JP2021057054A - 画像認識装置 - Google Patents
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Abstract
Description
(第1実施形態)
まず、第1実施形態に係る画像認識装置について説明する。
図1は、第1実施形態に係る画像認識装置10の構成例を概略的に示す。
なお、画像認識装置10は、複数個の撮影部2を備えてもよい。この場合、複数の撮影部2は、それぞれ異なる位置及び角度で対象物を撮影するように設置されてもよい。
なお、画像認識装置10は、載置面上に置かれた対象物を照らすための照明などを備えてもよい。
また、撮影部2及び処理部3は、筐体1と一体的に形成されてもよい。
また、画像認識装置10は、必要に応じて、適宜他の構成を備え、又は、上記の構成を欠いてもよい。
図2は、画像認識装置10の構成例を示すブロック図である。
図2に示すように、画像認識装置10は、撮影部2、及び、処理部3などを備える。処理部3は、プロセッサ(CPU)11、ROM12、RAM13、NVM14、表示部15、及び、インターフェース16などを備える。
例えば、プロセッサ11は、ROM12又はNVM14に記憶されているプログラムを実行することにより、画像認識装置10の動作制御あるいは画像認識装置10の運用形態に応じた種々の処理を行う。
RAM13は、揮発性のメモリである。RAM13は、プロセッサ11の処理中のデータなどを一時的に格納する。RAM13は、プロセッサ11からの命令に基づき種々のアプリケーションプログラムを格納する。また、RAM13は、アプリケーションプログラムの実行に必要なデータ及びアプリケーションプログラムの実行結果などを格納してもよい。
インターフェース16は、プロセッサ11が撮影部2と通信するためのインターフェースである。インターフェース16は、プロセッサ11からの画像を撮影させる制御信号を撮影部2に送信する。また、インターフェース16は、撮影部2が撮影した画像を取得する。即ち、プロセッサ11は、インターフェース16を通じて、撮影部2が撮影した画像を取得する。
まず、プロセッサ11は、対象物を含む画像を取得する機能を有する(画像取得部)。
例えば、プロセッサ11は、インターフェース16を通じて画像を撮影させる制御信号を撮影部2に送信する。撮影部2は、当該制御信号に従って載置面を撮影する。撮影部2は、インターフェース16を通じて、撮影した画像をプロセッサ11へ送信する。プロセッサ11は、撮影部2から画像を取得する。
なお、プロセッサ11は、外部装置から対象物を含む画像を取得してもよい。
また、プロセッサ11は、異なる高さの面を異なる対象物領域として抽出してもよい。
なお、プロセッサ11が対象物領域を抽出する方法は、特定の方法に限定されるものではない。
なお、プロセッサ11がオブジェクト認識を行う方法は、特定の方法に限定されるものではない。また、プロセッサ11は、対象物領域をラスタスキャンし、上記のいずれかの判定を行ってもよい。
図3は、第1の実施形態に係る画像認識装置10の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、画像認識装置10のプロセッサ11は、撮影部2を用いて載置面上の画像を撮影する。プロセッサ11は、撮影部2により撮影した撮影画像を取得する(ACT11)。
撮影画像を取得すると、プロセッサ11は、取得した撮影画像から対象物領域を抽出する(ACT12)。
コード認識に成功した場合(ACT14、YES)、又は、オブジェクト認識に成功した場合(ACT17、YES)、プロセッサ11は、ACT13又はACT15で認識した対象物を撮影画像の認識結果としてRAM13又はNVM14に記憶する(ACT17)。
(第2実施形態)
次に、第2実施形態について説明する。
第2実施形態に係る画像認識装置10は、対象物領域において複数回、認識処理(コード認識又はオブジェクト認識など)を行う点で、第1実施形態に係る画像認識装置10と異なる。また、第2の実施形態に係る画像認識装置10は、第1の実施形態で説明した図1及び図2に示すものと同様なハードウエア構成を有するものとする。
第2の実施形態に係る画像認識装置10のプロセッサ11は、対象物領域において認識処理を複数回実行する機能を有する(認識部)。例えば、プロセッサ11は、ある対象物領域において認識処理として、コード認識又はオブジェクト認識を行う。プロセッサ11は、当該対象物領域から1つの対象物を認識した後、さらに当該対象物領域において認識処理を行う。プロセッサ11は、当該対象物領域において、さらなる対象物を認識できなくなるまで、認識処理を繰り返す。
まず、プロセッサ11は、対象物領域の画像においてエッジ又は局所特徴量を抽出する。プロセッサ11は、対象物領域から抽出したエッジ又は局所特徴量とデータベース14aに登録されている各対象物のエッジ又は局所特徴量とが一致するかを判定する。プロセッサ11は、エッジ又は局所特徴量が一致する対象物が検出できた場合、対象物領域における1つの対象物が、エッジ又は局所特徴量が一致した対象物であると認識(判断)する。
図4は、撮影画像から抽出された対象物領域20の例である。図4に示す例では、対象物領域20において商品Aと商品Bとが存在する。
ここで、プロセッサ11は、対象物領域20において図5に示すような特徴点(局所特徴)を抽出したものとする。図5に示す例では、対象物領域20内の円が特徴点を中心とし局所特徴量生成のために参照した範囲(以下図5に関わる説明では“特徴点”と記載)を示すものとする。プロセッサ11は、対象物領域20の特徴点とデータベース14aに登録されている対象物の特徴点とを比較する。ここでは、プロセッサ11は、対象物領域20において、データベース14aにおける商品Aの特徴点と一致する特徴点を対象物領域20から発見したものとする。この場合、プロセッサ11は、対象物領域20における1つの対象物として商品Aを認識する。
図5に示す例では、削除された特徴点は、破線の円で示すものとする。対象物領域20から抽出した特徴点から商品Aの特徴点を削除した後、プロセッサ11は、さらに、2回目のオブジェクト認識を実行する。図5が示すように、2回目のオブジェクト認識では、対象物領域20から抽出した特徴点のうち商品Aの特徴点及び局所特徴量が削除された状態で実施される。
対象物領域20から抽出した特徴点から商品Bの特徴点及び局所特徴量を削除した後、プロセッサ11は、さらに、3回目のオブジェクト認識を実行する。図5が示すように、3回目のオブジェクト認識では、商品Aの特徴点と商品Bの特徴点及び局所特徴量が削除された状態で実施される。
図6は、第2の実施形態に係る画像認識装置10の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、プロセッサ11は、撮影部2を用いて載置面上の画像を撮影する。プロセッサ11は、撮影部2から撮影画像を取得する(ACT21)。撮影画像を取得すると、プロセッサ11は、撮影画像から対象物領域を抽出する(ACT22)。対象物領域を抽出すると、プロセッサ11は、対象物領域から特徴点及び局所特徴量を抽出する(ACT23)。
(第3実施形態)
次に、第3実施形態について説明する。
第3実施形態に係る画像認識装置10は、対象物領域の面積と認識した対象物の面積とを比較する点で、第2実施形態に係る画像認識装置10と異なる。また、第3の実施形態に係る画像認識装置10は、第1の実施形態で説明した図1及び図2に示すものと同様なハードウエア構成を有するものとする。ただし、第3実施形態に係る画像認識装置10は、データベース14aに、各対象物の面積を示す面積情報を記憶するものとする。例えば、面積情報は、ミリメートル又はインチなどで面積を示してもよいし、撮影画像における画素数で面積を示してもよい。また、データベース14aは、面積情報として、各対象物について各面(例えば、上面、底面又は側面など)の面積を記憶するものとする。
プロセッサ11は、対象物領域全体の面積を取得する機能を有する(面積取得部)。例えば、プロセッサ11は、対象物領域全体の画素数を対象物領域全体の面積として取得する。
図7は、第3の実施形態に係る画像認識装置10の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、第3の実施形態に係る画像認識装置10のプロセッサ11は、撮影部2を用いて載置面上の画像を撮影する。プロセッサ11は、撮影部2から撮影画像を取得する(ACT31)。撮影画像を取得すると、プロセッサ11は、撮影画像から対象物領域を抽出する(ACT32)。対象物領域を抽出すると、プロセッサ11は、対象物領域から特徴点及び局所特徴量を抽出する(ACT33)。特徴点及び局所特徴量を抽出すると、プロセッサ11は、対象物領域全体の面積を取得する(ACT34)
対象物領域全体の面積を取得すると、プロセッサ11は、対象物領域においてオブジェクト認識を実行する(ACT35)。1つの対象物の認識に成功すると(ACT36、YES)、プロセッサ11は、認識できた対象物の面積(認識処理済み面積)を算出する(ACT37)。認識処理済みの面積を算出すると、プロセッサ11は、対象物領域全体の面積と認識処理済みの面積とが一致するかを判定する(ACT38)。ここでは、プロセッサ11は、対象物領域全体の面積と認識処理済みの面積との差分が所定の閾値未満であるかにより一致するかを判定して良い。
また、プロセッサ11は、オブジェクト認識の代わりにコード認識を用いて対象物を特定してもよい。この場合、プロセッサ11は、ACT33及びACT40を実行しなくともよい。
以下に本件出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[C1]
対象物を認識する画像認識装置であって、
対象物に付与されるコード情報から得られる識別情報と、オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報とを認識対象とする対象物ごとに記憶するメモリと、
撮影された画像を取得するインターフェースと、
前記画像から対象物がある対象物領域を抽出し、
前記対象物領域において対象物に付与されているコード情報を抽出し、抽出したコード情報から前記識別情報を認識し、
コード情報に基づく対象物の認識に失敗した場合、前記対象物領域の画像と前記メモリに記憶された各対象物の画像情報とにより対象物を認識するように制御するプロセッサと、
を備える画像認識装置。
[C2]
対象物を認識する画像認識装置であって、
オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報を認識対象とする対象物ごとに記憶するメモリと、
撮影された画像を取得するインターフェースと、
前記撮影された画像から少なくても1つの対象物が存在する対象物領域を抽出し、
前記対象物領域において個々の対象物を認識するための認識処理を複数回実行するように制御するプロセッサと、
を備える画像認識装置。
[C3]
前記メモリは、オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報として対象物の特徴点及び局所特徴量を記憶し、
前記プロセッサは、
前記対象物領域から特徴点及び局所特徴量を抽出し、前記対象物領域から抽出した特徴点及び局所特徴量と前記メモリが記憶する各対象物の特徴点及び局所特徴量とに基づいて少なくとも1つの対象物を認識し、
少なくても1つの対象物が認識できた場合、次回以降の認識処理では認識できた対象物の特徴点及び局所特徴量以外の特徴点及び局所特徴量に基づいて対象物を認識する認識処理を実行する、
前記C2に記載の画像認識装置。
[C4]
前記メモリは、対象物の面積情報を認識対象とする対象物ごとに記憶し、
前記プロセッサは、認識できた対象物の面積を前記メモリから取得し、前記対象物領域において認識できた全ての対象物の総面積と前記対象物領域全体の面積とが一致した場合に、前記対象物領域に対する認識処理を終了する、
前記C2又は3に記載の画像認識装置。
[C5]
前記プロセッサは、前記対象物領域全体の面積が前記対象物領域において認識できた全ての対象物の総面積よりも小さい場合、前記対象物領域に対する認識処理に失敗したと判定する、
前記C4に記載の画像認識装置。
Claims (5)
- 対象物を認識する画像認識装置であって、
対象物に付与されるコード情報から得られる識別情報と、オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報とを認識対象とする対象物ごとに記憶するメモリと、
撮影された画像を取得するインターフェースと、
前記画像から対象物がある対象物領域を抽出し、
前記対象物領域において対象物に付与されているコード情報を抽出し、抽出したコード情報から前記識別情報を認識し、
コード情報に基づく対象物の認識に失敗した場合、前記対象物領域の画像と前記メモリに記憶された各対象物の画像情報とにより対象物を認識するように制御するプロセッサと、
を備える画像認識装置。 - 対象物を認識する画像認識装置であって、
オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報を認識対象とする対象物ごとに記憶するメモリと、
撮影された画像を取得するインターフェースと、
前記撮影された画像から少なくても1つの対象物が存在する対象物領域を抽出し、
前記対象物領域において個々の対象物を認識するための認識処理を複数回実行するように制御するプロセッサと、
を備える画像認識装置。 - 前記メモリは、オブジェクト認識に用いる対象物の画像情報として対象物の特徴点及び局所特徴量を記憶し、
前記プロセッサは、
前記対象物領域から特徴点及び局所特徴量を抽出し、前記対象物領域から抽出した特徴点及び局所特徴量と前記メモリが記憶する各対象物の特徴点及び局所特徴量とに基づいて少なくとも1つの対象物を認識し、
少なくても1つの対象物が認識できた場合、次回以降の認識処理では認識できた対象物の特徴点及び局所特徴量以外の特徴点及び局所特徴量に基づいて対象物を認識する認識処理を実行する、
前記請求項2に記載の画像認識装置。 - 前記メモリは、対象物の面積情報を認識対象とする対象物ごとに記憶し、
前記プロセッサは、認識できた対象物の面積を前記メモリから取得し、前記対象物領域において認識できた全ての対象物の総面積と前記対象物領域全体の面積とが一致した場合に、前記対象物領域に対する認識処理を終了する、
前記請求項2又は3に記載の画像認識装置。 - 前記プロセッサは、前記対象物領域全体の面積が前記対象物領域において認識できた全ての対象物の総面積よりも小さい場合、前記対象物領域に対する認識処理に失敗したと判定する、
前記請求項4に記載の画像認識装置。
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