自动售货机系统以及自动售货机的制作方法

本发明涉及一种自动售货机系统以及自动售货机，特别是涉及一种包括判定部的自动售货机系统以及自动售货机。

背景技术：

1、以往，已知一种包括判定部的自动售货机。这种自动售货机例如在日本特开2020-21367号公报中被公开。

2、在上述日本特开2020-21367号公报中公开了一种自动售货机，该自动售货机包括：商品收纳货架(rack)，其配置有多个货架部；多个售罄判定构件，所述多个售罄判定构件分别设置于多个货架部；判定构件探测部，其探测多个售罄判定构件；以及售罄判定部(判定部)，其基于判定构件探测部的探测结果来按每个货架部判定商品是否售罄。在日本特开2020-21367号公报的自动售货机中，向售罄判定构件照射光，判定构件探测部探测被售罄判定构件反射的光，售罄判定部基于判定构件探测部的探测结果来按每个货架部判定商品是否售罄。在日本特开2020-21367号公报中，在货架部有商品的情况下，售罄判定构件被商品覆盖，因此判定构件探测部无法探测到所反射的光，不判定为售罄。在货架部无商品的情况下，售罄判定构件没有被商品覆盖，因此判定构件探测部探测到所反射的光而判定为售罄。

3、在如上述专利文献1那样使用售罄判定构件的售罄判定方法中，根据商品的配置方式和商品的形状不同，存在商品未覆盖售罄判定构件的情况。由此，想到以下情况：尽管在货架上有商品，但是判定构件探测部探测到被售罄判定构件反射的光而误判定为商品售罄。因此，要求提高商品的售罄判定的精度。

技术实现思路

1、发明要解决的问题

2、本发明是为了解决如上所述的问题而完成的，本发明的一个目的在于提供一种能够提高商品的售罄判定的精度的自动售货机系统以及自动售货机。

3、用于解决问题的方案

4、为了实现上述目的，基于本发明的第一方面的自动售货机系统具备服务器和自动售货机，该自动售货机包括能够配置商品的收纳库，其中，服务器包括：存储部，其存储无商品图像，该无商品图像是没有配置商品的收纳库的图像；以及特征点提取部，其从存储于存储部的无商品图像中提取特征点，自动售货机包括：摄影部，其拍摄收纳库；判定部，其将由特征点提取部获取到的特征点与由摄影部拍摄到的商品销售时的销售时图像的特征点进行比较，来判定收纳库中有无商品；以及动作控制部，其在由判定部判定为收纳库中无商品的情况下，进行使被判定为无商品的收纳库的销售停止的控制。

5、在基于本发明的第一方面的自动售货机系统中，如上所述，服务器包括特征点提取部，该特征点提取部从存储于存储部的无商品图像中提取特征点，自动售货机包括判定部，该判定部将由特征点提取部获取到的特征点与由摄影部拍摄到的商品销售时的销售时图像的特征点进行比较，来判定收纳库中有无商品。由此，能够在从无商品图像中获取到的特征点与销售时图像的特征点大不相同的情况下判定为有商品，因此能够与商品的配置方式及商品的形状无关地判定有无商品。其结果，能够提高售罄判定的精度。

6、在上述第一方面中，优选的是，特征点提取部包括特征量提取部，该特征量提取部使用通过机器学习创建的学习模型从无商品图像中提取将特征点进行数值化而得到的多个特征量来作为特征点，并获取特征量分布，在将从销售时图像中提取出的特征点进行数值化而得到的特征量包含于基于特征量分布设定的范围内的情况下，判定部判定为收纳库中无商品，在将从销售时图像中提取出的特征点进行数值化而得到的特征量处于基于特征量分布设定的范围外的情况下，判定部判定为收纳库中有商品。当像这样构成时，能够容易地将基于提取无商品图像的多个特征量而得到的特征量分布设定的范围设定为被判定为无商品的范围。由此，能够根据销售时图像的特征量是否包含于基于特征量分布设定的范围内来容易地判定有无商品。

7、在上述特征点提取部包括特征量提取部的结构中，特征量提取部使用通过机器学习创建的学习模型从多个无商品图像中提取多个特征量，并获取特征量分布。当像这样构成时，由于无商品图像的数量越多，越能够提高特征量分布的精度，因此通过从多个无商品图像中提取多个特征量并获取特征量分布，能够进一步提高售罄判定的精度。

8、在该情况下，优选的是，特征量提取部使用通过机器学习创建的学习模型，从自多个自动售货机获取到的多个无商品图像中提取多个特征量，并获取特征量分布。当像这样构成时，通过从多个自动售货机获取无商品图像，能够增加用于获取特征量分布的无商品图像的图案，因此能够进一步提高特征量分布的精度。

9、在上述特征点提取部包括特征量提取部的结构中，特征量提取部将在与拍摄到销售时图像的多个摄影条件中的至少一个摄影条件大致相同的摄影条件下拍摄到的多个无商品图像用作要提取多个特征量的多个无商品图像，所述多个摄影条件包括收纳库中配置有商品的位置、拍摄到销售时图像的时间段、以及拍摄到销售时图像的自动售货机的设置场所。当像这样构成时，通过使无商品图像的摄影条件与销售时图像的摄影条件大致相同，能够容易地将无商品图像与销售时图像进行比较。

10、在上述第一方面的自动售货机系统中，优选的是，自动售货机包括搬出部，在该搬出部配置有多个商品，并且，搬出部用于通过被驱动而将配置在最前部的商品从收纳库搬出，在由判定部判定为收纳库中无商品的情况下，动作控制部基于拍摄比搬出部的最前部靠后方的位置而得到的图像来获取有无商品，在有商品的情况下，不停止销售，而进行以使商品位于最前部的方式驱动搬出部的控制。当像这样构成时，能够抑制以下情况：在发生了在搬出部漏配置商品这样的配置遗漏情况下，错误地判定为售罄而停止商品的销售。由此，即使在发生了商品遗漏的情况下，也能够准确地判定商品是否售罄，因此能够进一步提高售罄判定的精度。

11、在上述第一方面的自动售货机系统中，优选的是，还具备将从收纳库搬出的商品搬送到取出口的搬送部，收纳库具有表示搬送部的停止位置的标记部，动作控制部进行使搬送部停止在使标记部包含于摄影部的摄影范围内的位置处的控制。当像这样构成时，能够使搬送部高精度地停止在能够接收从收纳库搬出的商品的位置。

12、基于本发明的第二方面的自动售货机包括：收纳库，其能够配置商品；存储部，其存储无商品图像，该无商品图像是没有配置商品的收纳库的图像；特征点提取部，其从存储于存储部的无商品图像中提取特征点；摄影部，其拍摄收纳库；判定部，其将由特征点提取部获取到的特征点与由摄影部拍摄到的商品销售时的销售时图像的特征点进行比较，来判定收纳库中有无商品；以及动作控制部，其在由判定部判定为收纳库中无商品的情况下，进行使被判定为无商品的收纳库的销售停止的控制。

13、在基于本发明的第二方面的自动售货机中，如上所述，包括特征点提取部，该特征点提取部从存储于存储部的无商品图像中提取特征点，包括判定部，该判定部将由特征点提取部获取到的特征点与由摄影部拍摄到的商品销售时的销售时图像的特征点进行比较，来判定收纳库中有无商品。由此，能够在从无商品图像中获取到的特征点与销售时图像的特征点大不相同的情况下判定为有商品，因此能够与商品的配置方式及商品的形状无关地判定有无商品。其结果，能够提高售罄判定的精度。