JP5137813B2 - 配送アイテム処理方法及び配送アイテム選別装置 - Google Patents

Description

本発明は、配送アイテム（郵便物アイテム）を選別する配送アイテム処理方法及びその処理方法を適用した配送アイテム選別装置に関する。

配送アイテム処理の従来の方法としては、アイテムを選別するための第一の経路の間に、住所情報を付けた配送アイテムのデジタル映像を撮り、この映像からアイテム用の論理識別子であるデジタル固有紋（Fingerprint）を獲得する。そして、アイテムに関するデータ、特にアイテムの住所情報を表すデータに対応して、メモリにアイテムの固有紋を記憶する。そして、アイテムを選別するための第二の経路の間に、住所情報を付けた現在の配送アイテムのデジタル写真を再び撮ること、前記映像から現在のアイテム用のデジタル固有紋を獲得すること、及び関連により現在のアイテムの住所データを探すために現在のアイテムの固有紋との一致のために第一の選別経路に記録される固有紋を検索することから成る。

そのような方法では、例えば、代わりにアイテムの固有紋によって構成される仮想アイテム識別子が用いられるので、全ての配送アイテムに対してそれに付けられた識別コードを持つ必要はない、そのコードは「ＩＤタグ」として一般に参照され、バーコードであり得る。実際上、固有紋は映像署名であり、例えば、それは２個の構成要素で作られる、構成要素の１つはアイテムの映像での灰色の色合いの全体及び局所的分布を特徴とし、他の構成要素は例えば非文章レベルの分析でアイテムの映像に含まれる住所情報を特徴とする。

しかしながら、デジタル固有紋の利用は現在のデジタル固有紋と膨大な数の記録済みデジタル固有紋の間の一致検索の問題がある。第一に実時間要求を満足させることは困難であることが挙げられ、第二に一致の検索における混乱の高い可能性である。現在の固有紋と比較する記録されたデジタル固有紋が多ければ多いほど、２個の異なる配送アイテムに対応する２個の固有紋間の一致を検出する確率が高くなる。従って、デジタル固有紋の利用は、固有紋一致の検索を限定された探査空間に限定する必要がある。

ヨーロッパ特許ＥＰ１２２２０３７は、アイテムを識別するために固有紋を用いる上記で定義されるような方法を記述しているが、第二の選別経路の間に、固有紋一致の検索が限定された探査空間内に場所を取るように、ある順序で装置の入口に帰還される第一経路で選別されるアイテムを必要とする。その目的のために、第一の選別経路で選別されるアイテムを含む選別出口容器は、アイテムが第二の選別経路に対して帰還されるとき、装置により確認されるべきである。そしてメモリ内の固有紋は連続に編集されるべきである、各連続は第一の経路選別出口容器に属される。実際上、そのような制約は支持できない、理由は複数の選別経路を作る選別過程において、アイテムの相対順序が２個の選別経路間で変えられることが頻繁に起きるからである、例えば、容器に選別出口を降ろすこと、容器が取り扱われている間に容器が落とされた後にアイテムを装置の入口に降ろすこと、一つの容器から他へアイテムを転送すること、又は装置が第二選別経路の間に詰め込みで動かなくなることに起因する。

本発明の目的は、上述の運用制約に依存しないで固有紋一致の検索を可能にする改善された配送アイテムの選別方法を提案することである。

本発明は、配送アイテム処理方法であって、配送アイテムの第一の選別経路で、
配送アイテムのデジタル映像を撮影し、配送アイテム用の論理識別子であるデジタル固有紋を前記映像から取得し、配送アイテムについてのデータに対応してメモリに、アイテムの固有紋を記憶する。
また、配送アイテムの選別用の第二の選別経路で、現在の配送アイテムのデジタル映像を再び撮影し、現在の配送アイテム用のデジタル固有紋を前記映像から取得し、
現在の配送アイテムのデータを関連付けによって検索するために、現在の配送アイテムの固有紋の一致を求めて、第一の選別経路においてメモリに記録された固有紋を検索し、一致が得られた場合には、現在の配送アイテムを選別出口容器を備えた選別出口に送って選別し、一致が得られない場合には、現在の配送アイテムを排除出口に送って取り除く。
さらに、第一の選別経路で、連続した配送アイテムの固有紋を、メモリ内で、配送アイテムが選別出口容器に積み込まれる順である対応する先入れ順連番と関連づける。
さらに、第二の選別経路では、第一の選別経路においてメモリに記憶された固有紋と第二の選別経路からの固有紋間で得られた一致に関連したデータを記録し、その数が閾値と等しく、かつ第一の選別経路において、メモリに記録された固有紋と一致する一連の連続した配送アイテムの固有紋について、第一の選別経路においてメモリに記録された前記一致固有紋に関連づけられた一連の先入れ順連番を検索する。
一連の先入れ順連番から、線形近似手段により、現在の配送アイテム用の予想先入れ順連番を計算し、一致する固有紋探査空間を限定するため、予想先入れ順連番に基づいて、前記現在の配送アイテムの固有紋との一致を検索する。
第二の選別経路において、第一の選別経路において、メモリに記録された固有紋に一致する一連の連続した配送アイテム固有紋が、閾値と等しい数の連続した配送アイテム固有紋について得られなければ、現在のアイテムの前記固有紋との一致が見つけられるまで、第一の選別経路で記録された全固有紋を走査する。

本発明の基本的な発想は、第一の選別経路の間に、メモリで編集するため、アイテムの連続に対応する固有紋の連続が第二選別経路で全部あるいは一部で繰り返すことが見込まれることである。固有紋の連続は、アイテムが第一の選別経路の選別出口容器に向かう先入れ（年代）順に基づいて定義されることができる。第二選別経路の間に、もしアイテムの連続の開始が対応する固有紋の連続の検出に基づいて検出されるならば、現在のアイテム対する予想計算により、第一選別経路に記録される順序化された固有紋の連続内で現状のアイテムの固有紋の位置を予測することが可能である。

本発明によれば、たとえアイテムが第二選別経路で連続でなくとも限られた探査空間で固有紋一致の検索が可能である。

本発明は、存在する配送選別設備に容易に実装され、例えば外向き選別センタと内向き選別センタに割り当てられる複数の選別装置を介して複数の経路で作られる選別過程に用いられることができる。

以下、本発明の一実施の形態を、添付図面によって例示して説明する。以下の実施の形態の記述は、本発明を実施する１つの例として記載し、本発明がこの実施の形態により限定されるものではない。

図１は、配達住所情報Ａを付けている配送アイテム（郵便物アイテム）Ｐを示す。配送アイテム（または郵便物）は単なる手紙であり得る、又はそのほか、雑誌、新聞、プラスチック又は紙などの包み紙を有するカタログのような平坦な物体又は小さなあるいは大きな形式の「薄いもの」であり得る。

図２に示される配送選別装置１は、配送アイテムＰの積荷を積み込むための積載場所とその積載場所に連続して端に配送アイテムを置くための取り出し器を有する供給入口２と、配達住所情報Ａを付ける各配送アイテムの表面の映像を撮影するためのデジタルカメラ３と、選別出口にアイテムを送るバケツ回転コンベア４と、選別出口容器５とを備える。各選別出口は、本発明の範囲を超えないで、複数の選別出口容器（従来の場合は前部容器及び後部容器）又は区分された選別出口容器を装備されることができる。

また、図２は、映像符号化システム７と関連付けられるデータ処理システム６を示す。データ処理システム６及び映像符号化システム７は、装置の選別出口に対応するどの選別宛先が配送アイテムに決定されるかに基づいて住所情報Ａを抽出するために、カメラ３により撮影されるアイテムＰの映像（写真）に基づいて、映像符号化操作手段からの動作を通じて自動的に動作する光学的文字認識（ＯＣＲ）住所認識システムを構成する。

更に、データ処理システム６は、映像（写真）を得るカメラ３により撮影された配送アイテムのデジタル映像から、アイテム用の論理識別子である、デジタル固有紋を獲得するために配置される。

また、図２は、システム６に類似するが別の選別装置１０の一部であるシステム９を備える。システム９は、システム６と通信可能に接続されている。例えば、通信ネットワーク８を介して、複数の選別装置と複数の選別経路で接続してある。

本発明は自動アイテム選別に適用可能である。そこでは、配送アイテムがまず複数の「外部」選別センタに選別され、その後グループ化され、再度外部選別センタから距離を置くことができる「内部」選別用の別の選別センタに選別される。

図３と図５は、配送選別装置１のような同じ選別装置を通じて２個の経路で実行されるときの処理例を示す。

図３を参照して、第一の経路の初期ステップ１１にて、配送アイテムＰが供給入口２を介して選別装置１に挿入される。配送アイテムＰは積み上げられた山から取り出されて、連続してデジタルカメラ３への端に運ばれる。

ステップ１２で、デジタル写真が配達住所Ａを付けている配送アイテムから撮影される。

ステップ１３で、システム６はＯＣＲにより住所の自動認識を引き受ける、そして同時に、配送アイテムのデジタル写真からデジタル固有紋Ｖ＿ＩＤを獲得する、配送アイテムのその固有紋がアイテム用の論理識別子として働く。

ステップ１４で、もし自動ＯＣＲ住所認識によりステップ１３で明白な住所情報が得られれば、住所情報のデータ表現は、アイテムのデジタル固有紋Ｖ＿ＩＤに対応してステップ１６でメモリに記憶される。

ステップ１４で、もし自動ＯＣＲ住所認識が部分的結果を与えるならば、つまり、あいまいな住所情報又は結果無し、配送アイテムの写真は映像符号化演算子により抽出される住所情報を持つために映像符号化システム７に送信される（ステップ１５）、それから、デジタル固有紋はステップ１６でメモリの対応で記録される。

また、ステップ１６で、先入れ順連番ＳＮが各アイテムに付けられる。その番号はアイテムの固有紋に対応してメモリに記録される。

各連番は、例えば、選別装置１が設置される選別センタに割り当てられる選別センタ番号と、配送アイテムが選別される選別装置に割り当てられる選別装置番号と、アイテムが向けられる選別出口容器に割り当てられる選別出口容器と、アイテムに割り当てられた先入れ順指標との並置により構成される。

前記指標は例えば、最初のアイテムが容器に向けられるとき初期化され、新しいアイテムが容器に向けられる毎に１増やされる計数器の値である。この処理を行うことにより、各々に特有のシリアル番号である連番ＳＮが各アイテムに割り当てられる。

図３において、１７は、アイテムのデジタル固有紋Ｖ＿ＩＤと、連番ＳＮと、住所データとが、各アイテムに対応して記録されるデータベースを指示する。

ステップ１８では、アイテムが対応する装置の選別出口に向かって運ばれ、前記選別出口に連携する容器に積み荷が降ろされる。

ステップ１２からステップ１８によりシンボル化される過程は、装置の入口に取り出される各配送アイテムに対して繰り返される。

第一の選別経路の終わりで、もし必要ならデータベース１７で、続けてアイテムの固有紋を一緒にグループ化するように記録が論理的に一緒にグループ化される。

特に、データベース１７では、固有紋は一緒にグループ化され、アイテムが各選別出口容器に記憶される順序で選別センタごとに、装置毎に及び容器毎に順番に順序付けられる。

図４は、部分の固有紋の２個の連続を示す。第一の連続は、選別センタ「０１」の選別装置「４０」の容器「０７６」に記憶されるアイテム番号「００」から「４０」に割り当てられる先入れ順連番０１４０７６００から０１４０７６４０にそれぞれ関連付けられる一連の固有紋Ｖ＿ＩＤから成る。第二の連続は、選別センタ「０１」の選別装置「４０」の容器「０８６」に記憶されるアイテム番号「００」から「４０」に割り当てられる先入れ順連番０１４０８６００から０１４０８６４０にそれぞれ関連付けられる別の一連の固有紋Ｖ＿ＩＤから成る。

データベース１７は第二の経路に対して用意され、先入れ順連番の進行に続く連続で記録される固有紋であるように編集される。発明の範囲を越えずに、２又はそれ以上の容器に割り当てられるそれぞれである連続を編集するような方法で固有紋を記録することは可能である。

図５は、第二選別経路での処理を示す。

第一経路選別出口容器５内のアイテムは選別装置１に戻され、連続してカメラ３に向かっての端に運搬されるように取り出される。

ステップ５１では、デジタル映像が再度住所情報Ａを付ける現在のアイテムの表面で撮影される。ステップ５２では、固有紋Ｖ＿ＩＤが再びそのデジタル写真に基づいて現在のアイテム用に獲得され、その固有紋は「現在の固有紋」として参照される。

ステップ５２では、「現在」の経路指標ＰＩがまた現在のアイテムに付けられる。言い換えれば、連続アイテムは数えられ、経路番号（１からｎの範囲）が現在のアイテムに付けられる。

ステップ５４では、予想先入れ順連番ＳＮが現在のアイテムに対して計算される。本発明では、この計算は、メモリ内の「予測」データ一覧５３に記憶される一連の先入れ順連番に基づく線形近似により実行される。第二選別経路の始めでは、前記予測データ一覧は空である。

計算の原理をより良く理解するために、図６のグラフで、アイテム３７４から４０５用の経路指標ＰＩがｘ軸に沿って描かれ、それらの指標はステップ５２でデジタル固有紋Ｖ＿ＩＤが抽出されたアイテム３７４から４０５の第二経路に対応する。第一の経路（この実施例では、容器番号「７６」及び「８６」に記憶されるアイテム）でアイテムに割り当てられる先入れ順連番ＳＮｓの例はｙ軸に描かれる。

線形近似による計算は、図６にて直交で示される一連のアイテム経路指標及び先入れ順連番（ＰＩ、ＳＮ）対に基づいて、Ｄ１又はＤ２のような直線（ＳＮ＝ａ＊ＰＩ＋ｂ）の係数ａ、ｂの方程式により決定される。それにより現在の経路指標ＰＩの関数として前記直線上に置かれる先入れ順連番ＳＮを計算することができる。

経路指標と予測データ一覧５３に記録される先入れ順連番対の分散が、ステップ５６の目的である二乗平均誤差のような計量を用いて計測される。

第二選別経路の最初に、経路指標と予測データ一覧５３の先入れ順連番対がいまだ十分ではないので、ステップ５６は直接ステップ５７に行く。そこでは全てのデータベース１７全体を走査することにより現在の固有紋とデータベース１７に記録される固有紋間の一致の検索がなされる。

ステップ５８で一致が得られなかった場合は、現在のアイテムは排除出口に送られる。

ステップ５８で一致が得られた場合、そのとき、一致固有紋に基づいて、アイテムの住所データ及び固有紋に関係付けられる先入れ順連番がデータベース１７から検索される。

ステップ６０では、現在のアイテムは対応する選別出口に送られ、そして、ステップ６１で、現在のアイテムに関係付けられる経路指標及び先入れ順連番対は予測データ一覧５３に記録される。例えば、経路指標ＰＩが３７４の配送アイテムに対して、一致がそのデジタル固有紋及びデータベース１７に記録されるデジタル固有紋間で検出され、その連番ＳＮは０１４００８６２８（図４参照）である。

上述のステップ５１から６１の過程は、連続する現在のアイテムに対してこの処理方法で繰り返される、そして、例えば、５連続現在のアイテムに対して（選別出口容器の記憶容量の約１／２０）、５個のそれぞれの固有紋一致が得られた、そして５番目の現在のアイテム後に一連の５個の経路指標及び先入れ順連番対が予測データ一覧５３に編集された。

指標３７４から３７８のアイテムに続く次の現在のアイテム（例えば、図６の３７９に等しい経路指標アイテム）に対して、予測データ一覧５３に記録される最後の５個の経路指標及び先入れ順連番対は、ステップ５４で線形近似される、そしてＤ１のような直線の係数が得られる。

ステップ５６では、直線Ｄ１からの予測一覧５３の５個の位置指標及び先入れ順連番対が、例えばＲＳＭＥ計測の方法により計測される。

ステップ５６で、もし計測されたＲＳＭＥがゼロであれば、つまりもしデータ一覧５３に記録される一連の最後の５個の経路指標と先入れ順連番対がＤ１のような直線上に正確に配列されれば、過程はステップ６２で現在の経路指標（この実施の形態例では、指標３７９）に対して、直線Ｄ１（実施の形態例では、予想先入れ順連番は８６３３である）上の対応する予想先入れ順連番を計算することにより続けられる、そして固有紋一致の検索は、現在の固有紋と予想先入れ順連番に関連付けられる固有紋の近傍により構成されるデータベース１７の探査空間に含まれる固有紋間の一致に対してステップ６３で行われる。例えば、探索近傍を、データベース１７の前記関連した固有紋のどちらの側にもある約４０個の固有紋に限定することができる。

ステップ５６で、もし計測されたＲＭＳＥがゼロであれば、ステップ５４で得られる直線の係数ａとｂがメモリに記憶される。ＲＭＳＥがゼロの時、アイテムの「完全」連続は第二の選別経路で見出される。つまり５個の連続アイテムが第一の選別経路内と同じ先入れ順序にある連続、であることがわかる。完全連続を構成する経路指数及び先入れ順連番対が、参照ＰＳにより図４で、直線Ｄ１により図６により示される。更に、あらゆる更なるゼロＲＭＳＥ計測に対して、係数ａとｂをメモリ内で置きかえる。

もし、現在の固有紋とステップ６４の探査空間の固有紋の一つとの間で一致が見出されれば、現在のアイテムはステップ６０で対応する選別出口に導かれ、そしてステップ６１で予測データ一覧５３が前記現在のアイテムの経路指標及び先入れ順連番で更新される。尚、実施の形態例では、経路指標３７９に対して、予想先入れ順連番は８６３３であるが一致する固有紋の先入れ順連番は８６３４である。

ステップ６４でもし固有紋一致が探査空間で見出されなければ、データベース１７は、上記のように固有紋一致を検索するためにステップ５７で全走査される。それから、アイテムは排除出口に送られ得る（ステップ５８及び５９）、又は更新される予測データ一覧５３を持つ選別出口に送られ得る（ステップ６０）。

ステップ５６でもし計測されたＲＭＳＥが所定の閾値（例えば、５）より小さく、ゼロでなければ、そのとき、本発明に従って、２個の予想先入れ順連番がステップ６５で現在の経路指標に対して計算される。これは、現在の経路指標３８６に対して図６に示される。第一の連番は、直線Ｄ１の記録された係数ａとｂに基づいて現在の経路指標（３８６）に対して計算される。実施例では、直線Ｄ１上の対応する先入れ順連番は８６４０である。第二の連番は、最後の５個の位置指標及び予測データ一覧５３内の先入れ順連番対の直線近似（ステップ５４）によって得られる直線Ｄ２に基づいて計算される。実施例では、直線Ｄ２上の第二の対応する先入れ順連番は８６３８である。

ステップ６６で、第一と第二の計算された先入れ順連番間の距離が計測される。そして、もし前記距離が所定の閾値より小さいか又は等しければ、過程はステップ６３で、第一の計算された先入れ順連番を中心とする探査空間内で固有紋一致の検索を続け、もし前記距離が前記閾値より大きければ、過程はステップ５７で全部のデータベース１７上で固有紋一致の検索を続ける。実際上は、ステップ６６での閾値の値は２に等しくされ得る。

実施の形態例では、第一の計算された先入れ順連番（８６４０）と第一の計算された先入れ順連番（８６３８）間の距離は２である。ステップ６３で、一致がデータベース１７内の先入れ順連番８６４０の周りで検索される。ステップ６４でもし一致が見出されなければ、過程はステップ５７で続く。

ステップ５８又は６４のひとつで、一致が見つけられたとき、アイテムは、ステップ６０、対応する選別出口に送られ、ステップ６１で予測データ一覧５３が更新される。

実施の形態例では、ステップ６１で、現在の経路指標３８６及び先入れ順連番８６４１対が予測データ一覧５３に記録され、現在のデジタル固有紋と先入れ順連番８６４１を持つデータベース１７内の固有紋間の一致が本方法のステップ５８又は６４の一つで決定される。

本発明では、それにより、たとえアイテムが不連続に第二選別経路に投入されたとしても限定された範囲での固有紋一致の探索を実行することが可能である。

本発明は、第二選別経路に引き続く１個の選別経路に同じ処理方法が適用できる。さらに第二選別経路に引き続く複数の選別経路に同じ処理方法が適用できる。さらに、異なる装置で実施される選別経路に同じ処理方法が適用できる。異なる装置で実施される選別経路のために、第一の経路内で様々な選別装置上で編集されるデータベース１７は通信ネットワーク８（図２）を介して第二経路選別装置に送られる。そこで上述のような固有紋の連続を編集するためにそれらが一緒にグループ化される。

本発明の一実施の形態による配送アイテムの例を示す説明図である。 本発明の一実施の形態による選別装置を示す構成図である。 本発明の一実施の形態で、第一の選別経路の間にどのように進むかを示すフローチャートである。 一実施の形態による選別装置のメモリに記憶されるデータ構造の説明図である。 本発明の一実施の形態で、第二の選別経路の間にどのように進むかを示すフローチャートである。 本発明の計算原理のグラフを示す説明図である。

符号の説明

１…配送選別装置、２…供給入口、３…デジタルカメラ、４…バケツ回転コンベア、５…選別出口容器、６…データ処理システム、７…映像符号化システム、８…通信ネットワーク、９…システム、１０…別の選別装置

Claims (8)

1. 配送アイテム処理方法であって、
   配送アイテムの第一の選別経路で、
   配送アイテムのデジタル映像を撮影し、
   前記配送アイテム用の論理識別子であるデジタル固有紋を前記映像から取得し、前記配送アイテムについてのデータに対応してメモリに、前記アイテムの前記固有紋を記憶し、
   配送アイテムの選別用の第二の選別経路で、
   現在の配送アイテムのデジタル映像を再び撮影し、
   前記現在の配送アイテム用のデジタル固有紋を前記映像から取得し、
   前記現在の配送アイテムのデータを関連付けによって検索するために、前記現在の配送アイテムの固有紋の一致を求めて、前記第一の選別経路においてメモリに記録された前記固有紋を検索し、
   前記一致が得られた場合には、前記現在の配送アイテムを選別出口容器を備えた選別出口に送って選別し、
   前記一致が得られない場合には、前記現在の配送アイテムを排除出口に送って取り除き、
   さらに、前記第一の選別経路で、連続した前記配送アイテムの固有紋を、前記メモリ内で、前記配送アイテムが選別出口容器に積み込まれる順である対応する先入れ順連番と関連づけ、
   前記第二の選別経路では、
   前記第一の選別経路において前記メモリに記憶された固有紋と前記第二の選別経路からの固有紋間で得られた一致に関連したデータを記録し、
   その数が閾値と等しく、かつ前記第一の選別経路において、前記メモリに記録された固有紋の一致が得られたら、一連の連続した配送アイテムの固有紋について、前記第一の選別経路において前記メモリに記録された一致する前記固有紋に関連づけられた一連の先入れ順連番を検索し、
   前記一連の先入れ順連番から、線形近似手段により、現在の配送アイテム用の予想先入れ順連番を計算し、
   一致する固有紋の探査空間を限定するため、前記予想先入れ順連番に基づいて、前記現在の前記配送アイテムの前記固有紋との一致を検索し、
   前記第二の選別経路において、前記第一の選別経路において、前記メモリに記録された固有紋に一致する一連の連続した配送アイテム固有紋が、前記閾値と等しい数の連続した前記配送アイテム固有紋について得られなければ、前記現在のアイテムの前記固有紋との一致が見つけられるまで、前記第一の選別経路で記録された全固有紋を走査し、もし、一致が得られなければ、現在の配送アイテムは排除出口に送られる、
   ことを特徴とする配送アイテム処理方法。
2. ２個の予想先入れ順連番を、２個の連続した配送アイテムの固有紋に基づいて線形近似により計算し、２個の計算された予想先入れ順連番間の距離を計測することを特徴とする請求項１に記載の配送アイテム処理方法。
3. 前記一致の検索は、計算された先入れ順連番に関連付けられた前記固有紋の周囲の探査空間内の前記第一の選別経路内に記録された前記固有紋に対して実行されることを特徴とする請求項１記載の配送アイテム処理方法。
4. 前記先入れ順連番は、選別センタ番号と選別装置番号と選別出口容器番号と、前記配送アイテムが識別出口容器に積み込まれる先入れ順に対応する先入れ順指標の並置により構成されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の配送アイテム処理方法。
5. 前記第二の選別経路内の前記閾値と等しい数の連続する配送アイテムが前記第一の選別経路と同じ先入れ順となる、一連の連続する配送アイテムの固有紋に基づいて、第一の予想先入れ順連番が計算され、
   前記第一の選別経路において、前記メモリに記録された固有紋との一致が得られた、閾値と等しい数の一連の連続する最後の配送アイテムの固有紋に基づいて、線形近似により、第二の予想先入れ順連番が計算され、且つ、現在のアイテムについて予想先入れ順連番を計算するために、前記第一および第二の先入れ順連番の距離が計測される、
   請求項１に記載の配送アイテム処理方法。
6. 前記閾値が５である請求項１記載の配送アイテム処理方法。
7. 前記閾値が、選別出口容器の容積の１／２０である請求項１記載の配送アイテム処理方法。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の配送アイテム処理方法を実行するために構成される配送アイテム選別装置。

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