(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する撮像部と、
前記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する抽出部と、
ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する特徴量ペア生成部と、
前記複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、前記第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度に基づいて、前記候補値の採用可否を決定する撮像パラメータ調整部と、
を含む個体識別装置。
【請求項２】
前記撮像パラメータ調整部は、前記特定の撮像パラメータの値を前記候補値と異なる他の候補値に変更した後、前記撮像部による前記取得と前記抽出部による前記抽出と前記特徴量ペア生成部による前記生成と前記撮像パラメータ調整部による前記決定とを繰り返し実行させるように構成されている、
請求項１に記載の個体識別装置。
【請求項３】
前記撮像パラメータ調整部は、複数の前記候補値のうち、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度が予め設定された閾値以上となる何れか１つの候補値を選択するように構成されている、
請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項４】
前記撮像パラメータ調整部は、複数の前記候補値のうち、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度が最大となる候補値を選択するように構成されている、
請求項２に記載の個体識別装置。
【請求項５】
前記撮像部は、光源からの照明光をカメラレンズの光軸に沿って前記対象物の面に照射する同軸落射照明器を有し、前記同軸落射照明器から前記対象物の面までの距離を前記特定の撮像パラメータとする、
請求項１乃至４の何れかに記載の個体識別装置。
【請求項６】
前記撮像部は、前記対象物の面を照明するリング照明器を有し、前記リング照明器から前記対象物の面までの距離を前記特定の撮像パラメータとする、
請求項１乃至４の何れかに記載の個体識別装置。
【請求項７】
前記撮像部は、前記対象物の面を照明するドーム照明器を有し、前記ドーム照明器から前記対象物の面までの距離を前記特定の撮像パラメータとする、
請求項１乃至４の何れかに記載の個体識別装置。
【請求項８】
前記抽出部は、前記対象物の画像から抽出した前記特徴量を前記対象物の付帯情報に関連付けて記憶部に登録する、
請求項１乃至７の何れかに記載の個体識別装置。
【請求項９】
前記抽出部によって前記対象物の画像から抽出された前記特徴量と前記記憶部に記憶された前記特徴量とを照合する照合部を、さらに有する、
請求項８に記載の個体識別装置。
【請求項１０】
複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得し、
前記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出し、
ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成し、
前記複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、前記第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度に基づいて、前記候補値の採用可否を決定する、
個体識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個体識別装置、個体識別方法、個体登録装置、個体登録方法、個体照合装置、個体照合方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物体の表面に形成された微小な凹凸パターンの個体差を認証や照合に利用する試みがなされている。【０００３】
例えば特許文献１には、物体の表面に形成された梨地紋様による凹凸パターンを物体の認証や照合に利用することが記載されている。そして特許文献１には、そのような微細な凹凸パターンをコントラスト良く撮影するための撮影補助具、撮影装置、撮影方法が記載されている。【０００４】
具体的には、特許文献１に記載された撮影補助具は、微細な凹凸があり鏡面反射の強い物体面の所定領域を撮影する補助を行う。撮影補助具は、光を照射する光源部と覆蓋部とを備える。覆蓋部は、物体表面の所定領域を覆う形状を有し、所定領域に正対する法線方向から所定の角度θの範囲内に該当する一部の面が黒地であり、その他の角度φの範囲に該当する面が光源部から照射された光を拡散して発する光源領域面になっている。また覆蓋部には、黒地領域内に所定領域の画像撮影を法線方向から行うための機構が設けられている。さらに覆蓋部は、ネジ機構によって側面の高さを調整することができるようになっている。覆蓋部の側面の高さを変えることによって、角度θの範囲および角度φの範囲が変化する。角度θの範囲および角度φの範囲が変化すると、凹凸部の明暗のコントラストが変化する。特許文献１では、角度θの範囲および角度φの範囲を調整することにより、凹凸部の明暗のコントラストが強調された撮像画像を得るようにしている。【０００５】
他方、特許文献２には、似て非なる対象物どうしを識別する画像処理装置が記載されている。この画像処理装置は、撮像手段と、管理手段と、第１乃至第３の特定手段と、出力手段とを有する。撮像手段は、複数種類の撮像条件のそれぞれに基づいて撮像された複数枚の撮像画像を取得する。管理手段は、複数枚の撮像画像のそれぞれから特徴量を抽出し、この抽出した特徴量の集合を、特徴量の抽出元の撮像画像の撮像条件と関連付けて、特徴量クラスタとして管理する。第１の特定手段は、管理手段が管理する第１の特徴量クラスタ中の特徴量と類似する特徴量を含む第２の特徴量クラスタを、管理手段が管理する特徴量クラスタ群から特定する。第２の特定手段は、第１の特徴量クラスタ及び第２の特徴量クラスタから同じ撮像条件に関連つけられている特徴量を特定し、この特定した特徴量間の距離を求める。第３の特定手段は、第２の特定手段が複数種類の撮像条件のそれぞれについて求めた距離のうち、最も大きい距離を特定する。出力手段は、複数種類の撮像条件のうち、第３の特定手段により特定された最も大きい距離を求めた撮像条件を、第１の特徴量クラスタと第２の特徴量クラスタとの間の識別が可能な撮像条件として出力する。【０００６】
そして、特許文献２では、上記処理により学習された特徴量クラスタ及び設定された撮像条件を用いて対象物を識別する。具体的には、先ず対象物が映っている画像から特徴量を抽出し、この抽出した特徴量との距離が最も小さな特徴量を特徴量クラスタから１次識別特徴量として選択する。次に、１次識別特徴量に撮像条件が付与されていなければ、識別処理を終了する。他方、１次識別特徴量に撮像条件が付与されていれば、この付与されている撮像条件に変更して、対象物を再び撮像し、その画像から特徴量を抽出する。そして、この抽出した特徴量と、１次識別特徴量および１次識別特徴量に近接する特徴量との距離に基づいて２次識別を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】再特ＷＯ２０１４／０２１４４９
【特許文献２】特開２０１１−０９６１３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
物体の表面に形成された微細な凹凸パターンを物体の認証や照合に利用するためには、物体固有の微細な凹凸パターンを安定して読み取れる画像を撮影する必要がある。特許文献１では、物体表面上の微細な凹凸パターンをコントラスト良く撮影するための撮影補助具が提案されているけれども、物体表面上の微細な凹凸パターンのうち物体固有の微細な凹凸パターンを安定して読み取ることに注意が払われていない。例えば、或る製造金型を使用して大量生産されたボルト等の頭部表面には、製造金型固有の微細な凹凸パターンが形成されると同時に、個々の製品固有の微細な凹凸パターンが存在する。物体の認証や照合を行う場合、製造金型固有の微細な凹凸パターンよりも、個々の製品固有の微細な凹凸パターンが安定して読み取れることが重要になる。【０００９】
一方、特許文献２では、物体を撮像して得られた画像から抽出した特徴量間の距離に基づいて、類似する物体どうしを識別するために有用な撮像条件を決定する。そのため、特許文献２に記載の技術を用いれば、物体表面上のパターンのうち類似する２つの物体どうしを識別するために有用なパターンを読み取れる撮影条件を決定することができる。しかしながら、特許文献２で決定される撮像条件は、互いに類似する２つの物体を識別するのに有用な撮影条件である。そのため、決定された撮像条件では、互いに類似する３つ以上の物体それぞれを識別するのは困難である。【００１０】
本発明は、上述した課題、即ち、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件を決定するのは困難である、という課題を解決する個体識別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一形態に係る個体識別装置は、
複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する撮像部と、
前記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する抽出部と、
ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する特徴量ペア生成部と、
前記複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、前記第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度に基づいて、前記候補値の採用可否を決定する撮像パラメータ調整部と、
を含む。【００１２】
また本発明の他の形態に係る個体識別方法は、
複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得し、
前記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出し、
ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成し、
前記複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、前記第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度に基づいて、前記候補値の採用可否を決定する。【００１３】
また本発明の他の形態に係る個体登録装置は、
互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像パラメータの値を記憶する撮像パラメータ記憶部と、
前記撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する撮像条件制御部と、
前記撮像条件の下で、対象物の画像を取得する撮像部と、
前記画像から特徴量を抽出し、記憶部に登録する抽出部と、
を含む。【００１４】
また本発明の他の形態に係る個体登録方法は、
互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定し、
前記撮像条件の下で、対象物の画像を取得し、
前記画像から特徴量を抽出し、記憶部に登録する。【００１５】
また本発明の他の形態に係る個体照合装置は、
互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像パラメータの値を記憶する撮像パラメータ記憶部と、
前記撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する撮像条件制御部と、
前記撮像条件の下で、対象物の画像を取得する撮像部と、
前記画像から特徴量を抽出する抽出部と、
前記特徴量と記憶部に記憶された登録特徴量とを照合する照合部と、
を含む。【００１６】
また本発明の他の形態に係る個体照合方法は、
互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定し、
前記撮像条件の下で、対象物の画像を取得し、
前記画像から特徴量を抽出し、
前記特徴量と記憶部に記憶された登録特徴量とを照合する。【００１７】
また本発明の他の形態に係るプログラムは、
コンピュータを、
複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する撮像部と、
前記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する抽出部と、
ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の前記対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、前記Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する特徴量ペア生成部と、
前記複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、前記第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、前記第１の分布と前記第２の分布との分離度に基づいて、前記候補値の採用可否を決定する撮像パラメータ調整部と、
して機能させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は上述した構成を有することにより、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置のハードウェアの一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置において特定の撮像パラメータの値を決定する処理の一例を示す動作フローである。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置において特定の撮像パラメータの値を決定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置の画像記憶部の内容例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置の特徴量記憶部の内容例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置の第１の特徴量ペア記憶部の内容例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置の第２の特徴量ペア記憶部の内容例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置の分布記憶部の内容例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する分離度の尺度の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する分離度の尺度の他の例を示す図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する分離度の尺度の更に他の例を示す図である。
【図１３】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置において特定の撮像パラメータの値を決定する処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置における個体登録の一例を示す動作フローである。
【図１５】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置における個体登録の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置における特徴量記憶部に保存された個体登録情報の内容例を示す図である。
【図１７】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置における個体識別および個体照合の動作フローである。
【図１８】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置における個体識別および個体照合の処理例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する同軸落射照明器を有する撮像部の構成の一例を示す側面図である。
【図２０】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する同軸落射照明器を有する撮像部によってカメラに正対する面を白（高輝度）として撮像する例を示す図である。
【図２１】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する同軸落射照明器から対象物の面までの距離を調整することにより、カメラ正対方向の光の入射角度を調整できる様子を示す図である。
【図２２】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用する鏡筒型の同軸落射照明器を有する撮像部の構成の一例を示す側面図である。
【図２３】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用するリング照明器を有する撮像部の構成の一例を示す側面図である。
【図２４】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用するリング照明器を有する撮像部によってカメラに正対する面を黒（低輝度）として撮像する例を示す図である。
【図２５】本発明の第１の実施形態に係る個体識別装置で使用するドーム照明器を有する撮像部の構成の一例を示す側面図である。
【図２６】本発明の第２の実施形態に係る個体識別装置のブロック図である。
【図２７】本発明の第２の実施形態に係る個体識別装置の個体登録の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の第２の実施形態に係る個体識別装置の個体識別および個体照合の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の第３の実施形態に係る個体識別装置のブロック図である。
【図３０】本発明の第３の実施形態に係る個体識別装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の第４の実施形態に係る個体登録装置のブロック図である。
【図３２】本発明の第４の実施形態に係る個体登録装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３３】本発明の第４の実施形態に係る個体照合装置のブロック図である。
【図３４】本発明の第４の実施形態に係る個体照合装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る個体識別装置のブロック図である。本実施形態に係る個体識別装置１００は、撮像部１０１と、撮像条件制御部１０２と、画像記憶部１０３と、特徴量抽出部１０４と、特徴量記憶部１０５と、特徴量ペア生成部１０６と、第１の特徴量ペア記憶部１０７と、第２の特徴量ペア記憶部１０８と、スコア算出部１０９と、分布生成部１１０と、分布記憶部１１１と、撮像パラメータ決定部１１３と、撮像パラメータ記憶部１１４と、判定部１１５と、情報提示部１１６とを備える。
【００２１】
撮像部１０１は、設定された撮像条件に基づいて、管理対象である対象物の表面の凹凸パターンの画像をカメラによって撮像する機能を有する。対象物の表面の凹凸パターンは、対象物である製品表面に形成された梨地紋様、製造過程で生じる自然発生的な微小な凹凸や紋様などであってよい。
【００２２】
撮像条件制御部１０２は、撮像部１０１の撮像条件を制御する機能を有する。撮像条件制御部１０２は、複数種類の撮像パラメータの値の組合せによって撮像条件を設定する。撮像パラメータには、対象物とカメラとの距離、対象物に照射する照明の条件（照明光の対象物への照射方向、波長、強度など）、カメラの画角、対象物とカメラとの相対的な姿勢、カメラの解像度など、複数の種類がある。撮像条件制御部１０２は、撮像パラメータの値の組合せを変えることにより、撮像部１０１の撮像条件を変化させる。
【００２３】
画像記憶部１０３は、撮像部１０１によって撮像して得られた対象物の表面の凹凸パターンの画像を記憶する機能を有する。
【００２４】
特徴量抽出部１０４は、画像記憶部１０３に記憶された対象物の表面の凹凸パターンの画像から特徴量を抽出する機能を有する。例えば、特徴量抽出部１０４は、凹凸パターンの画像の２次元の輝度分布に対して微分フィルタ（ｓｏｂｅｌ等）を作用させることにより、画像からエッジやコーナなどにある特徴的な点（特徴点）を抽出する。次に、特徴量抽出部１０４は、抽出した特徴点とその近傍の画素の画素値とから、その特徴点に関する特徴量（局所特徴量）を算出する。局所特徴量としては、例えば、２次元配列における画素値の分布の勾配や勾配方向に基づいて特徴点ごとにオリエンテーション（方向）を割当てる方法、例えばＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴量、ＢＲＩＥＦ（Ｂｉｎａｒｙ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｅｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）を使用することができるが、それに限定されない。また、凹凸パターンの画像そのものを特徴量としてもよい。
【００２５】
特徴量記憶部１０５は、特徴量抽出部１０４によって抽出された特徴量を記憶する機能を有する。
【００２６】
特徴量ペア生成部１０６は、特徴量記憶部１０５に記憶された複数の対象物の複数の特徴量から、対象物のそれぞれについて、第１の特徴量ペアを生成する機能を有する。ここで、第１の特徴量ペアは、ペアを構成する２つの特徴量が同一種類の対象物の複数の画像（これら複数の画像は互いに撮像条件が相違する）から抽出されたペアを意味する。また、特徴量ペア生成部１０６は、特徴量記憶部１０５に記憶された複数の対象物の複数の特徴量から、対象物の全ての組み合わせについて、第２の特徴量ペアを生成する機能を有する。ここで、第２の特徴量ペアは、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の対象物の複数の画像（これら複数の画像は互いに撮像条件が同じか或いは相違する）から抽出されたペアを意味する。
【００２７】
第１の特徴量ペア記憶部１０７は、特徴量ペア生成部１０６によって生成された複数の第１の特徴量ペアを記憶する機能を有する。第２の特徴量ペア記憶部１０８は、特徴量ペア生成部１０６によって生成された複数の第２の特徴量ペアを記憶する機能を有する。
【００２８】
スコア算出部１０９は、２つの特徴量間の相関を計算し、２つの特徴量が類似している程度を表す照合スコアを算出する機能を有する。ここで、スコアを算出する対象となる２つの特徴量ペアは、第１の特徴量ペア、第２の特徴量ペア、及び、特徴量抽出部１０４で抽出された識別・照合対象とする特徴量と特徴量記憶部１０５に記憶された基準の特徴量とから成るペアである。スコア算出部１０９は、例えば、双方の特徴量間で対応する局所特徴量の数を用いてスコアを算出する。或いはスコア算出部１０９は、例えば、双方の局所特徴量を表すコード間のハミング距離によりスコアを算出する。スコアは、２つの特徴量が類似している程、即ち２つの特徴量の距離が小さい程、大きくなる値であってもよいし、その反対に小さくなる値であってもよい。但し、スコアの算出方法は上記の例に限定されない。
【００２９】
分布生成部１１０は、複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成する機能を有する。また分布生成部１１０は、複数の第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成する機能を有する。ここで、第１の分布および第２の分布は、スコアの範囲を幾つかの区間に分けて、各区間に出現する第１の特徴量ペアおよび第２の特徴量ペアの数を表形式あるいはグラフ形式で表現した情報である。
【００３０】
分布記憶部１１１は、分布生成部１１０によって生成された第１の分布および第２の分布を記憶する機能を有する。
【００３１】
撮像パラメータ決定部１１３は、分布記憶部１１１に記憶された第１の分布と第２の分布との分離度を算出する機能を有する。また撮像パラメータ決定部１１３は、算出した分離度に基づいて、使用する撮像パラメータの値を決定する機能を有する。
【００３２】
撮像パラメータ記憶部１１４は、撮像パラメータ決定部１１３によって決定された撮像パラメータの値を記憶する機能を有する。
【００３３】
判定部１１５は、特徴量抽出部１０４で抽出された識別・照合対象とする特徴量と特徴量記憶部１０５に記憶された基準の特徴量とから成るペアについてスコア算出部１０９によって算出されたスコアに基づき、識別および照合の判定結果を生成する機能を有する。
【００３４】
情報提示部１１６は、判定部１１５の判定結果に基づき物体管理情報を提示する機能を有する。
【００３５】
個体識別装置１００は、例えば図２に示すように、カメラ等の撮影部１５１と、キーボードやマウスなどの操作入力部１５２と、液晶ディスプレイ等の画面表示部１５３と、通信インタフェース部１５４と、メモリやハードディスク等の記憶部１５５と、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部１５６とを有するパーソナルコンピュータやスマートフォン等の情報処理装置１５０と、プログラム１５７とで実現することができる。
【００３６】
プログラム１５７は、情報処理装置１５０の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部１５６の動作を制御することにより、演算処理部１５６上に、撮像部１０１、撮像条件制御部１０２、画像記憶部１０３、特徴量抽出部１０４、特徴量記憶部１０５、特徴量ペア生成部１０６、第１の特徴量ペア記憶部１０７、第２の特徴量ペア記憶部１０８、スコア算出部１０９、分布生成部１１０、分布記憶部１１１、撮像パラメータ決定部１１３、撮像パラメータ記憶部１１４、判定部１１５、及び、情報提示部１１６といった機能的手段を実現する。
【００３７】
次に、本実施形態に係る個体識別装置１００の動作を、図面を用いて説明する。個体識別装置１００の動作は、以下の三つに大別される。
（ａ）特定の撮像パラメータの値を決定する事前処理の動作
（ｂ）個体登録の動作
（ｃ）個体識別および個体照合の動作
【００３８】
［事前処理：特定の撮像パラメータの値を決定する処理］
先ず、前段階として、特定の撮像パラメータの値を決定する処理の動作を説明する。
【００３９】
図３および図４は、特定の撮像パラメータの値を決定する処理の一例を示す動作フローおよびフローチャートである。
【００４０】
先ず、撮像条件制御部１０２は、複数種類の撮像パラメータのうち特定の１または２以上の撮像パラメータを撮像パラメータＡとし、撮像パラメータＡ以外の撮像パラメータを撮像パラメータＢとし、撮像パラメータＡの値の候補値ａ１、ａ２、…、ａｎ、及び撮像パラメーラＢの値の候補値ｂ１、ｂ２、…、ｂｍを生成する（ステップＳ１０１）。例えば、特許文献１に記載の撮影補助具を使用して物体表面の凹凸パターンを撮像する場合、覆蓋部の側面の高さを撮像パラメータＡとし、その候補値として、幾通りかの高さをａ１、ａ２、…、ａｎとして生成する。また、例えば、撮像する際の物体の姿勢を撮像パラメータＢとし、その候補値として、幾通りかの姿勢をｂ１、ｂ２、…、ｂｍとして生成する。上記の例では、撮像パラメータＡは１種類のパラメータで構成しているが、複数種類のパラメータで構成してもよい。例えば、特許文献１に記載の撮影補助具を使用して物体表面の凹凸パターンを撮像する場合、覆蓋部の側面の高さと照明の強度との２つのパラメータを撮像パラメータＡとし、その候補値として、高さと照明強度との幾通りかの組み合わせをａ１、ａ２、…、ａｎとして生成する。同様に撮像パラメータＢも複数種類のパラメータで構成してもよい。
【００４１】
次に撮像条件制御部１０２は、撮像パラメータＡの候補値を選択するための変数ｉを１にし（ステップＳ１０１）、撮像パラメータＡとして候補値ａ１を選択する（ステップＳ１０２）。次に撮像条件制御部１０２は、撮像パラメータＢの候補値を選択するための変数ｊを１にし（ステップＳ１０３）、撮像パラメータＢとして候補値ｂ１を選択する（ステップＳ１０４）。次に、撮像条件制御部１０２は、上記選択した候補値ａ１と候補値ｂ１とで定まる撮像条件を撮像部１０１に設定する（ステップＳ１０５）。撮像条件の撮像部１０１への設定は、自動化されていてもよいし、撮像条件を画面表示部１５３に表示してユーザの手動によって設定してもよい。次に、撮像部１０１は、予め用意されたＮ（≧３）個のサンプル対象物の画像を少なくとも１回ずつ撮像し、画像記憶部１０３に保存する（ステップＳ１０６）。上記動作により、画像記憶部１０３には、例えば図５に示す画像Ｇ１１１、Ｇ２１１、…、ＧＮ１１のＮ枚の画像が、サンプル対象物のＩＤおよび撮像条件（ａ１、ｂ１）に対応付けて保存される。
【００４２】
次に特徴量抽出部１０４は、候補値ａ１、ｂ１の撮像条件の下で撮像されて得られたＮ個のサンプル対象物の画像を画像記憶部１０３から読み出し、それぞれの画像から特徴量を抽出し、特徴量記憶部１０５に保存する（ステップＳ１０７）。これにより、特徴量記憶部１０５には、例えば図６に示す特徴量Ｖ１１１、Ｖ２１１、…、ＶＮ１１のＮ個の特徴量が、サンプル対象物のＩＤおよび撮像条件（ａ１、ｂ１）に対応付けて保存される。
【００４３】
次に撮像条件制御部１０２は、変数ｊをインクリメントし（ステップＳ１０８）、変数ｊがｍより大きくなければ、ステップＳ１０４に戻って、上述した処理と同様の処理を繰り返す。これにより、上記と同じＮ個のサンプル対象物の画像が、候補値ａ１、ｂ２の撮像条件の下で撮像され、それぞれの画像から特徴量が抽出される。同様の動作が、変数ｊがｍより大きくなるまで繰り返される。これにより、撮像パラメータＡの値をａ１に固定し、撮像パラメータＢの値をｂ１、ｂ２、…、ｂｍと順番に変えてＮ個のサンプル対象物のそれぞれが複数回撮像され、またそれぞれの画像から特徴量が抽出されることになる。図５に示す画像Ｇ１１１、Ｇ２１１、…、ＧＮ１１、Ｇ１１２、Ｇ２１２、…、ＧＮ１２、…、Ｇ１１ｍ、Ｇ２１ｍ、…、ＧＮ１ｍ、および図６に示す特徴量Ｖ１１１、Ｖ２１１、…、ＶＮ１１、Ｖ１１２、Ｖ２１２、…、ＶＮ１２、…、Ｖ１１ｍ、Ｖ２１ｍ、…、ＶＮ１ｍは、このようにして撮像して得られた画像および特徴量である。
【００４４】
次に特徴量ペア生成部１０６は、特徴量記憶部１０５から特徴量Ｖ１１１、Ｖ２１１、…、ＶＮ１１、Ｖ１１２、Ｖ２１２、…、ＶＮ１２、…、Ｖ１１ｍ、Ｖ２１ｍ、…、ＶＮ１ｍを読み出し、第１の特徴量ペアおよび第２の特徴量ペアを生成し、第１の特徴量ペア記憶部１０７および第２の特徴量ペア記憶部１０８に保存する（ステップＳ１１０）。これにより、第１の特徴量ペア記憶部１０７には、例えば図７に示す、ｍ個の特徴量（Ｖ１１１、Ｖ１１２、…、Ｖ１１ｍ）の中から２つを選ぶ組み合わせ、ｍ個の特徴量（Ｖ２１１、Ｖ２１２、…、Ｖ２１ｍ）の中から２つを選ぶ組み合わせ、…、ｍ個の特徴量（ＶＮ１１、ＶＮ１２、…、ＶＮ１ｍ）の中から２つを選ぶ組み合わせ、から構成される第１の特徴量ペアが、撮像パラメータＡ＝ａ１に対応付けて保存される。また、第２の特徴量ペア記憶部１０８には、例えば図８に示す、特徴量Ｖ１１ｘ（ｘ＝１、２、…、ｍ）と特徴量Ｖｉｙｙ（ｉ≠１、ｙは任意）との組み合わせ、特徴量Ｖ２１ｘ（ｘ＝１、２、…、ｍ）と特徴量Ｖｉｙｙ（ｉ≠２、ｙは任意）との組み合わせ、…、特徴量ＶＮ１ｘ（ｘ＝１、２、…、ｍ）と特徴量Ｖｉｙｙ（ｉ≠Ｎ、ｙは任意）との組み合わせ、から構成される第２の特徴量ペアが、撮像パラメータＡ＝ａ１に対応付けて保存される。
【００４５】
次にスコア算出部１０９は、第１の特徴量ペア記憶部１０７から撮像パラメータＡ＝ａ１に対応付けられた第１の特徴量ペアを読み出し、ペアを構成する特徴量間の相関を計算して照合スコアを算出し、分布生成部１１０はその算出された第１の特徴量ペアの照合スコアから第１の分布を生成して分布記憶部１１１に保存する（ステップＳ１１１）。これにより、分布記憶部１１１には、例えば図９に示すように、撮像パラメータＡ＝ａ１に対応つけて、第１の特徴量ペアの分布Ｄ１１が保存される。
【００４６】
またスコア算出部１０９は、第２の特徴量ペア記憶部１０８から撮像パラメータＡ＝ａ１に対応付けられた第２の特徴量ペアを読み出し、ペアを構成する特徴量間の相関を計算して照合スコアを算出し、分布生成部１１０はその算出された第２の特徴量ペアの照合スコアから第２の分布を生成して分布記憶部１１１に保存する（ステップＳ１１２）。これにより、分布記憶部１１１には、例えば図９に示すように、撮像パラメータＡ＝ａ１に対応つけて、第２の特徴量ペアの分布Ｄ１２が保存される。
【００４７】
次に撮像パラメータ決定部１１３は、分布記憶部１１１から第１の分布Ｄ１１および第２の分布Ｄ１２を読み出し、それらの分離度を計算して、分布記憶部１１１に保存する。これにより、分布記憶部１１１には、例えば図９に示すように、撮像パラメータＡ＝ａ１に対応つけて、分離度ＳＰ１が保存される。
【００４８】
ここで、２つの分布の分離度ＳＰ１は、２つの分布Ｄ１１、Ｄ１２がどの程度分離しているかを表す尺度あるいは指標値である。分離度には、例えば以下に例示するような尺度を用いることができる。
【００４９】
＜分離度の尺度の例１＞
図１０に示すように、第１の特徴量ペアのスコアの分布（第１の分布）の平均をｍg、分散をσg、ペア数をωgとし、第２の特徴量ペアのスコアの分布（第２の分布）の平均をｍi、分散をσi、ペア数をωiとするとき、クラス内分散σw、クラス間分散σbは、それぞれ次式で与えられる。
σw＝（ωgσg2＋ωiσi2）／（ωg＋ωi）      …（１）
σb＝ωgωi（ｍg−ｍi）2／（ωg＋ωi）2      …（２）
そして、次式で与えられるクラス内分散・クラス間分散比を分離度の尺度とすることができる。
分離度＝クラス内分散・クラス間分散比＝σb2／σw2      …（３）
【００５０】
＜分離度の尺度の例２＞
図１１に示すように、第１の特徴量ペアのスコアの分布（第１の分布）の最小値をＳg、第２の特徴量ペアのスコアの分布（第２の分布）の最大値をＳiとするとき、次式で与えられる、最小値Ｓgに対する最大値Ｓiの比率を分離度の尺度とすることができる。
分離度＝第１の分布の最小値に対する第２の分布の最大値の比率＝Ｓi／Ｓg
…（４）
【００５１】
＜分離度の尺度の例３＞
第１の特徴量ペアのスコアの分布から求められるＦＲＲ（Ｆａｌｓｅ  Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ  Ｒａｔｅ）と第２の特徴量ペアのスコアの分布から求められるＦＡＲ（Ｆａｌｓｅ  Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｒａｔｅ）とが等しくなるＥＥＲ（Ｅｑｕａｌ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ）を、分離度の尺度とする。例えば、ＦＲＲは、図１２（ａ）に示すように、第１の特徴量ペアのスコアの累積ヒストグラム（第１の特徴量ペアの総数で正規化）として求めることができる。また、ＦＡＲは、図１２（ａ）に示すように、第２の特徴量ペアのスコアの累積ヒストグラム（第２の特徴量ペアの総数で正規化）として求めることができる。さらに、ＥＥＲは、図１２（ａ）に示すように、ＥＥＲとＦＲＲの交点の頻度（確率）として求めることができる。また、図１２（ｂ）に示すように、第１のスコアの累積ヒストグラムと第２のスコアのヒストグラムとが完全に分離する場合は、それぞれの累積ヒストグラムを近似する累積分布関数による外挿によって、ＥＥＲを算出することができる。
【００５２】
次に撮像パラメータ決定部１１３は、算出した分離度ＳＰ１を予め定められた閾値と比較することにより、第１の特徴量ペアに基づく第１の分布Ｄ１１と第２の特徴量ペアに基づく第２の分布Ｄ１２とが閾値以上、分離しているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。そして、撮像パラメータ決定部１１３は、第１の分布Ｄ１１と第２の分布Ｄ１２との分離度ＳＰ１が閾値以上であれば、そのときの撮像パラメータＡの値ａ１を撮像パラメータ記憶部１１４に保存し、図４に示す処理を終了する。
【００５３】
他方、撮像パラメータ決定部１１３は、第１の分布Ｄ１１と第２の分布Ｄ１２との分離度ＳＰ１が閾値未満であれば、そのときの撮像パラメータＡの候補値ａ１による撮像条件では、Ｎ個のサンプル対象物相互間を識別できないと判断する。そして、撮像パラメータ決定部１１３は、変数ｉをインクリメントし（ステップＳ１１５）、ｉがｎより大きくないことを確認して、ステップＳ１０２に戻る。これにより、上述した処理と同様の処理が、撮像パラメータＡの値を候補値ａ２に固定して繰り返される（ステップＳ１０２〜Ｓ１１４）。
【００５４】
以後、第１の分布と第２の分布との分離度が閾値以上となる撮像パラメータＡの候補値が見つかるか、変数ｉがｎより大きくなるか、何れかの条件が最初に成立するまで、図４に示す処理が実行される。なお、変数ｉがｎより大きくなるまでに分離度が閾値以上となる撮像パラメータＡの候補値が発見されなかった場合、撮像パラメータ決定部１１３はエラーメッセージを出力し（ステップＳ１１８）、図４に示す処理を終了する。
【００５５】
図１３は、特定の撮像パラメータＡの値を決定する処理の他の例を示すフローチャートである。図１３に示す処理は、図４に示した処理と比較して、ステップＳ１１４、Ｓ１１７、Ｓ１１８がステップＳ１１４Ａ、Ｓ１１７Ａ、Ｓ１１８Ａで置換されている点で図４に示した処理と相違し、それ以外は図４に示した処理と同じである。
【００５６】
ステップＳ１１４Ａでは、撮像パラメータ決定部１１３は、算出した分離度が閾値以上かつ撮像パラメータ記憶部１１４に保存されている撮像パラメータＡの分離度以上であるかを判定する。撮像パラメータ決定部１１３は、算出した分離度が閾値以上かつ撮像パラメータ記憶部１１４に保存されている撮像パラメータＡの分離度以上であれば、撮像パラメータ記憶部１１４に保存されている撮像パラメータＡの値およびその分離度を、今回の撮像パラメータＡの候補値およびその分離度で上書きする（ステップＳ１１７Ａ）。そして、ステップＳ１１５に進む。他方、撮像パラメータ決定部１１３は、算出した分離度が閾値以上でないか、或いは閾値以上であっても撮像パラメータ記憶部１１４に保存されている撮像パラメータＡの分離度以上でなければ、ステップＳ１１７Ａをスキップして、ステップＳ１１５へ進む。
【００５７】
そして、撮像パラメータ決定部１１３は、ステップＳ１１６において変数ｉがｎより大きくなったと判定すると、撮像パラメータ記憶部１１４に撮像パラメータＡの値が保存されていなければエラーメッセージを出力し（ステップＳ１１８Ａ）、図１３の処理を終える。撮像パラメータ記憶部１１４に撮像パラメータＡの値が保存されているときは、その保存された撮像パラメータＡの値が、閾値以上かつ最大の分離度を与える撮像パラメータＡの値となる。
【００５８】
［個体登録の動作］
次に、管理対象の物体個々を登録する個体登録の動作について説明する。
【００５９】
図１４および図１５は、個体登録の動作の処理フローおよびフローチャートである。先ず、撮像条件制御部１０２は、上述した事前処理の動作によって決定された撮像パラメータＡの値を撮像パラメータ記憶部１１４から読み出し、その撮像パラメータＡの値で定まる撮像条件を撮像部１０１に設定する（ステップＳ１２１）。例えば、撮像部１０１が特許文献１に記載の撮影補助具を使用するものであり、覆蓋部の側面の高さが撮像パラメータＡの値として撮像パラメータ記憶部１１４に記憶されている場合、撮像条件制御部１０２は、覆蓋部の側面の高さが撮像パラメータＡの値に一致するように調整する。上記撮像条件の撮像部１０１への設定は、自動化されていてもよいし、撮像条件を画面表示部１５３に表示してユーザの手動によって設定してもよい。
【００６０】
次に、撮像部１０１は、設定された撮像条件の下で、個体登録の対象とする１以上の物体の表面の凹凸パターンの画像を少なくとも１回ずつ撮像し、画像記憶部１０３に保存する（ステップＳ１２２）。
【００６１】
次に、特徴量抽出部１０４は、画像記憶部１０３に保存された個体登録の対象とする１以上の物体の表面の凹凸パターンの画像を読み出し、それぞれの画像から特徴量を抽出し、特徴量記憶部１０５に保存する（ステップＳ１２３）。このとき、特徴量記憶部１０５は、登録対象の個体のＩＤ番号、登録日時、寸法、製品仕様等といった当該登録対象の物体に関わる情報（付帯情報とも称す）と紐付けて（対応付けて）、個体固有の特徴量を登録する。こうしておくことで、後述する個体識別や固体認証の判定結果に基づき、製造物等の対象物の個体管理情報を提示することが可能になる。
【００６２】
図１６は、特徴量記憶部１０５に保存された個体登録情報の内容例を示す。特徴量ＰＦ１、ＰＦ２、…、ＰＦｎおよび付帯情報ＳＩ１、ＳＩ２、…、ＳＩｎは、登録対象の個体に１対１に対応する特徴量および付帯情報である。
【００６３】
［個体識別および個体照合の動作］
次に、管理対象の物体個々を識別および照合する動作について説明する。
【００６４】
図１７および図１８は、個体識別および個体照合時の動作の処理フローおよびフローチャートである。先ず、撮像条件制御部１０２は、上述した事前処理の動作によって決定された撮像パラメータＡの値を撮像パラメータ記憶部１１４から読み出し、その撮像パラメータＡの値で定まる撮像条件を撮像部１０１に設定する（ステップＳ１３１）。例えば、撮像部１０１が特許文献１に記載の撮影補助具を使用するものであり、覆蓋部の側面の高さが撮像パラメータＡの値として撮像パラメータ記憶部１１４に記憶されている場合、撮像条件制御部１０２は、覆蓋部の側面の高さが撮像パラメータＡの値に一致するように調整する。上記撮像条件の撮像部１０１への設定は、自動化されていてもよいし、撮像条件を画面表示部１５３に表示してユーザの手動によって設定してもよい。
【００６５】
次に、撮像部１０１は、設定された撮像条件の下で、個体識別・照合の対象とする物体の表面の凹凸パターンの画像を少なくとも１回撮像し、画像記憶部１０３に保存する（ステップＳ１３２）。次に、特徴量抽出部１０４は、画像記憶部１０３に保存された個体識別・照合の対象とする物体の表面の凹凸パターンの画像を読み出し、その画像から特徴量を抽出し、スコア算出部１０９へ出力する（ステップＳ１３３）。このとき、特徴量抽出部１０４からスコア算出部１０９へ出力される特徴量を、以下、個体識別・照合対象の特徴量と記す。
【００６６】
次に、スコア算出部１０９は、個体識別・照合対象の特徴量と、特徴量記憶部１０５に登録されている全ての特徴量ＰＦ１〜ＰＦｎとの間の相関を計算して、全ての特徴量ＰＦ１〜ＰＦｎに対する照合スコアを算出する（ステップＳ１３４）。次に、判定部１１５は、スコア算出部１０９が算出した照合スコアに基づき、個体識別・照合対象の特徴量が、特徴量記憶部１０５に記憶されている、どの特徴量と合致するかを判定する。例えば、判定部１１５は、個体識別・照合対象の特徴量と登録されている全特徴量との照合スコアをソートし、照合スコアが最大（相関が最大）となる特徴量を選択する（ステップＳ１３５）。そして、判定部１１５は、選択した特徴量に紐付いた付帯情報を特徴量記憶部１０５から読み出して、識別および照合対象の製品の生産物情報として出力する。
【００６７】
また、判定部１１５は、個体識別・照合対象の特徴量と特徴量記憶部１０５に記憶された全特徴量との照合スコアが、予め設定された閾値を超えるかどうかの判定を行ってもよい。そして、判定部１１５は、個体識別・照合対象の特徴量と特徴量記憶部１０５に記憶された全特徴量との照合スコアの何れも閾値を超えない場合、識別および照合対象の製品は、登録されていないと判断し、認証エラーを表す情報を出力する。このように動作する判定部１１５は、管理対象の真贋判定といった、個体認証目的で使用することができる。
【００６８】
続いて、情報提示部１１６は、判定部１１５から得た生産物情報や、認証エラー情報を受け、識別および照合対象の製品の個体識別結果である生産物情報や、個体認証情報を図示しない表示装置に表示し或いは外部の端末へ出力する（ステップＳ１３６）。
【００６９】
次に、撮像部１０１の好適な構成例について説明する。
【００７０】
＜撮像部１０１の例１＞
図１９は、撮像部１０１の構成の一例を示す側面図である。この例の撮像部１０１は、カメラ２０１と、カメラ２０１に装着されたカメラレンズ２０２と、ボックス型の同軸落射照明器２０３とを有する。
【００７１】
ボックス型の同軸落射照明器２０３は、ＬＥＤ等の光源２０４と、この光源２０４からの照明光をカメラレンズ２０２の光軸に沿って対象物２０５の面に照射するビームスプリッタ２０６を内蔵したボックス２０７とを含む。対象物２０５の面で反射した光は、ビームスプリッタ２０６を透過してカメラレンズ２０２に入射し、像を結ぶ。ビームスプリッタ２０６は、ハーフミラーであってもよい。
【００７２】
ボックス型の同軸落射照明器２０３を使用した図１９の撮像部１０１によると、図２０に示すように、対象物２０５の表面に形成された凹凸パターンのうち、カメラに正対する面を白（高輝度）として撮像することができる。そして、同軸落射照明器２０３から対象物２０５の面までの距離を調整することにより、カメラ正対方向の光の入射角度を調整することができる。即ち、図２１（ａ）に示すように、同軸落射照明器２０３から対象物２０５の面までの距離を長くすると、光が広がらないために照明光の平行度が向上し、図２０における白（高輝度）の角度を狭めることができる。他方、図２１（ｂ）に示すように、同軸落射照明器２０３から対象物２０５の面までの距離を短くすると、光が広がって照明光の平行度が低下し、図２０における白（高輝度）の角度を広げることができる。よって、同軸落射照明器２０３を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、同軸落射照明器２０３から対象物２０５の面までの距離を使用することができる。
【００７３】
また、同軸落射照明器２０３の照明の大きさを調整することにより、対応する対象物２０５の面の大きさとカメラ正対方向の入射角度を調整することができる。よって、同軸落射照明器２０３を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、同軸落射照明器２０３から対象物２０５の面までの距離と照明の大きさとの組み合わせを使用することができる。
【００７４】
＜撮像部１０１の例２＞
図２２は、撮像部１０１の構成の他の例を示す側面図である。この例の撮像部１０１は、カメラ２０１と、カメラ２０１に装着されたカメラレンズ２０２と、鏡筒型の同軸落射照明器２１０とを有する。
【００７５】
鏡筒型の同軸落射照明器２１０は、ＬＥＤ等の光源２０４と、この光源２０４からの照明光をカメラレンズ２０２の光軸に沿って対象物２０５の面に照射するビームスプリッタ２０６を内蔵した鏡筒２１１とを含む。対象物２０５の面で反射した光は、ビームスプリッタ２０６を透過してカメラレンズ２０２に入射し、像を結ぶ。ビームスプリッタ２０６は、ハーフミラーであってもよい。
【００７６】
鏡筒型の同軸落射照明器２１０によると、図２０に示すように、対象物２０５の表面に形成された凹凸パターンのうち、カメラに正対する面を白（高輝度）として撮像することができる。そして、同軸落射照明器２１０から対象物２０５の面までの距離を調整することにより、カメラ正対方向の光の入射角度を調整することができる。よって、同軸落射照明器２１０を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、同軸落射照明器２１０から対象物２０５の面までの距離を使用することができる。
【００７７】
また、同軸落射照明器２１０の照明の大きさを調整することにより、対応する対象物２０５の面の大きさとカメラ正対方向の入射角度を調整することができる。よって、同軸落射照明器２１０を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、同軸落射照明器２１０から対象物２０５の面までの距離と照明の大きさとの組み合わせを使用することができる。
【００７８】
＜撮像部１０１の例３＞
図２３は、撮像部１０１の構成の他の例を示す側面図である。この例の撮像部１０１は、カメラ２０１と、カメラ２０１に装着されたカメラレンズ２０２と、リング照明器２２１とを有する。
【００７９】
リング照明器２２１は、文字通りリング状の照明器である。リング照明器２２１から出射し、対象物２０５の面で反射した光は、リング照明器２２１の中央部の空洞を通過してカメラレンズ２０２に入射し、像を結ぶ。
【００８０】
リング照明器２２１は、対象物２０５の面までの距離を長くとると、同軸落射に近い照明が可能である。その結果、図２０に示すように、対象物２０５の表面に形成された凹凸パターンのうち、カメラに正対する面を白（高輝度）として撮像することができる。他方、リング照明器２２１は、対象物２０５の面までの距離を短くとると、同軸落射と濃淡が逆の画像がとれる。即ち、図２４に示すように、対象物２０５の表面に形成された凹凸パターンのうち、カメラに正対する面を黒（低輝度）として撮像することができる。このようにリング照明器２２１から対象物２０５の面までの距離を調整することにより、カメラ正対方向の光の入射角度を調整することができる。よって、リング照明器２２１を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、リング照明器２２１から対象物２０５の面までの距離を使用することができる。
【００８１】
また、リング照明器２２１の照明の大きさを調整することにより、対応する対象物２０５の面の大きさとカメラ正対方向の入射角度を調整することができる。よって、リング照明器２２１を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、リング照明器２２１から対象物２０５の面までの距離と照明の大きさとの組み合わせを使用することができる。
【００８２】
＜撮像部１０１の例４＞
図２５は、撮像部１０１の構成の他の例を示す側面図である。この例の撮像部１０１は、カメラ２０１と、カメラ２０１に装着されたカメラレンズ２０２と、ドーム照明器２３１とを有する。
【００８３】
ドーム照明器２３１は、文字通りドーム状の照明器である。ドーム照明器２３１から出射し、対象物２０５の面で反射した光は、ドーム照明器２３１の中央部の空洞を通過してカメラレンズ２０２に入射し、像を結ぶ。
【００８４】
ドーム照明器２３１によると、図２４に示すように、対象物２０５の表面に形成された凹凸パターンのうち、カメラに正対する面を黒（低輝度）として撮像することができる。そして、ドーム照明器２３１から対象物２０５の面までの距離を調整することにより、カメラ正対方向の光の入射角度を調整することができる。よって、ドーム照明器２３１を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、ドーム照明器２３１から対象物２０５の面までの距離を使用することができる。
【００８５】
また、ドーム照明器２３１の照明の大きさを調整することにより、対応する対象物２０５の面の大きさとカメラ正対方向の入射角度を調整することができる。よって、ドーム照明器２３１を使用する撮像部１０１では、特定の撮像パラメータＡとして、ドーム照明器２３１から対象物２０５の面までの距離と照明の大きさとの組み合わせを使用することができる。
【００８６】
このように本実施形態によれば、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件を決定することができる。その理由は、複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータＡの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータＢの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する撮像部１０１と、上記複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する特徴量抽出部１０４と、ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する特徴量ペア生成部１０６と、複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成する分布生成部１１０と、第１の分布と第２の分布との分離度に基づいて、撮像パラメータＡの上記候補値の採用可否を決定する撮像パラメータ決定部１１３とを備えているためである。
【００８７】
また、本実施形態によれば、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件を使用して、照合対象物の識別・照合を行うため、特許文献２に記載されるように識別・照合時に撮像条件を変更して照合対象物の画像を撮像し直す必要がない。そのため、個体識別および個体照合を効率良く実施することができる。
【００８８】
＜本実施形態の変形例＞
ところで、上記の説明では、第１の特徴量ペアを構成する２つの特徴量は、物理的に同じ対象物について撮像した複数の画像から抽出した特徴量であった。また、上記の説明では、第２の特徴量ペアを構成する２つの特徴量は、物理的に互いに異なる対象物について撮像した複数の画像から抽出した特徴量であった。これに対して、本実施形態の変形例として、第１の特徴量ペアを構成する２つの特徴量を、同じ生産ラインまたは製造金型で製造された物理的に同一または異なる対象物について撮像した複数の画像から抽出した特徴量とし、第２の特徴量ペアを構成する２つの特徴量を、互いに異なる生産ラインまたは製造金型で製造された物理的に互いに異なる対象物について撮像した複数の画像から抽出した特徴量とするようにしてもよい。
【００８９】
ここで、製造金型とは、鋳造もしくは圧造、あるいは切断等によって製品を製造するために使用する金型や切断機器を意味する。また、生産ラインとは、１以上の製造金型を使用して流れ作業で製品を製造する工程を意味する。
【００９０】
例えば、製造金型Ｘ１を使用して鋳造もしくは圧造によって製品を大量生産し、これと並行して、製造金型Ｘ１と同一の金型である製造金型Ｘ２を使用して鋳造もしくは圧造によって製品を大量生産するものとする。このとき、製造金型Ｘ１によって製造された製品には、製造金型Ｘ１に固有のパターンが表面全体に転写されている。また、製造金型Ｘ２によって製造された製品には、製造金型Ｘ２に固有のパターンが表面全体に転写されている。
【００９１】
また例えば、切断機器Ｙ１を使用して素材を切断することによって製品を大量生産し、これと並行して切断機器Ｙ１と同一の切断機器である切断機器Ｙ２を使用して素材を切断することによって製品を大量生産するものとする。このとき、切断機器Ｙ１によって製造された製品には、切断機器Ｙ１が有する切断に用いる刃の断面に固有の表面粗さの微細凹凸が切断面に現れる。また、切断機器Ｙ２によって製造された製品には、切断機器Ｙ２が有する切断に用いる刃の断面に固有の表面粗さの微細凹凸が切断面に現れる。ここで挙げた同一加工方法や機器はあくまで一例であり、その他の同一製造工程や加工機器も同様に扱うことができる。
【００９２】
この変形例によれば、対象物を製造した生産ラインまたは製造金型の識別に有用な撮像条件を決定することができる。また、決定した撮像条件の下で対象物を撮像して得た画像から抽出される特徴量は、その対象物を製造した生産ラインまたは製造金型に固有のものとなる。従って、そのような特徴量を識別および照合に使用することにより、製品がどの生産ラインまたは製造金型で製造されたものであるかを識別、照合することが可能になる。
【００９３】
［第２の実施形態］
図２６を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る個体識別装置３００は、ベルトコンベア３０５の上面で送りピッチ毎に物体３１０の表面に形成された凹凸パターン３１１の画像を取得する。物体３１０は、例えば、金属旋盤加工を行う製造ラインで製造された金属部品等であり、物体３１０の頭部表面に物体固有の微細な凹凸パターン３１１が形成されている。ベルトコンベア３０５は、搬送路とも呼ばれる。
【００９４】
個体識別装置３００は、撮像器３０２と高さ調節器３０３と制御器３０４とベルトコンベア駆動器３０６と光スイッチ３０８とを備えている。撮像器３０２は、ベルトコンベア３０５の上方に配置されている。撮像器３０２の高さ、即ち撮像器３０２からその直下のベルトコンベア３０５上の物体３１０までの距離は、高さ調節器３０３により調整可能である。
【００９５】
ベルトコンベア駆動器３０６は、ベルトコンベア３０５をピッチ送りするステッピングモータなどで構成されている。光スイッチ２０８は、撮像器３０２直下のベルトコンベア２０５上に物体３１０が存在するか否かを検出するセンサである。
【００９６】
撮像器３０２は、撮像器３０２直下に位置決めされたベルトコンベア３０５上の物体３１０の表面の凹凸パターン３１１の画像を取得するユニットである。撮像器３０２は、例えば、図１９に示したようなカメラ２０１とカメラレンズ２０２とボックス型の同軸落射照明器２０３とで構成することができる。或いは、撮像器３０２は、図２２に示したようなカメラ２０１とカメラレンズ２０２と鏡筒型の同軸落射照明器２１０とで構成することができる。或いは、撮像器３０２は、図２３に示したようなカメラ２０１とカメラレンズ２０２とリング照明器２２１とで構成することができる。或いは、撮像器３０２は、図２５に示したようなカメラ２０１とレンズ２０２とドーム照明器２３１とで構成することができる。
【００９７】
制御器３０４は、個体識別装置３００全体の制御を司るユニットである。制御器３０４は、撮像器３０２、高さ調節器３０３、ベルトコンベア駆動器３０６、および光スイッチ３０８に有線または無線により接続され、それらに対してコマンドを送信することによりそれらの動作を制御し、或いはそれらから信号を受信する。制御器３０４は、第１の実施形態における図１の撮像条件制御部１０２、画像記憶部１０３、特徴量抽出部１０４、特徴量記憶部１０５、スコア算出部１０９、判定部１１５、情報提示部１１６、および撮像パラメータ記憶部１１４の各機能を有している。
【００９８】
次に、本実施形態に係る個体識別装置３００の動作を、図面を用いて説明する。個体識別装置３００の動作は、以下の二つに大別される。
（ｂ）個体登録の動作
（ｃ）個体識別および個体照合の動作
【００９９】
［個体登録の動作］
先ず、管理対象の物体個々を登録する個体登録の動作について説明する。個体登録の動作が行われる場合、ベルトコンベア３０５上には、個体登録の対象となる物体３１０が所定の間隔で載せられる。
【０１００】
図２７は、個体登録の動作のフローチャートである。先ず、制御器３０４は、内蔵の記憶部に記憶されている撮像パラメータＡの値で定まる撮像条件を撮像器３０２に設定する（ステップＳ２０１）。ここで、撮像パラメータＡの値は、第１の実施形態における事前処理の動作と同様の動作によって事前に決定され、制御器３０４の記憶部に記憶されている。即ち、記憶されている撮像パラメータＡの値は、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な値である。
【０１０１】
例えば、撮像器３０２が図１９に示したようなボックス型の同軸落射照明器２０３を使用する撮像器である場合、制御器３０４は、同軸落射照明器２０３から対象物３１０の面までの距離が撮像パラメータＡの値に一致するように、高さ調節器３０３によって撮像器３０２の高さを調節する。
【０１０２】
次に、制御器３０４は、ベルトコンベア駆動器３０６に対して指令を出すことによりベルトコンベア３０５を１ピッチだけ駆動する（ステップＳ２０２）。次に、制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされたか否かを、光スイッチ３０８から受信した信号に基づいて検出する（ステップＳ２０３）。制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされていなければ、ステップＳ２０２に戻り、上記と同様の動作を繰り返す。
【０１０３】
他方、制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされていれば、撮像器３０２に指令を出して、物体３１０の表面の凹凸パターンの画像を取得する（ステップＳ２０４）。次に、制御器３０４は、取得した凹凸パターンの画像から個体識別のための特徴量を抽出する（ステップＳ２０５）。次に、制御器３０４は、抽出した特徴量を物体３１０の付帯情報に関連付けて、内蔵の記憶部に登録する（ステップＳ２０６）。そして、制御器３０４は、ステップＳ２０２に戻り、上記と同様の動作を繰り返す。
【０１０４】
［個体識別および個体照合の動作］
次に、管理対象の物体個々を識別および照合する動作について説明する。個体識別および個体照合の動作が行われる場合、ベルトコンベア３０５上には、個体識別および個体照合の対象となる物体３１０が所定の間隔で載せられる。
【０１０５】
図２８は、個体識別および個体照合の動作のフローチャートである。先ず、制御器３０４は、内蔵の記憶部に記憶されている撮像パラメータＡの値で定まる撮像条件を撮像器３０２に設定する（ステップＳ２１１）。次に、制御器３０４は、ベルトコンベア駆動器３０６に対して指令を出すことによりベルトコンベア３０５を１ピッチだけ駆動する（ステップＳ２１２）。次に、制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされたか否かを、光スイッチ３０８から受信した信号に基づいて検出する（ステップＳ２１３）。次に、制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされていなければ、ステップＳ２１２に戻り、上記と同様の動作を繰り返す。他方、制御器３０４は、撮像器３０２の直下に物体３１０が位置決めされていれば、撮像器３０２に指令を出して、物体３１０の表面の凹凸パターンの画像を取得する（ステップＳ２１４）。次に、制御器３０４は、取得した凹凸パターンの画像から個体識別のための特徴量を抽出する（ステップＳ２１５）。以上の各ステップＳ２１１〜Ｓ２１５の動作は、個体登録の動作の各ステップＳ２０１〜Ｓ２０５と同じである。
【０１０６】
次に、制御器３０４は、ステップＳ２１５で抽出した個体識別・照合対象の特徴量と、内蔵の記憶部に登録されている全ての特徴量との間の相関を計算して、全ての登録特徴量に対する照合スコアを算出する（ステップＳ２１６）。次に、制御器３０４は、個体識別・照合対象の特徴量と登録されている全特徴量との照合スコアをソートし、照合スコアが最大（相関が最大）となる特徴量を選択する（ステップＳ２１７）。次に、制御器３０４は、選択した特徴量に紐付いた付帯情報を内蔵の記憶部から読み出して、識別および照合対象の製品の生産物情報として出力する（ステップＳ２１８）。
【０１０７】
また、制御器３０４は、個体識別・照合対象の特徴量と全登録特徴量との照合スコアが、予め設定された閾値を超えるかどうかの判定を行ってもよい。そして、制御器３０４は、個体識別・照合対象の特徴量と全登録特徴量との照合スコアの何れも閾値を超えない場合、識別および照合対象の製品は、登録されていないと判断し、認証エラーを表す情報を出力する。このように動作する制御器３０４は、管理対象の真贋判定といった、個体認証目的で使用することができる。
【０１０８】
［第３の実施の形態］
図２９を参照すると、本発明の第３の実施形態に係る個体識別装置４００は、撮像部４０１と、抽出部４０２と、特徴量ペア生成部４０３と、撮像パラメータ調整部４０４とを含んでいる。
【０１０９】
撮像部４０１は、複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する機能を有する。撮像部４０１は、例えば図１の撮像部１０１および撮像条件制御部１０２と同様に構成することができるが、それに限定されない。抽出部４０２は、撮像部４０１によって取得された複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する機能を有する。抽出部４０２は、例えば図１の特徴量抽出部１０４と同様に構成することができるが、それに限定されない。特徴量ペア生成部４０３は、ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する機能を有する。特徴量ペア生成部４０３は、例えば図１の特徴量ペア生成部１０６と同様に構成することができるが、それに限定されない。撮像パラメータ調整部４０４は、複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、第１の分布と第２の分布との分離度に基づいて、上記候補値の採用可否を決定する機能を有する。撮像パラメータ調整部４０４は、例えば図１の撮像パラメータ決定部１１３と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【０１１０】
図３０は、本実施形態に係る個体識別装置４００の動作を示すフローチャートである。以下、図３０を参照して本実施形態に係る個体識別装置４００の動作を説明する。
【０１１１】
先ず、撮像部４０１は、複数種類の撮像パラメータのうちの特定の撮像パラメータの値を或る候補値とし、残りの撮像パラメータの値を変えてＮ（Ｎ≧３）種類の対象物のそれぞれを複数回撮像して得られた複数の画像を取得する（ステップＳ４０１）。次に抽出部４０２は、撮像部４０１によって取得された複数の画像のそれぞれから特徴量を抽出する（ステップＳ４０２）。次に特徴量ペア生成部４０３は、ペアを構成する２つの特徴量が同一の種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物のそれぞれについて第１の特徴量ペアとして生成し、ペアを構成する２つの特徴量が互いに異なる種類の対象物の複数の画像から抽出された特徴量ペアを、Ｎ種類の対象物の全ての組み合わせについて第２の特徴量ペアとして生成する（ステップＳ４０３）。次に撮像パラメータ調整部４０４は、複数の第１の特徴量ペアの照合スコアの分布である第１の分布を生成し、第２の特徴量ペアの照合スコアの分布である第２の分布を生成し、第１の分布と第２の分布との分離度に基づいて、上記候補値の採用可否を決定する（ステップＳ４０４）。
【０１１２】
このように本実施形態によれば、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件を決定することができる。その理由は、上述のように機能する撮像部４０１、抽出部４０２、特徴量ペア生成部４０３、および撮像パラメータ調整部４０４を備えているためである。
【０１１３】
［第４の実施の形態］
図３１を参照すると、本発明の第４の実施形態に係る個体登録装置５００は、撮像パラメータ記憶部５０１と、撮像条件制御部５０２と、撮像部５０３と、抽出部５０４とを含んでいる。
【０１１４】
撮像パラメータ記憶部５０１は、撮像パラメータの値を記憶する機能を有する。撮像パラメータ記憶部５０１は、例えば図１の個体識別装置によって採用すると決定された撮像パラメータＡの値を記憶している。即ち、記憶されている撮像パラメータＡの値は、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な値である。撮像条件制御部５０２は、撮像パラメータ記憶部５０１に記憶された撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する機能を有する。撮像条件制御部５０２は、例えば図１の撮像条件制御部１０２と同様に構成することができるが、それに限定されない。撮像部５０３は、上記設定された撮像条件の下で、図示しない対象物の表面の凹凸パターンの画像を取得する機能を有する。撮像部５０３は、例えば図１の撮像部１０１と同様に構成することができるが、それに限定されない。抽出部５０４は、撮像部５０３によって取得された画像から特徴量を抽出し、図示しない記憶部に登録する機能を有する。抽出部５０４は、例えば図１の特徴量抽出部１０４と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【０１１５】
図３２は、本実施形態に係る個体登録装置５００の動作を示すフローチャートである。以下、図３２を参照して本実施形態に係る個体登録装置５００の動作を説明する。
【０１１６】
先ず、撮像条件制御部５０２は、撮像パラメータ記憶部５０１に記憶された撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する（ステップＳ５０１）。次に、撮像部５０３は、設定された撮像条件の下で、対象物の表面の凹凸パターンの画像を取得する（ステップＳ５０２）。次に、抽出部５０４は、撮像部５０３によって取得された画像から特徴量を抽出し、図示しない記憶部に登録する（ステップＳ５０３）。
【０１１７】
このように本実施形態によれば、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件の下で対象物の画像を取得し、その画像から特徴量を抽出して、記憶部に登録することができる。
【０１１８】
［第５の実施形態］
図３３を参照すると、本発明の第５の実施形態に係る個体照合装置６００は、撮像パラメータ記憶部６０１と、撮像条件制御部６０２と、撮像部６０３と、抽出部６０４と、照合部６０５とを含んでいる。
【０１１９】
撮像パラメータ記憶部６０１は、撮像パラメータの値を記憶する機能を有する。撮像パラメータ記憶部６０１は、例えば図１の個体識別装置によって採用すると決定された撮像パラメータＡの値を記憶している。即ち、記憶されている撮像パラメータＡの値は、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な値である。撮像条件制御部６０２は、撮像パラメータ記憶部６０１に記憶された撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する機能を有する。撮像条件制御部６０２は、例えば図１の撮像条件制御部１０２と同様に構成することができるが、それに限定されない。撮像部６０３は、上記設定された撮像条件の下で、図示しない対象物の表面の凹凸パターンの画像を取得する機能を有する。撮像部６０３は、例えば図１の撮像部１０１と同様に構成することができるが、それに限定されない。抽出部６０４は、撮像部６０３によって取得された画像から特徴量を抽出する機能を有する。抽出部６０４は、例えば図１の特徴量抽出部１０４と同様に構成することができるが、それに限定されない。照合部６０５は、抽出部６０４によって抽出された特徴量と図示しない記憶部に記憶された登録特徴量とを照合する機能を有する。照合部６０５は、例えば図１のスコア算出部１０９および判定部１１５と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【０１２０】
図３４は、本実施形態に係る個体照合装置６００の動作を示すフローチャートである。以下、図３４を参照して本実施形態に係る個体照合装置６００の動作を説明する。
【０１２１】
先ず、撮像条件制御部６０２は、撮像パラメータ記憶部６０１に記憶された撮像パラメータの値で定まる撮像条件を設定する（ステップＳ６０１）。次に、撮像部６０３は、設定された撮像条件の下で、対象物の表面の凹凸パターンの画像を取得する（ステップＳ６０２）。次に、抽出部６０４は、撮像部６０３によって取得された画像から特徴量を抽出する（ステップＳ６０３）。次に、照合部６０５は、抽出部６０４によって抽出された特徴量と図示しない記憶部に記憶された登録特徴量とを照合し、結果を出力する（ステップＳ６０４）。
【０１２２】
このように本実施形態によれば、互いに類似する３種類以上の対象物間の識別に有用な撮像条件の下で対象物の画像を取得し、その画像から特徴量を抽出して、記憶部に登録されている特徴量と照合することができる。
【０１２３】
以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本発明は、製品表面の微細凹凸や紋様、素材表面のランダムパターン等の、同一製造過程で生じる自然発生的な微細なパターンの差異を、カメラ等の撮像装置を用いて画像として取得し、その微細なパターンを認識することで、製品個々の個体識別や管理を行う分野に利用できる。例えば、工場等における製造ラインでのトレーサビリティや、ブランド物のファスナ等によるトレーサビリティの管理に利用できる。
【符号の説明】
【０１２５】
１００…個体識別装置
１０１…撮像部
１０２…撮像条件制御部
１０３…画像記憶部
１０４…特徴量抽出部
１０５…特徴量記憶部
１０６…特徴量ペア生成部
１０７…第１の特徴量ペア記憶部
１０８…第２の特徴量ペア記憶部
１０９…スコア算出部
１１０…分布生成部
１１１…分布記憶部
１１３…撮像パラメータ決定部
１１４…撮像パラメータ記憶部
１１５…判定部
１１６…情報提示部
１５０…情報処理装置
１５１…撮影部
１５２…操作入力部
１５３…画面表示部
１５４…通信インタフェース部
１５５…記憶部
１５６…演算処理部
１５７…プログラム
２０１…カメラ
２０２…カメラレンズ
２０３…同軸落射照明器
２０４…光源
２０５…対象物
２０６…ビームスプリッタ
２０７…ボックス
２１０…同軸落射照明器
２２１…リング照明器
２３１…ドーム照明器
３００…個体識別装置
３０２…撮像器
３０３…高さ調節器
３０４…制御器
３０５…ベルトコンベア
３０６…ベルトコンベア駆動器
３０８…光スイッチ
３１０…物体
３１１…凹凸パターン
４００…個体識別装置
４０１…撮像部
４０２…抽出部
４０３…特徴量ペア生成部
４０４…撮像パラメータ調整部
５００…個体登録装置
５０１…撮像パラメータ記憶部
５０２…撮像条件制御部
５０３…撮像部
５０４…抽出部
６００…個体照合装置
６０１…撮像パラメータ記憶部
６０２…撮像条件制御部
６０３…撮像部
６０４…抽出部
６０５…照合部
【図１】
0006741205.tif 000002
【図２】
0006741205.tif 000003
【図３】
0006741205.tif 000004
【図４】
0006741205.tif 000005
【図５】
0006741205.tif 000006
【図６】
0006741205.tif 000007
【図７】
0006741205.tif 000008
【図８】
0006741205.tif 000009
【図９】
0006741205.tif 000010
【図１０】
0006741205.tif 000011
【図１１】
0006741205.tif 000012
【図１２】
0006741205.tif 000013
【図１３】
0006741205.tif 000014
【図１４】
0006741205.tif 000015
【図１５】
0006741205.tif 000016
【図１６】
0006741205.tif 000017
【図１７】
0006741205.tif 000018
【図１８】
0006741205.tif 000019
【図１９】
0006741205.tif 000020
【図２０】
0006741205.tif 000021
【図２１】
0006741205.tif 000022
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
0006741205.tif 000029
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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