以下、本発明の実施の形態を図面と共に� ��明する。

 本発明の第1の実施の形態について図面を 参照して説明する。図1は、本実施の形態に� �る発送物区分装置の概略構成例を概念的に� �すブロック図である。ここでは、配送所に� �ける発送物区分装置である。この発送物区� �装置により、集積所から送られてきた収納� �としての風袋に収納された発送物の宛先住� �を検出し、住所に基づいて区分けする。

 図1において、画像入力部401には、配送所 のカメラで撮像した発送物の画像データ(第2� ��画像データ)が入力される。この画像データ は、検索画像データ格納DB(データベース)301� �格納される。登録特徴データ格納DB201には、 集積所において、そこのカメラが発送物を撮 像した画像データ(第1の画像データ)から作成 された数値データと宛先住所データとが関連 づけられて予め格納されている。照合部101は 、検索画像データ格納DB301の画像データから� ��値データを作成し、この数値データを検索� ��ーとして登録特徴データ格納DB201を検索し� �その発送物の宛先住所データを抽出する。� �御部100は、全体を制御し、CPU(Central Processing  Unit)、プログラム等を格納するメモリを有� �る。

 図2は、本発明の実施形態に係る発送物区 分装置が、配送時に実行する発送物区分処理 の例を示すフローチャートである。このフロ ーチャートは、図1に示す発送物区分装置に� �いて、CPUが実行するソフトウェアおよびプ� �グラムの処理手順である。

 ステップS1001において、画像入力部401に� �集積所から送られてきた同一風袋に格納さ� �ている発送物の個数Nを入力する。個数Nは、 収集時において、登録特徴データ格納DB201に� ��例えば図3のように予め格納しておく。図3� �おいては、1つの風袋番号に対して発送物番� ��1~N、各発送物の宛先住所データ等が記載さ� ��る。この画像データは、検索画像データ格� ��DB301に格納される。

 次に、ステップS1002において、画像入力� �401に、N個のうちの最初の発送物に対する画� ��データを入力し、これを検索画像データ格� ��DB301に格納する。画像データの入力順序は� �風袋に発送物が収納された順番である必要� �なく、検索画像データ格納DB301には、N個分� �画像データが一度に格納できればよい。

 次に、ステップS1003において、照合部101� �、検索画像データ格納DB301より、1通分(発送� ��1個分)の画像データを取り出し、この画像� �ータの特徴を表す数値データを作成する。� �合部101は、図4に示すように、数値データを� ��出する特徴抽出部103と、数値データの一致� ��を計算し、一致度の一番高い数値データを� ��出して、N個の画像データ全てに対して住所 データの対応を取る同定部102とを備える。

 特徴抽出部103における数値データの作成� ��法としては、例えば、「中居 他、特徴点� �局所的配置に基づくディジタルカメラを用� �た高速文書画像検索、 信学論、J89-D、No.9、 pp.2045-2054 (2006)」に記載の方法を使えばよい� ��また、画像データの画像を構成する画素の� ��を用いることも可能である。その場合には� ��上記ステップS1003を省略することが可能で� �る。

 次に、ステップS1004において、同定部102� �、上記ステップS1003において算出した数値デ ータを検索キーとして、登録特徴データ格納 DB201に登録済みの数値データから一致度の一� ��高い順に数値データの候補を抽出する。一� ��一致度の高い数値データを第1候補、以下、 一致度の高い順に第2候補、第3候補とする。� ��録特徴データ格納DB201に登録済みの数値デ� �タは、図3のように構成される。

 ここで、一致度の計算方法としては、発送� ��1個分の数値データを1個のベクトルとして� �例えば、類似度や距離尺度を用いればよい� �類似度は、ベクトル同士の余弦(Cosθ)に相当� ��、完全一致すれば類似度は1となる。従って 、類似度を使う場合には、一番1に近いもの� �一致度の一番高いものと判定すればよい。� �た、距離尺度の場合には、ユークリッド距� �が一般的であるが、前記ベクトルに対する� �素間の差分の自乗和に対し平方根を計算す� �ばよい。従って、距離尺度を用いる場合に� �、一番0(ゼロ)に近いものが一致度の一番高� �ものと判定すればよい。一方、数値データ� �して、画像データを用いる場合には、上記� �一致度計算法の他に、正規化相関法、「D.I.B arnea and H.F.Silverman,A Class of Algorithms for Fas t Digital Image Registration,IEEE Trans.of Computer, V ol.c-21,No.2,pp.179-1
86, 1972.」なども用いることが可能である。

 次に、ステップS1005において、同定部102� �、前記第1候補を照合結果として採用する。� ��力画像データと第1候補のID及び一致度の値� ��セットにして同定部102内に格納する。

 次に、ステップS1006において、同定部102� �、IDが別の画像データに対して使用済み(対� �済み)であるか否かを確認する。尚、N個の画 像データのうち、最初の照合においては、必 ずしも確認する必要はないのは自明である。 IDが別の画像データに対して使用されていな� ��れば(ステップS1006/NO)、上記ステップS1002に� ��り、次の画像データに対してステップ上記S 1003から上記ステップS1006を繰り返す。また、 IDが既に使用されていた場合(ステップS1006/YES )は、ステップS1007に進む。

 この場合は、1つのIDを複数の画像データ� ��競合していることになる。この競合を解消� ��るために、ステップS1007において、同定部10 2は、このIDを先に割り当てている画像データ と現在の画像データの一致度を比較し、一致 度の高い方にこのIDの割り当てを変更する。� ��の時、先に割り当てていた画像データでは� ��く、現在の画像データにIDが割り当てられ� �ことになった場合には、先に割り当ててい� �画像データに対するIDを次点の候補、この場 合には、第2候補のものに変更する。

 次に、ステップS1008において、同定部102� �、競合対象となった2個の画像データに対し� ��割り当て直されたIDと一致度のセットを同� �部102内に格納する。

 次に、ステップS1009において、照合部101� �、全ての画像データに対する処理が終わっ� �か否かを判定する。終わっていなければ(ス� ��ップS1009/NO)、上記ステップS1002に戻って、� �の画像データに対して上記ステップS1003以降 を繰り返す。終わっているならば(ステップS1 009/YES)、同定部102内に格納してある、画像デ� ��タとIDと一致度のセットデータを出力する� �

 以上の処理プロセスによれば、配達時に� ��画像データの入力順序は、発送物が本実施� ��形態の発送物区分装置に供給される順序と� ��じであるから、画像データに対して割り当� ��られたIDから、そのIDに該当する宛先住所デ ータを取り出せば、その住所データに基づい て、発送物を区分することができる。

 次に、本発明の第2の実施の形態について 図面を参照して説明する。図5は、本実施の� �態による発送物区分装置が、配送時に実行� �る発送物区分処理の例を示すフローチャー� �である。このフローチャートは、図1に示す� ��送物区分装置において、CPUが実行するソフ� ��ウェア、プログラムの処理手順を表す。

 ステップS2001において、画像入力部401に� �同一風袋に収納されている発送物の個数Nを� ��力する。個数Nは、収集時において、登録特 徴データ格納DB201に、例えば図3のように格納 しておく。

 次に、ステップS2002において、画像入力� �401に、N個のうちの最初の発送物に対する画� ��データを入力し、検索画像データ格納DB301� �格納する。画像データの入力順序は、風袋� �発送物が収納された順番である必要はない� �検索画像データ格納DB301は、N個分の画像デ� �タが一度に格納できればよい。

 次に、ステップS2003において、照合部101� �、検索画像データ格納DB301より、1通分の画� �データを取り出し、この画像データより数� �データを作成する。

 次に、ステップS2004において、照合部101� �、入力画像データに対し、登録特徴データ� �納DB201に登録済みの全ての数値データとの一 致度を計算し、入力画像データと一致度をセ ットとして照合部101内に格納する。

 次に、ステップS2005において、照合部101� �、処理した画像データ数を確認する。もし� �Nに達していなければ(ステップS2005/NO)、上記 ステップS2002に戻り、上記ステップS2002から� �記ステップS2004を繰り返す。Nに達したなら� �(ステップSS005/YES)、ステップS2006に進む。

 次に、ステップS2006において、照合部101� �、N個分の画像データに対して計算された一� ��度の総和が最大となるような組み合わせを� ��める。

 次に、ステップS2007において、照合部101� �、第1の実施の形態で説明したIDが複数個の� �像データに対して重複して割り当てられて� �ないかを確認する。もし、重複して割り当� �られていれば(ステップS2007/YES)、ステップS20 08において、この競合を解消する。具体的に� ��、上記第1の実施の形態のステップS1007で説� ��したように、一致度の高い方の競合してい� ��IDを与えればよい。また、重複して割り当� �られていなければ(ステップS2007/NO)、ステッ� ��S2009へ進む。

 ステップS2009において、照合部101は、N個� ��入力画像に対し、照合部101内に格納してあ� ��入力画像データと一致度のセットのデータ� ��出力する。

 以上の処理プロセスによっても、配達時� ��、画像データの入力順序は、発送物が本実� ��の形態の発送物区分装置に供給される順序� ��同じであるから、画像データに対して割り� ��てられたIDから、そのIDに該当する宛先住所 データを取り出せば、その住所データに基づ いて、発送物を区分することができる。

 尚、上記第1の実施の形態および第2の実� �の形態の発明の実施に係る発送物区分装置� �、図6に示すような構成でも実現可能である� ��図6は、照合結果修正部501を新たに備える発 送物区分装置であり、コンピュータの表示装 置と入力装置で実現できる。照合結果修正部 501の処理によるステップは、図2のステップS1 007、あるいは図3のステップS2008に相当し、上 述の競合の解消をオペレータが行う。コンピ ュータの表示装置に競合している画像データ を表示装置、具体的にはディスプレイなどに 表示させ、同時に登録特徴データ格納DB201に� ��納されている図5の表を併せて表示させる。 それをオペレータが見ながら正しい対応関係 を入力装置、具体的にはマウス、キーボード などで入力すればよい。

 図7に、本実施の形態に係る発送物区分装 置の構成例を示す。風袋から発送物を取り出 し、スキャナ部602に供給する供給部601と、供 給部601から供給された発送物から画像データ を採取するためのカメラを用いたスキャナ部 602と、スキャナ部602で採取された画像データ を用いて、前述の第1、第2の実施の形態で説� ��した手段で対応する宛先住所データを抽出� ��る画像照合部603と、発送物を画像照合部603� ��抽出された宛先住所データを使って宛先毎� ��区分する区分部604と、発送物をスキャナ部6 02から受け取り、区分部604に搬送する搬送装� ��605を備えている。

 風袋(1)には、郵便物(発送物)(1)の1…郵便� ��(1)のN、の発送物が収納されている。これら の発送物の宛先住所を得、住所に応じて発送 物を区分し、区分セット1、2…Mに格納して配 送する。

 風袋の番号は、風袋に電子タグ(RFタグ)、 バーコードが付与されていれば、供給部601に て自動的に読み取ればよい。風袋に印刷され た数字や記号を用いる場合には、それを手動 で入力すればよい。そのために供給部601は、 例えば、図8に示すように、風袋番号入力部61 1と発送物供給部621を備えればよい。発送物� �給部621は、風袋中から発送物を取り出し、� �キャナ部602に発送物を供給するもので、現� �の郵便区分装置の供給部で実現可能である� �また、発送物の風袋番号入力部611は、通常� �電子タグ(RFタグ)リーダー、あるいはバーコ� ��ドリーダーを用いればよい。また、風袋に� ��刷された数字や記号を入力する場合には、� ��学文字読み取り装置を使うことが可能であ� ��。また、手動で入力する場合には、オペレ� ��タがキーボードを使って入力すればよく、� ��た、オペレータが風袋に印刷された数字や� ��号を読み上げた音声を音声認識で入力する� ��とも可能である。

 本実施の形態の発送物区分方法は、風袋� ��収納された全発送物に対して宛先住所デー� ��が得られたのちに区分する。従って、コン� ��ュータ内に風袋に収納された全発送物のデ� ��タを保持する記憶手段が必要と同時に、風� ��に収納された全発送物に対して住所データ� ��得られるまでの間、発送物を保持しておく� ��段が必要となる。

 その手段を確保するためには、例えば、� ��送部605において、風袋に収納された全発送� ��に対して宛先住所データが得られるまでの� ��間を確保するため、遅延部を設ければよい� ��この遅延部は、搬送装置605を搬送ベルトで� ��成する場合には、区分部604に到達するまで� ��ベルト長を長くしてやればよい。あるいは� ��送装置605で発送物1個ずつをパケットに収納 して移動する場合でも、パケットの移動長を 長くしてやればよく、パケットの搬送経路を ループ状に構成してもよい。

 図9に、本実施形態に係る発送物区分装置 の別の構成例を示す。上述した図7の構成例� �対し、スキャナ部602で画像データの採取が� �わった発送物を一時的に蓄積しておく一時� �積部606を新たに備えている。本構成例では� �一時集積部606を備えることにより、発送物� �一時集積させることで、風袋に収納された� �発送物に対して宛先住所データが得られる� �での時間を確保することができる。区分に� �いては、スキャナ部602でスキャンした順序� �変わらなければよいので、発送物が1個ずつ� ��み上がるような空間を確保すればよい。具� ��的には、例えば、スキャナ部602でスキャン� ��終わった発送物を順番に搬送装置605で上記� ��間に案内する。区分部604への供給時には、� ��部を開放することで、順番を変えずに区分� ��604へ発送物を供給する。上記空間を反転さ� ��て供給させてもよい。この場合には、順序� ��反転するので、区分部604における宛先住所� ��ータとの対応も反転させればよい。

 図10に、本実施形態に係る発送物区分装� �のさらに別の構成例を示す。上述した図7の� ��成例に対し、スキャナ部602の代わりに、ス� ��ャナアレイ部607を新たに備えている。スキ� ��ナアレイ部607は、スキャナ部602を複数並べ� ��もので、複数の発送物に対して画像データ� ��一度に収集できるようにしたものである。� ��給部601から搬送装置605で各スキャナ部へ搬� ��することにより実現できる。本構成例では� ��発送物の区分部604までの経路を並行に複数� ��保することで、風袋に収納された全発送物� ��対して宛先住所データが得られるまでの時� ��を確保することができる。

 本発明の実施の形態による第1の効果は、 配送時の発送物の誤区分を低減することであ る。その理由は、風袋中の発送物の区分を発 送物毎に逐次的に行うのではなく、検索を、 一致度の高い数値データと対応する発送物の 宛先住所データを抽出することにより、風袋 中の全ての発送物に対する住所データの対応 付けが完了してから行うためである。

 第2の効果は、配達時の区分率の向上であ る。区分率とは、各発送物が宛先住所データ との照合が何件取れたかを、配達時に処理し た発送物の総数で割ったものである。各発送 物がその発送物自身の住所データを獲得でき れば正区分であり、そうでなければ誤区分で ある。区分率=正区分率+誤区分率が成り立つ� ��区分率が向上する理由は、例えば、ある風� ��中の発送物が100個あり、そのうちの99個の� �送物に対しては、対応する住所データ確定� �た場合に、対応が取れない残りの1個の発送� ��に対しては、残りの1個の住所データと判定 することができるためである。

 尚、図2、図5に記載のフローチャートの� �理を実行するコンピュータ・プログラム及� �このプログラムを記録した記録媒体は、本� �明によるプログラム及びコンピュータ読み� �り記録媒体を構成する。記録媒体としては� �読み書き可能なメモリまたはハードディス� �装置等の記憶デバイスが用いられる。上記� �ログラムを供給し、当該装置のCPUを含む照� �部101に読み出して実行することにより、本� �明の目的を達成することができる。また、� �のプログラムを当該装置とは異なる装置や� �ステムに供給することによっても、本発明� �目的を達成することができる。

 以上は、収納体を風袋とし、発送物を郵� ��物とした場合について説明したが、本発明� ��他の発送物、収納体を用いる場合にも適用� ��ることができる。

 この出願は、2008年3月5日に出願された日� ��出願特願2008-055057を基礎とする優先権を主� �し、その開示の全てをここに取り込む。