JP6114320B2 - Code reading learning system - Google Patents
Code reading learning system Download PDFInfo
- Publication number
- JP6114320B2 JP6114320B2 JP2015027503A JP2015027503A JP6114320B2 JP 6114320 B2 JP6114320 B2 JP 6114320B2 JP 2015027503 A JP2015027503 A JP 2015027503A JP 2015027503 A JP2015027503 A JP 2015027503A JP 6114320 B2 JP6114320 B2 JP 6114320B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- code
- bar
- decoding
- learning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Description
本発明は、1次元バーコードの読み取りについて学習を行うコード読取学習システムに関するものである。 The present invention relates to a code reading learning system that learns about reading of a one-dimensional barcode.
従来より、バーコードを解読して情報を取得するコード読取装置が知られている。バーコードは、例えば小売や物流、生産の現場において、物品の情報を管理するのに利用されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, code readers that decode bar codes and obtain information are known. Bar codes are used to manage information on goods, for example, at retail, physical distribution, and production sites.
一般的にバーコードは、物品の表面に印刷されたり、バーコードを印刷したラベル等を物品に貼り付けることで、物品に付されているが、バーコードが印刷される物品やラベルの品質、バーコードを印刷するプリンタの印刷品質によっては、バーコードの形状が変化したり、バーコードが不鮮明となったりして、コード読取装置により正確に読み取れない場合がある。コード読取装置でバーコードを読み取れない場合には、使用者が手入力でバーコードの情報を入力する必要があり、作業効率が低下するという問題がある。 Generally, a barcode is attached to an article by being printed on the surface of the article or by attaching a label or the like printed with a barcode to the article. The quality of the article or label on which the barcode is printed, Depending on the print quality of the printer that prints the bar code, the bar code shape may change or the bar code may become unclear, and the code reader may not be able to read it accurately. When the barcode cannot be read by the code reading device, the user needs to manually input the barcode information, and there is a problem that work efficiency is lowered.
そこで、コード読取装置が、対象とするバーコードの情報を読み取れなかった場合には、当該バーコードを印刷するのに使用されたプリンタの印刷ヘッドに欠陥があると考え、スキャンされたバーコードデータと手入力されたバーコードデータとを比較して印刷ヘッドの欠陥箇所を識別し、当該欠陥箇所を将来のバーコードスキャンの修正のため保存しておく方法が開示されている(特許文献1参照)。 Therefore, if the code reader cannot read the target bar code information, the printer print head used to print the bar code is considered defective and the scanned bar code data And a manually input barcode data are identified, and a defective portion of the print head is identified, and the defective portion is stored for future barcode scanning correction (see Patent Document 1). ).
特許文献1のような技術ではプリンタの印刷ヘッドに欠陥があると考えて修正を行っているが、読み取りできない場合というのはこのような印刷品質に限られるものではなく、印刷面やラベルを貼る面が湾曲していたり、汚れていたり、使用者によるコード読取装置の使い方等、使用環境に応じて種々の原因が考えられる。しかしながら、このような種々の原因に対して個別に修正を行っていては多大の労力を必要として却って効率が悪化するおそれがある。
In a technique such as
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、使用環境に応じて簡易に読取精度を向上させることができ、作業効率を向上させることのできるコード読取学習システムを提供することにある。 The present invention has been made to solve such problems, and the object of the present invention is to provide a code reader that can easily improve the reading accuracy according to the use environment and can improve the working efficiency. To provide a learning system.
上記した目的を達成するために、第1の発明に係るコード読取学習システムは、1次元バーコードを検知する検知部と、前記検知部により検知された1次元バーコードを解析し、当該1次元バーコードのスペース及びバーのデータを抽出するコード抽出部と、読取対象の1次元バーコードのスペース及びバーを復号するためのデコード閾値を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されているデコード閾値は基準値を有しており、当該基準値を教師データとして、当該教師データと前記コード抽出部により抽出されたスペース及びバーのデータとを比較して、それぞれ対応するデータの差分を算出し、当該差分を減少させるように前記記憶部のデコード閾値の基準値を更新する学習部と、を備えている。 In order to achieve the above object, a code reading learning system according to a first aspect of the invention analyzes a one-dimensional barcode detected by a detection unit that detects a one-dimensional barcode, and the one-dimensional barcode detected by the detection unit. A code extraction unit for extracting bar code space and bar data, a storage unit for storing a decoding threshold for decoding a one-dimensional bar code space and bar to be read, and a decoding stored in the storage unit The threshold value has a reference value. Using the reference value as teacher data, the teacher data is compared with the space and bar data extracted by the code extraction unit, and the difference between the corresponding data is calculated. A learning unit that updates a reference value of the decoding threshold value of the storage unit so as to reduce the difference.
第2の発明に係るコード読取学習システムは、前記第1の発明において、前記教師データは、前記1次元バーコードのスペース及びバーの種類及び位置のいずれか一方又は両方に応じて、個別に前記デコード閾値を有することを特徴としている。 In the code reading learning system according to a second aspect of the present invention, in the first aspect, the teacher data is individually selected according to one or both of a space and a bar type and position of the one-dimensional bar code. It has a decoding threshold value.
第3の発明に係るコード読取学習システムは、前記第1又は第2の発明において、前記学習部は、前記1次元バーコードのスペース及びバーの種類及び位置のいずれか一方又は両方に応じて、前記差分を減少させる度合いを個別に設定することを特徴としている。 In the code reading learning system according to a third aspect of the present invention, in the first or second aspect of the invention, the learning unit is responsive to one or both of the space and bar type and position of the one-dimensional barcode. The degree to which the difference is decreased is individually set.
第4の発明に係るコード読取学習システムは、前記第1から第3のいずれかの発明において、複数の読取装置と、各々の前記読取装置と通信可能なサーバとを備え、前記検知部は、前記読取装置に設けられ、前記コード抽出部は、前記読取装置又は前記サーバに設けられ、前記記憶部は、前記読取装置又は前記サーバに設けられ、前記学習部は、前記サーバに設けられていることを特徴としている。 A code reading learning system according to a fourth aspect of the present invention is the code reading learning system according to any one of the first to third aspects, further comprising a plurality of reading devices and a server that can communicate with each of the reading devices, Provided in the reading device, the code extraction unit is provided in the reading device or the server, the storage unit is provided in the reading device or the server, and the learning unit is provided in the server. It is characterized by that.
上記手段を用いる本発明によれば、1次元バーコードのスペース及びバーのデコード閾値における基準値を教師データとして、当該教師データとコード抽出部により抽出されたスペース及びバーのデータとの差分を算出し、当該差分を減少させるようにデコード閾値の基準値を更新することで、デコード閾値は実際の使用環境に適合していくこととなる。これにより、使用環境に応じて簡易に読取精度を向上させることができ、作業効率を向上させることができる。 According to the present invention using the above means, the difference between the teacher data and the space and bar data extracted by the code extraction unit is calculated using the reference value of the one-dimensional barcode space and the bar decoding threshold as teacher data. Then, by updating the decoding threshold reference value so as to reduce the difference, the decoding threshold is adapted to the actual use environment. As a result, the reading accuracy can be easily improved according to the use environment, and the working efficiency can be improved.
以下、本発明に係るコード読取学習システムを図面に基づいて説明する。 Hereinafter, a code reading learning system according to the present invention will be described with reference to the drawings.
まず第1実施形態におけるコード読取学習システムについて説明する。図1及び図2には、本発明の第1実施形態に係るコード読取学習システムの構成について示しており、以下これらの図に基づき説明する。 First, the code reading learning system in the first embodiment will be described. 1 and 2 show the configuration of the code reading learning system according to the first embodiment of the present invention, which will be described below with reference to these drawings.
図1に示すように、第1実施形態のコード読取学習システムはコード読取装置1単体に適用されている。詳しくは、コード読取装置1は、使用者が手に持って使用するハンディターミナルのコード読取装置である。当該コード読取装置1は、例えば図1に示すバーコード3が印刷された伝票4を撮像して、バーコード3の読み取りを行うものである。なお、コード読取装置1の種類はこれに限られるものではなく、使用者の体に固定可能なウェアラブル式や、固定式であってもよい。ただし、本発明において読取対象とするバーコードは、複数のスペース及びバーをシンボルキャラクタとする1次元バーコードである。
As shown in FIG. 1, the code reading learning system of the first embodiment is applied to the
コード読取装置1は、図2に示すように、主として検知部11、撮像メモリ12、二値画像メモリ13、記憶部14、表示部15、操作部16、トリガスイッチ17、外部通信部18、電源部19、及び制御部20を備えている。電源部19を除いた各部は相互にデータ通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 2, the
詳しくは、検知部11は、画像を撮像する撮像カメラ21と照明22とを含んでいる。撮像カメラ21は例えばCOMSセンサを用いた二次元カメラであり、図1の破線で示すように、コード読取装置1から一方向に向けて矩形の撮像範囲を撮像する。照明22は、暗所等でも撮像カメラ21によりコードシンボルを鮮明に撮像すべく、撮像カメラ21の撮像方向と同方向に投光し、撮像範囲を照らすものである。
Specifically, the
撮像メモリ12は、検知部11の撮像カメラ21で撮像した多値画像データを記憶する部分である。二値画像メモリ13は、撮像メモリ12に記憶されている多値画像データを二値化した二値画像データを記憶する部分である。なお、本実施形態では、白値(値0)と黒値(値1)の二値からなる二値画像データを用いるものとする。また、記憶部14は、各種情報を保存する部分であり、例えば、バーコードを復号するのに用いるデコード閾値等が保存されている。当該デコード閾値は基準値を有しており、デコード閾値は基準値から一定の範囲を規定する値となる。例えば、デコード閾値の初期値は、読取対象とするバーコードの規格に応じて規定されており、規格において規定されている理想的なバーコードのスペース及びバーの幅(シンボルキャラクタ幅ともいう)を基準値とする。なお、このシンボルキャラクタ幅は正規化されて、各シンボルキャラクタの比率に基づいて復号が行われる。
The
表示部15は、図1にも示すようにコード読取装置1のモニタであり、コード読取装置1の動作メニューの案内や、コード読取装置1の状態、コード読取結果等を文字や図表等で使用者に閲覧可能に表示する部分である。操作部16は、図1に示すように複数のスイッチからなり、使用者が表示部15の表示に従って選択指示操作を行ったり、情報を入力したりする部分である。なお、操作部16はスイッチに限られずタッチパネルであってもよい。トリガスイッチ17は、検知部11における撮像の開始を指示するためのスイッチであり、例えば本実施形態では図1に示すように、コード読取装置1に設けられた押しボタン式のスイッチである。
The
外部通信部18は、コード読取装置1と外部の管理サーバ等のコンピュータ装置との間で通信を行うためのものである。当該外部通信部18における通信方式は特に限定されるものではなく、例えば有線、赤外線、無線方式等でよい。電源部19は、一次電池又は二次電池からなり、コード読取装置1を動作するための電力源である。なお、外部から電力供給が行われる構成でもよい。
The
制御部20は、コード読取装置1における演算処理を行うCPUからなり、基本ソフト及びアプリケーションソフトのプログラムに従って動作制御を行う。
The
制御部20には抽出部23(コード抽出部)、復号部24、学習部25が含まれている。抽出部23は、検知部11にて撮像された画像内にある1次元バーコードを解析し、当該1次元バーコードのスペース及びバーのデータを抽出する。この1次元バーコードのスペース及びバーのデータとしては、例えばシンボルキャラクタ幅や各シンボルキャラクタの位置等の情報が含まれる。
The
復号部24は、記憶部14に記憶されているデコード閾値を用いて、抽出部23にて抽出されたバーコードを復号(デコード)し、復号結果を表示部15に表示したり、外部通信部18を介して外部のコンピュータに送信したりする。
The
学習部25は、復号部24にて用いたデコード閾値の基準値を教師データとし、当該教師データと抽出部23により抽出された各シンボルキャラクタ幅とを比較して、それぞれ対応するシンボルキャラクタ幅の差分を算出し、当該差分を減少させるように教師データ、即ち記憶部14に記憶されているデコード閾値の基準値の更新を行う。
The
ここで図3を参照すると、コード読取装置1によるバーコード読み取りの動作フローが示されており、以下同フローに沿って、本実施形態のコード読取装置1の動作手順について説明する。
Here, referring to FIG. 3, an operation flow of barcode reading by the
まず、ステップS1において、制御部20は、コード読取装置1が工場出荷後初めて起動させた状態であるか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合、即ち工場出荷後初めて起動(以下、初起動という)した場合は、ステップS2に進む。
First, in step S1, the
ステップS2において、制御部20は、コード読取装置1が初起動状態であるため、バーコードを復号するためのデコード閾値が何も設定されていないことから、デコード閾値の初期値として、記憶部14から読取対象とするバーコードの規格に沿ったデコード閾値を取得とする。
In step S2, since the
一方、ステップS1において、初起動でなかった場合、即ち後述する学習処理が行われデコード閾値が更新されている場合には、ステップS3に進む。ステップS3において、制御部20は、更新されたデコード閾値を記憶部14から取得する。
On the other hand, if it is not the first activation in step S1, that is, if a learning process described later is performed and the decoding threshold is updated, the process proceeds to step S3. In step S <b> 3, the
ステップS2又はS3においてデコード閾値を取得した後、制御部20はステップS4において、使用者のトリガスイッチ17の操作に応じて検知部11の撮像カメラ21により画像の撮像を行なう。撮像された画像データは、まず撮像メモリ12に記憶され、二値化されて後、二値画像メモリ13に記憶される。
After acquiring the decoding threshold value in step S2 or S3, the
続くステップS5において、制御部20の抽出部23が二値画像データ内からバーコードを抽出できるか否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合、即ち二値画像データからバーコードを抽出できなかった場合は、ステップS4に戻り再びトリガスイッチ17が操作されるのを待つ。一方、当該判別結果が真(Yes)である場合、即ち抽出部23がバーコードを抽出できた場合は次のステップS6に進む。
In subsequent step S5, the
ステップS6において、制御部20の復号部24は、上記ステップS2又はS3において取得したデコード閾値を用いて、抽出されたバーコードの復号が可能であるか否かを判別する。当該判別結果が偽(No)である場合、即ちデコード閾値の範囲外にあるシンボルキャラクタが存在した場合には、復号に失敗したとしてステップS7に進む。
In step S6, the
ステップS7において、制御部20は、例えば表示部15にエラー表示を出力し、使用者に手入力を促し、使用者による手入力が完了した後にステップS8に進む。
In step S7, the
また、上記ステップS6の判別結果が真(Yes)である場合、即ち抽出したバーコードの復号に成功した場合にも、ステップS8に進む。 In addition, if the determination result in step S6 is true (Yes), that is, if the extracted barcode is successfully decoded, the process proceeds to step S8.
ステップS8においては、制御部20は復号結果又は手入力された結果を表示部15または外部通信部18に出力してステップS9に進む。
In step S8, the
ステップS9では、制御部20の学習部25が、ステップS6で用いたデコード閾値の基準値を教師データとした学習処理を行い、当該ルーチンをリターンする。
In step S9, the
ここで、図4、5を参照すると、図4には本実施形態におけるデコード閾値及び基準値についての説明図が示され、図5には本実施形態における学習処理の説明図が示されており、これらの図に基づきステップS9にて学習部25が行う学習処理についてより詳しく説明する。
Here, referring to FIGS. 4 and 5, FIG. 4 shows an explanatory diagram regarding the decoding threshold value and the reference value in the present embodiment, and FIG. 5 shows an explanatory diagram of learning processing in the present embodiment. Based on these drawings, the learning process performed by the
まず図4に示すバーコード3aは、細いスペースと太いスペース及び細いバーと太いバーの4種類のシンボルキャラクタと、バーコード識別のため両端部に配置されるレフトマージン及びライトマージン(併せて余白マージンともいう)とを有するバーコード規格からなる。なお、バーコード規格はこのような形式に限られず、例えばスペースとバーがそれぞれ3種類以上あるバーコード規格にも本発明は適用可能である。また、図4、5では説明を簡略化するため、シンボルキャラクタの数や幅は実際に存在する規格に沿うものとは限らない。
First, the
図4において例示しているバーコード3aは、シンボルキャラクタの幅が全て規格通りの理想的なバーコードである。つまり、当該バーコード3aの各シンボルキャラクタ幅及び余白マージン幅は、規格に沿ったデコード閾値の基準値である。以下では、この各基準値を、レフトマージン幅はαl、ライトマージン幅はαr、細スペース幅はβs、細バー幅はβb、太スペース幅はγs、太バー幅はγbとする。この規格に沿った各基準値は記憶部14に予め記憶されており、上述のステップS2のように初起動時には制御部20は当該基準値を教師データの初期値として取得する。
The
そして、デコード閾値は各シンボルキャラクタの基準値に対して一定範囲を設けるように設定されている。例えば図4に示すように、レフトマージンのデコード閾値αlTHは基準値αlより大きい任意の値αlTH(αlTH>αl)とし、ライトマージンのデコード閾値は基準値αrより大きい任意の値のαrTH(αrTH>αr)とする。抽出部23は、これらの余白マージンのデコード閾値以内の余白マージン幅を持つものを読取対象のバーコードとして識別し、これらの余白マージン間にある各シンボルキャラクタのデータを抽出する。
The decoding threshold is set so as to provide a certain range with respect to the reference value of each symbol character. For example, as shown in FIG. 4, the left margin decoding threshold α lTH is an arbitrary value α lTH (α lTH > α l ) greater than the reference value α l , and the right margin decoding threshold is an arbitrary value greater than the reference value αr. Α rTH (α rTH > α r ). The
また、細スペースのデコード閾値βsTHは下限を0.5βs、上限をβs+0.5(γs−βs)とする範囲であり、細バーのデコード閾値βbTHは下限を0.5βb、上限をβb+0.5(γb−βb)とする範囲、太スペースのデコード閾値γsTHは下限をβs+0.5(γs−βs)、上限を1.5γsとする範囲γsTH、太バーのデコード閾値γbTHは下限をβb+0.5(γb−βb)、上限を1.5γbとする範囲とする。復号部24は抽出されたバーコードの中でデコード閾値内にあるシンボルキャラクタを判定していくことで復号を行う。
The fine space decoding threshold β sTH is a range where the lower limit is 0.5β s and the upper limit is β s +0.5 (γ s −β s ), and the thin bar decoding threshold β bTH is 0.5β b, the range of the a β b +0.5 (γ b -β b ) upper limit, the decoding thresholds gamma STH lower limit β s +0.5 (γ s -β s ) thick space, and the upper limit 1.5Ganma s range gamma STH that, thick bar decode threshold gamma BTH is the lower limit β b +0.5 (γ b -β b ), the range of the upper limit and 1.5γ b. The
図5では、教師データ及び抽出データそれぞれの二値化データの例が示されている。図5に示されているように、教師データは図4に示した規格に沿ったバーコードの二値化データと同じであり、抽出データは余白マージン及び各シンボルキャラクタの幅が教師データに対して誤差が生じている。この誤差が各デコード閾値の範囲内にある場合には、復号部24による復号が可能となる。
FIG. 5 shows an example of binarized data of teacher data and extracted data. As shown in FIG. 5, the teacher data is the same as the binarized data of the barcode according to the standard shown in FIG. 4, and the extracted data has a margin margin and the width of each symbol character with respect to the teacher data. Error. When this error is within the range of each decoding threshold, decoding by the
そして、本実施形態における学習部25による学習処理では、各余白マージン及び各シンボルキャラクタにおいて、教師データと抽出データの差分を算出する。複数あるシンボルキャラクタについては、それぞれの差分を全て加算して同種類のシンボルキャラクタの数で除算することで平均値を算出する。そして、この平均値に任意の収束係数Kを乗算した値を今回用いた教師データに加算することで、教師データの更新を行う。当該収束係数Kは0<K≦1の範囲で任意に設定され、値が大きいほど差分を減少させる度合い、即ち学習の反映度合いが大きくなる。
In the learning process by the
具体的には、図5に示す抽出データでは細バーがβb1〜βb5の5つあり、これらそれぞれに対して対応する教師データβbとの差分を算出し、その平均値に対して収束係数Kを乗算した値を教師データβbに加算することで細バーの教師データの更新を行っている(βb←βb+K×{(βb−βb1)+(βb−βb2)+(βb−βb3)+(βb−βb4)+(βb−βb5)}/5)。その他のシンボルキャラクタについても同様であり、説明は省略する。 Specifically, in the extracted data shown in FIG. 5, there are five fine bars β b1 to β b5 , and the difference from the corresponding teacher data β b is calculated for each of these, and converged to the average value The teacher bar data is updated by adding the value multiplied by the coefficient K to the teacher data β b (β b ← β b + K × {(β b −β b1 ) + (β b −β b2 ) + ([beta] b- [ beta] b3 ) + ([beta] b- [ beta] b4 ) + ([beta] b- [ beta] b5 )}} / 5). The same applies to other symbol characters, and a description thereof will be omitted.
また、上述のステップS6で抽出データからの復号に失敗した場合には、ステップS7において手入力されたデータに基づいて教師データの更新を行う。例えば、図5において、第1の細バーβb1が細バーのデコード閾値βbTHの範囲外であり、当該シンボルキャラクタの復号が不可能であった場合は、手入力で入力された値から第1の細バーβb1の幅を補正して、この補正した第1の細バーβb1の値を用いて、教師データの更新を行う。 If the decoding from the extracted data fails in step S6 described above, the teacher data is updated based on the data manually input in step S7. For example, in FIG. 5, when the first thin bar β b1 is outside the range of the thin bar decoding threshold β bTH and the symbol character cannot be decoded, the first thin bar β b1 is calculated from the value input manually. The width of one thin bar β b1 is corrected, and the teacher data is updated using the corrected value of the first thin bar β b1 .
このようにして教師データの更新を繰り返し行っていくことで、抽出されるバーコードの各シンボルキャラクタと教師データとの差分は減少していく。例えば、プリンタの印刷品質に問題がある場合や、印刷面に凹凸があったり、湾曲していたり、汚れが生じていたりする場合や、使用者による使い方に癖がある場合で、一部のシンボルキャラクタの幅が規定の幅より狭まる又は拡がる傾向があったとしても、上述のような学習処理を行うことで教師データは使用環境に適合した値となっていくこととなる。これにより、復号不可能となる原因によらずに、バーコードの読取精度を向上させることができ、手入力を行う頻度を減少させることができる。 By repeatedly updating the teacher data in this manner, the difference between each symbol character of the extracted barcode and the teacher data decreases. For example, if there is a problem with the print quality of the printer, the printed surface is uneven, curved, or dirty, or if there is a flaw in usage by the user, some symbols Even if the width of the character tends to be narrower or wider than the prescribed width, the teacher data becomes a value suitable for the use environment by performing the learning process as described above. Thereby, the reading accuracy of the bar code can be improved and the frequency of manual input can be reduced regardless of the cause that the decoding becomes impossible.
従って、本実施形態におけるコード読取学習システムによれば、上述のような学習処理を実行可能なコード読取装置1によって、使用環境に応じて簡易に読取精度を向上させることができ、作業効率を向上させることができる。
Therefore, according to the code reading learning system in the present embodiment, the
次に本発明の第2実施形態について説明する。図6を参照すると、第2実施形態に係るコード読取学習システムの概略構成図が示されており、以下同図に基づき説明する。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. Referring to FIG. 6, there is shown a schematic configuration diagram of a code reading learning system according to the second embodiment, which will be described below with reference to FIG.
上述した第1実施形態におけるコード読取学習システムはコード読取装置1単体でバーコードの読み取りから学習処理までを行っているが、第2実施形態におけるコード読取学習システムは、直接バーコードを読み取るコード読取装置30と、当該コード読取装置30から情報を受け取って学習処理を行う管理サーバ50と、から構成されている。
Although the code reading learning system in the first embodiment described above performs from barcode reading to learning processing by the
コード読取装置30は、第1実施形態と同様に、検知部31、撮像メモリ32、二値画像メモリ33、記憶部34、表示部35、操作部36、トリガスイッチ37、外部通信部38、電源部39、及び制御部40を備えている。なお、検知部31の撮像カメラ及び証明は図示を省略している。
As in the first embodiment, the
第1実施形態と異なる部分は制御部であり、第2実施形態の制御部40は抽出部41、復号部42を含むが、学習部を備えていない。その他の各部の機能は第1実施形態と同様であり、説明を省略する。
The part different from the first embodiment is a control unit, and the
一方、管理サーバ50には、学習部51が含まれており、当該学習部51の機能は第1実施形態と同様であり、説明を省略する。そして管理サーバ50は外部通信部52を備えており、当該外部通信部52を介して複数のコード読取装置30と通信可能に接続されている。
On the other hand, the
ここで図3を参照すると、第2実施形態のコード読取装置30及び管理サーバ50によるバーコード読み取りの動作フローが示されており、以下同フローに沿って、本実施形態のコード読取装置30及び管理サーバ50の動作手順について説明する。
Referring now to FIG. 3, there is shown an operation flow of barcode reading by the
まず、ステップS11において、コード読取装置30の制御部40が、コード読取装置30が初起動状態であるか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合は、ステップS12に進む。
First, in step S11, the
ステップS12において、コード読取装置30の制御部40がデコード閾値の初期値として、記憶部34から読取対象とするバーコードの規格に沿ったデコード閾値を取得とする。
In step S <b> 12, the
一方、ステップS11において、初起動でなかった場合には、ステップS13に進む。ステップS13において、コード読取装置30は、更新されたデコード閾値を記憶部34から取得する。ここでの更新されたデコード閾値は、管理サーバ50の学習部51において更新されたデコード閾値であり、当該管理サーバ50から互いの外部通信部38、52を介して記憶部34に記憶されたものである。
On the other hand, if it is not the first activation in step S11, the process proceeds to step S13. In step S <b> 13, the
ステップS14〜S17の画像撮像から結果表示までのバーコード読み取り動作は、第1実施形態のステップS4〜S7と同様であり、説明を省略する。
ステップS18では、コード読取装置30の制御部40が復号結果又は手入力された結果を、表示部35に出力するとともに外部通信部38を介して管理サーバ50にも出力する。
The barcode reading operation from image capturing to result display in steps S14 to S17 is the same as steps S4 to S7 in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
In step S <b> 18, the
そして、ステップS19では、管理サーバ50の学習部51が、デコード閾値の基準値を教師データとした学習処理を行い、当該ルーチンをリターンする。ここで、当該学習処理により更新された教師データ、即ちデコード閾値の基準値は管理サーバ50から外部通信部52、38を介して各コード読取装置30に配信され、各コード読取装置30の記憶部34に保存されているデコード閾値の基準値を更新する。なお、学習処理の具体的な内容は、第1実施形態と同様であり、説明を省略する。
In step S19, the
以上のように、第2実施形態におけるコード読取学習システムは学習処理を管理サーバ50側で行うこととしている。これにより、各コード読取装置30から抽出データを収集し、学習処理により更新したデコード閾値の基準値を同じ環境下にある各コード読取装置30に反映させることができる。管理サーバ50には複数の抽出データが短時間で集まることから学習処理の進行も速まり、早期に各コード読取装置30の精度を向上させることができ、作業効率をより向上させることができる。
As described above, the code reading learning system according to the second embodiment performs the learning process on the
以上で本発明に係るコード読取学習システムの実施形態についての説明を終えるが、実施形態は上記実施形態に限られるものではない。 This is the end of the description of the embodiment of the code reading learning system according to the present invention, but the embodiment is not limited to the above embodiment.
上記各実施形態における学習処理では、図5で示したようにシンボルキャラクタ毎に種類に応じた教師データとの差分の平均値を求めて収束係数Kを乗算させて教師データの更新を行っているが、学習処理の具体的方法はこれに限られるものではない。 In the learning process in each of the above-described embodiments, as shown in FIG. 5, the average value of the difference from the teacher data corresponding to the type is obtained for each symbol character, and the teacher data is updated by multiplying by the convergence coefficient K. However, the specific method of the learning process is not limited to this.
ここで、図8を参照すると学習処理の(a)第1変形例及び(b)第2変形例が示されており、同図に基づき学習処理の他の方法について説明する。 Here, FIG. 8 shows (a) a first modified example and (b) a second modified example of the learning process, and another method of the learning process will be described with reference to FIG.
図8(a)に示す第1変形例では、シンボルキャラクタの種類毎且つ位置毎それぞれに教師データを設けることとしている。例えば図8(a)では、細バーについての教師データを、図示左側から右側へと順にβba、βbb、βbc、βbd、βbeの5つ有している。 In the first modification shown in FIG. 8A, teacher data is provided for each type and position of each symbol character. For example, in FIG. 8A, there are five pieces of teacher data for the fine bars, β ba , β bb , β bc , β bd , and β be in order from the left side to the right side in the figure.
そして、これらの教師データに対して、種類及び位置が対応する抽出データとの差分を求め、その差分に収束係数Kを乗算した値を教師データに加算することで、教師データの更新を行う。例えば、最も左側の細バーの教師データがβbaであれば、対応する抽出データはβb1となり、更新する教師データはβba+K×(βba−βb1)となる。 The teacher data is updated by obtaining a difference between the teacher data and the extracted data corresponding to the type and position, and adding a value obtained by multiplying the difference by the convergence coefficient K to the teacher data. For example, if the teacher data of the leftmost thin bar is β ba , the corresponding extracted data is β b1 , and the teacher data to be updated is β ba + K × (β ba −β b1 ).
このようにシンボルキャラクタの種類毎及び位置毎に学習処理を行うことで、より精度の高い学習を行うことができる。 As described above, by performing the learning process for each type and position of the symbol character, it is possible to perform learning with higher accuracy.
次に図8(b)に示す第2変形例では、シンボルキャラクタの種類毎且つ範囲毎に教師データを設けることとしている。例えば図8(b)では、図示左側から右側へと順に第1範囲、第2範囲、第3範囲に区分けし、それぞれの範囲に対応して教師データを有している。例えば、細バーの教師データは第1範囲はβba、第2範囲はβbb、第3範囲はβbcとしている。 Next, in the second modification shown in FIG. 8B, teacher data is provided for each type and range of symbol characters. For example, in FIG. 8B, the first range, the second range, and the third range are divided in order from the left side to the right side in the drawing, and teacher data is provided for each range. For example, the teacher data of the thin bar is β ba for the first range, β bb for the second range, and β bc for the third range.
そして、各範囲の教師データに対して、対応する範囲内にある抽出データとの差分を求め、その差分に収束係数Kを乗算した値を教師データに加算することで、教師データの更新を行う。なお、範囲内に対応するシンボルキャラクタが複数ある場合には、差分の平均値に収束係数Kを乗算する。例えば、第1範囲の細バーについてはβb1〜βb3の3つあることから、教師データの更新はβba+K×{(βba−βb1)+(βba−βb2)+(βba−βb3)}/3となる。一方、第2範囲及び第3範囲では細バーがβb4、βb5のそれぞれ1つなので、当該範囲の教師データの更新はβbb+K×(βbb−βb4)、βbc+K×(βbc−βb5)となる。 Then, the teacher data is updated by obtaining a difference between the teacher data in each range and the extracted data in the corresponding range, and adding a value obtained by multiplying the difference by the convergence coefficient K to the teacher data. . If there are a plurality of corresponding symbol characters in the range, the average value of the differences is multiplied by the convergence coefficient K. For example, since there are three β b1 to β b3 for the fine bars in the first range, the update of the teacher data is β ba + K × {(β ba −β b1 ) + (β ba −β b2 ) + ( β ba −β b3 )} / 3. On the other hand, since each of the second and third ranges has one thin bar βb4 and βb5, updating of the teacher data in the range is performed by β bb + K × (β bb −β b4 ), β bc + K × (β bc− β b5 ).
このようにシンボルキャラクタの種類毎且つ範囲毎に学習処理を行うことで、演算処理の量を極力抑えつつ、学習精度を向上させることができる。この変形例は例えば、缶等のようにバーコードの印刷面が湾曲し、中央部と端部とで誤差範囲が異なる場合に有効である。 In this way, by performing the learning process for each symbol character type and for each range, it is possible to improve the learning accuracy while suppressing the amount of arithmetic processing as much as possible. This modification is effective when, for example, the printing surface of the barcode is curved, such as a can, and the error range is different between the central portion and the end portion.
また、上記各実施形態及び変形例では収束係数Kを任意の一定値としているが、収束係数Kをシンボルキャラクタの種類及び位置のいずれか一方又は両方に応じて、個別に設定してもよい。例えば復号に失敗した位置のシンボルキャラクタについては収束係数Kの値を大きくするよう動的に可変させることで、復号に失敗した部分についての学習速度を早くすることができる。 Further, in each of the above-described embodiments and modifications, the convergence coefficient K is an arbitrary constant value, but the convergence coefficient K may be individually set according to one or both of the type and position of the symbol character. For example, the symbol character at the position where decoding has failed can be dynamically varied so as to increase the value of the convergence coefficient K, thereby increasing the learning speed for the portion where decoding has failed.
また、上記各実施形態におけるコード読取装置1、30では、検知部31の撮像カメラ(CMOSセンサ)によりバーコードを撮像することでバーコードを検知しているが、検知部は1次元バーコードを検知できる手段であればよく、例えばレーザやCCDを使用するものであってもよい。
In the
1、30 コード読取装置
11、31 検知部
12、32 撮像メモリ
13、33 二値画像メモリ
14、34 記憶部
20、40 制御部
23、41 抽出部
24、42 復号部
25、51 学習部
50 管理サーバ
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記検知部により検知された1次元バーコードを解析し、当該1次元バーコードのスペース及びバーのデータを抽出するコード抽出部と、
読取対象の1次元バーコードのスペース及びバーを復号するためのデコード閾値を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されているデコード閾値は基準値を有しており、当該基準値を教師データとし、当該教師データと前記コード抽出部により抽出されたスペース及びバーのデータとを比較して、それぞれ対応するデータの差分を算出し、当該差分を減少させるように前記記憶部のデコード閾値の基準値を更新する学習部と、を備えるコード読取学習システム。 A detection unit for detecting a one-dimensional barcode;
A code extraction unit that analyzes the one-dimensional barcode detected by the detection unit and extracts space and bar data of the one-dimensional barcode;
A storage unit for storing a decoding threshold for decoding a space and a bar of a one-dimensional barcode to be read;
The decoding threshold stored in the storage unit has a reference value, the reference value is used as teacher data, the teacher data is compared with the space and bar data extracted by the code extraction unit, A code reading learning system comprising: a learning unit that calculates a difference between corresponding data and updates a reference value of a decoding threshold value of the storage unit so as to reduce the difference.
前記検知部により検知された1次元バーコードを解析し、当該1次元バーコードのスペース及びバーのデータを抽出するコード抽出部と、
読取対象の1次元バーコードのスペース及びバーを復号するためのデコード閾値を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されているデコード閾値は基準値を有しており、当該基準値を教師データとし、当該教師データと前記コード抽出部により抽出されたスペース及びバーのデータとを比較して、それぞれ対応するデータの差分を算出し、当該差分を減少させるように前記記憶部のデコード閾値の基準値を更新する学習部と、を備え、
前記学習部は、前記1次元バーコードのスペース及びバーの種類及び位置のいずれか一方又は両方に応じて、前記差分を減少させる度合いを個別に設定することを特徴とする、コード読取学習システム。 A detection unit for detecting a one-dimensional barcode;
A code extraction unit that analyzes the one-dimensional barcode detected by the detection unit and extracts space and bar data of the one-dimensional barcode;
A storage unit for storing a decoding threshold for decoding a space and a bar of a one-dimensional barcode to be read;
The decoding threshold stored in the storage unit has a reference value, the reference value is used as teacher data, the teacher data is compared with the space and bar data extracted by the code extraction unit, A learning unit that calculates a difference between corresponding data and updates a reference value of a decoding threshold value of the storage unit so as to reduce the difference,
The learning section, wherein in response to either one or both of the spaces and bars of the type and position of the one-dimensional bar code, and sets individually the degree of reducing the difference, code reading learning system.
前記学習部は、読取対象の1次元バーコードのスペース及びバーの復号に失敗した場合には、前記操作部を用いて使用者が入力した情報に基づいて前記記憶部のデコード閾値の基準値を更新する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載のコード読取学習システム。If the learning unit fails to decode the space and bar of the one-dimensional barcode to be read, the learning unit sets the reference value of the decoding threshold of the storage unit based on information input by the user using the operation unit. The code reading learning system according to claim 1, wherein the code reading learning system is updated.
前記検知部は、前記読取装置に設けられ、
前記コード抽出部は、前記読取装置に設けられ、
前記記憶部は、前記読取装置に設けられ、
前記学習部は、前記サーバに設けられていることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載のコード読取学習システム。 A plurality of readers and a server capable of communicating with each of the readers;
The detection unit is provided in the reading device,
The code extraction unit is provided in the reading equipment,
The storage unit is provided in the reading equipment,
The learning unit, code reading learning system according to claim 1, characterized in that provided on the server.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015027503A JP6114320B2 (en) | 2015-02-16 | 2015-02-16 | Code reading learning system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015027503A JP6114320B2 (en) | 2015-02-16 | 2015-02-16 | Code reading learning system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016151800A JP2016151800A (en) | 2016-08-22 |
JP6114320B2 true JP6114320B2 (en) | 2017-04-12 |
Family
ID=56696626
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015027503A Active JP6114320B2 (en) | 2015-02-16 | 2015-02-16 | Code reading learning system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6114320B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3428834B1 (en) * | 2017-07-12 | 2019-06-12 | Sick AG | Optoelectronic code reader and method for reading optical codes |
JP6767954B2 (en) * | 2017-09-12 | 2020-10-14 | 富士フイルム株式会社 | Clinical testing equipment and systems |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0786904B2 (en) * | 1986-12-19 | 1995-09-20 | 富士通機電株式会社 | Bar code demodulation method |
JPH06119480A (en) * | 1992-09-17 | 1994-04-28 | Ncr Internatl Inc | Bar-code reader |
JP3550807B2 (en) * | 1995-06-16 | 2004-08-04 | 株式会社デンソー | Barcode decoding method |
JP3548025B2 (en) * | 1998-12-17 | 2004-07-28 | 富士通株式会社 | Barcode reader and method |
JP5800525B2 (en) * | 2011-02-21 | 2015-10-28 | 株式会社オプトエレクトロニクス | Optical information reading apparatus, optical information reading method, computer-readable program, and recording medium |
JP5341951B2 (en) * | 2011-05-30 | 2013-11-13 | 東芝テック株式会社 | Code reader and program |
JP5293853B1 (en) * | 2012-03-28 | 2013-09-18 | 株式会社デンソーウェーブ | Bar code reader |
JP5768260B2 (en) * | 2014-04-09 | 2015-08-26 | カシオ計算機株式会社 | Image processing apparatus and symbol reading method |
-
2015
- 2015-02-16 JP JP2015027503A patent/JP6114320B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016151800A (en) | 2016-08-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5414685B2 (en) | System and method for reading a pattern using a plurality of image frames | |
JP5084718B2 (en) | Combination detection of position coding pattern and barcode | |
US9818013B2 (en) | Mobile computer configured to read multiple decodable indicia | |
EP2713314A2 (en) | Image processing device and image processing method | |
US9734443B2 (en) | Two-dimensional code, two-dimensional-code analysis system, and two-dimensional-code generation system | |
US9286501B2 (en) | Method and device for identifying a two-dimensional barcode | |
JP5613592B2 (en) | Bar code reader | |
JP6669163B2 (en) | Colorimetric device and colorimetric method | |
US11341739B2 (en) | Image processing device, image processing method, and program recording medium | |
JP6597632B2 (en) | Color measuring device and color measuring method | |
US11797857B2 (en) | Image processing system, image processing method, and storage medium | |
JP6114320B2 (en) | Code reading learning system | |
US9652652B2 (en) | Method and device for identifying a two-dimensional barcode | |
CN107403123B (en) | Image analysis device for identifying barcode image in target image | |
JP2007179372A (en) | Combined barcode and method of reading barcode | |
US11368607B2 (en) | Information processing apparatus and non-transitory computer readable medium storing program for image color conversion | |
EP3173899A1 (en) | Display device and method of notifying the position of an authentification device in a display area | |
JP6630341B2 (en) | Optical detection of symbols | |
JP2007072642A (en) | Image processor and controlling method of image processor | |
JP2012198763A (en) | Code reader | |
US20190147238A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and storage medium | |
JP6486813B2 (en) | Code reader | |
JP2008140033A (en) | Code reader and code reading method | |
JP2018036737A (en) | Image processing device for reading multiple bar code | |
JP5757158B2 (en) | Electronic device and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20161116 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20161207 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170201 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170308 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170316 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6114320 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |