JP2016168558A - 配達物処理装置、および配達物処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の利便性を向上させることができる配達物処理装置、および配達物処理プログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の配達物処理装置は、搬送部と、認識部と、決定部とを持つ。搬送部は、配達対象物を搬送する。認識部は、前記搬送部により搬送される配達対象物が撮像された画像に基づいて、前記配達対象物に付与された情報を複数の認識アルゴリズムのうちいずれかの認識アルゴリズムで認識処理する。決定部は、前記搬送部により搬送される配達対象物のタイプを判別し、前記判別したタイプに基づいて、前記認識部が認識処理に用いる認識アルゴリズムを決定する。
【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、配達物処理装置、および配達物処理プログラムに関する。

従来、宅配物や、はがき、封筒等の種々の配達対象物を撮影した画像から文字認識処理により住所を読み取り、読み取った住所を用いて配達対象物の宛先住所を確定する処理装置が知られている。この種の装置において、利用者が配達対象物の種類に応じて認識処理のモードを手動で選択することで、配達対象物の種類に対応した認識処理が行われる場合があった。しかしながら、従来の技術では、利用者の手を煩わす必要があり、利便性が十分でない場合があった。

特開平８−１０７１２号公報

本発明が解決しようとする課題は、利用者の利便性を向上させることができる配達物処理装置、および配達物処理プログラムを提供することである。

実施形態の配達物処理装置は、搬送部と、認識部と、決定部とを持つ。搬送部は、配達対象物を搬送する。認識部は、前記搬送部により搬送される配達対象物が撮像された画像に基づいて、前記配達対象物に付与された情報を複数の認識アルゴリズムのうちいずれかの認識アルゴリズムで認識処理する。決定部は、前記搬送部により搬送される配達対象物のタイプを判別し、前記判別したタイプに基づいて、前記認識部が認識処理に用いる認識アルゴリズムを決定する。

配達物処理システム１の概要図。 配達物処理装置２０を中心とした機能構成例を示す図。 判別テーブル３２の一例を示す図。 アルゴリズムテーブル３４として格納される情報の一例を示す図。 配達物処理装置２０により実行される処理の流れを示すフローチャート。 利用者による配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報の修正を受け付ける際に、端末装置５の表示部に表示される画像ＩＭの一例を示す図。 第１の実施形態の配達物処理装置２０の変形例の機能構成を示す図。 学習部２８により実行される処理の流れを示すフローチャート。 タブレット端末４０により表示される画像の一例を示す図。 情報処理部２４が、判別条件を用いて実行する処理の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態の配達物処理装置２０Ａの機能構成を示す図。 第２の実施形態においてアルゴリズムテーブル３４Ａとして格納されるデータの一例を示す図。 第２の実施形態の情報処理部２４により実行される処理の流れを示すフローチャート。 端末装置５の表示部や、タブレット端末４０により表示される画像の一例を示す図。 第３の実施形態の配達物処理装置２０Ｂの機能構成を示す図。 搬送部１６の搬送速度の算出手法の一例について説明するための図。 第４の実施形態の配達物処理装置２０Ｃの機能構成を示す図。 第４の実施形態の配達物処理装置２０Ｃにより実行される処理の流れを示すフローチャート。

以下、実施形態の配達物処理装置、および配達物処理プログラムを含む配達物処理システムを、図面を参照して説明する。

図１は、配達物処理システム１の概要図である。配達物処理システム１は、宅配物や、はがき、封筒等を含む種々の配達対象物Ｐを配達先に応じた区分箇所に区分するシステムである。配達物処理システム１は、例えばベルトコンベアや挟持ベルト等を含む搬送部１６により搬送される配達対象物Ｐを撮像する。配達物処理システム１は、撮像部６により撮像された画像から配達対象物Ｐに付与された住所情報を認識し、認識した住所情報に基づいて配達対象物Ｐを区分する。住所情報とは、配達対象物Ｐの配達先の住所を示す情報である。住所情報は、氏名または名称等を含んでもよい。

配達物処理システム１は、例えば、端末装置５と、撮像部６と、対象物検出部８と、重量センサ１０と、バーコードリーダ（以下、「ＢＣＲ」と称する。）１２と、バーコードライタ（以下、「ＢＣＷ」と称する。）１４と、搬送部１６と、区分部１８と、配達物処理装置２０とを備える。端末装置５は、操作者が情報を入力するための装置である。端末装置５は、画像を表示する表示部と、キーボードやマウス、タッチパネル、マイク等の画像、音声及びその他の入力デバイスとを備える。端末装置５と、配達物処理装置２０とは、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークで接続されている。なお、端末装置５は、配達物処理装置２０に統合されてもよい。

撮像部６は、撮像位置に到達した配達対象物Ｐを撮像し、撮像した画像を配達物処理装置２０に出力する。撮像部６は、例えば移動する配達対象物Ｐを高解像度に撮影できるラインスキャン方式の複数のスキャナを有する。撮像部６は、複数のスキャナを、例えば異なる角度から配達対象物Ｐを撮影できる位置に配置することで、配達対象物Ｐの各面を撮像することができる。なお、撮像部６は、例えば、所定の平面領域を一度に撮影可能なカメラを備えてもよい。

対象物検出部８は、配達対象物Ｐの立体的形状を検出する。対象物検出部８は、例えばステレオカメラ８Ａ、８Ｂである。ステレオカメラ８Ａ、８Ｂは、撮像位置に到達した配達対象物Ｐを撮像し、撮像した画像を配達物処理装置２０に出力する。また、対象物検出部８は、配達対象物Ｐとの距離を測定可能な赤外線センサ等の光学的手法を用いたセンサや、超音波センサ等であってもよい。

重量センサ１０は、例えば搬送部１６のベルトコンベアの下側に配置され、搬送されてくる配達対象物Ｐの重量を測定する。重量センサ１０は、測定位置に到達した配達対象物Ｐの重量を測定し、測定結果を配達物処理装置２０に出力する。

ＢＣＲ１２は、配達対象物Ｐに付与されている識別情報が含まれるＩＤバーコードや、配達対象物Ｐの住所情報が含まれる住所バーコードにエンコードされた情報を読み取る。ＢＣＲ１２は、読み取った情報を配達物処理装置２０に出力する。ＢＣＷ１４は、配達物処理装置２０の指示に基づいて、配達対象物ＰにＩＤバーコード、および住所バーコードを印字する。ＢＣＷ１４は、例えば、任意に決定された識別情報をエンコードしたＩＤバーコードと、配達物処理装置２０の認識結果としての住所情報をエンコードした住所バーコードを印字する。

搬送部１６は、配達物処理装置２０の指示に基づいて、供給部（不図示）から供給された配達対象物Ｐを区分部１８に向けて搬送する。搬送部１６は、例えば搬送ベルト、駆動プーリ、および駆動モータを備える。駆動プーリは、駆動モータの駆動により出力される駆動力により回転する。搬送ベルトは、駆動プーリの回転力により動作して配達対象物Ｐを搬送する。

区分部１８は、搬送部１６の下流側（供給部の反対側）に設けられる。区分部１８は、例えば複数の段、および複数の列に区画された複数の区分ポケット（不図示）を含む。区分部１８は、配達物処理装置２０の指示に基づいて、指示された区分先に対応する区分ポケットに配達対象物Ｐを搬送して集積させる。

図２は、配達物処理装置２０を中心とした機能構成例を示す図である。配達物処理装置２０は、通信部２１と、情報取得部２２と、情報処理部２４と、制御部２６と、記憶部３０とを備える。これらのうち情報処理部２４、および制御部２６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部３０に格納されたプログラムを実行することで機能するソフトウェア機能部である。なお、これらのソフトウェア機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。記憶部３０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。また、配達物処理装置２０は、通信部２１を用いて端末装置５と通信する。通信部２１は、ＬＡＮやＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークに接続するための通信ネットワークである。

情報取得部２２は、例えば撮像部６、対象物検出部８、または重量センサ１０と通信するための通信インターフェースである。情報取得部２２は、撮像部６により撮像された画像、対象物検出部８により検出された情報、および重量センサ１０により検出された情報を取得し、取得した情報を情報処理部２４に出力する。

情報処理部２４は、認識部２４Ａと、決定部２４Ｂとを備える。認識部２４Ａは、決定部２４Ｂにより決定されたアルゴリズムに基づいて、配達対象物Ｐの住所情報を認識する。認識部２４Ａは、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）により配達対象物Ｐの住所情報を認識処理する。認識部２４Ａは、認識処理を行った結果を、各部（例えば制御部２６）に出力する。

決定部２４Ｂは、情報取得部２２が撮像部６、対象物検出部８、または重量センサ１０から取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを特定する。配達対象物Ｐのタイプとは、配達物処理装置２０を用いて配達対象物Ｐを区分する運用者が任意に定めることができる配達対象物Ｐの種別である。例えば郵便事業者が運用者の場合、「定型郵便」や、「定形外郵便」、「小包」等のタイプが運用者によって設定される。また、宅配便を扱う運用者の場合、荷物や、メール便等のタイプが運用者によって設定される。

決定部２４Ｂは、例えば、対象物検出部８から取得される画像に基づいて、配達対象物Ｐのサイズ（例えば縦、横、および奥行等の寸法）または形状（例えば立体物か、平板状の物体か）を認識し、認識したサイズまたは形状に基づいて配達対象物Ｐのタイプを判別する。また、決定部２４Ｂは、対象物検出部８から取得される画像の特徴に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別する。また、決定部２４Ｂは、重量センサ１０により計測される重量に基づいて配達対象物Ｐのタイプを特定してもよい。また、決定部２４Ｂは、画像の認識処理により抽出される画像の特徴量に基づいて配達対象物Ｐのタイプを特定してもよい。決定部２４Ｂは、判別した配達対象物Ｐのタイプに基づいて、認識部２４Ａが認識処理を行うアルゴリズムを決定する。

制御部２６は、認識部２４Ａの認識処理結果に基づいて、区分部１８を制御して配達対象物を区分先に区分する。

記憶部３０は、判別テーブル３２およびアルゴリズムテーブル３４を格納する。図３は、判別テーブル３２として格納される情報の一例を示す図である。判別テーブル３２は、例えば、配達対象物Ｐのサイズ、厚さ、および重さ等のパラメータに、配達対象物Ｐのタイプが対応付けられたテーブルデータである。図４は、アルゴリズムテーブル３４として格納される情報の一例を示す図である。アルゴリズムテーブル３４は、配達対象物Ｐのタイプと認識アルゴリズムが対応付けられたテーブルデータである。各タイプに対応付けられた認識アルゴリズムは、それぞれのタイプの配達対象物Ｐを認識処理する場合に最適な認識アルゴリズムである。最適な認識アルゴリズムとは、処理時間をいたずらに長くしない範囲内で、要求される認識率を満たすことができる認識アルゴリズムである。各テーブルデータは、プログラムの中に関数として埋め込まれてもよい。

図５は、配達物処理装置２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、情報処理部２４の決定部２４Ｂが、情報取得部２２を介して対象物検出部８、および重量センサ１０から情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、決定部２４Ｂは、判別テーブル３２を参照し、ステップＳ１００で取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別する（ステップＳ１０２）。決定部２４Ｂは、例えば、対象物検出部８、および重量センサ１０から取得した情報が、判別テーブル３２の各タイプに対応付けられたサイズや厚さ、重さ等の条件を満たすか否かを、各タイプについて判定することで、配達対象物Ｐのタイプを判別する。

次に、決定部２４Ｂは、アルゴリズムテーブル３４を参照して、ステップＳ１０２で判別したタイプに対応する認識アルゴリズムを選択する（ステップＳ１０４）。次に、認識部２４Ａが、ステップＳ１０４で決定部２４Ｂにより選択された認識アルゴリズムを用いて、認識処理を実行する（ステップＳ１０６）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ１０６で実行した認識処理の結果を区分部１８に出力する（ステップＳ１０８）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

なお、決定部２４Ｂは、配達対象物Ｐのタイプと、配達対象物Ｐのタイプを判別するための条件（判別テーブル３２の各パラ―メータ）とを表示しながら、利用者による配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報の修正を受け付けてもよい。この際に、決定部２４Ｂは、配達対象物Ｐのタイプと、配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報とを対応付けて端末装置５の表示部に表示させる。図６は、利用者による配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報の修正を受け付ける際に、端末装置５の表示部に表示される画像ＩＭの一例を示す図である。決定部２４Ｂは、端末装置５の表示部に配達対象物Ｐのタイプと、配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報とが表示された状態で、端末装置５の入力部を介して入力された入力情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別するための情報を変更する。例えば、決定部２４Ｂは、端末装置５の入力部を介して入力された入力情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別するためのサイズや、厚さ、または重さを変更する。また、決定部２４Ｂは、端末装置５の入力部を介して入力された入力情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを追加、または削除してもよい。

なお、決定部２４Ｂは、判別テーブル３２の各パラメータを、他のコンピュータ装置から通信部２１を用いてインポートしてもよい。

本実施形態では、一例として、対象物検出部８、および重量センサ１０から取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別するものとしたが、配達対象物Ｐのタイプの判別に用いられる情報は、これらに限られない。例えば配達物処理装置２０は、配達対象物Ｐのタイプを示すタイプ情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別してもよい。タイプ情報は、例えば配達対象物Ｐに付与されたＩＣタグに記憶されたり、配達対象物Ｐに付与されたバーコードにエンコードされたりする配達対象物Ｐのタイプを示す情報である。この場合、配達物処理装置２０は、ＩＣタグに記憶されたタイプ情報を読み込むＩＣタグリーダや、バーコードにエンコードされた情報を読み取るバーコードリーダを備えることで、配達対象物Ｐのタイプを判別する。

以上説明した第１の実施形態の配達物処理装置２０によれば、決定部２４Ｂが、対象物検出部８、および重量センサ１０から取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別し、認識部２４Ａが、決定部２４Ｂにより判別された配達対象物Ｐのタイプに対応する認識アルゴリズムを用いて住所情報を認識するため、自動的に配達対象物Ｐのタイプに適した認識アルゴリズムを選択することができ、利用者の利便性を向上させることができる。

（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態は、以下のように変更されてもよい。図７は、第１の実施形態の配達物処理装置２０の変形例の機能構成を示す図である。第１の実施形態の変形例の配達物処理装置２０は、第１の実施形態の配達物処理装置２０の機能構成に加え、更に学習部２８を備え、通信部２１を用いてタブレット端末４０と通信する。

第１の実施形態の変形例の決定部２４Ｂは、情報取得部２２から撮像部６、または対象物検出部８により撮像された配達対象物Ｐの画像を取得し、取得した画像における特徴量を算出する。決定部２４Ｂは、算出した特徴量から配達対象物Ｐのタイプを判別する。また、第１の実施形態の変形例の決定部２４Ｂは、対象物検出部８から取得される画像の特徴に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別する。

学習部２８は、情報取得部２２から撮像部６、または対象物検出部８により撮像された配達対象物Ｐの画像を取得し、タブレット端末４０に対してなされた利用者の操作に基づいて、画像における特徴量または／および画像の特徴と配達対象物Ｐのタイプとの関係について機械学習を実行し、配達対象物Ｐのタイプを判別するための判別条件を決定する。学習部２８は、生成した判別条件を決定部２４Ｂに出力する。

タブレット端末４０は、例えば画像を表示すると共に、画像に対してタッチ操作された位置を検出可能なタッチパネル式表示装置を備える端末装置である。また、タブレット端末４０は、他装置と通信する通信部（不図示）を備える。タブレット端末４０は、ネットワークＮＷを介して通信部２１と通信する。

図８は、学習部２８により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本処理では、一例として画像の特徴量を用いた処理について説明する。まず、学習部２８が、所定の学習期間において撮像部６により撮像された画像の一覧をタブレット端末４０に表示させ（ステップＳ１５０）、タブレット端末４０が、利用者による画像毎のタイプの指定を受け付ける（ステップＳ１５２）。タブレット端末４０は、例えば、分類対象の配達対象物Ｐの画像と、分類対象の配達対象物Ｐの画像をドラッグ操作等によって移動させる先のタイプ毎の領域とを並べて表示する。

図９は、タブレット端末４０により表示される画像の一例を示す図である。図中、Ａ１は、撮像部６により撮像された配達対象物Ｐの画像である。図中、Ａ２は、例えばタイプＡに該当する配達対象物Ｐの画像がドラッグアンドドロップされる領域であり、Ａ３は、例えばタイプＢに該当する配達対象物Ｐの画像がドラッグアンドドロップされる領域である。タブレット端末４０の利用者は、タブレット端末４０により表示された配達対象物Ｐの画像をドラッグして、該当するタイプに対応する領域に配達対象物Ｐの画像をドロップすることで、各画像について、配達対象物Ｐのタイプを指定する。

次に、学習部２８が、タブレット端末４０から、利用者の入力操作によって指定された画像毎の配達対象物Ｐのタイプを取得する（ステップＳ１５４）。次に、学習部２８は、ステップＳ１００で取得した各画像について決定部２４Ｂにより算出されていた特徴量を取得し、取得した特徴量と、各画像についての利用者によるタイプの指定とに基づいて、特徴量とタイプとの関係を学習し（ステップＳ１５６）、学習の結果に基づいて判別条件を生成して決定部２４Ｂに出力する（ステップＳ１５８）。これにより本フローチャートの処理は終了する。この結果、決定部２４Ｂは、取得した判別条件を用いて配達対象物Ｐのタイプを判別する。なお、学習部２８は、利用者によりタイプが指定された配達対象物Ｐの画像における特徴量に基づいて、回帰分析や、決定木分析等の公知手法を用いて判別条件を生成する。また、学習部２８は、例えばａｄａｂｏｏｓｔや、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の再帰的な機械学習アルゴリズムを用いて、判別条件を生成してもよい。

図１０は、情報処理部２４が、判別条件を用いて実行する処理の流れを示すフローチャートである。まず、決定部２４Ｂが、撮像部６、または対象物検出部８により撮像された画像を取得する（ステップＳ１８０）。次に、決定部２４Ｂは、ステップＳ１８０で取得した画像における特徴量を抽出する（ステップ１８２）。次に、決定部２４Ｂは、ステップＳ１５４で学習部２８により生成された判別条件を用いて、ステップＳ１８２で抽出した特徴量から配達対象物Ｐのタイプを判別する（ステップＳ１８４）。次に、決定部２４Ｂは、ステップＳ１８４で判別されたタイプに対応する認識アルゴリズムを選択する（ステップＳ１８６）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ１８６で決定部２４Ｂにより選択された認識アルゴリズムを用いて、認識処理を実行する（ステップＳ１８８）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ１８８で実行した認識処理の結果を区分部１８に出力する（ステップＳ１９０）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

以上説明した第１の実施形態の変形例の配達物処理装置２０によれば、情報処理部２４が、学習部２８により生成された判別条件を用いて、配達対象物Ｐのタイプを判別し、判別したタイプに対応する認識アルゴリズムによって配達対象物Ｐの認識処理を実行する。この結果、第１の実施形態と同様の効果を奏すると共に、より精度よく配達対象物Ｐのタイプを判別することができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態の配達物処理装置２０Ａは、配達対象物Ｐのタイプに基づいて、配達対象物Ｐを認識処理する認識アルゴリズムを変更すると共に、搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を変更する点で、第１の実施形態と相違する。以下、この相違点を中心に説明する。

図１１は、第２の実施形態の配達物処理装置２０Ａの機能構成を示す図である。第２の実施形態の配達物処理装置２０Ａの情報処理部２４は、第１の実施形態の配達物処理装置２０の機能構成に加え、表示制御部２４Ｃを更に備える。表示制御部２４Ｃは、画像を表示する表示部に、自装置が配達対象物Ｐを処理した結果を示す情報を表示する。自装置が配達対象物Ｐを処理した結果を示す情報とは、例えば、自装置が処理した配達対象物Ｐ毎に、決定部２４Ｂによる配達対象物Ｐのタイプの判別結果を示す情報である。また、制御部２６は、情報処理部２４の決定部２４Ｂからの指示に基づいて、搬送部１６の搬送速度を制御する。

図１２は、第２の実施形態においてアルゴリズムテーブル３４Ａとして格納されるデータの一例を示す図である。第２の実施形態に係るアルゴリズムテーブル３４Ａには、認識アルゴリズムに加え、配達対象物Ｐのタイプに搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度が対応付けられたテーブルデータである。

図１３は、第２の実施形態の情報処理部２４により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、決定部２４Ｂが、情報取得部２２を介して対象物検出部８、および重量センサ１０から情報を取得する（ステップＳ２００）。次に、決定部２４Ｂは、判別テーブル３２Ａを参照して、ステップＳ２００で取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別する（ステップＳ２０２）。次に、決定部２４Ｂは、判別テーブル３２Ａを参照して、ステップＳ２０２で判別したタイプに対応する認識アルゴリズムを選択する（ステップＳ２０４）。決定部２４Ｂは、ステップＳ２０４で選択したタイプに対応する搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を選択する（ステップＳ２０６）。次に、決定部２４Ｂは、制御部２６を介して搬送部１６を制御することで、搬送部１６の搬送速度をステップＳ２０６で選択した搬送部１６の搬送速度に変更する（ステップＳ２０８）。決定部２４Ｂは、例えば認識処理の難しいタイプの配達対象物Ｐ（例えば小包）の場合は搬送部１６の搬送速度を遅く、認識の容易なタイプの配達対象物Ｐ（例えば封筒や、はがき）の場合は搬送部１６の搬送速度を速くするように搬送部１６に指示する。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ２０４で決定部２４Ｂにより選択された認識アルゴリズムを用いて、認識処理を実行する（ステップＳ２１０）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ２１０で実行した認識処理の結果を区分部１８に出力する（ステップＳ２１２）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

また、表示制御部２４Ｃは、例えば、利用者が配達物処理装置２０の動作状態を確認したい場合に、自装置が配達対象物Ｐを処理した結果を示す情報であって、処理した配達対象物Ｐ毎に、決定部２４Ｂによる配達対象物Ｐのタイプの判別結果を示す情報を端末装置５の表示部に表示させる。表示制御部２４Ｃは、例えば利用者の操作に応じて、決定部２４Ｂにより判別された配達対象物Ｐの識別情報（図中、Ｎｏ．１、Ｎｏ．２、…）と、配達対象物Ｐのタイプと、認識処理に用いた認識アルゴリズムと、搬送速度とを対応付けて端末装置５の表示部、またはタブレット端末４０に表示させる。図１４は、端末装置５の表示部や、タブレット端末４０により表示される画像の一例を示す図である。なお、第１の実施形態においても、図１４から「搬送速度」の項目を省略した画像を表示するようにしてもよい。

以上説明した第２の実施形態によれば、決定部２４Ｂが、配達対象物Ｐのタイプに基づいて、認識アルゴリズムのみならず搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を変更する。この結果、第１の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、配達対象物Ｐを区分部１８まで搬送させるまでの時間を好適に変更することができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の配達物処理装置２０Ｂは、速度算出部２７が、認識部２４Ａの認識処理時間と、搬送部１６の搬送路の長さとに基づいて、搬送部１６の搬送速度を算出する点で、第１または第２の実施形態と相違する。以下、この相違点を中心に説明する。

図１５は、第３の実施形態の配達物処理装置２０Ｂの機能構成を示す図である。第３の実施形態の配達物処理装置２０Ｂは、第１の実施形態の配達物処理装置２０が有する機能構成に加え、速度算出部２７を更に備える。

第３の実施形態に係る認識部２４Ａは、認識処理の進捗度を速度算出部２７に出力する。速度算出部２７は、認識部２４Ａから取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐに対する認識処理が完了するまでの残り時間を特定する。また、速度算出部２７は、配達対象物Ｐから搬送部１６における区分部１８までの距離を、特定した残り時間で除算することで、配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を算出する。速度算出部２７は、算出結果を制御部２６に出力する。なお、速度算出部２７は、例えば制御部２６から取得した搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度と、予め記憶されている搬送部１６の搬送路の長さに基づいて、配達対象物Ｐから搬送部１６における区分部１８までの距離を算出する。より具体的には、速度算出部２７は、搬送部１６が配達対象物Ｐを搬送する搬送速度に基づいて、各配達対象物Ｐの位置をリアルタイムに把握しており、距離の算出タイミングにおける配達対象物Ｐの位置に基づいて、配達対象物Ｐから搬送部１６における区分部１８までの距離を算出する。また、制御部２６は、速度算出部２７から入力された搬送速度で、配達対象物Ｐを搬送するように搬送部１６を制御する。

以下、速度算出部２７が実行する搬送部１６の搬送速度の算出手法の一例について説明する。図１６は、搬送部１６の搬送速度の算出手法の一例について説明するための図である。図１６では、時刻Ｔ０、時刻Ｔ１、および時刻Ｔ２のときにおける配達対象物Ａ、およびＢの状態を示している。

時刻Ｔ０では、速度算出部２７は、配達対象物Ｐの中で、区分部１８に最初に到達する先頭の配達対象物Ａのタイプに基づいて、搬送部１６が配達対象物ＡおよびＢを搬送する搬送速度Ｖ１を算出する。搬送速度Ｖ１は、例えば式（１）により算出される。式中、Ｌ１は、配達対象物Ａの位置から区分部１８までの長さであり、ＰＴ１は、配達対象物Ａの認識処理に必要な時間である。なお、配達対象物Ａの認識処理に必要な時間は、例えば、配達対象物Ａの属するタイプの配達対象物Ｐにおける認識処理に必要な標準的な時間として、予め設定されている。
Ｖ１＝Ｌ１／ＰＴ１ …（１）

この場合、配達対象物Ａの上流側（区分部１８とは反対側）に位置する配達対象物Ｂは、先頭の配達対象物Ａに基づいて算出される搬送速度Ｖ１で搬送される。時刻Ｔ１では、この状態が継続している。

一方、配達対象物Ａが区分部１８に到達した時刻Ｔ２において、速度算出部２７は、配達対象物Ｐの中で、区分部１８に最初に到達する先頭の配達対象物Ｂのタイプに基づいて、搬送部１６が配達対象物Ｂを搬送する搬送速度Ｖ２を算出する。搬送速度Ｖ２は、例えば式（２）により算出される。式中、Ｌ２は、配達対象物Ｂの位置から区分部１８までの長さであり、ＰＴ２は、配達対象物Ｂの認識処理に必要な時間である。
Ｖ２＝Ｌ２／ＰＴ２ …（２）

なお、認識部２４Ａが、複数のコアを有するマルチコアプロセッサとして構成される場合、複数の配達対象物Ｐに対して、認識処理が並行して実施される場合がある。このとき、複数の配達対象物Ｐが搬送部１６により搬送されている場合、配達対象物Ｐが先頭になった時点で、認識処理がある程度進んでいる（或いは完了している）場合があるため、上記した「認識処理に必要な時間」は、先頭になった配達対象物Ｐについての認識処理の進捗度に基づいて算出される。

上説明した第３の実施形態によれば、速度算出部２７が、認識部２４Ａの認識処理の進捗度に応じて、配達対象物Ｐを搬送する速度を調整する。この結果、第１の実施形態と同様の効果を奏すると共に、配達対象物Ｐの住所情報を認識処理する時間に適した搬送速度で配達対象物Ｐを搬送するため、余剰な時間の発生を更に抑制することができる。

（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態について説明する。第４の実施形態の配達物処理装置２０Ｃは、処理時間蓄積部２５に蓄積された認識処理時間に基づいて、速度算出部２７が、配達対象物Ｐを搬送する速度を算出する点で、第３の実施形態と相違する。以下、この相違点を中心に説明する。

図１７は、第４の実施形態の配達物処理装置２０Ｃの機能構成を示す図である。配達物処理装置２０Ｃは、第３の実施形態の配達物処理装置２０Ｂの機能構成に加え、更に処理時間蓄積部２５を備える。

処理時間蓄積部２５は、認識部２４Ａによる配達対象物Ｐの認識処理時間と、配達対象物Ｐのタイプとを対応付けて蓄積情報として蓄積する。また、処理時間蓄積部２５は、蓄積情報が所定の条件を満たすか否かを判別し、所定の条件を満たす場合、速度算出部２７に蓄積情報を送信する。所定の条件とは、例えば蓄積情報が一定量蓄積されたことである。

速度算出部２７は、処理時間蓄積部２５から送信された蓄積情報に基づいて、配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を算出し、算出した搬送速度を制御部２６に出力する。速度算出部２７は、例えば蓄積情報を参照して、配達対象物Ｐの認識処理時間からタイプ毎の平均認識処理時間を算出する。そして、速度算出部２７は、配達対象物Ｐから搬送部１６における区分部１８までの距離を、算出した平均認識処理時間で除算することで、配達対象物Ｐを搬送する搬送速度を算出する。

図１８は、第４の実施形態の配達物処理装置２０Ｃにより実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、決定部２４Ｂが、情報取得部２２を介して対象物検出部８、および重量センサ１０から情報を取得する（ステップＳ３００）。次に、決定部２４Ｂは、判別テーブル３２を参照し、ステップＳ３００で取得した情報に基づいて、配達対象物Ｐのタイプを判別する（ステップＳ３０２）。次に、決定部２４Ｂは、アルゴリズムテーブル３４を参照して、ステップＳ３０２で判別したタイプに対応する認識アルゴリズムを選択する（ステップＳ３０４）。次に、決定部２４Ｂが、ステップＳ３０４で選択したタイプに対応する搬送部１６の搬送速度を選択する（ステップＳ３０６）。次に、決定部２４Ｂは、制御部２６を介して搬送部１６を制御することで、ステップＳ３０６で選択した搬送部１６の搬送速度を選択した搬送速度に変更する（ステップＳ３０８）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ３０４で決定部２４Ｂにより選択された認識アルゴリズムを用いて、認識処理を実行する（ステップＳ３１０）。次に、認識部２４Ａは、ステップＳ３１０で実行した認識処理の結果を区分部１８に出力し（ステップＳ３１２）、ステップＳ３１２で実行した認識処理結果を処理時間蓄積部２５に蓄積する（ステップＳ３１４）。なお、認識処理結果には、認識処理により算出された文字認識スコア、認識処理時間、および住所情報が完了したか否かを示す情報が含まれる。

また、ステップＳ３０４からステップＳ３１４の処理と並行して、ステップＳ３１６およびステップＳ３１８の処理を実行する。処理時間蓄積部２５は、ステップＳ３１４で認識部２４Ａにより蓄積された認識処理結果が十分に蓄積されたか否かを判別する（ステップＳ３１６）。認識処理結果が十分に蓄積されている場合、処理時間蓄積部２５は、ステップＳ３１４で認識部２４Ａにより蓄積された認識処理結果を速度算出部２７に送信する（ステップＳ３１８）。認識処理結果が十分に蓄積されていない場合、本フローチャートの処理は終了する。

上述したステップＳ３１８の処理により、速度算出部２７は、配達対象物Ｐのタイプ毎の平均認識処理時間を算出する。速度算出部２７は、配達対象物Ｐから搬送部１６における区分部１８までの距離を、配達対象物Ｐのタイプに応じた平均認識処理時間で除算することで、配達対象物Ｐのタイプに応じた搬送部１６の搬送速度を算出する。

以上説明した第４の実施形態によれば、情報処理部２４は、速度算出部２７により算出されたタイプ毎の平均認識処理時間を用いて、配達対象物Ｐの搬送速度を算出する。この結果、第３の実施形態と同様の効果を奏すると共に、配達対象物Ｐの住所情報を認識処理する時間により適した搬送部１６の搬送速度で配達対象物Ｐを搬送するため、余剰な時間の発生をより抑制することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、搬送部（１６）により搬送された配達対象物Ｐが撮像された画像に基づいて、配達対象物に付与された情報を複数の認識アルゴリズムのうちいずれかで認識処理する認識部（２４Ａ）と、搬送部により搬送された配達対象物のタイプを判別し、判別したタイプに基づいて、認識部が認識処理する認識アルゴリズムを決定する決定部（２４Ｂ）とを持つことにより、利用者の利便性を向上させることができる。

本実施形態は、以下のように表現することができる。
配達対象物を搬送する搬送部と、
前記搬送部により搬送される配達対象物が撮像された画像に基づいて、前記配達対象物に付与された情報を、文字認識処理を行うための複数の認識アルゴリズムのうちいずれかの認識アルゴリズムで認識処理する認識部と、
前記搬送部により搬送される配達対象物の形状、サイズ、重量、または前記画像の特徴に基づいて前記配達対象物のタイプを判別し、前記判別したタイプと認識アルゴリズムとの対応情報を参照して、前記認識部が認識処理に用いる認識アルゴリズムを決定する決定部と、
を備える配達物処理装置。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

1…配達対象物処理システム、６…撮像部、８…対象物検出部、１０…重量センサ、１６…搬送部、１８…区分部、２０…配達物処理装置、２２…情報取得部、２４…情報処理部、２４Ａ…認識部、２４Ｂ…決定部、２４Ｃ…表示制御部、２５…処理時間蓄積部、２６…制御部、２７…速度算出部、３０…記憶部、３２…判別テーブル、３４…アルゴリズムテーブル

Claims (9)

1. 配達対象物を搬送する搬送部と、
   前記搬送部により搬送される配達対象物が撮像された画像に基づいて、前記配達対象物に付与された情報を複数の認識アルゴリズムのうちいずれかの認識アルゴリズムで認識処理する認識部と、
   前記搬送部により搬送される配達対象物のタイプを判別し、前記判別したタイプに基づいて、前記認識部が認識処理に用いる認識アルゴリズムを決定する決定部と、
   を備える配達物処理装置。
2. 前記決定部は、前記配達対象物の形状、サイズ、重量、または前記画像の特徴に基づいて前記配達対象物のタイプを判別する、
   請求項１記載の配達物処理装置。
3. 前記搬送部は、搬送速度の変更が可能であり、
   前記決定部は、前記判別したタイプに基づいて、前記搬送部が前記配達対象物を搬送する速度を決定する、
   請求項２記載の配達物処理装置。
4. 前記認識部から前記配達対象物に対する認識処理が完了するまでの残り時間を特定し、前記配達対象物から前記搬送部における分岐箇所までの距離を、前記残り時間で除算することで、前記配達対象物を搬送する搬送速度を算出する速度算出部を、更に備える、
   請求項３記載の配達物処理装置。
5. 前記認識部による前記配達対象物の認識処理時間と、前記配達対象物のタイプとを対応付けて蓄積情報として蓄積する蓄積部を備え、
   前記速度算出部は、前記蓄積部から前記蓄積情報を取得し、取得した蓄積情報に基づいて、前記残り時間を特定する、
   請求項４記載の配達物処理装置。
6. 前記決定部は、前記配達対象物が撮像された画像を取得し、取得した画像における特徴量、または取得した画像の特徴に基づいて、前記配達対象物のタイプを判別し、
   前記配達対象物が撮像された画像から画像における特徴量を算出し、算出した特徴量、または前記取得した画像の特徴に基づいて、前記特徴量または前記画像の特徴と前記タイプとの関係を学習し、学習の結果を前記決定部による判別処理に反映させる学習部を、更に備える、
   請求項１から５のうちいずれか１項記載の配達物処理装置。
7. 前記決定部は、前記配達対象物のタイプと、前記配達対象物のタイプを判別するための条件とを表示すると共に、利用者による前記配達対象物のタイプを判別するための条件の修正、または前記配達対象物のタイプの追加、若しくは削除を受け付け、前記受け付けた修正に基づいて、前記配達対象物のタイプの追加、若しくは削除、または前記タイプを判別するための条件の変更をする、
   請求項１から６のうちいずれか１項記載の配達物処理装置。
8. 画像を表示する表示部に、自装置が配達対象物を処理した結果を示す情報であって、前記処理した配達対象物毎に前記決定部による判別結果を示す情報を表示させる表示制御部を更に備える、
   請求項１から７のうちいずれか１項記載の配達物処理装置。
9. コンピュータに、
   配達対象物を搬送する搬送部に前記配達対象物を搬送させ、
   前記搬送部により搬送される配達対象物が撮像された画像に基づいて、前記配達対象物に付与された情報を複数の認識モードのうちいずれかで認識処理させ、
   前記搬送部により搬送される配達対象物のタイプを示す情報を取得して、取得したタイプを示す情報に基づいて、配達対象物に付与された情報を認識処理する認識アルゴリズムを決定させる、
   配達物処理プログラム。

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