JP2009289066A - 位置特定方法及び色彩特定方法及びｉｄ作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】２次元バーコードなどの対象物の位置を歪み等があっても特定できる新しい方法を提供する。また、対象物の色彩の校正を行う方法をも提供する。
【解決手段】色彩配列自動認識コード１０の予め決められた位置基準セル（Ａ、Ｂ、Ｃ）を用いて位置関係の基準を設けてカラーバーコード１２の読み取りを精度良く行うことができる。位置基準セル（Ａ、Ｂ、Ｃ）の間の距離Ｘａｂ等から基準座標を求める。そして、この基準座標（ｘｙ座標）とカラーバーコード１２の位置関係からカラーバーコード１２を構成する各セル（色彩が付された領域）の位置関係を割り出すことができる。色彩配列による自動認識コードを用いて２次元バーコードの位置特定を容易に行うことができる。また、色彩配列による自動認識コード内の特定のセルを色彩の基準セルとして用いて、２次元バーコードを構成する各セルの色彩の校正（キャリブレーション）を行うことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、色彩または色彩の差を正確に知る技術に関する。

特に、複数の色彩を用いて所定のデータを表す場合、また、複数（多数）の色彩をデータ化する技術、等に関する。

具体的には、色彩（特に有彩色）を用いた自動認識コードを読み取る技術や、物品（対象物とも言う）を識別するために物品に付された色彩を用いてこれを識別する技術、に関する。また、表示する色彩や、物品に付する色彩等の制御を行うために、基準となる値を入力する方法や、キャリブレーションの方法などに用いられる基本技術に関する。

このように、本発明は、色彩を認識する技術、色彩の差を認識する技術全般に関する。

色彩を数値化する方法としては、従来から種々の手法が提案されてきた。典型的な例としては、例えば、カラーフィルタを用いた光電センサによって、色彩の光を検出し、その信号をデジタル化することによって、数値を得る方法などが広く世の中に技術的に知られている。いわゆるＣＣＤカメラ等においても、ＲＧＢやＣＭＹ等のカラーフィルタを用いて色彩を認識し、デジタル化によって、データ化（数値化）がなされている。

さて、本来、色彩は光の波長によるものであり、厳密には、電磁波のスペクトル分布を議論するべきかもしれない。

しかし、スペクトルの議論よりも、目の感覚にフィットした各色のフィルタを介して得られた信号から計算されるＲＧＢ信号等をデジタル化して得た数値の方が簡単かつ直感的である。例えば、カラーカメラは、ＲＧＢやＣＭＹ等の３原色のそれぞれの光の強度から、色彩を認識している。

従来技術
・キャリブレーション
さてこのような手法によって、従来から色彩を数値化して認識が行われてきたが、これらの値は、それぞれの差は容易に検知できても、絶対値は照明等によって大きく左右されるため、必ずキャリブレーションが必要であった。すなわち、相対的な差は認識が容易であるが、絶対的な値を認識するには一定の基準値が必要であり、いわゆるキャリブレーションが必要であった。

・ホワイトバランス
一方、近年ＣＣＤ等を用いたビデオカメラやデジタルカメラが普及しているが、これらのケースではホワイトバランスを使用者の感覚にゆだねるか、全体の情景の色相の総和から無彩色レベルをわりだす、オートホワイトバランス機能を用いて、感覚的に違和感のない色彩に調整している。しかしながら、これも平均的に白であろうとの予測の元、平均的なホワイトバランスを算出しているにすぎないので、色彩を絶対値として認識することは決めて困難であった。すなわち、全体的に正確な一定以上の色彩の精度を求めることは原理的な困難性が存在した。

通常、色彩を数値化する場合、それに先だって標準チャートを用いることが一般的であろう。すなわち、数値化したい画面の中にこの標準チャートを挿入し、かつ複数ある標準色を指定する等の作業を行うのである。これによって、いわゆるキャリブレーション、校正が行われるのである。

しかしながら、このような作業は、操作の煩雑さを招き、一方、ソフトウェアのプログラムを複雑化を招いていた。さらに、使用用途によっては、これらの繁雑な作業が実用化への大きな障害となっているケースもあると考えられる。

用語の説明
色彩配列による自動認識コードは、いわゆる光学式認識コードの一種である。光学式認識コードに関する用語を若干説明する。

コードシンボル：
所定のデータを表す、具体的な１個１個の光学式認識コードその物、一塊りの図形・図形群を、特に「コードシンボル」と呼ぶ。又は単に「シンボル」と呼ぶ場合もある。さらに、便宜上、この「コードシンボル」その物を「タグ」と呼ぶ場合もある。ただし、タグは、基本的には、物品（被印物）に付す媒体を言う。例えば、値段のタグ、商品タグ、等である。

被印物：
光学式認識コードのコードシンボルを付与する物品・対象物を「被印物」と呼ぶ。

マーキング：
被印物に光学式認識コードの各コードシンボルを付与する作業を「マーキング」と呼ぶ。マーキングは、コードシンボルを被印物に直接「印刷」する処理の他、コードシンボルを付した「粘着シール」を貼付する動作や、コードシンボルを付したタグを「掛ける」動作、等が「マーキング」の好適な例に相当する。特に、被印物が販売の対象となる商材・商品である場合、コードシンボルを付したタグとしては、「値札」や「商品ブランドタグ」等が該当する。このような「値札」にコードシンボルを付して「商品」に取り付けることが広く行われている。この取り付けには、近年プラスチックのワイヤーが用いられることが多い。これらのような「取り付け」も、上記「マーキング」の好適な例である。

マーキング色：
コードシンボルに用いられる１又は２色以上の色彩を「マーキング色」と呼ぶ。マーキング色は「信号色」とも呼ばれる。

媒体：
被印物にマーキングを施す際に用いる手段・材料を「媒体」と呼ぶ。具体的には、マーキングに用いるインクや、被印物に掛ける値札、商品タグ、等が相当する。例えば、直接印刷する場合の「インク」は上記媒体の一例である。また、コードシンボルを付した商品タグを「掛ける」場合の「商品タグ」「値札」も媒体の一例である。また、上述した粘着シールもこの「媒体」の好適な一例に相当する。

クワイアットゾーン：
マーキング色以外の色彩による領域で、コードシンボルの境界、コードシンボル以外の領域を「クワイアットゾーン」と呼ぶ。

従来の先行特許技術
ここで、従来の先行特許技術を、数種説明する。

例えば、下記特許文献１には、カラーバーコードが記載されている。特に、混色を用いても正確に用いた色を検出するカラーバーコードの読み取り技術が開示されている。

また、下記特許文献２には、カラーコード又はバーコードを用いて、電子部品の実装検査する技術が開示されている。

また、下記特許文献３には、カラーバーコード表示用のアクチュエータを制御する技術が開示されている。

また、下記特許文献４には、カラーバーコード及びカラーバーコードリーダーが開示されている。特に、安価にカラーバーコードリーダーを構成する技術が開示されている。

また、下記特許文献５には、２次元バーコードのカラー表示に関する技術が開示されている。

また、下記特許文献６には、２次元カラーバーコードが開示されている。

特開平５−１７４２０４号公報 特開平４−３０４２３０号公報 特開平６−１９０３１２号公報 特開平８−９６０９７号公報 特開２００４−１０２７８２号公報 特開２００７−３２３６３２号公報

このように従来の色彩の数値化方法は、相対的な認識しかできないので、キャリブレーション・校正が必要であり、煩雑な処理が必要であった。

本発明は、係る問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、色彩のキャリブレーションを容易に行うことができるマーキング及びこれを利用したキャリブレーションの新規なアルゴリズム・方法を提供することである。

なお、これらの発明は、マーキングの寸法関係についての基準として活用できるため、この点についても後に言及する。

また、本発明の他の目的は、対象物（例えば２次元バーコードなど）の位置の特定を容易にするために、色彩配列による自動認識コードを用いた新しい位置特定方法を提供することである。

（１）本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の位置を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物の位置を求めるステップと、を含むことを特徴とする位置特定方法である。

（２）また、本発明は、上記（１）記載の位置特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物の位置を求めることを特徴とする位置特定方法である。

（３）また、本発明は、上記（２）記載の位置特定方法において、前記位置基準セルに基づき、座標系を定め、前記定めた座標系上で、所定の位置を前記対象物の位置であると判断することを特徴とする位置特定方法である。

（４）また、本発明は、上記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、１次元バーコード、２次元バーコード、他の自動認識コード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法である。

一般にバーコードと呼ばれているものであれば、本発明の対象物とすることができる。白黒だけでなく、カラー（有彩色）が付されていても良い。

（５）また、本発明は、上記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。

（６）また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物に含まれる色彩を求めるステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。

（７）また、本発明は、上記（６）記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。

（８）また、本発明は、上記（７）記載の色彩特定方法において、前記色彩基準セルは、予め定められた色彩であり、前記撮像データ中の前記色彩基準セルの色彩と前記予め定めされた色彩との差を検出し、 この検出した差を用いて、前記対象物中の色彩から、この差を差し引いて補正し、前記対象物中の実際の色彩を検出することを特徴とする色彩特定方法である。

（９）また、本発明は、上記（８）記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードを複数個、前記対象物の近傍に設け、前記切り出した色彩配列による自動認識コードを読み取り、その結果から、補正値を算出するステップと、前記補正値によって、前記対象物に含まれる色彩を補正するステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。

（１０）また、本発明は、上記（９）記載の色彩特定方法において、前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、所定のパラメータに関して偏向された色彩配列による自動認識コードであることを特徴とする色彩特定方法である。

偏向とは、所定のパラメータをシフトしたとの意味であり、パラメータが色相であれば、色相を所定量シフトした（回転したともいう）ことを意味する。また、輝度であれば、輝度を所定量上げた、下げた、を意味する。彩度であれば、彩度が上がる、彩度が下がる、を意味する。

（１１）また、本発明は、上記（１０）記載の色彩特定方法において、前記所定のパラメータは、色相、明度、彩度の内いずれか１個又は２個以上のパラメータであることを特徴とする色彩特定方法である。

（１２）また、本発明は、上記（９）記載の色彩特定方法において、前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、互いに異なるデータを表すことを特徴とする色彩特定方法。

（１３）また、本発明は、上記（６）〜（１２）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、１次元バーコード、２次元バーコード、他の色彩によってデータを表すコードのいずれかであることを特徴とする色彩特定方法である。

一般にバーコードと呼ばれる物であれば、本発明の対象物とすることができる。カラー（有彩色）だけでなく、白と黒のバーコードでも良い。白と黒でも、キャリブレーションが必要な場合もある。

（１４）また、本発明は、上記（６）〜（１２）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする色彩特定方法である。

（１５）また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、を含むことを特徴とする色彩特定方法である。

（１６）また、本発明は、上記（１５）記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とする色彩特定方法である。

（１７）また、本発明は、上記（１５）又は（１６）に記載の色彩特定方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。

（１８）また、本発明は、上記（１５）〜（１９）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、機能によって異なる色彩が付されたリード線を複数個束ねるハーネスであり、前記束ねたリード線の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法である。

（１９）また、本発明は、上記課題を解決するために、対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物のＩＤを作成する方法において、前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、前記求めた色彩をデータ化するステップと、を含むことを特徴とするＩＤ作成方法である。

（２０）また、本発明は、上記（１９）記載のＩＤ作成方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とするＩＤ作成方法である。

（２１）また、本発明は、上記（１９）又は（２０）に記載のＩＤ作成方法において、前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とするＩＤ作成方法である。

（２２）また、本発明は、上記（１９）〜（２１）のいずれか１項に記載のＩＤ作成方法において、前記対象物は、白黒写真又は、カラー写真であることを特徴とするＩＤ作成方法である。

（２３）本発明は、上記課題を解決するために、上記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の位置特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。

（２４）また、本発明は、上記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の位置特定方法において、前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。

（２５）また、本発明は、上記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする位置特定方法である。

（２６）また、本発明は、上記（２５）に記載の位置特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする位置特定方法である。

（２７）また、本発明は、上記（６）〜（１４）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。

（２８）また、本発明は、上記（６）〜（１２）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。

（２９）また、本発明は、上記（６）〜（８）のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。

（３０）また、本発明は、上記（２９）記載の色彩特定方法において、前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする色彩特定方法である。

以上述べたように、本発明によれば、色彩配列による自動認識コードを位置の特定や、色彩の特定に利用することができる。換言すれば、位置の基準や、色彩の基準を効率よく与えることができ、例えば他の光学式コードの読み取りをより正確に行うことができ、また例えば他の色彩を付した光学式コードの読み取りを環境が変化しても正確に行うことができる。

また、さらに、本発明によれば、写真等の色彩のキャリブレーションを簡単に行うことができ、また写真等からＩＤを容易に作成することができる。

以下、図面に基づき、本発明の好適な実施の形態について説明する。

第１ 「色彩配列による自動認識コード」の利用
まず、本実施の形態において特徴的なことは、色彩配列による自動認識コードを、カラーバーコード等のキャリブレーション等に利用したことである。

さてここで、説明している「色彩配列による自動認識コード」は本特許の発明者らがすでに出願している以下のような光学式自動認識コードをいう。

１Ｄカラービットコード 特願２００６−１９６５４８号
１．５Ｄカラービットコード 特願２００６−１９６７０５号
これらの自動認識コードは、色彩の並び、順番、組み合わせ等（の少なくともいずれか）でデータを表し、その形態・形状には特段の規定がないコードである。

したがって、色彩の順番・並びが把握できればデータを復元できるので、形状の自由度が非常に高いという特徴を有する。

また、この色彩配列による自動認識コードの特長として、少数（３色）の色彩のみを用いて、形状に制約を受けないコードを構成し、かつこれを容易に読み取ることができる点にある。

使用する色彩の数に特段の制限は本来的にはないが、読み取りの精度等を考慮し３色程度の色彩を利用する場合が、応用範囲が広くて好適であろう。また、特に以下のような特徴も有する。

・画像処理技術を用いてコードの切り出し・デコード等を行っているため、画像内の読み取ったマーク（シンボル）の位置が把握できる。

・３色のみを使用しているので、色彩の許容範囲を広く使え、照明、カメラ仕様等による色彩のばらつきにも追従し、対応することができる。

本実施の形態では、このような３色を利用する場合を特に例として説明する。したがって、特に本実施の形態では、上記のような特徴を備えている。さて、このような特徴を有する色彩配列による自動認識コードを利用することによって、以下のようなメリットが得られる。

・キャリブレーションに使いたい色彩を自由に選択できる。

・形状の歪み補正や基準点が必要なケースでも、必要な場所に自由に配置することができる。

・本コードの読み取りを容易に行う事ができる。

以下、色彩配列による自動認識コードを用いて、対象物の位置の特定や色彩の特定（キャリブレーション）を行う手法、その他の手法を説明する。

第２ カラーバーコードへの応用
色彩配列による自動認識コードの応用例として、カラーバーコードへの応用例を説明する。

図１には、色彩配列による自動認識コード１０をカラーバーコード１２に応用した例が示されている。この図１においてカラーバーコード１２の周囲に「色彩配列による自動認識コード１０」が付されている。

このように、色彩配列による自動認識コード１０をカラーバーコード１２の周囲に設けることによって、コードの切り出しを容易にすると共に種々の情報、例えばキャリブレーションの情報等を提供することができる。

まず、図１において、カラーバーコード１２は、一般的な升目状に多色を配置した２次元バーコードの体裁を採用している。ここでは、多色を利用することによって、データ量の増加を図ったカラーバーコード１２を用いて説明を行う。

なお、カラーバーコードについては、上記特許文献１、特許文献３、特許文献４等に記載がある。２次元バーコードや、２次元カラーバーコードについては、上記特許文献５や特許文献６に記載がある。

通常、このようなカラーバーコード１２は、それを切り出す（存在を見つけ、位置、形状を把握する）ためにその一部に特有の形状の「切り出しマーク」を付加するのが一般的である。例えば、四隅の内３カ所に「回」の字型のマークを付すように構成している２次元バーコードが広く知られている。この「回」の字マークを目印として、位置を把握し、２次元バーコードの切り出し・読み出しが行われる。

本実施の形態において特徴的なことは、その切り出しマークとして、「色彩配列による自動認識コード１０」を用いたことである。

この色彩配列による自動認識コード１０は、色彩配列のみでデータを表現し、形状に関する特段の制限がない。

そのため、本願発明者らは、この色彩配列による自動認識コード１０を、色彩の並びだけで位置を検出し、切り出す技術を開発し、実用化している。具体的な技術のその内容に関しては、既に上述した種々の特許出願に記載されている。

このように、色彩配列による自動認識コードを用いることによって、形状依存性がなく、色彩配列のみで切り出す事ができるので、従来の形状に依存した切り出しに比べて容易に切り出しを行うことが可能である。

特に、色彩の並びが破壊されなければ、どのような形状でもかまわないので、形状依存性が少ないので、あらゆるカラーバーコード１２に「取り付ける」ことができ、容易にカラーバーコード１２の位置を検出することができる。従来の２次元バーコードなどでは、所定の位置に正確に切り出しマークを設けることが必要であったが、本実施の形態によれば、形状の自由度が高いので、形状の精度を高くする必要はないので、カラーバーコード１２の位置・向きなどに制限を加えてしまう可能性は少ない。このことは、付される商品や物品側の負担も増えないという効果を意味する。

特に、従来２次元バーコードなどでは、一定の正確な形状が必要であったため、物品の表面の一部をその２次元バーコードのために「空ける」ことが必要であったが、本実施の形態によれば、形状に柔軟性があるため、物品側の負担が増えることはなく、むしろ取り付けの自由度が増すため、負担が大幅に減るという可能性も高い。

図１に示した例では、概ね、以下のようにして読み取りがなされる。

（１）色彩配列による自動認識コード１０を切り出す。この処理によって、色彩配列による自動認識コード１０の位置、形状等が把握される。

（２）セルＡ、Ｂ、Ｃを確認する。セルＡ、Ｂ、Ｃは予め色彩配列による自動認識コード１０中に位置を決めて設けておくものであり、位置の基準となるセルである。

（３）セルＡ、Ｂ、Ｃ間の距離から、基準座標であるｘｙ座標軸を算出する。このｘｙ座標軸を基準にカラーバーコード１２の読み取り等を行う。

（４）求めたｘｙ座標を元にカラーバーコード１２のセル位置を把握し、カラーバーコード１２の各セルの位置を算出する。

（５）セルＩ、ＩＩ、ＩＩＩ（図１参照）を確認する。セルＩ、ＩＩ、ＩＩＩは予め色彩配列による自動認識コード１０中に位置を決めて設けておくものであり、色彩の基準となるセルである。

（６）セルＩ、ＩＩ、ＩＩＩから読み取った基準の色彩に基づき、カラーバーコード１２中の各セルの色彩を読み取る。

こうして、色彩配列による自動認識コード１０から、「位置の基準」「色彩の基準」を得て、この基準に基づき、カラーバーコード１２の読み取りが行われる。

なお、色彩配列による自動認識コード１０の切り出しは、撮像して得た画像データを色彩領域に分割・クラス分けし、領域を追跡することによって、所定の色彩が連続する領域群を検出することによって行われる。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ３色の色彩を用いる色彩配列による自動認識コードの場合は、このＲ、Ｇ、Ｂの色彩領域を辿っていき、一定の個数の領域群が列状に連なっていればそれを、色彩配列による自動認識コードと見なす等の処理によって、色彩配列による自動認識コードを認識する（切り出す）。

色彩配列による自動認識コードの切り出し手法は、その他にもあるが、詳しくは、特願２００６−１９６５４８号（１Ｄカラービットコード）や、特願２００６−１９６７０５号（１．５Ｄカラービットコード）を参照されたい。いずれも、形状的な制限はすくなく、色彩の並び等のみでデータを表すので、色彩の並び等が把握できる形状であればどのような形状でもかまわない。

さて、このような「色彩配列による自動認識コード１０」を利用したカラーバーコード１０の切り出し・デコード、その他の種々の処理について更に詳細に説明する。

・位置、形状：
本実施の形態（図１）では、「色彩配列自動認識コード１０」の予め決められたセル（Ａ、Ｂ、Ｃ）を用いて位置関係の基準を設けることができる。したがって、カラーバーコード１２の読み取りを精度良く行うことができる。一般に、従来のカラーバーコード１２は、各セルの位置が厳密に決まっているので、位置の基準を正確に求めることは重要である。これらセルＡ、Ｂ、Ｃを位置基準セルと呼ぶ。

より精度よく位置を求めたる必要がある場合は、位置の基準点となる上記位置基準セルを増やすことが好ましい。そのための「色彩配列による自動認識コード１０」の位置配列や長さ等の変更は自由に行うことができる。上述したように、色彩配列による自動認識コード１０は、色彩の並び・配列のみが重要であり、それを構成する各セル（色彩が付された領域）の大きさや形状は基本的に自由だからである。

図１ではＡ、Ｂ、Ｃを位置出しのためのセル、すなわち位置基準セルとして用いて、これらの間の距離ｘａｂ等（図１参照）から基準座標を求めた。そして、この基準座標（ｘｙ座標）とカラーバーコード１２の位置関係からカラーバーコード１２を構成する各セル（色彩が付された領域）の位置関係を割り出すことができる。なお、カラーバーコード１２のセルは、図１では矩形であるが、その他種々の形状を採用することが知られている。

・色彩：
上で述べた「色彩配列による自動認識コード」は例えば使用色（セル構成色などと呼ぶ）の典型的な数は、３色である。例えば、赤、青、緑、などである。

しかしながら、たとえ３色とはいえ、一つの色彩の範囲が一般には非常に幅広い。印刷装置のインク等も微妙に異なるし、照明等の環境、使用する撮像手段、等でも得られる色彩は大きく変わってしまう。そこで、単に「赤」といってもその範囲はかなり広いものである。そのため、その範囲を何らかの手段で規定しておく必要がある。

まず、各範囲の基準となる色彩を決めておくことは重要である。

そのため、合計３種の基準色を各色彩の範囲毎に与える（例えばＲ、Ｇ、Ｂそれぞれ１色）。これは当業者であれば容易である。さらに、各色彩の範囲からさらに２色ずつ基準色を選べば、より一層色彩のキャリブレーションを精度高く行うことができると考えられる。

このような例が図２（１）に示されている。この図２（１）では、色環（マンセルの色相環）が示されている。そして、赤（Ｒ）の領域には、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３の３種の基準色が設定されていることが示されている。同様に、緑（Ｇ）の領域には、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３の３種の基準色が設定されていることが示されている。また、青（Ｂ）の領域には、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３の３種の基準色が設定されていることが示されている。

本実施の形態では、このように、各色彩範囲毎に３種の基準色を選ぶことにした。

図１ではセルＩ、ＩＩ、ＩＩＩが、この基準色を与える色彩基準セルである。

色彩基準セルＩ、ＩＩ、ＩＩＩは予めカラーバーコード１２の各色彩との関係が明確に与えられている。すなわち、この色彩基準セルＩ、ＩＩ、ＩＩＩはカラーバーコード１２の各セルの色彩の補正として利用することができる。

例えば、カラーバーコードの「赤」に対して、色彩基準セルＩが「やや青よりの赤」、色彩基準セルＩＩが、カラーバーコードと同じ「赤」。色彩基準セルＩＩＩが「やや緑よりの赤」のように、定める。

より具体的には、色彩基準セルがキャプチャされて得られる画像の色彩値（通常それぞれ独立したＲＧＢの値）から、色彩の補正値が求められる。予め、これら色彩基準セルがどのような色彩であるかが決められているので、検出値とこの真の色彩とを比較すれば、補正値が得られる。したがって、この補正値を用いてカラーバーコード１２の画像の色彩値を補正することで、カラーバーコード１２中の各セルの正しい色彩値を求めることができる。

図１の例では、２次元バーコードであるカラーバーコード１２の例を示したが、１次元バーコードでもよく、一般にバーコードと呼ばれる物や、その他種々の光学式認識コードが利用可能である。また、カラー（有彩色）の例を示したが、白黒のバーコードでもよい。白黒でも、輝度のキャリブレーションが必要な場合があるからである。

複数個の「色彩配列による自動認識コード」の利用
また、色相や彩度などいくつかの色彩を偏在させたパターンセルを用意しておくことも好ましい。この偏在させたパターンセルを、上記色彩基準セルの代わりに、又は、色彩基準セルに加えて、設けることができる。そして、このパターンセルを読みとり、色彩だけでなく、その他種々のパラメータに関して多数の基準を得ることができる。

なお、パターンセルとは、色彩基準セルを含み、色彩の基準とするために設けられた「色彩配列による自動認識コード」をいう。

種々のパラメータの例を以下説明する。

図２には、色相をそれぞれ異ならせた「色彩配列自動認識コード１０」を複数用意する例が示されている。特に図２（２）では、３本の色彩配列による自動認識コード１０を使用する例が示されている。３本の色彩配列による自動認識コード１０が用いる基準色彩は、互いに少しずつ異なっている。

すなわち、図２（２）に示すように、Ｒ１Ｇ１Ｂ１の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード１０は、ｘという値を示すコードシンボルである。また、Ｒ２Ｇ２Ｂ２の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード１０は、ｙという値を示すコードシンボルである。また、Ｒ３Ｇ３Ｂ３の基準色を用いた色彩配列による自動認識コード１０は、ｚという値を示すコードシンボルである。このような３種の色彩配列による自動認識コード１０を用意するのである。

なお、これらの採用する各基準色は、図２（１）の色相環上に示してある。

この３本の色彩配列による自動認識コード１０は、たとえば、標準状態で３本が全て読みとれるように設定しておく。ここで標準状態とは、光源やカメラの設定等の撮影環境が想定している「標準」という意味である。

これに対して、例えば仮に照明が青みがかっているなどいずれかの方向へ偏っていた環境下では、複数の「色彩配列自動認識コード１０」の内いずれかのキャプチャ画像が読み取りが可能な所定の色彩範囲を越えてしまい、その結果読み取りができないという事態も生じうる。

このとき、カラーバーコード１２の各セルの色彩データをいちいち見に行くのでは、改めて画像から位置検出を行う必要があり、処理が煩雑なものとなりがちである。

そこで、本実施の形態では、上で説明したように、上記複数の（ここでは３本の）「色彩配列自動認識コード１０」が表す各データ（ｘ、ｙ、ｚ）を異ならせている。どのデータが正常に読みとれたか否かによって、読み取り環境の偏りを検出している。

このように、本実施の形態においては、各コードが表すデータを異ならせているので、データを読み取るだけで、色彩による可読、不読が認識できるため、容易にキャプチャの偏りを知ることができる。つまり、読みとれた色彩配列による自動認識コード１０が表すデータを参照することによって、どの色彩配列による自動認識コード１０が読めたか（または、どの色彩配列による自動認識コードが読めなかったか）に基づいて、明るさやホワイトバランス、色相のシフト、等の撮影環境を知ることができる。

画像の補正
また、このような撮影環境のパラメータの偏りに基づき、撮影した画像を補正すれば、偏りが補正された画像を得ることができ、より良好な画像を取得することができ、カラーバーコード１２の読み取りが一層容易になる。

もちろん、得られた画像の補正だけではなく、このような撮影環境のパラメータの偏りを撮像手段等に直接フィードバックしてしまうことも好適である。このようにすれば、偏りを修正した撮像を行うことができ、後の画像補正等の処理が不要となり、良好な画像をより容易に取得することができる。その結果、カラーバーコード１２の読み取りが一層容易になる。

図２では、色相方向でシフト（偏り）が生じた場合を検出する手法を説明したが、色相方向以外にも彩度、明度方向のシフト（偏り）や、これらを合わせた複合的なシフト（偏り）に対してもこの方法は有効である。

図３（１）には、ＨＳＶ色空間を表す逆三角錐が示されている。この三角錐の円周方向は、色相（Ｈｕｅ）であり、半径方向は彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）であり、縦軸は、明るさ（Ｖａｌｕｅ）である。この図３（１）において、Ｇの色相の部分断面を取り出した図が図３（２）に示されている。この図３（２）の「断面図」中の各色彩は、色相はＧ（緑）で変わりないが、彩度と、明るさがこの断面図の面内で変化する。したがって、図３（２）のように、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３を選択して、複数の色彩配列による自動認識コードを構成し、対象物に付すことが考えられる。このような複数の色彩配列による自動認識コードを用いれば、上述した色相のシフト（偏り）の場合と同様に、彩度・明度方向の偏り・変位や、これらを合わせた複合的な偏りに対しても、それを検出し、補正・修正することができる。

第３ カラー写真への応用（カラー写真特有のＩＤ値を得る）
図４には、色彩配列による自動認識コード１０をカラー写真１４など一般的なカラー（白黒でも可）パターンのデータ化に応用した例の説明図が示されている。

カラー写真等のデータから、固有のＩＤを算出する場合は多い。写真の真贋、修正の有無等を調べたり、所定の著作物か否かを簡単に調べる等の目的で写真データに対する固有の値がしばしば利用される。

ここでは、そのようなカラー写真からＩＤ値を得る際に「色彩配列自動認識コード１０」を利用する例について説明する。

ここでは、カラー写真１４の周囲に「色彩配列自動認識コード１０」を設け、この色彩配列による自動認識コード１０によって、（１）寸法基準と、（２）カラーパターンからのデータの採取仕様と、が与えられる例を説明する。

・寸法基準
寸法基準は、上述した位置基準とほぼ同様の概念である。基準となる座標を定義し、この座標に基づきカラー写真の所定の箇所をサンプリングするのである。

・データの採取仕様
色彩配列による自動認識コード１０の所定の位置のセルに基づき、カラー写真１４中のどの座標のセルがサンプリング（読み込み）の対象となるのかを知ることができる。この検査は、画像データを受信したコンピュータ上のプログラムが実行する。

本実施の形態においては、画像を読み込むのは、ＣＣＤカメラやビデオカメラなどの画像をデジタルデータとして入力できる装置である。この読み込んだ画像データはコンピュータに入力され、所定のプログラムが色彩配列による自動認識コード１０を認識し、その内容に基づき、カラー写真１４中のどの位置の部分が読み込むべきカラーパターンであるかを知ることができる。このとき、寸法基準に基づき座標（例えばｘｙ座標）が定まり、データの採取仕様に基づき取得すべきカラーパターンの位置が定まる。

このように、データの採取仕様によってカラーパターンの存在位置（図４ではα，β，γ）を指定し、その位置（及び予め定められた範囲）の色彩データを指定された順序で採取するものである。

例えば、図４中、色彩配列による自動認識コード１０のセルＡ、Ｂ、Ｃが寸法基準を与える寸法基準セルである。このセルによって、寸法・座標が定まる。また、図４中、色彩配列による自動認識コード１０のセルＩ、ＩＩ、ＩＩＩがデータの採取仕様を与える採取仕様セルであり、カラー写真１４中のどの位置のどの範囲がカラーパターンであるかを表す。この採取仕様セルは、要するに、カラーパターンの位置・範囲を知らせるセルである。

さて、このようにして、カラーパターンの位置・範囲がわかれば、画像データからその部分を取り出し、所定の算出手法で、ＩＤを求める。この動作はコンピュータ上のプログラムが、画像データに基づき行う。

なお、本実施の形態では、上記カラーパターンから採取された色彩値は「色彩配列による自動認識コード」の基準色彩と比較してキャリブレーションされるため、撮影条件によらず常に一定の値を得ることができる。

そして、この色彩値をデータ化すれば、この写真特有のＩＤを得ることができる。

さて、このようなＩＤを表すカラー写真１４としては、本人の顔写真等が使用される場合が多い。この場合、同じ顔写真を用いた場合でも、その周囲に設けられた「色彩配列による自動認識コード１０」の内容や、その位置によっては返すデータ（すなわちＩＤ）が異なる。

したがって、個別のアプリケーションにおいて、同じ写真を用いつつ、異なるＩＤを利用することができる。つまり、利便性を確保しつつ、情報セキュリティもより強化することが可能である。

なお、色彩をデータに変換する手法は種々の方法が考えられる。例えば、ＲＧＢ値に基づき所定の演算を施してＩＤを得ることも好ましいし、輝度、色相、彩度に変換してからＩＤに変換することも好ましい。このような変換は、色彩の取りうる値の空間から、得ようとするＩＤの空間への写像であればどのような写像でもよい。

その他
ここでは、写真を例として説明したが、キャリブレーションが必要な物であればどのような物でも応用可能である。

例えば、対象物として、写真ではなく、所定のデザイン、広告、ポスター、文字デザイン、など色彩のキャリブレーションが必要な物は数多く知られておりそれらに応用可能である。

また、動作の面から見れば、写真「撮影」ではなく、コピー装置による「コピー」動作などでも、まったく同様の処理を行わせることが可能である。

第４ 写真撮影やコピーへの応用（自動キャリブレーション）
図５は写真撮影の分野において、色彩配列による自動認識コードを応用した例を説明する説明図である。この図に示すように、被写体の一部に「色彩配列自動認識コード１０」を混入することによって、画像処理の段階において、「色彩配列自動認識コード１０」を自動的に読み取り、自動的に色彩のキャリブレーションを行わせることが可能となる。

従来から、写真撮影において、色の校正等の目的から、いわゆるテストチャートやカラーチャートと呼ばれる標準的な色彩のチャートを被写体と同時に写し混むことが広く行われていた。そして、得られた画像中の標準色彩が正しい色彩となるように画像処理を行えば、本来の被写体の色彩を正確に再現できると考えられたものである。

この従来のキャリブレーションの手法を採用する場合は、できあがった画像から、テストチャートを認識するためには人間が目視で探して色彩を確認していた。または、機械的に行わせるためには、カラーチャートの存在を表すための特有のマーキングをカラーチャートの周囲に配置する等の工夫が必要であった。

いずれの場合も、テストチャート（カラーチャート）そのものにはデータを持たせてはいないので、読み取った結果を何らかの処理をしてカメラ等にフィードバックする必要があった。従来は、その作業は人間が手作業で行うか、または、人間が各色彩が何色であるかをコンピュータ等に指示することによって、色彩の校正が行われていた。

このように従来の色彩の校正は大変煩雑で時間のかかるものであった。

これに対して、本実施の形態では、例えば図２で示したような原理・方法を採用して、色彩配列による自動認識コード１１０を被写体２０と共に撮影し、得られた画像データから、デコードソフトを用いて色相の変化等を検出することが可能である。

そして、この検出した色相の変化等を撮影するカメラ等にフィードバックすることによって、正しい色彩を再現することができるものである。

具体的なデータ・処理の流れを、図４に基づき説明する。

まず、図４に示されているように、被写体２０を撮影する際に、色彩配列による自動認識コード１１０を、従来のカラーチャートのように被写体２０の近傍に配置し、撮像手段２２で撮影する。

撮影した画像データは、コンピュータ２４に送られ、一般的な画像処理を経て最終的な画像を得る。このようにして得た画像は、印刷されたり、所定の媒体に保存される等の処理の対象となる。また、コンピュータ２４のディスプレイ（不図示）に表示されて鑑賞されることもある。なお、ここでいう一般的な画像処理は、画像データが良好であれば行われないこともある。

本実施の形態において特徴的なことは、コンピュータ２４に送られた画像データが一般的な画像処理の対象となるだけでなく、色彩配列による自動認識コード１１０のデコードプログラムのデコードの対象となっていることである。

このデコードプログラムは、本願出願人が他の特許出願で開示している技術を用いて、画像データから色彩配列による自動認識コード１１０を切り出し、その値を読み出す。

図５に示す色彩配列による自動認識コード１１０は、図２と同様に色相や明度、彩度などを変更した種々のコードシンボルを含んでいるので、どの値が読み込めたかによって、色相の変化や、明度、彩度等の変化を知ることができる。

このように本実施の形態では、デコードプログラムが出力した値から、上記色相等の変化を算出する手段も設けられている。この手段は、典型的にはデコードプログラムと同様にコンピュータ２４上で動作するプログラムであり、色彩配列による自動認識コード１１０の読み取りができた値から、補正値を算出する。このような算出は、色相等の変化を打ち消すような補正値であり、従来からカラーチャート、カラーパターン等を用いて行われてきた計算である。したがって、このような補正値を算出するプログラムを作ることは当業者であれば容易である。

さて、このようにして算出された補正値を用いて、画像データを補正すれば、良好な撮影結果が得られることは明らかである。したがって、この補正値は、上述した一般的な画像処理を行う手段、すなわちコンピュータ２４上で動作するプログラムに供給され、このプログラムは補正値に基づき画像データを補正し、良好な結果を得るのである。このような画像処理のためのプログラムは、従来からよく知られているプログラムである。

なお、補正値は、撮像手段２２に送ることも好適である。撮像手段は、この補正値に基づき、色相や露出値、ホワイトバランス、彩度等を調整して撮影することになる。このよな撮影パラメータを調整可能なカメラ装置は広く知られているので、そのような従来のカメラ装置を撮像手段２２として用いればよい。なお、撮像手段２２は、静止画の撮像手段でも良いし、動画の撮像手段すなわちビデオカメラでも良い。

その他
ここでは、写真「撮影」の場合に応用した例を説明したが、「撮影」以外でも、例えば、コピー装置におけるコピー動作において応用することも容易である。カラーコピー等において、色彩のキャリブレーションが必要な場合は多い。

第５ 色彩判別への応用
また、色彩配列による自動認識コードは、種々の色彩の各リード線３０を束ねたハーネスの確認（リード線の取り付け順の確認）へ応用することも好適である。このような例の説明図が図６に示されている。この図６に示す例では、色彩によって、各リード線３０の区別を行っており、それを束ねるためにハーネス３２を用いている。

ここでは、ハーネス３２に色彩配列による自動認識コード３４を取り付けた場合を説明する（図６参照）。

まず、図６の例では、これまで説明してきた例と同様に、色彩配列による自動認識コード３４を用いて、色彩そのもののキャリブレーションを行うことができる。これによって、各リード線３０の識別を高精度に行うことができる。

さらに、図６の例では、確認したいリード線３０を確認する位置も、自動的に判別することができる。この判別方法の具体的な処理を、以下に説明する。基本的な原理はこれまで説明してきたのと同様の原理である。

まず、図６において、色彩配列による自動認識コード３４を、ハーネス３２上の一定の位置に付しておく。そして、このハーネス３２を用いてリード線３０を束ねる（図６参照）。

次に、これを所定の撮像手段３６を用いて撮像する。得られた画像データ（図６参照）から色彩配列による自動認識コード３４を認識し、切り出す。これによって、切り出したときにその色彩配列による自動認識コード３４の位置の認識ができるので、これを基準として色彩を読み取る箇所３８を把握することができる。その具体的な処理は、図１で示した例と同様である。

特に、図６の例では、色彩配列による自動認識コード３４の各セルの位置が、各リード線の位置と一対一に対応するように構成している。したがって、色彩配列による自動認識コード３４を認識し、その各セルの並びを検出する。これによって、並びが伸びている方向を、例えば座標ｘと定めることができる。そして、その座標ｘと垂直方向を座標ｙ方向と決定することができる。

また特に、図６の例では、色彩配列による自動認識コード３４の位置からｙ座標方向に所定の距離だけ移動した範囲を、読み取り範囲３８としている（図６参照）。

このようにすることによって、色彩配列による自動認識コード３４によって、「どの位置」の色彩を読み取れば良いのか、を明確に指示することができる。

図６の例では、ハーネス３２の位置・向きがわかるので、それを基準として各リード線３０が束ねられている位置を検出することが可能である。このような位置・向きは、色彩配列による自動認識コード３４に含まれる各セルの並びの方向や、検出された各セルの位置、等から求められる。

そして、上述した手法で、色彩を読み取るべき範囲が求める。

最後に、この求めた位置の色彩を読み取ることによって、どのような種類のリード線３０がそのハーネス３２に束ねられているのかを容易に知ることが可能である。

なお、色彩を読み取る範囲３８は、リード線の曲がり等を考慮し、なるべくハーネス３０に近い位置、できれば隣接する位置に設定することが好ましい。

色彩配列による自動認識コード３４は、これまで述べてきたように、色彩の順番・並びでデータを表現するので、形状の変化に対する耐性が非常に大きい。すなわち、対象物の回転や傾きがあっても、容易に認識することができる。

このような色彩配列による自動認識コード３４の特性を応用して、本例（第５：色彩判別への応用）では、部品や商品のような対象物に、色彩配列による自動認識コード３４を付し、対象物の色彩や色彩の順列を判別する処理を行うことができた。

このようなことが可能となるためには、対象物（例えばハーネス３４）と、色彩配列による自動認識コード３４との位置関係が予め定められた位置関係にある必要がある。予め定められた位置関係におくためには、対象物に直接、色彩配列による自動認識コードを付すことも好適であり、また、対象物の塗装と同時に付すことも好適である。

さらに、所定のシール等の媒体を介して色彩配列による自動認識コード３４を付す場合は、そのシールの位置が容易に判明するように、対象物上に位置決めのためのマークを付しておくことも好適である。

まとめ
ここで説明した例は、リード線３０の色彩を検知する「位置」を特定しつつ、その検知の際の色彩のキャリブレーションも行った例である。

そして、ここでは色彩で機能を表すリード線３０を例として説明したが、色彩が機能を表す等重要な役割を果たす物であり、その検知位置と、検知する際の色彩のキャリブレーションが必要な場合であればどのような場合でも応用可能である。

第６ 図１の変形例その１
上述した図１では、カラーバーコード１２の近傍、例えば周囲に色彩配列による自動認識コード１０を配置する例を示した。そして、この色彩配列による自動認識コード１０によって、カラーバーコード１２の位置や、その内部のセルの色彩のキャリブレーション等を行うことを説明した。

しかし例えば、色彩配列による自動認識コード１０をカラーバーコード１２の内部に設けてしまっても良い。要するに、色彩配列による自動認識コード１０とそれに対応するカラーバーコード１２の位置関係が明確に定められていればどのような位置関係でも良い。

このような例が図７に示されている。図７に示す例では、色彩配列による自動認識コードとして、カラービットコード２００を用いた例が示されている。このカラービットコード２００は、カラービットコード２００は、色彩の領域であるセルを１列状に連ねた構成をしており、１列状であるセルを追跡することによってカラービットコード２００の検出が行われる。他の色彩配列による自動認識コード１０と同様に、色彩の並び等でのみデータが表されるので、形態上の自由度は大きく、大きく曲がりくねっていても直線状でもかまわないという特徴を有する。このカラービットコード２００は、「１Ｄカラービットコード」という名称で本願発明者が開発した物である（特願２００６−１９６５４８号）。

さて、図７において特徴的なことは、このカラービットコード２００が、２次元マトリクスコード２０２の内部に配置されていることである。

この２次元マトリックスコードは、いわゆる従来の２次元バーコードであって内部に未使用の領域を備えているものである。

図７において特徴的なことは、このような２次元マトリクスコード２０２の内部の領域２０２ａ中に、カラービットコード２００が設けられていることである。そして、領域２０２ａは、いわゆるクワイエットゾーン色（Ｑ）が用いられる。クワイエットゾーン色とは、カラービットコード２００構成色としては用いられない色彩であり、仕切や境界を示すために用いられる。例えば、白、黒、灰色等の無彩色が好適に用いられるが、他の色彩でもかまわない。

このような構成によれば、２次元マトリックスコード２０２の内部にカラービットコード２００を配置できるので、２次元マトリックスコード２０２とカラービットコード２００との一体性をより確実にすることができるとともに、光学式認識コードのために準備する領域として、２次元マトリックスコード２０２の分だけ用意すればよく、取り扱いが容易となるメリットがある。

もちろん、図１の場合と同様、図７でも、２次元マトリックスコード２０２の位置の特定ができ、また、２次元マトリックスコード２０２中のセルの色彩のキャリブレーションを行える。

第７ 図１の変形例その２
さらに、図１の変形例として、色彩配列による自動認識コード１０を複数個使用する例が図８に示されている。

図８に示す例では、色彩配列による自動認識コードとして、カラービットコード２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃを用いた例が示されている。

このカラービットコード２１０も、図７のカラービットコード２００と同様の光学式認識コードである。

さて、図８において特徴的なことは、３個のカラービットコード２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃが、２次元マトリクスコード２１２の周囲に配置されていることである。この２次元マトリックスコードは、いわゆる従来の２次元バーコードである。ここでは、有彩色を含むセル構成色が各セルに付されている例を示すが、白と黒からなる古典的な２次元バーコードでもよい。また、１次元バーコードでもよく、一般にバーコードと呼ばれるものであれば対象とすることが可能である。その他、種々の光学式認識コードも対象とすることができることは言うまでもない。

このような２次元マトリクスコード２１２の周囲の隅（コーナー）の近傍にカラービットコード２１０ａ、ｂ、ｃを配することによって、カラービットコード２１２の隅（コーナー）の位置をより正確に特定することが可能となる。

図１の例では、１個の色彩配列による自動認識コード１０を用いたが、複数個用いることによって、色彩配列による自動認識コード１０と、位置を特定する対象である２次元バーコードとの間の位置関係の変動に対する耐性を向上させることができる。すなわち、図８では、隅（コーナー）の近傍にカラービットコード２１０ａを配しているので、隅の位置が独立して変動してもそれに対応することができるからである。

なお、図８の例では、３隅にカラービットコード２１０を配置したが、４隅に配置すればより正確に位置を特定することができ、位置の変動に対する耐性は向上させることが可能である。図８の例では３個のカラービットコード２１０の例を示したが、２個でも耐性の向上は望めるし、４個以上の場合はより一層２次元バーコードの位置の特定を正確に行うことが可能である。

もちろん、図１の場合と同様、図８でも、２次元マトリックスコード２１２の位置の特定だけでなく、２次元マトリックスコード２１２中のセルの色彩のキャリブレーションを行える。

色彩配列による自動認識コードをカラーバーコード１２に応用した例を示す説明図である。 ３種の基準色を各色彩の範囲毎に与え、さらに各色彩の範囲からさらに２色ずつ基準色を選ぶ例を示す説明図である。 ＨＳＶ色空間を表す逆三角錐、及び、Ｇ（緑）の色相の部分断面を取り出した図である。 色彩配列による自動認識コードをカラー写真など一般的なカラー（白黒でも可）パターンのデータ化に応用した例の説明図である。 写真撮影の分野において、色彩配列による自動認識コードを応用したキャリブレーションの例を示す説明図である。 色彩配列による自動認識コードを、種々の色彩の各リード線を束ねたハーネスの確認（リード線の取り付け順の確認）へ応用した場合の説明図である。 ２次元マトリックスコードの内部にカラービットコードを配置した例を示す説明図である。 ３個のカラービットコードが、２次元マトリクスコードの周囲に配置されている例を示す説明図である。

符号の説明

Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ 色彩基準セル
Ａ、Ｂ、Ｃ 位置基準セル
１０ 色彩配列による自動認識コード
１２ カラーバーコード
１４ カラー写真
２０ 被写体
２２ 撮像手段
２４ コンピュータ
３０ リード線
３２ ハーネス
３４ 色彩配列による自動認識コード
３６ 撮像手段
３８ 色彩を読み取る範囲
１１０ 色彩配列による自動認識コード
２０２ ２次元マトリックスコード
２００ カラービットコード
２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃ カラービットコード
２１２ ２次元マトリックスコード

Claims (30)

1. 対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の位置を特定する方法において、
   前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
   前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
   前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物の位置を求めるステップと、
   を含むことを特徴とする位置特定方法。
2. 請求項１記載の位置特定方法において、
   前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物の位置を求めることを特徴とする位置特定方法。
3. 請求項２記載の位置特定方法において、
   前記位置基準セルに基づき、座標系を定め、
   前記定めた座標系上で、所定の位置を前記対象物の位置であると判断することを特徴とする位置特定方法。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の位置特定方法において、
   前記対象物は、１次元バーコード、２次元バーコード、他の自動認識コード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。
5. 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の位置特定方法において、
   前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする位置特定方法。
6. 対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、
   前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
   前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
   前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物に含まれる色彩を求めるステップと、
   を含むことを特徴とする色彩特定方法。
7. 請求項６記載の色彩特定方法において、
   前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
8. 請求項７記載の色彩特定方法において、
   前記色彩基準セルは、予め定められた色彩であり、前記撮像データ中の前記色彩基準セルの色彩と前記予め定めされた色彩との差を検出し、
   この検出した差を用いて、前記対象物中の色彩から、この差を差し引いて補正し、前記対象物中の実際の色彩を検出することを特徴とする色彩特定方法。
9. 請求項８記載の色彩特定方法において、
   前記色彩配列による自動認識コードを複数個、前記対象物の近傍に設け、
   前記切り出した色彩配列による自動認識コードを読み取り、その結果から、補正値を算出するステップと、
   前記補正値によって、前記対象物に含まれる色彩を補正するステップと、
   を含むことを特徴とする色彩特定方法。
10. 請求項９記載の色彩特定方法において、
    前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、所定のパラメータに関して偏向された色彩配列による自動認識コードであることを特徴とする色彩特定方法。
11. 請求項１０記載の色彩特定方法において、前記所定のパラメータは、色相、明度、彩度の内いずれか１個又は２個以上のパラメータであることを特徴とする色彩特定方法。
12. 請求項９記載の色彩特定方法において、
    前記複数個の色彩配列による自動認識コードは、互いに異なるデータを表すことを特徴とする色彩特定方法。
13. 請求項６〜請求項１２のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記対象物は、１次元バーコード、２次元バーコード、他の色彩によってデータを表すコードのいずれかであることを特徴とする色彩特定方法。
14. 請求項６〜請求項１２のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記対象物は、写真、被写体、色彩を用いて機能を表すコード、のいずれかであることを特徴とする色彩特定方法。
15. 対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物の色彩を特定する方法において、
    前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
    前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
    前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、
    前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、
    前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、
    を含むことを特徴とする色彩特定方法。
16. 請求項１５記載の色彩特定方法において、
    前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とする色彩特定方法。
17. 請求項１５又は１６に記載の色彩特定方法において、
    前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
18. 請求項１５〜１７のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記対象物は、機能によって異なる色彩が付されたリード線を複数個束ねるハーネスであり、前記束ねたリード線の色彩を求めることを特徴とする色彩特定方法。
19. 対象物の近傍に配置された、色彩の並び、順番、組み合わせのいずれかによってデータを表す色彩配列による自動認識コード、を用いて、前記対象物のＩＤを作成する方法において、
    前記色彩配列による自動認識コード及び前記対象物を撮像し、画像データを得るステップと、
    前記画像データから、前記色彩配列による自動認識コードを切り出すステップと、
    前記切り出した色彩配列による自動認識コードの位置を基準として、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めるステップと、
    前記画像データ中の前記求めた位置から色彩を読み取るステップと、
    前記切り出した色彩配列による自動認識コード中の色彩を基準として、前記対象物から読み取った前記色彩を求めるステップと、
    前記求めた色彩をデータ化するステップと、
    を含むことを特徴とするＩＤ作成方法。
20. 請求項１９記載のＩＤ作成方法において、
    前記色彩配列による自動認識コードには、位置の基準となる位置基準セルが含まれており、この位置基準セルに基づき、前記対象物中の色彩を検出する位置を求めることを特徴とするＩＤ作成方法。
21. 請求項１９又は２０に記載のＩＤ作成方法において、
    前記色彩配列による自動認識コードには、色彩の基準となる色彩基準セルが含まれており、この色彩基準セルの色彩に基づき、前記対象物の色彩を求めることを特徴とするＩＤ作成方法。
22. 請求項１９〜２１のいずれか１項に記載のＩＤ作成方法において、
    前記対象物は、白黒写真又は、カラー写真であることを特徴とするＩＤ作成方法。
23. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の位置特定方法において、
    前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
24. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の位置特定方法において、
    前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、
    前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
25. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする位置特定方法。
26. 請求項２５に記載の位置特定方法において、
    前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする位置特定方法。
27. 請求項６〜１４のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記自動認識コードは、前記対象物の内部に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
28. 請求項６〜１２のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記対象物は、色彩を用いて機能を表すコードであり、その内部に、前記コードとして使用しない未使用領域を有し、
    前記自動認識コードは、前記対象物の内部の前記未使用領域に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
29. 請求項６〜８のいずれか１項に記載の色彩特定方法において、
    前記自動認識コードは、複数個配置されていることを特徴とする色彩特定方法。
30. 請求項２９記載の色彩特定方法において、
    前記自動認識コードは、前記対象物の隅の近傍に配置されていることを特徴とする色彩特定方法。

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