專利名稱：二維碼讀取器及程序的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種從拍攝包含I個以上的二維碼的區(qū)域而成的圖像中讀取二維碼并加以辨識的二維碼讀取器。
背景技術：
以往，采用從表示二維碼的圖像中特定二維碼的區(qū)域，并識別由所述二維碼編碼的信息的技術(參照專利文獻I)。
背景技術：
文獻專利文獻專利文獻1:日本專利特開2001-195536號公報

發(fā)明內容
[發(fā)明所要解決的問題]然而，在所述專利文獻I的技術中，構成為識別信息時所獲取的圖像使用I個二維碼占據圖像區(qū)域的大部分的圖像，因此，無法從多個二維碼位于區(qū)域內的圖像中特定該圖像中所包含的各二維碼。本發(fā)明是為了解決所述課題而完成的，目的在于提供一種用以特定圖像中所包含的多個二維碼的每一個的技術。[解決問題的技術手段][第I構成]為了解決所述課題，本發(fā)明的第I構成的二維碼讀取器包含圖像獲取部，獲取拍攝包含多個二維碼區(qū)域的區(qū)域而成的圖像；成分轉換部，將利用該圖像獲取部而獲取的圖像轉換成表示該圖像中所包含的邊緣成分的分布的邊緣圖像；區(qū)域抽取部，從利用該成分轉換部而轉換的邊緣圖像中，抽取依照預先規(guī)定的區(qū)域規(guī)則而形成的區(qū)域作為包含所述二維碼的區(qū)域的候選區(qū)域；候選區(qū)域判定部，根據與所述二維碼的形狀相關的形狀信息，判定由所述區(qū)域抽取部抽取的候選區(qū)域是否為有效的候選區(qū)域；圖案判定部，針對利用所述圖像獲取部而獲取的圖像中的與利用所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域對應的各對應區(qū)域，判定形成該對應區(qū)域的要素中是否包含規(guī)定所述二維碼的區(qū)域的特征性圖案；區(qū)域檢測部，將由該圖案判定部判定為包含特征性圖案的對應區(qū)域作為所述二維碼的區(qū)域而進行檢測；信息識別部，針對利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼的區(qū)域，識別由該二維碼的區(qū)域所示的信息；重復實施部，基于多種轉換條件的每一種依次實施由所述成分轉換部進行的圖像向邊緣圖像的轉換，并且對基于各轉換條件所轉換的各邊緣圖像，進行重復實施由所述區(qū)域抽取部進行的候選區(qū)域的抽取、由所述候選區(qū)域判定部進行的有效的候選區(qū)域的判定、由所述圖案判定部進行的特征性圖案的判定及由所述區(qū)域檢測部進行的二維碼區(qū)域的檢測的重復實施處理；及一致判定部，關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域是否與針對另一邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域(以下稱為“抽取完成的候選區(qū)域”)一致，基于兩候選區(qū)域進行判定。而且，所述重復實施部僅針對由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域中的由所述一致判定部判定為與所述抽取完成的候選區(qū)域不一致的候選區(qū)域，實施由所述圖案判定部進行的是否包含特征性圖案的判定、及由所述區(qū)域檢測部進行的二維碼區(qū)域的檢測。在該構成中，基于由所獲取的圖像(原圖像)生成的邊緣圖像，經過該邊緣圖像中的候選區(qū)域的抽取、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定、原圖像中的與判定為有效的候選區(qū)域對應的的各對應區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定，而可從原圖像中檢測二維碼的區(qū)域。如上所述，通過在原圖像的區(qū)域中將與從邊緣圖像中抽取的有效的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域中的包含特征性圖案的對應區(qū)域作為原圖像中的二維碼區(qū)域而進行檢測，可特定原圖像中所包含的多個二維碼的區(qū)域的每一個。而且，在所述構成中，可從所獲取的圖像中抽取成為二維碼區(qū)域的候選的候選區(qū)域，判定抽取的候選區(qū)域是否有效之后，從判定為有效的區(qū)域中檢測二維碼的區(qū)域而進行信息的識別。因此，與不抽取候選區(qū)域而想要檢測二維碼的區(qū)域的情況相比，可從抽取的候選區(qū)域這一限定范圍中進行二維碼的區(qū)域的檢測。而且，可僅針對與判定為有效的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域，從該區(qū)域中檢測二維碼的區(qū)域而進行信息的識別。因此，可防止對偏離二維碼的理想形狀的形狀等明顯與二維碼的區(qū)域不同的形狀的候選區(qū)域進行包括是否包含特征性圖案的判定、二維碼的區(qū)域的檢測及信息的識別的處理。根據以上情況，可抑制直至從二維碼的區(qū)域中進行信息的識別為止所需的處理負荷及處理時間。而且，在所述構成中，針對與多種轉換條件對應的各邊緣圖像，重復實施候選區(qū)域的抽取、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定、原圖像中的與判定為有效的候選區(qū)域對應的各對應區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定、及從原圖像中的二維碼的區(qū)域的檢測。由此，即便無法基于特定的邊緣圖像而檢測二維碼的區(qū)域，也可以期待基于另一邊緣圖像而進行檢測，結果可提高原圖像中的二維碼的區(qū)域的檢測精度。而且，也設想到如下情況在該重復過程中，對特定的邊緣圖像新抽取的候選區(qū)域與針對之前參照的邊緣圖像所抽取的抽取完成的候選區(qū)域在原圖像的區(qū)域中一致。然而，在所述構成中，不對如上所述一致的抽取完成的候選區(qū)域實施抽取的候選區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定及二維碼的區(qū)域的檢測。因此，對基于多個邊緣圖像的每一個而檢測到的各二維碼的區(qū)域，識別由該二維碼的區(qū)域所示的信息時，可消除重復識別本來理應相同的二維碼的區(qū)域等無用的處理負擔。在該構成中，由原圖像轉換的邊緣圖像為表示原圖像中所包含的邊緣成分的分布的圖像即可，例如為只抽取(具體而言為以閾值二值化)僅分布原圖像中的亮度、明度等特定成分的圖像中的規(guī)定閾值以上的成分而得的圖像、或對該圖像抽取輪廓線所得的圖像坐寸O而且，從邊緣圖像中抽取候選區(qū)域時的“預先規(guī)定的區(qū)域規(guī)則”為規(guī)定包含二維碼區(qū)域的候選區(qū)域的規(guī)則即可，例如根據二維碼的外形形狀，規(guī)定正圓形的區(qū)域、橢圓形的區(qū)域等圓形的區(qū)域，矩形的區(qū)域、三角形的區(qū)域等多邊形的區(qū)域，或與這些類似的形狀的區(qū)域等即可。作為類似的形狀，例如若二維碼的外形形狀為矩形形狀，則成為梯形的區(qū)域等改變角度觀察(拍攝)矩形形狀的情況下的形狀等，若二維碼的外形形狀為正圓形，則六邊形或八邊形的區(qū)域等根據拍攝環(huán)境或原圖像的圖像質量等而圓形變形的情況下的形狀等符合類似的形狀。而且，例如也可以是無視形狀等而只要為封閉區(qū)域則均作為候選區(qū)域抽取等的規(guī)定，或者也可以是抽取邊緣成分的分布圖案(邊緣成分的分布狀態(tài)、分布的邊緣成分的配置等)為特定圖案的區(qū)域等的規(guī)定。而且，判定抽取的候選區(qū)域是否有效時的“形狀信息”成為例如外形形狀為圓形的情況下的扁平率、或外形形狀為多邊形的情況下的各邊的長度或由各邊所形成的角度、夕卜形形狀為多邊形的情況下的各邊的長度的比率等與二維碼的形狀(理想的形狀)相關的形狀的信息。而且，從原圖像中檢測二維碼的區(qū)域時參照的“特征性圖案”為直接或間接地表示對二維碼規(guī)定的特征性圖案的信息即可，例如為直接或間接地表示二維碼中成為編碼的符號的單元的配置圖案、為了識別是二維碼而配置的特定符號的配置圖案或為了識別是二維碼而配置的標記的圖案的信息等。[第2構成]此外，第2構成的二維碼讀取器是在所述第I構成中，所述形狀信息是對所述二維碼的理想的形狀信息設定誤差范圍的信息，所述候選區(qū)域判定部是當利用所述區(qū)域抽取部而抽取的候選區(qū)域的形狀信息包含在所述誤差范圍內時，將所述抽取的候選區(qū)域判定為有效的區(qū)域，當所述抽取的形狀信息在所述誤差范圍外時，將所述抽取的候選區(qū)域判定為無效的區(qū)域。在該構成中，可根據對二維碼的區(qū)域的理想的形狀設定誤差范圍的形狀信息，當所抽取的候選區(qū)域的形狀信息在誤差范圍內時，將該候選區(qū)域判定為有效的區(qū)域，當在誤差范圍外時，將該候選區(qū)域判定為無效的區(qū)域。由此，根據誤差范圍的設定，可將具有與二維碼的理想的形狀相差懸殊的形狀的候選區(qū)域作為無效的區(qū)域，從之后的處理對象中排除，因此，與不進行是否有效的判定的情況相比，可抑制直至從二維碼的區(qū)域中進行信息的識別為止所需的處理負荷及處理時間。而且，根據拍攝環(huán)境或拍攝圖像的圖像質量等，存在本來應該為二維碼的區(qū)域的候選區(qū)域的外形形狀成為與理想的形狀不同的形狀的情況。在所述情況下，通過對判定是否有效時的形狀信息設定考慮拍攝環(huán)境或圖像質量等的誤差范圍，可防止從處理對象中將包含二維碼的區(qū)域的候選區(qū)域排除在外。[第3構成]此外，第3構成的二維碼讀取器是在所述第I或第2構成中，在所述二維碼的外形形狀為多邊形的情況下，所述形狀信息包含各邊的長度比的信息及各兩邊間的角度的信
肩、O在該構成中，在二維碼為多邊形的情況下，至少將所抽取的候選區(qū)域的各邊的長度比及各兩邊間所成的角度、與作為形狀信息而設定的各邊的長度比及各兩邊間的角度進行比較，根據這些的比較結果，可判定抽取的候選區(qū)域是否為有效的區(qū)域。在多邊形的情況下，因為由各邊的長度比與各兩邊間的角度大致可決定外形形狀，所以在對這些進行比較，而兩者明顯不同的情況下，將該候選區(qū)域設為無效的區(qū)域，由此，可更確實地從處理對象中將不包含二維碼的區(qū)域的候選區(qū)域排除。[第4構成]此外，第4構成的二維碼讀取器是在所述第I至第3構成的任一構成中，所述多種轉換條件包含如下等轉換條件將利用所述圖像獲取部而獲取的圖像轉換成灰度圖像，根據轉換條件的種類以不同的閾值使該灰度圖像二值化而生成二值化圖像，并使該二值化圖像中的邊緣部分線性化。在該構成中，可將原圖像轉換成灰度圖像，根據轉換條件的種類以不同的閾值使該灰度圖像二值化，對二值化后的二值化圖像進行使邊緣部分線性化的處理而生成邊緣圖像。由此，通過根據拍攝環(huán)境等準備多種閾值，而可在具有對應的閾值的多種條件下從原圖像中檢測二維碼的區(qū)域，因此，可提高二維碼的區(qū)域的檢測精度。而且，在所述構成中，因為可從使二值化圖像中的邊緣部分線性化所得的邊緣圖像中抽取候選區(qū)域，所以可容易地進行封閉區(qū)域的判斷及形狀的判斷等，而可容易地進行基于所述預先規(guī)定的規(guī)定的候選區(qū)域的抽取。在該構成中，所謂邊緣部分的線性化是指抽取二值化圖像中所包含的對象(object)的輪廓線的處理，只要能夠抽取輪廓線，則可使用任何處理方法。例如,存在通過使用公知的細線化演算法(Hilditch、Deutsch、Zhang Suen、田村、鶴崗等的方法)的細線化處理而使邊緣部分線性化的方法。而且，例如也存在進行使用拉普拉斯濾波器(Laplacian filter)等公知的邊緣抽取濾波器的濾波處理而使邊緣部分線性化的方法、或使用公知的Bresenham的線段描繪演算法而使邊緣部分線性化的方法等。這在以下的第5構成中也一樣。[第5構成]此外，第5構成的二維碼讀取器是在所述第I至第4構成的任一構成中，所述多種轉換條件包含如下等轉換條件從利用所述圖像獲取部而獲取的圖像中根據轉換條件的種類抽取不同的顏色成分，將該抽取的顏色成分所成的顏色成分圖像轉換成灰度圖像，以規(guī)定的閾值使該灰度圖像二值化而生成二值化圖像，并使該二值化圖像中的邊緣部分線性化。在該構成中，可從構成原圖像的多種顏色成分中根據轉換條件的種類抽取不同的顏色成分，將該抽取的顏色成分的圖像轉換成灰度圖像，以規(guī)定的閾值使該灰度圖像二值化，對二值化后的二值化圖像進行使邊緣部分線性化的處理而生成邊緣圖像。由此，例如在僅利用閾值的種類而無法應對的環(huán)境下，可對由抽取特定的顏色成分而成的成分圖像生成的邊緣圖像實施用以檢測二維碼的區(qū)域的各處理，因此，可進一步提高二維碼的區(qū)域的檢測精度。[第6構成]此外，第6構成的二維碼讀取器是在所述第I至第5構成的任一構成中，當利用所述區(qū)域檢測部檢測到預先設定的數量的二維碼的區(qū)域時，所述重復實施部結束所述重復實施處理。在該構成中，當檢測到預先設定的數量的二維碼的區(qū)域時，可結束重復實施處理，因此可防止進行基于多種轉換條件中剩余的轉換條件的邊緣圖像的生成等處理。由此，可消除本已將所需數量的二維碼的區(qū)域全部檢測出，卻還重復實施從邊緣圖像的生成處理至進行一致判定的處理為止等無用的處理負擔。[第7構成]此外，第7構成的二維碼讀取器是在所述第I至第6構成的任一構成中，所述二維碼是排列多個單元，通過對各單元附加顏色而將與該顏色或顏色的組合對應的I個以上的信息的每一個編碼所得的二維碼，所述信息識別部根據對所述二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別信息。若為該構成，則可根據對二維碼附加的顏色，識別由二維碼的區(qū)域所示的信息。[第8構成]此外，第8構成的二維碼讀取器是在所述第7構成中，所述二維碼的區(qū)域中，對所述多個單元分別附加的顏色是依照根據應該由該單元編碼的信息及對與該單元鄰接的單元附加的顏色的著色規(guī)則而在多種顏色中決定。所述二維碼讀取器更包含顏色推定部，關于利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼的區(qū)域，針對該二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域中附有除依照所述著色規(guī)則應該對該單元的區(qū)域附加的顏色及所述二維碼中應使用的顏色以外的顏色的單元的區(qū)域，依照所述著色規(guī)則推定對該單元的區(qū)域本來應該附加的顏色。而且，所述信息識別部認為對所述二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域中經所述顏色推定部推定顏色的單元的區(qū)域附有該推定的顏色，而根據對各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別信息。這里，在所述第7構成中，若二維碼整體正常地生成為圖像則不存在問題，但也考慮有根據圖像的生成(具體而言為拍攝)狀態(tài)，而與一部分單元對應的區(qū)域欠缺等不正常地生成為圖像的情況，在此情況下，信息的識別本身無法進行。針對所述問題，理想的是即便在與一部分單元對應的區(qū)域欠缺這樣的情況下，也可以予以補償而實現確切的信息的識別。若為所述第8構成，則即便二維碼中的各單元中一部分單元所對應的區(qū)域欠缺，也可以依照著色規(guī)則推定本來應該對所述單元附加的顏色，根據該顏色而識別信息，因此可防止信息的識別本身無法進行。另外，在該構成中，作為依照著色規(guī)則而推定的單元的顏色，推定有多種顏色這樣的情況下，例如基于推定結果的準確性等參數選擇其中任一種顏色，推定為附有如此選擇的顏色即可。而且，在推定有多種顏色這樣的情況下，也可以針對附有多種顏色的圖案的每一個識別信息，由使用者從如此識別到的信息中選擇任一信息。[第9構成]此外，第9構成的二維碼讀取器是在所述第7或第8構成中包含顏色判定部，針對利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼的區(qū)域，關于對該二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域附加的顏色，根據包含在以該二維碼中使用的多種顏色各自為中心擴展的顏色空間上的判定區(qū)域的哪一區(qū)域內而進行判定。而且，所述信息識別部認為對所述二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域附有所述顏色判定部對該單元的區(qū)域判定的顏色，而根據對各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別信息。若為該構成，則關于對二維碼中的各單元的區(qū)域附加的顏色，可根據包含在顏色空間中的哪一判定區(qū)域內而進行判定。[第10 構成]此外，第10構成的二維碼讀取器是在所述第9構成中，所述顏色判定部針對判定為不包含在與多種顏色各自對應的所述判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元的區(qū)域存在一定數以上的二維碼的區(qū)域，將所述判定區(qū)域擴大一定區(qū)域之后，再次判定對各單元的區(qū)域附加的顏色。在所述第9構成中，也考慮有根據圖像的生成條件而對多數單元的區(qū)域附加的顏色不包含在任一判定區(qū)域內的情況，在此情況下，信息的識別本身無法進行。針對所述問題，理想的是即便在對多數單元的區(qū)域附加的顏色不包含在任一判定區(qū)域內的情況下，也可以予以補償而實現確切的信息的識別。若為所述第10構成，則即便在圖像的生成條件較差而無法確切地判定顏色的情況下，也可以通過擴大判定區(qū)域而提高判定的感度以再次判定顏色，而提高顏色的判定概率。在該構成中，擴大判定區(qū)域時的擴展寬度設為以不與其他判定區(qū)域干涉的范圍為上限而擴大即可，也可以逐漸擴大判定區(qū)域而重復再次的判定直至判定為不包含在判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元小于一定數為止。[第11 構成]此外，第11構成的二維碼讀取器是在所述第9構成中，所述顏色判定部針對判定為不包含在與多種顏色各自對應的所述判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元的區(qū)域存在一定數以上的二維碼的區(qū)域，根據該二維碼的區(qū)域中的顏色的分布使所述判定區(qū)域在顏色空間上移動之后，再次判定對各單元的區(qū)域附加的顏色。若為該構成，則即便在圖像的生成條件較差而無法確切地判定顏色的情況下，也可以通過使判定區(qū)域移動至與顏色的分布相應的恰當的位置以再次判定顏色，而提高顏色的判定概率。在該構成中，判定區(qū)域向可消除二維碼的區(qū)域中的顏色成分的偏差的顏色空間上的位置移動即可。更具體而言，在二維碼的區(qū)域中特定的顏色成分整體上較大的情況下，考慮使判定區(qū)域朝使該顏色成分變小的方向移動。另外，在所述第10、第11構成中，關于“判定為不包含在判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元存在一定數以上”中的“一定數”，既可以是所述單元在所有單元中占據的比例，也可以是所述單元的絕對數。而且，也可以是二維碼中所述單元以特定圖案配置的數。[第12 構成]此外，第12構成的二維碼讀取器是在所述第I至第11構成的任一構成中，所述一致判定部關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定機構判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致，根據兩候選區(qū)域的重復程度而進行判定。在該構成中，所述一致判定部關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定機構判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致，根據兩候選區(qū)域的重復程度而進行判定。若為該構成，則可根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域與另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域的重復程度，以所述重復程度為一定以上這一情況判定兩候選區(qū)域一致。[第13 構成]此外，第13構成的二維碼讀取器是在所述第I至第12構成的任一構成中，所述一致判定部關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致，根據兩候選區(qū)域中的一候選區(qū)域是否包含在另一個候選區(qū)域內而進行判定。若為該構成，則可根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域及另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域中的一候選區(qū)域包含在另一候選區(qū)域內，判定兩候選區(qū)
域一致。[第14 構成]此外，第14構成的二維碼讀取器是在所述第I至第13構成的任一構成中，在所述二維碼的區(qū)域為多邊形的情況下，所述一致判定部針對特定的所述邊緣圖像中由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域，根據作為該候選區(qū)域而形成的多邊形中的I個以上的頂點是否位于從作為所述抽取完成的候選區(qū)域而形成的多邊形中的任一個頂點起算的一定范圍內，判定由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致。若為該構成，則可根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域中的I個以上的頂點位于從抽取完成的候選區(qū)域中的任一個頂點起算的一定范圍內，判定兩候選區(qū)域一致。這里所說的“從任一個頂點起算的一定范圍內”設為由從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域與另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域一致的情況下的兩者的位置關系決定的范圍內即可。而且，作為判定兩候選區(qū)域一致的條件，只要從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域中的至少一個頂點位于從另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域中的任一個頂點起算的一定范圍內即可。而且，當判定兩候選區(qū)域一致時，也可以將若干頂點位于一定范圍內作為條件，考慮根據直至檢測二維碼的區(qū)域為止的處理負擔或處理速度等而適
當變更。[第15 構成]此外，第15構成的二維碼讀取器是在所述第I至第14構成的任一構成中，所述區(qū)域抽取部基于規(guī)定所述區(qū)域規(guī)則的模板，從利用所述成分轉換部而轉換的邊緣圖像中，抽取依照由所述模板規(guī)定的規(guī)則而形成的區(qū)域作為候選區(qū)域，所述候選區(qū)域判定部基于規(guī)定作為所述形狀信息的形狀規(guī)則的模板，判定利用所述區(qū)域抽取部而抽取的候選區(qū)域是否為依照由所述模板規(guī)定的規(guī)則而形成的區(qū)域，由此判定所述候選區(qū)域是否有效。若如此構成，則可依照由模板規(guī)定的規(guī)則進行候選區(qū)域的抽取及是否有效的判定，因此通過變更該模板與規(guī)則，作為二維碼的區(qū)域，可檢測依照任意的規(guī)則而形成的候選區(qū)域。另外，所述二維碼讀取器既可以由單體的裝置構成，也可以作為多個裝置協調進行動作的系統而構成。[第16 構成]而且，作為用以解決所述課題的第16構成，也可以設為用來使計算機系統執(zhí)行用以作為所述第I至第15構成的任一構成中的所有構成部而發(fā)揮功能的各種處理工序的程序。由所述程序控制的計算機系統可構成與所述各構成相關的二維碼讀取器的一部分。另外，所述各程序包含按順序附有適合由計算機系統進行的處理的命令的列，且經由各種記錄媒體或通信線路而提供給二維碼讀取器或利用該二維碼讀取器的使用者。


圖1是表示二維碼讀取器I的構成例的方塊圖。圖2是表示二維碼100的構成例的圖。圖3是表示利用二維碼的物品檢測處理的處理工序的一例的流程圖。圖4是表示用以判定從邊緣圖像中抽取且判定為有效的各候選區(qū)域是否與抽取完成的候選區(qū)域一致的另一方法的圖。圖5(a)是表示變數Y的值與圖像種類及閾值的對應關系的一例的圖，圖5(b)是表示邊緣圖像生成處理的處理工序的一例的流程圖。圖6是表示有效區(qū)域判定處理的處理工序的流程圖。圖7(a)是表示理想的候選區(qū)域的形狀例的圖，圖7(b) (e)是表示誤差范圍外的形狀例的圖，圖7(f) (g)是表示誤差范圍內的形狀例的圖。圖8是表示顏色判定處理的處理工序的一例的流程圖。圖9是表示物品檢測處理的處理工序的一例的流程圖。圖10是表示數據庫中登錄的識別信息及物品信息的一例的圖。圖11 (a)是表示物品檢測模式的檢測對象圖像例的圖，圖11 (b)是表示檢測結果的顯示例的圖。圖12(a)是表示期限管理模式的檢測對象圖像例的圖，圖12(b)是表示檢測結果的顯示例的圖，圖12(c)是表示相機76的配設位置的一例的圖。圖13是表示檢測模式設定處理的處理工序的一例的流程圖。[符號的說明]I 二維碼讀取器60 CPU62 RAM64 ROM66 I/F68 總線70 存儲裝置
72顯示裝置74輸入裝置76相機78NICC單元
具體實施例方式以下，基于附圖對本發(fā)明的實施方式進行說明。(I) 二維碼讀取器I的構成首先，基于圖1，對二維碼讀取器I的構成進行說明。圖1是表示二維碼讀取器I的構成例的方塊圖。如圖1所示，二維碼讀取器I具備包含CPU (Central Processing Unit,中央處理器)60、RAM (Random Access Memory,隨機存取存儲器)62、ROM (Read Only Memory,只讀存儲器)64、輸入輸出接口(I/F) 66、總線68而構成的計算機系統。CPU60、RAM62、R0M64及I/F66連接于總線68，可經由總線68而進行這些連接設備間的數據的收發(fā)。此外，二維碼讀取器I經由I/F66而連接于存儲裝置70、顯示裝置72、輸入裝置74、相機 76 及 NIC (Network Interface Card,網絡接口卡)78。CPU60是將預先存儲在R0M64或存儲裝置70中的各種專用的計算機程序讀入至RAM62，按照讀入至 RAM62的程序中記載的命令，運用各種資源，執(zhí)行下述的利用二維碼的物品檢測處理(以下，稱為利用二維碼的物品檢測處理)。存儲裝置70存儲各種專用的計算機程序、及程序的執(zhí)行中所使用的數據等所述利用二維碼的物品檢測處理所需的數據。具體而言，存儲裝置70存儲規(guī)定了使二維碼具有特征的信息的模板、及由相機76拍攝所得的圖像數據。而且，存儲裝置70存儲如下數據表:登錄著各二維碼中獨特的單元群各自的顏色或顏色的組合、與包含相對于各二維碼的獨特信息的信息的對應關系。此外，存儲裝置70存儲如下數據庫:登錄著將附有二維碼的物品的相關信息(以下，稱為物品信息)、與各二維碼所具有的獨特信息(識別信息)建立對應關系而成的信息。具體而言，該數據庫是將物品的識別信息(品名、序列號等)、個數信息、入庫時期等保管開始時期信息、出貨期限、消費期限等期限信息等與各二維碼所具有的獨特信息建立對應關系并予以登錄。這里，存儲裝置70只要是FD (Floppy Disk，軟盤)驅動器、HD (Hard Disk，硬盤)驅動器等磁存儲型存儲裝置、⑶(Compact Disk,光盤)驅動器、DVD (Digital VersatileDisc，數字多功能光盤)驅動器、BRD(Blu_ray Disc，藍光光盤)驅動器等光學讀取/寫入方式存儲裝置、MO (Magnetic Optical，磁光盤)驅動器等磁存儲型/光學讀取方式存儲裝置等可利用計算機讀取存儲數據的存儲裝置，則可為任一種。顯示裝置72是CRT (Cathode Ray Tube,陰極射線)顯示器、液晶顯示器等周知的顯示裝置，根據來自CPU60的指令，顯示由相機76拍攝的圖像、該圖像經加工所得的加工圖像等圖像(包括動態(tài)圖像)。
輸入裝置74是鍵盤、鼠標、操作按鈕、觸控式的輸入設備(觸控面板等)等人機界面設備，受理與使用者的操作對應的輸入。相機76是數碼相機等周知的相機，生成表示拍攝規(guī)定的拍攝區(qū)域而獲得的圖像的圖像數據，依次經由I/F66而發(fā)送至RAM62或存儲裝置70，將圖像數據存儲在RAM62或存儲裝置70中。NIC78 是用以與 LAN(Local Area Network,局域網)、WAN(Wide Area Network,廣域網)、因特網等網絡上的外部裝置進行通信的設備，通常為稱為LAN卡等的周知的網絡適配器。NIC78經由網絡電纜L而連接于路由器或集線器等，經由這些而將二維碼讀取器I與網絡連接。另外，也可以是周知的無線LAN等利用無線經由無線LAN用接入點而與網絡連接的構成。由此，在本實施方式中，也可以從連接于網絡的外部相機，經由NIC78而獲得表示規(guī)定的拍攝區(qū)域的拍攝圖像的圖 像數據，或從連接于網絡的數據服務器獲取各種數據。另外，該二維碼讀取器I構成為安裝在例如手機終端、個人數字助理、周知的個人計算機等中。而且，本實施方式中的二維碼讀取器I作為進行如下處理的裝置而構成:基于表示包含多個物品與附加在所述各物品上的I個以上的二維碼的圖像的圖像數據，檢測所述圖像中的二維碼；及識別并獲取由檢測到的二維碼所示的信息。此外，所述二維碼讀取器I作為進行如下處理的裝置而構成:判定與所獲取的識別信息對應的物品中是否存在指定為檢測對象的物品，在存在檢測對象的物品的情況下，對原圖像實施強調顯示與該物品對應的二維碼的區(qū)域的加工，并顯示該加工后的圖像。另外，在本實施方式中，所述各處理成為以使用者經由輸入裝置74進行的操作輸入(指示信息)為觸發(fā)點而進行的一連串處理。(2) 二維碼100的構成接下來，基于圖2，對利用二維碼讀取器I而讀取的二維碼100進行說明。圖2是表示二維碼100的構成例的圖。如圖2所示，本實施方式中的二維碼100是在黑色的分隔部(S^arator)IlOiW固定間隔排列多個單元Cll Cpq (2 ^ P,q)，通過各單元的顏色及顏色的組合而將規(guī)定的信息編碼。也就是說，該二維碼可以通過對各單元或各組合的單元群附加的多種顏色(多色)或顏色的組合圖案而表現數字或文字等多種值(多值)。例如，通過對多個二維碼分別改變顏色的組合或顏色的排列圖案，可賦予各二維碼固有的獨特信息。這里，構成該二維碼的第I行(圖2中的最上部的行)的單元Cll Clq成為通過可能對二維碼的各單元C附加的標記的顏色而依次被附加標記(單元C被涂滿)的頭部區(qū)域(header area)。在本實施方式中，作為可能對單元C附加的標記的顏色，使除黑色(k)以外的I種顏色以上的顏色與以黑色(k)附加標記的單元C成組地排列。而且，各行的單元C中位于最前方(圖2中的左端的列)的單元Cll Cpl (本實施方式中，附加黑色(k)的單元)是作為用以特定二維碼的位置的特定單元而配置。而且，對于第2行以后的單元Cll Cpq (將最前方的單元Cll Cpl除外)，將各行分別分成包含I個以上的單元C的單元群，以與所述單元群應表示的單位信息(I個以上的文字)建立了對應關系的顏色或顏色的組合附加標記。這樣，各單元或I個以上單元組合的各單元群分別可具有包含多種文字中的任一個或多進制數的數字所表示的任一值的信息。而且，對這些單元C分別附加的標記的顏色是由如下成分模型決定，該成分模型是在表示青色(C)、洋紅色(m)、黃色(y)的分布的三維空間內，將分別作為三維區(qū)域而呈球形擴展的多個成分區(qū)域(下述的判定區(qū)域)以這些成分區(qū)域彼此互不干涉的大小及位置關系進行配置而成。具體而言，配置在該成分模型中的成分區(qū)域內的中心坐標所示的成分分別作為信息色的成分或組合色中的各色的成分而對單元群附加標記。這里所說的“成分區(qū)域彼此互不干涉”是指以各成分區(qū)域不重復的方式使各成分區(qū)域彼此之間空出間隔而配置，或使各成分區(qū)域的邊界鄰接而配置。而且，成分區(qū)域的大小是規(guī)定為可充分包含根據圖像的拍攝環(huán)境而可能產生的誤差的范圍的空間，在本實施方式中，將特定坐標的顏色設為一般的拍攝環(huán)境下的顏色，將包含根據拍攝環(huán)境而可能由該顏色產生的誤差范圍的區(qū)域規(guī)定為成分區(qū)域。而且，對二維碼100中的特定單元附加的標記的顏色及分隔部110的顏色是使用對單元C附加的標記的顏色中未使用的成分區(qū)域中的中心坐標的顏色(本實施方式中為黑色系統的顏色)。(3)利用CPU60進行的處理以下，對CPU60依照存儲在R0M64或存儲裝置70中的專用的計算機程序而執(zhí)行的各種處理的順序依次進行說明。(3-1)利用二維碼的物品檢測處理首先，基于圖3對二維碼讀取器I接收來自相機76的圖像數據的過程中，根據經由輸入裝置74的來自使用者的指示輸入而開始的利用二維碼的物品檢測處理的處理工序進行說明。這里，圖3是表示利用二維碼的物品檢測處理的處理工序的一例的流程圖。當利用二維碼的物品檢測處理開始時，首先，經過如下等順序而檢測二維碼的區(qū)域，即由利用相機76所拍攝的拍攝圖像數據生成邊緣圖像數據；從邊緣圖像數據抽取候選區(qū)域；判定候選區(qū)域是否有效；判定原圖像中的與有效的候選區(qū)域對應的區(qū)域是否包含特征圖案。接下來，對于檢測到的二維碼的區(qū)域，經過分隔部110的檢測、單元區(qū)域的分割、各單元區(qū)域的顏色的判定(包含修正、再判定等)、各單元區(qū)域的顏色的判定結果的對照等順序，而識別檢測到的二維碼的信息。此外，根據預先設定的檢測模式，經過與檢測對象的物品對應的二維碼的特定、原圖像的加工及經加工的圖像的顯示等順序，而顯示明示有原圖像中的檢測物品的位置的圖像。具體而言，圖像的加工成為對原圖像(也可以是復寫圖像)進行原圖像中的經特定的二維碼的圖像部分的強調(例如添加標記、顏色的變更等)、與檢測模式對應的物品相關的信息圖像(例如文字圖像)的追加等的處理。因此，對原圖像添加有明示檢測對象的物品的位置的圖像(或效果)及該物品相關的與模式對應的信息圖像而成的圖像顯示在顯示裝置72上。在本實施方式中，可設定的所述檢測模式中有從原圖像中所包含的附有二維碼的物品中檢測所指定的物品的物品檢測模式、及檢測出貨期限或消費期限到期的物品的期限
管理模式。利用二維碼的物品檢測處理是通過利用CPU60執(zhí)行專用的計算機程序而啟動的處理，當執(zhí)行程序時，如圖3所示，首先，移向步驟S100。在步驟SlOO中，判定是否存在經由輸入裝置74的來自使用者的指示輸入，在判定為存在指示輸入的情況(Yes)下，移至步驟S102，在判定為不存在指示輸入的情況(No)下，繼續(xù)執(zhí)行判定處理直至有輸入為止。這里，當已設定物品檢測模式時，必須在進行指示輸入之前，設定例如物品的序列號、品名等檢測對象的物品的識別信息。關于該設定，既可以是使用者經由輸入裝置74用手輸入識別檢測對象的商品的信息，也可以是顯示物品列表等而由使用者從中選擇物品名等識別息。另一方面，當已設定期限管理模式時，可以與物品檢測模式同樣地設定識別信息，但例如在想要將倉庫中堆積如山的等待出貨的物品(商品)或店內的商品陳列柜上排列的物品等全部設為管理對象的情況下，也可以不必進行該設定。在本實施方式中，在期限管理模式下設為不進行設定物品的識別信息的處理。另外，在本實施方式中，指示輸入成為使用者一面看著顯示在顯示裝置72的相機76的拍攝圖像一面經由輸入裝置74進行的處理，檢測對象的物品是從指示輸入的輸入時顯示的拍攝圖像中檢索。在移至步驟S102的情況(Yes)下，從RAM62或存儲裝置70中，獲取在存在指示輸入的時間點顯示的圖像數據或該圖像數據及多幀份的圖像數據，并移至步驟S104。具體而言，根據所設定的模式或規(guī)格，獲取進行指示輸入的時間點的I張圖像或以指示輸入的時間點為起點預先設定的多幀的圖像。然后，對這些圖像數據執(zhí)行之后的處理。然而，為了便于說明，在本實施方式中設為獲取I張圖像，并對所獲取的I張圖像進行處理。在步驟S104中，從存儲裝置70中讀出規(guī)定了使二維碼具有特征的信息的模板，并移至步驟S106。這里所說的模板是表示規(guī)定候選區(qū)域的區(qū)域規(guī)則、判定候選區(qū)域是否有效的形狀信息、二維碼中的特征性圖案、對二維碼作為標記而附加的顏色(顏色數量、顏色的種類)的著色規(guī)則等的信息。這些之中，“區(qū)域規(guī)則”只要是規(guī)定包含二維碼的區(qū)域的候選區(qū)域的規(guī)則即可，例如，根據二維碼的外形形狀而成為正圓形的區(qū)域、橢圓形的區(qū)域等圓形的區(qū)域、矩形的區(qū)域、三角形的區(qū)域等多邊形的區(qū)域、或與這些類似的形狀的區(qū)域等。作為類似的形狀，例如若二維碼的外形形狀為矩形形狀，則成為梯形形狀的區(qū)域等改變角度觀察(拍攝)矩形形狀時的形狀等，如果二維碼的外形形狀為正圓形，那么六邊形或八邊形的區(qū)域等根據圖像質量等而正圓形變形時的形狀等符合類似的形狀。而且，例如也可以是無視形狀等而只要為封閉區(qū)域則均作為候選區(qū)域抽取等的規(guī)則，或者也可以是抽取邊緣成分的分布圖案(邊緣成分的分布狀態(tài)、分布的邊緣成分的配置等)為特定圖案的區(qū)域等的規(guī)則。但是，為了減輕利用之后的處理進行的候選區(qū)域是否有效的判定等所需的處理負擔，理想的是選擇多個項目進行規(guī)定，在此情況下，作為候選區(qū)域的抽取數量變少，從而伴隨著處理負擔的減輕而實現處理時間的縮短。而且，所謂“形狀信息”是指判定根據“區(qū)域規(guī)則”而抽取的候選區(qū)域是否有效時使用的信息，且成為例如所抽取的候選區(qū)域的外形形狀為圓形時的扁平率、或外形形狀為多邊形時的各邊的長度或由各邊所形成的角度、外形形狀為多邊形時的各邊的長度的比率等與二維碼的形狀(理想的形狀)相關的信息。而且，所謂“特征性圖案”是指例如二維碼中成為編碼的符號(symbol)的單元的配置圖案、為了識別是二維碼而配置的特定符號的配置圖案、或為了識別是二維碼而配置的標記的圖案等。例如，如果是圖2中例示的二維碼100，那么通過對所述特定單元Cll Cpl附加的顏色與對所述頭部區(qū)域Cll Clq的各單元附加的多種顏色這兩方或一方，形成表示二維碼的區(qū)域的特征性圖案。另外，作為該特征性圖案，也可以通過如下構成等其他構成而實現分隔部110的區(qū)域也包含在圖案中的構成；或不設置頭部區(qū)域及特定單元等而由對表示信息的區(qū)域(圖2的示例中為將特定單元Cll Cpl除外的第2行以后的區(qū)域)的各單元附加的多種顏色或其組合圖案、附有所述多種顏色的單元的配置順序等形成特征性圖案的構成。而且，所謂“著色規(guī)則”是指對二維碼中的多個單元分別應附加的顏色的規(guī)則，根據應該由該單元編碼的信息及對與該單元鄰接的單元附加的顏色而決定。在步驟S106中，將之后的處理中參照的變數X、Y初始化(O — X，I — Y)，并移至步驟S108。在步驟S108中，對步驟S102中獲取的圖像數據執(zhí)行邊緣圖像的生成處理而生成邊緣圖像數據，并移至步驟S110。另外，關于該邊緣圖像生成處理中的具體的處理工序將會在之后進行敘述。在步驟SllO中，基于步驟S108中生成的邊緣圖像數據，從該邊緣圖像中特定包含二維碼的各候選區(qū)域的位置，并移至步驟S112。這里，根據步驟S104中讀出的模板中的“區(qū)域規(guī)則”，從第Y個邊緣圖像中特定出規(guī)定包含二維碼的候選區(qū)域的圖像中的各坐標。在本實施方式中，因為二維碼100為圖2所示的外形形狀(矩形形狀)，所以作為“依照區(qū)域規(guī)則的區(qū)域”，將利用經線性化的輪廓部而成為封閉區(qū)域的矩形形狀的區(qū)域全部特定為候選區(qū)域。而且，該“依照區(qū)域規(guī)則的區(qū)域”中，不僅包括依照區(qū)域規(guī)則的區(qū)域，也包括以作為所述區(qū)域所容許的誤差范圍的參數而形成的區(qū)域。例如，只要在誤差范圍內，則不僅包括矩形形狀，也包括梯形形狀、平行四邊形狀、菱形形狀等。在步驟SI 12中，判定在步驟SI 10中候選區(qū)域是否已被特定，在判定為已被特定的情況(Yes)下，移至步驟S114，在判定為未被特定的情況(No)下，移至步驟S140。在移至步驟S114的情況下，將步驟SllO中所特定的各候選區(qū)域(坐標信息)登錄在列表中，并移至步驟SI 16。在步驟S116中，判定步驟S114中登錄在列表中的候選區(qū)域中是否存在之后的處理中未成為處理對象的(未處理的)候選區(qū)域，在判定為存在的情況(Yes)下，移至步驟S118，在判定為不存在的情況(No)下，移至步驟S138。這里，在列表中未登錄有候選區(qū)域的情況下，也判定為不存在未處理的候選區(qū)域。在移至步驟S118的情況下，從登錄在列表中的未處理的候選區(qū)域中選擇任一個候選區(qū)域，并移至步驟S120。在步驟S120中，執(zhí)行判定步驟S118中所選擇的候選區(qū)域是否為有效的區(qū)域的有效區(qū)域判定處理，并移至步驟S122。另外，關于該有效區(qū)域判定處理中的具體的處理工序將會在之后進行敘述。在步驟S122中，根據步驟S120的判定結果，判定步驟S118中所選擇的候選區(qū)域是否為有效的區(qū)域。然后，在判定為有效的區(qū)域的情況(Yes)下，移至步驟S124，在未判定為有效的區(qū)域的情況(No)下，移至步驟S116，之后，對另一候選區(qū)域進行所述相同的處理。在移至步驟S124的情況下，判定剛剛進行的所述步驟SllO中特定的候選區(qū)域(新候選區(qū)域)是否與過去進行的所述步驟SllO中特定的候選區(qū)域(抽取完成的候選區(qū)域)相同。具體而言，在新候選區(qū)域與抽取完成的候選區(qū)域在區(qū)域上重復規(guī)定比例以上的情況下或新候選區(qū)域與抽取完成的候選區(qū)域中的一區(qū)域包含在另一區(qū)域中的情況下，判定新候選區(qū)域與抽取完成的候選區(qū)域相同。在本實施方式中，因為候選區(qū)域成為多邊形，所以從邊緣圖像中抽取且判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域一致也可以根據如下情況進行判定作為候選區(qū)域而形成的多邊形中的I個以上的頂點Pn是否位于從作為抽取完成的候選區(qū)域而形成的多邊形中的任一個頂點Po起算的一定范圍(例如一定的半徑r距離)內(參照圖4)。另外，這里所說的“從任一個頂點起算的一定范圍內”設為在從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域與另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域一致的情況下，兩候選區(qū)域可能處于的位置關系所決定的范圍內即可，并不限于所述一定的半徑r距離內。然后，在步驟S124中判定為新候選區(qū)域與在過去進行的所述步驟SllO中特定且存儲在RAM62或存儲裝置70中的任一個抽取完成的候選區(qū)域相同的情況(Yes)下，移至步驟S116，之后，對另一候選區(qū)域進行所述相同的處理。另一方面，在步驟S124中判定為新候選區(qū)域與抽取完成的候選區(qū)域不同的情況(No)下，移至步驟S126。在移至步驟S126的情況下，將該時間點的新候選區(qū)域以成為適于信息的識別的區(qū)域的方式進行修正，并移至步驟S128。這里，對新候選區(qū)域中的二維碼的形狀、角度進行修正。具體而言，例如在處理對象的區(qū)域傾斜配置的情況下或是未成為正方形的變形的形狀的情況下，進行用以修正這種偏移的旋轉或對照坐標軸的延長、縮短等。另外，也可以不修正區(qū)域本身，而對在之后的處理中進行是否為二維碼的判定及之后的信息識別時設為基準的坐標軸的角度或長度進行修正。此外，在該步驟S126中，為了提高各單元中的顏色的識別性而對新候選區(qū)域中的二維碼的顏色成分進行修正。具體而言，在原圖像數據為利用RGB顏色空間等CMYK以外的顏色空間表現顏色的彩色圖像數據的情況下，將各像素值轉換為利用CMYK的顏色空間表現顏色的彩色圖像數據。由此，在之后的顏色判定處理中，例如可提高利用RGB顏色空間難以辨識的顏色(例如綠色)的辨識精度。在本實施方式中，將CMYK以外的顏色空間(本實施方式中為RGB顏色空間)的值轉換成CMYK顏色空間的值的轉換表(顏色轉換用LUT (Look Up Table，查找表))存儲在存儲裝置70中，使用該顏色轉換用LUT進行顏色轉換。而且，在無需修正的情況下，不進行所述任一處理而移至步驟S128。在步驟S128中，判定在所述步驟S102中獲取的圖像數據所示的原圖像中與在所述步驟S126中修正的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域中是否包含作為二維碼的特征性圖案。這里，逐個單位區(qū)域(包含I個以上的點的區(qū)域)地掃描在步驟S126中修正的候選區(qū)域，判定如所述那樣特定的單元(尤其是頭部區(qū)域及特定單元)或標記的圖案是否與由在所述步驟S104中讀出的模板中的“特征性圖案”所規(guī)定的單元的配置圖案或標記的圖案一致。然后，在一致的情況下，判定為代碼區(qū)域中包含作為二維碼的特征性圖案，在不一致的情況下，判定為代碼區(qū)域中不包含作為二維碼的特征性圖案。另外，在該判定處理中，當進行特定單元的圖案時的各單元的顏色的判定時，可應用下述的顏色判定處理的演算法。而且，圖2中例示的二維碼100包含如頭部區(qū)域及特定單元的區(qū)域等那樣與數據區(qū)域不同地另外特別設置的區(qū)域，成為將該區(qū)域作為“特征性圖案”抽取而進行判定的構成，但并不限定于該構成。例如，也可以設為在圖2所示的二維碼中，將頭部區(qū)域及特定單元的區(qū)域除外的僅由數據區(qū)域構成的二維碼等其他構成。在此情況下，也與二維碼100同樣地，數據區(qū)域中的多種單元的配置圖案或標記的圖案等成為“特征性圖案”，將該圖案與模板中的特征性圖案進行比較，判定是否包含“特征性圖案”。然而，數據區(qū)域的各單元也發(fā)揮將信息編碼的作用，而未如二維碼100那樣成為專用的單元。而且，當判定時，也可以使對特定的單元附加的顏色與某一信息建立對應關系，通過使用該信息的計算處理等，判定是否包含特征性圖案。也就是說，與通過計算處理可確認各單元的配置圖案及各單元的顏色等是否為正確的圖案及顏色的信息(例如，錯誤檢測符號等)建立對應關系。在此情況下，例如通過計算結果的數值等是否為表示正確的圖案的數值等而進行判定。因此，模板中的特征性圖案不僅是直接的圖案，也有間接地作為表示正確的圖案的數值等信息而設定的情況。而且，在步驟S128中，判定為不包含作為二維碼的特征性圖案的情況(No)下，移至步驟S116，之后，對另一代碼區(qū)域進行所述相同的處理。另一方面，在步驟S128中，判定為包含作為二維碼的特征性圖案的情況(Yes)下，移至步驟S130。在移至步驟S130的情況下，將該時間點的新候選區(qū)域作為二維碼的區(qū)域而進行檢測，并移至步驟S132。該檢測處理成為根據新候選區(qū)域的坐標信息，從原圖像中切出新候選區(qū)域(生成復制圖像)，并存儲在存儲裝置70中的處理。在步驟S132中，針對在所述步驟S130中檢測到的二維碼的區(qū)域，進行用以特定對所述二維碼中的各單元附加的顏色的顏色判定處理，并移至步驟S134。該顏色判定處理是將在所述步驟S130中檢測到的二維碼的區(qū)域作為變元(argument)而執(zhí)行，且對該二維碼中的各單元附加的顏色成為返回值。另外，關于該顏色判定處理中的具體的處理工序將會在之后進行敘述。在步驟S134中，針對在所述步驟S130中檢測到的二維碼的區(qū)域，基于在所述步驟S132中特定的顏色，根據對各單元C附加的顏色及其組合識別所述二維碼所示的信息，并移至步驟S136。在步驟S136中，將在步驟S134中識別到的信息存儲在RAM62或存儲裝置70中，并移至步驟S138。在步驟S138中，使變數X遞增(X+1 — X)，并移至步驟S140。如上所示，從所述步驟SI 16進行至步驟S136意味著在步驟SllO中特定的候選區(qū)域形成二維碼體。因此，在該步驟S138中，通過使該變數X遞增，而累計作為二維碼的區(qū)域被檢測且識別到的候選區(qū)域的數量。在步驟S140中，判定在該時間點變數X是否成為規(guī)定數以上。也就是說，判定是否規(guī)定數量以上的候選區(qū)域形成二維碼體。然后，在步驟S140中，判定變數X成為規(guī)定數以上的情況(Yes)下，移至步驟S140，在判定變數X未成為規(guī)定數以上的情況(No)下，移至步驟S142。也就是說，只要作為二維碼被檢測且識別到的候選區(qū)域的數量未成為規(guī)定數量以上，則對登錄在列表中的所有代碼區(qū)域重復進行所述步驟S116 S140。然后，對所有候選區(qū)域進行所述步驟SI 16 S140后，在所述步驟SI 16中便判定為不存在未處理的候選區(qū)域，移至步驟S142，判定該時間點的變數Y的值是否成為比變數η的值小的值(Y < η)。然后，在步驟S142中，判定為變數Y的值成為比變數η的值小的值的情況(Yes)下，移至步驟S144。在移至步驟S144的情況下，使變數Y遞增(Υ+1 — Y)，并移至步驟S108，進行所述步驟S108 S144的處理。之后，基于下一邊緣圖像進行所述步驟SllO S144的處理，如果在所述處理中變數X成為規(guī)定數以上，那么在所述步驟S140中判定為“Yes”，并移至步驟S146。另一方面，如果在所述處理中變數X未成為規(guī)定數以上，那么重復進行所述針對下一邊緣圖像的處理。此外，在步驟S142中，判定為變數Y的值成為變數η的值以上的值的情況(No)下，不論變數X的值如何均移至步驟S146。在移至步驟S146的情況下，基于識別到的二維碼的信息，執(zhí)行檢測原圖像中的指定物品的物品檢測處理，而結束一連串處理。另外，關于該物品檢測處理中的具體的處理工序將會在之后進行敘述。(3-2)邊緣圖像生成處理接下來，基于圖5對圖3的步驟S108的邊緣圖像生成處理的處理工序的一例進行說明。圖5(a)是表示變數Y的值與圖像種類及閾值的對應關系的一例的圖，圖5(b)是表示邊緣圖像生成處理的處理工序的一例的流程圖。在本實施方式中，邊緣圖像的生成是基于不同的多種轉換條件而進行。具體而言，與第I 第i (I < i)轉換條件對應的第I 第i邊緣圖像成為以互不相同的閾值將原圖像經灰度化而成的灰度圖像二值化且使二值化圖像的輪廓部線性化而得的圖像。而且，與第(i+1) 第(i+j)轉換條件對應的第(i+1) 第(i+j) (I ( j)邊緣圖像成為使從原圖像中抽取的j種顏色成分各自的顏色成分圖像灰度化，以預先設定的閾值將該灰度圖像二值化且使二值化圖像的輪廓部線性化而得的圖像。尤其在針對各顏色成分圖像，使用k種(I ( k)閾值作為預先設定的閾值而進行二值化的情況下，與第(i+Ι) 第(i+j Xk)轉換條件對應的第(i+Ι) 第(i+j Xk)邊緣圖像成為使從原圖像中抽取的j種顏色成分各自的顏色成分圖像灰度化，以k種閾值分別將該灰度圖像二值化且使二值化圖像的輪廓部線性化而得的圖像。 因此，可基于最大為“ i+j X k”種轉換條件生成“ i+j X k”種邊緣圖像。這里所說的“i”及“k”的值是由預先準備的閾值的種類而決定，“j”的值是由原圖像中使用的顏色空間(表色系統)的種類所規(guī)定的顏色成分數量而決定。例如，如果閾值的種類分別為3種，顏色空間為RGB顏色空間，那么“i”及“k”的值成為3，“ j”的值成為3。在本實施方式中，如圖5(a)所示，使與變數Y的值對應的I 6的數值、與表示轉換條件的種類的用于生成邊緣圖像時的圖像種類及閾值建立對應關系，并作為數據表而存儲在存儲裝置70中。另外，圖5(a)的示例是“i”的值成為3、“j”的值成為3、“k”的值成為I的示例。這里，變數Y的上限值是由對變數η設定的值而決定，在本實施方式中，構成為使用者可任意設定與要求的二維碼的檢測精度對應的值。另外，在圖5(a)的示例中，變數η的最大值成為“6”。當邊緣圖像生成處理開始時，如圖5 (b)所示，首先，移至步驟S200，判定變數Y的值是否成為3以下。然后，在步驟S200中判定為變數Y的值成為3以下的情況(Yes)下，移至步驟S202，在判定為變數Y的值大于3的情況(No)下，移至步驟S208。在移至步驟S202的情況下，復制在所述圖3的步驟S102中獲取的原圖像的數據，基于該復制的原圖像數據，生成灰度圖像，并移至步驟S204。這里，設原圖像的數據為RGB的各色8比特(O 255)的彩色圖像數據，由該圖像數據生成灰度圖像。另外，雖然不是必需的，但在原圖像數據的像素數龐大(例如1200萬像素等)的情況下，也可以考慮處理負荷及處理時間，進行以不損害檢測精度的程度將分辨率轉換為較之低的分辨率的處理。而且，作為灰度圖像的生成方法，存在例如中間值法、平均法等周知的生成方法。中間值法是利用將R、G、B的3個顏色成分的值中的最大值與最小值這2個值相加并除以2所得的值而進行灰度化的方法。平均法中，根據平均的取得方式，存在算術平均(相加平均)法、幾何平均(相乘平均)法、加權平均法等。算術平均法是將R、G、B的3個顏色成分的值算術平均(相加后除以3)而算出平均值，利用算出的平均值進行灰度化的方法。幾何平均法是將R、G、B的3個顏色成分的值幾何平均(將各要素的值的對數值算術平均)而算出平均值，利用算出的平均值進行灰度化的方法。加權平均法是對R、G、B的3個顏色要素的值進行加權后除以3，取平均而進行灰度化的方法。根據該加權的系數的內容，存在NTSC(National Television SystemCommittee,國家電視系統委員會)加權平均法、HDTV (High Definition Television,高清晰度電視)加權平均法等。NTSC加權平均法與日本或美國的電視廣播中利用的亮度信號(明度)的分離方法相同。而且，HDTV加權平均法是基于放映數字高清廣播時設為基準的HDTV標準而設定加權系數?；叶葓D像的生成方法理想的是考慮處理速度或檢測精度等而使用恰當的方法。而且，在使用所述任一方法的情況下，均將算出的I個亮度值設為R、G、B的3個顏色成分的值(R = G = B)。另外，這里對通過將R、G、B的各顏色成分的值轉換成亮度值而生成灰度圖像的示例進行了說明，但除亮度以外，也可以利用明度等而生成灰度圖像。如此，通過將原圖像數據的各像素值轉換成灰度值，而生成灰度圖像數據。在步驟S204中，生成利用與該時間點的變數Y的值對應的閾值使在步驟S202中生成的灰度圖像數據二值化而成的二值化圖像數據，并移至步驟S206。具體而言，當灰度圖像數據的各色的像素值由8比特的灰階值表現時，將閾值與灰度圖像的各像素值進行比較，當像素值為閾值以下時，將像素值轉換成“0”，當像素值大于閾值時，將像素值轉換成“255”，由此進行二值化。這里，如圖5(a)所示，對于變數Y的值1、2、3，分別準備有120、150、200的3種閾值。該二值化的閾值是作為如下值而規(guī)定的，即，適合根據二維碼的“區(qū)域規(guī)則”及“特征性圖案”，在之后的處理中抽取有效的候選區(qū)域，并恰當地識別二維碼的值。因此，當變數Y的值為I時，使用閾值120將在所述步驟S202中生成的灰度圖像二值化，當變數Y的值為2、3時，分別使用閾值150、200將在所述步驟S202中生成的灰度圖像二值化。例如，當閾值為120時，在灰度圖像中的某像素值為(80，80，80)的情況下，二值化后的值成為與黑色對應的(0，0，0)。另一方面，當閾值為120時，在灰度圖像中的某像素值為(160，160，160)的情況下，二值化后的值成為與白色對應的(255，255，255)。如此，將在所述步驟S202中生成的灰度圖像數據的各像素值二值化而成的圖像成為對于原圖像數據的二值化圖像數據。在步驟S206中，針對二值化圖像數據，生成使二值化圖像中的物體(對象)的輪廓部線性化而成的邊緣圖像數據，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。在本實施方式中，利用公知的Bresenham的線段描繪演算法，使二值化圖像中存在的物體的輪廓部線性化。另外，在本實施方式中，將線性化后未形成輪廓線的多余的像素去除(例如，將像素值轉換成(0，0，0))。這里，因為Bresenham的線段描繪演算法可不使用除法等而全部僅以整數運算進行，所以可高速地描繪線段。如此，使二值化圖像中的物體的輪廓部線性化所得的圖像的數據成為邊緣圖像數據。另一方面，在步驟S200中變數Y的值大于3而移至步驟S208的情況下，從原圖像的數據中抽取與變數Y的值對應的顏色成分，并移至步驟S210。這里，如圖5(a)所示，針對變數Y的值4、5、6分別抽取紅色、綠色、藍色的顏色成分。例如，在變數Y的值為4，原圖像數據的某像素值為(120，80，45)的情況下，抽取紅色成分值(120，0，O)。同樣地，如果變數Y的值為5，那么抽取綠色成分值(0，80，O)，如果變數Y的值為6，那么抽取藍色成分值(0，0，45)。如此，抽取各顏色成分的值而成的圖像數據成為紅色成分圖像數據、綠色成分圖像數據、藍色成分圖像數據。在步驟S210中，由在步驟S208中生成的顏色成分圖像數據生成灰度圖像數據，并移至步驟S212?；叶葓D像數據的生成成為與所述步驟S202相同的處理。在步驟S212中，對在步驟S210中生成的灰度圖像，以預先設定的閾值進行二值化，而生成二值化圖像數據，并移至步驟S206。這里，如圖5(a)所示，針對變數Y的值4、5、6準備有共同的閾值120。因此，對在所述步驟S210中生成的灰度圖像數據，使用閾值120進行二值化，而生成對于在步驟S208中生成的顏色成分圖像數據的二值化圖像數據。然后，在步驟S212中生成二值化圖像數據后，移至步驟S206，生成使二值化圖像中的物體的輪廓部線性化而成的邊緣圖像數據，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。另外，在圖5(a)所示例中是將與顏色成分圖像對應的灰度圖像的二值化中使用的閾值的種類設為I種，但并不限于該構成，也可以設為設定第7以后的轉換條件，使用多種閾值進行二值化的構成。而且，在圖5(a)所示例中是構成為進行對于與原圖像對應的灰度圖像，從較小的值起依次使用閾值進行二值化，并由所述二值化圖像生成邊緣圖像的處理。而且，構成為在使用與原圖像對應的灰度圖像進行邊緣圖像的生成處理后，按照紅、綠、藍的顏色成分圖像的順序進行使與顏色成分圖像對應的灰度圖像二值化而生成邊緣圖像的處理，但并不限于該構成。例如，也可以設為按照其他順序使用與原圖像對應的灰度圖像的二值化中使用的閾值的構成、按照其他的顏色順序進行與顏色成分圖像對應的灰度圖像的二值化的構成。而且，例如也可以設為比使用原圖像的生成處理先進行使用顏色成分圖像的邊緣圖像的生成處理的構成、交替進行使用原圖像與顏色成分圖像的邊緣圖像的生成處理的構成、隨機進行使用原圖像與顏色成分圖像的邊緣圖像的生成處理的構成等按照其他順序進行的構成。而且，在使用多種閾值進行與顏色成分圖像對應的灰度圖像的二值化的情況下，并不僅限于使用所述閾值的順序也按照從小到大的順序進行的構成，也可以設為按照其他順序的構成。而且，與顏色成分圖像對應的灰度圖像的二值化中使用的閾值的值可以是與對應于原圖像的灰度圖像的二值化中使用的閾值相同的值，也可以是不同的值。而且，在圖5(a)所示例中是將對于原圖像的閾值設為3種，將對于顏色成分圖像的閾值設為I種，將顏色成分圖像數量設為3種，但并不限于這些組合，也可以設為不同的種類數的組合。
而且，在圖5(a)所示例中是設為可使用原圖像及顏色成分圖像這兩種圖像進行邊緣圖像的生成的構成，但并不限于該構成，也可以設為僅使用原圖像而生成邊緣圖像的構成、或僅使用顏色成分圖像而生成邊緣圖像的構成等其他構成。而且，在圖5(a)所示例中，作為使與原圖像對應的灰度圖像二值化時的3種閾值是使用“120”、“150”、“200”，但并不限于此，也可以設為使用其他值的構成。同樣地，在圖5(a)所示例中，作為使與顏色成分圖像對應的灰度圖像二值化時的閾值是使用“120”，但并不限于此，也可以設為使用其他值的構成。(3-3)有效區(qū)域判定處理接下來，基于圖6及圖7對圖3的步驟S120的有效區(qū)域判定處理的處理工序進行說明。這里，圖6是表示有效區(qū)域判定處理的處理工序的流程圖。而且，圖7(a)是表示理想的候選區(qū)域的形狀例的圖，圖7(b) (e)是表示誤差范圍外的形狀例的圖，圖7(f) (g)是表示誤差范圍內的形狀例的圖。候選區(qū)域的縱橫比理想的是如圖7(a)所示成為理想的區(qū)域形狀中的短邊的長度A與長邊的長度B的比(A: B = A/B)。而且，候選區(qū)域的各邊間(四角)的角度理想的是如圖7(a)所示均理想為90°。然而，在所述步驟SllO的候選區(qū)域的特定處理中，只要是封閉區(qū)域(封閉四邊形區(qū)域)，則均特定為候選區(qū)域，所述封閉區(qū)域不只是矩形形狀，也包含梯形形狀等形狀，因此，多種外形形狀的候選區(qū)域被特定。而且，即便所特定的候選區(qū)域為二維碼，根據拍攝環(huán)境(拍攝角度等)或拍攝圖像的圖像質量等，也有形狀未成為理想的形狀的情況。因此，如果進行嚴密的判定，那么也將符合二維碼區(qū)域的區(qū)域排除在外。因此，在本實施方式中，對判定時的縱橫比及角度等二維碼的理想的形狀信息設定誤差范圍。這里，對如下示例進行說明，S卩，基于考慮二維碼區(qū)域如圖2所示為矩形形狀的情況及處理負荷而對二維碼的理想的縱橫比與各邊間的角度設定誤差范圍的形狀信息，判定是否為有效區(qū)域。當有效區(qū)域判定處理開始時，如圖6所示，首先，移至步驟S300，判定所選擇的候選區(qū)域的縱橫比是否在由模板的形狀信息所規(guī)定的縱橫比的誤差范圍內。例如圖7(b)、(c)及(f)所示的候選區(qū)域那樣，將短邊的長度設為C、長邊的長度設為D的情況下，縱橫比成為“C: D = C/D”，與理想形的誤差dr成為“dr = A/B-C/D”。而且,將誤差范圍設為“_dx +dx”，在本實施方式中，如果dr在“_dx +dx”的范圍內，那么判定為在誤差范圍內，如果在“_dx +dx”的范圍外，那么判定為在誤差范圍外。然后，在步驟S300中，判定為候選區(qū)域的縱橫比在誤差范圍外的情況(No)下，移至步驟S302，在判定為候選區(qū)域的縱橫比在誤差范圍內的情況(Yes)下，移至步驟S304。在移至步驟S302的情況下，將判定為在誤差范圍外的候選區(qū)域判定為無效的候選區(qū)域(將判定結果設為返回值)，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。由此，可將例如圖7(b)及(C)所示縱橫比相對于理想的縱橫比A: B極端不同的形狀排除，從而可防止對這些區(qū)域進行之后的處理(圖3的步驟S124以后的處理)。另一方面，在判定為縱橫比在誤差范圍內而移至步驟S304的情況下，判定候選區(qū)域的各邊間所形成的角度是否在由模板的形狀信息所規(guī)定的角度的誤差范圍內。
例如圖7(d) (f)所示，將各邊間(四角)的角度設為β I β4的情況下，與理想形的角度的誤差di3 I di3 4成為將理想形的角度90°分別減去角度β I β4所得的角度“di3 I di34 = 90° -β 90° _ β 4”。而且，將誤差范圍設為“_dy +dy”，在本實施方式中，如果d β I d β 4均在“_dy +dy”的范圍內，那么判定為在誤差范圍內，如果即便有一個在“_dy +dy”的范圍外，那么也判定為在誤差范圍外。然后，在步驟S304中判定為候選區(qū)域的各邊間的角度在誤差范圍外的情況(No)下，移至步驟S306，在判定為候選區(qū)域的各邊間的角度在誤差范圍內的情況(Yes)下，移至步驟S308。在移至步驟S306的情況下，將判定為在誤差范圍外的候選區(qū)域判定為無效的候選區(qū)域(將判定結果設為返回值)，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。由此，可將例如圖7(d)及(e)所示角度β I β 4的至少一個相對于理想的角度而成為誤差范圍外的角度的形狀排除，從而可防止對這些區(qū)域進行之后的處理(圖3的步驟S124以后的處理)。另一方面，在判定為角度在誤差范圍內而移至步驟S308的情況下，將判定為在誤差范圍內的候選區(qū)域判定為有效的候選區(qū)域(將判定結果設為返回值)，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。例如圖7(f)所示的候選區(qū)域那樣角度β I β 4的誤差(1β I (1β 4均在誤差范圍內(該例中均為90° )，且僅縱橫比以縱橫比的誤差dr成為“-dx +dx”的范圍內的程度不同的情況下，不將該候選區(qū)域排除在外，而判定為有效的候選區(qū)域。同樣地，例如圖7 (g)所示的候選區(qū)域那樣縱橫比的誤差dr在“-dx +dx”的范圍內，且雖角度β I β 4均未成為90°而傾斜變形,但角度β I β 4的誤差(1β I (1β 4均成為“_dy +dy”的誤差范圍內的情況下，不將該候選區(qū)域排除在外，而判定為有效的候選區(qū)域。
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也就是說，在本實施方式中，僅將縱橫比及角度這兩者均處于誤差范圍內的候選區(qū)域判定為有效的候選區(qū)域。(3-4)顏色判定處理接下來，基于圖8對圖3的步驟S132的顏色判定處理的處理工序進行說明。這里，圖8是表示顏色判定處理的處理工序的一例的流程圖。當顏色判定處理開始時，如圖8所示，首先，移至步驟S400，特定圖3的步驟S130中檢測到的二維碼的區(qū)域中的分隔部Iio的區(qū)域(特定坐標)，并移至步驟S402。另外，檢測到的二維碼的區(qū)域例如在圖2的形狀姿勢下，將左上方的像素的坐標設為(0，0)而進行管理。而且，分隔部110的特定是從坐標(0，0)起，沿行方向及列方向掃描(光柵掃描)像素，判定各像素的值(顏色)是否包含在分隔部110的顏色(本實施方式中為特定單元中使用的黑色(k))的判定區(qū)域內。然后，當判定為像素的顏色包含在判定區(qū)域內時，將所述像素(坐標)判定為分隔部110。然后，將該坐標信息存儲在RAM62或存儲裝置70中。另外，關于圖2中例示的構成的二維碼100，因為在所述圖3的步驟S128中，已經從候選區(qū)域中識別到特征性圖案，所以也可以僅對將識別完成的區(qū)域(例如，包含頭部區(qū)域及特定單元的區(qū)域)切除后的剩余部分進行顏色判定處理。
在步驟S402中，基于分隔部110的坐標信息，將各單元所在的區(qū)域分割，并移至步驟 S404。具體而言，將黑色(k)的像素連續(xù)規(guī)定數量以上的區(qū)域或周圍(四邊)被分隔部110包圍的區(qū)域的坐標設為各單元的坐標，將該坐標信息存儲在RAM62或存儲裝置70中。在步驟S404中，使之后的處理中參照的變數初始化(O — ap、0 — x、0 — y)，并移至步驟S406。在步驟S406中，選擇經特定分隔部110的二維碼的區(qū)域中的坐標(x，y)的像素，并移至步驟S408。在步驟S408中，判定變數ap的值是否為預先規(guī)定的一定數以上，在判定為并非一定數以上的情況(No)下，移至步驟S410，在判定為是一定數以上的情況(Yes)下，移至步驟S422。在移至步驟S410的情況下，判定所選擇的像素的值(顏色)是否包含在以二維碼中使用的多種顏色各自為中心坐標而擴展的顏色空間上的判定區(qū)域中的任一個判定區(qū)域內(位于任一個判定區(qū)域內)。然后，在步驟S410中，判定為所選擇的像素包含在任一個判定區(qū)域內的情況(Yes)下，移至步驟S412，在判定為所選擇的像素不包含在任一個判定區(qū)域內的情況(No)下，移至步驟S414。在移至步驟S412的情況下,使變數ap遞增(ap+Ι — ap),并移至步驟S414。這里，通過使變數ap遞增，而計數判定為包含在判定區(qū)域內的像素的數量。將該判定結果(包含判定區(qū)域的信息及計數結果)與各單元建立對應關系并存儲在RAM62或存儲裝置70中。另外，這里，理想的是利用變數ap計數包含在相同顏色的判定區(qū)域中的像素的數量。然而，在各單元的區(qū)域中存在分別包含在不同顏色的判定區(qū)域中的像素的情況下，在所述步驟S412的處理中，不對這些加以區(qū)別而計數。也就是說，在同一單元的區(qū)域中，無論是判定為黃色還是判定為洋紅色，變數ap均遞增。因此，在設想存在分別包含在不同顏色的判定區(qū)域中的像素的情況下，也可以使用其他變數計數包含在各區(qū)域中的像素的數量，將所述步驟S412的處理替換為將該時間點數量最多的判定區(qū)域的像素數設定為變數ap的處理。然后，移至步驟S414，判定變數X的值是否為該行的最右端的X坐標即XE。另一方面，在所選擇的像素不包含在任一個判定區(qū)域內的情況下，也移至步驟S414，判定變數X的值是否為XE。然后,在判定為變數X的值并非xE的情況(No)下,移至步驟S416,在判定為變數X的值為XE的情況(Yes)下，移至步驟S422。在移至步驟S416的情況下,使變數X遞增(x+1 — X),并移至步驟S418。也就是說，在變數X的值并非XE的情況下，通過使變數X遞增，而將坐標變更為右方相鄰一個像素。在步驟S418中，判定該時間點的坐標(x，y)是否為與下一單元對應的分隔部部分的開始坐標。然后，在判定為是下一分隔部的開始坐標的情況(Yes)下，移至步驟S420，在判定為并非下一分隔部的開始坐標的情況(No)下，移至步驟S406。
在移至步驟S420的情況下，使變數ap初始化(O — ap)，并移至步驟S406。也就是說，在包含在顏色判定區(qū)域內的顏色的像素未成為一定數量以上的狀態(tài)下，X坐標到達與下一單元對應的分隔部的開始X坐標的情況下，使變數ap初始化。另一方面，在步驟S414中判定變數X的值為XE而移至步驟S422的情況下，判定變數I的值是否為列方向的最下端的I坐標即yE。然后,在判定為變數y的值并非yE的情況(No)下,移至步驟S424,在判定變數y的值為yE的情況(Yes)下，移至步驟S438。在移至步驟S424的情況下，使變數ap及變數x初始化(O — ap、0 — x)，使變數y遞增(y+Ι — y)，并移至步驟S406。也就是說，通過使變數X初始化，使變數y遞增，而將坐標變更為下方相鄰一行且最左端的像素。這時，因為坐標(X，y)成為與下一單元對應的區(qū)域的坐標，所以變數ap也初始化。另一方面，在步驟S408中，判定為變數ap的值并非一定數以上而移至步驟S426的情況下，判定變數X的值是否為XE。然后,在判定為變數X的值并非xE的情況(No)下,移至步驟S428,在判定變數x的值為xE的情況(Yes)下，移至步驟S432。在移至步驟S428的情況下，使變數x遞增(x+1 — x)，并移至步驟S430。在步驟S430中，判定該時間點的坐標(x，y)是否為與下一單元對應的分隔部的開始坐標。然后，在判定為是下一分隔部的開始坐標的情況(Yes)下，移至步驟S432，在判定為并非下一分隔部的開始坐標的情況(No)下，移至步驟S426。在移至步驟S432的情況下，使變數ap初始化(O — ap)，并移至步驟S406。也就是說，當變數ap為一定數以上時，通過重復進行所述步驟S426 S430的處理，而在與各單元C對應的區(qū)域中對該行中剩余的像素省略所述步驟S410的顏色判定處理。這里，作為所述步驟S408中的變數ap的比較對象的一定數是考慮顏色的判定精度而預先設定的值，成為小于各行中的各單元C的像素數的值。因此，根據已完成足以判定各行顏色的一定數量的顏色的判定這一情況，而省略對于剩余像素的顏色判定處理。具體而言，例如當將一定數設為10時，在某單元的區(qū)域中的任一行中判定為包含在以黃色為中心坐標的判定區(qū)域中的像素成為10像素(ap = 10)時，在步驟S408中，判定變數ap的值為一定數以上，從而對該單元C的同一行中剩余的像素省略所述步驟S410的顏色判定處理。另一方面，在步驟S426中，判定變數x的值為xE而移至步驟S434的情況下，判定該時間點的變數I的值是否為列方向的最下端的I坐標即yE。然后，在步驟S434中，判定為變數y的值并非yE的情況(No)下，移至步驟S436，在判定變數I的值為yE的情況(Yes)下，移至步驟S438。在移至步驟S436的情況下，使變數ap及變數x初始化(O — ap、0 — x)，使變數y遞增(y+Ι — y)，并移至步驟S406。另一方面，在對于二維碼的區(qū)域中的所有像素的顏色判定結束，而移至步驟S438的情況下，基于存儲在RAM62或存儲裝置70中的各單元C的區(qū)域的各行的像素的顏色的判定結果，判定各單元C的顏色，并移至步驟S440。具體而言，關于各單元C的區(qū)域，當包含在判定區(qū)域內的像素數為一定數以上的行成為規(guī)定數量以上時，將各單元C的顏色判定為所述判定區(qū)域的中心坐標的顏色。然后，使各單元C與所判定的顏色建立對應關系并登錄在RAM62或存儲裝置70的數據表中。這里，在對已登錄在數據表中的單元C判定顏色的情況下，作為與該單元C對應的顏色，更新為如此判定的最新的顏色。另外，在包含在判定區(qū)域內的像素數為一定數以上的行小于規(guī)定數量，且判定為不包含在二維碼中使用的多種顏色的判定區(qū)域中的任一區(qū)域內的情況下，使為判定區(qū)域外的顏色這一內容與該單元C建立對應關系。在步驟S440中，判定在步驟S438中已判定顏色的單元C中是否存在一定數以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C。這里，根據該時間點在單元C與顏色建立對應關系并予以登錄的數據表中存在一定數(例如整體的3成)以上的與為判定區(qū)域外的顏色這一內容建立了對應關系的單元C，而判定存在規(guī)定比例以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C。另外，這里是構成為利用在二維碼的單元C中所占的相對數(即，比例)而判定是否存在一定數以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C，但也可以構成為利用在二維碼的單元C中所占的絕對數進行判定，或者也可以構成為利用在未依照著色規(guī)則的單元C以特定圖案(例如，該單元C連續(xù)2個以上等)配置的情況下的該圖案數進行判定。在該步驟S440中，判定為存在一定數以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C的情況(Yes)下，移至步驟S442。在移至步驟S442的情況下，判定是否為可變更判定區(qū)域而再次進行顏色判定的狀態(tài)。這里，在步驟S410中的顏色判定中參照的判定區(qū)域已變更至預先規(guī)定的上限的情況下，判定為并非可再次進行顏色判定的狀態(tài)。所述“預先規(guī)定的上限”是規(guī)定為各判定區(qū)域能夠以不與其他判定區(qū)域干涉的方式進行變更的范圍，如下所述，如果在單純地擴大判定區(qū)域的情況下，那么將成為各判定區(qū)域擴展至將要與其他區(qū)域干涉的程度為止的狀態(tài)設為“變更至預先規(guī)定的上限為止”即可。另外，如果在使判定區(qū)域移動的情況下，那么將成為由判定區(qū)域規(guī)定的顏色移動至即將成為另一顏色成分之前的位置(邊界)為止的狀態(tài)設為“變更至預先規(guī)定的上限為止”即可。在該步驟S442中，判定為可再次進行顏色判定的情況(Yes)下，移至步驟S444，在判定為無法再次進行顏色判定的情況(No)下，移至步驟S446。在移至步驟S444的情況下，變更所述步驟S410中的顏色判定中所參照的判定區(qū)域，并移至步驟S404。這里，通過使各判定區(qū)域在顏色空間上擴大一定區(qū)域或使各判定區(qū)域在顏色空間上移動一定距離而變更各判定區(qū)域。另外，在后者的情況下，判定區(qū)域以向可消除二維碼的圖像區(qū)域中的顏色成分的偏差的顏色空間上的位置移動的方式構成即可。具體而言，參照二維碼的圖像區(qū)域中的顏色的分布，在所述分布中特定的顏色成分整體上較大的情況下，使各判定區(qū)域朝使該顏色成分變小的方向移動。如此，結束步驟S444之后，移至步驟S404，再次對在步驟S402中經分割的各單元C的區(qū)域進行顏色的判定處理。
之后，重復判定區(qū)域的變更及再次的顏色判定(步驟S404 S444)，直至判定為再次經判定顏色的各單元C中不存在一定數以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C為止(步驟S440的“No”的分支)。另一方面，在步驟S442中，判定為無法再次進行顏色判定而移至步驟S446的情況下，進行錯誤處理，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。在該錯誤處理中，認為無法對任一單元C的顏色進行判定，消去登錄在數據表中的所有對應關系，如此將空的數據表作為返回值而返回至原本的處理。在此情況下，在圖3的利用二維碼的物品檢測處理中，不在步驟S134、S136中進行任何處理，而進行S138以后的處理。而且，從所述步驟S438至步驟S444的處理中，在所述步驟S440中，判定為不存在一定數以上的未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C的情況(No)下，移至步驟S448。在移至步驟S448的情況下，判定是否存在未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C。在該步驟S448中，判定為存在所述單元C的情況(Yes)下，移至步驟S450，在判定為不存在所述單元C的情況(No)下，結束一連串處理，返回至原本的處理。在移至步驟S450的情況下，從二維碼中特定所述單元C，并移至步驟S452。這里，在該時間點登錄在數據表中的單元C中未依照著色規(guī)則附加顏色的單元C被特定，該單元C從二維碼中被特定。在步驟S452中，對于所述步驟S448中所特定的各單元C，依照著色規(guī)則推定本來應該附加的顏色，并移至步驟S454。這里，對于所述步驟S448中所特定的單元C，選出根據與對所述單元C相鄰的單元C附加的顏色的關系而考慮的顏色作為依照著色規(guī)則本來應該附加的顏色的候選，從所述候選中將似乎最準確的顏色推定為應該對所述單元C附加的顏色。在步驟S454中，針對所述步驟S448中所特定的各單元C，判定該單元C的顏色為所述步驟S452中推定的顏色，從而結束一連串處理，返回至原本的處理。這里，僅對所述步驟S448中所特定的各單元C更新數據表中的顏色。在所述情況及步驟S448中未特定所述單元C的情況下，在該時間點將登錄有單元C與顏色的對應關系的數據表作為返回值而返回至圖3的利用二維碼的物品檢測處理。在此情況下，在利用二維碼的物品檢測處理中，根據數據表辨識對各單元C附加的顏色之后，利用步驟S134進行信息的識別。另外，當進行所述圖1的步驟S128中的判定是否包含特征性圖案的處理時，可應用所述步驟S400 S454所示的演算法或所述步驟S400 S438所示的演算法。而且，如果為僅具有數據區(qū)域的二維碼的構成，那么也可以構成為在進行步驟S128的處理之前，先進行所述步驟S400 S438的顏色判定處理或所述步驟S400 S454的顏色判定處理，根據該判定結果，進行判定是否包含特征性圖案的處理。例如，設為在所述圖1的步驟S126的處理之后接著進行顏色判定處理(S132)的構成，在步驟S128中，根據先進行的顏色判定處理的結果，進行是否包含特征性圖案的判定。在此情況下，可以不需要之后的顏色判定處理。(3-5)物品檢測處理接下來，基于圖9 圖12 —面示出具體例一面對圖3的步驟S146即物品檢測處理的處理工序進行說明。這里，圖9是表示物品檢測處理的處理工序的一例的流程圖。而且，圖10是表示登錄在數據庫中的識別信息及物品信息的一例的圖。而且，圖11(a)是表示物品檢測模式的檢測對象圖像例的圖，圖11(b)是表示檢測結果的顯示例的圖。而且，圖12(a)是表示期限管理模式的檢測對象圖像例的圖，圖12(b)是表示檢測結果的顯示例的圖，圖12(c)是表示相機76的配設位置的一例的圖。當物品檢測處理開始時，如圖9所示，首先，移至步驟S500，判定所設定的檢測模式是否為物品檢測模式。然后,在判定所設定的檢測模式為物品檢測模式的情況(Yes)下,獲取指定為檢測對象的物品(以下，稱為指定物品)的信息，并移至步驟S502，在判定為并非物品檢測模式的情況(No)下，移至步驟S520。在移至步驟S502的情況下，根據存儲在存儲裝置70中的物品信息，判定與存儲在RAM62或存儲裝置70中的各二維碼的識別信息對應的物品信息所對應的物品中是否存在指定物品。這里，作為物品信息，例如圖10所示，與所述圖3的步驟S134中識別到的識別信息建立對應關系地登錄有品名代碼、品種、個數、保管開始時期、出貨期限、消費期限。在本實施方式中，對由硬紙板等包裝材料包裝的物品，在各包裝材料上附加I個二維碼，品名代碼是賦予給由各包裝材料包裝的I個以上的物品。因此，個數信息成為由I個包裝材料包裝的物品的個數的信息。而且，關于保管開始時期，如果是例如利用倉庫管理的物品，那么登錄有入庫日的信息。另外，如果是陳列在店內的商品柜上的食品等物品，那么登錄有陳列日的信息或物品的制造日的信息。而且，在食品或藥品等根據經過天數而狀態(tài)劣化那樣的物品的情況下，登錄有消費期限(品嘗期限)的信息。另外，關于倉庫中保管的物品，存在出貨(保管)期限的情況下，登錄有出貨(保管)期限的信息。因此，指定物品的有無的判定是通過判定與所指定的品名代碼對應的識別信息是否在所述圖3的步驟S134中識別到的識別信息中而進行。然后，在步驟S502中，判定存在指定物品的情況(Yes)下，移至步驟S504，在判定不存在指定物品的情況(No)下，移至步驟S518。在判定存在指定物品而移至步驟S504的情況下，從存儲裝置70的物品信息中獲取指定物品的信息，并移至步驟S506。在步驟S506中，從RAM62或存儲裝置70中獲取原圖像的圖像數據及與指定物品的識別信息對應的二維碼在原圖像中的坐標信息，并移至步驟S508。這里，作為原圖像的數據，獲取表示如下圖像的圖像數據如圖11(a)所示，堆積著由硬紙板箱包裝的狀態(tài)的多個物品200，且在硬紙板箱的正面?zhèn)鹊拿嫔细郊佑卸S碼100。在圖11(a)的圖像例中，利用隔板而每8箱將物品隔開，成為總共堆積著8箱X12 =96箱物品的狀態(tài)。這些中成為指定物品的檢測的對象的區(qū)域為二維碼顯示在正面?zhèn)?包含在圖像內)的48箱。在步驟S508中，對步驟S506中獲取的原圖像的數據進行用以強調顯示指定物品的二維碼的圖像區(qū)域的加工處理，并移至步驟S510。
這里，所述“用以強調顯示的加工處理”成為例如利用紅色等顯眼的顏色的線包圍原圖像中的二維碼的圖像區(qū)域的周圍，或利用顯眼的顏色涂滿二維碼的圖像區(qū)域，或強調二維碼的圖像區(qū)域的輪廓部(使輪廓線變粗、將輪廓線變更為紅色等顯眼的顏色、或這兩種等)的處理。除此以外，也可以如閃爍顯示或動畫顯示那樣實施加工處理。也就是說，“用以強調顯示的加工處理”成為以原圖像中的與檢測對象的指定物品對應的二維碼的圖像視覺上顯眼的方式進行加標記等強調顯示加工的處理。在步驟S510中，判定是否存在多個與指定物品對應的二維碼，在判定存在多個的情況(Yes)下，移至步驟S512，在判定不存在多個的情況(No)下，移至步驟S514。在移至步驟S512的情況下，根據保管開始時期的信息，對原圖像進行在與指定物品對應的各二維碼的附近按照保管開始的順序追加編號圖像的加工，并移至步驟S514。在步驟S514中，對原圖像進行追加指定物品的保管開始時期、出貨期限、消費期限等圖像信息的加工處理，并移至步驟S516。以這些與物品相關的信息顯示在圖像中的未顯示物品200的部分等的方式進行加工處理。另外，在無法確保顯示區(qū)域的情況下，也可以進行生成這些信息的顯示區(qū)域的加
工處理。而且，在存在多個與指定物品對應的二維碼的情況下，與各編號建立對應關系地顯不物品相關的 目息。另外，步驟S514的與物品200相關的信息的顯示處理也可以不進行或能夠設定為不進行，在不進行的情況下，從步驟S512的處理移至步驟S516的處理。在此情況下，在步 驟S516中，進行將經步驟S508、S512及S514加工的圖像顯示在顯示裝置72的處理，從而結束所述一連串物品檢測處理，返回至原本的處理。這里，圖11 (b)的圖像例是從圖11 (a)的原圖像中檢測到3個指定物品的情況的示例，且實施了利用四邊形框包圍與各物品對應的二維碼的加標記處理。由此，使用者可以視覺上瞬間掌握指定物品為原圖像中的哪一物品200。此外，如圖11(b)所示，在指定物品的各二維碼的附近(右下方)按照入庫日由先往后的順序附加(顯示)編號(I) (3)。由此，使用者可根據編號圖像而視覺上瞬間掌握物品入庫的順序，可簡易地按照入庫日由先往后的順序進行出貨作業(yè)。尤其，在物品存在消費期限的情況下，可從先到達消費期限的物品起依次進行出貨。而且，如圖11(b)所示，在畫面右上方顯示有與入庫順序對應的編號及品名代碼、入庫日、出貨期限及消費期限的文字圖像。由此，使用者可容易地進行檢測到的物品是否與指定物品一致的判斷，且可容易地獲知正確的入庫日、出貨期限及消費期限。在圖11(b)的示例中，物品為藥品，可確認各物品的出貨期限及消費期限。另一方面，在步驟S502中判定不存在指定物品而移至步驟S518的情況下，從RAM62或存儲裝置70中獲取原圖像的圖像數據，根據獲取的圖像數據，將原圖像顯示在顯示裝置72。然后，結束一連串處理，返回至原本的處理。也就是說，在拍攝的圖像中不包含指定物品的情況下，顯示未實施強調顯示加工或追加顯示加工等的原圖像。由此，使用者可以視覺上瞬間掌握無指定物品這一內容。另夕卜，也可以將表示無指定物品這一含義的消息等圖像顯示在原圖像中。另外，在步驟S500中，所設定的檢測模式并非物品檢測模式而移至步驟S520的情況下，判定所設定的檢測模式是否為期限管理模式。然后，在判定所設定的檢測模式為期限管理模式的情況(Yes)下，移至步驟S522，在判定為并非期限管理模式的情況(No)下，移至步驟S532。在移至步驟S522的情況下，從存儲在存儲裝置70中的數據庫中，獲取與在圖3的步驟S134中經識別而獲得的識別信息對應的出貨期限及消費期限的信息，并移至步驟S524。在步驟S524中，將從計算機系統所包含的未圖示的RTC (Real Time Clock，實時時鐘)中獲取的當前(該時間點)的年月日時刻的信息與獲取的出貨期限及消費期限進行比較，判定是否存在過期的物品。然后，在步驟S524中，判定存在過期的物品(以下，稱為過期物品)的情況(Yes)下，移至步驟S526，在判定不存在過期物品的情況(No)下，移至步驟S530。這里，在步驟S524中，例如也可以檢測直至期限為止的天數成為規(guī)定天數以下的物品而非過期的物品。也就是說，在步驟S524中，也可以將從獲取的出貨期限及消費期限中減去規(guī)定期間而得的期限與該時間點的年月日時刻的信息進行比較而判定。在移至步驟S526的情況下，從RAM62或存儲裝置70中獲取原圖像的圖像數據及與過期物品對應的二維碼的區(qū)域的坐標信息，并移至步驟S528。這里，作為原圖像的數據，獲取例如表示圖12(a)所示的在商品陳列柜上載置多個物品300，且在各物品300的正面?zhèn)雀接卸S碼100的被攝體的拍攝圖像的圖像數據。另夕卜，在圖12的示例中，如圖12(b)所示，二維碼讀取器I由可攜式的信息終端構成，在該信息終端的背面?zhèn)壬喜?，如圖12(c)所示，配設有相機76的鏡頭部分。由此，使用者可一面觀看圖12(b)所示的顯示畫面，一面利用背面畫的相機76拍攝商品陳列柜。而且，原圖像的數據如圖12(b)所示為拍攝范圍PR的拍攝圖像的數據。也就是說，這里例示使用者可攜帶二維碼讀取器1，一面拍攝商品陳列柜的商品一面確認過期物品的檢測結果的實施方式。在步驟S528中，對在步驟S526中獲取的原圖像的數據，進行用以強調顯示過期物品的二維碼的圖像區(qū)域的加工處理，并移至步驟S516。這里的加工處理成為與所述步驟S508的處理相同的處理。在此情況下，在步驟S516中，進行將步驟S528中加工的圖像顯示在顯示裝置72的處理，從而結束所述一連串物品檢測處理，返回至原本的處理。圖12(b)的圖像例是檢測到3個過期物品的示例，且實施了利用圓形框包圍與各過期物品對應的二維碼的加標記處理。由此，使用者可以視覺上瞬間掌握過期物品為原圖像中的哪一物品300。另一方面，在步驟S524中，判定不存在過期物品而移至步驟S530的情況下，從RAM62或存儲裝置70中獲取原圖像的圖像數據，根據獲取的圖像數據，將原圖像顯示在顯示裝置72。然后，結束一連串處理，返回至原本的處理。也就是說，在拍攝的圖像中不包含過期物品的情況下，顯示未實施強調顯示加工或追加加工等的原圖像。由此，使用者可以視覺上瞬間掌握無過期物品這一內容。另外，也可以將表示無過期物品這一含義的消息等圖像顯示在原圖像中。另外，在步驟S520中，判定為并非期限管理模式而移至步驟S532的情況下，進行將促使模式設定的消息顯示在顯示裝置72的處理，從而結束所述一連串處理，返回至原本的處理。該處理在以物品檢測模式及期限管理模式的任一模式必定設定的方式構成的情況下成為不需要的處理。(3-6)檢測模式設定處理接下來，基于圖13對在執(zhí)行圖3的利用二維碼的物品檢測處理之前等進行的指定檢測對象的物品的檢測模式設定處理的處理工序進行說明。這里，圖13是表示檢測模式設定處理的處理工序的一例的流程圖。檢測模式設定處理是與所述圖3的利用二維碼的物品檢測處理相獨立地進行的處理，根據使用者經由輸入裝置74的指示輸入而啟動，如圖13所示，首先，移至步驟S600。在步驟S600中，根據指示輸入，移至設定檢測模式的設定模式，并移至步驟S602。這里，以可利用輸入裝置74簡易地選擇檢測模式的方式將選擇物品檢測模式的按鈕的圖形及選擇期限管理模式的按鈕的圖形顯示在顯示裝置72的顯示畫面上。然后，例如針對顯示在畫面中的按鈕，如果輸入裝置74為觸控面板那么通過用手指觸控而選擇且按下，如果輸入裝置為鼠標那么通過利用鼠標光標進行選擇點擊而按下，由此可選擇任一模式。也就是說,通過⑶I (Graphical User Interface,圖形用戶界面)，可簡易地進行檢測模式的選擇及設定。在步驟S602中，判定是否已選擇物品檢測模式,在判定為已選擇的情況(Yes)下，移至步驟S604，在判定為未選擇的情況(No)下，移至步驟S612。在移至步驟S604的情況下，設定物品檢測模式作為檢測模式，并移至步驟S606。在步驟S606中，將促使指定物品的輸入的畫面顯示在顯示裝置72的顯示畫面上，并移至步驟S608。例如，設為顯不可指定為指定物品的物品的列表，能夠從中進彳丁選擇。另外，也可以設為能夠利用品名、品名代碼、序列號等檢索可指定的物品。在步驟S608中，判定是否已輸入指定物品的信息,在判定為已輸入的情況(Yes)下，移至步驟S610，在判定為未輸入的情況(No)下，繼續(xù)執(zhí)行判定處理直至輸入為止。另外，在未找到指定的物品的情況下等，結束設定模式時，退出判定處理，結束一連串處理。在步驟S610中，設定在步驟S608中所輸入的檢測對象的指定物品，結束處理。由此，物品檢測模式被設定作為檢測模式，且指定物品被設定。具體而言，將這些信息存儲在RAM62的規(guī)定地址中。另一方面，在步驟S602中，未選擇物品檢測模式而移至步驟S612的情況下，判定是否已選擇期限管理模式。然后，在判定為已選擇期限管理模式的情況(Yes)下，移至步驟S614，在判定為未選擇期限管理模式的情況(No)下，移至步驟S602，繼續(xù)執(zhí)行判定處理。在移至步驟S614的情況下，設定期限管理模式作為檢測模式，結束一連串處理。由此，期限管理模式被設定作為檢測模式。與物品檢測模式同樣地，將該信息存儲在RAM62的規(guī)定地址中。(4)作用、效果如果為所述實施方式的二維碼讀取器1，那么可由所獲取的圖像(原圖像)，經過灰度圖像的生成(圖5(b)的S202、S210)、二值化圖像的生成(圖5(b)的S204、S212)、二值化圖像中的物體的輪廓部的線性化(圖5(b)的S206)而生成邊緣圖像(圖3的S108)。而且，基于生成的邊緣圖像，經過該邊緣圖像中的候選區(qū)域的抽取(圖3的S110)、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定(圖3的S120、S122)、與判定為有效的候選區(qū)域對應的原圖像中的對應區(qū)域各自中是否包含特征性圖案的判定(圖3的S128)，可從原圖像中檢測二維碼的區(qū)域(圖3的S130)。如上所述，因為可從二值化圖像中的物體的輪廓部線性化而成的邊緣圖像中抽取候選區(qū)域，所以與未進行線性化的情況相比，可高速地抽取候選區(qū)域。而且，通過在原圖像的區(qū)域中將與判定為有效的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域中的包含特征性圖案的對應區(qū)域作為原圖像中的二維碼的區(qū)域而進行檢測，可特定包含在原圖像中的多個二維碼的每一個。而且，在所述實施方式中，針對基于原圖像而生成的多種邊緣圖像的每一個，重復實施候選區(qū)域的抽取、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定、與判定為有效的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定、及二維碼的區(qū)域的檢測(圖3的S108 S144)。由此，即便無法基于特定的邊緣圖像檢測到二維碼的區(qū)域，也可以期待基于另一邊緣圖像進行檢測，結果可提高原圖像中的二維碼的檢測精度。而且，也設想到如下情況在該重復的過程中，對特定的邊緣圖像新抽取且判定為有效的候選區(qū)域與對之前參照的邊緣圖像抽取且判定為有效的抽取完成的候選區(qū)域在原圖像的區(qū)域中一致。然而，在所述構成中，不對這種抽取完成的候選區(qū)域實施該候選區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定及二維碼的區(qū)域的檢測(圖3的S124的“Yes”的分支)。因此，對基于多個邊緣圖像的每一個而檢測到的各二維碼的區(qū)域，識別由該二維碼所編碼的信息時，可消除重復識別本來理應相同的二維碼等無用的處理負擔。而且，在該重復的過程中，通過判定各候選區(qū)域的縱橫比及四角的角度等形狀信息相對于理想的區(qū)域形狀是否在預先設定的誤差范圍內(圖6的S300 S308)，而可判定抽取的候選區(qū)域是否為有效的候選區(qū)域(圖3的S122)。由此，可將相對于理想的形狀而具有誤差范圍外的形狀的候選區(qū)域從之后的處理對象中排除，從而可防止對與二維碼的區(qū)域明顯不同的區(qū)域等進行無用的處理。而且，在所述實施方式中，由原圖像生成邊緣圖像，從該邊緣圖像中抽取成為二維碼的區(qū)域的候選的候選區(qū)域(圖3的S110)，判定該抽取的候選區(qū)域是否有效之后(圖3的S120、S122)，從原圖像中的與判定為有效的候選區(qū)域對應的區(qū)域中檢測二維碼的區(qū)域而進行信息的識別(圖3的S116 S134)。因此，與不抽取候選區(qū)域而想要檢測二維碼的區(qū)域的情況相比，可從抽取的候選區(qū)域這一限定的范圍中進行二維碼的區(qū)域的檢測。由此，可抑制直至從二維碼的區(qū)域中進行信息的識別為止所需的處理負荷及處理時間。而且，在所述實施方式中，可對基于多個邊緣圖像的每一個而檢測到的各二維碼的區(qū)域識別由該二維碼所編碼的信息(圖3的S134)。而且，在所述實施方式中，根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域與另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域的重復程度，能夠以所述重復程度為一定以上這一情況判定兩候選區(qū)域一致。而且，在所述實施方式中，可根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域及另一邊緣圖像中的抽取完成的候選區(qū)域中的一候選區(qū)域包含在另一候選區(qū)域內這一情況，而判定兩候選區(qū)域一致。而且，在所述實施方式中，也可以根據從特定的邊緣圖像中抽取且判定為有效的候選區(qū)域中的I個以上的頂點位于從抽取完成的候選區(qū)域中的任一個頂點起算的一定范圍內這一情況，而判定兩候選區(qū)域一致。而且，在所述實施方式中，因為可依照由模板規(guī)定的規(guī)則抽取候選區(qū)域，所以可以通過變更該模板與規(guī)則，設為可作為依照任意規(guī)則而形成的二維碼的區(qū)域進行檢測。而且，在所述實施方式中，根據對二維碼的各單元C附加的顏色，可識別由二維碼所示的信息(圖3的S132 S134)。而且，在所述實施方式中，即便根據圖像的生成(具體而言，拍攝)狀態(tài)，而二維碼中的各單元C中一部分單元C所對應的區(qū)域欠缺，也可以依照著色規(guī)則推定本來應該對所述單元附加的顏色(圖8的S452)，根據該顏色而識別信息，因此，可防止信息的識別本身無法進行。而且，在所述實施方式中，關于對二維碼中的各單元C附加的顏色，可根據包含在顏色空間中的哪一判定區(qū)域(成分區(qū)域)中來進行判定(圖8的S410)。而且，在該構成中，進行各像素的顏色判定時，通過光柵掃描依次掃描二維碼的區(qū)域而進行顏色判定處理(圖8的S410)，針對位于各單元C的區(qū)域中的各行的像素，判定一定數以上包含在判定區(qū)域內的情況(圖8的S408的“Yes”的分支)下，可對該單元C的區(qū)域中的該行中剩余的像素省略顏色判定處理。由此，與對各單元C的區(qū)域中的各行的所有像素進行顏色判定處理的情況相比，可高速地進行各像素的顏色判定處理。而且，在該構成中是構成為即便判定各單元C的顏色時，對多數單元C附加的顏色不包含在任一判定區(qū)域內，而信息的識別本身將會變得無法進行這樣的情況下，也可以防止所述情況。具體而言，在判定為不包含在與多種顏色各自對應的判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元存在一定數以上的情況(圖8的S440 “Yes”的分支)下，將判定區(qū)域擴大一定區(qū)域或使其移動之后，再次判定對各單元附加的顏色(圖8的S444 S438)。如果為該構成，那么即便在圖像的生成條件較差而無法確切地判定顏色的情況下，通過擴大判定區(qū)域而提高判定的感度以再次判定顏色，或使判定區(qū)域移動至與顏色的分布相應的恰當的位置以再次判定顏色，可提高顏色的判定概率。而且，在所述實施方式中，在設定為物品檢測模式的情況下，可基于根據各單元C的顏色的判定結果而識別到的信息，判定與該信息對應的物品中是否存在指定物品(圖9的 S502)。此外，在存在指定物品的情況下，能夠以強調顯示原圖像中的與指定物品對應的二維碼的區(qū)域的方式加工原圖像(圖9的S508)，并顯示經加工的圖像(圖9的S516)。由此，可顯示原圖像中的與指定物品對應的二維碼的區(qū)域被強調顯示的圖像，因此，使用者通過觀察所顯示的圖像，可簡易且瞬間掌握原圖像中的指定物品的位置。而且，在該構成中是構成為當存在多個指定物品時，可進行如下加工根據各指定物品的管理開始時期信息，按照管理開始時期由先往后的順序將表示順序的編號的圖像以顯示在與指定物品對應的二維碼的區(qū)域上或其附近的方式對原圖像追加(圖9的S512)。
由此，使用者通過觀察所顯示的圖像，可以視覺上簡易且瞬間掌握各指定物品的管理開始時期的順序。例如，可容易地進行將倉庫內的物品按照其管理開始時期由先往后的順序出貨等作業(yè)。而且，在該構成中是構成為可對原圖像進行強調顯示加工及追加與指定物品相關的顯示信息的加工(圖9的S514)。由此，使用者通過觀察所顯示的圖像，可確認品名、品名代碼、管理開始期限、出貨期限等與指定物品相關的信息。而且，在該構成中，在設定為期限管理模式的情況下，可將出貨期限、消費期限等期限過期的物品或直至期限為止的期間為規(guī)定期間以下的物品設為指定物品。然后，可從與根據各單元C的顏色的判定結果而識別到的信息對應的物品中，判定是否存在過期的物品或直至期限為止的期間為規(guī)定期間以下的物品(圖9的S524)。此外，在存在指定物品的情況下，能夠以強調顯示原圖像中的與指定物品對應的二維碼的區(qū)域的方式加工原圖像(圖9的S528)，并顯示經加工的圖像(圖9的S516)。由此，可顯示原圖像中的與指定物品對應的二維碼的區(qū)域被強調顯示的圖像，因此使用者通過觀察所顯示的圖像，可簡易且瞬間掌握原圖像中的指定物品的位置。(5)變形例以上，對本發(fā)明的實施方式進行了說明，很明顯本發(fā)明并不受所述實施方式任何限定，只要屬于本發(fā)明的技術范圍，則可采取多種方式。例如，在所述實施方式中，例示了二維碼讀取器I由單體裝置構成的情況，但該二維碼讀取器I也可以作為多個裝置協調地進行動作的系統而構成。而且，在所述實施方式中，作為二維碼的區(qū)域，并不限于所述那樣的二維碼，也可以設為表示特定的圖像(例如標識等)的區(qū)域。而且，在所述實施方式中是選出依照著色規(guī)則而應該附加的顏色的候選，從中將似乎最準確的單一的顏色推定為依照著色規(guī)則本來應該附加的顏色，但也可以在如此選出顏色的候選的階段中，由使用者選擇這些候選中的任一個。另外，也可以對作為候選而選出的各顏色也進行信息的識別，由使用者從如此識別到的信息中選擇任一個。在此情況下，在圖8的S452中不進行任何處理，在S454中將候選的各顏色判定為對所述單元C附加的顏色。而且，可考慮如下等構成在圖3的S134中，如果作為對單元C附加的顏色而判定出的顏色存在多種，那么針對各色或基于各色的組合識別信息，由使用者從如此識別到的信息中選擇任一個。而且，在所述實施方式中，說明了在物品檢測處理中檢索所指定的物品的示例及關于期限檢索滿足條件的物品的示例，但并不限于這些示例，也可以構成為檢索滿足其他條件的物品。而且，在所述實施方式中，設為按照管理開始期限由先往后的順序將編號圖像顯示在二維碼的區(qū)域上或其附近的構成，但并不限于該構成，也可以設為顯示消費期限從早至輸的順序等基于其他條件的順序的編號圖像的構成。而且，在所述實施方式中，將利用二維碼的物品檢測處理作為以使用者經由輸入裝置74的操作輸入(指示信息)為觸發(fā)點而進行的一連串處理進行了說明，但并不限于該構成。
例如，也可以設為如下構成等其他構成如果為設定了檢測對象的物品(設定了檢測模式)的狀態(tài)，那么即便無觸發(fā)點，也重復執(zhí)行利用二維碼的物品檢測處理，始終對拍攝圖像執(zhí)行檢測處理，顯示檢測結果的圖像。而且，在所述實施方式中，二維碼讀取器I設為通過由CPU60執(zhí)行專用的程序，而實現利用二維碼的物品檢測處理所需的各功能的構成，但并不限于該構成。例如，也可以設為將處理的一部分更換成半導體集成電路等硬件，利用硬件與軟件雙方實現各功能的構成，或者也可以設為在可能的情況下將處理的全部或大致全部更換成硬件，利用硬件主體實現各功能的構成。(6)與本發(fā)明的對應關系在以上說明的實施方式中，圖3的S102為本發(fā)明中的圖像獲取部，圖3的S108 (圖5的S200 S212)為本發(fā)明中的成分轉換部，圖3的SllO為本發(fā)明中的區(qū)域抽取部，圖3的S120為本發(fā)明中的候選區(qū)域判定部，圖3的S128為本發(fā)明中的圖案判定部。而且，圖3的S130為本發(fā)明中的區(qū)域檢測部，圖3的S108 S144(尤其是S108、S142、S144)為本發(fā)明中的重復實施部，圖3的S124為本發(fā)明中的一致判定部，圖3的S134為本發(fā)明中的信息識別部。而且，圖8中的S452為本發(fā)明中的顏色推定部，圖8中的S410、S438及S454為本發(fā)明中的顏色判定部。
權利要求
1.一種二維碼讀取器，其特征在于包含: 圖像獲取部，獲取拍攝包含多個二維碼區(qū)域的區(qū)域而成的圖像； 成分轉換部，將利用該圖像獲取部而獲取的圖像轉換成表示該圖像中所包含的邊緣成分的分布的邊緣圖像； 區(qū)域抽取部，從利用該成分轉換部而轉換的邊緣圖像中，抽取依照預先規(guī)定的區(qū)域規(guī)則而形成的區(qū)域作為包含所述二維碼區(qū)域的候選區(qū)域； 候選區(qū)域判定部，根據與所述二維碼的形狀相關的形狀信息，判定由所述區(qū)域抽取部抽取的候選區(qū)域是否為有效的候選區(qū)域； 圖案判定部，針對利用所述圖像獲取部而獲取的圖像中的與由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域對應的各對應區(qū)域，判定形成該對應區(qū)域的要素中是否包含規(guī)定所述二維碼區(qū)域的特征性圖案； 區(qū)域檢測部，將由該圖案 判定部判定為包含特征性圖案的對應區(qū)域作為所述二維碼的區(qū)域而進行檢測； 信息識別部，針對利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼的區(qū)域，識別由該二維碼的區(qū)域所示的信息； 重復實施部，基于多種轉換條件的每一種依次實施由所述成分轉換部進行的圖像向邊緣圖像的轉換，并且對基于各轉換條件所轉換的各邊緣圖像，進行重復實施由所述區(qū)域抽取部進行的候選區(qū)域的抽取、由所述候選區(qū)域判定部進行的有效的候選區(qū)域的判定、由所述圖案判定部進行的特征性圖案的判定及由所述區(qū)域檢測部進行的二維碼區(qū)域的檢測的重復實施處理；及 一致判定部，關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域，是否與針對另一邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域(以下稱為“抽取完成的候選區(qū)域”)一致，基于兩候選區(qū)域進行判定；且 所述重復實施部僅針對由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的候選區(qū)域中由所述一致判定部判定為與所述抽取完成的候選區(qū)域不一致的候選區(qū)域，實施由所述圖案判定部進行的是否具有特征性圖案的判定及由所述區(qū)域檢測部進行的二維碼區(qū)域的檢測。
2.根據權利要求1所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述形狀信息是對所述二維碼的理想的形狀信息設定誤差范圍的信息， 所述候選區(qū)域判定部是當利用所述區(qū)域抽取部而抽取的候選區(qū)域的形狀信息包含在所述誤差范圍內時，將所述抽取的候選區(qū)域判定為有效的區(qū)域，當所述抽取的形狀信息在所述誤差范圍外時，將所述抽取的候選區(qū)域判定為無效的區(qū)域。
3.根據權利要求1或2所述的二維碼讀取器，其特征在于:在所述二維碼的外形形狀為多邊形的情況下，所述形狀信息包含各邊的長度比的信息及各兩邊間的角度的信息。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述多種轉換條件包含如下等轉換條件:將利用所述圖像獲取部而獲取的圖像轉換成灰度圖像，根據轉換條件的種類以不同的閾值使該灰度圖像二值化而生成二值化圖像，并使該二值化圖像中的邊緣部分線性化。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述多種轉換條件包含如下等轉換條件:從利用所述圖像獲取部而獲取的圖像中根據轉換條件的種類抽取不同的顏色成分，將該抽取的顏色成分所成的顏色成分圖像轉換成灰度圖像，以規(guī)定的閾值使該灰度圖像二值化而生成二值化圖像，并使該二值化圖像中的邊緣部分線性化。
6.根據權利要求1至5中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:當利用所述區(qū)域檢測部檢測到預先設定的數量的二維碼區(qū)域時，所述重復實施部結束所述重復實施處理。
7.根據權利要求1至6中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述二維碼是排列多個單元，通過以所述多個單元中包含顏色不同的多種單元的方式對各單元附加顏色而將與該顏色或顏色的組合對應的I個以上的信息的每一個編碼所得的二維碼， 所述信息識別部是根據對所述二維碼的區(qū)域中的各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別信息。
8.根據權利要求7所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述二維碼中，對所述多個單元分別附加的顏色是依照根據應該由該單元編碼的信息及對與該單元鄰接的單元附加的顏色的著色規(guī)則而在多種顏色中決定， 所述二維碼讀取器更包 含顏色推定部，關于利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼區(qū)域，針對該二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域中附有除依照所述著色規(guī)則應該對該單元的區(qū)域附加的顏色及所述二維碼中應使用的顏色以外的顏色的單元的區(qū)域，依照所述著色規(guī)則推定對該單元的區(qū)域本來應該附加的顏色， 所述信息識別部認為對所述二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域中經所述顏色推定部推定顏色的單元的區(qū)域附有該推定的顏色，而根據對各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別息。
9.根據權利要求7或8所述的二維碼讀取器，其特征在于:包含顏色判定部，針對利用所述區(qū)域檢測部而檢測到的各二維碼區(qū)域，關于對該二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域附加的顏色，根據包含在以該二維碼中使用的多種顏色各自為中心擴展的顏色空間上的判定區(qū)域的哪一區(qū)域內而進行判定， 所述信息識別部認為對所述二維碼區(qū)域中的各單元的區(qū)域附有所述顏色判定部對該單元的區(qū)域判定的顏色，而根據對各單元的區(qū)域附加的顏色或顏色的組合而識別信息。
10.根據權利要求9所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述顏色判定部針對判定為不包含在與多種顏色各自對應的所述判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元的區(qū)域存在一定數以上的二維碼的區(qū)域，將所述判定區(qū)域擴大一定區(qū)域之后，再次判定對各單元的區(qū)域附加的顏色。
11.根據權利要求9所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述顏色判定部針對判定為不包含在與多種顏色各自對應的所述判定區(qū)域的任一區(qū)域內的單元的區(qū)域存在一定數以上的二維碼的區(qū)域，根據該二維碼區(qū)域中的顏色的分布而使所述判定區(qū)域在顏色空間上移動之后，再次判定對各單元的區(qū)域附加的顏色。
12.根據權利要求1至11中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述一致判定部關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致，根據兩候選區(qū)域的重復程度而進行判定。
13.根據權利要求1至12中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述一致判定部關于針對特定的所述邊緣圖像由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致，根據兩候選區(qū)域中的一候選區(qū)域是否包含在另一候選區(qū)域內而進行判定。
14.根據權利要求1至13中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:在所述二維碼的區(qū)域為多邊形的情況下， 所述一致判定部針對特定的所述邊緣圖像中由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域，根據作為該候選區(qū)域而形成的多邊形中的I個以上的頂點是否位于從作為所述抽取完成的候選區(qū)域而形成的多邊形中的任一個頂點起算的一定范圍內，而判定由所述區(qū)域抽取部抽取且由所述候選區(qū)域判定部判定為有效的各候選區(qū)域是否與另一邊緣圖像中的所述抽取完成的候選區(qū)域一致。
15.根據權利要求1至14中任一項所述的二維碼讀取器，其特征在于:所述區(qū)域抽取部基于規(guī)定所述區(qū)域規(guī)則的模板，從利用所述成分轉換部而轉換的邊緣圖像中，抽取依照由所述模板規(guī)定的規(guī)則而形成的區(qū)域作為候選區(qū)域， 所述候選區(qū)域判定部基 于規(guī)定作為所述形狀信息的形狀規(guī)則的模板，判定利用所述區(qū)域抽取部而抽取的候選區(qū)域是否為依照由所述模板規(guī)定的規(guī)則而形成的區(qū)域，由此判定所述候選區(qū)域是否有效。
16.一種程序，用來使計算機系統執(zhí)行用以作為權利要求1至15中任一項所述的所有構成部而發(fā)揮功能的各種處理工序。
全文摘要
本發(fā)明提供一種用以特定圖像中所包含的各識別對象區(qū)域的技術。經過基于所獲取的圖像(原圖像)的邊緣圖像的生成(S108)、該邊緣圖像中的候選區(qū)域的抽取(S110)、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定(S120、S122)、與判定為有效的候選區(qū)域對應的原圖像中的對應區(qū)域各自中是否包含特征性圖案的判定(S128)，而從原圖像中檢測二維碼的區(qū)域(S130)。而且，重復實施按照預先設定的順序且基于多種轉換條件中的與所述順序對應的轉換條件的邊緣圖像的生成、該生成的邊緣圖像中的候選區(qū)域的抽取、該抽取的候選區(qū)域是否有效的判定、原圖像中的與有效的候選區(qū)域對應的對應區(qū)域中是否包含特征性圖案的判定、及二維碼的區(qū)域的檢測(S108～S290)。
文檔編號G06K7/10GK103080950SQ20108006836
公開日2013年5月1日 申請日期2010年8月31日 優(yōu)先權日2010年7月30日
發(fā)明者遠藤廣行, 高橋真幸 申請人:株式會社希福特