背景

近年、小売業界では労働力不足が深刻になっており、店舗運営の省力化・無人化が極めて重要になっています。特に、店員負荷の高い決済業務(レジ精算)の無人化が強く求められています。

決済業務を無人化するために、セルフレジの活用が考えられます。セルフレジでは、顧客自らが商品のバーコードを1つ1つ機械にかざして読み込ませる必要があります。しかし、バーコードリーダーに不慣れな顧客はバーコードを読み込ませるのに時間がかかったり、生鮮品のようなバーコードが付与できない商品は、セルフレジでの対応が煩雑になるなど、効率化に課題がありました。またRFIDを商品に付与し決済の自動化を行う試みも開始されていますが、低価格品への付与は割高になるため、本格普及はまだ先となっています。

今回開発した画像認識技術は、バーコードやRFIDを必要とせず、生鮮品や日配品からパッケージ品まで、小売店で扱われる多種多様な商品を、雑然と置かれた複雑環境でも頑健に認識できる多種物体認識技術です。これにより、顧客がレジ台に多数の商品を置くだけで、一括で正確な商品の読み取りを実現します。

新技術の特長

1. 自然物から工業製品まで特性の異なる多種多様な小売商品を高精度に認識
   ディープラーニング技術と特徴点マッチング技術の、異なる特性を持った画像認識技術を融合しました。商品ごとに、ディープラーニング技術と特徴マッチング技術のそれぞれを適用したときの認識精度を推定し、認識精度が最大化されるように各技術を適用する配分を調整します。商品ごとに調整した配分に基づいて、各技術での認識結果を統合します。青果物などの生鮮品のように個体ごとに外観の違いが大きい自然物に対しては、個体ごとの違いを吸収して判別できるディープラーニング技術が適用され、飲料・菓子・カップ麺・雑貨などのパッケージ品のように酷似したデザインが大量にある工業製品に対しては、デザイン配置の違いを詳細に判別できる特徴点マッチング技術が適用されます。弁当・デリカなどの日配品のように自然物(具材)と工業製品(商品ラベル)の特性を併せ持つ商品に対しては、両方の技術が適用され、その結果を統合して認識します。商品の特性に合わせて、両技術を適応的に融合することで、単体技術を適用しただけの場合と比較して、多種多様な小売商品に対する認識精度を向上させることができました。
2. 多数の商品を雑然と置いた複雑環境でも頑健に認識
   多数の商品が雑然と混在した複雑環境での商品の認識を行うために、個々の商品単体を撮影するだけで、多数の商品が雑然と混在した複雑環境の画像を大量に自動で生成します。これらの画像を機械学習することで、複雑環境での認識の頑健性を向上する方式を開発しました。これにより、機械学習による認識で課題となる大量の学習画像データの撮影・用意をすることなく、少ない撮影画像データからでも、多数の商品が雑然と混在した複雑環境下での商品の認識精度の向上を実現しました。

   

NECグループは、本技術を用いた画像認識POSレジのデモシステムを、2018年3月6日(火)から9日(金)まで、東京ビッグサイトにて開催される「リテールテックJAPAN2018」に出展する予定です。また、3月からNEC社内の小売店舗にて、本技術を用いた決済業務の無人化の実証実験を行う予定です。

NECグループは、安全・安心・効率・公平という社会価値を創造する「社会ソリューション事業」をグローバルに推進しています。当社は、先進のICTや知見を融合し、人々がより明るく豊かに生きる、効率的で洗練された社会を実現していきます。

以上

URL：http://jpn.nec.com/rd/technologies/objectrecognition/index.html