JP7126065B2 - 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

荷物認識装置、荷物仕分けシステムおよび荷物認識方法 Download PDF

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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、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、前記背景の色を所定周期ごとに切り替える。
また、本開示は、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、過去のフレームで認識に成功した荷物の色と異なる色を前記背景の色の候補とする。
また、本開示は、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、更に、背景の色の候補の指定を受け付け、受け付けた候補の範囲内で前記背景の色を切り替える。
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、前記荷物を含む距離画像を取得する距離画像センサと、前記荷物を含む色画像を取得する色画像センサと、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、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、前記背景の色を所定周期ごとに切り替える。
また、本開示は、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、過去のフレームで認識に成功した荷物の色と異なる色を前記背景の色の候補とする。
また、本開示は、１以上の荷物を含む色画像に基づき、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、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、前記プロセッサは、更に、背景の色の候補の指定を受け付け、受け付けた候補の範囲内で前記背景の色を切り替える。
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、荷物の色が搬送コンベヤのベルトの色に近いか、同じ場合においても荷物を認識することができ、荷物の追跡精度が劣化するのを防止することができる。
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、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、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、荷物の認識・追跡処理を示すフローチャートである。 図７は、背景の色の切り替えをフレームごとに行う一例を示す図である。
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）を付与した際から、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。
［荷物の認識に用いる背景色の切り替え］
距離画像を取得した荷物の色画像を用いて荷物の認識・追従を行う場合において、荷物が搬送される速度を用いて、次のフレームにおける位置を予測することにより、荷物の認識領域を絞ることができ、認識率の向上が図れる。しかしながら、荷物を認識する認識領域を絞ったとしても、背景の色が認識対象である荷物の色に近かったり、同じであったりした場合、認識対象である荷物の形状を誤ってしまったり、もしくは想定外の方向に移動した場合に認識から外れてしまったりする可能性が高い。すなわち、荷物の追跡精度が劣化してしまう可能性が高い。荷物仕分けシステムにおいては、背景の色は主に搬送コンベヤ５０のベルトの色であり、この色に荷物の色が近かったり、同じであったりした場合、荷物の認識が困難となり、さらには荷物の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、色画像における荷物を除く領域である背景の色を切り替えることで、確実に荷物を認識できるようにして、荷物の追跡を可能なものにする。
すなわち、プロセッサ３４は、画像のマスク処理を行って、センシング情報に含まれる荷物の距離画像より荷物を検出し、その後、センシング情報に含まれる荷物の色画像における荷物を除く背景領域を求めて、背景の色を切り替える。色画像における荷物を除く領域である背景の色を切り替えることで、荷物の色が搬送コンベヤ５０のベルトの色に近かったり、同じであったりしても荷物の認識が可能となる。ところで、背景の色を搬送コンベヤ５０のベルトの色以外としても、その色に近かったり、同じであったりする色の荷物が搬送されてきた場合、当該荷物の認識が困難になる。そこで、背景色の種類を複数用意して、それらを切り替えることで、当該荷物の認識が可能となる。複数の背景色の切り替えは、例えばフレームごとを含む所定周期ごとに行う。このように、背景色を荷物の色と異なる複数の色とし、それらの色を切り替えるようにすることで、荷物を確実に認識することができ、追跡精度を高く保つことができる。
図６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における詳細な処理を示す。すなわち、プロセッサ３４は、センシング情報に含まれる荷物の距離画像より荷物を検出し、さらに距離画像から検出した荷物の領域を切り取る（ステップＳ１０１）。この場合、距離画像中に含まれる荷物は１個とは限らず複数個の場合もあるので、例えば図６中に示すように距離画像Ｉｍｄ中に３個の荷物が含まれていれば、全ての荷物が検出され、それぞれの領域が切り取られる。距離画像Ｉｍｄ中にある全ての荷物の領域が切り取られることで、色画像における背景領域を抽出するためのマスク画像Ｉｍｍが得られる。ここで、色画像における背景領域を正確に抽出するためには、距離画像と色画像との位置関係が予め分かっている必要がある。距離画像と色画像との位置関係は、例えば、画像処理によって距離画像と色画像との座標系の対応関係を示すパラメータを抽出し変換行列を生成することで認識することができる。
プロセッサ３４は、距離画像より荷物を検出して、検出した荷物の領域を切り取ったマスク画像Ｉｍｍを生成した後、このマスク画像Ｉｍｍを用いて、センシング情報に含まれる荷物の色画像Ｉｍｃにおける荷物を除く背景を求める。そして、求めた背景の色を所定周期ごとに切り替える（ステップＳ１０２）。背景の色の切り替えは、例えば上述したフレームごとに行う。また、切り替える背景色は、現在認識している荷物の色と異なる色を選択する。例えば、背景色の候補のうち、荷物の色と背景色の候補との画素値の差が大きいものを選択する。
図７は、背景の色の切り替えをフレームごとに行う一例を示す図である。同図に示すように、背景色として、桃色、黄色、青色の３色を用意し、これらの色をフレームごとに切り替える。同図では、桃色、黄色及び青色の違いをドットの粗密で表している。すなわち、桃色を最も粗く、青色を最も細かく、黄色をそれらの中間としている。背景の色は、フレームｔ１で桃色に切り替わり、フレームｔ２で黄色に切り替わり、フレームｔ３で青色に切り替わる。以後、同様に切り替えが繰り返し行われる。なお、上述したとおり、背景色の切り替えでは荷物の色と異なる色を選択するので、例えば荷物の色が黄色い場合には、背景色の候補から黄色を除外し、桃色と青色とを切り替える。
プロセッサ３４は、背景色をフレームごとに切り替えることで、荷物を認識する（ステップＳ１０３）。この場合、複数の荷物がある場合は、その全てについて認識が行われる。プロセッサ３４は、認識できた荷物に対して追跡を開始する（ステップＳ１０４）。なお、上述したように、プロセッサ３４は、認識ができた荷物に対して投影画像を生成し、出力部３８がその生成された投影画像をプロジェクタ４０に出力する。各荷物には、例えば赤色の丸数字１、緑色の丸数字２又は青色の丸数字３が投影される。
上述したように、本開示によれば、色画像に基づく荷物の認識において、背景色を荷物の色と異なる複数の色とし、それらの色を切り替えることにより、荷物を確実に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。
距離画像に基づく荷物の認識では、荷物の位置などは推定できるものの、複数の荷物が隣接している場合などに荷物を個別に追跡することが難しい場合がある。そのため、本開示では、距離画像を用いて色画像における荷物の領域を推定し、色画像によって荷物それぞれの追跡を行うことにより、荷物の追跡精度を向上させている。しかし、色画像によって荷物それぞれを追跡する場合であっても、背景色と荷物の色が似ている場合には認識をミスする可能性があるため、本開示では背景色を切り替えることで、このようなミスが発生する可能性を低減している。
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、変更例としては、以下のようなものが考えられる。
上記実施の形態において、背景色は、桃色、黄色、青色の３色をフレームごとに切り替えていたが、これに限られるものではない。背景色は、予め用意しておいた他の色でも構わないし、フレームごとに随時生成するとしてもよい。例えば、荷物の色が搬送コンベヤ５０のベルトの色と異なるのであれば、搬送コンベヤ５０のベルトの色を背景色の候補に加えても構わない。また、フレームごとに生成する場合は、例えば、背景色を規定するＲＧＢの値を、フレーム番号を用いた関数で定義することなどが考えられる。例えば、ＲＧＢがそれぞれ２５６階調であれば、所定の初期値にフレーム番号を２５６で割った剰余を加算した値を用いるなどとすればよい。更に、初期値またはフレーム番号を割る値をランダムに設定すれば、背景色をより多様に設定することができ、追跡精度を保つことができる。
上記実施の形態において、背景色はフレームごとに切り替えていたが、これに限られるものではない。２以上の所定のフレームごとに切り替えるとしてもよいし、切り替えの周期自体を可変にしてもよい。周期を可変にする場合、例えば、荷物の追跡ミスの発生の頻度が高まれば、周期を短くするなどとしてもよい。また、荷物の追跡ミスが少ない場合は、背景色を切り替えないとしてもよい。背景色を切り替えると平均的には、荷物の追跡精度を保つことができるが、切り替えた背景色自体が荷物の色と類似している場合は、逆に切り替えない方が荷物の追跡精度を保つことが出来る場合がある。このような場合は、追跡が成功している背景色をなるべく長く使うことが望ましい。なお、追跡精度は、例えば、過去のフレームで検知した荷物が現在のフレームで増減したか否かを判断することなどで評価することが出来る。ただし、荷物の数は、作業者がピックアップあるいは搬送コンベヤ５０に設置することによっても増減するので、荷物１つの増減は追跡ミスがない状態でも発生しうる。そのため、追跡精度を荷物の数で判定する場合には、所定の閾値（少なくとも２個以上の増減）を持たせることが望ましい。
上記実施の形態において、背景色の候補をユーザが設定可能にしてもよい。この場合、設定する内容としては、色自体を指定しても良いし、色の範囲を指定しても良い。例えば、荷物が一般的なダンボール箱である場合を想定すると、茶色の荷物が搬送される可能性は非常に高いが、赤色や緑色の荷物が搬送される可能性は低い。そのため、背景色の候補として茶色に近い色を避けるよう設定したり、赤色や緑色を設定することで、認識精度の落ちる色が背景色として設定される可能性を低減することができる。
上記実施の形態において、背景色の候補を、荷物の色を考慮して設定してもよい。例えば、前のフレームにおいて追跡に成功している荷物の色を避けるように背景色の候補を設定することで、既に追跡に成功している荷物を見失う可能性を低減することができる。このような背景色の候補の選定は、例えば、追跡中の荷物のＲＧＢの値を評価することで実現できる。例えば、ＲＧＢそれぞれの値について、追跡中の荷物の間で最も近い値を抽出し、その値の中央値を背景色として設定することで、どの荷物の色からも遠い色を背景色として設定することが出来る。
上記実施の形態において、荷物の位置、荷物までの距離、荷物のサイズ等を示す情報を得るために距離画像を使用していたが、これに限られるものではない。上記実施の形態は、荷物の位置、距離、サイズなどを大まかに推定した上で、色画像によって正確な追跡を行うために背景色を設定するものであるので、大まかな推定の段階で使用する手段は問わない。例えば、荷物に付与された二次元バーコードなどを使用すれば、距離画像を使用しなくとも荷物の位置、距離、サイズなどを認識することも可能である。
本開示は、荷物の色が搬送コンベヤの色に近いか、あるいは同じであっても、当該荷物を確実に認識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. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、前記背景の色を所定周期ごとに切り替える、
    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、前記荷物の認識精度に応じて、前記背景の色を切り替える周期を変更する、
    荷物認識装置。
  3. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、過去のフレームで認識に成功した荷物の色と異なる色を前記背景の色の候補とする、
    荷物認識装置。
  4. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、更に、
    背景の色の候補の指定を受け付け、受け付けた候補の範囲内で前記背景の色を切り替える、
    荷物認識装置。
  5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の荷物認識装置であって、
    前記プロセッサは、距離画像を用いて、前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定する、
    荷物認識装置。
  6. 請求項１から請求項４のいずれか１項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、前記荷物を含む距離画像を取得する距離画像センサと、前記荷物を含む色画像を取得する色画像センサと、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。
  7. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、前記背景の色を所定周期ごとに切り替える、
    荷物認識方法。
  8. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、過去のフレームで認識に成功した荷物の色と異なる色を前記背景の色の候補とする、
    荷物認識方法。
  9. １以上の荷物を含む色画像に基づき、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、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を推定し、
    前記色画像における前記１以上の荷物の領域を除く領域である背景の色を切り替え、
    前記色を切り替えた背景と前記荷物の領域の色とに基づいて、前記１以上の荷物それぞれを認識し、
    前記プロセッサは、更に、
    背景の色の候補の指定を受け付け、受け付けた候補の範囲内で前記背景の色を切り替える、
    荷物認識方法。
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