JP7045621B2 - 荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法 - Google Patents

Description

本開示は、荷物の仕分けに有用な荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法に関する。

近年の経済活動の高まりに伴い、荷物の流通量は増大する一方である。荷物の流通工程において、荷物を行先別に仕分ける仕分け作業は時間のかかる工程であり、従前から人手による作業に頼っているが、仕分け作業の少なくとも一部を自動化する技術も提案されている。

特許文献１は、移動する荷物を追跡し、荷物から読み取った荷物に関する情報と当該荷物の位置の情報に基づき、表示する画像を決定し、プロジェクタから画像を荷物に投射して画像を荷物上に表示するシステムを開示している。

米国特許第７０９０１３４号明細書

しかしながら、昨今荷物の流通量はますます増大するとともに、荷物の種類も様々なものとなっており、荷物をより効率的かつ正確に仕分ける技術が求められている。

本開示は、荷物の仕分けをより効率的かつ正確に行うための技術に関する。

本開示は、荷物を含む画像に基づき、前記荷物を認識する荷物認識装置であって、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリと協働して、前記画像内の認識対象空間において、人物の認識を行い、認識された前記人物の少なくとも一部を含む所定範囲内の空間を前記認識対象空間から差し引き、差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間として、前記荷物を認識する。

本開示は、上述の荷物認識装置を含む投影指示装置と、荷物に貼付されたラベルから荷物特定情報を読み取るラベルリーダと、前記荷物を含む画像を取得する画像センサと、仕分け先を示す投影画像を前記荷物に投影する画像投影装置と、を備える荷物仕分けシステムである。

本開示は、荷物を含む画像に基づき、前記荷物を認識する荷物認識方法であって、プロセッサがメモリと協働して、前記画像内の認識対象空間において、人物の認識を行い、認識された前記人物の少なくとも一部を含む所定範囲内の空間を前記認識対象空間から差し引き、差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間として、前記荷物を認識する。

本開示によれば、荷物の仕分けをより効率的かつ正確に行うことができ、さらなる荷物の流通量の増大にも対応することができる。特に、荷物に対して人物が触れるなどして干渉しても、荷物の位置情報に誤りの発生や、誤認識の発生を抑えられ、より確実に荷物を認識することができ、ひいては荷物を精度よく追跡することが可能となる。

図１は、実施の形態にかかる荷物仕分けシステムの構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態にかかる投影指示装置の構成を示すブロック図である。 図３Ａは、は荷物仕分けシステムが物流センターに設置され、稼働している状況を示す概念図である。 図３Ｂは、は荷物の上面に数字を含む投影画像を投影した状態を示す図である。 図４は、実施の形態にかかる投影指示装置で生成される投影画像の一例を示す図である。 図５は、主として投影指示装置が行う動作の概要手順を示すフローチャートである。 図６は、荷物に対して人物が干渉した場合における荷物の認識処理を説明するための図である。 図７は、荷物に対して人物が干渉した場合における荷物の認識処理を示すフローチャートである。

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法を具体的に開示した実施形態（以下、「本実施形態」という）を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

以下、図１～図７を用いて本開示の実施の形態を説明する。

［構成］
図１は、実施の形態にかかる荷物仕分けシステムの構成を示すブロック図である。図１に示す荷物仕分けシステム１００は、例えば物流センターに設置される。荷物仕分けシステム１００は、ラベルリーダ１０と、画像センサ２０と、投影指示装置３０と、プロジェクタ４０とを備える。荷物仕分けシステム１００は、搬送コンベヤにより搬送されてくる荷物を仕分ける作業員の作業を支援するシステムである。荷物仕分けシステム１００は、例えば小売業者、卸売業者、インターネット流通業者などが所有する物流センターに設置される。仕分け対象の荷物は、一般的には略直方体の形状を有するものであるが、その外形は特に限定はされず、荷物の種類も特に限定されない。なお、荷物仕分けシステムの構成は図１に記載したものに限定されない。例えば、一台のラベルリーダ１０に複数の画像センサ２０と、投影指示装置３０と、プロジェクタ４０を接続させるなど、各構成要素の数量は目的に応じて適宜変更させることができる。

読取装置としてのラベルリーダ１０は、図示せぬレンズ、イメージセンサ等の各種の要素を含む装置である。ラベルリーダ１０を用いることで、搬送コンベヤにより搬送されてくる荷物に貼付されたラベルから当該荷物に関する各種の情報を記録したラベル記録情報を読み取ることができる。読み取られたラベル記録情報を用いることで、当該荷物を特定することが可能である。読み取られた情報によって荷物特定情報が定義づけられる。

画像センサ２０は、図示せぬレンズ、イメージセンサ等の各種の要素を含む撮像装置である。画像センサ２０は、一般的には撮像カメラとして構成される。撮像カメラは３次元カメラ、複数台の２次元カメラなどである。画像センサ２０は、距離画像センサ２２と色画像センサ２４とを含む。

距離画像センサ２２は、搬送コンベヤにより搬送されてくる荷物を撮像し、距離画像を生成する。生成された距離画像は、荷物の位置、荷物までの距離、荷物のサイズ等を示す情報として使用される。「距離画像」とは、撮像位置から各画素が示す位置（荷物の表面を含む）までの距離を示す距離情報を収容した画像のことをいう（つまり本開示において「画像」の語は距離画像を含む）。また、「距離画像」という文言には、距離を示す数値を列挙したテーブルなど、人の目で画像として認識できないものも含まれる。すなわち「距離画像」は、撮像した領域内における座標と距離との関係を示す情報であればよく、そのデータ構造は問わない。本開示において距離画像センサ２２は荷物の位置を特定するために用いられる。よって距離画像センサ２２は、他のセンシングデバイス（超音波センサ、赤外線センサ、ステレオカメラ、単眼ビデオカメラ）が代替することもできる。

色画像センサ２４は、距離画像が生成された荷物を撮像し、色画像を生成する。「色画像」とは、荷物の表面の色を所定の階調で表現した画像のことをいい、「階調」にはＲＧＢの２５６階調のみならず、グレースケール等あらゆるものが含まれる。本開示において色画像センサ２４は、距離画像センサ２２が特定した荷物について、各荷物を追跡するために用いられる。色画像センサ２４も、他のセンシングデバイス（超音波センサ、赤外線センサ、ステレオカメラ、単眼ビデオカメラ）が代替することができる。

つまり本開示において「画像」の語は距離画像と色画像の双方を含む。本開示においては距離画像センサおよび色画像センサを含むセンシングデバイスとしての画像センサから出力される情報をセンシング情報と呼ぶ。本実施の形態においてはセンシングデバイスの一例として画像センサ２０（距離画像センサ２２および色画像センサ２４を含む）を用いて説明を行う。また本実施の形態においては、センシング情報の例として、距離画像センサ２２の出力である距離画像、色画像センサ２４の出力である色画像を用いて説明を行う。

投影指示装置３０は、荷物仕分けシステム１００における演算装置としての役割を果たす。図２に示すように、投影指示装置３０は、バスを介して接続された入力部３２、プロセッサ３４、メモリ３６、出力部３８を備える。入力部３２は、ラベルリーダ１０が読み込んだラベル記録情報から取得した荷物の特定が可能な荷物特定情報、距離画像センサ２２が生成した距離画像、色画像センサ２４が生成した色画像を受け取る。プロセッサ３４は一般的な演算装置によって構成され、荷物特定情報、距離画像および色画像に基づき、荷物に投影する投影画像を生成する。記憶装置としてのメモリ３６は、プロセッサ３４が各種処理に必要な制御プログラムの読み込み、データの退避等の操作を行う。すなわち、プロセッサ３４とメモリ３６は協働して投影指示装置３０による各種処理を制御する。出力部３８は、プロセッサ３４が生成した投影画像をプロジェクタ４０に出力する。なお、本開示において「プロセッサ」は単一のプロセッサのみを意味するものではない。「プロセッサ」は、複数の同一目的のプロセッサや、目的の異なるプロセッサ（例えば、汎用ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ））が共同して処理を行う場合の動作主体を意味する語としても使用される。

プロジェクタ４０は一般的な投影装置により構成され、投影指示装置３０から受信した投影画像を含む投影光を荷物に投影し、荷物上に表示する。

荷物仕分けシステム１００は、ラベルリーダ１０と、画像センサ２０（距離画像センサ２２および色画像センサ２４）と、投影指示装置３０と、プロジェクタ４０とを有線通信または無線通信で繋ぎ合わすことにより構築できる。また、ラベルリーダ１０と、画像センサ２０と、投影指示装置３０と、プロジェクタ４０のうちいずれかの二台以上の装置を一体型の装置として構築することもできる。例えば、画像センサ２０とプロジェクタ４０とを合わせて、一体型の撮像投影装置として構築することもできる（図３Ａ参照）。

［システムの概要］
図３Ａは、荷物仕分けシステム１００が物流センターに設置され、稼働している状況を示す概念図である。従来の方法によれば、各作業者Ｍが、搬送コンベヤ５０により矢印Ｘ方向に搬送されてくる各荷物Ｐに貼付されたラベルを目視によりチェックし、作業者自身が配送を担当する荷物が到着したら当該荷物を拾い上げて（ピックアップ）、作業者自身の足元、かご、トラックの荷台等の近傍に一旦置く必要があった。しかしながら、作業者の目視による仕分けの場合、作業者の作業効率には限界があるから、搬送速度を所定の値以下に抑える必要があった。結果として、作業者が単位時間内に仕分けることが可能な荷物の量の限界値は低かった。また、作業者がラベルの目視に際して誤認を行うことにより、仕分けに際して誤りを引き起こす可能性があった。近年、荷物の流通量は増大しており、これらの問題はより注目されつつある。

そこで本実施形態では、図３Ａに示すように、搬送コンベヤ５０の上方に配置されたラベルリーダ１０が、搬送コンベヤ５０により搬送されてくる各荷物Ｐに貼付されたラベルを読み取る。ラベルには、当該荷物に関する各種の情報を含むラベル記録情報が記載されている。ラベル記録情報は、当該荷物に個別に付与される荷物特定番号、発送人の氏名、住所、電話番号、受取人の氏名、住所、電話番号、荷物の種類、等に類似する情報を含む。ラベルの読み込みは、担当の作業者がラベル内のバーコードに、ラベルリーダ１０としてのバーコードリーダを手で当てて読み込むことで行っても良い。

さらに画像センサ２０が、搬送コンベヤ５０により搬送されてくる荷物Ｐの画像（距離画像および色画像）を撮像し、荷物Ｐの位置、荷物Ｐまでの距離、荷物Ｐのサイズ（荷物Ｐが直方体の場合は３辺の長さ）、荷物Ｐの色、荷物Ｐの模様等の情報を取得する。尚、ラベルリーダ１０、画像センサ２０の配置位置や、センシングデバイスの種類、処理の順序は特に図示した形態に限定されない。上述した様に、本例では、画像センサ２０とプロジェクタ４０が一体型の撮像投影装置６０として構築され、搬送コンベヤ５０の上方に配置されている。

図３Ａ、図３Ｂでは示されていない投影指示装置３０は、例えば搬送コンベヤ５０の近傍や、別の部屋に配置されたコンピュータにより構成され、ラベルリーダ１０が獲得した荷物を特定する情報と、画像センサ２０が生成した距離画像および色画像に基づき、荷物Ｐ（荷物Ｐが直方体の場合は例えば上面）に表示する投影画像を生成する。投影指示装置３０は投影画像を荷物Ｐに投影すべき投影指示をプロジェクタ４０に送る。

投影指示を受けた、画像投影装置としての、プロジェクタ４０は、投影指示装置３０が生成した投影画像を含む投影光を荷物Ｐに投影し、荷物Ｐ上に投影画像を表示する。ここで荷物Ｐに表示される投影画像は、例えば、当該荷物Ｐの配送先住所に対応した仕分け場所を示す色を有する丸数字の画像である（図３Ｂ参照）。ここで、丸数字は、例えば、仕分けられた荷物Ｐを運ぶトラックの番号（トラック自体の番号や駐車場番号など）や、当該トラックなどに搬入されるべき棚や箱などの番号等に対応している。また、直接的に棚や箱などの番号に対応させるのではなく、ピックアップした荷物を他の場所またはトラック等へ移動させるシューターの番号等に対応していてもよい。トラック等の駐車位置は交通状況などに応じて頻繁に変わるため搬送コンベヤ５０周辺から見た仕分け先を随時対応させることは難しいことがある。そのため、搬送コンベヤ５０と搬送トラック等との間にシューターを挟み、搬送コンベヤ５０周辺ではシューターの番号を投影することで、搬送コンベヤ５０周辺の構成を随時変えなくとも、シューターの出口の配置換えなどで仕分け先の変化に対応することが出来る。もちろん、状況に応じて、様々な種類の投影画像が表示される。数字を表示する他の例としては、配送先住所に対応した郵便番号や、荷物Ｐをピックアップすべき作業者の番号などであってもよい。また、数字以外の情報を表示する例としては、仕分け方向を示す矢印（搬送コンベヤ５０の搬送方向に対して右または左など）または文字（「左」「右」など）であってもよい。更に、表示の形態も丸数字に限られるものではなく、図４で示すような四角で囲んだ数字（“３”、“３５９”、“２４７３５”）など様々なものが考えられる。さらに、投影画像は、枠によって数字または文字を囲むものに限らず、背景を塗りつぶした白抜きの数字または文字であってもよい。また、表示する情報に応じて、丸・三角・四角など表示する数字または文字の形状を切り替えるなどとしてもよい。他にも、表示する情報ごとに個別に対応付けできるような絵を表示するなどとしてもよい。また、投影画像は静止画像に限らず、アニメーションであっても構わない。アニメーションの例としては、上記の各例を点滅させたり、拡大縮小させたり、色を変化させたりすることなど考えられる。また、仕分け方向を反映したアニメーションを投影しても構わない。仕分け方向を反映したアニメーションの例としては、例えば、仕分け方向に向かって光線または光点等を移動させたり、仕分け方向に向かって投影画像の全体または一部を形成したり色を変化させたり、仕分け方向に矢印を動かして表示するなど、さまざまなものが考えられる。投影画像の一部のみをアニメーションの対象とする場合は、数字や矢印などの作業者による仕分け先の判断への影響が大きい部分は変化させず、枠線などの仕分け先の影響の少ない部分を変化させることなどが考えられる。ただし、仕分け先の選択肢が少ない場合など、枠線内に投影される数字等の意味よりも仕分け方向を直感的に伝える方が効率的な状況では、固定された枠線内で数字や矢印などを仕分け方向に動かしてもよい。また、アニメーションは繰り返し投影されてもよいし、一度だけ投影されてもよい。なお、本開示において「画像投影装置」とは光線を直接荷物に投影するものに限定されない。本開示において「画像投影装置」には画像を表示可能な眼鏡も含む。つまり本開示において、荷物に投影光を投影する、荷物に画像を表示する、荷物に画像を投影する、などと表現した場合は、その表現は画像を表示可能な眼鏡を介して、擬似的に、荷物に投影光が投影されているかのように作業者に認識させることも含む。つまり、作業者が画像を表示可能な特殊な眼鏡を装着している場合、眼鏡を介して視認される荷物Ｐの像に、ここでの投影画像を重ねあわせてもよい。

図３Ａにおいて、搬送コンベヤ５０の脇には、荷物を拾い上げる担当の作業者Ｍ（他の作業者は省略）が立っており、それぞれの担当の領域に到達した荷物を、丸数字１、丸数字２、丸数字３等で示すように搬送コンベヤ５０から拾い上げる。

例えば荷物Ｐ１はラベルに「ＡＡＡ１１１」の荷物特定情報を持っており、「ＡＡＡ１１１」の荷物特定情報は領域Ａで仕分けの対象になる旨が特定されているとする。そこで、プロセッサ３４は、荷物Ｐ１が特定領域に到着したら、図３Ｂに示すように生成した投影画像をプロジェクタ４０に送信する。そして、プロジェクタ４０は投影画像を荷物Ｐ１に投影する。よって、当該領域の作業者は、自身が担当する特定領域に到着した自身が拾い上げるべき荷物Ｐ１に容易に着目することが可能となり、結果的に荷物の仕分けをより効率的かつ正確に行うことが可能となる。

本実施形態では、図３Ａに示すように１台のプロジェクタ４０に対して、複数の特定領域の投影の有無を切り替えさせてもよく、複数台のプロジェクタ４０に対して、それぞれ担当の特定領域における投影の有無を切り替えさせてもよい。

以下、実施形態の荷物仕分けシステム１００において、投影指示装置３０が行う荷物仕分けの動作の概要を説明する。

［動作の概要］
図５は、本実施形態の投影指示装置３０、特に投影指示装置３０のプロセッサ３４が主として行う動作手順の概要を示すフローチャートである。まず、ラベルリーダ１０による荷物のラベルのラベル記録情報の読み取り後、投影指示装置３０の入力部３２がラベルリーダ１０から、ラベル記録情報に対応した荷物特定情報を取得する（ステップＳ１）。荷物特定情報とは、当該荷物に個別に付与される荷物特定番号、発送人の氏名、住所、電話番号、受取人の氏名、住所、電話番号、荷物の種類、等に類似する情報の少なくとも一つ含む情報である。プロセッサ３４は、当該荷物特定情報に対して、当該荷物を特定する荷物特定番号としてのＩＤを付与し、ＩＤを付与した時刻に対応する時刻情報とともにメモリ３６に記録する（ステップＳ２）。メモリ３６に記録するＩＤは、荷物特定情報に元から記録されていた荷物特定番号でもよいし、投影指示装置３０が新しいＩＤを生成して付与してもよい。

一方、ステップＳ１およびステップＳ２と並行して、画像センサ２０の距離画像センサ２２による荷物の距離画像の撮像後、投影指示装置３０の入力部３２が距離画像センサ２２からセンシング情報としての距離画像を取得する（ステップＳ２０）。プロセッサ３４は、当該距離画像に存在する荷物に対応するＩＤがメモリ３６に存在するか否かを判定する。

当該距離画像に存在する荷物に対応するＩＤがメモリ３６に存在するか否かを判定する手法の一例としては、次のような手順によることが挙げられる。すなわち、プロセッサ３４は、ラベルリーダ１０と距離画像センサ２２との間の距離（既知とする）、および搬送コンベヤ５０の速度から、荷物がラベルリーダ１０と距離画像センサ２２の間を移動するために要する時間を計算する。そして、距離画像を取得した時刻から当該時間を引くことで、距離画像に存在する荷物がラベルリーダ１０（およびプロセッサ３４）によりＩＤを付与された時刻が推定できる。そして、当該推定した時刻に近接して付与されたＩＤが、当該距離画像に存在する荷物に対応するＩＤであると推定できる。また、他の一例としては、ラベルリーダ１０近辺に他の距離画像センサを設置する手法が挙げられる。すなわち、ラベルリーダ１０がＩＤ（およびプロセッサ３４）を付与した時から、ラベルリーダ１０近辺に設置した他の距離画像センサを用いて当該ＩＤが付与された荷物を追跡することで、時刻毎に当該荷物（およびＩＤ）とラベルリーダ１０との距離を計測する。プロセッサ３４は計測された荷物（およびＩＤ）とラベルリーダ１０との距離と、ステップＳ２０で取得された距離画像における荷物の距離と、２つの距離画像センサとの距離（既知とする）から所定のステップＳ２０で取得された距離画像における荷物のＩＤを推定することができる。

このようにして、プロセッサ３４は当該距離画像に含まれる荷物に対応するＩＤがメモリ３６に存在するか否かを判定する（ステップＳ３０）。すなわち、ステップＳ２で述べたように、メモリ３６には、荷物特定情報、ＩＤ、ＩＤを付与した時刻に対応する時刻情報が予め記録されている。一方、プロセッサ３４は、例えば上述したように、距離画像を取得した時刻から荷物がラベルリーダ１０と距離画像センサ２２の間を移動するために要する時間を引くことで、距離画像に存在する荷物がラベルリーダ１０（およびプロセッサ３４）によりＩＤを付与された時刻が推定できる。プロセッサ３４は、予めメモリ３６に記録された時刻情報と推定した時刻とを比較し、これらの値が近い場合は（例えば時間差が所定の閾値時間以下の場合など）、距離画像に含まれる荷物に対応するＩＤがメモリ３６に存在すると判定することができる。メモリ３６に荷物に対応するＩＤが存在すると判定した場合（ステップＳ３０；Ｙｅｓ）、ステップＳ６０以降の処理に進む。

メモリ３６に荷物に対応するＩＤが存在しないと判定した場合（ステップＳ３０；Ｎｏ）、プロセッサ３４は、当該荷物にＩＤが付与されていないことを前提として、当該荷物の位置を改めて特定し（ステップＳ４０）、荷物にＩＤを付与する（ステップＳ５０）。

上述のステップと並行して、色画像センサ２４は、距離画像を取得した各荷物の色画像を生成する。そして、プロセッサ３４は、入力部３２が取得する色画像センサ２４からの色画像に基づき、搬送コンベヤ５０により搬送されて移動するＩＤ付きの荷物を追跡する（ステップＳ６０）。そして、プロセッサ３４は、同じく色画像に基づき、追跡していた荷物が作業者により拾い上げられたか否かを判定する（ステップＳ７０）。荷物が作業者により拾い上げられていないと判定した場合（ステップＳ７０；Ｎｏ）、プロセッサ３４は、荷物が、後述する特定領域（その荷物が拾い上げられるべき所定の仕分けエリア）に存在するか否かを判定する。そして、荷物が特定領域に存在する（到達した）と判定した場合（ステップＳ８０；Ｙｅｓ）、プロセッサ３４は投影画像を生成し、プロジェクタ４０に送信する（ステップＳ９０）。荷物が特定領域に存在する（到達した）と判定しない場合（ステップＳ８０；Ｎｏ）、ステップＳ６０に戻り、プロセッサ３４は、荷物の追跡を続行する。

また、ステップＳ７０で、荷物が作業者により拾い上げられたと判定した場合（ステップＳ７０；Ｙｅｓ）、プロセッサ３４は、荷物の詳細情報をメモリ３６から読み出し（ステップＳ１００）、詳細情報を含む投影画像を生成し、出力部３８が生成した投影画像をプロジェクタ４０に出力する（ステップＳ９０）。投影指示装置３０から投影画像を取得したプロジェクタ４０は、当該投影画像を対応する荷物に投影する。

以上は、投影指示装置３０のプロセッサ３４等が行う動作手順の概略というべきものである。もちろん、動作手順は上述したものには限定されない。例えば、ステップＳ７０の判定等は省略することも可能である。また、ステップＳ７０の判定の実施には、作業者の手と荷物との接触判定や、色画像、距離画像等を利用することも可能である。以下、さらに各処理の詳細な手順について説明する。

［荷物に対して人物が干渉した場合の処理］
荷物を含む距離画像に基づき、荷物を認識する場合において、人物が荷物に触れるなどして該荷物に干渉すると、位置情報に誤りの発生や、誤認識を起こしてしまうことがある。例えば、人物が荷物に触れている場合、人物の腕も荷物の一部であると認識されてしまい、荷物の形等が誤認識されるおそれがある。このようになると、荷物の正確な追跡ができなくなる可能性が生じ得る。

そこで、本開示では、図５のステップＳ６０において、距離画像内の認識対象空間において人物の認識を行い、認識した人物の周囲の所定範囲内の空間を認識対象空間から差し引き、差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間とすることで、荷物の認識を確実に行えるようにする。

すなわち、プロセッサ３４は、センシング情報として、距離画像センサ２２の出力である荷物を含む距離画像内の認識対象空間において、既存の画像認識技術を用いて人物の認識を行い、次いで、認識した人物の周囲の所定範囲内の空間を認識対象空間から差し引き、差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間とし、この新たな認識対象空間にて荷物を認識する。

図６は、荷物に対して人物が干渉した場合における荷物の認識処理を説明するための図である。同図において、上流側に１つの搬送コンベヤＢＣａがあり、下流側に３つの搬送コンベヤＢＣｂ～ＢＣｄがある場合、搬送コンベヤＢＣａと３つの搬送コンベヤＢＣｂ～ＢＣｄの間に配置された人物Ｗｋ（作業者）が、上流側の搬送コンベヤＢＣａで搬送されてきた荷物Ｐを拾い上げて、搬送コンベヤＢＣｂ、搬送コンベヤＢＣｃ又は搬送コンベヤＢＣｄのいずれか１つに載せる仕分け作業を行う。このような仕分け作業において、人物Ｗｋが搬送コンベヤＢＣａで搬送されてきた荷物Ｐに触るなどして荷物Ｐに干渉したとすると、荷物情報に誤りが発生したり、誤認識が生じたりすることがあるが、そのような場合に、まず人物Ｗｋを認識し、次いで、人物Ｗｋの周囲の所定範囲Ｒｓを決定し、決定した所定範囲Ｒｓ内の空間を認識対象空間から差し引く。これにより得られた空間を新たな認識対象空間とする。このように、人物Ｗｋが荷物Ｐに触れるなどして荷物Ｐに干渉しても、荷物Ｐの位置情報に誤りの発生や、誤認識の発生を抑えられ、より確実に荷物Ｐを認識することができ、ひいては荷物を精度よく追跡することが可能となる。なお、人物Ｗｋを認識する手法としては、さまざまなものが利用できる。例えば、人物Ｗｋの存在する位置を大まかに認識できれば十分なのであれば、人物Ｗｋの服などに取り付けられたタグやビーコン、特定の色または形状を持つ制服などを認識することによって人物Ｗｋの位置を認識すればよい。一方、人物Ｗｋの位置をより正確に認識する必要があるのであれば、パターンマッチングなどの他のアルゴリズムを使用することが考えられる。また、両方の手法を併用しても良い。範囲Ｒｓを正確に決定するためには、人物Ｗｋの位置を正確に認識することが望ましい。ただし、人物Ｗｋの位置を正確に認識するアルゴリズムは、一般的に、人物Ｗｋが遠い位置にいたり、あるいは、複数の人物Ｗｋが密集していたりする状況では精度が下がる。そこで、両方の手法を併用することで、認識対象区間に存在する人物Ｗｋをなるべく漏れなく、かつ、高精度に認識する構造を実現することができる。

図７は、上述の処理に対応したフローの一例である。ここで示すフローは、図５における概要手順のフローチャートの中で、ステップＳ６０における処理のサブ処理（サブルーチン）である荷物認識処理を示す。すなわち、プロセッサ３４は、まず距離画像センサ２２から荷物を含む距離画像を取得する（ステップＳ４０１）。次いで、プロセッサ３４は、取得した距離画像内の認識対象空間において、既存の画像認識技術を用いて人物Ｗｋの認識を行う（ステップＳ４０２）。プロセッサ３４は、人物Ｗｋの認識を行った後、認識した人物Ｗｋの周囲の所定範囲Ｒｓ内の空間を認識対象空間から差し引く（ステップＳ４０３）。そして、差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間として、荷物Ｐを認識する（ステップＳ４０４）。プロセッサ３４は、上記サブ処理を行って荷物Ｐを認識した後、該荷物Ｐを追跡する処理を行う。

上述したように、本開示によれば、人物Ｗｋが搬送コンベヤで搬送されてきた荷物Ｐに触るなどして荷物Ｐに干渉しても、荷物Ｐの位置情報に誤りの発生や、誤認識の発生を抑えられ、より確実に荷物Ｐを認識することができ、ひいては荷物を精度よく追跡することが可能となる。

なお、人物の認識と、人物の周囲の所定範囲内の空間の認識に、距離画像を用いる以外、色画像を用いることも可能である。

以上、図面を参照して本開示に係る荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、以下のような変形例が考えられる。

本開示では、図６に示したような複数の搬送コンベヤの中央部分に人物Ｗｋが存在する状況を想定しているが、これに限られるものではない。図３に示したような一本の搬送コンベヤの近傍に人物Ｗｋが存在する場合にも本開示を適用することができる。図３のような状況であっても荷物を拾い上げようとした人物が荷物だと誤認識される事態が発生するため、本開示の手法は有用である。

本開示では、距離画像の認識対象空間から人物Ｗｋを除外したが、これに限られるものではない。例えば、色画像の認識対象空間から人物Ｗｋを除外してもよい。人の衣服と荷物の色が類似している場合、距離画像の認識結果のみならず、色画像の認識結果においても荷物の形状と人の形状とが一体であると誤認識されてしまうおそれがある。本開示では、色画像に基づいて荷物を追跡しているので、このような誤認識が発生すると荷物の追跡ミスが発生する。そこで、色画像からも人物Ｗｋを除外することによって、このような追跡ミスを抑止することができる。

本開示では、図６に示したように、認識対象空間から除外する範囲Ｒｓとして人物Ｗｋを囲む円柱状のものを使用したが、これに限られるものではない。認識対象空間から人物Ｗｋが除外されるのであれば、範囲Ｒｓの大きさや形は図６と異なるものであってもよい。また、荷物と人物Ｗｋとの誤認識を防げればよいので、人物Ｗｋ全体を除外する必要はなく、例えば、荷物に接触する腕のみを除外するなどとしても良い。また、範囲Ｒｓの大きさや形を、人物Ｗｋの数、および、認識対象空間内に存在すると推測される荷物の数の少なくとも一方に応じて切り替えるものとしてもよい。すなわち、人物Ｗｋの数が少なかったり荷物の数が少なかったりする場合、人物Ｗｋを認識対象空間から確実に除外すべく広めの範囲Ｒｓを設定する方が有益である。一方、人物Ｗｋの数が多かったり荷物の数が多かったりする場合、除外される範囲Ｒｓが荷物の存在する位置と重複し、荷物の追跡自体が失敗してしまうおそれがある。そのため、人物Ｗｋの数が多かったり荷物の数が多かったりする場合は、範囲Ｒｓをなるべく人物Ｗｋの形状そのものに近い形にしたり、狭めの範囲にしたりすることが有益である。なお、認識空間内に存在する荷物の数は、直前のタイミングで認識に成功した荷物の数などから推測できる。

本開示では、認識した人物Ｗｋを認識対象空間から除外する目的で使用したが、これに限られるものではない。例えば、図６のような構造において、人物Ｗｋが拾い上げた荷物が適切な搬送コンベヤに移動したかどうかを判断する用途などに使用してもよい。本開示では、人物Ｗｋを含む範囲Ｒｓを認識できるので、この範囲Ｒｓに重複している荷物を特定することで、人物Ｗｋが拾い上げた荷物を特定することもできる。また、荷物の追跡に成功していれば、各荷物の移動先として正しい搬送コンベヤがどれであるかを判断することもできる。したがって、これらの仕組みを利用することにより、人物Ｗｋが拾い上げた荷物を適切な搬送コンベヤに移動したかどうかを判断することができる。この場合、荷物仕分けシステムは、荷物が誤った搬送コンベヤに移動されていれば、警告を音声または投影画像などの手段で認識した人物Ｗｋに通知するものとしてもよい。上記では、図６に基づき荷物の移動先が搬送コンベヤである例を説明したが、この仕組みは、シューターや搬送トラックなど他の移動先に荷物を移動させる例にも応用できる。

本開示は、人物が搬送コンベヤで搬送されてきた荷物に触るなどして該荷物に干渉しても、該荷物を確実に認識することができる荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法の提供に有用である。

１０ ラベルリーダ
２０ 画像センサ
２２ 距離画像センサ
２４ 色画像センサ
３０ 投影指示装置
３２ 入力部
３４ プロセッサ
３６ メモリ
３８ 出力部
４０ プロジェクタ
５０ 搬送コンベヤ
６０ 撮像投影装置
１００ 荷物仕分けシステム
Ｐ 荷物

Claims (9)

1. 荷物を含む画像に基づき、前記荷物を認識する荷物認識装置であって、
   プロセッサと、
   メモリと、を備え、
   前記プロセッサは、前記メモリと協働して、
   前記画像内の認識対象空間において、人物の認識を行い、
   認識された前記人物の少なくとも一部を含む所定範囲内の空間を前記認識対象空間から差し引き、
   差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間として、前記荷物を認識する、
   荷物認識装置。
2. 請求項１に記載の荷物認識装置であって、
   前記プロセッサは、
   認識された前記人物の全体を含む空間を前記認識対象空間から差し引く、
   荷物認識装置。
3. 請求項１または２に記載の荷物認識装置であって、
   前記プロセッサは、
   認識された前記人物の数に応じて、各人物に対応する前記認識対象空間から差し引く範囲の大きさまたは形の少なくとも一方を切り替える、
   荷物認識装置。
4. 請求項１から３のいずれか一項に記載の荷物認識装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記認識対象空間に存在する荷物の数を推定し、推定した荷物の数に応じて、前記認識対象空間から差し引く範囲の大きさまたは形の少なくとも一方を切り替える、
   荷物認識装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の荷物認識装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記認識対象空間から差し引く範囲と認識した荷物とが重複した場合、前記荷物の正
   しい仕分け先を特定し、
   前記荷物が正しい仕分け先に仕分けされていなければ警告を行う、
   荷物認識装置。
6. 請求項１に記載の荷物認識装置であって、
   前記画像は、距離画像である、
   荷物認識装置。
7. 請求項１に記載の荷物認識装置であって、
   前記画像は、色画像である、
   荷物認識装置。
8. 請求項１に記載の荷物認識装置を含む投影指示装置と、荷物に貼付されたラベルから荷物特定情報を読み取るラベルリーダと、前記荷物を含む画像を取得する画像センサと、仕分け先を示す投影画像を前記荷物に投影する画像投影装置と、を備える荷物仕分けシステム。
9. 荷物を含む画像に基づき、前記荷物を認識する荷物認識方法であって、
   プロセッサがメモリと協働して、
   前記画像内の認識対象空間において、人物の認識を行い、
   認識された前記人物の少なくとも一部を含む所定範囲内の空間を前記認識対象空間から差し引き、
   差し引いて得られた空間を新たな認識対象空間として、前記荷物を認識する、
   荷物認識方法。

Images