(57)【要約】【課題】物品の誤検出及び誤区分を防止することができる区分システムを提供することである。【解決手段】区分システムは、搬送手段と、距離検出手段と、物品検出手段と、判定手段と、取得手段と、区分手段とを備える。前記搬送手段は、物品を搬送する。前記距離検出手段は、前記搬送手段により搬送される物品の通過エリアの上部方向から前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す距離データを検出する。前記物品検出手段は、距離データに基づき１又は複数の物品を検出する。前記判定手段は、複数の物品が検出された場合に、これら複数の物品を区分可能か判定する。前記取得手段は、物品の区分情報を取得する。前記区分手段は、区分可能判定及び区分情報に基づき物品を区分する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物品を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段により搬送される物品の通過エリアの上部方向から前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す距離データを検出する距離検出手段と、
距離データに基づき１又は複数の物品を検出する物品検出手段と、
複数の物品が検出された場合に、これら複数の物品を区分可能か判定する判定手段と、
物品の区分情報を取得する取得手段と、
区分可能判定及び区分情報に基づき物品を区分する区分手段と、
を備える区分システム。
【請求項２】
前記判定手段は、複数の物品の位置関係に基づきこれら複数の物品を区分可能か判定する請求項１の区分システム。
【請求項３】
前記判定手段は、複数の物品の距離が所定長以下の場合に区分不能と判定する請求項２の区分システム。
【請求項４】
前記区分手段は、区分可能判定に基づき物品を区分し、区分不能判定に基づき物品の区分を中断する請求項１乃至３の何れか一つの区分システム。
【請求項５】
前記搬送手段は、区分不能判定に基づき物品の搬送を中断する請求項１乃至４の何れか一つの区分システム。
【請求項６】
前記距離検出手段は、前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す複数の距離点により構成される距離データを検出し、
前記物品検出手段は、複数の距離点を距離点の連続性に応じてクラス分けし、クラス分けの結果に基づき１又は複数の物品を検出する請求項１乃至５の何れか一つの区分システム。
【請求項７】
前記物品検出手段は、複数の距離点を距離点の３次元的連続性に応じてクラス分けし、クラス分けの結果に基づき１又は複数の物品を検出する請求項６の区分システム。
【請求項８】
前記物品検出手段は、前記通過エリアにおける前記搬送手段の一部に対応する距離点を除外し、前記クラス分けの結果に基づき１又は複数の物品を検出する請求項６又は７の区分システム。
【請求項９】
前記距離検出手段は、異なるタイミングで複数の距離データを検出し、
前記物品検出手段は、異なるタイミングで検出された複数の距離データに基づき１又は複数の物品を検出する請求項１乃至８の何れか一つの区分システム。
【請求項１０】
前記距離検出手段は、第１のタイミングで、前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す複数の距離点により構成される第１の距離データを検出し、第２のタイミングで、前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す複数の距離点により構成される第２の距離データを検出し、
前記物品検出手段は、前記第１の距離データを構成する複数の距離点を距離点の連続性に応じてクラス分けし、前記第２の距離データを構成する複数の距離点を距離点の連続性に応じてクラス分けし、前記第１の距離データの各クラスと前記第２の距離データの各クラスとを比較し、クラスの位置ずれを検出し、クラスの位置ずれの検出結果に基づき１又は複数の物品を検出する請求項１乃至５の何れか一つの区分システム。
【請求項１１】
前記取得手段は、前記物品のバーコードを認識し、認識結果に対応する区分情報を取得する請求項１乃至１０の何れか一つの区分システム。
【請求項１２】
前記取得手段は、前記物品の宛先情報を認識し、認識結果に対応する区分情報を取得する請求項１乃至１１の何れか一つの区分システム。
【請求項１３】
前記取得手段は、前記物品に対して入力された住所情報に対応する区分情報を取得する請求項１乃至１２の何れか一つの区分システム。
【請求項１４】
物品を搬送する搬送手段と、
前記搬送手段により搬送される物品の通過エリアの上部方向から前記通過エリアを撮影し画像データを取得する撮影手段と、
画像データに基づき１又は複数の物品を検出する物品検出手段と、
複数の物品が検出された場合に、これら複数の物品を区分可能か判定する判定手段と、
物品の区分情報を取得する取得手段と、
区分可能判定及び区分情報に基づき物品を区分する区分手段と、
を備える区分システム。
【請求項１５】
前記判定手段は、複数の物品の位置関係に基づきこれら複数の物品を区分可能か判定する請求項１４の区分システム。
【請求項１６】
前記物品検出手段は、画像データに基づく１又は複数のバーコードの検出結果から、１又は複数の物品を検出する請求項１４又は１５の区分システム。
【請求項１７】
前記物品検出手段は、画像データの濃度情報に基づくラべリング処理結果から、１又は複数の物品を検出する請求項１４乃至１６の何れか一つの区分システム。
【請求項１８】
前記物品検出手段は、画像データに基づく二次元幾何学図形の検出結果から、１又は複数の物品を検出する請求項１４乃至１７の何れか一つの区分システム。
【請求項１９】
前記撮影手段は、異なるタイミングで複数の画像データを取得し、
前記物品検出手段は、各画像データに基づき１又は複数の物品を検出し、検出された物品の最大数を物品の検出結果として出力する請求項１４乃至１８の何れか一つの区分システム。
【請求項２０】
物品を搬送する搬送手段により搬送される物品の通過エリアの上面方向から前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す距離データを検出し、
距離データに基づき１又は複数の物品を検出し、
物品の検出結果に基づき搬送される物品を区分可能か判定し、
物品の区分情報を取得し、
区分可能判定及び区分情報に基づき物品を区分する区分方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、区分システム及び区分方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
配送対象となる物品を区分する区分システムが知られている。区分システムは、透過型センサにより搬送される物品の通過を検出し、物品から読み取られた住所情報等に基づき、物品を区分する。透過型センサは、搬送方向に沿って所定長以上の間隔で並んで搬送される複数の物品を１つずつ検出することができる。
【０００３】
区分システムは、斜めに並んで搬送される複数の物品を１つずつ検出できない場合がある。つまり、区分システムは、斜めに並んで搬送される複数の物品の分離位置を見つけられずに、複数の物品を１個の物品として検出してしまうことがある。このような場合に、例えば、複数の物品の内の１つの物品だけから区分バーコードや配送先住所が認識されると、複数の物品を１つの物品として誤区分してしまうことがある。つまり、複数の物品が１つのシューターにまとめて誤区分されてしまうことがある。
【０００４】
また、複数の物品を別々の区分先に区分できない場合に、その前段の認識処理が無駄になってしまうことがある。つまり、計算リソースの非効率利用が発生することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１７０６１１号公報
【特許文献２】特許第３３５１４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記したように、複数の物品を１つの物品として誤検出してしまい、その結果、物品を誤区分してしまうことがある。このような誤検出及び誤区分は処理効率の低下を招くため、このような誤検出及び誤区分を防止する技術が望まれている。
【０００７】
物品の誤検出及び誤区分を防止することができる区分システム及び区分方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る区分システムは、搬送手段と、距離検出手段と、物品検出手段と、判定手段と、取得手段と、区分手段とを備える。前記搬送手段は、物品を搬送する。前記距離検出手段は、前記搬送手段により搬送される物品の通過エリアの上部方向から前記通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す距離データを検出する。前記物品検出手段は、距離データに基づき１又は複数の物品を検出する。前記判定手段は、複数の物品が検出された場合に、これら複数の物品を区分可能か判定する。前記取得手段は、物品の区分情報を取得する。前記区分手段は、区分可能判定及び区分情報に基づき物品を区分する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る区分システムによる区分処理の一例を示す図である。
【図２】透過型センサによる物品検出の一例を説明するための図である。
【図３】透過型センサによる物品検出の一例を説明するための図である。
【図４】実施形態に係る区分システムによる距離画像センサによる物品検出の一例を説明するための図である。
【図５】実施形態に係る区分システムによる距離点群データとクラス形成の概念の一例を示す図である。
【図６】実施形態に係る区分システムによるＩＤバーコード又は配送先バーコードの違いによる物品検出の一例を示す図である。
【図７】実施形態に係る区分システムによる画像データに基づく孤立領域分離検出処理の一例を示す図である。
【図８】実施形態に係る区分システムによる動画像データに基づく相対位置確認処理の一例を示す図である。
【図９】実施形態に係る区分システムの概略構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施形態について図面を参照して説明する。
【００１１】
図１は、実施形態に係る区分システムによる区分処理の一例を示す図である。図２及び図３は、透過型センサによる物品検出の一例を説明するための図である。図４は、実施形態に係る区分システムによる距離画像センサＳ１による物品検出の一例を説明するための図である。
【００１２】
図９は、実施形態に係る区分システムの概略構成の一例を示す図である。図９に示すように、区分システムは、距離画像センサＳ１、物品検出センサＳ２、距離データ取得部１、動画データ取得部２、孤立領域検出処理部３、平面間高低差検出処理部４、複数バーコード検出処理部５、孤立領域分離検出処理部６、幾何学形状検出処理部７、相対位置確認処理部８、物品検出部９、分離区分判定部１０、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１、自動区分処理部１４、搬送部２０、搬送路２１を備える。
【００１３】
以下、透過型センサによる物品検出と、実施形態に係る区分システムの距離画像センサＳ１による物品検出との差分について説明する。さらに、図１に示すフローチャートに沿って実施形態の区分システムによる区分処理の一例を説明する。
【００１４】
透過型センサを用いる場合、図２に示すように、物品Ａと物品Ｂの間隔が狭くかつ斜めに並んで搬送されてきた場合に、透過型センサのレーザ受信部は、物品Ａと物品Ｂが通過した際に点線で図示した範囲にてレーザを受信できない。このため、図示した点線の間に複数個の物体が存在することを識別できない。
【００１５】
同様に、図３に示すように、物品Ａと物品Ｂが一部で重なりあうように配置されて搬送されてきた場合も、同様の理由で、図示した点線の間に複数個の物体が存在することを識別できない。
【００１６】
実施形態に係る区分システムは、距離画像センサＳ１を備え、例えば、図４に示すように、距離画像センサＳ１は、搬送部２０（搬送手段）を構成する搬送路２１の上側に、下向きに撮影する方向（搬送される物品の上面を撮影する方向）で設置される。言い換えれば、距離画像センサＳ１は、搬送部２０を構成する搬送路２１により搬送方向に沿って搬送される物品（対象物）が通過する搬送エリアを搬送方向に対して垂直方向から撮影するものであり、この撮影により得られる画像データに基づき、画像データを構成する各画素に対応する距離データを検出するものである。
【００１７】
距離画像センサＳ１の取り付けにあたっては、搬送される物品の想定最大高さより上側に、搬送路２１の両端が視野に入る状態で設置するのが望ましい。また、距離画像センサＳ１を固定するための支持部材は、搬送路２１のような稼動しない部分に両端を固定したアーチ状のものや、片側だけ固定された半アーチ状のものなどを適用することができる。また、区分処理よりも前に、距離画像センサＳ１の調整は完了しているものとして説明する。なお、距離画像センサＳ１は距離データ取得用センサと画像データ取得用センサが別々のユニットであってもよい。ここでは一例として、距離データと画像データが同時に取得できる距離画像センサＳ１を使用した構成について説明する。
【００１８】
次に、図１を参照し、区分処理の一例を説明する。
【００１９】
距離データ取得部１は、搬送路２１により搬送される物品の通過エリアに含まれる対象物までの距離を示す距離点により構成される距離データを取得する（ＳＴ１）。つまり、搬送路２１の上部方向に設置された距離画像センサＳ１は、測定対象までの３次元空間での位置を示す点群を取得する。これをここでは距離データと呼ぶ。取得される距離データの点群の密度は、距離画像センサＳ１の解像度によって異なる。また、取得された距離データとして、搬送される物品（対象物）に対応する距離データ、及び搬送される物品以外のもの（対象物）に対応する距離データも取得される。例えば、距離画像センサＳ１が捉える範囲に含まれる搬送路２１の一部（対象物）に対応する距離データなども取得される。また、距離データの取得される間隔（タイミング）は、距離画像センサＳ１のフレームレートに応じており、搬送される物品が通過する一定時間のうちに、時系列ごとに連続した複数セットの距離データが取得される。
【００２０】
さらに、動画像データ取得部２（距離画像センサＳ１）は、前述の範囲内から得られる画像データを時系列に連続的に取得する（ＳＴ２）。画像データの画素は、濃度として表現され、ＲＧＢのカラー濃度でもグレイスケールの濃度でも構わない。また、画像データの取得される間隔は、距離画像センサＳ１のフレームレートに応じており、搬送される物品が通過する一定時間のうちに、時系列ごとに連続した複数セットの画像データが取得される。
【００２１】
次に、孤立領域検出処理部３は、距離データを用いた孤立領域検出処理を実行する（ＳＴ３）。例えば、孤立領域検出処理部３は、まず距離データの点群に対して、位置が近い点群同士（３次元的に連続する点群同士）をそれぞれ連結させることを繰り返して、クラス分けを行う。これにより、高さの急激に異なる部分からの連続点群が別のクラスとして分割されることになる。
【００２２】
例えば図５に示すように、孤立領域検出処理部３は、一定の高さで測定点群が連続している搬送路２１の部分を第１のクラスに分類し、搬送路２１とは異なる高さのところで測定点群が連続している物品Ａの上面部分を第２のクラスに分類し、搬送路２１及び物品Ａとは異なる高さのところで測定点群が連続している物品Ｂの上面部分を第３のクラスに分類する。ここで、物品Ａと物品Ｂの高さが同じ又はほぼ同じだとしても、物品Ａと物品Ｂとが極めて近接していない限り、物品Ａの点群と物品Ｂの点群とは３次元的に近い位置にないため物品Ａの点群と物品Ｂの点群とは別のクラスとして判定される。
【００２３】
また、孤立領域検出処理部３は、近接する点を連結し連結された点群でクラス分けする。このため、物品の上面が曲面であったり、途中で折れ曲がったりしていても、物品の上面が搬送路２１に対して一定の高さを保っていれば近接しないと判断されるため分離できる。
【００２４】
孤立領域検出処理部３は、３次元の位置関係で１又は複数のクラスを検出し、搬送路２１中にある独立した複数のクラスを検出した場合に、搬送路２１に複数個の物品が存在していると判定する。なお、孤立領域検出処理部３は、クラスの位置も検出できる。後段の処理で、このクラスの位置の検出結果を物品の存在位置情報として活用する。
【００２５】
次に、平面間高低差検出処理部４は、距離データを用いた平面間高低差検出処理を実行する（ＳＴ４）。平面間高低差検出処理部４は、高さ情報を用いた平面検出を行う。例えば、平面間高低差検出処理部４は、形状データの各点の法線方向を隣接点との位置関係を基に、点群の平面近似などにより算出し、法線方向によって点群を分類し、同じ法線方向に分類された点群で構成される連続領域を平面として抽出する。この領域内の点群の３次元座標値を使って最小二乗法により平面のパラメータ、つまり法線方向と原点からの距離を推定する。
【００２６】
なお、平面間高低差検出処理部４は、距離画像センサＳ１の調整時に搬送路２１の高さ情報を受け取る。これにより、平面間高低差検出処理部４は、搬送路２１の高さの平面を除外して、平面を検出することができる。また、平面間高低差検出処理部４は、高さの違う平面を複数検出した場合には、複数の物品が存在すると判定する。さらに、平面間高低差検出処理部４は、物品の位置も検出できる。例えば、完全に接触して搬送される複数の物品であっても、これら複数の物品の高さが違えば、この高さの違いが検出されるので、この高さの違いの検出結果を用いて、これら複数の物品を認識することができる。
【００２７】
次に、複数バーコード検出処理部５は、画像データを用いた複数バーコード検出処理を実行する（ＳＴ５）。複数バーコード検出処理部５は、画像データからバーコードを認識する。バーコードは、どのような種類であっても良い。複数バーコード検出処理部５は、同一画像内から複数の異なるバーコードを認識すると、この認識結果に対応して複数の物品の存在を検出することができる。
【００２８】
例えば、図６に示すように、複数バーコード検出処理部５は、一つの物品（物品Ａ）に貼付した帳票のＩＤバーコードのデコード結果と別の一つの物品（物品Ｂ）に貼付した帳票のＩＤバーコードのデコード結果が異なるものであれば、同一画像内に複数の物品（物品Ａと物品Ｂ）が混在していると判断する。
【００２９】
同様に、図６に示すように、複数バーコード検出処理部５は、一つの物品（物品Ａ）に貼付した帳票の配送先を示すバーコードのデコード結果（配送先Ａ）と別の一つの物品（物品Ｂ）に貼付した帳票の配送先を示すバーコードのデコード結果（配送先Ｂ）が異なるものであれば、同一画像内に複数の物品（物品Ａと物品Ｂ）が混在していると判断する。
【００３０】
なお、画像からのバーコードの認識方法は特に限定しないが、本実施形態では、Code128のバーコード体系として画像からのバーコードを認識するケースについて説明する。複数バーコード検出処理部５は、画像データをグレイスケール変換し、適当な閾値で二値化し、二値画像を生成する。複数バーコード検出処理部５は、生成された二値画像に対して、上下左右に隣接する画素値０の部分を繋げてラベリングする。複数バーコード検出処理部５は、ラベリングの結果がバーコードのバーの高さと合っているものが揃っている部分を抽出し、それぞれのラベルの大きさからバーの太さと空白を判定し、デコードを行う。
【００３１】
次に、孤立領域分離検出処理部６は、画像データを用いた孤立領域分離検出処理を実行する（ＳＴ６）。孤立領域分離検出処理部６は、画像データからのラベリングの結果によって搬送路２１上で孤立したラベルの領域を搬送される物品の存在位置として検出する。例えば、カラー画像データが取得されたケースについて説明する。
【００３２】
物品区分前の距離画像センサＳ１の設置、調整時に、搬送路２１のベルトの濃度値がＲ，Ｇ，Ｂそれぞれにおいてどの範囲で変動するか予め確認し、設定ファイルに設定する。つまり、孤立領域分離検出処理部６が、搬送路２１のベルトの濃度値がＲ，Ｇ，Ｂそれぞれにおいてどの範囲で変動するかを示す情報を有する。
【００３３】
図７に示すように、例えば、孤立領域分離検出処理部６は、設定ファイルを使用して、物品区分処理時に得られた画像データに対して、搬送路２１の規定色範囲にあるものを１、それ以外を０に設定し、二値化により二値画像を生成する。孤立領域分離検出処理部６は、生成された二値画像に対して、１の部分が上下左右の画素で隣接していた場合に、隣接する画素を連結するラベリングを行う。孤立領域分離検出処理部６は、ラべリングにより連結された画素群を搬送路２１の領域と判定し、搬送路２１の領域の中で一定サイズ以上の孤立した空白領域（０データ）を検出した場合に、この孤立した空白領域に物品が存在すると判断する。孤立領域分離検出処理部６は、このような孤立した空白領域を複数検出した場合、これら複数の空白領域を複数の物品として検出する。また、孤立領域分離検出処理部６は、孤立した空白領域の検出結果に基づき、物品の位置も検出できる。
【００３４】
また、別のアプローチとして、画像データの色情報を複数クラスにクラスタリングして、搬送路２１の範囲内に孤立したクラスの領域が存在した場合に、孤立したクラスの領域を物品と判定することもできる。
【００３５】
次に、幾何学形状検出処理部７は、画像データを用いた幾何学形状検出処理を実行する（ＳＴ７）。幾何学形状検出処理部７は、画像に存在する物品エッジなどを抽出し、幾何学的な制約条件を満たした物品エッジ（二次元幾何学図形）を物品として判定する。
【００３６】
直方体の物品を想定した幾何学形状検出処理の一例を説明する。幾何学形状検出処理部７は、画像データに対してグレイスケール変換を実施し、縦横の隣接画素の濃度値が一定以上の部分をエッジ構成点の候補として抽出する。幾何学形状検出処理部７は、エッジ構成点の候補群に対して、ハフ変換などを利用して直線を検出する。幾何学形状検出処理部７は、複数の直線が得られた場合、直線同士の交点の組み合わせが直方体として適切かどうかを判定する。適切かどうかの判断には、採用された４つの交点で構成される四角形の角度、辺の長さなどを基準にすることができる。また、幾何学形状検出処理部７は、直線を検出した後に、エッジ付近の物体の元画像の濃度値が一定であるかどうかを検証し、検証結果から直方体かどうかを判定することができる。幾何学形状検出処理部７は、条件を満たす幾何学図形を複数検出した場合、これら複数の幾何学図形を複数の物品として検出する。また、幾何学形状検出処理部７は、条件を満たす幾何学図形の検出結果に基づき、物品の位置も検出できる。
【００３７】
なお、上記の距離データを用いた孤立領域検出処理、距離データを用いた平面間高低差検出処理４、画像データを用いた複数バーコード検出処理５、画像データを用いた孤立領域分離検出処理６、画像データを用いた幾何学形状検出処理７の何れにおいても、一定時間で連続的に複数枚得られる距離データや画像データのどの時刻のデータを使用しても構わない。
【００３８】
次に、相対位置確認処理部８は、動画像データを用いた相対位置確認処理を実行する（ＳＴ８）。相対位置確認処理部８は、時系列の画像データ群に対して、物体の相対位置関係の変化を確認する。搬送されている対象物は、図８に示すように、搬送ベルトやローラー上で滑る、もしくは搬送路２１の縁にぶつかるなどで搬送中でも位置がずれることがある。このような位置ずれが生じる状況下でも、相対位置確認処理により、複数物体の検出精度を高めることができる。
【００３９】
例えば、物品検出部９は、撮影時刻の早い画像から順に、上記の何れかで物体検出を行う。上記したような理由により、特定のフレームを境に物体の検出数が増減することがある。この場合、物品が分離している状態を最適な状態として判断したい。つまり、物品検出部９は、物品が最も多く検出された結果を採用する。これにより、物品の数量をより高精度に判断することができる。距離データを使用した場合でも、同様の処理を適用できる。
【００４０】
物品検出部９は、複数物品が検出されたかどうか確認する。複数の物品が検出されずに（ＳＴ９、ＮＯ）、１つだけの物品が検出された場合には、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１によるＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理（ＢＣＲ処理、ＯＣＲ処理、ＶＣＳ処理のうちの少なくとも一つの処理）が実行される（ＳＴ１１）。ＢＣＲ処理は、物品のバーコードを認識し、認識されたバーコード（区分情報）に基づく物品の区分先判定処理等を示し、ＯＣＲ処理は、物品の文字情報（住所情報）を認識し、認識された文字情報等（区分情報）に基づく物品の区分先判定処理等を示し、ＶＣＳ処理は、オペレータが物品の映像から目視で情報を確認し、確認した情報を入力し、入力された情報等（区分情報）に基づく物品の区分先判定処理等を示す。複数の物品が検出されると（ＳＴ９、ＹＥＳ）、分離区分判定部１０が分離区分機構により分離区分可能か否か判定する。つまり、分離区分判定部１０は、人手を介さずに機構制御により物品をそれぞれ正しい区分先（シューター）へ振分けることが可能か否か判定する。
【００４１】
例えば、物品が極めて近い位置に複数個存在している場合には、分離区分機構により、個々の物品を別々に振分ける（移動させる）ことが難しい。このため、複数の物品の位置関係に基づき、複数の物品の位置関係が一定の閾値以下である場合に、分離区分機構により、個々の物品を別々に振分ける（移動させる）ことが難しいと判定する。つまり、分離区分判定部１０は、複数の物品の距離が所定長以下の場合に区分不能と判定する。
【００４２】
例えば、分離区分判定部１０は、複数の物品の位置関係が一定の閾値より離れている場合に、分離区分機構により、個々の物品を別々に振分ける（移動させる）ことが可能と判定し（ＳＴ１０、ＹＥＳ）、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理１１部が、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理を実行する（ＳＴ１１）。分離区分判定部１０が、分離区分機構により、個々の物品を別々に振分ける（移動させる）ことが不能と判定すると（ＳＴ１０、ＮＯ）、人手による区分又は再区分処理に移行する（ＳＴ１３）。
【００４３】
また、複数の物品が検出された場合に（ＳＴ１０、ＹＥＳ）、人手による区分又は再区分処理（ＳＴ１３）に移行するような運用を行ってもよい。
【００４４】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１は、距離画像センサＳ１からの画像データ、及び搬送路２１に設置される物品検出センサＳ２からの画像データのうちの少なくとも一方からの画像データに基づき、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理を実行する。ただし、距離画像センサＳ１からの画像データが、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理のうちの何れか一つの処理にとって十分な解像度を保有していた場合は、物品検出センサＳ２を用意する必要はなく、距離画像センサＳ１で取得した画像データをそのまま認識に用いても良い。
【００４５】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳの何れも、特有の方法を適用しなければならない訳ではない。
【００４６】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１によるＢＣＲ（バーコード認識）処理の具体例としては、画像データを使用する場合には、前述のラベリング結果を用いたバーコード認識手法が同様に適用できる。もしくは、物品検出センサＳ２がレーザ式のバーコード認識装置であった場合、一般的なレーザによる認識手法を適用してもよい。
【００４７】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１は、ＯＣＲ（住所認識）処理により、画像データに基づき、住所データベースを照合し配送先（宛先）の住所を特定（認識）する。例えば「特開２０１１−１２５８６０」や「特開２００５−３０１４７７」などの技術を適用できる。前段のＢＣＲ処理で認識不能であったものだけを対象としてＯＣＲ処理を適用することにより、処理の効率化を図ることもできる。
【００４８】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１は、ＶＣＳ（ビデオコーディングシステム入力）処理により、転送された画像データをディスプレイに表示し、オペレータが表示画像から住所を視認し、住所をキー入力することで正しい配送先（住所）を特定する。例えば、「特開Ｐ２０１０−９４１０」の技術を適用できる。前段のＢＣＲ処理やＯＣＲ処理で認識不能であったものだけを対象としてＶＣＳ処理を適用することにより、処理の効率化を図ることもできる。
【００４９】
ただし、複数物品の認識は、認識精度の面でも処理速度の面でも難易度が上がるため、ＢＣＲ処理やＯＣＲ処理を省略してＶＣＳ処理に移行する運用も可能である。
【００５０】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１によるＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理が完了した後、その認識結果を受け取って区分先の確認処理が実行される。
【００５１】
ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部１１によるＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理により個々の物品に対する認識結果が出力されていて（ＳＴ１１）、区分先が確定した場合（ＳＴ１２、ＹＥＳ）、自動区分処理部１４は、区分可能判定及び区分先の確定の結果（区分情報）に従い、自動区分処理を実行する（ＳＴ１４）。つまり、自動区分処理部１４は、分離区分機構を制御し、搬送される物品を指定された区分先（シューター）へ振分ける。一方、認識不能で物品に対する区分先が確定しない場合（ＳＴ１２、ＮＯ）、自動区分処理を停止（中断）する。この場合、搬送部２０は、物品の搬送を停止（中断）し、人手による区分又は再区分処理（ＳＴ１３）が実行される。
【００５２】
また、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理の前段で、自動区分処理部１４が、区分不能判定を受けた場合にも、自動区分処理を停止（中断）する。この場合、搬送部２０は、物品の搬送を停止（中断）し、人手による区分又は再区分処理が実行される。
【００５３】
上記の人手による区分又は再区分処理では、区分先が指定できない物品を人手で区分する、もしくは物品の間隔を空けて再度区分処理をやり直す。どちらにするかは区分システムの運用に有利な方を選択してよい。
【００５４】
自動区分処理部１４は、区分可能判定及び認識結果（区分先の確定結果）に基づき、予め定義された認識結果と区分先の対応表のデータベースを利用して、物品の区分先を確定し、区分先の確定結果に基づき、対象の物品（搬送される物品）を自動区分する。
【００５５】
なお、前述した距離データに関連する処理は単独動作可能であるし、同様に画像データに関連する処理も単独動作可能である。また、距離データを用いた孤立点検出処理、距離データを用いた平面間高低差検出処理、画像データを用いた複数バーコード検出処理、画像データを用いた孤立領域分離検出処理、画像データを用いた幾何学形状検出処理、動画像データを用いた相対位置確認処理のうち、少なくとも１つの処理を使用することで複数物品を検出したかどうかを判定できる。
【００５６】
同様に、前述の処理間での実施順序の制限はない。また、ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理に関しても、ＢＣＲ処理とＯＣＲ処理とＶＣＳ処理の全てが必要となるものでなく、少なくとも１つの処理により配送先を確定することが可能である。また、ＢＣＲ処理とＯＣＲ処理とＶＣＳ処理もそれぞれの処理の実施順序は制限を受けるものではない。
【００５７】
以下、上記した区分システムについてまとめる。
【００５８】
（１）区分システムは、配送先ごとに区分すべき対象物を搬送する手段を有し、搬送路の上面方向から距離データを連続的に取得できる手段を有し、前記取得した距離データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段を有し、検出した存在有無情報を用いて搬送路の下流側に別途用意されるスキャナで撮影する手段を有し、スキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段を有し、その認識結果に従って物品を指定の区分先へ搬送する手段を有する。
【００５９】
（２）さらに、区分システムは、上記（１）の距離データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段として、搬送路の高さにある距離測定点群データを連結した際に、搬送路と異なった高さで構成される点群データの孤立する領域を搬送される物品の存在位置として検出することにより、搬送される複数の物品を検出する。
【００６０】
（３）さらに、区分システムは、上記（１）の距離データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段として、距離測定点群データを平面近似した際に、搬送路面以外に高さの異なる面が複数存在することを検出することで、搬送される複数の物品を検出する。
【００６１】
（４）さらに、区分システムは、上記（１）のスキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段として、バーコードの情報を元に配送先を認識する。
【００６２】
（５）さらに、区分システムは、上記（１）のスキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段として、配送先住所を画像認識した結果を元に搬送すべき区分先を特定する。
【００６３】
（６）さらに、区分システムは、上記（１）のスキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段として、画像データを作業用ＰＣに転送し、作業用ＰＣのディスプレイ上に表示された画像を元に作業者が配送先を入力することで、配送すべき区分先を特定する。
【００６４】
（７）さらに、区分システムは、上記（１）の距離データを連続的に取得したデータを用いて、撮影時刻が異なる複数のデータ間で検出平面の相対位置がずれていった場合に搬送される複数の物品が存在すると判断する。
【００６５】
（８）区分システムは、配送先ごとに区分すべき対象物を搬送する手段を有し、搬送路の上面方向から画像データを連続的に取得できる手段を有し、前記取得した画像データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段を有し、検出した存在有無情報を用いて搬送路の下流側に別途用意されるスキャナで撮影する手段を有し、スキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段を有し、その認識結果に従って物品を指定の区分先へ搬送させる手段を有する。
【００６６】
（９）さらに、区分システムは、上記（８）の画像データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段として、画像データに異なる物品を示すバーコードが複数存在することを検知することで、搬送される複数の物品を検出する。
【００６７】
（１０）さらに、区分システムは、上記（８）の画像データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段として、画像データの濃度情報を用いてラベリングを実施し、搬送路のラベルを除いたラベルのうち特定の大きさで孤立したものを検出することにより、搬送される複数の物品を検出する。
【００６８】
（１１）さらに、区分システムは、上記（８）の画像データを用いて搬送される物品の存在有無を検出する手段として、画像データを加工したデータから特定の２次元幾何学図形を抽出することにより、搬送される複数の物品を検出する。
【００６９】
（１２）さらに、区分システムは、上記（８）の画像データを連続的に取得したデータを用いて、撮影時刻が異なる複数のデータのうち、特定のフレームを境に搬送される物品の検出数が増減した場合、最も多い数量となるものを採用して搬送される物品の数量を特定する。
【００７０】
（１３）さらに、区分システムは、上記（８）のスキャナで撮影したデータを元に配送先を認識する手段として、（４）〜（６）の少なくとも何れか一つの方法で認識することを特徴とした宅配便区分システム
（１４）さらに、区分システムは、上記（８）の画像データにおいて、配送先が特定できる解像度が取得できる場合に、スキャナを使用しないで搬送される物品を区分する。
【００７１】
（１５）さらに、区分システムは、上記（１）〜（３）及び（８）〜（１２）において搬送される複数の物品が検出された際に、機構制御的な制約により、それぞれの対象物が別々の区分先に搬送制御できないと判断した場合に、配送先特定手段を用いずに人手により区分させるような制御を行う。
【００７２】
（１６）さらに、区分システムは、上記（１５）の人手による区分の代わりに、複数対象物検出の情報を一時記録しておき、その記録を元に対象物を制御可能な間隔を保持させ、再度区分処理させる。
【００７３】
（１７）さらに、区分システムは、上記（１）〜（１６）の処理に加えて、透過型センサを併用して搬送される物品の通過情報を検知し、前記通過情報を元にデータ取得範囲を絞る。
【００７４】
上記した区分システムによれば、複数の宅配便の間隔が狭い場合、配置が特殊な場合でも正しく複数個の宅配便の存在有無を検出できる。また、その結果として誤区分を低減できる。加えて、無駄な認識処理を行わずに計算リソースを有効活用できる。
【００７５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７６】
Ｓ１…距離画像センサ、Ｓ２…物品検出センサ、１…距離データ取得部、２…動画データ取得部、３…孤立領域検出処理部、４…平面間高低差検出処理部、５…複数バーコード検出処理部、６…孤立領域分離検出処理部、７…幾何学形状検出処理部、８…相対位置確認処理部、９…物品検出部、１０…分離区分判定部、１１…ＢＣＲ／ＯＣＲ／ＶＣＳ処理部、１４…自動区分処理部、２０…搬送部、２１…搬送路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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