特開 2024-41228 商品処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024041228

(43)【公開日】2024-03-27

(54)【発明の名称】商品処理装置

(51)【国際特許分類】

   B65C 9/42 20060101AFI20240319BHJP

   B41J 3/36 20060101ALI20240319BHJP

   B41J 3/44 20060101ALI20240319BHJP

   B41J 5/30 20060101ALI20240319BHJP

【ＦＩ】

B65C9/42

B41J3/36 T

B41J3/44

B41J5/30 B

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022145914

(22)【出願日】2022-09-14

(71)【出願人】

【識別番号】000147833

【氏名又は名称】株式会社イシダ

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100113435

【弁理士】

【氏名又は名称】黒木 義樹

(74)【代理人】

【識別番号】100180851

【弁理士】

【氏名又は名称】▲高▼口 誠

(72)【発明者】

【氏名】岩川 健

(72)【発明者】

【氏名】野々原 靖也

(72)【発明者】

【氏名】堤 弘法

(72)【発明者】

【氏名】立石 啓太

【テーマコード（参考）】

2C055

2C187

3E095

【Ｆターム（参考）】

2C055CC01

2C055CC05

2C055EE00

2C055EE02

2C055EE09

2C187AD06

2C187AE01

2C187AG07

2C187BF36

2C187BG39

2C187BH19

2C187CC02

2C187CC07

2C187CD12

2C187CD17

3E095BA02

3E095CA02

3E095DA63

3E095EA02

3E095EA03

3E095EA05

3E095EA12

3E095EA22

3E095EA34

3E095FA08

3E095FA25

(57)【要約】

【課題】指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致を回避できる商品処理装置を提供する。
【解決手段】商品処理装置１は、指示書の内容の少なくとも一部を取得し、商品に係る商品情報を取得する取得部２１と、商品を撮像し撮像情報を生成する撮像部７と、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致するか否かを判定する制御部２３と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

指示書に基づいて生産された商品を処理する商品処理装置であって、
前記指示書の内容の少なくとも一部を取得し、前記商品に係る商品情報を取得する取得部と、
前記商品を撮像し撮像情報を生成する撮像部と、
前記商品情報に基づき特定した前記商品の種類と、前記撮像情報に基づき特定した前記商品の種類とが一致するか否かを判定する制御部と、を備える、商品処理装置。

【請求項2】

前記商品情報をラベルに印刷して前記ラベルを発行する発行部を備え、
前記制御部は、前記商品情報に基づき特定した前記商品の種類と、前記撮像情報に基づき特定した前記商品の種類とが一致した場合、前記発行部に前記ラベルを発行させる、請求項１に記載の商品処理装置。

【請求項3】

前記制御部は、
前記撮像情報を取得し、取得した前記撮像情報を前記商品の種類を推定する学習済みモデルに入力して前記商品の種類を推定し、
前記商品情報に基づき特定した前記商品の種類と、前記学習済みモデルに基づき推定した前記商品の種類とが一致するか否かを判定する、請求項１又は２に記載の商品処理装置。

【請求項4】

前記制御部は、前記商品情報に登録されている前記商品の画像の特徴量と、前記撮像部によって撮像された前記商品の画像の特徴量とに基づいて、前記商品情報における前記商品の種類と、前記撮像部によって撮像された前記商品の種類とが一致するか否かを判定する、請求項１又は２に記載の商品処理装置。

【請求項5】

前記商品情報に基づき特定した前記商品の種類と、前記撮像情報に基づき特定した前記商品の種類とが一致しなかった場合に、前記取得部によって取得された前記商品情報に関連付けられた第一商品種別情報と、前記制御部によって推定された前記商品の種類に関連付けられた第二商品種別情報とを同時に表示する表示部と、
前記表示部に同時に表示された前記第一商品種別情報又は前記第二商品種別情報の選択を受け付ける選択部と、を備え、
前記制御部は、前記選択部において前記第一商品種別情報が選択された場合、前記発行部に前記ラベルを発行させる、請求項２に記載の商品処理装置。

【請求項6】

前記表示部は、前記第一商品種別情報及び前記第二商品種別情報を同時に表示する際、前記第一商品種別情報及び前記第二商品種別情報のうちの少なくとも一方の表示位置を、前回表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施する、請求項５に記載の商品処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、商品処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

商品処理装置として、例えば、特許文献１に記載されたものが知られている。特許文献１に記載の商品処理装置は、撮像手段と、撮像手段が撮像した画像を出力する画像出力手段と、出力された画像の特徴量を読み取ることによって特定の物体を認識する物体認識手段と、認識された物体についての情報を、当該物体にかかる情報を記憶するファイルから読み出す情報読出手段と、読み出された物体についての情報をラベルに対して印字して発行するラベル発行手段と、を備える。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－６６５７３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

指示書に基づいて商品が生産された場合、当該商品に所定の処理が施される。処理としては、例えば、商品にラベルや包装等の印刷物を設ける処理がある。印刷物には、商品に係る情報が記載される。例えば、商品が食品である場合、印刷物には、アレルギー情報が記載される。そのため、商品に設けられる印刷物は、商品と一致している必要がある。しかしながら、商品に印刷物を設けるための作業（ラベルの貼付、包装装置への搬入等）を作業者が行う場合等にあっては、何らかの手違い等によって、商品に当該商品とは異なる商品の印刷物が設けられるおそれがある。

【0005】

本発明の一側面は、指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致を回避できる商品処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一側面に係る商品処理装置は、指示書に基づいて生産された商品を処理する商品処理装置であって、指示書の内容の少なくとも一部を取得し、商品に係る商品情報を取得する取得部と、商品を撮像し撮像情報を生成する撮像部と、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致するか否かを判定する制御部と、を備える。

【0007】

本発明の一側面に係る商品処理装置では、制御部は、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づいて特定した商品の種類とが一致するか否かを判定する。これにより、指示書に基づいて生産された商品の種類と撮像された商品の種類とが一致しているか否かを知り得る。そのため、商品に対して処理を施す場合、指示書に基づいて生産された商品であることを認識した上で、商品に印刷物等を設ける等の処理を行うことができる。したがって、指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致を回避できる。

【0008】

一実施形態においては、商品情報をラベルに印刷してラベルを発行する発行部を備え、制御部は、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致した場合、発行部にラベルを発行させてもよい。この構成では、商品情報に基づき特定された商品の種類と撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致した場合にラベルが発行部から発行されるため、指示書に基づいて生産された商品とラベル（印刷物）との不一致を回避できる。

【0009】

一実施形態においては、制御部は、撮像情報を取得し、取得した撮像情報を商品の種類を推定する学習済みモデルに入力して商品の種類を推定し、商品情報に基づき特定した商品の種類と、学習済みモデルに基づき推定した商品の種類とが一致するか否かを判定してもよい。この構成では、学習済みモデルによって商品の種類を推定するため、商品の種類を精度良く推定できる。そのため、指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致をより確実に回避できる。

【0010】

一実施形態においては、制御部は、商品情報に登録されている商品の画像の特徴量と、撮像部によって撮像された商品の画像の特徴量とに基づいて、商品情報における商品の種類と、撮像部によって撮像された商品の種類とが一致するか否かを判定してもよい。この構成では、商品情報に登録されている商品の画像の特徴量と、撮像部によって撮像された商品の画像の特徴量に基づいて商品の一致を判定するため、商品の一致を精度良く判定できる。そのため、指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致をより確実に回避できる。

【0011】

一実施形態においては、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致しなかった場合に、取得部によって取得された商品情報に関連付けられた第一商品種別情報と、制御部によって推定された商品の種類に関連付けられた第二商品種別情報とを同時に表示する表示部と、表示部に同時に表示された第一商品種別情報又は第二商品種別情報の選択を受け付ける選択部と、を備え、制御部は、選択部において第一商品種別情報が選択された場合、発行部にラベルを発行させてもよい。この構成では、商品情報に関連付けられた第一商品種別情報、すなわち指示書に基づいて生産される商品を示す第一商品種別情報が選択された場合に、発行部からラベルが発行される。したがって、指示書に基づいて生産された商品とラベル（印刷物）との不一致を回避できる。

【0012】

一実施形態においては、表示部は、第一商品種別情報及び第二商品種別情報を同時に表示する際、第一商品種別情報及び第二商品種別情報のうちの少なくとも一方の表示位置を、表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施してもよい。表示部において第一商品種別情報及び第二商品種別情報の表示位置が固定されている場合、種別情報を選択する作業者の作業の慣れ等によって、習慣的（無意識）に同じ位置に表示される種別情報を選択するおそれがある。この場合、例えば、第二商品種別情報が選択されるべきところ、習慣的に第一商品種別情報が選択されることによって、その後誤った処理が行われ得る。そこで、第一商品種別情報及び第二商品種別情報のうちの少なくとも一方の表示位置を、表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施することによって、習慣的な作業により誤った種別情報が選択されることを抑制できる。

【発明の効果】

【0013】

本発明の一側面によれば、指示書に基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致を回避できる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】図１は、商品処理装置の構成を示す図である。

【図2】図２は、商品処理装置を示す斜視図である。

【図3】図３は、商品処理装置を示す斜視図である。

【図4】図４は、指示書の一例を示す図である。

【図5】図５は、表示部に表示される画像の一例を示す図である。

【図6】図６は、表示部に表示される画像の一例を示す図である。

【図7】図７は、商品処理装置の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。

【0016】

図１は、商品処理装置の構成を示す図である。図２及び図３は、商品処理装置の斜視図である。図１～図３に示される商品処理装置１は、指示書に基づいて生産された商品を処理する装置である。本実施形態では、指示書は、レシピカードである。商品処理装置１は、レシピカードに基づいて生産された食品に関する情報が印字されたラベルＬを発行するラベルプリンタである。

【0017】

図４は、指示書の一例を示す図である。図４に示されるように、指示書Ｄには、商品である食品のレシピ等が記載されている。指示書には、商品の種類を示す品番、商品名、商品の単価、商品の販売日、商品の消費時間、商品の保存方法、商品のレシピ、及び、商品のバーコードが記載されている。指示書には、その他の情報が記載されていてもよい。バーコードには、商品に係る商品情報が登録されている。指示書Ｄは、紙等に印刷されたものであってもよいし、データであってもよい。

【0018】

商品処理装置１は、読取部３と、計量部５と、撮像部７と、表示部９と、発行部１１と、制御ユニット１３と、を備えている。図２に示されるように、商品処理装置１は、筐体３０を備えている。表示部９及び発行部１１は、筐体３０に設けられている。制御ユニット１３は、筐体３０に収容されている。筐体３０には、作業者による操作等を受け付ける操作キー１５が設けられている。図３に示されるように、商品処理装置１は、支持体３２を備えている。支持体３２は、筐体３０の近傍に配置される。支持体３２は、基台部３４と、支持部３６と、保持部３８と、を有している。撮像部７は、保持部３８に収容されている。

【0019】

図１に示されるように、読取部３は、指示書Ｄの内容を読み取る。本実施形態では、読取部３は、指示書Ｄのバーコードを読み取るスキャナである。読取部３は、読み取ったバーコードに係るコード情報を制御ユニット１３に出力する。

【0020】

計量部５は、商品の重量を計量する。計量部５は、計量台５ａと、図示しないロードセル、信号処理回路、及び送信モジュールと、を含む。図３に示されるように、本実施形態では、計量部５は、支持体３２の基台部３４上に配置されている。計量台５ａには、商品が載置される。計量台５ａの下方には、ロードセルが設けられる。ロードセルは、計量台５ａに商品が載置された際に生じる機械的な歪みを電気信号に変換する。信号処理回路は、ロードセルの出力する信号を増幅してデジタル信号に変換し、送信モジュールは、デジタル信号を制御ユニット１３に送信する。

【0021】

撮像部７は、商品を撮像する。撮像部７は、計量台５ａの上に商品が載置されると、制御ユニット１３の制御部２３（後述）に制御されて、商品を撮像して、撮像情報を生成する。撮像部７は、例えば、カラーの画像を取得するＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ等である。撮像部７は、ステレオカメラ、商品の温度画像を取得する赤外線カメラ等を含んでもよい。撮像部７は、撮像情報を制御ユニット１３に出力する。

【0022】

表示部９は、各種の情報を表示する。本実施形態では、表示部９は、タッチパネル式のディスプレイである。表示部９は、１つの画面を有してもよく、複数の画面を有してもよい。表示部９は、制御部２３に制御されて、画像を表示する。表示部９がタッチパネルである場合、表示部９は、後述する第一商品種別画像Ｇ１又は第二商品種別画像Ｇ２の選択（操作）を受け付ける選択部として機能する。表示部９は、ユーザからの選択（操作）を受け付け、選択内容を示す選択情報を制御ユニット１３に出力する。

【0023】

発行部１１は、ラベルＬを発行する。発行部１１は、制御部２３から出力された印字情報に基づいて、商品情報を印字して、ラベルＬを発行する。本実施形態では、発行部１１は、いわゆる台紙レスラベルを発行する。

【0024】

制御ユニット１３は、商品処理装置１における各種動作を制御する部分であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んで構成されている。制御ユニット１３は、記憶部１７と、算出部１９と、取得部２１と、制御部２３と、を備えている。

【0025】

記憶部１７は、商品マスタや商品識別に必要な情報を記憶する。記憶部１７は、商品マスタを取得する。商品マスタは、記憶媒体、ネットワーク等を介して取得されている。商品マスタは、少なくとも商品の番号（ＩＤ）と、商品名、単価、商品画像（第一商品種別情報）等とが対応付けられたデータテーブルを含む。商品マスタは、更新（変更）可能である。記憶部１７は、各種情報を記憶する記憶領域として、商品マスタ記憶領域１７ａと、学習済みモデル記憶領域１７ｂと、を有する。

【0026】

商品マスタ記憶領域１７ａは、商品マスタを記憶する。学習済みモデル記憶領域１７ｂは、学習済みモデルを記憶する。学習済みモデルは、機械学習によって生成されたモデルである。学習済みモデルは、記憶媒体、ネットワーク等を介して取得されている。

【0027】

算出部１９は、計量部５で計量された重量に基づき、商品の価格を算出する。具体的には、算出部１９は、商品に関する情報を商品マスタから読み出す。算出部１９は、計量部５において計量された重量値を取得する。そして、算出部１９は、取得した重量値と、商品の単価とに基づいて、商品の価格を算出する。算出部１９は、算出した価格を示す価格情報を制御部２３に出力する。

【0028】

取得部２１は、指示書Ｄの内容の少なくとも一部を取得し、商品に係る商品情報を取得する。取得部２１は、読取部３から出力されたコード情報に基づいて、商品情報を取得する。取得部２１は、商品情報を制御部２３に出力する。

【0029】

制御部２３は、商品情報に基づき特定した商品の種類（以下、「商品種類」とも称する。）と、撮像情報に基づいて特定した商品の種類（以下、「推定種類」とも称する。）とが一致するか否かを判定する。制御部２３は、取得部２１から出力された商品情報と商品マスタとに基づいて、商品種類を特定する。制御部２３は、撮像部７から出力された撮像情報を取得し、撮像情報を商品の種類を推定する学習済みモデルに入力して推定種類を推定する。

【0030】

学習済みモデルは、画像情報に基づく画像が示す商品を機械学習によって予測して出力する。学習済みモデルは、ニューラルネットワークを含む。学習済みモデルは、畳み込みニューラルネットワークを含むものであってもよい。さらに、学習済みモデルは、複数の階層（例えば８層以上）のニューラルネットワークを含むものであってもよい。すなわち、ディープラーニングによって学習済みモデルが生成されてもよい。

【0031】

ニューラルネットワークは、例えば、入力層と、多層の中間層（隠れ層）と、出力層と、で構成されている。入力層は、ｐ個のパラメータを要素とする入力値ｘ（＝ｘ０、ｘ１、ｘ２、・・・ｘｐ）をそのまま中間層に出力する。中間層のそれぞれは、活性化関数により総入力を出力に変換してその出力を次の層に渡す。出力層は、活性化関数により総入力を、ｑ個のパラメータを要素とするニューラルネットワークの出力ベクトルｙ（＝ｙ０、ｙ１、・・・、ｙｑ）に変換する。各ｙｉは、商品Ｓｉである可能性を数値として表現したものであり、商品Ｓｉごとに出力される。ｉは、商品ごとに付与される識別のための値であり、商品（の種類）の総数に基づいて決定されるパラメータの要素数から、１～ｑの値のいずれかと対応させる。

【0032】

ここでは、ニューラルネットワークは、画像の各画素の画素値を入力して、商品の推定結果を示す情報（出力ベクトルｙ）を出力する。ニューラルネットワークの入力層には、画像の画素数分のニューロンが設けられる。ニューラルネットワークの出力層には、商品の推定結果に係る情報を出力するためのニューロンが設けられる。出力層のニューロンの出力値に基づいて、商品を推定することができる。ニューロンの出力値は、例えば０～１の値である。この場合、ニューロンの値が大きいほど（値が１に近い程）、画像の商品である可能性が高く、ニューロンの値が小さい程（値が０に近い程）、画像の商品である可能性が低いことを示している。すなわち、商品Ｓｉのニューロン値（ｙｉ、又はｙｉに基づいて算出される値）が大きい場合、画像の商品は商品Ｓｉである確率が高く、商品Ｓｉのニューロン値が小さい場合、商品Ｓｉである確率が低いことを示している。

【0033】

制御部２３は、撮像部７から出力された画像情報を、学習済みモデルに入力する。制御部２３は、入力させる画像を正規化してもよい。画像の正規化には、例えば、画像の縮小、拡大、トリミング等を行うことで行われる。また、制御部２３は、入力する画像に対して、コントラストの調整、色の変更、フォーマットの変更等の各種の処理を行ってもよい。制御部２３は、学習済みモデルのニューラルネットワークに画像を入力したことに応じて、ニューラルネットワークから出力された出力値を含む推定結果を取得する。制御部２３は、すい推定結果に基づいて、推定種類を特定する。

【0034】

制御部２３は、商品種類と推定種類とが一致した場合、発行部１１にラベルＬを発行させる。制御部２３は、発行部１１にラベルＬの発行情報を出力する。発行部１１は、発行情報に基づいて、ラベルＬを印字して発行する。ラベルＬには、例えば、商品名、価格等が印字される。制御部２３は、商品の価格が計量に基づいて決定される場合には、算出部１９から出力された価格情報に基づく価格がラベルＬに印字されるように、発行情報を生成する。

【0035】

制御部２３は、商品種類と推定種類とが一致しなかった場合、商品情報に関連付けられた第一商品種別情報と、推定された商品の種類に関連付けられた第二商品種別情報とを、表示部９に同時に表示させる。本実施形態では、制御部２３は、商品情報に関連付けられた第一商品種別画像と、推定された商品の種類に関連付けられた第二商品種別画像とを、表示部９に同時に表示させる。第一商品種別画像及び第二商品種別画像は、商品マスタに登録されている。

【0036】

図５は、表示部９に表示される画像の一例を示す図である。図５に示されるように、表示部９には、画像Ｇが表示される。画像Ｇには、第一商品種別画像Ｇ１と、第二商品種別画像Ｇ２とが表示される。第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２は、例えば、左右に並んで表示される。図５に示す例では、第一商品種別画像Ｇ１が右側に表示され、第二商品種別画像Ｇ２が左側に表示されている。画像Ｇには、例えば、「商品の画像をタッチしてください」等のテキストが表示されてもよい。また、画像Ｇには、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２のいずれにも該当しない場合に押下される「その他」のボタンＢが表示される。「その他」のボタンＢが押下されると、例えば、商品のリストが表示される。

【0037】

制御部２３は、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２を表示部９に同時に表示させる際、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２のうちの少なくとも一方の表示位置を、前回表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施する。図６は、表示部９に表示される画像の一例を示す図である。制御部２３は、例えば、図５に示されるように、第一商品種別画像Ｇ１を右側に表示させると共に第二商品種別画像Ｇ２を左側に表示させた後、図６に示されるように、第一商品種別画像Ｇ１を左側に表示させると共に第二商品種別画像Ｇ２を右側に表示させる。制御部２３が、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２の表示位置を、前回表示させた表示位置から変更する処理のタイミングは、ユーザによって設定されてもよいし、制御部２３によって自動で設定されてもよい。

【0038】

制御部２３は、表示部９に同時に表示された第一商品種別画像Ｇ１又は第二商品種別画像Ｇ２の選択を表示部９が受け付けた結果に基づいて、発行部１１を制御する。制御部２３は、表示部９において第一商品種別画像Ｇ１が選択された場合、すなわち表示部９において第一商品種別画像Ｇ１がタッチ（押下）された場合、発行部１１にラベルＬを発行させる。制御部２３は、表示部９において第一商品種別画像Ｇ１が選択されなかった場合、すなわち第二商品種別画像Ｇ２が選択された場合には、発行部１１にラベルＬを発行させない。この場合、制御部２３は、選択された画像が指示書に基づく商品とは異なる旨を表示部９に表示させる。

【0039】

続いて、商品処理装置１の動作について説明する。図７は、商品処理装置１の動作を示すフローチャートである。

【0040】

図７に示されるように、商品処理装置１は、ラベルＬの発行方法を設定する（ステップＳ０１）。具体的には、商品処理装置１は、ラベルＬの発行方法を選択する画面を表示部９に表示し、ユーザによる選択結果に基づいて、ラベルＬの発行方法を設定する。ラベルＬの発行方法は、ラベルＬを一枚ずつ発行する方法と、ラベルＬを複数枚まとめて発行する方法とを含む。ラベルＬを一枚ずつ発行する場合には、ラベルＬを一枚発行する度に、ステップＳ０１～ステップＳ０９の処理を行う。商品処理装置１は、ラベルＬを複数枚まとめて発行する方法が選択された場合には、発行するラベルＬの枚数を入力する画面を表示させ、ラベルＬの発行枚数の入力を受け付ける。

【0041】

次に、商品処理装置１は、指示書Ｄを読み取る（ステップＳ０２）。具体的には、商品処理装置１は、表示部９に指示書Ｄの読み取りを指示する内容（例えば、「指示書をスキャナで読み取ってください」等）が示された画面を表示させる。商品処理装置１は、読取部３によって読み取られたバーコードに基づいて、商品情報を取得する。

【0042】

次に、商品処理装置１は、商品を撮像する（ステップＳ０３）。具体的には、商品処理装置１は、表示部９に商品を計量部５の計量台５ａに載置することを指示する内容（例えば、「商品を計量台に置いてください」等）が示された画面を表示させ、商品が置かれたことに応じて、撮像部７が商品を撮像する。なお、撮像部７による商品の撮像は、ユーザによる操作（撮像を指示する表示部９又は操作キー１５への入力）によって実行されてもよい。

【0043】

次に、商品処理装置１は、商品を推定する（ステップＳ０４）。続いて、商品処理装置１は、商品種類と推定種類とが一致しているか否かを判定する（ステップＳ０５）。すなわち、商品処理装置１は、指示書Ｄに基づいて生産された商品と、推定した商品とが一致しているか否かを判定する。商品処理装置１は、商品種類と推定種類とが一致している場合（ステップＳ０４：ＹＥＳ）には、ステップＳ０８に進む。商品処理装置１は、商品種類と推定種類とが一致していない場合（ステップＳ０４：ＮＯ）には、ステップＳ０６に進む。

【0044】

ステップＳ０６では、商品処理装置１は、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２を表示部９に同時に表示する。商品処理装置１は、第一商品種別画像Ｇ１が選択されたか否かを判定する（ステップＳ０７）。すなわち、商品処理装置１は、指示書Ｄの商品が選択されたか否かを判定する。商品処理装置１は、第一商品種別画像Ｇ１が選択された場合（ステップＳ０７：ＹＥＳ）には、発行部１１にラベルＬを発行させる（ステップＳ０８）。商品処理装置１は、第一商品種別画像Ｇ１が選択されなかった場合（ステップＳ０７：ＮＯ）には、表示部９に警告を表示する（ステップＳ０９）。

【0045】

以上説明したように、本実施形態に係る商品処理装置１では、制御部２３は、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づいて特定した商品の種類とが一致するか否かを判定する。これにより、指示書Ｄに基づいて生産された商品の種類と撮像された商品の種類とが一致しているか否かを知り得る。そのため、商品に対して処理を施す場合、指示書Ｄに基づいて生産された商品であることを認識した上で、商品に印刷物等を設ける等の処理を行うことができる。したがって、指示書Ｄに基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致を回避できる。

【0046】

本実施形態に係る商品処理装置１は、商品情報をラベルＬに印刷してラベルＬを発行する発行部１１を備える。制御部２３は、商品種類と推定種類とが一致した場合、発行部１１にラベルＬを発行させる。この構成では、商品種類と推定種類とが一致した場合にラベルＬが発行部１１から発行されるため、指示書Ｄに基づいて生産された商品とラベルＬとの不一致を回避できる。

【0047】

本実施形態に係る商品処理装置１では、制御部２３は、撮像情報を取得し、取得した撮像情報を商品の種類を推定する学習済みモデルに入力して商品の種類を推定し、商品情報に基づき特定した商品の種類と、学習済みモデルに基づき推定した商品の種類とが一致するか否かを判定する。この構成では、学習済みモデルによって商品の種類を推定するため、商品の種類を精度良く推定できる。そのため、指示書Ｄに基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致をより確実に回避できる。

【0048】

本実施形態に係る商品処理装置１は、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致しなかった場合に、取得部２１によって取得された商品情報に関連付けられた第一商品種別画像Ｇ１と、制御部２３によって推定された商品の種類に関連付けられた第二商品種別画像Ｇ２とを同時に表示し、同時に表示された第一商品種別画像Ｇ１又は第二商品種別画像Ｇ２の選択を受け付ける表示部９を備える。制御部２３は、表示部９において第一商品種別画像Ｇ１が選択された場合、発行部１１にラベルＬを発行させる。この構成では、商品情報に関連付けられた第一商品種別画像Ｇ１、すなわち指示書Ｄに基づいて生産される商品を示す第一商品種別画像Ｇ１が選択された場合に、発行部１１からラベルＬが発行される。したがって、指示書Ｄに基づいて生産された商品とラベルＬとの不一致を回避できる。

【0049】

本実施形態に係る商品処理装置１では、表示部９は、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２を同時に表示する際、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２のうちの少なくとも一方の表示位置を、表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施する。表示部９において第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２の表示位置が固定されている場合、種別画像を選択する作業者の作業の慣れ等によって、習慣的（無意識）に同じ位置に表示される種別画像を選択するおそれがある。この場合、例えば、第二商品種別画像Ｇ２が選択されるべきところ、習慣的に第一商品種別画像Ｇ１が選択されることによって、その後誤った処理が行われ得る。そこで、第一商品種別画像Ｇ１及び第二商品種別画像Ｇ２のうちの少なくとも一方の表示位置を、表示させた表示位置から変更する処理を不規則に実施することによって、習慣的な作業により誤った種別画像が選択されることを抑制できる。

【0050】

以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。

【0051】

上記実施形態では、指示書がレシピカードであり、商品がレシピカードに基づいて生産された食品である形態を一例に説明した。しかし、商品は食品に限定されない。

【0052】

上記実施形態では、商品処理装置１がラベルＬを発行する発行部１１を備え、制御部２３が、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致した場合、発行部１１にラベルＬを発行させる形態を一例に説明した。しかし、商品処理装置では、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致するか否かの判定結果に基づいて、他の処理を実施してもよい。例えば、商品処理装置では、判定結果に基づいて、商品の包装が実行されてもよい。或いは、商品処理装置では、判定結果に基づいて、会計が実行されてもよい。

【0053】

上記実施形態では、商品処理装置１が読取部３を備え、読取部３が指示書Ｄのバーコードと読み取ることによって、取得部２１が商品に係る商品情報を取得する形態を一例に説明した。しかし、取得部２１が商品情報を取得する方法はこれに限定されない。例えば、取得部２１は、指示書Ｄの画像を取得し、画像の画像処理（テキスト抽出等）に基づいて商品情報を取得してもよい。また、取得部２１は、ユーザから入力された入力内容（例えば、商品の番号）に基づいて、商品情報を取得してもよい。

【0054】

上記実施形態では、商品情報に基づき特定した商品の種類と、撮像情報に基づき特定した商品の種類とが一致しなかった場合に、表示部９が、取得部２１によって取得された商品情報に関連付けられた第一商品種別画像Ｇ１と、制御部２３によって推定された商品の種類に関連付けられた第二商品種別画像Ｇ２とを同時に表示する形態を一例に説明した。しかし、第一商品種別情報及び第二商品種別情報は、画像に限定されない。例えば、第一商品種別情報及び第二商品種別情報は、商品名等であってもよい。

【0055】

上記実施形態では、制御部２３が、撮像情報を取得し、取得した撮像情報を商品の種類を推定する学習済みモデルに入力して商品の種類を推定し、商品情報に基づき特定した商品の種類と、学習済みモデルに基づき推定した商品の種類とが一致するか否かを判定する形態を一例に説明した。しかし、制御部２３は、商品情報に登録されている商品の画像の特徴量と、撮像部７によって撮像された商品の画像の特徴量とに基づいて、商品情報における商品の種類と、撮像部７によって撮像された商品の種類とが一致するか否かを判定してもよい。この構成では、商品情報に登録されている商品の画像の特徴量と、撮像部７によって撮像された商品の画像の特徴量に基づいて商品の一致を判定するため、商品の一致を精度良く判定できる。そのため、指示書Ｄに基づいて生産された商品と当該商品に対する処理との不一致をより確実に回避できる。

【0056】

上記実施形態では、表示部９がタッチパネル式のディスプレイである形態を一例に説明した。しかし、表示部は、表示機能のみを有するディスプレイであってもよい。この場合、操作キー１５が、第一商品種別画像Ｇ１又は第二商品種別画像Ｇ２の選択（操作）を受け付ける選択部として機能する。

【符号の説明】

【0057】

１…商品処理装置、７…撮像部、９…表示部（選択部）、１１…発行部、２１…取得部、２３…制御部、Ｄ…指示書、Ｌ…ラベル。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】