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公開番号2025115881
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-07
出願番号2024010579
出願日2024-01-26
発明の名称コードリーダシステム
出願人株式会社キーエンス
代理人弁理士法人前田特許事務所
主分類G06K 7/14 20060101AFI20250731BHJP(計算;計数)
要約【課題】読取エラー原因のユーザによる推定及び読取エラーのユーザによる解決を容易にする。
【解決手段】コードリーダシステムSは、検知センサからの信号に基づいてワークごとにワークIDを生成する制御部と、制御部からの指示を受けて、ワークを複数の異なる方向から撮影する複数のカメラと、複数の画像に基づいてワークに付されたコードのデコード処理を実行するデコーダと、複数の画像を対応するワークIDと関連付けて記憶する画像記憶部と、デコード処理の結果に基づいて読み取りに失敗したワークIDをエラーワークIDとして特定し、エラーワークIDに関連付けられた複数の画像に基づいてエラー原因を推定する分析部と、を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンベア上を搬送されるワークを検知する検知センサからの信号に基づいて、当該検知センサの下流において前記ワークに付されたコードを読み取るコードリーダシステムであって、
前記検知センサからの信号に基づいてワークごとにワークＩＤを生成する制御部と、
前記制御部からの指示を受けて、前記ワークを複数の異なる方向から撮影する複数のカメラと、
前記複数のカメラにより撮影された複数の画像のそれぞれについて、前記ワークに付されたコードのデコード処理を実行するデコーダと、
前記複数の画像を、対応するワークＩＤと関連付けて記憶する画像記憶部と、
前記ワークＩＤに対応する前記デコード処理の結果に基づいて、読み取りに失敗したワークＩＤをエラーワークＩＤとして特定し、当該エラーワークＩＤに関連付けられた複数の画像に基づいてエラー原因を推定する分析部と、を備えるコードリーダシステム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記エラーワークＩＤに対応する前記エラー原因、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像、および、複数の前記エラーワークＩＤに対応するエラー原因に基づく統計情報の少なくともいずれかを表示装置に表示させる表示処理部、をさらに備えるコードリーダシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記分析部は、
前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像を用いてコードの有無を判定する第１判定部と、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像を用いてワークの有無を判定する第２判定部と、を有し、
前記第１判定部および前記第２判定部を用いて、前記エラーワークＩＤごとに、前記エラー原因を推定する、コードリーダシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記第１判定部は、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像の少なくとも１枚でコードを検出した場合に、当該エラーワークＩＤに関連付けられたワークにはコードが付されていたと判定し、
前記第２判定部は、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像の少なくとも１枚でワークを検出した場合に、当該エラーワークＩＤに対応するワークは正常に搬送されていたと判定する、コードリーダシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記エラー原因は、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像にコードが存在するものの読み取りに失敗した第１種別と、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像にコードは存在しないものの当該エラーワークＩＤに対応するワークは正常に搬送されていた第２種別とを含む、コードリーダシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記エラー原因は、前記エラーワークＩＤに対応するワークは存在しない又は正常に搬送されていなかった第３種別をさらに含む、コードリーダシステム。
【請求項７】
請求項３に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記分析部は、前記エラーワークＩＤに関連付けられた画像のうち、前記第１判定部によりコードが無いと判定された画像に対して、前記第２判定部によりワークの有無を判定する、コードリーダシステム。
【請求項８】
請求項３に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記第２判定部は、前記コンベアの周囲に設置された前記複数のコードリーダにより、前記ワークが視野に含まれない状態で撮像されたコンベア画像により学習される機械学習モデルを有し、当該機械学習モデルにより、前記エラーワークＩＤに対応する画像に対してワークの有無を判定する、コードリーダシステム。
【請求項９】
請求項８に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記第２判定部は、所定の時間間隔またはユーザの指定したタイミングで、当該第２判定部の前記機械学習モデルを新たなコンベア画像により学習可能に構成される、コードリーダシステム。
【請求項１０】
請求項３に記載のコードリーダシステムにおいて、
前記第１判定部は、複数のコード画像により事前に学習された機械学習モデルを有し、当該機械学習モデルにより前記エラーワークＩＤに対応する画像に対してコードの有無を判定する、コードリーダシステム。
（【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】
本開示は、ワークに付されたコードを読み取るコードリーダシステムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
例えばコードリーダシステムは、コンベアによって搬送されるワークに付されたバーコードや二次元コード等のコードをトリガ信号に基づいてカメラによって撮像し、得られた画像に含まれるコードを画像処理によって切り出して二値化し、デコーダによってデコード処理するように構成されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１のコードリーダシステムは、デコーダによる読み取り処理が成功したか否かを示す成否情報と、トリガ信号に基づいて撮像された複数の画像とを関連付けた状態で保持し、表示部に複数のトリガ信号に対応する読み取り結果の一覧を表示させた状態で、任意のトリガ信号に対応する読み取り結果をユーザが選択すると、選択されたトリガ信号に関連付けられた画像をユーザに提示可能に構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－１４９６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、デコーダによる読み取り処理が成功しなかった場合、すなわち読取エラーが発生した場合、ユーザはそのエラー原因を推定して解決を図りたい。この点、特許文献１では、画像をトリガ信号に関連付けてコードリーダごとに保持しているので、読取エラーとなったワークに対応する画像を特定する際、コードリーダ単位でエラーの発生時刻から特定することしかできない。
【０００６】
しかし、ユーザがエラー解決のために欲しいのは、どのコードリーダでエラーが発生したのかではなく、どのワークで読取エラーが発生したかであり、この課題は、特許文献１のコードリーダシステムでは解決できないものであった。
【０００７】
本開示は、かかる点に鑑みたものであり、その目的とするところは、読取エラー原因のユーザによる推定及び読取エラーのユーザによる解決を容易にすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本態様では、コンベア上を搬送されるワークを検知する検知センサからの信号に基づいて、当該検知センサの下流において前記ワークに付されたコードを読み取るコードリーダシステムを前提とすることができる。コードリーダシステムは、前記検知センサからの信号に基づいてワークごとにワークＩＤを生成する制御部と、前記制御部からの指示を受けて、前記ワークを複数の異なる方向から撮影する複数のカメラと、前記複数のカメラにより撮影された複数の画像に基づいて、前記ワークに付されたコードのデコード処理を実行するデコーダと、前記複数の画像を、対応するワークＩＤと関連付けて記憶する記憶部と、前記ワークＩＤに対応する前記デコード処理の結果に基づいて、読み取りに失敗したワークＩＤをエラーワークＩＤとして特定し、当該エラーワークＩＤに関連付けられた複数の画像に基づいてエラー原因を推定する分析部と、を備えている。
【０００９】
この構成によれば、複数のカメラにより撮影された複数の画像に基づいて、デコーダがコードのデコード処理を実行する。デコード処理の結果、読み取りに失敗した場合、読み取りに失敗したエラーワークＩＤに関連付けられた複数の画像に基づいて分析部によりエラー原因が推定されるため、読取エラー原因のユーザによる推定及び読取エラーのユーザによる解決が容易になる。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように、本開示に係るコードリーダシステムによれば、推定されたエラー原因をユーザに提供できるので、読取エラー原因のユーザによる推定及び読取エラーのユーザによる解決が容易になる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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