JP3124296B2 - 基準マークの位置および方向の検出方法 - Google Patents
基準マークの位置および方向の検出方法Info
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- JP3124296B2 JP3124296B2 JP08531158A JP53115896A JP3124296B2 JP 3124296 B2 JP3124296 B2 JP 3124296B2 JP 08531158 A JP08531158 A JP 08531158A JP 53115896 A JP53115896 A JP 53115896A JP 3124296 B2 JP3124296 B2 JP 3124296B2
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- Container, Conveyance, Adherence, Positioning, Of Wafer (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】 関連出願への言及 本出願は、本出願の提出と同時に放棄される、1995年
4月10日出願の、所有者が共通である係属中の米国特許
出願第08/419,176号「基準マークの位置および方向の検
出方法」、発明者James S.MortonおよびJames V.Reckte
nwalt、の継続出願である。
4月10日出願の、所有者が共通である係属中の米国特許
出願第08/419,176号「基準マークの位置および方向の検
出方法」、発明者James S.MortonおよびJames V.Reckte
nwalt、の継続出願である。
技術分野 本発明は、光学的イメージの処理に関し、より詳細に
は、ベルト上方の光学的文字認識読み取り装置に関す
る。特に、本発明は、小包がコンベアに沿って動く間に
小包についた宛先住所等のテキストの位置および方向を
検出する方法に関する。
は、ベルト上方の光学的文字認識読み取り装置に関す
る。特に、本発明は、小包がコンベアに沿って動く間に
小包についた宛先住所等のテキストの位置および方向を
検出する方法に関する。
背景技術 何年もの間、コンベアに沿って動く小包を走査するた
めに機械が用いられてきた。ベルト上方の光学的文字認
識(OCR)読み取り装置が開発されているが、これは小
包がコンベアに沿って動く間に小包の表面のイメージを
取り込み、そのイメージの表面を作り出し処理すること
ができる。OCR読み取り装置の基本的な物理的要素は、
センサ、アナログ−デジタル(A/D)変換器、および、
メモリを備えるコンピュータである。OCR読み取り装置
の個々の物理的要素はすべて当該技術分野では周知であ
り、個々の物理的要素のコストや性能の特性がそれぞれ
異なる多くの代替品が市販されている。特定の用途に対
して最も効率的な要素の組み合わせを見つけ、こういっ
たよく知られている物理的要素により作り出されるイメ
ージを処理するコンピュータのソフトウェアプログラム
を開発することに、多くの労力が注がれている。
めに機械が用いられてきた。ベルト上方の光学的文字認
識(OCR)読み取り装置が開発されているが、これは小
包がコンベアに沿って動く間に小包の表面のイメージを
取り込み、そのイメージの表面を作り出し処理すること
ができる。OCR読み取り装置の基本的な物理的要素は、
センサ、アナログ−デジタル(A/D)変換器、および、
メモリを備えるコンピュータである。OCR読み取り装置
の個々の物理的要素はすべて当該技術分野では周知であ
り、個々の物理的要素のコストや性能の特性がそれぞれ
異なる多くの代替品が市販されている。特定の用途に対
して最も効率的な要素の組み合わせを見つけ、こういっ
たよく知られている物理的要素により作り出されるイメ
ージを処理するコンピュータのソフトウェアプログラム
を開発することに、多くの労力が注がれている。
OCR読み取り装置には、電荷結合素子(CCD)センサの
アレイが用いられることが多い。CCDカメラは、それぞ
れがぶつかってくる光の量に応じて蓄積電荷を蓄える電
子「画素」のアレイからなっている。CCDカメラは、小
包がコンベアに沿って動く間に小包の表面のイメージを
素早く取り込むために用いられる。イメージはそれから
デジタル形式に変換され、変換されたイメージはコンピ
ュータのメモリ内にビットマップとして記憶される。す
るとCCDのアレイは、画素内の電荷を放散することによ
ってリセットされ、アレイは別の小包のイメージを取り
込むことができる。このようにして、単一のCCDカメラ
が、非常に多くの小包を走査するために用いられる。
アレイが用いられることが多い。CCDカメラは、それぞ
れがぶつかってくる光の量に応じて蓄積電荷を蓄える電
子「画素」のアレイからなっている。CCDカメラは、小
包がコンベアに沿って動く間に小包の表面のイメージを
素早く取り込むために用いられる。イメージはそれから
デジタル形式に変換され、変換されたイメージはコンピ
ュータのメモリ内にビットマップとして記憶される。す
るとCCDのアレイは、画素内の電荷を放散することによ
ってリセットされ、アレイは別の小包のイメージを取り
込むことができる。このようにして、単一のCCDカメラ
が、非常に多くの小包を走査するために用いられる。
CCDカメラは解像度および感度が様々である。一般的
に、カラーのカメラはモノクロのカメラよりも高価であ
り、高解像度カメラは低解像度カメラよりも高価であ
る。従って、低解像度でモノクロのCCDカメラが特定の
目的に適している場合には常に、そういったカメラを用
いる金銭上の誘因がある。
に、カラーのカメラはモノクロのカメラよりも高価であ
り、高解像度カメラは低解像度カメラよりも高価であ
る。従って、低解像度でモノクロのCCDカメラが特定の
目的に適している場合には常に、そういったカメラを用
いる金銭上の誘因がある。
同様に、コンピュータは計算速度その他のパラメータ
が様々である。一般的に、高速のコンピュータは低速の
コンピュータよりも高価であり、専用コンピュータは汎
用コンピュータよりも高価である。従って、低速で汎用
のコンピュータがある目的に適している場合には、そう
いったコンピュータを用いる金銭上の誘因がある。
が様々である。一般的に、高速のコンピュータは低速の
コンピュータよりも高価であり、専用コンピュータは汎
用コンピュータよりも高価である。従って、低速で汎用
のコンピュータがある目的に適している場合には、そう
いったコンピュータを用いる金銭上の誘因がある。
ユナイテッドパーセルサービス(UPS)等の小包配達
会社は、OCR読み取り装置システムを幅広く用いること
ができた。UPSは、毎日何百万もの小包を運送してい
る。UPS等の小包配達会社が利用するOCR読み取り装置
は、莫大な量のコンピュータデータを生成する。その結
果、CCDカメラが作り出すイメージを素早く正確に処理
することができるコンピュータシステムが必要である。
例えば、コンピュータシステムは、ある小包上に書かれ
た宛先住所を読み取ることができ、小包をその宛先に正
確に送ることができるように開発されてきた。テキスト
の読み取りは高度なタスクであり、これを行うことがで
きるシステムは同等に高度であり、高解像度CCDカメラ
や高速のコンピュータ等の高価な装置を具備している。
会社は、OCR読み取り装置システムを幅広く用いること
ができた。UPSは、毎日何百万もの小包を運送してい
る。UPS等の小包配達会社が利用するOCR読み取り装置
は、莫大な量のコンピュータデータを生成する。その結
果、CCDカメラが作り出すイメージを素早く正確に処理
することができるコンピュータシステムが必要である。
例えば、コンピュータシステムは、ある小包上に書かれ
た宛先住所を読み取ることができ、小包をその宛先に正
確に送ることができるように開発されてきた。テキスト
の読み取りは高度なタスクであり、これを行うことがで
きるシステムは同等に高度であり、高解像度CCDカメラ
や高速のコンピュータ等の高価な装置を具備している。
小包についたテキストが読み取り可能になる前に、テ
キストの位置および方向を判定することが必要である。
OCR読み取り装置システムが、基準マークを用いて、対
象のまたは対象についているテキストの位置および方向
を確認してもよい。基準マークは、OCR読み取り装置で
走査される対象上に置かれた、既知の光学的特徴を持つ
指標である。OCR読み取り装置システムは、基準マーク
のついた小包を走査し、基準マークの位置を検出する。
このようにして、OCRシステムは、小包の宛先住所ブロ
ックと既知の関係にあるように配置された基準マークを
用いて、宛先住所ブロックの位置を検出することができ
る。同様に、OCRシステムは、方向が宛先住所ブロック
内のテキストの方向と既知の関係にあるように配置され
た方向を特定する基準マークを用いて、テキストの方向
を確認することができる。
キストの位置および方向を判定することが必要である。
OCR読み取り装置システムが、基準マークを用いて、対
象のまたは対象についているテキストの位置および方向
を確認してもよい。基準マークは、OCR読み取り装置で
走査される対象上に置かれた、既知の光学的特徴を持つ
指標である。OCR読み取り装置システムは、基準マーク
のついた小包を走査し、基準マークの位置を検出する。
このようにして、OCRシステムは、小包の宛先住所ブロ
ックと既知の関係にあるように配置された基準マークを
用いて、宛先住所ブロックの位置を検出することができ
る。同様に、OCRシステムは、方向が宛先住所ブロック
内のテキストの方向と既知の関係にあるように配置され
た方向を特定する基準マークを用いて、テキストの方向
を確認することができる。
OCR読み取り装置システムに要求されるタスクのうち
で、テキストを読み取ることよりも程度の低いタスク
は、テキストを読み取るのに用いられるものよりも廉価
な他の装置で行うことができるので、テキストを読み取
るのに必要な高価な装置を、テキストを読み取るという
より高度なタスクに、より効率的に割り当てることがで
きる。基準マークの位置および方向を確認するというこ
とは、OCR読み取り装置システムに要求される機能であ
って、テキストを読み取ることが要求される装置よりも
程度の低い装置で行うことのできる機能の一例である。
従って、低コストのCCDカメラおよび汎用コンピュータ
を備えるシステムを用いて基準マークの位置および方向
を確認する金銭上の誘因がある。
で、テキストを読み取ることよりも程度の低いタスク
は、テキストを読み取るのに用いられるものよりも廉価
な他の装置で行うことができるので、テキストを読み取
るのに必要な高価な装置を、テキストを読み取るという
より高度なタスクに、より効率的に割り当てることがで
きる。基準マークの位置および方向を確認するというこ
とは、OCR読み取り装置システムに要求される機能であ
って、テキストを読み取ることが要求される装置よりも
程度の低い装置で行うことのできる機能の一例である。
従って、低コストのCCDカメラおよび汎用コンピュータ
を備えるシステムを用いて基準マークの位置および方向
を確認する金銭上の誘因がある。
コンピュータのメモリ内に記憶された画像を処理する
のに用いられる画像処理技術としては、多くのものが周
知である。2次元の画像については、コンピュータのメ
モリ内に記憶された二次元のビットマップのマトリクス
が、CCDのアレイの画素を表現する。マトリクスには、
直交座標系が対応する。従って、ビットマップはCCDの
アレイのそれぞれの画素の位置を唯一的に識別する。三
次元またはそれより高次元のビットマップは同様に、コ
ンピュータのメモリ内の三次元またはそれより高次元の
画像を表示する。極座標系またはその他の座標系も同様
に、マトリクス内の位置を規定する。
のに用いられる画像処理技術としては、多くのものが周
知である。2次元の画像については、コンピュータのメ
モリ内に記憶された二次元のビットマップのマトリクス
が、CCDのアレイの画素を表現する。マトリクスには、
直交座標系が対応する。従って、ビットマップはCCDの
アレイのそれぞれの画素の位置を唯一的に識別する。三
次元またはそれより高次元のビットマップは同様に、コ
ンピュータのメモリ内の三次元またはそれより高次元の
画像を表示する。極座標系またはその他の座標系も同様
に、マトリクス内の位置を規定する。
当業者には、投影ヒストグラム、重畳フィルタリン
グ、相関、イメージ領域の重心の計算、およびハフメソ
ッド(Hough Method)を含むエッジイメージの分析とい
った標準の画像処理技術はよく知られていよう。
グ、相関、イメージ領域の重心の計算、およびハフメソ
ッド(Hough Method)を含むエッジイメージの分析とい
った標準の画像処理技術はよく知られていよう。
基準マークは、いかなる形状または形状の組み合わせ
を含んでもよい。ある形状は、他のものよりも本質的に
より効率的に検索できる。例えば、円形状は、その回転
しても変化しない性質ゆえに、効率的に検索できる。し
たがって、円であれば、角の方向が多様であることを考
慮する必要がない。
を含んでもよい。ある形状は、他のものよりも本質的に
より効率的に検索できる。例えば、円形状は、その回転
しても変化しない性質ゆえに、効率的に検索できる。し
たがって、円であれば、角の方向が多様であることを考
慮する必要がない。
多数の米国特許が円形の基準マークを教示している。
例えば、米国特許第5,103,489号のMietteは、分類され
る物品上の住所の位置を検出するためのラベル、方法、
および装置を説明している。このシステムは、住所検出
マークを含む、前もって印刷されたラベルを用いてお
り、住所検出マークは、回転しても変化しない要素と不
規則な要素(すなわち、円の内側の方向を特定するマー
ク)とを有している。この処理技術では、まずこの円形
のイメージの位置を検出し、それから不規則要素の回転
方向を確認する。ソフトウェアプログラムが、不規則要
素のイメージを、種々の別々の方向を規定する限定され
た数の所定の基準信号と比較すること(すなわち、相
関)により、不規則イメージの回転方向を確認する。
例えば、米国特許第5,103,489号のMietteは、分類され
る物品上の住所の位置を検出するためのラベル、方法、
および装置を説明している。このシステムは、住所検出
マークを含む、前もって印刷されたラベルを用いてお
り、住所検出マークは、回転しても変化しない要素と不
規則な要素(すなわち、円の内側の方向を特定するマー
ク)とを有している。この処理技術では、まずこの円形
のイメージの位置を検出し、それから不規則要素の回転
方向を確認する。ソフトウェアプログラムが、不規則要
素のイメージを、種々の別々の方向を規定する限定され
た数の所定の基準信号と比較すること(すなわち、相
関)により、不規則イメージの回転方向を確認する。
Mitteに説明されたシステムには多くの欠点がある。
例えば、回転を特定する要素を用いることにより、基準
マークの検索の効率が、円形のイメージのみを含むマー
クと比べて低下する。さらに、住所を含むテキストと同
じ領域を占めようとすればどうしてもテキストの一部が
不明瞭になってしまうような、不透明な基準マークに依
存している。したがって、基準マークは、テキストが付
く領域外に、走査されるそれぞれの小包上の住所ブロッ
クと既知の関係にあるように配置されねばならない。そ
の結果として、かかるシステムでは通常、基準マークを
含むテキストを配置する記録可能な領域を指定した、前
もって印刷されたラベルまたは小包が必要である。した
がって、Mitteの後にも、より効率的で多目的に使用で
きる基準マークシステムの必要性は残っている。
例えば、回転を特定する要素を用いることにより、基準
マークの検索の効率が、円形のイメージのみを含むマー
クと比べて低下する。さらに、住所を含むテキストと同
じ領域を占めようとすればどうしてもテキストの一部が
不明瞭になってしまうような、不透明な基準マークに依
存している。したがって、基準マークは、テキストが付
く領域外に、走査されるそれぞれの小包上の住所ブロッ
クと既知の関係にあるように配置されねばならない。そ
の結果として、かかるシステムでは通常、基準マークを
含むテキストを配置する記録可能な領域を指定した、前
もって印刷されたラベルまたは小包が必要である。した
がって、Mitteの後にも、より効率的で多目的に使用で
きる基準マークシステムの必要性は残っている。
多数の米国特許が、方向を規定するのに大きさの異な
る円形のイメージの組み合わせを用いることを教示して
いる。例えば、米国特許第4,760,247号のKeane et al.
は、領域画像処理を用いた光学的カード読み取り装置を
説明している。このシステムは、記録可能な領域のある
くじ引き券を読み取り、まずくじ引き券上に印刷された
3つの円形のイメージの位置を検出して識別することに
より、券の記録可能な領域の位置と方向とを確認する。
同様に、米国特許第3,801,775号のAckerは、対象を識別
する方法および装置を説明している。説明されているシ
ステムは、走査コントローラ、ビデオプロセッサ、デー
タプロセッサを含むバーコード読み取り装置である。バ
ーコードを表示している対象は、バーコードの両端にそ
れぞれ配置された2つの円形のイメージを含む。一端の
円形イメージは、他端のイメージとは異なる同心円のパ
ターンを備えており、バーコードの方向が識別できるよ
うになっている。
る円形のイメージの組み合わせを用いることを教示して
いる。例えば、米国特許第4,760,247号のKeane et al.
は、領域画像処理を用いた光学的カード読み取り装置を
説明している。このシステムは、記録可能な領域のある
くじ引き券を読み取り、まずくじ引き券上に印刷された
3つの円形のイメージの位置を検出して識別することに
より、券の記録可能な領域の位置と方向とを確認する。
同様に、米国特許第3,801,775号のAckerは、対象を識別
する方法および装置を説明している。説明されているシ
ステムは、走査コントローラ、ビデオプロセッサ、デー
タプロセッサを含むバーコード読み取り装置である。バ
ーコードを表示している対象は、バーコードの両端にそ
れぞれ配置された2つの円形のイメージを含む。一端の
円形イメージは、他端のイメージとは異なる同心円のパ
ターンを備えており、バーコードの方向が識別できるよ
うになっている。
Keane et al.およびAckerに説明されているシステム
は、いくつか、Mietteに説明されているシステムと同じ
欠点がある。すなわち、それらは、前もって印刷された
不透明な基準マークに依存している。Keane et al.およ
びAckerの後も、より多目的に使用できる基準マークシ
ステムの必要性は残っている。特に、小包配達業は、住
所が小包につけられた後に小包につけることができる基
準マークのシステムを必要としている。この方法では、
システムは前もって印刷されたラベルや小包に依存しな
い。
は、いくつか、Mietteに説明されているシステムと同じ
欠点がある。すなわち、それらは、前もって印刷された
不透明な基準マークに依存している。Keane et al.およ
びAckerの後も、より多目的に使用できる基準マークシ
ステムの必要性は残っている。特に、小包配達業は、住
所が小包につけられた後に小包につけることができる基
準マークのシステムを必要としている。この方法では、
システムは前もって印刷されたラベルや小包に依存しな
い。
蛍光マーキングは、CCDカメラで指標を読み取る手段
を提供し、そこでは指標は不透明なテキストと同じ領域
を占めていてもよい。紫外線により露光されたときに
は、蛍光マーキングはCCDカメラにより読み取り可能で
あるが、テキストは比較的見えにくい。逆に、白色光で
露光されたときには、不透明なテキストはCCDカメラに
より読み取り可能であるが、蛍光マーキングは比較的見
えにくい。このようにして、両タイプのマーキング、不
透明テキストと蛍光指標とが基板上で同一の領域を占め
ることができる。
を提供し、そこでは指標は不透明なテキストと同じ領域
を占めていてもよい。紫外線により露光されたときに
は、蛍光マーキングはCCDカメラにより読み取り可能で
あるが、テキストは比較的見えにくい。逆に、白色光で
露光されたときには、不透明なテキストはCCDカメラに
より読み取り可能であるが、蛍光マーキングは比較的見
えにくい。このようにして、両タイプのマーキング、不
透明テキストと蛍光指標とが基板上で同一の領域を占め
ることができる。
いくつかの資料は、CCDカメラにより読み取られる対
象物のテキストが付された領域を強調するために蛍光マ
ーキングを使用することを説明している。カナダ特許出
願第2,047,821のBuchar et al.は、走査される文書内の
強調されたテキストを認識して分類および検索情報を確
立する電子ファイリングシステムを説明している。人間
のオペレータがシステムに登録される文書を調べ、テキ
ストの文書を識別するためにシステムに使用される部分
を蛍光マーキングペンを用いて手で強調する。CCDのア
レイを有するラスタ走査ユニットが、文書が走査される
ときに、強調された領域を識別し、強調された領域内の
テキストを、検索システムが用いるように記録する。
象物のテキストが付された領域を強調するために蛍光マ
ーキングを使用することを説明している。カナダ特許出
願第2,047,821のBuchar et al.は、走査される文書内の
強調されたテキストを認識して分類および検索情報を確
立する電子ファイリングシステムを説明している。人間
のオペレータがシステムに登録される文書を調べ、テキ
ストの文書を識別するためにシステムに使用される部分
を蛍光マーキングペンを用いて手で強調する。CCDのア
レイを有するラスタ走査ユニットが、文書が走査される
ときに、強調された領域を識別し、強調された領域内の
テキストを、検索システムが用いるように記録する。
米国特許第5,138,465号のNg et al.は、選択的編集用
のネストされた情報の領域を強調する方法および装置を
説明している。反射率の異なる2つの蛍光マーキングを
組み合わせて用いて、重要な領域の組み合わせ(例え
ば、両方のマーキングの内側の領域、一方のマーキング
に規定される領域の内側と他方のマーキングに規定され
る領域の外側、等)が規定される。このシステムは、前
もって印刷されたマーキングを有する文書を用いてもよ
く、走査されるテキストがつけられてからマーキングを
蛍光マーキングペンでつけてもよい。
のネストされた情報の領域を強調する方法および装置を
説明している。反射率の異なる2つの蛍光マーキングを
組み合わせて用いて、重要な領域の組み合わせ(例え
ば、両方のマーキングの内側の領域、一方のマーキング
に規定される領域の内側と他方のマーキングに規定され
る領域の外側、等)が規定される。このシステムは、前
もって印刷されたマーキングを有する文書を用いてもよ
く、走査されるテキストがつけられてからマーキングを
蛍光マーキングペンでつけてもよい。
Buchar et al.、およびNg et al.が説明しているシス
テムには、重大な制限がある。すなわち、こういったシ
ステムを用いる文書は、テキストが正しく読み取られる
ように、文書スキャナに入れるときに正しい方向にしな
ければならない。こういったシステムは、テキストの位
置を識別するのに蛍光マーキングを用いることを教示し
ているが、テキストの方向を特定するのに蛍光マーキン
グを用いることは教示していない。従って、こういった
システムは、小包がコンベア上をコンベアに沿って動く
間に小包の表面上のテキストを読み取るのには有用では
ない。
テムには、重大な制限がある。すなわち、こういったシ
ステムを用いる文書は、テキストが正しく読み取られる
ように、文書スキャナに入れるときに正しい方向にしな
ければならない。こういったシステムは、テキストの位
置を識別するのに蛍光マーキングを用いることを教示し
ているが、テキストの方向を特定するのに蛍光マーキン
グを用いることは教示していない。従って、こういった
システムは、小包がコンベア上をコンベアに沿って動く
間に小包の表面上のテキストを読み取るのには有用では
ない。
米国特許第5,086,478号のKelly−Mahaffey et al.
は、回路基板上に電子部品を配置するのに基準マークを
使用することを説明している。基準マーク検出アルゴリ
ズムは、エラーを検出したときには割り込みを許可する
一連の検出ステップを含む。米国特許第3,603,728号のA
rimuraは、トランジスタ等の対象上の方向を規定するマ
ークの光学的検出を説明している。IBM技術開示報告書
(IBM technical disclosure bulletin)第30巻11号の
「用紙整列を決定するシステム」は、用紙の裏側の基準
マークを用いた、文書手書き認識システムを説明してい
る。基準マークは、用紙の表側の前もって割り当てられ
た手書きの領域と関連してもよい。ユーザは、用紙を、
基準マークがタブレットの方を向くようにタブレット上
に置いて、予め割り当てられた領域に書き込む。タブレ
ット内のスキャナが基準マークの位置および方向を検出
し、圧力センサが手書きを記録する。Kelly−Mahaffe
y、Arimura、およびIBM開示報告書が説明する基準マー
クは、コンベア上を動く小包に関係して用いられるもの
ではない。
は、回路基板上に電子部品を配置するのに基準マークを
使用することを説明している。基準マーク検出アルゴリ
ズムは、エラーを検出したときには割り込みを許可する
一連の検出ステップを含む。米国特許第3,603,728号のA
rimuraは、トランジスタ等の対象上の方向を規定するマ
ークの光学的検出を説明している。IBM技術開示報告書
(IBM technical disclosure bulletin)第30巻11号の
「用紙整列を決定するシステム」は、用紙の裏側の基準
マークを用いた、文書手書き認識システムを説明してい
る。基準マークは、用紙の表側の前もって割り当てられ
た手書きの領域と関連してもよい。ユーザは、用紙を、
基準マークがタブレットの方を向くようにタブレット上
に置いて、予め割り当てられた領域に書き込む。タブレ
ット内のスキャナが基準マークの位置および方向を検出
し、圧力センサが手書きを記録する。Kelly−Mahaffe
y、Arimura、およびIBM開示報告書が説明する基準マー
クは、コンベア上を動く小包に関係して用いられるもの
ではない。
従って、ベルト上のまたはその他のOCR読み取り装置
と共に用いることのできる、融通が利き、簡単に使え、
非常に正確で、高価でない基準マークシステムに対する
需要は大きい。特に、非常に多くのイメージを、小包配
達業で用いられている自動小包取扱いシステムの不可欠
な部分として用いることができるほど十分に素早く処理
できる基準マークシステムに対する需要は大きい。有利
にするために、かかるシステムは、以下のような多数の
重要な利点を有するべきである。(1)低解像度のモノ
クロのCCDカメラや汎用コンピュータ等の低コストの要
素を用いる。(2)標準化したまたは前もって印刷され
たラベルや容器に依存することなく、住所ブロックの位
置および方向を確認することができる。(3)住所が小
包上に書かれたりつけられる前あるいは後のいずれにつ
けられた場合にも、住所を不明瞭にすることなく基準マ
ークを読み取ることができる。(4)うまく形成されて
いない、または傷んだ基準マークでも識別することがで
きる。(5)偽のマークを高い信頼性で拒絶することが
できる。(6)非常に正確な、しかし計算効率のよい方
法で、識別を行うことができる。
と共に用いることのできる、融通が利き、簡単に使え、
非常に正確で、高価でない基準マークシステムに対する
需要は大きい。特に、非常に多くのイメージを、小包配
達業で用いられている自動小包取扱いシステムの不可欠
な部分として用いることができるほど十分に素早く処理
できる基準マークシステムに対する需要は大きい。有利
にするために、かかるシステムは、以下のような多数の
重要な利点を有するべきである。(1)低解像度のモノ
クロのCCDカメラや汎用コンピュータ等の低コストの要
素を用いる。(2)標準化したまたは前もって印刷され
たラベルや容器に依存することなく、住所ブロックの位
置および方向を確認することができる。(3)住所が小
包上に書かれたりつけられる前あるいは後のいずれにつ
けられた場合にも、住所を不明瞭にすることなく基準マ
ークを読み取ることができる。(4)うまく形成されて
いない、または傷んだ基準マークでも識別することがで
きる。(5)偽のマークを高い信頼性で拒絶することが
できる。(6)非常に正確な、しかし計算効率のよい方
法で、識別を行うことができる。
発明の概要 本発明は、下地の位置および方向を下地につけられた
基準マークを用いて確認するシステムおよび方法を提供
することによって、上記目的を満たす。基準マークは下
地の位置および方向を規定する。
基準マークを用いて確認するシステムおよび方法を提供
することによって、上記目的を満たす。基準マークは下
地の位置および方向を規定する。
さらに、本発明は小包上の住所ブロック内のテキスト
等の、下地につけられた読み取り可能な指標の位置およ
び方向を、同じ下地の読み取り可能な指標と同じ位置に
つけられた基準マークを用いて確認するシステムおよび
方法を提供することによって、上記目的を満たす。基準
マークは、下地につけられた読み取り可能な指標の位置
および方向を規定する。基準マークは、読み取り可能な
指標を妨害するものではなく、読み取り可能な指標が下
地につけられる前であっても後であっても、走査前のい
かなる時点で下地につけられてもよい。基準マークと読
み取り可能な指標は、両方が同じ下地上の同じ位置につ
けられても、別個に読み取り可能である。
等の、下地につけられた読み取り可能な指標の位置およ
び方向を、同じ下地の読み取り可能な指標と同じ位置に
つけられた基準マークを用いて確認するシステムおよび
方法を提供することによって、上記目的を満たす。基準
マークは、下地につけられた読み取り可能な指標の位置
および方向を規定する。基準マークは、読み取り可能な
指標を妨害するものではなく、読み取り可能な指標が下
地につけられる前であっても後であっても、走査前のい
かなる時点で下地につけられてもよい。基準マークと読
み取り可能な指標は、両方が同じ下地上の同じ位置につ
けられても、別個に読み取り可能である。
基準マークは、光学的特徴が異なる2つの非同心の円
を有し、それぞれの円が別個に識別可能なようになって
いる。従って、一方の円の中心から他方の円の中心への
ベクトルが、基準マークの位置と方向の両方を規定す
る。基準マークを構成する円形の要素を組み合わせるこ
とにより、それぞれへのいくつかの画像処理技術を計算
効率がよい方法で用いることができ、非常に正確な識別
を行うシーケンスで組み合わせることができる。うまく
形成されていなかったり質の低いマークも高い信頼性で
識別され、偽のマークは高い信頼性で拒絶される。
を有し、それぞれの円が別個に識別可能なようになって
いる。従って、一方の円の中心から他方の円の中心への
ベクトルが、基準マークの位置と方向の両方を規定す
る。基準マークを構成する円形の要素を組み合わせるこ
とにより、それぞれへのいくつかの画像処理技術を計算
効率がよい方法で用いることができ、非常に正確な識別
を行うシーケンスで組み合わせることができる。うまく
形成されていなかったり質の低いマークも高い信頼性で
識別され、偽のマークは高い信頼性で拒絶される。
好適な実施例は、小包走査用のベルト上方のOCR読み
取り装置システムの不可欠な部分として用いられるよう
に、特に開発される。基準マークシステムは、低解像度
のモノクロのライン走査タイプのCCDカメラ、標準のビ
デオコントローラ、標準の1ビットのA/D変換器、およ
び、先入れ先出し(FIFO)バッファを有する汎用コンピ
ュータを含む、低コストの要素を用いる。基準マークシ
ステムは、小包が隣接するコンベアに沿って動く間に小
包を走査し、小包の宛先住所ブロック(DAB)内に配置
された蛍光インクの基準マークの位置および方向を確認
することによって、小包についている住所の位置および
方向を判定する。基準マークはDABのほぼ中央に配置さ
れており、直径の異なる重なり合わない2つの円を具備
しており、大きい方の円の中心から小さい方の円の中心
へのベクトルが下にあるテキストと同じ方向になるよう
な方向になっている。
取り装置システムの不可欠な部分として用いられるよう
に、特に開発される。基準マークシステムは、低解像度
のモノクロのライン走査タイプのCCDカメラ、標準のビ
デオコントローラ、標準の1ビットのA/D変換器、およ
び、先入れ先出し(FIFO)バッファを有する汎用コンピ
ュータを含む、低コストの要素を用いる。基準マークシ
ステムは、小包が隣接するコンベアに沿って動く間に小
包を走査し、小包の宛先住所ブロック(DAB)内に配置
された蛍光インクの基準マークの位置および方向を確認
することによって、小包についている住所の位置および
方向を判定する。基準マークはDABのほぼ中央に配置さ
れており、直径の異なる重なり合わない2つの円を具備
しており、大きい方の円の中心から小さい方の円の中心
へのベクトルが下にあるテキストと同じ方向になるよう
な方向になっている。
基準マークは、テキストがDAB内に配置される前であ
っても後であっても、走査前のいかなる時点で小包につ
けられてもよい。例えば、基準マークは小包が小包取り
扱いシステム内に入るときに、小包に手でインクのスタ
ンプを用いてつけてもよい。または、基準マークは、前
もって印刷されたラベルまたは容器につけてあってもよ
い。同様に、基準マークは、その中に住所ラベルが配置
されるような、小包についている透明な封筒内に組み込
まれていてもよい。
っても後であっても、走査前のいかなる時点で小包につ
けられてもよい。例えば、基準マークは小包が小包取り
扱いシステム内に入るときに、小包に手でインクのスタ
ンプを用いてつけてもよい。または、基準マークは、前
もって印刷されたラベルまたは容器につけてあってもよ
い。同様に、基準マークは、その中に住所ラベルが配置
されるような、小包についている透明な封筒内に組み込
まれていてもよい。
基準マークのイメージを処理してマークの位置および
方向を判定するために、コンピュータシステムが用いら
れる。コンピュータシステムは、マークがうまく形成さ
れていなっかったり部分的に質が低い場合であっても、
高い精度で基準マークを識別する。さらに、システムは
高い信頼性で偽のマークを拒絶する。コンピュータシス
テムは、比較的廉価な汎用コンピュータ上で素早く実行
されるように、演算上の効率が良い。こういった特性を
得るために、コンピュータシステムは、マークの品質を
評価する測定値によって区分され、その計算費用が次第
に増大するような一連の画像処理技術を用いている。う
まく形成されたマークは、処理の初期に識別され、さら
なる処理が省かれるが、うまく形成されていないマーク
や部分的に質が低いマークは、より厳密で計算的に高価
な技術で処理される。選択された一連の画像処理技術を
適用して非常に正確ではあるが計算効率がよい識別シス
テムを作り出すことができるということは、ひとつに
は、基準マークの円形の要素の組み合わせの結果として
生じたものである。
方向を判定するために、コンピュータシステムが用いら
れる。コンピュータシステムは、マークがうまく形成さ
れていなっかったり部分的に質が低い場合であっても、
高い精度で基準マークを識別する。さらに、システムは
高い信頼性で偽のマークを拒絶する。コンピュータシス
テムは、比較的廉価な汎用コンピュータ上で素早く実行
されるように、演算上の効率が良い。こういった特性を
得るために、コンピュータシステムは、マークの品質を
評価する測定値によって区分され、その計算費用が次第
に増大するような一連の画像処理技術を用いている。う
まく形成されたマークは、処理の初期に識別され、さら
なる処理が省かれるが、うまく形成されていないマーク
や部分的に質が低いマークは、より厳密で計算的に高価
な技術で処理される。選択された一連の画像処理技術を
適用して非常に正確ではあるが計算効率がよい識別シス
テムを作り出すことができるということは、ひとつに
は、基準マークの円形の要素の組み合わせの結果として
生じたものである。
基準マークは、好ましくは、直径の異なる重なり合わ
ない2つの円からなっており、大きい方の円の中心から
小さい方の円の中心へのベクトルが下にあるテキストの
方向になっている。コンピュータシステムは、好ましく
は、イメージを、以下を含む一連の別個のステップで処
理する。(1)重要な領域(AOI)の検出、(2)大円
の検出、(3)小円の検出、および、(4)検出の信頼
性の閾値比較。円は、円のイメージが回転しても変化し
ない性質であるために、効率的に識別することができる
ので、マークの要素として選択された。ソフトウェアプ
ログラムが、小円のイメージを誤って大円と識別するこ
となく、大円を識別することができるように、大きさが
十分異なる円が選択される。2つの円は、それらの組み
合わせから方向ベクトルが規定されるように用いられ
る。それぞれの円は個別に識別され、結果として得られ
る中心から中心への方向ベクトルから、DABの方向が判
定される。
ない2つの円からなっており、大きい方の円の中心から
小さい方の円の中心へのベクトルが下にあるテキストの
方向になっている。コンピュータシステムは、好ましく
は、イメージを、以下を含む一連の別個のステップで処
理する。(1)重要な領域(AOI)の検出、(2)大円
の検出、(3)小円の検出、および、(4)検出の信頼
性の閾値比較。円は、円のイメージが回転しても変化し
ない性質であるために、効率的に識別することができる
ので、マークの要素として選択された。ソフトウェアプ
ログラムが、小円のイメージを誤って大円と識別するこ
となく、大円を識別することができるように、大きさが
十分異なる円が選択される。2つの円は、それらの組み
合わせから方向ベクトルが規定されるように用いられ
る。それぞれの円は個別に識別され、結果として得られ
る中心から中心への方向ベクトルから、DABの方向が判
定される。
AOIの検出が行われて、小包上のDABのおおよその位置
が判定され、小包の表面のイメージがより小さいAOIに
切り取られ、そのAOIにおいて基準マークが検索され
る。基準マークを検索する領域を制限することによっ
て、検索の計算効率が改良される。AOI検出は、投影ヒ
ストグラムやフィルタ処理技術によって行われる。小包
の表面のイメージの垂直および水平投影ヒストグラム
は、その幅が基準マークの最大寸法である(すなわち、
2つの円の直径の合計プラス両者間の距離)三角形の核
での重畳によって計算されフィルタをかけられる。ここ
で、三角形の核での重畳とは、前記垂直および水平投影
ヒストグラムのそれぞれを三角カーネルを用いた畳み込
み積分することを意味する。フィルタ投影ヒストグラム
の最大値の交点の回りに、略正方形のAOIが規定され
る。
が判定され、小包の表面のイメージがより小さいAOIに
切り取られ、そのAOIにおいて基準マークが検索され
る。基準マークを検索する領域を制限することによっ
て、検索の計算効率が改良される。AOI検出は、投影ヒ
ストグラムやフィルタ処理技術によって行われる。小包
の表面のイメージの垂直および水平投影ヒストグラム
は、その幅が基準マークの最大寸法である(すなわち、
2つの円の直径の合計プラス両者間の距離)三角形の核
での重畳によって計算されフィルタをかけられる。ここ
で、三角形の核での重畳とは、前記垂直および水平投影
ヒストグラムのそれぞれを三角カーネルを用いた畳み込
み積分することを意味する。フィルタ投影ヒストグラム
の最大値の交点の回りに、略正方形のAOIが規定され
る。
大円の検出は、計算費用が次第に増大するような一連
の画像処理技術によって行われる。大円がシーケンス内
のいかなるステップの後でも閾値の限界内に識別される
場合には、システムは小円の検出に進む。従って、うま
く形成された大円の大多数は、計算的に廉価な初期の検
出の試みによって識別され、より計算的に高価な後のス
テップはほんの一部の、うまく形成されていなかったり
部分的に質の低い大円にのみ必要である。
の画像処理技術によって行われる。大円がシーケンス内
のいかなるステップの後でも閾値の限界内に識別される
場合には、システムは小円の検出に進む。従って、うま
く形成された大円の大多数は、計算的に廉価な初期の検
出の試みによって識別され、より計算的に高価な後のス
テップはほんの一部の、うまく形成されていなかったり
部分的に質の低い大円にのみ必要である。
第1の検出の試みは、AOI内の画素値の投影ヒストグ
ラムを計算し、この目的のために、その幅が公称の大円
の直径に等しい三角形の核での重畳によって投影ヒスト
グラムにフィルタをかける。公称の大円よりもわずかに
大きい円形の領域が、フィルタの投影ヒストグラムの最
大値の交点の回りに規定される。次に、第1の慣性モー
メントを用いて領域内の重心が判定される。次に、重心
のまわりの公称の大円よりもわずかに大きい円形の領域
内の質量が計算され、1組の閾値と比較される。質量が
閾値によって規定される境界内にある場合には、大円の
位置の検出に成功したとみなされる。
ラムを計算し、この目的のために、その幅が公称の大円
の直径に等しい三角形の核での重畳によって投影ヒスト
グラムにフィルタをかける。公称の大円よりもわずかに
大きい円形の領域が、フィルタの投影ヒストグラムの最
大値の交点の回りに規定される。次に、第1の慣性モー
メントを用いて領域内の重心が判定される。次に、重心
のまわりの公称の大円よりもわずかに大きい円形の領域
内の質量が計算され、1組の閾値と比較される。質量が
閾値によって規定される境界内にある場合には、大円の
位置の検出に成功したとみなされる。
第1の試みが失敗する場合には、第2の検出の試みが
企てられる。これは、AOI内のイメージと、公称の大円
のイメージに対応するテンプレートとの間の、AOI内の
二次元の相関を用いるものである。円形のイメージは、
回転しても変化しないので、相関によって位置を検出す
るのに最も効率的な形状である。相関の効率を改良する
ために、2段階の処理が用いられる。第1の段階は、イ
メージ内の画素の小さなサブセットに関して行われる粗
い一連の相関である。第2の段階は、第1段階の一連の
相関が最高である画素に関して前もって規定された領域
内でそれぞれの画素に関して行われる、細かい一連の相
関である。次にパーセント相関等の相関の尺度が計算さ
れ、閾値と比較される。質量が閾値よりも大きい場合に
は、大円の位置の検出に成功したとみなされる。
企てられる。これは、AOI内のイメージと、公称の大円
のイメージに対応するテンプレートとの間の、AOI内の
二次元の相関を用いるものである。円形のイメージは、
回転しても変化しないので、相関によって位置を検出す
るのに最も効率的な形状である。相関の効率を改良する
ために、2段階の処理が用いられる。第1の段階は、イ
メージ内の画素の小さなサブセットに関して行われる粗
い一連の相関である。第2の段階は、第1段階の一連の
相関が最高である画素に関して前もって規定された領域
内でそれぞれの画素に関して行われる、細かい一連の相
関である。次にパーセント相関等の相関の尺度が計算さ
れ、閾値と比較される。質量が閾値よりも大きい場合に
は、大円の位置の検出に成功したとみなされる。
第2の試みが失敗する場合には、第3の検出の試み
が、公称の大円の大きさに近似する円形の領域内で最大
の質量を持つAOI内の2つのイメージを識別し、それぞ
れの候補の半径方向の分散を計算する。半径方向の分散
がより大きい候補が、好適な候補であるとみなされる。
次に、好適な候補についてパーセント相関等の分散の尺
度が計算され、閾値と比較される。分散の尺度が閾値よ
りも大きい場合には、大円の位置の検出に成功したとみ
なされる。ここでもまた、円形のイメージは、比較技術
として半径方向の分散を用いて位置を検出するのに、最
も効率的な形状である。この技術によれば、ひどく質の
悪い大円のイメージと小円のイメージとをソフトウェア
プログラムが見分けることができる。
が、公称の大円の大きさに近似する円形の領域内で最大
の質量を持つAOI内の2つのイメージを識別し、それぞ
れの候補の半径方向の分散を計算する。半径方向の分散
がより大きい候補が、好適な候補であるとみなされる。
次に、好適な候補についてパーセント相関等の分散の尺
度が計算され、閾値と比較される。分散の尺度が閾値よ
りも大きい場合には、大円の位置の検出に成功したとみ
なされる。ここでもまた、円形のイメージは、比較技術
として半径方向の分散を用いて位置を検出するのに、最
も効率的な形状である。この技術によれば、ひどく質の
悪い大円のイメージと小円のイメージとをソフトウェア
プログラムが見分けることができる。
最後に、第3の試みが失敗する場合には、第4の検出
の試みを用いて、AOI内のイメージのエッジが分析され
る。最初に、ランレングス符号化を用いて、イメージの
行または列内の別個の組の接続した画素が識別される。
ランの終点は、イメージのエッジの画素を規定する。次
に周知のハフメソッド(Hough Method)を用いて、AOI
内のイメージのエッジを公称の大円のテンプレートのエ
ッジの構成と比較する。次に候補の大円についてエッジ
に対応する尺度が計算され、閾値と比較される。エッジ
に対応する尺度が閾値よりも大きい場合には、大円の位
置の検出に成功したとみなされる。ここでもまた、円の
エッジのイメージは回転しても変化しないので、円形の
イメージは、位置を検出するのに最も効率的な形状であ
る。
の試みを用いて、AOI内のイメージのエッジが分析され
る。最初に、ランレングス符号化を用いて、イメージの
行または列内の別個の組の接続した画素が識別される。
ランの終点は、イメージのエッジの画素を規定する。次
に周知のハフメソッド(Hough Method)を用いて、AOI
内のイメージのエッジを公称の大円のテンプレートのエ
ッジの構成と比較する。次に候補の大円についてエッジ
に対応する尺度が計算され、閾値と比較される。エッジ
に対応する尺度が閾値よりも大きい場合には、大円の位
置の検出に成功したとみなされる。ここでもまた、円の
エッジのイメージは回転しても変化しないので、円形の
イメージは、位置を検出するのに最も効率的な形状であ
る。
いったん大円の位置が検出されると、コンピュータシ
ステムは、上述の大円の識別処理とほぼ同一ではあるが
4つの重大な違いを有する処理を用いて、小円の位置の
検出を試みる。第1に、大円として識別された画素値の
全てがゼロにセットされる。第2に、AOIが大円の位置
に関する環形の領域に制限される。第3に、用いるフィ
ルタの核が最大寸法が公称の小円の直径と等しい三角形
である。第4に、大円について用いる第3の検出の試み
に相当するものがないので、検出の試みは3つのみであ
る。さらに、相関やエッジのテンプレート等の検索のパ
ラメータおよび様々な閾値は、公称の小円に対応する。
ステムは、上述の大円の識別処理とほぼ同一ではあるが
4つの重大な違いを有する処理を用いて、小円の位置の
検出を試みる。第1に、大円として識別された画素値の
全てがゼロにセットされる。第2に、AOIが大円の位置
に関する環形の領域に制限される。第3に、用いるフィ
ルタの核が最大寸法が公称の小円の直径と等しい三角形
である。第4に、大円について用いる第3の検出の試み
に相当するものがないので、検出の試みは3つのみであ
る。さらに、相関やエッジのテンプレート等の検索のパ
ラメータおよび様々な閾値は、公称の小円に対応する。
小円の検出の後には検出の信頼性の閾値比較が行われ
る。これは、3つの別個の信頼の尺度を用いて、識別さ
れたイメージが実際に基準マークであるかどうかを判定
する。信頼の尺度の1つは、システムが識別した2つの
円の中心間の距離、および公称の基準マークの2つの円
の中心間の距離をベースにしている。他の2つの信頼の
尺度は、大円と小円との検出ルーチンから得られた正規
化した相関値に等しい。計算されたこの3つの信頼の尺
度から、最終の信頼の尺度を取り出してもよい。例え
ば、慎重な最終の信頼の尺度は、この3つの個々の信頼
の尺度の最小値と等しい。
る。これは、3つの別個の信頼の尺度を用いて、識別さ
れたイメージが実際に基準マークであるかどうかを判定
する。信頼の尺度の1つは、システムが識別した2つの
円の中心間の距離、および公称の基準マークの2つの円
の中心間の距離をベースにしている。他の2つの信頼の
尺度は、大円と小円との検出ルーチンから得られた正規
化した相関値に等しい。計算されたこの3つの信頼の尺
度から、最終の信頼の尺度を取り出してもよい。例え
ば、慎重な最終の信頼の尺度は、この3つの個々の信頼
の尺度の最小値と等しい。
本発明の他の態様によれば、下地上の読み取り可能な
指標、および、読み取り可能な指標と同じ位置に配置さ
れ指標の方向を示す、読み取り可能な指標を妨害しない
基準マークを備える新規な物品が提供される。読み取り
可能な指標と基準マークとは、走査装置によって別個に
識別可能である。
指標、および、読み取り可能な指標と同じ位置に配置さ
れ指標の方向を示す、読み取り可能な指標を妨害しない
基準マークを備える新規な物品が提供される。読み取り
可能な指標と基準マークとは、走査装置によって別個に
識別可能である。
本発明のさらなる態様によれば、移動する対象を走査
してその対象に関連する方向情報を判定するシステムが
提供される。システムは読み取り装置、読み取り装置に
隣接して対象を移動する運搬システム、方向情報を規定
するように整列した大きさの異なる1対の円を有する対
象上の基準マーク、および、対象のイメージを処理して
基準マークを識別するように構成されたコンピュータを
備える。
してその対象に関連する方向情報を判定するシステムが
提供される。システムは読み取り装置、読み取り装置に
隣接して対象を移動する運搬システム、方向情報を規定
するように整列した大きさの異なる1対の円を有する対
象上の基準マーク、および、対象のイメージを処理して
基準マークを識別するように構成されたコンピュータを
備える。
図面の簡単な説明 図1は、基準マークシステムのブロック図である。
図2は、小包の宛先住所ブロック内に配置された基準
マークを示す。
マークを示す。
図3は、公称の基準マークとその寸法を示す。
図4は、公称の基準マークの位置および方向の定義を
示す。
示す。
図5は、うまく形成されていない基準マークを示す。
図6は、基準マークを処理するのに用いられるソフト
ウェアプログラムのトップレベルのフローチャートであ
る。
ウェアプログラムのトップレベルのフローチャートであ
る。
図7は、重要な領域(AOI)検出ルーチンのフローチ
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である。
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である。
図8は、AOI検出ルーチンのいくつかのステップを示
す。
す。
図9は、第1の検出の試みのサブルーチンのフローチ
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
図10は、第1の検出の試みのサブルーチンのいくつか
のステップを示す。
のステップを示す。
図11は、第2の検出の試みのサブルーチンのフローチ
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
図12は、第3の検出の試みのサブルーチンのフローチ
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
図13は、第3の検出の試みのサブルーチンが識別に成
功することができるタイプの、うまく形成されていない
基準マークを示す。
功することができるタイプの、うまく形成されていない
基準マークを示す。
図14は、第4の検出の試みのサブルーチンのフローチ
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
ャートであり、これは基準マークを処理するのに用いら
れるソフトウェアプログラムの一部である大円検出ルー
チンの一部である。
図15は、第4の検出の試みのサブルーチンが識別に成
功することができるタイプの、うまく形成されていない
基準マークを示す。
功することができるタイプの、うまく形成されていない
基準マークを示す。
図16は、第4の検出の試みのサブルーチンのいくつか
のステップを示す。
のステップを示す。
図17は、第4の検出の試みのサブルーチンのいくつか
のステップを示す。
のステップを示す。
図18は、小円検出ルーチンのいくつかのステップを示
す。
す。
詳細な説明 次により詳細に図面を参照すると、これらの図面にお
いて同じ数字は同じ要素をさすが、図1は、その上で小
包30が運搬されているコンベア20を備えるベルト上方の
光学的文字認識読み取り装置システムの一部として使用
可能な基準マークシステム10を示す。小包30には、宛先
住所ブロック40がついており、宛先住所ブロック40内に
は、宛先住所を示すテキストが書かれている(図1には
示していないが、図2に示す)。宛先住所ブロック40内
には、基準マーク50がついている。紫外線光源52は反射
器54と共に、小包30がCCDカメラ60の視界を通って運搬
されていくときに基準マーク50を照明し、CCDカメラ60
は基準マーク50を含む小包30の表面のイメージを取り込
む。
いて同じ数字は同じ要素をさすが、図1は、その上で小
包30が運搬されているコンベア20を備えるベルト上方の
光学的文字認識読み取り装置システムの一部として使用
可能な基準マークシステム10を示す。小包30には、宛先
住所ブロック40がついており、宛先住所ブロック40内に
は、宛先住所を示すテキストが書かれている(図1には
示していないが、図2に示す)。宛先住所ブロック40内
には、基準マーク50がついている。紫外線光源52は反射
器54と共に、小包30がCCDカメラ60の視界を通って運搬
されていくときに基準マーク50を照明し、CCDカメラ60
は基準マーク50を含む小包30の表面のイメージを取り込
む。
コントローラ/変換器70は、CCDカメラ60の走査レー
トを制御する標準のビデオコントローラを有する。ベル
トエンコーダ90は、コンベア20の速度を示す信号をコン
トローラ/変換器70に供給する。ベルトエンコーダ90は
また、コンベア20の速度を示す信号を、第2のCCDカメ
ラ95を備える第2のシステムに供給し、第2のCCDカメ
ラ95はそれによってCCDカメラ60に同期する。このよう
にして、カメラ95を備えるシステムは、基準マークシス
テム10によって前もってその位置を検出されている基準
マーク50を有する所定領域内のテキストを読み取るのに
用いることができる。
トを制御する標準のビデオコントローラを有する。ベル
トエンコーダ90は、コンベア20の速度を示す信号をコン
トローラ/変換器70に供給する。ベルトエンコーダ90は
また、コンベア20の速度を示す信号を、第2のCCDカメ
ラ95を備える第2のシステムに供給し、第2のCCDカメ
ラ95はそれによってCCDカメラ60に同期する。このよう
にして、カメラ95を備えるシステムは、基準マークシス
テム10によって前もってその位置を検出されている基準
マーク50を有する所定領域内のテキストを読み取るのに
用いることができる。
コントローラ/変換器70はまた、標準の1ビットのA/
D変換器を含む。CCDカメラ60はアナログのイメージをコ
ントローラ/変換器70に送り、コントローラ/変換器70
は、アナログ信号を、イメージのデジタル表現に変換
し、これは次にコンピュータ80に送られ、そこでビット
マップとして記憶される。
D変換器を含む。CCDカメラ60はアナログのイメージをコ
ントローラ/変換器70に送り、コントローラ/変換器70
は、アナログ信号を、イメージのデジタル表現に変換
し、これは次にコンピュータ80に送られ、そこでビット
マップとして記憶される。
コンピュータ80はソフトウェアプログラム100を有す
る。ソフトウェアプログラム100は、基準マーク50の位
置および方向を識別し確認することにより、従って小包
30上の宛先住所ブロック内のテキストの方向および位置
を判定することにより、小包30の表面のイメージを処理
する。コンピュータ80は、Heurikon HKV4d68040のCPU
ボード等の標準のマイクロプロセッサ、および、コント
ローラ/変換器70が発生する信号によって制御されるFI
FOバッファを備える。FIFOバッファとCPUは、コンピュ
ータ80内に収容されているVMEバスによって情報をやり
とりしている。当業者であれば、A/D変換器、およびラ
イン走査のCCDカメラとFIFOバッファとの両方を制御す
るビデオプロセッサを備える変換器/コントローラを用
いて、コンベアベルトの速度を示すベルトエンコーダか
らの信号が供給されるときに、コンベアベルトに沿って
カメラを通って移動している対象の二次元のコンピュー
タのイメージを作り出すことができる、ということが理
解されよう。例えば、その参照によってここに組み込ま
れる、米国特許第5,291,564号のShah et al.を参照せ
よ。
る。ソフトウェアプログラム100は、基準マーク50の位
置および方向を識別し確認することにより、従って小包
30上の宛先住所ブロック内のテキストの方向および位置
を判定することにより、小包30の表面のイメージを処理
する。コンピュータ80は、Heurikon HKV4d68040のCPU
ボード等の標準のマイクロプロセッサ、および、コント
ローラ/変換器70が発生する信号によって制御されるFI
FOバッファを備える。FIFOバッファとCPUは、コンピュ
ータ80内に収容されているVMEバスによって情報をやり
とりしている。当業者であれば、A/D変換器、およびラ
イン走査のCCDカメラとFIFOバッファとの両方を制御す
るビデオプロセッサを備える変換器/コントローラを用
いて、コンベアベルトの速度を示すベルトエンコーダか
らの信号が供給されるときに、コンベアベルトに沿って
カメラを通って移動している対象の二次元のコンピュー
タのイメージを作り出すことができる、ということが理
解されよう。例えば、その参照によってここに組み込ま
れる、米国特許第5,291,564号のShah et al.を参照せ
よ。
好適な実施例において、基準マーク50は、直径の異な
る重なり合わない2つの蛍光インクの円を有する。ここ
では、円とは環形または環形によって境界が定まる領域
を意味するものとする。インクは、紫外線が当たったと
きにスペクトルの緑色/黄色の部分で蛍光発光するタイ
プのものである。小包30がCCDカメラ60の読み取り可能
な範囲を通って動く間に、小包30の表面が紫外線によっ
て照明される。CCDカメラ60は、Thompson TH7806A、TH
7931D等の、低解像度の、モノクロの、256画素ライン走
査タイプのカメラである。カメラ60はコンベア20までの
光路長が52インチになり、コンベアにおいて16インチの
視界を有するように搭載されている。CCDカメラ60に
は、緑色/黄色の光に感応するフィルタを含むレンズの
アセンブリが取り付けられている。
る重なり合わない2つの蛍光インクの円を有する。ここ
では、円とは環形または環形によって境界が定まる領域
を意味するものとする。インクは、紫外線が当たったと
きにスペクトルの緑色/黄色の部分で蛍光発光するタイ
プのものである。小包30がCCDカメラ60の読み取り可能
な範囲を通って動く間に、小包30の表面が紫外線によっ
て照明される。CCDカメラ60は、Thompson TH7806A、TH
7931D等の、低解像度の、モノクロの、256画素ライン走
査タイプのカメラである。カメラ60はコンベア20までの
光路長が52インチになり、コンベアにおいて16インチの
視界を有するように搭載されている。CCDカメラ60に
は、緑色/黄色の光に感応するフィルタを含むレンズの
アセンブリが取り付けられている。
当業者であれば、本発明を実施するのに適当な多くの
異なるハードウェアの組み合わせがある、ということが
理解されよう。それぞれコストや性能の特性がいくらか
異なる市販の代替物が、上に挙げた物理的要素のそれぞ
れについてたくさん存在している。例えば、コンピュー
タ80はハードウェアに組み込んだ論理、再構成可能なハ
ードウェア、特定アプリケーション用集積回路(ASI
C)、その他1組の命令を実行する同等の手段であって
もよい。
異なるハードウェアの組み合わせがある、ということが
理解されよう。それぞれコストや性能の特性がいくらか
異なる市販の代替物が、上に挙げた物理的要素のそれぞ
れについてたくさん存在している。例えば、コンピュー
タ80はハードウェアに組み込んだ論理、再構成可能なハ
ードウェア、特定アプリケーション用集積回路(ASI
C)、その他1組の命令を実行する同等の手段であって
もよい。
コンベア20は1時間当たり約3,600個の小包を運び、
1分当たり80フィートの速度で動く。CCDカメラ60は、
コンベア20の中央から約20インチ上方に配置されてい
て、第1のミラー(図示せず)に向けられており、第1
のミラーは第2のミラー(図示せず)に向けられてお
り、第2のミラーはコンベア20に向けられており、CCD
カメラ60からコンベア20までの光路長が52インチになる
ようにしている。これらのパラメータは、本発明の性能
に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変えてもよ
い。当業者であれば、ミラー系を用いて、カメラとイメ
ージを取り込む対象との間のより短い物理的距離に適応
しながら、カメラの系の光路長を長くすることができ
る、ということが理解されよう。例えば、その参照によ
ってここに組み込まれる、米国特許第5,308,960号のSmi
th et al.を参照せよ。
1分当たり80フィートの速度で動く。CCDカメラ60は、
コンベア20の中央から約20インチ上方に配置されてい
て、第1のミラー(図示せず)に向けられており、第1
のミラーは第2のミラー(図示せず)に向けられてお
り、第2のミラーはコンベア20に向けられており、CCD
カメラ60からコンベア20までの光路長が52インチになる
ようにしている。これらのパラメータは、本発明の性能
に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変えてもよ
い。当業者であれば、ミラー系を用いて、カメラとイメ
ージを取り込む対象との間のより短い物理的距離に適応
しながら、カメラの系の光路長を長くすることができ
る、ということが理解されよう。例えば、その参照によ
ってここに組み込まれる、米国特許第5,308,960号のSmi
th et al.を参照せよ。
基準マーク50は、National Ink第35−48−J番(蛍光
イエロー)として市販されているもの等の蛍光インクを
有する。基準マーク50は、走査前のいかなる時点でも小
包につけることができる。特に、小包が顧客から受け取
られ小包取扱いシステム内に配置された時点で、おそら
く人間のオペレータが基準マーク50をゴムのインクスタ
ンプでつけるであろうということが予想される。
イエロー)として市販されているもの等の蛍光インクを
有する。基準マーク50は、走査前のいかなる時点でも小
包につけることができる。特に、小包が顧客から受け取
られ小包取扱いシステム内に配置された時点で、おそら
く人間のオペレータが基準マーク50をゴムのインクスタ
ンプでつけるであろうということが予想される。
図2は、小包30の表面上の宛先住所ブロック40内に配
置された基準マーク50をよりはっきりと示す。小包30
は、宛先住所ブロック40内に、小包30の宛先住所を示す
テキスト59を有する。基準マーク50は宛先住所ブロック
40のほぼ中央に配置されており、大きい方の要素から小
さい方の要素へのベクトルが下にあるテキスト59とほぼ
同じ方向になるような方向の、大きさの異なる重なり合
わない2つの円形のイメージを備える。当業者には、他
の実施例では、テキストのある領域40と既知の関係にあ
る、または下にあるテキストと別の既知の関係にある、
小包上のどこか他の場所に基準マークを配置してもよ
い、ということが明白であろう。同様に、基準マーク50
は、ラベルについていても、小包上に前もって印刷され
ていても、その中に住所ラベルが配置されるような透明
な封筒上についていてもよい。
置された基準マーク50をよりはっきりと示す。小包30
は、宛先住所ブロック40内に、小包30の宛先住所を示す
テキスト59を有する。基準マーク50は宛先住所ブロック
40のほぼ中央に配置されており、大きい方の要素から小
さい方の要素へのベクトルが下にあるテキスト59とほぼ
同じ方向になるような方向の、大きさの異なる重なり合
わない2つの円形のイメージを備える。当業者には、他
の実施例では、テキストのある領域40と既知の関係にあ
る、または下にあるテキストと別の既知の関係にある、
小包上のどこか他の場所に基準マークを配置してもよ
い、ということが明白であろう。同様に、基準マーク50
は、ラベルについていても、小包上に前もって印刷され
ていても、その中に住所ラベルが配置されるような透明
な封筒上についていてもよい。
図3は、公称の基準マーク50の好適な構成をより詳細
に示す。公称の基準マーク50は、大きい要素110および
小さい要素120を備える。要素110および120はそれぞれ
円形であり、距離Gだけ離れている。大きい要素110の
直径DLは約3/4インチであり、小さい方の要素120の直径
DSは約7/16インチである。Gは約1/4インチである。好
適な実施例では、上記の基準マークのパラメータを用い
たときに、許容性能が認められる。他の実施例において
は、本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさない程度に基
準マーク50の要素の大きさをいくぶん変えてもよい。
に示す。公称の基準マーク50は、大きい要素110および
小さい要素120を備える。要素110および120はそれぞれ
円形であり、距離Gだけ離れている。大きい要素110の
直径DLは約3/4インチであり、小さい方の要素120の直径
DSは約7/16インチである。Gは約1/4インチである。好
適な実施例では、上記の基準マークのパラメータを用い
たときに、許容性能が認められる。他の実施例において
は、本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさない程度に基
準マーク50の要素の大きさをいくぶん変えてもよい。
CCDカメラ60の解像度によって、基準マーク50の大き
さに制限が設けられる。従って、CCDカメラ60の解像度
が高ければ基準マーク50はもっと小さくしてもよく、基
準マーク50がもっと大きくなるならCCD60の解像度を低
くしてもよい。図3に示す公称の基準マークの物理的特
性、および基準マークシステム10が用いられる図1に示
す物理的環境、この環境はCCDカメラ60とコンベア20の
間の光路長や基準マークシステム10が処理する大部分の
小包の高さを含むが、に基づき、基準マークシステム10
が処理するすべての小包について公称の基準マークの大
きさが一定であるとみなされるように、システムは十分
な視界の深度を有している。
さに制限が設けられる。従って、CCDカメラ60の解像度
が高ければ基準マーク50はもっと小さくしてもよく、基
準マーク50がもっと大きくなるならCCD60の解像度を低
くしてもよい。図3に示す公称の基準マークの物理的特
性、および基準マークシステム10が用いられる図1に示
す物理的環境、この環境はCCDカメラ60とコンベア20の
間の光路長や基準マークシステム10が処理する大部分の
小包の高さを含むが、に基づき、基準マークシステム10
が処理するすべての小包について公称の基準マークの大
きさが一定であるとみなされるように、システムは十分
な視界の深度を有している。
図4は、基準マーク50の位置および方向がどのように
規定されるかを詳細に示す。大円110の位置は、大円110
のほぼ中心に位置する単一の画素の位置130であると規
定される。小円120の位置は、小円120のほぼ中心に位置
する単一の画素の位置140であると規定される。画素位
置130から画素位置140にベクトル150が引かれ、これに
より基準マーク50の方向が規定される。ベクトル150に
沿って画素位置130と画素位置140とのほぼ中点に配置さ
れた画素位置160が、基準マーク50の位置であると規定
される。
規定されるかを詳細に示す。大円110の位置は、大円110
のほぼ中心に位置する単一の画素の位置130であると規
定される。小円120の位置は、小円120のほぼ中心に位置
する単一の画素の位置140であると規定される。画素位
置130から画素位置140にベクトル150が引かれ、これに
より基準マーク50の方向が規定される。ベクトル150に
沿って画素位置130と画素位置140とのほぼ中点に配置さ
れた画素位置160が、基準マーク50の位置であると規定
される。
基準マークシステム10の重要な態様は、図5に示す基
準マーク50′および50″のようにうまく形成されていな
かったり質の低いマークも、正確に識別できるというこ
とである。基準マーク50′は、蛍光インクが少なすぎる
ためにうまく形成されていない。一方、基準マーク50″
は、マークのしみの結果生じるもののように、蛍光イン
クが多すぎるために、うまく形成されていない。基準マ
ークシステム10は基準マーク50′、50″が例示する両方
の状況の下で基準マークを識別することができ、さら
に、偽の基準マークを高い信頼性で拒絶することができ
る。以下に説明するが、ソフトウェアプログラム100の
設計の結果これらのことができるようになる。
準マーク50′および50″のようにうまく形成されていな
かったり質の低いマークも、正確に識別できるというこ
とである。基準マーク50′は、蛍光インクが少なすぎる
ためにうまく形成されていない。一方、基準マーク50″
は、マークのしみの結果生じるもののように、蛍光イン
クが多すぎるために、うまく形成されていない。基準マ
ークシステム10は基準マーク50′、50″が例示する両方
の状況の下で基準マークを識別することができ、さら
に、偽の基準マークを高い信頼性で拒絶することができ
る。以下に説明するが、ソフトウェアプログラム100の
設計の結果これらのことができるようになる。
図6は、ソフトウェアプログラム100が実行する動作
のトップレベルのフローチャートを示す。図6および以
下のフローチャートにおいて、楕円または円形の囲みは
入力を示し、正方形または長方形の囲みは処理ステップ
を示し、菱形の囲みは決定ステップを示し、六角形の囲
みは出力を示し、囲みのないテキストは説明的な情報を
示す。
のトップレベルのフローチャートを示す。図6および以
下のフローチャートにおいて、楕円または円形の囲みは
入力を示し、正方形または長方形の囲みは処理ステップ
を示し、菱形の囲みは決定ステップを示し、六角形の囲
みは出力を示し、囲みのないテキストは説明的な情報を
示す。
ソフトウェアプログラム100への入力は、イメージ210
である。図1を参照すると、イメージ210は、CCDカメラ
60によって取り込まれ、コントローラ/変換器70によっ
てデジタル形式に変換され、コンピュータ80内にビット
マップとして記憶された、小包30の表面のイメージであ
る。図6に戻ると、ソフトウェアプログラム100は、イ
メージ210に対して、重要な領域(AOI)検出ルーチン22
0、大円検出ルーチン230、小円検出ルーチン240、およ
び検出の信頼性の閾値比較ルーチン250から成る一連の
ルーチンを実行する。出力260として示すソフトウェア
プログラム100の結果は、イメージ210に含まれる基準マ
ークの位置および方向の判定、または、イメージ210内
に何ら基準マークが含まれていないという判定である。
ソフトウェアプログラム100が、イメージ210内に基準マ
ークが含まれていると判定する場合には、図4に最もよ
く示されるように、位置160および方向ベクトル150とし
て表される基準マークの位置および方向を、出力として
発生する。
である。図1を参照すると、イメージ210は、CCDカメラ
60によって取り込まれ、コントローラ/変換器70によっ
てデジタル形式に変換され、コンピュータ80内にビット
マップとして記憶された、小包30の表面のイメージであ
る。図6に戻ると、ソフトウェアプログラム100は、イ
メージ210に対して、重要な領域(AOI)検出ルーチン22
0、大円検出ルーチン230、小円検出ルーチン240、およ
び検出の信頼性の閾値比較ルーチン250から成る一連の
ルーチンを実行する。出力260として示すソフトウェア
プログラム100の結果は、イメージ210に含まれる基準マ
ークの位置および方向の判定、または、イメージ210内
に何ら基準マークが含まれていないという判定である。
ソフトウェアプログラム100が、イメージ210内に基準マ
ークが含まれていると判定する場合には、図4に最もよ
く示されるように、位置160および方向ベクトル150とし
て表される基準マークの位置および方向を、出力として
発生する。
図7は、AOI検出ステップ220のステップを詳細に示
す。AOI検出ステップ220への入力は、基準マークである
可能性があるものを含むイメージ210である。AOI検出ル
ーチン220はまず、イメージ210で表される領域を閾値TA
と比較し、イメージ210が表す領域がTAよりも小さい場
合には、AOI検出ルーチン220の残りのステップを飛ば
す。図4を参照して、好適な実施例について、TAをDL+
DS+Gの合計の二乗よりもわずかに大きく規定したとき
に、許容性能が認められる。このパラメータは、システ
ムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変
えてもよい。
す。AOI検出ステップ220への入力は、基準マークである
可能性があるものを含むイメージ210である。AOI検出ル
ーチン220はまず、イメージ210で表される領域を閾値TA
と比較し、イメージ210が表す領域がTAよりも小さい場
合には、AOI検出ルーチン220の残りのステップを飛ば
す。図4を参照して、好適な実施例について、TAをDL+
DS+Gの合計の二乗よりもわずかに大きく規定したとき
に、許容性能が認められる。このパラメータは、システ
ムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変
えてもよい。
AOI検出ルーチン220の次のステップ214は、イメージ2
10のエッジによって規定される1組の直交軸に沿って、
イメージ210に対応する投影ヒストグラムを計算するこ
とを含む。投影ヒストグラムを用いることは、コンピュ
ータのメモリ内に記憶されたイメージを処理する公知の
技術である。例えば、Robert J.Schalkoffの“Digital
Image Processing and Computer Vision"(1989年)の1
96ページを参照。
10のエッジによって規定される1組の直交軸に沿って、
イメージ210に対応する投影ヒストグラムを計算するこ
とを含む。投影ヒストグラムを用いることは、コンピュ
ータのメモリ内に記憶されたイメージを処理する公知の
技術である。例えば、Robert J.Schalkoffの“Digital
Image Processing and Computer Vision"(1989年)の1
96ページを参照。
例えば、投影ヒストグラムは、1組の直交軸の一つに
沿ったイメージの表現を含む一次元の配列であってもよ
い。投影ヒストグラムのそれぞれの要素は、軸に沿った
1点に対応してもよく、対応する直交する行または列に
おけるマトリクス値の合計と等しい値を含んでもよい。
このようにして、投影ヒストグラムは、軸に沿ったビッ
トマップの「質量」を表す。この文脈においては、ビッ
トマップの要素のグループの「質量」は、要素の値の合
計を意味するものとする。1画素の質量は、蛍光発光す
る場合には1に等しく、蛍光発光しない場合には0に等
しい。従って、ビットマップの領域の質量は、CCDカメ
ラ60の画素のグループに当たる光の量を表す。
沿ったイメージの表現を含む一次元の配列であってもよ
い。投影ヒストグラムのそれぞれの要素は、軸に沿った
1点に対応してもよく、対応する直交する行または列に
おけるマトリクス値の合計と等しい値を含んでもよい。
このようにして、投影ヒストグラムは、軸に沿ったビッ
トマップの「質量」を表す。この文脈においては、ビッ
トマップの要素のグループの「質量」は、要素の値の合
計を意味するものとする。1画素の質量は、蛍光発光す
る場合には1に等しく、蛍光発光しない場合には0に等
しい。従って、ビットマップの領域の質量は、CCDカメ
ラ60の画素のグループに当たる光の量を表す。
図8(a)は、基準マークである可能性があるもの50
を含むイメージ210、および投影ヒストグラム410、42
0を示す。投影ヒストグラム410は、イメージ210を一次
元で表したものであり、投影ヒストグラムのそれぞれの
要素が、投影ヒストグラム410に垂直なイメージ210の行
の質量を表す。投影ヒストグラム420は、イメージ210を
一次元で表したものであり、投影ヒストグラムのそれぞ
れの要素が、投影ヒストグラム410に垂直なイメージ210
の列の質量を表す。
を含むイメージ210、および投影ヒストグラム410、42
0を示す。投影ヒストグラム410は、イメージ210を一次
元で表したものであり、投影ヒストグラムのそれぞれの
要素が、投影ヒストグラム410に垂直なイメージ210の行
の質量を表す。投影ヒストグラム420は、イメージ210を
一次元で表したものであり、投影ヒストグラムのそれぞ
れの要素が、投影ヒストグラム410に垂直なイメージ210
の列の質量を表す。
AOI検出ルーチン220の次のステップ216は、最大幅が
公称の基準マークの最大幅であるDL+DS+Gに等しい三
角形の核での重畳によって、投影ヒストグラム410、420
にフィルタをかけることを含む。重畳は、信号処理の分
野においては公知のフィルタ技術である。三角形の核で
の重畳は、三角形の核と幅が同様である対象の重心を識
別するのに役立つ。例えば、Herbert P.Neffの、“Cont
inuous and Discrete Linear Systems"(1984年)の66
−69ページを参照。
公称の基準マークの最大幅であるDL+DS+Gに等しい三
角形の核での重畳によって、投影ヒストグラム410、420
にフィルタをかけることを含む。重畳は、信号処理の分
野においては公知のフィルタ技術である。三角形の核で
の重畳は、三角形の核と幅が同様である対象の重心を識
別するのに役立つ。例えば、Herbert P.Neffの、“Cont
inuous and Discrete Linear Systems"(1984年)の66
−69ページを参照。
図8(b)は、基準マークである可能性を持つもの50
を含むイメージ210、およびフィルタをかけた後の投
影ヒストグラム430、440を示す。投影ヒストグラム41
0、420に、最大幅が公称の基準マークの最大幅に等しい
三角形の核でフィルタをかけることによって、公称の基
準マークと一致しない投影ヒストグラムの特徴が減少す
る傾向がある。
を含むイメージ210、およびフィルタをかけた後の投
影ヒストグラム430、440を示す。投影ヒストグラム41
0、420に、最大幅が公称の基準マークの最大幅に等しい
三角形の核でフィルタをかけることによって、公称の基
準マークと一致しない投影ヒストグラムの特徴が減少す
る傾向がある。
AOI検出ルーチン220の次のステップ218は、投影ヒス
トグラムの最大ライン450、460を判定することを含む。
投影ヒストグラムの最大ライン450は、フィルタをかけ
た後の投影ヒストグラム430と垂直であり、フィルタを
かけた後の投影ヒストグラム430の最高値の要素455を通
る。投影ヒストグラムの最大ライン460は、フィルタを
かけた後の投影ヒストグラム440と垂直であり、フィル
タをかけた後の投影ヒストグラム440の最高値の要素465
を通る。次に、ライン450と460の交点480の回りに略正
方形470が規定される。正方形470は公称の基準マークを
確実に包含するように、十分大きく規定される。図3を
参照すると、正方形470は、DL+DS+Gよりもわずかに
大きいエッジ寸法であるように規定される。
トグラムの最大ライン450、460を判定することを含む。
投影ヒストグラムの最大ライン450は、フィルタをかけ
た後の投影ヒストグラム430と垂直であり、フィルタを
かけた後の投影ヒストグラム430の最高値の要素455を通
る。投影ヒストグラムの最大ライン460は、フィルタを
かけた後の投影ヒストグラム440と垂直であり、フィル
タをかけた後の投影ヒストグラム440の最高値の要素465
を通る。次に、ライン450と460の交点480の回りに略正
方形470が規定される。正方形470は公称の基準マークを
確実に包含するように、十分大きく規定される。図3を
参照すると、正方形470は、DL+DS+Gよりもわずかに
大きいエッジ寸法であるように規定される。
AOI検出ステップ220の結果がAOIイメージ222であり、
これは正方形470によって境界が定まるイメージ210の一
部である。AOIイメージ222を識別するのに用いた投影ヒ
ストグラムとフィルタ技術は、次の、計算的により高価
な二次元の技術を用いて処理しなければならないイメー
ジ210の量を制限するのに効率的な、一次元の手段であ
る。
これは正方形470によって境界が定まるイメージ210の一
部である。AOIイメージ222を識別するのに用いた投影ヒ
ストグラムとフィルタ技術は、次の、計算的により高価
な二次元の技術を用いて処理しなければならないイメー
ジ210の量を制限するのに効率的な、一次元の手段であ
る。
いったんAOI検出ルーチン220が完了すると、ソフトウ
ェアプログラム100は、大円検出ルーチン230に進む。大
円検出ルーチン230は、図9および10に示す第1の検出
の試みのサブルーチン500、図11に示す第2の検出の試
みのサブルーチン700、図12および13に示す第3の検出
の試みのサブルーチン800、および図14ないし17に示す
第4の検出の試みのサブルーチン1000を有する、計算費
用が次第に増大するような一連の検出の試みのサブルー
チンを備える。それぞれの検出の試みのサブルーチンの
一部として、サブルーチンによって可能性が最も高い大
円の候補であると識別された領域が、公称の大円に対応
する閾値と比較される。候補が特定の閾値内で公称の大
円と一致する場合には、その円は識別されたとみなされ
る。マークがうまく形成されている場合には、候補のイ
メージは公称の大円と密接に対応しており、大円は初期
の検出の試みによって識別される。前の検出の試みのサ
ブルーチンで大円の検出が成功した場合には、次の検出
の試みのサブルーチンは飛ばされる。このようにして、
うまく形成された大円の大多数は、計算的に廉価な初期
の検出の試みのサブルーチンによって識別され、計算的
に比較的高価な後の検出の試みのサブルーチンを受ける
のは、比較的少ない、うまく形成されていなかったり質
の低い円のみである。
ェアプログラム100は、大円検出ルーチン230に進む。大
円検出ルーチン230は、図9および10に示す第1の検出
の試みのサブルーチン500、図11に示す第2の検出の試
みのサブルーチン700、図12および13に示す第3の検出
の試みのサブルーチン800、および図14ないし17に示す
第4の検出の試みのサブルーチン1000を有する、計算費
用が次第に増大するような一連の検出の試みのサブルー
チンを備える。それぞれの検出の試みのサブルーチンの
一部として、サブルーチンによって可能性が最も高い大
円の候補であると識別された領域が、公称の大円に対応
する閾値と比較される。候補が特定の閾値内で公称の大
円と一致する場合には、その円は識別されたとみなされ
る。マークがうまく形成されている場合には、候補のイ
メージは公称の大円と密接に対応しており、大円は初期
の検出の試みによって識別される。前の検出の試みのサ
ブルーチンで大円の検出が成功した場合には、次の検出
の試みのサブルーチンは飛ばされる。このようにして、
うまく形成された大円の大多数は、計算的に廉価な初期
の検出の試みのサブルーチンによって識別され、計算的
に比較的高価な後の検出の試みのサブルーチンを受ける
のは、比較的少ない、うまく形成されていなかったり質
の低い円のみである。
図9は第1の検出の試みのサブルーチン500のステッ
プを詳細に示す。第1の検出の試みのサブルーチン500
への入力は、AOIイメージ222である。第1の検出の試み
のサブルーチン500の第1のステップ520は、AOIイメー
ジ222のエッジを規定している1組の直交軸に沿って、A
OIイメージ222に対応する投影ヒストグラムを計算する
ことである。または、AOI検出ルーチン220から、AOIイ
メージ222に対応する投影ヒストグラムを含むデータ
を、第1の検出の試みのサブルーチン500に送ってもよ
い。
プを詳細に示す。第1の検出の試みのサブルーチン500
への入力は、AOIイメージ222である。第1の検出の試み
のサブルーチン500の第1のステップ520は、AOIイメー
ジ222のエッジを規定している1組の直交軸に沿って、A
OIイメージ222に対応する投影ヒストグラムを計算する
ことである。または、AOI検出ルーチン220から、AOIイ
メージ222に対応する投影ヒストグラムを含むデータ
を、第1の検出の試みのサブルーチン500に送ってもよ
い。
次のステップ530は、ステップ520によって作成された
投影ヒストグラムを、最大幅が公称の大円の直径DLであ
る三角形の核で重畳することを含む。次のステップ540
は、ステップ530によって作成されたフィルタをかけた
後の投影ヒストグラムに対応する投影ヒストグラムの最
大ラインを規定することを含む。次のステップ550は、
以下に説明されるように、ステップ540によって作成さ
れたフィルタをかけた後の投影ヒストグラムの最大値の
交点の回りに円形の領域を規定すること、および、第1
の慣性モーメントを用いて円形の領域の輪郭内の重心を
計算することを含む。第1の慣性モーメントを用いて重
心の位置を検出することは、物理学における基本的な重
心の計算に対応する、周知の画像処理技術である。例え
ば、Robert ResnickおよびDavid Hallidayの、“Physic
s,Part I"(1977年)の164ページを参照。
投影ヒストグラムを、最大幅が公称の大円の直径DLであ
る三角形の核で重畳することを含む。次のステップ540
は、ステップ530によって作成されたフィルタをかけた
後の投影ヒストグラムに対応する投影ヒストグラムの最
大ラインを規定することを含む。次のステップ550は、
以下に説明されるように、ステップ540によって作成さ
れたフィルタをかけた後の投影ヒストグラムの最大値の
交点の回りに円形の領域を規定すること、および、第1
の慣性モーメントを用いて円形の領域の輪郭内の重心を
計算することを含む。第1の慣性モーメントを用いて重
心の位置を検出することは、物理学における基本的な重
心の計算に対応する、周知の画像処理技術である。例え
ば、Robert ResnickおよびDavid Hallidayの、“Physic
s,Part I"(1977年)の164ページを参照。
次のステップ560は、ステップ550によって作成された
重心の回りに公称の大円よりもわずかに大きい円を規定
すること、および、所定の形状の第2の領域内の質量を
計算することを含む。次のステップ570は、ステップ560
で決定された質量を、2つの閾値T1、T2と比較する。ス
テップ560によって決定された質量がT1よりも大きくT2
よりも小さい場合には、大円は第1の検出の試みのサブ
ルーチン500によって識別されたとみなされ、大円検出
ルーチン230の残りのサブルーチンは飛ばされる。T1、T
2は、ルーチン500による大円の識別が許容されるのに必
要な下限および上限になるように規定される。例えば、
好適な実施例では、T1が公称の大円の質量の95パーセン
トのほぼ等しくなるように規定され、T2が公称の大円の
質量の105パーセントにほぼ等しくなるように規定され
たときに、許容性能が認められる。これらのパラメータ
は、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度に
いくぶん変えてもよい。
重心の回りに公称の大円よりもわずかに大きい円を規定
すること、および、所定の形状の第2の領域内の質量を
計算することを含む。次のステップ570は、ステップ560
で決定された質量を、2つの閾値T1、T2と比較する。ス
テップ560によって決定された質量がT1よりも大きくT2
よりも小さい場合には、大円は第1の検出の試みのサブ
ルーチン500によって識別されたとみなされ、大円検出
ルーチン230の残りのサブルーチンは飛ばされる。T1、T
2は、ルーチン500による大円の識別が許容されるのに必
要な下限および上限になるように規定される。例えば、
好適な実施例では、T1が公称の大円の質量の95パーセン
トのほぼ等しくなるように規定され、T2が公称の大円の
質量の105パーセントにほぼ等しくなるように規定され
たときに、許容性能が認められる。これらのパラメータ
は、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度に
いくぶん変えてもよい。
図10は、ステップ540ないし560を示す。イメージ600
は、AOIイメージ222の一部を示す。点610は、ステップ5
40によって作成されたフィルタをかけた後の投影ヒスト
グラムの最大ラインの交点である。ステップ550によっ
て規定された円形の領域である円620は、公称の大円650
よりも大きな円であるが公称の基準マークの小円660と
は交差しないように十分小さいように、点610の回りに
規定されている。図10を図3と比較すると、円620の大
きさは、公称の大円の直径DLおよび公称の基準マークの
2つの円を隔てている距離Gによって制限されており、
円620が、うまく形成された小円の質量の本質的な部分
を取り込むことなく、うまく形成された大円の質量の、
本質的にすべての部分を取り込むようになっている、と
いうことがわかる。
は、AOIイメージ222の一部を示す。点610は、ステップ5
40によって作成されたフィルタをかけた後の投影ヒスト
グラムの最大ラインの交点である。ステップ550によっ
て規定された円形の領域である円620は、公称の大円650
よりも大きな円であるが公称の基準マークの小円660と
は交差しないように十分小さいように、点610の回りに
規定されている。図10を図3と比較すると、円620の大
きさは、公称の大円の直径DLおよび公称の基準マークの
2つの円を隔てている距離Gによって制限されており、
円620が、うまく形成された小円の質量の本質的な部分
を取り込むことなく、うまく形成された大円の質量の、
本質的にすべての部分を取り込むようになっている、と
いうことがわかる。
再び図10を参照すると、点630は円620内の重心であ
り、円620内の値の第1の慣性モーメントを取ることに
よって決定される。円640は、点630の回りに公称の大円
よりもわずかに大きい円となるように規定されている。
り、円620内の値の第1の慣性モーメントを取ることに
よって決定される。円640は、点630の回りに公称の大円
よりもわずかに大きい円となるように規定されている。
図11は、第2の検出の試みのサブルーチン700のステ
ップを詳細に示す。サブルーチン700は、相関を用い
て、大円である可能性のあるものの位置を検出する。相
関は、画像処理技術において周知の技術である。例え
ば、Martin D.Levineの“Vision in Man and Machine"
(1985年)の47ページを参照。
ップを詳細に示す。サブルーチン700は、相関を用い
て、大円である可能性のあるものの位置を検出する。相
関は、画像処理技術において周知の技術である。例え
ば、Martin D.Levineの“Vision in Man and Machine"
(1985年)の47ページを参照。
第2の検出の試みのサブルーチン700への入力は、AOI
222である。第1のステップ720は、公称の大円に対応す
る相関テンプレートを規定することを含む。次のステッ
プ730は、AOIイメージ222とテンプレートの間の粗い一
連の相関を含む。テンプレートは、AOI内の異なる位置
に順次配置され、テンプレート内の画素値とテンプレー
ト「下」でのAOIイメージ内の画素値の対応が評価され
る。相関ステップの間に見出される対応の尺度であるパ
ーセント相関は、テンプレート「下」でのイメージにお
ける光に当たった画素の、テンプレートの画素数に対す
る比に等しい。
222である。第1のステップ720は、公称の大円に対応す
る相関テンプレートを規定することを含む。次のステッ
プ730は、AOIイメージ222とテンプレートの間の粗い一
連の相関を含む。テンプレートは、AOI内の異なる位置
に順次配置され、テンプレート内の画素値とテンプレー
ト「下」でのAOIイメージ内の画素値の対応が評価され
る。相関ステップの間に見出される対応の尺度であるパ
ーセント相関は、テンプレート「下」でのイメージにお
ける光に当たった画素の、テンプレートの画素数に対す
る比に等しい。
粗い一連の相関について、テンプレートは、AOIイメ
ージ222内の画素の位置の第1のサブセットに順次配置
される。好適な実施例では、第1のサブセットの要素
が、同じ行または列内の隣接する画素の位置の間で3画
素が飛ばされた直交する行または列内に配置されるとき
に、許容性能が認められる。従って、この粗い一連の相
関の間に、AOI内の16画素毎にほぼ1つの相関が行われ
る。
ージ222内の画素の位置の第1のサブセットに順次配置
される。好適な実施例では、第1のサブセットの要素
が、同じ行または列内の隣接する画素の位置の間で3画
素が飛ばされた直交する行または列内に配置されるとき
に、許容性能が認められる。従って、この粗い一連の相
関の間に、AOI内の16画素毎にほぼ1つの相関が行われ
る。
次のステップ740は、AOIイメージ222とテンプレート
の間の細かい一連の相関を備える。細かい一連の相関に
ついて、テンプレートは、AOIイメージ222内の画素の位
置の第2のサブセットにおいて順次配置される。好適な
実施例では、粗い相関のステップ730から最大の相関を
生じるテンプレートの中心位置に対応する画素位置付近
を中心にした5画素×5画素平方内の画素位置において
細かい一連の相関を行ったときに、許容性能が認められ
る。従って、この細かい一連の相関の間に、24のさらな
る相関が行われる。
の間の細かい一連の相関を備える。細かい一連の相関に
ついて、テンプレートは、AOIイメージ222内の画素の位
置の第2のサブセットにおいて順次配置される。好適な
実施例では、粗い相関のステップ730から最大の相関を
生じるテンプレートの中心位置に対応する画素位置付近
を中心にした5画素×5画素平方内の画素位置において
細かい一連の相関を行ったときに、許容性能が認められ
る。従って、この細かい一連の相関の間に、24のさらな
る相関が行われる。
上に説明した2段階の相関手続きを用いることによ
り、計算効率が改良される。粗いおよび細かい一連の相
関が行われる画素位置のサブセットは、公称の基準マー
クの画素数に依存するパラメータであり、従って、基準
マークシステム10の特性に鑑みて選択せねばならない。
好適な実施例について、これらのパラメータは、システ
ムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変
えてもよい。
り、計算効率が改良される。粗いおよび細かい一連の相
関が行われる画素位置のサブセットは、公称の基準マー
クの画素数に依存するパラメータであり、従って、基準
マークシステム10の特性に鑑みて選択せねばならない。
好適な実施例について、これらのパラメータは、システ
ムの性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変
えてもよい。
次のステップ750は、細かい相関ステップ740から最大
の相関を生じる画素位置に対応した、パーセント相関等
の相関の尺度を計算することを含む。次のステップ760
は、ステップ750によって決定された相関の尺度を閾値T
3と比較する。ステップ750によって決定された値がT3よ
りも大きい場合には、大円は第2の検出の試みの試み70
0によって識別されたとみなされ、大円検出ステップ230
の残りのステップは飛ばされる。
の相関を生じる画素位置に対応した、パーセント相関等
の相関の尺度を計算することを含む。次のステップ760
は、ステップ750によって決定された相関の尺度を閾値T
3と比較する。ステップ750によって決定された値がT3よ
りも大きい場合には、大円は第2の検出の試みの試み70
0によって識別されたとみなされ、大円検出ステップ230
の残りのステップは飛ばされる。
閾値T3は、小円が大円であると識別されることが確実
にないように、十分大きくあるべきである。例えば、好
適な実施例について、T3を、公称の小円に関連する相関
の尺度と、公称の大円に関連する相関の尺度の平均に等
しいように規定したときに、許容性能が認められる。パ
ラメータT3は、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさ
ない程度にいくぶん変えてもよい。当業者であれば、相
関の尺度としてパーセント相関以外のパラメータも用い
ることができる、ということが理解されよう。
にないように、十分大きくあるべきである。例えば、好
適な実施例について、T3を、公称の小円に関連する相関
の尺度と、公称の大円に関連する相関の尺度の平均に等
しいように規定したときに、許容性能が認められる。パ
ラメータT3は、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさ
ない程度にいくぶん変えてもよい。当業者であれば、相
関の尺度としてパーセント相関以外のパラメータも用い
ることができる、ということが理解されよう。
図12は、第3の検出の試みのサブルーチン800のステ
ップを詳細に示す。第3の検出の試みのサブルーチン80
0は、第2の検出の試みのサブルーチン700において識別
された第1の大円の候補が識別されたとみなされるのに
十分な質量を有しなかった場合に、第2の検出の試みの
サブルーチン700に続く。従って、AOI222内に配置され
た基準マークがひどく変形したり質が悪い可能性が高
い。第3の検出の試みのサブルーチン800への入力は、A
OIイメージ222および第1の候補の重心位置である。
ップを詳細に示す。第3の検出の試みのサブルーチン80
0は、第2の検出の試みのサブルーチン700において識別
された第1の大円の候補が識別されたとみなされるのに
十分な質量を有しなかった場合に、第2の検出の試みの
サブルーチン700に続く。従って、AOI222内に配置され
た基準マークがひどく変形したり質が悪い可能性が高
い。第3の検出の試みのサブルーチン800への入力は、A
OIイメージ222および第1の候補の重心位置である。
第1のステップ820は、第1の候補の重心位置の回り
に規定された公称の大円内のすべての画素値をゼロにセ
ットする。第2のステップ830は、第2の検出の試みの
サブルーチン700として上で説明したのと同じ相関方法
を用いて、第2の候補を識別する。次のステップ840
は、第1の候補の画素値を復元し、第1および第2の候
補内の質量の半径方向の分散を計算し、半径方向の分散
が大きい方の候補を最も可能性の高い大円の候補として
選択する。次のステップ850は、ステップ840によって識
別された最も可能性の高い候補に関連して、パーセント
相関等の分散の尺度を計算する。ここで、パーセント相
関とは、パーセントで表した値であり、対比(correlat
ion)を意味している。具体的には、本明細書第21頁第2
3行目乃至第25行目に記載したように(ステップ730)計
算されるものである。次のステップ860は、ステップ850
によって決定された分散の尺度を閾値T4と比較する。ス
テップ850によって決定された分散の尺度がT4よりも大
きい場合には、大円は第3の検出の試みの試み800によ
って識別されたとみなされ、大円検出ステップ230の残
りのステップは飛ばされる。
に規定された公称の大円内のすべての画素値をゼロにセ
ットする。第2のステップ830は、第2の検出の試みの
サブルーチン700として上で説明したのと同じ相関方法
を用いて、第2の候補を識別する。次のステップ840
は、第1の候補の画素値を復元し、第1および第2の候
補内の質量の半径方向の分散を計算し、半径方向の分散
が大きい方の候補を最も可能性の高い大円の候補として
選択する。次のステップ850は、ステップ840によって識
別された最も可能性の高い候補に関連して、パーセント
相関等の分散の尺度を計算する。ここで、パーセント相
関とは、パーセントで表した値であり、対比(correlat
ion)を意味している。具体的には、本明細書第21頁第2
3行目乃至第25行目に記載したように(ステップ730)計
算されるものである。次のステップ860は、ステップ850
によって決定された分散の尺度を閾値T4と比較する。ス
テップ850によって決定された分散の尺度がT4よりも大
きい場合には、大円は第3の検出の試みの試み800によ
って識別されたとみなされ、大円検出ステップ230の残
りのステップは飛ばされる。
閾値T4は、識別された最も可能性の高い候補が確実に
合理的に大円である可能性が高いように、十分大きくあ
るべきである。例えば、パーセント相関を分散の尺度と
して用いたときの好適な実施例について、T4が50パーセ
ントに等しいときに、許容性能が認められる。このパラ
メータは、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさない
程度にいくぶん変えてもよい。当業者であれば、分散の
尺度としてパーセント相関以外のパラメータも用いるこ
とができる、ということが理解されよう。
合理的に大円である可能性が高いように、十分大きくあ
るべきである。例えば、パーセント相関を分散の尺度と
して用いたときの好適な実施例について、T4が50パーセ
ントに等しいときに、許容性能が認められる。このパラ
メータは、システムの性能に甚だしく影響を及ぼさない
程度にいくぶん変えてもよい。当業者であれば、分散の
尺度としてパーセント相関以外のパラメータも用いるこ
とができる、ということが理解されよう。
より詳細には、ステップ840は、それぞれの候補の重
心(x0,y0)を計算する。そして、次式を用いてそれぞ
れの候補の半径方向の分散r2を計算する。
心(x0,y0)を計算する。そして、次式を用いてそれぞ
れの候補の半径方向の分散r2を計算する。
ただし、x、yは、重心の、1つの公称の大円の半径
内の画素についての画素座標、mは画素の質量、すなわ
ち1または0である。半径方向の分散が高いほど、候補
の質量は領域に関して面積の点では広がる。大円の第3
の検出の試み800が行われるのは、基準マークに関連す
る大円と小円を区別するためである。従って、サブルー
チン800は、半径方向の分散が高い方の候補を大円に好
適な候補として選択する。既に計算されている重心が、
そのときの推定大円中央位置として用いられ、中心が好
適な候補の重心に配置された公称の大円のテンプレート
に対するパーセント相関が計算され、好適な候補に関連
する分散の尺度として用いられる。
内の画素についての画素座標、mは画素の質量、すなわ
ち1または0である。半径方向の分散が高いほど、候補
の質量は領域に関して面積の点では広がる。大円の第3
の検出の試み800が行われるのは、基準マークに関連す
る大円と小円を区別するためである。従って、サブルー
チン800は、半径方向の分散が高い方の候補を大円に好
適な候補として選択する。既に計算されている重心が、
そのときの推定大円中央位置として用いられ、中心が好
適な候補の重心に配置された公称の大円のテンプレート
に対するパーセント相関が計算され、好適な候補に関連
する分散の尺度として用いられる。
図13は、第3の検出の試みのサブルーチン800が成功
するタイプの状況を示す。うまく形成されていない基準
マーク900は、質の悪い大円110′、および小円のしみに
よって生じる可能性があるもの等の漂遊マーキングによ
って増大した小円120′が特徴である。小円120′の方が
大円100′よりも多くの質量を含んでいるので、第1お
よび第2の検出のサブルーチンは、小円120′を大円と
して識別しようとする。第3の検出の試みのサブルーチ
ン800は、大円110′が小円120′よりも公称の大きい方
の要素に近似した半径方向の分散を有しているので、大
円110′を最も可能性の高い大円の要素として識別す
る。
するタイプの状況を示す。うまく形成されていない基準
マーク900は、質の悪い大円110′、および小円のしみに
よって生じる可能性があるもの等の漂遊マーキングによ
って増大した小円120′が特徴である。小円120′の方が
大円100′よりも多くの質量を含んでいるので、第1お
よび第2の検出のサブルーチンは、小円120′を大円と
して識別しようとする。第3の検出の試みのサブルーチ
ン800は、大円110′が小円120′よりも公称の大きい方
の要素に近似した半径方向の分散を有しているので、大
円110′を最も可能性の高い大円の要素として識別す
る。
第1および第2の検出の試みの次に行ったのと同様
に、ソフトウェアプログラム100が、好適な大円の候補
の重心を中心とした公称の大円よりもわずかに大きい円
形の領域を考察することによって、検出の質を判定す
る。円内の蛍光発光する画素の質量が計算される。質量
が閾値T4よりも小さい場合には、そのマークは非常に浸
食されているので、相関では大円の位置を十分正確に検
出しなかったかもしれない。この場合には、ソフトウェ
アプログラムが第4の検出の試みを行わねばならない。
そうではない場合には、ソフトウェアプログラム100は
小円検出に進む。
に、ソフトウェアプログラム100が、好適な大円の候補
の重心を中心とした公称の大円よりもわずかに大きい円
形の領域を考察することによって、検出の質を判定す
る。円内の蛍光発光する画素の質量が計算される。質量
が閾値T4よりも小さい場合には、そのマークは非常に浸
食されているので、相関では大円の位置を十分正確に検
出しなかったかもしれない。この場合には、ソフトウェ
アプログラムが第4の検出の試みを行わねばならない。
そうではない場合には、ソフトウェアプログラム100は
小円検出に進む。
図14は、第4の検出の試みのサブルーチン1000のステ
ップをより詳細に示す。第4の検出の試みのサブルーチ
ン1000への入力は、AOIイメージ222である。第1のステ
ップ1020は、AOI222内のイメージのエッジの点を含むAO
I222内の画素値を識別する。第1のステップ1020は、AO
Iイメージ222をランレングス符号化によりランが開始ま
たは終了する点をエッジの点として識別することによっ
て、エッジの点を識別する。次のステップ1030は、エッ
ジの点の数を閾値THと比較し、エッジの点の数がTHより
も多ければ第4の検出の試みのサブルーチン1000を終了
する。その場合には、第3の検出の試みの間に識別され
た好適な候補が大円の候補として用いられる。好適な実
施例では、THが、公称の基準マークのエッジの点の数の
125パーセント以下であるときに、許容性能が認められ
る。このパラメータは、本発明の性能に甚だしく影響を
及ぼさない程度にいくぶん変えてもよい。
ップをより詳細に示す。第4の検出の試みのサブルーチ
ン1000への入力は、AOIイメージ222である。第1のステ
ップ1020は、AOI222内のイメージのエッジの点を含むAO
I222内の画素値を識別する。第1のステップ1020は、AO
Iイメージ222をランレングス符号化によりランが開始ま
たは終了する点をエッジの点として識別することによっ
て、エッジの点を識別する。次のステップ1030は、エッ
ジの点の数を閾値THと比較し、エッジの点の数がTHより
も多ければ第4の検出の試みのサブルーチン1000を終了
する。その場合には、第3の検出の試みの間に識別され
た好適な候補が大円の候補として用いられる。好適な実
施例では、THが、公称の基準マークのエッジの点の数の
125パーセント以下であるときに、許容性能が認められ
る。このパラメータは、本発明の性能に甚だしく影響を
及ぼさない程度にいくぶん変えてもよい。
第4の検出の試みのサブルーチン1000がステップ1030
によって打ち切られない場合には、ステップ1040が、画
像処理技術において周知のハフメソッドを備える手続き
によって大円の候補を識別する。例えば、DudaとHartの
“Use of the Hough Transformation to Detect Lines
and Curves in Pictures,"Communication of the ACM,V
ol.15,No.1,January 1972,pp.11−15を参照。
によって打ち切られない場合には、ステップ1040が、画
像処理技術において周知のハフメソッドを備える手続き
によって大円の候補を識別する。例えば、DudaとHartの
“Use of the Hough Transformation to Detect Lines
and Curves in Pictures,"Communication of the ACM,V
ol.15,No.1,January 1972,pp.11−15を参照。
図15は、第4の検出の試みのサブルーチンが成功する
タイプのイメージを示す。最初の3つの検出の試みによ
って大円として識別されるのに十分な質量は、要素1101
と1120のどちらにもない。しかし、イメージのエッジは
十分うまく形成されているのでエッジのイメージの識別
によって識別される。
タイプのイメージを示す。最初の3つの検出の試みによ
って大円として識別されるのに十分な質量は、要素1101
と1120のどちらにもない。しかし、イメージのエッジは
十分うまく形成されているのでエッジのイメージの識別
によって識別される。
図16および17は、ハフメソッドを含む手続きがステッ
プ1040にどのように適用されるかを示す。それぞれの要
素またはビン(bin)がAOIイメージ222内の画素位置と
対応する累算器のアレイが規定されている。なお、ここ
でビン(bin)とはバイナリ(binary)の略で、累算器
によるカウンタ値を意味している。図16を参照すると、
エッジの画素1210は、大円である可能性のあるものの位
置1220aないし1220nの群に共通の点である。この群の要
素の中心は、エッジの画素1210を中心とした円1230の軌
跡を描く。従って、円1230のエッジのそれぞれの要素
は、エッジの画素1210を備える大円の中心の位置である
可能性がある。
プ1040にどのように適用されるかを示す。それぞれの要
素またはビン(bin)がAOIイメージ222内の画素位置と
対応する累算器のアレイが規定されている。なお、ここ
でビン(bin)とはバイナリ(binary)の略で、累算器
によるカウンタ値を意味している。図16を参照すると、
エッジの画素1210は、大円である可能性のあるものの位
置1220aないし1220nの群に共通の点である。この群の要
素の中心は、エッジの画素1210を中心とした円1230の軌
跡を描く。従って、円1230のエッジのそれぞれの要素
は、エッジの画素1210を備える大円の中心の位置である
可能性がある。
次に図17を参照すると、AOI222における画素位置は、
図17(a)に示すような大円である可能性のあるものの
位置のひとつに対応し、図17(b)に示すようなアレイ
内のビン1240にも対応する。それぞれのビン1240xは、A
OI222内の画素位置のひとつに対応する。それぞれのビ
ン1240xは、AOI222内のエッジの画素1210xに対応する、
大円である可能性のあるものの位置を含む度に、すなわ
ち、それぞれのエッジの画素1210xについて画素1230xの
群に対応するビンがインクリメントされる度に、インク
リメントされる。AOI222におけるそれぞれのエッジの画
素について、いったんアレイのビンがインクリメントさ
れると、最大値のビンが大円の位置に対応するビンであ
るとみなされる。
図17(a)に示すような大円である可能性のあるものの
位置のひとつに対応し、図17(b)に示すようなアレイ
内のビン1240にも対応する。それぞれのビン1240xは、A
OI222内の画素位置のひとつに対応する。それぞれのビ
ン1240xは、AOI222内のエッジの画素1210xに対応する、
大円である可能性のあるものの位置を含む度に、すなわ
ち、それぞれのエッジの画素1210xについて画素1230xの
群に対応するビンがインクリメントされる度に、インク
リメントされる。AOI222におけるそれぞれのエッジの画
素について、いったんアレイのビンがインクリメントさ
れると、最大値のビンが大円の位置に対応するビンであ
るとみなされる。
次に図14および6を参照すると、上に説明したステッ
プ1040は、大円を検出しようという試みにおいて取られ
る可能性のある最後のステップである。ソフトウェアプ
ログラム100が、大円は前のステップで識別されたとみ
なして既に小円検出ルーチン240に移っている場合以外
は、ステップ1040の後には小円検出ルーチン240が続
く。
プ1040は、大円を検出しようという試みにおいて取られ
る可能性のある最後のステップである。ソフトウェアプ
ログラム100が、大円は前のステップで識別されたとみ
なして既に小円検出ルーチン240に移っている場合以外
は、ステップ1040の後には小円検出ルーチン240が続
く。
小円検出ルーチン240が用いる第1の検出の試みは、
上に説明した大円の第1の検出の試みのサブルーチン50
0とほぼ同一であるが、大きい違いが3つある。第1
に、大円として識別された画素値がすべてゼロにセット
される。第2に、AOIは図18に示す大円の位置の回りの
環形の領域に制限される。第3に、用いるフィルタの核
は、最大寸法が公称の小円の直径DSに等しい三角形であ
る。
上に説明した大円の第1の検出の試みのサブルーチン50
0とほぼ同一であるが、大きい違いが3つある。第1
に、大円として識別された画素値がすべてゼロにセット
される。第2に、AOIは図18に示す大円の位置の回りの
環形の領域に制限される。第3に、用いるフィルタの核
は、最大寸法が公称の小円の直径DSに等しい三角形であ
る。
検出された円の質量が閾値TS1よりも大きく閾値TS2よ
りも小さい場合には、ソフトウェアプログラムは検出の
信頼性の閾値比較ルーチン250に進む。好適な実施例で
は、TS1が公称の小円の質量の95パーセントにほぼ等し
く、TS2が公称の小円の質量の105パーセントに等しいと
きに、許容性能が認められる。これらのパラメータは、
本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶ
ん変えてもよい。質量が両閾値間の外側に逸脱する場合
には、第2の検出の試みが必要である。
りも小さい場合には、ソフトウェアプログラムは検出の
信頼性の閾値比較ルーチン250に進む。好適な実施例で
は、TS1が公称の小円の質量の95パーセントにほぼ等し
く、TS2が公称の小円の質量の105パーセントに等しいと
きに、許容性能が認められる。これらのパラメータは、
本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶ
ん変えてもよい。質量が両閾値間の外側に逸脱する場合
には、第2の検出の試みが必要である。
小円の位置を検出するのに用いられる第2の検出の試
みは、大円の位置の検出について説明したものと本質的
に同じである。ただし2つ例外がある。第1に、相関に
用いるテンプレートは今回の場合は公称の小円に対応す
る。第2に、大円の位置が既知であるので、相関は、図
18に示すように小円の位置である可能性があるところに
対応する大円を中心とした環形の領域242においてのみ
行われる。次に、2パスの相関(粗いものと細かいも
の)が行われ、結果として得られる相関の尺度が閾値T
S3と比較されて、第2の検出の試みによって小円の位置
が検出されたとみなせるかどうかが判定される。好適な
実施例では、TS3が50パーセントに等しいときに、許容
性能が認められる。このパラメータは、本発明の性能に
甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変えてもよ
い。質量が閾値の外側に逸脱する場合には、第3の検出
の試みが必要である。
みは、大円の位置の検出について説明したものと本質的
に同じである。ただし2つ例外がある。第1に、相関に
用いるテンプレートは今回の場合は公称の小円に対応す
る。第2に、大円の位置が既知であるので、相関は、図
18に示すように小円の位置である可能性があるところに
対応する大円を中心とした環形の領域242においてのみ
行われる。次に、2パスの相関(粗いものと細かいも
の)が行われ、結果として得られる相関の尺度が閾値T
S3と比較されて、第2の検出の試みによって小円の位置
が検出されたとみなせるかどうかが判定される。好適な
実施例では、TS3が50パーセントに等しいときに、許容
性能が認められる。このパラメータは、本発明の性能に
甚だしく影響を及ぼさない程度にいくぶん変えてもよ
い。質量が閾値の外側に逸脱する場合には、第3の検出
の試みが必要である。
大円の位置が既に検出されているので、すり替えのエ
ラーをしている可能性をチェックする理由はなく、従っ
て小円を検出するときには第3の検出の試みのサブルー
チン800に相当するものはない。しかし、第2の検出の
試みの相関の尺度が閾値TS3よりも小さい場合には、以
下に説明する第3の検出の試みが行われる。相関の尺度
が閾値よりも大きい場合には、ソフトウェアプログラム
100は直接、検出の信頼性の閾値比較ルーチン250に進
む。
ラーをしている可能性をチェックする理由はなく、従っ
て小円を検出するときには第3の検出の試みのサブルー
チン800に相当するものはない。しかし、第2の検出の
試みの相関の尺度が閾値TS3よりも小さい場合には、以
下に説明する第3の検出の試みが行われる。相関の尺度
が閾値よりも大きい場合には、ソフトウェアプログラム
100は直接、検出の信頼性の閾値比較ルーチン250に進
む。
小円の第3の検出の試みは、第4の検出の試みのサブ
ルーチン1000に相当する。すなわち、ハフメソッドが用
いられる。前と同じように、この手続きは、小円が非常
に浸食されているので、相関によってもおそらく十分に
正確な位置を与えられないという場合に用いられる。こ
の手続きは、今回の場合は円形の軌跡の半径が公称の小
円の半径に等しい、という点で、大円の手続きと異な
る。
ルーチン1000に相当する。すなわち、ハフメソッドが用
いられる。前と同じように、この手続きは、小円が非常
に浸食されているので、相関によってもおそらく十分に
正確な位置を与えられないという場合に用いられる。こ
の手続きは、今回の場合は円形の軌跡の半径が公称の小
円の半径に等しい、という点で、大円の手続きと異な
る。
この時点で、ソフトウェアプログラム100は、基準マ
ークを構成する大円および小円の位置を判定するのに最
良のジョブを行った。しかし、ソフトウェアプログラム
には失敗の余地がないわけではないので、これらのマー
クの内の片方または両方の位置の検出が不正確である可
能性がある。実際、元のイメージが、真の基準マークで
はなくノイズのみから成っている可能性がある。こうい
った理由のため、真のマークが検出された可能性を計算
する必要がある。従って、小円検出ルーチン240の次に
は検出の信頼性の閾値比較ルーチン250に進む。
ークを構成する大円および小円の位置を判定するのに最
良のジョブを行った。しかし、ソフトウェアプログラム
には失敗の余地がないわけではないので、これらのマー
クの内の片方または両方の位置の検出が不正確である可
能性がある。実際、元のイメージが、真の基準マークで
はなくノイズのみから成っている可能性がある。こうい
った理由のため、真のマークが検出された可能性を計算
する必要がある。従って、小円検出ルーチン240の次に
は検出の信頼性の閾値比較ルーチン250に進む。
検出信頼性の閾値比較ルーチン250は、3つの別個の
信頼の尺度を用いて、識別されたイメージが実際に基準
マークであるかどうかを判定する。図3に示す公称の基
準マークの物理的特性、および基準マークシステム10が
用いられる図1に示す物理的環境、この環境はCCDカメ
ラ60とコンベア20の間の光路長や基準マークシステム10
が処理する大部分の小包の高さを含む、に基づき、公称
の基準マークの大きさが基準マークシステム10が処理す
るすべての小包について一定であるとみなせるように、
システムは十分な視界の深度を有している。従って、公
称の基準マークの2つの円の間の距離も、一定であると
みなしてよい。検出された大円と小円の間の距離が予想
から著しく異なる場合には、ソフトウェアプログラム10
0は、そのマークが無効であると結論づける。従って、
ソフトウェアプログラム100は、2つの円の中心点間の
距離dに関係する信頼性CC-Cを次式により計算する。
信頼の尺度を用いて、識別されたイメージが実際に基準
マークであるかどうかを判定する。図3に示す公称の基
準マークの物理的特性、および基準マークシステム10が
用いられる図1に示す物理的環境、この環境はCCDカメ
ラ60とコンベア20の間の光路長や基準マークシステム10
が処理する大部分の小包の高さを含む、に基づき、公称
の基準マークの大きさが基準マークシステム10が処理す
るすべての小包について一定であるとみなせるように、
システムは十分な視界の深度を有している。従って、公
称の基準マークの2つの円の間の距離も、一定であると
みなしてよい。検出された大円と小円の間の距離が予想
から著しく異なる場合には、ソフトウェアプログラム10
0は、そのマークが無効であると結論づける。従って、
ソフトウェアプログラム100は、2つの円の中心点間の
距離dに関係する信頼性CC-Cを次式により計算する。
上式において、dCは公称の中心−中心間距離であり、
△Cは信頼性がゼロになるときの公称の距離からの偏差
であり、u()は単位ステップ関数である。上式では、
2つの中心が予想距離だけ離れている場合に最も信頼性
が高くなる。距離が公称の値からどちらかの方向に逸脱
するにつれて、信頼性が直線的に減少する。
△Cは信頼性がゼロになるときの公称の距離からの偏差
であり、u()は単位ステップ関数である。上式では、
2つの中心が予想距離だけ離れている場合に最も信頼性
が高くなる。距離が公称の値からどちらかの方向に逸脱
するにつれて、信頼性が直線的に減少する。
検出された円のそれぞれについて、円の検出に関連す
る信頼性に対応して信頼値が計算される。CLは大円に関
連する信頼性であり、CSは小円に関連する信頼性であ
る。信頼性の計算は、最終的にその円がどの検出の試み
で検出されたかに依存する。第1の検出の試みが成功し
た場合には、信頼性は1にセットされる。相関が用いら
れた場合には(すなわち、大円については第2または第
3の検出の試み、小円については第2の検出の試み)、
信頼性は、正規化したパーセント相関に等しい(すなわ
ち、パーセント相関は完全に合っている場合に1に等し
い)。ハフメソッドが用いられた場合には(すなわち、
大円については第4の検出の試み、小円については第3
の検出の試み)、信頼性は、最大値の累算器のアレイの
ビンの正規化された値に等しい。この信頼性は、イメー
ジ内にどれくらい多くの円弧が存在しているかの尺度で
ある。完全な円が存在している場合には、ビンは可能な
最高の値に達し、信頼性は1にセットされる。
る信頼性に対応して信頼値が計算される。CLは大円に関
連する信頼性であり、CSは小円に関連する信頼性であ
る。信頼性の計算は、最終的にその円がどの検出の試み
で検出されたかに依存する。第1の検出の試みが成功し
た場合には、信頼性は1にセットされる。相関が用いら
れた場合には(すなわち、大円については第2または第
3の検出の試み、小円については第2の検出の試み)、
信頼性は、正規化したパーセント相関に等しい(すなわ
ち、パーセント相関は完全に合っている場合に1に等し
い)。ハフメソッドが用いられた場合には(すなわち、
大円については第4の検出の試み、小円については第3
の検出の試み)、信頼性は、最大値の累算器のアレイの
ビンの正規化された値に等しい。この信頼性は、イメー
ジ内にどれくらい多くの円弧が存在しているかの尺度で
ある。完全な円が存在している場合には、ビンは可能な
最高の値に達し、信頼性は1にセットされる。
マークが有効かどうかについて、最終的な決定が行わ
れる。最終的な信頼性を判定するのには、この3つの個
々の信頼値の様々な形での線形的なまたは非線形的な組
み合わせ等、様々な計算を用いてもよい。好適な実施例
のためには、慎重なアプローチが取られる。ソフトウェ
アプログラム100は、最終的な信頼性を、次式のよう
に、この3つの個々の信頼性の最小値として計算する。
れる。最終的な信頼性を判定するのには、この3つの個
々の信頼値の様々な形での線形的なまたは非線形的な組
み合わせ等、様々な計算を用いてもよい。好適な実施例
のためには、慎重なアプローチが取られる。ソフトウェ
アプログラム100は、最終的な信頼性を、次式のよう
に、この3つの個々の信頼性の最小値として計算する。
C=min(CC-C,CL,Cs) 最終的な信頼性は、閾値TCと比較される。最終的な信
頼性がTCよりも小さい場合には、ソフトウェアプログラ
ム100は、AOI222内では有効な基準マークが検出されな
かったと結論づける。言い換えれば、この3つの尺度の
いずれかについて信頼性の尺度が劣っていれば、その結
果検出の宣言が行われないことになる。そうでない場合
には、マークは適合していると宣言され、最終的な位置
および方向が出力される。好適な実施例では、TCが25パ
ーセントに等しいときに、許容性能が認められる。この
パラメータは、本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさな
い程度にいくぶん変えてもよい。
頼性がTCよりも小さい場合には、ソフトウェアプログラ
ム100は、AOI222内では有効な基準マークが検出されな
かったと結論づける。言い換えれば、この3つの尺度の
いずれかについて信頼性の尺度が劣っていれば、その結
果検出の宣言が行われないことになる。そうでない場合
には、マークは適合していると宣言され、最終的な位置
および方向が出力される。好適な実施例では、TCが25パ
ーセントに等しいときに、許容性能が認められる。この
パラメータは、本発明の性能に甚だしく影響を及ぼさな
い程度にいくぶん変えてもよい。
このように、本発明は、ベルト上のOCR読み取り装置
と共に使用できる、非常に正確な、しかし計算効率がよ
い基準マークシステムを提供するということがわかるで
あろう。本システムは、低コストの要素を用いて基準マ
ークのついた多数の小包を処理し、標準化したまたは前
もって印刷されたラベルや容器に依存することなく、小
包上の宛先住所の位置および方向を確認する。本システ
ムは、宛先住所が小包上に書かれたりつけられる前ある
いは後に、小包の宛先住所と同じ領域につけることがで
きる基準マークを、宛先住所を不明瞭にすることなく読
み取る。本システムは、うまく形成されていないまたは
傷んだ基準マークでも高い信頼性で識別し、偽のマーク
を高い信頼性で拒絶する。
と共に使用できる、非常に正確な、しかし計算効率がよ
い基準マークシステムを提供するということがわかるで
あろう。本システムは、低コストの要素を用いて基準マ
ークのついた多数の小包を処理し、標準化したまたは前
もって印刷されたラベルや容器に依存することなく、小
包上の宛先住所の位置および方向を確認する。本システ
ムは、宛先住所が小包上に書かれたりつけられる前ある
いは後に、小包の宛先住所と同じ領域につけることがで
きる基準マークを、宛先住所を不明瞭にすることなく読
み取る。本システムは、うまく形成されていないまたは
傷んだ基準マークでも高い信頼性で識別し、偽のマーク
を高い信頼性で拒絶する。
前述の事柄は本発明の好適な実施例にのみ関係するこ
とであり、添付の請求の範囲に規定する本発明の精神お
よび範囲から逸脱することなく本発明に多くの変更を行
うことができる、ということが理解されるべきである。
とであり、添付の請求の範囲に規定する本発明の精神お
よび範囲から逸脱することなく本発明に多くの変更を行
うことができる、ということが理解されるべきである。
フロントページの続き (72)発明者 レックテンウォルト,ジェームズ,ヴ イ. アメリカ合衆国,06776 コネチカット, ニュー ミルフォード,オールド ノー スビル ロード 14番地 (72)発明者 ビュルナー,ヨハネス,エー.,エス. アメリカ合衆国,06798 コネチカット, ウッドバリー,タマラック レーン 7 番地 (72)発明者 レイズ,ケネス,エー. アメリカ合衆国,06812 コネチカット, ニュー フェアフィールド,ロッキー ヒル ロード 32番地 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06T 7/00 - 7/60 B07C 3/14 G06T 1/00
Claims (27)
- 【請求項1】対象30の一方の側を走査装置60、95にさら
すことによって、前記対象30のイメージ210を取り込む
段階、前記イメージ210に対応する座標系を規定するマ
トリクスを生成する段階、および前記イメージ210に対
応する1組の画素値を前記マトリクスに移す段階を含
み、対象30上の読み取り可能な指標59の位置および方向
を確認する方法において、 前記対象に、前記読み取り可能な指標59と互いに重ね合
わされるように、前記読み取り可能な指標59を妨害しな
い、前記読み取り可能な指標59と共に前記対象30の同じ
位置につけられても両者が別個に読み取り可能である、
方向を規定するマーク50をつける段階、および 前記画素値を処理することによって、前記座標系に関し
て前記マーク50の位置および方向を判定し、前記座標系
に関して前記読み取り可能な指標59の位置および方向を
判定する段階を備えることを特徴とする方法。 - 【請求項2】前記マーク50が、直径の異なる重なり合わ
ない2つの略円形の要素110と120とを有する請求項1に
記載の方法。 - 【請求項3】前記マーク50が蛍光インクを含む請求項1
に記載の方法。 - 【請求項4】前記読み取り可能な指標59がバーコードで
ある請求項1に記載の方法。 - 【請求項5】前記マーク50が、前記対象30につけられた
前記読み取り可能な指標59を備えるラベルにつけられ、
または組み込まれている請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】前記読み取り可能な指標59を備えるラベル
が配置され、および、前記対象物30につけられまたは組
込まれている、透明な袋に前記マーク50がつけられてい
る又は組込まれていることを特徴とする請求項1に記載
の方法。 - 【請求項7】前記読み取り可能な指標59の位置および方
向を判定する前記ステップが、第1の光学的特徴を有す
る第1の要素110および第2の光学的特徴を有する第2
の要素120を含むマーク50を分析する方法100を含み、前
記画素値を処理することによって、前記座標系に関して
前記マーク50の位置および方向を判定し、前記座標系に
関して前記読み取り可能な指標59の位置および方向を判
定する前記ステップが、 前記イメージ210を第1の領域400の大きさに抽出する第
1の切取りステップ220を備え、前記第1の領域400内で (i)前記第1の要素110の検出に成功するまで計算的
な複雑さが次第に増大する第1の一連の検出の試み230
を行い、 (ii)前記第1の要素110に関連する第1の点130を規定
し、 (iii)前記第1の要素110に関連する画素値をゼロにセ
ットし、 (iv)前記第2の要素120の検出に成功するまで計算的
な複雑さが次第に増大する第2の一連の検出の試み240
を行い、 (v)前記第2の要素に関連する第2の点140を規定
し、および (vi)前記第1の要素が含まれる座標軸に関して、前記
第1の点130から前記第2の点140へのベクトル150の方
向を判定する請求項1に記載の方法。 - 【請求項8】前記第1の切取りステップ220は、 前記イメージ210に対応して、前記第1および第2の要
素が座標軸の一方の軸に対応するような1組の投影ヒス
トグラム410,420を計算するステップ214と、 前記第1および第2の要素が、前記マーク50を特徴付け
るために、前記1組の投影ヒストグラム410,420に対し
て第1のフィルタをかけた1組の投影ヒストグラム430,
440を計算するステップ216と、 前記第1および第2の要素について、前記座標軸の一方
の軸に対応し、かつ、前述の第1のフィルタをかけた1
組の投影ヒストグラムの最大値を有する第1の最大点45
5,465を規定するステップと、 前記第1および第2の要素について、前記第1の最大点
を規定する座標軸と直交する1組の最大ライン450,460
を規定するステップ、および 前記第1の1組の最大ライン403,404の交点480のまわり
に第1の所定の形状470を規定するステップとを備える
請求項7に記載の方法。 - 【請求項9】前記1組の投影ヒストグラム410,420のそ
れぞれを第1の三角カーネルを用いた畳み込み積分する
ことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 【請求項10】前記マーク50が、直径の異なる重なり合
わないことがわかっている2つの円110,120を具備し、
前記第1の三角形の核の最大寸法が、前記それぞれの円
の直径の合計プラス前記円の間の最小距離に略等しい請
求項9に記載の方法。 - 【請求項11】前記ステップ(i)が、第1の検出の試
み500を行うステップ、前記第1の検出の試み500が失敗
した場合には、前記第1の検出の試み500よりも計算的
な複雑さが大きい第2の検出の試み700を行うステッ
プ、および前記第2の検出の試み700が失敗した場合に
は、前記第2の検出の試み700よりも計算的な複雑さが
大きい第3の検出の試み800を行うステップを備える請
求項7に記載の方法。 - 【請求項12】前記第1の検出の試み500が、 前記イメージ210を第2の領域600に縮小する第2の切取
りステップ520−540と、 前記第2の領域600内の画素値650の重心630を計算し、 前記第2の領域600内の画素値650の重心630のまわりに
第1の領域640を規定し、 前記第1の領域640内の画素値650の質量を計算するステ
ップ550と、 前記第1の領域640内の画素値650の前記質量を既知の第
1の要素110内の画素の質量と比較するステップ570を含
む請求項11に記載の方法。 - 【請求項13】前記第1の領域640が略円形であり前記
既知の第1の要素110よりも大きい請求項12に記載の方
法。 - 【請求項14】前記第2の切取りステップが、 前記第1の所定の形状470に対応して、それぞれの要素
が、前記1組の座標軸の一方の軸に対応する1組の投影
ヒストグラムを計算するステップ520と、 前記第1の要素として特徴付けられない情報を減少させ
るために前記1組の投影ヒストグラムに1組の第2のフ
ィルタをかけた投影ヒストグラムを計算するステップ53
0と、 前記ステップ530が、 前記座標軸の一方の軸に対応し、かつ、第2のフィルタ
をかけられた投影ヒストグラムの最大値を有する点に対
応する第2の1組の最大点を規定し、 前記第2の1組の最大点を規定する座標軸と直交する第
2の1組の最大ラインを規定し、 前記第2の1組の最大ラインの要素の交点のまわりに第
2の所定の形状600を規定するステップ540とを備える請
求項12に記載の方法。 - 【請求項15】前記第2の検出の試み700が、 既知の第1の要素110に対応する第1のテンプレートを
生成するステップ720と、 第1の相関を行うステップであって、第1の複数の選択
された画素のうち1つのまわりに位置された前記第1の
テンプレートによって囲まれた画素と前記第1の複数の
選択された画素によって規定された領域内にある画素値
との間で画素値を規定する第1の一連の相関を行うステ
ップ730と、 第2の相関を行うステップであって、前記第1の複数の
選択された画素の、相関が最大の要素と関連した第2の
複数の選択された画素を規定し、このうちの1つの画素
のまわりに位置された前記第1のテンプレートによって
囲まれる画素と前記第2の複数選択された画素によって
規定された領域内の画素との間で前記第2の一連の相関
を行うステップと、 前記第2の複数の選択された画素の、相関が最大の要素
を判定するステップ740と、 前記第2の複数の選択された画素の、相関が最大の要素
と関連する相関に対応する第1の相関の尺度を計算する
ステップ750と、 前記第1の相関の尺度を閾値と比較するステップ760と
を備える請求項11に記載の方法。 - 【請求項16】前記第1の複数の選択された画素の要素
が、互いに第1の距離だけ離れて配置されており、前記
第2の複数の選択された画素の要素が、互いに第2の距
離だけ離れて配置されており、前記第2の距離が前記第
1の距離よりも小さい請求項15に記載の方法。 - 【請求項17】前記第3の検出の試み800が、 第1の候補の1組の画素を規定するステップ810と、 前記第1の候補と関連する画素値のすべてをゼロにセッ
トするステップ820と、 第2の候補の1組の画素を規定するステップ830と、 前記第1の要素の半径方向の分散により近い半径方向の
分散をもつように第1の好ましい候補を前記第1または
第2の候補のうちいずれか1つとして規定するステップ
840と、 前記第1の好適な候補に関連する半径方向の分散に対応
する第1の分散の尺度を計算するステップ850と、 前記第1の分散の尺度を閾値と比較するステップ860と
を備える請求項11に記載の方法。 - 【請求項18】第4の検出の試み1000をさらに含み、 この試み1000が、 前記第1の領域内の画素に隣接して形成されたエッジを
形成する画素を備えた第1の1組のエッジの画素のグル
ープを決定するステップ1020と、 前記第1の1組のエッジの画素のグループを、既知の第
1の要素のエッジの画素と比較するステップ1040とを備
える請求項11に記載の方法。 - 【請求項19】予期されるマーク50が検出される信頼値
を計算するステップ250をさらに備える請求項7に記載
の方法。 - 【請求項20】前記信頼値を計算する前記ステップ250
が、 前記第1の点130と前記第2の点140の間の距離を前記既
知のマーク50の距離と比較することによって、第1の信
頼値を計算するステップと、 前記一連の第1の検出の試み230の尺度を前記既知の第
1の要素110に関する第1の既知の値と比較することに
よって、第2の信頼値を計算するステップ、 または前記一連の第2の検出の試み240の尺度を前記既
知の第2の要素120に関する第2の既知の値と比較する
ことによって、第3の信頼値を計算するステップのうち
の1つまたは複数のステップを含む請求項19に記載の方
法。 - 【請求項21】前記既知の要素110,120が、直径の異な
る略円形のイメージである請求項7に記載の方法。 - 【請求項22】位置および方向を確認することができる
下地30および前記下地30上に配置された読取可能な指標
59を備え、前記読取可能な指標59が、前記下地30の一方
の側を走査装置95にさらすことによって別個に識別可能
な物品において、 位置と方向とを規定するマーク50が前記下地30上の前記
読み取り可能な指標59に重ね合わせられ、 前記マーク50と前記読取可能な指標59とが、前記下地30
の同じ側を走査装置60,95にさらすことによって識別可
能である物品。 - 【請求項23】前記マーク50が蛍光インクを含む請求項
22に記載の物品。 - 【請求項24】前記マーク50が、前記読み取り可能な指
標59の方向を規定するように整列した、大きさの異なる
1対の円110,120を備える請求項23に記載の物品。 - 【請求項25】移動する対象30を走査して、前記対象30
に関する方向および情報を確認するシステムが、前記対
象30のイメージを取り込む走査装置60と、前記走査装置
60に隣接して前記対象30を移動させる運搬システム20
と、前記対象30上に配置された読み取り可能な指標59と
を備え、 方向を規定するマーク50が前記対象30上の前記読み取り
可能な指標59に関して重ね合わされ、前記マーク50は、
前記読取可能な指標59を妨害せず、 前記マーク50と前記読取可能な指標59とは、前記対象30
の同一の側を走査装置60,95にさらすことによって別個
に識別可能であり、 前記マーク50のイメージを処理して、前記読み取り可能
な指標59の位置および方向を判定するように構成されて
いるコンピュータ80を備えるシステム。 - 【請求項26】前記マーク50が、前記対象30の方向を規
定するように整列した、大きさの異なる1対の円110,12
0を備える請求項25に記載のシステム。 - 【請求項27】前記マーク50が蛍光インクを含む請求項
25に記載のシステム。
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