JP2003203202A - 宛先認識装置、区分機、及び宛先認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 この発明は、斜線の枠で囲まれている樹脂窓
を検出することが可能となり、宛先情報の認識精度及び
認識率を向上させることができる。 【解決手段】 この発明は、紙葉類から濃淡画像を読取
り、この読取った濃淡画像に対して斜線を検出し、この
検出された斜線で形成される領域を抽出し、この抽出さ
れた斜線で形成される領域に基づいて窓領域を検出し、
この検出された窓領域内で宛先情報の認識処理を行うす
るようにしたものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えば、郵便物
等の紙葉類の画像などから宛先情報を認識する宛先認識
装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上
記宛先認識方法が用いられ、宛先情報が記載された紙葉
類を区分する区分機に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、区分機は、例えば、郵便物などの
紙葉類に記載された宛先情報をパターン認識技術を用い
て認識する宛先認識装置を有している。この宛先認識装
置を有した区分機は、上記宛先認識装置による認識結果
に基づいて紙葉類を所定の区分ポケットに区分する。こ
のような区分機に用いられる宛先認識装置は、スキャナ
等により紙葉類から読取った紙葉類の画像から宛先情報
が記載されている領域を検出し、この宛先情報の認識を
行なうようになっている。

【０００３】また、上記のような区分機で処理する紙葉
類には、窓が設けられているものがある。このような紙
葉類では、窓の内部に宛先情報が記載されている場合が
多い。そのため、従来の宛先認識装置では、紙葉類の画
像から窓の領域を検出し、検出した窓の領域内から宛先
情報を認識するようになっている。

【０００４】また、上記のように、紙葉類に設けられる
窓は、透明なセロハン、あるいは半透明な樹脂等で生成
されている。例えば、セロハンで形成されている窓（以
下、セロハン窓と称する）は、表面が鏡面状になるため
照射した光の多くが正反射する。このような性質を利用
して、紙葉類上のセロハン窓については、紙葉類に照射
した光に対する正反射光を検知するこにより検出するよ
うになっている。これに対し、樹脂等で生成された半透
明な窓（以下、樹脂窓を称する）は、表面が鏡面状とな
っていないため、照射光に対する正反射光が強くならな
い。このため、従来は、樹脂製の窓を囲むように記載さ
れている太線（線）の枠を検出して窓領域を検出してい
る。

【０００５】しかしながら、樹脂窓を有する紙葉類の全
てに、樹脂窓を囲む太線の枠が記載されているわけでは
ない。最近では、太線の枠の代わりに斜線で形成した枠
が樹脂窓を囲むように記載されている紙葉類が多くなっ
てきている。通常、画像から文字を認識する場合、画像
から連結成分を検出して、文字領域、文字行、文字等を
検出するようになっている。このような認識処理では、
斜線の集合で図形が表現されている場合、各斜線を連結
成分として検出してしまうため、斜線の集合で記載され
ている図形全体を認識することができない。

【０００６】従って、従来の認識方法では、斜線で形成
されている樹脂窓の枠を検出することができない。この
結果、斜線の枠で囲まれている樹脂窓を検出することが
できずに、認識精度や認識率を低下させているという問
題点がある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記したよう
な問題点に鑑みなされたもので、紙葉類上に設けられた
種々の窓を検出することでき、認識精度や認識率を向上
させることができる宛先認識装置、区分機及び宛先認識
方法を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明の宛先認識装置
は、紙葉類に記載されている宛先情報を認識するものに
おいて、前記紙葉類から濃淡画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜線を検
出する斜線検出手段と、この斜線検出手段により検出さ
れた斜線で形成される領域を抽出する抽出手段と、この
抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基づい
て、窓領域を検出する検出手段と、この検出手段により
検出された窓領域内で宛先情報の認識処理を行う認識手
段とを有する。

【０００９】この発明の区分機は、紙葉類に記載されて
いる宛先情報に基づいて紙葉類を区分するものにおい
て、紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、この搬送手
段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読取る読取手
段と、この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜
線を検出する斜線検出手段と、この斜線検出手段により
検出された斜線で形成される領域を抽出する抽出手段
と、この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域
に基づいて窓領域を検出する検出手段と、この検出手段
により検出された窓領域内で宛先情報の認識処理を行う
認識手段と、この認識手段により認識された宛先情報に
基づいて当該紙葉類を区分する区分手段とを有する。

【００１０】この発明の宛先認識方法は、紙葉類に記載
されている宛先情報を認識する方法において、前記紙葉
類から濃淡画像を読取る読取工程と、この読取工程によ
り読取った濃淡画像に対して斜線を検出する斜線検出工
程と、この斜線検出工程により検出された斜線で形成さ
れる領域を抽出する抽出工程と、この抽出工程により抽
出した斜線で形成される領域に基づいて窓領域を検出す
る検出工程と、この検出工程により検出された窓領域内
で宛先情報の認識処理を行う認識工程とを有する。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態につ
いて図面を参照して説明する。図１は、この発明の区分
機に係る区分装置の概略構成を示す図である。図１に示
すように、区分装置１は、供給部１１、搬送路（搬送手
段）１２、スキャナ部（読取手段）１３、宛先認識部
（認識手段）１４、及び区分ポケット部（区分手段）１
５などを有している。

【００１２】上記供給部１１には、第１面に郵便番号や
宛名住所などの宛先情報が書き込まれ、或いは印刷され
た複数の紙葉類の第１面が同一方向を向くように後端を
揃えて立位で収容される。この供給部１１は、収容され
た紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する。紙葉類の取
出位置には、供給部１１にて供給された紙葉類を主搬送
路１２に沿って所定の間隔で一通づつ取出す取出部が配
設されている。尚、供給部１１内に収容された紙葉類
は、取出位置に供給された際に郵便番号などの番号情報
が上方に位置し、且つ、第１面が取出部に向うように整
列して配置されている。

【００１３】上記供給部１１を介して投入される紙葉類
には、その第１面に宛先情報に対応した文字情報（番号
情報、所在情報、氏名等）のみが記載されたもの以外
に、第１面に宛先情報に対応して決められ紙葉類の利用
者により予め記載されたカスタマコード（以下、単にバ
ーコードとも言う）が記載されたものがある。

【００１４】上記供給部１１から取出された紙葉類は、
一定速度で走行する搬送ベルトを有する搬送路１２を介
して搬送される。この搬送路１２上には、紙葉類に異物
が含まれている場合に、その異物を検知するとともに紙
葉類自体の硬さを検知する異物・硬さ検知部が設けられ
ている。この異物・硬さ検知部の下流側には、異物・硬
さ検知部により機械処理が不可能と判断された紙葉類を
排除する排除集積部が設けられている。

【００１５】異物・硬さ検知部の下流側の搬送路１２上
には、宛先情報が記録された紙葉類の第１面の画像を読
取るスキャナ部１３が設けられている。このスキャナ部
１３は、紙葉類上のセロハン窓を検出するセロハン窓ス
キャナ（第１の読取手段）１３ａと紙葉類上を光学的に
読取走査してモノクロ画像を読取るスキャナ（第２の読
取手段）１３ｂとを有している。このスキャナ部１３の
下流側の搬送路１２上には、紙葉類の搬送方向を整位す
る整位部が設けられている。整位部の下流側には、必要
に応じて紙葉類の第１面に区分用のバーコードを印刷し
たり、読取ったりするバーコード処理部が設けられてい
る。

【００１６】このバーコード処理部の下流側で搬送路１
２の終端には、紙葉類を所定の区分ポケット（区分先）
へ区分して集積する区分ポケット部１５が設けられてい
る。この区分ポケット部１５は、複数の段および複数の
列に区画された複数の区分ポケットを有している。たと
えば、８段２５列の２００個の区分ポケット１５ａ、…
により構成されている。上記搬送路１２の後端には、複
数の切換ゲートが設けられ、かつ、各区分ポケットの上
部には図示しない区分ゲートが設けられる。これらの区
分ゲート及び切換ゲートを選択的に切換えることによ
り、紙葉類が搬送路１２から各区分ポケットに取り込ま
れて集積される。更に、区分装置１の図中右側には、区
分装置１の動作を制御する制御部とともに、宛先情報の
認識処理などを行なう宛先認識部１４が設けられてい
る。

【００１７】図２は、紙葉類の区分処理を概略的に説明
するためのフローチャートである。まず、処理対象とな
る紙葉類は、係員により所定方向に揃えて供給部１１の
所定位置にセットされる。供給部１１にセットされた紙
葉類は、１枚ずつ搬送路１２上に供給され、スキャナ部
１３へ搬送される（ステップＳ１）。スキャナ部１３で
は、スキャナ１３ｂにより搬送路１２上を搬送されてい
る紙葉類を読取走査することによって画像を入力する
（ステップＳ２）。このスキャナ１３ｂで入力された画
像は、宛先認識部１４に送られ、パターン認識技術を用
いて宛名の認識処理が行われる（ステップＳ３）。一
方、搬送路１２上の紙葉類は、宛先認識部１４による宛
名の読取結果に基づいて各区分ポケット１５ａ、…に区
分される（ステップＳ４）。

【００１８】上記のように、区分装置１では、紙葉類上
に記載された宛先を認識することにより、紙葉類を区分
するようになっている。なお、詳しい区分処理全体の内
容については、例えば、「東芝レビューｖｏｌ．４８，
Ｎｏ．７，ｐ５３６−５３９（１９９３）」などに記載
されている。

【００１９】次に、この発明の宛先認識装置に係る宛先
認識部１４による宛先情報の認識処理について説明す
る。図３は、宛先認識部１４による宛先情報の認識処理
を説明するためのフローチャートである。図３に示すよ
うに、宛先情報の認識処理は、以下に示すような流れに
従って行なわれる。

【００２０】まず、宛先認識部１４は、セロハン窓スキ
ャナ１３ａ及びスキャナ１３ｂにより読取った画像に基
づいて窓（セロハン窓あるいは樹脂窓）らしい領域を検
出する（ステップＳ１１）。セロハン窓及び樹脂窓の領
域を検出する処理については後で詳細に説明する。宛先
認識部１４は、上記スキャナ１３ｂにて読取った画像に
ついて２値化処理する（ステップＳ１２）。この２値化
処理では、画像の各画素での微分値を求め、微分値が与
えられた閾値以上の場合に、その画素を黒画素とし、閾
値未満の場合には白画素とする方法（微分２値化法）に
より２値化処理する。これは、一般に紙葉類には性質の
異なる複数の部分から構成され、それらを全て同じ閾値
で２値化するのが困難なためである。従って、上記ステ
ップＳ１２では、ある閾値以上の濃度の画素を黒画素と
し、閾値未満の濃度の画素を白画素とする方法（単純２
値化法）ではなく、微分２値化法で２値化処理を行うよ
うになっている、さらに、宛先認識部１４は、２値化処
理した画像から郵便番号枠、切手、料金計器、料額印、
囲み枠、仕切線、写真などの特定図形の検出処理を行う
（ステップＳ１３）。この特定図形の検出処理は、宛先
情報の検出あるいは認識の精度を上げるための処理であ
る。すなわち、宛先情報の記載領域（宛先領域）の検出
処理では、検出された特定図形に基づいて宛先情報らし
い領域を予測したり、宛先情報の認識に不要な情報を削
除する。

【００２１】次に、宛先認識部１４は、バーコード検出
処理、窓位置の補正、窓内の再２値化処理等の処理によ
り宛先領域の検出処理を行う（ステップＳ１４）。宛先
認識部１４は、宛先領域を検出すると、宛先の文字行
（住所行）の検出処理を行う（ステップＳ１５）。この
宛先の文字行の検出処理では、宛先領域の検出処理で検
出された宛先領域から宛先の文字行を検出する。宛先の
文字行を検出すると、宛先認識部１４は、文字の検出処
理を行なう（ステップＳ１６）。この文字の検出処理で
は、宛先の文字行として検出された文字行から個々の文
字を検出する。

【００２２】個々の文字を検出すると、宛先認識部１４
は、検出された文字の認識処理を行う（ステップＳ１
７）。この文字の認識処理では、文字の検出処理で検出
された各文字に対して文字認識処理を行なう。各文字を
認識すると、宛先認識部１４は、各文字の認識結果に基
づいて宛先全体を総合的に判断することにより宛先情報
を認識する（ステップＳ１８）。この宛先情報の認識で
は、文字の認識処理で得られた文字認識結果と図示しな
い住所辞書などの宛先辞書とを照合することによって宛
先情報を総合的に判定する。これにより、区分機では、
判定された宛先情報に基づいて当該紙葉類を区分処理す
る。

【００２３】次に、上記ステップＳ１１の窓の検出処理
について説明する。図４は、窓の検出処理を概略的に説
明するためのフローチャートである。すなわち、宛先認
識部１４は、セロハン窓スキャナ１３ａにより読取った
紙葉類からの正反射光を示す情報に基づいてセロハン窓
の検出処理を行う（第１の検出手段、ステップＳ２
１）。このセロハン窓の検出処理によりセロハン窓が検
出されると（ステップＳ２２、ＹＥＳ）、宛先認識部１
４は、窓有りと判定し、セロハン窓の領域を示す情報を
窓領域の検出結果とする（ステップＳ２３）。

【００２４】また、セロハン窓が検出されなかった場合
（ステップＳ２２、ＮＯ）、宛先認識部１４は、スキャ
ナ１３ｂにより読取った紙葉類の画像に基づいて樹脂窓
の検出処理を行う（ステップＳ２４）。この樹脂窓検出
処理により樹脂窓が検出されると（ステップＳ２５、Ｙ
ＥＳ）、宛先認識部１４は、窓有りと判定し、樹脂窓の
領域を示す情報を窓領域の検出結果とする（ステップＳ
２３）。また、樹脂窓が検出されなかった場合（ステッ
プＳ２５、ＮＯ）、宛先認識部１４は、窓無しと判定す
る（ステップＳ２６）。上記のように、窓領域の検出処
理では、まず、セロハン窓の検出を行って、セロハン窓
が検出されなった場合に、樹脂窓の検出処理を行うよう
になっている。

【００２５】次に、上記ステップＳ２１のセロハン窓の
検出処理について詳細に説明する。図５は、セロハン窓
スキャナ１３ａの構成を概略的に示す図である。図５に
示すように、セロハン窓スキャナ１３ａは、光源３１お
よび受光素子３２を有する。上記光源３１からの光が紙
葉類に照射されると、紙葉類で反射された光が受光素子
３２により受光される。

【００２６】すなわち、セロハン窓スキャナ１３ａで
は、紙葉類から正反射してくる光を撮像して得られる信
号を情報として検出するものである。紙葉類上に設けら
れているセロハン窓の部分では、その周囲の封筒部に比
べて強い正反射が生じる。このため、セロハン窓スキャ
ナ１３ａは、検出される信号から強い正反射光に基づく
信号（情報）を検出するようになっている。

【００２７】例えば、図６に示すようなセロハン窓Ｐ１
ａが設けられている紙葉類Ｐ１では、セロハン窓Ｐ１ａ
内に宛先情報が記載されている。従って、紙葉類Ｐ１か
らセロハン窓Ｐ１ａの位置（特殊領域）を検出し、この
セロハン窓Ｐ１ａの位置から宛先情報の記載領域を検出
するようにすれば、宛先情報の領域を効率的に検出する
ことができる。図７は、図６に示すようなセロハン窓Ｐ
１ａが設けられている紙葉類Ｐ１に対して、上記セロハ
ン窓スキャナ１３ａによる読取り信号に基づいて検出さ
れたセロハン窓の例を示す図である。図７に示す例で
は、セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り結果からセ
ロハン窓と検出された部分を白で示し、その他の部分を
黒で示している。

【００２８】図８は、セロハン窓の検出処理を説明する
ための図である。ここでは、セロハン窓スキャナ１３ａ
による読取り信号に基づいて宛先認識部１４がセロハン
窓を検出するものとする。すなわち、図８に示すよう
に、セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り信号画像に
対して、長手方向を横軸（Ｙ軸）とし、短手方向を縦軸
（Ｘ軸）とした場合、宛先認識部１４は、縦軸方向と横
軸方向とにそれぞれ射影を取る。そして、宛先認識部１
４は、縦軸方向の射影値のうち所定の閾値よりも大きい
部分をセロハン窓の縦軸方向の位置とし、横軸方向の射
影値のうち所定の閾値よりも大きい部分をセロハン窓の
横軸方向とする。これにより、セロハン窓スキャナ１３
ａの読取り信号（情報）に基づくセロハン窓の位置が検
出される。

【００２９】図９は、セロハン窓の検出処理を説明する
ためのフローチャートである。すなわち、宛先認識部１
４は、まず、セロハン窓スキャナ１３ａにより読取った
正反射光を示す信号を入力する（ステップＳ３１）。セ
ロハン窓スキャナ１３ａにより読取った正反射光を示す
信号を入力すると、宛先認識部１４は、Ｘ軸方向の射影
を算出する（ステップＳ３２）。Ｘ軸方向の射影を算出
すると、宛先認識部１４は、Ｘ軸方向の射影に所定の閾
値以上の部分が存在するか否かを判断する（ステップＳ
３３）。この判断によりＸ軸方向の射影に所定の閾値以
上の部分が存在しないと判断した場合、宛先認識部１４
は、セロハン窓無しと判定する（ステップＳ３４）。ま
た、Ｘ軸方向の射影に所定の閾値以上の部分が存在する
と判断した場合、宛先認識部１４は、所定の閾値以上の
部分をセロハン窓らしい部分のＸ軸方向の領域として確
定する（ステップＳ３５）。

【００３０】Ｘ軸方向の領域を確定すると、宛先認識部
１４は、Ｙ軸方向の射影を算出する（ステップＳ３
６）。Ｙ軸方向の射影を算出すると、宛先認識部１４
は、Ｙ軸方向の射影に所定の閾値以上の部分が存在する
か否かを判断する（ステップＳ３７）。この判断により
Ｙ軸方向に所定の閾値以上の部分が存在しないと判断し
た場合、宛先認識部１４は、セロハン窓無しと判定する
（ステップＳ３４）。また、Ｙ軸方向に所定の閾値以上
の部分が存在すると判断した場合、宛先認識部１４は、
所定の閾値以上の部分をセロハン窓らしい部分のＹ軸方
向の領域として確定する（ステップＳ３８）。

【００３１】これらの処理によりセロハン窓らしい部分
のＸ軸方向及びＹ軸方向の領域が確定すると、宛先認識
部１４は、セロハン窓有りと判定し、セロハン窓領域を
示す情報を窓領域の検出結果とする（ステップＳ３
９）。上記のようにセロハン窓は、上記セロハン窓スキ
ャナ１３ａにより検知される紙葉類の正反射光を示す信
号に基づいて検出される。

【００３２】次に、上記ステップＳ２３の樹脂窓の検出
処理について説明する。図１０及び図１１は、紙葉類Ｐ
２、Ｐ３に設けられた樹脂窓Ｐ２ａ、Ｐ３ａの例を示す
図である。図１０及び図１１に示すように、紙葉類Ｐ
２、Ｐ３に設けられる樹脂窓Ｐ２ａ、Ｐ３ａは、例え
ば、紙葉類の原紙の窓位置に特殊な樹脂を塗布してお
き、上記窓位置を乾燥させることにより生成されるもの
である。このように生成される樹脂窓Ｐ２ａ、Ｐ３ａ
は、セロハン窓のように鏡面状になっていないため、樹
脂窓Ｐ２ａ、Ｐ３ａの部分からは、セロハン窓からの正
反射光に比べ強い正反射光が生じない。従って、上記セ
ロハン窓のように、セロハン窓スキャナ１３ａにより検
知される正反射光を示す信号（情報）からは、樹脂窓Ｐ
２ａ、Ｐ３ａを検出することができない。

【００３３】図１０に示す例では、紙葉類Ｐ２上の樹脂
窓Ｐ２ａの周囲に太線の枠が記載されている。この太線
の枠Ｐ２ｂは、樹脂を塗布した部分である。従って、図
１０に示すような太線の枠Ｐ２ｂで囲まれる樹脂窓Ｐ２
ａは、樹脂窓の枠らしい太線を検出することにより樹脂
窓の領域を検出するようになっている。

【００３４】また、図１１に示す例では、紙葉類Ｐ３上
の樹脂窓Ｐ３ａの周囲に斜線で形成された枠Ｐ３ｂが記
載されている。このような斜線で形成された枠Ｐ３ｂ
は、図１０のように塗りつぶされた太線のように検出す
ることができない。つまり、斜線は、それぞれが連結成
分として検出される。このため、図１１に示すように斜
線で形成された枠Ｐ３ｂは、枠全体を１つの連結成分と
して検出できない。従って、図１１に示すような斜線の
枠Ｐ３ｂは、太線の枠Ｐ２ｂとは異なる処理によって検
出されるものである。

【００３５】図１２は、樹脂窓を検出する処理の全体の
流れを概略的に説明するためのフローチャートである。
この樹脂窓の検出処理は、図４に示すように、セロハン
窓が検出されなかった場合に行われる。樹脂窓は、上記
したように、パラフィン等の樹脂などを用いて生成され
る半透明の窓である。従って、樹脂窓の検出処理では、
樹脂窓の領域を囲むように記載されている太枠あるいは
斜線に基づいて検出するものである。

【００３６】すなわち、樹脂窓の検出処理では、まず、
宛先認識部１４がスキャナ１３ｂにより太線の枠を検出
することにより太線の枠による樹脂窓の検出処理を行う
（第１の検出手段、ステップＳ４１）。この太線の枠に
よる樹脂窓の検出処理により樹脂窓らしい太線枠が検出
されると（ステップＳ４２、ＹＥＳ）、宛先認識部１４
は、窓有りと判定し、太線枠による樹脂窓の領域を示す
情報を窓領域の検出結果とする（ステップＳ４３）。

【００３７】また、樹脂窓らしい太線枠が検出されなか
った場合（ステップＳ４２、ＮＯ）、宛先認識部１４
は、スキャナ１３ｂにより読取った画像に基づいて斜線
の枠（斜線枠）による樹脂窓の検出処理を行う（第２の
検出手段、ステップＳ４４）。この斜線枠による樹脂窓
の検出処理により樹脂窓らしい斜線枠を検出すると（ス
テップＳ４５、ＹＥＳ）、宛先認識部１４は、窓有りと
判定し、斜線枠による樹脂窓の領域を示す情報を窓領域
の検出結果とする（ステップＳ４３）。

【００３８】また、樹脂窓らしい斜線枠が検出されなか
った場合（ステップＳ４５、ＮＯ）、宛先認識部１４
は、窓無しと判定する（ステップＳ４６）。上記のよう
に、樹脂窓の検出処理では、まず、太線の枠に基づいて
樹脂窓の検出処理を行い、樹脂窓らしい太線の枠が検出
されなった場合に、斜線の枠に基づいて樹脂窓の検出処
理を行うようになっている。

【００３９】次に、上記ステップＳ４１の太線枠による
樹脂窓の検出処理について説明する。図１３は、太線枠
による樹脂窓の検出処理を説明するためのフローチャー
トである。また、図１４は、図１３に示す紙葉類の２値
化画像から抽出される連結成分の例を示す図である。図
１５は、図１０に示す紙葉類Ｐ２の画像から算出された
Ｘ方向（紙葉類の短手方向）とＹ方向（紙葉類の長手方
向）の射影の例を示す図である。

【００４０】まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３ｂ
で読取った紙葉類の画像を入力する（ステップＳ５
０）。宛先認識部１４は、所定の閾値を用いて紙葉類の
画像を２値化する（ステップＳ５１）。紙葉類の画像を
２値化すると、宛先認識部１４は、２値化した画像によ
り黒画素の連結成分を抽出する（ステップＳ５２）。例
えば、図１０に示すような紙葉類の画像を２値化する
と、宛先認識部１４は、図１４に示すような連結成分を
抽出する。

【００４１】連結成分を抽出すると、宛先認識部１４
は、連結成分のうちで窓の大きさとして妥当なものを選
択することにより樹脂窓らしい領域の候補を抽出する
（ステップＳ５３）。これにより、樹脂窓らしい領域の
候補が抽出されなかった場合（ステップＳ５４、Ｎ
Ｏ）、宛先認識部１４は、太線枠の樹脂窓なしと判定す
る（ステップＳ５５）。

【００４２】また、樹脂窓らしい領域の候補が抽出され
た場合（ステップＳ５４、ＹＥＳ）、宛先認識部１４
は、２値化した画像に対してＸ方向（紙葉類の短手方
向）とＹ方向（紙葉類の長手方向）の射影をそれぞれ求
める（ステップＳ５６）。Ｘ方向とＹ方向の射影を算出
すると、宛先認識部１４は、射影による窓の検証処理を
行う（ステップＳ５７）。

【００４３】この窓の検証処理は、樹脂窓の候補として
抽出された領域に対して太線の枠を示す射影が得られた
か否かにより樹脂窓であるか否かを判定するものであ
る。つまり、樹脂窓の候補が太線の枠で囲まれた樹脂窓
であれば、候補領域のＸ方向の両端と候補領域のＹ方向
の両端との射影値が大きくなる。従って、宛先認識部１
４は、Ｘ方向の両端とＹ方向の両端との射影値が所定の
閾値よりも大きいか否かにより樹脂窓の領域か否かを判
定する（ステップＳ５８）。この判定により窓候補が樹
脂窓でないと判定した場合、宛先認識部１４は、太線枠
の樹脂窓がないと判定する。また、上記判定により窓候
補が樹脂窓であると判定した場合、宛先認識部１４は、
太線枠の樹脂窓があると判定する（ステップＳ５９）。

【００４４】例えば、図１４に示す連結成分に対して、
図１５に示すような樹脂窓の候補を抽出したとする。こ
の場合、宛先認識部１４は、図１５に示すようなＸ方向
とＹ方向との射影を求める。この結果、宛先認識部１４
は、図１５に示すように、窓候補のＸ方向の両端と窓候
補のＹ方向の両端とに射影値が所定の閾値以上であると
判断する。この判断により宛先認識部１４は、窓候補が
樹脂窓であると判定する。上記のように、太線枠の樹脂
窓は、紙葉類の画像から抽出される連結成分から窓らし
い領域を選出し、選出した窓らしい領域が太線枠の樹脂
窓か否かを判定するこにより検出される。

【００４５】次に、上記ステップＳ４４の斜線枠の樹脂
窓を検出する処理について説明する。図１６及び図１７
は、斜線を検出するための斜線検出（斜線検出手段）フ
ィルタ４１Ｌ、４１Ｒの例を示す図である。図１６は左
上りの斜線を検出する斜線検出フィルタ４１Ｌの例を示
す図であり、図１７は右上りの斜線を検出する斜線検出
フィルタ４１Ｒの例を示す図である。これらの斜線検出
フィルタ４１Ｌ、４１Ｒは、予め宛先認識部１４内に設
けられている。

【００４６】ある画像に対して図１６に示す斜線検出フ
ィルタ４１Ｌをかけると、画像内の左上り斜線のみが上
記フィルタ４１Ｌを通過して黒画素に変換され、左上り
斜線以外の画像は上記フィルタ４１Ｌを通過せずに消去
される。同様に、ある画像に対して図１７に示す斜線検
出フィルタ４１Ｒをかけると、画像内の右上り斜線画像
のみが上記フィルタ４１Ｒを通過して黒画素に変換さ
れ、右上り斜線以外の画像は上記フィルタ４１Ｒを通過
せずに消去されてしまう。

【００４７】例えば、図１６に示す斜線検出フィルタ４
１Ｌを図１１に示す紙葉類Ｐ３の画像にかけると、樹脂
窓Ｐ３ａの周囲に記載されている左上りの斜線の枠Ｐ３
ｂのみが検出される。この結果、斜線検出フィルタ４１
Ｌをかけた紙葉類Ｐ３の画像を２値化すると、図１８に
示すように、樹脂窓Ｐ３ａの周囲に記載されていた左上
りの斜線枠Ｐ３ｂの部分のみの画像となる。

【００４８】また、図１８に示す２値化した画像から連
結成分を抽出すると、図１９に示すように、斜線枠Ｐ３
ｂの部分のみが連結成分として抽出される。この抽出さ
れた連結成分により斜線枠Ｐ３ｂに基づく樹脂窓らしい
部分が窓候補として選出される。さらに、図１９に示す
連結成分により窓候補が選出されると、図２０に示すよ
うに、紙葉類Ｐ３の画像に対するＸ方向とＹ方向との射
影が算出される。このように算出されたＸ方向とＹ方向
との射影に基づいて、選出された窓候補は、斜線枠の樹
脂窓か否かが検証される。すなわち、窓候補が斜線枠で
囲まれた樹脂窓であれば、候補領域のＸ方向の両端と候
補領域のＹ方向の両端との射影値が大きくなる。このた
め、窓候補領域におけるＸ方向の両端とＹ方向の両端と
の射影値が所定の閾値よりも大きい場合に上記窓候補が
樹脂窓の領域であると判定される。

【００４９】図２１は、斜線枠で囲まれた樹脂窓を検出
する処理を説明するためのフローチャートである。ま
ず、宛先認識部１４は、スキャナ１３ｂにより読取った
紙葉類の画像を入力する（ステップＳ６１）。紙葉類の
画像を入力すると、宛先認識部１４は、紙葉類の画像に
斜線検出フィルタ４１Ｌ、４１Ｒをかける（ステップＳ
６２）。宛先認識部１４は、斜線検出フィルタ４１Ｌ、
４１Ｒをかけて得られた画像を２値化処理する（ステッ
プＳ６３）。この際、紙葉類上の樹脂窓の枠として記載
される斜線の向きが予め限定できれば、斜線検出フィル
タ４１Ｌ、４１Ｒの何れか一方のみを使用するようにし
ても良い。

【００５０】上記２値化処理により斜線検出フィルタ４
１Ｌ、４１Ｒをかけた画像に対する２値化画像が得られ
ると、宛先認識部１４は、上記２値化画像に対してラベ
リング処理（連結成分の抽出処理）を行う（抽出手段、
ステップＳ６４）。このラベリング処理後、宛先認識部
１４は、樹脂窓らしい領域を窓候補として検出する窓候
補検出処理を行う（窓候補検出手段、ステップＳ６
５）。

【００５１】この窓候補検出処理により窓候補が検出さ
れなかった場合（ステップＳ６６、ＮＯ）、宛先認識部
１４は、斜線枠の樹脂窓なしと判定する（ステップＳ６
７）。また、上記窓候補検出処理により窓候補が抽出さ
れた場合（ステップＳ６６、ＹＥＳ）、宛先認識部１４
は、２値化した画像に対してＸ方向（紙葉類の短手方
向）とＹ方向（紙葉類の長手方向）の射影をそれぞれ求
める（ステップＳ６８）。Ｘ方向とＹ方向の射影を算出
すると、宛先認識部１４は、射影による窓の検証処理を
行う（ステップＳ６９）。

【００５２】この窓の検証処理は、窓の候補として抽出
された領域に対して斜線枠を示す射影が得られたか否か
により斜線枠の樹脂窓であるか否かを判定するものであ
る。つまり、窓の候補が斜線枠で囲まれた樹脂窓であれ
ば、斜線枠のＸ方向の辺とＹ方向の辺とに対応する部分
の射影値がそれぞれ大きくなる。従って、候補領域のＸ
方向の両端の射影値と候補領域のＹ方向の両端の射影値
とが所定の閾値よりも大きいか否かにより、窓候補が斜
線枠の樹脂窓か否かを判定する（検出手段、ステップＳ
７０）。この判定により窓候補が斜線枠の樹脂窓でない
と判定した場合、宛先認識部１４は、斜線枠の樹脂窓が
ないと判定する。また、上記判定により窓候補が斜線枠
の樹脂窓であると判定した場合、宛先認識部１４は、斜
線枠の樹脂窓があると判定する（ステップＳ７１）。

【００５３】上記のように、紙葉類の画像に斜線検出フ
ィルタをかけ、この斜線検出フィルタをかけた画像に基
づいて斜線で形成されている枠で囲まれている樹脂窓を
検出するようにしたものである。これにより、斜線の枠
で囲まれている樹脂窓を検出することが可能となり、認
識精度や認識率を向上させることができる。

【００５４】

【発明の効果】以上詳述したように、この発明によれ
ば、紙葉類上に設けられた種々の窓を検出することで
き、認識精度や認識率を向上させることができる宛先認
識装置、区分機及び宛先認識方法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態に係る区分機本体の構成
を概略的に示す図。

【図２】区分機本体における処理の流れを説明するため
のフローチャート。

【図３】宛先情報の認識処理の流れを説明するためのフ
ローチャート。

【図４】窓領域を検出処理を概略的に説明するためのフ
ローチャート。

【図５】セロハン窓スキャナの構成例を示す図。

【図６】セロハン窓を有する紙葉類の例を示す図。

【図７】図６の紙葉類の画像から抽出されたセロハン窓
の領域の例を示す図。

【図８】図６のセロハン窓の検出処理を説明するための
図。

【図９】セロハン窓の検出処理を詳細に説明するための
フローチャート。

【図１０】太線の枠に囲まれた樹脂窓を有する紙葉類の
例を示す図。

【図１１】斜線の枠に囲まれた樹脂窓を有する紙葉類の
例を示す図。

【図１２】樹脂窓の検出処理を説明するためのフローチ
ャート。

【図１３】太線の枠に囲まれた樹脂窓を有する紙葉類の
例を示す図。

【図１４】紙葉類の濃淡画像から検出された連結成分の
例を示す図。

【図１５】紙葉類の濃淡画像における窓候補のＸ方向と
Ｙ方向との射影を示す図。

【図１６】左上りの斜線を検出する斜線検出フィルタの
構成例を示す図。

【図１７】右上りの斜線を検出する斜線検出フィルタの
構成例を示す図。

【図１８】図１１に示す紙葉類の画像を図１６に示す斜
線検出フィルタで処理した２値化画像の例を示す図。

【図１９】図１８の２値化画像から抽出される連結成分
を示す図。

【図２０】図１１に示す紙葉類から算出されたＸ方向
（紙葉類の短手方向）とＹ方向（紙葉類の長手方向）の
射影の例を示す図。

【図２１】斜線の枠で囲まれた樹脂窓を検出する処理を
説明するためのフローチャート。

【符号の説明】

１１…供給部、１２…搬送路（搬送手段）、１３ａ…セ
ロハン窓スキャナ（第１の読取手段）、１３ｂ…スキャ
ナ（第２の読取手段）、１４…宛先認識部（宛先認識装
置）、１５…区分ポケット部（区分手段）、４１Ｌ、４
１Ｒ…斜線検出フィルタ（斜線検出手段）

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 紙葉類に記載されている宛先情報を認識
   する宛先認識装置において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜線を検
   出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する検出手段と、 この検出手段により検出された窓領域内で宛先情報の認
   識処理を行う認識手段と、 を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
2. 【請求項２】 紙葉類に記載されている宛先情報を認識
   する宛先認識装置において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜線を検
   出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域の候補を検出する窓候補検出手段と、 この窓候補検出手段により検出された窓候補が窓領域で
   あるか否かを検証する検証手段と、 この検証手段により前記窓候補検出手段にて検出された
   窓候補が窓領域であると判定されたのに基づき、上記窓
   領域内で宛先情報の認識処理を行う認識手段と、 を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
3. 【請求項３】 紙葉類に記載されている宛先情報を認識
   する宛先認識装置において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像から線で囲まれた
   窓領域を検出する第１の検出手段と、 この第１の検出手段により線で囲まれた窓領域が検出さ
   れなかったのに基づき、前記読取手段により読取った濃
   淡画像に対して斜線を検出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する第２の検出手段と、 この第２の検出手段により検出された窓領域内で宛先情
   報の認識処理を行う認識手段と、 を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
4. 【請求項４】 紙葉類に記載されている宛先情報を認識
   する宛先認識装置において、 紙葉類に光を照射し、正反射光に基づく情報を読み取る
   第１の読取手段と、 前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、 前記第１の読取手段により読み取った正反射光に基づく
   情報から窓領域を検出する第１の検出手段と、 この第１の検出手段により窓領域が検出できなかったの
   に基づき、前記第２の読取手段により読取った濃淡画像
   に対して斜線を検出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する第２の検出手段と、 この第２の検出手段により検出された窓領域内で宛先情
   報の認識処理を行う認識手段と、 を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
5. 【請求項５】 紙葉類に記載されている宛先情報に基づ
   いて紙葉類を区分する区分機において、 紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、 この搬送手段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読
   取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜線を検
   出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する検出手段と、 この検出手段により検出された窓領域内で宛先情報の認
   識処理を行う認識手段と、 この認識手段により認識された宛先情報に基づいて当該
   紙葉類を区分する区分手段と、 を具備したことを特徴とする区分機。
6. 【請求項６】 紙葉類に記載されている宛先情報に基づ
   いて紙葉類を区分する区分機において、 紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、 この搬送手段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読
   取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像に対して斜線を検
   出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域の候補を検出する窓候補検出手段と、 この窓候補検出手段により検出された窓候補が窓領域で
   あるか否かを検証する検証手段と、 この検証手段により前記窓候補検出手段にて検出された
   窓候補が窓領域であると判定されたのに基づき、上記窓
   領域内で宛先情報の認識処理を行う認識手段と、 この認識手段により認識された宛先情報に基づいて当該
   紙葉類を区分する区分手段と、 を具備したことを特徴とする区分機。
7. 【請求項７】 紙葉類に記載されている宛先情報に基づ
   いて紙葉類を区分する区分機において、 紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、 この搬送手段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読
   取る読取手段と、 この読取手段により読取った濃淡画像から線で囲まれた
   窓領域を検出する第１の検出手段と、 この第１の検出手段により線で囲まれた窓領域が検出さ
   れなかったのに基づき、前記読取手段により読取った濃
   淡画像に対して斜線を検出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する第２の検出手段と、 この第２の検出手段により検出された窓領域内で宛先情
   報の認識処理を行う認識手段と、 この認識手段により認識された宛先情報に基づいて当該
   紙葉類を区分する区分手段と、 を具備したことを特徴とする区分機。
8. 【請求項８】 紙葉類に記載されている宛先情報に基づ
   いて紙葉類を区分する区分機において、 紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、 この搬送手段により搬送される紙葉類に光を照射し、正
   反射光に基づく情報を読み取る第１の読取手段と、 前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、 前記第１の読取手段により読み取った正反射光に基づく
   情報から窓領域を検出する第１の検出手段と、 この第１の検出手段により窓領域が検出できなかったの
   に基づき、前記第２の読取手段により読取った濃淡画像
   に対して斜線を検出する斜線検出手段と、 この斜線検出手段により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出手段と、 この抽出手段により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する第２の検出手段と、 この第２の検出手段により検出された窓領域内で宛先情
   報の認識処理を行う認識手段と、 この認識手段により認識された宛先情報に基づいて当該
   紙葉類を区分する区分手段と、 を具備したことを特徴とする区分機。
9. 【請求項９】 紙葉類に記載されている宛先情報を認識
   する宛先認識方法において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取工程と、 この読取工程により読取った濃淡画像に対して斜線を検
   出する斜線検出工程と、 この斜線検出工程により検出された斜線で形成される領
   域を抽出する抽出工程と、 この抽出工程により抽出した斜線で形成される領域に基
   づいて窓領域を検出する検出工程と、 この検出工程により検出された窓領域内で宛先情報の認
   識処理を行う認識工程と、 を有することを特徴とする宛先認識方法。
10. 【請求項１０】 紙葉類に記載されている宛先情報を認
    識する宛先認識方法において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取工程と、 この読取工程により読取った濃淡画像に対して斜線を検
    出する斜線検出工程と、 この斜線検出工程により検出された斜線で形成される領
    域を抽出する抽出工程と、 この抽出工程により抽出した斜線で形成される領域に基
    づいて窓領域の候補を検出する窓候補検出工程と、 この窓候補検出工程により検出された窓候補が窓領域で
    あるか否かを検証する検証工程と、 この検証工程により前記窓候補検出工程にて検出された
    窓候補が窓領域であると判定されたのに基づき、上記窓
    領域内で宛先情報の認識処理を行う認識工程と、 を有することを特徴とする宛先認識方法。
11. 【請求項１１】 紙葉類に記載されている宛先情報を認
    識する宛先認識方法において、 紙葉類から濃淡画像を読取る読取工程と、 この読取工程により読取った濃淡画像から線で囲まれた
    窓領域を検出する第１の検出工程と、 この第１の検出工程により線で囲まれた窓領域が検出さ
    れなかったのに基づき、前記読取工程により読取った濃
    淡画像に対して斜線を検出する斜線検出工程と、 この斜線検出工程により検出された斜線で形成される領
    域を抽出する抽出工程と、 この抽出工程により抽出した斜線で形成される領域に基
    づいて窓領域を検出する第２の検出工程と、 この第２の検出工程により検出された窓領域内で宛先情
    報の認識処理を行う認識工程と、 を有することを特徴とする宛先認識方法。
12. 【請求項１２】 紙葉類に記載されている宛先情報を認
    識する宛先認識方法において、 紙葉類に光を照射し、正反射光に基づく情報を読み取る
    第１の読取工程と、 前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取工程と、 前記第１の読取工程により読み取った正反射光に基づく
    情報から窓領域を検出する第１の検出工程と、 この第１の検出工程により窓領域が検出できなかったの
    に基づき、前記第２の読取工程により読取った濃淡画像
    に対して斜線を検出する斜線検出工程と、 この斜線検出工程により検出された斜線で形成される領
    域を抽出する抽出工程と、 この抽出工程により抽出した斜線で形成される領域に基
    づいて窓領域を検出する第２の検出工程と、 この第２の検出工程により検出された窓領域内で宛先情
    報の認識処理を行う認識工程と、 を有することを特徴とする宛先認識方法。