JP2003303315A

JP2003303315A - 帳票読み取りシステム、帳票読み取り方法及びそのためのプログラム

Info

Publication number: JP2003303315A
Application number: JP2002109904A
Authority: JP
Inventors: Naohiro Furukawa; 直広古川; Ryuji Mine; 竜治嶺; Yutaka Sako; 裕酒匂
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2002-04-12
Filing date: 2002-04-12
Publication date: 2003-10-24
Anticipated expiration: 2022-04-12
Also published as: JP4185699B2; KR20030080998A; CN1452119A; CN1198236C

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】帳票処理システム上の各スキャナの特性を自動
的に抽出できる方法の提供。帳票定義時と帳票読取取時
とでスキャン環境が異なる場合や、複数のスキャナを用
いて帳票定義もしくは帳票読取を行う場合でも、単一の
帳票定義DBを作成・利用できる方法の提供。【解決手段】各スキャン環境でプロファイル作成シート
をスキャンし、その画像を解析することにより、スキャ
ン特性の抽出する。各帳票定義内にその定義を作成した
スキャン環境のプロファイルもしくはそれへのリンク情
報を記録し、帳票読取時に定義作成と帳票読取装置との
プロファイルを比較し、その結果に応じた文字列認識・
照合などを実行する。【効果】本発明により、帳票定義時と帳票読取取時とで
スキャン環境が異なる場合や、複数のスキャナを用いて
帳票定義もしくは帳票読取を行う場合でも、単一の帳票
定義DBを作成・利用でき、帳票定義作成作業の低減と帳
票読取精度の低下を防ぐ効果がある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、帳票に記載された
金額や支払者名などの情報を読み取る帳票処理システム
に関する。特に帳票処理システムで用いられる帳票の事
前知識である、帳票定義の作成・管理・利用方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】振込伝票や税金納付書などの帳票の画像
を光学式スキャナ等で読み込み、そのイメージデータか
ら帳票上に記載された金額や支払者名などの情報を読み
取るシステムを、帳票処理システムという。

【０００３】上記帳票処理システムでは正しく帳票を処
理するために、事前知識として、入力装置において，読
取り帳票のサイズ，読取り行数，位置，字種，文字数等
の帳票を読取るために必要なパラメータレイアウト等の
帳票の特徴や、帳票を処理する上で必要な取扱方法を記
した情報が必要である。この情報には、たとえば（１）帳票種情報、・帳票種ＩＤ、・帳票発行者名、・帳票発行者口座番号、（２）レイアウト情報、・罫線位置、・枠位置、・枠属性（金額記載枠、日付記載枠、など）、・枠記載文字種（数字、漢字、カタカナ、など）、（３）アプリケーション情報、・帳票取扱手順、・帳票カット位置、・領収印押印位置、などの情報のうち何れかが含まれ、本願においては、少
なくとも枠位置情報と枠属性の情報を含むレイアウト情
報を帳票定義として扱う。

【０００４】高精度の帳票処理を実現するためには、帳
票定義の（ａ）作成方法、（ｂ）管理方法、（ｃ）利用
方法、が重要となる。前記（ａ）帳票定義作成方法に関
する従来方法として、たとえば特開2000-172779号公報
には、帳票定義作成対象の帳票種の入力画像から、枠を
自動抽出し、事前に登録された枠のフォーマット知識を
利用して、有効な枠を確定し、レイアウト情報を作成す
る方法が開示されている。

【０００５】また、特開平11-184965号公報には、文字
パターン等の条件をみたす構成要素を画像内から自動的
に抽出することにより、帳票種を区別するための帳票定
義の抽出を可能にした方法が開示されている。

【０００６】前記（ｂ）の帳票定義管理方法に関し、帳
票定義を蓄積した帳票定義DBを管理する方法として、特
開平9-73502号公報に、複数台の帳票処理装置をネット
ワークで結び、そのうち一台の帳票処理装置のみに帳票
定義DBを持たせ、ネットワーク経由で他の帳票処理装置
に送信するという方法が開示されている。

【０００７】また特開2001-307008号公報には、帳票定
義を必要に応じて帳票処理装置に提供することにより、
帳票定義DBの構築コストを低減する方法が開示されてい
る。

【０００８】前記（ｃ）の帳票定義利用方法に関して
は、帳票定義に記載されたフィールド枠や記載文字種な
どのレイアウト情報に従い文字列認識処理を実行させ、
読取対象フィールドを読取るのが一般的である。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかし、たとえば罫線
情報を用いて読取項目の位置決めを行う際、各スキャナ
のスキャン特性により罫線の出現が定義時画像と異なる
場合があり、定義に記載された通りに罫線が抽出でき
ず、読取項目の位置決めを失敗することがあった。この
ように従来方法では、取り込む画像データの輝度値や、
解像度等使用する入力装置毎に異なる特性値を考慮せず
に記載された帳票定義の情報をそのまま利用するため、
帳票定義を作成する際に用いるスキャナと帳票処理装置
のスキャナとの特性が異なる場合、高精度な帳票読取が
困難になるという課題がある。また、帳票処理システム
の現実的構成として、(i) 1台のみでなく複数台や複数
種類のスキャナを使用して帳票画像を収集し、帳票定義
を作成する場合、(ii) 1つの帳票定義DBを複数台や複数
種類の帳票処理装置で利用する場合、が考えられる。こ
のような種々のスキャナが混在する場合、従来の帳票定
義の作成・利用方法では対処することが事実上不可能で
あった。

【００１０】このように、帳票定義時と帳票読取取時と
でスキャン環境が異なる場合や、複数のスキャナを用い
て帳票定義もしくは帳票読取を行う場合、従来の方法で
は高精度な帳票読取が実現できないという問題点１があ
った。

【００１１】さらに、高精度な読取りを常に維持させる
ために、帳票処理システム内のスキャナ状態を把握する
必要がある。一般的に光学式スキャナは使用時間ととも
に劣化する。また搬送系不良などにより、スキャン画像
に伸縮などの異常が現れる場合がある。画質が悪化した
スキャナは速やかに交換しなければならない。しかし経
年劣化や故障などを自動的に検出する方法は存在しない
という問題点２があった。本発明は、前記問題点に鑑み
てなされたものであって、帳票定義時と帳票読取取時と
でスキャン環境が異なる場合や、複数のスキャナを用い
て帳票定義もしくは帳票読取を行う場合でも、単一の帳
票定義DBを作成・利用できる方法を提供することを、課
題とする。

【００１２】さらに前記問題点２に対し、経年劣化や故
障などのスキャナ状態を自動的に検出できる方法を提供
することも、本発明の課題とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するために、各帳票定義内にその定義を作成した入力
装置の特性値もしくはそれへのリンク情報を記録し、帳
票読取時に定義作成と帳票読取装置との特性を比較し、
その結果に応じた文字列認識・照合などを行うことによ
り、読取精度を維持したままの単一帳票定義DB利用を可
能にしている。

【００１４】また、各スキャン環境のプロファイルを観
測することにより、プロファイルに大きな変化が生じた
際は当該スキャナに経年劣化や故障が発生したと判断す
るなど、スキャナ状態の自動検出を可能にしている。

【００１５】

【発明の実施の形態】本発明に係る関係者やシステム構
成、各機能などについて以下詳細に説明する。まず、本
発明の実施形態の概略について述べる（図１）。本実施
形態に登場する関係者は４者である。第１の関係者は帳
票処理システム提供者101、第２の関係者は帳票処理シ
ステム利用者102、第３の関係者は帳票発行者103、第４
の関係者は帳票処理希望者104、である。例えば電気料
金の支払いを例にすると、帳票処理システム提供者はシ
ステム開発・サービス会社、帳票処理システム利用者10
2が金融機関、帳票発行者103が電力会社、帳票処理希望
者104が電気使用者となる。電力会社が電気使用料金の
請求・支払いのために帳票を発行、各電気利用者に帳票
を送付する。電気利用者は電気料金振込のため送付され
た帳票を持参して金融機関にいき、帳票処理システムで
振込手続きをおこなう。その後金融機関は振り込まれた
使用料金を電力会社に送金し、電力会社は金融機関へ帳
票処理代を支払う、といった流れとなる。この場合、金
融機関はシステム開発・サービス会社から帳票処理シス
テムを購入、もしくはリースなどして、帳票処理システ
ムを利用、その購入代もしくは利用代を支払う。次に、
図１の帳票処理システム提供者101によって提供される
帳票処理システムの構成について説明する。帳票処理シ
ステムの構成は大きく分けて、(1)集中型（図２）、(2)
分離型（図３）、の2構成がある。帳票処理システムの
第１の構成である集中型（図２）は、スキャナ211〜213
と、帳票画像サーバ221、プロファイルサーバ231、帳票
定義サーバ241、帳票読取サーバ251とがネットワーク20
1を介して接続された構成である。ネットワーク201の実
体は、光ケーブルやイーサネット（登録商標）や電話線
などの有線ネットワーク、IEEE802.11a/b/gやBluetooth
（The Bluetooth SIG Incorporateｄの登録商標）など
の無線ネットワーク、またはその混在などである。サー
バの構成については、1台のハードウェアで、各サーバ
のうちの複数の機能を兼務してもよい。帳票処理システ
ムは1台もしくは複数台のスキャナを有す。スキャナの
構成の例としては、光学式画像取込装置と、それを制御
し、また採取画像をネットワークを介して帳票画像サー
バなどに送信できる計算機との組やFAX装置などであ
る。またスキャナはハードウェア構成がいずれかのサー
バと融合していても構わない。各スキャナは同一の規格
である必要はない。スキャナの設置場所を図１を用いて
説明すると、帳票処理システム提供者101、帳票処理シ
ステム利用者102、帳票処理希望者104に設置可能であ
る。ネットワーク201を介し、各スキャナでスキャンさ
れた帳票画像は、帳票画像サーバ221に転送される。帳
票画像サーバは、転送された帳票画像は採取に使用した
スキャナの情報とともに帳票画像DB 222に格納する。採
取に使用した帳票画像入力装置の情報とは、使用するス
キャナに依存して、若しくは各入力装置の経年変化より
値が異なる可能性のある、取り込まれる画像データ上の
特性値であって、例えば解像度、輝度値、濃淡情報、ス
キャン最小線幅・線間隔の少なくとも何れかを含む。さ
らに帳票定義に含まれるそのほかの情報の何れかを用い
るものであってもよい。以降本願においては、これらの
入力装置の情報をプロファイルという。さらに、システ
ム上の各スキャナに固有の番号もしくは文字列（以降、
スキャナID）を予め割り振っておけば、そのスキャナID
をプロファイルとして使用することも可能である。各プ
ロファイルは、プロファイルサーバ231が管理してい
る。プロファイルの例を図７に示す。プロファイルサー
バは、個々のスキャナのプロファイルを個々のスキャナ
IDと対応づけてプロファイルDB 232に格納し、管理す
る。帳票定義サーバ241は、帳票画像サーバから帳票画
像を受信し、帳票定義を作成し、帳票定義DB 242に格納
する。各帳票定義には、各々その定義の作成に使用した
帳票画像の採取スキャナのプロファイルを付加してお
く。帳票読取サーバ251は、帳票画像サーバもしくはス
キャナから帳票画像を、プロファイルサーバからスキャ
ナのプロファイルを、帳票定義サーバから帳票定義を受
信し、帳票定義に基づき帳票上の文字列・数字列などを
読取り、その読取り結果を帳票読取結果DBに格納する。
帳票読取処理については後で詳細に説明する。尚、上記
のように１の装置で構成した場合には、帳票読み取りサ
ーバ251内に帳票画像ＤＢ222とプロファイルＤＢ232と
帳票定義242を格納しておき、スキャナからの画像デー
タを受け取った場合に上記処理を実現すればよい。以上
が、帳票処理システムの第１の構成である集中型の説明
である。帳票処理システムの第２の構成である分散型を
図３に示す。第1の構成である集中型との差異は、帳票
読取を1台の帳票読取サーバで一括して処理するか、各
帳票読取装置内で処理するのか、の違いである。分離型
では帳票の定義を行う帳票定義センタと、実際に帳票を
読取る1台もしくは複数台の帳票読取装置から構成され
る。図３の場合、2台の帳票読取装置A, Bからなる場合
を示している。帳票定義センタ300は、帳票読取サーバ
が必須ではないことと、DB配信サーバが追加されたこと
を除けば、第1の構成である集中型200と同等である。DB
配信サーバ361は帳票定義DBや帳票定義の作成に使用し
た帳票画像入力装置のプロファイルDBを、ネットワーク
302を用いて、各帳票読取装置に配信するものである。
帳票定義の配信方法は、例えば特開2001-307008号公報
に記載の帳票定義配信方法を用いる。帳票読取装置は、
1台もしくは複数台のスキャナと帳票読取サーバ、帳票
読取結果DBを有す。各帳票読取装置は、ネットワーク30
2を介してDB配信サーバと接続している。帳票読取装置
内のスキャナについてのプロファイルは、各帳票読取装
置内に記憶しても良いし、もしくはプロファイルサーバ
で管理される。以上が、帳票処理システムの第２の構成
である分散型の説明である。また、帳票処理システムの
構成として集中型と分散型との混在型でもよい。すなわ
ち、分散型において、帳票定義センタ内に帳票読取サー
バを有し、また帳票読取サーバを有さない帳票読取装置
が帳票定義センタに接続されている場合である。この場
合、帳票読取装置では帳票画像をスキャンし、ネットワ
ークを介し帳票定義センタに帳票画像を送信。帳票定義
センタ内の帳票読取サーバで帳票読取処理を行う。この
場合、各スキャナのプロファイルはスキャナ373に記憶
手段を設けて保持しておき、読み取り画像をセンタに送
信する際には、自動的に添付するようにすることも可能
である。このような構成によれば、例えば帳票センタ等
に帳票の情報を集中的に蓄積しておくことで効率的に帳
票の処理を行うことが可能となる。次に、帳票定義作成
と帳票読取の手順を、従来の例（図４）と本発明（図
５）とを比較しながら説明する。帳票定義作成手順と帳
票読取手順の従来例（図４）では、まず帳票処理システ
ムで取扱いたい帳票411を帳票画像入力部A 412で電子的
に取込み、帳票画像413を得る。次に帳票定義作成手段4
14でレイアウト情報などを定義し、帳票定義415を作成
する。ここまでが帳票定義作成手順410である。帳票読
取手順420は、まず処理したい帳票421を帳票画像入力部
B 422で電子的に取込み、帳票画像423を得る。そして帳
票画像423と先の帳票定義作成手順で作成した帳票定義4
15を入力とし、帳票読取部424で帳票紙面上に記載され
た読取対象の文字列・数字列などを読み込み、その結果
を帳票読取結果425に記憶する。以上が、帳票定義作成
手順と帳票読取手順の従来例である。しかし、従来例の
場合、帳票画像入力部A 412と帳票画像入力部B 422との
入力画像中の特性差を考慮しないため、たとえば定義時
の画像に存在した罫線が読取時には検出できなかった
り、定義されていない罫線まで読み取られるなどの問題
が生じ、その結果帳票読取精度が低下してしまう場合が
あった。そこで、前記スキャン特性の差異を考慮した帳
票読取を実現するのが、本発明方式である。帳票定義作
成と帳票読取の本発明手順（図５）では、帳票処理シス
テムで取扱いたい帳票511を帳票画像入力部A 512で電子
的に取込み、帳票画像513を得る。次に帳票定義作成部5
14でレイアウト情報などを定義し、帳票定義515を作成
する。このときに帳票定義515内にその定義作成に使用
した帳票画像を採取したプロファイルをあわせて記録す
る。一方、帳票画像入力部A 512のスキャン特性を知る
ため、プロファイル作成シート516（図６参照、以降単
にシートともよぶ）を帳票画像入力部Aで電子的に取込
み、スキャン特性抽出部517でスキャン特性を抽出し、
プロファイルA 518を出力する。ここまでが帳票定義作
成手順510である。プロファイル作成は帳票をスキャン
するたびに毎回実行する必要はなく、その帳票画像入力
部を最初に使用する場合や、メンテナンス時に定期的に
行う場合、又スキャンした画像に異常が見られた場合な
どに実行すればよい。スキャナ出荷前にプロファイルを
作成し記憶させておくようにすることも可能である。プ
ロファイルおよびスキャン特性抽出部については後に詳
しく説明する。帳票読取手順520は、まず処理したい帳
票521を帳票画像入力部B 522で電子的に取込み、帳票画
像523を得る。一方、帳票定義作成510と同様に、帳票画
像入力部B 522のプロファイルを知るため、シート526を
帳票画像入力部Bで電子的に取込み、スキャン特性抽出
部527でプロファイルを抽出し、プロファイルB 528を出
力しておく。帳票読取の前もしくは帳票読取中に、補正
量計算部529で2つのプロファイル518と528との間で例え
ば輝度値や解像度などについての差異を抽出し、読取時
の補正量や補正方法を決定する。そして帳票画像523と
先の帳票定義作成手順で作成した帳票定義515、補正量
計算部529の結果を入力とし、帳票読取部524で帳票紙面
上に記載された読取対象の文字列・数字列などを読み込
み、その結果を帳票読取結果525に記憶する。以上が、
帳票定義作成と帳票読取の本発明手順である。上記のよ
うに帳票定義時と帳票読取時とのプロファイルの差異を
考慮することにより、帳票画像入力部が異なる場合で
も、帳票読取精度の低下を抑えることが可能となる。次
にプロファイル作成シートとプロファイルについて説明
する。プロファイル作成シートとは、各帳票画像入力部
で本シートをスキャンして画像を電子化し、その画像に
対しスキャン特性抽出手段を実行してプロファイルを得
るためのシートである。図６はプロファイル作成シート
の例である。本例では、フィールド610に種々の文字フ
ォントやスタイル、サイズで文字列・数字列が印刷され
ている。シートをスキャン後、スキャン特性抽出手段が
これら文字を読みことができるか否かから、認識最小文
字サイズなど文字列認識に関するスキャン特性を抽出す
るためのものである。図形621は認識可能な線密度を知
るための図形である。スキャン後、2本の横線の間に存
在する線が認識できるか否かを調査することにより、認
識最大線密度を抽出する。本例の場合、中央に近い線が
認識できればできるほど認識可能な線密度が高いことを
意味する。図形622はグレー階調の特性を調査するため
の図形である。スキャン後、本図形の輝度値を測定する
ことにより、スキャナのグレー階調特性を抽出する。同
様に、図形623〜625はカラーの場合で、各々赤、緑、青
階調の特性を調査するための図形である。フィールド63
0, 640の各図形は、線の認識特性を調査するためのフィ
ールドである。本例の場合、フィールド630内には線幅
の異なる線が描かれている。スキャン後、当該線の実際
の線幅を測定することにより、線のつぶれやかすれを抽
出する。フィールド640内には、濃度の異なる線が描か
れている。スキャン後、当該線が実際に認識できたか否
かや、その時の線幅などの特性を抽出する。プロファイ
ル作成シートの、どこに、どういう図形が記載され、ど
のようなスキャン特性を、どういう手段で抽出するの
か、といったプロファイル作成シート情報の保有方法に
関し、（１）事前知識としてスキャン特性抽出手段内に
保持、（２）プロファイル作成シート上の特定の箇所に
記録、などがある。本例では、前記（２）の場合で、そ
れら情報をシート右上部に二次元バーコード601に符号
化して記録した例を示している。この場合、スキャン特
性抽出時に、二次元バーコードの復号化手段が必要とな
るが、事前知識の管理が必要ない、種々のプロファイル
作成シートが存在する場合でも対応できる、などの利点
がある。以上、図６の例に示したようなプロファイル作
成シートから作成されたプロファイルの例を図７に示
す。まず、フィールド701には、どのスキャナのプロフ
ァイルかを示すスキャンID が記載されている。フィー
ルド703にはグレー階調の特性を示し、例えば図６の622
から得られる各グレーの輝度値（本例の場合0〜255の25
6階調）での輝度の実測値が記載されている。同様に、
フィールド704〜706には、図6の623〜625を用いて得ら
れる赤、緑、青階調に対する実測値が記載されている。
フィールド707,708には線に関する特性を示し、フィー
ルド707には認識可能な最小の線幅が、フィールド708に
は認識可能な最大の線密度が、各々記載されている。フ
ィールド709,710には文字やパターンに対する特性を示
し、フィールド709には各線幅の実測値が、フィールド7
10には認識可能な最小の文字サイズが、各々記載されて
いる。これらは、各々図6の610,630,640等に示すのパタ
ーンを用いて求めることができる。この他例えば、フィ
ールド702は、解像度の実測値を記載することができ
る。本例の項目に加え、例えば各文字フォントに対する
認識可否などのフィールドが追加されてもよい。スキャ
ン特性抽出手段（図５:517,527）の処理フローを図８に
そって説明する。まずプロファイル作成シート画像を入
力する（ステップ801）。次に入力画像中からシートの
四隅を検出して、シートの画像中の位置を決定する（ス
テップ802）。その後、プロファイル作成シート情報を
抽出する（ステップ803）。本実施例では図６の二次元
バーコード601を復号化する処理がそれに該当する。以
降、プロファイル作成シート情報に従い、各スキャン特
性を順次抽出していく（ステップ804）。各スキャン特
性抽出において、まずその特性の測定領域を決定し（ス
テップ805）、実測値を測定する（ステップ806）。実測
値からスキャン特性を計算し（ステップ807）、その結
果をプロファイルに書込む（ステップ808）。以上を繰
り返し、すべてのスキャン特性を抽出したら、プロファ
イルを出力し終了する（ステップ809）。以上の処理
は、例えば現在スキャナ出荷時に各製品が仕様をみたし
ているか確認のために用いている手段等を用いることで
も実現できる。以上が、スキャン特性抽出の処理フロー
である。次に、補正量計算手段（図５:529）の処理フロ
ーを図９に示す。まず定義作成時のプロファイルを入力
する（ステップ901）。また帳票読取時のプロファイル
も入力する（ステップ902）。なお、ステップ901と902
の実行順は逆であってもよい。その後、2プロファイル
の差異を計算（ステップ903）、その差異から入力され
た帳票画像データの補正量や帳票定義に規定される帳票
読み取りを行う際の帳票読取パラメータを決定する（ス
テップ904）。最後に補正量やパラメータを出力し終了
する（ステップ905）。本フローについては後述する。
帳票読取手段（図５:524）の処理フローを説明する（図
１０）。まずステップ1001〜1003で、読取るべき帳票の
画像、その帳票の定義、補正量計算手段（529）で計算
された補正量を入力する。なお各ステップの実行順は問
わない。その後、補正量に従い帳票画像データを補正
（ステップ1004）し、帳票の四隅を検出して、帳票の画
像中の位置を決定する（ステップ1005）。次に帳票定義
に記載された各読取項目に対し（ステップ1006）、その
読取領域を決定し（ステップ1007）、その領域中から文
字パターンを抽出（ステップ1008）、各文字を文字認識
することにより読取結果を得る（ステップ1009）。最後
に、全ての読取項目を読取った後、その結果を出力する
（1010）。ここで、プロファイルを用いた補正方法につ
いて、より詳細に説明する。補正方法には大きく分け
て、（１）画像補正：読取対象の帳票画像を直接補正、（２）認識補正：罫線抽出結果や、文字切出し・文字識
別のパラメータや辞書などを変更、の2種類がある。前記帳票読取の処理フローにおいて、
前記（１）はステップ1004、前記（２）はステップ1007
〜1009に反映される。前記（１）画像補正の１例とし
て、グレー輝度値の補正方法を説明する（図１２）。本
補正は帳票定義時と帳票読取時とでスキャナが異なる場
合、グレー輝度値の特性が変ってしまうことがあるた
め、帳票読取時の帳票画像を帳票定義時の帳票画像に近
づけるための手法である。まず2つのスキャナのプロフ
ァイルから、グレーにおける入力値輝度値と実測値との
関係がかける。図１２の場合、プロファイルＡ（帳票定
義時のスキャン特性）は1201、プロファイルＢ（帳票読
取時のスキャン特性）は1202である。補正方法として
は、例えば帳票読取時に注目画素の輝度値がgであった
場合、定義時の対応する実測値g'に当該画素の輝度値を
変更する。その他、カラーや色の濃さについても同様に
処理できる。このように画像補正は帳票定義時に用いた
入力装置と読み取り対象の帳票画像データを入力した装
置の例えば輝度値等に対する特性による影響を低減する
ための処理である。前記（２）認識補正の１例として、
罫線抽出結果の補正方法を説明する（図１３）。前記帳
票読取手順の読取領域決定（ステップ1007）で、より正
確な領域決定のためには罫線照合が必要である。しか
し、帳票定義時と帳票読取時とでスキャナが異なる場
合、認識できる線密度が変化してしまう場合には、例え
ば図１３に示したように、帳票定義での罫線登録1301と
罫線抽出結果1306とが異なってしまう場合がある。プロ
ファイルの差異から抽出結果を補正して罫線照合するの
が、本補正の目的である。まずプロファイルＡとＢとの
認識最大線密度に着目し、優れている（大きい）方の罫
線情報を劣っている方の認識最大線密度にあわせて結果
を補正する。図１３の場合、帳票定義時の方が優れてい
るため、劣っている方の認識最大線密度における罫線情
報にあわせてパラメータを変換し（1304）、罫線補正結
果1305を得る。その補正結果と帳票読取時の罫線抽出結
果とを罫線照合（1307）するため、前記2スキャン特性
が異なる場合でも、高精度な罫線照合が可能となる。罫
線補正の具体的手順の例を図１４に示す。まずステップ
1401において補正する罫線の集合Lと認識最大線密度dを
入力する。補正対象の罫線集合Lは線密度が高精度な方
の罫線情報であり、dは劣っている方の線密度である。
たとえば図１３の場合、Lは帳票定義内の罫線情報、dは
プロファイルBの線密度1.6となる。次にL内の各2罫線l
1, l2に対し、ステップ1404の各条件が成り立つなら
ば、その2罫線を統合し1罫線とする（ステップ1405）。
ステップ1404の条件中の罫線間距離は、図１５に示すよ
うに、2罫線l1,l2上の各々の任意の点p,qにおいて2点間
距離が最小となるときの距離とする。その他スキャン最
小線幅や最小線間隔などに差が在る場合にも同様に、例
えば入力帳票画像データのプロファイルの方が劣ってい
る場合には帳票定義をその最小線幅等に合わせて読み取
りを行う。その他帳票読み取りのために文字の文字の切
り出し又はパターン統合のためのパラメータを変更する
ことも可能である。その他、文字認識にかすれ文字用の
辞書を用意しておき、文字識別1009の際に用いる辞書を
切り替えることができる。又、差異が大きい場合には出
力結果にその旨若しくは信用度を算出して付加しておく
ことでより高精度な読み取り結果を得ることが可能とな
る。最後に、スキャン状態検出手段の処理フローを図１
１にそって説明する。まず新しく作成されたプロファイ
ルをプロファイルサーバ２２１若しくはプロファイルＤ
Ｂを有する処理装置に入力する（ステップ1101）。次に
そのプロファイルと同じスキャナの過去のプロファイル
をプロファイルDBなどから検索（ステップ1102）、新し
いプロファイルと比較して差異を計算する（ステップ11
03）。以上のステップを実行した後、スキャナ異常の検
出を実行する。まず新しいプロファイルの各特性値を参
照し帳票処理システムの仕様をみたすか否かを判定（ス
テップ1104）、もし満たさない場合は、スキャナ異常と
してスキャナ保有者ならびに図１のシステム提供者101
に警告する（ステップ1105）。その他プロファイルの差
異を計算した結果が所定の値以上の場合に警告するよう
にしてもよい。警告は例えば、ネットワークを介してメ
イルを用いたり、若しくは郵送、システム提供者が直接
メンテナンスをかねて訪問するのでもよい。本警告によ
り、システム提供者101が該当スキャナを調査して交換
・修理などをする。また、該当スキャナがシステム利用
者102や帳票処理希望者103のものであった場合には、シ
ステム提供者から、仕様を満たさない旨の警告と、仕様
をみたすスキャナの紹介などをする。また、新しいプロ
ファイルと過去のプロファイルとの差異がある閾値以上
であった場合（ステップ1107）も同様に警告する。本手
段はプロファイル更新時もしくは新規作成時に実行す
る。なお新規作成時には、ステップ1102,1103,1106,110
7は実行されない。実際の実施形態としては、メンテナ
ンスサービスとしてサービス員が定期的に行うこと、も
しくはシステム利用者に定期的にプロファイル作成用シ
ートと読み取り画像を送信してもらうようにしてもよ
い。本構成によって精度の高い読み取りを実施すると同
時に、その精度も保証することができる。以上の様に本
願は、帳票定義を該定義に用いた画像データの第１の入
力装置のプロファイルと対応づけて記憶する記憶装置
と、ネットワークを介して帳票画像データと該帳票画像
データの入力に用いた第２の入力装置のプロファイルを
取得する手段と、上記記憶装置から該帳票画像データの
帳票定義と上記第１の入力装置のプロファイルとを読み
出す手段と、上記第１と第２の入力装置のプロファイル
の差異を計算する手段と、上記計算手段の結果を用いて
上記帳票画像データ若しくは上記帳票定義を補正する手
段と、上記帳票画像データを上記帳票定義を用いて読み
取る手段とを有することを特徴とする帳票読み取りシス
テムを開示する。又、上記システムをネットワークで構
成する形態も開示する。

【００１６】

【発明の効果】本発明により、帳票定義時と帳票読取取
時とでスキャン環境が異なる場合や、複数のスキャナを
用いて帳票定義もしくは帳票読取を行う場合でも、単一
の帳票定義DBを作成・利用でき、帳票定義作成作業の低
減と帳票読取精度の低下を防ぐ効果がある。さらに、経
年劣化や故障などのスキャナ状態を自動的に検出できる
ため、システムのメンテナンス作業低減の効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明に係る関係者とその関係を示す
図である。

【図２】図２は、本発明に係る帳票処理システムの構成
例１を示す図である。

【図３】図３は、本発明に係る帳票処理システムの構成
例２を示す図である。

【図４】図４は、帳票定義作成手順と帳票読取手順の従
来例を示す図である。

【図５】図５は、本発明に係る帳票定義作成手順と帳票
読取手順を示す図である。

【図６】図６は、プロファイル作成シートの例を示す図
である。

【図７】図７は、プロファイルの例を示す図である。

【図８】図８は、スキャン特性抽出の処理フロー図であ
る。

【図９】図９は、補正量計算手段の処理フロー図であ
る。

【図１０】図１０は、帳票読取手段の処理フロー図であ
る。

【図１１】図１１は、スキャン状態検出手段の処理フロ
ー図である。

【図１２】図１２は、グレー輝度値の画像補正を説明す
る図である。

【図１３】図１３は、罫線抽出結果補正を説明する図で
ある。

【図１４】図１４は、罫線補正の手順を説明する図であ
る。

【図１５】図１５は、罫線間距離について説明する図で
ある。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者酒匂裕東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地株式会社日立製作所中央研究所内Ｆターム(参考） 5B029 BB02 CC26 DD01 EE19 5B064 AA01 BA01 CA02 DA14 DA29

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少なくとも枠位置情報と枠属性の情報を含
む帳票定義を該定義に用いた画像データの第１の入力装
置のプロファイルと対応づけて記憶する記憶装置と、ネ
ットワークを介して帳票画像データと該帳票画像データ
の入力に用いた第２の入力装置のプロファイルを取得す
る手段と、上記記憶装置から該帳票画像データの帳票定
義と上記第１の入力装置のプロファイルとを読み出す手
段と、上記第１と第２の入力装置のプロファイルの差異
を計算する手段と、上記計算手段の結果を用いて上記２
つのプロファイルが近づくように上記帳票画像データ若
しくは上記帳票定義を変更する手段と、上記帳票画像デ
ータを上記帳票定義を用いて読み取る手段とを有するこ
とを特徴とする帳票読み取りシステム。
【請求項２】上記記憶装置は上記第２の入力装置のプロ
ファイルを該第２の入力装置のＩＤコードと対応づけて
記憶し、上記取得手段は取得した上記帳票画像データに
付されるＩＤコードに対応する上記第２の入力装置のプ
ロファイルを取得することを特徴とする請求項１記載の
帳票読み取りシステム。
【請求項３】上記帳票画像データを入力する上記第２の
入力装置を有することを特徴とする請求項１乃至２に記
載の帳票読み取りシステム。
【請求項４】上記ネットワークを介して上記第２の入力
装置から取得した画像データを用いて上記第２の入力装
置のプロファイルを作成する手段を有することを特徴と
する請求項１乃至３の何れかに記載の帳票読み取りシス
テム。
【請求項５】上記記憶装置に記憶される第２の入力装置
のプロファイルと上記取得手段によって新たに入手した
該第２の入力装置のプロファイルとを比較する手段と、
上記比較結果を上記ネットワークを介して出力する手段
とを有することを特徴とする請求項２乃至３に記載の帳
票読み取りシステム。
【請求項６】上記第１と第２の入力装置のプロファイル
は輝度値に関する情報を含み、上記変更手段は、上記計
算手段の輝度値についての計算結果に基づいて、上記帳
票画像データ若しくは上記帳票定義の輝度値を変更する
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の帳票
読み取りシステム。
【請求項７】上記第１と第２の入力装置のプロファイル
は罫線の読み取り精度の情報を含み、上記変更手段は、
上記計算手段の罫線読み取り精度情報の計算結果に基づ
いて、上記帳票画像データ情報若しくは上記帳票定義の
罫線の読み取り精度を変更することを特徴とする請求項
１乃至６の何れかに記載の帳票読み取りシステム。
【請求項８】上記第１と第２の入力装置のプロファイル
は文字の読み取り精度の情報を含み、上記変更手段は、
上記計算手段の文字読み取り精度についての計算結果に
基づいて、上記帳票画像データ情報に含まれる文字の切
出し精度のパラメータを変更することを特徴とする請求
項１乃至７の何れかに記載の帳票読み取りシステム。
【請求項９】上記読み取り手段は複数の文字認識用辞書
を記憶し、上記計算結果に基づいて帳票画像データに含
まれる文字データの文字認識に使用する辞書を切り替え
ることを特徴とする請求項８に記載の帳票読み取りシス
テム。
【請求項１０】ネットワークを介して帳票画像データを
取得し、該帳票画像データの入力に用いた第２の入力装
置に依存する該帳票画像データ中の特性値についての第
２の情報を取得し、該帳票画像データの帳票定義と、該
帳票定義に対応づけて記憶される該定義に用いた第１の
入力装置の上記特性値についての第１の情報を読み出
し、上記第１と第２の情報の差異を計算し、上記計算の
結果を用いて上記帳票定義もしくは上記帳票画像データ
を補正し、上記帳票定義を用いて上記帳票画像データの
読み取りを行うことを特徴とする帳票読み取り方法。
【請求項１１】上記計算結果、上記第１と第２の情報の
差異が所定の値以上であった場合には、上記第２の入力
装置にネットワークを介して通知することを特徴とする
請求項１０記載の帳票読み取り方法。
【請求項１２】記憶装置に記憶される帳票定義と該帳票
定義作成時に用いた画像の入力手段の第１のプロファイ
ルを取得するステップと、接続される画像データ入力手
段から帳票の画像データを取得するステップと、記憶手
段に記憶される上記画像データの入力装置の第２のプロ
ファイルを読み出すステップと、上記２つのプロファイ
ルの差異を計算するステップと、上記計算の結果を用い
て上記２つのプロファイルが近づくように上記画像デー
タ又は上記帳票定義を変更するステップと、上記帳票定
義を利用して上記画像データから情報を読み取るステッ
プと、上記読み取った情報を記憶手段に記憶するステッ
プとを有することを特徴とする帳票読み取り方法をコン
ピュータに実行させるためのプログラム。