JP2013131208A - 機械可読シンボルの位置特定および解読を行う方法および装置 - Google Patents
機械可読シンボルの位置特定および解読を行う方法および装置 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】クラスターリング手法を用いて２幅型バーコードのワイドエレメントおよびナローエレメントを判定しバーコードの解読精度を改善する。
【解決手段】Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードを認識するために、ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａは、ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み、ナローバーまたはナロースペースの第２のクラス（クラスター）Ｂは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］を含む、が作成される。ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを行って、クラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算し、クラス間差Ｄ＝μA−μBを計算し、Ｄが最大値の時のｎの値を記録し、Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍであれば、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードとして認識し、それ以外の場合には、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコードではないと判定する。
【選択図】図３
【解決手段】Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードを認識するために、ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａは、ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み、ナローバーまたはナロースペースの第２のクラス（クラスター）Ｂは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］を含む、が作成される。ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを行って、クラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算し、クラス間差Ｄ＝μA−μBを計算し、Ｄが最大値の時のｎの値を記録し、Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍであれば、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードとして認識し、それ以外の場合には、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコードではないと判定する。
【選択図】図３
Description
本発明は、機械可読シンボルの位置特定および解読を行う方法および装置に関する。
バーコードは、４０年以上、物品の特定および価格設定に利用されてきた。バーコード
は、データを光学的に機械可読形式で表したものである。このデータは、バーコードが付
けられた物品に関する情報（例えば、価格および名前に関連づけられたＩＤ）を表す。本
来、バーコードは平行な線の幅および間隔を変えることによりデータを表しており、リニ
アまたは１次元（１Ｄ）と呼ばれることがある。バーコードは、元々、バーコードリーダ
ーと呼ばれる特殊な光学式スキャナーによりスキャンされていたが、その後、デスクトッ
ププリンター、スマートフォン、およびスキャナーを含む装置でスキャナーおよび解釈ソ
フトウェアが利用されるようになった。
は、データを光学的に機械可読形式で表したものである。このデータは、バーコードが付
けられた物品に関する情報（例えば、価格および名前に関連づけられたＩＤ）を表す。本
来、バーコードは平行な線の幅および間隔を変えることによりデータを表しており、リニ
アまたは１次元（１Ｄ）と呼ばれることがある。バーコードは、元々、バーコードリーダ
ーと呼ばれる特殊な光学式スキャナーによりスキャンされていたが、その後、デスクトッ
ププリンター、スマートフォン、およびスキャナーを含む装置でスキャナーおよび解釈ソ
フトウェアが利用されるようになった。
リニアシンボル体系は、２幅型と多幅型の２つのカテゴリーに分類することが出来る。
２幅型シンボル体系におけるバーおよびスペースは、ワイドまたはナローのいずれかであ
り、ワイドバーに関するシンボル体系要件が守られていれば、ワイドバーの正確な幅は特
に重要ではない。多幅型シンボル体系におけるバーおよびスペースは、全て、モジュール
と呼ばれる基本幅の倍数である。一般的なリニアバーコードのうち、インターリーブド２
ｏｆ５（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ ２ ｏｆ ５：ＩＴＦ）、コード３９、コーダバー（
Ｃｏｄａｂａｒ）は２幅型バーコードであり、ＵＰＣ、コード１２８およびＥＡＮ−８／
１３は多幅型バーコードである。
２幅型シンボル体系におけるバーおよびスペースは、ワイドまたはナローのいずれかであ
り、ワイドバーに関するシンボル体系要件が守られていれば、ワイドバーの正確な幅は特
に重要ではない。多幅型シンボル体系におけるバーおよびスペースは、全て、モジュール
と呼ばれる基本幅の倍数である。一般的なリニアバーコードのうち、インターリーブド２
ｏｆ５（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ ２ ｏｆ ５：ＩＴＦ）、コード３９、コーダバー（
Ｃｏｄａｂａｒ）は２幅型バーコードであり、ＵＰＣ、コード１２８およびＥＡＮ−８／
１３は多幅型バーコードである。
リニアバーコードの解読は、いずれのバーコード認識システムにとっても最も重要な要
素である。リニア２幅型バーコードを解読するための伝統的なアルゴリズムは、バーコー
ドエレメントの幅に基づいて計算された閾値を用いて、バーまたはスペースがワイドまた
はナローのいずれであるかを判定する。しかしながら、伝統的なアルゴリズムは、バーコ
ードの画質が低い場合、例えば、バーコードをスキャンして白黒画像にする場合には上手
く機能しない。これは、画質が低いと閾値を正確に判定できないためである。
素である。リニア２幅型バーコードを解読するための伝統的なアルゴリズムは、バーコー
ドエレメントの幅に基づいて計算された閾値を用いて、バーまたはスペースがワイドまた
はナローのいずれであるかを判定する。しかしながら、伝統的なアルゴリズムは、バーコ
ードの画質が低い場合、例えば、バーコードをスキャンして白黒画像にする場合には上手
く機能しない。これは、画質が低いと閾値を正確に判定できないためである。
本発明はバーコードの解読精度を改善することを目的とする。
本発明は、クラスターリング手法を用いて２幅型バーコードのワイドエレメントおよび
ナローエレメントを判定する。
本発明は、クラスターリング手法を用いて２幅型バーコードのワイドエレメントおよび
ナローエレメントを判定する。
具体的には、まず、Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースの画像を取得する。Ｎ本のバーお
よびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードであって、それぞれがＭ本のワイドバーま
たはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個のナロースペースと
を有する２幅型バーコードを認識するために、本発明は、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のス
ペースを、最大幅のバーまたはスペースから最小幅のバーまたはスペースへと降順に幅で
分類する。ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａには、ｎ個
のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］が含まれ、ナローバーまたはナロース
ペースの第２のクラス（クラスター）Ｂには、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１
］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］が含まれる。次いで、本発明は、ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを
行ってクラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算し、クラス間差Ｄ＝μA−
μBを計算し、Ｄが最大値の時のｎの値を記録し、Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍであれば、上
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードとして認識し、それ以外の場合に
は、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコードではないと判定する。
よびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードであって、それぞれがＭ本のワイドバーま
たはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個のナロースペースと
を有する２幅型バーコードを認識するために、本発明は、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のス
ペースを、最大幅のバーまたはスペースから最小幅のバーまたはスペースへと降順に幅で
分類する。ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａには、ｎ個
のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］が含まれ、ナローバーまたはナロース
ペースの第２のクラス（クラスター）Ｂには、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１
］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］が含まれる。次いで、本発明は、ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを
行ってクラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算し、クラス間差Ｄ＝μA−
μBを計算し、Ｄが最大値の時のｎの値を記録し、Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍであれば、上
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードとして認識し、それ以外の場合に
は、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコードではないと判定する。
１つの実施形態では、５本のバーおよび５個のスペースが存在し、５本のバーのうち２
本がワイドバーであり、５個のスペースのうち２個がワイドスペースであるＩＴＦバーコ
ード等において、Ｎ＝５、Ｍ＝２である。
本がワイドバーであり、５個のスペースのうち２個がワイドスペースであるＩＴＦバーコ
ード等において、Ｎ＝５、Ｍ＝２である。
他の目的および効果は、添付の図面とともに以下の説明および添付の請求の範囲を参照
することで明らかとなり認識されるとともに、本発明に関してさらに十分な理解が得られ
る。
することで明らかとなり認識されるとともに、本発明に関してさらに十分な理解が得られ
る。
以下の詳細な説明では、本発明の例示的実施形態を例として示す添付図面を参照する。
図面においては、いくつかの図に亘って実質的に類似する構成要素には同様の番号を用い
て説明する。これらの実施形態については、当業者が本発明を実施できるよう十分に詳細
に説明する。他の実施形態が利用可能であり、本発明の範囲を逸脱することなく、構造的
、論理的、および電気的変更が可能である。さらに、それら本発明の各種実施形態はそれ
ぞれ異なるが、必ずしも相互排他的ではないことは言うまでもない。例えば、１つの実施
形態に記載される特定の特徴、構造、または特性が他の実施形態に含まれてもよい。それ
ゆえ、以下の詳細な説明は限定的なものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範
囲に権利付与される等価物の全ての範囲とともに、添付の特許請求の範囲のみによって規
定されるものである。
図面においては、いくつかの図に亘って実質的に類似する構成要素には同様の番号を用い
て説明する。これらの実施形態については、当業者が本発明を実施できるよう十分に詳細
に説明する。他の実施形態が利用可能であり、本発明の範囲を逸脱することなく、構造的
、論理的、および電気的変更が可能である。さらに、それら本発明の各種実施形態はそれ
ぞれ異なるが、必ずしも相互排他的ではないことは言うまでもない。例えば、１つの実施
形態に記載される特定の特徴、構造、または特性が他の実施形態に含まれてもよい。それ
ゆえ、以下の詳細な説明は限定的なものではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範
囲に権利付与される等価物の全ての範囲とともに、添付の特許請求の範囲のみによって規
定されるものである。
一般に、例示的実施形態は、バーコードを解読または認識するための方法、装置、およ
びコンピューター可読媒体に関する。
びコンピューター可読媒体に関する。
例示的なオブジェクト処理装置１００の概略図を図１に示す。オブジェクト処理装置１
００は、介在するインターフェイス１０２を介して、ホストコンピューター１５０とデー
タ交換する。ホストコンピューター１５０上でアクセスするために、アプリケーションプ
ログラムおよびオブジェクト処理装置用ドライバーを格納してもよい。例えば、アプリケ
ーションプログラムから画像読出コマンドを受け取ると、オブジェクト処理装置用ドライ
バーは、オブジェクト処理装置１００に適した形式への当該コマンドデータの変換を制御
し、変換したコマンドデータをオブジェクト処理装置１００に送る。ドライバーはまた、
オブジェクト処理装置１００から各種信号およびデータを受け取り、解釈するとともに、
ホストコンピューター１５０を介して必要な情報をユーザーに与える。
００は、介在するインターフェイス１０２を介して、ホストコンピューター１５０とデー
タ交換する。ホストコンピューター１５０上でアクセスするために、アプリケーションプ
ログラムおよびオブジェクト処理装置用ドライバーを格納してもよい。例えば、アプリケ
ーションプログラムから画像読出コマンドを受け取ると、オブジェクト処理装置用ドライ
バーは、オブジェクト処理装置１００に適した形式への当該コマンドデータの変換を制御
し、変換したコマンドデータをオブジェクト処理装置１００に送る。ドライバーはまた、
オブジェクト処理装置１００から各種信号およびデータを受け取り、解釈するとともに、
ホストコンピューター１５０を介して必要な情報をユーザーに与える。
ホストコンピューター１５０によりデータが送られると、インターフェイス１０２はそ
のデータを受け取り、ＲＡＭ１０４の一部を形成する受信バッファーに格納する。ＲＡＭ
１０４は、例えば、アドレス指定により多数のセクションに分割することができ、受信バ
ッファーまたは送信バッファー等の異なるバッファーとして割り当てることができる。オ
ブジェクト処理装置１００により、取込機構（単数または複数）１１２、フラッシュＥＥ
ＰＲＯＭ１１０、またはＲＯＭ１０８からデジタル画像データ等のデータを取得すること
も出来る。取込機構（単数または複数）１１２は、例えば、スキャナーとすることができ
、プリンター等の装置の製造および／または組立に用いる部品のバーコードラベル等、１
つ以上のオブジェクトをスキャンすることによりデジタル画像を生成する。スキャナー１
１２は、例えば、ロボット１１６、または人により制御可能であるか、または、例えば、
コンピューター１５０により自動的に制御されるようにすることができる。そして、上記
オブジェクト（単数または複数）のデジタル画像は、ＲＡＭ１０４の受信バッファーまた
は送信バッファーに格納することができる。
のデータを受け取り、ＲＡＭ１０４の一部を形成する受信バッファーに格納する。ＲＡＭ
１０４は、例えば、アドレス指定により多数のセクションに分割することができ、受信バ
ッファーまたは送信バッファー等の異なるバッファーとして割り当てることができる。オ
ブジェクト処理装置１００により、取込機構（単数または複数）１１２、フラッシュＥＥ
ＰＲＯＭ１１０、またはＲＯＭ１０８からデジタル画像データ等のデータを取得すること
も出来る。取込機構（単数または複数）１１２は、例えば、スキャナーとすることができ
、プリンター等の装置の製造および／または組立に用いる部品のバーコードラベル等、１
つ以上のオブジェクトをスキャンすることによりデジタル画像を生成する。スキャナー１
１２は、例えば、ロボット１１６、または人により制御可能であるか、または、例えば、
コンピューター１５０により自動的に制御されるようにすることができる。そして、上記
オブジェクト（単数または複数）のデジタル画像は、ＲＡＭ１０４の受信バッファーまた
は送信バッファーに格納することができる。
プロセッサー１０６は、例えば、ＲＯＭ１０８またはフラッシュＥＥＰＲＯＭ１１０に
格納されたコンピューター実行可能命令を用いて、例えば、方法３００（図３）等の特定
の関数または関数群を実行する。方法３００については、本明細書中においてさらに詳細
に後述する。例えば、ＲＡＭ１０４の受信バッファー内のデータがデジタル画像である場
合、プロセッサー１０６は、方法３００の方法的行為をデジタル画像に対して実施するこ
とができる。次いで、例えば、デジタル画像をＬＣＤディスプレイ等のディスプレイ１１
４に表示する前に、画像処理パイプラインにおいてさらなる処理を画像に対して行うか、
または、例えば、プリンター１６２で印刷するか、プロジェクター１６４で投影するか、
もしくはハードディスク１６０に格納するために、ホストコンピューター１５０に画像を
転送してもよい。
格納されたコンピューター実行可能命令を用いて、例えば、方法３００（図３）等の特定
の関数または関数群を実行する。方法３００については、本明細書中においてさらに詳細
に後述する。例えば、ＲＡＭ１０４の受信バッファー内のデータがデジタル画像である場
合、プロセッサー１０６は、方法３００の方法的行為をデジタル画像に対して実施するこ
とができる。次いで、例えば、デジタル画像をＬＣＤディスプレイ等のディスプレイ１１
４に表示する前に、画像処理パイプラインにおいてさらなる処理を画像に対して行うか、
または、例えば、プリンター１６２で印刷するか、プロジェクター１６４で投影するか、
もしくはハードディスク１６０に格納するために、ホストコンピューター１５０に画像を
転送してもよい。
本明細書中において開示する例示的な方法３００およびその変形例は、コンピューター
実行可能命令を搬送もしくは有する非一時的コンピューター可読媒体またはそれに格納さ
れたデータ構造を用いて実施することができる。そのようなコンピューター可読媒体は、
汎用または専用コンピューターのプロセッサーによりアクセス可能な任意の利用可能な媒
体とすることができる。限定ではなく、一例として、そのようなコンピューター可読媒体
は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光学式ディスク記憶装置
、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、またはコンピューター実行可能命令
もしくはデータ構造の形態でプログラムコードを搬送または格納するために使用できると
ともに、汎用または専用コンピューターのプロセッサーによりアクセス可能な任意の他の
媒体を含むことができる。上記を組み合わせたものもコンピューター可読媒体の範囲内に
含まれる。
実行可能命令を搬送もしくは有する非一時的コンピューター可読媒体またはそれに格納さ
れたデータ構造を用いて実施することができる。そのようなコンピューター可読媒体は、
汎用または専用コンピューターのプロセッサーによりアクセス可能な任意の利用可能な媒
体とすることができる。限定ではなく、一例として、そのようなコンピューター可読媒体
は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光学式ディスク記憶装置
、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、またはコンピューター実行可能命令
もしくはデータ構造の形態でプログラムコードを搬送または格納するために使用できると
ともに、汎用または専用コンピューターのプロセッサーによりアクセス可能な任意の他の
媒体を含むことができる。上記を組み合わせたものもコンピューター可読媒体の範囲内に
含まれる。
コンピューター実行可能命令は、例えば、汎用コンピューターまたは専用コンピュータ
ーのプロセッサーに特定の関数または関数群を実行させる命令およびデータを含む。その
主題は、本明細書では方法的行為に特有の言葉で記載するが、添付の特許請求の範囲で規
定する主題は、本明細書に記載の特定の行為に必ずしも限定されないことは言うまでもな
い。それどころか、本明細書に記載の特定の行為は、請求項を実施する例示的形態として
開示される。
ーのプロセッサーに特定の関数または関数群を実行させる命令およびデータを含む。その
主題は、本明細書では方法的行為に特有の言葉で記載するが、添付の特許請求の範囲で規
定する主題は、本明細書に記載の特定の行為に必ずしも限定されないことは言うまでもな
い。それどころか、本明細書に記載の特定の行為は、請求項を実施する例示的形態として
開示される。
１つの実施形態では、後述する本発明の方法ステップは、オブジェクト処理装置１００
および／もしくはコンピューター１５０内のメモリーならびに／またはアクセス可能な外
部メモリーに格納されているかもしくはロード可能なコンピューター実行可能命令、プロ
グラム、ソフトウェア、ファームウェアをオブジェクト処理装置１００および／またはコ
ンピューター１５０内の１つ以上のプロセッサーが実行することにより行われることが好
ましい。コンピューター１５０のプロセッサーは、例えば、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａ
ｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）および１つ以上のグラフィック処理装置
（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）を含んでもよい。内
部メモリーは、例えば、ＲＡＭおよびＲＯＭを含んでもよい。Ｉ／Ｏインターフェイスは
、例えば、キーボード、マウス、およびハードディスク１６０等の外部メモリーとの通信
を可能にする。
および／もしくはコンピューター１５０内のメモリーならびに／またはアクセス可能な外
部メモリーに格納されているかもしくはロード可能なコンピューター実行可能命令、プロ
グラム、ソフトウェア、ファームウェアをオブジェクト処理装置１００および／またはコ
ンピューター１５０内の１つ以上のプロセッサーが実行することにより行われることが好
ましい。コンピューター１５０のプロセッサーは、例えば、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａ
ｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）および１つ以上のグラフィック処理装置
（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）を含んでもよい。内
部メモリーは、例えば、ＲＡＭおよびＲＯＭを含んでもよい。Ｉ／Ｏインターフェイスは
、例えば、キーボード、マウス、およびハードディスク１６０等の外部メモリーとの通信
を可能にする。
専用コンピューターの例としては、デジタルカメラ（例としては、日本国長野県諏訪市
大和に本社を置くセイコーエプソン株式会社製のデジタルカメラ、Ｅｐｓｏｎ Ｒ−Ｄ１
が挙げられるが、これに限定されない）、デジタルカムコーダー、プロジェクター、プリ
ンター、スキャナー、コピー機、携帯フォトビューアー（例としては、セイコーエプソン
株式会社製の携帯フォトビューアー、Ｅｐｓｏｎ Ｐ−３０００またはＰ−５０００が挙
げられるが、これに限定されない）、もしくは携帯動画プレーヤー等の画像処理装置、ま
たはそれらの組み合わせ（プリンター／スキャナー／コピー機の組み合わせ（例としては
、セイコーエプソン株式会社製のＥｐｓｏｎ Ｓｔｙｌｕｓ Ｐｈｏｔｏ ＲＸ５８０、
ＲＸ５９５もしくはＲＸ６８０、Ｅｐｓｏｎ Ｓｔｙｌｕｓ ＣＸ４４００、ＣＸ７４０
０、ＣＸ８４００もしくはＣＸ９４００ファックス機、およびＥｐｓｏｎ ＡｃｕＬａｓ
ｅｒ（登録商標）ＣＸ１１ＮＦが挙げられるが、これに限定されない）もしくはプリンタ
ー／スキャナーの組み合わせ（例としては、Ｅｐｓｏｎ ＴＭ−Ｊ９０００、ＴＭ−Ｊ９
１００、ＴＭ−Ｊ７０００、ＴＭ−Ｊ７１００およびＴＭ−Ｈ６０００ＩＩＩ、全てセイ
コーエプソン株式会社製）またはデジタルカメラ／カムコーダーの組み合わせ）が挙げら
れる。
大和に本社を置くセイコーエプソン株式会社製のデジタルカメラ、Ｅｐｓｏｎ Ｒ−Ｄ１
が挙げられるが、これに限定されない）、デジタルカムコーダー、プロジェクター、プリ
ンター、スキャナー、コピー機、携帯フォトビューアー（例としては、セイコーエプソン
株式会社製の携帯フォトビューアー、Ｅｐｓｏｎ Ｐ−３０００またはＰ−５０００が挙
げられるが、これに限定されない）、もしくは携帯動画プレーヤー等の画像処理装置、ま
たはそれらの組み合わせ（プリンター／スキャナー／コピー機の組み合わせ（例としては
、セイコーエプソン株式会社製のＥｐｓｏｎ Ｓｔｙｌｕｓ Ｐｈｏｔｏ ＲＸ５８０、
ＲＸ５９５もしくはＲＸ６８０、Ｅｐｓｏｎ Ｓｔｙｌｕｓ ＣＸ４４００、ＣＸ７４０
０、ＣＸ８４００もしくはＣＸ９４００ファックス機、およびＥｐｓｏｎ ＡｃｕＬａｓ
ｅｒ（登録商標）ＣＸ１１ＮＦが挙げられるが、これに限定されない）もしくはプリンタ
ー／スキャナーの組み合わせ（例としては、Ｅｐｓｏｎ ＴＭ−Ｊ９０００、ＴＭ−Ｊ９
１００、ＴＭ−Ｊ７０００、ＴＭ−Ｊ７１００およびＴＭ−Ｈ６０００ＩＩＩ、全てセイ
コーエプソン株式会社製）またはデジタルカメラ／カムコーダーの組み合わせ）が挙げら
れる。
本発明を理解するために、従来の２幅型バーコードを解読する方法を理解することが有
用である。
用である。
従来、２幅型バーコードを解読するための主工程は、ワイドエレメント（バー／スペー
ス）およびナローエレメント（バー／スペース）の判定である。伝統的な解読アルゴリズ
ムでは、閾値Ｔを計算し、次いで、各エレメントの幅をＴと比較してワイドエレメントか
ナローエレメントかを判定する。
ス）およびナローエレメント（バー／スペース）の判定である。伝統的な解読アルゴリズ
ムでは、閾値Ｔを計算し、次いで、各エレメントの幅をＴと比較してワイドエレメントか
ナローエレメントかを判定する。
インターリーブド２ｏｆ５（ＩＴＦ）バーコードを例に取る。下記のステップを用いて
ワイドエレメントおよびナローエレメントを判定する。
シンボルキャラクターの１０個のエレメントそれぞれの幅を測定し、それらの合計Ｓを
集計する。
幅の閾値Ｔ＝（７／６４）×Ｓを演算する。
個々のエレメントの幅を閾値と比較し、エレメント幅が＞Ｔであれば、ワイドエレメン
トとみなし、それ以外はナローエレメントとみなす。
ワイドエレメントおよびナローエレメントを判定する。
シンボルキャラクターの１０個のエレメントそれぞれの幅を測定し、それらの合計Ｓを
集計する。
幅の閾値Ｔ＝（７／６４）×Ｓを演算する。
個々のエレメントの幅を閾値と比較し、エレメント幅が＞Ｔであれば、ワイドエレメン
トとみなし、それ以外はナローエレメントとみなす。
従来の２幅型バーコードを解読する方法の大規模なテスト中に、バーコードをスキャン
して白黒画像にすると２幅型バーコードの解読精度が非常に低くなるという重大な問題が
生じる。問題の本質は、不完全な２値化によるものであり、バー／スペースエレメントの
幅が実際の寸法から大きく変化し、上記従来の方法に基づいて計算した閾値Ｔと比較して
、ワイドエレメントの中にはそれ程幅が広くないものが含まれ、ナローエレメントにはそ
れ程幅が狭くないものが含まれる。
して白黒画像にすると２幅型バーコードの解読精度が非常に低くなるという重大な問題が
生じる。問題の本質は、不完全な２値化によるものであり、バー／スペースエレメントの
幅が実際の寸法から大きく変化し、上記従来の方法に基づいて計算した閾値Ｔと比較して
、ワイドエレメントの中にはそれ程幅が広くないものが含まれ、ナローエレメントにはそ
れ程幅が狭くないものが含まれる。
図２はそのような例を示す。上記従来の方法を用いた場合、ｂ１、ｂ３およびｂ４がワ
イドバーと判定される。しかしながら、１つのＩＴＦキャラクターには、２本のワイドバ
ーまたは２個のワイドスペースしか存在してはならないため、このバーコードは解読不可
能である。
イドバーと判定される。しかしながら、１つのＩＴＦキャラクターには、２本のワイドバ
ーまたは２個のワイドスペースしか存在してはならないため、このバーコードは解読不可
能である。
本発明は、クラスター化手法を用いてワイド／ナローエレメントを判定するロバストな
２幅型バーコード解読法を提供する。
２幅型バーコード解読法を提供する。
ワイドエレメントおよびナローエレメントは、上記従来の方法の閾値法を用いた場合、
多くのバーコードの白黒画像において正しく判定することができない。閾値の調整は、こ
の問題を克服するための直接的な方法かもしれない。しかしながら、全ての状況に最適な
閾値を決定することは困難または不可能である。さらに、不適切な閾値は、バーコードの
誤読または誤検出の可能性を高める。
多くのバーコードの白黒画像において正しく判定することができない。閾値の調整は、こ
の問題を克服するための直接的な方法かもしれない。しかしながら、全ての状況に最適な
閾値を決定することは困難または不可能である。さらに、不適切な閾値は、バーコードの
誤読または誤検出の可能性を高める。
本発明はワイドエレメントおよびナローエレメントを判定するために閾値を必要としな
い。ＩＴＦバーコードを例に取る。ＩＴＦキャラクターは、１０個のエレメント（５本の
バーと５個のスペース）を含む。５本のバーのうち２本はワイドバーであり、５個のスペ
ースのうち２個はワイドスペースである。本発明は、検出タスクをクラスター化の課題と
考える。一般に、クラスター化とは、一組のオブジェクトを（クラスターと呼ばれる）グ
ループに割り当てるタスクであるため、同一のクラスター内のオブジェクトは、他のクラ
スター内のオブジェクトと比較して、（ある意味において）相互に類似する点が多い。５
本のバーの幅は、データセットと考えることができ、このデータセットは、５個のエレメ
ント（５本のバー）を含む。同様に、スペースの幅もデータセットと考えることができ、
このデータセットは、５個のエレメント（５個のスペース）を含む。バーのデータセット
にはクラスターＡおよびクラスターＢの２つのクラスターがある。クラスターＡは、全て
のワイドエレメントを含み、クラスターＢは、全てのナローエレメントを含む。同様に、
スペースのデータセットにもクラスターＡおよびクラスターＢの２つのクラスターがある
。このタスクには、通常の２平均法のクラスター化アルゴリズムを適用することができる
。クラスターＡがちょうど２個のエレメントを含む場合、これらのエレメントはＩＴＦエ
レメントであり、それ以外の場合、それらはＩＴＦエレメントではない。
い。ＩＴＦバーコードを例に取る。ＩＴＦキャラクターは、１０個のエレメント（５本の
バーと５個のスペース）を含む。５本のバーのうち２本はワイドバーであり、５個のスペ
ースのうち２個はワイドスペースである。本発明は、検出タスクをクラスター化の課題と
考える。一般に、クラスター化とは、一組のオブジェクトを（クラスターと呼ばれる）グ
ループに割り当てるタスクであるため、同一のクラスター内のオブジェクトは、他のクラ
スター内のオブジェクトと比較して、（ある意味において）相互に類似する点が多い。５
本のバーの幅は、データセットと考えることができ、このデータセットは、５個のエレメ
ント（５本のバー）を含む。同様に、スペースの幅もデータセットと考えることができ、
このデータセットは、５個のエレメント（５個のスペース）を含む。バーのデータセット
にはクラスターＡおよびクラスターＢの２つのクラスターがある。クラスターＡは、全て
のワイドエレメントを含み、クラスターＢは、全てのナローエレメントを含む。同様に、
スペースのデータセットにもクラスターＡおよびクラスターＢの２つのクラスターがある
。このタスクには、通常の２平均法のクラスター化アルゴリズムを適用することができる
。クラスターＡがちょうど２個のエレメントを含む場合、これらのエレメントはＩＴＦエ
レメントであり、それ以外の場合、それらはＩＴＦエレメントではない。
本発明の１つの実施形態では、ｋ平均法のクラスター化、例えば、２平均法のクラスタ
ー化を用いるが、これは、ｎ個の観測結果を２つのクラスターに分割することを目的とす
るクラスター分析法であり、各観測結果は最も近い平均値のクラスターに属する。バーの
データセットには５個のエレメントしかなく、スペースのデータセットには５個のエレメ
ントしかないため、本発明の好適な実施形態では、相対的に処理が遅い伝統的な２平均法
のクラスター化アルゴリズムは用いない。その代わり、図３を参照すると、本発明の方法
は下記のようになる。
ー化を用いるが、これは、ｎ個の観測結果を２つのクラスターに分割することを目的とす
るクラスター分析法であり、各観測結果は最も近い平均値のクラスターに属する。バーの
データセットには５個のエレメントしかなく、スペースのデータセットには５個のエレメ
ントしかないため、本発明の好適な実施形態では、相対的に処理が遅い伝統的な２平均法
のクラスター化アルゴリズムは用いない。その代わり、図３を参照すると、本発明の方法
は下記のようになる。
Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースの画像を取得する（ステップ３０２、この画像はスキ
ャナー１１２を用いて取得可能であるが、この画像は、例えば、ＲＡＭ１０４またはハー
ドディスク１６０に予め格納していてもよい）。
ャナー１１２を用いて取得可能であるが、この画像は、例えば、ＲＡＭ１０４またはハー
ドディスク１６０に予め格納していてもよい）。
Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコード（各２幅型バーコードはＭ
本のワイドバーまたはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個の
ナロースペースとを有する）を認識するために、例えば、プロセッサー１０６を用いて下
記を行う。
本のワイドバーまたはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個の
ナロースペースとを有する）を認識するために、例えば、プロセッサー１０６を用いて下
記を行う。
最も幅が広いバーまたはスペースから最も幅が狭いバーまたはスペースへと降順に、上
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを幅で分類する（ステップ３０４）。
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを幅で分類する（ステップ３０４）。
（ステップ３１０でＹＥＳが返されるまで）ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを行う。こ
こで、ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａは、ｎ個のエレ
メントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み、ナローバーまたはナロースペースの
第２のクラス（クラスター）Ｂは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒ
ａｙ［Ｎ］を含む。
こで、ワイドバーまたはワイドスペースの第１のクラス（クラスター）Ａは、ｎ個のエレ
メントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み、ナローバーまたはナロースペースの
第２のクラス（クラスター）Ｂは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒ
ａｙ［Ｎ］を含む。
クラスＡの平均値μＡおよびクラスＢの平均値μＢを計算する（ステップ３０６）。
クラス間差Ｄ＝μA−μBを計算する（ステップ３０８）。
Ｄが最大値の時のｎの値を記録する（ステップ３１２）。
Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍの場合（ステップ３１４でＹＥＳが返される場合）、上記Ｎ本
のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードと認識し（ステップ３１６）、それ以外
の場合（ステップ３１４でＮＯが返される場合）、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペース
は２幅型バーコードでないと判定する（ステップ３１８）。
Ｄが最大値の時のｎの値を記録する（ステップ３１２）。
Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍの場合（ステップ３１４でＹＥＳが返される場合）、上記Ｎ本
のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコードと認識し（ステップ３１６）、それ以外
の場合（ステップ３１４でＮＯが返される場合）、上記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペース
は２幅型バーコードでないと判定する（ステップ３１８）。
ＩＴＦバーコードを例に取ると、５本のバーおよび５個のスペースが存在し、５本のバ
ーのうち２本がワイドバーであり、５個のスペースのうち２個がワイドスペースである場
合、Ｎ＝５、Ｍ＝２である。
ーのうち２本がワイドバーであり、５個のスペースのうち２個がワイドスペースである場
合、Ｎ＝５、Ｍ＝２である。
よって、本発明を用いると、任意の５本のバーおよび５個のスペースをＩＴＦバー／ス
ペースとして認識することができる。本発明の方法では、どのバー／スペースがワイドバ
ー／スペースであるかも同様に判定されるが、これは、バーまたはスペースが幅で分類さ
れるためである。
前述したように、本発明の処理中に閾値は必要とされない。
ペースとして認識することができる。本発明の方法では、どのバー／スペースがワイドバ
ー／スペースであるかも同様に判定されるが、これは、バーまたはスペースが幅で分類さ
れるためである。
前述したように、本発明の処理中に閾値は必要とされない。
（本発明の実験結果）
３組のＩＴＦバーコード（ＥＤＧＥ １Ｄ、ＩＪＰ２、およびＩＪＰ６００）に関する
実験を行い、本発明による精度の改善を確認した。本発明の方法は、下記表１ではＥＳＤ
Ｌ ｖ２．３．６と示される。閾値を用いる、これまでの方法は、下記表１ではＥＳＤＬ
ｖ２．３．５と示される。市販のバーコード認識・解読ソフトウェアプログラムは、下
記表１ではオムニプレナ（Omniplanar）と示される。
３組のＩＴＦバーコード（ＥＤＧＥ １Ｄ、ＩＪＰ２、およびＩＪＰ６００）に関する
実験を行い、本発明による精度の改善を確認した。本発明の方法は、下記表１ではＥＳＤ
Ｌ ｖ２．３．６と示される。閾値を用いる、これまでの方法は、下記表１ではＥＳＤＬ
ｖ２．３．５と示される。市販のバーコード認識・解読ソフトウェアプログラムは、下
記表１ではオムニプレナ（Omniplanar）と示される。
本発明の方法（ＥＳＤＬ ｖ２．３．６）を用いると、表１に示すように、ＩＴＦバー
コード認識の精度が大幅に改善する。
コード認識の精度が大幅に改善する。
ＥＤＧＥ １Ｄのバーコードの組に関しては、これまでの認識アルゴリズムＥＳＤＬ
ｖ２．３．５と比較すると、本発明では、ＩＴＦ解読精度が（６５．３５％から８２．８
８％へと）１７．５３％改善し、オムニプレナと比較すると、本発明のＩＴＦ解読精度８
２．８８％は、現在、オムニプレナの７６．３％よりも良好である。
ｖ２．３．５と比較すると、本発明では、ＩＴＦ解読精度が（６５．３５％から８２．８
８％へと）１７．５３％改善し、オムニプレナと比較すると、本発明のＩＴＦ解読精度８
２．８８％は、現在、オムニプレナの７６．３％よりも良好である。
ＩＪＰ２とＩＪＰ６００の組に関しては、これまでの認識アルゴリズムＥＳＤＬ ｖ２
．３．５と比較すると、本発明では、ＩＪＰ２の組について、ＩＴＦ解読精度が（７５％
から９６．３５％へと）２１．３５％改善し、ＩＪＰ６００の組については、（８７．５
％から１００％へと）１３．５％改善しており、オムニプレナと比較すると、本発明のＩ
ＴＦ解読精度は、オムニプレナと同じである。
．３．５と比較すると、本発明では、ＩＪＰ２の組について、ＩＴＦ解読精度が（７５％
から９６．３５％へと）２１．３５％改善し、ＩＪＰ６００の組については、（８７．５
％から１００％へと）１３．５％改善しており、オムニプレナと比較すると、本発明のＩ
ＴＦ解読精度は、オムニプレナと同じである。
さらに、全体の誤読は、これまでの認識アルゴリズムＥＳＤＬ ｖ２．３．５の０．２
６％から０％に低減される。
６％から０％に低減される。
速度に関しては、本発明はこれまでの方法および従来の方法に匹敵する。
本発明をいくつかの特定の実施形態について説明したが、上記の説明により、さらなる
代替例、改変例、および変形例が多々存在することは、当業者には明らかである。それゆ
え、本明細書に記載の発明は、そのような代替例、改変例、応用例、および変形例の全て
を添付の請求項における精神および範囲に含むものとする。
代替例、改変例、および変形例が多々存在することは、当業者には明らかである。それゆ
え、本明細書に記載の発明は、そのような代替例、改変例、応用例、および変形例の全て
を添付の請求項における精神および範囲に含むものとする。
Claims (11)
- Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードであって、それぞれがＭ本
のワイドバーまたはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個のナ
ロースペースとを有する２幅型バーコードを認識する方法であって、
最も幅が広いバーまたはスペースから最も幅が狭いバーまたはスペースへと降順に、前
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを幅で分類するステップと、
ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを行うステップであって、ワイドバーまたはワイドスペ
ースの第１のクラスＡは、ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み
、ナローバーまたはナロースペースの第２のクラスＢは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａ
ｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］を含む、ステップと、
クラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算するステップと、
Ｄが最大値の時のｎの値を記録するステップと、
Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍの場合、前記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコ
ードと認識し、それ以外の場合、該Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコード
ではないと判定するステップと、
をプロセッサーを用いて行う、方法。 - Ｎ＝５およびＭ＝２であり、Ｄが最大値の時にｎ＝２の場合、５本のバーおよび５個の
スペースがあり、該５本のバーのうち２本がワイドバーであり、該５個のスペースのうち
２個がワイドスペースであるときに、該５本のバーまたは５個のスペースをＩＴＦバーコ
ードとして認識する、請求項１に記載の方法。 - 前記プロセッサーは、ｋ平均法のクラスター化を用いて、前記バーまたはスペースを前
記第１のクラスＡおよび前記第２のクラスＢにクラスター化する、請求項１または請求項
２のいずれ一項に記載の方法。 - Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードであって、それぞれがＭ本
のワイドバーまたはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個のナ
ロースペースとを有する２幅型バーコードを認識する装置であって、
Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースの画像を入力するユニットと、
プロセッサーであって、
最も幅が広いバーまたはスペースから最も幅が狭いバーまたはスペースへと降順に、
前記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを幅で分類し、
ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）のループであって、ワイドバーまたはワイドスペースの第１
のクラスＡは、ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み、ナローバ
ーまたはナロースペースの第２のクラスＢは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［ｎ＋１
］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］を含む、ループを行い、
クラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算し、
Ｄが最大値の時のｎの値を記録し、
Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍの場合、前記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バ
ーコードと認識し、それ以外の場合、該Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコ
ードではないと判定する、
プロセッサーと、
を備える、装置。 - Ｎ＝５およびＭ＝２であり、Ｄが最大値の時にｎ＝２の場合、５本のバーおよび５個の
スペースがあり、該５本のバーのうち２本がワイドバーであり、該５個のスペースのうち
２個がワイドスペースであるときに、該５本のバーまたは５個のスペースをＩＴＦバーコ
ードとして認識する、請求項４に記載の装置。 - 前記プロセッサーは、ｋ平均法のクラスター化を用いて、前記バーまたはスペースを前
記第１のクラスＡおよび前記第２のクラスＢにクラスター化する、請求項４または請求項
５のいずれか一項に記載の装置。 - 前記画像を入力するユニットはスキャナーである、請求項４乃至６のいずれか一項に記
載の装置。 - 前記画像を格納するメモリーをさらに含む、請求項４乃至７のいずれか一項に記載の装
置。 - Ｎ本のバーおよびＮ個のスペースを有する２幅型バーコードであって、それぞれがＭ本
のワイドバーまたはＭ個のワイドスペースと、Ｎ−Ｍ本のナローバーまたはＮ−Ｍ個のナ
ロースペースとを有する２幅型バーコードを認識する方法を実施するためにコンピュータ
ーによって実行可能な命令を具体化する１つ以上の有形の非一時的コンピューター可読媒
体であって、該方法は、
最も幅が広いバーまたはスペースから最も幅が狭いバーまたはスペースへと降順に、前
記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを幅で分類するステップと、
ｎ回（ｎ＝１〜Ｎ−１）ループを行うステップであって、ワイドバーまたはワイドスペ
ースの第１のクラスＡは、ｎ個のエレメントＡｒｒａｙ［１］〜Ａｒｒａｙ［ｎ］を含み
、ナローバーまたはナロースペースの第２のクラスＢは、Ｎ−ｎ個のエレメントＡｒｒａ
ｙ［ｎ＋１］〜Ａｒｒａｙ［Ｎ］を含む、ステップと、
クラスＡの平均値μAおよびクラスＢの平均値μBを計算するステップと、
Ｄが最大値の時のｎの値を記録するステップと、
Ｄが最大値の時にｎ＝Ｍの場合、前記Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースを２幅型バーコ
ードと認識し、それ以外の場合、該Ｎ本のバーまたはＮ個のスペースは２幅型バーコード
ではないと判定するステップと、
を包含する、１つ以上の有形の非一時的コンピューター可読媒体。 - Ｎ＝５およびＭ＝２であり、Ｄが最大値の時にｎ＝２の場合、５本のバーおよび５個の
スペースがあり、該５本のバーのうち２本がワイドバーであり、該５個のスペースのうち
２個がワイドスペースであるときに、該５本のバーまたは５個のスペースをＩＴＦバーコ
ードとして認識する、請求項９に記載の１つ以上の有形の非一時的コンピューター可読媒
体。 - ｋ平均法のクラスター化を用いて、前記バーまたはスペースを前記第１のクラスＡおよ
び前記第２のクラスＢにクラスター化するステップをさらに包含する、請求項９または請
求項１０のいずれか一項に記載の１つ以上の有形の非一時的コンピューター可読媒体。
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|---|---|---|---|
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| US13/526,819 | 2012-06-19 | ||
| US13/526,819 US8608074B2 (en) | 2011-12-20 | 2012-06-19 | Method and apparatus for locating and decoding machine-readable symbols |
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|---|---|
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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| JP2012250028A Pending JP2013131212A (ja) | 2011-12-20 | 2012-11-14 | マトリックス型二次元コードを含むバーコードを位置特定するための方法および装置 |
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|---|---|---|---|
| JP2012250028A Pending JP2013131212A (ja) | 2011-12-20 | 2012-11-14 | マトリックス型二次元コードを含むバーコードを位置特定するための方法および装置 |
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| CN104851117B (zh) * | 2014-02-13 | 2018-11-23 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 图像与二维码的融合方法和装置 |
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| CN108122274A (zh) * | 2016-11-29 | 2018-06-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种二维码动画的生成方法以及装置 |
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| CN111815725B (zh) * | 2020-07-29 | 2024-03-08 | 苏州中科全象智能科技有限公司 | 一种qr码区域定位方法 |
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