JP5810561B2

JP5810561B2 - 個体識別装置、個体識別方法、及びプログラム

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Publication number: JP5810561B2
Application number: JP2011055873A
Authority: JP
Inventors: 青野　隆; 隆青野
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2011-03-14
Filing date: 2011-03-14
Publication date: 2015-11-11
Anticipated expiration: 2031-03-14
Also published as: JP2012194601A

Description

本発明は、各々の物品に付与された印刷部から特徴を抽出し、物品を個体識別する個体識別装置等に関する。

従来より、工業製品や商品パッケージ等には製造番号が付与され、製造管理や物流管理に利用されている。製造番号は物品の所定位置に文字或いはバーコード等の符号として印字される。また、証明書等の公的証書や商品券等の有価証券に対し、偽造防止や真正性認証を目的としてシリアルナンバーが印字されている。しかし、製造管理や物流管理を目的として個体識別のための製造番号を付与する場合は、明確に視認或いは機械識別を行うことを目的としているため、明示的に印字されることが多く、特にバーコードや２次元コードの形式で付与される場合は本来の製品等の意匠性を損なうことがあった。また、偽造防止を目的とした場合、文字やバーコード等の印字は容易に偽造・変造される恐れがあり、その効果は不十分であった。

また近年では、個体識別の手段として、ＩＣタグを用いて個別ＩＤを付与する方法が提案されている。ＩＣタグは書換え困難かつユニークなＩＤを各々付与することができ、非接触で読取可能なことから製品等の基材裏面、もしくは内部にＩＣタグを設けることにより個体識別が可能となる。しかし、ＩＣタグは単価が高く普及しにくいという問題があった。

これらの問題に対し、例えば特許文献１では、真の個体の表面のランダムな特徴と判定対象の個体の表面の特徴とを、比較対象とする領域を移動しながら比較照合を繰り返すことにより、真偽を判定する方法について提案されている。この例では、特徴量として紙の透明度（紙を形成する繊維質材料の絡み具合等に起因する明暗パターン）をスキャナ等で読み取って比較するものである。

特許第４１０３８２６号公報

しかしながら、上述の特許文献１の手法では、個体表面がランダムな特徴を有する場合に適用可能なものであり、個体表面の特徴が少ないものには適用できなかった。また、真偽判定の精度を向上するためには原本の紙質を特殊なものとしたり、表面に特殊な加工を施したりする必要があるため製造コスト増大につながる恐れがあった。そこで、物品に容易に付与でき、かつ普及した技術を利用しつつも、高い精度で個体識別や真偽判定を行えるようにすることが望まれている。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

前述した課題を解決するため第１の発明は、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する記憶手段と、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する対象物色分布データ算出手段と、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出する算出手段と、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返す繰返手段と、前記算出手段及び繰返手段により算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する判定手段と、を備えることを特徴とする個体識別装置である。

第１の発明によれば、まず、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する。次に、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い読取範囲を読み取った対象物画像データを、基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する。そして、各色の対象物色分布データから基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を、切出し位置を順次移動させながら切出し、切出した各領域について対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に繰り返し算出する。そして、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する。

これにより、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能となる。したがって、印刷の仕上がり状態の違いから個々の物品を識別でき、真偽判定に利用できる。また、個体識別用の特別な形式のコード等を物品の本来のデザインとは別に印刷する必要はなく、本来のデザインそのものの印刷状態に基づいて個体識別できるため、物品の意匠性を損なわない。また、識別用のタグ等を付加する必要もないためコストがかからない。

特に、基準色分布データと対象物色分布データとの相関値は、真の物品の場合と偽の物品の場合とで差が小さいが、相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出るため、本発明のように、これを利用した個体識別装置（方法）を用いれば、相関値から真偽を判定（個体識別）する場合と比較して真偽判定の精度が高いといえる。

また、絵柄によっては真の物品であっても基準物品との相関値が小さくなることがあり、相関値を比較する場合は閾値の決定が難しくなる。このため、絵柄毎に閾値を決定する必要が生じてしまう。これに対して、本発明で採用する相関値が最大となる位置のばらつきの閾値は、絵柄毎に決める必要がない。これは、上述のように相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出るからである。つまり、本発明の個体識別装置によれば、絵柄毎に閾値を微調整する必要がなく、安定的に精度よく真偽を判定することが可能となる。

また、第１の発明において、前記印刷部にはランダム性を有する柄が印刷されていることが望ましい。
すなわち、本発明に係る個体識別装置及び個体識別方法は、ランダム性を有する柄に対して行う場合に特に高い精度で判定結果を得ることができる。

第２の発明は、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

第２の発明により、コンピュータを第１の発明の個体識別装置として機能させることが可能となる。

本発明によれば、印刷に現れる特徴に基づいて個々の物品を識別することが可能な個体識別装置、個体識別方法、及びプログラムを提供できる。

個体識別装置１のハードウエア構成図個体識別処理の手順を説明するフローチャート基準物品２の印刷部を読み取った基準画像データ２１と、各色の基準色分布データ２Ｒ，２Ｇ，２Ｂの例識別対象とする物品３の印刷部を読み取った対象物画像データ３１と、各色の対象物色分布データ３Ｒ，３Ｇ，３Ｂの例対象物画像データからの比較領域の切出しを説明する図各切出し位置における相関値の一例各色についての相関値の最大値とその切出し位置の一例

以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。

［第１の実施の形態］
まず、本発明に係る個体識別装置１の構成について説明する。
図１は、個体識別装置１のハードウエア構成を示すブロック図である。

図１に示すように、個体識別装置１は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４、メディア入出力部１５、通信Ｉ／Ｆ部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等がバス１９を介して接続されて構成される。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７には画像読取装置１８が接続されている。

制御部１１は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｓｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各部を駆動制御する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部１１が後述する個体識別処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。例えば、記憶部１２には個体識別処理プログラムが格納されており、この個体識別処理プログラムが制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。

入力部１３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力されたデータを制御部１１へ出力する。

表示部１４は、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成され、制御部１１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。
なお、入力部１３と表示部１４が一体的に構成されたタッチパネル式の入出力部としてもよい。

メディア入出力部１５は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＰＤドライブ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置であり、データの入出力を行う。
通信I／F１６は、通信制御装置、通信ポート等を有し、ネットワークとの通信を媒介する通信インタフェースであり、通信制御を行う。

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。

画像読取装置１８は、スキャナ、ＣＣＤカメラ等であり、画像を光学的に読取り、画像データとして取得する装置である。画像読取装置１８は、周辺機器Ｉ／Ｆ１７を介して個体識別装置１に接続される。或いは、画像読取装置１８は、通信Ｉ／Ｆ１６を介して個体識別装置１と通信接続される構成としてもよい。画像読取装置１８は読み取った画像データを制御部１１へ出力する。制御部１１は取得した画像データをＲＡＭまたは記憶部１２の所定のメモリ領域に記憶する。
バス１９は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

次に、図２〜図７を参照して、個体識別装置１の実行する個体識別処理について説明する。
図２は個体識別処理の流れを説明するフローチャート、図３は基準物品２の印刷部を読み取った基準画像データ２１と、各色の基準色分布データ２Ｒ，２Ｇ，２Ｂの例、図４は識別対象とする物品３の印刷部を読み取った対象物画像データ３１と、各色の対象物色分布データ３Ｒ，３Ｇ，３Ｂの例、図５は対象物画像データからの比較領域の切出しを説明する図、図６は各切出し位置における相関値の一例、図７は各色についての相関値の最大値とその切出し位置の一例である。

図２に示すように、個体識別装置１の制御部１１は、個体識別処理として、まず事前処理（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３）を行う。事前処理では、図３に示すように、まず画像読取装置１８を用いて基準物品２（真の物品）に付与された印刷部を光学的に読み取る（ステップＳ１０１）。読み取り対象とする範囲（読取範囲Ａ）は、印刷部の一部とする。制御部１１は、画像読取装置１８によって読み取った画像データを基準画像データ２１としてＲＡＭに保持する。

次に、制御部１１は、読み取った基準画像データ２１をＲ，Ｇ，Ｂの３原色に色分解する（図２のステップＳ１０２）。そして、各色分布データを基準色分布データ２Ｒ，２Ｇ，２Ｂとして記憶部１２に記憶する。

以上の処理により基準物品から基準色分布データ２Ｒ、２Ｇ，２Ｂを取得すると、次に、制御部１１は、本処理（ステップＳ１０４〜ステップＳ１１２）へ移行する。

本処理において個体識別装置１は、図４に示すように、対象物品３に付与された印刷部を読み取る（ステップＳ１０４）。ここで、対象物品３の読取範囲Ｂは、基準物品２の読取範囲Ａより広い範囲とする。また読取範囲Ｂに読取範囲Ａの少なくとも一部を含むものとする。

次に、制御部１１は、読み取った対象物画像データ３１をＲ，Ｇ，Ｂの３原色に色分解する（ステップＳ１０５）。そして、各色分布データを対象物色分布データ３Ｒ，３Ｇ，３ＢとしてＲＡＭに保持する。

次に、制御部１１は、各対象物色分布データ３Ｒ，３Ｇ，３Ｂについて、任意の始点（例えば、読取範囲Ｂの左上）を切出し位置に設定し（ステップＳ１０６）、対象物画像データ３１の読取範囲Ｂから基準画像データの読取範囲Ａと同じ形状、同じ面積の範囲を比較領域３３として切り出す（ステップＳ１０７）。

図５に示すように、対象物画像データ３１のうち読取範囲Ａと同じ形状、同じ面積の範囲（比較領域３３）が切出される。
具体的には、例えば、「５１２画素×５１２画素」の読取範囲Ｂから「６４画素×６４画素」（実画像に対して１／８の大きさ）の比較領域３３を切出す。１画素の大きさは、スキャナの読取り精度に依存する。
なお、比較領域３３（すなわち、基準画像の読取範囲Ａ）をどの程度の大きさに設定するかは、識別精度と計算速度とのトレードオフによって決まる。つまり、比較領域３３の大きさを大きくする（画素数を増やす）と、識別精度は上がるが計算速度は遅くなる。一方、比較領域３３の大きさを小さくする（画素数を減らす）と、精度は下がるが計算速度は速くなる。
また、比較領域３３の形状（すなわち、読取範囲Ａの形状）は、正方形に限らず、長方形等でもよい。

制御部１１は、比較領域３３について色毎に基準色分布データ２Ｒ，２Ｇ，２Ｂと対象物色分布データ３Ｒ，３Ｇ，３Ｂとの相関値を算出し、ＲＡＭに保持する（ステップＳ１０８）。

相関値は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣ；ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ、またはＺＮＣＣ；Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＣｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を求めればよい。具体的には、以下の式（１）の類似度Ｒ_ＮＣＣ、式（２）の類似度Ｒ_ＺＮＣＣ等を相関値として求めればよい。

ここで、Ｔ（ｉ，ｊ）は、基準画像の輝度値の値、Ｉ（ｉ，ｊ）は、識別対象とする画像の輝度値の値であり、座標の（ｉ，ｊ）は基準画像の読取範囲Ａをｍ画素×ｎ画素としたとき、左上（もしくは左下）座標は（０，０）、右下（もしくは右上）座標は（ｍ−１，ｎ−１）である。Ｔバー、Ｉバーはそれぞれ基準画像の平均輝度値、識別対象とする画像の平均輝度値である。

制御部１１は、対象物画像データ３１の読取範囲Ｂ内のすべての切出し位置での比較領域３３についてＲ，Ｇ，Ｂの各相関値を算出したか否かを判定し、未算出の比較領域がある場合は（ステップＳ１０９；Ｎｏ）、切出し位置を所定量ずらして比較領域３３を再設定し、再設定した比較領域３３についてＲ，Ｇ，Ｂの各相関値算出を行う（ステップＳ１０６〜ステップＳ１０８）。切出し位置は、例えば、ｘ座標及びｙ座標をそれぞれ１画素ずつずらしながら順に移動させるようにすればよい。

各切出し位置での相関値の一例を図６に示す。
図６に示すように、切出し位置（左上座標）が（０，０）のとき、Ｒの色分布データの相関値は０．４、Ｇの色分布データの相関値は０．３、Ｂの色分布データの相関値は０．５となる。また、別の切出し位置（０，１）では、Ｒの色分布データの相関値は０．２、Ｇの色分布データの相関値は０．３、Ｂの色分布データの相関値は０．２となる。

ステップＳ１０６〜ステップＳ１０８を繰り返し、読取範囲Ｂ内の全ての切出し位置での比較領域３３について相関値の算出が終了すると（ステップＳ１０９；Ｙｅｓ）、制御部１１は、相関値が最大となる切出し位置を各色について求める。そして、相関値が最大となる切出し位置のばらつき（各切出し位置の間の距離）が許容範囲内に収まるか否かを判定する。

例えば、各色の相関値が最大となる切出し位置（例えば、切出し範囲の左上座標）をそれぞれ（Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）、（Ｘ_Ｇ，Ｙ_Ｇ）、（Ｘ_Ｂ，Ｙ_Ｂ）とすると、これらの各座標が所定の閾値範囲内に収まるか否かを確認する。閾値は、例えば５画素以内のように定める。
より具体的には、（Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）と（Ｘ_Ｇ，Ｙ_Ｇ）との距離Ｄ_ＲＧ、（Ｘ_Ｇ，Ｙ_Ｇ）と（Ｘ_Ｂ，Ｙ_Ｂ）との距離Ｄ_ＧＢ、（Ｘ_Ｂ，Ｙ_Ｂ）と（Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）との距離Ｄ_ＢＲを算出し、これらの距離Ｄ_ＲＧ、Ｄ_ＧＢ、Ｄ_ＢＲが全て閾値以内かどうか確認する。全て閾値以内であれば、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内（閾値以内）に収まると判断する。

相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まる場合は（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、基準物品と対象物品とが同一個体であると判定する（ステップＳ１１１）。一方、相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まらない場合は（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、基準物品と対象物品とが異なる個体であると判定する（ステップＳ１１１）。

図７に示すように、相関値が最大となる切出し位置が、（Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）＝（１００，１０２）、（Ｘ_Ｇ，Ｙ_Ｇ）＝（９９，１０１）、（Ｘ_Ｂ，Ｙ_Ｂ）＝（１００，１０１）のように求められた場合、すべての座標が許容範囲内に収まるため、基準物品２と対象物品３とは同一個体と判定される。

以上説明したように、本発明の個体識別装置では、事前処理として、まず、基準物品２に付与された印刷部のうち任意の読取範囲Ａを光学的に読み取った基準画像データ２１を色分解し、各色の分布データ２１Ｒ，２１Ｇ，２１Ｂを基準色分布データとして記憶する。次に本処理として、識別対象とする物品３に付与された印刷部のうち上述の基準画像データの読取範囲Ａより広い読取範囲Ｂを読み取った対象物画像データ３１を、基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データ３１Ｒ，３１Ｇ，３１Ｂを対象物色分布データとして算出する。そして、各色の対象物色分布データ３１Ｒ，３１Ｇ，３１Ｂから基準画像データ２１の読取範囲Ａと同一形状かつ同一面積となる領域（比較領域３３）を切出し位置を順次移動させながら切出し、切出した各比較領域３３について対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に繰り返し算出する。そして、算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する。

基準色分布データと対象物色分布データとの相関値は、真の物品の場合と偽の物品の場合とで差が小さい。しかし、本発明のように相関値が最大となる位置は真の物品の場合と偽の物品の場合とで極端に差が出る。したがって、本発明の個体識別方法を用いれば、相関値から真偽を判定（個体識別）する場合と比較して真偽判定の精度が高いといえる。

なお、上述の実施の形態は、ランダム性のある模様（絵柄）について行うと有効な結果を得られることが分かった。例えば、ただし、本発明は上述のランダム性のある柄に限定せず、文字のように輪郭線が明確な柄や、内部が塗りつぶされた柄にも適用できる。
また、本発明は、印刷物の他、塗装や刻印等で付与した柄に対しても適用できる。

その他、当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１・・・・・・・・・・個体識別装置
１１・・・・・・・・・制御部
１２・・・・・・・・・記憶部
１８・・・・・・・・・画像読取装置
２・・・・・・・・・・基準物品
２１・・・・・・・・・基準画像データ
２Ｒ，２Ｇ，２Ｂ・・・基準色分布データ
３・・・・・・・・・・対象物品
３１・・・・・・・・・対象物画像データ
３３・・・・・・・・・比較領域（基準画像と同一形状、同一面積に切出した領域）
３Ｒ，３Ｇ，３Ｂ・・・対象物色分布データ

Claims

基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶する記憶手段と、
識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出する対象物色分布データ算出手段と、
各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出する算出手段と、
前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返す繰返手段と、
前記算出手段及び繰返手段により算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする個体識別装置。
前記印刷部にはランダム性を有する模様が印刷され、
前記読取範囲には前記模様が含まれることを特徴とする請求項１に記載の個体識別装置。
コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
基準物品に付与された印刷部のうち任意の読取範囲を光学的に読み取った基準画像データを色分解し、各色の分布データを基準色分布データとして記憶するステップと、
識別対象とする物品に付与された印刷部のうち前記基準画像データの読取範囲より広い範囲を読み取った対象物画像データを、前記基準画像データに対する色分解手法と同一の手法で色分解し、各色の分布データを対象物色分布データとして算出するステップと、
各色の対象物色分布データから前記基準画像データの読取範囲と同一形状かつ同一面積となる領域を切出し、切出した領域について前記対象物色分布データと前記基準色分布データとの相関値を色毎に算出するステップと、
前記領域の切出し位置を順次移動させながら前記相関値の算出を繰り返すステップと、
算出された各色の相関値が最大となる切出し位置のばらつきが所定許容範囲内に収まるか否かを判定し、収まる場合は前記識別対象とする物品と前記基準物品とが同一個体であると判定するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。