[发明专利]识别代码读取装置以及机器学习装置

说明书

本发明提供一种识别代码读取装置以及机器学习装置。识别代码读取装置具备机器学习装置，该机器学习装置学习与通过视觉传感器读取的识别代码的图像相对的该识别代码的理想图像的推定。该机器学习装置观测与通过视觉传感器读取的识别代码的图像相关的读取图像数据来作为表示环境的当前状态的状态变量，并且取得与识别代码的理想图像相关的理想图像数据来作为标签数据。然后，使用这些观测到的状态变量与取得的标签数据，将读取图像数据与理想图像数据关联起来进行学习。

技术领域

本发明涉及识别代码读取装置以及机器学习装置。

背景技术

作为在产品的表面赋予一维条形码或QR代码(注册商标)、数据矩阵等识别代码的方法，例如具有将打印了识别代码的标签粘贴在产品的表面的方法和通过打印机、激光打标机、钻头等在产品的表面上进行直接刻印识别代码的加工的直接标记方法等。

一般使用视觉传感器等来读取在产品的表面上赋予的识别代码。图6表示能够在产品表面赋予识别代码以及读取在产品表面赋予的识别代码的机器人的例子。

当向产品50赋予识别代码时，机器人控制器2指令机器人5使得识别代码赋予装置3移动到产品50的预定位置，并且指令识别代码赋予装置3在产品50的预定位置赋予识别代码。然后，识别代码赋予装置3从识别代码生成装置6取得识别代码的形状，并且在产品50的表面赋予该识别代码。另外，在读取产品50被赋予的识别代码时，机器人控制器2指令机器人5使得视觉传感器4移动到产品50的预定位置，并且指令识别代码读取装置1来读取产品50被赋予的识别代码。然后，识别代码读取装置1经由视觉传感器4读取在产品50的表面赋予的识别代码。另外，在图6中标记51是放置产品50的作业台。

但是，在读取在产品表面赋予的识别代码时，当产品的被赋予了识别代码的部位不平坦时，或者光对于被赋予了识别代码的位置的照射角度或观察位置不恰当时等，会由于各种原因使识别代码的读取失败。在日本特开2017-059266号公报中公开了用于解决这样问题的现有技术的一例。

作为在产品表面赋予的识别代码的读取失败的事例，例如具有以下情况。

·黑条和白条之间的对比度低

·检测出的黑条与白条反转

·由于产品的表面形状等原因，检测出的识别代码的形状失真

·通过打痕或钻孔等形成，未严格地满足识别代码的标准

·由于附着在表面的切削液等的影响，检测出的识别代码的部分的色彩不同。

在上述的识别代码的读取失败的事例中，即使是在相同的产品的表面赋予的识别代码，通过视觉传感器等检测出的图像的画面情况也会根据其状况变得各种各样。但是，在上述现有技术中，虽然能够应对特定的情况，但是无法对应上述各种状况。

发明内容

因此，本发明的目的在于，提供一种即使是不适合读取的识别代码也能够恰当地读取的识别代码读取装置以及机器学习装置。

本发明中，使用机器学习将不适合读取的识别代码的图像修复为适合读取的识别代码的图像，从而解决上述问题。本发明中通过以下的步骤来实现要导入的修复方法。

·步骤1)决定要设为识别代码的字符串。

·步骤2)从字符串生成理想的识别代码，将其设为训练数据。

·步骤3)在实际读取识别代码的面赋予识别代码。

·步骤4)将在各种状况下对所赋予的识别代码进行拍摄而得到的图像设为输入数据。

·步骤5)收集多个将输入数据与训练数据的对设为学习数据的数据。

·步骤6)通过这些学习数据来进行学习器的学习。