WO2023096532A1 - Этикетка, способ и система для автоматизированного распознавания изделия - Google Patents

Этикетка, способ и система для автоматизированного распознавания изделия Download PDF

Info

Publication number
WO2023096532A1
WO2023096532A1 PCT/RU2022/050238 RU2022050238W WO2023096532A1 WO 2023096532 A1 WO2023096532 A1 WO 2023096532A1 RU 2022050238 W RU2022050238 W RU 2022050238W WO 2023096532 A1 WO2023096532 A1 WO 2023096532A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
label
identification number
areas
graphic
images
Prior art date
Application number
PCT/RU2022/050238
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Павел Николаевич КРЮКОВ
Original Assignee
Павел Николаевич КРЮКОВ
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
Priority claimed from RU2021134241A external-priority patent/RU2777951C1/ru
Application filed by Павел Николаевич КРЮКОВ filed Critical Павел Николаевич КРЮКОВ
Priority to EP22899179.0A priority Critical patent/EP4439380A1/en
Priority to CN202280071322.8A priority patent/CN118140228A/zh
Priority to US18/320,920 priority patent/US11928552B2/en
Publication of WO2023096532A1 publication Critical patent/WO2023096532A1/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/146—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps
    • G06K7/1491—Methods for optical code recognition the method including quality enhancement steps the method including a reconstruction step, e.g. stitching two pieces of bar code together to derive the full bar code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10821—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum further details of bar or optical code scanning devices
    • G06K7/10861—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum further details of bar or optical code scanning devices sensing of data fields affixed to objects or articles, e.g. coded labels
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition

Definitions

  • SUBSTANCE group of inventions relates to a label, as well as a method and system for automated recognition of products using such a label.
  • the inventions can be used at customer self-service checkouts, as well as at automated warehouses when sorting goods.
  • an automated product recognition system is often used without the direct participation of the buyer and the store employee.
  • the buyer only puts the goods on the cash register, and they themselves move to the scanning area, where they are automatically recognized by scanning the graphic code applied to the product (barcode, QR code, etc.) from different angles.
  • the graphic code is printed on a label that is affixed to the product packaging.
  • the processing unit receives several separate images or images of the label, on which there are only parts of the graphic code. In such a situation, the cash register data processing unit needs to match these parts of the image to obtain a single code that identifies the product.
  • the closest analogue of the claimed group of inventions is a label, as well as a method and a product recognition system using it, disclosed in US application publication 0152021073496, 03/11/2021.
  • the label includes a base and a graphic code applied to it, which is divided into several physically separated areas. Each of these areas contains graphic elements that correspond to the symbols of the product identification number.
  • the label has an augmented reality trigger in the form of a graphic element, which, in addition to visual functionality, can also set the position of recognized characters in the identification number.
  • the processing unit When reading the label, the processing unit receives an image of the parts of the graphic code and, using an augmented reality trigger, connects them in the correct sequence, receiving an identification number.
  • the method of dividing the graphic code into separate areas is used only for a decorative purpose in order to “hide” the code in the label image.
  • all areas of the graphic code are located in the central part of the label, which does not allow using it for automated recognition of products where the label can be bent or jammed.
  • using an augmented reality trigger to determine the location of parts of the code is a complex and time-consuming process.
  • the main technical problem to be solved by the considered group of inventions is the complexity of automated recognition of products by labels pasted on them in case of deformation (bending, twisting, jamming, etc.) of such labels.
  • the technical result of the group of inventions is to increase the speed and accuracy of automated recognition of the product when the label on the product is bent or jammed.
  • the label attached to the product for automated recognition of the product due to the fact that it includes a base and a graphic code applied to the base corresponding to the product identification number, the graphic code contains at least four areas, each of which encodes part of the product identification number. These areas are located in different parts of the label. In each of said areas contain at least two graphic elements, one of which encodes at least one character of the identification number, and the other encodes the position of the specified character in the identification number.
  • the base of the label has a rectangular shape, and the areas of the graphic code are located in different corners of the base;
  • the identification number symbol is a digit or letters
  • the graphic element of the graphic code is an alphabetic or numeric symbol, or an icon, or a set of dots, or a set of strokes.
  • the specified technical result is also achieved in the method of automated product recognition, due to the fact that it includes scanning a label using at least one scanning device, obtaining images or images of areas of a graphic code from at least one scanning device, recognizing graphic code elements in these areas on the images or patterns, decoding the graphic element data, determining the product identification number by substituting characters in the appropriate positions of the identification number based on the decoded data, and matching the identification number to a database to identify the product.
  • each of the obtained images or images contains only a part of the areas of the graphic code, while the label may be in a bent or wrinkled state during scanning.
  • a system for automated recognition of products which includes at least one scanning device, configured to scan the label in an automated mode, and a data processing unit associated with the scanning device.
  • the data processing unit is configured to receive images or images of graphic code areas from at least one scanning device, recognize graphic code elements in said areas on images or images, decode graphic element data; determining the identification number of the product by substituting characters in the appropriate positions of the identification number, based on the decoded data, and matching the identification number with a database to identify the product.
  • the scanning device may be a laser scanner, an LED scanner, an imager, a camera, or a video camera.
  • a label in which the graphic code is divided into four areas located in different parts of the label. This guarantees the possibility of separate recognition of each of these areas from different angles in almost any bend or wrinkle of the label in any plane.
  • the graphic code in each of these areas, not only the value of the symbol of the identification number is encoded, but also its location (digit) in this number. This makes it easy to set the identification number in an automated mode when receiving several images (images) of the label from different angles by substituting the decoded characters in the appropriate position (digit) of the identification number. Since each of the areas is small (consists of two graphic elements), the possibility of recognizing only a part of such an area is excluded and there is no need to "stitch" image fragments. As a result, the speed and accuracy of product recognition is increased.
  • figure 1 shows an example of a label according to the invention in question
  • figure 2 shows a scheme for recognizing a product by a label.
  • Declared label (1) includes a base (2), which can be pasted on the product (3), and a graphic code (4) applied to the base (1), which encrypts the identification number (5) of the product.
  • Said graphic code (4) has at least four areas (4a,4b,4c,4d) located in different parts of the base (2) of the label (1).
  • the base of the label preferably has a rectangular shape, and the areas (4a,4b,4c,4d) of the code (4) are placed in the corners of the base (2).
  • each of the specified areas (4a,4b,4c,4d) at least two graphic elements are placed, one (7) of which encodes the character of the identification number (5), and the other (6) the position (digit) of the specified character in the identification number (5).
  • the graphic elements (6) and (7) can be, for example, alphabetic characters of various alphabets, numbers, icons, a set of dots, strokes, etc.
  • the symbols of the product identification number (5) can be, for example, letters and/or numbers.
  • FIG. 1 shows the identification number (5) of the product as a four-digit number.
  • elements A, B, C and D (7) encode the numbers "1", “2", “3” and "4" of the number (5), respectively, and the elements y, tt, t, w (6) - the positions of these numbers in the number (5), i.e. the digit of a four-digit number, where y stands for thousands, tt for hundreds, t for tens, and co for units.
  • an additional graphic element (8) or several such elements can be placed, which make it possible to check the correct recognition of the graphic elements (6,7) of the code ( 4) or restore the values of the elements (6,7) in one of the areas (4a,4b,4c,4d), for example, if part of the label (1) is damaged.
  • Element (8) can be a symbol, an icon, a set of dots, strokes, etc. This element (8) may, for example, encode a checksum of the values of elements (6,7) in regions (4a,4b,4c,4d) for the purpose of checking values or recovering missing data.
  • the system for automated recognition of products (3) by label (1) includes one or more scanning devices (9) and an associated data processing unit (10).
  • the scanning devices (9) may be laser scanners, LED scanners, imager scanners (photo scanners), still cameras, video cameras or a combination thereof.
  • the devices (9) provide the possibility of obtaining images (for an imager, photo or video camera) or images (for laser and LED scanners) of the label (1) from different angles.
  • the system may also include a scanning tunnel and a conveyor for moving products (3) along said tunnel.
  • the data processing unit (10) can be a structurally single or distributed device of several nodes.
  • the recognition functions may be performed by the scanner hardware, which will be part of a distributed data processing unit.
  • the product recognition method (3) can be implemented as follows.
  • the product (3) moves along the conveyor, and the label (1) glued to it falls into the field of view of one or more scanning devices (9). It is scanned and the data processing unit (10) receives images or images of areas (4a,4b,4c,4d) of the graphic code (4) of this label. If the label (1) is folded, as shown in FIG. 2, for example, different regions (4a,4b,4c,4d) of the code (4) are recognized from different scanning angles, i.e. each image or image does not contain all areas, but only part of them.
  • block (10) performs recognition of graphic elements (6,7) in each area (4a,4b,4c,4d) in random order and decodes them, determining the symbols of the identification number and their length (receives parts of the identification number 5). Based on this data set, the data processing unit (10) restores the correct order of the symbols of the identification number (5). After that, block (10) compares the identification number with the database and determines the specific product (3).
  • the unit (10) by means of scanning devices (9) can also recognize the elements of the additional area (8) and check the correctness of the code (4) or restore the data value in one of the areas (4a,4b,4c,4d).

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Character Input (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к этикетке, способу и системе для автоматизированного распознавания изделий. Этикетка - основа с нанесённым графическим кодом - соответствует идентификационному номеру (ИН) изделия. Графический код содержит области, расположенные в разных частях этикетки, кодирующих часть ИН. В каждой из областей размещено по меныпей мере два графических элемента, один из которых кодирует по меньшей мере один символ ИН, а другой - положение указанного символа в ИН. Система распознавания изделия по этикетке включает по меньшей мере одно сканирующее устройство и блок обработки данных. Способ распознавания изделия по заявленной этикетке предусматривает сканирование этикетки, получение образов или изображений областей графического кода, распознавание графических элементов кода, декодирование данных, определение ИН для дальнейшей идентификации изделия. Техническим результатом изобретения является повышение скорости и точности распознавания изделия при повреждении этикетки.

Description

ЭТИКЕТКА, СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗДЕЛИЯ
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Группа изобретений относится к этикетке, а также способу и системе для автоматизированного распознавания изделий по такой этикетке. Изобретения могут применяться на кассах самообслуживания покупателей, а также на автоматизированных складах при сортировке товаров.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
На кассах самообслуживания не редко применяется автоматизированная система распознавания товаров без непосредственного участия покупателя и работника магазина. В таких системах покупатель только выкладывает товары на кассовую ленту, и они сами перемещаются в зону сканирования, где автоматически распознаются путем сканирования нанесенного на изделие графического кода (штрих-кода, QR-кода и т.д.) с разных ракурсов. Для весовых товаров или товаров, производимых непосредственно магазином, графический код печатается на этикетке, которая наклеивается на упаковку изделия.
В случае изгиба или замятия этикетки, например, в результате ее наклеивания на угол упаковки или при деформации гибкой упаковки, автоматическое распознавание графического кода значительно затрудняется. В этом случае блок обработки получает несколько раздельных изображений или образов этикетки, на которых имеются только части графического кода. В такое ситуации блоку обработки данных кассы необходимо сопоставить эти части изображения для получения единого кода, который идентифицирует изделие.
Алгоритмы «сшивания» частей графического кода широко известны из уровня техники. В частности, в патенте США US10635877, 28.04.2020, предложен метод считывания штрих-кодов при автоматизированном распознавании изделия, в котором формируют множество изображений кода, нанесенных на товар, определение трехмерного положения каждого сегмента этикетки, и связывание сегментов для считывания кода.
Указанный способ является достаточно сложным и занимает много времени. С целью ускорения распознавания графического кода с нескольких изображений этикетки целесообразно отказаться от сшивания изображений кода и предварительно разделить код на небольшие области, которые будут кодировать части идентификационного номера. Такие области будут гарантированно сканироваться целиком. С учетом этого принципа, наиболее близким аналогом заявленной группы изобретений является этикетка, а также способ и система распознавания изделия с ее использованием, раскрытые в публикации заявки США 0152021073496, 11.03.2021. Этикетка включает основу и нанесенный на нее графический код, который разбивается на несколько физически отделенных друг от друга областей. В каждой из указанных областей размещены графические элементы, которые соответствуют символам идентификационного номера изделия. Кроме того, на этикетке расположен триггер дополненной реальности в виде графического элемента, который, помимо визуального функционала, может также задавать положение распознанных символов в идентификационном номере.
При считывании этикетки блок обработки получает изображение частей графического кода и с помощью триггера дополненной реальности соединяет их в правильной последовательности, получая идентификационный номер. Однако в указанном аналоге прием разделения графического кода на отдельные области применяется лишь с декоративной целью, чтобы «спрятать» код в изображении этикетки. Кроме того, все области графического кода расположены в центральной части этикетки, что не позволяет использовать ее при автоматизированном распознавании изделий, где может произойти изгиб или замятие этикетки. При этом использование триггера дополненной реальности для определения местоположения частей кода является сложным и затратным по времени процессом.
РАСКРЫТИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Основной технической проблемой, на решение которой направлена рассматриваемая группа изобретений, является сложность автоматизированного распознавания изделий по наклеенным на них этикеткам в случае деформации (изгиба, скручивания, замятия и т.д.) таких этикеток.
Техническим результатом группы изобретения является повышение скорости и точности автоматизированного распознавания изделия при изгибе или замятии этикетки на изделии.
Указанная проблема решается, а технический результат достигается в прикрепляемой к изделию этикетке для автоматизированного распознавания изделия, за счет того, что она включает основу и нанесенный на основу графический код, соответствующий идентификационному номеру изделия, причем графический код содержит по меньшей мере четыре области, каждая из которых кодирует часть идентификационного номера изделия. Указанные области расположены в разных частях этикетки. В каждой из указанных областей размещено по меньшей мере два графических элемента, один из которых кодирует по меньшей мере один символ идентификационного номера, а другой - положение указанного символа в идентификационном номере.
Кроме того, согласно частным вариантам реализации этикетки:
- основа этикетки имеет прямоугольную форму, а области графического кода расположены в разных углах основы;
- в центре между областями графического кода размещена дополнительная область, содержащая графические элементы для проверки распознавания графических элементов областей графического кода или для восстановления данных элементов в одной из областей;
- символ идентификационного номера представляет собой цифру или буквы, а графический элемент графического кода представляют собой буквенный или числовой символ, или иконку, или набор точек, или набор штрихов.
Указанный технический результат также достигается в способе автоматизированного распознавания изделия, за счет того, что включает сканирование этикетки с использованием по меньшей мере одного сканирующего устройства, получение от по меньшей мере одного сканирующего устройства образов или изображений областей графического кода, распознавание графических элементов кода в указанных областях на изображениях или образах, декодирование данных графических элементов, определение идентификационного номера изделия путем подстановки символов в соответствующие позиции идентификационного номера на основании декодированных данных и сопоставление идентификационного номера с базой данных для идентификации изделия.
Согласно частным вариантам реализации способа каждое из полученных образов или изображений содержит только часть областей графического кода, при этом этикетка при сканировании может находится в изогнутом или смятом состоянии.
Технический результат также достигается в системе для автоматизированного распознавания изделий, которая включает по меньшей мере одно сканирующее устройство, выполненное с возможностью сканирования этикетки в автоматизированном режиме, и связанный со сканирующим устройством блок обработки данных. Блок обработки данных выполнен возможностью получения образов или изображений областей графического кода от по меньшей мере одного сканирующего устройства, распознавания графических элементов кода в указанных областях на изображениях или образах, декодирования данных графических элементов; определения идентификационного номера изделия путем подстановки символов в соответствующие позиции идентификационного номера, на основании декодированных данных, и сопоставления идентификационного номера с базой данных для идентификации изделия. В соответствии с частным вариантом реализации системы, сканирующее устройство может представлять собой лазерный сканер, светодиодный сканер, имидж- сканер, фотокамеру или видеокамеру.
В отличие от аналогов, в рассматриваемой группе изобретений применяется этикетка, в которой графический код разделен на четыре области, располагаемые разных частях этикетки. Это гарантирует возможность раздельного распознавания каждой из указанных областей с разных ракурсов практически при любом изгибе или смятии этикетки в любой плоскости. При этом в каждой из указанных областей закодировано не только значение символа идентификационного номера, но и его расположение (разряд) в этом номере. Это позволяет легко установить идентификационный номер в автоматизированном режиме при получении нескольких изображений (образов) этикетки с разных ракурсов путем подстановки декодированных символов в соответствующую позицию (разряд) идентификационного номера. Поскольку каждая из областей является небольшой (состоит из двух графических элементов) исключается возможность распознавания лишь части такой области и отпадает необходимость «сшивания» фрагментов изображений. В результате повышается скорость и точность распознавания изделия.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Изобретение поясняется фигурами, где: на фигуре 1 показан пример выполнения этикетки по рассматриваемому изобретению, на фигуре 2 показана схема распознавания изделия по этикетке.
Элементы на фигурах обозначены следующими позициями:
1 - этикетка;
2 - основа этикетки;
3 - изделие;
4 - графический код;
4а, 4b, 4с, 4d - области графического кода;
5 - идентификационный номер;
6 - графический элемент, кодирующий положение символа идентификационного номера;
7 - графический элемент, кодирующий символ идентификационного номера;
8 - дополнительная область;
9 - сканирующее устройство; 10 - блок обработки данных.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Заявленная этикетка (1) включает основу (2), которая может быть наклеена на изделие (3), и нанесенный на основу (1) графический код (4), который шифрует идентификационный номер (5) изделия. Указанный графический код (4) имеет по меньшей мере четыре области (4a,4b,4c,4d), расположенные в разных частях основы (2) этикетки (1). Основа этикетки, предпочтительно, имеет прямоугольную форму, а области (4a,4b,4c,4d) кода (4) размещены в углах основы (2).
В каждой из указанных областей (4a,4b,4c,4d) помещено по меньшей мере два графических элемента, один (7) из которых кодирует символ идентификационного номера (5), а другой (6) положение (разряд) указанного символа в идентификационном номере (5). Графические элементы (6) и (7) могут представлять собой, например, буквенные символы различных алфавитов, цифры, иконки, набор точек, штрихов и т.д. Символы идентификационного номера (5) изделия могут являться, например, буквами и/или цифрами.
В качестве примера на фиг. 1 показан идентификационный номер (5) изделия в виде четырехзначного числа. В графическом коде (4) на этикетке (1) элементы А, В, С и D (7) кодируют цифры «1», «2», «3» и «4» номера (5), соответственно, а элементы у,тт,т,ш (6) - положения этих цифр в номере (5), т.е. разряд четырёхзначного числа, где у соответствует тысячам, тт - сотням, т - десяткам, а со - единицам. В данном примере имеется возможность задания 10 000 вариантов идентификационных номеров. Если необходимо большее число вариантов, можно добавить в идентификационный номер буквы или кодировать в одном графическом элементе (7) несколько символов номера (5), например двухзначные числа.
Между областями (4a,4b,4c,4d) кода (4) в центре этикетки (1) может быть размещен дополнительный графический элемент (8) или несколько таких элементов, которые дают возможность проверить правильность распознавания графических элементов (6,7) кода (4) или восстановить значения элементов (6,7) в одной из областей (4a,4b,4c,4d), например при повреждении части этикетки (1). Элемент (8) может представлять собой символ, иконку, набор точек, штрихов и т.д. Данный элемент (8) может, например, кодировать контрольную сумму значений элементов (6,7) в областях (4a,4b,4c,4d) для целей проверки значений или восстановления недостающих данных.
Такие элементы широко применяются при распознавании штрих-кодов или QR-кодов и хорошо известны специалистам. Система для автоматизированного распознавания изделий (3) по этикетке (1) включает одно или несколько сканирующих устройств (9) и связанный с ними блок обработки данных (10). Сканирующие устройства (9) могут представлять собой лазерные сканеры, светодиодные сканеры, имидж-сканеры (фото сканеры), фотокамеры, видеокамеры или их комбинацию. При этом устройства (9) обеспечивают возможность получения изображений (для имидж-сканера, фото- или видеокамеры) или образов (для лазерных и светодиодных сканеров) этикетки (1) с разных ракурсов. Для этого может применяться несколько устройств (9), расположенных в разных точках пространства или одно вращающееся устройство, или всенаправленное устройство. Система может также включать сканирующий тоннель и конвейер для перемещения изделий (3) по указанному тоннелю.
Блок обработки данных (10) может представлять собой конструктивно единое или распределенное устройство из нескольких узлов. Например, функции распознавания могут осуществляться аппаратными средствами сканера, которые будут являться частями распределенного блока обработки данных.
Способ распознавания изделия (3) может быть реализован следующим образом.
Изделие (3) перемещается по конвейеру, и приклеенная к нему этикетка (1) попадает в поле зрения одного или нескольких сканирующих устройств (9). Происходит ее сканирование и блок обработки данных (10) получает образы или изображения областей (4a,4b,4c,4d) графического кода (4) этой этикетки. Если этикетка (1) загнута, как, например, показано на фиг.2, разные области (4a,4b,4c,4d) кода (4) распознаются с разных ракурсов сканирования, т.е. на каждом изображении или образе содержатся не все области, а лишь их часть. Далее блок (10) осуществляет распознавание графических элементов (6,7) в каждой области (4a,4b,4c,4d) в произвольном порядке и производит их декодирование, определяя символы идентификационного номера и их разрядность (получает части идентификационного номера 5). По этому набору данных блок обработки данных (10) восстанавливает правильный порядок символов идентификационного номера (5). После этого блок (10) сопоставляет идентификационный номер с базой данных и определяет конкретное изделие (3).
При необходимости, блок (10) посредством сканирующих устройств (9) может также распознать элементы дополнительной области (8) и проверить правильность кода (4) или восстановить значение данных в одной из областей (4a,4b,4c,4d).

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Прикрепляемая к изделию (3) этикетка (1) для автоматизированного распознавания изделия, которая включает основу (2) и нанесенный на основу графический код (4), соответствующий идентификационному номеру (5) изделия (3), причем графический код (4) содержит по меньшей мере четыре области (4a,4b,4c,4d), каждая из которых кодирует часть идентификационного номера (5) изделия (3), отличающаяся тем, что указанные области (4a,4b,4c,4d) расположены в разных частях этикетки (1), причем в каждой из указанных областей (4a,4b,4c,4d) размещено по меньшей мере два графических элемента (6,7), один из которых (7) кодирует по меньшей мере один символ идентификационного номера (5), а другой (6) - положение указанного символа в идентификационном номере (5).
2. Этикетка по п.1 , отличающаяся тем, что основа (2) имеет прямоугольную форму, а области (4a,4b,4c,4d) графического кода (4) расположены в разных углах основы (2).
3. Этикетка по п.2, отличающаяся тем, что в центре между областями (4a,4b,4c,4d) графического кода (4) размещен по меньшей мере один графический элемент (8) для проверки распознавания графических элементов (6,7) областей (4a,4b,4c,4d) графического кода (4) или для восстановления данных элементов (6,7) в одной из областей.
4. Этикетка по п.1 , отличающаяся тем, что символ идентификационного номера (5) представляет собой цифру или буквы, а графический элемент (6,7) графического кода (4) представляют собой буквенный или числовой символ, или иконку, или набор точек, или набор штрихов.
5. Способ автоматизированного распознавания изделия (3) по прикрепленной к нему этикетке (1), выполненной по любому из п.п. 1-4, включающий:
- сканирование этикетки (1) с использованием по меньшей мере одного сканирующего устройства (9);
- получение от по меньшей мере одного сканирующего устройства (9) образов или изображений областей (4a,4b,4c,4d) графического кода (4);
- распознавание графических элементов (6,7) кода (4) в указанных областях (4a,4b,4c,4d) на изображениях или образах;
- декодирование данных графических элементов (6,7);
- определение идентификационного номера (5) изделия путем подстановки символов в соответствующие позиции идентификационного номера (5), на основании декодированных данных, и - сопоставление идентификационного номера (5) с базой данных для идентификации изделия (3).
7
6. Способ по п.5, в котором каждое из полученных образов или изображений содержит только часть областей (4a,4b,4c,4d) графического кода (4).
7. Способ по п.6, в котором этикетка (1) при сканировании находится в изогнутом или смятом состоянии.
8. Система для автоматизированного распознавания изделий по этикетке (1) по любому из п.п. 1-4, включающая по меньшей мере одно сканирующее устройство (9), выполненное с возможностью сканирования этикетки в автоматизированном режиме, и связанный со сканирующим устройством блок обработки данных (10), который выполнен возможностью:
- получения образов или изображений областей (4a,4b,4c,4d) графического кода (4) от по меньшей мере одного сканирующего устройства (9);
- распознавания графических элементов (6,7) кода (4) в указанных областях (4a,4b,4c,4d) на изображениях или образах;
- декодирования данных графических элементов (6,7);
- определения идентификационного номера (5) изделия (3) путем подстановки символов в соответствующие позиции идентификационного номера, на основании декодированных данных, и
- сопоставления идентификационного номера (5) с базой данных для идентификации изделия (3).
9. Система по п.8, в которой сканирующее устройство (6) выбрано из группы, включающей лазерный сканер, светодиодный сканер, имидж-сканер, фотокамеру и видеокамеру.
8
PCT/RU2022/050238 2021-11-24 2022-08-02 Этикетка, способ и система для автоматизированного распознавания изделия WO2023096532A1 (ru)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP22899179.0A EP4439380A1 (en) 2021-11-24 2022-08-02 Label, method and system for automated item identification
CN202280071322.8A CN118140228A (zh) 2021-11-24 2022-08-02 标签以及将其用于自动产品识别的方法和系统
US18/320,920 US11928552B2 (en) 2021-11-24 2023-05-19 Label, as well as a method and system to use it for automated product recognition

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021134241A RU2777951C1 (ru) 2021-11-24 Этикетка, а также способ и система для автоматизированного распознавания изделия с ее использованием
RU2021134241 2021-11-24

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/320,920 Continuation US11928552B2 (en) 2021-11-24 2023-05-19 Label, as well as a method and system to use it for automated product recognition

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023096532A1 true WO2023096532A1 (ru) 2023-06-01

Family

ID=86540075

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2022/050238 WO2023096532A1 (ru) 2021-11-24 2022-08-02 Этикетка, способ и система для автоматизированного распознавания изделия

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11928552B2 (ru)
EP (1) EP4439380A1 (ru)
CN (1) CN118140228A (ru)
WO (1) WO2023096532A1 (ru)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2078375C1 (ru) * 1988-04-08 1997-04-27 Юнайтед Парсел Сервис оф Америка, Инк. Устройство сканирования для декодирования оптически считываемой этикетки и оптически считываемая этикетка для такого устройства
RU2284670C9 (ru) * 2000-11-17 2007-01-27 Якоб ВЕЙТМАН Мобильная цифровая камера, распознающая текстовую и графическую информацию в изображении
RU2336571C2 (ru) * 2001-12-07 2008-10-20 Фракчер Коуд Корпорейшн Апс Способ и устройство для маркировки изделий
EA023501B1 (ru) * 2008-07-04 2016-06-30 Клаудио Селва Аутентификационная метка, способ ее изготовления и способ проверки подлинности продукта, содержащего ее
US10635877B2 (en) 2015-12-04 2020-04-28 Datalogic ADC, Inc. System and method for label physical location based stitching and label item correlation for imaging barcode scanners
US20210073496A1 (en) 2019-09-06 2021-03-11 Vitiprints, LLC Image And Quick Art Response Code System

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160267494A1 (en) * 2014-08-22 2016-09-15 Sense Digital Co., Ltd. Tactile anti-forgery method using random raised structures
US10147098B2 (en) * 2015-07-31 2018-12-04 Chromera, Inc. Symbol verification for an intelligent label device
US9792580B1 (en) * 2016-06-21 2017-10-17 Amazon Technologies, Inc. Dynamic marker using disappearing ink
US10586409B2 (en) * 2016-06-29 2020-03-10 Ncr Corporation Visual voucher communication systems and methods
EP3753673A4 (en) * 2018-02-16 2021-04-14 Kitagawa Iron Works Co., Ltd CLAMP AND UPPER JAW
US11295265B2 (en) * 2018-07-02 2022-04-05 mPedigree Technologies B.V. Method and system for cold chain quality control and security
CN114929490A (zh) * 2019-11-05 2022-08-19 达斯特一致有限责任公司 施加和使用唯一的不可克隆物理标识符
US11935288B2 (en) * 2019-12-01 2024-03-19 Pointivo Inc. Systems and methods for generating of 3D information on a user display from processing of sensor data for objects, components or features of interest in a scene and user navigation thereon
US11376508B1 (en) * 2020-04-03 2022-07-05 Mythical, Inc. Systems and methods for enabling exchange of tradeable items
US20220211660A1 (en) * 2020-10-24 2022-07-07 Mason Cave High viscosity thc product and method of manufacture thereof
US11495036B1 (en) * 2021-01-29 2022-11-08 Scandit Ag Segmenting images for optical character recognition
US11651355B2 (en) * 2021-05-21 2023-05-16 Igt Global Solutions Corporation Secure funding and payout of cryptographic currency from fiat currency purchases

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2078375C1 (ru) * 1988-04-08 1997-04-27 Юнайтед Парсел Сервис оф Америка, Инк. Устройство сканирования для декодирования оптически считываемой этикетки и оптически считываемая этикетка для такого устройства
RU2284670C9 (ru) * 2000-11-17 2007-01-27 Якоб ВЕЙТМАН Мобильная цифровая камера, распознающая текстовую и графическую информацию в изображении
RU2336571C2 (ru) * 2001-12-07 2008-10-20 Фракчер Коуд Корпорейшн Апс Способ и устройство для маркировки изделий
EA023501B1 (ru) * 2008-07-04 2016-06-30 Клаудио Селва Аутентификационная метка, способ ее изготовления и способ проверки подлинности продукта, содержащего ее
US10635877B2 (en) 2015-12-04 2020-04-28 Datalogic ADC, Inc. System and method for label physical location based stitching and label item correlation for imaging barcode scanners
US20210073496A1 (en) 2019-09-06 2021-03-11 Vitiprints, LLC Image And Quick Art Response Code System
WO2021046173A9 (en) * 2019-09-06 2021-04-22 Vitiprints, LLC Image and quick art response code system

Also Published As

Publication number Publication date
US11928552B2 (en) 2024-03-12
US20230289548A1 (en) 2023-09-14
EP4439380A1 (en) 2024-10-02
CN118140228A (zh) 2024-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109255271B (zh) 用于读取光码的光电代码阅读器和方法
ES2328192T3 (es) Sistema y procedimiento para descodificar codigos de barras asistido con ocr.
US8571298B2 (en) Method and apparatus for identifying and tallying objects
US7422147B2 (en) System and method for detecting fraudulent transactions of items having item-identifying indicia
EP0757823B1 (en) Machine readable binary codes
US5497314A (en) Automated apparatus and method for object recognition at checkout counters
JP3495739B2 (ja) 小包情報読み取りシステムおよび方法
US20130304595A1 (en) Automatic learning in a merchandise checkout system with visual recognition
Youssef et al. Automated barcode recognition for smart identification and inspection automation
US9412124B2 (en) Multi-item scanning systems and methods of items for purchase in a retail environment
JP6153087B2 (ja) 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム、通信端末およびその制御方法と制御プログラム
EP3271862B1 (en) Methods and apparatus for barcode reading and encoding
US20210158000A1 (en) Method for optimizing improper product barcode detection
GB2593246A (en) Improved object of interest selection for neural network systems at point of sale
CN103413158A (zh) 标签识别方法及终端设备
CN107403179B (zh) 一种物品包装信息的注册方法及装置
RU2777951C1 (ru) Этикетка, а также способ и система для автоматизированного распознавания изделия с ее использованием
WO2023096532A1 (ru) Этикетка, способ и система для автоматизированного распознавания изделия
US20200042758A1 (en) System and Method for the Automatic Reading of Optical, Machine-Readable Representations of Data
EP1223536A1 (en) Data reader and method of use thereof
Sakib A Study on Image Processing to Facilitate Business System by Multiple Barcode Detection
JP2730273B2 (ja) バーコード読取装置およびバーコード読取方法
Khairudin et al. Halal Food Recognition System Using Barcode
US20030226894A1 (en) Bar code for mail processing systems

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22899179

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202280071322.8

Country of ref document: CN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2022899179

Country of ref document: EP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022899179

Country of ref document: EP

Effective date: 20240624