RU2628487C2 - Способ анализа данных, устройство анализа данных, система анализа данных и носитель информации - Google Patents

Способ анализа данных, устройство анализа данных, система анализа данных и носитель информации Download PDF

Info

Publication number
RU2628487C2
RU2628487C2 RU2015107210A RU2015107210A RU2628487C2 RU 2628487 C2 RU2628487 C2 RU 2628487C2 RU 2015107210 A RU2015107210 A RU 2015107210A RU 2015107210 A RU2015107210 A RU 2015107210A RU 2628487 C2 RU2628487 C2 RU 2628487C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
product
component
information
characteristic image
image element
Prior art date
Application number
RU2015107210A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015107210A (ru
Inventor
Тору Такахаси
Руи ИСИЯМА
Original Assignee
Нек Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нек Корпорейшн filed Critical Нек Корпорейшн
Publication of RU2015107210A publication Critical patent/RU2015107210A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2628487C2 publication Critical patent/RU2628487C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

Изобретение относится к анализу данных для управления распространением продукта, оснащенного компонентом, с помощью несхожести на поверхности компонента, вызванной различиями между параметрами в производственном устройстве и этапе производства. Технический результат заключается в предоставлении технологии для управления распространением продукта. В настоящем изобретении выполняется кластеризация базы данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается по меньшей мере с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения; и анализ, с помощью статистической обработки одной или обеих из информации о распространении и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации. 5 н. и 15 з.п. ф-лы, 14 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к способу управления продуктом, устройству управления продуктом, системе управления продуктом и программе.
Уровень техники
[0002] В последние годы было продемонстрировано, что различные параметры компонента на этапе производства, включающие в себя производственную среду для компонента, такую как температура и влажность, и идентификационные номера пресс-формы, производственного устройства и т.п., записываются для контроля качества компонента. Таким образом, когда происходит ненормальный выпуск компонента или некачественной продукции, выполняется анализ с помощью записанных параметров для того, чтобы расследовать причину ненормальности или брака. Патентная литература 1 раскрывает пример такой технологии. Последующее описание является описанием технологии из патентной литературы 1.
[0003] В патентной литературе 1 значения соответствующих элементов, включающих в себя параметр, характеризующий этап производства, такой как оборудование и измерительный инструмент, использованный для производства компонента, окружающие условия, такие как температура и влажность, поставщик использованного сырьевого материала и время производства, сохраняются в качестве технических характеристик компонента. Сначала выполняется оценка, касающаяся сходства значений соответствующих элементов данных между различными производственными партиями. Далее, множество характерных точек определяются для всех без исключения соответствующих элементов данных, таких как оборудование и измерительный инструмент, чтобы оценивать сходство множества характерных точек со значениями соответствующих элементов данных в каждой производственной партии. Затем, результат оценки используется, чтобы точно определять производственное устройство или этап производства, вызывающие ненормальность или брак.
[0004] Список библиографических ссылок
Патентные документы
PTL 1
Публикация не прошедшей экспертизу японской заявки на патент номер 2012-094016.
Сущность изобретения
Техническая задача
[0005] Как описано выше, например, как в патентной литературе 1, существует технология для выполнения контроля качества, в которой различия между различными параметрами в производственном устройстве и на этапе производства используются, чтобы расследовать причину ненормальности или брака компонента, вызванную различиями между ними. Однако, не было технологии для управления распространением продукции, оснащенной компонентом, использующим несовпадение, вызванное различиями между различными параметрами в производственном устройстве и на этапе производства.
[0006] Соответственно, проблемой, которая должна быть решена посредством изобретения по настоящей заявке, является предоставление технологии для управления распространением продукции, оснащенной компонентом, использующим несхожесть на поверхности компонента, вызванную различиями между параметрами в производственном устройстве и на этапе производства.
Решение задачи
[0007] Способ управления продуктом включает в себя
кластеризацию базы данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается, по меньшей мере, с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения; и
анализ, с помощью статистической обработки, одной или обеих из информации о распространении и информации о продукте, связанной с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
Преимущества изобретения
[0008] Изобретение по настоящей заявке предоставляет возможность распространения продукта, который должен управляться с помощью несхожести на продукте, вызванной различиями между различными параметрами в производственном устройстве и на этапе производства.
Краткое описание чертежей
[0009] Фиг. 1 - блок-схема, изображающая пример системы управления согласно настоящему изобретению.
Фиг. 2 - схема, иллюстрирующая рисунок кожицы японской груши кожаной продукции.
Фиг. 3 - схемы, иллюстрирующие кластеризацию.
Фиг. 4 - блок-схема последовательности операций, иллюстрирующая работу изобретения по настоящей заявке.
Фиг. 5 - схема, иллюстрирующая компонент и рисунок кожицы японской груши.
Фиг. 6 - схема, иллюстрирующая продукт.
Фиг. 7 - схема, иллюстрирующая формирование базы данных 11 журнала распространения согласно настоящему примерному варианту осуществления.
Фиг. 8 - блок-схема, изображающая пример регистрационного устройства.
Фиг. 9 - схема, изображающая пример отображения карты.
Фиг. 10 - пример базы данных 11 журнала распространения.
Фиг. 11 - пример устройства сравнения.
Фиг. 12 - пример отображения карты.
Фиг. 13 - пример базы данных 11 журнала распространения.
Фиг. 14 - пример базы данных 11 журнала распространения.
Подробное описание вариантов осуществления
[0010] Настоящее изобретение относится к управлению распространением продукта. Настоящее изобретение фокусируется на факте того, что рисунок (шероховатый рисунок) на поверхности компонента незначительно отличается в каждом компоненте в зависимости от производственного процесса или обработки компонента, или на факте того, что, как будет описано позже, один и тот же вид компонентов имеет определенную степень общности в рисунке. Настоящее изобретение характеризуется управляемым распространением продукта посредством идентификации компонента или продукта, оснащенного компонентом, использующим несхожести между рисунками. Для того, чтобы описывать характеристики настоящего изобретения подробно, конкретное описание будет предоставлено ниже со ссылкой на чертежи.
[0011] (Первый примерный вариант осуществления)
Фиг. 1 - блок-схема системы 1 управления согласно настоящему изобретению. Система 1 управления согласно настоящему изобретению включает в себя базу данных 11 журнала распространения, блок 12 обработки кластеризации и блок 13 анализа. База данных 11 журнала распространения хранит информацию характерного элемента изображения компонента в продукте, информацию о продукте, информацию журнала распространения и информацию о маркировке группы, связываемую друг с другом.
[0012] Компонент, управляемый с помощью настоящего изобретения, не ограничивается конкретным компонентом, пока рисунок в предварительно определенной области поверхности компонента является характерным. Конкретные примеры компонента включают в себя: компонент, приобретаемый как готовый продукт обычным потребителем, такой как телевизор, персональный компьютер, смартфон и сумка, компонент, используемый в готовом продукте (например, застегивающий продукт, крепежное приспособление, декоративный компонент и электронный компонент, такой как полупроводник), и т.п. Материалом компонента является металл, пластик, полимер, кожа, фарфор, керамика и т.п. В данном документе, застегивающий продукт является застежкой-молнией, застежкой-"липучкой", застежкой-защелкой, рельсовой застежкой, пряжкой, стопором шнурка, регулятором ремня, кнопкой-замком, кнопкой или т.п. Кроме того, крепежное приспособление является подчеканенной заклепкой, уплотняющим кольцом, винтом, шпилькой, болтом, гайкой или т.п.
[0013] Дополнительно, примеры рисунка включают в себя не только рисунок кожицы японской груши и т.п., сформированный в качестве дизайна, но также рисунок, специально сформированный в области сравнения для идентификации или сравнения изделия. Кроме того, рисунок является понятием, включающим в себя, в дополнение к рисунку кожицы японской груши, сформированному посредством выполнения технологической обработки, описанной позже, по металлу, синтетическому полимеру (такому как пластик) или т.п., например, рисунок складок (выдавленный рельеф), полученный посредством выполнения обработки поверхности (такой как процесс выдавливания рельефа) на кожаной продукции, и рисунок, сформированный посредством пескоструйной обработки, гравировки, порошкового покрытия или т.п. Например, как изображено на Фиг. 2, в случае кожаной сумки, подвергнутой процессу выдавливания рельефа, сумка имеет кожаную поверхность с мельчайшими впадинами и выпуклостями, случайным образом сформированными на ней. Мельчайшие впадины и выпуклости могут рассматриваться как являющиеся такими же, что и рисунок кожицы японской груши.
[0014] Как описано выше, многие застегивающиеся изделия и кожаные изделия подвергаются обработке для формирования рисунка кожицы японской груши или обработке для выдавливания рельефа. Дополнительно, поверхность корпуса электронного компонента также часто подвергается обработке в стиле кожицы японской груши. Эти рисунки могут быть идентифицированы для каждой группы отдельных предметов или для каждой отдельной части, например, по способу технологической обработки по металлу, синтетической пластмассе (такой как пластик) или т.п. Способ идентификации может считаться грубо классифицированным на два способа.
[0015] Одним из способов является способ, в котором рисунок обрабатывается на пресс-форме заранее, и затем компонент производится посредством прессования в пресс-форме, выпрессовывания или отливки с помощью формы, так что рисунок формируется на компоненте. В способе производства компонента, использующем пресс-форму, практически одинаковый рисунок может быть сформирован на всех отдельных предметах, произведенных из одной и той же пресс-формы. С другой стороны, когда формируется другая пресс-форма, рисунок кожицы японской груши сформированной пресс-формы выполняется отличающимся от рисунка кожицы японской груши вышеупомянутой пресс-формы. Таким образом, рисунок компонента, произведенного посредством выпрессовывания или отливки с помощью формы, становится отличным от рисунка компонента, произведенного из другой формы. Соответственно, идентификация относительно того, сформирован или нет рисунок компонента посредством одной и той же формы, может быть выполнена следующим образом. В частности, выбираются, по меньшей мере, одна или более групп отдельных предметов (групп изделий) с рисунком, сформированным посредством некоторой формы, и характерный элемент изображения рисунка в предварительно определенной области отдельной части записывается в качестве характерного значения, которое должно быть ориентиром для идентификации, в запоминающем устройстве. Затем, компонент, имеющий характерный элемент изображения, совпадающий с зарегистрированным характерным элементом изображения, может быть идентифицирован как компонент с рисунком, сформированным посредством той же формы, что и компонент, имеющий зарегистрированный характерный элемент изображения.
[0016] Этот способ выгоден тем, что группа отдельных предметов (группа изделий), произведенных из конкретной формы, может быть идентифицирована до некоторой степени посредством небольшого объема зарегистрированных данных.
[0017] Другим способом является способ, в котором рисунок формируется на компоненте посредством технологии формирования рисунка из случайных и мельчайших впадин и выпуклостей на поверхности компонента каждой отдельной части компонента посредством обработки, такой как травление, пескоструйная обработка, фрезерование, кристаллизационное порошковое покрытие и дисперсионное покрытие, или технологии формирования рисунка из мельчайших впадин и выпуклостей на поверхности компонента посредством процесса металлизации или процесса покраски. В этом случае, сформированный рисунок отличается между отдельными изделиями, таким образом, для каждого изделия характерный элемент изображения рисунка, сформированного в предварительно определенной области сравнения компонента, регистрируется в запоминающем устройстве. Затем, определение о совпадении или несовпадении с зарегистрированным характерным элементом изображения предоставляет возможность идентификации компонента на индивидуальной основе.
[0018] Этот способ эффективен в том, что, поскольку рисунок различается между отдельными компонентами, компонент может быть идентифицирован на индивидуальной основе.
[0019] Кроме того, вышеописанные два способа могут быть объединены вместе. В частности, процесс покрытия или металлизации выполняется на фрагменте поверхности компонента, подвергшемся формированию рисунка посредством пресс-формы, тем самым, увеличивая индивидуальное отличие вследствие мельчайшей шероховатости между компонентами, так что идентифицируемость компонента может быть улучшена. Другими словами, в то время как предоставляются характеристики каждой пресс-формы, дополнительно добавляются характеристики отдельных предметов вследствие технологической обработки поверхности, тем самым, предоставляя возможность идентификации каждого из них (пресс-формы и отдельного предмета). В частности, формирование более крупного размера впадин и выпуклостей обработки поверхности, выполненной в пресс-форме, по сравнению с обработкой поверхности более поздней стадии делает возможным увеличение различия между рисунками вследствие пресс-формы по сравнению с различием в рисунке между отдельными предметами вследствие технологической обработки поверхности на более поздней стадии. Таким образом, задавая пороговое значение в отношении сходства характерной величины в идентификации более средним при идентификации каждой формы, чем в идентификации каждого отдельного предмета, идентификация может быть выполнена с помощью небольшого объема регистрационных данных. Дополнительно, с использованием преимущества, объем процесса идентификации может быть уменьшен посредством иерархической идентификации.
[0020] Далее, предварительно определенная область может быть областью с целым или с частью рисунка, пока она является областью с рисунком, сформированным на ней. Здесь, желательно указывать предварительно определенную область, принимая во внимание простоту процесса идентификации. Что касается предварительно определенной области, задавая контрольный фрагмент, обычно присутствующий на компоненте, в качестве ориентира, желательно, чтобы область в положении, которое может быть указано на основе ориентира, задавалась в качестве предварительно определенной области. Примеры контрольного фрагмента компонента включают в себя товарный знак, логотип, название производителя, производственной компании, торговую марку, название продукта, номер продукта и аналогичный элемент продукта, присоединенный, напечатанный, отштампованный или проставленный на компоненте. Эти контрольные фрагменты обычно имеют один и тот же рисунок, независимо от отдельного предмета, пока он является одним и тем же компонентом, и имеют характерный внешний вид. Определение положения такого контрольного фрагмента и состояния компонента в качестве ориентиров и сохранение их особенностей предоставляет возможность автоматического обнаружения предварительно определенной области. Дополнительно, в предварительно определенной области желательно, чтобы на рисунок не оказывал воздействие износ, истирание и т.п., так что эффективно использовать вогнутую область на компоненте.
[0021] Кроме того, может быть подготовлен элемент (адаптер), который должен подгоняться к стороне компонента, где сформирован рисунок, и затем пустая стенка (отверстие) может быть сформирована в части элемента, чтобы предоставлять возможность визуального распознавания (фотографирования) рисунка снаружи таким образом, чтобы использовать область, предоставляющую возможность визуального распознавания (фотографирования) в качестве предварительно определенной области. Это может делать необходимым распознавание положения предварительно определенной области и состояния компонента каждый раз, когда выполняется идентификация, и может гарантировать, что предварительно определенная область точно указывается.
[0022] Что касается характерного элемента изображения рисунка, даже на одинаковой части компонента, характерный элемент изображения может варьироваться в зависимости от условий освещения при фотографировании рисунка, сформированного на компоненте. Это обусловлено тем, что рисунок формируется посредством мельчайших впадин и выпуклостей в зависимости от формы рисунка, и положения теней, возникающих вследствие впадин и выпуклостей, становятся различными в зависимости от направления применяемого освещения, таким образом, давая в результате различный характерный элемент изображения. Соответственно, предпочтительно, чтобы ранее зарегистрированный рисунок и рисунок компонента в качестве цели идентификации фотографировались в одинаковых условиях освещения. Эта проблема может быть решена посредством взаимной фиксации положений и состояний компонента, освещения и элемента формирования изображений с помощью адаптеров.
[0023] Информация о продукте является информацией, которая включает в себя, по меньшей мере, одно из идентификационной информации производителя, идентификационной информации продукта и идентификационной информации отдельного продукта, оснащенного вышеописанным компонентом. Идентификационная информация производителя является идентификационной информацией, которая уникально идентифицирует производителя, который производит продукт, такой как название изготовителя и торговая марка. Отметим, что идентификационная информация производителя представляет сведения, также включающие в себя, например, пункт назначения отправки и дату отправки компонента, в качестве идентификационной информации производителя. Идентификационная информация продукта является информацией, которая также уникально идентифицирует продукт, включающий в себя компонент, и которая представляет название продукта, номер модели, дату производства и дату отгрузки продукта или период отгрузки продукта, например. Индивидуальный идентификационный номер является идентификационной информацией, которая индивидуально идентифицирует продукт, включающий в себя компонент, и примером его является номер производственной партии и серийный номер.
[0024] Информация журнала распространения является информацией об условиях распространения и информацией сравнения. Информация об условиях распространения является информацией, полученной посредством накопления, в качестве журнала, условий распространения компонента или продукта, включающего в себя компонент, и информацией, относящейся к распространению, такой как продавец и дата продажи в процессе распространения, дата и место таможенной очистки, место и дата получения характерного элемента изображения, продавец, дата продажи и покупатель. Информация сравнения является информацией, относящейся к сравнению, выполняемому, чтобы определять подлинность продукта с компонентом, имеющим характерный элемент изображения, и информацией, такой как результат проверки подделки продукта, оснащенного компонентом, имеющим характерный элемент изображения, место и дату получения характерного элемента изображения, работник, получающий характерный элемент изображения, информацией, предоставляющей возможность идентификации из внешнего вида продукта, оснащенного компонентом, имеющим характерный элемент изображения, и число раз сравнения. Отметим, что продукт согласно настоящей заявке не ограничивается особым образом, пока является продуктом, оснащенным вышеописанным компонентом. Дополнительно, информация журнала распространения может быть перезаписана, чтобы обновляться при добавлении новой информации журнала распространения, но предпочтительным является добавление элемента данных.
[0025] Блок 12 обработки кластеризации вычисляет показатель сравнения каждой пары характерных элементов изображения посредством сопоставления всех комбинаций пар всех характерных элементов изображения, сохраненных в базе данных 11 журнала распространения. Затем, блок 12 обработки кластеризации выполняет кластеризацию характерных элементов изображения на основе вычисленных показателей сравнения. В это время, блок 12 обработки кластеризации вычисляет показатель сравнения с помощью алгоритма марковского кластера (непатентная литература 1: Stijin van Dongon, Graph Clustering by Flow simulation., PhD thesis (кандидатская диссертация), Университет Утрихта, май 2000 г.), чтобы кластеризовать характерные элементы изображений. Затем, блок 12 обработки кластеризации назначает номер метки группы каждой группе для того, чтобы уникально идентифицировать группу, сформированную посредством кластеризации, связывает каждый характерный элемент изображения с номером метки группы для группы, к которой характерный элемент изображения, сохраненный в базе данных 11 журнала распространения, принадлежит, и сохраняет номер метки группы в базе данных 11 журнала распространения.
[0026] Ниже в данном документе пример будет использован, чтобы описывать процесс кластеризации, выполняемый посредством блока 12 обработки кластеризации. Например, предполагается, что база данных 11 журнала распространения включает в себя характерные элементы изображения рисунков 0001-0005 кожицы японской груши, как изображено в части (a) на Фиг. 3. Блок 12 обработки кластеризации вычисляет показатель сравнения каждой пары, присутствующей относительно характерных элементов 0001-0005 изображения. В примере, изображенном в части (a) на Фиг. 3, существует 10 пар: 0001 и 0002, 0001 и 0003, 0001 и 0004, 0001 и 0005, 0002 и 0003, 0002 и 0004, 0002 и 0005, 0003 и 0004, 0003 и 0005 и 0004 и 0005. Здесь, показатели сравнения соответствующих пар предполагаются быть заданными, как изображено в части (b) на Фиг. 3:
0001 и 0002: 0,5,
0001 и 0003: 0,5,
0001 и 0004: 0,1,
0001 и 0005: 0,1,
0002 и 0003: 0,6,
0002 и 0004: 0,2,
0002 и 0005: 0,1,
0003 и 0004: 0,1,
0003 и 0005: 0,2, и
0004 и 0005: 0,5.
Тогда, показатели между 0001, 0002 и 0003 равны 0,5-0,6, а показатель между 0004 и 0005 равен 0,5. Таким образом, как изображено в части (c) на Фиг. 3, кластеризация формирует две группы: группу из 0001, 0002 и 0003 и группу из 0004 и 0005. Блок 12 обработки кластеризации назначает номер "0001" метки группы группе из 0001, 0002 и 0003 и номер "0002" метки группы группе из 0004 и 0005.
В данном документе описание было выполнено для процесса кластеризации с помощью алгоритма марковского кластера. Вместо этого, другой способ кластеризации может быть использован, такой как способ K-средних или способ иерархической кластеризации (непатентная литература 2: Masatoshi Okutomi, Masao Shimizu et al., ed.: "Digital Image Processing", CG-ARTS Society, выпуск 1 марта, 2006 г., сс. 231-232).
[0027] Блок 13 анализа анализирует, для каждой группы, по меньшей мере, одну из информации о распространении и информации о продукте, связанной с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, сформированной посредством кластеризации, и отображает карту результатов анализа.
[0028] Далее будет описана работа изобретения по настоящей заявке. Фиг. 4 - блок-схема последовательности операций, иллюстрирующая работу изобретения по настоящей заявке.
[0029] Касательно характерных элементов изображения в базе данных 11 журнала распространения предполагается, что после производства или отгрузки компонента поставщик компонента инструктирует компьютеру получать изображение в предварительно определенной области компонента, и характерный элемент изображения, сформированный посредством компьютера с помощью полученного изображения, сохраняется в базе данных 11 журнала распространения. Дополнительно, касательно информации о продукте, предполагается, что, когда производитель оснащает продукт компонентом, поставляемым от поставщика компонента, производственная информация, сохраненная посредством связывания с характерным элементом изображения компонента, сохраняется в базе данных 11 журнала распространения. Касательно информации журнала распространения, например, предполагается, что информация сравнения и информация об условиях распространения, сохраненная менеджером таможенного учреждения или т.п. при таможенной очистке продукта, сохраняются в качестве информации журнала распространения в базе данных 11 журнала распространения.
[0030] Блок 12 обработки кластеризации считывает все характерные элементы изображения, сохраненные в базе данных 11 журнала распространения (этап S1).
[0031] Блок 12 обработки кластеризации вычисляет показатель сравнения каждой пары характерных элементов изображения посредством сопоставления между всеми комбинациями характерных элементов изображения (этап S2).
[0032] Блок 12 обработки кластеризации кластеризует характерные элементы изображения на основе вычисленных показателей сравнения, чтобы выполнять группировку характерных элементов изображения (этап S3).
[0033] Блок 12 обработки кластеризации назначает номер метки группы каждой сформированной группе и связывает номера меток групп с каждым из характерных элементов изображения, сохраненных в базе данных 11 журнала распространения, чтобы сохранять номера меток групп (этап S4).
[0034] Блок 13 анализа анализирует информацию о распространении, связанную с характерными элементами изображения, принадлежащими каждой из кластеризованных групп, посредством статистической обработки и визуализирует результат анализа (этап S5).
[0035] Согласно настоящему изобретению распространение продукта, оснащенного компонентом, управляется с помощью несхожести между поверхностями компонента (различий между отдельными предметами), вызванными различиями между параметрами в производственном устройстве и этапе производства.
[0036] Дополнительно, когда кластеризация продуктов выполняется с помощью параметров в производственном устройстве и на этапе производства, обычно существуют многие виды параметров, которые должны быть записаны, затрудняя таким образом запись всех различных видов параметров. Кроме того, в этом случае, требуется устанавливать большой объем памяти в компьютерном устройстве, тем самым, увеличивая потребление энергии компьютерным устройством и увеличивая затраты, ассоциированные с памятью. Настоящее изобретение может преодолевать такие недостатки.
[0037] Хотя вышеприведенное описание иллюстрировало пример сравнения с помощью характерного элемента изображения рисунка кожицы японской груши, настоящее изобретение не ограничивается этим. Например, блок 12 обработки кластеризации может использовать сами изображения рисунка кожицы японской груши вместо характерных элементов изображения.
[0038] Первый пример
Первый пример будет описан, как изображено на Фиг. 5, посредством примера использования застежки-молнии в качестве компонента, рисунка кожицы японской груши в качестве рисунка, и, кроме того, полного рисунка кожицы японской груши вогнутого фрагмента на язычке застежки-молнии в качестве предварительно определенной области, хотя не ограничивается этим. Дополнительно, как изображено на Фиг. 6, сумка, оснащенная застежкой-молнией, будет приведена в пример в качестве продукта, но продукт также не ограничивается особым образом. Кроме того, информация о распространении будет описана с помощью места таможенной очистки в качестве информации об условиях распространения.
[0039] Фиг. 7 - схема, иллюстрирующая обработку, чтобы формировать данные базы данных 11 журнала распространения в первом примере.
[0040] Поставщик компонента получает изображение в предварительно определенной области застежки-молнии после производства или отгрузки компонента и затем формирует характерный элемент изображения с помощью полученного изображения посредством компьютера, тем самым, формируя данные базы данных 61 характерных элементов изображения.
[0041] Когда продукт оснащается застежкой-молнией, поставляемой от поставщика компонента, производитель связывает информацию о продукте для продукта с характерным элементом изображения соответствующей застежки-молнии, чтобы сохранять информацию о продукте, тем самым, формируя данные базы данных 62 информации о продукте.
[0042] Менеджер таможенного учреждения или т.п. использует устройство 70 регистрации, изображенное на Фиг. 8, чтобы формировать данные базы данных 63 информации о распространении. Менеджер использует вышеупомянутый адаптер или т.п., чтобы захватывать изображение в предварительно определенной области застежки-молнии сумки в качестве продукта. В результате, блок 72 получения характерного элемента изображения получает характерный элемент изображения из захваченного изображения, и затем характерный элемент изображения сохраняется посредством связывания с информацией, указывающей место таможенной очистки, тем самым, формируя данные базы данных 63 информации о распространении.
[0043] Система 1 управления распространением формирует данные базы данных 11 журнала распространения посредством сбора информации (данных) по базе данных 61 характерных элементов изображения, базе данных 62 информации о продукте и базе данных 63 информации о распространении. На этом этапе номер метки группы не хранится в базе данных 11 журнала распространения.
[0044] Блок 12 обработки кластеризации считывает все характерные элементы изображения, сохраненные в базе данных 11 журнала распространения, вычисляет показатель сравнения каждой пары характерных элементов изображения и выполняет кластеризацию характерных элементов изображения на основе вычисленных показателей сравнения, чтобы выполнять группирование характерных элементов изображения. Затем, блок 12 обработки кластеризации назначает номер метки группы каждой группе и связывает номер метки группы с каждым характерным элементом изображения, сохраненным в базе данных 11 журнала распространения, чтобы сохранять номер метки группы в ней. Фиг. 7 изображает конкретный пример базы данных 11 журнала распространения. В этом примере номер 0001 метки группы включает в себя характерные элементы XXX, YYY и XYY изображения, а номер 0002 метки группы включает в себя характерные элементы ZZZ и ZYZ изображения.
[0045] Блок 13 анализа анализирует, последовательно в каждой группе, сформированной посредством кластеризации, информацию журнала распространения и информацию о продукте, связанную с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, посредством статистической обработки и визуализирует результат анализа. В примере на Фиг. 7 информация журнала распространения и информация о продукте, связанная с характерными элементами изображения, принадлежащими номеру 0001 метки группы, статистически обрабатываются, чтобы получать Америку и Канаду в качестве информации журнала распространения, и сумку A и сумку C в качестве информации о продукте. Кроме того, информация журнала распространения и информация о продукте, связанная с характерными элементами изображения, принадлежащими номеру 0002 метки группы, статистически обрабатываются, чтобы получать Китай и Гонконг в качестве информации журнала распространения и сумку B в качестве информации о продукте. Блок 13 анализа анализирует следующую информацию, полученную посредством статистической обработки:
Номер 0001 метки группы: Америка и Канада; сумка A и сумка C, и
Номер 0002 метки группы: Китай и Гонконг; сумка B.
Затем, блок 13 анализа отображает карту результатов анализа для визуализации, как изображено на Фиг. 9.
[0046] Выполнение анализа после кластеризации продукта, как описано выше, обеспечивает следующий полезный результат. Например, в случае, когда сумка C обнаружена как имеющая брак после продажи продукта, может быть видно, что, поскольку сумка C принадлежит номеру 0001 метки группы, достаточно отозвать сумку C, объявляя в Североамериканском регионе, что сумка C является целью отзыва, на основе карты, указывающей результат анализа.
[0047] Кроме того, выполнение анализа после кластеризации продукта, как описано выше, обеспечивает следующий полезный результат. Например, при вводе информации о распространении с помощью устройства 70 регистрации, даже если существует что-то отсутствующее в информации о продукте или информации о распространении, вышеописанный результат анализа предоставляет возможность предположения информации о продукте или информации о распространении.
[0048] Второй пример
Второй пример будет описан, как и в первом примере, посредством примера использования застежки-молнии в качестве компонента, рисунка кожицы японской груши в качестве рисунка, и, кроме того, полного рисунка кожицы японской груши вогнутого фрагмента на язычке застежки-молнии, которой оснащается сумка, в качестве предварительно определенной области. Информация о распространении второго примера будет описана с помощью места таможенной очистки в качестве информации об условиях распространения, описанной в первом примере, и результата сравнения в качестве информации сравнения. Фиг. 10 - схема, иллюстрирующая обработку, чтобы формировать данные базы данных 11 журнала распространения во втором примере.
[0049] База данных 61 характерных элементов изображения, база данных 62 информации о продукте и база данных 63 информации о распространении являются такими же, что и в первом примере, и, таким образом, их описание опущено. Поскольку база данных 62 информации о продукте является базой данных, сформированной производителем, каждый характерный элемент изображения сумки, сохраненный в базе данных 62 информации о продукте, является характерным элементом изображения рисунка кожицы японской груши в предварительно определенной области застежки, которой оснащается сумка как подлинный продукт.
[0050] Сверяющий, который определяет подлинность продукта, формирует данные базы данных 64 информации сравнения с помощью системы сравнения, которая показана на Фиг. 11. В частности, сверяющий сначала захватывает изображение рисунка кожицы японской груши в предварительно определенной области застежки-молнии сумки в качестве продукта посредством камеры мобильного терминала 2 с помощью вышеупомянутого адаптера или т.п. и передает захваченное изображение устройству 91 сравнения. Блок 93 извлечения характерного элемента изображения устройства 91 сравнения извлекает характерный элемент изображения из переданного изображения кожицы японской груши. Затем, блок 92 определения определяет, включен или нет характерный элемент изображения, такой же, что и извлеченный характерный элемент изображения, в базу данных 62 информации о продукте (Да или Нет). Когда определение является положительным, блок 92 определения связывает информацию, указывающую, что продукт является подлинным продуктом, в качестве информации сравнения, с извлеченным характерным элементом изображения и сохраняет информацию в базе данных 64 информации сравнения, тем самым, формируя данные базы данных 64 информации сравнения. С другой стороны, когда определение является отрицательным, блок 92 определения связывает информацию, указывающую, что продукт является поддельным продуктом, в качестве информации сравнения, с извлеченным характерным элементом изображения и сохраняет информацию в базе данных 64 информации сравнения, тем самым формируя данные базы данных 64 информации сравнения.
[0051] Система 1 управления распространением формирует данные базы данных 11 журнала распространения, как изображено на Фиг. 10, собирая информацию из базы данных 61 характерных элементов изображения, базы данных 62 информации о продукте, базы данных 63 информации о распространении и базы данных 64 информации сравнения. На этом этапе номер метки группы не хранится в базе данных 11 журнала распространения.
[0052] Блок 12 обработки кластеризации считывает все характерные элементы изображения, сохраненные в базе данных 11 журнала распространения, вычисляет показатель сравнения каждой из всех комбинаций (пар) характерных элементов изображения и выполняет кластеризацию характерных элементов изображения на основе вычисленных показателей сравнения, чтобы выполнять группирование характерных элементов изображения. Затем, блок 12 обработки кластеризации назначает номер метки группы каждой группе и связывает номер метки группы с каждым характерным элементом изображения, сохраненным в базе данных 11 журнала распространения, и сохраняет номер метки группы в ней. На Фиг. 10 изображается конкретный пример базы данных 11 журнала распространения. В этом примере номер 0001 метки группы включает в себя характерные элементы XXX, YYY и XYY изображения, номер 0002 метки группы включает в себя характерные элементы ZZZ и ZYZ изображения, а номер 0010 метки группы включает в себя характерные элементы MMM, NNN и NAN изображения.
[0053] Блок 13 анализа анализирует, последовательно в каждой группе, сформированной посредством кластеризации, информацию об условиях распространения и информацию о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, посредством статистической обработки и визуализирует результат анализа. В примере на Фиг. 10 информация журнала распространения и информация о продукте, связанная с характерными элементами изображения, принадлежащими группе с номером 0001 метки, статистически обрабатываются, чтобы получать результат, в котором в качестве информации об условиях распространения, информацией результата сравнения является подлинный продукт, информацией о распространении является Америка и Канада, а информацией о продукте является сумка A и сумка C. Дополнительно, информация журнала распространения и информация о продукте, связанные с характерными элементами изображения, принадлежащими группе с номером 0002 метки, статистически обрабатываются, чтобы получать результат, в котором в качестве информации об условиях распространения, информацией о результате сравнения является подлинный продукт, информацией о распространении является Китай и Гонконг, а информацией о продукте является сумка B. Кроме того, информация журнала распространения и информация о продукте, связанные с характерными элементами изображения, принадлежащими группе с номером 0010 метки, статистически обрабатываются, чтобы получать результат, в котором в качестве информации об условиях распространения, результатом сравнения является поддельный продукт, информацией о распространении является Япония и Корея, а информацией о продукте является неизвестный. Блок 13 анализа анализирует следующий результат, полученный посредством статистической обработки:
Номер 0001 метки группы: Америка и Канада; сумка A и сумка C; подлинный продукт,
Номер 0002 метки группы: Китай и Гонконг; сумка B; подлинный продукт, и
Номер 0010 метки группы: Япония и Корея; неизвестная и сумка B; поддельный продукт.
Блок 13 анализа визуализирует результат анализа. Здесь, анализ поддельного продукта выполняется, чтобы получать результат анализа, в котором поддельный продукт обнаруживается в Японии и Корее и является, главным образом, сумкой B. Фиг. 12 изображает результат анализа, отображенный на карте.
[0054] Второй пример может визуализировать ситуацию распространения поддельного продукта, типа того, что поддельный продукт распространяется в Японии и Корее. Это, например, указывает страну, куда поддельный продукт легко доставить, и страну, где поддельный продукт вероятно должен быть произведен, так что второй пример может быть полезен для предотвращения быстрого распространения поддельного продукта и улучшения предотвращения производства поддельного продукта.
[0055] Дополнительно, выполнение анализа после кластеризации продукта, как описано выше, предоставляет возможность предположения информации о продукте или информации о распространении, даже если изображение вводится в устройство 91 сравнения, и вводится только информация сравнения.
[0056] Третий пример
Третий пример будет описан относительно примера, в котором информация о продавце сохраняется вместо местоположения таможенной очистки, описанного в первом примере. Фиг. 13 изображает пример базы данных 11 журнала распространения в третьем примере. Описание выполняется с таким предположением, что данные базы данных 11 журнала распространения уже сформированы с помощью способа, описанного в первом примере.
[0057] В третьем примере, в случае, когда обнаруживается бракованный компонент, получается характерный элемент изображения рисунка кожицы японской груши бракованного компонента. Затем, характерный элемент изображения бракованного компонента и характерные элементы изображения в базе данных 11 журнала распространения кластеризуются, и информация о продавце, связанная с характерным элементом изображения, принадлежащим той же группе, что и характерный элемент изображения бракованного компонента, анализируются. Это предоставляет возможность отзыва уже отгруженного продукта, оснащенного бракованным компонентом. Отметим, что вместо информации о продавце может также быть сохранена информация о покупателе, чтобы получать тот же полезный результат.
[0058] Дополнительно, когда производитель арестован по подозрению в производстве поддельного продукта, возможно получать характерный элемент изображения рисунка кожицы японской груши компонента, произведенного производителем, или компонента, которым оснащен продукт, произведенный производителем, и расследовать другое преступление производителя на основе характерного элемента изображения. В этом случае расследование другого преступления производителя может быть выполнено посредством кластеризации полученного характерного элемента изображения и характерных элементов изображения в базе данных 11 журнала распространения и затем анализа информации журнала распространения по продавцу и т.п., связанной с характерным элементом изображения, принадлежащим той же группе, что и полученный характерный элемент изображения.
[0059] Четвертый пример
Четвертый пример будет описан, касаясь примера, в котором, в качестве информации о распространении, информация о дате продажи сохраняется в дополнение к месту таможенной очистки, описанному в первом примере. Фиг. 14 изображает пример базы данных 11 журнала распространения в четвертом примере. Здесь, описание выполняется с таким предположением, что данные базы данных 11 журнала распространения уже сформированы с помощью способа, описанного в первом примере.
[0060] Блок 13 анализа визуализирует результат, полученный посредством статистической обработки продажи продукта в каждой стране в течение предварительно определенного периода.
[0061] Использование результата анализа посредством четвертого примера предоставляет возможность, например, производителю продукта узнавать тенденцию рынка. Соответственно, для того, чтобы регулировать объем производства компонента или объем производства продукта, производитель может использовать результат, визуализированный посредством четвертого примера, для корректировки объема выпуска, такой как увеличение или уменьшение в количествах производственных устройств и работников. Кроме того, результат анализа посредством четвертого примера может быть использован для корректировки пункта назначения отгрузки. Кроме того, результат анализа посредством четвертого примера предоставляет возможность производителю улавливать сезонную тенденцию продаж.
[0062] Терминал вышеописанного настоящего изобретения может быть сформирован посредством аппаратных средств, как очевидно из описания, которое приведено выше, но может также быть выполнен посредством компьютерной программы.
[0063] В случае такой структуры терминал включает в себя процессор и программную память, и процессор, управляемый с помощью программы, сохраненной в программной памяти, выполняет те же функции и операции, что и блок обработки кластеризации и блок анализа в вышеописанном примерном варианте осуществления. Некоторые из функций примерного варианта осуществления, описанного выше, могут также быть выполнены посредством компьютерной программы.
[0064] В то время как примерный вариант осуществления и примеры были иллюстрированы в данном документе выше, чтобы описывать настоящее изобретение, настоящее изобретение необязательно ограничивается вышеописанным примерным вариантом осуществления и примерами и может быть модифицировано в различных формах, чтобы быть реализованным в рамках его технической концепции.
[0065] (Дополнительное примечание 1)
Способ управления продуктом, содержащий:
кластеризацию базы данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается, по меньшей мере, с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения; и
анализ, с помощью статистической обработки, одной или обеих из информации о распространении и информации о продукте, связанной с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
[0066] (Дополнительное примечание 2)
Способ управления продуктом согласно дополнительному примечанию 1, при этом характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства компонента.
[0067] (Дополнительное примечание 3)
Способ управления продуктом согласно дополнительному примечанию 1 или 2, при этом рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на компоненте.
[0068] (Дополнительное примечание 4)
Способ управления продуктом согласно дополнительному примечанию 2 или 3, при этом предварительно определенная область является вогнутым фрагментом компонента.
[0069] (Дополнительное примечание 5)
Способ управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 1-4, при этом компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
[0070] (Дополнительное примечание 6)
Способ управления продуктом согласно дополнительному примечанию 5, при этом застегивающий компонент является, по меньшей мере, любым из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
[0071] (Дополнительное примечание 7)
Способ управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 1-6, при этом рисунок специально предусматривается на изделии для выполнения статистической обработки.
[0072] (Дополнительное примечание 8)
Устройство управления продуктом включает в себя базу данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается, по меньшей мере, с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта;
средство обработки кластеризации, которое выполняет кластеризацию базы данных журнала информации о распространении на основе характерного элемента изображения; и
блок анализа, который, с помощью статистической обработки, анализирует одну или обе из информации о распространении и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
[0073] (Дополнительное примечание 9)
Устройство управления продуктом согласно дополнительному примечанию 8, при этом характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства компонента.
[0074] (Дополнительное примечание 10)
Устройство управления продуктом согласно дополнительному примечанию 8 или 9, при этом рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на компоненте.
[0075] (Дополнительное примечание 11)
Устройство управления продуктом согласно дополнительному примечанию 9 или 10, при этом предварительно определенная область является вогнутым фрагментом компонента.
[0076] (Дополнительное примечание 12)
Устройство управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 8-11, при этом компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
[0077] (Дополнительное примечание 13)
Устройство управления продуктом согласно дополнительному примечанию 12, при этом застегивающий компонент является, по меньшей мере, любым компонентом из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
[0078] (Дополнительное примечание 14)
Устройство управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 8-13, при этом рисунок специально предусматривается на изделии для выполнения статистической обработки.
[0079] (Дополнительное примечание 15)
Система управления продуктом включает в себя:
базу данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается, по меньшей мере, с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта;
средство обработки кластеризации, которое выполняет кластеризацию базы данных журнала информации о распространении на основе характерного элемента изображения; и
блок анализа, который, с помощью статистической обработки, анализирует одну или обе из информации о распространении и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
[0080] (Дополнительное примечание 16)
Система управления продуктом согласно дополнительному примечанию 15, при этом характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства компонента.
[0081] (Дополнительное примечание 17)
Система управления продуктом согласно дополнительному примечанию 15 или 16, при этом рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на компоненте.
[0082] (Дополнительное примечание 18)
Система управления продуктом согласно дополнительному примечанию 16 или 17, при этом предварительно определенная область является вогнутым фрагментом компонента.
[0083] (Дополнительное примечание 19)
Система управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 15-18, при этом компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
[0084] (Дополнительное примечание 20)
Система управления продуктом согласно дополнительному примечанию 19, при этом застегивающий компонент является, по меньшей мере, любым компонентом из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
[0085] (Дополнительное примечание 21)
Система управления продуктом согласно любому из дополнительных примечаний 15-20, при этом рисунок специально предусматривается на изделии для выполнения статистической обработки.
[0086] (Дополнительное примечание 22)
Программа для устройства управления продуктом, при этом программа инструктирует устройству управления продуктом выполнять:
обработку, чтобы выполнять кластеризацию базы данных журнала информации о распространении, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, связывается, по меньшей мере, с одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения; и
обработку, чтобы, с помощью статистической обработки, анализировать одну или обе из информации о распространении и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
[0087] Эта заявка основана на и притязает на приоритет заявки на патент (Япония) номер 2012-172700, поданной 3 августа 2012 года, раскрытие которой полностью содержится в данном документе по ссылке.
Список номеров ссылок
[0088] 1 система управления
11 база данных журнала распространения
12 блок обработки кластеризации
13 блок анализа
70 устройство регистрации
71 фотографирующее устройство
72 блок получения характерного элемента изображения
91 устройство сравнения
92 блок определения
93 блок извлечения характерного элемента изображения

Claims (30)

1. Компьютерно-реализуемый способ анализа данных, относящихся к продукту, содержащий этапы, на которых:
выполняют кластеризацию данных базы данных журнала информации о распространении продукта, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, которым оснащен продукт, связывается с по меньшей мере одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении продукта, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения, при этом характерные элементы изображения, хранящиеся в базе данных журнала информации о распространении продукта, сравниваются друг с другом и кластеризуются посредством использования показателя сравнения, вычисленного на основе результата сравнения; и
анализируют с помощью статистической обработки одну или обе из информации о распространении продукта и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
2. Способ анализа данных по п. 1, в котором характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства упомянутого компонента.
3. Способ анализа данных по п. 1, в котором упомянутый рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на упомянутом компоненте.
4. Способ анализа данных по п. 2, в котором упомянутая предварительно определенная область является вогнутым фрагментом упомянутого компонента.
5. Способ анализа данных по п. 1, в котором упомянутый компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
6. Способ анализа данных по п. 1, в котором упомянутый компонент является по меньшей мере любым одним из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
7. Устройство анализа данных, относящихся к продукту, содержащее:
блок обработки кластеризации, который выполняет кластеризацию данных базы данных журнала информации о распространении продукта, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, которым оснащен продукт, связывается с по меньшей мере одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении продукта, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения, при этом характерные элементы изображения, хранящиеся в базе данных журнала информации о распространении продукта, сравниваются друг с другом и кластеризуются посредством использования показателя сравнения, вычисленного на основе результата сравнения; и
блок анализа, который, с помощью статистической обработки, анализирует одну или обе из информации о распространении продукта и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
8. Устройство анализа данных по п. 7, при этом характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства упомянутого компонента.
9. Устройство анализа данных по п. 7, при этом упомянутый рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на упомянутом компоненте.
10. Устройство анализа данных по п. 8, при этом упомянутая предварительно определенная область является вогнутым фрагментом упомянутого компонента.
11. Устройство анализа данных по п. 7, при этом упомянутый компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
12. Устройство анализа данных по п. 7, при этом упомянутый компонент является, по меньшей мере, любым одним из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
13. Система анализа данных, относящихся к продукту, содержащая:
блок обработки кластеризации, который выполняет кластеризацию данных базы данных журнала информации о распространении продукта, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, которым оснащен продукт, связывается с по меньшей мере одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении продукта, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения, при этом характерные элементы изображения, хранящиеся в базе данных журнала информации о распространении продукта, сравниваются друг с другом и кластеризуются посредством использования показателя сравнения, вычисленного на основе результата сравнения; и
блок анализа, который с помощью статистической обработки анализирует одну или обе из информации о распространении продукта и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
14. Система анализа данных по п. 13, при этом характерный элемент изображения является рисунком в предварительно определенной области, сформированным в процессе производства упомянутого компонента.
15. Система анализа данных по п. 13, при этом упомянутый рисунок является рисунком кожицы японской груши, сформированным на упомянутом компоненте.
16. Система анализа данных по п. 14, при этом упомянутая предварительно определенная область является вогнутым фрагментом упомянутого компонента.
17. Система анализа данных по п. 13, при этом упомянутый компонент является литым изделием, выполненным посредством формования.
18. Система анализа данных по п. 13, при этом упомянутый компонент является по меньшей мере любым одним из застегивающих компонентов из застежки-молнии, застежки-"липучки", застежки-защелки, рельсовой застежки, пряжки, стопора шнурка, регулятора ремня, кольцевого захвата, пуговицы-кнопки и кнопки.
19. Носитель информации, который хранит компьютерную программу для устройства анализа данных, относящихся к продукту, при этом компьютерная программа предписывает устройству анализа данных выполнять:
обработку, чтобы выполнять кластеризацию данных базы данных журнала информации о распространении продукта, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, которым оснащен продукт, связывается с по меньшей мере одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении продукта, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения, при этом характерные элементы изображения, хранящиеся в базе данных журнала информации о распространении продукта, сравниваются друг с другом и кластеризуются посредством использования показателя сравнения, вычисленного на основе результата сравнения; и
обработку, чтобы с помощью статистической обработки анализировать одну или обе из информации о распространении продукта и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
20. Устройство анализа данных, относящихся к продукту, содержащее:
средство обработки кластеризации для выполнения кластеризации данных базы данных журнала информации о распространении продукта, в которой характерный элемент изображения рисунка, сформированного на поверхности компонента, которым оснащен продукт, связывается с по меньшей мере одной из информации о продукте, касающейся продукта, оснащенного компонентом, и информации о распространении продукта, касающейся распространения продукта, на основе характерного элемента изображения, при этом характерные элементы изображения, хранящиеся в базе данных журнала информации о распространении продукта, сравниваются друг с другом и кластеризуются посредством использования показателя сравнения, вычисленного на основе результата сравнения; и
средство анализа, чтобы с помощью статистической обработки анализировать одну или обе из информации о распространении и информации о продукте, связанных с характерным элементом изображения, принадлежащим каждой группе, полученной посредством кластеризации.
RU2015107210A 2012-08-03 2013-08-02 Способ анализа данных, устройство анализа данных, система анализа данных и носитель информации RU2628487C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012-172700 2012-08-03
JP2012172700 2012-08-03
PCT/JP2013/070986 WO2014021448A1 (ja) 2012-08-03 2013-08-02 生産物管理方法、生産物管理装置、生産物管理システム、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015107210A RU2015107210A (ru) 2016-09-27
RU2628487C2 true RU2628487C2 (ru) 2017-08-17

Family

ID=50028111

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015107210A RU2628487C2 (ru) 2012-08-03 2013-08-02 Способ анализа данных, устройство анализа данных, система анализа данных и носитель информации

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20150205855A1 (ru)
EP (1) EP2881819A4 (ru)
JP (2) JP6409572B2 (ru)
CN (1) CN104603703B (ru)
RU (1) RU2628487C2 (ru)
WO (1) WO2014021448A1 (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150205855A1 (en) * 2012-08-03 2015-07-23 Nec Corporation Product management method, product management device, product management system, and program
WO2016128020A1 (de) 2015-02-09 2016-08-18 Siemens Aktiengesellschaft Produktionsmodul, produktionssystem sowie verfahren zum betreiben eines produktionsmoduls
WO2016157707A1 (ja) * 2015-03-30 2016-10-06 日本電気株式会社 表操作システム、方法およびプログラム
CN106570703A (zh) * 2015-10-09 2017-04-19 阿里巴巴集团控股有限公司 商品对象鉴定信息处理方法及装置
US11501989B2 (en) * 2017-10-12 2022-11-15 Weiping Shi Control product flow of semiconductor manufacture process
US11854185B2 (en) * 2018-11-29 2023-12-26 Nec Corporation Individual identification apparatus
US20220099157A1 (en) 2019-01-28 2022-03-31 Mitsuboshi Belting Ltd. V-ribbed belt and method for producing same
WO2023188115A1 (ja) * 2022-03-30 2023-10-05 三菱電機株式会社 半導体デバイス、半導体デバイスの製造方法及び半導体デバイスの識別方法
CN115858308B (zh) * 2022-12-30 2023-06-30 珠海市众知科技有限公司 基于大数据的自动化加工信息智能监测系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5005264A (en) * 1989-03-14 1991-04-09 Stanley Breen Fastener for closing flexible bags and the like
RU2175284C2 (ru) * 1999-07-15 2001-10-27 Акционерное общество "АвтоВАЗ" Устройство для маркировки деталей

Family Cites Families (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4170569B2 (ja) * 2000-06-02 2008-10-22 大日本印刷株式会社 基板選択装置
JP2003082515A (ja) * 2001-09-10 2003-03-19 Nec Corp 製品販売システム
US20030080191A1 (en) * 2001-10-26 2003-05-01 Allen Lubow Method and apparatus for applying bar code information to products during production
JP2004029860A (ja) * 2002-05-20 2004-01-29 Systems Reseach Ltd 商品コードが付された商品、商品情報照会システム、商品情報照会装置及びｐｏｓシステム
CN100390824C (zh) * 2002-06-29 2008-05-28 北京兆信信息技术有限公司 产品的防伪和物流综合管理方法及其系统
US7082347B2 (en) * 2002-08-07 2006-07-25 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Autosetpoint registration control system and method associated with a web converting manufacturing process
JP4040559B2 (ja) * 2003-09-19 2008-01-30 シャープ株式会社 照明装置，液晶表示装置および電子機器
US7620571B2 (en) * 2003-10-29 2009-11-17 Sap Ag Method and computer program product for performing an off-line product availability check at a user computer
US7752137B2 (en) * 2003-11-03 2010-07-06 Meyers Printing Company Authentication and tracking system
US7788134B1 (en) * 2005-03-25 2010-08-31 A9.Com, Inc. Method and system for displaying items using geographic attributes
US7646895B2 (en) * 2005-04-05 2010-01-12 3Vr Security, Inc. Grouping items in video stream images into events
US20070088600A1 (en) * 2005-10-19 2007-04-19 Marathon Petroleum Llc Database and information software application for managing, tracking and disseminating product specifications and product sample analytical data in a petroleum refining, storage and transportation operation
US20080028360A1 (en) * 2006-07-31 2008-01-31 Picciotto Carl E Methods and systems for performing lithography, methods for aligning objects relative to one another, and nanoimprinting molds having non-marking alignment features
US8214345B2 (en) * 2006-10-05 2012-07-03 International Business Machines Corporation Custom constraints for faceted exploration
US20080285847A1 (en) * 2007-05-15 2008-11-20 Panwar Davender K Dynamo color coding system to validate, authenticate goods and services
US9058615B2 (en) * 2007-10-02 2015-06-16 Elady Limited Product evaluation system and product evaluation method
JP5103212B2 (ja) * 2008-02-12 2012-12-19 クラレファスニング株式会社 伸縮性結束バンド
JP4539728B2 (ja) * 2008-02-15 2010-09-08 カシオ計算機株式会社 出所確認システム、プリンタ、サーバおよび表示端末
JP2009262165A (ja) * 2008-04-22 2009-11-12 Digital Information Technologies Kk 成形品およびその管理方法
US8489445B1 (en) * 2008-12-19 2013-07-16 Amazon Technologies, Inc. Determining and displaying item preferences associated with geographic areas
US8655923B2 (en) * 2008-12-19 2014-02-18 Sap Ag Simple aggregate mode for transactional data
JP5254893B2 (ja) * 2009-06-26 2013-08-07 キヤノン株式会社 画像変換方法及び装置並びにパターン識別方法及び装置
WO2011044497A2 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 Edgenet, Inc. Automatic method to generate product attributes based solely on product images
JP5440091B2 (ja) * 2009-10-21 2014-03-12 大日本印刷株式会社 生産地情報確認システム
TWI420002B (zh) * 2009-12-11 2013-12-21 Japan Super Quartz Corp 氧化矽玻璃坩堝
US20110276502A1 (en) * 2010-05-06 2011-11-10 DACOM S.p.A. Centralized and computerized control system for checking the authenticity of a product
JP5563898B2 (ja) * 2010-06-18 2014-07-30 パナソニック株式会社 調光制御装置
WO2011163296A2 (en) * 2010-06-24 2011-12-29 Yariv Glazer Methods of marking products to permit tracking their later identification and tracking, applications of such methods, and products produced by such methods
EP2591697B1 (en) * 2010-07-07 2019-09-11 YKK Corporation Slide fastener
FR2962828B1 (fr) * 2010-07-19 2012-08-17 Advanced Track & Trace Procedes et dispositifs de marquage et d'authentification d'un produit par un consommateur.
US8261972B2 (en) * 2010-10-11 2012-09-11 Andrew Ziegler Stand alone product, promotional product sample, container, or packaging comprised of interactive quick response (QR code, MS tag) or other scan-able interactive code linked to one or more internet uniform resource locators (URLs) for instantly delivering wide band digital content, promotions and infotainment brand engagement features between consumers and marketers
JP5571528B2 (ja) 2010-10-28 2014-08-13 株式会社日立製作所 生産情報管理装置および生産情報管理方法
JP5637892B2 (ja) 2011-02-17 2014-12-10 株式会社ショーワ 油圧緩衝器のチェックバルブ構造
WO2012121167A1 (ja) * 2011-03-04 2012-09-13 日本電気株式会社 個体識別システム、個体識別方法及びそれらに用いられる装置、プログラム
EP2506301A2 (en) * 2011-03-31 2012-10-03 Yamaichi Electronics Co., Ltd. Luminous-body flexible board and luminous device
US20140195382A1 (en) * 2011-07-29 2014-07-10 Nec Corporation Collation/retrieval system, collation/retrieval server, image feature extraction apparatus, collation/retrieval method, and program
US20150371259A1 (en) * 2011-11-30 2015-12-24 Ping Wu Local analytics
US9026631B2 (en) * 2012-01-24 2015-05-05 International Business Machines Corporation Business-to-business social network
US20130247280A1 (en) * 2012-03-20 2013-09-26 Kenrick R. Haggard Shirt Stay
US20130290360A1 (en) * 2012-04-30 2013-10-31 John Cunningham Consumable identifier
US20140032378A1 (en) * 2012-07-30 2014-01-30 Budimir Damnjanovic Product authentication process and system for preventing counterfeiting and piracy in market distribution channels
US20150205855A1 (en) * 2012-08-03 2015-07-23 Nec Corporation Product management method, product management device, product management system, and program
US8533075B1 (en) * 2013-02-13 2013-09-10 AgileQR, Inc. Systems and methods for biomedical track and trace

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5005264A (en) * 1989-03-14 1991-04-09 Stanley Breen Fastener for closing flexible bags and the like
RU2175284C2 (ru) * 1999-07-15 2001-10-27 Акционерное общество "АвтоВАЗ" Устройство для маркировки деталей

Also Published As

Publication number Publication date
JP6409572B2 (ja) 2018-10-24
JP2019012559A (ja) 2019-01-24
JPWO2014021448A1 (ja) 2016-07-21
CN104603703B (zh) 2017-07-25
RU2015107210A (ru) 2016-09-27
EP2881819A4 (en) 2016-04-20
WO2014021448A1 (ja) 2014-02-06
US20150205855A1 (en) 2015-07-23
JP6863354B2 (ja) 2021-04-21
EP2881819A1 (en) 2015-06-10
CN104603703A (zh) 2015-05-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2628487C2 (ru) Способ анализа данных, устройство анализа данных, система анализа данных и носитель информации
US11233975B2 (en) Verification method, verification system, verification apparatus, and program therefor
JP2020161149A (ja) 真贋判定方法、真贋判定システム、及びそのプログラム
JP6455679B2 (ja) 識別システム、識別方法、照合装置及びプログラム
US10540548B2 (en) Comparison system, comparison apparatus, comparison method, and program
US20150154760A1 (en) Verification method, verification system, apparatus, verification apparatus, and program
JP6632288B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
EP2975575A1 (en) Identification method, identification system, identification device and program
JPWO2014163014A1 (ja) 識別システム、識別方法、照合装置及びプログラム
US20200364513A1 (en) Image based counterfeit detection
CN107729502A (zh) 一种卡口车辆个性化特征智能检索系统及方法
CN108288274A (zh) 模具检测方法、装置以及电子设备
CN114186933A (zh) 一种冷链食品智能监管平台
Nair et al. Analysis and detection of infected fruit part using improved K-means clustering and segmentation techniques
Tootooni Sensor based monitoring of multidimensional complex systems using spectral graph theory
JP2010191564A (ja) 特性解析方法および装置、特性分類方法および装置、上記特性解析方法または特性分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP6902396B2 (ja) 画像分類機能付製造装置
TW202201271A (zh) 個體識別系統
Pinto et al. Automatic Visual Inspection of Ceramic Plates based on SIFT and SURF Descriptors
Moretti Detecting nonstationarities in image sequences