自動化チェックアウトカウンタにおいて物品3を識別するための分類装置2であって、デジタル参照シグネチャーを保存できるメモリユニット5であって、前記デジタル参照シグネチャーの各々は物品識別に対応する、メモリユニット5と、前記メモリユニット5に接続されるプロセッサ6と、物品3の測定されたシグネチャーを決定するように構成される少なくとも1つのセンサ4、7、14、15、16、17、18、24と、を備え、前記プロセッサ6は、前記測定されたシグネチャーを前記デジタル参照シグネチャーと比較し、所定数の物品識別の照合確率を計算するように構成される、分類装置。前記少なくとも1つのセンサ4、7、14、15、16、17、18、24が分光センサ7、24である、請求項1に記載の分類装置。前記分光センサ7、24が単一アレイの分光計である、請求項1または2に記載の分類装置。前記分光センサ7、24が、200nm~2500nmの間の波長を有する光を測定するように構成される、請求項1~3のいずれか一項に記載の分類装置。前記分光センサ7、24が、850nm~2500nmの間の波長を有する光を測定するように構成される赤外線分光センサである、請求項4に記載の分類装置。前記分光センサ7、24が、200nm~400nmの間、および660nm~1100nmの間の波長を有する光を測定するように構成される視覚分光センサ24である、請求項4に記載の分類装置。前記視覚分光センサ24が、200nm~1100nmの間の完全な間隔の波長を有する光を測定するように構成される、請求項6に記載の分類装置。分光センサ24、外形センサ14、バーコードリーダ15、記号読み取りセンサ16、色彩テクスチャセンサ17、色ヒストグラムセンサ18、またはスケール4からなる群から選択される追加のセンサをさらに備える、請求項2に記載の分類装置。少なくとも2つの異なるセンサ4、7、14、15、16、17、18、24を備え、前記プロセッサ6が、前記異なるセンサ4、7、14、15、16、17、18、24からの照合確率を比較し、最も高い照合確率を有する物品識別を選択することによって特定の物品識別を決定するように構成される、請求項1~8のいずれか一項に記載の分類装置。請求項1~9のいずれか一項に記載の分類装置2を備える、自動化チェックアウトカウンタ1。デジタル参照シグネチャーを保存できるメモリユニット5であって、前記デジタル参照シグネチャーの各々は物品識別に対応する、メモリユニット5と、前記メモリユニット5に接続されるプロセッサ6と、物品3の測定されたシグネチャーを決定するように構成される少なくとも1つのセンサ4、7、14、15、16、17、18、24と、を備える分類装置を提供する工程を含む、自動化チェックアウトカウンタにおいて物品を分類するための方法であって、前記方法は、前記測定されたシグネチャーを前記デジタル参照シグネチャーと比較する工程と、所定数の物品識別の照合確率を計算する工程と、を含む、方法。最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程であって、前記最も高い照合確率が警告閾値以下である場合、処理前に手動入力を待ち受ける、工程をさらに含む、請求項11に記載の方法。前記最も高い照合確率を2つの警告閾値と比較する工程をさらに含み、前記最も高い照合確率が下限の警告閾値以下である場合、前記方法は処理前に係員からの手動入力を待ち受け、前記最も高い照合確率が、下限の警告閾値より高いが、上限の警告閾値以下である場合、前記方法は処理前に使用者からの手動入力を待ち受ける、請求項12に記載の方法。前記最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、前記物品の重量を、前記最も高い照合確率を有する前記参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた重量の間隔と比較する工程を含む、請求項12または13に記載の方法。前記最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、前記物品の形状を、前記最も高い照合確率を有する前記参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた形状の間隔と比較する工程を含む、請求項12~14のいずれか一項に記載の方法。前記最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、前記物品のバーコードを走査し、前記走査したバーコードの情報を、前記最も高い照合確率を有する前記参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられたバーコードの情報と比較することを含む、請求項12~15のいずれか一項に記載の方法。従来技術に対して、誤った識別の数をゼロに近づけるが、処理電力を減少させるようにセンサリソースが最適に使用され、それにより、速い処理速度が保持される、物品を自動識別するためのチェックアウトカウンタの改良された分類装置についての必要性が存在する。本発明は、物品を識別するための分類装置により上述の問題を解決することを目的とする。本発明の第1の態様によれば、自動化チェックアウトカウンタにおいて物品を識別するための分類装置が提供される。分類装置は、デジタル参照シグネチャーを保存できるメモリユニットであって、デジタル参照シグネチャーの各々は物品識別に対応する、メモリユニットと、メモリユニットに接続されるプロセッサと、物品の測定されたシグネチャーを決定するように構成される少なくとも1つのセンサとを備え、前記プロセッサは、前記測定されたシグネチャーをデジタル参照シグネチャーと比較し、所定数の物品識別の照合確率を計算するように構成される。第2の態様によれば、第1の態様に係る分類装置を備える自動化チェックアウトカウンタが提供される。本発明の第3の態様によれば、自動化チェックアウトカウンタにおいて物品を分類するための方法が提供される。その方法は、デジタル参照シグネチャーを保存できるメモリユニットであって、デジタル参照シグネチャーの各々は物品識別に対応する、メモリユニットと、メモリユニットに接続されるプロセッサと、物品の測定されたシグネチャーを決定するように構成される少なくとも1つのセンサとを備える分類装置を提供する工程を含み、その方法は、前記測定されたシグネチャーをデジタル参照シグネチャーと比較する工程と、所定数の物品識別の照合確率を計算する工程とを含む。本発明のなおさらなる態様によれば、物品を識別するための分類装置を備える自動化チェックアウトカウンタが提供される。分類装置は、物品を計量するための計量センサと、1つまたは複数の物品の情報を含むメモリユニットと、メモリユニットおよび計量センサに接続されるプロセッサと、本明細書以下からNIRセンサと示し、約780nm~2500nmの波長を検出し、プロセッサに接続される赤外線分光センサとを備える。メモリユニットは、第1のNIRセンサまたは別のNIRセンサにより生成される1つまたは複数の第1のシグネチャーを含み、その第1のシグネチャーの各々は対応する物品識別に接続される。第1のシグネチャーは、第1のNIRセンサ、第2のNIRセンサを使用することにより、またはチェックアウトカウンタに接続されていないNIRセンサにより生成されたシグネチャーを前記メモリに保存することによりチェックアウトカウンタにおいて直接生成されてもよい。NIRセンサが特定の種類の物品、例えば特定の種類のリンゴに使用される場合、物品に接続され得、メモリユニットにおいて特定の物品識別、例えば物品の名称として示され得る、第1のシグネチャーが受信される。各々の種類の物品は、物品の識別に関連付けられ得る一意的な第1のシグネチャーを生成する。第1のNIRセンサは、物品が計量センサの前、または後に配置される場合、物品に接続される第2のシグネチャーを生成するように配置される。プロセッサは続いて、メモリユニットにおいて既存の物品識別として物品を識別するために、第2のシグネチャーを第1のシグネチャーと比較するように配置される。チェックアウトカウンタは、第2のシグネチャーを生成する前、間、または後に計量センサにより物品を計量するように配置される。物品の計量は続いて、物品の値段を決定するための物品識別と一緒にプロセッサにより使用される。本発明の利点は、チェックアウトカウンタの前に例えばバーコードを取り付けることにより、顧客が物品を識別することを必要とせずに全ての種類の物品をチェックアウトカウンタが自動的に識別し得ることである。NIRセンサは特に、果物および野菜、ならびに特定の種類の大量物品を識別するのに有益である。なぜなら、そのような物品は、顧客が物品を識別し、続いて、カメラおよび画像処理を使用するセンサが、その物品の識別を決定できないという事実に起因して、その物品にラベルを付けることを事前に必要とするからである。計量センサは好ましくは、物品を自動的に運搬し、測定するコンベヤスケールを備える。顧客はここに、物品を計量し、後で運搬するか、または物品を後で運搬するために、保持し、計量する物品をコンベヤベルト上に置く。以前に記載したように、第1のNIRセンサは、計量の前、間、または後にチェックアウトカウンタに配置されてもよい。しかしながら、最速の方法は、コンベヤベルトが物品を測定するために保持した場合、第1のNIRセンサが物品を識別できるようにすることである。本発明の一実施形態によれば、NIRセンサおよび計量ユニットの補足として、チェックアウトカウンタは、それらが本発明に従って使用される場合、リソースならびにそれにより時間およびエネルギーの最小の使用で、物品を識別するときの高い安全性の利点を提供する1つまたは複数のセンサを備えてもよい。顧客により使いやすい自動化チェックアウトカウンタを考慮すると、1秒未満で物品を識別すべきであることが理解されるべできである。本発明は、物品を識別する際の高い安全性および速い処理速度を提供する特定の所定の組み合わせに係るセンサを使用することによりいくつかのセンサと共にリソースの最適な使用に関する問題を解決することを目的とする。その組み合わせはまた、所定の組み合せが満たされる場合、すなわち組み合わせたセンサ複数も含むが同一の有益な結果を提供し、他のセンサは、切断されてもよいか、または別の物品の識別に向けられてもよく、処理リソースの最適化を提供するという利点を提供する。従って、複数のセンサを伴う実施形態は、既存のセンサの部分的なセットを含む、複数の所定の組み合わせで設計され、所定の組み合わせのうちの1つが有益な結果を与えるのに十分である。センサは、センサの有益な組み合わせまたは部分的なセットを見つけるための順序でスイッチオン、すなわち作動されてもよく、または組み合わせの1つが有益な結果を与えるまで全てのセンサが作動されてもよい。これに関して有益な結果は、組み合わせの全てのセンサが物品の所定の特性を検出し、識別すると解釈されるべきであり、組み合わせの特性により物品識別が提供される。識別は複数の物品の特性を含むデータベースを照合することにより決定されてもよい。特性の例には、重量、サイズ、色、形状、外形、バーコードおよび/またはテキストおよび/または図および/またはパターンによる印が含まれてもよい。実施形態によれば、分類装置は常に、上記による計量センサおよびNIRセンサ、ならびに以下のうちの1つまたは複数:外形センサおよび/またはバーコードセンサおよび/または光学式文字認識および機械式テキスト解釈を使用する記号読み取りセンサおよび/または色彩テクスチャセンサおよび/または色ヒストグラムセンサおよび/またはVISセンサを備える。記号読み取りセンサは、本明細書以下で、英語OpticalCharacterRecognition光学式文字認識の一般的に知られている略語であるOCRと呼ばれる。VISセンサは、光源および本明細書以下でVISセンサと呼ばれるVISカメラを備える分光計であり、VISセンサは、約200nm~1100nmの波長を検出する。従って、スペクトルは、400nm~660nmの範囲の可視光の波長と重複する。本発明に係る装置において、色彩テクスチャセンサおよび/または色ヒストグラムセンサおよび/またはVISセンサを備える分類装置は、VISセンサが、完全な周波数の間隔200nm~1100nmで作動する場合、十分に作動しないことが実験により示されている。なぜなら、可視光、すなわち400nm~660nmの間隔で色センサおよびVISセンサの間で干渉が存在するからである。従って、本発明に係るVISセンサは、色彩テクスチャセンサおよび/または色ヒストグラムセンサと組み合わされる場合、200nm~400nmの間および660nm~1100nmの間の間隔でアクティブである。しかしながら、色彩テクスチャセンサおよび色ヒストグラムセンサが接続されていない場合、VISセンサは、200nm~1100nmの間の完全な周波数の間隔で作動してもよい。なぜなら干渉が存在しないからである。プロセッサは、分類装置の最適な効果を達成するためにセンサを制御するようにプログラムされる。センサが以下の組み合わせで作動する場合、センサは協働し、計量センサおよびNIRセンサを除いて残りのセンサは、識別される物品に応じて、非作動にされるか、または全く作動されない:計量センサおよび外形センサおよびOCR、または外形センサおよびOCR、または計量センサおよびOCR、または計量センサおよび色ヒストグラムセンサおよび外形センサ、または計量センサおよび外形センサおよびOCR、または計量センサおよび色ヒストグラムおよび外形センサおよび色彩テクスチャセンサおよびOCRおよびバーコードセンサ、または計量センサおよび外形センサおよび色彩テクスチャセンサおよびOCRまたは計量センサおよびバーコードセンサ、またはOCRのみ、または上記の組み合わせのいずれかと併せたVISセンサ、またはVISセンサのみ。本発明の1つの利点は、以下に説明するように、組み合わせが、最小のリソースの使用で最適な高い安全性を提供することである。記号読み取りセンサは、既存のカメラまたは装置のカメラからの画像からの情報を使用するアルゴリズムを使用するコンピュータ/画像処理ユニットに接続される。記号読み取りにより実質的に一義的に定義され得る物品に関して、記号読み取りセンサである、OCRが、後で物品を一義的に識別する記号および/またはテキストを識別する場合、十分である。記号読み取りセンサである、OCRのみを使用することにより識別され得る物品の例は、顧客が充填などの処理または任意の他の処理を行うことを必要としない、予めパッケージ化されたパッケージである。記号読み取りセンサでは十分でない物品の例は、物品の量、すなわち重量がわかっていない、一部の大量物品である。物品のさらなる特性が必要であってもよく、記号読み取りおよび/または計量および/または色ヒストグラムおよび/または色彩テクスチャおよび/または外形を必要としてもよい。外形は、3次元物体の2次元投影として定義される。このように、特定の物品は、他のものより識別することがより困難であり、物品に応じて分類装置に含まれるセンサの1つまたは複数が必要とされる。好ましくは、計量センサは、1つのコンベヤ部分およびそれに接続された1つの計量ユニットを備える1つのコンベヤスケールを備え、それにより、物品を自動的に運搬し、それを計量し、重量の情報をデータベースに送信する。このように、作業者および顧客による分担が除去され、計量ユニットに物品を手動で運搬する必要性を排除する。1つまたは複数のセンサは、コンベヤスケールを制御するようにチェックアウトカウンタに接続されてもよい。外形センサは、画像をさらに提供または移動させるためのカメラを備え、そのカメラは好ましくは、水平に投影された面を読み取る線形カメラまたは垂直投影を読み取るために垂直光カーテンから構成される対象物センサと組み合わされた線形カメラであってもよい。外形センサは、外形、すなわち3次元対象物の2次元投影がデータベース中の特性に対して照合される画像処理ユニットに接続される。バーコードセンサは、画像をさらに提供または移動させるためのカメラを備える。バーコードセンサは、バーコードがデータベース中の特性に対して照合される画像処理ユニットに接続される。記号読み取りセンサは、画像をさらに提供または移動させるためのカメラを備える。記号読み取りセンサは、記号がデータベース中の特性に対して照合される画像処理ユニットに接続される。色彩テクスチャセンサは、画像をさらに提供および移動させるためのカメラを備える。色彩テクスチャセンサは、色彩テクスチャがデータベース中の特性に対して照合される画像処理ユニットに接続される。画像処理ユニットは、画像に存在する特定の色を計算するアルゴリズムを備える。1つの共通のアルゴリズムはワイブルWeibull色彩テクスチャアルゴリズムであるが、他のアルゴリズムも考慮されてもよい。色ヒストグラムセンサは、画像をさらに提供し、移動させるためのカメラを備える。画像における色彩比は通常、表示、いわゆるヒストグラムにより示される。ヒストグラムは、画像の全てのピクセルの分析により生成され、特定の明度を有するピクセルの数が要約される。上述の画像処理ユニットは、1つまたは複数のユニットから構成されてもよく、上記の分析を実施できるソフトウェアを有する1つまたは複数のコンピュータを備えてもよい。分類装置は、上記のセンサに含まれる1つまたは複数のカメラを備えてもよい。好ましい実施形態の1つの例は、物品がカメラを通過する場合、外形が読み取られるように配置される第1のカメラを外形センサが備えることである。本発明によれば、読み取りは後で、2つのコンベヤベルトの間、または半透明の表面上で物品の運搬の間に行われるため、線形カメラが適切である。また、分類装置は、バーコード、テキストおよび画像を検出する場合、信頼性のある最も高い可能性を達成するために、異なる角度から物品を見ることができる第2のカメラおよび可能な場合、複数のカメラを備えることも適切である。他のカメラ、および適切な場合、さらなるカメラ/複数のカメラが、色ヒストグラム、色彩テクスチャ、OCRおよびバーコード読み取りを分析するための画像処理ユニットにより使用される1つの画像または複数の画像を記録するために配置される。1つのさらなる代替は、分類装置が第1のカメラおよび第2のカメラのみを備えることであり、その第2のカメラは、必要に応じて、異なる角度から物品を観察する1つまたは複数のレンズに接続され、画像処理ユニットが対応する角度から画像を分析する。しかしながら、バーコードが物品の下方に配置されている場合、コンベヤベルトの間に配置される上記の線形カメラがキャプチャできる唯一のカメラである。赤外線が物品を照射し、物品から反射した赤外線が、表面比/表面特性により引き起こされる位相変異および反射スペクトルを生成する物品における化学結合を参照して分析されるようにNIRセンサは作動する。NIRセンサ自体は従来技術により知られている。上記のように、NIRは、英語のNearInfraRedSpectroscopy近赤外分光法の略語であり、近赤外線の光源および近赤外線を登録できるNIRカメラを備える。近赤外線は典型的に、580~2500nm、または好ましくは780~1750nmの波長を有する。波長は、バルク材料、果物および野菜を分析するのに適切であるように示される。これに関して、NIRは、光源およびNIRカメラ、すなわち分析のための完全なNIR構成を備えてもよい。しかしながら、NIRセンサは、検出機器、例えば導光プローブおよび分光計を備えるだけでもよい。NIRセンサを用いて既知の物品を分析することにより、物品に接続され得る一意の反射スペクトルが受信される。反射スペクトルは、物品に接続されるシグネチャーとして直接使用されてもよいか、または反射スペクトルはシグネチャーを生成するために処理される。店における物品は、異なる時、例えば物品が古くなると最終的に果物は腐る、異なるように見えることがあり、物品は1つまたは複数のプラスチックバッグに詰められてもよいか、または物品は、一つだけであってもよいし、集団であってもよく、異なる配向に配置されてもよく、物品の自然変化などが起こってもよい。チェックアウトカウンタのための環境はまた、異なる店で異なってもよい例えば、異なる量の光、色彩など。全てのこれらのパラメータは、別の時の別の環境における物品の別のNIRスペクトルと必ずしも一致するわけではない、特定の時の特定の環境における特定の物品のNIRスペクトルを提供する。本発明に係るチェックアウトカウンタにおいてNIRセンサを使用できるようにするために、第1のシグネチャーは、ある程度、第2のシグネチャーと一致し、それにより、プロセッサは比較により物品を識別できる。従って、第1のシグネチャーが第2のシグネチャーと同じ環境で生成される場合、有益である。第2のシグネチャーは使用中、チェックアウトカウンタにおいて生成されるので、第1のシグネチャーが同じ条件の間で生成される場合、有益である。本発明によれば、このように分類システムは自己学習機能を有し、第1のシグネチャーは、物品識別を有するメモリユニットをプログラミングすることにより生成され、その後、物品は、使用と類似した状態すなわち、顧客が使用するチェックアウトカウンタについての状態の間、チェックアウトカウンタを通して輸送される。上記のバリエーションを考慮するために、物品を数回チェックアウトカウンタに異なるバリエーション、例えば1つまたは複数のバッグおよび/または一つだけもしくは集団などで移動させる。各時間でチェックアウトカウンタおよびNIRセンサに物品を移動させ、物品を分析し、第1のシグネチャーを生成する。これは、各物品識別が多くの量の第1のシグネチャーに関連付けられ、それにより、第1のシグネチャーを第2のシグネチャーおよび/または1つ以上の第1のシグネチャーと比較した場合、プロセッサが物品を識別できることを意味する。学習の間、第1のNIRセンサは分析を実施するように配置されてもよく、第2のNIRセンサが接続される。学習は、チェックアウトカウンタが使用される正確な位置で実施する必要はなく、別の位置で実施されてもよい。第1および第2のシグネチャーの生成時に、周囲環境、すなわち空のチェックアウトカウンタ、または空のコンベヤベルトがバックグランドスペクトルにより考慮される。物品を分析する場合、バックグラウンドスペクトルは既知であり、プロセッサは異なる方法で考慮できる。外形センサの線形カメラは好ましくは、物品がベルトに配置される場所の情報を提供するためにNIRカメラと併せて使用される。NIRカメラは、2つのコンベヤベルト間のスリットに沿って移動可能であるが、読み取るための位置に移動する時間が必要である。VISセンサは、上述の波長に適切な光装置および200nm~1100nmの間の波長の光を登録できるVISカメラを備える分光計である。NIRセンサと同様に、光が物品により部分的に吸収されるかまたは反射される場合、VISセンサは波長の変化を使用する。VISセンサは、通常、他のセンサのいずれかにより分類するのが難しいパンを分析するのに適切である、茶色の異なる陰を分析するのに特に適切である。茶色の異なる陰はVISセンサにより検出可能である。これに関して、VISセンサは、光源およびVISカメラ、すなわち分析するための完全なVIS装置を備えてもよい。しかしながら、VISセンサはまた、光源に接続されていない、別個の装置であってもよいが、導光プローブおよび分光計を備える。VISセンサによって既知の物品を分析することにより、物品に関連付けられ得る、一意の反射スペクトル、VISスペクトルが受信される。反射スペクトルは、物品についてのシグネチャーとして直接使用されてもよいか、または反射スペクトルは、シグネチャーを生成するために処理されてもよい。店の物品は、異なる時、例えば物品が古くなる時最終的に果物は腐るに異なるように見えることがあり、物品は1つまたは複数のプラスチックバッグに詰められてもよいか、または物品は、一つのみもしくは集団であってもよいか、または異なる配向に配置されてもよく、物品の自然な変化なども生じてもよい。チェックアウトカウンタについての環境、例えば異なる量の光、色などもまた、異なる店で異なってもよい。全てのこれらのパラメータは、特定の場合の特定の環境における特定の物品のVISスペクトルが、別の場合の別の環境の物品の別のVISスペクトルと必ずしも一致する必要がないことを与える。チェックアウトカウンタにおいて本発明に係るVISセンサを使用できるように、バックグランドシグネチャーを表す第3のシグネチャー、および物品のバックグラウンドを含む第4のシグネチャーは、プロセッサが比較により物品を識別できるように一致する。従って、第3のシグネチャーが第4のシグネチャーと同じ環境で生成される場合、有益である。第4のシグネチャーは使用中、チェックアウトカウンタにおいて生成されるので、第3のシグネチャーが同じ条件下で生成される場合、有益である。本発明によれば、従って、分類システムは自己学習機能を有し、第3のシグネチャーは、物品識別を有するメモリユニットをプログラミングすることにより生成され、その後、物品は、使用と類似する状態、すなわちチェックアウトカウンタを顧客が使用する状態の間、チェックアウトカウンタにより輸送される。上述のバリエーションを考慮するために、物品は、チェックアウトカウンタにより、異なるバリエーション、例えば1つまたは複数のバッグおよび/または一つのみもしくは集団などで数回輸送される。毎回、物品はチェックアウトカウンタにより輸送され、VISセンサは物品を分析し、第3のシグネチャーが生成され、これは、各々の物品の識別が、多くの量の第3のシグネチャーに関連付けられ得、それにより、第3のシグネチャーを第4のシグネチャーおよび1つ以上の第3のシグネチャーと比較する場合、プロセッサが物品を識別できることを意味する。学習中、第1のVISセンサは、分析を実施するように配置されてもよいか、または第2のVISセンサが接続される。学習は、チェックアウトカウンタが使用される正確な位置で実施することを必要とせず、むしろ別の位置で実施されてもよい。VISセンサは、物品からVISカメラまで光を分配するプローブとして作用するファイバーケーブルを備えてもよい。NIRセンサは、物品からNIRカメラまで光を分配するプローブとして作用するファイバーケーブルを備えてもよい。VISセンサおよびNIRセンサの各々は、物品からVISカメラおよびNIRカメラまで光を分配する共通のファイバーケーブル内に集中するように配置されるプローブとして作用するファイバーケーブルに接続されてもよい。分類装置は、データベースに接続されるハンドヘルドのバーコードリーダを備えてもよい。物品を運搬装置で運搬するには非常に大きい場合、ハンドヘルドのバーコードリーダが使用されてもよい。分類装置は、有益には、システムが自己学習を承認する自己学習機能を備えてもよい。自己学習は、物品をセンサに最初の時間に通過させると、分類装置の全てのセンサが物品の識別にアクティブになることを意味する。センサは、物品の特性/特徴を識別し、データベースにその特性を保存する。自己学習機能が使用される場合、物品は、所定の識別、例えばEANコード、および必要に応じて値段が物品レジスタに既に登録されている。物品レジスタは、データベースの一部または物品識別のデータベースに接続される別個のデータベースである。分類装置は、データベースに接続されるバーコードリーダにより補完されてもよく、好ましくは、自己学習機能において使用されてもよい。最初の時間、物品は、分類装置により輸送され、固定したスキャナが、物品の識別を保証するバーコードを読み取り、センサにより検出される特性が、正確な物品識別としてデータベースに保存されることを導く。センサは好ましくは、コンベヤベルトの一部を保護するトンネル形状の構造で完全または部分的に配置されてもよく、それにより、権限のない人々が分類処理に影響を与える可能性を防ぐことによって安全性を改良する。以下に、本発明を複数の図面を参照して記載する。図1は、本発明の第1の実施形態に係るチェックアウトカウンタの上面図を概略的に示す。図1は、物品3を識別するための分類装置2を備える自動化チェックアウトカウンタ1を示す。分類装置2は、物品3を計量するための計量センサ4と、1つ以上の物品の情報を含むメモリユニット5と、メモリユニット5および計量センサ4に接続されるプロセッサ6と、プロセッサ6に接続される、関連する波長幅に応じてここでNIRまたはVISセンサ7と指定される、第1の分光センサ7とを備える。メモリユニット5は、第1の分光センサ7または別の分光センサ図示せずにより生成される1つ以上の第1のシグネチャーを含み、その第1のシグネチャーまたは第1のシグネチャーの各々は対応する物品の識別に関連付けられる。第1のシグネチャーは、第1の分光センサ7または第2の分光センサ図示せずを使用することにより、あるいはチェックアウトカウンタ1に接続されていない分光センサにより生成されたシグネチャーをメモリにロードすることによりチェックアウトカウンタで即座に生成されてもよい。図1において、計量センサ4が、第1のNIRまたはVISセンサ7の前に配置されて示される。これは、第1のNIRまたはVISセンサが、物品を計量した後、すなわち物品が計量センサに置かれ、次いで計量された後、第2のシグネチャーを生成するように構成されることを意味する。次いでプロセッサ6は、第2のシグネチャーを第1のシグネチャーと比較して、メモリユニット5における1つの既存の物品の識別として物品3を識別するように構成される。物品の重量は、物品の識別と一緒にプロセッサにより使用されて物品の値段を決定する。上述のように、本発明の利点は、顧客が例えばバーコードを用いてチェックアウトカウンタ前に物品を識別することを必要とせずに、チェックアウトカウンタが自動的に物品の全ての分類を識別できることである。NIRまたはVISセンサは特に、果物および野菜、ならびに特定の種類の大量物品を識別するのに有益である。なぜなら、それらの物品は以前は、顧客が物品を識別し、その後、カメラおよび画像処理を用いるセンサが物品識別を決定できないという事実に起因してその物品にマークを付けることを必要としたからである。好ましくは、計量センサ4は、物品を自動的に運搬し、それを計量するコンベヤスケール8を備える。コンベヤスケール8は、第1のコンベヤベルト9およびそのコンベヤベルトが静止するスケールユニット10を備える。顧客は第1のコンベヤベルト9に物品を置き、スケールユニット10が物品を計量し、次いで第1のコンベヤベルト9が物品3を離れた所へ運搬する。代替としては、第1のコンベヤベルト9が物品3を適切な位置に運搬し、停止させ、計量し、次いでさらに物品3を運搬することである。チェックアウトカウンタ1において、第1のコンベヤベルト9およびスケールユニット10を制御するためのプロセッサ情報を与えるセンサが配置される。第1のシグネチャーに関連付け得るための物品3が既に識別されている場合、プロセッサ6に接続される、第1のNIRまたはVISセンサ7、あるいはNIRまたはVISセンサ図示せずが、物品を読み取り、学習処理の間、第1のシグネチャーを生成するために配置されてもよい。図1は、少なくとも1つの物品識別を表示するためのプロセッサ6に接続される相互作用ディスプレイユニット11を備えるチェックアウトカウンタ1を示す。ディスプレイユニット11は、ある使用者が表示された情報を承認できるように使用するために構成される。第1のNIRまたはVISセンサ7が物品3を識別する場合、画像またはテキストがディスプレイユニット11に示され、使用者が、チェックアウトカウンタ1に置かれた物品と一致する表示された情報を見出した場合、顧客が承認する。さらなる情報、例えば重量および値段が表示されてもよく、使用者は表示が正確か否かを承認する。計量センサ4、第1のNIRまたはVISセンサ7およびディスプレイユニット11に加えて、図1は、物品3を運搬するための、第2のコンベヤベルト12、および第3のコンベヤベルト13を示す。コンベヤベルトにおける物品の動作方向は、参照記号xおよび動作方向に示す矢印により図1~8に示す。いくつかのコンベヤベルトの目的は、使用者が支払後、物品複数も含むを拾い上げることができる適切な最終領域までその物品を運搬できるということである。別の目的は、計量センサが第1のNIRまたはVISセンサ7の後に配置される図3~8を参照のことか、あるいは第1のNIRまたはVISセンサ7が物品を同時に計量しながら分析できるように、第1のNIRまたはVISセンサ7が配置され得るようにチェックアウトカウンタ1が設計され得るということである。後者は、NIRまたはVISセンサ7を関連するスケールユニットに配置する方法の図1~8に示した実施形態の背景により自明であるため示していない。いくつかのコンベヤベルトを有するさらなる目的はチェックアウトカウンタがいくつかのセンサを備えることである。本発明の一実施形態によれば、チェックアウトカウンタ1は、第1のNIRまたはVISセンサ7および計量センサ4と共に、1つまたは複数のさらなるセンサが設けられてもよく、本発明により使用される場合、リソースおよび時間およびエネルギーの最小の使用で物品を識別する安全性を増加させる利点がもたらされる。ここで、物品3は好ましくは、使用者が顧客により使いやすいとみなされるような自動化チェックアウトカウンタのために1秒未満で識別されることが言及され得る。本発明はまた、製品を識別する場合、高い安全性および速い処理速度を与える一部の規定された組み合わせに係るセンサを使用することによりいくつかのセンサのためのリソースの最適な使用に関する問題を解決することを目的とする。その組み合わせはまた、所定の組み合わせが条件を満たしている場合、利点を提供する。すなわち、センサまたは組み合わされたセンサは有益ポジティブな識別決定を提供し、残りのセンサは切断されてもよいか、またはさらなる物品の識別に対して制御されてもよく、処理リソースの最適化を提供する。本発明は主に上記に係る計量センサ4およびNIRまたはVISセンサ7に基づくが、図1は、既存のセンサの部分的セットを含む多くの所定の組み合わせが、有益な決定、すなわち物品3を識別するのに十分であるように接続されるいくつかのセンサを備えるチェックアウトカウンタ1を示す。さらなるセンサを有する実施形態が、より多くの組み合わせを提供するが、本発明の理解を増加させずに多くの図面を与えるだけになるので、別個の図面で示さないことは理解されるべきである。センサは、有益な組み合わせまたは部分的なセットを見出すことができるように順にスイッチオン、すなわち作動されてもよいか、あるいは組み合わせの1つが有益な決定を提供するまで全てのセンサが作動されてもよく、1つ以上の冗長センサは切断されてもよい。ここで、組み合わせた全てのセンサが物品の所定の特性その特性は一緒の組み合わせにおいて物品に識別を与えるを検出し、識別する場合、有益な決定がなされる。識別は、ある量の物品の特性を含むデータベースの制御により決定されてもよい。データベースは、以前に記載したものに従ってメモリユニットに保存されてもよい。特性の例は、重量、大きさ、色、形、外形、バーコードおよび/またはテキストおよび/または図および/またはパターンによる印である。首尾良い分類を提供するために、作動センサは物品3の測定したシグネチャーを決定する。測定したシグネチャーは検知した信号に関連付けられ、それ故、複数の異なる物品特性のデジタル表示であってもよい。この目的のためにプロセッサは、測定したシグネチャーを、メモリユニット5に保存されるデジタル参照シグネチャーと比較し、所定の数の物品識別の照合確率を計算するように構成される。後者のステップは好ましくは、測定したシグネチャーを、メモリユニットのデジタル参照シグネチャーの全てまたはサブセットと比較し、続いて、最高の照合確率を有する物品識別を、BBN分類子などのさらなる分類アルゴリズムに送達することにより実施される。作動センサは好ましくは、以前に記載したものに従う明確に定義された波長幅で作動する単一アレイ分光計として実装される、NIRまたはVISのいずれか、あるいはNIRまたはVISの両方である分光センサ7、24である。それ故、測定したシグネチャーは、所定の波長幅における反射スペクトルのデジタル表現である。分類装置はさらに、分光センサ24、外形センサ14、バーコードリーダ15、記号読み取りセンサ16、色彩テクスチャセンサ17、色ヒストグラムセンサ18またはスケール4からなる群から選択されるさらなるセンサを使用してもよい。従って、2つ以上の異なる測定されたシグネチャーを与える2つ以上の異なるセンサを使用する場合、プロセッサ6は、異なるセンサ4、7、14、15、16、17、18、24からの照合確率を比較し、最も高い照合確率を有する物品識別を選択することによって特定の物品識別を決定するように構成される。第1のセンサの測定されたシグネチャーを比較することによって識別される物品識別、および第2またはさらなるセンサの測定されたシグネチャーを比較することによって識別される物品識別は、従って、さらなる解析のためにBBNネットワークに送信される。この状況において、物品識別は異なるセンサおよび比較解析について正確に同じでなくてもよい。分類方法はさらに、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程であって、最も高い照合確率が警告閾値以下である場合、処理前に手動入力を待ち受ける、工程を含んでもよい。好ましい実施形態において、その方法は、最も高い照合確率を2つの警告閾値と比較する工程であって、最も高い照合確率が下限の警告閾値以下である場合、その方法は、処理前に係員からの手動入力を待ち受け、最も高い照合確率が、下限の警告閾値より高いが、上限の警告閾値より低い場合、その方法は、処理前に使用者から手動入力を待ち受ける工程を含む。さらに、スケール4が分類センサとして使用される場合、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品の重量を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた重量の間隔と比較する工程を含む。さらなる実施形態において、外形センサ14が分類センサとして使用される場合、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品の形状を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた形状の間隔と比較する工程を含む。なおさらなる実施形態において、分類センサとしてバーコードリーダ15が使用され、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品のバーコードを走査し、走査したバーコードの情報を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連するバーコード情報と比較する工程を含む。図9は、分類装置により実装され得る分類アルゴリズム100の概略的なフローチャートを示す。そのアルゴリズムは、例えば自動化チェックアウトカウンタにおいて物品の首尾良い分類を提供するための複数の工程を含む。工程102において、センサは物品の測定したシグネチャーを決定する。測定したシグネチャーは、その後、例えばプロセッサ6に組み込まれている比較ユニットに送信され、その比較ユニットは、測定したシグネチャーを、工程104においてデジタル参照シグネチャーと比較する。これに続いて、工程106において、所定の数の物品識別の照合確率が計算される。任意選択の工程110aとして、工程106において計算される最も高い照合確率が警告閾値と比較され、最も高い照合確率が警告閾値以下である場合、その方法は処理前に手動入力を待ち受ける。代替として、方法100は、工程106において計算される最も高い照合確率が、2つの警告閾値と比較される工程110bを含み、最も高い照合確率が下限の警告閾値以下である場合、その方法は、処理前に係員からの手動入力を待ち受け、最も高い照合確率が、下限の警告閾値より高いが、上限の警告閾値より低い場合、その方法は、処理前に使用者からの手動入力を待ち受ける。工程110aおよび110bはさらに、サブ工程112、114および116をそれぞれ含んでもよい。工程112において、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品の重量を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた重量の間隔と比較する工程を含む。工程114において、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品の形状を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連付けられた形状の間隔と比較する工程を含む。工程116において、最も高い照合確率を警告閾値と比較する工程は、物品のバーコードを走査し、走査したバーコードの情報を、最も高い照合確率を有する参照シグネチャーに対応する物品識別に関連するバーコード情報と比較する工程を含む。一実施形態によれば、分類装置は、計量センサ4、第1のNIRまたはVISセンサ7、外形センサ15ならびに/またはバーコードセンサ15ならびに/または光学式文字認識および機械式テキスト解釈を使用する記号読み取りセンサ16ならびに/または色彩テクスチャセンサ17ならびに/または色ヒストグラムセンサ18を備える。記号読み取りセンサ16は、本明細書以下、OCRと呼ばれ、英語表記OpticalCharacterRecognition光学式文字認識として一般的に知られている略語である。センサが以下の組み合わせで作動する場合、残りのセンサは、識別される物品に応じて非作動であるか、または全く作動され得ないようにセンサは協働する:-計量センサ4および外形センサ14およびOCR16、または-外形センサ14およびOCR16、または-計量センサ4およびOCR16、または-計量センサ4および色ヒストグラムセンサ18および外形センサ14、または-計量センサ4および外形センサ14およびOCR16、または-計量センサ4および色ヒストグラムセンサ18および外形センサ14および色彩テクスチャセンサ17およびOCR16およびバーコードセンサ15、または-計量センサ4および外形センサ14および色彩テクスチャセンサ17およびOCR16、または-計量センサ4およびバーコードセンサ15、または-OCR16。外形センサ14は、画像を静止させるかまたは移動するためのカメラを備えてもよいが、また、対象物センサを備えてもよい。図1において、外形センサ14は、第1のコンベヤベルトと第2のコンベヤベルトとの間のスリットに配置される線形カメラとして示され、垂直投影を読み取るための垂直光カーテンから構成される対象物センサ20と組み合わされて水平に投影された面を読み取る。外形センサ14は、画像処理のためのユニットに接続され、ここで、カウンタ、すなわち3次元対象物の2次元投影は、データベース中の特性に対して照合される。図1において、第1のコンベヤベルトと第2のコンベヤベルト12との間のスリットに垂直に立つ光カーテン装置を備える対象物センサ20が示される。光カーテン装置は、光カーテン装置の一方におけるトランスミッタおよび他方におけるレシーバと共に複数のダイオードを備える。好ましい量のダイオードは32個のダイオードのオーダーであり、赤外線ダイオードは良好な結果を与えることが実験的に示されている。本発明は、赤外線に基づいた32個のダイオードに限定されず、光カーテンの相対的ビームが、物品の特性に応じて異なる高さで屈折する限り任意の他の数および頻度で作用し、次いで物品の形状についての情報を提供する。物品は光カーテンを通して移動するので、3次元画像が特定の時点における光カーテンを読み取ることにより生成され得る。図1は、画像を静止または移動させるためのカメラを備えるバーコードセンサ15、および画像を静止または移動させるためのカメラを備える記号読み取りセンサ16、および画像を静止または移動させるためのカメラを備える色彩テクスチャセンサ17、および画像を静止または移動させるためのカメラを備える色ヒストグラムセンサ18を示す。色ヒストグラムセンサ18は好ましくは、3つの異なる色特性、すなわちiHUE値、iiblob値、およびiiiトポロジー値を検出するように構成される。本発明は、対応するセンサが、後で物品識別についての情報を提供できるプロセッサに情報を与えることができる限り、1つ以上のカメラの使用に限定されない。分類装置2はさらに、100近く物品3を識別し、かつ物品3を最初に識別し、続いて物品3を分類装置2により運搬することによるシステムの学習の間に使用されるように配置される初期センサ21を備え、そのセンサの全ては物品3の特性を識別し、その特性は物品の特性としてデータベースに後で保存される。図1において、初期センサ21は、手動による使用のために設計されるバーコードリーダ15として示される。しかしながら、初期センサ21はメモリユニットに正確な情報を提供し得る別の装置から構成されてもよい。使用者は例えば、物品の製品名または他の情報、例えば各物品についての値段および/または重量ごとの値段を手動で入力してもよい。しかしながら、物品にバーコードまたは他の情報を提供し、次いで識別を自動的に読み取るシステムに供給するように、バーコードリーダまたは別のセンサが、システムが自己学習し得ることを承認し、次いで残りのセンサに物品のその独自のシグネチャー/認識マーカーを生成させる。図1は、分類装置が、物品を100識別し、物品が残りの分類装置にとって非常に大きい場合に使用され得るハンドヘルドセンサ22を備えることを示す。そのハンドヘルドセンサは手動による使用を意図するバーコードリーダであってもよい。図2は図1に係るチェックアウトカウンタの側面図を概略的に示す。図3は本発明の他の実施形態に係るチェックアウトカウンタの上面図を概略的に示す。図3は図1と同じ構成を示すが、計量センサ4および第1のNIRまたはVISセンサ7の順序が異なる。図3は、計量センサ4が第1のNIRまたはVISセンサ7の後に配置されることを示す。図1および2を参照すると、図3は、コンベヤベルトの移動の方向が以下の順序:第2のコンベヤベルト12、第3のコンベヤベルト、および重量ユニットを備える第1のコンベヤベルト9で各々の他のコンベヤベルトの後に配置される異なるコンベヤベルトを示す。図3において、図1および2と同様にディスプレイユニット11は計量センサ4に接続して配置され、使用者は計量に関連付けられた物品を承認できる。これは、物品の計量が値段にとって重要であるので有益であり、顧客が計量に関連付けられた誤った値段に気づくことを意味する。誤った値段は物品の不正確な識別に起因し得、計量センサ4のこの位置において使用者は正確な物品に変える機会を有し、それによって、正確な物品識別に関連付けられる新たなまたは継続した計量により正確な値段を得る。図3において、外形センサ14が、第2のコンベヤベルト12と第3のコンベヤベルト13との間に配置され、第1のNIRまたはVISセンサ7が第3のコンベヤベルト13と第1のコンベヤベルト9との間に配置される。図4は図3に係るチェックアウトカウンタの側面図を概略的に示す。図5は本発明の第3の実施形態に係るチェックアウトカウンタの上面図を概略的に示す。図5は図3および4と同じ構成を示すが、物品の画像をキャプチャできる、スケールユニット10に接続されて配置されるカメラ23が加えられている。画像はディスプレイユニット11を通して顧客に表示されるべきであり、顧客は、第1のNIRまたはVISセンサが物品を正確に識別するかどうかを積極的に決定できる。画像はまた、離れて座っており、第1のNIRまたはVISセンサが物品を正確に読み取るかどうかを決定できる管理者に表示されてもよい。いくつかのセンサがチェックアウトカウンタ1に接続されている場合、同様の推論が、物品が正確に識別されるかどうかを決定するために顧客または管理者により使用される画像に関して適用される。識別プロセスを速め、また、より確実にするために、分類装置は物品識別の不確実性に関する機能を備えてもよく、多くのオプションがディスプレイユニットを通して顧客に表示される。顧客は次いで正確なオプションを選択できる。これに関して、上述の画像は、識別を促進するために異なるオプションについての表示された情報と一緒に使用されてもよい。なぜなら、物品の保存された画像は、後にチェックアウトカウンタに配置された物品である物品の画像と容易に比較できるからである。図6は図5に係るチェックアウトカウンタの側面図を概略的に示す。図7は本発明の第4の実施形態に係るチェックアウトカウンタの上面図を概略的に示す。図7は、図5および6と同じ装置であるが、分光法により製品を識別するために第1のコンベヤベルト9と第2のコンベヤベルト13との間に配置されるさらなる分光センサ24が加えられている。好ましくは、さらなる分光センサ24は第1の分光センサ7に補足され、第1の分光センサ7がNIRセンサである場合、すなわち、780nmから2500nmの間の波長を有する光を検出する場合、さらなる分光センサ24はVISセンサである、すなわち、200nmから1100nmの間の波長を有する光を検出する。従って、第1の分光センサ7がVISセンサである場合、さらなる分光センサ24はNIRセンサである。さらなる分光センサ24この場合、VISセンサ、および第1の分光センサ7この場合、NIRセンサは、物品からそれぞれのセンサまで光を分配するファイバーケーブルを備えてもよい。ファイバーケーブルは、プローブとして作用する導光である。VISセンサおよびNIRセンサは両方、物品からVISセンサおよびNIRセンサにそれぞれ光を分配する共通のファイバーケーブルに集中するように配置される別のファイバーケーブルに接続されてもよい。物品3から分光センサ7、24に光を送信するように提供されるプローブは、装置のコンベヤベルト9、12、13に対して横方向に移動可能であるように配置される。プローブは、好ましくは上記のものに従う波長幅で作動するように構成される単一アレイの分光計である分光センサ7、24に接続される。すなわち、分光センサは、VISセンサ、NIRセンサのいずれか、またはNIRおよびVISセンサの組み合わせであってもよい。分類装置はさらに、コンベヤベルト9、12、13に対する物品3の横の位置を検出するように構成される検出器、および前記検出器に接続され、前記少なくとも1つのセンサプローブ7を、物品3の前記検出された横の位置に対応する位置に移動させるように構成される制御装置を備えてもよい。これは、物品3を検出し、物品の体積の平均値に対応する横の位置を計算することにより行われてもよい。従って、検出器は、体積の平均値を計算するための画像処理装置に接続されるカメラ、または任意の他の光学センサであってもよい。検出器はさらに、物品3がコンベヤベルト9、12、13に沿って移動すると、物品3のいくつかの位置を検出するように構成されてもよく、前記少なくとも1つのセンサプローブ7は、物品3の前記検出された横の位置に対応する位置に連続して移動される。それ故、物品3が、コンベヤベルト9、12、13の横方向または長手方向に並べられない場合、プローブは、物品の異なる位置において測定されたシグネチャーを提供するために物品の移動の間に移動される。分類装置はさらに、前記物品3を照射するための光源を備えてもよく、放射光は、分光センサ7、24の少なくとも作動波長に及ぶ波長分布を有する。好ましくは、光源はまた、前記コンベヤベルト9、12、13に対して横方向に移動可能であり、分光センサが作動する場合、物品3は十分に照射される。検出器はさらに、前記コンベヤベルト9、12、13の物品3の存在を検出するように構成される対象物センサ20によりトリガされてもよい。それ故、光源および分光センサ7、24のプローブは、対象物センサ20が検出器をトリガするまで、アイドル位置に配置されてもよく、それにより、光源およびプローブは、物品の体積の平均値に対応する位置に移動される。プローブおよび光源は、移動機能性を提供するために前記コンベヤベルト9、12、13の横方向に配置される線形ステージに配置されてもよい。プローブは移動可能であるので、分光センサ、すなわち分光計は、分光分析に悪影響を及ぼし得る振動および他のノイズを減少させるために離れた位置に固定して配置されてもよい。しかしながら、分光計はまた、移動ステージに取り付けられてもよい。VISセンサ24は、図1~6のいずれか1つに係るチェックアウトカウンタに配置されてもよく、第1のコンベヤベルト9、第2のコンベヤベルト12、または第3のコンベヤベルト13に配置されてもよい。VISセンサ24がオンにされると、それは、色彩テクスチャセンサ17および/または色ヒストグラムセンサ18と併せて使用される場合、200nm~400nmおよび660nm~1100nmの幅で作動するように構成され、色彩テクスチャセンサ17および色ヒストグラムセンサが接続されていない場合、200nm~1100nmの幅で作動するように構成される。プロセッサ6は、色彩テクスチャセンサおよび/または色ヒストグラムセンサがオンかオフかに応じてVISセンサの間隔を制御するように配置される。VISセンサ24は、図1~6を参照した上述の組み合わせのいずれかと併せて、または計量センサ4および第1のNIRセンサ7とのみの組み合わせで使用されてもよい。VISセンサ24はプロセッサ6およびメモリユニット5に接続される。メモリユニットは、VISセンサ24により、または別のVISセンサ図示せずにより生成される1つまたは複数の第3のシグネチャーを含む。第3のシグネチャーまたは第1のシグネチャーは各々、対応する物品識別に関連付けられる。第3のシグネチャーは、VISセンサ24または別のVISセンサ図示せずを使用することによりチェックアウトカウンタにて直接生成されてもよいか、またはチェックアウトカウンタ1に接続されていないVISセンサにより生成されるシグネチャーをメモリにロードすることにより生成されてもよい。図7は、計量センサ4がVISセンサ24の後に配置されることを示し、これは、VISセンサ24が、物品を計量する前の分析により第4のシグネチャーを生成するように配置される、すなわち、計量センサ4に配置され、続いて計量されることを意味する。その後、プロセッサ6は、メモリユニット5における既存の物品の識別として物品3を識別するために、第4のシグネチャーを第3のシグネチャーと比較するように配置される。物品3の重量は、物品3の値段を決定するために物品の識別と一緒にプロセッサにより使用される。図8は図7におけるチェックアウトカウンタの側面図を概略的に示す。図1~8に示した例は本発明を限定するものではなく、センサおよびコンベヤベルトの配置の一例のみであることに留意されたい。本発明に係るチェックアウトカウンタは、1つまたは複数のコンベヤベルトを備えてもよい。複数のコンベヤベルトの場合、それらは、互いに対して角度を付けられてもよく、および/または部分的流れなどに物品の流れを分割するように配置されてもよい。第1のスペクトルセンサおよび計量センサより多くのセンサをチェックアウトカウンタに加えることは、改良された識別のためのさらなる可能性とみなされ得るので、第1の分光センサおよび計量センサを有する記載された実施形態に補足される。さらなるセンサが、本発明の範囲内で利用可能な結果を提供するために図1~8に示したもの以外の種々の方法で配置されてもよい。