JP5407485B2 - 物品区分機、物品区分方法、及び物品区分プログラム - Google Patents

Description

本発明は、物品区分機、物品区分方法、及び物品区分プログラムに関する。

郵便物などの配送物（物品）を配送する際には、まず、一次供給が行われる。一次供給時に配送ができなかった配送物については、後に、再供給が行われる。

一次供給時には、配送物のあて先住所などの情報が、オペレータの目視や、ＯＣＲ（：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）により、読み取られる。読み取られた情報は、コンピュータに保存される。また、配送物に対しては、読み取った情報を示す識別子（ＩＤバーコードなど）が印字される。再供給時には、配送物の識別子を読み取ることにより、あて先住所などが同定される。このような手法によれば、一次供給時に読み取った情報を再供給時に利用することができるので、再供給時に再度配送物の読み取りを行う必要がない。

しかし、上述のような手法では、識別子を印字するために、印字用プリンタのメンテナンス代やインク代などが発生する。そのため、ランニングコストが非常に高くなってしまう。

そこで、画像データを用いることが考えられる。すなわち、一次供給時に配送物の画像データを取得しておく。そして、画像データに識別コードを対応付けておく。再供給時には、配送物の画像データを再度取得し、この画像データを一次供給時に取得した画像データと照合する。これにより、印字を用いることなく、再供給時に配送物のあて先などを同定することができる。

関連技術が、特許文献１（特表２００６−５０９２７１）に記載されている。特許文献１には、郵便物の表面のデジタル画像が、識別子に対応してメモリに記録されることが記載されている。

また、他の関連技術が、特許文献２（特表２００３−５１０１８３）に記載されている。特許文献２には、機械で読み取り可能な識別コードを各発送物に印刷する必要がないようにすることを目的とした、配送物区分け方法が記載されている。

また、更に他の関連技術が、特許文献３（特開平１０−９９７９０）に記載されている。特許文献３の紙葉類区分装置は、供給された郵便物から区分情報を読み取る読取部、及び画像情報を読み取る走査部を備え、読み取った情報に基づいて郵便物を区分集積する。読み取った区分情報及び画像情報が認識できない場合、ＩＤコードが郵便物に印字されると共に、認識可能な区分情報が入力される。そして、印字されたＩＤコード及び入力された区分情報に従って郵便物を区分集積する。

尚、画像を照合する際に用いられる技術としては、特許文献４（特開平２−７９１８４）、特許文献５（特開平１１−５３５４１）、及び特許文献６（特開２００２−３３４３３２）などが挙げられる。

特表２００６−５０９２７１号公報 特表２００３−５１０１８３号公報 特開平１０−９９７９０号公報 特開平２−７９１８４号公報 特開平１１−５３５４１号公報 特開２００２−３３４３３２号公報

しかしながら、同じ配送物であっても、一次供給時に取得された画像データと、再供給時に取得された画像データとが完全に一致するとは限らない。例えば、配送物の傾き、配送物の搬送状態の影響による画像の伸び、配送物に付着した汚れ、などの影響により、一次供給時と再供給時とで画像データが異なることがある。そのため、再供給時における画像認識を利用した配送物の同定は、非常に難しい。既述の特許文献１乃至３には、配送物の画像を読み取ることについては記載されている。また、特許文献３には、読み取った区分情報及び画像情報が認識できない場合、ＩＤコードが郵便物に印字されることが記載されている。しかし、既述の特許文献１乃至６のいずれにおいても、再供給時に取得した画像が一次供給時の画像とは異なることがある点については、何らの考慮もなされていない。

そこで、本発明の目的は、再供給時における物品の特定率を向上することのできる、物品区分機、物品区分方法、及び物品区分プログラムを提供することにある。

本発明に係る物品区分機は、対象物の画像を対象物画像データとして取得する画像データ取得部と、前記対象物画像データを擬似的に変動させた変動画像データを生成する、変動画像作成部と、前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能であるか否かを判定する、同定部とを具備する。

本発明に係る物品区分方法は、対象物の画像を対象物画像データとして取得するステップと、前記対象物画像データを擬似的に変動させた変動画像データを生成するステップと、前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能であるか否かを判定するステップとを具備する。

本発明に係る物品区分プログラムは、上述の物品区分方法をコンピュータにより実現するためのプログラムである。

本発明によれば、再供給時における物品の特定率を向上することのできる、物品区分機、物品区分方法、及び物品区分プログラムが提供される。

本実施形態に係る物品区分機を示す概略図である。 第１の実施形態に係る配送物自動区分システムを示す概略図である。 郵便物自動区分機を示す機能ブロック図である。 一次供給時における郵便物自動区分機の動作を示すフローチャートである。 再供給時における郵便物自動区分機の動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る郵便物自動区分機を示す概略ブロック図である。 第３の実施形態に係る郵便物自動区分機を示すブロック図である。 変動画像データの作成方法の一例を示す説明図である。 画像特徴データの抽出処理を説明するための概念図である 画像特徴データの比較処理を説明するための概念図である。

（第１の実施形態）
以下に、図面を参照しつつ、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る物品区分機を示す概略図である。物品区分機は、画像データ取得部３ｅと、変動画像作成部３ａと、同定部３ｂとを備えている画像データ取得部３ｅは、対象物の画像を、対象物画像データとして取得する。変動画像作成部３ａは、対象物画像データを擬似的に変動させた変動画像データを生成する。同定部３ｂは、対象物画像データと変動画像データとを比較することにより、画像認識によって対象物を特定することができるか否かを判定する。

以下に、本実施形態に係る配送物自動区分機について詳細に説明する。尚、本実施形態では、対象物が郵便物である場合を一例として、説明を行う。

図２は、本実施形態に係る配送物自動区分システムを示す概略図である。配送物自動区分システムは、撮像部１と、郵便物に記載されたＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｔｙ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ）バーコードを読み取るＩＤバーコード読み取り部２と、郵便物自動区分機３（配送物自動区分機）と、ＩＤ・画像特徴データベース４と、郵便物にＩＤバーコードを印字するＩＤバーコード印字部５（印字機構）とを備えている。

撮像部１は、この配送物自動区分システムに供給された郵便物を撮像し、例えば２５６階調、２００ｄｐｉのグレイ画像データを生成する。撮像部１としては、例えば、スキャナなどを用いることができる。撮像部１は、生成した画像を、郵便物画像データとして、郵便物自動区分機３に通知する。

郵便物自動区分機３は、例えば、郵便物自動区分プログラムがインストールされたコンピュータにより実現される。

郵便物自動区分機３は、一次供給時の際、撮像部１から取得した郵便物画像データから、郵便物の同定に用いる画像特徴データを抽出する。そして、抽出した画像特徴データに対して、郵便物を特定するＩＤ情報を対応付け、ＩＤ・画像特徴データベース４に格納する。尚、このＩＤ情報には、例えば、郵便物のあて先を示す情報等が含まれる。

一方、再供給時には、郵便物自動区分機３は、撮像部１から、再供給時における郵便物画像データを取得する。そして、一次供給時と同様に、再供給画像データから画像特徴データを抽出する。郵便物自動区分機３は、ＩＤ・画像特徴データベース４を参照することにより、抽出した画像特徴データの同定を行う。

ここで、郵便物自動区分機３は、一次供給時において、その郵便物が再供給時に同定を行うことができるか否かを判定する機能を備えている。郵便物自動区分機３は、同定を行うことができないと判定した場合には、ＩＤバーコード印字部５によって郵便物にＩＤバーコードを印字する。この郵便物に対しては、再供給時に、ＩＤバーコード読み取り部２が、ＩＤバーコードを読み取り、ＩＤ情報を取得する。郵便物自動区分機３は、ＩＤバーコード読み取り部２から取得したＩＤ情報によって、再供給時の郵便物の同定を行う。

以下に、郵便物自動区分機３について、詳細に説明する。図３は、郵便物自動区分機３を示す機能ブロック図である。郵便物自動区分機３は、画像データ取得部３ｅと、変動画像作成部３ａと、特徴抽出部３ｂと、制御部３ｃと、同定部３ｄとを備えている。

（一次供給時における動作）
まず、一次供給時における、郵便物自動区分機３の動作について説明する。図４は、一次供給時における郵便物自動区分機３の動作を示すフローチャートである。

郵便物自動区分システムの動作時には、制御部３ｃが、一次供給処理なのか、再供給処理なのかを識別している。制御部３ｃは、この処理が一次供給処理である旨を、郵便物供給情報として、変動画像作成部３ａ及び同定部３ｄに通知する（ステップＳ１）。また、制御部３ｃは、処理対象の郵便物を特定するＩＤ情報を取得する。

郵便物の一次供給の際には、郵便物が撮像部１により撮像され、郵便物画像データ（対象物画像データ）が生成される。郵便物自動区分機３では、画像データ取得部３ｅが、郵便物画像データを取得する（ステップＳ２）。画像データ取得部３ｅは、郵便物画像データを、変動画像作成部３ａおよび特徴抽出部３ｂに送る。

変動画像作成部３ａは、再供給時に起こりうる画像の変動を予測するために設けられている。すなわち、変動画像作成部３ａは、取得した郵便物画像データに基づいて、再供給時に取得されると予測される郵便物画像データを変動画像データとして作成する。具体的には、変動画像作成部３ａは、再供給時までに郵便物に対してどのような変動が起こりうるかを、シミュレーションにより求める。そして、求めた変動を、取得した郵便物画像データに付加することにより、変動画像データを作成する（ステップＳ３）。変動画像データは、特徴抽出部３ｂに送られる。

特徴抽出部３ｂは、取得した郵便画像データに対して、同定に用いるための画像特徴を抽出し、郵便画像特徴データを生成する。また、変動画像データに対しても、同様に画像特徴を抽出し、変動画像特徴データを生成する（ステップＳ４）。郵便画像特徴データ及び変動画像特徴データは、制御部３ｃおよび同定部３ｄに送られる。

同定部３ｄは、郵便画像特徴データと変動画像特徴データとの間で、同定処理を試行する。そして、その郵便物の再供給時に、画像認識による同定が可能か否かを判定する（ステップＳ５）。判定結果は制御部３ｃに送られる。

同定部３ｄにおいて、同定が可能であると判定された場合には、制御部３ｃは、その郵便物画像特徴データに、ＩＤ情報を対応付け、ＩＤ・画像特徴データベース４に登録する（ステップＳ６）。

一方、同定部３ｄにおいて、同定が不可であると判定された場合には、制御部３ｃは、ＩＤバーコード印字部５にＩＤ情報を送る。そして、ＩＤバーコード印字部５によって、郵便物にＩＤバーコードを印字する（ステップＳ７）。

（再供給時における動作）
続いて、再供給時における動作について説明する。図５は、再供給時における郵便物自動区分機３の動作を示すフローチャートである。再供給時には、制御部３ｃによって、処理対象の郵便物が再供給対象である旨が識別される。制御部３ｃは、その旨を、郵便物供給情報として、各部分に通知する（ステップＳ８）。

再供給時には、まず、ＩＤバーコード読み取り部２が、郵便物にＩＤバーコードが印字されているか判定する（ステップＳ９）。印字されている場合は、印字されているＩＤバーコードが読み取られてＩＤ情報が識別され、そのＩＤ情報に基づいて通常の郵便自動区分処理が行われる（ステップＳ１３）。

一方、郵便物にＩＤバーコードが印字されていない場合には、撮像部１によって郵便物が撮像される（ステップＳ１０）。これにより、郵便物２次画像データ（対象物二次画像データ）が生成される。郵便物２次画像データは、撮像部１から、画像データ取得部３ｅへ送られる。そして、画像データ取得部３ｅは、郵便物２次画像データを、特徴抽出部３ｂに送る。

特徴抽出部３ｂは、取得した郵便物２次画像データに基づいて、同定に用いるための画像特徴を抽出し、画像特徴データを生成する（ステップＳ１１）。画像特徴データは、同定部３ｄに送られる。

同定部３ｄは、制御部３ｃを介して、ＩＤ・画像特徴データベース４を参照する。そして、取得した画像特徴データが、どのＩＤ情報に対応付けられたデータであるのかを同定する（ステップＳ１２）。この同定結果（すなわちＩＤ情報）は、制御部３ｃへ送られる。

制御部３ｃは、取得した同定結果（ＩＤ情報）に基づいて、郵便物の再供給時における区分処理を実行する（ステップＳ１３）。

以上説明したように、本実施形態によれば、変動画像作成部３ａが設けられているため、再供給時に取得される画像データ（変動画像データ）がシミュレーションにより作成される。そのため、同定部３ｄにより、再供給時に郵便物の同定が可能であるか否かを、一次供給時の段階で精度良く判定することができる。そして、同定が不可であると判定された郵便物に対しては、ＩＤバーコード印字部５により、ＩＤバーコードが付される。一方、同定が可能であると判定された郵便物は、再供給時に画像認識によって同定される。すなわち、同定部３ｄにより、ＩＤバーコードを付すべきか付さなくてもよいかを、精度良く判定することができる。これにより、印字に要するランニングコストを最小限に抑えた上で、再供給時の同定を精度良く行うことが可能となる。

尚、本実施形態では、撮像部１が、例えば２５６階調、２００ｄｐｉのグレイ画像を生成する場合について説明した。但し、撮像部１として、Ｒ、Ｇ、Ｂがそれぞれ２５６階調である画像データを生成する、カラースキャナを用いてもよい。そして、特徴抽出部３ｂが、色情報を画像特徴の一つとして選んでもよい。

（第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。図６は、本実施形態に係る郵便物自動区分機３を示す概略ブロック図である。本実施形態では、撮像部１が二つ設けられている。すなわち、第１撮像部１−１と、第２撮像部１−２とが設けられている。また、第１の実施形態とは異なり、変動画像作成部３ａは設けられていない。その他の点については、第１の実施形態と同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。

一次供給時には、郵便物は、第１撮像部１−１と第２撮像部１−２とのそれぞれによって、撮像される。

画像データ取得部３ｅは、第１撮像部１−１から取得した郵便物画像データを、特徴抽出部３ｂに通知する。また、画像データ取得部３ｅは、第２撮像部１−２から取得した郵便物画像データを、変動画像データとして、特徴抽出部３ｂに通知する。

再供給時には、一次供給時とは異なる撮像装置で撮像が行われることがある。同じ郵便物であっても、異なる撮像装置で撮像された場合、得られる郵便物画像データ間に差が生じることがある。本実施形態によれば、第２撮像部１−２が設けられているため、第１撮像部１−２とは別の装置により得られた画像データを変動画像データとして扱うことができる。従って、再供給時に異なる撮像装置で郵便物が撮像されることを考慮に入れて、再供給時に画像認識による同定が可能であるか否かを判定することが可能となる。

（第３の実施形態）
続いて、第３の実施形態について説明する。図７は、本実施形態に係る郵便物自動区分機３を示すブロック図である。本実施形態では、第１の実施形態に対して、変動画像作成部３ａが設けられていない。また、同定部３ｄの動作が工夫されている。その他の点については、第１の実施形態と同様とすることができるので、詳細な説明は省略する。

本実施形態では、同定部３ｄが、特徴抽出部３ｂから、画像特徴データを取得する。そして、画像特徴データにおいて、予め設定された一定量以上の画像特徴が含まれているか否かを判定する。そして、一定量以上の画像特徴が含まれていない場合には、画像特徴の抽出に失敗したものと判断し、再供給時の画像認識による同定が不可能であると判定する。

本実施形態によっても、同定部３ｄが画像特徴データに含まれる画像特徴量に基づいて、再供給時に画像認識で同定が可能であるか否かを判定する。このような構成を採用しても、一時供給時の段階で、再供給時に画像認識による同定が可能であるか否かを知ることができる。

（第４の実施形態）
以下に、本発明をより詳細に説明するため、第４の実施形態について説明する。

本実施形態は、第１の実施形態を詳細に説明する形態である。従って、本実施形態に係る郵便物区分システムの構成は、第１の実施形態で説明した構成と同様であるものとする（図３参照）。

（一次供給時）
まず、一次供給時の動作について説明する。

郵便物が郵便自動区分システムに供給されると、撮像部１が郵便物を撮像する。これにより、２５６階調、２００ｄｐｉのグレイ画像が、郵便物画像データとして生成される。郵便物画像データは、画像データ取得部３ｅを介して、変動画像作成部３ａおよび特徴抽出部３ｂに送られる。ここで、撮像部１としては、カラー画像を生成するような装置を用いてもよい。

変動画像作成部３ａは、郵便物画像データに基づいて、再供給時に取得される郵便物画像データにどのような変動が起こり得るかを、シミュレーションによって求める。そして、郵便物画像データに対してその変動が付加され、変動画像データが作成される。作成された変動画像データは特徴抽出部３ｂに送られる。

ここで、変動の求め方については、例えば、以下に示される（１）〜（５）の手法を用いることができる。

（１）郵便物のよごれ、ビニール封筒のしわなどを変動として追加する。
郵便物は、しわや汚れなどにより、外観が変化することがある。そこで、しわ画像や汚れ画像などの外観変化画像を予め用意しておき、これに基づいて変動画像データを作成する。図５は、外観変化画像としてしわ画像を用いた場合の変動画像データの作成方法の一例を示す説明図である。図８（ａ）は、郵便物画像データを示している。ここで、変動画像データ作成部３ａは、予め用意された、しわ画像が含まれるしわ画像データを取得する。図８（ｂ）は、しわ画像データを示している。そして、変動画像データ作成部３ａは、郵便物画像データに対して、しわ画像データを追加し、変動画像データを作成する。図８（ｃ）には、変動画像データが示されている。

しわ画像の取得にあたっては、予め、無地の真っ白な郵便物を、撮像部１により撮像しておく。その後、この郵便物にしわを発生させる。そして、しわを有する郵便物を、再度撮像部１により撮像する。そして、しわや汚れの発生前と後の差分を求めることにより、しわ画像を取得することができる。外観変化画像として汚れ画像を用いる場合でも、同様の手法により、汚れ画像を取得することができる。

外観変化画像としては、汚れ画像としわ画像の何れかが用いられてもよいし、汚れ画像としわ画像とを組み合わせた画像が用いられてもよい。また、汚れ及びしわ以外の外観変化を示す画像が用いられてもよい。加えて、郵便物に対してどのような外観変化が起こり易いかは、郵便物の材質によって依存する。例えば、郵便物がビニール封筒であった場合には、汚れよりもしわが発生しやすい。一方、郵便物が紙封筒であった場合には、しわよりも汚れが発生しやすい。そこで、郵便物の材質に応じて、外観変化画像として用いる画像を決定することもできる。すなわち、図示しない郵便物の材質を識別する装置を設け、この装置の識別結果に基づいて、外観変化画像として用いる画像を決定する。このようにすれば、変動画像データに、実際に起こり易い外観変化を反映させることができる。

（２）郵便物の搬送による傾きの考慮
郵便物は搬送される際に傾いてしまうことがある。傾きの違いにより、再供給時において、一次供給時と同じような郵便物画像データが得られないことがある。そこで、変動画像作成部３ａは、傾きを考慮して、変動画像データを作成する。具体的には、一定の角度の範囲内で、アフィン変換を用いて郵便物画像データを回転させる。具体的には、郵便物画像データを、−５°、−３°、＋３°、及び＋５°だけ回転させた傾き画像を作成する。そしてこれらの傾き画像に基づいて、変動画像データを作成する。

（３）搬送速度の誤差による画像の伸縮の考慮
搬送物は、搬送されつつ、撮像部１によって撮像されることがある。そのため、郵便物画像データでは、郵便物が搬送方向に伸縮して表現されることがある。そこで、変動画像作成部３ａは、この点を考慮して、変動画像データを作成する。具体的には、郵便物画像データの一定の範囲内で、アフィン変換による拡大または縮小を行い、伸縮画像を生成する。そして、伸縮画像に基づいて、変動画像データを作成する。具体的には、例えば、郵便物画像データを、−０．５％、−０．３％、＋０．３％、及び＋０．５％でそれぞれ伸縮させて伸縮画像を作成し、これらの伸縮画像を変動画像データとする。

（４）スキャナ個体差による画像濃度の違いの考慮
一般に、郵便物の仕分けは、複数台の装置によって行われる。また、仕分けは、複数の局間に渡って行われることがある。そのため、一次供給時と再供給時とで、別々の装置によって仕分けが行われることが考えられる。その結果、郵便物画像データを収集する撮像部が、一次供給時と二次供給時で完全に同じになることはまれである。また、同種の装置であっても、その設定までもが完全に一致することはまれである。そこで、変動画像作成部３ａは、撮像部１の違いによる郵便画像データの相違を考慮に入れて、変動画像を作成する。具体的には、変動画像作成部３ａは、郵便物画像データに対して、濃さを変更することにより、濃淡画像を生成する。そして、濃淡画像に基づいて、変動画像データを作成する。すなわち、郵便物画像データに含まれる画素の濃度値（０−２５５）を、あらかじめ指定された数値と掛け合わせ、変動画像データを作成する。より具体的には、全ての画素の濃度値を、０．９５倍、および１．０５倍にした画像データを、それぞれ、変動画像データとして扱う。なお、画素の濃度値は０から２５５の整数で表されるため小数点以下は切り捨て、２５５を超えた場合は２５５とするものとする。

（５）画像のにじみの考慮
上述のように、郵便物画像の収集環境が変動した場合や、撮像部１の解像度が低い場合には、画像中の線の輪郭（例えば住所文字の輪郭）がにじむ可能性がある。そこで、変動画像作成部３ａは、郵便物画像データに対し、画像処理で一般に用いられる３×３の平均フィルタを用いて、にじみが発生した画像を作成する。そして、作成したこの画像が変動画像データとして扱われる。

上述の（１）〜（５）の手法を用いて変動画像データを作成することにより、一次供給時の郵便物画像データを元に、再供給時に画像認識が可能であるか否かを精度良く判別することが可能となる。尚、変動画像作成部３ａは、上述の（１）〜（５）の何れかを用いて変動画像データを作成してもよいし、（１）〜（５）の処理を順番に施して変動画像データを作成してもよい。

また、必要に応じて、上述の（１）〜（５）の手法のうちのどの手法を用いるかを変えることも有効である。

例えば、上記（２）の手法に関連して、搬送時における郵便物の傾き易さは、郵便物の大きさや重量などに依存すると考えられる。すなわち、小さくて軽い郵便物ほど、搬送時に傾き易くなると考えられる。従って、郵便物の大きさや重量を測定する装置を設け、この装置の測定結果に基づいて、上述の（２）の手法を用いるか否かを決定することができる。

また、上記（３）の手法に関連して、搬送途中の郵便物を撮像して得られた画像データ中における画像の伸縮は、郵便物の重量に依存することがあると考えられる。すなわち、郵便物の搬送速度は、重量に依存することがある。画像の伸縮は、郵便物の搬送速度に依存する。すなわち、搬送速度が速ければ、画像が伸び易い。従って、郵便物の重量を測定する装置を設け、この装置の測定結果に基づいて、上記（３）の手法を用いるか否かを決定することができる。

また、上記（５）の手法に関連して、画像がにじむか否かは、郵便物の材質に依存することがある。すなわち、郵便物がビニール封筒などであれば、画像はにじみ難い。一方、郵便物が紙封筒であれば、画像がにじみ易い。そこで、郵便物の材質を測定する装置を儲け、この装置の測定結果に基づいて、上記（５）の手法を用いるか否かを決定することができる。

上述のように必要に応じて用いる手法を取捨選択することにより、最小限の処理で最適な変動画像データを作成することができる。

郵便物画像データ及び変動画像データを取得した特徴抽出部３ｂは、これらの各画像データに対して、同定に用いるための画像特徴を抽出する。そして、抽出された画像特徴は、郵便物画像特徴データ及び変動画像特徴データとして、制御部３ｃおよび同定部３ｄに送られる。図９は、画像特徴データの抽出処理を説明するための概念図である。図９（ａ）に示されるように、特徴抽出部３ｂは、具体的には、各画像データをあらかじめ指定したしきい値を用いて２値化し、２値画像（対象物画像２値データ及び変動画像２値データ）を生成する。特徴抽出部３ｂは、各２値画像に対し、黒画素のラベリング処理を行う。そして、図９（ｂ）に示されるように、ラベリング処理後の画像中から、ブロック領域を検出する。特徴抽出部３ｂは、検出されたブロック領域の位置および大きさを示すデータを、各画像データの画像特徴データとして抽出する。

郵便物画像特徴データと変動画像特徴データとを取得した同定部３ｄは、これらの各画像特徴データを比較し、郵便物が再供給時に画像認識によって同定可能であるか否かを判定する。判定結果は制御部３ｃに送られる。図１０は、各画像特徴データの比較処理を説明するための概念図である。図１０に示されるように、同定部３ｄは、郵便物画像特徴データと、変動画像特徴データとを重ね合わせる。そして、郵便物画像特徴データに示されるブロック領域Ａと、変動画像特徴データに示されるブロック領域Ｂとが重なる領域Ｃ（重なり領域）を求める。そして、重なり領域Ｃの大きさ（画素数）を、予め設定されたしきい値と比較する。比較の結果、しきい値よりも大きければ、再供給時に同定可能であると判定し、しきい値以下であれば、再供給時に同定不可能であると判定する。

より具体的には、同定部３ｄは、重なり領域Ｃの画素数を算出する。また、ブロック領域Ａに含まれる総画素数と、ブロック領域Ｂに含まれる総画素数とを比較し、多い方の画素数を求める。そして、「重なっている画素数／多い方の画素数」を算出し、その算出結果の大小により、再供給時における同定の可否を判定する。

同定部３ｄが再供給時に同定可能であると判定した場合、制御部３ｃは、郵便物画像特徴データにＩＤ情報を対応付けて、ＩＤ・画像特徴データベース４に登録する。一方、判定結果が不可であった場合には、制御部３ｃは、ＩＤバーコード印字部５にＩＤ情報を送る。ＩＤバーコード印字部５は、郵便物にＩＤバーコードを印字する。

（再供給時）
続いて、再供給時の動作について説明する。

まず、ＩＤバーコード読み取り部２が、郵便物に既にＩＤバーコードが印字されているかを判定する。印字されている場合は、印字されているＩＤバーコードが読み取られ、ＩＤ情報が識別される。そして、識別されたＩＤ情報に基づいて、郵便自動区分が行われる。

ＩＤバーコードが印字されていない場合、撮像部１が、郵便物を撮像し、郵便物２次画像データとして、２５６階調、２００ｄｐｉのグレイ画像を生成する。郵便物２次画像データは、特徴抽出部３ｂに送られる。

特徴抽出部３ｂは、再供給された郵便物の郵便物２次画像データから、同定に用いる画像特徴を抽出する。そして、郵便物画像特徴データとして、同定部３ｄに送る。具体的には、特徴抽出部３ｂは、一次供給時と同様、取得した郵便物２次画像データをあらかじめ指定したしきい値を用いて２値化し、２値画像を生成する。そして、２値画像に対し黒画素のラベリング処理を行い、ブロックを検出する。検出されたブロックの位置および大きさを、郵便物画像特徴データとして抽出する。

同定部３ｄは、取得した郵便物画像特徴データを、ＩＤ・画像特徴データベース４に登録されている画像特徴データと照合し、どの画像特徴データと一致するかの同定処理を行う。同定結果は、制御部３ｃに送られる。本実施例では、再供給時の画像特徴データと、ＩＤ・画像特徴データベース４に含まれる一次供給時の画像特徴データとで、ブロックが重なっている領域を求める。そして、ＩＤ・画像特徴データベース４に含まれるデータの中から、ブロックが重なる領域が最も大きく、かつ、ブロックが重なる領域の大きさが予め設定されたしきい値よりも大きいデータを、同定結果として選択する。具体的には、「（一次供給時のブロックと再供給時のブロックとが重なっている領域の画素数）／（一次供給時のブロックに含まれる画素数と再供給時のブロックに含まれる画素数とで多い方の画素数）」を算出し、算出結果に基づいて、同定を行う。

同定結果は、制御部３ｃに送られる。制御部３ｃは、同定結果に基づいて、郵便自動区分処理を行う。

１ 撮像部
１−１ 第１撮像部
１−２ 第２撮像部
２ ＩＤバーコード読み取り部
３ 郵便物自動区分機
３ａ 変動画像作成部
３ｂ 特徴抽出部
３ｃ 制御部
３ｄ 同定部
３ｅ 画像データ取得部
４ ＩＤ・画像特徴データベース
５ ＩＤバーコード印字部（印字機構）

Claims (21)

1. 対象物の画像を対象物画像データとして取得する画像データ取得部と、
   前記対象物画像データを擬似的に変動させた変動画像データを生成する、変動画像作成部と、
   前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能であるか否かを判定する、同定部と、
   を具備する
   物品区分機。
2. 請求項１に記載された物品区分機であって、
   更に、
   前記同定部が前記対象物を特定できないと判定した場合に、印字機構によって前記対象物に識別情報を印字する、制御部、
   を具備する
   物品区分機。
3. 請求項１又は２に記載された物品区分機であって、
   前記画像データ取得部は、第１撮像部により前記対象物を撮像して得られた第１画像データを前記対象物画像データとして取得し、
   前記変動画像作成部は、第２撮像部により前記対象物を撮像して得られた第２画像データを、前記変動画像データして取得し、
   前記同定部は、前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、特定可能であるか否かを判定する
   物品区分機。
4. 請求項１乃至３の何れかに記載された物品区分機であって、
   前記同定部は、前記対象物画像データを２値化して得られる対象物画像２値データを、前記変動画像データを２値化して得られる変動画像２値データと比較することにより、特定することができるか否かを判定する
   物品区分機。
5. 請求項４に記載された物品区分機であって、
   前記同定部は、前記対象物画像２値データから抽出される対象物ブロック領域と、前記変動画像２値データから抽出される変動画像ブロック領域との重なり領域を抽出し、前記重なり領域の大きさに基づいて、特定することができるか否かを判定する
   物品区分機。
6. 請求項１乃至５の何れかに記載された物品区分機であって、
   前記変動画像作成部は、前記対象物画像データに外観変化画像を付加した画像に基づいて、前記変動画像データを生成する
   物品区分機。
7. 請求項１乃至６の何れかに記載された物品区分機であって、
   前記変動画像作成部は、前記対象物画像データの傾きを変更した傾き画像に基づいて、前記変動画像データを生成する
   物品区分機。
8. 請求項１乃至７の何れかに記載された物品区分機であって、
   前記変動画像作成部は、前記対象物画像データの伸縮画像に基づいて、前記変動画像データを生成する
   物品区分機。
9. 請求項１乃至８の何れかに記載された物品区分機であって、
   前記変動画像作成部は、前記対象物画像データの濃淡を変更した濃淡画像に基づいて、前記変動画像データを生成する
   物品区分機。
10. 対象物の画像を対象物画像データとして取得する画像データ取得部と、
    前記対象物画像データから、同定に用いる画像特徴を抽出し、画像特徴データを生成する特徴抽出部と、
    前記画像特徴データに、予め設定された一定量以上の画像特徴が含まれているか否かを識別し、識別結果に基づいて、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能か否かを判定する、同定部と、
    を具備する
    物品区分機。
11. 対象物の画像を対象物画像データとして取得するステップと、
    前記対象物画像データを擬似的に変動させた変動画像データを生成するステップと、
    前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能か否かを判定するステップと、
    を具備する
    物品区分方法。
12. 請求項１１に記載された物品区分方法であって、
    更に、
    前記判定するステップにおいて前記対象物を特定できないと判定した場合に、印字機構によって前記対象物に識別情報を印字するステップ
    を具備する
    物品区分方法。
13. 請求項１１又は１２に記載された物品区分方法であって、
    前記対象物画像データとして取得するステップは、第１撮像部により前記対象物を撮像して得られた第１画像データを前記対象物画像データとして取得するステップを含み、
    前記変動画像データを生成するステップは、第２撮像部により前記対象物を撮像して得られた第２画像データを、前記変動画像データして取得するステップを含み、
    前記特定が可能か否かを判定するステップは、前記対象物画像データと前記変動画像データとを比較することにより、特定可能であるか否かを判定するステップを含む
    物品区分方法。
14. 請求項１１乃至１３の何れかに記載された物品区分方法であって、
    前記特定が可能か否かを判定するステップは、前記対象物画像データを２値化して得られる対象物画像２値データを、前記変動画像データを２値化して得られる変動画像２値データと比較し、比較結果に基づいて特定の可否を判定するステップを含んでいる
    物品区分方法。
15. 請求項１４に記載された物品区分方法であって、
    前記特定の可否を判定するステップは、前記対象物画像２値データから抽出される対象物ブロック領域と、前記変動画像２値データから抽出される変動画像ブロック領域との重なり領域を抽出し、前記重なり領域の大きさに基づいて特定可否を判定するステップを含んでいる
    物品区分方法。
16. 請求項１１乃至１５の何れかに記載された物品区分方法であって、
    前記変動画像データを生成するステップは、前記対象物画像データにシワ画像又は汚れ画像を付加した画像に基づいて、前記変動画像データを作成するステップを備えている
    物品区分方法。
17. 請求項１１乃至１６の何れかに記載された物品区分方法であって、
    前記変動画像データを生成するステップは、前記対象物画像データの傾きを変更した傾き画像に基づいて、前記変動画像データを作成するステップを備えている
    物品区分方法。
18. 請求項１１乃至１７の何れかに記載された物品区分方法であって、
    前記変動画像データを生成するステップは、前記対象物画像データの伸縮画像に基づいて、前記変動画像データを作成するステップを備えている
    物品区分方法。
19. 請求項１１乃至１８の何れかに記載された物品区分方法であって、
    前記変動画像データを生成するステップは、前記対象物画像データの濃淡を変更した濃淡画像に基づいて、前記変動画像データを作成するステップを備えている
    物品区分方法。
20. 対象物の画像を対象物画像データとして取得するステップと、
    前記対象物画像データから、同定に用いる画像特徴を抽出し、画像特徴データを生成するステップと、
    前記画像特徴データに、予め設定された一定量以上の画像特徴が含まれているか否かを識別し、識別結果に基づいて、前記対象物を再度撮像して得られた対象物二次画像データを前記対象物画像データと照合した場合に前記対象物の特定が可能か否かを判定するステップと、
    を具備する
    物品区分方法。
21. 請求項１１乃至２０の何れかに記載された物品区分方法をコンピュータにより実現するための、物品区分プログラム。

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