JP2020047051A - 情報取得システム、制御装置及び情報取得方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができる情報取得システムを提供すること。【解決手段】対象物を撮影して画像を生成するカメラを含む撮像装置と、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように前記撮像装置を制御する制御部と、物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、を含む制御装置と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報取得システム、制御装置及び情報取得方法に関する。

特許文献１には、物体認識に用いられる認識辞書の作成のための技術が開示されている。特許文献１の技術は、撮影した画像を回転させてから特徴量を抽出して、角度が異なる複数の特徴量を取得している。これにより、認識辞書を作成するために要する作業量が削減される。

特開２０１３−２４６７９０号公報

物体認識の精度を向上させるためには、多くの異なる画像を取得することが必要となる場合がある。特許文献１には、１つの画像から複数の特徴量を抽出することによる作業量の削減については開示されているものの、複数の画像を効率よく取得することについては開示されていない。

本発明は、複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができる情報取得システム、制御装置及び情報取得方法を提供することを目的とする。

本発明の一観点によれば、対象物を撮影して画像を生成するカメラを含む撮像装置と、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように前記撮像装置を制御する制御部と、物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、を含む制御装置と、を備える、情報取得システムが提供される。

本発明の他の一観点によれば、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御する制御部と、物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、を備える、制御装置が提供される。

本発明の他の一観点によれば、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御するステップと、物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得するステップであって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、ステップと、を備える、情報取得方法が提供される。

本発明によれば、複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができる情報取得システム、制御装置及び情報取得方法を提供することができる。

第１実施形態に係る情報取得システムの全体構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 第１実施形態に係る制御装置及び撮像装置の機能ブロック図である。 第１実施形態に係る撮像装置の外観を模式的に示す図である。 第１実施形態に係る制御装置により行われる対象物情報の取得処理を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る情報取得システムにより取得される情報の例を示す表である。 第１実施形態に係る識別装置の機能ブロック図である。 第１実施形態に係る識別装置により行われる学習の処理を示すフローチャートである。 第１実施形態に係る識別装置により行われる識別又は評価の処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る撮像装置の外観を模式的に示す図である。 第３実施形態に係る撮像装置の外観を模式的に示す図である。 第４実施形態に係る制御装置により行われる画像の取得処理を示すフローチャートである。 第５実施形態に係る商品登録システムの全体構成を示す模式図である。 第５実施形態に係る商品登録装置の機能ブロック図である。 第５実施形態に係る商品登録装置により行われる商品登録の処理を示すフローチャートである。 第６実施形態に係る情報取得システムの機能ブロック図である。

以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。

［第１実施形態］
本実施形態に係る情報取得システム１０について、図１乃至図６を参照しつつ説明する。本実施形態の情報取得システム１０は、物体認識用のプログラムに入力される対象物の画像又は対象物の画像から抽出された特徴量等の情報を取得するためのシステムである。ここで、対象物の画像及び対象物の画像から抽出された特徴量は、より一般的に対象物情報と呼ばれることもある。

図１は、本実施形態に係る情報取得システム１０の全体構成を示すブロック図である。情報取得システム１０は、互いに通信可能に接続された制御装置１００と撮像装置２００とを備える。

制御装置１００と撮像装置２００は、共同して対象物４００の対象物情報を取得する。制御装置１００は撮像装置２００を制御する装置である。撮像装置２００は、制御装置１００の制御に応じて対象物４００を撮影し、対象物４００の画像を取得する装置である。対象物４００の種類は、物体認識の対象となり得るものであれば特に限定されないが、例えば、小売店において販売される商品であり得る。

識別装置３００は、物体の画像から物体の種別等を識別する装置である。識別装置３００は、対象物４００の画像又は対象物４００の画像から抽出された特徴量が入力されて構築される物体認識モデルを用いて物体の識別を行う。この物体識別モデルは、例えば、ディープラーニング等の機械学習モデル、特徴量マッチング技術等に基づいて構築された識別器を含む。

なお、この全体構成は一例であり、例えば、制御装置１００と撮像装置２００が一体の装置として構成されていてもよく、識別装置３００の機能が情報取得システム１０の内部に組み込まれていてもよい。

図２は、制御装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。制御装置１００は、演算、制御及び記憶を行うコンピュータとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５３及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５４を備える。また、制御装置１００は、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１５５、表示装置１５６及び入力装置１５７を備える。ＣＰＵ１５１、ＲＡＭ１５２、ＲＯＭ１５３、ＨＤＤ１５４、通信Ｉ／Ｆ１５５、表示装置１５６及び入力装置１５７は、バス１５８を介して相互に接続される。なお、表示装置１５６及び入力装置１５７は、これらの装置を駆動するための不図示の駆動装置を介してバス１５８に接続されていてもよい。

図２では、制御装置１００を構成する各部が一体の装置として図示されているが、これらの機能の一部は外付け装置により提供されるものであってもよい。例えば、表示装置１５６及び入力装置１５７は、ＣＰＵ１５１等を含むコンピュータの機能を構成する部分とは別の外付け装置であってもよい。

ＣＰＵ１５１は、ＲＯＭ１５３、ＨＤＤ１５４等に記憶されたプログラムに従って所定の演算を行うとともに、制御装置１００の各部を制御する機能をも有するプロセッサである。ＲＡＭ１５２は、揮発性記憶媒体から構成され、ＣＰＵ１５１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ１５３は、不揮発性記憶媒体から構成され、制御装置１００の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。ＨＤＤ１５４は、不揮発性記憶媒体から構成され、取得した画像等のデータ、制御装置１００の動作用プログラム等の記憶を行う記憶装置である。

通信Ｉ／Ｆ１５５は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースであり、他の装置との通信を行うためのモジュールである。表示装置１５６は、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等であって、取得した画像、撮影条件の設定、操作入力用のＧＵＩ（Graphical User Interface）等の表示に用いられる。入力装置１５７は、キーボード、ポインティングデバイス等であって、ユーザが制御装置１００を操作するために用いられる。ポインティングデバイスの例としては、マウス、トラックボール、タッチパネル、ペンタブレット等が挙げられる。表示装置１５６及び入力装置１５７は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。

なお、図２に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。更に、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、ＨＤＤ１５４は、半導体メモリを用いたＳＳＤ（Solid State Drive）に置換されていてもよく、クラウドストレージに置換されていてもよい。

図３は、本実施形態に係る制御装置１００及び撮像装置２００の機能ブロック図である。制御装置１００は、光源制御部１０１、カメラ制御部１０２、画像取得部１０３、特徴量取得部１０４、表示情報生成部１０５及び記憶部１０６を有する。撮像装置２００は、光源２０１及びカメラ２０２を有する。なお、図３において、光源２０１及びカメラ２０２は１個ずつ記載されているが、光源２０１及びカメラ２０２はいずれも複数個であり得る。

ＣＰＵ１５１は、ＲＯＭ１５３、ＨＤＤ１５４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１５２にロードして実行する。これにより、ＣＰＵ１５１は、光源制御部１０１、カメラ制御部１０２、画像取得部１０３、特徴量取得部１０４及び表示情報生成部１０５の機能を実現する。ＣＰＵ１５１は、当該プログラムに基づいてＨＤＤ１５４を制御することにより記憶部１０６の機能を実現する。これらの各部で行われる具体的な処理については後述する。

光源２０１は、対象物４００に撮影用の光を照射する発光装置である。光源２０１は、白熱電球、蛍光灯、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光素子と、電流供給、調光等の機能を有する駆動回路とを有する。光源２０１による発光の有無、発光時の光量、発光のタイミング、光の色（光の波長分布）等の光の照射条件は、光源制御部１０１により制御され得る。

カメラ２０２は、対象物４００を撮影して静止画又は動画の電子データを生成するデジタルカメラ等の装置である。カメラ２０２は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の撮像素子、制御回路、信号処理回路等を含んで構成される。カメラ２０２による撮影の有無、撮影のタイミング、シャッタースピード、絞り値、焦点距離、ＩＳＯ（International Organization for Standardization）感度等の撮影条件は、カメラ制御部１０２により制御され得る。

図４は、第１実施形態に係る撮像装置２００の外観を模式的に示す図である。撮像装置２００は、複数の光源２０１、複数のカメラ２０２、フレーム２０３、載置台２０４、入力装置設置台２０５、制御装置設置台２０６及び複数の車輪２０７を有する。

載置台２０４は、撮影時に対象物４００を載置するための台である。ユーザは、撮影を行う対象物４００を載置台２０４の上面に載置する。フレーム２０３は、撮像装置２００の骨組みを構成する棒状の部材である。フレーム２０３は、載置台２０４の上方において、三次元格子状に組み合わされている。複数のカメラ２０２は、フレーム２０３の最上段の互いに異なる位置に設置されている。複数の光源２０１は、複数のカメラ２０２と載置台２０４の間の段において、互いに異なる位置に設置されている。複数の光源２０１は、載置台２０４の上の対象物４００に光を照射することができる位置に設置される。複数の光源２０１は、対象物４００に互いに異なる角度から光を照射する。複数のカメラ２０２は、載置台２０４の上の対象物４００を撮影することができる位置に設置される。複数のカメラ２０２は、対象物４００を互いに異なる角度から撮影する。

なお、図４では、複数の光源２０１及び複数のカメラ２０２は、対象物４００の上方にのみ配されているが、対象物４００の側方に配されていてもよい。

入力装置設置台２０５は、キーボード、マウス等の入力装置１５７を設置するための台である。入力装置設置台２０５及びその上に設置された入力装置１５７は、対象物４００を載置台２０４に載置する際の妨げにならないように、載置台２０４の下方に収納可能である。

制御装置設置台２０６は、載置台２０４の下方に設けられている。制御装置設置台２０６は、制御装置１００を構成するコンピュータの本体を設置するための台である。制御装置設置台２０６には、光源２０１に電力を供給する電源装置等の情報取得システム１０を構成する装置が設置されていてもよい。

複数の車輪２０７は、撮像装置２００の最下段に設けられている。これにより、撮像装置２００の運搬が容易となる。

なお、表示装置１５６は、図４においては不図示であるが、例えば、フレーム２０３に取り付けられていてもよく、入力装置設置台２０５の上に設置されていてもよく、撮像装置２００とは別の場所に設置されていてもよい。

図５は、本実施形態に係る制御装置１００により行われる対象物情報の取得処理を示すフローチャートである。図５を参照して、制御装置１００の動作を説明する。

図５の処理は、ユーザが情報取得システム１０を操作して、撮像装置２００の制御を開始したときに実行される。ステップＳ１０１において、制御装置１００は、対象物４００を載置台２０４に載置させるための処理を行う。この処理は、例えば、表示情報生成部１０５が対象物４００を載置台２０４に載置するようユーザに促すメッセージを含む表示情報を生成し、表示装置１５６に当該メッセージを表示させるものであり得る。

なお、情報取得システム１０の操作手順があらかじめ対象物４００を載置台２０４に載置しておくというものである等、既に対象物４００が載置されている場合には、ステップＳ１０１の処理は省略され得る。

ステップＳ１０２において、光源制御部１０１は、複数の光源２０１の各々を制御するための制御信号を生成し、複数の光源２０１の各々に送信する。これにより、光源制御部１０１は、光源２０１の発光の有無、発光時の光量、発光のタイミング、光の色（光の波長分布）等の光の照射条件を制御することができる。

ステップＳ１０３において、カメラ制御部１０２は、複数のカメラ２０２を制御するための制御信号を生成し、複数のカメラ２０２の各々に送信する。これにより、カメラ制御部１０２は、撮影の有無、撮影のタイミング、シャッタースピード、絞り値、焦点距離、ＩＳＯ感度等の撮影条件を制御することができる。その後、複数のカメラ２０２は、対象物４００の撮影を行い、複数の画像を撮影する。なお、複数のカメラ２０２による撮影は同時に行われるものであってもよく、順次行われるものであってもよい。なお、光源制御部１０１及びカメラ制御部１０２は、いずれも撮像装置２００を制御するものであることから、より一般的に制御部と呼ばれることもある。

なお、上述の照射条件、撮影条件はより一般的に環境条件と呼ばれることもある。光源２０１の照射条件を変えることにより、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成され得る。複数のカメラ２０２は互いに異なる位置に配されているため、複数のカメラ２０２で撮影された複数の画像は、異なる撮影位置（視点）から撮影された画像となる。言い換えると、複数のカメラ２０２により、複数の異なる環境条件による複数の画像が撮影されるといえる。なお、環境条件は、あらかじめ設定されていてもよく、ステップＳ１０２、Ｓ１０３の段階でユーザにより入力されるものであってもよい。

ステップＳ１０４において、画像取得部１０３は、複数のカメラ２０２により撮影された複数の画像を取得する。取得された複数の画像は、記憶部１０６に記憶される。

ステップＳ１０５において、ＣＰＵ１５１は、あらかじめ設定されている数の画像を取得したか否かを判定する。所定数の画像を取得済みである場合（ステップＳ１０５においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１０７に移行する。所定数の画像を取得していない場合（ステップＳ１０５においてＮＯ）、処理はステップＳ１０６に移行する。

ステップＳ１０６において、制御装置１００は、対象物４００の位置を変更させるための処理を行う。この処理は、例えば、表示情報生成部１０５がユーザに対象物４００の位置を動かすよう促すメッセージを含む表示情報を生成し、表示装置１５６に当該メッセージを表示させるものであり得る。その後、処理はステップＳ１０２に戻り、位置が変更された対象物４００に対して同様の画像取得が行われる。

なお、ステップＳ１０５における判定の基準は画像の数としているが、これは一例であり、これ以外の条件で判定が行われてもよい。例えば、あらかじめ設定されたすべての位置で対象物４００の撮像が完了したか否かを判定するものであってもよく、十分な数の画像が取得されたかどうかをユーザに確認して入力させるものであってもよい。

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ１５１は、あらかじめ設定されている数の対象物４００を撮影したか否かを判定する。所定数の対象物４００を撮影済みである場合（ステップＳ１０７においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１０９に移行する。所定数の対象物４００を撮影していない場合（ステップＳ１０７においてＮＯ）、処理はステップＳ１０８に移行する。

ステップＳ１０８において、制御装置１００は、別の対象物４００を載置台２０４に載置させることにより対象物４００を変更するための処理を行う。この処理は、例えば、表示情報生成部１０５がユーザに対象物４００を別の物に変えるようユーザに促すメッセージを含む表示情報を生成し、表示装置１５６に当該メッセージを表示させるものであり得る。その後、処理はステップＳ１０２に戻り、変更された対象物４００に対して同様の画像取得が行われる。

なお、ステップＳ１０７における判定の基準は対象物４００の数としているが、これは一例であり、これ以外の条件で判定が行われてもよい。例えば、あらかじめ設定されたすべての対象物４００の撮像が完了したか否かを判定するものであってもよく、撮像処理を完了してもよいかどうかをユーザに確認して、完了の可否を入力させるものであってもよい。

ステップＳ１０９において、特徴量取得部１０４は、画像取得部１０３により取得された複数の画像から特徴量を取得する処理を行う。この特徴量の取得は、例えば、画像に含まれている複数の特徴的な箇所（特徴点）を抽出して、抽出された特徴点の座標群を特徴量として取得する処理であり得る。なお、画像取得部１０３及び特徴量取得部１０４は、いずれも対象物情報を取得するものであることから、より一般的に情報取得部と呼ばれることもある。

上述のようにして、複数の画像及び複数の特徴量が取得され、記憶部１０６に記憶される。図６は、情報取得システム１０によって取得され、記憶部１０６に記憶される情報の例を示す表である。本例では、対象物４００は、店舗等で販売される商品であるものとしている。

図６に示されるように、記憶部１０６には、「商品ＩＤ（Identifier）」、「商品名」、「画像」、「特徴量」、「カメラＩＤ」、「照射条件」及び「商品位置」が相互に対応付けられた状態で記憶されている。「商品ＩＤ」は、商品の識別番号等のＩＤであり、「商品名」は、商品の名称である。

「画像」は、画像取得部１０３により取得された複数の画像のファイル名を示している。「画像」は、撮影された対象物４００の「商品ＩＤ」及び「商品名」と対応付けられて記憶されている。「特徴量」は、特徴量取得部１０４により取得された複数の特徴量のファイル名を示している。「特徴量」は、特徴量を取得した画像及び対象物４００の「商品ＩＤ」及び「商品名」と対応付けられて記憶されている。図５に示す処理では、１つの対象物４００から複数の画像及び複数の特徴量が取得されるため、図６に示されるように、１つの商品に対して複数の画像及び複数の特徴量が対応付けられている。

「カメラＩＤ」は、各画像を撮影したカメラ２０２を識別するＩＤである。カメラＩＤは、撮影条件の１つである。「カメラ１」、「カメラ２」等のカメラＩＤにより、カメラ２０２の位置が確定されるため、対象物４００を撮影した角度が特定される。図６には、撮影条件としてカメラ２０２のＩＤのみが記載されているが、シャッタースピード、絞り値、焦点距離、ＩＳＯ感度等、カメラＩＤ以外の撮影条件が更に記憶されていてもよい。

「照射条件」は、複数の光源２０１による発光の有無、発光時の光量、発光のタイミング、光の色等の条件であり、撮影条件の１つである。図６には、これらの光源２０１の条件の組み合わせをまとめた条件群である「レシピ１」、「レシピ２」等のレシピ番号が記載されている。

「商品位置」は、対象物４００の載置台２０４における位置を示している。この位置は、ユーザにより入力されるものであってもよく、複数の画像を解析することにより位置を特定するものであってもよい。図６には、「位置Ａ」のようにあらかじめ定められている位置に対象物４００を載置することを前提として、載置位置を示す符号が示されている。しかしながら、別の方法により位置が特定されていてもよく、例えば、載置台２０４における対象物４００の位置座標により位置が特定されていてもよい。

以上、情報取得システム１０による対象物情報の取得について説明した。情報取得システム１０により取得された対象物情報は、識別装置３００に含まれる識別器の学習データ、識別器における識別時の参照データ又は識別器の評価データとして用いられる。識別装置３００における処理の概略を図７乃至図９を参照しつつ説明する。

図７は、本実施形態に係る識別装置３００の機能ブロック図である。識別装置３００は、入力部３０１、第１識別部３０２、第２識別部３０３、統合部３０４、学習部３０５、モデル記憶部３０６及び特徴量記憶部３０７を有する。識別装置３００のハードウェア構成は、制御装置１００と同様であるため説明を省略する。また、各部の機能は識別装置３００のＣＰＵがプログラムに基づく処理を行うことにより実現される。

入力部３０１は、識別装置３００での識別対象を含む画像が入力される部分である。第１識別部３０２は、ディープラーニング等のニューラルネットワークにより構築された機械学習モデルを用いて画像中の物体の識別を行う部分である。第２識別部３０３は、特徴量を用いた画像マッチングにより物体の識別を行う部分である。統合部３０４は、第１識別部３０２による識別結果と、第２識別部３０３による識別結果とを統合して最終的な識別結果を生成する部分である。

学習部３０５は、第１識別部３０２の機械学習モデルの学習のために学習用データを記憶部１０６から取得する等の学習処理の制御を行う部分である。モデル記憶部３０６は、機械学習モデルの記憶を行う部分である。特徴量記憶部３０７は、第２識別部３０３のマッチングに用いられる参照データである特徴量を記憶部１０６から取得して記憶する部分である。

図８は、本実施形態に係る識別装置３００により行われる機械学習モデルの学習の処理を示すフローチャートである。まず、図８を参照して、機械学習モデルの学習の処理を説明する。

図８の処理は、ユーザが識別装置３００に対して学習の操作を行ったときに実行される。ステップＳ１０１において、学習部３０５は、識別対象を含む画像を記憶部１０６から取得する。取得された画像は、第１識別部３０２に入力され、機械学習モデルの学習用データとして用いられる。なお、本学習処理において、入力された画像を所定の角度だけ回転して得られた画像、複数の画像を合成して得られた画像等の入力された画像を加工することにより得られた画像を用いて学習を行ってもよい。

ステップＳ２０２において、第１識別部３０２は、学習用データを用いて学習を行い、学習の結果が反映されるようにモデルを更新する。このモデルの更新は、例えば、ニューラルネットワークを構成するニューロンの間の重みを変更する処理であり得る。更新されたモデルは、モデル記憶部３０６に記憶される。

図９は、本実施形態に係る識別装置３００により行われる識別又は評価の処理を示すフローチャートである。図９を参照して、識別装置３００による識別時又は識別装置３００の評価時の処理を説明する。ここで、識別時とは、実際に識別すべき物体の画像を用いてその物体を特定する時点を指しており、評価時とは、１つ又は複数の物体を含むテスト用の画像を用いて正しく物体が特定できるかどうかを評価する時点を指している。なお、ここでの評価とは、テスト用の画像を用いた評価結果に基づいて、より適切な結果が得られるように識別装置３００のパラメータを調整することを含んでもよいものとする。識別時の処理と評価時の処理は、目的においては異なるものの、流れは大筋で同様となるので、以下ではこれらをまとめて説明する。

図９の処理は、ユーザが識別装置３００に対して識別又は評価の操作を行ったときに実行される。ステップＳ３０１において、入力部３０１は、識別の対象となる画像又は識別装置３００の評価用の画像の入力を受け付ける。

ステップＳ３０２において、第１識別部３０２は、モデル記憶部３０６に記憶されている学習済みの機械学習モデルを用いて、入力された画像に含まれる物体の識別を行う。この識別処理は例えば、入力された画像にりんごが含まれている場合に、その物体がりんごであることを識別するような処理である。あるいは、画像に含まれ得るりんごの品種がいくつかある場合にその物体がりんごであることを識別し、更にそのりんごの品種を特定するものであってもよい。

ステップＳ３０３において、第２識別部３０３は、入力された画像から特徴量を抽出し、特徴量記憶部３０７に記憶されている特徴量とマッチングを行うことにより、入力された画像に含まれる物体の識別を行う。この識別処理も第１識別部３０２における処理と同様の識別を行うものであり得る。

ステップＳ３０４において、統合部３０４は、第１識別部３０２による識別結果と第２識別部３０３による識別結果とを統合して、最終的な識別結果を生成する。この処理は、第１識別部３０２と第２識別部３０３による物体の識別結果を考慮して、物体の種類に応じた適用割合で２つの識別結果を統合するものであり得る。

ディープラーニング等の機械学習は、個体ごとの外観の違いが大きい自然物の識別の精度が高く、特徴量マッチングは、外観が酷似した物体が多種存在する工業製品等の人工物の識別の精度が高い。このように物体の種類に応じて適切なアルゴリズムが異なる場合がある。上述のように、識別装置３００は、ディープラーニング等の機械学習に基づく第１識別部３０２と、特徴量マッチングに基づく第２識別部３０３とを備えている。識別装置３００は、２つのアルゴリズムの出力結果を統合することにより、様々な物体に対して高精度に識別を行うことができる。

本実施形態の情報取得システム１０は、複数の異なる環境条件で対象物４００を撮影するように撮像装置２００を制御する。これにより、複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができる。取得された物体識別用画像は、識別装置３００に入力され、識別器の学習データ、識別器における識別時の参照データ又は識別器の評価データとして用いられる。物体識別用画像が上述のいずれの用途に用いられる場合であっても、物体識別用画像の数が多いほど識別装置３００の高精度化が実現される。したがって、本実施形態の情報取得システム１０により効率よく多数の物体識別用画像を取得することにより、識別装置３００の高精度化が実現される。

［第２実施形態］
本実施形態の情報取得システム１０は、撮像装置２００に表示部２０８が設けられている点で第１実施形態と相違する。以下では主として第１実施形態との相違点について説明するものとし、共通部分については説明を省略又は簡略化する。

図１０は、本実施形態に係る撮像装置２００の外観を模式的に示す図である。本実施形態において、載置台２０４は、対象物４００を載置する面の一部に表示部２０８を備えている。

表示部２０８は、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ等により構成されており、制御装置１００により制御される。表示部２０８は、制御装置１００からの制御に応じて、背景画像を表示することができる。この背景画像の種別は、環境条件の１つであり、制御装置１００は、表示部２０８に表示される背景画像を変えることにより、複数の異なる環境条件による複数の画像を取得するよう制御することができる。

背景画像の例について説明する。背景画像は、対象物４００の背景を変えて、対象物４００の見え方に変化を与えることができるものであれば、あらゆるものが用いられ得る。背景画像の具体例としては、赤色、青色、白色、黒色等の無地の画像が挙げられる。この場合、背景色を変えた複数の画像を得ることができる。これにより、対象物４００の色と背景色との関係によって画像内のコントラストが変化する影響を考慮した学習が可能となる。また、背景画像の輝度値をあらかじめ設定された既知の値としておくことにより、撮影後に画像中の対象物４００の色、輝度等を自己補正することができる。

また背景画像の別の例としては、文字、図形等の既知のパターンを表示するものが挙げられる。この場合、既知のパターンの一部が対象物４００により隠されるため、対象物４００の輪郭が明確になる。これにより、得られた画像から対象物４００の領域を切り出して用いる等、既知のパターンを画像処理に活用することができる。

また背景画像の更に別の例としては、グリッドパターン、寸法線等の既知の大きさの図形を表示するものが挙げられる。これにより、得られた画像から対象物４００のサイズを計測することができる。

以上のように、本実施形態によれば、背景画像を変えることができる表示部２０８を備えることにより、複数の異なる背景画像が表示された複数の画像を取得することができる情報取得システム１０が提供される。

なお、本実施形態において、表示部２０８は、ユーザに対する操作ナビゲーションに用いられてもよい。例えば、表示部２０８は、ステップＳ１０６の処理において、対象物４００を動かすべき位置又は向きを表示してもよい。具体的には、対象物４００の位置又は載置の向きをメッセージ等の文字、矢印、破線等の図形により表示させることで、ユーザに対する操作ナビゲーションが実現される。また、表示部２０８は、ステップＳ１０１又はステップＳ１０８の処理において、上述と同様に、対象物４００の位置又は載置の向きを表示してもよく、載置すべき対象物４００の種類又は名称を表示してもよい。

［第２実施形態の変形例］
上述の第２実施形態における載置台２０４の構造の変形例として、載置台２０４の一部が光学的に透明な材料（透明部）に置き換えられていてもよい。すなわち、図１０における表示部２０８の部分が透明部に置き換えられていてもよい。透明部を構成する材料の例としては、プラスチック、ガラス等が挙げられる。本例では、対象物４００を上方から撮影した場合に画像の背景を無色（透明）にすることができる。また、カメラ２０２を載置台２０４の下方にも設置するように更に変形することにより、透明部を介して対象物４００を撮影することができる。これにより、対象物４００を裏返すことなく、対象物４００の裏側を撮影することができる。

なお、表示部２０８が透明ＯＬＥＤディスプレイ等の光透過性を有するディスプレイである場合には、表示部２０８は、第２実施形態の背景画像を変える機能と、本変形例の透明部の機能とを両立することができる。

［第３実施形態］
本実施形態の情報取得システム１０は、撮像装置２００に位置変更部２０９が設けられている点で第１実施形態と相違する。以下では主として第１実施形態との相違点について説明するものとし、共通部分については説明を省略又は簡略化する。

図１１は、本実施形態に係る撮像装置２００の外観を模式的に示す図である。本実施形態において、撮像装置２００は、対象物４００の位置を変えるための位置変更部２０９を備えている。なお、図１１において、光源２０１については図示が省略されている。

位置変更部２０９は、例えば、図１１に示されているようなロボットアームであり、制御装置１００により制御される。位置変更部２０９は、制御装置１００からの制御に応じて、対象物４００を動かして位置を変えることができる。したがって、ユーザが手動で対象物４００を動かさなくても自動的に対象物４００の位置を変えることができる。この処理は、図５のステップＳ１０６の処理において、対象物４００の位置を変更する際に実行される。

本実施形態によれば、対象物４００の位置を制御装置１００からの制御に応じて自動的に変更させることができ、ユーザの作業が更に簡略化される情報取得システム１０が提供される。

なお、位置変更部２０９の構成はロボットアームに限定されるものではなく、対象物４００とカメラ２０２との位置関係を変えるようなものであればこれ以外のものであってもよい。例えば、載置台２０４の一部がベルトコンベアで構成されており、自動的に対象物４００を動かすことができるように撮像装置２００が構成されていてもよい。あるいは、カメラ２０２の位置を動かすことができるカメラ駆動機構を追加することにより、対象物４００とカメラ２０２との位置関係が自動的に変化するように撮像装置２００が構成されていてもよい。あるいは、想定される対象物４００が被服等の軽いものであれば、位置変更部２０９は、対象物４００に風を当てて動かすための送風機であってもよい。

また、位置変更部２０９によって対象物４００を動かす処理は、図５のステップＳ１０８の処理において、対象物を変更する際に実行されてもよい。この場合ユーザの作業が更に簡略化される。この処理を実現する撮像装置２００の具体的構成としては、位置変更部２０９がベルトコンベアであり、ある対象物の撮影が完了すると、ベルトコンベアが駆動して自動的に次の対象物が撮影範囲に移動してくるようなものが挙げられる。

なお、位置変更部２０９は、対象物４００を裏返すことが可能であることが望ましい。対象物４００を載置台２０４に載置した状態では、複数のカメラ２０２で撮影しても通常は、対象物４００の裏側の画像が得られない。これに対し、位置変更部２０９により対象物４００を裏返すことで対象物４００の裏側の画像を撮影可能となる。

［第４実施形態］
本実施形態の情報取得システム１０は、図５のステップＳ１０４の処理に画像記憶の適正化の処理が追加されている点が第１実施形態と相違する。以下では主として第１実施形態との相違点について説明するものとし、共通部分については説明を省略又は簡略化する。

図１２は、本実施形態に係る制御装置１００により行われる画像の取得処理を示すフローチャートである。本処理は、図５のステップＳ１０４の処理をより詳細に示したものであり、ステップＳ１０４以外の処理については図５と同一であるため説明を省略する。

ステップＳ１１０において、画像取得部１０３は、複数のカメラ２０２により撮影された複数の画像を取得する。ステップＳ１１１において、ＣＰＵ１５１は、ステップＳ１１０において取得された画像に含まれる対象物４００と同種の物体が含まれている画像が既に記憶部１０６に記憶されているか否かを判定する。同種の物体が含まれている画像を取得済みである場合（ステップＳ１１１においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１１３に移行する。同種の物体が含まれている画像を取得していない場合（ステップＳ１１１においてＮＯ）、処理はステップＳ１１２に移行する。

ステップＳ１１２において、ステップＳ１１０の処理で取得された画像は、記憶部１０６に記憶される。他方、ステップＳ１１３において、ステップＳ１１０の処理で取得された画像は破棄され、記憶部１０６には記憶されない。

以上のように、本実施形態では、画像の取得時において記憶部１０６に既に同種の物体の画像が記憶されているか否かを判定し、判定結果に応じて異なる処理を行っている。これにより、同種の物体を含む画像が重複して別のものとして登録されてデータ容量が不必要に増大することを避けることができる。

なお、同種の物体とは、例えば、同じ商品名の商品、同じ品種の生鮮食品（例えば、野菜、果物、鮮魚、精肉）等、小売業において、同種の商品として扱われるような物体であり得る。

ステップＳ１１３の処理において、画像の破棄を行っているが、ステップＳ１１２の場合と区別した処理がなされていれば、この画像は、記憶部１０６に記憶されてもよい。例えば、同種の物体が既に記憶されていることを示す重複フラグを付した上で、記憶部１０６に記憶しておくというものであってもよい。この場合、学習時、評価時等に重複フラグが付された画像をスキップして学習処理、評価処理等を行うことにより、ステップ数を少なくすることができ、これらの処理の効率化が実現される。

［第５実施形態］
本実施形態の商品登録システム５０は、上述の第１乃至第４実施形態の情報取得システム１０により取得された画像、特徴量等の対象物情報を用いて構成された識別器を含む。商品登録システム５０は、当該識別器により商品の画像を識別して商品の識別情報を取得し、商品登録を行う。

本実施形態に係る商品登録システム５０について、図１３乃至図１５を参照しつつ説明する。図１３は、本実施形態に係る商品登録システム５０の全体構成を示す模式図である。商品登録システム５０は、商品登録装置５００、商品撮影装置５１０及び商品登録台５２０を備える。なお、本実施形態の商品登録システム５０は、店員が操作を行うものであってもよく、顧客が単独で操作を行う、いわゆるセルフレジであってもよい。

商品登録装置５００は、小売店において、顧客が持参した商品を登録して代金の精算のための販売額の算出等を行う装置である。商品登録装置５００は、ＰＯＳ（Point Of Sales）システムと連携していてもよく、ＰＯＳ装置と呼ばれることもある。

商品撮影装置５１０は、カメラ等の画像取得機能を有する装置であり、商品登録台５２０の上面の一部又は全部である撮影領域Ａを撮影することができるように、商品登録台５２０の上方に配されている。商品登録台５２０は顧客が購入しようとする商品を載置する台である。商品の載置作業は、顧客が行ってもよく、店員が行ってもよい。また、載置される商品は、複数であってもよく、１つであってもよい。

図１４は、本実施形態に係る商品登録装置５００の機能ブロック図である。商品登録装置５００は、商品画像取得部５０１、識別情報取得部５０２、登録部５０３及び識別情報記憶部５０４を有する。なお、商品登録装置５００のハードウェア構成は、図２に示すコンピュータのハードウェアにキャッシュドロワ、レシートプリンタ、カードリーダ等の一般的なＰＯＳ装置に備えられている金銭の精算用装置が付加されたものであるため、説明を省略する。また、各部の機能は商品登録装置５００のＣＰＵがプログラムに基づく処理を行うことにより実現される。

識別情報取得部５０２は、例えば、図７で示した識別装置３００の機能を有する部分である。識別情報取得部５０２は、上述の第１乃至第４実施形態の情報取得システム１０により取得された画像、特徴量等の対象物情報を用いて構成された識別器を含む。

識別情報記憶部５０４は、識別器により識別可能な商品と、その商品の識別情報とが対応付けられて記憶されている。ここで、識別情報は、例えば、商品の種別を識別するための商品ＩＤである。小売店の店舗等に設けられたＰＯＳシステムは、商品ＩＤに基づいて、商品の価格、在庫量等を特定することができる。商品画像取得部５０１及び登録部５０３の機能については後述する。

図１５は、本実施形態に係る商品登録装置５００により行われる商品登録の処理を示すフローチャートである。図１５の処理は、顧客が購入しようとする商品が商品登録台５２０に載置されたあと、顧客又は店員が商品登録装置５００に所定の操作を行ったときに開始される。

ステップＳ４０１において、商品画像取得部５０１は、商品撮影装置５１０を制御することにより、撮影領域Ａを撮影して商品画像を取得する。この商品画像には１つ又は複数の商品が含まれ得る。

ステップＳ４０２において、識別情報取得部５０２は、商品画像に含まれる商品を識別し、対応する商品の識別情報を識別情報記憶部５０４から取得する。商品画像に含まれる商品が複数である場合には、複数の商品のそれぞれについて、識別情報が取得される。

ステップＳ４０３において、登録部５０３は、ステップＳ４０２において取得された識別情報に基づいて、顧客が購入しようとする商品を特定し、登録する。商品画像に含まれる商品が複数である場合には、複数の商品がいずれも登録される。登録された商品は、例えば、商品登録システム５０に備えられたディスプレイに価格とともに表示され、顧客は、商品の購入のための精算を行うことができる。この精算の処理は、商品登録システム５０に一体に備えられていてもよく、小売店内に別途設けられた精算装置において行われるものであってもよい。

本実施形態によれば、上述の第１乃至第４実施形態の情報取得システム１０により取得された画像、特徴量等の対象物情報を用いて構成された識別器を含む商品登録システム５０が提供される。情報取得システム１０は複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができるため、これらの物体識別用画像を用いて構築された識別器を含む商品登録システム５０は、高精度に商品の識別を行って商品を登録することができる。

また、本実施形態の商品登録システム５０は、複数の商品を商品登録台５２０に並べるだけで一括して商品登録を行うことができる。これにより、各商品からバーコードを読み取って商品登録する場合等と比較して、商品登録作業を短時間に行うことができる。

上述の実施形態において説明したシステムは以下の第６実施形態のようにも構成することができる。

［第６実施形態］
図１６は、第６実施形態に係る情報取得システム６００の機能ブロック図である。情報取得システム６００は、撮像装置６０１、制御装置６０２を備える。制御装置６０２は、制御部６０３及び情報取得部６０４を備える。撮像装置６０１は、対象物を撮影して画像を生成するカメラを含む。制御部６０３は、複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置６０１を制御する。情報取得部６０４は、物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する。対象物情報は複数の画像又は複数の画像から得られた複数の特徴量を含む。

本実施形態によれば、複数の環境条件によって撮影された複数の物体識別用画像を効率よく取得することができる情報取得システム６００が提供される。

［変形実施形態］
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。

上述の実施形態において、対象物４００の個数は複数であってもよい。この場合、ユーザは、複数の対象物４００を載置台２０４に載置する。撮像装置２００は複数の対象物４００を一括して撮影する。この場合、画像取得部１０３は、エッジ検出等の画像認識技術により、複数の対象物４００を分離検出することにより、対象物４００ごとに画像を分割して画像を取得してもよいが、１つの画像に複数の対象物４００が含まれた状態で画像を取得してもよい。特徴量取得部１０４は上述のいずれの状態で画像が取得された場合であっても、対象物４００ごとに特徴量の取得を行う。本例では、複数個の対象物４００を一括して撮影することにより、作業時間が短縮される。

上述の実施形態において、撮像装置２００は、車輪２０７を備えており移動可能な構成となっているが、あくまでも据え置きを前提とした構造となっている。しかしながら、対象物４００がある場所に撮像装置２００を持参する方が好都合な場合もあり、撮像装置２００を持ち運びたいというニーズが存在する。

そこで、撮像装置２００は、運搬用ケース内に光源２０１、カメラ２０２、フレーム２０３を収納可能な構成とし、運搬用ケースの内面又は外面が載置台２０４として機能する構成であってもよい。この構成では、運搬用ケースを開いた状態でその上方にフレーム２０３を格子状に組み立て、フレーム２０３に光源２０１及びカメラ２０２を接続することにより、撮像装置２００を組み立てることができる。これにより、図４から入力装置設置台２０５、制御装置設置台２０６及び車輪２０７を除いた構造の撮像装置２００が実現される。本例では、持ち運び可能な撮像装置２００が提供される。なお、撮像装置２００とともに用いられる制御装置１００は、運搬用ケース内に更に収納可能であってもよく、ノートＰＣ等の運搬可能なＰＣを制御装置１００として用いてもよい。

また、上述の実施形態において、制御装置１００の画像取得部１０３又は情報取得部６０４は、一次元コードリーダ、二次元コードリーダ又はＯＣＲ（Optical Character Recognition）の機能を備えていてもよい。ここで、一次元コード及び二次元コードは、単にコードと呼ばれる場合もある。

画像中の対象物４００には、文字又はコードが付されている場合がある。この文字又はコードには、例えば、商品名、商品ＩＤ等の対象物４００の種別を特定する商品識別情報が含まれている。画像取得部１０３又は情報取得部６０４は文字又はコードを取得することにより、対象物４００の対象物情報（画像又は特徴量）に対応する対象物４００を特定する情報を更に取得することができる。これにより、例えば、商品名、商品ＩＤ、画像、特徴量等の対応付けを自動で行うことができる。

また、上述の実施形態において、画像取得の環境条件の設定は、識別装置３００の設置場所の環境に応じて設定され得る。例えば、識別装置３００が、直射日光が入ることがある明るい店舗に設置される場合には、識別装置３００の学習等に用いられる画像も同様に明るい環境で撮影されたものであることが望ましい。また、識別装置３００が、青色、緑色、黄色、赤色等の白色以外の照明が設けられている店舗に設置される場合には、識別装置３００の学習等に用いられる画像は、対応する色の照明下で撮影されたものであることが望ましい。このように、識別装置３００の設置場所の環境を考慮して画像取得の環境条件を設定することで、識別装置３００の識別精度が向上し得る。

また、上述の実施形態において、撮像装置２００により撮影される画像は静止画であることを前提としているが、これは動画であってもよい。この場合、動画を構成するフレーム画像のうちの一部を抜き出すことにより静止画の場合と同様の処理を行われ得る。本例は、対象物４００が動物である場合、ユーザが対象物を動かしながら撮影を行う場合等、対象物４００が動いている場合に有効である。

上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路であってもよい。

該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。

上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software as a Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。

なお、上述の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
対象物を撮影して画像を生成するカメラを含む撮像装置と、
複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように前記撮像装置を制御する制御部と、
物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、
を含む制御装置と、
を備える、情報取得システム。

（付記２）
前記撮像装置は、前記対象物に光を照射する光源を更に備え、
前記制御部は、前記光の照射条件が異なる複数の画像を生成させるように前記撮像装置を制御する、
付記１に記載の情報取得システム。

（付記３）
前記撮像装置は、互いに異なる位置に配された複数のカメラを備え、
前記制御部は、前記複数のカメラのそれぞれに前記対象物を撮像させることにより、撮影位置が異なる複数の画像を生成させるように前記撮像装置を制御する、
付記１又は２に記載の情報取得システム。

（付記４）
前記制御装置は、前記情報取得部により取得された前記対象物情報を前記対象物と対応付けて記憶する記憶部を更に備える、
付記１乃至３のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記５）
前記記憶部は、更に前記環境条件を前記対象物情報と対応付けて記憶する、
付記４に記載の情報取得システム。

（付記６）
前記情報取得部は、前記対象物情報の取得時において前記記憶部に既に前記対象物と同種の物体の前記対象物情報が記憶されているか否かを判定し、判定結果に応じて異なる処理を行う、
付記４又は５に記載の情報取得システム。

（付記７）
前記情報取得部は、前記複数の画像の少なくとも１つに含まれる文字又はコードに基づいて前記対象物情報に対応する前記対象物を特定する、
ことを特徴とする付記４乃至６のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記８）
前記制御部は、前記識別器により識別を行う識別装置の設置場所の環境に応じて前記環境条件を設定する、
付記１乃至７のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記９）
前記対象物情報は、前記識別器の学習データ、前記識別器における識別時の参照データ又は前記識別器の評価データとして用いられる、
付記１乃至８のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記１０）
前記撮像装置は、前記対象物が載置される載置台を更に備え、
前記載置台は、背景画像を表示する表示部を備える、
付記１乃至９のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記１１）
前記撮像装置は、前記対象物が載置される載置台を更に備え、
前記載置台は、少なくとも一部が透明であり、
前記カメラは、前記載置台の透明な部分を介して前記対象物を撮影する、
付記１乃至１０のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記１２）
前記撮像装置は、前記対象物と前記カメラとの位置関係を変えるための位置変更部を更に備える、
付記１乃至１１のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記１３）
前記撮像装置は、複数の前記対象物を一括して撮影可能であり、
前記情報取得部は、前記複数の対象物のそれぞれについて前記対象物情報を取得する、
付記１乃至１２のいずれか１項に記載の情報取得システム。

（付記１４）
付記１乃至１３のいずれか１項に記載の情報取得システムにより取得された前記対象物情報が入力された前記識別器により商品の画像から商品の識別情報を取得する識別情報取得部と、
前記識別情報に基づいて前記商品を登録する登録部と、
を備える、商品登録装置。

（付記１５）
複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御する制御部と、
物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、
を備える、制御装置。

（付記１６）
複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御するステップと、
物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得するステップであって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、ステップと、
を備える、情報取得方法。

（付記１７）
コンピュータに、
複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御するステップと、
物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得するステップであって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、ステップと、
を備える情報取得方法を実行させるためのプログラム。

１０、６００ 情報取得システム
５０ 商品登録システム
１００、６０２ 制御装置
１０１ 光源制御部
１０２ カメラ制御部
１０３ 画像取得部
１０４ 特徴量取得部
１０５ 表示情報生成部
１０６ 記憶部
１５１ ＣＰＵ
１５２ ＲＡＭ
１５３ ＲＯＭ
１５４ ＨＤＤ
１５５ 通信Ｉ／Ｆ
１５６ 表示装置
１５７ 入力装置
１５８ バス
２００、６０１ 撮像装置
２０１ 光源
２０２ カメラ
２０３ フレーム
２０４ 載置台
２０５ 入力装置設置台
２０６ 制御装置設置台
２０７ 車輪
２０８ 表示部
２０９ 位置変更部
３００ 識別装置
３０１ 入力部
３０２ 第１識別部
３０３ 第２識別部
３０４ 統合部
３０５ 学習部
３０６ モデル記憶部
３０７ 特徴量記憶部
４００ 対象物
５００ 商品登録装置
５０１ 商品画像取得部
５０２ 識別情報取得部
５０３ 登録部
５０４ 識別情報記憶部
５１０ 商品撮影装置
５２０ 商品登録台
６０３ 制御部
６０４ 情報取得部

Claims (10)

1. 対象物を撮影して画像を生成するカメラを含む撮像装置と、
   複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように前記撮像装置を制御する制御部と、
   物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、
   を含む制御装置と、
   を備える、情報取得システム。
2. 前記撮像装置は、前記対象物に光を照射する光源を更に備え、
   前記制御部は、前記光の照射条件が異なる複数の画像を生成させるように前記撮像装置を制御する、
   請求項１に記載の情報取得システム。
3. 前記制御装置は、前記情報取得部により取得された前記対象物情報及び前記環境条件を前記対象物と対応付けて記憶する記憶部を更に備える、
   請求項１又は２に記載の情報取得システム。
4. 前記情報取得部は、前記対象物情報の取得時において前記記憶部に既に前記対象物と同種の物体の前記対象物情報が記憶されているか否かを判定し、判定結果に応じて異なる処理を行う、
   請求項３に記載の情報取得システム。
5. 前記情報取得部は、前記複数の画像の少なくとも１つに含まれる文字又はコードに基づいて前記対象物情報に対応する前記対象物を特定する、
   ことを特徴とする請求項３又は４に記載の情報取得システム。
6. 前記撮像装置は、前記対象物が載置される載置台を更に備え、
   前記載置台は、少なくとも一部が透明であり、
   前記カメラは、前記載置台の透明な部分を介して前記対象物を撮影する、
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報取得システム。
7. 前記撮像装置は、複数の前記対象物を一括して撮影可能であり、
   前記情報取得部は、前記複数の対象物のそれぞれについて前記対象物情報を取得する、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報取得システム。
8. 請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報取得システムにより取得された前記対象物情報が入力された前記識別器により商品の画像から商品の識別情報を取得する識別情報取得部と、
   前記識別情報に基づいて前記商品を登録する登録部と、
   を備える、商品登録装置。
9. 複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御する制御部と、
   物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得する情報取得部であって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、情報取得部と、
   を備える、制御装置。
10. 複数の異なる環境条件による複数の画像が生成されるように撮像装置を制御するステップと、
    物体を識別する識別器に入力される対象物情報を取得するステップであって、前記対象物情報は前記複数の画像又は前記複数の画像から得られた複数の特徴量を含む、ステップと、
    を備える、情報取得方法。

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