MX2011003977A - Procedimiento y sistema para la identificacion de articulos. - Google Patents

Abstract

El procedimiento y el correspondiente sistema divulgados para la identificación de un artículo en una línea de producción de acuerdo con la invención se basa en histogramas de color establecidos a partir de una imagen digital del artículo, que se comparan, basándose en campo por campo, con números mínimo y máximo de pixeles por campo permitidos para la identificación con un artículo de referencia.

Description

PROCEDIMIENTO Y SISTEMA PARA LA IDENTIFICACIÓN DE ARTÍCULOS CAMPO TÉCNICO La presente invención se refiere al campo técnico de los sistemas de control para líneas de producción automáticas. Más concretamente, la invención se refiere a dispositivos de obtención de imágenes y los correspondientes medios de tratamiento de imágenes en tiempo real y procedimientos usados para controlar la producción de dichas líneas de producción. Estos medios de tratamiento de imágenes extraen información de color de las imágenes digitales de artículos (es decir, productos y/o envases) en la línea de producción, con el fin de identificar tipos diferentes de artículos comparando la información extraída con información de modelo de artículos de referencia.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Los dispositivos de obtención de imágenes son de uso normal para controlar la producción de líneas de producción automáticas. Por ejemplo, en líneas de embotellado, luz estroboscópica (usando una unidad de iluminación de LEDs controlada por un dispositivo de activación por láser, por ejemplo) ilumina las botellas transportadas en un transportador y cámaras digitales toman imágenes digitales de las botellas así iluminadas; seguidamente, los medios de tratamiento de imágenes detectan automáticamente un contorno de las botellas en estas imágenes digitales e identifican diferentes tipos de botellas (de su forma y/o dimensiones) presentes en el transportador. Dicha identificación se usa para, por ejemplo, etiquetar correctamente las botellas de acuerdo con su tipo (forma o contenido, etc.).

Los medios de tratamiento de imágenes pueden detectar también colores impresos en las etiquetas comprendidas en un envase del artículo o en el propio artículo (por ejemplo, en las botellas producidas en una línea de embotellado), o impresos directamente en el artículo, por ejemplo, un recipiente (por ejemplo, en latas producidas en una línea de enlatado), para así permitir la inspección del envasado y/o la identificación de prototipos (por ejemplo, identificación de patrones de marca por medio de su concordancia con imágenes de modelo). Por ejemplo en líneas de enlatado, los patrones de marca pueden estar impresos además bien directamente en las latas o en manguitos que encajan ajustadamente alrededor de las latas.

Hay muchas técnicas conocidas relativas a la obtención y tratamiento de imágenes (en el campo de la obtención de imágenes basada en contenidos) que se pueden usar para identificar o inspeccionar un artículo a partir de su imagen digital. Sin embargo, estas técnicas o bien carecen de precisión o bien implican cálculos lentos y, por lo tanto, no están totalmente adaptadas para el control de líneas de producción automáticas, especialmente de líneas de producción de alta velocidad.

Por ejemplo, la técnica clásica del umbral en el espacio de colores RGB ("Rojo Verde Azul") carece de precisión ya que no permite la separación de la información de colores de la información de intensidad.

Como otro ejemplo, la solicitud de patente estadounidense US 2004/0218837 A1 divulga una técnica de tratamiento de imágenes en la que una imagen digital de un artículo primero se segmenta en bloques y por cada bloque se establecen un histograma de colores y un histograma de brillo (luminosidad).

Se determina además un brillo promedio del histograma de brillo por cada bloque, como información de característica de brillo, y se determina un color representativo (por ejemplo, un color promedio) a partir del histograma de colores, por cada bloque, como información de característica de color. A continuación, se realiza una comparación entre la información de característica de color de la imagen digital y la información de característica de color de una imagen de comparación objetivo (basándose en bloque por bloque) para decidir si la imagen digital es similar a la imagen objetivo. Si la comparación de colores no es concluyente, se realiza otra comparación entre la información de característica de color de la imagen digital y la información de característica de color de la imagen de comparación objetivo (también basándose en bloque por bloque).

Sin embargo, dicha técnica de tratamiento de imágenes tiene el inconveniente de que la determinación del color representativo y del brillo promedio de cada bloque, ambas implican una carga de cálculo pesada (al menos para la determinación de dichos dos histogramas) y el uso de solamente uno o ambos de estos parámetros "promedio" para estimar la similitud puede no ser suficientemente preciso en el contexto de una línea de producción de alta velocidad (por ejemplo, para identificar un envase o una marca en un envase).

Recientemente se han desarrollado sistemas de obtención de imágenes con el fin de identificar artículos basándose en las características de color en un espacio de color de HSL ("Luminosidad de Saturación de Tono"), extraído de imágenes digitales de estos objetos en el contexto de aplicaciones de ensamblaje e inspección de envasado.

Por ejemplo, la solicitud de patente estadounidense US 2004/0228526 A9 divulga un sistema para la caracterización de color que usa la "clasificación de pixeles difusos " con la aplicación en concordancia de color y localización la concordancia de color. Este sistema usa vectores de característica de color para medir la similitud entre imágenes de color, basada en una distancia entre los vectores de característica de color, para localizar las regiones de una imagen objetivo cuya información de color concuerda con la de una imagen de modelo. Un vector de característica de color está en la presente constituido por el porcentaje de pixeles asignado a cada campo (es decir, categoría de color) de un histograma de color de HSL de la imagen objetivo basado en valores de HSL de los respectivos pixeles (es decir, cada campo correspondiente a valores de tono, saturación y luminosidad), teniendo un píxel un peso distribuido fraccionadamente a través de una pluralidad de campos, de acuerdo con una "función de pertenencia difusa" de una "clasificación de pixeles difusa".

Sin embargo dicha "clasificación de pixeles difusa" dentro de un histograma de HSL (con campos en un espacio de HSL tridimensional) y la posterior determinación de similitud tienen el inconveniente de ser muy exigentes en recursos informáticos. Por lo tanto, esta técnica de tratamiento de imágenes no está bien adaptada a la identificación de artículos en tiempo real en líneas de producción de alta velocidad, especialmente si hay que identificar cada artículo individual que pasa por la línea.

SUMARIO DE LA INVENCIÓN En vista de las limitaciones antes mencionadas de la técnica anterior, la presente invención se dirige, consecuentemente, a proporcionar un sistema robusto y un correspondiente procedimiento para la identificación de un artículo a partir de su imagen digital en tiempo real. Un objetivo de la invención es proveer un instrumento de control de producción que esté bien adaptado a líneas de producción de alta velocidad que transportan artículos de una pluralidad de tipos, mientras es capaz de tratar imágenes digitales de cada artículo individual que pasa por la línea, para la identificación precisa basándose en la análisis de color mediante la comparación de rasgos característicos de datos de identificación de referencia, necesitando todo solamente recursos informáticos limitados.

Otro objetivo de la invención es proveer un sistema y un procedimiento que sean capaces de producir información de referencia, a utilizar para el procesamiento de identificación adicional de un artículo.

Todavía otro objetivo de la invención es identificar de manera segura un artículo en la línea de producción.

Un objetivo adicional del sistema y del procedimiento de identificación de acuerdo con la invención es posibilitar la identificación de una pluralidad de artículos en una línea de producción de alta velocidad, incluso en casos en que no haya separación alguna entre los artículos contiguos y/o vistas parciales evidentes (en las imágenes digitales) de estos artículos, como las correspondientes a posiciones de botellas o latas rotadas transportadas en un transportador.

Un procedimiento de identificación de un artículo de acuerdo con un primer aspecto de la invención comprende las etapas de: a) seleccionar al menos una zona de una imagen digital de dicho artículo; y b) por cada zona seleccionada en la etapa a), establecer un correspondiente histograma de valores de color de los pixeles de dicha zona, c) por cada campo de cada histograma establecido en la etapa b), comparar el número de pixeles con valores de referencia mínimo y máximo correspondientes a un conjunto de datos de referencia asociado a un artículo de referencia, y determinar si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia; y d) identificar el artículo como correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en al menos N de dichos campos, siendo N > 1 , de al menos una zona.

El procedimiento de identificación anterior necesita solamente recursos informáticos limitados para identificar un artículo y permite un tratamiento rápido compatible con aplicaciones en tiempo real, ya que solamente se establecen y se usan histogramas de colores unidimensionales (por ejemplo, de valores de tono) para comparar con un conjunto de datos de referencia, correspondiente a un artículo de referencia, y comprenden solamente dos valores escalares, es decir, un número mínimo de pixeles y número máximo de pixeles, por cada campo de color. Esta cantidad limitada de datos, no obstante, permite la identificación precisa de artículos.

De acuerdo con otro aspecto de la invención, en la etapa d) del procedimiento anterior, un artículo se identifica además como totalmente correspondiente al artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia de cada campo de cada histograma de cada zona. Esta condición de total correspondencia permite en efecto una identificación altamente precisa del artículo, aún cuando la imagen digital solamente se refiere a un área limitada del artículo.

La invención permite también estimar una similitud parcial entre un artículo y un artículo de referencia, estando el procedimiento anterior de acuerdo con el primer aspecto de la invención que comprende adicionalmente la etapa de: e) identificar el artículo como siendo parcialmente similar a dicho artículo de referencia basándose en valores de puntuación de similitud asociados a los campos si dicho número de pixeles no está comprendido entre dichos valores de referencia por cada campo de cada histograma de cada zona, un valor de puntuación de similitud asociado a un campo de un histograma establecido siendo tanto más bajo cuanto que el número de pixeles para dicho campo esté muy por debajo del correspondiente valor de referencia mínima o muy por encima del correspondiente valor de referencia máximo.

Dicha puntuación permite estimar finalmente una similitud entre el artículo y el artículo de referencia, incluso en caso de que, en algunos campos del histograma relativo al articulo, los números de pixeles no estén dentro de las correspondientes valores de referencia, debido a un defecto local en el área de control (por ejemplo, un defecto de impresión en un patrón de marca o una alteración de ciertos colores en dicho patrón de marca impreso).

De acuerdo con otro aspecto de la invención, es posible usar imágenes digitales obtenidas no solamente del espectro visible, sino también de otras partes del espectro electromagnético (áreas espectrales de UV o IR, por ejemplo), atribuyendo diferentes colores a las diferentes partes del espectro (es decir, formando imágenes de color "falsas") y, seguidamente, usando un tipo de representación de HSL, basada en los colores atribuidos, a los pixeles de la imagen digital. En el caso general, los valores de color usados en la presente invención no necesitan, por lo tanto, corresponder a la representación CIELAB tridimensional de la visión en color humana aunque se puede basar en bandas espectrales arbitrarias seleccionadas de partes de UV, visibles e IR del espectro de reflexión del artículo. Además, se puede seleccionar cualquier número de dichas bandas espectrales.

Más aún, con el fin de permitir una identificación más precisa, también se puede usar información relativa a saturación y luminosidad. No obstante, debido al bajo coste antes mencionado por la limitación informática, parece deseable una mejora sobre el uso de histogramas convencionales de HSL (es decir, histogramas en un espacio tridimensional).

De acuerdo con este aspecto de la invención, en el procedimiento antes mencionado, en el que los pixeles de dicho imagen digital, que tienen cada uno un valor de luminosidad, valor de saturación y valor de tono asociados a un color entre un conjunto finito de colores, cada color del conjunto de colores correspondiente a una respuesta espectral distinta, la etapa b) de cálculo de un histograma comprende además las etapas de: b1) entre los pixeles dentro de dicha zona que tienen cada uno un valor de saturación superior a un valor de umbral de saturación dado y en cada color del conjunto de colores, contar un número de pixeles cuyo valor del tono de ese color está comprendido entre dos valores de umbral de tono dados que definen un campo de ese color para obtener un número de pixeles saturados de dicho color; b2) entre los pixeles dentro de dicha zona que no son pixeles saturados, contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es inferior a un valor de umbral de luminosidad dado, para obtener un número correspondiente de pixeles negros, y contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es superior a dicho valor de umbral de luminosidad, para obtener un número correspondiente de pixeles blancos; y b3) basándose en los números calculados de pixeles saturados por cada color del conjunto de colores y en los números calculados de pixeles negros y pixeles blancos, calcular una distribución de los pixeles de acuerdo con los colores del conjunto de colores, los negros y los blancos, formando así el histograma de dicha zona.

Por lo tanto, de acuerdo con el aspecto anterior de la invención, el histograma de colores se puede completar con pixeles negros y blancos basándose en la información de saturación y luminosidad, aunque sigue siendo un histograma de colores unidimensional, que permite así una precisión incrementada de identificación a un coste informático aún bajo.

El procedimiento de la invención puede comprender también una etapa convencional adicional de detección de contorno, seguida por una comparación con un contorno de referencia, para validar una identificación en la etapa d) en caso de concordancia de los contornos. Más precisamente, el procedimiento de la invención puede comprender la etapa adicional de detectar un contorno del artículo en la imagen digital y comparar dicho contorno detectado con un contorno de referencia correspondiente al artículo de referencia y en el que la identificación del artículo en la etapa d) se valida además solamente si dicho contorno detectado concuerda con dicho contorno de referencia.

En otro aspecto, la invención permite identificar artículos que estén próximos entre sí o incluso en contacto. Por supuesto, la invención permite suprimir posibles efectos de "superposición" debidos a la presencia, en una misma imagen digital, de datos de pixeles relativos a dos o más artículos (que estaban en el campo de visión cuando fue adquirida la imagen digital). Consecuentemente, el procedimiento de identificación de un artículo de acuerdo con la invención puede comprender además la etapa de detectar un contorno del artículo en la imagen digital y, en la etapa a), seleccionar al menos una zona de manera que cualquier zona seleccionada esté dentro del contorno detectado del artículo. Esta característica de la invención asegura que el contenido de la imagen de cualquier zona de una imagen digital adquirida de un artículo en la línea de producción solamente se refiere a este mismo artículo, aun cuando estuviera en contacto con articulaos contiguos en la línea de producción. Las líneas de embotellado o las líneas de enlatado son ejemplos muy conocidos de líneas de producción en las que los artículos (es decir, botellas o latas) son transportados típicamente alineados en un transportador, estando dos artículos consecutivos en contacto entre sí. De esta manera, la invención permite identificar con precisión cada artículo con medios de obtención de imágenes, asegurando que los datos en cualquier imagen digital adquirida se refieren exclusivamente a un solo artículo, incluso en líneas de alta velocidad.

Alternativamente, la imagen digital del artículo puede estar limitada a un área de control en el artículo que está dentro de un contorno visible de dicho artículo. Por ejemplo, en caso de que el artículo sea una lata cilindrica que está en pie verticalmente en un transportador, el área de control puede ser solamente una tira en la superficie cilindrica de la lata. Dicha limitación de la imagen digital, para así eliminar datos de pixeles que no conciernen al área de control, se puede llevar a cabo de varias maneras. Por ejemplo, en marcando la imagen digital y no teniendo en cuenta los datos de pixeles externos a dicho marco (el marco correspondiente a un contorno del área de control). Otro ejemplo, se puede usar una máscara (o cualquier otro medio para limitar el campo de visión general) al adquirir la imagen digital de manera que los pixeles en la imagen digital solamente se refieren al área de control en el artículo. Como consecuencia, el contenido de la imagen digital, de hecho, se refiere solamente a un artículo.

La invención ofrece también la posibilidad de determinar directamente los datos de referencia de una imagen digital de referencia del artículo de referencia.

Consecuentemente, el procedimiento de la invención puede comprender además una etapa de calcular dicho conjunto de datos de referencia de una imagen digital de referencia de dicho artículo de referencia, ejecutando las etapas a) y b) para la imagen digital de referencia para establecer en cada zona de la imagen digital de referencia un histograma de referencia, y asociar valores de referencia mínimo y máximo con cada campo de cada histograma de referencia establecido, siendo obtenidos cada uno de dichos valores de referencia mínimo y máximo de un correspondiente intervalo de confianza.

Dicha posibilidad es importante para adaptar fácilmente un conjunto de datos de referencia a una segmentación de la imagen digital en un conjunto de zonas preferente. Esta posibilidad es también importante para adaptar fácilmente un conjunto de datos de referencia a circunstancias especiales relativas a los productos a identificar. Por ejemplo, en caso de que varios artículos similares a identificar en una línea de producción tengan posiciones angulares rotadas dentro de límites de posibles valores angulares cuando sus imágenes digitales son adquiridas, respectivamente, la identificación precisa de un artículo es aún posible, aún cuando solamente se adquiera una sola imagen digital de cada artículo.

Por ejemplo, en el último caso, se pueden determinar los valores de referencia mínimo y máximo correspondientes a cada campo de cada zona de la imagen digital, que corresponden a varias posiciones angulares rotadas de dicho artículo de referencia de acuerdo con los valores angulares dentro de los antes mencionados limites, contando el número mínimo de pixeles y el número máximo de pixeles del campo y zona implicados sobre los correspondientes histogramas de color del conjunto de imágenes digitales de referencia.

Por supuesto, se obtendrá una mejor precisión en la identificación de un artículo si el número de valores de posiciones angulares muestreados de posiciones rotadas del artículo de referencia y/o el número de zonas en la imagen digital son mayores. Por ejemplo, en una línea de enlatado, las latas (cilindricas) transportadas en un transportador pueden tener posiciones rotadas (alrededor de su eje de cilindro) en un rango de 0 a 360 grados. Por lo tanto, con al menos dos imágenes digitales de referencia, correspondientes a posiciones respectivas de una lata de referencia rotada un ángulo de 180 grados, se hace posible la identificación precisa de una lata, basándose en valores de referencia mínimo y máximo obtenidos de estas al menos dos imágenes de referencia (y así asociadas al artículo de referencia), de incluso una imagen digital de cada lata.

Los intervalos de confianza antes mencionados (uno por cada color del histograma), para determinar los valores de referencia mínimo y máximo del número de pixeles, puede de hecho ser el resultado de cualquier otro tratamiento estadístico de los valores del color de los pixeles de cada imagen digital del conjunto de imágenes digitales (por ejemplo ponderando el conteo de pixeles de acuerdo con el campo y/o zona considerados).

En vez de la validación de la identificación del artículo (en la etapa d)) si un contorno detectado del artículo concuerda con el contorno de referencia (véase más arriba), la invención, de acuerdo con cualquier aspecto anterior puede comprender además las etapas de: detectar un patrón en la imagen digital y comparar el patrón detectado con un patrón de referencia dado correspondiente al artículo de referencia, y estimar, si dicho patrón detectado concuerda con el prototipo de referencia; y usar además un resultado de la operación de identificación de artículo para autenticar dicho patrón detectado, si se estima que dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia.

En el aspecto anterior de la invención, una identificación del artículo mediante el tratamiento de imágenes completo (basándose en los histogramas de colores uni-dimensionales, como ya se ha explicado) sirve para autenticar una concordancia de patrón. Esto es particularmente ventajoso si dicha concordancia de patrón resulta de un error (por ejemplo, si el patrón detectado en la imagen digital del artículo corresponde por supuesto con un patrón de referencia pero no con el artículo).

La invención se refiere también a un sistema para identificar un artículo que es operable para implementar el procedimiento de identificación de un artículo de acuerdo con la invención y también al uso de dicho sistema para identificar un artículo en una línea de producción, como se define en las reivindicaciones adjuntas.

Concretamente, se divulga un sistema para la identificación de un artículo en una línea de producción, comprendiendo este sistema una unidad de tratamiento de imágenes digitales que incluye una memoria y es operable para: seleccionar al menos una zona de una imagen digital de dicho artículo; establecer, en cada zona seleccionada, un correspondiente histograma de valores de color de los pixeles de dicha zona, siendo dicha unidad de tratamiento de imágenes digitales operable además para: comparar, en cada campo de cada histograma establecido, el número de pixeles con correspondientes valores de referencia mínimo y máximo de un conjunto de datos de referencia almacenados en la memoria y asociados a un artículo de referencia, y determinar si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia; e identificar el artículo como correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en al menos N de dichos campos, siendo N > 1 , de al menos una zona.

A continuación se va a describir la invención más detalladamente con referencia a los dibujos adjuntos en los que los numerales similares representan elementos similares en todas las diferentes figuras, y en las que se ilustran aspectos y características prominentes de la invención.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La fig.1 , es un diagrama de flujos que ilustra un modo de realización del procedimiento de identificación de un artículo de acuerdo con la invención.

La fig.2, ilustra una imagen digital segmentada en una pluralidad de zonas.

La fig.3, ilustra un conjunto de datos de referencia correspondientes a campos de un histograma de color.

La fig.4, ilustra una línea de producción automática que incluye un sistema para la identificación de un artículo de acuerdo con un modo de realización de la invención.

La fig.5, ilustra un área de control en la superficie del artículo mostrado en la fig.4.

La fig.6, ilustra una imagen digital del área de control mostrada en la Fig.5 tomada por la unidad de obtención de imágenes de la Fig.4.

DESCRIPCIÓN DETALLADA En el procedimiento de identificación de un artículo ilustrado por el diagrama de flujos de la Fig.1 , una imagen digital de un artículo a identificar se divide en K zonas (K= 1), como se representa en la Fig.2 (se indican las zonas (1), con K = 4). A continuación, ZN es un índice de zonas siendo 1= ZN= K, "i" es un índice de campo siendo 1 < i < M, de manera que un histograma de colores correspondiente a una zona ZN, es decir, H(ZN), comprende M campos correspondientes a M valores de color distintos, y B(ZN,i) es el numero de pixeles correspondientes al iésimo campo del histograma H(ZN) de la zona ZN. Para cada campo "i" de cada zona ZN, dos valores de referencia Min(ZN,i) y Max(ZN,i), respectivamente, corresponden a un número mínimo de pixeles y a un número máximo de pixeles, establecidos para la identificación del artículo con un artículo de referencia del cual estos valores de referencia constituyen rasgos característicos (el conjunto de datos de referencia, es decir, el conjunto de todos los pares de valores de referencia, de hecho, constituyen una "firma" del artículo de referencia en lo que se refiere al patrón de marca coloreado). Por supuesto, los histogramas pueden estar normalizados como es normal de manera que todo B(ZN,i), en efecto, corresponde a un porcentaje de pixeles en el campo (i) de la zona ZN (en este caso, los valores de referencia también están normalizados) En la Fig.3 se muestra un ejemplo de un conjunto de datos de referencia.

En este ejemplo, en cada campo B(ZN,i) de una zona ZN, siendo i = 1 M = 17, los pares (2) de valores correspondientes de los números de pixeles Min(ZN,i) y Max(ZN.i) están dados e ilustrados respectivamente con histogramas (2). Los diecisiete campos corresponden en efecto a quince campos de color, más dos campos para los pixeles negros y blancos.

De acuerdo con el diagrama de flujos de la Fig.1 , después de una etapa S100 de inicio y una etapa S101 de iniciación del índice de ZN de zonas en 1 , correspondiente a la selección de la primera zona de la imagen digital, se establece el histograma H(ZN=1) de color. Así, los números de pixeles de cada campo de H(1) se cuentan mediante los medios de tratamiento de la imagen digital y en la etapa S102, se obtiene el conjunto de dichos números correspondientes a 1-1(1) (es decir, B(1 ,i), para i = 1.....M). En la etapa S103, para un campo B(1 ,i) de H(1) actual, se comprueba si su número de pixeles está comprendido entre los valores de referencia correspondientes a B(1 ,i), es decir, si se cumple la condición Min (1 ,i)= B(1 ,i) < Max(1 ,i). En caso de que la condición con respecto a los valores de referencia se cumpla para un campo, se incrementa un número I de cumplimientos de la condición a la etapa S104, para así contar el número total de dichos cumplimientos al comprobar la condición en los diferentes campos del histograma. Tan pronto como este número I alcance un valor N de umbral dado (siendo: 1 < N < K x M) (etapa S105) para la identificación con el artículo de referencia, en al menos una zona de entre las K zonas de la imagen digital, el artículo se considera identificado con el artículo de referencia (etapa S106). En caso de que la condición no se cumpla en la etapa S105, se considera el campo siguiente (i + 1) del histograma H(ZN) en la etapa S107: si este siguiente índice de campo no supera el valor M (etapa S108), se comprueba la condición con este siguiente campo (i+1) en la etapa S103 con el correspondiente par de valores de referencia Min(ZN,i+1) y ax(ZN,i+1). En caso de que no se logre el valor N de umbral para el histograma H(ZN), y por lo tanto para la zona ZN, se considera seguidamente una siguiente zona (ZN+1) de la imagen digital en la etapa S109; si este valor del índice de la zona no supera el valor K (etapa S110), se calcula el correspondiente siguiente histograma H(ZN+1) en la etapa S102 y se compruebe la condición para sus campos B(ZN + 1,i) (con el correspondiente par de valores de referencia Min(ZN+1 ,i) y Max(ZN+1 ,i) en la etapa S103.

En caso de que se exploren todas los campos (es decir, para i = 1 ,..., ) de todas las zonas (es decir, para ZN = 1 , ..., K) sin obtener N cumplimientos de la condición, el artículo se considera no identificado con el artículo de referencia (etapa S111).

La condición antes mencionada para la identificación se puede formular de manera más restrictiva, sustituyéndola por la siguiente condición de plena correspondencia con el artículo de referencia: la condición in(ZN,i) = B(ZN,i)= Max (ZN,i) se debe cumplir para i = 1 ,..., y ZN = 1 ,..., K, es decir, el número de pixeles debe estar comprendido entre los valores de referencia en todo campo de todo histograma de toda zona. Esta condición más restrictiva corresponde de hecho al caso N = K x M (es decir, el valor máximo de N, para un número K de zonas dado y un número de campos dado de cada histograma, con un histograma por zona).

En las aplicaciones prácticas, a veces es útil detectar solamente una similitud parcial con el artículo de referencia, en vez de plena correspondencia. Por supuesto, si no se puede establecer una plena correspondencia, los diferentes cálculos realizados contienen de hecho información que, no obstante, pueden asociarse con hechos significativos: por ejemplo, una presencia de defectos en el artículo (que imposibilitan la plena correspondencia) o la posibilidad de que el artículo pertenezca a la misma familia que el artículo de referencia. Por ejemplo, para una misma marca en un producto, pequeñas variaciones en los colores o en los patrones en los artículos pueden corresponder a diferentes categorías dentro de la misma línea de productos (como, por ejemplo, en el caso de las latas, una misma bebida con o sin añadido de azúcar).

La invención permite así el uso de una técnica de puntuación para estimar una similitud parcial, en caso de que no se establezca una plena correspondencia. La única restricción de dicha puntuación es que la puntuación de una similitud en un campo (i) de una zona ZN, es decir, SC(ZN,i), tiene que ser tan baja como el número de pixeles en ese campo, es decir, B(ZN,i), está lejos de cualquiera de los dos valores de referencia in(ZN,i) y Max(ZN,i). Hay muchas posibilidades para calcular esta puntuación de similitud. Por ejemplo, en cada campo "i" de una zona ZN, es posible usar una ponderación lineal correspondiente a la mera diferencia D(ZN,i) = [Min(ZN.i) - B(ZN,i)], si B(ZN,i) < Min(ZN,i), o D(ZN,i) = [B(ZN,i) - MAX(ZN,i)], si B(ZN,i) > Max(ZN.i) (es decir, la ponderación es una función lineal de la diferencia D (ZN.i)), luego, un valor de puntuación de similitud puede depender de la inversa de dicha ponderación (por ejemplo, una puntuación proporcional a 1/(1 +D)). Sin embargo, es posible cualquier otra ponderación no lineal siempre que sea compatible con la restricción antes mencionada. Por ejemplo, una ponderación no lineal como Dn (siendo n = 2) incrementará más las puntuaciones de similitud relativas a pequeños valores de D.

Habiéndose formado estos valores de puntuación SC (ZN,i) para cada zona y cada campo (es decir, para i= 1.....M y ZN = 1 ,...,K), hay también muchas maneras para estimar una similitud parcial. Por ejemplo, es posible retener solamente el valor de la puntuación más alta en todas las zonas o retener el valor de la puntuación más alta de cada zona y calcular un valor de la puntuación promedio de todas las zonas (posiblemente ponderado, por ejemplo de acuerdo con la respectiva área de las zonas). Sin embargo, un experto puede considerar muchas otras posibilidades para el tratamiento estadístico de los diferentes valores de puntuación SC(ZN,i), en vista de la estimación de la similitud parcial con un artículo de referencia de una imagen digital.

En un modo de realización preferente, el procedimiento para la identificación de un artículo de acuerdo con la invención usa histogramas unidireccionales "completados", basados en una representación clásica de la imagen digital en un espacio de color HSL, como se indicó anteriormente. El histograma tiene campos correspondientes a distintos valores de tono predefinidos, pero los valores de saturación y los valores de luminosidad se usan para completar el histograma con un "campo" adicional correspondiente a pixeles negros y un "campo" adicional correspondiente a pixeles blancos. Dicho histograma de color completado permite identificar artículos que tengan partes oscuras y/o partes claras, y de esta manera es posible más precisión a los fines de identificación.

En cada zona de la imagen digital, se da un valor de umbral de saturación, que puede depender de la zona considerada, y que sirve para definir los pixeles de saturación (es decir, pixeles cuyo valor de saturación es superior al valor del umbral correspondiente, cualesquiera que sean sus valores de luminosidad). Asimismo, en cada zona de la imagen digital, se dan dos valores del umbral de tono por cada color del histograma, que pueden depender de la zona considerada. Cada par de valores del umbral de tono dados de un color, de hecho, define un campo del histograma de ese color (constituyendo los dos valores del umbral los respectivos valores extremos del tono del campo). Los diferentes pares de valores del umbral de tono dados definen una división del espacio de color (tono), y por lo tanto los campos de color del histograma.

Estos valores de umbral de tono sirven para contar los pixeles saturados de cada color (tono) de una zona de la imagen digital, es decir, de cada color predefinido del histograma: el número de pixeles saturados cuyo valor de tono está comprendido entre los correspondientes dos valores de umbral de tono define el número de pixeles saturados del correspondiente color. Dichos pixeles tienen por lo tanto un color muy bien definido. Estos pares de valores de umbral de tono dados pueden depender también del artículo de referencia considerado para la identificación.

Asimismo, el número de pixeles no saturados de una zona que tienen valores de luminosidad bajos, es decir, valores de luminosidad inferiores al valor de un umbral de luminosidad dado de esa zona, que puede depender de la zona considerada, se cuentan como pixeles negros de esa zona. En cambio, el número de pixeles no saturados de una zona que tiene valores de luminosidad altos, es decir, valores de luminosidad superiores al valor de umbral de luminosidad dado de esa zona, se cuentan como pixeles blancos de esa zona. Consecuentemente, en este modo de realización de la invención, un histograma tiene M+2 campos, es decir, los M campos previos correspondientes a los distintos valores de tono, y los dos campos correspondientes a los pixeles negros y a los pixeles blancos. En este caso, el conjunto de datos de referencia también se amplía para incluir, en cada zona, los valores de referencia mínimo y máximo para pixeles negros, y los valores de referencia mínimo y máximo para pixeles blancos.

Por supuesto, la condición de identificación en la etapa d) también se refiere a los pixeles negros y a los pixeles blancos. De hecho, el número de colores a considerar en la etapa b) en un histograma aquí simplemente se incrementa en dos, definiéndose el negro y el blanco como dos nuevos colores. Consecuentemente, la plena correspondencia de un artículo con el artículo de referencia necesita ahora un número N' = K x (M+2) = N + 2K de cumplimientos de la condición de plena correspondencia (es decir, el número de pixeles está comprendido entre los valores de referencia en cada campo de cada histograma de cada zona). La misma "ampliación" del número de colores también se debe aplicar cuando se considere una similitud parcial como la especificada anteriormente (es decir, también se definen puntuaciones de similitud para los pixeles negros y los pixeles blancos basándose en los valores de referencia mínimo y máximo correspondientes, respectivamente), o cuando se calcula el conjunto de datos de referencia de diferentes imágenes digitales de referencia, como se mencionó anteriormente.

Si las imágenes digitales comprenden información espectral ampliada, como es el caso de las "imágenes de color falso", la representación de HSL está correspondientemente adaptada o ampliada a un espacio de color más general.

En otro modo de realización de la invención, que puede depender de cualquiera de los aspectos o modos de realización mencionados anteriormente de la invención, se permite la autenticación de un patrón detectado en una imagen digital.

Luego, el correspondiente aspecto del procedimiento de identificación de un artículo comprende además las etapas de: detectar un patrón en la imagen digital y comparar el patrón detectado con un patrón de referencia dado correspondiente al artículo de referencia, y estimar si dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia; y usar además un resultado de la operación de identificación de artículo para autenticar dicho patrón detectado, si se estima que dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia.

El patrón antes mencionado en el artículo puede ser, por ejemplo, bien un código de barras o un texto. Seguidamente, la detección de dicho prototipo se lleva a cabo por medio de un lector de código de barras y de un software de OCR ("reconocimiento de caracteres óptico "). Así, el procedimiento permite el uso de la fase de identificación de tratamiento de la imagen (basada en histogramas de colores y valores de referencia mínimo y máximo, como se explicó anteriormente) para asegurar que un patrón de referencia detectado, incluso si concuerda con un patrón de referencia dado correspondiente al artículo de referencia, es realmente válido. Este aspecto de la invención, usando dicho "doble comprobación" por medios de identificación basada en tanto histogramas de colores (y valores de referencia correspondientes) como la concordancia de patrón con el patrón de referencia, evidentemente incrementa la calidad del control de artículos en una línea de producción. Por ejemplo, el procedimiento permite detectar un fraude (como un código de barras de un artículo de un cierto tipo que se imprime en un artículo de otro tipo, por ejemplo).

La invención se refiere también a un sistema para la identificación de un artículo, que es operable para implementar las etapas de cualquiera de los aspectos o modos de realización mencionados anteriormente del procedimiento de acuerdo con la invención.

Consecuentemente, el sistema para la identificación de un artículo comprende generalmente una unidad de tratamiento de imágenes digitales que incluye una memoria y es operable para: seleccionar al menos una zona de una imagen digital de dicho artículo, establecer, en cada zona seleccionada, un correspondiente histograma de valores de color de los pixeles de dicha zona, siendo dicha unidad de tratamiento de imágenes operable además para: comparar, en cada campo de cada histograma calculado el número de pixeles con el correspondiente conjunto de valores de referencia mínimo y máximo almacenados en la memoria y asociados a un artículo de referencia, y determinar si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia; e identificar el artículo como correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en al menos N de dichos campos, siendo N > 1 , en al menos una zona.

Especialmente, en la línea de producción automática de la Fig.4 se muestra un ejemplo de un sistema de identificación de un artículo de acuerdo con la invención, el sistema comprende una unidad (10) de obtención de imágenes para obtener una imagen digital de un artículo (11) (aquí se representa una lata) en un transportador (12) de la línea de producción, una unidad (13) de tratamiento de imágenes digitales para tratar imágenes digitales recibidas de la unidad (10) de obtención de imágenes y una memoria (14) para almacenar el conjunto de datos de referencia. El sistema puede comprender también una unidad (15) de iluminación para iluminar el artículo (11) con luz estroboscópica.

Un ejemplo convencional de dicha unidad de iluminación es una unidad de iluminación de LEDs o de láser estroboscópico (para luz visible). Otros tipos de unidades de iluminación permiten iluminar artículos sobre un amplio espectro (por ejemplo, que va desde luz UV a IR, es decir, desde 300 nm hasta 2500 nm).

La unidad (10) de obtención de imágenes digitales puede ser una cámara digital (una cámara CCD o cámara CMOS). Sin embargo, se puede usar también una cámara analógica, si se complementa con un convertidor de analógico a digital de obtención de señales vídeo analógicas para producir un formato de imagen digital.

El sistema comprende además una unidad (16) de control operable para controlar la unidad (15) de iluminación, la unidad (10) de obtención de imágenes digitales y la unidad (13) de tratamiento de imágenes digitales para sincronizar su operación en la iluminación del artículo, formar la imagen digital del artículo iluminado y tratar dicha imagen digital.

La Fig.5 muestra un área (17) de control en la superficie del artículo (11) y la Fig.6 ilustra una imagen (18) digital del área (17) de control del artículo (11), tomada por la unidad (10) de obtención de imágenes digitales. La unidad (13) de tratamiento de imágenes digitales divide la imagen ( 8) digital recibida de la unidad (10) de obtención de imágenes en una pluralidad de zonas (19a-19d) (aquí, por ejemplo, cuatro zonas).

Por cada zona de la imagen (18) digital, la unidad (13) de tratamiento de imágenes digitales determina un correspondiente histograma de color unidimensional dividiendo el espacio de color (dependiendo de la anchura de espectro de los fotones que la unidad de obtención de imágenes es capaz de medir) en M campos (por ejemplo, M = 17, como se representa en la Fig.3) y contando el número de pixeles de acuerdo con sus valores de tono dentro de cada campo.

Preferiblemente, el sistema puede comprender además: medios de sensor operables para detectar una localización del artículo con respecto a la unidad (10) de obtención de imágenes en el que dicha unidad de obtención de imágenes es operable para formar una imagen digital del artículo y para transmitir una señal de activación que indica la detección de dicha localización, en el que la unidad (16) de control es operable además para recibir la señal de activación de los medios de sensor y para sincronizar la operación de la unidad (15) de iluminación, la unidad (10) de obtención de imágenes y la unidad (13) de tratamiento de imágenes digitales basándose en dicha señal de activación recibida.

Típicamente, los medios de sensor pueden ser un activador de láser para la fotografía de alta velocidad. Este dispositivo bien conocido permite la activación precisa de la unidad de obtención de imágenes y está especialmente adaptado a líneas de producción, como líneas de enlatado o líneas de embotellado, en el que es posible una velocidad de producción tan alta como 1200 artículos por minuto.

Controlando además el campo de la unidad de obtención de imágenes, es posible cambiar un tamaño de un área de control en el artículo en imagen. Por ejemplo, si la línea de producción es una línea de embotellado o una línea de enlatado, los artículos en la línea (respectivamente, botellas y latas) pueden bien estar próximos o incluso en contacto entre sí. En este último caso, se puede restringir el campo de la unidad de obtención de imágenes por medios de una máscara, para obtener imágenes solamente del área de control (que corresponden a una etiqueta en una botella o una imprenta en una lata). Esta modalidad de la invención, que permite la identificación aún cuando los artículos estén en contacto, ha sido probada con iluminación de luz visible encendida en una línea de enlatado de alta velocidad (con 1200 latas por minuto). Más aún, los valores de referencia que incluyen el negro y el blanco han sido determinados, como se explicó anteriormente, para una pluralidad de posiciones rotadas de latas cilindricas entre 0 y 360 grados (alrededor del eje longitudinal de simetría de las latas). La identificación completa de nuestros artículos se ha obtenido para latas de bebida de diez marcas distintas en una línea de producción de alta velocidad, incluso con una condición de plena correspondencia.

La invención no se limita a los modos dé realización anteriores y pueden hacerse varias modificaciones sin salir del alcance de la invención definido por las reivindicaciones. Por ejemplo, la unidad de obtención de imágenes antes mencionada puede ser operable para adquirir una pluralidad de imágenes digitales de un solo artículo (correspondientes a ángulos de visión distintos) y tratar cada una de dichas imágenes adquiridas tal como ya se explicó, para identificar el artículo.

La invención incluye también un producto de programa de ordenador operable para hacer que se conecte un ordenador a un sistema para la identificación de un artículo, como se describió anteriormente, implementar las etapas del procedimiento de acuerdo con la invención (descrito anteriormente), cuando se ejecuta sobre dicho ordenador.

El procedimiento y el sistema para la identificación de todos los artículos en una línea de producción de acuerdo con la invención, en cualquiera de sus aspectos antes mencionados, se puede usar con un alto nivel de confianza en la identificación de artículos en la industria para muchas aplicaciones como, por ejemplo, la determinación de un volumen de producción en dicha línea de producción (para la estimación del valor tributario, etc.), el control de producción de línea, la inspección de producción de línea (detección de fraudes, etc.).

Claims (22)

REIVINDICACIONES

1. Procedimiento para la identificación de un artículo, que comprende las etapas de: a) seleccionar al menos una zona de una imagen digital de dicho artículo; y b) por cada zona seleccionada en la etapa a), establecer un correspondiente histograma de valores de color de los pixeles de dicha zona, comprendiendo además dicho procedimiento las etapas de: c) por cada campo de cada histograma establecido en la etapa b), comparar el número de pixeles con los correspondientes valores de referencia mínimo y máximo de un conjunto de datos de referencia asociados con un artículo de referencia, y determinar si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia; y d) identificar el artículo como correspondiente a dicho artículo de referencia, si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en al menos N de dichos campos, siendo N= 1 , en al menos una zona.

2. - El procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1 , en el que, en la etapa d), el artículo es identificado como plenamente correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en cada campo de cada histograma de cada zona.

3. - El procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1 , que comprende además la etapa de: e) identificar el artículo como parcialmente similar a dicho artículo de referencia basándose en los valores de puntuación de similitud asociados a los campos si dicho número de pixeles no está comprendido entre dichos valores de referencia de cada campo de cada histograma de cada zona, un valor de puntuación de similitud asociado a un campo de un histograma establecido que es tanto más bajo cuanto que el número de pixeles de dicho campo que está muy por debajo del valor de referencia mínimo correspondiente o muy por encima del valor de referencia máximo correspondiente.

4. El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, en el que, los pixeles de dicha imagen digital que tienen cada uno un valor de luminosidad, un valor de saturación y un valor de tono correspondientes asociados a un color entre un conjunto finito de colores, correspondiendo cada color del conjunto de colores a una respuesta espectral distinta, la etapa b) de establecer un histograma comprende además las etapas de: b1) entre los pixeles dentro de dicha zona que tienen cada uno un valor de saturación superior a un umbral de valor de saturación dado y por cada color del conjunto de colores, contar un número de pixeles cuyo valor de tono para ese color está comprendido entre dos valores del umbral de tono dados que definen un campo de ese color para obtener un número de pixeles saturados de dicho color; b2) entre los pixeles dentro de dicha zona que no son pixeles saturados, contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es inferior a un valor de umbral de luminosidad para obtener un número de pixeles negros correspondiente, y contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es superior a dicho valor del umbral de luminosidad para obtener un correspondiente número de pixeles blancos; y b3) basándose en los números de pixeles saturados calculados para cada color del conjunto de colores y el número calculado de pixeles negros y pixeles blancos, calcular una distribución de los pixeles de acuerdo con los colores del conjunto de colores, de los negros y de los blancos, formando así el histograma de dicha zona.

5. - El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, que comprende una etapa de calcular dicho conjunto de datos de referencia de una imagen digital de dicho artículo de referencia, ejecutando las etapas a) y b) para la imagen digital de referencia con el fin de que se establezca por cada zona de la imagen digital de referencia un histograma de referencia, y asociar los valores de referencia mínimo y máximo para cada campo de cada histograma de referencia establecido, siendo obtenidos cada uno de dichos valores de referencia mínimo y máximo de un intervalo de confianza correspondiente.

6. - El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, que comprende la etapa de: detectar un contorno del artículo en la imagen digital y comparar dicho contorno detectado con un contorno de referencia correspondiente al artículo de referencia; y en el que la identificación del artículo en la etapa d) se valida además solamente si dicho contorno detectado concuerda con dicho contorno de referencia.

7.- El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, que comprende las etapas de: detectar un contorno del artículo en la imagen digital y, en la etapa a), seleccionar la por lo menos una zona de manera que cualquiera que sea la zona seleccionada está dentro del contorno detectado del artículo.

8. - El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en el que la imagen digital del artículo está restringida a un área de control en el artículo que está dentro de un contorno visible de dicho artículo.

9. - El procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, que comprende las etapas de: detectar un patrón en la imagen digital y comparar el patrón detectado con un patrón de referencia dado correspondiente al artículo de referencia, y estimar si dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia; y usar además un resultado de la operación de identificación de artículo para la autenticación de dicho patrón detectado, si se estima que dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia.

10. Sistema de identificación de un artículo, que comprende una unidad de tratamiento de imágenes digitales que incluye una memoria y es operable para: seleccionar al menos una zona de una imagen digital de dicho artículo; establecer por cada zona seleccionada, un correspondiente histograma de valores de colores de los pixeles de dicha zona, siendo dicha unidad de tratamiento de imágenes digitales operable además para: comparar, por cada campo de cada histograma establecido, el número de pixeles con los correspondientes valores de referencia mínimo y máximo de un conjunto de datos de referencia almacenados en la memoria y asociados a un artículo de referencia, y determinar si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia; e identificar el artículo como correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia en al menos N de dichos campos, siendo N > 1 , en al menos una zona.

11.- El sistema de acuerdo con la reivindicación 10, en el que la unidad de tratamiento de imágenes es operable para identificar el artículo como plenamente correspondiente a dicho artículo de referencia si dicho número de pixeles está comprendido entre dichos valores de referencia por cada campo de cada histograma de cada zona.

12. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 10, en el que la unidad de tratamiento de imágenes es operable además para: calcular los valores de puntuación de similitud asociados a los campos si dicho número de pixeles no está comprendido entre dichos valores de referencia de cada campo de cada histograma de cada zona, siendo un valor de puntuación de similitud asociado a un campo de un histograma calculado tanto más bajo cuanto que el número de pixeles de dicho campo está muy por debajo del correspondiente valor de referencia mínimo o muy por encima del valor de referencia máximo; e identificar el artículo como parcialmente similar a dicho artículo de referencia basándose en los valores de puntuación de similitud calculados.

13. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 12, en el que, los pixeles de dicha imagen digital que tienen cada uno un valor de luminosidad, un valor de saturación y un valor de tono correspondientes asociados a un color entre un conjunto finito de colores, correspondiendo cada color del conjunto de colores a una respuesta espectral distinta, la unidad de tratamiento de imágenes es operable para, para el cálculo de un histograma: contar un número de pixeles entre los pixeles dentro de dicha zona que tienen cada uno un valor de saturación superior a un umbral dado de valor de saturación y por cada color del conjunto de colores, cuyo valor de tono de ese color está comprendido entre dos valores de umbral de tono dados que definen un campo para ese color para obtener un número de pixeles saturados de dicho color; entre los pixeles dentro de dicha zona que no son pixeles saturados, contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es inferior a un valor de umbral dado de luminosidad para obtener un correspondiente número de pixeles negros, contar un número de pixeles cuyo valor de luminosidad es inferior a dicho valor del umbral de luminosidad para obtener un correspondiente número de pixeles blancos, y almacenar en la memoria dichos números de pixeles obtenidos; y calcular una distribución de los pixeles de acuerdo con los colores del conjunto de colores, el negro y el blanco, basándose en los números calculados de pixeles saturados de cada color del conjunto de colores y los números calculados de pixeles negros y pixeles blancos, formando por lo tanto el histograma de dicha zona.

14.- El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 13, que comprende: una unidad de iluminación, operable para iluminar el artículo con radiación electromagnética de una banda espectral dada, y una unidad de obtención de imágenes operable para convertir dicha señal electromagnética recibida correspondiente a la radiación electromagnética reflejada en el artículo iluminado por la unidad de iluminación, en la imagen digital del artículo, y operable para transmitir dicha imagen digital al medio de tratamiento de imágenes; en el que dicha unidad de tratamiento de imágenes es operable para recibir la imagen digital de la unidad de obtención de imágenes; y el sistema incluye además una unidad de control operable para controlar dicha unidad de iluminación, dicha unidad de obtención de imágenes y dicha unidad de tratamiento de imágenes para sincronizar su operación en la iluminación del artículo, formar la imagen digital del artículo iluminado y tratar dicha imagen digital.

15. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 14, que comprende además: medios de sensor operables para detectar una localización del artículo con respecto a la unidad de obtención de imágenes en el que dicha unidad de obtención de imágenes es operable para formar una imagen digital del artículo, y para transmitir una señal de activación que indica la detección de dicha localización, en el que la unidad de control es operable además para recibir la señal de activación de los medios de sensor y para sincronizar la operación de la unidad de iluminación, unidad de obtención de imágenes y unidad de tratamiento de imágenes basándose en dicha señal de activación recibida.

16.- El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 15, en el que la unidad de tratamiento de imágenes digitales es operable además para: tratar una imagen digital de referencia de dicho artículo de referencia, como para la imagen digital del artículo, para establecer para cada zona de la imagen digital de referencia un histograma de referencia; y asociar los valores de referencia mínimo y máximo a cada campo de cada histograma de referencia establecido, obteniéndose cada uno de dichos valores de referencia mínimo y máximo de un correspondiente intervalo de confianza.

17. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 16, en el que la unidad de tratamiento de imágenes digitales es operable para: detectar un contorno del artículo en la imagen digital y comparar dicho contorno detectado con un contorno de referencia correspondiente al artículo de referencia; y validar el resultado de la operación de identificación del artículo solamente si el contorno detectado concuerda con dicho contorno de referencia.

18. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 16, en el que la unidad de tratamiento de imágenes digitales es operable para: detectar un contorno del artículo en la imagen digital del artículo; y seleccionar la por lo menos una zona de manera que cualquier zona seleccionada está dentro del contorno detectado del artículo.

19. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 18 que comprende medios para restringir la imagen digital del artículo a un área de control en el artículo que está dentro del contorno visible de dicho artículo.

20. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 19, en el que el área de control corresponde a una etiqueta en dicho artículo o una imprenta en dicho artículo.

21. - El sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 20, en el que la unidad de obtención de imágenes digitales es operable para: detectar un patrón en la imagen digital y comparar el patrón detectado con un patrón de referencia dado que corresponde al artículo de referencia, y estimar si dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia; y autenticar dicho patrón detectado, basándose en un resultado de la operación de identificación de artículo, si se estima que dicho patrón detectado concuerda con el patrón de referencia.

22. - Uso del sistema de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 10 a 21 para identificar un artículo en una línea de producción.