JP6484603B2 - 情報処理装置、システム、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、システム、情報処理方法、及び、プログラムに関する。

従来から、特許文献１や特許文献２にあるように、画像に写されたマーカの解析に関する技術が知られている。

特開２０１０−１２２７７０号公報 特許５９０８１１３号公報

画像に写されたマーカを解析する処理を行う際は、通常、ソフトウェア等の設定値を予め決定しておく必要がある。
しかしながら、マーカを解析する目的、画像が撮影された環境、及び、撮影されるマーカの大きさ等によって、マーカの解析に適した設定値は異なる。さらに、設定項目が複数あることも通常である。このような状況の下で、オペレータが設定値を調整して適切な設定値を決定することは極めて煩雑な作業である。

本発明の情報処理装置は、作業環境を撮影した複数の画像を取得する第１の取得手段と、画像に写されたマーカの解析に関する設定値である解析設定値を含む複数の設定パターンを取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて前記第１の取得手段によって取得される各画像からマーカを解析する解析手段と、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記設定パターンごとに生成する生成手段と、を有する。

本発明によれば、適切な設定値の決定を簡素化できる。

図１は、倉庫の一例を示す図である。 図２Ａは、棚の一例を示す斜視図である。 図２Ｂは、棚の一例を示す正面図である。 図３は、画像処理システムの構成の一例を示す図である。 図４Ａは、サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 図４Ｂは、サーバのソフトウェア構成の一例を示す図である。 図５Ａは、情報処理端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 図５Ｂは、情報処理端末のソフトウェア構成の一例を示す図である。 図６は、第１実施形態の集計情報一覧を生成する処理の概念図である。 図７は、第１実施形態の設定パターン決定処理のフローチャートである。 図８は、第１実施形態の副決定処理のフローチャートである。 図９は、総認識数の決定方法を説明する図である。 図１０は、総処理時間の決定方法を説明する図である。 図１１は、集計情報チャートの一例を示す図である。 図１２は、実作業での解析処理のフローチャートである。 図１３は、解析画面の一例を示す図である。 図１４は、第１設定パターンの重み付け評価値の決定方法を説明する図である。 図１５は、第３実施形態の集計情報一覧を生成する処理の概念図である。 図１６は、第３実施形態の副決定処理のフローチャートである。

＜第１実施形態＞
［倉庫等］
本実施形態の画像処理システム１は、倉庫１００等の作業環境で使われるマーカ１２０の解析に関するシステムである。まず、図１を参照して、作業環境の例である倉庫１００について説明する。図１は、倉庫１００の一例を示す図であり、倉庫１００の平面図である。
本実施形態では、倉庫１００には、第１倉庫１００Ａ、第２倉庫１００Ｂ、第３倉庫１００Ｃがある。それぞれの倉庫１００には出入り口１０１がある。第１倉庫１００Ａには第１出入り口１０１Ａと第２出入り口１０１Ｂとがある。第２倉庫１００Ｂには第２出入り口１０１Ｂと第３出入り口１０１Ｃとがある。第３倉庫１００Ｃには、第３出入り口１０１Ｃがある。第１出入り口１０１Ａは、外と第１倉庫１００Ａとをつなぐ。第２出入り口１０１Ｂは、第１倉庫１００Ａと第２倉庫１００Ｂとをつなぐ。第３出入り口１０１Ｃは、第２倉庫１００Ｂと第３倉庫１００Ｃとをつなぐ。
倉庫１００には、作業環境内を移動可能な移動体の例であるフォークリフト１３０が配置され、倉庫１００の中で物品１１５の運搬等の各種作業を行う。フォークリフト１３０は、出入り口１０１を通って、倉庫１００間を移動できる。

それぞれの倉庫１００には棚１１０が配置される。図２Ａ、図２Ｂを参照して、棚１１０について説明する。図２Ａは、棚１１０の一例を示す斜視図である。図２Ｂは、棚１１０の一例を示す正面図である。図２Ａ、図２Ｂに示すように、棚１１０には、物品１１５が配置可能であり、フォークリフト１３０は、棚１１０に物品１１５を置いたり、棚１１０から物品１１５を取り出したりできる。
図２Ｂに示すように、棚１１０や物品１１５にはマーカ１２０が付されている。マーカ１２０は、光学読取式のコードであり、所定の情報が記録されている。マーカ１２０として、例えば、カラービット（登録商標）やＱＲコード（登録商標）等の二次元コードや、バーコードが使われるが、その他のコードであってもよい。マーカ１２０には、マーカ１２０が付された棚１１０を特定可能な情報である棚１１０の識別ＩＤや、マーカ１２０が付された物品１１５を特定可能な情報である物品１１５の識別ＩＤ等が記録される。

図１に示すように、倉庫１００の出入り口１０１の近辺には、出入り口１０１の先にある倉庫１００を特定するためのマーカである倉庫マーカ１２１が付されている。第１出入り口１０１Ａの近辺の外側には、第１倉庫１００Ａを表す情報が記録された第１倉庫マーカ１２１Ａが付されている。第２出入り口１０１Ｂの近辺の第１倉庫１００Ａの側には、第２倉庫１００Ｂを表す情報が記録された第２倉庫マーカ１２１Ｂが付されている。第２出入り口１０１Ｂの近辺の第２倉庫１００Ｂの側には、第１倉庫１００Ａを表す情報が記録された第３倉庫マーカ１２１Ｃが付されている。第３出入り口１０１Ｃの近辺の第２倉庫１００Ｂの側には、第３倉庫１００Ｃを表す情報が記録された第４倉庫マーカ１２１Ｄが付されている。第３出入り口１０１Ｃの近辺の第３倉庫１００Ｃの側には、第２倉庫１００Ｂを表す情報が記録された第５倉庫マーカ１２１Ｅが付されている。
フォークリフト１３０に取り付けられた情報処理端末１７０は、フォークリフト１３０が出入り口１０１を通って倉庫１００の出入りをする際に倉庫マーカ１２１を解析することで、フォークリフト１３０がいる倉庫１００を特定できる。

［画像処理システム］

次に、図３を参照して、画像処理システム１の構成について説明する。画像処理システム１は、既に説明したフォークリフト１３０と、サーバ１４０と、情報処理端末１７０とを有する。サーバ１４０と情報処理端末１７０とは無線ＬＡＮ等の通信ネットワークで相互に通信が可能である。
情報処理端末１７０は、図２Ａに示すようにフォークリフト１３０に取り付けられており、フォークリフト１３０と共に移動して、後述の撮影装置１７２によって倉庫１００の中を撮影する。倉庫１００の中の棚１１０や物品１１５には、上記の通りマーカ１２０が付されているため、情報処理端末１７０が撮影する画像にはマーカ１２０が写される。

次に、図４Ａを参照して、情報処理装置であるサーバ１４０のハードウェア構成について説明する。図４Ａは、サーバ１４０のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバ１４０は、ＣＰＵ１４１と、表示装置１４２と、入力装置１４３と、記憶装置１４４と、通信インタフェース１４５と、媒体インタフェース１４６と、これらを接続するバス１４７とを有する。
ＣＰＵ１４１は、サーバ１４０の全体を制御する。ＣＰＵ１４１が記憶装置１４４等に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによってサーバ１４０のソフトウェア構成及び後述の図７、図８に示すサーバ１４０の処理が実現される。
表示装置１４２は、液晶モニタ等であって画像を表示できる。

入力装置１４３は、タッチパネル、マウス、又は、キーボード等であり、オペレータ等の指示を受け付ける。
記憶装置１４４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の記憶装置であって、プログラムを記憶したり、ＣＰＵ１４１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。
通信インタフェース１４５は、サーバ１４０と、情報処理端末１７０等の外部装置との通信の制御を司る。
媒体インタフェース１４６は、サーバ１４０と接続可能な記録媒体とのインタフェースである。記録媒体として、例えば、ＳＤメモリカードが使われるが、ＳＤメモリカードに限定されるものではない。

次に、図５Ａを参照して、情報処理装置である情報処理端末１７０のハードウェア構成について説明する。図５Ａは、情報処理端末１７０のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理端末１７０は、ＣＰＵ１７１と、撮影装置１７２と、表示装置１７３と、記憶装置１７４と、通信インタフェース１７５と、媒体インタフェース１７６と、これらを接続するバス１７７とを有する。
ＣＰＵ１７１は、情報処理端末１７０の全体を制御する。ＣＰＵ１７１が記憶装置１７４等に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって情報処理端末１７０のソフトウェア構成及び後述の図１２に示す情報処理端末１７０の処理が実現される。
撮影装置１７２は、画像の撮影を行う。撮影装置１７２は、レンズ、及び、撮像素子等を有する。
表示装置１７３は、液晶モニタ等であって画像を表示できる。

記憶装置１７４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の記憶装置であって、プログラムを記憶したり、ＣＰＵ１７１がプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。
通信インタフェース１７５は、情報処理端末１７０と、サーバ１４０等の外部装置との通信の制御を司る。
媒体インタフェース１７６は、情報処理端末１７０と接続可能な記録媒体とのインタフェースである。記録媒体として、例えば、ＳＤメモリカードが使われるが、ＳＤメモリカードに限定されるものではない。

次に、図６を参照して、画像処理システム１で行われる集計情報一覧１９２を生成する処理の概要について説明する。図６は、集計情報一覧１９２を生成する処理の概念図である。
情報処理端末１７０は、フォークリフト１３０に取り付けられており、フォークリフト１３０と共に移動して、後述の撮影装置１７２によって倉庫１００の中を撮影できる。
まず、情報処理端末１７０は、倉庫１００でのフォークリフト１３０の実作業に先立って、フォークリフト１３０と共に移動して倉庫１００の中を撮影する。サーバ１４０は、情報処理端末１７０が撮影した倉庫１００の中の画像１９１と、予め用意された設定パターン一覧１９０とに基づいて、集計情報一覧１９２を生成する。そして、サーバ１４０は、集計情報一覧１９２に基づいて、倉庫１００についての適切な設定パターンを決定する。適切な設定パターンは、倉庫１００の中を撮影した画像からマーカ１２０を解析する際の、適切な設定値となる。
倉庫１００でのフォークリフト１３０を使った実作業の際には、情報処理端末１７０は、サーバ１４０によって決定された設定パターンに基づいて、撮影した画像からマーカ１２０を解析する。

次に、図６を参照して、設定パターン一覧１９０について説明する。設定パターン一覧１９０は、例えば、予めサーバ１４０の記憶装置１４４に記憶されている情報であり、第１設定パターンから第Ｎ設定パターン（Ｎは２以上の自然数）までの複数の設定パターンから構成される。

それぞれの設定パターンは、第１解析設定値から第Ｍ解析設定値（Ｍは２以上の自然数）までの解析設定値を含む。本実施形態では、設定パターンは複数の解析設定値を含むが、設定パターンは１つの解析設定値のみを含むものであってもよい。第１解析設定値から第Ｍ解析設定値までは、それぞれ、第１解析設定項目から第Ｍ解析設定項目までに対応する設定値である。
解析設定値は、画像に写されたマーカ１２０の解析に関する設定値である。後述のサーバ１４０の第１解析部１５２は、解析設定値に基づいて画像からマーカ１２０を解析する。同じ画像であっても解析設定値が異なると、第１解析部１５２は、解析するマーカ１２０の数や誤認識するマーカ１２０の数が増減したり、マーカ１２０の解析処理の処理時間が増減したりする。

第１解析部１５２は、全ての解析設定値に基づいて画像からマーカ１２０を解析する必要はない。第１解析部１５２は、解析するマーカ１２０の種別に対応する解析設定値に基づいて、画像からマーカ１２０を解析する。マーカ１２０の種別には、例えば、上記のカラービット、ＱＲコード、及び、バーコードが含まれる。第１解析部１５２は、画像からカラービットを解析する際は、例えば、第１解析設定値から第９解析設定値までを使用する。また、第１解析部１５２は、画像からＱＲコードを解析する際は、例えば、第１０解析設定値から第１５解析設定値までを使用する。
第１設定パターンから第Ｎ設定パターンまでの任意の２つの設定パターンは、少なくとも１つの解析設定値が異なる。したがって、設定パターン一覧１９０には、全ての解析設定値が同一である複数の設定パターンが含まれることはない。

次に、図６を参照して、集計情報一覧１９２について説明する。集計情報一覧１９２は、設定パターンごとの集計情報の一覧である。集計情報は、設定パターンごとに生成される情報であり、サーバ１４０の第１解析部１５２による設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理に基づく情報である。より具体的には、第１解析部１５２による設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理は、設定パターンに含まれる解析設定値に基づいた、各画像１９１からの、第１解析部１５２によるマーカ１２０の解析処理である。
それぞれの設定パターンの集計情報には、総認識数、及び、総処理時間が含まれる。総認識数は、設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理で解析されたマーカ１２０の総数である。総処理時間は、設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理の処理時間の合計である。総認識数、及び、総処理時間の算出方法の詳細は後述する。

次に、図４Ｂを参照して、サーバ１４０の機能を実現するソフトウェア構成について説明する。図４Ｂは、サーバ１４０のソフトウェア構成の一例を示す図である。サーバ１４０は、第１画像取得部１５０と、設定パターン取得部１５１と、第１解析部１５２と、生成部１５３と、決定部１５４と、基準情報取得部１５５と、第１制御部１５６とを有する。
第１画像取得部１５０は、倉庫１００を撮影した複数の画像を取得する。
設定パターン取得部１５１は、設定パターン一覧１９０を取得する。
第１解析部１５２は、設定パターン一覧１９０の各設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、第１画像取得部１５０によって取得された各画像からマーカ１２０を解析する。

生成部１５３は、第１解析部１５２による設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理に基づく集計情報を、設定パターンごとに生成する。
決定部１５４は、生成部１５３によって生成された集計情報に基づいて、倉庫１００について適用する設定パターンを決定する。
基準情報取得部１５５は、倉庫１００についての設定パターンの採用基準を表す基準情報を取得する。基準情報の詳細は後述する。
第１制御部１５６は、各種の制御を行う。

次に、図５Ｂを参照して、情報処理端末１７０の機能を実現するソフトウェア構成について説明する。図５Ｂは、情報処理端末１７０のソフトウェア構成の一例を示す図である。情報処理端末１７０は、特定部１８０と、第２画像取得部１８１と、第２解析部１８２と、表示制御部１８３と、第２制御部１８４とを有する。
特定部１８０は、フォークリフト１３０が配置された倉庫１００を特定する。
第２画像取得部１８１は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２によって撮影された画像を取得する。
第２解析部１８２は、特定部１８０によって特定された倉庫１００について決定部１５４によって決定された設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、撮影装置１７２によって撮影された画像からマーカ１２０を解析する。第２解析部１８２は、サーバ１４０の第１解析部１５２と同様の機能を持つ。ソフトウェアとしては、第２解析部１８２は、第１解析部１５２と同じものであってもよい。
表示制御部１８３は、情報処理端末１７０の表示装置１７３に後述の解析画面１９３を表示させる制御を行う。
第２制御部１８４は、各種の制御を行う。

［設定パターン決定処理］
次に、図７を参照して、設定パターン決定処理について説明する。図７は、設定パターン決定処理のフローチャートである。設定パターン決定処理は、倉庫１００でのフォークリフト１３０の実作業に先立って行われる処理であり、倉庫１００についての適切な設定パターンを決定する処理である。設定パターン決定処理は、サーバ１４０が行う。
Ｓ１００において、第１制御部１５６は、第１ループ処理の開始処理を行う。第１ループ処理は、Ｓ１００からＳ１０２までの処理である。第１制御部１５６は、第１ループ処理の開始処理として、次の処理を行う。すなわち、第１制御部１５６は、作業環境グループのうち、第１ループ処理で処理対象グループになっていない作業環境グループがあるとき、第１ループ処理で処理対象グループになっていない作業環境グループの１つを、処理対象グループにする。第１制御部１５６は、作業環境グループのうち、第１ループ処理で処理対象グループになっていない作業環境グループがないとき、第１ループ処理を終了する。図７から分かるように、第１ループ処理の終了により、設定パターン決定処理が終了する。

ここで、作業環境グループについて説明する。作業環境グループは、作業環境の例である倉庫１００の集まりである。倉庫１００は、所定の分類基準で予め何れかの作業環境グループに分類されている。例えば、第１倉庫１００Ａ、及び、第３倉庫Ｃは第１作業環境グループに属し、第２倉庫Ｂは第２作業環境グループに属する。
分類基準は、同じ作業環境グループに属する倉庫１００の環境が近似するように定められる。例えば、分類基準は、倉庫１００の明るさ、及び、倉庫１００で使われるマーカ１２０の種別に基づいて定められる。より具体的には、明るさの相違が所定の範囲内であり、かつ、マーカ１２０の種別が同じ、という条件を満たすと倉庫１００は、同じ作業環境グループに属するものと定められる。分類基準は、ここで説明したもの以外であってもよい。

Ｓ１０１において、副決定処理が実行される。副決定処理は次に説明する。
Ｓ１０２において、第１制御部１５６は、第１ループ処理の終了処理を行う。第１制御部１５６は、第１ループ処理の終了処理として、処理をＳ１００に戻す。

次に、図８を参照して、副決定処理について説明する。図８は、副決定処理のフローチャートである。
Ｓ２００において、第１画像取得部１５０は、処理対象グループに属するいずれかの倉庫１００を撮影した動画を取得する。第１画像取得部１５０は、フォークリフト１３０と共に移動する情報処理端末１７０から通信ネットワークを介して、倉庫１００を撮影した動画を取得してもよい。また、情報処理端末１７０が倉庫１００を撮影した動画が記録された記録媒体を介して、倉庫１００を撮影した動画を取得してもよい。
Ｓ２０１において、第１画像取得部１５０は、Ｓ２００で取得された動画から複数の画像を生成する。ここで生成される画像は静止画である。Ｓ２０１で生成される画像は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２が撮影した動画の各フレームの画像であり、情報処理端末１７０の撮影装置１７２が撮影した画像である。

Ｓ２０２において、設定パターン取得部１５１は、設定パターン一覧１９０を取得することで、設定パターン一覧１９０に含まれる複数の設定パターンを取得する。設定パターン取得部１５１は、サーバ１４０の記憶装置１４４から設定パターン一覧１９０を取得するが、ネットワークを介して外部の情報処理装置から設定パターン一覧１９０を取得してもよい。

Ｓ２０３において、第１制御部１５６は、第２ループ処理の開始処理を行う。第２ループ処理は、Ｓ２０３からＳ２０７までの処理である。第１制御部１５６は、第２ループ処理の開始処理として、次の処理を行う。すなわち、第１制御部１５６は、Ｓ２０２で取得された複数の設定パターンのうち、第２ループ処理で処理対象設定パターンになっていない設定パターンがあるとき、第２ループ処理で処理対象設定パターンになっていない設定パターンの１つを、処理対象設定パターンにする。第１制御部１５６は、Ｓ２０２で取得された複数の設定パターンのうち、第２ループ処理で処理対象設定パターンになっていない設定パターンがないとき、第２ループ処理を終了して処理をＳ２０８に進める。

Ｓ２０４において、第１制御部１５６は、第３ループ処理の開始処理を行う。第３ループ処理は、Ｓ２０４からＳ２０６までの処理である。第１制御部１５６は、第３ループ処理の開始処理として、次の処理を行う。すなわち、第１制御部１５６は、Ｓ２０１で生成された複数の画像のうち、今回の第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像があるとき、第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像の１つを、処理対象画像にする。第１制御部１５６は、Ｓ２０１で生成された複数の画像のうち、今回の第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像がないとき、第３ループ処理を終了して処理をＳ２０７に進める。

Ｓ２０５において、第１解析部１５２は、処理対象設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、処理対象画像からマーカ１２０を解析する。このとき、第１解析部１５２は、解析したマーカ１２０の数、及び、マーカ１２０の解析処理の処理時間を、サーバ１４０の記憶装置１４４に記憶させる。
Ｓ２０６において、第１制御部１５６は、第３ループ処理の終了処理を行う。第１制御部１５６は、第３ループ処理の終了処理として、処理をＳ２０４に戻す。
Ｓ２０７において、第１制御部１５６は、第２ループ処理の終了処理を行う。第１制御部１５６は、第２ループ処理の終了処理として、処理をＳ２０３に戻す。

Ｓ２０８において、生成部１５３は、第１解析部１５２によるマーカ１２０の解析結果を集計して、集計情報一覧１９２を生成する。集計情報一覧１９２は、図６を参照して説明したように、設定パターンごとの集計情報の一覧である。集計情報には、総認識数、及び、総処理時間が含まれる。

まず、図９を参照して、第１設定パターンの総認識数の決定方法について説明する。図９は、総認識数の決定方法を説明する図である。図９において、第１画像から第Ｌ画像（Ｌは２以上の自然数）までは、Ｓ２０１で生成された画像である。
生成部１５３は、第１解析部１５２が、第１設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、第１画像から第Ｌ画像までのそれぞれから解析したマーカ１２０の数の総数を、第１設定パターンの総認識数と決定する。
同様に、生成部１５３は、第２設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのそれぞれの設定パターンの総認識数を決定する。

次に、図１０を参照して、第１設定パターンの総処理時間の決定方法について説明する。図１０は、総処理時間の決定方法を説明する図である。図１０の第１画像から第Ｌ画像までは、図９と同様に、Ｓ２０１で生成された画像である。
生成部１５３は、第１解析部１５２による、第１設定パターンに含まれる解析設定値に基づいた、第１画像から第Ｌ画像までのそれぞれからのマーカ１２０の解析処理時間の合計を、第１設定パターンの総処理時間と決定する。
同様に、生成部１５３は、第２設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのそれぞれの設定パターンの総処理時間を決定する。

Ｓ２０９において、第１制御部１５６は、第４ループ処理の開始処理を行う。第４ループ処理は、Ｓ２０９からＳ２１２までの処理である。第１制御部１５６は、第４ループ処理の開始処理として、次の処理を行う。すなわち、第１制御部１５６は、処理対象グループに属する倉庫１００のうち、第４ループ処理で処理対象倉庫になっていない倉庫１００があるとき、第４ループ処理で処理対象倉庫になっていない倉庫１００の１つを、処理対象倉庫にする。第１制御部１５６は、処理対象グループに属する倉庫１００のうち、第４ループ処理で処理対象倉庫になっていない倉庫１００がないとき、第４ループ処理を終了する。図８から分かるように、第４ループ処理の終了により、副決定処理が終了する。

Ｓ２１０において、基準情報取得部１５５は、処理対象倉庫についての基準情報を取得する。
ここで、基準情報について説明する。基準情報は、それぞれの倉庫１００についての設定パターンの採用基準を表す情報であり、倉庫１００ごとに予め定められている。本実施形態では、基準情報として、総認識数に基づく第１基準情報、総処理時間に基づく第２基準情報、並びに、総認識数、及び、総処理時間に基づく第３基準情報がある。
第１基準情報の一例は、総認識数が最大になる設定パターンを採用することを表す情報である。第２基準情報の一例は、総処理時間が最小になる設定パターンを採用することを表す情報である。第３基準情報の一例は、総処理時間が所定時間以下の条件下で、総認識数が最大になる設定パターンを採用することを表す情報である。
基準情報は、上記の通り倉庫１００ごとに予め定められており、例えば、サーバ１４０の記憶装置１４４に記憶されていて、基準情報取得部１５５は、記憶装置１４４から処理対象倉庫についての基準情報を取得する。

Ｓ２１１において、決定部１５４は、直近のＳ２１０で取得された基準情報、及び、Ｓ２０８で生成された集計情報に基づいて、処理対象倉庫の設定パターンを決定する。そして、決定部１５４は、処理対象倉庫となる倉庫１００を表す情報と、処理対象倉庫について決定した設定パターンとを関連付けて、通信ネットワークを介して、情報処理端末１７０に送信する。情報処理端末１７０は、倉庫１００を表す情報と、この倉庫１００に対応する設定パターンを受信し、両者を関連付けて、情報処理端末１７０の記憶装置１７４等に記憶する。Ｓ２１１で処理対象倉庫について決定された設定パターンが、処理対象倉庫についての適切な設定パターンである。

図１１を参照して、決定部１５４による決定の例を説明する。図１１は、集計情報チャートの一例を示す図である。集計情報チャートは、集計情報をプロットした図である。集計情報チャートの横軸は総処理時間であり、縦軸は総認識数である。図１１は、設定パターンとして、第１設定パターンから第５設定パターンまでの５つの設定パターンがあるときの例である。

まず、基準情報が第１基準情報（総認識数が最大になる設定パターンを採用することを表す情報）である倉庫１００の例について説明する。図１１から分かるように、総認識数が最大になる設定パターンは第１設定パターンである。したがって、決定部１５４は、基準情報が第１基準情報である倉庫１００の設定パターンを、第１設定パターンに決定する。
次に、基準情報が第２基準情報（総処理時間が最小になる設定パターンを採用することを表す情報）である倉庫１００の例について説明する。図１１から分かるように、総処理時間が最小になる設定パターンは第５設定パターンである。したがって、決定部１５４は、基準情報が第２基準情報である倉庫１００の設定パターンを、第５設定パターンに決定する。
次に、基準情報が第３基準情報（総処理時間が所定時間以下の条件下で、総認識数が最大になる設定パターンを採用することを表す情報）である倉庫１００の例について説明する。図１１から分かるように、総処理時間が所定時間以下の条件下で、総認識数が最大になる設定パターンは第３設定パターンである。したがって、決定部１５４は、基準情報が第３基準情報である倉庫１００の設定パターンを、第３設定パターンに決定する。

［実作業での解析処理］
次に、図１２を参照して、実作業での解析処理について説明する。図１２は、実作業での解析処理のフローチャートである。実作業での解析処理は、倉庫１００の中でフォークリフト１３０が実作業を行うとき等に、設定パターン決定処理で決定された設定パターンに基づいて、画像からマーカ１２０を解析する処理である。実作業での解析処理は、情報処理端末１７０によって行われる。実作業での解析処理に先立って、図７の設定パターン決定処理が終了しているものとする。

Ｓ３００において、特定部１８０は、情報処理端末１７０が取り付けられているフォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定する。
特定部１８０は、例えば、次のように、フォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定する。すなわち、特定部１８０は、直近に解析された倉庫マーカ１２１（図１を参照）に記録された倉庫１００を、情報処理端末１７０が取り付けられているフォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００と特定する。
直近に解析された倉庫マーカ１２１とは、後述のＳ３０２で取得される画像のうち、倉庫マーカ１２１が写された直近の画像から解析された倉庫マーカ１２１である。この解析処理は、Ｓ３０２において、第２解析部１８２によって行われる。
フォークリフト１３０が出入り口１０１を通るごとに第２解析部１８２が倉庫マーカ１２１を解析する。したがって、直近に解析された倉庫マーカ１２１から、情報処理端末１７０が取り付けられているフォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定できる。

特定部１８０は、他の方法で、情報処理端末１７０が取り付けられているフォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定してもよい。例えば、情報処理端末１７０はＧＰＳモジュールを備え、特定部１８０は、ＧＰＳモジュールの出力に基づいて、フォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定してもよい。

Ｓ３０１において、第２制御部１８４は、直近のＳ３００で特定された倉庫１００に対応する設定パターンを設定する。より具体的には、第２制御部１８４は、直近のＳ３００で特定された倉庫１００に対応する設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて第２解析部１８２がマーカ１２０を解析するような設定を行う。
Ｓ３０２において、第２画像取得部１８１は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２によって撮影された画像を取得する。
Ｓ３０３において、第２解析部１８２は、直近のＳ３０１で設定された設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、直近のＳ３０２で取得された画像からマーカ１２０を解析する。

Ｓ３０４において、表示制御部１８３は、情報処理端末１７０の表示装置１７３に解析画面１９３を表示させる制御を行う。
ここで、図１３を参照して、解析画面１９３について説明する。図１３は、解析画面１９３の一例を示す図である。解析画面１９３は、第２解析部１８２によるマーカ１２０の解析結果を表示する画面である。解析画面１９３には、背景画像１９４と、解析枠１９５とが表示される。
背景画像１９４は、直近のＳ３０２で取得された画像であり、倉庫１００にある棚１１０等が写されている。
解析枠１９５は、直近のＳ３０３で第２解析部１８２によって解析されたマーカ１２０を囲む枠である。解析枠１９５によって、解析画面１９３を見るオペレータ等は、情報処理端末１７０によるマーカ１２０に解析の状態を認識できる。

Ｓ３０５において、第２制御部１８４は、実作業での解析処理を終了するか否かを判定する。第２制御部１８４は、実作業での解析処理を終了すると判定したときは、図１２に示す実作業での解析処理を終了する。第２制御部１８４は、実作業での解析処理を終了しないと判定したときは、処理をＳ３００に戻す。第２制御部１８４は、例えば、オペレータ等による、情報処理端末１７０の入力装置への操作に基づいて、実作業での解析処理を終了するか否かを判定する。

［効果］
以上説明したように、生成部１５３は、第１解析部１５２による設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理に基づく集計情報を、設定パターンごとに生成する。よって、集計情報により設定パターンごとの特性が明確になり、集計情報に基づいて倉庫１００の適切な設定パターンを決定できるようになる。したがって、例えば、画像処理システムのオペレータが複数の設定値を調整して適切な設定値を導く場合と比べて、適切な設定値の決定を簡素化できる。また、画像処理システムのオペレータが複数の設定値を調整して適切な設定値を導く場合、オペレータが設定値を調整するための操作画面等が必要になる。これに対して、本実施形態の画像処理システム１では、オペレータによる設定値の調整が不要であって、オペレータが設定値を調整するための操作画面等が不要であるため、操作画面の制御等のための処理負荷が軽減される。

また、決定部１５４は、基準情報、及び、集計情報に基づいて、倉庫１００の設定パターンを決定する。したがって、倉庫１００の設定パターンの決定にオペレータ等が関与する必要がなくなる。
また、情報処理端末１７０は、情報処理端末１７０が取り付けられているフォークリフト１３０が現在配置されている倉庫１００を特定し、特定した倉庫１００に対応する設定パターンに基づいて、画像からマーカ１２０を解析する。倉庫１００に対応する設定パターンは、サーバ１４０によって決定された倉庫１００の適切な設定パターンである。したがって、フォークリフト１３０が倉庫１００間を移動しても、倉庫１００に適したマーカ１２０の解析を行うことができる。

＜第２実施形態＞
次に、本実施形態の画像処理システム１について説明する。上記の実施形態と同様の点については、上記の実施形態を同じ符号を用い、説明を省略する。
本実施形態では、集計情報一覧１９２に含まれる設定パターンごとの集計情報には、総認識数、総処理時間、重み付け評価値、及び、総誤認識数の少なくとも何れかが含まれる。総認識数、及び、総処理時間は既に説明した通りである。
重み付け評価値は、設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理で解析されたマーカ１２０の重み付け値の合計値である。重み付け値は、マーカ１２０ごとに定められる。

次に、図１４を参照して、第１設定パターンの重み付け評価値の決定方法について説明する。図１４は、第１設定パターンの重み付け評価値の決定方法を説明する図である。
図１４のカッコ内の数値は、対応するマーカ１２０の重み付け値である。例えば、第１マーカ１２０の重み付け値は１．５、第２マーカ１２０の重み付け値は１．１、第５００マーカ１２０の重み付け値は０．７である。
また、図１４の「○」は、第１解析部１５２が対応する画像から対応するマーカ１２０を解析したことを表す。例えば、図１４では、第１解析部１５２は、第１画像から第１マーカ１２０、及び、第２マーカ１２０を解析したことが表されている。図１４の「×」は、第１解析部１５２が対応する画像から対応するマーカ１２０を解析できなかったことを表す。図１４では、第１解析部１５２は、第１画像から第５００マーカ１２０を解析できなかったことが表されている。

また、図１４の総重み付け値は、マーカ１２０ごとに定められる値であり、「（マーカ１２０が解析された画像の数）×（マーカ１２０の重み付け値）」で表される。
例えば、第１マーカ１２０は、第１画像から第Ｌ画像までのうち、１２枚の画像から解析されたとする。また、第１マーカ１２０の重み付け値は１．５である。このとき、生成部１５３は、第１マーカ１２０の総重み付け値を、上記の式を用いた「１２×１．５」の計算によって１８と決定する。生成部１５３は、他のマーカ１２０についても同様に総重み付け値を決定する。

そして、生成部１５３は、図１４に示す全てのマーカ１２０の総重み付け値の合計値を算出して、第１設定パターンの重み付け評価値とする。
同様に、生成部１５３は、第２設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのそれぞれの設定パターンの重み付け評価値を決定する。

マーカ１２０の重み付け値は、マーカ１２０の種類、マーカ１２０が付された物品、又は、マーカ１２０との距離に基づいて定められる。
マーカ１２０の種類には、ＱＲコード等のマーカ１２０の種別やマーカ１２０の大きさが含まれる。マーカ１２０が付された物品は、マーカ１２０に記録される識別ＩＤから特定できる。
マーカ１２０との距離は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２と、撮影時のマーカ１２０との距離である。マーカ１２０との距離は、マーカ１２０が写された画像を解析したり、情報処理端末１７０が有するＧＰＳモジュールの出力に基づいて撮影装置１７２の前方にある棚１１０との距離を算出したりして、得られる。

マーカ１２０の重み付け値は、ここに挙げた以外にも種々ありえる。例えば、マーカ１２０の種類、及び、マーカ１２０との距離に基づいて定めてもよい。マーカ１２０としてＱＲコードとカラービットとを比べると、ＱＲコードは、距離が離れると解析が困難であるという特徴がある。そこで、マーカ１２０との距離が所定の距離より長い場合、ＱＲコードの重み付け値をカラービットの重み付け値より小さくする。

総誤認識数は、設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理で誤認識されたマーカ１２０の総数である。
誤認識とは、第１解析部１５２が解析したマーカ１２０に記録された識別ＩＤが、倉庫１００で使用される識別ＩＤの範囲外であったり、第１解析部１５２がマーカ１２０の解析時に誤り検出をしたりした場合のことである。誤り検出には、例えばチェックサムやパリティ符号が使われるが、他の方法が使われてもよい。
総誤認識数は、総認識数と同様に決定される。ただし、総誤認識数の決定の際は、第１解析部１５２が第１画像から第Ｌ画像までのそれぞれから解析したマーカ１２０の数の代わりに、第１解析部１５２が第１画像から第Ｌ画像までのそれぞれから誤認識したマーカ１２０の数が使われる。

本実施形態で使われる基準情報は、本実施形態の集計情報に対応するものが含まれていてもよい。例えば、集計情報として重み付け評価値が使われる場合、基準情報には重み付け評価値に基づく情報が含まれていてもよく、集計情報として総誤認識数が使われる場合、基準情報には総誤認識数に基づく情報が含まれていてもよい。
図１１に示す集計情報チャートの縦軸、又は、横軸には、重み付け評価値や総誤認識数が使われてもよい。

以上説明したように、集計情報には、重み付け評価値が含まれてもよい。重み付け値は、倉庫１００の状態や倉庫１００内のマーカ１２０の解析の目的に応じて、重要なマーカ１２０が認識されるように定める。これにより、倉庫１００の状態や倉庫１００内のマーカ１２０の解析の目的に応じた適切な設定パターンを決定できる。
例えば、倉庫１００の中で、マーカ１２０としてＱＲコード及びカラービットが使われる場合を考える。この倉庫１００ではＱＲコードの解析が重要な場合、ＱＲコードの重み付け値を、カラービットの重み付け値より大きくすることで、ＱＲコードの解析に適した設定パターンを決定できる。
また、集計情報には、総誤認識数が含まれていてもよい。これにより、誤認識が減るような設定パターンを決定できる。
また、上記の実施形態と同様に、適切な設定値の決定を簡素化できる。

＜第３実施形態＞
次に、本実施形態の画像処理システム１について説明する。上記の実施形態と同様の点については、上記の実施形態を同じ符号を用い、説明を省略する。
まず、図１５を参照して、画像処理システム１で行われる集計情報一覧１９２を生成する処理の概要について説明する。図１５は、集計情報一覧１９２を生成する処理の概念図である。本実施形態の画像処理システム１は、上記実施形態の画像処理システム１と同様に、情報処理端末１７０が撮影した倉庫１００の中の画像１９１と、予め用意された設定パターン一覧１９０とに基づいて、集計情報一覧１９２を生成する。

上記の実施形態の設定パターンは解析設定値を含むものであるが、本実施形態の設定パターンは、解析設定値に加えて、撮影設定値を含む。撮影設定値は、画像の撮影に関する設定値である。撮影設定値として、例えば、情報処理端末１７０の撮影装置１７２が有するレンズの画角や、ピントがあるが、これら以外であってもよい。
図１５の例では、それぞれの設定パターンは、第１撮影設定値から第Ｍ’撮影設定値（Ｍ’は２以上の自然数）までの撮影設定値を含む。本実施形態では、設定パターンは複数の撮影設定値を含むが、設定パターンは１つの撮影設定値のみを含むものであってもよい。第１撮影設定値から第Ｍ’撮影設定値までは、それぞれ、第１撮影設定項目から第Ｍ’撮影設定項目までに対応する設定値である。

設定パターン一覧１９０に基づいて、撮影設定パターン一覧が予め定められる。撮影設定パターン一覧は、第１撮影設定パターンから第Ｎ’撮影設定パターン（Ｎ’は２以上の自然数）までの撮影設定パターンを含む。それぞれの撮影設定パターンは、第１設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのいずれかの設定パターンに含まれる第１撮影設定値から第Ｍ’ 撮影設定値までを含む。また、第１撮影設定パターンから第Ｎ’撮影設定パターンまでの任意の２つの撮影設定パターンは、少なくとも１つの撮影設定値が異なる。したがって、撮影設定パターン一覧には、全ての撮影設定値が同一である複数の撮影設定パターンが含まれることはない。

画像１９１は、情報処理端末１７０が、倉庫１００でのフォークリフト１３０の実作業に先立って、倉庫１００の中を撮影した動画に基づくものである。
まず、情報処理端末１７０は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２について第１撮影設定パターンの撮影設定値を適用して、動画を撮影する。同様に、情報処理端末１７０は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２について第２撮影設定パターンから第Ｎ’撮影設定パターンのそれぞれの撮影設定値を適用して、動画を撮影する。それぞれの撮影設定パターンを適用した撮影では、倉庫１００の中でフォークリフト１３０を同じように動かして撮影する。

本実施形態の集計情報一覧１９２は、上記の実施形態と同様に、設定パターンごとの集計情報の一覧である。集計情報は、設定パターンごとに生成される情報であり、サーバ１４０の第１解析部１５２による設定パターンに対応したマーカ１２０の解析処理に基づく情報である。本実施形態において、集計情報は、より具体的に説明すると、設定パターンに含まれる解析設定値に基づいた、設定パターンに含まれる撮影設定値を用いて撮影された各画像からの、第１解析部１５２によるマーカ１２０の解析処理に基づく情報である。

次に、図１６を参照して、本実施形態の副決定処理について説明する。図１６は、副決定処理のフローチャートである。
Ｓ４００において、第１画像取得部１５０は、情報処理端末１７０が第１撮影設定パターンから第Ｎ’撮影設定パターンまでのそれぞれの撮影設定パターンを適用して、処理対象グループに属するいずれかの倉庫１００を撮影した動画を取得する。
Ｓ４０１において、第１画像取得部１５０は、Ｓ４００で取得された動画から複数の画像を生成する。ここで生成される画像は静止画である。Ｓ４０１で生成される画像は、情報処理端末１７０の撮影装置１７２が撮影した動画の各フレームの画像であり、情報処理端末１７０の撮影装置１７２が、第１撮影設定パターンから第Ｎ’撮影設定パターンまでの何れかの撮影設定パターンを適用して撮影した画像である。
Ｓ４０２、Ｓ４０３は、それぞれ、図８のＳ２０２、Ｓ２０３と同様の処理である。

Ｓ４０４において、第１制御部１５６は、第３ループ処理の開始処理を行う。第３ループ処理は、Ｓ４０４からＳ４０６までの処理である。第１制御部１５６は、第３ループ処理の開始処理として、次の処理を行う。すなわち、第１制御部１５６は、次に説明する選択条件を満たす画像のうち、今回の第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像があるとき、第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像の１つを、処理対象画像にする。第１制御部１５６は、選択条件を満たす複数の画像のうち、今回の第３ループ処理で処理対象画像になっていない画像がないとき、第３ループ処理を終了して処理をＳ４０７に進める。
Ｓ４０４の選択条件は、Ｓ４０１で生成された画像であること、かつ、処理対象設定パターンに含まれる撮影設定値を適用した撮影された画像であること、である。
Ｓ４０５からＳ４０７までは、図８のＳ２０５からＳ２０７までと同様の処理である。

Ｓ４０８において、生成部１５３は、第１解析部１５２によるマーカ１２０の解析結果を集計して、集計情報一覧１９２を生成する。
ここで、集計情報に含まれる総認識数の決定方法について説明する。
まず、第１設定パターンの総認識数の決定方法について説明する。
生成部１５３は、第１解析部１５２が、第１設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて、第１設定パターンに含まれる撮影設定値を適用して撮影された各画像から解析したマーカ１２０の数の総数を、第１設定パターンの総認識数と決定する。
同様に、生成部１５３は、第２設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのそれぞれの設定パターンの総認識数を決定する。

次に、集計情報に含まれる総処理時間の決定方法について説明する。
まず、第１設定パターンの総処理時間の決定方法について説明する。
生成部１５３は、第１解析部１５２による、第１設定パターンに含まれる解析設定値に基づいた、第１設定パターンに含まれる撮影設定値を適用して撮影された各画像からのマーカ１２０の解析処理時間の合計を、第１設定パターンの総処理時間と決定する。
同様に、生成部１５３は、第２設定パターンから第Ｎ設定パターンまでのそれぞれの設定パターンの総処理時間を決定する。
Ｓ４０９からＳ４１２までは、図８のＳ２０９からＳ２１２までと同様の処理である。

次に、本実施形態における実作業での解析処理について説明する。本実施形態における実作業での解析処理は、図１２の実作業での解析処理とＳ３０１の処理が異なり、他の処理は図１２の実作業での解析処理と同様である。
本実施形態のＳ３０１において、第２制御部１８４は、直近のＳ３００で特定された倉庫１００に対応する設定パターンを設定する。より具体的には、第２制御部１８４は、直近のＳ３００で特定された倉庫１００に対応する設定パターンに含まれる解析設定値に基づいて第２解析部１８２がマーカ１２０を解析するような設定を行う。
更に、第２制御部１８４は、直近のＳ３００で特定された倉庫１００に対応する設定パターンに含まれる撮影設定値を、情報処理端末１７０の撮影装置１７２に適用する設定を行う。これにより、Ｓ３０２において、第２画像取得部１８１は、Ｓ３０１で適用された撮影設定値に基づいて撮影装置１７２によって撮影された画像を取得する。

以上説明したように、本実施形態の設定パターンには撮影設定値が含まれる。よって、倉庫１００の適切な設定パターンを決定することで、倉庫１００の適切な撮影設定値を決定することになる。そして、この撮影設定値を使って撮影を行った画像からマーカ１２０を解析することで、他の撮影設定値を使って撮影を行った画像からマーカ１２０を解析するときと比べて、倉庫１００に適したマーカ１２０の解析を行うことができる。また、上記の実施形態と同様に、適切な設定値の決定を簡素化できる。

＜第４実施形態＞
次に、本実施形態の画像処理システム１について説明する。上記の実施形態と同様の点については、上記の実施形態を同じ符号を用い、説明を省略する。上記の実施形態では、サーバ１４０の決定部１５４は、基準情報、及び、集計情報に基づいて、倉庫１００について適用する設定パターンを決定する。一方、本実施形態では、画像処理システム１の管理者等からの指示に基づいて、サーバ１４０の決定部１５４は倉庫１００について適用する設定パターンを決定する。この点ついて、以下に説明する。

まず、本実施形態のサーバ１４０の機能を実現するソフトウェア構成について説明する。サーバ１４０は、図４Ｂに示した各部に加えて、更に、サーバ表示制御部と受付部とを有する。
サーバ表示制御部は、サーバ１４０の表示装置１４２に集計情報画面を表示させる制御を行う。集計情報画面は、サーバ１４０の生成部１５３によって生成された集計情報に基づく情報を表示する画面であり、例えば、図１１に示す集計情報チャートを表示する画面である。
受付部は、サーバ１４０の入力装置１４３の出力信号に基づいて、それぞれの倉庫１００について適用する設定パターンの選択を受け付ける。決定部１５４は、受付部による受け付けに基づいて、倉庫１００について適用する設定パターンを決定する。

次に、本実施形態の副決定処理について説明する。本実施形態の副決定処理は、次に説明する点を除いて、上記の実施形態の副決定処理と同様である。本実施形態の副決定処理では、上記の実施形態の副決定処理の第４ループ処理に代わって以下の処理が行われる。
まず、サーバ表示制御部は、上記のサーバ１４０の表示装置１４２に集計情報画面を表示させる制御を行う。
画像処理システム１の管理者等は、例えば、集計情報画面を参照した上で、サーバ１４０の入力装置１４３を操作して、処理対象グループに属するそれぞれの倉庫１００について適用する設定パターンを選択する。

次に、サーバ１４０の受付部は、サーバ１４０の入力装置１４３の出力信号に基づいて、それぞれの倉庫１００について適用する設定パターンの選択を受け付ける。
次に、決定部１５４は、受付部による受け付けに基づいて、処理対象グループに属するそれぞれの倉庫１００について適用する設定パターンを決定する。この決定は、集計情報に基づく情報を表示する集計情報画面を表示した後の受付部による受け付けに基づくものであるため、全体としては、集計情報に基づく決定といえる。そして、決定部１５４は、それぞれの倉庫１００を表す情報と、それぞれの倉庫１００について決定した設定パターンとを関連付けて、通信ネットワークを介して、情報処理端末１７０に送信する。情報処理端末１７０は、倉庫１００を表す情報と、この倉庫１００に対応する設定パターンを受信し、両者を関連付けて、情報処理端末１７０の記憶装置１７４等に記憶する。

以上説明したように、画像処理システム１の管理者等は、集計情報画面を参照して、倉庫１００ごとの適切な設定パターンを決定できる。したがって、画像処理システム１の管理者等は、倉庫１００の環境に応じた適切な設定パターンの決定を簡易に行うことができる。

＜その他の実施形態＞
上記の実施形態では、作業環境の例として、物品１１５が保管等される倉庫１００を挙げたが、作業環境は、ベルトコンベアが配置されるような環境であってもよい。この場合、物品１１５はベルトコンベアで搬送される。また、情報処理端末１７０は、ベルトコンベアを搬送される物品１１５が撮影できる位置に配置される。サーバ１４０は、作業環境の照度やベルトコンベアを搬送される物品１１５のサイズ、形状、及び、色等に応じた適切な設定パターンを決定できる。作業環境の照度やベルトコンベアを搬送される物品１１５に応じた適切な設定パターンを適用することで、画像からマーカ１２０を適切に解析することが可能となる。
また、上記の実施形態では、棚１１０は固定されているが、棚１１０は動くことが可能であってもよい。
また、上記の実施形態ではサーバ１４０は１台である。しかし、上記の実施形態の１台のサーバ１４０が行う処理を、複数台のサーバ１４０に分散させてもよい。

本発明は、上記の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
なお、上記の実施形態を任意に組み合わせて実施してもよい。

１ 画像処理システム
１００ 倉庫
１１０ 棚
１１５ 物品
１２０ マーカ
１４０ サーバ
１７０ 情報処理端末

Claims (14)

1. 作業環境を撮影した複数の画像を取得する第１の取得手段と、
   画像に写されたマーカの解析に関する設定値である解析設定値を含む複数の設定パターンを取得する第２の取得手段と、
   前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて前記第１の取得手段によって取得される各画像からマーカを解析する解析手段と、
   前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記設定パターンごとに生成する生成手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記設定パターンには、画像の撮影に関する設定値である撮影設定値が更に含まれ、
   前記第１の取得手段は、前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記撮影設定値を用いて撮影された複数の画像を取得し、
   前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理は、前記設定パターンに含まれる前記解析設定値に基づいた、前記設定パターンに含まれる前記撮影設定値を適用して撮影された各画像からの、前記解析手段によるマーカの解析処理である請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記集計情報には、少なくとも、総認識数、及び、総処理時間の何れかが含まれ、
   前記総認識数は、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理で解析されたマーカの総数であり、
   前記総処理時間は、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理の処理時間の合計である請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記集計情報には、重み付け評価値が含まれ、
   前記重み付け評価値は、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理で解析されたマーカの重み付け値の合計値であり、
   前記重み付け値は、各マーカについて定められた値である請求項１乃至３何れか１項記載の情報処理装置。
5. 前記重み付け値は、マーカの種類、マーカが付された物品、又は、マーカとの距離に基づいて定められた値であり、
   マーカとの距離は、前記第１の取得手段によって取得される画像を撮影する撮影手段と、撮影時のマーカとの距離である請求項４記載の情報処理装置。
6. 前記集計情報には、総誤認識数が含まれ、
   前記総誤認識数は、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理で誤認識されたマーカの総数である請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
7. 前記生成手段によって生成された前記集計情報に基づいて、前記作業環境について適用する前記設定パターンを決定する決定手段を更に有する請求項１乃至６何れか１項記載の情報処理装置。
8. 前記作業環境についての前記設定パターンの採用基準を表す基準情報を取得する第３の取得手段を更に有し、
   前記決定手段は、前記第３の取得手段によって取得された前記基準情報、及び、前記生成手段によって生成された前記集計情報に基づいて、前記作業環境について適用する前記設定パターンを決定する請求項７記載の情報処理装置。
9. 前記生成手段によって生成された前記集計情報に基づく情報を表示する制御を行う表示制御手段と、
   何れかの前記設定パターンの選択を受け付ける受付手段と、
   を更に有し、
   前記決定手段は、前記受付手段による受け付けに基づいて、前記作業環境について適用する前記設定パターンを決定する請求項７記載の情報処理装置。
10. 前記作業環境は複数あり、
    前記作業環境は、予め何れかの作業環境グループに分類されており、
    前記第１の取得手段は、前記作業環境グループごとに、前記作業環境グループに含まれる何れかの前記作業環境を撮影した複数の画像を取得し、
    前記解析手段は、前記作業環境グループごとに、前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて、前記第１の取得手段によって取得される各画像からマーカを解析し、
    前記生成手段は、前記解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記作業環境グループごと、かつ、前記設定パターンごとに生成する請求項１乃至９何れか１項記載の情報処理装置。
11. 作業環境を撮影した複数の画像を取得する第１の取得手段と、
    画像に写されたマーカの解析に関する設定値である解析設定値を含む複数の設定パターンを取得する第２の取得手段と、
    前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて、前記第１の取得手段によって取得される各画像からマーカを解析する第１の解析手段と、
    前記第１の解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記設定パターンごとに生成する生成手段と、
    前記生成手段によって生成された前記集計情報に基づいて、前記作業環境について適用する前記設定パターンを決定する決定手段と、
    移動体に取り付けられる撮影手段と、
    前記決定手段によって決定された前記設定パターンに含まれる前記解析設定値に基づいて、前記撮影手段によって撮影された画像からマーカを解析する第２の解析手段と、
    を有するシステム。
12. 前記作業環境は複数あり、
    前記作業環境は、予め何れかの作業環境グループに分類されており、
    前記第１の取得手段は、前記作業環境グループごとに、前記作業環境グループに含まれる何れかの前記作業環境を撮影した複数の画像を取得し、
    前記第１の解析手段は、前記作業環境グループごとに、前記第２の取得手段によって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて、前記第１の取得手段によって取得される各画像からマーカを解析し、
    前記生成手段は、前記第１の解析手段による前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記作業環境グループごと、かつ、前記設定パターンごとに生成し、
    前記決定手段は、前記作業環境ごとに、前記作業環境について適用する前記設定パターンを決定し、
    前記移動体が配置された前記作業環境を特定する特定手段を更に有し、
    前記第２の解析手段は、前記特定手段によって特定された前記作業環境について前記決定手段によって決定された前記設定パターンに含まれる前記解析設定値に基づいて、前記撮影手段によって撮影された画像からマーカを解析する請求項１１記載のシステム。
13. 作業環境を撮影した複数の画像を取得する第１の取得ステップと、
    画像に写されたマーカの解析に関する設定値である解析設定値を含む複数の設定パターンを取得する第２の取得ステップと、
    前記第２の取得ステップによって取得される複数の前記設定パターンの各々に含まれる前記解析設定値に基づいて前記第１の取得ステップによって取得される各画像からマーカを解析する解析ステップと、
    前記解析ステップでの前記設定パターンに対応したマーカの解析処理に基づく集計情報を、前記設定パターンごとに生成する生成ステップと、
    を有する情報処理方法。
14. コンピュータを請求項１乃至１０何れか１項記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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