JP5908113B2 - 二次元コード - Google Patents

Description

本発明は、二次元コードに関する。

二次元コードは、一次元コードと比較して、狭い面積に多くの情報を持つことができ、物品管理や、携帯電話を用いたウェブ誘導など、様々な用途で広く活用されている。二次元コードは色々な角度で撮影されるため、二次元コードの画像は、画面における大きさおよび向きが一定ではなく、画像の歪みおよび画像のぼけ等も発生する。また、二次元コード自体が汚れている場合には、一部の画像が判別できないという事態も発生する。

二次元コードは、一般にほぼ正方形または長方形の形状であり、元の形状に変換した上で、各セルの画素値に基づいて解析（デコード）処理を行う。二次元コードは、撮影された画像の位置関係を検出するため、所定形状の位置検出パターンを有する。解析時は、撮影した二次元コードの画像において、位置検出パターンを検出し、位置検出パターンの位置関係に基づいて変換を行う。位置検出パターンの検出は、解析の基礎となる処理であり、認識精度や、解析時間への影響が大きいため、位置検出パターンの検出処理は、解析処理の重要な要素である。

現在普及している一般的な二次元コードは、位置検出パターンを高速で解析できるように、パターンの中心をあらゆる角度で横切る走査線において同じ周波数成分比が得られる位置検出パターンを使用し、３個の位置検出パターンを二次元コードの四隅のうち３箇所に配置している。これにより、二次元コードがどのような回転位置で撮影されても、位置検出パターンの中心を走査する場合は、暗：明：暗：明：暗＝１：１：３：１：１の長さ（周波数）比率が得られる。そのため、横方向の走査でこの明暗の比率が得られれば、次に縦（上下）方向に走査して比率を調べるという簡単な画像処理で、位置検出パターンを高速に検出可能となる。

上記の位置検出パターンの検出は、二次元コードがある部分の対象領域全体の画素を走査して行い、二次元コードをＶＧＡ画像で撮影した場合には、６４０×４８０＝３０７２００画素が処理対象領域であり、全画素を走査するのに要する時間は長くなる。そのため、位置検出パターンの検出が、解析処理時間のうち無視できないウェートを占める。

さらに、一度に複数のコードを同時に認識させるというニーズがある。例えば、棚に二次元コードを貼った同じ向きのダンボールがあり、これの棚卸をする場合、コードをダンボールの近くに行き一つ一つ認識させるよりも、遠くから一括して認識ができると、作業能率が向上する。このような一括認識は、例えばＲＦＩＤなどを利用して行うことが知られているが、ＲＦＩＤはメディア側にアンテナ等が必要で、メディアが高コストになる。これに対して、二次元コードは、紙に印字するだけで使えるため、低コストである。

複数の二次元コードを一括して認識する場合、１画像内に複数の位置検出パターンが写り込むことになる。上記の３個の同じ位置検出パターンを有する二次元コードを使用した場合、同一の位置検出パターンが多数画像内に存在し、多数の位置検出パターンの組合せでコードの位置を検出することになる。そのため、確認する位置検出パターンの組合せ数が増加し、その分処理時間が長くなるため、素早い認識という利点が損なわれてしまう。

また、位置検出パターンを１個のみ有する二次元コードも知られており、例えば、Ｌ字型の枠と、対面に点線となるタイミングパターンの四辺から、位置と回転角度を検出するコードが知られている。このような二次元コードであれば、１画像内に複数の二次元コードが存在しても、位置検出パターンを認識できれば対応する二次元コードが認識可能である。しかし、位置検出パターンは１個であっても、位置検出パターンが複雑であるため、上記の３個の同じ位置検出パターンの認識の場合より計算量が多くなる。

また、位置検出パターンを１個のみ有する二次元コードでは、位置検出パターンを画像に写り込むノイズ情報と明確に切り分ける必要がある。特に、汚れや画像ブレのために、１個の位置検出パターンが識別できなければ、二次元コードの解析不良ということになる。

さらに、カラー二次元コードも知られており、特許文献２は、２種類の形状の位置検出パターンを有し、それぞれに異なる色を付した二次元コードを記載している。しかし、カラー二次元コードは、撮影時の照明条件などが影響するという問題がある。
以上の通り、各種の二次元コードが提案されており、それぞれ利点および欠点を有する。

一方で、通常の二次元コードはデータ効率を重視したため、汚れや、撮影ぶれなどに悪影響を受け易い。例えば、上記の複数の二次元コードが１つの画面に写し込まれる棚卸しの例では、すべての二次元コードに撮影のフォーカスを合わせるのは困難であり、ぼけが生じやすい。ぼけ・ぶれが生じた二次元コードの画像に対しては補正が困難なため、ソフトウェアでの改善に限界があり、オートフォーカス機能、シャッタースピードを上げるなどのハードウェアの改善で解決する必要があり、そのためにコスト増になるという問題がある。最近は、携帯電話に設けられたカメラで二次元コードを認識するというニーズがあるが、撮影時のカメラの傾き、ぶれ、フォーカスが不十分であるために起きるぼけなど、二次元コードの解析においては問題の生じやすい撮影環境であり、コスト・サイズの関係からも、携帯電話のカメラ等の改善は困難な状況である。

また、一般的な二次元コードには誤り訂正機能があるが、これはデータ部に対しての誤り訂正であり、位置検出パターン（位置決め用パターン）は訂正できないため、位置検出パターンに汚れ・欠けが発生すると認識困難で検出不可になる。

特開平７−２５４０３７号公報 特開２００４−２３４３１８号公報 特開２００７−２４１３２８号公報 特開２００９−１６３７２０号公報 特開２００９−０７５８７３号公報

以上説明したように、各種の二次元コードが使用・提案されているが、複数のコードを同時に撮影する場合や、ぼけ・ブレが発生する環境での撮影など、いろいろな撮影条件で撮影された場合にも正確な認識が短時間で行える二次元コードが要望されている。

本発明は、複数のコードを同時に撮影した撮影画像に対しても短時間での認識が可能であり、さらに二次元コードの汚れ、撮影ブレなどの影響を受けにくく、各種の撮影条件で撮影された場合にも正確な認識が可能な、二次元コードの実現を目的とする。

上記目的を実現するため、本発明の二次元コードは、二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、４個以上の異なる位置検出パターンを備えることを特徴とする。ここで、位置検出パターンが異なるというのは、形状、大きさ、二次元コード上での配置方向が異なる場合であり、線幅の比率が異なる場合も含まれる。ただし、撮影条件等の影響を受けるため、色の違いは対象とせず、明暗の二値画像を対象とする。

上記の中心を走査する場合は、暗：明：暗：明：暗＝１：１：３：１：１の比率が得られる位置検出パターンは、画素を順に走査するという簡単な画像処理で容易に検出できるという利点を有する。しかし、近年二次元コードの解析装置を形成する組込用コンピュータ（プロセッサ）の計算処理能力および記憶容量が向上し、さらに光学機器の性能が向上したため、複雑な画像処理も高速に行えるようになっている。そのため、このような性能の向上した解析装置で解析する場合に、これまで提案されている二次元コードの位置検出パターンが、位置検出パターン検出の高速化、および検出した位置検出パターンに基づく二次元コードの画像の射影変換という点で、かならずしも好ましいとは言えない。近年、一度に複数の二次元コードを認識ことも可能になったが、これまで提案されている二次元コードは、位置検出パターンがすべて同じであるため、その組合せの検討回数が増加するなどの理由で、それに適した構造になっていない。

本発明の二次元コードは、４個以上の異なる位置検出パターンを有する。そのため、明暗画素の配列比率から位置検出パターンを識別することはできない。しかし、画像処理の高速化により、正方形や長方形の枠など所定の形状の検出は従来に比べて容易になっている。例えば、横方向に走査を行い、暗画素に突き当たると連続した暗画素の組を検出し、形状の外周を検出することで、外形形状を容易に識別することができる。更に、内周も同様に検出すれば枠の検出が容易に行える。このような形状検出は、検出しようとするパターンがいずれの方向でも所定以上の大きさであれば、走査を間引いて行うことができ、走査数が減少する。さらに、処理済みの領域を探索対象領域から除外することもできる。そのため、形状認識の処理量が増加しても、実際の処理量の増加を抑制または減少させることが可能である。

もちろん、上記の暗：明：暗：明：暗＝１：１：３：１：１の比率が得られる位置検出パターンについて、上記のような画像処理技術を適用することも可能であるが、この位置検出パターンは、全面走査を前提として形状配置を考案されており、そのために、大きな位置検出パターンとなっている。そのために、この位置検出パターンに上記の画像処理技術を適用した場合には、位置検出パターンの利点を活かすことができず、上記の画像処理技術を適用する場合には、効率のよい位置検出パターンとは言えないという問題がある。

さらに、１画面に多数の二次元コードを有する場合、すべての位置検出パターンの組合せについて正規の組合せであるか判定していたが、各二次元コードの複数の位置検出パターンが異なる場合には、組合せ数を大幅に減少させることが可能であり、その分正規の組合せであるか判定する処理量を減少させることができる。

また、位置検出パターンが異なる場合には、１個の位置検出パターンを検出した場合には、残りの位置検出パターンの方向・位置の予測が容易になり、上記の探索方法を適用する場合に走査数および連続した暗画素の組の検出処理数を減少させることも可能である。

特に、４個以上の異なる位置検出パターンの内、少なくとも３つの位置検出パターンの内部に識別スペースを設けた枠形状とし、識別スペースが二次元コードを構成する最小セルの２倍以上のスペースであるようにすることが望ましい。これは後述する手法により、本発明の二次元コードは、例えば４つの位置検出パターンの内、３つの位置検出パターンの検出ができさえすれば、必ず二次元コードの回転角度情報が把握できて配置情報を取得できるためである。

内部の識別スペースの有無で、位置検出パターンとその他の写り込みを区別するというのは、容易に実施でき、ぼけ・ぶれに対して効果がある。この場合、識別スペースは、２セル以上であることが望ましい。その理由は、最小セルが１ビットを表す二次元コードでは、１セル以上のぼけ・ぶれが発生する場合は、位置パターンの検出ができても、データの取得ができなくなるためである。通常の撮影条件であれば、１セル以上のぼけ・ぶれを生じることはないため、識別スペースが２セルあれば、１セル分のあらゆる方向のぶれ・ぼけに対応できるためである。これは、１画面で複数の二次元コードを撮影する場合に、１つ１つの二次元コードが小さくなり、ぼけ・ぶれの影響が大きくなり、二次元コードの画像が不鮮明になることに対しても有効である。

また、位置検出パターンを、正方形、長方形の組合せからなるようにすることが望ましい。
また、１画面に複数の二次元コードが一括して写し込まれる場合に、位置検出パターンの組合せが増加し、複数の組合せについて調べるための処理量が増加するという課題、および１つ１つの二次元コードの画像が小さくなり、二次元コードの画像が不鮮明になるため、検出が困難になるという課題がある。上記のように、位置検出パターンを、内部に識別スペースを設けた枠形状とし、さらに正方形、長方形の組合せとすれば、位置検出パターンをあまり大きくせずにすべて異ならせることができ、しかも黒潰れが発生しにくいので、上記の２つの課題を解決することができる。

４個以上の位置検出パターンは、例えば、正方形の第１位置検出パターンと、第１位置検出パターンより小さな正方形の第２位置検出パターンと、長方形の第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンと、からなる４個の位置検出パターンであり、４個の位置検出パターンは、二次元のマトリックスの四隅に配置されている。この場合、第１位置検出パターンと第２位置検出パターンは、対角上に配置され、第３位置検出パターンと第４位置検出パターンは、対角上に配置され、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンの長辺は、第１位置検出パターンの辺と同じ長さであり、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンの短辺は、第２位置検出パターンの辺と同じ長さであり、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンの短辺の一方は、第１位置検出パターンの辺の延長上に配置され、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンの長辺の一方は、第２位置検出パターンの辺の延長上に配置されることが望ましい。

上記のような４個の位置検出パターンは、ある程度以上の大きさであれば、位置検出パターン以外に同様の形状が二次元コード中に出現する可能性が小さく、検出が比較的容易であり、色々な撮影方向から撮影されて二次元コードが歪んだ場合でも、歪みの方向の特定が容易である。

また、第１位置検出パターンおよび第２位置検出パターンは、それぞれ一重の正方形枠を有し、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有してもよい。
枠であれば、位置検出パターン以外に同様の形状が二次元コード中に出現する可能性がさらに小さくなり、検出が比較的容易である。

また、第１位置検出パターンは、一重の正方形枠と、正方形枠内に配置された正方形を有し、第２位置検出パターンは、一重の正方形枠を有し、第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有してもよい。

これは、第１位置検出パターンを上記の暗：明：暗：明：暗＝１：１：３：１：１の長さ比率が得られる位置検出パターンと類似のパターンとするものであり、面積が増加し、検出処理に要する時間が長くなる。しかし、１個であるので面積の増加が小さく、検出処理に要する時間は若干長くなるが、位置検出パターン以外に同様の形状が二次元コード中に出現する可能性はほとんどなく、検出精度を向上できる。

さらに、二次元のマトリックスの４個以上の位置検出パターン以外の領域は、複数の同じ大きさのブロックに分割され、二次元のマトリックスは、隣接するブロック間に、明または暗の分離スペースを有することが望ましい。したがって、分離スペースは、１セル幅のブロック間隔の格子状パターンになる。この場合、４個以上の位置検出パターンは、ブロックより大きな面積を有することが望ましい。

これにより、位置検出パターンと同じパターンが、二次元コード中に出現することはなくなり、位置検出パターンの検出が容易になる。さらに、各ブロックにおけるセルの明暗の判定精度が向上する。ブロックは、例えば、３×３のセルを有し、分離スペースは、例えば、１セルの幅を有し、４個以上の位置検出パターンは、例えば、４セル以上の横幅と、４セル以上の縦幅と、を有することが望ましい。
バージョン情報ブロックおよびフォーマット情報ブロックは、位置検出パターンの近傍に設けることが望ましい。

上記の４個以上の異なる位置検出パターンを有する二次元コードを撮影した画像から、二次元コードを解析する解析方法は、４個以上の異なる位置検出パターンを識別し、識別した４個以上の異なる位置検出パターンの位置関係を確認した後、確認した位置関係に基づいて二次元コードの画像を射影変換し、射影変換した二次元コードの画像を解析するが、４個以上の異なる位置検出パターンのうち識別した位置検出パターンが２個または３個の時は、識別した２個または３個の位置検出パターンの位置関係から、残りの位置検出パターンの位置を推測し、推測した位置検出パターンの位置を含めて少なくとも４個の位置検出パターンの位置関係に基づいて二次元コードの画像を射影変換するようにする。

これにより、位置検出パターンの一部が汚れ等で識別できない場合でも解析に成功する可能性が向上する。
また、二次元コードは、通常位置補正パターンを含むので、４個以上の異なる位置検出パターンの位置関係の確認および識別した位置検出パターンが２個または３個の時の残りの位置検出パターンの位置の推測に、位置補正パターンを合わせて利用することにより、解析精度が向上する。

上記の解析方法を実行する解析装置およびコンピュータに上記の解析方法を実行させることも可能である。

また、本発明の二次元コードの作成システムは、３個の異なる位置検出パターンを、二次元のマトリックスの所定位置に配置する位置検出パターン配置手段と、二次元のマトリックスの３個の異なる位置検出パターンを配置する領域以外の領域に、二次元コードの解析に必要なベース情報を記録したベース情報領域を配置するベース情報配置手段と、メッセージの記録データを、二次元のマトリックスの３個の異なる位置検出パターンおよびベース情報領域を除いた領域に、順次配置するメッセージデータ配置手段と、を備えることを特徴とする。ここで、ベース情報は、例えば、バージョン情報、フォーマット情報、絵柄埋込情報などであり、位置補正パターンや誤り訂正符号などを含めてもよい。

本発明の二次元コードを使用することにより、解析時間を長くすること無しに、各種の劣化が生じた二次元コードの撮影画像であっても、短時間で正確な解析が可能である。
特に、本発明の二次元コードを使用することにより、複数の二次元コードを一括で撮影した撮影画像を解析する場合であっても、膨大な数になる位置検出パターンの組合せを減らすことが可能な構成にすることで、短時間で解析が可能となる。
さらに、その場合に起こるぶれや、ぼけ等の劣化が生じた撮影画像であっても、解析時間を長くすること無しに、精度の高い解析が可能となる。

図１は、特許文献１に記載された二次元コードを示す図である。 図２は、第１実施形態の二次元コードを示す図である。 図３は、第１実施形態の二次元コードにおける複数のブロックの配置を示す図である。 図４は、分離スペースを有する二次元コードと、分離スペースを有さない二次元コードにおいて、データに応じてセルを明または暗にした場合のパターンの例を示す図である。 図５は、第１実施形態におけるデータブロックのデータ種別を説明する図である。 図６は、２０パターン表現のデータ種別を説明する図である。 図７は、第１実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの例を示す図である。 図８は、第１実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの別の例を示す図である。 図９は、第２実施形態の二次元コードを示す図である。 図１０は、第２実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの例を示す図である。 図１１は、第２実施形態の二次元コードの位置検出パターンを、サイズおよび形状の異なる二次元パターンに適用した変形例を示す図である。 図１２は、変形例の４個の位置検出パターンの例を示す図である。 図１３は、依頼に基づいて二次元コードを作成して提供する作成システムのハードウェア構成を示す図である。 図１４は、ユーザーが、ユーザーハードウェアを介してシステムハードウェアにアクセスし、所望の二次元コードを作成するエンコード処理の手順を示すフローチャートである。 図１５は、ユーザーが、ユーザーハードウェアを介してシステムハードウェアにアクセスし、所望の二次元コードを作成するエンコード処理の手順を示すフローチャートである。 図１６は、ユーザーが、ユーザーハードウェアを介してシステムハードウェアにアクセスし、所望の二次元コードを作成するエンコード処理の手順を示すフローチャートである。 図１７は、第１実施形態の二次元コードを読み取り、二次元コードを解析する二次元コード解析装置のハードウェア構成を示す図である。 図１８は、ユーザーが撮影した二次元コードを解析するデコード処理の手順を示すフローチャートである。 図１９は、ユーザーが撮影した二次元コードを解析するデコード処理の手順を示すフローチャートである。 図２０は、ユーザーが撮影した二次元コードを解析するデコード処理の手順を示すフローチャートである。 図２１は、位置検出パターン候補の形状チェックを説明する図である。

本発明の実施形態を説明する前に、現在広く使用されている一般的な二次元コードについて説明する。
図１は、特許文献１に記載された二次元コードを示す図である。

図１に示すように、二次元コード１は、３つの隅に配置された３個の位置検出パターン（位置決め用シンボル）２と、データ領域３と、を有する。データ領域３は、二次元コード１の領域から、３個の位置検出パターン２およびその周囲のスペーサ部分を除いた部分である。各位置検出パターン２は、暗部分である正方形の枠２ａおよび正方形の枠２ａ内に配置された正方形２ｃと、枠２ａと正方形２ｃの間の明部分である正方形の枠２ｂと、を有する。撮影された位置検出パターン２は、走査線が中心を通過する時、走査線がいかなる方向であっても、その長さ比率（周波数成分比）は暗：明：暗：明：暗＝１：１：３：１：１となる。そのため、二次元コードをいかなる方向に回転した状態で撮影しても、一定方向の走査処理のみで位置検出パターン２の持つ特定周波数成分比を検出することができる。したがって、位置検出パターン２の中心位置を容易に検出することができる。

データ領域３は、マトリックス状に密に配置されたビットを有し、ビットマトリックスは、データ領域内のドットの位置補正のための位置合わせパターン（タイミングセル）４に加えて、二次元コードの形式情報およびその誤り訂正信号と、型番情報およびその誤り訂正信号と、データ部分と、に分けられる。位置合わせパターン４、二次元コードの形式情報およびその誤り訂正信号、および型番情報およびその誤り訂正信号は、コード領域３のビットマトリックス上の所定の位置に配置され、残りの部分がコード化したデータを記録するデータ部で、必要なデータを記録して残った部分が残余ビットである。記録するデータビットと残余ビットは、データビットの最後のエンドパターンで区別される。残余ビットは、埋め草と称され、明（“１”）のビット列であるが、記録時には所定の処理を施されて明暗ビット列に変換されるのが一般的である。

位置合わせパターン４は、データ領域内のドットの位置補正のための明暗のビット（ドット）列であり、図１に示すように、多数個が配置される。位置合わせパターン４は、二次元パターン全体の基準位置を検出する位置検出パターン２とは別のものである。
特許文献３および４は、埋め草であるデータ領域３のビットを利用して、ビット画像を設けることを記載している。

二次元コードの認識では、まず位置検出が行えないとコードが認識できないため、位置検出パターンの認識精度を高めることが重要となる。そのための方策として、次の３つの手法が考えられる。
（１）コード全体を大きくする。
（２）位置検出パターンを認識しやすくする。
（３）位置検出パターンの訂正できるように、言い換えれば位置検出パターンに冗長性を持たせる。

（１）のコード全体を大きくすることについては、二次元コードを設ける紙面のデザインや、媒体の制限（小さな部品にコードをつけたい）など、二次元コードの印字スペースは小さいことが求められ、面積が小さいことが二次元コードの利点の１つである。よって、（１）の手法は望ましくない。

（２）の認識しやすい位置検出パターンについては、二次元コードのサイズに対して位置検出パターンを相対的に大きくして認識しやすくすることが考えられる。しかし、二次元コードのサイズが同じ場合、位置検出パターンを大きくすると、その分データ領域が狭くなり、データ量が少なくなるため、望ましくない。

図１の二次元コード１の位置検出パターン２は、画像の走査線がいかなる方向であっても所定の周波数成分比が得られるように、正方形とその周囲に設けた正方形枠とを有する二重形状になっている。この形状自体は、他のビットパターンとの区別が容易であるという利点があるが、小さいパターンの場合には、正方形と正方形枠の間の明の部分がつぶれて認識できないため、画像にぼけ・ぶれがあっても容易に認識できるようにするには、ある程度の大きさにする必要があり、その分データ領域が狭くなるため、データ効率が低下する。

さらに、図１の位置検出パターン２は、全面走査を前提として形状配置を考案されており、必ずしも位置補正パターンの検出時間が短く、効率的な解析を行うのに適しているとは言えない。

位置検出パターンは、単純な（シンプルな）形状にすると相対的に大きくしてもセルサイズを少なくできるが、その場合周囲の写り込みを拾いやすくなり、位置検出パターンを誤検出する可能性が高くなり、この場合確認する必要のある位置検出パターンの組合せが増える。そのため、位置検出パターンは、単純ではあるが、ぼけ・ぶれの影響を受けにくく、他の写り込みと区別しやすい形状であることが望ましい。

（３）の位置検出パターンに冗長性を持たせるということは、位置検出パターンを複数個設け、そのうちの１個または２個以上の位置検出パターンが識別できない場合でも、識別した残りの位置検出パターンで二次元コード内の位置検出パターンの基準位置を訂正可能にすることである。

例えば、図１の二次元コード１は、３個の位置検出パターンを３箇所の隅（コーナー）に設け、１箇所の隅には設けないようにすることで二次元コードの回転位置を特定できるようにしている。しかし、３個の位置検出パターンのうち１個でも識別できないと二次元コードの回転位置を特定できず、認識に失敗する。位置検出パターンの補完を行えたとしても、二次元コードの検出処理時間が大幅に増加し、ななめからの撮影や、歪み、ぼけなどで正確な座標が得にくいため、データ抽出の精度に大きく影響する。

位置検出パターンの個数を増加させれば、位置検出パターンの基準位置は訂正可能になる。例えば、位置検出パターンが５個以上あれば、１個欠けても、４個以上の位置検出パターンを識別できれば、データの座標のマッピング（画像とコードの位置関係の決定）が精度よく行える。

位置検出パターンが多ければ多いほど冗長性が増し、汚れなどへの耐性が増すが、検討すべき組合せがその分多くなってしまい、処理時間が長くなると共に、二次元コードにおける位置検出パターンの占める面積が増加し、データ効率が低下する。

図１の位置検出パターン２は、画像の走査線がいかなる方向であっても所定の周波数成分比が得られるが、形状を変更すると所定の周波数成分比が得られないため、３個の位置検出パターン２は、同じ形状にする必要がある。そのため、図１の二次元コード１の位置検出パターン２を異ならせるには、大きさを変える必要がある。位置検出パターン２は、正方形とその周囲に設けた正方形枠を有するため、元々大きなパターンであり、もし３個または４個のパターンの大きさを、画像認識で異なると判定できるように変える場合には、もっとも小さなパターンもある程度の大きさにする必要があり、もっとも大きなパターンは非常に大きくなる。このように、図１の位置検出パターン２は、冗長性を持たせるには適していない。

なお、冗長性を持たせる場合、１個の位置検出パターンが識別できない場合だけでなく、２個以上の位置検出パターンが識別できない場合も考慮することが望ましい。特許文献２は、正方形とその周囲に設けた正方形枠とを有する１個の大型位置検出パターンおよび正方形枠を有する３個の小型位置検出パターンを四隅に配置し、中央に１個の小型置検出パターンを配置した二次元コードを記載している。ここで、中央の小型置検出パターンは、データの座標のマッピングへの寄与が少ないので、使用しない場合を考える。この場合、大型位置検出パターンと１個の小型位置検出パターンが識別できず、２個の小型位置検出パターンのみが識別できた場合には、データの座標のマッピングは行えない。

以上のように、位置検出パターンに冗長性を持たせる場合、異なる位置検出パターンの個数が増加するほど冗長性が向上する。
以下、本発明の実施形態を説明する。

図２は、第１実施形態の二次元コードを示す図である。
第１実施形態の二次元コードは、３５×３５セルの大きさを有し、９×９のブロックに分割され、隣接するブロック間に１セルの明の分離スペース２３を有する。したがって、分離スペースは、８×８列の１セル幅のブロック間隔の格子状パターンになる。右下の３×３ブロックおよび３×３分離スペースの部分には第１位置検出パターン１２Ａが、左上の２×２ブロックおよび２×２分離スペースの部分には第２位置検出パターン１２Ｄが、右上の３（横）×２（縦）ブロックおよび３×２分離スペースの部分には第３位置検出パターン１２Ｂが、左下の２（横）×３（縦）ブロックおよび２×３分離スペースの部分には第４位置検出パターン１２Ｃが、それぞれ設けられている。したがって、二次元コードの第１から第４位置検出パターン以外のブロックに、第１から第４位置検出パターン以上のパターンが出現することはない。

二次元コードのコード部分の最小単位はセルである。二次元コードは、通常正方形または長方形の形状をとる。他の形状も可能だが、二次元コードの多くは四角形であり、第１実施形態の二次元コードも正方形であるが、これに限定されるものではなく、長方形でも他の形状でもよい。

一般に、二次元コードは明暗のセルでデータを表し、第１実施形態の二次元コードもコード部は明暗のセルでデータを表す。なお、特許文献２に記載されたような色によりセルを区別する二次元コードや、ミラー（左右反転）型の二次元コードも提案されており、そのような二次元コードに本発明を適用することも可能であるが、その場合にも、後述するように、４個以上の形状の異なる位置検出パターンを備える。

さらに、第１実施形態の二次元コードは、３５×３５セルの正方形であるが、これよりサイズの大きなコードや、長方形のような縦横の大きさを変えた形状にすることも可能である。３５×３５セルの正方形の二次元コードを、これをバージョン２×２と呼ぶ。ここで、最小のバージョンは１×１であり、この時のセルサイズは２７×２７となる。絵柄の埋込は、縦横のバージョンが共に２以上の場合に可能とする。バージョンが１×１の際に絵柄を埋め込まない理由は、データ量が少ないにも関わらず、絵柄を埋め込むと、さらにデータ量が少なくなり、認識してもほとんどデータが得られないことになるため、上記のような制限を加えた。第１実施形態の二次元コードは、縦方向および横方向にそれぞれ伸張できる。横バージョンが２、縦バージョンが３の場合、バージョン２×３と表記する。バージョンが１上がるごとに、セルサイズが８大きくなり、ブロック数が２大きくなる。よって、バージョン３×４では、セルサイズは４３×５１になる。バージョンは１から２０まで選択可能であるが、これに限定されるものではない。

第１位置検出パターン１２Ａは、暗セルの部分が、８×８セルの１セル幅の正方形枠と、正方形枠の中心の２×２の正方形と、を有する。第２位置検出パターン１２Ｄは、暗セルの部分が、４×４セルの１セル幅の正方形枠を有する。第３位置検出パターン１２Ｂは、暗セルの部分が、８×４セルの１セル幅の長方形枠を有する、横長の長方形枠である。第４位置検出パターン１２Ｃは、暗セルの部分が、４×８セルの１セル幅の長方形枠を有する、縦長の長方形枠である。

第１実施形態では、正方形の二次元コードの４隅に４個の異なる位置検出パターンを配置する。なお、位置検出パターンが異なるというのは、形状、大きさ、二次元コード上での配置方向が異なる場合であり、線幅の比率が異なる場合も含まれる。ただし、撮影条件等の影響を受けるため、色の違いは対象とせず、明暗の二値画像を対象とする。

第１実施形態では、位置検出パターンは、正方形または長方形の各頂点付近に配置する。これは、１箇所に配置する場合より、できるだけ離れて配置する方が汚れの影響を分散できるためである。ただし、位置検出パターンの配置位置は、４隅に限定されるものではない。第１実施形態のように、位置検出パターンとして、正方形だけでなく、長方形のものを用いることで、形状・傾き・大きさの区別が容易にできるため、高速に認識できる。また中抜きした長方形は、他の写り込みと区別するのが容易であり、データの無駄が少ない。

４個の位置検出パターンを配置する理由は、解析において精度高くデータの座標のマッピングを計算するのに用いる二次元の射影変換では、コードのセルと、そのセルに対応する撮影画像の座標を計算するために、４組の座標の組をパラメータとして与える必要がある。位置検出パターン数が２個または３個しかない場合でも、座標を補間することで、４点を算出した上で射影変換を行うことは可能であるが、ななめからの撮影や、歪み、ぼけなどで正確な座標が得にくく、データ抽出の精度に大きく影響するため、第１実施形態では４個の位置検出パターンを配置している。
また、位置検出パターンが異なる理由は、見つからない位置検出パターンがあった場合でも、見つからなかった位置検出パターンが確実に特定でき、見つからなかった位置検出パターンの座標の予測が可能になり、位置検出パターンの訂正が可能になる。すべて同じ位置検出パターンを用いた場合、見つからなかった位置検出パターンの特定は、すべて異なる位置検出パターンを用いた場合ほど容易ではなく、位置検出パターンの訂正が困難になる。
二次元コードの４個の位置検出パターン以外の５６ブロックは、データ部であり、実データブロック、誤り訂正符号ブロック、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロック、および絵柄埋込情報ブロックと、を含む。

上記のように、データ部は３×３セルを１ブロックとし、ブロック単位でデータを埋め込む。データ部は、バージョン情報ブロック１５および１６と、フォーマット情報ブロック１７と、絵柄埋込情報ブロック１８Ａ、１８Ｂ、１９Ａおよび１９Ｂと、を有し、残りのブロックが実データブロック２２である。なお、後述するように、第１実施形態では、実データブロック２２の一部を、誤り訂正符号と、位置補正パターンとして利用する。

したがって、位置検出パターン、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロック、絵柄埋込情報ブロック、位置補正パターンを設けるブロック、さらに誤り訂正符号ブロックを除いた、残りのブロック２２が、実データブロックである。もし、絵柄の埋め込みが行われる場合には、絵柄埋込情報ブロックが指示する絵柄埋め込みブロックも実データブロックから除く。実データは、実データブロックに属するブロックについて、左上から右に順にデータを敷き詰め、敷き詰め終わったら１ブロック下の左から敷き詰めるという具合に順に記録する。

ブロックは、３×３セルを有し、各セルは明と暗の１ビットを表すので、１ブロックは最大９ビットの情報を持つ（９ビット表現）が、ここでは画像のぼけ・ぶれに対する耐性を高めるため、１ブロック当たりのデータ量を９ビットのデータ量より小さく設定できるようにしている。なお、第１実施形態では、ブロックを３×３セルのサイズとしたが、ブロックサイズはこれに限定されるものではなく、最小である１×１セルのサイズや、縦と横のセルサイズが異なるなどのブロックサイズも可能である。

バージョン情報ブロックは、二次元コードのサイズに関する情報を記録し、縦バージョン情報ブロック１５と、横バージョン情報ブロック１６の２種類存在し、それぞれ対応するバージョン情報が記録される。縦バージョン情報ブロック１５および横バージョン情報ブロック１６は、それぞれ同じ情報を記憶した２個のブロックを離れた２箇所に配置することにより、汚れ等で欠損するリスクを分散させる。バージョン情報として、バージョン数（縦横各１から２０）までの数値を表すブロックを配置する。

フォーマット情報ブロック１７は、絵柄埋込フラグ（１ビット）と、データブロック種別データ（２ビット）からなるフォーマット情報を記録し、同じ情報を記憶した３個のブロックを離れた３箇所に配置する。絵柄埋込フラグは、絵柄埋込の有無、すなわち絵柄埋込領域が設けられているか否かを示す。絵柄埋込が有の場合、絵柄埋込情報ブロックが設けられる。データブロック種別データは、データブロックの種別を示し、データブロックの種別とは、１ブロック当たりのデータ容量であり、６、７、９ビット／ブロックのいずれかを選択する。データ量は９ビット＞７ビット＞６ビット表現の順に少なくなるが、データの読み取りのしやすさは、６ビット＞７ビット＞９ビットの順であり、ぼけやぶれの発生具合と、データ量を勘案して、選択する。これについては後述する。

埋め込まれる絵柄は、ブロック単位で埋め込まれ、隣接した複数のブロックが絵柄埋込領域である場合には、その間の分離スペースも絵柄埋込領域に含まれる。埋め込まれる絵柄の外形は四角形であり、絵柄の画像は、セル単位の２値画像に限定されず、どのようなものでもよい。また、絵柄を埋め込む四角形のブロックは、複数個あってもよい。例えば、絵柄は、セルより高分解能の多値画像でも、カラー画像でもよく、もちろんセル単位の２値画像でもよい。第１実施形態では、絵柄埋め込みの制限として、コード上側ブロック２行、左側ブロック２列、下側ブロック３行、右ブロック３列には絵柄を埋め込まないものとする。この範囲は二次元コードの仕様により、絵柄の埋め込み範囲外の部分に画像の情報を持つ絵柄埋込情報ブロックを配置する。

絵柄埋込情報ブロックは、絵柄を埋め込む領域のサイズおよびブロック位置に関する情報を縦横それぞれで記録し、縦埋込情報ブロック１８Ａおよび１８Ｂと、横埋込情報ブロック１９Ａおよび１９Ｂの２種類存在し、それぞれ対応するバージョン情報が記録される。縦埋込情報ブロック１８Ａおよび１８Ｂは、絵柄埋め込み高さ（３ビットまたは６ビット）および絵柄埋込オフセット高さ（３ビットまたは６ビット）を記録する。横埋込情報ブロック１９Ａおよび１９Ｂは、絵柄埋込幅（３ビットまたは６ビット）および絵柄埋込オフセット幅（３ビットまたは６ビット）を指定する。なお、３ビットまたは６ビットにするかは、後述するようにバージョン情報に関係し、バージョンが２〜４の場合には３ビット、バージョンが５〜２０の場合には６ビット必要であり、バージョン２〜４の場合には、縦埋込情報ブロック１８Ｂおよび横埋込情報ブロック１９Ｂは不要である。

絵柄埋込情報ブロックは、フォーマット情報ブロックで絵柄埋込フラグが立っていた場合のみ存在する。第１実施形態は、埋込絵柄の個数が１つのみの場合を想定しており、複数の埋込絵柄を複数領域に埋め込むことを想定した場合には、フォーマット情報ブロックで絵柄埋込フラグのビット数を増加させて絵柄埋込領域数を示すようにすると共に、上記の絵柄埋込情報ブロックを絵柄枚数分設ける。絵柄のサイズと絵柄の埋込開始位置は、ブロック単位で指定する。ブロックの座標を左上隅のブロックを原点として（ｎ，ｍ）と表現し、横ブロック数をｂｌＷ個、縦ブロック数をｂｌＨ個とする。第１実施形態では、絵柄の埋め込み領域は、左上（２，２）、右下（(ｂｌＷ−４，ｂｌＨ−４)からなる矩形の領域に限定される。絵柄の最大横ブロック数はｂｌＷ−５個、最大縦ブロック数はｂｌＨ−５個となる。

絵柄の位置は、始点（左上）となるブロック座標と、ブロックサイズの情報を絵柄埋込情報ブロックとしてコード内に埋め込むことで、コード解析時にどの位置に絵柄が入っているかを認識できるようにする。バージョン情報ブロックと同様に、横と縦で別々に扱う。横はｂｌＷ−５が８未満の時（横バージョン２〜４）と、それ以外の場合（横バージョン５〜２０）でデータ量を分け、縦も同様にする。ｂｌＷと、ｂｌＨの値は、横と縦のバージョンを解析することで求められる。

ｂｌＷが１３未満の時、横のブロックサイズは最小１、最大８ブロックであり、８通りは３ビットで表すことができ、同様に横のオフセットブロック数は２から８まで７通りあり、これも３ビットで表せるため、合計が６ビットとなる。そのため、ブロックを６ビット表現し、これらは１ブロックで表現可能である。縦も同様にする。ｂｌＷが１３以上の時、横のブロックサイズは６ビットで表し、同様に横のオフセットブロック数も６ビットで表す。よって、２ブロックを使って表現することになる。縦も同様にする。

横埋込情報ブロック１９Ａおよび１９Ｂは、左上および右下の横バージョン情報ブロックの外側（上側及び下側）に、縦埋込情報ブロック１８Ａおよび１８Ｂは、左下および右下の縦バージョン情報ブロックの外側（左側および右側）に配置する。
もし絵柄を埋め込まない場合、すなわちフォーマット情報ブロックの絵柄埋込フラグが「無し」を示す場合、絵柄埋込情報ブロックおよび絵柄埋め込みの領域が不要になるため、コードが効率的になる。

位置補正パターンは、実データブロック、誤り訂正符号ブロック、絵柄が埋め込まれている場合には絵柄埋込情報ブロックの座標補正に用いる目的のパターンである。二次元コードにおける概ねの座標は位置検出パターンから取得できるが、紙のよれ、曲がり、レンズの歪み、位置検出パターン取得時のズレによりデータ部の座標に誤差がでるので、これを修正する目的で設ける。位置補正パターンは、位置検出パターンと異なり、他のノイズと区別する必要がなく、位置検出パターンが算出できれば位置補正パターンの位置は容易に判明する。したがって、位置補正パターンは細かな座標補正がしやすい形状が望ましい。

第１実施形態では、位置補正パターンは、決められたセルの組合せからなるブロック（位置補正ブロック）を実データの代わりに等間隔に配置する。ブロックの中心１セルを暗、その周囲を明にしたブロックを、ブロック座標（７ｎ，７ｍ）（ｎ，ｍは０以上の整数)がデータ部であれば配置する。ただし、その座標に、位置検出ブロック、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロック、絵柄埋込情報ブロックおよび絵柄が存在すべき時は、配置しない。ここでは、ブロック座標は、ブロックの左上の座標基準座標を（０，０）とし、右隣のブロックを（１，０）と表現している。なお、位置補正パターンを設けるブロックは、上記に限られない。

実データは、メッセージと、メッセージを修飾するヘッダー（メッセージ種類（メッセージのエンコード）・メッセージサイズ）を合わせたセグメントを、メッセージ数だけ並べる。また特殊なセグメントとして、メッセージを含まない、終端フラグだけが入ったセグメントを用意し、実データの容量が余った場合に終端フラグのセグメントを配置し、その後に埋め草を配置する。実データはデータブロック種別データが示す１ブロック当たりのデータ容量に従い、ブロック単位に分割する。同様に誤り訂正符号も、ブロック単位に分割する。
誤り訂正符号にリードソロモン符号を使った場合、誤り訂正はワード単位で行われるため、１ワードを１ブロックとすることが望ましい。１ワードが複数のブロックにまたがる場合、１つのブロックに汚れが発生した場合でも、そのブロックが関係する全てのワードが誤り訂正の対象となり、訂正の効率が悪くなる。訂正原因となる汚れや、スポットライトによる色とびは、１箇所に集中することが多いが、ブロックにすることにより同時に訂正対象となるデータを１箇所にまとめる効果があり、効率的な訂正を可能にし、コードを認識させる可能性を高める。

上記のように、第１実施形態の二次元コードは、ブロック間に設けられた１セル幅の分離スペース２３を有する。したがって、位置検出パターンおよびブロックは、すべて周囲を明のセルで囲まれている。
図３は、第１実施形態の二次元コードにおける複数のブロックの配置を示す図である。各ブロックは３×３のセルを有し、周囲が１セル幅の分離スペース２３で隔てられている。

図４は、分離スペース２３を有する二次元コードと、分離スペース２３を有さない二次元コードにおいて、データに応じてセルを明または暗にした場合のパターンの例を示す図である。図４の（Ａ）は、分離スペース２３を有する二次元コードで、４個のブロックの４個の３×３セルを、中央および４隅が暗、それ以外を明として場合のパターン３つと、その３つのパターンと明暗が反転したパターン１つからなる二次元コードで、図４（Ｂ）は、（Ａ）に示した二次元コードの分離スペース２３がない場合を示したものである。このように分離スペース２３がない場合は、ブロック間の境目が不明確になり、暗セルに囲まれた明セルは黒潰れしてしまう可能性がある。

分離スペース２３を有さない二次元コードに比べて、分離スペース２３を有する二次元コードの方が大きくなり、データ効率は低下するが、撮影した画像にぼけ・ぶれがある場合でも、隣接するブロックのパターンの影響を受けにくくなるので、各セルの明暗判定の精度が向上する。実際に、分離スペース２３を有する二次元コードと分離スペース２３を有さない二次元コードの画像を二値化処理した場合、分離スペース２３を有さない二次元コードは黒潰れが発生しやすい。撮影した画像にぼけ・ぶれがある場合、各セルは周囲のセルの色に影響を受ける。図４の（Ｂ）は周囲のセルが明暗どちらであるかはほぼランダムであり、周囲のセルが異なる色が大きければ大きな影響があるが、そうでなければ影響は少なく、一様でないため、色の判定は困難となる。図３のようにブロックを構成するセルをa〜iとして説明すると、図４（Ａ）は分離スペース２３があることからａｃｇｉは周囲８箇所中５箇所が分離スペースと接し、ｂｄｆｈは周囲８箇所中３箇所が分離スペースと接するため、ｅ以外のセルは図４の（Ｂ）より周囲の影響を受けにくくなったといえる。さらに後述する６ビット表現にすることで、影響を受けやすいｅのセルを評価しなくなり、ａｃｇｉは周囲８箇所中６箇所が明セルと接し、ｂｄｆｈは周囲８箇所中４箇所が明セルと接するため、よりぼけ・ぶれの影響を受けにくくなったといえる。

このように、分離スペース２３を設けることで、セルがぼけ・ぶれにより正しく認識できなくなるリスクを低減することが可能となる。

なお、位置検出パターンは、最もサイズの小さい第２位置検出パターン１２Ｄでも、４×４セルの正方形であり、３×３ブロックが分離スペース２３で分離されているため、データブロック中に位置検出パターンと同じパターンが出現することはない。したがって、分離スペース２３を設けることにより、位置検出パターンの検出処理も容易になる。

第１実施形態では、１ブロック当たりのデータ容量を、データ劣化の耐性に応じた種別に分けて選択可能にしている。

図５は、第１実施形態における１ブロックのデータ種別を説明する図である。
図５の（Ａ）は、１ブロックの３×３のセルのそれぞれａ〜ｉのビットを割り当て、９ビット表現可能にしたデータ種別を示す。この場合、１ブロックは、９ビットの情報量を有し、２^９＝０〜５１１までの値を表現できる。
図５の（Ａ）の解析を行う際は、入力された撮影画像から作成された二値画像に対して、各セルが対応する画像内の座標を計算し、その座標の画素の値が明（“１”）と暗（“０”）のいずれかを判断し、ブロックあたり９ビットとなる値にする。撮影画像を二値画像に変換する方法は後述する。

図５の（Ｂ）は、１ブロックの３×３のセルの中心を“１”（明）に固定し、周囲の８個のセルｊ１〜ｊ８は、４個の明（“１”）と４個の暗（“０”）を含むように設定するデータ種別を示す。この場合、１ブロックは、_８Ｃ_４＝７０パターン、およそ６ビットの情報量を有する。（６ビット表現）

図５の（Ｃ）は、１ブロックの３×３のセルの中心を“０”（暗）に固定し、周囲の８個のセルｊ１〜ｊ８は、４個の明（“１”）と４個の暗（“０”）を含むように設定するデータ種別を示す。この場合も、１ブロックは、_８Ｃ_４＝７０パターン、およそ６ビットの情報量を有する。（６ビット表現）
データ種別が６ビット表現である時、（Ｂ）と（Ｃ）のいずれも使うことができるが、エンコード側とデコード側で一致させる。
図５の（Ｂ）（Ｃ）の解析を行う際は、入力された撮影画像から作成されたグレースケール画像に対して、ｊ１〜ｊ８のセルの撮影画像内での座標を計算し、各セルのグレースケールの画素値を取得し、画素値を降順にソートする。このとき、画素値の高いセル４つが明であり、低いセル４つが暗である。撮影画像をグレースケール画像に変換する方法は後述する。
二次元コードは様々な撮影環境下での認識が求められる。その際に、光は撮影画像に対して、局所的な色の変化、段階的な色の変化など、悪い影響を与え、これは撮影画像に対する適切な二値化画像の作成が困難である要因となる。
この方法の利点は、二値化閾値が不要な点である。二値化閾値を導出しなくても、各セルの相対的な画素値の関係より、セルの明暗を判定することを可能とする効果がある。また、スポットライトのような局所的な強い色の変化に対しても、ブロックにすることで関係するセルが密集するため、全セルが影響を一様に受ける確率が高くなり、セル全体が白くなった場合でも、相対的な画素値の大小関係は維持されるため、認識できる可能性が高くなる。

なお、図５の（Ｂ）および（Ｃ）で、中心のセルは“１”（明）または“０”（暗）に任意に設定可能で、周囲の８個のセルｊ１〜ｊ８を、４個の明（“１”）と４個の暗（“０”）を含むように設定するデータ種別も可能であり、この場合は、１ブロックは、_８Ｃ_４×２＝１４０パターン、およそ７ビットの情報量を有する。（７ビット表現）
この解析方法について、周囲のセルの解析の方法までは６ビットの場合と同じである。これに加え、中心画素の解析は、画素値が高い４点のうち画素値が最小となるセルの画素値をＧ１、画素値が低い４点のうち画素値が最大となるセルの画素値をＧ２とし、ブロックの中心のセルの撮影画像内での座標を計算し、得られた画素値が（Ｇ１＋Ｇ２）／２以上であれば中心のセルを明セル、それ以外であれば中心のセルを暗セルとする。
この方法では、中心のセルの評価に隣接するセルの解析から得られた閾値を用いており、中心セルと近接するセルは撮影環境から受ける影響がほぼ同じである可能性が高いため、精度が高く認識できる。

図５の（Ｄ１）〜（Ｄ８）は、１ブロックにおいて、中心セルを明か暗に固定し（ここでは明（“１”）に固定）、周囲の８個のセルを明暗４セルずつにするが、時計回りに明暗暗明明明暗暗に固定し、孤立した明セルの位置でデータを取り出す。この場合、８パターン取り出せるので、３ビットのデータ量になる。（３ビット表現）このパターンで、孤立した明セルの位置を検出するには、開始位置のセルから時計回りに、各セルの輝度値を、加算、減算、減算、加算、加算、加算、減算そして減算する演算処理を、開始位置を順に回転しながら行い、演算結果が最大になる開始位置を求める。これが孤立した明セルの位置である。同様に、明暗反転して行うこともでき、この場合は演算結果が最小になる開始位置を求める。

前述のように、第１実施形態では、フォーマット情報ブロック１７内のデータブロック種別データ（２ビット）により、上記の９ビット表現、７ビット表現、および６ビット表現のいずれかが選択される。必要があれば、３ビット表現を選択できるようにしてもよい。

なお、第１実施形態では、重要な情報を記録するバージョン情報ブロックおよびフォーマット情報ブロックは、次に説明する２０パターン表現のデータ種別を利用する。

図６は、２０パターン表現のデータ種別を説明する図である。
図６において、参照番号３１は、２０パターン表現のデータブロックを、３２は第１から第４のいずれかの位置検出パターンを示す。図６の（Ａ）および（Ｂ）に示すように、位置検出パターン３２の下側または上側に配置されるデータブロック３１は、上下方向の中央の列のセルを、暗明暗（０１０）に固定し、両側の２列のセルｍ１からｍ６の６ビットでデータを表現する。さらに、６ビットのうち３ビットを明、３ビットを暗にすることにより、_６Ｃ_３＝２０パターンを表現する。図６の（Ａ）および（Ｂ）に示したブロックのセルデータの検出は、上下方向に走査することにより行う。また、図６の（Ｃ）および（Ｄ）に示すように、位置検出パターン３２の右側または左側に配置されるデータブロック３１は、横方向の中央の列のセルを、暗明暗（０１０）に固定し、両側の２列のセルｍ１からｍ６の６ビットでデータを表現する。さらに、６ビットのうち３ビットを明、３ビットを暗にすることにより、_６Ｃ_３＝２０パターンを表現する。図６の（Ｃ）および（Ｄ）に示したブロックのセルデータの検出は、横方向に走査することにより行う。
このデータ種別により、解析の際にコードのバージョン、およびセルサイズが不確かな状態でも、位置検出パターンの撮影画像内での位置が判明していれば、データブロックからデータを得ることができる。バージョン、およびセルサイズが不明である場合、位置検出パターンの撮影画像内での座標がわかっていてもブロックの座標が算出できない。しかし、位置検出パターンから、隣接する位置検出パターン（第１位置検出パターンと第２位置検出パターンは、第３位置検出パターンと第４位置検出パターン隣接する）の方向を走査することで、データブロックが見つかる。図６の（Ａ）では、データブロックの中央の列に向かい、参照番号３２の位置検出パターンの下側の辺に対して垂直に走査を行う。位置検出パターンのすぐ下から走査を行い、中央の列の上側のセルである暗セルにぶつかる。このまま進めると、明セルにぶつかり、そして暗セルにぶつかり、さらに分離スペースの明セルにぶつかる。これにより中央の列のセルの座標と、データブロックの１セルあたりの画素数が算出できる。これにより、データブロックの他のセルの座標も容易に判明することから、データブロックが表すデータが得られる。

バージョン情報ブロックおよびフォーマット情報ブロックは、解析処理において重要なデータブロックであり、位置検出パターンに対して図６に示すような位置関係になるように配置して、２０パターン表現を行う。情報ブロックは２箇所、フォーマット情報は３箇所に同じ情報を保持することで、汚れや、スポットライトなどの局所的なノイズへの対策を行っている。

図７は、第１実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの例を示す図である。図７の二次元コードは、４３×４３セルで、１１×１１ブロックの二次元コードであり、バージョンは３×３となる。図７の二次元コードは、絵柄領域を有さず、絵柄も埋め込まれていない。したがって、絵柄埋込情報ブロックも不要である。

図８は、第１実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの別の例を示す図である。図８の二次元コードは、５９×５９セルで、１５×１５ブロックの二次元コードであり、バージョンは５×５となる。図８の二次元コードは、ブロック座標（２，５）と（１１，８）を対角とする長方形の絵柄領域を有し、ＩＤコードと物品名が記載された画像が付されている。これにより、ユーザーは、コードを認識する前でも認識対象の概要を判別することが可能である。

位置検出パターンは、各種の形状のものを使用することが可能であり、二次元コードのサイズ等も色々な値が取り得る。
図９は、第２実施形態の二次元コードを示す図である。第２実施形態の二次元コードの第１実施形態の二次元コードとの相違点は、次の通りである。

（１）第１位置検出パターン５２Ａが、暗セルの正方形枠のみで内側に正方形を有さない。また、第２位置検出パターン５２Ｂおよび第３位置検出パターン５２Ｃは、正方形に近い長方形である。第４位置検出パターン５２Ｄは、第１実施形態の１２Ｄと同じ形状である。

（２）ブロックサイズおよびブロック構成が異なり、特に横方向および縦方向が位置検出パターンに挟まれた外側部分のブロック構成が、異なる。この部分に配列されるブロックは１列で、その部分に、２個の縦バージョン情報ブロック５５、２個の横バージョン情報ブロック５６、３個のフォーマット情報ブロック５７、２個の縦絵柄埋込情報ブロック５８、２個の横絵柄埋込情報ブロック５９、および位置補正パターン５４Ａおよび５４Ｂを設ける。残りのブロック６０が、実データブロック、誤り訂正符号ブロック、位置補正パターンとなるブロック、および絵柄埋込領域である。

他の部分は、第１実施形態と同じであるので、説明は省略する。
図１０は、第２実施形態の二次元コードにしたがって作成した二次元コードの例を示す図である。

図１０の（Ａ）は、３６×３６セルで、８×８ブロックの二次元コードである。図１０の（Ａ）の二次元コードは、ブロック座標（２，２）と（５，５）を対角とする長方形の絵柄領域を有し、高分解能の多値画像が付されている。これにより、二次元コードが与える印象を改善し、注目を集めることができる。

図１０の（Ｂ）は、３６×３６セルで、８×８ブロックの二次元コードである。図１０の（Ｂ）の二次元コードは、ブロック座標（２，３）と（５，４）を対角とする長方形の絵柄領域を有し、数字の画像が付されている。

二次元コードのサイズおよび形状は各種あり、そのいずれにも本発明の二次元コードを適用することが可能である。

図１１は、第２実施形態の二次元コードの位置検出パターンを、サイズおよび形状の異なる二次元パターンに適用した変形例を示す図である。参照番号５３は、データ領域を示す。

図１１の（Ａ）は、正方形の小型の二次元コードの例を示す。
図１１の（Ｂ）は、第２実施形態と類似の二次元コードの例を示す。
図１１の（Ｃ）は、長方形の二次元コードの例を示す。

図１１の（Ｄ）は、長方形の二次元コードで、中心部に第５位置検出パターン５２Ｅを追加した二次元コードの例を示す。第５位置検出パターン５２Ｅは、正方形枠と、その内部に正方形を有する第１実施形態の第１検出パターン１２Ａに類似の形状を有する。

ここで、位置検出パターンとして好ましい形状について検討する。
本発明での位置検出パターンは、（１）４種の位置検出パターン同士で、形状・大きさ・二次元コード上での配置方向のいずれかで区別が可能であること、（２）位置検出パターン同士で、種類の区別が簡易なアルゴリズムで実現可能であること、（３）区別した位置検出パターンについて、組合せの絞込みが容易であること（高速化に貢献）、（４）位置検出パターンのセルサイズを抑えること、（５）二次元コード以外の写り込んだ画像と区別しやすいこと、および（６）二次元コード内に他に位置検出パターンが表れないことが望まれる。
図２および図９の位置検出パターンは、以上の事項を満足するといえる。

ここで、正方形および長方形の位置検出パターンで、枠の幅および識別スペースの幅、すなわちセルサイズについて、色々な組合せの位置検出パターンを作成して、ぼけ・ぶれを生じるように撮影した画像で二値化を行い、位置検出パターンの区別が行えるか実験を行った。その結果、枠の内部の識別スペースの有無で位置検出パターンとその他の写り込んだ画像とを区別するというのは、容易に実施できること、１セルのスペース、その中の１セルの正方形は、ぼけに影響を受けやすいこと、外枠の太さはぼけの耐性に大きく影響しないこと、が判明した。

このような結果から、正方形または長方形の枠で、内部に識別スペースを有し、識別スペースが２セルであるものの有用性が判明した。この理由は、次のように考えられる。最小セルが１ビットを表す二次元コードでは、１セル以上のぼけ・ぶれが発生する場合は、位置検出ができても、データの取得ができなくなる。通常の撮影条件であれば１セル以上のぼけ・ぶれが生じることは少ないため、識別スペースが２セルあれば、１セル分のあらゆる方向のぼけ・ぶれに対応できることとなる。

第１の実施形態に示した、セルサイズが４×４の正方形である第２位置検出パターンが、上記のスペースを持つ、最小セルサイズの構成となる。
第１位置検出パターンについては、１セルの枠と２セルのスペースと２セルの正方形を重ねたものとなる。この位置検出パターンであれば、その向きによらず、中心を走査すると暗明暗明暗のパターンが得られ、第２位置検出パターンや、ノイズとの違いが明確である。

第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンの形状は、位置検出パターンの枠の延長線に位置検出パターンの枠が存在することが望ましい。これにより、位置検出パターンが欠けた際に、欠けた位置検出パターンの座標を予測する精度が向上する効果が得られる。
これらの条件に当てはまる形状は、第１実施形態の第３位置検出パターン、および第４位置検出パターンとなる。それぞれ９０度傾いており、第１位置検出パターン、および第２位置検出パターンとは縦横比が異なることから区別が容易である。

第２実施形態は、最も位置検出パターンが占めるセルサイズが少ない構成であり、第１位置検出パターンと第２位置検出パターンは、同じ形状であり、大きさが異なり、第２位置検出パターンを５×５セルにし、上記と同様の理由で第３位置検出パターンと、第４位置検出パターンを作成する。
これら位置検出パターンのセルサイズは、第１実施形態では、１６＋６４＋３２＋３２＝１４４セルとなり、第２実施形態では、１６＋２５＋２０＋２０＝８１セルとなる。
図１に示し二次元コードは、３箇所にしか位置検出パターンが無いにもかかわらず、７×７×３＝１４７セルで、本実施例よりセルサイズが大きい。

第１実施形態は、第２実施形態と比べ、セルサイズが大きくなるが、第２実施形態では全ての位置検出パターンの面積が近く、斜めからの撮影で精度への影響を受けやすいのに比べ、第１実施形態は、第１位置検出パターンと、第２位置検出パターンは形状が異なり、第３位置検出パターンと、第４位置検出パターンは向きが異なり、第１検出パターン・第２位置検出パターンと、第３検出パターン・第４位置検出パターンは縦横比が異なる。これらは斜めからの撮影でも、充分区別可能であり、位置検出パターンの区別に有用な構成となる。

また、図２の位置検出パターンは周囲２セルに余白として明セルを配置している。図１の二次元コードの認識の際は、コードを印字した周囲にクワイエットゾーンが必要であり、これはコードの一部と考えられる。これに対して、第１実施形態の二次元コードは、コードの周囲はどのような印刷が行われようが精度に影響しない。また、図９の第２実施形態のように、余白は図１のコード同様にコードの外に配置することも可能である。

しかし、本発明の主旨からは、他の形状の位置検出パターンも使用でき、各種の変形例が可能である。
図１２は、変形例の４個の位置検出パターンの例を示す図である。
図１２の（Ａ）は、大きな円枠、方向の異なる２個の楕円枠および小さな円枠が、４個の位置検出パターンである例を示す。

図１２の（Ｂ）は、内部に小さな円を有する大きな円枠、方向の異なる２個の楕円枠および小さな円枠が、４個の位置検出パターンである例を示す。
図１２の（Ｃ）は、大きな十字形、延長方向が異なる一方のみ延長した２個の十字形および小さな十字形が、４個の位置検出パターンである例を示す。

図１２の（Ｄ）は、大きなＬ字形、延長方向が異なる一方のみ延長した２個のＬ字形および小さなＬ字形が、４個の位置検出パターンである例を示す。ここで、Ｌ字は同じ方向であり、角の位置から回転方向を判定することが可能である。なお、Ｌ字の方向を９０度ずつ回転したものにしてもよい。

図１２の（Ｅ）は、大きな三角枠、延長方向が異なる一方のみ延長した２個の三角枠および小さな三角枠が、４個の位置検出パターンである例を示す。
図１２に示した例は、一部の例であり、他にも各種の形状の位置検出パターンが可能である。

次に、第１および第２実施形態の二次元コードを作成する処理（エンコード処理）について説明する。
図１３は、依頼に基づいて二次元コードを作成して提供する作成システムのハードウェア構成を示す図であり、クライアント・サーバ構成の例を示す。

作成システムは、仕様を決めて二次元コードの作成を依頼するユーザーが操作するユーザーハードウェアと、依頼された二次元コードを作成して提供するシステムハードウェアと、を有する。

ユーザーハードウェアは、コンピュータ等のユーザー処理装置６１と、磁気ディスク等の記憶装置６２と、を有する。
システムハードウェアは、コンピュータ等のシステム処理装置６５と、磁気ディスク等の記憶装置６６と、を有する。

ユーザー処理装置６１とシステム処理装置６５は、通信回線等で接続され、通信可能に構成されている。
ここでは、印刷は、ユーザー側で行うが、システム側や他の印刷所で行うようにしてもよい。二次元コードを印刷する媒体はどのようなものでもよく、例えば、紙、樹脂板、筐体表面などである。ここで、媒体として、埋め込む絵柄があらかじめ印刷されているものでもよく、印刷されている埋込絵柄が二次元コードの絵柄領域に入るようにセッティングした上で二次元コードを印刷する。

印刷装置は、これらの媒体に二次元コードを印刷可能なものであればよく、例えば簡易プリンタ、精密プリンタ、印刷装置等であり、モノクロ印刷だけでなく、カラー印刷可能なものでもよい。また、作成した二次元コードは、印刷せずに、通信回線を介してユーザーに二次元コードのデータとして送信されてもよい。ユーザーは、必要に応じて第三者のディスプレイ等に、作成した二次元コードを表示するようにデータを送信する。

なお、図１３はクライアント・サーバ構成の作成システムの例を示すが、作成システムはこれに限定されず、例えば。クライアントＰＣ上のエンコードソフトウェアで発行し、ＵＳＢ接続したプリンタから発行する構成や、ハンディータイプの端末・プリンタから発行する構成など、各種の変形例があり得る。

図１４から図１６は、ユーザーが、ユーザーハードウェアを介してシステムハードウェアにアクセスし、所望の二次元コードを作成するエンコード処理の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１０では、ユーザーがエンコードのメイン処理を開始する。
ステップＳ１１では、ユーザーが二次元コードに記録するメッセージを入力する。
ステップＳ１２では、ユーザーが二次元コードに絵柄の埋め込みを行うか否かを決定し、絵柄の埋め込みを行う場合にはステップＳ１３に進み、行わない場合にはシステム側で行うステップＳ１５に進む。この際、ユーザー処理装置６１は、システム処理装置６５に入力されたメッセージ、および絵柄の埋め込みを行わないこと、を通知する。

ステップＳ１３では、ユーザーが、絵柄を埋め込むブロック位置（絵柄埋込オフセット幅、絵柄埋込オフセット高さ、絵柄埋込幅および絵柄埋込高さ）を入力する。ユーザー処理装置６１は、システム処理装置６５に、入力されたメッセージ、絵柄の埋め込みを行うこと、および絵柄埋込ブロック位置を通知する。

ステップＳ１４では、システム側で、送信されたブロック位置に基づいて絵柄のブロックサイズを決定する。
ステップＳ１５では、送信されたメッセージを記録するブロックサイズを決定する。

ステップＳ１６では、すべての横バージョンに関して最小縦バージョンを計算する。これは、縦および横のブロック数を乗じたものから、位置検出パターン、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロック、絵柄を埋め込む場合には絵柄埋込情報ブロックおよび絵柄埋込領域に応じたブロック、位置補正パターンのブロックを除いた残りのブロックを計算する。さらに、このブロック数に対して、一定の誤り訂正率になるような誤り訂正符号ブロックの数を除いた残りのブロックに、メッセージを記録する実データブロックが収容できるサイズをテーブルの形で提示するものである。システム処理装置６５は、計算したテーブルのデータを、ユーザー処理装置６１に送信する。

ステップＳ１７では、ユーザーに縦・横バージョンのテーブルを提示し、ユーザーがいずれを使用するかを決定する。ユーザー処理装置６１は、決定した縦・横バージョンを、システム処理装置６５に送信する。
ステップＳ１８では、システム側で、送信された縦・横バージョンと、絵柄埋込領域に応じたブロックサイズから、実データのブロックサイズを決定する。

ステップＳ１９では、システム側で、送信された縦・横バージョンと、絵柄埋込領域に応じたブロックサイズから、誤り訂正符号ブロックサイズを決定する。
ステップＳ２０では、システム側で、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロック、絵柄を埋め込む場合には絵柄埋込情報ブロックおよび絵柄埋込領域ブロックの位置を決定する。

ステップＳ２１では、システム側で、絵柄埋込を行うか否かが判定され、絵柄埋込を行う場合にはステップＳ２２に進み、行わない場合にはステップＳ２３に進む。
ステップＳ２２では、絵柄埋込情報ブロックを、コード画像部分の所定ブロック位置に配置する。

ステップＳ２３では、位置検出パターン・位置補正パターンを画像部分に配置する。
ステップＳ２４では、バージョン情報ブロック・フォーマット情報ブロックを画像部分に配置する。

ステップＳ２５では、メッセージごとにメッセージヘッダーを付与する。
ステップＳ２６では、まだデータを入れる部分があるか判定し、あればステップＳ２７に進み、無ければステップＳ２９に進む。
ステップＳ２７では、終端メッセージヘッダー（終端フラグ）をメッセージデータの末尾に付与する。

ステップＳ２８では、埋め草を残りの実データ部に付与する。
ステップＳ２９では、実データをブロックにして、画像部分に配置する。
ステップＳ３０では、誤り訂正符号ブロックを画像部分に配置する。

ステップＳ３１では、システム処理装置６５が、上記のようにして作成したコード画像を出力し、ユーザー処理装置６１に送信する。
ステップＳ３２では、ユーザー側で、絵柄埋め込みを行うか否かを判定し、絵柄埋め込みを行う場合にはステップＳ３３に進み、行わない場合にはステップＳ３４に進んで終了する。

ステップＳ３３では、送信されたコード画像で、絵柄埋込領域のブロックに埋め込む絵柄データを合成して全体の画像を生成する。絵柄の埋め込みは、例えばデータ添付という形でシステム処理部において行ってもよい。
ステップＳ３４で、エンコードのメイン処理が終了する。
上記の例では、ユーザー側が絵柄データを有していたが、システム側が絵柄データを有しており、それをユーザーが指定するようにしてもよい。

図１７は、第１実施形態の二次元コードを読み取り、二次元コードを解析する二次元コード解析装置のハードウェア構成を示す図である。

二次元コード解析装置は、読み取り部７０と、コンピュータ（二次元コード解析処理部）７４と、ディスプレイ７５と、通信インターフェース７６と、を有する。読み取り部７０は、レンズ７１と、イメージセンサ７２と、アナログ・デジタル変換器（ＡＤ）７３と、を有し、撮影した二次元コードのデジタル画像データをコンピュータ７４に出力する。図１７の二次元コード解析装置は、広く使用されており、近年は携帯端末も二次元コード解析装置と同様の機能を実現している。

図１８から図２０は、ユーザーが撮影した二次元コードを解析するデコード処理の手順を示すフローチャートである。このデコード処理は、１画面に複数の二次元コードが写し込まれている場合を想定している。デコード処理は、解析メイン処理と、情報取り出し処理からなる。まず、解析メイン処理を説明する。

ステップＳ１０１では、解析のメイン処理を開始する。
ステップＳ１０２では、二次元コードの撮影画像を入力する。

ステップＳ１０３では、入力された撮影画像の二値画像を作成する。二値化の方法は、入力された撮影画像がＲＧＢ画像などのカラー画像であれば、一旦グレースケール画像に変換し、画像内の最大輝度値と最小輝度値の平均を閾値とし、閾値以上であれば明、未満であれば暗とする。カラー画像からグレースケール変換するには、各画素のＲＧＢの値を用いて、輝度(brightness)＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂの変換式にしたがって変換する。カラー画像へのグレースケール画像への変換方法、さらに二値化画像への変換方法は、様々な方法が提案されており、上記変換方法に限られない。

ステップＳ１０４では、位置検出パターン候補を検出する。具体的には、画像の左上の点を始点とし、画面をＸ方向に走査し、右端にたどり着いたら、数ピクセル下の左端からＸ方向に走査する。言い換えれば、数ピクセル分間引くことになる。これを画像全体に対して繰り返す。間引くピクセル数は、（最大間引き量）＝(位置検出パターンの最小セル高さ）×（撮影時のセルあたりのピクセル数)である。位置検出パターンの最小高さとは、コードの回転も考慮し、位置検出パターンの回転で起こり得るＹ方向の最小セルサイズであり、実施形態では左上の第２位置検出パターンの回転しない状態での４セルが最小となる。撮影時のセルあたりのピクセル数は、１セル当たり１ピクセルを下回ると、理想画像でもセルを明と暗を判別することが困難になる。実際の撮影画像でのセルのずれや回転を考慮すると、少なくとも１セル当たり３ピクセル以上あるのが望ましい。３ピクセルとすると、上記の場合最大間引き量は１２ピクセルとなり、画像走査回数は全画素数の１／１２となり、走査数を大幅に削減できる。

ステップＳ１０５では、位置検出パターン候補を検査する。具体的には、走査中に明から暗の境界を見つけた場合、暗部分の周囲を走査する。その際に、最小・最大のＸ座標、Ｙ座標をそれぞれ求める。これにより、暗の固まりの外接する長方形が取得できる。これの左上座標を（ｘ１，ｙ１）、右下座標を（ｘ２，ｙ２）と表す。１度周囲を走査すれば、以後走査はしなくてよい。

なお、周囲探索を行っても、充分に画像走査回数を減らすことができる。周囲探査でもっとも処理時間が長くなる最悪ケースの一例は、１ピクセルの縦縞を１ピクセルごとに配置するようなケースであるが、そもそもそのようなケースは発生しない上、発生しても周囲長の探索は全画素を１回走査するのと同じ回数で抑えることができ、走査回数が増加することはない。これは他の最悪ケースでも同様である。

図１の二次元コードの場合、暗明暗明暗が１：１：３：１：１の比率になる部分を探すことにより位置検出パターンを検出でき、１回の走査で位置検出パターンを見つけることができる。ここで、撮影したコードが４５度傾いている際の走査で、１：１：３：１：１の比率が得られるのは、対角線上の走査だけである。多くの場合、撮影の向きが自由であり、そのため、撮影するコードの向きが３６０度のいずれの回転位置もあり得る。このような場合、間引くことができる量は少なく、実際の回転位置は分からないので、間引き量を大きくすることはできない。

図２１は、位置検出パターン候補の形状チェックを説明する図である。
次に、位置検出パターン候補の形状をチェックする。第１実施形態の二次元コードの位置検出パターンは、いずれも枠、すなわち穴形状を有する。そこで、まず穴の有無を確認する。始点を外接長方形の左側中点（ｘ１，（ｙ１＋ｙ２）／２）、終点を（ｘ２，（ｙ１＋ｙ２）／２）とするｘ軸方向の走査を行う。ここで、次の（１）または（２）の条件にあてはまることを確認する。

（１）暗明暗となる並びが存在することを確認する。１つ目の暗の左端（ｌｘ１）から２つ目の暗の右端（ｒｘ１）までの中心となる画素が明であることを確認する。
（２）暗明暗明暗というパターンを探す。１つ目の暗の左端（ｌｘ２）から３つ目の暗の右端（ｒｘ２）までの中心となる画素が暗であることを確認する。

（１）の場合はさらに、図２１の（Ａ）に示すように、中心座標（（ｌｘ１＋ｒｘ１）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２）から上下を走査し、上が明暗明となっており（終点:（（ｌｘ１＋ｒｘ１）／２），ｙ１−１））、下が明暗明（終点:（（ｌｘ１＋ｒｘ１）／２），ｙ２＋１））であり、上側走査の暗と明の境界のｙ座標ｔｙ１と下側走査の暗と明の境界のｙ座標ｂｙ１の中点が、明の中心座標とほぼ一致することを確認する。

（２）の場合もさらに、図２１の（Ｂ）に示すように、中心座標（（ｌｘ２＋ｒｘ２）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２）から上下を走査し、上が暗明暗明となっており（終点:（（ｌｘ２＋ｒｘ２）／２），ｙ１−１））、下が暗明暗明（終点:（（ｌｘ２＋ｒｘ２）／２），ｙ２＋１））であり、上側走査の２つめの暗と明の境界のｙ座標ｔｙ２と下側走査の２つめの暗と明の境界のｙ座標ｂｙ２の中点が明の中心座標とほぼ一致することを確認する。

以上の処理により、枠内に暗部を有する第１位置検出パターン（正方形枠内に正方形）と、枠のみの第２から第４位置検出パターン（正方形枠または長方形枠：ロ型）と、に区別できた。

（１）または（２）に当てはまらないものは、位置検出パターンではない。
次に、各位置検出パターン候補の頂点を探索する。外接する長方形の左上の座標（ｘ１，ｙ１）からＸ軸方向に（ｘ２，ｙ１）まで走査する。一番初めに接触した暗点の座標をｖｅｒｔｅｘ１：（ｖｘ１，ｖｙ１）とする。次に右上の座標（ｘ２，ｙ１）からＹ軸方向に（ｘ２，ｙ２）まで走査する。一番初めに接触した暗点の座標をｖｅｒｔｅｘ２：（ｖｘ２，ｖｙ２）とする。右下の座標（ｘ２，ｙ２）からＸ軸の反対方向に（ｘ１，ｙ２）まで走査する。一番初めに接触した暗点の座標をｖｅｒｔｅｘ３：（ｖｘ３，ｖｙ３）とする。次に左下の座標（ｘ１，ｙ２）からＹ軸の反対方向に（ｘ１，ｙ１）まで走査する。一番初めに接触した暗点の座標をｖｅｒｔｅｘ４：（ｖｘ４，ｖｙ４）とする。ｖｅｒｔｅｘ１〜４は長方形（正方形を含む）となるはずである。そうでない場合は、位置検出パターンではない。図２１の（Ｂ）の表記は省略する。

次に長方形の縦横比を見る。（（ｖｘ１−ｖｘ２）×（ｖｘ１−ｖｘ２）＋（ｖｙ１−ｖｙ２）×（ｖｙ１−ｖｙ２））^１／２で１辺の長さが、（（ｖｘ２−ｖｘ３）×（ｖｘ２−ｖｘ３）＋（ｖｙ２−ｖｙ３）×（ｖｙ２−ｖｙ３））^１／２でもう１辺の長さが、求められる。辺の比率が、（長辺）：（短辺）＝１：１でかつ形状が（１）であれば第２位置検出パターン、（２）であれば第１位置検出パターン、（長辺）：（短辺）＝１：２で形状が（１）であれば第３または第４位置検出パターンとなる。ここまでで、３種類の位置検出パターンの区別が可能となった。

次に面積を求める。ここでの面積は、外側の長方形枠の面積で、内側のスペースの面積も含む。第１位置検出パターンの場合は、枠の中の正方形も含む。位置検出パターンの面積は、外側の長方形の面積から４隅を含む４つの直角三角形の面積を減じれば求まる。面積＝（ｘ２−ｘ１）×（ｙ２−ｙ１）−（ｖｘ１−ｖｘ４）×（ｖｙ４−ｖｙ１）／２−（ｖｘ２−ｖｘ１）×（ｖｙ２−ｖｙ１）／２−（ｖｘ２−ｖｘ３）×（ｖｙ３−ｖｙ２）／２−（ｖｘ３−ｖｘ４）×（ｖｙ３−ｖｙ４）／２で求まる。

次に、回転角度を求める。第１および第２位置検出パターンは、正方形なので９０度以上の傾きを検知できないので、９０度まで求める。角度は時計回りとする。
θ＝ａｒｃｔａｎ（（ｖｙ２−ｖｙ１）／（ｖｘ２−ｖｘ１））
θが回転角度となる。

第３および第４位置検出パターンは、０から１８０度まで求める。第３位置検出パターンは、２点間座標の距離を求める関数 ｌｅｎｇｔｈ（ｘ１,ｙ１,ｘ２,ｙ２） ＝ （（ｘ２−ｘ１）^２ ＋ （ｙ２−ｙ１）^２）^１／２を定義し、０〜４５度まではｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ１,ｖｙ１,ｖｘ２,ｖｙ２）＞ｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ４,ｖｙ４,ｖｘ１,ｖｙ１）かつ（ｘ２−ｘ１）＞（ｙ２−ｙ１）であり、θ＝ａｒｃｔａｎ（（ｖｙ２−ｖｙ１）／（ｖｘ２−ｖｘ１））で求まる。４５〜９０度まではｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ１,ｖｙ１,ｖｘ２,ｖｙ２）＞ｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ４,ｖｙ４,ｖｘ１,ｖｙ１）および（ｘ２−ｘ１）＜（ｙ２−ｙ１）であり、θ＝ａｒｃｔａｎ（（ｖｙ２−ｖｙ１）／（ｖｘ２−ｖｘ１））で求まる。９０〜１３５度まではｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ１,ｖｙ１,ｖｘ２,ｖｙ２）＜ｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ４,ｖｙ４,ｖｘ１,ｖｙ１）および（ｘ２−ｘ１）＜（ｙ２−ｙ１）であり、θ＝ａｒｃｔａｎ（（ｖｙ２−ｖｙ１）／（ｖｘ２−ｖｘ１））＋９０度で求まる。１３５〜１８０度まではｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ１,ｖｙ１,ｖｘ２,ｖｙ２）＜ｌｅｎｇｔｈ（ｖｘ４,ｖｙ４,ｖｘ１,ｖｙ１）および（ｘ２−ｘ１）＞（ｙ２−ｙ１）であり、θ＝ａｒｃｔａｎ（（ｖｙ２−ｖｙ１）／（ｖｘ２−ｖｘ１））＋９０度で求まる。第４位置検出パターンについても同様に回転角度θを求める。

次に、位置検出パターン候補の中心座標を検出する。中心座標は外接長方形の中心（（ｘ１＋ｘ２）／２（ｙ１＋ｙ２）／２）とする。
以上で、位置検出パターン候補の検査が終了する。

ステップＳ１０６では、既に３種類に区別されている位置検出パターンを、区別ごとに、位置検出パターンを面積で降順にソートする。

ステップＳ１０７では、４種の位置検出パターンの組合せを作成する。まず、第１位置検出パターン候補の中で最も面積の大きな位置検出パターン候補を選択する。第１位置検出パターンの面積をＳとすると、面積がＳ／４である第２位置検出パターン候補で、かつ回転角度が同じ組合せを探す。これが見つかると、第３および第４位置検出パターン候補で面積がＳ／２となる候補を探し、さらに角度が同じ候補と、９０度異なる候補の組合せを探す。

ここで、１画面に複数の二次元コードが写し込まれている場合、位置検出パターン候補のあらゆる組合せを考えると、莫大な組合せになってしまう。本発明のように位置検出パターンを全て変えることにより組合せを大きく減らせ、さらに事前に得られた形状・面積・回転などの特徴を用いることで、簡単な比較演算で、さらなる組合せの絞込みが可能となっている。これについては後述する。

ステップＳ１０７では、検討していない４種の位置検出パターンの組合せが残っているか判定し、残っていればステップＳ１０８に進み、残っていなければステップＳ１１２に進む。

ステップＳ１０８では、組合せた位置検出パターンについて、同一の二次元コードの位置検出パターンであるとして情報の取り出しを行う。この処理については、図１９および図２０を参照して後述する。

ステップＳ１０９では、情報取り出しに成功したかの結果に応じて、成功した場合にはステップＳ１１０に進み、失敗した場合には失敗した位置検出パターンの組合せを除外する処理を行った後、ステップＳ１０７に戻る。

ステップＳ１１０では、取り出しに成功した情報のメッセージを保存する。
ステップＳ１１１では、データの取り出しに成功した二次元パターンに使われた候補を位置検出パターン候補から除外し、ステップＳ１０７に戻る。なお、データの取り出しに成功した二次元パターンの範囲に、使用していない位置検出パターン候補がある場合には、それも候補から除外する。

ステップＳ１０７からＳ１１１を繰り返すことにより、写し込まれた二次元コードの解析が終了する。ここで、除外されていない位置検出パターン候補が残っている場合には、３種または２種の組合せについて、ステップＳ１０８の情報の取り出し処理を行うようにしてもよい。これについては後述する。

ステップＳ１１２では、解析が終了したとのメッセージを呼出元に送信する。
ステップＳ１１３で、解析メインの処理を終了する。

次に図１９および図２０を参照してステップＳ１０８の情報取り出し処理を説明する。
ステップＳ２００で、情報取り出し処理を開始する。
ステップＳ２０１で、位置検出パターン４種の組合せの関係をチェックする。チェックは以下の（ａ）（ｂ）の条件を満たすか判定することで行い、満たさない項目があれば、問題ありとして処理を終了する。

まず、前記第１位検出パターンの中心座標をｐｔ１、前記第２位検出パターンの中心座標をｐｔ２、前記第３位検出パターンの中心座標をｐｔ３、前記第４位検出パターンの中心座標をｐｔ４とし、ｐｔ１、ｐｔ３、ｐｔ２、ｐｔ４、ｐｔ１と順番に各点を結ぶ。位置検出の４種の組合せが正しければ、長方形が得られる。

（ａ）全ての頂点の角度が直角になる。

（ｂ）向かい合う辺の長さが１：１になる。

ステップＳ２０２では、以上のチェック結果で問題があるか判定し、あればステップＳ２０３に進み、情報取り出しに失敗したことを示すフラグを立て、問題が無ければステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４では、いずれかの位置検出パターンから、１セルあたりのピクセル数を求める。第２位置検出パターンの場合、面積は４×４＝１６セル分の面積であり、１セルあたりのピクセル数＝（（面積）／１６）^１／２の式で求まる。

ステップＳ２０５では、隣接する位置検出パターンの中心座標の距離を縦横それぞれで計測し、ステップＳ２０４で求めた値で割ることにより、二次元コードの縦・横のセルサイズをそれぞれ求めることができる。得られた中心座標の横の距離をｄピクセル、１セルあたりのピクセル数をｐピクセル毎セルとすると、コードの横のセルサイズ＝ｄ／ｐ＋（４＋６）が得られる。縦も同様の方法。

ステップＳ２０５では、ステップＳ２０５で求めたセルサイズから二次元コードのバージョンを仮決定する。バージョンは８セルずつ段階的に大きくなる。コードの横のセルサイズ＝横バージョン×８＋１９で求められるため、この式を変形させ横バージョン＝（セルサイズ−１９）／８で求められる。ここで得られた横バージョンの値が、横仮決定バージョンとなる。セルサイズが一致するバージョンがない場合は、最もセルサイズが近いバージョンを指定する。縦も同様の方法。仮とする理由は、斜めから撮影や、印字した紙の曲がりなどで、正確な値が得られない可能性を考慮しており、バージョン情報ブロックもあわせて利用することで、正しい値を得るようにしている。

ステップＳ２０６では、位置検出パターンから、隣接する位置検出パターンの方向を走査することで、バージョン情報ブロック、フォーマット情報ブロックを構成するセルの撮影画像での座標を検出する。

ステップＳ２０７では、バージョン情報ブロックの解析（縦横）を行う。これにより、縦横のバージョンが判明する。解析に失敗した場合、処理を終了する。前述のように、バージョン情報ブロックおよびフォーマット情報ブロックは、１ブロックで２０通りの値を示す。バージョン情報ブロックは、縦・横それぞれブロックが２箇所配置されており、縦・横２箇所ずつのバージョン情報ブロックから読み取った値と、コード幅・高さと位置検出パターンのサイズから得られる仮決定バージョン情報、これら３つの値のうち２つ以上同じ値があれば、その値を採用する。

ステップＳ２０８では、フォーマット情報ブロックの解析を行う。絵柄埋め込みの有無と、ブロックごとのデータ埋め込み方が決定する。解析に失敗した場合、処理を終了する。フォーマット情報ブロックは、３箇所は位置されており、２箇所以上同じであれば採用する。

ステップＳ２０９では、位置補正パターンの座標を計算し、各セルの二次元コードの画像内での座標を高精度に求める。各セルの座標は既に導出できているが、位置補正パターンにより、レンズの歪みの影響を軽減することが可能となる。既に位置補正パターンの画像内での座標は判明しているので、その点が暗であることを確かめる。そして、この点を始点とし、右方向に走査を行い、暗と明の画素の境界を見つけ、Ｓ１０５同様の方法で周囲を走査し、外接する長方形の左上座標を（ｘ１，ｙ１）、右下座標を（ｘ２，ｙ２）とし、中心座標は（（ｘ１＋ｘ２）／２，（ｙ１＋ｙ２）／２））が得られた。

ステップＳ２１０では、フォーマット情報ブロックで絵柄埋め込みが有りであるか否かを判定し、絵柄ありと判定された場合、ステップＳ２１１に進み、絵柄なしと判定された場合ステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１１では、絵柄埋込情報ブロックを参照することにより、絵柄埋め込みブロックの縦横それぞれのオフセット幅と高さ、および絵柄のブロックの幅と高さが判明する。
ステップＳ２１２では、実データブロックと、誤り訂正符号ブロックに関して、最寄りの、位置検出パターンの中心座標、または位置補正パターンの中心座標、いずれか４点を選び、射影変換より、撮影画像内でのセルの座標を求める。

ステップＳ２１３では、実データブロックと、誤り訂正符号ブロックについて、フォーマット情報ブロックのデータ種別に従い、複数の明（１）と暗（０）のデータを検出する。
ステップＳ２１４では、実データブロックと、誤り訂正符号ブロックの個数から、誤り訂正符号ブロックの個数を計算する。これにより、実データと、誤り訂正符号が判明する。

ステップＳ２１５では、誤り訂正符号を用いて、データ部と誤り訂正符号に関して、誤りの数と位置を検出する。誤りが０であれば、ステップＳ２１９に進む。そうでなければ、ステップＳ２１６に進む。
ステップＳ２１６では、訂正可能であるか否かを判定し、訂正可能であればステップＳ２１８に進み、訂正ができなければステップＳ２１７に進む。

ステップＳ２１７では、情報取り出しに失敗したのでメッセージが得られず、処理を終了する。
ステップＳ２１８では、誤り訂正符号により、実データの誤り訂正を行う。

ステップＳ２１９では、得られた実データは、ヘッダー（メッセージ種類（メッセージのエンコード）・メッセージサイズ）、メッセージ、終端フラグ、埋め草からなる。ヘッダーとメッセージを合わせたものをセグメントとする。終端フラグはメッセージを含まない、特殊なセグメントである。セグメントは複数の場合がある。終端フラグが見つかった際、その後は全て埋め草となる。データからメッセージを復元する。
ステップＳ２２０では、情報取り出し処理を終了する。

射影変換では、４組以上の座標が必要である。上記の解析処理では、４個の位置検出パターンが検出できた場合の例を説明したが、汚れやぼけ・ぶれなどのために、３個または２個の位置検出パターンのみが検出されることも起こり得る。本発明では、そのような場合、検出できた３個または２個の位置検出パターン形状が異なるので、３個または２個の位置関係から検出できなかった位置検出パターンの種類が判明することから、位置を容易に予測することができる。例えば、第１実施形態の二次元コードで、３個の位置検出パターンが検出できた場合には、形状から対角に位置する２個の位置検出パターンが識別できるので、検出できなかった１個は、対角の２個の位置検出パターンを結ぶ直線に対して、もう１個の位置検出パターンのミラー対称の位置にあると推測できる。また、さらに、２個の位置検出パターンが検出できた場合には、形状から２個の位置関係が判明する。例えば、隣接する２個の位置検出パターンであれば、２個の位置検出パターンを結ぶ直線から垂直な方向にこの直線と同じ長さ離れた位置に残りの２個の位置検出パターンが存在すると予測される。また、対角の２個の位置検出パターンであれば、２個の位置検出パターンの辺の延長線上の交点に残りの２個の位置検出パターンが存在すると予測される。例えば、第３位置検出パターンと第４位置検出パターンが見つかった場合に、それぞれの短辺２本を延長することで交点が４点できるが、この交点は第１位置検出パターンの頂点となり、同様に長辺を延長してできる交点４点は、第２位置検出パターンとなる。第１位置検出パターンと第２位置検出パターンが見つかった場合も同様の方法で予測できる。もちろん、４個の位置検出パターンの場合に比べて、３個の場合は精度が低下し、２個の場合はさらに精度が低下する。いずれにしろ上記のようにして４個の位置検出パターンの位置を仮決定し、それを射影変換し、位置補正パターンの位置情報を取得する。そして、位置補正パターンを利用して座標を補正し、検出した位置検出パターンの座標と、位置補正パターンで補正した座標に基づいて４組の位置検出パターンの座標を最終決定する。

位置検出パターンの個数は、汚れなどで検出できないものが発生することを考慮すると、個数が多い方が望ましいが、その分位置検出パターンの示す面積比率が増加してデータ効率が低下するだけでなく、位置検出パターンの検出処理量が増加するので、二次元コードの使用形態等に応じて適宜決定することが望ましい。

次に、１画面に複数の二次元コードが写し込まれた場合について、本発明の二次元コードと図１の二次元コードを使用した場合を比較する。例えば、１画面に６個の図１の二次元コードが写し込まれた場合、同じ位置検出パターンが１８個写し込まれる。前述のように、１８個の位置検出パターンを検出し、それらのうち３個の組合せすべてについて同一の二次元コードのものであるかチェックするとする。この場合、組合せは_１８Ｃ_３＝８１６通りとなる。もし、１個の二次元コードに４個の同じ位置検出パターンがある場合には、画面の位置検出パターンの個数は２４個になり、その組合せは、_２４Ｃ_４＝１０６２４通りとなる。このように、組合せの数が膨大となりその分処理時間が増加する。

これに対して、本発明のように位置検出パターンが異なる場合、３個の異なる位置検出パターンでは、_６Ｃ_１×_６Ｃ_１×_６Ｃ_１＝２１６通りとなり、４個の異なる位置検出パターンでは、_６Ｃ_１×_６Ｃ_１×_６Ｃ_１×_６Ｃ_１＝１２９６通りとなり、組合せが大幅に減る。

さらに、上記の解析処理では、画面を間引きながら走査して位置検出パターンを検出したが、１個の位置検出パターン候補を発見できれば、その形状から他の位置検出パターンが存在する方向および距離範囲をある程度予測することが可能であり、走査をその領域に限定することで位置検出パターンの検出効率を改善することができる。例えば、第１および第２実施形態の二次元コードでは、長方形の第３および第４位置検出パターンの長辺の延長方向に第２位置検出パターンが存在し、長辺に垂直な短辺の延長方向に第１位置検出パターンが存在すると予測することが可能である。２個の位置検出パターンが検出された場合および３個の位置検出パターンが検出された場合には、残りの位置検出パターンが存在すると予測される領域は更に限定される。

なお、上述した二次元コードは４個の異なる位置検出パターンが配置されているが、３個の異なる位置検出パターンと、１個以上の位置補正パターン、という構成でも精度の高いデータ抽出が可能である。この場合の位置検出パターンの配置は、４個の位置検出パターンの配置から、位置検出パターンが１個欠けた配置となる。

解析する際は、３個の位置検出パターンを検出した後、位置検出パターンが欠けた部分の位置検出パターンの座標を、他の位置検出パターンの位置関係から補完する。ただし、斜め上から撮影する場合は、補完された座標に誤差があることが懸念される。そこで、まずは位置検出パターン３組の座標と、補完した座標１組の、計４組の座標から、欠けた位置検出パターンの最寄りの位置補正パターンの座標を、射影変換により取得する。

そして、位置補正パターンを走査することにより位置補正パターンの座標補正を行う。次に、３個の位置検出パターンと、１個の位置補正パターンの、計４組の座標を用い、データの座標のマッピングを行う。位置補正パターンには、座標の誤差を軽減する効果があり、精度の高い座標の取得ができることから、位置検出パターンが３個と、１個以上の位置補正パターンからでも精度の高いデータの抽出が可能となる。
位置補正パターンが既に配置されている場合には、位置検出パターンが１つ減るため、コードの効率がよくなる。一方で、位置検出パターンの冗長性が減り、汚れなどに対する耐性が下がる。

また、入力される撮影画像は１枚とは限らず、複数画像の入力から１枚の画像を合成し、解析を行うことも考えられる。例えば、動画のような時系列の連続した画像から１枚の画像を生成して解析する場合や、コードの画像が分割され、複数枚に分けて入力される場合などである。
さらに、動画で異なるコードを連続して表示し、これらコードを全て認識することで、はじめて一つのデータが得られるといった活用も考えられる。この場合、動画でなく、紙に複数のコードを配置してもよい。
このような場合でも本発明の二次元コードを適用することは可能である。

以上、本発明の実施形態を説明したが、記載した実施形態は発明を説明するためのもので、当業者には、特許請求の範囲において各種の変形例があり得ることが容易に理解可能である。
（１）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、
単独で画像から検出可能な３個以上の異なる位置検出パターンを備える二次元コード。
（２）
単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備える１に記載の二次元コード。
（３）
前記二次元コードは１個以上の位置補正パターンを備える１または２記載の二次元コード。
（４）
３個以上の異なる前記位置検出パターンは、正方形、長方形の組み合わせからなる１から３いずれか１項記載の二次元コード。
（５）
前記二次元のマトリックスの前記位置検出パターン以外の領域は、複数の同じ大きさのブロックに分割され、
前記二次元のマトリックスは、隣接する前記ブロック間に、明または暗の分離スペースを有する１から４のいずれか１項記載の二次元コード。
（６）
前記位置検出パターンは、前記ブロックより大きな面積を有する５記載の二次元コード。
（７）
前記ブロックは、３×３のセルを有し、
前記分離スペースは、１セルの幅を有し、
前記位置検出パターンは、４セル以上の横幅と、４セル以上の縦幅と、を有する６記載の二次元コード。
（８）
３個以上の異なる前記位置検出パターンの内、少なくとも２つは、内部に識別スペースを設けた枠形状であり、前記識別スペースは、二次元コードを構成する最小セルの２倍以上のスペースである１から７いずれか１項記載の二次元コード。
（９）
単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備え、
４個以上の異なる前記位置検出パターンの内、少なくとも３つは、内部に識別スペースを設けた枠形状であり、前記識別スペースは、二次元コードを構成する最小セルの２倍以上のスペースである１から７いずれか１項記載の二次元コード。
（１０）
単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備え、
４個以上の異なる前記位置検出パターンは、
正方形の第１位置検出パターンと、
前記第１位置検出パターンより小さな正方形の第２位置検出パターンと、
長方形の第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンと、からなる４個の位置検出パターンを含み、
前記第３位置検出パターンの長方形の長辺と前記第４位置検出パターンの長方形の長辺は、伸びる方向が異なり、
前記４個の位置検出パターンは、前記二次元のマトリックスの四隅に配置されている１から９いずれか１項記載の二次元コード。
（１１）
前記第１位置検出パターンと前記第２位置検出パターンは、対角上に配置され、
前記第３位置検出パターンと前記第４位置検出パターンは、対角上に配置され、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの長辺は、前記第１位置検出パターンの辺と同じ長さであり、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの短辺は、前記第２位置検出パターンの辺と同じ長さであり、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの短辺の一方は、前記第１位置検出パターンの辺の延長上に配置され、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの長辺の一方は、前記第２位置検出パターンの辺の延長上に配置される１０記載の二次元コード。
（１２）
前記第１位置検出パターンおよび前記第２位置検出パターンは、それぞれ一重の正方形枠を有し、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有する１０または１１項記載の二次元コード。
（１３）
前記第１位置検出パターンは、一重の正方形枠と、前記正方形枠内に配置された正方形を有し、
前記第２位置検出パターンは、一重の正方形枠を有し、
前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有する１０から１２のいずれか１項記載の二次元コード。
（１４）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、
対角上に配置された単独で画像から検出可能な２個の異なる位置検出パターンを備える二次元コード。
（１５）
周囲が明セルに囲まれた２個の異なる前記位置検出パターンを備える１４に記載の二次元コード。
（１６）
２個の異なる前記位置検出パターンは、正方形、長方形の組み合わせからなる１４または１５記載の二次元コード。
（１７）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、
周囲が明セルに囲まれた、３個以上の異なる位置検出パターンを備える二次元コード。
（１８）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な３個の異なる位置検出パターンを備える二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析する二次元コードの解析方法であって、
３個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された２個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する二次元コードの解析方法。
（１９）
前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された２個の前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する１８記載の二次元コードの解析方法。
（２０）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる位置検出パターンを備える二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析する二次元コードの解析方法であって、
４個以上の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
４個以上の異なる前記位置検出パターンのうち識別した前記位置検出パターンが２個または３個の時は、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測し、推測した前記位置検出パターンの位置を含めて少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する二次元コードの解析方法。
（２１）
前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
識別した前記位置補正パターンを利用して、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測する２０記載の二次元コードの解析方法。
（２２）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な３個の異なる位置検出パターンを備える二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析するようにコンピュータを制御するプログラムであって、
３個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別した２個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御するプログラム。
（２３）
前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別した２個の前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御する２２記載のプログラム。
（２４）
二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる位置検出パターンを備える二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析するようにコンピュータを制御するプログラムであって、
４個以上の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
４個以上の異なる前記位置検出パターンのうち識別した前記位置検出パターンが２個または３個の時は、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測し、推測した前記位置検出パターンの位置を含めて少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御するプログラム。
（２５）
前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
識別された前記位置補正パターンを利用して、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測するようにコンピュータを制御する２４記載のプログラム。
（２６）
１記載の二次元コードの作成システムであって、
単独で画像から検出可能な３個以上の異なる前記位置検出パターンを、二次元のマトリックスの所定位置に配置する位置検出パターン配置手段と、
前記二次元のマトリックスの３個以上の異なる前記位置検出パターンを配置する領域以外の領域に、前記二次元コードの解析に必要なベース情報を記録したベース情報領域を配置するベース情報配置手段と、
メッセージの記録データを、前記二次元のマトリックスの３個以上の異なる前記位置検出パターンおよび前記ベース情報領域を除いた領域に、順次配置するメッセージデータ配置手段と、を備える二次元コードの作成システム。
（２７）
前記位置検出パターン配置手段は、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを、前記二次元のマトリックスの所定位置に配置する２６に記載の二次元コードの作成システム。

１２Ａ 第１位置検出パターン
１２Ｂ 第３位置検出パターン
１２Ｃ 第４位置検出パターン
１２Ｄ 第２位置検出パターン
１５ バージョン情報ブロック（縦）
１６ バージョン情報ブロック（横）
１７ フォーマット情報ブロック
１８Ａ−１８Ｂ 絵柄埋込情報ブロック（縦）
１９Ａ−１９Ｂ 絵柄埋込情報ブロック（横）

Claims (38)

1. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、
   単独で画像から検出可能な３個以上の異なる位置検出パターンを備え、
   ３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コード。
2. 単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備える請求項１に記載の二次元コード。
3. 前記二次元コードは１個以上の位置補正パターンを備える請求項１または２記載の二次元コード。
4. ３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であり、
   ３個以上の異なる前記位置検出パターンは、正方形、長方形の組み合わせからなる請求項１から３いずれか１項記載の二次元コード。
5. 前記二次元のマトリックスの前記位置検出パターン以外の領域は、複数の同じ大きさのブロックに分割され、
   前記二次元のマトリックスは、隣接する前記ブロック間に、明または暗の分離スペースを有する請求項１から４のいずれか１項記載の二次元コード。
6. 前記位置検出パターンは、前記ブロックより大きな面積を有する請求項５記載の二次元コード。
7. 前記ブロックは、３×３のセルを有し、
   前記分離スペースは、１セルの幅を有し、
   前記位置検出パターンは、４セル以上の横幅と、４セル以上の縦幅と、を有する請求項６記載の二次元コード。
8. ３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であり、
   ３個以上の異なる前記位置検出パターンの内、少なくとも２つは、内部に識別スペースを設けた枠形状であり、前記識別スペースは、二次元コードを構成する最小セルの２倍以上のスペースである請求項１から３いずれか１項記載の二次元コード。
9. 単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備え、
   ４個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であり、
   ４個以上の異なる前記位置検出パターンの内、少なくとも３つは、内部に識別スペースを設けた枠形状であり、前記識別スペースは、二次元コードを構成する最小セルの２倍以上のスペースである請求項１から３いずれか１項記載の二次元コード。
10. 単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを備え、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であり、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンは、
    正方形の第１位置検出パターンと、
    前記第１位置検出パターンより小さな正方形の第２位置検出パターンと、
    長方形の第３位置検出パターンおよび第４位置検出パターンと、からなる４個の位置検出パターンを含み、
    前記第３位置検出パターンの長方形の長辺と前記第４位置検出パターンの長方形の長辺は、伸びる方向が異なり、
    前記４個の位置検出パターンは、前記二次元のマトリックスの四隅に配置されている請求項１から７いずれか１項記載の二次元コード。
11. 前記第１位置検出パターンと前記第２位置検出パターンは、対角上に配置され、
    前記第３位置検出パターンと前記第４位置検出パターンは、対角上に配置され、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの長辺は、前記第１位置検出パターンの辺と同じ長さであり、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの短辺は、前記第２位置検出パターンの辺と同じ長さであり、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの短辺の一方は、前記第１位置検出パターンの辺の延長上に配置され、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンの長辺の一方は、前記第２位置検出パターンの辺の延長上に配置される請求項１０記載の二次元コード。
12. 前記第１位置検出パターンおよび前記第２位置検出パターンは、それぞれ一重の正方形枠を有し、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有する請求項１０または１１項記載の二次元コード。
13. 前記第１位置検出パターンは、一重の正方形枠と、前記正方形枠内に配置された正方形を有し、
    前記第２位置検出パターンは、一重の正方形枠を有し、
    前記第３位置検出パターンおよび前記第４位置検出パターンは、それぞれ一重の長方形枠を有する請求項１０から１２のいずれか１項記載の二次元コード。
14. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置した二次元コードであって、
    周囲が明セルに囲まれた、３個以上の異なる位置検出パターンを備え、
    ３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コード。
15. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な３個の異なる位置検出パターンを備え、３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析する二次元コードの解析方法であって、
    ３個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された２個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する二次元コードの解析方法。
16. 前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
    ３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された２個の前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する請求項１５記載の二次元コードの解析方法。
17. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる位置検出パターンを備え、３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析する二次元コードの解析方法であって、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンのうち識別した前記位置検出パターンが２個または３個の時は、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測し、推測した前記位置検出パターンの位置を含めて少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換する二次元コードの解析方法。
18. 前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
    識別した前記位置補正パターンを利用して、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測する請求項１７記載の二次元コードの解析方法。
19. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な３個の異なる位置検出パターンを備え、３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析するようにコンピュータを制御するプログラムであって、
    ３個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、識別した２個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御するプログラム。
20. 前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
    ３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別された３個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した第４の位置及び識別された３個の異なる前記位置検出パターンを含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ３個の異なる前記位置検出パターンのうち対角線上に配置された２個の異なる前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンを識別した時は、識別した２個の前記位置検出パターン及び前記位置補正パターンに基づいて、残りの前記位置検出パターンの位置と、位置検出パターンが設けられていない第４の位置を推測し、推測した前記残りの位置検出パターンの位置及び推測した第４の位置と、識別された２個の異なる前記位置検出パターンの位置を含めた少なくとも４個の位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御する請求項１９記載のプログラム。
21. 二進コードで表されるデータをセル化して、二次元のマトリックス状にパターンとして配置し、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる位置検出パターンを備え、３個以上の異なる前記位置検出パターンそれぞれは、外形が四角形であるか、又は外形が円形であるか、又は外形が楕円形であるか、又は外形が直角三角形であるか、又は第１の長方形及び第２の長方形を有し、前記第１の長方形と前記第２の長方形とは互いに重心の位置で直交するように交差しているか、又は第３の長方形及び第４の長方形を有し、前記第３の長方形の端部から前記第４の長方形が垂直に延びている、二次元コードを撮影した画像から、前記二次元コードを解析するようにコンピュータを制御するプログラムであって、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンを識別した時は、少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換し、
    ４個以上の異なる前記位置検出パターンのうち識別した前記位置検出パターンが２個または３個の時は、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測し、推測した前記位置検出パターンの位置を含めて少なくとも４個の前記位置検出パターンの位置関係に基づいて前記二次元コードの座標を変換するようにコンピュータを制御するプログラム。
22. 前記二次元コードは、位置補正パターンを含み、
    識別された前記位置補正パターンを利用して、識別した２個または３個の前記位置検出パターンの位置関係から、残りの前記位置検出パターンの位置を推測するようにコンピュータを制御する請求項２１記載のプログラム。
23. 請求項１記載の二次元コードの作成システムであって、
    単独で画像から検出可能な３個以上の異なる前記位置検出パターンを、二次元のマトリックスの所定位置に配置する位置検出パターン配置手段と、
    前記二次元のマトリックスの３個以上の異なる前記位置検出パターンを配置する領域以外の領域に、前記二次元コードの解析に必要なベース情報を記録したベース情報領域を配置するベース情報配置手段と、
    メッセージの記録データを、前記二次元のマトリックスの３個以上の異なる前記位置検出パターンおよび前記ベース情報領域を除いた領域に、順次配置するメッセージデータ配置手段と、を備える二次元コードの作成システム。
24. 前記位置検出パターン配置手段は、単独で画像から検出可能な４個以上の異なる前記位置検出パターンを、前記二次元のマトリックスの所定位置に配置する請求項２３に記載の二次元コードの作成システム。
25. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１から１３いずれか１項に記載の二次元コード。
26. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１４に記載の二次元コード。
27. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１５または１６に記載の二次元コードの解析方法。
28. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１７または１８に記載の二次元コードの解析方法。
29. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１９または２０に記載のプログラム。
30. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項２１または２２に記載のプログラム。
31. 少なくとも２個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項２３または２４に記載の二次元コードの作成システム。
32. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１から１３いずれか１項に記載の二次元コード。
33. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１４に記載の二次元コード。
34. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１５または１６に記載の二次元コードの解析方法。
35. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１７または１８に記載の二次元コードの解析方法。
36. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項１９または２０に記載のプログラム。
37. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項２１または２２に記載のプログラム。
38. 少なくとも３個の前記位置検出パターンは、回転させても形状が一致しないか、又は回転させても外形が一致しないか、又は、回転させて外形が一致しても前記位置検出パターンを形成する線の線幅の比率が異なるか、又は、大きさが異なる請求項２３または２４に記載の二次元コードの作成システム。