JP5865316B2 - 商品登録装置およびプログラム - Google Patents

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Description

この発明の実施形態は、撮像された商品画像から画像認識手段により学習済商品を認識する商品登録装置およびプログラムに関する。
従来の商品登録装置では、バーコードの付されていない商品の内、学習済商品については、画像認識手段を用いて商品登録を行っている。また、バーコードの付されていない商品の内、未学習商品については、PLU(Price Look Up)キーを用いて商品登録を行っている。
従来の技術では、オペレータが、未学習商品であるにも関わらず、画像認識手段を用いて商品登録を試みる、という判断ミスが生じていた。このような場合、認識に失敗した後に、PLUキーを用いて商品登録をし直さなければならない。このために、非効率的な作業負担を繰り返す必要がり、決済にかかる待ち時間を長くしてしまう、という課題があった。
特開2013−089084号公報
この発明が解決しようとする課題は、認識失敗時の画像を元に、当該商品を自動的に学習し、学習済み商品として認識可能にした商品登録装置を提供することである。
実施形態の商品登録装置は、商品の画像を撮像する撮像手段と、前記画像を元に商品を学習し記憶する商品学習記憶手段と、前記撮像手段で撮像された画像に基づき、あらかじめ記憶された商品を認識して登録を行う商品認識登録手段と、商品登録をキー入力により行う商品登録キー入力手段と、を備え、前記商品学習記憶手段にあらかじめ記憶されていない商品は、前記商品登録キー入力手段による商品登録操作に基づき、前記商品学習記憶手段に記憶させるようにした。
実施形態の商品登録装置のプログラムは、コンピュータを、商品の画像が撮像された際、前記画像を元に商品を学習し記憶する商品学習記憶手段と、前記撮像された画像に基づき、あらかじめ記憶された商品を認識して登録を行う商品認識登録手段と、商品登録をキー入力により行う商品登録キー入力手段として機能させ、前記商品学習記憶手段にあらかじめ記憶されていない商品は、前記商品登録キー入力手段による商品登録操作に基づき、前記商品学習記憶手段に記憶させる
商品登録装置にかかる一実施形態について説明するための外観図である。 図1の登録装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 PLUファイルの一例について説明するための説明図である。 この実施形態の処理動作について説明するためのフローチャートである。
以下、実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図1は、商品登録装置にかかる一実施形態について説明するための外観図である。商品登録装置の適用例として、スーパーマーケットなどのレジスタを挙げている。レジスタには、チェックアウト業務担当の店員であるキャッシャの作業領域1に向けて、商品の登録に用いる登録装置100と、登録された商品の決済に用いるPOS(Point Of Sales)端末200とが設けられている。
登録装置100は、チェックアウトカウンタ2に固定されている。POS端末200は、レジスタ台3の上にドロワ4を介して載置されている。登録装置100とPOS端末200とは、通信ケーブル7(図2参照)により接続されている。
チェックアウトカウンタ2は、その奥側の顧客通路に沿って細長い形状をしている。レジスタ台3は、チェックアウトカウンタ2に沿って移動する顧客の移動方向に対して下流側のチェックアウトカウンタ2の端部手前側に、チェックアウトカウンタ2に対して略垂直に置かれている。そして、このチェックアウトカウンタ2の手前側とレジスタ台3の手前側が、キャッシャの作業領域1となっている。
POS端末200は、商品の決済に必要なデバイスとして、キーボード21、オペレータ用ディスプレイ22、客用ディスプレイ23、レシートプリンタ24などを備えている。
登録装置100は、商品の登録に必要なデバイスとして、バーコード読取装置11、キーボード12、オペレータ用ディスプレイ13、客用ディスプレイ14などを備えている。
バーコード読取装置11は、直方体の箱型形状をなしており、チェックアウトカウンタ2の略中央において、長軸がチェックアウトカウンタ2の面より垂直となるように立設されている。バーコード読取装置11は、光学符号であるバーコードを読み取るものであるが、同じような光学符号であるQRコード(登録商標)などでも構わない。商品に付されたコードが読み取りできるコード読取装置であればよい。
キーボード12とオペレータ用ディスプレイ13は、バーコード読取装置11の上部に、作業領域1側を向けて取り付けられている。客用ディスプレイ14は、バーコード読取装置11の上部に、作業領域1とは反対側を向けて取り付けられている。
バーコード読取装置11の作業領域1側の一面には、矩形状の読取枠15が形成されている。そして、また、読取枠15の上側と下側には、この読取枠15に囲われたバーコード読取領域内にかざされた商品を照射する照射手段として、図示しないLED光源が取り付けられている。
チェックアウトカウンタ2のバーコード読取装置11を挟んで顧客移動方向上流側の荷受面は、顧客が購入する商品Mが収容された買物容器5を置くためのスペースとなっている。また、下流側の荷受面は、バーコード読取装置11により登録された商品Mを入れるための買物容器6を置くためのスペースとなっている。
作業領域1内のキャッシャは、買物容器5に収容された商品Mを1品ずつ取り出し、その商品Mのバーコードが付された面をバーコード読取装置11の読取枠15の枠内にかざす。そして、バーコード読取装置11によりバーコードが認識されたならば、その商品Mを買物容器6に入れる。以上の作業を、買物容器5に収容された商品Mについて1品毎に繰返し行い、完了したならば、POS端末200を操作して決済を行う。
図2は、登録装置100およびPOS端末200のハードウェア構成を示すブロック図である。
登録装置100は、画像から「自動車」や「野菜」といった一般的なオブジェクトを検出する一般物体認識(オブジェクト認識)の技術を採用する。この技術は、対象となる物品(オブジェクト)を、カメラで撮像した画像データから、当該物品の種別などを画像認識するものである。
登録装置100は、制御部本体としてCPU(Central Processing Unit)101を搭載する。CPU101は、画像データからこの画像に含まれる物品の外観特徴量を抽出する。そしてCPU101は、認識辞書ファイルに登録された基準画像の特徴量データと照合して類似度を算出し、この類似度に基づいて当該物品の種別などを認識する。画像中に含まれる物品を認識する技術については、例えば特開2013−120482号公報に紹介されている。
また、画像をオブジェクト毎に領域分割することによって、画像認識を行う技術については、例えば特開2009−123234号公報、再表2007/069393号公報に紹介されている。
CPU101には、アドレスバス、データバスなどのバスラインBUSを介して、ROM(Read Only Memory)102、RAM(Random Access Memory)103、HDD(Hard Disk Drive)104、接続インターフェース105が接続される。
また、CPU101には撮像部106、モード切換スイッチ107、音声出力部108、バーコード読取装置11、キーボード12、オペレータ用ディスプレイ13、タッチパネル131、顧客用ディスプレイ14が各種の図示しない入出力回路を介して接続される。CPU101は、接続インターフェース105を経由して、POS端末200内の接続インターフェース204と通信可能な状態に接続される。
ROM102には、CPU101によって実行されるプログラムが記憶される。RAM103は、登録装置100の主記憶部として機能する。HDD104は、補助記憶部とし機能する。HDD104は、SSD(Solid State Drive)などでも構わない。
HDD104には、登録装置100およびPOS端末200プログラムPRや各種ファイルが記憶されている。HDD104に記憶されているプログラムや各種ファイルは、登録装置100の起動時に、その全部または一部がRAM103にコピーされてCPU101により順次実行される。
HDD104に記憶されているプログラムの一例は、商品販売データ処理用のプログラムPRである。HDD104に記憶されているファイルの一例は、ストアコンピュータSCから配信されて格納されている少なくとも商品の商品コードおよび品名を有する商品データが登録されているPLUファイルF1である。
PLUファイルF1は、店舗に陳列して販売する商品Mの各々について、商品Mの売上登録にかかる情報と、その商品Mの撮像画像との関連付けが設定された商品ファイルである。
PLUファイルF1には、図3に示すように、商品毎に、商品IDデータD11、商品分類データD12、商品名データD13、価格データD14、商品識別データD15、それに類似度データD16が格納されている。
商品IDデータD11は、商品M毎に、商品Mを特定するためにユニークに割り当てるためのデータである。
商品分類データD12は、商品Mがどの商品分類に属するかを特定するためのデータである。
商品名データD13は、商品Mの商品名を特定するためのデータである。
価格データD14は、単価などの商品Mに関するデータである。
商品識別データD15は、商品Mを撮像画像から特定するための画像認識用の特徴量データ(色合い、外形形状、表面の凹凸形状などに関するデータ)や商品Mに割り当てられたバーコードなどのコードシンボルを特定するためのデータなどである。
類似度データD16は、画像認識において、当該商品Mであると特定する場合の閾値の下限値のデータである。
なお、PLUファイルF1のデータ構成は、図3に示す例に限定されるものではない。例えば、商品識別データとして、典型的な商品画像をあらかじめ格納する形態としてもよい。
撮像部106は、画像を撮像する撮像手段で、LEDなどを用いた照明とCMOSやCCDなどのイメージセンサを用いたカメラなどで構成されている。撮像部106は、CPU101の動作が制御される。撮像部106では、例えば30fpsの動画像の撮像を行う。撮像部106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RAM103に保存される。
モード切換スイッチ107は、画像認識モードかキー入力モードかを切り換えるスイッチである。このモード切換スイッチ107は、タッチパネル131上に設けてスイッチ操作するようにしてもよい。
音声出力部108は、CPU101の制御の下で警告音などの音声による報知を行う。音声出力部108は、読み取りモードが画像認識モードである状態でオペレータがバーコード付き商品の読み取りを試みた場合に、CPU101の制御によりオペレータにエラーを報知するためのエラー報知手段である。音声出力部108は、あらかじめ設定された警告音などを発生するための音声回路とスピーカなどで構成される。
エラー報知手段としては、音声出力でのエラー報知が難しい環境の場合には、音声出力部108に替えて振動装置であっても構わない。また、エラー報知手段としては、音声出力部101と振動装置とを備え、これらを併用しても構わないし、必要に応じて切り換えて使用することも可能である。
オペレータ用ディスプイ13は、タッチパネル131と兼用として運用される。商品登録を行う商品登録キー入力手段としてのタッチパネル131は、オペレータがタッチ操作で入力可能なキーがオペレータ用ディスプイ13上に表示される。表示されるキーとしては、商品を1タッチで登録するPLUキーや複数のキーを組み合わせて登録する部門キー、金額キーなどがある。
さらに、CPU101には、POS端末200の接続インターフェース204に接続して、POS端末200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105が接続されている。
CPU101は、タッチパネル131の操作情報によりPLUキーが押下されたことを検出した場合、当該PLUキーに相当する商品コードをPOS端末200に送信する。また、CPU101が部門キーや金額キーなどが押下されたことを検出した場合は、それぞれのキーコードをPOS端末200に送信する。
また、POS端末200は、情報処理を実行する情報処理部としてのCPU201を備える。CPU201は、各種演算処理を実行し各部を制御する。CPU201には、ROM202とRAM203とがバスラインBUSに接続されている。
なお、POS端末200に、RAM203の補助記憶部として機能するHDDは、登録装置100のHDD104を共用する構成としたが、POS端末200側専用のものを設置してもよい。
HDD104には、POS端末200のプログラムPRや各種ファイルも記憶されている。HDD104に記憶されているプログラムや各種ファイルは、登録装置100の起動時に、その全部または一部がRAM203にコピーされてCPU201により順次実行される。HDD104は、接続インターフェース20を介して、POS端末200から読み出し可能に構成されている。
POS端末200のCPU201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206が図示しない入出力回路を介して接続されている。ストアコンピュータSCは、店舗のバックヤードなどに設置されている。ストアコンピュータSC内のHDDには、POS端末200に配信されるPLUファイルF1が格納されている。ストアコンピュータSCとデータ通信実行のための通信インターフェース206は、登録装置100側にあっても構わない。
POS端末200のCPU201には、ドロワ4、キーボード21、オペレータ用ディスプレイ22、タッチパネル221、顧客用ディスプレイ23がいずれも図示しない各種の入出力回路を介して接続されている。これらは、CPU201による制御を受ける。なお、タッチパネル221は、登録装置100のタッチパネル131と同様に、オペレータがタッチ操作で入力可能なキーがオペレータ用ディスプイ22に表示される。
キーボード21は、[1],[2],[3]…などの数字や「×」という乗算の演算子などが上面に表示されているテンキー22a、仮締めキー22b、および締めキー22cを含む。
また、POS端末200のCPU201には、登録装置100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204が接続されている。接続インターフェース204には、登録装置100が接続されている。さらに、CPU201には、レシートなどに印字を行うシートプリンタ24が接続されている。POS端末200は、CPU201の制御の下、一取引の取引内容をレシートに印字する。
ここで、図4のフローチャートを参照し、認識に失敗した商品画像に基づき、当該商品を自動的に学習し、学習済みの商品として認識可能とするCPU101の処理について説明する。なお、この処理は、登録装置100の起動後に開始される。
先ず、CPU101は、撮像部106を起動し、商品画像の取得を開始する(ACT1)。
撮像部106で撮像されたフレーム画像は、RAM103に順次保存される(ACT2)。
CPU101は、フレーム画像を取り込む毎に、取り込まれた画像を解析して商品検出を行う(ACT3)。ここでの商品検出を行う背景差分による手法としては、例えば、特開2009−265827号公報、特開2007−111854号公報に紹介されている。
次に、CPU101は、フレーム画像から商品を検出できたか否かを判定する(ACT4)。
ACT4において、商品を検出できない場合(NO)にCPU101は、ACT2に移行し、次のフレーム画像を取得する。商品を検出できた場合(YES)にCPU101は、画像を解析し、あらかじめ登録されている商品との比較を行い、1つ以上の候補を抽出する(ACT5)。
ここで、商品を抽出する方法の一例について簡単に説明する。登録装置100では、あらかじめ認識対象となる商品の画像を取得し、画像を解析することで得られる特徴量を辞書データとしてHDD104に記憶しておく。使用する特徴量としては例えば、特開2012−048400号公報や下記技術文献に解説されている2つの異なった位置での輝度勾配方向の組み合わせがどのような頻度で現れるかという、CoHOG(Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients、輝度勾配方向共起ヒストグラム)と呼ばれる分析手法により抽出される特徴量などがある。
T. Watanabe et al., “Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients for Pedestrian Detection”, T. Wada, F. Huang, and S. Lin (Eds.): PSIVT 2009, LNCS 5414, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp. 37-47, 2009.
登録装置100では、あらかじめ複数の商品を事前に記憶しておき、運用時に撮影された画像から得られた特徴量と、HDD104に記憶されている辞書データとを順次比較することで、類似度の高い順に指定の数(例えば4)の候補を抽出する。比較する手法としては、例えば、下記の技術文献に解説されているSVM(Support Vector Machine)などがある。
V.Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer, (1995).
CPU101は、抽出された候補をオペレータ用ディスプレイ13に表示する(ACT6)。
CPU101は、タッチパネル131からの操作情報に基づいて、オペレータがオペレータ用ディスプレイ13に表示された候補のいずれかを選択したかを判断する(ACT7)。
ACT7において、候補が選択された場合(Yes)は、当該商品に相当する商品コードをPOS端末200に向け送信し、商品登録を完了し(ACT8)、その後に、ACT2に移行し、次のフレーム画像を取得する。
ACT7において、候補が選択されない場合(No)は、ACT9に移行し、PLUキーにて商品登録を行う。
ACT9で商品登録が完了すると、当該商品の画像と商品コードを元に新たな辞書データとしてHDD104に商品を記憶する(ACT10)。
このように、認識対象となる商品画像を取得し、その画像を解析することで得られる特徴量を辞書データとしてあらかじめHDD104に記憶しておく。そして、運用時に新たに撮影された画像から得られた特徴量と、HDD104の辞書データとを順次比較し、類似度の高い順に指定の数の候補を抽出するようにした。
商品登録装置では、バーコード機能と画像認識機能の両方を有しており、そのどちらを選択するかは、オペレータの判断でモードを切り替えて使用している。そして、通常はバーコードで読むが、バーコードがない場合は画像認識モードに移行するようにしている。なお、数やサイズの違いについての画像認識は、考慮されていないので、キー入力によって入力する。
この実施形態では、未登録の商品をオペレータのキー入力に基づき、商品画像を追加して学習して行くことで、新たな商品の画像認識が可能となる。
上記の実施形態では、辞書データとして記憶されていない商品の登録方法としてPLUキーを用いた方法を開示したが、これに限定するものではない。例えば、部門キーと金額キーによる登録方法としても良い。この場合は画像と部門キー、金額キーを元に新たな辞書データを作成し、HDD104に商品を記憶する。
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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。これら新規な実施形態は、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、組み合わせ、変更を行うことができる。これら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。
100 登録装置
200 POS端末
7 通信ケーブル
11 バーコード
12 キーボード
13 オペレータ用ディスプレイ
131 タッチパネル
14 顧客用ディスプレイ
101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 HDD
PR プログラム
F1 PLUファイル
105,204 接続インターフェース
106 撮像部
107 モード切換スイッチ
108 音声出力部
206 通信インターフェース
SC ストアコンピュータ

Claims (6)

  1. 商品の画像を撮像する撮像手段と、
    前記画像を元に商品を学習し記憶する商品学習記憶手段と、
    前記撮像手段で撮像された画像に基づき、あらかじめ記憶された商品を認識して登録を行う商品認識登録手段と、
    商品登録をキー入力により行う商品登録キー入力手段と、を備え、
    前記商品学習記憶手段にあらかじめ記憶されていない商品は、前記商品登録キー入力手段による商品登録操作に基づき、前記商品学習記憶手段に記憶させるようにした、商品登録装置。
  2. 前記撮像手段により撮像された画像中に商品が存在することを検出する商品検出手段を備え、事前に該商品検出手段にて商品が検出された画像を元に、前記商品学習記憶手段にて商品を学習し記憶した、請求項1記載の商品登録装置。
  3. 前記商品認識登録手段は、前記撮像手段で撮像された画像を解析し、あらかじめ登録されている商品との比較を行い、候補となる商品を少なくとも1つ抽出する、請求項1記載の商品登録装置。
  4. 抽出された商品の候補は、オペレータ用ディスプレイに表示し、該ディスプレイ上のタッチパネルを操作し、前記候補を選択した、請求項3記載の商品登録装置。
  5. 選択された前記商品の候補は、当該商品に相当する商品コードを、商品決済用の端末に送信し決済を行う、請求項4記載の商品登録装置。
  6. コンピュータを、
    商品の画像が撮像された際、前記画像を元に商品を学習し記憶する商品学習記憶手段と、
    前記撮像された画像に基づき、あらかじめ記憶された商品を認識して登録を行う商品認識登録手段と、
    商品登録をキー入力により行う商品登録キー入力手段として機能させ、
    前記商品学習記憶手段にあらかじめ記憶されていない商品は、前記商品登録キー入力手段による商品登録操作に基づき、前記商品学習記憶手段に記憶させるプログラム。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5865316B2 (ja) * 2013-08-30 2016-02-17 東芝テック株式会社 商品登録装置およびプログラム
JP6428240B2 (ja) * 2014-12-17 2018-11-28 カシオ計算機株式会社 商品登録装置、商品認識方法、およびプログラム
US10282722B2 (en) * 2015-05-04 2019-05-07 Yi Sun Huang Machine learning system, method, and program product for point of sale systems
USD891163S1 (en) * 2017-11-23 2020-07-28 Mtr Holdings Inc. Checkout counter
JP6925292B2 (ja) * 2018-03-05 2021-08-25 東芝テック株式会社 販売登録装置
DE102019122514A1 (de) * 2019-08-21 2021-02-25 LUPUS-ELECTRONICS GmbH Verfahren zur Zuordnung eines zu registrierenden Rauchmelders und ein entsprechendes Rauchmelderverwaltungssystem
JP2021101292A (ja) * 2019-12-24 2021-07-08 京セラ株式会社 画像データの登録システム、画像データの登録装置、画像データの登録方法
JP7566497B2 (ja) 2020-06-05 2024-10-15 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、システム、情報処理装置の制御方法、及びプログラム

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06333065A (ja) * 1993-05-20 1994-12-02 Casio Comput Co Ltd データ処理装置
JPH07244782A (ja) * 1994-03-04 1995-09-19 Ishida Co Ltd キャッシュコーナ
JP4425155B2 (ja) * 2004-03-12 2010-03-03 日立オートモティブシステムズ株式会社 内燃機関のバルブタイミング制御装置
JP5166490B2 (ja) * 2010-07-21 2013-03-21 東芝テック株式会社 商品コード読取装置及びプログラム
JP5416738B2 (ja) * 2010-08-10 2014-02-12 東芝テック株式会社 コード読取装置およびプログラム
JP5106602B2 (ja) * 2010-08-26 2012-12-26 東芝テック株式会社 コード読取装置およびプログラム
JP2012053710A (ja) * 2010-09-01 2012-03-15 Toshiba Tec Corp 店舗システム、売上登録装置及びプログラム
JP5166496B2 (ja) * 2010-09-01 2013-03-21 東芝テック株式会社 コード読取装置及びプログラム
JP5623831B2 (ja) * 2010-09-02 2014-11-12 東芝テック株式会社 商品コード読取装置及びプログラム
JP5297506B2 (ja) * 2010-11-01 2013-09-25 東芝テック株式会社 コード読取装置およびプログラム
JP2012247968A (ja) * 2011-05-27 2012-12-13 Toshiba Tec Corp 情報処理装置、情報処理方法及び制御プログラム
JP5485954B2 (ja) * 2011-09-06 2014-05-07 東芝テック株式会社 店舗システム及びプログラム
JP5431429B2 (ja) * 2011-09-06 2014-03-05 東芝テック株式会社 情報処理装置及びプログラム
JP2013084182A (ja) * 2011-10-12 2013-05-09 Toshiba Tec Corp 情報処理装置およびプログラム
JP5656796B2 (ja) * 2011-10-19 2015-01-21 東芝テック株式会社 商品データ処理装置、商品データ処理方法及び制御プログラム
JP5194160B1 (ja) * 2011-10-19 2013-05-08 東芝テック株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP5450560B2 (ja) * 2011-10-19 2014-03-26 東芝テック株式会社 商品データ処理装置、商品データ処理方法及び制御プログラム
JP5372191B2 (ja) * 2012-01-30 2013-12-18 東芝テック株式会社 商品読取装置及び商品読取プログラム
JP5553866B2 (ja) * 2012-07-23 2014-07-16 東芝テック株式会社 商品認識装置及び認識辞書追加プログラム
JP5619095B2 (ja) * 2012-09-03 2014-11-05 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP2014052800A (ja) * 2012-09-06 2014-03-20 Toshiba Tec Corp 情報処理装置及びプログラム
JP5936993B2 (ja) 2012-11-08 2016-06-22 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP5744824B2 (ja) * 2012-12-03 2015-07-08 東芝テック株式会社 商品認識装置及び商品認識プログラム
JP5848734B2 (ja) * 2013-08-30 2016-01-27 東芝テック株式会社 商品登録装置
JP5865316B2 (ja) * 2013-08-30 2016-02-17 東芝テック株式会社 商品登録装置およびプログラム

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