JPH09166490A - 分光学的手法による製品認識及び製品識別を行う装置及び方法 - Google Patents

分光学的手法による製品認識及び製品識別を行う装置及び方法

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JPH09166490A
JPH09166490A JP8208098A JP20809896A JPH09166490A JP H09166490 A JPH09166490 A JP H09166490A JP 8208098 A JP8208098 A JP 8208098A JP 20809896 A JP20809896 A JP 20809896A JP H09166490 A JPH09166490 A JP H09166490A
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product
light
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Gordon Albert Thomas
アルバート トーマス ゴードン
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A T and T I P M CORP
AT&T Corp
Original Assignee
A T and T I P M CORP
AT&T Corp
AT&T IPM Corp
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Publication date
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    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
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    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N2021/8466—Investigation of vegetal material, e.g. leaves, plants, fruits

Abstract

(57)【要約】 【課題】 分光学的手法による製品認識及び製品識別を
行う方法及び装置 【解決手段】 本発明では、光学式識別システムが、識
別される対象物上に向けられる、広波長スペクトルを有
する光源を含んでいる。コリメーティングレンズのよう
な適切な光学的構成要素が、当該対象物から反射される
光を集光し、この光を分光器へと向ける。当該分光器
は、格子やプリズム、あるいはその両方の組み合わせと
いったような分散要素を用いて、当該コリメートされた
光を検出器のアレー上に分散させる。検出器のアレー
は、線形ダイオードアレーあるいは、荷電結合素子(CC
D)アレーから構成されうるもので、これらは、広スペク
トル領域をカバーする適切に間隔をあけた波長の集合の
それぞれにおける光量を示すものである。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、光学式製品識別の
領域に関し、特に、製品や物品を識別するために、数学
的な分類技術と組み合わせた光学的分光測定法の利用に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】バーコードリーダーは、小売食料品店の
産業分野において、勘定場（チェックアウトステーショ
ン）でバーコードタグを付されたタグ付き品目を識別す
るため、広く利用されている。ある品目は、ホストコン
ピュータに保存されたデータベースを用いて、そのバー
コードにより識別されるのである。典型的には、品目及
びその価格についての記述は、食料品店のレシート（受
領書）上に印刷され、さらなる品目がスキャンされるに
つれて、引き続いての全体価格が維持されている。バー
コードリーダーの利用については、一部は、信頼性及び
勘定の（チェックアウトの）列で費やされる時間が減少
されるということによるが、一般的に、公衆によく受け
入れられてきたといえる。しかしながら、バーコードラ
ベルを付することが望ましくない品目、例えば、果物や
野菜といったような生鮮製品を識別する、信頼性のある
システムが必要とされている。
【０００３】生鮮製品の光学式キャラクタリザーション
（特性把握）については、先行技術において、ある程度
まで研究されてきた。これらの製品の光学式識別におい
て含まれた一般的な考慮点の幾つかは、例えば、R.L.Sh
ewfelt及びS.E.Prussiaによる"Postharvest Handling:A
Systems Approach"(Academic Press,New York)を含
む、幾つかの出版物において議論されている。製品認識
の特定の応用例は、L.Bochereauらによる、J.Agric.En
g.Res(1992) Vol.51,207-216で示された研究であり、こ
れは、ニューラルネットワークによる入念な分析が、１
０００から１５００ｎｍの波長領域において実行される
とすれば、ゴールデンデリシャスアップルの質を判断す
るのに近赤外線スペクトルが利用されることが可能であ
ることを示している。
【０００４】製品の光学的性質を用いて、それらをキャ
ラクタリザーション（特性把握）する際に用いられるた
め、先行技術においては幾つかの装置が開示されてい
る。例えば、ヨネダ ケンイチ(Kenichi Yoneda)へ付与
され、三菱重工業(MitsubishiHeavy Industries,Ltd)へ
譲渡された、日本国特許03-160344号は、果物の成分を
測定することを意図した装置を開示している。この装置
は、果物の切片上に近赤外線を当てて、光ファイバーで
反射光を集光する。当該光は、格子により分散され、光
検出器アレーへと向けられている。生成された電子的信
号は、そこで、参照信号に対して規格化され、さらに、
結果としてのスペクトルは、当該スペクトルの近赤外領
域のみを用いることで、果物の甘みをキャラクタライズ
（特徴付け）するのに用いられる。
【０００５】色覚以外の特性の測定と結びつけて色覚を
利用する別の装置は、Pelagに付与された、自動検査装
置についての米国特許4,884,696号(U.S.Patent No. 4,8
84,696)に記述されている。この装置は、色覚反射率を
利用し、それに色覚透過スペクトルを加えているもので
ある。このような色覚、測色、あるいは三色法が、３つ
の狭いスペクトル領域からの光を用いて、効果的な色を
決定するものであり、幅広く用いられている。また、こ
の装置は、硬度（硬さ）を測定する機械的プローブ及び
ｄｃ（直流）電気伝導度を測定する電気的プローブをも
含むものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】先行技術は、様々な光
学式識別技術を提示しているが、上述の方法論のユーザ
ーは、識別を行わせる際にかかる時間についての不満同
様、製品についての信頼性のある識別を行わせるに関連
して、困難な点を幾つか経験してきた、というのが我々
の理解するところである。さらに、大規模にそのような
システムを実施するコストもまた、ひどく高いものであ
ることが明らかになってきている。
【０００７】それ故に、生鮮製品及びその他の製品を認
識する光学式識別システムを提供することが本発明の目
的である。ここで、当該システムは、信頼性のある識別
を行い、コストも効率的である。スーパーマーケット産
業において用いられているバーコードスキャナーと容易
に統合することが可能な光学式識別システムを提供する
ことも、本発明のさらなる目的である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、小売店の勘定
場（チェックアウトステーション）で利用されることを
意図した、光学式識別システムである。当該システム
は、標準的なラベリング技術には容易にかなうものでは
ない（当てはまらない）製品の光学式認識を備えてい
る。当該システムについての一つの望ましい実施例で
は、広波長スペクトルを有する光源は、識別される対象
物上に向けられている。一つ以上のコリメーティングレ
ンズのような、適切な光学的構成要素が、当該対象物か
ら反射される光を集光し、この光を分光器へと向ける。
分光器は、一つ以上の格子、プリズム、あるいはその両
方の組み合わせといったような、分散要素を用いて、当
該コリメートされた光を検出器のアレー上へと分散させ
る。検出器のアレーは、線形ダイオードアレーあるいは
荷電結合素子(charge-coupled device,CCD)より構成さ
れうるもので、これらは、適切な間隔をあけた波長の集
合それぞれにおける、光量を示すものである。検出器
は、動作可能な範囲と同じ程度の大きさの波長領域にわ
たって感応性がある。例えば、Ｓｉ（シリコン）検出器
については、近紫外域から可視域をえて近赤外域にいた
るまで、すなわち、２５０ｎｍから１１００ｎｍまでの
波長である。
【０００９】光スペクトルは、検出器により、当該スペ
クトルの電気的な表示へと変換され、さらに、アナログ
デジタル変換器によりデジタル形式へと変換され、デジ
タルの電子的スペクトルの形式でコンピュータへと転送
される。単一の製品についての既知のスペクトルの集合
が、参照集合を決定付け、未知の（テスト）スペクトル
は、多くの製品からの参照集合と比較がなされる。コン
ピュータ内のソフトウエアあるいはファームウエアによ
るプログラムは、統計プログラムを利用して、当該テス
トスペクトルを参照集合と比較する。当該プログラム
は、平均値に加えて、既知のスペクトルが参照集合内で
互いにどの程度変化しているのか、ということも考慮に
入れている。さらに、当該プログラムは、もっともよく
適合する対及びその適合の確率を、次によく適合する対
と共に計算する。そこで、このような適合する対が、購
入プロセスが進行していくことを認めることになる。例
えば、ディスプレーは、考えられる対のリストを、例え
ば、７０％以上の確率といったような、所定のしきい値
よりも大きい適合の確率を有する順序で読み出すのであ
る。オペレータは、最初にリストされた品目が正しいこ
とをチェックし、当該第一の選択を受け入れるか、ある
いは正しい選択を示す。選択肢としては、当該システム
が自動的に第一の選択を受け入れることが可能であろ
う。
【００１０】本発明の望ましい実施例において、当該シ
ステムは、スーパーマーケットの勘定カウンター（チェ
ックアウトカウンター）に据えられ、果物及び野菜とい
ったような、バーコードラベルで容易に識別できない生
鮮製品を識別するものである。望ましい実施例では、識
別される製品は、スケール（秤）上に載っており、識別
プロセスの間に、その重さもまた測定されるであろう。
バーコードラベルを含む食料品の品目についても同様の
手法で、品目ＩＤ（品目識別）、重さ、前もって保存さ
れたポンド当たりの価格を利用することで、品目の名前
及び価格が食料品店のレシート上に印刷されるであろ
う。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明は、分光学的方法論を利用
して製品を識別する、光学式製品認識システムである。
図１を参照するに、スーパーマーケットの勘定場（チェ
ックアウトステーション）のような環境で利用されるよ
うな、本発明における製品認識システム１０の望ましい
一つの実施例が示されている。示されているように、認
識システム１０は、スーパーマーケットの勘定場（チェ
ックアウトステーション）１２に位置しており、ハウジ
ング（外被）１７内に装着された、光源１４及び集光窓
１６を含んでいる。勘定場（チェックアウトステーショ
ン）１２は、バーコードリーダー２０、スケール（秤）
２２を含んでおり、これらのそれぞれについては、当該
技術分野において知られているものであり、それぞれ、
オペレータの制御を有する計算手段へと電気的に結合さ
れている。この計算手段としては、例えば、既存のキャ
ッシュレジスター（示されていない）の一部でもありう
る。バーコードリーダー２０、スケール（秤）２２は、
電子データを、当該データが処理される計算手段へと伝
送する。認識システム１０は、また、以下で説明される
ように、当該計算手段に結合されうる。また、当該計算
手段は、必ずしも当該キャッシュレジスター内に含まれ
る必要はなく、さらに、当該計算手段は、離れた位置に
ある装置でもありうる、ということは理解されるところ
であろう。
【００１２】既知のように、バーコードラベルを有する
食料品の製品は、当該製品を識別するために、バーコー
ドリーダーでスキャンされうる。ほとんどの場合、認識
された品目についての記述、及び、それについての前も
って保存された価格が表示され、印刷され、自動的に、
顧客の食料品店の勘定書（請求書）の一部として表にさ
れる。生鮮製品のような、バーコードラベルではかなう
ものではない（役に立たない）、食料品の品目の場合に
は、品目を自動的に識別して、その価格を記録するた
め、選択的な方法論が必要とされる。図１に示されてい
るように、生鮮製品３０（リンゴ）という品目が、勘定
カウンター（チェックアウトカウンター）３２のスケー
ル（秤）２２上に置かれており、光源１４から放射して
いる広波長スペクトルを有する光に当てられている。広
波長スペクトルを生成するのに適切な光源の例として
は、赤外域の一部、可視域の全部、及び紫外域の一部を
含む有用なスペクトル領域を作り出す、タングステン−
ハロゲンランプがある。
【００１３】図２を参照すると、光が、製品３０から反
射され、集光窓１６で受け取られていることがみられ
る。窓１６を形成する適切な光学的構成要素（例えば、
一つ以上のレンズから成る）は、製品３０から反射され
ている光を集めている。この光は、スリット３５を通し
て、システムのハウジング（外被）１７内に含まれた分
光計１８へと向けられている。分光器は、光学的要素３
７をもって、当該光をコリメートし、さらに、一つ以上
の格子、プリズム、及びその両方の組み合わせといった
ような分散要素３８を用いて、適切な間隔をあけた複数
の波長に当該光を分散させる。光の分散により、多数の
波長が空間的に分離され、ここで、分解される波長の数
とは、例えば、１００から１１００の間の数の個々の波
長となりうるということは理解されよう。分散された光
は、光学的焦点要素４０を通して、光検出器アレー４２
上へと伝送される。検出器のアレー４２は、例えば、各
検出器における光量を示す線形ダイオードアレーあるい
は５１２×５１２の要素の荷電結合素子(charge-couple
d device,CCD)より構成されうる。これらの要素の組み
合わせが、適切な間隔をあけた波長の集合のそれぞれに
おける光量を示すのである。検出器は、大きな波長領域
にわたり感応性があるように選ばれる。例えば、Ｓｉ
（シリコン）検出器は、紫外領域から近赤外のスペクト
ル領域、すなわち、２５０ｎｍから１１００ｎｍにいた
るまで利用可能である。
【００１４】本発明で用いられた、Ｓｉ（シリコン）検
出器装置は、当該技術分野においてよく知られていると
ころであり、製品コストを効果的に最小化するように、
市販品の検出器である構成要素が用いられることを意図
している。他の形式の検出要素としては、また、例え
ば、ガリウム砒素（ＧａＡｓ）及び同様の材料からつく
られた光ダイオードが利用されうる。本発明における認
識システム１０の分光器の構成要素１８は、多数の、典
型的には５０個から１１００個の間の範囲の検出器を、
当該光が、広範囲の波長にわたって、非常に高速かつ高
感度に多数の波長で記録されうるような配列で利用す
る。この点は、広範囲の波長が製品のより正確な識別を
実現するという点で、先行技術を越える重要な改良点で
あり、より適切な間隔があけられることで、当該スペク
トルがより詳細に決定されることが可能となる。検出器
アレーは、アナログ信号の集合を生成し、これは、アナ
ログデジタル変換器のような適切な電子部品をもって読
み込まれ、スペクトルの形式で計算手段へと転送され
る。
【００１５】図３は、本発明における光学的照射検出シ
ステム１０のブロック線図を示しており、さらに、当該
計算手段内で生じる処理ステップを例示している。ここ
でみられるように、光源１４は、光のビームを識別され
る製品３０上に出力する。当該製品３０上で、光源から
の光は反射されて戻り、当該光を光スペクトルに分散さ
せる分光器１８において受け取られる。図２で記述され
ているように、分散要素３８からの光は、多数の検出要
素から成り、分光器１８の一部となっているアレー４２
へと向けられる。当該アレーからのアナログ信号は、ア
ナログデジタル変換器４４へと転送され、さらにそれか
ら、未知のスペクトル４８の電子的表示という形式で、
計算手段４６へと転送される。Ａ／Ｄ変換器（アナログ
デジタル変換器）４４は、図３に示されたような計算手
段４６の一部として、あるいは、ダイオードアレー４２
において信号を処理する回路ボードの一部として、含ま
れうるものであるということは理解されるであろう。
【００１６】計算手段４６へ送られた未知のスペクトル
４８は、本質的には２つの値の集合から成っている。す
なわち、第一の値は、信号がどの程度（の量）生成され
ているのかを表しており、第二の値は、特定の検出装置
のどれから、そして、そのことから、いかなる波長で当
該信号を生成したのかを表している。そこで、これらの
値の集合のデータアレイが、当該スペクトルを表してい
る。同様の識別可能な製品からの既知のスペクトルの集
合が、参照スペクトルの集合５０を決定付け、さらに、
未知のスペクトル４８は、計算手段４６において起動さ
れた比較ソフトウエア５２を用いて、当該参照集合５０
と比較される。参照スペクトルの集合は、既知の製品か
ら以外にも、当該コンピュータへの光学的あるいは電子
的な、同様の形式の入力から創成されている。他のソフ
トウエアプログラムは、既知の（平らな）白色参照物質
からのスペクトルからのスペクトルに対する、当該参照
製品及び未知の製品からのすべてのスペクトルの規格化
を実行する。ここで、当該参照製品及び未知の製品から
のスペクトルは、当該白色参照スペクトルにより除され
て（除算が実行されて）当該規格化されたスペクトルを
生成するのである。これは、スペクトルのより正確な比
較を行うためになされる。参照集合について、オペレー
タは、当該コンピュータ内のソフトウエアを用いて、既
知の製品からの電子的スペクトルの集合に対して、例え
ば「マッキントッシュアップル(Macintosh Apple)」と
いったような電子的ラベル、及び単位重さ当たりの価格
を付する。さらに、オペレータは、ソフトウエアを用い
て、既知の製品からの個々のスペクトルを参照集合へと
分類して、特徴付ける。
【００１７】当該システムは、また、当該コンピュータ
内のソフトウエアにより、検出器要素の特定ポジション
（位置）が、当該（検出器）要素上で特定波長の光に対
応するように校正されうる（キャリブレーションがなさ
れうる）。このような校正（キャリブレーション）は、
スペクトルの分析を行うという見地から、診断目的にと
って、及び、異なった位置でのシステムについてのデー
タの整合性を実現するために有用である。校正（キャリ
ブレーション）は、アルゴンガス光におけるように、既
知の波長位置で鋭敏な（鮮明な）ラインとなる光を利用
して実現されうる。そこで、波長のスケールは、当該ア
レーにおける位置から計算される。
【００１８】言及したように、分光器内では、一つ以上
の格子が光を分散させるために用いられ得ることから、
分散される波長においては、いくらかの重なりが存在し
うる。当該重なりを明らかにし、エラーなしに当該分光
器の異なる部分（あるいは格子）から当該スペクトルを
結合するために、ソフトウエアが用いられている。特定
波長が、特定要素の位置に対して校正（キャリブレーシ
ョン）されていることから、このようなことが実現可能
なのである。
【００１９】スペクトルが記録されるときはいつも、例
えば、可聴音のような形で、スペクトル４８が、さらな
るデータ処理で利用されるべく、十分なノイズ対信号比
を有していることを示す、ある種の指示がオペレータへ
と与えられうるのである。当該コンピュータ４６内のソ
フトウエアあるいはプログラム５２は、行列最小二乗法
によるフィッティングルーチンのような統計プログラム
を利用して、テストスペクトル４８を参照スペクトル集
合５０と比較を行う。プログラム５２は、平均値に加え
て、既知のスペクトルが、互いにどの程度変化している
かを考慮する。ＣＣＤ（荷電結合素子、charge-coupled
device）アレーが、光検出器として用いられている本
発明の実施例では、テストスペクトルの集合は、例え
ば、果実の切片のてっぺんから底部に到る、従って、テ
クスチャを含む、当該製品の異なる物理的位置から得ら
れる。さらに、プログラムは、単一の未知のスペクトル
あるいは未知のスペクトルの集合に対して、もっとも可
能性のある対を計算する。当該プログラムは、また、次
に可能性があると考えられる対及びその確率と共に、確
率のような、対の近接の程度についての指標を計算す
る。ここでみられるように、当該コンピュータは、ディ
スプレー装置６０に結合されうるし、更に、ディスプレ
ーは、オペレータが選択を行えるようなタッチスクリー
ンやキーボードといった、入力装置６２に結合されてい
る。当該ディスプレー及び入力装置は、また、既存のキ
ャッシュレジスター／チェックアウトシステムの一部と
なりうるものであり、あるいは、選択的には、当該シス
テムは自動化されうるものであるということは理解され
るところであろう。
【００２０】図４から図９を参照するに、食料品店で販
売されている一般的な種類の果物についての参照スペク
トルの集合である６つの異なるグラフが示されている。
グラフのそれぞれは、拡散反射率のプロットを波数の関
数として示している。ここで、図４は、マッキントッシ
ュアップルについての参照スペクトルの集合であり、図
５は、フロリダオレンジについての参照スペクトルの集
合であり、図６は、グリーンペアーについての参照スペ
クトルの集合であり、図７は、グラニースミスアップル
についての参照スペクトルの集合であり、図８は、種な
し赤ブドウについての参照スペクトルの集合であり、図
９は、種なし緑ブドウについての参照スペクトルの集合
である。ここでみられるように、参照スペクトルの集合
は、互いに区別可能であり、それらの異なるスペクトル
特性から、本来的に識別可能である。
【００２１】一旦、対が計算されると、ディスプレー６
０（例えば、既存のキャッシュレジスター上にあるモニ
ターあるいはディスプレー）は、考えられる対のリスト
を、例えば８０％よりも大きい確率といったような、所
定のしきい値よりも大きい適合する確率を有する順に読
出す。オペレータは、最初にリストされた品目が正しい
ことをチェックし、当該第一の選択を受け入れるか、あ
るいは入力装置６２を用いて正しい選択を示しうるので
ある。選択肢として、当該システムは、コンベヤーベル
トのついた完全自動化（無人化）チェックアウトシステ
ムにおけるように、当該第一の選択を即座に受け入れる
ことも可能であろう。図１に関連して述べたように、当
該システムについての望ましい実施例においては、識別
される製品は、スケール（秤）２２上に載っており、ま
た、その重さも当該識別プロセスの一部として測定され
るであろう。スケール（秤）２２及び光学式識別システ
ム１０は、電気的データを処理のため転送するように、
コンピュータ（バーコードリーダー２０のような）に結
合されている。品目ＩＤ（品目識別）５４が、ここで対
象となっている製品品目について作られると直ちに、当
該データベース、重さを参照し、前もってに保存された
価格／単位数字を利用することにより、当該識別された
品目についての全体価格が計算されることが可能であ
る。さらに、バーコードラベルを含んでいる食料品の品
目についても同様の手法で、品目についての記述、重
さ、前もってデータベースに保存されていた、ポンド当
たりの価格を用いて、丁度識別された、当該製品品目の
名前及び価格が、食料品店のレシート（受領書）上にプ
リントされるであろう。それゆえに、自動認識及び価格
計算は、バーコードが付された品目をスキャニングする
プロセスに類似した、本質的には単一ステップのプロセ
スで判断されるのである。本発明における光学式認識シ
ステムの別の利点は、識別を行うのに、透明なプラスチ
ック製の袋から当該製品品目が取り出される必要がない
ということである。これは、当該袋が当該製品に接触し
ているスポットから光が集光されているとすれば、及
び、袋内の品目についての既知のスペクトルが、参照デ
ータ集合内に保存されているとすれば、透明なプラスチ
ックは、当該製品からの反射率に重要な影響を及ぼすも
のではないからである。また、単一の製品形式について
の複数の品目についても、一度に識別され、重みが測定
されうる。さらに、当該システムは、識別される当該品
目のテストスペクトルの特性を元に、完熟度を識別する
ことが可能であり、完熟度の度合いを元に、価格を設定
されることができる。
【００２２】本発明における光学式識別システムは，果
物のような生鮮製品の識別に関して記述されてきたが、
当該システムは、また、光学的な反射率が測定されるこ
とが可能な、任意の他の商品品目を識別するように実施
されうるものである。このような方法は、特に、バーコ
ードをラベルとして付するのが経済的でない品目につい
て有効であろう。そのような物品の例としては、材木か
ら包装をしていない衣類及び布に至るあらゆるものを含
み、肉類も含む。肉類については、脂肪分（脂身）につ
いても同様に測定されることが可能である。当該識別を
実行するのに必要な事項は、テストスペクトルが容易に
比較されることが可能である、十分に明瞭な参照スペク
トルの集合である。
【００２３】上の記述から、図面に関連して記述された
実施例は、単なる具体例であり、当該技術分野の当業者
は、本発明の技術思想及び保護の範囲から逸脱すること
なしに、示された実施例に対して変更及び修正を行いう
る。例えば、比較を行うソフトウエアは、関連する計算
手段とともに、特定用途向けデジタル集積回路(applica
tion specific integrated circuit,ASIC)の一部とし
て、ファームウエアにおいて実施されうる。そのような
変更及び修正のすべては、添付された特許請求の範囲に
おいて定義された、本発明の保護の範囲内に含まれると
ころである。
【００２４】
【発明の効果】本発明により、光学式認識技術による製
品認識及び製品識別を行うシステムが提供されている
が、特に、従来のバーコードリーダー等を利用すること
が困難であった生鮮製品及びその他の製品を認識する光
学式識別システムを提供し、加えて、先行技術では解決
されなかった、信頼性の高い識別を行い、コストも効率
的であるシステムが実現された。さらに、これまでもス
ーパーマーケット産業等において用いられているバーコ
ードスキャナーと容易に統合することが可能な光学式識
別システムも提供しているといえる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、スーパーマーケットの勘定（チェック
アウト）を行う所で用いられるような、本発明における
光学式識別システムの望ましい実施例の一つを示してい
る。
【図２】図２は、当該光学式識別システムの分光器内の
光伝送路についての望ましい一つの実施例を示してい
る。
【図３】図３は、本発明における光学式識別システムの
望ましい実施例の一つについてのブロック線図を示して
いる。
【図４】図４は、マッキントッシュアップル上の異なる
位置についての参照スペクトルの集合のグラフを示して
いる。ここで、拡散反射率は、波数に対してプロットさ
れており、さらに、波数とは波長の逆数である。
【図５】図５は、フロリダオレンジについての参照スペ
クトルの集合のグラフである。
【図６】図６は、グリーンペアーについての参照スペク
トルの集合のグラフである。
【図７】図７は、グラニースミスアップルについての参
照スペクトルの集合のグラフである。
【図８】図８は、種なし赤ブドウについての参照スペク
トルの集合のグラフである。
【図９】図９は、種なし緑ブドウについての参照スペク
トルの集合のグラフである。
【符号の説明】
１０ 製品認識システム（製品読取りシステム） １２ 勘定場（チェックアウトステーション） １４ 光源 １６ 集光窓 １７ ハウジング（外被） １８ 分光器 ２０ バーコードリーダー ２２ スケール（秤） ３０ 生鮮製品（リンゴの例） ３２ 勘定カウンター（チェックアウトカウンター） ３５ スリット ３７ 光学的要素（光学的部品） ３８ 分散要素 ４０ 光学的焦点要素 ４２ 光検出器アレー ４４ アナログデジタル変換器 ４６ 計算手段 ４８ 未知のスペクトル ５０ 参照スペクトルの集合 ５２ 比較ソフトウエア ５４ 品目ＩＤ（品目識別）を出力 ６０ ディスプレー装置 ６２ 入力装置（制御入力）

Claims (37)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 製品からの反射光から生成されたテス
    トスペクトルを元に、参照製品に対応する参照スペクト
    ルの集合と比較することで、前記製品の認識を行う光学
    式識別システムにおいて、 （ａ）前記製品からの反射光を受けて、適切な間隔をあ
    けた複数の波長に分散させるように適合させた分光計手
    段と、 （ｂ）前記分光計手段に光学的に結合され、前記適切な
    間隔をあけた複数の波長の光を、対応する比例的な電気
    信号へと変換し、それにより前記テストスペクトルを生
    成する検出手段と、 （ｃ）前記参照製品に対応する、前記参照スペクトルの
    集合を保存する手段と、 （ｄ）前記テストスペクトルを前記参照スペクトルの集
    合と比較し、前記テストスペクトルにもっとも近く類似
    している前記参照スペクトルを識別し、それにより、前
    記製品を前記参照製品の一つであると識別することを可
    能とする手段と、 を含むことを特徴とするシステム。
  2. 【請求項２】 識別される前記製品に向けられるよう
    に動作可能な広波長光源、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項１のシステ
    ム。
  3. 【請求項３】 前記検出手段からの前記信号を、デジ
    タル形式のテストスペクトルへと変換するアナログデジ
    タル変換手段、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項１のシステ
    ム。
  4. 【請求項４】 前記分光計としての手段及び前記検出
    手段が、紫外域から可視域をえて近赤外域に到る広波長
    領域にわたって、前記スペクトルの記録を許容するよう
    に動作可能であることを特徴とする、請求項１のシステ
    ム。
  5. 【請求項５】 前記広波長領域とは、３００ｎｍから
    １１００ｎｍの領域にある波長を含むことを特徴とす
    る、請求項４のシステム。
  6. 【請求項６】 前記光源とは、タングステン−ハロゲ
    ンランプを含むことを特徴とする、請求項２のシステ
    ム。
  7. 【請求項７】 製品により生成された反射スペクトル
    を元に、前記製品の認識を行う光学式識別システムにお
    いて、 （ａ）識別される対象物上に光を当てる広波長光源と、 （ｂ）前記光源からの光で、識別される前記対象物から
    反射された光を受けて、前記広波長光源から生成された
    広波長領域をカバーしている、適切な間隔をあけた複数
    の波長に前記光を分散させるように適合させた分光器手
    段と、 （ｃ）前記分光計としての手段に光学的に結合された検
    出手段のアレーで、前記検出手段の個々は、広スペクト
    ル領域にわたる光について感応性があり、前記適切な間
    隔をあけた複数の波長の部分における前記反射光を表す
    アナログ信号を生成するように適合されている検出手段
    のアレーと、 （ｄ）前記検出手段のアレーに結合され、前記検出手段
    のアレーからの前記アナログ信号を、デジタル形式のテ
    ストスペクトルへと変換するアナログデジタル変換手段
    と、 （ｅ）前記変換手段に結合された計算手段と、 からなり、 前記計算手段とは、そこに保存された参照スペクトルの
    集合、及び前記テストスペクトルを前記参照スペクトル
    の集合と比較する比較手段を含むものであり、前記テス
    トスペクトルにもっとも近く類似している前記参照スペ
    クトルを選択するように動作する、ことを特徴とするシ
    ステム。
  8. 【請求項８】 前記光源が、赤外域の一部、可視域の
    すべて、及び紫外域の一部を含むスペクトル領域を生成
    するように動作可能であることを特徴とする、請求項７
    のシステム。
  9. 【請求項９】 前記光源とは、タングステン−ハロゲ
    ンランプを含むことを特徴とする、請求項７のシステ
    ム。
  10. 【請求項１０】 前記分光器手段とは、前記反射光を
    受けて、コリメートする集光窓を含むことを特徴とす
    る、請求項７のシステム。
  11. 【請求項１１】 前記分光器手段が、前記反射光を、
    前記適切な間隔をあけた波長に分散させる格子を含むこ
    とを特徴とする、請求項７のシステム。
  12. 【請求項１２】 前記分光器手段とは、前記反射光
    を、前記適切な間隔をあけた波長に分散させるプリズム
    を含むことを特徴とする、請求項７のシステム。
  13. 【請求項１３】 前記分光器手段とは、前記反射光
    を、前記適切な間隔をあけた波長に分散させる、格子と
    プリズムの組み合わせを含むことを特徴とする、請求項
    ７のシステム。
  14. 【請求項１４】 前記検出手段のアレーとは、光ダイ
    オード（フォトダイオード）を含むことを特徴とする、
    請求項７のシステム。
  15. 【請求項１５】 前記検出手段のアレーとは、荷電結
    合素子（ＣＣＤ）を含むことを特徴とする、請求項７の
    システム。
  16. 【請求項１６】 前記比較手段とは、前記スペクトル
    に含まれた電気信号の領域を表す数学的な関数の集合を
    用いて、既知の製品から前記スペクトルを分類する数学
    的分類ソフトウエアプログラムを含むことを特徴とす
    る、請求項７のシステム。
  17. 【請求項１７】 前記計算手段により選択された前記
    参照スペクトルに対応する識別ラベルを表示するディス
    プレー手段、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項７のシステ
    ム。
  18. 【請求項１８】 前記計算手段が、前記計算手段によ
    り選択された参照スペクトルを表す記述を出力するよう
    に動作可能であり、前記参照スペクトルは、精度につい
    ての確率について、所定のしきい値よりも大きいことを
    特徴とする、請求項７のシステム。
  19. 【請求項１９】 前記計算手段により選択された前記
    参照スペクトルの正しいものを表している記述を選ぶ制
    御手段、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項１８のシステ
    ム。
  20. 【請求項２０】 前記テストスペクトルが、前記計算
    手段による処理に利用可能である場合に、前記システム
    が、オペレータに指示を与えるように動作可能であるこ
    とを特徴とする、請求項７のシステム。
  21. 【請求項２１】 前記システムは、小売店の勘定場
    （チェックアウトステーション）において利用されるよ
    うに適合し、前記計算手段は、前記勘定場（チェックア
    ウトステーション）において、識別される前記対象物に
    ついての単位当たり価格のリストを有する主要計算手段
    （ホスト計算手段）に結合され、前記主要計算手段（ホ
    スト計算手段）は、さらに、電子的測定を行うスケール
    （秤）上の所与の対象物の重さを表す電子データを、前
    記主要計算手段（ホスト計算手段）に伝送するように適
    合した前記スケール（秤）に結合され、前記システムと
    は、識別された製品についての記述を前記主要計算手段
    （ホスト計算手段）に送るように動作可能であり、これ
    らにより、前記電子的測定を行うスケール（秤）からえ
    られる前記製品についての前記重さを用いて、前記識別
    された製品についての全体価格が計算されうることを特
    徴とする、請求項７のシステム。
  22. 【請求項２２】 前記重さを元に、前記識別された製
    品についての記述及び価格を印刷する出力手段、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２１のシステ
    ム。
  23. 【請求項２３】 前記検出手段が、２５０ｎｍから１
    １００ｎｍまでの広い波長領域にわたって感応性がある
    ことを特徴とする、請求項７のシステム。
  24. 【請求項２４】 前記計算手段が、前記製品からのス
    ペクトルを既知の白色物質からのスペクトルに対して規
    格化するように動作可能であることを特徴とする、請求
    項７のシステム。
  25. 【請求項２５】 対象物により生成された反射スペク
    トルを元に、前記対象物を光学的に識別する方法におい
    て、 （ａ）識別される対象物上に広波長光源を光を当てるス
    テップと、 （ｂ）前記光源からの光で、識別される前記対象物から
    の反射光を受け、前記反射光を、広スペクトル領域をカ
    バーする、適切な間隔をあけた複数の波長に分散させる
    ステップと、 （ｃ）前記適切な間隔をあけた波長の前記領域にわたっ
    て光学的に光を検出し、前記適切な間隔をあけた各波長
    において受けた光量に比例する信号を生成するステップ
    と、 （ｄ）前記信号を参照スペクトルの集合と比較し、それ
    により、前記テストスペクトルにもっとも近く類似して
    いる参照スペクトルに対応する識別ラベルを、オペレー
    タによる選択のための出力とするステップと、 を含むことを特徴とする方法。
  26. 【請求項２６】 前記生成された信号とはアナログ信
    号であり、 前記領域にわたって受けた前記アナログ信号をデジタル
    形式のテストスペクトルに変換するステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２５の方法。
  27. 【請求項２７】 スペクトルの参照集合を比較し、蓄
    積する前記ステップが、ニューラルネットワークソフト
    ウエアプログラムを利用して実行されることを特徴とす
    る、請求項２５の方法。
  28. 【請求項２８】 単位数字当たりの価格を元に、前記
    対象物が一旦識別されていると、識別される前記対象物
    の重さを測定し、前記対象物についての全体価格を計算
    するステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２５の方法。
  29. 【請求項２９】 前記重さを元に、前記対象物につい
    ての品目の記述及び価格を印刷するステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２８の方法。
  30. 【請求項３０】 前記テストスペクトルにもっとも近
    く類似している前記参照スペクトルについての記述を、
    前記参照スペクトルを前記テストスペクトルと適合させ
    る確率とともに表示するステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２５の方法。
  31. 【請求項３１】 前記テストスペクトルが、処理に利
    用可能であるかについての指示を与えるステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２５の方法。
  32. 【請求項３２】 前記広スペクトル領域とは、２５０
    ｎｍから１１００ｎｍの領域にある波長を含むことを特
    徴とする、請求項２５の方法。
  33. 【請求項３３】 前記テストスペクトルにもっとも近
    く類似している前記参照スペクトルを自動的に選択する
    ステップ、 を、さらに含むことを特徴とする、請求項２５の方法。
  34. 【請求項３４】 前記適切な間隔をあけた複数の波長
    とは、５０個から１１００個の間の異なる波長を含むこ
    とを特徴とする、請求項１のシステム。
  35. 【請求項３５】 前記検出手段が、５０個から１１０
    ０個の間の光ダイオード（フォトダイオード）の要素を
    有する光ダイオード（フォトダイオード）のアレーを含
    むことを特徴とする、請求項３４のシステム。
  36. 【請求項３６】 校正（キャリブレーション）におい
    て、前記検出手段の検出器要素についての、前記要素上
    への入射光の特定波長に対する位置（ポジション）を変
    えるように、前記計算手段が動作可能であることを特徴
    とする、請求項７のシステム。
  37. 【請求項３７】 前記計算手段が、前記分光器手段内
    の多数の格子からのスペクトルの部分を結合するように
    動作可能であることを特徴とする、請求項１１のシステ
    ム。
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