Кассовый терминал

Кассовый терминал

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к классифицирующему устройству для идентификации товаров на автоматизированном кассовом терминале, а также к автоматизированному кассовому терминалу, содержащему такое классифицирующее устройство. Настоящее изобретение также относится к способу для автоматизированного кассового терминала.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

В современных магазинах могут быть приобретены многие различные типы товаров, например, овощи, фрукты и различная упаковочная тара. Многие магазины для идентификации товаров используют автоматизированные кассовые терминалы. Например, патент США №4676343 описывает, как использовать конвейерные весы совместно с лазерным сканером для считывания этикеток в кассовом терминале. Для считывания с помощью лазерного сканера этикетки выполнены особым образом и содержат информацию о весе товара, который должен совпадать с действительным весом товара, считанным при помощи указанных весов. Проблема в отношении устройства в соответствии с патентом США №4676343 состоит в том, что для идентификации товара должны использоваться лазерный сканер и конвейерные весы, что является ресурсозатратным и создает задержки в процессе, если один из указанных лазерного сканера и весов выйдет из строя. Другая проблема состоит в том, что на товаре должна присутствовать определенная этикетка, и если этой этикетки на нем нет, покупатель должен прикрепить ее на товар. Соответственно, могут возникать проблемы из-за ошибочной обработки покупателем. Недостаток необходимости наличия этикетки состоит в том, что покупатель не может легко приобрести бестарные товары, так как ему потребуется взвесить и идентифицировать товары для того, чтобы быть уверенным в правильности требуемой этикетки.

Другое известное устройство описано в патенте Канады №2054851 и патентах США №5662190, №20060138220 и №2004026239.

Таким образом, классифицирующее устройство кассового терминала является хорошо известным, но ни одно из ранее известных устройств не является автоматизированным для обработки различных типов товаров, таких как фрукты и упаковочная тара, и в то же время будучи выполненным с возможностью обеспечения оптимальной степени безопасности в отношении идентификации, тем не менее все еще требуя минимального использования ресурсов датчиков

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В отношении известного уровня техники существует необходимость в улучшенном классифицирующем устройстве кассового терминала для автоматической идентификации товаров, где количество ошибочных идентификаций стремится к нулю, но где возможности датчиков оптимально используются для уменьшения мощности процессора так, что поддерживается высокая скорость обработки.

Настоящее изобретение осуществляет решение вышеупомянутых проблем при помощи классифицирующего устройства для идентификации товаров.

В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения предоставлено классифицирующее устройство для идентификации товаров в автоматизированном кассовом терминале. Классифицирующее устройство содержит запоминающий блок, выполненный с возможностью хранения цифровых контрольных сигнатур, каждая из которых соответствует наименованию товара, и процессор, соединенный с указанным запоминающим блоком, по меньшей мере один датчик, выполненный с возможностью определения измеренной сигнатуры товара, причем указанный процессор выполнен с возможностью сравнения указанной измеренной сигнатуры с цифровой контрольной сигнатурой и вычисления вероятности совпадения заранее определенного количества наименований товара.

В соответствии со вторым аспектом предоставлен автоматизированный кассовый терминал, содержащий классифицирующее устройство в соответствии с первым аспектом.

В соответствии с третьим аспектом настоящего изобретения предоставлен способ для классификации товаров на автоматизированном кассовом терминале. Указанный способ включает этапы обеспечения классифицирующего устройства, содержащего запоминающий блок, способный хранить цифровые контрольные сигнатуры, каждая из которых соответствует наименованию товара, процессор, соединенный с указанным запоминающим блоком, и по меньшей мере один датчик, выполненный с возможностью определения измеренной сигнатуры товара, причем метод включает этапы сравнения указанной измеренной сигнатуры с цифровыми контрольными сигнатурами и вычисления вероятности совпадения заранее определенного количества наименований товаров.

В соответствии с еще одним аспектом настоящего изобретения предоставлен автоматизированный кассовый терминал, содержащий классифицирующее устройство для идентификации товаров. Классифицирующее устройство содержит датчик веса для взвешивания товара, запоминающий блок, содержащий информацию об одном или нескольких товарах, процессор, соединенный с указанными запоминающим блоком и датчиком веса, а также инфракрасный спектроскопический датчик, далее называемый датчиком ближней инфракрасной области спектра, воспринимающий длины волн в диапазоне от приблизительно 780 нм до 2500 нм и соединенный с указанным процессором. Запоминающий блок содержит одну или несколько первых сигнатур, созданных при помощи первого датчика ближней инфракрасной области спектра или другого датчика ближней инфракрасной области спектра, причем каждая из первых сигнатур соединена с соответствующим наименованием товара. Первые сигнатуры могут быть созданы непосредственно на кассовом терминале посредством использования первого датчика ближней инфракрасной области спектра, второго датчика ближней инфракрасной области спектра или посредством сохранения в запоминающем блоке сигнатур, созданных датчиком ближней инфракрасной области спектра, не соединенным с кассовым терминалом.

Когда датчик ближней инфракрасной области спектра используется для определенных видов товаров, например, некоторого типа яблок, будет получена первая сигнатура, которая может быть связана с указанным товаром и которая может быть обозначена, как некоторое наименование товара в запоминающем блоке, подобно, например, названию товара. Первый датчик ближней инфракрасной области спектра выполнен с возможностью создания второй сигнатуры, связанной с указанным товаром, когда товар помещен перед датчиком веса, на нем или после него. Далее, процессор выполнен с возможностью сравнения второй сигнатуры с первой сигнатурой для того, чтобы идентифицировать указанный товар в качестве существующего наименования товара в запоминающем блоке. Кассовый терминал выполнен с возможностью взвешивания товара с помощью датчика веса до создания второй сигнатуры, в течение ее создания или после этого. Затем вес товара совместно с наименование товара используется процессором для определения цены товара.

Преимущество настоящего изобретения состоит в том, что кассовый терминал может автоматически идентифицировать все виды товаров без необходимости для покупателя идентифицировать товар до кассового терминала, например, посредством прикрепления штрихкода. Датчик ближней инфракрасной области спектра является особенно полезным для идентификации фруктов и овощей, а также определенных типов бестарных товаров, поскольку такие товары ранее требовали того, чтобы покупатель идентифицировал этот товар и затем прикрепил к нему этикетку так как датчики, использующие камеры и обработку изображений, не были способны определить наименование указанного товара.

Датчик веса предпочтительно содержит конвейерные весы, который автоматически транспортируют и измеряют товар. Покупатель размещает товар на конвейерной ленте, которая взвешивает и затем транспортирует или транспортирует, удерживает и взвешивает для последующего транспортирования товара. Как ранее было упомянуто, первый датчик ближней инфракрасной области спектра может быть расположен на кассовом терминале до взвешивания, в процессе взвешивания или после него. Однако самым быстрым способом будет являться обеспечение возможности первому датчику ближней инфракрасной области спектра идентифицировать товар, когда конвейерная лента удерживает товар для измерения.

В соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения в качестве дополнения к датчику ближней инфракрасной области спектра и взвешивающему блоку кассовый терминал может быть оборудован одним или несколькими датчиками, которые в случае, если они используются в соответствии с настоящим изобретением, обеспечивают преимущество в виде повышения уровня безопасности при идентификации товаров, но с минимальным использованием ресурсов и, следовательно, времени и энергии. Следует отметить, что для удобства использования для покупателей, товар нужно идентифицировать менее чем за одну секунду при оценке на автоматизированном кассовом терминале.

Настоящее изобретение стремится решить указанную проблему оптимального использования ресурсов с несколькими датчиками при помощи использования этих датчиков в соответствии с некоторыми заранее определенными комбинациями, которые обеспечивают высокий уровень безопасности в идентификации товара, а также высокую производительность. Указанные комбинации также обеспечивают такое преимущество, что когда выполняется заданная комбинация, т.е. датчик или датчики в комбинации обеспечивают положительный результат идентификации, другие датчики могут быть отсоединены или направлены на идентификацию другого товара, что обеспечивает оптимизацию ресурсов процесса.

Указанный вариант осуществления изобретения с несколькими датчиками, таким образом, спроектирован на основании некоторого количества заранее определенных комбинаций, содержащих частичный набор существующих датчиков, где будет достаточно, чтобы одна из заранее определенных комбинаций обеспечивала положительный результат. Датчики могут быть включены, т.е. быть активированы, один за другим для того, чтобы найти выгодные комбинации, или частичный набор датчиков или все датчики могут быть активны до тех пор, как не будет обеспечен положительный результат. В этом контексте положительный эффект следует понимать так, когда все датчики указанной комбинации обнаружили и идентифицировали заранее определенные свойства товара, которые в комбинации обеспечивают наименование товара. Наименование может быть определено посредством сверки с базой данных, содержащей свойства некоторого количества товаров. Пример таких свойств может включать вес, размеры, цвет, форму, контур, маркировку посредством штрихкода и/или текста и/или изображения и/или схемы.

В соответствии с указанным вариантом осуществления изобретения классифицирующее устройство всегда содержит датчик веса и датчик использования для покупателей в соответствии с вышеупомянутым, а также один или несколько из следующих датчиков: датчик контура и/или датчик штрихкода и/или датчик для считывания знаков, который использует оптическое распознавание знаков и (машинную) интерпретацию текста, и/или датчик цветовой текстуры и/или датчик цветовой гистограммы и/или датчик видимой области спектра. Датчик для считывания знаков далее называется датчиком оптического распознавания знаков. Датчик видимой области спектра представляет собой спектрометр, содержащий источник света и камеру видимой области спектра, далее называемый датчиком видимой области спектра, Датчик видимой области спектра воспринимает длины волн в диапазоне от примерно 200 нм до 1100 нм. Таким образом, указанный диапазон перекрывает диапазон длин волн видимого света, который простирается от 400 нм до 660 нм. Эксперименты показали, что при устройство, выполненное в соответствии с настоящим изобретением, а именно классифицирующее устройство, содержащее датчик цветовой текстуры и/или датчик цветовой гистограммы и/или датчик видимой области спектра не функционирует приемлемым образом, если датчик видимой области спектра функционирует в полном интервале частот 200 нм - 1100 нм, так как существует конфликт между цветовыми датчиками и датчиком видимой области спектра в диапазоне видимого света, т.е. между 400 нм и 660 нм.

Следовательно, датчик видимой области спектра в соответствии с настоящим изобретением является активным в диапазонах между 200 нм и 400 нм и между 660 нм и 1100 нм, если он скомбинирован с датчиком цветовой текстуры и/или датчиком цветовой гистограммы. Если датчик цветовой текстуры и датчик цветовой гистограммы отсоединены, то датчик видимой области спектра может функционировать в полном частотном диапазоне между 200 нм и 1100 нм, так как не существует конфликта устройств. Процессор запрограммирован с возможностью управления указанными датчиками для достижения оптимальной эффективности классифицирующего устройства.

Датчики взаимодействуют таким образом, что в случае, если указанные датчики активированы в следующих комбинациях, оставшимся датчиком, исключая датчик веса и датчик ближней инфракрасной области спектра, позволяется быть деактивированными или не быть активированными вообще, в зависимости от товара, подлежащего идентификации:

- датчик веса, датчик контура и датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик контура и датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик веса и датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик веса, цветовой гистограммы и датчик контура, или

- датчик веса, датчик контура и датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик веса, цветовой гистограммы, датчик контура, датчик цветовой текстуры, датчик оптического распознавания знаков и датчик штрихкода, или

- датчик веса, датчик контура, датчик цветовой текстуры и датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик веса и датчик штрихкода, или

- только датчик оптического распознавания знаков, или

- датчик видимой области спектра в комбинации с любой из вышеперечисленных комбинаций, или

- только датчик видимой области спектра.

Одним из преимуществ настоящего изобретения является то, что указанные комбинации обеспечивают оптимальную высокую степень безопасности с минимальным использованием ресурсов, что и будет объяснено ниже.

Датчик для считывания знаков соединен с компьютером/блоком для обработки изображений, который использует алгоритм, использующий информацию из изображений от имеющейся камеры или камер устройства. Для товаров, которые по существу могут быть однозначно идентифицированы при помощи считывания знаков, будет достаточно, если датчик для считывания знаков, датчик оптического распознавания знаков, идентифицирует знак и/или текст, который затем однозначно идентифицирует указанный товар. Примерами товаров, которые могут быть идентифицированы при помощи использования только датчика для считывания знаков, датчика оптического распознавания знаков, являются заранее упакованные пакеты, где покупателю не требуется исполнять какие-либо процедуры, такие как повторное заполнение или любая другая процедура. Примерами товаров, где не достаточно датчика для считывания знаков, являются некоторые бестарные товары, где количество товара, т.е. вес, является неизвестным. Дополнительно могут быть необходимы дополнительные свойства товара, а также могут потребоваться считывание знаков и/или веса и/или цветовой гистограммы и/или цветовой текстуры и/или контура. Следует упомянуть, что понятие «контур» определяется, как двумерная проекция трехмерного объекта.

Таким образом, некоторые товары являются более сложными для идентификации, чем другие, и в зависимости от товара требуется один или несколько датчиков, включенных в классифицирующее устройство.

Предпочтительно, датчик веса содержит одни конвейерные весы, содержащие одну конвейерную часть и один весовой блок, связанный с ней, который автоматически транспортирует товар, взвешивает его и передает информацию о его весе в базу данных. Таким образом, участие работников и покупателей будет исключено, что устраняет необходимость ручной транспортировки товара через весовой блок. Один или несколько датчиков могут быть соединены с кассовым терминалом для управления конвейерными весами.

Датчик контура содержит камеру для обеспечения статических или динамических изображений и может предпочтительно представлять собой линейную камеру, которая считывает горизонтально спроектированную поверхность, или линейную камеру в комбинации с датчиком объекта, который состоит из вертикальной световой завесы для считывания вертикальной проекции. Датчик контура соединен с блоком для обработки изображений, где контур, т.е. двумерная проекция трехмерного объекта, проверяется на соответствие свойствам в базе данных.

Датчик штрихкода содержит камеру для обеспечения статических или динамических изображений. Датчик штрихкода соединен с блоком для обработки изображений, где штрихкод проверяется на соответствие свойствам в базе данных.

Датчик для считывания знаков содержит камеру для обеспечения статических или динамических изображений. Датчик для считывания знаков соединен с блоком для обработки изображений, где знак проверяется на соответствие свойствам в базе данных.

Датчик цветовой текстуры содержит камеру для обеспечения неподвижных кадров или движущихся изображений. Датчик цветовой текстуры соединен с блоком для обработки изображений, где цветовая текстура проверяется на соответствие свойствам в базе данных. Блок для обработки изображений содержит алгоритм, который вычисляет, где определенный цвет присутствует в изображении. Одним из обычных алгоритмом является «Алгоритм Вейбулла для цветовой текстуры», но также могут рассматриваться и другие алгоритмы.

Датчик цветовой гистограммы содержит камеру для обеспечения неподвижных кадров или движущихся изображений. Соотношение цветов в изображении обычно иллюстрируется при помощи представления, так называемой гистограммы. Гистограмма создается при помощи исследования всех пикселов изображения, причем количество пикселов, имеющих конкретное цветовое значение, суммируется.

Вышеупомянутый блок для обработки изображения может состоять из одного или нескольких блоков, а также может содержать один или несколько компьютеров с программным обеспечением, способным исполнять вышеупомянутые виды анализа. Классифицирующее устройство может содержать одну или несколько камер, которые включены в вышеупомянутые датчики. Одним из примеров предпочтительного варианта осуществления изобретения является то, что датчик контура содержит первую камеру, размещенную таким образом, что контур считывается, когда товар проходит через камеру. В соответствии с настоящим изобретением подходящей является линейная камера, так как затем происходит считывание в течение транспортирования товара между двумя конвейерными лентами или по светопроницаемой поверхности. Также допустимо, что классифицирующее устройство содержит вторую камеру и, возможно, несколько камер для обеспечения возможности обзора товара под различными углами для достижения самой высокой возможной надежности при определении штрихкода, текста и изображений. Другая камера и, если применимы, дополнительная камера/дополнительные камеры выполнены с возможностью записи изображения или изображений, которые будут использоваться блоком для обработки изображений для осуществления анализа цветовой гистограммы, цветовой текстуры, оптического распознавания знаков и считывания штрихкода. Одной дополнительной альтернативой является то, что классифицирующее устройство содержит только первую камеру и вторую камеру, где вторая камера оптически соединена с одной или несколькими линзами, которые наблюдают товар под различными углами, и где блок для обработки изображений анализирует изображения под соответствующими углами. Прежде упомянутая линейная камера при размещении между конвейерными лентами является, однако, единственной камерой, которая может уловить штрихкод, когда он расположен внизу товара.

Датчик ближней инфракрасной области спектра функционирует таким образом, что инфракрасное световое излучение облучает товар, а отраженное от товара инфракрасное излучение анализируется с учетом фазового смещения, обусловленного поверхностным соотношением/поверхностными свойствами и химическими связями в товаре, который создает спектр отражения. Датчики ближней инфракрасной области спектра сами по себе известны из уровня техники.

Как упомянуто выше ближняя инфракрасная область спектра содержит источник света для светового излучения в ближней инфракрасной области спектра и камеру ближней инфракрасной области спектра, которая может регистрировать световое излучение в ближней инфракрасной области спектра. Световое излучение в ближней инфракрасной области спектра обычно имеет длину волны 580-2500 нм или, предпочтительно, 780-1750 нм. Длина волны показана подходящей для осуществления анализа бестарных материалов, фруктов и овощей. В этом контексте «ближняя инфракрасная область спектра» может содержать источник света и камеру ближней инфракрасной области спектра, т.е. полную конфигурацию ближней инфракрасной области спектра для анализа. Однако, «датчик ближней инфракрасной области спектра» может только содержать сенсорную аппаратуру, например, зонд направленного светового излучения и спектрометр.

Посредством осуществления анализа известного товара с помощью датчика ближней инфракрасной области спектра принят уникальный спектр отражения, который может быть соединен с указанным товаром. Спектр отражения может либо использоваться непосредственно в качестве сигнатуры, соединенной с товаром, либо обрабатываться для создания указанной сигнатуры. Товар в магазине может выглядеть различно в различных обстоятельствах, например, товар стареет (и со временем фрукт станет гнилым), товар может быть упакован в один или несколько пластиковых мешков, или товар может быть одиночным или в группе, или расположенным в различных положениях, могут также возникнуть естественные изменения, и т.п.Окружающая среда для кассового терминала может также быть различной в различных магазинах, например, различный уровень освещения, цвета и т.п.Все эти параметры обеспечивают то, что спектр ближней инфракрасной области спектра некоторого товара в некоторой окружающей среде в некоторых обстоятельствах не обязательно совпадает с другим спектром ближней инфракрасной области спектра указанного товара в другой окружающей среде в других обстоятельствах. Для того, чтобы использовать датчик ближней инфракрасной области спектра на кассовом терминале в соответствии с настоящим изобретением первая сигнатура должна совпадать со второй сигнатурой в некоторой степени так, что процессор сможет идентифицировать товар при помощи сравнения. Таким образом, преимуществом является то, когда первая сигнатура создается в той же самой окружающей среде, что и вторая сигнатура. Так как вторая сигнатура создается на кассовом терминале в течение использования, преимуществом будет, если первая сигнатура создается при тех же самых условиях. Таким образом, в соответствии с настоящим изобретением классификационная система имеет самообучающиеся функциональные возможности, в которых первая сигнатура создается посредством программирования запоминающего блока с наименованием товара, после чего товар транспортируется через кассовый терминал при условиях, аналогичных использованию, т.е. условиях для кассового терминала, которые относятся к покупательскому использованию. Для рассмотрения упомянутых вариантов товар транспортируется несколько раз через кассовый терминал и в различных вариантах, например, в одном или нескольких мешках и/или одиночно или в группе и т.п.Каждый раз, когда товар транспортируется через кассовый терминал, и датчик ближней инфракрасной области спектра анализирует товар, создается первая сигнатура, что подразумевает, что каждое наименование товара может быть соединено с большим количеством первых сигнатур так, что процессор сможет идентифицировать товар после сравнения его со второй сигнатурой и одной или более первыми сигнатурами. В течение обучения первый датчик ближней инфракрасной области спектра может быть выполнен с возможностью исполнения указанного анализа, или будет присоединен второй датчик ближней инфракрасной области спектра. Обучение не обязательно должно исполняться в точном местоположении, где будет использоваться кассовый терминал, но может, предпочтительно, исполняться в другом местоположении.

При создании первой и второй сигнатур окружающая обстановка будет рассматриваться с помощью фонового спектра, т.е. пустого кассового терминала или пустой конвейерной ленты. При осуществлении анализа товара фоновый спектр известен, и процессор может рассматривать различными способами.

Линейная камера датчика контура предпочтительно используется в комбинации с камерой ближней инфракрасной области спектра для обеспечения информации о том, где товар размещен на ленте. Камера ближней инфракрасной области спектра выполнена с возможностью перемещения вдоль паза между двумя конвейерными лентами, но для перемещения в положение для считывания необходимо некоторое время.

Датчик видимой области спектра представляет собой спектрометр, содержащий световое устройство, подходящее для вышеупомянутых длин волн, и камеру видимой области спектра, способную регистрировать световое излучение в диапазоне длин волн между 200 нм и 1100 нм. Аналогично датчику ближней инфракрасной области спектра датчик видимой области спектра использует изменение в длине волны, когда световое излучение частично абсорбируется товаром или отражается им. Датчик видимой области спектра является особенно подходящим для осуществления анализа различных оттенков коричневого цвета, который делает его подходящим для осуществления анализа хлеба, обычно являющегося трудным для классификации при помощи любого из других датчиков. Различные оттенки коричневого цвета могут быть обнаружены при помощи датчика видимой области спектра.

В этом контексте «датчик видимой области спектра» может содержать источник света, а также камеру видимой области спектра, т.е. полное устройство видимой области спектра для осуществления анализа. Однако, датчик видимой области спектра может также представлять собой отдельное устройство, не соединенное с источником света, но содержать зонд направленного света и спектрометр.

При помощи анализа известного товара посредством датчика видимой области спектра принят уникальный спектр отражения, спектр видимой области спектра, который может быть связан с указанным товаром. Спектр отражения может либо непосредственно использоваться в качестве сигнатуры для товара, либо обрабатываться для создания сигнатуры. Товар в магазине может выглядеть различно в различных обстоятельствах, например, товар стареет (и со временем фрукт станет гнилым), товар может быть упакован в один или несколько пластиковых мешков, или товар может быть одиночным или в группе, или расположенным в различных положениях; могут также возникнуть естественные изменения, и т.п. Окружающая среда для кассового терминала может также быть различной в различных магазинах, например, различный уровень освещения, цвета и т.п. Все эти параметры обеспечивают то, что спектр видимой области спектра некоторого товара в некоторой окружающей среде в некоторых обстоятельствах не обязательно совпадает с другим спектром видимой области спектра указанного товара в другой окружающей среде в других обстоятельствах. Для обеспечения возможности использования датчика видимой области спектра в соответствии с настоящим изобретением на кассовом терминале, третья сигнатура, представляющая фоновую сигнатуру, и четвертая сигнатура, содержащая общие сведения о товаре, должны совпадать так, что процессор может идентифицировать товар при помощи сравнения. Таким образом, преимуществом является то, что третья сигнатура создается в той же самой окружающей среде, что и четвертая сигнатура. Так как четвертая сигнатура создается на кассовом терминале в течение использования, преимуществом будет, если третья сигнатура создается при тех же самых условиях. Таким образом, в соответствии с настоящим изобретением классификационная система имеет самообучающиеся функциональные возможности, в которых третья сигнатура создается с наименованием товара посредством программирования запоминающего блока, после чего товар транспортируется через кассовый терминал при условиях, аналогичных использованию, т.е. условиях для кассового терминала, которые относятся к покупательскому использованию. Для рассмотрения упомянутых вариантов товар транспортируется несколько раз через кассовый терминал и в различных вариантах, например, в одном или нескольких мешках и/или одиночно или в группе и т.п. Каждый раз, когда товар транспортируется через кассовый терминал, и датчик видимой области спектра анализирует товар, создается третья сигнатура, что подразумевает, что каждое наименование товара может быть соединено с большим количеством третьих сигнатур так, что процессор сможет идентифицировать товар при сравнении его с четвертой сигнатурой и одной или более третьими сигнатурами. В течение обучения первый датчик видимой области спектра может быть выполнен с возможностью исполнения указанного анализа, или будет присоединен второй датчик видимой области спектра. Обучение не обязательно должно исполняться в точном местоположении, где будет использоваться кассовый терминал, но может предпочтительно исполняться в другом местоположении.

Датчик видимой области спектра может содержать оптоволоконный кабель, действующий в качестве зонда, который распределяет световое излучение от товара к камере видимой области спектра.

Датчик видимой области спектра может содержать оптоволоконный кабель, действующий в качестве зонда, который распределяет световое излучение от товара к камере ближней инфракрасной области спектра.

Каждый из датчика видимой области спектра и датчика ближней инфракрасной области спектра может быть соединен с оптоволоконным кабелем, действующим в качестве зонда, который выполнен с возможностью направления в общий оптоволоконный кабель, который распределяет световое излучение от товара к камере видимой области спектра и камере ближней инфракрасной области спектра.

Классифицирующее устройство может содержать переносной считыватель штрихкода, который соединен с базой данных. Переносной считыватель штрихкода может использоваться тогда, когда товары являются слишком большими для транспортировки на конвейерном устройстве.

Классифицирующее устройство может преимущественно содержать самообучающую функцию, которая позволяет системе становиться самообучающейся. «Самообучение» означает, что все датчики классифицирующего устройства становятся активными для идентификации товара, когда он проходит указанные датчики в первый раз. Датчики идентифицируют свойства/характеристики товара и сохраняют их в базе данных. Когда используется самообучающая функция, товар уже зарегистрирован в товарном регистре с заранее определенным наименованием, например, EAN кодом (Европейский код номеров товаров, European Article Number code), и, опционально, ценой. Товарный регистратор представляет собой либо часть базы данных, либо отдельную базу данных, соединенную с базой данных наименований товара.

Классифицирующее устройство может быть дополнено считывателем штрихкода, соединенным с базой данных, и может предпочтительно использоваться при самообучающей функции. Когда товар впервые транспортируется через классифицирующее устройство, неподвижный сканер считывает штрихкод, который обеспечивает наименование товара, которое приводит к тем свойствам, которые могут быть обнаружены при помощи датчиков и хранятся в базе данных в качестве правильного наименования товара.

Датчики могут предпочтительно быть помещены полностью или частично в конструкцию, имеющую форму туннеля и защищающую часть конвейерной ленты и, следовательно, повышающую уровень безопасности посредством предотвращения возможности влияния неуполномоченных людей на процесс классификации.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

В дальнейшем настоящее изобретение будет описано со ссылкой на чертежи, причем:

Фиг.1 схематично показывает вид сверху кассового терминала в соответствии с первым вариантом осуществления настоящего изобретения;

Фиг.2 схематично показывает вид сбоку кассового терминала в соответствии с фиг.1;

Фиг.3 схематично показывает вид сверху кассового терминала в соответствии со вторым вариантом осуществления настоящего изобретения;

Фиг.4 схематично показывает вид сбоку кассового терминала в соответствии с фиг.3;.

Фиг.5 схематично показывает вид сверху кассового терминала в соответствии с третьим вариантом осуществления настоящего изобретения;

Фиг.6 схематично показывает вид сбоку кассового терминала в соответствии с фиг.5.

Фиг.7 схематично показывает вид сверху кассового терминала в соответствии с четвертым вариантом осуществления настоящего изобретения;

Фиг.8 схематично показывает вид сбоку кассового терминала в соответствии с фиг.7; и

Фиг.9 представляет собой схематичную последовательность операций способа для классифицирующего устройства в соответствии с вариантом осуществления изобретения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Фиг.1 схематично изображает вид сверху кассового терминала в соответствии с первым вариантом осуществления настоящего изобретения.

Фиг.1 изображает автоматизированный кассовый терминал 1, содержащий классифицирующее устройство 2 для идентификации товаров 3. Классифицирующее устройство 2 содержит датчик 4 веса для взвешивания товара 3, запоминающий блок 5, содержащий информацию об одном или более товаре, процессор 6, соединенный с запоминающим блоком 5 и датчиком 4 веса, и первый спектроскопический датчик 7, далее называемый датчиком 7 ближней области спектра или ближней инфракрасной области спектра в зависимости от соответствующего диапазона длин волн, соединенный с процессором 6. Запоминающий блок 5 содержит одну или более первых сигнатур, созданных при помощи первого спектроскопического датчика 7 или другого спектроскопического датчика (не показан), указанная первая сигнатура или каждая из первых сигнатур соединены с соответствующим наименованием товара. Первые сигнатуры могут быть созданы непосредственно на кассовом терминале при помощи использования первого спектроскопического датчика 7 или второго спектроскопического датчика (не показан), или при помощи загрузки в запоминающий блок сигнатур, созданных при помощи спектроскопического датчика, не соединенного с кассовым терминалом 1.

На фиг.1 датчик 4 веса показан помещенным до первого датчика 7 ближней области спектра или ближней инфракрасной области спектра, что подразумевает, что первый датчик 7 ближней области спектра или ближней инфракрасной области спектра выполнен с возможностью создания второй сигнатуры после того, как товар будет взвешен, т.е. помещен на датчик веса и затем взвешен. Затем процессор 6 выполнен с возможностью сравнения второй сигнатуры с первой сигнатурой для идентификации товара 3, как одного из существующих наименований товара в запоминающем блоке 5. Вес товара совместно с наименованием товара будет использоваться процессором для определения цены указанного товара.

Как было упомянуто ранее, преимущество настоящего изобретения состоит в том, что кассовый терминал может автоматически идентифицировать все сорта товаров без необходимости для покупателя идентифицировать товар до кассового терминала, например, с помощью штрихкода. Датчик ближней области спектра или ближней инфракрасной области спектра является особенно полезным для идентификации фруктов и овощей, а также некоторых типов бестарных товаров, так как эти товары предварительно требуют от покупателя идентификации указанного товара, а после этого пометки его вследствие того, что датчики, использующие камеры и обра