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公開番号2024034768
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-03-13
出願番号2022139233
出願日2022-09-01
発明の名称自動販売機システムおよび自動販売機
出願人富士電機株式会社
代理人個人
主分類G07F 9/02 20060101AFI20240306BHJP(チェック装置)
要約【課題】売り切れ判定の精度を向上させることが可能な自動販売機システムおよび自動販売機を提供する。
【解決手段】この発明による自動販売機システム100は、サーバ200と、商品を配置可能な収納庫4を含む自動販売機300とを備え、サーバ200は、記憶部1に記憶された商品無し画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部を含み、自動販売機300は、収納庫4を撮影する撮影部5と、特徴点抽出部において取得された特徴点と、撮影部5により撮影された商品販売時の販売時画像30の特徴点とを比較して、収納庫4の商品の有無を判定する判定部61と、判定部61により、収納庫4の商品無しと判定された場合に、商品無しと判定された収納庫4の販売を停止させる制御を行う動作制御部62と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
サーバと、商品を配置可能な収納庫を含む自動販売機とを備え、
前記サーバは、
商品が配置されていない前記収納庫の画像である商品無し画像を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記商品無し画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部とを含み、
前記自動販売機は、
前記収納庫を撮影する撮影部と、
前記特徴点抽出部において取得された前記特徴点と、前記撮影部により撮影された商品販売時の販売時画像の特徴点とを比較して、前記収納庫の商品の有無を判定する判定部と、
前記判定部により、前記収納庫の商品無しと判定された場合に、商品無しと判定された前記収納庫の販売を停止させる制御を行う動作制御部と、を含む、自動販売機システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記特徴点抽出部は、機械学習により作成された学習モデルを用いて前記商品無し画像から前記特徴点として前記特徴点を数値化した複数の特徴量を抽出して、特徴量分布を取得する特徴量抽出部を含み、
前記判定部は、前記販売時画像から抽出された特徴点を数値化した特徴量が、前記特徴量分布に基づいて設定される範囲内に含まれる場合に前記収納庫に商品無しと判定し、前記販売時画像から抽出された特徴点を数値化した特徴量が、前記特徴量分布に基づいて設定される範囲外の場合に、前記収納庫に商品有りと判定する、請求項１に記載の自動販売機システム。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、機械学習により作成された学習モデルを用いて複数の前記商品無し画像から複数の特徴量を抽出して特徴量分布を取得する、請求項２に記載の自動販売機システム。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、機械学習により作成された学習モデルを用いて複数の前記自動販売機から取得した前記複数の商品無し画像から複数の特徴量を抽出して特徴量分布を取得する、請求項３に記載の自動販売機システム。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記複数の特徴量を抽出する前記複数の商品無し画像として、前記収納庫において商品が配置された位置と、前記販売時画像が撮影された時間帯と、前記販売時画像が撮影された前記自動販売機の設置された場所とを含む、前記販売時画像が撮影された複数の撮影条件のうち少なくとも一つと略同じ撮影条件で撮影された複数の前記商品無し画像を用いる、請求項３または４に記載の自動販売機システム。
【請求項６】
前記自動販売機は、複数の商品が配置されるとともに、駆動することにより最前部に配置された商品を前記収納庫から搬出するための搬出部を含み、
前記動作制御部は、前記判定部により前記収納庫に商品無しと判定された場合に、前記搬出部の最前部よりも後方を撮影した画像に基づいて、商品の有無を取得し、商品が有る場合には、販売を停止させずに、商品が最前部に位置するように、前記搬出部を駆動させる制御を行う、請求項１に記載の自動販売機システム。
【請求項７】
前記収納庫から搬出された商品を取出口に搬送する搬送部をさらに備え、
前記収納庫は、前記搬送部の停止位置を示す印部を有し、
前記動作制御部は、前記撮影部の撮影範囲内に前記印部が含まれる位置で前記搬送部を停止させる制御を行う、請求項１に記載の自動販売機システム。
【請求項８】
商品を配置可能な収納庫と、
商品が配置されていない前記収納庫の画像である商品無し画像を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記商品無し画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と
前記収納庫を撮影する撮影部と、
前記特徴点抽出部において取得された前記特徴点と、前記撮影部にて撮影された商品販売時の販売時画像の特徴点とを比較して、前記収納庫の商品の有無を判定する判定部と、
前記判定部により、前記収納庫の商品無しと判定された場合に、商品無しと判定された前記収納庫の販売を停止させる制御を行う動作制御部と、を含む、自動販売機。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、自動販売機システムおよび自動販売機に関し、特に、判定部を含む自動販売機システムおよび自動販売機に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、判定部を含む自動販売機が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
上記特許文献１には、複数のラック部が配置された商品収納ラックと、複数のラック部の各々に設けられた複数の売り切れ判定部材と、複数の売り切れ判定部材を検知する判定部材検知部と、判定部材検知部による検知結果に基づいて、ラック部毎に商品が売り切れているか否かを判定する売り切れ判定部（判定部）と、を含む、自動販売機が開示されている。特許文献１の自動販売機では、売り切れ判定部材に光を照射し、売り切れ判定部材から反射された光を判定部材検知部が検知し、判定部材検知部による検知結果に基づいて、売り切れ判定部が、ラック部毎に商品が売り切れているか否かを判定する。特許文献１では、商品がラック部に有る場合は、売り切れ判定部材が商品によって覆われるため、判定部材検知部が反射した光を検知できず、売り切れと判定されない。商品がラック部に無い場合は、売り切れ判定部材が商品によって覆われないため、判定部材検知部が反射した光を検知して売り切れと判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－２１３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１のように売り切れ判定部材を用いる売り切れ判定方法では、商品の配置の仕方および商品の形状によっては、商品が売り切れ判定部材を覆わない場合がある。これにより、ラックに商品があるにも関わらず売り切れ判定部材から反射した光を判定部材検知部が検知して、誤って商品が売り切れと判定することが考えられる。そのため、商品の売り切れ判定の精度を向上させることが求められている。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、商品の売り切れ判定の精度を向上させることが可能な自動販売機システムおよび自動販売機を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、この発明の第１の局面による自動販売機システムは、サーバと、商品を配置可能な収納庫を含む自動販売機とを備え、サーバは、商品が配置されていない収納庫の画像である商品無し画像を記憶する記憶部と、記憶部に記憶された商品無し画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部とを含み、自動販売機は、収納庫を撮影する撮影部と、特徴点抽出部において取得された特徴点と、撮影部により撮影された商品販売時の販売時画像の特徴点とを比較して、収納庫の商品の有無を判定する判定部と、判定部により、収納庫の商品無しと判定された場合に、商品無しと判定された収納庫の販売を停止させる制御を行う動作制御部と、を含む。
【０００８】
この発明の第１の局面による自動販売機システムでは、上記のように、サーバは、記憶部に記憶された商品無し画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部を含み、自動販売機は、特徴点抽出部において取得された特徴点と、撮影部により撮影された商品販売時の販売時画像の特徴点とを比較して、収納庫の商品の有無を判定する判定部を含む。これにより、商品無し画像から取得された特徴点と、販売時画像の特徴点とが大きく異なっている場合に、商品が有ると判定することができるため、商品の配置の仕方および商品の形状に関わらず、商品の有無を判定することができる。この結果、売り切れ判定の精度を向上させることができる。
【０００９】
上記第１の局面において、好ましくは、特徴点抽出部は、機械学習により作成された学習モデルを用いて商品無し画像から特徴点として特徴点を数値化した複数の特徴量を抽出して、特徴量分布を取得する特徴量抽出部を含み、判定部は、販売時画像から抽出された特徴点を数値化した特徴量が、特徴量分布に基づいて設定される範囲内に含まれる場合に収納庫に商品無しと判定し、販売時画像像から抽出された特徴点を数値化した特徴量が、特徴量分布に基づいて設定される範囲外の場合に、収納庫に商品有りと判定する。このように構成すれば、商品無し画像の複数の特徴量を抽出した特徴量分布に基づいて設定される範囲を、商品無しと判定する範囲として容易に設定できる。これにより、特徴量分布に基づいて設定される範囲内に販売時画像の特徴量が含まれるか否かにより商品の有無を容易に判定することができる。
【００１０】
上記特徴点抽出部が特徴量抽出部を含む構成において、特徴量抽出部は、機械学習により作成された学習モデルを用いて複数の商品無し画像から複数の特徴量を抽出して特徴量分布を取得する。このように構成すれば、商品無し画像の数が多い程、特徴量分布の精度を向上させることができるため、複数の商品無し画像から複数の特徴量を抽出して特徴量分布を取得することにより、より一層売り切れ判定の精度を向上させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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