JP5781554B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置及びプログラムに関する。

従来、店舗等では、商品に添付されたバーコード等のコードシンボルをスキャナで読み取るコード読取装置が使用されている。係るコード読取装置では、スキャナの読取面に汚れが付着していると読取動作の妨げとなる。そのため、従来、スキャン範囲内にゴミが付着している場合に、その旨を報知する技術が提案されている。

また、近時では、商品を撮像した画像データから当該商品の特徴量を抽出し、予め用意された照合用の特徴量と比較することで商品の種別等を認識（識別）するオブジェクト認識装置が存在している。ところで、オブジェクト認識装置においても、撮像装置の撮像面にゴミが付着している場合には、取得される特徴量の精度が低下する可能性あるため誤認識の原因となる。そのため、オブジェクト装置においても、汚れが付着している場合にはその旨を報知することが望ましい。しかしながら、上記した従来技術では、構成や読取（撮像）対象の相違等から、オブジェクト認識装置に直ちに適用することはできない。

本発明の実施形態が解決しようとする課題は、汚れの検出及び報知を行うことが可能な情報処理装置及びプログラムを提供することである。

実施の形態の情報処理装置は、撮像手段と、抽出手段と、算出手段と、認識手段と、検出手段と、報知手段と、判定手段と、抑制手段とを備える。撮像手段は、商品を撮像する。抽出手段は、前記撮像手段が撮像した撮像画像から、被写体となった商品の特徴量を抽出する。算出手段は、基準商品各々の特徴量と、前記抽出手段が抽出した商品の特徴量とを比較し、その類似度を算出する。認識手段は、前記算出手段で算出された類似度が所定値以上となる基準商品を前記商品の候補として認識する。検出手段は、前記撮像手段が撮像した複数の撮像画像から、当該撮像画像内に存在する静的なオブジェクトを検出する。報知手段は、前記検出手段が前記オブジェクトを所定時間検出し続けた場合に、汚れの検出を報知する。判定手段は、前記検出手段が検出した前記オブジェクトの存在位置が、前記撮像画像内における前記被写体の写り込み領域に包含されるか否かを判定する。抑制手段は、前記判定手段が、前記被写体の写り込み領域に包含されると判定した場合に、前記抽出手段による前記特徴量の抽出を抑制する。

図１は、実施形態に係るチェックアウトシステムの外観構成を示す斜視図である。 図２は、図１に示したＰＯＳ端末及び商品読取装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、図２に示したＰＬＵファイルのデータ構成の一例を模式的に示す図である。 図４は、図１に示したＰＯＳ端末及び商品読取装置の機能構成を示すブロック図である。 図５は、商品読取装置の表示デバイスに表示された商品候補の表示例を示す図である。 図６は、図４に示した第２検出部の動作を説明するための図である。 図７は、図４に示した第２検出部の動作を説明するための図である。 図８は、図４に示した報知部が表示する報知画面の一例を示す図である。 図９は、図４に示した報知部が表示する報知画面の他の例を示す図である。 図１０は、商品読取装置が実行する商品認識処理の手順を示すフローチャートである。 図１１は、ＰＯＳ端末が実行する売上登録処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、商品読取装置が実行する汚れ検出処理の手順を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態に係るセルフＰＯＳの構成を示す斜視図である。 図１４は、図１３に示したセルフＰＯＳのハードウェア構成を示すブロック図である。

以下では、チェックアウトシステムを例に本実施形態に係る情報処理装置及びプログラムについて、図面を参照して説明する。店舗システムは、一取引に係る商品の登録、精算を行うＰＯＳ端末を備えるチェックアウトシステム（ＰＯＳシステム）等である。本実施形態は、スーパーマーケット等の店舗に導入されたチェックアウトシステムへの適用例である。

図１は、チェックアウトシステム１の外観構成を示す斜視図である。図１に示すように、チェックアウトシステム１は、ＰＯＳ端末１１と、情報処理装置としての商品読取装置１０１とを備える。

ＰＯＳ端末１１は、チェックアウト台５１上のドロワ２１上面に載置する。ドロワ２１は、ＰＯＳ端末１１によって開放動作の制御を受ける。店員等のオペレータによって押下操作されるキーボード２２は、ＰＯＳ端末１１の上面に配置する。キーボード２２を操作するオペレータから見てキーボード２２よりも奥側には、オペレータに向けて情報を表示する表示デバイス２３を備える。表示デバイス２３は、その表示面２３ａに情報を表示する。タッチパネル２６は、表示面２３ａに積層される。顧客用表示デバイス２４は、表示デバイス２３よりもさらに奥側に回転自在に立設される。顧客用表示デバイス２４は、その表示面２４ａに情報を表示する。

なお、図１に示す顧客用表示デバイス２４は、表示面２４ａを図１中手前側に向いた状態であるが、表示面２４ａが図１中奥側に向くように顧客用表示デバイス２４を回転させることによって、顧客用表示デバイス２４は顧客に向けて情報を表示する。

ＰＯＳ端末１１が載置されるチェックアウト台５１とＬ字を形成するようにして、横長テーブル状のカウンタ台１５１が配置される。カウンタ台１５１の上面には、荷受け面１５２が形成される。荷受け面１５２には、商品Ｇを収納する買物カゴ１５３が載置される。買物カゴ１５３は、顧客によって持ち込まれる第１の買物カゴ１５３ａと、第１の買物カゴ１５３ａから商品読取装置１０１を挟んだ位置に載置される第２の買物カゴ１５３ｂとに分けて考えることができる。

カウンタ台１５１の荷受け面１５２には、ＰＯＳ端末１１とデータ送受信可能に接続された商品読取装置１０１が設置される。商品読取装置１０１は、薄型矩形形状のハウジング１０２を備える。

ハウジング１０２の正面には、読取窓１０３が配置される。読取窓１０３には、光透過性の保護ガラス１０３ａが嵌めこまれる。ハウジング１０２の上部には、表示・操作部１０４が取り付けられる。表示・操作部１０４には、タッチパネル１０５が表面に積層された表示デバイス１０６が設けられる。表示デバイス１０６の右隣にはキーボード１０７が配設される。キーボード１０７の右隣には、図示しないカードリーダのカード読取溝１０８が設けられる。オペレータから見て表示・操作部１０４の裏面左奥側には、顧客に情報を提供するための顧客用表示デバイス１０９が設置される。

顧客によって持ち込まれた第１の買物カゴ１５３ａには、一取引に係る商品Ｇが収納される。第１の買物カゴ１５３ａ内の商品Ｇは、商品読取装置１０１を操作するオペレータにより第２の買物カゴ１５３ｂへと移動される。この移動過程で、商品Ｇが商品読取装置１０１の読取窓１０３に向けられる。この際、読取窓１０３内に配置された撮像部１６４（図２参照）は、保護ガラス１０３ａを介して商品Ｇを撮像する。

図２は、ＰＯＳ端末１１及び商品読取装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。

ＰＯＳ端末１１は、情報処理を実行する情報処理部としてのマイクロコンピュータ６０を備える。マイクロコンピュータ６０は、各種演算処理を実行し各部を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）６１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３とを備える。ＲＯＭ６２は、ＣＰＵ６１が実行するプログラムを記憶する。

ＰＯＳ端末１１のＣＰＵ６１には、ドロワ２１、キーボード２２、表示デバイス２３、顧客用表示デバイス２４、通信インターフェース２５及びタッチパネル２６がいずれも各種の入出力回路（いずれも図示せず）を介して接続される。

キーボード２２は、「１」、「２」、「３」…等の数字や「×」という乗算の演算子が上面に表示されているテンキー２２ｄ、仮締めキー２２ｅ、及び締めキー２２ｆを含む。

ＨＤＤ６４は、各種プログラムや各種ファイルを記憶する。ＣＰＵ６１は、ＰＯＳ端末１１の起動時等に、ＨＤＤ６４に記憶されたプログラムの全部又は一部をＲＡＭ６３にコピーし、実行する。

ＨＤＤ６４は、ＰＬＵファイルＦ１等のデータファイルを記憶する。ＰＬＵファイルＦ１は、接続インターフェース６５を介し、商品読取装置１０１から読み出し可能である。

ＰＬＵファイルＦ１は、店舗内で販売される商品Ｇと、その商品Ｇの売上登録等に関する情報と、の関連付けが設定されたデータファイルである。図３は、ＰＬＵファイルＦ１のデータ構成の一例を模式的に示す図である。同図に示すように、ＰＬＵファイルＦ１には、商品Ｇ毎に、ユニークに割り当てられた商品ＩＤと、商品Ｇが属する商品分類、商品名、単価等の商品に関する情報と、その商品Ｇを撮像した商品画像と、が関連付けて登録される。また、ＰＬＵファイルＦ１には、予め商品Ｇ毎に、その商品の特徴量（基準商品の特徴量データ）が関連付けられて登録（記憶）される。

商品画像は、後述する類似度判定の際に、比較の対象とされる基準商品の各々を撮像した画像である。商品画像は、後述する商品候補の提示の際に、その商品候補を表す画像として提示される。また、各商品Ｇの撮像画像（例えば、商品画像）から予め抽出された、その商品Ｇの特徴量が、対応する商品ＩＤに関連付けて登録される。ここで、特徴量とは、商品Ｇ表面の色合いや模様、凹凸状況、形状等、商品Ｇの特徴を表した情報である。

本実施形態では、各商品Ｇの特徴量をＰＬＵファイルＦ１に予め登録しておく形態としているが、これに限らず、後述する特徴量抽出部１６１３により、各商品画像から特徴量が抽出される形態としてもよい。また、商品画像の代わりに提示用の画像を登録する形態としてもよい。以下では、ＰＬＵファイルＦ１に登録された各商品を、登録商品という。

図２に戻り、ＰＯＳ端末１１のＣＰＵ６１には、ストアコンピュータＳＣとデータ通信を実行するための通信インターフェース２５が入出力回路（図示せず）を介して接続される。ストアコンピュータＳＣは、店舗のバックヤード等に設置される。ストアコンピュータＳＣのＨＤＤ（図示せず）は、ＰＯＳ端末１１に配信されるＰＬＵファイルＦ１や、ＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の在庫状態を管理するための在庫管理ファイル等を記憶する。

接続インターフェース６５は、商品読取装置１０１との間でデータ送受信を可能にする。接続インターフェース６５には、商品読取装置１０１が接続される。また、プリンタ６６は、レシート等に印字を行う。ＰＯＳ端末１１は、ＣＰＵ６１の制御の下、プリンタ６６にて、一取引の取引内容をレシートに印字する。

商品読取装置１０１は、商品読取部１１０と、表示・操作部１０４を備える。商品読取部１１０は、マイクロコンピュータ１６０を備える。マイクロコンピュータ１６０は、ＣＰＵ１６１と、ＲＯＭ１６２と、ＲＡＭ１６３とを備える。ＲＯＭ１６２は、ＣＰＵ１６１が実行するプログラムを記憶する。

ＣＰＵ１６１には、撮像部１６４、音声出力部１６５及び接続インターフェース１７５が各種の入出力回路（いずれも図示せず）を介して接続される。撮像部１６４、音声出力部１６５及び接続インターフェース１７５は、ＣＰＵ１６１によって動作が制御される。

撮像部１６４は、カラーＣＣＤセンサやカラーＣＭＯＳセンサ等であり、読取窓１０３からの撮像を行う撮像手段である。例えば撮像部１６４では３０ｆｐｓの動画像の撮像を行う。撮像部１６４が所定のフレームレートで順次撮像したフレーム画像（撮像画像）はＲＡＭ１６３に保存される。なお、撮像画像の背景は、撮像部１６４の露出や図示しないバックライト等を調整することで、その略単一色（例えば、黒色）とすることが好ましい。これにより、読取窓１０３にかざされた商品Ｇをより鮮明に撮像することができる。

音声出力部１６５は、予め設定された警告音等を発生するための音声回路とスピーカ等である。音声出力部１６５は、ＣＰＵ１６１の制御の下で警告音等の音声による報知を行う。

表示・操作部１０４は、タッチパネル１０５、表示デバイス１０６、キーボード１０７、顧客用表示デバイス１０９、接続インターフェース１７６を備える。商品読取部１１０の接続インターフェース１７５は、ＰＯＳ端末１１の接続インターフェース６５に接続して、ＰＯＳ端末１１との間でデータ送受信を可能にする。接続インターフェース１７５は、接続インターフェース１７６を介して、表示・操作部１０４と接続し、ＣＰＵ１６１は、接続インターフェース１７５を介して、商品読取部１１０と表示・操作部１０４との間でデータ送受信を行う。

次に、ＣＰＵ１６１、ＣＰＵ６１がプログラムを実行することで実現されるＣＰＵ１６１、ＣＰＵ６１の機能構成について、図４を参照して説明する。

図４は、ＰＯＳ端末１１及び商品読取装置１０１の機能構成を示すブロック図である。図４に示すように、商品読取装置１０１のＣＰＵ１６１は、プログラムを順次実行することにより、画像取込部１６１１、第１検出部１６１２、特徴量抽出部１６１３、類似度判定部１６１４、商品候補提示部１６１５、入力受付部１６１６、情報出力部１６１７、第２検出部１６１８及び報知部１６１９としての機能を備える。

画像取込部１６１１は、撮像部１６４に撮像オン信号を出力して撮像部１６４に撮像動作を開始させる。画像取込部１６１１は、撮像動作開始後に撮像部１６４が撮像してＲＡＭ１６３に保存された撮像画像を順次取り込む。画像取込部１６１１による撮像画像の取り込みは、ＲＡＭ１６３に保存された順に行う。

第１検出部１６１２は、画像取込部１６１１により取り込まれた撮像画像に含まれる商品Ｇの全部又は一部の輪郭線を、公知のパターンマッチング技術等を用いて検出する。次いで、前回の撮像画像（フレーム画像）から抽出された輪郭線と、今回の撮像画像から抽出された輪郭線とを比較し、変化のあった部分、すなわち、読取窓１０３に向けられた商品Ｇの写り込み領域を検出する。

商品Ｇを検出する別の方法としては、撮像画像から肌色領域が検出されたか否かを判定し、肌色領域が検出された場合、つまり店員の手の写り込みが検出された場合は、この肌色領域の近傍において上述した輪郭線の検出を行うことで、店員の手が把持していると想定される商品Ｇの輪郭抽出を試みる。この時、手の形状を示す輪郭と、手の輪郭の近傍にそれ以外の物体の輪郭とが検出された場合には、この物体の輪郭から商品Ｇを検出する。

特徴量抽出部（抽出手段）１６１３は、画像取込部１６１１により取り込まれた撮像画像から、第１検出部１６１２で検出された商品Ｇの表面の状態（表面の色合い、模様、凸凹状況、形状等）を特徴量として抽出する。

類似度判定部（算出手段）１６１４は、ＰＯＳ端末１１のＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の品の特徴量と、特徴量抽出部１６１３で抽出された特徴量とを比較する。また。類似度判定部１６１４は、その比較の結果、特徴量がどの程度類似しているかを示す類似度が、所定の閾値以上となる登録商品（商品ＩＤ）をＰＬＵファイルＦ１から特定する。

より詳細には、類似度判定部１６１４は、ＰＬＵファイルＦ１から各登録商品（商品ＩＤ）の特徴量を順次読み出し、撮像画像中に含まれた商品Ｇの特徴量と比較することで、各登録商品との類似度をそれぞれ算出する。そして、類似度判定部（認識手段）１６１４は、類似度が所定の閾値以上となった登録商品（商品ＩＤ）を、撮像部１６４で撮像された商品Ｇの候補として認識する。ここで、類似度は、商品Ｇの特徴量とＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の特徴量とを比較し、両特徴量がどの程度類似しているかを示す値（類似度）であればよい。なお、類似度の概念は、この例に限らず、ＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の特徴量との一致度を示す値や、商品Ｇの特徴量とＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の特徴量とがどの程度相関するかを示す値であってもよい。

上記のように画像中に含まれる物体を認識することは、一般物体認識（generic object recognition）と呼ばれている。このような一般物体認識については、下記の文献において各種認識技術が解説されている。
柳井 啓司，“一般物体認識の現状と今後”，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．ＳＩＧ１６ [平成２５年１月２４日検索]，インターネット<URL: http://mm.cs.uec.ac.jp/IPSJ-TCVIM-Yanai.pdf >

また、画像を物品（オブジェクト）毎に領域分割することによって一般物体認識を行う技術が、下記の文献において解説されている。
Jamie Shottonら，“Semantic Texton Forests for Image Categorization and Segmentation”，[平成２５年１月２４日検索]，インターネット<URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.145.3036&rep=rep1&type=pdf >

なお、類似度の算出方法は特に問わないものとする。例えば、類似度を絶対評価として算出してもよいし、相対評価として算出してもよい。類似度を絶対評価として算出する場合、撮像された商品Ｇの画像と、登録商品とを１対１で比較し、この比較の結果導出される類似度をそのまま採用すればよい。また、類似度を相対評価として算出する場合、撮像された商品Ｇと、各登録商品との類似度の総和が１．０（１００％）となるよう算出すればよい。また、類似度が所定の閾値以上の登録商品が存在しない場合には、類似度判定部１６１４は、商品候補提示部１６１５と協働し、後述する商品リスト等を用いて商品を手動で選択させる旨のメッセージを、表示デバイス１０６に表示する。

商品候補提示部１６１５は、類似度判定部１６１４で候補として認識された登録商品に関する情報を、商品候補として表示デバイス１０６に表示させる。より詳細には、商品候補提示部１６１５は、候補として認識された登録商品のレコードをＰＯＳ端末１１のＰＬＵファイルＦ１から読み出し、表示デバイス１０６に表示させる。

図５は、商品候補の表示例を示す図である。図５に示すように、表示デバイス１０６の表示画面のうち、商品候補提示領域Ａ１１には、類似度の高い登録商品の順に、その商品候補のレコードに含まれた商品画像Ｇ１１、Ｇ１２が商品名とともに表示される。これら商品画像Ｇ１１、Ｇ１２は、タッチパネル１０５に対するタッチ操作に応じて選択可能に構成される。また、商品候補提示領域Ａ１１の下部には、商品リストから商品を選択するための選択ボタンＢ１１が設けられる。商品リストから選択された商品は後述する確定商品として処理される。また、領域Ａ１２には、撮像部１６４で撮像された撮像画像が表示される。なお、図５では、２つの商品候補を提示する例を示したが、商品候補の表示方法や個数はこれに限定されるものではない。

図４に戻り、入力受付部１６１６は、タッチパネル１０５又はキーボード１０７を介して表示デバイス１０６の表示に対応する各種入力操作を受け付ける。例えば、入力受付部１６１６は、表示デバイス１０６に表示された商品候補の中から何れか一つの商品候補に対する選択操作を受け付ける。入力受付部１６１６は、選択された商品候補を、撮像部１６４によって撮像された商品Ｇに対応する商品（確定商品）として受け付ける。なお、第１検出部１６１２が複数の商品Ｇを検出可能である場合には、入力受付部１６１６は商品候補の中から、複数の商品候補の選択操作を受け付けてもよい。

情報出力部１６１７は、上述のように確定された確定商品について、その商品を示す情報（例えば、商品ＩＤや商品名等）を、接続インターフェース１７５を介してＰＯＳ端末１１に出力する。

なお、情報出力部１６１７は、タッチパネル１０５又はキーボード１０７を介して別途入力された販売個数を、商品ＩＤ等とともにＰＯＳ端末１１に出力してもよい。また、情報出力部１６１７がＰＯＳ端末１１に出力する情報としては、情報出力部１６１７がＰＬＵファイルＦ１から読み出した商品ＩＤを直接通知してもよいし、商品ＩＤを特定することが可能な商品名、商品画像のファイル名を通知してもよいし、その商品ＩＤの格納場所（ＰＬＵファイルＦ１での格納アドレス）を通知してもよい。

第２検出部（検出手段）１６１８は、撮像部１６４により撮像された、撮像画像から、保護ガラス１０３ａに付着した汚れを検出する。より詳細には、第２検出部１６１８は、時間的に連続する複数の撮像画像から、静的な部位（以下、静的オブジェクトという）を検出する。

ここで、図６及び図７は、第２検出部１６１８の動作を説明するための図であり、画像取込部１６１１により取り込まれた撮像画像Ｇ２の一例を示している。保護ガラス１０３ａに汚れが付着していると、図６に示すように、撮像部１６４が撮像する撮像画像Ｇ２には、その汚れを表す画像Ｇ２１が含まれることになる。なお、図６では、読取窓１０３に商品Ｇがかざされていない状態を示す。

図６の状態で、読取窓１０３に商品Ｇがかざされると、図７に示すように、撮像部１６４が撮像する撮像画像Ｇ２内に商品Ｇの被写体画像Ｇ２２が含まれることになる。またこの時、保護ガラス１０３ａの汚れ位置は変わらないため、図６と同じ位置に画像Ｇ２１が存在することになる。

第２検出部１６１８では、図６及び図７のように、画像取込部１６１１により順次取り込まれた撮像画像Ｇ２を比較することで、撮像画像Ｇ２内における各部（画素）の動きベクトルを検出する。そして、第２検出部１６１８は、複数の撮像画像から、動きベクトルが略ゼロつまり略同位置で、且つ略同形状の画素群（画像Ｇ２１）を、静的オブジェクトとして検出する。

図４に戻り、報知部（報知手段）１６１９は、第２検出部１６１８が静的オブジェクトを所定時間検出し続けた場合に、その静的オブジェクトを保護ガラス１０３ａに付着した汚れと判定する。そして、報知部１６１９は、表示デバイス１０６や音声出力部１６５を用いることで、汚れを検出したことを店員に報知する。なお、本実施形態において「汚れ」とは、保護ガラス１０３ａに付着したゴミや指紋等の他、保護ガラス１０３ａに生じた傷をも含む概念である。

汚れの判定に用いる所定時間は、類似度判定部１６１４での認識に要する時間より長いこと（例えば、１０分等）が好ましい。また、汚れの判定に用いる所定時間は、連続した時間であってもよいし、離散的な時間の累積値であってもよい。例えば、最初の撮像部１６４の撮像動作時に静的オブジェクトを第１時間検出し、その後撮像動作を停止したとする。そして、次の撮像動作時に静的オブジェクトを第２時間検出したとする。このとき、第１時間と第２時間との合計時間が所定時間を上回った場合に、汚れを検出したと判定してもよい。

図８は、報知部１６１９が表示する報知画面の一例を示す図である。図８では、図５で説明した画面内に、汚れの検出を報知するメッセージを報知画像Ｇ３１として表示した例を示す。なお、報知画像Ｇ３１を表示する位置やメッセージの内容は、図８の例に限らないものとする。

また、第２検出部１６１８での検出結果から、撮像画像内のどの位置に汚れ（静的オブジェクト）が存在するかを特定できるため、この存在位置を報知する形態としてもよい。具体的には、汚れの存在位置は撮像画像を構成する画素内での画素位置として特定できる。そのため、この画素位置を指示することで汚れが存在する位置を報知することができる。

図９は、報知画面の他の例を示す図である。図９では、図５で説明した画面内に、上述した報知画像Ｇ３１を表示するとともに、撮像画像内での汚れの存在位置にマーカー画像Ｇ３２を表示した例を示す。このように、汚れの存在位置を報知することで、店員は汚れの存在位置を容易に把握することができるため、汚れの除去に係る利便性を向上させることができる。

なお、撮像部１６４の撮像方向は、店員から読取窓１０３を見た場合の視線方向と反対となるため、撮像画像中に示す汚れの存在位置は、店員から見た実際の存在位置と左右方向（水平方向）で反対となる。そのため、左右方向に鏡像反転した撮像画像を領域Ａ１２に表示し、当該撮像画像での汚れの存在位置をマーカー画像Ｇ３２で報知する形態としてもよい。また、汚れの存在位置を報知する方法は、マーカー画像Ｇ３２に限らず、例えば、保護ガラス１０３ａの右上に汚れが存在等、汚れの存在位置を指示したメッセージを表示や音声を用いて報知する形態としてもよい。

ところで、保護ガラス１０３ａに汚れが付着していると、特徴量抽出部１６１３で抽出される特徴量の精度が低下する可能性があるため、誤認識の原因となる。そこで、報知部１６１９が、汚れの検出を報知している間、商品Ｇの認証動作を抑制する形態としてもよい。具体的に、報知部１６１９は、汚れの検出を報知している間、特徴量抽出部１６１３の機能を抑制することで商品Ｇの認証動作を抑制する。

また、他の例としては、報知部１６１９は、第１検出部１６１２が検出した撮像画像内での商品Ｇの写り込み領域と、撮像画像内での汚れの存在位置とを比較し、その包含関係を判定する。そして、報知部１６１９は、汚れの存在位置が商品Ｇの写り込み領域に包含されると判定した場合に、特徴量抽出部１６１３の機能を抑制することで商品Ｇの認証動作を抑制する。

これにより、保護ガラス１０３ａに汚れが付着している間は、商品Ｇの認証動作を抑制できるため、この汚れにより誤認識が発生してしまうことを防ぐことができる。

図４に戻り、ＰＯＳ端末１１のＣＰＵ６１は、プログラムを実行することにより売上登録部６１１としての機能を備える。売上登録部６１１は、商品読取装置１０１の情報出力部１６１７から出力された商品ＩＤと販売個数とに基づいて、対応する商品の売上登録を行う。具体的に、売上登録部６１１は、ＰＬＵファイルＦ１を参照し、通知された商品ＩＤ及び当該商品ＩＤに対応する商品分類、商品名、単価等を、販売個数とともに売上マスタファイル等に記録することで売上登録を行う。

以下、チェックアウトシステム１の動作について説明する。まず、商品読取装置１０１が行う商品Ｇの認識に係る動作について説明する。図１０は、商品読取装置１０１が実行する商品認識処理の手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、ＰＯＳ端末１１による商品登録の開始等に応じて処理が開始されると、画像取込部１６１１は、撮像部１６４に撮像オン信号を出力して撮像部１６４による撮像を開始する（ステップＳ１１）。

画像取込部１６１１は、撮像部１６４が撮像してＲＡＭ１６３に保存されたフレーム画像（撮像画像）を取り込む（ステップＳ１２）。次いで、第１検出部１６１２は、ステップＳ１２で取り込まれた撮像画像から商品Ｇの全部又は一部の検出を行う（ステップＳ１３）。特徴量抽出部１６１３は、ステップＳ１２で取り込まれた撮像画像から、ステップＳ１３で検出された商品Ｇの特徴量を抽出する（ステップＳ１４）。

続いて、類似度判定部１６１４は、ステップＳ１４で抽出された特徴量と、ＰＬＵファイルＦ１に登録された各登録商品の特徴量とを比較し、類似度をそれぞれ算出する（ステップＳ１５）。次いで、類似度判定部１６１４は、ステップＳ１５で類似度を算出した登録商品の中に、ステップＳ１４で抽出された特徴量との類似度が閾値以上となる登録商品が存在するか否かを判定する（ステップＳ１６）。

ステップＳ１６において、類似度が閾値以上の登録商品が存在すると判定した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、特徴量抽出部１６１３は、その登録商品を撮像部１６４で撮像された商品Ｇの候補として認識し、ステップＳ１７に移行する。なお、類似度が閾値以上となる登録商品が存在しないと判定した場合には（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻る。

続いて、商品候補提示部１６１５は、ステップＳ１６で候補として認識された登録商品のレコードをＰＯＳ端末１１のＰＬＵファイルＦ１から読み出し、商品候補として表示デバイス１０６に表示させる（ステップＳ１７）。

次いで、入力受付部１６１６は、タッチパネル１０５又はキーボード１０７を介して、商品候補の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１８）。ここで、選択操作を受け付けた場合（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、入力受付部１６１６は、選択された商品候補を、撮像部１６４によって撮像された商品Ｇに対応する確定商品として受け付け、ステップＳ１９に移行する。一方、選択を受け付けない場合には（ステップＳ１８；Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻る。

続いて、情報出力部１６１７は、選択された確定商品について、その商品を示す商品ＩＤ等の情報を、接続インターフェース１７５を介してＰＯＳ端末１１に出力し（ステップＳ１９）、ステップＳ２０に移行する。

ここで、タッチパネル１０５又はキーボード１０７を介して販売個数が別途入力された場合には、ステップＳ１９において、確定商品を示す情報とともに、その販売個数をＰＯＳ端末１１に出力するものとする。なお、販売個数の入力が行われない場合には、デフォルト値として販売個数“１”を出力する形態としてもよい。

ステップＳ２０において、ＣＰＵ１６１は、ＰＯＳ端末１１から商品登録の終了通知等による業務終了の有無を判定する（ステップＳ２０）。ここで、業務を継続する場合（ステップＳ２０；Ｎｏ）、ＣＰＵ１６１は、ステップＳ１２へ処理を戻して処理を継続させる。また、業務を終了する場合（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、画像取込部１６１１は、撮像部１６４に撮像オフ信号を出力することで、撮像部１６４による撮像を終了し（ステップＳ２１）、処理を終了する。

次に、ＰＯＳ端末１１の処理動作について説明する。図１１は、ＰＯＳ端末１１が実行する売上登録処理の手順を示すフローチャートである。

まず、キーボード２２の操作指示による商品登録の開始等に応じて処理が開始されると、ＣＰＵ６１は、商品読取装置１０１が図１０のステップＳ１９で出力した、確定商品の商品ＩＤとその販売個数とを受信する（ステップＳ３１）。次いで、売上登録部６１１は、ステップＳ３１で受信した商品ＩＤ及び販売個数に基づいて、ＰＬＵファイルＦ１から商品種別や単価等を読み出し、商品読取装置１０１で読み取られた商品Ｇの売上を売上マスタファイルに登録する（ステップＳ３２）。

続いて、ＣＰＵ６１は、キーボード２２の操作指示による売上登録の終了等による業務終了の有無を判定する（ステップＳ３３）。業務を継続する場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、ＣＰＵ６１は、ステップＳ３１へ戻り処理を継続させる。業務を終了する場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ６１は処理を終了する。

次に、商品読取装置１０１が実行する汚れ検出に係る動作について説明する。図１２は、商品読取装置１０１が実行する汚れ検出処理の手順を示すフローチャートである。

まず、第２検出部１６１８は、画像取込部１６１１により取り込まれた撮像画像を順次比較することで、撮像画像内における各部の動きベクトルを順次検出する（ステップＳ４１）。次いで、第２検出部１６１８は、ステップＳ４１で検出した各部の動きベクトルに基づき、同じ位置及び同じ形状にある静的オブジェクトが撮像画像内に存在するか否かを判定する（ステップＳ４２）。ここで、存在しない場合には（ステップＳ４２；Ｎｏ）、ステップＳ４２を繰り返し実行する。

一方、ステップＳ４２において、静的オブジェクトが検出された場合（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、報知部１６１９は、その静的オブジェクトが所定時間の間、検出され続けたか否かを判定する（ステップＳ４３）。ここで、静的オブジェクトの消失や移動等により、所定時間未満で不検出となった場合には（ステップＳ４３；Ｎｏ）、ステップＳ４２に戻る。

また、ステップＳ４３において、所定時間の間、検出され続けた場合（ステップＳ４３；Ｙｅｓ）、報知部１６１９は、その静的オブジェクトを保護ガラス１０３ａに付着した汚れと判定する（ステップＳ４４）。そして、報知部１６１９は、表示デバイス１０６や音声出力部１６５を用いて、汚れを検出したことを報知し（ステップＳ４５）、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態によれば、商品Ｇの認識を行う商品読取装置１０１において、撮像部１６４の撮像面となる保護ガラス１０３ａに付着した汚れを検出し、その旨を報知する。これにより、汚れの除去を店員に促すことができるため、良好な撮像環境の実現を支援することができる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、追加等を行うことができる。また、上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、上記実施形態では、ＰＯＳ端末１１が、ＰＬＵファイルＦ１を備える形態としたが、これに限らず、商品読取装置１０１が、ＰＬＵファイルＦ１の一部又は全てを備える形態としてもよい。

また、上記実施形態では、商品読取装置１０１において、商品候補の識別を行う形態としたが、商品読取装置１０１の機能部の一部又は全てをＰＯＳ端末１１が備える形態としてもよい。

例えば、ＰＯＳ端末１１が、特徴量抽出部１６１３及び類似度判定部１６１４を備え、商品読取装置１０１が、画像取込部１６１１、第１検出部１６１２、商品候補提示部１６１５、入力受付部１６１６及び情報出力部１６１７を備える形態としてもよい。この場合、商品読取装置１０１側では、画像取込部１６１１により取り込まれ、第１検出部１６１２で商品を検出した撮像画像をＰＯＳ端末１１に送信する。また、商品読取装置１０１は、ＰＯＳ端末１１側で認識された商品（登録商品）の結果を受信し、この受信した結果を商品候補提示部１６１５が商品候補として提示する構成とする。また、商品読取装置１０１の機能部の全てをＰＯＳ端末１１が備える場合、商品読取装置１０１は撮像装置として機能し、ＰＯＳ端末１１では、商品読取装置１０１から送信された撮像画像に基づき商品候補の表示と選択を行う。

また、上記実施形態では、第２検出部１６１８及び報知部１６１９を商品読取装置１０１が備える形態としたが、ＰＯＳ端末１１が備える形態としてもよい。この場合、ＰＯＳ端末１１側では、画像取込部１６１１で取り込まれた撮像画像を順次取得し、第２検出部１６１８及び報知部１６１９の機能を用いて、汚れの検出と報知を行う。

また、上記実施形態では、保護ガラス１０３ａに付着した汚れを検出対象としたが、これに限らず、撮像部１６４の光学系（例えばレンズ等）に付着した汚れについても、同様に検出することが可能である。

また、上記実施形態では、据置型のスキャナ装置（商品読取装置１０１）を用いた例を説明したが、これに限らず、いわゆるハンディタイプのスキャナ装置がＰＯＳ端末１１に接続された形態であってもよい。

また、上記実施形態では、ＰＯＳ端末１１と商品読取装置１０１とで構成されるチェックアウトシステム１のうち、商品読取装置１０１に本発明の実施形態を適用したが、これに限るものではなく、ＰＯＳ端末１１及び商品読取装置１０１の機能を備えた１台構成の装置又は、例えば、図１に示す商品読取装置１０１及びＰＯＳ端末１１が有線又は無線にて接続されて構成されるチェックアウトシステムに適用するようにしてもよい。ＰＯＳ端末１１及び商品読取装置１０１の機能を備えた１台構成の装置としては、スーパーマーケット等の店舗に設置されて用いられるセルフチェックアウト装置（以降、単にセルフＰＯＳと称する）が挙げられる。

ここで、図１３は、セルフＰＯＳ２００の外観構成を示す斜視図、図１４は、セルフＰＯＳ２００のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、以下では、図１及び図２に示される同様の構成については同一の符号を付して示し、その重複する説明を省略する。

図１３及び図１４に示すように、セルフＰＯＳ２００の本体２０２は、タッチパネル１０５が表面に配設された表示デバイス１０６や、商品の種別等を認識（検出）するために商品画像を読み取る商品読取部１１０を備える。

表示デバイス１０６としては例えば液晶表示器が用いられる。表示デバイス１０６は、客にセルフＰＯＳ２００の操作方法を知らせるための案内画面や、各種の入力画面や、商品読取部１１０で読み込んだ商品情報を表示する登録画面、商品の合計金額や預かり金額、釣銭額等を表示し、支払い方法の選択をする精算画面等を表示する。

商品読取部１１０は、客が商品に付されたコードシンボルを商品読取部１１０の読取窓１０３にかざすことで商品画像を撮像部１６４により読み取るものである。

また、本体２０２の右側にはかごに入った未精算の商品を置くための商品載置台２０３が設けられ、本体２０２の左側には精算済みの商品を置くための商品載置台２０４が設けられ、精算済みの商品を入れるための袋を掛けるための袋掛けフック２０５や、精算済みの商品を袋に入れる前に一時的に置いておくための一時置き台２０６が設けられている。商品載置台２０３及び２０４には計量器２０７，２０８がそれぞれ備えられており、精算の前後で商品の重量が同じであることを確認する機能を有している。

また、セルフＰＯＳ２００の本体２０２には、精算用の紙幣の入金や釣り紙幣の受け取りを行うための釣り銭器２０１が設けられている。

このような構成のセルフＰＯＳ２００に本発明の実施形態を適用した場合、セルフＰＯＳ２００が情報処理装置として機能することになる。なお、ＰＯＳ端末１１と商品読取装置１０１との機能を備えた１台構成の装置は、上述した構成のセルフＰＯＳ２００に限らず、計量器２０７及び２０８を除いて構成された装置であってもよい。

また、上記実施形態の各装置で実行されるプログラムは、各装置が備える記憶媒体（ＲＯＭ又は記憶部）に予め組み込んで提供するものとするが、これに限らず、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、記憶媒体は、コンピュータ或いは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。

また、上記実施形態の各装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよく、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。

また、上記実施形態のプログラムを、通信機能を有する携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯情報端末に組み込んで、その機能を実現させる形態としてもよい。

１ チェックアウトシステム
１１ ＰＯＳ端末
６１１ 売上登録部
１０１ 商品読取装置
１６１１ 画像取込部
１６１２ 第１検出部
１６１３ 特徴量抽出部
１６１４ 類似度判定部
１６１５ 商品候補提示部
１６１６ 入力受付部
１６１７ 情報出力部
１６１８ 第２検出部
１６１９ 報知部
Ｆ１ ＰＬＵファイル

特開２０１２−１７５４４４号公報

Claims (4)

1. 商品を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段が撮像した撮像画像から、被写体となった商品の特徴量を抽出する抽出手段と、
   基準商品各々の特徴量と、前記抽出手段が抽出した商品の特徴量とを比較し、その類似度を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出された類似度が所定値以上となる基準商品を前記商品の候補として認識する認識手段と、
   前記撮像手段が撮像した複数の撮像画像から、当該撮像画像内に存在する静的なオブジェクトを検出する検出手段と、
   前記検出手段が前記オブジェクトを所定時間検出し続けた場合に、汚れの検出を報知する報知手段と、
   前記検出手段が検出した前記オブジェクトの存在位置が、前記撮像画像内における前記被写体の写り込み領域に包含されるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段が、前記被写体の写り込み領域に包含されると判定した場合に、前記抽出手段による前記特徴量の抽出を抑制する抑制手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記報知手段は、表示装置又は音声出力装置を用いて前記報知を行う請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記報知手段は、前記検出手段が検出した前記オブジェクトの存在位置を、前記表示装置に表示された前記撮像画像を用いて報知する請求項２に記載の情報処理装置。
4. コンピュータを、
   商品を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段が撮像した撮像画像から、被写体となった商品の特徴量を抽出する抽出手段と、
   基準商品各々の特徴量と、前記抽出手段が抽出した商品の特徴量とを比較し、その類似度を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出された類似度が所定値以上となる基準商品を前記商品の候補として認識する認識手段と、
   前記撮像手段が撮像した複数の撮像画像から、当該撮像画像内に存在する静的なオブジェクトを検出する検出手段と、
   前記検出手段が前記オブジェクトを所定時間検出し続けた場合に、汚れの検出を報知する報知手段と、
   前記検出手段が検出した前記オブジェクトの存在位置が、前記撮像画像内における前記被写体の写り込み領域に包含されるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段が、前記被写体の写り込み領域に包含されると判定した場合に、前記抽出手段による前記特徴量の抽出を抑制する抑制手段と、
   して機能させるためのプログラム。

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