JP2793453B2 - ニューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識方法 - Google Patents
ニューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識方法Info
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- JP2793453B2 JP2793453B2 JP4309827A JP30982792A JP2793453B2 JP 2793453 B2 JP2793453 B2 JP 2793453B2 JP 4309827 A JP4309827 A JP 4309827A JP 30982792 A JP30982792 A JP 30982792A JP 2793453 B2 JP2793453 B2 JP 2793453B2
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- Japan
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- signal waveform
- neural network
- phase
- microcomputer
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、各種のバーコード・
シンボルより成る信号波形を認識する方法に関するもの
である。
シンボルより成る信号波形を認識する方法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】従来技術によるバーコード・シンボルの
認識方法は図６に示す通りである。図６において、光学
的手段によって読み取られたバーコード・シンボル１は
センサ２において光電変換される。光電変換された信号
は増幅器３において増幅され、コンパレータ４′に入力
する。このコンパレータ４′において入力信号は２値化
処理され、デコーダ５′において解読されてキャラクタ
６′を出力する。
認識方法は図６に示す通りである。図６において、光学
的手段によって読み取られたバーコード・シンボル１は
センサ２において光電変換される。光電変換された信号
は増幅器３において増幅され、コンパレータ４′に入力
する。このコンパレータ４′において入力信号は２値化
処理され、デコーダ５′において解読されてキャラクタ
６′を出力する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術によ
るバーコード・シンボルの解読方法においては、光学的
手段による読み取りにおいて焦点が合っていなかった
り、または、２値化処理を行う段階において読み取り波
形にノイズが乗っていたりするとデコードができない場
合もあった。この発明は、上述した従来技術における欠
点を解消するためになされたものであって、２値化処理
をすることなしに信号波形の形状からパターン認識がで
きるバーコード・シンボルの識別方法を提供することを
目的とするものである。
るバーコード・シンボルの解読方法においては、光学的
手段による読み取りにおいて焦点が合っていなかった
り、または、２値化処理を行う段階において読み取り波
形にノイズが乗っていたりするとデコードができない場
合もあった。この発明は、上述した従来技術における欠
点を解消するためになされたものであって、２値化処理
をすることなしに信号波形の形状からパターン認識がで
きるバーコード・シンボルの識別方法を提供することを
目的とするものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上述した課題を達成する
ために、この発明によるニューラル・ネットワークを用
いたバーコード・シンボルの認識方法は、光学的手段に
より読み取ったバーコード・シンボルより成る信号波形
をセンサにおいて光電変換し、この光電変換された信号
波形を増幅したうえでディジタル信号に変換し、さら
に、このディジタル信号波形の位相を所定の位相に補正
したうえで、学習機能を備えた階層形ニューラル・ネッ
トワークより成るプログラムを有するマイコンに入力さ
せ、このマイコンのプログラム実行により前記ディジタ
ル信号波形のパターン認識を行う。
ために、この発明によるニューラル・ネットワークを用
いたバーコード・シンボルの認識方法は、光学的手段に
より読み取ったバーコード・シンボルより成る信号波形
をセンサにおいて光電変換し、この光電変換された信号
波形を増幅したうえでディジタル信号に変換し、さら
に、このディジタル信号波形の位相を所定の位相に補正
したうえで、学習機能を備えた階層形ニューラル・ネッ
トワークより成るプログラムを有するマイコンに入力さ
せ、このマイコンのプログラム実行により前記ディジタ
ル信号波形のパターン認識を行う。
【０００５】
【作用】バーコード・ラベルを読み取るときに、スキャ
ナーとバーコード・ラベルの相対位置が異なると読み取
った信号波形の位相がずれる。図４（ａ）における波形
１をニューラル・ネットワークに学習させておくと、図
４（ｂ）の波形２と図４（ｃ）の波形３は異なるバーコ
ード・ラベルと認識してしまう。従って、バーコード・
ラベルの読み取り波形をニューラル・ネットワークに正
しく認識させるためには、常にスキャナーとバーコード
・ラベルの相対的位置を固定させなければならない。し
かし乍ら、ＰＯＳタイプのようにスキャナーを人為的に
操作してバーコード・ラベルを読み取る場合にはスキャ
ナーとバーコード・ラベルの相対する位置を常に一定に
保つことは非常に困難である。このため、上述した波形
２や波形３のように位相がずれた場合には、図３に示す
ように、Ａ−Ｄ変換されたディジタル信号波形の位相を
マイコンに組み込んであるプログラムによって補正した
うえでニューラル・ネットワークへ入力させる。
ナーとバーコード・ラベルの相対位置が異なると読み取
った信号波形の位相がずれる。図４（ａ）における波形
１をニューラル・ネットワークに学習させておくと、図
４（ｂ）の波形２と図４（ｃ）の波形３は異なるバーコ
ード・ラベルと認識してしまう。従って、バーコード・
ラベルの読み取り波形をニューラル・ネットワークに正
しく認識させるためには、常にスキャナーとバーコード
・ラベルの相対的位置を固定させなければならない。し
かし乍ら、ＰＯＳタイプのようにスキャナーを人為的に
操作してバーコード・ラベルを読み取る場合にはスキャ
ナーとバーコード・ラベルの相対する位置を常に一定に
保つことは非常に困難である。このため、上述した波形
２や波形３のように位相がずれた場合には、図３に示す
ように、Ａ−Ｄ変換されたディジタル信号波形の位相を
マイコンに組み込んであるプログラムによって補正した
うえでニューラル・ネットワークへ入力させる。
【０００６】
【実施例】以下、この発明による実施例を図面を参照し
ながら説明する。図１はニューラル・ネットワークを用
いたバーコード・シンボルの認識方法を示すブロック図
である。図１において、バーコード・シンボル１はスキ
ャナー（図示せず）によって読み取られ、センサ２にお
いて光電変換されたうえで増幅器３において増幅され、
さらに、Ａ−Ｄ変換器４において入力したアナログ信号
はディジタル信号に変換される。スキャナーによって読
み取られたバーコード・シンボルのディジタル信号波形
の位相は、前記スキャナーとバーコード・シンボルとの
相対的位置の変化によってずれが生じ、図４に示すよう
になる。この位相のずれを位相補正手段５において補正
されたバーコード・シンボルのディジタル信号波形はマ
イコン６に入力され、マイコン６に格納されているニュ
ーラル・ネットワークより成るプログラムによって認識
され、バーコード・シンボルのキャラクタ７を出力す
る。
ながら説明する。図１はニューラル・ネットワークを用
いたバーコード・シンボルの認識方法を示すブロック図
である。図１において、バーコード・シンボル１はスキ
ャナー（図示せず）によって読み取られ、センサ２にお
いて光電変換されたうえで増幅器３において増幅され、
さらに、Ａ−Ｄ変換器４において入力したアナログ信号
はディジタル信号に変換される。スキャナーによって読
み取られたバーコード・シンボルのディジタル信号波形
の位相は、前記スキャナーとバーコード・シンボルとの
相対的位置の変化によってずれが生じ、図４に示すよう
になる。この位相のずれを位相補正手段５において補正
されたバーコード・シンボルのディジタル信号波形はマ
イコン６に入力され、マイコン６に格納されているニュ
ーラル・ネットワークより成るプログラムによって認識
され、バーコード・シンボルのキャラクタ７を出力す
る。
【０００７】次に、ディジタル信号波形の位相補正手段
について詳しく説明する。図４はスキャナーとバーコー
ド・シンボルとの相対的位置が変化した場合における信
号波形の位相の変化を示すものである。従って、図４
（ａ）の波形１を学習済みのニューラル・ネットワーク
は、図４（ｂ）の波形２や図４（ｃ）の波形３は波形１
とは異なるバーコード・ラベルであると認識するので、
波形２と波形３の位相を波形１の位相に揃えることが必
要である。図３は、信号波形の位相を補正するためのフ
ローチャートであって、この位相補正の処理方法のプロ
グラムはマイコン６に格納してある。図３において、Ａ
−Ｄ変換されたディジタル信号波形はマイコン６のメモ
リに取り込まれて記憶され（Ｓ−１）、バーコード・シ
ンボルを構成する最初のバーまでの入力データ数Ｎを検
出する（Ｓ−２）。この検出したデータ数Ｎを適正デー
タ数Ｎ0 と比較し（Ｓ−３）、Ｎ≠Ｎ0 であるときは補
正量ΔＮ＝Ｎ0 −Ｎを求める（Ｓ−４）。この補正量Δ
Ｎによって、（Ｓ−１）において記憶されている入力信
号波形における最初のバーまでの入力データ数Ｎを補正
（Ｓ−５）し、位相補正された信号波形をニューラル・
ネットワークへ送出する（Ｓ−６）。なお、（Ｓ−３）
におけるＮとＮ0 の比較において、Ｎ＝Ｎ0 であるとき
は信号波形は（Ｓ−３）から（Ｓ−６）へ直接入力され
る。
について詳しく説明する。図４はスキャナーとバーコー
ド・シンボルとの相対的位置が変化した場合における信
号波形の位相の変化を示すものである。従って、図４
（ａ）の波形１を学習済みのニューラル・ネットワーク
は、図４（ｂ）の波形２や図４（ｃ）の波形３は波形１
とは異なるバーコード・ラベルであると認識するので、
波形２と波形３の位相を波形１の位相に揃えることが必
要である。図３は、信号波形の位相を補正するためのフ
ローチャートであって、この位相補正の処理方法のプロ
グラムはマイコン６に格納してある。図３において、Ａ
−Ｄ変換されたディジタル信号波形はマイコン６のメモ
リに取り込まれて記憶され（Ｓ−１）、バーコード・シ
ンボルを構成する最初のバーまでの入力データ数Ｎを検
出する（Ｓ−２）。この検出したデータ数Ｎを適正デー
タ数Ｎ0 と比較し（Ｓ−３）、Ｎ≠Ｎ0 であるときは補
正量ΔＮ＝Ｎ0 −Ｎを求める（Ｓ−４）。この補正量Δ
Ｎによって、（Ｓ−１）において記憶されている入力信
号波形における最初のバーまでの入力データ数Ｎを補正
（Ｓ−５）し、位相補正された信号波形をニューラル・
ネットワークへ送出する（Ｓ−６）。なお、（Ｓ−３）
におけるＮとＮ0 の比較において、Ｎ＝Ｎ0 であるとき
は信号波形は（Ｓ−３）から（Ｓ−６）へ直接入力され
る。
【０００８】バーコード・シンボルのパターン認識を行
うためのニューラル・ネットワークの構成の一実施例は
図２に示す通りである。このニューラル・ネットワーク
は３層よりなる階層形であって、入力層１１1 〜１
１50、中間層１２1 〜１２5 （１層のみ）および出力層
１３1 〜１３20はそれぞれ複数ユニットによって構成さ
れており、出力側から入力側に向って教師信号（期待
値）と出力信号との誤差から各層間における結合係数の
修正値を繰り返し計算するバック・プロパゲーション
（ＢＰ）学習機能を備えたものである。前記バック・プ
ロパゲーション・アルゴリズムを図５のフローチャート
によって示す。図５において、結合係数とオフセット
（しきい値）の初期化のためそれぞれに乱数を与え（Ｓ
−１１）、学習パターンとしてはバーコードの種類（Ｎ
Ｗ−７，ＣＯＤＥ３９等）をセット（Ｓ−１２）する。
ニューラル・ネットワークの構成単位であるニューロン
は多入力１出力の非線形素子であって、中間層と出力層
のユニットは通常のシグモイド関数であり、（Ｓ−１
３）と（Ｓ−１４）において中間層ユニットと出力層ユ
ニットの出力計算を行い、さらに、（Ｓ−１５）と（Ｓ
−１６）において出力層ユニットと中間層ユニットの誤
差計算を行う。上述した計算結果に基づいて、（Ｓ−１
７）において中間層と出力層間の結合係数の更新と出力
層ユニットのオフセットの更新を行い、（Ｓ−１８）に
おいて入力層と中間層の結合係数の更新と中間層ユニッ
トのオフセットの更新を行う。次に（Ｓ−１９）におい
て学習パターンの更新を行い、（Ｓ−２０）においてＮ
Ｏであるときは（Ｓ−１２）へ戻って上述した手順を繰
り返すが、ＹＥＳであると（Ｓ−２１）において学習繰
り返し回数の更新を行い、（Ｓ−２２）において２乗誤
差が設定値以下であるかどうかを判断し、ＹＥＳである
と終了（Ｓ−２３）となるが、ＮＯであると再び（Ｓ−
１２）へ戻る。
うためのニューラル・ネットワークの構成の一実施例は
図２に示す通りである。このニューラル・ネットワーク
は３層よりなる階層形であって、入力層１１1 〜１
１50、中間層１２1 〜１２5 （１層のみ）および出力層
１３1 〜１３20はそれぞれ複数ユニットによって構成さ
れており、出力側から入力側に向って教師信号（期待
値）と出力信号との誤差から各層間における結合係数の
修正値を繰り返し計算するバック・プロパゲーション
（ＢＰ）学習機能を備えたものである。前記バック・プ
ロパゲーション・アルゴリズムを図５のフローチャート
によって示す。図５において、結合係数とオフセット
（しきい値）の初期化のためそれぞれに乱数を与え（Ｓ
−１１）、学習パターンとしてはバーコードの種類（Ｎ
Ｗ−７，ＣＯＤＥ３９等）をセット（Ｓ−１２）する。
ニューラル・ネットワークの構成単位であるニューロン
は多入力１出力の非線形素子であって、中間層と出力層
のユニットは通常のシグモイド関数であり、（Ｓ−１
３）と（Ｓ−１４）において中間層ユニットと出力層ユ
ニットの出力計算を行い、さらに、（Ｓ−１５）と（Ｓ
−１６）において出力層ユニットと中間層ユニットの誤
差計算を行う。上述した計算結果に基づいて、（Ｓ−１
７）において中間層と出力層間の結合係数の更新と出力
層ユニットのオフセットの更新を行い、（Ｓ−１８）に
おいて入力層と中間層の結合係数の更新と中間層ユニッ
トのオフセットの更新を行う。次に（Ｓ−１９）におい
て学習パターンの更新を行い、（Ｓ−２０）においてＮ
Ｏであるときは（Ｓ−１２）へ戻って上述した手順を繰
り返すが、ＹＥＳであると（Ｓ−２１）において学習繰
り返し回数の更新を行い、（Ｓ−２２）において２乗誤
差が設定値以下であるかどうかを判断し、ＹＥＳである
と終了（Ｓ−２３）となるが、ＮＯであると再び（Ｓ−
１２）へ戻る。
【０００９】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によるニ
ューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボル
の認識方法は、光学的手段によって読み取ったバーコー
ド・シンボルより成る信号波形を光電変換し、Ａ−Ｄ変
換したデータ信号波形の位相を所定の位相に補正したう
えでマイコンに入力させ、マイコンに格納されているニ
ューラル・ネットワークより成るプログラムによってパ
ターンを認識させる。このニューラル・ネットワークは
ＢＰ学習機能を備えているので、バーコード・シンボル
を学習させておくと、後におけるパターン認識は極めて
容易になり、読み取り波形にノイズが乗っている場合や
焦点が合っていないようにバーコード・シンボルが不鮮
明なときにも正しくデコードすることが可能である。ま
た、ＰＯＳタイプのスキャナーによってバーコードの読
み取る場合等においてスキャナーとバーコード・ラベル
との相対的位置が変化する場合においても正しくパター
ン認識を行うことができる利点もある。
ューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボル
の認識方法は、光学的手段によって読み取ったバーコー
ド・シンボルより成る信号波形を光電変換し、Ａ−Ｄ変
換したデータ信号波形の位相を所定の位相に補正したう
えでマイコンに入力させ、マイコンに格納されているニ
ューラル・ネットワークより成るプログラムによってパ
ターンを認識させる。このニューラル・ネットワークは
ＢＰ学習機能を備えているので、バーコード・シンボル
を学習させておくと、後におけるパターン認識は極めて
容易になり、読み取り波形にノイズが乗っている場合や
焦点が合っていないようにバーコード・シンボルが不鮮
明なときにも正しくデコードすることが可能である。ま
た、ＰＯＳタイプのスキャナーによってバーコードの読
み取る場合等においてスキャナーとバーコード・ラベル
との相対的位置が変化する場合においても正しくパター
ン認識を行うことができる利点もある。
【図１】この発明の実施例を示すブロック図。
【図２】バーコード・シンボルのパターン認識を行うた
めのニューラル・ネットワークの構成図。
めのニューラル・ネットワークの構成図。
【図３】信号波形の位相を補正するためのフローチャー
ト。
ト。
【図４】スキャナーとバーコード・シンボルとの相対的
位置が異なるときの信号波形。
位置が異なるときの信号波形。
【図５】バックプロパゲーション・アルゴリズムのフロ
ーチャート。
ーチャート。
【図６】従来技術によるバーコード・シンボルの認識方
法の説明図。
法の説明図。
１ バーコード・シンボル ２ センサ ３ 増幅器 ４ Ａ−Ｄ変換器 ５ 位相補正手段 ６ マイコン ７ キャラクタ
Claims (1)
- 【請求項１】 光学的手段により読み取ったバーコード
・シンボルから成る信号波形をセンサにおいて光電変換
し、この光電変換された前記信号波形を増幅したうえで
複数の階調層より成るディジタル信号波形に変換し、学
習機能を備えた階層形ニューラル・ネットワークより成
るプログラムを格納したマイコンに前記ディジタル信号
波形を入力させ、前記マイコンのプログラムの実行によ
りバーコード・シンボルのパターン認識を行うニューラ
ル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識
方法において、 前記マイコンに格納してある位相補正のプログラムによ
って前記ディジタル信号波形の位相を予め設定してある
位相に補正しておき、さらに、前記マイコンに格納して
あるニューラル・ネットワークにより成るプログラムの
実行により、前記位相を補正したディジタル信号波形か
らバーコード・シンボルのパターン認識を行うことを特
徴とするニューラル・ネットワークを用いたバーコード
・シンボルの認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4309827A JP2793453B2 (ja) | 1992-10-26 | 1992-10-26 | ニューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4309827A JP2793453B2 (ja) | 1992-10-26 | 1992-10-26 | ニューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06139396A JPH06139396A (ja) | 1994-05-20 |
| JP2793453B2 true JP2793453B2 (ja) | 1998-09-03 |
Family
ID=17997747
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4309827A Expired - Lifetime JP2793453B2 (ja) | 1992-10-26 | 1992-10-26 | ニューラル・ネットワークを用いたバーコード・シンボルの認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2793453B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7044382B2 (en) | 2002-06-28 | 2006-05-16 | Fujitsu Limited | Bar-code reader and computer product |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6211505B1 (en) | 1997-12-25 | 2001-04-03 | Nec Corporation | Method and apparatus for checking shape |
| WO2001031560A1 (fr) | 1999-10-25 | 2001-05-03 | Fujitsu Limited | Dispositif et procede de lecture de codes a barres |
| WO2018158648A1 (ja) * | 2017-03-01 | 2018-09-07 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 表示コード生成方法、表示コード検出方法、認証システム、及び通信システム |
| EP3428834B1 (de) * | 2017-07-12 | 2019-06-12 | Sick AG | Optoelektronischer codeleser und verfahren zum lesen von optischen codes |
| WO2021152819A1 (ja) * | 2020-01-31 | 2021-08-05 | 株式会社オプティム | コンピュータシステム、情報コード読取方法及びプログラム |
-
1992
- 1992-10-26 JP JP4309827A patent/JP2793453B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7044382B2 (en) | 2002-06-28 | 2006-05-16 | Fujitsu Limited | Bar-code reader and computer product |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06139396A (ja) | 1994-05-20 |
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