JP2022071808A - 織物の特徴で製品の真偽を判断し認定品資料を作成する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
電子装置によって実施され、
少なくとも1つの織物部分画像を受信し、当該少なくとも1つの織物部分画像に画像分析を行って、少なくとも1つの第1糸ループによって構成された織物本体及び複数の第2糸ループによって構成された偽造防止特徴を特定し、且つ当該偽造防止特徴が特定されると、当該偽造防止特徴の一部と見なされる画像光学特徴分布情報を解析するステップであって、当該画像光学特徴分布情報は当該第2糸ループを構成し画像光学特徴が互いに類似しない少なくとも2つの子糸によってランダムに生成されるステップと、
入力装置が操作に応じて生成した織物番号を受信するステップと、
当該織物番号又は当該画像光学特徴分布情報をインデックスとして、関連する認定品資料を読み取り、当該織物番号及び当該画像光学特徴分布情報が当該認定品資料に記載された認定品番号及び当該認定品番号に関連付けられた偽造防止特徴情報に合致するかどうか照合し、合致する場合は認定品指示情報を生成し、合致しない場合は偽物指示情報を生成するステップとを含む、織物の特徴で製品の真偽を判断する方法を提供する。
織物で偽造防止特徴が編まれた部分に対して撮影して少なくとも1つの被分析織物画像を生成するステップであって、当該織物において少なくとも1つの第1糸ループによって織物本体が形成され、複数の第2糸ループによって当該偽造防止特徴が形成され、当該第1糸ループの画像光学特徴と当該複数の第2糸ループの画像光学特徴は類似しないステップと、
当該少なくとも1つの被分析織物画像における当該複数の第2糸ループに画像分析を行って、画像光学特徴分布特徴を生成するステップであって、当該画像光学特徴分布特徴は各当該第2糸ループを構成する少なくとも2つの子糸によってランダムに生成され、当該少なくとも2つの子糸の色は類似しないステップと、
当該画像光学特徴分布特徴を偽造防止特徴情報として記録し、当該偽造防止特徴情報を認定品番号に関連付けて記憶して、認定品資料を生成するステップとを含む、織物の特徴で認定品資料を作成する方法を提供する。
図1から図6が参照されるとおり、本発明は織物の特徴で製品の真偽を判断する方法10を提供する。方法10は電子装置20によって織物30の真偽判断が実施されるものである。本発明の方法10を説明する前に、まず本発明に係る織物30について説明する。織物30は少なくとも1つの第1糸ループ311によって構成された織物本体31と、複数の第2糸ループ321によって構成された偽造防止特徴32とを有し、織物本体31と偽造防止特徴32は接続される。つまり、本発明で偽造防止特徴32は従来のようにタグなどの構造を織物30に接続させたものではなく、直接的に織物30に形成される。また、本発明で織物本体31と偽造防止特徴32とで画像光学特徴が類似せず、つまり第1糸ループ311の画像光学特徴は複数の第2糸ループ321の色と類似しない。例えば、第1糸ループ311と複数の第2糸ループ321がそれぞれナチュラル・カラー・システム(Natural Color System)の異なる色相に属する場合に、2つの当該色相間に30度以上の角度が形成される。例えば、第1糸ループ311に色相Y10Rが選ばれた場合に、複数の第2糸ループ321にはY10RとY50R間の角度に位置する色相及びY10RとG70Y間の角度に位置する色相を選択から排除すべきである。また、第1糸ループ311の色と複数の第2糸ループ321の色が同じ色相に属する場合に、少なくとも3つの階調が隔たる。例えば、第1糸ループ311と複数の第2糸ループ321がともに色相Y90Rに属し、第1糸ループ311の階調がNCSカラーサークルによって形成されたNCSカラートライアングル(NCS Color Triangle)の階調S1050に位置する場合に、複数の第2糸ループ321には階調S1020又は階調S6030が選ばれてもよい。つまり、第1糸ループ311の色彩表示はS1050-Y90Rで、複数の第2糸ループ321の色彩表示にS1020-Y90R又はS6030-Y90Rが選ばれる。
少なくとも1つの織物部分画像201を受信し、少なくとも1つの織物部分画像201に画像分析を行って、第1糸ループ311によって構成された織物本体31及び複数の第2糸ループ321によって構成された偽造防止特徴32を特定し、偽造防止特徴32が特定されると、偽造防止特徴32の一部と見なされる画像光学特徴分布情報211を解析するステップであって、画像光学特徴分布情報211は複数の第2糸ループ321を構成し画像光学特徴が互いに類似しない少なくとも2つの子糸322、323によってランダムに生成されるステップ11と、
入力装置22が操作に応じて生成した織物番号221を受信するステップ12と、
織物番号221又は画像光学特徴分布情報211をインデックスとして、関連する認定品資料212を読み取り、織物番号221及び画像光学特徴分布情報211が認定品資料212に記載された認定品番号213及び認定品番号213に関連付けられた偽造防止特徴情報214に合致するかどうか照合し、合致する場合は認定品指示情報215を生成し、合致しない場合は偽物指示情報216を生成するステップ13とを含む。
方法50は、織物30で偽造防止特徴32が編まれた部分に対して撮影して少なくとも1つの被分析織物画像202を生成するステップであって、織物30において第1糸ループ311によって織物本体31が形成され、複数の第2糸ループ321によって偽造防止特徴32が形成され、各第1糸ループ311の画像光学特徴と各第2糸ループ321の画像光学特徴は類似しないステップ51と、
被分析織物画像202における第2糸ループ321に画像分析を行って、画像光学特徴分布特徴251を生成するステップであって、画像光学特徴分布特徴251は第2糸ループ321を構成する少なくとも2つの子糸322、323によってランダムに生成され、少なくとも2つの子糸322、323の画像光学特徴は類似しないステップ52と、
画像光学特徴分布特徴251を偽造防止特徴情報214として記録し、偽造防止特徴情報214を認定品番号213に関連付けて記憶して、認定品資料212を生成するステップ53とを含む。
11 テップ
111 サブステップ
112 サブステップ
12 テップ
13 テップ
131 サブステップ
14 テップ
20 電子装置
201 織物部分画像
202 被分析織物画像
21 演算モジュール
211 画像光学特徴分布情報
212 認定品資料
213 認定品番号
214 偽造防止特徴情報
215 認定品指示情報
216 偽物指示情報
217 部分特徴色分布情報
218 部分特徴色分布情報
219 特徴色分布情報
22 入力装置
221 織物番号
23 撮影装置
24 表示モジュール
250 特徴色分布情報
251 画像光学特徴分布特徴
252 分布差異情報
253 分布差異情報
30 織物
31 織物本体
311 第1糸ループ
32 偽造防止特徴
321 第2糸ループ
322 子糸
323 子糸
40 クラウドサーバー
50 方法
51 ステップ
511 サブステップ
52 ステップ
53 ステップ
531 サブステップ
Claims (18)
- 電子装置によって実施され、織物の特徴で製品の真偽を判断する方法であって、
少なくとも1つの織物部分画像を受信し、前記少なくとも1つの織物部分画像に画像分析を行って、少なくとも1つの第1糸ループによって構成された織物本体及び複数の第2糸ループによって構成された偽造防止特徴を特定し、且つ前記偽造防止特徴が特定されると、前記偽造防止特徴の一部と見なされる画像光学特徴分布情報を解析するステップであって、前記画像光学特徴分布情報は前記第2糸ループを構成し互いに色が類似しない少なくとも2つの子糸によってランダムに生成されるステップと、
入力装置が操作に応じて生成した織物番号を受信するステップと、
前記織物番号又は前記画像光学特徴分布情報をインデックスとして、関連する認定品資料を読み取り、前記織物番号及び前記画像光学特徴分布情報が前記認定品資料に記載された認定品番号及び前記認定品番号に関連付けられた偽造防止特徴情報に合致するかどうか照合し、合致する場合は認定品指示情報を生成し、合致しない場合は偽物指示情報を生成するステップとを含むことを特徴とする前記方法。 - 撮影装置を利用して被検織物に対し撮影して前記少なくとも1つの織物部分画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 同じ前記被検織物から得られた少なくとも1つの前記織物部分画像を受信し、画像類似度分析で少なくとも1つの前記織物部分画像から前記偽造防止特徴をまとめることを特徴とする請求項2に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 前記認定品資料から少なくとも2つの部分特徴色分布情報を取得し、色に基づいて前記画像光学特徴分布情報を分析し少なくとも2つの特徴色分布情報を生成し、各前記特徴色分布情報のサンプル色と前記複数の部分特徴色分布情報のサンプル色は同じであり又は類似し、各前記特徴色分布情報と関連する1つの前記部分特徴色分布情報が同じであるかどうかを照合することを特徴とする請求項3に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 前記認定品資料はクラウドサーバーに記録されていることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 前記クラウドサーバーはブロックチェーンストレージ(Blockchain storage)として実施されることを特徴とする請求項5に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 前記偽造防止特徴情報は平面画像光学特徴分布情報及び立体画像光学特徴分布情報を含み、同じ前記被検織物から取得された複数の前記織物部分画像を受信し、前記複数の織物部分画像で偽造防止特徴と見なされる前記画像光学特徴分布情報を抽出し、前記立体画像光学特徴分布情報と照合するために被検立体画像光学特徴分布情報をサンプリングすることを特徴とする請求項2から4のいずれか1項に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 前記認定品指示情報は製品情報、ブランドメーカー、製造国、最初販売元、偽造防止特徴の位置、偽造防止特徴の織物画像及び前記認定品番号からなる群から選ばれた少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の織物の特徴で製品の真偽を判断する方法。
- 織物で偽造防止特徴が編まれた部分に対して撮影して少なくとも1つの被分析織物画像を生成するステップであって、前記織物において少なくとも1つの第1糸ループによって織物本体が形成され、複数の第2糸ループによって前記偽造防止特徴が形成され、前記第1糸ループの画像光学特徴と前記複数の第2糸ループの画像光学特徴は類似しないステップと、
前記少なくとも1つの被分析織物画像における前記複数の第2糸ループに画像分析を行って、画像光学特徴分布特徴を生成するステップであって、前記画像光学特徴分布特徴は各前記第2糸ループを構成する少なくとも2つの子糸によってランダムに生成され、前記少なくとも2つの子糸の色は類似しないステップと、
前記画像光学特徴分布特徴を偽造防止特徴情報として記録し、前記偽造防止特徴情報を認定品番号に関連付けて記憶して、認定品資料を生成するステップとを含むことを特徴とする織物の特徴で認定品資料を作成する方法。 - 前記少なくとも2つの子糸はナチュラル・カラー・システム(Natural Color System)で同じ色相に属し、且つ少なくとも3つの階調が隔たることを特徴とする請求項9に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記少なくとも2つの子糸は白色、黒色又は白色と黒色が一定の割合で混合して形成させた灰色ではないことを特徴とする請求項9に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記少なくとも2つの子糸は反射性の糸ではないことを特徴とする請求項9から11のいずれか1項に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記認定品番号はシリアルナンバーであり又はブランドメーカーによって定義されることを特徴とする請求項9から11のいずれか1項に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記認定品資料は、前記織物が初めて販売元から販売された時に生成される初回販売元資料をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記織物で前記偽造防止特徴が編まれた部分に対して撮影して複数の前記被分析織物画像を生成し、前記複数の被分析織物画像の角度は異なり、前記複数の被分析織物画像に対してサンプリングして平面画像光学特徴分布情報及び立体画像光学特徴分布情報を生成し、前記偽造防止特徴情報に記録することを特徴とする請求項14に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 色に基づいて前記画像光学特徴分布特徴を分析し少なくとも2つの部分特徴色分布情報を生成し、前記少なくとも2つの部分特徴色分布情報を前記認定品資料に記録することを特徴とする請求項9から11のいずれか1項に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記認定品資料は、前記織物が初めて販売元から販売された時に生成される初回販売元資料をさらに含むことを特徴とする請求項9から11のいずれか1項に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
- 前記織物で前記偽造防止特徴が編まれた部分に対して撮影して複数の前記被分析織物画像を生成し、前記複数の被分析織物画像の角度は異なり、前記複数の被分析織物画像に対してサンプリングして平面画像光学特徴分布情報及び立体画像光学特徴分布情報を生成し、前記偽造防止特徴情報に記録することを特徴とする請求項9から12のいずれか1項に記載の織物の特徴で認定品資料を作成する方法。
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