KR101997048B1 - 물류 관리를 위한 원거리 다수의 코드 인식 방법 및 이를 이용한 코드 인식 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 물류 관리를 위한 코드를 인식하는 방법 및 이를 이용한 코드 인식 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 코드 인식 장치는, 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하고, 획득된 상기 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하며, 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 기록된 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득한다.

Description

물류 관리를 위한 원거리 다수의 코드 인식 방법 및 이를 이용한 코드 인식 장치{METHOD FOR RECOGNIZING DISTANT MULTIPLE CODES FOR LOGISTICS MANAGEMENT AND CODE RECOGNIZING APPARATUS USING THE SAME}

본 발명은 물류 관리를 위한 코드를 인식하는 방법 및 이를 이용한 코드 인식 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 코드 인식 장치는, 근거리(대략 수십 cm 이내의 거리를 의미함)뿐만 아니라 원거리(수 m 이상의 거리를 의미함)에 있는 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하고, 획득된 상기 전체 이미지로부터 하나 또는 다수의 개별 코드 이미지를 검출하며, 그 하나 또는 다수의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득한다.

근래 흔히 이용되고 있는 QR(quick response) 코드가 기업 마케팅 수단에서 점차 핵심 정보를 전달하는 매개체로 진화하면서, 물류 영역에서부터 유통 정보의 흐름 및 소비의 양상도 바뀌어 가고 있는 추세이다.

QR 코드에 관한 종래 기술의 단점으로는 RFID(Radio-Frequency Identification)와 같이 다수의 객체에 관한 정보가 동시에 인식되기 어렵다는 점에 있다. 구체적으로, 종래의 QR 코드는 다수의 객체, 예컨대 다량의 물품에 관하여 동시에 스캔하기 어렵다는 단점이 있어서, 다량의 물품이 이용되는 생산 현장에서 이용되기 어렵다는 문제점이 있다.

게다가 종래 QR 코드 인식기의 작동 거리(working distance)가 30cm 정도의 근거리에 불과하다는 점이 다수의 QR 코드를 동시에 인식하기에 어렵게 만드는 한 요인이다.

따라서 본 발명에서는 이러한 문제점들을 해결하고 비전 카메라(vision camera)에 의한 원거리 인식 및 다수의 QR 코드에 대한 인식을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방법 및 이를 위한 코드 인식 장치를 제안하고자 한다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결함으로써, 근거리, 원거리 상에서 다수의 코드 이미지를 인식함으로써 물류 관리의 편의를 도모하는 것을 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 물류 관리를 위한 코드 인식 방법이 제공되는바, 그 방법은, (a) 코드 인식 장치가, 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 단계; (b) 상기 코드 인식 장치가, 획득된 상기 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하는 단계; 및 (c) 상기 코드 인식 장치가, 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 물류 관리를 위한 코드 인식을 수행하는 코드 인식 장치가 제공되는바, 그 코드 인식 장치는, 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 영상 획득부; 획득된 상기 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하는 검출부; 및 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득하는 영상 해독부를 포함한다.

본 발명에 의하면, 종래 기술의 단점을 보완하여 원거리 인식과 다수 물품의 동시 스캔이 가능하게 되는 효과가 있다. 이에 따라, 검출 구역에 존재하는 물품 상에 표시된 다수의 코드 이미지를 신속하고 정확하게 인식할 수 있는 효과가 있는 것이다.

본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람(이하 “통상의 기술자”라 함)에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1a는 본 발명에 따라 물류 관리를 위한 코드 인식 방법이 수행되는 상황을 예시적으로 도시한 개념도이다.
도 1b는 도 1a에 도시된 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 일 예시적인 영상 획득부에 포함되거나 그와 연동되는 비전 카메라(vision camera) 및 그 시야를 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따라 물류 관리를 위하여 수행되는 코드 인식 방법을 예시적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따라 개별 코드 이미지의 위치 심볼 패턴을 검출하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 검출된 위치 심볼 패턴을 이용하여 코드 이미지의 패턴을 정렬하기 위한 역투영 변환을 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '위치 심볼 패턴'은 일정한 규칙에 의하여 배치된 패턴으로서, 코드가 존재함을 나타내는 기능을 하는 패턴을 지칭한다. 예를 들어, QR 코드가 존재함을 나타내는 기능을 하는 위치 심볼 패턴에는 FIP(find pattern)가 있다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.

더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 통상의 기술자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

본 발명에 따른 방법을 실시하기 위한 코드 인식 장치는 컴퓨팅 장치를 의미하는바, 이는 전형적으로 컴퓨터 하드웨어{예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨터 시스템의 구성요소들을 포함할 수 있는 클라이언트 컴퓨터 및 서버 컴퓨터; 전자 통신선, 라우터, 스위치 등등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템}와 컴퓨터 소프트웨어{즉,컴퓨터 하드웨어로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 인스트럭션들(instructions)}의 조합을 활용하여 원하는 시스템 성능을 달성한다.

도 1a는 본 발명에 따라 물류 관리를 위하여 코드 인식 방법이 수행되는 상황을 예시적으로 도시한 개념도이다. 또한, 도 1b는 도 1a에 도시된 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 일 예시적인 영상 획득부에 포함되거나 그에 연동되는 비전 카메라 및 그 시야를 개략적으로 도시한 개념도이다.

도 1a를 참조하면, 본 발명에 따라 물류 관리를 위하여 수행되는 코드 인식 방법에서는, 작업자(operator)가 운송 수단, 예컨대 지게차를 이용하여 물품이 든 팔레트(pallet)를 이동시키는 중에 소정의 검출 구역을 지나간다. 이때, 코드 인식 장치가 그 팔레트에 붙어 있는 QR 코드들을 인식하게 되는데, 도 1b에 예시적으로 도시된 바와 같이, 이는 예컨대 코드 인식 장치에 포함된 비전 카메라에 의하여 수행될 수 있다.

이때, QR 코드의 원활한 인식을 촉진하기 위하여 운송 수단은 소정 시간 동안 정지하였다가 다시 검출 구역으로부터 출발할 수 있는데, 통상의 기술자는 코드 인식 장치가 QR 코드의 이미지를 획득하는 신속성에 따라서 이와 같은 운송 수단의 일시 정지가 필요하지 않을 수도 있음을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 예를 들어, 코드 인식 장치가 이미지를 획득하는 비전 카메라(vision camera)를 포함하는 경우에 상기 비전 카메라의 시야가 상기 팔레트의 이동 속도에 맞춰 움직인다면, 이동에 의한 시야 상의 블러(blur)가 최소화되어 또렷한 QR 코드의 이미지가 획득 가능할 수도 있다.

지금까지 도 1a 및 1b를 통하여 개관한 본 발명의 코드 인식 방법을 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따라 물류 관리를 위하여 수행되는 코드 인식 방법을 예시적으로 나타낸 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 물류 관리를 위한 코드 인식 방법은, 코드 인식 장치의 영상 획득부가, 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 단계(S100)를 포함한다. 상기 영상 획득부는 전체 이미지를 획득하기 위한 비전 카메라를 포함하거나 이와 연동될 수 있다. 여기에서 소정의 검출 구역은, 예를 들어, 운반 중이거나 운반되어 소정 시간 동안 정지 중인 팔레트 상에 표시된 코드를 촬영하는 공간적 구역을 지칭한다.

다음으로, 본 발명에 따른 코드 인식 방법은, 상기 코드 인식 장치의 검출부가, 획득된 상기 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하는 단계(S200; S210 내지 S230)를 더 포함한다. 여기에서 개별 코드 이미지는 QR 코드 이미지일 수 있으나, 이에 한정되지 않는바, 통상의 기술자는 코드의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위치 심볼 패턴을 포함하는 여타 코드 이미지를 상정할 수도 있을 것이다.

일 실시예에서, 상기 단계(S200)는, 상기 검출부에 포함된 근거리 검출부가, 상기 전체 이미지 중에 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지의 위치 심볼 패턴을 검출하는 근거리 검출을 수행하는 단계(S210), 및 상기 검출부에 포함된 원거리 검출부가, 상기 전체 이미지 중에 관심 영역을 설정하고 상기 관심 영역으로부터 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지의 상기 위치 심볼 패턴을 검출하는 원거리 검출을 수행하는 단계(S220)를 포함할 수 있다. 원거리 검출 단계(S220)는 상기 근거리 검출의 수행(S210) 결과가 미검출이라는 조건이 충족되는 때에 수행되거나, 상기 근거리 검출의 수행과 병행하여 수행될 수 있다.

더 구체적으로, 원거리 검출 단계(S220)는, 상기 검출부에 포함된 관심 영역 설정부가, 1차 또는 2차 미분 연산(S222-1), 전역 이진화 처리(S222-2) 및 이웃 영역 검색(CCL; connect component labeling; S222-3)을 수행하는 관심 영역 설정 단계(S222)를 포함할 수 있다.

여기에서 1차 또는 2차 미분 연산은, 상기 전체 이미지 중에서 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 배경 영역과 구별하기 위하여 상기 개별 코드 이미지의 구조적 특성을 활용하는 연산을 지칭한다.

구체적으로, 1차 미분 연산은, 상기 전체 이미지 중에서 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지가 배경 영역과 구별되는 윤곽선인 에지(edge)의 추출을 위한 그래디언트(gradient)를 산출하는 연산을 의미한다. 그리고 2차 미분 연산은, 이와 같은 에지의 추출을 위한 라플라시안(Laplacian)을 산출하는 연산을 의미한다. 1차 미분 연산을 수행하기 위한 연산자로서, 예를 들어, 로버츠(Roberts) 연산자, 프리윗(Prewitt) 연산자, 소벨(Sobel) 연산자, 프라이-첸(Frei-Chen) 연산자 등이 통상의 기술자에게 잘 알려져 있다.

다음으로, 전역 이진화 처리(S222-2)는, 전체 이미지의 픽셀 값을 분석하여 이진화를 위한 임계값을 구하는 방식을 지칭하는바, 본 발명에서는, 상기 전체 이미지의 최적 임계값을 획득하기 위한 히스토그램 분석을 포함할 수 있다.

그리고 연결된 이웃 영역 검색(S222-3)은, 이진화된 이미지에 존재하는 픽셀들의 인접 영역을 구하고 이를 이용하여 이미지를 분할하는 방식을 지칭하는바, 본 발명에서는, 마진(margin) 영역을 이용하여 상기 배경 영역과 후보 영역을 구별하고 상기 후보 영역의 종횡비 및 코드 정보를 분석함으로써 관심 영역을 설정하는 기능을 한다. 여기에서 마진 영역은 코드 이미지를 둘러싸는 공백의 영역을 지칭하는데, 잘 알려진 바와 같이 QR 코드 이미지의 경우에는 좌우로 4 셀(cell) 이상 확보되어야 한다.

예를 들어, 상기 관심 영역 설정부는 상기 관심 영역을 설정하기 위하여 후보 영역의 종횡비를 분석하는바, 후보 영역의 종횡비가 일정 수준 이상 1:1(정사각형)에 가까운 경우, 후보 영역 내부의 픽셀 정보, 예컨대 픽셀 값이 일정 수치를 넘어선 경우일 때 그 후보 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.

일 예시로서, 이와 같이 관심 영역이 설정되면, 그 설정된 관심 영역의 크기가 과소하거나 과대할 수 있으므로, 상기 코드 인식 장치의 영역 확대부는, 보간(interpolation)에 의하여 그 설정된 관심 영역을 확대 또는 축소(S224)할 수 있다. 구체적으로, 이미지의 확대 또는 축소 시, 보간을 통하여 인접 픽셀들의 정보가 이용된다. 그 일 예시로서, 이중 선형(bilinear) 보간이 이미지의 확대에 활용될 수 있다.

이 관심 영역의 확대의 예를 하나 들자면, 3 내지 4 배 정도 이미지 확대를 위한 업 샘플링(up sampling)이 수행될 수 있을 것이다.

다른 예시로서, 개별 코드 이미지들이 물품 상에 실제로 표시된 크기가 동일하다고 가정하면, 실질적으로 동일한 거리에 있는 개별 코드 이미지는 전체 이미지 상에서 실질적으로 동일한 크기로 나타나므로, 실질적으로 동일한 크기들의 개별 코드 이미지를 관심 영역으로 설정함으로써 관심 영역 설정부는 사용자가 원하는 거리에 있는 개별 코드 이미지를 선별하여 코드 인식을 수행할 수 있도록 지원할 수 있다.

위 실시예와 조합하여 실시되거나 단독으로 실시될 수 있는 다른 실시예에서, 본 발명에 따른 방법은, 검출 단계(S200)의 수행에 앞서, 상기 코드 인식 장치에 포함된 전처리부가, 상기 전체 이미지를 색상 이미지에서 그레이 스케일(gray scale) 이미지로 변환하는 단계(S150)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 그러한 변환은 RGB(red-green-blue) 이미지를 회색조 이미지로 변환하는 것이다.

이러한 변환은 코드 인식 장치의 메모리 이용을 절감하고 처리 속도 향상을 도모하기 위한 것이다.

위 실시예들과 조합하여 실시되거나 단독으로 실시될 수 있는 또 다른 실시예에서, 본 발명에 따른 방법은, 검출 단계(S200)의 수행에 앞서, 상기 코드 인식 장치에 포함된 조명 정규화부가, 상기 전체 이미지의 에지(edge)가 보존되도록 상기 전체 이미지의 조명을 정규화하는 단계(S160)를 더 포함할 수 있다. 여기에서 전체 이미지는 도 2에 예시적으로 도시된 바와 같이 단계(S150)를 거쳐 변환된 그레이 스케일 이미지일 수도 있다.

이 단계(S160)는, 상기 전체 이미지의 조명 환경을 추정함으로써, 상기 전체 이미지의 에지가 보존되도록 상기 전체 이미지에 포함된 그림자 또는 난반사 영역을 제거하기 위하여 상기 전체 이미지의 조명을 평활화하는 것이다.

구체적으로, 조명 환경에 의하여 발생하는 강한 그림자 영역 또는 난반사 영역은 촬영 장치를 이용하는 코드 인식 장치에 있어서 코드 인식의 성능을 저하시키는 주요 원인이다. 따라서, 코드 인식 장치에 의한 코드 인식이 용이하게 수행될 수 있도록, 코드 이미지를 포함하는 영역에서 에지가 보존되면서도 전체 이미지의 조명 환경이 개선되어 강인한 결과를 얻을 수 있는 비선형 필터를 추가로 적용할 필요가 있을 수 있다.

그와 같은 비선형 필터의 일 예시로서, 양방향 필터(bilateral filter)는 이미지 화소값의 비선형적 조합을 이용하여 에지를 보존하면서도 전체 이미지를 평활화할 수 있는 특성을 가진다. 물론, 통상의 기술자는 양방향 필터 이외의 다른 필터가 이용되는 경우도 상정할 수 있을 것이다.

한편, 전술한 근거리 검출 단계(S210)와 원거리 검출 단계(S220)에서는, 상기 전체 이미지에 대하여 소정의 지역 윈도우 크기를 적용한 지역 이진화 처리가 수행된 후, 상기 코드 인식 장치에 포함된 영역 검출부가, 상기 위치 심볼 패턴을 검출(S212; S226)할 수 있다.

여기에서 이진화 처리는 그레이 스케일 영상을 바이너리(0 또는 1) 영상으로 변환하는 처리를 지칭하는데, 지역 이진화 처리는 대상 이미지 전체가 아닌 일정한 구역을 한정하여, 그 한정된 구역의 평균 또는 분산을 이용하는 이진화 처리를 의미하며, 전역 이진화에 비하여 조명의 변화에 강인(robust)한 결과를 보여준다.

또한, 여기에서 지역 윈도우는 이진화를 위하여 한정하는 일정한 구역의 크기를 지칭하는데, 이를 작게 할수록 노이즈(noise)에 민감해지며, 이를 크게 할수록 조명 변화에 취약하게 되는 특성이 있다. 이러한 지역 윈도우의 크기는, 예를 들어, 실험적으로 50 x 50 픽셀일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며 통상의 기술자는 적절한 횟수의 반복 실험을 통하여 상기 지역 윈도우 크기를 선택할 수 있을 것이다.

이와 같은 지역 이진화 처리는 슬라이딩 윈도우 방식으로 수행될 수도 있다. 이는, 전체 이미지 구역을 일정한 크기마다 분할하여 이진화를 적용하는 것이 아니라, 픽셀을 중심으로 지역 이진화를 위한 지역 윈도우를 이동시키는 방법을 의미한다.

다음으로, 위치 심볼 패턴이 검출(S212; S226)되면, 상기 코드 인식 장치에 포함된 검출 판단부가, 검출된 상기 위치 심볼 패턴을 분석함으로써 상기 개별 코드 이미지의 검출 여부를 판단(S214; S228)할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따라 개별 코드 이미지의 위치 심볼 패턴을 검출하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에서 이용되는 코드가 QR 코드인 경우의 예시를 볼 수 있는바, 도 3의 좌측 그림은 전형적인 QR 코드의 예시이며, 그 우측 그림은 QR 코드에 포함된 위치 심볼 패턴인 FIP 패턴이 좌측 상단(A: Top Left), 우측 상단(B: Top Right), 좌측 하단(C: Bottom Left)에 각각 위치한 예시를 보여준다. 이와 같이 FIP 패턴은 일정한 규칙에 의하여 QR 코드의 세 모서리에 위치하고, 그 거리 비율이 일정한 특성을 지니고 있다. 따라서, 검출 판단부는 3개의 FIP 패턴이 검출되고, 그 FIP 패턴들이 일정한 비율로 위치하고 있으면 이를 QR 코드의 이미지인 것으로 판단할 수 있다.

다음으로, 상기 단계(S200)는, 상기 검출부에 포함된 패턴 정렬부가, 근거리 검출 및 원거리 검출에 의하여 검출된 상기 위치 심볼 패턴을 이용하여 상기 개별 코드 이미지의 패턴을 정렬하기 위한 역투영 변환을 수행하는 단계(S230)를 더 포함할 수 있다.

도 4는 검출된 위치 심볼 패턴을 이용하여 코드 이미지의 패턴을 정렬하기 위한 역투영 변환을 수행하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.

도 4의 좌측 그림을 참조하면, 개별 코드 이미지에서 FIP 패턴이 검출된 각각의 모서리가 A, C, D로 표시되어 있는데, 이와 같이 틸트(tilt)된 개별 코드 이미지는 역투영 변환을 통하여 우측 그림과 같은 직사각형(QR 코드의 경우 정사각형) 이미지로 변환될 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 코드 인식 방법은, 상기 코드 인식 장치에 포함된 영상 해독부가, 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득하는 단계(S300)를 더 포함한다. 전술한 바와 같은 역투영 변환을 거친 경우에 이 개별 코드 이미지는 역투영 변환된 개별 코드 이미지를 의미한다.

단계(S300)에서는, 예를 들어, 개별 코드 이미지가 QR 코드인 경우에, 영상 해독부는 QR 코드를 인식하기 위한 소프트웨어/펌웨어 모듈, 예컨대 zbar 라이브러리를 이용함으로써 해당 QR 코드로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득할 수 있을 것이다.

일 실시예에서는, 단계(S300)에서의 디코딩에 앞서, 상기 코드 인식 장치에 포함된 최적화부가 전술한 보간(interpolation)에 의하여 블러링(blurring)된 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각의 내부 패턴을 샤프닝(sharpening)하여 보정함으로써 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 최적화하는 단계(S300-0)를 더 포함할 수 있다. 이 단계(S300-0)는, 영상 해독부에 입력되는 개별 코드 이미지의 노이즈를 제거함으로써 코드의 인식 정확도를 높이기 위하여 수행된다.

지금까지 전술한 실시예들은 단일의 전체 이미지로부터 코드 인식을 수행하는 방법에 관한 것이었다.

그런데, 사용자가 원하는 거리에 있는 개별 코드 이미지를 선별하여 코드 인식을 수행하고자 할 때, 개별 코드 이미지들이 물품 상에 실제로 표시된 크기가 모두 동일하지 않다면 문제가 될 수 있다. 예를 들어, 촬영 장치로부터 더 가까운 개별 코드 이미지가 촬영 장치로부터 더 먼 개별 코드 이미지가 촬영된 전체 이미지 상에서 동일한 크기로 나올 수도 있는데, 이 경우에는 원하는 거리에 있는 개별 코드 이미지만을 선별하기가 어렵다.

이와 같은 난점을 해결하기 위한 일 실시예에서는, 깊이 카메라(depth camera)를 통한 거리 측정 또는 스테레오 매칭(stereo matching)을 통한 깊이 정보의 획득을 활용할 수 있다. 구체적으로, 이 실시예에서는 상기 영상 획득부는 깊이 카메라 또는 스테레오 매칭을 이용하여 상기 전체 이미지의 깊이 정보를 획득할 수 있다.

여기에서 깊이 카메라는 실제 물체와의 거리를 측정하기 위한 능동 카메라를 지칭하는바, 대표적으로는 삼각측량 방식의 3차원 레이저 스캐너, 구조 광선 패턴을 이용한 깊이 카메라, 적외선(IR: Infra-red)의 반사 시간의 차이를 이용한, TOF(Time-Of-Flight) 카메라, kinect 등이 있으나, 통상의 기술자는 이에 한정되지 않는다는 점을 이해할 수 있을 것이다.

그리고 스테레오 매칭은 두 대의 카메라를 이용하여 수동적인 방식으로 깊이 정보를 획득하는 방식인데, 두 카메라의 대응점을 찾고 시차(disparity)를 구하며 카메라 변수(초점 거리, 중심점 등)을 이용하여 실제 거리를 구하는 방식이다. 현재, 스테레오 매칭에는 여러 가지 방법이 있으나 계산 복잡도가 높고 정확도가 떨어지는 단점이 있는바, 더 정확한 깊이 정보를 획득하기 위하여 능동 카메라와 조합하여 이용되는 방법이 통상의 기술자에게 알려져 있다.

이 깊이 카메라 또는 스트레오 매칭을 이용하는 방식으로 사용자는 원하는 거리에 있는 개별 코드 이미지를 선별하여 코드 인식을 수행할 수 있을 것이다. 이때, 전술한 영역 확대부는 상기 깊이 정보를 이용하여 설정된 관심 영역을 확대 또는 축소할 수도 있다.

이와 같이 본 발명은 전술한 모든 실시예들에 걸쳐, 근거리, 원거리 상에서 다수의 코드 이미지를 인식함으로써 물류 관리의 편의가 도모되는 효과가 있다. 종래의 기술이 가진 단점을 보완하여 원거리 인식과 다수의 물품의 동시 스캔을 가능하게 하는 효과가 있는 것이다.

상기 실시예들로써 여기에서 설명된 기술의 이점은, 검출 구역에 존재하는 물품 상에 표시된 다수의 코드 이미지를 신속하고 정확하게 인식할 수 있게 한다는 점이다.

위 실시예의 설명에 기초하여 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명이 소프트웨어 및 하드웨어의 결합을 통하여 달성되거나 하드웨어만으로 달성될 수 있다는 점을 명확하게 이해할 수 있다. 본 발명의 기술적 해법의 대상물 또는 선행 기술들에 기여하는 부분들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다.

상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 상기 하드웨어 장치는, 프로그램 명령어를 저장하기 위한 ROM/RAM 등과 같은 메모리와 결합되고 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성되는 CPU나 GPU와 같은 프로세서를 포함할 수 있으며, 외부 장치와 신호를 주고 받을 수 있는 통신부를 포함할 수 있다. 덧붙여, 상기 하드웨어 장치는 개발자들에 의하여 작성된 명령어들을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 사람이라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

그와 같이 균등하게 또는 등가적으로 변형된 것에는, 예컨대 본 발명에 따른 방법을 실시한 것과 동일한 결과를 낼 수 있는, 논리적으로 동치(logically equivalent)인 방법이 포함될 것이다.

Claims (13)

1. 물류 관리를 위한 코드 인식 방법으로서,
   (a) 코드 인식 장치가, 소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 단계;
   상기 코드 인식 장치가 상기 전체 이미지를 전처리하는 단계;
   (b) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전처리된 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하는 단계; 및
   (c) 상기 코드 인식 장치가, 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
   상기 전체 이미지를 전처리하는 단계는 상기 전체 이미지의 에지(edge)가 보존되도록 상기 전체 이미지의 조명을 정규화하는 단계를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 (b) 단계는,
   (b1) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전체 이미지 중에 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지의 위치 심볼 패턴을 검출하는 근거리 검출을 수행하는 단계;
   (b2) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전체 이미지 중에 관심 영역을 설정하고 상기 관심 영역으로부터 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지의 상기 위치 심볼 패턴을 검출하는 원거리 검출을 수행하는 단계; 및
   (b3) 검출된 상기 위치 심볼 패턴을 이용하여 상기 개별 코드 이미지의 패턴을 정렬하기 위한 역투영 변환을 수행하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 근거리 검출 및 상기 원거리 검출의 수행에 앞서,
   (b0-1) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전체 이미지를 색상 이미지에서 그레이 스케일(gray scale) 이미지로 변환하는 단계
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 조명의 정규화는,
   상기 전체 이미지의 조명 환경을 추정함으로써, 상기 전체 이미지의 에지가 보존되도록 상기 전체 이미지의 조명을 평활화하여 상기 전체 이미지에 포함된 그림자 또는 난반사 영역을 제거하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제2항에 있어서,
   상기 (b1) 단계 및 상기 (b2) 단계 중 적어도 하나는,
   상기 전체 이미지에 대하여 소정의 지역 윈도우 크기를 적용한 지역 이진화 처리를 수행한 후, 상기 위치 심볼 패턴을 검출하고,
   상기 위치 심볼 패턴이 검출되면, 검출된 상기 위치 심볼 패턴을 분석함으로써 상기 개별 코드 이미지의 검출 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 지역 이진화 처리는 슬라이딩 윈도우 방식으로 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제2항에 있어서,
   상기 (b2) 단계는,
   (b2-1) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전체 이미지 중에서 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 배경 영역과 구별하기 위하여 상기 개별 코드 이미지의 구조적 특성을 활용하는 2차 미분 연산을 수행하는 단계,
   (b2-2) 상기 코드 인식 장치가, 상기 전체 이미지의 최적 임계값을 획득하기 위한 히스토그램 분석을 포함하는 전역 이진화 처리를 수행하는 단계 및
   (b2-3) 상기 코드 인식 장치가, 마진 영역을 이용하여 상기 배경 영역과 후보 영역을 구별하고 상기 후보 영역의 종횡비 및 코드 정보를 분석함으로써 관심 영역을 설정하는, 연결된 이웃 영역 검색(CCL; connect component labeling)을 수행하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제2항에 있어서,
   상기 (b2) 단계는,
   (b2-4) 상기 코드 인식 장치가, 설정된 상기 관심 영역을 보간(interpolation)에 의하여 확대하거나 축소하는 단계;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상기 코드 인식 장치가, 깊이 카메라 또는 스테레오 매칭(stereo matching)을 이용하여 상기 전체 이미지의 깊이 정보를 획득하는 것을 특징으로 하며,
    상기 (b2-4) 단계는,
    상기 코드 인식 장치가, 상기 깊이 정보를 이용하여 상기 설정된 관심 영역을 확대 또는 축소하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 디코딩에 앞서, 상기 코드 인식 장치가, 보간(interpolation)에 의하여 블러링(blurring)된 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각의 내부 패턴을 샤프닝(sharpening)하여 보정함으로써 상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 최적화하는 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제1항에 있어서,
    상기 코드 이미지는 QR(quick response) 코드 이미지인 것을 특징으로 하는 방법.
13. 물류 관리를 위한 코드 인식을 수행하는 코드 인식 장치로서,
    소정의 검출 구역을 촬영한 전체 이미지를 획득하는 영상 획득부;
    상기 전체 이미지의 에지(edge)가 보존되도록 상기 전체 이미지의 조명을 정규화하는 조명 정규화부;
    획득된 상기 전체 이미지로부터 적어도 하나의 개별 코드 이미지를 검출하는 검출부; 및
    상기 적어도 하나의 개별 코드 이미지 각각을 디코딩함으로써, 상기 개별 코드 이미지로부터 고유 번호를 인식하고 관련 정보를 획득하는 영상 해독부
    를 포함하는 코드 인식 장치.

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