JP2020507856A - 自動資産管理システムにおける自動用具データの生成 - Google Patents

Abstract

資産管理システムは、このシステム内の用具又は他の在庫物の有無を判定すべく、当該システムに記憶され、当該システムによって用いられる用具データを自動的に生成及び更新する。用具データは、用具が自動資産管理システムに新たに追加されたときに自動的に生成することができ、用具及び／又は自動資産管理システムの特性が変化した場合及び変化したときに更新することができる。自動的な生成及び更新は、在庫物に配置されたタグの一意の識別子を自動的に認識すること、各一意の識別子に関連する在庫物を自動的に識別すること、及び、各一意の識別子を、対応する在庫物に関して記憶されたデータと関連付けて記憶するようにデータベースを自動的に設定することを含む。【選択図】図５

Description

本主題は、自動用具（tool）管理システム、並びに、自動用具管理システムに収納された用具の監視に用いられる用具データのデータベースを自動的に生成及び更新する技法及び機器に関する。

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１７年２月１３日に米国特許商標庁に出願された米国仮出願第６２／４５８，１９１号の利益を主張するものであり、その開示内容全体を参照により本明細書に援用する。

用具が製造環境又はサービス環境において使用される際、その使用後に、用具を、用具箱、用具ロッカ又は安全な閉鎖領域（例えば、用具庫、用具室、用具クローゼット又はウォークイン用具ロッカ）等の収納ユニットに戻すことが重要である。ある産業界では、例えば、用具を深刻な損傷を引き起こし得る作業場環境に置き忘れる事態を防止するために、用具の在庫管理に関して高い基準が存在することがある。例えば、航空宇宙産業では、航空機に対する異物損傷（ＦＯＤ）を防止するために、用具が、製造、組み立て又は修理されている航空機又は飛翔体に誤って放置されないように努めることが重要である。

幾つかの用具箱は、それらの用具箱に収納された用具の在庫状況を監視するために内蔵型の在庫判定機能（built-in inventory determination features）を備える。例えば、幾つかの用具箱では、用具が各用具収納場所（tool storage location）に置かれているか否かを検出する接触センサ、磁気センサ又は赤外線センサが全ての用具収納場所に又はそれらの場所に隣接して配置されている。それらのセンサによって生成された信号に基づいて、用具箱は、いずれかの用具が欠けているか否かを判定することが可能である。

内蔵型の在庫判定機能を有する用具箱では、用具の在庫状況は、センサから受信した情報に加えて、記憶された用具データに基づいて判定される。例えば、特定の用具の在庫状況は、センサから受信した情報が記憶された用具データと一致するか否かを判定することによって判断可能である。

正確且つ最新の在庫情報を提供するには、用具データを生成する必要があるとともに、用具、センサ、及び、用具の検知された特性の変化に応じて用具データを更新する必要がある。したがって、正確且つ最新の在庫情報を提供すべく、資産（asset）管理システムにおいて用具データを自動的に生成及び更新する必要がある。

本明細書は、在庫管理に用いられる在庫物のタグ上でコード化された（encoded）一意の識別子（unique identifier）を自動的に認識し、この識別子をデータベースに自動的に記憶するシステム及び方法を提供することによって、上述の問題の１つ以上を解決することを教示するものである。

本開示の一側面によれば、自動資産管理システムは、物体を収納する複数の収納場所と、複数の収納場所に収納されるように構成された物体の有無を判定するのに用いられる画像を生成するように構成された画像ベース検知システムと、複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶するデータベースと、プロセッサと、プログラム命令を格納する非一時的機械可読記録媒体とを備える。データベースは、画像ベース検知システムが生成された画像に基づいて、資産管理システムが収納場所における物体の有無を判定することを可能にするのに十分なデータを記憶する。格納されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、物体のタグにおいてコード化された一意の識別子をデータベースに自動的に記憶させる用具トレーニングプロセスを実行させるものである。特に、プロセッサは、画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所に何もない間、収納場所の第１のスキャンを実行し、当該特定の収納場所に何もない場合の当該特定の収納場所の画像属性（image attribute）を記憶する。プロセッサは、更に、画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所が当該特定の物体によって占有されている間、収納場所の第２のスキャンを実行し、当該特定の物体が存在している場合の当該特定の収納場所の画像属性を記憶する。プロセッサは、第２のスキャン中にキャプチャした画像に基づいて、一意の識別子をコード化したタグが特定の物体に存在するか否かを判定し、特定の物体に存在すると判定されたタグの一意の識別子を、特定の物体に関して記憶されたデータに関連付けて含ませるように、資産管理システムの複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶するデータベースを更新する。

本開示の他の側面によれば、物体を収納する複数の収納場所を有する自動資産管理システムのデータベースに、物体のタグにおいてコード化された一意の識別子を自動的に記憶する方法が提供される。本方法は、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所に何もない間、資産管理システムの複数の収納場所に収納されるように構成された物体の有無を判定するのに用いられる画像を生成するように構成された画像ベース検知システムを用いて、複数の収納場所の第１のスキャンを実行することを含む。特定の収納場所に何もない場合の特定の収納場所の画像属性がデータベースに記憶される。本方法は、画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所が特定の物体によって占有されている間、収納場所の第２のスキャンを実行する。特定の物体が存在している場合の特定の収納場所の画像属性がデータベースに記憶される。本方法は、第２のスキャン中に画像ベース検知システムが生成した画像に基づいて、一意の識別子をコード化した（encoding）タグが特定の物体に存在するか否かを判定する。特定の物体に存在すると判定されたタグの一意の識別子を、特定の物体に関して記憶されたデータに関連付けて含ませるように、複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶する資産管理システムのデータベースが更新される。データベースに記憶される画像属性は、資産管理システムが、画像ベース検知システムによって生成された画像に基づいて、収納場所における物体の有無を判定することを可能にするのに十分なものである。

追加の利点及び新しい特徴について、その一部は以下に明記され、その一部は以下の説明及び添付の図面を検討することにより当業者に明らかになるか、又は、本実施例の製造及び動作によって得られてもよい。本教示内容の利点は、後述の詳細な実施例において明記された方法論、手段及び組み合わせの様々な側面の実施又は使用により実現及び達成され得る。

図面は、本教示による１つ以上の実施態様を限定するものではなく単なる一例として示すものである。図面において、同様の参照符号は同一又は類似の要素を指し示している。

在庫物からタグデータを自動的に認識及び記憶する機能をサポートする用具収納システムの形態をとる自動資産管理システムの一例を示す図である。 在庫物からタグデータを自動的に認識及び記憶する機能をサポートする用具収納システムの形態をとる自動資産管理システムの一例を示す図である。 在庫物からタグデータを自動的に認識及び記憶する機能をサポートする用具収納システムの形態をとる自動資産管理システムの一例を示す図である。 在庫物からタグデータを自動的に認識及び記憶する機能をサポートする用具収納システムの形態をとる自動資産管理システムの一例を示す図である。 図１Ａ〜図１Ｃに示すような自動用具収納システムの１つの引き出しが開放位置にある状態を示す詳細図である。 図１Ａ〜図１Ｃに示すような自動用具収納システムにおける撮像システムの斜視図である。 用具又は収納物体に配置されて一意の識別子をコード化すると共に図１Ａ〜図１Ｃに示すような自動用具収納システムにより自動的に認識可能なタグの一例を示す図である。 用具又は収納物体に配置されて一意の識別子をコード化すると共に図１Ａ〜図１Ｃに示すような自動用具収納システムにより自動的に認識可能なタグの一例を示す図である。 用具又は収納物体に配置されて一意の識別子をコード化すると共に図１Ａ〜図１Ｃに示すような自動用具収納システムにより自動的に認識可能なタグの一例を示す図である。 在庫物からタグデータを自動的に認識し記憶することを含む用具トレーニングに関する方法のステップを示す簡略化したブロック図である。 用具収納システムとして、又は、用具収納システムの機能をサポートするホスト若しくはサーバとして機能するように構成可能なコンピュータを示す簡略化した機能ブロック図である。 用具収納システムとして、又は、用具収納システムの機能をサポートするホスト若しくはサーバとして機能するように構成可能なコンピュータを示す簡略化した機能ブロック図である。

以下の詳細な説明では、関連する教示内容の十分な理解を提供するために、非常に多くの具体的な詳細の例示が説明されている。しかしながら、本教示内容は、そのような詳細がなくても実施することができることが当業者には明らかであろう。他の例では、本教示内容の態様を無用に分かりにくくすることを避けるべく、よく知られた方法、手順、構成要素及び／又は電気回路は、その詳細について述べることなく比較的高い基準で説明されている。

本明細書に開示された様々な方法及びシステムは、自動資産管理システムにおける用具の有無を判定するために、当該システムに記憶されると共に当該システムによって用いられる用具データの自動的な生成及び更新に関する。用具データは、用具が自動資産管理システムに新たに追加されたときに生成することができ、用具及び／又は自動資産管理システムの特性が変化したとき及び変化した場合に更新することができる。

１つの例では、自動資産管理システムは、各用具についての用具データを記憶し、各用具の在庫を自動的に監視することができる。この用具データは、システムに収納される用具の特性に関するデータ、及び／又は、システム内の用具の収納場所の特性に関するデータを含むことができる。新たな用具がシステムに収納されるとき、又は、用具の特性が変化するとき、ユーザは、システム上で用具トレーニングモードを起動することができる。用具トレーニングモードは、用具トレーニング処理中に検知された用具の特性に基づいて用具データの生成及び／又は自動資産管理システムによって記憶された用具データの更新を行うのに用いられる。

用具トレーニング処理は、例えば、一意の識別子をコード化したタグが用具に付されている状況で用いることができる。そのような状況では、自動資産管理システムに収納される用具にタグを付した後にトレーニング処理を用いることができる。用具トレーニングモードを起動することによって、自動資産管理システムは、物体が引き出しにない状態で輪郭（silhouette）トレーニングを実行し、用具無しトレーニング（tool absence training）を実行して何もない収納場所の色属性（color attributes）を記録すると共に、用具（及び任意選択的に用具上のタグ）が、関連付けられた収納場所にある状態で用具有りトレーニング（tool presence training）を実行する。用具有りトレーニングは、収納場所を複数回（例えば、３回以上）スキャンして、用具が存在する収納場所の色、形状及び／又は他の属性を記録することを含むことができる。用具有りトレーニング中に、タグが用具に存在すると判定された場合、当該システムは、タグを認識し、タグを認証し、用具データのデータベースにおいて、タグについて与えられた識別コードを、このデータベースに予め入力された用具の物体データに関連付ける関連付けを作成する。タグデータは、まず、自動資産管理システムのデータベースに記憶され、その後、サーバのデータベースにコピーすることができる。

次に、添付図面に示され、以下で述べられる例について詳細に説明する。

図１Ａ〜図１Ｄは、用具収納システム３００の形態をとる自動資産管理システム（又は在庫管理システム）の様々な例を示している。図１Ａ〜図１Ｃに示す用具収納システム３００は用具箱であるが、用具収納システム３００は、より一般的には、用具ロッカ又は他の任意の安全な収納装置若しくは閉鎖された安全な収納エリア（例えば、工具庫又はウォークイン用具ロッカ）であってもよい。

各用具収納システム３００は、収納ユニット内の物体の在庫状況を識別する単一の検知技術又は複数の異なる検知技術を利用する高度に自動化された在庫管理システムの一例である。１つの例では、用具収納システム３００は、収納ユニット内の物体の在庫状況を識別するのに機械撮像検知方法論を用いる。別の例では、システム３００は、在庫状況を識別するのに無線周波数（ＲＦ）検知技術を用いる。更なる例では、システム３００は、在庫状況を識別するのに機械撮像検知技術及びＲＦ検知技術の双方を用いる。

用具収納システム３００に関するより詳細な情報は、２０１５年５月２６日に発行された「IMAGE-BASED INVENTORY CONTROL SYSTEM AND METHOD」という発明の名称の米国特許第９，０４１，５０８号と、２０１４年９月２３日に発行された「IMAGE-BASED INVENTORY CONTROL SYSTEM WITH AUTOMATIC CALIBRATION AND IMAGE CORRECTION」という発明の名称の米国特許第８，８４２，１８３号と、２０１７年８月２２日に発行された「AUTOMATED ASSET MANAGEMENT SYSTEM WITH MULTIPLE SENSING TECHNOLOGIES」という発明の名称の米国特許第９，７４１，０１４号とから得ることができ、これらの全体が参照により本明細書に援用される。

図１Ａ〜図１Ｃのそれぞれに示すように、用具収納システム３００は、ユーザインタフェース３０５と、用具収納システム３００へアクセスしようとしているユーザの識別情報及び認可レベル（authorization levels）を検証するためのカードリーダ等のアクセス制御デバイス３０６と、用具を収納する複数の用具収納引き出し３３０とを備える。収納システムは、引き出し３３０に代えて、棚、コンパートメント、コンテナ若しくは他の物体収納装置であって、用具又は物体がそこから取り出され及び／又はそこに戻される前記他の物体収納装置、又は、収納装置であって、物体がそこから取り出され及び／又はそこに戻される前記収納装置を収容する棚、コンパートメント、コンテナ若しくは他の物体収納装置を備えることができる。更なる例では、用具収納システム３００は、収納フック、ハンガ、引き出しを有する用具箱、ロッカ、棚を有するキャビネット、金庫、ボックス、クローゼット、自動販売機、バレル、クレート及び他の用具収納手段を備える。

ユーザインタフェース３０５は、ユーザから情報を受け取るように及び／又はユーザに情報を表示するように構成された用具収納システム３００の入力デバイス及び／又は出力デバイスである。アクセス制御デバイス３０６は、例えば、ユーザの識別情報の認証に基づいて用具収納引き出し３３０へのアクセスを制限又は許可するのに用いられる。アクセス制御デバイス３０６は、１つ以上の電子制御ロッキングデバイス又は電子制御ロッキング機構を用いることによって、アクセス制御デバイス３０６が用具収納システム３００にアクセスするユーザの認可を認証するまで、幾つかの又は全ての収納引き出し３３０を閉鎖位置にロックした状態に保つ。アクセス制御デバイス３０６は、プロセッサと、安全なエリア又は物体収納装置へのアクセスを要求するユーザを電子的に識別するソフトウェアとを更に備える。アクセス制御デバイス３０６は、ユーザが用具収納システム３００にアクセスする認可を受けていると判定した場合、ユーザの認可レベルに応じて、幾つかの又は全ての収納引き出し３３０のロックを解除し、ユーザの用具の取り出し又は返却を可能にする。特に、アクセス制御デバイス３０６は、システムに対する異なるユーザについて予め決定された認可アクセスレベルを識別することができると共に、識別されたユーザについてのアクセスの所定の認可レベルに基づいて、３次元空間又は物体収納装置に対するユーザの物理的アクセスを許可又は拒否することができる。

用具収納システム３００は、動作について、様々な異なる検知システムに依拠するものであってもよい。図１Ｄに示す説明例では、用具収納システム３００は、システムの内容物又は収納場所の画像をキャプチャするように構成された画像ベース検知システム３５１を備える。画像ベース検知システム３５１は、レンズベースのカメラ、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、ビデオカメラ又は画像をキャプチャする任意のタイプのデバイスを備えることができる。これに代えて又は追加して、用具収納システム３００は、図１Ｄに更に示すように、１つ以上のＲＦＩＤアンテナと、ＲＦＩＤ送受信機と、ＲＦＩＤプロセッサとを備えるＲＦベース検知システム３５３を備えることができる。ＲＦベース検知システムは、ＲＦ検知信号を放出し、このＲＦ検知信号に応答して用具又は他の在庫アイテムに装着又は内蔵されたＲＦＩＤタグから返信されたＲＦＩＤ信号を受信し、受信したＲＦＩＤ信号を処理して個々の用具又は在庫アイテムを識別するように構成されている。具体的には、受信したＲＦＩＤ信号を処理して、返信されたＲＦＩＤ信号に含まれるタグ識別データを抽出し、システムが記憶しているタグ識別データと用具データとの関連付けに基づいて個々の用具又は在庫アイテムを識別することができる。

以下、画像ベース検知システムについて図３との関連でより詳細に説明する。図３は図１Ｃ及び図１Ｄに示す用具収納システム３００の特定の実施形態に対応するが図３に示す教示内容を図１Ａ〜図１Ｃの実施形態のそれぞれに適用することができる。ＲＦＩＤ検知システムは、用具収納システム３００の全ての収納引き出し３３０に配置された用具のＲＦＩＤタグを検知するように構成することもできるし、用具収納システム３００の引き出し３３０の特定のサブセットに配置された用具のＲＦＩＤタグを検知するように構成することもできる。１つの例では、ＲＦＩＤ検知システムは、用具収納システム３００の最上部及び最下部の引き出し３３０のみに配置された用具のＲＦＩＤタグ検知するように構成され、ＲＦＩＤ検知システムは、用具収納システム３００内の最上部及び最下部の引き出し３３０に位置する用具のＲＦＩＤタグを検知するために、それらの引き出しの真上に配置されたＲＦＩＤアンテナを備える。ＲＦＩＤアンテナの他の構成が用いられてもよい。

用具収納システム３００は、画像検知デバイスによってキャプチャされた画像の処理、ＲＦＩＤアンテナ及び送受信機によってキャプチャされたＲＦ信号の処理、及び／又は、他の検知システムによって受信された他の検知信号の処理を行うコンピュータ等のデータ処理システム３５５を更に備える。データ処理システム３５５は、１つ以上のプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）と、プログラム命令を格納するメモリと、を備える。プログラム命令は、用具収納システム３００に、検知デバイスと電子的に直接又はネットワークを通じて通信させると共に、３次元空間又は物体収納装置内の物体の有無についてのステータスに関するデータを検知デバイスから取得させるためのものである。検知システムによってキャプチャ又は受信された画像、ＲＦＩＤ信号及び他の検知信号は、システム又は各収納引き出しの在庫状況を特定するためにデータ処理システム３５５によって処理される。本開示の全体を通して用いられる在庫状況という用語は、収納システム内の物体の実在／存在状況又は非実在／不在状況に関する情報を意味する。

用具収納システム３００は、データ処理システムに通信可能に接続された非一時的メモリに記憶されたデータベース３５７を更に備える。一般に、データベース３５７は、用具収納システム３００の近くに位置するメモリ（例えば、用具収納システム３００の動作メモリ）に少なくとも部分的に記憶されるが、幾つかの実施形態では、データベースは、用具収納システム３００から離れた位置にあるサーバ又は他のメモリに記憶（又は複製）されてもよい。データベース３５７は、用具収納システム３００に収納された用具又は他の物体の在庫状況を特定するためにデータ処理システム３５５が用いる用具データを記憶する。この用具データは、共通の用具名（例えば、「ソケットレンチ）及び／又は一意の用具識別子（例えば、製造番号又は他の識別子）等の情報を含むデータであって、用具収納システム３００が把握している各用具を識別するデータを含むことができる。用具データは、また、一般に、用具収納システム３００内の用具の収納場所（複数の場合もある）に関する情報を含む。用具データは、更に、用具収納システム３００のセンサから受信したデータに基づいて用具が用具収納システム３００に存在するのか又は存在しないのかを判定するのに用いられるデータ等の検知データを含む。当該検知データは、ＲＦＩＤ検知システムが用いられる場合にはＲＦＩＤ識別子を含むことができ、バーコード検知システム又は他のタグベースの検知システムが用いられる場合には数値識別子又はバーコード識別子を含むことができ、画像ベース検知システムが用いられる場合には画像データ又は画像関連データを含むことができる。例えば、画像ベース検知システムの場合には、当該検知データは、画像データ（例えば、用具の記憶画像、用具が存在する場合の用具の収納場所の記憶画像、及び／又は、用具が存在しない場合の用具の収納場所の記憶画像）、又は、システムが用具の有無を判定することを可能にする画像関連データ（例えば、用具が存在する場合の画像の属性又は用具が存在しない場合の画像の属性であって、これに基づいてシステムが用具の有無を判定することができる前記画像の属性）を含むことができる。記憶された用具データは、検知サブシステムから受信された検知データと組み合わせることによって、用具収納システム３００が、用具であって、当該用具に関してデータが記憶されている前記用具の有無を判定することを可能にするのに一般に十分なものとなる。

データ処理システム３５５は、用具収納システム３００の一部であってもよい。これに代えて、データ処理システム３５５は、用具収納システム３００に結合された有線リンク又は無線リンク等のデータリンクを有するリモートコンピュータ又はリモートサーバ３６１上で少なくとも部分的に実現されるか、又は、収納システム３００に組み込まれたコンピュータと収納システム３００から離れた位置にあるコンピュータとを組み合わせたものにおいて少なくとも部分的に実現されてもよい。これに加えて、データ処理システム３５５は、コンピュータネットワークに接続され、データの操作及び記憶並びにデータに関する情報の記憶及びシステムユーザへの表示を行うのに用いられる管理ソフトウェアアプリケーション（例えば、サーバ上で実行することができる）とデータを交換することができる。リモートコンピュータ又はリモートサーバ３６１と通信するために、用具収納システム３００は、一般に、ネットワーク通信インタフェース３５９を備える。このネットワーク通信インタフェース３５９は、直接的なデータリンク又は通信ネットワークを介したリモートコンピュータ又はリモートサーバとの有線通信又は無線通信をサポートすることができる。

図２は、収納システム３００の１つの引き出し３３０が開放位置にある状態を示す詳細図である。各収納引き出し３３０は、用具を収納する用具切り抜き部１８１等の複数の収納場所を有する発泡体ベース１８０を備える。各切り抜き部は、具体的には、用具を嵌め込んで収容するように用具と対応する形状に沿って形成（contoured）及び成形（shaped）されている。フック、ベルクロ（Velcro）（登録商標）、留め金、発泡体からの圧力等を用いることによって、用具を各収納場所に固定することができる。発泡体ベース１８０は、付加的な穴又は溝（図２では図示省略）を備えていてもよい。当該付加的な穴又は溝は、用具切り抜き部１８１と連続に形成されると共に、使用者の指が、用具切り抜き部１８１に収納された物体又は用具を握ることを可能にするように構成されている。一般に、これらの付加的な穴又は溝は、用具切り抜き部１８１が、これらの穴又は溝の存在にかかわらず、物体及び用具を収納システム３００において固定して動けなくするように位置決め及び成形されている。

一般に、各収納引き出し３３０は、様々なタイプの用具を収納するための複数の収納場所を備える。本開示の全体を通して用いられる収納場所とは、物体を収納又は固定するための、収納システムにおける場所である。１つの実施形態では、各用具は、用具収納システムにおいて、予め指定された特定の収納場所を有する。他の実施形態では、複数の用具が１つ以上の収納場所を共有することができ、これにより、例えば、複数の同一のレンチを、このような複数の同一のレンチを収納するように構成（例えば、成形）されると共に予め指定された一組の収納場所のいずれかに収納することができる。さらに、引き出し３３０における１つ以上の用具は、それらに装着又は付されたＲＦＩＤタグ又は他のタグを有することができる。

図３は、用具収納システム３００における撮像システムの斜視図を示している。図３に示すように、用具収納システム３００は、３つのカメラ３１０と、引き出し３３０から反射された光をカメラ３１０に誘導する、垂直面に対して下向き約４５度に配置された反射面を有するミラー３１２等の光誘導デバイスとを備える画像検知システムを収容する撮像コンパートメント３１５を備える。誘導された光は、カメラ３１０に到達した後、カメラ３１０が引き出し３３０の画像を形成することを可能にする。ミラー３１２下方の網掛け領域３４０は、用具収納システム３００の撮像検知システムの視野を表す。３４０で示されるように、撮像システムは、例えば、引き出し３３６が開放及び／又は閉鎖される際に、撮像検知システムの視野を通過する、開放した引き出し３３６の一部をスキャンする。これにより、撮像システムは、開放された引き出し３３６の少なくともその一部の画像をキャプチャする。キャプチャされた画像の処理は、開放された引き出し３３６の当該一部における用具及び／又は収納場所の在庫状況を判定するのに用いられる。

概略的に、画像検知システムは、特定の引き出し３３０の移動の検出に応答して、特定の引き出し３３０の画像をキャプチャし、当該引き出し３３０の在庫調べを実行する。例えば、画像検知システムは、引き出しが閉鎖していること又は完全に閉鎖されたことの検出に応答して引き出しの在庫調べを実行することができる。他の例では、画像検知システムは、引き出しが開放されているとき及び引き出しが閉鎖されているときの双方において引き出しを撮像することができる。

ＲＦ検知システムは、概略的に、引き出しであって、これに関連付けられたＲＦベースのタグを有する引き出しの在庫チェックを実行するように構成されている。ＲＦベースのタグは、用具に付された又は内蔵されたＲＦＩＤタグとすることができる。一般に、ＲＦベースのタグは、用具に対して一意的な識別子をコード化するものであり、これにより、用具の種類（例えば、ねじ回し、トルクレンチ等）及び一意の用具（例えば、同じモデル及び種類の複数のトルクレンチの中からの特定のトルクレンチ）の双方を、ＲＦベースのタグを読み取ることによって識別することができる。特に、ＲＦベースのタグにおいてコード化された情報は、通常、用具に対して一意的であり、これを用いることで２つの用具を同じ種類、同じモデル、同じ経年数、同じ物理的外観等であっても区別することができる。

ＲＦ検知システムは、用具収納システム３００内又はその周辺に装着されたアンテナを備える。各アンテナは、ＲＦ送受信機に結合されている。ＲＦ送受信機は、アンテナの近傍内に配置されたＲＦベースのタグを励起するのに用いられるＲＦ検知信号を当該アンテナに放出させるように動作するとともに、このＲＦ検知信号に応答してＲＦベースのタグから返ってきたＲＦ識別信号を検知するように動作する。１つ以上のＲＦプロセッサは、ＲＦ送受信機の動作を制御し、アンテナ及び送受信機を通じて受信したＲＦ識別信号を処理する。

幾つかの場合には、用具収納システム３００の撮像ベースの在庫スキャンは、物理的に同一（又は類似）の用具を区別することができないというデメリットを有する。例えば、撮像ベースの在庫スキャンは、２つの同一のレンチを区別することができない場合がある。この欠点に対処するために、用具収納システム３００は、タグベースのシステムに依拠して様々な用具を区別することができる。タグベースのシステムは、用具に設けられたタグに依拠して用具を一意的に識別する。具体的には、タグは、用具に対して一意的な識別子をコード化することができ、これにより、一意の用具（例えば、同じモデル及び同じ種類の複数のトルクレンチの中からの特定のトルクレンチ）を、タグの読み取りによって識別することができる。特に、タグにおいてコード化された情報は、通常、用具に対して一意的であり、これを用いることで、２つの用具を同じ種類、同じモデル、同じ経年数、同じ物理的外観等であっても区別することができる。

１つの例では、タグベースのシステムは、用具に配置されると共に各用具に対して一意的な識別子をコード化したＲＦＩＤタグを備える。

別の例では、タグベースのシステムは、用具に配置されると共に各用具に対して一意的な識別子をコード化した可視タグを備える。可視タグは、用具収納システム３００の画像検知システムにとって可視となるように用具上に配置されてもよい。タグの例を図４Ａ〜図４Ｃに示している。例えば、タグは、撮像ベースの検知サブシステムによって認識される可視パターンを有するタグ４０１ａ、又は、用具上若しくは用具内に配置されたタグ４０１ｂであって、当該タグ４０１ｂにおいてコード化されたＲＦＩＤ可読（又は他の無線可読）コードを有するタグ４０１ｂを含むことができる。また、可視コード及びＲＦＩＤ可読コードの双方を備える組み合わせタグが用いられてもよい。

図４Ｂ及び図４Ｃの説明例には、単一のタグ（４０１ａ、４０１ｂ）が用具上に配置されたものとして示されているが、複数のタグが用具上に配置されてもよい。例えば、タグを用具の複数の異なる面上に配置することで、用具収納システム３００に配置された用具の向きにかかわらず、少なくとも１つのタグが撮像ベースの検知サブシステムに向かって（例えば、カメラ３１０に向かって）上方を向いていることを確保することができる。所与の用具上に配置された複数のタグは、互いに同一のものであってもよい。これに代えて、複数のタグを互いに異なるものとしてもよく、複数のタグのそれぞれについてのタグデータは、用具収納システム３００によって用いられる記憶された用具データにおいて用具に関連付けられている。

タグは、ポリカーボネート、ポリエステル又は他の適切な材料から形成することができ、これらが装着される用具に付着するように粘着性の裏地を有することができる。１つの例では、タグにおいてコード化される情報は、図４Ａの説明例に示すような異なる着色のバンド又はストライプを用いてコード化されている（図４Ａでは白色、紫色、赤色、黒色、濃青色、淡青色、緑色及び黄色のストライプが示されている）。原色及び／又は混色の双方を用いることができる。タグ上の各カラーストライプは数字（又は英数字）に等しく、色の組み合わせによりコードが生成される。一般に、最初のストライプ及び最後のストライプは、スタートコード及びストップコードを表す。スタートコード及びストップコードは、特定のそれぞれの色に対応してもよい。１つの例では、スタートコードは、１つの特定の色（例えば、シアン）のストライプであってもよく、ストップコードは、別の特定の色（例えば、緑色）のストライプであってもよい。また、全てのタグを、同じスタートコードで開始させ、同じストップコードで終了させてもよい。幾つかの例では、隣接するストライプは、常に異なる色である（例えば、タグに同じ色を隣り合わせて配置することはできない）。図４Ａに示す実施形態では、全てのストライプは、同じ長さ及び幅を有する。他の実施形態では、隣接するストライプは、異なる長さ及び／又は幅を有することができる。

耐久性を得るために、タグは複数の層を備えてもよい。複数の層は、ポリカーボネート／ポリエステル又は他の適切な材料から形成された第１の層（基層）と、色分けされたインクを含む第２の層と、白色インクを含む第３の層と、接着剤を含む第４の層と、タグを用具又は他の物体に接着剤で付着するときに取り除かれる剥離裏地を含む第５の層とを含む。

１つの例では、タグは、６つの異なる色を用いてコードを構成している（例えば、スタートコードストライプ及びストップコードストライプに加えて、異なる色の６つのストライプ）。この例では、タグ上にコード化可能な異なるコードの総数は、タグ上に設けられたストライプの数に依存する。例えば、画像検知システムによるタグの可読性を改善するために、タグは、同じ色が横方向の隣接するストライプに存在できないという制限を用いて構成されてもよい。そのような制限がある場合、６桁のコード（及び６つの異なるカラー）を用いると、１３，０２１個の個別のタグコードを形成することができ、７桁のコード（及び６つの異なるカラー）を用いると、６５，１０４個の個別のタグコードを形成することができる。制限を設けず、同じ色のストライプを互いに隣接して配置することが可能である場合、より多くの数の個別のタグコードを得ることができる。

他の例では、異なる数のストライプ／桁、及び／又は、異なる数の異なる色を用いて、より多くの数又はより少ない数の個別のタグコードを生成することができる。例えば、図４Ａ及び図４Ｂは、８つのストライプ又はバンドが用いられる（及び８つの異なる色が用いられる）場合の説明例を示している。

これに加えて、撮像デバイスからタグまでの距離及び／又は用具のサイズに応じてタグサイズを変更することができる。例えば、大きな用具及び／又は用具収納システム３００の下側の引き出し（例えば、図３の例では、撮像デバイス３１０から比較的遠くに位置する引き出し）に提供される用具には、大きなタグ（幅の広い着色ストライプ／バンドを有する）を設けることができる一方、それよりも小さな用具及び上側の引き出し（例えば、撮像デバイス３１０に近い位置にある引き出し）に設けられた用具には、それよりも小さなタグ（より幅の狭い着色ストライプ／バンドを有する）を設けることができる。

通常、タグ上のストライプ又はバンドの全ては、互いに同じ幅を有する。異なるタグ上のストライプ又はバンドは、互いに同じ幅を有してもよいし、又は、これに代えて、異なるタグ上のストライプ又はバンドは、異なる幅を有してもよい（例えば、上述したように、タグが大きいほどストライプ又はバンドの幅を広くすることができる一方、タグが小さいほどストライプ又はバンドの幅を狭くすることができる）。

用具収納システム３００が、当該用具収納システム３００に収納された用具（及び／又は他の物体）上に配置されたタグを利用するには、用具収納システム３００が在庫状況を判定するのに用いる用具データは、タグデータを含むべきである。この点に関して、用具データは、各タグにおいてコード化された一意の識別子を含むとともに適切な用具を各一意の識別子に関連付けるように作成又は更新されるべきである。

一般に、用具収納システム３００が記憶する用具データは、用具収納システム３００に収納された物体／用具の在庫状況を判定するのに用いられる。画像検知システムを用いて当該システム３００に収納された物体及び用具の在庫状況（例えば、有無）を判定する画像ベース用具収納システム３００では、テキストファイル等のファイルを用いることによって用具データを生成することができる。動作中、当該システム３００が用いる用具データのデータベースは、特定の物体／用具属性を規定するデータファイル（例えば、テキストファイル）を作成するプロセスを用いることによって、システムメモリ及びデータベース内に入力された物体関連データに基づいて生成される。このデータファイルは、自動用具収納管理システム３００の初期セットアップ中にコンピュータプログラムによって読み取られ、当該ファイルからのデータが、用具データのデータベースの適切なフィールド内に読み込まれ、当該システム３００の適切な動作を提供するものである。

データファイル（例えば、テキストファイル）に記録されると共に用具データのデータベースに読み込まれるデータは、例えば、顧客（例えば、顧客名又は一意の識別子）と、収納装置名（これは、例えば、用具又は物体が収納される特定の用具箱又は他の収納装置を識別するものである）と、引き出し識別子（これは、例えば、用具又は物体が収納される用具箱又は他の収納装置の特定の引き出しを識別するものである）と、輪郭名、場所及び形状識別子（例えば、用具の輪郭であって、これに基づいてシステムが収納内の用具の有無を判定するためのものである、用具の輪郭）と、物体説明（例えば、用具の名称）と、溝及び／又は穴（例えば、物体又は用具の収納場所と連続すると共に使用者の指が収納場所から物体又は用具を握ることを可能にするように設計された溝及び穴）に関する情報とを、データ内の各エントリと関連付けた情報を含むことができる。

通常、データファイル内の情報は、上述したタグに関する情報も、タグにおいてコード化された一意の識別子に関する情報も含まない。タグ情報は、データファイルに含めることができない。なぜならば、タグ（それらの識別コード／データを有する）は、システムのデータベースにデータファイルからの情報が記憶された後にのみ、収納した物体／用具に付することができ、このため、タグからの識別コード／データは、一般に、システムによって読み込まれるデータファイルに含めることができないからである。その上、データファイルのデータについては、用具収納システム３００の製造業者又は用具の製造業者が提供可能である一方、タグについては、エンドユーザが、収納装置において用いられる特定の用具に基づいて付することが可能であり、したがって、製造業者は、一般に、データファイルにおいて、どのような識別コード／データが各物体／用具に関連付けられるのかを知ることができない。

その結果、タグ情報は、通常、データファイルとは別に用具収納システム３００の用具データのデータベースに提供され、当該用具データのデータベース内にロードされる必要がある。データベースに記憶された用具データの各セットにタグ情報を手作業で関連付けるプロセスは、時間がかかる退屈なものである。その結果、用具管理及び用具収納システム３００の用具データのデータベース内にタグからの識別情報を入力すると共にタグ情報をデータベースの既存の物体／用具関連データに関連付ける自動化方法が必要とされる。

その上、紛失、損傷、通常使用による摩耗又は他の理由に起因して、タグを交換しなければならない場合、用具データのデータベースに記憶された既存のタグ識別データを、新たな交換タグの新たなデータに置き換えると共にこの新たなデータを適切な物体に関連付ける自動化方法は、現在存在しない。

したがって、本開示は、タグからの識別情報を用具管理及び用具収納システム３００の用具データのデータベース内に入力すると共にこのタグ情報を既存の物体関連データに関連付ける自動プロセスを提供する。これに加えて、本開示は、また、データベースを更新すると共に新たなタグからのデータを、用具管理及び用具収納システム３００に収納された適切な物体に関連付ける高速かつ容易な自動化方法を提供する。

動作中、用具データのデータベースを更新する自動プロセスを、用具管理及び用具収納システム３００において実行することができる。用具管理及び用具収納システム３００は、データファイル（例えば、テキストファイル）に含まれるテキストデータを読み取って利用し、用具データのデータベースフィールドに用具データを格納する電子的手段及びソフトウェア手段を備える。このデータは、物体識別子、顧客識別子又は顧客名、収納装置名、引き出し識別子、輪郭名、場所、形状識別子、物体説明、１つ以上の溝定義、１つ以上の穴定義、及び／又は、他の適切な情報を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

このシステムは、また、用具収納システム３００を用具／引き出しトレーニングモードで動作させて、当該システム３００に、画像検知システム（例えば、少なくとも１つのカメラ）が取得した画像データを読み取らせ、この画像データを、データベースに記憶されているデータファイル（例えば、テキストファイル）からのデータと相互に関連付けさせるプログラム命令を含む。

その後、当該システムは、相互に関連付けたデータを用いて、輪郭トレーニング、不在シグネチャの取得及び／又は存在シグネチャの取得のための用具トレーニングプロセスにおけるステップを完了する。

図５は、用具トレーニングに関する方法５００のステップを示す簡略化したブロック図である。方法５００によれば、タグからのタグ情報をシステム３００の用具データのデータベースに自動的に追加するために、ステップは、用具収納システム３００のポケット又は他の収納場所に収納されるアイテム（例えば、用具又は他の物体）にタグを付するステップ５０１を含むことができる。次に、ステップ５０３では、用具トレーニングプロセスを開始する。ユーザは、例えば、用具収納システム３００のユーザインタフェース３０５上で用具トレーニングプロセスの起動アイコンを選択することによって用具トレーニングプロセスを開始することができる。１つの例では、ユーザは、（例えば、ユーザインタフェース３０５上で引き出し、棚、コンパートメント等を選択することによって）引き出し、棚、コンパートメント又は用具収納システムに収納された全ての用具／物体について用具トレーニングプロセスを開始するオプションを選択してもよいか、又は、（例えば、ユーザインタフェース３０５上で１つ以上の特定の用具又は物体を選択することによって）用具収納システムにおける１つ以上の特定の用具について用具トレーニングプロセスを開始するオプションを選択してもよい。

ステップ５０５では、用具トレーニングプロセスにより、用具収納場所に物体がない状態で輪郭トレーニングを実行する。したがって、この輪郭トレーニングを実行する前に、システム３００は、ユーザに対して、トレーニングの対象となる用具又は他の物体を収納場所から取り出すように指示することができる。輪郭トレーニングは、用具収納システム３００がその画像検知システムを起動して、当該システムの全ての収納場所をスキャンし、物体がそこに収納されていない場合の当該収納場所の輪郭を検出することを含むことができる。１つの例では、用具収納システム３００は、画像検知システムが収納場所の画像（複数の場合もある）をキャプチャすることを可能にするために、ユーザに対して、トレーニングの対象となる引き出し（複数の場合もある）を開放及び閉鎖するように指示することができる。その後、用具収納システム３００は、撮像処理を実行して、キャプチャした画像内で用具収納場所の輪郭を識別することができる。例えば、エッジ検出アルゴリズムを用いて、用具収納場所のエッジを画像内で検出することができる。全ての用具／物体についての用具トレーニングプロセスの場合には、用具収納システム３００は、次に、キャプチャした画像内の用具収納場所の輪郭と、用具収納システム３００のメモリに記憶された用具収納場所の輪郭とのパターンマッチングに基づいて、これらの輪郭同士の整合性（alignment）を決定する。１つ以上の特定の用具についての用具トレーニングプロセスの場合には、用具収納システム３００は、キャプチャした画像（複数の場合もある）内の１つ以上の特定の用具についての用具収納場所の輪郭と、メモリに記憶された用具収納場所の輪郭との整合性（alignment）に基づいて、用具収納場所と画像検知システムとの間の整合性についてのパラメータ（alignment parameter）を決定する。この整合性についてのパラメータは、撮像検知システムの視野に対する収納引き出し又は棚内の収納場所の位置及び回転整合性（rotational alignment）を特徴付けることを含めて、撮像検知システムに対する収納引き出し又は棚内の収納場所の位置を特徴付けることができる。決定した整合性についてのパラメータは、その後、システム３００の後続の動作において、用具トレーニングシステム３００によって、収納場所のうち予想される場所と、画像検知システムがキャプチャした画像内の収納された用具とを識別するのに用いられる。

次に、ステップ５０７では、用具トレーニングプロセスにより、何もない収納場所（又はポケット）の色属性（又は他の属性）を記録する用具無しトレーニングを実行する。用具無しトレーニングは、用具収納システム３００がその画像検知システムを起動して、システムの全ての収納場所をスキャンし、物体がそれらの収納場所に収納されていない場合の収納場所の色属性を検出することを含むことができる。これに代えて、システム３００は、輪郭トレーニング中にキャプチャした画像（複数の場合もある）を用いることができる。用具無しトレーニングステップにおいて、用具収納システム３００は、各収納場所（例えば、輪郭トレーニングによって識別された各収納場所）について、用具又は物体がその収納場所に配置されていない場合のその収納場所の色、色シグネチャ又は他の画像属性を識別する。全ての用具／物体についての用具トレーニングプロセスの場合には、用具無しトレーニングは、全ての収納ロケーションについて実行される。１つ以上の特定の用具の用具トレーニングプロセスの場合には、用具無しトレーニングは、これら１つ以上の特定の用具に関連付けられた収納場所について実行される。次に、用具収納システム３００は、用具又は物体が収納場所に配置されていない場合の収納場所の色、色シグネチャ又は他の画像属性を、その後の用具の有無の判定に用いるために記憶する。

次に、ステップ５０９では、用具トレーニングプロセスにより、用具（複数の場合もある）が収納場所（又はポケット）に存在する状態で用具有りトレーニングを実行する。この用具有りトレーニングを実行する一環として、システム３００は、ユーザに対して、トレーニングの対象となる用具又は他の物体を収納場所に置くように指示することができる。用具有りトレーニングは、用具収納システム３００が、その画像検知システムを起動して、システムの全ての収納場所をスキャンし、物体／用具がそれらの収納場所に収納されている場合のそれらの収納場所の画像属性を検出することを含むことができる。１つの例では、用具収納システム３００は、画像検知システムが収納場所の画像（複数の場合もある）をキャプチャすることを可能にするために、ユーザに対して、トレーニングの対象となる引き出し（複数の場合もある）を開放及び閉鎖するように指示することができる。用具有りトレーニングは、３つの連続したスキャンを実行して、これらの３つのスキャンのそれぞれの実行中にキャプチャされたデータの精度及び整合性を確保することを含むことができる。システム３００は、ユーザに対して、連続したスキャンとスキャンとの間でトレーニングの対象となる用具を取り出したり、元の場所に戻したりするように指示することができ、また、適切な場合には、ユーザに対して、（例えば、用具を２つ以上の向きで収納場所内に挿入することができる状況において）連続したスキャンとスキャンとの間で収納場所において用具を回転させるように指示してもよい。用具有りトレーニングの結果、システムは、用具（複数の場合もある）が存在する状態での収納場所（例えば、ポケット）の画像属性又は色属性を記録することができる。具体的には、用具有りトレーニングステップにおいて、用具収納システム３００は、各収納場所（例えば、輪郭トレーニングによって識別された各収納場所）について、用具（複数の場合もある）又は物体（複数の場合もある）が収納場所（複数の場合もある）に存在し配置されている場合の収納場所（複数の場合もある）の色、色シグネチャ又は他の画像属性を識別する。全ての用具／物体の用具トレーニングプロセスの場合には、用具有りトレーニングは、全ての収納場所について実行され、１つ以上の特定の用具の用具トレーニングプロセスの場合には、用具有りトレーニングは、これら１つ以上の特定の用具に関連付けられた収納場所について実行される。次に、用具トレーニングシステム３００は、用具又は物体が収納場所に配置されている場合の収納場所の色、色シグネチャ又は他の画像属性を、その後の用具の有無の判定に用いるために記憶する。

用具有りトレーニング中に、タグ（例えば、色コード化ストライプ又は色コード化バンドを備えるタグ）がいずれかの用具又は物体に存在する場合、システム３００は、ステップ５１１において、そのタグをコード化タグとして認識するように動作する。特に、システムは、用具有りトレーニング中に画像検知システムがキャプチャした画像においてタグスタートコード及びタグストップコードを識別することと、スタートコードストライプとストップコードストライプとの間で適切な数の着色ストライプ（例えば、６つのストライプ又は７つのストライプ）を識別することとによって、タグを認識することができる。次に、システムは、各ストライプの色（又は他の属性）を識別することと、識別された色の並びを対応する英数字の並びに変換することとによってタグコードを検出及び特定し、特定したタグコードが適切なフォーマットに適合しているかを確認するためにタグコードを認証し、テキストファイルを用いることによって、識別したコードデータを用具データのデータベースに予め入力された物体データに関連付ける関連付けを用具データのデータベース内に作成する。識別したコードデータは、キャプチャした画像内のタグの場所に基づいて物体データに関連付けることができる。例えば、タグの場所と識別した輪郭の位置とを比較し、輪郭を識別して、この輪郭とコードデータを関連付けることができ、続いて、コードデータを、識別した輪郭に対応する物体データに関連付けることができる。

用具収納システム３００がネットワーク化システムの一部を形成する例では、タグデータは、まず、システム３００によってローカルに記憶された、用具データのデータベースに記憶され、その後、接続されるサーバに記憶された対応するデータベースにコピーされる（ステップ５１３）。

タグ情報をタグデータのデータベースに自動的に追加する処理についての上記説明は、物体が用具収納システム３００の収納場所に収納されていないときに、輪郭トレーニング（ステップ５０５）及び用具無しトレーニング（ステップ５０７）が実行されることを示している。但し、より一般的には、このプロセスは、限られた数の物体（複数の場合もある）（例えば、１つの物体又は２つ以上の物体であるが、必ずしもシステム３００に収納された全ての物体とは限らない）についてのタグ情報を追加するように実行することができる。そのような場合、輪郭トレーニング（ステップ５０５）及び用具無しトレーニング（ステップ５０７）は、トレーニングの実行対象である限られた数の物体（複数の場合もある）に関連付けられた（又は物体を収納するように構成された）収納場所に収納物体が存在しない状態で実行される。輪郭トレーニング（ステップ５０５）中及び用具無しトレーニング（ステップ５０７）中、用具収納システム３００は、データベースに現在記憶されている用具データに基づいて、どの収納場所（複数の場合もある）が空である（別の言い方をすれば、そこに収納された物体を有しない）のかを識別することができ、次に、システム３００は、識別した収納場所（複数の場合もある）に対して輪郭トレーニング（ステップ５０５）及び用具無しトレーニング（ステップ５０７）を実行することができる。続いて、用具有りトレーニング（ステップ５０９）が、識別した収納場所（複数の場合もある）の同じセットに対して実行され、これにより、ステップ５１１においてタグデータを用具（及び収納場所（複数の場合もある））のそれぞれに関連付けることができる。

用具収納システム３００は、同様に、例えば、紛失したタグ、摩耗したタグ又は損傷したタグの交換が行われる場合に、データベースに記憶されたタグ情報を更新するのに用いることができる。そのような状況では、ユーザは、可能な場合には物体からタグを取り除いてそのタグを新たなタグに交換することができる。続いて、上述したような全用具トレーニングプロセスを実行することができる。

代替的に、ユーザは、可能な場合には、物体からタグを取り除いてそのタグを新たなタグに交換することができる。次に、ユーザは、個別の用具トレーニングプロセスを実行することができ、このプロセスでは、ユーザは、トレーニングの実行対象である用具を（例えば、用具収納システム３００のユーザインタフェースを用いて）選択する。ユーザが用具を選択すると、システム３００は、選択した用具に関連付けられた収納場所又はポケットに物体が存在していない状態で、輪郭トレーニング（例えば、５０５）を実行する。システム３００は、更に、用具無しトレーニング（例えば、５０７）を実行して、何も無い収納場所又はポケットの色属性を記録する。続いて、システム３００は、ユーザに対して、用具を収納場所に配置するように指示し、システムは、次に、選択した用具が収納場所又はポケットに存在している状態で用具有りトレーニング（例えば、５０９）を実行する。用具有りトレーニングは、収納場所又はポケットを３回スキャンすることと、用具が存在している収納場所又はポケットの色属性を記録することとを含むことができる。輪郭トレーニングステップ、用具無しトレーニングステップ及び用具有りトレーニングステップは、他の収納場所又はポケット（例えば、選択した用具の収納場所又はポケット以外の収納場所又はポケット）が占有されているのか又は占有されていないのかを問わず、実行することができる。用具有りトレーニングは、更に、用具有りトレーニング中にキャプチャした画像においてカラータグがいずれかの用具又は物体上に存在するか否かを判定すること（例えば、５１１）と、カラータグが存在すると判定した場合、このカラータグをコード化タグとして認識することとを含む。次に、タグコードが特定され認証されると、その後、システムは、テキストファイルを用いることによって、用具データのデータベースにおいて、識別され／認証されたコードデータをデータベースに予め入力された物体データに関連付ける。

上述したように、タグデータは、まず、用具収納システム３００のデータベースに記憶され、その後、サーバのデータベースを用いた実施形態では、サーバのデータベースにコピーされる（例えば、５１３）。

この時点において、シリアル化された用具データを用具に関連付けてタグを用いることによって識別することができるので、タグが付された用具を任意の同一のポケットに収納することができ、用具データはその用具に追従する。

動作中、用具収納システム３００は、記憶された用具データを用いて、システムの収納場所における用具又は他の物体の有無を判定することができる。例えば、システム３００は、画像検知デバイスを用いて収納場所（複数の場合もある）の画像をキャプチャすることができ、キャプチャした画像（又は収納場所に対応すると判定された画像の部分）を、用具無しトレーニング中及び用具有りトレーニング中に記憶された記憶画像属性と比較することができる。この比較に基づいて、システム３００は、キャプチャされた画像に対して最も近い一致性（closest match）を有する記憶画像を識別し、最も近い一致性が、用具有りトレーニングに関連付けて記憶された画像（又は画像属性）に対するものか又は用具無しトレーニングに関連付けて記憶された画像（又は画像属性）に対するものかに基づいて物体又は用具の有無を判定する。システム３００は、更に、キャプチャした画像に基づいて、存在すると判定されたいずれかの物体又は用具上にカラータグが存在するか否かを判定し、カラータグのタグコードを特定し、それによって、特定されたタグコードに関連付けられた物体データ又は用具データを検索することによって、存在する特定の物体又は用具の識別情報を決定する。

図６及び図７は、汎用コンピュータハードウェアプラットフォームの機能ブロック説明図を提供する。図６は、サーバ（例えば、３６１）を実現するのに一般に用いられ得るようなネットワーク又はホストコンピュータプラットフォームを示している。図７は、ユーザインタフェース３０５を含む用具収納システム３００を実現するのに用いられ得るようなユーザインタフェースエレメントを備えたコンピュータを示している。但し、図７のコンピュータは、また、適切にプログラミングされた場合には、サーバとして動作することができる。当業者はそのようなコンピュータ機器の構造、プログラミング及び一般的な動作に精通しており、また、その結果、これらの図面の説明は要しないと考えられる。

サーバは、例えば、パケットデータ通信用のデータ通信インタフェースを備える。サーバは、また、１つ以上のプロセッサの形態をとり、プログラム命令を実行する中央処理装置（ＣＰＵ）を備える。サーバプラットフォームは、通常、内部通信バス、サーバによって処理及び／又は通信される様々なデータファイルについてのプログラム記憶装置及びデータ記憶装置を備えるが、サーバは、多くの場合、ネットワーク通信を介してプログラミング及びデータを受信する。そのようなサーバのハードウェアエレメント、オペレーティングシステム及びプログラミング言語は、本質的に従来のものであり、当業者はそれらに十分精通していると考えられる。サーバ機能は、処理負荷を分散させるために、複数の同様のプラットフォーム上において分散形式で実現され得ることは勿論である。

別段の定めがない限り、添付の特許請求の範囲を含めて、本明細書において明記された全ての測定値、値、定格、位置、大きさ、サイズ及び他の仕様は近似的なものであり、厳密なものではない。それらは、関係する機能と、関係する技術において慣例的なものとに整合する合理的な範囲を有するように意図されている。

保護の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。その範囲は、本明細書及びその後の出願経過を考慮して解釈される際、特許請求の範囲において用いられる文言の通常の意味と一致する広範なものであるとともに、全ての構造的及び機能的な均等物を包含するように解釈されるよう意図されており、また、そのように解釈されるべきである。それにもかかわらず、請求項のいずれも、米国特許法第１０１条、第１０２条又は第１０３条の要件を満たしていない主題を含まないように意図されており、また、含まないものと解釈されるべきである。これによって、そのような主題が意図せず包まれている場合、それに対する権利は放棄される。

直前の記述を除いて、言及又は図示したいずれの内容も、請求項に列挙されているか否かを問わず、いずれかの構成要素、ステップ、特徴、物体、利益、利点又は均等物の公共への献納（dedication）をもたらすように意図されておらず、また、そのように解釈されるべきではない。

本明細書に用いられる用語及び表現は、別の特定の意味が本明細書に述べられている場合を除いて、それらの対応するそれぞれの調査及び研究の分野に関してそのような用語及び表現に適合した通常の意味を有することが理解されるであろう。第１及び第２等の関係語は、或る実体又は動作を別の実体又は動作と区別するためにのみ用いられる場合があり、そのような実体又は動作の間に実際にそのような関係又は順序があることを必ずしも必要とするものでもなく、意味するものでもない。用語「備える／含む」又はこの用語の他の任意の変形体は、要素を列挙したものを含むプロセス、方法、物品又は装置が、それらの要素を含むだけでなく、明示的に列挙されていない他の要素又はそのようなプロセス、方法、物品若しくは装置に本来備わっている他の要素も含むことができるように、非排他的な包含を対象として含むように意図されている。１つの（「a」 or 「an」）」が前置される要素は、更なる制約がない限り、その要素を含むプロセス、方法、物品又は装置に更なる同一の要素が存在することを除外するものではない。

本開示の要約書は、読み手が、技術的な開示内容の本質を素早く確認することができるように設けられている。要約書は、特許請求の範囲の範囲又は意味を解釈又は限定するのに用いるものではないという理解のもとで提示されたものである。さらに、以上の詳細な説明では、本開示を合理的にするために種々の実施形態において種々の特徴がグループ化されていることを見て取ることができる。本開示のこの方法は、特許請求される実施形態が、各請求項に明示的に記載されるよりも多くの特徴を必要とするという意図を示すものとして解釈すべきではない。むしろ、添付の特許請求の範囲が示すように、発明の主題は、開示されている単一の実施形態の全ての特徴よりも少ない特徴において存在する。したがって、添付の特許請求の範囲は、本明細書において、各請求項が別個に特許請求されている主題として独立したものとして、詳細な説明に組み込まれる。

以上では、最適なモードと見なされるもの及び／又は他の例を記載したが、そこでは様々な変更を行うことができ、本明細書において開示される主題を様々な形態及び例において実施することができることと、本教示を数多くの応用形態に適用することができ、その一部のみが本明細書において記載されていることとが理解されよう。添付の特許請求の範囲は、本教示内容の真の範囲内に含まれる全ての応用、変更及び変形を特許請求することを意図している。

Claims (17)

1. 自動資産管理システムであって、
   物体を収納する複数の収納場所と、
   前記複数の収納場所に収納されるように構成された物体の有無を判定するのに用いられる画像を生成するように構成された画像ベース検知システムと、
   前記複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶するデータベースであって、前記画像ベース検知システムが生成した画像に基づいて前記自動資産管理システムが前記収納場所における前記物体の有無を判定することを可能にするのに十分なデータを記憶する前記データベースと、
   プロセッサと、
   プログラム命令を格納する非一時的機械可読記録媒体と、
   を備え、
   前記プログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、物体のタグにおいてコード化された一意の識別子を前記データベースに自動的に記憶させる用具トレーニングプロセスを実行させるものであって、
   前記画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所に何もない間、当該収納場所の第１のスキャンを実行し、当該特定の収納場所に何もない場合の当該特定の収納場所の画像属性を記憶すること、
   前記画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる前記特定の物体に関連付けられた前記特定の収納場所が当該特定の物体によって占有されている間、当該収納場所の第２のスキャンを実行し、当該特定の物体が存在している場合の当該特定の収納場所の画像属性を記憶すること、
   前記第２のスキャン中にキャプチャした画像に基づいて、一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在するか否かを判定すること、及び、
   前記特定の物体に存在すると判定した前記タグの前記一意の識別子を、前記特定の物体に関して記憶されたデータに関連付けて含ませるように、前記自動資産管理システムの前記複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶する前記データベースを更新することによって、前記プロセッサに前記用具トレーニングプロセスを実行させるものである、自動資産管理システム。
2. 前記プロセッサは、前記第２のスキャン中に前記画像ベース検知システムがキャプチャした前記画像においてスタートコード及びストップコードを検出することによって、前記一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在すると判定する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
3. 前記プロセッサは、前記特定の物体に関連付けられた画像の一部において前記タグを検出することによって、前記一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在すると判定する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
4. 前記タグは、異なる色を有する複数の隣接するストライプを含み、前記プロセッサは、前記隣接するストライプにおける前記色の並びに基づいて、前記タグにおいてコード化された一意の識別子を特定するように構成されている、請求項３に記載の自動資産管理システム。
5. 前記プロセッサは、
   前記画像ベース検知システムがキャプチャした前記画像内の前記特定の物体に関連付けられた場所において前記タグを検出するステップと、
   前記検出したタグにおいて、異なる色を有する複数の隣接するストライプの色を識別するステップと、
   前記識別した色をこれに対応する英数字に変換するステップと、
   を実行することによって、一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在すると判定するものであり、
   前記データベースを更新することは、前記タグの前記識別された色に対応して変換された英数字を含むデータを記憶することを含む、請求項１に記載の自動資産管理システム。
6. 前記タグを検出することは、前記画像ベース検知システムがキャプチャした画像において、タグに関連付けられたスタートコード及びストップコードを検出することと、前記スタートコードの場所と前記ストップコードの場所との間に位置する前記画像の一部を検出タグとして特定することとを含む、請求項５に記載の自動資産管理システム。
7. 前記プロセッサは、更に、
   前記画像ベース検知システムを用いて前記収納場所の第３のスキャンを実行するステップと、
   前記第３のスキャンでキャプチャした画像の画像属性が前記第２のスキャン又は前記第１のスキャンのそれぞれでキャプチャした画像の画像属性のいずれと最も近い一致性があるのかに基づいて、前記複数の収納場所の少なくとも１つにおける前記特定の物体の前記有無を判定するステップと、
   を実行することによって、前記複数の収納場所における前記特定の物体の有無を判定するように構成されている、請求項１に記載の自動資産管理システム。
8. 前記プロセッサは、更に、前記第１のスキャン中に前記画像ベース検知システムが生成した第１の画像に基づいて、当該第１の画像における収納場所の輪郭を識別し、当該識別した輪郭と前記自動資産管理システムに記憶された輪郭について予想される場所との整合性を決定するように構成されており、
   前記決定した整合性は、前記資産管理システムの前記複数の収納場所に収納されるように構成された前記物体に関するデータを記憶するデータベースに記憶される、請求項１に記載の自動資産管理システム。
9. 前記プロセッサは、前記自動資産管理システムのユーザに対して、前記第１のスキャンを実行する前に前記特定の物体が前記自動資産管理システムの前記特定の収納場所に存在しないことを確認するための指示を提供し、
   前記プロセッサは、前記自動資産管理システムの前記ユーザに対して、前記第２のスキャンを実行する前に前記自動資産管理システムの前記特定の収納場所に前記特定の物体を置くための指示を提供する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
10. 前記プロセッサは、前記第１のスキャンにおいて取得した画像に基づいて、物体が存在しない場合の特定の収納場所の色特性を決定し、
    前記プロセッサは、前記第２のスキャンにおいて取得された画像に基づいて、前記物体が存在する場合の特定の収納場所の画像属性を決定する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
11. 前記プロセッサは、前記自動資産管理システムのユーザに対して、前記第２のスキャンを実行する前に前記特定の物体にタグを付するための指示を提供する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
12. 前記プロセッサは、前記特定の物体に関連付けられて予め記憶された識別子を、前記特定の物体に存在すると判定したタグの一意の識別子に置き換えるように、前記物体に関するデータを記憶するデータベースを更新する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
13. 前記プロセッサは、存在すると判定された特定の物体に関するデータに関連付けられたエントリを生成することと、前記特定の物体に存在すると判定されたタグの一意の識別子を含ませることとによって、前記物体に関するデータを記憶するデータベースを更新する、請求項１に記載の自動資産管理システム。
14. 物体を収納する複数の収納場所を有する自動資産管理システムのデータベースに、物体のタグにおいてコード化された一意の識別子を自動的に記憶する方法であって、
    前記自動資産管理システムの前記複数の収納場所に収納されるように構成された物体の有無を判定するのに用いられる画像を生成するように構成された画像ベース検知システムを用いて、用具トレーニングの対象となる特定の物体に関連付けられた特定の収納場所に何もない間、前記複数の収納場所の第１のスキャンを実行すること、
    前記特定の収納場所に何もない場合の前記特定の収納場所の画像属性を前記データベースに記憶すること、
    前記画像ベース検知システムを用いて、前記用具トレーニングの対象となる前記特定の物体に関連付けられた前記特定の収納場所が前記特定の物体によって占有されている間、前記収納場所の第２のスキャンを実行すること、
    前記特定の物体が存在している場合の前記特定の収納場所の画像属性を前記データベースに記憶すること、
    前記第２のスキャン中に前記画像ベース検知システムが生成した画像に基づいて、一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在するか否かを判定すること、及び、
    前記特定の物体に存在すると判定されたタグの一意の識別子を、前記特定の物体に関して記憶されたデータに関連付けて含ませるように、前記複数の収納場所に収納されるように構成された物体に関するデータを記憶する前記自動資産管理システムの前記データベースを更新すること、
    を含み、
    前記データベースに記憶される画像属性は、前記画像ベース検知システムが生成した画像に基づいて、前記自動資産管理システムが前記収納場所における前記物体の有無を判定することを可能にするのに十分なものである、方法。
15. 一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在するか否かを判定することは、前記第２のスキャン中に前記画像ベース検知システムが生成した画像において、前記特定の物体を含む画像の一部を識別すること、及び、前記識別した画像の一部に前記タグが存在するか否かを判定することを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記一意の識別子をコード化したタグが前記特定の物体に存在することは、前記第２のスキャン中に前記画像ベース検知システムがキャプチャした前記識別した画像の一部においてスタートコード及びストップコードを検出することによって判定される、請求項１５に記載の方法。
17. 前記タグは、異なる色を有する複数の隣接するストライプを含み、前記方法は、前記隣接するストライプにおける前記色の並びに基づいて、前記タグにおいてコード化された一意の識別子を特定することを更に含む、請求項１６に記載の方法。