标记的生成设备、识别设备、生成方法、识别方法及程序的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及用于生成或识别附加或标记在物品上的标记的标记生成设备、标记识 别设备、标记生成方法、标记识别方法和程序。
【背景技术】
[0002] 已知读取2D(二维)码如QR码(注册商标)的2D码读取器(参见，例如，日本未审查专 利申请公开No · 2009-295145)。
[0003] 应当注意，标记如2D码包括码信息。此外，标记图像中的每个像素表示在该标记图 像中包括的码信息的1比特值。因此，例如，当由于噪声如散焦模糊而导致在标记图像中存 在缺失(或缺陷)像素时，存在下述可能性:识别标记图像的码信息的准确度会降低。
[0004] 已经做出了本发明来解决上述问题，并且本发明的目的是提供能够以高准确度来 识别标记的码信息的标记生成设备、标记识别设备、标记生成方法、标记识别方法和程序。
【发明内容】
[0005] 为了实现上述目的，本发明的第一示例性方面是标记生成设备，该标记生成设备 包括:码获取装置，用于获取N比特码信息(N是不小于2的自然数）以将该码信息叠加到以多 个区域限定的标记上;乘法装置，用于将由码获取装置获取的码信息的每个比特值分别乘 以Μ序列矩阵;颜色信息计算装置，用于通过将由乘法装置获得的相乘结果相加来计算颜色 信息，该颜色信息用于对标记的每个区域执行颜色布置；以及颜色布置装置，用于基于由颜 色信息计算装置计算的颜色信息对标记的每个区域执行颜色布置。
[0006] 在这方面，颜色信息可以是表示多个预定颜色之间的比率的信息，所述颜色信息 用于对标记的每个区域布置所述多个预定颜色中的每个预定颜色，所述多个预定颜色预先 被限定。
[0007] 在这方面，颜色布置装置可以通过向标记的每个区域分别分配由颜色信息计算装 置计算的颜色信息并且当对标记的每个区域布置预定颜色时将所分配的信息用作预定颜 色之间的尺寸比率来执行颜色布置。
[0008] 在这方面，标记可以具有同心圆形状，并且标记的每个区域可以由同心圆边界限 定。
[0009] 在这方面，标记生成设备还可以包括用于通过使用包括噪声的标记图像根据ICA (独立分量分析)来学习 Μ序列矩阵的学习装置，并且乘法装置可以将由码获取装置获取的 码信息的每个比特值分别乘以由学习装置学习的Μ序列矩阵。
[0010] 为了实现上述目的，本发明的另一示例性方面可以是对由上述标记生成设备生成 的标记的码信息进行识别的标记识别设备。
[0011] 在这方面，标记识别设备可以包括：图像获取装置，其用于获取标记的图像；识别 装置，其用于对由图像获取装置获取的标记的图像的每个区域进行识别;颜色信息计算装 置，其用于基于由识别装置识别的每个区域来计算颜色信息；以及码信息计算装置，其用于 通过将由颜色信息计算装置所计算的颜色信息乘以Μ序列矩阵的转置矩阵来计算码信息。
[0012] 在这方面，标记识别设备还可以包括用于通过使用包括噪声的标记图像根据ICA (独立分量分析)来学习转置矩阵的学习装置，码信息计算装置可以通过将由颜色信息计算 装置所计算的颜色信息与由学习装置所学习的转置矩阵相乘来计算码信息。
[0013] 为了实现上述目的，本发明的另一示例性方面是标记生成方法，该标记生成方法 包括:获取Ν比特码信息(Ν是不小于2的自然数)来将码信息叠加到以多个区域限定的标记 上的步骤;将所获取的码信息的每个比特值分别乘以Μ序列矩阵的步骤;通过将通过相乘获 得的相乘结果相加来计算颜色信息的步骤，该颜色信息用于对标记的每个区域执行颜色布 置;以及基于所计算的颜色信息对标记的每个区域执行颜色布置的步骤。
[0014] 为了实现上述目标，本发明的另一示例性方面可以是用于对由上述标记生成方法 所生成的标记的码信息进行识别的标记识别方法。
[0015] 在这方面，标记识别方法可以包括:获取标记的图像的步骤;对所获取的标记的图 像的每个区域进行识别的步骤;基于每个所识别的区域来计算颜色信息的步骤；以及通过 将所计算的颜色信息乘以Μ序列矩阵的转置矩阵来计算码信息的步骤。
[0016] 为了实现上述目标，本发明的另一示例性方面可以是用于使计算机执行下述处理 的程序:获取Ν比特码信息(Ν是不小于2的自然数）以将码信息叠加到以多个区域限定的标 记上的处理;将所获取的码信息的每个比特值分别乘以Μ序列矩阵的处理;通过将通过相乘 获得的相乘结果相加来计算颜色信息的处理，该颜色信息用于对标记的每个区域执行颜色 布置;以及基于所计算的颜色信息对标记的每个区域执行颜色布置的处理。
[0017] 根据本发明，可以提供能够以高准确度识别标记的码信息的标记生成设备、标记 识别设备、标记生成方法、标记识别方法和程序。
[0018] 本发明的上面的和其他的目标、特征和优点将根据在下文给出的详细描述和附图 变得更全面地理解，附图仅以例示方式给出并且因此并不被视为对本发明进行限制。
【附图说明】
[0019] 图1示出了通过整个标记图像的特征图案表示每个比特值的图；
[0020]图2示出了通过多个Ν维波形表示一比特值的图；
[0021] 图3是示出了根据本发明的第一示例性实施例的标记生成设备的一般系统配置的 框图；
[0022] 图4示出了具有同心圆形状的标记的示例；
[0023] 图5示出了示出（1〇、0)、（1?/8)、（《和（1)之间的颜色频率比率的颜色直方图的示 例；
[0024] 图6是示出了根据本发明的第一示例性实施例的标记生成方法的流程图；
[0025] 图7是示出了根据本发明的第一示例性实施例的标记识别设备的一般系统配置的 框图；
[0026] 图8是示出了根据本发明的第一示例性实施例的标记识别方法的流程图；
[0027] 图9示出了每个与码信息的比特中的相应的一个比特对应的颜色频率信息值及其 标记图像；
[0028] 图10示出了由标记识别设备识别的码信息的结果；
[0029] 图11A示出了示出当偶数比特值为1时的输出结果的曲线图；
[0030] 图11B示出了示出当偶数比特值为1时的输出结果的曲线图；
[0031] 图11C示出了示出当偶数比特值为1时的输出结果的曲线图；
[0032] 图12是示出了根据本发明的第二示例性实施例的标记识别设备的一般系统配置 的框图；
[0033]图13示出了用于说明在ICA学习之后的检测矩阵的图；
[0034]图14示出了用于说明用于通过ICA学习检测矩阵W的方法的图；
[0035]图15示出了散焦模糊图像组的学习结果；以及
[0036]图16示出了通过使用输入图像图案的900个测试数据的评估获得的结果。
【具体实施方式】
[0037]第一示例性实施例
[0038]在下文中参考【附图说明】了根据本发明的示例性实施例。
[0039] 例如，标记被附加或标记在其机器人操作的物品上。机器人可以通过识别标记的 位置来识别物品的位置、姿势、距离等。此外，当标记包括码信息时，机器人可以在它对标记 的位置和尺寸进行识别的同时对码信息进行识别。根据本发明的第一示例性实施例的标记 识别设备生成被包含(即，被合并)在如上述标记的标记中的码信息。
[0040] 应当注意，在过去，例如，标记图像的每个像素表示1比特值。因此，存在下述问题： 当由于噪声如散焦模糊而导致在标记图像中存在缺失像素(或缺陷像素）（在下文中简称为 "缺陷像素"）时，标记图像的码信息的准确度会降低。
[0041 ]与此相比，根据第一示例性实施例的标记识别设备通过整个标记图像的特征图案 来表示码信息的每个比特值。因此，即使当在标记图像中出现缺陷像素等时，标记识别设备 也可以降低缺陷像素的影响。因此，能够以高准确度识别标记的码信息。
[0042] 例如，如图1所示，标记识别设备生成标记图像(c)，该标记图像(c)通过将表示1比 特值（10)的标记图像(b)叠加到表示1比特值(01)的另一标记图像（c)