JP3725879B2 - 多解像度機械の読み取り可能な記号 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、機械で読み取り可能な記号の分野に関しており、より特定的には、本発明は、光学的多解像度で読み取りうる光学的に符号化された情報を記憶するための光学的に読み取り可能なラベルに関する。
【０００２】
【従来技術】
機械で読み取りうる記号を用いた光学的にコード化されたラベルについては、公知である。例えば、米国特許第３，５５３，４３８号は、円形くさび状データ形式を用いた光学的にコード化されたラベルを開示している。米国特許第３，９７１，９１７号及び３，９１６，１６０号は、記憶されたデータを表わすために、同心状のリングコードを用いた機械で読み取り可能なラベルを開示している。米国特許第４，２８６，１４６号に示されるような、矩形格子の配列内にコード化されたデータを有するラベルあるいは、米国特許第４，６３４，８５０号に示されるような、微細な点格子の形式でコード化されたデータを有するラベルのような、機械で読み取り可能な他の形式のラベルも、当該従来技術においては、公知である。他の例では、米国特許第４，４８８，６７９号は、密に詰め込まれた多色データを用いた光学的にコード化されたラベルを開示している。
【０００３】
他の形式の機械で読み取り可能な記号は、多数の適用例のために、開発されて来ている。例えば、全製品コード（ＵＰＣ）は、販売地点で、製品を識別するための、又は、在庫品管理目的のために、米国の小売産業で広く用いられているバーコード表示法である。バーコードは、データが、多様な幅と間隔の一連の平行実線あるいはバーとして表わされる、ある特定の形式の機械で読み取り可能な記号である。産業領域では、他のバーコード表示法が、包装識別システムのために、用いられている。一般的なバーコード表示法は、コダバー(CODABAR) 、コード３９、インターリーブ５の２、及びコード４９である。
【０００４】
従来のバーコードシステムは、より多くの情報をコード化すべき、必要性が増加しているが、これに対応するに充分なデータ密度が一般的に欠けている。又、ラベルの大きさを小さくすることが、望ましいが、これによって、多くの情報をコード化することが、更に困難になる。例えば、包装選別作業においては、最小のシステムは、５乃至９文字の郵便番号のような、少なくとも宛先コードを有する光学的にコード化されたラベルを必要とする。
【０００５】
しかしながら、同一のラベルに、配達の種類、発信人の証明等と共に、受信人の氏名、住所及び電話番号のような他の情報をコード化することも、望ましい。多くのコード化された情報を収容するためにラベルのサイズを大きくすることは、適切な解決法ではない。第１に、小型の荷は、大型のものと同様に選別されなければならない。これによって、許容可能な最大のラベルサイズは、厳正に、規制されている。第２に、ラベルサイズを大きくすることによって、ラベルの費用が増える。これが、大量の作業においては、重大な要因である。
【０００６】
ラベルサイズを大きくするのとは別の方法は、同じサイズのラベルに多くのデータを適合させることである。しかし、同一サイズのラベルに、多くのデータを適合させるために、光学的にコード化された特徴のサイズは、減少させなければならない。例えば、バーコードラベルの場合、バーコードのサイズ及び間隔は、同一サイズのラベル上に、多くのデータをコード化するために、減少される。
【０００７】
しかし、バーコードサイズを減少させると、光学的解像度、印刷精度、照明力、機械的な複雑さ、及び処理速度を非常に増加させなければならない。高密度、高速のバーコード表示法から生じたシステムは、技術的にも、経済的にも、実用性のないものになりがちである。
【０００８】
バーコードの代わりに、データ配列を有する高密度、機械読み取り可能なラベルは、よく知られている。高密度、データ配列を有するラベルの従来例は、米国特許第４，８７４，９３６号及び第４，８９６，０２９号に開示されている。この場合、データは、約１００文字の情報を含んだ六角形のデータセル配列の形式でコード化される。従来技術の六角形の配列システムは、ラベルに含まれる高密度データを発見し、デイジタル化し、且つ解読するために、充分な解像度のスキャナ及びデコーダを必要とする。ラベルの小さな光学的特徴のために、従来技術の六角形配列のシステムも、強力な照明、高解像度のイメージャ、イメージャからのラベルの距離を感知するための手段と、影像を得るための可変焦点レンズを必要とする。これらの全てが、技術的に複雑で高価なシステムを形成する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の発明者は、高密度データのコード化されたラベルの多数の適用例において、あるコード化された情報は、他のコード化された情報より、重要であることに注目した。例えば、包装選別作業の例を続けると、宛先コードは、より重要である。つまり、これは、例えば発信人証明データより、高度の優先度を有する。選別作業に必要とされる高優先度情報は、システム操作においては、重要であり、低優先度情報より、頻繁に用いられる。
【００１０】
前述した米国特許第４，８７４，９３６号及び第４，８９６，０２９号に開示した六角形データセル配列の従来技術例では、開示されるラベルは、高優先度メッセージ及び低優先メッセージを有する。従来のシステムで、高優先メッセージデータは、誤まり訂正のために、損傷されることが少ない、ラベルの中心に物理的に接近することによって、より保護される。しかし、従来技術では、高優先度メッセージデータの光学的特徴のサイズは、低優先度メッセージデータの光学的特徴と同じサイズである。従って、ラベルを読み取るための従来システムは、必要なのは、ほんの少量の情報である時でさえも、ラベルにある全情報を、捕捉し、ディジタル化し且つ解読するに必要な充分な解像度と処理能力を有していなければならない。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、光学的にコード化された情報の２本あるいはそれ以上のチャンネルを記憶するための２種類あるいはそれ以上の光学的解像度で読みとりうる、機械で読み取り可能な光学的にコード化されたラベルにより、実現される。本発明の一実施例においては、光学的にコード化されたラベルは、少なくとも第１のデータセルと、複数の第２のデータセルとから成っており、第２のデータセルのそれぞれは、第１のデータセルより小さいことを特徴とする。多数の小型の第２のセルは、大型の第１のデータセルの配設される空間内に含まれる。
【００１２】
一般的には、より大型の第１のデータセルは、高優先度のメッセージデータをコード化し、一方、より小型の第２のデータセルは、低優先度のメッセージデータをコード化する。大型のセルを読み取るために、ラベルは、低解像度のイメージデータを用いて処理される。他方、小型のセルを読み取るために、ラベルは、高解像度イメージデータを用いて処理される。より小型の高解像度データセルは、より大型の低解像度データセル内に重畳されるので、ラベル領域は保存される。
【００１３】
多解像度の光学的にコード化されたラベルを使用することにより、高優先度データの読み取り速度及び読み取り易さが、向上する。例えば、前述の包装体選別分類の際に、荷は、大型のデータセルでコード化された郵便番号データを有し、これは、非常に高速のコンベアベルトで走行しながら、多数の選別位置、例えば、多数の選別ステーションにおいて、低解像度で、確実に且つ迅速に読み取られる。小型データセルは、それぞれの選別分類位置で読み取られる必要のない包装体の識別情報、宛先住所、配達の種類、発信人の識別情報等を符号化する。
【００１４】
大型セルの郵便番号データのみを読み取るために、通常の選別ステーション用リーダが必要である。これ故、選別ステーション用のリーダが、単純化され、低解像度のイメージャ及び固定焦点の光学機器が、使用できるようになり、これによって、必要なシステムのイメージメモリが減少し、且つ必要なデータ処理速度が低下する。
【００１５】
高解像度の低優先度データ（例えば、発信人の識別情報等）が、必要な、他の光学的読み取りステーションでは、より小型のデータセルに含まれる高解像度データを読み取るために、高解像度リーダを用いることができる。多くの場合、高解像度リーダは手持ち式リーダのような、小型のリーダである。このリーダでは、高解像度イメージ処理が、高速コンベアベルトリーダで行うより、容易に行なえる。
【００１６】
最終的に、本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの使用によって、複雑な光学的リーダシステムを、段階的に開発することができた。第１の段階では、この場合には、包装体の分類、選別のためであるが、システムの基本的な機能のために、低解像度のラベル及び低解像度のリーダのみが使用される。第１の段階のために、低解像度のデータのみを有するラベルを印刷するのは、容易である。
【００１７】
後の段階では、印刷されたラベルは、高解像度データも有しており、高解像度リーダは、必要な時にはいつでも、使用される。先に設置された低解像度リーダは、多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度情報を、まだ読み取ることができるので、廃退してはいない。
【００１８】
【実施例】
多解像の光学的にコード化されたラベル１０を、図１に示す。ラベル１０は点１６ａのような、７個の白いファインダ点を有している。データは、セル１２のような低解像度コード化セル及びセル１４のような高解像度コード化セルの形式で、ラベルにコード化されている。
【００１９】
低解像度では、図１のラベルは、図２に示すように見える。低解像度では、高解像度コード化セル１４は、目に見えない。しかし、低解像度では、低解像度データセル１２は、見ることができ、黒ずんだセルとして見える。７個のファインダ状の点１６ａより１６ｆは、低解像度で見え、明かるいセルとして見える。
【００２０】
図３において、ラベル１９は、低解像度情報をコード化するための六角形状の大型セルを用いている。７個のファインダ点のうちの１個のファインダ点１８も、大体において六角形状である。図４において、ラベル２１は、円形セルの形状で示される低解像度コード化情報を有する。この場合、７個のファインダ点の１個であるファインダ点２０は、ファイダ点２０を取り囲む６個の円形低解像度の暗色データセルによって形成される。
【００２１】
多解像度の光学的にコード化されたラベル２２の他の実施例を、図５に示す。ラベル２２は、セル２４のような低解像度コード化データセルを有し、同時に、セル２６のような高解像度コード化データセルを有している。
【００２２】
低解像度で見ると、図５のラベルは、図６に示すように見える。低解像度では、高解像度データセル２６は、見ることができない。しかし、低解像度では、低解像度データセル２４は見ることができ、明かるいセルとして見える。低解像度で見える４個のファインダ状点２８ａより２８ｄは、明かるいセルとして見える。
【００２３】
高解像度データが、低解像度データと同じラベル領域上でコード化される方法を示した光学的にコード化されるラベルの好適な実施例を図７に示す。大型セル３０は、２個の対照的な小型セルあるいはサブセルを有する。小型セルは、位置１より７のうちのどの位置にあってもよい。高解像度情報は、前記大型セル３０内の２個の対照的な小型セルの位置によりコード化される。特定的には、セル６と３は、大型セル３０に比較すると、対照的な光学特性を有する。同様に、セル３２及び３４は、大型セル３６と比較すると、対照的な光学特性を有するが、異なる小型セルの位置に設けられている。
【００２４】
詳しくは、対照的な光学特性を有する、７個のうちの２個のセルの配置については、２１通りの可能性のある組み合わせがある。従がって、各低解像度の大型セルは、付加的な４．３９ビットの情報（２１の対数基底２）をコード化することができる。
【００２５】
大型セル内の小型セルは、大型セルの光学特性が、感知しうる程、変化しないように、そのサイズ及び数の上で制限されなければならない。これ故、大型データセルの処理中に、大型セルの低解像度イメージデータのみが、処理され、この時、小型セルの高解像度イメージデータは、大型セルの低解像度イメージデータの解読作業を妨害しないように、見えない。
【００２６】
高解像度情報の読み取り可能性を最大にするために、セル３及び６は、大型セルの残りの部分が、白色にされている間に黒色にすることもできる。しかしながら、低解像度では、低解像度セル３０は、真白あるいは真黒のように見えることが、望ましい。従がって、セル３及び６は、低解像度データを確実に読み取りうるようにするために、黒と白の間の灰色の段階のある中間部分に設定されるのが好ましい。
【００２７】
例えば、大型セル３６は、低解像度では、黒色のセロとして見える。高解像度の小型セル３２及び小型セル３４は、黒と白の間の灰色の段階の中間部分の対照的な光学的特性を有する。このため、低解像度で見た際に、大型セル３６の光学的特性を感知しうる程、変化させることなく、小型セルの対照的な光学的特性を、高解像度データを充分に読み取りうる程度のものとしなければならない。
【００２８】
図８は、小型セルの光学的特性が、種々の状況に対して、更に最適に対応しうる方法を示している。図７において、小型のセル３、６、３２、３４の対照的な光学的特性は、白色の大型セル３０及び暗色の大型セル３６に対して、同じ灰色度を示す。しかし、図８に示すように、小型セルと大型セルとの対照性を強調するために、暗色大型セル４８内で、明灰色小型セル４４及び４６を使用し、大型セル４２内で、暗灰色小型セル３８及び４０を用いることが望ましい。逆に、図９に示すように、大型セル間の対照性、つまり、他の大型セルに比較して、大型セルの光学特性を強調したい場合には、暗灰色小型セル５６及び５８が、暗色大型セル６０内で用いられ、そして、明灰色小型セル５０及び５２が、明色大型セル５４内で用いられる。小型セルの灰色の光学的度数の選択は、高解像度データセルの読み取り易さと低解像度データセルの読み取り易さとのバランスによる。
【００２９】
いずれの場合にも、小型セルの作用も含めて、低解像度で見える大型セルの光学的特性によって、大型セルの数値が、決定されるのに対し、大型セル内の小型セルの位置では、高解像度情報がコード化される。
【００３０】
コード化されたデータの全数値のための各大型セル内には、常に２個の小型セルがあるので、低解像度で見える大型セルの光学的特性は、小型セルの高解像度データの異なるコード化に対し、多少とも変化することはない。
【００３１】
１個の大型セルの全情報量は、高解像度黒白システムのみが用いられた場合に、コード化される７ビットに比べると、４．３９ビットの小型セルの情報に、１ビットの大型セルの情報を加えたものである。大型セルのデータの信頼性の向上と、必然的な結果である、誤まり訂正の必要性の減少とにより、本発明の多解像度の光学コード化ラベルによって達成されるデータ密度は、従来技術による高解像度システムのデータ密度に匹敵しうるものであり、又、多解像度コード化の他の有利な点も提供される。
【００３２】
多解像度コード化の他の実施例を図１６より２１に示す。高解像度情報は、低解像度データセルの位置、数、形状、配置方向、光学的特性あるいはサイズに基づいて、低解像度データセル内で、コード化される。
【００３３】
例えば、図１６は、大型低解像度セル７６内で、小型の対照セル７４を、異なるセル位置７８に設けることにより、いかにして高解像度情報がコード化されるかを示す。図１７は、異なる数の小型対照セル、つまり、単一のセル８０あるいは２個の小型セル８２及び８４を大型の低解像度セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図１８は、正方形のセル８６あるいは円形のセル８８のような、異なる形状の対照小型セルを大型セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図１９は、小型対照セル９０の配置方向を大型低解像度セル７６内で変える、つまり、セル９２の位置に示されるように、４５°変えることにより、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図２０は、明色セル９４あるいは灰色セル９６などの異なる光学的特性の小型対照セルを、大型低解像度セル７６内に配置することによって、コード化される高解像度情報を示す。最後に、図２１は、小さい正方形９８あるいは大きい正方形１００のような、異なるサイズの対照セルを大型低解像度セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。上記のコード化方法の種々の組み合わせを用いることができる。例えば、小型セルの数を変えたり、異なる位置を用いることができる。
【００３４】
前述のように、ファインダパターンは、六角形の幾何学的パターンに配置された７個の点の配列より成っている。特定的には、図１０は、低解像度で見た場合の、本実施例と共に用いられるファインダパターン６２を示す。ファインダパターン６２は、７個の点６２ａより６２ｇから成っており、これらは、正六角形の頂点の６個の点と中心点にある。他のファインダパターンは、図１１に示されており、ここでは、ファインダパターン６４は、７個の六角形状点６４ａより６４ｇから成っている。図１２の他のファインダパターンは、７個の円形点６６ａより６６ｇから成っている。大型データセルの所定の幾何学的配列から成るファインダパターンによって、共通の背景から容易に区別されるパターンが提供され、あるラベルの配置方向情報が提供され、更に、解読処理に有用な、大型セル間の間隔情報も提供される。
【００３５】
多解像度の光学的にコード化されたラベルを処理するための装置を図２３に示す。全体的な方法は、図２４のフローチャートで示す。図１１に示すように、解読されたラベルの出力１５４を得るためのラベル１４０の処理方法は、二種類の主要な処理に分けられる。それは、アルゴリズムの発見及びアルゴリズムの読み取りである。光学的にコード化されたラベルを有する可能性のあるイメージは、イメージ取得サブシステム１４２によって得られる。各点は、検出され、ファインダパターンは、ステップ１４４で配置される。アルゴリズムの発見は、二種類のプログラム可能なハードウェア要素、つまり、ディジタル信号プロセッサ（図２３のＤＳＰ１３２）及び応用特定集積回路（図２３のＡＳＩＣ１２４）とによって、行なわれる。本発明で使用するに適当なＤＳＰは、マサチューセッツ州、ノーウッドのアナログディバイセズ社(Analog Devices)から入手可能なＡＤＳＰ２１０１である。
【００３６】
ラベルが、配置された、つまり、イメージバッファメモリ内で発見されてから、大型セルの位置及び数値が、ステップ１４６で決定される。そして、低解像度データは、読み取られ、ステップ１４８で解読される。ラベルが、高解像度データも含んでいる場合には、小型セルの数値が、ステップ１５０で決定される。高解像度データは、ステップ１５２で読み取られ、解読される。アルゴリズム読み取りは、別のプロセッサ（図２３の主要プロセッサ１３８）によって行なわれる。主要プロセッサ１３８は、テキサス州、ダラスのテキサスインスツルメンツ社（Texas Instruments)から、入手可能なＴＭＳ３２０Ｃ３０のような高速マイクロプロセッサを用いてもよい。
【００３７】
図２３は、図２４のフローチャートを実施する多解像度リーダシステムの構成図である。イメージ取得システムは、照明源１１０と、イメージセンサ１１４上に、多解像度の光学コード化ラベルのイメージを有するイメージを形成するための適切な光学機器１１２とから成っている。その後、アナログ−ディジタル変換器１１６が得られたイメージをディジタル化する。低解像度データのみが必要な場合には、低解像度イメージ取得システムが用いられる。低解像度リーダで、アナログ−ディジタル変換器１１６の出力は、低解像度イメージバッファ１２０に直接入る。他の場合、高解像度及び低解像度双方のデータが、必要な場合には、高解像度イメージ取得システムが用いられる。高解像度リーダでは、アナログ−ディジタル変換器１１６の出力は、その時、必要な高解像度イメージバッファ１２２に記憶される。処理目的のために用いられるラベルの低解像度イメージは、イメージの細部を取り除くために、ダウンサンプリングあるいは低域フィルタ１１８を用いることにより、形成され、これにより、低解像度イメージバッファ１２０に記憶するための低解像度イメージが形成される。バッファ１２０内の低解像度イメージは、ラベルの発見及び低解像度データの解読のために、用いられる。
【００３８】
イメージ取得サブシステムは、ＡＳＩＣ１２４によって制御され、次いで、ＡＳＩＣ１２４は、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１３２によって制御される。ＤＳＰ１３２は、関連のあるＤＳＰプログラムメモリ１３０とＤＳＰデータメモリ１２８を有する。別の処理要素である、主要プロセッサ１３８及びその関連の主要プログラムメモリ１３６及び主要データメモリ１３４は、ラベルを読み取るために、設けられている。
【００３９】
作動において、ラベルの読み取りを開始するための端末１２６上の信号は、ＤＳＰ１３２に供給される。ＤＳＰ１３２及びＡＳＩＣ１２４は、多解像度の光学的コード化イメージを発見し、配置するよう、イメージ取得システムを制御し、且つ取得したイメージを処理する。取得イメージの配置は、主要プロセッサ１３８に転送される。ここで、取得イメージは、端末１３９上の出力用に、コード化されたラベルデータを読み取り解読するよう処理される。
【００４０】
図２５は、イメージ取得システムバッファメモリの視野内のどこかに記憶された多解像度の光学的コード化ラベルを発見するためのアルゴリズムを例示する。発見プログラムは、ＡＳＩＣ１２４及びＤＳＰ１３２（図２３参照）間の対応づけにより行なわれる。
【００４１】
図２５の発見アルゴリズムの第１のステップは、ステップ１５６で、点を検出し、ファインダ点を探すことである。特徴のある形体としての点は、容易に検出され、且つ、一般的な雑然とした背景からは、区別することができる。点つまりスポット検出器は、対照的な光学値のピクセルによって取り囲まれたある選択された光学値のピクセル（例えば、暗色点によって取り囲まれた明色点）を探しつつ、低解像度イメージバッファ内の各ピクセルを検査する。
【００４２】
図２２を参照するに、スポット検出器は、座標位置（３、３）のような選択されたピクセルの数値と、ほぼ、１個の大型セルとなる、選択された周囲のピクセルの数値、つまり、半径Ｄの円上にある（６、３）のような、前記選択されたピクセルから距離Ｄ離れた点及び半径Ｄの円に近いが、正確には、その上にはない点（５、１）とを比較する。このようにして、ファインダ点１０１の中心から、およそ距離Ｄだけ離隔している、図２２の座標位置にある８個のピクセル値が、点１０１の中心のピクセル値と比較される。この実施例で、各点は、１個の大型データセル１０１に等しい。
【００４３】
スポット検出器１５６は、座標（３、３）にある点１０１の中心から、大体１個のセルの直径Ｄだけ離れた８ピクセルのうちの７個が、対照的な光学値を有する場合、点が発見されたことを示す。これ故、正しいサイズ（１個の大型セルのサイズ）の点のみがスポット検出器により、認知される。テキスト、バー、一定の背景、あるいはその他の非点性のものは、全て検出されない。処理はピクセル単位で、イメージメモリの全領域にわたり繰り返される。この処理が実施されるにつれ、スポット検出器のテストを通過したピクセルの座標は、図２５のステップ１５８において、ＤＳＰ１３２（図２３）に転送される。
【００４４】
ＤＳＰが、検出されたスポットを蓄積すると、各組のスポットは、ステップ１６０で、隣接する組のスポットを検出するために、ＤＳＰで検査される。即ち、ほぼ適切な距離だけ離隔している、つまり、ファインダ点の間で、所定距離に対応する距離だけ離隔している全ての２点は、ステップ１６０において、可能性のある１組の点となる。その後、ＤＳＰは、ステップ１６２で、残りの点をファインダパターンの公知の所定の幾何学的配置に適合させようとする。更に、ステップ１６２で、検出された点をファイダパターンの幾何学的配置に適合させるための作業の詳細については、図２６に示す。
【００４５】
適合アルゴリズムは、７点のファインダパターンのどの組の点もファインダパターンの縁部あるいは半径を形成するかに注目することによる。第１の段階は、図２６のステップ１６８で、隣接する２点が正六角形の縁部を形成すると推定することである。次いで、ステップ１７０で、スポット検出器によって、検出された他の周囲の全ての点は、ファインダパターンの公知の幾何学的配置、つまり、テストパターンにたとえられる、テストマッチングにより、マッチングがあると指示された場合、つまり、ステップ１７０で、７個の可能性のあるファイダ点位置のうち５個が実際に検出されたファインダ点に適合する場合には、プログラムは、ラベルが、発見されたことを指示して、終了する。
【００４６】
このテストマッチングが、ステップ１７０でのマッチングを示さない場合は、ステップ１７２での比較用に用いられるテストパターンが、逆転される。テストパターンを逆転するということは、想定された各組の検出点が縁部を画定するが、残りのファインダスポットは、鏡像のように、想定されたテストパターンとは、反対になるという想定を意味する。後者の場合、７個の検出された点のうち２個だけ、つまり、隣接する一対の点のみが、テストパターに適合する。ステップ１７２において、テストパターンを逆転し、ステップ１７４において、７個の点のうち５個が、テストパターンに合致するか否かを再びテストすることによって、あいまいさが、解決される。７個の点のうち５個が、ステップ１７４において、逆転されたテストパターンに合致した場合には、ラベルは、発見されたと見なされる。
【００４７】
一方、７個の点のうちの５個が、テストパターンに合致しなかった場合、ステップ１７６において、一対のスポットは、半径を画定していると想定される。ステップ１７８において、実際に検出された点は、７個の点のうちの５個が、ファインダパターンの公知の幾何学的配置に適合するか、再びテストされる。７個のうちの５個が、適合した場合には、ラベルは、発見されたと見なされる。しかし、テストが失敗だった場合には、テストパターンは、ステップ１８０において、逆転され、ステップ１８２において、再び、マッチングテストが行なわれる。テストパターンを逆転することは、仮定された１対の検出点は、半径を画定するが、ファインダ点の仮定されたテストパターンは、実際のファインダパターンの鏡像であるという想定を意味する。後者の場合、７個の検出された点のうち４個のみが、テストパターンに合致する。ステップ１８０において、テストパターンを逆転し、ステップ１８２で、７個の点のうち５個が、所定のテストパターンに合致するか否かをテストすることにより、あいまいさが、解決される。ステップ１８２において、７個のうち５個が、合致した場合には、ラベルが発見されたと見なされる。しかし、全てのテストマッチング１７０、１７４、１７８、１８２が、失敗の場合、ラベルは、発見されなかったと見なされる。
【００４８】
図２５のフローチャートに戻るに、ステップ１６２において、ラベルが、発見されなかったと見なされた場合、異なる１対の隣接点を発見するために、ステップ１６０において、プログラムは、再実行される。他の検出点の座標が、ステップ１５８において、ＤＳＰに転送されるに従がい、処理は、連続的に実施される。
【００４９】
最終的に、ラベルが、発見された場合には、７個のセルのファインダパターンの座標は、ステップ１６４において、主プロセッサに転送される。ＡＳＩＣ１２４（図２３）は、ステップ１６６において、７個のセルのファインダパターンに関連の周囲のイメージ領域を主プロセッサに転送するように指令され、そして、主要プロセッサのプログラムメモリに記憶された読み取りプログラムが実行される。上述のような発見方法により、大量の領域を処理しなければならない時にでも、目標及びラベルを迅速に且つ確実に発見することができる。
【００５０】
所定の幾何学的パターンの点の配列から成る他のファインダパターンも、用いることができる。図１３、１４及び１５は、他の種々のファインダパターンを例示する。特に、図１３には、４個の円形点６８ａより６８ｄから成る非対称的なファインダパターンが示される。正方形の幾何学的パターンに配置された４個の正方形状の点７０ａより７０ｄから成るファインダパターン７０は、図１４に示される。ファインダパターンのまた別の実施例は、図１５に示されており、ここでは、ファインダパターン７２は、対称的な十字形パターンに配置された５個の正方形状点７０ａ乃至７０ｅより成る。ファインダパターンは、図１３のように、単一軸線に関して、対称的とも、非対称的ともなりうる。これによって、発見されたラベルに関するあいまいな配置方向情報は、提供されなくなる。検出された点が、所定のパターンに合致しうるように、そして、ファインダパターンのどの点の位置もファインダパターンのいくつか又は全ての他の点から、幾何学によって決定されるよう、ファインダパターンの幾何学的配置だけは、予め決定されていなければならない。ファインダ点の幾何学的パターンは、規則的、対称的、非対称的、あるいは、擬似無作為的となりうる。
【００５１】
一度、ラベルが、発見されると、図１０の主プロセッサ１３８は、以下のように、ラベルを読み取る。
１）大型セルの中心をサンプリングするための１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを構成する。
２）１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの最大標準偏差を用いて、大型セルの中心位置を決定する。
３）大型セルの情報を解読する。
４）大型セルの中心の認知された位置から大型セル内の小型セルの位置を決定する。
５）小型セルの情報を解読する。
【００５２】
高解像度及び低解像度のデータが共に存在する場合には、リーダは、大型データセルの中心の座標を検出するために、低解像度データを、先ず、処理する。一度、大型データセルの中心及び光学値が決定されると、高解像度データセルは、低解像度データセルに関して、配置され、次いで、直接読み取られる。大型セルの低解像度データを読み取るための処理は、小型セルの高解像度データが存在するか否かに関わらず、同じである。
【００５３】
主プロセッサによって実施される読み取りプログラムは、図２７及び図２８のフローチャートに示す。ラベルを読み取る際の第１の段階は、図２９に示すように、ラベルに含まれる大型セルの配列の公知の幾何学に基づいて、１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを形成することである。この１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、任意の中心ピクセル２０６に相対的な、周囲の一連の座標から成っている。１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの幾何学は、中心ピクセル２０６が、大型セルの中心である場合、１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの他のポイント２０８、２１０も、各々、前記大型セルの中心ピクセル２０６を取り囲む大型セルの中心にあるように、構成されている。
【００５４】
この１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを構成するために、７個のファインダ点の正確な位置が、最初に決定される。ファインダパターンの点の正確な位置（例えば、中心ピクセル）は、最大値のピクセルグループ分け用のスポット検出器によって、識別された各点の直ぐ近傍の領域を調べることにより、決定される。ファインダによって識別される点の数が、点の予測値より少ない場合には、識別点の正確な位置が、先ず決定され、次いで、ファインダ及びラベルの公知の予測幾何学を用いて、見失なったファインダ点の位置が、計算される。
【００５５】
検出及び／又は計算された７個のファインダ点の実際の幾何学、及びラベルの予測幾何学より始めて、大型セルの他の１２の中心座標が計算される。構成された１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、データ配列に重畳させて、図２９に示され、同時に、明確にするために、データ配列とは離れて示されている。
【００５６】
１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、中心ピクセルを選択し、次いで、中心ピクセルの標準的偏差及びサンプリングパターンによって決定される周囲全部のピクセルを取ることによって、各大型セルの中心を配置するために用いられる。サンプリングパターンが、セルの中心に集中した場合、標準的な偏差が高まる。サンプリングパターンが、セルの中心から離隔するに従がい、標準的な偏差は低下する。
【００５７】
標準偏差は、一連の数値間の差異の統計的な量である。この標準偏差の計算は、数学の分野では公知である。要するに、一連の全数値が、大体において、互いに等しい場合、標準偏差は極めて低い。一連の数値の半分が、最小であり、もう他方の半分の数値が最大である場合には、標準偏差は最高になりやすい。
【００５８】
１９ポイントセル中心サンプリングパターンの標準偏差は、それが大型データセルの中心近くに配置された時に、最大となる。というのは、包含される１９個のデータセルのうちの少なくともいくつかは、一光学値であるが、他のものは、反対の光学値であるからである。逆に、１９ポイントセル中心サンプリングパターンの標準偏差は、それが、大型データセルの縁部近傍に配設された時に、最小となる。ここでは、大型データセル間の推移領域で、光学値が、灰色となりがちであるからである。
【００５９】
作動において、中心ファインダ点あるいは大型セルの中心ピクセル２０６は、全ての大型セルの中心位置を決定するための開始点として用いられる。サンプリングパターンは、この位置に重ねられ、サンプリングパターンの全ピクセルの標準偏差が、ステップ１８６で計算される。他のサンプリングパターンの標準偏差は、全ての周囲のピクセルが、ステップ１９０において、１９ポイントセル中心サンプリングパターンの中心ピクセルとして用いられるまで、最初の中心ピクセルの周囲のピクセルそれぞれが、ステップ１８８で中心ピクセルとして使用されるサンプリングパターンを用いて、計算される。この目的は、ピクセルのほんの近傍以内のサンプリングパターンの標準偏差を最大限に増加させるためである。標準偏差が、最大限に増加されると、最大位置におけるサンプリングパターンの全ポイントの座標が、記録される（これらは、大型セルの予測された中心である）。
【００６０】
一標準偏差の最大化により、大型セル中心サンプリングパターンにおいて、大型セルの１９個のポイント全てに対して可能な中心の全座標が提供される。かくて、最大標準偏差を有する１９ポイントセル中心パターン位置は、ステップ１９２において、１９のデータセルの真の中心として選択される。１９の対応するセルの中心は、ステップ１９２において、メモリに記憶される。
【００６１】
処理は、毎回、標準偏差が最大であるセルに隣接した未検査の中心セルによって開始して、全ラベルのために、繰り返される。
【００６２】
新しい各位置で、ステップ１８６及び１８８において、標準偏差を最大化する段階が繰り返される。その結果、新しく計算された最大の標準偏差に基づいて、別の組の１９のセルの中心が形成される。ステップ１９６において、全ラベルのイメージ領域が、処理されるまで、処理は、各大型データセル毎に繰り返される。この処理の真の結果として、大型セルの中心に対する大量の座標値が形成される。セルの中心を決定するための最終段階は、ステップ１９８で各セルのために記録された座標の平均値をとることである。これらが、最良のセル座標の概算方法である。
【００６３】
大型セル内に記憶されたデータを読み取る前に、明暗セル間の識別レベルを決定するために、セル中心の座標での全灰色値のヒストグラムがとられる。各大型セルの数値は、計算された識別値と比較することによって決定される。一度、大型セルの中心が認知され、光学的識別レベルが決定されてしまうと、ステップ２００において計算されたセル中心の平均値を用いてピクセル値を読み取ることは比較的簡単な事柄である。
【００６４】
高解像度データが、ない場合には、プログラムは、この時点で終了する。しかし、高解像度データがある場合には、高解像度データは、ステップ２０４において読み取られる。低解像度大型セルの中心が、正確に決定されるので、高解像度セルの位置は、計算された中心に対して決定され、直接読み取ることができる。小型セルの中心を検出するために、計算された大型セルの中心から正確に計算するこの方法は、大型セルの中心と、任意の小型解像度セルとの間のわずかな距離のために、実際的である。
【００６５】
言うまでもなく、ファインダパターンは、６本の可能性のある軸線の１本に沿って、ラベルの配置方向を決定する。あいまいさは、データを６方向全てで読み取ることによって、解決される。コード化によってのみ、正しい配置方向を確実に解読することができる。従がって、解読作業は、充分な解読が達成されるまで、６方向全部で、試みられる。
【００６６】
好適な実施例では、１５０の大型セルがある。ファインダの目標には、３１個のセルが必要であり、１１９の大型セル（あるいはビット）は、高優先度データの低解像度コード化のために、残しておく。結局、１１９の低解像度データセルのコード化能力は、用いられる誤まり訂正の形式及び文字当りのビットの数により、約５乃至２０文字である。一般的に、イメージ取得システムは、高度の光学特性、つまり大型のセルサイズにより、更によく実施されるので、誤まり訂正の必要性は少なくなる。
【００６７】
高解像度情報は、１１９の低解像度情報大型セルの上部分でコード化され、又、７個の明色ファインダ目標点を取り囲む２４個の大型暗色セル上にもコード化される。実際のファインダ目標点は、ラベル検出処理でのファインダ点の重要性のために、高解像度情報のためには用いられない。従がって、高解像度コード化のために有用な全大型セルは、１１９個プラス２４個、つまり全体で１４３個である。１個の大型セル当り、４．３９ビットで、高解像度セルにより、データコード化のために利用できる付加的な６２７ビットが提供される。簡単なコード化のために、各大型セルは、４高解像度データビットをコード化することができる。このため、誤まり訂正の形式及び文字当りのビット数により、ラベルの高解像度部分は、３０乃至１５０の付加的な文字の情報を提供することができる。
【００６８】
かくて、ラベルは、１１９ビットの低解像度情報及び６２７ビットの高解像度情報、合計、７４６ビットの情報を有する。ラベルのビットの総数及び高優先度データ（低解像度）対低優先度データ（高解像度）に対する総ビットの割り当て部分は、ラベルの全体のサイズを変える及び／又は大型セルサイズと小型セルサイズとの比率を変えることにより、増減させることができる。
【００６９】
一般的に、メッセージの解読時に、極めて完全なデータを確実に得るために、高・低解像度のコード化及び解読作業の両方に、誤まり訂正を適用するのが望ましい。当該技術分野における熟練者には、公知の従来の誤まり訂正技術を、コード化及び解読処理に用いることができる。
【００７０】
高解像度解読処理は、各大型セルの中心において開始され、大型セル内に含まれる小型セルの位置を決定する。一度、大型セル内の小型セルの位置が決定されると、コード化されたデータは、コード化手順の反対の手順で回復される。
【００７１】
図３０は、傾斜ラベルの効果と、本システムが、いかにして、発生したひずみを補正するかを示す。図３０のラベルは、傾斜しているので、幅２１４は、図２９の幅２１２より狭い。しかし、ファインダパターンの幾何学的配置は、データ配列の幾何学的配置に類似しているので、７個のセルのファインダパターンの幾何学的パターンは、ラベル１０と同じ軸線に沿った同じひずみを有することになる。従がって、図３０において、セルの中心２０６ａと２０８ａとの間の距離は、図２９のセルの中心２０６及び２０８との間の距離より小さい。しかし、この例のひずみは、１本の軸線のみに沿っているので、図３０のセルの中心２０８ａとセルの中心２１０ａとの間の距離は、図２９のセルの中心２０８とセルの中心２１０との間の距離と同じである。
【００７２】
一般的に、検出された７個のセルのファインダパターンは、ラベルに発見されるあらゆるひずみを表わす。更に、検出された７個のセルのファインダパターンにおけるあらゆるひずみは、拡大及び傾斜による全てのひずみを含めて、構成された１９ポイント大型セル中心サンプリングパターン内に包含される。図３０の右手部分に示される１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、ラベルで見出されるのと同じひずみを有しているので、ラベル内のセルの位置をなお、正確に検出することができる。１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを用いて、各大型データセルの位置毎に収集された多数のデータポイントを平均することにより、各大型データセルの真の中心位置の正確な数値を得られるようになる。
【００７３】
【発明の効果】
低解像度コード化及び解読処理の大部分の有利な点は、イメージ取得システムにおいて実現される。被写体深度が増加し、これにより、減少公差を有する固定焦点光学機器を用いることが可能となり、そして、必要な照明能力が減少される。イメージバッファメモリの必要なサイズが減少し、低速度の処理により、データ量が、減少した結果、データ処理条件が減る。例えば、低解像度情報は、１ピクセル当り４ビットで、１インチ当り３２ピクセルでサンプルされる。３ピクセルの直径を有する大型セルは、１セル当り、２乃至３個のサンプルを形成する。高解像度セルの直径は、低解像度セルの直径の約１／３である。従がって、高解像度システムの光学機器及びイメージャは、低解像度システムより、機構を３倍小さく変えなければならない。これ故、可変焦点レンズ及び／又はズームレンズ、そして、イメージをとらえる前に、焦点及び／又はズームを設定するために、ラベルの距離を測定するための距離測定装置を用いる必要がある。イメージャは、より高度の解像度を有していなければならない。最後に、高解像度イメージバッファは、サンプリング係数が両方向に、係数３だけ増加するので、低解像度イメージバッファのサイズの少なくとも９倍はなければならない。
【００７４】
本発明のラベル、処理手順及びシステムは、非常に高密度の高解像度データをコード化しながら、低解像度大型セルの特徴を利用している。低解像度データのみが必要な場合には総合的な光学リーダシステムは、高・低解像度システムよりは、はるかに複雑ではない。高解像度データのみが、必要な場合には、高解像度光学リーダシステムの付加的な複雑さが必要となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図２】低解像度で見た本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図３】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルにおいて用いられる種々のセル形状を示す。
【図４】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルにおいて用いられる種々のセル形状を示す。
【図５】矩形のデータセルの大体において、矩形の幾何学的配置を用いた、本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図６】本発明による、低解像度で見た場合の図５の多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図７】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図８】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図９】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図１０】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１１】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１２】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１３】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１４】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１５】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１６】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１７】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１８】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１９】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２０】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２１】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２２】本発明と共に用いられる単一のファインダパターン点の詳細な図である。
【図２３】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの構成図である。
【図２４】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを検出し、読み取る方法のフローチャートである。
【図２５】本発明と共に用いられるファインダパターンを検出するためのプログラムのフローチャートである。
【図２６】本発明と共に用いられるファインダパターンを検出するためのプログラムのフローチャートである。
【図２７】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベル上にコード化された高解像度データ及び低解像度データの両方を読み取るためのプログラムのフローチャートである。
【図２８】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベル上にコード化された高解像度データ及び低解像度データの両方を読み取るためのプログラムのフローチャートである。
【図２９】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度データセルを読み取るための処理方法を示す。
【図３０】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度データセルを読み取るための処理方法を示す。
【符号の説明】
１０ ラベル
１２、１４ セル
１６ａ〜１６ｆ 点
１９、２１ ラベル
２０ ファインダ点
２４ 低解像度データセル
２６ 高解像度データセル
３０ 大型セル
３２、３４ 小型セル
３６ 大型セル
３、６ セル
４８ 大型セル
４４ 小型セル
５６、５８ 小型セル
８６、８８ セル
７６ 大型セル
６６ａ〜６６ｇ 円形点
ＤＳＰ．１３２ ディジタル信号プロセッサ
ＡＳＩＣ １２４ 応用特定集積回路
１３８ 主要プロセッサ
１１０ 照明源
１１４ イメージセンサ
１１２ 光学機器
１１６ アナログ−ディジタル変換器
１２２ 高解像度イメージバッファ
１２０ 低解像度イメージバッファ
１１８ 低減フィルタ
１３９ 端末
１３０ ＤＳＰプログラムメモリ
１２８ ＤＳＰデータメモリ
１３６ 主要プログラムメモリ
１３４ 主要データメモリ
１３８ 主要プロセッサ
７０、７４ ファインダパターン
２０６ 中心ピクセル
【産業上の利用分野】
本発明は、機械で読み取り可能な記号の分野に関しており、より特定的には、本発明は、光学的多解像度で読み取りうる光学的に符号化された情報を記憶するための光学的に読み取り可能なラベルに関する。
【０００２】
【従来技術】
機械で読み取りうる記号を用いた光学的にコード化されたラベルについては、公知である。例えば、米国特許第３，５５３，４３８号は、円形くさび状データ形式を用いた光学的にコード化されたラベルを開示している。米国特許第３，９７１，９１７号及び３，９１６，１６０号は、記憶されたデータを表わすために、同心状のリングコードを用いた機械で読み取り可能なラベルを開示している。米国特許第４，２８６，１４６号に示されるような、矩形格子の配列内にコード化されたデータを有するラベルあるいは、米国特許第４，６３４，８５０号に示されるような、微細な点格子の形式でコード化されたデータを有するラベルのような、機械で読み取り可能な他の形式のラベルも、当該従来技術においては、公知である。他の例では、米国特許第４，４８８，６７９号は、密に詰め込まれた多色データを用いた光学的にコード化されたラベルを開示している。
【０００３】
他の形式の機械で読み取り可能な記号は、多数の適用例のために、開発されて来ている。例えば、全製品コード（ＵＰＣ）は、販売地点で、製品を識別するための、又は、在庫品管理目的のために、米国の小売産業で広く用いられているバーコード表示法である。バーコードは、データが、多様な幅と間隔の一連の平行実線あるいはバーとして表わされる、ある特定の形式の機械で読み取り可能な記号である。産業領域では、他のバーコード表示法が、包装識別システムのために、用いられている。一般的なバーコード表示法は、コダバー(CODABAR) 、コード３９、インターリーブ５の２、及びコード４９である。
【０００４】
従来のバーコードシステムは、より多くの情報をコード化すべき、必要性が増加しているが、これに対応するに充分なデータ密度が一般的に欠けている。又、ラベルの大きさを小さくすることが、望ましいが、これによって、多くの情報をコード化することが、更に困難になる。例えば、包装選別作業においては、最小のシステムは、５乃至９文字の郵便番号のような、少なくとも宛先コードを有する光学的にコード化されたラベルを必要とする。
【０００５】
しかしながら、同一のラベルに、配達の種類、発信人の証明等と共に、受信人の氏名、住所及び電話番号のような他の情報をコード化することも、望ましい。多くのコード化された情報を収容するためにラベルのサイズを大きくすることは、適切な解決法ではない。第１に、小型の荷は、大型のものと同様に選別されなければならない。これによって、許容可能な最大のラベルサイズは、厳正に、規制されている。第２に、ラベルサイズを大きくすることによって、ラベルの費用が増える。これが、大量の作業においては、重大な要因である。
【０００６】
ラベルサイズを大きくするのとは別の方法は、同じサイズのラベルに多くのデータを適合させることである。しかし、同一サイズのラベルに、多くのデータを適合させるために、光学的にコード化された特徴のサイズは、減少させなければならない。例えば、バーコードラベルの場合、バーコードのサイズ及び間隔は、同一サイズのラベル上に、多くのデータをコード化するために、減少される。
【０００７】
しかし、バーコードサイズを減少させると、光学的解像度、印刷精度、照明力、機械的な複雑さ、及び処理速度を非常に増加させなければならない。高密度、高速のバーコード表示法から生じたシステムは、技術的にも、経済的にも、実用性のないものになりがちである。
【０００８】
バーコードの代わりに、データ配列を有する高密度、機械読み取り可能なラベルは、よく知られている。高密度、データ配列を有するラベルの従来例は、米国特許第４，８７４，９３６号及び第４，８９６，０２９号に開示されている。この場合、データは、約１００文字の情報を含んだ六角形のデータセル配列の形式でコード化される。従来技術の六角形の配列システムは、ラベルに含まれる高密度データを発見し、デイジタル化し、且つ解読するために、充分な解像度のスキャナ及びデコーダを必要とする。ラベルの小さな光学的特徴のために、従来技術の六角形配列のシステムも、強力な照明、高解像度のイメージャ、イメージャからのラベルの距離を感知するための手段と、影像を得るための可変焦点レンズを必要とする。これらの全てが、技術的に複雑で高価なシステムを形成する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の発明者は、高密度データのコード化されたラベルの多数の適用例において、あるコード化された情報は、他のコード化された情報より、重要であることに注目した。例えば、包装選別作業の例を続けると、宛先コードは、より重要である。つまり、これは、例えば発信人証明データより、高度の優先度を有する。選別作業に必要とされる高優先度情報は、システム操作においては、重要であり、低優先度情報より、頻繁に用いられる。
【００１０】
前述した米国特許第４，８７４，９３６号及び第４，８９６，０２９号に開示した六角形データセル配列の従来技術例では、開示されるラベルは、高優先度メッセージ及び低優先メッセージを有する。従来のシステムで、高優先メッセージデータは、誤まり訂正のために、損傷されることが少ない、ラベルの中心に物理的に接近することによって、より保護される。しかし、従来技術では、高優先度メッセージデータの光学的特徴のサイズは、低優先度メッセージデータの光学的特徴と同じサイズである。従って、ラベルを読み取るための従来システムは、必要なのは、ほんの少量の情報である時でさえも、ラベルにある全情報を、捕捉し、ディジタル化し且つ解読するに必要な充分な解像度と処理能力を有していなければならない。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、光学的にコード化された情報の２本あるいはそれ以上のチャンネルを記憶するための２種類あるいはそれ以上の光学的解像度で読みとりうる、機械で読み取り可能な光学的にコード化されたラベルにより、実現される。本発明の一実施例においては、光学的にコード化されたラベルは、少なくとも第１のデータセルと、複数の第２のデータセルとから成っており、第２のデータセルのそれぞれは、第１のデータセルより小さいことを特徴とする。多数の小型の第２のセルは、大型の第１のデータセルの配設される空間内に含まれる。
【００１２】
一般的には、より大型の第１のデータセルは、高優先度のメッセージデータをコード化し、一方、より小型の第２のデータセルは、低優先度のメッセージデータをコード化する。大型のセルを読み取るために、ラベルは、低解像度のイメージデータを用いて処理される。他方、小型のセルを読み取るために、ラベルは、高解像度イメージデータを用いて処理される。より小型の高解像度データセルは、より大型の低解像度データセル内に重畳されるので、ラベル領域は保存される。
【００１３】
多解像度の光学的にコード化されたラベルを使用することにより、高優先度データの読み取り速度及び読み取り易さが、向上する。例えば、前述の包装体選別分類の際に、荷は、大型のデータセルでコード化された郵便番号データを有し、これは、非常に高速のコンベアベルトで走行しながら、多数の選別位置、例えば、多数の選別ステーションにおいて、低解像度で、確実に且つ迅速に読み取られる。小型データセルは、それぞれの選別分類位置で読み取られる必要のない包装体の識別情報、宛先住所、配達の種類、発信人の識別情報等を符号化する。
【００１４】
大型セルの郵便番号データのみを読み取るために、通常の選別ステーション用リーダが必要である。これ故、選別ステーション用のリーダが、単純化され、低解像度のイメージャ及び固定焦点の光学機器が、使用できるようになり、これによって、必要なシステムのイメージメモリが減少し、且つ必要なデータ処理速度が低下する。
【００１５】
高解像度の低優先度データ（例えば、発信人の識別情報等）が、必要な、他の光学的読み取りステーションでは、より小型のデータセルに含まれる高解像度データを読み取るために、高解像度リーダを用いることができる。多くの場合、高解像度リーダは手持ち式リーダのような、小型のリーダである。このリーダでは、高解像度イメージ処理が、高速コンベアベルトリーダで行うより、容易に行なえる。
【００１６】
最終的に、本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの使用によって、複雑な光学的リーダシステムを、段階的に開発することができた。第１の段階では、この場合には、包装体の分類、選別のためであるが、システムの基本的な機能のために、低解像度のラベル及び低解像度のリーダのみが使用される。第１の段階のために、低解像度のデータのみを有するラベルを印刷するのは、容易である。
【００１７】
後の段階では、印刷されたラベルは、高解像度データも有しており、高解像度リーダは、必要な時にはいつでも、使用される。先に設置された低解像度リーダは、多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度情報を、まだ読み取ることができるので、廃退してはいない。
【００１８】
【実施例】
多解像の光学的にコード化されたラベル１０を、図１に示す。ラベル１０は点１６ａのような、７個の白いファインダ点を有している。データは、セル１２のような低解像度コード化セル及びセル１４のような高解像度コード化セルの形式で、ラベルにコード化されている。
【００１９】
低解像度では、図１のラベルは、図２に示すように見える。低解像度では、高解像度コード化セル１４は、目に見えない。しかし、低解像度では、低解像度データセル１２は、見ることができ、黒ずんだセルとして見える。７個のファインダ状の点１６ａより１６ｆは、低解像度で見え、明かるいセルとして見える。
【００２０】
図３において、ラベル１９は、低解像度情報をコード化するための六角形状の大型セルを用いている。７個のファインダ点のうちの１個のファインダ点１８も、大体において六角形状である。図４において、ラベル２１は、円形セルの形状で示される低解像度コード化情報を有する。この場合、７個のファインダ点の１個であるファインダ点２０は、ファイダ点２０を取り囲む６個の円形低解像度の暗色データセルによって形成される。
【００２１】
多解像度の光学的にコード化されたラベル２２の他の実施例を、図５に示す。ラベル２２は、セル２４のような低解像度コード化データセルを有し、同時に、セル２６のような高解像度コード化データセルを有している。
【００２２】
低解像度で見ると、図５のラベルは、図６に示すように見える。低解像度では、高解像度データセル２６は、見ることができない。しかし、低解像度では、低解像度データセル２４は見ることができ、明かるいセルとして見える。低解像度で見える４個のファインダ状点２８ａより２８ｄは、明かるいセルとして見える。
【００２３】
高解像度データが、低解像度データと同じラベル領域上でコード化される方法を示した光学的にコード化されるラベルの好適な実施例を図７に示す。大型セル３０は、２個の対照的な小型セルあるいはサブセルを有する。小型セルは、位置１より７のうちのどの位置にあってもよい。高解像度情報は、前記大型セル３０内の２個の対照的な小型セルの位置によりコード化される。特定的には、セル６と３は、大型セル３０に比較すると、対照的な光学特性を有する。同様に、セル３２及び３４は、大型セル３６と比較すると、対照的な光学特性を有するが、異なる小型セルの位置に設けられている。
【００２４】
詳しくは、対照的な光学特性を有する、７個のうちの２個のセルの配置については、２１通りの可能性のある組み合わせがある。従がって、各低解像度の大型セルは、付加的な４．３９ビットの情報（２１の対数基底２）をコード化することができる。
【００２５】
大型セル内の小型セルは、大型セルの光学特性が、感知しうる程、変化しないように、そのサイズ及び数の上で制限されなければならない。これ故、大型データセルの処理中に、大型セルの低解像度イメージデータのみが、処理され、この時、小型セルの高解像度イメージデータは、大型セルの低解像度イメージデータの解読作業を妨害しないように、見えない。
【００２６】
高解像度情報の読み取り可能性を最大にするために、セル３及び６は、大型セルの残りの部分が、白色にされている間に黒色にすることもできる。しかしながら、低解像度では、低解像度セル３０は、真白あるいは真黒のように見えることが、望ましい。従がって、セル３及び６は、低解像度データを確実に読み取りうるようにするために、黒と白の間の灰色の段階のある中間部分に設定されるのが好ましい。
【００２７】
例えば、大型セル３６は、低解像度では、黒色のセロとして見える。高解像度の小型セル３２及び小型セル３４は、黒と白の間の灰色の段階の中間部分の対照的な光学的特性を有する。このため、低解像度で見た際に、大型セル３６の光学的特性を感知しうる程、変化させることなく、小型セルの対照的な光学的特性を、高解像度データを充分に読み取りうる程度のものとしなければならない。
【００２８】
図８は、小型セルの光学的特性が、種々の状況に対して、更に最適に対応しうる方法を示している。図７において、小型のセル３、６、３２、３４の対照的な光学的特性は、白色の大型セル３０及び暗色の大型セル３６に対して、同じ灰色度を示す。しかし、図８に示すように、小型セルと大型セルとの対照性を強調するために、暗色大型セル４８内で、明灰色小型セル４４及び４６を使用し、大型セル４２内で、暗灰色小型セル３８及び４０を用いることが望ましい。逆に、図９に示すように、大型セル間の対照性、つまり、他の大型セルに比較して、大型セルの光学特性を強調したい場合には、暗灰色小型セル５６及び５８が、暗色大型セル６０内で用いられ、そして、明灰色小型セル５０及び５２が、明色大型セル５４内で用いられる。小型セルの灰色の光学的度数の選択は、高解像度データセルの読み取り易さと低解像度データセルの読み取り易さとのバランスによる。
【００２９】
いずれの場合にも、小型セルの作用も含めて、低解像度で見える大型セルの光学的特性によって、大型セルの数値が、決定されるのに対し、大型セル内の小型セルの位置では、高解像度情報がコード化される。
【００３０】
コード化されたデータの全数値のための各大型セル内には、常に２個の小型セルがあるので、低解像度で見える大型セルの光学的特性は、小型セルの高解像度データの異なるコード化に対し、多少とも変化することはない。
【００３１】
１個の大型セルの全情報量は、高解像度黒白システムのみが用いられた場合に、コード化される７ビットに比べると、４．３９ビットの小型セルの情報に、１ビットの大型セルの情報を加えたものである。大型セルのデータの信頼性の向上と、必然的な結果である、誤まり訂正の必要性の減少とにより、本発明の多解像度の光学コード化ラベルによって達成されるデータ密度は、従来技術による高解像度システムのデータ密度に匹敵しうるものであり、又、多解像度コード化の他の有利な点も提供される。
【００３２】
多解像度コード化の他の実施例を図１６より２１に示す。高解像度情報は、低解像度データセルの位置、数、形状、配置方向、光学的特性あるいはサイズに基づいて、低解像度データセル内で、コード化される。
【００３３】
例えば、図１６は、大型低解像度セル７６内で、小型の対照セル７４を、異なるセル位置７８に設けることにより、いかにして高解像度情報がコード化されるかを示す。図１７は、異なる数の小型対照セル、つまり、単一のセル８０あるいは２個の小型セル８２及び８４を大型の低解像度セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図１８は、正方形のセル８６あるいは円形のセル８８のような、異なる形状の対照小型セルを大型セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図１９は、小型対照セル９０の配置方向を大型低解像度セル７６内で変える、つまり、セル９２の位置に示されるように、４５°変えることにより、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。図２０は、明色セル９４あるいは灰色セル９６などの異なる光学的特性の小型対照セルを、大型低解像度セル７６内に配置することによって、コード化される高解像度情報を示す。最後に、図２１は、小さい正方形９８あるいは大きい正方形１００のような、異なるサイズの対照セルを大型低解像度セル７６内に配置することによって、いかにして、高解像度情報が、コード化されるかを示す。上記のコード化方法の種々の組み合わせを用いることができる。例えば、小型セルの数を変えたり、異なる位置を用いることができる。
【００３４】
前述のように、ファインダパターンは、六角形の幾何学的パターンに配置された７個の点の配列より成っている。特定的には、図１０は、低解像度で見た場合の、本実施例と共に用いられるファインダパターン６２を示す。ファインダパターン６２は、７個の点６２ａより６２ｇから成っており、これらは、正六角形の頂点の６個の点と中心点にある。他のファインダパターンは、図１１に示されており、ここでは、ファインダパターン６４は、７個の六角形状点６４ａより６４ｇから成っている。図１２の他のファインダパターンは、７個の円形点６６ａより６６ｇから成っている。大型データセルの所定の幾何学的配列から成るファインダパターンによって、共通の背景から容易に区別されるパターンが提供され、あるラベルの配置方向情報が提供され、更に、解読処理に有用な、大型セル間の間隔情報も提供される。
【００３５】
多解像度の光学的にコード化されたラベルを処理するための装置を図２３に示す。全体的な方法は、図２４のフローチャートで示す。図１１に示すように、解読されたラベルの出力１５４を得るためのラベル１４０の処理方法は、二種類の主要な処理に分けられる。それは、アルゴリズムの発見及びアルゴリズムの読み取りである。光学的にコード化されたラベルを有する可能性のあるイメージは、イメージ取得サブシステム１４２によって得られる。各点は、検出され、ファインダパターンは、ステップ１４４で配置される。アルゴリズムの発見は、二種類のプログラム可能なハードウェア要素、つまり、ディジタル信号プロセッサ（図２３のＤＳＰ１３２）及び応用特定集積回路（図２３のＡＳＩＣ１２４）とによって、行なわれる。本発明で使用するに適当なＤＳＰは、マサチューセッツ州、ノーウッドのアナログディバイセズ社(Analog Devices)から入手可能なＡＤＳＰ２１０１である。
【００３６】
ラベルが、配置された、つまり、イメージバッファメモリ内で発見されてから、大型セルの位置及び数値が、ステップ１４６で決定される。そして、低解像度データは、読み取られ、ステップ１４８で解読される。ラベルが、高解像度データも含んでいる場合には、小型セルの数値が、ステップ１５０で決定される。高解像度データは、ステップ１５２で読み取られ、解読される。アルゴリズム読み取りは、別のプロセッサ（図２３の主要プロセッサ１３８）によって行なわれる。主要プロセッサ１３８は、テキサス州、ダラスのテキサスインスツルメンツ社（Texas Instruments)から、入手可能なＴＭＳ３２０Ｃ３０のような高速マイクロプロセッサを用いてもよい。
【００３７】
図２３は、図２４のフローチャートを実施する多解像度リーダシステムの構成図である。イメージ取得システムは、照明源１１０と、イメージセンサ１１４上に、多解像度の光学コード化ラベルのイメージを有するイメージを形成するための適切な光学機器１１２とから成っている。その後、アナログ−ディジタル変換器１１６が得られたイメージをディジタル化する。低解像度データのみが必要な場合には、低解像度イメージ取得システムが用いられる。低解像度リーダで、アナログ−ディジタル変換器１１６の出力は、低解像度イメージバッファ１２０に直接入る。他の場合、高解像度及び低解像度双方のデータが、必要な場合には、高解像度イメージ取得システムが用いられる。高解像度リーダでは、アナログ−ディジタル変換器１１６の出力は、その時、必要な高解像度イメージバッファ１２２に記憶される。処理目的のために用いられるラベルの低解像度イメージは、イメージの細部を取り除くために、ダウンサンプリングあるいは低域フィルタ１１８を用いることにより、形成され、これにより、低解像度イメージバッファ１２０に記憶するための低解像度イメージが形成される。バッファ１２０内の低解像度イメージは、ラベルの発見及び低解像度データの解読のために、用いられる。
【００３８】
イメージ取得サブシステムは、ＡＳＩＣ１２４によって制御され、次いで、ＡＳＩＣ１２４は、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１３２によって制御される。ＤＳＰ１３２は、関連のあるＤＳＰプログラムメモリ１３０とＤＳＰデータメモリ１２８を有する。別の処理要素である、主要プロセッサ１３８及びその関連の主要プログラムメモリ１３６及び主要データメモリ１３４は、ラベルを読み取るために、設けられている。
【００３９】
作動において、ラベルの読み取りを開始するための端末１２６上の信号は、ＤＳＰ１３２に供給される。ＤＳＰ１３２及びＡＳＩＣ１２４は、多解像度の光学的コード化イメージを発見し、配置するよう、イメージ取得システムを制御し、且つ取得したイメージを処理する。取得イメージの配置は、主要プロセッサ１３８に転送される。ここで、取得イメージは、端末１３９上の出力用に、コード化されたラベルデータを読み取り解読するよう処理される。
【００４０】
図２５は、イメージ取得システムバッファメモリの視野内のどこかに記憶された多解像度の光学的コード化ラベルを発見するためのアルゴリズムを例示する。発見プログラムは、ＡＳＩＣ１２４及びＤＳＰ１３２（図２３参照）間の対応づけにより行なわれる。
【００４１】
図２５の発見アルゴリズムの第１のステップは、ステップ１５６で、点を検出し、ファインダ点を探すことである。特徴のある形体としての点は、容易に検出され、且つ、一般的な雑然とした背景からは、区別することができる。点つまりスポット検出器は、対照的な光学値のピクセルによって取り囲まれたある選択された光学値のピクセル（例えば、暗色点によって取り囲まれた明色点）を探しつつ、低解像度イメージバッファ内の各ピクセルを検査する。
【００４２】
図２２を参照するに、スポット検出器は、座標位置（３、３）のような選択されたピクセルの数値と、ほぼ、１個の大型セルとなる、選択された周囲のピクセルの数値、つまり、半径Ｄの円上にある（６、３）のような、前記選択されたピクセルから距離Ｄ離れた点及び半径Ｄの円に近いが、正確には、その上にはない点（５、１）とを比較する。このようにして、ファインダ点１０１の中心から、およそ距離Ｄだけ離隔している、図２２の座標位置にある８個のピクセル値が、点１０１の中心のピクセル値と比較される。この実施例で、各点は、１個の大型データセル１０１に等しい。
【００４３】
スポット検出器１５６は、座標（３、３）にある点１０１の中心から、大体１個のセルの直径Ｄだけ離れた８ピクセルのうちの７個が、対照的な光学値を有する場合、点が発見されたことを示す。これ故、正しいサイズ（１個の大型セルのサイズ）の点のみがスポット検出器により、認知される。テキスト、バー、一定の背景、あるいはその他の非点性のものは、全て検出されない。処理はピクセル単位で、イメージメモリの全領域にわたり繰り返される。この処理が実施されるにつれ、スポット検出器のテストを通過したピクセルの座標は、図２５のステップ１５８において、ＤＳＰ１３２（図２３）に転送される。
【００４４】
ＤＳＰが、検出されたスポットを蓄積すると、各組のスポットは、ステップ１６０で、隣接する組のスポットを検出するために、ＤＳＰで検査される。即ち、ほぼ適切な距離だけ離隔している、つまり、ファインダ点の間で、所定距離に対応する距離だけ離隔している全ての２点は、ステップ１６０において、可能性のある１組の点となる。その後、ＤＳＰは、ステップ１６２で、残りの点をファインダパターンの公知の所定の幾何学的配置に適合させようとする。更に、ステップ１６２で、検出された点をファイダパターンの幾何学的配置に適合させるための作業の詳細については、図２６に示す。
【００４５】
適合アルゴリズムは、７点のファインダパターンのどの組の点もファインダパターンの縁部あるいは半径を形成するかに注目することによる。第１の段階は、図２６のステップ１６８で、隣接する２点が正六角形の縁部を形成すると推定することである。次いで、ステップ１７０で、スポット検出器によって、検出された他の周囲の全ての点は、ファインダパターンの公知の幾何学的配置、つまり、テストパターンにたとえられる、テストマッチングにより、マッチングがあると指示された場合、つまり、ステップ１７０で、７個の可能性のあるファイダ点位置のうち５個が実際に検出されたファインダ点に適合する場合には、プログラムは、ラベルが、発見されたことを指示して、終了する。
【００４６】
このテストマッチングが、ステップ１７０でのマッチングを示さない場合は、ステップ１７２での比較用に用いられるテストパターンが、逆転される。テストパターンを逆転するということは、想定された各組の検出点が縁部を画定するが、残りのファインダスポットは、鏡像のように、想定されたテストパターンとは、反対になるという想定を意味する。後者の場合、７個の検出された点のうち２個だけ、つまり、隣接する一対の点のみが、テストパターに適合する。ステップ１７２において、テストパターンを逆転し、ステップ１７４において、７個の点のうち５個が、テストパターンに合致するか否かを再びテストすることによって、あいまいさが、解決される。７個の点のうち５個が、ステップ１７４において、逆転されたテストパターンに合致した場合には、ラベルは、発見されたと見なされる。
【００４７】
一方、７個の点のうちの５個が、テストパターンに合致しなかった場合、ステップ１７６において、一対のスポットは、半径を画定していると想定される。ステップ１７８において、実際に検出された点は、７個の点のうちの５個が、ファインダパターンの公知の幾何学的配置に適合するか、再びテストされる。７個のうちの５個が、適合した場合には、ラベルは、発見されたと見なされる。しかし、テストが失敗だった場合には、テストパターンは、ステップ１８０において、逆転され、ステップ１８２において、再び、マッチングテストが行なわれる。テストパターンを逆転することは、仮定された１対の検出点は、半径を画定するが、ファインダ点の仮定されたテストパターンは、実際のファインダパターンの鏡像であるという想定を意味する。後者の場合、７個の検出された点のうち４個のみが、テストパターンに合致する。ステップ１８０において、テストパターンを逆転し、ステップ１８２で、７個の点のうち５個が、所定のテストパターンに合致するか否かをテストすることにより、あいまいさが、解決される。ステップ１８２において、７個のうち５個が、合致した場合には、ラベルが発見されたと見なされる。しかし、全てのテストマッチング１７０、１７４、１７８、１８２が、失敗の場合、ラベルは、発見されなかったと見なされる。
【００４８】
図２５のフローチャートに戻るに、ステップ１６２において、ラベルが、発見されなかったと見なされた場合、異なる１対の隣接点を発見するために、ステップ１６０において、プログラムは、再実行される。他の検出点の座標が、ステップ１５８において、ＤＳＰに転送されるに従がい、処理は、連続的に実施される。
【００４９】
最終的に、ラベルが、発見された場合には、７個のセルのファインダパターンの座標は、ステップ１６４において、主プロセッサに転送される。ＡＳＩＣ１２４（図２３）は、ステップ１６６において、７個のセルのファインダパターンに関連の周囲のイメージ領域を主プロセッサに転送するように指令され、そして、主要プロセッサのプログラムメモリに記憶された読み取りプログラムが実行される。上述のような発見方法により、大量の領域を処理しなければならない時にでも、目標及びラベルを迅速に且つ確実に発見することができる。
【００５０】
所定の幾何学的パターンの点の配列から成る他のファインダパターンも、用いることができる。図１３、１４及び１５は、他の種々のファインダパターンを例示する。特に、図１３には、４個の円形点６８ａより６８ｄから成る非対称的なファインダパターンが示される。正方形の幾何学的パターンに配置された４個の正方形状の点７０ａより７０ｄから成るファインダパターン７０は、図１４に示される。ファインダパターンのまた別の実施例は、図１５に示されており、ここでは、ファインダパターン７２は、対称的な十字形パターンに配置された５個の正方形状点７０ａ乃至７０ｅより成る。ファインダパターンは、図１３のように、単一軸線に関して、対称的とも、非対称的ともなりうる。これによって、発見されたラベルに関するあいまいな配置方向情報は、提供されなくなる。検出された点が、所定のパターンに合致しうるように、そして、ファインダパターンのどの点の位置もファインダパターンのいくつか又は全ての他の点から、幾何学によって決定されるよう、ファインダパターンの幾何学的配置だけは、予め決定されていなければならない。ファインダ点の幾何学的パターンは、規則的、対称的、非対称的、あるいは、擬似無作為的となりうる。
【００５１】
一度、ラベルが、発見されると、図１０の主プロセッサ１３８は、以下のように、ラベルを読み取る。
１）大型セルの中心をサンプリングするための１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを構成する。
２）１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの最大標準偏差を用いて、大型セルの中心位置を決定する。
３）大型セルの情報を解読する。
４）大型セルの中心の認知された位置から大型セル内の小型セルの位置を決定する。
５）小型セルの情報を解読する。
【００５２】
高解像度及び低解像度のデータが共に存在する場合には、リーダは、大型データセルの中心の座標を検出するために、低解像度データを、先ず、処理する。一度、大型データセルの中心及び光学値が決定されると、高解像度データセルは、低解像度データセルに関して、配置され、次いで、直接読み取られる。大型セルの低解像度データを読み取るための処理は、小型セルの高解像度データが存在するか否かに関わらず、同じである。
【００５３】
主プロセッサによって実施される読み取りプログラムは、図２７及び図２８のフローチャートに示す。ラベルを読み取る際の第１の段階は、図２９に示すように、ラベルに含まれる大型セルの配列の公知の幾何学に基づいて、１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを形成することである。この１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、任意の中心ピクセル２０６に相対的な、周囲の一連の座標から成っている。１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの幾何学は、中心ピクセル２０６が、大型セルの中心である場合、１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンの他のポイント２０８、２１０も、各々、前記大型セルの中心ピクセル２０６を取り囲む大型セルの中心にあるように、構成されている。
【００５４】
この１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを構成するために、７個のファインダ点の正確な位置が、最初に決定される。ファインダパターンの点の正確な位置（例えば、中心ピクセル）は、最大値のピクセルグループ分け用のスポット検出器によって、識別された各点の直ぐ近傍の領域を調べることにより、決定される。ファインダによって識別される点の数が、点の予測値より少ない場合には、識別点の正確な位置が、先ず決定され、次いで、ファインダ及びラベルの公知の予測幾何学を用いて、見失なったファインダ点の位置が、計算される。
【００５５】
検出及び／又は計算された７個のファインダ点の実際の幾何学、及びラベルの予測幾何学より始めて、大型セルの他の１２の中心座標が計算される。構成された１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、データ配列に重畳させて、図２９に示され、同時に、明確にするために、データ配列とは離れて示されている。
【００５６】
１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、中心ピクセルを選択し、次いで、中心ピクセルの標準的偏差及びサンプリングパターンによって決定される周囲全部のピクセルを取ることによって、各大型セルの中心を配置するために用いられる。サンプリングパターンが、セルの中心に集中した場合、標準的な偏差が高まる。サンプリングパターンが、セルの中心から離隔するに従がい、標準的な偏差は低下する。
【００５７】
標準偏差は、一連の数値間の差異の統計的な量である。この標準偏差の計算は、数学の分野では公知である。要するに、一連の全数値が、大体において、互いに等しい場合、標準偏差は極めて低い。一連の数値の半分が、最小であり、もう他方の半分の数値が最大である場合には、標準偏差は最高になりやすい。
【００５８】
１９ポイントセル中心サンプリングパターンの標準偏差は、それが大型データセルの中心近くに配置された時に、最大となる。というのは、包含される１９個のデータセルのうちの少なくともいくつかは、一光学値であるが、他のものは、反対の光学値であるからである。逆に、１９ポイントセル中心サンプリングパターンの標準偏差は、それが、大型データセルの縁部近傍に配設された時に、最小となる。ここでは、大型データセル間の推移領域で、光学値が、灰色となりがちであるからである。
【００５９】
作動において、中心ファインダ点あるいは大型セルの中心ピクセル２０６は、全ての大型セルの中心位置を決定するための開始点として用いられる。サンプリングパターンは、この位置に重ねられ、サンプリングパターンの全ピクセルの標準偏差が、ステップ１８６で計算される。他のサンプリングパターンの標準偏差は、全ての周囲のピクセルが、ステップ１９０において、１９ポイントセル中心サンプリングパターンの中心ピクセルとして用いられるまで、最初の中心ピクセルの周囲のピクセルそれぞれが、ステップ１８８で中心ピクセルとして使用されるサンプリングパターンを用いて、計算される。この目的は、ピクセルのほんの近傍以内のサンプリングパターンの標準偏差を最大限に増加させるためである。標準偏差が、最大限に増加されると、最大位置におけるサンプリングパターンの全ポイントの座標が、記録される（これらは、大型セルの予測された中心である）。
【００６０】
一標準偏差の最大化により、大型セル中心サンプリングパターンにおいて、大型セルの１９個のポイント全てに対して可能な中心の全座標が提供される。かくて、最大標準偏差を有する１９ポイントセル中心パターン位置は、ステップ１９２において、１９のデータセルの真の中心として選択される。１９の対応するセルの中心は、ステップ１９２において、メモリに記憶される。
【００６１】
処理は、毎回、標準偏差が最大であるセルに隣接した未検査の中心セルによって開始して、全ラベルのために、繰り返される。
【００６２】
新しい各位置で、ステップ１８６及び１８８において、標準偏差を最大化する段階が繰り返される。その結果、新しく計算された最大の標準偏差に基づいて、別の組の１９のセルの中心が形成される。ステップ１９６において、全ラベルのイメージ領域が、処理されるまで、処理は、各大型データセル毎に繰り返される。この処理の真の結果として、大型セルの中心に対する大量の座標値が形成される。セルの中心を決定するための最終段階は、ステップ１９８で各セルのために記録された座標の平均値をとることである。これらが、最良のセル座標の概算方法である。
【００６３】
大型セル内に記憶されたデータを読み取る前に、明暗セル間の識別レベルを決定するために、セル中心の座標での全灰色値のヒストグラムがとられる。各大型セルの数値は、計算された識別値と比較することによって決定される。一度、大型セルの中心が認知され、光学的識別レベルが決定されてしまうと、ステップ２００において計算されたセル中心の平均値を用いてピクセル値を読み取ることは比較的簡単な事柄である。
【００６４】
高解像度データが、ない場合には、プログラムは、この時点で終了する。しかし、高解像度データがある場合には、高解像度データは、ステップ２０４において読み取られる。低解像度大型セルの中心が、正確に決定されるので、高解像度セルの位置は、計算された中心に対して決定され、直接読み取ることができる。小型セルの中心を検出するために、計算された大型セルの中心から正確に計算するこの方法は、大型セルの中心と、任意の小型解像度セルとの間のわずかな距離のために、実際的である。
【００６５】
言うまでもなく、ファインダパターンは、６本の可能性のある軸線の１本に沿って、ラベルの配置方向を決定する。あいまいさは、データを６方向全てで読み取ることによって、解決される。コード化によってのみ、正しい配置方向を確実に解読することができる。従がって、解読作業は、充分な解読が達成されるまで、６方向全部で、試みられる。
【００６６】
好適な実施例では、１５０の大型セルがある。ファインダの目標には、３１個のセルが必要であり、１１９の大型セル（あるいはビット）は、高優先度データの低解像度コード化のために、残しておく。結局、１１９の低解像度データセルのコード化能力は、用いられる誤まり訂正の形式及び文字当りのビットの数により、約５乃至２０文字である。一般的に、イメージ取得システムは、高度の光学特性、つまり大型のセルサイズにより、更によく実施されるので、誤まり訂正の必要性は少なくなる。
【００６７】
高解像度情報は、１１９の低解像度情報大型セルの上部分でコード化され、又、７個の明色ファインダ目標点を取り囲む２４個の大型暗色セル上にもコード化される。実際のファインダ目標点は、ラベル検出処理でのファインダ点の重要性のために、高解像度情報のためには用いられない。従がって、高解像度コード化のために有用な全大型セルは、１１９個プラス２４個、つまり全体で１４３個である。１個の大型セル当り、４．３９ビットで、高解像度セルにより、データコード化のために利用できる付加的な６２７ビットが提供される。簡単なコード化のために、各大型セルは、４高解像度データビットをコード化することができる。このため、誤まり訂正の形式及び文字当りのビット数により、ラベルの高解像度部分は、３０乃至１５０の付加的な文字の情報を提供することができる。
【００６８】
かくて、ラベルは、１１９ビットの低解像度情報及び６２７ビットの高解像度情報、合計、７４６ビットの情報を有する。ラベルのビットの総数及び高優先度データ（低解像度）対低優先度データ（高解像度）に対する総ビットの割り当て部分は、ラベルの全体のサイズを変える及び／又は大型セルサイズと小型セルサイズとの比率を変えることにより、増減させることができる。
【００６９】
一般的に、メッセージの解読時に、極めて完全なデータを確実に得るために、高・低解像度のコード化及び解読作業の両方に、誤まり訂正を適用するのが望ましい。当該技術分野における熟練者には、公知の従来の誤まり訂正技術を、コード化及び解読処理に用いることができる。
【００７０】
高解像度解読処理は、各大型セルの中心において開始され、大型セル内に含まれる小型セルの位置を決定する。一度、大型セル内の小型セルの位置が決定されると、コード化されたデータは、コード化手順の反対の手順で回復される。
【００７１】
図３０は、傾斜ラベルの効果と、本システムが、いかにして、発生したひずみを補正するかを示す。図３０のラベルは、傾斜しているので、幅２１４は、図２９の幅２１２より狭い。しかし、ファインダパターンの幾何学的配置は、データ配列の幾何学的配置に類似しているので、７個のセルのファインダパターンの幾何学的パターンは、ラベル１０と同じ軸線に沿った同じひずみを有することになる。従がって、図３０において、セルの中心２０６ａと２０８ａとの間の距離は、図２９のセルの中心２０６及び２０８との間の距離より小さい。しかし、この例のひずみは、１本の軸線のみに沿っているので、図３０のセルの中心２０８ａとセルの中心２１０ａとの間の距離は、図２９のセルの中心２０８とセルの中心２１０との間の距離と同じである。
【００７２】
一般的に、検出された７個のセルのファインダパターンは、ラベルに発見されるあらゆるひずみを表わす。更に、検出された７個のセルのファインダパターンにおけるあらゆるひずみは、拡大及び傾斜による全てのひずみを含めて、構成された１９ポイント大型セル中心サンプリングパターン内に包含される。図３０の右手部分に示される１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンは、ラベルで見出されるのと同じひずみを有しているので、ラベル内のセルの位置をなお、正確に検出することができる。１９ポイント大型セル中心サンプリングパターンを用いて、各大型データセルの位置毎に収集された多数のデータポイントを平均することにより、各大型データセルの真の中心位置の正確な数値を得られるようになる。
【００７３】
【発明の効果】
低解像度コード化及び解読処理の大部分の有利な点は、イメージ取得システムにおいて実現される。被写体深度が増加し、これにより、減少公差を有する固定焦点光学機器を用いることが可能となり、そして、必要な照明能力が減少される。イメージバッファメモリの必要なサイズが減少し、低速度の処理により、データ量が、減少した結果、データ処理条件が減る。例えば、低解像度情報は、１ピクセル当り４ビットで、１インチ当り３２ピクセルでサンプルされる。３ピクセルの直径を有する大型セルは、１セル当り、２乃至３個のサンプルを形成する。高解像度セルの直径は、低解像度セルの直径の約１／３である。従がって、高解像度システムの光学機器及びイメージャは、低解像度システムより、機構を３倍小さく変えなければならない。これ故、可変焦点レンズ及び／又はズームレンズ、そして、イメージをとらえる前に、焦点及び／又はズームを設定するために、ラベルの距離を測定するための距離測定装置を用いる必要がある。イメージャは、より高度の解像度を有していなければならない。最後に、高解像度イメージバッファは、サンプリング係数が両方向に、係数３だけ増加するので、低解像度イメージバッファのサイズの少なくとも９倍はなければならない。
【００７４】
本発明のラベル、処理手順及びシステムは、非常に高密度の高解像度データをコード化しながら、低解像度大型セルの特徴を利用している。低解像度データのみが必要な場合には総合的な光学リーダシステムは、高・低解像度システムよりは、はるかに複雑ではない。高解像度データのみが、必要な場合には、高解像度光学リーダシステムの付加的な複雑さが必要となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図２】低解像度で見た本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図３】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルにおいて用いられる種々のセル形状を示す。
【図４】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルにおいて用いられる種々のセル形状を示す。
【図５】矩形のデータセルの大体において、矩形の幾何学的配置を用いた、本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図６】本発明による、低解像度で見た場合の図５の多解像度の光学的にコード化されたラベルを示す。
【図７】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図８】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図９】本発明による高解像度コード化技術を示す。
【図１０】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１１】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１２】本発明と共に用いられる種々の形状のファインダパターンを示す。
【図１３】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１４】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１５】本発明と共に用いられる他の形状のファインダパターンを示す。
【図１６】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１７】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１８】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図１９】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２０】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２１】本発明による多解像度の光学的にコード化されたデータセルの他の実施例を示す。
【図２２】本発明と共に用いられる単一のファインダパターン点の詳細な図である。
【図２３】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの構成図である。
【図２４】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルを検出し、読み取る方法のフローチャートである。
【図２５】本発明と共に用いられるファインダパターンを検出するためのプログラムのフローチャートである。
【図２６】本発明と共に用いられるファインダパターンを検出するためのプログラムのフローチャートである。
【図２７】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベル上にコード化された高解像度データ及び低解像度データの両方を読み取るためのプログラムのフローチャートである。
【図２８】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベル上にコード化された高解像度データ及び低解像度データの両方を読み取るためのプログラムのフローチャートである。
【図２９】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度データセルを読み取るための処理方法を示す。
【図３０】本発明による多解像度の光学的にコード化されたラベルの低解像度データセルを読み取るための処理方法を示す。
【符号の説明】
１０ ラベル
１２、１４ セル
１６ａ〜１６ｆ 点
１９、２１ ラベル
２０ ファインダ点
２４ 低解像度データセル
２６ 高解像度データセル
３０ 大型セル
３２、３４ 小型セル
３６ 大型セル
３、６ セル
４８ 大型セル
４４ 小型セル
５６、５８ 小型セル
８６、８８ セル
７６ 大型セル
６６ａ〜６６ｇ 円形点
ＤＳＰ．１３２ ディジタル信号プロセッサ
ＡＳＩＣ １２４ 応用特定集積回路
１３８ 主要プロセッサ
１１０ 照明源
１１４ イメージセンサ
１１２ 光学機器
１１６ アナログ−ディジタル変換器
１２２ 高解像度イメージバッファ
１２０ 低解像度イメージバッファ
１１８ 低減フィルタ
１３９ 端末
１３０ ＤＳＰプログラムメモリ
１２８ ＤＳＰデータメモリ
１３６ 主要プログラムメモリ
１３４ 主要データメモリ
１３８ 主要プロセッサ
７０、７４ ファインダパターン
２０６ 中心ピクセル
Claims (15)
- 光学的にコード化されたラベルであって、
光学ラベル読み取り器で読み取られてメッセージ情報を生成し、前記メッセージ情報が複数のメッセージ情報データビットからなる該光学的にコード化されたラベルが、
前記複数のメッセージ情報データビットをコード化する第１の複数の情報コード化データセルであって、前記第１の複数の情報コード化データセルの各々の光学的特性が前記メッセージ情報の前記データビットによって決まる第１の複数の情報コード化データセル、及び
第２の複数の情報コード化データセルであって、少なくとも部分的に前記第１の複数の情報コード化データセルに重ねられ、前記第１の複数の情報コード化データセルとは別個の情報をコード化し、前記第２の複数の情報コード化データセルの各々は前記第１の複数の情報コード化データセルの各々より小さい第２の複数の情報コード化データセル
からなるラベル。 - 請求項１記載の光学的にコード化されたラベルであって、前記第１の情報コード化データセルに対する前記第２の情報コード化データセルの位置が前記第２の情報コード化データセルによってコード化されたデータを示すことを特徴とするラベル。
- 請求項１記載の光学的にコード化されたラベルであって、前記第１の情報コード化データセル中の前記第２の情報コード化データセルの数が前記第２の情報コード化データセルによってコード化されたデータを示すことを特徴とするラベル。
- 請求項１記載の光学的にコード化されたラベルであって、前記第２の情報コード化データセルの形状が前記第２の情報コード化データセルによってコード化されたデータを示すことを特徴とするラベル。
- 請求項１記載の光学的にコード化されたラベルであって、前記第２の情報コード化データセルの反射光学特性が前記第２の情報コード化データセルによってコード化されたデータを示すことを特徴とするラベル。
- 請求項１記載の光学的にコード化されたラベルであって、前記第２の情報コード化データセルのサイズが前記第２の情報コード化データセルによってコード化されたデータを示すことを特徴とするラベル。
- 複数のメッセージ情報データビットからなる情報を伝達する光学的にコード化されたラベルであって、
第１の複数の第１情報コード化多角形セルであって、前記第１情報コード化多角形セルの各々が第１の光学的走査解像度で読み取り可能であり、前記第１の複数の第１情報コード化多角形セルが前記複数のメッセージ情報データビットをコード化し、前記第１情報コード化多角形セルの各々が情報の少なくとも１ビットをコード化する第１の複数の第１情報コード化多角形セル、及び
第２の複数の第２情報コード化多角形セルであって、少なくとも部分的に前記第１の複数の第１情報コード化多角形セルに重ねられ、前記第１情報コード化多角形セルとは別個の情報をコード化し、前記第２情報コード化多角形セルの各々が第２の光学的走査解像度で読み取り可能であり、前記第２の光学的走査解像度は前記第１の光学的走査解像度よりも高く、前記第２情報コード化多角形セルの各々は前記第１情報コード化多角形セルの各々よりも小さい第２の複数の第２情報コード化多角形セル
からなることを特徴とする光学的にコード化されたラベル。 - ２つの所定の幾何学的パターンで配置されたデータセルの２次元アレイを含有する光学的にコード化されたラベルを読み取るシステムにおける前記光学的にコード化されたラベルデータを読み取る方法であって、
メモリに格納する２次元画像を補足するステップであって、前記格納された２次元画像が前記光学的にコード化されたラベルの画像を前記格納された２次元画像の視野内のいずれかにの場所に含むステップ、
前記データセルの２次元アレイの前記所定の幾何学的パターンに対する所定の関係の幾何学的パターンで配置された複数のポイントを有するセル中心サンプリングパターンを構成するステップ、
前記セル中心サンプリングパターンを前記データセルの２次元アレイ上の第１の位置に位置決めするステップ、
前記セル中心サンプリングパターンを前記データセルの２次元アレイ上の前記第１の位置に実質的に隣接する第２の位置に再位置決めするステップ、
前記複数の前記セル中心サンプリングパターンがそれぞれ実質的に前記データセルの略中心に対応するように前記複数のポイントに対応する画素の機能を最適化することによって、前記セル中心サンプリングパターンの前記第１及び第２の位置から最適位置を選択するステップ、及び
前記セル中心サンプリングパターンの前記最適位置の前記夫々複数のポイントに夫々対応する前記データセルの光学値を読み取るステップ
からなる方法。 - 所定の幾何学的パターンで配置されたデータセルの２次元アレイを含有する光学的にコード化されたラベルを読み取るシステムにおける前記光学的にコード化されたラベルデータを読み取る装置であって、
メモリ内に格納する２次元画像を補足する手段であって、前記格納された２次元画像は前記格納された２次元画像の視野内のいずれかの場所に前記光学的にコード化されたラベルの画像を含有する手段
前記データセルの２次元アレイの前記所定の幾何学的パターンに対する所定の関係の幾何学的パターンで配置された複数のポイントを有するセル中心サンプリングパターンを構成する手段、
前記セル中心サンプリングパターンを前記データセルの２次元アレイ上の第１の位置に位置決めする手段、
前記セル中心サンプリングパターンを前記データセルの２次元アレイ上の前記第１の位置に実質的に隣接する第２の位置に再位置決めする手段、
前記複数の前記セル中心サンプリングパターンがそれぞれ実質的に前記データセルの略中心に対応するように前記複数のポイントに対応する画素の機能を最適化することによって、前記セル中心サンプリングパターンの前記第１及び第２の位置から最適位置を選択する手段、及び
前記セル中心サンプリングパターンの前記最適位置の前記夫々複数のポイントに夫々対応する前記データセルの光学値を読み取る手段
からなることを特徴とする装置。 - 複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有する多解像度光学的コード化ラベルを用いたシステムにおいて、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さく、前記システムが、
前記第１の低解像度情報コード化データセルを読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードする複数の第１の低解像度読み取り器、及び
前記第１の低解像度情報コード化データセルと前記第２の高解像度情報コード化データセルを読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードする複数の第２の高解像度読み取り器
からなるシステム。 - 複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有する光学的にコード化された多解像度ラベルを用いたシステムにおける方法であって、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さく、前記方法が、
前記第１の低解像度情報コード化データセルを前記システムの第１の位置で読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードするステップ、及び
前記第２の高解像度情報コード化データセルを前記システムの第２の位置で読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードするステップ
からなる方法。 - 品目分類システムであって、
前記品目上の光学的にコード化された多解像度ラベルであって、前記光学的にコード化された多解像度ラベルが複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有し、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さく、前記第１の低解像度情報コード化データセルが前記品目に対する分類情報をコード化し、前記第２の高解像度情報コード化データセルが前記品目に対する他の識別情報をコード化するラベル、
前記第１の情報コード化データセルから前記低解像度の分類情報を前記分類システムの第１の位置で読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードする手段、及び
前記デコードされた分類情報に応じた前記品目を分類する手段
からなるシステム。 - 品目を分類するシステムで使用される方法であって、
複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有するラベルを光学的にコード化するステップであって、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さく、前記第１の低解像度情報コード化データセルが前記品目に対する分類情報をコード化し、前記第２の高解像度情報コード化データセルが前記品目に対する他の識別情報をコード化するステップ、
前記第１の情報コード化データセルから前記低解像度の分類情報を前記分類システムの第１の位置で読み取るために前記光学的にコード化された多解像度ラベルをデコードするステップ、及び
前記デコードされた分類情報に応じた前記品目を分類するステップ
からなる方法。 - 複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有する光学的にコード化された多解像度ラベルを読み取る読み取り器において、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さい読み取り器における前記光学的にコード化された多解像度ラベルを読み取る方法であって、
メモリに格納する２次元画像を補足するステップであって、前記格納された２次元画像は前記格納された２次元画像の視野内のいずれかの場所に前記光学的にコード化された多解像度ラベルの画像を含有するステップ、
前記格納された２次元画像内の前記光学的にコード化された多解像度ラベルの位置を検出するステップ、
前記低解像度情報コード化データセルをデコードするステップ、及び
前記複数の高解像度情報コード化データセルをデコードするステップ
からなる方法。 - 複数の第１の低解像度情報コード化データセル、及び前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルに少なくとも部分的に重なり前記複数の第１の低解像度 情報コード化データセルから独立して情報をコード化する複数の第２の高解像度情報コード化データセルを有する光学的にコード化された多解像度ラベルを読み取る読み取り器において、前記複数の第２の高解像度情報コード化データセルの各々が前記複数の第１の低解像度情報コード化データセルの各々よりも小さい読み取り器における前記光学的にコード化された多解像度ラベルを読み取る装置であって、
メモリに格納する２次元画像を補足する手段であって、前記格納された２次元画像は前記格納された２次元画像の視野内のいずれかの場所に前記光学的にコード化された多解像度ラベルの画像を含有する手段、
前記格納された２次元画像内の前記光学的にコード化された多解像度ラベルの位置を検出する手段、
前記低解像度情報コード化データセルをデコードする手段、及び
前記高解像度情報コード化データセルをデコードする手段
からなる装置。
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