JP6863354B2 - 生産物管理方法および生産物管理装置 - Google Patents

Description

本願発明は、生産物管理方法および生産物管理装置に関する。

近年、部品の品質管理のために、気温や湿度等の部品の製造環境、鋳型や製造装置等の識別番号等の製造工程における各種パラメータを記録しておき、部品の歩留まりの異常や不良品が発生した際に、記録してあるパラメータを用いて異常や欠陥が発生した原因を追究すべく解析が行われている。そのような技術として例えば特許文献１が挙げられる。ここで、特許文献１の技術について説明する。

特許文献１では、まず、部品の実績データが持つ、製造に使用した設備や計測機器などの製造工程を特徴付けるパラメータ、気温や湿度などの環境条件、使用した原料の納入元や製造時期などの各項目の値が、異なる製造ロット間でどの程度似ているかを評価する。次に、設備、計測機器などの各項目の複数の代表点を決定して、複数の代表点と製造ロット毎に各項目値の類似度を評価し、これを用いて、異常や欠陥が生じる原因となる製造装置又は製造工程を特定する。

特開２０１２−０９４０１６号公報

上述の通り、例えば特許文献１のように、製造装置や製造工程における各種パラメータの違いを用いて、これらの違いによって生じる部品の異常や欠陥の原因を追究して品質管理を行う技術はある。しかしながら、製造装置や製造工程における各種パラメータの違いによって生じる相違を用いて、その部品が装着された製品の流通を管理する技術は無かった。

そこで本願発明が解決しようとする課題は、製造装置や製造工程におけるパラメータの違いによって生じる部品表面の相違を用いて、その部品が装着された製品の流通を管理する技術を提供することである。

本願発明の生産物管理方法の一実施形態は、
生産物の表面を撮影した画像の特徴と、データベースに保存されている物品の表面模様の画像の特徴と、を用いて前記生産物の真贋を判定し、
前記生産物の表面を撮影した画像の特徴と、生産物の流通に関する情報と、前記生産物の真贋を示す情報と、が紐づけられたデータを、前記生産物の表面を撮影した画像の特徴に基づいてグループ化し、
前記グループごとに、前記生産物の流通に関する情報と前記生産物の真贋を示す情報とを用いて解析した結果を表示する。

本願発明によると、製造装置や製造工程における各種パラメータの違いによって生じる相違を用いて、製品の流通を管理することができる。

図１は、本発明の管理システムの一例を示すブロック図である。 図２は皮革製品の梨地模様を説明する為の図である。 図３は、クラスタリングを説明するための図である。 図４は、本願発明の動作を説明するためのフロー図である。 図５は、部品と梨地模様とを説明するための図である。 図６は、生産物を説明するための図である。 図７は、本実施例における流通ログデータベース１１の生成を説明するための図である。 図８は、登録装置の一例を示すブロック図である。 図９は、マップ表示の一例である。 図１０は、流通ログデータベース１１の一例である。 図１１は、照合装置の一例である。 図１２は、マップ表示の一例である。 図１３は、流通ログデータベース１１の一例である。 図１４は、流通ログデータベース１１の一例である。

本発明は、部品の製造過程又は加工の際に部品の表面の模様（凹凸パターン）が個体毎に微妙に異なること、又は、後述するように、同一種類の部品であるならば、模様がある程度の共通性を持つこと等の特徴を利用し、この模様の相違を用いて、部品、又は該部品が装着されている生産物を識別し、生産物の流通を管理することを特徴とする。本発明の特徴の詳細を説明するために、以下において、図面を参照して具体的に述べる。

（実施の形態１）
図１は本発明の管理システム１のブロック図である。本発明の管理システム１は、流通ログデータベース１１と、クラスタリング処理部１２と、解析部１３とを有する。流通ログデータベース１１には、生産物における部品の画像特徴と、生産物情報と、流通ログ情報とグループラベル情報とが互いに対応付けられて記憶されている。

本発明が適用される部品は、部品の表面の所定領域における模様が特徴的なものであれば特に限定されないが、テレビ、パーソナルコンピュータ、スマートフォンやバッグ等のように、一般消費者がひとつの完成品として購入するものや、ひとつの完成品に使用される部品、例えばファスニング製品、留め具、装飾部品、半導体等の電子部品などであり、素材は金属、プラスチック、樹脂、皮革、陶器、セラミック等であっても良い。ここで、ファスニング製品とは、スライドファスナー、面ファスナー、スナップファスナー、レールファスナー、バックル、コードストッパー、ベルトアジャスター、スナップボタン、ボタン等である。また、留め具とは、カシメ、ハトメ、ねじ、くぎ、ボルト、ナット等である。

また、模様とは、例えば、デザインとして梨地等の模様が形成されている場合のみならず、物品の識別又は照合のために、故意に照合領域に模様を形成した場合も含む。更に模様は、後述する金属や合成樹脂（プラスチック等）等への加工処理によって施された梨地模様に加えて、例えば、皮革製品に表面処理（例えば、シボ加工）することにより得られたシワ模様（シボ）、ブラストやエッチングや紛体塗装等によってできる模様等も含む概念である。例えば、図２に示されるように、シボ加工が施された皮革のバッグの場合、バッグの皮の表面には微少な凹凸がランダムに形成されており、これらの微少な凹凸は梨地模様と同様とみなすことができる。

上記の通り、ファスニング製品や皮革製品の多くに梨地やシボ加工が施されており、また、電子部品のパッケージ表面にも梨地加工が用いられていることが多い。これらの模様は例えば金属や合成樹脂（プラスチック等）等への加工処理方法によって個体群又は個体単位で識別することができ、この加工処理方法は大きく分けて二通りの方法が考えられる。

ひとつは、鋳型に対して前記模様を加工しておき、部品をプレス成型や射出成型や鋳造することにより、部品に模様を施す処理方法である。この処理方法によると、同一の鋳型から生産される全ての個体にほぼ一致する模様を施すことができる。一方で、別の鋳型を制作する際には、その鋳型の梨地は前記鋳型の梨地と異なる模様となるので、その鋳型から射出成型あるいは鋳造された部品の模様は、前記他の鋳型から製造された部品とは異なるものになる。このような処理による場合、ある鋳型によって模様が施された個体群（物品群）のうち少なくとも一以上選択し、その個体の所定領域の模様の画像特徴を、識別の基準となる代表値として登録しておく。そして、この登録された画像特徴と一致する画像特徴を持つ部品は、その鋳型により模様が施された部品であると識別できる。

この方法では、特定の鋳型から生産された個体群（付品群）を少ない登録データによってある程度の識別ができるという利点がある。

他の方法は、エッチング、ブラスト、切削、結晶・紛体塗装、分散メッキ処理などの部品個体毎にランダムな微細凹凸模様を発生させる加工による処理、あるいは、メッキ処理や塗装による微細な面凹凸の発生である。このような処理による場合、施された模様は物品個体毎に異なる。そこで、物品個体毎に、その照合領域に施された模様の画像特徴を登録しておく。そして、この登録された画像特徴と一致するか否かによって、部品を個体ごとに識別することができる。

この方法では、部品個体毎に模様が異なるため、部品の個体単位で識別することができるという効果がある。

更に、上記のふたつの方法を組み合わせて、模様が施された部分に上記塗装やメッキ処理を用いることにより、微細凹凸の個体差の発生を促進し、さらに識別性が向上させることができる。このとき、鋳型毎の特徴差は残ったまま、加工による個体毎の特徴差がさらに加わることにより、両者それぞれの識別が可能になる。特に、鋳型に施す表面加工の凹凸の大きさを、後段の表面加工よりも粗くしておくことによって、個体差より鋳型差を大きくすることが可能である。こうすれば、識別時の特徴量の類似度に対する閾値を、鋳型毎の識別時には個体毎の識別時よりも緩く設定し、上述したように少ない登録データで識別することが可能になる。さらに、この利点を活用して、階層的な識別によって識別処理量を削減することも可能である。

次に、所定領域であるが、模様が施された領域であれば、模様全体であっても模様の一部であっても良いが、所定領域を定めておく方が識別の処理の容易さを考慮すると望ましい。所定領域としては、部品に共通して存在する基準部位を基準として定められる位置の領域を所定領域とすることが考えられる。例えば、部品の基準部位とは、部品に貼付、印刷、刻印、焼印された製品の商標、ロゴ、製造者名、製造会社、ブランド名、製品名、製品番号等である。これらの基準部位は、同一部品であれば個体に寄らず同一のパターンを共通に保有しており、外観上の特徴的な見え方をする。そして、これらの基準部位の位置姿勢を基準として定め、その特徴を記憶しておけば、所定領域を自動的に検出することができる。さらに、所定領域は、模様が劣化や摩耗等を受けにくいことが望ましいので、部品の凹部になっている領域を用いることが有効である。

また、部品の模様が施された側に嵌合する部材（アダプター）を用意し、その部材の一部に外部より模様が視認（撮影）できる空壁（穴）を設け、その視認（撮影）できる領域を所定領域としても良い。このようにすれば、所定領域の位置姿勢を識別の都度、認識する必要はなく、確実に所定領域を特定することができる。

尚、模様の画像特徴であるが、同一の部品個体でも、その部品に施された模様を撮影する時の照明条件によって、その画像特徴が異なる場合がある。これは、模様の形状によっては細やかな凹凸から形成されており、光の照射方向によっては凹凸によって生じる影の位置が異なり、別の画像特徴となってしまうからである。従って、予め登録しておく模様と識別対象の部品の模様とを、同様な照明条件の下で撮影することが好ましい。上記アダプターの使用によって、部品・照明・撮像素子の位置・姿勢を互いに固定すれば、この問題を解決できる。

生産物情報とは、上述の部品が装着された生産物の生産者識別情報、生産物識別情報、個体識別情報の少なくとも１以上を含む情報である。生産者識別情報は、生産物を生産する生産者、例えばメーカー名、ブランド名等を一意に識別する識別情報である。尚、生産者識別情報は、例えば部品の出荷先や出荷日時も生産者識別情報として含む概念である。生産物識別情報は、部品が装着される生産物を一意に識別する情報であり、例えば商品名、型番、生産日時、生産物の出荷日時又は出荷期間を示す情報である。個体識別番号は、部品が装着される生産物を個別に識別する識別情報であり、その一例として製造ロット番号やシリアル番号がある。

流通ログ情報は、流通情報や照合情報である。流通情報は、部品又は部品を装着した生産品の流通経緯をログとして蓄積させた情報であり、例えば流通途中の販売者、販売日時、税関の通過日時や場所、該画像特徴が取得された場所や日時、販売者、販売日時、及び購入者等の流通に関する情報である。照合情報は、該画像特徴を有する部品による生産物の真贋判定のために行う照合に関する情報であり、該画像特徴を有する部品が装着されている生産物の模倣検査結果、該画像特徴が取得された場所、日時、該画像特徴を取得した作業者、画像特徴を有する部品が装着されている生産物の外観から識別できる情報、照合回数等の情報である。尚、本願における生産物は、上述の部品が装着された生産物であれば特に限定されない。また、流通ログ情報は、新たに流通ログ情報を追加した際、上書きして更新しても良いが、項目を追加する方が好ましい。

クラスタリング処理部１２は、流通ログデータベース１１内に記憶されている全ての画像特徴のペアの全組合わせに対してマッチングして、画像特徴ペア毎の照合スコアを算出する。そして算出した照合スコアに基づいてクラスタリングする。この時、Markov Cluster Algorithm（非特許文献１：Stijin van Dongon, Graph Clustering by Flow simulation, PhD thesis, University of Utrecht, May 2000）を用いて照合スコアを算出して、クラスタリングを行う。そして、クラスタリングによって生成されたグループを一意に識別するために、グループ毎にグループラベル番号を付与し、流通ログデータベース１１内に記憶されている各画像特徴が属するグループのグループラベル番号を対応付けて記憶させる。

ここで、一例を用いて、クラスタリング処理部１２が行うクラスタリングの処理について説明する。例えば、図３（ａ）に示すように、流通ログデータベース１１に、梨地模様０００１〜０００５の画像特徴があったとする。クラスタリング処理部１２は、画像特徴０００１〜０００５において存在するペア毎に照合スコアを算出する。図３（ａ）に示す例では、０００１と０００２、０００１と０００３、０００１と０００４、０００１と０００５、０００２と０００３、０００２と０００４、０００２と０００５、０００３と０００４、０００３と０００５、０００４と０００５の１０個のペアが存在する。ここで、各ペアの照合スコアが図３（ｂ）に示す通り、
０００１と０００２：０．５
０００１と０００３：０．５
０００１と０００４：０．１
０００１と０００５：０．１
０００２と０００３：０．６
０００２と０００４：０．２
０００２と０００５：０．１
０００３と０００４：０．１
０００３と０００５：０．２
０００４と０００５：０．５
であったとする。すると、０００１と０００２と０００３との間が０．５〜０．６であり、０００４と０００５との間が０．５であるため、クラスタリングによって、図３（ｃ）に示す通り、０００１と０００２と０００３及び０００４と０００５の２つのグループができる。クラスタリング処理部１２は、０００１と０００２と０００３のグループに対しては『０００１』のグループラベル番号を付し、０００４と０００５のグループに対しては『０００２』のグループラベル番号を付す。
尚、上記ではMarkov Cluster Algorithmを用いたクラスタリングを説明したが、例えば、K-means法、又は階層的クラスタリング方法（非特許文献２：奥富正敏，清水雅夫，他編著，「ディジタル画像処理」，CG-ARTS協会，平成１８年３月１日発行，p.２３１〜２３２）等のような他のクラスタリングの方法を用いても良い。

解析部１３は、クラスタリングされた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報及び生産物情報の少なくとも一方をグループ毎に解析し、この解析結果をマップ表示する。

続いて、本願発明の動作について説明する。図４は、本願発明の動作を説明するためのフロー図である。

尚、流通ログデータベース１１の画像特徴には、部品供給者が部品の製造または出荷時に、部品の所定領域の画像を取得し、取得した画像を用いて生成した画像特徴が記憶されているものとする。また、生産物情報には、生産者が部品供給者から供給された部品を生産物に装着する際に、その部品の画像特徴に対応付けて記憶させた生産物情報が記憶されているものとする。流通ログ情報には、例えば、税関等の管理者が生産物の通関時に記憶させた照合情報や流通情報が記憶されているものとする。

クラスタリング処理部１２は、流通ログデータベース１１に記憶されている全画像特徴を読み込む（ステップＳ１）。

クラスタリング処理部１２は、画像特徴の全組み合わせに対してマッチングして、画像特徴ペア毎の照合スコアを算出する（ステップＳ２）。

算出した照合スコアに基づいてクラスタリングを行い、画像特徴をグループ化する（ステップＳ３）。

作成したグループ毎にグループラベル番号を付与し、流通ログデータベース１１内に記憶されている各画像特徴が属するグループのグループラベル番号を対応付けて記憶させる（ステップＳ４）。

解析部１３は、クラスタリングされた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報を統計処理して解析し、この解析結果を可視化する（ステップＳ５）。

本発明によると、製造装置や製造工程におけるパラメータの違いによって生じる部品表明の相違（個体差）を用いて、その部品が装着された製品の流通を管理することができる。

また、通常、製造装置や製造工程におけるパラメータを用いてクラスタリングを行う場合、記録しておくべきパラメータの種類が多く、多岐にわたる各種パラメータ全てを記録するのは困難である上に、大量のメモリを搭載しなければならず、消費電力及びメモリに係る費用が増大になってしまっていた。本発明によると、このような欠点を克服することができる。

上記説明では、梨地模様の画像特徴で照合する例を説明したが、本発明ではこれに限られない。例えば、画像特徴ではなく、梨地模様の画像であっても良い。

＜実施例１＞
本実施例においては、図５に示すように、部品としてスライドファスナー、模様として梨地模様を用いて説明し、スライドファスナーの引き手の凹部の梨地模様全体を所定領域とした例を用いて説明するが、これらに限定される必要は無い。また、生産物として、図６に示すように、スライドファスナーが装着されたバッグを例にして説明するが、上述の部品が装着された生産物であれば特に限定されないものとする。また、流通情報として、税関の通関場所を用いて説明する。

図７は、本実施例における流通ログデータベース１１の生成を説明するための図である。

部品供給者は、部品の製造または出荷時に、スライドファスナーの所定領域の画像を取得し、取得した画像を用いて画像特徴を生成して画像特徴データベース６１を生成する。

生産者は、部品供給者から供給されたスライドファスナーを生産物に装着する際、その生産物情報を該当するスライドファスナーの画像特徴に対応付けて記憶させ、生産物情報データベース６２を生成する。

税関等の管理者は図８に示す登録装置７０を用いて流通情報データベース６３を生成する。管理者は、上述のアダプター等を用いて、生産物であるバッグのスライドファスナーの所定領域の画像を撮影する。すると、撮影部７１が撮影した画像から画像特徴を画像特徴取得部７２が取得し、通関場所を示す情報に対応付けて記憶し、流通情報データベース６３を生成する。

本願の流通管理システム１は、上記画像特徴データベース６１、生産物情報データベース６２及び流通情報データベース６３の情報を収集して、流通ログデータベース１１を生成する。尚、この段階では、流通ログデータベース１１にはグループラベル番号が記憶されていない状態である。

クラスタリング処理部１２は、流通ログデータベース１１に記憶されている全画像特徴を読み込み、画像特徴ペア毎の照合スコアを算出し、算出した照合スコアに基づいてクラスタリングを行い、画像特徴をグループ化する。そして、作成したグループ毎にグループラベル番号を付与し、流通ログデータベース１１内に記憶されている各画像特徴が属するグループのグループラベル番号を対応付けて記憶させる。図７の流通ログデータベース１１に一例を示す。ここで、グループラベル番号０００１には画像特徴ＸＸＸ、画像特徴ＹＹＹ及び画像特徴ＸＹＹが含まれ、グループラベル番号０００２には、画像特徴ＺＺＺ及びＺＹＺが含まれている。

解析部１３は、クラスタリングされた各グループを順に注目し、各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して解析し、この解析結果を可視化する。図７の例では、グループラベル番号０００１に属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して、流通ログ情報としてアメリカ及びカナダが得られ、生産物情報としてＡバッグ及びＣバッグが得られる。また、グループラベル番号０００２に属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して、流通ログ情報として中国及び香港が得られ、生産物情報としてＢバッグが得られる。これら統計処理で得られた、
グループラベル番号０００１：アメリカ・カナダ、Ａバッグ・Ｃバッグ
グループラベル番号０００２：中国・香港、Ｂバッグ
を解析し、この解析結果を図９に示すように、マップ表示して可視化する。

上記のようにクラスタリングして解析すると、例えば、Ｃバッグに欠陥があるということが、生産物の販売後に判明した場合、Ｃバッグはグループラベル番号０００１に属するため、表示されているマップから、Ｃバッグがリコール対象であることを北米の地域に対してアナウンスして回収すれば良いことがわかる。

また、上記のようにクラスタリングして解析すると、上記登録装置７０を用いて流通情報を入力する際、生産物情報又は流通情報に抜けがあったとしても、上記解析の結果から、生産物情報又は流通情報を推測することが可能である。

＜実施例２＞
本実施例においては、実施例１同様に、部品としてスライドファスナー、模様として梨地模様を用いて説明し、バッグに装着されているスライドファスナーの引き手の凹部の梨地模様全体を所定領域とした例を用いて説明する。本実施例の流通情報として、実施例１にて説明した流通情報である税関の通関場所と、照合情報である照合結果とを用いて説明する。図１０は、本実施例における流通ログデータベース１１の生成を説明するための図である。

画像特徴データベース６１、生産物情報データベース６２及び流通情報データベース６３は、実施例１と同じであるため説明を省略する。尚、生産物情報データベース６２は、生産者が生成するデータベースであるため、生産物情報データベース６２に記憶されている画像特徴は、正規品のバッグに装着されているファスナーの所定領域における梨地の画像特徴ということになる。

生産物の真贋を判定する照合者は、図１１に示すような照合システムを用いて照合情報データベース６４を生成する。詳細には、まず、照合者は生産物であるバッグのスライドファスナーの所定領域の梨地の画像を上述のアダプター等を用いて、携帯端末２のカメラで撮影し、撮影した画像を照合装置９１に送信する。照合装置９１の画像特徴抽出部９３が送信された梨地の画像から画像特徴を抽出する。そして、判定部９２が、生産物情報データベース６２の中に、抽出した画像特徴と同じ画像特徴があるか否かを照合する。ある場合には、照合情報として、正規品であることを示す情報を抽出した画像特徴に対応付けて記憶させて、照合情報データベース６４を生成する。一方、無い場合には、模倣品であることを示す情報を抽出した画像特徴に対応付けて記憶させて、照合情報データベース６４を生成する。

本願の流通管理システム１は、上記画像特徴データベース６１、生産物情報データベース６２、流通情報データベース６３及び照合情報データベース６４の情報を収集して、図１０に示すような流通ログデータベース１１を生成する。尚、この段階では、流通ログデータベース１１にはグループラベル番号が記憶されていない状態である。

クラスタリング処理部１２は、流通ログデータベース１１に記憶されている全画像特徴を読み込み、画像特徴ペア毎の照合スコアを算出し、算出した照合スコアに基づいてクラスタリングを行い、画像特徴をグループ化する。そして、作成したグループ毎にグループラベル番号を付与し、流通ログデータベース１１内に記憶されている各画像特徴が属するグループのグループラベル番号を対応付けて記憶させる。図１０の流通ログデータベース１１に一例を示す。ここで、グループラベル番号０００１には画像特徴ＸＸＸ、画像特徴ＹＹＹ及び画像特徴ＸＹＹが含まれ、グループラベル番号０００２には画像特徴ＺＺＺ及びＺＹＺが含まれ、グループラベル番号００１０には画像特徴ＭＭＭ、及び、ＮＮＮが含まれている。

解析部１３は、クラスタリングされた各グループを順に注目し、各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して解析し、この解析結果を可視化する。図１０の例では、グループラベル番号０００１に属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して、照合情報が正規品、流通情報がアメリカ、カナダが得られ、生産物情報としてＡバッグ及びＣバッグが得られる。また、グループラベル番号０００２に属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して、照合情報が正規品、流通情報が中国、香港が得られ、生産物情報としてＢバッグが得られる。また、グループラベル番号００１０に属する画像特徴に対応付けられている流通ログ情報と生産物情報とを統計処理して、照合情報が模倣品、流通情報が日本及び韓国が得られ、生産物情報は不明が得られる。これら統計処理で得られた、
グループラベル番号０００１：アメリカ・カナダ、Ａバッグ・Ｃバッグ、正規品
グループラベル番号０００２：中国・香港、Ｂバッグ、正規品
グループラベル番号００１０：日本・韓国、不明、模倣品
を解析して可視化する。ここで、模倣品の解析を可視化する場合、模倣品は日本と韓国で発見されたという解析結果が得られ、これをマップ表示させると、図１２に示すようなマップが表示される。

本実施例によると、模倣品は日本及び韓国で出回っているというように、模倣品の流通状況の可視化が実現できる。これにより、例えば、模倣品が持ち込まれやすい国、模倣品が生産されている可能性がある国がわかり、模倣品の拡散の防止、模倣品の生産の防止の強化に役立てることができる。

また、上記のようにクラスタリングして解析すると、上記照合装置９１で画像特徴と照合情報の入力のみであっても、生産物情報又は流通情報を推測することが可能である。

＜実施例３＞
本実施例では、実施例１で説明した通関場所の代わりに販売者が記憶されている例について述べる。図１３は、本実施例における流通ログデータベース１１の一例である。尚、実施例１に記載した方法を用いて既に流通ログデータベース１１が生成されているものとして説明する。

本実施例を用いると、不良部品が判明した場合、該不良部品の梨地模様の画像特徴を取得して、不良部品の画像特徴と流通ログデータベース１１内の画像特徴とをクラスタリングし、不良部品の画像特徴と同じグループに属する画像特徴に対応付けられている販売者を解析することにより、既に出荷した不良部品が装着された生産物の早期回収を実現することが可能となる。尚、販売者の代わりに購入者が記憶されていても同じ効果を得ることが可能である。

また、生産業者を模倣品製造容疑で摘発した際に，その業者が製造した部品又は、その業者が生産した生産物に装着されている部品の梨地模様の画像特徴を取得して、余罪を追及することもできる。この場合、取得した画像特徴と流通ログデータベース１１内の画像特徴とをクラスタリングし、取得した画像特徴と同じグループに属する画像特徴に対応付けられている販売者等の流通ログ情報を解析することによって可能となる。

＜実施例４＞
本実施例では、流通情報として、実施例１で説明した通関場所に加えて販売日時を記憶させる例について説明する。図１４は、本実施例における流通ログデータベース１１の一例である。尚、実施例１に記載した方法を用いて既に流通ログデータベース１１が生成されているものとして説明する。

解析部１３は、所定期間の国ごとの売れ行きを統計処理して、これを可視化する。

本実施例によると、市場動向がわかるため、部品の生産量又は生産物の生産量を調整するために、製造装置や人員の増減を行う等の稼働率を調整に用いることができる。更に、出荷先の調整に用いることができる。また、季節に応じた売れ行き傾向も把握できる。

尚、上述した本発明の端末は、上記説明からも明らかなように、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。

このような構成の場合、プロセッサ及びプログラムメモリを有し、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した実施の形態のクラスタリング処理部及び解析部と同様の機能、動作を実現させる。尚、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。

以上、実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。

（付記１）
部品の表面に施された模様の画像特徴と、前記部品が装着された生産物に関する生産物情報及び前記生産物の流通に関する流通情報の少なくとも一方とが対応付けられている流通情報ログデータベースを、前記画像特徴に基づいてクラスタリングを行い、
前記クラスタリングによって得られた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通情報及び生産物情報の少なくとも一方を統計処理して解析する生産物管理方法。

（付記２）
前記画像特徴は、前記部品の生産過程で生じた所定領域の模様である付記１に記載の生産物管理方法。

（付記３）
前記模様が、前記部品に施された梨地模様である付記１又は付記２に記載の生産物管理方法。

（付記４）
前記所定領域は、前記部品の凹部である付記２または付記３に記載の生産物管理方法。

（付記５）
前記部品が、鋳型によって造られた鋳造品である付記１から付記４のいずれかに記載の生産物管理方法。

（付記６）
前記ファスニング部品が、スライドファスナー、面ファスナー、スナップファスナー、レールファスナー、バックル、コードストッパー、ベルトアジャスター、ナス環、スナップボタン、ボタンの少なくともいずれかのファスニング部品である
付記５に記載の生産物管理方法。

（付記７）
前記模様は、統計処理用に物品に故意に施されたものである
付記１から付記６のいずれかに記載の生産物管理方法。

（付記８）
部品の表面に施された模様の画像特徴と、前記部品が装着された生産物に関する生産物情報及び前記生産物の流通に関する流通情報の少なくとも一方とが対応付けられている流通情報ログデータベースと、
前記流通情報ログデータベースを、前記画像特徴に基づいてクラスタリングを行うクラスタリング処理手段と、
前記クラスタリングによって得られた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通情報及び生産物情報の少なくとも一方を統計処理して解析する解析部と
を有する生産物管理装置。

（付記９）
前記画像特徴は、前記部品の生産過程で生じた所定領域の模様である付記８に記載の生産物管理装置。

（付記１０）
前記模様が、前記部品に施された梨地模様である付記８又は付記９に記載の生産物管理装置。

（付記１１）
前記所定領域は、前記部品の凹部である付記９または付記１０に記載の生産物管理装置。

（付記１２）
前記部品が、鋳型によって造られた鋳造品である付記８から付記１１のいずれかに記載の生産物管理装置。

（付記１３）
前記ファスニング部品が、スライドファスナー、面ファスナー、スナップファスナー、レールファスナー、バックル、コードストッパー、ベルトアジャスター、ナス環、スナップボタン、ボタンの少なくともいずれかのファスニング部品である
付記１２に記載の生産物管理装置。

（付記１４）
前記模様は、統計処理用に物品に故意に施されたものである
付記８から付記１３のいずれかに記載の生産物管理装置。

（付記１５）
部品の表面に施された模様の画像特徴と、前記部品が装着された生産物に関する生産物情報及び前記生産物の流通に関する流通情報の少なくとも一方とが対応付けられている流通情報ログデータベースと、
前記流通情報ログデータベースを、前記画像特徴に基づいてクラスタリングを行うクラスタリング処理手段と、
前記クラスタリングによって得られた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通情報及び生産物情報の少なくとも一方を統計処理して解析する解析部と
を有する生産物管理システム。

（付記１６）
前記画像特徴は、前記部品の生産過程で生じた所定領域の模様である付記１５に記載の生産物管理システム。

（付記１７）
前記模様が、前記部品に施された梨地模様である付記１５又は付記１６に記載の生産物管理システム。

（付記１８）
前記所定領域は、前記部品の凹部である付記１６または付記１７に記載の生産物管理システム。

（付記１９）
前記部品が、鋳型によって造られた鋳造品である付記１５から付記１８のいずれかに記載の生産物管理システム。

（付記２０）
前記ファスニング部品が、スライドファスナー、面ファスナー、スナップファスナー、レールファスナー、バックル、コードストッパー、ベルトアジャスター、ナス環、スナップボタン、ボタンの少なくともいずれかのファスニング部品である
付記１９に記載の生産物管理システム。

（付記２１）
前記模様は、統計処理用に物品に故意に施されたものである
付記１５から付記２０のいずれかに記載の生産物管理システム。

（付記２２）
生産物管理装置のプログラムであって、前記プログラムは、前記生産物管理装置に、
部品の表面に施された模様の画像特徴と、前記部品が装着された生産物に関する生産物情報及び前記生産物の流通に関する流通情報の少なくとも一方とが対応付けられている流通情報ログデータベースを、前記画像特徴に基づいてクラスタリングを行う処理と、
前記クラスタリングによって得られた各グループに属する画像特徴に対応付けられている流通情報及び生産物情報の少なくとも一方を統計処理して解析する処理と
を実行させるプログラム。

この出願は、２０１２年８月３日に出願された日本出願特願２０１２−１７２７００号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１ 管理システム
１１ 流通ログデータベース
１２ クラスタリング処理部
１３ 解析部
７０ 登録装置
７１ 撮影部
７２ 画像特徴取得部
９１ 照合装置
９２ 判定部
９３ 画像特徴抽出部

Claims (9)

1. 生産物に装着された部品を撮影することによって得られた当該生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴と、データベースに保存されている部品の表面模様の画像特徴と、を用いて前記生産物の真贋を判定し、
   前記生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴と、前記生産物の流通に関する情報と、前記生産物の真贋を示す情報と、が紐づけられたデータを、前記生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴に基づいてグループ化し、
   前記グループごとに、前記生産物の流通に関する情報と前記生産物の真贋を示す情報とを用いて解析した結果を表示する、
   生産物管理方法。
2. 前記生産物の真贋を示す情報を用いて解析されたグループごとに、流通した地域を地図上に表示する、請求項１に記載の生産物管理方法。
3. 前記生産物の真贋を示す情報が真正品であるグループの生産物について、前記生産物の流通に関する情報に基づいて回収すべき前記生産物を特定する、請求項１または請求項２に記載の生産物管理方法。
4. 模倣品が発見された地域を地図上に表示する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の生産物管理方法。
5. 前記生産物の流通に関する情報は、前記部品又は部品を装着した生産物が流通した地域をログとして蓄積させた情報である、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の生産物管理方法。
6. 前記生産物の流通に関する情報は、前記生産物の販売者、販売日時、通過した税関、前記税関の通過日時のいずれか１つを含む、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の生産物管理方法。
7. 前記生産物を一意に識別する情報が、前記生産物の表面を撮影した画像の特徴に紐づけてられて前記データベースに保存され、
   前記解析した結果を、前記生産物を一意に識別する情報に応じたマークで地図上に表示する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の生産物管理方法。
8. 前記部品の表面模様の画像特徴は、当該部品の生産過程で生じた所定領域の模様である請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の生産物管理方法。
9. 部品の表面模様の画像特徴が保存されるデータベースと、
   生産物に装着された部品を撮影することによって得られた当該生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴と、前記データベースに保存されている画像特徴と、用いて前記生産物の真贋を判定する手段と、
   前記生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴と、前記生産物の流通に関する情報と、前記生産物の真贋を示す情報と、が紐づけられたデータを、前記生産物に装着された部品の表面模様の画像特徴に基づいてグループ化する手段と、
   前記グループごとに、前記生産物の流通に関する情報と前記生産物の真贋を示す情報とを用いて解析した結果を表示する手段と、
   を有する生産物管理装置。

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