JP6914110B2 - Delivery processing equipment, delivery processing method, and delivery processing program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、配達物処理装置、配達物処理方法、及び配達物処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a delivery processing device, a delivery processing method, and a delivery processing program.

従来、宅配物や、はがき、封筒等の種々の配達対象物を撮影した画像から情報を読み取り、読み取った情報を用いて配達対象物の住所を特定する装置が知られている。この種の装置において、情報を読み取るために用いられるパラメータセットを、情報が付与された状態(例えば住所等が記載されるフォーマット)に応じて利用者が手動で選択することが行われる場合があった。しかしながら、従来の技術では、利用者の手を煩わす必要があり、利便性が十分でない場合があった。 Conventionally, there are known devices that read information from captured images of various delivery objects such as home deliveries, postcards, and envelopes, and use the read information to identify the address of the delivery object. In this type of device, the user may manually select the parameter set used to read the information according to the state in which the information is added (for example, the format in which the address etc. is described). rice field. However, in the conventional technique, it is necessary to bother the user, and the convenience may not be sufficient.

特開2014−182618号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-182618

本発明が解決しようとする課題は、利便性と認識精度を向上させることができる配達物処理装置、配達物処理方法、及び配達物処理プログラムを提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide a delivery processing device, a delivery processing method, and a delivery processing program capable of improving convenience and recognition accuracy.

実施形態の配達物処理装置は、認識部と、パラメータ選択部と、制御部とを持つ。前記認識部は、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する。前記パラメータ選択部は、予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを選択する。前記制御部は、前記パラメータ選択部に前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、前記パラメータ選択部により選択されたパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、前記パラメータ選択部により選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、前記パラメータ選択部に所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる。 The delivery processing device of the embodiment includes a recognition unit, a parameter selection unit, and a control unit. The recognition unit performs image recognition processing on the image captured by the image pickup unit that captures the delivery object, and recognizes the information including the address given to the delivery object. The parameter selection unit selects a parameter set from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance. The control unit causes the parameter selection unit to sequentially select a parameter set from the plurality of parameter sets, causes the recognition unit to execute the image recognition process using the parameter set selected by the parameter selection unit, and causes the parameter selection unit to execute the image recognition process. Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected by the selection unit, the parameter selection unit is made to select a parameter set satisfying a predetermined condition.

配達物処理システム1の概要図。The schematic diagram of the delivery processing system 1. 区分部19を模式的に示す図。The figure which shows the division part 19 schematically. 配達物処理装置20を中心とした機能構成図。The functional block diagram centering on the delivery processing apparatus 20. 区分スタッカ情報60の一例を示す図。The figure which shows an example of the division stacker information 60. 表示部8に表示される大口顧客モードなどの設定が行われる設定画面IMの一例を示す図。The figure which shows an example of the setting screen IM which sets such as the large-scale customer mode displayed on the display part 8. 配達対象物処理装置20により実行される大口顧客モード開始処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of the large-scale customer mode start processing executed by the delivery object processing apparatus 20. 大口顧客フォーマット56に含まれる情報を模式的に示す図。The figure which shows typically the information contained in the large-scale customer format 56. 記憶部50に記憶されたパラメータセット群58の一例を示す図。The figure which shows an example of the parameter set group 58 stored in the storage part 50. 画像認識処理が評価された結果の一例を示す図。The figure which shows an example of the result of having evaluated the image recognition processing. 処理結果情報62の一例を示す図。The figure which shows an example of the processing result information 62. 画像認識処理が評価された結果の他の一例を示す図。The figure which shows another example of the result which image recognition processing was evaluated. 配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of processing which is executed when the delivery object P is actually processed by the delivery processing apparatus 20. パラメータセット候補選択部28の処理の概念図。The conceptual diagram of the process of the parameter set candidate selection unit 28. VCS70の表示部に表示される監視画像IM1の一例を示す図。The figure which shows an example of the surveillance image IM1 displayed on the display part of VCS70. 表示部8に表示される画像認識処理の結果を示す処理結果画像IM2の一例を示す図。The figure which shows an example of the processing result image IM2 which shows the result of the image recognition processing displayed on the display part 8. 表示部8に表示される画像認識処理の結果を対比可能に示した対比画像IM3の一例を示す図。The figure which shows an example of the contrast image IM3 which showed the result of the image recognition processing displayed on the display part 8 in a contrastable manner. 更新条件として一定周期が選択された場合に、配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の流れを示すフローチャート。FIG. 5 is a flowchart showing a flow of processing executed when a delivery object P is actually processed by the delivery processing device 20 when a fixed cycle is selected as an update condition. 更新条件として一定周期が選択された場合に、配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の他の例を示すフローチャート。FIG. 5 is a flowchart showing another example of processing executed when the delivery object P is actually processed by the delivery processing device 20 when a fixed cycle is selected as the update condition. 第2の実施形態の配達物処理システム1Aの構成を示す図。The figure which shows the structure of the delivery processing system 1A of the 2nd Embodiment. パラメータセット情報テーブルITの一例を示す図。The figure which shows an example of a parameter set information table IT. 環境要因の情報を他の配達物処理装置20Aに送信する処理の概念図。The conceptual diagram of the process of transmitting the information of an environmental factor to another delivery processing apparatus 20A.

以下、実施形態の配達物処理装置、配達物処理方法、及び配達物処理プログラムを、図面を参照して説明する。 Hereinafter, the delivery processing apparatus, the delivery processing method, and the delivery processing program of the embodiment will be described with reference to the drawings.

(第1の実施形態)
図1は、配達物処理システム1の概要図である。配達物処理システム1は、宅配物や、はがき、封筒等を含む配達対象物Pを、配達先に応じた区分箇所に区分するシステムである。区分箇所とは、例えば、配達先を大まかな住所区分に分類したグループごとに割り当てられた区分箇所(後述する区分スタッカ)である。配達物処理システム1は、例えば、ベルトコンベアや挟持ベルト等を含む搬送機構12により搬送される配達対象物Pを、撮像部14によって撮像する。なお、以下の説明では、配達対象物Pが、はがき又は封筒等の書状であるものとする。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a schematic view of the delivery processing system 1. The delivery processing system 1 is a system that classifies the delivery object P including the parcel delivery, the postcard, the envelope, and the like into the classification points according to the delivery destination. The division location is, for example, a division location (a division stacker described later) assigned to each group in which delivery destinations are roughly classified into address divisions. The delivery processing system 1 uses the imaging unit 14 to image the delivery object P transported by the transport mechanism 12 including, for example, a belt conveyor, a holding belt, and the like. In the following description, it is assumed that the delivery object P is a letter such as a postcard or an envelope.

配達物処理システム1の配達物処理装置20は、撮像部14により撮像された画像から配達対象物Pに付与された住所情報を認識し、認識した住所情報に基づいて配達対象物Pを区分する。住所情報とは、配達対象物Pの配達先の住所を示す情報である。住所情報は、配達対象物Pの差出人の住所を示す情報や、いわゆる狭義の住所の他、氏名又は名称等を含んでもよい。 The delivery processing device 20 of the delivery processing system 1 recognizes the address information given to the delivery object P from the image captured by the image pickup unit 14, and classifies the delivery object P based on the recognized address information. .. The address information is information indicating the address of the delivery destination of the delivery object P. The address information may include information indicating the address of the sender of the delivery object P, an address in a so-called narrow sense, a name or a name, and the like.

以下、配達物処理システム1の構成について個別に説明する。配達物処理システム1は、例えば、オペレーションパネル5と、供給部10と、搬送機構12と、撮像部14と、バーコードリーダ(以下、「BCR」と称する。)16と、バーコードライタ(以下、「BCW」と称する。)18と、区分部19と、配達物処理装置20とを備える。配達物処理装置20は、ネットワークNWを介してビデオコーディングシステム(以下、「VCS」と称する。)70に接続される。ネットワークNWは、例えば、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)等を含む。 Hereinafter, the configuration of the delivery processing system 1 will be described individually. The delivery processing system 1 includes, for example, an operation panel 5, a supply unit 10, a transport mechanism 12, an imaging unit 14, a bar code reader (hereinafter referred to as “BCR”) 16, and a bar code writer (hereinafter referred to as “BCR”). , "BCW") 18, a division unit 19, and a delivery processing device 20. The delivery processing device 20 is connected to the video coding system (hereinafter, referred to as “VCS”) 70 via the network NW. The network NW includes, for example, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), and the like.

オペレーションパネル5は、操作部6と表示部8とを備える。操作部6は、利用者による情報の入力操作を受け付ける装置である。操作部6は、キーボードやマウス、タッチパネル、マイク等の入力デバイスを備える。表示部8は、配達物処理システム1の動作状態や処理結果等を表示する。表示部8は、例えばLCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)等の表示装置である。 The operation panel 5 includes an operation unit 6 and a display unit 8. The operation unit 6 is a device that receives an information input operation by the user. The operation unit 6 includes input devices such as a keyboard, a mouse, a touch panel, and a microphone. The display unit 8 displays the operating state, processing result, and the like of the delivery processing system 1. The display unit 8 is, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro Luminescence).

供給部10は、搬送機構12の上流側に設けられる。供給部10には、搬送機構12に供給される配達対象物Pが、例えば重ねられた状態でセットされる。供給部10は、セットされた配達対象物Pの下端に接するローラ(不図示)を備える。配達対象物Pが供給部10にセットされた状態でローラが回転することにより、配達対象物Pが供給部10から取り出され、搬送機構12に送られる。 The supply unit 10 is provided on the upstream side of the transport mechanism 12. Delivery objects P supplied to the transport mechanism 12 are set in the supply unit 10, for example, in a stacked state. The supply unit 10 includes a roller (not shown) in contact with the lower end of the set delivery object P. When the roller rotates with the delivery object P set in the supply unit 10, the delivery object P is taken out from the supply unit 10 and sent to the transport mechanism 12.

搬送機構12は、供給部10から供給された配達対象物Pを区分部19へ向けて搬送する。搬送機構12は、例えば駆動プーリ、駆動モータ、及び搬送ベルトを備える。駆動プーリは、駆動モータの駆動により出力される駆動力により回転する。搬送ベルトは、駆動プーリの回転力により動作してベルト上に置かれた配達対象物Pを搬送する。 The transport mechanism 12 transports the delivery object P supplied from the supply unit 10 toward the division unit 19. The transport mechanism 12 includes, for example, a drive pulley, a drive motor, and a transport belt. The drive pulley rotates by the driving force output by driving the drive motor. The transport belt operates by the rotational force of the drive pulley to transport the delivery object P placed on the belt.

撮像部14は、撮像位置に到達した配達対象物Pを撮像し、撮像した画像を配達物処理装置20に出力する。撮像部14は、例えば、移動する配達対象物Pを高解像度に撮影できるラインスキャン方式の複数のスキャナと照明とを備える。ラインスキャン方式のスキャナによってライン画像が取得される。例えば、撮像部14に含まれる画像処理部が、ライン画像を、そのライン画像の短手方向に並べて合成することで、二次元画像を生成する。照明は、搬送機構12により搬送される配達対象物Pに向けて光を照射する。撮像部14は、複数のスキャナを、例えば異なる角度から配達対象物Pを撮影できる位置に配置することで、配達対象物Pの各面に対応したライン画像を取得することができる。 The image pickup unit 14 takes an image of the delivery object P that has reached the image pickup position, and outputs the captured image to the delivery processing device 20. The image pickup unit 14 includes, for example, a plurality of line scan type scanners and illuminations capable of photographing a moving delivery object P with high resolution. A line image is acquired by a line scan type scanner. For example, the image processing unit included in the imaging unit 14 generates a two-dimensional image by arranging and synthesizing the line images in the lateral direction of the line images. The lighting irradiates the delivery object P transported by the transport mechanism 12 with light. The imaging unit 14 can acquire a line image corresponding to each surface of the delivery object P by arranging a plurality of scanners at positions where the delivery object P can be photographed from different angles, for example.

なお、撮像部14は、例えば、所定の平面領域を、一度に撮影可能なカメラであってもよいし、ビデオカメラであってもよい。また、二次元画像を生成する画像処理部は、配達物処理装置20に含まれてもよい。 The imaging unit 14 may be, for example, a camera capable of capturing a predetermined plane region at a time, or a video camera. Further, the image processing unit that generates a two-dimensional image may be included in the delivery processing device 20.

BCR16は、配達対象物Pに付与されているバーコードから情報を読み取り、読み取った情報を配達物処理装置20に出力する。BCR16により読み取られる情報には、配達対象物Pの識別情報や住所情報等が含まれる。なお、上記の例では、BCR16がバーコードから情報を読み取るものとしたが、バーコードに限定されず、配達物処理装置20は、例えばQRコード(登録商標)等のコード情報から情報を読み取ってもよい。 The BCR 16 reads information from the barcode assigned to the delivery object P, and outputs the read information to the delivery processing device 20. The information read by the BCR 16 includes identification information, address information, and the like of the delivery object P. In the above example, the BCR 16 reads the information from the barcode, but the delivery processing device 20 is not limited to the barcode, and the delivery processing device 20 reads the information from the code information such as the QR code (registered trademark). May be good.

BCW18は、配達物処理装置20からの指示に基づいて、配達対象物Pにバーコードを印刷する。バーコードは、例えば、人によって視認困難なインクによって印刷される。BCW18は、例えば配達物処理装置20により住所情報が認識された配達対象物Pに対し、認識結果としての住所情報及び識別情報をエンコードしたバーコードを印字する。また、BCW18は、住所情報の認識が完了しなかった配達対象物Pに対しても識別情報をエンコードしたバーコードを印字する。 The BCW 18 prints a barcode on the delivery object P based on the instruction from the delivery processing device 20. Barcodes are printed, for example, with ink that is difficult for humans to see. The BCW 18 prints, for example, a bar code in which the address information and the identification information as the recognition result are encoded on the delivery object P whose address information is recognized by the delivery processing device 20. In addition, the BCW 18 prints a barcode in which the identification information is encoded even on the delivery object P for which the recognition of the address information has not been completed.

VCS70は、配達物処理装置20により住所情報が認識できなかった配達対象物Pの画像をVCS70の表示部に表示し、人の視認により住所情報の認識を補助するシステムである。配達物処理装置20は、ビデオコーディングシステム(以下、「VCS」という。)の結果と識別情報との対応関係を保持しておく。 The VCS 70 is a system that displays an image of the delivery object P whose address information could not be recognized by the delivery processing device 20 on the display unit of the VCS 70, and assists in recognizing the address information by visually recognizing a person. The delivery processing device 20 maintains a correspondence between the result of the video coding system (hereinafter, referred to as “VCS”) and the identification information.

区分部19は、搬送機構12の下流側に設けられる。図2は、区分部19を模式的に示す図である。区分部19は、例えば、搬送機構19Aと、集積搬送機構19B−1〜19B−nと、切替部19C−1〜19C−(n−1)と、検出センサ19D−1〜19D−(n−1)と、集積部19E−1〜19E−nとを備える。「n」は、任意の自然数である。以下、上記の機能構成について、特段に区別しない場合は「−(ハイフン)」以下の数字、および記号を省略して説明する。 The dividing portion 19 is provided on the downstream side of the transport mechanism 12. FIG. 2 is a diagram schematically showing the division portion 19. The division unit 19 includes, for example, a transfer mechanism 19A, an integrated transfer mechanism 19B-1 to 19B-n, a switching unit 19C-1 to 19C- (n-1), and a detection sensor 19D-1 to 19D- (n-). 1) and the accumulation units 19E-1 to 19E-n are provided. "N" is an arbitrary natural number. Hereinafter, the above functional configurations will be described by omitting the numbers and symbols below "-(hyphen)" unless otherwise specified.

搬送機構19Aは、搬送機構12により搬送されてきた配達対象物Pを下流側に向けて搬送する。搬送機構19Aは、例えば駆動プーリ、駆動モータ、及び搬送ベルトを備える。集積搬送機構19Bは、搬送機構19Aから分岐する搬送機構である。搬送機構19Aから分岐する集積搬送機構19Bの終端は所定の集積部19Eに接続されている。集積搬送機構19Bは、搬送機構19Aにより搬送されてきた配達対象物Pを集積部19Eに向けて搬送する。 The transport mechanism 19A transports the delivery object P transported by the transport mechanism 12 toward the downstream side. The transport mechanism 19A includes, for example, a drive pulley, a drive motor, and a transport belt. The integrated transfer mechanism 19B is a transfer mechanism that branches from the transfer mechanism 19A. The end of the integrated transfer mechanism 19B branching from the transfer mechanism 19A is connected to a predetermined integrated portion 19E. The integrated transfer mechanism 19B conveys the delivery object P conveyed by the transfer mechanism 19A toward the integrated unit 19E.

切替部19Cは、集積搬送機構19Bが搬送機構19Aから分岐する分岐点に配置される。切替部19Cは、搬送制御部34(後述)の制御によってオン状態またはオフ状態に制御される。オフ状態とは、切替部19Cが初期位置に位置し、搬送機構19Aから搬送される配達対象物Pをそのまま(図中、D方向)に向けて搬送させる状態(図中、19C−1)である。つまり、オフ状態とは、配達対象物Pを集積搬送機構19Bに分岐させない状態である。これに対して、オン状態とは、搬送機構19Aから搬送されてきた配達対象物Pを集積搬送機構19Bに搬送させる状態(図中、19C−1#)である。なお、全ての切替部19Cが、オン状態に制御されない場合、搬送機構19Aの終端に接続された集積部19E−nに配達対象物Pが集積される。 The switching unit 19C is arranged at a branch point where the integrated transfer mechanism 19B branches from the transfer mechanism 19A. The switching unit 19C is controlled to an on state or an off state by the control of the transport control unit 34 (described later). The off state is a state in which the switching unit 19C is located at the initial position and the delivery object P transported from the transport mechanism 19A is transported as it is (direction D in the figure) (19C-1 in the figure). be. That is, the off state is a state in which the delivery object P is not branched to the integrated transfer mechanism 19B. On the other hand, the on state is a state in which the delivery object P conveyed from the transfer mechanism 19A is conveyed to the integrated transfer mechanism 19B (19C-1 # in the figure). If all the switching units 19C are not controlled to be turned on, the delivery target P is accumulated in the accumulation unit 19E-n connected to the end of the transfer mechanism 19A.

検出センサ19Dは、搬送機構19A上であって、集積搬送機構19Bが搬送機構19Aから分岐する分岐点の上流側に設けられる。検出センサ19Dは、例えば光学的手法を用いて、配達対象物Pの有無を検出する。 The detection sensor 19D is provided on the transport mechanism 19A and on the upstream side of the branch point where the integrated transport mechanism 19B branches from the transport mechanism 19A. The detection sensor 19D detects the presence or absence of the delivery object P by using, for example, an optical method.

集積部19Eは、例えば、複数の段、及び複数の列に区画された複数の区分スタッカや、リジェクトスタッカ、VCSスタッカ等を含む。例えば、集積部19E−1および19E−2が区分スタッカ、集積部19E−nがリジェクトスタッカ、不図示の集積部19E−n−1がVCSスタッカとして規定される。リジェクトスタッカや、VCSスタッカ等は、区分箇所とは異なる箇所の一例である。 The accumulation unit 19E includes, for example, a plurality of compartmentalized stackers partitioned into a plurality of stages and a plurality of rows, a reject stacker, a VCS stacker, and the like. For example, the accumulation units 19E-1 and 19E-2 are defined as division stackers, the accumulation unit 19E-n is defined as a reject stacker, and the accumulation unit 19E-n-1 (not shown) is defined as a VCS stacker. The reject stacker, the VCS stacker, and the like are examples of locations different from the division locations.

区分スタッカには、配達物処理装置20の指示に基づいて、指示された区分先に対応する配達対象物Pが搬送されて集積される。また、リジェクトスタッカには、区分先が特定されなかった配達対象物Pが集積される。VCSスタッカには、オフラインビデオコーディングが行われた配達対象物Pが集積される。VCSスタッカに集積された配達対象物Pは、再度、供給部10に回される。この場合、前述したBCW18によって印字されたバーコードと、VCSの処理結果とによって搬送先の区分スタッカが判断される。 Based on the instruction of the delivery processing device 20, the delivery object P corresponding to the instructed classification destination is conveyed and accumulated in the division stacker. In addition, the deliverable object P for which the classification destination has not been specified is accumulated in the reject stacker. In the VCS stacker, the delivery object P to which the offline video coding has been performed is accumulated. The delivery object P accumulated in the VCS stacker is sent to the supply unit 10 again. In this case, the classification stacker of the transport destination is determined based on the barcode printed by the BCW18 described above and the processing result of the VCS.

このような、一度、区分部19に搬送された配達対象物Pに対して、ビデオコーディングを行う処理である「オフラインビデオコーディング」に限らず、「オンラインビデオコーディング」が行われてもよい。「オンラインビデオコーディング」とは、区分部19に搬送されている途中の配達対象物に対して、ビデオコーディングを行い、ビデオコーディングされた配達対象物Pを、他の配達対象物Pと同じように区分スタッカに区分する処理である。 Such “offline video coding”, which is a process of performing video coding on the delivery object P once transported to the division unit 19, may be performed, and “online video coding” may be performed. The "online video coding" is to perform video coding on the delivery object in the middle of being transported to the division unit 19, and make the video-coded delivery object P the same as other delivery objects P. Classification This is the process of classifying into stackers.

図3は、配達物処理装置20を中心とした機能構成図である。配達物処理装置20は、例えば、住所認識部22、パラメータセット候補選択部28、評価部30、及び制御部31を備える。制御部31は、表示制御部32、搬送制御部34、及び通信制御部36を含む。住所認識部22は、「認識部」の一例であり、パラメータセット候補選択部28、及び評価部30は、「パラメータ選択部」の一例である。 FIG. 3 is a functional configuration diagram centered on the delivery processing device 20. The delivery processing device 20 includes, for example, an address recognition unit 22, a parameter set candidate selection unit 28, an evaluation unit 30, and a control unit 31. The control unit 31 includes a display control unit 32, a transport control unit 34, and a communication control unit 36. The address recognition unit 22 is an example of the "recognition unit", and the parameter set candidate selection unit 28 and the evaluation unit 30 are examples of the "parameter selection unit".

本実施形態では、制御部31は、配達物処理装置20の各機能部を統括して制御する制御部である。すなわち、住所認識部22、パラメータセット候補選択部28、及び評価部30の動作として以下に説明される処理は、制御部31によって住所認識部22、パラメータセット候補選択部28、及び評価部30が制御されることで実現される。言い換えると、各機能部の動作として以下に説明される処理の主体は、制御部31と読み替えられてもよい。 In the present embodiment, the control unit 31 is a control unit that controls and controls each functional unit of the delivery processing device 20. That is, the processing described below as the operation of the address recognition unit 22, the parameter set candidate selection unit 28, and the evaluation unit 30 is performed by the control unit 31 by the address recognition unit 22, the parameter set candidate selection unit 28, and the evaluation unit 30. It is realized by being controlled. In other words, the main body of the process described below as the operation of each functional unit may be read as the control unit 31.

住所認識部22、パラメータセット候補選択部28、評価部30、制御部31のうち一部又は全部は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサがプログラムを実行することで実現されてもよい。また、これらの機能部のうち一部又は全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等のハードウェアで実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働することで実現されてもよい。記憶部50は、例えば、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等の記憶装置により実現される。記憶部50には、住所認識部22による画像認識処理で用いられる文字認識辞書52や、住所情報の一覧を格納された住所データベース54、大口顧客フォーマット56、パラメータセット群58、区分スタッカ情報60等が格納されている。 A part or all of the address recognition unit 22, the parameter set candidate selection unit 28, the evaluation unit 30, and the control unit 31 may be realized by executing a program by a processor such as a CPU (Central Processing Unit). Further, some or all of these functional parts may be realized by hardware such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), or software. And hardware may work together. The storage unit 50 is realized by, for example, a storage device such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), or a flash memory. The storage unit 50 includes a character recognition dictionary 52 used in image recognition processing by the address recognition unit 22, an address database 54 storing a list of address information, a large customer format 56, a parameter set group 58, a division stacker information 60, and the like. Is stored.

住所認識部22は、OCR部24、及び住所特定部26を備える。OCR部24、及び住所特定部26は、以下に説明する画像認識処理を行う。また、OCR部24、及び住所特定部26は、与えられたパラメータセットを用いて、画像認識処理を行う。パラメータセットとは、画像認識処理に含まれる一以上の処理に用いられるパラメータの集合であり、例えば、2値化処理の閾値、文字認識の成功/不成功を決定する閾値等が含まれる。また、パラメータセットには、例えば、カラー画像から二値化画像に変換される際に、RGB(Red−Green−Blue)情報の処理に用いられる閾値が含まれてもよい。このRGB情報の処理に用いられる閾値には、画像に含まれるRGB情報である赤や緑等の枠線(住所記載欄の文字以外の背景)を認識する閾値、または認識した枠線を処理(消去)する閾値が含まれる。また、パラメータセットには、印字や記載された文字等の濃淡の変化に応じて調整されるコントラストを決定する閾値、画像に含まれる個別文字のラベルサイズ(文字列において個別文字を認識する領域)を決定するための閾値等が含まれる。ラベルサイズを決定するための閾値とは、文字が滲んだり(ラベルサイズが大きかったり)、文字が一部消えたり(ラベルサイズが小さかったり)した場合に、文字を適切に認識するために調整される閾値である。 The address recognition unit 22 includes an OCR unit 24 and an address identification unit 26. The OCR unit 24 and the address identification unit 26 perform the image recognition process described below. Further, the OCR unit 24 and the address identification unit 26 perform image recognition processing using the given parameter set. The parameter set is a set of parameters used for one or more processes included in the image recognition process, and includes, for example, a threshold value of the binarization process, a threshold value for determining success / failure of character recognition, and the like. Further, the parameter set may include, for example, a threshold value used for processing RGB (Red-Green-Blue) information when converting a color image to a binarized image. As the threshold value used for processing the RGB information, the threshold value for recognizing the RGB information included in the image such as red or green (background other than the characters in the address entry field) or the recognized border is processed ( Includes the threshold to be erased). In addition, the parameter set includes a threshold value that determines the contrast adjusted according to changes in the shading of printed characters and written characters, and the label size of individual characters included in the image (area for recognizing individual characters in the character string). A threshold value and the like for determining the above are included. The threshold for determining the label size is adjusted to properly recognize the characters when the characters are blurred (large label size) or partially erased (small label size). The threshold value.

画像認識処理には、OCR(Optical Character Recognition;光学文字認識)処理と、OCR処理を補助する補助処理と、住所特定処理とが含まれる。補助処理とは、画像に含まれる枠線やマークの位置や大きさ等を認識し、これらに基づいて、配達先の住所情報や、差出人の住所情報等が記載される住所記載欄の位置を認識する処理である。住所記載欄には、氏名や、電話番号等が記載される領域が含まれてもよい。住所特定処理は、配達対象物Pに付与された住所を特定する。制御部31は、住所特定処理により特定された住所に基づいて、配達対象物Pを所定の区分スタッカに区分するように区分部19を制御する。 The image recognition process includes an OCR (Optical Character Recognition) process, an auxiliary process that assists the OCR process, and an address identification process. Auxiliary processing recognizes the position and size of borders and marks included in the image, and based on these, the position of the address entry field where the address information of the delivery destination and the address information of the sender are described. It is a process to recognize. The address entry field may include an area in which a name, a telephone number, or the like is described. The address identification process identifies the address given to the delivery object P. The control unit 31 controls the division unit 19 so as to divide the delivery object P into a predetermined division stacker based on the address specified by the address identification process.

OCR部24は、撮像部14により撮像された画像に対してOCR処理を行い、画像に含まれる文字、記号、数字などを認識する。 The OCR unit 24 performs OCR processing on the image captured by the imaging unit 14, and recognizes characters, symbols, numbers, and the like included in the image.

住所特定部26は、OCR部24により認識された文字、記号、数字等を用いて、記憶部50に記憶された住所データベース54を検索し、検索によって得られた情報に基づいて、配達対象物に付与された住所を特定する。なお、OCR部24と住所特定部26は、互いの処理結果を提供し合いながら、協働して処理を行ってよい。 The address identification unit 26 searches the address database 54 stored in the storage unit 50 using the characters, symbols, numbers, etc. recognized by the OCR unit 24, and based on the information obtained by the search, the delivery object. Identify the address given to. The OCR unit 24 and the address identification unit 26 may cooperate with each other while providing each other's processing results.

本実施形態では、制御部31は、区分スタッカ情報60を参照して、住所特定部26が特定した住所に対応する区分スタッカを特定できたと判定した場合、区分部19に配達対象物Pを特定した住所に対応する区分スタッカに搬送する(区分する)ように制御する。また、制御部31は、区分スタッカ情報60を参照して、住所特定部26が特定した住所に対応する区分スタッカを特定できなかったと判定した場合、区分部19に配達対象物Pをリジェクトスタッカに搬送する(区分する)ように制御する。 In the present embodiment, when the control unit 31 determines that the division stacker corresponding to the address specified by the address identification unit 26 can be specified by referring to the division stacker information 60, the control unit 31 specifies the delivery target P to the division unit 19. It is controlled to transport (classify) to the classification stacker corresponding to the address. Further, when the control unit 31 determines that the division stacker corresponding to the address specified by the address identification unit 26 cannot be specified with reference to the division stacker information 60, the delivery target P is set as the reject stacker in the division unit 19. Control to transport (classify).

図4は、区分スタッカ情報60の一例を示す図である。区分スタッカ情報60は、区分スタッカごとに住所情報が対応付けられた情報である。例えば、1つの区分スタッカに対して、住所情報に含まれる情報(例えば郵便番号や、都道府県、市区町村、ストリート、街区、番地等)のうち、一以上の情報が対応付けられる。例えば、1つの区分スタッカに対して、一以上の市区町村が対応付けられてもよいし、一以上のストリート、または一以上の番地、またはこれらの組み合わせ等が対応付けられていてもよい。制御部31は、例えば、画像認識処理において区分スタッカに配達対象物Pを区分できる程度に住所が認識された場合(配達対象物の住所を予め設定された度合以上特定できた場合)、配達対象物Pを区分スタッカに区分できると判定する。そして、制御部31は、住所ごとに割り当てられた複数の区分スタッカのうち、予め設定された度合以上特定できた住所に基づいて決定可能な区分スタッカに配達対象物Pを区分するように区分部19を制御する。区分スタッカに配達対象物Pを区分できる程度に住所が認識されなかった場合、制御部31は、配達対象物Pを区分スタッカに区分できないと判定する。そして、制御部31は、住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所とは異なる箇所に、配達対象物Pを集積するように区分部19を制御する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the division stacker information 60. The division stacker information 60 is information in which address information is associated with each division stacker. For example, one or more pieces of information included in the address information (for example, a zip code, a prefecture, a city, a ward, a town, a street, a block, an address, etc.) are associated with one division stacker. For example, one or more cities, wards, towns and villages may be associated with one division stacker, or one or more streets, one or more street addresses, or a combination thereof may be associated with each other. For example, when the control unit 31 recognizes the address to the extent that the delivery target P can be classified by the classification stacker in the image recognition process (when the address of the delivery target can be specified to a preset degree or more), the delivery target It is determined that the object P can be classified into the classification stackers. Then, the control unit 31 divides the delivery object P into the division stackers that can be determined based on the address that can be specified more than a preset degree among the plurality of division stackers assigned for each address. 19 is controlled. If the address is not recognized by the classification stacker to the extent that the delivery object P can be classified, the control unit 31 determines that the delivery target P cannot be classified into the classification stacker. Then, the control unit 31 controls the division unit 19 so as to accumulate the delivery object P in a location different from the plurality of division locations assigned for each address.

より具体的には、1つの区分スタッカに郵便番号が対応付けられている場合、制御部31は、例えば、画像認識処理において特定した住所のうち、郵便番号を認識することができた場合(「配達対象物の住所を予め設定された度合以上特定できた場合」の一例)、配達対象物Pを認識した郵便番号に対応付けられた区分スタッカに配達対象物Pを区分できると判定し、特定した住所のうち、郵便番号を認識および郵便番号を補完する市区町村などの住所を認識することができなかった場合、配達対象物Pを区分スタッカに区分できない(例えばリジェクトスタッカに区分する)と判定する。 More specifically, when a zip code is associated with one division stacker, the control unit 31 can recognize the zip code among the addresses specified in the image recognition process, for example ("" An example of "when the address of the delivery target can be specified more than a preset degree"), it is determined that the delivery target P can be classified into the classification stacker associated with the zip code that recognizes the delivery target P, and the delivery target P is specified. If the postal code cannot be recognized and the address of the city, ward, town, or village that complements the postal code cannot be recognized, the delivery object P cannot be classified into the classification stacker (for example, it is classified into the reject stacker). judge.

ここで、OCR部24、及び住所特定部26が用いるパラメータセットは、通常の顧客の配達対象物Pに対する処理(通常モード)と、大口顧客の配達対象物Pに対する処理(大口顧客モード)とで異なる。大口顧客とは、同じ住所記載欄を有する複数の配達対象物Pをまとめて発送する顧客である。 Here, the parameter set used by the OCR unit 24 and the address identification unit 26 is a process for the delivery object P of the normal customer (normal mode) and a process for the delivery object P of the large customer (large customer mode). different. A large customer is a customer who collectively ships a plurality of delivery objects P having the same address entry field.

例えば、OCR部24は、通常モードが選択されている場合、通常モードに対応付けられたパラメータセットを用いて画像認識処理を行う。この通常モードにおけるパラメータセットに関しては特段の制限はなく、配達物処理装置20は、任意の手法によってパラメータセットを決定してよい。また、OCR部24は、大口顧客モードが選択されている場合、パラメータセット候補選択部28及び評価部30の処理によって選択された、大口顧客モードに対応付けられた複数のパラメータセットを用いて画像認識処理を行う。 For example, when the normal mode is selected, the OCR unit 24 performs image recognition processing using the parameter set associated with the normal mode. There are no particular restrictions on the parameter set in this normal mode, and the delivery processing device 20 may determine the parameter set by any method. Further, when the large customer mode is selected, the OCR unit 24 uses a plurality of parameter sets associated with the large customer mode selected by the processing of the parameter set candidate selection unit 28 and the evaluation unit 30 to obtain an image. Perform recognition processing.

パラメータセット候補選択部28は、大口顧客モードが実行される場合において、第1の所定の条件を満たす場合に動作し、記憶部50に記憶されたパラメータセット群58のうちから複数のパラメータセット(パラメータセット候補)を抽出し、抽出したパラメータセット候補からパラメータセットを順次選択する。パラメータセット候補選択部28は、順次選択したパラメータセットを用いて、テスト用の配達対象物Pの画像に対して、住所認識部22に画像認識処理させる。第1の所定の条件とは、後述するパラメータセットの新規設定又は変更が必要であることを示唆する条件である。 The parameter set candidate selection unit 28 operates when the first predetermined condition is satisfied when the large customer mode is executed, and a plurality of parameter sets (a plurality of parameter sets) from the parameter set group 58 stored in the storage unit 50 ( Parameter set candidates) are extracted, and parameter sets are sequentially selected from the extracted parameter set candidates. The parameter set candidate selection unit 28 causes the address recognition unit 22 to perform image recognition processing on the image of the delivery object P for testing by using the sequentially selected parameter set. The first predetermined condition is a condition suggesting that a new setting or change of the parameter set described later is necessary.

パラメータセット候補選択部28は、評価部30の評価結果に基づいて、第2の所定の条件(所定の条件)を満たすパラメータセットを選択する。例えば、第2の所定の条件を満たすパラメータセットは、画像認識処理がされた配達対象物Pのうち、画像認識処理の結果によって配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合が第1の閾値以上のパラメータセットである、または区分スタッカに区分された度合が最も高いパラメータセットである。換言すると、第2の所定の条件を満たすパラメータセットは、配達対象物Pに対する画像認識処理の結果によって配達対象物Pが区分スタッカとは異なる箇所に区分される度合が第1の閾値未満であるパラメータセット、または区分スタッカとは異なる箇所に区分される度合が最も低いパラメータセットである。 The parameter set candidate selection unit 28 selects a parameter set that satisfies the second predetermined condition (predetermined condition) based on the evaluation result of the evaluation unit 30. For example, in the parameter set satisfying the second predetermined condition, the degree to which the delivery object P is classified into the classification stacker according to the result of the image recognition processing among the delivery objects P subjected to the image recognition processing is the first threshold value. It is the above parameter set, or the parameter set with the highest degree of division into the division stacker. In other words, in the parameter set satisfying the second predetermined condition, the degree to which the delivery object P is classified into a place different from the classification stacker according to the result of the image recognition processing for the delivery object P is less than the first threshold value. It is the parameter set or the parameter set with the lowest degree of being classified in a place different from the classification stacker.

評価部30は、住所認識部22による画像認識処理の結果に基づいて、パラメータセットを評価する。評価部30は、画像認識処理された配達対象物Pのうち、画像認識処理の結果によって配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合に基づいて、パラメータセットを評価する。配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合が高い程、その処理に用いられたパラメータセットの評価は高い傾向となる。 The evaluation unit 30 evaluates the parameter set based on the result of the image recognition process by the address recognition unit 22. The evaluation unit 30 evaluates the parameter set based on the degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers according to the result of the image recognition processing among the delivery objects P that have undergone the image recognition processing. The higher the degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers, the higher the evaluation of the parameter set used for the processing tends to be.

搬送制御部34は、例えば住所特定部26の指示に基づいて、区分部19を制御することで配達対象物Pを特定された住所に対応する区分スタッカに区分したり、リジェクトスタッカに配達対象物Pを搬送したりする。また、搬送制御部34は、配達対象物Pが供給部10から取り出され、搬送機構12に送られたタイミングや、搬送機構12が配達対象物Pを搬送する速度、搬送機構19Aが配達対象物Pを搬送する速度、検出センサ19Dの検知結果等に基づいて、配達物処理システム1における配達対象物Pの位置を認識する。そして、搬送制御部34は、配達対象物Pが、住所特定部26により指示された区分スタッカに配達対象物Pを搬送する、集積搬送機構19Bに近づいた場合に、その集積搬送機構19Bの分岐点に設けられた切替部19Cをオン状態に制御する。これにより、配達対象物Pは、住所特定部26により指示された区分スタッカに搬送される。 The transport control unit 34 controls the division unit 19 based on the instruction of the address identification unit 26, for example, to classify the delivery object P into the division stackers corresponding to the specified addresses, or to the reject stacker for the delivery object. Transport P. Further, in the transport control unit 34, the timing at which the delivery target P is taken out from the supply unit 10 and sent to the transport mechanism 12, the speed at which the transport mechanism 12 transports the delivery target P, and the transport mechanism 19A are the delivery target. The position of the delivery object P in the delivery processing system 1 is recognized based on the speed at which P is conveyed, the detection result of the detection sensor 19D, and the like. Then, when the delivery target P approaches the integrated transport mechanism 19B that transports the delivery target P to the division stacker instructed by the address identification unit 26, the transport control unit 34 branches the integrated transport mechanism 19B. The switching unit 19C provided at the point is controlled to be in the ON state. As a result, the delivery object P is transported to the division stacker instructed by the address identification unit 26.

表示制御部32は、表示部8を制御して、所望の画像を表示させる。通信制御部36は、配達物処理装置20が保持する情報を、通信部40を用いて他の配達物処理装置に送信する。 The display control unit 32 controls the display unit 8 to display a desired image. The communication control unit 36 transmits the information held by the delivery processing device 20 to another delivery processing device using the communication unit 40.

以下、大口顧客により発送される配達対象物Pを処理するモードである大口顧客モードにおける処理について説明する。大口顧客により発送される配達対象物Pは、一つの或いは有限数のフォーマットで、住所等が印刷(あるいは印刷されたものが貼付)されていることが多い。従って、住所認識部22は、一つのパラメータセットを繰り返し使用して画像認識処理を行うことができる。 Hereinafter, processing in the large customer mode, which is a mode for processing the delivery object P shipped by the large customer, will be described. The delivery object P shipped by a large customer is often printed (or printed) with an address or the like in one or a finite number of formats. Therefore, the address recognition unit 22 can perform the image recognition process by repeatedly using one parameter set.

本実施形態では、第1の所定の条件が満たされた場合、制御部31は、パラメータ候補選択部28にパラメータセット候補からパラメータセットを順次選択させ、選択したパラメータセットを用いて処理対象の大口顧客の配達対象物Pに対して、住所認識部22に画像認識処理を行わせる。そして、評価部30が、各パラメータセットに対応する画像認識処理がされた結果を評価し、パラメータセット候補選択部28が、処理対象の大口顧客の配達対象物Pを処理するのに用いる、第2の所定の条件を満たすパラメータセットを選択する。以下、具体的に説明する。 In the present embodiment, when the first predetermined condition is satisfied, the control unit 31 causes the parameter candidate selection unit 28 to sequentially select a parameter set from the parameter set candidates, and uses the selected parameter set to process a large number of processing targets. The address recognition unit 22 is made to perform image recognition processing on the delivery object P of the customer. Then, the evaluation unit 30 evaluates the result of the image recognition processing corresponding to each parameter set, and the parameter set candidate selection unit 28 is used to process the delivery object P of the large customer to be processed. Select a parameter set that satisfies the predetermined condition of 2. Hereinafter, a specific description will be given.

大口顧客モードや、大口顧客である顧客、その他の設定は、配達物処理装置20のオペレータの操作によって行われてもよい。図5は、表示部8に表示される大口顧客モードなどの設定が行われる設定画面IMの一例を示す図である。設定画面IMは、オペレータによって大口顧客としてA社の配達対象物Pを指定する所定の操作が操作部6に対して行われた場合に表示部8に表示される画面の一例である。設定画面IMには、例えば大口顧客モードがオン状態であるか、オフ状態であるか否かを設定するための設定領域A1が含まれる。図中、「A社1」とは、大口顧客であるA社が使用するフォーマットのうち、「1」が付番されたフォーマットを示している。配達物処理装置20のオペレータは、設定領域A1に対して、マウスでクリック、或いは所望の場所をタップすることで、オン/オフの設定や、大口顧客フォーマットの変更の設定、他の大口顧客が使用する大口顧客フォーマットの設定等を行うことができる。 The large customer mode, the customer who is a large customer, and other settings may be performed by the operation of the operator of the delivery processing device 20. FIG. 5 is a diagram showing an example of a setting screen IM in which settings such as a large customer mode displayed on the display unit 8 are performed. The setting screen IM is an example of a screen displayed on the display unit 8 when a predetermined operation of designating the delivery object P of the company A as a large customer is performed on the operation unit 6 by the operator. The setting screen IM includes, for example, a setting area A1 for setting whether or not the large customer mode is on or off. In the figure, "Company A 1" indicates a format numbered "1" among the formats used by company A, which is a large customer. The operator of the delivery processing device 20 can set the setting area A1 by clicking with the mouse or tapping a desired place to set on / off, change the large customer format, and other large customers. It is possible to set the large customer format to be used.

また、設定画面IMには、例えばパラメータセットの選択モードをオペレータが選択するか、配達物処理装置20が自動で選択するか否かを設定するための設定領域A2が含まれる。オペレータは、設定領域A2に対して、所望の場所をマウスでクリック等することで、オペレータによってパラメータセットを選択するモード、又は自動でパラメータセットが選択されるモードを設定することができる。 Further, the setting screen IM includes a setting area A2 for setting, for example, whether or not the operator selects the parameter set selection mode or the delivery processing device 20 automatically selects the parameter set. The operator can set a mode in which the parameter set is selected by the operator or a mode in which the parameter set is automatically selected by clicking a desired place with the mouse on the setting area A2.

オペレータが、パラメータセットをオペレータによって選択するモードを設定した場合、例えば設定画面IMはパラメータセットを選択する選択画面に遷移する。図中、「オペレータ操作オン」は、オペレータによってパラメータセットが選択されるモードの設定領域であり、図中、「オペレータ操作オフ」は、自動でパラメータセットが選択されるモードの設定領域である。 When the operator sets a mode in which the parameter set is selected by the operator, for example, the setting screen IM transitions to the selection screen for selecting the parameter set. In the figure, "operator operation on" is a mode setting area in which the parameter set is selected by the operator, and in the figure, "operator operation off" is a mode setting area in which the parameter set is automatically selected.

また、設定画面IMには、パラメータセットの更新処理が自動で開始されるか、又は手動で開始されるかを設定するための設定領域A3が含まれる。また、設定領域A3には、パラメータセットの更新処理が自動で開始される場合の更新条件(第1の所定の条件)を設定する設定領域が含まれる。パラメータセットが自動更新される場合の更新条件は、(1)画像認識処理の結果が所定条件を満たすこと(図中、「評価結果」と表記)、(2)評価部30が、好適なパラメータセットを選択し、住所認識部22が、選択された好適なパラメータセットを用いて画像認識処理を行ってから一定期間が経過したこと(図中、「一定周期」と表記)、或いは、(3)上記(1)と(2)のうち一方を満たすこと(図中、「統合」と表記)の中から選択される。また、更新条件は、これに限らず、上記(1)と(2)のうち双方を満たすことでもよい。また、これらに限らず、どれかに固定でもよい。 Further, the setting screen IM includes a setting area A3 for setting whether the parameter set update process is automatically started or manually started. Further, the setting area A3 includes a setting area for setting an update condition (first predetermined condition) when the parameter set update process is automatically started. When the parameter set is automatically updated, the update conditions are as follows: (1) The result of the image recognition process satisfies a predetermined condition (indicated as "evaluation result" in the figure), and (2) the evaluation unit 30 determines suitable parameters. A certain period of time has passed since the address recognition unit 22 selected the set and performed the image recognition process using the selected suitable parameter set (indicated as "constant cycle" in the figure), or (3). ) It is selected from satisfying one of the above (1) and (2) (denoted as "integration" in the figure). Further, the update condition is not limited to this, and both of the above (1) and (2) may be satisfied. Further, the present invention is not limited to these, and may be fixed to any of them.

なお、パラメータセットが更新される条件は、オペレータによって所定の操作がされたことであってもよい。この場合、設定画面IMの設定領域A3に含まれる更新開始ボタン(図中、「更新開始」)に対するオペレータの操作によって、パラメータセットの更新が手動で開始される。 The condition for updating the parameter set may be that a predetermined operation has been performed by the operator. In this case, the parameter set update is manually started by the operator's operation on the update start button (“update start” in the figure) included in the setting area A3 of the setting screen IM.

図6は、配達対象物処理装置20により実行される大口顧客モード開始処理の流れを示すフローチャートである。本処理は、例えば、オペレータが、図5で示した設定画面IMに対して、大口顧客モードをオン状態に設定し、大口顧客モードの開始を指示する所定の操作が操作部6に対して行われた場合に実行される。また、本処理では、テスト用の配達対象物Pの画像に含まれる正解の住所情報は、予め分かっていなくてもよい。 FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the large customer mode start processing executed by the delivery object processing device 20. In this process, for example, the operator sets the large customer mode to the on state with respect to the setting screen IM shown in FIG. 5, and performs a predetermined operation instructing the operation unit 6 to start the large customer mode. It will be executed if it is broken. Further, in this process, the correct address information included in the image of the delivery object P for the test does not have to be known in advance.

まず、住所認識部22が、撮像部14により撮像された所定数のテスト用の配達対象物Pの画像を取得する(ステップS100)。テスト用の配達対象物Pには、後述する同一の特徴情報(例えば同一の大口顧客フォーマット)を有する書状が付与されている。なお、テスト用の配達対象物Pは、例えば実際に処理される配達対象物Pであってもよいし、処理されない配達対象物Pであってもよい。また、テスト用の配達対象物Pの画像は、事前に取得され、記憶部50に記憶された画像が用いられてもよい。 First, the address recognition unit 22 acquires a predetermined number of images of the delivery object P for testing captured by the image pickup unit 14 (step S100). A letter having the same characteristic information (for example, the same large customer format), which will be described later, is attached to the delivery object P for testing. The delivery object P for testing may be, for example, a delivery object P that is actually processed, or a delivery object P that is not processed. Further, as the image of the delivery object P for the test, the image acquired in advance and stored in the storage unit 50 may be used.

次に、パラメータセット候補選択部28は、取得した画像から特徴情報を取得する(ステップS102)。特徴情報とは、画像における住所記載欄である枠線のサイズや、枠線の種類、枠線の縦横比、枠線の位置、所定のマークの種類、所定のマークの位置等である。制御部31は、処理対象の画像について、住所認識部22に上述した「補助処理」を行わせる。そして、パラメータセット候補選択部28は、補助処理の結果に基づいて、特徴情報を取得する。 Next, the parameter set candidate selection unit 28 acquires feature information from the acquired image (step S102). The feature information includes the size of the border, which is the address entry field in the image, the type of the border, the aspect ratio of the border, the position of the border, the type of a predetermined mark, the position of a predetermined mark, and the like. The control unit 31 causes the address recognition unit 22 to perform the above-mentioned "auxiliary processing" on the image to be processed. Then, the parameter set candidate selection unit 28 acquires the feature information based on the result of the auxiliary processing.

次に、パラメータセット候補選択部28は、取得した特徴情報と、大口顧客フォーマット56に含まれる特徴情報とを比較して、類似する特徴情報を抽出する(ステップS104)。次に、パラメータセット候補選択部28は、抽出した類似する特徴情報に基づいて、大口顧客フォーマットを特定する(ステップS106)。また、大口顧客フォーマットを特定するためのステップS102からステップS106までの処理は、オペレータにより予め大口顧客フォーマットが設定画面IMにおいて選定されている場合、省略してもよい。 Next, the parameter set candidate selection unit 28 compares the acquired feature information with the feature information included in the large customer format 56, and extracts similar feature information (step S104). Next, the parameter set candidate selection unit 28 identifies the large customer format based on the extracted similar feature information (step S106). Further, the processes from step S102 to step S106 for specifying the large customer format may be omitted when the large customer format is selected in advance on the setting screen IM by the operator.

ここで、図7を用いて大口顧客フォーマットについて説明する。図7は、大口顧客フォーマット56に含まれる情報を模式的に示す図である。大口顧客フォーマット56には大口顧客のフォーマットごとに、枠線の種類や、枠線のサイズ、枠線の縦横比、枠線の配置、マークの種類、マークの配置等を示す情報が記述されている。大口顧客フォーマット56は、「住所記載欄の既知の特徴情報」の一例である。 Here, the large customer format will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram schematically showing information included in the large customer format 56. In the large customer format 56, information indicating the type of the border, the size of the border, the aspect ratio of the border, the arrangement of the border, the type of the mark, the arrangement of the mark, etc. is described for each format of the large customer. There is. The large customer format 56 is an example of "known feature information in the address entry field".

例えば、パラメータセット候補選択部28は、処理対象の大口顧客フォーマットの枠線の配置が、既知の大口顧客フォーマットの枠線の配置に対して所定の範囲内にある場合、処理対象の大口顧客フォーマットと、既知の大口顧客フォーマットとが類似すると判定する。また、例えば、パラメータセット候補選択部28は、処理対象の大口顧客フォーマットの枠線の大きさを、所定の範囲拡大/縮小したとき既知の大口顧客フォーマットの枠線の大きさと合致する場合、処理対象の大口顧客フォーマットと、既知の大口顧客フォーマットとが類似すると判定する。これによって、配達対象物Pの住所記載欄が、どの大口顧客のフォーマットに該当するかを決定することができる。 For example, the parameter set candidate selection unit 28 determines that when the arrangement of the borders of the large customer format to be processed is within a predetermined range with respect to the arrangement of the borders of the known large customer formats, the large customer format to be processed Is similar to the known large customer format. Further, for example, the parameter set candidate selection unit 28 processes when the size of the border of the large customer format to be processed matches the size of the border of the large customer format known when the predetermined range is expanded / reduced. It is determined that the target large customer format and the known large customer format are similar. Thereby, it is possible to determine which large customer format the address entry field of the delivery object P corresponds to.

ここで、図6に説明を戻す。次に、パラメータセット候補選択部28は、特定した大口顧客フォーマットに対応付けられたパラメータセット候補を抽出する(ステップS108)。このように、パラメータセット候補選択部28は、処理対象の画像から得られるフォーマット(枠線など)に類似するフォーマットを、記憶部50に記憶された大口顧客フォーマット56から抽出し、抽出した大口顧客フォーマットに対応付けられたパラメータセット候補を取得する。 Here, the description is returned to FIG. Next, the parameter set candidate selection unit 28 extracts the parameter set candidates associated with the specified large customer format (step S108). In this way, the parameter set candidate selection unit 28 extracts a format similar to the format (frame line, etc.) obtained from the image to be processed from the large customer format 56 stored in the storage unit 50, and extracts the large customer. Get the parameter set candidates associated with the format.

ここで、図8を用いてパラメータセット群について説明する。図8は、記憶部50に記憶されたパラメータセット群58の一例を示す図である。複数のパラメータセットは、それぞれテスト済の大口顧客フォーマットに対応付けられている。例えば大口顧客フォーマット「A社1」(大口顧客A社のフォーマット1)に対しては、パラメータセットA1−1からA1−3が対応付けられ、大口顧客フォーマット「A社2」(大口顧客A社のフォーマット2)に対しては、パラメータセットA2−1からA1−5が対応付けられ、大口顧客フォーマット「B社1」(大口顧客B社のフォーマット1)に対しては、パラメータセットB1−1からB1−4が対応付けられている。例えば、「A社1」に対応付けられたパラメータセット候補は、パラメータセットA1−1からA1−3である。 Here, the parameter set group will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of the parameter set group 58 stored in the storage unit 50. Multiple parameter sets are each associated with a tested large customer format. For example, the parameter sets A1-1 to A1-3 are associated with the large customer format "A company 1" (large customer A company format 1), and the large customer format "A company 2" (large customer A company). The parameter sets A2-1 to A1-5 are associated with the format 2) of the above, and the parameter set B1-1 is associated with the large customer format "Company 1" (format 1 of the large customer B). B1-4 are associated with each other. For example, the parameter set candidates associated with "Company A 1" are parameter sets A1-1 to A1-3.

大口顧客フォーマットに対応付けられたパラメータセットは、その大口顧客フォーマットに記載された住所に対する画像認識処理に用いられるものである。このパラメータセットは、例えば、他のパラメータセットに比して、画像認識処理の結果が良好である。また、パラメータセットは、例えば、大口顧客フォーマットに対して環境要因ごとに一以上設定されたものである。 The parameter set associated with the large customer format is used for image recognition processing for the address described in the large customer format. This parameter set has better results of image recognition processing than, for example, other parameter sets. Further, for example, one or more parameter sets are set for each environmental factor for a large customer format.

環境要因とは、例えば、配達物処理装置20が設置された領域の光の強さや、温度の高低、湿度の高低等である。例えば配達対象物Pに対して照射される光が強くなると、配達対象物Pからの反射光が強くなり、撮像部14により取得された画像の鮮明さが低下する場合がある。例えば、反射の影響を低減させるためのパラメータセットが、テスト済みの大口顧客フォーマットに対応付けられている。このパラメータセットは、例えば、実験結果に基づいて、事前に導出され記憶部50に記憶される。また、パラメータセットは、例えば、大口顧客フォーマットに対して所定の要因ごとに一以上設定されたものであってもよい。この所定の要因は、配達対象物Pの印字や、記載された文字等の態様を含む。印字の態様とは、印字や記載された文字の濃さや、太さ等である。印字等の態様が異なることにより、印字や、記載された文字等の輝度値等が変わり画像認識処理の結果が異なる場合があるためである。 Environmental factors include, for example, the intensity of light in the area where the delivery processing device 20 is installed, the high and low temperature, the high and low humidity, and the like. For example, when the light emitted to the delivery object P becomes stronger, the reflected light from the delivery object P becomes stronger, and the sharpness of the image acquired by the image pickup unit 14 may decrease. For example, a set of parameters to reduce the effects of reflections is associated with the tested large customer formats. This parameter set is derived in advance and stored in the storage unit 50, for example, based on the experimental results. Further, the parameter set may be set to one or more for each predetermined factor for the large customer format, for example. This predetermined factor includes the printing of the delivery object P, the written characters, and the like. The printing mode is the density, thickness, etc. of the printed characters and the written characters. This is because the result of the image recognition process may be different due to the difference in the mode of printing or the like, the brightness value of the printed characters or the written characters or the like.

また、処理対象の配達対象物Pが、どの大口顧客フォーマットを有しているかを決定する処理は、手動でされてもよい。この場合、例えば、パラメータセット候補選択部28は、オペレータの操作に基づいて、パラメータセット群58から抽出するパラメータセット候補を決定する。例えば、表示制御部32が、既知の特徴情報に対応する大口顧客フォーマットを含む画像を表示部8に表示させる。オペレータは、表示部8に表示された画像に基づいて、処理対象の配達対象物Pの大口顧客フォーマットに類似する大口顧客フォーマットの画像を選択することで、パラメータセット候補が決定される。 Further, the process of determining which large customer format the delivery object P to be processed has may be manually performed. In this case, for example, the parameter set candidate selection unit 28 determines the parameter set candidates to be extracted from the parameter set group 58 based on the operation of the operator. For example, the display control unit 32 causes the display unit 8 to display an image including a large customer format corresponding to known feature information. The operator determines the parameter set candidate by selecting an image of a large customer format similar to the large customer format of the delivery object P to be processed based on the image displayed on the display unit 8.

ここで、図6に説明を戻す。次に、パラメータセット候補選択部28は、ステップS108で抽出したパラメータセット候補の中からパラメータセットを一つ選択する(ステップS110)。次に、パラメータセット候補選択部28は、パラメータセット候補の中から選択したパラメータセットを住所認識部22に出力する。そして、制御部31は、住所認識部22に所定数のテスト用の配達対象物Pの画像に対して画像認識処理を実行させ、画像認識処理において特定された住所に基づいて、特定された住所に対応する区分スタッカに区分することができるか否かを判定する処理を行い、判定結果を記憶部50に記憶させる(ステップS112)。次に、パラメータセット候補選択部28は、パラメータセット候補のうち全てのパラメータセットが選択され、全てのパラメータセットによって画像認識処理がされたか否かを判定する(ステップS114)。 Here, the description is returned to FIG. Next, the parameter set candidate selection unit 28 selects one parameter set from the parameter set candidates extracted in step S108 (step S110). Next, the parameter set candidate selection unit 28 outputs the parameter set selected from the parameter set candidates to the address recognition unit 22. Then, the control unit 31 causes the address recognition unit 22 to execute an image recognition process on a predetermined number of images of the delivery object P for testing, and the address specified based on the address specified in the image recognition process. A process of determining whether or not the image can be divided into the classification stackers corresponding to the above is performed, and the determination result is stored in the storage unit 50 (step S112). Next, the parameter set candidate selection unit 28 determines whether or not all the parameter sets have been selected from the parameter set candidates and the image recognition process has been performed by all the parameter sets (step S114).

全てのパラメータセットによって画像認識処理がされていない場合、ステップS110の処理に戻り、選択されていないパラメータセットが選択され、ステップS112においてステップS100で取得された画像に対して行われる。全てのパラメータセットによって画像認識処理がされた場合、評価部30が、ステップS112で記憶部50に記憶された判定結果に基づいて、配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合(区分スタッカに区分できると判定された度合)が第1の閾値以上のパラメータセットが存在するか否かを判定する(ステップS116)。 If the image recognition process is not performed by all the parameter sets, the process returns to the process of step S110, the unselected parameter set is selected, and the image recognition process is performed on the image acquired in step S100 in step S112. When the image recognition process is performed by all the parameter sets, the evaluation unit 30 classifies the delivery object P into the classification stacker based on the determination result stored in the storage unit 50 in step S112 (to the classification stacker). It is determined whether or not there is a parameter set whose degree (degree of determination that it can be classified) is equal to or greater than the first threshold value (step S116).

区分された度合が第1の閾値以上のパラメータセットが存在する場合、パラメータセット候補選択部28が、区分された度合が第1の閾値以上のパラメータセットのうちから、好適なパラメータセットを選択する(ステップS118)。好適なパラメータセットとは、例えば、評価部30の評価が最も高いパラメータセットである。すなわち、配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合が最も高いパラメータセットである。 When there is a parameter set whose degree of division is equal to or higher than the first threshold value, the parameter set candidate selection unit 28 selects a suitable parameter set from the parameter sets whose degree of division is equal to or higher than the first threshold value. (Step S118). A suitable parameter set is, for example, a parameter set with the highest evaluation by the evaluation unit 30. That is, it is the parameter set having the highest degree of classification of the delivery object P into the classification stackers.

ここで図9を用いて画像認識処理の評価について説明する。図9は、画像認識処理が評価された結果の一例を示す図である。本図において、図6のステップS106では、大口顧客フォーマットとして「A社1」が選択されたことを前提としている。この場合、住所認識部22は、パラメータセットA1−1からA1−3を順次適用して、それぞれを用いて画像認識処理を実行する。本図では、パラメータセットA1−2が用いられた場合に、配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合(例えば区分率)が最も高かったため、大口顧客フォーマット「A社1」に対して、パラメータセットA1−2が選択される。 Here, the evaluation of the image recognition process will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram showing an example of the result of evaluating the image recognition process. In this figure, in step S106 of FIG. 6, it is premised that "Company A 1" is selected as the large customer format. In this case, the address recognition unit 22 sequentially applies the parameter sets A1-1 to A1-3, and executes the image recognition process using each of them. In this figure, when the parameter set A1-2 is used, the degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers (for example, the classification rate) is the highest. Parameter set A1-2 is selected.

ここで、図6に説明を戻す。区分された度合が第1の閾値以上のパラメータセットが存在しない場合、パラメータセット候補選択部28は、所定のパラメータセットを選択する(ステップS120)。所定のパラメータとは、例えば区分スタッカに区分された度合が最も高いパラメータセットである。次に、パラメータセット候補選択部28は、選択したパラメータセットに含まれる一以上のパラメータを所定の範囲において個別に変更して、新規なパラメータセットを生成する(ステップS122)。 Here, the description is returned to FIG. When there is no parameter set whose degree of division is equal to or higher than the first threshold value, the parameter set candidate selection unit 28 selects a predetermined parameter set (step S120). The predetermined parameter is, for example, a parameter set having the highest degree of division into a division stacker. Next, the parameter set candidate selection unit 28 individually changes one or more parameters included in the selected parameter set within a predetermined range to generate a new parameter set (step S122).

次に、パラメータセット候補選択部28は、ステップS122で生成したパラメータセットを住所認識部22に出力する。そして、制御部31は、住所認識部22に所定数のテスト用の配達対象物Pの画像に対して、画像認識処理を実行させ、画像認識処理において特定された住所に基づいて、特定された住所に対応する区分スタッカに区分させて、新規に生成したパラメータセットと、処理結果とを対応付けて記憶部50に記憶させる(ステップS124)。 Next, the parameter set candidate selection unit 28 outputs the parameter set generated in step S122 to the address recognition unit 22. Then, the control unit 31 causes the address recognition unit 22 to execute an image recognition process on a predetermined number of images of the delivery object P for testing, and is specified based on the address specified in the image recognition process. It is divided into the classification stackers corresponding to the addresses, and the newly generated parameter set is associated with the processing result and stored in the storage unit 50 (step S124).

次に、パラメータ候補選択部28は、ステップS120で選択したパラメータセットに含まれるパラメータを所定の範囲内で網羅的に変更したか否かを判定する(ステップS126)。選択したパラメータセットに含まれるパラメータを網羅的に変更していない場合、ステップS122の処理に戻る。選択したパラメータセットに含まれるパラメータを網羅的に変更した場合、パラメータ候補選択部28は、記憶部50に記憶された新規に生成したパラメータセットのうちから、好適なパラメータセットを選択する(ステップS128)。このように、パラメータ候補選択部28は、好適なパラメータセットを新たに生成する。これにより本フローチャートの処理は終了する。 Next, the parameter candidate selection unit 28 determines whether or not the parameters included in the parameter set selected in step S120 are comprehensively changed within a predetermined range (step S126). If the parameters included in the selected parameter set have not been comprehensively changed, the process returns to step S122. When the parameters included in the selected parameter set are comprehensively changed, the parameter candidate selection unit 28 selects a suitable parameter set from the newly generated parameter sets stored in the storage unit 50 (step S128). ). In this way, the parameter candidate selection unit 28 newly generates a suitable parameter set. This ends the processing of this flowchart.

なお、パラメータ候補選択部28は、新規のパラメータセットを生成するごとに、配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合が第1の閾値以上であるか否かを判定し、区分された度合が第1の閾値以上である場合、新規にパラメータセットを生成することを停止し、そのパラメータセットを好適なパラメータとして選択してもよい。また、ステップS128の処理において、パラメータ候補選択部28は、新規に生成したパラメータセット、およびステップS110で選択したパラメータセットのうちから、好適なパラメータセットを選択してもよい。 Each time the parameter candidate selection unit 28 generates a new parameter set, the parameter candidate selection unit 28 determines whether or not the degree to which the delivery object P is classified into the classification stacker is equal to or higher than the first threshold value, and the degree of classification is determined. If is greater than or equal to the first threshold, the generation of a new parameter set may be stopped and the parameter set may be selected as a suitable parameter. Further, in the process of step S128, the parameter candidate selection unit 28 may select a suitable parameter set from the newly generated parameter set and the parameter set selected in step S110.

上述した処理によって、パラメータセット候補選択部28は、処理対象の配達対象物Pに好適なパラメータセットを選択することができる。 By the above-described processing, the parameter set candidate selection unit 28 can select a parameter set suitable for the delivery target P to be processed.

[フローチャートの変形例]
また、図6に示すフローチャートの処理は、以下のように変更されてもよい。ステップS116の処理において、評価部30は、配達対象物Pが区分される区分スタッカと、予め記憶部50に記憶された配達対象物Pの正解住所とを比較して、配達対象物Pが正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合(区分スタッカに区分できると判定された度合)が第2の閾値以上のパラメータセット(「第2の条件を満たすパラメータセット」の一例)が存在するか否かを判定してもよい。「正解住所」とは、配送対象物Pの宛先として配送対象物Pに表示された住所である。「配達対象物Pが正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合」とは、例えば、各区分スタッカに区分された複数の配送対象物Pのなかで、正しい区分スタッカに区分された配達対象物Pの割合である。「配達対象物Pが正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合」は、例えば、テスト用の複数の配達対象物Pが区分された結果に基づき、導出される。そして、評価部30は、配達対象物Pが正しい区分スタッカに区分された度合が高いパラメータセットほど高い評価を与える。第2の閾値以上のパラメータセットが存在する場合、ステップS118の処理に進み、第2の閾値以上のパラメータセットが存在しない場合、ステップS120の処理に進む。
[Flowchart modification example]
Further, the processing of the flowchart shown in FIG. 6 may be changed as follows. In the process of step S116, the evaluation unit 30 compares the division stacker in which the delivery object P is classified with the correct address of the delivery object P stored in the storage unit 50 in advance, and the delivery object P is the correct answer. Is there a parameter set (an example of "a parameter set that satisfies the second condition") in which the degree of classification into the classification stacker corresponding to the address (the degree of determination that the address can be classified into the classification stacker) is equal to or higher than the second threshold value? It may be determined whether or not. The "correct address" is an address displayed on the delivery target P as the destination of the delivery target P. "The degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers corresponding to the correct address" is, for example, the delivery target classified into the correct classification stacker among the plurality of delivery objects P classified into each classification stacker. It is the ratio of the thing P. "The degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers corresponding to the correct address" is derived, for example, based on the result of classification of a plurality of delivery objects P for testing. Then, the evaluation unit 30 gives a higher evaluation to the parameter set having a higher degree of classification of the delivery object P into the correct classification stacker. If there is a parameter set equal to or higher than the second threshold value, the process proceeds to step S118, and if there is no parameter set equal to or higher than the second threshold value, the process proceeds to step S120.

評価部30は、例えば、配達対象物Pの配達対象物IDごとに、配達対象物Pの正解住所と、正解住所に対応する区分スタッカと、実際に画像認識処理によって配達対象物Pが区分される区分スタッカとを対応付けて、処理結果情報62として記憶部50に記憶させる。図10は、処理結果情報62の一例を示す図である。 For example, the evaluation unit 30 classifies the delivery target P into the correct address of the delivery target P, the classification stacker corresponding to the correct address, and the delivery target P by the image recognition process for each delivery target ID of the delivery target P. It is stored in the storage unit 50 as the processing result information 62 in association with the division stacker. FIG. 10 is a diagram showing an example of the processing result information 62.

そして、評価部30は、処理結果情報62を参照して、正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合(例えば区分率)を導出し、導出した度合に基づいて、画像認識処理を評価する。図11は、画像認識処理が評価された結果の他の一例を示す図である。本図では、パラメータセットA1−2によって処理がされた際に正解住所に対応する区分スタッカに区分される度合が最も高かったため、大口顧客フォーマット「A社1」に対して、パラメータセットA1−2が選択される。 Then, the evaluation unit 30 derives the degree of classification (for example, the classification rate) in the classification stacker corresponding to the correct address with reference to the processing result information 62, and evaluates the image recognition process based on the derived degree. .. FIG. 11 is a diagram showing another example of the result of evaluating the image recognition process. In this figure, when the processing is performed by the parameter set A1-2, the degree of classification into the classification stacker corresponding to the correct address is the highest. Therefore, the parameter set A1-2 is applied to the large customer format “Company A1”. Is selected.

正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合がパラメータセットの評価に用いられる場合、図6のステップS128では、好適なパラメータセットとして、正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合が最も高いパラメータセットが選択される。 When the degree of classification into the classification stacker corresponding to the correct address is used for the evaluation of the parameter set, in step S128 of FIG. 6, the degree of classification into the classification stacker corresponding to the correct address is the highest as a suitable parameter set. The parameter set is selected.

上述した処理では、配達物処理装置20は、配達対象物Pが正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合に基づいて、好適なパラメータセットを選択することにより、正しい区分スタッカに区分したか否かを考慮せずに、好適なパラメータセットを選択する場合に比して、より好適なパラメータセットを選択することができる。 In the above-mentioned processing, has the delivery processing device 20 classified into the correct classification stacker by selecting an appropriate parameter set based on the degree to which the delivery object P is classified into the classification stacker corresponding to the correct address? It is possible to select a more suitable parameter set as compared with the case of selecting a suitable parameter set without considering whether or not.

また、評価部30の画像認識処理の評価は、例えば、テスト用の配達対象物Pの画像に含まれる住所情報(或いは実際に配達対象物Pに付与された情報)と、住所認識部22により画像認識処理がされ取得された情報との相違である誤読率に基づいて、パラメータセットを評価して行われてもよい。この場合、第2の所定の条件を満たす好適なパラメータセットは、例えば、誤読率が所定値以下であるパラメータセット、または誤読率が最も低いパラメータセットである。また、第2の所定の条件を満たすパラメータセットの画像認識処理の評価は、正解住所と画像認識処理により認識した住所の一致率、または正解住所と画像認識処理により認識した住所の一致率と、誤読率とを統合した結果であるスコアに基づいて選択されても行われてもよい。スコアに基づいてパラメータセットの画像認識処理が評価される場合、第2の所定の条件を満たす好適なパラメータセットは、例えば、スコアが所定値以上のパラメータセット、またはスコアが最も高いパラメータセットである。 Further, the evaluation of the image recognition process of the evaluation unit 30 is performed by, for example, the address information included in the image of the delivery object P for testing (or the information actually given to the delivery object P) and the address recognition unit 22. The parameter set may be evaluated based on the misreading rate, which is a difference from the information obtained by the image recognition processing. In this case, a suitable parameter set satisfying the second predetermined condition is, for example, a parameter set having a misreading rate of a predetermined value or less, or a parameter set having the lowest misreading rate. Further, the evaluation of the image recognition processing of the parameter set satisfying the second predetermined condition is based on the matching rate of the correct address and the address recognized by the image recognition processing, or the matching rate of the correct address and the address recognized by the image recognition processing. It may or may not be selected based on a score that is the result of integrating the misreading rate. When the image recognition process of the parameter set is evaluated based on the score, a suitable parameter set satisfying the second predetermined condition is, for example, a parameter set having a score equal to or higher than a predetermined value, or a parameter set having the highest score. ..

図12は、配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の流れを示すフローチャートである。本処理は、例えば、図6で説明したようにパラメータセット候補選択部28により好適なパラメータセットが選択された後に実行される処理である。 FIG. 12 is a flowchart showing a flow of processing executed when the delivery object P is actually processed by the delivery processing device 20. This process is, for example, a process executed after a suitable parameter set is selected by the parameter set candidate selection unit 28 as described with reference to FIG.

まず、住所認識部22は、好適なパラメータセットを設定する(ステップS200)。好適なパラメータセットは、上述した図6のステップS118或いはステップS128でパラメータセット候補選択部28により選択され、住所認識部22に出力された好適なパラメータセットである。 First, the address recognition unit 22 sets a suitable parameter set (step S200). A suitable parameter set is a suitable parameter set selected by the parameter set candidate selection unit 28 in step S118 or step S128 of FIG. 6 described above and output to the address recognition unit 22.

次に、制御部31は、住所認識部22に処理対象の画像を取得させ、取得した画像に対して画像認識処理を実行させる(ステップS202)。次に、住所特定部26が、画像認識処理の結果に基づいて、住所情報を特定する(ステップS204)。そして、制御部31は、特定した住所情報に基づいて、配達対象物Pを区分する区分スタッカを特定する。次に、評価部30は、画像認識処理の結果に基づいて、配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合を導出する(ステップS206)。次に、評価部30は、区分された度合が第1の閾値未満であるか否かを判定する(ステップS208)。第1の閾値未満であることは、「第1の所定の条件を満たすこと」の一例である。 Next, the control unit 31 causes the address recognition unit 22 to acquire the image to be processed and execute the image recognition process on the acquired image (step S202). Next, the address specifying unit 26 specifies the address information based on the result of the image recognition process (step S204). Then, the control unit 31 identifies the division stacker that classifies the delivery object P based on the specified address information. Next, the evaluation unit 30 derives the degree to which the delivery object P is classified into the classification stackers based on the result of the image recognition processing (step S206). Next, the evaluation unit 30 determines whether or not the degree of classification is less than the first threshold value (step S208). Being less than the first threshold value is an example of "satisfying the first predetermined condition".

区分された度合が第1の閾値未満である場合、ステップS210の処理に進む。この場合、配達物処理装置20は、実行している処理(例えば、配達対象物Pの画像を取得する処理や、画像認識処理等)を一時停止する。ステップS210の処理は、図6のフローチャートのステップS100からステップS128の処理である。すなわち、パラメータセット候補選択部28が、記憶部50に記憶された複数のパラメータセット候補を順次選択する。図13は、パラメータセット候補選択部28の処理の概念図である。 If the degree of classification is less than the first threshold value, the process proceeds to step S210. In this case, the delivery processing device 20 suspends the processing being executed (for example, a process of acquiring an image of the delivery object P, an image recognition process, and the like). The process of step S210 is the process of steps S100 to S128 of the flowchart of FIG. That is, the parameter set candidate selection unit 28 sequentially selects a plurality of parameter set candidates stored in the storage unit 50. FIG. 13 is a conceptual diagram of the processing of the parameter set candidate selection unit 28.

例えば、好適であったパラメータセットが、バルク(同一のフォーマットである多数の配達対象物P)の変化やある環境要因の変化に起因して、好適でなくなり、予め設定された第1の閾値未満となると、図12のS210の処理でパラメータセット候補を絞り込み、新たに好適なパラメータセットを選択する処理が実行される。ある環境要因の変化とは、配達物処理装置20が設置された領域の環境(光や、温度、湿度等)が変わったりすることである。また、環境要因には、装置自体の経年劣化が含まれてもよい。 For example, a suitable parameter set becomes unsuitable due to changes in bulk (many delivery objects P of the same format) or changes in certain environmental factors and is less than a preset first threshold. Then, the process of narrowing down the parameter set candidates in the process of S210 of FIG. 12 and selecting a new suitable parameter set is executed. A change in a certain environmental factor is that the environment (light, temperature, humidity, etc.) in the area where the delivery processing device 20 is installed changes. In addition, environmental factors may include aged deterioration of the apparatus itself.

ステップS208の処理で、区分された度合が第1の閾値以上であると判定された場合、ステップS200で設定しているパラメータセットを維持して、ステップS202の処理に進む。 If it is determined in the process of step S208 that the degree of division is equal to or higher than the first threshold value, the parameter set set in step S200 is maintained and the process proceeds to step S202.

また、上述した例では、区分された度合が第1の閾値未満である場合に、パラメータセットを再度選択する処理が行われるものとして説明したが、以下に例示する第1の所定の条件を満たす場合にパラメータセットを再度選択する処理が行われてもよい。第1の所定の条件とは、パラメータセットが好適でない場合に生じる種々の現象を認識するための条件である。第1の所定の条件は、例えば、オペレータや装置の運営者によって任意に設定されてよい。例えば、(画像認識処理結果に関する)第1の所定の条件とは、住所認識部22の画像認識処理の結果に対するスコアが所定以下になったことや、VCS70により処理された頻度が所定頻度以上になったことである。 Further, in the above-described example, it has been described that the process of reselecting the parameter set is performed when the degree of division is less than the first threshold value, but the first predetermined condition illustrated below is satisfied. In some cases, the process of reselecting the parameter set may be performed. The first predetermined condition is a condition for recognizing various phenomena that occur when the parameter set is not suitable. The first predetermined condition may be arbitrarily set by, for example, an operator or an operator of the device. For example, the first predetermined condition (related to the image recognition processing result) is that the score for the result of the image recognition processing of the address recognition unit 22 is equal to or less than the predetermined value, and the frequency of processing by the VCS 70 is equal to or higher than the predetermined frequency. It has become.

スコアとは、配達対象物Pの大口顧客フォーマットに付与された情報が認識された認識率や、住所特定部26により住所が特定されなかった回数(又は頻度)、VCSスタッカに配達対象物Pが区分された数等のうち、一部又は全部が用いられて統計的に処理された結果である。認識率とは、配達対象物Pの大口顧客フォーマットに付与された情報のうち、画像認識処理によって認識された情報(文字や記号、数字等)の比率である。例えば、認識率が低い場合、住所が特定されなかった回数が多い場合、又はVCSスタッカに区分された数が多い程、スコアは低い傾向で導出される。スコアが低い場合、第1の所定の条件を満たすと判定される。 The score is the recognition rate at which the information given to the large customer format of the delivery object P is recognized, the number of times (or frequency) that the address is not specified by the address identification unit 26, and the delivery object P is sent to the VCS stacker. This is the result of statistical processing using some or all of the classified numbers and the like. The recognition rate is the ratio of the information (characters, symbols, numbers, etc.) recognized by the image recognition process among the information given to the large customer format of the delivery object P. For example, if the recognition rate is low, the number of times the address is not specified is large, or the number of times the address is classified into the VCS stacker is large, the score tends to be low. If the score is low, it is determined that the first predetermined condition is satisfied.

また、第1の所定の条件は、住所認識部22による画像認識処理の結果と、住所データベース54が検索されることによって特定された住所情報との合致の度合が所定以下であることであってもよい。この場合、合致の度合が低い場合、第1の所定の条件を満たすと判定される。 Further, the first predetermined condition is that the degree of matching between the result of the image recognition processing by the address recognition unit 22 and the address information specified by searching the address database 54 is less than or equal to the predetermined condition. May be good. In this case, if the degree of matching is low, it is determined that the first predetermined condition is satisfied.

また、第1の所定の条件は、実際に大口顧客フォーマットに付与された情報と、住所認識部22により画像認識処理がされ取得された情報との相違(以下、「誤読」と称する。)の回数(又は頻度)が所定以上となったことであってもよい。この場合、誤読の回数や頻度が高い場合、第1の所定の条件を満たすと判定される。 The first predetermined condition is the difference between the information actually given to the large customer format and the information acquired by the image recognition process by the address recognition unit 22 (hereinafter, referred to as "misreading"). It may be that the number of times (or frequency) exceeds a predetermined value. In this case, if the number and frequency of misreading is high, it is determined that the first predetermined condition is satisfied.

誤読の判定として、評価部30は、同一の配達先住所の情報が所定数以上、連続している場合、誤読が発生したと判定してもよい。大口顧客により発送される配達対象物Pの差出人は同一(大口顧客)であり、配達先の住所は配達対象物Pごとに異なる。同一の配達先住所の情報が所定数以上、連続している場合、大口顧客フォーマットの差出人住所の情報が付与された領域が、配達先住所の情報が付与された領域として認識されている場合があるためである。大口顧客フォーマットの場合、本来、差出人住所の情報が同一であり、配達先住所の情報が異なるが、これとは反対に差出人住所の情報が異なり、配達先住所の情報が同一である場合、評価部30は、誤読が発生したと判定する。 As a determination of misreading, the evaluation unit 30 may determine that misreading has occurred when the information of the same delivery address is continuous for a predetermined number or more. The sender of the delivery object P shipped by the large customer is the same (large customer), and the delivery address is different for each delivery object P. When the same delivery address information is continuous for a predetermined number or more, the area to which the sender address information of the large customer format is given may be recognized as the area to which the delivery address information is given. Because there is. In the case of the large customer format, the sender address information is originally the same and the delivery address information is different, but on the contrary, if the sender address information is different and the delivery address information is the same, the evaluation is made. The unit 30 determines that an erroneous reading has occurred.

また、誤読は、VCS70のオペレータによって入力された情報に基づいて、判定されてもよい。VCS70の表示部には、リアルタイムに所定の配達対象物Pに対する画像認識処理の結果と、撮像された配達対象物Pの画像とが対比可能に表示される。オペレータは、例えば画像認識処理の結果と、配達対象物Pの画像とを比較し、画像認識処理の結果が正しいか否かを判定し、判定結果をVCS70の操作部に対して入力操作する。配達物処理装置20の評価部30は、オペレータによる入力操作に関する情報を取得し、取得した情報を記憶部50に記憶させる。評価部30は、記憶部50に記憶された情報に基づいて、認識率や、誤読率を導出する。表示制御部32は、導出された結果を、表示部8に表示させたる。また、通信制御部36は、通信部40を用いて導出された結果を、VCS70に送信させる。 Further, the misreading may be determined based on the information input by the operator of the VCS70. On the display unit of the VCS 70, the result of the image recognition processing for the predetermined delivery object P and the captured image of the delivery object P are displayed in a contrastable manner in real time. For example, the operator compares the result of the image recognition process with the image of the delivery object P, determines whether or not the result of the image recognition process is correct, and inputs the determination result to the operation unit of the VCS 70. The evaluation unit 30 of the delivery processing device 20 acquires information regarding an input operation by the operator, and stores the acquired information in the storage unit 50. The evaluation unit 30 derives the recognition rate and the misreading rate based on the information stored in the storage unit 50. The display control unit 32 causes the display unit 8 to display the derived result. Further, the communication control unit 36 causes the VCS 70 to transmit the result derived using the communication unit 40.

VCS70は、画像認識処理の結果と、配達対象物Pの画像とを表示部に表示させてもよい。図14は、VCS70の表示部に表示される監視画像IM1の一例を示す図である。監視画像IM1には、例えば配達対象物Pが表示される表示領域A11、配達対象物Pに対する住所認識部22の画像認識処理の結果であるテキスト情報や、図形、記号、数字等の情報が表示される表示領域A12が含まれる。この配達対象物Pは、例えば配達物処理装置20によって処理された配達対象物Pのうち、任意に抽出された配達対象物Pの画像である。また、監視画像IM1には、画像認識処理の結果が正しい場合に、オペレータによって選択操作される選択領域A13、画像認識処理の結果が正しくない場合に、オペレータによって選択操作される選択領域A14が含まれる。 The VCS 70 may display the result of the image recognition process and the image of the delivery object P on the display unit. FIG. 14 is a diagram showing an example of the monitoring image IM1 displayed on the display unit of the VCS70. In the monitoring image IM1, for example, a display area A11 on which the delivery object P is displayed, text information as a result of image recognition processing of the address recognition unit 22 for the delivery object P, and information such as figures, symbols, and numbers are displayed. The display area A12 to be displayed is included. The delivery object P is, for example, an image of the delivery object P arbitrarily extracted from the delivery objects P processed by the delivery processing device 20. Further, the monitoring image IM1 includes a selection area A13 that is selected and operated by the operator when the result of the image recognition processing is correct, and a selection area A14 that is selected and operated by the operator when the result of the image recognition processing is not correct. Is done.

本実施形態では、画像認識処理の結果が第1の所定の条件を満たす場合、パラメータセット候補選択部28及び評価部30が、自動的に好適なパラメータセットを選択し、自動的に画像認識処理の結果を所定以上に維持、又は向上させることができる。この結果、利用者の利便性と認識精度を向上させることができる。 In the present embodiment, when the result of the image recognition process satisfies the first predetermined condition, the parameter set candidate selection unit 28 and the evaluation unit 30 automatically select a suitable parameter set and automatically perform the image recognition process. The result of the above can be maintained or improved above a predetermined level. As a result, the convenience and recognition accuracy of the user can be improved.

ここで、パラメータセットに含まれるパラメータを画像ごとに生成する場合、高速な処理が実現できない場合があった。また、従来では、人が経験などからパラメータセットを選択する場合があり、利便性に欠け、精度も十分でない場合があった。これに対して、本実施形態の配達物処理装置20は、これらの問題を軽減し、利便性と認識精度を向上させることができる。 Here, when the parameters included in the parameter set are generated for each image, high-speed processing may not be realized. Further, in the past, a person may select a parameter set based on experience or the like, which is not convenient and may not have sufficient accuracy. On the other hand, the delivery processing device 20 of the present embodiment can alleviate these problems and improve convenience and recognition accuracy.

また、表示制御部32は、画像認識処理の結果を表示部8に表示させてもよい。図15は、表示部8に表示される画像認識処理の結果を示す処理結果画像IM2の一例を示す図である。例えば、画像IM2には、上述したスコアや、画像認識処理による情報の認識率、誤読率等の情報を表示する表示領域A15が含まれる。また、画像IM2には、スコアを時系列で示した情報を含む表示領域A16や、オペレータが操作することでパラメータセットの変更を設定するパラメータセット変更ボタンを含む設定領域A17が含まれる。 Further, the display control unit 32 may display the result of the image recognition process on the display unit 8. FIG. 15 is a diagram showing an example of a processing result image IM2 showing the result of the image recognition processing displayed on the display unit 8. For example, the image IM2 includes a display area A15 that displays information such as the above-mentioned score, information recognition rate by image recognition processing, and misreading rate. Further, the image IM2 includes a display area A16 including information indicating the score in time series, and a setting area A17 including a parameter set change button for setting a parameter set change by being operated by an operator.

オペレータは、上述した情報を参照することで、パラメータセットが好適であるか否かを認識することができる。パラメータセットが好適でないと判定した場合、オペレータは、パラメータセット変更ボタンを操作することで、パラメータセットを変更することができる。なお、これらの情報は、処理に対してリアルタイムな情報であってもよいし、サンプリング時間において集計された結果に関する情報であってもよい。 The operator can recognize whether or not the parameter set is suitable by referring to the above-mentioned information. If it is determined that the parameter set is not suitable, the operator can change the parameter set by operating the parameter set change button. In addition, these information may be real-time information for processing, or may be information about the result aggregated in the sampling time.

なお、大口顧客からの配達対象物Pでは無いが、一定のフォーマットで住所等が記載された配達対象物Pが連続することが想定される場面においても、大口顧客モードを実行してもよい。このような場面が存在する場合、「大口顧客モード」なる名称は変更されてもよい。 Although it is not the delivery target P from the large customer, the large customer mode may be executed even in a situation where it is assumed that the delivery target P in which the address or the like is described in a certain format is continuous. If such a situation exists, the name "large customer mode" may be changed.

また、表示制御部32は、画像認識処理の結果を対比可能に表示部8に表示させてもよい。図16は、表示部8に表示される画像認識処理の結果を対比可能に示した対比画像IM3の一例を示す図である。対比画像IM3には、例えば異なるパラメータセットを用いて処理対象の画像が画像認識処理された結果である画像(例えば二値化画像)が、住所認識部22に用いられたパラメータセットの情報に対応付けられて表示される。例えば、対比画像IM3には、パラメータセットA1−1が用いられて画像認識処理された結果である画像が表示される表示領域A21を含まれる。 Further, the display control unit 32 may display the result of the image recognition process on the display unit 8 so as to be comparable. FIG. 16 is a diagram showing an example of a contrast image IM3 showing the result of the image recognition process displayed on the display unit 8 in a contrastable manner. In the contrast image IM3, for example, an image (for example, a binarized image) obtained by performing image recognition processing on an image to be processed using a different parameter set corresponds to the information of the parameter set used in the address recognition unit 22. It is attached and displayed. For example, the contrast image IM3 includes a display area A21 in which an image that is the result of image recognition processing using the parameter set A1-1 is displayed.

また、対比画像IM3には、パラメータセットA1−2を用いて画像認識処理された結果である画像が表示される表示領域A22、パラメータセットA1−3を用いて画像認識処理された結果である画像が表示される表示領域A23、パラメータセットA1−3を用いて画像認識処理された結果である画像が表示される表示領域A24が含まれる。また、表示部8には、現在、住所認識部22に設定されているパラメータセットの情報と、そのパラメータセットによって取得された画像とが対応付けられて表示される。このように異なるパラメータセットが設定され画像認識処理がされた結果である画像が対比可能に表示されることにより、オペレータは、好適なパラメータセットを認識することができる。 Further, in the contrast image IM3, the display area A22 in which the image which is the result of the image recognition processing using the parameter set A1-2 is displayed, and the image which is the result of the image recognition processing using the parameter set A1-3. Includes a display area A23 in which is displayed, and a display area A24 in which an image as a result of image recognition processing using the parameter set A1-3 is displayed. Further, the display unit 8 displays the information of the parameter set currently set in the address recognition unit 22 in association with the image acquired by the parameter set. By displaying the images that are the result of the image recognition processing in which the different parameter sets are set in a contrastable manner, the operator can recognize the suitable parameter sets.

また、例えば、オペレータは、対比画像IM3におけるノイズや、情報の鮮明さ等に基づいて、画像認識処理の精度が高いパラメータセットを選択することができる。例えば、対比画像IM3には、住所認識部22に設定されたパラメータセットを現状のまま維持するための操作ボタンを含む領域A25、及び住所認識部22に設定されるパラメータセットを設定するための操作ボタンを含む領域A26が含まれる。 Further, for example, the operator can select a parameter set with high accuracy in the image recognition process based on noise in the contrast image IM3, sharpness of information, and the like. For example, the contrast image IM3 has an area A25 including an operation button for maintaining the parameter set set in the address recognition unit 22 as it is, and an operation for setting the parameter set set in the address recognition unit 22. The area A26 containing the button is included.

例えば、オペレータによって、領域A26に含まれるパラメータセットを選択するための操作ボタン(図中、パラメータセットA1−1からA1−4のいずれか)が操作され、設定ボタンが操作されると、オペレータによって選択されたパラメータセットが住所認識部22に設定される。なお、表示部8には、4つに限られず、任意の数の画像が表示されてもよい。例えば表示部8には、選択された好適なパラメータセットを用いて画像認識処理の結果である画像が表示されてもよい。 For example, when the operator operates an operation button (one of the parameter sets A1-1 to A1-4 in the figure) for selecting the parameter set included in the area A26 and the setting button is operated, the operator operates the operation button. The selected parameter set is set in the address recognition unit 22. The display unit 8 is not limited to four, and any number of images may be displayed. For example, the display unit 8 may display an image that is the result of the image recognition process using the selected suitable parameter set.

また、制御部31がパラメータセット候補選択部28によって選択されたパラメータセットを用いて住所認識部22に画像認識処理を実行させた後であれば、上述した対比画像IM3は、任意のタイミングで表示部8に表示されてよい。また、対比画像IM3は、オペレータによって所定の操作が操作部6に対して実行された場合に表示部8に表示されてもよい。このように、オペレータは、パラメータセットを、選択することができるため、より利用者の利便性が向上する。 Further, if the control unit 31 causes the address recognition unit 22 to execute the image recognition process using the parameter set selected by the parameter set candidate selection unit 28, the contrast image IM3 described above is displayed at an arbitrary timing. It may be displayed in part 8. Further, the contrast image IM3 may be displayed on the display unit 8 when a predetermined operation is executed on the operation unit 6 by the operator. In this way, the operator can select the parameter set, which further improves the convenience of the user.

以下、図5の大口顧客モードなどの設定が行われる設定画面IMにおいて、パラメータセットの更新条件(第1の所定の条件)として、「(2)一定周期」が選択された場合について説明する。この場合、配達物処理装置20は、好適なパラメータセットを選択してから一定期間が経過した場合に、再度、好適なパラメータセットの選択を行う。 Hereinafter, a case where “(2) constant cycle” is selected as the parameter set update condition (first predetermined condition) in the setting screen IM in which the setting such as the large customer mode of FIG. 5 is performed will be described. In this case, the delivery processing device 20 selects the suitable parameter set again when a certain period of time has elapsed after selecting the suitable parameter set.

図17は、更新条件として一定周期が選択された場合に、配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の流れを示すフローチャートである。 FIG. 17 is a flowchart showing a flow of processing executed when the delivery object P is actually processed by the delivery processing device 20 when a fixed cycle is selected as the update condition.

まず、住所認識部22は、好適なパラメータセットを設定する(ステップS300)。好適なパラメータセットは、上述した図6のフローチャートでパラメータセット候補選択部28により選択され、住所認識部22に出力された好適なパラメータセットである。 First, the address recognition unit 22 sets a suitable parameter set (step S300). A suitable parameter set is a suitable parameter set selected by the parameter set candidate selection unit 28 in the flowchart of FIG. 6 described above and output to the address recognition unit 22.

次に、パラメータセット候補選択部28は、ステップS300の処理で設定された好適なパラメータセットが適用されてから一定期間が経過したか否かを判定する(ステップS302)。なお、一定期間に代えて、所定の数や量の配達対象物Pが処理されたか否かが判定されてもよい。一定期間が経過した場合(「第1の所定の条件を満たした場合」の一例)、ステップS304の処理に進む。なお、この場合、配達物処理装置20は、実行している処理を一時停止する。ステップS304の処理は、パラメータセット候補選択部28が、記憶部50に記憶された複数のパラメータセット候補のうち、好適なパラメータセットを選択する処理である(図6のステップS100からステップS128)。 Next, the parameter set candidate selection unit 28 determines whether or not a certain period of time has elapsed since the suitable parameter set set in the process of step S300 was applied (step S302). In addition, instead of a certain period, it may be determined whether or not a predetermined number or amount of delivery objects P have been processed. When a certain period of time has elapsed (an example of "when the first predetermined condition is satisfied"), the process proceeds to step S304. In this case, the delivery processing device 20 suspends the processing being executed. The process of step S304 is a process in which the parameter set candidate selection unit 28 selects a suitable parameter set from the plurality of parameter set candidates stored in the storage unit 50 (steps S100 to S128 of FIG. 6).

一定期間が経過していない場合、制御部31は、撮像部14により撮像された画像を住所認識部22に取得させ、取得させた画像に対して住所認識部22に画像認識処理を実行させる(ステップ306)。次に、住所特定部26は、画像認識処理の結果に基づいて、住所情報を特定する(ステップS308)。そして、制御部31は、住所情報の特定結果に基づいて、区分スタッカに配達対象物Pを区分するように区分部19を制御する。これにより、本フローチャートの1ルーチンの処理は終了する。 When a certain period of time has not passed, the control unit 31 causes the address recognition unit 22 to acquire the image captured by the image pickup unit 14, and causes the address recognition unit 22 to execute the image recognition process on the acquired image (. Step 306). Next, the address specifying unit 26 specifies the address information based on the result of the image recognition process (step S308). Then, the control unit 31 controls the division unit 19 so as to divide the delivery object P into the division stacker based on the specific result of the address information. As a result, the processing of one routine of this flowchart is completed.

上述したように更新条件として、「(2)一定周期」が選択された場合、パラメータセット候補選択部28が、一定周期ごとにパラメータセットを更新することにより、画像認識処理の精度が低下することを事前に回避することができる。 As described above, when "(2) constant cycle" is selected as the update condition, the parameter set candidate selection unit 28 updates the parameter set at regular intervals, so that the accuracy of the image recognition process is lowered. Can be avoided in advance.

図18は、更新条件として一定周期が選択された場合に、配達物処理装置20により実際に配達対象物Pが処理される際に実行される処理の他の例を示すフローチャートである。以下、図17に示すフローチャートの処理と異なる処理について説明する。 FIG. 18 is a flowchart showing another example of processing executed when the delivery object P is actually processed by the delivery processing device 20 when a fixed cycle is selected as the update condition. Hereinafter, processing different from the processing of the flowchart shown in FIG. 17 will be described.

ステップS302で一定期間が経過した場合、配達物処理装置20が、設定しているパラメータセットが好適であるか否かを判定するチェック処理を実行する(ステップS303−1)。チェック処理とは、例えば、以下の(1)〜(3)の処理である。(1)まず、配達物処理装置20が、実行している処理を一時停止する。(2)次に、住所認識部22が、実行している処理を一時停止する前に用いていたパラメータセットによって、所定数(例えば100個)のテスト用の配達対象物Pの画像を新たに取得し、取得した画像に対して、画像認識処理を実行する。制御部31は、画像認識処理において特定した住所に基づいて、特定した住所に対応する区分スタッカに配達対象物Pを区分するように区分部19を制御し、処理結果を記憶部50に記憶させる。(3)次に、評価部30が、上記の処理結果を取得し、取得した処理結果に基づいて、テスト用の配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合を導出する。そして、評価部30は、区分された度合が高いものほど高い評価を与える。 When a certain period of time has elapsed in step S302, the delivery processing device 20 executes a check process for determining whether or not the set parameter set is suitable (step S303-1). The check process is, for example, the following processes (1) to (3). (1) First, the delivery processing device 20 suspends the processing being executed. (2) Next, a predetermined number (for example, 100) of images of the delivery target P for testing are newly added according to the parameter set used by the address recognition unit 22 before suspending the processing being executed. Acquire and execute image recognition processing on the acquired image. The control unit 31 controls the division unit 19 so as to divide the delivery object P into the division stacker corresponding to the specified address based on the address specified in the image recognition process, and stores the processing result in the storage unit 50. .. (3) Next, the evaluation unit 30 acquires the above processing result, and based on the acquired processing result, derives the degree to which the test delivery object P is classified into the classification stacker. Then, the evaluation unit 30 gives a higher evaluation as the degree of classification is higher.

次に、評価部30は、テスト用の配達対象物Pが区分スタッカに区分された度合が第1の閾値以上であるか否かを判定する(ステップS303−2)。区分された度合が第1の閾値以上である場合、ステップS306の処理に進む。この場合、配達物処理装置20は、処理対象の配達対象物Pの画像を取得し、一時停止前に用いていたパラメータセットを用いて、画像認識処理を再開する。区分された度合が第1の閾値未満の場合、ステップS304の処理に進む。 Next, the evaluation unit 30 determines whether or not the degree to which the test delivery object P is classified into the classification stackers is equal to or higher than the first threshold value (step S303-2). If the degree of division is equal to or greater than the first threshold value, the process proceeds to step S306. In this case, the delivery processing device 20 acquires an image of the delivery target P to be processed, and restarts the image recognition process using the parameter set used before the suspension. If the degree of division is less than the first threshold value, the process proceeds to step S304.

なお、ステップS303−1のチェック処理は、配達対象物Pの正解住所に対応する区分スタッカに区分された度合に基づいて行われてもよい。この場合、ステップS303−2において、配達対象物Pの正解住所に対応する区分スタッカがされた度合が第2の閾値以上であるか否かが判定される。 The check process in step S303-1 may be performed based on the degree of classification in the classification stacker corresponding to the correct address of the delivery object P. In this case, in step S303-2, it is determined whether or not the degree of division stacker corresponding to the correct address of the delivery object P is equal to or greater than the second threshold value.

上述したように、配達物処理装置20が、チェック処理を実行し、チェック処理の結果が第2の所定の条件を満たさない場合に、再度、好適なパラメータを選択する処理を実行することにより、無用に好適なパラメータセットを選択する処理が行われることを抑制することができる。 As described above, the delivery processing device 20 executes the check process, and when the result of the check process does not satisfy the second predetermined condition, the delivery processing device 20 again executes the process of selecting a suitable parameter. It is possible to suppress the process of unnecessarily selecting a suitable parameter set.

(第2の実施形態)
以下、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態における配達物処理装置20A−1から20A−nは、他の配達物処理装置から変更前及び変更後のパラメータセットの情報を取得し、取得した情報に基づいて自装置のパラメータセットを更新する。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described. The delivery processing devices 20A-1 to 20A-n in the second embodiment acquire the information of the parameter set before and after the change from the other delivery processing devices, and based on the acquired information, the parameters of the own device. Update the set. Hereinafter, the differences from the first embodiment will be mainly described.

図19は、第2の実施形態の配達物処理システム1Aの構成を示す図である。配達物処理システム1Aは、配達物処理装置20A−1から20−nを含む。配達物処理装置20A−1から20−nは、ネットワークNWを介して互いに通信する。以下、配達物処理装置20A−1から20−nを区別しない場合は、配達物処理装置20Aと称する。各配達物処理装置20Aは、同一の敷地内に設置されてもよいし、異なる敷地内に設置されてもよい。 FIG. 19 is a diagram showing a configuration of the delivery processing system 1A of the second embodiment. The delivery processing system 1A includes delivery processing devices 20A-1 to 20-n. The delivery processing devices 20A-1 to 20-n communicate with each other via the network NW. Hereinafter, when the delivery processing device 20A-1 to 20-n are not distinguished, the delivery processing device 20A is referred to as the delivery processing device 20A. Each delivery processing device 20A may be installed in the same site or may be installed in different sites.

以下、一例として配達物処理装置20A−1と、配達物処理装置20A−2との間で行われる処理に着目して説明する。配達物処理装置20A−1において、好適なパラメータセットが他のパラメータセットに変更された場合、配達物処理装置20A−1は、評価部30により選択された好適なパラメータセットと、好適なパラメータセットが選択される前に選択されていた好適なパラメータセットとを比較可能な情報(変更前および変更後のパラメータセットを示す情報)を、配達物処理装置20A−2に送信する。 Hereinafter, as an example, the processing performed between the delivery processing device 20A-1 and the delivery processing device 20A-2 will be described. When the suitable parameter set is changed to another parameter set in the delivery processing device 20A-1, the delivery processing device 20A-1 has a suitable parameter set selected by the evaluation unit 30 and a suitable parameter set. Information that can be compared with the suitable parameter set that was selected before is selected (information indicating the parameter set before and after the change) is transmitted to the delivery processing device 20A-2.

好適なパラメータセットが他のパラメータセットに変更された原因は、例えば配達物処理装置20が設置された領域の環境要因の変化である。環境要因によって、画像認識処理の結果が変化するため、環境要因が変化する前の好適なパラメータセットは、環境要因が変化した後は好適でなくなる。一方、環境要因の変化に起因せずにパラメータセットを変更した場合、例えばA社1に対応したパラメータセットA1−1からB社B1に対応したパラメータセットB社B1−1に変更した場合、送信しない。但し、フォーマットと環境要因の要素が共に変更された場合、送信する。 The reason why the suitable parameter set is changed to another parameter set is, for example, a change in environmental factors in the area where the delivery processing device 20 is installed. Since the result of the image recognition process changes depending on the environmental factor, a suitable parameter set before the environmental factor changes becomes unsuitable after the environmental factor changes. On the other hand, when the parameter set is changed without being caused by changes in environmental factors, for example, when the parameter set A1-1 corresponding to company A1 is changed to the parameter set B1-1 corresponding to company B1, transmission is performed. do not. However, if both the format and environmental factors are changed, it will be sent.

配達物処理装置20A−2は、変更前のパラメータセットの情報と、変更後のパラメータセットの情報とを、配達物処理装置20A−1から取得する。配達物処理装置20A−2は、配達物処理装置20A−1から取得した情報と、パラメータセット情報テーブルITとに基づいて、配達物処理装置20A−1において環境要因を認識する。また、配達物処理装置20A−2は、配達物処理装置20A−1から取得した情報と、パラメータセット情報テーブルITとに基づいて、環境要因に応じたパラメータセットに変更してよい。 The delivery processing device 20A-2 acquires the information of the parameter set before the change and the information of the parameter set after the change from the delivery processing device 20A-1. The delivery processing device 20A-2 recognizes environmental factors in the delivery processing device 20A-1 based on the information acquired from the delivery processing device 20A-1 and the parameter set information table IT. Further, the delivery processing device 20A-2 may be changed to a parameter set according to environmental factors based on the information acquired from the delivery processing device 20A-1 and the parameter set information table IT.

図20は、パラメータセット情報テーブルITの一例を示す図である。パラメータセット情報テーブルITは、配達物処理装置20Aの記憶部50に記憶されている。図20は、環境要因として、配達物処理装置20Aが配置された領域の光の状態の変化に対応する例を示している。パラメータセット情報テーブルITには、例えば大口顧客フォーマット(例えばA社1、A社2、又はB社1)と光の状態(例えば明るい、中程度、又は暗い)との組み合わせに対して、パラメータセットが対応付けられている。 FIG. 20 is a diagram showing an example of the parameter set information table IT. The parameter set information table IT is stored in the storage unit 50 of the delivery processing device 20A. FIG. 20 shows an example corresponding to a change in the light state in the region where the delivery processing device 20A is arranged as an environmental factor. The parameter set information table IT contains, for example, a parameter set for a combination of a large customer format (eg, company A1, company A2, or company B1) and a light condition (eg, bright, medium, or dark). Are associated with each other.

配達物処理装置20Aは、他の配達物処理装置20Aから取得した変更前のパラメータセットの情報、及び変更後のパラメータセットの情報と、パラメータセット情報テーブルITとに基づいて、他の配達物処理装置20Aがパラメータセットを変更した環境要因、又は自装置が変更すべきパラメータセットを認識する。 The delivery processing device 20A processes other deliveries based on the information of the parameter set before the change and the information of the parameter set after the change acquired from the other delivery processing device 20A, and the parameter set information table IT. The device 20A recognizes the environmental factor that changed the parameter set or the parameter set that the own device should change.

例えば、配達物処理装置20A−2は、配達物処理装置20A−1においてパラメータセットがパラメータセットA1−1からパラメータセットA1−3に変更されたことを示す情報を取得したものとする。この場合、配達物処理装置20A−2は、例えば大口顧客フォーマット「B社1」に対してパラメータセットB1−1を適用して処理している場合、適用しているパラメータセットB1−1からパラメータセットB1−3に変更する。これにより、配達物処理装置20A−2は、パラメータセットの変更の環境要因に事前に、又は迅速に対応することができる。 For example, it is assumed that the delivery processing device 20A-2 has acquired information indicating that the parameter set has been changed from the parameter set A1-1 to the parameter set A1-3 in the delivery processing device 20A-1. In this case, when the delivery processing device 20A-2 applies the parameter set B1-1 to the large customer format “Company B1” for processing, the parameters from the applied parameter set B1-1 are used. Change to set B1-3. As a result, the delivery processing device 20A-2 can respond in advance or promptly to the environmental factors of the change of the parameter set.

なお、上述した例では、配達物処理装置20Aが、他の配達物処理装置20Aから直接、変更前及び変更後のパラメータセットを取得するものとしたが、配達物処理装置20Aから送信された情報を管理する管理装置が、所望の配達物処理装置20Aに変更前及び変更後のパラメータセットを送信してもよい。配達物処理装置20Aと、管理装置とは、ネットワークNWを介して互いに通信する。 In the above example, the delivery processing device 20A directly acquires the parameter set before and after the change from the other delivery processing device 20A, but the information transmitted from the delivery processing device 20A. The management device that manages the above may transmit the parameter set before and after the change to the desired delivery processing device 20A. The delivery processing device 20A and the management device communicate with each other via the network NW.

例えば、管理装置の記憶部には、情報の送信元の配達物処理装置20Aの識別情報と、情報の送信先の配達物処理装置20Aの識別情報とが対応付けられた対応情報が保持されている。管理装置は、この対応情報に基づいて、送信元の配達物処理装置20Aから取得した情報を、送信先の配達物処理装置20Aに送信する。なお、対応情報には、更新前及び更新後のパラメータセットごとに、送信元及び送信先の配達物処理装置20Aの識別情報が対応付けられていてもよい。 For example, the storage unit of the management device holds correspondence information in which the identification information of the delivery processing device 20A, which is the source of the information, and the identification information of the delivery processing device 20A, which is the destination of the information, are associated with each other. There is. Based on this correspondence information, the management device transmits the information acquired from the delivery source processing device 20A to the delivery destination delivery processing device 20A. The correspondence information may be associated with the identification information of the delivery processing device 20A of the transmission source and the transmission destination for each of the parameter sets before and after the update.

例えば、配達物処理装置20A−1によってパラメータセットA1−1がA1−2に変更された場合、変更前及び変更後のパラメータセットの情報の送信先は、配達物処理装置20A−2であることが対応情報に記憶されている。また、例えば、配達物処理装置20A−1によってパラメータセットA1−3がA1−4に変更された場合、変更前及び変更後のパラメータセットの情報の送信先は、配達物処理装置20A−3であることが対応情報に記憶されている。また、例えば、経年劣化に応じたパラメータセットの変更の情報の送信先は、配達物処理装置20A−1と同程度に使用されている配達物処理装置20Aであることが対応情報に記憶されている。 For example, when the parameter set A1-1 is changed to A1-2 by the delivery processing device 20A-1, the destination of the parameter set information before and after the change is the delivery processing device 20A-2. Is stored in the correspondence information. Further, for example, when the parameter set A1-3 is changed to A1-4 by the delivery processing device 20A-1, the destination of the information of the parameter set before and after the change is the delivery processing device 20A-3. It is stored in the correspondence information that there is. Further, for example, it is stored in the corresponding information that the destination of the information of the parameter set change according to the aging deterioration is the delivery processing device 20A which is used to the same extent as the delivery processing device 20A-1. There is.

このように、送信先の配達物処理装置20Aは、送信元におけるパラメータセットの変更の環境要因と同様の環境要因によって、画像認識処理の精度が低下することに対して、事前、又は迅速に対応することができる。 In this way, the delivery processing device 20A at the transmission destination responds in advance or promptly to the decrease in the accuracy of the image recognition processing due to the same environmental factors as the environmental factors for changing the parameter set at the transmission source. can do.

また、配達物処理装置20Aは、更新前及び更新後のパラメータセットの情報を送信することに代えて、環境要因の情報を他の配達物処理装置20Aに送信してもよい。図21は、環境要因の情報を他の配達物処理装置20Aに送信する処理の概念図である。図中、「k」及び「m」は任意の自然数である。例えば、配達物処理装置20Aの記憶部50には、更新前及び更新後のパラメータセットの情報に対して、1又は複数の環境要因の変化に関する情報が対応付けられた環境要因情報が記憶されている。 Further, the delivery processing device 20A may transmit information on environmental factors to another delivery processing device 20A instead of transmitting information on the parameter set before and after the update. FIG. 21 is a conceptual diagram of a process of transmitting information on environmental factors to another delivery processing device 20A. In the figure, "k" and "m" are arbitrary natural numbers. For example, the storage unit 50 of the delivery processing device 20A stores environmental factor information in which information on changes in one or a plurality of environmental factors is associated with the information of the parameter set before and after the update. There is.

配達物処理装置20Aは、更新前及び更新後のパラメータセットの情報と、環境要因情報に基づいて、パラメータセットが変更された環境要因の変化を推定し、推定結果である環境要因の変化に関する情報を他の配達物処理装置20Aに送信する。他の配達物処理装置20Aは、送信された環境要因の変化に関する情報を取得する。他の配達物処理装置20Aは、情報テーブル、取得した環境要因の変化、設定されているパラメータセットに基づいて、パラメータセットを変更する。情報テーブルとは、環境要因の変化に対して、変更前及び変更後のパラメータセットとが対応付けられた情報である。 The delivery processing device 20A estimates the change of the environmental factor in which the parameter set is changed based on the information of the parameter set before and after the update and the environmental factor information, and the information on the change of the environmental factor which is the estimation result. Is transmitted to another delivery processing device 20A. The other delivery processing device 20A acquires information regarding changes in transmitted environmental factors. The other delivery processing device 20A changes the parameter set based on the information table, the change of the acquired environmental factor, and the set parameter set. The information table is information in which parameter sets before and after the change are associated with changes in environmental factors.

なお、上述した例では、配達物処理装置20Aは、大口顧客の配達対象物Pを処理するものとして説明したが、大口顧客以外の配達対象物Pを処理してもよい。また、例えば大口顧客の配達対象物Pを処理する配達物処理装置20Aは、環境要因の変化に関する情報や、更新前及び更新後のパラメータセットの情報を、大口顧客以外の配達対象物Pを処理する他の配達物処理装置20Aに送信してもよい。大口顧客以外の配達対象物Pを処理する他の配達物処理装置は、この情報を取得し、取得した情報に基づいて、画像認識処理に設定するパラメータセットを変更してもよい。 In the above-described example, the delivery processing device 20A has been described as processing the delivery target P of the large customer, but the delivery target P other than the large customer may be processed. Further, for example, the delivery processing device 20A that processes the delivery target P of a large customer processes the delivery target P other than the large customer by processing information on changes in environmental factors and parameter set information before and after the update. It may be transmitted to another delivery processing device 20A. Another delivery processing device that processes the delivery object P other than the large customer may acquire this information and change the parameter set set in the image recognition processing based on the acquired information.

以上説明した第2の実施形態によれば、配達物処理装置20Aが、他の配達物処理装置20Aから更新前及び更新後のパラメータセットの情報や、環境要因の変化に関する情報を取得することにより、環境要因の変化に対して柔軟に対応することができる。例えば、配達物処理装置20Aは、環境要因の変化によって画像認識処理の精度が低下することに対して、事前、又は迅速に対応することができる。 According to the second embodiment described above, the delivery processing device 20A acquires information on the parameter set before and after the update and information on changes in environmental factors from the other delivery processing device 20A. , Can flexibly respond to changes in environmental factors. For example, the delivery processing device 20A can respond in advance or promptly to a decrease in the accuracy of the image recognition processing due to a change in environmental factors.

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、複数のパラメータセットからパラメータセットが順次選択され、選択されたパラメータセットを用いて前記画像認識処理を実行され、選択された各パラメータセットに対応する画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットが選択されることで、利用者の利便性と認識精度を向上させることができる。 According to at least one embodiment described above, a parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets, the image recognition process is executed using the selected parameter set, and an image corresponding to each selected parameter set is executed. By selecting a parameter set that satisfies a predetermined condition based on the result of the recognition process, it is possible to improve the convenience and recognition accuracy of the user.

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像を、所定のパラメータセットを用いてOCR処理することによって得られた情報から前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する認識部と、
所定の処理の開始が指示された場合、又は前記認識部のOCR処理の結果が所定の基準を満たさない場合に動作するパラメータ選択部であって、予め記憶部に記憶された前記認識部に用いられる複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、選択したパラメータセットを用いて、前記認識部にOCR処理を実行させ、各パラメータセットに対応するOCR処理の結果を評価して、評価の結果が予め設定された条件を満たす好適なパラメータセットを選択するパラメータ選択部と、
を備える配達物処理装置。
The embodiment described above can be expressed as follows.
A recognition unit that recognizes information including an address given to the delivery object from the information obtained by performing OCR processing on the image captured by the image pickup unit that captures the delivery object using a predetermined parameter set. When,
A parameter selection unit that operates when the start of a predetermined process is instructed or when the result of the OCR process of the recognition unit does not meet the predetermined criteria, and is used for the recognition unit stored in advance in the storage unit. A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets to be obtained, the recognition unit is made to execute OCR processing using the selected parameter set, the result of the OCR processing corresponding to each parameter set is evaluated, and the evaluation result is obtained. A parameter selection unit that selects a suitable parameter set that satisfies preset conditions, and a parameter selection unit.
A delivery processing device equipped with.

以下、いくつかの技術案の例を付記する。ただし、以下の記載は、上記実施形態の解釈を限定するものではない。
[1]:配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する認識部と、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、選択したパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択するパラメータ選択部と、
を備える配達物処理装置。
[2]:[1]に記載の配達物処理装置であって、
前記認識部は、前記画像認識処理において前記配達対象物の住所を特定できた場合、住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所のうち、特定できた前記住所に基づいて決定可能な区分箇所に前記配達対象物を区分し、前記画像認識処理において前記配達対象物の住所を特定できなかった場合、前記住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所とは異なる箇所に、前記配達対象物を集積するように区分部に指示し、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物が前記区分箇所に区分された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する。
[3]:[1]に記載の配達物処理装置であって、
前記認識部は、前記画像認識処理において前記配達対象物の住所を予め設定された度合以上特定できた場合、住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所のうち、前記予め設定された度合以上特定できた住所に基づいて決定可能な区分箇所に前記配達対象物を区分し、前記画像認識処理において前記配達対象物の住所を前記予め設定された度合以上特定できなかった場合、前記住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所とは異なる箇所に、前記配達対象物を集積するように区分部に指示し、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物の住所を予め設定された度合以上特定できた度合が第2の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する。
[4]:[1]乃至[3]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記複数のパラメータセットのそれぞれは、前記配達対象物における住所記載欄の既知の特徴情報に対応付けられており、
前記パラメータ選択部は、処理対象の前記配達対象物における住所記載欄に類似する特徴を有する前記特徴情報に対応付けられた前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択する。
[5]:[4]に記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部は、処理対象の前記配達対象物における住所記載欄の特徴と、記憶部に記憶された前記既知の特徴情報とを比較して、処理対象の画像の特徴に類似する特徴情報を選択する。
[6]:[1]乃至[5]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部は、前記画像認識処理の結果に基づいて動作する。
[7]:[1]乃至[6]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部は、前記第所定の条件を満たすパラメータを選択したときから一定期間が経過した場合、パラメータを再度選択し直す。
[8]:[1]乃至[7]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部は、予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットを用いて実行された前記画像認識処理の結果に基づいて、前記複数のパラメータセットのいずれも前記所定の条件を満たさないと判定した場合、前記パラメータセットに含まれる複数のパラメータを個別に変更して、前記所定の条件を満たすパラメータセットを生成する。
[9]:[1]乃至[8]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットのいずれかを用いて前記画像認識処理を行う処理モードの実行の指示を受け付ける受付部を、更に備え、
前記パラメータ選択部は、前記受付部によって、前記処理モードの実行の指示が受け付けられた場合に、前記予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、選択したパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、前記所定の条件を満たすパラメータセットを選択する。
[10]:[1]乃至[9]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部により選択されたパラメータセットに関する画像と、前記認識部による前記画像認識処理の結果に関する画像と、の少なくともどちらか一方を、表示部に表示させる表示制御部を、更に備える。
[11]:[1]乃至[10]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部により選択された所定の条件を満たすパラメータセットを用いて、前記認識部に前記画像認識処理を実行させた結果に関する画像を、表示部に表示させる表示制御部を、更に備える。
[12]:[1]乃至[11]のいずれか1つに記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部により選択された所定の条件を満たすパラメータセットと、前記所定の条件を満たすパラメータセットが選択される直前に選択されていた所定の条件を満たすパラメータセットとを比較可能な情報を、他の配達物処理装置に送信する通信部を、更に備える。
[13]:[12]に記載の配達物処理装置であって、
前記パラメータ選択部は、前記パラメータ選択部により選択された所定の条件を満たすパラメータセットと、前記所定の条件を満たすパラメータセットが選択される直前に選択されていた所定の条件を満たすパラメータセットとに基づいて、前記所定の条件を満たすパラメータセットが変化した要因を推定し、
前記通信部は、前記パラメータ選択部により推定された要因に関する情報を他の配達物処理装置に送信する。
[14]:配達物処理装置のコンピュータが、
配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、
前記配達対象物に付与された、住所を含まれる情報を認識し、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、
前記選択したパラメータセットを用いて、前記画像認識処理を実行し、
各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択する、
配達物処理方法。
[15]:配達物処理装置のコンピュータに、
配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行わせ、
前記配達対象物に付与された、住所を含まれる情報を認識させ、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、
前記選択されたパラメータセットを用いて、前記画像認識処理を実行させ、
各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる、
配達物処理プログラム。
Below, some examples of technical proposals are added. However, the following description does not limit the interpretation of the above embodiment.
[1]: A recognition unit that performs image recognition processing on an image captured by an imaging unit that captures an image of a delivery object and recognizes information including an address given to the delivery object.
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, the recognition unit is made to execute the image recognition process using the selected parameter set, and the result of the image recognition process corresponding to each parameter set. A parameter selection unit that selects a parameter set that satisfies a predetermined condition based on
A delivery processing device equipped with.
[2]: The delivery processing device according to [1].
When the recognition unit can identify the address of the delivery object in the image recognition process, the recognition unit selects the division portion that can be determined based on the identified address among the plurality of division locations assigned for each address. When the delivery target is classified and the address of the delivery target cannot be specified in the image recognition process, the delivery target is to be accumulated in a place different from the plurality of classification points assigned to each address. Instruct the division to
The parameter selection unit derives the degree to which the delivery object is divided into the division points, and determines that the predetermined condition is satisfied when the derived degree is equal to or higher than the first threshold value.
[3]: The delivery processing device according to [1].
When the recognition unit can specify the address of the delivery object by a preset degree or more in the image recognition process, the recognition unit can specify the address of the delivery object by a preset degree or more among a plurality of division points assigned for each address. The delivery object is classified into a division location that can be determined based on the address, and if the address of the delivery object cannot be specified more than the preset degree in the image recognition process, it is assigned to each address. Instruct the division section to collect the delivery object in a location different from the plurality of division locations.
The parameter selection unit determines that the predetermined condition is satisfied when the degree at which the address of the delivery object can be specified by the preset degree or more is equal to or more than the second threshold value.
[4]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [3].
Each of the plurality of parameter sets is associated with known feature information in the address entry field of the delivery object.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets associated with the feature information having features similar to the address entry field in the delivery target to be processed.
[5]: The delivery processing device according to [4].
The parameter selection unit compares the feature of the address entry field in the delivery object to be processed with the known feature information stored in the storage unit, and obtains feature information similar to the feature of the image to be processed. select.
[6]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [5].
The parameter selection unit operates based on the result of the image recognition process.
[7]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [6].
When a certain period of time has elapsed from the time when the parameter satisfying the first predetermined condition is selected, the parameter selection unit reselects the parameter.
[8]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [7].
The parameter selection unit determines that none of the plurality of parameter sets satisfies the predetermined condition based on the result of the image recognition process executed using the plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance. If so, the plurality of parameters included in the parameter set are individually changed to generate a parameter set satisfying the predetermined conditions.
[9]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [8].
A reception unit that receives an instruction to execute a processing mode for performing the image recognition process using any of the plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance is further provided.
When the reception unit receives an instruction to execute the processing mode, the parameter selection unit sequentially selects a parameter set from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and selects the selected parameter set. The recognition unit is made to execute the image recognition process, and a parameter set satisfying the predetermined condition is selected based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set.
[10]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [9].
A display control unit for displaying at least one of an image related to the parameter set selected by the parameter selection unit and an image related to the result of the image recognition process by the recognition unit on the display unit is further provided.
[11]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [10].
A display control unit for displaying an image related to the result of causing the recognition unit to execute the image recognition process by using a parameter set that satisfies a predetermined condition selected by the parameter selection unit is further provided.
[12]: The delivery processing apparatus according to any one of [1] to [11].
Information that can compare the parameter set that satisfies the predetermined condition selected by the parameter selection unit with the parameter set that satisfies the predetermined condition that was selected immediately before the parameter set that satisfies the predetermined condition is selected. A communication unit for transmitting to another delivery processing device is further provided.
[13]: The delivery processing device according to [12].
The parameter selection unit includes a parameter set that satisfies a predetermined condition selected by the parameter selection unit and a parameter set that satisfies a predetermined condition that was selected immediately before the parameter set that satisfies the predetermined condition is selected. Based on this, the factors that changed the parameter set satisfying the predetermined conditions were estimated.
The communication unit transmits information about the factors estimated by the parameter selection unit to another delivery processing device.
[14]: The computer of the delivery processing device
Image recognition processing is performed on the image captured by the imaging unit that captures the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameter set is sequentially selected.
Using the selected parameter set, the image recognition process is executed.
Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected.
Delivery processing method.
[15]: On the computer of the delivery processing device,
Image recognition processing is performed on the image captured by the imaging unit that captures the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameters set are sequentially selected.
Using the selected parameter set, the image recognition process is executed.
Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected.
Delivery processing program.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
[C1]
配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する認識部と、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを選択するパラメータ選択部と、
前記パラメータ選択部に前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、前記パラメータ選択部により選択されたパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、前記パラメータ選択部により選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、前記パラメータ選択部に所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる制御部と、
を備える配達物処理装置。
[C2]
前記制御部は、住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所の1つまたは前記複数の区分箇所とは異なる箇所に前記配達対象物を区分する区分部を制御可能であり、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定された場合、前記複数の区分箇所のうち特定できた前記住所に対応する区分箇所に前記配達対象物を区分するように前記区分部を制御し、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所を特定できなかった場合、前記複数の区分箇所とは異なる前記箇所に、前記配達対象物を区分するように前記区分部を制御し、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物が前記区分箇所に区分された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、
[C1]に記載の配達物処理装置。
[C3]
前記制御部は、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定された場合、前記配達対象物を住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所のうち特定された前記住所に対応する前記区分箇所に区分できると判定し、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定されなかった場合、前記配達対象物を前記複数の区分箇所には区分できないと判定し、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物が前記区分箇所に区分できると判定された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、
[C1]に記載の配達物処理装置。
[C4]
前記複数のパラメータセットのそれぞれは、前記配達対象物における住所記載欄の既知の特徴情報に対応付けられており、
前記パラメータ選択部は、処理対象の前記配達対象物における住所記載欄に類似する特徴を有する前記特徴情報に対応付けられた前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択する、
[C1]乃至[C3]のいずれか1項記載の配達物処理装置。
[C5]
前記パラメータ選択部は、予め前記記憶部に記憶された前記複数のパラメータセットを用いて実行された前記画像認識処理の結果に基づいて前記複数のパラメータセットのいずれもが前記所定の条件を満たさないと判定された場合、前記パラメータセットに含まれる複数のパラメータを個別に変更して前記所定の条件を満たすパラメータセットを生成する、
[C1]乃至[C4]のいずれか1項記載の配達物処理装置。
[C6]
配達物処理装置のコンピュータが、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、
前記選択したパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識し、
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択する、
配達物処理方法。
[C7]
配達物処理装置のコンピュータに、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、
前記選択されたパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行わせ、
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識させ、
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる、
配達物処理プログラム。
Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, as well as in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
Hereinafter, the inventions described in the claims at the time of filing the application of the present application will be added.
[C1]
An image recognition unit that performs image recognition processing on an image captured by an imaging unit that captures an image of a delivery object and recognizes information including an address given to the delivery object, and a recognition unit.
A parameter selection unit that selects a parameter set from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and a parameter selection unit.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets, causes the recognition unit to execute the image recognition process using the parameter set selected by the parameter selection unit, and is selected by the parameter selection unit. A control unit that causes the parameter selection unit to select a parameter set that satisfies a predetermined condition based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set.
A delivery processing device equipped with.
[C2]
The control unit can control a division unit that divides the delivery object into one of a plurality of division locations assigned for each address or a location different from the plurality of division locations, and image recognition of the recognition unit. When the address of the delivery object is specified in the process, the division unit is controlled so as to divide the delivery object into the division points corresponding to the identified address among the plurality of division points, and the recognition When the address of the delivery object cannot be specified in the image recognition process of the unit, the division unit is controlled so as to divide the delivery object into the location different from the plurality of division locations.
The parameter selection unit derives the degree to which the delivery object is divided into the division points, and determines that the predetermined condition is satisfied when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value.
The delivery processing device according to [C1].
[C3]
When the address of the delivery object is specified in the image recognition process of the recognition unit, the control unit corresponds to the specified address among a plurality of divisions assigned to each address. If it is determined that the delivery object can be classified into the division points and the address of the delivery object is not specified in the image recognition process of the recognition unit, it is determined that the delivery object cannot be classified into the plurality of classification points.
The parameter selection unit derives a degree determined that the delivery object can be classified into the division portion, and determines that the predetermined condition is satisfied when the derived degree is equal to or higher than the first threshold value.
The delivery processing device according to [C1].
[C4]
Each of the plurality of parameter sets is associated with known feature information in the address entry field of the delivery object.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets associated with the feature information having features similar to the address entry field in the delivery target to be processed.
The delivery processing device according to any one of [C1] to [C3].
[C5]
In the parameter selection unit, none of the plurality of parameter sets satisfies the predetermined condition based on the result of the image recognition process executed by using the plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance. When it is determined that, a plurality of parameters included in the parameter set are individually changed to generate a parameter set satisfying the predetermined condition.
The delivery processing device according to any one of [C1] to [C4].
[C6]
The computer of the delivery processing device
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameter set is sequentially selected.
Using the selected parameter set, image recognition processing is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
A parameter set satisfying a predetermined condition is selected based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets.
Delivery processing method.
[C7]
On the computer of the delivery processing device,
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameters set are sequentially selected.
Using the selected parameter set, an image recognition process is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected.
Delivery processing program.

1、1A…配達物処理システム、5…オペレーションパネル、6…操作部、8…表示部、14…撮像部、20、20A…配達物処理装置、22…住所認識部、24…OCR部、26…住所特定部、31…制御部、32…表示制御部、34…搬送制御部、36…通信制御部、40…通信部、50…記憶部、56…大口顧客フォーマット、58…パラメータセット群 1, 1A ... Delivery processing system, 5 ... Operation panel, 6 ... Operation unit, 8 ... Display unit, 14 ... Imaging unit, 20, 20A ... Delivery processing device, 22 ... Address recognition unit, 24 ... OCR unit, 26 ... Address identification unit, 31 ... Control unit, 32 ... Display control unit, 34 ... Transport control unit, 36 ... Communication control unit, 40 ... Communication unit, 50 ... Storage unit, 56 ... Large customer format, 58 ... Parameter set group

Claims (10)

配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する認識部と、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを選択するパラメータ選択部と、
前記パラメータ選択部に前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、前記パラメータ選択部により選択されたパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、前記パラメータ選択部により選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、前記パラメータ選択部に所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる制御部と、
を備え、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、
配達物処理装置。
An image recognition unit that performs image recognition processing on an image captured by an imaging unit that captures an image of a delivery object and recognizes information including an address given to the delivery object, and a recognition unit.
A parameter selection unit that selects a parameter set from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and a parameter selection unit.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets, causes the recognition unit to execute the image recognition process using the parameter set selected by the parameter selection unit, and is selected by the parameter selection unit. A control unit that causes the parameter selection unit to select a parameter set that satisfies a predetermined condition based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set.
With
The parameter selection unit derives the degree to which the delivery object is divided into a plurality of division points assigned to each address, and satisfies the predetermined condition when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value. To judge,
Delivery processing equipment.
前記制御部は、前記複数の区分箇所の1つまたは前記複数の区分箇所とは異なる箇所に前記配達対象物を区分する区分部を制御可能であり、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定された場合、前記複数の区分箇所のうち特定できた前記住所に対応する区分箇所に前記配達対象物を区分するように前記区分部を制御し、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所を特定できなかった場合、前記複数の区分箇所とは異なる前記箇所に、前記配達対象物を区分するように前記区分部を制御する
請求項1に記載の配達物処理装置。
Wherein the control unit is configured and the one or the plurality of segment portions of the plurality of sections locations can control the division unit for dividing the delivery object at different locations, the delivery target in the image recognition processing of the recognition unit When the address of the object is specified, the division unit is controlled so as to divide the delivery object into the division portion corresponding to the identified address among the plurality of division locations, and the image recognition process of the recognition unit is performed. the Failure to identify the address of the delivery object, controls the sorting unit so that the said different locations, to divide the delivery object from said plurality of segment portions in,
The delivery processing device according to claim 1.
配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識する認識部と、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを選択するパラメータ選択部と、
前記パラメータ選択部に前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、前記パラメータ選択部により選択されたパラメータセットを用いて前記認識部に前記画像認識処理を実行させ、前記パラメータ選択部により選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、前記パラメータ選択部に所定の条件を満たすパラメータセットを選択させる制御部と、
を備え、
前記パラメータ選択部は、前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分できると判定された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、
配達物処理装置。
An image recognition unit that performs image recognition processing on an image captured by an imaging unit that captures an image of a delivery object and recognizes information including an address given to the delivery object, and a recognition unit.
A parameter selection unit that selects a parameter set from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and a parameter selection unit.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets, causes the recognition unit to execute the image recognition process using the parameter set selected by the parameter selection unit, and is selected by the parameter selection unit. A control unit that causes the parameter selection unit to select a parameter set that satisfies a predetermined condition based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set.
With
The parameter selection unit derives the degree to which it is determined that the delivery object can be classified into a plurality of division points assigned to each address, and when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value, the predetermined degree is determined. Judge that the condition is met,
Delivery processing equipment.
前記制御部は、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定された場合、前記配達対象物を前記複数の区分箇所のうち特定された前記住所に対応する前記区分箇所に区分できると判定し、前記認識部の画像認識処理において前記配達対象物の住所が特定されなかった場合、前記配達対象物を前記複数の区分箇所には区分できないと判定する、 When the address of the delivery object is specified in the image recognition process of the recognition unit, the control unit classifies the delivery object into the division location corresponding to the specified address among the plurality of division locations. If it is determined that the delivery object can be used and the address of the delivery object is not specified in the image recognition process of the recognition unit, it is determined that the delivery object cannot be divided into the plurality of division points.
請求項3に記載の配達物処理装置。 The delivery processing device according to claim 3.
前記複数のパラメータセットのそれぞれは、前記配達対象物における住所記載欄の既知の特徴情報に対応付けられており、
前記パラメータ選択部は、処理対象の前記配達対象物における住所記載欄に類似する特徴を有する前記特徴情報に対応付けられた前記複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択する、
請求項1乃至のいずれか1項記載の配達物処理装置。
Each of the plurality of parameter sets is associated with known feature information in the address entry field of the delivery object.
The parameter selection unit sequentially selects a parameter set from the plurality of parameter sets associated with the feature information having features similar to the address entry field in the delivery target to be processed.
The delivery processing device according to any one of claims 1 to 4.
前記パラメータ選択部は、予め前記記憶部に記憶された前記複数のパラメータセットを用いて実行された前記画像認識処理の結果に基づいて前記複数のパラメータセットのいずれもが前記所定の条件を満たさないと判定された場合、前記パラメータセットに含まれる複数のパラメータを個別に変更して前記所定の条件を満たすパラメータセットを生成する、
請求項1乃至のいずれか1項記載の配達物処理装置。
In the parameter selection unit, none of the plurality of parameter sets satisfies the predetermined condition based on the result of the image recognition process executed by using the plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance. When it is determined that, a plurality of parameters included in the parameter set are individually changed to generate a parameter set satisfying the predetermined condition.
The delivery processing device according to any one of claims 1 to 5.
配達物処理装置のコンピュータが、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、
前記選択したパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識し、
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択し、
前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、
配達物処理方法。
The computer of the delivery processing device
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameter set is sequentially selected.
Using the selected parameter set, image recognition processing is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected .
The degree to which the delivery object is divided into a plurality of divisions assigned to each address is derived, and when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the predetermined condition is satisfied.
Delivery processing method.
配達物処理装置のコンピュータが、 The computer of the delivery processing device
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択し、 A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameter set is sequentially selected.
前記選択したパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行い、 Using the selected parameter set, image recognition processing is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識し、 Recognize the information including the address given to the delivery object,
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択し、 Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected.
前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分できると判定された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定する、 The degree of determination that the delivery object can be classified into a plurality of division points assigned to each address is derived, and when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the predetermined condition is satisfied. ,
配達物処理方法。 Delivery processing method.
配達物処理装置のコンピュータに、
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、
前記選択されたパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行わせ、
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識させ、
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択させ
前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定させる、
配達物処理プログラム。
On the computer of the delivery processing device,
A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameters set are sequentially selected.
Using the selected parameter set, an image recognition process is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
Recognize the information including the address given to the delivery object,
Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected .
The degree to which the delivery object is divided into a plurality of division points assigned to each address is derived, and when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the predetermined condition is satisfied.
Delivery processing program.
配達物処理装置のコンピュータに、 On the computer of the delivery processing device,
予め記憶部に記憶された複数のパラメータセットからパラメータセットを順次選択させ、 A parameter set is sequentially selected from a plurality of parameter sets stored in the storage unit in advance, and the parameters set are sequentially selected.
前記選択されたパラメータセットを用いて、配達対象物を撮像する撮像部により撮像された画像に対して画像認識処理を行わせ、 Using the selected parameter set, an image recognition process is performed on the image captured by the imaging unit that images the delivery object.
前記配達対象物に付与された、住所を含む情報を認識させ、 Recognize the information including the address given to the delivery object,
前記複数のパラメータセットから選択された各パラメータセットに対応する前記画像認識処理の結果に基づいて、所定の条件を満たすパラメータセットを選択させ、 Based on the result of the image recognition process corresponding to each parameter set selected from the plurality of parameter sets, a parameter set satisfying a predetermined condition is selected.
前記配達対象物が住所ごとに割り当てられた複数の区分箇所に区分できると判定された度合を導出し、導出した度合が第1の閾値以上である場合に、前記所定の条件を満たすと判定させる、 The degree to which it is determined that the delivery object can be classified into a plurality of division points assigned to each address is derived, and when the derived degree is equal to or greater than the first threshold value, it is determined that the predetermined condition is satisfied. ,
配達物処理プログラム。 Delivery processing program.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04134578A (en) * 1990-09-27 1992-05-08 Toshiba Corp Picture binarizing system
JPH08101890A (en) * 1994-09-30 1996-04-16 Toshiba Corp Video coding system
JPH0957204A (en) * 1995-08-24 1997-03-04 Toshiba Corp Automatic address reading system for postal matter
JP3485020B2 (en) * 1999-04-09 2004-01-13 日本電気株式会社 Character recognition method and apparatus, and storage medium
US8639384B2 (en) * 2008-09-30 2014-01-28 Amazon Technologies, Inc. Systems and methods for receiving shipment parcels
US8245933B2 (en) * 2008-10-24 2012-08-21 Bell And Howell, Llc Method and system for applying a postal authority barcode on a document processing system
JP5390440B2 (en) * 2010-03-17 2014-01-15 株式会社東芝 Centralized information processing apparatus and centralized information processing system
JP2014182618A (en) * 2013-03-19 2014-09-29 Toshiba Corp Sorting device and pattern recognition device

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