複数バーコードの一括読み取り(1)

最近、物体検出技術を活用して複数バーコードを自動で読み取るシステムを構築しています。

物体検出モデルを使用して、1枚の画像内にある複数のバーコードを同時に検出するプロジェクトです。

進行状況

先日、バーコードが印刷された本の画像を用いて、実際に検出を試してみました。その結果が以下の通りです：

上記の画像では、バーコードの検出自体には成功しましたが、信頼度（Confidence）が少し低いことが課題として残っています。それぞれのバーコードに対して、以下の信頼度が得られました：

• 上部バーコード：0.47
• 下部バーコード：0.45

課題

1. 信頼度が低い理由
   検出結果の信頼度が50%以下であり、正確な認識が困難な場合があるため、モデルの改善が必要です。
2. 背景や角度の影響
   背景の明暗差やバーコードのサイズ、角度の違いがモデルの検出精度に影響している可能性があります。
3. 学習データのバリエーション不足
   モデルをトレーニングしたデータセットが十分に多様性を持っていない可能性があります。

次のステップ

以下の改善を進める予定です：

1. 信頼度閾値を調整
   モデルの信頼度閾値を下げ、低スコアの検出も許可することで精度を向上させます。
2. 学習データの増強
   追加のバーコード画像を用意し、異なる背景や角度でのトレーニングデータを拡張します。
3. モデルサイズの変更
   小型モデル（YOLOv8n）から、より高精度なミディアムモデル（YOLOv8m）に切り替えて精度を向上させます。
4. エポック数を増加
   現在のトレーニングエポック数を倍増させ、モデルにより多くの学習機会を与えます。

目指す成果

最終的には、以下のようなシステムを実現したいと考えています：

• リアルタイム検出
  スマートフォンやウェブカメラを用いて、リアルタイムで複数のバーコードを同時に検出。
• 高精度の認識
  信頼度が90%以上で、あらゆる角度や背景のバーコードを正確に検出。
• 実用化
  倉庫管理や製品ラベルの自動読み取りなど、実際のビジネスシーンで活用できるシステム。

最後に

物体検出技術を使って複数バーコードを読み取るプロジェクトは非常に楽しく、また挑戦しがいのあるテーマです！今後もこのブログで進捗を共有していきますので、ぜひお楽しみに！