JP2004220261A - 特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法 - Google Patents
特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】この発明は、処理コストを低くでき、処理精度を高くできる特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法を提供することを課題とする。
【解決手段】取揃え押印機は、郵便物に付与されている料金計器を検出する検出部４を有する。検出部４は、郵便物のグレイ多値画像を読み取るとともに赤バー多値画像を読み取る光電変換部１２、光電変換部１２で読み取ったグレイ多値画像を記憶するバッファ１４、赤バー多値画像を記憶するバッファ１６、および判別部１８を有する。判別部１８は、バッファ１４に記憶されているグレイ多値画像から料金計器候補を抽出してメモリ１９に格納されているパラメータテーブルにある比較パラメータと照合し、料金計器であるか否かを判定する。
【選択図】 図３
【解決手段】取揃え押印機は、郵便物に付与されている料金計器を検出する検出部４を有する。検出部４は、郵便物のグレイ多値画像を読み取るとともに赤バー多値画像を読み取る光電変換部１２、光電変換部１２で読み取ったグレイ多値画像を記憶するバッファ１４、赤バー多値画像を記憶するバッファ１６、および判別部１８を有する。判別部１８は、バッファ１４に記憶されているグレイ多値画像から料金計器候補を抽出してメモリ１９に格納されているパラメータテーブルにある比較パラメータと照合し、料金計器であるか否かを判定する。
【選択図】 図３
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、紙葉類の画像から特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置、この特定画像領域検出装置による検出結果に基づいて紙葉類を区分する紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、紙葉類処理装置として、郵便物から切手等の料額印を検出して区分する郵便物処理装置が知られている。（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この公報に開示された郵便物処理装置では、カラーセンサによって郵便物から赤画像（Ｒ画像）と赤以外の画像（Ｓ画像）を取込んで、それぞれヒストグラムを作成し、最頻度値を求めて郵便物の下地色を定義し、この下地色に基づいて画像を座標変換し、座標変換した画像から赤色領域を２値化し、２値化画像を処理して料金計器を判定するようにしている。
【０００４】
これにより、料金計器を印刷する赤インクに蛍光物質が含まれていない場合であっても、料金計器を容易に検出できるようにしている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平８−１６１４９６号公報（要約書）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の公報に開示された装置では、カラーセンサを用いて郵便物の画像を取込んでいるため、画像信号を光電変換するための装置コストが高くなる問題があった。
【０００７】
また、上述した従来の装置では、ヒストグラムを作成して画像を座標変換し、赤領域を２値化して料金計器を判定するため、例えば、郵便物の表面に印刷されている広告などを料金計器として誤判定してしまう場合があり、充分に満足のいく検出精度を得られなかった。
【０００８】
この発明は、以上の点に鑑みなされたもので、その目的は、処理コストを低くでき、処理精度を高くできる特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、を備えている。
【００１０】
また、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、を備えている。
【００１１】
また、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、上記第１よおび第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、を備えている。
【００１２】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、を備えている。
【００１３】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、を備えている。
【００１４】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、上記第１および第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、を備えている。
【００１５】
また、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を読み取り、読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出し、抽出した候補を、該候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、この照合結果に応じて、各候補をランク付けし、このランクに基づいて、各候補が特定画像領域であるか否かを判定する。
【００１６】
また、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する。
【００１７】
更に、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、この抽出した第１の候補を、該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、この照合結果に応じて、各第１の候補をランク付けし、このランクに基づいて、各第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定し、上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する。
【００１８】
すなわち、本発明によると、紙葉類のモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出して、比較パラメータと照合し、この照合結果に基づいて、特定画像領域であるか否かを判定する。このため、従来のように、カラーセンサ等の高価な装置を必要とせず、処理コストを低減でき、且つ処理精度を向上させることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながらこの発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２０】
図１には、この発明の実施の形態に係る紙葉類処理装置として、取揃え押印機１の概略構成を示してある。
【００２１】
取揃え押印機１は、処理対象となる郵便物Ｐ（紙葉類）を搬送路３上に１通ずつ取り出す取出部２、搬送路３上に取り出された郵便物Ｐの表面に付与されている料額印（例えば、切手、別納後納印、料金計器など）を検出する検出部４（特定画像領域検出装置）、検出結果に基づいて郵便物Ｐを選択的に反転させる反転部６、反転部６を通過した郵便物Ｐに付与されている料額印に消印を押印する押印部８ａ、８ｂ（以下、総称して押印部８とする場合もある）、および検出部４における検出結果に基づいて郵便物Ｐを区分集積する区分集積部１０（区分部）を有する。
【００２２】
取出部２は、その長手方向に沿った１辺を当接せしめて立位で集積した複数通の郵便物Ｐを１通ずつ搬送路３上に取り出す。このため、取出部２を介して搬送路３上に取り出された郵便物Ｐは、図２に示すように、その長手方向に沿って立位で搬送されることになる。
【００２３】
搬送路３を介して搬送される郵便物Ｐの搬送姿勢には、図２に示す４種類がある。郵便物Ｐ１は、手前側の面（以下、第１面と称する）の上側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ２は、第１面の下側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ３は、向こう側の面（以下、第２面と称する）の上側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ４は、第２面の下側半分の領域に料額印を有する。
【００２４】
第１面に料額印を有する郵便物Ｐ１、Ｐ２は、検出部４で料額印が検出される。このとき、上側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ１は、反転部６の反転搬送路６ａを通過されて郵便物Ｐ４と同じ搬送姿勢に反転される。また、下側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ２は、反転部６の直進搬送路６ｂをそのまま通過される。
【００２５】
第２面に料額印を有する郵便物Ｐ３、Ｐ４は、検出部４で料額印が検出される。このとき、上側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ３は、反転部６の反転搬送路６ａを通過されて郵便物Ｐ２と同じ搬送姿勢に反転される。また、下側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ４は、反転部６の直進搬送路６ｂをそのまま通過される。つまり、料額印が下側になるように、反転部６にて、全ての郵便物Ｐの搬送姿勢が揃えられる。
【００２６】
反転部６を通過して搬送姿勢が揃えられた郵便物Ｐは、押印部８を通過され、検出部４で押印対象であることが検出された料額印にだけ消印が押印される。具体的には、第１面に料額印を有する郵便物Ｐは、搬送路３の手前側に設けられた押印部８ａで料額印に消印が押印され、第２面に料額印を有する郵便物Ｐは、搬送路３の向こう側に設けられた押印部８ｂで料額印に消印が押印される。
【００２７】
押印部８を通過されて必要に応じて消印が押印された郵便物Ｐは、検出部４における検出結果に基づいて、区分集積部１０の所定の区分先へ区分集積される。本実施の形態では、検出部４で検出した料額印の種類毎に郵便物Ｐを区分集積するようにした。特に、料金計器を有する郵便物Ｐは、消印を押印することなく、所定の区分先に区分集積するようにした。
【００２８】
次に、図３に示すブロック図を参照して、上述した検出部４の構成について、より詳細に説明する。
【００２９】
検出部４は、光電変換部１２ａ、１２ｂ（読取部）、グレイ多値画像バッファ１４、赤バー多値画像バッファ１６、および判別部１８（候補抽出部、第１の候補抽出部、第２の候補抽出部、判定部、第１の判定部、第２の判定部、第３の判定部）を有する。判別部１８は、図４に示す後述するパラメータテーブルＴを格納したメモリ１９を有する。
【００３０】
光電変換部１２は、表裏２系統であるが、１系統化して両面画像を同時に判別部１８に配信する構造となっている。判別部１８は、郵便物Ｐの第１面の上側半分の領域、第１面の下側半分の領域、第２面の上側半分の領域、および第２面の下側半分の領域をそれぞれ検出する機能を持つ。
【００３１】
光電変換部１２ａおよび１２ｂは、全ての色成分を含むモノクロ多値画像、すなわちグレイ多値画像（第１画像）を光学的に読み取るための図示しないグレイカメラと、赤色成分を除いたモノクロ多値画像、すなわち赤バー多値画像（第２画像）を光学的に読み取るための図示しない赤バーカメラと、を有する。光電変換部１２は、グレイカメラで読み取ったグレイ多値画像を光電変換してグレイ多値画像バッファ１４に格納するとともに、赤バーカメラで読み取った赤バー多値画像を光電変換して赤バー多値画像バッファ１６に格納する。
【００３２】
表裏２系統の光電変換部１２ａ、１２ｂから読み取られることにより、グレイ多値画像バッファ１４および赤バー多値画像バッファ１６には１通分の画像が格納される。
【００３３】
判別部１８は、光電変換部１２を介して郵便物Ｐから読み取った１通分の画像から料額印の領域を抽出し、料額印の種類（切手、別納後納印、料金計器等）や額面を判別する。特に、判別部１８は、光電変換部１２を介して郵便物Ｐから読み取って各バッファ１４、１６に格納した２種類のモノクロ多値画像から料金計器の画像領域（特定画像領域）の候補を抽出し、メモリ１９に格納したパラメータテーブルにある判定基準としての比較パラメータと各候補とを照合し、各候補をランク付けして料金計器であるか否かを判定する。以下の処理は、郵便物Ｐの４箇所の料額印面エリア（図２のＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）それぞれについて行われる。
【００３４】
次に、上述した検出部４において郵便物の料金計器を検出する場合の処理動作について、図５に示すフローチャートを参照しつつ説明する。尚、料金計器とは、蛍光物質を含む赤色インク、或いは蛍光物質を含まない赤色インクにより印刷された料額印のことを指す。
【００３５】
まず、搬送路３を介して搬送される郵便物Ｐの料額印を含む表面の画像が検出部４の光電変換部１２を介して読み取られる。このとき、郵便物Ｐの表面の画像がグレイカメラおよび赤バーカメラでそれぞれ撮影され、図６に例示したようなグレイ多値画像がグレイ多値画像バッファ１４に格納されるとともに、図７に例示したような赤バー多値画像が赤バー多値画像バッファ１６に格納される。
【００３６】
赤バーカメラでは、赤色成分を除くモノクロ多値画像が撮影されるため、図６に例示したグレイ多値画像では赤色インクで印刷した料金計器Ｒが現れているが、図７に例示した赤バー多値画像では赤色インクで印刷した料金計器は白ヌキの画像となる。
【００３７】
次に、判別部１８にて、グレイ多値画像バッファ１４からグレイ多値画像が読み出され、予め設定したしきい値で２値化される。この後、２値化された画像がラベリング処理される。このラベリング処理では、予め設定した距離以内で近接した２つ以上の点を統合して微小ラベルを作成し、この微小ラベル同士が所定距離以内で近接したものを統合してラベルを作成する。そして、このようなラベリング動作を繰り返して最終的に図８に例示したような料金計器の候補領域をラベリングする（ステップ１、２）。このラベリング処理により、料金計器の候補が抽出されない場合は、料金計器ではないと判定される。
【００３８】
上述したラベリング処理により料金計器の候補が抽出された場合、判別部１８において、ラベリングにより抽出した料金計器候補の大きさ、位置、ラベル数、ラベル分布などが、メモリ１９に格納したパラメータテーブルＴ（図４）にある複数の比較パラメータとそれぞれ照合され、以下のような検証処理がなされる（ステップ３）。尚、本実施の形態では、抽出した各候補に予め１００点を与えておき、比較パラメータ毎に予め設定した点数に応じて、照合不一致の場合に１００点から減点し、減点後の最終的な点数に基づいて各候補が料金計器であるか否かを判定するようにした。
【００３９】
検証処理では、第１に、料金計器候補の横サイズおよび縦サイズを所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、図８に示すように、料金計器候補の実際の横サイズ（Ｘｅ−Ｘｓ＋１）が比較パラメータの下限値５０［ｍｍ］から上限値７５［ｍｍ］の範囲内にあるか否かを判断し、範囲外である場合に２０点減点するようにした。また、料金計器候補の実際の縦サイズ（Ｙｅ−Ｙｓ＋１）が比較パラメータの下限値２０［ｍｍ］から上限値３０［ｍｍ］の範囲内にあるか否かを判断し、範囲外である場合に２０点減点するようにした。
【００４０】
第２に、料金計器候補の横位置および縦位置を所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、料金計器候補の横位置（Ｘｅ）が０〜１００［ｍｍ］（＝Ｘ０）の間にあるか否かを判断し、範囲外である場合に１０点減点するようにした。また、料金計器候補の縦位置（Ｙｅ）が０〜５０［ｍｍ］（＝Ｙ０）の間にあるか否かを判断し、範囲外である場合に１０点減点するようにした。
【００４１】
第３に、上述したラベリング処理によりラベリングされた料金計器候補領域内の微小ラベルの数と料金計器候補の周辺領域（本実施の形態では周囲１［ｃｍ］）でラベリングされたラベル数とを算出し、周辺領域のラベル数と料金計器候補領域内のラベル数との割合を算出し、この割合を所定の比較パラメータと照合した。本実施の形態では、料金計器候補領域内のラベル数の割合が９０［％］未満である場合に２０点減点するようにした。
【００４２】
第４に、料金計器候補領域内の微小ラベル数の左右のバランスを所定の比較パラメータと照合した。本実施の形態では、料金計器候補領域を横方向に２分割して右側の微小ラベル数と左側の微小ラベル数との比率を算出した。そして、一方の領域内の微小ラベル数が他方の領域内の微小ラベル数の３倍を超えた場合に、１５点減点するようにした。
【００４３】
さらに、本実施の形態では、上述したグレイ多値画像を用いた検証処理の他に、赤バー多値画像を赤バー多値画像バッファ１６から読み出して料金計器候補領域を抽出し（ステップ４）、各候補を所定の比較パラメータと照合して検証するようにした（ステップ５）。尚、赤バー多値画像を用いたステップ４の処理は、上述したグレイ多値画像を用いたステップ１、２の処理と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００４４】
ステップ５の検証処理として、第１に、ステップ４で料金計器候補が抽出されたか否かが判断され、赤バー多値画像から料金計器候補が抽出された場合に４０点減点するようにした。例えば、図７に例示した赤バー多値画像からはラベリング処理により料金計器候補が抽出されることがないため、この検証処理における減点は無い。
【００４５】
第２に、上述した検証処理で赤バー多値画像から料金計器候補が抽出された場合、この抽出された料金計器候補領域と、ステップ２でグレイ多値画像から抽出した料金計器候補領域と、の重なり具合を所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、２つの領域がオーバーラップしている部分の面積が料金計器候補領域の面積の８０［％］を超える場合に３０点減点するようにした。
【００４６】
最後に、各候補の減点後の点数を所定の比較パラメータと照合し、減点後の点数が設定値より大きい場合（ステップ６；ＹＥＳ）に当該候補が料金計器であることを判定するようにした（ステップ７）。本実施の形態では、比較パラメータの下限値を３０点とし、減点後の点数が３０点を超えた候補を料金計器と判定するようにした。尚、このとき、料金計器候補が複数あることが判定された場合、判定された全ての候補が料金計器であるものとされ、当該郵便物Ｐが料金計器を有する郵便物Ｐとして区分集積される。また、ステップ６で減点後の点数が３０点以下であることが判断されると（ステップ６；ＮＯ）、当該候補が料金計器ではないことが判定される（ステップ８）。
【００４７】
以上のように、本実施の形態によると、郵便物Ｐの表面からグレイ多値画像と赤バー多値画像を読み取って料金計器の候補領域を抽出し、各候補を予め設定した比較パラメータと照合して料金計器であるか否かを判定するようにした。このため、従来のように、赤色インクによって印刷された料金計器を読み取るため、カラーセンサ等の比較的高額な装置を用いることなく、光電変換にかかる処理コストを低減でき、且つ極めて高い精度で料金計器を検出することができるようになった。
【００４８】
また、本実施の形態によると、料金計器の印刷に用いる赤色インクに蛍光材料が含まれていない場合であっても、２種類のモノクロ多値画像を読み取って料金計器を確実且つ容易に検出できるようになった。
【００４９】
また、本実施の形態によると、パラメータテーブルＴの比較パラメータを任意に設定可能なため、プログラムをコンパイルし直すことなしに、様々な形状の料金計器に対応することができ、検出精度を向上させるための調整も容易にできる。
【００５０】
さらに、本実施の形態によると、赤色成分を含むモノクロ多値画像と赤色成分を含まないモノクロ多値画像とを比較することにより、赤色インクで印刷した料金計器を検出するようにしたため、郵便物Ｐの表面に印刷されている広告などを誤って料金計器候補としてしまうことを防止でき、料金計器候補を確実に認識できる。
【００５１】
尚、この発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変形可能である。
【００５２】
例えば、上述した実施の形態では、モノクロ多値画像としてグレイ多値画像と赤バー多値画像を読み取って料金計器の候補領域を検証する場合について説明したが、これに限らず、赤バー多値画像を用いずに、すなわち図５のステップ４、５の処理を省略して、グレイ多値画像のみを用いた処理としても良い。この場合、ステップ６で各候補の点数を比較するしきい値は５０点となる。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明の特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法によると、処理コストを低くでき、処理精度を高くできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る取揃え押印機の構造を示す概略図。
【図２】図１の取揃え押印機の取出部で取出される郵便物の搬送姿勢を説明するための図。
【図３】図１の取揃え押印機の検出部の構成を示すブロック図。
【図４】図３の検出部のメモリに格納されているパラメータテーブルの一例を示す図。
【図５】図３の検出部における処理動作を説明するためのフローチャート。
【図６】郵便物のグレイ多値画像の一例を示す図。
【図７】郵便物の赤バー多値画像の一例を示す図。
【図８】図６のグレイ多値画像の検証処理を説明するための図。
【符号の説明】
１…取揃え押印機、２…取出部、３…搬送路、４…検出部、６…反転部、６ａ…反転搬送路、６ｂ…直進搬送路、８…押印部、１０…区分集積部、１２…光電変換部、１４…グレイ多値画像バッファ、１６…赤バー多値画像バッファ、１８…判別部、１９…メモリ、Ｐ…郵便物、Ｒ…料金計器、Ｔ…パラメータテーブル。
【発明の属する技術分野】
この発明は、紙葉類の画像から特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置、この特定画像領域検出装置による検出結果に基づいて紙葉類を区分する紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、紙葉類処理装置として、郵便物から切手等の料額印を検出して区分する郵便物処理装置が知られている。（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この公報に開示された郵便物処理装置では、カラーセンサによって郵便物から赤画像（Ｒ画像）と赤以外の画像（Ｓ画像）を取込んで、それぞれヒストグラムを作成し、最頻度値を求めて郵便物の下地色を定義し、この下地色に基づいて画像を座標変換し、座標変換した画像から赤色領域を２値化し、２値化画像を処理して料金計器を判定するようにしている。
【０００４】
これにより、料金計器を印刷する赤インクに蛍光物質が含まれていない場合であっても、料金計器を容易に検出できるようにしている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平８−１６１４９６号公報（要約書）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の公報に開示された装置では、カラーセンサを用いて郵便物の画像を取込んでいるため、画像信号を光電変換するための装置コストが高くなる問題があった。
【０００７】
また、上述した従来の装置では、ヒストグラムを作成して画像を座標変換し、赤領域を２値化して料金計器を判定するため、例えば、郵便物の表面に印刷されている広告などを料金計器として誤判定してしまう場合があり、充分に満足のいく検出精度を得られなかった。
【０００８】
この発明は、以上の点に鑑みなされたもので、その目的は、処理コストを低くでき、処理精度を高くできる特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、を備えている。
【００１０】
また、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、を備えている。
【００１１】
また、本発明の特定画像領域検出装置は、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、上記第１よおび第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、を備えている。
【００１２】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、を備えている。
【００１３】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、を備えている。
【００１４】
また、本発明の紙葉類処理装置は、紙葉類を取り出す取出部と、この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、上記特定画像領域検出装置は、上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、上記第１および第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、を備えている。
【００１５】
また、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を読み取り、読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出し、抽出した候補を、該候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、この照合結果に応じて、各候補をランク付けし、このランクに基づいて、各候補が特定画像領域であるか否かを判定する。
【００１６】
また、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する。
【００１７】
更に、本発明の特定画像領域検出方法によると、紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、この抽出した第１の候補を、該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、この照合結果に応じて、各第１の候補をランク付けし、このランクに基づいて、各第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定し、上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する。
【００１８】
すなわち、本発明によると、紙葉類のモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出して、比較パラメータと照合し、この照合結果に基づいて、特定画像領域であるか否かを判定する。このため、従来のように、カラーセンサ等の高価な装置を必要とせず、処理コストを低減でき、且つ処理精度を向上させることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながらこの発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２０】
図１には、この発明の実施の形態に係る紙葉類処理装置として、取揃え押印機１の概略構成を示してある。
【００２１】
取揃え押印機１は、処理対象となる郵便物Ｐ（紙葉類）を搬送路３上に１通ずつ取り出す取出部２、搬送路３上に取り出された郵便物Ｐの表面に付与されている料額印（例えば、切手、別納後納印、料金計器など）を検出する検出部４（特定画像領域検出装置）、検出結果に基づいて郵便物Ｐを選択的に反転させる反転部６、反転部６を通過した郵便物Ｐに付与されている料額印に消印を押印する押印部８ａ、８ｂ（以下、総称して押印部８とする場合もある）、および検出部４における検出結果に基づいて郵便物Ｐを区分集積する区分集積部１０（区分部）を有する。
【００２２】
取出部２は、その長手方向に沿った１辺を当接せしめて立位で集積した複数通の郵便物Ｐを１通ずつ搬送路３上に取り出す。このため、取出部２を介して搬送路３上に取り出された郵便物Ｐは、図２に示すように、その長手方向に沿って立位で搬送されることになる。
【００２３】
搬送路３を介して搬送される郵便物Ｐの搬送姿勢には、図２に示す４種類がある。郵便物Ｐ１は、手前側の面（以下、第１面と称する）の上側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ２は、第１面の下側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ３は、向こう側の面（以下、第２面と称する）の上側半分の領域に料額印を有し、郵便物Ｐ４は、第２面の下側半分の領域に料額印を有する。
【００２４】
第１面に料額印を有する郵便物Ｐ１、Ｐ２は、検出部４で料額印が検出される。このとき、上側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ１は、反転部６の反転搬送路６ａを通過されて郵便物Ｐ４と同じ搬送姿勢に反転される。また、下側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ２は、反転部６の直進搬送路６ｂをそのまま通過される。
【００２５】
第２面に料額印を有する郵便物Ｐ３、Ｐ４は、検出部４で料額印が検出される。このとき、上側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ３は、反転部６の反転搬送路６ａを通過されて郵便物Ｐ２と同じ搬送姿勢に反転される。また、下側半分の領域に料額印を有することが検出された郵便物Ｐ４は、反転部６の直進搬送路６ｂをそのまま通過される。つまり、料額印が下側になるように、反転部６にて、全ての郵便物Ｐの搬送姿勢が揃えられる。
【００２６】
反転部６を通過して搬送姿勢が揃えられた郵便物Ｐは、押印部８を通過され、検出部４で押印対象であることが検出された料額印にだけ消印が押印される。具体的には、第１面に料額印を有する郵便物Ｐは、搬送路３の手前側に設けられた押印部８ａで料額印に消印が押印され、第２面に料額印を有する郵便物Ｐは、搬送路３の向こう側に設けられた押印部８ｂで料額印に消印が押印される。
【００２７】
押印部８を通過されて必要に応じて消印が押印された郵便物Ｐは、検出部４における検出結果に基づいて、区分集積部１０の所定の区分先へ区分集積される。本実施の形態では、検出部４で検出した料額印の種類毎に郵便物Ｐを区分集積するようにした。特に、料金計器を有する郵便物Ｐは、消印を押印することなく、所定の区分先に区分集積するようにした。
【００２８】
次に、図３に示すブロック図を参照して、上述した検出部４の構成について、より詳細に説明する。
【００２９】
検出部４は、光電変換部１２ａ、１２ｂ（読取部）、グレイ多値画像バッファ１４、赤バー多値画像バッファ１６、および判別部１８（候補抽出部、第１の候補抽出部、第２の候補抽出部、判定部、第１の判定部、第２の判定部、第３の判定部）を有する。判別部１８は、図４に示す後述するパラメータテーブルＴを格納したメモリ１９を有する。
【００３０】
光電変換部１２は、表裏２系統であるが、１系統化して両面画像を同時に判別部１８に配信する構造となっている。判別部１８は、郵便物Ｐの第１面の上側半分の領域、第１面の下側半分の領域、第２面の上側半分の領域、および第２面の下側半分の領域をそれぞれ検出する機能を持つ。
【００３１】
光電変換部１２ａおよび１２ｂは、全ての色成分を含むモノクロ多値画像、すなわちグレイ多値画像（第１画像）を光学的に読み取るための図示しないグレイカメラと、赤色成分を除いたモノクロ多値画像、すなわち赤バー多値画像（第２画像）を光学的に読み取るための図示しない赤バーカメラと、を有する。光電変換部１２は、グレイカメラで読み取ったグレイ多値画像を光電変換してグレイ多値画像バッファ１４に格納するとともに、赤バーカメラで読み取った赤バー多値画像を光電変換して赤バー多値画像バッファ１６に格納する。
【００３２】
表裏２系統の光電変換部１２ａ、１２ｂから読み取られることにより、グレイ多値画像バッファ１４および赤バー多値画像バッファ１６には１通分の画像が格納される。
【００３３】
判別部１８は、光電変換部１２を介して郵便物Ｐから読み取った１通分の画像から料額印の領域を抽出し、料額印の種類（切手、別納後納印、料金計器等）や額面を判別する。特に、判別部１８は、光電変換部１２を介して郵便物Ｐから読み取って各バッファ１４、１６に格納した２種類のモノクロ多値画像から料金計器の画像領域（特定画像領域）の候補を抽出し、メモリ１９に格納したパラメータテーブルにある判定基準としての比較パラメータと各候補とを照合し、各候補をランク付けして料金計器であるか否かを判定する。以下の処理は、郵便物Ｐの４箇所の料額印面エリア（図２のＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）それぞれについて行われる。
【００３４】
次に、上述した検出部４において郵便物の料金計器を検出する場合の処理動作について、図５に示すフローチャートを参照しつつ説明する。尚、料金計器とは、蛍光物質を含む赤色インク、或いは蛍光物質を含まない赤色インクにより印刷された料額印のことを指す。
【００３５】
まず、搬送路３を介して搬送される郵便物Ｐの料額印を含む表面の画像が検出部４の光電変換部１２を介して読み取られる。このとき、郵便物Ｐの表面の画像がグレイカメラおよび赤バーカメラでそれぞれ撮影され、図６に例示したようなグレイ多値画像がグレイ多値画像バッファ１４に格納されるとともに、図７に例示したような赤バー多値画像が赤バー多値画像バッファ１６に格納される。
【００３６】
赤バーカメラでは、赤色成分を除くモノクロ多値画像が撮影されるため、図６に例示したグレイ多値画像では赤色インクで印刷した料金計器Ｒが現れているが、図７に例示した赤バー多値画像では赤色インクで印刷した料金計器は白ヌキの画像となる。
【００３７】
次に、判別部１８にて、グレイ多値画像バッファ１４からグレイ多値画像が読み出され、予め設定したしきい値で２値化される。この後、２値化された画像がラベリング処理される。このラベリング処理では、予め設定した距離以内で近接した２つ以上の点を統合して微小ラベルを作成し、この微小ラベル同士が所定距離以内で近接したものを統合してラベルを作成する。そして、このようなラベリング動作を繰り返して最終的に図８に例示したような料金計器の候補領域をラベリングする（ステップ１、２）。このラベリング処理により、料金計器の候補が抽出されない場合は、料金計器ではないと判定される。
【００３８】
上述したラベリング処理により料金計器の候補が抽出された場合、判別部１８において、ラベリングにより抽出した料金計器候補の大きさ、位置、ラベル数、ラベル分布などが、メモリ１９に格納したパラメータテーブルＴ（図４）にある複数の比較パラメータとそれぞれ照合され、以下のような検証処理がなされる（ステップ３）。尚、本実施の形態では、抽出した各候補に予め１００点を与えておき、比較パラメータ毎に予め設定した点数に応じて、照合不一致の場合に１００点から減点し、減点後の最終的な点数に基づいて各候補が料金計器であるか否かを判定するようにした。
【００３９】
検証処理では、第１に、料金計器候補の横サイズおよび縦サイズを所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、図８に示すように、料金計器候補の実際の横サイズ（Ｘｅ−Ｘｓ＋１）が比較パラメータの下限値５０［ｍｍ］から上限値７５［ｍｍ］の範囲内にあるか否かを判断し、範囲外である場合に２０点減点するようにした。また、料金計器候補の実際の縦サイズ（Ｙｅ−Ｙｓ＋１）が比較パラメータの下限値２０［ｍｍ］から上限値３０［ｍｍ］の範囲内にあるか否かを判断し、範囲外である場合に２０点減点するようにした。
【００４０】
第２に、料金計器候補の横位置および縦位置を所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、料金計器候補の横位置（Ｘｅ）が０〜１００［ｍｍ］（＝Ｘ０）の間にあるか否かを判断し、範囲外である場合に１０点減点するようにした。また、料金計器候補の縦位置（Ｙｅ）が０〜５０［ｍｍ］（＝Ｙ０）の間にあるか否かを判断し、範囲外である場合に１０点減点するようにした。
【００４１】
第３に、上述したラベリング処理によりラベリングされた料金計器候補領域内の微小ラベルの数と料金計器候補の周辺領域（本実施の形態では周囲１［ｃｍ］）でラベリングされたラベル数とを算出し、周辺領域のラベル数と料金計器候補領域内のラベル数との割合を算出し、この割合を所定の比較パラメータと照合した。本実施の形態では、料金計器候補領域内のラベル数の割合が９０［％］未満である場合に２０点減点するようにした。
【００４２】
第４に、料金計器候補領域内の微小ラベル数の左右のバランスを所定の比較パラメータと照合した。本実施の形態では、料金計器候補領域を横方向に２分割して右側の微小ラベル数と左側の微小ラベル数との比率を算出した。そして、一方の領域内の微小ラベル数が他方の領域内の微小ラベル数の３倍を超えた場合に、１５点減点するようにした。
【００４３】
さらに、本実施の形態では、上述したグレイ多値画像を用いた検証処理の他に、赤バー多値画像を赤バー多値画像バッファ１６から読み出して料金計器候補領域を抽出し（ステップ４）、各候補を所定の比較パラメータと照合して検証するようにした（ステップ５）。尚、赤バー多値画像を用いたステップ４の処理は、上述したグレイ多値画像を用いたステップ１、２の処理と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００４４】
ステップ５の検証処理として、第１に、ステップ４で料金計器候補が抽出されたか否かが判断され、赤バー多値画像から料金計器候補が抽出された場合に４０点減点するようにした。例えば、図７に例示した赤バー多値画像からはラベリング処理により料金計器候補が抽出されることがないため、この検証処理における減点は無い。
【００４５】
第２に、上述した検証処理で赤バー多値画像から料金計器候補が抽出された場合、この抽出された料金計器候補領域と、ステップ２でグレイ多値画像から抽出した料金計器候補領域と、の重なり具合を所定の比較パラメータと照合する。本実施の形態では、２つの領域がオーバーラップしている部分の面積が料金計器候補領域の面積の８０［％］を超える場合に３０点減点するようにした。
【００４６】
最後に、各候補の減点後の点数を所定の比較パラメータと照合し、減点後の点数が設定値より大きい場合（ステップ６；ＹＥＳ）に当該候補が料金計器であることを判定するようにした（ステップ７）。本実施の形態では、比較パラメータの下限値を３０点とし、減点後の点数が３０点を超えた候補を料金計器と判定するようにした。尚、このとき、料金計器候補が複数あることが判定された場合、判定された全ての候補が料金計器であるものとされ、当該郵便物Ｐが料金計器を有する郵便物Ｐとして区分集積される。また、ステップ６で減点後の点数が３０点以下であることが判断されると（ステップ６；ＮＯ）、当該候補が料金計器ではないことが判定される（ステップ８）。
【００４７】
以上のように、本実施の形態によると、郵便物Ｐの表面からグレイ多値画像と赤バー多値画像を読み取って料金計器の候補領域を抽出し、各候補を予め設定した比較パラメータと照合して料金計器であるか否かを判定するようにした。このため、従来のように、赤色インクによって印刷された料金計器を読み取るため、カラーセンサ等の比較的高額な装置を用いることなく、光電変換にかかる処理コストを低減でき、且つ極めて高い精度で料金計器を検出することができるようになった。
【００４８】
また、本実施の形態によると、料金計器の印刷に用いる赤色インクに蛍光材料が含まれていない場合であっても、２種類のモノクロ多値画像を読み取って料金計器を確実且つ容易に検出できるようになった。
【００４９】
また、本実施の形態によると、パラメータテーブルＴの比較パラメータを任意に設定可能なため、プログラムをコンパイルし直すことなしに、様々な形状の料金計器に対応することができ、検出精度を向上させるための調整も容易にできる。
【００５０】
さらに、本実施の形態によると、赤色成分を含むモノクロ多値画像と赤色成分を含まないモノクロ多値画像とを比較することにより、赤色インクで印刷した料金計器を検出するようにしたため、郵便物Ｐの表面に印刷されている広告などを誤って料金計器候補としてしまうことを防止でき、料金計器候補を確実に認識できる。
【００５１】
尚、この発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変形可能である。
【００５２】
例えば、上述した実施の形態では、モノクロ多値画像としてグレイ多値画像と赤バー多値画像を読み取って料金計器の候補領域を検証する場合について説明したが、これに限らず、赤バー多値画像を用いずに、すなわち図５のステップ４、５の処理を省略して、グレイ多値画像のみを用いた処理としても良い。この場合、ステップ６で各候補の点数を比較するしきい値は５０点となる。
【００５３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明の特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法によると、処理コストを低くでき、処理精度を高くできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る取揃え押印機の構造を示す概略図。
【図２】図１の取揃え押印機の取出部で取出される郵便物の搬送姿勢を説明するための図。
【図３】図１の取揃え押印機の検出部の構成を示すブロック図。
【図４】図３の検出部のメモリに格納されているパラメータテーブルの一例を示す図。
【図５】図３の検出部における処理動作を説明するためのフローチャート。
【図６】郵便物のグレイ多値画像の一例を示す図。
【図７】郵便物の赤バー多値画像の一例を示す図。
【図８】図６のグレイ多値画像の検証処理を説明するための図。
【符号の説明】
１…取揃え押印機、２…取出部、３…搬送路、４…検出部、６…反転部、６ａ…反転搬送路、６ｂ…直進搬送路、８…押印部、１０…区分集積部、１２…光電変換部、１４…グレイ多値画像バッファ、１６…赤バー多値画像バッファ、１８…判別部、１９…メモリ、Ｐ…郵便物、Ｒ…料金計器、Ｔ…パラメータテーブル。
Claims (15)
- 紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、
この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、
この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、
上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、
を備えていることを特徴とする特定画像領域検出装置。 - 上記パラメータテーブルは、上記特定画像領域の大きさ、位置、および濃淡分布のうち少なくとも１つを検証するための比較パラメータを含むことを特徴とする請求項１に記載の特定画像領域検出装置。
- 上記判定部は、上記パラメータテーブルにある比較パラメータ毎に設定された点数に応じて、上記候補抽出部で抽出した各候補に一律に与えられた点数を減点し、減点後の点数に基づいて各候補が特定画像領域であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載に特定画像領域検出装置。
- 紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、
この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、
上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、
この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、
を備えていることを特徴とする特定画像領域検出装置。 - 紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、
この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、
この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、
上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、
上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、
この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、
上記第１よおび第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、
を備えていることを特徴とする特定画像領域検出装置。 - 紙葉類を取り出す取出部と、
この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、
この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、
上記特定画像領域検出装置は、
上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を読み取る読取部と、
この読取部で読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出する候補抽出部と、
この候補抽出部で抽出した候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、
上記候補抽出部で抽出した候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該候補が特定画像領域であるか否かを判定する判定部と、
を備えていることを特徴とする紙葉類処理装置。 - 上記パラメータテーブルは、上記特定画像領域の大きさ、位置、および濃淡分布のうち少なくとも１つを検証するための比較パラメータを含むことを特徴とする請求項６に記載の紙葉類処理装置。
- 上記判定部は、上記パラメータテーブルにある比較パラメータ毎に設定された点数に応じて、上記候補抽出部で抽出した各候補に一律に与えられた点数を減点し、減点後の点数に基づいて各候補が特定画像領域であるか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の紙葉類処理装置。
- 紙葉類を取り出す取出部と、
この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、
この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、
上記特定画像領域検出装置は、
上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、
この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、
上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、
この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する判定部と、
を備えていることを特徴とする紙葉類処理装置。 - 紙葉類を取り出す取出部と、
この取出部で取り出された紙葉類の画像を読み取って特定画像領域を検出する特定画像領域検出装置と、
この特定画像領域検出装置における検出結果に従って紙葉類を区分する区分部と、を備え、
上記特定画像領域検出装置は、
上記取出部で取り出された紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取る読取部と、
この読取部で読み取った上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出する第１の候補抽出部と、
この第１の候補抽出部で抽出した第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための判定基準として少なくとも１つの比較パラメータを有するパラメータテーブルと、
上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補を上記パラメータテーブルの各比較パラメータと照合し、当該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定する第１の判定部と、
上記読取部で読み取った上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出する第２の候補抽出部と、
この第２の候補抽出部で抽出した第２の候補と上記第１の候補抽出部で抽出した第１の候補とを照合し、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定する第２の判定部と、
上記第１および第２の判定部における判定結果に基づいて特定画像領域を判定する第３の判定部と、
を備えていることを特徴とする紙葉類処理装置。 - 紙葉類のモノクロ多値画像を読み取り、
読み取ったモノクロ多値画像から特定画像領域の候補を抽出し、
抽出した候補を、該候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、
この照合結果に応じて、各候補をランク付けし、このランクに基づいて、各候補が特定画像領域であるか否かを判定することを特徴とする特定画像領域検出方法。 - 上記比較パラメータは、上記特定画像領域の大きさ、位置、および濃淡分布のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１１に記載の特定画像領域検出方法。
- 紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、
上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、
上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、
上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定することを特徴とする特定画像領域検出方法。 - 紙葉類のモノクロ多値画像を第１画像として読み取るとともに、赤色成分を除いたモノクロ多値画像を第２画像として読み取り、
上記第１画像から特定画像領域の第１の候補を抽出し、
この抽出した第１の候補を、該第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定するための少なくとも１つの比較パラメータと照合し、
この照合結果に応じて、各第１の候補をランク付けし、このランクに基づいて、各第１の候補が特定画像領域であるか否かを判定し、
上記第２画像から特定画像領域の第２の候補を抽出し、
上記第１の候補と第２の候補とを照合して、第１の候補にあって第２の候補に無い候補を特定画像領域と判定することを特徴とする特定画像領域検出方法。 - 請求項１１乃至請求項１４のいずれかに記載した特定画像領域検出方法によって検出した特定画像領域に基づいて、当該紙葉類を区分することを特徴とする紙葉類処理方法。
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| JP2003005984A JP2004220261A (ja) | 2003-01-14 | 2003-01-14 | 特定画像領域検出装置、紙葉類処理装置、特定画像領域検出方法、および紙葉類処理方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2556461C2 (ru) * | 2013-11-18 | 2015-07-10 | Закрытое акционерное общество "ИнфоВотч" | Способ автоматизированного поиска эталонных печатей |
| WO2018047495A1 (ja) * | 2016-09-06 | 2018-03-15 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理装置および配光制御システム |
-
2003
- 2003-01-14 JP JP2003005984A patent/JP2004220261A/ja active Pending
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