JPWO2010106573A1 - 目的ｉｃタグ判別システム、目的ｉｃタグ判別装置、目的ｉｃタグ判別方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

ＩＣタグが読取りの対象であるか否かを従来よりも確実に判別する。経路上のＩＣタグの読取りを複数回行いその結果である実読取結果を取得し（＃１２）、経路外にあると仮定されるＩＣタグの読取りを複数回行った場合の結果である不要タグ読取結果を、実読取結果に基づいて推測し（＃１３）、経路上のＩＣタグの読取りを複数回行った場合に得られる典型的な結果である典型読取結果を用意し（＃１４）、不要タグ読取結果と実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出し、第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出する。判別の対象のＩＣタグの複数回の読取りの結果である対象読取結果を取得し（＃１６）、対象読取結果と典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出し（＃１７）、第三の類似度が第二の類似度よりも高ければ判別の対象のＩＣタグを目的物であると判別し（＃１８でＹｅｓ、＃１９）、第二の類似度よりも低ければ前記目的物でないと判別する（＃１８でＮｏ、＃２０）。

Description

本発明は、ＩＣタグが目的物であるか否かを判別するシステムおよび方法などに関する。

近年、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）が様々な分野で使用されている。ＲＦＩＤは、無線通信によって、ＩＣ（Integrated Circuit）タグに記憶されている固有の識別情報を含むデータを読み出したりＩＣタグにデータを書き込んだりする技術である。

ＩＣタグには、電池を内蔵し電力を自給するアクティブ型のＩＣタグと、リーダライタ装置から発信された高周波の電波から電力を得て動作するパッシブ型のＩＣタグとが、ある。パッシブ型のＩＣタグは電池を内蔵しないので、アクティブ型に比べ低価格で提供される。よって、物流分野を含めた多様な領域での利用が期待されている。

ＲＦＩＤには用途に応じていくつかの周波数帯が用いられるが、周波数帯としてＵＨＦ（Ultrahigh Frequency）の帯域つまり８６０〜９６０ＭＨｚの帯域を用いた場合は、パッシブ型であっても読取範囲が他の周波数帯に比較して広く、一度に複数のタグを読み取ることができる。このため、例えば物流分野において、多数の物品に貼られた複数のタグを一括で読み取り、検品などを行うことが可能となる。

しかし、読取りの範囲が広くなると場合、管理者が意図しないＩＣタグもがその範囲に入ってしまい、不要なデータが読み取られてしまうおそれがある。

例えば、倉庫などでの入出荷の際に、通常はゲートから離れていて読めない位置に置かれている物品のＩＣタグに、その物品の近くを通過したフォークリフトに偶然反射した電波が届いてしまい、そのＩＣタグからデータが読み取られてしまうことが、あり得る。また、複数のゲートが併置されている場合に、隣接するゲートに侵入してきた物品のＩＣタグからデータが読み取られてしまうことも、あり得る。

このような問題を解決するために、ＩＣタグから読み取ったＩＤに基づいてフィルタリングを行うことによって、無関係なＩＤのＩＣタグから読み取ったデータを排除することが、考えられる。

例えば、ＩＤが物品の種別（パレットなのか個品なのか）によって階層化されている場合は、事前にその階層構造を知っておけば、読み取りたいデータが何の物品に関するものかに応じて、フィルタリングを行うことができる。

また、複数回の読取りを集中的に実行し、所定の回数以上連続して読み取れなかったデータを偶然に読み取れたものとして排除する方法も、よく知られている（特許文献１参照）。
特開２００５−２７５９６０号公報

しかし、読み取りたいＩＣタグおよびそうでないＩＣタグが同じ種類の物品に付されている場合は、上述の階層に基づく要否の判別を行うことはできない。また、連続して検知できたか否かによってフィルタリングを行う方法は、適用できる環境が限られている。

本発明は、このような問題点に鑑み、ＩＣタグが目的物であるか否かを従来よりも確実に判別できるようにすることを、目的とする。

本発明に係る目的ＩＣタグ判別システムは、第一のＩＣタグが目的物であるか否かを判別する目的ＩＣタグ判別システムであって、読取りを行うための所定の場所である第一の場所にある第二のＩＣタグへ信号を複数回送信して、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である実読取結果を取得する、実読取結果取得手段と、前記第一の場所以外の場所である第二の場所にあると仮定される第三のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合の、各回の当該信号に対する当該第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である不要タグ読取結果を、前記実読取結果に基づいて推測する、不要タグ読取結果推測手段と、前記第二のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合に得られる典型的な、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である典型読取結果を記憶する、典型読取結果記憶手段と、前記不要タグ読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出する第一の類似度算出手段と、前記第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出する第二の類似度算出手段と、信号を複数回送信し、各回の当該信号に対する前記第一のＩＣタグからの応答の受信の成否である対象読取結果を取得する、対象読取結果取得手段と、前記対象読取結果と前記典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出する第三の類似度算出手段と、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも高ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物であると判別し、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも低ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと判別する、属性判別手段と、を有する。

好ましくは、前記実読取結果取得手段は、第一の強度の信号である第一の信号と前記第一の強度よりも低い第二の強度の信号である第二の信号とを交互に送信して、前記実読取結果を取得し、前記不要タグ読取結果推測手段は、前記不要タグ読取結果として、前記第一の信号と前記第二の信号とが交互に送信された場合の、前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を推測し、前記典型読取結果記憶手段は、前記典型読取結果として、前記第一の信号と前記第二の信号とを交互に送信した場合の前記第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を記憶する。

本発明によると、ＩＣタグが目的物であるか否かを従来よりも確実に判別することができる。

入出荷管理支援システムの全体的な構成の例を示す図である。 ＩＣタグリーダライタのハードウェア構成の例を示す図である。 管理装置のハードウェア構成の例を示す図である。 管理装置の機能的構成の例を示す図である。 在庫データベースの例を示す図である。 読取結果データの例を示す図である。 不要タグとＩＣタグリーダライタと台車との位置関係および探索コマンドの届く範囲の例を示す図である。 想定パターンの例を示す図である。 読取パターンの例を示す図である。 オフセットの例を示す図である。 両パターンの要素同士のマッチングの例を示す図である。 全体類似度算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。 マッチング処理の流れの例を説明するフローチャートである。 仮類似度算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。 仮類似度算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。 パラメータ調整部の構成の例を示す図である。 初期閾値算出処理の流れの第一の例を説明するフローチャートである。 初期閾値算出処理の流れの第二の例を説明するフローチャートである。 不要パターンの例を示す図である。 第一の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。 第二の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。 第三の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。 第四の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。 閾値調整処理の流れの例を説明するフローチャートである。 再設定処理の流れの例を説明するフローチャートである。 読取パターンＱ例を示す図である。 パラメータ等調整処理の流れの例を説明するフローチャートである。 管理装置における全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。

図１は入出荷管理支援システムＳＹＳの全体的な構成の例を示す図、図２はＩＣタグリーダライタ２のハードウェア構成の例を示す図、図３は管理装置１のハードウェア構成の例を示す図、図４は管理装置１の機能的構成の例を示す図、図５は在庫データベース１ＤＢの例を示す図である。

入出荷管理支援システムＳＹＳは、倉庫などにおける荷物の有無（つまり、在庫）の管理を支援するためのシステムであって、図１に示すように、管理装置１、ＩＣ（Integrated Circuit）タグリーダライタ２、および通過センサ３などを有する。以下、各地から出荷された荷物を目的地へ中継する中継地の倉庫Ｘで入出荷管理支援システムＳＹＳが用いられる場合を例に、説明する。

荷物は、受取人または行き先などに応じて、いずれかのコンテナ（パレット、容器）４に収納されている。コンテナ４は、１つまたは複数個ずつ台車（カート）６に載せられて入庫されまたは出庫される。

１つのコンテナ４に１つのＩＣタグ５が付けられている。ＩＣタグ５には、固有のＩＤ（Identification）が記録されている。本実施形態では、ＩＣタグ５として、パッシブ型のＩＣタグが用いられる。

ＩＣタグリーダライタ２は、ＩＣタグ５からデータを読み取りまたはＩＣタグ５にデータを書き込む装置であって、倉庫Ｘの入庫ゲートおよび出庫ゲート付近に１台ずつ設置されている。

ＩＣタグリーダライタ２は、図２に示すように、制御装置２０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０ｃ、通信装置２０ｄ、無線送受信装置２０ｅ、およびアンテナ２０ｆなどを有する。図２に示す各部は、バスなどを介して相互に繋がれている。

ＲＯＭ２０ｃには、ＩＣタグ５からデータを読み取るようにＩＣタグリーダライタ２の各部を制御するためのプログラムが記憶されている。

ＲＡＭ２０ｂは、ＳＲＡＭ（Static RAM）またはフラッシュメモリなどである。ＲＡＭ２０ｂには、ＲＯＭ２０ｃに記憶されているプログラムが適宜読み出される。そのほか、ＲＡＭ２０ｂには、プログラムの実行に必要なデータおよびプログラムの実行によって生成されたデータ（読取データや各種パラメータなど）が一時的に記憶される。

制御装置２０ａは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などであって、ＲＡＭ２０ｂに読み出されたプログラムを実行する。なお、制御装置２０ａがＭＰＵである場合は、ＲＡＭ２０ｂおよびＲＯＭ２０ｃが制御装置２０ａに一体的に組み込まれていることがある。

通信装置２０ｄは、管理装置１とネットワークを介して通信を行うための装置である。特に、後述するように、管理装置１からコマンドを受信したりＩＣタグ５から読み取られたデータを管理装置１へ送信したりするために、用いられる。通信装置２０ｄとして、有線または無線ＬＡＮ（Local Area Network）の装置などが用いられる。または、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）またはＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineer）１３９４などのインタフェースの装置を用いてもよい。

無線送受信装置２０ｅは、無線によってＩＣタグ５へコマンドを送信しそれに対する応答を受信するための装置である。本実施形態では、特に、ＩＣタグ５からＩＤを読み取るための探索コマンドおよびそれに対する応答の送受信のために用いられる。ＩＣタグ５からのＩＤの読取りは次のように行われる。

無線送受信装置２０ｅは、アンテナ２０ｆによる通信が可能な範囲に存在するＩＣタグ５の探索（インベントリ）を行う。この際に、探索コマンドを発信する。ＩＣタグ５が探索コマンドの電波を受信すると、電流が発生しＩＣタグ５の各部に電圧が供給され、探索コマンドへの応答として自己のＩＤを発信する。そして、無線送受信装置２０ｅはこのＩＤを受信する。

なお、アンテナ２０ｆによる通信が可能な範囲に複数のＩＣタグ５が存在する場合は、これらのＩＣタグ５が探索コマンドへの応答（つまり、ＩＤ）をほぼ同時に送信する。この場合は、互いの応答が干渉することにより無線送受信装置２０ｅがＩＣタグ５からの応答を受信できない状況（衝突）が発生し得る。これを回避するために、各種の衝突回避機能が検討され、無線送受信装置２０ｅおよびＩＣタグ５に実装されている。

ＩＣタグリーダライタ２およびＩＣタグ５として、例えば８６０〜９６０ＭＨｚの通信周波数帯域のＩＣタグリーダライタおよびＩＣタグが用いられる。

図１に戻って、管理装置１は、倉庫Ｘ内の荷物の有無の状況（つまり、在庫）のデータを一元的に管理するための装置であって、例えば管理部門に設置されている。

管理装置１は、図３に示すように、制御装置１０ａ、ＲＡＭ１０ｂ、ＲＯＭ１０ｃ、ハードディスク１０ｄ、ディスプレイ１０ｅ、キーボード１０ｆ、ポインティングデバイス１０ｇ、対リーダライタ通信装置１０ｈ、および対センサ通信装置１０ｉなどを有する。図３に示す各部は、バスなどを介して相互に繋がれている。

ＲＯＭ１０ｃまたはハードディスク１０ｄには、図４に示すように、オペレーティングシステムＳＷ０、ミドルウェアＳＷ１、および在庫管理アプリケーションＳＷ２などのソフトウェアが記憶されている。

オペレーティングシステムＳＷ０は、管理装置１全体のシステム管理を行う。また、基本的なユーザーインタフェースおよびドライバなどを提供する。

ミドルウェアＳＷ１は、ＩＣタグリーダライタ２によってＩＣタグ５から読み取られたＩＤのうち必要なものと不要なものとを選別するためのソフトウェアであって、通過信号検知部１０１、読取制御部１０２、読取結果バッファ１０３、終了判定部１０４、類似度算出部１０５、タグ属性判別部１０６、タグ属性応答部１０７、出力レベル決定部１２１、パラメータ記憶部１４１、およびグループデータ記憶部１４２などの機能を実現する。さらに、ミドルウェアＳＷ１には、パラメータ調整ツールが充てられている。パラメータ調整ツールは、各種のパラメータを調整するためのモジュールであって、パラメータ調整部１２２などを実現する。各部の詳細については、後に説明する。

在庫管理アプリケーションＳＷ２は、図５に示すような、倉庫Ｘに入庫されたコンテナ４の状況を示す在庫データベース１ＤＢを管理する。在庫データベース１ＤＢの詳細については、後に説明する。

これらのソフトウェアに含まれる各モジュールは、必要に応じてＲＡＭ１０ｂに読み出され、制御装置１０ａによって実行される。

制御装置１０ａは、ＩＣタグリーダライタ２の制御装置２０ａと同様に、ＣＰＵまたはＭＰＵなどからなる。ＲＡＭ１０ｂは、ＩＣタグリーダライタ２のＲＡＭ２０ｂと同様に、ＳＲＡＭまたはフラッシュメモリなどからなる。

ディスプレイ１０ｅには、コンテナ４の状況を示す画面のほか、管理装置１の動作の状況を示す画面、コマンドまたはデータの入力用の画面、および操作者に対して通知すべき情報を示す画面などが表示される。

キーボード１０ｆおよびポインティングデバイス１０ｇは、ユーザが管理装置１にコマンドおよびデータなどを入力するための入力装置である。

対リーダライタ通信装置１０ｈは、ネットワークを介してＩＣタグリーダライタ２と通信を行うための装置である。対リーダライタ通信装置１０ｈとして、有線または無線ＬＡＮの装置などが用いられる。ＵＳＢまたはＩＥＥＥ１３９４などのインタフェースの装置を用いてもよい。

対センサ通信装置１０ｉは、通過センサ３と通信を行うための装置である。対センサ通信装置１０ｉとして、ＵＳＢまたはＩＥＥＥ１３９４などのインタフェースの装置が用いられる。

ＩＣタグリーダライタ２および通過センサ３との通信のインタフェースが同一である場合は、１つのデバイスを対リーダライタ通信装置１０ｈおよび対センサ通信装置１０ｉとして共用してもよい。

管理装置１として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、またはホストコンピュータなどが用いられる。

図１に戻って、通過センサ３は、倉庫Ｘの入庫ゲートおよび出庫ゲート付近に１台ずつ設置されている。入庫ゲートに設けられている通過センサ３は、入庫ゲートを台車６が通過したことを検知し、入庫信号ＳＩを管理装置１へ送信する。一方、出庫ゲートに設けられている通過センサ３は、出庫ゲートを台車６が通過したことを検知し、出庫信号ＳＯを管理装置１へ送信する。通過センサ３として、赤外線センサなどの光学センサや超音波センサなどが用いられる。

以下、入庫ゲート付近に設けられているＩＣタグリーダライタ２および出庫ゲート付近に設けられているＩＣタグリーダライタ２を、それぞれ、「ＩＣタグリーダライタ２Ａ」および「ＩＣタグリーダライタ２Ｂ」と区別して記載することがある。同様に、入庫ゲート付近に設けられている通過センサ３および出庫ゲート付近に設けられている通過センサ３を、それぞれ、「通過センサ３Ａ」および「通過センサ３Ｂ」と区別して記載することがある。

なお、コンテナ４を載せた台車６が入庫する際にＩＣタグリーダライタ２Ａがコンテナ４を検知するよりも先に通過センサ３Ａが台車６を検知するように、ＩＣタグリーダライタ２Ａおよび通過センサ３Ａが配置されている。同様に、コンテナ４を載せた台車６が出庫する際にＩＣタグリーダライタ２Ｂがコンテナ４を検知するよりも先に通過センサ３Ｂが台車６を検知するように、ＩＣタグリーダライタ２Ｂおよび通過センサ３Ｂが配置されている。

図６は読取パターンデータ７Ｑの例を示す図、図７は不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａと台車６との位置関係および探索コマンドＣＩの届く範囲の例を示す図、図８は想定パターンＰの例を示す図、図９は読取パターンの例を示す図である。

次に、コンテナ４が倉庫Ｘに入庫される場合を例に、図４に示す管理装置１の各部、図２に示すＩＣタグリーダライタ２の各部、および通過センサ３の処理内容などについて、説明する。

コンテナ４を載せた台車６が入庫ゲートを通過すると、まず、通過センサ３Ａがその台車６を検知する。すると、通過センサ３Ａは、入庫信号ＳＩを管理装置１へ送信する。

すると、読取制御部１０２は、ＩＤの読取りの開始を指令する開始コマンドＣＳをＩＣタグリーダライタ２Ａへ送信する。この際に、読取制御部１０２は、発信する電波の強さのレベルを２つ、ＩＣタグリーダライタ２Ａへ通知する。２つのレベルは相違する。レベルは、出力レベル決定部１２１によって決定される。レベルの決定方法については、後述する。

なお、通過信号検知部１０１が通過センサ３Ｂから送信されてきた出庫信号ＳＯを検知した場合は、読取制御部１０２は、開始コマンドＣＳをＩＣタグリーダライタ２Ｂへ送信する。また、ＩＣタグリーダライタ２Ａからの読取結果の受信を開始する前に読取結果バッファ１０３をリセットしておく。

図２において、ＩＣタグリーダライタ２Ａの通信装置２０ｄが開始コマンドＣＳを受信すると、制御装置２０ａは、ＩＤの読取りが開始されるように無線送受信装置２０ｅを制御する。

すると、無線送受信装置２０ｅは、所定の時間（以下、「読取時間Ｔｒ」と記載する。）の間、探索コマンド（以下、探索コマンドＣＩと記載する。）の電波を、管理装置１から通知されたレベルで交互に所定の時間間隔で繰り返し発信する。または、所定の回数だけ繰り返し発信する。

ところで、台車６は、予め決められた経路を通る。この際に、入庫ゲートを通過し通過センサ３Ａによって検知された後、徐々にＩＣタグリーダライタ２Ａに近づき、ＩＣタグリーダライタ２Ａの前を通過し、そしてＩＣタグリーダライタ２Ａから遠ざかる。よって、台車６に載せられたＩＣタグ５は、ＩＣタグリーダライタ２Ａの前を通過するまでは、探索コマンドＣＩを受信しにくい状態から徐々に受信しやすい状態に変わり、通過した後は徐々に探索コマンドＣＩを受信しにくい状態に変わる。したがって、無線送受信装置２０ｅは、台車６がＩＣタグリーダライタ２Ａの前を通過するまでは、ＩＤを読み取りにくい状態から徐々に読み取りやすい状態に変わり、通過した後は徐々に読み取りにくい状態に変わる。

また、探索コマンドＣＩが他の台車６に載ったコンテナ４または既に入庫されたコンテナ４のＩＣタグ５（つまり、ターゲットでないコンテナ４のＩＣタグ５）に届いたり、ターゲットでないコンテナ４のＩＣタグ５からＩＤがＩＣタグリーダライタ２Ａに届いたりすることが、あり得る。

また、レベルの高い探索コマンドＣＩのほうがレベルの低い探索コマンドＣＩよりもＩＣタグ５に受信されやすい。以下、レベルの高いほうの探索コマンドＣＩおよび低いほうの探索コマンドＣＩをそれぞれ「高探索コマンドＣＩＨ」および「低探索コマンドＣＩＬ」と区別して記載することがある。また、１つのＩＣタグ５についての読取結果のパターンを「読取パターンＱ」と記載する。

無線送受信装置２０ｅは、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬを繰り返し発信することによって、図６に示すような読取パターンＱが得られる。なお、紙面の都合上、図６では、各読取パターンＱを２つに分けて示している。読取パターンＱには、次のような傾向が見られる。
・ 全体的に、読取時間Ｔｒの中央付近の読取りの成功率が読取時間Ｔｒの初期および終期のそれよりも高い。
・ 全体的に、高探索コマンドＣＩＨによる読取りの成功率が低探索コマンドＣＩＬによるそれよりも高い。
・ 台車６に載ったコンテナ４の個数よりも多くのＩＣタグ５の読取パターンＱが得られることがある。

そして、各ＩＣタグ５の読取パターンＱを示す読取パターンデータ７Ｑ（７Ｑ１、７Ｑ２、…）は、読取結果バッファ１０３および読取ログ記憶部１４３に保存される。

読取結果バッファ１０３に記憶された読取パターンデータ７Ｑに示される読取パターンＱは、各ＩＣタグ５が本来の読取対象（つまり、入庫するコンテナ４のＩＣタグ５）であるか否かを判別するために用いられる。判別が速やかに行われるように、アクセスの速度の速い記憶媒体（例えば、ＲＡＭ１０ｂ）の一部が読取結果バッファ１０３のために用いられる。読取結果バッファ１０３は、ＦＩＦＯ（First In First Out）方式でデータの入換えを行う。

一方、読取ログ記憶部１４３に記憶された読取パターンデータ７Ｑに示される読取パターンＱは、後述する閾値βの補正のためなどに用いられる。読取ログ記憶部１４３は、ハードディスク１０ｄの一部を用いて実現すればよい。

図６において、「読取順番号」は、ある開始コマンドＣＳが受信されてから何回目の読取り（探索コマンドＣＩの発信）であるかを示している。図６の例では、読取時間Ｔｒに３２回の探索コマンドＣＩが発信されている。そこで、制御装置２０ａは、「１」〜「３２」の読取順番号を発行する。

また、制御装置２０ａは、読取時間Ｔｒに一度でも無線送受信装置２０ｅによって読み取られたＩＤごとに、読取パターンデータ７Ｑを１つずつ生成する。読取パターンデータ７Ｑには、その読み取られたＩＤのほか、便宜的に付けられたシーケンスコードが示される。さらに、各読取順番号の回の、そのＩＤの読取りの結果が示される。「Ｈ」は、高探索コマンドＣＩＨによって読み取ることができた（読取りに成功した）ことを意味する。「Ｌ」は、低探索コマンドＣＩＬによって読み取ることができたことを意味する。「−」は読み取ることができなかった（読取りに失敗した）ことを意味する。

無線送受信装置２０ｅによって得られた各ＩＤの読取パターンデータ７Ｑは、制御装置２０ａによる制御の下、通信装置２０ｄによって管理装置１へ送信される。

終了判定部１０４は、１台の台車６に載っているコンテナ４のＩＣタグ５の読取りを終了するタイミングを判定する。例えば、入庫する台車６については、通過センサ３Ａによって台車６が検知された後、読取時間Ｔｒが経過したら、読取りを終了するタイミングが来たと判定する。または、読取順番号が所定の値になったら、読取りを終了するタイミングが来たと判定してもよい。そして、読取制御部１０２は、読取りをＩＣタグリーダライタ２Ａに中止させる。

ところで、読取時間Ｔｒにおける、ある１つのＩＣタグ５からのＩＤの読取りの成功および失敗の結果には、典型的なパターンが見られる。入出荷管理支援システムＳＹＳの運用を開始する前に、予め、標準的な（イレギュラーでない、ノーマルな）条件の下でコンテナ４を載せた台車６を入庫ゲートから入庫させ、上述と同様にＩＣタグリーダライタ２ＡにＩＤの読取りの処理を行わせることによって、典型的なパターンを取得する。ここで、典型的なパターンを取得する方法を詳細に説明する。

まず、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれを発信する際の電波の出力のレベル（強度）を次のようにして決定する。図７にようにＩＣタグリーダライタ２Ａの周辺の、本来の読取りの対象が通過しないはずの４ヶ所に置かれているコンテナ４のＩＣタグ５を、想定する。以下、これらのＩＣタグ５を「不要タグ」と記載することがある。

１つ目の不要タグの位置および２つ目の不要タグの位置は、ＩＣタグリーダライタ２Ａのほぼ真正面である。また、両方の位置ともに、ＩＣタグリーダライタ２Ａから見て台車６の通り道よりも向こうにある。ただし、１つ目の不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離のほうが、２つ目の不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離よりも長い。

一方、３つ目の不要タグの位置および４つ目の不要タグの位置は、ＩＣタグリーダライタ２の真正面からずれたところである。３つ目の不要タグの位置とＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離は、１つ目の不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離よりも長いが２つ目の不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離よりも短い。４つ目の不要タグの位置とＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離は、２つ目の不要タグとＩＣタグリーダライタ２Ａとの距離よりも長い。

そして、低探索コマンドＣＩＬを発信する際の電波の出力のレベルを、１つ目の不要タグにはほぼ確実に低探索コマンドＣＩＬが届くが２つ目の不要タグおよび４つ目の不要タグにはまったく届かず、３つ目の不要タグには届くか届かないかくらいのレベルに決定する。高探索コマンドＣＩＨを発信する際の電波の出力のレベルを、２つ目の不要タグには高探索コマンドＣＩＨがかろうじて届き４つ目の不要タグには高探索コマンドＣＩＨが時々届くくらいのレベルに決定する。例えば、高探索コマンドＣＩＨを発信する際の電波の出力のレベルを５７ｄＢｍに決定し、低探索コマンドＣＩＬを発信する際の電波の出力のレベルを５１ｄＢｍに決定する。ただし、上述の届き方は厳密でなくてもよい。出力のレベルは後述するように、適宜、補正される。

以下、高探索コマンドＣＩＨを発信する際の電波の出力のレベルを単に「高探索コマンドＣＩＨの出力レベル」と記載する。低探索コマンドＣＩＬについても、同様である。

高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれの出力レベルを決定したら、図１に示すような、５つのコンテナ４を載せた台車６を入庫させる。すると、上述の通り、通過信号検知部１０１および通過センサ３Ａによって台車６が通過したことが検知され、読取制御部１０２およびＩＣタグリーダライタ２Ａによって台車６に載っているコンテナ４それぞれのＩＣタグ５が読み取られる。ただし、倉庫Ｘの中に他のＩＣタグ５を置かないようにしておく。または、他のＩＣタグ５を倉庫Ｘの中に置くのならば、ＩＣタグリーダライタ２Ａから発信される電波が届くエリアから充分に離れた位置に移動させておく。

なお、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬが交互に発信されるが、出力レベル決定部１２１は、入出荷管理支援システムＳＹＳの運用の開始のための準備に際しては、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれの出力レベルを、上述の４つの不要タグを想定して決定された出力レベルに決定する。よって、ＩＣタグリーダライタ２Ａは、５７ｄＢｍの高探索コマンドＣＩＨおよび５１ｄＢｍの低探索コマンドＣＩＬを交互に発信する。運用の開始後、出力レベルは必要に応じて更新されるが、これについては後述する。

このような入庫の作業を、何回か（例えば、１０〜３０回程度）行うと、１００個前後のパターンが得られる。各パターンの先頭から幾つかの部分および末尾から幾つかの部分は、図９（ａ）に示すように、読取りに失敗したことを意味する「−」が連続する。図９（ｂ）に示すように、読み取ったパターンから両部分が除外される。ただし、除外の結果、パターンの先頭が「Ｌ」になった場合は、「−」が１つ先頭に追加される。また、パターンの末尾が「Ｈ」になった場合は、「−」が１つ末尾に追加される。

先頭付近および末尾付近の処理を行った各パターンを、類似するもの同士でグループ化することができる。そして、グループごとに代表のパターンを選出することによって、典型的なパターンが得られる。例えば、図８に示すような、３つの典型的なパターンが得られる。これらの典型的なパターンは、読取りの対象のＩＣタグ５に対する読取りの結果に類似しまたは一致すると、想定され得る。そこで、以下、典型的なパターンを「想定パターンＰ」と記載する。

そして、それぞれの想定パターンＰ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３）を示す想定パターンデータが生成されグループデータ記憶部１４２に記憶される。

さて、入出荷管理支援システムＳＹＳの運用の開始後、コンテナ４が台車６に載せられて入庫されるごとに、通過信号検知部１０１および通過センサ３Ａによって台車６が通過したことが検知され、読取制御部１０２およびＩＣタグリーダライタ２Ａによって台車６に載っているコンテナ４それぞれのＩＣタグ５が読み取られる。

運用の開始後は、既に入庫されている他のコンテナ４が存在する可能性がある。したがって、図６で説明したように、台車６に載っているコンテナ４のＩＣタグ５だけでなく、他のＩＣタグ５も読み取られることがある。

類似度算出部１０５は、ＩＣタグリーダライタ２Ａによって得られて読取結果バッファ１０３に格納された読取パターンＱとグループデータ記憶部１４２に登録されている想定パターンＰとの類似の度合い（類似度）を、算出する。

上述の通り、想定パターンＰは本実施形態では３個、予め用意されている。類似度算出部１０５は、ある１つの読取パターンＱと３つの想定パターンＰそれぞれとの類似度ＲＢを算出し、３つの類似度ＲＢの平均値を、その１つの読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度ＲＡに決定する。

図１０はオフセットの例を示す図、図１１は両パターンの要素同士のマッチングの例を示す図、図１２は全体類似度算出処理の流れの例を説明するフローチャート、図１３はマッチング処理の流れの例を説明するフローチャート、図１４および図１５は仮類似度算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。

ここで、図１０などを参照しながら、ある１つの読取パターンＱｍとある１つの想定パターンＰｎとの類似度の算出方法について、説明する。

類似度算出部１０５は、図１０に示すように、読取パターンＱｍの要素（メンバ）と想定パターンＰｎの要素との対応付けを、オフセットしながら（ずらしながら）、類似度ＲＣ（ＲＣ１、ＲＣ２、ＲＣ３、…）を次々に算出する。そして、類似度ＲＣ１、ＲＣ２、ＲＣ３、…のうちの最も大きい類似度ＲＣを、読取パターンＱｍと想定パターンＰｎとの類似度ＲＢに決定する。類似度ＲＣは、次のようにして算出される。

類似度算出部１０５は、図１１に示すように、読取パターンＱｍの１番目、２番目、３番目、…、ｑ番目の要素と想定パターンＰｎの１番目、２番目、３番目、…、ｑ番目の要素の要素同士を比較する。

ｓ番目（１≦ｓ≦ｑ）の要素が両方とも「Ｈ」を示す場合つまり高探索コマンドＣＩＨによる読取りに成功したことを示す場合は、両要素同士の類似度（以下、「部分類似度」と記載する。）を「重みα１」（ただし、重みα１＞０。例えば、重みα１＝１．０）に決定する。または、両方とも「Ｌ」を示す場合つまり低探索コマンドＣＩＬによる読取りに成功したことを示す場合は、両要素同士の部分類似度を「重みα２」（ただし、重みα２＞０。例えば、重みα２＝２．０）に決定する。または、一方のみが「Ｈ」を示す場合は、両要素同士の部分類似度を「重みα３」（ただし、重みα３＜０。例えば、重みα３＝−１．０）に決定する。または、一方のみが「Ｌ」を示す場合は、両要素同士の部分類似度を「重みα４」（ただし、重みα４＜０。例えば、重みα４＝−１．５）に決定する。それ以外の場合（両方とも「−」を示す場合および一方に読取結果が示されない場合など）は、両要素同士の部分類似度を「０」に決定する。

そして、各番の組の部分類似度を合計し組数（比較の回数）で割ることによって、平均値を算出する。この平均値が、類似度ＲＣである。

なお、後述するように、高探索コマンドＣＩＨによる読取結果を示す要素と低探索コマンドＣＩＬによる読取結果を示す読取結果を示す要素とが比較されないように、対応付けを行う。よって、一方の要素が「Ｈ」を示し他方の要素が「Ｌ」を示すことは、あり得ない。また、原則として、｜重みα１｜＜｜重みα２｜とし、｜重みα３｜＜｜重みα４｜、とする。

重みα１〜α４は、パラメータ記憶部１４１に記憶される。そのほか、パラメータ記憶部１４１には、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれの出力レベル、後述する閾値βおよび重み係数γ、読取結果バッファ１０３のサイズ、そのほか種々の係数が記憶される。重み係数γの初期値は「１」である。

図１１の例では、比較によって、両要素が「Ｈ」を示す組合せが５組見つかり、両要素が「Ｌ」を示す組合せが２組見つかり、一方のみが「Ｈ」を示す組合せが０組見つかり、一方のみが「Ｌ」を示す組合せが３組見つかる。要素同士の比較の回数は「１０」である。よって、類似度ＲＣは、
｛１．０×５＋２．０×２＋（−１．０）×０＋（−１．５）×３｝／１０＝０．４５
である。

類似度算出部１０５は、図１１および図１０で説明した方法によって、読取パターンＱと３つの想定パターンＰそれぞれとの類似度ＲＢ（ＲＢ１、ＲＢ２、ＲＢ３）を算出する。そして、３つの類似度ＲＢの平均値を算出し、この平均値を類似度ＲＡに決定する。

さらに具体的には、類似度算出部１０５は、図１２〜図１５のフローチャートに示す手順で、読取パターンＱｍと想定パターンＰｎとの類似度ＲＡを算出する。

図１２において、類似度算出部１０５は、初期値が「０」である変数ＳＵＭおよび初期値が「１」である変数「ｘ」を定義する（＃１５１、＃１５２）。

類似度算出部１０５は、読取パターンＱｍと想定パターンＰｘ（最初は、想定パターンＰ１）との類似度ＲＢ（ＲＢ１）を、前に図１１および図１０で説明した方法で算出する（＃１５４）。さらに具体的には、図１３に示す手順の演算処理を行う。

すなわち、類似度算出部１０５は、図１０の１番目のマッチングの例のように、読取パターンＱｍの先頭の高探索コマンドＣＩＨによる読取結果と想定パターンＰｘの最後の高探索コマンドＣＩＨによる読取結果とを対応付けるとともに（図１３の＃１６１）、変数である類似度ＲＢを定義する（＃１６２）。類似度ＲＢの初期値は、「−∞」である。または、類似度ＲＢに格納可能な最小の値を初期値とする。さらに、オフセット用の変数であるオフセット変数ＦＳを定義する（＃１６３）。オフセット変数ＦＳの初期値は、想定パターンＰの長さに「−１」を掛けた値である。

オフセット変数ＦＳが読取パターンＱｍの長さを超えるまで、図１０に示したように、想定パターンＰｘを２文字ずつオフセットさせながら、両者の類似度ＲＣ（ＲＣ１、ＲＣ２、…）を次々に算出する（＃１６５、＃１６９）。この際に、最も大きい類似度ＲＣが得られたら（＃１６７でＹｅｓ）、その類似度ＲＣを類似度ＲＢに代入する（＃１６８）。類似度ＲＣの算出の具体的な方法を、図１４および図１５に示す。

類似度算出部１０５は、初期値が「０」の変数である累計類似度Ｒｏを定義するなどの初期化処理を行う（図１４の＃１７１〜＃１７７）。

類似度算出部１０５は、想定パターンＰｘの各要素に示される読取結果を、それぞれに対応する読取パターンＱｍの要素の読取結果と順次比較する（＃１７９）。両方とも「Ｈ」である場合は（＃１８１でＹｅｓ）、累計類似度Ｒｏに重みα１を加算する（＃１８２）。両方とも「Ｌ」である場合は（＃１８３でＹｅｓ）、累計類似度Ｒｏに重みα２を加算する（＃１８４）。一方のみが「Ｈ」である場合は（＃１８５でＹｅｓ）、累計類似度Ｒｏに重みα３を加算する（＃１８６）。一方のみが「Ｌ」である場合は（＃１８７でＹｅｓ）、累計類似度Ｒｏに重みα４を加算する（＃１８８）。

そして、類似度算出部１０５は、累計類似度Ｒｏを比較回数で割った値を類似度ＲＣとする（＃１９０）。

なお、類似度算出部１０５は、想定パターンＰの両端の所定の個数（例えば、想定パターンＰの先頭の１割分および末尾の１割分）の要素と読取パターンＱの要素との類似度（部分類似度）に対して、重み係数γによる重み付けを行う。具体的には、図１５のステップ＃１８２、＃１８４、＃１８６、＃１８８において、これらの要素の部分類似度を、重みα１〜α４に重み係数γを掛けた値とする。つまり、重みα１〜α４に重み係数γを掛けた値をＲｏに加算する。

図１２に戻って、類似度算出部１０５は、読取パターンＱｍと想定パターンＰ２および想定パターンＰ３それぞれとの類似度ＲＢ（ＲＢ２、ＲＢ３）も同様に算出する（＃１５４）。そして、読取パターンＱｍと想定パターンＰ１〜Ｐ３それぞれとの類似度ＲＢの平均値を算出し、それを類似度ＲＡとする（＃１５７）。

図１６はパラメータ調整部１２２の構成の例を示す図、図１７は初期閾値算出処理の流れの第一の例を説明するフローチャート、図１８は初期閾値算出処理の流れの第二の例を説明するフローチャート、図１９は不要パターンＦの例を示す図、図２０は第一の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図２１は第二の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図２２は第三の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャート、図２３は第四の不要パターン生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。

図４に戻って、タグ属性判別部１０６は、各ＩＣタグ５の属性を判別する。具体的には、類似度算出部１０５によって算出された、ＩＣタグ５の読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度ＲＡが閾値β以上であれば、そのＩＣタグ５が本来の読取りの対象（つまり、入庫するコンテナ４のもの）であると判別する。以下、本来の読取りの対象であるＩＣタグ５を「必要タグ」と記載する。一方、閾値β未満であれば、必要タグでないにも関わらず誤って読み取られたものであると判別する。以下、このようＩＣタグ５を「不要タグ」と記載する。閾値βは、後述する閾値設定部１３０によって設定される。

なお、タグ属性判別部１０６によるＩＣタグ５の属性の判別結果は、ＩＣタグ５のＩＤとともに、管理装置１のディスプレイ１０ｅに表示される。

タグ属性応答部１０７は、タグ属性判別部１０６による判別結果を在庫管理アプリケーションＳＷ２へ応答する。そして、判別結果は、在庫管理アプリケーションＳＷ２によって使用される。上述の例では、入庫ゲート付近で検知されたＩＣタグ５が必要タグであるか不要タグであるかがタグ属性判別部１０６によって判別されている。必要タグであると判別されたＩＣタグ５のＩＤは倉庫Ｘに新たに入庫されたコンテナ４に係るものである。そこで、在庫管理アプリケーションＳＷ２は、図５の在庫データベース１ＤＢに、そのＩＤのレコードを新たに追加する。

なお、このレコードの「出庫フラグ」はこのレコードに係るコンテナ４が出庫したか否かを示す。デフォルトは「オフ」である。

出庫ゲートのＩＣタグリーダライタ２（２Ｂ）によって読み取られたＩＣタグ５についても、必要タグであるか不要タグであるかが、上述の処理によって判別される。そして、在庫管理アプリケーションＳＷ２は、ＩＣタグリーダライタ２Ｂによって読み取られたＩＣタグ５のＩＤのうち、必要タグであると判別されたＩＤのレコードの出庫フラグを「オン」に更新する。

パラメータ調整部１２２は、図１６に示すように、閾値設定部１３０、読取パラメータ等調整部１３７、および想定パターン等再取得制御部１３８などを有する。

閾値設定部１３０は、初期閾値算出部１３１、閾値調整部１３２、閾値再算出部１３３、不要パターン生成方式データベース１３３、および不要パターン生成部１３４などによって構成され、タグ属性判別部１０６で用いられる閾値βを算出しまたは調整する。

初期閾値算出部１３１は、閾値βの初期値を、図１７のフローチャートに示す手順で算出する。

幾つかの（例えば、５つの）コンテナ４を台車６に載せて倉庫Ｘへの入庫を試行する。この際に、初期閾値算出部１３１は、各コンテナ４のＩＣタグ５の読取りを読取制御部１０２に対して要求する。すると、読取制御部１０２は、想定パターンＰを取得する場合と同様に、ＩＣタグリーダライタ２Ａに対して、出力レベル決定部１２１によって決定された高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれの出力レベルを通知し各コンテナ４のＩＣタグ５の読取りを実行させる（図１７の＃２０１）。これにより、図９（ａ）に例示するような読取パターンＱが５つ得られる。

初期閾値算出部１３１は、グループデータ記憶部１４２から３つの想定パターンＰを呼び出す（＃２０２）。そして、５つの読取パターンＱそれぞれについて想定パターンＰとの類似度を算出し（＃２０３）、最も低い類似度を閾値βに決定する（＃２０４）。類似度の算出の仕方は、前に図１１〜図１５で説明した通りである。閾値βは、パラメータ記憶部１４１に記憶される。

または、初期閾値算出部１３１は、不要パターン生成方式データベース１３３および不要パターン生成部１３４と連携して図１８のフローチャートに示す手順で閾値βの初期値を算出する。

図１８において、初期閾値算出部１３１は、図１７のステップ＃２０１〜＃２０３と同様の処理を行い、図９（ａ）に例示するような５つの読取パターンＱと３つの想定パターンＰとの類似度を算出する（＃２１１〜＃２１３）。そして、最も低い類似度を選出しておく（＃２１４）。図１７の場合と異なり、選出した類似度は閾値βにはならない。

ところで、不要パターン生成方式データベース１３３には、不要パターンＦを生成する手順（図２０〜図２３参照）を示す不要パターン生成方式データ８Ｆが格納されている。「不要パターンＦ」とは、図７に示した不要タグからＩＤを読み取った際の、図１９に示すような読取結果のパターンである。ただし、本実施形態では、台車６に載せられたコンテナ４のＩＣタグ５の読取パターンＱに対して、不要パターン生成方式データ８Ｆに示される手順の処理を行うことによって、不要パターンＦを推測し生成する。図７に示す各不要タグを実際に配置し読取りを行うことによって、不要パターンＦを取得しても構わないが、不要パターン生成部１３４によると、管理者が実際にＩＣタグ５を配置することなく簡単に不要パターンＦを得ることができる。

初期閾値算出部１３１は、複数の不要パターンＦを生成するように不要パターン生成部１３４に対して要求する。すると、不要パターン生成部１３４は、不要パターン生成方式データ８Ｆに基づいて、図２０〜図２３に示す手順で不要パターンＦを推測し生成する。

不要パターン生成部１３４は、図１８のステップ＃２１１で得られた１つの読取パターンＱを４つ複製し、それぞれに対して図２０〜図２３に示す処理を行うことによって、不要パターンＦを生成する。

図２０において、不要パターン生成部１３４は、読取パターンＱの１つ目の複製に含まれる各要素の読取結果を順次チェックする。そして、読取りの成功が示される場合つまり「Ｈ」または「Ｌ」が示される要素については（＃３４３でＹｅｓ）、その読取結果を「−」に置き換える（＃３４４）。

一方、読取りの失敗が示される場合つまり「−」が示される要素については（＃３４３でＮｏ）、高探索コマンドＣＩＨによる読取結果を示す要素である場合つまり奇数番目の要素である場合は（＃３４５でＹｅｓ）、その要素の読取結果を「Ｈ」に置き換え（＃３４６）、偶数番目の要素である場合は（＃３４５でＮｏ）、「Ｌ」に置き換える（＃３４７）。

また、図２１において、不要パターン生成部１３４は、読取パターンＱの２つ目の複製に含まれる各要素の読取結果を順次チェックし、「Ｌ」を示す要素の読取結果を「−」に置き換える（＃３０３でＹｅｓ、＃３０４）。

また、図２２において、不要パターン生成部１３４は、読取パターンＱの３つ目の複製に含まれる各要素の読取結果を順次チェックする。そして、読取りの成功が示される場合つまり「Ｈ」または「Ｌ」が示される要素については（＃３１３でＹｅｓ）、それぞれの要素に対して次のように処理を行う。

不要パターン生成部１３４は、０以上１未満の乱数を発生させるとともに（＃３１４）、定数ｔを定義する（＃３１５）。定数ｔは０以上１未満の値であって、例えば、「０．３」が用いられる。そして、その要素の読取結果が「Ｈ」である場合は（＃３１６でＹｅｓ）、発生させた乱数が定数ｔを超えるのであれば（＃３１８でＹｅｓ）、その要素の読取結果を「−」に置き換える（＃３１９）。その要素の読取結果が「Ｌ」である場合は（＃３１６でＮｏ）、発生させた乱数が定数ｔの２分の１を超えるのであれば（＃３１７、＃３１８でＹｅｓ）、その要素の読取結果を「−」に置き換える（＃３１９）。

つまり、不要パターン生成部１３４は、約７０％の「Ｈ」を「−」に置き換え、約８５％の「Ｌ」を「−」に置き換える。

また、図２３において、不要パターン生成部１３４は、読取パターンＱの４つ目の複製に含まれる各要素の読取結果をすべての要素が「−」に置き換え（＃３３１）、１以上であり読取パターンＱの長さ未満でありかつ奇数の乱数を発生させる（＃３３２）。そして、発生させた乱数に対応する要素の読取結果を「Ｈ」に置き換える（＃３３３）。例えば、乱数が「１５」である場合は、前から１５番目の要素の読取結果を「−」に置き換える。

このような置換が行われた複製が、不要パターンＦとなる。なお、図２０に示すアルゴリズムによって生成された不要パターンＦは、図７に示す１つ目の不要タグの読取結果のパターンを表している。図２１に示すアルゴリズムによって生成された不要パターンＦは、図７に示す２つ目の不要タグの読取結果のパターンを表している。図２２に示すアルゴリズムによって生成された不要パターンＦは、図７に示す３つ目の不要タグの読取結果のパターンを表している。図２３に示すアルゴリズムによって生成された不要パターンＦは、図７に示す４つ目の不要タグの読取結果のパターンを表している。

図１８に戻って、不要パターン生成部１３４は、残りの読取パターンＱについても同様に、４つ複製し、それぞれに対して図２０〜図２３に示す処理を行うことによって、不要パターンＦを生成する。したがって、ステップ＃２１５において、５つの読取パターンＱそれぞれに基づいて４つずつ不要パターンＦが生成されるので、２０個の不要パターンＦが生成される。

初期閾値算出部１３１は、生成された不要パターンＦごとに、想定パターンＰとの類似度を算出し（＃２１６）、最も高い類似度を選出する（＃２１７）。算出の方法は、読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度の算出の方法と同じであり、前に図１１、図１０、および図１２などで説明した通りである。

そして、初期閾値算出部１３１は、ステップ＃２１４、＃２１７でそれぞれ選出した類似度の間の値を、閾値βに決定する（＃２１８）。例えば、これらの類似度を足して２で割った値を、閾値βに決定する。または、ステップ＃２１７で選出した類似度に若干の値（例えば、０．０１程度の値）を足した値を、閾値βに決定する。この場合は、ステップ＃２１３、＃２１４の処理は不要である。

図２４は閾値調整処理の流れの例を説明するフローチャート、図２５は再設定処理の流れの例を説明するフローチャート、図２６は読取パターンＱの例を示す図、図２７はパラメータ等調整処理の流れの例を説明するフローチャートである。

図４および図１６に戻って、入出荷管理支援システムＳＹＳの運用の開始後は、タグ属性判別部１０６は、初期閾値算出部１３１によって算出された閾値βを用いて、ＩＣタグ５の属性を判別する。しかし、初期の閾値βでは、ＩＣタグ５の属性を誤って判別してしまうこともあり得る。そこで、閾値調整部１３２は、閾値βを調整する処理を、図２４に示す手順で行う。

倉庫Ｘの管理者は、ディスプレイ１０ｅに表示された判別結果と実際に入庫されたコンテナ４とを照合することによって、判別結果に誤りがないかどうかを適宜チェックする。そして、倉庫Ｘの管理者は、判別結果が誤っているＩＣタグ５のＩＤを、キーボード１０ｆを操作するなどして管理装置１へ入力する。

閾値調整部１３２は、入力されたＩＤを受け付ける（図２４の＃２２１）。そして、ＩＤがすべて、必要タグであるにも関わらず不要タグであると判別されたいずれかのＩＣタグ５のものである場合は（＃２２２でＹｅｓ）、それらのＩＤそれぞれを有するＩＣタグ５の読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度ＲＡのうち、最も低い類似度ＲＡにまで、閾値βを引き下げる（＃２２３）。または、最も低い類似度ＲＡよりも若干低い値（例えば、最も低い類似度ＲＡから所定の値だけ引いた値）にまで、閾値βを引き下げてもよい。

または、ＩＤがすべて、不要タグであるにも関わらず必要タグであると判別されたいずれかのＩＣタグ５のものである場合は（＃２２４でＹｅｓ）、それらのＩＤそれぞれを有するＩＣタグ５の読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度ＲＡのうち、最も高い類似度ＲＡにまで、閾値βを引き上げる（＃２２３）。または、最も高い類似度ＲＡよりも若干高い値（例えば、最も低い類似度ＲＡに所定の値だけ足した値）にまで、閾値βを引き上げてもよい。

しかし、入力されたＩＤのうちの一部が必要タグであるにも関わらず不要タグであると判別されたＩＣタグ５のものであり、他の一部が不要タグであるにも関わらず必要タグであると判別されたＩＣタグ５のものである場合は、図１７に示した閾値調整部１３２による処理では、閾値βを調整することができない。

閾値調整部１３２による閾値βの調整が不能な場合は、閾値β以外の設定値を調整することによってＩＣタグ５の属性の判別の精度を高める必要がある。読取パラメータ等調整部１３７は、不要パターン生成方式データベース１３３、不要パターン生成部１３４、出力レベル決定部１３８、および想定パターン等再取得制御部１３８などと連携して、属性の判別の精度を向上させるための調整の処理を行う。ここで、この調整の処理の内容を、図２５のフローチャートなどを参照しながら説明する。

例えば、入出荷管理支援システムＳＹＳの運用中、４台のコンテナ４が同じ台車６に載せられて入庫された際に、図２６に示すような５つの読取パターンＱ（Ｑ１、Ｑ２、…、Ｑ５）がＩＣタグリーダライタ２Ａによって得られたとする。読取パターンＱ１〜Ｑ３は、台車６に載せられたコンテナ４のＩＣタグ５のものであって、これらのＩＣタグ５はタグ属性判別部１０６によって必要タグであると正しく判別されている。しかし、読取パターンＱ４は台車６に載せられたコンテナ４のＩＣタグ５のものでないにも関わらず、このＩＣタグ５は、タグ属性判別部１０６によって必要タグであると誤って判別されている。また、読取パターンＱ５は台車６に載せられたコンテナ４のＩＣタグ５のものであるにも関わらず、このＩＣタグ５は、タグ属性判別部１０６によって不要タグであると誤って判別されている。

管理者は、これらの誤った判定結果を見つけたら、読取パターンＱ４およびＱ５それぞれのＩＣタグ５のＩＤを入力する。

読取パラメータ等調整部１３７は、必要タグの読取パターンＱ（つまり、読取パターンＱ１〜Ｑ３、Ｑ５）それぞれの不要パターンＦを、不要パターン生成部１３４に生成させる（図２５の＃２３１）。不要パターンＦを生成する方法は、前に図２０〜図２３で説明した通りである。読取パターンＱごとに４つの不要パターンＦが生成されるので、全部で１６個の不要パターンＦが生成される。

読取パラメータ等調整部１３７は、管理者が入力したＩＤそれぞれに対応する読取パターンＱ（つまり、読取パターンＱ４、Ｑ５）と各不要パターンＦとの類似度を算出し（＃２３２）、読取パターンＱ４、Ｑ５ごとに、最も類似度の高い不要パターンＦを選出する（＃２３３）。２つのパターン同士の類似度の算出の方法は、前に図１１および図１０で説明した、読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度の算出の方法と同様である。

読取パラメータ等調整部１３７は、選出された不要パターンＦが生成される際に使用されたアルゴリズム（つまり、図２０〜図２３に示すいずれかのアルゴリズム）またはその概要と、そのアルゴリズムに応じた調整方法またはその概要とを、ディスプレイ１０ｅに表示することによって、管理者に対して提示する（＃２３４）。

具体的には、読取パラメータ等調整部１３７は、選択された不要パターンＦが、図２１に示すアルゴリズムによって生成されたもの（つまり、図７の２つ目の不要タグから読み取られたならば得られると想定されるパターン）である場合は、第一の調整方法を提示する。

第一の調整方法は、低探索コマンドＣＩＬの出力レベルを上げて判別の精度の向上を図る方法である。第一の調整方法を提示する理由は、属性が誤って判別された原因が、低探索コマンドＣＩＬによる読取りが好適に行われていない点にあると、考えられるからである。

または、選択された不要パターンＦが、図２１に示すアルゴリズムによって生成されたものでありかつ読取パターンＱ４から生成されたものである場合は、第一の調整方法とともにまたは第一の調整方法の代わりに、第二の調整方法を提示してもよい。第二の調整方法は、低探索コマンドＣＩＬによる読取結果の重みつまり図１５に示す重みα２、α４の絶対値を小さくして判別の精度の向上を図る方法である。または、選択された不要パターンＦが、図２１に示すアルゴリズムによって生成されたものでありかつ読取パターンＱ５から生成されたものである場合は、第一の調整方法とともにまたは第一の調整方法の代わりに、第三の調整方法を提示してもよい。第三の調整方法は、低探索コマンドＣＩＬによる読取結果の重みつまり図１５に示す重みα２、α４の絶対値を大きくして判別の精度の向上を図る方法である。

読取パラメータ等調整部１３７は、選択された不要パターンＦが、図２２に示すアルゴリズムによって生成されたもの（つまり、図７の３つ目の不要タグから読み取られたならば得られると想定されるパターン）でありかつ読取パターンＱ４から生成されたものである場合は、第四の調整方法を提示する。

第四の調整方法は、想定パターンＰの両端およびその付近の重みをそれ以外の部分の重みよりも高くして、つまり、重み係数γを大きくして、判別の精度の向上を図る方法である。第四の調整方法を提示する理由は、誤判別の原因が、短い部分（例えば、全体の１割の部分）にしか読取りの成功の結果が示されていない読取パターンＱ４と長い想定パターンＰ（例えば、図８の想定パターンＰ１）との類似度が予想以上に高くなってしまった点にあると、考えられるからである。

読取パラメータ等調整部１３７は、選択された不要パターンＦが、図２２に示すアルゴリズムによって生成されたもの（つまり、図７の３つ目の不要タグから読み取られたならば得られると想定されるパターン）でありかつ読取パターンＱ５から生成されたものである場合は、第五の調整方法を提示する。

第五の調整方法は、想定パターンＰの両端およびその付近の重みをそれ以外の部分の重みよりも低くして、つまり、重み係数γを小さくして、判別の精度の向上を図る方法である。第五の調整方法を提示する理由は、誤判別の原因が、読取パターンＱ５の中の読取りの成功の結果が表れる部分が理想よりも短いために想定パターンＰとの類似度が予想よりも低くなってしまった点にあると、考えられるからである。

読取パラメータ等調整部１３７は、選択された不要パターンＦが、図２３に示すアルゴリズムによって生成されたもの（つまり、図７の４つ目の不要タグから読み取られたならば得られると想定されるパターン）である場合は、第六の調整方法を提示する。

第六の調整方法は、高探索コマンドＣＩＨの出力レベルを上げて判別の精度の向上を図る方法である。第六の調整方法を提示する理由は、属性が誤って判別された原因が、高探索コマンドＣＩＨによる読取りが好適に行われていない点にあると、考えられるからである。

読取パラメータ等調整部１３７は、選択された不要パターンＦが、図２０に示すアルゴリズムによって生成されたもの（つまり、図７の１つ目の不要タグから読み取られたならば得られると想定されるパターン）である場合は、第七の調整方法を提示する。

第七の調整方法は、読取結果バッファ１０３のサイズを大きくして判別の精度の向上を図る方法である。第七の調整方法を提示する理由は、属性が誤って判別された原因が、想定パターンＰとの比較のために必要な分の読取パターンＱのデータを読取結果バッファ１０３に格納しきれない点にあると、考えられるからである。

または、第七の調整方法とともにまたは第七の調整方法の代わりに、第八の調整方法を提示してもよい。第八の調整方法は、ＩＣタグリーダライタ２Ａのアンテナと通過センサ３Ａとの間隔を広げて判別の精度の向上を図る方法である。

管理者は、提示された調整方法のうちの１つを選択する。すると、読取パラメータ等調整部１３７は、図２７に示すような処理を実行する（＃２３５）。

第一の調整方法が選択された場合は（図２７の＃３５１でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、パラメータ記憶部１４１に記憶されている、低探索コマンドＣＩＬの出力レベルを若干（例えば、１ｄＢｍ）上げる（＃３５２）。

第二の調整方法が選択された場合は（＃３５３でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、パラメータ記憶部１４１に記憶されている重みα２および重みα４を０に近づける。つまり、低探索コマンドＣＩＬの読取結果の重みを小さくする。例えば、重みα２および重みα４を、０よりも大きく１よりも小さい係数を掛けて更新する（＃３５４）。

第三の調整方法が選択された場合は（＃３５５でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、パラメータ記憶部１４１に記憶されている重みα２および重みα４を０から離す。つまり、低探索コマンドＣＩＬの読取結果の重みを大きくする。例えば、重みα２および重みα４を、１よりも大きい係数を掛けて更新する（＃３５６）。

第四の調整方法が選択された場合は（＃３５７でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、パラメータ記憶部１４１に記憶されている重み係数γを上げる（＃３５８）。例えば、重み係数γを、１よりも大きい係数を掛けて更新する。

第五の調整方法が選択された場合は（＃３５９でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、パラメータ記憶部１４１に記憶されている重み係数γを下げる（＃３６０）。例えば、重み係数γを、０よりも大きく１よりも小さい係数を掛けて更新する。

第六の調整方法が選択された場合は（＃３６１でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、高探索コマンドＣＩＨの出力レベルを若干（例えば、１ｄＢｍ）上げる（＃３６２）。

第七の調整方法が選択された場合は（＃３６３でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、読取結果バッファ１０３のサイズを大きくする。具体的には、例えば、オペレーティングシステムと連携して、ＲＡＭ１０ｂに設けられている、読取結果バッファ１０３のための領域を拡大する（＃３６４）。

第八の調整方法が選択された場合は（＃３６５でＹｅｓ）、読取パラメータ等調整部１３７は、ＩＣタグリーダライタ２Ａのアンテナと通過センサ３Ａとの間隔を広げるように管理者に提示する（＃３６６）。管理者は、提示された内容をもとに、ＩＣタグリーダライタ２Ａのアンテナと通過センサ３Ａの配置を調整する。

図２５に戻って、想定パターン等再取得制御部１３８は、読取パラメータ等調整部１３７によって調整された出力レベルなどの各種の設定値に基づいて、想定パターンＰを取得し直す処理および不要パターンＦを生成し直す処理を実行し、これらの想定パターンＰおよび不要パターンＦなどに基づいて閾値βを算出し直す処理を実行する（＃２３７）。なお、これらの処理は、必要に応じて実行すればよい。

図２８は管理装置１における全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。

次に、コンテナ４の入庫のための管理装置１における全体的な処理の手順を、図２８のフローチャートを参照しながら説明する。

図２８において、管理装置１は、入出荷管理支援システムＳＹＳの運用を開始するための準備の処理を行う（＃１１〜＃１４）。

すなわち、まず、管理装置１は、高探索コマンドＣＩＨおよび低探索コマンドＣＩＬそれぞれの出力レベル、重み係数γ、読取結果バッファ１０３のサイズなど、種々の設定の初期値を記憶する（＃１１）。

不要タグのない状態で、コンテナ４を台車６に載せて所定の経路を通過させる。この際に、管理装置１は、コンテナ４のＩＣタグ５をＩＣタグリーダライタ２Ａに読み取らせる（＃１２）。これにより、図９（ａ）に示すような読取りの結果を示すパターンが複数得られる。

管理装置１は、ＩＣタグリーダライタ２Ａによって得られたパターンに基づいて、入庫時のコンテナ４のＩＣタグ５から得られる典型的なパターンつまり想定パターンＰ（図８参照）を生成し記憶する（＃１３）。

そして、管理装置１は、不要パターンＦを生成し、台車６に載ったコンテナ４のＩＣタグ５から得られる読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度と、それらの読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度とに基づいて、閾値βを算出し、それを記憶する（＃１４）。閾値βの算出の手順は、前に図１８などで説明した通りである。

なお、ステップ＃１２で得られたパターンを読取パターンＱの一部または全部に用いてもよい。

準備の処理が完了すると、管理装置１は、コンテナ４の入庫を待つ。管理装置１は、台車６が通過したことが通過センサ３Ａによって検知されると（＃１５でＹｅｓ）、読取りを行うようにＩＣタグリーダライタ２Ａへ指令する（＃１６）。すると、ＩＣタグリーダライタ２Ａによって読取パターンＱが複数得られる。これらの中には、入庫するコンテナ４のＩＣタグ５（つまり、必要タグ）から得られたものもあれば、そうでないＩＣタグ５（つまり、不要タグ）から得られたものもある。

管理装置１は、各読取パターンＱと想定パターンＰとの類似度を算出し（＃１７）、想定パターンＰとの類似度が閾値β以上である読取パターンＱのＩＣタグ５を必要タグでああると判別し（＃１８でＹｅｓ、＃１９）、在庫データベース１ＤＢにそれらのＩＣタグ５のＩＤを書き込む（＃２０）。一方、管理装置１は、想定パターンＰとの類似度が閾値β未満である読取パターンＱのＩＣタグ５を不要タグであると判別する（＃１８でＮｏ、＃２１）。

管理装置１は、ＩＣタグリーダライタ２Ａによって読み取られたＩＣタグ５それぞれのＩＤおよびそれらのＩＣタグ５の属性の判別の結果を表示する（＃２２）。ここで、管理者は、属性の判定に誤りがあることを見つけると、誤って判別されたＩＣタグ５のＩＤを入力する。

管理装置１は、誤って判別されたＩＣタグ５のＩＤが入力されると（＃２３でＹｅｓ）、閾値βを調整する処理を行う（＃２３）。この処理の手順は、前に図２４で説明した通りである。

しかし、不要タグであるにも関わらず必要タグと判別されたＩＣタグ５のＩＤおよび必要タグであるにも関わらず不要タグと判別されたＩＣタグ５のＩＤが入力された場合は、図２４に示した処理で閾値βを調整することができない。この場合は、管理装置１は、誤って判別されたＩＣタグ５の読取パターンＱと類似度が最も高い不要パターンＦを検索し、検索した不要パターンＦなどに応じた処理を行うことによって、判別の精度が高まるように各種の設定値を調整する（＃２６）。この処理の手順は、前に図２５で説明した通りである。

そして、管理装置１は、適宜調整された閾値βなどの設定値に基づいて、入庫するコンテナ４のＩＣタグ５の読取りなどの処理を行う。

なお、管理装置１は、出庫するコンテナ４のＩＣタグ５についても、入庫するコンテナ４のＩＣタグ５に対する処理と同様の処理を行う。

本実施形態によると、ＩＣタグが本来の読取りの対象であるか否かを従来よりも確実に判別することができる。

さらに、誤判定が発生した際の読取状況の詳細な調査を管理者が行うことなく、各種の設定値の調整を行い、判別の精度の向上を図ることができる。また、想定パターンを作成した後に現場の状況が変化した場合も、容易に対応することができる。

本実施形態では、第一ないし第八の調整方法を管理者に提示し選択させたが、管理装置１が所定の規則に基づいて選択してもよい。

本実施形態では、ＩＣタグ５の属性の判別およびそれに必要な設定値の調整などの処理を管理装置１が行ったが、これらの処理をＩＣタグリーダライタ２に行わせてもよい。この場合は、図４に示したミドルウェアＳＷ１の各機能をＩＣタグリーダライタ２に設ければよい。

その他、入出荷管理支援システムＳＹＳ、管理装置１、ＩＣタグリーダライタ２の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。

Claims (16)

1. 第一のＩＣタグが目的物であるか否かを判別する目的ＩＣタグ判別システムであって、
   読取りを行うための所定の場所である第一の場所にある第二のＩＣタグへ信号を複数回送信して、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である実読取結果を取得する、実読取結果取得手段と、
   前記第一の場所以外の場所である第二の場所にあると仮定される第三のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合の、各回の当該信号に対する当該第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である不要タグ読取結果を、前記実読取結果に基づいて推測する、不要タグ読取結果推測手段と、
   前記第二のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合に得られる典型的な、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である典型読取結果を記憶する、典型読取結果記憶手段と、
   前記不要タグ読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出する第一の類似度算出手段と、
   前記第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出する第二の類似度算出手段と、
   信号を複数回送信し、各回の当該信号に対する前記第一のＩＣタグからの応答の受信の成否である対象読取結果を取得する、対象読取結果取得手段と、
   前記対象読取結果と前記典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出する第三の類似度算出手段と、
   前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも高ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物であると判別し、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも低ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと判別する、属性判別手段と、
   を有する目的ＩＣタグ判別システム。
2. 前記実読取結果取得手段は、第一の強度の信号である第一の信号と前記第一の強度よりも低い第二の強度の信号である第二の信号とを交互に送信して、前記実読取結果を取得し、
   前記不要タグ読取結果推測手段は、前記不要タグ読取結果として、前記第一の信号と前記第二の信号とが交互に送信された場合の、前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を推測し、
   前記典型読取結果記憶手段は、前記典型読取結果として、前記第一の信号と前記第二の信号とを交互に送信した場合の前記第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を記憶する、
   請求項１記載の目的ＩＣタグ判別システム。
3. 前記第一の類似度算出手段は、前記不要タグ読取結果および前記実読取結果のそれぞれに含まれる各回の信号に対する応答の受信の成否の結果のうち、前記第二の信号に対する応答の受信の成否の結果を前記第一の信号に対する応答の受信の成否の結果よりも重視して、前記第一の類似度を算出する、
   請求項２記載の目的ＩＣタグ判別システム。
4. 前記典型読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第四の類似度を、前記典型読取結果および前記実読取結果のそれぞれに含まれる各回の信号に対する応答の受信の成否の結果のうち、前記第二の信号に対する応答の受信の成否の結果を前記第一の信号に対する応答の受信の成否の結果よりも重視して算出する、第四の類似度算出手段、を有し、
   前記第二の類似度算出手段は、前記第二の類似度として、前記第一の類似度よりも高くかつ前記第四の類似度以下である値を算出する、
   請求項２または請求項３記載の目的ＩＣタグ判別システム。
5. 前記第二の類似度を記憶する記憶手段、を有し、
   前記属性判別手段は、前記記憶手段に記憶されている前記第二の類似度に基づいて前記第一のＩＣタグが前記目的物であるか否かを判別し、
   前記属性判別手段が前記第一のＩＣタグを前記目的物であると誤って判別した場合は、前記第二の類似度を下げるように更新し、前記属性判別手段が前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと誤って判別した場合は、前記第二の類似度を上げるように更新する、類似度更新手段、を有する、
   請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の目的ＩＣタグ判別システム。
6. 前記第一の強度と、前記第二の強度と、前記第二の類似度と、前記第一の信号を重視する度合いを示す第一の重みと、前記第二の信号を重視する度合いを示す第二の重みと、前記典型読取結果の先頭、末尾、およびそれらの付近の部分の、それ以外の部分に対する重視の度合いを示す第三の重みと、を記憶する記憶手段と、
   前記第一のＩＣタグが前記目的物であるか否かを前記属性判別手段が誤って判別した場合に、前記記憶手段に記憶されている前記第一の強度、前記第二の強度、前記第二の類似度、前記第一の重み、および前記第二の重みのうちのいずれかを更新する、更新手段と、を有し、
   前記第一の信号および前記第二の信号はＩＣタグリーダによって送信され、
   前記第一の類似度算出手段は、前記記憶手段に記憶されている前記第一の重み、前記第二の重み、および前記第三の重みに応じて前記第一の類似度を算出し、
   前記実読取結果取得手段は、前記記憶手段に記憶されている前記第一の強度および前記第二の強度に基づいて前記第一の信号および前記第二の信号を送信して前記実読取結果を取得し、
   前記対象読取結果取得手段は、前記記憶手段に記憶されている前記第一の強度および前記第二の強度に基づいて前記第一の信号および前記第二の信号を送信して前記対象読取結果を取得し、
   前記属性判別手段は、前記記憶手段に記憶されている前記第二の類似度に基づいて前記第一のＩＣタグが前記目的物であるか否かを判別し、
   前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果に応じて、前記第一の強度、前記第二の強度、前記第二の類似度、前記第一の重み、前記第二の重み、および前記第三の重みのうちのいずれかを更新する、
   請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の目的ＩＣタグ判別システム。
7. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面でありかつ前記第一の信号はほぼ確実に届くが前記第二の信号が届きにくい場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第二の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
   前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第二の不要タグ読取結果である場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第二の強度を高めるように更新する、
   請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
8. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面でありかつ前記第一の信号はほぼ確実に届くが前記第二の信号が届きにくい場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第二の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
   前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第二の不要タグ読取結果でありかつ前記第一のＩＣタグが前記目的物であると誤って判別された場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第二の重みを低めるように更新する、
   請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
9. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面でありかつ前記第一の信号はほぼ確実に届くが前記第二の信号が届きにくい場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第二の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
   前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第二の不要タグ読取結果でありかつ前記第一のＩＣタグが前記目的物でないと誤って判別された場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第二の重みを高めるように更新する、
   請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
10. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面からずれた場所でありかつ前記第一の信号はほぼ確実に届くが前記第二の信号が届きにくい場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第三の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
    前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第三の不要タグ読取結果でありかつ前記第一のＩＣタグが前記目的物であると誤って判別された場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第三の重みを高めるように更新する、
    請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
11. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面からずれた場所でありかつ前記第一の信号はほぼ確実に届くが前記第二の信号が届きにくい場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第三の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
    前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第三の不要タグ読取結果でありかつ前記第一のＩＣタグが前記目的物でないと誤って判別された場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第三の重みを低めるように更新する、
    請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
12. 前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面からずれた場所でありかつ前記第一の信号がほとんど届かない場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第四の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
    前記更新手段は、前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第四の不要タグ読取結果である場合は、前記記憶手段に記憶されている前記第一の強度を高めるように更新する、
    請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
13. 前記対象読取結果を記憶する対象読取結果バッファを有し、
    前記第三の類似度算出手段は、前記対象読取結果バッファに記憶されている前記対象読取結果に基づいて前記第三の類似度を算出し、
    前記不要タグ読取結果推測手段は、前記第二の場所が前記ＩＣタグリーダの正面でありかつ前記第一の信号および前記第二の信号の両方がほぼ確実に届く場所である場合の前記第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果を示す第五の不要タグ読取結果を、前記不要タグ読取結果として推測し、
    前記第一のＩＣタグの前記対象読取結果との前記第三の類似度が最も高い前記不要タグ読取結果が前記第五の不要タグ読取結果である場合は、前記対象読取結果バッファのサイズを大きくする、
    請求項６記載の目的ＩＣタグ判別システム。
14. 第一のＩＣタグが目的物であるか否かを判別する目的ＩＣタグ判別装置であって、
    読取りを行うための所定の場所である第一の場所にある第二のＩＣタグへ信号を複数回送信し各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である実読取結果を取得する処理をＩＣタグリーダに実行させる、実読取結果取得制御手段と、
    前記第一の場所以外の場所である第二の場所にあると仮定される第三のＩＣタグへ前記ＩＣタグリーダが信号を複数回送信した場合の、各回の当該信号に対する当該第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である不要タグ読取結果を、前記実読取結果に基づいて推測する、不要タグ読取結果推測手段と、
    前記ＩＣタグリーダが前記第二のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合に得られる典型的な、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である典型読取結果を記憶する、典型読取結果記憶手段と、
    前記不要タグ読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出する第一の類似度算出手段と、
    前記第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出する第二の類似度算出手段と、
    信号を複数回送信し各回の当該信号に対する前記第一のＩＣタグからの応答の受信の成否である対象読取結果を取得する処理を前記ＩＣタグリーダに実行させる、対象読取結果取得制御手段と、
    前記対象読取結果と前記典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出する第三の類似度算出手段と、
    前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも高ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物であると判別し、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも低ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと判別する、属性判別手段と、
    を有する目的ＩＣタグ判別装置。
15. 第一のＩＣタグが目的物であるか否かを判別する目的ＩＣタグ判別方法であって、
    読取りを行うための所定の場所である第一の場所にある第二のＩＣタグへ信号を複数回送信して、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である実読取結果を取得するステップと、
    前記第一の場所以外の場所である第二の場所にあると仮定される第三のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合の、各回の当該信号に対する当該第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である不要タグ読取結果を、前記実読取結果に基づいて推測するステップと、
    前記第二のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合に得られる典型的な、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である典型読取結果を用意するステップと、
    前記不要タグ読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出するステップと、
    前記第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出するステップと、
    信号を複数回送信し、各回の当該信号に対する前記第一のＩＣタグからの応答の受信の成否である対象読取結果を取得するステップと、
    前記対象読取結果と前記典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出するステップと、
    前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも高ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物であると判別し、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも低ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと判別するステップと、
    を有する目的ＩＣタグ判別方法。
16. 第一のＩＣタグが目的物であるか否かを判別するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    読取りを行うための所定の場所である第一の場所にある第二のＩＣタグへ信号を複数回送信し各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である実読取結果を取得する処理が行われるようにＩＣタグリーダを制御する処理を実行させ、
    前記第一の場所以外の場所である第二の場所にあると仮定される第三のＩＣタグへ前記ＩＣタグリーダが信号を複数回送信した場合の、各回の当該信号に対する当該第三のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である不要タグ読取結果を、前記実読取結果に基づいて推測する処理を実行させ、
    前記ＩＣタグリーダが前記第二のＩＣタグへ信号を複数回送信した場合に得られる典型的な、各回の当該信号に対する当該第二のＩＣタグからの応答の受信の成否の結果である典型読取結果を記憶手段に記憶させる処理を実行させ、
    前記不要タグ読取結果と前記実読取結果との類似の度合いである第一の類似度を算出する処理を実行させ、
    前記第一の類似度よりも高い値である第二の類似度を算出する処理を実行させ、
    信号を複数回送信し各回の当該信号に対する前記第一のＩＣタグからの応答の受信の成否である対象読取結果を取得する処理が行われるように前記ＩＣタグリーダを制御する処理を実行させ、
    前記対象読取結果と前記典型読取結果との類似の度合いである第三の類似度を算出する処理を実行させ、
    前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも高ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物であると判別し、前記第三の類似度が前記第二の類似度よりも低ければ前記第一のＩＣタグを前記目的物でないと判別する処理を実行させる、
    コンピュータプログラム。
    

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