JP7654982B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、製品表面の予め設定された領域のランダムパターンの照合により製品の真偽判定を行うシステムであって、前記領域に対して予め設定された位置関係にあるマークの基準状態における真正製品の前記領域のランダムパターンの特徴量を記憶するメモリ、対象製品につき前記マークと前記領域とを含む撮影画像を取得するための画像取得手段、前記撮影画像中の前記マークを前記基準状態におけるマークと同一となるように変換するためのパラメータを取得し、かつ前記パラメータにより前記撮影画像における前記領域部分を前記マークが前記基準状態にあるときの前記領域を示す画像に補正するための画像処理手段、前記画像処理手段により得られる補正された前記領域部分の画像から特徴量を抽出する抽出手段、前記抽出手段で得られる前記の対象製品の特徴量と前記メモリに記憶されている前記の真正製品の特徴量とを比較して類似度を算出する比較処理手段、および前記類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する判定手段を含むシステムが開示されている。

特開２０１４－２９６７８号

製品等の物体の表面の複数箇所を撮影して、当該被検査物体固有の情報として予め登録しておき、予め登録してある登録画像と、被検査物体の表面の同様の箇所を撮影した撮影画像とを比較することにより、被検査物体の真偽判定に用いる技術がある。
被検査物体の真偽判定において、被検査物体の画像撮影時のゴミ付着、外部応力又は環境変化等の外乱による表面変化によって、該当箇所の識別精度の低下が生じる場合がある。識別精度の低下等に伴い、照合した複数の箇所のうち一部の箇所に異常値がある場合、即座に被検査物体全体として照合失敗と判断すると、真正品でも偽造品と判断してしまう場合がある。
一部の箇所に異常値がある場合であっても、被検査物体の真偽を確認するための情報を提示できる情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

第１態様に係る情報処理装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、検査対象である被検査物体の表面の複数の箇所の画像と、基準となる少なくとも一つの基準物体の表面の複数の箇所であって、前記被検査物体の表面の複数の箇所と対応する複数の箇所の画像とを照合し、複数の箇所のうち照合に成功した数と、照合に成功した箇所において前記被検査物体と合致する基準物体の識別情報とを提示する。

第２態様に係る情報処理装置は、第１態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記識別情報を提示すると共に、前記被検査物体と前記基準物体との合致の度合いを表す指標を提示する。

第３態様に係る情報処理装置は、第２態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記識別情報を複数、提示する場合、前記指標の大きさの順番に並べた前記識別情報を提示する。

第４態様に係る情報処理装置は、第１～第３態様のいずれか１の態様に係る情報処理装置において、前記複数の箇所は、それぞれ前記被検査物体における場所別に分類されており、前記プロセッサは、前記場所毎に設定された閾値を用いて、当該場所に分類される箇所について前記基準物体との照合の成功を判定する。

第５態様に係る情報処理装置は、第１～第３態様のいずれか１の態様に係る情報処理装置において、前記複数の箇所は、それぞれ前記被検査物体における場所別に分類されており、前記プロセッサは、一の場所に二つ以上の箇所が分類されている場合であって、当該一の場所に分類された二つ以上の箇所において、前記被検査物体と合致する前記基準物体が異なる場合、当該二つ以上の箇所のいずれかを優先して、前記一の場所において、前記被検査物体と合致する前記基準物体を決定する。

第６態様に係る情報処理装置は、第１～第５態様の何れか１の態様に係る情報処理装置において、前記基準物体の表面の前記複数の箇所のうち二つ以上の箇所の画像が、前記基準物体を撮影する際の撮影手段の視野範囲内に配置されると共に、前記二つ以上の箇所は、前記視野範囲の内側に位置する領域であって、当該視野範囲よりも狭い領域内に配置される。

第７態様に係る情報処理装置は、第６態様に係る情報処理装置において、前記狭い領域内に配置される前記二つ以上の箇所のうち相互に最も遠い二つの箇所は、前記狭い領域の外縁に沿って、前記狭い領域の中心を挟んで配置される。

第８態様に係る情報処理プログラムは、第１～第７態様のいずれか１の態様に係る情報処理装置として機能させる。

第１態様、及び第８態様によれば照合に成功した数と、照合に成功した箇所において被検査物体と合致する基準物体の識別情報とを、被検査物体の真偽を確認するための情報として提示できる。結果として、一部に異常値がある場合に即座に照合失敗とする場合と比較して、実用性の高い情報処理装置の提供が可能となる。

第２態様によれば、基準物体との合致の度合いを表す指標も提示することで、識別情報の照合結果の確からしさを推察することが可能となり、より安定して総合的な個体識別を行うことが可能となる。

第３態様によれば、識別情報を複数、提示する場合、合致の度合いを表す指標の大きさの順番に並べた識別情報を提示することで、識別情報の確からしさの順番を把握することが可能となる。

第４態様によれば、場所毎に設定された閾値を用いることで、場所により閾値を変更することが可能となり、場所による優先を行うことが可能となる。

第５態様によれば、二つ以上の箇所のいずれかを優先させることができる。

第６態様によれば、上述した二つ以上の箇所は、視野範囲内であって、視野範囲の領域より狭い領域内に配置している。これにより、観測する場合に撮影箇所が横ずれ、回転等でずれがある程度発生しても対応することが可能となり、上述した二つ以上の箇所を視野範囲内にすることが可能となる。

第７態様によれば、二つ以上の箇所のうち最も遠い二つの箇所を、狭い領域の外縁に沿って、狭い領域の中心を挟んで配置することで、外縁に沿わずに外縁よりも内側に配置される場合と比べて、サビ、又はゴミ等が当該二つの箇所の両方に影響しにくくできる。

情報処理装置の概略構成例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 基準物体としてのボトルにおける複数の場所の一例を示す概念図である。 視野範囲内の登録箇所設定可能範囲及び登録箇所の一例を示す図である。 （Ａ）（Ｂ）は登録箇所設定可能範囲を設けていない場合において、（Ａ）は基準物体の撮影箇所の概略図、（Ｂ）は被検査物体で横ずれが発生した撮影箇所の概略図、（Ｃ）（Ｄ）は登録箇所設定可能範囲を設けた場合において、（Ｃ）は基準物体の撮影箇所の概略図、（Ｄ）は被検査物体で横ずれが発生した撮影箇所の概略図を示す。 （Ａ）（Ｂ）は登録箇所設定可能範囲を設けていない場合において、（Ａ）は基準物体の撮影箇所の概略図、（Ｂ）は被検査物体で回転が発生した撮影箇所の概略図、（Ｃ）（Ｄ）は登録箇所設定可能範囲を設けた場合において、（Ｃ）は基準物体の撮影箇所の概略図、（Ｄ）は被検査物体で回転が発生した撮影箇所の概略図を示す。 情報処理装置による情報処理の流れを示すフローチャートである。 総合判定処理の流れを示すフローチャートである。 撮影場所ＩＤ毎に合致する基準物体（識別ＩＤ）候補の選出処理の流れを示すフローチャートである。 最終判定の実施処理の流れを示すフローチャートである。 照合成功の場合にユーザに提示される画面の一例である。 照合成功の場合にユーザに提示される画面の他の例である。 照合成功の場合にユーザに提示される画面のさらに他の例である。

以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、同じ構成要素及び同じ処理には全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成を示す図である。

図１は、本実施形態に係る情報処理装置３０を有する情報処理システム１０の概略構成を示す図である。
図１に示すように、情報処理システム１０は、利用者としてのユーザ１００が使用するユーザ端末装置２０と、サーバ装置としての情報処理装置３０とが、ネットワークなどの通信手段に接続されて構成されている。なお、通信手段としては、後述するように、インターネット、イーサネット（登録商標）又はｗｉｆｉ（登録商標）などの各種無線又は有線のネットワークを適用することができる。また、図１では、ユーザ１００を２人、ユーザ端末装置２０を２台、情報処理装置３０を１台の例を示しているが、この数に限定するものではない。

情報処理システム１０では、各ユーザ１００によりユーザ端末装置２０に、被検査物体の表面の複数の箇所の撮影画像が入力される。情報処理装置３０は、ユーザ端末から撮影画像を受信し、基準となる基準物体の対応する複数の箇所を予め撮影して登録されている登録画像と比較することにより、被検査物体の真偽判定を行う。なお、本実施形態では、複数の箇所をそれぞれ含む被検査物体上の複数の場所で、被検査物体の真偽判定を行う。なお、図１では、情報処理装置３０をユーザ端末装置２０とは別の装置として示している。しかし、情報処理装置３０は、いかなるコンピュータでも実現でき、何れかのユーザ端末装置２０において実現されても良い。

図２は、情報処理装置３０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２に示されるように、情報処理装置３０は、コンピュータとしての機能を備え、プロセッサの一例であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：プロセッサ）３１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３３、ストレージ３４、ユーザインタフェースとしての入力部３５、液晶表示装置である表示部３６と、通信Ｉ／Ｆ（通信インタフェース）３７を有している。情報処理装置３０の各部は、バス３９を介して相互に通信可能に接続されている。

プロセッサの一例であるＣＰＵ３１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２又はストレージ３４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ３３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２又はストレージ３４に記録されているプログラムに従って、情報処理装置３０の各部の制御および各種の演算処理を行う。

ＲＯＭ３２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ３３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ３４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、および各種データを格納する。

ユーザインタフェースとしての入力部３５は、サーバ管理者が情報処理装置３０を使用する際のインタフェースであり、例えば、ボタン、タッチパネル等の入力部３５である。表示部３６は、液晶ディスプレイ等の表示画面を有している。

通信インタフェース３７は、パソコン等のユーザ端末装置２０等と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース３７の通信方式としては、有線又は無線が用いられる。通信インタフェース３７の通信規格としては、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等が用いられる。

上記のプログラムを実行する際に、情報処理装置３０は、上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。

本実施形態では、コンピュータを、上述した情報処理装置３０として機能させるための情報処理プログラムをＲＡＭ３３又はストレージ３４に記憶させている。
そして、ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２又はストレージ３４から上述した情報処理プログラムを読み出し、ＲＡＭ３３を作業領域としてプログラムを実行することができるものである。
なお、図１及び図２では、特に図示していないが、ユーザ側には、被検査物体の表面を撮影するためのカメラ等の撮影装置、また、当該撮影装置で撮影した画像をデータとして読み取るスキャナ等の読み取り装置等を有している。また、情報処理装置３０を有する管理者側にも同様の読み取り装置等を有していてもよい。

図３は、基準物体としてのボトルにおける複数の場所の一例を示す概念図である。

被検査物体と比較するための基準となる基準物体として、ボトル１１０を例にして説明する。
この基準物体としての商品のボトル１１０には、当該商品の蓋１２０と紙のラベル１３０との二つの場所がセットで同じ識別情報に対応付けて、登録されている。
この識別情報とは、いわゆる個体ＩＤとも呼ばれるもので、予め登録した商品のボトル１１０を特定可能な数値、記号、文字等であり、当該ボトル１１０を登録した際に付与されるものである。

本実施の形態において、蓋１２０とラベル１３０との二つの各場所には、撮影場所ＩＤが付されている。例えば、蓋１２０は、撮影場所ＩＤ（Ｘ１）、ラベル１３０は、撮影場所ＩＤ（Ｙ１）のように場所毎に番号が付されている。
さらに、各撮影場所において、予め画像として登録される複数の登録箇所（本例では３箇所）が設定され、各箇所にも、登録箇所番号が付されている。例えば、蓋を撮影して得られた四角枠の撮影画像である視野範囲１５０において、四角枠の左上の角部の登録箇所１４１が登録箇所番号Ｒ１、四角枠の中央の登録箇所１４２が登録箇所番号Ｒ２、四角枠の右下の角部の登録箇所１４３が登録箇所番号Ｒ３として設定されている。もちろん、これらの番号は便宜上付しているもので、上述した番号に限定されるものではない。

ここで、図４、図５、図６を用いて、さらに、上述した登録箇所１４１、１４２、１４３の詳細な設定位置について説明する。
図４は、視野範囲内の登録箇所設定可能範囲及び登録箇所の一例を示す図である。図５は、視野範囲内全域に登録箇所を設けた場合と、視野範囲内にさらに狭い登録箇所設定可能範囲を設けた上で、当該登録箇所設定可能範囲内に登録箇所を設けた場合との比較を説明するための図である。図６は、視野範囲内全域に登録箇所を設けた場合と、視野範囲内にさらに狭い登録箇所設定可能範囲を設けた上で、当該登録箇所設定可能範囲内に登録箇所を設けた場合との比較を説明するための図である。

本実施の形態では、図４に示すように、基準物体の表面の複数の登録箇所１４１、１４２、１４３の全てが、視野範囲１５０の内側に位置する領域であって、当該視野範囲１５０よりも狭い領域である登録箇所設定可能範囲１６０（図４の斜線範囲）内に配置されている。

一方で、図５（Ａ）及び図６（Ａ）に示すように、上述した視野範囲１５０内であって、視野範囲１５０よりも狭い領域である登録箇所設定可能範囲１６０外に登録箇所１４１、１４３を設けた場合を想定する。この場合、該当場所を撮影した際にカメラ等の撮像装置の視野範囲が横にズレてしまうと、図５（Ｂ）のように、登録箇所１４３が視野範囲内に入らない。これでは、登録箇所１４３が真偽判定に用いられなくなってしまう。また、図６（Ｂ）のように、カメラの視野範囲が回転してしまった場合でも、登録箇所１４１、１４３が視野範囲から外れてしまう。

そこで、本実施形態では、図４及び図５（Ｃ）に示すように、登録箇所設定可能範囲１６０を設け、その範囲内に全ての登録箇所１４１、１４２、１４３が入るように、登録箇所の配置位置を決めている。このため、図５（Ｄ）に示すように、カメラの視野範囲１５０が横に多少ズレてしまった場合でも、登録箇所を視野範囲１５０内に収めさせられる。また、図６（Ｄ）に示すように、カメラの視野範囲１５０が多少回転してしまった場合でも、登録箇所を視野範囲１５０内に収めさせられる。

更に、本実施の形態では、上述した視野範囲１５０より狭い領域である登録箇所設定可能範囲１６０内に配置される二つ以上の登録箇所１４１、１４２、１４３のうち相互に最も遠い二つの登録箇所１４１と登録箇所１４３とは、上述した狭い領域である当該登録箇所設定可能範囲１６０（図４の斜線範囲）の外縁に沿って、当該登録箇所設定可能範囲１６０の中心を挟んで、登録箇所設定可能範囲１６０の対角線上に配置されている。

ここで、中心とは、例えば、矩形の視野範囲１５０又は登録箇所設定可能範囲１６０の対角線の交点である。また、中心とは、例えば、視野範囲１５０又は登録箇所設定可能範囲１６０が矩形でない場合には、視野範囲１５０又は登録箇所設定可能範囲１６０の重心である。

本実施の形態によれば、複数の登録箇所１４１、１４２、１４３のうち相互に最も遠い二つの登録箇所１４１、１４３を、登録箇所設定可能範囲１６０の外縁に沿って、当該登録箇所設定可能範囲１６０の中心を挟んだ位置としている。これにより、二つの登録箇所１４１、１４３間の距離を確保し、例えば、サビ、ゴミ等による部分的な表面変化が登録箇所１４１、１４３の両方に影響することを回避しやすくしている。

なお、上述の登録箇所１４１、１４２、１４３の画像には、例えば、物品の表面上の固有の特徴であるランダムパターン、もしくは物品の表面がもともと備えていなくても商品が形成される過程で金型などにより商品の表面に生じたランダムパターン等が含まれる。ランダムパターンは、その物品の表面上の固有の特徴、もしくは、商品が形成される過程で金型などにより商品の表面上に作り出された（例えば、金型の違い、気温の違い、材料の違い等により作り出された）表面上の特徴を意味する。従って、同時期に連続して作成された商品、いわゆる同ロットの商品は同じ特徴を有する一方、同じラインで形成されたとしても異なるロットで形成された商品は、異なる特徴を有する場合がある。このような、特徴が含まれるように、撮影場所及び登録箇所が予め定められる。情報処理装置３０は、被検査物体の撮影場所を撮影して得た撮影画像の中で、登録箇所に相当する箇所に含まれるランダムパターン等の特徴を、予め登録されている真正品の特徴と照合することにより、被検査物体のロットを特定したり、偽造品と判定したりする。

より具体的な例として、物体の固有の特徴とは、例えばランダムに変化しているボトル１１０のラベル１３０の紙の透明度のように、ランダム性を有するランダムパターンが含まれる。このようなランダムパターンは、物体の表面に沿って分布している物体固有の特徴となり、物体の真偽判定（合致判定）に有用であるものである。例えば、ラベル１３０の紙を形成する繊維質材料の絡み具合を製造時に制御することは不可能であるので、紙を形成する繊維質材料の絡み具合はランダムとみなすことができる。紙を形成する繊維質材料の絡み具合は透過光を利用すれば観察できる。

また、上述したように物体の固有の特徴は、上述したようにランダムパターンに限定されるものではなく、規則性のある特徴的な幾何学模様、記号又は凹凸でも同様に、被検査物体が、基準物体との真偽判定（合致判定）をすることが可能である。
さらに、予め定めた位置に特殊なマーク、塗料に混入させた金属微小片、凹凸等を形成したものでも同様に上述した手法により、被検査物体と基準物体との真偽判定が可能である。さらにまた、上述したようなランダムパターン、規則性のある模様、特殊なマーク、塗料に混入させた金属微小片等を複数組み合わせて判定するようにしてもよい。

次に、情報処理装置３０の作用について説明する。
図７は、情報処理装置による情報処理の流れを示すフローチャートである。図８は、図７のステップＳ１０８の総合判定処理の流れを示すフローチャートである。図９は、図８のステップＳ１１４の撮影場所ＩＤごとの識別情報候補の選出処理の流れを示すフローチャートである。図１０は、図８のステップＳ１１６の最終判定の実施処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、ＣＰＵ３１は、ユーザ端末装置２０から、画像を取得する。なお、この際、ユーザ１００は、ユーザ端末装置２０において、当該画像が、基準物体の画像であるか、被検査物体の画像であるかを指定する。当該指定は、画像の属性等として、情報処理装置３０に送信される。そして、次のステップＳ１０２に進む。
ステップＳ１０２において、ＣＰＵ３１は、取得した画像において、上述したように視野範囲１５０より狭い領域である登録箇所設定可能範囲１６０を設定する。そして、次のステップＳ１０３に進む。
ステップＳ１０３において、ＣＰＵ３１は、上述した登録箇所設定可能範囲１６０の内部において、上述した登録箇所１４１，１４２，１４３を設定する、いわゆる切り出し処理を行う。そして、次のステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ３１は、上述した登録箇所１４１，１４２，１４３のデータ抽出処理を行う。そして、次のステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０５において、ＣＰＵ３１は、画像に対して登録処理を行うか否かを判定する。登録処理を行うか否かは、画像の属性が基準物体か、被検査物体かにより判定される。画像の属性が基準物体である場合、ＣＰＵ３１は、登録処理を行うと判定する。登録処理を行うと判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）には、ステップＳ１０６に進み、登録処理を行わないと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、すなわち画像の属性が被検査物体である場合、ステップＳ１０７に進む。

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ３１は、登録箇所１４１，１４２，１４３を含む画像を、基準物体の画像として情報処理装置３０に記憶処理する。そして、当該処理は終了する。

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ３１は、被検査物体の画像と基準物体の登録画像との登録箇所１４１、１４２，１４３同士の比較処理を行う。
なお、ここで、基準物体は、予め登録されている基準物体のうち、被検査物体に対応する基準物体が選択される。具体的には、例えば、被検査物体が上述したようなボトルであれば、ボトルとして登録されている基準物体が選択される。選択される基準物体は、複数あっても良い。対応する基準物体が複数存在する場合、全ての基準物体に対して、被検査物体が比較される。以下では、対応する基準物体が複数存在するものとして、説明する。
また、上述したボトルのように、同一物体において、蓋１２０とラベル１３０のように異なる場所が設定されている場合には、同一の撮影場所ＩＤの登録箇所１４１，１４２，１４３同士の比較処理が行われる。
対応する登録箇所同士を比較する場合には、例えば、基準物体及び被検査物体の対応する登録箇所の画像に含まれる画素の明度値の分布が比較され、画像処理技術のテンプレートマッチングにおける正規化相互相関法等を用いた相関値が算出される。ここで、相関値の一例は、基準物体及び被検査物体の対応する登録箇所の画像の一致率である。相関値を、予め設定されている閾値と比較することで、登録箇所毎に、被検査物体が基準物体に合致するか否かの比較処理が行われる。基準物体及び被検査物体の対応する登録箇所の画像の比較は、上記例に限定されず、いかなる手法によって行われても良い。例えば、被検査物体の登録箇所の画像は、対応する基準物体の登録箇所の画像とパターンマッチングにより比較されても良い。
そして、次のステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０８において、ＣＰＵ３１は、総合判定処理を行う。そして、当該処理は終了する。

図８のフローチャートを用いて、上述した総合判定処理について説明する。
ステップＳ１１０において、ＣＰＵ３１は、上述した比較処理における相関値による判定により基準物体（識別ＩＤ）と合致したと判定された被検査物体の登録箇所の数を集計する。そして、次のステップＳ１１１に進む。一つの登録箇所に複数の基準物体が合致すると判定されている場合もあるが、このような場合でも、基準物体と合致した登録箇所の数としては、一つとカウントされる。

ステップＳ１１１において、ＣＰＵ３１は、集計の結果、基準物体（識別ＩＤ）と合致したと判定された登録箇所の数が０でないか否かを判定する。
ＣＰＵ３１は、基準物体と合致した登録箇所の数が０でないと判定した場合（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１２に進み、基準物体と合致した登録箇所の数が０であると判定した場合（ステップＳ１１１：ＮＯ）には、ステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１１２において、ＣＰＵ３１は、基準物体（識別ＩＤ）と合致したと判定された基準物体の登録箇所のスコアを集計する。そして、次のステップＳ１１３に進む。
なお、本実施の形態において、「スコア」とは、基準物体に対して合致と判定された登録箇所の数であり、例えば、撮影場所毎に与えられる。例えば、被検査物体の複数の登録箇所のうちの２つの登録箇所が基準物体Ａと合致と判定されたとする。この場合、スコアとして数値２が与えられる。
また、被検査物体の複数の登録箇所のうち１つの登録箇所が基準物体Ａと合致と判定され、別の２つの登録箇所が基準物体Ｂと合致と判定されたとする。この場合、本ステップでは、多い方の登録箇所の数が、スコアとして与えられる。すなわち、この例では、基準物体Ｂと合致する登録箇所の数である２が、スコアとして与えられる。

また、スコアは、整数でなくてもよい。例えば、１つの撮影場所に含まれる３箇所の登録箇所１４１、１４２、１４３の１つの登録箇所が何れかの基準物体の対応する登録箇所と合致する場合、スコアを１／３としてもよい。
ステップＳ１１３において、ＣＰＵ３１は、複数の撮影場所のうち最大スコアとなった撮影場所のスコアが閾値より大きいか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、最大スコアが閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１４に進み、最大スコアが閾値以下と判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、ステップＳ１１８に進む。閾値は、例えば０である。閾値を０とした場合、ステップＳ１１１で合致したと判定された登録箇所の数が０ではないため、原則として、ステップＳ１１８には進まない。閾値を大きくするほど、厳しく合致が判定されることになる。

また、ここで、本実施の形態では、上述したように蓋１２０とラベル１３０との異なる場所毎に、撮影場所ＩＤ（例えば蓋１２０は、撮影場所ＩＤ（Ｘ１）、ラベル１３０は、撮影場所ＩＤ（Ｙ１）が場所毎に付されている。この撮影場所ＩＤ毎に、すなわち、上述したような蓋１２０及びラベル１３０毎に、上述した閾値「０」「１」「２」等の異なる閾値を設定してもよい。すなわち、撮影場所ＩＤ毎に設定された閾値を用いて、当該場所に分類される箇所について、基準物体と合致するか否か、すなわち、基準物体との照合の成功の有無を判定してもよい。このように、撮影場所ＩＤ毎に設定された閾値を用いることで、場所により閾値を変更することが可能となり、場所による優先を行うことが可能となる。

ステップＳ１１４において、ＣＰＵ３１は、撮影場所ＩＤごとに、どの基準物体と合致しているかを特定し、特定した基準物体を、被検査物体に合致する基準物体の候補として選出する。具体的には、候補として基準物体の識別ＩＤを、撮影場所に関連付ける。当該処理は、後で詳細に説明する。そして、次のステップＳ１１５に進む。
ステップＳ１１５において、ＣＰＵ３１は、全ての撮影場所の何れかについて、合致すると特定された基準物体が有るか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、合致する基準物体が有ると判定した場合（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）、次のステップＳ１１６に進み、識別情報候補が無いと判定した場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）、ステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１１６において、ＣＰＵ３１は、最終判定の実施処理を行う。最終判定では、例えば、被検査物体の撮影箇所毎に、合致する基準物体が特定されたか否か、換言すると、いずれかの基準物体と照合が成功したか否かが判定される。なお、当該処理は、後で詳細に説明する。そして、次のステップＳ１１７に進む。
ステップＳ１１７において、ＣＰＵ３１は、判定結果として、例えば、被検査物体全体として、合致すると判定された基準物体の識別ＩＤと、撮影箇所毎に照合が成功した数とをユーザに提示する。そして、図７に示す処理に戻る。

ステップＳ１１８において、ＣＰＵ３１は、最終的に照合失敗と判定する。そして、次のステップＳ１１７に進む。この場合、ステップＳ１１７では、照合失敗の結果がユーザに報知され、図７に示す処理に戻る。

次に、図９を用いて、図８のステップＳ１１４の撮影場所ごとに合致する基準物体（識別ＩＤ）候補の選出処理について説明する。
ステップＳ１５１において、ＣＰＵ３１は、未処理の撮影場所ＩＤが有る限り、次のステップＳ１５２に進み、ステップＳ１５１～ステップＳ１５５間の処理を繰り返す。例えば、撮影場所には、それぞれ撮影場所ＩＤが付与されており、当該撮影場所ＩＤの順に、各撮影場所について処理が実行される。
ステップＳ１５２において、ＣＰＵ３１は、処理対象となる撮影場所に含まれる登録箇所のスコアを合致した基準物体（識別ＩＤ）毎に合算して比較する。そして、次のステップＳ１５３に進む。
ステップＳ１５３において、ＣＰＵ３１は、処理中の同一撮影場所内の合致した基準物体（識別ＩＤ）のうち、上述した合算したスコアが同率で最大の基準物体（識別ＩＤ）が複数有るか否かを判定する。
本明細書では、同一撮影場所内の被検査物体と合致した基準物体（識別ＩＤ）のうち、上述した合算したスコアが同一で最大のものが複数あることを、同率最大有りとも表現する。ＣＰＵ３１は、撮影場所ＩＤ同率最大が有ると判定した場合（ステップＳ１５３：ＹＥＳ）、次のステップＳ１５６に進み、撮影場所ＩＤ同率最大が無いと判定した場合（ステップＳ１５３：ＮＯ）、ステップＳ１５４に進む。

ステップＳ１５４において、ＣＰＵ３１は、上述した最大スコアの基準物体の識別ＩＤを、処理中の撮影場所と関連付け、当該識別ＩＤを、被検査物体に合致する基準物体の候補として選出する。そして、次のステップＳ１５５に進む。
ステップＳ１５５において、ＣＰＵ３１は、未処理の撮影場所が有る限り、ステップＳ１５１に戻り、ステップＳ１５１～ステップＳ１５５間の処理を繰り返す。未処理の撮影場所が無い場合には、当該処理は終了し、図８の処理に戻る。
ステップＳ１５６において、ＣＰＵ３１は、優先度規定により登録箇所に優先付けが可能か否かを判定する。

ここで、優先度規定とは、例えば、処理中の撮影場所内の登録箇所間で、どの登録箇所を優先するかを定めた規定である。図３に示す例示を用いて具体例を説明する。撮影場所である蓋１２０内の登録箇所１４１、１４２、１４３のうち、登録箇所１４２の優先度が高、登録箇所１４１、１４３の優先度が低と規定されているとする。ここで、登録箇所１４１及び登録箇所１４２のスコアが同一で最大である場合、ＣＰＵ３１は、登録箇所１４２により合致する基準物体（識別ＩＤ）が優先度規定により優先される、すなわち、登録箇所１４２が優先付け可能であると判断する。

なお、このように複数の登録箇所を設けている場合であって、登録箇所に合致する基準物体が複数選出された場合に、多数決で多く合致する基準物体を優先してもよい。また登録箇所間ではなく、撮影場所間でどの撮影場所を優先するかを定めてもよい。この場合撮影場所ごとに合致する基準物体が異なる場合に、優先度が高い撮影場所に合致する基準物体が優先される。
ステップＳ１５６において、ＣＰＵ３１は、優先度規定による優先付けが可能であると判定した場合（ステップＳ１５６：ＹＥＳ）、ステップＳ１５４に進み、優先度規定による優先付けが可能でないと判定した場合（ステップＳ１５６：ＮＯ）、ステップＳ１５７に進む。ステップＳ１５４に進む場合は、優先付けが可能とされた登録箇所に合致する基準物体が、被検査物体に合致する基準物体の候補として選出される。
ステップＳ１５７において、ＣＰＵ３１は、処理中の撮影場所ＩＤからは、合致する基準物体の候補は無しと判断する。そして、ステップＳ１５５に進む。

次に図１０を用いて、図８のステップＳ１１６の最終判定の実施処理について説明する。
ステップＳ１７１において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ１１４及び図９の処理により選出した基準物体の候補が１つであるか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、識別基準物体の候補が１つでないと判定した場合（ステップＳ１７１：ＮＯ）、ステップＳ１７２に進み、基準物体の候補が１つであると判定した場合（ステップＳ１７１：ＹＥＳ）、ステップＳ１７８に進む。
ステップＳ１７２において、ＣＰＵ３１は、厳格モードであるか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、厳格モードでないと判定した場合（ステップＳ１７２：ＮＯ）、ステップＳ１７３に進み、厳格モードであると判定した場合（ステップＳ１７２：ＹＥＳ）、ステップＳ１７７に進む。
厳格モードとは、例えば、基準物体の候補が２つ以上あった場合に、照合がブレているとして、厳格に照合を失敗と判断するモードである。厳格モードは、ユーザ等により、また、情報処理装置３０の管理者等により、予め設定することが可能なものである。厳格モードが設定されない場合、ステップＳ１７２及びステップＳ１７７の処理は省略され、ステップし１７３の処理が実行される。
ステップＳ１７３において、ＣＰＵ３１は、基準物体の候補による多数決を実施する。そして、次のステップＳ１７４に進む。

ステップＳ１７４において、ＣＰＵ３１は、基準物体の候補の多数決の結果、同率最多票無しか否かを判定する。ＣＰＵ３１は、同率最多票が無い場合（ステップＳ１７４：ＹＥＳ）、ステップＳ１７５に進み、同率最多票が有る場合（ステップＳ１７４：ＮＯ）、ステップＳ１７６に進む。
ステップＳ１７５において、ＣＰＵ３１は、最多票の基準物体を、被検査物体に合致する基準物体と判定した上で、最終的に照合成功したと判定する。そして、図８の処理に戻る。
ステップＳ１７６において、ＣＰＵ３１は、最多票の基準物体の候補の中で、当該候補を選出した際にステップＳ１５２で算出したスコアが高い基準物体の候補を、被検査物体に合致する基準物体と判定した上で、最終的に照合成功したと判定する。そして、図８の処理に戻る。

ステップＳ１７７において、ＣＰＵ３１は、最終的に照合失敗と判定する。そして、図８の処理に戻る。
ステップＳ１７８において、ＣＰＵ３１は、ステップＳ１１４及び図９の処理により選出した１つの基準物体の候補を、被検査物体に合致する基準物体と判定した上で、最終的に照合成功したと判定する。そして、図８の処理に戻る。
次に、上記ステップＳ１７５、ステップＳ１７６、及びステップＳ１７８で、最終的に照合成功と判定された場合に、どのような情報がユーザに報知されるか、例示する。

図１１は、照合成功の場合にユーザに提示される画面の一例である。
上述のステップＳ１７５により最多票の基準物体の候補が、被検査物体に合致する基準物体と判定される場合、例えば、図１１に示すような画面がユーザに提示される。画面には、詳細表示部３００が設けられる。詳細表示部３００には、登録箇所のうち、何ヶ所の登録箇所で照合が成功したかが示される。また、照合に成功した登録箇所の数の下には、各登録箇所が、いずれの基準物体と合致すると判定されたかが示される。図１１に示す例では、登録箇所Ｒ１～Ｒ６のうち、登録箇所Ｒ２及びＲ５以外の登録箇所は商品Ａに合致と判定され、合致した数が４つであったことが分かる。
このように、該当商品なしと判定された登録箇所Ｒ２が存在するような場合でも、照合に成功した数と、照合に成功した登録箇所において被検査物体と合致する基準物体の識別情報（基準物体の名前又は識別ＩＤ）とを、被検査物体の真偽を確認するための情報として提示できる。結果として、登録箇所Ｒ２の「該当商品なし」のような異常値がある場合に即座に照合失敗とする場合と比較して、実用性の高い情報処理装置の提供が可能となる。

図１２は、照合成功の場合にユーザに提示される画面の他の例である。
上述のステップＳ１７６により同率最多票の基準物体の候補のうち、スコアが高い基準物体の候補が、被検査物体に合致する基準物体と判定される場合、例えば、図１２に示すような画面がユーザに提示される。画面には、詳細表示部３１０が設けられる。詳細表示部３１０は、図１１の詳細表示部３００と同様の情報を提示し、さらに、撮影箇所毎に、基準物体との合致の度合いを示すスコアを提示する。例えば、撮影場所ＩＤがＸ１の蓋では、登録箇所Ｒ１とＲ３で商品Ａに合致すると照合されているので、商品Ａとしてスコア２が与えられていることが示される。また、撮影場所ＩＤがＹ１のラベルでは、登録箇所Ｒ５で商品Ｂに合致すると照合されており、その他にスコアが高い商品の合致がないので、商品Ｂとしてスコア１が与えられていることが示される。これらのスコアの比較の結果、スコアが高い商品Ａと合致することが示されていることが、画面に表示される。
このように、どの基準物体とどの撮影場所で合致したと判定されたか、また、その際のスコアが何点だったかが、被検査物体全体と合致すると判定された基準物体と共に示される。これにより、合致する基準物体の根拠が明確である。

図１２に示す例では、基準物体との合致の度合いを表す指標としてのスコアも提示することで、識別情報の照合結果の確からしさをユーザは推察することが可能となり、より安定して総合的な個体識別を行うことができる。
さらに、本実施の形態では、上述したようにスコア２の基準物体である商品Ａが上側に表示され、その下にスコア１の商品Ｂが表示されている。基準物体の登録箇所と合致した数と、その合致した箇所の基準物体を複数、提示する場合、上述した合致の度合いを表す指標としてのスコアの数値の大きさの順番に基準物体（商品Ａ、商品Ｂ）を並べて提示している。このように、合致する基準物体を複数、提示する場合、合致の度合いを表す指標の大きさの順番に並べた基準物体を提示することで、識別情報の確からしさの順番をユーザは把握することができる。

図１３は、照合成功の場合にユーザに提示される画面のさらに他の例である。
上述のステップＳ１７８により、選出した１つの基準物体の候補を合致する基準物体と判定し、最終的に照合成功と判定される場合、例えば、図１３に示すような画面がユーザに提示される。画面には、詳細表示部３２０が設けられる。詳細表示部３２０には、登録箇所のうち、何ヶ所の登録箇所で照合が成功したかが示される。また、照合に成功した登録箇所の数の下には、各登録箇所が、いずれの基準物体と合致すると判定されたかが示される。図１１に示す例では、登録箇所Ｒ１～Ｒ６のうち、登録箇所Ｒ２以外の登録箇所は商品Ａに合致と判定され、合致した数が５つであったことが分かる。

次に、他のバリエーションについて説明する。
画像の撮影のバリエーションとして、照合の精度を上げるために、本実施の形態では、１枚の撮影画像において、複数箇所（３個）の登録箇所を切り出しているが、特にこれに限定されるものではない。当該個数よりも少なくてもよいものであり、また、当該個数よりもさらに多くの個数を切り出すようにしてもよいものである。

また、照合の精度を上げるために、１枚の撮影画像ではなく、複数回、撮影し、複数枚の撮影画像から同様に複数箇所の登録箇所を切り出してもよい。これにより、撮影条件の相違の影響を抑えることができる。

また、共通の識別ＩＤの物体として、異なる表面の画像を登録してもよいものである。具体的には、例えば、本実施の形態では、例えばボトル１１０において、蓋１２０と、ラベル１３０の表面の画像を登録しているが、さらに異なる表面であるボトル１１０の底面の画像を登録するようにしてもよい。

基準物体の登録のバリエーションとして、１回だけ撮影して当該１枚の画像を登録するのではなく、複数回、撮影して最適な撮影画像を１枚だけ選び、複数の登録箇所を切り出して登録するようにしてもよい。
また、登録箇所を切り出す際、切り取った登録箇所の画像のうち画質の悪いものは登録しないようにしてもよい。
なお、上記内容は登録のバリエーションであるが、照合においても同様のバリエーションが得られる。
例えば、最適な撮影画像を１枚選び、当該１枚の撮影画像から複数の登録箇所を切り出して照合するようにしてもよく、また、切り取った画像のうち、画質の悪いものは照合しないようにしてもよい。

照合結果の通知のバリエーションとして、真と判定された識別ＩＤが１つのときだけ、その識別ＩＤを通知し、二つ以上の識別ＩＤが真ならば、照合失敗の取り扱いとしてもよい。

本発明は、上記の実施形態に限るものではなく、その主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形、変更、改良が可能である。例えば、上記に示した実施形態は、適宜、複数を組み合わせて構成してもよい。

本実施形態では、一例として各処理をソフトウェアで実現する形態について説明したが、各処理のフローチャートと同等の処理を、例えばＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit、特定用途向け集積回路)に実装し、ハードウェアで処理させるようにしてもよい。この場合、各処理をそれぞれソフトウェアで実現した場合と比較して、処理の高速化が図られる。

また、上述した実施形態では、情報処理プログラムがＲＯＭ等にインストールされている形態を説明したが、これに限定されるものではない。本発明に係る情報処理プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。例えば、本発明に係る情報処理プログラムを、ＣＤ(Compact Disc)－ＲＯＭ、又はＤＶＤ(Digital Versatile Disc)－ＲＯＭ等の光ディスクに記録した形態で提供してもよい。また、本発明に係る情報処理プログラムを、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリ及びフラッシュメモリ等の半導体メモリに記録した形態で提供してもよい。更に、情報処理装置３０は、通信回線を通じて、通信回線と接続される外部装置からプログラムを取得するようにしてもよい。

上記各実施形態において、プロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばCPU： Central Processing Unit、等）、専用のプロセッサ（例えばGPU： Graphics Processing Unit、ASIC： Application Specific Integrated Circuit、FPGA： Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。
また上記各実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記各実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。

１０ 情報処理システム、２０ ユーザ端末装置、３０ 情報処理装置、３１ ＣＰＵ、３２ ＲＯＭ、３３ ＲＡＭ、３４ ストレージ、３５ 入力部、３６ 表示部、３７ 通信Ｉ／Ｆ、１００ ユーザ、１１０ ボトル、１２０ 蓋、１３０ ラベル、１４１、１４２、１４３ 登録箇所、１５０ 視野範囲、１６０ 登録箇所設定可能範囲、３００、３１０、３２０ 詳細表示部

Claims (8)

1. プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   検査対象である被検査物体の表面の複数の箇所の画像と、基準となる少なくとも一つの基準物体の表面の複数の箇所であって、前記被検査物体の表面の複数の箇所と対応する複数の箇所の画像とを照合し、
   複数の箇所のうち照合に成功した数を提示すると共に、前記被検査物体と合致する基準物体の識別情報を照合に成功した各箇所についてそれぞれ提示する情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記識別情報を提示すると共に、前記被検査物体と前記基準物体との合致の度合いを表す指標を提示する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記プロセッサは、
   前記識別情報を複数、提示する場合、前記指標の大きさの順番に並べた前記識別情報を提示する請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の箇所は、それぞれ前記被検査物体における場所別に分類されており、
   前記プロセッサは、
   前記場所毎に設定された閾値を用いて、当該場所に分類される箇所について前記基準物体との照合の成功を判定する、
   請求項１～３の何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記複数の箇所は、それぞれ前記被検査物体における場所別に分類されており、
   前記プロセッサは、
   一の場所に二つ以上の箇所が分類されている場合であって、当該一の場所に分類された二つ以上の箇所において、前記被検査物体と合致する前記基準物体が異なる場合、当該二つ以上の箇所のいずれかを優先して、前記一の場所において、前記被検査物体と合致する前記基準物体を決定する、
   請求項１～３の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記基準物体の表面の前記複数の箇所のうち二つ以上の箇所の画像が、前記基準物体を撮影する際の撮影手段の視野範囲内に配置されると共に、
   前記二つ以上の箇所は、前記視野範囲の内側に位置する領域であって、当該視野範囲よりも狭い領域内に配置される、
   請求項１～５の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記狭い領域内に配置される前記二つ以上の箇所のうち相互に最も遠い二つの箇所は、前記狭い領域の外縁に沿って、前記狭い領域の中心を挟んで配置される、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. コンピュータを、請求項１～７の何れか一項に記載の情報処理装置として機能させるための情報処理プログラム。