JP6547856B2 - 情報表示装置、誘導表示方法およびプログラム - Google Patents

情報表示装置、誘導表示方法およびプログラム Download PDF

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本発明は、情報表示装置誘導表示方法およびプログラムに関する。
従来、電子式キャッシュレジスタ(商品登録装置)は、バーコード読み取り部によって、商品に付与されたバーコードなどのデータコードを読み取り、この商品を識別していた。商品に付与されたバーコードは、メーカコードの情報と、アイテムコードの情報と、チェックディジットの情報とを含んで構成される。商品登録装置は、チェックディジットの情報によって正しくバーコードが読み取れたことを判断したのち、アイテムコードの情報によって、この商品を識別する。バーコードを予め商品の包装などに印刷しておくことで、キャッシュレジスタのオペレータの負担を軽減することができる。
しかし、包装されていない商品、例えば青果品などは、バーコードを個々に貼り付けることは極めて煩雑であり、時間とコストとが掛かる。従来は青果品などに対して、商品を指し示すボタンの押下や画面へのタッチ、または別途用意されたバーコード表から該当商品のコードを選んでスキャナで読み取るという運用がなされていた。
近年では、青果品などをオブジェクト認識して識別し、識別された商品を売上登録する商品登録装置が普及しはじめている。この商品登録装置は、青果品などを撮影した画像情報から外観の特徴量を抽出し、商品の外観にかかる特徴量データベースと比較することで、この物品がいずれの商品であるかを識別する。これにより、予め包装されていない商品であっても、バーコードを個々に貼り付けることなく商品登録装置が認識できるので、店舗側の負担を軽減することができる。
商品には、それぞれ外観上の差異がある。対象商品と、基準とした商品の外観との差異が大きい場合には、この対象商品は、オブジェクト認識中の類似度により、商品を一意に確定することは困難である。このような場合に、オブジェクト認識機能を有する商品登録装置は、この対象商品の候補である仮確定商品の確認画面を表示し、または、この対象商品の候補である複数の商品を画面に選択可能に表示していた。オペレータは、この選択肢から外装する商品をタッチするなどの操作が必要であった。
例えば、特許文献1の段落0068には、「商品候補提示領域83には、類似度の高い登録商品から順に、商品候補のイラスト画像G1、G2、G3および各商品名が表示される。これらイラスト画像G1、G2、G3はタッチパネル105に対する選択操作に応じて選択可能に構成されている。また、商品候補提示領域83の下部には、商品リストから商品を選択するための選択ボタン84が設けられており、商品リストから選択された商品は上述した仮確定商品として処理される。」と記載されている。
特開2013−182323号公報(図8と段落0068)
顧客は、スーパーマーケットで商品を購入する場合に、買物カゴなどに商品を入れた後、買物カゴをキャッシュレジスタのオペレータ(店員)に渡して、商品代金の精算を依頼する。このときオペレータは、この顧客が持ってきた買物カゴ(以下、「第1の買物カゴ」という)に入っている各商品を順番に商品登録装置に読み込ませることによって、その商品の商品情報を売上情報に仮登録させ、その商品を別の買物カゴ(以下、「第2の買物カゴ」という)に入れる、という動作を繰り返すことによって、第1の買物カゴに入っている各商品を売上登録する。
その際、商品登録装置は、即座に商品を認識できない場合がある。例えば、バーコード付き商品のバーコード部分がうまく撮影できない場合、商品登録装置は、即座に商品を認識できない。この場合に、オペレータは、商品登録装置のカメラに商品をできるだけ近づける操作により、商品登録装置に商品を認識させる。
オブジェクト認識の対象商品が適切なアングルで撮影できない場合、商品登録装置は、即座に商品を認識できない。この場合に、オペレータは、バーコードの読取操作と同様の感覚で、商品登録装置のカメラに商品をできるだけ近づけるように操作するおそれがある。
しかしながら、商品登録装置が商品をオブジェクト認識できない場合の要因は、カメラに提示している商品の方向が適正でないことが多い。例えば、商品を特定することが可能な特徴量を多く含む商品の方向が正面方向であるにもかかわらず、オペレータが商品の上面をカメラに向けていたり、逆に、特徴量を多く含む商品の方向が上面方向であるにもかかわらず、オペレータが商品の正面をカメラに向けていたりすることが、主な要因になっている。このような場合に商品登録装置は、登録商品の候補を複数提示していた。
特許文献1に記載されている発明は、登録商品の候補が複数の場合には、タッチパネル操作で選択された一の登録商品の候補を仮確定商品としている。しかし、この候補商品の選択は、オペレータの商品登録の流れを妨げるものである。よって、オペレータの時間と手間を要し、更に顧客に対する待ち時間を発生させる要因となっていた。
本発明の課題は、オペレータがより分かり易くなるように物体を翳す向きをナビゲーション可能にすることである。
上記課題を解決するために、本発明に係る情報表示装置は、物体の画像を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した画像から前記物体を検出する物体検出手段と、前記物体検出手段が検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御手段と、を備え、前記表示制御手段は、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とする。
また、本発明に係る誘導表示方法は、情報表示装置が実行する誘導表示方法であって、物体の画像を取得する取得ステップと、前記取得ステップが取得した画像から前記物体を検出する物体検出ステップと、前記物体検出ステップが検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御ステップと、を含み、前記表示制御ステップは、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とする。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、物体の画像を取得する取得手段、前記取得手段が取得した画像から前記物体を検出する物体検出手段、前記物体検出手段が検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御手段、として機能させ、前記表示制御手段は、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とする。
本発明によれば、オペレータがより分かり易くなるように物体を翳す向きをナビゲーション可能となる。
第1の実施形態における商品識別装置などの外観を示す斜視図である。 第1の実施形態における商品識別装置などの概略を示す構成図である。 第1の実施形態における商品識別装置などの概略を示す機能ブロック図である。 第1の実施形態における商品識別装置の正面図である。 特徴量ファイルの構成を示す図である。 ウサギのぬいぐるみの6方向の基準画像を示す図である。 クマのぬいぐるみの6方向の基準画像を示す図である。 第1の実施形態における類似商品データベースの構成を示す図である。 第1の実施形態における商品の仮登録処理を示すフローチャートである。 第1の実施形態の操作例を示す画面である。 第2の実施形態における類似商品データベースの構成を示す図である。 第2の実施形態における商品の仮登録処理を示すフローチャートである。 第2の実施形態の操作例を示す画面である。
以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態における商品識別装置2などの外観を示す斜視図である。
図1に示すように、商品登録装置1は、各商品を登録する商品識別装置2と、各取引に係る商品の売上登録と精算とを行うPOS端末3とを備える。この商品識別装置2は、商品に関する情報を読み取って登録するPOS接続用スキャナである。
商品識別装置2は、横長テーブル状のカウンタ台5の長手方向の中央に設置されている。商品識別装置2は、薄型の直方体状のハウジング51を備える。このハウジング51の正面には、読取窓52を介してカメラ27(図2参照)が配置されている。
ハウジング51の上部には、表示・操作部22が取り付けられている。表示・操作部22には、ディスプレイ221が設けられている。このディスプレイ221の表面には、タッチパネル222(図2参照)が積層されている。ディスプレイ221の右隣には、キーボード23が配置されている。キーボード23の右隣には、不図示のカードリーダのカード読取溝が設けられている。表示・操作部22の左奥側には、顧客に情報を提供するための顧客用ディスプレイ24が裏向きに設置されている。
POS端末3は、チェックアウト台6上のドロワ37の上面に載置されている。このドロワ37は、POS端末3によって開放動作の制御を受ける。
POS端末3の上面には、オペレータ(店員)が操作するためのキーボード33が配置されている。このオペレータから見てキーボード33の上部奥側には、情報を表示するディスプレイ321が設けられている。このディスプレイ321の表面には、タッチパネル322(図2参照)が積層されている。ディスプレイ321よりもさらに奥側には、情報を表示する顧客用ディスプレイ34が左右方向に回転可能に設置されている。なお、図1に示す顧客用ディスプレイ34は、図の手前側に向いている。この顧客用ディスプレイ34は、図の奥側に向くように回転させることによって、顧客に向けて情報を表示する。
POS端末3が載置されているチェックアウト台6とL字を形成するようにして、横長テーブル状のカウンタ台5が配置されている。カウンタ台5の上面には、荷受け面が形成されている。顧客は、図1の左側から右側に移動しつつ、商品の登録処理を受ける。つまり、カウンタ台5の荷受け面には、商品を収納する第1の買物カゴ4Lと、第2の買物カゴ4Rとが載置される。以下、第1の買物カゴ4Lと、第2の買物カゴ4Rとを特に区別しないときには、単に買物カゴ4と記載する場合がある。これら買物カゴ4は、いわゆるカゴ形状のものに限るものではなく、トレーなどであってもよい。また、買物カゴ4は、いわゆるカゴ形状のものに限らず、箱状や袋状などであってもよい。
第1の買物カゴ4Lは、顧客によって持ち込まれたものであり、一つの取引に係る商品が収納される。第2の買物カゴ4Rは、第1の買物カゴ4Lから商品識別装置2を挟んだ位置に載置される。第1の買物カゴ4L内の商品は、商品識別装置2を操作するオペレータにより取り出され、第2の買物カゴ4Rに移動される。この移動過程で、商品が商品識別装置2の読取窓52に翳される。このとぎ、読取窓52内に配置されたカメラ27(図2参照)は商品を撮像する。
商品識別装置2では、カメラ27により撮像された画像に含まれる商品が、後記する特徴量ファイル361(図2参照)に記録されたどの商品に対応するかを識別してディスプレイ221に表示する。商品識別装置2は更に、識別された商品の商品IDをPOS端末3に通知する。POS端末3は、商品識別装置2から通知される商品IDに基づき、当該商品IDに対応する商品の商品分類、商品名、単価などの売上登録に係る情報を、売上マスタファイル(不図示)などに記録して、売上登録を行う。
なお、本発明は、顧客自らがオペレータとしてキャッシュレジスタを操作するセルフレジに適用してもよく、限定されない。
図2は、第1の実施形態における商品識別装置2などの概略を示す構成図である。
商品登録装置1は、商品識別装置2とPOS端末3とを含んで構成される。
商品識別装置2は、マイクロコンピュータ21と、表示・操作部22と、インタフェース25と、カメラ27と、スピーカ28と、電源29とを含んで構成される。
マイクロコンピュータ21は、CPU(Central Processing Unit)211にROM(Read Only Memory)212とRAM(Random Access Memory)213とがバス接続されて構成された制御手段である。ROM212には、CPU211によって実行されるプログラムが記憶される。
CPU211には、表示・操作部22と、インタフェース25と、カメラ27、スピーカ28とが、内部バスや各入出力回路(不図示)を介して接続される。
表示・操作部22は、ディスプレイ221(図1参照)と、タッチパネル222と、顧客用ディスプレイ24と、キーボード23とを含んで構成され、CPU211によって動作が制御される。
ディスプレイ221は、CPU211の指示により、オペレータに対する情報を表示する表示手段である。タッチパネル222は、ディスプレイ221により表示した情報に対する操作の入力を受ける。顧客用ディスプレイ24は、CPU211の指示により、顧客に対する情報を表示する。
キーボード23は、複数の操作キーで構成され、オペレータの操作入力を受け付ける。
インタフェース25は、POS端末3のインタフェース35に接続して、POS端末3との間でデータ送受信を可能にする。
カメラ27は、カラーCCDイメージセンサやカラーCMOSイメージセンサなどであり、CPU211の制御の下で、読取窓52(図1参照)からの撮影を行う撮影手段である。カメラ27は、例えば30[fps]の動画像の撮像を行う。カメラ27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、RAM213に保存される。
スピーカ28は、予め設定された警告音などを発生する。スピーカ28は、CPU211の制御の下で警告音や音声による報知を行う。
電源29は、この商品識別装置2の各部に電力を供給する。
インタフェース25は、POS端末3のインタフェース35に接続して、POS端末3との間でデータ送受信を可能にする。
POS端末3は、マイクロコンピュータ31と、ディスプレイ321と、タッチパネル322と、キーボード33と、顧客用ディスプレイ34と、インタフェース35と、HDD36と、ドロワ37と、プリンタ38と、電源39とを含んで構成される。
マイクロコンピュータ31は、情報処理を実行する。このマイクロコンピュータ31は、各種演算処理を実行し各部を制御するCPU311に、ROM312とRAM313とがバス接続されて構成される。CPU311には、ドロワ37と、キーボード33と、ディスプレイ321と、タッチパネル322と、顧客用ディスプレイ34と、HDD36(Hard Disk Drive)とが、内部バスや各入出力回路を介して接続されている。これらは、CPU311による制御を受ける。
ディスプレイ321は、CPU311の指示により、オペレータに対する情報を表示する。タッチパネル322は、ディスプレイ321により表示した情報に対する操作の入力を受ける。顧客用ディスプレイ34は、CPU311の指示により、顧客に対する情報を表示する。
キーボード33は、仮締めキー331と、締めキー332と、テンキー333とを含んで構成され、オペレータの操作入力を受け付ける。テンキー333は、0から9までの数字キーと各種演算子キーとで構成される。
HDD36は、プログラムや各種ファイルが記憶された記憶手段である。HDD36に記憶されているプログラムや各種ファイルは、POS端末3の起動時に、その全部または一部がRAM313にコピーされてCPU311により実行される。HDD36には、例えば特徴量ファイル361と類似商品データベース362とが格納されるが、商品販売データ処理用のプログラムが格納されてもよい。特徴量ファイル361は、店舗に陳列して販売する取扱商品の各々について、商品の売上登録にかかる情報と、その商品を複数方向から撮影した画像との関連付けが設定された商品ファイルであり、取扱商品の辞書として機能する。類似商品データベース362は、類似する商品の組み合わせ情報と、これら商品の特徴方向の情報を学習するデータベースである。なお、図面では、類似商品データベース362を「類似商品DB」と省略して記載している。
インタフェース35は、商品識別装置2に接続され、商品識別装置2との間でデータ送受信を可能とする。
プリンタ38は、レシートなどに印字を行う。POS端末3は、CPU311の制御のもとで、各取引の取引内容をレシートに印字する。
電源39は、このPOS端末3の各部に電力を供給する。
図3は、第1の実施形態における商品識別装置2などの概略を示す機能ブロック図である。以下の説明では、適宜図1と図2とを参照する。
商品識別装置2のCPU211は、ROM212に格納されるプログラムを実行することにより、画像取得部90と、物体検出部91、類似度演算部92、類似度判断部93、誘導部94、確定通知部95、入力取得部96、情報出力部97の各部を具現化する。また、同様に、POS端末3のCPU311は、HDD36に格納されるプログラムを実行することにより、売上登録部99を具現化する。POS端末3のHDD36には更に、特徴量ファイル361と類似商品データベース362とが格納される。
画像取得部90は、カメラ27に撮像オン信号を出力して、このカメラ27に撮像動作を開始させる。更に画像取得部90は、カメラ27が撮像してRAM213に保存されたフレーム画像を順次取り込む。画像取得部90によるフレーム画像の取り込みは、RAM213に保存された順に行われる。
物体検出部91は、画像取得部90によって取り込まれたフレーム画像に含まれる物体の全部または一部を、パターンマッチング技術などを用いて検出する。
具体的には、オペレータが売上登録のために商品を読取窓52に向けると、画像取得部90は、カメラ27によって、この商品の画像を撮影する。物体検出部91は、取り込まれたフレーム画像を二値化して輪郭線を抽出する。次いで物体検出部91は、前回のフレーム画像から抽出された輪郭線と、今回のフレーム画像から抽出された輪郭線とを比較して、この商品である物体を検出(認識)する。
別の具体的方法を以下に示す。オペレータが売上登録のために、商品を手で把持して読取窓52に向けると、画像取得部90は、カメラ27によって、この商品および手の画像を撮影する。物体検出部91は、取り込まれたフレーム画像から肌色領域の有無を検出する。肌色領域が検出された場合、すなわち、オペレータの手が検出された場合に、物体検出部91は、この肌色領域の近傍において輪郭線を検出する。これにより、オペレータの手が把持していると思われる商品の輪郭を抽出する。物体検出部91は、手の形状を示す輪郭が検出され、手の輪郭の近傍にそれ以外の物体の輪郭が更に検出された場合、この物体の輪郭から商品を検出する。
類似度演算部92は、カメラ27が撮像した商品の画像から、この商品の色合いや表面の凹凸状況などの表面の状態を特徴量として読み取る。類似度演算部92は、この商品の輪郭や大きさは考慮しない。これにより類似度演算部92は、処理時間を短縮することができる。
類似度演算部92は更に、特徴量ファイル361に記録された各商品(以下、取扱商品という)の商品画像から、当該取扱商品の色合いや表面の凹凸状況などの表面の状態を特徴量として読み取り、撮影した商品の特徴量とそれぞれ比較することで、撮影した商品と特徴量ファイル361に記録された取扱商品との類似度を算出する。ここで類似度とは、特徴量ファイル361に記録されている各商品が想定する商品画像を100%の類似度とした場合に、商品の全部または一部の画像がどの程度まで類似しているかを示すものである。なお、類似度演算部92は、例えば、色合いと表面の凹凸状況との重み付けを変えて類似度を算出してもよい。
このように、画像中に含まれる物体を認識することは一般物体認識(generic object recognition)と呼ばれている。柳井啓司著の「一般物体認識の現状と今後」では、一般物体認識の研究のサーベイを手法に加えて、データセット、評価ベンチマークを行い、更にその今後について展望している。
柳井啓司,「一般物体認識の現状と今後」,[online]、情報処理学会論文誌,2007年11月15日,Vol.48,No.SIG16、1-24頁,[平成26年9月8日検索],インターネット<URL:http://mm.cs.uec.ac.jp/IPSJ-TCVIM-Yanai.pdf>
また、画像をオブジェクトごとに領域分割することによって一般物体認識を行う技術は、下記の文献において解説されている。
Jamie Shottonら,“Semantic Texton Forests for Image Categorization and Segmentation”, Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR 2008. IEEE Conference on,[平成26年9月8日検索],インターネット<URL:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.145.3036&rep=rep1&type=pdf>
なお、撮像された商品の画像と、特徴量ファイル361に記録された取扱商品の商品画像との類似度の算出方法は特に問わないものとする。例えば、撮像された商品の画像と、特徴量ファイル361に記録された各取扱商品との類似度を絶対評価として算出してもよいし、相対評価として算出してもよい。
類似度を絶対評価として算出する場合、撮像された商品の画像と、特徴量ファイル361に記録された各取扱商品とを1対1で比較し、この比較の結果導出される類似度をそのまま採用すればよい。また、類似度を相対評価として算出する場合には、各取扱商品との類似度の総和が1.0(100%)となるよう算出する。例えば、特徴量ファイル361に4つの商品#1〜#4が記録されていたとする。このとき撮像された商品は、例えば、商品#1に対して類似度が0.65、商品#2に対しては類似度が0.2、商品#3に対しては類似度が0.1、商品#4に対しては類似度が0.05などのように算出する。
類似度判断部93は、画像取得部90が取り込んだフレーム画像ごとに、商品の画像と、特徴量ファイル361に記録されている商品画像との類似度を比較する。本実施形態では、取扱商品の商品画像と、商品の撮影画像との類似度は、複数の条件が設けられている。類似度判断部93は、これら満たされる条件に応じて取扱商品の確定あるいは商品認識のナビゲーション(誘導)を選定する。類似度に関する条件は特に限定されるものではないが、以下では条件M,Nを用いる場合について説明する。
ここで、条件Mは、フレーム画像上の物体を、特徴量ファイル361に記録された取扱商品のうちの一つとして確定するための条件である。また、条件Nは、フレーム画像上の物体から、特徴量ファイル361に記録された取扱商品の複数の候補を抽出するための条件である。
類似度判断部93は、例えば、条件Mを満たす取扱商品を、フレーム画像上の物体に一対一で対応する商品であると判定する。また、類似度判断部93は、条件Nを満たす取扱商品については、カメラ27が撮像した商品の複数の候補のうちのひとつであると判定する。そして、類似度判断部93は、特徴量ファイル361に記録された複数の取扱商品から条件Nを満たす取扱商品を抽出することにより、撮影した商品に対する取扱商品の候補を抽出する。
条件M,Nは類似度に応じて段階的に設定されればその詳細は特に限定されるものではないが、一例として、予め設定された複数の閾値で条件M,Nを設けることができる。ここでは、閾値Tと所定値Dによって条件M,Nを設定する場合について説明する。
類似度判断部93は、各取扱商品との間の類似度が一番高い商品の類似度が閾値T以上であり、かつ一番目の商品の類似度と二番目の商品の類似度との差が所定値D以上ならば、条件Mが満たされたと判定する。条件Mは、商品を一意に特定する条件である。
更に、類似度判断部93は、各取扱商品との間の類似度が一番高い商品の類似度が閾値T以上であり、かつ一番目の商品の類似度と二番目の商品の類似度との差が所定値D未満であったならば、条件Nが満たされたと判定する。条件Nは、複数の候補商品の条件である。そして、条件Nを満たした取扱商品は、オペレータに商品の回転を誘導させ、更に別の面の確認を要すると判定する。
なお、各条件M,Nは、適宜設定可能であり、前記した例に限定されるものではない。
誘導部94は、条件Nを満たした取扱商品を回転させるように誘導する情報を、ディスプレイ221に表示させる。より詳細には、誘導部94は、条件Nを満たした候補商品の各方向の写真画像を特徴量ファイル361から読み出して、候補商品との類似度が高くなると思われる方向に、この取扱商品を回転させるように促す。誘導部94は、例えば、ぬいぐるみが頭頂方向(上方向)から撮影されている場合に、このぬいぐるみの特徴である顔を見せるように回転を促す矢印を、ディスプレイ221に表示させる。
例えば、ウサギのぬいぐるみに対して、その上方向をカメラ27に翳した画像を用いてオブジェクト認識し、特徴量ファイル361のウサギのぬいぐるみの基準画像との類似度が商品確定できるほど高くなく、ウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみとが候補に挙がったとする。候補商品であるウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみの各方向から撮影した基準画像の特徴量を比較して、その差が大きく、外観の差が顕著な方向を特定する。正面方向が特定されたとすると、誘導部94は、上方向から正面方向に回転させるべくオペレータに商品回転を促す矢印を、ディスプレイ221に表示させる。
誘導部94は、このような候補商品の組み合わせ情報、および、これら候補商品の特徴方向の情報を類似商品データベース362に格納する。これにより、同一の撮影条件と同一の候補にかかる計算処理を実施することなく、迅速にナビゲーション可能である。
なお、ディスプレイ221に商品を回転させるようにオペレータに促す矢印が表示されていても、画像取得部90による画像の取得処理と、物体検出部91による物体の検出処理と、および類似度演算部92による類似度の演算処理とは継続される。
確定通知部95は、カメラ27によって撮像された商品が、条件を満たした取扱商品であるとして一意的に確定されたことを、画像出力や音声出力などによってオペレータや客に報知する。
より詳細には、確定通知部95は、条件を満たした取扱商品が、カメラ27によって撮像された商品(確定商品)として一意的に確定されたことを示す確定画面をディスプレイ221に表示させ、確定商品に関する情報をスピーカ28に出力する。スピーカ28は、入力された情報を出力することにより、確定商品を示す情報をオペレータや客に報知する。
入力取得部96は、タッチパネル222またはキーボード23を介してディスプレイ221の表示に対応する各種入力操作を受け付ける。
情報出力部97は、上述のようにして確定された確定商品について、その商品を示す情報(例えば、商品IDや商品名や値引き情報など)を、インタフェース25を介してPOS端末3に出力する。
なお、情報出力部97は、タッチパネル222またはキーボード23を介して別途入力された販売個数を、商品IDなどと共にPOS端末3に出力してもよい。また、情報出力部97がPOS端末3に出力する情報としては、情報出力部97が特徴量ファイル361から読み出した商品IDを直接通知してもよいし、商品IDを特定することが可能な商品名、または、商品画像、写真画像のファイル名をPOS端末3に通知してもよい。
POS端末3の売上登録部99は、情報出力部97から出力された商品IDと販売個数とに基づいて、対応する商品の売上登録を行う。具体的にいうと、売上登録部99は、特徴量ファイル361を参照して、通知された商品IDおよび、これに対応する商品分類、商品名、単価、販売個数を売上マスタファイルなどに記録して売上登録(仮登録)を行う。
図4は、第1の実施形態における商品識別装置2の正面図である。
商品識別装置2は、カウンタ台5に設置されている。商品識別装置2は、薄型の直方体状のハウジング51と、このハウジング51の上部に取り付けられた表示・操作部22と、表示・操作部22の左奥側に裏向きに設置された顧客用ディスプレイ24とを含んで構成される。
このハウジング51の正面には、読取窓52が設けられる。
読取窓52には、照明271とカメラ27(撮像手段)とが配置される。認識領域8Mは、カメラ27が物体を撮影し、この物体を検知して商品を特定する領域である。
この商品識別装置2は、カメラ27による物体を検知し、物体の商品名などを識別し、POS端末3に商品登録処理を行わせる。
図5は、特徴量ファイル361の構成を示す図である。
特徴量ファイル361の各レコードは、特徴量欄361a、画像リンク欄361b、方向欄361c、商品ID欄361d、単価欄361e、商品名欄361fの各欄を含んでいる。この特徴量ファイル361には、各商品を複数の方向から撮影した基準画像と、その撮影方向の情報との組み合わせが格納される。
特徴量欄361aは、この商品の基準画像の特徴量ベクトルを格納する欄である。特徴量欄361aの格納情報は、後記する画像リンク欄361bの画像を分析して得られるものである。
画像リンク欄361bは、この商品の基準画像のリンクを格納する欄である。リンクで示される基準画像は、この商品を6方向のいずれかから撮影した画像である。
方向欄361cは、この商品の基準画像の撮影方向を示すベクトルである。
商品ID欄361dは、この商品を識別する情報を格納する欄である。
単価欄361eは、この商品の単価を格納する欄である。
商品名欄361fは、この商品の名称を格納する欄である。
図6(a)〜(f)は、ウサギのぬいぐるみの6方向の基準画像を示す図である。
図6(a)は、ウサギのぬいぐるみの正面方向の基準画像を示している。このときX軸を正面方向から見て右方向、Y軸を正面方向から見て上方向、Z軸を正面方向から見て奥向きと定義すると、撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,0,1)である。ぬいぐるみなどは一般的に、この正面方向の基準画像が最もオブジェクト認識に適した方向である。
図6(b)は、ウサギのぬいぐるみの背面方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,0,−1)である。
図6(c)は、ウサギのぬいぐるみの上方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,−1,0)である。
図6(d)は、ウサギのぬいぐるみの下方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,1,0)である。
図6(e)は、ウサギのぬいぐるみの右方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(−1,0,0)である。
図6(f)は、ウサギのぬいぐるみの左方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(1,0,0)である。
このように、6方向の商品の基準画像を予め記録することにより、どのような方向で商品を翳したときであっても、この商品を容易に認識可能である。
図7(a)〜(f)は、クマのぬいぐるみの6方向の基準画像を示す図である。
図7(a)は、クマのぬいぐるみの正面方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,0,1)であり、図6(a)で示したウサギのぬいぐるみとの相違が最も大きくなる。よって、クマのぬいぐるみとウサギのぬいぐるみとは、正面方向の画像の類似度が最も小さくなる。
図7(b)は、クマのぬいぐるみの背面方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,0,−1)である。図6(b)で示したウサギのぬいぐるみとの相違は比較的小さい。
図7(c)は、クマのぬいぐるみの上方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,−1,0)である。図6(c)で示したウサギのぬいぐるみとの相違は比較的小さい。
図7(d)は、クマのぬいぐるみの下方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(0,1,0)である。図6(d)で示したウサギのぬいぐるみとの相違は比較的小さい。
図7(e)は、クマのぬいぐるみの右方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(−1,0,0)である。図6(e)で示したウサギのぬいぐるみとの相違は比較的小さい。
図7(f)は、クマのぬいぐるみの左方向の基準画像を示している。このとき撮影方向のベクトルは、(X,Y,Z)=(1,0,0)である。図6(f)で示したウサギのぬいぐるみとの相違は比較的小さい。
図8は、第1の実施形態における類似商品データベース362の構成を示す図である。
類似商品データベース362は、第1商品ID欄362a、第1方向欄362b、第2商品ID欄362c、第2方向欄362d、特徴画像欄362e、特徴方向欄362f、回転軸ベクトル欄362gを含んで構成される。類似商品データベース362は、過去の商品識別の学習結果であり、これを参照することにより、オブジェクト認識の演算処理をスキップして高速に処理することができる。
第1商品ID欄362aは、類似する2つの候補商品のうち一方の商品IDを格納する欄であり、第2商品ID欄362cは、他方の商品IDを格納する欄である。
第1方向欄362bは、類似する2つの候補商品のうち一方の商品の基準画像の撮影方向を格納する欄であり、第2方向欄362d、他方の商品の基準画像の撮影方向を格納する欄である。
特徴画像欄362eは、類似する2つの候補商品のうち一方の商品の基準画像のうち、2つの候補商品の類似度が最小となり、よって特徴の相違が顕著となる画像のリンクを格納する欄である。
特徴方向欄362fは、類似する2つの候補商品のうち一方の商品の基準画像のうち、2つの候補商品の類似度が最小となり、よって特徴の相違が顕著となる方向ベクトルを格納する欄である。
回転軸ベクトル欄362gは、対象商品を類似度最小方向に向けるときの回転軸のベクトルを格納する欄である。このベクトルを、撮影画像上のベクトルに変換することで、回転を誘導する画面上の矢印を表示することができる。
図9は、第1の実施形態における商品の仮登録処理を示すフローチャートである。
第1の実施形態の商品の仮登録処理は、例えば、オペレータ(店員)が、第1の買物カゴ4L(図1参照)の商品であるウサギのぬいぐるみを取り出して、読取窓52のカメラ27に翳して、このウサギのぬいぐるみを仮登録までの一連の処理である。
ステップS11において、画像取得部90は、カメラ27に撮像オン信号を出力してカメラ27による商品画像のキャプチャ(撮像)を開始する。画像取得部90は、カメラ27が撮像してRAM213に保存したフレーム画像(撮像画像)を取り込む。
ステップS12において、物体検出部91は、画像取得部90が取り込んだフレーム画像に対してオブジェクト認識処理を行い、商品である物体の全部または一部の認識(検出)を試みる。
ステップS13において、物体検出部91は、商品である物体の全部または一部の認識に成功したか否かを判断する。物体検出部91は、商品である物体の認識に成功したならば(Yes)、ステップS14の処理に進み、商品である物体の認識に成功しなかったならば(No)、ステップS11の処理に戻る。ステップS11〜S13を具体的にいうと、オペレータが商品を読取窓52のカメラ27に翳し、商品識別装置2が、この商品である物体の検出(認識)に成功する一連の処理である。
ステップS14において、類似度演算部92は、商品の全部または一部の画像から商品の特徴量を読み取る。更に類似度判断部93は、類似度が閾値T以上となる取扱商品が特徴量ファイル361にあるか否かを判定し、この商品の商品名と商品単価とを検索して呼び出す。
ステップS15において、類似度判断部93は、類似度が閾値T以上となる取扱商品が特徴量ファイル361にあるか否かにより、商品を一意に特定したか否かを判断する。類似度判断部93は、類似度が閾値T以上となる取扱商品を一意に特定したならば、ステップS22の処理に進み、複数の候補商品が存在したならば、ステップS16の処理に進み、いずれの候補商品も存在しなかったならば、ステップS11の処理に戻る。具体的にいうと、類似度判断部93は、ウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみが候補商品として存在すると判断する。更に類似度判断部93は、この商品はウサギのぬいぐるみに最も類似し、その次にクマのぬいぐるみにも類似すると判断する。
ステップS16からステップS21の処理は、商品の回転ナビゲーションに係る一連の処理である。この処理は、複数の候補商品が存在するときに繰り返される。
ステップS16において、誘導部94は、類似商品データベース362に候補商品の回転方向情報が存在するか否かを判断する。すなわち誘導部94は、類似度が高い1番目と2番目の候補商品の組み合わせを類似商品データベース362から検索して、対応するレコードが存在するか否かにより、候補商品の回転方向情報の存在を判断する。誘導部94は、類似商品データベース362に候補商品の回転方向情報が存在するならば(Yes)、ステップS19の処理に進み、回転方向情報が存在しないならば(No)、ステップS17の処理に進む。
ステップS17において、誘導部94は、2つの候補商品について同一方向の基準画像同士を比較し、特徴の相違が顕著となる基準画像を特定する。具体的にいうと、ウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみの6方向の基準画像同士を比較する。ここでは、両商品の正面画像の類似度が最小であり、すなわち特徴の相違が顕著である。
ステップS18において、誘導部94は、特徴の相違が顕著となる撮影方向を特定して、2つの候補商品の組み合わせ情報と共に類似商品データベース362に記録する。これにより、同様な候補商品を検出した場合には、類似度を計算することなく、迅速に誘導表示することができる。
ステップS19において、誘導部94は、特徴の相違が顕著となる撮影方向ベクトルと、基準画像の撮影方向ヘクトルとの外積により、回転軸ベクトルを算出する。更に誘導部94は、算出した回転軸ベクトルを類似商品データベース362に記録する。
ステップS20において、誘導部94は、回転軸ベクトルを表示座標系に変換する。これにより、表示座標系における回転軸を特定できる。
ステップS21において、誘導部94は、画面上に矢印を表示することによって、オペレータが翳している商品の回転をナビゲーションする。ステップS21の処理が終了すると、ステップS11の処理に戻る。
ステップS22からステップS23の処理は、商品を一意に特定したときの処理である。
ステップS22において、確定通知部95は、商品の画像とともに、商品名と単価とをウインドウ表示し、確定商品に関する情報をスピーカ28に出力する。これにより確定通知部95は、商品を一意に特定したことをオペレータに知らせることができる。
ステップS23において、情報出力部97は、確定商品について、その商品を示す情報(例えば、商品IDや商品名や値引き情報など)を、インタフェース25を介してPOS端末3に出力し、図9の処理を終了する。POS端末3は、この商品を仮登録し、精算の指示と共に商品マスタファイルに登録する。
図10(a),(b)は、第1の実施形態の操作例を示す画面例である。
図10(a)は、ウサギのぬいぐるみの上方向をカメラ27に翳したときのディスプレイ221の表示例である。
ディスプレイ221には、ウサギのぬいぐるみと共に、このぬいぐるみの回転を誘導する矢印が表示されている。この矢印は、オペレータに対して、ウサギのぬいぐるみを矢印方向に回転するように誘導している。このとき、類似度判断部93は、ウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみを候補商品として判断している。
その後、オペレータは、ウサギのぬいぐるみを矢印方向に回転する。これにより、ウサギのぬいぐるみの顔がカメラ27に翳される。
図10(b)は、ウサギのぬいぐるみの正面方向をカメラ27に翳したときのディスプレイ221の表示例である。
ディスプレイ221には、ウサギのぬいぐるみと共に、「うさき・ぬいぐるみ・800円」のウインドウが表示されている。このウインドウは、オペレータに対して、商品が一意に識別できたことを伝えている。
(第2の実施形態)
図11は、第2の実施形態における類似商品データベース362Aの構成を示す図である。第1の実施形態の類似商品データベース362と同一の要素には同一の符号を付与している。
類似商品データベース362Aは、第1の実施形態の類似商品データベース362と異なり、特徴方向欄362f、回転軸ベクトル欄362gを含んでいないが、それ以外は同一の欄を含んで構成される。
図12は、第2の実施形態における商品の仮登録処理を示すフローチャートである。図9に示す第1の実施形態の商品の仮登録処理のフローチャートと同一の要素には、同一の符号を付与している。
第2の実施形態の商品の仮登録処理は、例えば、オペレータ(店員)が、第1の買物カゴ4L(図1参照)の商品であるクマのぬいぐるみを取り出して、読取窓52のカメラ27に翳して、このクマのぬいぐるみを仮登録までの一連の処理である。
ステップS11からステップS16の処理は、第1の実施形態の各処理と同様である。具体的にいうと、類似度判断部93は、ウサギのぬいぐるみとクマのぬいぐるみが候補商品として存在すると判断する。更に類似度判断部93は、この商品はクマのぬいぐるみに最も類似し、その次にウサギのぬいぐるみにも類似すると判断する。
ステップS30において、誘導部94は、類似商品データベース362Aに候補商品の特徴の相違が顕著な基準画像の情報が存在するか否かを判断する。誘導部94は、この情報が存在するならば(Yes)、ステップS33の処理に進み、この情報が存在しないならば(No)、ステップS31の処理に進む。
ステップS31において、誘導部94は、2つの候補商品について同一方向の基準画像同士を比較し、特徴の相違か顕著な基準画像を特定する。具体的にいうと、クマのぬいぐるみとウサギのぬいぐるみの6方向の基準画像同士を比較する。ここでは、両商品の正面画像の相違が顕著であり、類似度が最小である。
ステップS32において、誘導部94は、両商品の特徴の相違が顕著な基準画像を、2つの候補商品の組み合わせ情報と共に類似商品データベース362に記録する。これにより、同様な候補商品を検出した場合には、類似度を計算することなく、迅速に誘導表示することができる。
ステップS33において、誘導部94は、両商品の特徴の相違が顕著な基準画像を表示することによって、オペレータが翳している商品の回転をナビゲーションする。ステップS20の処理が終了すると、ステップS11の処理に戻る。
このように動作することで、誘導部94は、オペレータが翳している商品を、特徴の相違が顕著な基準画像の方向に翳すようにナビゲーションすることができる。
図13は、第2の実施形態の操作例を示す画面例である。
図13(a)は、クマのぬいぐるみの上方向をカメラ27に翳したときのディスプレイ221の表示例である。
このとき、ディスプレイ221には、クマのぬいぐるみが全画面で表示されていると共に、このぬいぐるみの正面方向の基準画像と、「このように回転」のガイダンスが表示されている。このガイダンスは、オペレータに対して、クマのぬいぐるみの正面方向をカメラ27に向けるように誘導している。
その後、オペレータは、クマのぬいぐるみを矢印方向に回転する。これにより、クマのぬいぐるみの顔がカメラ27に翳される。これにより、商品識別装置2は、この商品がクマのぬいぐるみであることを識別可能である。
図13(b)は、クマのぬいぐるみの正面方向をカメラ27に翳したときのディスプレイ221の表示例である。
このとき、ディスプレイ221には、クマのぬいぐるみと共に、「クマ・ぬいぐるみ・1200円」のウインドウが表示されている。このウインドウは、オペレータに対して、商品が一意に識別できたことを伝えている。
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の(a)〜(d)のようなものがある。
(a) 商品の基準画像の撮影方向は、6方向に限定されない。
(b) 商品の回転のナビゲーションは、上記実施形態に限定されない。例えば、音声やポリゴンの回転アニメーションなどによって、商品の回転をナビゲーションしてもよい。
(c) 候補商品の数は、2つに限定されず、3以上の候補商品から特徴(相違)が顕著となる方向を決定してもよい。
(d) 候補商品の基準画像の比較は、撮影時に定義した方向が同一のものに比較に限定されない。類似度が高い2つの基準画像の方向からの相対方向で比較してもよい。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
<請求項1>
オペレータが翳した物体の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段が撮影した画像から前記物体を検出する物体検出手段と、
前記物体検出手段が検出した前記物体を各商品の複数方向の基準画像と比較して類似度を判断する類似度判断手段と、
前記物体が複数の商品に類似するならば、前記複数の商品の各方向の基準画像を比較して相違が顕著なものを特定し、特定した前記基準画像に係る方向を前記撮影手段に向けるように、前記オペレータに対して前記物体の回転を誘導する誘導手段と、
を備えることを特徴とする商品識別装置。
<請求項2>
前記撮影手段が撮影した画像を表示すると共に、前記撮影手段が撮影した画像から認識した前記物体が複数の商品に類似するならば、前記物体の回転を誘導する方向の矢印を表示する表示手段、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の商品識別装置。
<請求項3>
前記誘導手段は、前記撮影手段が撮影した画像から認識した前記物体が複数の商品に類似し、前記複数の商品の各基準画像を比較して相違が顕著なものを特定したならば、特定した当該基準画像の方向の情報を記憶手段に蓄積する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の商品識別装置。
<請求項4>
前記撮影手段が撮影した画像を表示すると共に、前記撮影手段が撮影した画像から認識した前記物体が複数の商品に類似するならば、前記複数の商品の各基準画像のうち相違が顕著な画像を表示する表示手段、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の商品識別装置。
<請求項5>
前記誘導手段は、前記撮影手段が撮影した画像から認識した前記物体が複数の商品に類似し、かつ前記複数の商品の各基準画像を比較して相違が顕著なものを特定したならば、特定した当該基準画像を識別する情報を記憶手段に蓄積する、
を備えることを特徴とする請求項1または請求項4に記載の商品識別装置。
<請求項6>
オペレータが翳した物体の画像を撮影する撮影ステップと、
前記撮影ステップで撮影した画像から前記物体を検出する物体検出ステップと、
検出した前記物体を各商品の複数方向の基準画像と比較して類似度を判断する類似度判断ステップと、
前記物体が複数の商品に類似するならば、前記複数の商品の各方向の基準画像を比較して相違が顕著なものを特定し、特定した前記基準画像に係る方向を撮影するように、前記オペレータに対して前記物体の回転を誘導する誘導ステップと、
を含むことを特徴とする商品識別装置の商品認識ナビゲーション方法。
1 商品登録装置
2 商品識別装置
21 マイクロコンピュータ (制御手段)
211 CPU
212 ROM
213 RAM
22 表示・操作部
221 ディスプレイ (表示手段)
222 タッチパネル
23 キーボード
24 顧客用ディスプレイ
27 カメラ (撮影手段)
28 スピーカ
3 POS端末
36 HDD
361 特徴量ファイル
362 類似商品データベース
90 画像取得部
91 物体検出部 (物体検出手段)
92 類似度演算部
93 類似度判断部 (類似度判断手段)
94 誘導部 (誘導手段)
95 確定通知部
96 入力取得部
97 情報出力部
99 売上登録部

Claims (7)

  1. 物体の画像を取得する取得手段と、
    前記取得手段が取得した画像から前記物体を検出する物体検出手段と、
    前記物体検出手段が検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御手段と、
    を備え、
    前記表示制御手段は、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とする情報表示装置。
  2. 前記表示制御手段は、前記矢印を円弧で表示させることを特徴とする請求項1に記載の情報表示装置。
  3. 前記表示制御手段は、前記矢印を立体的に表示させることを特徴とする請求項1または2に記載の情報表示装置。
  4. 前記表示制御手段は、前記物体の画像を視認する妨げにならない位置に前記矢印を表示させることを特徴とする請求項1から3のうち何れか1項に記載の情報表示装置。
  5. 前記物体検出手段が検出した前記物体がどの商品に対応するか識別する識別手段を更に備え、
    前記表示制御手段は、前記識別手段が前記物体に対応する商品を一意に識別できなかった場合に、前記物体を識別し易くする方向に向けるように誘導する前記矢印を表示させることを特徴とする請求項1から4のうち何れか1項に記載の情報表示装置。
  6. 情報表示装置が実行する誘導表示方法であって、
    物体の画像を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップが取得した画像から前記物体を検出する物体検出ステップと、
    前記物体検出ステップが検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御ステップと、
    を含み、
    前記表示制御ステップは、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とする誘導表示方法。
  7. コンピュータを、
    物体の画像を取得する取得手段、
    前記取得手段が取得した画像から前記物体を検出する物体検出手段、
    前記物体検出手段が検出した前記物体をオペレータが所定の方向に向けるようにオペレータを誘導するための矢印として、前記物体の回転方向であって前記物体の裏返し方向を示す矢印を前記物体の画像とともに表示させる表示制御手段、
    として機能させ、
    前記表示制御手段は、前記物体を回転させる軸が把握できるように、前記物体の画像を互いの間に挟むようにして少なくとも二つの矢印を表示させることを特徴とするプログラム。
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