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JP2788604B2 - ２次元情報パターンを有する情報表示タグ、それを用いた画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents

２次元情報パターンを有する情報表示タグ、それを用いた画像処理方法及び画像処理装置

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JP2788604B2
JP2788604B2 JP6137399A JP13739994A JP2788604B2 JP 2788604 B2 JP2788604 B2 JP 2788604B2 JP 6137399 A JP6137399 A JP 6137399A JP 13739994 A JP13739994 A JP 13739994A JP 2788604 B2 JP2788604 B2 JP 2788604B2
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富夫 越後
俊一 浅香
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International Business Machines Corp
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Publication date
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】本発明は、２次元パターンを有する情報表
示タグ、それを用いた画像処理方法及び画像処理装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】流通業
等では、工業製品や食品等の物品を識別や管理するため
に、従来よりバーコードが広く用いられている。周知の
ように、バーコードは、白黒のバー状のパターンの連続
によりコードが記録され、記録されたコードを何れの方
向からでも直線的に走査することにより読み取ることが
でき、検出器に対するバーコードの姿勢が傾むいても検
出できるという回転に対する許容範囲を有している。と
ころが、このバーコードは、それ自体で表現できるコー
ド等がメーカー単位で割り振られており、表現できる情
報量には限界がある。このため、より多くの情報量を表
現できる２次元コードが数多く提案されている。
【０００３】例えば、シンボルテクノロジー社により提
案されているＰＤＦ４１７というコードがある。このＰ
ＤＦ４１７というコードは上記バーコードを２次元的に
複数段並べて構成して従来のバーコードの利点を生かし
つつ容量を高めたものであるが、単に２次元的にバーコ
ードを複数段並べたのみでは、その配列順序や方向によ
って検出方向が特定されるので、従来のバーコードが有
している回転に対する許容範囲が狭くなる。このため、
２次元コードとして用いている領域内を有効に利用して
いない。
【０００４】また、他例では、ベリテック社（ベリコー
ド）やＩＤマトリックス社等により提案された白と黒の
正方形のデータセルの各々から構成された２次元セルか
らなるコードがあるが、コードを検出するために、デー
タが記録されたデータフィールドを囲むようにその外周
部に２次元領域を検出するためのクワイエットゾーン等
を必要とする。この２次元領域の外周はデータ容量が大
きくなるので、情報量も多く記録でき、２次元領域を検
出するためにのみ用いるのは経済的でない。
【０００５】ところで、倉庫業においても製品に付いて
くるバーコードを利用し、納品による製品等の管理に利
用することがある。このような製品等の管理では、バー
コードの読み取りの容易さを利用して製品自体のコード
ではなく管理用のコードを予め定め、倉庫内等の閉じた
領域でのみ有効な管理用のコードをバーコードにして製
品の管理をすることがある。この閉じた領域で用いる管
理用のコードは、バーコードである必要はない。このよ
うな閉じた領域での管理用のコードの実現例には、広範
囲の領域に置かれた管理用のコードが記録された媒体
（以下、タグという。）を抽出し認識するための２次元
タグとして、アレイテックシステムズのアレイタグがあ
る。このアレイタグは８角形状にセルを配置するもので
あるが、内周と外周とで情報密度が異なると共に、上記
の２次元コードと同様に、最外周はデータフィールドの
検出のために利用しているので、２次元コードとして用
いている領域内を有効に利用していない。
【０００６】従って、従来の２次元コードは、各セルを
白・黒の２種類の値でデータ（コード）を扱うので、情
報密度が低く、大量の情報を扱うためには大きな領域を
必要とすることになる。また、検出のためにはデータ容
量が多い最外周を利用しているので、コードとして用い
る領域を効率的に利用していない。
【０００７】本発明は、上記事実を考慮して、対象物に
関連する情報を効率よく２次元的に表示できる管理用２
次元パターンを提供することが目的である。
【０００８】また、上記目的に加え、情報が２次元コー
ドとして効率よく表示された情報表示タグを得ることが
目的である。
【０００９】さらに、上記目的に加え、表示された管理
用２次元パターンから的確に情報を得ることができる画
像処理方法及び画像処理装置を得ることが目的である。
【００１０】上記目的を達成するために第１の発明は、
対象物の少なくとも一部の画像を読み取り、読み取った
画像に基づいて該対象物に関連する情報を検出するため
に用いる２次元パターン(管理用２次元パターン)を有す
る情報表示タグであって、管理用２次元パターンの中心
付近に位置すると共に、この管理用２次元パターンの位
置を識別するための位置基準パターンを有する、単位パ
ターンで構成された第１の領域と、第１の領域から管理
用２次元パターンの外周に向かう所定方向へ、パターン
が異なる複数の単位パターンのうち少なくとも１つの単
位パターンを配列した第２の領域と、第１の領域及び第
２の領域を除く領域であって、対象物に関連する情報を
表すように複数の単位パターンを配列した第３の領域と
から構成された管理用２次元パターンを有する情報表示
タグを提供する。
【００１１】ここで、第３の領域中の複数の単位パター
ンは、それぞれ隣接して配置されていることが好まし
い。
【００１２】また、第２の領域は、第１の領域から管理
用２次元パターンの外周に向かう所定方向へ、パターン
が異なる複数の単位パターンを所定の順序で隣接するよ
うに配列してもよい。
【００１３】上述の位置基準パターンは、中心部に位置
しかつ前記方向を識別するための方向パターンと、該方
向パターンの周囲に該方向パターンと判別可能に配列さ
れた位置識別パターンとを有していてもよい。
【００１４】上述の第２の領域は、第１の領域の所定点
と管理用２次元パターンの外周の少なくとも１点とを結
ぶ直線に沿う方向に、パターンが異なる複数の単位パタ
ーンを所定の順序で隣接するように配列してもよい。
【００１５】また、上述した複数の単位パターンは、各
々矩形状で、全面が第１濃度からなる第１パターン、全
面が当該第１濃度と異なる第２濃度からなる第２パター
ン、単位パターンの第１対角線を境として分割された一
方の部位が前記第１濃度からなると共に他方の部位が第
２濃度からなる第３パターン、単位パターンの第２対角
線を境として分割された一方の部位が前記第１濃度から
なると共に他方の部位が第２濃度からなる第４パター
ン、前記第１対角線を境として分割された一方の部位が
前記第２濃度からなると共に他方の部位が第１濃度から
なる第５パターン、前記第２対角線を境として分割され
た一方の部位が前記第２濃度からなると共に他方の部位
が第１濃度からなる第６パターンを有することが好まし
い。
【００１６】別の例として、上述の複数の単位パターン
は、各々矩形状で、全面が第１色からなる第１パター
ン、全面が当該第１色と異なる第２色からなる第２パタ
ーン、単位パターンの第１の対角線を境として分割され
た一方の部位が前記第１色からなると共に他方の部位が
第２色からなる第３パターン、単位パターンの第２の対
角線を境として分割された一方の部位が前記第１色から
なると共に他方の部位が第２色からなる第４パターン、
前記第１の対角線を境として分割された一方の部位が前
記第２色からなると共に他方の部位が第１色からなる第
５パターン、前記第２の対角線を境として分割された一
方の部位が前記第２色からなると共に他方の部位が第１
色からなる第６パターンを有していてもよい。
【００１７】第２の発明は、上述した情報表示タグを画
像として読み取り、読み取った画像に基づいて該情報表
示タグに含まれる情報を検出する画像処理方法であっ
て、前記画像から複数部位の濃度または色を検出し、異
なる濃度または色が検出されたときには異なる部位と判
定し、判別結果に基づいて前記情報表示タグに含まれる
情報を検出する、ことを特徴とする画像処理方法を提供
する。
【００１８】第２の発明の変形例として、上述した管理
用２次元パターンが表示された情報表示タグを画像とし
て読み取り、読み取った画像に基づいて該情報表示タグ
に含まれる情報を検出する画像処理方法であって、前記
単位パターンが表示された領域内の複数部位における濃
度または色を検出し、該複数部位の各々に対応する濃度
または色の相関関係を求め、求めた相関関係に基づいて
単位パターンを判別し、判別結果に基づいて前記情報表
示タグに含まれる情報を検出する、ことを特徴とする画
像処理方法が考えられる。
【００１９】ここで、上記の画像処理方法において、単
位パターン内の前記対角線を境とした一方の部位の第１
の検出濃度または検出色と他方の部位の第２の検出濃度
または検出色とを検出し、第１の検出濃度または検出色
と第２の検出濃度または検出色の差を求め、該差と前記
一方の部位及び他方の部位の位置関係を対応させること
によって複数部位に対応する濃度または色の相関関係を
求め、求めた相関関係に基づいて単位パターンを判別し
てもよい。
【００２０】また、上述した管理用２次元パターンが表
示された情報表示タグを画像として読み取り、読み取っ
た画像に基づいて該情報表示タグに含まれる情報を検出
する画像処理方法であって、前記画像について周囲と異
なる濃度または色でかつ略同一の濃度または色の微小領
域を周囲の濃度または色と一致した領域となるように変
換した変換画像を形成し、前記変換画像を空間微分した
微分画像を求め、前記微分画像を用いて、前記第１の領
域の輪郭を抽出し、抽出した輪郭に基づいて前記管理用
２次元パターンの位置及び方向を識別してもよい。
【００２１】第３の発明は、上述した管理用２次元パタ
ーンが表示された情報表示タグを含む画像を撮像する撮
像手段と、撮像された画像に基づいて周囲と異なる濃度
または色でかつ略同一の濃度または色の微小領域を周囲
の濃度または色と一致した領域となるように変換した変
換画像を形成する画像変換手段と、前記変換画像を空間
微分した微分画像を求めて該微分画像を用いて前記第１
の領域の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、からなる前処
理手段と、抽出した輪郭に基づいて前記管理用２次元パ
ターンの位置及び方向を検出するタグ位置姿勢検出手段
と、検出された位置及び方向に基づいて、前記第２の領
域及び第３の領域を定めると共に、前記単位パターンが
表示された領域を定める領域設定手段と、前記単位パタ
ーンが表示された各領域内の複数部位の各々における濃
度または色を検出し、複数部位に対応する濃度または色
の相関関係を求め、求めた相関関係に基づいて個々の単
位パターンを判別し、判別した複数の単位パターンの配
列に基づいて前記情報表示タグに含まれる情報を解析す
るセルデータ解析手段と、を備えた画像処理装置を提供
する。
【００２２】
【００２３】
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【００３１】
【００３２】上記の画像処理方法は、請求項１３に記載
の画像処理装置によって実現が可能である。すなわち、
請求項１３に記載の画像処理装置では、請求項６または
請求項７に記載の管理用２次元パターンが表示された情
報表示タグを含む画像を撮像手段によって撮像する。画
像変換手段は、撮像された画像に基づいて周囲と異なる
濃度または色でかつ略同一の濃度または色の微小領域を
周囲の濃度または色と一致した領域となるように変換し
た変換画像を形成する。この変換画像を形成するとき
は、略同一の濃度または色の微小領域を打ち消すように
することが好ましい。また、変換画像を形成するとき
は、異なる領域間の境界で濃度または色の変化を強調す
るように更に変換することが好ましい。前処理手段は、
変換画像を空間微分した微分画像を求めて該微分画像を
用いて第１の領域の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、か
らなる。タグ位置姿勢検出手段は、抽出した輪郭に基づ
いて前記管理用２次元パターンの位置及び方向を検出す
る。領域設定手段は、検出された位置及び方向に基づい
て、第２の領域及び第３の領域を定めると共に、単位パ
ターンが表示された領域を定める。セルデータ解析手段
は、単位パターンが表示された各領域内の複数部位の各
々における濃度または色を検出し、複数部位に対応する
濃度または色の相関関係を求め、求めた相関関係に基づ
いて個々の単位パターンを判別し、判別した複数の単位
パターンの配列に基づいて情報表示タグに含まれる情報
を解析する。
【００３３】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。本実施例は製品に関連するコード化され
た情報が２次元パターンとして表示されたシール等の情
報記録媒体（以下、２次元タグという。）を用いて工場
内倉庫の管理を行う管理システムに本発明を適用したも
のである。また、本実施例では、２次元タグを形成する
ために、明るさの明暗に対応する白黒で大別可能な異な
る濃度によって２次元パターン（２値的な濃度パター
ン）を表現する場合を説明する。
【００３４】図５に示すように、管理システム１０は、
管理対象となる製品等の対象物を含む画像を撮像するた
めのＣＣＤカメラ１２、マイクロコンピュータを含んだ
画像処理装置で形成された２次元タグ読取装置１４、及
び製品等の対象物を総合的に管理するためのホストコン
ピュータ１６から構成されている。２次元タグ読取装置
１４は、ＣＣＤカメラ１２により撮像された画像の前処
理をするために画像変換部２２及び輪郭抽出部２４を備
えた前処理装置２０、２次元タグの位置及び姿勢を検出
するためのタグ位置姿勢検出装置２６、及び検出された
位置及び姿勢による２次元タグに記録されているデータ
を解析するためのセルデータ解析装置２８を含んで構成
されている。
【００３５】次に、本実施例の管理システム１０に用い
たコード化された情報が表示される２次元タグ、及び２
次元タグの単位要素である１つの領域、すなわち、コー
ド化された情報の値を表現するための領域（以下、デー
タセルという。）に情報の値を表示するためのパターン
を説明する。
【００３６】従来の２次元コードによる方法では、読み
取りセンサーがデータ領域を検出するために、最外周を
データ領域検出のためのデ−タフレームとしているが、
最外周はデータ容量が多く、データ領域の検出だけに利
用するのは効率が悪い。また、外周にデ−タフレームを
設けると、その周囲にデータフレームを識別するための
クワイエットゾーンが必要となる。
【００３７】そこで、本実施例では、後述するように、
対象物に関連する情報を効率よく２次元的に表示するた
めに２次元タグの位置及び姿勢を識別するための領域を
中心部分に設けると共に、２次元タグにおいてコード化
された情報の読み取り開始基準となる領域を中心部分か
ら２次元タグの対角方向へ直線状に設けている。次に、
この２次元タグを詳細に説明する。
【００３８】図１に示すように、２次元タグに表示され
る概念的な２次元パターン（以下、予約パターンとい
う。）５０は、予約パターン５０の位置及び姿勢を識別
するための第１領域５２、予約パターン５０においてコ
ード化された情報の読み取り開始位置を識別するための
第２領域５４、及びコード化された対象物に関連する情
報を表示するための第３領域５６から構成されている。
この予約パターン５０の各々の領域は、予め定めた辺の
長さＬの正方形状のデータセル４４（図４参照）を１単
位とする複数データセルからなる大きさで形成される。
【００３９】第１の領域５２は、４個のデータセル４４
の大きさに相当する正方形状の位置基準領域６０と、そ
の周囲に１データセル分の大きさで連続して隣接する識
別領域６２とから構成されている。位置基準領域６０の
内部の略中央には、データセル４４と一致またはデータ
セル４４より大きな形状のデータセル４５が配置されて
いる。このデータセル４５は対角線を境とした一方の領
域（三角領域）を白とし、他方の領域及び位置基準領域
６０の内部でデータセル４５以外の領域を黒としてい
る。また、識別領域６２のデータセル４４は全て白とさ
れている。これら位置基準領域６０及び識別領域６２に
おける白及び黒で形成されたパターンによって予約パタ
ーン５０の位置決めのための基準パターンを形成してい
る。すなわち、略黒の４個のデータセル４４の大きさに
相当する正方形状の領域は、予約パターン５０の位置検
出のためのパターンの表示を担当し、この正方形状の領
域を以て予約パターン５０の位置と定める。これによっ
て、正方形状の領域を検出すれば予約パターン５０が表
示された２次元タグの位置を検出できる。これと共に、
データセル４５の対角線を境とした領域の白領域は、予
約パターン５０のスタート位置検出のためのパターンの
表示を担当し、白の三角形領域における三角形の頂点の
方向のデータセルを予約パターン５０上におけるコード
化された情報のスタート位置と定める。これによって、
白領域の三角形領域を検出し、三角形の頂点の位置を特
定することによって、コード化された情報の開始点（デ
ータセル）を検出できる。
【００４０】第２の領域５４は、予約パターン５０の回
転を拘束（姿勢を検出）するためのものであり、予め定
めたパターンを第１の領域５２から予約パターン５０の
外周に向かって配列している。本実施例では、上記第１
の領域５２において検出されるスタート位置から予約パ
ターン５０の隅に位置する１データセル４４を結ぶ直線
上（予約パターン５０の対角線上）へ白と黒とのパター
ンが交互に現れるようにデータセルを形成する。すなわ
ち、スタート位置のデータセル４４は、全て白のパター
ンであるデータセル４４の識別領域６２が内側に隣接す
るため、黒に、次の位置のデータセル４４は白・・・と
なるように形成する。従って、スタート位置から黒と白
とが交互に現れるように形成された第２の領域５４を検
出すれば、予約パターン５０の回転を検出することがで
き、予約パターン５０が表示された２次元タグの姿勢を
検出し、補正することができる。
【００４１】第３の領域５６は、コード化された情報を
表示するための領域であり、詳細は後述するが、データ
セル４４に情報に応じた値をパターンとして表示する。
この場合、スタート位置からデータセル４４毎にパター
ンが順に配列される。
【００４２】なお、データセル１個分の大きさは、中央
部の正方形の１辺の長さ及び正方形の四角の隅から伸び
る白黒交互に現れるパターンの対角長から検出できる。
また、データセル４４は、スタート位置から予め定めた
左右何れか一定方向の回転に応じて読みだすように設定
し、その最初の数個のデータセル４４内の値でデータセ
ル４４の周回数を表示するようにする。
【００４３】これら第１領域５２、第２領域５４及び第
３領域５６で構成された予約パターン５０を用いて、対
象物に関連する情報に対応するように２次元パターンを
形成し、シール等の情報表示媒体３８に表示させて２次
元タグ４０を形成する。図２には、或る情報に応じて設
定された２次元パターン５１が表示された２次元タグの
１例を示した。
【００４４】このように、本実施例では、２次元タグの
中心部の第１の領域において２次元タグの位置決めを行
う。また、位置決めされた２次元タグの第１の領域から
対角方向に直線状に延びるパターンで姿勢を補正すると
共に２次元タグの回転に対する拘束を行っている。これ
によって、外周部にデ−タフレームを設けることなく、
データ領域を設定することができ、クワイエットゾーン
が不要となる。
【００４５】従って、データ領域の中心部で位置決めを
行うことができ、対角要素のデータセルで回転を補正す
ることができる。このため、従来の方法より数少ないデ
ータセルの個数で２次元タグのデータ領域を形成するこ
とができる。データ領域にも、中央部の正方形領域と同
形のパターンが現れることが予想されるが、正方形内の
スタート位置を表すパターンや正方形周囲の白領域及び
対角線上の白黒パターンの全てを満たすパターンが現れ
ることが、中央部のパターンとすることから、データ領
域で中央部を誤認識することがない。
【００４６】次に、コード化された情報を表示するため
のデータセル４４内のパターンについて詳細に説明す
る。従来のコード化された情報の値を表現するためのデ
ータセルは回転の自由度や密度の均一性から、正方形の
形状のデータセルが多いが、このデータセル内は白また
は黒となる明るさ（明暗）に対応する濃度で形成され、
この２種類の明るさ（明暗）に対応する濃度（白または
黒）に「１」、「０」の１ビットの各値を対応させてい
た。データセル４４の読み取りでは、白レベルと黒レベ
ルを判別するための閾値が必要である。従って、白のデ
ータセル４４と黒のデータセル４４との境界部分（境界
線付近）では読み取った明るさ（濃度）が平均化されて
センサの出力が中間値となる。これにより、センサの解
像度と同程度の大きさにデータセル４４の大きさが設定
されていると、センサの出力は中間値が多くなるので、
閾値に対する余裕が少なくなり、白黒判別が困難にな
る。このため、データセル４４はセンサーの解像度の３
〜５倍の大きさが必要となる。例えば、２次元タグ４０
を読み取るセンサーの１例のＣＣＤカメラ１２において
は、最小のデータセル４４の大きさは、３×３〜５×５
ピクセル（pixel ）必要になる。
【００４７】本実施例では、読み取りの自由度を維持し
つつ記録可能な情報量を増加させるため、１データセル
内における明るさの変化等を積極的に利用することによ
って、１データセルに記録可能な情報量を増加させてい
る。すなわち、正方形のデータセル４４内の濃度分布を
パターン４６として、白または黒の明るさに対応する均
一な２種類の濃度のみではなく、１データセル４４内の
対角領域（データセル４４の１本の対角線で分割される
各々の領域）で白黒の明るさに対応する濃度が混在する
パターンを用い、１データセルで６通りの値を表現可能
とした。図３に示すように、１データセル４４内におけ
るパターン４６であって、略均一に暗い明るさとなる濃
度が高いパターン４６0 （黒）に対応する値を「０」と
して、略均一に明るい明るさとなる濃度が低いパターン
４６1 （白）に対応する値を「１」としている。また、
パターン４６の１つの頂角点と対角方向の頂角点（図３
では、左上隅点Ｔ1 と右下点Ｔ3 ）を結ぶ対角線Ｓ1 を
境として一方（図３では、下方）が略均一に暗い明るさ
となる高い濃度であると共に他方（図３では、上方）が
略均一に明るい明るさとなる低い濃度であるパターン４
６2 に対応する値を「２」、パターン４６のパターン４
６2 と異なる１つの頂角点と対角方向の頂角点（図３で
は、左上隅点Ｔ2 と右下点Ｔ4 ）を結ぶ対角線Ｓ2 を境
として一方（図３では、下方）が略均一に暗い明るさと
なる高い濃度であると共に他方（図３では、上方）が略
均一に明るい明るさとなる低い濃度であるパターン４６
3 に対応する値を「３」、上記のパターン４６2 と濃度
分布が逆転したパターン４６4 に対応する値を「４」、
上記のパターン４６3 と濃度分布が逆転したパターン４
６5 に対応する値を「５」としている。このように、２
次元タグの要素である１つのデータセル４４に、６種類
のパターンを形成し、情報に対する値として６つの値
（０〜５）を表現できるようにしている。これによっ
て、６進法によって情報を配列し表すことができる。
【００４８】この６進表現が可能なパターンを用いた本
実施例の１データセルにおける情報密度と従来の１デー
タセルにおける情報密度を比較する。画像入力装置の正
方形画素の１辺を１とすると、２次元タグは回転する可
能性があるため、画素がカバーする最大の長さは√２で
ある。少なくとも１つの画素がデータセルを覆うように
するにはデータセルは最小でも２√２が必要である。一
方、本実施例のデータセルでは対角画素も判定に用い、
少なくとも１つの画素が、対角画素のデータセルを覆う
ようにするには最悪の場合、データセルは最小で３√２
が必要であるが、後述するように本実施例では対角画素
の白・黒を判定する必要がなく、対角画素の差が充分取
れれば良い。そのときのデータセルの大きさは２．５√
２あれば充分である。単位面積当たりの情報量を比較す
ると、従来の方法ではデータセルの最小面積８に対し、
本実施例では１２．５であり、情報密度で比較すると、 従来方法：本実施例＝２／８：：６／１２．５ ＝１：１．９２ となり、本実施例では従来のものに比べて１つのデータ
セル４４あたり約２倍の情報密度を有することになる。
この１つのデータセル４４の大きさは、従来のもので
は、実質的な検出精度を向上させるため、データセル４
４の最小の辺の長さは若干余裕を持たせて長くしてい
る。一方、本実施例では、詳細は後述するが、単に白黒
判定ではなく、差のグラディエントの方向で判定するた
め、長くする必要がなく、密度差はさらに大きくなり、
１データセル４４における情報密度が増大することにな
る。
【００４９】次に、本実施例の作用を、２次元タグ読取
装置１４の作動と共に説明する。製品等の対象物を管理
するためのホストコンピュータ１６から、２次元タグ読
取処理を指示する指示信号が入力されると、２次元タグ
読取装置１４では、図９に示すメインルーチンが実行さ
れる。
【００５０】図９のステップ１００では、ＣＣＤカメラ
１２により撮像された画像７０（図６参照）を読み取っ
て、図示を省略したメモリに記憶した後に、次のステッ
プ２００において、読み取った画像７０（記憶された画
像）の前処理を実行する。この前処理は、スムージング
やフィルタ処理等の画像処理であり、前処理装置２０に
おいて処理される（詳細は後述）。従って、ステップ２
００では、前処理装置２０へ処理実行を指示すると共
に、前処理装置２０において前処理された画像を前処理
後の画像として用いるため前処理後の画像の画像データ
が入力される。
【００５１】次のステップ３００では、前処理後の画像
を用いてタグ位置姿勢検出処理を実行する。このタグ位
置姿勢検出処理は、前処理後の画像内において２次元タ
グ４０の位置及び姿勢を決定する画像処理であり、タグ
位置姿勢検出装置２６において処理される（詳細は後
述）。従って、ステップ３００では、タグ位置姿勢検出
装置２６へ処理実行を指示すると共に、タグ位置姿勢検
出装置２６において得られた２次元タグ４０の位置及び
姿勢を表す位置姿勢データが入力される。
【００５２】このようにして位置及び姿勢が決定された
２次元タグ４０から、ステップ４００において、位置姿
勢データ及び読み取った当初の２次元タグ４０の画像７
０を用いてセルデータ解析を実行する。このセルデータ
解析処理は、各データセル４４の値を求めるセルデータ
解析をすると共に、求めた各データセル４４の値からコ
ード化された情報に対応する解析データを生成する処理
であり、セルデータ解析装置２８において処理される
（詳細は後述）。従って、ステップ４００では、セルデ
ータ解析装置２８へ処理実行を指示すると共に、セルデ
ータ解析装置２８において得られた解析データが入力さ
れる。
【００５３】各データセル４４の値の解析及び解析デー
タの生成が終了すると、次のステップ５００において、
前記コード化された情報に対応する解析データをホスト
コンピュータ１６へ出力して、本メインルーチンを終了
する。
【００５４】（ステップ２００）次に、図９のステップ
２００の前処理装置２０における処理の詳細を説明す
る。このステップ２００における処理は、後述するタグ
位置姿勢検出装置２６において、撮像した画像７０から
２次元タグ４０の位置及び姿勢を容易に検出するため
に、検出用画像として撮像した画像７０を変換処理する
ものである。
【００５５】すなわち、一般的にＣＣＤカメラ１２で撮
像した画像には、ノイズが重畳されており、ＣＣＤカメ
ラ１２の１つのＣＣＤ素子を単位要素として白に対応す
る１つの白要素（以下、白画素という。）または黒要素
（以下、黒画素という。）を誤りなく２値化することは
困難である。このため、本実施例では、画像７０のスム
ージングを行うと共に、白領域と黒領域との境界領域の
コントラストを減衰させないために、後述するように、
最小値フィルター処理及び最大値フィルター処理をす
る。この最小値フィルター処理及び最大値フィルター処
理は、任意の画像データを中心とした小領域において、
最小値または最大値となる画像データで中心の画像デー
タを置換する処理であり、この処理を撮像した画像に適
用する。
【００５６】まず、図１０のステップ２０２において、
ＣＣＤカメラ１２で撮像した画像７０を、最小値フィル
ター処理して、黒要素の集合からなる黒領域を膨張させ
る。続いて次のステップ２０４でも最小値フィルター処
理して、黒要素の集合からなる黒領域を膨張させる。次
のステップ２０６では、最大値フィルター処理をするこ
とによって、白画素の集合からなる白領域を膨張させ
る。例えば、図６に示すように、位置基準領域６０を有
する２次元タグ４０を撮像した画像７０を用いて説明す
る。この位置基準領域６０は（図８（Ａ）参照）、最小
値フィルター処理により黒領域ＢＬが膨張すると共に、
データセル４５である白領域ＷＴが縮退する（図８
（Ｂ）参照）。続いての最小値フィルター処理によって
更に黒領域ＢＬが膨張すると共に、更に白領域ＷＴが縮
退する（図８（Ｃ）参照）。この後、最大値フィルター
処理をすることによって、白領域ＷＴが膨張すると共
に、黒領域ＢＬが縮退する（図８（Ｄ）参照）。すなわ
ち、第１の領域５２の微小領域５８付近の位置と明るさ
の関係を示す明度特性Ａは、最小値フィルター処理によ
り明度特性Ｂに移行する（図８（Ｅ）参照）。続いての
最小値フィルター処理によって明度特性Ｃに更に移行す
る（図８（Ｆ）参照）。この後、最大値フィルター処理
をすることによって、明度特性Ｄに移行する（図８
（Ｇ）参照）。
【００５７】従って、読み取った当初の画像に比べ黒領
域が１回分膨張し、角が潰れ、黒領域内の小さな白領域
が縮退し、隣接する黒領域と結合するコントラストの強
い画像を得ることができる（図８（Ｄ）参照）。この画
像を次のステップ２０８において空間微分し、微分値が
所定値以上の領域の連続を境界線として得る。次のステ
ップ２１０では、境界線を細線化し、境界線の幅をＣＣ
Ｄカメラ１２の分解能で１画素にする。
【００５８】この境界線の内部が全て黒画素となる境界
線を追跡すれば、位置基準領域６０の候補である閉領域
を求めることができる。従って、タグ位置姿勢検出装置
２６において、後述するように、内部が黒画素となる閉
領域を求めた後に２次元タグ４０の位置及び姿勢を検出
し、２次元タグ４０の方向を補正できる。
【００５９】（ステップ３００）次に、図９のステップ
３００のタグ位置姿勢検出装置２６における処理の詳細
を説明する。上記のステップ２００では、複数の閉領域
が得られる可能性があるが、抽出すべき閉領域は４つの
データセル４４による位置基準領域６０として第１の領
域５２内に略四角形の形状で形成されているのため、閉
領域の面積・周囲の長さ・２次モーメントから正方形で
ある確度が高いパターンを検出すればよい。そこで、こ
のステップ３００では、撮像した画像７０内に位置基準
領域６０（中心マーク）の有無及び位置基準領域内のデ
ータセル４５の向きにより、２次元タグ４０の位置及び
姿勢を検出する。
【００６０】図１１のステップ３０２では、上記のよう
にして細線化された境界線（図１０のステップ２１０）
を追跡し、その軌跡が追跡開始点に戻ったときまたは終
点に至ったときに追跡が終了したとしてステップ３０４
へ進む。ステップ３０４では、追跡したときの軌跡の終
点が追跡開始点に戻ったか否かを判断することによっ
て、境界線によって形成された閉領域が有るか否かを判
断する。否定判断のときは、撮像した画像に位置基準領
域６０の候補である閉領域が無であると判断し、本ルー
チンを終了する。一方、肯定判断のときは、ステップ３
０２において追跡した境界線内の領域が位置基準領域６
０の候補である閉領域としての確度が高いと判断し、ス
テップ３０６へ進む。
【００６１】ステップ３０６では、閉領域の２次モーメ
ント等の幾何学的特徴量を演算した後に、次のステップ
３０８において、求めた幾何学的特徴量が四角形に対応
する量を表しているか否かを判断することによって閉領
域が略正方形か否かを判断する。位置基準領域６０は４
つのデータセル４４により形成された略四角形の形状を
しているので、否定判断のときは、位置基準領域６０の
候補ではないため、次の候補を抽出するためにステップ
３０２へ戻る。一方、肯定判断のときは、次のステップ
３１０へ進み、閉領域の４辺を精密演算する。すなわ
ち、閉領域は、実際の正方形パターンを覆うように得ら
れるため、閉領域の内部方向へ向かい最初に到達する生
データの境界領域を、最小自乗法で線分化することによ
って、正方形領域の精密な４辺を演算する。次のステッ
プ３１２では、位置基準領域６０（中心マーク）の位
置、データセルの大きさを演算する。すなわち、正方形
領域の精密な４辺の画像上の位置から、正方形領域とし
て得られた閉領域の位置を演算すると共に、閉領域の１
辺の長さから、データセル４４の大きさを推定する。
【００６２】次のステップ３１４では、位置基準領域６
０の候補である閉領域の周囲に１つのデータセル４４が
閉領域内の黒画素に比べ、濃度差の大きな白画素の集合
からなる白枠が形成されているか否かを判断し、否定判
断の場合には、第１の領域５２内に形成された位置基準
領域６０ではないので、次の候補を抽出するためにステ
ップ３０２へ戻る。一方、肯定判断のときは、第１の領
域５２内に形成された位置基準領域６０である確度が高
いので、次のステップ３１６において閉領域内にデータ
セル４５に対応する白の三角領域（以下、白三角パター
ンという）が有るか否かを判断し、白三角パターンが無
のときは位置基準領域６０にデータセル４５を含んでい
ないので第１の領域５２内の位置基準領域６０ではない
ため、次の候補を抽出するためにステップ３０２へ戻
る。一方、白三角パターンが有る場合には、第１の領域
５２であり、肯定判断されて、次のステップ３１８にお
いて、この白三角パターンを用いて２次元タグの向きを
演算することによって２次元タグの姿勢を検出すると共
に、データセル４４の大きさを決定する。
【００６３】このように、最終的に閉領域の内部に白三
角パターンが有る場合に、これらの白三角パターンを含
む閉領域及びその周囲を白枠で形成された第１の領域５
２であるとする。また、ステップ３１８では、閉領域内
の白三角パターンが、何れの方向を向いているかを検出
すれば、データセル４４のスタート位置を検出できる。
すなわち白三角パターンは、２等辺三角形のその頂点の
指示方向によって、周の起点となるデータセル４４の方
向（対角線方向）を指示している。このため、この対角
線方向の延長線上のデータセル４４は、２次元タグの姿
勢を判定するための第２の領域５４にある。従って、デ
ータセル４４のスタート位置が検出できると、その方向
の延長線上にあるデータセル４４が、閉領域の外で白・
黒交互に現れることを確認することによって２次元タグ
の姿勢を定めるための第２の領域５４を判断できる。こ
れによって、このスタート位置から連続する複数のデー
タセル４４の方向から２次元タグの方向を補正すること
ができると共に、交互に現れる白データセル（パターン
４６1 ）と黒データセル（パターン４６0 ）の対角線の
長さからデータセル４４の大きさを決定できる。
【００６４】（ステップ４００）次に、図９のステップ
４００のセルデータ解析装置２８における処理の詳細を
説明する。なお、本実施例では、２次元タグ４０内にお
いて、予め定めた方向として対象となるデータセル４４
を時計回りに進める場合を説明する。
【００６５】図１２のステップ４０２では、周の起点を
演算する。最初の処理の場合の周の起点は、識別領域６
２に外接するデータセル４４S1である（図１４参照）。
なお、対象となるデータセル４４は時計回りに進められ
るので（図１４の実線参照）、次のデータセルは、デー
タセル４４S1に隣接するデータセル４４D1になる。ま
た、後述する２次元タグ４０上の１周を終了した後の次
の周の起点演算は、データセル４５の指示方向に配置さ
れる対角線の延長線上の外周方向に対象となるデータセ
ル４４を進める（データセル４４S1に隣接するデータセ
ル４４S2）。
【００６６】次のステップ４０４では、後述するデータ
セル４４のパターン判別処理（図１３）によって対象と
なるデータセル４４のパターンを判別した後に、次のス
テップ４０６において、次のデータセル４４のパターン
判別処理のため、データセル４４の位置を１つ時計回り
に進める。次のステップ４０８では、ステップ４０６に
おいて進めた位置のデータセル４４が周の起点であるか
否かを判断することによって、パターン判別処理が２次
元タグ４０上の１周を終了したか否かを判断する。否定
判断の場合には、ステップ４０４へ戻り、上記のように
してパターン判別処理を繰り返す。一方、肯定判断の場
合には、ステップ４１０へ進む。
【００６７】ステップ４１０では、周の起点に外接する
データセルの有無を判断することにより、パターン判別
処理の判別対象となる外周が有るか否かを判断する。肯
定判断の場合には、ステップ４０２へ戻り、外周の起点
を演算した後に、上記のようにしてパターン判別処理を
繰り返す。一方、否定判断の場合には、２次元タグ４０
から全てのデータセルのパターン判別が終了したので、
ステップ４１２において、データセルのパターンとして
６進表現された値の連続である配列（６値配列）のセル
配列データから２進表現の値の連続である配列（２値配
列）の解析データに変換し、本ルーチンを終了する。
【００６８】次に、ステップ４０４におけるデータセル
４４のパターン判別処理を詳細に説明する。
【００６９】本実施例では、ＣＣＤカメラ１２によって
得られる画像が均一な明るさのもとで撮像されない場合
を考慮して、撮像したデータセル４４の明るさ分布につ
いて、明るさ（Ｉ）と、画像上の縦方向の位置（ｙ）
と、画像上の横方向の位置（ｘ）とによって３次元的に
考えている。すなわち、本発明者は、濃度が異なる領域
（パターン）は濃度勾配の向きに対応することに着目
し、後述するように、明るさの分散や平均を用いてデー
タセル４４のパターンを判別している。例えば、図６に
示すように、偏りがある明るさで照明された２次元タグ
４０を撮像した画像７０において、中央部の領域６４Ａ
内の１つのデータセル４４ａと、周辺部の領域６４Ｂ内
の１つのデータセル４４ｂとに同一のパターン４６3 が
表示されている場合、領域６４Ａは全体的に明るい濃度
勾配の画素値（明るさの画像データ）が得られる。一
方、領域６４Ｂは領域６４Ａに比べて暗い濃度勾配の画
素値になる。すなわち、データセル４４内の対角線
Ｓ1 ，Ｓ2 上に位置するサンプル点ｐ１，ｐ２，ｐ３，
ｐ４（図４参照）の各位置について周囲の所定数の画素
の画素値（明るさの画像データ）を平均した重み付け平
均値ｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４について、パターン４６3
に対しては、領域６４Ａ、６４Ｂの何れについてもサン
プル点ｐ０，ｐ３に向かい濃度勾配が大きくなると共
に、平均値ｇ１〜ｇ４の分散が大きくなる（図７
（Ａ），（Ｂ）参照）。従って、データセル４４内のサ
ンプル点の分散や濃度勾配を求めれば、偏りがある明る
さで２次元タグ４０が照明された場合であっても、デー
タセル４４に表示されたパターンを判別することができ
る。
【００７０】図１３のステップ４２０では、対象となる
データセル４４の位置におけるデータセル４４内の対角
線Ｓ1 ，Ｓ2 上に位置するサンプル点ｐ１，ｐ２，ｐ
３，ｐ４（図４参照）の各位置を演算する。次のステッ
プ４２２では、各サンプル点ｐ１〜ｐ４について周囲の
所定数の画素の画素値（明るさの画像データ）を平均し
た重み付け平均値ｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４を演算する。
次のステップ４２４では、求めた４つの平均値ｇ１〜ｇ
４を平均した値の平均ＡＶと、平均値ｇ１〜ｇ４の分散
σとを演算する。
【００７１】次のステップ４２６では、求めた分散σが
予め定めたしきい値ｔｈ１を越えたか否かを判断する。
ステップ４２６の判断は、データセル４４内の濃度のバ
ラツキの大小によってデータセル４４のパターンが略均
一な濃度であるパターンか否かを判断するためである。
否定判断の場合には、データセル４４内の濃度のバラツ
キが小さいため、略均一な明るさ分布であり、データセ
ル４４のパターンは白か黒の明るさとなるパターン４６
0 またはパターン４６1 である（図３参照）。このた
め、次のステップ４４２において、平均ＡＶがしきい値
ｔｈ２未満（ＡＶ＜ｔｈ２）か否かを判断することによ
って、均一に暗いパターンであるか否かを判断する。均
一に暗いパターンであると判断されたときはステップ４
４４においてパターン４６0 と設定する。一方、ステッ
プ４４２で否定判断の場合には、ステップ４４６におい
てパターン４６1 と設定する。
【００７２】上記ステップ４２６において肯定判断され
た場合には、データセル４４内の明るさのバラツキが大
きいので、データセル４４のパターンは対角線で分断さ
れた領域に異なる明るさが形成されている。このため、
次のステップ４２８では、｜g3-g0 ｜＞｜g2-g1 ｜か否
かを判断することによって、２本の対角線Ｓ1 ，Ｓ2上
のサンプル点の明るさの差の大小を判断する。肯定判断
の場合には、サンプル点ｐ０，ｐ３付近の明るさの変化
量が多く対角線Ｓ2 でデータセル４４が分割されたパタ
ーンであり（図４参照）、次のステップ４３６において
ｇ３＞ｇ０か否かを判断することによって、分割された
各領域の明るさを判断する。ステップ４３６で肯定判断
の場合には、サンプル点ｐ３付近の明るさがサンプル点
ｐ０付近の明るさよりも明るいため、ステップ４３８に
おいてパターン４６5 と設定する。一方、ステップ４３
６で否定判断の場合には、ステップ４４０へ進み、パタ
ーン４６3 と設定する。
【００７３】上記ステップ４２８において否定判断され
た場合には、サンプル点ｐ１，ｐ２付近の明るさの変化
量が多く対角線Ｓ1 でデータセル４４が分割されたパタ
ーンであるので、ステップ４３０において、ｇ２＞ｇ１
か否かを判断することによって、分割された各領域の明
るさを判断する。ステップ４３０で肯定判断の場合に
は、サンプル点ｐ２付近の明るさがサンプル点ｐ１付近
の明るさよりも明るいため、ステップ４３２へ進み、パ
ターン４６4 と設定する。一方、ステップ４３０で否定
判断の場合には、ステップ４３４へ進み、パターン４６
2 と設定する。
【００７４】以上のようにして対象となるデータセル４
４のパターンの設定が終了すると、ステップ４４８へ進
み、対象となるデータセル４４が周の起点のデータセル
か否かを判断する。肯定判断の場合には、そのまま本ル
ーチンを終了する。一方、否定判断の場合には、対象と
なるデータセル４４は、製品に関連するコード化された
情報が表示されているため、ステップ４５０において、
パターンに対応する値（０〜５）を配列に追加してセル
配列データを生成する。
【００７５】このようにして白黒のパターン４６0 〜４
６5 を識別することができる。このように、１つのデー
タセル４４に対して６通りのパターン４６0 〜４６5 を
表現することができるデータセル４４が２次元タグ４０
内を一周する１重のコードの場合には１８データセル、
２重のコードの場合には４７（＝１８＋２６）データセ
ル、３重のコードの場合には８１（＝１８＋２６＋３
４）データセルが製品に関連するコード化された情報に
対応するコードとなる。従って、パターン４６0〜４６
5 に対して値０〜５を対応させ、これを中央の向きから
定まるスタート位置のデータセル４４から始めて各周毎
に時計回りに６進数で読むことによって対応した符号を
得ることができる。なお、この場合には、各周毎にの符
号に、その外側に周回があるかとチェックサム等の誤り
検出訂正の冗長度を持たせることによって、何周のコー
ドであるかを判断し、また、コード読み取りの信頼性を
確保することができる。
【００７６】これによって、ホストコンピュータ１６で
は、２次元タグ読取装置１４から出力される解析データ
を用いて製品等の対象物を管理することができる。
【００７７】なお、上記で用いたしきい値ｔｈ１，ｔｈ
２は固定された値ではなく、２次元タグ４０に含まれる
全ての領域内の画素値の分布に応じて動的に求めること
ができる。すなわち、第１の領域５２を検出するとき
に、位置基準領域６０から黒に対応する濃度が検出可能
であると共に、識別領域６２から白に対応する濃度が検
出可能である。また、第２の領域５４には、パターン４
６0 ，４６1 が交互に現れるので、２次元タグ４０の全
面に渡り位置に対する濃度勾配を求めることができる。
このため、この濃度勾配によってしきい値ｔｈ１，ｔｈ
２を動的に求めることができる。
【００７８】以上説明したように、本実施例では、２次
元タグの要素であるデータセルを、データセルの対角線
で分割される対角領域に異なる明るさのパターンを配置
可能にしているので、６通りのコード表現が可能とな
り、情報密度を向上させることができる。
【００７９】また、２次元パターンとして、中央に位置
決めのための第１の領域を設け、その周囲を囲むよう
に、対象物に関する情報を表示したデータセルを配置す
ることによって２次元タグに表示しているので、情報量
の多い外周を有効に利用することができる。従って、情
報量の多い外周を生かした無駄のないデータ領域で２次
元タグを提供することができる。
【００８０】さらに、２次元タグの中央の閉領域を検出
し、２次元タグの対角線に沿う直線上に姿勢を検出する
ためのデータセルを設け２次元タグの回転を拘束してい
るので、２次元タグが回転することによって姿勢が変化
した場合や、画像の何れに２次元タグが位置した場合で
あっても、容易に２次元タグの位置を検出することがで
きると共に姿勢を補正することができる。
【００８１】さらにまた、データセルの読み取りでは、
データセルの対角画素の明るさの差や分散等、すなわ
ち、濃度勾配で、白黒を判定しているので、画像の明る
さに変化が生じた場合であっても、データセルに表示さ
れたパターンを確実に判別することができる。従って、
置く方向や背景に依存しない高い自由度の２次元タグを
提供することができる。
【００８２】このように本実施例の２次元パターンは、
読み取りの自由度が大きく、外周にデータセルを増設す
ることによってデータ容量の拡張が容易であるので他の
２次元コード同様にデータキャリアとしても使用できる
だけでなく、様々な状態の半完成品が発生する工場内倉
庫の管理等に非常に有効である。
【００８３】また、センサーとしてＣＣＤカメラを用い
ると、バーコードのように対象物を走査したり、スキャ
ナを配設することなく、ＣＣＤカメラの広い視野内に対
象物を配置するのみで２次元タグの位置及び情報の読み
取りが可能であるため、倉庫内の物品の位置管理が可能
となる。また、製造工程で発生する半完成品は、製品モ
デルやロット、工程によって様々な組み合わせがあり、
一時補間倉庫内でこれらを個別に管理するためにはデー
タ容量の大きなコードが必要である。また、大型システ
ムの製造においても、煩雑に部品の付け替えや増設が行
われるため、構成変更後の導入待ちの製品や取り外した
部品の管理が重要であるため、本実施例の２次元タグ
は、物品の管理に有効に機能する。
【００８４】なお、上記の実施例では、２次元タグを形
成するために、明るさの明暗に対応する白黒で大別可能
な異なる濃度によって２次元パターン（２値的な濃度パ
ターン）を表現する場合を説明したが、本発明は濃度に
よる表現に限定されるものではなく、複数の色を用いて
もよく、更に、色と濃度を組み合わせてもよい。この場
合、図３のパターンについて各色毎にコード（値）を付
与すれば、データセルに表現できる情報密度を増大させ
ることができる。このデータセルの画像の撮像にはＣＣ
Ｄカメラ等の検出器はカラー対応の検出器を用いればよ
い。また、各色毎に図３のパターンを形成するのみでは
なく、パターンとして一方の色、他方の色及び一方の色
と他方の色との合成というように、パターン内において
色の組み合わせを考慮すれば、データセルに表現できる
情報密度をさらに増大させることができる。
【００８５】
【発明の効果】以上説明したように本発明の管理用２次
元パターンによれば、第１の領域から管理用２次元パタ
ーンの位置または位置及び方向を識別でき、第２の領域
から基準となる単位データセルを検出でき、第３の領域
から保持すべき情報を容易に検出することができる、と
いう効果がある。
【００８６】また、第１の領域に方向パターン及び位置
識別パターンを含ませることにより、管理用２次元パタ
ーンの位置及び方向の識別が容易となる、さらに、単位
パターンが所定の順序で隣接するように第１の領域から
管理用２次元パターンの外周へ向かって配列すれば、基
準となる単位パターンを容易に検出することができる、
という効果がある。
【００８７】さらにまた、単位パターンを対角線を境と
して異なる濃度または色で表現することにより１単位パ
ターンで複数の値を表現することができるので、情報量
を増大させることができ、情報の記録密度を増加するこ
とができる、という効果がある。
【００８８】本発明の情報表示タグによれば、情報の記
録密度が増加された管理用２次元パターンを記録してい
るので、小さな形状であっても大量の情報を記録するこ
とができ、対象物に関連する大量の情報を記録または検
出が可能となる、という効果がある。
【００８９】本発明の画像処理方法によれば、対象物に
設けられた情報表示タグから読み取った画像から複数部
位の異なる濃度または色が検出されたときに異なる部位
と判定するので、固定したしきい値を設けることなくパ
ターンを検出することができると共に、一様に濃度また
は色が変化した場合であっても、容易にパターンを検出
することができる、という効果がある。
【００９０】また、単位パターン内の複数部位に対応す
る濃度または色の相関関係から単位パターンを判別すれ
ば、単位パターン内に複数の値を検出することができ、
記録された情報が大量であっても、対応する情報を容易
に検出することができる、という効果がある。
【００９１】さらに、単位パターンを対角線を境として
異なる濃度または色を検出し、この濃度または色の差位
置との関係から単位パターンを判別できるので、単純な
構成で情報が提示された単位パターンを簡単に検出する
ことができる、という効果がある。
【００９２】さらにまた、情報表示タグを読み取った画
像から微小領域が除去された変換画像を空間微分するこ
とによって濃度または色の変化する部分を特定すること
ができ、この微分画像を用いれば容易に第１の領域の輪
郭を抽出できるので、抽出した輪郭から管理用２次元パ
ターンの位置及び方向を容易に識別できる、という効果
がある。
【００９３】本発明の画像処理装置によれば、画像検出
手段により情報表示タグを検出し、前処理手段によって
微小領域除去と共に第１の領域の輪郭を抽出し、この輪
郭から管理用２次元パターンの位置及び方向を検出して
いるので、対象物に関連する情報を読み取るための条件
設定が容易になると共に、単位パターン内の複数部位に
対応する濃度または色の相関関係の各々と単位パターン
の配列とを用いて要るので、対象物に関連する情報を容
易に解析できる、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例にかかる、２次元パターンを示
すイメージ図である。
【図２】本発明の実施例にかかる、２次元タグを示すイ
メージ図である。
【図３】本発明の実施例にかかる、データセル内のパタ
ーンを示すイメージ図である。
【図４】データセルにおけるサンプル点を示すイメージ
図である。
【図５】本発明の実施例にかかる、管理システム１０の
概念構成を示すブロック図である。
【図６】ＣＣＤカメラにより撮像した画像を示すイメー
ジ図である。
【図７】明るさ分布を有するデータセルのパターンを識
別することを説明するための説明図であり、（Ａ）は２
次元タグの中央部のデータセル、（Ｂ）は２次元タグの
周辺部のデータセルについて示している。
【図８】最小値フィルター処理及び最大値フィルター処
理を説明するための説明図であり、（Ａ）は原画像の一
部の画像、（Ｂ）は最小値フィルター処理した画像、
（Ｃ）は更に最小値フィルター処理した画像、（Ｄ）は
最大値フィルター処理した画像、（Ｅ）は最小値フィル
ター処理における明るさと位置の特性図、（Ｆ）は更に
最小値フィルター処理における明るさと位置の特性図、
（Ｇ）は最大値フィルター処理における明るさと位置の
特性図である。
【図９】２次元タグ読取装置で実行されるメインルーチ
ンを示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップ２００の詳細を示し、前処理
装置で実行されるルーチンを示すフローチャートであ
る。
【図１１】図９のステップ３００の詳細を示し、タグ位
置姿勢検出装置で実行されるルーチンを示すフローチャ
ートである。
【図１２】図９のステップ４００の詳細を示し、セルデ
ータ解析装置で実行されるルーチンを示すフローチャー
トである。
【図１３】図１２のステップ４０４の詳細を示し、デー
タセル４４のパターン判別処理ルーチンを示すフローチ
ャートである。
【図１４】本実施例にかかる、２次元タグから情報の読
取り過程を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１０ 管理システム １２ ＣＣＤカメラ １４ ２次元タグ読取装置 ４０ ２次元タグ ５０ 予約パターン ５１ ２次元パターン ５２ 第１の領域 ５４ 第２の領域 ５６ 第３の領域
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浅香 俊一 神奈川県大和市下鶴間1623番地14 日本 アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研 究所内 (56)参考文献 特開 平６−96296（ＪＰ，Ａ) 実開 平２−67459（ＪＰ，Ｕ) 米国特許3632995（ＵＳ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06K 19/00 - 19/06 G06K 7/10

Claims (12)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】対象物の少なくとも一部の画像を読み取
    り、読み取った画像に基づいて該対象物に関連する情報
    を検出するために用いる２次元パターンを有する情報表
    示タグであって、 前記２次元パターンの中心付近に位置すると共に、前記
    ２次元パターンの位置を識別するための位置基準パター
    ンを有する、単位パターンで構成された第１の領域と、 前記第１の領域から前記２次元パターンの外周に向かう
    所定方向へ、パターンが異なる複数の単位パターンのう
    ち少なくとも１つの前記単位パターンを配列した第２の
    領域と、 前記第１の領域及び第２の領域を除く領域であって、前
    記対象物に関連する情報を表すように複数の前記単位パ
    ターンを配列した第３の領域と、 から構成された２次元パターンを有する情報表示タグ。
  2. 【請求項２】前記第３の領域中の複数の単位パターン
    は、互いに隣接して配置されていることを特徴とする請
    求項１に記載の２次元パターンを有する情報表示タグ。
  3. 【請求項３】前記第２の領域は、前記第１の領域から前
    記２次元パターンの外周に向かう所定方向へ、パターン
    が異なる複数の単位パターンを所定の順序で隣接するよ
    うに配列したことを特徴とする請求項１または２に記載
    の２次元パターンを有する情報表示タグ。
  4. 【請求項４】前記位置基準パターンは、中心部に位置し
    かつ前記方向を識別するための方向パターンと、該方向
    パターンの周囲に該方向パターンと判別可能に配列され
    た位置識別パターンとを有することを特徴とする請求項
    ２に記載の２次元パターンを有する情報表示タグ。
  5. 【請求項５】前記第２の領域は、前記第１の領域の所定
    点と前記２次元パターンの外周の少なくとも１点とを結
    ぶ直線に沿う方向に、パターンが異なる複数の単位パタ
    ーンを所定の順序で隣接するように配列したことを特徴
    とする請求項３に記載の２次元パターンを有する情報表
    示タグ。
  6. 【請求項６】前記複数の単位パターンは、各々矩形状
    で、全面が第１濃度からなる第１パターン、全面が当該
    第１濃度と異なる第２濃度からなる第２パターン、単位
    パターンの第１対角線を境として分割された一方の部位
    が前記第１濃度からなると共に他方の部位が第２濃度か
    らなる第３パターン、単位パターンの第２対角線を境と
    して分割された一方の部位が前記第１濃度からなると共
    に他方の部位が第２濃度からなる第４パターン、前記第
    １対角線を境として分割された一方の部位が前記第２濃
    度からなると共に他方の部位が第１濃度からなる第５パ
    ターン、前記第２対角線を境として分割された一方の部
    位が前記第２濃度からなると共に他方の部位が第１濃度
    からなる第６パターンを有することを特徴とする請求項
    １乃至請求項５の何れか１項に記載の２次元パターンを
    有する情報表示タグ。
  7. 【請求項７】前記複数の単位パターンは、各々矩形状
    で、全面が第１色からなる第１パターン、全面が当該第
    １色と異なる第２色からなる第２パターン、単位パター
    ンの第１の対角線を境として分割された一方の部位が前
    記第１色からなると共に他方の部位が第２色からなる第
    ３パターン、単位パターンの第２の対角線を境として分
    割された一方の部位が前記第１色からなると共に他方の
    部位が第２色からなる第４パターン、前記第１の対角線
    を境として分割された一方の部位が前記第２色からなる
    と共に他方の部位が第１色からなる第５パターン、前記
    第２の対角線を境として分割された一方の部位が前記第
    ２色からなると共に他方の部位が第１色からなる第６パ
    ターンを有することを特徴とする請求項１乃至請求項５
    の何れか１項に記載の２次元パターンを有する情報表示
    タグ。
  8. 【請求項８】請求項１に記載の２次元パターンが表示さ
    れた情報表示タグを画像として読み取り、読み取った画
    像に基づいて該情報表示タグに含まれる情報を検出する
    画像処理方法であって、 前記画像から複数部位の濃度または色を検出し、異なる
    濃度または色が検出されたときには異なる部位と判定
    し、 判別結果に基づいて前記情報表示タグに含まれる情報を
    検出する、 ことを特徴とする画像処理方法。
  9. 【請求項９】請求項１に記載の２次元パターンが表示さ
    れた情報表示タグを画像として読み取り、読み取った画
    像に基づいて該情報表示タグに含まれる情報を検出する
    画像処理方法であって、 前記単位パターンが表示された領域内の複数部位におけ
    る濃度または色を検出し、該複数部位の各々に対応する
    濃度または色の相関関係を求め、求めた相関関係に基づ
    いて単位パターンを判別し、 判別結果に基づいて前記情報表示タグに含まれる情報を
    検出する、ことを特徴とする画像処理方法。
  10. 【請求項１０】前記単位パターン内の前記対角線を境と
    した一方の部位の第１の検出濃度または検出色と他方の
    部位の第２の検出濃度または検出色とを検出し、第１の
    検出濃度または検出色と第２の検出濃度または検出色の
    差を求め、該差と前記一方の部位及び他方の部位の位置
    関係を対応させることによって複数部位に対応する濃度
    または色の相関関係を求め、求めた相関関係に基づいて
    単位パターンを判別することを特徴とする請求項９に記
    載の画像処理方法。
  11. 【請求項１１】請求項１に記載の２次元パターンが表示
    された情報表示タグを画像として読み取り、読み取った
    画像に基づいて該情報表示タグに含まれる情報を検出す
    る画像処理方法であって、 前記画像について周囲と異なる濃度または色でかつ略同
    一の濃度または色の微小領域を周囲の濃度または色と一
    致した領域となるように変換した変換画像を形成し、 前記変換画像を空間微分した微分画像を求め、 前記微分画像を用いて、前記第１の領域の輪郭を抽出
    し、 抽出した輪郭に基づいて前記２次元パターンの位置及び
    方向を識別する、 ことを特徴とする画像処理方法。
  12. 【請求項１２】請求項１に記載の２次元パターンが表示
    された情報表示タグを含む画像を撮像する撮像手段と、 撮像された画像に基づいて周囲と異なる濃度または色で
    かつ略同一の濃度または色の微小領域を周囲の濃度また
    は色と一致した領域となるように変換した変換画像を形
    成する画像変換手段と、前記変換画像を空間微分した微
    分画像を求めて該微分画像を用いて前記第１の領域の輪
    郭を抽出する輪郭抽出手段と、からなる前処理手段と、 抽出した輪郭に基づいて前記２次元パターンの位置及び
    方向を検出するタグ位置姿勢検出手段と、 検出された位置及び方向に基づいて、前記第２の領域及
    び第３の領域を定めると共に、前記単位パターンが表示
    された領域を定める領域設定手段と、 前記単位パターンが表示された各領域内の複数部位の各
    々における濃度または色を検出し、複数部位に対応する
    濃度または色の相関関係を求め、求めた相関関係に基づ
    いて個々の単位パターンを判別し、判別した複数の単位
    パターンの配列に基づいて前記情報表示タグに含まれる
    情報を解析するセルデータ解析手段と、 を備えた画像処理装置。
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Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW430774B (en) * 1996-11-26 2001-04-21 Sony Corp Information input method and apparatus
MY119088A (en) * 1996-11-26 2005-03-31 Sony Corp Information input method, information input sheet, and information input apparatus
GB2326003B (en) 1997-06-07 2001-02-28 Aquasol Ltd Coding systems
JP3987620B2 (ja) * 1997-07-11 2007-10-10 有限会社ヴェルク・ジャパン 画像表示方法
DE69801161T2 (de) 1998-10-23 2002-03-07 Datalogic S.P.A., Lippo Di Calderara Di Reno Verfahren zur Detektion von Coden in zweidimensionalen Bildern
US7068382B1 (en) * 1999-05-25 2006-06-27 Silverbrook Research Pty Ltd Interactive printer provider
WO2002028770A1 (en) 2000-10-02 2002-04-11 Chevron U.S.A. Inc. Process for reducing coke formation in hydrocarbon processing by application of radio frequency electromagnetic radiation
US7204428B2 (en) * 2004-03-31 2007-04-17 Microsoft Corporation Identification of object on interactive display surface by identifying coded pattern
DE102004050463B3 (de) * 2004-10-16 2006-04-20 Manz Automation Ag Testsystem für Solarzellen
JP4329736B2 (ja) 2005-07-04 2009-09-09 セイコーエプソン株式会社 光学基板、面状照明装置、電気光学装置
GB2446424A (en) * 2007-02-07 2008-08-13 Peachinc Ltd Two dimensional bar code with locating symbols
WO2008095228A1 (en) * 2007-02-08 2008-08-14 Silverbrook Research Pty Ltd Method of sensing motion of a sensing device relative to a surface
CN101615259B (zh) * 2008-08-01 2013-04-03 凌通科技股份有限公司 一种二维光学辨识码的识别系统
JP2010250408A (ja) * 2009-04-13 2010-11-04 Denso Wave Inc 光学的情報読取装置
JP5778967B2 (ja) * 2011-04-08 2015-09-16 任天堂株式会社 情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置および情報処理システム
JP5735861B2 (ja) * 2011-06-01 2015-06-17 任天堂株式会社 画像表示プログラム、画像表示装置、画像表示方法、画像表示システム、マーカ
US8931700B2 (en) * 2011-12-23 2015-01-13 Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. Four dimensional (4D) color barcode for high capacity data encoding and decoding
EP2979228A1 (en) 2013-03-27 2016-02-03 Smartglyph Limited Optical code
GB2558789B (en) * 2014-05-09 2019-01-09 Smartglyph Ltd Method of authentication
US10235547B2 (en) * 2016-01-26 2019-03-19 Hand Held Products, Inc. Enhanced matrix symbol error correction method
WO2018152685A1 (en) * 2017-02-22 2018-08-30 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Image processing in a vr system

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3632995A (en) 1968-05-09 1972-01-04 Howard W Wilson Coded article

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4924078A (en) * 1987-11-25 1990-05-08 Sant Anselmo Carl Identification symbol, system and method
US4874936A (en) * 1988-04-08 1989-10-17 United Parcel Service Of America, Inc. Hexagonal, information encoding article, process and system
JPH0267459U (ja) * 1988-11-04 1990-05-22
US5260556A (en) * 1988-12-20 1993-11-09 Australian Meat & Live-Stock Research & Development Corp. Optically readable coded target
JP3367526B2 (ja) * 1992-09-14 2003-01-14 昌幸 松田 情報処理用の２次元コードシート
US5438654A (en) * 1993-07-09 1995-08-01 Silicon Graphics, Inc. System and method for sharpening texture imagery in computer generated interactive graphics

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3632995A (en) 1968-05-09 1972-01-04 Howard W Wilson Coded article

Also Published As

Publication number Publication date
JPH086969A (ja) 1996-01-12
US5748868A (en) 1998-05-05
EP0689152A2 (en) 1995-12-27
EP0689152A3 (en) 1998-10-14

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