JP2022160403A

JP2022160403A - 遊戯用代用貨幣の枚数計測システム

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Publication number: JP2022160403A
Application number: JP2022105703A
Authority: JP
Inventors: 泰重田; Yasushi Shigeta
Original assignee: Angel Group Co Ltd
Current assignee: Angel Group Co Ltd
Priority date: 2022-06-06
Filing date: 2022-06-30
Publication date: 2022-10-19

Abstract

【課題】画像によりチップの色を認識し、異なる照明環境のもとでもチップの枚数計測ができる仕組みを有するチップの認識システムを提供する。【解決手段】チップ認識システム１０は、チップＷは、チップＷの価値を示す特定色１２１を少なくとも部分的に有する構成であって、チップＷの状態をカメラ２１２を用いて画像として記録する記録装置１１と、前記記録された画像を画像分析して前記特定色１２１と前記画像中に存在する前記特定色１２１とは異なる基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する画像分析装置１４と、画像分析装置１４による画像分析結果を用いて、チップＷの特定色１２１を特定する人工知能装置１２ａを少なくとも含む認識装置１２と、を有し、前記チップ認識装置１２の人工知能装置１２ａは、異なる照度で照射された前記チップＷ及び基準色１２１の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。【選択図】図１

Description

本発明は、遊技場において使用される多数のチップを画像で種類毎に認識し、チップの種類毎に枚数を計測するシステムに関する。

従来、カジノ等の遊技場では、遊戯用代用貨幣（以下「チップ」と記す）が用いられ、チップによってゲームのベット及び払い戻しが行われている。テーブル上に積み重ねられたチップを正確に認識するために、カメラを用いて画像としてチップを認識する方法が取られている。特許文献１には、ゲーム中のチップの動きをカメラで認識するシステムの一例が開示されている。

国際公開第２０１５／１０７９０２号

チップを画像によりカメラで認識する際には、チップの輪郭を認識するだけでなくチップの色の違いも認識し、また重ねられたチップの枚数をチップの種類毎に把握することが求められる。しかしながら、カメラで認識されるチップの色はたとえ同一のチップであったとしても、チップが置かれている照明環境の違いによって異なった色として撮像あるいは認識され、同じ色であると認識されない。そのため従来は、画像から種類ごとの個数を数えるといったことはできなかった。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、画像によりチップの色を認識し、異なる照明環境のもとでもチップの枚数計測ができる仕組みを有するチップの認識システムを提供する。

本発明の一態様に係るチップ認識システムは、
遊技場の遊戯テーブルにおいて使用するチップを認識するチップ認識システムであり、
前記チップは、チップの価値を示す特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記チップの状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色と前記画像中に存在する前記特定色とは異なる基準色との少なくとも２色を認識する画像分析装置と、
前記画像分析装置による画像分析結果を用いて、前記チップの特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記チップ認識装置の人工知能装置は、異なる照度で照射された前記チップ及び基準色の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

さらに前記チップはチップの価値を示す特定色を所定の位置に又は所定の形状で少なくとも有する、ものである。

さらには前記認識装置は、前記チップの特定色を特定することで前記チップの枚数を特定する。また複数の前記チップの特定色をチップ毎に特定することにより特定色毎のチップの枚数を特定してもよい。

またさらに前記認識装置の人工知能装置は、異なる照明環境で照射された前記基準色及び前記チップの複数の画像を教師データとして教示された、ものである。また前記チップの特定色を前記基準色との相対関係を用いて判定する、ものであってもよい。

そして前記認識装置は、積み重ねられた複数の前記チップの特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、チップの特定色又は枚数の判定が可能な構造であってもよい。

本発明の一態様に係る物品を認識する認識システムは、
物品は、物品自体又は包装に前記物品又は包装を特定可能な特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記物品の状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色と前記画像中に存在する前記特定色とは異なる基準色との少なくとも２色を認識する画像分析装置と、
前記画像分析装置による画像分析結果を用いて、前記物品自体又は包装の特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記物品認識装置の人工知能装置は、異なる照度で照射された前記基準色及び前記物品自体又は包装の特定色の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

さらに前記物品自体又は包装は、前記物品又は包装を特定可能な特定色を所定の位置に又は所定の形状で少なくとも部分的に有するものである。

さらには前記認識装置は、前記物品自体又は包装の特定色を特定することにより前記物品の個数を特定する。また複数の前記物品自体又は包装の特定色を物品毎に特定することにより前記特定色毎の物品の個数を特定してもよい。

またさらに前記認識装置の人工知能装置は、異なる照明環境で照射された前記基準色及び前記物品自体又は包装の特定色の複数の画像を教師データとして教示されたものである。また、前記物品自体又は包装の特定色を前記基準色との相対関係を用いて判定する、ものであってもよい。

そして前記認識装置は、積み重ねられた複数の前記物品自体又は包装の特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、前記特定色の判定が可能な構成である。また積み重ねられた複数の前記物品自体又は包装の特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、前記物品の総個数または前記特定色毎の物品の個数の判定が可能な構成である。

本発明の一態様に係るチップ認識システムは
遊戯場の遊戯テーブルにおいて使用するチップを認識するチップ認識システムであり、
前記チップは、チップの価値を示す特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記チップの状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色と前記画像中に存在する前記特定色とは異なる基準色との少なくとも２色を認識する画像分析装置と、
前記画像分析装置による画像分析結果を用いて、前記チップの特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記認識装置の人工知能装置は、前記チップの画像から中心線を抽出し、前記中心線を中心とした所定の範囲の周辺画像を画像分析することにより、前記周辺画像中の前記特定色と特定色とは異なる前記基準色との少なくとも２色を認識する構成を備え、異なる照度で照射された前記チップ及び基準色の複数の前記周辺画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

本発明の一態様に係る物品を認識する認識システムは、
物品を認識する認識システムであり、
物品は、物品自体又は包装に前記物品又は包装を特定可能な特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記物品の状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色と前記画像中に存在する前記特定色とは異なる基準色との少なくとも２色を認識する画像分析装置と、
前記画像分析装置による画像分析結果を用いて、前記物品自体又は包装の特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記認識装置の人工知能装置は、前記物品自体又は包装の画像から特定色を認識して前記特定色の画像部分を抽出し、前記特定色の周辺画像を画像分析することにより、前記周辺画像中の前記特定色と前記基準色との少なくとも２色を認識する構成を備え、異なる照度で照射された前記物品自体又は包装の特定色及び基準色の複数の前記周辺画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

本発明によれば、遊戯テーブルで使用するチップを画像から種類ごとに認識したり枚数をカウントできる。

図１は、本発明の実施の形態におけるチップ認識システムを模式的に示す図である。図２は、本発明の実施の形態におけるチップの側面図である。図３は、本発明の実施の形態におけるチップの認識システムの概略構成を示すブロック図である。図４は、本発明の別の実施の形態の物品の認識システムを模式的に示す図である。図５は、チップの色を判定する際の別の実施例の説明図である。図６は、チップの側面図とその拡大図である。

以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、各図において同等の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、同一記号の構成要素の詳しい説明は繰り返さない。

図１は、本発明の実施の形態におけるチップ認識システム１０を模式的に示す図である。図１に示すように、本実施の形態では、遊技テーブル４に積み重ねて配置されたチップＷの状態を撮像するカメラ２１２が、遊技テーブル４の外側に設けられている。
チップＷは、図２に示すようにチップＷの価値を示す特定色１２１を少なくとも部分的に有する構成であって、
チップＷの状態をカメラ２１２を用いて画像として記録する記録装置１１と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色１２１と前記画像中に存在する前記特定色１２１とは異なる基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する画像分析装置１４と、
画像分析装置１４による画像分析結果を用いて、チップＷの特定色１２１を特定する人工知能装置１２ａを少なくとも含む認識装置１２と、を有し、
前記チップ認識装置１２の人工知能装置１２ａは、異なる照度で照射された前記チップＷ及び基準色１２１の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。
なお本実施の形態によるチップの認識システム１０はカメラ２１２に対して通信可能に接続されている。

図３は、本実施の形態によるチップの認識システム１０の概略構成を示すブロック図である。
図３に示すように、チップの認識システム１０は記録装置１１と、認識装置１２と、学習機１３と、画像分析装置１４とを有している。なお、チップの認識システム１０の少なくとも一部は、コンピュータにより実現されている。

記録装置１１は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージを含んでいる。記録装置１１は遊技テーブル４上に積み重ねられたチップＷの状態を、カメラ２１２により撮像された画像として記録する。なお、画像は、動画像であってもよいし、連続した静止画像であってもよい。
記録装置１１は、後述する認識装置により撮像記録が後で分析可能となるように、カメラ２１２から取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与してもよい。

画像分析装置１４は、記録装置１１により記録された画像を画像分析して、チップＷに少なくとも部分的に付与されている特定色１２１と画像中に存在する、特定色１２１とは異なる基準色Ｒの少なくとも２色を認識する。なお特定色１２１は、チップＷの所定の位置又は所定の形状で少なくとも部分的に付されている。たとえばチップＷの側面に周方向に付されていたり、チップＷの表面に所定のマークとして付されていてもよい。また、基準色Ｒは、たとえば遊技テーブル４の特定エリアの色であっても良いし、チップＷ中の特定色１２１とは異なる場所に付与された色であってもよい。

認識装置１２は、画像分析装置１４による画像分析結果を用いて、たとえば深層学習（ディープラーニング）技術などにより特定色の特定を行う人工知能装置１２ａを含んでおり、遊技テーブル４に配置されたチップＷの枚数および種類を判定する。認識装置１２は、遊技テーブル４におけるチップＷの位置をさらに判定してもよい。
図３に示すように、認識装置１２は、判定結果を出力装置１５に出力する。出力装置１５は、認識装置１２の判定結果を、文字情報として遊技テーブル４上のモニタなどに出力してもよい。

本実施の形態では、学習機１３は、記録装置１１により記録された異なる照度で照射されたチップＷ及び基準色Ｒの複数の画像を画像分析装置１４を通して取得し、取得した画像と、各画像のチップＷの特定色１２１及び基準色Ｒの正解の色とを、教師データとして人が教示することで学習し、学習モデル１３ａ（認識プログラム）を作成する。なお同じ条件の照度で照射されたチップＷ及び基準色Ｒの画像は、特定色１２１と基準色Ｒが同じ照度で照らされていることにより、特定色１２１と基準色Ｒの相対的な関係を取得することができる。例えばこの相対関係が特定色１２１の認識に利用されてもよい。

人が学習機１３に上記教師データを入力して学習させるという教師動作を繰り返し行うことで、学習機１３が有する学習モデル１３ａによるチップＷの特定色１２１の特定精度を高めることができる。学習機１３は、遊技テーブル４上に置かれた複数のチップＷがカメラ２１２の死角により一部が隠れた状態となっていても、そのような画像を繰り返し学習しておくことで、遊技テーブル４上のチップＷの特定色１２１を判定可能となる学習モデル１３ａを作成することができる。

作成された学習モデル１３ａは、ＵＳＢメモリー、ＨＤＤなどの外部媒体、あるいは通信ネットワークなどを介して、人工知能装置１２ａに入力することが可能である。

また図３に示すように、チップＷ及び基準色Ｒの画像と画像認識装置１２の判定結果を学習機１３に入力する教師データとしてもよい。

なお、上述の実施の形態に基づいて様々な変更を加えることが可能である。
以下、図面を参照しながら、変形の一例について説明する。以下の説明および以下の説明で用いる図面では、上述した実施の形態と同様に構成され得る部分について、上述の実施の形態における対応する部分に対して用いた符号と同一の符号を用いるとともに重複する説明を省略する。

図４は、本発明の別の実施の形態における物品の認識システム２０を模式的に示す図である。図４に示すように、本実施の形態では、物品陳列棚５に配置された物品Ｂの状態を撮像するカメラ２１２が、物品陳列棚５の外側に設けられている。
また物品Ｂは、物品自体又は包装に前記物品又は包装を特定可能な特定色１２１を少なくとも部分的に有する構成であって、
物品Ｂの状態をカメラ２１２を用いて画像として記録する記録装置１１と、
前記記録された画像を画像分析して前記特定色１２１と前記画像中に存在する前記特定色１２１とは異なる基準色Ｒの少なくとも２色を認識する画像分析装置１４と、
画像分析装置１４による画像分析結果を用いて、物品Ｂの特定色１２１を特定する人工知能装置１２ａを少なくとも含む認識装置１２ａと、を有し、
前記物品認識装置１２の人工知能装置１２ａは、異なる照度で照射された前記基準色Ｒ及び前記物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。
なお本実施の形態による物品の認識システム２０はカメラ２１２に対して通信可能に接続されている。

物品の認識システム２０は記録装置１１と、認識装置１２と、教師装置１３と、画像分析装置１４とを有している。なお、物品の認識システム１０の少なくとも一部は、コンピュータにより実現されている。
記録装置１１は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージを含んでいる。記録装置１１は物品陳列台５上に配置された物品Ｂの状態を、カメラ２１２により撮像された画像として記録する。なお、画像は、動画像であってもよいし、連続した静止画像であってもよい。
記録装置１１は、後述する認識装置により撮像記録が後で分析可能となるように、カメラ２１２から取得した画像にインデックスもしくは時刻を付与してもよい。

画像分析装置１４は、記録装置１１により記録された画像を画像分析して、物品Ｂに少なくとも部分的に付与されている特定色１２１と画像中に存在する、特定色１２１とは異なる基準色Ｒの少なくとも２色を認識する。物品Ｂ自体又は包装に付与されている特定色１２１は、物品Ｂ自体又は包装の所定の位置に又は所定の形状で少なくとも部分的に有するものであり、物品Ｂ自体又は包装のどの位置に付されていてもよく、その形状は多様であってもよい。また、基準色Ｒは、たとえば物品陳列棚５の枠の一部の色であってもよいし、背景にある壁の色であってもよい。

認識装置１２は画像分析装置１４による画像分析結果を用いて、たとえば深層学習（ディープラーニング）技術などにより特定色の特定を行う人工知能装置１２ａを含んでおり、物品陳列棚５に配置された物品Ｂの個数および種類を判定する。認識装置１２は、物品陳列棚５に配置された物品Ｂの位置をさらに判定してもよい。

本実施の形態では、学習機１３は、記録装置１１により記録された異なる照度で照射された物品Ｂ自体又は包装および基準色Ｒの複数の画像を画像分析装置１４を通して取得し、取得した画像と、各画像の物品Ｂ自体又は包装に付された特定色の正解の色とを、教師データとして人が教示することで学習し、学習モデル１３ａ（認識プログラム）を作成する。なお同じ条件の照度で照射された物品Ｂ及び基準色Ｒの画像は、特定色１２１と基準色Ｒが同じ照度で照らされていることにより、特定色１２１と基準色Ｒの相対的な関係を取得することができる。例えばこの相対関係が特定色１２１の認識に利用されてもよい。

人が学習機１３に上記教師データを入力して学習させるという教師動作を繰り返し行うことで、学習機１３が有する学習モデル１３ａによる物品Ｂ自体又は包装に付された特定色の特定精度を高めることができる。学習機１３は、物品陳列棚５に置かれた複数の物品Ｂがカメラ２１２の死角により一部が隠れた状態となっていても、そのような画像を繰り返し学習しておくことで、物品陳列棚５の物品Ｂの特定色を判定可能となる学習モデル１３ａを作成することができる。

また図３に示すように、物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１及び基準色Ｒの画像と画像認識装置１２の判定結果を学習機１３に入力する教師データとしてもよい。

図５は、チップの色を判定する際の別の実施例を模式的に示す図である。本実施の形態ではチップ認識装置１２の人工知能装置１２ａはチップＷの画像からチップＷの中心線Ｃを人工知能を用いて抽出する。

具体的には、図３に示すように、学習機１３は、記録装置１１により記録された異なる照度で照射されたチップＷの中心線Ｃの複数の画像を画像分析装置１４を通して取得し、取得した画像と、各画像のチップＷの中心線Ｃの正解の位置とを、教師データとして人が教示することで学習し、学習モデル１３ａ（認識プログラム）を作成する。

人が学習機１３に上記教師データを入力して学習させるという教師動作を繰り返し行うことで、学習機１３が有する学習モデル１３ａによるチップＷの中心線Ｃの特定精度を高めることができる。学習機１３は、遊技テーブル４上に置かれた複数のチップＷがカメラ２１２の死角により一部が隠れた状態となっていても、そのような画像を繰り返し学習しておくことで、遊技テーブル４上のチップＷの中心線Ｃを判定可能となる学習モデル１３ａを作成することができる。

作成された学習モデル１３ａは、ＵＳＢメモリー、ＨＤＤなどの外部媒体、あるいは通信ネットワークなどを介して、人工知能装置１２ａに入力することにより、人工知能装置１２ａはチップＷの画像からチップＷの中心線Ｃを人工知能を用いて抽出することが可能となる。

なお画像から中心線Ｃを画像分析する際には、画像をそのまま分析しても良いし、中心線Ｃの認識が容易となるように、色の強調やノイズの除去等の画像処理を行った上で分析しても良い。

またチップ認識装置１２は人工知能を用いることなく、カメラ２１２によって撮影されて画像として記録され、さらに画像分析された結果を用い、形状、明度、彩度、色合いなどの画像上の特徴を計測する方法によってチップＷの中心線Ｃを抽出してもよい。

図６に示すように、人工知能装置１２ａはさらに、抽出した前記中心線Ｃの周囲の所定の範囲の周辺画像（例えば中心線を中心に、中心線に直交する８ピクセル分の範囲など）を画像分析することにより、前記周辺画像中の前記特定色１２１と特定色１２１とは異なる前記基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する構成を備える。なお抽出した前記中心線Ｃの周囲の所定の範囲の周辺画像を画像分析する際には、画像をそのまま分析しても良いし、特定色１２１の認識が容易となるように、色の強調やノイズの除去等の画像処理を行った上で分析しても良い。

人工知能装置１２ａは、異なる照度で照射された前記チップＷ及び基準色１２１の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。なお同じ条件の照度で照射されたチップＷの中心線Ｃの周辺画像は、特定色１２１と基準色Ｒが同じ照度で照らされていることにより、特定色１２１と基準色Ｒの相対的な関係を取得することができる。例えばこの相対関係が特定色１２１の認識に利用されてもよい。

またチップ認識装置１２は人工知能を用いることなく、カメラ２１２によって撮影されて画像として記録され、さらに画像分析された結果を用い、形状、明度、彩度、色合いなどの画像上の特徴を計測する方法によって特定色１２１を認識してもよい。

まとめると、認識装置１２の人工知能装置１２ａは、チップＷの画像から中心線Ｃを抽出し、前記中心線Ｃを中心とした所定の範囲の周辺画像を画像分析することにより、前記周辺画像中の特定色１２１と特定色１２１とは異なる基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する構成を備え、異なる照度で照射された前記チップＷ及び基準色Ｒの複数の前記周辺画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

物品を判定する際の別の実施の形態では、物品認識装置１２の人工知能装置１２ａは、物品Ｂ自体又は包装の画像から物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１を人工知能を用いて抽出する。

具体的には、図３に示すように、学習機１３は、記録装置１１により記録された異なる照度で照射された物品Ｂ自体又は包装および基準色Ｒの複数の画像を画像分析装置１４を通して取得し、取得した画像と、各画像の物品Ｂ自体又は包装に付された特定色１２１の正解の位置とを、教師データとして人が教示することで学習し、学習モデル１３ａ（認識プログラム）を作成する。

作成された学習モデル１３ａは、ＵＳＢメモリー、ＨＤＤなどの外部媒体、あるいは通信ネットワークなどを介して、人工知能装置１２ａに入力することにより、人工知能装置１２ａは物品Ｂの画像から物品Ｂ自体又は包装に付された特定色１２１部分を人工知能を用いて抽出することが可能となる。

なお画像から特定色１２１部分を画像分析する際には、画像をそのまま分析しても良いし、特定色１２１部分の認識が容易となるように、色の強調やノイズの除去等の画像処理を行った上で分析しても良い。

また物品認識装置１２は人工知能を用いることなく、形状、明度、彩度、色合いなどの画像上の特徴を計測する方法によって物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１部分を抽出してもよい。

人工知能装置１２ａはさらに、抽出した前記特定色１２１部分の周囲の所定の範囲の周辺画像（例えば特定色部分の周囲８ピクセル分の範囲など）を画像分析することにより、前記周辺画像中の前記特定色１２１と特定色１２１とは異なる前記基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する構成を備える。なお抽出した前記特定色１２１部分の周囲の所定の範囲の周辺画像を画像分析する際には、画像をそのまま分析しても良いし、特定色１２１部分の認識が容易となるように、色の強調やノイズの除去等の画像処理を行ったうえで分析しても良い。

人工知能装置１２ａは、異なる照度で照射された前記物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１部分、及び基準色１２１の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である。なお同じ条件の照度で照射された前記物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１部分の周辺画像は、特定色１２１と基準色Ｒが同じ照度で照らされていることにより、特定色１２１と基準色Ｒの相対的な関係を取得することができる。例えばこの相対関係が特定色１２１の認識に利用されてもよい。

また物品認識装置１２は人工知能を用いることなく、カメラ２１２によって撮影されて画像として記録され、さらに画像分析された結果を用い、形状、明度、彩度、色合いなどの画像上の特徴を計測する方法によって特定色１２１を認識してもよい。

まとめると、認識装置１２の人工知能装置１２ａは、物品Ｂ自体又は包装の画像から特定色１２１を認識して前記特定色１２１の画像部分を抽出し、前記特定色１２１の周辺画像を画像分析することにより、前記周辺画像中の前記特定色１２１と前記基準色Ｒとの少なくとも２色を認識する構成を備え、異なる照度で照射された前記物品Ｂ自体又は包装の特定色１２１及び基準色Ｒの複数の前記周辺画像を教師データとして教示された人工知能装置である。

上述した実施の形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の様々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうることである。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲とすべきである。

４遊技テーブル
５物品陳列棚
１０チップの認識システム
１１記録装置
１２認識装置
１２ａ人工知能装置
１３学習機
１３ａ学習モデル
１４画像分析装置
１５出力装置
２０物品の認識システム
１２１特定色
２１２カメラ
Ｗチップ
Ｂ物品
Ｒ基準色
Ｃ中心線

Claims

遊技場の遊技テーブルにおいて使用するチップを認識するチップ認識システムであり、
前記チップは、チップの価値を示す特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記チップの状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記チップの特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記チップ認識装置の人工知能装置は、照明環境のために前記画像内で前記チップの特定色とは異なる色に表現されている前記チップの特定色を特定可能である、認識システム。
請求項１に記載の認識システムであって、
前記チップは、チップの価値を示す特定色を所定の位置に又は所定の形状で少なくとも有するものである、認識システム。
請求項１または２に記載の認識システムであって、
前記認識装置は、前記チップの特定色を特定することで前記チップの枚数を特定するものである、認識システム。
請求項１から３のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置は、複数の前記チップの特定色をチップ毎に特定することにより特定色毎のチップの枚数を特定するものである、認識システム。
請求項１から４のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置の人工知能装置は、異なる照明環境で照射された前記特定色とは異なる所定の基準色及び前記チップの複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である、認識システム。
請求項５に記載の認識システムであって、
前記基準色は種類の異なるチップが共通して有する色である、認識システム。
請求項１から６のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置の人工知能装置は、前記チップの特定色を前記特定色とは異なる所定の基準色との相対関係を用いて判定する人工知能装置である、認識システム。
請求項１から７のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置は、積み重ねられた複数の前記チップの特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、チップの特定色又は枚数の判定が可能な構造である、認識システム。
物品を認識する認識システムであり、
物品は、物品自体又は包装に前記物品又は包装を特定可能な特定色を少なくとも部分的に有する構成であって、
前記物品の状態をカメラを用いて画像として記録する記録装置と、
前記記録された画像を画像分析して前記物品自体又は包装の特定色を特定する人工知能装置を少なくとも含む認識装置と、を有し、
前記物品認識装置の人工知能装置は、照明環境のために前記画像内で前記チップの特定色とは異なる色に表現されている前記物品自体又は包装の特定色を含む複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である、認識システム。
請求項９に記載の認識システムであって、
前記物品自体又は包装は、前記物品又は包装を特定可能な特定色を所定の位置に又は所定の形状で少なくとも部分的に有するものである、認識システム。
請求項９又は１０に記載の認識システムであって、
前記認識装置は、前記物品自体又は包装の特定色を特定することにより前記物品の個数を特定するものである、認識システム。
請求項１１に記載の認識システムであって、
前記認識装置は、複数の前記物品自体又は包装の特定色を物品毎に特定することにより前記特定色毎の物品の個数を特定するものである、認識システム。
請求項９から１２のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置の人工知能装置は、異なる照明環境で照射された前記特定色とは異なる所定の基準色及び前記物品自体又は包装の特定色の複数の画像を教師データとして教示された人工知能装置である、認識システム。
請求項９から１３のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置の人工知能装置は、前記物品自体又は包装の特定色を前記特定色とは異なる所定の基準色との相対関係を用いて判定する人工知能装置である、認識システム。
請求項９から１４のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置は、積み重ねられた複数の前記物品自体又は包装の特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、前記特定色の判定が可能な構成である、認識システム。
請求項９から１５のいずれかに記載の認識システムであって、
前記認識装置は、積み重ねられた複数の前記物品自体又は包装の特定色を判定するものであって、前記カメラの死角により一部が隠れた状態となっていても、前記物品の総個数または前記特定色毎の物品の個数の判定が可能な構成である、認識システム。