JP6973267B2 - Image processing equipment and image processing program - Google Patents
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Description
この開示は、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。 This disclosure relates to an image processing apparatus and an image processing program.
近年、画像処理装置(例えば、MFP)の機能の一つとして、画像読取部(例えば、スキャナー部)で読み取った原稿を他の機器へ送信(例えば、スキャン送信やFAX送信)する際に、ユーザーが意図していない原稿が誤って送信されてしまうことを防止するために、OCR解析やイメージ解析の結果を基に、特異なページを検出することが知られている。 In recent years, as one of the functions of an image processing device (for example, an MFP), when a document read by an image reading unit (for example, a scanner unit) is transmitted to another device (for example, scanning transmission or fax transmission), a user It is known to detect a peculiar page based on the result of OCR analysis or image analysis in order to prevent an unintended manuscript from being transmitted by mistake.
例えば、特開2009−206678号公報(特許文献1)では、読み取った原稿に無地(白紙)のページが含まれているか否かを検出したい場合には、画像処理装置は、抽出したページ単位の画像データから文字や図形等を抽出し、それらが無いことを基準値に検出することが開示されている。また、読み取った原稿の画像の中から記録シートに対し斜めになっている画像や歪んだ画像が含まれているか否かを検出したい場合には、画像処理装置は、抽出したページ単位の画像データからエッジを抽出し、エッジが基準値以上に傾いているか、歪んでいるかを検出することが開示されている。 For example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-206678 (Patent Document 1), when it is desired to detect whether or not a plain (blank) page is included in a scanned manuscript, the image processing apparatus is used for each extracted page. It is disclosed that characters, figures, etc. are extracted from image data, and the absence of them is detected as a reference value. Further, when it is desired to detect whether or not an image that is slanted with respect to the recording sheet or a distorted image is included in the image of the scanned document, the image processing device uses the extracted image data for each page. It is disclosed to extract an edge from the image and detect whether the edge is tilted or distorted above a reference value.
しかしながら、特許文献1に開示される技術は、抽出した項目を基準値と比較し、基準値から外れるページを検出するというものであり、基準値に基づく判断しかできなかった。たとえば、読み取った原稿の中にA4以外の原稿サイズが含まれているか否かを検出する基準値が設定されている場合、画像処理装置は、A4サイズの原稿を読み取ってFAX送信するのであれば、B5サイズの原稿が誤混載していることを検出することができる。しかし、画像処理装置は、B5サイズの原稿を読み取ってFAX送信したい場合、B5以外の原稿サイズが含まれているか否かを検出する基準値に変更しなければ、読み取った原稿のうち送信したいB5サイズの原稿が誤混載として判断し、誤って挿入されたA4サイズの原稿のみが送信されることになる。つまり、特許文献1に開示される技術では、読み取った原稿から基準値に基づいて画一的に誤混載の原稿を判断するため、誤って誤混載の原稿を送信するという問題があった。
However, the technique disclosed in
本開示は、上記のような問題を解決するためになされたものであり、読み取った原稿から誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出することができる、画像処理装置および画像処理プログラムを提供することである。 The present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and an image processing device and an image processing program capable of more reliably detecting a document that may be erroneously loaded from a scanned document. To provide.
ある実施形態に従うと、画像処理装置であって、複数ページの原稿を読み取り可能な画像読み取り手段と、前記画像読み取り手段で読み取った所定単位の原稿の画像から、あらかじめ設定された特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記特徴情報のページ毎の差異に基づき、前記所定単位の原稿をページ単位で複数のグループに分類する分類手段と、前記分類手段によって分類された前記複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定する特定手段と、前記特定手段によって特定されたグループに該当する特定ページを報知する報知手段とを備える。 According to a certain embodiment, the image processing apparatus meets the characteristic conditions set in advance from the image reading means capable of reading a document having a plurality of pages and the image of a predetermined unit of the document read by the image reading means. An extraction means for extracting feature information for each page, a classification means for classifying the manuscript of the predetermined unit into a plurality of groups for each page based on the difference between the pages of the feature information extracted by the extraction means, and the above. It includes a specific means for specifying a group having a small number of pages from the plurality of groups classified by the classification means, and a notification means for notifying a specific page corresponding to the group specified by the specific means.
好ましくは、前記特定手段によって特定されたグループに該当する前記特定ページを前記報知手段でユーザーに報知した場合に、前記画像読み取り手段で読み取った原稿の送信許可を受付ける送信許可受付手段と、受付けた前記送信許可に基づき、前記画像読み取り手段で読み取った原稿を送信する送信手段とをさらに備える。 Preferably, when the specific page corresponding to the group specified by the specific means is notified to the user by the notification means, the transmission permission receiving means for accepting the transmission permission of the document read by the image reading means is accepted. Based on the transmission permission, the transmission means for transmitting the document read by the image reading means is further provided.
好ましくは、前記特定手段によって特定されたグループに該当する前記特定ページの削除操作を受付ける削除操作受付手段と、受付けた前記削除操作に基づき、前記所定単位の原稿から前記特定ページを削除する削除手段とをさらに備える。 Preferably, the deletion operation receiving means that accepts the deletion operation of the specific page corresponding to the group specified by the specific means, and the deletion means that deletes the specific page from the manuscript of the predetermined unit based on the received deletion operation. And further prepare.
好ましくは、前記特定手段によって特定されたグループに該当する前記特定ページを自動で削除する自動削除手段と、前記自動削除手段により前記特定ページが削除された後の前記所定単位の原稿を自動で送信する自動送信手段とをさらに備える。 Preferably, the automatic deletion means for automatically deleting the specific page corresponding to the group specified by the specific means and the original of the predetermined unit after the specific page is deleted by the automatic deletion means are automatically transmitted. Further provided with automatic transmission means.
好ましくは、前記報知手段は、前記所定単位の原稿における前記特定ページの位置を示す情報、および前記所定単位の原稿から前記特定ページが削除されたか否かを示す情報のうち少なくとも一方の情報を報知する。 Preferably, the notifying means notifies at least one of information indicating the position of the specific page in the manuscript of the predetermined unit and information indicating whether or not the specific page has been deleted from the manuscript of the predetermined unit. do.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページに含まれる定型文字の有無とし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に前記定型文字の有無の情報を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、前記定型文字が有るページと、前記定型文字が無いページとにグループを分ける。 Preferably, the feature condition is the presence or absence of fixed characters included in the page read by the image reading means, and the extraction means obtains information on the presence or absence of the fixed characters for each page from the manuscript of the predetermined unit. The classification means divides a page into a page having the fixed character and a page without the fixed character.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページの背景とし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に背景の情報を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、背景の情報に差異を有するページ毎にグループを分ける。 Preferably, the feature condition is used as the background of the page read by the image reading means, the extraction means extracts the background information for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information, and the classification means Divide groups by pages that have different background information.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページの文字のフォントとし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に文字のフォント情報を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、文字のフォント情報に差異を有するページ毎にグループを分ける。 Preferably, the feature condition is a font of characters on a page read by the image reading means, and the extraction means extracts font information of characters for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information and classifies the characters. The means divides a group for each page having a difference in the font information of characters.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページの色とし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に色情報を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、色情報に差異を有するページ毎にグループを分ける。 Preferably, the feature condition is the color of the page read by the image reading means, the extraction means extracts color information for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information, and the classification means is a color. Divide groups by pages that have different information.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページの情報密度とし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に情報密度を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、情報密度に差異を有するページ毎にグループを分ける。 Preferably, the feature condition is the information density of the page read by the image reading means, the extraction means extracts the information density for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information, and the classification means is: Divide groups by pages that have different information densities.
好ましくは、前記特徴条件を、前記画像読み取り手段で読み取ったページの原稿サイズとし、前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に原稿サイズの情報を前記特徴情報として抽出し、前記分類手段は、原稿サイズの情報に差異を有するページ毎にグループを分ける。 Preferably, the feature condition is the manuscript size of the page read by the image reading means, and the extraction means extracts the manuscript size information for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information, and the classification means. Divides a group for each page having a difference in the manuscript size information.
好ましくは、前記分類手段は、前記所定単位の原稿の各ページに含まれる日付情報が同一で、ページ番号が連続している場合、前記抽出手段により抽出された前記特徴情報に差異があっても前記所定単位の原稿を同じグループに分類する。 Preferably, when the date information included in each page of the manuscript of the predetermined unit is the same and the page numbers are continuous, the classification means may have a difference in the feature information extracted by the extraction means. The manuscripts of the predetermined unit are classified into the same group.
好ましくは、前記抽出手段は、原稿サイズが異なる複数の原稿の読み取りを行う原稿混載モードが設定されている場合、前記特徴条件として原稿サイズの設定を無効にする。 Preferably, when the extraction means is set to the document mixed loading mode for reading a plurality of documents having different document sizes, the setting of the document size is invalidated as the feature condition.
好ましくは、前記特徴条件を1つ以上設定可能な設定手段をさらに備える。 Preferably, a setting means capable of setting one or more of the characteristic conditions is further provided.
ある実施形態に従うと、画像処理装置を制御するコンピューターにおいて実行される画像処理プログラムであって、前記コンピューターに、複数ページの原稿を読み取るステップと、読み取った所定単位の原稿の画像から、あらかじめ設定された特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出するステップと、抽出された前記特徴情報のページ毎の差異に基づき、前記所定単位の原稿をページ単位で複数のグループに分類するステップと、分類された前記複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定するステップと、特定されたグループに該当する特定ページを報知するステップとを含む。 According to a certain embodiment, it is an image processing program executed in a computer that controls an image processing apparatus, and is preset in the computer from a step of reading a multi-page document and an image of a predetermined unit of the scanned document. A step of extracting the feature information that meets the feature conditions for each page, and a step of classifying the manuscript of the predetermined unit into a plurality of groups for each page based on the difference between the extracted feature information for each page. It includes a step of specifying a group having a small number of pages from the plurality of groups, and a step of notifying a specific page corresponding to the specified group.
ある実施形態に従う画像処理装置および画像処理プログラムでは、読み取った所定単位の原稿の中から他のページと差異を有するページを特定することにより、誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出することができる。 An image processing apparatus and an image processing program according to an embodiment more reliably detect a document that may be erroneously loaded by identifying a page having a difference from other pages from the scanned documents of a predetermined unit. be able to.
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。 Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The same or corresponding parts in the drawings are designated by the same reference numerals and the description thereof will not be repeated.
図1は、本実施の形態におけるMFPの外観を示す概略図である。本実施の形態において、MFP100では、原稿読取部130で読み取った原稿から誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出するために、基準値を定めて画一的に判断するのではなく、読み取った原稿の各ページから特徴情報(例えば、定型文字)を抽出し、抽出した特徴情報の差異により複数のグループに原稿を分類して誤混載の可能性がある原稿を検出している。そのため、MFP100では、複数ページの原稿を読み取るにあたり、各ページから抽出する特徴情報の内容をあらかじめ特徴条件で設定しておく。具体的に、MFP100では、原稿読取部130で読み取った所定単位の原稿(以下、読取原稿ともいう)の画像から、その特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出し、抽出した特徴情報のページ毎の差異に基づき、読取原稿をページ単位で複数のグループに分類する。また、MFP100では、分類した複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定し、特定したグループに該当するページを操作パネル180に表示する。
FIG. 1 is a schematic view showing the appearance of the MFP in the present embodiment. In the present embodiment, in the
[1.画像処理装置のハードウェア構成]
図2は、本実施の形態におけるMFPのハードウェア構成の概要を示すブロック図である。MFP100は、画像処理部110と、画像形成部120と、原稿読取部130と、ファクシミリ通信部140と、ネットワークインターフェース150と、ROM160と、RAM170と、操作パネル180と、CPU190とを含む。
[1. Image processing device hardware configuration]
FIG. 2 is a block diagram showing an outline of the hardware configuration of the MFP in the present embodiment. The
画像処理部110は、入力された画像に対して拡大・縮小を含む各種の処理を施す。 The image processing unit 110 performs various processes including enlargement / reduction on the input image.
画像形成部120は、レーザプリンタであり、記録用紙に画像を形成する。画像形成部120は、原稿読取部130が出力する画像、または他の装置(例えば、コンピューターやスマートフォン等)から送信される画像を、給紙部から供給される紙などの記録媒体に形成することにより、可視化する。画像形成部120は、カラープリントの場合には、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの4色のトナーで画像を形成する。なお、画像形成部120は、インクジェットプリンタであってもよい。
The image forming unit 120 is a laser printer and forms an image on recording paper. The image forming unit 120 forms an image output by the
原稿読取部130は、原稿の画像データを生成する。原稿読取部130は、CCD(Charge Coupled Device)等の光電変換素子を含み、自動原稿搬送装置から搬送される原稿やガラス面に置かれる原稿を光学的に読み取り、電子データとしての画像を出力する。
The
ファクシミリ通信部140は、モデム等のファクシミリ通信により画像データを送受信する。
The
ネットワークインターフェース150は、MFP100をネットワークに接続するためのインターフェースである。CPU190は、ネットワークインターフェース150を介して、ネットワークに接続される他の装置との間で通信し、データを送受信する。ネットワークインターフェース150は、他の装置と接続され、他の装置から印刷のためのジョブデータを受信したり、他の装置へ原稿読取部130で生成した原稿の画像データを送信したりすることができる。なお、ネットワークインターフェース150は、有線のLANにかぎられず、無線LANでもよい。
The
ROM160は、CPU190が実行するプログラム、またはそのプログラムを実行するために必要な各種データを記憶する。RAM170は、CPU190がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。RAM170は、原稿読取部130から連続的に送られてくる画像データを一時的に記憶する。
The
操作パネル180は、表示部としてのディスプレイと、操作部としてのユーザーインターフェースとを含む。ディスプレイは、例えば、液晶表示装置やプラズマディスプレイ等である。ユーザーインターフェースは、MFP100に対する操作の入力を受け付けるためのものであり、例えば、タッチセンサーやハードウェアボタン等である。
The
CPU190は、画像処理部110、画像形成部120、原稿読取部130、ファクシミリ通信部140、ネットワークインターフェース150、ROM160、RAM170、操作パネル180などと接続され、MFP100の全体を制御する。
The
CPU190が実行するプログラムを記憶する媒体としては、CD−ROMに限られず、光ディスク(MO(Magnetic Optical Disc)/MD(Mini Disc)/DVD(Digital Versatile Disc))、ICカード、光カード、マスクROM、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically EPROM)などの半導体メモリーであってもよい。
The medium for storing the program executed by the
また、CPU190が実行するプログラムは、CD−ROMに記録されたプログラムに限られず、補助記憶装置(例えば、HDD)に記憶されたプログラムをRAM170にロードして実行するようにしてもよい。この場合、ネットワークインターフェース150を介してネットワークに接続された他のコンピューターが、MFP100の補助記憶装置に記憶されたプログラムを書換える、または、新たなプログラムを追加して書き込むようにしてもよい。さらに、MFP100が、ネットワークインターフェース150を介してネットワークに接続された他のコンピューターからプログラムをダウンロードして、そのプログラムを補助記憶装置に記憶するようにしてもよい。ここでいうプログラムは、CPU190が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
Further, the program executed by the
[2.画像処理装置のCPUが行う処理]
次に、図3を参照して、本発明の実施にあたりCPU190が行う処理を説明する。図3は、本実施の形態におけるMFPのCPUで行われる処理を説明するためのブロック図である。
[2. Processing performed by the CPU of the image processing device]
Next, with reference to FIG. 3, a process performed by the
CPU190では、抽出部191、分類部192、特定部193、報知部194、削除部195、送信部196による処理が行われる。
In the
抽出部191は、原稿読取部130で生成される原稿の画像データと、図4に示す事前設定処理により設定された特徴条件をROM160から取得し、読取原稿の画像から特徴条件にあった特徴情報を抽出する。特徴条件とは、読取原稿の画像から抽出しようとする特徴情報の内容を決定するための条件であり、例えば、定型文字、背景、文字のフォント、色、情報密度、原稿サイズ等が特徴条件となる。また、特徴情報とは、特徴条件を基に、読取原稿の画像から抽出される情報である。例えば、定型文字という特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿に共通して用いられている定型文字等を特徴情報として抽出する。また、背景という特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿から背景の情報を特徴情報として抽出する。また、文字のフォントという特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿から文字のフォントの情報を特徴情報として抽出する。また、色という特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿から色の情報を特徴情報として抽出する。また、情報密度という特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿から情報密度の情報を特徴情報として抽出する。また、原稿サイズという特徴条件が設定された場合には、抽出部191は、読取原稿から原稿サイズの情報を特徴情報として抽出する。例えば、抽出部191が、図11に示す原稿の画像データが読み込まれ、「定型文字」という特徴条件が設定された場合には、各ページに共通して用いられている「社外秘」という定型文字51を特徴情報として抽出する。
The
分類部192は、抽出部191で抽出された特徴情報をページ毎に比較し、その差異に基づいて原稿をページ単位で複数のグループに分類する。図11に示す原稿の場合、分類部192は、読取原稿を、「社外秘」という定型文字51を含むページ(1ページ目、2ページ目、4ページ目、5ページ目)のグループ(グループAと称す)と含まないページ(3ページ目)のグループ(グループBと称す)とに分類する。
The
特定部193は、分類部192で分類された複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定する。図11に示す原稿の場合、特定部193は、分類部192で分類されたグループAとグループBの中からページ数が少ないグループBを特定する。
The
報知部194は、特定部193で特定されたグループに該当するページを報知する。図11に示す原稿の場合、図9や図10に示すとおり、報知部194は、特定部193で特定されたグループBに該当する3ページ目を操作パネル180に表示する。
The
削除部195は、原稿読取部130で生成された原稿の画像データの中から、特定部193で特定されたグループに該当するページの画像データを、自動で、または、ユーザーからの削除指示にしたがって削除する。削除パターンとしては、特定部193で特定されたグループに該当する全てのページの画像データを削除する場合と、特定部193で特定されたグループに該当するページの中の一部のページの画像データのみを削除する場合とがある。図11に示す原稿の場合、削除部195は、特定部193で特定されたグループBに該当する3ページ目を、自動で、または、ユーザーからの削除指示にしたがって削除する。
The
送信部196は、原稿読取部130で生成された原稿の画像データを、ファクシミリ通信部140やネットワークインターフェース150等により、コンピューターや他の画像処理装置等に送信する。原稿読取部130で生成された原稿の画像データから、特定部193で特定され、削除部195で削除されたページの画像データを除いて送信する場合と、原稿読取部130で生成された原稿の画像データから、特定部193で特定されたグループに該当するページの画像データを除かずに送信する場合とがある。図11に示す原稿の場合、特定部193で特定された3ページ目を除く他のページ(1ページ目、2ページ目、4ページ目、5ページ目)の画像データを送信する場合と、特定部193で特定された3ページ目の画像を除かずに1ページ目〜5ページ目までの画像を送信する場合とがある。
The
CPU190の各部による上記処理により、読み取った所定単位の原稿の中から他のページと差異を有するページが特定され、特定されたページが削除、または設定された宛先へ送信される。これにより、誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出することができ、必要に応じて、削除、または送信することができる。
By the above processing by each part of the
次に、図4と図5を参照して、抽出部191で取得される特徴条件の事前設定処理を説明する。図4は、本実施の形態における事前設定処理を説明するためのフローチャートである。図5は、本実施の形態におけるMFPの操作パネルの表示例を示す図である。
Next, with reference to FIGS. 4 and 5, the preset processing of the feature conditions acquired by the
まず、CPU190は、特徴条件の一覧を操作パネル180に表示する(S10)。図5に示すとおり、原稿読取時に送信先等を設定する画面において表示されてもよいし、他の画面において表示されてもよく、ユーザーにどの条件を適用するかの設定を促す表示であればよい。また、特徴条件の一覧200の表示は、この表示に替えて、または、この表示とともに音声で報知されてもよい。また、ユーザーによる押下に替えて、ユーザーの発話により、項目が選択されてもよい。
First, the
次いで、CPU190は、ユーザーによる条件選択が完了したか否かを判定する(S12)。CPU190は、ユーザーによる条件選択が完了した場合には(S12でYES)、選択された条件を記憶し(S14)、処理を終了する。一方、CPU190は、ユーザーによる条件選択が完了していない場合には(S12でNO)、ユーザーによる条件選択が完了するまでS12の処理を繰返す。
Next, the
CPU190による上記処理により、ユーザーが選択した特徴条件が設定される。
By the above processing by the
[3.原稿読取から誤混載の可能性がある原稿を検出するまでの処理]
次に、図6〜図18を参照して、ユーザーがMFPに原稿をセットし、読取指示を出した場合に、本実施の形態におけるMFP100がどのようにして誤混載の可能性がある原稿を検出し、それをユーザーへ報知するのかを具体例を用いながら説明する。まず、図6のS20〜S26、および図7を参照して原稿の読取から誤混載の可能性がある原稿を検出するまでの処理を説明する。図6は、本実施の形態におけるMFPの原稿読取処理を説明するためのフローチャートである。また、図7は、本実施の形態におけるMFPの分類処理を説明するためのフローチャートである。
[3. Processing from document scanning to detection of documents that may be misprinted]
Next, with reference to FIGS. 6 to 18, when a user sets a document in the MFP and issues a reading instruction, how the
まず、CPU190は、ユーザーにより設定された原稿の送信先の取得(S20)と、上記事前設定処理により設定された特徴条件の取得(S22)を行う。例えば、図11に示す原稿がセットされ、特徴条件として定型文字が選択された場合には、CPU190は、送信先と、「定型文字」という特徴条件を取得する。
First, the
次いで、原稿読取部130で原稿読取処理が行われ、CPU190は、読取原稿の画像を取得する(S24)。
Next, the document scanning process is performed by the
次いで、CPU190は、読取原稿の画像に対し、S22で取得した特徴条件に基づき、図7に示す分類処理(S26)を行う。この分類処理を経て、誤混載の可能性がある原稿が検出される。そこで、図7を参照して、S26の分類処理を説明する。分類処理は、主に、CPU190の抽出部191と、分類部192と、特定部193とで行われる処理である。
Next, the
まず、CPU190は、特徴条件として定型文字が設定されているか否かを判定する(S40)。
First, the
特徴条件として定型文字が設定されている場合には(S40でYES)、CPU190は、読み取った所定単位の原稿の画像に共通して用いられている定型文字を判別し、ページ毎に定型文字を含むか含まないかの情報を抽出する(S42)。次いで、CPU190は、読取原稿を、定型文字を含むページのグループと含まないページのグループとに分類し(S44)、S46へ移行する。例えば、図11に示す原稿がセットされ、特徴条件として定型文字が選択されていた場合には、原稿に共通して用いられている「社外秘」という定型文字51を抽出し、「社外秘」という定型文字51を含むページ(1ページ目、2ページ目、4ページ目、5ページ目)のグループ(グループAと称す)と含まないページ(3ページ目)のグループ(グループBと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループBを特定し、S46へ移行する。
When the fixed character is set as the feature condition (YES in S40), the
一方、CPU190は、特徴条件として定型文字が設定されていない場合には(S40でNO)、S46へ移行する。
On the other hand, when the fixed character is not set as the feature condition (NO in S40), the
S46では、CPU190は、特徴条件として背景が設定されているか否かを判定する。
In S46, the
特徴条件として背景が設定されている場合には(S46でYES)、CPU190は、読取原稿の画像から、ページ毎に背景の情報を抽出する(S48)。次いで、CPU190は、背景のパターンにより、読取原稿をページ単位でグループに分類し(S50)、S52へ移行する。例えば、図12に示す原稿がセットされ、特徴条件として背景が選択されていた場合には、背景が無地であるとの情報と、背景が無地ではないとの情報とを抽出し、背景が無地であるページ(1ページ目〜3ページ目と、5ページ目)のグループ(グループCと称す)と背景が無地ではないページ(4ページ目)のグループ(グループDと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループDを特定し、S52へ移行する。
When the background is set as the feature condition (YES in S46), the
一方、CPU190は、特徴条件として背景が設定されていない場合には(S46でNO)、S52へ移行する。
On the other hand, when the background is not set as the feature condition (NO in S46), the
S52では、CPU190は、特徴条件として文字のフォントが設定されているか否かを判定する。
In S52, the
CPU190は、特徴条件として文字のフォントが設定されている場合には(S52でYES)、読取原稿の画像から、ページ毎に文字のフォントの情報を抽出する(S54)。次いで、CPU190は、文字のフォントの違いにより、読取原稿をページ単位でグループに分類し(S56)、S58へ移行する。例えば、図13に示す原稿がセットされ、特徴条件として文字のフォントが選択されていた場合には、文字のフォントが文字フォント56であるとの情報と、文字のフォントが文字フォント57であるとの情報を抽出し、文字のフォントが文字フォント56であるページ(1ページ目と、2ページ目と、4ページ目と、5ページ目)のグループ(グループEと称す)と文字のフォントが文字フォント57であるページ(3ページ目)のグループ(グループFと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループFを特定し、S58へ移行する。
When the character font is set as the feature condition (YES in S52), the
一方、CPU190は、特徴条件として文字のフォントが設定されていない場合には(S52でNO)、S58へ移行する。
On the other hand, when the character font is not set as the feature condition (NO in S52), the
S58では、CPU190は、特徴条件として色が設定されているか否かを判定する。
In S58, the
CPU190は、特徴条件として色が設定されている場合には(S58でYES)、読取原稿の画像から、ページ毎に色の情報を抽出する(S60)。次いで、CPU190は、色の情報の違いにより、読取原稿をページ単位でグループに分類し(S62)、S64へ移行する。例えば、図14に示す原稿がセットされ、特徴条件として色が選択されていた場合には、カラーであるとの情報と、モノクロであるとの情報とを抽出し、カラーであるページ(1ページ目と、3ページ目〜5ページ目)のグループ(グループGと称す)とモノクロであるページ(2ページ目)のグループ(グループHと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループHを特定し、S64へ移行する。
When the color is set as the feature condition (YES in S58), the
一方、CPU190は、特徴条件として色が設定されていない場合には(S58でNO)、S64へ移行する。
On the other hand, when the color is not set as the feature condition (NO in S58), the
S64では、CPU190は、特徴条件として情報密度が設定されているか否かを判定する。
In S64, the
CPU190は、特徴条件として情報密度が設定されている場合には(S64でYES)、読取原稿の画像から、ページ毎に情報密度を算出し、その情報を抽出する(S66)。次いで、CPU190は、情報密度の違いにより、読取原稿をページ単位でグループに分類し(S68)、S70へ移行する。例えば、図15に示す原稿がセットされ、特徴条件として情報密度が選択されていた場合には、情報密度が20であるとの情報と、情報密度が19であるとの情報と、情報密度が18であるとの情報と、情報密度が50であるとの情報と、情報密度が21であるとの情報とを抽出し、情報密度が比較的近いものが同一のグループとなるように、情報密度が20前後であるページ(1ページ目〜3ページ目と、5ページ目)のグループ(グループIと称す)と情報密度が50前後であるページ(4ページ目)のグループ(グループJと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループJを特定し、S70へ移行する。
When the information density is set as the feature condition (YES in S64), the
一方、CPU190は、特徴条件として情報密度が設定されていない場合には(S64でNO)、S70へ移行する。
On the other hand, when the information density is not set as the feature condition (NO in S64), the
S70では、CPU190は、原稿混載モードが設定されていないかを判定する。原稿混載モードとは、原稿サイズが異なる複数の原稿の読み取りを行うモードであり、例えば、図5に示す、原稿サイズの一覧202の「サイズ混載」を選択すると設定される。CPU190は、原稿混載モードが設定されていない場合には(S70でYES)、S72へ移行する。一方、原稿混載モードが設定されている場合には(S70でNO)、S72以下の処理を行うことなく、処理を終了する。これにより、原稿混載モードが設定されている場合には、原稿サイズが特徴条件として設定されていたとしても、原稿サイズで比較しないよう、その設定を無効にすることができる。
In S70, the
S72では、CPU190は、特徴条件として原稿サイズが設定されているか否かを判定する。
In S72, the
CPU190は、特徴条件として原稿サイズが設定されている場合には(S72でYES)、読取原稿の画像から、ページ毎に原稿サイズの情報を抽出する(S74)。次いで、CPU190は、原稿サイズの違いにより、読取原稿をページ単位でグループに分類し(S76)、処理を終了する。例えば、図16に示す原稿がセットされ、特徴条件として原稿サイズが選択されていた場合には、原稿サイズがA4であるとの情報と、原稿サイズがA3であるとの情報と、原稿サイズがB5であるとの情報とを抽出し、原稿サイズがA4であるページ(1ページ目と、2ページ目と、5ページ目)のグループ(グループKと称す)と、原稿サイズがA3であるページ(3ページ目)のグループ(グループLと称す)と、原稿サイズがB5であるページ(4ページ目)のグループ(グループMと称す)とに分類し、ページ数の少ないグループLとグループMを特定し、処理を終了する。
When the original size is set as a feature condition (YES in S72), the
一方、CPU190は、特徴条件として原稿サイズが設定されていない場合には(S72でNO)、処理を終了する。
On the other hand, if the original size is not set as a feature condition (NO in S72), the
CPU190による上記処理により、ユーザーが設定した特徴条件にあった特徴情報がページ毎に抽出され、抽出された特徴情報のページ毎の差異に基づき、読取原稿がページ単位で複数のグループに分類され、その中から、ページ数の少ないグループが特定される。このようにして、読取原稿の中から、他のページと比較して差異を有する、誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出することができる。
By the above processing by the
なお、上記の特徴条件は一例にすぎず、他の特徴条件であってもよい。また、特徴条件は、MFPの出荷時にROM160に記憶されて提供されてもよいし、出荷後、配信等により提供されてもよい。
The above characteristic conditions are merely examples, and other characteristic conditions may be used. Further, the feature conditions may be stored in the
また、上記例では、定型文字は「社外秘」であったが、定型文字51は「社外秘」に限られず、読取原稿に共通して用いられているものであればよく、例えば、「秘」、「極秘」、「公開用」、「禁複写」、「回覧」、「承認済」、「却下」、会社名、会社のスローガン、これらを英語等の他の言語で標記したもの等でもよい。また、定型文字は文字に限られず、会社のロゴ等、画像であってもよい。
Further, in the above example, the fixed character is "confidential", but the fixed
また、上記例では、背景の情報は、背景が無地であるとの情報と背景が無地ではないとの情報であったが、背景の情報は、背景の有無の情報に限られず、背景の模様や色に関する情報であればよく、背景が斜線模様であるとの情報、背景がドット模様であるとの情報、背景が格子模様であるとの情報、背景が青色であるとの情報等でもよい。 Further, in the above example, the background information is information that the background is plain and information that the background is not plain, but the background information is not limited to the information on the presence or absence of the background, and the background pattern. It may be information about the background and the color, and may be information that the background is a diagonal line pattern, information that the background is a dot pattern, information that the background is a lattice pattern, information that the background is blue, and the like. ..
また、文字のフォントの情報とは、明朝体やゴシック体といった文字の書体の情報に限られず、文字の大きさの情報、文字の太さの情報、文字の斜体の情報、文字の全角半角の情報等でもよい。 In addition, the character font information is not limited to the character typeface information such as Mincho typeface and Gothic typeface, but also the character size information, the character thickness information, the character diagonal body information, and the full-width half-width character. Information etc. may be used.
また、色の情報とは、読取原稿の色に関する情報であればよく、読取原稿がモノクロであるとの情報やカラーであるとの情報に限られず、赤黒2値であるとの情報等でもよい。 Further, the color information may be any information regarding the color of the scanned document, and is not limited to information that the scanned document is monochrome or color, but may be information that the scanned document is a red-black binary value. ..
また、情報密度とは、原稿1ページあたりに文字や図が占める割合であり、公知技術を利用して算出することができる。例えば、読取原稿の色情報を基に、背景色に対し、背景色以外の色が占める割合を算出するという方法がある。 Further, the information density is a ratio of characters and figures per page of a manuscript, and can be calculated by using a known technique. For example, there is a method of calculating the ratio of colors other than the background color to the background color based on the color information of the scanned document.
また、原稿サイズの情報とは、A3、A4、B4、B5といった定形のサイズの情報だけではなく、不定形のサイズの情報であってもよい。 Further, the document size information may be not only fixed size information such as A3, A4, B4, and B5, but also irregular size information.
また、分類の結果、ページ数が少ないグループが複数存在する場合には、その全てのグループが特定されてもよいし、何らかの基準を設け、そのグループの中から一部のグループのみが特定されてもよい。 In addition, as a result of classification, if there are multiple groups with a small number of pages, all the groups may be specified, or some criteria are set and only some of the groups are specified. May be good.
また、特徴条件を複数設定してもよい。例えば、図17に示す原稿がセットされ、特徴条件として、定型文字と原稿サイズが選択されていた場合には、「社外秘」という共通して用いられている定型文字51と、原稿サイズがA4であるとの情報と、原稿サイズがB5であるとの情報とを抽出する。その後、「社外秘」という定型文字51を含むページ(1ページ目と、2ページ目と、4ページ目と、5ページ目)のグループ(グループNと称す)と含まないページ(3ページ目)のグループ(グループOと称す)とに分類する。また、原稿サイズの情報に基づき、原稿サイズがA4であるページ(1ページ目〜3ページ目と、5ページ目)のグループ(グループPと称す)と、原稿サイズがB5であるページ(4ページ目)のグループ(グループQと称す)とに分類する。そして、ページ数の少ないグループOとグループQとを特定する。このように、特徴条件として複数の項目を選択した場合には、特徴条件毎に分類し特定されてもよいが、以下に示すような分類と特定を行ってもよい。
Further, a plurality of feature conditions may be set. For example, when the document shown in FIG. 17 is set and the standard characters and the document size are selected as the feature conditions, the
具体的には、読取原稿を、「社外秘」という定型文字51を含み、原稿サイズがA4であるページ(1ページ目と、2ページ目と、5ページ目)のグループ(グループRと称す)と、「社外秘」という定型文字51を含み、原稿サイズがB5であるページ(4ページ目)のグループ(グループSと称す)と、「社外秘」という定型文字51を含まず、原稿サイズがA4であるページ(3ページ目)のグループ(グループTと称す)とに分類し、ページ数が少ないグループSとグループTとを特定してもよい。
Specifically, the scanned document is referred to as a group (referred to as group R) of pages (first page, second page, and fifth page) containing the
[4.誤混載の可能性がある原稿を報知する処理]
以上、原稿の読取から誤混載の可能性がある原稿を検出するまでの処理の流れを説明した。次に、図6のS28〜S36、および図8〜図10を参照して、上記処理により検出された誤混載の可能性がある原稿をユーザーへ報知する処理を説明する。
[4. Processing to notify the manuscript that may be erroneously loaded]
The flow of processing from reading a document to detecting a document that may be erroneously mixed has been described above. Next, with reference to S28 to S36 of FIG. 6 and FIGS. 8 to 10, a process of notifying the user of a document having a possibility of erroneous loading detected by the above process will be described.
まず、図6のS28〜S36を参照して、S26の分類処理を終えた、CPU190は、日付情報が同一かつページ番号が連続している場合に誤混載と判断しないモードが設定されているか否かを判定する(S28)。このモードは、これが設定されており、日付情報が同一かつページ番号が連続している場合には、上記分類処理の結果にかかわらず、S34の報知処理を行わないようにするためのものであり、例えば、図5に示す、該当項目を選択すると設定される。
First, with reference to S28 to S36 of FIG. 6, the
CPU190は、日付情報が同一かつページ番号が連続している場合に誤混載と判断しないモードが設定されている場合には(S28でYES)、読取原稿の画像に対し、日付情報とページ番号を判別する処理を行い(S30)、S32へ移行する。S32では、CPU190は、日付情報が全て一致し、ページ番号が抜けなく連番になっているか否かを判定する(S32)。CPU190は、日付情報が全て一致し、ページ番号が抜けなく連番になっている場合には(S32でYES)、S26の分類処理の結果を報知することなく、読取原稿の全ての画像をS20で取得した送信先に送信し(S36)、処理を終了する。これにより、S26の分類処理で、他のページと差異があるとして特定されたグループに含まれるページを、誤混載の可能性がある原稿から除外することができる。例えば、図18に示す原稿がセットされ、誤混載と判断しないモードと、特徴条件として定型文字が選択されていた場合には、「2018/4/1」という日付情報52と、「1/5」から「5/5」までの連番となっているページ番号53を抽出し、S26で分類した、「社外秘」という定型文字51を含むページのグループと、含まないページのグループとの分類を解消して読取原稿を同一のグループに分類し、読取原稿の全ての画像を送信先に送信する。
When the mode that does not determine that the page numbers are erroneously mixed when the date information is the same and the page numbers are continuous is set (YES in S28), the
S28において、日付情報が同一かつページ番号が連続している場合に誤混載と判断しないモードが設定されていない場合(S28でNO)、または、S32において、日付情報が不一致またはページ番号が連続していない場合(S32でNO)には、CPU190は、S26の分類処理の結果を報知する処理(S34)を行い、処理を終了する。
In S28, when the mode for not determining mis-consolidation is not set when the date information is the same and the page numbers are continuous (NO in S28), or in S32, the date information does not match or the page numbers are continuous. If not (NO in S32), the
次に、図8〜図10を参照して、S34でCPU190が行う処理を説明する。報知処理は、主に、CPU190の報知部194と、削除部195と、送信部196とで行われる処理である。図8は、本実施の形態におけるMFPの分類結果の報知処理を説明するためのフローチャートである。図9と図10は、本実施の形態におけるMFPの操作パネルの表示例を示す図であり、図9は、自動削除/送信モードが設定されている場合の分類結果の報知処理における表示例を示す図であり、図10は、自動削除/送信モードが設定されていない場合の分類結果の報知処理における表示例を示す図である。
Next, the process performed by the
まず、CPU190は、自動削除/送信モードが設定されているか否かを判定する(S80)。自動削除/送信モードとは、S26の分類処理により分類したグループの中から、ページ数が少ないグループに該当するページの画像を自動で削除し、残りの原稿の画像を自動で送信するモードであり、例えば、図5に示す、該当の項目を選択すると設定される。
First, the
CPU190は、自動削除/送信モードが設定されている場合には(S80でYES)、S26の分類処理により分類したグループの中から、ページ数が少ないグループに該当するページの画像を削除し(S82)、残りのページの画像を、S20で取得した送信先に送信する(S84)。次いで、CPU190は、操作パネル180に、S82で削除したページの画像の表示と、残りのページの画像の送信が完了した旨の表示とを行い(S86)、処理を終了する。
When the automatic deletion / transmission mode is set (YES in S80), the
例えば、図9に示すとおり、メッセージ61と、サムネイル表示64とが操作パネル180に表示される。メッセージ61には、誤混載の可能性のある原稿の画像を削除した旨と、残りの原稿の画像を送信した旨の内容が表示される。サムネイル表示64には、選択されている特徴条件と、削除されたページの画像と、削除されていないページの画像とが表示される。削除されたページとは、上記分類処理により特定されたグループに該当するページであり、図9では、「社外秘」という定型文字が含まれていない3ページ目である。ユーザーは、操作パネル180を見ることで、誤混載の可能性があるページの画像が削除され、残りの原稿の画像が送信されたことを知ることができる。また、ユーザーは、操作パネル180を見ることで、誤混載の可能性がある削除されたページがどのページなのかを知ることができる。
For example, as shown in FIG. 9, the
また、図9では、サムネイル表示64には、2ページ目〜4ページ目までの原稿の画像が表示されているが、1ページ目や5ページ目以降の原稿の画像を閲覧したい場合には、キー62またはキー63を押下することで閲覧可能となる。また、図9では、削除されたページの画像は、削除されていないページの画像よりも大きく表示されているが、削除されたページの画像が、削除されていないページの画像よりも目立つ態様で表示されればよく、削除されたページの画像のみ赤枠で囲まれた態様で表示されたり、削除されたページの画像のみ濃く表示されてもよい。また、削除されたページの画像のみが表示され、削除されていないページの画像は表示されなくてもよい。また、メッセージ61とサムネイル表示64との表示は、これらの表示に替えて、または、これらの表示とともに音声で報知されてもよい。また、サムネイル表示64等により報知される、誤混載の可能性があるページがどのページであるかという情報と、メッセージ61等により報知される、そのページが削除されたか否かという情報は、両方ともに表示されてもよいし、いずれか一方のみが表示されてもよい。
Further, in FIG. 9, the
一方、CPU190は、自動削除/送信モードが設定されていない場合には(S80でNO)、S26の分類処理により分類したグループの中から、ページ数が少ないグループに該当するページの画像を操作パネル180に表示する(S88)。次いで、CPU190は、削除キーと送信OKキーとを操作パネル180に表示する(S90)。
On the other hand, when the automatic deletion / transmission mode is not set (NO in S80), the
次いで、CPU190は、送信OKキーが押下されたか否かを判定する(S92)。CPU190は、送信OKキーが押下された場合には(S92でYES)、読取原稿の画像のうち、押下時点でRAM170に記憶されている原稿の画像をS20で取得した送信先に送信し(S98)、処理を終了する。一方、CPU190は、送信OKキーが押下されていない場合には(S92でNO)、S94へ移行する。
Next, the
S94では、CPU190は、削除キーが押下されたか否かを判定する。CPU190は、削除キーが押下された場合には(S94でYES)、該当ページの画像、つまり、操作パネル180に誤混載の可能性があるページとして表示しているページの画像を削除し(S96)、S92へ移行する。一方、CPU190は、削除キーが押下されていない場合には(S94でNO)、S92へ移行する。
In S94, the
例えば、図10に示すとおり、メッセージ71と、サムネイル表示74と、削除キー72と、送信OKキー73とが操作パネル180に表示される。メッセージ71には、誤混載の可能性のある原稿を検知した旨と、削除または送信の指示を促す旨とが表示される。サムネイル表示74には、選択されている特徴条件と、誤混載の可能性があるページの画像と、誤混載の可能性がないページの画像とが表示される。誤混載の可能性があるページとは、上記分類処理により特定されたグループに該当するページであり、図10では、「社外秘」という定型文字が含まれていない3ページ目である。ユーザーは、操作パネル180に表示されている誤混載の可能性があるページを削除したい場合には削除キー72を押し、送信したい場合には送信OKキー73を押す。これにより、ユーザーは、読取原稿の画像から、誤混載の可能性があるページの画像を削除することができる。また、ユーザーは、読取原稿の画像から誤混載の可能性があるページの画像を確認した上で、当該ページの画像を送信して問題ないとして削除せずに送信することができる。
For example, as shown in FIG. 10, the
また、図10では、サムネイル表示74には、2ページ目〜4ページ目までの原稿の画像が表示されているが、1ページ目や5ページ目以降の原稿の画像を閲覧したい場合には、キー62またはキー63を押下することで閲覧可能となる。また、図10では、誤混載の可能性があるページの画像は、誤混載の可能性がないページの画像よりも大きく表示されているが、誤混載の可能性があるページの画像が、誤混載の可能性がないページの画像よりも目立つ態様で表示されればよく、誤混載の可能性があるページの画像のみ赤枠で囲まれた態様で表示されたり、誤混載の可能性があるページの画像のみ濃く表示されてもよい。また、誤混載の可能性があるページの画像のみが表示され、誤混載の可能性がないページの画像は表示されなくてもよい。また、メッセージ71とサムネイル表示74との表示は、これらの表示に替えて、または、これらの表示とともに音声で報知されてもよい。
Further, in FIG. 10, the
また、削除キー72と送信OKキー73は、操作パネル180のディスプレイに表示されるものに限られず、操作パネル180に含まれるハードウェアボタン等でもよい。また、ユーザーによる削除または送信の指示は、削除キー72や送信OKキー73のユーザーによる押下に替えて、ユーザーの発話により、削除または送信処理を実行してもよい。
Further, the delete key 72 and the transmission OK key 73 are not limited to those displayed on the display of the
CPU190による上記処理により、自動削除/送信モードが設定されている場合には、読取原稿の画像から、S26の分類処理において特定されたグループに該当するページの画像が自動で削除され、残りの画像が送信される。また、自動で削除されたページの画像が操作パネルに表示される。これにより、ユーザーは、誤混載の可能性があるページとして削除されたページを知ることができる。また、自動で削除、送信した旨が操作パネルに表示される。これにより、ユーザーは、誤混載の可能性があるページの画像が削除され、残りのページの画像が送信されたことを知ることができる。
When the automatic deletion / transmission mode is set by the above processing by the
また、CPU190による上記処理により、自動削除/送信モードが設定されていない場合には、S26の分類処理において特定されたグループに該当するページの画像が操作パネルに表示される。これにより、ユーザーは、誤混載の可能性があるページを知ることができる。また、削除キーと送信OKキーが操作パネルに表示される。これにより、ユーザーは、表示された画像の中から、不要なページの画像を削除し、必要なページの画像を送信することができる。
Further, when the automatic deletion / transmission mode is not set by the above processing by the
以上のように、ある実施の形態に係る画像処理装置では、複数ページの原稿を読み取るにあたり、あらかじめ特徴条件を設定しておくと、読み取った所定単位の原稿の画像から、その特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出し、抽出された特徴情報のページ毎の差異に基づき、読み取った所定単位の原稿をページ単位で複数のグループに分類する。また、分類された複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定し、特定されたグループに該当するページを報知する。 As described above, in the image processing apparatus according to a certain embodiment, when a plurality of pages of a document are read, if feature conditions are set in advance, the feature conditions are met from the image of the scanned document of a predetermined unit. The feature information is extracted for each page, and the scanned manuscript of a predetermined unit is classified into a plurality of groups for each page based on the difference between the extracted feature information for each page. In addition, a group with a small number of pages is identified from a plurality of classified groups, and the page corresponding to the specified group is notified.
これにより、読み取った所定単位の原稿の中から他のページと差異を有するページを特定することにより、誤混載の可能性がある原稿をより確実に検出し、報知することができる。 As a result, by identifying a page having a difference from other pages from the scanned documents of a predetermined unit, it is possible to more reliably detect and notify a document having a possibility of erroneous loading.
また、特定されたグループに該当するページを報知した場合に送信許可を受付け、受付けた送信許可にしたがって、読み取った原稿の画像を送信してもよい。 Further, when the page corresponding to the specified group is notified, the transmission permission may be accepted, and the image of the scanned original may be transmitted according to the received transmission permission.
これにより、誤混載の可能性があるとして報知した場合であっても、ユーザーの指示にしたがって、読み取った原稿の画像を送信することができる。 As a result, the image of the scanned original can be transmitted according to the user's instruction even when the user is notified that there is a possibility of erroneous loading.
また、特定されたグループに該当するページの削除操作を受付け、受付けた削除操作にしたがって、そのページの画像を削除してもよい。 Further, the deletion operation of the page corresponding to the specified group may be accepted, and the image of the page may be deleted according to the accepted deletion operation.
これにより、誤混載の可能性があるとして報知されたページの画像を削除することができる。 This makes it possible to delete the image of the page notified that there is a possibility of erroneous loading.
また、特定されたグループに該当するページを自動で削除し、残りのページを自動で送信してもよい。 Further, the pages corresponding to the specified group may be automatically deleted, and the remaining pages may be automatically sent.
これにより、削除と送信の操作の手間を省くことができる。 This saves the trouble of deleting and transmitting operations.
また、特定されたグループに該当するページの所定単位の原稿における位置を示す情報、および所定単位の原稿から特定されたグループに該当するページが削除されたか否かを示す情報のうち少なくとも一方の情報を報知してもよい。 In addition, at least one of the information indicating the position of the page corresponding to the specified group in the manuscript of the predetermined unit and the information indicating whether or not the page corresponding to the specified group has been deleted from the manuscript of the predetermined unit. May be notified.
これにより、誤混載の可能性があるページがどのページであるかを把握することができる。また、誤混載の可能性があるページが削除されたか否かを把握することができる。 This makes it possible to grasp which page may be misprinted. In addition, it is possible to grasp whether or not a page that may be misprinted has been deleted.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、定型文字の有無の情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、定型文字が有るページのグループと、定型文字が無いページのグループとに分けてもよい。 In addition, information on the presence or absence of standard characters is extracted for each page from the scanned image of the predetermined unit of the manuscript, and the scanned predetermined unit of the manuscript is divided into a group of pages having standard characters and a group of pages without standard characters. It may be divided into.
これにより、定型文字の有無をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 As a result, by comparing the presence or absence of fixed characters between pages, it is possible to identify a page that may be erroneously loaded based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、背景の情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、背景の情報に差異を有するページ毎にグループ分けしてもよい。 Further, the background information may be extracted for each page from the image of the scanned predetermined unit of the manuscript, and the scanned predetermined unit of the manuscript may be grouped for each page having a difference in the background information.
これにより、背景の情報をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 As a result, by comparing the background information between the pages, it is possible to identify the page that may be erroneously loaded based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、文字のフォント情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、文字のフォント情報に差異を有するページ毎にグループ分けしてもよい。 Further, the font information of characters may be extracted for each page from the image of the manuscript of the predetermined unit read, and the scanned manuscripts of the predetermined unit may be grouped for each page having a difference in the font information of the characters.
これにより、文字のフォント情報をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 As a result, by comparing the font information of characters between pages, it is possible to identify a page that may be erroneously loaded based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、色情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、色情報に差異を有するページ毎にグループ分けしてもよい。 Further, the color information may be extracted for each page from the image of the scanned predetermined unit of the original, and the scanned predetermined unit of the original may be grouped for each page having a difference in the color information.
これにより、色情報をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 As a result, by comparing the color information between pages, it is possible to identify a page that may be erroneously loaded based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、情報密度の情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、情報密度に差異を有するページ毎にグループ分けしてもよい。 Further, the information of the information density may be extracted for each page from the image of the scanned document of the predetermined unit, and the scanned document of the predetermined unit may be grouped for each page having a difference in the information density.
これにより、情報密度の情報をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 Thereby, by comparing the information of the information density between the pages, it is possible to identify the page where there is a possibility of erroneous loading based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の画像から、原稿サイズの情報をページ毎に抽出し、読み取った所定単位の原稿を、原稿サイズの情報に差異を有するページ毎にグループ分けしてもよい。 Further, the original size information may be extracted for each page from the image of the scanned predetermined unit of the original, and the scanned predetermined unit of the original may be grouped for each page having a difference in the original size information.
これにより、原稿サイズの情報をページ間で比較することにより、その差異に基づき、誤混載の可能性があるページを特定することができる。 Thereby, by comparing the information of the original size between the pages, it is possible to identify the page where there is a possibility of erroneous loading based on the difference.
また、読み取った所定単位の原稿の各ページに含まれる日付情報が同一で、ページ番号が連続している場合には、抽出された特徴情報に差異があっても、所定単位の原稿を同じグループに分類してもよい。 Further, when the date information included in each page of the scanned predetermined unit of manuscript is the same and the page numbers are consecutive, even if the extracted feature information is different, the predetermined unit of the manuscript is grouped in the same group. It may be classified into.
これにより、日付情報が同一でページ番号が連続している場合には、抽出された特徴情報に差異があっても、誤混載として検出されずにすむ。 As a result, when the date information is the same and the page numbers are consecutive, even if there is a difference in the extracted feature information, it is not detected as erroneous loading.
また、原稿サイズが異なる複数の原稿の読み取りを行う原稿混載モードが設定されている場合には、特徴条件として原稿サイズの設定を無効にしてもよい。 Further, when the original mixed loading mode for scanning a plurality of originals having different original sizes is set, the original size setting may be invalidated as a feature condition.
これにより、原稿混載モードが設定されている場合には、原稿サイズの情報をページ間で比較されずにすむ。 As a result, when the document mixed loading mode is set, the document size information does not have to be compared between pages.
また、特徴条件を1つ以上設定可能としてもよい。 Further, one or more feature conditions may be set.
これにより、様々な特徴を持つ原稿の中から誤混載の可能性がある原稿をより柔軟に検出することができる。 As a result, it is possible to more flexibly detect a document that may be erroneously mounted from among documents having various characteristics.
上記説明した各種処理は、1つのCPUによって実現されるものとしてあるが、これに限られない。これらの各種機能は、少なくとも1つのプロセッサのような半導体集積回路、少なくとも1つの特定用途向け集積回路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、少なくとも1つのDSP(Digital Signal Processor)、少なくとも1つのFPGA(Field Programmable Gate Array)、および/またはその他の演算機能を有する回路によって実装され得る。 The various processes described above are supposed to be realized by one CPU, but are not limited to this. These various functions include a semiconductor integrated circuit such as at least one processor, at least one application specific integrated circuit (ASIC), at least one DSP (Digital Signal Processor), and at least one FPGA (Field Programmable). It can be implemented by a Gate Array) and / or a circuit with other arithmetic functions.
これらの回路は、有形の読取可能な少なくとも1つの媒体から、1以上の命令を読み出すことにより上記の各種処理を実行しうる。 These circuits may perform the various processes described above by reading one or more instructions from at least one tangible readable medium.
このような媒体は、磁気媒体(例えば、ハードディスク)、光学媒体(例えば、コンパクトディスク(CD)、DVD)、揮発性メモリー、不揮発性メモリーの任意のタイプのメモリーなどの形態をとるが、これらの形態に限定されるものではない。 Such media take the form of magnetic media (eg, hard disks), optical media (eg, compact discs (CDs), DVDs), volatile memory, and any type of memory, such as non-volatile memory. It is not limited to the form.
揮発性メモリーは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)およびSRAM(Static Random Access Memory)を含み得る。不揮発性メモリーは、ROM、NVRAMを含み得る。 The volatile memory may include a DRAM (Dynamic Random Access Memory) and a SRAM (Static Random Access Memory). The non-volatile memory may include ROM, NVRAM.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown by the scope of claims rather than the above description, and is intended to include all modifications within the meaning and scope equivalent to the scope of claims.
100 MFP、130 原稿読取部、160 ROM、170 RAM、180 操作パネル、190 CPU、191 抽出部、192 分類部、193 特定部、194 報知部、195 削除部、196 送信部。 100 MFP, 130 document reader, 160 ROM, 170 RAM, 180 operation panel, 190 CPU, 191 extraction unit, 192 classification unit, 193 specific unit, 194 notification unit, 195 deletion unit, 196 transmission unit.
Claims (15)
前記画像読み取り手段で読み取った所定単位の原稿の画像から、あらかじめ設定された特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記特徴情報のページ毎の差異に基づき、前記所定単位の原稿をページ単位で複数のグループに分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された前記複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定されたグループに該当する特定ページを報知する報知手段とを備えることを特徴とする、画像処理装置。 An image reading means that can read multi-page documents,
An extraction means for extracting feature information that meets preset feature conditions for each page from an image of a predetermined unit of a document read by the image reading means, and an extraction means.
A classification means for classifying the manuscript of the predetermined unit into a plurality of groups on a page-by-page basis based on the difference between pages of the feature information extracted by the extraction means.
A specific means for identifying a group having a small number of pages from the plurality of groups classified by the classification means, and
An image processing apparatus comprising: a notifying means for notifying a specific page corresponding to a group specified by the specific means.
受付けた前記送信許可に基づき、前記画像読み取り手段で読み取った原稿を送信する送信手段とをさらに備える、請求項1に記載の画像処理装置。 A transmission permission receiving means for accepting transmission permission of a document read by the image reading means when the notification means notifies the user of the specific page corresponding to the group specified by the specific means.
The image processing apparatus according to claim 1, further comprising a transmission means for transmitting a document read by the image reading means based on the received transmission permission.
受付けた前記削除操作に基づき、前記所定単位の原稿から前記特定ページを削除する削除手段とをさらに備える、請求項1または請求項2に記載の画像処理装置。 A deletion operation receiving means that accepts a deletion operation of the specific page corresponding to the group specified by the specific means, and
The image processing apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a deletion means for deleting the specific page from the document of the predetermined unit based on the received deletion operation.
前記自動削除手段により前記特定ページが削除された後の前記所定単位の原稿を自動で送信する自動送信手段とをさらに備える、請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 An automatic deletion means that automatically deletes the specific page corresponding to the group specified by the specific means, and
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising an automatic transmission means for automatically transmitting the original of the predetermined unit after the specific page is deleted by the automatic deletion means. ..
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に前記定型文字の有無の情報を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、前記定型文字が有るページと、前記定型文字が無いページとにグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The feature condition is the presence or absence of standard characters included in the page read by the image reading means.
The extraction means extracts information on the presence or absence of the fixed characters for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the classification means divides a page into a page having the fixed characters and a page without the fixed characters.
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に背景の情報を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、背景の情報に差異を有するページ毎にグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The characteristic condition is used as the background of the page read by the image reading means.
The extraction means extracts background information for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein the classification means divides a group into pages having differences in background information.
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に文字のフォント情報を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、文字のフォント情報に差異を有するページ毎にグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項7のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The feature condition is used as a font of characters on the page read by the image reading means.
The extraction means extracts the font information of characters for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the classification means divides a group into pages having a difference in font information of characters.
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に色情報を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、色情報に差異を有するページ毎にグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The characteristic condition is the color of the page read by the image reading means.
The extraction means extracts color information as the feature information for each page from the manuscript of the predetermined unit.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the classification means divides a group into pages having a difference in color information.
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に情報密度を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、情報密度に差異を有するページ毎にグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項9のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The characteristic condition is defined as the information density of the page read by the image reading means.
The extraction means extracts the information density for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 9, wherein the classification means divides a group into pages having a difference in information density.
前記抽出手段は、前記所定単位の原稿からページ毎に原稿サイズの情報を前記特徴情報として抽出し、
前記分類手段は、原稿サイズの情報に差異を有するページ毎にグループを分けることを特徴とする、請求項1〜請求項10のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The characteristic condition is the original size of the page read by the image reading means.
The extraction means extracts the manuscript size information for each page from the manuscript of the predetermined unit as the feature information.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein the classification means divides a group into pages having a difference in document size information.
前記コンピューターに、
複数ページの原稿を読み取るステップと、
読み取った所定単位の原稿の画像から、あらかじめ設定された特徴条件にあった特徴情報をページ毎に抽出するステップと、
抽出された前記特徴情報のページ毎の差異に基づき、前記所定単位の原稿をページ単位で複数のグループに分類するステップと、
分類された前記複数のグループの中から、ページ数が少ないグループを特定するステップと、
特定されたグループに該当する特定ページを報知するステップとを含むことを特徴とする、画像処理プログラム。 An image processing program executed by a computer that controls an image processing device.
On the computer
Steps to read a multi-page document and
A step to extract feature information for each page that meets preset feature conditions from the scanned image of a predetermined unit of manuscript, and
Based on the difference between the pages of the extracted feature information, the steps of classifying the manuscript of the predetermined unit into a plurality of groups on a page-by-page basis, and
A step to identify a group with a small number of pages from the plurality of classified groups,
An image processing program comprising a step of notifying a specific page corresponding to a specified group.
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