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公開番号2025060440
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-10
出願番号2024155502
出願日2024-09-10
発明の名称バーコードリーダーにおける画像処理パラメータの決定
出願人オムロン株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250403BHJP(計算;計数)
要約【課題】バーコードリーダーにおいて追加画像を効率的に処理するための画像処理パラメータを決定する画像変調方法を提供する。
【解決手段】方法は、バーコードを囲む画像領域を含む第1の画像を取得し、フィルタパラメータを有する画像フィルタを選択し、品質スコアが画像変調条件を満たすまで第1の画像を繰り返し処理する。画像変調条件を満たす品質スコアに対応する画像フィルタ及びフィルタパラメータに基づいて、フィルタのセット及び関連するフィルタパラメータが、追加のバーコード画像を処理するために決定される。各繰り返しサイクル中、画像領域は、フィルタパラメータを有する画像フィルタによって処理され、複数のグレースケール値を生成し、画像領域のグレースケール値をグループ化する2つのグレースケールクラスタの品質を測定する品質スコアを決定し、品質スコアが画像変調条件を満たさない場合、画像フィルタのフィルタパラメータを調整する。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
電子デバイスで実施される画像変調方法であって、
バーコードの第１の画像を取得することを備え、前記第１の画像が前記バーコードを囲む画像領域を含み、
少なくとも第１のフィルタパラメータを有する第１の画像フィルタを選択することを備え、
第１の品質スコアが画像変調条件を満たすまで前記第１の画像を繰り返し処理することを備え、各繰り返しサイクル中、
第１のフィルタパラメータを有する第１の画像フィルタを少なくとも使用して画像領域を処理し、処理された画像領域の複数のグレースケール値を生成することと、
前記処理された画像領域の前記複数のグレースケール値をグループ化するように形成される２つのグレースケールクラスタの品質を測定する前記第１の品質スコアを決定することと、
前記第１の品質スコアが前記画像変調条件を満たすか否かを決定することと、
前記第１の品質スコアが前記画像変調条件を満たさないという決定に従って、前記第１の画像フィルタの前記第１のフィルタパラメータを調整することと
を含み、
前記画像変調条件を満たす前記第１の品質スコアに対応する少なくとも前記第１の画像フィルタおよび前記第１のフィルタパラメータに基づいて、追加のバーコード画像を処理するためのフィルタのセットおよび関連するフィルタパラメータを決定することを備える、画像変調方法。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
グリッドパターンに基づいて前記画像領域を複数のグリッドセルに分割することをさらに備え、前記複数のグリッドセルの各々は複数の画像ピクセルを含み、前記複数のグレースケール値のそれぞれの１つに対応する、請求項１に記載の画像変調方法。
【請求項３】
前記画像領域の１以上の境界を特定することと、
前記１以上の境界を接続する前記グリッドパターンを決定することと
をさらに備え、
前記画像領域は、前記１以上の境界によって囲まれ、前記グリッドパターンによって画定される前記複数のグリッドセルを含む、請求項２に記載の画像変調方法。
【請求項４】
前記グリッドパターンを決定することが、
前記画像領域の複数のグリッドマーカを識別することと、
前記複数のグリッドマーカの位置およびピッチに基づいて複数のグリッド線を追加し、前記グリッドパターンの前記複数のグリッドセルを画定することと
をさらに備える、請求項３に記載の画像変調方法。
【請求項５】
前記第１の画像において前記画像領域を含む関心領域（ＲＯＩ）を識別することをさらに備え、前記１以上の境界がＲＯＩにおいて識別される、請求項３に記載の画像変調方法。
【請求項６】
それぞれのグリッドセルのそれぞれの前記グレースケール値をそれぞれの前記グリッドセルの前記複数の画像ピクセルのグレースケール値の平均として決定することをさらに備える、請求項２に記載の画像変調方法。
【請求項７】
前記処理された画像領域を生成することが、
前記処理された画像領域の前記複数のグレースケール値を第１のグレースケールクラスタおよび第２のグレースケールクラスタにグループ化することをさらに備える、請求項１に記載の画像変調方法。
【請求項８】
前記第１のグレースケールクラスタのグレースケール値の第１の広がりおよび前記第２のグレースケールクラスタのグレースケール値の第２の広がりを決定することと、
２つの前記グレースケールクラスタ間のグレースケール差を決定することと
をさらに備え、
前記第１の品質スコアは、２つの前記グレースケールクラスタの前記第１の広がり、前記第２の広がり、および、前記グレースケール差に基づいて決定される、請求項７に記載の画像変調方法。
【請求項９】
前記第１の画像品質スコアを決定することが、
前記画像領域のコントラストレベル、および／または、各グレースケールクラスタの均一性レベルを決定することをさらに備える、請求項７に記載の画像変調方法。
【請求項１０】
それぞれが少なくとも１つのそれぞれの追加フィルタパラメータを有する１以上の追加画像フィルタを選択することをさらに備え、前記第１の画像フィルタおよび前記１以上の追加フィルタは各繰り返しサイクル中に固定され、前記第１の画像を繰り返し処理することが、各繰り返しサイクル中、
前記第１の品質スコアが前記画像変調条件を満たさないという決定に従って、前記１以上の追加画像フィルタの各々の前記それぞれの追加フィルタパラメータを前記第１の画像フィルタの前記第１のフィルタパラメータと一緒に調整することを含む、請求項１に記載の画像変調方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
開示される実施形態は、一般に電子回路に関し、より具体的には、バーコードリーダーにおいて追加画像を効率的に処理するための画像処理パラメータを決定し、強化する（enhance）ためのシステム、デバイスおよび方法に関する。
続きを表示（約 3,900 文字）【バックグラウンド技術】
【０００２】
バーコードリーダーは、製品または製品パッケージに関連付けられる高コントラストのラベルとダイレクトパーツマーク（ＤＰＭ）の両方を読み取るために、工場で広く適用されている。ＤＰＭは、しばしば、レーザーアブレーション、ドットピーンマーキング、彫刻、または他の永久的なマーキング方法を使用して、金属または他の材料で作られた部品にマークされる。高コントラストのラベルの多くは、ラベルの明るい領域および暗い領域を区別するのに十分なコントラストで照明されているが、ＤＰＭのマークされた領域およびマークされていない領域（例えば、フォアグラウンドおよびバックグラウンドに対応）の認識を容易にするために、十分に高いコントラストを作り出すようにＤＰＭを照明することは困難である。イメージングシステムは通常、コードリーダの角度を変え、様々な照明の組み合わせを試し、ＤＰＭが適切に認識されるまで、様々なセンサ設定および画像処理フィルタのマニュアル調整を受信する。このプロセスはトライアンドエラーによって実施され、フィードバックはＤＰＭのコードが読み取られたかどうかだけである。ＤＰＭを認識するための読み取り速度および読み取り速度の変化に基づいて、イメージングシステムにとって望ましいイメージングパラメータの組み合わせを決定するために、イメージングパラメータを系統的に自動的に変化させる様々な解決策が出現している。ＤＰＭから認識されるコードの精度は、自動イメージングパラメータ調整中に監視されることも優先されることもない。
【発明の概要】
【０００３】
本出願の様々な実施形態は、イメージングシステムの視野内に現れるオブジェクトのバーコードを識別するために適用されるイメージングシステムの動作条件を自動的に決定することを対象とする。一連のイメージングパラメータは、イメージングパラメータの異なる組み合わせを有し、イメージングシステムの動作条件を制御するために適用される。イメージングパラメータの例は、カメラ設定、画像フィルタの種類およびパラメータ、照明条件、バーコード位置を含むが、これらに限定されない。画像領域はバーコードを含み、複数のグレースケール値を有し、イメージングパラメータが連続して適用される場合、２つのグレースケールクラスタを形成するように集まる。２つのグレースケールクラスタの品質を測定する品質スコアが適用され、一連のイメージングパラメータが、１以上の画像にキャプチャされたバーコードの認識を容易にするために画質を向上させるかどうかを決定する。品質スコアは、１以上の画像にキャプチャされたバーコードの可読性レベルを測定し、バーコード認識方法が、ロバストかつ効率的な方法でバーコードを認識することを可能にする。いくつかの実施形態では、バーコード認識方法は、誤認識された誤りのあるビットを修正するエラー修正動作を含み、低画質によって引き起こされるいくつかのエラーを補償する。
【０００４】
いくつかの実施形態では、イメージングパラメータのセット（例えば、フィルタタイプおよびフィルタパラメータ）は、バーコードの可読性に影響を与えるため、他のイメージングパラメータよりも優先される。このセットは、画像変調（イメージモジュレーション）プロセスにおいて統計的に測定される。画像領域は、バーコードを密接に含み、マークされたフォアグラウンド領域（例えば、バーコードのダークグリッドセルに対応する）と、マークされていないバックグラウンド領域（例えば、バーコードのライトグリッドセル）とを有する。マークされたフォアグラウンド領域は、グレースケール値の第１の範囲に緊密にグループ化され、マークされていないバックグラウンド領域はまた、グレースケール値の第２の範囲に緊密にグループ化される。この２つのグループを実質的または完全に分離する明確な閾値が存在する。一連のイメージングパラメータが順次適用される場合、品質スコアが監視される。コントラストレベルは、単に全てのグレースケール値を乗算し、フォアグラウンド領域およびバックグラウンド領域のグレースケール値を分離しない。品質スコアは、フォアグラウンド領域およびバックグラウンド領域のグレースケール値の間の望ましい分離に対応する画像変調条件を満たすイメージングパラメータのセットを決定するために適用される。
【０００５】
いくつかの実施形態では、バーコードを密接に囲む画像領域は、１以上の境界および１以上の角によって定義され、１以上の境界および１以上の角を介して正確に識別される必要がある。画像領域を複数のグリッドセルに分割するために、グリッドパターンが画像領域に重ねられる。各グリッドセルは複数の画像ピクセルを含む。いくつかの実施形態では、グリッドパターンがバーコードとアラインされておらず、多くのグリッドセルが隣接するグリッドセルを跨いでいるため、画像変調プロセスに関連付けられる品質スコアを低下させる。逆に、いくつかの実施形態では、グリッドパターンは、バーコードと実質的にアラインされており（例えば、所定数の画像ピクセル内のミスアライメントを有する）、品質スコアは、バーコードを含む画像領域のグリッドセルの望ましい変調を作成するための画像操作プロセスがどの程度良好に実施されているかを示すために使用される。
【０００６】
さらに、いくつかの実施形態では、バーコードを共同で認識するために、同じバーコードの複数の画像が適用される。複数の画像の各々は、バーコードを含むように識別され、１以上の画像フィルタおよびそれらに関連するフィルタパラメータを使用して処理される。１以上の画像フィルタの選択および関連するフィルタパラメータの値が調整されると、複数の画像に関連付けられる品質スコアの平均が、各画像の画像領域の複数のグレースケール値をグループ化するために形成される２つのグレースケールクラスタを測定するために適用される。いくつかの実施形態では、１以上の画像フィルタの選択および関連するフィルタパラメータの調整は、関連する品質スコアを決定するためにバックグラウンドで実施される。さらに、いくつかの実施形態では、第１の画像が記憶され、対応するイメージングシステムが第２の画像をキャプチャしている間に、画像最適化のために処理される。
【０００７】
一態様では、画像処理方法が電子デバイスで実施される。この方法は、バーコードを囲む画像領域を含むバーコードの第１の画像を取得することと、少なくとも第１のフィルタパラメータを有する第１の画像フィルタを選択することと、第１の品質スコアが画像変調条件を満たすまで第１の画像を繰り返し処理することとを含む。第１の画像を処理することは、各繰り返しサイクル中に、第１のフィルタパラメータを有する第１の画像フィルタを少なくとも用いて画像領域を処理し、処理された画像領域の複数のグレースケール値を生成することと、処理された画像領域の複数のグレースケール値をグループ化するために形成される２つのグレースケールクラスタの品質を測定する第１の品質スコアを決定することと、第１の品質スコアが画像変調条件を満たすか否かを決定することと、第１の品質スコアが画像変調条件を満たさない場合、第１の画像フィルタの第１のフィルタパラメータを調整することと、をさらに含む。本方法はさらに、画像変調条件を満たす第１の品質スコアに対応する少なくとも第１の画像フィルタおよび第１のフィルタパラメータに基づいて、追加のバーコード画像を処理するためのフィルタのセットおよび関連するフィルタパラメータを決定することを含む。
【０００８】
いくつかの実施形態において、本方法は、グリッドパターンに基づいて画像領域を複数のグリッドセルに分割することをさらに含む。複数のグリッドセルの各々は、複数の画像ピクセルを含み、複数のグレースケール値のそれぞれの１つに対応する。
【０００９】
いくつかの実施形態では、本方法は、バーコードの１以上の第２の画像を取得することをさらに含む。各第２の画像は、バーコードを囲むそれぞれの画像領域を含む。第１画像および第２の画像の各々は、それぞれの画像をキャプチャするための複数の画像設定に対応する。本方法はさらに、それぞれの第２の品質スコアが画像変調条件を満たすまで、バーコードのそれぞれの第２の画像を繰り返し処理することを含む。フィルタのセットおよび関連するフィルタパラメータは、画像変調条件を満たす第１および第２の画像の第１のサブセットの、品質スコアに対応する画像フィルタおよびフィルタパラメータに基づいて、追加のバーコード画像を処理するために決定される。
【００１０】
いくつかの実施形態では、第１の画像フィルタは、ダイレーション（dilation）、エロージョン（erosion）、オープニング（opening）、クロージング（closing）、勾配（gradient）、トップハット（top hat）、ブラックハット（black hat）、および、ヒットオアミス変換（hit-or-miss transform）からなる画像演算を実施するように構成されたモルフォロジーフィルタ群のサブセットを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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