＯＳ端末４１〜４６及びディスプレイ６９を示し、これらのそれぞれは、中央コンピュータシステム１５２に電気的に結合される。さらに、図３は、図２の重量計１１６、カメラ１１８、並びにリーダ１２１及び１２２を示し、これらのそれぞれは、中央コンピュータシステム１５２に電気的に結合される。図３は、制御システム１５１又はコンピュータシステム１５２内のあらゆるものを示しているわけではなく、本発明の理解に役立つ選択された部分のみを示す。

図３は、中央コンピュータシステム１５２に電気的に結合されているマスタ端末１５６を示す。マスタ端末１５６及び中央コンピュータシステム１５２は、図示されている店の事務所（店の管理者はアクセスできるが、買物客はアクセスできない）に配置されるため、図１及び図２では見られない。店の管理者は、パスワードをマスタ端末１５６に提供し、次に、マスタ端末を使用して、中央コンピュータシステム１５２内のデータを調整することができる。開示される実施形態では、中央コンピュータシステム１５２は、一般に既知のタイプの従来のパーソナルコンピュータとして市販されているコンピュータの形態のコンピュータハードウェアを備える。例えば、コンピュータシステム１５２のハードウェアは、Texas州Round Rockに所在のDell, Inc.から市販されている標準パーソナルコンピュータであり得る。しかし、代替として、コンピュータシステム１５２のハードウェアは任意の他の適したコンピュータハードウェアであってもよい。

コンピュータシステム１５２は、プロセッサ１６１及びメモリ１６２を備える。プロセッサ１６１は既知のタイプのマイクロプロセッサであるため、本明細書において詳細に説明しない。メモリ１６２は、中央コンピュータシステム１５２内で利用可能な記憶装置の概略表現であり、２種類以上のメモリを含み得る。例えば、メモリ１６２は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、又は任意の他の適したタイプのメモリのうちの１つ又は複数を含み得る。

図３は、メモリ１６２内に保持される情報の一部を概略的に示す。より具体的には、メモリ１６２は、プロセッサ１６１により実行されるソフトウェアプログラム１６６を記憶する。プログラム１６６の一部分は、画像処理ソフトウェア１６７である。上述したように、画像処理ソフトウェア１６７は、カメラ１１８により生成されたデジタル画像を受け入れ、カートおよびカート内に配置された物品（製品１０１〜１０４（図２）、子供１１３、及び／又は財布等の所持品等）を識別するために、これら画像を解析する。

メモリ１６２は、カートデータのセグメントもいくつか記憶し、これらのうちの３つが１７１、１７２、及び１７３に示される。カートデータの各セグメント１７１〜１７３は、それぞれの買物カートが呼び掛けゾーン６８を通過する際に作成され、呼び掛けゾーン６８内においてそのカートから導出される情報を含んでおり、その特定のカートの精算が完了するまでメモリ１６２内に保持される。カートデータのセグメント１７１、１７２、及び１７３はすべて同様であるため、セグメント１７１のみが詳細に示され説明される。

より具体的には、カートデータのセグメント１７１は実測カート重量１７６を含む。実測カート重量１７６は、特定のカート及びその中身の総重量であり、呼び掛けゾーン内の重量計１１６により測定される。カートデータセグメント１７１は、リーダ１２１及び１２２によりそのカート内で検出されたＲＦＩＤタグの個数である、ＲＦＩＤタグカウント１７７も含む。カートデータ１７１は、ＲＦＩＤ製品リスト１７８をさらに含む。上述したように、各製品のＲＦＩＤタグは、そのタグが取り付けられた特定の製品の識別に使用されるコードを含む無線信号を生成する。ＲＦＩＤ製品リスト１７８は、製品のＲＦＩＤタグとの通信を通じてカート内で識別されたすべての製品のリストである。カートデータセグメント１７１は実際の製品カウント１７９も含む。実際の製品カウント１７９は、カメラ１１８により生成された画像に基づいて、画像処理ソフトウェア１６７により検出される個別の製品の個数である。

メモリ１６２は、カート自重量１８２を記憶する。これは、買物カート６６が空であるときの買物カート６６の所定の重量である。

上述したように、製品によっては、他の製品よりもＲＦＩＤタグの読み取りがより困難なものがある。したがって、ＲＦＩＤリーダ１２１及び１２２がカート内の１つ又は複数の製品を検出しそこねるおそれがある。同様に、カメラ１１８は、カート内の製品のそれぞれを識別することを目的として解析される画像を生成する。しかし、画像処理ソフトウェア１６７は、カート内のすべての製品を正確に識別することができないことがある。例えば、小さな製品が、カート内でいくつかのより大きな製品の下に配置され、そのため、カメラ１１８からの画像のいずれにおいても見えないことがある。したがって、任意の所与の買物カートに対して、ＲＦＩＤ技術又は撮像技術を使用して呼び掛けゾーン６８内で得られる情報から生成される製品リストは、カート内に実際に存在する製品のすべてを含むこともあれば、又は含まないこともある。

店は、呼び掛けゾーン６８内で得られる情報から生成された製品リストのみに基づいて買物客が精算することを許可することを選択してもよい。しかし、そのリストが不完全な場合、買物客は、買物客が支払いを済ませていない１つ又は複数の製品を家に持ち帰ることになる。これは一般に、店の在庫のシュリンケージと呼ばれる。

任意の所与の日（又は１日の特定の期間中）に、店はあまり忙しくないことがあり、これ又は他の状況により、店が大きなシュリンケージの受け入れを嫌がることがある。したがって、呼び掛けゾーン６８内で得られた情報から生成される製品リスト（複数可）に基づいてすべてのカートを精算することに代えて、店は、精算中のカートのサブセットを選択し、これらカートのそれぞれ内に実際に存在する製品のダブルチェック又は検査(audit)を実行して、次に精算に使用されるこのような各カートの非常に正確な製品リストを生成することを好むかもしれない。他方では、任意の所与の日（又は１日の特定の期間中）に、店は非常に忙しく、精算を待つ買物客の長い列があり、これ又は他の状況により、店が、素早く精算させることにより買物客が満足した状態を保つために、より高いシュリンケージリスクの受け入れを厭わないかもしれない。したがって、店は、ダブルチェック又は検査を受けるカートの数を低減する（又はダブルチェック又は検査を実行しない）ことがある。

図３では、コンピュータシステム１５２のメモリ１６２がビジネス値１８３を記憶する。ビジネス値１８３は、マスタ端末１５６を使用して店の管理者により設定することができ、店が現在、シュリンケージを許容する意欲(willingness)がどの程度あるかを特定する。より具体的には、ビジネス値１８３は、１〜１０の整数（１及び１０を含む）である。１〜１０の値は、シュリンケージに対する許容度(tolerance)のスライド制の尺度を表す。１は、シュリンケージに対する許容度が最大であることを表し、カートがダブルチェック又は検査される割合が最小であり、１０は、シュリンケージに対する許容度が最小であることを表し、カートがダブルチェック又は検査される割合ははるかに高い。

ビジネス値１８３は、（より詳細に後述する方法で）、回廊１２内の各買物客（図１）が、回廊１３を進むように指示されるか、それとも回廊１４を進むように指示されるかの決定に影響する。回廊１３を進むように指示されるカートは、精算エリア１７に辿り着き、精算エリア１７において、精算は、呼び掛けゾーン６８内のＲＦＩＤ技術を使用して得られた情報から生成されるＲＦＩＤ製品リスト１７７を使用して完了する。これとは対照的に、回廊１４を進むように指示されるカートは、精算エリア１８に辿り着き、精算エリア１８において、このような各カートに対してダブルチェック又は検査が実行され、次に、ダブルチェック又は検査の結果に基づいて精算が完了する。例えば、精算エリア１８において、店員５４〜５６のうちの１人が、標準ＵＰＣスキャナを使用して、カート内の各製品の統一製品コード（ＵＰＣ）を手作業でスキャンし、精算に使用されるより正確性の高い製品リストを生成し得る。

メモリ１６２は、加重値１８４のセットを記憶する。開示される実施形態では、６つの加重値Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、及びＷ６があり、それぞれが１〜５（１及び５を含む）の整数値であり、５は最大の重みを表し、１は最小の重みを表す。加重値１８４はそれぞれ、マスタ端末１５６を通じて店の管理者により調整することができる。メモリ１６２は、デフォルト閾値１８６も記憶する。開示される実施形態では、デフォルト閾値は０〜１００（０及び１００を含む）の単一の整数であり、６５％のような百分率を表す。デフォルト閾値１８６は、マスタ端末１５６を通じて店の管理者により調整することができる。

メモリ１６２は、マスタ製品リスト１８８も記憶する。図４は、マスタ製品リスト１８８の概略図である。マスタ製品リスト１８８は図４ではテーブルとして示され、店が持っている製品のタイプ毎に別個の行を有する。各行は、同じフィールドセットを有し、これらフィールドのうちのいくつかが図４において最初の行に示される。特に、製品又は行毎に、製品の名称を記すフィールド１９１、その製品の業界標準ＵＰＣコードを記すフィールド１９２、店がその製品に対して課す価格を記すフィールド１９３、製品の重量を記すフィールド１９４、及び困難さの格付けを記すフィールド１９５がある。

困難さの各格付け１９５は、１〜１０（１及び１０を含む）の整数である。上述したように、製品のタイプによっては（金属又は水を含むもの等）、他のタイプの製品よりもＲＦＩＤタグのスキャンが妨げられる可能性が高いものがある。フィールド１９５における困難さの数値的格付けは、関連付けられる製品に取り付けられたＲＦＩＤタグの、又は他の付近の製品のＲＦＩＤタグの、スキャンが妨げられる可能性の程度の表示である。値１は、妨げられる程度又は困難さが最も低いことを表し、値１０は、妨げられる程度又は困難さが最も高いことを表す。店の管理者は、マスタ端末１５６を使用して、困難さ格付け１９５を含むマスタ製品リスト１８８内の情報を変更することができる。簡単にするために、図４は、マスタ製品リスト１８８の必須部分として困難さ格付け１９５を示す。しかし、代替として、困難さ格付け１９５は別個のリストで保持されてもよい。

再び図３を参照すると、中央コンピュータシステム１５２内のメモリ１５２はいくつかのテーブル１９７も記憶する。テーブルのそれぞれについては後に詳述する。

図５Ａおよび図５Ｂは、プログラム１６６の制御下でプロセッサ１６１により実行される処理の一部分である手順を示すフローチャートである。図５Ａおよび図５Ｂのフローチャートは、プロセッサ１６１が、買物客を回廊１３に沿って向けるか、それとも回廊１４に沿って向けるかを決定する方法を示す。より具体的には、所与の買物カートが呼び掛けゾーン６８（図１及び図２）内で呼び掛けられるとすぐに、プロセッサ１６１は、呼び掛け中に集められたデータに主に基づく評価を実行する。次に、プロセッサは、カートを回廊１３に沿って精算エリア１７に向けるか、それとも回廊１４に沿って精算エリア１８に向けるかについて決定する。上述したように、精算エリア１７では、買物客は、ＲＦＩＤ技術を使用して編集された精算リストに基づいて精算し、支払いをする。これとは対照的に、精算エリア１８では、新しく正確な製品リストを生成するために、各カート内の製品が、（例えば、ＵＰＣコードをスキャンすることにより）検査される。次に、この新しく正確な製品リストが精算に使用される。

後に詳述するように、図５Ａおよび図５Ｂの手順は、６つの異なる基準の連続した評価を含む。各基準は、ＲＦＩＤ製品リスト１７８が完全には正確ではない尤度を示唆するそれぞれの異なる条件を探索する。カートが、これら６つの基準のうちのいずれか１つでも満たさなかった場合、そのカートの中身は、精算エリア１８において検査される。他方、カートが６つすべての基準を満たす場合、そのカートは精算エリア１７に送られ、そのカートは検査されない。

より詳細には、ブロック２１１において、図５Ａおよび図５Ｂのルーチンに入り、次に、制御はブロック２１２に進む。ブロック２１２において、プロセッサ１６１はフィルタリング済み製品リストを準備する。これに関して、図６は、メモリ１６２の１９７（図３）に記憶されるテーブルのうちの１つであり、６つの列２１６〜２２１を有するテーブルを示す。左列２１６は、メモリ１６２（図３）の１８３に記憶されるビジネス値の可能な各値を記し、隣接する列２１７は、対応する困難さ閾値を示す。開示される実施形態では、困難さ閾値はビジネス値と同じになっている。例えば、ビジネス値が現在１である場合、困難さ閾値は１であり、ビジネス値が５である場合、困難さ閾値は５である。プロセッサは列２１６及び２１７を使用して、ビジネス値１８３の現在値に関連付けられる困難さ閾値を識別する。

次に、プロセッサは、列２１７から得られる現在の困難さ閾値を超える困難さ格付け（図４の１９５）を現在有する各製品をマスタ製品リスト１８８から識別する。これら製品がまとまって、フィルタリング済み製品リストを構成する。次に、プロセッサは、このフィルタリング済み製品リストを、今呼び掛けられたばかりの買物カートのＲＦＩＤ製品リスト１７８（図３）と比較する。基本的に、プロセッサは、両リストにある製品（もしあれば）を探す。両リストに存在する製品は、いずれも、該製品が１つ又は複数のＲＦＩＤタグへのアクセスをブロックした可能性があり、それによって、カート内に実際に存在する１つ又は複数の製品がＲＦＩＤ製品リスト上には現れない可能性があることを示唆する困難さ格付けを有することになる。図５Ａでは、制御はブロック２２６に進み、プロセッサは、比較により何らかの一致があったか否か、又は換言すれば、いずれかの製品が両リスト上にあったか否かをチェックして調べる。いずれかの製品が両リストにある場合、ＲＦＩＤ製品リストは正確ではない可能性があり、制御はブロック２２７に進む。

ブロック２２７において、プロセッサは、図１のディスプレイ６９に、右を指す矢印を点灯させ、呼び掛けゾーン６８内の買物客に回廊１４を精算エリア１８に向かって進むべきであることを示す。精算エリア１８において、カート内の製品は（例えば、店員に各製品のＵＰＣコードを手作業でスキャンさせることにより）入念に検査される。次に、検査からの製品リストを使用して精算が完了する。ブロック２２７から、プロセッサはブロック２２８に進み、図５Ａおよび図５Ｂのルーチンから出る。

再びブロック２２６を参照すると、一致がないと判断された場合、又は換言すれば、ＲＦＩＤ製品リスト上の製品が一切フィルタリング済み製品リスト上になかったと判断された場合、制御はブロック２３１に進む。ブロック２３１において、プロセッサ１６１はＲＦＩＤタグカウント１７７（図３）を取得し、これをタグカウント閾値と比較する。より具体的には、図６を参照すると、プロセッサは、列２１６中の現在のビジネス値を見つけ、次に、列２１８から対応するタグカウント閾値を選択する。本質的には、買物カート内の製品の個数が増大する（それにより、ＲＦＩＤタグの個数も増大する）につれ、ＲＦＩＤ技術を使用してすべてのタグを正確に識別することは難しくなる。換言すれば、製品及びタグの個数が増大するにつれて、ＲＦＩＤ識別プロセスがカート内の製品のうちの１つ又は複数を検出しそこねる恐れが漸進的に増大する。ブロック２３１において、プロセッサは、ＲＦＩＤタグカウント１７７を列２１８から得られるタグカウント閾値と比較する。タグカウントが閾値を超える場合、制御はブロック２２７に進み、カート内の製品が検査される。図６から、ビジネス値が漸進的に増大する（これは精算の正確性の好ましさの漸進的な増大を表す）につれて、列２１８中のタグカウント閾値は漸進的に低減し、検査を発動させる製品カウント数が漸進的に小さくなることを意味することに留意する。

ブロック２３１において、ＲＦＩＤタグカウントがタグカウント閾値を超えない場合、制御はブロック２３２に進む。ブロック２３２において、プロセッサは実測カート重量１７６（図３）をとり、カート自重量１８２を差し引いて、実測製品重量、換言すればカートの中身すべての総重量を求める。この実測製品重量が、カート内の製品のみならず、カート内の他の物（子供１１３（図２）又は財布等の所持品等）も含むことに留意されたい。しかし、画像処理ソフトウェア１６７がカート内の子供及び／又は所持品を識別できる範囲内で、オプションとして、ブロック２３２において計算された実測製品重量から所定の重量値を差し引き、子供及び／又は所持品を少なくとも部分的に補正することが可能である。

ブロック２３２から、制御はブロック２３３に進み、ブロック２３２において計算された実測製品重量が、重量閾値と比較される。図６を参照すると、プロセッサは、列２１６中のビジネス値の現在値を見つけ、次に、列２１９から対応する重量閾値を選択する。実測製品重量がこの重量閾値を超える場合、制御はブロック２３３からブロック２２７に進み、カートの中身が検査される。本質的には、カート内の製品の重量が増大するにつれて、製品の総数が増大し、且つ／又は、買物客が、１つ又は複数のより重く、潜在的により価値の高い製品（テレビ等）を購入する。図６から、列１６中のビジネス値の値が漸進的に増大する（これは、精算時の正確な製品リストの所望度が漸進的に増大することを表す）につれて、列２１９中の重量閾値が漸進的に低減し、検査を発動させる製品数が漸進的に少数になり、且つ／又は検査を発動させる製品重量が漸進的に軽くなることを意味することに留意する。

ブロック２３３において、実測製品重量が重量閾値を超えないと判断される場合、制御はブロック２３３からブロック２３６に進む。ブロック２３６において、プロセッサは、ブロック２３２において求められた実測製品重量を取得し、この実測製品重量及びＲＦＩＤタグカウント１７７の両方が指定された窓幅内にあるか否かをチェックして調べる。これに関して、図６を参照すると、プロセッサは、列２１６中のビジネス値の現在値を見つけ、次に、列２２０から対応する窓幅を選択する。図７は、メモリ１６２の１９７（図３）に記憶されるテーブルのうちの１つであり、ＲＦＩＤタグカウントの範囲をそれぞれの重量範囲にそれぞれ関連付ける１０列又は「バケット」を有するテーブルを示す。図６の列２２０から得られる窓幅は、図７のテーブル内の隣接する列の数を表す。例えば、窓幅が１の場合、これは、図７のテーブル中の１つの列を表し、タグカウント及び実測重量は両方とも、同じ列内にあるべきである。参照番号２４１は、図７中の１つの列の窓幅を表す。ＲＦＩＤタグカウントが２１〜２５の範囲内にある場合、実測製品重量は８１〜１００ポンドの範囲内にあるべきである。窓２４１はスライド窓であり、図７のテーブル内のどの列とも関連付けることができるが、タグカウント及び重量は両方ともその同じ列中にある必要がある。

代替的に、窓幅が２列であると仮定する。参照番号２４２及び２４３は、２列の幅を有するスライド窓の、２つの異なる可能な位置を示す。両方の窓位置２４２及び２４３を考慮して、ＲＦＩＤタグカウントが２１〜２５の範囲内の場合、実測重量が２つの窓位置２４２及び２４３にわたる３列内のどこかにある（換言すれば６１〜１２０ポンドの範囲内である）必要があることに留意する。さらに別の例として、参照番号２４４、２４５、及び２４６は、３列の幅を有するスライド窓の３つの異なる位置を示す。３つすべての窓位置２４４、２４５、及び２４６を考慮して、ＲＦＩＤタグカウントが２１〜２５の範囲内にある場合、実測重量が４１〜１４０ポンドの範囲内にある必要があることに留意する。

これらは、ブロック２３６（図５Ａ）において、プロセッサ１６１が実測製品重量及びＲＦＩＤタグカウントの両方が現在の窓幅内にあるか否かを判断する方法の例である。両方が窓幅内にない場合、制御はブロック２２７に進み、カートの中身は検査される。本質的には、大半の買物カートは、読み取られるタグの個数と製品の実測重量との間に比較的近い相関を示す。しかし、指定の許容度（現在の窓幅）を超える差がある場合、ＲＦＩＤ製品が正確であったかについて疑問が生じるため、検査が適切である。

ブロック２３６において、実測製品重量及びＲＦＩＤタグカウントが両方とも適切な窓幅内にあると判断される場合、制御はブロック２５１に進む。ブロック２５１において、プロセッサはＲＦＩＤ製品リスト１７８を取得し、列挙された各製品をマスタ製品リスト１８８内でルックアップして、その特定の製品の実際の重量１９４（図４）を求める。次に、プロセッサはこれらすべての重量を合算して、（ＲＦＩＤ技術を使用して得られた情報に基づいて）カート内の製品の総重量を計算する。次に、プロセッサは、ブロック２５１において求められた計算製品重量から、ブロック２３２において求められた実測製品重量（重量計１１６を使用して行った測定に基づく）を減算する。プロセッサは差の絶対値をとり、正の数である重量差分を得る。

実測製品重量及び計算製品重量は通常、概ね同じはずである。換言すれば、計算される重量差分は通常、比較的小さいはずである。重量差分が大きいほど、ＲＦＩＤ製品リストが、カート内に実際に存在する製品のすべてを含んでいない尤度が高くなり、ひいてはカート内の製品を検査することの妥当性が高くなる。したがって、ブロック２５２において、ブロック２５１において計算された重量差分は、差分閾値と比較される。これに関して、図６を参照すると、プロセッサは、列２１６中のビジネス値１８３の現在値を見つけ、次に、列２２１から対応する差分閾値を選択する。ビジネス値が漸進的に増大する（これは、精算に使用される製品リストの正確性が漸進的により強く所望されることを表す）につれ、列２２１内の差分閾値は漸進的に低減し、それにより、カートの中身の検査を発動させる重量差分は漸進的に小さくなることに留意する。ブロック２５２において、計算された重量差分が列２２１から得られる差分閾値を超える場合、制御はブロック２２７に進み、カートの中身は検査される。

ブロック２５２において、計算重量差分が指定された差分閾値を超えないと判断される場合、制御はブロック２５３に進む。ブロック２５３において、カメラ１１８からの画像を解析することにより得られる実際の製品カウントが、カート内の製品のＲＦＩＤタグに呼び掛けることにより得られたＲＦＩＤ製品カウント（又は換言すれば、図３のＲＦＩＤ製品リスト１７８内の製品の総数）と比較される。これら２つの製品カウントが厳密に一致しない場合、ＲＦＩＤ製品リストが完全には正確ではない可能性が示唆されるため、制御はブロック２２７に進み、カートの中身の検査が実行される。その他の場合、制御はブロック２５３からブロック２５４に進む。

ブロック２５４において、プロセッサは、図１のディスプレイ６９に左を指す矢印を点灯させ、これは、呼び掛けゾーン６８内の買物客が回廊１３を進んで精算エリア１７に向かうべきであることを示し、精算エリア１７において、精算及び支払いがＲＦＩＤ製品リスト１７８を使用して実行される。次に、制御はブロック２２８に進み、図５Ａおよび図５Ｂのルーチンから出る。

図８は、図５Ａおよび図５Ｂに示す手順の代替の実施形態である手順を示すフローチャートである。図５Ａおよび図５Ｂでは、手順は、詳細に上述したように、ビジネス値１８３（図３）の現在の状態により影響を受ける。それとは対照的に、図８は、ビジネス値１８３の使用を含まない異なる手法をとる。特に、後に詳述するように、図８の手順は、図５Ａおよび図５Ｂの手順に使用された６つの基準と同様の６つの異なる基準を連続して評価する。各基準のチェックにより、その基準に対する信頼レベルが決定され、信頼レベルは百分率として表される。６つの信頼レベルは次に加重されて結合され、全体信頼レベルになる。全体信頼レベルが閾値を上回る場合、カートは精算エリア１７に向けられ、精算はＲＦＩＤ製品リスト１７８を使用して実行される。他方、全体信頼レベルが閾値を下回る場合、カートは精算エリア１８に向けられ、検査が実行され、精算は検査からの製品リストを使用して実行される。

より詳細に図８を参照すると、処理は３０１において開始され、ブロック３０２に進む。ブロック３０２において、プロセッサ１６１はＲＦＩＤ製品リスト１７８（図３）を取得し、列挙された各製品をマスタ製品リスト１８８（図３及び図４）内でルックアップして、その製品の現在の困難さ格付け１９５を得る。次に、プロセッサはこれら困難さ格付けをすべて合算し、合算値をＲＦＩＤ製品リスト内の製品数で除算し、ＲＦＩＤ製品リスト１７８内のすべての製品の困難さ格付けの平均を得る。この平均は１〜１０の数である必要がある。プロセッサは、この平均に１０を乗算し、百分率を得て、次に、この百分率を１００％から差し引き、第１の百分率「％１」を得る。

次に、制御はブロック３０２からブロック３０３に進む。ブロック３０３において、プロセッサはＲＦＩＤタグカウント１７７を使用して、第２の百分率「％２」を求める。より具体的には、図９は、メモリ１６２の１９７（図３）に記憶されるテーブルのうちの１つであり、４つの列３０６、３０７、３０８、及び３０９を有するテーブルである。左列３０６は、ＲＦＩＤタグカウントに可能な異なる複数の値を列挙し、右列３０９は、これらに対応する信頼レベル（それぞれ異なる百分率として表される）を与える。プロセッサは、左列３０６内でＲＦＩＤタグカウント１７７をルックアップし、次に、これに関連付けられた百分率を列３０９から選択し、第２の百分率「％２」として使用する。

次に、プロセッサはブロック３０３からブロック３１１に進む。ブロック３１１において、プロセッサは、図５Ａのブロック２３２に関連してすでに上述したのと同じように、実測製品重量を計算する。プロセッサは、この実測製品重量を図９のテーブルの列３０７内でルックアップし、次に、右列３０９から対応する百分率を選択し、第３の百分率「％３」として使用する。

次に、プロセッサはブロック３１１からブロック３１２に進む。ブロック３１２において、プロセッサは、ＲＦＩＤタグカウント１７７（図３）及びブロック３１１において計算された実測製品重量に基づいて、第４の百分率「％４」を決定する。より具体的には、図７を参照すると、プロセッサは、図７においてＲＦＩＤタグカウント１７７に対応する列を識別すると共に、実測製品重量を含む列も識別する。両方とも同じ列内になる場合、またがる列数(number of columns spanned)は１である。それらが同じ列内になく、隣接する列にある場合、またがる列数は２である。同様に、それらが間にさらに１列を有する異なる列にある場合、またがる列数は３である。このようにして、プロセッサは、ＲＦＩＤタグカウントと実測製品重量とがまたがる図３中の列数を決定する。

図１０は、メモリ１６２の１９７（図３）に記憶されるテーブルのうちの１つであるテーブルである。左列３１６は、図７においてまたがる列数に可能な値を含み、右列３１７は、それぞれ百分率として表されるそれぞれの信頼レベルを含む。図７においてまたがる列数を決定した後、プロセッサは、図１０のテーブルの左列３１６内でこの数をルックアップし、次に、列３１７から対応する百分率を選択し、第４の百分率「％４」とする。

次に、プロセッサはブロック３１２からブロック３２１に進む。ブロック３２１において、プロセッサはＲＦＩＤ製品リスト１７８及びマスタ製品リスト１８８（図３）を使用して、図５Ｂのブロック２５１に関連して上述したように、重量差分を計算する。プロセッサは、この重量差分を図９のテーブルの列３０８内でルックアップし、次に、列３０９から対応する百分率を選択し、第５の百分率「％５」として使用する。

次に、プロセッサはブロック３２２に進み、実際の製品カウント１７９（図３）を、ＲＦＩＤ製品リスト１７８内に存在する製品の個数であるＲＦＩＤ製品カウントと比較する。これは、図５Ｂのブロック２５３に関連して上述した比較に等しい。実際の製品カウントが、ＲＦＩＤ製品カウントと厳密に一致する場合、プロセッサはブロック３２３に進み、第６の百分率「％６」を１００％に設定する。代替的に、ブロック３２２において、実際の製品カウント及びＲＦＩＤ製品カウントが異なることが分かった場合、プロセッサはブロック３２４に進み、第６の百分率「％６」を０％に設定する。ブロック３２３又は３２４のいずれかから、プロセッサはブロック３２６に進む。

図３に関連して上述したように、メモリ１６２は加重値１８４を含み、特に、それぞれ１〜５（１及び５を含む）の整数である６つの加重値Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、及びＷ６を含む。ブロック３２６に示すように、プロセッサは、対象のカートの全体信頼レベル「％Ｃ」を計算する。これは特に、百分率％１、％２、％３、％４、％５、及び％６のそれぞれをそれぞれの加重値Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、又はＷ６と乗算し、次に、これらの乗算の積を合算し、次にこの積の合算値を加重値の合算値で除算することによりなされる。

次に、プロセッサはブロック３２７に進み、計算された全体信頼レベル％Ｃをデフォルト閾値１８６（図３）と比較する。上述したように、デフォルト閾値１８６は、店の管理者により指定される、「６５％」のような百分率である。計算された信頼レベル％Ｃがデフォルト閾値よりも大きい場合、プロセッサはブロック３２７からブロック２３８に進み、対象のカートは検査に送られ、次に、検査からの製品リストを使用して精算が実行される。換言すれば、図１において、ディスプレイ６９を使用して、呼び掛けゾーン６８内の買物客を、回廊１４を下って精算エリア１８に向かわせる。これとは対照的に、ブロック３２７において、全体信頼レベル％Ｃがデフォルト閾値を超えないと決定された場合、プロセッサはブロック３２７からブロック２３９に進み、対象のカートは、ＲＦＩＤ製品リスト１７８（図３）を使用し精算を完了させるように送られる。より具体的には、図１を参照すると、ディスプレイ６９を使用して、呼び掛けゾーン６８内の買物客に回廊１３を進んで精算エリア１７に向かうように指示する。ブロック３２８及び３２９のうちのいずれかから、プロセッサはブロック３３２に進み、図８のルーチンから出る。

図面に示し、上述した実施形態には、すべての買物客が、どの清算機３１〜３６へ行く途中でも通過しなければならない単一の呼び掛けゾーン６８が構成される。さらに、精算機は２つの群に組織され、精算エリア１７内の精算機３１〜３３がＲＦＩＤ精算に使用され、精算エリア１８内の精算機３４〜３６がカートの検査に使用される。しかし、代替として、中央呼び掛けゾーン６８をなくし、単一の群の精算機を設けてもよく、この場合、精算機はすべて同一である。買物客は、任意の清算機に自由に行くことができる。各精算機は、それ自体に専用の呼び掛けゾーンを有する。各精算機は、その精算機の専用呼び掛けゾーン内で実行される呼び掛けの結果に応じて、ＲＦＩＤ製品リスト又はカート検査のいずれかに基づいて買物客精算を行うことができる。

図面に示した実施形態は、買物カート６６内の子供１３３又は所持品の存在に適応可能である。しかし、代替として、画像処理ソフトウェア１６７により実行される処理タスクを簡易化するために、カートが呼び掛けゾーン６８に入る前に、各買物客にいかなる子供及び／又は所持品も買物カートから除去するように求めることが可能である。さらに別の代替は、カートが呼び掛けゾーンに到達したときに、子供がカート内に座っている尤度を大幅に低減するために、チャイルドシートのない買物カートを提供することである。

簡単にするために、図面に示される実施形態を開示するに際して、店内のすべての買物カートが同一であり、したがって、同じ自重量を有するものと仮定した。しかし、店によっては、従来の買物カート及びフラットベッドカート等の２つ以上の異なるタイプの買物カートを有する。２つ以上の異なるタイプの買物カートが存在する場合、各タイプのカートは異なる自重量を有する。このような状況では、各買物カートにＲＦＩＤタグが取り付けられる。カートが呼び掛けゾーン６８を通過し、カート内の製品のタグがＲＦＩＤ技術を使用して呼び掛けられる際、その買物カートのタグも呼び掛けられる。カートのタグから得られる情報に基づいて、中央コンピュータシステム１５２は、呼び掛けゾーン６８内に現在あるカートの特定のタイプ、ひいてはそのカートの重量に関連する計算を実行する際に使用するのに適切な自重量を知る。

選択された実施形態を詳細に図示し説明したが、以下の特許請求の範囲に規定される本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、様々な代用及び代替が可能であることを理解されたい。

Claims (20)

1. 方法であって、
   無線周波数識別タグにそれぞれ関連付けられる、複数の製品を提供することと、
   買物客により集められた前記製品の群内の特定の製品を自動的に識別するために、無線周波数識別技術を使用することと、
   前記群内の製品の前記無線周波数識別に基づいて前記買物客から支払いを得るか否かを評価することと、
   次に、前記評価の結果に基づいて、
   前記群内の前記無線周波数識別に基づいて前記買物客から支払いを得ること、及び
   前記群内の前記製品を検査し、次に、前記検査により識別された前記製品に基づいて前記買物客から支払いを得ること、
   のうちの一方を実行することと、
   を含む、方法。
2. ビジネス値を保持することであって、前記ビジネス値は前記販売者が選択的に調整可能である、ビジネス値を保持することと、
   前記ビジネス値の関数として前記評価することを実行することと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法は、前記複数の製品のそれぞれに、無線周波数識別技術を使用して前記製品を識別することに関わる困難さのレベルを表す困難さ格付けを割り当てることを含み、
   前記評価することは、前記ビジネス値の関数として、複数の異なる困難さ閾値のうちの１つを選択することを含み、
   無線周波数識別技術により識別された前記製品のうちのいずれかが、前記選択された困難さ格付け閾値を超える困難さ格付けを有する場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項２に記載の方法。
4. 前記評価することは、前記ビジネス値の関数として、複数の異なるタグカウント閾値のうちの１つを選択することを含み、
   無線周波数識別技術を使用して検出されるタグの個数が、前記選択されるタグカウント閾値を超える場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項２に記載の方法。
5. 前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
   前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の重量を測定することを含み、
   前記評価することは、
   前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することと、
   前記ビジネス値の関数として、複数の異なる重量閾値のうちの１つを選択することと
   を含み、
   前記製品の実測重量が前記選択された重量閾値を超える場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項２に記載の方法。
6. 前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
   前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の重量を測定することを含み、
   前記評価することは、
   前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することと、
   前記ビジネス値の関数として複数の異なる範囲のうちの１つを選択することであって、各前記範囲は、重量とタグ数との間のそれぞれ異なる関係に対応する、複数の異なる範囲のうちの１つを選択することと
   を含み、
   前記製品の実測重量及び無線周波数識別技術を使用して検出されるタグの個数が、両方とも前記選択された範囲内にあるのでない場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項２に記載の方法。
7. 前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
   前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の重量を測定することを含み、
   前記評価することは、
   前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することと、
   無線周波数識別技術を使用して識別された製品の集合に基づいて、計算製品重量を求めることと、
   前記実測製品重量と前記計算製品重量との間の重量差分を計算することと、
   前記ビジネス値の関数として、複数の異なる差分閾値のうちの１つを選択することと
   を含み、
   前記重量差分が前記選択された差分閾値を超える場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項２に記載の方法。
8. 前記方法は、前記買物客により集められた前記製品の群内の特定の製品を自動的に識別するために、無線周波数識別技術以外のさらなる技術を使用することを含み、
   前記評価することは、無線周波数識別技術を使用して識別された前記製品の個数を、前記さらなる技術を使用して識別された前記製品の個数と比較することを含み、
   無線周波数識別技術を使用して識別された前記製品の個数が、前記さらなる技術を使用して前記識別された前記製品の個数と異なることを前記比較が示す場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項１に記載の方法。
9. 前記評価することは、
   複数の異なる信頼レベルであって、それぞれが前記買物客により集められた前記製品の群の関数である、複数の異なる信頼レベルを決定することと、
   前記評価することの結果を、前記異なる信頼レベルのそれぞれの関数として決定することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記方法は、閾値を保持することを含み、前記閾値は前記販売者により選択的に調整可能であり、
    前記方法は、複数の加重値を保持することを含み、前記複数の加重値は、それぞれ前記信頼レベルの対応する１つに関連付けられ、前記複数の加重値は、それぞれ前記販売者により選択的に調整可能であり、
    前記評価することの結果を決定することは、
    前記関連付けられる加重値でそれぞれ乗算された、前記信頼レベルの合算値を計算することと、
    結果として得られる合算値を、信頼値を求めるために前記加重値の合算値で除算することと、
    前記信頼値を前記閾値と比較することと
    を含み、
    前記信頼値が前記閾値未満の場合、前記検査することと、前記検査に基づいて支払いを得ることとを実行する、請求項９に記載の方法。
11. 前記方法は、前記複数の製品のそれぞれに困難さ格付けを割り当てることを含み、前記困難さ格付けは、無線周波数識別技術を使用してその製品を識別することに関わる困難さのレベルを表し、
    前記信頼レベルを決定することは、無線周波数識別技術を使用して検出された前記群内のすべての製品の前記困難さ格付けの平均を計算することにより、前記信頼レベルのうちの１つを決定することを含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記方法は、異なる信頼レベルのセットを保持することを含み、前記異なる信頼レベルは、それぞれ異なる数のタグに対応し、
    前記信頼レベルを決定することは、
    無線周波数識別技術を使用して検出されたタグの個数を取得することと、
    前記セットから前記信頼レベルのうちの対応する１つを識別することにより、前記信頼レベルのうちの１つを決定することと
    を含む、請求項９に記載の方法。
13. 前記方法は、異なる信頼レベルのセットを保持することを含み、前記異なる信頼レベルは、それぞれ異なる重量に対応し、
    前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
    前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内部の前記製品の重量を測定することを含み、
    前記評価することは、前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することを含み、
    前記信頼レベルを決定することは、
    前記製品の前記実測重量を取得することと、
    前記セットから前記信頼レベルのうちの対応する１つを識別することにより、前記信頼レベルのうちの１つを決定することと
    を含む、請求項９に記載の方法。
14. 前記方法は、異なる信頼レベルのセットを保持することを含み、前記異なる信頼レベルは、それぞれ、重量とタグ数との間のそれぞれ異なる関係に対応し、
    前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
    前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内部の前記製品の重量を測定することを含み、
    前記評価することは、前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することを含み、
    前記信頼レベルを決定することは、
    前記製品の前記実測重量及び無線周波数識別技術を使用して検出されたタグ数を取得することと、
    前記セットから前記信頼レベルのうちの対応する１つを識別することと
    により、前記信頼レベルのうちの１つを決定することを含む、請求項９に記載の方法。
15. 前記方法は、異なる信頼レベルのセットを保持することを含み、前記異なる信頼レベルは、それぞれの重量差分に対応し、
    前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
    前記方法は、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の重量を測定することを含み、
    前記評価することは、
    前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算することと、
    無線周波数識別技術を使用して識別された製品の集合に基づいて、計算製品重量を求めることと、
    前記実測製品重量を前記計算製品重量との間の重量差分を計算することと
    を含み、
    前記信頼レベルを決定することは、
    前記計算された重量差分を取得することと、
    前記セットから前記信頼レベルのうちの対応する１つを識別することと
    により、前記信頼レベルのうちの１つを決定することを含む、請求項９に記載の方法。
16. 前記方法は、前記買物客により集められた前記製品の群内の特定の製品を自動的に識別するために、無線周波数識別技術以外のさらなる技術を使用することを含み、
    前記信頼レベルを決定することは、
    無線周波数識別技術を使用して識別される製品の個数が、前記さらなる技術を使用して識別される前記製品の個数に等しい場合、高い信頼レベルを割り当てることと、
    無線周波数識別技術を使用して識別される製品の個数が、前記さらなる技術を使用して識別される前記製品の個数と異なる場合、低い信頼レベルを割り当てることと
    により、前記信頼レベルのうちの１つを決定することを含む、請求項９に記載の方法。
17. 装置であって、
    前記装置は無線周波数識別部を備え、前記無線周波数識別部は、無線周波数識別技術を使用して、無線周波数識別タグにそれぞれ関連付けられる複数の製品から買物客により集められた製品の群内の特定の製品を自動的に識別し、
    前記装置は評価部を備え、
    前記評価部は、前記群内の製品の前記無線周波数識別に基づいて前記買物客から支払いを得るか否かを評価し、
    前記評価部は、次に、前記評価の結果に基づいて、
    前記群内の前記無線周波数識別に基づいて前記買物客から支払いを得ることと、
    前記群内の前記製品を検査し、その後に、前記検査により識別された前記製品に基づいて前記買物客から支払いを得ることと
    のうちの一方を要求する、を備える、装置。
18. 前記買物客により集められた前記製品の群は、買物コンテナ内にあり、
    前記装置は、前記コンテナ及び前記コンテナ内の前記製品の重量を測定する重量測定部を備え、
    前記評価部は、前記製品の実測重量を得るために、前記コンテナ及び前記コンテナ内の製品の前記実測重量から、前記コンテナの自重量を減算し、
    前記評価部は、その後、前記製品の前記実測重量の関数として、前記買物客から支払いを得る方法の評価を実行する、請求項１７に記載の装置。
19. 前記装置は、さらなる部分を備え、前記さらなる部分は、前記買物客により集められた前記製品の群内の特定の製品を自動的に識別するために、無線周波数識別技術以外のさらなる技術を使用し、
    前記評価部は、前記さらなる技術を使用して識別される前記製品の関数として、前記買物客から支払いを得る方法の評価を実行する、請求項１７に記載の装置。
20. 前記装置は、前記評価部に動作可能にそれぞれ結合される第１のＰＯＳ端末及び第２のＰＯＳ端末を備え、
    前記第１のＰＯＳ端末は、前記群内の製品の無線周波数識別に基づいて前記買物客から支払いを得ることのために使用され、
    前記第２のＰＯＳ端末は、前記群内の前記製品を検査することと、前記検査により識別される前記製品に基づいて前記買物客から支払いを得ることとのために使用される、請求項１７に記載の装置。

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