WO2009110538A1 - 発送物区分装置、発送物区分方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

　発送区分装置は、特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め格納する登録特徴データ格納手段と、収納体に収納された発送物を撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力された第２の画像データを収納体に収納された全ての発送物分格納する検索画像データ格納手段と、検索画像データ格納手段により格納された第２の画像データを検索キーとして登録特徴データ格納手段を検索して、第２の画像データと第１の画像データとの一致度を求め、一致度の高い前記第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する照合手段と、を備える。

Description

発送物区分装置、発送物区分方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体

　本発明は、風袋等の収納体に収納された郵便物等の発送物を区分するための発送物区分装置、発送物区分方法、この方法を実行するプログラムおよびこのプログラムを記録する記録媒体に関する。

　従来、この種の発送物区分装置として、例えば特定可能な風袋に格納された発送物に対し、収集時に発送物の宛先住所を、発送物を撮像して得た画像から算出した数値と関連付けて登録しておき、配達時には、発送物に対して再度撮像して得た画像から算出した数値を検索キーとして宛先住所を読み出し、この住所によって区分を行う発送物区分装置が提案されている（例えば特許文献１）。

　ここで、収集時とは、発送物が差出人から集積拠点に集められ、宛先住所毎に仕分けされる時点を意味する。集積拠点には発送物区分機があり、発送物の宛先住所を、発送物を撮像して得た画像から算出した数値と関連付けて登録しておく。宛先住所データは、撮像時に光学文字読み取り装置（OCR）で自動的に生成するか、あるいは、人手により配送物の画像を目視し打鍵入力する。各発送物はそれぞれ宛先住所への配達に都合のよい配達拠点毎に区分され、その区分毎に一定の個数単位に風袋にまとめられる。風袋は、同じ配達拠点向けのその他の風袋とともに、配達拠点に搬送される。この風袋は、一般的には、風袋に記載された番号で管理されているが、機械が認識できるようになっているかは当業者発送システムによる。

　また、ここで配達時とは、発送物が配達拠点に風袋にまとめられて到着し、町毎、丁目毎または番地毎に仕分けされる時点を意味する。配達拠点にも、発送物区分機と同じ装置がある。収集拠点と配達拠点の発送物区分機は、同じ機能を有し、収集時に登録したデータは、いずれの拠点の発送物区分機からもアクセス可能である。風袋中の発送物は、配達拠点にある発送物区分機を用いて発送物の画像をもう一度撮像し、その画像から検索用の数値データを算出する。収集時に発送物に対して、予め数値データと関連付けて宛先住所データが格納されているので、検索用数値データをキーとして、収集時に登録した数値データの中から、一致するものを検索する。また、郵便物区分方法に関して、この他に例えば特許文献２、３等が提案されている。尚、発送物は例えば郵便物等であり、ここでは薄手の個体とする。例えば、冊子小包、封書、はがきなどが該当する。
特表２００３－５１０１８３号公報 特開２００２－２１６０７４号公報 特開２０００－２６２９８４号公報

　上記特許文献１記載の発送物区分装置では、配達時に発送物の宛先住所を、風袋内発送物を撮像して得た画像から算出した数値を検索キーとし、収集時に予め登録済みの風袋内の全発送物に対して風袋内発送物を撮像して得た画像から算出した数値のうち、一致するものを検索する。この検索は、風袋内発送物に対応する全数値データに対して逐次的に行う。一致する数値データが判明した時点で直ちに、その数値データに関連付けて登録されている宛先住所を出力する。

　しかしながら、一致する数値データが判明した時点で直ちに、その数値データに関連付けて登録されている宛先住所を出力する特許文献１の方法の場合、収集時に発送物の撮像に使う撮像デバイスと、配達時に発送物の撮像に使う撮像デバイスとの個体差や、搬送時の発送物自身の折れなどの物理的ダメージ、撮像時の発送物回転などの影響で、同じ発送物でも、収集時の撮像で得た画像から算出した数値データと、配達時の再撮像で得た画像から算出した数値データとが完全に一致する可能性は低い。これは同一発送物に対して収集時と配送時に得た画像が完全に一致ないことに起因する。画像自身を利用するより、画像から算出した数値データを使う方が一般的には一致はしやすい。

　一致と判断するために、数値の差に対してマージンを設定する方法が考えられる。ところが、このマージンのため、上記特許文献１の方法のように、一致と判定し、宛先住所を直ちに出力すると、その後の別の発送物に対して前記の宛先住所に対応する発送物に再度一致してしまうことがある。つまり、逐次的な検索においては、多対一の照合が発生する。このとき、後の発送物の方が一致度が高かった場合には、本来、そちらに一致すると判定するべきであり、誤照合が発生する。その結果、発送物の誤区分が起こるという問題があった。尚、他の特許文献２、３には、後述する本発明のように、収集時に発送物の宛先住所と画像の特徴を登録し、配送時に発送物を撮像した画像の特徴を検索キーとして上記登録データから宛先住所を抽出する技術については記載されていない。

　本発明はこのような実情を鑑みてなされたものであり、前記の多対一の照合に起因する誤照合を低減し、区分性能の高い発送物区分装置、発送物区分方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。

　本発明による発送物区分装置は、特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データの特徴と当該発送物の宛先住所データとを対にして予め格納する登録特徴データ格納手段と、収納体に収納された発送物を撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する画像入力手段と、画像入力手段により入力された第２の画像データを前記収納体に収納された全ての発送物分格納する検索画像データ格納手段と、検索画像データ格納手段により格納された第２の画像データを検索キーとして登録特徴データ格納手段を検索して、第２の画像データと第１の画像データとの一致度を求め、一致度の高い第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する照合手段と、を備えることを特徴とする。

　また、本発明による発送物区分方法は、特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め登録する登録工程と、収納体に収納された発送物を撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する画像入力工程と、画像入力工程により入力された第２の画像データを収納体に収納された全ての発送物分格納する格納工程と、格納工程により格納された第２の画像データを検索キーとして登録されたデータを検索して、第２の画像データと第１の画像データとの一致度を求め、一致度の高い第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する抽出工程と、を備え、抽出工程は、収納体に収納された全ての発送物に宛先住所を対応させた後に、発送物の宛先住所データを抽出することを特徴とする。

　本発明のプログラムは、特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め登録する処理と、収納体に収納された発送物を撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する処理と、入力する処理により入力された第２の画像データを収納体に収納された全ての発送物分格納する処理と、格納する処理により格納された第２の画像データを検索キーとして登録されたデータを検索して、第２の画像データと第１の画像データとの一致度を求め、一致度の高い第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

　本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、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。

　本発明によれば、配達時の発送物の誤区分を低減することができる。

　以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。

　本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係る発送物区分装置の概略構成例を概念的に示すブロック図である。ここでは、配送所における発送物区分装置である。この発送物区分装置により、集積所から送られてきた収納体としての風袋に収納された発送物の宛先住所を検出し、住所に基づいて区分けする。

　図１において、画像入力部４０１には、配送所のカメラで撮像した発送物の画像データ（第２の画像データ）が入力される。この画像データは、検索画像データ格納ＤＢ（データベース）３０１に格納される。登録特徴データ格納ＤＢ２０１には、集積所において、そこのカメラが発送物を撮像した画像データ（第１の画像データ）から作成された数値データと宛先住所データとが関連づけられて予め格納されている。照合部１０１は、検索画像データ格納ＤＢ３０１の画像データから数値データを作成し、この数値データを検索キーとして登録特徴データ格納ＤＢ２０１を検索し、その発送物の宛先住所データを抽出する。制御部１００は、全体を制御し、ＣＰＵ(Central　Processing　Unit)、プログラム等を格納するメモリを有する。

　図２は、本発明の実施形態に係る発送物区分装置が、配送時に実行する発送物区分処理の例を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１に示す発送物区分装置において、ＣＰＵが実行するソフトウェアおよびプログラムの処理手順である。

　ステップS１００１において、画像入力部４０１に、集積所から送られてきた同一風袋に格納されている発送物の個数Ｎを入力する。個数Ｎは、収集時において、登録特徴データ格納ＤＢ２０１に、例えば図３のように予め格納しておく。図３においては、１つの風袋番号に対して発送物番号１～Ｎ、各発送物の宛先住所データ等が記載される。この画像データは、検索画像データ格納ＤＢ３０１に格納される。

　次に、ステップS１００２において、画像入力部４０１に、Ｎ個のうちの最初の発送物に対する画像データを入力し、これを検索画像データ格納ＤＢ３０１に格納する。画像データの入力順序は、風袋に発送物が収納された順番である必要はなく、検索画像データ格納ＤＢ３０１には、Ｎ個分の画像データが一度に格納できればよい。

　次に、ステップS１００３において、照合部１０１は、検索画像データ格納ＤＢ３０１より、１通分（発送物１個分）の画像データを取り出し、この画像データの特徴を表す数値データを作成する。照合部１０１は、図４に示すように、数値データを算出する特徴抽出部１０３と、数値データの一致度を計算し、一致度の一番高い数値データを抽出して、Ｎ個の画像データ全てに対して住所データの対応を取る同定部１０２とを備える。

　特徴抽出部１０３における数値データの作成方法としては、例えば、「中居　他、特徴点の局所的配置に基づくディジタルカメラを用いた高速文書画像検索、　信学論、Ｊ８９－Ｄ、Ｎｏ．９、ｐｐ．２０４５－２０５４　（２００６）」に記載の方法を使えばよい。また、画像データの画像を構成する画素の値を用いることも可能である。その場合には、上記ステップS１００３を省略することが可能である。

　次に、ステップS１００４において、同定部１０２は、上記ステップS１００３において算出した数値データを検索キーとして、登録特徴データ格納ＤＢ２０１に登録済みの数値データから一致度の一番高い順に数値データの候補を抽出する。一番一致度の高い数値データを第１候補、以下、一致度の高い順に第２候補、第３候補とする。登録特徴データ格納ＤＢ２０１に登録済みの数値データは、図３のように構成される。

　ここで、一致度の計算方法としては、発送物１個分の数値データを１個のベクトルとして、例えば、類似度や距離尺度を用いればよい。類似度は、ベクトル同士の余弦（Ｃｏｓθ）に相当し、完全一致すれば類似度は１となる。従って、類似度を使う場合には、一番１に近いものが一致度の一番高いものと判定すればよい。また、距離尺度の場合には、ユークリッド距離が一般的であるが、前記ベクトルに対する要素間の差分の自乗和に対し平方根を計算すればよい。従って、距離尺度を用いる場合には、一番０（ゼロ）に近いものが一致度の一番高いものと判定すればよい。一方、数値データとして、画像データを用いる場合には、上記の一致度計算法の他に、正規化相関法、「Ｄ．Ｉ．Ｂａｒｎｅａ　ａｎｄ　Ｈ．Ｆ．Ｓｉｌｖｅｒｍａｎ，Ａ　Ｃｌａｓｓ　ｏｆ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　Ｆａｓｔ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，　Ｖｏｌ．ｃ－２１，Ｎｏ．２，ｐｐ．１７９－１
８６，　１９７２．」なども用いることが可能である。

　次に、ステップS１００５において、同定部１０２は、前記第１候補を照合結果として採用する。入力画像データと第１候補のＩＤ及び一致度の値をセットにして同定部１０２内に格納する。

　次に、ステップS１００６において、同定部１０２は、ＩＤが別の画像データに対して使用済み（対応済み）であるか否かを確認する。尚、Ｎ個の画像データのうち、最初の照合においては、必ずしも確認する必要はないのは自明である。ＩＤが別の画像データに対して使用されていなければ（ステップS１００６／ＮＯ）、上記ステップS１００２に戻り、次の画像データに対してステップ上記S１００３から上記ステップS１００６を繰り返す。また、ＩＤが既に使用されていた場合（ステップS１００６／ＹＥＳ）は、ステップS１００７に進む。

　この場合は、１つのＩＤを複数の画像データで競合していることになる。この競合を解消するために、ステップS１００７において、同定部１０２は、このＩＤを先に割り当てている画像データと現在の画像データの一致度を比較し、一致度の高い方にこのＩＤの割り当てを変更する。この時、先に割り当てていた画像データではなく、現在の画像データにＩＤが割り当てられることになった場合には、先に割り当てていた画像データに対するＩＤを次点の候補、この場合には、第２候補のものに変更する。

　次に、ステップS１００８において、同定部１０２は、競合対象となった２個の画像データに対して割り当て直されたＩＤと一致度のセットを同定部１０２内に格納する。

　次に、ステップS１００９において、照合部１０１は、全ての画像データに対する処理が終わったか否かを判定する。終わっていなければ（ステップS１００９／ＮＯ）、上記ステップS１００２に戻って、次の画像データに対して上記ステップS１００３以降を繰り返す。終わっているならば（ステップS１００９／ＹＥＳ）、同定部１０２内に格納してある、画像データとＩＤと一致度のセットデータを出力する。

　以上の処理プロセスによれば、配達時に、画像データの入力順序は、発送物が本実施の形態の発送物区分装置に供給される順序と同じであるから、画像データに対して割り当てられたＩＤから、そのＩＤに該当する宛先住所データを取り出せば、その住所データに基づいて、発送物を区分することができる。

　次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。図５は、本実施の形態による発送物区分装置が、配送時に実行する発送物区分処理の例を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１に示す発送物区分装置において、ＣＰＵが実行するソフトウェア、プログラムの処理手順を表す。

　ステップS２００１において、画像入力部４０１に、同一風袋に収納されている発送物の個数Ｎを入力する。個数Ｎは、収集時において、登録特徴データ格納ＤＢ２０１に、例えば図３のように格納しておく。

　次に、ステップS２００２において、画像入力部４０１に、Ｎ個のうちの最初の発送物に対する画像データを入力し、検索画像データ格納ＤＢ３０１に格納する。画像データの入力順序は、風袋に発送物が収納された順番である必要はない。検索画像データ格納ＤＢ３０１は、Ｎ個分の画像データが一度に格納できればよい。

　次に、ステップS２００３において、照合部１０１は、検索画像データ格納ＤＢ３０１より、１通分の画像データを取り出し、この画像データより数値データを作成する。

　次に、ステップS２００４において、照合部１０１は、入力画像データに対し、登録特徴データ格納ＤＢ２０１に登録済みの全ての数値データとの一致度を計算し、入力画像データと一致度をセットとして照合部１０１内に格納する。

　次に、ステップS２００５において、照合部１０１は、処理した画像データ数を確認する。もし、Ｎに達していなければ（ステップS２００５／ＮＯ）、上記ステップS２００２に戻り、上記ステップS２００２から上記ステップS２００４を繰り返す。Ｎに達したならば（ステップＳS００５／ＹＥＳ）、ステップS２００６に進む。

　次に、ステップS２００６において、照合部１０１は、Ｎ個分の画像データに対して計算された一致度の総和が最大となるような組み合わせを求める。

　次に、ステップS２００７において、照合部１０１は、第１の実施の形態で説明したＩＤが複数個の画像データに対して重複して割り当てられていないかを確認する。もし、重複して割り当てられていれば（ステップS２００７／ＹＥＳ）、ステップS２００８において、この競合を解消する。具体的には、上記第１の実施の形態のステップS１００７で説明したように、一致度の高い方の競合しているＩＤを与えればよい。また、重複して割り当てられていなければ（ステップS２００７／ＮＯ）、ステップS２００９へ進む。

　ステップS２００９において、照合部１０１は、Ｎ個の入力画像に対し、照合部１０１内に格納してある入力画像データと一致度のセットのデータを出力する。

　以上の処理プロセスによっても、配達時に、画像データの入力順序は、発送物が本実施の形態の発送物区分装置に供給される順序と同じであるから、画像データに対して割り当てられたＩＤから、そのＩＤに該当する宛先住所データを取り出せば、その住所データに基づいて、発送物を区分することができる。

　尚、上記第１の実施の形態および第２の実施の形態の発明の実施に係る発送物区分装置は、図６に示すような構成でも実現可能である。図６は、照合結果修正部５０１を新たに備える発送物区分装置であり、コンピュータの表示装置と入力装置で実現できる。照合結果修正部５０１の処理によるステップは、図２のステップS１００７、あるいは図３のステップS２００８に相当し、上述の競合の解消をオペレータが行う。コンピュータの表示装置に競合している画像データを表示装置、具体的にはディスプレイなどに表示させ、同時に登録特徴データ格納ＤＢ２０１に格納されている図５の表を併せて表示させる。それをオペレータが見ながら正しい対応関係を入力装置、具体的にはマウス、キーボードなどで入力すればよい。

　図７に、本実施の形態に係る発送物区分装置の構成例を示す。風袋から発送物を取り出し、スキャナ部６０２に供給する供給部６０１と、供給部６０１から供給された発送物から画像データを採取するためのカメラを用いたスキャナ部６０２と、スキャナ部６０２で採取された画像データを用いて、前述の第１、第２の実施の形態で説明した手段で対応する宛先住所データを抽出する画像照合部６０３と、発送物を画像照合部６０３で抽出された宛先住所データを使って宛先毎に区分する区分部６０４と、発送物をスキャナ部６０２から受け取り、区分部６０４に搬送する搬送装置６０５を備えている。

　風袋（１）には、郵便物（発送物）（１）の１…郵便物（１）のＮ、の発送物が収納されている。これらの発送物の宛先住所を得、住所に応じて発送物を区分し、区分セット１、２…Ｍに格納して配送する。

　風袋の番号は、風袋に電子タグ（ＲＦタグ）、バーコードが付与されていれば、供給部６０１にて自動的に読み取ればよい。風袋に印刷された数字や記号を用いる場合には、それを手動で入力すればよい。そのために供給部６０１は、例えば、図８に示すように、風袋番号入力部６１１と発送物供給部６２１を備えればよい。発送物供給部６２１は、風袋中から発送物を取り出し、スキャナ部６０２に発送物を供給するもので、現状の郵便区分装置の供給部で実現可能である。また、発送物の風袋番号入力部６１１は、通常の電子タグ（ＲＦタグ）リーダー、あるいはバーコードリーダーを用いればよい。また、風袋に印刷された数字や記号を入力する場合には、光学文字読み取り装置を使うことが可能である。また、手動で入力する場合には、オペレータがキーボードを使って入力すればよく、また、オペレータが風袋に印刷された数字や記号を読み上げた音声を音声認識で入力することも可能である。

　本実施の形態の発送物区分方法は、風袋に収納された全発送物に対して宛先住所データが得られたのちに区分する。従って、コンピュータ内に風袋に収納された全発送物のデータを保持する記憶手段が必要と同時に、風袋に収納された全発送物に対して住所データが得られるまでの間、発送物を保持しておく手段が必要となる。

　その手段を確保するためには、例えば、搬送部６０５において、風袋に収納された全発送物に対して宛先住所データが得られるまでの時間を確保するため、遅延部を設ければよい。この遅延部は、搬送装置６０５を搬送ベルトで構成する場合には、区分部６０４に到達するまでのベルト長を長くしてやればよい。あるいは搬送装置６０５で発送物１個ずつをパケットに収納して移動する場合でも、パケットの移動長を長くしてやればよく、パケットの搬送経路をループ状に構成してもよい。

　図９に、本実施形態に係る発送物区分装置の別の構成例を示す。上述した図７の構成例に対し、スキャナ部６０２で画像データの採取が終わった発送物を一時的に蓄積しておく一時集積部６０６を新たに備えている。本構成例では、一時集積部６０６を備えることにより、発送物を一時集積させることで、風袋に収納された全発送物に対して宛先住所データが得られるまでの時間を確保することができる。区分においては、スキャナ部６０２でスキャンした順序が変わらなければよいので、発送物が１個ずつ積み上がるような空間を確保すればよい。具体的には、例えば、スキャナ部６０２でスキャンが終わった発送物を順番に搬送装置６０５で上記空間に案内する。区分部６０４への供給時には、底部を開放することで、順番を変えずに区分部６０４へ発送物を供給する。上記空間を反転させて供給させてもよい。この場合には、順序が反転するので、区分部６０４における宛先住所データとの対応も反転させればよい。

　図１０に、本実施形態に係る発送物区分装置のさらに別の構成例を示す。上述した図７の構成例に対し、スキャナ部６０２の代わりに、スキャナアレイ部６０７を新たに備えている。スキャナアレイ部６０７は、スキャナ部６０２を複数並べたもので、複数の発送物に対して画像データを一度に収集できるようにしたものである。供給部６０１から搬送装置６０５で各スキャナ部へ搬送することにより実現できる。本構成例では、発送物の区分部６０４までの経路を並行に複数確保することで、風袋に収納された全発送物に対して宛先住所データが得られるまでの時間を確保することができる。

　本発明の実施の形態による第１の効果は、配送時の発送物の誤区分を低減することである。その理由は、風袋中の発送物の区分を発送物毎に逐次的に行うのではなく、検索を、一致度の高い数値データと対応する発送物の宛先住所データを抽出することにより、風袋中の全ての発送物に対する住所データの対応付けが完了してから行うためである。

　第２の効果は、配達時の区分率の向上である。区分率とは、各発送物が宛先住所データとの照合が何件取れたかを、配達時に処理した発送物の総数で割ったものである。各発送物がその発送物自身の住所データを獲得できれば正区分であり、そうでなければ誤区分である。区分率＝正区分率＋誤区分率が成り立つ。区分率が向上する理由は、例えば、ある風袋中の発送物が１００個あり、そのうちの９９個の発送物に対しては、対応する住所データ確定した場合に、対応が取れない残りの１個の発送物に対しては、残りの１個の住所データと判定することができるためである。

　尚、図２、図５に記載のフローチャートの処理を実行するコンピュータ・プログラム及びこのプログラムを記録した記録媒体は、本発明によるプログラム及びコンピュータ読み取り記録媒体を構成する。記録媒体としては、読み書き可能なメモリまたはハードディスク装置等の記憶デバイスが用いられる。上記プログラムを供給し、当該装置のＣＰＵを含む照合部１０１に読み出して実行することにより、本発明の目的を達成することができる。また、このプログラムを当該装置とは異なる装置やシステムに供給することによっても、本発明の目的を達成することができる。

　以上は、収納体を風袋とし、発送物を郵便物とした場合について説明したが、本発明は他の発送物、収納体を用いる場合にも適用することができる。

　この出願は、２００８年３月５日に出願された日本出願特願２００８－０５５０５７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本実施の形態に係る発送物区分装置の概略構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る発送物区分装置の動作例を示すフローチャートである。 本実施の形態に係る登録データ格納ＤＢに格納されるデータの構造を示す構成図である。 本実施の形態に係る照合部の概略構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る発送物区分装置の動作例を示すフローチャートである。 本実施の形態に係る発送物区分装置の概略構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る発送物区分装置の構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る供給部の概略構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る発送物区分装置の別の構成例を示すブロック図である。 本実施の形態に係る発送物区分装置のさらに別の構成例を示すブロック図である。

符号の説明

　１００　　制御部
　１０１　　照合部
　１０２　　同定部
　１０３　　特徴抽出部
　２０１　　登録特徴データ格納ＤＢ（データベース）
　３０１　　検索画像データ格納ＤＢ
　４０１　　画像入力部
　５０１　　照合結果修正部
　６０１　　供給部
　６０２　　スキャナ部
　６０３　　画像照合部
　６０４　　区分部
　６０５　　搬送装置
　６０６　　一時集積部
　６０７　　スキャナアレイ部
　６１１　　風袋番号入力部
　６２１　　発送物供給部　

Claims (15)

1. 　特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め格納する登録特徴データ格納手段と、
   　前記収納体に収納された発送物を前記撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する画像入力手段と、
   　前記画像入力手段により入力された前記第２の画像データを前記収納体に収納された全ての発送物分格納する検索画像データ格納手段と、
   　前記検索画像データ格納手段により格納された前記第２の画像データを検索キーとして前記登録特徴データ格納手段を検索して、前記第２の画像データと前記第１の画像データとの一致度を求め、前記一致度の高い前記第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する照合手段と、を備えることを特徴とする発送物区分装置。
2. 　前記照合手段は、前記収納体に収納された全ての前記発送物に宛先住所を対応させた後に、前記発送物の宛先住所データを抽出することを特徴とする請求項１記載の発送物区分装置。
3. 　前記収納体の特定は、電子タグを用いることを特徴とする請求項１に記載の発送物区分装置。
4. 　前記収納体の特定は、バーコードを用いることを特徴とする請求項１に記載の発送物区分装置。
5. 　前記照合手段は、前記第２の画像データの特徴を示す数値データを作成する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により作成された前記数値データを用いて照合を行う同定手段と、を備えることを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の発送物区分装置。
6. 　前記収納体に収納された発送物の照合結果を修正する照合結果修正手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の発送物区分装置。
7. 　前記画像入力手段で画像入力を終えた発送物を一時的に集積する一時集積手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の発送物区分装置。
8. 　前記撮像手段を複数並べて設け、複数の発送物を一度に撮像することを特徴とする請求項１から７の何れか１項に記載の発送物区分装置。
9. 　特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め登録する登録工程と、
   　前記収納体に収納された発送物を前記撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する画像入力工程と、
   　前記画像入力工程により入力された前記第２の画像データを前記収納体に収納された全ての発送物分格納する格納工程と、
   　前記格納工程により格納された前記第２の画像データを検索キーとして登録されたデータを検索して、前記第２の画像データと前記第１の画像データとの一致度を求め、前記一致度の高い前記第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する抽出工程と、を備え、
   　前記抽出工程は、前記収納体に収納された全ての前記発送物に宛先住所を対応させた後に、前記発送物の宛先住所データを抽出することを特徴とする発送物区分方法。
10. 　前記抽出工程は、前記第２の画像データの特徴を示す数値データを作成する特徴抽出工程と、前記特徴抽出工程により作成された前記数値データを用いて照合を行う照合工程と、を備えることを特徴とする請求項９に記載の発送物区分方法。
11. 　前記収納体に収納された発送物の照合結果を修正する修正工程をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の発送物区分方法。
12. 　特定可能な収納体に収納された１つ以上の発送物を撮像手段で撮像した第１の画像データと当該発送物の宛先住所データとを対にして予め登録する処理と、
    　前記収納体に収納された発送物を前記撮像手段とは必ずしも同じではない撮像手段で撮像した第２の画像データを入力する処理と、
    　入力する処理により入力された前記第２の画像データを前記収納体に収納された全ての発送物分格納する処理と、
    　前記格納する処理により格納された前記第２の画像データを検索キーとして登録されたデータを検索して、前記第２の画像データと前記第１の画像データとの一致度を求め、前記一致度の高い前記第１の画像データと対応する発送物の宛先住所データを抽出する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
13. 　前記抽出する処理は、前記第２の画像データの特徴を示す数値データを作成する処理と、前記作成する処理により作成された前記数値データを用いて照合を行う処理と、をコンピュータに実行させる請求項１２に記載のプログラム。
14. 　前記収納体に収納された発送物の照合結果を修正する処理をコンピュータに実行させる請求項１３に記載のプログラム。
15. 　請求項１２から１４の何れか１項に記載の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。

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