(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめラベルの画像を記憶し、容器に付されたラベルが、前記あらかじめ記憶されている画像のラベルと一致しているかを判定するラベル一致判定装置において、
ラベルが付されている容器表面を撮像する入力装置（１）と、
前記入力装置（１）が撮像した前記容器表面の画像が入力されると、
前記容器表面の画像の各ラインにおける隣接画素の濃度差が一定値以内であれば１隣接画素に付き１ずつカウントし、
前記カウントを各ラインごとに記憶し、
前記各ラインごとに記憶された前記カウントの合計値と、前記容器表面の画像のラインを構成する画素数とを、前記容器表面の画像の最端ラインから前記容器表面の画像の中心方向へ１ラインごとに比較し、
前記合計値と、前記画素数との差が一定値以上になったラインより１つ前記最端ライン寄りのラインまでを削除したライン削除済み画像を生成し、
前記ライン削除済み画像と、外部記憶装置（５）にあらかじめ記憶されたラベルの画像とを同一縮小率で縮小し、
縮小した容器表面の画像中におけるラベル部分と、縮小したラベルの画像との一致度が一定以上の座標候補である一致座標候補を算出し、
縮小前の容器表面の画像における前記一致座標候補に対応する候補座標を算出し、
前記縮小前の容器表面の画像中の前記候補座標における前記ラベルの画像との相関係数を算出する統括制御部（６）と、
を備えることを特徴とするラベル一致判定装置。
【請求項２】
前記統括制御部（６）が、
前記縮小した容器表面の画像中における、前記縮小したラベルの画像との濃度差分を算出し、
前記濃度差分が小さい座標を前記一致座標候補として算出することを特徴とする請求項１記載のラベル一致判定装置。
【請求項３】
前記統括制御部（６）が、
前記縮小した容器表面の画像中における濃度分布と、前記縮小したラベルの画像の濃度分布とを算出し、
前記濃度分布の差が小さい座標を前記一致座標候補として算出することを特徴とする請求項１記載のラベル一致判定装置。
【請求項４】
前記統括制御部（６）が、
前記縮小した容器表面の画像中における二次元濃度変化量と、前記縮小したラベルの画像の二次元濃度変化量とを算出し、
前記二次元濃度変化量の差が小さい座標を前記一致座標候補として算出することを特徴とする請求項１記載のラベル一致判定装置。
【請求項５】
前記統括制御部（６）が、
前記縮小した容器表面の画像と、前記縮小したラベルの画像とを二値化し、
各々の画像について二次元濃度変化量を算出し、
前記二次元濃度変化量の差が小さい座標を前記一致座標候補として算出することを特徴とする請求項４記載のラベル一致判定装置。
【請求項６】
前記統括制御部（６）が、
縮小した容器表面の画像中における、縮小したラベルの画像との一致座標候補を、前記縮小した容器表面の画像中を前記縮小したラベルの画像をずらすことによって算出する際、
ずらしたときの差分のみを用いて前記一致座標候補を算出することを特徴とする請求項１記載のラベル一致判定装置。
【請求項７】
前記統括制御部（６）が、
縮小した容器表面の画像中における、縮小したラベルの画像との一致座標候補を算出するに際して、
前記一致座標候補が一定数以上になるように、前記縮小した容器表面の画像中における、前記縮小したラベルの画像との一致度の差異を変更することを特徴とする請求項１記載のラベル一致判定装置。
【請求項８】
あらかじめラベルの画像を記憶し、容器に付されたラベルが、前記あらかじめ記憶されている画像のラベルと一致しているかを判定するラベル一致判定方法において、
入力装置（１）が、ラベルが付されている容器表面を撮像し、
統括制御部（６）が、
前記入力装置（１）が撮像した前記容器表面の画像が入力されると、
前記容器表面の画像の各ラインにおける隣接画素の濃度差が一定値以内であれば１隣接画素に付き１ずつカウントし、
前記カウントを各ラインごとに記憶し、
前記各ラインごとに記憶された前記カウントの合計値と、前記容器表面の画像のラインを構成する画素数とを、前記容器表面の画像の最端ラインから前記容器表面の画像の中心方向へ１ラインごとに比較し、
前記合計値と、前記画素数との差が一定値以上になったラインより１つ前記最端ライン寄りのラインまでを削除したライン削除済み画像を生成し、
前記ライン削除済み画像と、外部記憶装置（５）にあらかじめ記憶されたラベルの画像とを同一縮小率で縮小し、
縮小した容器表面の画像中におけるラベル部分と、縮小したラベルの画像との一致度が一定以上の座標候補である一致座標候補を算出し、
縮小前の容器表面の画像における前記一致座標候補に対応する候補座標を算出し、
前記縮小前の容器表面の画像中の前記候補座標における前記ラベルの画像との相関係数を算出することを特徴とするラベル一致判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流通業界の在庫管理や製造業の品質管理に利用できる発明に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象画像データを粗くして相関係数を算出し、さらに、候補の場所を細かく相関係数の計算を行っていた。
【特許文献１】特開平６−１６００４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
照合完了までの処理時間を従来技術より早くすること。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以下に記す４つの手段で照合処理を実施した。
（１）画像入力→メモリに展開→不要部分の削除→粗い濃度差分のマッチング→相関係数を算出し照合する。
（２）画像入力→メモリに展開→不要部分の削除→粗い濃度比較によるマッチング→相関係数を算出し照合する。
（３）画像入力→メモリに展開→不要部分の削除→粗い２次元変化量の比較によるマッチング→相関係数を算出し照合する。
（４）画像入力→メモリに展開→不要部分の削除→２値化による粗い２次元変化量の比較によるマッチング→相関係数を算出し照合する。
【発明の効果】
【０００５】
容器表面の印刷物又は貼付ラベルをスキャンして得た入力画像を予め登録してあるマスタ画像と照合し、照合完了までの処理時間を従来技術よりも早くすると共に照合の誤認率を低くさせて、流通業界の在庫管理や製造業の品質管理に役立てることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明の実施例を図面を参照しながら説明する。  図１は、本発明の照合装置の構成を示すブロック図である。
【０００７】
統括制御部３を中心とし、画像データを展開しておくメモリ５、予め登録した画像データ（マスタ画像）を格納しておく外部記憶装置６、結果や情報を表示するＣＲＴ４、容器７から画像データ８（入力画像）を取り込むための入力装置１、および画像入力部２から構成される。
【実施例１】
【０００８】
（１）容器７を回転させながら、入力装置１で容器表面をスキャンし、濃淡画像データ（２５６階調）の画像入力部２に取り込む。統括制御部３は、画像入力部２から画像データを読み込みメモリ５に展開する。
（２）メモリ５に展開した入力画像は、図１−１に示すように照合対象外９の部分を含んでいるので、この部分を除去する。照合対象外部分の除去は、図１−１に示す入力画像の１ラインの全画素の濃度値が任意の範囲に収まっている時に、そのラインを不要と判定することでおこなう。また、照合対象部分のラインの濃度は複数個の画素が任意の範囲に収まらないので不要と判定しない。不要と判定したラインを除去することにより、ラベル部分８だけが残った入力画像となる。
【０００９】
請求項１に記載の「照合対象外の部分を除去する方法」を、図１−２に示す「入力画像の例」と、図１−３に示す「照合対象外部分の除去処理フローチャート」を用いて説明する。
【００１０】
図１−２において、入力画像は横方向４０画素（４０列）、縦方向２３画素（２３ライン）によって構成されている。また〔ライン毎の集計結果を格納する集計配列〕は、各ライン毎に濃度値の比較をおこなった結果（カウント値）を格納する集計配列である。
【００１１】
次に、照合対象部分（図１−２に示す９）の除去処理方法を、図１−３に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ライン毎の集計結果を格納する集計配列を０でクリアする。（ステップＳ１）
ラインを示すインデックスｐに１をセットする。（ステップＳ２）
列を示すインデックスｑに１をセットする。（ステップＳ３）
ｐラインのｑ画素目の濃度値とｐラインのｑ＋１画素目の濃度値の差の絶対値が５以下か判定する。（ステップＳ４）差の絶対値５は任意である。
（ステップＳ４）の判定結果がＹｅｓのときは（ステップＳ５）に進み、集計配列のｐラインのカウント値を＋１し、（ステップＳ６）へ進む。
（ステップＳ４）の判定結果がＮｏのときは（ステップＳ６）へ進む。
（ステップＳ６）で列を示すｑを＋１し、ｑが横方向の画素数−１以下であれば（ステップＳ４）へ戻る。ｑが横方向の画素数−１より大であれば（ステップＳ８）へ進む。（ステップＳ７）
（ステップＳ８）でラインを示すｐを＋１し、ｐが縦方向の画素数以下であれば（ステップＳ４）へ戻る。ｐが縦方向の画素数より大であれば（ステップＳ１０）へ進む。（ステップＳ９）
ラインを示すインデックスｐに１をセットする。（ステップＳ１０）
集計配列のｐラインのカウント値が、横方向の画素数の９８％以上か判定する。（ステップＳ１１）  なお、この９８％は任意である。
判定がＹｅｓのときは（ステップＳ１２）へ進む。Ｎｏのときは（ステップＳ１３）へ進み、入力画像の１ラインめからｐ−１ラインめを除去し、（ステップＳ１５）へ進む。（ステップＳ１４）
（ステップＳ１２）でｐを＋１し、ｐが縦方向の画素数の１／２より小であれば（ステップＳ１１）へ戻る。ｐが縦方向の画素数の１／２以上であれば（ステップＳ１５）へ進む。
ラインを示すインデックスｐに最下段のライン番号をセットする。（ステップＳ１５）
集計配列のｐラインのカウント値が、横方向の画素数の９８％以上か判定する。（ステップＳ１６）  なお、この９８％は任意である。
判定がＹｅｓのときは（ステップＳ１７）へ進む。Ｎｏのときは（ステップＳ１８）へ進み、入力画像の最下段のラインからｐ＋１ラインめを除去し、終了する。
（ステップＳ１７）でｐを−１し、ｐが縦方向の画素数の１／２より大であれば（ステップＳ１６）へ戻る。ｐが縦方向の画素数の１／２以下であれば終了する。（ステップＳ１９）
【００１２】
（３）次に、請求項２に記載の「濃度差分の比較による照合方法」を、図１−４と図１−５を用いて説明する。
図１−４は「画像データを８画素跳びに抽出した画素からなる縮小画像」である。この実施例では、８画素跳びに抽出したが、画素跳びの数は任意である。図１−４の斜め稿の画素部分が８画素跳びで抽出した場所である。
【００１３】
図１−５は、マスタ画像を上述の方法で縮小した〔縮小マスタ画像Ｓ〕および入力画像を縮小した〔縮小入力画像Ｄ〕である。
【００１４】
濃度差分の算出は次のようにおこなう。
縮小マスタ画像Ｓ（サイズ縦ｍ、横ｎ画素）と、縮小入力画像Ｄ（サイズ縦Ｍ、横Ｎ画素）の濃度差分をｄｉｆとする。
【数１】
0004231476.tif 000002
（縮小入力画像Ｄ（ｋ，ｌ）：ｋ＝０，１，２，・・・Ｎ−ｎ、ｌ＝０，１，２，・・・・Ｍ−ｎ）
濃度差分の比較による照合方法は、まず、縮小入力画像Ｄの原点（０,０）から順次、座標をずらしながら縮小マスタ画像Ｓとの濃度差分を算出していき、濃度差分の変化のピークとなる座標(濃度差分の変化が小→大となる座標)を保存する。座標が（Ｎ−ｎ,Ｍ−ｎ）まで進んだら、濃度差分の算出は終了する。
（４）次に保存した座標を一つ取り出し、元の入力画像の座標に変換し、その座標を中心にした縦１６画素、横１６画素の範囲で、マスタ画像と入力画像の相関係数を算出する。なお、この１６画素四方の範囲は任意である。相関係数が最大値となった座標と相関係数を、最も一致した候補として保存する。保存してある残りの座標についても同様の処理を行い、最も一致した候補として保存していく。
（５）次に、最も一致した候補の中から、最大の相関係数を求め、その相関係数の座標をマスタ画像と入力画像の一致した位置とする。
【実施例２】
【００１５】
（１）画像入力部２から画像データを読み込みメモリ５に展開する。（実施例１と同じ）
（２）メモリ５に展開した入力画像は、照合対象外９の部分を含んでいるので、この部分を除去する。（実施例１と同じ）
（３）次に、請求項３に記載の「濃度分布の比較による照合方法」を、図２−１を用いて説明する。
この実施例では、８画素跳びに画像を抽出したが、画素跳びの数は任意である。(実施例１と同じ)
【００１６】
（４）図２−１は、マスタ画像を上述の方法で縮小した〔縮小マスタ画像Ｓ〕および入力画像を縮小した〔縮小入力画像Ｄ〕と、それぞれの濃度分布である。
縮小入力画像Ｄの濃度分布の算出は次のように行う。
縮小マスタ画像Ｓ（サイズ縦ｍ、横ｎ画素）と縮小入力画像Ｄ（サイズ縦Ｍ、横Ｎ画素）とした場合、縮小入力画像Ｄの中で、縦ｍ画素、横ｎ画素のエリアの濃度分布を求める。
濃度分布の比較による照合方法は、まず縮小入力画像Ｄの原点(0,0)から順次、座標をずらしながら濃度分布を求め、縮小マスタ画像Ｓの濃度分布との差を算出していく。各濃度分布の差が任意に設定した許容範囲(請求項５参照)より小さい値が出現したら、その座標を保存する。座標が（Ｎ−ｎ,Ｍ−ｎ）まで進んだら、濃度分布の比較は終了する。
【００１７】
（５）ここで、特徴量の算出を差分データと前回算出した特徴量から計算して処理時間を短縮する。
請求項４に記載の「差分データ群のみの計算により計算回数を減らす方法」を図２−２を用いて説明する。
前述の縮小入力画像Ｄで各点の特徴量(濃度分布)を求める時、次エリアの特徴量の算出は次のように行う。
前回の特徴量(濃度分布)をＨo、今回求める特徴量(濃度分布)をＨn、前回の特徴量(濃度分布)Ｈoの最前列部分の特徴量(濃度分布)をｈf、今回求める特徴量(濃度分布)Ｈnの最後列部分の特徴量(濃度分布)をｈbとすると次のように表せる。
Ｈn＝Ｈo−ｈf＋ｈb
図２−２に示したように、前述の縮小入力画像Ｄの一部から次のエリアの特徴量を算出する。
【００１８】
（６）次に照合結果の座標の数(候補数)が一定数以上になる許容範囲を選定する。
請求項５に記載の「候補数が一定数以上になる許容範囲の選定方法」を表１を用いて説明する。
マスタ画像と入力画像の照合処理で検出された座標の数(候補数)が一定数以上となる許容範囲の選定方法は任意の許容範囲での座標群をあらかじめ検出しておき、候補数が一定数以上となる許容範囲を選ぶ。
【表１】
0004231476.tif 000003
例として、表１に入力画像４種類Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとマスタ画像の照合を行った結果が示してある。例えば候補数が１０件以上存在する許容範囲は、表１から入力画像Ａの場合、６％、Ｂは１０％、Ｃは１１％、Ｄは１０％となる。この許容範囲内の座標群を保存する。
【００１９】
（７）次に保存した座標を一つ取り出し、元の入力画像の座標に変換し、その座標を中心にした縦１６画素、横１６画素の範囲で、マスタ画像と入力画像の相関係数を算出する。なお、この１６画素四方の範囲は任意である。相関係数が最大値となった座標と相関係数を、最も一致した候補として保存する。保存してある残りの座標についても同様の処理を行い、最も一致した候補として保存していく。(実施例１と同じ)
（８）次に、最も一致した候補の中から、最大の相関係数を求め、その相関係数の座標をマスタ画像と入力画像の一致した位置とする。(実施例１と同じ)
【実施例３】
【００２０】
（１）画像入力部２から画像データを読み込みメモリ５に展開する。（実施例１と同じ）
（２）メモリ５に展開した入力画像は、照合対象外９の部分を含んでいるので、この部分を除去する。（実施例１と同じ）
（３）次に、請求項６に記載の「２次元濃度変化量の比較による照合方法」を、図３−１、図３−２を用いて説明する。
この実施例では、８画素跳びに画像を抽出したが、画素跳びの数は任意である。(実施例１と同じ)
【００２１】
（４）図３−１は「多値画像の２次元濃度変化量の検出方法」である。
画像の２次元濃度変化量の検出方法は以下のように行う。
(a) 図３−１の平均濃度Ｘ、平均濃度の１／４を求める。この値が変化点の閾値αとなる。
(b) まず、横方向に隣り合った画素同士の濃度差を求め、この値が閾値αより大きい時にカウントアップして、１ライン内で閾値α以上となった変化点の数を求める。
(c) 同様にして、縦方向についても隣り合った画素同士の濃度差が閾値α以上となる個数を各縦ライン毎にカウントしていく。
(d)  (b),(c)で算出した変化点の数が２次元濃度変化量である。
【００２２】
（５）図３−２は「２次元濃度変化量の比較による照合方法」であり、図１−５の方法で縮小した〔縮小マスタ画像Ｓ〕および入力画像を縮小した〔縮小入力画像Ｄ〕と、それぞれの２次元濃度変化量である。
縮小マスタ画像Ｓ（サイズ縦ｍ、横ｎ画素）と縮小入力画像Ｄ（サイズ縦Ｍ、横Ｎ画素）とした場合、まず縮小入力画像Ｄの原点(0,0)から順次、座標をずらしながら２次元濃度変化量を求め、縮小マスタ画像Ｓの２次元濃度変化量との差を算出していき、各濃度変化量の差が任意に設定した許容範囲(請求項５参照)より小さい値が出現したら、その座標を保存する。座標が（Ｎ−ｎ,Ｍ−ｎ）まで進んだら、２次元濃度変化量の比較は終了する。
【００２３】
（６）ここで特徴量の算出を差分データと前回算出した特徴から計算して処理時間を短縮する。(実施例２と同じ)
（７）照合結果の座標が一定数以上になる許容範囲を選定する。(実施例２と同じ)
（８）次に保存した座標を一つ取り出し、元の入力画像の座標に変換し、その座標を中心にした縦１６画素、横１６画素の範囲で、マスタ画像と入力画像の相関係数を算出する。なお、この１６画素四方の範囲は任意である。相関係数が最大値となった座標と相関係数を、最も一致した候補として保存する。保存してある残りの座標についても同様の処理を行い、最も一致した候補として保存していく。(実施例１と同じ)
（９）次に、最も一致した候補の中から、最大の相関係数を求め、その相関係数の座標をマスタ画像と入力画像の一致した位置とする。(実施例１と同じ)
【実施例４】
【００２４】
（１）画像入力部２から画像データを読み込みメモリ５に展開する。（実施例１と同じ）
（２）メモリ５に展開した入力画像は、照合対象外９の部分を含んでいるので、この部分を除去する。（実施例１と同じ）
（３）次に、請求項６に記載の「画像の２値化による２次元濃度変化量の比較による照合方法」を、図４−１、図４−２を用いて説明する。
なお、この実施例では、８画素跳びに画像を抽出したが、画素跳びの数は任意である。(実施例１と同じ)
【００２５】
（４）図４−１は「２値画像の２次元濃度変化量の検出方法」である。
画像の２次元濃度変化量の検出方法は以下のように行う。
(a) 画像のヒストグラムから閾値を決定し、画像を２値化する。
(b) 横方向に隣り合った画素の濃度差が０→１または１→０へ変化した数をカウントし、１ライン内の変化点の数を求める。
(c) 同様にして、縦方向についても隣り合った画素の濃度差が０→１または１→０へ変化点を各縦ライン（１２ライン）毎にカウントしていく。
(d) (b),(c)で算出した変化点の数が２次元濃度変化量である。
【００２６】
（５）２次元濃度変化量による照合を行う。(実施例３と同じ)
（６）ここで特徴量の算出を差分データと前回算出した特徴から計算して処理時間を短縮する。(実施例２と同じ)
（７）照合結果の座標が一定数以上になる許容範囲を選定する。(実施例２と同じ)
（８）次に保存した座標を一つ取り出し、元の入力画像の座標に変換し、その座標を中心にした縦１６画素、横１６画素の範囲で、マスタ画像と入力画像の相関係数を算出する。なお、この１６画素四方の範囲は任意である。相関係数が最大値となった座標と相関係数を、最も一致した候補として保存する。保存してある残りの座標についても同様の処理を行い、最も一致した候補として保存していく。(実施例１と同じ)
（９）次に、最も一致した候補の中から、最大の相関係数を求め、その相関係数の座標をマスタ画像と入力画像の一致した位置とする。(実施例１と同じ)
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】照合装置の構成を示すブロック図。
【図１−１】入力対象物のスキャニング画像。
【図１−２】入力対象物のスキャニング画像の例。
【図１−３】照合対象外部分の削除処理のフローチャート。
【図１−４】８画素跳びに１画素抽出した画像。
【図１−５】濃度差分の比較による照合方法の説明図。
【図２−１】濃度分布の比較による照合方法の説明図。
【図２−２】差分による特徴量の算出方法の説明図。
【図３−１】多値画像の２次元濃度変化量の検出方法の説明図。
【図３−２】２次元濃度変化量の比較による照合方法の説明図。
【図４−１】２値画像の濃度変化量の検出方法の説明図。
【符号の説明】
【００２８】
１    入力装置
２    画像入力部
３    統括制御部
４    ＣＲＴ
５    メモリ
６    外部記憶装置
７    容器
８    ラベル
９    照合対象外
１０  照合対象部
１１  縦サイズ分の集計結果を格納する集計配列
【図１】
0004231476.tif 000004
【図１−１】
0004231476.tif 000005
【図１−２】
0004231476.tif 000006
【図１−３】
0004231476.tif 000007
【図１−４】
0004231476.tif 000008
【図１−５】
0004231476.tif 000009
【図２−１】
0004231476.tif 000010
【図２−２】
0004231476.tif 000011
【図３−１】
0004231476.tif 000012
【図３−２】
0004231476.tif 000013
【図４−１】
0004231476.tif 000014