KR101926201B1 - 계산대 - Google Patents
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Abstract
자동화된 계산대에서 상품(3)의 식별을 위한 분류 장치(2)가 제공된다. 상기 장치는 디지털 참조 서명을 저장할 수 있는 메모리 유닛(5)을 포함하고, 상기 디지털 참조 서명 각각은 상품 식별자에 대응하고, 프로세서(6)는 메모리 유닛(5)에 연결되고, 상기 분류 장치(2)는 상기 프로세서(6)에 연결되는 분광 센서(7,24)를 더 포함하고, 상기 상품(3)이 무게 센서(4)의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 분광 센서(7,24)는 상품(3)의 측정된 서명을 결정하도록 배열되고, 상기 프로세서(6)는 상기 상품(3)을 상기 메모리 유닛(5)의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 측정된 서명을 상기 디지털 참조 서명과 비교하도록 배열된다.
Description
본 발명은 자동화된 계산대에서 상품의 식별을 위한 분류 장치 뿐만 아니라 그러한 분류 장치를 포함하는 자동화된 계산대에 관한 것이다. 본 발명은 또한 자동화된 계산대를 위한 방법에 관한 것이다.
오늘날의 상점에서는 많은 상이한 형태의, 예를 들어 채소, 과일, 및 상이한 캐키지들, 상품들이 구입될 수 있다. 몇몇 상점들은 상품의 식별을 위한 자동화된 계산대의 분류 장치를 사용한다. 예를 들어, US4676343A는 계산대에서 라벨을 판독하기 위한 레이저 스캐너와 함께 컨베이어 저울을 사용하는 방법을 개시한다. 상기 라벨은 구체적으로 레이저 스캐너에 의해 판독되도록 배열되고 저울에 의해 판독되는 상품의 실제 무게에 부합되어져야 하는 상품의 무게에 대한 정보를 포함한다. US4676343에 따른 장치에 있어 문제는 레이저 스캐너와 저울이 상품을 식별하기 위해 사용되어져야 한다는 것이고, 이는 자원을 소모하고 레이저 스캐너 또는 저울 중 어느 하나가 고장이면 공정 상에서 다수의 방해요소를 생성한다는 것이다. 또 상이한 문제는 상품 상에 구체적인 라벨이 존재해야만 한다는 것이고, 이는 어떤 라벨도 없는 경우에 고객이 상품 상에 라벨을 부착해야 함을 요구한다. 문제는 따라서 고객에 의한 잘못된 조작으로 인해 일어날 수 있다. 고객이 쉽게 대량의 상품을 구입하지 않을 것이고 요구되는 라벨의 정확성을 승인하기 위해서 상품의 무게을 측정하거나 식별하도록 요청될 것이라는 점에서 라벨의 필요성은 추가적으로 퇴행을 제공한다.
상이한 공지된 장치들은 CA2054851 및 US5662190, US20060138220, 및 US20040262391에 기술된다.
따라서 계산대의 분류 장치는 주지되지만, 종래의 어떤 공지된 장치들도 과일 및 패키지와 같은 상이한 종류의 상품들을 조작하기 위해 자동화되어 있지 않고 동시에 식별과 관련하여 최적의 안전도를 제공하도록 배열되어 있지 않고, 하지만 여전히 센서 자원의 최소한의 사용을 요구한다.
선행기술 관련하여 상품의 자동 식별을 위한 계산대의 개선된 분류 장치에 대한 요구가 있고, 상기 분류 장치에서는 부정확한 식별의 수가 0에 근접하는 반면, 센서 자원이 프로세서 전력을 감소하기 위해 최적으로 사용됨으로써 높은 프로세서 스피드가 유지된다.
본 발명은 상품의 식별을 위한 분류 장치에 의해서 상기 언급된 문제들을 해결하고자 한다.
본 발명의 제 1 관점에 따라서, 계산대에서 상품의 식별을 위한 분류 장치가 제공된다. 상기 분류 장치는 디지털 참조 서명을 저장할 수 있는 메모리 유닛, 상기 메모리 유닛에 연결되는 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 분광 센서를 포함하고, 상기 디지털 참조 서명 각각은 상품 식별자에 대응하고, 상기 상품이 무게 센서의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 분광 센서는 상품의 측정된 서명을 결정하도록 배열되고, 상기 프로세서는 상기 상품을 상기 메모리 유닛의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 측정된 서명을 상기 디지털 참조 서명과 비교하도록 배열된다.
본 발명의 제 2 관점에 따라서, 자동화된 계산대는 본 발명의 제 1 관점에 따른 분류 장치를 포함하는 것으로 제공된다.
본 발명의 제 3 관점에 따라서, 자동화된 계산대에서 상품을 식별하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은 디지털 참조 서명을 저장할 수 있는 메모리 유닛, 상기 메모리 유닛 및 상기 무게 센서에 연결되는 프로세서, 및 상기 프로세서에 연결되는 분광 센서를 포함하는 분류 장치를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 디지털 참조 서명 각각은 상품 식별자에 대응하고, 상기 방법은 상기 상품이 무게 센서의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 분광 센서에 의해 상품의 측정된 서명을 결정하는 단계, 및 상기 상품을 상기 메모리 유닛의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 프로세서에 의해 상기 측정된 서명을 상기 디지털 참조 서명과 비교함에 의해 상기 상품을 분류하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가적인 관점에 따라서, 상품의 식별을 위한 분류 장치를 포함하는 자동화된 계산대가 제공된다. 상기 분류 장치는 상기 상품의 무게를 재는 무게 센서, 하나 또는 다수의 상품의 정보를 포함하는 메모리 유닛, 상기 메모리 유닛 및 상기 무게 센서에 연결되는 프로세서를 포함한다. 상기 메모리 유닛은, 각각이 대응하는 상품 식별자에 연결되는, 하나 또는 다수의 제 1 서명을 포함하고, 상기 제 1 서명은 이하 NIR 센서로 호칭되는 적외선 분광 센서에 의해 생성되고, 여기에서 상기 분류 장치는 상기 프로세서에 연결되는 제 1 NIR 센서를 포함하고, 상품이 상기 무게 센서의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 상품에 연결되는 제 2 서명을 생성하도록 배열되고, 상기 프로세서는 상기 상품을 상기 메모리 유닛의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 제 2 서명을 상기 제 1 서명과 비교하도록 배열되고, 상기 계산대는 상기 제 2 서명의 생성 전, 생성 중 또는 생성 후에 상기 무게 센서에 의해 상시 상품의 무게를 재도록 배열되고, 상기 프로세서는 상품의 가격을 결정하기 위해 상품의 무게 및 상품 식별자를 사용하도록 배열된다.
상기 무게 센서는 자동으로 상품을 이송하고 상기 상품의 무게를 재는 컨베이어 저울을 포함한다.
분류 장치는 윤곽 센서 및/또는 바코드 센서 및/또는 광학식 문자 인식 및 기계 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서를 포함할 수 있고, 이는 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서와 함께 협동하고 결과적으로 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서 뿐만 아니라 센서들이 다음의 조합으로 활성화된다면, 식별되어지는 상품에 따라서, 남은 센서들은 비활성화되거나 활성화가 되지 않도록 허여된다.
무게 센서와 윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 바코드 센서, 또는
단지 심볼 판독 센서, 또는
색상 히스토그램 센서와 색상 질감 센서, 또는
색상 히스토그램 센서, 또는
색상 질감 센서.
분류 장치는 상품을 100%로 식별하는 초기 센서를 더 포함하고 그리고 상품을 최초로 식별함에 의해 시스템의 학습 동안에 사용되도록 배열되고 그리고 이어서 모든 센서가 상품의 속성을 식별하는 분류 장치를 통해서 상품을 이송하고, 상기 속성은 이어서 상품의 속성을 위해 데이터베이스에 저장될 것이다.
초기 센서는 수동 사용을 위해 의도되는 바코드 판독기가 될 것이다.
상기 분류 장치는 미인가된 사람들이 상기 분류 장치에 영향을 끼칠 가능성으로부터 차단하기 위해서, 계산대의 일 부분 및 센서들 중 몇몇을 전체적으로 또는 부분적으로 차폐하는 터널 형상 구조를 포함할 수 있다.
제 1 NIR 센서는 학습 과정 동안에 상품을 판독하고 제 1 서명을 생성하도록 배열될 수 있다.
상기 분류 장치는 학습 과정 동안에 상품을 판독하고 제 1 서명을 생성하도록 배열되는 제 2 NIR 센서를 포함할 수 있다.
상기 계산대는 상품 식별자, 무게 및 가격을 표시하는 상기 프로세서에 연결되는 쌍방향 표시 유닛을 포함할 수 있고, 상기 표시 유닛은 표시된 바를 승인하기 위해 사용자에 의해 사용되도록 배열된다.
분류 장치는 윤곽 센서 및/또는 바코드 센서 및/또는 광학식 문자 인식 및 기계 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서 및/또는 상기 색상 질감 센서 및/또는 상기 색상 히스토그램 센서와 조합하여 200nm 내지 400nm 및 660nm 내지 1100nm 에 이르는 간격에서 작동하는 분광 센서, 여기서부터는 VIS 센서로 호칭되며, 를 포함하고, 반면에 색상 질감 센서 및 색상 히스토그램 센서가 미연결된 경우에는 200nm 내지 1100nm 에 이르는 간격에서 작동하고, 상기 센서들은 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서와 함께 협동하고 결과적으로 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서 뿐만 아니라 센서들이 다음의 조합으로 활성화된다면, 식별되어지는 상품에 따라서, 남은 센서들은 비활성화되거나 전혀 활성화가 안되도록 허여된다.
무게 센서와 윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 바코드 센서, 또는
단지 심볼 판독 센서, 또는
색상 히스토그램 센서와 색상 질감 센서, 또는
색상 히스토그램 센서, 또는
색상 질감 센서, 또는
앞서 언급된 조합들 중 어느 하나와 조합되는 VIS 센서, 또는
단지 VIS 센서.
상품의 식별을 위한 분류 장치를 포함하는, 자동화된 계산대에 한 방법이 또한 추가적인 관점으로 제공되고, 상기 분류 장치는 상기 상품의 무게를 측정하는 무게 센서, 하나 또는 다수의 상품의 정보를 포함하는 메모리 유닛, 상기 메모리 유닛 및 상기 무게 센서에 연결되는 프로세서를 포함한다. 상기 메모리 유닛은, 각각의 제 1 서명이 대응하는 상품 식별자에 연결되는, 하나 또는 다수의 제 1 서명을 포함하고, 상기 제 1 서명은 이하 NIR 센서로 호칭되는 적외선 분광 센서에 의해 생성되고, 여기에서 상기 분류 장치는 상기 프로세서에 연결되는 제 1 NIR 센서를 포함하고, 상품이 상기 무게 센서의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 제 1 NIR 센서는 상기 상품에 연결되는 제 2 서명을 생성하도록 배열되고, 상기 프로세서는 상기 상품을 상기 메모리 유닛의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 제 2 서명을 상기 제 1 서명과 비교하도록 배열되고, 상기 무게 센서는 상기 제 2 서명의 생성 전, 생성 중 또는 생성 후에 상품의 무게을 측정하고, 상기 프로세서는 상품의 가격을 결정하기 위해 상품의 무게 및 식별자를 사용한다.
상기 무게 센서는 자동으로 상품을 이송하고 상기 상품의 무게를 재는 컨베이어 저울을 포함한다.
상기 분류 장치는 윤곽 센서 및/또는 바코드 센서 및/또는 광학식 문자 인식 및 (기계) 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서를 포함할 수 있고, 상기 센서들은 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서와 함께 협동하고 결과적으로 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서 뿐만 아니라 센서들이 다음의 조합으로 활성화된다면, 식별되어지는 상품에 따라서, 남은 센서들은 비활성화되거나 활성화가 되지 않도록 허여된다.
무게 센서와 윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 바코드 센서, 또는
단지 심볼 판독 센서, 또는
색상 히스토그램 센서와 색상 질감 센서, 또는
색상 히스토그램 센서, 또는
색상 질감 센서.
상기 분류 장치는 상품을 100%로 식별하는 초기 센서를 더 포함하고 그리고 상품을 최초로 식별함에 의해 시스템의 학습 동안에 사용되도록 배열되고 그리고 이어서 모든 센서가 상품의 속성을 식별하는 분류 장치를 통해서 상품을 이송하고, 상기 속성은 이어서 상품의 속성을 위해 데이터베이스에 저장된다.
초기 센서는 수동 사용을 위해 의도되는 바코드 판독기가 될 것이다.
제 1 NIR 센서는 학습 과정 동안에 상품을 판독하고 제 1 서명을 생성하도록 배열될 수 있다.
상기 분류 장치는 학습 과정 동안에 상품을 판독하고 제 1 서명을 생성하도록 배열되는 제 2 NIR 센서를 포함할 수 있다.
상기 계산대는 상품 식별자, 무게 및 가격을 표시하는 상기 프로세서에 연결되는 쌍방향 표시 유닛을 포함할 수 있고, 상기 표시 유닛은 표시된 바를 승인하기 위해 사용자에 의해 사용되도록 배열된다.
상기 분류 장치는 윤곽 센서 및/또는 바코드 센서 및/또는 광학식 문자 인식 및 기계 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서 및/또는 상기 색상 질감 센서 및/또는 상기 색상 히스토그램 센서와 조합하여 200nm 내지 400nm 및 660nm 내지 1100nm 에 이르는 간격에서 작동하는 이하 VIS 센서로 호칭되는 분광 센서를 포함하고, 반면에 색상 질감 센서 및 색상 히스토그램 센서가 미연결된 경우에는 200nm 내지 1100nm 에 이르는 간격에서 작동하고, 상기 센서들은 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서와 함께 동작하고 결과적으로 상기 제 1 NIR 센서 및 상기 무게 센서와 함께 센서들이 다음의 조합으로 활성화된다면, 식별되어지는 상품에 따라서, 남은 센서들은 비활성화되거나 활성화가 되지 않도록 허여된다.
무게 센서와 윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
윤곽 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 심볼 판독 센서, 또는
무게 센서와 바코드 센서, 또는
단지 심볼 판독 센서, 또는
색상 히스토그램 센서와 색상 질감 센서, 또는
색상 히스토그램 센서, 또는
색상 질감 센서, 또는
앞서 언급된 조합들 중 어느 하나와 조합되는 VIS 센서, 또는
단지 VIS 센서.
본 발명의 더 추가적인 관점에 따라, 상품의 식별을 위한 분류 장치를 포함하는 자동화된 계산대가 제공된다. 상기 분류 장치는 상기 상품의 무게를 측정하는 무게 센서, 하나 또는 다수의 상품의 정보를 포함하는 메모리 유닛, 상기 메모리 유닛 및 상기 무게 센서에 연결되는 프로세서를 포함하고, 뿐만 아니라 상기 프로세서에 연결되는 적외선 분광 센서를 포함하며, 이하 NIR 센서로 호칭되고 대략적으로 780nm 내지 2500nm 에 이르는 파장을 감지한다. 상기 메모리 유닛은 제 1 NIR 센서 또는 또다른 NIR 센서에 의해 생성되는 하나 또는 다수의 제 1 서명을 포함하고, 상기 제 1 서명 각각은 대응하는 상품 식별자에 연결된다. 상기 제 1 서명은 상기 제 1 NIR 센서, 제 2 NIR 센서를 사용함에 의하거나 상기 메모리 내에서 상기 계산대에 연결되지 않은 NIR 센서에 의해 생성되는 서명을 저장함에 의해서 상기 계산대에서 직접적으로 생성될 수 있다.
NIR 센서가 특정 종류의 상품, 예를 들어 구체적 형태의 사과 상에 사용될때, 상기 상품에 결합되거나 메모리 유닛에서 구체적인 상품 식별자로 지정될 수 있는 제 1 서명, 예를 들어 상품의 이름이 수신될 것이다. 각 형태의 상품은 상품의 식별자에 결합될 수 있는 특이한 제 1 서명을 생성한다. 상기 제 1 NIR 센서는 상품이 상기 무게 센서의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때 상기 상품에 연결되는 제 2 서명을 생성하도록 배열된다. 상기 프로세서는 상기 상품을 상기 메모리 유닛의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 제 2 서명을 상기 제 1 서명과 비교하도록 배열된다. 상기 계산대는 상기 제 2 서명의 생성 전, 생성 중 또는 생성 후에 상기 무게 센서에 의해 상품의 무게을 측정하도록 배열된다. 상기 상품의 무게는 상품의 가격을 결정하기 위해 상품 식별자와 함께 상기 프로세서에 의해 연속적으로 사용된다.
본 발명의 장점은, 고객이 계산대 앞에서, 예를 들어 바코드를 부착함에 의해서, 상품을 식별할 어떠한 필요 없이 자동으로 계산대가 모든 종류의 상품을 식별할 수 있다는 것이다. 상기 NIR 센서는 과일 또는 야채, 및 특정한 타입의 대량 상품을 식별하기 위해 특히 가치있고, 이는 이전에 이러한 상품들이 고객에게 상품을 식별하도록 요구했고, 이어서 카메라와 이미지 처리를 사용한 센서가 상품 식별자를 결정할 수 없어왔다는 사실로 인하여 그를 라벨링했기 때문이다.
무게 센서는 바람직하게는 상품을 자동으로 이송, 측정하는 컨베이어 저울을 포함한다. 고객은 상기 상품의 추후의 이송을 위해, 상품의 무게를 재고 이어서 이송하거나, 또는 이송, 정지 및 무게를 측정하는, 컨베이어 벨트 상에 상품을 위치시킨다. 앞서 언급된 바와 같이, 상기 제 1 NIR 센서는 무게 측정 전, 측정 중 또는 측정 후에 계산대에 배열될 수 있다. 한편 상기 컨베이어 벨트가 상기 상품을 측정하기 위해 정지하는 경우에 상기 제 1 NIR 센서로 하여금 상품을 식별하게 허여하는 것이 가장 빠른 방법이다.
본 발명의 일 실시 태양에 따라서, 제 1 NIR 및 무게 센서의 보완으로서, 계산대는, 본 발명에 따라서 사용되어 진다면, 상품을 식별할 때 안전성을 증가시키는 이점을 제공하는 반면, 자원 및 결과적으로 시간과 에너지의 최소한의 사용을 가져오는, 하나 또는 다수의 추가적인 센서가 장착될 수 있다. 상품은 자동화된 계산대가 고객에 의해 사용자 친화적으로 고려되도록 바람직하게 일 초 미만으로 식별되야 함이 언급되어져야 한다.
본 발명은 높은 처리 속도 뿐만 아니라 상품을 식별하는데에 높은 안정성을 제공하는 특정한 기설정된 조합에 따라 센서들을 사용함에 의해 다수의 센서를 갖는 자원의 최적 사용의 문제를 해결하고자 한다. 상기 조합은 주어진 조합이 실행될때, 즉 조합된 센서 또는 센서들이 식별의 긍정적인 결과를 제공하는 경우에, 다른 센서들은 미연결되거나 또다른 상품의 식별을 향하도록 안내되고, 이는 처리 자원의 최적화를 제공한다.
다수의 센서를 갖는 실시 태양은 이에 따라 존재하는 센서들의 일부 세트를 포함하는 기설정된 많은 조합들에 따라 디자인되고, 여기에서 상기 기설정된 조합들 중 하나가 양성 결과를 제공한다는 것은 충분할 것이다. 상기 센서들은 유리한 조합을 찾을 수 있도록 시퀀스대로 스위치온, 즉 활성화될 수 있거나 또는 센서들의 일부 세트 또는 모든 센서는 조합 중의 하나가 양성 결정을 제공할 때까지 활성화할 수 있다. 양성 결정은 이러한 문맥에서 상기 조합의 모든 센서가 상품의 기설정된 속성을 감지하고 식별한 것으로 설명되어야 하고, 조합된 상기 속성들은 상품 식별자를 제공한다. 상기 식별자는 다수의 상품들의 속성을 포함하는 데이터베이스를 체킹하는 것에 의해 결정될 수 있다. 속성의 예들은 무게, 크기, 색상, 형상, 윤곽, 바코드에 의한 표시, 및/또는 텍스트 및/또는 도면 및/또는 패턴을 포함할 수 있다.
실시 태양에 따라 상기 분류 장치는 항상 상기한 바에 따른 무게 센서, NIR 센서를 포함하고, 뿐만 아니라 하기 센서들 중 하나 또는 다수를 포함한다 : 윤곽 센서 및/또는 바코드 센서 및/또는 광학식 문자 인식 및 기계 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서 및/또는 VIS 센서. 심볼 판독 센서는 여기서부터는 영어 용어인 "광학식 문자 인식(Optical Character Recognition)"의 일반적으로 공지된 약어인 OCR로 호칭된다. VIS 센서는, 광원 및 이하 VIS 센서로 호칭되는 VIS 카메라를 포함하는 분광기이고, 상기 VIS 센서는 대략적으로 200nm 내지 1100nm 에 이르는 파장을 감지한다. 상기 스펙트럼은 이에 따라 400nm 에서 660nm 까지 연장하는 가시광선의 파장을 오버랩한다. 실험들은, 본 발명에 따른 장치에서, 상기 VIS 센서가 완전 주파수 간격인 200nm 내지 1100nm 에서 작동하고 있을 때 가시광선 간격에서, 즉 400nm 내지 660nm 사이의, 색상 센서 및 VIS 센서 사이에 충돌이 있으므로 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서 및/또는 VIS 센서를 포함하는 분류 장치가 만족스럽게 작동하지 않는 것을 보여왔다.
본 발명에 따른 VIS 센서는 따라서 색상 질감 센서 및/또는 색상 히스토그램 센서와 조합되어 사용될 때 200nm 내지 400nm 과 660nm 내지 1100nm 까지의 간격에서 활성화된다. 상기 색상 질감 센서 및 상기 색상 히스토그램 센서가 미연결된다면 더이상의 충돌이 없기 때문에 상기 VIS 센서는 한편 200nm 내지 1100nm 의 완전 주파수 간격에서 작동할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 분류 장치의 최적 효율을 획득하기 위해 센서를 제어하도록 프로그래밍된다.
상기 센서들이 다음의 조합으로 활성화된다면, NIR 센서 및 무게 센서를 제외한, 남은 센서들은, 식별되는 상품에 의존하여, 비활성화되거나 활성화되지 않게 허여되는 방법으로 상기 센서들은 동작한다:
무게 센서와 윤곽 센서와 OCR, 또는
윤곽 센서와 OCR, 또는
무게 센서와 OCR, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 OCR, 또는
무게 센서와 색상 히스토그램 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 OCR과 바코드 센서, 또는
무게 센서와 윤곽 센서와 색상 질감 센서와 OCR, 또는
무게 센서와 바코드 센서, 또는
단지 OCR, 또는
상기 조합들 중 어느 하나와 조합되는 VIS 센서, 또는
단지 VIS 센서.
본 발명의 한가지 이점은 상기 조합들이 자원의 최소한의 사용으로 최적의 높은 안정성을 제공한다는 것이고, 이는 하기에 설명될 것이다.
상기 심볼 판독 센서는 상기 장치의 존재하는 카메라 또는 카메라들로부터의 영상으로부터의 정보를 사용하여 알고리즘을 사용하는 컴퓨터/영상 처리 유닛에 연결된다. 실질적으로 심볼 판독에 의해 분명하게 식별될 수 있는, 상품들에 대해서, 심볼 판독 센서, 즉 OCR이 상기 상품을 그에 따라 분명하게 식별하는 심볼 및/또는 텍스트를 식별하는지 여부가 충분할 것이다. 단지 심볼 판독 센서, OCR 을 사용함에 의해 식별될 수 있는 상품의 실시예는, 고객이 재충전 또는 어느 상이한 절차와 같은, 어느 절차를 수행하도록 요구되지 않는 사전 포장된 패키지이다. 심볼 판독 센서로 충분하지 않은 상품들의 실시예는, 상품의 량, 즉 무게가 공지되지 않은 몇몇 대량 상품이다. 상품의 추가적인 속성이 필요하고 심볼 판독 및/또는 무게 및/또는 색상 히스토그램 센서 및/또는 색상 질감 센서 및/또는 윤곽을 요구할 수 있다. "윤곽"은 3차원 물체의 2차원 투영으로서 정의되는 것으로 언급될 것이다.
특정 상품들은 이와 같이 다른 상품들보다 식별하기가 더 어렵고 그리고 상품에 따라 상기 분류 장치의 포함된 센서들 중 하나 또는 다수개가 요구된다.
바람직하게, 무게 센서는 하나의 컨베이어 부품 및 이에 연결되는 하나의 무게 유닛을 포함하며 상품을 자동으로 이송, 무게 측정 및 상기 무게 정보를 데이터베이스에 전송하는 하나의 컨베이어 저울을 포함한다. 이러한 방법으로 작업자 및 고객으로부터의 헌신은 제거될 것이고 이는 상기 무게 유닛에 대한 수동적인 상품의 이송 필요성을 제거한다. 하나 또는 다수의 센서는 상기 컨베이어 저울을 제어하기 위하여 상기 계산대에 연결될 수 있다.
상기 윤곽 센서는 정지영상 또는 동영상을 제공하는 카메라를 포함하고 바람직하게는 수평으로 투영되는 표면을 판독하는 선형 카메라 또는 수직적 투영을 판독하기 위한 수직 광 커튼으로 구성되는 객체 센서와 조합되는 선형 카메라일 수 있다. 상기 윤곽 센서는 상기 윤곽이, 즉 3차원 물체의 2차원 투영인, 상기 데이터베이스의 속성에 대하여 체크되는, 영상 처리 유닛에 연결된다.
상기 바코드 센서는 정지영상 또는 동영상을 제공하는 카메라를 포함한다. 상기 바코드 센서는 바코드가 상기 데이터베이스의 속성에 대하여 체크되는 영상 처리 유닛에 연결된다.
상기 심볼 판독 센서는 정지영상 또는 동영상을 제공하는 카메라를 포함한다. 상기 바코드 센서는 바코드가 상기 데이터베이스의 속성에 대하여 체크되는 영상 처리 유닛에 연결된다.
상기 색상 질감 센서는 정지영상 또는 동영상을 제공하는 카메라를 포함한다. 상기 바코드 센서는 바코드가 상기 데이터베이스의 속성에 대하여 체크되는 영상 처리 유닛에 연결된다. 상기 영상 처리 유닛은 특정한 색상이 상기 영상에 존재하는 장소를 계산하는 알고리즘을 포함한다. 하나의 보편적인 알고리즘은 "Weibull 색상 질감 알고리즘"인 반면, 상이한 알고리즘이 또한 고려될 수 있다.
상기 색상 히스토그램 센서는 정지영상 또는 동영상을 제공하는 카메라를 포함한다. 영상에서 색상비는 보통 묘사, 소위 히스토그램에 의해 기술된다. 히스토그램은 영상의 모든 픽셀을 검사함으로써 발생되고, 특이한 색상을 갖는 픽셀의 수는 요약된다.
상기에서 언급된 영상 처리 유닛은 하나 또는 다수의 유닛으로 이루어지고 상기 언급된 분석을 실행할 수 있는 소프트웨어를 갖는 하나 또는 다수의 컴퓨터를 포함할 수 있다. 상기 분류 장치는 상기 언급된 센서에 포함되는 하나 또는 다수의 카메라를 포함할 수 있다. 바람직한 실시 태양 중 하나의 실시예는 상기 윤곽 센서가 상품이 카메라를 통과할 때 상기 윤곽이 판독되는 방법으로 배치되는 제 1 카메라를 포함한다. 본 발명에 따라 상기 판독이 그에 따라 2개의 컨베이어 벨트 사이에서 또는 반투명 표면 상부로 상품을 이송하는 동안에 일어나기 때문에 선형 카메라가 적합하다. 분류 장치는 바코드, 텍스트 및 영상을 감지할 때 최고로 가능한 신뢰성을 획득하기 위하여 상이한 각도로부터 상품을 보기 위하여 제 2 카메라 및 가능하게는 다수의 카메라들을 포함하는 것이 또한 적합하다. 상이한 카메라, 추가적인 카메라/카메라들이 적용가능하지만, 색상 히스토그램, 색상 질감, OCR 및 바코드 판독의 분석을 위한 영상 처리 유닛에 의해 사용되어질 영상 또는 영상들을 기록하도록 배열된다. 하나의 추가적인 대안은 분류 장치가 단지 제 1 카메라 및 상이한 각도에서의 상품을 관찰하는 하나 또는 다수의 렌즈에 광학적으로 연결되고 영상 처리 유닛이 대응하는 각도에서의 영상을 분석하는 제 2 카메라를 포함하는 것이다. 앞서 언급된, 컨베이어 벨트 사이에 배치되는, 선형 카메라는 한편 상기 바코드가 상기 상품 상에 하부방향으로 배치되는 여부를 캡쳐할 수 있는 단일 카메라일 수 있다.
상기 NIR 센서는 적외선이 상품을 조명하고 그리고 상품으로부터 반사하는 적외선이 반사 스펙트럼을 생성하는 상품에서 표면비/표면 속성 및 화학적 결합에 의해 야기되는 상변위 관련하여 분석되어지는 그러한 방법으로 작동한다. NIR 센서는 그 자체가 선행기술에 의해 공지된다.
상기에서 언급된 바와 같이 NIR은 영문 용어 "근 적외선 분광기(Near InfraRed Spectroscopy)"의 약자이고 그리고 근 적외선용 광원 및 근 적외선을 등록할 수 있는 NIR 카메라를 포함한다. 근 적외선은 구체적으로 580 내지 2500 nm, 또는 바람직하게는 780 내지 1750 nm 의 파장을 갖는다. 상기 파장은 대량 상품, 과일 및 채소를 분석하기에 적합하도록 도시된다. 이러한 문맥에서 "NIR"은 광원 및 NIR 카메라, 즉 분석을 위한 완전한 NIR 배열을 포함한다. 한편, "NIR 센서"는 예를 들어, 광 가이드 프로브 및 분광기인, 센싱 설비를 유일하게 포함할 수 있다.
NIR 센서로 공지된 상품을 분석함에 의해 상기 상품에 연결될 수 있는 특이한 반사 스펙트럼이 수신된다. 상기 반사 스펙트럼은 상기 상품에 연결된 서명으로 직접적으로 사용되거나 또는 상기 반사 스펙트럼은 상기 서명을 생성하도록 처리된다. 상점 내의 상품은 상이한 상황에서 다르게 보일 수 있고, 예를 들어 상품이 숙성되고(결과적으로 과일이 상하는) 상기 상품은 하나 또는 다수의 플라스틱 백으로 포장되거나 또는 상기 상품은 단독으로 또는 그룹이거나, 또는 상이한 방향으로 배열되거나; 또한 상품의 자연적 변경이 발생하는 것 등이 있다. 계산대를 위한 환경은, 예를 들어 상이한 분량의 빛, 색상 등 상이한 상점들에서 또한 다르게 될 수 있다. 이러한 모든 변수들은 특정한 경우에 특정 환경하의 특정 상품의 NIR 스펙트럼이 또다른 경우에 또다른 환경하의 상품의 또다른 NIR 스펙트럼과 반드시 부합하진 않는다는 것을 제공한다. 본 발명에 따른 계산대에서 NIR 센서를 사용하기 위해서 제 1 서명은 일정한 정도로 제 2 서명에 부합해야 하고 결과적으로 상기 프로세서는 비교에 의해 상품을 식별할 수 있다. 제 1 서명이 제 2 서명과 동일한 환경에서 생성된다면 그것은 이에 따라 장점이다. 상기 제 2 서명이 사용 중에 계산대에서 생성된 이후로, 제 1 서명이 동일한 조건에서 생성된다면, 그것은 장점이다. 본 발명에 따라서, 분류 시스템은 이에 따라 제 1 서명이 상기 메모리 유닛을 상품 식별자로 프로그래밍함에 의해 생성되는 자가 학습 기능성을 갖고 그 이후로 상기 상품은 사용과 유사한 환경, 즉 고객 사용과 관계되는 계산대에 대한 환경 동안에 계산대를 통해 이송된다. 상기 언급된 변화들을 고려하기 위해 상기 상품은 계산대를 통해 상이한 변화로, 예를 들어 하나 또는 다수의 백들 및/또는 단독으로 또는 그룹으로 등등 여러번 이송된다. 상기 상품이 계산대를 통해 이송되고 NIR 센서가 상품을 분석하는 매번 제 1 서명이 생성되고, 이는 각각의 상품 식별자가 거대한 수량의 제 1 서명에 연결될 수 있고 결과적으로 상기 상품을 제 2 서명 및 하나 또는 그 이상의 제 1 서명들에 비교할 때 프로세서는 상품을 식별할 수 있을 것이라는 것을 의미한다. 학습 동안에 제 1 NIR 센서는 상기 분석을 수행하도록 배열될 수 있거나, 제 2 NIR 센서가 연결될 것이다. 상기 학습은 상기 계산대가 사용되지만 오히려 또다른 위치에서 수행될 수 있는 정확한 위치에서 수행되는 것을 필요로 하진 않는다.
제 1 및 제 2 서명의 생성에 있어서 상기 환경은 배경 스펙트럼, 즉 빈 계산대, 또는 빈 컨베이어 벨트 등에 의해 고려될 것이다. 상품을 분석할 때 상기 배경 스펙트럼이 공지되고 그리고 상기 프로세서는 상이한 방법으로 고려할 수 있다.
상기 윤곽 센서의 선형 카메라는 바람직하게는 상기 상품이 상기 벨트 상에 포지셔닝된 위치에 대한 정보를 제공하도록 NIR 카메라와 조합하여 사용된다. 상기 NIR 카메라는 2개의 컨베이어 벨트 사이의 슬릿을 따라 이동 가능하지만 판독을 위해 포지션으로 이동하는 데에는 시간을 요한다.
상기 VIS 센서는 상기 언급된 파장에 적합한 광 디바이스 및 200nm 내지 1100nm 사이 파장의 광을 등록할 수 있는 VIS 카메라를 포함하는 분광기이다. 상기 NIR 센서와 유사하게 상기 VIS 센서는 광이 상품에 의해 부분적으로 흡수되거나 반사될때 파장에서의 변화를 사용한다. 상기 VIS 센서는 구체적으로 상이한 색조의 갈색을 분석하는데 적합하고, 이는 상이한 센서들 중 어느 하나에 의해 분류하는 것이 일반적으로는 어려운 빵을 분석하는데 적합하게 한다. 상이한 색조의 갈색은 상기 VIS 센서에 의해 감지 가능하다.
이러한 문맥에서 "VIS 센서"는 VIS 카메라, 즉 분석을 위한 완전한 VIS 디바이스 뿐만 아니라 광원을 포함할 수 있다. 한편, 상기 VIS 센서는 또한 상기 광원에 연결되지 않은, 분리된 디바이스일 수 있는 반면, 광 가이드 프로브 및 분광기를 포함한다.
VIS 센서에 의해 공지된 상품을 분석함에 의해서 특이한 반사 스펙트럼인, VIS 스펙트럼이 수신되고, 이는 상기 상품에 결합될 수 있다. 상기 반사 스펙트럼은 상기 상품에 대한 서명으로써 직접적으로 사용되거나, 또는 상기 반사 스펙트럼은 상기 서명을 생성하기 위해 처리되어질 수 있다. 상점 내의 상품은 상이한 상황에서 상이하게 보일 수 있고, 예를 들어 상품이 숙성되고(결과적으로 과일이 상하는), 상기 상품은 하나 또는 다수의 플라스틱 백으로 포장되거나 또는 상기 상품은 단독으로 또는 그룹이거나, 또는 상이한 방향으로 배열되거나; 또한 상품의 자연적 변경이 발생하는 것 등이 있다. 계산대를 위한 환경은, 예를 들어 상이한 분량의 빛, 색상 등 상이한 상점들에서 또한 상이하게 될 수 있다. 이러한 모든 변수들은 특정한 경우에 특정 환경하의 특정 상품의 VIS 스펙트럼이 또다른 경우에 또다른 환경하의 상품의 또다른 VIS 스펙트럼과 반드시 부합하진 않는다는 것을 제공한다. 본 발명에 따른 계산대에서 VIS 센서를 사용하기 위해서 배경 서명을 표시하는, 제 3 서명 및 상품의 배경을 포함하는 제 4 서명은 부합해야 하고 결과적으로 상기 프로세서는 비교에 의해 상품을 식별할 수 있다. 제 3 서명이 제 4 서명과 동일한 환경에서 생성된다면 그것은 이에 따라 장점이다. 상기 제 4 서명이 사용 중에 계산대에서 생성된 이후로, 제 3 서명이 동일한 조건에서 생성된다면, 그것은 장점이다. 본 발명에 따라서, 분류 시스템은 이에 따라 제 3 서명이 상기 메모리 유닛을 상품 식별자로 프로그래밍함에 의해 생성되는 자가 학습 기능성을 갖고 그 이후로 상기 상품은 사용과 유사한 환경, 즉 고객 사용과 관계되는 계산대에 대한 환경 동안에 계산대를 통해 이송된다. 상기 언급된 변화들을 고려하기 위해 상기 상품은 계산대를 통해 상이한 변화로, 예를 들어 하나 또는 다수의 백들 및/또는 단독으로 또는 그룹으로 등등 여러번 이송된다. 상기 상품이 계산대를 통해 이송되고 VIS 센서가 상품을 분석하는 매번 제 1 서명이 생성되는데, 이는 각각의 상품 식별자가 거대한 수량의 제 1 서명에 연결될 수 있고 결과적으로 상기 상품을 제 2 서명 및 하나 또는 그 이상의 제 1 서명들에 비교할 때 프로세서는 상품을 식별할 수 있을 것이라는 것을 의미한다. 학습 동안에 제 1 VIS 센서는 상기 분석을 수행하도록 배열될 수 있거나, 제 2 VIS 센서가 연결될 것이다. 상기 학습은 상기 계산대가 사용되지만 오히려 또다른 위치에서 수행될 수 있는 정확한 위치에서 수행되는 것을 필요로 하진 않는다.
상기 VIS 센서는 상기 상품으로부터 상기 VIS 카메라로 광을 분배하는 프로브로서 행동하는 광 케이블을 포함할 수 있다.
상기 NIR 센서는 상기 상품으로부터 상기 NIR 카메라로 광을 분배하는 프로브로서 행동하는 광 케이블을 포함할 수 있다.
상기 VIS 센서 및 NIR 센서 각각은 상기 상품으로부터 상기 VIS 카메라 및 상기 NIR 카메라로 광을 분배하는 보편적인 광 케이블로 수렴하게 배열되는 프로브로서 행동하는 광 케이블에 연결될 수 있다.
상기 분류 장치는 상기 데이터베이스에 연결되는 휴대용 바코드 판독기를 포함할 수 있다. 상기 휴대용 바코드 판독기는 상품이 이송 장치 상에 이송되기에는 너무 큰 경우에 사용될 수 있다.
상기 분류 장치는 상기 시스템이 자가 학습이 되도록 허여하는 자가 학습 기능을 유리하게 포함할 수 있다. "자가 학습"은 상품이 처음으로 센서들을 통과할 때 상기 분류 장치의 모든 센서가 상품의 식별을 위해 활성화된다는 것을 의미한다. 상기 센서들은 상기 상품의 속성/특징을 식별하고 상기 속성을 데이터베이스에 저장한다. 상기 자가 학습 기능이 사용될 때 상기 상품은 기설정된 식별자로, 예를 들어 EAN 코드, 및 선택적으로 가격으로, 상품 등록기에 이미 등록된다. 상기 상품 등록기는 상품 식별자의 데이터베이스에 연결되는 상기 데이터베이스의 일부 또는 분리된 데이터베이스이다.
상기 분류 장치는 상기 데이터베이스에 연결되는 바코드 판독기에 의해 보완될 수 있고 바람직하게 자가 학습 기능으로 사용될 수 있다. 상기 상품이 상기 분류 장치를 통해 이송되어지는 처음에 상기 고정된 스캐너는 상품의 식별을 보증하는 바코드를 판독하는데, 이는 상기 센서에 의해 감지되고 있는 속성이 정확한 상품 식별자로서 데이터베이스에 저장되는 것으로 이어진다.
상기 센서는 바람직하게 상기 컨베이어 벨트의 일 부분을 차폐하는 터널 형상 구조로 전체적으로 또는 부분적으로 배치될 수 있고 그리고 따라서 미인가된 사람들이 상기 분류 장치에 영향을 끼칠 가능성으로부터 차단함에 의해서 안정성을 증가한다.
이하에서는, 본 발명은 다수의 도면을 참조하여 기술될 것이다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 2는 도 1에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 제 2 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 4는 도 3에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 제 3 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 6은 도 5에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 7은 본 발명의 제 4 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 8은 도 7에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 9는 일 실시 형태에 따라 분류 장치를 위한 방법의 도식적인 순서도이다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 2는 도 1에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 제 2 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 4는 도 3에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 제 3 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 6은 도 5에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 7은 본 발명의 제 4 실시 형태에 따른 계산대의 평면도를 개략적으로 도시한다.
도 8은 도 7에 따라 계산대의 측면도를 개략적으로 도시한다.
도 9는 일 실시 형태에 따라 분류 장치를 위한 방법의 도식적인 순서도이다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시 형태에 따른 계산대의 상부에서 본 도면을 개략적으로 도시한다.
도 1은 상품(articles,3)의 식별을 위한 분류 장치(2)를 포함하는 자동화된 계산대(1)를 도시한다. 상기 분류 장치(2)는 상품(3)의 무게를 측정하는 무게 센서(4), 하나 또는 그 이상의 상품의 정보를 포함하는 메모리 유닛(5), 메모리 유닛(5)과 무게 센서(4)에 연결되는 프로세서(6), 및 프로세서(6)에 연결되는 제 1 분광 센서(7)를 포함하며, 이하 관련된 파장 간격에 따라 NIR 또는 VIS 센서(7)로 표시한다. 메모리 유닛(5)은 제 1 분광 센서(7) 또는 상이한 분광 센서(미도시)에 의해 생성된 하나 또는 그 이상의 제 1 서명을 포함하고, 상기 제 1 서명 또는 제 1 서명 각각은 대응하는 상품 식별자에 연결된다. 제 1 서명은 제 1 분광 센서(7) 또는 제 2 분광 센서(미도시)를 사용하거나 계산대(1)에 연결되지 아니한 분광 센서에 의해 생성된 서명을 갖는 메모리를 로딩함에 의해서 상기 계산대(1)에서 즉시 생성될 수 있다.
도 1에서 무게 센서(4)는 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7) 전단에 배치된 것으로 도시되고, 이는 상품의 무게가 재어진 이후에 즉 무게 센서 상에 배치되어 무게가 재어진 이후에 제 1 NIR 또는 VIS 센서가 제 2 서명을 생성하도록 배열되는 것을 의미한다. 다음, 프로세서(6)는 상품(3)을 메모리 유닛(5)에서 하나의 현존 상품 식별자로 식별하기 위해 제 2 서명을 제 1 서명과 비교하도록 배열된다. 상품의 무게는 상품의 가격을 결정하기 위해 상품 식별자와 함께 프로세서에 의해 사용될 것이다.
앞서 언급된 바와 같이 본 발명의 이점은, 고객이 계산대 앞에서, 예를 들어 바코드를 가지고, 상품을 식별할 어떠한 필요 없이 계산대가 자동으로 모든 종류의 상품을 식별 가능하다는 것이다. NIR 또는 VIS 센서는 과일 또는 야채, 및 특정한 타입의 대량 상품을 식별하기 위해 특히 가치있고, 이는 이전에 이러한 상품들이 고객에게 상품을 식별하도록 요구했기 때문이고, 그후로 카메라와 이미지 처리를 사용한 센서가 상품 식별자를 결정할 수 없어왔다는 사실로 인하여 그를 표시한다.
바람직하게, 무게 센서(4)는 자동으로 상품을 이송하고 상기 상품을 무게를 재는 컨베이어 저울(8)을 포함한다. 컨베이어 저울(8)은 제 1 컨베이어 벨트(9) 및 컨베이어 벨트가 안착하는 저울 유닛을 포함한다. 고객은 상품을 제 1 컨베이어 벨트(9) 상에 놓고, 여기에서 저울 유닛(10)은 상품의 무게를 재고 그 다음 제 1 컨베이어 벨트(9)는 상품을 외부로 이송한다. 대안은 제 1 컨베이어 벨트(9)가 상품(3)을 적정 위치로 이송하고, 정지하고 무게를 재고, 그리고 나서 추가적으로 상품(3)을 이송한다. 계산대(1)에는, 제 1 컨베이어 벨트(9) 및 저울 유닛(10)의 제어를 위해 프로세서 정보를 제공하도록 배열되는 센서가 있게 된다.
프로세서(6)에 연결되는 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7), 또는 NIR 또는 VIS 센서(미도시)는, 학습 과정 동안 상품을 판독하고 제 1 서명을 생성하도록 배열될 수 있고, 이 때 상품(3)은 이미 제 1 서명에 연결되어질 수 있는 것으로 식별된다.
도 1은 계산대(1)가 적어도 하나의 상품 식별자를 표시하기 위해 프로세서(6)에 연결되는 쌍방향 표시 유닛(11)을 포함하는 것을 도시한다. 표시 유닛(11)은 표시된 정보를 승인 가능하도록 일 사용자의 사용을 위해 배열된다. 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)가 상품(3)을 식별하면 영상 및 텍스트가 표시 유닛(11)에 도시되고, 그리고 사용자가 계산대(1)에 놓여진 상품에 부합하는 표시된 정보를 발견하면 사용자는 승인한다. 추가적인 정보가, 예를 들어 무게과 가격이 도시될 수 있고, 여기에서 사용자는 그것이 정확하면 도시된 정보를 승인한다.
무게 센서(4), 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7) 및 표시 유닛(11)에 더하여, 도 1은 상품(3)을 이송하기 위한 제 2 컨베이어 벨트(12), 및 제 3 컨베이어 벨트(13)를 도시한다. 컨베이어 벨트에서 상품의 움직임 방향은, 움직임 방향으로 도시되는 참조 부호 x 및 화살표에 의해 도 1 내지 8에 도시된다. 다수의 컨베이어 벨트의 목적은 지불 후에 상품 또는 상품들이 사용자에 의해 픽업(pick up)될 수 있는 적합한 최종 영역으로 상품이 이송될 수 있다는 것이다. 또다른 목적은 무게 센서가 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7) 후단에 배치되거나 또는 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)가 상품의 무게가 측정되어지는 것과 동시에 상품을 분석할 수 있는 방법으로 배치되어질 수 있도록 계산대(1)가 디자인될 수 있다는 것이다. 후자는, 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)가 저울 유닛에 관하여 어떻게 배치되는지가 도 1 내지 도 8에 도시된 실시 태양의 배경으로도 명확한바 도시되지 않는다. 다수의 컨베이어 벨트를 갖는 추가적인 목적은 계산대에 다수의 센서가 제공되는지 여부이다.
본 발명의 일 실시 태양에 따라서, 본 발명에 따라서 사용되는 경우, 상품을 식별할 때 안전성을 증가시키는 이점을 가져오는 반면, 자원과 시간과 에너지의 최소한의 사용을 가져오도록, 계산대(1)에 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7) 및 무게 센서(4)의 보완으로서 하나 또는 다수의 추가적인 센서가 제공될 수 있다. 상품(3)은 자동화된 계산대가 고객에 의해 사용자 친화적으로 고려되도록 바람직하게 일 초 미만으로 식별되야 함이 여기에서 언급되야 한다.
본 발명은 높은 처리속도 뿐만 아니라 제품을 식별하는 경우에 높은 안전도를 제공하는 몇몇 기설정된 조합에 따라 센서를 사용함에 의해 다수의 센서에 대해 자원의 최적 사용으로 문제를 해결하는 것을 추가의 목적으로 한다. 상기 조합은 또한 다음의 이점을 제공하는데, 주어진 조합이 실행될 때, 즉 센서 또는 조합된 센서들이 양성 식별 결정(positive identification decision)을 제공하는 경우에, 다른 센서들은 미연결되거나 다른 상품의 식별을 향하도록 제어될 수 있어서, 이는 처리 자원의 최적화를 제공한다.
본 발명이 전술한 바와 같이 무게 센서(4) 및 NIR 또는 VIS 센서(7)에 주로 기초하지만, 도 1은 계산대가 존재하는 센서들의 일부 세트를 포함하는 기설정된 많은 조합들이 양성 결정 즉 상품(3)을 식별하는데 충분하도록 하는 방법으로 연결되는 다수의 센서들을 계산대가 포함하는 것을 도시한다. 추가적인 센서들을 갖는 실시 태양은 상당한 양의 조합들을 제공하는데, 이는 본 발명의 이해도를 더 높일 필요 없이 단지 상당한 양의 도면들로 안내되기에 별도의 도면으로 도시하지 않는다.
센서들은 유리한 조합을 찾을 수 있도록 시퀀스대로 스위치온, 즉 활성화될 수 있으며 또는 모든 센서나 그 일부 세트는 조합 중의 어느 하나가 양성 결정을 제공할 때까지 활성화할 수 있고, 여기에서 하나 또는 그 이상의 불필요한 센서들이 미연결될 수 있다. 여기에서 양성 결정은 조합 중의 모든 센서가 상품의 기설정된 속성(property)을 감지하고 식별할 때이고, 조합 중의 속성들은 함께 상품에 식별자를 제공한다. 식별자는 다수의 속성을 포함하는 데이터베이스에 대한 제어를 통해 결정될 수 있다. 상기 데이터베이스는 앞서 기술된 바에 따라서 메모리 유닛에 저장될 수 있다. 속성들의 예들은 무게, 크기, 색상, 형상, 윤곽, 바코드를 갖는 마킹 및/또는 텍스트 및/또는 도면 및/또는 패턴이 있다.
성공적인 분류를 제공하기 위해서, 활성화된 센서는 상품(3)의 측정된 서명(measured signature)을 결정한다. 상기 측정된 서명은 센싱되는 신호에 관련되고, 이에 따라 다수의 상이한 상품 속성의 디지틀적 표현일 수 있다. 프로세서는 이러한 목적을 위해 측정된 서명을 메모리 유닛(5)에 저장된 디지털 참조 서명과 비교하고, 기설정된 숫자의 상품 식별자의 매칭 확률을 계산하도록 구성된다.
다음 단계는 측정된 서명을 메모리 유닛의 디지털 참조 서명의 모두, 또는 일부와 비교하고 그리고 이어서 최고의 매칭 확률(highest matching probability)을 갖는 상품 식별자를 BBN 분류기(BBN classifier)와 같은, 추가적 분류 알고리즘으로 전달함에 의해서 바람직하게 수행된다.
활성화된 센서는 바람직하게 분광 센서(7,24), NIR 또는 VIS 중 어느 하나, 또는 NIR 및 VIS 모두이고, 앞서 기술된 바에 따라서 양호하게 규정된 파장 간격에서 작동하는 단일 배열 분광기로서 실행된다. 그러므로, 측정된 서명은 주어진 파장 간격에서 반사 스펙트럼의 디지털 표시이다.
분류 장치는 분광 센서(24), 윤곽 센서(14), 바코드 판독기(15), 심볼 판독 센서(16), 색상 질감 센서(17), 색상 히스토그램 센서(18), 또는 저울(4)로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 추가적 센서를 더 사용할 수 있다.
둘 또는 그 이상의 상이한 센서들을 사용하여 그에 따라 둘 또는 그 이상의 상이한 측정된 서명을 제공하는 경우에 있어서, 프로세서(6)는 상이한 센서들(4,7,14,15,16,17,18,24)로부터의 매칭 확률을 비교하고, 최고의 매칭 확률을 갖는 상품 식별자를 선택함에 의해서 특정 상품 식별자를 결정하도록 구성된다. 따라서, 제 1 센서의 측정된 서명을 비교함에 의해 식별될 뿐만 아니라, 제 2 또는 추가적 센서의 측정된 서명을 비교함에 의해 식별되어지는 상품 식별자는, 추가적인 분석을 위해 BBN 네트워크로 전송된다. 이러한 환경에서 상품 식별자는 상이한 센서들 및 비교하는 분석에 대해 정확히 동일하지 않을 수 있다.
분류 방법은 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계 및 최고의 매칭 확률이 상기 알람 역치보다 낮은 경우에, 진행 전에 수동 입력을 대기하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직한 실시 태양에서 상기 방법은 최고의 매칭 확률을 2개의 알람 역치와 비교하는 단계를 포함하고, 여기에서 최고의 매칭 확률이 낮은 알람 역치보다 낮은 경우에, 상기 방법은 진행 전에 참여자로부터 수동 입력을 대기하고, 그리고 최고의 매칭 확률이 낮은 알람 역치보다 크지만 높은 알람 역치보다 낮은 경우에, 상기 방법은 진행 전에 사용자로부터 수동 입력을 대기한다.
나아가, 저울(4)이 분류 센서로서 사용된다면, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 상품의 무게를 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자에 관련되는 무게 간격과 비교하는 단계를 포함한다.
추가적인 실시 태양에서, 윤곽 센서(14)가 분류 센서로 사용된다면, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 상품의 형상을 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자와 연관되는 형상 간격과 비교하는 단계를 포함한다.
더 추가적인 실시 태양에서, 바코드 판독기(15)가 분류 센서로 사용된다면, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 상품의 바코드를 스캔하고 스캐닝된 바코드를 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자와 연관되는 바코드 정보와 비교하는 단계를 포함한다.
도 9는 분류 장치에 의해 실행될 수 있는 분류 알고리즘(100)의 개략적인 순서도를 도시한다. 상기 알고리즘은, 예를 들어 자동화된 계산대에서, 상품의 성공적인 분류를 제공하는 상당수의 단계를 포함한다.
102 단계에서, 센서는 상품의 측정된 서명을 결정한다. 이후, 상기 측정된 서명은 예를 들어 프로세서(6)에서 채택되는 비교 유닛으로 전송되고, 상기 비교 유닛은 상기 측정된 서명을 104 단계에서의 디지털 참조 서명과 비교한다.
선택적인 110a 단계로서, 106 단계에서 계산되는 최고의 매칭 확률은 알람 역치와 비교되고, 그리고 최고의 매칭 확률이 알람 역치보다 낮은 경우에, 상기 방법은 진행 전에 수동 입력을 대기한다.
대안으로서, 방법(100)은 106 단계에서 계산된 최고의 매칭 확률이 2개의 알람 역치와 비교되는 110b 단계를 포함하고, 여기에서 최고의 매칭 확률이 낮은 알람 역치보다 낮은 경우에, 상기 방법은 진행 전에 참여자로부터 수동 입력을 대기하고, 그리고 최고의 매칭 확률이 낮은 알람 역치보다 크지만 높은 알람 역치보다 낮은 경우에, 상기 방법은 진행 전에 사용자로부터 수동 입력을 대기한다.
단계 110a 및 단계 110b는 하위 단계 112,114, 및 116 단계를 각각 더 포함한다.
단계 112에서, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자와 연관되는 무게 간격과 상품의 무게를 비교하는 단계를 포함한다.
단계 114에서, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자와 연관되는 형상 간격과 상품의 형상을 비교하는 단계를 포함한다.
단계 116에서, 최고의 매칭 확률을 알람 역치와 비교하는 단계는 상품의 바코드를 스캔하고 스캐닝된 바코드를 최고의 매칭 확률을 갖는 참조 서명에 대응하는 상품 식별자와 연관되는 바코드 정보와 비교하는 단계를 포함한다.
일 실시 태양에 따라, 분류 장치는 무게 센서(4), 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7), 윤곽 센서(15), 및/또는 바코드 판독기(15), 및/또는 광학식 문자 인식을 사용하는 심볼 판독 센서(16), (기계) 텍스트 설명, 및/또는 색상 질감 센서(17), 색상 히스토그램 센서(18)를 포함한다. 심볼 판독 센서(16)는 여기서부터는 영어 표현인 "광학식 문자 인식(Optical Character Recognition)"의 일반적으로 공지된 약어인 OCR로 호칭된다. 센서들은, 식별되는 상품에 의존하여 하기의 조합으로 센서들이 활성화되는 경우에 다른 센서들은 비활성화되거나 전혀 활성화되지 않는 방법으로 동작한다.
무게 센서(4)와 윤곽 센서(14)와 OCR(16), 또는
윤곽 센서(14)와 OCR(16), 또는
무게 센서(4)와 OCR(16), 또는
무게 센서(4)와 색상 히스토그램 센서(18)와 윤곽 센서(14), 또는
무게 센서(4)와 윤곽 센서(14)와 OCR(16), 또는
무게 센서(4)와 색상 히스토그램 센서(18)와 윤곽 센서(14)와 색상 질감 센서(17)와 OCR(16)와 바코드 센서(15), 또는
무게 센서(4)와 윤곽 센서(14)와 색상 질감 센서(17)와 OCR(16), 또는
무게 센서(4)와 바코드 센서(15), 또는
OCR(16).
윤곽 센서(14)는 정지 또는 동영상을 위한 카메라를 포함할 수 있는 한편, 또한 객체 센서(object sensor)를 포함할 수 있다. 도 1에서, 윤곽 센서(14)는 수직적 투영을 판독하기 위한 수직적 광 커튼으로 구성되는 객체 센서(20)와 결합하여, 수평적으로 투영된 표면을 판독하는 제 1 컨베이어 벨트와 제 2 컨베이어 벨트 사이의 슬릿에 배치되는 선형 카메라로 도시된다. 윤곽 센서(14)는 상기 윤곽이, 즉 3차원 물체의 2차원 투영, 데이터베이스 상에 속성에 대하여 체크되는 영상 처리를 위한 유닛에 연결된다.
도 1에는 제 1 컨베이어 벨트와 제 2 컨베이어 벨트(12) 사이의 슬릿에 수직으로 서있는 광 커튼 장치를 포함하는 객체 센서(20)가 도시된다. 광 커튼 장치는 상기 광 커튼 장치의 일 단부 상에 트랜스미터를 갖고 타 단부 상에 리시버를 갖는다수의 다이오드를 포함한다. 경험적으로 바람직한 수량의 다이오드는 32개의 차수의 다이오드이고 적외선 다이오드가 양호한 결과를 제공한다고 알려진다. 본 발명은 적외선 광에 기초한 32개의 다이오드에 제한되지 않는 한편, 상기 광 커튼의 상대적 빔이 상품의 특징에 따라 상이한 높이에서 굴절하고 그에 따라 상품의 형상에 대한 정보를 제공하는 한 어떤 상이한 숫자 및 주파수도 작용하게 된다. 상품이 상기 광 커튼을 통과하므로, 3차원 영상은 특정한 시점에서 광 커튼을 판독함에 의해 생성될 수 있다.
도 1은 바코드 센서(15)가 정지영상 또는 동영상을 위한 카메라를 포함하고, 그리고 심볼 판독 센서(16)가 정지영상 또는 동영상을 위한 카메라를 포함하고, 그리고 색상 질감 센서(17))가 정지영상 또는 동영상을 위한 카메라를 포함하고, 그리고 색상 히스토그램 센서(18)가 정지영상 또는 동영상을 위한 카메라를 포함하는 것을 도시한다. 색상 히스토그램 센서(18)는 바람직하게는 3개의 상이한 색상 속성, 즉 ⅰ)색조 값, ⅱ)블럽(blob) 값, ⅲ)위상(topology) 값을 감지하도록 구성된다. 본 발명은 대응하는 센서들이 그에 따라 상품 식별자에 대하여 정보를 제공할 수 프로세서에 정보를 제공할 수 있는 한 하나 또는 그 이상의 카메라의 사용에 한정되진 않는다.
분류 장치(2)는 상품(3)을 100%로 식별하는 초기 센서(21)를 더 포함하고 그리고 상품(3)을 최초로 식별함에 의해 시스템의 학습 동안에 사용되도록 배열되고 그리고 모든 센서가 상품(3)의 속성을 식별하는 분류 장치(2)를 통해서 상품(3)을 연속적으로 이송하고, 상기 속성은 연속적으로 상품의 속성을 위해 데이터베이스에 저장될 것이다.
도 1에서 초기 센서(21)는 수동 사용을 위해 디자인되는 바코드 센서(15)로 도시된다. 상기 초기 센서(21)는 한편 메모리 유닛에 정확한 정보를 제공할 수 있는 또다른 장치로 이루어질 수 있다. 사용자는 예를 들어 각 상품에 대한 상기 상품의 제품 번호 또는 상이한 정보, 즉 가격 및/또는 무게 당 가격을 수동으로 입력할 수 있다. 한편, 바코드 판독기 또는 상이한 센서는 시스템은 자가 학습되어질 수 있는 것으로 인정하고, 상품은 바코드 또는 상이한 정보가 제공되고 나서 식별자를 자동으로 인식하는 상기 시스템으로 이송되고 그리고 나서 잔존하는 센서들에 상품에 대한 그 자신의 서명/인식 표식을 생성하게 한다.
도 1은 분류 장치(2)가 상품(3)을 100%로 식별하고 상품들이 남은 분류 장치에 비해 과다하게 클 때 사용될 수 있는 휴대용 센서(22)를 포함하는 것을 도시한다. 상기 휴대용 센서는 수동 사용으로 의도되는 바코드 판독기일 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 계산대의 측면을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 태양에 따른 계산대의 상부로부터의 조망을 개략적으로 도시한다. 도 3은 무게 센서(4) 및 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)의 순서에서의 차이를 제외하고는 도 1과 동일한 배열을 도시한다. 도 3은 무게 센서(4)가 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)의 전단에 배치되는 것을 도시한다. 도 1 및 도 2를 참조하여, 도 3은 컨베이어 벨트의 움직임 방향을 따라 상이한 컨베이어 벨트가 다음의 순서인; 제 2 컨베이어 벨트(12), 제 3 컨베이어 벨트, 무게 유닛을 갖는 제 1 컨베이어 벨트(9)로 차례대로 배열되는 것을 도시한다. 도 3에서 표시 유닛(11)은, 도 1 및 2에서 뿐만 아니라, 사용자가 무게 측정과 연관되어 상품을 승인할 수 있게 하도록 무게 센서(4)에 연관되도록 배치된다. 이는 상품의 무게가 가격을 위해 중요하므로 이점이 있고, 이는 고객이 무게 측정과 연관되어 잘못된 가격을 인식할 수도 있음을 의미한다. 잘못된 가격은 상품의 부정확한 식별에 기인할 수 있고, 그리고 사용자는 무게 센서(4)의 이러한 위치에서 정확한 상품으로 변경할 기회를 가질 수 있고 그에 의거하여 정확한 상품 식별자에 연결된 최초의 또는 계속된 무게 측정을 통해 정확한 가격을 얻는다. 도 3에서 윤곽 센서(14)는 제 2 컨베이어 벨트(12) 및 제 3 컨베이어 벨트 사이에 배치되고 제 1 NIR 또는 VIS 센서(7)는 제 3 컨베이어 벨트(13)와 제 1 컨베이어 벨트(9) 사이에 배치된다.
도 4는 도 3에 따른 계산대의 측면을 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 제 3 실시 태양에 따른 계산대의 상부로부터의 도면을 개략적으로 도시한다. 도 5는 상품의 영상을 캡쳐할 수 있도록 저울 유닛(10)에 관련되어 배치된 카메라(23)의 부가를 제외하고는 도 3과 동일한 배열을 도시한다. 상기 영상은 제 1 NIR 또는 VIS 센서가 정확히 상품을 식별했는지 여부를 정확하게 결정할 수 있도록 하기 위해서 표시 유닛(11)을 거쳐 고객에게 표시되어져야 한다. 상기 영상은 소정 거리에 안착하고 제 1 NIR 또는 VIS 센서가 정확히 판독했는지 여부를 결정하는 제어기에 또한 표시될 수 있다. 다수의 센서가 계산대에 연결되어진 경우에, 상품이 정확히 식별되어졌는지 여부를 결정하도록 고객 또는 제어기에 의해 사용되는 영상 관련하여 동일한 추론이 적용된다. 식별 처리 속도를 높이고 또한 그것을 더욱 강건하게 하도록, 분류 장치는 상품 식별자의 불확실성에 대한 기능을 포함할 수 있고, 여기에서 많은 옵션들이 표시 유닛을 경유하여 고객에게 표시된다. 이에 따라 고객은 정확한 옵션을 선택할 수 있다. 이러한 문맥에서 상품의 저장된 영상은 계산대에 배치된 상품과 비교하는 것보다는 상품의 형상과 비교하는 것이 더 쉬울 수 있기 때문에, 상기 언급된 영상은 식별을 가속화하기 위해서 상이한 옵션들에 대하여 표시된 정보와 함께 사용될 수 있다.
도 6은 도 5에 따른 계산대의 측면을 개략적으로 도시한다.
도 7은 본 발명의 제 4 실시 태양에 따른 계산대의 상부로부터의 도면을 개략적으로 도시한다. 도 7은 분광기에 의해 제품을 식별하도록 제 1 컨베이어 벨트(9)와 제 2 컨베이어 벨트(13) 사이에 배치되는 추가적인 분광 센서(24)의 부가를 제외하고는 도 5 및 도 6과 동일한 배열을 도시한다. 바람직하게, 추가적인 분광 센서(24)는 제 1 컨베이어 벨트(9)에 보완되고, 그럼으로써 제 1 분광 센서(7)가 NIR 센서인 경우에는, 즉 780nm 내지 2500nm 사이의 파장을 갖는 광을 감지하고, 추가적인 분광 센서(24)는 VIS 센서인 경우에는, 즉 200nm 내지 1100nm 사이의 파장을 갖는 광을 감지한다. 결과적으로, 제 1 분광 센서(7)가 VIS 센서인 경우에는, 추가적인 분광 센서(24)는 NIR 센서이다. 추가적인 분광 센서(24), 이 경우에 VIS 센서인, 뿐만 아니라 제 1 분광 센서(7)는, 이 경우에 NIR 센서인, 상품으로부터 각각의 센서에 빛을 분배하는 광 케이블을 포함할 수 있다. 상기 광 케이블은 프로브로서 행동하는 광 가이드이다. VIS 센서 및 NIR 센서 모두는 상품으로부터 각각 VIS 센서 및 NIR 센서로의 광을 분배하는 보통 광 케이블로 수렴하도록 배열되는 별도의 광 케이블에 연결될 수 있다.
상품(3)으로부터 분광 센서(7,24)로 광을 전송하도록 제공되는 프로브는, 장치의 컨베이어 벨트(9,12,13)에 관하여 가로방향으로 이동 가능하게 배열된다. 앞서 기술된 바에 따라 바람직하게 파장 간격으로 작동하도록 구성되는 단일 배열 분광기가 되도록, 상기 프로브는 분광 센서(7,24)에 연결된다. 즉, 분광 센서는 VIS 센서, NIR 센서 중 어느 하나이거나, 또는 조합된 VIS 및 NIR 센서일 수 있다,
분류 장치는 컨베이어 벨트(9,12,13) 상에 상품(3)의 측면 위치를 감지하도록 구성되는 감지기 및 상기 감지기에 연결되고 상기 적어도 하나의 센서 프로브(7)를 상품(3)의 상기 감지된 측면 위치에 대응하는 위치로 이동시키도록 구성된 제어기를 더 포함할 수 있다. 이는 상품(3)을 감지하거나 상품의 체적의 평균값에 대응하여 측면 위치를 계산함에 의해서 행해질 수 있다. 상기 감지기는 이에 따라 카메라이거나, 또는 체적의 평균값 계산을 위한 영상 처리 장치에 연결되는 어느 다른 광 센서일 수 있다.
감지기는 상품(3)이 컨베이어 벨트(9,12,13)를 따라 이동함에 따라 상품의 다수의 위치를 감지하도록 추가적으로 구성될 수 있고, 그럼으로써 적어도 하나의 센서 프로브(7)를 상품(3)의 상기 감지된 측면 위치에 대응하는 위치로 시간 순서대로 이동된다. 그에 따라, 상품(3)이 컨베이어 벨트(9,12,13)의 측면 또는 길이 방향과 정렬되지 않는다면, 프로브는 상품의 상이한 위치에서 측정된 서명을 제공하기 위해 상품 이동 중에 이동될 것이다.
분류 장치는 상기 상품(3)을 조명하기 위해 광원을 더 포함하고, 발광은 분광 센서(7,24)의 적어도 작동 파장을 커버하는 파장 분포를 갖는다. 바람직하게, 상기 광원은 또한 상기 컨베이어 벨트(9,12,13)에 관하여 측면으로 이동가능함으로써 상품(3)은 분광 센서가 활성화되는 경우에 충분히 조명된다.
감지기는 상기 컨베이어 벨트(9,12,13) 상에서 상품(3)의 존재를 감지하도록 구성되는 객체 센서(20)에 의해 추가적으로 작동될 수 있다. 그럼으로써, 광원과 분광 센서(7,24)의 프로브는 물체 센서(20)가 감지기를 작동할 때까지 아이들 상태에 배치될 수 있고, 여기에서 상기 광원 및 프로브는 상품의 체적의 평균값에 대응하는 위치로 이동된다.
상기 광원 뿐 아니라 프로브는 이동 기능성을 제공하기 위해 상기 컨베이어 벨트(9,12,13)의 가로지르는 방향으로 배열되는 선형 스테이지 상에 배열될 수 있다.
프로브가 이동 가능함에 따라, 상기 분광 센서는, 즉 분광기는, 진동 및 분광 분석에 부정적으로 영향을 끼칠 수 있는 상이한 소음을 저감시키기 위해 이격된 위치에 견고하게 배열될 수 있다. 그러나, 상기 분광기는 또한 이동 스테이지에 마운팅될 수 있다.
VIS 센서(24)는 도 1 내지 도 6 중 어느 하나에 따른 계산대에 배열될 수 있고 그리고 제 1 컨베이어 벨트(9), 제 2 컨베이어 벨트(12), 및 제 3 컨베이어 벨트(13)에 배열될 수 있다.
VIS 센서(24)가 작동 개시될 때 만약 상기 센서가 색상 질감 센서(17) 및/또는 색상 히스토그램 센서(18)와 조합되어 사용된다면 200nm 내지 400nm 과 660nm 내지 1100nm 까지의 간격에서 작동하도록 구성되지만, 색상 질감 센서(17) 및 색상 히스토그램 센서(18)가 연결되지 않는 때에는 200nm 내지 400nm 의 간격에서 작동하도록 구성된다. 프로세서(6)는 색상 질감 센서 및 색상 히스토그램 센서의 on/off 여부에 따라 VIS 센서의 간격을 제어하도록 배열된다. VIS 센서(24)는 도 1 내지 도 6을 참조하여 언급된 조합 중의 어느 하나와 조합하거나, 또는 단지 무게 센서(4) 및 제 1 NIR 센서(7)와 조합하여 사용될 수 있다.
VIS 센서(24)는 프로세서(6) 및 메모리 유닛(5)에 연결된다. 상기 메모리 유닛은 VIS 센서(24) 또는 또다른 VIS 센서(미도시)에 의해 생성되는 하나 또는 다수의 제 3 서명을 포함한다. 상기 제 3 서명 또는 제 1 서명은 대응하는 상품 식별자에 각각 연결된다. 상기 제 3 서명은 VIS 센서(24) 또는 또다른 VIS 센서(미도시)를 사용하거나, 또는 계산대(1)에 연결되지 않은 VIS 센서에 의해 생성되는 서명으로 메모리를 로딩함에 의해서 계산대에서 직접적으로 생성될 수 있다.
도 7은 무게 센서(4)가 VIS 센서(24) 후단에 배열되는 것을 도시하고, 이는 상품의 무게가 재어지기 전에 분석에 의해 VIS 센서(24)가 제 4 서명을 생성하도록 배열되는 것을 의미한다. 즉, 무게 센서(4) 상에 배열되고 차후로 무게가 측정된다. 프로세서(6)는 그 이후로 상품(3)을 메모리 유닛(5)에서 존재 상품 식별자로 로 식별하기 위해서 제 4 서명을 제 3 서명과 비교하도록 배열된다. 상품(3)의 무게은 상품(3)의 가격을 결정하기 위해, 상품 식별자와 함께, 프로세서에 의해 사용된다.
도 8은 도 7의 계산대의 측면을 개략적으로 도시한다.
도 1 내지 도 8에 도시된 실시예들은, 단지 센서 및 컨베이어 벨트의 배치d예일 뿐이고, 본 발명을 제한하지 않는 것으로 주지될 것이다. 본 발명에 따른 계산대는 하나 또는 그 이상의 컨베이어 벨트를 포함한다. 다수의 컨베이어 벨트의 경우에, 그들은 서로를 향해 경사지거나 및/또는 부분적 흐름으로 상품들의 흐름을 분리하도록 배열될 수 있다. 계산대에 제 1 분광 센서 및 무게 센서보다 많은 센서를 부가하는 것은 개선된 식별을 위해 추가적 가능성으로 보여질 수 있고 이에 따라 제 1 분광 센서 및 무게 센서를 갖는 기술된 실시 태양에 보완인 것이다. 부가적인 센서들은 본 발명의 범위 내에서 수용할 만한 결과들을 제공하기 위해 도 1 내지 도 8에 도시된 것 외에 상당한 양의 방법으로 배치될 수 있다.
Claims (21)
- 자동화된 계산대(1)에서 상품(articles,3)의 식별을 위한 분류 장치로서,
디지털 참조 서명을 저장하도록 구성되는 메모리 유닛(5), 및
상기 메모리 유닛(5)에 연결되는 프로세서(6)를 포함하고,
상기 디지털 참조 서명 각각은 상품 식별자에 대응하고,
상기 분류 장치(2)는 상기 프로세서(6)에 연결되는 제1 분광 센서(7) 및 상품을 조명하기 위한 광원을 더 포함하며,
상기 광원에서 방출되는 광(emitted light)은 상기 제1 분광 센서(7)의 적어도 작동 파장을 커버하는 파장 분포를 갖고,
상기 제1 분광 센서(7)는 상기 상품(3)이 무게 센서(4)의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때, 특유한 반사 스펙트럼으로부터 상기 상품(3)의 측정된 서명(measured signature)을 결정하도록 구성되며,
상기 프로세서(6)는 상기 상품(3)을 상기 메모리 유닛(5)의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 측정된 서명을 상기 디지털 참조 서명과 비교하도록 구성되고;
상기 제1 분광 센서(7)는 850nm 내지 2500nm 사이의 파장을 갖는 광을 측정하도록 구성되는 적외선 분광 센서인,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 디지털 참조 서명 각각은 상기 제1 분광 센서(7)에 의해 생성되는,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제1 분광 센서(7)는 단일 배열 분광기인,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
200nm 내지 1100nm 사이의 파장을 갖는 광을 측정하도록 구성되는 제2 분광 센서(24)를 더 포함하는,
분류 장치.
- 제 4 항에 있어서,
상기 제2 분광 센서(24)는 200nm 내지 400nm, 및 660nm 내지 1100nm 사이의 파장을 갖는 광을 측정하도록 구성되는 가시 분광 센서인,
분류 장치.
- 제 5 항에 있어서,
상기 가시 분광 센서는 200nm 내지 1100nm 사이의 완전 간격(complete interval)으로의 파장을 갖는 광을 측정하도록 구성되는,
분류 장치.
- 제 4 항에 있어서,
상기 제1 및 제2 분광 센서(7, 24) 중 적어도 하나는 상기 상품(3)에 의해 반사되는 광을 측정하도록 배열되는,
분류 장치.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제1 및 제2 분광 센서(7, 24) 중 적어도 하나가 안내되는 위치에서 상기 상품(3)을 조명하도록 배열되는 적어도 하나의 광원을 더 포함하는,
분류 장치.
- 제 8 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 광원은 200nm 내지 2500nm 사이의 파장을 갖는 광을 방출하도록 구성되는,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 분류 장치는 윤곽 센서(14), 바코드 판독기(15), 광학식 문자 인식 및 기계 텍스트 설명을 사용하는 심볼 판독 센서(16), 색상 질감 센서(17), 색상 히스토그램 센서(18) 및 제2 분광 센서(24) 중 적어도 어느 하나를 더 포함하고,
그리고 상기 센서들이 상기 제1 분광 센서(7)와 협력함으로써, 상기 센서들 및 상기 제2 분광 센서(24)는:
(i) 무게 센서(4)와 윤곽 센서(14)와 심볼 판독 센서(16),
(ii) 윤곽 센서(14)와 심볼 판독 센서(16),
(iii) 무게 센서(4)와 심볼 판독 센서(16),
(iv) 무게 센서(4)와 색상 히스토그램 센서(18)와 윤곽 센서(14),
(v) 무게 센서(4)와 윤곽 센서(14)와 색상 질감 센서(17)와 심볼 판독 센서(16),
(vi) 무게 센서(4)와 바코드 센서(15),
(vii) 심볼 판독 센서(16),
(viii) 색상 히스토그램 센서(18)와 색상 질감 센서(17),
(ix) 색상 히스토그램 센서(18),
(x) 색상 질감 센서(17),
(xi) (i) 내지 (x) 중 어느 하나와 제2 분광 센서(24), 또는
(xii) 제2 분광 센서(24)
중 어느 하나로 활성화되며,
그리고 나머지 센서들은 식별되는 상품에 따라 비활성화되거나 활성화되지 않는,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 분류 장치는,
상기 상품(3)을 100%로 식별하는 초기 센서(21)를 더 포함하고, 그리고 상기 상품(3)을 최초로 식별함에 의해 시스템의 학습 동안에 사용되도록 배열되고 그리고 이어서 모든 센서가 상품(3)의 속성을 식별하는 상기 분류 장치(2)를 통해서 상기 상품(3)을 이송하고, 이어서 상기 속성은 디지털 참조 서명으로 데이터베이스에 저장되어질,
분류 장치.
- 제 11 항에 있어서,
상기 초기 센서(21)는 바코드 판독기(15)인,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 분류 장치는,
상기 분류 장치에 영향을 끼칠 가능성으로부터 미인가된 사람들을 차단하기 위해서, 상기 분류 장치의 일 부분 및 상기 센서들 중 적어도 몇몇을 전체적으로 또는 부분적으로 차폐하는 터널 형상 구조를 더 포함하는,
분류 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제1 및 제2 분광 센서(7, 24)는 학습 과정 동안에 상기 상품(3)을 판독하고 상기 디지털 참조 서명을 결정하도록 배열되는,
분류 장치.
- 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따른 분류 장치(2)를 포함하는,
자동화된 계산대(1).
- 제 15 항에 있어서,
상기 상품(3)의 무게를 재기 위한 무게 센서(4)를 더 포함하는,
자동화된 계산대(1).
- 제 16 항에 있어서,
상기 무게 센서(4)는 자동으로 상기 상품(3)을 이송하고 무게를 측정하는 컨베이어 저울(8)을 포함하는,
자동화된 계산대(1).
- 제 15 항에 있어서,
상기 분류 장치(2)는 상기 측정된 서명의 결정 전, 결정 중 또는 결정 후에 상기 무게 센서(4)에 의해 상기 상품(3)의 무게을 측정하도록 배열되고, 상기 프로세서(6)는 상기 상품(3)의 가격을 결정하기 위해 상기 상품(3)의 무게 및 상품 식별자를 사용하도록 배열되는,
자동화된 계산대(1).
- 제 15 항에 있어서,
상품 식별자, 무게 및 가격에 대한 정보를 표시하기 위해 상기 프로세서(6)에 연결되는 쌍방향 표시 유닛(11)을 더 포함하고, 상기 표시 유닛은 상기 표시된 정보를 승인을 위해 사용자에 의해 사용되도록 배열되는,
자동화된 계산대(1).
- 자동화된 계산대에서 상품을 분류하는 방법에서,
상기 방법은,
디지털 참조 서명을 저장할 수 있는 메모리 유닛(5), 상기 메모리 유닛(5)과 무게 센서(4)에 연결되는 프로세서(6), 및 상기 프로세서(6)에 연결되는 분광 센서(7, 24)를 포함하는 분류 장치를 제공하는 단계로서, 상기 디지털 참조 서명 각각은 상품 식별자에 대응하고, 상기 분광 센서(7, 24)는 850nm 내지 2500nm 사이의 파장을 갖는 광을 측정하도록 구성되는 적외선 분광 센서인, 단계,
상기 상품(3)이 상기 무게 센서(4)의 전단, 상단 또는 후단에 배치될 때, 상기 분광 센서(7, 24)에 의해 상기 상품(3)의 특유한 반사 스펙트럼으로부터 측정된 서명을 결정하는 단계, 및
상기 상품(3)을 상기 메모리 유닛(5) 내의 존재 상품 식별자로 식별하기 위해서 상기 프로세서(6)에 의해 상기 측정된 서명을 상기 디지털 참조 서명과 비교함에 의해 상기 상품(3)을 분류하는 단계를 포함하는,
방법. - 삭제
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