JP2017102602A - 棚割り情報作成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】商品を陳列した際の見た目を考慮した棚割り情報を作成することができる棚割り情報作成装置を提供する。【解決手段】情報入力部が、商品に関する情報（商品情報）と画像情報、および商品を並べる場所に関する情報（棚情報）、を夫々入力して、画像特徴算出部が、画像情報から、各商品の色相値（画像特徴）を算出する。そして、棚割り算出部が、商品情報と棚情報に応じて、商品の色相値が連続的に並ぶ分布をなす棚配置情報（棚割り情報）を算出する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、棚割り情報作成装置に関する。

商品の棚割りを支援するために、棚や商品の大きさ、または商品の販売優先順位に基づいて、商品の陳列レイアウトである棚割り情報を作成する技術が開示されている。このような棚割り情報は、顧客に商品をより印象付けるように、単に商品の大きさや販売優先順位のみならず、商品の見た目を考慮して作成することが求められている。

本発明が解決しようとする課題は、商品を陳列した際の見た目を考慮した棚割り情報を作成することができる棚割り情報作成装置を提供することである。

実施形態の棚割り情報作成装置は、情報入力部と、画像特徴算出部と、棚割り算出部を有する。情報入力部は、複数の商品に関する情報と複数の商品を並べる所定の場所に関する情報を夫々入力する。画像特徴算出部は、複数の商品が有する色情報を含む画像特徴を算出する。棚割り算出部は、複数の商品に関する情報と所定の場所に関する情報に応じて、所定の場所に並べられた複数の商品の画像特徴の分布が所定の見せ方になるように、複数の商品の棚割りを算出する。

図１は、第１の実施形態の棚割り情報作成装置のハードウェア構成図である。 図２は、第１の実施形態の棚割り情報作成装置の機能構成図である。 図３は、商品の画像情報、商品情報、棚情報の一例を示す図である。 図４は、画像特徴算出部の機能構成図と、画像特徴算出部で算出される画像特徴の一例を示す図である。 図５は、棚割り算出部の機能構成図と、棚割り算出部で算出される色相配置情報等の一例を示す図である。 図６は、棚配置情報（棚割り情報）等の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態における処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、第１の実施形態の変形例の機能構成図である。 図９は、第１の実施形態の変形例で算出される色差および棚配置情報等の一例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態である棚割り情報作成装置の機能構成図と、棚割り情報作成装置で作成されるＷｅｂページの一例を示す図である。 図１１は、第３の実施形態である棚割り情報作成装置の機能構成図である。 図１２は、第３の実施形態の変形例の機能構成図である。 図１３は、第３の実施形態とその変形例で用いる棚画像の一例、および第３の実施形態とその変形例で算出される分離商品画像、棚割り画像、ラベル付分離商品画像の一例を示す図である。 図１４は、第４の実施形態である棚割り情報作成装置の機能構成図である。 図１５は、第４の実施形態で用いる空き棚情報の一例、隣接する商品との色差の算出結果の一例を示す図である。

（第１の実施形態）
本発明の一実施形態である棚割り情報作成装置について、図面を用いて説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。図１は、第１の実施形態に係る棚割り情報作成装置１００ａのハードウェア構成図である。棚割り情報作成装置１００ａは、一般的なコンピュータシステムの構成を有する。

棚割り情報作成装置１００ａは、店舗の事務所等に設置されて、商品棚に商品を陳列する際の並べ方（棚割り）を決定する。棚割り情報作成装置１００ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９３、ＬＡＮコントローラ９４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置９６、モニタコントローラ６０ａ、プリンタコントローラ６０ｂを備える。ＣＰＵ９０は、ＲＯＭ９２、ＲＡＭ９３、ＬＡＮコントローラ９４、ＨＤＤ装置９６、モニタコントローラ６０ａ、プリンタコントローラ６０ｂとバスライン９８で接続する。モニタコントローラ６０ａはモニタ６２ａと、プリンタコントローラ６０ｂはプリンタ６２ｂと接続する。

ＣＰＵ９０は、制御主体となって必要な演算処理を行う。ＲＯＭ９２およびＲＡＭ９３は、ＣＰＵ９０が演算を行う際に、必要に応じて記憶部として機能する。また、ＬＡＮコントローラ９４は、棚割り情報作成装置１００ａをネットワークと接続する。
ＨＤＤ装置９６は、棚割り情報作成装置１００ａが実行する棚割り情報作成プログラム、および棚割り情報の作成に必要なデータベース（後述）を記憶している。モニタコントローラ６０ａとプリンタコントローラ６０ｂは、作成された棚割り情報を、モニタ６２ａとプリンタ６２ｂに出力する。

棚割り情報作成装置１００ａが実行する棚割り情報作成プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルで、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、棚割り情報作成装置１００ａが実行する棚割り情報作成プログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納して、ネットワーク経由で棚割り情報作成装置１００ａにダウンロードしてもよい。

棚割り情報作成装置１００ａのＣＰＵ９０は、棚割り情報作成プログラムに従うことにより、図２に示す、情報入力部５ａ、画像特徴算出部４０ａ、棚割り算出部５０ａ、出力部６０を機能部として実現する。
また、データベース（以下、ＤＢと呼ぶ）７０ａは、画像情報Ｓ１、商品情報Ｓ２、棚情報Ｓ３を夫々格納している。
画像情報Ｓ１は、商品の外観を含む画像である。画像情報Ｓ１は、例えばＲＧＢ信号で記述されて、商品の色情報を含む。すなわち、画像を構成する各画素がＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の各色に対応する画素値を有する。商品情報Ｓ２は、商品の分類名、商品名、通路番号、棚番号、棚サイズ、販売促進情報を有する。また、棚情報Ｓ３は、棚が置かれた通路番号および棚番号と、各棚の長さを夫々有する。

図２に示すように、情報入力部５ａは、画像入力部１０ａと商品情報入力部２０と棚情報入力部３０ａからなる。画像入力部１０ａは、ＤＢ７０ａから画像情報Ｓ１を読み出して画像特徴算出部４０ａに出力する。なお、画像情報Ｓ１は、ＤＢ７０ａに格納されるものに限定されず、デジタルカメラやスキャナ等の画像入力装置から入力してもよい。
商品情報入力部２０は、ＤＢ７０ａから商品情報Ｓ２を読み出して棚割り算出部５０ａに出力する。また、棚情報入力部３０ａは、ＤＢ７０ａから棚情報Ｓ３を読み出して棚割り算出部５０ａに出力する。

画像特徴算出部４０ａは、画像情報Ｓ１の中から、商品の画像が有する色相情報（画像特徴Ｓ４）を算出し、算出した色相情報を棚割り算出部５０ａに出力する。棚割り算出部５０ａは、商品の色相情報（画像特徴Ｓ４）と、商品情報Ｓ２と、棚情報Ｓ３から、商品の棚割りを表す棚配置情報Ｓ５（棚割り情報）を算出し、算出した棚配置情報Ｓ５を出力部６０に出力する。出力部６０は、図１に示すモニタ６２ａおよびプリンタ６２ｂで構成されており、棚配置情報Ｓ５を、商品の陳列を行う作業者が可視化できる形で出力する。

以下、棚割り情報作成装置１００ａが行う処理の内容を説明する。ここでは、５種類の商品（りんご）である商品１〜商品５を店舗の棚に棚割りする。図３（ａ）は、画像情報Ｓ１の一例を示す。棚割りを行う商品１〜商品５を、夫々個別の画像情報Ｓａ、Ｓｂ、Ｓｃ、Ｓｄ、Ｓｅとして商品情報入力部２０に入力する。このとき、画像の背景の輝度は一様であるとする。また、全ての商品は同じ大きさであるとする。
図３（ｂ）は、商品情報Ｓ２の一例を示す。分類名は商品を表す「果実」というラベルを有する。商品名は「商品１」等の商品名を有する。通路番号は商品を配置する通路番号を有する。棚番号は商品を配置する棚番号を有する。棚サイズは棚における各商品の占有空間のサイズを有する。販売促進情報は販売促進対象か否かを示すフラグを有する。
図３（ｂ）の商品情報Ｓ２は、５種類の商品を、通路番号Ａの通路にあるＮｏ．３−２の棚に棚割りすることを示す。さらに、商品２は他の商品よりも２倍の空間に配置すべきこと、および、商品１は他の商品よりも販売促進すべきであることを示す。
図３（ｃ）は、棚情報Ｓ３の一例を示す。図３（ｃ）の例は、通路番号Ａの通路に５種類の棚があること、および各棚の長さを表す。

画像特徴算出部４０ａは、図４（ａ）に示すように、平均化処理部４２と色相算出部４４を備える。平均化処理部４２は、まず、画像情報Ｓａ〜Ｓｅ（画像情報Ｓ１）の中から商品の領域のみを抽出する。このとき、画像情報Ｓ１の背景の輝度は一様であるため、例えば、背景と所定値以上の輝度差を有する画素を抽出することによって、商品の領域のみを抽出することができる。

平均化処理部４２は、さらに、商品の領域の中で、ＲＧＢ信号の各色成分の平均化処理を行って平均化信号Ｓ６を出力する。平均化処理を行うのは、画像情報Ｓ１を生成する際に照明の設置位置や照明光量が変動すると、商品の外観に色むらが発生して、色情報が不均一になる虞があるためである。第１の実施形態では、平均化信号Ｓ６として、画像情報Ｓａ〜Ｓｅに対して、夫々ＲＧＢ信号の平均値（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）を得るものとする。

色相算出部４４は、平均化処理部４２が算出した平均値（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）に基づいて商品の領域の色相値Ｈを算出して画像特徴Ｓ４とする。なお、色相値Ｈは色相環１１０（図５（ｃ））上の方位角で表され、式１〜式３に示す周知の算出式で算出する。
すなわち、Ｉｍａｘ＝ｍａｘ（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）、Ｉｍｉｎ＝ｍｉｎ（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）として、
Ｉｍａｘ＝Ｒａのとき、
Ｈ＝６０°＊（（Ｇａ−Ｂａ）／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）） （式１）
Ｉｍａｘ＝Ｇａのとき、
Ｈ＝６０°＊（（Ｂａ−Ｒａ）／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ））＋１２０°（式２）
Ｉｍａｘ＝Ｂａのとき、
Ｈ＝６０°＊（（Ｒａ−Ｇａ）／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ））＋２４０°（式３）
ただし、Ｈ＜０のときは、Ｈ＝Ｈ＋３６０°とする。

図４（ｂ）は、図３（ａ）に示した画像情報Ｓａ〜Ｓｅ（画像情報Ｓ１）から算出した平均値（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）の一例と色相値Ｈの一例である。

棚割り算出部５０ａは、図５（ａ）に示すように、商品棚サイズ算出部５２と色相並べ替え部５４と棚位置決定部５６を備える。商品棚サイズ算出部５２は、商品情報Ｓ２と棚情報Ｓ３から、各商品に割り当てる棚サイズである商品棚サイズ情報Ｓ７を算出して、棚位置決定部５６に出力する。

色相並べ替え部５４は、各商品の画像特徴Ｓ４（色相値Ｈ）に基づいて、色相環１１０（図５（ｃ））上に商品を配置した際の並び順である色相配置情報Ｓ８を算出して、棚位置決定部５６に出力する。棚位置決定部５６は、商品棚サイズ情報Ｓ７と色相配置情報Ｓ８に基づいて商品の棚割りを決定し、決定した棚割りを棚配置情報Ｓ５（棚割り情報）として出力部６０に出力する。

次に、棚割り算出部５０ａが行う処理について説明する。商品棚サイズ算出部５２は、商品情報Ｓ２（図３（ｂ））を参照して、商品を通路番号Ａの通路にある棚番号Ｎｏ．３−２の棚に棚割りすることを認識する。次に、商品棚サイズ算出部５２は、商品情報Ｓ２と棚情報Ｓ３（図３（ｃ））を参照して、棚番号Ｎｏ．３−２の棚長さと、各商品を配置した際の棚の占有空間を読み出す。そして、商品棚サイズ算出部５２は、各商品ｊ（ｊ＝１,２,…,５）に割り当てる商品棚サイズＰｊ（ｊ＝１,２,…,５）を表す商品棚サイズ情報Ｓ７（図５（ｂ））を算出する。商品棚サイズＰｊは、式４によって算出する。
Ｐｊ＝(Ｘｊ／Σ(Ｘｊ))＊棚長さ（Ｘｊ：各商品ｊに必要な棚長さ） （式４）
式４は、各商品ｊの陳列に必要な商品棚サイズＰｊを比率演算で算出する。算出した商品棚サイズＰｊが整数値でないときは、適宜算出規則を規定する。本実施形態では、商品棚サイズ算出部５２は、図５（ｂ）に示すように、商品１、３、４、５を夫々棚番号Ｎｏ．３−２の棚の１／６の空間に陳列すべきであること、および商品２を棚番号Ｎｏ．３−２の棚の１／３の空間に陳列すべきであることを算出する。

色相並べ替え部５４は、各商品ｊを色相環１１０（図５（ｃ））上に配置する並び順を算出する。色相環１１０は、色相情報を環状に表した図であり、広く用いられる色相の表現方法である。色相環１１０の中には、赤（Ｒ）から反時計回りに、黄色（Ｙ）、緑（Ｇ）、水色（Ｃ）、青（Ｂ）、赤紫（Ｍ）の順に色が配置されている。色相環１１０上の並び順に沿って商品を並べると、顧客に整った印象を与えることができる。なお、図５（ｃ）は、商品１〜５の各色相値Ｈを、実際に色相環１１０上にプロットした状態を示す。
図５（ｄ）は、色相並べ替え部５４で算出される色相配置情報Ｓ８の一例である。図５（ｄ）から、商品４、商品３、商品１、商品５、商品２の順に並べると、色相値Ｈが昇順に並ぶため、似た色の商品が隣接して並ぶことがわかる。
実際の棚割りは、円環状ではなく列状に並べるため、陳列時の先頭と後尾を決定する必要がある。そのため、色相並べ替え部５４は、各商品の色相値Ｈを昇順または降順に並べ替える。色相値Ｈが０〜３６０の範囲にないときは補正を行う。次に、色相並べ替え部５４は、隣接する商品間、および並べ替えた両端の商品間で色相値Ｈの差ΔＨの絶対値を夫々算出して、差ΔＨの絶対値が最大となる２つの商品を、夫々先頭と後尾に配置する。これによって、商品を連続した色相順に並べることができる。

棚位置決定部５６は、色相並べ替え部５４が算出した色相配置情報Ｓ８に基づいて、棚割りすべき棚に、各商品を商品棚サイズ情報Ｓ７に合わせて割り当てる。
棚割り対象棚である棚番号Ｎｏ．３−２の棚には、図６（ａ）に示すように、棚長さを等間隔に分割して番号（図６（ｂ）に示す棚サブ番号）が付与されている。棚位置決定部５６は、各棚サブ番号の位置に、商品棚サイズ情報Ｓ７として算出した商品棚サイズＰｊ（図５（ｂ））と色相配置情報Ｓ８（図５（ｄ））に基づいて各商品を配置する。このようにして、図６（ｂ）に示す棚配置情報Ｓ５（棚割り情報）が決定する。なお、図６（ｂ）では、商品を左から右に向かってより赤くなる色相順に並べているが、これは、逆順に並べてもよい。

以上の処理の流れを、図７のフローチャートを用いて説明する。情報入力部５ａは、ＤＢ７０ａから画像情報Ｓ１、商品情報Ｓ２、棚情報Ｓ３を夫々読み出す（ステップＳ１０）。画像特徴算出部４０ａは、画像特徴Ｓ４を算出する（ステップＳ２０）。画像特徴算出部４０ａは、全商品の画像特徴Ｓ４を算出したか否かを確認する（ステップＳ３０）。条件を満足するとき（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）はステップＳ４０に進み、それ以外のとき（ステップＳ３０：Ｎｏ）はステップＳ２０に戻る。商品棚サイズ算出部５２は、商品棚サイズ情報Ｓ７を算出する（ステップＳ４０）。色相並べ替え部５４は、色相配置情報Ｓ８を算出する（ステップＳ５０）。棚割り算出部５０ａは、棚配置情報Ｓ５を算出する（ステップＳ６０）。出力部６０は、棚配置情報Ｓ５を出力する（ステップＳ７０）。

このように、第１の実施形態の棚割り情報作成装置１００ａによれば、情報入力部５ａが、商品に関する情報（商品情報Ｓ２）と画像情報Ｓ１、および商品を並べる場所に関する情報（棚情報Ｓ３）、を夫々入力して、画像特徴算出部４０ａが、画像情報Ｓ１から、各商品の色相値Ｈ（画像特徴Ｓ４）を算出する。そして、棚割り算出部５０ａが、商品情報Ｓ２と棚情報Ｓ３に応じて、商品の色相値Ｈが連続的に並ぶ分布をなす棚割り情報（棚配置情報Ｓ５）を算出する。したがって、顧客の見た目を考慮した棚割りを行うことができる。
また、第１の実施形態の棚割り情報作成装置１００ａによれば、棚割り算出部５０ａが、商品の色相値Ｈが昇順（または降順）に並ぶ分布をなす棚配置情報Ｓ５を算出する。したがって、見た目が整った印象を与える棚割りを行うことができる。

（第１の実施形態の変形例）
棚割りを行う際に利用する商品の画像特徴は、色相値Ｈに限定されない。以下、第１の実施形態の変形例として、色差ΔＥを用いて、商品１を目立たせる棚配置情報Ｓ５（棚割り情報）を作成する棚割り情報作成装置１００ｂについて説明する。ここでは、第１の実施形態と同じ画像情報Ｓ１、商品情報Ｓ２、棚情報Ｓ３を用いるものとする。

図８は、棚割り情報作成装置１００ｂの機能構成図である。棚割り情報作成装置１００ｂは、棚割り情報作成装置１００ａに対して、画像特徴算出部４０ａの代わりに画像特徴算出部４０ｂを備える。また、棚割り算出部５０ａの代わりに棚割り算出部５０ｂを備える。以下、棚割り情報作成装置１００ａと差異がある部分について説明する。

画像特徴算出部４０ｂは、平均化処理部４２と色相算出部４４と色差算出部４６を備える。色差算出部４６は、棚割りすべき商品間の色差ΔＥを算出する。棚割り算出部５０ｂは、商品棚サイズ算出部５２と色差判定部５８と棚位置決定部５６を備える。色差判定部５８は、特定の商品が目立つような商品の並び順を算出する。
色差算出部４６は、平均化処理部４２が算出した平均値（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）に基づいて色空間Ｌ＊ａ＊ｂ＊における座標値（Ｌ*,ａ*,ｂ*）を算出する（図９（ａ））。色空間Ｌ＊ａ＊ｂ＊は、人間が心理的に色の差を弁別する感覚を表現した空間（均等色空間）であり、等しい大きさに知覚される色差が、空間内の等距離に対応するように形成される。
色空間Ｌ＊ａ＊ｂ＊における異なる２つの色の座標値(Ｌ＊１，ａ＊１，ｂ＊１)、(Ｌ＊２，ａ＊２，ｂ＊２)に対して、式５に示す色差ΔＥを定義することができる。式５において、色差ΔＥが大きいほど、人間にとって異なる色として知覚される。
ΔＥ＝√（（Ｌ＊１−Ｌ＊２）^２＋（ａ＊１−ａ＊２）^２＋（ｂ＊１−ｂ＊２）^２） （式５）

色差判定部５８は、販売を促進する商品１を目立たせるために、商品１をどの商品の間に置くべきかを算出する。そのため、まず、商品１を取り除いて、商品２〜商品５を色相順に並べた仮の並び順を生成する（図９（ｂ））。そして、仮の並び順のどこかに商品１を置くと仮定して、隣接する商品間の色差ΔＥを夫々算出する（図９（ｃ））。図９（ｃ）の場合、商品１を商品４と商品３の間に置いたときに色差ΔＥが最大になる。
棚位置決定部５６は、図９（ｄ）に示すように、商品１を、商品４と商品３の間に置く棚配置情報Ｓ５を算出する。

このように、第１の実施形態の変形例である棚割り情報作成装置１００ｂによれば、棚割り算出部５０ｂが、複数の商品の中の特定の商品と別の商品の色差ΔＥを算出して、特定の商品と隣接する商品の間で色差ΔＥができるだけ大きくなるように分布する棚配置情報Ｓ５を算出する。したがって、特定の商品の視覚的な訴求効果を高めることができるため、販売を促進したい商品が目立つ棚割りを行うことができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。なお、前述した第１の実施形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。

第２の実施形態は、インターネットを通して配信されるＷｅｂ（World Wide Web）ページに複数の商品を提示して通信販売を行う際に、Ｗｅｂページに商品を配置する作業（Ｗｅｂページ上への棚割り）を行う例である。

図１０（ａ）は、第２の実施形態である棚割り情報作成装置１００ｃの機能構成図である。棚割り情報作成装置１００ｃは、Ｗｅｂページ上の商品配置に本発明を適用してカラーシャツの通信販売を行う。棚割り情報作成装置１００ｃは、棚割り情報作成装置１００ａ（図２）に対して、情報入力部５ａの代わりに情報入力部５ｂを備える。また、棚割り算出部５０ａの代わりにＷｅｂページ配置算出部５０ｃを備える。さらに、ＤＢ７０ａの代わりにＤＢ７０ｂを備える。
ＤＢ７０ｂは、画像情報Ｓ１（図２）の代わりに各商品の画像特徴Ｓ１２を格納する。具体的には、各商品の色相値Ｈを格納している。この色相値Ｈは、予め、図１０に非図示の計算機環境で算出してＤＢ７０ｂに登録しておく。またＤＢ７０ｂは、棚情報Ｓ３（図２）の代わりにＷｅｂページのレイアウトを含むレイアウト情報Ｓ１１を格納する。

情報入力部５ｂは、画像入力部１０ａ（図２）の代わりに画像特徴入力部１５を備える。画像特徴入力部１５は、ＤＢ７０ｂが格納する画像特徴Ｓ１２を読み出して、Ｗｅｂページ配置算出部５０ｃに出力する。また、棚情報入力部３０ａ（図２）の代わりにレイアウト情報入力部３０ｂを備える。レイアウト情報入力部３０ｂは、ＤＢ７０ｂが格納するレイアウト情報Ｓ１１を読み出して、Ｗｅｂページ配置算出部５０ｃに出力する。
Ｗｅｂページ配置算出部５０ｃは、図１０（ｂ）に示すように、閲覧者が指定した色相値Ｈに近い色の商品を、Ｗｅｂページのレイアウトにしたがって色相順に並べて、モニタ６２ａ等の出力部６０に出力する。図１０（ｂ）は、閲覧者がＷｅｂページ１２０上に表示した色相環１１２上でカーソル１１４を移動させて緑色を指定したときに、緑色に近い色相値Ｈを有する３点の商品１１５，１１６，１１７を選択して表示した例である。
なお、ここでは色相値Ｈに基づいて商品を選択する例を示したが、使用する画像特徴は色相値Ｈに限定されるものではない。すなわち、色相値Ｈの他に、明度や彩度を組み合わせて、より細かい色調を選択することも可能である。

第２の実施形態では、商品の色相値Ｈは、予め算出してＤＢ７０ｂに登録しておく。その際、チェック柄のシャツのように複数の色からなる商品の場合には、商品の領域の平均的な色を算出すると、実際の色とずれが生じる虞がある。そこで、色相値Ｈを算出する際には、まず商品の領域に対してカラーヒストグラムを作成する。そして、カラーヒストグラムの頻度分布に基づいて商品の主要な色の範囲を特定する。こうして特定された主要な色の範囲に属する画素のみの平均化処理を行って色相値Ｈを算出する。このような算出を行うことにより、主要な印象を与える色情報に基づいた色相値Ｈが得られる。
このように、第２の実施形態の棚割り情報作成装置１００ｃによれば、画像特徴入力部１５が、データベース７０ｂに登録された画像特徴Ｓ１２を読み取って、Ｗｅｂページ配置算出部５０ｃが、商品の色相値Ｈが連続的に並ぶ分布をなす棚割り（Ｗｅｂページのレイアウト）を算出する。したがって、画像を入力する度に画像特徴を算出する必要がないため、商品の画像特徴の算出をより高速に行うことができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。なお、前述した第１の実施形態、第２の実施形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。第３の実施形態は、実際の店舗等で撮影された、複数の商品が写った１枚の画像に基づいて、棚割りされた状態を示す画像および棚割り情報を作成する例である。第３の実施形態は、棚割りの対象が画像である点と、１枚の画像情報Ｓ１に複数の商品が写っている点が、第１の実施形態と異なっている。

図１１は、第３の実施形態である棚割り情報作成装置１００ｄの機能構成図である。棚割り情報作成装置１００ｄは、棚割り情報作成装置１００ａ（図２）が有する情報入力部５ａの代わりに情報入力部５ｃを備える。また、棚割り算出部５０ａの代わりに棚割り画像作成部５０ｄを備える。さらに画像分離部３２を備える。なお、ＤＢ７０ａは不要である。この棚割り情報作成装置１００ｄは、実際の店舗等で撮影された画像の中に写っている複数の商品を商品毎に分離し、分離された各商品を色相順に並べ替えて、棚割りした状態を表す仮想的な画像を出力する。すなわち、本実施形態は、仮想的な画像の中に商品の棚割りを行う例である。

情報入力部５ｃは画像入力部１０ｂを有する。画像入力部１０ｂは例えばデジタルカメラを備えて、実店舗等において実際の商品の画像を入力する。画像分離部３２は、複数の商品が写った棚画像Ｉ１（図１３（ａ））を、図１３（ｂ）に示す分離商品画像Ｉ２（画像ｉ１，…，画像ｉ５）に分離する。分離商品画像Ｉ２は、第１の実施形態で説明したように、背景との輝度差に基づいて商品の領域のみを抽出することによって作成する。
棚割り画像作成部５０ｄは、画像ｉ１，…，画像ｉ５の中に含まれる各商品が有する画像特徴（色相値Ｈや色差ΔＥ等）に基づいて、各商品を所定の基準（色相値Ｈの昇順または降順に並べる、特定の商品と隣接する商品の色差ΔＥを最大にする等）に従って並べた棚割り画像Ｉ３（図１３（ｃ））を作成する。出力部６０は、作成された棚割り画像Ｉ３をモニタやプリンタに出力する。棚割り作業者は、棚割り画像Ｉ３を見て、目的にあう棚割りができていることを確認する。問題があるときは、使用する画像特徴の種類や商品の並び順を決定する規則を変更して、棚割り画像Ｉ３の作成を繰り返す。

このように、第３の実施形態の棚割り情報作成装置１００ｄによれば、画像分離部３２が、店舗等で実際に撮影された複数の商品が写った棚画像Ｉ１から、個々の商品を分離した分離商品画像Ｉ２を生成する。そして、棚割り画像作成部５０ｄが、分離商品画像Ｉ２に写った各商品を並べ替えて棚割り画像Ｉ３を作成する。したがって、実際の棚割りを行う前に、照明条件等実際の店舗での商品の見え方を考慮して棚割りした状態を確認することができる。

（第３の実施形態の変形例）
第３の実施形態に、具体的な商品情報と棚情報を与えることによって、分離商品画像Ｉ２に含まれる各商品名を特定することができるとともに、実際の棚割りを行うことができる。図１２は、第３の実施形態の変形例である棚割り情報作成装置１００ｅの機能構成図である。棚割り情報作成装置１００ｅは、棚割り情報作成装置１００ｄに、ＤＢ７０ｃと画像認識部４８を付加したものである。そして、棚割り画像作成部５０ｄの代わりに棚割り算出部５０ａを備える。

ＤＢ７０ｃは、商品情報Ｓ２１と棚情報Ｓ３を格納している。商品情報Ｓ２１は、商品情報Ｓ２（図３（ｂ））の他に、各商品を特徴付ける、色相，彩度，明度等の色情報・形状特徴等の画像特徴Ｓ４１を格納している。画像特徴Ｓ４１は、商品表面の色合いや模様、凹凸状態、形状等、商品を特徴付ける情報である。

画像認識部４８は、分離商品画像Ｉ２（図１３（ｂ））に写っている商品が、夫々ＤＢ７０ｃに登録されたどの商品であるかを認識する。画像認識部４８は、画像ｉ１〜画像ｉ５に写る各商品の画像特徴Ｓ４と、ＤＢ７０ｃの商品情報Ｓ２１に登録された各商品（商品１〜商品５）の画像特徴Ｓ４１とを比較し、その類似度Ｄを夫々算出する。なお、画像ｉ１〜画像ｉ５から抽出した画像特徴Ｓ４と、商品情報Ｓ２１として登録された画像特徴Ｓ４１との一致度を示す値を類似度Ｄとする。類似度Ｄが所定の閾値を超えたときに、画像の中にある商品を、登録された商品であると認識（オブジェクト認識）する。
このようなオブジェクト認識の具体的な処理方法は、例えば、特許第３２２３０６４号公報に記載されている。

画像認識部４８は、分離商品画像Ｉ２に写っている全ての商品に対して、このような認識処理を行って、各商品が、登録されたどの商品であるかを認識する。そして、図１３（ｄ）に示す、各商品に夫々商品名を対応付けたラベル付分離商品画像Ｉ４が得られる。
棚割り算出部５０ａは、商品の画像特徴Ｓ４と、商品情報Ｓ２１と、棚情報Ｓ３から、棚割りを表す棚配置情報Ｓ５を算出する。この棚配置情報Ｓ５は、例えば図６（ｂ）に示すように、分離商品画像Ｉ２に含まれる具体的な商品名を有するものである。

このように、第３の実施形態の変形例である棚割り情報作成装置１００ｅによれば、画像認識部４８が、分離商品画像Ｉ２に写る商品の画像特徴Ｓ４と、ＤＢ７０ｃの商品情報Ｓ２１に登録された各商品の画像特徴Ｓ４１に基づいて類似度Ｄを算出して、算出された類似度Ｄに基づいて商品を特定する。したがって、棚割りすべき商品の名称が不明であっても、登録された商品のいずれであるかを認識したうえで棚割りすることができる。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。なお、前述した第１の実施形態から第３の実施形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。第４の実施形態は、倉庫の棚に商品を保管（倉入れ）する際に、保管位置を決定する例である。すなわち、一部に商品が配置された空き棚に対して棚割りを行う例である。
倉入れした商品を店頭の棚に陳列する際には、作業者が倉庫の棚から商品を必要な個数だけ取り出す（ピッキング）必要がある。その際、作業者は、商品の写真と各商品の必要数が書かれたメモを見ながら作業を行う。そのため、見た目が似た商品を並べると、誤った商品を取り出す虞がある。したがって、商品を倉入れする際には、隣接する商品間で色差ΔＥが大きくなる配置とするのが望ましい。

図１４は、第４の実施形態である棚割り情報作成装置１００ｆの機能構成図である。棚割り情報作成装置１００ｆは、商品間の色差ΔＥに基づいて倉入れする商品の棚割りを行う。棚割り情報作成装置１００ｆは、棚割り情報作成装置１００ｂ（図８）に対して、情報入力部５ａの代わりに情報入力部５ｄを備える。また、棚割り算出部５０ｂの代わりに棚割り算出部５０ｅを備える。さらに、ＤＢ７０ｄは、棚情報Ｓ３の代わりに、空き棚の位置を表す空き棚情報Ｓ９を格納する。

棚情報入力部５ｄは、棚情報入力部３０ａ（図２）の代わりに空き棚情報入力部３０ｃを備える。空き棚情報入力部３０ｃは、ＤＢ７０ｄに記憶された、空き棚の棚番号と空き空間の両隣に置かれている商品名を含む空き棚情報Ｓ９を読み出す。
棚割り算出部５０ｅは、倉入れする商品の画像特徴Ｓ４と、商品情報Ｓ２と、空き棚情報Ｓ９から、棚割りを表す棚配置情報Ｓ５を算出する。具体的には、画像特徴算出部４０ｂが、倉入れする商品と棚の空き空間の両隣に置かれている各商品の色差ΔＥを算出して、棚割り算出部５０ｅが、色差ΔＥが最大となる空き空間を算出する。

以下、第１の実施形態の説明で用いた商品１を倉入れする場合を例にあげて、棚割り情報作成装置１００ｆの作用を説明する。図１５（ａ）は、空き棚情報Ｓ９の一例であり、棚Ｒ１と棚Ｒ２は倉入れ可能であるとする。そして、棚Ｒ１の左隣には商品４が保管されて、棚Ｒ１の右隣には商品３が保管されている。さらに、棚Ｒ２の左隣には商品３が保管されて、棚Ｒ２の右隣には商品５が保管されている。

棚割り算出部５０ｆは、図１５（ｂ）に示すように、商品１と、棚Ｒ１の空き空間の両隣に置かれた商品（商品４と商品３）の色差ΔＥの総和を求める。また、商品１と、棚Ｒ２の空き空間の両隣に置かれた商品（商品３と商品５）の色差ΔＥの総和を求める。図１５（ｂ）の例では、商品１を棚Ｒ１の空き空間に置いた方が、隣接する商品との色差ΔＥがより大きくなることがわかる。
棚割り算出部５０ｆは、色差の算出結果を受けて、棚Ｒ１の空き空間を商品１の倉入れ位置に決定する。そして、商品１が棚Ｒ１の空き空間に倉入れされた状態を表す棚配置情報Ｓ５を出力部６０に出力する。この棚配置情報Ｓ５を参照した倉入れ作業者は、商品１を棚Ｒ１の空き空間に倉入れする。なお、本実施形態で用いる画像特徴は、色差ΔＥに限定されるものではない。例えば、第３の実施形態の変形例で説明した類似度Ｄを用いて、左右に隣接する商品の間で類似度Ｄがなるべく低くなるような棚割りを行ってもよい。
このように、第４の実施形態の棚割り情報作成装置１００ｆによれば、棚割り算出部５０ｅが、棚の空き空間に商品を倉入れする際に、隣接する商品との色差ΔＥができるだけ大きくなるように分布する棚配置情報Ｓ５（棚割り情報）を算出する。したがって、倉入れする商品を目立たせて、誤ピッキングの虞を低減することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、いずれも例示であり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

５ａ 情報入力部
１０ａ 画像入力部
２０ 商品情報入力部
３０ａ 棚情報入力部
４０ａ 画像特徴算出部
５０ａ 棚割り算出部
７０ａ データベース（ＤＢ）
１００ａ 棚割り情報作成装置

特許第２９６２２５９号公報

Claims (5)

1. 複数の商品に関する情報と前記複数の商品を並べる所定の場所に関する情報を夫々入力する情報入力部と、
   前記複数の商品が有する色情報を含む画像特徴を算出する画像特徴算出部と、
   前記複数の商品に関する情報と前記所定の場所に関する情報に応じて、前記所定の場所に並べられた前記複数の商品の前記画像特徴の分布が所定の見せ方になるように、前記複数の商品の棚割りを算出する棚割り算出部と、
   を有することを特徴とする棚割り情報作成装置。
2. 前記棚割り算出部は、前記複数の商品の前記画像特徴が昇順または降順に並ぶように、前記商品の棚割りを算出することを特徴とする請求項１に記載の棚割り情報作成装置。
3. 前記棚割り算出部は、前記複数の商品の中の特定の商品と前記特定の商品に隣接する商品との間の前記画像特徴の差が所定値より大きくなるように、前記商品の棚割りを算出することを特徴とする請求項１に記載の棚割り情報作成装置。
4. 前記画像特徴算出部は、データベースに登録された前記画像特徴を読み取ることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の棚割り情報作成装置。
5. 前記画像特徴は、前記商品の色相、明度、彩度、前記商品と特定の商品との類似度のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の棚割り情報作成装置。

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