(57)【要約】  複数の対象物センサを含む対象物を識別するためのシステム及び方法であって、各対象物センサは、検知容積に対して対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定するように構成及び配置されている。位置センサは、相対移動に関連した位置情報を生成するように、構成及び配置されている。対象物及び位置センサからの出力が、プロセッサに渡され、パラメータが前記対象物のそれぞれと、各パラメータを決定する位置情報及び対象物センサの前記既知の位置及び姿勢に基づいて関連付けられる。関連付けられたパラメータを有する各対象物について、プロセッサは、品目識別子を対象物に割り当てるために、該パラメータと既知の品目パラメータとを比較する。【選択図】図１
2013522143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知容積内の品目を非同期に識別するためのシステムであって、
複数の対象物センサであって、各対象物センサが前記検知容積に対して前記対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定するように構成及び配置されている複数の対象物センサと、
位置センサであって、前記相対移動に関連し、システムクロック情報を含まない位置情報を生成するように構成及び配置されている位置センサと、
プロセッサであって、対象物センサから前記パラメータを受信し、前記パラメータと前記対象物のそれぞれとを、システムクロック情報を考慮に入れることなく、前記位置情報と、各パラメータを決定した前記対象物センサの前記既知の位置及び姿勢とに基づいて関連付け、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを有する各対象物について、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを、品目識別子を対象物に割り当てるために既知の品目パラメータと比較するように構成及び配置されているプロセッサと、
を含む、検知容積内の品目を非同期に識別するためのシステム。
【請求項２】
前記対象物センサが、更に、
実質的に平坦な光源を含む高さ寸法センサであって、前記検知容積内のそれらの相対移動の間の、前記対象物の経路の角度で平面照明を投影するように、構成及び配置されている高さ寸法センサと、
前記平坦な光源の反射を検出するように構成及び配置されている、関連付けられた高さ寸法検出器とを含み、
前記プロセッサは、前記検出された反射及び前記角度に基づいて、各対象物の高さプロファイルを決定するように構成及び配置されている、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記対象物センサが更に、
一対のエリア寸法センサであって、前記対象物がそれぞれのエリア寸法センサの実質的に平面上の視野を越えて相対的に移動する際に、各エリア寸法センサが、前記対象物の瞬間的な幅を決定するように構成及び配置されている一対の寸法センサを含み、
前記エリア寸法センサの内の一つは、明視野画像センサを含み、他のエリア寸法センサは、暗視野画像センサを含み、前記プロセッサは、前記エリア画像センサの一つ又は両方の出力に基づいて前記瞬間的な幅を決定する、
請求項１〜２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項４】
前記寸法センサによって測定された複数の瞬間的な幅から作成した対象物の輪郭に基づいて、対象物を単一化するように構成及び配置される対象物識別器を更に含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の対象物センサはラインスキャンカメラを含み、前記プロセッサは、各対象物についての証印を識別するために、前記ラインスキャンカメラによってキャプチャされた画像を処理するように更に構成及び配置されている、請求項１〜４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
前記証印は、バーコードを含み、前記プロセッサは、前記バーコードを識別するように構成及び配置されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記バーコードは、更に文字を含み、前記プロセッサは、更に、前記バーコードの前記文字を識別するように構成及び配置されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記バーコードの前記文字が、光学的文字認識アルゴリズム、及び文字形状及び選択された可能性のある文字形状を含むライブラリの間での比較に基づいた照合アルゴリズムから成る群から選択されたアルゴリズムを使用して識別される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
検知容積内の品目を非同期に識別する方法であって、
それぞれが、前記検知容積に対して既知の位置及び姿勢を有する複数の対象物センサを使用して、前記検知容積に対して前記対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定することと、
前記相対移動に関連し、システムクロック情報を含まない位置情報を生成することと、
前記パラメータを、システムクロック情報を考慮に入れることなく、前記位置情報と、それぞれのパラメータを決定した前記対象物センサの既知の位置及び姿勢とに基づき、前記対象物のそれぞれと関連付け、少なくとも一つのパラメータが関連付けられた各対象物について、品目識別子を前記対象物に割り当てるために、少なくとも一つの関連付けられたパラメータと既知の品目パラメータとを比較することと、を含む方法。
【請求項１０】
前記検知容積における前記対象物の相対移動の間に、前記対象物の経路への角度で、平面的な照明を投影することと、
前記平面的な照明の反射を検出することと、
前記検出した反射及び前記角度に基づいて、各対象物の高さプロファイルを決定すること、とを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象物が各領域寸法センサ対の実質的に平面な視野を過ぎて相対的に移動する際に、前記対象物の瞬間的な幅を決定することを更に含み、
前記エリア撮像センサの一つ又は両方の出力に基づいて、前記エリア寸法センサが明視野撮像センサを含み、前記他のエリア寸法センサが暗視野撮像センサを含む、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記寸法センサによって測定された複数の瞬間的な幅から作成された対象物のアウトラインに基づいて対象物を単一化することを更に含む、請求項９〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
各対象物の証印を識別するために、前記対象物センサによって取得されたイメージを処理することを更に含む、請求項９〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
なし
【請求項１５】
前記証印はバーコードを含み、且つ、更に文字を含み、前記画像処理は、前記バーコードの前記文字を、光学的文字認識アルゴリズム及び、文字形状及び選択された可能性のある文字形状を含むライブラリの間での比較に基づいた照合アルゴリズムから成る群から選択されたアルゴリズムを使用して識別することを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本願は、２０１１年１月７日に出願した米国仮出願番号第６１／４３０，８０４号及び、２０１０年３月１２日に出願した米国仮出願番号第６１／３１３，２５６号の優先権を主張し、それらは参照によってその全体が、本明細書中に組み込まれる。
【０００２】
本明細書中の記載は、一般的には、品目の識別のための方法及びシステムに関し、より具体的には、検知容積を通過する品目の識別のための方法及びシステムに関する。
【０００３】
様々な環境において、対象物を識別し、それらの対象物に関連するコードされた情報を読み取ることは、有用であり得る。例えば、販売時点管理（ＰＯＳ）システムは、購入される製品を識別するためにバーコードリーダーを利用する。同様に、海運、物流、郵便仕分け操作は、自動識別システムを利用することができる。文脈に応じて、コードされた情報は、価格、宛先、又はコードが置かれた対象物に関連するその他の情報を含む。一般的に、それは、操作中に人間の介入を必要とする多くのエラー又は例外を減少させるのに、有用である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本明細書中に、品目の識別とコードの読み取りのための、様々なアプローチの実装を記載する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態の一態様は、検知容積に対して既知の位置と姿勢を有するセンサを使用して、検知容積に対して対象物が相対的に移動したときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定することと、相対移動についての位置情報を生成することと、プロセッサにパラメータ及び位置情報を渡すことと、位置情報とセンサの既知の位置及び姿勢とに基づいて、パラメータを対象物のそれぞれに関連付けることと、関連付けたパラメータを有する各対象物について、当該パラメータを、品目識別子を対象物に割り当てるために既知のパラメータと比較することと、を含む方法を含む。
【０００６】
一実施形態の一態様は、複数のセンサを含むシステムを含み、各センサは、検知容積に対して対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定するように構成及び配置され、検知容積に対して既知の位置及び姿勢を有し、また、システムは、相対移動に関連し、システムクロック情報を含まない位置情報を生成するように構成及び配置されている位置センサと、対象物センサからパラメータを受信し、パラメータと対象物のそれぞれとを、システムクロック情報を考慮に入れることなく、位置情報と、対象物のそれぞれのパラメータを決定した対象物センサの既知の位置及び姿勢と基づいて関連付け、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを有する各対象物について、品目識別子を対象物に割り当てるために既知の品目パラメータと比較するように構成及び配置されているプロセッサとを含む。
【０００７】
本発明の一実施形態の一態様は、複数の対象物センサを含む検知容積内の品目を非同期に識別するためのシステムを含み、各対象物センサは、検知容積に対して対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定するように構成及び配置され、検知容積に対して既知の位置及び姿勢を有する。また、システムは、相対移動に関連する位置情報を生成するように構成及び配置され、該位置情報はシステムクロック情報並びに、対象物センサからパラメータを受信し、パラメータと対象物のそれぞれとを、システムクロック情報を考慮に入れることなく、位置情報と、対象物のそれぞれのパラメータを決定した対象物センサの既知の位置及び姿勢とに基づいて関連付け、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを有する各対象物について、品目識別子を対象物に割り当てるために既知の品目パラメータと比較するように構成及び配置されているプロセッサを含まない。
【０００８】
本発明の一実施形態の一態様は、それぞれが、検知容積に対して既知の位置及び姿勢を有する複数の対象物センサを使用して検知容積に対して対象物が相対的に移動されたときに該対象物を記述する少なくとも一つのパラメータを決定することを含む、検知容積内の品目を非同期に識別する方法を含む。当該方法は、相対移動に関連し、システムクロック情報を含まない位置情報を生成することと、システムクロック情報を考慮に入れずに、位置情報とそれぞれのパラメータを決定した対象物センサの既知の位置及び姿勢とに基づいて、パラメータをそれぞれの対象物に関連付けることと、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを有する各品目について、少なくとも一つの関連付けられたパラメータを、品目識別子を対象物に割り当てに割り当てるために、既知の品目パラメータと比較することとを含む。
【０００９】
一実施形態の一態様は、本明細書中に記載の方法を実施するため、又は、本明細書中に記載の装置若しくはシステムを制御するために、機械が実行可能な命令でエンコードされた有形の機械可読媒体を含む。
【００１０】
上述の概要部分は、更に詳細な説明のセクションに説明する簡略化した形で概念の選択を紹介するために設けられている。この概要は、重要な特徴または請求された主題の本質的な特徴を特定することをも、特許請求される主題の範囲を制限するために使用することも意図していない。更に、特許請求される主題は、この開示の任意の部分に記載されている任意またはすべて欠点を解決する実装に限定されるものではない。
【００１１】
これら及び他の特徴は、以下の説明、出願中の請求項及び以下に添付の図面に関して、より理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、品目の識別のためのシステムの実施形態を模式的に示す。
【図２Ａ】図２Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の斜視図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、図２Ａのシステムの斜視図である。
【図３Ａ】図３Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め右側面図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、上部平面図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、右側立面図である。
【図４Ａ】図４Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、左側立面図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側面図である。
【図５Ａ】図５Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図６Ａ】図６Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図７Ａ】図７Ａは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、品目の識別のためのシステムの実施形態の、斜め左側断面図である。
【図８】図８は、品目の識別のためのシステム及びそのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、フロー図である。
【図９】図９は、品目の識別のためのシステム及びそのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、フロー図である。
【図１０】図１０は、品目の識別のためのシステム及びそのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、フロー図である。
【図１１】図１１は、品目の識別のためのシステム及びそのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、フロー図である。
【図１２】図１２は、品目の識別のためのシステム及びそのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、フロー図である。
【図１３】図１３は、品目の識別のためのシステムの実施形態における、特定のセンサの出力を示す、タイミング図である。
【図１４】図１４は、品目の識別のためのシステムのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、データフロー図である。
【図１５】図１５は、品目の識別のためのシステムのサブシステムの実施形態を介したデータフローを示す、データフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、対象物識別システム２５を模式的に示す。識別されるべき一つ以上の品目２０を、検知容積２０を通過して運ばれる、輸送システム上に配置する。ここに示した概念的な実施形態において、輸送システムは、コンベアベルト３１である。実際問題として、輸送システムは、検知容積を通過する品目のフローに渡って、追加の制御を可能にするために、一つ以上のコンベアベルトから構成され得る。一実施形態において、図３Ａに示されるように、三つのベルト、すなわち、その上に識別する品目を搭載するインフィードコンベアベルト、品目を検知容積２４０へ通過させるように動かす検知容積コンベアベルト、更なるプロセスのために、検知容積２４０から品目を取り出すアウトフィードベルトが使用される。例えば、小売環境において、「更なるプロセス」は、袋詰め、リバースロジスティックプロセス、及び当業者に公知である他のプロセスを含む。いくつかの実施形態において、輸送システムは、検知容積コンベアベルトのみを含む。インフィードベルト又はアウトフィードベルト等の他のベルトは、意図される特定の適用によって、追加し得る。
【００１４】
図１の模式図に示されるように、輸送システムは、それが無限大の輸送システムであるかのように扱われ得る。以下の詳細に示すように、一実施形態において、品目識別システムは、処理アルゴリズムが、ベルトの各セグメントをそれが固有の位置であるかのように処理するような方法で設計され得、そのセグメントに関連付けられた任意の品目は、その位置に存在するかのように一貫して扱われる。この点で、品目識別システム２５は、どのように、又は、何時品目がベルト上に配置されたのかに関する情報も、それらが検知容積２４０を通過した後、それらに何が生じたのかに関する情報も、全く有していない可能性がある。実施形態において、システム２５は、直線的に増加していく位置値を、それが検知容積２４０に入ると、街路住所に類似した本質的に無端状のコンベアベルト３１の各セグメントに割り当てに割り当て得、街路が無制限の長さを有しているかのように、システムは機能してもよい。特定の番地に関連付けられた品目は、そこへ残存していると考えられ得る。
【００１５】
代替的に、固定検知容積を通して対象物を移動させる代わりに、ボリュームを固定した場所に沿って走査することが可能である。つまり、コンベアベルト３１が対象物を移動させなくても、検知容積は、増加していく番地について配分される品目を見ながら、通路を駆動することが可能であった。例えば、これは、ウェアハウス環境に適用することが可能であり、検出デバイスは、通路に沿って駆動され、棚の上に並べられた品目を検出する。
【００１６】
コンベアベルト３１は、輸送位置物理センサ１２２を備える。輸送位置物理センサ１２２は、システム２５の検知容積内に固定された基準位置に対する、コンベアベルト３１の位置を測定する。いくつかの実施形態において、輸送位置物理センサ１２２は、検知容積コンベアベルトのローラーに関連付けられたエンコーダである。輸送位置物理センサ１２２は、時間ごことにパルスを生成し、実質的に無限のコンベアベルト３１は、検知容積２４０に対して固定された増加分の距離だけ移動する。
【００１７】
例として、ロータリエンコーダは、コンベアベルト３１の１ミル単位の増加する移動に相等する描写を含み得る。原則として、各描写は、絶え間なく増加し続ける蓄積における単一のカウントを生成するが、一実施形態において、多数のカウントを、各システムカウントについて集約することができる。一例として、各システムカウントは、五つの名目上の検出器カウントに対応することができる。更に、ベルトの逆方向の移動を引き起こし得る、滑りやその他の事象を考慮に入れることができることが、有用であり得る。この点において、一つのそのようなアプローチは、一組のエンコーダの出力が、互いに９０°ずれている直交位相エンコーダを採用し得る。このアプローチにおいて、方向は、二つの出力のどちらが最初に発生したかという判断に基づいて、ベルトの動きに割り当てられ得る。
【００１８】
検知容積２４０は、そこを介して輸送システムが品目２０を輸送し、品目アイソレータ１４００を含むがそれに限定されない、品目パラメータセンサ２２０のいくつかの複合センシング領域／項目によって描写される。
【００１９】
検知容積２４０は、そこを通過する品目２０を検出するための、いくつかのパラメータセンサ２２０を含む。いくつかの実施形態は、少なくとも二つの異なるパラメータセンサ２２０、品目アイソレータ及び一つ以上の証印センサを含む、証印読取システムを有する。実施形態において、寸法センサ及び／又は重量センサなどの追加のパラメータセンサが、含まれ得る。パラメータセンサは、物理センサとして理解し得、いくつかの観察可能なパラメータを電気信号、又は、関連するパラメータ処理機能と組み合わせて物理センサへ変換し、該物理センサは、生データ（初期検出データ）を、更なる処理において使用されるデジタル値へ変換する。パラメータプロセッサは、物理センサと同じ場所に配置する、及び／又は物理センサを埋め込むことが可能であるか、又は、一つ以上の汎用コンピュータ上の他のモジュールと並列して動作しているソフトウェアモジュールであり得る。
【００２０】
一実施形態において、パラメータセンサ２２０によって測定された出力値２２０は、プロセッサ内の他のソフトウェアモジュールへ転送される。この転送は、一実施形態において、非同期であり得る。パラメータセンサ２２０からのデータは、輸送システム位置センサによって提供された位置情報に関連しており、二つの処理モジュール、すなわち、特定の品目について品目の説明を作成するために集められる全てのパラメータ値を照合する品目説明コンパイラ、及び、品目の説明及び製品の間で一致するものを見つけるための、製品説明データベースに照会し、製品の識別又は例外フラグのいずれかを出力する、品目識別プロセッサ３００へ送られる。任意に、システム２５は、例外ハンドラを含み得る（図１５参照）。
【００２１】
品目識別システム２５の実施形態を、図２Ａに示す。示されているように、検知容積は、上部筐体２８内に存在する。下部筐体２６は、検知容積コンベアベルト（図３Ａに示されるとおり）、輸送位置物理センサ１２２、及び、上向きのラインスキャンカメラ８８に制限しないが含む、システム２５の多数の光学的及び機械的構成要素の支持のための、構造的基盤として作動する。理解されるように、ラインスキャンカメラは、実質的に平坦な視野（数学的な意味において、厳密には平坦ではないが）を有するが、むしろ、実質的には、低発散を有する薄い矩形である。
【００２２】
実施形態において、検知容積２４０は、囲んでいる壁がトンネル構造を形成するように、部分的に囲み得る。図２Ａに示されているように、トンネル構造は、上部筐体２８によって形成され、取り付けられ得る様々なセンサの構成要素の都合の良い位置を提供するだけではなく、雑多な手や対象物による検知容積２４０への望ましくない進入の可能性を減少させる。図２Ａに示される実施形態において、上部筐体２８は、レーザストライプ発生器、エリアカメラ１５２、第１のエリアカメラミラー４８、第２のエリアカメラミラー４９、証明源４０、ロードセル１７５、ライトカーテン生成部１２、及び様々なほかの光学的及び機械的構成要素を支持するための、構造的基盤として使用される。
【００２３】
エリアカメラ１５２は、その視野内の輸送システム及び任意の品目へ向けて下向きに投影される、レーザ光の経路、レーザストライプを観察することを目的とする。レーザストライプ発生器１１９及びエリアカメラ１５２の間には、エリアカメラ１５２の視野内のレーザストライプの画像を、レーザストライプが投影される品目の高さに比例して、レーザストライプに直交変位させる、既知の角度が存在する。
【００２４】
図２Ｂに示されるように、第１のロードセル１７５Ａ、第２のロードセル（この視点からは見えない）、第３のロードセル１７５Ｃ及び第４のロードセル（この視点からは見えない）は、ベルト上の負荷を計測するために配置される。右下送り出しラインスキャンカメラ８０及び上向きラインスキャンカメラ８８を含むがそれらに限定されない、６つのラインスキャンカメラが、図２Ｂにおいて、下部筐体２６上の搭載されるように示されている。実施形態において、システム２５は、上部筐体内の検知容積の全体をカバーするために、様々な位置で、様々な姿勢で配置される、１１個のラインスキャンカメラを含む。一実施形態において、各カメラは、十分に既知な位置及び姿勢、即ち、検出された品目が、約１／４未満（円弧の約１°未満）その中に測定することが可能である、位置及び姿勢を有する。この点において、カメラは、構造的モジュールをシステムのフレームメンバへ搭載することによって、カメラが指摘されている方向に関する正確な情報を提供するように、構造モジュール内で精度を実装し得る。一実施形態において、カメラのうちのいくつか又は全ては、バーコードを不明瞭にし得る包装材料からの鏡面反射を低減するための、偏光フィルタを含み得る。この構成において、偏光フィルタによる光損失を補償するために、光源からの光出力を増加させるのに、それは有用であり得る。
【００２５】
ラインスキャンカメラは、それらが、ラインスキャンカメラミラーを含む視点を有するように構成及び配置される。第１の右下送り出しエンドラインスキャンミラー９２は、ラインスキャンミラーの例として、図２Ｂに示されている。第１の右下送り出しエンドラインスキャンミラー９２は、品目が、検知容積コンベアベルト３２条の視点内に到達したとき、右下送り出しエンドラインスキャンカメラ８０が、品目についてのラインスキャンデータを生成するように、他のラインスキャンミラー（図３Ａに示す）からの光を、右下送り出しエンドラインスキャンカメラ８０へ反射する。また、図２Ｂに、右側下向き照明源１２８を示す。
【００２６】
一実施形態において、コンベアベルトは、約２０インチ幅であり、毎分約８フィートのスピードで移動するか、又は、毎秒１７インチで移動し得る。理解されるように、移動スピードは、品目の識別後に更に品目に実行される更なる処理操作に従って、選択され得る。パッケージの選別への適用は、選別されたパッケージが機械的に扱い得るために、比較的速い速度が可能である一方、例えば、食料品への適用は、店員が袋詰め作業を実施することを可能にするために、比較的ゆっくりとしたベルト速度を必要とする。
【００２７】
図２Ｂに示されるように、上部筐体は、エリアカメラ１５２、第１のエリアカメラミラー４８、第２のエリアカメラミラー４９、照明源４０、及び、システム２５の様々な光学的及び機械的構成要素の支持のための構造的基盤として使用され得る。
【００２８】
図３Ａは、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂの画像を作成するために使用可能な、右側カメラの光学系を示す。第１の品目２０Ａは、全面側２１、上面側２２及び側面側２３を有するように示される。図３Ａには示されていないが、第１の品目２０Ａはまた、底面側、背面側及び右面側を有する。図中は、食料用製品ボックスとして示されているが、第１の品目２０Ａは、選択された用途に従って、検知容積を通過するのに適した任意の品目の形態を取ることが可能である。
【００２９】
図示した実施形態において、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂは、インフィードコンベアベルト３０の出口端に向かう動きの方向に、かつ、検知容積コンベアベルト３２のインフィード端部へ向かって輸送される。第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂは、検知容積コンベアベルト３２によって、検知容積コンベアベルト３２の出口端に向かう動きの方向で、及び、アウトフィードコンベアベルト３４のインフィード端部へ向かう方向に、検知容積を介して輸送される。
【００３０】
検知容積に入ると、識別されるべき対象物は、図４Ｂにおいて最も良く見ることができる、光カーテン生成部１２によって発生した光カーテンを通過する。示した実施形態において、光カーテン１０は、検知容積コンベアベルト３２及びインフィードコンベアベルト３０の間のギャップ３６へ向けて投影され、ミラー１４によって検出器１６へ向けて反射される。光カーテン生成部は、例えば、ＬＥＤの直線的なアレイを含む棒状であり得、実質的に平面の光のシートを提供するように配置される。光カーテン検出器１６は、ＬＥＤによって投影された光カーテンを検出する、光検出器の直線的なアレイを含み得る。空間分解能を向上させ、検出器で偽陰性の測定値を減少させるために、ＬＥＤ及び検出器を、順次ペアで活性化させる。このアプローチは、潜在的な迷光の影響を低減する傾向にある。
【００３１】
対象物がカーテンを通過すると、光検出器上に影を落とし、光カーテンを通過する対象物の幅の情報を提供する。このタイプの一連の測定は、対象物の識別のための一組のパラメータとして使用することができる。実施形態において、光カーテン生成部／検出器のセットの空間分解能は、数ｍｍのオーダーであり得、用途によって、より細かい又は粗い測定が有用であり得る。食料品のでは、類似した製品のパッケージを区別するために、より細かい分解能が必要とされ得る。
【００３２】
図３Ａに示されるように、照明源４０は、検知容積コンベアベルト３２を照射する。右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８０は、第１の右下アウトフィードラインスキャンミラー９２上に集中する視野を有する。第１の右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ９２は、第２の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９２からの光を反射し、第２の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９２は、第３の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９４からの光を反射する。第３の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９４は、検知容積コンベアベルト３２からの光を反射する。従って、右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８０は、その視野を、検知容積コンベアベルト３２上に集中させ、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂについてのラインスキャンデータを、それが検知容積コンベアベルト３２に沿った移動方向に輸送される際にキャプチャする。また、検知容積コンベアベルト３２と同様に、右上インフィードエンドラインスキャンカメラ８３も示されている。
【００３３】
右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８０は、画像処理プロセッサに動作可能に接続されており、ラインスキャンデータを収集する。画像プロセッサは、第１の品目２０Ａのパラメータ値を決定し、第１の品目２０Ｂのパラメータ値は、検知容積を介して輸送される。
【００３４】
一実施形態において、画像プロセッサは、証印リーダである。証印リーダが第１の品目２０Ａについてのラインスキャンデータを収集した後、第１の品目２０Ａの側面２１上の第１の品目の証印２４Ａを識別しようと試みる。図示した場合において、品目の前面側には、識別コードは無く、従って、操作において、証印リーダは、第１の全面側画像に基づいて、第１の品目の証印２４Ａを識別することはできない。しかしながら、右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８０又は右上アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８１のいずれかからのラインスキャンデータを受信する証印リーダは、正常に、第２の品目の証印２４Ｂをキャプチャし、識別し得る。
【００３５】
右下インフィードエンドラインスキャンカメラ８２は、第１の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９５上に集中する視野を有する。第１の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９５は、第２の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９６からの光を反射し、これは、第３の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９７からの光を反射する。第３の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９７は、検知容積コンベアベルト３２からの光を反射する。従って、右下インフィードエンドラインスキャンカメラ８２は、その視野を、検知容積コンベアベルト３２上に集中し、検知容積コンベアベルト３２に沿った動きの方向に、輸送される、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂについてのラインスキャンデータをキャプチャする。証印リーダが、第１の品目２０Ａについてのラインスキャンデータを収集した後、それは、第１の品目２０Ａの左側面２３上の証印２４Ａを識別する。
【００３６】
一実施形態において、ラインスキャンカメラは、コンベアベルト３２の移動した１インチの、５０００回に１回ごとに、ラインスキャンデータをキャプチャするために、移動位置物理センサからの信号によって起動され得る。つまり、１ミル間隔で、５間隔ごとに、一つのシステムカウントを構成するエンコーダを使用する場合、一列のスキャンされた画像がキャプチャされるであろう。
【００３７】
図３Ｂを参照すると、右側面カメラの光学系が示されており、右下インフィードエンドラインカメラ８２及び右下アウトフィードエンドラインカメラ８０を含むがそれらに限定しない。右側カメラ光学系は、一つ以上のラインスキャンミラー上の右側カメラ光学系の視野へ反射されて戻る、照明源４０からの光をキャプチャする。図３Ｂに示されるラインスキャンミラーは、第２の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９３、第３の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９４、第２の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９６、及び第３の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９７を含むが、意図する特定の用途によって、これより増減する台数のミラーを含むことができる。
【００３８】
図３Ｂは、また、右上アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８１及び、検知容積コンベアベルト３２を撮像する右上インフィードエンドラインスキャンカメラ８３を示し、インフィードコンベアベルト３０が、第１及び第２の品目２０Ａ及び２０Ｂを、検知容積コンベアベルト３２へ送達する場合、これらのラインスキャンカメラは、同様に品目を撮像するであろう。最終的には、第１及び第２の品目２０Ａ及び２０Ｂは、それらがアウトフィードコンベアベルト３４を通過する場合、右上アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８１及び右上インフィードエンドラインスキャンカメラ８３の視界の外に出る。
【００３９】
一実施形態において、ラインスキャンカメラは、カメラのレンズ上のゴミの蓄積を防ぐために、水平に搭載され得る。折り返しミラーは、水平的に搭載されたカメラが、異なる角度から検知容積を観察できるように、選択した視野形状を提供するために使用され得る
【００４０】
証印を読み取るための微細な画像解像度を備えた、各ラインスキャンカメラの所望の焦点深度を達成するために、各ラインスキャンカメラの光学的経路は、検知容積内の、各品目２０から数フィートに存在すべきである。システム２５の大きさを過度に拡張することなく、長い光学的経路を許容するために、各ラインスキャンカメラの光学的経路が、例えば、ラインスキャンミラー９３、９４、９６及び９７によって、折り曲げられ得る。
【００４１】
各ラインスキャンカメラの視野幅は、ラインスキャンカメラからの光学的距離が増加するに連れて直線的に拡大するため、光学的に第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂにより近いラインスキャンミラーは、ラインスキャン方向のベルト幅よりも広くてもよい。理解されるように、ベルトに対して４５°の撮像視野について、視野幅はベルト幅の√２倍であり、ミラーは、その視野に対するのに十分な幅でなければならない。しかしながら、各ラインスキャンカメラは、特定の実施形態において約５０００分の１インチという、狭いライン検知容積のみを撮像するため、各ラインスキャンミラーは、垂直方向において、非常に短くすることができる。いくつかの実施形態において、各ラインスキャンミラーは、１インチのわずか数分の一の高さである。ラインスキャンミラーは、厚さ約４分の１インチ及び高さ約１インチのガラスから形成される。２０インチ幅の検知容積を有するデバイスにおいて、ラインスキャンミラーは、スキャンを行う検知容積の位置に応じて、約８インチから約２０インチ幅の幅を有し得る。ラインスキャンミラーは、ラインスキャンカメラの視野の底、上部及び側面の視点の光路を、一実施形態においては約１１インチという比較的狭い上部壁及び側壁を維持しながら、折ることを可能にする。
【００４２】
各ラインスキャンカメラは、検知容積を通過中の品目２０から反射した光からの、ラインスキャンデータを生成する。一実施形態について、コンベアベルトと撮像解像度のすべての公称速度によって、ラインスキャンカメラは、３００マイクロ秒の露光時間に対応して、毎秒約３２００ラインで操作する。典型的なラインスキャンカメラ技術を用いると、これらの短い露光時間は、コントラストの高い画像を得るために、非常に明るい照明を必要とする。合理的なエネルギー及び照明効率のため、照明源４０は、各ラインスキャンカメラの光学視点に沿って集中する、低発散で強い照明を提供するように選択され得る。
【００４３】
図３Ｃは、右側カメラ光学系を示す。右側カメラ光学系は、右下アウトフィードエンドラインスキャンカメラ８０、右上アウトフィードエンドラインカメラ８１、右下インフィードエンドラインスキャンカメラ８２及び右上インフィードエンドラインスキャンカメラ８１、右下インフィードエンドラインスキャンカメラ８２、及び右上インフィードエンドラインスキャンカメラ８３に限らないがそれらを含み、それぞれが、システム２５の下部筐体２６に接続されている。右側カメラ光学系は、ラインスキャンミラーを使用して、焦点を合わせることが示されている。この実施形態において、第１の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９２は第２の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９３からの光を反射し、第２の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９３は第３の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９４からの光を反射し、第３の右下アウトフィードエンドラインスキャンミラー９４は検知容積コンベアベルト３２からの光を反射する。更に、第２の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９５は第２の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９６からの光を反射し、第２の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９６は第３の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９７からの光を反射し、第３の右下インフィードエンドラインスキャンミラー９７は検知容積コンベアベルト３２からの光を反射する。光は、上部筐体２８に搭載された照明源４０から、検知容積コンベアベルト３２へ落下する。
【００４４】
第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂが、インフィードコンベアベルト３０の送り出し端を出ると、それらは、検知容積コンベアベルト３２の送り込み端に入り、右側カメラ光学系の視野を通過し、ラインスキャンカメラデータは、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂに対応して生成される。証印２４Ａが付いた第１の品目２０Ａ及び証印２４Ｂが付いた第２の品目２０Ｂが、それらが検知容積コンベアベルト３２から、アウトフィードコンベアベルト３４の送り込み端へ輸送されると、検知容積を出る。複数のラインスキャンカメラは、それぞれ独自の視野を備え、第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂが検知容積を出る前に、複数の画像を取り込む。生成したラインスキャンデータは、システム２５によって、以下に更に説明するように、各品目のパラメータを認識するために使用される。
【００４５】
上向きラインスキャンカメラ８８は、図４Ａに示されるように、下部筐体２６に搭載される。この図において、品目２０は、左側から右側へ向かって、インフィードコンベアベルト３０に沿って、検知容積２４０を通過する。ベルトギャップ３６は、インフィードコンベアベルト３０及び検知容積コンベアベルト３２の間に提供される。上向きラインスキャンカメラ照明源４１は、低発散のベルトギャップ３６の強い照明を提供し、上向きラインスキャンカメラ８８が、高コントラストの画像を得ることを可能にする。
【００４６】
上向きラインスキャンカメラ８８は、上向きラインスキャンミラー９８までベルトギャップ３６を通過する光から、画像を生成する。光は、上向きラインスキャンカメラ照明源４１によって発生し、品目２０が、インフィードコンベアベルト３０から、ベルトギャップ３６を超えて、検知容積コンベアベルト３２まで移動する時に、品目２０から反射される。
【００４７】
上向きラインスキャンカメラ８８は、証印リーダによる後の分析のための画像の提供に加えて、品目２０の底部の遮るもののない画像を提供する。証印リーダによる分析が、品目２０の底上の証印を識別できる一方、寸法センサは、品目２０の測定結果を絞りこむのを助けるために、品目２０の底の遮るもののない画像を使用する。従って、上向きラインスキャンカメラ８８を含む実施形態において、異なる高さの品目（図３Ａ及び３Ｃに示される第１の品目２０Ａ及び第２の品目２０Ｂなど）は、品目アイソレータなしで異なる高さの品目を、より複雑な形状を有する単一の品目として処理する、インフィードコンベアベルト３０上に互いに隣接して配置することができる。
【００４８】
図４Ｂに示されるように、上向きラインスキャンカメラ照明源４１、上向きラインスキャンミラー９８、上向きラインスキャンカメラ８８を含む上向きラインスキャンカメラ光学構成要素は、システム２５の下部筐体２６内に配置される。例示された実施形態において、上向きラインスキャンカメラ８８の光路は、ラインスキャンミラー８８で、一度だけ曲げられる。言い換えると、光がベルトギャップ３６を横切る時の品目２０から反射した光は、上向きラインスキャンミラー９８から上向きラインスキャンカメラ８８へ反射する。上述したように、品目２０がインフィードベルト３０から検知容積コンベアベルト３２へ輸送される場合、品目２０は、ベルトギャップ３６上に配置される。
【００４９】
理解されるように、上向きカメラは、暗視野検出器である。つまり、対象物が測定領域に存在しない場合、それはほとんど、又は全く反射光を受けとらず、画像は暗くなる。対象物が測定領域に存在している場合、照明源４１からの反射光は、カメラへ反射して戻る。対照的に、上述した光のカーテンは、明視野検出器である。対象物が存在しない場合、画像は明るくなり、一方、対象物が存在する場合、像視野は対象物によって影となり、検出器内に暗い対象物として出現する。
【００５０】
二つのシステムは、相互に組み合わせて稼動させると、一方又は他方のアプローチでは検出することが困難であり得る対象物の検出及び測定を可能にする。例えば、比較的暗い、及び／又は、反射度が低い対象物は、上向きカメラが暗い背景視野と区別することが困難である。同様に、比較的透過性である対象物は、光のカーテンによって検出されるための、十分なコントラストを生成することができない。発明者は、以下に記載のレーザストライプジェネレータと組み合わせて二つのセンサを使用する場合、対象物の単一化の良いレートを得ることができる。
【００５１】
図５Ａに示すように、輸送位置センサは、それらに限られないが、インフィードコンベアベルト３０、検知容積コンベアベルト３２、アウトフィードコンベアベルト３４、及び輸送位置物理センサ１２２を含む。
【００５２】
図５Ａにも示されるように、重量センサは、それらに限定されないが、上記で図２Ｂにおいて言及した少なくとも一つのロードセル（図１２中の１７５Ａ〜Ｄ）を含む。四つのロードセルのセットは、検知容積コンベアベルト３２及びそれに関連した機械的構造（モータ、ローラ、ベルト等）を支持する。いくつかの実施形態において、重量センサはまた、本明細書中でインフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂ、及び検知容積出口対象物センサ１７３Ｃとして示されている、三つの対象物センサを含む。いくつかの実施形態において、各対象物センサは、輸送位置センサ１２２の、約１０分の２インチ上に配置される。いくつかの実施形態において、対象物センサは、光源及び受光器の対であり、光源及び受光器の間の光路は、品目２０などの対象物が存在する場合に遮られる。他の対象物センサは、当業者に公知であり、意図する特定の用途に応じて使用することができる。
【００５３】
品目２０は、輸送位置センサのインフィードコンベアベルト３０に沿って、検知容積で向けて輸送される。実施形態において、品目２０が検知容積に近付くと、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａは、品目が検知容積に入ろうとしていることを検出する。品目２０は、インフィードコンベアベルト３０から検知容積コンベアベルト３２へ輸送される際にベルトギャップ３６上を通過し、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂは、品目２０が検知容積に入ったことを確認する。同様に、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃは、品目２０が検知容積を出る場合及び検知容積コンベアベルト３２からアウトフィードコンベアベルト３４へ輸送される場合に、検出する。しかしながら、各対象物センサの存在及び特定の位置は、意図する特定の用途に応じて変わる。
【００５４】
図５Ａのように、品目が検知容積コンベアベルト上に位置しない場合、ロードセルは、検知容積コンベアベルト３２の全重量を測定する。次に、一つ以上の品目２０が、検知容積コンベアベルト３２へ輸送される際、ロードセルは、検知容積コンベアベルト３２の全重量及び一つ以上の品目２０の全重量を測定する。各ロードセルは、力（重量）を、測定可能な電気信号に変換し、ロードセル電圧として読み出す。各ロードセルの電気信号出力が、ミリボルトのオーダーであるため、ロードセルの信号は、ロードセルアンプによって増幅され、デジタル化される（図示せず）。
【００５５】
図５Ｂに見られるように、重量センサは、それらに限定されないが、対象物センサのセット（１７３Ａ、１７３Ｂ及び１７３Ｃ）及びロードセルを含む。検知容積入口対象物センサ１７３Ｂは、検知容積の上部筐体２８の内側で、インフィードコンベアベルト３０及び検知容積コンベアベルト３２の間のベルトギャップ（参照番号３６によって図４Ａ中に示される）上にぴったりと配置される。同様に、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃは、検知容積上部筐体２８の内側で、アウトフィードコンベアベルト３４の上に、ぴったりと配置される。インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａは、検知容積のインフィードコンベアベルト３０上流上に配置される。図５Ｂが検知容積に近いものとして、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａを示す一方、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ及び検知容積の間の距離は、意図する特定の用途に応じて変わる。
【００５６】
図５Ｂはまた、ロードセル１７５Ａ及び１７５Ｃが、検知容積の下部筐体２６の内側に配置されていることを示す。ロードセル１７５Ｂ及び１７５Ｄ（図１２に示すように）は、ロードセル１７５Ａ及び１７５Ｃによってそれぞれ遮られている為、この視点からは見えない。ロードセルは、検知容積コンベアベルト３２及びその関連する機械的部品を支持し、ロードセルのセットが、検知容積コンベアベルト３２及び、もし存在する場合にはその上の品目の重量を測定することを可能にする。
【００５７】
図５Ｂに示されるように、図示された実施形態においてロータリエンコーダである、輸送位置物理センサ１２２は、ロードセル１７５Ｃの近くに配置される。輸送位置物理センサ１２２は、検知容積コンベアベルト３２及びシステムプロセッサの内の一つにおけるデジタルカウンタと結合している。検知容積コンベアベルト３２が、モータによって回転されると、エンコーダホイールは回転し、輸送センサプロセッサが検知容積コンベアベルト３２の移動の記録を可能にする。任意の開始位置からのコンベアベルトの転置は、輸送システムの位置として画定される。輸送センサプロセッサは、輸送位置物理センサ１２２によって発生した、各輸送センサパルスについて、コンベアベルト上の輸送システム位置を生成し、上述したが、実際には、多数のセンサパルスが、適切な間隔を提供するために、共に、システムカウントを構成する。輸送位置物理センサ１２２からの信号はまた、本明細書に記載されるラインスキャンカメラを撮像するために起動するのにも、使用される。一実施形態において、輸送システム位置は、品目の軌跡に沿った座標であり、軌跡に沿った座標システムは、無限の長さである仮想検知容積コンベアベルトに沿って確立される。システム２５が、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａから、品目２０の対象物位置を受信すると、品目２０のベルトに沿った座標に対応して、輸送システム位置を生成する。
【００５８】
図６Ａ及び６Ｂにおいて示されるように、寸法センサの実施形態は、それらに限らないが、レーザストライプジェネレータ１１９、少なくとも一つのミラー（第１のレーザミラー９９、第２のレーザミラー１００及び第３のレーザミラー１０１として、本明細書中に示される）、領域カメラ１５２、一つ以上の領域カメラミラー（第１の領域カメラミラー４８及び第２の領域カメラミラー４９として、本明細書中に示される）、上向きラインスキャンカメラ（図４Ａ及び４Ｂにおいて、参照番号８８で示される）、及び、領域カメラ１５２からの領域カメラ画像及び上向きラインスキャンカメラからのラインスキャンデータから、生成したパラメータ値を処理するための、少なくとも一つのパラメータプロセッサ（図示せず）を含む。
【００５９】
レーザストライプジェネレータ１１９は、第１のレーザミラー９９へ向けて、レーザストライプを投影する。理解されるように、多くの光学的構成要素がレーザビームをストライプへ変換することができ、例えば、円柱レンズ、プリズム、円錐ミラーを含み、又は他の構成要素を使用し得る。レーザストライプは、第１のレーザミラー９９から第２のレーザミラー及び第３のレーザミラー１０１へ反射する。第３のレーザミラー１０１は、下向きにレーザストライプを検知容積の上部から、検出トンネルコンベアベルト３２へ投影する。特定の実施形態において、レーザストライプジェネレータ１１９は、レーザストライプを生成するために、ホログラフィック光学素子とレーザダイオードを使用する。一実施形態において、レーザダイオードは、赤外レーザダイオードであり、エリアカメラ１５２は、赤外放射を検出するように構成されたＣＣＤカメラである。特定の実施形態において、可視光の量を減衰させながら優先的に赤外線を通過させるように構成された低域通過フィルタ又は帯域通過フィルタが、ＣＣＤ上に配置される。
【００６０】
品目２０は、インフィードコンベアベルト３０から検知容積コンベアベルト、アウトフィードコンベアベルト３４へ移動する方向に、輸送システムに沿って、左から右へ通過するように輸送される。それは、インフィードコンベアベルト３０から検知容積コンベアベルト３２へ輸送され、検知容積コンベアベルト３２は品目２０を、検知容積を通過させる。エリアカメラ１５２は、第１エリアカメラミラー４８及び第２エリアカメラミラー４９によって折られた後、センシングトンネルコンベアベルト３２を見下ろす、ピラミッド型の視野を有する。第１及び第２のエリアカメラミラー４８及び４９によって折られている、エリアカメラ１５２の視野が図６Ａ及び６Ｂに示されているが、エリアカメラ１５２の視野を折るために使用されるミラーの数は、単なる例示に過ぎず、特定の意図する用途によって変化させることができる。レーザストライプは、エリアカメラ１５２の視野内で、検知容積コンベアベルト３２上へ投影される。品目２０は、レーザストライプが、上から検知容積コンベアベルト３２上へ投影される地点を通過して、検知容積コンベアベルト３２上の検知容積を通過するように輸送される。その地点において、エリアカメラは、品目２０のエリア−カメラ画像及び品目からのレーザストライプ反射をキャプチャする。
【００６１】
図７Ａに示される実施形態において、システム２５は、左側下向きラインスキャンカメラ８９及び右側下向きラインスキャンカメラ９０を含む。左側下向きラインスキャンカメラ８９の視野は、品目２０が、先ずインフィードコンベアベルト３０から検知容積コンベアベルト３２へ、更にアウトフィードコンベアベルト３４へ通過する際に、例示の実施形態に示されるように、品目２０が、品目２０の上面及び品目２０の背面をキャプチャする角度で、検知容積コンベアベルト３２上へ投影される前に、左側面下向きラインスキャンカメラミラー（第左側面下向きラインスキャンカメラミラー１０５、第２左側面下向きラインスキャンカメラミラー１０６、第３左側面ラインスキャンカメラミラー１０７、及び第４左側面下向きラインスキャンカメラミラー１０８）によって折られる。
【００６２】
右側下向きラインスキャンカメラ９０の視野は、品目２０が検知容積前面を先ず通過する際に、品目２０の上面及び品目２０の全面の画像をキャプチャする角度で、検知容積３２へ下向きに投影される前に、右側下向きラインスキャンカメラミラー（第１右側下向きラインスキャンカメラミラー１２３、第２右側下向きラインスキャンカメラミラー１２４、第３右側下向きラインスキャンカメラミラー１２５、及び第４右側下向きラインスキャンカメラミラー１２６）によって折られる。
【００６３】
右側下向き照明源１２８は、低発散の検知容積コンベアベルト３２の強い照明を提供し、右側下向きラインスキャンカメラ９０が、高コントラストな画像を得ることを可能にする。同様に、左側下向き照明源（図７Ａには図示せず）は、低発散の検知容積コンベアベルト３２の強い照明を提供し、左側下向きラインスキャンカメラ８９が、高コントラストの画像を得ることを可能にする。
【００６４】
図７Ｂに示されるように、左側下向きラインスキャンカメラ８９の視野は、まず、第１の左側下向きラインスキャンカメラミラー１０５によって、次に、第２の左側下向きラインスキャンカメラミラー１０６によって折られる。次に、更に、第３の左側下向きラインスキャンカメラミラー１０７及び第４の左側下向きラインスキャンカメラミラー１０８によって折られる。第４の左側下向きラインスキャンカメラミラー１０８は、左側下向きラインスキャンカメラ８９の視野を、下向きに、検知容積コンベアベルト３２へ投影する。品目２０は、インフィードコンベアベルト３０に沿って、インフィードコンベアベルト３０に渡る移動を完結した後、品目２０を、検知容積を介して輸送する、検知容積コンベアベルト３２上へ輸送される。品目２０は、検知容積を通過して輸送され、左側下向きラインスキャンカメラ８９の視野まで運ばれ、左側下向きラインスキャンカメラ８９は、品目２０のラインスキャンデータの形態で、イメージをキャプチャする。
【００６５】
同様に、右側下向きラインスキャンカメラの視野は、先ず第１の右側下向きラインスキャンカメラミラーによって、次に、第２の右側下向きラインスキャンカメラミラーによって折られる。次に、第３の右側下向きラインスキャンカメラミラー１２５及び第４の右側下向きラインスキャンカメラミラー１２６によって折られる。第４の右側下向きラインスキャンカメラ１２６は、右側下向きラインスキャンカメラの視野を、下向きに、検知容積３２へ投影する。品目２０は、検知容積を介して輸送され、右側下向きラインスキャンカメラの視野内に運ばれ、右側下向きラインスキャンカメラは、品目のラインスキャンデータとしてイメージをキャプチャする。品目２０が、検知容積コンベアベルトに渡る移動を完結すると、それれは、アウトフィードコンベアベルト３４上を通過する。いくつかの実施形態において、いくつかのパラメータセンサは、品目２０を、アウトフィードコンベアベルト３４上を移動するものとして、検出し続けることが可能である。
情報／データフロー
【００６６】
図８は、システム２５の一実施形態において使用するデータフローを示し、システムの非同期のデータ駆動型アーキテクチュアの、上部水平断面から底部水平断面への移動として体系付けられている。つまり、その実施形態において、システム内にユニバーサルクロックは無い可能性があり、センサ及びプロセッサは、それらの結果をデータが利用可能になるとすぐに出力し、そのデータフローは、一般的に、一方向性である。一実施形態において、情報は、ＴＣＰ／ＩＰネットワークメッセージによってプロセス間を搬送され、共有メモリを介してプロセス内を搬送される。
【００６７】
以下に、より詳細に説明するように、図９は、各物理センサ及び関連するパラメータプロセッサは、他の物理センサ及びパラメータプロセッサから自立的に動作し得ることを強調するために、並列にグループ化された、同じ要素、検出センサ／プロセス、即ち、輸送位置センサ１２０、一つ以上の証印リーダ（単数又は複数）１３０、寸法センサ１５０、品目アイソレータ１４０、及び重量センサ１７０を示す。図８は、一方、データソースレベルからパラメータプロセッサレベル、幾何学的パラメータ照合レベル、最終段階へデータが流れるように構成され、製品識別は、検知容積内で感知された品目が、製品として又は例外としてフラグ付けられるかのいずれかである段階である。実施形態の階層内における各レベルは、下記の順番に対応されるであろう。
データソース
【００６８】
第１のデータソースは、典型的に、図９に示されるように、輸送システム位置物理センサ１２２及び輸送センサプロセッサ１２７を含む、輸送システム位置センサ１２０である。一実施形態において、輸送システム位置物理センサ１２２は、ベルトローラに取り付けられたロータリエンコーダである。図９に示されるように、輸送システム位置物理センサ１２２からの初期センシングデータは、増分値、輸送センサパルスＤ１４７（それぞれは、一つ以上のセンサパルスを表す）をカウントし、輸送センサプロセッサ１２７へ送られる。輸送センサプロセッサ１２７は、輸送センサパルスＤ１４７を、輸送システム位置値Ｄ１４８へ変換するために、単純な合計演算及びスケーリング処理を行う。輸送システム位置値は、パラメータプロセッサが、輸送システム位置を各測定したパラメータ値に関連付けることができるように、他のパラメータプロセッサのそれぞれに分配される。いくつかの実施形態において、輸送センサプロセッサ１２７はまた、様々なラインスキャンカメラ１３２及びエリアカメラ１５２のそれぞれについての、ラインスキャンカメラ起動信号Ｄ１４２及びエリアカメラ起動信号Ｄ１５１を発生するために、輸送センサパルスＤ１４７を使用する。一定の時間間隔というよりもむしろ、輸送システム移動に基づいてカメラを起動することによって、システムが同じ視野の画像を繰り返して記録することを避け得る。
【００６９】
図８に示される第２のデータソースは、エリアカメラ１５２である。エリアカメラ１５２は、検知容積コンベアベルト及び任意のその上の品目へ向けて下向きに投影されたレーザ光の線の経路を観察するために、配置する。上述したように、ラインが投影された品目の高さに比例して、カメラ内のレーザ光のラインの画像をラインに対して垂直に変位させる、レーザプロジェクタ及びエリアカメラの間の既知の角度がある。エリアカメラ１５２からのデータは、品目分離パラメータプロセッサ１４４及び寸法推定装置１５４へ送られる。
【００７０】
図８に示されるシステムにおいて示される第３のデータソースは、一式のラインスキャンカメラ１３２である。ラインスキャンカメラ１３２の主要な機能は、証印パラメータプロセッサ（単数又は複数）１３４へのインプットを提供することである。一実施形態において、１１個のラインスキャンカメラ１３２が存在し、それらは、適切な撮像の分解能で、検知容積の全てのカバレッジを提供するように、発明者によって決定されている。他の実施形態は、設計者の性能目標、検知容積の大きさ及び形状、カメラの解像度、及びその他の要因によって、より少ない又はより多い数のラインスキャンカメラを実装することができる。
【００７１】
第４の図示されたデータソースは、一実施形態において、三つの対象物センサ１７３Ａ、１７３Ｂ、及び１７３Ｃ（少なくとも図５Ｂに示される）及び、４つのアナログロードセル１７５Ａ、１７５Ｂ、１７５Ｃ及び１７５Ｄ（少なくとも図１２に示される）を含む、走行型スケール１７２である。ロードセルは、検知容積コンベアベルトを支持する荷重経路に配置されている。各ロードセルは、ロードセルへ印加される圧縮力に応じて電気的信号を生成する。全てのロードセル及び全ての対象物センサからの信号は、重量発生器１７４へ送られる。
【００７２】
上述のデータソースは、一つの特定の実施形態に含まれ、網羅的なものと解釈すべきではない。他のデータソースは、監視すべきパラメータによって、容易にこの型のシステムに含むことができる。例えば、赤外線センサは、パッケージラベル上の色の空間分布を測定するためのデータソースとして使用することができる品目の温度や色イメージャの測定値を提供することができる。
パラメータプロセッサ
【００７３】
図８を参照すると、データフローアーキテクチャの第２段階は、パラメータプロセッサを含む。各データソースは、初期センシングデータをパラメータ値へ転換し、次に、品目を識別するために品目識別プロセッサによって使用される、一つ以上の関連付けられたパラメータプロセッサを有する。一実施形態において、これらのパラメータプロセッサは、品目分離パラメータプロセッサ１４４、寸法推定装置１５４、証印パラメータプロセッサ１３４、重量発生器１７４を含む。図８において、光学的画像プロセッサ１８３は、パラメータプロセッサとして示されている。
【００７４】
図８において示される第１のプロセッサは、品目分離パラメータプロセッサ１４４である。機能的に、品目分離パラメータプロセッサ１４４は、品目区別システム、品目ロケータ及び品目インデクサを含む。品目分離パラメータプロセッサ１４４は、システムが、検知容積内で互いに近接する複数の品目において操作することを可能にする。品目分離パラメータプロセッサ１４４は、いくつかの実施形態において、検知容積の入口近くで収集されたデータを使用し、４つの機能を実施する。
Ａ  第１に、品目分離パラメータプロセッサ１４４は、対象物（一つ又は複数の品目であり得る）が検知容積に入ったことを認識し、
Ｂ  第２に、品目区別システムが、何個の異なる品目が検知容積に入った対象物を構成しているかを決定し、
Ｃ  第３に、品目インデクサが、固有の品目インデックス値（ＵＩＩ）を、異なる品目のそれぞれに割り当てる。ＵＩＩは、特定の品目についての単純な都合の良い名前であり、
Ｄ  第４に、品目ロケータは、検知容積の底平面における二次元位置（例えば、コンベアベルトの平面）を、識別され、且つＵＩＩが割り当てられた各品目と関連付ける。
【００７５】
検知容積に入る全ての品目が、輸送方向に沿ってよく分離されている場合（即ち、それらが単一化されている）、全てのパラメータ値が、検知容積異内の品目のみに関連付けられるため、品目分離パラメータプロセッサ１４４は必要無い可能性がある。品目が単一化されていない場合は、しかしながら、品目分離パラメータプロセッサ１４４は、いくつの品目が互いに近接しているかを決定し、各品目に、その輸送システム位置と関連付けられたＵＩＩを割り当てる。
【００７６】
品目分離パラメータプロセッサ１４４は、それが品目を分離した場合、ＵＩＩ及び輸送システム位置Ｄ１４８を出力する。固有な品目インデックス（ＵＩＩ）値は、その名前が示す通り、品目の軌跡を維持するために有用である、単純に生成されたインデックス番号であってもよい。このデータは、寸法推定装置１５４及び品目説明コンパイラ２００へ提供される。
【００７７】
品目分離はシステム内において別の論理的な機能であり得るが、特定の実施形態における品目分離パラメータプロセッサ１４４の実施形態のコンピュータ処理は、機能間で前後に転送される内部データを用いて、寸法推定装置１５４と密接に協力して機能し得る。このアプローチにおける品目分離パラメータプロセッサ１４４は、一つの大きな品目及び複数のより小さな互いに近接した品目の間の違いを認識するための処理を行い、寸法推定装置１５４が、一つ以上の品目の寸法を、それぞれ推定できるようにするために、寸法推定装置１５４の一部として機能する。
【００７８】
寸法推定装置１５４は、エリアカメラ１５２、選択されたラインスキャンカメラ１３２（一実施形態においては、上向きカメラ）、及び輸送センサプロセッサからデータを受信し、輸送システム位置センサ１２０を含む。更に、品目分離パラメータプロセッサ１４４と協力して機能して、寸法推定装置１５４は、いくつの品目がエリアカメラの視野内に存在し、それらがどこにあるのかについての情報を受信する。分離及び寸法は、論理的には別の機能かもしれないが、それらは多数の処理操作及び中間結果を共有し得、全く異なるコンピュータ処理を必要としないということが理解されるであろう。
【００７９】
一実施形態において、寸法推定装置１５４は、品目の長さ、高さ及び幅を推定し、品目が複雑な（矩形ではない）形状を有し得るという事実を無視する。つまり、このアプローチにおいて、推定装置１５４は、品目が適合し得る最小の矩形の箱を計算する。寸法推定装置１５４は、品目の一般的な形状（円柱、直方体、首のある瓶形状など）、品目の輸送システム状の方向、及び検知容積内の品目の三次元座標に関してパラメータ値を推定する。それらを適用する品目の輸送システム位置に沿って計算パラメータ値は、それらが計算されるとすぐに、品目説明コンパイラ２００へ送られる。
【００８０】
各ラインスキャンカメラ１３２に関連した、一つの証印パラメータプロセッサ１３４が存在する。図１０により詳細に示されるように、それらは共に証印リーダ３０を形成する。理解されるように、証印パラメータプロセッサは、例えば、一般的なプロセッサ上で実行されている各モジュールなどの、個々のデバイスであるか、又は仮想プロセッサであり得る。証印パラメータプロセッサ１３４は、それが証印の信号（典型的には、ＵＰＣなどのバーコード）を識別するまでにラインスキャンカメラ１３２によって生成された連続したストリップ画像を検証する。更に、証印パラメータプロセッサ１３４は、証印画像を基礎となるコードへ変換しようと試み、それは後に、品目説明プロセッサによって、製品説明データベースを用いて、一意的に製品を識別する製品コードを決定するために比較することが可能である。製品コードの品目説明コンパイラ２００への出力に加えて、証印パラメータプロセッサ１３４は、カメラ中心座標における証印の見かけの位置を出力する。
【００８１】
理解されるように、追加の方法は、証印パラメータを決定するために利用可能である。例えば、多くのバーコードは、コードを形成するコード番号に加えて、数字の証印を含む。この点において、光学的文字認識（ＯＣＲ）又は同様のアプローチは、バーコードよりもむしろ数字自体を認識するために使用され得る。証印が全くバーコードではなく、むしろ、書き込まれた識別情報である場合において、再びＯＣＲを、コードをキャプチャするために採用し得る。原理的には、ＯＣＲ又は他の単語認識プロセスが、同様に直接的にタイトル又は製品名を読み取るために使用することができた。
【００８２】
バーコードと同様に、制限された数の可能性のある文字及び制限された数の遭遇が期待されるフォントが存在し、単純化の過程は、ＯＣＲプロセスにおいて文字照合プロセスを補助し、可能にするように作られ得る。読み文字の一字ごとの詳細な分析よりもむしろ、可能性のある文字又は記号を組み込んだライブラリが構築され得、形状は最良の照合を決定するように、ライブラリ構成要素と比較することが可能である。
【００８３】
更に、典型的な環境においては、可能な組み合わせが存在するよりも、少ない適当な組み合わせが存在するため、部分的に可読なコードは、オプションを絞るあるいは一意のコードを識別するために、適当なコードと照合して確認されることが可能である。例示的に、何千もの品目の小売の仕入れについて、それぞれは１０桁のＵＰＣを有し、１０１０の可能な組み合わせが存在するが、１０４の組み合わせのみが、実際に小売業者のシステム内の製品に対応している。この場合、任意の所定の部分的に可読なコードについて、わずか一つ又は二つ、三つのみが、実際の組み合わせにマッチする。部分的なコードを実際に使用するコードのライブラリと比較することによって、システムは、例外を生成する必要性を排除し得るか、又は、操作者が評価可能な少数の選択肢を提供し得、他のパラメータや他の入手可能な情報に基づいて可能性の高い順でランク付けすることができる。また、部分的な照合情報は、製品識別モジュールにパラメータとして渡されると、正しい一致を決定するために、他の情報と併せて評価することができる。一実施形態において、一つ以上のバーコード読み取りソフトウェアモジュールが、同じ読み取りデータを処理するために、異なる処理アルゴリズムを用いて採用され得、各モジュールからの結果は、比較されることが可能であるか、そうでない場合は、読み取りについて合意に達するか、又は合意が無い場合には最も可能性の高い読み取りに達するように、統合され得る。
【００８４】
重量パラメータについて、走行型スケール１７２は、スケール上の品目の重量和に比例する信号を生成する。単一化された品目について、一つの品目のみが同時に活性な検知容積内に存在し、重量発生器１７４は、例示的な実施形態においてはロードセルである走行型スケール１７２からの信号を合計し、電圧を重量に変換する転換を適用し得る。非単一化された品目について、一つ以上の品目が同時に検知容積内に存在することが可能であり（即ち、検知容積コンベアベルトに沿って、近接している）、重量発生器１７４は、個々の品目の重量を推定する二つの機会、品目が検知容積に入った直後及び品目が検知容積を出た直後を有する。走行型スケール１７２の対象物センサは、品目が走行型スケール１７２内に入った又は出た時に知らせるために、提供される。対象物センサは、その操作が、他のパラメータセンサに独立的に実施され得るように、走行型スケール１７２へ組み込まれる。
【００８５】
データソースと同様に、上記のパラメータプロセッサのリストは、例示であり、網羅的なリストではない。例えば、図８は、光学的画像プロセッサ１８３を含む。更に、本明細書中に記載したパラメータプロセッサの任意の一つが、特定の実施形態においては省略され得る。例えば、サイズ、形状及び証印パラメータが、検知容積内で対象物を識別するのに十分であるなら、重量パラメータを含む必要は無い可能性がある。
幾何学的なパラメータ照合
【００８６】
幾何学的パラメータ照合は、様々な物理センサの既知の幾何及び、測定したパラメータ値を、どちらのパラメータ値を適用するか品目と照合するために収集した視野を使用したプロセスである。品目説明コンパイラ２００は、全ての非同期パラメータデータを収集し、適切な品目と関連付けるためのプロセッサである。名前が示す通り、品目説明コンパイラ２００の出力は、品目に関連付けられた品目説明として参照され得る。品目説明は、検知容積内で測定された品目についてのパラメータプロセッサによって収集されたパラメータ値のコンパイルである。
【００８７】
品目説明コンパイラ２００が、特定の品目について品目説明を構築した後、品目説明は、品目説明プロセッサ３００へ渡されることがあり、これは製品識別機能を実施する。実際には、多数の利用可能な品目説明視野が存在するが、品目説明の全ての視野を完成させなくても、品目を識別することが可能である。例えば、重量測定が余りにも煩わしいか、又は、証印が視野から隠れていたり、汚れていたり、そうでなければ読めないという場合、品目説明は、品目説明コンパイラ２００において、幾何的パラメータ照合レベルで貼り付けられるよりもむしろ、品目識別プロセッサ３００へ送られ得る。品目説明コンパイラは、例えば、デジタル証印データのみを有することは、品目識別プロセッサ３００へ送られる十分なデータであることを決定することができるか、又は、品目は、検知容積から出で行ったことを決定することができ、これ以上のパラメータ値は、パラメータプロセッサから来ることは無いであろう。
製品識別
【００８８】
一例として、品目識別プロセッサ３００は、品目説明コンパイラ２００からの品目説明を受信し得る。品目説明においてパラメータ値データを使用すると、品目識別プロセッサは、製品説明データベースへの照合を形成し、任意の補助データ（それらのパラメータ値の標準偏差など）に沿って、順に、製品の識別とその商品の予想パラメータ値のリストを返す。
【００８９】
品目識別プロセッサ３００は、十分に高い確実性で品目と製品を照合されているかどうかを決定する。答えが「はい」である場合、製品識別データＤ２３３が出力され、答えが「いいえ」である場合、品目は、例外フラグＤ２３２で識別され得る。識別／例外決定理論は、様々な実施形態において単純なものから、複雑なものまで変化させることが可能である。論理スケールの単純な末端では、品目識別プロセッサは、重量がＵＰＣによって説明された製品の重量と照合されなかった任意の品目フラグを付けることが可能であった。論理スケールの複雑な末端では、品目識別プロセッサは、人工知能システムのように、不正確なデータを有する意思決定に使用される、真と偽の間の値の範囲を採用する、非ブール代数の一形態であるファジーロジックを組み込むことが可能である。
【００９０】
必要に応じて、様々な例外処理ルーチン３２０を呼び出すことが可能である。これらのルーチンは、何もしない、又は観察するヒトのために光を照射するなどの基本的なものであるか、又はより複雑である可能性がある。例えば、証印読み取りを通じて動作するように指示できる品目識別プロセッサ３００は、一桁以上の誤差があり、読み取り証印のバリエーションを持つ製品の説明データベースを再クエリする。
【００９１】
必要に応じて、それぞれの成功した製品識別は、製品説明データベースを更新するために使用することができる。つまり、全ての成功した識別は、製品はシステム２５どのように見えるかの統計的知識を増加させる。また、必要に応じて、例外フラグＤ２３２に関連する情報は、システム２５の改善のために、ヒストリデータベース３５０に追加することができる。
非同期の情報のフローと処理システム
【００９２】
図９は、僅かに異なる概念的グルーピングや配置を備える、図８に示したのと同じデータフローの実施形態を示す。示されたデータソースは、各物理センサ及び関連したパラメータプロセッサが、他の物理センサ及びパラメータプロセッサから自律的に操作することを強調するための、輸送位置センサ１２０、一つ以上の証印リーダ（単数又は複数）１３０、寸法センサ１５０、品目アイソレータ１４０、及び重量センサ１７０である。
【００９３】
輸送システム位置センサ１２０は、いくつかの実施形態において、輸送システム位置物理センサ１２２及び輸送センサプロセッサ１２７を含む。いくつかの実施形態において、図９に示されているように、輸送位置物理センサ１２２は、ベルトローラに関連付けられたロータリエンコーダの形態を取る。輸送システム位置物理センサ１２２からの初期センシングデータはカウントインクリメントであり、輸送センサプロセッサ１２７へ送られる輸送センサパルスＤ１４７である。輸送センサプロセッサ１２７は、次に、輸送センサパルスＤ１４７を、輸送システム位置値Ｄ１４８へ変換するために、合計及びスケーリングプロセスを実施する。上述するように、システムは、コンベアベルトを、実質的に連続しているものとして処理し、輸送システム位置は、実施的に（連続的な）コンベアベルトに沿った、いくつかの任意の出発点からの距離である。
【００９４】
特定の実施形態において、この距離は、約５０００分の１インチのインクリメントで測定され、Ｘ座標とも呼ばれ得る。一実施形態において、様々なラインスキャンカメラ及びエリアカメラのそれぞれについての、ラインスキャン記号信号Ｄ１４２及びエリアカメラ起動信号Ｄ１５１を生成するために、輸送センサプロセッサ１２７はまた、輸送センサパルスＤ１４７を使用する。一定の時間間隔ではなくむしろ、輸送システムの移動に基づいてカメラを起動させることによって、システム２５は、同じ視野の画像を繰り返し記録することを避けることができる。従って、輸送センサプロセッサ１２７の出力は、ラインスキャントリガＤ１４２、エリアカメラトリガＤ１５１及び輸送システム位置Ｄ１４８を含む。
【００９５】
従来の専用モータコントローラは別として、輸送センサ処理は、重量センサ１７０から受信した入力ベルトコマンドＤ５０（例えば、停止、開始、速度）を、モータコントローラ信号へ変換すること、輸送システムセンサパルスＤ１４７を輸送センサ位置値Ｄ１４８へ変換することを含み、その値を様々なパラメータプロセッサに送信し、品目分離パラメータプロセッサ１４４、寸法推定装置１５４、証印パラメータプロセッサ１３４、重量発生器１７４及び、任意に画像プロセッサ１８３を、それらに限定しないが含み、各パラメータ処理は、上述の図８に関連して示され且つ説明されている通りであり得る。
【００９６】
輸送センサプロセッサ１２７は、フレームトリガーを送る為に、直接的に、様々なカメラと伝達し得ることに注意されたい。
【００９７】
輸送システム位置センサ１２０からの輸送システム位置Ｄ１４８出力は、品目アイソレータ１４０、寸法センサ１５０、証印リーダ１３０、重量センサ１７０、任意の光学的画像プロセッサ１８３（図８に示す）、及び品目説明コンパイラへ提供される。
【００９８】
証印リーダ１３０に含まれる一つ以上のラインスキャンカメラのセットは、ラインスキャントリガＤ１４２によって起動される。図９に示すように、ラインスキャントリガＤ１４２は、品目アイソレータ１４０、寸法センサ１５０、及び証印リーダ１３０内で活動を開始するラインスキャンデータを生成するためにラインスキャンカメラを起動する。ラインスキャントリガＤ１４２によって開始された活動は、証印リーダ１３０を説明する図１０及び品目アイソレータ並びに寸法センサ１５０を説明する図１１の説明において以下に十分に説明する。同様に、エリアカメラトリガＤ１５１は、エリアカメラデータを品目アイソレータ１３０及び寸法センサ１５０へ出力するエリアカメラにおいて活動を開始し得、これは図１１によって詳細を説明する。
【００９９】
一実施形態において、各ラインスキャンカメラに関連付けられた一つの証印リーダ１３０が存在し、これは仮想証印リーダであり得る。証印リーダ１３０は、事前に決定した証印（典型的には、ＵＰＣなどのバーコード）の信号を識別するまで、そのラインスキャンカメラによって生成した連続的なストリップ画像を検証し、その際に、証印画像をデジタル証印値Ｄ１５９へデコードする。更に、証印リーダ１３０は、カメラ中心座標における証印の見かけの位置Ｄ２３６を出力する。デジタル証印データＤ１５９、輸送システムＤ１４８上の品目位置、及びカメラ中心座標における証印位置Ｄ２３６は、証印リーダ１３０から品目説明コンパイラ２００へ輸送される。
【０１００】
いくつかの実施形態において、証印リーダ１３０は、時々、品目説明コンパイラ２００から画像検索要求Ｄ１４９を受信し、それによって証印リーダ１３０は、連続的なストリップ画像からの証印を含む、画像サブフレームＤ２３４を抽出する。識別された証印の抽出された画像は、ヒストリデータベース３５０へ輸送される。ヒストリデータベース３５０は、分析前に使用され得るシステムの光学的構成要素であり、画像検索は同様に省略可能である。
【０１０１】
各ラインスキャンカメラは、単一の品目についてであっても、異なる時間での証印を検出することに注意されたい。例えば、証印が上向きである検知容積コンベアベルト上に横たわる品目は、証印画像を記録する少なくとも二つのラインスキャンカメラを有する可能性があり（例えば、左側及び右側下向きラインスキャンカメラ）、異なる時間帯である可能性もある。これらのＵＰＣの二つの画像は、二つのＵＰＣ値及び非同期に品目説明コンパイラ２００へ送られ、関連付けられたカメラ中心座標を用いて各データがそのそれぞれの証印リーダに到達すると処理される。
【０１０２】
図９を参照すると、品目アイソレータ１４０は、ラインスキャンカメラトリガＤ１４２及び、輸送システム位置センサ１２０からの輸送システム位置Ｄ１４８を受信する。品目アイソレータ１４０は、品目を分離した場合にのみ、品目説明コンパイラ２００へ関連付けた品目の輸送システム位置Ｄ１４８を用いて、固有の品目インデックス（ＵＩＩ）値Ｄ２３１を出力する。ＵＩＩ値は、次元推定装置１５４（図８及び１１に示す）へ内部的に提供され、それらが利用可能になるとすぐに、品目説明コンパイラ２００へ外部的に提供される。
【０１０３】
システムにおいて別の論理が機能するが、システムの実施形態における品目アイソレータ１４０コンピュータ処理は、寸法センサ１５０及び／又は光カーテン装置と共同して機能し得る。本質的に、品目アイソレータは、Ａ）一つの大きな品目及び、検知容積内で互いに近接して位置する一つ以上の品目の間の違いを認識するために、寸法推定装置１５４（図８及び１１に示す）処理を補助する、Ｂ）寸法推定器１５４が、一つ以上の品目の次元をそれぞれ推定するように導く。
【０１０４】
寸法センサ１５０は、エリアカメラトリガＤ１５１及び輸送システム位置センサ１２０からの輸送システム位置Ｄ１４８を受信する。寸法センサ１５０の一部であるエリアカメラは、エリアカメラトリガＤ１５１を受信すると、エリアカメラ画像を生成し、エリアカメラ画像データを寸法推定装置１５４へ提供する。更に、品目アイソレータ１４０と共同して機能し、寸法センサ１５０は、エリアカメラの視野内の品目の数、及び品目の所在地についての情報を収集する。寸法センサ１５０、特に寸法推定装置は、エリアカメラ１５２からの複数のフレームを、三角測量法を用いて各品目の表面を形成する点の軌跡を推定するために結合する。寸法推定装置の処理を含む、寸法センサ１５０は、図１１についてより詳細に説明する。
【０１０５】
寸法センサ１５０は、更に、個々の品目のバウンディングボックスを決定するために、推定した品目の表面を変換する。つまり、それは、各品目を保持し得る最小の矩形容積を計算する。一実施形態において、バウンディングボックスの長さ、高さ及び幅は、その形状の任意の非矩形の態様を無視して、品目の寸法であると考えられる。同様に、より複雑なバウンディングボックスが計算され得、品目の各部分を、各バンディングボックスによって境界を限られたものとして処理する。このアプローチにおいて、各対象物は、ボックス構造を表すパラメータの集合としてレンダリングされるが、品目の全体の形状は、いくらか保持される。品目の方向及び、検知容積コンベアベルト状の３次元的座標などの二次的パラメータは、また、一実施形態において計算される。更に、寸法センサ１５０は、ユーザの裁量で、高次の画像モーメントを計算することによって、品目の一般的な形状（円柱、直方体、首付きボトル形状など）を考慮して、パラメータ値を推定することができる。品目が適用される品目の輸送システム位置に沿った、これらのパラメータ値は、品目説明コンパイラ２００へ送信された寸法データＤ１６６である。任意のステップとして、寸法センサ１５０は、閉じられた高さプロファイルなどのいくつかの中間データを、ヒストリデータベース３５０へ出力する。
【０１０６】
一実施形態において、システムによって単一の態様物として識別される、近接した品目を扱うための追加のアプローチを提供する、曖昧性解消機能が含まれ得る。この点において、寸法センサによって輪郭を描かれた各対象物は、各品目についてのマスタープロファイルを提供することに加えて、複数の従属高度プロファイルを生成し得る。従属プロファイルは、例えば、従属領域が存在するかどうかを決定するために、マスタープロファイルに渡ってブロブ検出動作を実行することにより、生成されることができる。従属プロファイルが検出されると、マスタープロファイル及び従属プロファイルの両方が、他のサブシステムによる使用のための品目説明を用いて発行され得る。従属プロファイルが検出されない場合、マスタープロファイルのみが発行される。
【０１０７】
従属プロファイルが検出される場合について、複数の証印が、従属プロファイルを有する対象物について読み取られ、従属プロファイルに基づく曖昧性解消機能が実行され得る。このプロセスにおいて、従属プロファイルは、潜在的な品目の識別の限定された領域とともに使用される。特に、対象物についての証印読み取りに関するそれらの品目識別子のみが使用される。潜在的な領域照合がこの方法で制限されると、照合は、本明細書中に記載された、いくつかの実施形態に関連して記載されたアプローチに従って進めることができる。照合プロセスの結果が、全て一意的に識別可能な従属品目を得る場合、従属品目は、複数読み出しの代わりにはこうされ、マスター品目は破棄される。一意的な読み出しが得られない場合、複数読み出し対象物が、更にシステムなどによる更なる分析のために発行され得る。
【０１０８】
重量センサ１７０は、図９に示される最後のセンサである。上述のように、重量センサ１７０の一実施形態は、走行型スケール１７２及び重量発生器１７４（図８に示す）を含み、走行型スケールからの信号を合計し、電圧から重量データへの変換のための変換機能を適用する。非単一化品目について、一つ以上の品目が同時に検知容積内に存在する場合（即ち、検知容積コンベアベルトに沿って近接している）、重量センサ１７０は、個々の品目の重量を推定する二つの機会、品目が検知容積に入った直後及び、品目が検知容積を出た直後、を有する。走行型スケールの対象物センサは、品目が走行型スケール内に入るか、出た時の情報を重量センサ１７０へ提供し、これは、重量発生器によって、同時に検知容積コンベアベルト上に複数の品目が存在している場合、個々の品目に関連した重量データＤ１９１を決定するために使用される。検知容積を品目が入るか又は出る際に、複数の品目が重複している場合、重量センサは、重複している品目について凝集した重量を生成する。重量センサ１７０は、輸送システム上の品目の重量及び品目位置である重量データＤ１９１を、品目説明コンパイラ２００へ輸送する。任意に、重量データ１９１の継続流が、ステップＤ１９０においてヒストリデータベース３５０へ送られる。重量センサ１７０はまた、ベルト制御コマンドＤ５０を、以下に説明するように、輸送システムモータコントローラへ送達する。
【０１０９】
図８及び図９の説明に示されるように、一実施形態において、品目説明コンパイラ２００は、全ての様々なパラメータセンサからデータを受信する。品目説明コンパイラ２００は、幾何的パラメータ照合を実施し、これは、測定したパラメータ値を、測定が実施された瞬間（単数又は複数）の視野内に存在する品目と照合するための、様々な物理センサの既知の幾何学及びそれらの視野を使用するプロセスである。
【０１１０】
品目説明（品目説明コンパイラ２００の出力）は、測定パラメータ値と、特定のセンサの視野において知られるべき品目とを照合することによって、コンパイルされる。上述のように、各センサの視野は、例えば、輸送システム内の固定参照点に対して既知であり、品目検出の例を特定の位置へ関連付けることが可能である。時々、例えば、既知のサイズでその上に既知の位置に証印を有する開いた箱などの、既知の形状及び／又は証印を有する品目を撮像することによって、システムを校正するのに有用であり得る。
【０１１１】
一例として、ベルト上へまっすぐに見下ろすラインスキャンカメラは、横切る動きの次元内の、検知容積コンベアベルトの中心における線の中央で、品目説明コンパイラ２００について画定された基準点から６インチ下流で、検知容積コンベアベルトを横切る直線として説明される視野を有し得る。
【０１１２】
この例において、証印リーダ１３０は、ＵＰＣ  １０００１１０１１１０はラインスキャンカメラの視野の左端から２００ピクセルで開始して読み取られ、その瞬間に、輸送システムの場所は、その初期点から２０，５００インチであったことを判断する。カメラパラメータ及び検知容積コンベアベルトとカメラの形状との関係についての既知の情報を使用して、品目説明コンパイラ２００は、検知容積コンベアベルトの左から１インチで、２０，４９４インチの輸送システム位置で観察されたことを判断できる。品目説明コンパイラ２００は、次に、輸送システム位置２０，４９４インチに最も近くに観察された品目（例として、任意のＵＩＩ、２５４１）へこのＵＰＣを関連付ける。同様に、重量センサ、特に、重量発生器が、輸送システム位置２０，４９４での走行型スケール上に搭載された品目についての重量データＤ１９１を報告する場合、品目説明コンパイラ２００は、その重量データＤ１９１と品目ＵＩＩ２５４１を関連付ける。
【０１１３】
幾何学的パラメータ照合処理は、一般的にこの単純な例よりも複雑であり、各物理センサの完全に三次元のセンシング領域の知見を利用する。一実施形態において、全てのセンサのそれぞれのセンシング領域の完全に三次元のジオメトリは、品目説明コンパイラ２００による使用のために、ライブラリへコンパイルし得る。ライブラリは、説明コンパイラ２００によって、品目と感知されたパラメータを関連付けるために使用される。従って、一実施形態において、それは、各品目の詳細な説明のコンパイルにおいて使用される、品目の高さ、幅、及び深さと結び付けられた各品目の完全な三次元的位置である。二つの品目が同じ空間に存在することは在り得ないため、輸送システム位置Ｄ１４８及び書く品目のバウンディングボックスの説明は、パラメータ値を正しい品目へ照合するために、品目説明コンパイラ２００によって使用され得る。
【０１１４】
品目識別は、上述のように、幾何学パラメータ照合及び製品識別でラベルされた区分において進行する。小売売上の環境の例では、製品が識別されると、品目識別プロセッサ３００が、製品識別データＤ２３３を、販売時点情報管理（ＰＯＳ）システム４００へ送信する。システムについての代替的な使用は、方向物流小売システムとプロセス以外で企図される。例えば、システムは、リバースロジスティクスにおいて採用することが可能であり、製品識別情報が、競売者、物流センター、製造業者又は他の企業実態へ送信される。
ハウスキーピング機能
【０１１５】
一実施形態において、設定及び監視プロセスは、各ソフトウエア処理の活動を継続的に監視する一方、システム計算データの軌跡を維持し、更新する。各プロセスは、定期的にハートビート信号を発行するように、構成することができる。特定のパラメータプロセッサ又はサブシステムからのハートビートが、一定の期間後に受信されない場合、構成及び監視プロセスは、特定のパラメータプロセッサをキルし、再起動することができる。非同期データフローアーキテクチャを採用する実施形態において、任意の一つのプロセスをキルし、再起動することは、一般的には、他のプロセスに影響を与えることも、クロック信号に再同期させることも必要としない。しかしながら、リブートの間にシステムを通過するいくつかの品目が識別されない可能性があり、そのような場合、それらは、通常の例外手順によって扱われ得る。
ファイル転送プロセス
【０１１６】
この光学的データベースが含まれる場合、ファイル転送プロセスは、優先順位の低い、一般的に大きな、様々なパラメータセンサからヒストリデータベース３５０へのネットワークに渡るデータの移動を担う。ファイル輸送プロセスは、証印リーダ処理の一部として生成されるラインスキャン画像、寸法推定装置によって発生する高さプロファイル、及び重量変換機データストリームを含むが、それらに限定されない。ファイル転送が無差別に行われた場合、優先度の高い、ラインスキャンデータのストリーミングなどのリアルタイムデータが、優先度の低いデータ転送によって中断される可能性がある。ファイル転送プロセスは、それらの潜在的な衝突を管理する。
【０１１７】
一実施形態において、各リアルタイムファイル輸送プロセスは、大きな低い優先度（ＬＬＰ）データセット／ファイルについて使用され、まず、データセットが作成されるパラメータプロセッサのハードドライブ上にローカルにＬＬＰのデータを格納する。定期的に、およそ３００ミリ秒ごとに、そのパラメータプロセッサをホストしている一つ以上のコンピュータ上で実施されているファイル輸送プロセスは、新しく蓄積したＬＬＰデータをチェックし、ネットワーク全体のデータをヒストリデータベースへ送り、これは便宜上、品目識別プロセッサに関連し得る。データは、パケットサイズを制限し、強制されたパケット間の転送遅延を備える、計量された形態で送信され、従って、平均ネットワーク帯域幅は最小限に低減される。
【０１１８】
ファイル転送プロセスの構成パラメータは、構成データベース内に存在する。パケットサイズ、転送遅延、ＩＰ及び宛先サーバアドレスなどの構成情報は、データベース内に保存する。ファイル転送プロセスは、標準ファイル転送プロトコルを使用し、ｃＵＲＬオープンソースライブラリを使用する実施形態において、実装される。
証印リーダ１３０
【０１１９】
図１０は、証印リーダの実施形態についての、情報フロー図である。システム２５の実施形態において、実際に証印リーダの処理のすべてが、同じ物理的プロセッサ上で生じ得るにもかかわらず、１１個のラインスキャンカメラが存在し、前述のように、論理的に、それぞれのラインスキャンカメラに関連付けられている一つの（仮想）証印リーダ１３０がある。証印リーダ１３０は、三つの機能：任意のキャプチャした証印を識別及びデコードする機能、及び、任意に、ラインスキャンカメラ１３２によって収集された、連続的なストリップ画像から証印画像を抽出する機能を実施する。従って、その実施形態における各証印リーダ１３０は、効果的に、パーコードデコーダとして操作する。その実施形態において、１１個の証印リーダは共に、４πステラジアン証印読み取りシステムを画定する。各証印リーダ１３０は、各ラインスキャンカメラ１３２によってキャプチャされたラインスキャンデータにおける証印を識別し、証印をデジタル証印データへ翻訳するためにプログラムされた、パラメータプロセッサを含む。上述したように、各ラインスキャンカメラ１３２は、輸送システムの動きに基づく、ラインスキャントリガＤ１４２を受信する。
【０１２０】
ラインスキャンデータは、ラインスキャンカメラアレイ１３１の単一視野からの出力である。ラインスキャンカメラアレイ１３１によって収集された各ラインスキャンデータＤ１８１は、ラインスキャンカメラバッファ１３３へ輸送され、ラインスキャンカメラ１３２へ内部的に輸送される。ラインスキャンカメラバッファ１３３は、ラインスキャンデータＤ１８１を、２００ラインスキャンデータのパッケージへコンパイルし、画像観測幅Ｄ２３７と呼ばれ得る。
【０１２１】
一実施形態において、各４，０９６画素のラインスキャンカメラ１３２についての品目での公称撮像解像度は、およそ２００ｄｐｉである。従って、２００ラインスキャンデータの画像観測幅は、２０インチ視野で約１インチに相当する。各ラインスキャンカメラは、カメラからの個々の画像観測幅を、証印パラメータプロセッサ１３４中の円形収集バッファ１３４へ転送するように、構成され得る。画像観測幅Ｄ２３７は、ラインスキャンカメラ１３２及び証印パラメータプロセッサ１３４の間のデータを通信効率のためにのみ転送するために使用され、証印パラメータプロセッサ１３４内のデータ処理は、ラインごとに実行されることに注意すべきである。更に、ラインスキャンカメラバッファ１３３は、輸送システムが画定されたトリガ増分によって動く度に、検知容積内の品目の存在に独立して、ラインスキャンデータを収集及び保存する。
【０１２２】
上述のように、各画像観測幅Ｄ２３７は、関連する輸送・システム位置Ｄ１４８値でタグ付けされ、一般的に、一つの位置値が、各２００行の観測幅についての必要なものの全てである。画像観測幅Ｄ２３７は、それらの元々の、連続的なストリップ画像形式を再構成するために、円形収集バッファ１３５内で連結されている。従って、品目又は品目上の証印が複数の画像観測幅Ｄ２３７にまたがっていたとしても、品目又は証印は、追加の画像観測幅Ｄ２３７が円形収集バッファ１３５によって受信された後、その全体において処理されることができる。一実施形態において、円形収集バッファ１３５は、２０，０００行のカメラデータを保持するように構成される。
【０１２３】
証印リーダ１３０は、バッファ１３５からデータを抽出し、署名分析プロセス１３６において、「クロス−トラック」（各行内）及び「トラックに沿った」（一行から次の一行）方向に、所定の証印形態の署名を見つけるために、ラインスキャンデータＤ１８１を行ごとに検査する。例えば、ＵＰＣバーコードは、それらの高−低−高の強度遷移によって認識する。署名分析１３６の間、識別された証印は、ラインスキャンデータから抽出され、抽出された証印Ｄ１５８は、デコードロジックプロセス１３７へ転送される。デコードロジックプロセス１３７は、画像データを、機械可読デジタル証印値Ｄ１５９へ変換する。ＯＭＮＩＰＬＡＮＡＲ（登録商標）ソフトウエア（２００８年にＨｏｎｅｙｗｅｌｌ社が取得し、Ｍｅｔｒｏｌｉｇｉｃ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  Ｉｎｃ．へ商標登録されている）は、証印識別及び証印リーダ内でのデコードの実施に適切なソフトウエアの一例である。理解されるように、複数の平行した、又は連続したロジックプロセスは、冗長性の識別を可能にするために採用され得る。この点において、識別及びコードのデコードのために第１のアプローチは、失敗し、第２のアプローチは成果を挙げ得る。
【０１２４】
一実施形態において、品目は、証印が様々な事前に定められた基準に準拠している証印で、一般的に印が付けられている。デコードロジックプロセス１３７によって読み取ることが可能である証印の例は、以下のものに限定されないが、含む：８桁以上、１２桁以上、及び１３桁の国際取引商品番号（ＣＴＩＮ）をキャプチャする、ＥＡＮ−８、ＥＡＮ−１３、ＵＰＣ−Ａ及びＵＰＣ−Ｅ一次元バーコード。
【０１２５】
証印リーダ１３０は、継続的に、ラインスキャンデータ上で動作し得ることが理解されるであろう。バーコードリーダーにおいて、高−低のパターンがラインスキャン中に観察される場合、ソフトウエアは、それを証印として識別しようと試みる。そのように識別される場合、ソフトウエアは次に、全ての証印をデジタル証印値へデコードする。特定の実施形態において、デコードロジックプロセス１３７へ提供されるラインスキャンデータは単色であり、従って、デコードロジックプロセス１３７は、ＵＰＣ/ＥＡＮ基準によって印刷された証印のデコードを可能にするための、十分なコントラスト及び分解能を備えた情報を提供するために、ラインスキャンデータにおいて、照明や光学的構成の他の側面に依存している。
【０１２６】
デコードロジックプロセス１３７の出力は、三つのデータ：デジタル証印値Ｄ１５９、証印が識別された一つ以上のラインスキャンデータに相等する輸送システム位置Ｄ１４８、カメラ中心座標Ｄ２３６における証印位置、を含む。この点において、カメラ中心座標は、全体の証印によって占められる二次元領域を説明することが可能であった。代替的に、例えば、証印画像の重心、特定の角、又は端などの、特定のＸ−Ｙ位置を、その証印に割り当てることが可能であった。
【０１２７】
証印の識別及びデコードに加えて、第２に、任意の、証印リーダ１３０の機能は、品目説明コンパイラ２００によって要求されるものとして個々の品目の画像を抽出すること、及びこれらのイメージ、抽出された画像サブフレームＤ２３４を、ヒストリデータベース３５０へ転送することである。品目説明コンパイラ２００は、証印が付いた品目が、ラインスキャンカメラ１３２の視野のどこに位置していたのかを説明する輸送システム位置に沿って、画像検索要求Ｄ２３４を発行し、円形の取得バッファ１３５から適切なサブフレームＤ２３４を取得するための画像検索要求Ｄ１４９を送信するために、領域抽出プロセス１３８を引き起こす。領域抽出プロセス１３８は、次に、抽出したサブフレームＤ２３４のＪＰＥＧ圧縮を実施し、それを、ファイル転送プロセスを介して、ヒストリデータベース３５０へ送信する。
品目アイソレータ１４０及び寸法センサ１５０
【０１２８】
図１１を参照すると、寸法センサ１５０及び品目アイソレータ１４０の実施形態の情報フロー図を提供する。寸法センサ１５０は、品目アイソレータ１４０が、主に、品目の分離又は、検知容積に入る品目を選別又は区別する一方、主に、品目の寸法又は個々の品目の空間的拡張を測定するように機能する。例えば、近接して二つの箱が検知容積に入ると、品目アイソレータ１４０は、システムの残りの部分に、識別されるべき二つの品目があることを知らせ、寸法センサ１５０は、各二つの品目の大きさ、方向、及び位置をシステムに知らせる。言及したように、これらの二つの処理は、明らかに異なる機能を実施しているにもかかわらず、緊密に共同して動作する。寸法プロセスが、実際には、品目が完全に品目アイソレータ１４０によって識別される前に開始するため、寸法センサ１５０は、品目アイソレータ１４０の前に対処されるであろう。一実施形態において、寸法センサ１５０及び品目アイソレータ１４０の両方が、ラインスキャンカメラ１３２Ａ及びエリアカメラ１５２の内の一つの出力を利用する。
寸法センサ１５０
【０１２９】
一実施形態において、寸法１５０は、エリアカメラ１５２及び上向きラインスキャンカメラ１３２Ａを含む。寸法推定装置１５４（寸法センサ１５０の、パラメータ処理部分）は、エリアカメラ１５２、上向きラインスキャンカメラ１３２Ａ、及び輸送システム一センサ（図８に示す）からデータを受信する。
【０１３０】
寸法センサ１５０の主機能は、品目の寸法である。高さプロファイル断面抽出プロセス１５３及び凝集プロセス１５５の間に、寸法センサ１５０は、三角測量法を用いて、各品目の表面を形成する点の軌跡を推定するために、エリアカメラ１５２からの複数のフレームを組み合わせる。一実施形態に実装されるように、レーザ線発生器は、検知容積コンベアベルト（及びその上の任意の品目）上へ、光線を投影する。光線は上から投影され、ベルトの軌跡方向に対して実質的に垂直に進む。操作において、光線は、その視野を通過するベルト上の任意の品目に渡って進む。エリアカメラトリガＤ１５１を契機として、エリアカメラ１５２は、光線の画像を記録する。レーザ線発生器投影軸及びエイアカメラの光軸の間には、既知の固定された角度が有り、そのため、エリアカメラ１５２内の光線の画像は、基準面上のレーザ・ラインの高さに比例した量だけラインの長さに垂直に変位されることになり、これは、便宜的に、コンベアベルトの上部表面として画定され得る。つまり、エリアカメラ１５２からの各フレームは光線であり、くねくねした又は横向きのステップで、ベルトの一端から別の端へ明らかに進行し、くねくねとしたステップは、ベルト上の品目の単一の高さのプロファイルを示す。
【０１３１】
エリアカメラトリガＤ１５１を契機として、エリアカメラ１５２は、エリアカメラ画像データ（単一画像）を、輸送検知容積コンベアベルトが選択されたカウント間隔によって動く度に、提供する。いくつかの実施形態において、この高さプロファイルのコントラストは、赤外線レーザ及び、エリアカメラ１５２の前に配置され、赤外光を優先的に通過させるように選択されたバンドパスフィルタによって、強調され得る。フィルタが適切な位置にあると、エリアカメラ１５２の出力は、エリアカメラ画像データＤ４６であり、これは、品目上を通過する際のレーザストライプの変位のみを示す二次元画像を含む。
【０１３２】
エリアカメラ１５２は、レーザストライプ発生器によって検知容積コンベアベルト（端から端まで）を横切って投影されたレーザストライプのスナップショットを撮影する。エリアカメラデータＤ４６が記録された時のエリアカメラ画像データＤ４６及び輸送システム位置Ｄ１４８は、品目分離パラメータプロセッサ１４４及び寸法推定装置１５４へ分配され、密接に協調して動作する。
【０１３３】
高さプロファイル断面抽出プロセス１５３は、レーザストライプの横方向の変位を決定することにより、エリアカメラ画像データＤ４６から高さプロファイル断面Ｄ２５７を抽出し、品目に渡ってレーザ線発生器によって投影された。レーザストライプ投影方向及びエイラカメラ１５２の視野方向の間の角度が存在する場合、ストライプの画像は、ゼロではない高さの品目によってストライプが傍受されるたびに、横方向に変位する。寸法推定装置１５４は、その線形ストライプのオリジナルの（位置がずれていない）経路に沿って、品目の高さプロファイル断面Ｄ２５７を計算するために、三角測量アルゴリズムを使用する。高さプロファイル断面Ｄ２５７は、レーザストライプの下の位置におけるベルト上の全てのものの高さのマップであることに注意されたい。
【０１３４】
高さプロファイル断面Ｄ２５７は、高さデータ点の収集によって表され、本明細書においてヒクセル（ｈｉｘｅｌ）と呼ぶ。各ヒクセルは、（ｘ、ｙ）位置グリッドにおける点の高さ（ｙ）を表す。図３Ａに示されるように、ｙ座標は、ベルトを横切る位置を表し、ｘ座標はベルトに沿った位置を表し、ｚ座標は高さを表す。高さプロファイル断面抽出プロセス１５３は、エリアカメラ１５２の各フレームへ適用され、カメラは、一実施形態では０．００５インチである所定の距離だけ輸送システムが動く度に、起動される。
【０１３５】
得られた高さプロファイル断面群は、閉じた高さプロファイルＤ２４７を構築するために、凝集プロセス１５５によってグループへ結合される。凝集プロセス１５５は、事前に定義された最小関連距離に基づく。任意の二つのヒクセル間の距離が、この関連距離よりも小さい場合、それらは、同じグループに属すると考えられる。閉じた高さプロファイルＤ２４７が作成されると、もっともらしくグループに関連つけることが可能な、高さプロファイル断面抽出プロセス１５３から到着するヒクセルは存在しない。言い換えると、閉じた高さプロファイルＤ２４７は、もっともらしく単一の品目の一部であり得るベルト上の、ゼロでない高さポイントの全てを含む。閉じた高さプロファイルＤ２４７は、実際には互いに近接した二つ以上の品目を含み得ることを注意すべきである。
【０１３６】
各閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、それが単に２、３のノイズが生成したヒクセルではなく、実際の品目を表すことを確実にするために、事前に決定した最小の長さ及び幅寸法と比較される。利用可能な場合、閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、寸法パラメータ推定処理１５７及び寸法併合処理１４５へ送られる。閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、必要に応じで、ヒストリデータベース３５０へ送られる。
【０１３７】
一実施形態において、高さプロファイルは、センサノイズを考慮して平滑化することができる。このアプローチにおいて、高さプロファイルが単一対象物に組み立てられると、外れ値と思われるプロファイルの部分を除去し得る。理解されるように、プロファイル組み立て前の明らかな外れ値の除去は、不連続部によって分離されている実際の対象物の部分を排除することが可能であり、例えばマグのハンドルは、特定の表示面内でマグ本体から独立したオブジェクトとして表示されることがあるかもしれない。しかしながら、プロファイルが組み立てられると、この型の不連続部は解消される傾向にあり、不連続な対象物領域についての情報を破壊することなく、平坦化が実施されるのを可能にする。
【０１３８】
また、高さプロファイリングシステムについてのゼロ点補正又はベルト−フロア判定機能を含むことは、有用であり得る。通常の使用の間、ベルトは、連続的にレーザプロファイル投影を通過し、システムは、ゼロの対象物高さを測定すべきである。理論上は、ベルトフロアは、実行中の平均高さ測定を使用して測定され得、その測定は、コンベアに沿って通過する対象物の測定された高さから減算又は追加される、動的な閾値として使用され得る。実際には、短い品目を運搬するベルトから空のベルトを区別することは困難であり、空のベルトとして扱う場合は、ゼロ測定を取り除くことが可能であった。一つの解決策は、所定の高さの閾値を使用することであり、システムについて、高さ閾値よりも小さな如何なる物についても、空のベルトとして扱うことである。たとえ実際には対象物がシステムを通過したとしても、その影響は、実行中の平均化の結果として平坦化される。これは、高い頻度の情報を取り除くことを可能にする一方、信号のゆっくりと変化する部分を取り除くことを可能にし得る。
【０１３９】
寸法センサ１５０についての第２のデータソースは、選択されたラインスキャンカメラ１３２Ａ（接尾辞「Ａ」は、選択されたカメラを示す）であり、選択されたカメラは、この例において、特に上向きラインスキャンカメラアレイＤ１４２である。ラインスキャンカメラ１３２Ａは、ラインスキャントリガ信号Ｄ１４２を受信した後に、ラインスキャンデータを生成する。ラインスキャンデータは、次に、証印リーダ１３０について上述したように、ラインスキャンカメラバッファ１３３Ａへ送られる。
【０１４０】
既に言及したように、多数の同じデータ処理機能が、寸法及び品目分離に使用される。従って、ラインスキャンカメラバッファ１３３Ａは、円形収集バッファ１３５Ａへ画像観測幅を出力し、品目アイソレータパラメータプロセッサ144内に配置されているように、図１１に示されている。また、当業者が理解するように、本明細書中に記載された様々なデータ処理ステップが、詳説の便宜のみのために、特定のプロセッサ（例えば、品目分離パラメータプロセッサ、寸法推定装置など）に係属するようにグループ化され、そのようなグループ化は、そのような処理ステップが発生するユニットを物理的に処理すること示すのを意図しない。
【０１４１】
上向きラインスキャンカメラは、検知容積コンベアベルト上の品目の底を観察するように配置される。このカメラは、インフィードコンベアベルト及び検知容積コンベアベルトの間の小さなギャップを介して撮像するように、位置合わせされる。他のラインスキャンカメラと異なり、上向きラインスキャンカメラは、一般的に一貫性のある面を観察するため、大きな焦点深度を必要としない。つまり、各品目の底は、およそ、検知容積コンベアベルトの平面になる傾向がある。一般的に、各ラインスキャンは、いくつかの暗いピクセル（ギャップ上に品目が存在しない）及びいくつかの明るいピクセル（ギャップ上に品目の一部が存在する）を含む。シルエット生成部１４１は、品目分離パラメータプロセッサ１４４内で、円形収集バッファ１３５Ａから受信するラインスキャンデータＤ１８１をラインごとに処理し、いずれかのピクセル強度が所定の閾値を超えたかどうかを判断する。閾値以下のピクセルが低いバイナリ、即ち０へ設定される一方、閾値を超えたピクセルは、高さのバイナリレベルに設定される。少なくとも一つの高い値を含み任意のラインが、シルエットＤ２４２と呼ばれる（一つも高い値が無いラインは、無効シルエットである）。任意のシルエットが、複数の品目についての情報を含み得ることを理解するであろう。シルエット生成部１４１によって生成されたシルエットＤ２４２は、輪郭生成部１４３へ送られ、これは底の輪郭を構築するための論理的なプロセスである。
【０１４２】
上向きラインスキャンカメラと組み合わせて、光カーテン装置はまた、ギャップ３６及びそこを通過する対象物を観察する。上述のように、ＬＥＤのペアワイズスキャン及びフォトダイオードは、スキャンされたラインの影のついた部分を検出する。光カーテンは、明るい領域検出器であるため、上向きラインスキャンカメラにおいてのように、暗いピクセルに対してというよりも、そのシルエットは明るいピクセルに対応していない。多数の対象物について、両方の検出器は、同じシルエット位置を示すであろう。しかしながら、特定の対象物について、二つの検出器のうちの一つは、その品目の観察をすることに失敗し得る。例えば、反射性の乏しい対象物に直面した場合にカメラが失敗する一方、光カーテンは、透過性の対象物が視野を通過する場合に失敗し得る。一実施形態において、いずれか又は両方の検出器が対象物を識別する場合、対象物をシステムによって書き留めるように、二つのシルエットは、ブールのＯＲ演算を施すことができる。また、二つのシステムは独立的に動作することが可能であり、それぞれは、システムによる評価のための、独自のセットのパラメータを生成する。
【０１４３】
シルエットの群は、輪郭生成部１４３において行われるグループの生成と同様に、凝集プロセスによってクラスタに結合される。輪郭生成部１４３は、画定した最小の関連付け距離に基づく。シルエットの群における、任意の二つの高さ画素間の距離が、この関連付け距離よりも短い場合、それらは、同じクラスタに属すると考えられる。したがって、クラスタは、走査線に沿った画素及び走査線に隣接する画素の両方を含む。そのような画素クラスタのそれぞれの底の輪郭Ｄ２４４は、ｘ（ベルトに沿って）及びｙ（ベルトを横切って）方向に沿ってスライスすることによって、また、各行及び列についての、クラスタ画素及び背景の間の、最初及び最後のトランジションを見つけることによって計算される。つまり、行又は列に沿ったクラスタ画素間のギャップが存在する場合、更に行又は列に沿った同じクラスタ内に、より多くの画素が存在するため、プロセッサはこれらのトランジションをスキップする。底の輪郭の画定は、品目が一般的に凸であることを前提とする。輪郭を抽出する本アプローチを使用する場合、品目内の穴は、無視されるであろう。底の輪郭Ｄ２４４が、寸法併合プロセス１４５の間に使用される。ライトカーテン及びラインスキャンカメラの両方を組み込んだシステムについて、二つの底の輪郭Ｄ２４４が存在し得るか、又は、二つの取得したデータセットを、単一の底の輪郭Ｄ２４４を画定するために、協力して使用することが可能である。以下の説明及び関連する図面の目的のために、各輪郭は、別々に又は両方共に、Ｄ２４４として参照され、単数形は複数形を理解するものとして理解されるべきである。
【０１４４】
底の輪郭Ｄ２４４は、いくつかの実施形態において、各品目の寸法理解を洗練するために使用する。例えば、上述するように、エリアカメラ１５２によって表示されたレーザストライプは、検知容積への角度である。その角度のため、背の高い品目は、近接する短い品目に影を落とす。上向きラインスキャンカメラからの情報は、ディメンショナー及び品目アイソレータが、より確実にそれらの影の付いた品目を検出し、ｘ及びｙ次元においてそれらの底の輪郭を報告することを可能にし得る。
【０１４５】
次元パラメータ推定プロセス１５７中に品目を囲んでいる最初のバウンディングボックスの長さ、幅、高さを計算する前に、閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、寸法併合処理１４５の間の標準的な方向について、数学的に回転させられ得る（コンベアベルトの平面において）。いくつかの実施形態において、閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、底の輪郭Ｄ２４４の横方向、縦方向、及び座標回転の組と相関するように、ｘ−ｙ平面上（即ち、コンベアベルト平面）に投影される。これらの点の第１及び第２のモーメントが計算され、そこから、長軸と短軸の向きが導出される。閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、次に、それらの軸が一時的な画像バッファの行と列に対して整列され、それによって、品目の長さ及び幅の計算を単純化するように、数学的に回転され得る。
【０１４６】
品目の長さは、幅がより短いものとして画定される一方、ｘ−ｙ平面における最長の二次元として画定され得る。品目の高さはまた、閉じられた高さプロファイルからの全ての品目の高さデータをヒストグラム処理し、ピーク近くの値（例えば、９５パーセンタイル値）を見つけることによっても計算される。
【０１４７】
寸法併合ングプロセス１４５の間、品目のその後の検証について、追加の瞬間を、品目の高さを説明するように計算できる。閉じられた高さプロファイルＤ２４７の回転の後、三次元的な第２の瞬間が計算される。これらの瞬間の計算において、品目は密度が均一であり、測定された高さの上面からベルト表面までを満たすと考えられる。寸法システムは、第２の瞬間を含むがそれに限定されないパラメータを生成し、それは、品目の向き、及び幅、長さ及び高さを判断するために使用されるパラメータとは区別され、ヒストリデータベースへ記憶される。これらのパラメータは、重量センサからの重量情報及び、証印リーダからの証印と共に、品目を検証するために使用される。
【０１４８】
底の輪郭Ｄ２４４が完成すると（これ以上の画素が、この画素のグループに関連付けられないという意味において）、特徴抽出が、品目の向き、長さ及び幅を判断するために実施される。いくつかの実施形態において、ｘ−ｙ平面（即ち、検知容積コンベアベルト平面）上のクラスタの輪郭（境界）に沿った画素が分析される。輪郭内の画素は、実際の品目の内側内に穴が存在していたとしても、満たされたものとして扱われる。これらの点の第１及び第２の瞬間が計算され、長軸と短軸の向きが導出される。底の輪郭Ｄ２４４は、次に、これらの軸は一時的な画像バッファの行と列に対して整列されるように、数学的に回転され、底の輪郭の長さ及び幅の計算を単純化する。底の輪郭の長さ、幅、方向、及び第２の瞬間は、併合されたデータＤ２５６として、本明細書中に総称的に知られており、品目分離プロセス１４６及び寸法パラメータ推定プロセス１５７へ送られる。
【０１４９】
また、底の輪郭Ｄ２４４及び、閉じた高さプロファイルＤ２４７は、寸法パラメータ推定プロセス１５７においても使用される。また、寸法パラメータ推定プロセス１５７は、品目に関する対応する輸送システム位置Ｄ１４８と共に、ＵＩＩ値Ｄ２３１を受信する。
【０１５０】
寸法パラメータ推定プロセス１５７において、寸法推定器１５４は、各戸別の品目についてのバウンディングボックスを決定するために、輸送システム位置Ｄ１４８についての底輪郭Ｄ２４４、ＵＩＩ値Ｄ２３１及び閉じられた高さプロファイルＤ２４７を受信する。いくつかの実施形態において、単一の浮遊画素からのノイズであっても測定値に悪影響を及ぼし変更し得るため、品目の長さ、幅、及び高さは、凝集された画素の最大範囲に基づくものではない。その代わりに、寸法併合プロセス１４５は、品目が標準的な方向について回転された後に、各三次元における画素数を担うヒストグラムを計算する。品目の長さ、幅、高さを付与するために、距離は、約１パーセンタイル値及び約９９パーセンタイル値の境界の間で計算される。
【０１５１】
品目が底の輪郭を生成しない場合、品目によって生成された寸法データのみが、閉じられた高さプロファイルである。これは、例えば、おそらくブドウせりーの瓶などの品目の底が非常に暗い場合に生じ得、ライトカーテンの補足的な使用が、この問題に対応する傾向にあるだろう。特徴抽出及び品目分離は、閉じられた高さプロファイルＤ２４７が、生成された寸法データのみである場合、閉じられた高さプロファイルにおいて単独で実施される。光カーテンデータ及び閉じられた高さプロファイルが利用可能であり、カメラデータが利用可能ではない場合、それらの二つが使用され得る。
【０１５２】
一つのグループが、二つ以上の底の輪郭Ｄ２４４及び一つ以上の閉じられた高さプロファイルＤ２４７を有する場合、特徴を抽出するために、いくつかの選択肢が存在する。一実施形態において、システムは、底の輪郭を無視し、閉じられた高さプロファイルのみに基づいて動作し得る。言い換えると、このアプローチにおいて、底の輪郭は、閉じられた高さプロファイルから収集された寸法データの解釈を支援するためにのみ使用される。複数の閉じられた高さプロファイルに基づく特徴抽出は、単一の閉じられた高さプロファイルについて実施されるのみであるが、閉じられた高さプロファイルのグループからのデータを使用する。
【０１５３】
最終的に、寸法パラメータ推定プロセス１５７が、輸送システム位置値Ｄ１４８に対応する、閉じた高さプロファイルＤ２４７を受信しなかった場合、寸法パラメータ推定プロセス１５７は、品目についての寸法データＤ１６６を決定するために、底の輪郭Ｄ２４４のみを有するであろう。例えば、グリーティングカードは、寸法センサ１５０によって検出するには短すぎる高さを有する。従って、品目の高さはゼロに設定され、品目の長さ及び幅は、底の輪郭から単独で決定される。長さ及び幅は、底の輪郭のｘ、ｙデータを、第１及び第２の瞬間を使用して、寸法推定器１５４について上述したように、回転させ、処理することによって計算される。閉じられた高さプロファイルが利用できない場合、三次元的な第２の瞬間は計算されない。
【０１５４】
定期的に、寸法パラメータ推定プロセス１５７は、輸送システム位置Ｄ１４８を検査し、特定の品目に関連付けられる、閉じられた高さプロファイルＤ２４７も、底の輪郭Ｄ２４４もこれ以上存在しないと判断した場合に、収集された寸法データＤ１６６を、品目説明コンパイラ２００へ送る。寸法推定器１５４はまた、品目の一般的な形状（円柱、直方体、首付きの瓶など）、輸送システム上の品目の方向、及び、検知容積コンベアベルト上の品目の三次元座標に関する詳細についての、パラメータ値を含むが、それらに限定されない、様々な、寸法データＤ１６６を推定するためにも、そのデータを使用する。本実施形態において、寸法センサ１５０はまた、品目のサイズ及び形状に基づいた他のパラメータ値を計算することも可能である。品目の輸送システム位置Ｄ１４８値と共に、様々な寸法データＤ１６６が、それらが計算されると、品目説明コンパイラ２００へ送られる。
品目アイソレータ１４０
【０１５５】
図１１はまた、品目アイソレータ１４０も示し、これによってシステムが、非単一化品目を操作することを可能にする。操作時、品目アイソレータ１４０は、何か（一つ又はそれ以上の品目）が、検知容積に入ったことを認識する。次元併合処理１４５の間、閉じられた高さプロファイルＤ２４７及び底の輪郭Ｄ２４４が空間的に重なる場合（即ち、それらが少なくとも部分的に併合される）、それらは、単一の品目に関連付けられ得、品目アイソレータ１４０は、検知容積を通過する品目を分離したと言う事ができる。品目分離プロセス１４６において、品目アイソレータ１４０は、閉じた高さプロファイルＤ２４７と底の輪郭Ｄ２４４を併合し、併合データＤ２５６を生成する。この方法により、底の輪郭２４４及び閉じた高さプロファイルＤ２４７の説明が作成され、全ての底の輪郭Ｄ２４４は、相互に空間的に切り離され、全ての閉じた高さプロファイルＤ２４７は、相互に空間的に切り離される。次元併合処理１４５は、イベントを待つ。次元併合処理１４５は、閉じた高さプロファイルＤ２４７及び底の輪郭Ｄ２４４の軌跡を、それらが受け取られるものとして記憶し、維持する。新しい、閉じた高さプロファイルＤ２４７を受信すると、次元併合処理１４５は、閉じた高さプロファイルＤ２４７及び特定の底の輪郭Ｄ２４４が空間的に重なるかどうかを見るために、底の輪郭Ｄ２４４の集積に対して、それを確認する。空間的に重なる、閉じた高さプロファイルＤ２４７及び底の輪郭Ｄ２４４は、一つの群へ配置される。それらは定義によって切り離されている為、次元併合処理１４５は、他の閉じた高さプロファイルに対して、閉じた高さプロファイルＤ２４７を確認しない。同様に、新しい底の輪郭Ｄ２４４が受信された後、底の輪郭Ｄ２４４が任意の閉じた高さプロファイルＤ２４７と重なっているかどうかを見るために、受信された、閉じた高さプロファイルＤ２４７の収集に対して、それを確認する。
【０１５６】
次元併合処理の間、品目アイソレータ１４０は、底の輪郭Ｄ２４４の輸送システム位置Ｄ１４８値と、実質的に同じ輸送システム位置Ｄ１４８を共有する任意の閉じた高さプロファイルＤ２４７を照合する。この点で、品目アイソレータ１４０は、品目の底のシルエットを認識し、実質的に品目の全ての点の高さを認識し、併合されたデータＤ２５６を、品目分離プロセス１４６へ送達する準備ができる。
【０１５７】
第２に、品目アイソレータ１４０は、どのように多くの異なる品目が検知容積に入った対象物を含むかを決定する。特定の場合において、いくつかの個別の品目は、一つ又は別のデータセットにおいて、単一の品目として間違えられる。品目分離プロセス１４６の目的は、閉じた高さプロファイルＤ２４７及び底の輪郭Ｄ２４４が同じ単一の品目を表している場合、及び、それらが複数の品目を表している場合を決定することである。
【０１５８】
第３に、品目アイソレータ１４０、具体的には品目インデクサは、固有品目インデックス値（ＵＩＩ）Ｄ２３１を、各個別の品目に割り当て、第４に、ＵＩＩ  Ｄ２３１によって、品目アイソレータ１４０は、品目の二次元的な位置を識別する（輸送システム位置Ｄ１４８値）。単一の品目に係属していると考えられる併合されたデータＤ２５６の知見を用いて、品目アイソレータ１４０は、既知の輸送システム位置Ｄ１４８値を用いて、ＵＩＩ値Ｄ２３１を併合されたデータＤ２５６に割り当てる。品目分離プロセス１４６は、寸法推定装置による更なる処理のための、寸法パラメータ推定プロセス１５７に伝達される、輸送位置Ｄ１４８と共に、ＵＩＩ値Ｄ２３１という結果となる。寸法パラメータ推定プロセス１５７は、ＵＩＩ値Ｄ２３１、既知の輸送システム位置Ｄ１４８値を用いて併合されたデータＤ２５６を受信し、システムの他の部分（図８及び９に示される、特に品目説明コンパイラ２００）へ、ＵＩＩ値Ｄ２３１（及び輸送システム位置）を用いて、寸法データＤ１６６を出力する。
【０１５９】
品目分離プロセス１４６は、システム出力の信頼性を改善する。一実施形態において、システムは検知容積内の品目の数もそれらの品目の位置も把握できず、従って、パラメータセンサからのデータをどのようにすればよいのかが分からないため、品目アイソレータ１４０の故障は、全てのシステム動作を停止させる。しかしながら、品目分離システムの一部分のみの故障では、システムを停止させる必要はない。上向きラインスキャンカメラが機能を停止した場合、品目分離プロセス１４６は、各品目についての光カーテンデータ及び／又は閉じられた高さプロファイルＤ２４７を使用して、品目アイソレータ１４０が機能し続けることを可能にする。
【０１６０】
逆に、寸法推定装置１５４が故障した場合、上向きラインスキャンカメラが検出を概説する、及び／又は光カーテンが機能し続け、底はＤ２４４を概説するが、閉じられた高さプロファイルＤ２４７は、報告されない。システムは、品目お高さが品目識別子に利用できないため、低下モードで動作を係属する。しかしながら、品目の重量、長さ、幅の決定はまだ可能であり、例外の数が増加するとしても、品目は、一般的には、検出されない検知容積を通過することはない。
重量センサ１７０
【０１６１】
図１２を参照すると、重量センサの模式図が示されている。重量センサ１７０は、走行式計量器１７２及び重量発生器１７４を含む。走行式計量器１７２は、対象物センサ（インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂ、及び検知容積出口対象物センサ１７３Ｃが示されている）及び、ロードセル１７５Ａ、１７５Ｂ、１７５Ｃ及び１７５Ｄを含む。
【０１６２】
インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂ、及び検知容積出口対象物センサ１７３Ｃなどの対象物センサは、所定の時間に、どの品目が走行式計量器１７２の上に存在するのかを追跡することを可能とする。検知容積入口センサ１７３Ｂは、検知容積の取り込み端の近くに配置される。検知容積の取り出し端の近くに配置される、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃは、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂと共に、システムが、所与の時間における検知容積内の複数の品目の重量を正確に計算することを可能にする。インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａは、検知容積コンベアベルトの取り込み端から数インチ上手に配置され、インフィードコンベアベルトにおける任意の操作モードを停止させることを可能にする。
【０１６３】
別の言い方をすると、対象物センサを含めることは、センサが、品目輸送システム位置Ｄ１４８値を用いて、検知容積コンベアベルト上の瞬間的な総重量を組み合わせることによって（図１２には示さず）、個々の品目のほとんどの重量を見積もることを可能にする。しかしながら、いくつかの実施形態において、正確な重量データＤ１９１は、品目が検知容積に入り、一方では他の品目が検知容積を出ている場合には、重量発生器１７４によって測定することができない。従って、これらの実施形態において、対象物センサは、走行型スケール１７２から品目が同時に搭載及び除去されることを防ぐために採用され得る。言い換えると、対象物位置ロジック１７６は、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂ、及び検知容積出口センサ１７３Ａから輸送システム位置Ｄ１４８及びデータを受信する際に、品目が検知容積を出るのと同時に品目が検知容積に入ることを判断することが可能であり、検知容積から出発しそうな品目が存在する場合、新しい品目が検知容積を通過しないように保持するよう、合図することが可能である。他の実施形態において、対象物位置ロジックは、検知容積コンベアベルトを停止させることも可能であり、スケールは、新しい品目を搭載した後に、静止した状態になる時間がなかった。対象物位置ロジック１７６は、固有時間に計算が実施されることを確実にするために、ロードセル１７５から受信された初期センシングデータにおける平均及び変化を、ロジックが計算するという平均及び差分プロセスへ、開始及び停止信号Ｄ１１５を送信する。
【０１６４】
検知容積へ品目を搭載する／検知容積から品目を除去にするのを食い止めるために、コンベアベルトを停止及び開始させることは、停止する検知容積コンベアベルトが全てのデジタル処理ステップを、ベルトが再スタートする場合に再スタートし得る一時停止モードへ入れる一方、検知容積コンベアベルトの上に品目を広げたインフィードコンベアベルトのみを停止する検知容積の観点から、システムによって測定が作成されることにおいては全く負の効果を有さないことに注意されたい。
【０１６５】
図１２に示されるように、対象物位置ロジック１７６は、追加的に、ベルト制御コマンドＤ５０を発行するために、輸送システム位置Ｄ１４８と共に対象物センサから受信した情報を使用する。これらのコマンドは、輸送システム位置センサ１２０（図９）へ送られ、一実施形態において、モータコントローラが存在する。例えば、検知容積対象物センサ１７３Ｃから受信した情報を使用して、対象物位置ロジック１７６は、品目が検知容積を出そうであることを決定する。品目が同時に検知容積へ入ることを防ぐ為に、検知容積へ向けて品目を輸送し続けることから、インフィードコンベアベルトを停止させるように、対象物位置ロジック１７６を、ベルト制御コマンドＤ５０へ送ることができる。更に、又は代替的に、システム２５の操作員が、物理的にインフィードコンベアベルトに配置することができる品目の数を制限するために、ベルト制御コマンドＤ５０は、増加する又は減少するコンベアベルトの速度を含む。同様に、いくつかの実施形態において、走行式スケール１７２は、いかなる品目もスキャントンネルコンベアベルト上に許可されていない間に定期的な自己校正時間を必要とし得、スケールがその精度を保つために、自重に戻ることを可能にしている。この校正状態は、インフィードコンベアベルトを停止することによって達成する。他のベルト制御コマンドＤ５０は、意図する特定の適用によって、対象物位置ロジック１７６により送信することができる。
【０１６６】
ロードセル１７５Ａ、１７５Ｂ、１７５Ｃ及び１７５Ｄは、ロードパスに配置され、典型的に、検知容積コンベアベルト（図１２には示されていないが、少なくとも図２Ｂには示されている）を支持する。各ロードセルは、ロードセルへ印加された圧縮力に比例した電気信号を生成する。いくつかの実施形態において、ロードセル１７５Ａ、１７５Ｂ、１７５Ｃ及び１７５Ｄは、重量１７４による処理のために送信される前に、高いサンプル率（例えば、毎秒４０００サンプル）でデジタル化される。
【０１６７】
高いサンプル率ロードセルサンプルは、合計プロセス１７７によって受信され、ロードセルからの信号は、走行式スケール１７２及び走行式スケール１７２上の任意の品目の総重量データを表すために合計される。合計プロセス１７７からの総重量データＤ１９０は、任意に、ステップＤ１９０内のヒストリデータベースへ送られる。更に、この合計は、信号対ノイズ比率を改善し、平均及び差分プロセス１７８においてより正確な総重量を与えるために、ローパスフィルタ処理される（又は平均化される）。平均及び差分プロセス１７８の間に計算された平均に含まれるデジタルサンプルの数は、走行式スケール１７２の重量が一定である一方、採取したサンプルの数によって制限される。例えば、一つの品目のみが検知容積コンベアベルト上に存在する場合、安定期間が、一つの品目が完全に検知容積コンベアベルト上に存在する瞬間から、品目がセンシングベルトコンベアベルトを離れ始める瞬間までに伸びる。一つ以上の品目が、所与の時間において検知容積コンベアベルト上に存在する場合、安定期間は、如何なる品目も搭載されておらず、検知容積コンベアベルトを離れてもいない時間に限定される。ノイズの無い環境において、重量発生器は、データのみによって安定期間を特定することが可能であった。しかしながら、重量発生器は、典型的に、いくらかのノイズ、そうでない場合はかなりのノイズの存在下で動作する。対象物センサ１７３Ａ、１７３Ｂ、及び１７３Ｃは、従って、適切な平均化のために、品目が検知容積コンベアベルトに搭載されるか、又は検知容積コンベアベルトから除去になる場合に、重量発生器に知らせる。本明細書においては、言語は時間的な考慮を示唆しているが、システム処理が時計信号を含んでいない実施形態においては、スキャントンネルコンベアベルトの増加した動きによって測定される。従って、安定期間は、スキャントンネルコンベアベルトの停止によって延長することが可能であり、平均の正確な品目の数は、データサンプル率（一実施形態においては、毎秒４０００サンプル）で増加し続けるであろうことに注意されたい。
【０１６８】
更に、平均及び差分プロセス１７８は、開始及び停止信号Ｄ１１５によって命令されるように、品目がスケール１７２へ搭載／除去される前、及び、品目がスケール１７２へ搭載／除去される後に得られた、重量値の間で差分演算を実行する。示された方法で得られた重量値は、瞬間的な遷移の間に、スケール１７２へ搭載／除去された品目（単数又は複数）に割り当てられる。本質的に同じ重量データＤ１９１を達成するために使用され得る、差分機能を実施するための、いくつかの代替的なアプローチが存在する。これらの代替案における選択は、一般的には、利用可能なハードウエア及びデジタル処理リソースによって、及び、動作状態（例えば、ロードセル信号対ノイズ比、ロードセルドリフト等）によって決定される。
【０１６９】
図１２を参照すると、重量値Ｄ１９１Ａは、平均及び差分プロセス１７８から、重量割り当てプロセス１７９へ転送され、ここで、重量値Ｄ１９１Ａは、対象物位置データＤ１１３と結合され、これは、対象物位置ロジック１７６によって生成されたデータである。対象物位置ロジック１７６は、重複した条件における個々の品目を識別することができないことに注意されたい。対象物位置Ｄ１１３は、輸送システム位置Ｄ１４８を用いて、対象物位置センサからのオフ信号及びオン信号を組み合わせることによって決定する。品目の重量及び対象物の位置の組み合わせは、品目重量データＤ１９１である。重複していない品目について、品目重量データは、品目の重量であり、重複した品目については、品目重量データは、一つ以上の品目の組み合わせた重量である。品目重量データＤ１９１は、品目説明コンパイラ２００へ渡される。任意に、総重量データＤ１９０の連続した流れが、ヒストリデータベース３５０へ送られる（図８に示す）。
【０１７０】
上述したように、様々なアプローチが、スケール１７２上の個々の品目の重量を計算するために利用可能である。図１３は、図１２に模式的に示されている重量センサ１７０の実施形態の要素からの各出力を、模式的に描いたタイミング図である。図１３の上部の第１のデータラインは、合計プロセス１７７の出力の例を提供する。図１３の第２のデータラインは、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａの出力の例を提供する。図１３の第３のデータラインは、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂの出力の例を提供する。図１３の第４のデータラインは、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃの出力の例を提供する。図１３の第１のデータラインは、時間の関数として、変更、加算、デジタル化されたロードセル信号を示し、一定の輸送システム速度が想定されている。図１３の第２、第３、及び第４のデータラインは、三つの対象物センサの（バイナリの）出力を示す。
【０１７１】
図１３の第２のデータラインにおいて、品目Ａは、第３から第４の時間間隔で、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａによって、最初に検知され示されている。品目Ａが、インフィードコンベアベルト上に保持されている間（インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａによって検知され示されるように）、第１のデータラインは、重量センサ１７０が、ゼロでの時計の開始から、第５の時間間隔までの、定数（０，０）によって示される重量値を検出しない。品目Ａが、第５第２から第６の時間間隔までの第３のデータラインに示される検知容積コンベアベルトへ入ると、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂは、品目Ａの存在を検知する。品目Ａの重量は、図１３における第１のデータライン上に、凡そ点（５，０）から凡そ点（６，３）に示されるように、重量発生器によって記録される。品目Ａが完全にベルトギャップを横切り、全体的に検知容積コンベアベルト上に搭載された後、重量発生器１７０は、凡そ点（６，３）から凡そ点（１１．５，３）まで、静的なものとして品目Ａの重量を示す。品目位置ロジック１７６によって合図されると、平均及び差分プロセス１７８は、第１の示された許容可能な平均ウィンドウの間に、ロードセル信号を平均化し、該代１の許容可能な平均ウィンドウの末端でえられた重量値３及び、品目がスケールに搭載される直前に得られた重量値０に間で、差分を取る（対象物センサ１７３Ａ及び１７３Ｂによって示される通り）。
【０１７２】
第２のデータラインに示されるように、９．５時間間隔から、ほとんど１１番目の時間間隔までのシステムの開始の後、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａは、インフィードベルトコンベア上の他の品目Ｂの存在を検知する。品目Ｂが検知容積コンベアベルト上の検知容積に入ると、検知容積入口対象物センサ１７３Ｂが、ｘ軸時間間隔上に、約１１．５から約１３．５まで、品目Ｂの存在を検知する。品目Ａ及び品目Ｂの総重量は、重量センサ１７０によって、第１のデータライン上の凡そ点（１１．５，３）から点（１３．５，９）に示されるように、記録される。品目Ｂが完全にベルトギャップを横切り、全体的に検知容積コンベアベルト上に配置された後、品目Ａ及び品目Ｂの総重量は一定であり、凡そ点（１３．５，９）から凡そ点（２０，９）までである。対象物位置ロジック１７６によって合図されると、平均及び差分プロセス１７８は、第２の示された許容可能な平均化ウィンドウの間にロードセル信号を平均化し、該第２の許容可能な平均化ウィンドウの末端で得られた重量値９及び、品目Ａについて事前に得られた重量値３の間で差分を取る。つまり、重量センサ１７０は、品目Ａの重量が３ユニットであり、品目Ａ及び品目Ｎの凝集重量は９ユニットであることを知っているため、システムは、品目Ｂは、品目Ｂの重量が約６ユニットであることを計算する。
【０１７３】
図１３の第４のデータラインにおいて示されるように、システムの開始後、１２番目の時間間隔から２１番目の時間間隔まで、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃは、検知容積コンベアベルト上の検知容積を出ある品目Ａの存在を検出する。品目Ａは、アウトフィードコンベアベルト上の検知容積を離れると、重量センサ１７０は、凡そ点（２０，９）から凡そ点（２１，６）までの重量値の減少を検出する。重量センサ１７０は、従って、品目Ａの重量を検証する。品目Ａが検知容積を離れると、重量値が約９ユニットから約６ユニットに低下するため、品目Ａの重量は約３ユニットである。
【０１７４】
品目Ａが完全に検知容積から出て行き、全体的にアウトフィードコンベアベルト上に搭載された後、重量センサ１７０は、品目Ｂの重量を、凡そ点（２１，６）から凡そ点（２７，６）の一定値として示す。再度、重量センサ１７０は、検知容積コンベアベルト上に品目Ｂのみが検出される時間の期間の間、約６ユニットの一定の重量値を検出することによって、品目Ｂについての重量値の第１の計算を検証することが可能である。第４の線形グラフに示されるように、システムが開始した後、２７番目の時間間隔から、２９番目の時間間隔まで、検知容積出口対象物センサ１７３Ｃは、検知容積コンベアベルト上の検知容積を出る品目Ｂの存在を検出する。品目Ｂが、アウトフィードコンベアベルト上の検知容積を離れる際に、重量センサ１７０は、凡そ点（２７，６）から凡そ点（２９，０）までの重量値の減少を検知する。６から０を引くと、検知容積に残った品目（品目Ｂ）の重量が丁度６ユニットであることを検証する。
【０１７５】
ロードセル重量センサは、しばしば、時間及び温度変化に渡る、オフセットドリフトを表す。この潜在的なドリフトは、２９を超えた時間間隔についての図１３の第１のデータラインにおいて、模式的に示されている。システムの一実施形態において、このドリフトは、対象物位置ロジック１７６の合図によって、品目がスケール上に無い期間に自動的にリセットされる。
【０１７６】
上述の計算アプローチは、一つの品目が第２の品目が取り除かれるのと同じときに、スケール上の搭載される場合、正しく動作しない可能性があり得る。この状況を避けるために、対象物位置ロジック１７６の一実施形態において、インフィードコンベアベルト対象物センサ１７３Ａ及びセンシングベルト出口対象物センサ１７３ＣについてのＡＮＤコンディションは、品目が完全に検知容積を出るまで、インフィードコンベアベルトを停止する命令を生成する。このベルトモータ制御命令Ｄ５０は、輸送センサプロセッサ１２７（図９）へ送信され得、モータコントローラは、利便性のために存在する。
【０１７７】
言及したように、個々の品目がスケール上で非単一化である場合、それらの重量を推定するために、信号Ｄ１９０の総重量を処理するために、複数の代替的なアプローチが存在し、一般的には、各品目がスケールへ入る及び／又はスケールから出る、前、間、及び／又は後に、重量の推定を作成することを含む。更に、特定の動作条件の下で、個々の品目が部分的に重複していたとしても、それらの重量を推定することが可能な、代替的なアプローチが存在する。例えば、図１３の第１のデータラインにおいて示される総重量値を考慮に入れる。許容可能な平均化ウィンドウの間の遷移線の傾きは、スケールに搭載される、又はスケールから取り除かれる品目の重量に比例している。スケール上に搭載される二つの部分的に重複する品目が存在する場合、遷移線の傾きは、搭載される品目の数が変化するのに応じて変化する。従って、ノイズの無い環境において、それは、スケール上に搭載された二つの重複した品目についての安定期間の間、測定された総重量を配分するための、些細な運動に過ぎない。
品目説明コンパイラ２００内で発生する幾何学的な併合プロセス
【０１７８】
図１４は、幾何学的な併合処理を行う、品目説明コンパイラ２００のデータフロー図である。品目説明コンパイラ２００は、個々の品目に対応するパラメータ値を、品目説明に集約し、パラメータ値は、様々なパラメータプロセッサから受信する。図１４に示した実施形態において、パラメータ値は、ＵＩＩ値Ｄ２３１、寸法データＤ１６６、重量データＤ１９１、及びデジタル証印データＤ２３５として示されるが、他のパラメータ値が、本明細書中で意図されている。各パラメータ値は、説明コンパイラに提示され、輸送システム位置値Ｄ１４８に対応する値を含む。品目説明コンパイラ２００は、適用するパラメータ値を単一の品目に照合させるために、これらの位置値を使用する。照合したパラメータの組は、品目説明である。品目説明は、品目説明コンパイラ２００によって完結したと判断された場合、次に、製品識別プロセッサへ提供される。
【０１７９】
品目説明コンパイラ２００は、非動機的に生成された品目パラメータ値を凝集するために、上述の対象物関連ライブラリを用いて、幾何学に基づいたデータを使用する。時間は、固有の品目に様々なパラメータ値を関連付けるために使用することができるが、様々なパラメータ値は、スキャントンネルを品目が通過するにつれて異なる時間で生成され得るため、また、ベルト速度は一定ではない可能性があるため、このアプローチは、実装するのが困難である可能性がある。しかしながら、各品目が配置された輸送システム位置は、各センサがその測定値を作成する基準位置に対する、輸送システム位置値などの、一つの品目に関連した（、品目がスキャントンネルに入ると）固定されたパラメータである。従って、各測定されたパラメータ値は、測定の瞬間におけるセンサ位置に存在した品目と照合することが可能である。
【０１８０】
システムの操作の間、輸送位置センサ１２０（図９に示す）は、継続的に、各パラメータプロセッサへ、輸送システム位置値を提供している。各パラメータプロセッサは、パラメータ値を、その初期センシングデータが収集された瞬間に体操する輸送システム位置値で生成するパラメータ値としてタグ付けする。更に、品目アイソレータ１４０及び寸法センサ１５０（共に、図９及び１１に示す）は、各分離された品目についての完全な三次元位置を提供し、これは、それらが品目説明コンパイラ２００へ、各品目の表面がカメラ空間に存在する場所の数学的説明を提供することを意味する。計算データ２５０のライブラリは、物理的な空間における、各パラメータセンサ内の各センシング要素が目的とされる場所の記録である。変換プロセス２０２は、正確な空間的（ｘ、ｙ、ｚ）位置情報を用いて、カメラ空間から物理的空間へ、各品目の表面の数学的な説明を変換する。
【０１８１】
変換プロセス２０２が、各パラメータセンサの三次元視野の詳細な知見（例えば、各ラインスキャンカメラ上の各ピクセルが、三次元的空間で指摘された場所を説明するベクトル）を使用する。各測定座標の空間的な不確実性が十分に小さく維持され得る限りは、
その情報を用いて、品目説明コンパイラ２００は、複数のパラメータセンサからのデータと、特定の輸送システム位置に存在していた品目とを関連付けることが可能である。一実施形態において、全ての空間的測定値は、一般的に約１インチの１０分の２未満の精度であることが知られている。空間的関係を必要とする最小の機能は証印であり、ＧＳ１規格で指定された約１０ミルよりも小さい最小のライン幅を用いたとしても、実際には、それらの最小の寸法において少なくとも約１インチの１０分の６を測定する。従って、最小の証印であっても、一意的に、説明した実施形態の空間的正確性に関連付けられることができる。
【０１８２】
空間的にパラメータ値を特定の品目に関連つけることが可能である第１のステップは、各パラメータセンサの測定値の、絶対的な空間的位置の校正である。例えば、左前ラインスキャンカメラの証印リーダは、各デジタル証印値を、その証印の中央のラインスキャンカメラの画素数及び、証印の第１の角を読み取る時にカメラが起動された際の、輸送システム位置値Ｄ１４８に沿って変換する。品目説明コンパイラは、その情報を受信し、画素数及び輸送システム位置を、絶対的な空間座標へ変換する。
【０１８３】
証印リーダについて、検知容積の可視平面の端を画定する四つの端点に対応する画素は、正確に二つの画像標的を配置することによって識別され、一つは、所与のカメラの各端（検知容積の端における）であり、検知容積内で、可能な限りラインスキャンカメラの近くにある。それらの標的を撮像するが素は、可視画像平面の二つの近位端を画定する。処理は、各ラインスキャンカメラの視野の遠位端における、二つの端点について繰り返される。
【０１８４】
例えば、側面ラインスキャンカメラについて、標的物は、センシングトンネルコンベアベルトの真上であり、且つ、最大の品目高さで、検知容積内の可能な限り入力ミラーの近くに配置される。同じ標的物は、ラインスキャンカメラ範囲の遠端で撮像される。各試験画像標的についての（ｘ、ｙ、ｚ）座標が、各標的が表れる画像における特定のカメラ及びカメラ画素数と共に記録される。三つの座標は、そのカメラについての撮像平面を画定する。内挿または外挿を介して、ラインスキャンカメラを含む任意の画素についての撮像光線は、四つの点由来である可能性があり、それが撮像された光線を用いて証印を見た場所の、ラインスキャンカメラの報告された三つの座標は、マッピングすることができる。
【０１８５】
正確な空間的（ｘ、ｙ、ｚ）位置情報は、幾何学的構成の間に、各撮像標的について知られる。いくつかの実施形態において、座標系は、図３Ａ及び３Ｂに示される通りである。寸法推定装置が、その独自の処理についてのデータを使用する一方、幾何学的校正は、手動で、輸送位置センサからのデータを利用せずに実施される。しかしながら、自動化された幾何学的校正は、また、輸送位置センサからのデータを用いても可能である。一実施形態において、幾何学的校正データは、ライブラリ２５０に記憶される。しかしながら、幾何学的校正データＤ２０１は、全ての実施形態において必要とされる要素ではないことを明らかにすべきである。それが存在する実施形態において、幾何学的校正データＤ２０１は、ライブラリ２５０から、品目説明コンパイラ２００内の変換処理２０２へ転送される。
【０１８６】
ラインスキャンカメラの光線単独では、証印が配置されていた空間における正確な点を一意的に画定しないが、ラインスキャンカメラの光線は、品目アイソレータ１４０及び寸法推定装置１５０によって提供されるため、品目自身の三次元的表示と交差する。ラインスキャンカメラの光線及び三次元品目表示は共に、証印及び品目の間で、１対１の対応を作成する。
【０１８７】
幾何学的校正のレベルを使用する他のパラメータセンサは、重量推定器である。説明した実施形態において、重量推定器は、その対象物センサからの品目Ｘ軸位置情報を得る。つまり、図１４の点において、重量推定器は、少なくとも検知容積入口対象物センサの出力に基づいて、品目Ａ又はＢへ重量値を割り振り、仮想ベルトに沿って、品目がスケール上に最初に搭載された位置が示された。対象物センサ位置は、寸法推定器座標についてのそれらの位置を単純に測定することによって手動で、又は、移動する校正品目及び輸送位置センサによって報告された瞬間的な輸送システム位置を使用して、自動的に校正することができる。
【０１８８】
例示した実施形態において、品目は、それらがエリアカメラ１５２によって観察される前に、走行型スケール１７２上に搭載されることに注意されたい。同様に、上向きラインスキャンカメラ８８（少なくとも図４Ａに示される）は、エリアカメラ１５２によって観察される前に、品目の証印を読み取り得る。従って、重量測定及び証印読み取りは、寸法センサ１５０及び品目アイソレータ１４０（模式的に図１１に示される）が、どんな品目がスキャントンネル内に存在するのかを判断する前に、なされ得る。確かに、システムの製品識別機能は、スキャントンネルの前に配置されたセンサを用いても実施されるため、スキャントンネルの端に配置された寸法センサ１５０及び上向きラインスキャンカメラ１３２Ａを用いても実施され得る。これらの二つのセンサの前方に配置することが、識別を生成するために必要とされる処理の遅れを最小限にするためだけに、好ましい。つまり、製品識別は、データがトンネルの端においてよりも、トンネルの前で収集される場合、品目が次にトンネルを離れた後直ぐに、生成されることが可能である。
【０１８９】
重量推定装置は、それが重さ付けする品目のＸ軸位置のみを知っている。走行型スケール上の横並びに重複する二つの品目（即ち、共通のＸ位置を有するが、異なるＹ位置を有する）は、それぞれ重量付けすることが困難であり得る。つまり、この例において報告された重量は、その輸送システム位置（ｘ値）で、全ての横並びの品目の凝集した重量である。重量値が、一つ以上の品目に照合した輸送システム位置を備えて、品目説明コンパイラ２００（図１４に模式的に示される）へ到達すると、品目説明コンパイラ２００は、いくつかの実施形態において、その重量値を、凝集された重量である証印と共に、各品目の品目説明Ｄ１６７へ付加する。他の実施形態において、他の横並びの品目についての、一意的な品目識別子はまた、以下に説明する理由から、品目説明Ｄ１６７へ付加される。
【０１９０】
変換プロセス２０２を介して変換された様々なパラメータ値は、空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０へ成り、次に、情報待ち行列２０７へ送達される。情報待ち行列２０７は、ランダムアクセスバッファであり、つまり、それは、最初に動作せず、最初にシステムを出る。検知容積コンベアベルト上に複数の品目が存在しているため、及び、各パラメータセンサがその検知したパラメータを認識するとすぐに送るため、情報待ち行列２０７は、時間における任意の点において、到着順に配置された複数の品目からの空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０を含む。例えば、品目の証印が物理的にラインスキャンカメラの視野を通過する時間及び、証印リーダが対応する証印値を生成する時間の間の待ち時間は大きく変動するため、いくつかの空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０は、品目がシステム２５を出てから長い時間が経つまで、認識も解釈もされない可能性がある。
【０１９１】
品目説明コンパイラ２００は、情報待ち行列２０７内の報告された空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０が表面上で測定されたか、または、品目が幾何学的併合プロセスもしくは幾何学的パラメータ照合を介した品目の位置において測定されたか、を判断しようとする。
【０１９２】
品目識別プロセッサ３００のデータ併合プロセスは、寸法センサ１５０及び品目アイソレータ１４０に依存する。品目アイソレータ１４０は、どのような品目が検知容積内に存在するのかを判断し（及び、それらに一意的な追跡番号、ＵＩＩを付与し）、寸法センサ１５０は、底の輪郭に対応する、閉じた高さプロファイルに限定されないが、含む、寸法データを作成する。品目アイソレータ１４０及び寸法センサ１５０からのデータは、共に、品目説明コンパイラ２００において作成されている、品目説明Ｄ１６７においてベースラインエントリを形成する。他のパラメータ値は、品目に属するものとして識別され、品目説明Ｄ１６７に追加される。いくつかの実施形態において、データ併合プロセス２１５は、輸送システム位置Ｄ１４８を受信し、図１０に示されるように、画像検索要求Ｄ１４９を、証印リーダ１３０の領域抽出プロセス１３８へ送達する。
【０１９３】
上述のように、パラメータ値は、変換２０２を受けて、品目説明コンパイラによって、様々なパラメータセンサから受信され、一時的に情報待ち行列２０７に配置される。品目説明コンパイラ２００は、品目説明Ｄ１６７を構築する。空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０と、同じ輸送システム位置Ｄ１４８とを照合する、データ併合プロセス２１５を有することを介して、品目説明コンパイラ２００が品目説明Ｄ１６７を構築するため、それは、データ要求Ｄ１６９を、適切な品目説明Ｄ１６７へ配置するために、情報待ち行列２０７へ送る。従って、空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０は、連続的に追加され、情報待ち行列２０７から検出される。
【０１９４】
最終的に、品目説明Ｄ１６７は、品目識別プロセッサ３００へ送り出される。品目説明コンパイラ２００は、品目説明Ｄ１６７ファイルを、一つ以上の選択された基準に基づいて、処理中の点における、品目識別プロセッサ３００へ送る。機銃は、例えば、現在の輸送システム位置が、検知容積の長さの約２５％以上、品目の位置を越えた場合、品目説明Ｄ１６７を送ることを含み得る。一実施形態において、第２の基準は、出力ベルトの末端からの特定の距離よりも短いか同じベルト位置に対応し得る。
【０１９５】
いくつかのパラメータ値は、如何なる品目についても関連付けられたことはなく、孤立値とも呼ばれる。孤立値は、例えば、パラメータ値がプロセッサの再起動によって遅延される場合、又は、輸送システム位置Ｄ１４８が欠陥を有する場合に、作成される。同様に、品目がコンベアに対して動く、例えば、転がる瓶や缶などの場合、特定の値が孤立し得る。情報待ち行列２０７における対応する相手の居ないパラメータ値の蓄積は、システムパフォーマンスが低下する傾向を有する。いくつかの実施形態において、品目説明コンパイラ２００は、特定の選択された時間期間に渡る、情報待ち行列２０８からのパラメータ値を消去するための、機能を含むことができる。パラメータ値を消去する決定は、情報待ち行列２０７に到達する、新しい空間的に変換されたパラメータ値Ｄ７０の仮想位置が、例えば、有意にアウトフィードコンベアベルトの長さを超えているかどうかに基づく。この状態は、孤立した値が、大幅に検知容積から離れている品目と関連付けられていることを示唆し得る。
品目識別プロセッサ３００
【０１９６】
図１５は、品目識別プロセッサについてのデータフロー図である。品目説明コンパイラ２００は、品目アイソレータによって分離された各品目について品目説明Ｄ１６７を作成する。品目識別プロセッサ３００は、品目説明コンパイラ２００によって提供された、各品目説明Ｄ１６７について、ファイルを開く。品目説明Ｄ１６７は、システムによって収集された全ての利用可能な測定したパラメータ値のリストを含む。品目識別プロセッサ３００によって実施された基本的な機能は、品目説明Ｄ１６７と、製品説明データベース３１０に記憶された製品説明のセットとを比較すること、及び、事前に決定したロジックルールによって品目がそれらの製品のうちの一つであるかどうかを、決定することである。いくつかの実施形態において、製品説明データベース３１０内の製品説明は、品目について収集したのと同じ種類の製品についての情報を含む。典型的に、製品説明は、製品についての、デジタル証印値、重量データ及び寸法データを含む。いくつかの実施形態において、製品説明は、製品の他のパラメータ値、様々なパラメータについての統計情報（例えば、重量の標準偏差）、各製品のデジタル写真などを含み得る。
【０１９７】
一実施形態において、品目のポリゴン表現は、各カメラの焦点平面空間について生成され得る。従って、各対象物について、対象物のカメラの視点のそれぞれに対応して生成された複数のポリゴンが存在する。一例として、７つの視点を有するシステムについて、７つのポリゴンが生成され、以下に説明するように、併合プロセスにおける使用のために記憶され得る。
【０１９８】
品目識別プロセッサ３００は、未知の品目のパラメータ値と、（既知の）製品パラメータのデータベースとの間で、最適な一致を決定しようと試みる。いくつかの実施形態において、証印値（典型的にはＵＰＣ）は、プライマリデータベースのクエリとして使用される。正確な証印一致が、製品説明データベースにおいて見つかると過程すると、品目識別プロセッサ３００は、残りのパラメータ値を、品目が証印によって表された製品であるかどうかを判断するために調べる。これは、ＵＰＣが読み間違えられたり、破壊されたりしていないかの検証である。上述のように、部分的なＵＰＣ（又は他のコード）は、更に、可能性のある品目の選択肢の数を狭めるために評価され得、一実施形態において、少数の選択肢が、解決のための演算子へ渡され得る。
【０１９９】
品目説明Ｄ１６７は、定式化−データベース−クエリプロセス３０５へ提供され、利用可能な品目パラメータを、例えば、与えられた証印、重量及び高さ、どんな品目なのかに基づいて決定するために、比較する。クエリＤ２０９が定式化されると、定式化−データベース−クエリプロセス３０５は、それを製品説明データベース３１０へ送達し、順に、クエリ結果Ｄ２１０を、製品識別ロジックプロセス３１２へ提供する。製品識別ロジック３１２は、クエリ結果Ｄ２１０、つまり製品説明を、二つの説明が識別を宣言するのに十分な程度に類似しているかどうかを決定するために、オリジナルの品目説明Ｄ１６７と比較する。
【０２００】
品目識別プロセッサ３００は、ロジックルールのセットが事前にプログラムされており、それによって、この検証が実行される。いくつかの実施形態において、ルールは決定論的である（例えば、重量は、製品の公称のｘ％以内でなければならない等）。別の実施形態において、ルールは、例えば、ファジーロジックを使用して決定することができる。
【０２０１】
ファジー又はアダプタティブロジックは、異常な状況に対処するための製品識別ロジック３１２の特定の用途を見出し得る。例えば、複数のラインスキャンカメラが、各品目の画像を生成し、いくつかの品目は二つ以上のデジタル証印を有するため（例えば、水のマルチパック、各ボトルは一つのバーコードを有し、マルチパックは異なるバーコードを有し得る等）、いくつかの品目は、複数のデジタル証印値を有し、特定の製品は、複数の可視な証印を有することが知られるであろう。この例において、ファジーロジックは、矛盾した情報をどのように処理するのかを制御する、厳格なルールよりも、よりよく機能し得る。
【０２０２】
いくつかの実施形態において、デジタル証印値は、データベース探索のための好ましいパラメータ値であるが、品目を識別しようとする第１の試みにおいて、データベース−クエリプロセス３０５が、一つ以上の他のパラメータ値を使用する例が存在する。例えば、証印が読み間違えられるか、又は、部分的若しくは完全に、ラインスキャンカメラから隠されている場合、定式化−データベース−クエリプロセス３０５は、正確に品目を製品として識別するために、事前に説明した他のパラメータ値を使用するために、プログラム可能である。例えば、品目の重量、形状、及び寸法が、高い精度で測定され、バーコードの桁のいくつかが読まれた場合、これらのデータは、十分に固有な製品識別を提供し得る。
【０２０３】
製品識別ロジック３１２の出力は、識別の可能性を用いた製品説明か、又は、一致する製品説明が見つからなかったことを示す例外フラグかのいずれかである。一致の欠如は、例えば、品目がスキャンされた場所が、データベースに入力されないことを生じ得る。この出力は、製品／例外決定プロセス３１４へ転送され、プログラム可能な許容レベルが適用される。識別の可能性が、この許容レベルよりも高い場合、製品識別データＤ２３３及びＵＩＩ値Ｄ２３１が出力される。典型的な実施形態において、識別出力は、ＰＯＳシステム４００へ送達される。一方、識別の可能性が許容レベルよりも低い場合、製品／例外決定プロセス３１４は、例外フラグＤ２３２をＵＩＩＤ２３１と関連付ける。任意に、いくつかの実施形態において、品目が例外としてフラグ付けされた場合、ＵＩＩ２３１は、例外ハンドラ３２０へ送達される。任意の例外ハンドラ３２０は、何もしないこと（例えば、顧客が自由に品目を有する）を含み、行動を起こす為にシステムオペレータに指示を提供するか、又は、自動的な再スキャンの実施を含むことが可能である。
【０２０４】
品目識別プロセッサの一部である他の任意の機能は、製品説明データベースを、当たらし品目パラメータ値に基づいて更新する能力である。例えば、製品の重量の平均及び標準偏差は、製品説明データベース３１０内に記憶される典型的なパラメータであり、特定の製品が識別される各次官に収集された新しい重量データを用いて、精査することができる。いくつかの実施形態において、品目識別プロセッサ３００は、製品説明データベース３１０を、各パラメータ値を用いて更新し、品目が検知容積を通過することに関して受信する。データベース更新プロセス３１３は、定式化データベースクエリ３０５プロセスからＵＩＩＤ２３１及び品目説明Ｄ１６７を受信し、製品／例外決定プロセス３１４から、製品説明Ｄ２３３及びＵＩＩ  Ｄ２３１を受信する場合、データベースの更新を実施する。データベース更新プロセス３１３はまた、ＵＩＩ  Ｄ２３１が例外（フラグＤ２３２）である場合、例外ＵＩＩ  Ｄ２３１に関連付けられた不正確な製品説明Ｄ１６７を消去することができるように、通知を受ける。
【０２０５】
複数読み出しの曖昧性解消の前に、併合ャーは、予定された出力位置（即ち、併合ャーが品目についての情報を、ＰＯＳへの後続の伝送のために、出力サブシステムへ送る際の、Ｙベルト位置）に割り当てるためのシングルパス「ベストマッチ」アルゴリズムを、採用する。バーコードについてのベストマッチアルゴリズムは、入力１）出力が生成されるべき単一品目、２）バーコード対品目のベストマッチを識別し、出力品目がこのドメインの一部でもある場合に、考慮される全ての品目で構成される品目ドメイン、３）出力品目へ割り振られるために利用可能な全てのバーコードで構成されるバーコードドメイン、として、バーコードについてのベストマッチアルゴリズムが受け取る。
【０２０６】
アルゴリズムは、バーコードドメイン中の各バーコードを順番に訪問し、バーコード及び供給品目ドメイン内の全ての品目の間で、マッチングメトリック（Ｆｉｇｕｒｅ  Ｏｆ  Ｍｅｒｉｔ−ＦＯＭ）を計算することによって機能する。、全てのバーコード対品目関連付けが完了すると、アルゴリズムは、特定の閾値を下回る（この閾値は、ヒューリスティックに到達し得、現実世界の性能に応じて更新され得、ユーザによるか又は自動的に設定されるかのいずれかである）ＦＯＭ値と関連付けは全て破棄する。全ての残存しているバーコード対品目関連付けは、次に、カメラ線に沿った距離によって並べ替え、最短距離との関連付けは、ベストマッチであると考えられる（ロジックは、他の品目の背後に存在する品目上のバーコードを読みとらず、カメラレンズに最も近いバーコードが、正面の品目により適切に関連付けができそうである）。ベストマッチとして識別されたアイで無が、出力品目と同じである場合、バーコードは、出力品目に割り振られる。そうでない場合は、バーコードは割り振られない。
【０２０７】
上記の明細書において、本発明は、その特定の特別な実施形態に関して記載しており、多くの詳細を例示の目的のために述べてきたが、当業者には、本発明は変化の影響を受けやすく、本明細書に記載の特定の他の詳細は、本発明の基本的な原理から逸脱することなく、大幅に変化することが可能である。更に、本明細書中の任意の一つの実施形態において示され、記載された構造的な特性又は方法のステップは、他の実施形態においても使用できることを、理解すべきである。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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