JP7310572B2 - 計数装置、制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は商品の計数に関する。

検品作業などにおいて、検品対象の商品の管理が行われている。例えば特許文献１は、検品対象の荷物が撮像された画像を解析して荷物の品名と段数を特定し、その品名に対応する積み付け方法を特定し、その積み付け方法と段数に基づいて荷物の個数を特定する技術を開示している。なお、積み付け方法は、品物ごとに予め定められている。

特開２０１３－０６７４９９号公報

特許文献１の発明では、様々な荷物の特徴量が予めデータベースに格納されており、荷物を撮像した画像から得られた特徴量とデータベースに格納されている各荷物の特徴量とを比較することにより、荷物の品名を特定している。しかしながらこの方法では、荷物の品名の特定に要する時間が長くなってしまう。その結果、荷物の個数の特定に要する時間も長くなってしまう。

本発明は上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、商品の個数の特定を短い時間で行う技術を提供することである。

本発明の計数装置は、１）対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、マークによって表される識別情報を特定する特定部と、２）識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得部と、３）複数の対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を取得したマスタ情報を利用して解析することで、第２の撮像画像から対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、商品群に含まれる対象商品の個数を特定する計数部と、を有する。

本発明の制御方法はコンピュータによって実行される。当該制御方法は、１）対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、マークによって表される識別情報を特定する特定ステップと、２）識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得ステップと、３）複数の対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を取得したマスタ情報を利用して解析することで、第２の撮像画像から対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、商品群に含まれる対象商品の個数を特定する計数ステップと、を有する。

本発明のプログラムは、本発明の制御方法が有する各ステップをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、商品の個数の特定を短い時間で行う技術が提供される。

実施形態１に係る計数装置の動作を概念的に例示する図である。 計数装置の機能構成を例示するブロック図である。 計数装置を実現するための計算機を例示する図である。 実施形態１の計数装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 商品群が１方向から撮像されるケースを例示する図である。 商品群が１方向から撮像され、なおかつ、第２カメラが第２撮像画像と深度画像を生成するケースを例示する図である。 実施形態２の計数装置の機能構成を例示するブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、各ブロック図において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。以下の説明において、特に説明しない限り、各種所定の値（閾値など）は、その値を利用する機能構成部からアクセス可能な記憶装置に予め記憶させておく。

［実施形態１］
＜概要＞
図１は、実施形態１に係る計数装置２０００の動作を概念的に例示する図である。ここで、図１を用いて説明する計数装置２０００の動作は、計数装置２０００の理解を容易にするための例示であり、計数装置２０００の動作を限定するものではない。計数装置２０００の動作の詳細やバリエーションについては後述する。

計数装置２０００は、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。商品群２０は、１つ以上の対象商品１０を一箇所に集めたものである。例えば、対象商品１０の出荷や入荷時の検品作業においてパレットに積まれた複数の対象商品１０が、商品群２０として扱われる。以下、計数装置２０００が商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する方法の概要を説明する。

計数装置２０００は、第１撮像画像３２を取得する。第１撮像画像３２は、第１カメラ３０によって生成される。第１カメラ３０は、マーク１２がその撮像範囲に入るように設けられる。マーク１２は、対象商品１０の識別情報を表す任意のマーク（例えばバーコード）である。計数装置２０００は、第１撮像画像３２を解析することで、第１撮像画像３２に含まれるマーク１２から、対象商品１０の識別情報を特定する。

計数装置２０００は、対象商品１０の識別情報に対応づけられているマスタ情報５０を取得する。マスタ情報５０は、対象商品１０を検出するための画像解析に利用される。マスタ情報５０は、例えば、対象商品１０のテンプレート画像や、対象商品１０の画像特徴（画像上の特徴量）などである。

計数装置２０００は、商品群２０が含まれる第２撮像画像４２を取得する。第２撮像画像４２は、第２カメラ４０によって生成される。第２カメラ４０は、その撮像範囲に商品群２０が含まれるように設けられる。計数装置２０００は、マスタ情報５０を利用して第２撮像画像４２を解析することにより、第２撮像画像４２に含まれる対象商品１０を検出する。計数装置２０００は、この検出結果に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の数を特定する。

ここで、１つの第２撮像画像４２には、商品群２０に含まれる全ての対象商品１０ではなく、一部の対象商品１０しか含まれない可能性がある。例えば対象商品１０がパレットに積み上げられている場合、一方向から商品群２０を撮像しただけでは、一部の対象商品１０が別の対象商品１０に隠れてしまう可能性がある。

そこで例えば、計数装置２０００は、第２撮像画像４２から検出された対象商品１０の個数、及び商品群２０における対象商品１０の配置に関する事前ルールに基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。その他にも例えば、計数装置２０００は、それぞれ異なる方向から商品群２０を撮像するように設置された複数の第２カメラ４０それぞれから第２撮像画像４２を取得し、各第２撮像画像４２から検出された対象商品１０の個数に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。対象商品１０の個数を特定するより具体的な方法については後述する。

＜作用効果の一例＞
本実施形態の計数装置２０００は、第１撮像画像３２に含まれるマーク１２を利用して、対象商品１０の識別情報を特定する。また、計数装置２０００は、特定された対象商品１０の識別情報に対応するマスタ情報５０を取得し、そのマスタ情報５０を利用して第２撮像画像４２から対象商品１０を検出する。そして、計数装置２０００は、対象商品１０の検出結果に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。

このように計数装置２０００では、対象商品１０の個数を特定するために第２撮像画像４２から対象商品１０を検出するに当たり、対象商品１０の識別情報に対応するマスタ情報５０が利用される。そのため、第２撮像画像４２を解析する際に、対象商品１０とは別の商品のマスタ情報を利用したマッチング等は行われない。よって、特許文献１に開示されている発明などと比較し、画像から対象商品１０を検出する処理に要する時間が短くなる。よって、対象商品１０をより短い時間で計数することができる。また、対象商品１０のマスタ情報５０を利用することには、商品の検出で誤りが生じること（例えば、第２撮像画像４２に含まれる商品が対象商品１０以外の商品であると判定されてしまうこと）を減らすことができるという効果もある。

以下、計数装置２０００についてより詳細に説明する。

＜機能構成の例＞
図２は、計数装置２０００の機能構成を例示するブロック図である。計数装置２０００は、特定部２０２０、マスタ取得部２０４０、及び計数部２０６０を有する。特定部２０２０は、第１撮像画像３２を解析することで、マーク１２によって表される対象商品１０の識別情報を特定する。マスタ取得部２０４０は、対象商品１０の識別情報に対応するマスタ情報５０を取得する。計数部２０６０は、マスタ情報５０を利用して第２撮像画像４２から対象商品１０を検出し、その検出結果に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。

＜計数装置２０００のハードウエア構成の例＞
計数装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、計数装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

図３は、計数装置２０００を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は、任意の計算機である。例えば計算機１０００は、PC（Personal Computer）やサーバマシンなどといった、据え置き型の計算機である。その他にも例えば、計算機１０００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型の計算機である。

計算機１０００は、計数装置２０００を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。後者の場合、例えば、計算機１０００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、計算機１０００で、計数装置２０００の各機能が実現される（計算機１０００が計数装置２０００として動作するようになる）。上記アプリケーションは、計数装置２０００の機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。

計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、FPGA（Field－Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。

入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。

ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えば LAN（Local Area Network）や WAN（Wide Area Network）である。例えばネットワークインタフェース１１２０には、通信網を介して、第１カメラ３０や第２カメラ４０が接続される。ただし、第１カメラ３０や第２カメラ４０は、ネットワークインタフェース１１２０以外を介して（例えば入出力インタフェース１１００を介して）計算機１０００と通信可能に接続されてもよいし、計算機１０００とは通信可能に接続されていなくてもよい。後者の場合、例えば、各カメラと計算機１０００が共通の記憶装置にアクセスできるようにしておく。そして、計算機１０００は、その記憶装置を介して、第１撮像画像３２や第２撮像画像４２を取得する。

ストレージデバイス１０８０は、計数装置２０００の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ１０４０は、このプログラムをメモリ１０６０に読み出して実行することで、計数装置２０００の各機能構成部を実現する。

＜処理の流れ＞
図４は、実施形態１の計数装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。特定部２０２０は第１撮像画像３２を取得する（Ｓ１０２）。特定部２０２０は、第１撮像画像３２を解析することで、マーク１２によって表される対象商品１０の識別情報を特定する（Ｓ１０４）。マスタ取得部２０４０は、対象商品１０の識別情報に対応するマスタ情報５０を取得する（Ｓ１０６）。計数部２０６０は、第２撮像画像４２を取得する（Ｓ１０８）。計数部２０６０は、マスタ情報５０を利用して第２撮像画像４２を解析することで、第２撮像画像４２から対象商品１０を検出する（Ｓ１１０）。計数部２０６０は、対象商品１０の検出結果に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する（Ｓ１１０）。

計数装置２０００によって実行される処理の流れは図４に示したものに限定されない。例えば第２撮像画像４２を取得するタイミングは、Ｓ１１０よりも前の任意のタイミングとすることができる。

＜対象商品１０と商品群２０について＞
対象商品１０は、計数対象となる任意の商品である。ここで、対象商品１０は、販売の単位となる１つの商品であってもよいし、販売の単位となる商品を複数まとめて梱包したものであってもよい。例えば、複数の同一の商品が１つの段ボール箱に入れられた状態で運搬される場合において、その商品が複数入れられた１つの段ボール箱が１つの対象商品１０として扱われる。

対象商品１０は複数まとめられた状態で、何らかの処理の対象となる。商品群２０は、このように処理の単位としてまとめられた複数の対象商品１０の集まりである。例えば、複数の商品が１つのパレットに載せられ、パレット単位で検品が行われることがある。そこで、このように１つのパレットに載せられた複数の対象商品１０が、商品群２０として扱われる。なお、複数の同一の商品が１つの段ボール箱に入れられており、その段ボール箱が複数まとめて処理の単位となる場合（例えば、パレットに複数の段ボール箱が積まれ、パレット単位で検品が行われる場合）、そのように複数の段ボールを１つにまとめたものが商品群２０として扱われる。

例えば対象商品１０は、入荷や出荷の作業において検品の対象となっている商品である。入荷又はや出荷における検品作業は、同一の商品を複数まとめたものを１単位として（例えばパレット単位）で行われることがある。計数装置２０００は、このように複数個で１単位として扱われる対象商品１０について、その１単位である商品群２０にいくつの対象商品１０が含まれているかを特定するために利用される。

商品群２０は、第１カメラ３０や第２カメラ４０によって撮像される際、任意の方法で運搬されうる。例えば商品群２０は、ベルトコンベアに載せられて運搬されうる。その他にも例えば、商品群２０は、フォークリフトなどの自動車に乗せられたり、人力で動く台車に乗せられたりすることで、運搬されうる。

ただし、第１カメラ３０や第２カメラ４０は、静止している状態の商品群２０を撮像してもよい。この場合、例えば商品群２０は、第１カメラ３０や第２カメラ４０が設置されている場所に任意の方法で運搬され、その場所で一端止められる。そして、第１カメラ３０や第２カメラ４０による撮像が行われた後、再び別の場所に運搬される。

＜マーク１２について＞
マーク１２は、商品群２０に含まれる対象商品１０の識別情報を表す。ここで、マーク１２としては、識別情報を表すことができ、なおかつ、カメラによって撮像可能な任意のマークを利用することができる。例えばマーク１２は、対象商品１０の識別情報を符号化することで得られる種々のコード（例えば、バーコードや二次元コード）である。その他にも例えば、マーク１２は、対象商品１０の識別情報を表す文字列（数値列を含む）であってもよい。

マーク１２が付されている場所は様々である。例えばマーク１２は、各対象商品１０の任意の位置に付されている。その他にも例えば、マーク１２は、パレットなど、複数の対象商品１０を１つの商品群２０にまとめるために利用される物の任意の位置に付されていてもよい。

ただし、マーク１２は、第１カメラ３０によって撮像可能な位置に付されている必要がある。例えば各対象商品１０にマーク１２が付される場合、少なくとも１つの対象商品１０は、それに付されているマーク１２が第１カメラ３０によって撮像できる状態である必要がある。そこで例えば、第１カメラ３０の撮像範囲に少なくとも１つのマーク１２が含まれるように、商品群２０における対象商品１０の配置や、商品群２０の運搬について、運用のルールを定めておくことが公的である。例えば、「商品群２０を運搬する際、少なくとも１つの対象商品１０については、マーク１２が見える状態（外側を向いた状態）で配置されるようにする」という運用ルールを定めておく。パレット等にマーク１２が付される場合も同様である。

ここで、マーク１２を対象商品１０やパレット等に付す方法は任意である。例えばマーク１２は、対象商品１０やパレット等に貼り付け可能なシールに印字される。この場合、そのシールを対象商品１０やパレット等に貼り付けることで、マーク１２が対象商品１０やパレット等に付される。その他にも例えば、マーク１２を対象商品１０やパレット等の外面に直接印字することで、マーク１２が付されてもよい。また、印字ではなく、人手による描画などでマーク１２が付されてもよい。

＜第１カメラ３０について＞
第１カメラ３０は、マーク１２を撮像するために利用される。言い換えれば、第１カメラ３０としては、「第１撮像画像３２に含まれるマーク１２から対象商品１０の識別情報を特定できる」という条件を満たすことができる任意のカメラを利用することができる。例えばこのような条件を満たすカメラとしては、バーコードリーダや QR コード（登録商標）リーダなどに利用されるカメラなどを利用することができる。その他にも例えば、第１カメラ３０には、一般的なデジタルカメラ（例えば、携帯端末に設けられているデジタルカメラ）が利用されてもよい。なお、第１カメラ３０は、静止画を撮像するスチルカメラであってもよいし、動画を撮像するビデオカメラであってもよい。

第１カメラ３０は、マーク１２を撮像可能な位置に設置される。例えば商品群２０が運搬される場合、第１カメラ３０は、その運搬経路（商品群２０の移動経路）上に設置される。より具体的には、ベルトコンベアの付近や、フォークリフト等が移動する通路の付近などに設けられる。また、第１カメラ３０は、商品群２０の運搬に利用されるフォークリフト等に設けられてもよい。

第１カメラ３０が撮像を行うタイミングは任意である。例えば第１カメラ３０は、マーク１２がその撮像範囲内に含まれるか否かにかかわらず、定期的なタイミングで撮像を繰り返してもよい。この場合、後述するように、特定部２０２０は、複数の第１撮像画像３２それぞれからマーク１２の検出を試みて、マーク１２が検出されたら、そのマーク１２から対象商品１０の識別情報を特定する。

その他にも例えば、第１カメラ３０は、マーク１２がその撮像範囲に入るタイミングを把握し、そのタイミングで撮像を行うように構成されてもよい。例えば商品群２０が運搬される場合、物体の通過を検知するセンサ（以下、物体検知センサ）を商品群２０の運搬経路上に設けておく。物体検知センサは、物体の通過を検知したら第１カメラ３０へ信号を送信するように、第１カメラ３０と接続しておく。また、第１カメラ３０は、物体検知センサから信号を受信したら撮像を行って第１撮像画像３２を生成するように設定しておく。さらに、物体検知センサの位置は、物体検知センサによって商品群２０が検知されるタイミングで、第１カメラ３０の撮像範囲にマーク１２が含まれるように、予め位置決めをしておく。このようにすることで、第１カメラ３０によって生成される第１撮像画像３２には、マーク１２が含まれるようにすることができる。

＜第２カメラ４０について＞
第２カメラ４０は、商品群２０を撮像し、その中に含まれる対象商品１０を計数するために利用される。そのため、第２カメラ４０としては、画像解析によって認識可能な態様で対象商品１０が含まれる第２撮像画像４２を生成できる任意のカメラを利用できる。例えば第２カメラ４０には、携帯端末に設けられているカメラなどといった一般的なデジタルカメラを利用することできる。

なお、第２カメラ４０は、第１カメラ３０と比較し、より広範囲を撮像できることが好ましい。例えば第１カメラ３０は、その画角内の大部分がマーク１２で占められるように、商品群２０に対して比較的近接するように設置される。一方で、第２カメラ４０は、商品群２０全体を撮像できるように、商品群２０から比較的離して設置される。ただし、第１カメラ３０は、必ずしも商品群２０に近接して設置される必要はなく、第２カメラ４０と同様に、商品群２０全体を撮像できるように設置されてもよい。

第２カメラ４０は、商品群２０を撮像可能な位置に設置される。例えば商品群２０が運搬される場合、第２カメラ４０は、第１カメラ３０と同様に、その運搬経路上に設置されたり、商品群２０の運搬に利用されるフォークリフト等に設けられたりする。

なお、第２撮像画像４２の解析には、第１撮像画像３２を利用して得られるマスタ情報５０が利用される。そのため、第１カメラ３０は、第２カメラ４０よりも早いタイミングで商品群２０を撮像できる位置に設けられることが好適である。例えば第１カメラ３０と第２カメラ４０の双方を商品群２０の移動経路上に設ける場合、第１カメラ３０は、商品群２０の移動方向に関し、第２カメラ４０よりも手前に設けられることが好適である。

第２カメラ４０が撮像を行うタイミングは様々である。例えば第２カメラ４０は、商品群２０がその撮像範囲内に含まれるか否かにかかわらず、定期的なタイミングで撮像を繰り返してもよい。この場合、後述するように、特定部２０２０は、複数の第２撮像画像４２それぞれから商品群２０の検出を試みて、商品群２０が検出されたら、対象商品１０の計数を行う。

その他にも例えば、第２カメラ４０は、商品群２０がその撮像範囲に入るタイミングを把握し、そのタイミングで撮像を行うように構成されてもよい。例えば商品群２０が運搬される場合において、マーク１２が第１カメラ３０の撮像範囲に入るタイミングと、商品群２０が第２カメラ４０の撮像範囲に入るタイミングとの差異が既知であるとする（例えば、商品群２０が一定の速度で移動する場合）。また、前述した物体検知センサなどを用いることにより、マーク１２が第１カメラ３０の撮像範囲に入るタイミングで第１カメラ３０が撮像を行うとする。この場合、第２カメラ４０は、第１カメラ３０によって撮像が行われたことを検知し、第１カメラ３０によって撮像が行われた時点から前述した既知の差異が経過したタイミングで撮像を行うように構成される。第１カメラ３０によって撮像が行われたことは、例えば、第１カメラ３０が撮像を行ったことに応じて第１カメラ３０から第２カメラ４０へ所定の信号が送信されるようにし、その信号を第２カメラ４０が受信することによって把握することができる。また、第２カメラ４０は、前述した物体検知センサから信号を受信し、その受信時点から所定の時間（前述した既知の差異など）が経過したタイミングで撮像を行ってもよい。その他にも例えば、第１カメラ３０による撮像のタイミングを決める物体検知センサとは別に、第２カメラ４０による撮像のタイミングを決める物体検知センサをさらに設けてもよい。

また、第２カメラ４０は、第１カメラ３０による撮像の影響を避けるタイミングで撮像を行ってもよい。具体的には、第１カメラ３０が、光が照射された状況で撮像を行うように構成されているとする。このようにマーク１２を撮像する際に利用される光は、マーク１２の撮像には好適である一方で、商品群２０の撮像には適さないことがある。例えば、第１カメラ３０の撮像のために照射された光の影響で、第２撮像画像４２において色飽和が起きてしまい、第２撮像画像４２に含まれる対象商品１０の認識精度が低下してしまう可能性がある。

そこで、第１カメラ３０の撮像のために照射された光の影響が無くなったタイミング（光の照射が終わったタイミングや、光の照射が終わってから所定時間経過後など）で撮像を行うように第２カメラ４０を構成する。こうすることで、第１カメラ３０の撮像のために
利用される光が第２カメラ４０による撮像に影響を及ぼしてしまうことを防げるため、第２撮像画像４２から対象商品１０を認識する処理の精度、ひいては対象商品１０の計数の精度を向上させることができる。

例えば第２カメラ４０は、第１カメラ３０が撮像を行ってから所定時間経過後に撮像を行うように構成される。この所定時間は、第１カメラ３０による撮像に利用される光の影響が無くなる長さに設定される。またこの場合、第２カメラ４０の設置位置は、第１カメラ３０が撮像を行ってから上記所定時間が経過したタイミングで商品群２０が撮像範囲に含まれるように決められる。

第１カメラ３０の撮像に利用される光の影響を避ける方法は、上述した方法に限定されない。例えば、商品群２０のうち、第１カメラ３０の撮像のために照射される光の影響を受けない部分（すなわち、光が照射されない部分）を撮像するように、第２カメラ４０が設置されてもよい。

＜第１撮像画像３２の取得：Ｓ１０２＞
特定部２０２０は第１撮像画像３２を取得する（Ｓ１０２）。特定部２０２０が第１撮像画像３２を取得する方法は任意である。例えば特定部２０２０は、第１カメラ３０から送信される第１撮像画像３２を受信することで、第１撮像画像３２を取得する。その他にも例えば、特定部２０２０は、第１撮像画像３２が格納されている記憶装置にアクセスすることで、第１撮像画像３２を取得してもよい。なお、第１撮像画像３２が格納される記憶装置は、第１カメラ３０の内部と外部のどちらに設けられてもよい。

ここで、前述したように、第１カメラ３０は、マーク１２が撮像範囲に含まれないタイミングでも第１撮像画像３２を生成しうる。この場合、例えば特定部２０２０は、第１カメラ３０によって生成される各第１撮像画像３２からマーク１２の検出を試みる。そして、第１撮像画像３２からマーク１２が検出された場合、特定部２０２０は、検出されたマーク１２を識別情報に変換し、その識別情報を、その第１撮像画像３２に含まれる対象商品１０の識別情報として特定する。

＜対象商品１０の識別情報の特定：Ｓ１０４＞
特定部２０２０は、第１撮像画像３２を用いて、対象商品１０の識別情報を特定する（Ｓ１０４）。より具体的には、特定部２０２０は、第１撮像画像３２に含まれるマーク１２について画像解析を行うことにより、対象商品１０の識別情報を特定する。

例えばマーク１２は、対象商品１０の識別情報を符号化することで得られる種々のコードである。この場合、特定部２０２０は、第１撮像画像３２からマーク１２を検出し、検出したマーク１２をデコードすることにより、対象商品１０の識別情報を特定する。ここで、画像に含まれるバーコードや二次元コードを解析してデコードすることにより、それらによって表される識別情報（例えば、バーコードによって表される JAN（Japan Article Number）コード）を特定する技術には、既存の技術を利用することができる。

その他にも例えば、マーク１２は、対象商品１０の識別情報を表す文字列である。この場合、特定部２０２０は、第１撮像画像３２からマーク１２を検出し、検出したマーク１２について文字列認識処理（OCR：Optical Character Recognition）を行うことにより、マーク１２によって表される対象商品１０の識別情報を特定する。ここで、画像から文字列を検出し、検出した文字列を認識する技術には、既存の技術を利用することができる。

なお、マーク１２が文字列である場合、第１撮像画像３２の中に、マーク１２以外の文字列（例えば商品名）も含まれうる。この場合、例えば、対象商品１０の識別情報を表す文字列の条件（所定の文字数である、所定のプレフィックス又はサフィックスを持つ、又は所定の形状の図形で囲われているなど）を予め定めておく。そして、特定部２０２０は、第１撮像画像３２から検出される複数の文字列のうち、この条件を満たす文字列を、対象商品１０の識別情報を表すものとして特定する。

＜マスタ情報５０の取得：Ｓ１０６＞
マスタ取得部２０４０は、特定された対象商品１０の識別情報に対応するマスタ情報５０を取得する（Ｓ１０６）。そのために、商品の識別情報とその商品についてのマスタ情報５０とを対応づけて、予めマスタ情報記憶装置６０に格納しておく。マスタ取得部２０４０は、特定部２０２０によって特定された対象商品１０の識別情報でマスタ情報記憶装置６０を検索することで、その識別情報に対応づけて格納されているマスタ情報５０を取得する。

ここで、同一の対象商品１０についての複数の商品群２０が、計数装置２０００による処理の対象となることがある。例えば、同一の対象商品１０が積まれたパレットが複数搬入され、それらが順次検品されるケースなどである。このようなケースでは、マスタ取得部２０４０は、同一のマスタ情報を複数回利用しうる。そこで、マスタ情報記憶装置６０から取得したマスタ情報をキャッシュに格納しておき、再度このマスタ情報を利用する場合にはキャッシュから取得するようにして、マスタ情報の取得を効率化してもよい。なお、キャッシュを実現する記憶装置は、計数装置２０００からのアクセスに要する時間がマスタ情報記憶装置６０より短いものであればよく、計数装置２０００の内部と外部のどちらに設けられてもよい。

＜第２撮像画像４２の取得：Ｓ１０８＞
計数部２０６０は、第２撮像画像４２を取得する。計数部２０６０が第２撮像画像４２を取得する方法は、特定部２０２０が第１撮像画像３２を取得する方法と同様である。

ここで、前述したように、第２カメラ４０は、商品群２０が撮像範囲に含まれるか否かにかかわらず繰り返し撮像を行ってもよい。この場合、計数部２０６０は、複数の第２撮像画像４２それぞれから商品群２０の検出を試みて、商品群２０が含まれる第２撮像画像４２を特定し、その第２撮像画像４２を利用して対象商品１０の計数を行う。例えば、対象商品１０が含まれていない第２撮像画像４２や、対象商品１０の一部が切れている第２撮像画像４２（すなわち、第２撮像画像４２に含まれるべき商品群２０の外面の一部しか含まれていない第２撮像画像４２）は、商品群２０が含まれていない第２撮像画像４２として扱われる。

＜対象商品１０の検出：Ｓ１１０＞
計数部２０６０は、マスタ取得部２０４０によって取得されたマスタ情報５０を利用して、第２撮像画像４２から対象商品１０を検出する（Ｓ１１０）。ここで、テンプレート画像や画像特徴などを利用して画像から特定の物体を認識する技術には、既存の技術を利用することができる。

なお、複数の商品群２０それぞれが順次第１カメラ３０や第２カメラ４０の撮像範囲を通過するケース（例えば、これらの商品群２０がコンベア上を順次流れているケース）などでは、各商品群２０について、その商品群２０に含まれる対象商品１０の識別情報の特定が行われる。そのため、計数部２０６０は、複数の商品群２０それぞれについて得られる対象商品１０の識別情報の中から、これから解析しようとしている第２撮像画像４２に含まれる商品群２０について特定されたものを特定する必要がある。言い換えれば、計数部２０６０は、同一の商品群２０が撮像された第１撮像画像３２と第２撮像画像４２とを対応づける必要がある。

例えば計数部２０６０は、各第１撮像画像３２の生成時点と、各第２撮像画像４２の生成時点とに基づいて、同一の商品群２０が撮像された第１撮像画像３２と第２撮像画像４２とを対応づける。例えば計数部２０６０は、互いの生成時点の差異が小さい（所定値以下である）第１撮像画像３２と第２撮像画像４２とを対応づける。そして、計数部２０６０は、第２撮像画像４２に対応づけられた第１撮像画像３２から得られた対象商品１０の識別情報を利用して得られたマスタ情報を、その第２撮像画像４２の画像解析に利用する。

その他にも例えば、前述したように、第１カメラ３０が撮像を行ったことに応じて第１カメラ３０から第２カメラ４０へ信号を送信し、その信号を受信したことに応じて第２カメラ４０が撮像を行うように、第１カメラ３０と第２カメラ４０が構成されているとする。この場合、信号を送信するトリガとなった撮像で生成された第１撮像画像３２と、その信号をトリガとして行われた撮像で生成された第２撮像画像４２とを対応付けてもよい。

＜対象商品１０の個数の特定：Ｓ１１２＞
計数部２０６０は、第２撮像画像４２について対象商品１０の認識を行った結果に基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する（Ｓ１１２）。ここで、商品群２０に含まれる対象商品１０の全てが第２撮像画像４２に含まれるとは限らない。例えば、「縦に４個かつ横に３個並べた対象商品１０が、３段積み上げられている」といった商品群２０の場合、中に隠れている対象商品１０は第２カメラ４０によって撮像することができない。

そこで例えば、計数部２０６０は、第２撮像画像４２から認識された対象商品１０の個数及びその配置と、商品群２０における対象商品１０の配置について予め定められた配置ルールとに基づいて、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する。以下、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を特定する具体的な方法について説明する。

図５は、商品群２０が１方向から撮像されるケースを例示する図である。図５では、パレットの載置面と平行な面が xy 平面であり、鉛直方向下向きが z 方向である。また、第２カメラ４０の撮像方向は y 方向である。そのため、第２撮像画像４２には、xz 平面視した商品群２０が撮像される。

このように y 方向からのみ撮像を行う場合、第２撮像画像４２からは、対象商品１０が y 方向に何個並べられているのかを把握することが難しい。そこで、対象商品１０の配置ルールとして、「y 方向には対象商品１０を N 個ならべる」というルールを予め定めておく。

計数部２０６０は、第２撮像画像４２を解析することにより、 xz 平面視において対象商品１０が何個存在するかを特定する。そして、計数部２０６０は、 xz 平面視における対象商品１０の数に、配置ルールで定められている y 方向における対象商品１０の数 N を掛けることにより、商品群２０に含まれる対象商品１０の数を特定する。

また、第２撮像画像４２に加えて深度画像を生成する機能をさらに持たせた第２カメラ４０により、１方向から商品群２０を撮像してもよい。この場合、例えば計数部２０６０は、第２撮像画像４２と深度画像を使って以下のように対象商品１０の個数を特定する。

図６は、商品群２０が１方向から撮像され、なおかつ、第２カメラ４０が第２撮像画像４２と深度画像４４を生成するケースを例示する図である。図６において、第２カメラ４０の撮像方向は z 方向である。そのため、第２カメラ４０からは、xy 平面視における対象商品１０の配置を示す第２撮像画像４２と、z 方向における各位置の深度を表す深度画像４４とを得ることができる。深度画像４４では、各画素の色の濃さが深度（その画素に対応する物体までの距離）を表している。

計数部２０６０は、第２撮像画像４２から対象商品１０を検出することにより、xy 平面視における対象商品１０の配置を特定する。さらに、計数部２０６０は、深度画像４４を利用し、各対象商品１０が配置されている位置において、対象商品１０が何個積み上げられているのかを特定する。そして、計数部２０６０は、各位置において対象商品１０が積み上げられている数を合計することにより、商品群２０に含まれている対象商品１０の数を特定する。

深度画像４４を利用して各位置に何個の物体が積まれているのかを特定する方法は、例えば以下の通りである。まず、深度画像４４を利用することにより、第２カメラ４０からパレットの載置面までの距離 D と、ある位置 P の最上段の対象商品１０までの距離 a とを特定することができる。また、対象商品１０の ｚ 方向の厚み b を、予め把握しておく。これらの情報を利用することにより、位置 P に積まれている対象商品１０の数は、(D-a)/b で計算することができる。なお、対象商品１０の z 方向の厚みを示す情報は、例えば、マスタ情報５０と共に、対象商品１０の識別情報と対応づけて記憶装置に格納しておく。

また、深度画像４４を利用して奥行き方向の対象商品１０の個数を把握する代わりに、第２カメラ４０を複数台設け、それぞれ異なる方向から商品群２０が撮像された複数の第２撮像画像４２を利用してもよい。第２カメラ４０を２台設ける場合、例えば、商品群２０の進行方向に向かって側面に垂直に２台設ける方法や、商品群２０の進行方向斜め前方又は後方に２台設けるなどといった方法がある。第２カメラ４０を３台設ける場合、例えば、商品群２０の進行方向に向かって側面に垂直に２台の第２カメラ４０を設け、かつ、商品群２０の進捗方向の前方斜め上又は後方斜め上に１台の第２カメラ４０を設ける方法がある。

ここで、複数の第２カメラ４０でそれぞれ異なる方向から商品群２０を撮像する方法には、それぞれ異なる商品群２０の面が撮像された複数の第２撮像画像４２について対象商品１０の認識を行うことにより、対象商品１０以外の商品が誤って混入している状況を検出しやすくなるという利点がある。このように対象商品１０以外の商品が混入していることが検出された場合、例えば後述する実施形態２で説明するように、エラーの通知が出力される。

＜対象商品１０の個数の特定結果を活用する方法＞
計数部２０６０によって特定された商品群２０に含まれる対象商品１０の個数に関する情報を活用する方法は様々である。以下、その活用方法について、具体的に例示する。

＜＜活用方法の例１＞＞
例えば、商品群２０に含まれる対象商品１０の個数は、商品群２０の管理に利用される。この場合、計数部２０６０は、商品群２０の識別情報（例えばパレットの識別情報）と対応づけて、その商品群２０に含まれる対象商品１０の個数を、記憶装置に格納する。このようにすることで、入荷や出荷が行われる対象商品１０を、商品群２０という単位（例えばパレット単位）で容易に管理できるようになる。

なお、商品群２０の識別情報を取得する方法は任意である。例えば、商品群２０の任意の位置（例えばパレット外面の任意の位置）に、商品群２０の識別情報を表すマークを付しておく。計数装置２０００は、マーク１２から対象商品１０の識別情報を特定する方法と同様の方法により、商品群２０の識別情報を表すマークから、商品群２０の識別情報を特定する。なお、商品群２０の識別情報は、第１カメラ３０によって撮像されてもよいし、第２カメラ４０によって撮像されてもよいし、これら以外に用意された別のカメラによって撮像されてもよい。

なお、商品群２０の識別情報に対応づけて管理される情報としては、対象商品１０の個数以外にも様々なものを採用しうる。例えば計数装置２０００は、商品群２０の識別情報に、その中に含まれる対象商品１０の識別情報をさらに対応づける。その他にも例えば、計数装置２０００は、商品群２０に含まれる対象商品１０の属性に関する情報（以下、属性情報）をさらに取得し、その属性情報を商品群２０の識別情報と対応づけて、記憶装置に格納する。属性情報としては、例えば、対象商品１０の使用期限（食品の賞味期限や消費期限、又は薬の使用期限など）などといった任意の情報を採用できる。

例えば、対象商品１０の属性情報を表すマーク（文字列やコード）が、対象商品１０の外面に示されている。計数装置２０００は、このマークが含まれる画像に対して画像解析を行うことにより、対象商品１０の属性情報を特定する。例えば対象商品１０の使用期限を表す文字列が対象商品１０の外面に印字されている場合、計数装置２０００は、その文字列が含まれる画像を解析してその文字列を認識することにより、対象商品１０の使用期限を特定する。なお、対象商品１０の属性情報を表すマークは、第１カメラ３０によって撮像されてもよいし、第２カメラ４０によって撮像されてもよいし、それ以外の画像によって撮像されてもよい。

＜＜活用方法の例２＞＞
商品群２０に含まれる対象商品１０の数が既知である場合において、計数装置２０００は、計数部２０６０によって特定された対象商品１０の個数を、商品群２０に含まれる対象商品１０の数が正しいか否かをチェックするために利用してもよい。この場合、計数装置２０００は、商品群２０に含まれるべき対象商品１０の個数やその範囲を示す情報を取得し、その個数と計数部２０６０によって特定された対象商品１０の個数を比較することで、計数部２０６０によって特定された対象商品１０の個数が不正であるか否か（正しい個数と一致しない、又は正しい個数の範囲から外れている）を判定する。計数部２０６０によって特定された対象商品１０の個数が不正であると判定した場合、計数装置２０００は、エラーを表す通知を出力する。ここで、エラーを表す通知についての詳細は、実施形態２で説明する。

＜変形例＞
これまでの例では、第１カメラ３０と第２カメラ４０が別々のカメラとして設けられていた。しかしながら、１つのカメラが第１カメラ３０と第２カメラ４０の双方として利用されてもよい。例えば、第１カメラ３０を別途設けることなく、第２カメラ４０を第１カメラ３０としても利用するようにする。この場合、特定部２０２０は、第２撮像画像４２に含まれるマーク１２から、対象商品１０の識別情報を特定する。なお、第２カメラ４０が複数設けられる場合、少なくとも１つの第２カメラ４０の撮像範囲にマーク１２が含まれるようにする。

［実施形態２］
図７は、実施形態２の計数装置２０００の機能構成を例示するブロック図である。以下で説明する点を除き、実施形態２の計数装置２０００は、実施形態１の計数装置２０００と同様の機能を有する。

実施形態２の計数装置２０００は通知部２０８０を有する。通知部２０８０は、エラーを表す通知（以下、エラー通知）を出力する。以下、通知部２０８０によって出力されるエラーの種類について説明する。

＜エラー通知の例１＞
例えば、特定部２０２０が第１撮像画像３２から対象商品１０の識別情報を特定できないことが考えられる。この場合、通知部２０８０は、対象商品１０の識別情報を特定できなかった旨を表すエラー通知を出力する。ここで、対象商品１０の識別情報を特定できないケースとしては、１）第１撮像画像３２からマーク１２が検出されないケースと、第１撮像画像３２から検出されたマーク１２を対象商品１０の識別情報に変換できないケースとが考えられる。そこで、エラー通知には、１）と２）のどちらのケースなのかを示す情報がさらに含められていてもよい。また、エラー通知には、第１撮像画像３２がさらに含まれてもよい。

対象商品１０の識別情報が特定できなかった場合と同様にして、対象商品１０の識別情報が不正である場合にエラー通知が出力されるようにしてもよい。例えば、検品対象となる対象商品１０が特定の３種類の商品のいずれかであることが予め分かっている場合、それら３種類の商品のいずれにも該当しない商品の識別情報が特定部２０２０によって特定されたら、特定された対象商品１０の識別情報が不正であると言える。そこで通知部２０８０は、このように対象商品１０の識別情報が不正である場合についても、エラー通知を出力するようにする。

＜エラー通知の例２＞
計数部２０６０は、マスタ情報を用いて、第２撮像画像４２から対象商品１０を認識する。しかしながら、商品群２０の中に含まれる物体を、対象商品１０として認識できないことがありうる。これは例えば、計数部２０６０が、対象商品１０のマスタ情報５０を利用して、第２撮像画像４２に含まれる商品が対象商品１０である確度（第２撮像画像４２に含まれる商品の画像特徴と対象商品１０のマスタ情報５０に示されている画像特徴との類似度など）を算出した結果、その確度が所定値以下であると判定された場合などである。このようなことは、第２撮像画像４２の一部が不鮮明である場合や、商品群２０の中に誤った商品が混入している場合などで起こりうる。

そこで通知部２０８０は、このように、商品群２０の中に対象商品１０として認識できない物体が含まれる場合に、その旨を示すエラー通知を出力する。このエラー通知には、対象商品１０として認識できなかった物体が含まれる第２撮像画像４２を含めることが好適である。なお、この第２撮像画像４２には、対象商品１０として認識できなかった物体を強調する情報（例えば、その物体を囲む枠）が加えられてもよい。

＜エラー通知の例３＞
計数装置２０００は、前述したように対象商品１０の属性情報を取得してもよい。この場合、通知部２０８０は、対象商品１０の属性情報を取得することができなかった場合（例えば、OCR 処理でエラーが出た場合）に、その旨を表すエラー通知を出力してもよい。

＜エラー通知の例４＞
実施形態１の「活用方法の例２」で説明したように、計数装置２０００は、計数部２０６０によって特定された対象商品１０の数が正しいかどうかのチェックをしてもよい。この場合、通知部２０８０は、対象商品１０の数が不正であると判定されたら、その旨を表すエラー通知を出力する。また、このエラー通知には、計数部２０６０によって特定された対象商品１０の個数と、予め定められている対象商品１０の正しい個数又はその範囲とが示されていてもよい。

＜エラー通知の出力先について＞
エラー通知の出力先は任意である。例えばエラー通知は、オペレータの端末に送信される。例えばオペレータは、上記エラー通知を受信したら、そのエラー通知を見えることで、エラーの状況を確認する。また、オペレータは、エラー通知に含まれる画像などを利用し、計数装置２０００に対して正しい情報を与えてもよい。例えば対象商品１０の識別情報や属性情報が文字列で表されている場合に、それらを特定することができないことを表すエラー通知が出力されたとする。この場合、オペレータは、エラー通知に含まれている画像を目視で確認することで、対象商品１０の識別情報や属性情報を特定する。そして、オペレータは、特定した正しい対象商品１０の識別情報や属性情報を端末に入力して計数装置２０００へ送信する。これらの情報が商品群２０の識別情報と対応づけて管理される場合、オペレータによって入力された情報を利用することで、商品群２０の識別情報に正しい情報を対応づけて管理することができるようになる。

エラー通知の出力先は、オペレータの端末には限定されず、例えば、計数装置２０００と接続されているディスプレイ装置に対して出力されたり、記憶装置にエラーログとして格納されたりしてもよい。

＜ハードウエア構成の例＞
実施形態２の計数装置２０００のハードウエア構成は、実施形態１の計数装置２０００のハードウエア構成と同様に、例えば図３で表される。ただし、実施形態２のストレージデバイス１０８０には、実施形態２の計数装置２０００が有する各機能を実現するプログラムが格納されている。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
１． 対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、前記マークによって表される識別情報を特定する特定部と、
前記識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得部と、
複数の前記対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を前記取得したマスタ情報を利用して解析することで、前記第２の撮像画像から前記対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の個数を特定する計数部と、を有する計数装置。
２． 前記第１の撮像画像と前記第２の撮像画像は同一の画像である、１．に記載の計数装置。
３． 前記第１の撮像画像は、第１のカメラによって生成され、
前記第２の撮像画像は、第１のカメラとは異なる第２のカメラによって生成される、１．に記載の計数装置。
４． 前記第１のカメラと第２のカメラは、前記対象商品の移動経路上に設けられており、
前記第１のカメラは、前記第２のカメラと比較し、前記対象商品の移動方向に関して手前側に設けられている、３．に記載の計数装置。
５． 前記第１のカメラは、光が照射されている状態で撮像を行って前記第１の撮像画像を生成するように構成されており、
前記第２のカメラは、前記光が照射されていないタイミングで撮像を行うように制御される、３．又は４．に記載の計数装置。
６． 前記第２の撮像画像に含まれる商品の中に、前記対象商品である確度が閾値以下であるものが含まれる場合に、その第２の撮像画像が含まれる通知を出力する通知部を有する、１．乃至５．いずれか一つに記載の計数装置。
７． 前記計数部は、前記第２の撮像画像における前記対象商品の配置と、前記商品群における商品の配置のルールとに基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の数を特定する、１．乃至６．いずれか一つに記載の計数装置。
８． コンピュータによって実行される制御方法であって、
対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、前記マークによって表される識別情報を特定する特定ステップと、
前記識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得ステップと、
複数の前記対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を前記取得したマスタ情報を利用して解析することで、前記第２の撮像画像から前記対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の個数を特定する計数ステップと、を有する制御方法。
９． 前記第１の撮像画像と前記第２の撮像画像は同一の画像である、８．に記載の制御方法。
１０． 前記第１の撮像画像は、第１のカメラによって生成され、
前記第２の撮像画像は、第１のカメラとは異なる第２のカメラによって生成される、８．に記載の制御方法。
１１． 前記第１のカメラと第２のカメラは、前記対象商品の移動経路上に設けられており、
前記第１のカメラは、前記第２のカメラと比較し、前記対象商品の移動方向に関して手前側に設けられている、１０．に記載の制御方法。
１２． 前記第１のカメラは、光が照射されている状態で撮像を行って前記第１の撮像画像を生成するように構成されており、
前記第２のカメラは、前記光が照射されていないタイミングで撮像を行うように制御される、１０．又は１１．に記載の制御方法。
１３． 前記第２の撮像画像に含まれる商品の中に、前記対象商品である確度が閾値以下であるものが含まれる場合に、その第２の撮像画像が含まれる通知を出力する通知ステップを有する、８．乃至１２．いずれか一つに記載の制御方法。
１４． 前記計数ステップにおいて、前記第２の撮像画像における前記対象商品の配置と、前記商品群における商品の配置のルールとに基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の数を特定する、８．乃至１３．いずれか一つに記載の制御方法。
１５． ８．乃至１３．いずれか一つに記載の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。

１０ 対象商品
１２ マーク
２０ 商品群
３０ 第１カメラ
３２ 第１撮像画像
４０ 第２カメラ
４２ 第２撮像画像
４４ 深度画像
５０ マスタ情報
６０ マスタ情報記憶装置
１０００ 計算機
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージデバイス
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
２０００ 計数装置
２０２０ 特定部
２０４０ マスタ取得部
２０６０ 計数部
２０８０ 通知部

Claims (9)

1. 対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、前記マークによって表される識別情報を特定する特定部と、
   前記識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得部と、
   複数の前記対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を前記取得したマスタ情報を利用して解析することで、前記第２の撮像画像から前記対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の個数を特定する計数部と、を有する計数装置。
2. 前記第１の撮像画像と前記第２の撮像画像は同一の画像である、請求項１に記載の計数装置。
3. 前記第１の撮像画像は、第１のカメラによって生成され、
   前記第２の撮像画像は、第１のカメラとは異なる第２のカメラによって生成される、請求項１に記載の計数装置。
4. 前記第１のカメラと第２のカメラは、前記対象商品の移動経路上に設けられており、
   前記第１のカメラは、前記第２のカメラと比較し、前記対象商品の移動方向に関して手前側に設けられている、請求項３に記載の計数装置。
5. 前記第１のカメラは、光が照射されている状態で撮像を行って前記第１の撮像画像を生成するように構成されており、
   前記第２のカメラは、前記光が照射されていないタイミングで撮像を行うように制御される、請求項３又は４に記載の計数装置。
6. 前記第２の撮像画像に含まれる商品の中に、前記対象商品である確度が閾値以下であるものが含まれる場合に、その第２の撮像画像が含まれる通知を出力する通知部を有する、請求項１乃至５いずれか一項に記載の計数装置。
7. 前記計数部は、前記第２の撮像画像における前記対象商品の配置と、前記商品群における商品の配置のルールとに基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の数を特定する、請求項１乃至６いずれか一項に記載の計数装置。
8. コンピュータによって実行される制御方法であって、
   対象商品の識別情報を表すマークが含まれる第１の撮像画像を解析することで、前記マークによって表される識別情報を特定する特定ステップと、
   前記識別情報に対応するマスタ情報を取得するマスタ取得ステップと、
   複数の前記対象商品から成る商品群が含まれる第２の撮像画像を前記取得したマスタ情報を利用して解析することで、前記第２の撮像画像から前記対象商品を検出し、その検出結果に基づいて、前記商品群に含まれる前記対象商品の個数を特定する計数ステップと、を有する制御方法。
9. 請求項８に記載の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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