"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。なし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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。この例において、証印リーダ130は、UPC10001101110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。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。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。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。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。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。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。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。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、MetroligicInstrumentsInc.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。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。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、UPCEAN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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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UIID231を、各個別の品目に割り当て、第4に、UIID231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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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UIID231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、UIID231が例外フラグD232である場合、例外UIID231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。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。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FigureOfMerit-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。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。"