JP2000353210A - 情報コード概略存在領域推定方法、情報コード読取方法及び装置、記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】画像データメモリ上において情報コードの概略
的な存在領域を推定することにより、その概略存在領域
に基づいて、その後に情報コードの正確な位置を検出し
てデータ解読をするまでに要する時間を短縮させる。 【解決手段】画像領域をマトリックス状に分割して検査
区域を設定し、各検査区域において、主走査線に沿って
出力される明暗パターンに基づいて明暗変化を検出す
る。その明暗変化点数を所定値と比較し、所定値以上の
検査区域と所定値未満の検査区域の配列表を作成する
（（ａ）において斜線が施されている部分が所定値以上
の検査区域である。）。この場合は、画像領域中央に近
く、且つ面積も大きな第１候補の検索区域群が、情報コ
ードの概略存在領域として推定される。この推定された
検査区域群中にて検査線を設定すれば、すぐに２次元コ
ード１０１の外周の実線パターンＬ１が見つかり、コー
ド存在領域も計算できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、バーコードや２次
元コードなどの情報コードを読み取る際、２次元画像検
出手段にて検出された２次元的な画像データを一時的に
記憶した画像データメモリ上において、情報コードの概
略的な存在領域を推定する方法などに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、バーコードや２次元コードを
２次元画像検出手段にて２次元的な画像データとして検
出し、その画像データを一時的に記憶した画像データメ
モリを走査してコード読み取りを行う手法が考えられて
いる。この場合の画像データの総量は非常に多い（例え
ば横６４０画素×縦４８０画素＝３０７２００画素）た
め、まず画像領域内のどの部分に情報コードが存在する
かを短時間で見い出すことが重要である。

【０００３】例えば特開平１０−１９８７５４号公報に
おいては、２次元ＣＣＤセンサから出力される全走査線
信号の内、所定間隔で設定された走査線の代表である検
査線を設定し、その検査線に沿って画像データを走査す
ることで、画像データメモリ上でのバーコードの位置を
早く見つけるようにしている。つまり、走査線単位で逐
次画像データを走査すると時間がかかるが、実際に画像
データメモリ上において読取対象のコードが存在してい
る領域は一部であるため、走査線群から抜粋した検査線
単位で画像データを走査することで早期にコードの存在
を検出できるようになる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに検査線を設定する手法の場合には、画像領域中のど
の位置にコードが存在するか判らないため、画像領域全
体を検査できるように複数本の検査線を設定する必要は
ある。そして、この検査線は、例えば画像領域横方向で
あればその横方向長さと同じだけの長さの検査線とされ
ていた。もちろん、画像領域縦方向に設定する場合も同
様に、縦方向長さと同じだけの長さの検査線とされてい
た。

【０００５】このような検査線を用いる手法も有効では
あるが、例えば情報コードの周囲に枠線や文字などの記
載があると、情報コードとの判別が必要となる状況が頻
繁に発生し、１本の検査線に沿って検査するのに要する
時間が増大する。その結果、情報コードの解読に成功し
たとしても、解読までに要する時間が長く（レスポンス
が悪く）なり、作業性の低下を招来してしまう。

【０００６】そこで、本発明は、検出された２次元的な
画像データを一時的に記憶した画像データメモリ上にお
いて情報コードの概略的な存在領域を推定することによ
り、その推定された概略的な存在領域に基づいて、その
後に情報コードの正確な位置を検出してデータ解読をす
る処理まで含めたコード読取処理に要する時間を短縮さ
せることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段及び発明の効果】上記目的
を達成するためになされた請求項１記載の情報コード概
略存在領域推定方法は、２次元画像検出手段にて検出し
た情報コード（バーコードや２次元コードなど）を含む
１画像領域分の画像データを画像データメモリに一時的
に記憶しておき、この画像データ中から情報コードの概
略存在領域を推定する。この推定方法の内容は後述する
が、概略存在領域としては、情報コードよりも大きく、
情報コードの全てが含まれる領域として推定されること
もあるし、あるいは情報コードの一部は含まれないよう
な概略存在領域として推定されることもある。

【０００８】なお、このように情報コードの概略存在領
域を推定するのは、その後、推定された情報コードの概
略存在領域内に検査線を設定し、その設定した検査線に
沿って画像データを検査することで情報コードの正確な
存在領域を検出し、その検出された存在領域内の画像デ
ータに基づいて、その中に含まれている情報コードを読
み取ることを前提としている。したがって、このような
情報コードの正確な位置検出及びコード読取という処理
を行うための前処理という位置づけとなる。

【０００９】このような前提において請求項１記載の推
定方法は、まず、画像データメモリ上における１画像領
域を複数の検査区域に分割し、その分割された検査区域
毎に、当該区域内に含まれる画像データに基づいて明暗
の変化点の数を計数する。そして、その計数された明暗
変化点数に基づいて、情報コードが存在する可能性の高
い検査区域を抽出し、その抽出された検査区域を、画像
データメモリ上における情報コードの概略的な存在領域
として推定するのである。

【００１０】従来は、走査線に従って画像データメモリ
領域内の画像データを１画素ごとに検査していく手法で
あったが、本発明方法は、複数画素を１まとめにした検
査区域単位で概略的なコード存在領域を推定した後、そ
の推定された領域内においてのみ従来通りの１画素毎の
明暗パターンを検査するので、その検査範囲が小さくて
済む。また、概略的なコード存在領域の推定にあって
は、検査区域毎に計数した明暗変化点数の大小比較の
み、すなわち整数値の相対比較であるため、処理負荷は
小さくて済む。したがって、概略的な存在領域を推定し
た後に情報コードの正確な位置を検出してデータ解読を
する処理まで含めたコード読取処理に要する時間を短縮
させることができる。

【００１１】なお、検査区域に関しては、特にその形状
が限定されるものではないが、処理効率を考慮すると、
請求項２に示すように設定することが好ましい。すなわ
ち、画像領域を水平方向へ走査するための主走査線及び
垂直方向へ走査するための副走査線とそれぞれ平行な線
によって区画される矩形の区域を検査区域とするのであ
る。２次元画像検出手段（例えばＣＣＤエリアセンサ）
においては主走査線及び副走査線方向にマトリックス状
に画素が配列されているので、このように矩形領域に設
定した方がデータが扱いやすい。

【００１２】また、情報コードが複数のセルによって構
成される２次元コードであり、検査区域を矩形領域に設
定する場合には、請求項３に示すように、検査区域を、
読取対象とするセルが画像データメモリ上で取り得る最
も小さいセルサイズよりも大きく設定することが好まし
い。このように、情報コードが２次元コードの場合に
は、検査区域をセルサイズよりも大きくすることによ
り、明暗セルが隣接している状態を確実に検出できる。
つまり、逆に検査区域がセルサイズよりも小さいと、実
際には２次元コードが存在している領域であるにもかか
らわず、明暗変化点が０という結果が生じてしまい、適
切でないからである。もちろん、明セル同士あるいは暗
セル同士が隣接している場合には、明暗変化点が存在し
ないこともあり得るが、少なくとも検査区域をセルサイ
ズよりも大きくすれば、明暗セルが隣接している状態を
確実に検出できる点で有効である。

【００１３】この請求項３の考え方に基づけば、請求項
４に示すように、検査区域を、セルが画像データメモリ
上で取り得る最小サイズの２倍よりも大きくすることが
好ましい。この場合は、明セル同士あるいは暗セル同士
が２つ隣接している場合でも明暗変化点を確実に検出で
きる。そして、明暗セルが交互に隣接している状態の場
合には、明暗変化点がより多く検出されるため、２次元
コードの存在領域であることを、より確実に推定でき
る。つまり、単なる汚れなどの場合には明暗変化点数が
そう多くはならないが、明暗セルが交互に隣接する可能
性が高いという２次元コード特有の技術的性質に基づけ
ば、明暗変化点数が多いほど、存在の可能性が高くな
る。

【００１４】また、請求項５に示すように、検査区域
を、画像領域を水平方向へ走査するための各主走査線に
対応する区域とすることも考えられる。画像領域は主走
査線に沿って走査されていくため、このように各主走査
線に対応する区域を検査区域とすれば、主走査線に沿っ
た走査が終了する毎に検査区域の明暗変化点数がされる
ため、処理負担は軽減する。但し、この場合には、主走
査線単位であるため、画像領域の副走査線方向における
明暗変化点数の多い部分を抽出することは可能である
が、主走査線方向に見た場合には、どの部分に明暗変化
点が多いかは判断できない。そこで、請求項６に示すよ
うに、上述した各主走査線に対応する区域をさらに所定
数に分割して、検査区域としてもよい。このようにすれ
ば、主走査線方向に見た場合に、どの部分に明暗変化点
が多いかの判断もできるようになる。

【００１５】なお、検査区域のサイズに関しては、一般
論として、次のようなことが言える。サイズが小さけれ
ば、推定した概略的なコード存在領域が実際のコード存
在領域に近い形状として得られるが、検査区域数が多く
なるので、推定のための処理負荷は相対的に大きい。但
し、その後に実際のコード存在領域を検出（１画素毎に
処理）する場合の処理負荷は小さくなる。

【００１６】反対に、サイズが大きければ、推定した概
略的なコード存在領域が実際のコード存在領域に対して
大きな形状として得られることとなる。つまり、検査区
域のほんの一部にしかコードが存在していない場合であ
っても、その（相対的に大きな）検査区域も概略的なコ
ード存在領域として扱ってしまうため、その後に実際の
コード存在領域を検出（１画素毎に処理）する場合の処
理負荷は大きくなる。但し、検査区域数が少なくなるの
で、推定のための処理負荷は相対的に小さい。

【００１７】このように、検査区域の大小によって、領
域推定のための処理負荷とその後の領域検出のための処
理負荷は相反する結果となるので、両者の効果の有効性
を考慮して、適宜設定すればよい。次に、計数された明
暗変化点数に基づいてコードが存在する可能性の高い検
査区域を抽出し、その抽出された検査区域を情報コード
の概略的な存在領域として推定する際の手法について説
明する。

【００１８】請求項７に示す手法は、抽出された検査区
域同士が隣接している場合には、その隣接している検査
区域群を、情報コードの概略的な存在領域として推定す
ることを前提とし、その検査区域群が複数存在する場合
の対処に関するものである。すなわち、この場合は、そ
の少なくとも一部が画像領域中央の所定範囲内に存在す
る検査区域群を、情報コードの概略的な存在領域である
可能性が高いとして推定する。

【００１９】さらに、請求項８に示す手法は、請求項５
と同様に検査区域群が複数存在している場合であって、
検査区域群中に含まれる検査区域数が多いほど、情報コ
ードの概略的な存在領域である可能性が高いと推定す
る。画像領域内には情報コード以外の画像も入り込むこ
とがある。そこで、まず、対象となる情報コードが画像
領域の中央付近に存在する可能性が高いことに鑑み、請
求項７に示すように、検査区域群の少なくとも一部が画
像領域中央の所定範囲内に存在する検査区域群を、情報
コードの概略的な存在領域である可能性が高いと推定す
る。これは、コード読取操作においては、画面のなるべ
く中央にコードが来るようにユーザが操作する可能性が
高いことを考慮したものである。

【００２０】そして、画像領域中央の所定範囲内に存在
する場合はもちろん、存在しない場合についても、請求
項８に示すように検査区域群のサイズに着目し、サイズ
が大きいほどコード存在領域である可能性が高いとする
ことにより、情報コードの存在領域であると考えられる
範囲を優先して取り扱うことができる。例えば図柄など
で大きな面積を持つ部分は明暗変化点数としては少なく
なるので、抽出される検査区域群が大きくなることはな
い。一般的には、情報コードに対応する検査区域群が最
大になると思われる。したがって、検査区域群の少なく
とも一部が画像領域中央の所定範囲内に含まれ、且つ検
査区域群を構成する検査区域数が多いものが、最も情報
コードの概略的な存在領域としての可能性が高いと推定
される。

【００２１】ところで、検査区域に関しては、請求項９
に示すように、１の上位検査区域が複数の下位検査区域
に分割された階層構造を採用することも考えられる。も
ちろん２階層でも３階層でもよい。そして、次のような
情報コードの概略存在領域の推定を行う。すなわち、ま
ず、上位検査区域毎に当該区域内に含まれる明暗変化点
数が所定の上位検査区域用閾値以上の区域を抽出する。
続いて、その抽出された区域同士が隣接して構成される
上位検査区域群の周辺部に位置する上位検査区域につい
て、当該上位検査区域内を構成する下位検査区域毎に当
該区域内に含まれる明暗変化点数が所定の下位検査区域
用閾値以上の区域と所定の下位検査区域用閾値未満の区
域とを区別する。そして、抽出した上位検査区域群か
ら、所定の下位検査区域用閾値未満として区別された下
位検査区域を除外した領域を、画像データメモリ上にお
ける前記情報コードの概略的な存在領域として推定する
のである。

【００２２】抽出された上位検査区域は、その区域内に
情報コードが含まれる可能性が高いのであるが、情報コ
ードの中央付近に該当する上位検査区域では、区域内の
全部に情報コードが存在するが、情報コードの周辺部に
該当する上位検査区域では、区域内の一部にしか情報コ
ードが存在しない場合もある。そこで、抽出された上位
検査区域同士が隣接して構成される上位検査区域群の周
辺部に位置する上位検査区域については、小さな下位検
査区域の単位で、所定の下位検査区域用閾値以上の区域
と所定の下位検査区域用閾値未満の区域とを区別する。
そして、下位検査区域用閾値未満として区別された下位
検査区域を、抽出した上位検査区域群から除外すれば、
その領域は、情報コードの実際の存在領域により近い概
略的存在領域となる。

【００２３】このようにすれば、最初から小さな検査区
域を設定して、各検査区域毎に判定していく場合に比べ
て、処理効率が向上する。一方、検査区域毎の明暗変化
点数の計数に関しては、請求項１０に示すような手法を
採用することができる。つまり、２次元画像検出手段に
て検出された画像データが画像データメモリに出力され
て記憶される処理と並行して実行し、その計数された明
暗変化点数と前記検査区域との対応関係をテーブル化し
て記憶しておく。そして、この記憶された変化点数に基
づいて情報コードが存在する可能性の高い検査区域を抽
出するのである。

【００２４】本推定方法は、その後に、情報コードを読
み取る処理へ移行するための前処理として位置づけられ
るものであるため、２次元画像検出手段にて検出された
画像データ自体も画像データメモリに記憶しておく必要
がある。そこで、画像データメモリへ出力される過程と
並行して画像データを取得し、明暗変化点のみをカウン
トする処理を行う。このようにすれば、１画像領域分の
画像データを記憶してから、その記憶された画像データ
を走査して明暗変化点を検出するのに比べて、処理時間
の短縮が実現される。これは、コード読取全体に要する
時間の短縮にも寄与する。

【００２５】また、明暗変化点数の計数方法に関して
は、請求項１１に示す手法を採用してもよい。すなわ
ち、現時点までに取り込んだ画像データの明暗度合いを
示すデータの内、最も明るいデータ及び最も暗いデータ
を所定のメモリ領域に更新しながら記憶していく。それ
と共に、それら最も明るいデータ及び最も暗いデータの
中間値を計算する。そして、新たに取り込むデータにつ
いてはその中間値と比較することで明暗の判定を行い、
その明暗判定処理の結果、明暗が変化した数を計数する
のである。

【００２６】２次元画像検出手段から出力される画素毎
の画像データ（輝度データ）について、それまでに検出
された最も明るい画像データと最も暗いデータの中間値
を明暗判定の基準値としていく。例えば明るさを数値化
した場合、数字が大きくなるほど明るくなる画像データ
を考え、１〜１５まであるとする。最初１５が入ってく
ると、最も明るい画像データと最も暗いデータは共に１
５であり、中間値も１５となる。その後、１５が続けて
入ってきている間は変化なしであるが、例えば９が入っ
てくると、最も暗いデータが９に更新され、中間値は１
２となる。さらに、１が入ってくると、最も暗いデータ
が１に更新され、中間値は８となる。これが収束値とな
る。したがって、８を基準として明暗判定すればよい。

【００２７】なお、明暗判定の基本は中間値との比較で
ある。具体的には、入力値≧中間値であれば明、入力値
＜中間値であれば暗とすることが考えられるが、明暗判
定の確実性を増すため、請求項１２に示すようにするこ
とも考えられる。まず、次のような明下限値及び暗上限
値を用いることを前提とする。すなわち、最も明るいデ
ータから所定の余裕値だけ暗いデータを暗上下限値と
し、最も暗いデータから所定の余裕値だけ明るいデータ
を明下限値とする。そして、明暗判定に際しては、新た
に取り込むデータが中間値以上であり、且つ前記明下限
値以上である場合には明であると判定し、一方、新たに
取り込むデータが中間値よりも暗くて、且つ暗上限値以
下である場合には暗であると判定するのである。なお、
明下限値を定めるために用いる余裕値及び暗上限値を定
めるために用いる余裕値については、それぞれ別々の値
を設定してもよいが、両者を等しくしてもよい。

【００２８】例えば、明るさの度合いを１〜１５で表し
た上述の画像データにおいて、明下限値及び暗上限値を
定めるための余裕値をそれぞれ５とすると、中間値より
も小さい場合であっても、最も明るいデータよりも５以
上小さくなければ暗としては認めないようにし、また、
中間値以上であっても、最も暗いデータよりも５以上大
きくなければ明として認めないのである。このようにす
ることで、例えば中間値が３のときに明るさの度合いが
４の画像データが入ってきても、それは最も暗いデータ
よりも５以上大きくはないので「明データ」として認め
ないこととなり、実状にあった判定となる。

【００２９】なお、検査区域に属する操作線が複数存在
する場合には、明暗変化点数の計数に当たっては、請求
項１３に示すような手法を採用できる。つまり、１つの
走査線毎に明暗変化点数の計数を行うことを前提とし、
検査区域毎に、その検査区域内の画像データに基づく明
暗変化点数を一時的に記憶していくと共に、その検査区
域に属する１の走査線に対する計数が終了した時点で前
の走査線までに計数した明暗変化点数を累積記憶してい
く。そして、その検査区域に属する全走査線に対する計
数が終了した時点での明暗変化点数の累積値を、その検
査区域内の画像データに基づく明暗変化点数とする。一
般的には、主走査線毎に処理するため、このような計数
手法が採用されることとなる。

【００３０】また、以上説明した情報コード概略存在領
域推定方法においては、情報コードが存在する可能性の
高い検査区域を抽出するために明暗変化点数に基づいて
いたが、さらに、請求項１４に示すように判定指標を用
いても良い。すなわち、検査区域毎に含まれる画像デー
タの明暗度合いを示すデータの平均値を求め、その求め
た明暗度合いを示すデータの平均値も加味して、情報コ
ードが存在する可能性の高い検査区域を抽出するのであ
る。具体的には、例えば明暗度合いを示すデータの平均
値に基づいて、情報コードの存在する可能性の高い検査
区域を概略的に抽出しておき、その中から、計数された
明暗変化点数に基づいて抽出したり、あるいは、明暗変
化点数と画像データの明暗度合いを示すデータの平均値
という２つの判定指標に基づいてそれぞれ抽出した領域
の重なる部分を、最終的に抽出する、といった種々の用
い方が考えられる。

【００３１】ところで、以上説明したのは情報コード概
略存在領域推定方法であったが、上述したように、本推
定方法は、その後に、情報コードを読み取る処理へ移行
するための前処理として位置づけられるものである。そ
のため、請求項１５に示すように、以上説明した方法で
推定された情報コードの概略存在領域内に検査線を設定
し、その設定した検査線に沿って画像データを検査する
ことで情報コードの正確な存在領域を検出し、その検出
された存在領域内の画像データに基づいて、その中に含
まれている前記情報コードを読み取る２次元コード読取
方法という概念で技術思想を捉えることもできる。

【００３２】また、この２次元コード読取方法を用いた
２次元コード読取装置としては、例えば請求項１６に示
すような構成を採用することができる。すなわち、２次
元画像検出手段と、２次元画像検出手段にて検出した情
報コードを含む１画像領域分の画像データを一時的に記
憶しておく画像データメモリと、画像データメモリ上に
おける情報コードの概略的な存在領域を、請求項１〜１
３のいずれか記載の情報コード概略存在領域推定方法に
よって推定し、その推定された情報コードの概略存在領
域内に検査線を設定し、その設定した検査線に沿って画
像データを検査することで情報コードの正確な存在領域
を検出する存在領域検出手段と、存在領域検出手段にて
検出された存在領域内の画像データに基づいて、その中
に含まれている情報コードを読み取る読取手段とを備え
る構成である。

【００３３】なお、請求項１７，１８に示すように、請
求項１〜１４のいずれか記載の情報コード概略存在領域
推定方法、あるいは請求項１５又は１６記載の情報コー
ド読取方法を実行する機能は、例えば、デジタル回路や
コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備
えられる。プログラムで実現する場合、例えば、フロッ
ピーディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハード
ディスク等の機械読み取り可能な記録媒体に記憶し、必
要に応じてコンピュータシステムにロードして起動する
ことにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバッ
クアップＲＡＭを機械読み取り可能な記録媒体として前
記プログラムを記憶しておき、このＲＯＭあるいはバッ
クアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用
いても良い。

【００３４】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の好適な実施例を
図面に基づいて説明する。尚、本発明の実施の形態は、
下記の実施例に何ら限定されるものではなく、本発明の
技術的範囲に属する限り種々の形態を採り得ることはい
うまでもない。

【００３５】［第１実施例］図１のブロック図に、実施
例としての情報コード読取装置１の概略的な構成を示
す。情報コード読取装置１は、制御回路１０と、照明発
光ダイオード（照明ＬＥＤ）１１と、ＣＣＤエリアセン
サ１２と、増幅回路１３と、Ａ／Ｄ変換回路１４と、同
期パルス出力回路１６と、アドレス発生回路１７と、画
像メモリ２０と、スイッチ群３１と、液晶表示器３２
と、通信Ｉ／Ｆ回路３３と、２値化回路５０とを中心に
して構成されている。

【００３６】制御回路１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡ
Ｍ、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータシステムとして構成
され、ＲＯＭに記憶されているプログラムに従って後述
する読取処理等を実行し、情報コード読取装置１の各構
成を制御している。照明ＬＥＤ１１は、読取対象の２次
元コードに対して照明用の赤色光を照射するものであ
る。

【００３７】ＣＣＤエリアセンサ１２は、２次元的に配
列された複数の受光素子であるＣＣＤを有しており、外
界を撮像してその２次元画像を水平方向の走査線信号と
して出力する。この走査線信号は増幅回路１３によって
増幅されてＡ／Ｄ変換回路１４に出力される。

【００３８】増幅回路１３は、制御回路１０から入力し
たゲインコントロール電圧に対応する増幅率で、ＣＣＤ
エリアセンサ１２から出力された走査線信号を増幅す
る。Ａ／Ｄ変換回路１４は、増幅回路１３にて増幅され
たアナログの走査線信号をディジタル信号に変換して、
画像メモリ２０に出力する。ＣＣＤエリアセンサ１２で
は繰り返し画像を検出するので、その検出が繰り返され
る度に、画像メモリ２０内の画像データは更新される。

【００３９】同期パルス出力回路１６は、ＣＣＤエリア
センサ１２から出力される２次元画像データのパルスよ
り十分に細かい同期パルスを出力する。アドレス発生回
路１７はこの同期パルスをカウントして、画像メモリ２
０に対するそれぞれのアドレスを発生させる。

【００４０】画像メモリ２０は、画像データメモリ２０
ａと、変化点数メモリ２０ｂと、２次元画像メモリ２０
ｃとを備えている。上述したＡ／Ｄ変換回路１４にてデ
ィジタル信号に変換された画像データは、画像メモリ２
０中の画像データメモリ２０ａに格納される。

【００４１】また、Ａ／Ｄ変換回路１４にてディジタル
信号に変換された画像データは、２値化回路５０にも出
力される。この２値化回路５０については後述する。ス
イッチ群３１は、利用者が読取処理の開始を指示するた
めの読取スイッチや、テンキーあるいは各種ファンクシ
ョンキーを備えており、情報入力のために用いられる。

【００４２】液晶表示器３２は、読み込んだ２次元コー
ドなどを表示するためなどに用いられる。通信Ｉ／Ｆ回
路３３は、ホストコンピュータなどとの間で通信を行う
ものであり、例えば図示しない通信用発光素子を介して
データを外部装置に送信したり、図示しない通信用受光
素子を介して外部装置からの信号（例えばシステムを動
かすためのプログラムや、解読した情報コードのデータ
送信を指示する命令等）を受信する。もちろん、ホスト
コンピュータと有線で接続する構成を採用してもよい。

【００４３】続いて、２値化回路５０の詳細について、
図２，３を参照して説明する。図２は２値化回路５０を
構成する要素について概略的な機能別にまとめたブロッ
ク図であり、図３は、さらに詳細な機能別にまとめたブ
ロック図である。図２に示すように、２値化回路５０
は、明比較器５１と、暗比較器５２と、明暗判定器５３
と、カウンタ５４と、余裕値記憶ブロック５５と、ブロ
ックアドレス制御回路５６とを備えている。そして、Ａ
／Ｄ変換回路１４にてディジタル信号に変換されて出力
された画像データは、明比較器５１と、暗比較器５２
と、明暗判定器５３とに入力する。明比較器５１及び暗
比較器５２から出力されるデータは明暗判定器５３に入
力され、明暗判定器５３からの出力データはカウンタ５
４及び画像メモリ２０内の２次元画像メモリ２０ｃへ入
力される。また、カウンタ５４からの出力、つまりカウ
ント値は、画像メモリ２０内の変化点数メモリ２０ｂへ
入力される。

【００４４】また、制御回路１０からのリードライト制
御信号は、明比較器５１、暗比較器５２、明暗判定器５
３、余裕値記憶ブロック５５、ブロックアドレス制御回
路５６のそれぞれに入力している。一方、アドレス発生
回路１７からのアドレス制御信号は、ブロックアドレス
制御回路５６へ入力しており、そのブロックアドレス制
御回路５６からの制御信号は、画像メモリ２０内の変化
点数メモリ２０ｂへ入力されている。なお、アドレス発
生回路１７からのアドレス制御信号は、画像メモリ２０
内の画像データメモリ２０ａ及び２次元画像メモリ２０
ｃにも入力されている。

【００４５】以上は、２値化回路５０の概略的な説明で
あったので、図３を参照してさらに詳しく説明する。な
お、図３においては、図２に示した要素を構成するブロ
ックであることを示すため、同じ数字の後に小文字の英
字を付した。例えば明比較器５１であれば、比較ブロッ
ク５１ａと、明データ記憶ブロック５１ｂと、減算ブロ
ック５１ｃと、暗上限記憶ブロック５１ｄとを備えると
いう具合である。それ以外の要素についても同様に示し
た。

【００４６】明比較器５１の構成要素については説明し
たが、暗比較器５２は、比較ブロック５２ａと、暗デー
タ記憶ブロック５２ｂと、加算ブロック５２ｃと、明下
限記憶ブロック５２ｄとを備える。また、明暗判定器５
３は、除算ブロック５３ａと、中間値記憶ブロック５３
ｂと、明比較ブロック５３ｃと、暗比較ブロック５３ｄ
と、中間比較ブロック５３ｅと、明比較ブロック５３
ｃ、暗比較ブロック５３ｄ及び中間比較ブロック５３ｅ
からの出力信号を入力して、所定の判定条件に基づく明
暗判定を行う明暗判定ブロック５３ｆと、直前値記憶回
路５３ｇと、比較ブロック５３ｈとを備えている。な
お、カウンタ５４及び余裕値記憶ブロック５５は図２に
示したものと同じである。また、ブロックアドレス制御
回路５６は、主走査区分設定ブロック５６ａと、副走査
区分設定ブロック５６ｂと、区域制御ブロック５６ｃと
を備えている。

【００４７】続いて、これらの要素間の信号のやりとり
について説明する。まず、図２の明比較器５１に属する
構成に関して説明する。Ａ／Ｄ変換回路１４（図２参
照）から出力された（Ａ／Ｄ変換後の）画像データは、
比較ブロック５１ａ及び明データ記憶ブロック５１ｂに
入力する。比較ブロック５１ａには明データ記憶ブロッ
ク５１ｂからの出力信号も入力しており、すなわち比較
ブロック５１ａでは、順次入力される画像データの明る
さを示すデータを従前に入力されたデータと比較し、よ
り明るい方を明データ記憶ブロック５１ｂへ出力する。
したがって、明データ記憶ブロック５１ｂには、それま
でに入力された中で最も明るいデータ（以下、これを明
データと称す。）が更新されながら記憶されることとな
る。なお、本実施例においては、具体例として後述する
ように、明るさを１〜１５で示しており、数字が大きく
なるほど明るいことを前提として説明を進めることとな
る。

【００４８】そして、減算ブロック５１ｃでは、余裕値
記憶ブロック５５より出力された暗余裕値を、この明デ
ータ記憶ブロック５１ｂより出力される明データから減
算して暗上限記憶ブロック５１ｄに出力する。したがっ
て、暗上限記憶ブロック５１ｄには、暗上限値として、
明データから暗余裕値を減算した値が更新されながら記
憶されることとなる。なお、この暗上限値とは、明暗判
定の際に「暗」と判定する上限の値を指し、それまでの
入力データの内で最も明るいとされる明データから所定
の暗余裕値を減算した値よりも大きな値となる範囲では
とても暗とは認められない、という判定のために用いる
ものである。

【００４９】次に、図２の暗比較器５２に属する構成に
関して説明する。Ａ／Ｄ変換後の画像データは、比較ブ
ロック５２ａ及び暗データ記憶ブロック５２ｂに入力す
る。比較ブロック５２ａには暗データ記憶ブロック５２
ｂからの出力信号も入力しており、すなわち比較ブロッ
ク５２ａでは、順次入力される画像データの明るさを示
すデータを従前に入力されたデータと比較し、より暗い
方を暗データ記憶ブロック５２ｂへ出力する。したがっ
て、暗データ記憶ブロック５２ｂには、それまでに入力
された中で最も暗いデータ（以下、これを暗データと称
す。）が更新されながら記憶されることとなる。そし
て、加算ブロック５２ｃでは、余裕値記憶ブロック５５
より出力された明余裕値を、この暗データ記憶ブロック
５２ｂから出力される暗データに加算して明下限記憶ブ
ロック５２ｄに出力する。したがって、明下限記憶ブロ
ック５２ｄには、明下限値として、暗データに明余裕値
を加算した値が更新されながら記憶されることとなる。
なお、この明下限値とは、明暗判定の際に「明」と判定
する下限の値を指し、それまでの入力データの内で最も
暗いとされる暗データに所定の明余裕値を加算した値よ
りも小さな値となる範囲ではとても明とは認められな
い、という判定のために用いるものである。

【００５０】次に、図２の明暗判定器５３に属する構成
に関して説明する。除算ブロック５３ａには明データ記
憶ブロック５１ｂからの明データと暗データ記憶ブロッ
ク５２ｂからの暗データが入力しており、それらが加算
した後に２で除されて、明データと暗データの中間の値
が算出されることとなる。つまり、その時点までに入力
されている明るさを示すデータの内、最も明るいデータ
と最も暗いデータの中間の値が算出されて中間値記憶ブ
ロック５３ｂに記憶される。

【００５１】また、明比較ブロック５３ｃ、暗比較ブロ
ック５３ｄ及び中間比較ブロック５３ｅには、それぞれ
Ａ／Ｄ変換後の画像データが入力している。そして、明
比較ブロック５３ｃでは、その入力された画像データの
明るさを明下限記憶ブロック５２ｄからの明下限値と比
較し、その比較結果を明暗判定ブロック５３ｆに出力す
る。一方、暗比較ブロック５３ｄでは、その入力された
画像データの明るさを暗上限記憶ブロック５１ｄからの
暗上限値と比較し、その比較結果を明暗判定ブロック５
３ｆに出力する。さらに、中間比較ブロック５３ｅで
は、その入力された画像データの明るさを中間値記憶ブ
ロック５３ｂからの中間値と比較し、その比較結果を明
暗判定ブロック５３ｆに出力する。

【００５２】この明暗判定ブロック５３ｆにおいては、
次のような明暗判定を行う。すなわち、明であるか否か
の判定には、明比較ブロック５３ｃにおける判定結果と
中間比較ブロック５３ｅからの比較結果を用いて、入力
値≧中間値、且つ入力値≧明下限値であれば明と判断す
る。一方、暗であるか否かの判定には、暗比較ブロック
５３ｄにおける判定結果と中間比較ブロック５３ｅから
の比較結果を用いて、入力値＜中間値、且つ入力値≦暗
下限値であれば暗と判断する。明暗の判定ができた場合
には、当然その判定結果を出力するが、上述した明暗の
判定条件をいずれも満たさない場合には明暗判定ができ
ないものとして、前回の判定結果を出力するようにされ
ている。なお、例えば明であれば１、暗であれば０とし
て出力する。

【００５３】この明暗判定ブロック５３ｆでの判定結果
は、図２に示す画像メモリ２０内の２次元画像メモリ２
０ｃへ出力されると共に、直前値記憶回路５３ｇ及び比
較ブロック５３ｈにも出力される。そして、比較ブロッ
ク５３ｈは、明暗判定ブロック５３ｆからの出力値を、
直前値記憶回路５３ｇに記憶された直前値と比較し、変
化している場合にのみカウンタ５４へ出力する。つま
り、明暗が変化するとカウンタ５４へ出力されるのであ
る。なお、カウンタ５４は、比較ブロック５３ｈからの
出力に基づいて明暗が変化した数を計数し、その計数し
た明暗変化点数を、画像メモリ２０中の変化点数メモリ
２０ｂへ出力する。

【００５４】次に、図２のブロックアドレス制御回路５
６に属する構成に関して説明する。区域制御ブロック５
６ｃは、アドレス発生回路１７（図１参照）からのアド
レス制御信号に基づくと共に、主走査区分設定ブロック
５６ａ及び副走査区分設定ブロック５６ｂからの設定に
応じて区域制御を行う。詳しくは、設定された検査区域
の主走査線上の区分点と副走査線上の区分点とから検査
区域毎の変化点数の格納アドレスを制御し、カウンタ５
４を制御する。なお、区域制御ブロック５６ｃからの区
域制御信号は、画像メモリ２０中の変化点数メモリ２０
ｂへも出力されている。

【００５５】また、主走査区分設定ブロック５６ａ及び
副走査区分設定ブロック５６ｂは、制御回路１０（図１
参照）からのリードライト制御信号によって制御されて
いる。なお、上述した暗上限記憶ブロック５１ｄ、明下
限記憶ブロック５２ｄ、中間値記憶ブロック５３ｂ及び
余裕値記憶ブロック５５も、このリードライト制御信号
によって制御されている。

【００５６】このような構成を備えた本実施例の情報コ
ード読取装置１は、まず制御回路１０の指示により、Ｃ
ＣＤエリアセンサ１２にて２次元コードの２次元画像を
検出する。ＣＣＤエリアセンサ１２は、２次元画像を検
出すると、アナログ信号にて２次元画像データを出力す
る。ＣＣＤエリアセンサ１２から出力され増幅回路１３
によって増幅された走査線信号はＡ／Ｄ変換回路１４に
よってディジタルデータに変換され、この１画像領域分
のデータは画像メモリ２０中の画像データメモリ２０ａ
に一時記憶される。

【００５７】具体的には、図４（ａ）に示すように、Ｃ
ＣＤエリアセンサ１２の左上の画素を開始点の画素Ｐ１
とし、左から右へ移動すると共に、上から下へ移動する
ような順番で最終的には右下の画素が終了点の画素Ｐｎ
となる。そして、図４（ｂ）に示すように、その順番
（Ｐ１〜Ｐｎ）で画像データメモリ２０ａ内の所定のア
ドレスＡ（Ｐ１）〜Ａ（Ｐｎ）に格納される。なお、以
下の説明においては、実際には画像データメモリ２０ａ
内のデータを用いて処理するのであるが、視覚的に理解
が容易となるように、図４（ａ）に対応するような２次
元の画像領域を想定して進めることとする。

【００５８】本実施例においては、画像データメモリ２
０ａに一時記憶された１画像領域分のデータの全てを対
象としてコード読取処理を行うのではなく、情報コード
の概略存在領域を推定した後、情報コード読取処理を行
う。そして、この情報コードの概略存在領域の推定に際
しては、画像データメモリ２０ａ上における１画像領域
を複数の検査区域に分割し、その分割された検査区域毎
に、その区域内に含まれる画像データに基づいて明暗の
変化点の数を計数して、その計数値に基づいて推定を行
う。そこで、まず、この明暗変化点数の計数処理につい
て、図を参照して説明する。

【００５９】最初に検査区域について説明する。図５
（ａ）に示すように、画像領域を水平方向へ走査するた
めの主走査線及び垂直方向へ走査するための副走査線と
それぞれ平行な線によって区画される矩形の区域を検査
区域とする。これは、ＣＣＤエリアセンサ１２において
は主走査線及び副走査線方向にマトリックス状に画素が
配列されているので、このように矩形領域に設定した方
がデータが扱い易いからである。

【００６０】なお、図５（ａ）においては、画像領域を
横Ｇ個×縦Ｈ個の検査区域に分割し、各検査区域が横ａ
画素×縦ｂ画素とされている。なお、図においてはＧ＝
８，Ｈ＝１０，ａ＝ｂ＝８とされており、この想定で
は、画像領域のサイズが横８０×縦６４画素となってし
まう。一般的に、６４０×４８０画素といったレベルの
解像度のものが用いられるが、ここでは、図に基づく直
感的理解を容易にするために、あえてこのような簡易モ
デルを用いることとする。

【００６１】そして、このような設定の検査区域におい
て、１セルが４×４画素の２次元コードの一部を図５
（ｂ）に示すように捉えた場合を考える。明暗変化点
は、各主走査線について計数するため、この場合は、８
本の主走査線について、それぞれ、０，０，２，２，
２，２，２，２となり、それらの累積値が１２となる。
したがって、この検査区域の明暗変化点数は１２とな
る。このようにして、各検査区域の明暗変化点数を求め
るのである。

【００６２】次に、明暗変化点数をカウントするまでの
処理内容について、図３の構成説明に際して概略を説明
したが、さらに補足説明する。ＣＣＤエリアセンサ１２
から出力される画素毎の画像データについて、それまで
に検出された最も明るい画像データと最も暗いデータの
中間値を明暗判定の基準値とする。例えば数字が大きく
なるほど明るくなる画像データを「１〜１５」の範囲で
考える。最初１５のデータが入ってくると、明データと
暗データは共に１５であり、中間値も１５となる。その
後、１５が続けて入ってきている間は変化なしである
が、例えば９が入ってくると、暗データが９に更新さ
れ、中間値は１２となる。さらに、１が入ってくると、
暗データが１に更新され、中間値は８となる。これが収
束値となる。したがって、その後は８を基準として明暗
判定する。

【００６３】また、明暗判定の基本は中間値との比較で
あるため、入力値≧中間値であれば明、入力値＜中間値
であれば暗とするが、本実施例では、明暗判定の確実性
を増すために不感帯を設けている。つまり、入力値≧中
間値であっても、入力値が明下限値未満であれば明とは
判定せず、同様に、入力値＜中間値であっても、入力値
が暗上限よりも大きければ暗とは判定しない。つまり、
入力値≧中間値、且つ入力値≧明下限値の場合にのみ明
とし、入力値＜中間値、且つ入力値≦暗上限値の場合に
のみ暗とする。これらの条件に合致しない場合には明暗
判定はせず、上述したように前回の判定結果を援用す
る。

【００６４】そのため、具体的には次のようになる。な
お、ここでは暗上限値は最大値−５であるとし、明下限
値は最小値＋５を想定し、中間値の計算においては小数
点以下は切り上げている。また、明暗判定できない場合
を×で示してある。 入力順番 入力値 １５，１５， ８， １， １， １， ８，１５ 最大値（明） １５，１５，１５，１５，１５，１５，１５，１５ 最小値（暗） １５，１５， ８， １， １， １， １， １ 中間値 １５，１５，１２， ８， ８， ８， ８， ８ 暗上限値 １０，１０，１０，１０，１０，１０，１０，１０ 明下限値 ２０，２０，１３， ６， ６， ６， ６， ６ 明暗判定 × × 暗 暗 暗 暗 明 明 この具体例においては、入力順番，における入力値
が１５であるので、最大値、最小値及び中間値が共に１
５になり、暗上限値は１０、明下限値は２０となる。入
力値（１５）≧中間値（１５）であるため「明」の可能
性があるが、入力値（１５）は明下限値（２０）以上で
はないので、明とは判定されない。当然「暗」とは判定
されないので、明暗判定不可能（×）とされる。

【００６５】そして、入力順番において入力値が８と
なると、最小値も８となり、中間値が１２となる。する
と、入力値（８）＜中間値（１２）となり、且つ入力値
（８）も暗上限値（１０）以下となるので、暗と判定さ
れる。入力順番，では明暗判定不可能（×）であっ
たものがで暗となったので、この場合には明暗変化が
あったものと考える。

【００６６】続くにおける入力値は１であるので、最
小値も１となり、中間値が８となる。すると、入力値
（１）＜中間値（８）となり、且つ入力値（１）も暗上
限値（１０）以下であるので、暗と判定される。なお、
この時点で最大値１５と最小値１が出現しているので、
暗上限値１０及び明下限値６はこれ以降同じとなる。入
力順番，でも同様である。

【００６７】そして、入力順番において入力値が８と
なると、入力値（８）≧中間値（８）となり、且つ入力
値（８）も明下限値（６）以上となるので、明と判定さ
れる。入力順番では暗と判定されていたものがで明
となったので、この場合には明暗変化があったものと考
える。したがって、ここで示した例でいえば、明暗変化
点数が２となる。なお、入力順番では入力値が８であ
るが暗と判定されていたが、それは取り得る最小値
（１）がその時点で出現していなかったからである。上
述したように、入力順番までにおいて最大値１５と最
小値１が出現して、暗上限値１０及び明下限値６はこれ
以降同じとなるため、今後は、入力値が８以上であれば
明と判定され、８未満であれば暗と判定されることとな
る。

【００６８】それではここで、各検査区域の明暗変化点
数を求めるための処理を図６のフローチャートを参照し
て説明する。最初のステップＳ１１０では、変数ｇ，ｈ
を共に初期値１に設定し、続くＳ１２０においては、Ｊ
番目の走査線に沿ってＩ番目の画像データを検査して、
変化点数を累積カウントする。

【００６９】続いて、検査した画像データの位置を示す
Ｉがａ×ｇであるか否かを判定する（Ｓ１３０）。これ
は、主走査線に沿って横方向にｇ検査区域分だけ検査し
たか否かを判定する処理であり、Ｉがａ×ｇとなってい
なければ（Ｓ１３０：ＮＯ）、主走査線に沿ってｇ検査
区域分を検査していないので、Ｓ１２０へ戻る。一方、
Ｉがａ×ｇとなれば、主走査線に沿ってｇ検査区域分だ
け検査したこととなるので（Ｓ１３０：ＹＥＳ）、Ｓ１
４０へ移行する。

【００７０】Ｓ１４０では、Ｓ１２０にて得た累積カウ
ント値を（ｇ，ｈ）区域の明暗変化点数に加算して記憶
する。そして、変数ｇをインクリメント（ｇ＝ｇ＋１）
してから（Ｓ１５０）、変数ｇが検査区域の横方向の総
数Ｇよりも大きいか否かを判定する（Ｓ１６０）。これ
は、１画像領域の横方向分だけ主走査線による検査をし
たか否かを判定する処理であり、ｇ＞Ｇとなっていなけ
れば（Ｓ１６０：ＮＯ）、Ｓ１２０へ戻る。一方、ｇ＞
Ｇとなれば、１画像領域の横方向分だけ主走査線による
検査をしたこととなるので（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、Ｓ１
７０へ移行する。

【００７１】Ｓ１７０では、変数ｈが検査区域の縦方向
の総数Ｈに一致したか否かを判定する。これは、１画像
領域の縦方向分だけ主走査線による検査をしたか否かを
判定する処理であり、ｈとＨが一致していなければ（Ｓ
１７０：ＮＯ）、検査に用いている走査線が何番目のも
のであるかを示すＪがｂ×ｈであるか否かを判定する
（Ｓ１８０）。これは、主走査線に沿った検査を縦方向
にｈ検査区域分行ったか否かを判定する処理であり、Ｊ
がｂ×ｈとなっていなければ、まだ主走査線に沿った検
査を縦方向にｈ検査区域分行っていないので（（Ｓ１８
０：ＮＯ）、Ｓ１２０へ戻る。一方、Ｊがｂ×ｈとなれ
ば、主走査線に沿った検査を縦方向にｈ検査区域分行っ
たこととなるので（Ｓ１８０：ＹＥＳ）、Ｓ１９０へ移
行する。

【００７２】Ｓ１９０で変数ｈをインクリメント（ｈ＝
ｈ＋１）してから、Ｓ１２０へ戻る。このような処理を
繰り返し、Ｓ１７０にて肯定判断となった場合には、１
画像領域の縦方向分だけ主走査線による検査をした、つ
まり１画像領域の全てについて検査したこととなるの
で、本処理を終了する。

【００７３】このような明暗変化点数の計数処理がなさ
れると、各検査区域単位での明暗変化点数が得られる。
その各検査区域における明暗変化点数の表の一例を図５
（ｃ）に示す。細い線や小さな点は画素単位で明暗が分
かれるので、明暗の「変化」は与えない。また、図柄な
どの大きな面積を持つ場合は、明暗変化点の数としては
少なくなる。したがって、明暗変化点数が多い部分に情
報コードが存在する可能性が高いと考えられる。

【００７４】このような状況を踏まえ、各検査区域の明
暗変化点数に基づいて、情報コードの概略存在領域を推
定し、情報コードの読取を行う。この処理について、図
７のフローチャートなどを参照して説明する。図７の最
初のステップＳ２１０では、各検査区域の変化点数を所
定値と比較し、所定値以上の検査区域と所定値未満の検
査区域の配列表を作成する。図８（ａ）には、その配列
表の一例を示す。ここでは、理解を容易にするため、所
定値を１として、明暗変化点数が１以上の検査区域と０
の検査区域とに区別した（図８（ａ）では斜線の有無に
て区別している）。なお、実際には、所定値が１である
と、画像領域内のかなりの検査区域にて１以上となって
しまうおそれがあるため、もう少し大きな値が好まし
い。例えば、明暗変化点数の最大値と最小値の差分の３
分の１を最小値に加えた値などが考えられる。例えば最
大値が「１８」、最小値が「０」であれば、その差分
「１８」の３分の１である「６」を最小値０に加えた値
「６」を所定値とする、といった具合である。

【００７５】図７のフローチャートの説明に戻り、続く
Ｓ２２０では、明暗変化点数が所定値以上の検査区域が
主走査線方向に連続しているか、副走査線方向に連続し
ている検査区域群を求め、各検査区域群に含まれる検査
区域数を求める。そして、Ｓ２３０において、所定条件
に合致する検査区域群から順に、コード記録領域の第１
候補、……第Ｎ候補とする。

【００７６】本実施例では、所定条件として、まず第１
に、検査区域群の少なくとも一部が画像領域中央の所定
範囲（図８（ｂ）参照）内に存在するか否かという条件
にて候補順位の高低を判定する。そして第２に、検査区
域群中に含まれる検査区域数が多いほど候補順位を高く
する。したがって、検査区域群の少なくとも一部が所定
範囲内に含まれ、且つ検査区域群を構成する検査区域数
が多いものが、ここでいう第１候補となる。

【００７７】このように所定条件に基づいて候補順位を
決定したのは次の理由からである。画像領域内には情報
コード以外の画像も入り込むことがある。そこで、ま
ず、対象となる情報コードが画像領域の中央付近に存在
する可能性が高いことに鑑み、検査区域群の少なくとも
一部が画像領域中央の所定範囲内に存在する検査区域群
を、情報コードの概略的な存在領域である可能性が高い
と推定することとした。これは、コード読取操作におい
ては、画面のなるべく中央にコードが来るようにユーザ
が操作する可能性が高いことを考慮したものである。

【００７８】そして、画像領域中央の所定範囲内に存在
する場合はもちろん、存在しない場合についても、検査
区域群のサイズに着目し、サイズが大きいほどコード存
在領域である可能性が高いとすることにより、情報コー
ドの存在領域であると考えられる範囲を優先して取り扱
うことができる。例えば図柄などで大きな面積を持つ部
分は明暗変化点数としては少なくなるので、抽出される
検査区域群が大きくなることはない。一般的には、情報
コードに対応する検査区域群が最大になると思われる。
したがって、このような所定条件が、情報コードの概略
的な存在領域としての可能性の高さを反映するものとし
て適切である。

【００７９】図７に戻り、Ｓ２４０にて変数ｍを初期値
１に設定した後、第ｍ候補の検査区域群を詳細に検査し
てコードの解読を行う（Ｓ２５０）。このＳ２５０にお
けるコード解読処理は、大きく分けると、コード領域検
出処理とコード読取処理の２つになる。それらについて
説明する。

【００８０】ここでは、図８（ｃ）に示すように、情報
コードとして矩形外周の隣接する２辺に実線パターンを
有する２次元コード１０１が存在していると仮定する。
この２次元コード１０１の場合には、一般的に、主走査
線に平行な検査線を設定して検査していき、暗パターン
を検出した場合には、その暗パターンを辿ることによっ
てＬ字パターンの有無を検査する。つまり、図８（ｃ）
で言えば、２次元コード１０１の外周の隣接する２辺に
存在する実線パターンＬ１，Ｌ２の有無を検出するので
ある。具体的には、検査線によって実線パターンＬ１が
検出された明暗変化点を基準とし、その明暗の境界線に
沿って境界線の長さ、この場合であれば暗パターンの長
さを調べる。そして、このように２次元コード１０１の
１辺に相当する暗パターン（この場合には実線パターン
Ｌ１）の存在が確認された場合には、その暗パターンの
端部から折れ曲がって同様に暗部の長さを調べる。２次
元コード１０１の他の１辺に相当する暗パターン（この
場合には実線パターンＬ２）の存在を確認できれば、こ
れにより「Ｌ字パターン」があることが判る。

【００８１】このように検査線にて実線パターンＬ１，
Ｌ２を検出する際、図８（ｃ）からも判るように、設定
する検査線が検査区域群内においてのみ設定されてい
る。つまり、画像領域全体に検査線が設定されるのでは
なく、検査区域群内においてのみ設定されるため、検査
の無駄（つまり実線パターンを検出できない処理）が飛
躍的に減少する。

【００８２】このようにしてＬ字パターンが検出できれ
ば、２次元コード１０１が存在する領域（コード領域）
を計算する。この場合はＬ字パターンが正方形の２辺で
あることから、容易にコード領域を計算することができ
る。そして、コード領域が計算できれば、その計算され
たコード領域内の明暗パターンを解読し、記録されてい
る情報を解読（デコード）する。

【００８３】Ｓ２５０にてコードの解読ができた後は、
正常に解読できたか否かを判定する（Ｓ２６０）。そし
て、正常に解読できた場合には（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、
画像メモリ２０内の図示しない出力データエリアに解読
データをセットし（Ｓ２７０）、本処理を終了する。

【００８４】一方、正常に解読できない場合には（Ｓ２
６０：ＮＯ）、変数ｍをインクリメント（ｍ＝ｍ＋１）
してから（Ｓ２８０）、変数ｍが検査区域群の最大候補
数Ｎよりも大きいか否かを判定する（Ｓ２９０）。そし
て、ｍ≦Ｎであれば（Ｓ２９０：ＮＯ）、Ｓ２５０へ戻
り、ｍ＞Ｎであれば（Ｓ２９０：ＹＥＳ）、Ｓ３００へ
移行して解読失敗フラグをセットしてから、本処理を終
了する。

【００８５】なお、図６，７に示した処理内容と特許請
求の範囲に記載した用語との対応を簡単に説明してお
く。図６の処理及び図７中のＳ２１０〜Ｓ２３０の処理
の実行が、情報コード概略存在領域推定方法としての処
理の実行に相当する。そして、図７中のＳ２４０〜Ｓ３
００の処理を加えることによって、情報コード読取方法
としての処理の実行に相当する。

【００８６】このように、本第１実施例においては、情
報コードの概略存在領域の推定に際して、画像データメ
モリ上における１画像領域を分割した複数の検査区域毎
に、その区域内に含まれる画像データに基づいて明暗の
変化点の数を計数し、その計数された明暗変化点数に基
づいて、情報コードが存在する可能性の高い検査区域を
抽出し、その抽出された検査区域を、画像データメモリ
上における情報コードの概略的な存在領域として推定す
る。

【００８７】従来は、走査線に従って画像データメモリ
領域内の画像データを１画素ごとに検査していく手法で
あったが、本実施例の場合には、複数画素を１まとめに
した検査区域単位で概略的なコード存在領域を推定した
後、その推定された領域内においてのみ従来通りの１画
素毎の明暗パターンを検査するので、その検査範囲が小
さくて済む。また、概略的なコード存在領域の推定にあ
っては、検査区域毎に計数した明暗変化点数の大小比較
のみ、すなわち整数値の相対比較であるため、処理負荷
は小さくて済む。したがって、概略的な存在領域を推定
した後に情報コードの正確な位置を検出してデータ解読
をする処理まで含めたコード読取処理に要する時間を短
縮させることができる。

【００８８】また、検査区域毎の明暗変化点数の計数に
関しては、Ａ／Ｄ変換回路１４から画像データメモリ２
０ａに出力されて記憶される処理と並行して実行してい
る。情報コードを読み取る処理のためには、画像データ
メモリ２０ａへの記憶は必要であるため、この過程と並
行して明暗変化点の計数処理を行えば、１画像領域分の
画像データを記憶してから、その記憶された画像データ
を走査して明暗変化点を検出するのに比べて、処理時間
の短縮が実現される。これは、コード読取全体に要する
時間の短縮にも寄与する。

【００８９】なお、本第１実施例においては、理解を容
易にするため、図５に示すように、１の検査区域を横ａ
画素×縦ｂ画素で構成し、図示する際には、１セルのサ
イズが４×４画素の場合に、検査区域を８×８画素で示
した。この場合の検査区域のサイズに関しては種々の設
定が考えられるが、基本的には、読取対象の情報コード
における発現頻度が高いセルサイズとの兼ね合いで決定
することが好ましい。つまり、細かく区画しすぎると、
その区域内に含まれる変化点数が少なすぎて検出の信頼
性が低下するし、逆に大きすぎると、特にコード周辺部
において余分なデータが含まれて好ましくない状況も生
じ易くなる。したがって、例えば、発現頻度が高いセル
サイズが５×５画素の場合に、検査区域を１６×１６画
素〜３２×３２画素程度にすることは、適当な設定であ
ると考えられる。

【００９０】［第２実施例］本第２実施例の場合にも、
上述した図１〜図３の情報コード読取装置１の概略構成
はそのまま適用できるので、説明は繰り返さない。上述
した第１実施例においては、図５（ａ）に示すように、
画像領域を横Ｇ個×縦Ｈ個の検査区域に分割し、各検査
区域を横ａ画素×縦ｂ画素で構成したが、本第２実施例
においては、検査区域を階層的に設定した。つまり、図
９に示すように、画像領域を横Ｇ個×縦Ｈ個の大検査区
域に分割し（図９（ａ）参照）、さらに、その各大検査
区域を横Ｅ個×縦Ｆ個の小検査区域に分割し（図９
（ｂ）参照）、各小検査区域を横ａ画素×縦ｂ画素で構
成した（図９（ｃ）参照）。

【００９１】この場合は２階層であるので、大検査区域
が「上位検査区域」に相当し、小検査区域が「下位検査
区域」に相当する。もちろん３階層以上でも構わない
が、ここでは、理解を容易にするため図９に示すように
２階層の場合で説明する。明暗変化点の計数手法は基本
的には第１実施例と同様に、主走査線に沿って画像デー
タの明暗を判定し、その明暗が変化した場合に変化点数
というカウントしていく。但し、本第２実施例の場合に
は、図９（ｄ）に示すような小検査区域単位での明暗変
化点数の表と、図９（ｅ）に示すような大検査区域単位
での明暗変化点数の表を作成する。

【００９２】それではここで、各小検査区域及び各大検
査区域単位での明暗変化点数を求めるための処理を、図
１０，１１のフローチャートを参照して説明する。な
お、以下の説明においては、適宜、小検査区域を「小区
域」、大検査区域を「大区域」、明暗変化点数を「変化
点数」と略記する。

【００９３】最初のステップＳ３１０では、変数などの
初期化を行う。具体的には、変数ｅ，ｆ，ｇ，ｈを共に
初期値１に設定すると共に、累積カウント数、全小区域
の変化点数、全大区域の変化点数を共に０に設定する。
続くＳ３２０では、Ｊ番目の走査線に沿ってＩ番目の画
像データを検査して、変化点数を累積カウントする。

【００９４】続いて、検査した画像データの位置を示す
Ｉがａ×ｅであるか否かを判定する（Ｓ３３０）。これ
は、小区域の横方向の画素数がａであることから、主走
査線に沿って横方向にｅ個の小区域分だけ検査したか否
かを判定する処理であり、Ｉがａ×ｅとなっていなけれ
ば（Ｓ３３０：ＮＯ）、主走査線に沿ってｅ小区域分を
検査していないので、Ｓ３２０へ戻る。一方、Ｉがａ×
ｅとなれば、主走査線に沿ってｅ小区域分だけ検査した
こととなるので（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、Ｓ３４０へ移行
する。

【００９５】Ｓ３４０では、Ｓ３２０にて得た累積カウ
ント値を（ｅ×ｇ，ｆ×ｈ）小区域の変化点数に加算し
て記憶する。そして、累積カウントを０とする。続い
て、検査に用いている走査線が何番目のものであるかを
示すＪがｂ×ｆであるか否かを判定する（Ｓ３６０）。
これは、主走査線に沿った検査を縦方向にｆ小区域分行
ったか否かを判定する処理であり、Ｊがｂ×ｆとなって
いなければ（Ｓ３６０：ＮＯ）、Ｓ３２０へ戻る。一
方、Ｊがｂ×ｆとなれば、主走査線に沿った検査を縦方
向にｅ小区域分行ったこととなるので（Ｓ３６０：ＹＥ
Ｓ）、Ｓ３７０へ移行する。

【００９６】Ｓ３７０では、Ｓ３４０にて得た（ｅ×
ｇ，ｆ×ｈ）小区域の変化点数を、（ｇ，ｆ）大区域の
変化点数に加算して記憶する。その後は、図９のＳ３８
０へ移行して、変数ｅが、１の大区域を構成する小区域
の横方向の総数Ｅに一致したか否かを判定する（Ｓ３８
０）。これは、１の大区域の横方向分だけ主走査線によ
る検査をしたか否かを判定する処理であり、ｅ＝Ｅとな
っていなければ（Ｓ３８０：ＮＯ）、Ｓ３９０で変数ｅ
をインクリメント（ｅ＝ｅ＋１）してから、Ｓ３２０へ
戻る。

【００９７】一方、ｅ＝Ｅとなれば、１の大区域の横方
向分だけ主走査線による検査をしたこととなるので（Ｓ
３８０：ＹＥＳ）、Ｓ４００へ移行して、変数ｅを初期
値１にセットする。続くＳ４１０では、変数ｇが大区域
の横方向の総数Ｇに一致したか否かを判定する。これ
は、１画像領域の横方向分だけ主走査線による検査をし
たか否かを判定する処理であり、ｇ＝Ｇとなっていなけ
れば（Ｓ４１０：ＮＯ）、Ｓ４２０で変数ｇをインクリ
メント（ｇ＝ｇ＋１）してから、Ｓ３２０へ戻る。

【００９８】一方、ｇ＝Ｇとなれば、１画像領域の横方
向分だけ主走査線による検査をしたこととなるので（Ｓ
４１０：ＹＥＳ）、Ｓ４３０へ移行して、変数ｇを初期
値１にセットする。続くＳ４４０では、変数ｆが、１の
大区域を構成する小区域の縦方向の総数Ｆに一致したか
否かを判定する。これは、１の大区域の縦方向分だけ主
走査線による検査をしたか否かを判定する処理であり、
ｆ＝Ｆとなっていなければ（Ｓ４４０：ＮＯ）、Ｓ４５
０で変数ｆをインクリメント（ｆ＝ｆ＋１）してから、
Ｓ３２０へ戻る。

【００９９】一方、ｆ＝Ｆとなれば、１の大区域の縦方
向分だけ主走査線による検査をしたこととなるので（Ｓ
４４０：ＹＥＳ）、Ｓ４６０へ移行して、変数ｆを初期
値１にセットする。続くＳ４７０では、変数ｈが大区域
の縦方向の総数Ｈに一致したか否かを判定する。これ
は、１画像領域の縦方向分だけ主走査線による検査をし
たか否かを判定する処理であり、ｈ＝Ｈとなっていなけ
れば（Ｓ４７０：ＮＯ）、Ｓ４８０で変数ｈをインクリ
メント（ｈ＝ｈ＋１）してから、Ｓ３２０へ戻る。

【０１００】一方、ｈ＝Ｈとなった場合には（Ｓ４７
０：ＹＥＳ）、１画像領域の縦方向分だけ主走査線によ
る検査をした、つまり１画像領域の全てについて検査し
たこととなるので、本処理を終了する。このような変化
点数の計数処理がなされると、図９（ｄ）に示す小区域
単位での変化点数の表と、図９（ｅ）に示す大区域単位
での変化点数の表が得られる。

【０１０１】そして、これら２種類の変化点数表に基づ
いて、情報コードの概略存在領域を推定し、情報コード
の読取を行う。この処理について、図１０のフローチャ
ートなどを参照して説明する。図１２の最初のステップ
Ｓ５１０では、各大区域の変化点数を所定値と比較し、
所定値以上の大区域と所定値未満の大区域の配列表を作
成する。上述した第１実施例における図８（ａ）の配列
表例と同様に、図９（ｅ）の表を基に、所定値以上の区
域と所定値未満の区域とが区別できるような配置列表が
作成される。なお、この場合の所定値についても、上述
した第１実施例の場合と同様の観点から設定される。例
えば、大区域単位で見た場合の変化点数の最大値と最小
値の差分の３分の１を最小値に加えた値などである。

【０１０２】続くＳ５２０では、明暗変化点数が所定値
以上の大区域が主走査線方向に連続しているか、副走査
線方向に連続している大区域群を求め、各大区域群に含
まれる大区域数を求める。そして、５３０において、所
定条件に合致する大区域群から順に、コード記録領域の
第１候補、……第Ｎ候補とする。この所定条件は、上述
した第１実施例と同じである。すなわち、まず第１に、
大区域群の少なくとも一部が画像領域中央の所定範囲
（図８（ｂ）参照）内に存在するか否かという条件にて
候補順位の高低を判定する。そして第２に、大査区域群
中に含まれる大区域数が多いほど候補順位を高くする。
したがって、大区域群の少なくとも一部が所定範囲内に
含まれ、且つ大区域群を構成する大区域数が多いもの
が、ここでいう第１候補となる。

【０１０３】続くＳ５４０にて変数ｍを初期値１に設定
した後、Ｓ５５０では、第ｍ候補の大区域群の周辺部の
大区域に属する小区域の変化点数を所定値と比較し、所
定値以上の小区域と所定値未満の小区域の配列表を作成
する。例えば図１３に示すような大区域群が得られたと
すると、この大区域群の「周辺部の大区域」とは、図１
３にＢ１〜Ｂ１４で示す区域を指す。すなわち、この場
合の大区域は矩形であるので、その少なくとも１辺が区
域群外に面しているような大区域のみを意味することと
なる。そして、図１３においては大区域Ｂ１〜Ｂ３につ
いてのみ示しているが、大区域に属する小区域（図１３
中では横４区域×縦４区域で示した）のそれぞれについ
て、所定値以上の小区域と所定値未満の小区域の配列表
を作成するのである。なお、この場合の所定値について
も、例えば、小区域単位で見た場合の変化点数の最大値
と最小値の差分の３分の１を最小値に加えた値などが採
用される。

【０１０４】このようにして、第ｍ大区域群の周辺部の
大区域に属する小区域についての配列表が作成される
と、続くＳ５６０においては、第ｍ大区域群から、変化
点数が所定値未満となった小区域を除外した領域を情報
コードの概略存在領域と推定し、その推定領域と対象し
て詳細に検査し、情報コードの解読を行う。このコード
解読処理については、上記第１実施例において図８
（ｃ）を参照して説明した内容と同様である。すなわ
ち、推定領域内に検査線を設定して検査していき、暗パ
ターンを検出した場合には、その暗パターンを辿ること
によって、図１３に示す２次元コード１０１の外周の隣
接する２辺に存在する実線パターンＬ１，Ｌ２（Ｌ字パ
ターン）の有無を検出する。

【０１０５】このように検査線にて実線パターンＬ１，
Ｌ２を検出する際、設定する検査線が推定領域内におい
てのみ設定される。本第２実施例においては、大区域単
位で概略存在領域を推定した結果である大区域群から、
さらに、その大区域群の周辺部の大区域に属する小区域
の内で変化点数が所定値未満となった小区域を除外した
領域を、情報コードの概略存在領域と推定している。し
たがって、より実際のコード存在領域に近い領域を推定
できる。そのため、検査の無駄（つまり実線パターンを
検出できない処理）が飛躍的に減少する。

【０１０６】Ｌ字パターンが検出できれば、２次元コー
ド１０１が存在する領域（コード領域）が計算される。
そして、コード領域が計算できれば、その計算されたコ
ード領域内の明暗パターンを解読し、記録されている情
報を解読（デコード）する。Ｓ５６０にてコード解読が
できた後は、Ｓ５７０にて、正常に解読できたか否かを
判定し、正常に解読できた場合には（Ｓ５７０：ＹＥ
Ｓ）、画像メモリ２０内の図示しない出力データエリア
に解読データをセットし（Ｓ５８０）、本処理を終了す
る。

【０１０７】一方、正常に解読できない場合には（Ｓ５
７０：ＮＯ）、変数ｍをインクリメント（ｍ＝ｍ＋１）
してから（Ｓ５９０）、変数ｍが大区域群の最大候補数
Ｎよりも大きいか否かを判定する（Ｓ６００）。そし
て、ｍ≦Ｎであれば（Ｓ６００：ＮＯ）、Ｓ５５０へ戻
り、ｍ＞Ｎであれば（Ｓ６００：ＹＥＳ）、Ｓ６１０へ
移行して解読失敗フラグをセットしてから、本処理を終
了する。

【０１０８】なお、図１０〜１２に示した処理内容と特
許請求の範囲に記載した用語との対応を簡単に説明して
おく。図１０，１１の処理及び図１２中のＳ５１０〜Ｓ
５６０の処理の実行が、情報コード概略存在領域推定方
法としての処理の実行に相当する。なお、Ｓ５６０で実
行される処理の内、「第ｍ大区域群から、変化点数が所
定値未満となった小区域を除外した領域を情報コードの
概略存在領域と推定する」処理までが、情報コード概略
存在領域推定方法としての処理の実行に相当する。そし
て、図１２中のＳ５６０の処理中のコード解読処理及び
Ｓ５７０〜Ｓ６１０の処理の実行が、情報コード読取方
法としての処理の実行に相当する。

【０１０９】このように、本第２実施例においては、ま
ず、大区域毎に当該区域内に含まれる変化点数が所定値
以上の区域を抽出し、その抽出された大区域同士が隣接
して構成される大区域群の周辺部に位置する大区域につ
いて、その大区域内を構成する小区域毎にその小区域内
に含まれる変化点数が所定値以上か所定値未満かを区別
する。そして、抽出した大区域群から、所定値未満の小
区域を除外した領域を、画像データメモリ上における情
報コードの概略的な存在領域として推定する。

【０１１０】抽出された大区域は、その区域内に情報コ
ードが含まれる可能性が高いのであるが、情報コードの
中央付近に該当する大区域では、区域内の全部に情報コ
ードが存在するが、情報コードの周辺部に該当する大区
域では、区域内の一部にしか情報コードが存在しない場
合もある。そこで、抽出された大区域群の周辺部に位置
する大区域については、小区域単位で、さらに変化点数
による大小判定を行う。そして、（小区域用の）所定値
未満とされた小区域を、抽出した大区域群から除外すれ
ば、その領域は、情報コードの実際の存在領域により近
い概略的存在領域となる。

【０１１１】このようにすれば、最初から小さな検査区
域を設定して、各検査区域毎に判定していく場合に比べ
て、処理効率が向上する。なお、本第２実施例において
は、図９に示すように、画像領域を横Ｇ個×縦Ｈ個の大
検査区域に分割し、さらに、その各大検査区域を横Ｅ個
×縦Ｆ個の小検査区域に分割し、各小検査区域を横ａ画
素×縦ｂ画素で構成した。この場合の区域のサイズに関
しては、種々の設定が考えられるが、この場合も、上述
した第１実施例の場合と同様の考慮をすることが適切で
ある。つまり、細かく区画しすぎると、その区域内に含
まれる変化点数が少なすぎて検出の信頼性が低下する
し、逆に大きすぎると、特にコード周辺部において余分
なデータが含まれて好ましくない状況も生じ易くなるた
め、読取対象の情報コードにおける発現頻度が高いセル
サイズとの兼ね合いで決定する。したがって、例えば発
現頻度が高いセルサイズが５×５画素の場合に、小区域
を１６×１６画素、大区域を６４×６４画素（あるいは
１２８×１２８画素）にすることは、適当な設定である
と考えられる。

【０１１２】［第３実施例］本第３実施例の場合には、
上述した図１〜図３３にて説明した第１実施例の情報コ
ード読取装置１の構成に、図１４に示す平均値算出回路
７０を追加し、画像メモリ２０内に平均値記憶メモリ２
０ｄを追加した点が異なるだけである。

【０１１３】図１４に示すように、平均値算出回路７０
は、積算ブロック７１及び除算ブロック７２を備えてお
り、積算ブロック７１には、Ａ／Ｄ変換後の画像データ
及びＣＣＤ読出クロックが入力している。なお、このＣ
ＣＤ読出クロックは、図１における同期パルス発生回路
１６から入力される。

【０１１４】積算ブロック７１では、ディジタル値に変
換された画像データをＣＣＤ読出クロックに同期して累
積加算する。そして、除算ブロック７２では、この積算
ブロック７１からの出力値を、１ブロックに含まれる画
素数で割って平均値を算出する。この算出された平均値
は、メモリ２０内の平均値記憶メモリ２０ｄへ出力され
る。

【０１１５】図１５は、この平均値を算出・記憶するた
めの処理を示すフローチャートである。最初のステップ
Ｓ７１０で積算値をクリアした後、ＣＣＤ読出クロック
毎に１画素分の画像データを積算する（Ｓ７２０）。そ
して、１ブロック分の画像データの積算が終了したか否
かを判断し（Ｓ７３０）、１ブロック分の積算が終了し
ていない場合には（Ｓ７３０：ＮＯ）、Ｓ７２０の処理
を繰り返す。一方、１ブ１ブロック分の積算が終了した
場合には（Ｓ７３０：ＹＥＳ）、その積算値を１ブロッ
クの画素数で除算する（Ｓ７４０）。そして、当該ブロ
ックの画像の平均値として当該ブロックに該当するアド
レスに記憶する（Ｓ７５０）。その後、全ブロックの積
算を終了したか否かを判断し（Ｓ７６０）。終了してい
なければ（Ｓ７６０：ＮＯ）、Ｓ７１０へ戻って積算値
をクリアした後、Ｓ７２０〜Ｓ７５０の処理を繰り返
す。

【０１１６】上述した第１実施例においては、図７のＳ
２３０にてコード記録領域の第１候補、……第Ｎ候補と
する所定条件として、次の２条件を挙げていた。すなわ
ち、検査区域群の少なくとも一部が画像領域中央の所定
範囲（図８（ｂ）参照）内に存在するか否かという条件
と、検査区域群中に含まれる検査区域数に基づく条件で
あった。本第３実施例においては、これら２条件に、上
述の明暗度合いを示すデータの平均値に基づく条件を加
える。具体的には、平均値が大きいブロックほど候補順
位を高くする。

【０１１７】具体的には、例えば明暗度合いを示すデー
タの平均値に基づいて、情報コードの存在する可能性の
高い検査区域を概略的に抽出しておき、その中から、計
数された明暗変化点数に基づいて抽出したり、あるい
は、明暗変化点数と画像データの明暗度合いを示すデー
タの平均値という２つの判定指標に基づいてそれぞれ抽
出した領域の重なる部分を、最終的に抽出する、といっ
た種々の用い方が考えられる。

【０１１８】なお、第２実施例の場合であっても同様
に、図１２のＳ５３０において明暗度合いを示すデータ
の平均値も加味して判定を行えばよい。 ［その他］ （１）上記各実施例では、検査区域（第２実施例におけ
る大区域及び小区域も含む）の形状を正方形としたが、
長方形であっても同様に実現できる。また、画像領域の
全てにおいて同じサイズの検査区域としたが、複数サイ
ズの検査区域を混在させることを除くものではない。も
ちろん、サイズを統一した方が処理上の都合はよい。

【０１１９】また、正方形や長方形などの矩形以外の形
状に設定することも可能ではあるが、上述した処理上の
都合の観点からは、やはり矩形が好ましい。 （２）上記各実施例では、明暗変化点として、明から暗
への変化点と暗から明への変化点を共に明暗変化点とし
たが、これは、いずれかの一方のみに着目して処理して
もよい。

【０１２０】（３）上記各実施例では、図８（ｃ）ある
いは図１３に示すように、対象のコードとして、隣接す
る２辺に実線パターンＬ１，Ｌ２を有する２次元コード
１０１を例に挙げたが、それに限らず、例えば図１６
（ａ）に示すバーコードや、図１６（ｂ）〜（ｅ）に示
す２次元コードなど、種々のものが読取対象として採用
可能である。

【０１２１】また、当然であるが、図８（ｃ）あるいは
図１３に示すように、隣接する２辺に実線パターンＬ
１，Ｌ２を有する２次元コード１０１の場合であったた
め、検査線によってその実線パターンＬ１，Ｌ２を見つ
けるようにしたが、図１２に示すそれ以外の情報コード
の場合であれば、それぞれに合致したコード存在領域の
検出手法を採用すればよい。例えば図１６（ｃ）に示す
２次元コードの場合であれば、４つの頂点の内の３つに
配置されている、いわゆる「切り出しシンボル」を見つ
ければ、コード存在領域を計算することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例としての情報コード読取装置のブロック
図である。

【図２】２値化回路の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図３】２値化回路の詳細構成を示すブロック図であ
る。

【図４】画像と画像データアドレスとの対応関係を示す
説明図である。

【図５】第１実施例における検査区域などの説明図であ
る。

【図６】第１実施例における明暗変化点の計数処理を示
すフローチャートである。

【図７】第１実施例における明暗変化点に基づくコード
概略存在領域の推定及びコード読取処理を示すフローチ
ャートである。

【図８】第１実施例における明暗変化点に基づくコード
概略存在領域の推定及びコード読取処理を示す説明図で
ある。

【図９】第２実施例における検査区域などの説明図であ
る。

【図１０】第２実施例における明暗変化点の計数処理の
前半を示すフローチャートである。

【図１１】第２実施例における明暗変化点の計数処理の
後半を示すフローチャートである。

【図１２】第２実施例における明暗変化点に基づくコー
ド概略存在領域の推定及びコード読取処理を示すフロー
チャートである。

【図１３】第２実施例における明暗変化点に基づくコー
ド概略存在領域の推定処理を示す説明図である。

【図１４】第３実施例としての情報コード読取装置の
内、第１実施例と異なる部分のみを示したブロック図で
ある。

【図１５】第３実施例における平均値算出処理を示すフ
ローチャートである。

【図１６】 情報コードとしての他の例を示しており、
（ａ）はバーコード、（ｂ）〜（ｅ）は２次元コードの
説明図である。

【符号の説明】

１…情報コード読取装置 １０…制御回路 １１…照明ＬＥＤ １２…ＣＣＤエ
リアセンサ １３…増幅回路 １４…Ａ／Ｄ変
換回路 １６…同期パルス出力回路 １７…アドレス
発生回路 ２０…画像メモリ ２０ａ…画像デー
タメモリ ２０ｂ…変化点数メモリ ２０ｃ…２次元
画像メモリ ２０ｄ…平均値記憶メモリ ３１…スイッ
チ群 ３２…液晶表示器 ３３…通信Ｉ／
Ｆ回路 ５０…２値化回路 ５１…明比較器 ５１ａ…比較ブロック ５１ｂ…明デー
タ記憶ブロック ５１ｃ…減算ブロック ５１ｄ…暗上限
記憶ブロック ５２…暗比較器 ５２ａ…比較ブロ
ック ５２ｂ…暗データ記憶ブロック ５２ｃ…加算ブ
ロック ５２ｄ…明下限記憶ブロック ５３…明暗判
定器 ５３ａ…除算ブロック ５３ｂ…中間値
記憶ブロック ５３ｃ…明比較ブロック ５３ｄ…暗比較
ブロック ５３ｅ…中間比較ブロック ５３ｆ…明暗判
定ブロック ５３ｇ…直前値記憶回路 ５３ｈ…比較ブ
ロック ５４…カウンタ ５５…余裕値
記憶ブロック ５６…ブロックアドレス制御回路 ５６ａ…主走査
区分設定ブロック ５６ｂ…副走査区分設定ブロック ５６ｃ…区域制
御ブロック ７０…平均値算出回路 ７１…積算ブ
ロック ７２…除算ブロック １０１…２次元
コード Ｌ１，Ｌ２…実線パターン

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 正己 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 (72)発明者 野尻 忠雄 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 Ｆターム(参考） 5B072 CC21 CC24 DD01 DD15 DD23

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】情報コードを２次元画像検出手段にて検出
   し、前記２次元画像検出手段にて検出した情報コードを
   含む１画像領域分の画像データを一時的に画像データメ
   モリに記憶しておき、当該記憶された画像データに基づ
   いて前記画像データメモリ上における前記情報コードの
   概略的な存在領域を推定する方法であって、 前記画像データメモリ上における１画像領域を複数の検
   査区域に分割し、その分割された検査区域毎に、当該区
   域内に含まれる画像データに基づいて明暗の変化点の数
   を計数し、 その計数された明暗変化点数に基づいて、情報コードが
   存在する可能性の高い検査区域を抽出し、その抽出され
   た検査区域を、前記画像データメモリ上における前記情
   報コードの概略的な存在領域として推定すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
2. 【請求項２】請求項１記載の情報コード概略存在領域推
   定方法において、 前記検査区域は、前記画像領域を水平方向へ走査するた
   めの主走査線及び垂直方向へ走査するための副走査線と
   それぞれ平行な線によって区画される矩形の区域である
   こと、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
3. 【請求項３】請求項２記載の情報コード概略存在領域推
   定方法において、 前記情報コードが複数のセルによって構成される２次元
   コードであり、 前記検査区域は、読取対象とする前記セルが前記画像デ
   ータメモリ上で取り得る最小サイズよりも大きく設定さ
   れていること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
4. 【請求項４】請求項３記載の情報コード概略存在領域推
   定方法において、 前記検査区域は、前記セルが前記画像データメモリ上で
   取り得る最小サイズの２倍よりも大きく設定されている
   こと、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
5. 【請求項５】請求項１記載の情報コード概略存在領域推
   定方法において、 前記検査区域は、前記画像領域を水平方向へ走査するた
   めの各主走査線に対応する区域であること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
6. 【請求項６】請求項１載の情報コード概略存在領域推定
   方法において、 前記検査区域は、前記画像領域を水平方向へ走査するた
   めの各主走査線に対応する区域を、さらに所定数に分割
   した区域であること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
7. 【請求項７】請求項１〜６のいずれか記載の情報コード
   概略存在領域推定方法において、 前記抽出された検査区域同士が隣接している場合には、
   その隣接している検査区域群を、前記情報コードの概略
   的な存在領域として推定することを前提とし、 前記検査区域群が複数存在する場合には、その少なくと
   も一部が前記画像領域中央の所定範囲内に存在する検査
   区域群を、前記情報コードの概略的な存在領域である可
   能性が高いと推定すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
8. 【請求項８】請求項７記載の情報コード概略存在領域推
   定方法において、 前記検査区域群中に含まれる検査区域数が多いほど、前
   記情報コードの概略的な存在領域である可能性が高いと
   推定すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
9. 【請求項９】請求項１〜８のいずれか記載の情報コード
   概略存在領域推定方法において、 前記検査区域は、１の上位検査区域が複数の下位検査区
   域に分割された階層構造を有しており、 前記上位検査区域毎に当該区域内に含まれる明暗変化点
   数が所定の上位検査区域用閾値以上の区域を抽出し、 その抽出された区域同士が隣接して構成される上位検査
   区域群の周辺部に位置する上位検査区域について、当該
   上位検査区域内を構成する下位検査区域毎に当該区域内
   に含まれる明暗変化点数が所定の下位検査区域用閾値以
   上の区域と所定の下位検査区域用閾値未満の区域とを区
   別し、 前記抽出した上位検査区域群から、前記所定の下位検査
   区域用閾値未満として区別された下位検査区域を除外し
   た領域を、前記画像データメモリ上における前記情報コ
   ードの概略的な存在領域として推定すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
10. 【請求項１０】請求項１〜９のいずれか記載の情報コー
    ド概略存在領域推定方法において、 前記検査区域毎の明暗変化点数の計数を、前記２次元画
    像検出手段にて検出された画像データが画像データメモ
    リに出力されて記憶される処理と並行して実行し、その
    計数された明暗変化点数と前記検査区域との対応関係を
    テーブル化して記憶しておき、 その記憶された変化点数に基づいて前記情報コードが存
    在する可能性の高い検査区域を抽出すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
11. 【請求項１１】請求項１０記載の情報コード概略存在領
    域推定方法において、 前記明暗変化点数の計数は、 現時点までに取り込んだ画像データの明暗度合いを示す
    データの内、最も明るいデータ及び最も暗いデータを所
    定のメモリ領域に更新しながら記憶していくと共に、そ
    れら最も明るいデータ及び最も暗いデータの中間値を計
    算し、新たに取り込むデータについてはその中間値と比
    較することで明暗の判定を行い、その明暗判定処理の結
    果、明暗が変化した数を計数すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
12. 【請求項１２】請求項１１記載の情報コード概略存在領
    域推定方法において、 前記明暗の判定に際しては、 前記最も明るいデータから所定の余裕値だけ暗いデータ
    である暗上限値及び前記最も暗いデータから所定の余裕
    値だけ明るいデータである明下限値を用いることを前提
    とし、 前記新たに取り込むデータが前記中間値以上であり、且
    つ前記明下限値以上である場合には明であると判定し、
    一方、前記新たに取り込むデータが前記中間値よりも暗
    くて、且つ前記暗上限値以下である場合には暗であると
    判定すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
13. 【請求項１３】請求項９〜１２のいずれか記載の情報コ
    ード概略存在領域推定方法において、 前記検査区域に属する走査線が複数存在する場合には、 １つの走査線毎に前記明暗変化点数の計数を行うことを
    前提とし、前記検査区域毎に、当該検査区域内の画像デ
    ータに基づく明暗変化点数を一時的に記憶していくと共
    に、当該検査区域に属する１の走査線に対する計数が終
    了した時点で前の走査線までに計数した明暗変化点数を
    累積記憶していき、当該検査区域に属する全走査線に対
    する計数が終了した時点での前記明暗変化点数の累積値
    を、当該検査区域内の画像データに基づく明暗変化点数
    とすること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
14. 【請求項１４】請求項１〜１３のいずれか記載の情報コ
    ード概略存在領域推定方法において、 前記検査区域毎に含まれる画像データの明暗度合いを示
    すデータの平均値を求め、 前記情報コードが存在する可能性の高い検査区域を抽出
    する際には、前記計数された明暗変化点数に基づくと共
    に、前記求めた明暗度合いを示すデータの平均値も加味
    すること、 を特徴とする情報コード概略存在領域推定方法。
15. 【請求項１５】請求項１〜１４のいずれか記載の情報コ
    ード概略存在領域推定方法によって推定された情報コー
    ドの概略存在領域内に検査線を設定し、その設定した検
    査線に沿って画像データを検査することで情報コードの
    正確な存在領域を検出し、その検出された存在領域内の
    画像データに基づいて、その中に含まれている前記情報
    コードを読み取ること、 を特徴とする情報コード読取方法。
16. 【請求項１６】２次元画像検出手段と、 該２次元画像検出手段にて検出した情報コードを含む１
    画像領域分の画像データを一時的に記憶しておく画像デ
    ータメモリと、 該画像データメモリ上における前記情報コードの概略的
    な存在領域を、請求項１〜１３のいずれか記載の情報コ
    ード概略存在領域推定方法によって推定し、その推定さ
    れた情報コードの概略存在領域内に検査線を設定し、そ
    の設定した検査線に沿って画像データを検査することで
    情報コードの正確な存在領域を検出する存在領域検出手
    段と、 該存在領域検出手段にて検出された存在領域内の画像デ
    ータに基づいて、その中に含まれている前記情報コード
    を読み取る読取手段と、 を備えることを特徴とする情報コード読取装置。
17. 【請求項１７】請求項１〜１４のいずれか記載の情報コ
    ード概略存在領域推定方法が、コンピュータシステムに
    て実行するプログラムとして記録されたことを特徴とす
    る記録媒体。
18. 【請求項１８】請求項１５または１６記載の情報コード
    読取方法が、コンピュータシステムにて実行するプログ
    ラムとして記録されたことを特徴とする記録媒体。