JP6874671B2 - Authentication system and data processing method - Google Patents

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Description

本発明は、物体指紋認証を行なう認証システムおよびデータ処理方法に関する。 The present invention relates to an authentication system and a data processing method for performing object fingerprint authentication.

従来、特許文献1〜5および非特許文献1に示されているように、物体指紋認証が知られている。 Conventionally, as shown in Patent Documents 1 to 5 and Non-Patent Document 1, object fingerprint authentication is known.

物体指紋認証は、製品または部品の製造過程で自然発生的に生じる個体固有の表面紋様(物体指紋)を画像として撮像し、それら画像を照合することで、個体識別(認証)を実現する。物体指紋認証によれば、微小な部品、または表面への加工ができない部品であっても、適切な照明条件で拡大した画像をカメラで撮影するだけで、個体を識別できる。 Object fingerprint authentication realizes individual identification (authentication) by imaging an individual-specific surface pattern (object fingerprint) that occurs spontaneously in the manufacturing process of a product or part as an image and collating the images. According to the object fingerprint authentication, even a minute part or a part that cannot be processed on the surface can be identified by simply taking a magnified image with a camera under appropriate lighting conditions.

特開2016−100527号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-100527 特開2016−176753号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-176753 特開2016−178158号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-178158 特開2017−058306号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-058306 得開2017−079326号公報Tokukai 2017-07936

石山 塁、外2名、“IoTの活用を広げる物体指紋認証による個体識別”、[online]、NEC技報 Vol.69(2016年) No.1(9月)、[平成29年11月28日検索]、インターネット〈http://jpn.nec.com/techrep/journal/g16/n01/160110.html>Rui Ishiyama, 2 outsiders, "Individual identification by object fingerprint authentication that expands the use of IoT", [online], NEC Technical Report Vol.69 (2016) No.1 (September), [November 28, 2017 Day search], Internet <http://jpn.nec.com/techrep/journal/g16/n01/160110.html>

トレーサビリティの観点から、生産工程等の各種の工程の途中の段階または最終の段階でワーク等の物体の個体識別を行いたい要望がある。このような識別を物体指紋認証によって行う場合、これらの段階よりも前の段階にて物体指紋を撮像しておき、物体指紋の特徴量データを画像処理装置等の機器に事前登録しておく必要がある。 From the viewpoint of traceability, there is a demand for individual identification of an object such as a work in the middle or final stage of various processes such as a production process. When such identification is performed by object fingerprint authentication, it is necessary to image the object fingerprint at a stage prior to these stages and pre-register the feature amount data of the object fingerprint in a device such as an image processing device. There is.

この場合、機器に登録される特徴量データの数は、時間の経過とともに増大する。このように特徴量データの数が増えると、誤認証の可能性が高くなる。また、特徴量データの数が増えると、マッチング(照合)の回数が多くなるため、認証に要する時間が長くなる。 In this case, the number of feature data registered in the device increases with the passage of time. When the number of feature data increases in this way, the possibility of erroneous authentication increases. Further, as the number of feature data increases, the number of matchings increases, so that the time required for authentication increases.

本発明は、上記の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、誤認証を抑制するとともに短時間で認証を実行可能な認証システムおよびデータ処理方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an authentication system and a data processing method capable of suppressing false authentication and executing authentication in a short time.

本発明のある局面に従うと、認証システムは、各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体の第1の部位を、経路の上流側の第1の位置で撮像する第1のカメラと、各物体の第1の部位を、経路の下流側の第2の位置で撮像する第2のカメラと、第1のカメラおよび第2のカメラに通信可能に接続された画像処理装置とを備える。画像処理装置は、第1のカメラから取得した第1の部位の画像データに基づき、第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データを、物体毎に生成する生成手段と、生成された各第1の特徴量データを記憶する記憶手段とを含む。生成手段は、第2のカメラから取得した第1の部位の画像データに基づき、第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、物体毎にさらに生成する。画像処理装置は、第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在するかを判断する判断手段と、第2の特徴量データと一致した第1の特徴量データを記憶手段から消去する消去手段とをさらに含む。 According to certain aspects of the invention, the authentication system captures a first portion of a plurality of objects, each transported along a predetermined path, at a first position upstream of the path. A camera, a second camera that images a first part of each object at a second position on the downstream side of the path, and an image processing device communicatively connected to the first camera and the second camera. To be equipped with. The image processing device is a generation means for generating first feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first part for each object based on the image data of the first part acquired from the first camera. And a storage means for storing each of the generated first feature amount data. The generation means further generates second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first part for each object based on the image data of the first part acquired from the second camera. The image processing apparatus includes a determination means for determining whether or not the first feature amount data matching the second feature amount data exists in the storage means based on the generation of the second feature amount data, and a second. It further includes an erasing means for erasing the first feature amount data that matches the feature amount data of 2 from the storage means.

上記の構成によれば、誤認証を抑制するとともに短時間で認証を実行可能となる。
好ましくは、認証システムは、各物体の第2の部位を、経路の上流側の第3の位置で撮像する第3のカメラと、各物体の第2の部位を、経路の下流側の第4の位置で撮像する第4のカメラとをさらに備える。生成手段は、さらに、第3のカメラから取得した第2の部位の画像データに基づき、第2の部位の物体指紋の特徴量を表した第3の特徴量データを、物体毎に生成し、第4のカメラから取得した第2の部位の画像データに基づき、第2の部位の物体指紋の特徴量を表した第4の特徴量データを、物体毎に生成する。記憶手段は、第1の特徴量データと第3の特徴量データとを、物体毎に関連付けて記憶する。判断手段は、第4の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第4の特徴量データと一致する第3の特徴量データが記憶手段に存在するかをさらに判断する。消去手段は、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在し、かつ、第4の特徴量データと一致する第3の特徴量データが記憶手段に存在する場合、当該第1の特徴量データと当該第3の特徴量データとが関連付けされていることを条件に、当該第1の特徴量データと当該第3の特徴量データとを記憶手段から消去する。
According to the above configuration, false authentication can be suppressed and authentication can be executed in a short time.
Preferably, the authentication system captures a second portion of each object at a third position upstream of the path and a second portion of each object at a fourth location downstream of the path. It is further provided with a fourth camera that captures images at the position of. The generation means further generates a third feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the second part for each object based on the image data of the second part acquired from the third camera. Based on the image data of the second part acquired from the fourth camera, the fourth feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the second part is generated for each object. The storage means stores the first feature amount data and the third feature amount data in association with each object. The determination means further determines whether or not the third feature amount data that matches the fourth feature amount data exists in the storage means based on the generation of the fourth feature amount data. The erasing means is a case where the first feature amount data matching the second feature amount data exists in the storage means and the third feature amount data matching the fourth feature amount data exists in the storage means. , The first feature amount data and the third feature amount data are deleted from the storage means on condition that the first feature amount data and the third feature amount data are associated with each other.

上記の構成によれば、画像処理装置は、複数の部位の特徴量データを用いた認証を行なうため、認証精度を高めることが可能となる。 According to the above configuration, since the image processing apparatus performs authentication using feature amount data of a plurality of parts, it is possible to improve the authentication accuracy.

好ましくは、第2のカメラは、物体毎に複数回の撮像を行う。生成手段は、複数回の撮像に基づいて、第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、物体毎に複数生成する。判断手段は、複数の第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該複数の第2の特徴量データのうちの予め定められた個数以上の第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在するかを判断する。消去手段は、予め定められた個数以上の第2の特徴量データと一致した第1の特徴量データを記憶手段から消去する。 Preferably, the second camera takes a plurality of imagings for each object. The generation means generates a plurality of second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first portion for each object based on a plurality of times of imaging. The determination means is based on the fact that a plurality of second feature amount data have been generated, and the first feature amount data that matches a predetermined number or more of the second feature amount data among the plurality of second feature amount data. It is determined whether or not the feature data of the above is present in the storage means. The erasing means erases the first feature amount data that matches the predetermined number or more of the second feature amount data from the storage means.

上記の構成によれば、画像処理装置は、複数の特徴量データを用いた認証を行なうため、認証精度を高めることが可能となる。 According to the above configuration, since the image processing device performs authentication using a plurality of feature amount data, it is possible to improve the authentication accuracy.

好ましくは、判断手段は、第2の特徴量データと第1の特徴量データとの類似度が予め定められた閾値以上であることを条件に、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在すると判断する。画像処理装置は、閾値を調整する調整手段をさらに含む。調整手段は、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に複数存在する場合には、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが一つとなるように、閾値を上げる。 Preferably, the determination means has a first feature that matches the second feature data, provided that the similarity between the second feature data and the first feature data is equal to or greater than a predetermined threshold value. It is determined that the feature data exists in the storage means. The image processing apparatus further includes adjusting means for adjusting the threshold value. When there are a plurality of first feature amount data matching the second feature amount data in the storage means, the adjusting means has one first feature amount data that matches the second feature amount data. To raise the threshold.

上記の構成によれば、閾値Thを適切な値に設定することが可能となる。
好ましくは、調整手段は、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在しない場合には、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが1つ存在すると判断されるまで、閾値を下げる。
According to the above configuration, the threshold Th can be set to an appropriate value.
Preferably, the adjusting means has one first feature amount data that matches the second feature amount data when the first feature amount data that matches the second feature amount data does not exist in the storage means. Lower the threshold until it is determined to exist.

上記の構成によれば、閾値Thを適切な値に設定することが可能となる。
好ましくは、調整手段は、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在しない場合には、予め定められた下限値を限度として、閾値を下げる。
According to the above configuration, the threshold Th can be set to an appropriate value.
Preferably, when the first feature amount data that matches the second feature amount data does not exist in the storage means, the adjusting means lowers the threshold value up to a predetermined lower limit value.

上記の構成によれば、閾値Thの値が下限値以下になってしまうことを防止できる。
好ましくは、認証システムは、画像処理装置と通信可能に接続された表示装置をさらに備える。画像処理装置は、第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に複数存在する場合、または第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データが記憶手段に存在しない場合には、表示装置に予め定められた表示を行わせる。
According to the above configuration, it is possible to prevent the value of the threshold value Th from becoming equal to or less than the lower limit value.
Preferably, the authentication system further comprises a display device communicatively connected to the image processor. In the image processing device, when a plurality of first feature amount data matching the second feature amount data exists in the storage means, or when the first feature amount data matching the second feature amount data exists in the storage means. If not, the display device is made to perform a predetermined display.

上記の構成によれば、ユーザは、閾値を適切な値に設定することが可能となる。
本発明の他の局面に従うと、データ処理方法は、各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体の予め定められた部位を、経路の上流側の第1の位置で撮像する第1のカメラと、各物体の予め定められた部位を、経路の下流側の第2の位置で撮像する第2のカメラと、第1のカメラおよび第2のカメラに通信可能に接続された画像処理装置とを備えた認証システムにおいて実行される。データ処理方法は、第1のカメラから取得した予め定められた部位の画像データに基づき、予め定められた部位の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データを、物体毎に生成するステップと、生成された各第1の特徴量データをメモリに記憶するステップと、第2のカメラから取得した予め定められた部位の画像データに基づき、予め定められた部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、物体毎に生成するステップと、第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データと一致する第1の特徴量データがメモリに存在するかを判断するステップと、第2の特徴量データと一致した第1の特徴量データをメモリから消去するステップとを備える。
According to the above configuration, the user can set the threshold value to an appropriate value.
According to another aspect of the invention, the data processing method images a predetermined portion of a plurality of objects, each transported along a predetermined path, at a first position on the upstream side of the path. Communicatably connected to a first camera, a second camera that captures a predetermined portion of each object at a second position downstream of the path, a first camera, and a second camera. It is performed in an authentication system equipped with an image processing device. The data processing method generates first feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part for each object based on the image data of the predetermined part acquired from the first camera. Based on the step, the step of storing the generated first feature amount data in the memory, and the image data of the predetermined part acquired from the second camera, the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part. Based on the step of generating the second feature amount data representing the above for each object and the generation of the second feature amount data, the first feature amount data that matches the second feature amount data is It includes a step of determining whether or not it exists in the memory, and a step of erasing the first feature amount data that matches the second feature amount data from the memory.

上記の方法によれば、誤認証を抑制するとともに短時間で認証を実行可能となる。 According to the above method, false authentication can be suppressed and authentication can be executed in a short time.

本発明によれば、誤認証を抑制するとともに短時間で認証を実行可能となる。 According to the present invention, it is possible to suppress erroneous authentication and execute authentication in a short time.

認証システムの概略構成を表した図である。It is a figure which showed the schematic structure of the authentication system. 認証システムの具体例を表した図である。It is a figure which showed the specific example of the authentication system. 画像処理装置の機能的構成を表した機能ブロック図である。It is a functional block diagram which showed the functional structure of an image processing apparatus. 画像処理装置に含まれるハードウェアを示した構成図である。It is a block diagram which showed the hardware included in an image processing apparatus. ワークの側面の一部領域F1内の物体指紋を表した図である。It is a figure showing the fingerprint of the object in a part area F1 of the side surface of a work. ワークの表面の一部領域F2内の物体指紋を表した図である。It is a figure showing the fingerprint of the object in a part area F2 of the surface of a work. 側面の物体指紋を用いて認証を行なった場合における、事前登録したモデル基板の特徴量データと、他の3つの基板の特徴量データおよびモデル基板について別途取得した特徴量データとの相関を表した図である。The correlation between the feature amount data of the pre-registered model board and the feature amount data of the other three boards and the feature amount data separately acquired for the model board when the authentication is performed using the object fingerprint on the side surface is shown. It is a figure. 表面の物体指紋を用いて認証を行なった場合における、事前登録したモデル基板の特徴量データと、他の3つの基板の特徴量データおよびモデル基板について別途取得した特徴量データとの相関を表した図である。The correlation between the feature amount data of the pre-registered model board and the feature amount data of the other three boards and the feature amount data separately acquired for the model board when the authentication is performed using the object fingerprint on the surface is shown. It is a figure. 事前処理の処理の流れを説明するためのフロー図である。It is a flow diagram for demonstrating the process flow of the pre-processing. 特徴量データをメモリに登録するまでの処理の流れを表した図である。It is a figure which showed the flow of the process until the feature amount data is registered in a memory. 特徴量データをメモリから消去するまでの処理の流れを表した図である。It is a figure which showed the flow of the process until the feature data is erased from a memory. 消去処理によってデータ量を調整した場合と、データ量の調整を行わなかった場合とにおける、メモリに記憶された特徴量データの個数の推移を表した図である。It is a figure which showed the transition of the number of feature quantity data stored in a memory in the case where the data amount was adjusted by the erasing process, and the case where the data amount was not adjusted. 特徴量データをメモリから消去するまでの処理の流れを表した図である。It is a figure which showed the flow of the process until the feature data is erased from a memory. 閾値の設定処理の流れを表したフロー図である。It is a flow chart which showed the flow of the threshold value setting process. 他の認証システムの具体例を表した図である。It is a figure which showed the specific example of another authentication system. 2つの部位の位置を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the position of two parts. 2つの部位に関する特徴量データをメモリに登録するまでの処理の流れを表した図である。It is a figure which showed the flow of the process until the feature amount data about two parts is registered in a memory. 特徴量データをメモリから消去するまでの処理の流れを表した図である。It is a figure which showed the flow of the process until the feature data is erased from a memory.

以下において、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについては詳細な説明は繰返さない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are designated by the same reference numerals. Their names and functions are the same. Therefore, detailed explanations of them will not be repeated.

§1 適用例
図1は、認証システム1の概略構成を表した図である。
§1 Application example FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of the authentication system 1.

図1を参照して、認証システム1は、カメラ10と、カメラ20と、画像処理装置30とを備えている。カメラ10およびカメラ20は、画像処理装置30と通信可能に接続されている。 With reference to FIG. 1, the authentication system 1 includes a camera 10, a camera 20, and an image processing device 30. The camera 10 and the camera 20 are communicably connected to the image processing device 30.

カメラ10は、各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体の所定の部位(以下、「部位B1」と称する)を、当該経路の上流側の位置Paで撮像する。カメラ20は、これらの物体の部位B1を、上記経路の下流側の位置Pbで撮像する。 The camera 10 images a predetermined portion (hereinafter, referred to as “site B1”) of a plurality of objects, each of which is conveyed along a predetermined path, at a position Pa on the upstream side of the path. The camera 20 images the portion B1 of these objects at the position Pb on the downstream side of the path.

図1の例では、カメラ10,20は、搬送装置900によって経路上を搬送される物体であるワークWの部位B1を撮像する。カメラ10,20は、撮像によって得られた画像データを、画像処理装置30に送信する。なお、ワークWは、経路上で抜き取られることもある。 In the example of FIG. 1, the cameras 10 and 20 take an image of the portion B1 of the work W, which is an object conveyed on the path by the transfer device 900. The cameras 10 and 20 transmit the image data obtained by imaging to the image processing device 30. The work W may be extracted on the route.

画像処理装置30は、カメラ10から取得した部位B1の画像データに基づき、部位B1の物体指紋の特徴量を表した特徴量データRを、ワークW毎に生成する。画像処理装置30は、生成された各特徴量データRをメモリに記憶する。画像処理装置30では、典型的には、メモリに記憶する特徴量データRの個数の上限値が設定されている。上限値は、典型的には、上記経路を流れるワークの個数に基づき、事前に決定される。なお、本例では、上限値を100個に設定している。 The image processing device 30 generates feature amount data R representing the feature amount of the object fingerprint of the part B1 for each work W based on the image data of the part B1 acquired from the camera 10. The image processing device 30 stores each generated feature amount data R in the memory. In the image processing device 30, typically, an upper limit value of the number of feature amount data R stored in the memory is set. The upper limit is typically determined in advance based on the number of workpieces flowing through the path. In this example, the upper limit is set to 100.

図1の例の場合、状態(a)として、100個の特徴量データR#1〜#100が登録データとしてメモリ(詳しくは、メモリ内のデータベース)に登録されている状態を表している。 In the case of the example of FIG. 1, as the state (a), 100 feature amount data R # 1 to # 100 are registered as registered data in the memory (specifically, the database in the memory).

画像処理装置30は、カメラ20から取得した部位B1の画像データに基づき、部位B1の物体指紋の特徴量を表した特徴量データTを、ワークW毎にさらに生成する。 The image processing device 30 further generates feature amount data T representing the feature amount of the object fingerprint of the part B1 for each work W based on the image data of the part B1 acquired from the camera 20.

画像処理装置30は、特徴量データTが生成されたことに基づき、当該特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリに存在するかを判断する。たとえば、特徴量データT#1が生成された時点でメモリの状態が状態(a)であった場合、画像処理装置30は、特徴量データT#1と、100個の特徴量データR#1〜#100とを照合する。 Based on the fact that the feature amount data T is generated, the image processing device 30 determines whether or not the feature amount data R that matches the feature amount data T exists in the memory. For example, when the state of the memory is the state (a) at the time when the feature amount data T # 1 is generated, the image processing apparatus 30 has the feature amount data T # 1 and 100 feature amount data R # 1. Collate with ~ # 100.

画像処理装置30は、特徴量データTと一致した特徴量データRをメモリから消去する。図1の例の場合、特徴量データT#1と特徴量データ#R1とが一致した場合、画像処理装置30は、状態(b)に示すように、データベースから特徴量データR#1を消去する。なお、この後、カメラ10によるワークWの撮像に基づき、状態(c)に示すように、特徴量データ#101がデータベースに追加登録される。 The image processing device 30 erases the feature amount data R that matches the feature amount data T from the memory. In the case of the example of FIG. 1, when the feature amount data T # 1 and the feature amount data # R1 match, the image processing apparatus 30 deletes the feature amount data R # 1 from the database as shown in the state (b). To do. After that, based on the imaging of the work W by the camera 10, the feature amount data # 101 is additionally registered in the database as shown in the state (c).

その後、上述した判断処理(照合処理)と、上述した消去処理とが繰り返される。たとえば、特徴量データR#1が消去された後、画像処理装置30は、特徴量データT#2と、状態(c)に示すデータベース内の100個の特徴量データ#2〜#101との照合を行う。たとえば特徴量データT#2と特徴量データ#R2とが一致した場合、画像処理装置30は、データベースから特徴量データR#2を消去する。 After that, the above-mentioned determination process (verification process) and the above-mentioned erasure process are repeated. For example, after the feature amount data R # 1 is erased, the image processing apparatus 30 combines the feature amount data T # 2 with the 100 feature amount data # 2 to # 101 in the database shown in the state (c). Perform matching. For example, when the feature amount data T # 2 and the feature amount data # R2 match, the image processing apparatus 30 deletes the feature amount data R # 2 from the database.

なお、上記においては、データベース内のデータを消去する構成を例に挙げているが、当該データがデータベースではなく、ファイルまたはオンメモリ等に記憶されるような構成であってもよい。特徴量データRの記憶場所は特に限定されるものではない。 In the above, the configuration for erasing the data in the database is given as an example, but the configuration may be such that the data is stored in a file, on-memory, or the like instead of the database. The storage location of the feature data R is not particularly limited.

このような構成によれば、メモリに記憶される特徴量データRは、認証が成功したことを条件に逐次消去される。これにより、メモリに記憶される特徴量データRの数の増加を抑制することができる。それゆえ、誤認証を抑制できるとともに、短時間での認証が可能となる。 According to such a configuration, the feature amount data R stored in the memory is sequentially erased on condition that the authentication is successful. As a result, it is possible to suppress an increase in the number of feature data R stored in the memory. Therefore, false authentication can be suppressed and authentication can be performed in a short time.

なお、上記のような構成例の場合、認証に失敗して消去されずに残る特徴量データRの存在を考慮すると、上限値を100個よりも大きい値(たとえば、120個)にすることが好ましい。 In the case of the above configuration example, the upper limit value may be set to a value larger than 100 (for example, 120) in consideration of the existence of the feature amount data R that remains without being erased due to the failure of authentication. preferable.

§2 構成例
[実施の形態1]
<A.システム構成>
図2は、認証システム1の具体例を表した図である。
§2 Configuration example [Embodiment 1]
<A. System configuration>
FIG. 2 is a diagram showing a specific example of the authentication system 1.

図2を参照して、認証システム1は、カメラ10,20と、画像処理装置30と、PLC(Programmable Logic Controller)40と、サーバ装置50と、ディスプレイ60とを備えている。 With reference to FIG. 2, the authentication system 1 includes cameras 10 and 20, an image processing device 30, a PLC (Programmable Logic Controller) 40, a server device 50, and a display 60.

上述したように、画像処理装置30は、カメラ10,20と通信可能に接続されている。画像処理装置30は、PLC40に通信可能に接続されている。PLC40は、上位の装置としてのサーバ装置50に通信可能に接続されている。また、画像処理装置30は、ディスプレイ60に所定の画像を表示させる。このようなシステム構成において、画像処理装置30は、カメラ10,20から取得した画像データに基づき、物体指紋認証を行なう。 As described above, the image processing device 30 is communicably connected to the cameras 10 and 20. The image processing device 30 is communicably connected to the PLC 40. The PLC 40 is communicably connected to the server device 50 as a higher-level device. Further, the image processing device 30 causes the display 60 to display a predetermined image. In such a system configuration, the image processing device 30 performs object fingerprint authentication based on the image data acquired from the cameras 10 and 20.

認証結果は、たとえば、画像処理装置30に接続されたディスプレイ60に表示される。また、認証結果は、PLC40を介して、サーバ装置50に送信されてもよい。この場合、サーバ装置50の利用者は、サーバ装置50においても認証結果を視認できる。 The authentication result is displayed, for example, on the display 60 connected to the image processing device 30. Further, the authentication result may be transmitted to the server device 50 via the PLC 40. In this case, the user of the server device 50 can visually recognize the authentication result also in the server device 50.

画像処理装置30は、典型的には、視覚センサである。また、ワークWは、位置P1において、位置Paに設置されたカメラ10で撮影され、かつ、位置P2において、位置P2において、位置Pbに設置されたカメラ20で撮影される。 The image processing device 30 is typically a visual sensor. Further, the work W is photographed by the camera 10 installed at the position Pa at the position P1, and is photographed by the camera 20 installed at the position Pb at the position P2.

<B.画像処理装置>
図3は、画像処理装置30の機能的構成を表した機能ブロック図である。
<B. Image processing device>
FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of the image processing device 30.

図3を参照して、画像処理装置30は、取得部31と、認証処理部32と、記憶部33と、消去部34とを備えている。認証処理部32は、生成部321と、判断部322と、調整部323とを有する。 With reference to FIG. 3, the image processing device 30 includes an acquisition unit 31, an authentication processing unit 32, a storage unit 33, and an erasing unit 34. The authentication processing unit 32 includes a generation unit 321, a determination unit 322, and an adjustment unit 323.

取得部31は、カメラ10およびカメラ20の各々から画像データを取得する。
認証処理部32は、局所特徴量を用いた画像照合手法と、特徴点の幾何的な配置の整合性を検証するアルゴリズムとを用いて認証(照合)を行う。
The acquisition unit 31 acquires image data from each of the camera 10 and the camera 20.
The authentication processing unit 32 performs authentication (verification) using an image matching method using a local feature amount and an algorithm for verifying the consistency of the geometric arrangement of feature points.

生成部321は、カメラ10から取得した部位B1の画像データに基づき、部位B1の物体指紋の特徴量を表した特徴量データRを、ワークW毎に生成する。生成部321は、さらに、生成された各特徴量データRを記憶部33に記憶する。また、生成部321は、カメラ20から取得した部位B1の画像データに基づき、部位B1の物体指紋の特徴量を表した特徴量データTを、ワークW毎に生成する。 The generation unit 321 generates feature data R representing the feature amount of the object fingerprint of the part B1 for each work W based on the image data of the part B1 acquired from the camera 10. The generation unit 321 further stores each generated feature amount data R in the storage unit 33. Further, the generation unit 321 generates feature amount data T representing the feature amount of the object fingerprint of the part B1 for each work W based on the image data of the part B1 acquired from the camera 20.

詳しくは、生成部321は、まず、物体指紋画像から、輝度の変化が急峻で、かつ位置が安定して求まる場所を、特徴点として決定する。次に、生成部321は、特徴点周辺の局所的な輝度パターンを特徴量としてデータ化する。これらの処理によって、生成部321は、特徴量データR,Tを生成する。 Specifically, the generation unit 321 first determines, as a feature point, a place where the change in brightness is steep and the position can be stably obtained from the fingerprint image of the object. Next, the generation unit 321 converts the local luminance pattern around the feature point into data as a feature amount. Through these processes, the generation unit 321 generates feature data R and T.

判断部322は、特徴量データTが生成されたことに基づき、当該特徴量データTと一致する特徴量データRが記憶部33に存在するか否かを判断する。具体的には、判断部322は、以下の処理を実行する。 The determination unit 322 determines whether or not the feature amount data R that matches the feature amount data T exists in the storage unit 33 based on the generation of the feature amount data T. Specifically, the determination unit 322 executes the following processing.

判断部322は、照合する双方の画像(詳しくは、特徴量データR,T)から、特徴量の差が最少となる特徴点をペアとして求める。判断部322は、特徴点の全体的な配置の幾何学的整合性を検証する。判断部322は、求められたペア群から、他の特徴点との相対的な位置関係が矛盾しないペア群のみを抽出する。 The determination unit 322 obtains a pair of feature points having the smallest difference in feature amounts from both images to be collated (specifically, feature amount data R and T). The determination unit 322 verifies the geometrical consistency of the overall arrangement of the feature points. The determination unit 322 extracts only the pair group whose relative positional relationship with other feature points is consistent from the obtained pair group.

判断部322は、幾何的な配置が正しい特徴点ペアの数を、照合する2つの画像から抽出された特徴点の数の合計で割ったときの商(類似度,相関値,照合スコア)が、閾値Thよりも高ければ、両者は同一の物体と判断する。 The determination unit 322 determines the quotient (similarity, correlation value, matching score) when the number of feature point pairs with the correct geometric arrangement is divided by the total number of feature points extracted from the two images to be matched. If it is higher than the threshold value Th, both are judged to be the same object.

消去部34は、判断部322が特徴量データTと一致する特徴量データRが記憶部33に存在したと判断した場合、特徴量データTと一致した特徴量データRを記憶部33から消去する。消去部34は、判断部322から、消去対象の通知を受け付けたことに基づき、消去対象の特徴量データRを消去する。 When the determination unit 322 determines that the feature amount data R that matches the feature amount data T exists in the storage unit 33, the erasing unit 34 erases the feature amount data R that matches the feature amount data T from the storage unit 33. .. The erasing unit 34 erases the feature amount data R to be erased based on the receipt of the notification of the erasing target from the determination unit 322.

調整部323は、閾値Thの値を調整する。なお、閾値Thは、記憶部33等の所定の記憶領域に格納されている。閾値Thの調整方法の具体例については、後述する。 The adjusting unit 323 adjusts the value of the threshold value Th. The threshold value Th is stored in a predetermined storage area such as the storage unit 33. A specific example of the method for adjusting the threshold value Th will be described later.

なお、特徴量データTについては、少なくとも認証が行われる間、一時的にメモリに格納される。特徴量データTは、認証が終了すると、消去される。 The feature data T is temporarily stored in the memory at least while the authentication is performed. The feature amount data T is deleted when the authentication is completed.

図4は、画像処理装置30に含まれるハードウェアを示した構成図である。図4を参照して、画像処理装置30は、演算処理回路350と、メモリ360と、通信インターフェイス370とを備える。演算処理回路350は、メインプロセッサ351と、画像処理専用プロセッサ352とを有する。 FIG. 4 is a configuration diagram showing the hardware included in the image processing device 30. With reference to FIG. 4, the image processing apparatus 30 includes an arithmetic processing circuit 350, a memory 360, and a communication interface 370. The arithmetic processing circuit 350 includes a main processor 351 and an image processing dedicated processor 352.

メモリ360は、たとえば、ROM361と、RAM362と、フラッシュメモリ363とを含んで構成される。なお、フラッシュメモリ363には、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、各種のデータが記憶される。メモリ360(詳しくは、フラッシュメモリ363)は、図3に示した記憶部33に対応する。なお、メモリ360は、HDD(Hard Disk Drive)を備えて構成されていてもよい。 The memory 360 includes, for example, a ROM 361, a RAM 362, and a flash memory 363. The flash memory 363 stores an operating system, an application program, and various types of data. The memory 360 (specifically, the flash memory 363) corresponds to the storage unit 33 shown in FIG. The memory 360 may be configured to include an HDD (Hard Disk Drive).

なお、図3に示した、生成部321と判断部322と消去部34とは、演算処理回路350がメモリ360に記憶されたオペレーティングシステムおよびアプリケーションプログラムを実行することにより実現される。なお、アプリケーションプログラムの実行の際には、メモリ360に記憶されている各種のデータ(たとえば、カメラ10,20から送られてきた画像データ)が参照される。 The generation unit 321 and the determination unit 322 and the erasing unit 34 shown in FIG. 3 are realized by the arithmetic processing circuit 350 executing the operating system and the application program stored in the memory 360. When executing the application program, various data stored in the memory 360 (for example, image data sent from the cameras 10 and 20) are referred to.

メインプロセッサ351は、画像処理装置30の全体の動作を制御する。画像処理専用プロセッサ352は、カメラ10,20から送られてきた画像データに対して、予め定められた処理を実行する。一例として、画像処理専用プロセッサ352は、画像データから、上述した特徴量データを生成する。メインプロセッサ351は、特徴量データに基づく認証(照合)を行う。なお、画像処理専用プロセッサ352の代わりに、画像処理を行うためのASIC(Application Specific Integrated Circuit)を備えていてもよい。 The main processor 351 controls the overall operation of the image processing device 30. The image processing dedicated processor 352 executes predetermined processing on the image data sent from the cameras 10 and 20. As an example, the image processing dedicated processor 352 generates the above-mentioned feature amount data from the image data. The main processor 351 performs authentication (verification) based on the feature amount data. An ASIC (Application Specific Integrated Circuit) for performing image processing may be provided instead of the image processing dedicated processor 352.

通信インターフェイス370は、外部装置(たとえば、カメラ10,20、PLC40)との通信を行なうためのものである。通信インターフェイス370は、図3の取得部31に対応する。 The communication interface 370 is for communicating with an external device (for example, cameras 10, 20, PLC 40). The communication interface 370 corresponds to the acquisition unit 31 of FIG.

なお、図4に示したハードウェア構成は、一例であって、これに限定されるものではない。 The hardware configuration shown in FIG. 4 is an example and is not limited to this.

<C.認証システムでの処理>
認証システム1で行われる処理として、実運用開始前に行われる事前準備と、実運用時の処理であるデータ量調整処理とを説明する。以下では、ワークWが基板である場合を例に挙げて説明する。
<C. Processing in the authentication system>
As the processing performed by the authentication system 1, the advance preparation performed before the start of the actual operation and the data amount adjustment processing which is the processing at the time of the actual operation will be described. In the following, a case where the work W is a substrate will be described as an example.

(c1.事前準備)
図5は、ワークWの側面C1の一部領域F1内の物体指紋を表した図である。図6は、ワークWの表面C2の一部領域F2内の物体指紋を表した図である。
(C1. Advance preparation)
FIG. 5 is a view showing an object fingerprint in a partial region F1 of the side surface C1 of the work W. FIG. 6 is a diagram showing an object fingerprint in a partial region F2 of the surface C2 of the work W.

図7は、側面C1の物体指紋を用いて認証を行なった場合における、事前登録したモデル基板Mの特徴量データと、他の3つの基板X,Y,Zの特徴量データおよびモデル基板Mについて別途取得した特徴量データとの相関を表した図である。 FIG. 7 shows the feature data of the pre-registered model substrate M, the feature data of the other three substrates X, Y, and Z, and the model substrate M when the authentication is performed using the object fingerprint on the side surface C1. It is a figure which showed the correlation with the feature quantity data acquired separately.

図7を参照して、グラフの横軸は試行回数を表しており、グラフの縦軸は相関値を表している。各試行回において、事前に登録された特徴量データと、モデル基板Mについて別途取得した特徴量データとの相関値が100%となった。その一方、事前に登録された特徴量データと、他の3つの基板X,Y,Z,Mの各々の特徴量データとの相関値は、60%前後であった。 With reference to FIG. 7, the horizontal axis of the graph represents the number of trials, and the vertical axis of the graph represents the correlation value. In each trial, the correlation value between the feature amount data registered in advance and the feature amount data separately acquired for the model substrate M was 100%. On the other hand, the correlation value between the feature amount data registered in advance and the feature amount data of each of the other three substrates X, Y, Z, and M was around 60%.

図8は、表面C2の物体指紋を用いて認証を行なった場合における、事前登録したモデル基板Mの特徴量データと、他の3つの基板X,Y,Zの特徴量データおよびモデル基板について別途取得した特徴量データとの相関を表した図である。 FIG. 8 separately shows the feature data of the pre-registered model substrate M, the feature data of the other three substrates X, Y, and Z, and the model substrate when authentication is performed using the object fingerprint on the surface C2. It is a figure which showed the correlation with acquired feature quantity data.

図8を参照して、グラフの横軸は試行回数を表しており、グラフの縦軸は相関値を表している。各試行回において、事前に登録された特徴量データと、モデル基板Mについて別途取得した特徴量データとの相関値は、80%代前半から90%前半までの値となった。また、事前に登録された特徴量データと、他の3つの基板X,Y,Z,Mの各々の特徴量データとの相関値は、60%前半から70%前半までの値となった。 With reference to FIG. 8, the horizontal axis of the graph represents the number of trials, and the vertical axis of the graph represents the correlation value. In each trial, the correlation value between the feature amount data registered in advance and the feature amount data separately acquired for the model substrate M was a value from the early 80% to the early 90%. Further, the correlation value between the feature amount data registered in advance and the feature amount data of each of the other three substrates X, Y, Z, and M was a value from the first half of 60% to the first half of 70%.

図7に示した相関値と図8に示した相関値とを比較すると、事前に登録された特徴量データと、モデル基板Mについて別途取得した特徴量データとの相関値は、図7に示した相関値の方が高い。したがって、基板については、表面の物体指紋ではなく、側面の物体指紋を用いた方が認証の精度が高いことがわかる。側面の物体指紋を用いたときの方が、表面の物体指紋を用いたときよりも相関値が高くなる理由は、側面は断面であるため、断面ではない表面よりも個体の特性が表れやすいからである。 Comparing the correlation value shown in FIG. 7 with the correlation value shown in FIG. 8, the correlation value between the feature amount data registered in advance and the feature amount data separately acquired for the model substrate M is shown in FIG. The correlation value is higher. Therefore, it can be seen that the accuracy of authentication is higher when the object fingerprint on the side surface is used instead of the object fingerprint on the front surface of the substrate. The reason why the correlation value is higher when the object fingerprint on the side surface is used than when the object fingerprint on the surface surface is used is that the characteristics of the individual are more likely to appear than the surface which is not the cross section because the side surface is a cross section. Is.

上記のような相関値を用いた比較等によって、ワークWの測定部位を事前に決定することができる。当該決定は、ユーザによって行われてもよいし、画像処理装置30が自動的に行ってもよい。 The measurement site of the work W can be determined in advance by comparison using the correlation values as described above. The determination may be made by the user or may be made automatically by the image processing apparatus 30.

図9は、事前処理の処理の流れを説明するためのフロー図である。
図9を参照して、ステップS1において、カメラ20によってワークWの部位を撮像する。ステップS2において、画像処理装置30は、当該部位の物体指紋の画像データに基づき、特徴量データを生成する。ステップS3において、画像処理装置30は、物体指紋認証を行なう。ステップS4において、画像処理装置30は、認証時に得られた相関値が閾値Thよりも高いか否かを判断する。
FIG. 9 is a flow chart for explaining the flow of the pre-processing process.
With reference to FIG. 9, in step S1, the portion of the work W is imaged by the camera 20. In step S2, the image processing device 30 generates feature amount data based on the image data of the object fingerprint of the relevant portion. In step S3, the image processing device 30 performs object fingerprint authentication. In step S4, the image processing device 30 determines whether or not the correlation value obtained at the time of authentication is higher than the threshold value Th.

画像処理装置30は、相関値が閾値Thよりも高いと判断した場合(ステップS4においてYES)、ステップS5において、画像処理装置30に接続されたディスプレイ60等に、ワークWの撮像部位が適切である旨の表示を行わせる。画像処理装置30は、相関値が閾値Th以下であると判断した場合(ステップS4においてNO)、ステップS6において、ワークWの撮像部位が適切でない旨の表示を行なわせる。 When the image processing apparatus 30 determines that the correlation value is higher than the threshold value Th (YES in step S4), the imaging portion of the work W is appropriate for the display 60 or the like connected to the image processing apparatus 30 in step S5. Have them display that there is. When the image processing apparatus 30 determines that the correlation value is equal to or less than the threshold value Th (NO in step S4), the image processing apparatus 30 causes the image processing apparatus 30 to display in step S6 that the imaging site of the work W is not appropriate.

ステップS6の後は、ユーザがカメラ10,20の位置Pa,Pbを変更し、かつ、カメラ10によってワークWの特徴量データを再度事前登録した後、ステップS1以降の処理が繰り返される。なお、上述した基板の場合、閾値Thを少なくとも80%に設定しておくことが好ましい。 After step S6, the user changes the positions Pa and Pb of the cameras 10 and 20, and the feature amount data of the work W is pre-registered by the camera 10 again, and then the processes after step S1 are repeated. In the case of the above-mentioned substrate, it is preferable to set the threshold value Th to at least 80%.

(c2.データ量調整処理)
次に、図1に基づいて説明したように、特徴量データRをメモリ360(図3の記憶部33、図4のフラッシュメモリ363)から消去する処理について説明する。
(C2. Data amount adjustment processing)
Next, as described with reference to FIG. 1, a process of erasing the feature amount data R from the memory 360 (storage unit 33 in FIG. 3 and flash memory 363 in FIG. 4) will be described.

図10は、特徴量データRをメモリ360に登録するまでの処理の流れを表した図である。 FIG. 10 is a diagram showing a flow of processing until the feature amount data R is registered in the memory 360.

図10を参照して、ステップS11において、上流側のカメラ10によるワークWの撮像が行われる。ステップS12において、画像処理装置30(詳しくは、生成部321)は、カメラ10から取得した画像データに基づき、物体指紋の特徴量データRを生成する。 With reference to FIG. 10, in step S11, the work W is imaged by the camera 10 on the upstream side. In step S12, the image processing device 30 (specifically, the generation unit 321) generates the feature amount data R of the object fingerprint based on the image data acquired from the camera 10.

ステップS13において、画像処理装置30は、生成された特徴量データをメモリ360に記憶する。ステップS14において、次のワークWが位置P1(図2参照)に搬送されてくると、ステップS1に戻り、上流側のカメラ10によるワークWの撮像が行われる。 In step S13, the image processing device 30 stores the generated feature amount data in the memory 360. When the next work W is conveyed to the position P1 (see FIG. 2) in step S14, the process returns to step S1 and the work W is imaged by the camera 10 on the upstream side.

図11は、特徴量データRをメモリ360から消去するまでの処理の流れを表した図である。 FIG. 11 is a diagram showing a flow of processing from the memory 360 to erasing the feature amount data R.

図11を参照して、ワークWが位置P2(図2参照)に搬送されると(ステップS21でYES)、ステップS22において、カメラ20によってワークWの撮像が行われる。ステップS23において、画像処理装置30(詳しくは、生成部321)は、カメラ20から取得した画像データに基づき、物体指紋の特徴量データTを生成する。 When the work W is conveyed to the position P2 (see FIG. 2) with reference to FIG. 11 (YES in step S21), the camera 20 takes an image of the work W in step S22. In step S23, the image processing device 30 (specifically, the generation unit 321) generates the feature amount data T of the object fingerprint based on the image data acquired from the camera 20.

ステップS24において、画像処理装置30は、事前登録された複数の特徴量データRを用いて、生成された特徴量データTの認証を行なう。認証に成功した場合(ステップS25においてYES)、画像処理装置30(詳しくは、消去部34)は、特徴量データTに一致した特徴量データRをメモリ360から消去する。認証に失敗した場合(ステップS25においてNO)、画像処理装置30は、処理をステップS21に進める。 In step S24, the image processing device 30 authenticates the generated feature amount data T using the plurality of feature amount data R registered in advance. If the authentication is successful (YES in step S25), the image processing device 30 (specifically, the erasing unit 34) erases the feature data R that matches the feature data T from the memory 360. If the authentication fails (NO in step S25), the image processing apparatus 30 advances the process to step S21.

図12は、上述した消去処理によってデータ量を調整した場合と、データ量の調整を行わなかった場合とにおける、メモリ360に記憶された特徴量データの個数の推移を表した図である。 FIG. 12 is a diagram showing changes in the number of feature amount data stored in the memory 360 between the case where the data amount is adjusted by the above-mentioned erasing process and the case where the data amount is not adjusted.

図12を参照して、グラフの横軸はカメラ10による撮像回数であり、グラフの縦軸はメモリ360に記憶された特徴量データRの個数を表している。上述したように、認証に成功した場合に消去部34が特徴量データRをメモリ360から消去する処理を実行することによって、カメラ10によって撮像されるワークWの個数が増加しても、メモリ360に蓄積される特徴量データRの数の増加を抑制することができる。 With reference to FIG. 12, the horizontal axis of the graph is the number of times of imaging by the camera 10, and the vertical axis of the graph is the number of feature data R stored in the memory 360. As described above, when the erasing unit 34 executes the process of erasing the feature amount data R from the memory 360 when the authentication is successful, even if the number of work W imaged by the camera 10 increases, the memory 360 It is possible to suppress an increase in the number of feature data R accumulated in the camera.

<D.変形例>
(d1.認証精度制御処理)
認証精度を制御する構成例について説明する。
<D. Modification example>
(D1. Authentication accuracy control processing)
A configuration example for controlling the authentication accuracy will be described.

(1)繰り返し識別
カメラ20で同一のワークWを複数回撮像することによって、認証精度を高める構成について説明する。
(1) A configuration for improving the authentication accuracy by capturing the same work W a plurality of times with the repetitive identification camera 20 will be described.

図13は、特徴量データRをメモリ360から消去するまでの処理の流れを表した図である。 FIG. 13 is a diagram showing a flow of processing from the memory 360 to erasing the feature amount data R.

図13を参照して、ワークWが位置P2(図2参照)に搬送されると(ステップS31でYES)、ステップS32において、カメラ20によってワークWの撮像が複数回行われる。ステップS33において、画像処理装置30(詳しくは、生成部321)は、カメラ20から取得した複数の画像データの各々に基づき、複数個の特徴量データTを生成する。 When the work W is conveyed to the position P2 (see FIG. 2) with reference to FIG. 13 (YES in step S31), the camera 20 images the work W a plurality of times in step S32. In step S33, the image processing device 30 (specifically, the generation unit 321) generates a plurality of feature amount data T based on each of the plurality of image data acquired from the camera 20.

ステップS34において、画像処理装置30は、認証処理を行なう。具体的には、事前登録された複数の特徴量データRを用いて、生成された複数の特徴量データTの各々の認証を行なう。詳しくは、画像処理装置30の判断部322が、複数個の特徴量データTが生成されたことに基づき、当該複数個の特徴量データTのうちの予め定められた個数以上の特徴量データTと一致する特徴量データR(1つの特徴量データR)がメモリ360に存在するかを判断する。認証処理部32は、予め定められた個数以上の特徴量データTと一致する特徴量データRが存在した場合、認証に成功したと判断する。なお、予め定められた個数は、1個であってもよいし、上記複数個(撮像回数と同じ値)であってもよい。 In step S34, the image processing device 30 performs an authentication process. Specifically, each of the generated plurality of feature data T is authenticated using the plurality of pre-registered feature data R. Specifically, the determination unit 322 of the image processing device 30 has generated a plurality of feature amount data T, and based on the generation of the plurality of feature amount data T, the feature amount data T of a predetermined number or more among the plurality of feature amount data T. It is determined whether or not the feature amount data R (one feature amount data R) that matches the above exists in the memory 360. The authentication processing unit 32 determines that the authentication is successful when the feature amount data R that matches the feature amount data T of the predetermined number or more exists. The predetermined number may be one or the plurality (the same value as the number of imagings).

認証に成功した場合(ステップS35においてYES)、ステップS36において、画像処理装置30(詳しくは、消去部34)は、予め定められた個数以上の特徴量データTに一致した特徴量データR(1つの特徴量データR)をメモリ360から消去する。認証に失敗した場合(ステップS35においてNO)、画像処理装置30は、処理をステップS31に進める。 If the authentication is successful (YES in step S35), in step S36, the image processing device 30 (specifically, the erasing unit 34) matches the feature amount data R (1) that matches the number or more of the feature amount data T determined in advance. One feature amount data R) is erased from the memory 360. If the authentication fails (NO in step S35), the image processing apparatus 30 advances the process to step S31.

このような構成によれば、画像処理装置30は、複数の特徴量データを用いた認証を行なうため、認証精度を高めることが可能となる。 According to such a configuration, the image processing device 30 performs authentication using a plurality of feature amount data, so that the authentication accuracy can be improved.

(2)閾値に関する警告表示
画像処理装置30は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に複数存在する場合、または特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在しない場合には、ディスプレイ60に予め定められた表示を行わせる。
(2) Warning display regarding threshold The image processing device 30 has a case where a plurality of feature data R matching the feature data T exist in the memory 360, or a feature data R matching the feature data T exists in the memory 360. If not, the display 60 is made to perform a predetermined display.

画像処理装置30は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に複数存在する場合には、たとえば、閾値Thを高くすることを提案する表示をディスプレイ60に行わせる。また、画像処理装置30は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在しない場合には、たとえば、閾値Thを低くすることを提案する表示をディスプレイ60に行わせる。 When a plurality of feature amount data R matching the feature amount data T exist in the memory 360, the image processing device 30 causes the display 60 to display, for example, a proposal to increase the threshold value Th. Further, when the feature amount data R that matches the feature amount data T does not exist in the memory 360, the image processing device 30 causes the display 60 to display, for example, a proposal to lower the threshold value Th.

このような構成によれば、ユーザは、閾値Thを適切な値に設定することが可能となる。 According to such a configuration, the user can set the threshold value Th to an appropriate value.

(3)閾値Thの自動設定
調整部323(図3)によって、閾値Thを自動で好適な値に設定する機能について説明する。
(3) Automatic Setting of Threshold Th The function of automatically setting the threshold Th to an appropriate value by the adjusting unit 323 (FIG. 3) will be described.

図14は、閾値Thの設定処理の流れを表したフロー図である。図14を参照して、ワークWが位置P2(図2参照)に搬送されると(ステップS41でYES)、ステップS42において、カメラ20によってワークWの撮像が複数回行われる。ステップS43において、画像処理装置30(詳しくは、生成部321)は、カメラ20から取得した複数の画像データの各々に基づき、複数個の特徴量データTを生成する。 FIG. 14 is a flow chart showing the flow of the threshold Th setting setting process. When the work W is conveyed to the position P2 (see FIG. 2) with reference to FIG. 14 (YES in step S41), the camera 20 images the work W a plurality of times in step S42. In step S43, the image processing device 30 (specifically, the generation unit 321) generates a plurality of feature amount data T based on each of the plurality of image data acquired from the camera 20.

ステップS44において、画像処理装置30は、認証処理を行なう。具体的には、画像処理装置30は、事前登録された複数の特徴量データRを用いて、生成された複数の特徴量データTの各々の認証を行なう。詳しくは、画像処理装置30の判断部322が、複数個の特徴量データTが生成されたことに基づき、当該複数個の特徴量データTと一致する特徴量データRの個数をカウントする。 In step S44, the image processing device 30 performs an authentication process. Specifically, the image processing device 30 authenticates each of the generated plurality of feature amount data T using the plurality of feature amount data R registered in advance. Specifically, the determination unit 322 of the image processing device 30 counts the number of feature amount data R that matches the plurality of feature amount data T based on the generation of the plurality of feature amount data T.

画像処理装置30の調整部323は、一致した特徴量データRの個数が0個の場合(ステップS45においてYES)、ステップS46において、相関値(類似度)の閾値Thを所定の値だけ下げる。その後、画像処理装置30は、ステップS44における認証を繰り返す。 When the number of matching feature amount data R is 0 (YES in step S45), the adjustment unit 323 of the image processing device 30 lowers the threshold value Th of the correlation value (similarity) by a predetermined value in step S46. After that, the image processing device 30 repeats the authentication in step S44.

画像処理装置30の調整部323は、一致した特徴量データRの個数が複数個の場合(ステップS47においてYES)、ステップS48において、相関値(類似度)の閾値Thを所定の値だけ上げる。その後、画像処理装置30は、ステップS44における認証を繰り返す。 When the number of matching feature amount data R is a plurality (YES in step S47), the adjustment unit 323 of the image processing device 30 raises the threshold value Th of the correlation value (similarity) by a predetermined value in step S48. After that, the image processing device 30 repeats the authentication in step S44.

画像処理装置30は、一致した特徴量データRの個数が1個の場合(ステップS47においてNO)、ステップS49において、画像処理装置30は、特徴量データTに一致した特徴量データRをメモリ360から消去する。 When the number of matching feature data R is one (NO in step S47), the image processing device 30 stores the feature data R matching the feature data T in the memory 360 in step S49. Erase from.

以上のように、調整部323は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に複数存在する場合には、特徴量データTと一致する特徴量データRが一つとなるように、閾値Thを上げる。このような構成によれば、閾値Thを適切な値に設定することが可能となる。 As described above, when there are a plurality of feature amount data R matching the feature amount data T in the memory 360, the adjusting unit 323 arranges that the feature amount data R matching the feature amount data T becomes one. Raise the threshold Th. According to such a configuration, the threshold value Th can be set to an appropriate value.

また、調整部323は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在しない場合には、特徴量データTと一致する特徴量データRが1つ存在すると判断されるまで、閾値Thを下げる。このような構成によれば、閾値Thを適切な値に設定することが可能となる。 Further, when the feature amount data R matching the feature amount data T does not exist in the memory 360, the adjustment unit 323 sets a threshold value until it is determined that one feature amount data R matching the feature amount data T exists. Lower Th. According to such a configuration, the threshold value Th can be set to an appropriate value.

典型的には、調整部323は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在しない場合には、予め定められた下限値を限度として、閾値Thを下げる。このような構成によれば、閾値Thの値が下限値以下になってしまうことを防止できる。 Typically, when the feature amount data R that matches the feature amount data T does not exist in the memory 360, the adjusting unit 323 lowers the threshold value Th up to a predetermined lower limit value. According to such a configuration, it is possible to prevent the value of the threshold value Th from becoming equal to or less than the lower limit value.

また、閾値Thが下限値に到達しても、あるいは閾値Thの上限値を設定している場合は閾値Thが当該上限値に到達しても、特徴量データRとのマッチングが未だ行えない場合には、撮像環境の方を見直す必要がある。このような場合、画像処理装置30は、画面表示にて所定のメッセージをユーザに通知する。 Further, even if the threshold value reaches the lower limit value, or if the upper limit value of the threshold value Th is set, even if the threshold value Th reaches the upper limit value, matching with the feature amount data R cannot be performed yet. It is necessary to review the imaging environment. In such a case, the image processing device 30 notifies the user of a predetermined message on the screen display.

(d2.特徴量データTに一致しない特徴量データRの消去)
上述たように、画像処理装置30は、認証に成功した場合、メモリ360に事前に登録された特徴量データRを消去する。しかしながら、特徴量データRが、消去されずにメモリ360に残り続けることも想定される。
(D2. Erasing feature data R that does not match feature data T)
As described above, when the authentication is successful, the image processing device 30 erases the feature amount data R registered in advance in the memory 360. However, it is also assumed that the feature amount data R is not erased and remains in the memory 360.

たとえば、経路の途中でワークWが抜き取られた場合、当該ワークWが元に戻されない限り、下流側のカメラ20によって当該ワークWが撮像されることがない。このような場合、特徴量データRに一致する特徴量データTが生成されることはないため、当該特徴量データRがメモリ360に残り続ける。このような特徴量データRの存在は、誤認証の可能性の増加要因、およびマッチング(照合)の回数が増加要因となり得る。 For example, when the work W is extracted in the middle of the route, the work W is not imaged by the camera 20 on the downstream side unless the work W is returned to its original position. In such a case, since the feature amount data T that matches the feature amount data R is not generated, the feature amount data R continues to remain in the memory 360. The existence of such feature amount data R can be a factor that increases the possibility of erroneous authentication and an increase factor in the number of matchings.

このため、所定期間(たとえば、数日)以上メモリ360に残っている特徴量データRを消去するように、画像処理装置30を構成することが好ましい。特に、トレーサビリティの観点からは、特徴量データRが残るということは工程で欠品が生じたことを意味するため、単に当該特徴量データRを消去するだけではなく、画面表示にてオペレータへ通知することが好ましい。画像処理装置30は、このような通知として、当該特徴量データRの撮像の日時分秒を一覧表示の形式等でディスプレイ60に表示させることが好ましい。 Therefore, it is preferable to configure the image processing device 30 so as to erase the feature amount data R remaining in the memory 360 for a predetermined period (for example, several days) or longer. In particular, from the viewpoint of traceability, the fact that the feature amount data R remains means that a shortage has occurred in the process. Therefore, not only the feature amount data R is deleted but also the operator is notified by the screen display. It is preferable to do so. As such a notification, the image processing device 30 preferably displays the date, time, minute, and second of the imaging of the feature amount data R on the display 60 in a list display format or the like.

[実施の形態2]
実施の形態1では、ワークWの1つの部位(部位B1)の物体指紋を、上流側のカメラ10と下流側のカメラ20とで撮像する構成を例に挙げて説明した。つまり、ワークWの1つの部位の物体指紋にて認証を行なう構成を例に挙げた。
[Embodiment 2]
In the first embodiment, a configuration in which an object fingerprint of one part (part B1) of the work W is imaged by the camera 10 on the upstream side and the camera 20 on the downstream side has been described as an example. That is, an example is given of a configuration in which authentication is performed using an object fingerprint of one part of the work W.

本実施の形態では、ワークWの複数の部位の物体指紋にて認証を行なう構成について説明する。一例として、2つの部位の物体指紋にて認証を行なう構成について説明する。より詳しくは、2つの部位において認証に成功したことを条件に、全体としての認証に成功したものとする構成について説明する。 In the present embodiment, a configuration in which authentication is performed by fingerprints of objects at a plurality of parts of the work W will be described. As an example, a configuration in which authentication is performed using object fingerprints of two parts will be described. More specifically, the configuration in which the authentication as a whole is successful will be described on the condition that the authentication is successful in the two parts.

図15は、認証システム1Aの具体例を表した図である。
図15を参照して、認証システム1Aは、カメラ10,11と、カメラ20,21と、画像処理装置30と、PLC40と、サーバ装置50とを備えている。カメラ10,11およびカメラ20,21は、画像処理装置30と通信可能に接続されている。
FIG. 15 is a diagram showing a specific example of the authentication system 1A.
With reference to FIG. 15, the authentication system 1A includes cameras 10, 11, cameras 20, 21, an image processing device 30, a PLC 40, and a server device 50. The cameras 10 and 11 and the cameras 20 and 21 are communicably connected to the image processing device 30.

カメラ11は、各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数のワークWの所定の部位であって、部位B1とは異なる部位(以下、「部位B2」と称する)を、当該経路の上流側の位置Pcで撮像する。カメラ21は、これらの物体の部位B2を、上記経路の下流側の位置Pdで撮像する。 The camera 11 refers to a predetermined portion of a plurality of work Ws, each of which is conveyed along a predetermined route, and a portion different from the portion B1 (hereinafter, referred to as "site B2") of the route. The image is taken at the position Pc on the upstream side. The camera 21 images the portion B2 of these objects at the position Pd on the downstream side of the path.

このように、カメラ10,20は、搬送装置900によって経路上を搬送されるワークWの部位B1を撮像し、カメラ11,21は、搬送装置900によって経路上を搬送されるワークWの部位B2を撮像する。カメラ10,11,20,21は、撮像によって得られた画像データを、画像処理装置30に送信する。 In this way, the cameras 10 and 20 image the portion B1 of the work W transported on the route by the transport device 900, and the cameras 11 and 21 capture the portion B2 of the work W transported on the route by the transport device 900. To image. The cameras 10, 11, 20, and 21 transmit the image data obtained by imaging to the image processing device 30.

図16は、部位B1と部位B2との位置を説明するための図である。図16を参照して、一例として、部位B1をワークWの第1の側面とし、部位B2を第1の側面の反対側の側面とすることができる。 FIG. 16 is a diagram for explaining the positions of the portion B1 and the portion B2. With reference to FIG. 16, as an example, the portion B1 can be the first side surface of the work W, and the portion B2 can be the side surface opposite to the first side surface.

図17は、2つの部位B1,B2に関する特徴量データR,R’をメモリ360に登録するまでの処理の流れを表した図である。 FIG. 17 is a diagram showing a flow of processing until the feature amount data R and R'related to the two parts B1 and B2 are registered in the memory 360.

ステップS51において、上流側のカメラ10によるワークWの部位B1の撮像が行われる。ステップS52において、画像処理装置30は、カメラ10から取得した画像データに基づき、部位B1における物体指紋の特徴量データRを生成する。ステップS53において、画像処理装置30は、生成された特徴量データをメモリ360に記憶する。 In step S51, the image of the work W portion B1 is performed by the camera 10 on the upstream side. In step S52, the image processing device 30 generates the feature amount data R of the object fingerprint at the portion B1 based on the image data acquired from the camera 10. In step S53, the image processing device 30 stores the generated feature amount data in the memory 360.

ステップS54において、カメラ11によるワークWの部位B2の撮像が行われる。ステップS55において、画像処理装置30は、カメラ11から取得した画像データに基づき、部位B2における物体指紋の特徴量データR’を生成する。ステップS56において、画像処理装置30は、ステップS52で生成された特徴量データRに関連付けて、生成された特徴量データをメモリ360に記憶する。 In step S54, the camera 11 takes an image of the work W portion B2. In step S55, the image processing device 30 generates the feature amount data R'of the object fingerprint at the portion B2 based on the image data acquired from the camera 11. In step S56, the image processing apparatus 30 stores the generated feature amount data in the memory 360 in association with the feature amount data R generated in step S52.

ステップS57において、次のワークWが位置P1(図2参照)に搬送されてくると、ステップS51に戻り、上流側のカメラ10によるワークWの撮像が繰り返される。 When the next work W is conveyed to the position P1 (see FIG. 2) in step S57, the process returns to step S51, and the image of the work W by the camera 10 on the upstream side is repeated.

図18は、特徴量データR,R’をメモリ360から消去するまでの処理の流れを表した図である。 FIG. 18 is a diagram showing a processing flow from the memory 360 to erasing the feature amount data R, R'.

図18を参照して、ワークWが位置P2(図2参照)に搬送されると(ステップS61でYES)、ステップS62において、カメラ20によってワークWの部位B1の撮像が行われる。ステップS63において、画像処理装置30は、カメラ20から取得した画像データに基づき、部位B1における物体指紋の特徴量データTを生成する。 When the work W is conveyed to the position P2 (see FIG. 2) with reference to FIG. 18 (YES in step S61), the camera 20 takes an image of the portion B1 of the work W in step S62. In step S63, the image processing device 30 generates the feature amount data T of the object fingerprint in the portion B1 based on the image data acquired from the camera 20.

ステップS64において、カメラ21によってワークWの部位B2の撮像が行われる。ステップS65において、画像処理装置30は、カメラ21から取得した画像データに基づき、部位B2における物体指紋の特徴量データT’を生成する。 In step S64, the camera 21 takes an image of the portion B2 of the work W. In step S65, the image processing device 30 generates the feature amount data T'of the object fingerprint at the portion B2 based on the image data acquired from the camera 21.

ステップS66において、画像処理装置30は、認証処理を行なう。具体的には、画像処理装置30は、事前登録された複数の特徴量データR,R’を用いて、生成された特徴量データT,T’の認証を行なう。詳しくは、画像処理装置30の判断部322は、生成された特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在し、かつ、生成された特徴量データT’と一致する特徴量データR’がメモリ360に存在するか否かを判断する。判断部322は、特徴量データTと一致する特徴量データRがメモリ360に存在し、かつ特徴量データT’と一致する特徴量データR’が存在する場合、特徴量データRと特徴量データR’とが関連付けされていることを条件に、認証に成功したと判断する。 In step S66, the image processing device 30 performs an authentication process. Specifically, the image processing device 30 authenticates the generated feature data T, T'using a plurality of pre-registered feature data R, R'. Specifically, the determination unit 322 of the image processing device 30 determines that the feature amount data R that matches the generated feature amount data T exists in the memory 360, and the feature amount data that matches the generated feature amount data T'. It is determined whether or not R'exists in the memory 360. When the feature amount data R that matches the feature amount data T exists in the memory 360 and the feature amount data R'that matches the feature amount data T'exists, the determination unit 322 determines the feature amount data R and the feature amount data. It is judged that the authentication is successful on the condition that it is associated with R'.

認証に成功した場合(ステップS67においてYES)、画像処理装置30は、特徴量データTに一致した特徴量データRと、特徴量データT’に一致した特徴量データR’とをメモリ360から消去する。認証に失敗した場合(ステップS67においてNO)、画像処理装置30は、処理をステップS61に進める。 When the authentication is successful (YES in step S67), the image processing device 30 erases the feature amount data R matching the feature amount data T and the feature amount data R'matching the feature amount data T'from the memory 360. To do. If the authentication fails (NO in step S67), the image processing apparatus 30 advances the process to step S61.

このような構成によれば、画像処理装置30は、複数の部位の特徴量データを用いた認証を行なうため、認証精度を高めることが可能となる。 According to such a configuration, since the image processing device 30 performs authentication using feature amount data of a plurality of parts, it is possible to improve the authentication accuracy.

なお、実施の形態1,2においては、認証対象となる物体が搬送装置900によって搬送されるワークWである場合を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、倉庫等において入出庫が行われる商品等であってもよい。 In the first and second embodiments, the case where the object to be authenticated is the work W transported by the transport device 900 has been described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, it may be a product or the like that is loaded and unloaded in a warehouse or the like.

<付記>
〔構成1〕各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体(W)の第1の部位(B1)を、前記経路の上流側の第1の位置(Pa)で撮像する第1のカメラ(10)と、
各前記物体(W)の前記第1の部位(B1)を、前記経路の下流側の第2の位置(Pb)で撮像する第2のカメラ(20)と、
前記第1のカメラ(10)および前記第2のカメラ(20)に通信可能に接続された画像処理装置(30)とを備え、
前記画像処理装置(30)は、前記第1のカメラ(10)から取得した前記第1の部位(B1)の画像データに基づき、前記第1の部位(B1)の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データ(R)を、前記物体(W)毎に生成する生成手段(321)と、
生成された各前記第1の特徴量データ(R)を記憶する記憶手段(33,360)とを含み、
前記生成手段(321)は、前記第2のカメラ(20)から取得した前記第1の部位(B1)の画像データに基づき、前記第1の部位(B1)の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データ(T)を、前記物体(W)毎にさらに生成し、
前記画像処理装置(30)は、
前記第2の特徴量データ(T)が生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在するかを判断する判断手段(322)と、
前記第2の特徴量データ(T)と一致した前記第1の特徴量データ(R)を前記記憶手段(33,360)から消去する消去手段(34)とをさらに含む、認証システム(1)。
<Additional notes>
[Structure 1] A first position (Pa) on the upstream side of a plurality of objects (W), each of which is transported along a predetermined path, is imaged at a first position (Pa) on the upstream side of the path. 1 camera (10) and
A second camera (20) that captures the first portion (B1) of each of the objects (W) at a second position (Pb) on the downstream side of the path.
An image processing device (30) communicatively connected to the first camera (10) and the second camera (20) is provided.
The image processing device (30) represents the feature amount of the object fingerprint of the first part (B1) based on the image data of the first part (B1) acquired from the first camera (10). A generation means (321) for generating the first feature amount data (R) for each object (W), and
A storage means (33,360) for storing each of the generated first feature amount data (R) is included.
The generation means (321) represents the feature amount of the object fingerprint of the first part (B1) based on the image data of the first part (B1) acquired from the second camera (20). The second feature amount data (T) is further generated for each object (W), and the second feature amount data (T) is further generated.
The image processing device (30)
Based on the generation of the second feature amount data (T), the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) is the storage means (33,360). Judgment means (322) for determining whether or not it exists in
An authentication system (1) further including an erasing means (34) for erasing the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) from the storage means (33,360). ..

〔構成2〕各前記物体(W)の第2の部位(B2)を、前記経路の上流側の第3の位置(Pc)で撮像する第3のカメラ(11)と、
各前記物体(W)の第2の部位(B2)を、前記経路の下流側の第4の位置(Pd)で撮像する第4のカメラ(21)とをさらに備え、
前記生成手段(321)は、さらに、
前記第3のカメラ(11)から取得した前記第2の部位(B2)の画像データに基づき、前記第2の部位(B2)の物体指紋の特徴量を表した第3の特徴量データ(R’)を、前記物体(W)毎に生成し、
前記第4のカメラ(21)から取得した前記第2の部位(B2)の画像データに基づき、前記第2の部位(B2)の物体指紋の特徴量を表した第4の特徴量データ(T’)を、前記物体(W)毎に生成し、
前記記憶手段(33,360)は、前記第1の特徴量データ(R)と前記第3の特徴量データ(R’)とを、前記物体(W)毎に関連付けて記憶し、
前記判断手段(322)は、前記第4の特徴量データ(T’)が生成されたことに基づき、当該第4の特徴量データ(T’)と一致する前記第3の特徴量データ(R’)が前記記憶手段(33,360)に存在するかをさらに判断し、
前記消去手段(34)は、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在し、かつ、前記第4の特徴量データ(T’)と一致する前記第3の特徴量データ(R’)が前記記憶手段(33,360)に存在する場合、当該第1の特徴量データ(R)と当該第3の特徴量データ(R’)とが関連付けされていることを条件に、当該第1の特徴量データ(R)と当該第3の特徴量データ(R’)とを前記記憶手段(33,360)から消去する、構成1に記載の認証システム(1A)。
[Structure 2] A third camera (11) that captures a second portion (B2) of each object (W) at a third position (Pc) on the upstream side of the path.
A fourth camera (21) that captures a second portion (B2) of each object (W) at a fourth position (Pd) downstream of the path is further provided.
The generation means (321) further
Based on the image data of the second part (B2) acquired from the third camera (11), the third feature amount data (R) representing the feature amount of the object fingerprint of the second part (B2). ') Is generated for each object (W).
Based on the image data of the second part (B2) acquired from the fourth camera (21), the fourth feature amount data (T) representing the feature amount of the object fingerprint of the second part (B2). ') Is generated for each object (W).
The storage means (33,360) stores the first feature amount data (R) and the third feature amount data (R') in association with each object (W).
The determination means (322) is based on the generation of the fourth feature amount data (T'), and the third feature amount data (R) that matches the fourth feature amount data (T'). Further determining whether') exists in the storage means (33,360),
In the erasing means (34), the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) is present in the storage means (33,360), and the fourth feature amount data (T) is present. When the third feature amount data (R') that matches the feature amount data (T') exists in the storage means (33,360), the first feature amount data (R) and the third feature amount data (R) The storage means (33,360) stores the first feature amount data (R) and the third feature amount data (R') on condition that the feature amount data (R') is associated with the feature amount data (R'). The authentication system (1A) according to configuration 1, which is erased from.

〔構成3〕前記第2のカメラ(20)は、前記物体(W)毎に複数回の撮像を行い、
前記生成手段(321)は、前記複数回の撮像に基づいて、前記第1の部位(B1)の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データ(T)を、前記物体(W)毎に複数生成し、
前記判断手段(322)は、前記複数の第2の特徴量データ(T)が生成されたことに基づき、当該複数の第2の特徴量データ(T)のうちの予め定められた個数以上の前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在するかを判断し、
前記消去手段(34)は、前記予め定められた個数以上の前記第2の特徴量データ(T)と一致した前記第1の特徴量データ(R)を前記記憶手段(33,360)から消去する、構成1または2に記載の認証システム(1)。
[Structure 3] The second camera (20) takes images of each object (W) a plurality of times.
Based on the plurality of imagings, the generation means (321) obtains the second feature amount data (T) representing the feature amount of the object fingerprint of the first part (B1) into the object (W). Generate multiple for each,
The determination means (322) is based on the generation of the plurality of second feature amount data (T), and is equal to or more than a predetermined number of the plurality of second feature amount data (T). It is determined whether or not the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) exists in the storage means (33,360).
The erasing means (34) erases the first feature amount data (R) that matches the predetermined number or more of the second feature amount data (T) from the storage means (33, 360). The authentication system (1) according to the configuration 1 or 2.

〔構成4〕前記判断手段(322)は、前記第2の特徴量データ(T)と前記第1の特徴量データ(R)との類似度が予め定められた閾値(Th)以上であることを条件に、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在すると判断し、
前記画像処理装置(30)は、前記閾値(Th)を調整する調整手段(323)をさらに含み、
前記調整手段(323)は、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に複数存在する場合には、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が一つとなるように、前記閾値(Th)を上げる、構成1から3のいずれか1項に記載の認証システム(1)。
[Structure 4] In the determination means (322), the degree of similarity between the second feature amount data (T) and the first feature amount data (R) is equal to or higher than a predetermined threshold value (Th). Is a condition, and it is determined that the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) exists in the storage means (33,360).
The image processing apparatus (30) further includes an adjusting means (323) for adjusting the threshold value (Th).
When a plurality of the first feature amount data (R) matching the second feature amount data (T) are present in the storage means (33,360), the adjusting means (323) is said to be the first. The authentication system according to any one of configurations 1 to 3, which raises the threshold value (Th) so that the first feature amount data (R) that matches the feature amount data (T) of 2 becomes one. (1).

〔構成5〕前記調整手段(323)は、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在しない場合には、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が1つ存在すると判断されるまで、前記閾値(Th)を下げる、構成4に記載の認証システム(1)。 [Structure 5] When the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) does not exist in the storage means (33,360), the adjusting means (323) The authentication system according to configuration 4, wherein the threshold value (Th) is lowered until it is determined that one of the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) exists. 1).

〔構成6〕前記調整手段(323)は、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在しない場合には、予め定められた下限値を限度として、前記閾値(Th)を下げる、構成5に記載の認証システム(1)。 [Structure 6] When the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) does not exist in the storage means (33,360), the adjusting means (323) The authentication system (1) according to the configuration 5, wherein the threshold value (Th) is lowered up to a predetermined lower limit value.

〔構成7〕前記画像処理装置(30)と通信可能に接続された表示装置(60)をさらに備え、
前記画像処理装置(30)は、前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に複数存在する場合、または前記第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記記憶手段(33,360)に存在しない場合には、前記表示装置(60)に予め定められた表示を行わせる、構成1から3のいずれか1項に記載の認証システム(1)。
[Structure 7] A display device (60) communicatively connected to the image processing device (30) is further provided.
In the image processing apparatus (30), when a plurality of the first feature amount data (R) matching the second feature amount data (T) are present in the storage means (33,360), or the first feature amount data (T). When the first feature amount data (R) that matches the feature amount data (T) of 2 does not exist in the storage means (33, 360), a predetermined display is displayed on the display device (60). The authentication system (1) according to any one of configurations 1 to 3 to be performed.

〔構成8〕各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体(W)の予め定められた部位(B1)を、前記経路の上流側の第1の位置(Pa)で撮像する第1のカメラ(10)と、各前記物体(W)の前記予め定められた部位(B1)を、前記経路の下流側の第2の位置(Pb)で撮像する第2のカメラ(20)と、前記第1のカメラ(10)および前記第2のカメラ(20)に通信可能に接続された画像処理装置(30)とを備えた認証システム(1)におけるデータ処理方法であって、
前記第1のカメラ(10)から取得した前記予め定められた部位(B1)の画像データに基づき、前記予め定められた部位(B1)の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データ(R)を、前記物体(W)毎に生成するステップと、
生成された各前記第1の特徴量データ(R)をメモリ(360,33)に記憶するステップと、
前記第2のカメラ(20)から取得した前記予め定められた部位(B1)の画像データに基づき、前記予め定められた部位(B1)の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データ(T)を、前記物体(W)毎に生成するステップと、
前記第2の特徴量データ(T)が生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データ(T)と一致する前記第1の特徴量データ(R)が前記メモリ(360,33)に存在するかを判断するステップと、
前記第2の特徴量データ(T)と一致した前記第1の特徴量データ(R)を前記メモリ(360,33)から消去するステップとを備える、データ処理方法。
[Structure 8] A predetermined portion (B1) of a plurality of objects (W), each of which is transported along a predetermined path, is imaged at a first position (Pa) on the upstream side of the path. A second camera (20) that captures the first camera (10) and the predetermined portion (B1) of each object (W) at a second position (Pb) on the downstream side of the path. A data processing method in an authentication system (1) including the first camera (10) and an image processing device (30) communicatively connected to the second camera (20).
First feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part (B1) based on the image data of the predetermined part (B1) acquired from the first camera (10). A step of generating (R) for each object (W), and
A step of storing each of the generated first feature amount data (R) in the memory (360, 33), and
Second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part (B1) based on the image data of the predetermined part (B1) acquired from the second camera (20). A step of generating (T) for each object (W), and
Based on the generation of the second feature amount data (T), the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) is stored in the memory (360, 33). Steps to determine if it exists and
A data processing method comprising a step of erasing the first feature amount data (R) that matches the second feature amount data (T) from the memory (360, 33).

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the scope of claims rather than the description of the embodiment described above, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.

1,1A 認証システム、10,11,20,21 カメラ、30 画像処理装置、31 取得部、32 認証処理部、33 記憶部、34 消去部、50 サーバ装置、60 ディスプレイ、321 生成部、322 判断部、323 調整部、350 演算処理回路、351 メインプロセッサ、352 画像処理専用プロセッサ、360 メモリ、361 ROM、362 RAM、363 フラッシュメモリ、370 通信インターフェイス、900 搬送装置、B1,B2 部位、C1 側面、C2 表面、P1,P2,Pa,Pb,Pc,Pd 位置、W ワーク。 1,1A authentication system, 10,11,20,21 camera, 30 image processing unit, 31 acquisition unit, 32 authentication processing unit, 33 storage unit, 34 erasing unit, 50 server device, 60 display, 321 generator, 322 judgment Unit, 323 adjustment unit, 350 arithmetic processing circuit, 351 main processor, 352 image processing dedicated processor, 360 memory, 361 ROM, 362 RAM, 363 flash memory, 370 communication interface, 900 carrier, B1, B2 part, C1 side surface, C2 surface, P1, P2, Pa, Pb, Pc, Pd position, W work.

Claims (8)

各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体の第1の部位を、前記経路の上流側の第1の位置で撮像する第1のカメラと、
各前記物体の前記第1の部位を、前記経路の下流側の第2の位置で撮像する第2のカメラと、
前記第1のカメラおよび前記第2のカメラに通信可能に接続された画像処理装置とを備え、
前記画像処理装置は、
前記第1のカメラから取得した前記第1の部位の画像データに基づき、前記第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データを、前記物体毎に生成する生成手段と、
生成された各前記第1の特徴量データを記憶する記憶手段とを含み、
前記生成手段は、前記第2のカメラから取得した前記第1の部位の画像データに基づき、前記第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、前記物体毎にさらに生成し、
前記画像処理装置は、
前記第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在するかを判断する判断手段と、
前記第2の特徴量データと一致した前記第1の特徴量データを前記記憶手段から消去する消去手段とをさらに含む、認証システム。
A first camera that captures a first portion of a plurality of objects, each of which is transported along a predetermined path, at a first position on the upstream side of the path.
A second camera that captures the first portion of each object at a second position downstream of the path.
An image processing device communicatively connected to the first camera and the second camera is provided.
The image processing device is
A generation means for generating first feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first part for each object based on the image data of the first part acquired from the first camera. ,
Including a storage means for storing each of the generated first feature amount data.
The generation means generates second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first part for each object based on the image data of the first part acquired from the second camera. Generate more and
The image processing device is
Based on the generation of the second feature amount data, a determination means for determining whether or not the first feature amount data matching the second feature amount data exists in the storage means, and
An authentication system further comprising an erasing means for erasing the first feature amount data that matches the second feature amount data from the storage means.
各前記物体の第2の部位を、前記経路の上流側の第3の位置で撮像する第3のカメラと、
各前記物体の第2の部位を、前記経路の下流側の第4の位置で撮像する第4のカメラとをさらに備え、
前記生成手段は、さらに、
前記第3のカメラから取得した前記第2の部位の画像データに基づき、前記第2の部位の物体指紋の特徴量を表した第3の特徴量データを、前記物体毎に生成し、
前記第4のカメラから取得した前記第2の部位の画像データに基づき、前記第2の部位の物体指紋の特徴量を表した第4の特徴量データを、前記物体毎に生成し、
前記記憶手段は、前記第1の特徴量データと前記第3の特徴量データとを、前記物体毎に関連付けて記憶し、
前記判断手段は、前記第4の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第4の特徴量データと一致する前記第3の特徴量データが前記記憶手段に存在するかをさらに判断し、
前記消去手段は、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在し、かつ、前記第4の特徴量データと一致する前記第3の特徴量データが前記記憶手段に存在する場合、当該第1の特徴量データと当該第3の特徴量データとが関連付けされていることを条件に、当該第1の特徴量データと当該第3の特徴量データとを前記記憶手段から消去する、請求項1に記載の認証システム。
A third camera that captures a second portion of each object at a third position upstream of the path.
A fourth camera that captures a second portion of each object at a fourth position downstream of the path is further provided.
The generation means further
Based on the image data of the second part acquired from the third camera, a third feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the second part is generated for each object.
Based on the image data of the second part acquired from the fourth camera, a fourth feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the second part is generated for each object.
The storage means stores the first feature amount data and the third feature amount data in association with each other for each object.
Based on the generation of the fourth feature amount data, the determination means further determines whether or not the third feature amount data matching the fourth feature amount data exists in the storage means.
In the erasing means, the first feature amount data that matches the second feature amount data exists in the storage means, and the third feature amount data that matches the fourth feature amount data is present. When present in the storage means, the first feature amount data and the third feature amount data are provided on the condition that the first feature amount data and the third feature amount data are associated with each other. The authentication system according to claim 1, wherein the data is erased from the storage means.
前記第2のカメラは、前記物体毎に複数回の撮像を行い、
前記生成手段は、前記複数回の撮像に基づいて、前記第1の部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、前記物体毎に複数生成し、
前記判断手段は、前記複数の第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該複数の第2の特徴量データのうちの予め定められた個数以上の前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在するかを判断し、
前記消去手段は、前記予め定められた個数以上の前記第2の特徴量データと一致した前記第1の特徴量データを前記記憶手段から消去する、請求項1または2に記載の認証システム。
The second camera takes images of each object a plurality of times.
The generation means generates a plurality of second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the first part for each object based on the plurality of imagings.
The determination means coincides with the second feature amount data of a predetermined number or more among the plurality of second feature amount data based on the generation of the plurality of second feature amount data. It is determined whether or not the first feature amount data to be stored exists in the storage means.
The authentication system according to claim 1 or 2, wherein the erasing means erases the first feature amount data that matches the predetermined number or more of the second feature amount data from the storage means.
前記判断手段は、前記第2の特徴量データと前記第1の特徴量データとの類似度が予め定められた閾値以上であることを条件に、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在すると判断し、
前記画像処理装置は、前記閾値を調整する調整手段をさらに含み、
前記調整手段は、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に複数存在する場合には、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが一つとなるように、前記閾値を上げる、請求項1から3のいずれか1項に記載の認証システム。
The determination means matches the second feature amount data on the condition that the similarity between the second feature amount data and the first feature amount data is equal to or more than a predetermined threshold value. Judging that the feature amount data of 1 exists in the storage means,
The image processing apparatus further includes an adjusting means for adjusting the threshold value.
When a plurality of the first feature amount data matching the second feature amount data are present in the storage means, the adjusting means matches the first feature amount data with the second feature amount data. The authentication system according to any one of claims 1 to 3, which raises the threshold value so that the data becomes one.
前記調整手段は、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在しない場合には、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが1つ存在すると判断されるまで、前記閾値を下げる、請求項4に記載の認証システム。 The adjusting means has the first feature amount data that matches the second feature amount data when the first feature amount data that matches the second feature amount data does not exist in the storage means. The authentication system according to claim 4, wherein the threshold value is lowered until it is determined that one is present. 前記調整手段は、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在しない場合には、予め定められた下限値を限度として、前記閾値を下げる、請求項5に記載の認証システム。 The adjusting means lowers the threshold value up to a predetermined lower limit value when the first feature amount data matching the second feature amount data does not exist in the storage means. The authentication system according to 5. 前記画像処理装置と通信可能に接続された表示装置をさらに備え、
前記画像処理装置は、前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に複数存在する場合、または前記第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記記憶手段に存在しない場合には、前記表示装置に予め定められた表示を行わせる、請求項1から3のいずれか1項に記載の認証システム。
A display device communicatively connected to the image processing device is further provided.
In the image processing device, when a plurality of the first feature amount data matching the second feature amount data are present in the storage means, or the first feature amount matching the second feature amount data. The authentication system according to any one of claims 1 to 3, which causes the display device to perform a predetermined display when the data does not exist in the storage means.
各々が予め定められた経路に沿って搬送される複数の物体の予め定められた部位を、前記経路の上流側の第1の位置で撮像する第1のカメラと、各前記物体の前記予め定められた部位を、前記経路の下流側の第2の位置で撮像する第2のカメラと、前記第1のカメラおよび前記第2のカメラに通信可能に接続された画像処理装置とを備えた認証システムにおけるデータ処理方法であって、
前記第1のカメラから取得した前記予め定められた部位の画像データに基づき、前記予め定められた部位の物体指紋の特徴量を表した第1の特徴量データを、前記物体毎に生成するステップと、
生成された各前記第1の特徴量データをメモリに記憶するステップと、
前記第2のカメラから取得した前記予め定められた部位の画像データに基づき、前記予め定められた部位の物体指紋の特徴量を表した第2の特徴量データを、前記物体毎に生成するステップと、
前記第2の特徴量データが生成されたことに基づき、当該第2の特徴量データと一致する前記第1の特徴量データが前記メモリに存在するかを判断するステップと、
前記第2の特徴量データと一致した前記第1の特徴量データを前記メモリから消去するステップとを備える、データ処理方法。
A first camera that captures a predetermined portion of a plurality of objects, each of which is transported along a predetermined path, at a first position on the upstream side of the path, and the predetermined portion of each object. Authentication including a second camera that images the formed portion at a second position on the downstream side of the path, and an image processing device communicably connected to the first camera and the second camera. It is a data processing method in the system
A step of generating first feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part for each object based on the image data of the predetermined part acquired from the first camera. When,
A step of storing each of the generated first feature amount data in the memory, and
A step of generating second feature amount data representing the feature amount of the object fingerprint of the predetermined part for each object based on the image data of the predetermined part acquired from the second camera. When,
Based on the generation of the second feature amount data, a step of determining whether or not the first feature amount data matching the second feature amount data exists in the memory, and
A data processing method comprising a step of erasing the first feature amount data that matches the second feature amount data from the memory.
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