(57)【要約】      （修正有）【課題】小売店舗等の商品販売施設で商品が計量される間の不正行為の可能性を検出するリモート計量方法及びそのシステムを提供する。【解決手段】計量装置の計量器面に存在する品目の製品識別入力、重量および画像を受信するステップ３０２と、少なくとも１つの検証プロセスに従って、前記製品識別入力に照らして、前記重量および前記画像のうちの少なくとも１つを処理して、検証結果を取得するステップ３０４と、前記検証結果が検証成功の場合、前記品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力するステップ３０８と、前記検証結果が検証失敗の場合、前記品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させるステップ３１０と、の各ステップを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
非ＰＯＳ計量装置 （３０２）の計量器面に存在する品目の製品識別入力、重量および画像を受信するステップと、
少なくとも１つの検証プロセスに従って、前記製品識別入力に照らして、前記重量および前記画像のうちの少なくとも１つを処理して、 検証結果 （３０４）を取得するステップと、
前記検証結果が検証成功の場合、前記品目（３０８）に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力するステップと、
前記検証結果が検証失敗の場合、前記品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗（３１０）を示す通知を出力させるステップと、
の各ステップを有する商品販売方法（３００）。
【請求項２】
前記製品識別入力が、製品データを取得するため単位重量当たりの単価と製品識別子のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の商品販売方法。
【請求項３】
前記製品識別子で取得可能な前記製品データが、提示された製品が前記受信した製品識別入力と一致することを検証するため前記少なくとも１つの検証プロセスにより利用される単位重量当たりの単価および製品特性データを含む、請求項２に記載の商品販売方法。
【請求項４】
前記単位重量当たりの単価が、前記非ＰＯＳ計量装置のメモリデバイスからの前記製品識別子の少なくとも一部に基づいて取得される、請求項３に記載の商品販売方法。
【請求項５】
前記製品識別入力が、前記計量器上に存在する前記品目の画像からスキャンプロセスまたはデバイスにより読み取られるデータ品目として受信される、請求項１〜４のいずれか１項に記載の商品販売方法。
【請求項６】
前記検証プロセスが、受信される画像内で捕捉される前記計量器面に提示された品目の１つまたは複数の特徴を識別することをそれぞれが実行する１組の検証プロセスを含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の商品販売方法。
【請求項７】
少なくとも１つの検証プロセスが、前記受信される画像に対して実施されて、前記計量器面上に提示された前記品目だけを残して前記画像の背景を除去し、前記提示された品目が自然に発生したものか、人工品目かどうかの指示を含む、または少なくともその一部に基づく前記検証結果を出力する少なくとも１つのさらなる検証プロセスを実施し、前記少なくとも１つのさらなる検証プロセスが、
画像を処理して、人工品目の基準モデルと比較される前記提示された品目のシルエットを残し、比較的一致する場合、前記提示された品目が、人工のようであるとの指示を出力するシルエット検出プロセスと、
グレアがはっきり起きている前記提示された品目の画像部内の領域を評価し、第１の閾値より大きいグレア発生の数が第２の閾値より多い場合、前記提示された品目が人工のようであるとの指示を出力するグレア検出プロセスと、
前記提示された品目の前記画像にハフ変換を行い、直線検出プロセスと平行線検出プロセスのうちの少なくとも１つを実施することと、 のうちの少なくとも１つを含み、
前記直線検出が、第３の閾値より長い直線の数が第４の閾値より多いと識別する場合、前記提示された品目が人工のようであるとの指示を出力し、
前記平行線検出が、少なくとも２本の平行線がそれぞれ、少なくとも最小長を有し、少なくとも最小距離だけ離間していると識別する場合、前記提示された品目が人工のようであるとの指示を出力する、請求項６に記載の商品販売方法。
【請求項８】
少なくとも１つの撮像デバイスを含む製品スキャナ（１０８）と、
入力デバイスと、
計量器（１１０）と、
ラベルプリンタと、
プロセッサー（１２２）と、
前記プロセッサーにより実行可能な命令を格納してデータ処理作業を実施するメモリデバイス（１２４）であって、
前記計量器上に存在する品目の、製品識別子を前記入力デバイスまたは前記製品スキャナから、および画像を前記製品スキャナの少なくとも１つの撮像デバイスから、受信し、
少なくとも１つの検証プロセスに従って前記製品識別子に照らして前記画像を処理して、検証結果を取得し、および
前記検証結果が検証成功の場合、前記品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルを、前記ラベルプリンタで印刷し、または、前記品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルを前記ラベルプリンタで印刷して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含むメモリデバイスと を含む、非ＰＯＳセルフサービス端末装置（１００）。
【請求項９】
さらに、ネットワークインタフェースデバイス（１０６）を含み、
前記検証結果が成功でない場合、前記データ処理作業が、
固有の識別子を生成し、さらなるデータ品目を前記検証失敗を示すそれと関連付け、
前記スキャン可能なラベルに印刷するため前記データの前記固有の識別子および前記さらなるデータ品目を符号化し、
前記固有の識別子および前記さらなるデータ品目を前記品目に貼り付けられる前記印刷されたスキャン可能なラベルのスキャン時にＰＯＳ端末装置によりアクセス可能なデータベースに前記ネットワークインタフェースデバイスを介して送信する、
ことをさらに含む、請求項８に記載の非ＰＯＳセルフサービス端末装置（１００）。
【請求項１０】
前記検証結果が検証成功の場合、前記データ処理作業が、
単位重量当たりの単価のデータを前記製品識別子に基づいて前記メモリデバイスから取得することと、
前記計量器から受信した重量に前記取得した単位重量当たりの単価を掛けることに基づき価格を算出することと、
前記品目に貼り付けられる前記スキャン可能なラベルに印刷するため、前記データの価格を符号化することと、 をさらに含む、請求項９に記載の非ＰＯＳセルフサービス端末装置（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売店で使用される計量装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
小売店での商品等の盗難は、主に、顧客による窃取、レジ係による不正な持ち出しおよび従業員の窃取によるものである。セルフサービス式精算装置（本願では、「ＳＳＣＯ」という）およびＰＯＳ端末装置で起こる品目置換詐取は、主要な盗難問題の一つである。加害者は、高価な品目（例えば、バーボンウィスキー等のボトル）を廉価な農産物品目（例えば、バナナ）として精算することにより不正行為を犯す。例えば、計量器に置かれた品目のバーコードをスキャンせずに、品目の種類がキー入力されるか、バナナなどと選択されて、製品のバーコードではなく、重さで精算時に値付けされる。
【０００３】
こうした種類の不正行為は、主に精算端末装置で起こる。しかし、現代の小売店舗は、絶えず進化して、経費を削減し、顧客のショッピング体験を向上させるか、少なくとも差別化されたショッピング体験を提供している。これらに向けて、スーパー、大規模小売店および小規模食料品店などの一部の小売店舗では、農産物、スパイス、キャンディ、穀物などの品目が量り売りされている売場に計量ステーションを設け計量装置を設置するようになった。こうした計量装置は、量られる製品を識別する計量器と機能とデバイスならびにバーコード、製品識別子番号などの重さを量られた製品に貼り付けられて精算時に製品に値付けできるようにするラベルを印刷するためのラベルプリンタを含む。それにより顧客は、自分が購入したい正確な量を選ぶことができ、計量器を、精算端末装置から外すことができるようになる。
【０００４】
リモート計量装置などの新しいソリューションが小売環境に導入されると、一般に悪事を働く人物はすぐに動いて、脆弱部を探してそれを利用する。
【発明の概要】
【０００５】
本明細書の様々な実施形態はそれぞれ、小売店舗などの施設で製品が計量される間の不正行為の可能性を検出することができるリモート計量装置およびその付属装置などのシステム、商品販売方法、ソフトウェアおよびデバイスのうちの少なくとも１つを含む。
【０００６】
商品の販売管理方法（本願では、適宜「販売方法」という）においては、その一実施形態が、ＰＯＳシステム又はその端末装置に直接接続されていない計量装置（本願では、「非ＰＯＳ計量装置」という）の計量器面に存在する品目の製品識別入力、重量、画像を受信し、少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別入力に照らして、重量と画像のうちの少なくとも１つを処理して、検証結果を取得することを含む。検証結果が検証成功の場合、その商品販売プロセスにおいては、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力することを含む。しかし、検証結果が検証失敗の場合、その商品販売プロセスは、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含む。ＰＯＳ端末装置で出力される通知は、レジ係または他の従業員への通知であり、取引に介入して、不正行為防止の調査をするものである。通知は、ＳＳＣＯの係員端末装置、スーパーバイザの端末装置または他の場所もしくは装置などの他の場所や装置上のＳＳＣＯや補助用ＰＯＳ端末装置などのＰＯＳ端末装置から直接出力されてもよい。
【０００７】
別の商品販売プロセスにおける販売方法（本願では、適宜「商品販売プロセス」又は「商品販売方法」という）の実施形態は、非ＰＯＳ計量装置の計量器面に存在する品目の製品識別子および画像を受信し、少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別子に照らして画像を処理して、検証結果を取得することを含む。検証結果が検証成功の場合、この商品販売プロセスは、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力することを含む。そうでなければ、この商品販売プロセスは、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含む。
【０００８】
さらなる実施形態は、リモート計量装置などの非ＰＯＳセルフサービス端末装置である。本実施形態の非ＰＯＳセルフサービス端末装置は、少なくとも１つの撮像デバイス、入力デバイス、計量器およびラベルプリンタを備える製品スキャナを含む。この非ＰＯＳセルフサービス端末装置はまた、プロセッサーおよびプロセッサーにより実行される命令を格納するメモリデバイスを含んで、データ処理作業を行う。データ処理作業は、計量器に存在する品目の製品識別子を入力デバイスまたは製品スキャナから、画像を製品スキャナの少なくとも１つの撮像デバイスから受信することを含んでもよい。このデータ処理作業はさらに、少なくとも１つの検証プロセスに従って製品識別子に照らして画像を処理して、検証結果を取得し、その結果が成功の場合、データ処理作業は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルをラベルプリンタで印刷することを含む。そうでなければ、このデータ処理作業は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルをラベルプリンタで印刷して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを進める。
【０００９】
本発明の第１の態様によれば、非ＰＯＳ計量装置の計量器面に存在する品目の製品識別入力、重量および画像を受信すること、少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別入力に照らして重量と画像のうちの少なくとも１つを処理して、検証結果を取得すること、検証結果が検証成功の場合、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力すること、および検証結果が検証失敗の場合、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含む商品販売プロセスが提供される。
【００１０】
必要に応じて、製品識別入力は、単位重量当たりの単価および製品識別子のうちの少なくとも１つを含んで、製品データを取得してもよい。
【００１１】
必要に応じて、製品識別子で取得可能な製品データは、少なくとも１つの検証プロセスにより利用される単位重量当たりの単価および製品特性データを含んで、提示された製品が受信した製品識別入力と一致することを検証してもよい。
【００１２】
必要に応じて、単位重量当たりの単価は、非ＰＯＳ計量装置のメモリデバイスからの製品識別子の少なくとも一部に基づいて、取得されてもよい。
【００１３】
必要に応じて、製品識別入力は、計量器に存在する品目の画像からスキャンプロセスまたはデバイスにより読み取られるデータ品目として受信されてもよい。
【００１４】
必要に応じて、検証プロセスは、受信される画像内で捕捉される計量器面に提示された品目の１つまたは複数の特性を識別することをそれぞれが実行する１組の検証プロセスを含んでもよい。
【００１５】
必要に応じて、少なくとも１つの検証プロセスが、受信される画像に対して実施されて、計量器面に提示された品目だけを残して画像の背景を除去し、検証結果を出力する少なくとも１つの追加の検証プロセスを実施してもよい。検証結果は、提示された品目が自然に発生したものでよい、または人工の品目でよいとの指示を含んでも、または少なくともその一部に基づいてもよく、少なくとも１つの追加の検証プロセスが、画像を処理して、人工の品目の基準モデルと比較してもよい提示された品目のシルエットを残し、相対的に一致する場合、提示された品目は人工のようであるとの指示を出力するシルエット検出プロセスと、グレアがはっきり起きている提示された品目の画像部の領域を評価し、第１の閾値より大きいグレア発生の数が第２の閾値より多い可能性がある場合、提示された品目は人工のようであるとの指示を出力するグレア検出プロセスとのうちの少なくとも１つを含んでもよく、提示された品目の画像にハフ変換を行い、直線検出プロセスと平行線検出プロセスのうちの少なくとも１つを実施して、直線検出が、第３の閾値より長い直線の数が第４の閾値より多いと識別する場合、提示された品目は人工のようであるとの指示を出力し、平行線検出が、少なくとも２本の平行線がそれぞれ、少なくとも最小長を有し、少なくとも最小距離だけ離間していると識別する場合、提示された品目は人工のようであるとの指示を出力する。
【００１６】
必要に応じて、受信される画像は、各画像が異なる角度、ズームまたは解像度で捕捉された、複数の受信される画像のうちの１つであってもよく、シルエット検出、グレア検出、直線検出および平行線検出プロセスのうちの少なくとも１つが少なくとも２つの画像に実施されてもよく、提示された品目が人工のようであるとの指示の出力が、少なくとも２つの画像の処理時のそれぞれのプロセスを介して同じ結論に到達したときだけ出力されてもよく、シルエット検出、グレア検出、直線検出および平行線検出のうちの１つだけの出力が、ただ１つの画像に対して提示された品目が人工のようであるとの指示の出力を処理する場合、その１つの画像に対してさらに処理を行い、その中に存在する少なくとも１つのさらなる特徴を識別して画像に存在する品目が人工のようであると確認し、少なくとも１つのさらなる特徴が画像に含まれる場合、提示された品目が人工のようであるとの指示を出力する。
【００１７】
必要に応じて、少なくとも１つの画像の背景を除去することが、１つまたは複数の受信される画像のそれぞれをより低い解像度にダウンサンプリングすること、現在の画像から、同じ解像度になるように減算され、現在の画像を捕捉したそれぞれのカメラで捕捉される背景基準画像を減算すること、現在の画像の画素値と基準画像の画素値との間の差が、現在の画像の画素値と基準画像の画素値のうちの一方の値に基づいて決定される可変の閾値より小さい可能性がある場合、基準画像の画素と現在の画像の画素との間の画素毎比較を行い、現在の画像から画素を取り除くことを含んでもよい。
【００１８】
必要に応じて、出力はラベルプリンタへの出力であってよい。
【００１９】
本発明の第２の態様によれば、非ＰＯＳ計量装置の計量器面に提示される品目の製品識別子および画像を受信すること、少なくとも１つの検証プロセスに従って製品識別子に照らして画像を処理して、検証結果を取得すること、検証結果が検証成功の場合、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力すること、そうでない場合、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含む商品販売プロセスが提供される。
【００２０】
必要に応じて、製品識別子は、製品データを取得するため単位重量当たりの単価および製品識別子番号のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２１】
必要に応じて、製品識別子で取得可能な製品データは、提示された製品が受信した製品識別入力と一致することを検証するため少なくとも１つの検証プロセスにより利用される場合がある単位重量当たりの単価および製品特性データを含んでもよい。
【００２２】
必要に応じて、製品識別子は、製品スキャナからデータ品目として受信されるか、計量器に提示される品目の画像からスキャンプロセスにより読み取られたものとして受信されてもよい。
【００２３】
必要に応じて、検証プロセスは、受信される画像内で捕捉される計量器面に提示された品目の１つまたは複数の特性を識別することをそれぞれが実行する１組の検証プロセスを含んでもよい。
【００２４】
必要に応じて、少なくとも１つの検証プロセスが、受信される画像に対して実施されて、計量器面に提示された品目だけを残して画像の背景を除去し、検証結果を出力する少なくとも１つのさらなる検証プロセスを実施してもよい。
【００２５】
必要に応じて、その検証結果は、シルエット、グレア検出および直線検出プロセスの少なくとも１つにより決定されて、提示された品目が自然に発生したものである、または人工のものであるとの指示を含んでも、または少なくとも指示の一部に基づいてもよい。
【００２６】
本発明の第３の態様によれば、少なくとも１つの撮像デバイス、入力デバイス、計量器、ラベルプリンタ、プロセッサーおよびプロセッサーにより実行される命令を格納し、計量器に存在する品目の製品識別子を入力デバイスまたは製品スキャナから、画像を製品スキャナの少なくとも１つの撮像デバイスから受信すること、少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別子に照らして画像を処理し、検証結果を取得すること、検証結果が検証成功の場合、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルをラベルプリンタで印刷すること、そうでなければ、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルをラベルプリンタで印刷して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させることを含むデータ処理作業を実施するメモリデバイスを備える製品スキャナを含む非ＰＯＳセルフサービス端末装置が提供される。
【００２７】
必要に応じて、非ＰＯＳセルフサービス端末装置は、検証結果が成功でない場合、固有の識別子を生成し、さらなるデータ品目を検証失敗を示すそれと関連付けること、スキャン可能なラベルに印刷するためにデータ内の固有の識別子とさらなるデータ品目を符号化すること、固有の識別子とさらなるデータ品目を、品目に貼り付けられる印刷されたスキャン可能なラベルのスキャン後、ＰＯＳ端末装置がアクセス可能なデータベースにネットワークインタフェースデバイスを介して送信することをデータ処理作業がさらに含む、ネットワークインタフェースデバイスをさらに含んでもよい。
【００２８】
必要に応じて、検証結果が検証成功の場合、データ処理作業はさらに、製品識別子に基づいて単位重量当たりの単価のデータをメモリデバイスから取得すること、計量器から受信した重量に取得した単位重量当たりの単価を掛けて価格を算出すること、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷するためにデータの価格を符号化することを含む。
【００２９】
本発明のこれらおよび他の態様は、所定の例として、添付の図面を参照する以下の詳細な説明から明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】例示的な実施形態による、スキャナを有する計量装置の構成要素を示す論理ブロック図である。
【図２】例示的な実施形態による、少なくとも１つの計量装置を含むシステム構成の論理ブロック図である。
【図３】例示的な実施形態による、一商品販売プロセスのブロック流れ図である。
【図４】例示的な実施形態による、一商品販売プロセスのブロック流れ図である。
【図５】例示的な実施形態による、一商品販売プロセスのブロック流れ図である。
【図６】例示的な実施形態による、コンピューティングデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本明細書の様々な実施形態はそれぞれ、小売店舗で採用される可能性があるようなリモート計量装置で計量中に不正行為の可能性を検出できるシステム、商品販売プロセス、ソフトウェアおよび計量器、撮像デバイスおよび製品スキャナ（例えば、バーコードスキャナ）などの装置のうちの少なくとも１つを含む。こうした実施形態では、計量器により測定可能、画像で検出可能などの既知の製品特性などの複数の要因に基づく、不正行為検出プロセスを適用することにより、信頼できる結果を提供する。これらの製品特性は、製品特定のものまたは一般的なものであってよく、製品に関連付けられてもよい。従って、顧客が計量装置で製品をスキャンすると、または製品識別子を入力すると、特定のまたは一般的な製品特性が取得でき、計量するために提示された製品と比較することができる。不一致が識別されると、不正行為状態の可能性が示されて、様々な実施形態では、１つまたは複数の通知を発行して、不正行為が発生するのを防ぐことができる。一実施形態では、従業員の介入を要求する通知をすぐに発行することができる。しかし、実施形態によっては、計量装置により印刷されるラベルに印刷されたデータを符号化して、ＳＳＣＯ端末装置または補助精算端末装置などの清算所に通知してもよい。
【００３２】
こうした一部の実施形態では、計量装置が、効率的なアルゴリズムを含んで、ＮＣＲ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｕｌｕｔｈ，  Ｇｅｏｒｇｉａから入手可能なｔｈｅ  ＮＣＲ  ＲｅａｌＳｃａｎ  ７８７９  Ｂｉ−Ｏｐｔｉｃ  Ｉｍａｇｅｒなどのそこで採用される製品スキャナおよび他のコンピューティングデバイスとそれに結合された少なくとも１つの撮像デバイスおよび計量器が、品目置換詐取などの不正行為の可能性をリアルタイムに検出することができるようにする。品目置換詐取は、バーボン品目置換詐取と呼ばれることがあることに留意されたい。一部の実施形態のアルゴリズムでは、品目データベースを使わずに長いデータベース検索と記録のマッチングを避けて、非常に優れた１秒未満のリアルタイム性を達成する。代わりに、一部の実施形態のアルゴリズムでは、洞察力があり、さらに無駄のない画像処理技術を使用して、精算時に提示された品目の１つまたは複数の収集された画像に存在する所定の特性があるかないかを瞬時に識別する。実施形態によっては、識別された特性を結合して、品目置換詐取に対する検出の正確さを強化してもよい。実施形態によっては、同様にまたは代替として、センサおよびリモート計量装置に結合されてもよいデバイスで識別されてもよい重量、色、外形形状、ラベルの文字および他の特性などの他の要因を考慮に入れてもよい。
【００３３】
これらのおよび他の実施形態を、図面を参照して本明細書にて説明する。
【００３４】
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、その中で発明の主題を実施する特定の実施形態を例示により図示する、添付図面を参照する。これらの実施形態は詳細に説明されて、同業者であればそれらを実践することができ、他の実施形態を利用して、構造的、論理的および電気的な変更が発明の主題の範囲から逸脱せずになされることが理解されよう。発明の主題のこうした実施形態は、個別におよび／またはまとめて、本明細書では単に便宜上、「発明」という用語で呼ばれてもよく、２つ以上の開示が実際になされている場合、任意の単一の発明または発明の概念に対して本出願の範囲を故意に制限するものではない。
【００３５】
従って、以下の説明は意味を制限して理解されるものではなく、発明の主題の範囲は添付の特許請求の範囲により定義される。
【００３６】
本明細書に説明する機能またはアルゴリズムは、一実施形態では、ハードウェア、ソフトウェアまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実施される。ソフトウェアは、メモリまたは他の種類の記憶装置などのコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令を含む。さらに、説明される機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはその任意の組み合わせであってよい、モジュールに対応してもよい。複数の機能が、所望に応じて、１つまたは複数のモジュールで実施されるが、説明される実施形態は、単に例証である。ソフトウェアが、デジタルシグナルプロセッサー、ＡＳＩＣ、マイクロプロセッサー、またはパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータまたはネットワーク相互接続デバイスを含むデータを処理可能な他のデバイスなどのシステム上で動作する他の種類のプロセッサー上で実行される。
【００３７】
実施形態によっては、２つ以上の特定の相互接続されたハードウェアモジュール内またはモジュール間およびモジュールを介して通信される関連制御およびデータ信号を有するデバイス内に、または特定用途向け集積回路の一部として機能を実装する。従って、例示的なプロセスフローは、ソフトウェア、ファームウェアおよびハードウェアの実装に適用可能である。
【００３８】
図１は、例示的な実施形態による、スキャナ１０８を有する計量装置１００の構成要素を示す図である。なお、計量装置 １００は、本明細書の様々な実施形態を理解することに関して例示的な構成要素を有する、非常に簡素化した形式で概略的に示されている。同様の状況は、計量装置 １００の他の様々な構成要素についても当てはまる可能性がある。また、計量装置１００は、実施形態によっては、含まれる構成要素の数が変更する場合があることに留意されたい。さらに、計量装置１００は、結合された計量器、撮像デバイスおよびラベルプリンタを備えたコンピューティングデバイス （例えば、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  ｂｏａｒｄまたは他の小型コンピュータ）であることによるなど、実施形態によってはかなり異なる形状になる場合がある。
【００３９】
さらに、例示され構成されている図１に含まれる様々な構成要素は、例示のみを目的として提供される。なお、構成要素の数がより多いかより少ない他の構成も、特に自動化リモートスキャナの構成に対して本明細書の記載から逸脱しないかぎり可能である。
【００４０】
そして、本明細書および特許請求の範囲に提示される商品販売プロセスおよび計量装置は、計量装置１００の文脈に示される構成要素の全てまたは一部の組み合わせを含んでもよい。計量装置１００は、スキャナ１０８を含んで図示されるが、スキャナ１０８は、他の実施形態では、スタンドアロンの構成要素または他のシステム、デバイスおよび端末装置の構成要素であってもよい。計量装置１００以外にスキャナ１０８を含む可能性がある端末装置タイプの例として、ＳＳＣＯ端末装置、ＰＯＳ端末装置、係員が操作するセルフサービス図書館精算ステーション、時間管理端末装置などのセルフサービス端末装置（ＳＳＴ）が挙げられてもよい。さらに、本明細書および特許請求の範囲に記載のＰＯＳ端末装置への参照は、明記されていない限りＰＯＳおよびＳＳＣＯ端末装置両方の一般参照である。
【００４１】
一部の実施形態の商品販売プロセスは、メモリおよび／または非一過性コンピュータ可読記憶媒体に格納された実行可能な命令としてプログラムされ、本明細書に記載の構成要素およびデバイスと関連付けられた１つまたは複数のプロセッサー上で実行される。
【００４２】
計量装置１００は、１つまたは複数のディスプレイ１０２に結合された計量装置システム１０４の情報を表示する１つまたは複数のディスプレイ１０２を含む。１つまたは複数のディスプレイ１０２により表示された情報は、小売店の状況に関する情報および製品識別子を入力するまたは製品をスキャンする、 計量器に製品を載せる、および製品に印刷されたラベルを貼り付けるための指令プロンプトなどの計量装置１００の動作に関する情報を含む。１つまたは複数のディスプレイはまた、製品の測定された重量、入力識別子またはバーコードスキャン、単位重量当たりの単価および他の情報から製品がわかる場合の製品情報を表示してもよい。計量装置１００はまた、スキャナ１０８を含む。
【００４３】
スキャナ１０８は、こうしたデバイスと最も一般的に関連付けられている作業であるバーコードスキャナと呼ばれてもよい。計量装置１００の動作中、品目がスキャナ１０８のスキャンフィールド内に配置されてもよい。そして、カメラおよびレーザースキャナのうちの１つ以上などのスキャナ１０８の１つまたは複数の撮像デバイス１１８が、バーコードをスキャンし、そこから読み込まれた情報は、計量装置システム１０４に通信される。それから、計量装置システム１０４は、そのデータを使用して、スキャナ１０８のスキャンフィールド内に配置された品目を識別し、別の機能を実施する。別の機能が、価格ルックアップを含んでもよい。
【００４４】
スキャナ１０８は、食料品店およびディスカウント小売店舗でよく目にする生検用スキャナの２つのスキャンフィールドなどの１つまたは複数のスキャンフィールドを含んでもよい。各スキャンフィールドは、カメラなどの１つまたは複数の撮像デバイス１１８を含んでもよい。実施形態によっては、全部で４つ以上のカメラが、スキャンフィールドの一方または両方に、組み合わされて含まれてもよい。撮像デバイス１１８に加えて、スキャナ１０８は、様々な他の構成要素を含んでもよい。様々な他の構成要素は、農産物などの品目を計量するため食料品店舗で使用されてもよいような統合型計量器１１０ならびに良好な（失敗した）スキャン信号などの視覚信号毎に音声を出力するスピーカ１１２およびディスプレイ照明１１６のうちの一方または両方を含んでもよい。スキャナ１０８はまた、スキャンされる品目の検出された存在に基づいて点滅および調整されてもよいスキャンフィールド照明１２０を含んでもよい。スキャナ１０８はまた、実施形態によっては、ネットワーク上で、スキャナが少なくとも計量装置システム１０４の通信インタフェース１０６と通信できるようにする、ハードウェア通信インタフェース１１４またはソフトウェアのうちの少なくとも１つあるいはファームウェア通信インタフェース１３２のうちの１つ以上を含む。
【００４５】
通常の動作中、スキャナ１０８は、プロセッサー１２２上で実行される命令により操作される。プロセッサーは、シングルコアまたはマルチコアのＡＳＩＣ、デジタル信号プロセッサー、マイクロプロセッサーまたは他の種類のプロセッサーであってよい。命令は、１つまたは複数のメモリ１２４に格納されたファームウェア１２６またはソフトウェア１３０であってよい。１つまたは複数のメモリ１２４は、揮発性および不揮発性メモリ、書き込み禁止メモリ、追記型メモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）ならびに他のメモリおよびデータ記憶タイプおよび装置であってもよく、またはそれらを含んでもよい。
【００４６】
ファームウェア１２６に格納されてもよい、またはメモリ１２４内のソフトウェア１３０としての命令は、通常は、メモリ１２４に格納された構成設定に従って、実行される。構成設定１２８は、スキャナ１０８およびその中にある様々な構成要素の動作を構成する。一実施形態が含んでもよい、特定のスキャナ１０８の構成設定の中でも、例えば、構成設定１０８は、スピーカ１１２の音量、ディスプレイ照明１１６の出力、スキャンフィールド照明１２０の輝度、撮像デバイス１１８の復号アルゴリズムおよび命令、計量装置システム１０４の有線または無線通信インタフェース１０６を介するなどして、スキャナ１０８から計量装置システム１０４へデータを通信するために使用される１つまたは複数の通信プロトコル、計量器１１０の動作パラメータ（例えば、オンス、ポンド、グラム、キログラムといった計測単位）を構成してもよい。実施形態によっては、構成設定１２８は、ファームウェアバージョンおよびソフトウェアバージョンなどを含んでもよい。従って、構成が設定されるまたは更新される場合、構成設定１２８の設定または更新は、スキャナに存在するファームウェアおよびソフトウェアへの更新を含む特定の実施形態の構成設定１２８のいずれかの母集団および更新を含んでもよい。
【００４７】
実施形態によっては、スキャナ１０８のメモリ１２４に格納された構成設定１２８は、１つまたは複数の品目置換詐取検出プロセスなどの１つまたは複数の不正行為検出プロセスに対する構成設定１２８を含んでもよい。品目置換詐取検出プロセスを含む１つまたは複数の不正行為検出プロセスは、メモリ１２４またはスキャナ１０８または計量装置システム１０４内の他のデバイス内にソフトウェア１３０またはファームウェア１２６として格納されるプロセスであってもよい。これらの不正行為検出プロセスは通常、計量器１１０に提示された品目を計量するための計量装置システム１０４への入力の受信など、計量装置システム１０４からのコマンドの受信により実行が発動される。プロセッサー１２２、すなわち計量装置システム１０４のプロセッサーにより実行されてもよい不正行為検出プロセスは、１つまたは複数の撮像デバイス１１８のカメラまたは計量装置システム１０４もしくはスキャナ１０８のいずれかに結合されてもよい他のカメラから受信される画像に対して動作する。
【００４８】
不正行為検出プロセスは、ソフトウェア１３０またはファームウェア１２６内で定義されてもよい。実施形態によっては、品目置換詐取検出プロセスは、構成設定１２８、すなわち計量装置システム１０４の構成設定内で柔軟に構成されてもよい汎用プロセスである。例えば、実施形態によっては、ソフトウェア１３０が作成されたものである場合、ソフトウェア１３０内で単に定義される１つまたは複数の品目置換詐取検出プロセスを含んでもよい。これらのプロセスの一部は、構成設定１２８を介して変更されてもよい。実施形態によっては、品目置換詐取検出プロセスは、構成設定１２８により結び付けられて、より大きい条件付き品目置換詐取検出プロセスを形成してもよい、 ソフトウェア１３０またはファームウェア１２６内の異なるプロセスの集まりである。実施形態によっては、不正行為検出プロセスは、データと画像の一方または両方をクラウドベースの不正行為検出源に提供することにより、ネットワークを介してアクセスされてもよい。不正行為検出プロセスの形態および構成に関わらず、不正行為検出プロセスは、一般に撮像デバイス１１８および計量器１１０により捕捉されたデータ画像を処理して、そこに表された提示された品目の特性を識別する。実施形態によっては、不正行為検出プロセスは、品目の重量が計量するために提示された製品として適正な範囲内にあるか、または提示された品目が人工の品目か農産物品目かを判定する働きをする。例えば、人が２ポンドのスパイスを買うことはありえないであろう。さらに、品目が人工かどうかを判定することは、一般に農産物などの自然の産物では、まったに起こらない、極めてまれな画像の特徴を識別することを含む。こうした特徴は、他の特徴の中でも、直線、平行線、ある形状のシルエット、グレアまたはある量もしくはあるサイズのグレア発生を含む場合がある。
【００４９】
図２は、例示的な実施形態による、少なくとも１つの計量装置２０４１−Ｎを含むシステム２００の構成の論理ブロック図である。システム２００は、食料品店などの小売店舗で採用されている。システム２００は、通常、食料品店の農産物エリアまたは品目が単位重量当たりで販売されている他のエリアで採用されている少なくとも１つの計量装置２０４１−Ｎを含む。計量装置２０４１−Ｎは、実施形態によっては、ネットワークに接続されて、提示されたとき、または毎日などローカル記憶装置に対する製品の価格データの定期的な取得時に、価格のルックアップなどの作業を行って製品の現行価格を取得してもよい。実施形態によっては、計量装置２０４１−Ｎは、価格取得のためその計量器に提示された品目を計量するとき、少なくとも１つの検証プロセスを実施して、提示された品目が手入力によるまたは提示された品目に貼り付けられたバーコードをスキャンした製品スキャナから受信した製品識別子と一致するかを検証する。一致が検証されると、少なくとも一定の確率で、品目の価格が決定されてよく、精算端末装置でスキャンする品目に貼り付けるためにラベルが印刷される。しかし、品目が製品識別子の製品と一致しない、または一致の確率が受容できる閾値より低いなど一致が検証されない場合、不正行為防止が発動される。不正行為防止は、計量装置２０４１−Ｎをロックすることおよび問題解決のため従業員の介入を要求することを単に含んでもよい。しかし、多くの理由から、その時点での介入は望ましくない可能性がある。例えば、とりわけ、原因が単に顧客の誤りの可能性がある、法が犯されていない、またはまだ何もなくなっていないなどにより、計量装置２０４１−Ｎエリアに職員を配置することが、望ましくない場合がある。こうした状況では、ラベルは印刷されるが、精算ステーションでスキャンされ、不正行為の可能性を解決するため介入が始まる。
【００５０】
従って、提示された品目のラベルが生成され印刷されると、実施形態によっては、計量装置２０４１−Ｎは、ラベルデータの全部または一部分を価格ルックアップまたは他の店のデータベース２０６へアップロードしてもよい。また、データベース２０６へのアップロードは、顧客が精算時にその品目を提示するより前またはそのときに、セキュリティ職員による再調査のためにそのデータを利用できるようにするための計量装置２０４１−Ｎでの取引に関連する画像および他のセンサデータ（例えば、重量）であってよい。セキュリティ職員は、画像の検証を介して不正行為が含まれないかどうか識別された不正行為の可能性をはっきりさせてよく、店舗内での個々の顧客をモニターするか、司法当局を召喚するか、または他の行動を取ってもよい。さらに、画像は、証拠として、訓練用に、およびさらなる不正行為検出プロセスの開発および洗練に使用されてもよい。その後、顧客が精算時に購入のために品目を提示したとき、精算端末装置はデータベース２０６からのラベルと関連するデータを取得してもよく、またはそのデータがバーコード印刷時に符号化され、品目に貼り付けられていてもよい。
【００５１】
実施形態によっては、顧客が、さやいんげんの袋など農産物を袋に入れそれを計り、農産部の計量装置２０４１でそれらを計量のため提示する。計量装置２０４１のコントローラは、農産物品目の重量（例えば、ポンド）当たり単価をデータベース２０６からまたはローカルのメモリから取得し、コストを算出する。そして、計量装置２０４１のコントローラは、計量装置２０４１に対してローカルであってもよく、またはウェブサービスもしくはネットワーク上の他のプロセスとしてアクセスされてもよい、１つまたは複数の不正行為検出プロセスで具現化されたように不正行為のシナリオの可能性に対して計量される品目を解析してもよい。その後、計量装置２０４１のコントローラは、顧客に対して農産物の袋に貼り付けるためにバーコードを印刷してもよい。計量装置のコントローラ２０４１はまた、価格、重量、および不正行為検出解析結果を印刷されたバーコードに格納するか、それらをデータベース２０６に格納するなどにより印刷されたバーコードに関連付けてもよい。そして、顧客は、買い物を終えて、ＰＯＳ端末装置２０８、レジ係の補助付き精算端末装置、ＳＳＣＯまたは他のプロセスに進んでよい。農産物袋に貼り付けられる印刷されたバーコードはスキャンされるが、計量される必要は無い。ＰＯＳ端末装置２０８のコントローラは、農産物のバーコードまたはデータベース２０６から価格、重量および不正行為検出解析結果を取得し、不正行為検出データを検討し、不正行為の可能性がある場合、顧客支援の介入を開始する。一部のＳＳＣＯの実施形態では、品目の重量だけでなく、さらなる不正行為検出処理も要求され検証されてもよい。
【００５２】
図３は、例示的な実施形態による商品販売プロセス３００のブロック流れ図である。商品販売プロセス３００は、様々な実施形態で、コントローラまたは他の計量装置のコンピューティングまたは計量装置の一部であるスキャナの全てまたは一部で実施される商品販売プロセスの一例である。
【００５３】
商品販売プロセス３００は、非ＰＯＳ計量装置の計量器面に存在する品目の製品識別入力、重量および画像を受信すること３０２ならびに少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別入力に照らして、重量と画像のうちの少なくとも１つを処理して検証結果を取得すること３０４を含む。こうした実施形態では、検証結果が検証成功の場合、商品販売プロセス３００は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力すること３０６を含む。そうでなくて、検証結果が検証失敗の場合、商品販売プロセス３００は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させること３０８を含む。
【００５４】
商品販売プロセス３００の実施形態によっては、製品識別入力は、単位重量当たりの単価と製品データを取得するための製品識別子のうちの少なくとも１つを含む。また、製品識別子で取得可能な製品データが、提示された製品が受信した製品識別入力と一致することを検証するため少なくとも１つの検証プロセスにより利用される単位重量当たりの単価および製品特性データを含んでもよい。単位重量当たりの単価が、非ＰＯＳ計量装置のメモリデバイスからの製品識別子の少なくとも一部に基づいて、取得されてもよい。
【００５５】
商品販売プロセス３００の実施形態によっては、製品識別入力は、計量器上に存在する品目の画像からスキャンプロセスまたはデバイスにより読み取られるデータ品目として受信される３０２。これらおよび他の実施形態の一部では、受信される３０２画像内で捕捉される、計量器面に提示された品目の１つまたは複数の特性を識別することをそれぞれが実行する１組の検証プロセスを、検証プロセスが含んでもよい。なお、受信される３０２画像が、別の実施形態では、１つまたは複数の画像であってもよい。また、１つしか画像が無い場合、その１つの画像が、ビューそれぞれが異なる撮像デバイス、またはミラーの配置を介して複合ビューを捕捉する単一撮像デバイスにより捕捉されている複合ビューを含んでもよい。さらに実施形態によっては、１つまたは複数の捕捉された画像が、動画（すなわち、ビデオ、ビデオクリップなど）であってもよい。
【００５６】
実施形態によっては、一検証プロセスが、受信される３０２の画像上で実施されて、計量器面上に提示された品目だけを残して画像の背景を除去してもよい。画像は背景を除去されて、検証結果を出力する少なくとも１つの別の検証プロセスを実施するために使用されてもよい。その検証結果が、提示された品目が自然に発生したものか、人工の品目かどうかの指示を含んでも、または少なくともその一部に基づいてもよい。一部のこうした実施形態では、少なくとも１つの別の検証プロセスが、とりわけ、シルエット検出プロセス、グレア検出プロセス、直線プロセスおよび平行線プロセスのうちの１つ以上を含んでもよい。
【００５７】
シルエット検出プロセスが画像を処理して、人工品目の基準モデルと比較される提示された品目のシルエットを残してもよく、比較的一致する場合、提示された品目が、人工のようであるとの指示を出力する。グレア検出プロセスは、グレアがはっきり起きている提示された品目の画像部内の領域を評価してもよく、第１の閾値より大きいグレア発生の数が第２の閾値より多い場合、提示された品目が人工のようであるとの指示が出力されてもよい。直線と平行線のプロセスの両方では、ハフ変換が提示された品目の画像上で実施されてもよく、直線検出と平行線検出プロセスの一方または両方がそこで実施されてもよい。直線検出プロセスが、長さ閾値より長い直線の数がカウント閾値より多いと識別する場合、提示された品目は人工のようであるとの指示が出力されてもよい。平行線検出プロセスが、それぞれが少なくとも最小長を有し、少なくとも最小距離だけ離間している少なくとも２本の平行線を識別する場合、提示された品目は人工のようであるとの指示を出力する。
【００５８】
商品販売プロセス３００の実施形態によっては、受信される３０２画像は、各画像が異なる角度、ズームまたは解像度で捕捉された複数の受信される３０２画像のうちの１つである。１つのこうした実施形態では、シルエット検出、グレア検出、直線検出および平行線検出プロセスのうちの少なくとも１つが、少なくとも２つの画像上で実施され、提示された品目が人工のようであるとの指示の出力３０８が、少なくとも２つの画像での処理時にそれぞれのプロセスを介して同じ結論に到達したときだけ出力される３０８。これらおよび他の実施形態の一部では、シルエット検出、グレア検出、直線検出および平行線検出プロセスのうちの１つだけの出力３０８が 、単一の画像だけに対して提示された品目が人工のようであるとの指示を出力する場合、商品販売プロセス３００は、その単一画像に対して更なる処理３０４を行って、その中に存在する少なくとも１つのさらなる特性を識別し、画像に存在する品目が人工のようであると確認することを含んでもよい。そして、こうした実施形態の商品販売プロセス３００は、少なくとも１つのさらなる特徴が画像に見られる場合、提示された品目が人工のようであるとの指示を出力してもよい３０８。
【００５９】
これらの背景を除去する実施形態の一部では、背景を除去することが、１つまたは複数の受信される３０２画像の各画像の、より低い解像度へのダウンサンプリングおよび現在の画像から背景基準画像を減算することを含んでもよい。このプロセスで減算された背景基準画像は、同一の解像度のもので、現在の画像を捕捉したそれぞれのカメラで捕捉される。画素毎比較が、基準画像の画素と現在の画像の画素との間で実施されてもよく、現在の画像の画素値と基準画像の画素値との間の差が閾値より小さい場合、現在の画像から画素の除去が実施されてもよい。閾値は、実施形態によっては、可変であってもよく、現在の画像と基準画像の画素値のうちの一方の値に基づいて決定されてよい。
【００６０】
図４は、例示的な実施形態による商品販売プロセス４００のブロック流れ図である。商品販売プロセス４００は、計量装置上またはそこで実施されてもよい商品販売プロセスの別の例である。商品販売プロセス４００は、非ＰＯＳ計量装置の計量器面に存在する品目の製品識別子および画像を受信すること４０２ならびに少なくとも１つの検証プロセスに従って、製品識別子に照らして画像を処理して、検証結果を取得すること４０４を含む。検証結果が検証成功の場合、商品販売プロセス４００は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力する４０６。そうでなければ、商品販売プロセス４００は、品目に貼り付けられるスキャン可能なラベルに印刷されるデータを出力して、ＰＯＳ端末装置での提示の際に検証失敗を示す通知を出力させる４０８。
【００６１】
図５は、例示的な実施形態による商品販売プロセス５００のブロック流れ図である。商品販売プロセス５００は、実施形態によっては、実施されてもよい、一不正行為検出プロセスの例として提供される品目置換詐取検出プロセスの例である。実施形態によっては、他の不正行為検出プロセスも、同様にまたは代替として実施されてもよい。
【００６２】
商品販売プロセス５００は、それ自体が本明細書でプロセスと呼ばれてもよいいくつかのサブプロセスから構成される、品目置換詐取検出プロセスの例である。商品販売プロセス５００は、上述のスキャナ内のソフトウェアまたはファームウェア内に定義されてもよい。実施形態によっては、商品販売プロセス５００は、含まれるサブプロセスを参照し相互に関係づけるスキャナの構成設定に定義されてもよい。実施形態によっては、商品販売プロセス５００は、計量装置で提示された品目が農産物品目か、人工品目かを判定するために定義される。商品販売プロセス５００は、スキャナ上である品目が計量のために提示されたことを示す入力の受信で発動されてもよい。提示された品目が、農産物または他の非人工品目ではなく、人工であると判定された場合で、提示された品目が農産物と推定された場合、信号がプロセスにより返信されて、その品目を受け入れない、計量装置を停止する、または上述の他の処置など１つまたは複数の処置が実施される。
【００６３】
実施形態によっては、商品販売プロセス５００では、少なくとも１つの基準画像５０２および少なくとも１つの現在の画像５０４を受信することを含む。一般に、スキャナまたは計量装置は、複数のカメラを含んでもよいので、実施形態によっては、受信した基準画像５０２および現在の画像の数は、カメラの数に依存してもよい。典型的な実施形態では、基準画像５０２は、各スキャナのカメラのスキャナメモリに格納される。基準画像５０２は、視界に提示されている品目が無い時にそれぞれのカメラで捕捉された画像である。従って、基準画像５０２は一般にそれぞれのカメラで捕捉された現在の画像に含まれるであろう背景を表す。実施形態によっては、現在の画像５０４をカメラから受信する場合、それぞれのカメラの基準画像５０２をメモリから取得することができ、従い、商品販売プロセス５００によって受信される。
【００６４】
現在の画像５０４は、より低い解像度にダウンサンプル５０６されてもよい。基準画像５０２も、実施形態によっては、同様にダウンサンプル５０６されてもよい。しかし、基準画像５０２は、実施形態によっては、前もってダウンサンプル５０６されていてもよい。実施形態によっては、ダウンサンプリング５０６は、２×２手法で実施されて、上下に隣り合う画素と左右に隣り合う画素を組み合わせたピラミッド型ダウンサンプリングである。基準画像がダウンサンプル５０６される場合、受信した現在の画像５０４と基準画像５０２の大きさに応じて、ダウンサンプリング５０６が一度、二度、三度、四度、またはそれ以上実施されてもよい。実施されるダウンサンプリング５０６の量はまた、計量装置または商品販売プロセス５００を実施する他の装置にかかる処理するリソースの量および処理するリソースの利用負荷に依存してもよい。
【００６５】
ダウンサンプリング５０６が完了した後、基準画像５０２が現在の画像５０４から減算５０８されてもよい。現在の画像５０４は、基準画像５０２と同じカメラで捕捉されているので、現在の画像は、提示された品目およびその中の背景を含む。従って、減算５０８は、同一の値を有する２つの画像間の画素を識別し、現在の画像５０４からこれらの画素を取り除いてよい。結果は、提示された品目および品目を提示している人物の体の一部など現在の画像にはあるが、以前に基準画像５０２にはない他の物だけを含む減算された画像５１０である。
【００６６】
減算された画像５１０は、輝度対雑音プロセス５１２により処理される。輝度対雑音プロセス５１２は、減算された画像５１０の画素と対応する基準画像５０２の画素との間の画素値の画素毎比較を行う。実施形態によっては、２つの画素の間の差により、閾値より少ない量だけ対応する基準画像５０２の画素より大きい輝度値を有する減算された画像５１０の画素が明らかになる場合、その画素は、減算された画像５１０から取り除かれる。実施形態によっては、この閾値は、基準画像５０２または減算された画像５１０のいずれかの画素の輝度値に基づいて変化することができる。例えば、閾値は、全てまたは一部をこれらの画素のうちの１つの輝度の百分率として決定してもよい。これは、 輝度値の差が、基準画像５０２の画素の輝度値の５％より大きくなければならないように、実施形態によっては、５％の閾値であってもよい。画素毎比較を完了したら、前景画像５１４は、提示された品目だけを含んだままである。
【００６７】
次に、または商品販売プロセス５００の上述した作業に並行して、基準画像５０２および現在の画像５０４はダウンサンプルされている５０６ので、商品販売プロセス５００は、現在の画像５０４上でエッジ検出５１６処理を実施することを含む。エッジ検出５１６処理は、受信された通りの現在の画像５０４の複製に対して実施されても、ダウンサンプルされた５０６複製に対して実施されてもよい。そして、ホットスポットマスキング５１８が実施されて、画像の既知の明るい領域に合わせる調整を施されている画像の領域の画素の輝度を調整してもよい。実施形態によっては、ホットスポットマスキング５１８が、画素の輝度を上下に調整してもよい。実施形態によっては、ホットスポットマスキング５１８が、１つまたは複数の構成設定に従って実施されてもよい。この時点で、画像はエッジが線として表されている最初に受信した現在の画像５０４に存在する品目のエッジを含む。
【００６８】
次に、実施形態によっては、人工の品目および他の品目の１つまたは複数の基準モデルに照らして、画像上でシルエット検出５２０が行われる。シルエット検出５２０で利用される１つまたは複数の基準モデルは、それぞれ、ボトル、箱、または他の品目のシルエットであってもよい、人工の品目のシルエットなどの対象となるシルエットを含む。シルエット検出５２０で利用される基準モデルはまた、モデルまたはシルエットのモデルと呼ばれてもよい。シルエット検出５２０は、基準モデルのシルエットが処理されている画像の中に残る線として存在しているかを判定する働きをする。現在の画像に存在する品目の距離は、画像を捕捉したカメラからの距離に依存するので、基準モデルのシルエットが、様々な相対的サイズで一致が見つかるかどうか判定するため縮尺調整されてもよい。
【００６９】
シルエット検出５２０による一致が見つからない場合、プロセスは５２２で失敗し、処理が方向チェック５２４へ続いてもよい。一致が見つかった場合、商品販売プロセス５００は５２２で、その品目が人工であり、従って、農産物品目ではないことを示す信号を計量装置へ出力する。そして、商品販売プロセス５００は終了する。複数の現在の画像５０４が処理されている実施形態では、５２２でシルエット検出５２０が失敗かどうかを判定する前に、現在の画像５０４の少なくとも２つ以上に関して、シルエット検出５１０の結果が、同一であることが必要であってもよい。実施形態によっては、商品販売プロセス５００は、少なくとも１つの現在の画像５０４が基準モデルの既知のシルエットを識別するのに成功したが、真と分類するには十分でない場合のみ、シルエット検出５２０から方向チェック５２４へ進む。シルエットが検出されない場合、商品販売プロセスはグレア検出の実施へ進んでもよい。
【００７０】
上述の通り、少なくとも１つの画像でシルエットが検出された場合、方向チェック５２４が実施される。シルエットが識別された画像に人工の品目が存在することを確認するために、方向チェック５２４が実施されるが、他の画像は十分にシルエットを確認されていない。方向チェック５２６は、シルエットが識別された画像内の、テキストの存在、ラベル、シルエットの線の角度方向および画像内にある可能性がある他のこうした特徴などの、他の詳細を探す。確認ができた場合、商品販売プロセス５００は５２６で、その品目が人工であり、従って、農産物品目ではないことを示す信号を計量装置へ出力する。そして、商品販売プロセス５００は終了する。しかし、確認ができない場合、商品販売プロセス５００は、５２６からグレア検出５３０プロセスへ進む。
【００７１】
次にまたは再度、商品販売プロセス５００の上述した作業に並行して、基準画像５０２および現在の画像５０４はダウンサンプルなので、商品販売プロセス５００は、受信された通りのまたはダウンサンプル５０６された現在の画像５０４上のいずれかでホットスポットマスキング５２８を実施することを含む。ホットスポットマスキング５２８が実施されて、画像の既知の明暗いずれかの領域に合わせる調整を施されている画像の領域の画素の輝度を調整してもよい。実施形態によっては、ホットスポットマスキング５２８が、画素の輝度を上下に調整してもよい。実施形態によっては、ホットスポットマスキング５２８が、１つまたは複数の構成設定に従って実施されてもよい。
【００７２】
続いて、上述の通り、グレア検出５３０プロセスが、シルエット検出５２０または方向チェック５２４のいずれかに続いて起動されてもよい。グレア検出５３０は、少なくとも所定の長さと幅を有する隣接する画像領域に生じる所定の値より大きい輝度を有する画素により定義された、ホットスポットマスキング５２８プロセスにより出力される画像内のグレア領域の数を探す。こうした領域の数が、グレア検出の閾値の点から十分である場合、グレア検出５３０プロセスは満たされ、商品販売プロセス５００は、５３２で計量装置へ品目が人工であり、従って、農産物品目ではないと示す信号を出力する。そして、商品販売プロセス５００は終了する。しかし、グレア検出の閾値が満たされない場合、商品販売プロセス５００は、５３２から直線検出５３６プロセスへ進む。
【００７３】
直線検出５３６プロセスの実行前の商品販売プロセス５００を実行しているある時点で、ハフ変換５３４プロセスが、ホットスポットマスキング５１８により出力された画像の複製上で実施される。ハフ変換５３４プロセスは、画像内の線を識別する画像特性抽出プロセスである。直線検出５３６プロセスは、規則に照らしてハフ変換５３４プロセスにより画像内に配置された線を評価する。実施形態によっては、構成設定に設定されていてもよいその規則は、長さが３０ピクセルより大きい６本以上の線を探す。長さが３０ピクセルよりおおきい６本以上の線がある場合、直線検出５３６プロセスは満たされ、商品販売プロセス５００は、５３８で計量装置へ品目が人工であり、従って、農産物品目ではないと示す信号を出力する。そして、商品販売プロセス５００は終了する。しかし、直線検出５３６プロセスが満たされない場合、商品販売プロセス５００は、５３８から平行線検出５４０プロセスへ進む。
【００７４】
平行線検出５４０プロセスは、画像内に少なくとも１０画素の長さがあり、少なくとも２５ピクセルの距離だけ離間している少なくとも２本の平行線があるかどうかを判定するため、ハフ変換５３４プロセスにより出力された画像に対して働く。平行線の数、その長さ、およびその間の距離が、様々な実施形態で変化してもよく、実施形態によっては、構成可能であってよい。
【００７５】
満足のいく平行線が識別された場合、平行線検出５４０プロセスは満たされ、商品販売プロセス５００は、５４２で計量装置へ品目が人工であり、従って、農産物品目ではないと示す信号を出力する。そして、商品販売プロセス５００は終了する。しかし、 平行線検出５４０プロセスが満たされない場合、商品販売プロセス５００プロセスは、５４２で計量装置へ品目が農産物品目のようであると示す信号を出力することを進め、商品販売プロセス５００は終了する。
【００７６】
商品販売プロセス５００は、計量装置内に定義され、その上またはそこで実行されてもよい品目置換詐取検出プロセスの単に一例である。実施形態によっては、商品販売プロセス５００の様々な構成要素は、より少なく、より大きく、異なっていてもよく、様々な順序で実施されてもよい。
【００７７】
図６は、例示的な実施形態によるコンピューティングデバイスのブロック図である。一実施形態では、複数のこうしたコンピュータシステムが、分散されたネットワークで利用されて、トランザクションベースの環境で複数のコンポーネントを実装する。オブジェクト指向、サービス指向または他のアーキテクチャが使用されて、こうした機能を実装し、複数のシステムとコンポーネントの間で通信してもよい。コンピュータ６１０の形状の一例示的コンピューティングデバイスが、プロセシングユニット６０２、メモリ６０４、着脱式記憶装置６１２および非着脱式記憶装置６１４を含んでもよい。例示的なコンピューティングデバイスは、コンピュータ６１０と例示され、説明されるが、コンピューティングデバイスは、様々な実施形態において、異なる形状であってよい。例えば、図６に関して例示され、説明されるように、コンピューティングデバイスは、代わりに、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチまたは同じまたは類似の構成要素を含む他のコンピューティングデバイスであってもよい。スマートフォン、タブレットおよびスマートウォッチなどのデバイスは、一般に、まとめてモバイルデバイスと呼ばれる。さらに、様々なデータ記憶要素が、コンピュータ６１０の一部として例示されるが、記憶装置は、同様にまたは代替として、インターネットなどのネットワークを介してアクセス可能なクラウドベースの記憶装置を含んでもよい。実施形態によっては、例示的なコンピューティングデバイスは、計量装置システムの形状であってよく、またはコンピュータ６１０が、計量装置を制御するコンピュータであってもよい。
【００７８】
コンピュータ６１０では、メモリ６０４が、揮発性メモリ６０６および不揮発性メモリ６０８を含んでもよい。コンピュータ６１０は、揮発性メモリ６０６および不揮発性メモリ６０８、着脱式記憶装置６１２および非着脱式記憶装置６１４などの様々なコンピュータ可読媒体を含むコンピューティング環境を含んでよい、またはそこへのアクセスがあってよい。コンピュータ記憶装置は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）および電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ  ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、あるいはコンピュータ可読命令を格納可能な任意の他の媒体を含む。
【００７９】
コンピュータ６１０は、入力６１６、出力６１８および通信接続６２０を含むコンピューティング環境を含んでよい、またはそこへのアクセスがあってよい。入力６１６は、タッチスクリーン、タッチパッド、マウスキーボード、カメラ、１つまたは複数のデバイス専用ボタン、コンピュータ６１０内に組み込まれたまたはコンピュータ６１０へ有線もしくは無線データ接続を介して結合される１つまたは複数のセンサおよび他の入力デバイスのうちの１つ以上を含んでもよい。コンピュータ６１０は、通信接続６２０を使用してネットワーク環境で動作して、データベースサーバ、ウェブサーバおよび他のコンピューティングデバイスなどの１つまたは複数のリモートコンピュータに接続してもよい。例示的なリモートコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどを含んでもよい。通信接続６２０は、イーサネットカードおよび無線カードまたはネットワークに接続してもよい回路のうちの一方または両方などのネットワークインタフェースデバイスであってもよい。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットおよび他のネットワークのうちの１つ以上を含んでよい。実施形態によっては、通信接続６２０は、同様にまたは代替として、コンピュータ６１０が他のブルートゥース（商標登録）デバイスとの間で無線でデータを送受信できるようにするブルートゥース（商標登録）デバイスなどのトランシーバデバイスを含む。
【００８０】
コンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ可読命令は、コンピュータ６１０のプロセシングユニット６０２により実行可能である。ハードドライブ（磁気ディスクまたはソリッドステート）、ＣＤ−ＲＯＭおよびＲＡＭは、非一過性コンピュータ可読媒体を含む物品の例の一部である。例えば、本明細書に例示され説明された商品販売プロセスのうちの１つ以上を実施する１つまたは複数のアプリケーションおよびモジュールもしくはモバイルデバイス上で実行する、またはウェブブラウザを介してアクセス可能なアプリもしくはアプリケーションなどの様々なコンピュータプログラム６２５またはアプリが、非一過性コンピュータ可読媒体に格納されてもよい。
【００８１】
発明の主題の本質を説明するために記載され、例示された、詳細、材料、ならびに部分および商品販売プロセスの段階の構成における様々な他の変更が、別紙の特許請求の範囲に述べられている発明の主題の原理および範囲から逸脱しない限り、成されてもよいことは、当業者ならすぐに理解されよう。
【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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