JP2005020174A - 光学的情報読み取り方法 - Google Patents

Abstract

【課題】液晶画面に表示された光学的情報の読み取りを確実に行うこと。
【解決手段】ステップＳ２では、画像センサを通じてメモリに取り込んだグレイ値画像データの極小値及び極大値を出現順に検出する。ステップＳ３では、検出した極小値及び極大値群のうち隣接する極小値及び極大値の差を明度差データとして検出する。ステップＳ５では、明度差データ群をステップＳ４で設定された明度差階層毎に分類することにより、明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布を検出する。ステップＳ６では、明度差データ出現頻度の度数分布の特徴からメモリに取り込んだグレイ値画像データをノイズ成分と読み取り対象とに区分する。ステップＳ７では、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データを予め設定されたしきい値に基づいて二値化する。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、バーコードのような光学的情報の読み取り方法、特には液晶画面に表示された光学的情報の読み取りに好適する光学的情報読み取り方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特許文献１には、バーコードラベルからバーコードを読み取る際に、その読み取り波形に含まれるノイズ成分（ラベルの汚れや擦れなどに起因したノイズ成分）を分離して除去する方法が記載されている。具体的には、このノイズ除去方法では、読み取った信号波形を量子化する工程、量子化された信号波形のピーク値を検出し、検出したピーク値相互間における波高差を検出する工程、その波高差の度数分布を検出する工程、最小の信号波高差を検出する工程、その最小の信号波高差より小さい値を基準信号として信号パターン読み取り波形より削除する工程を順次行うことにより、読み取り波形に含まれるノイズ成分を除去する構成となっている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平５−１８０２１０号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
近年では、携帯電話機などの端末機器が有する液晶画面に表示された光学的情報（例えばバーコード）を読み取るというニーズが多くなっている。この場合、液晶画面には、多数の画素の境界線部分に対応した暗い縞が格子状に存在するため、液晶画面から光学的情報を読み取る際には、当該格子状の暗い縞の影響によって、読み取り信号波形中に比較的大きいレベルのノイズ成分が含まれることになる。このようなノイズ成分は、読み取り対象がバーコードの場合、細い黒バーと認識されることになるため、そのデコードが不可能になる恐れがある。また、液晶画面に照明むらがある場合にも、読み取り信号波形中に比較的大きいレベルのノイズ成分が含まれるものであり、従って、バーコードのデコードが不可能になる可能性が高くなる。特許文献１に記載されたノイズ除去方法は、比較的低いレベルのノイズを除去する場合に有効であるが、液晶画面に表示されたバーコードを読み取るというニーズを全く考慮に入れておらず、このため、液晶画面に表示されたバーコードを読み取る場合のように読み取り信号波形中に比較的大きいレベルのノイズ成分が含まれる場合には、十分なノイズ除去効果を発揮することが困難になるという事情があった。
【０００５】
本発明は上記のような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、液晶画面に表示された光学的情報の読み取りを確実に行うことができる光学的情報読み取り方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の光学的情報読み取り方法においては、画像センサによる読み取り動作に応じてメモリに順次取り込まれたグレイ値画像データ、つまり読み取り面に表示された光学的情報に対応したグレイ値画像データの極小値及び極大値が出現順に検出されると共に、隣接する極小値及び極大値の差が明度差データとして検出される。検出された明度差データ群は、複数段階の明度差階層毎に分類され、その分類結果に基づいて明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布が検出される。
【０００７】
ここで、読み取り対象の光学的情報が例えば液晶画面であった場合、画像センサは、液晶画面上に存在する格子状の暗い縞も同時に読み取るため、上述した明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布においては、画素境界線部分に対応した明度差データ、つまりグレイ値画像データに含まれるノイズ成分に対応した明度差データの出現頻度が最も多くなる。このノイズ成分に対応した明度差データは、読み取り対象のグレイ値画像データに対応した明度差データに比べて相対的に小さい明度差階層に属する。従って、明度差データ出現頻度の度数分布の包絡線に着目した場合、明度差階層が比較的低い領域に、ノイズ成分に対応したピークが相対的に大きな山部が出現し、明度差階層が比較的高い領域に、読み取り対象の光学的情報に対応したピークが相対的に小さな山部が出現することになる。
【０００８】
請求項１記載の光学的情報読み取り方法においては、明度差データ出現頻度の度数分布の包絡線により形成される山部のうち、その山部のピークに対応した明度差データ出現頻度が予め決められた範囲（例えば、予め設定された基準値以下の範囲）にあり、且つ明度差階層が相対的に高い山部に属するグレイ値画像データ群を読み取り対象として区分する構成となっている。このため、液晶画面に表示された光学的情報を読み込む場合に、その液晶画面上に存在する格子状の暗い縞に起因したノイズ成分の除去を的確に行い得るようになる。そして、上記のように読み取り対象に区分されたグレイ値画像データは、予め設定されたしきい値に基づいて二値化されると共に、このように二値化されたデータ列の解析処理が行われるものであり、結果的に、液晶画面に表示された光学的情報の読み取りを確実に行い得るようになる。
【０００９】
請求項２記載の光学的情報読み取り方法によれば、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データ群が適正なものであるか否かが、当該グレイ値画像データ群についての隣接する極小値及び極大値の差を示す明度差データの大きさと極大値相互間のピッチまたは極小値相互間のピッチとに基づいてチェックされることになるから、液晶画面に表示された光学的情報の読み取り動作の信頼性を高め得るようになる。
【００１０】
請求項３記載の光学的情報読み取り方法によれば、読み取り面に表示された光学的情報を読み取るための一連の動作を、複数に分割された画像領域毎に行うようになっているから、光学的情報が表示された読み取り面の明るさにばらつきがある場合であっても、そのばらつきが光学的情報の読み取り動作に及ぼす悪影響を抑制できることになる。
【００１１】
請求項４記載の光学的情報読み取り法方法によれば、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データを二値化するために必要なしきい値が、ノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に設定されるから、グレイ値画像データの二値化処理がノイズ成分により不正確になる事態を未然に防止できる。
【００１２】
請求項５記載の光学的情報読み取り方法によれば、ノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に設定されたしきい値が、マージン領域に含まれるグレイ値画像データのレベルに基づいて調整されるから、グレイ値画像データの二値化処理の信頼性を高め得るようになる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例について図１ないし図５を参照しながら説明する。
図４にはバーコードリーダの概略的な上面図が示されている。この図４において、バーコードリーダ１には、光学ヘッド部２、液晶ディスプレイ３、各種キーを備えた操作部４、トリガスイッチ５が設けられている。尚、光学ヘッド部２には、ＣＣＤイメージセンサ或いはＣＭＯＳイメージセンサのような光学素子より成る画像センサ（後述する図５に符号７を付して示す）、及びＬＥＤなどを備えて構成された照明部（図５に符号８を付して示す）が設けられている。この場合、画像センサ７は、読み取り面から読み取ったバーコード（光学的情報）を例えば２５６階調のグレイ値画像データに変換して出力する構成となっている。
【００１４】
図５には、バーコードリーダ１の電気的構成が機能ブロックの組合せにより概略的に示されている。この図５に示すように、バーコードリーダ１は、マイコン６を中心に構成されている。このマイコン６には、前記液晶ディスプレイ３、操作部４、トリガスイッチ５、画像センサ７及び照明部８の他に、画像センサ７が読み取ったグレイ値画像データがＡＤ変換部９を通じて与えられる画像メモリ１０、外部装置との間でデータの送受信を行うための入出力インタフェース部１１、種々のデータ格納用のメモリ１２が接続されている。尚、図示しないが、バーコードリーダ１内には、マイコン６などに電源を供給するための電池を含む電源回路が内蔵されている。
【００１５】
マイコン６は、携帯電話機などの液晶画面に表示されたバーコード（光学的情報）を、通常の読み込み動作とは異なる解析処理方法で読み取る機能を備えたものであり、以下、その読み取り機能について図１ないし図３も参照しながら説明する。
【００１６】
図１のフローチャートには、液晶画面に表示されたバーコードを読み取るときの動作内容が示されている。すなわち、このような読み取り動作を行うときには、バーコードを表示した状態の液晶画面に対して、バーコードリーダ１の光学ヘッド部２を対向させながらトリガスイッチ５を操作するものであり、これに応じて図１に示すグレイ値画像データ取込ステップＳ１が実行される。このステップＳ１では、画像センサ７が液晶画面に表示されたバーコードを走査すると共に、その走査により得られたグレイ値画像データを画像メモリ１０に取り込むようになる。
【００１７】
この後には、取り込まれたグレイ値画像データの極小値及び極大値を出現順に検出してメモリ１２に記憶するステップＳ２（本発明でいう第１のステップに相当）を実行する。つまり、画像メモリ１０に取り込まれたグレイ値画像データ（２５６階調）は、読み取り対象のバーコードの黒地部分で明度階調が低くなると共に、白地部分で明度階調が高くなるものであり、従って、図２に一例を示すように、バーコードを読み取ったときのグレイ値画像データにおいては、極小値及び極大値が交互に出現することになる。勿論、グレイ値画像データ中には、ノイズ成分に対応した極小値及び極大値も含まれることになる。ステップＳ２では、このようなグレイ値画像データについての極小値及び極大値がメモリ１２に順次記憶される。
【００１８】
再び図１において、ステップＳ２の実行後には、検出した極小値及び極大値群のうち隣接する極小値及び極大値の差を明度差データとして順次検出し、その検出結果をメモリ１２に記憶するというステップＳ３（本発明でいう第２のステップに相当）を実行する。つまり、図２中に一例を示すように、極小値及びこれに隣接する極大値の差が明度差データΔＬとなるものである。
【００１９】
この後には、検出した明度差データ群を各明度差データの大きさに従って分類するための複数段階の明度差階層を設定するステップＳ４（本発明でいう第３のステップに相当）を実行する。この明度差階層は、例えば３２段階に設定されるものであり、この実施例ではグレイ値画像データが２５６階調であるから、各明度差階層には８階調分ずつのグレイ値画像データが含まれることになる。
【００２０】
次いで、ステップＳ３で検出した明度差データ群をステップＳ４で設定された明度差階層毎に分類することにより、明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布を検出するステップＳ５（本発明でいう第４のステップに相当）を実行する。すなわち、このステップＳ５では、図３に示すような明度差データ出現頻度の度数分布が作成されることになる。尚、この図３は、横軸が明度差階層（３２段階）、縦軸が明度差データ出現頻度を示すものである。
【００２１】
この場合、本実施例のように読み取り対象のバーコードが液晶画面に表示されたものであったときには、画像センサ７は、液晶画面上に存在する格子状の暗い縞も同時に読み取るため、図３に示すような明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布においては、液晶画面における画素境界線部分に対応した明度差データ、つまりグレイ値画像データに含まれるノイズ成分に対応した明度差データの出現頻度が最も多くなる。また、このノイズ成分に対応した明度差データは、読み取り対象となるバーコードを示すグレイ値画像データに対応した明度差データに比べて相対的に小さい明度差階層に属する。従って、明度差データ出現頻度の度数分布の包絡線に着目した場合、明度差階層が比較的低い領域（図３の例では明度差階層が「１７」以下の領域）にノイズ成分に対応したピークが相対的に大きな山部が出現し、明度差階層が比較的高い領域にピークが相対的に小さな山部が出現することになる。
【００２２】
そこで、ステップＳ５の実行後には、ステップＳ６（本発明でいう第５のステップに相当）を実行する。このステップＳ６では、明度差データ出現頻度の度数分布（図３参照）の包絡線により形成される山部のうち、その山部のピークに対応した明度差データ出現頻度が予め決められた範囲（例えば、読み取り対象のバーコードのデータ量などに応じて予め設定された基準値以下の範囲）にあり、且つ明度差階層が相対的に高い山部（図３の例では右側の山部）に属するグレイ値画像データ群を読み取り対象に区分し、その山部以外のグレイ値画像データをノイズ成分に区分する。
【００２３】
この後には、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データを予め設定されたしきい値に基づいて二値化するステップＳ７（本発明でいう第６のステップに相当）を実行する。当該しきい値は、ステップＳ６でノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に設定されるものであり、図３の例では、ノイズ成分に区分された山部の最も大きな明度階層差が「１７」であるから、これを８倍した「１３６」が上記最も大きい明度差データとなるものであり、従って、しきい値は「１３６」に設定されることになる。
【００２４】
ステップＳ７で二値化されたデータ列は、引き続き行われるステップＳ８でのデータ解析処理に供されるものであり、このステップＳ８では、そのデータ列をデコードすることによりバーコードに記録された情報を読み取るものである。この後には、解析結果を出力するためのステップＳ９を実行して一連のバーコード読取動作を終了する。尚、ステップＳ９では、解析結果を液晶ディスプレイ３に表示すると共に、メモリ１２に記憶する動作が行われるものであり、その解析結果は、必要に応じて入出力インタフェース１１を通じて外部に出力されるものである。
【００２５】
要するに、上記した本実施例によれば、液晶画面に表示されたバーコードを読み込む場合に、ステップＳ２〜Ｓ５の実行に応じて、その液晶画面上に存在する格子状の暗い縞に起因したノイズ成分の除去を的確に行い得るようになる。また、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データは、ステップＳ６において、予め設定されたしきい値により二値化されると共に、その二値化データ列の解析処理に供されるものであり、結果的に、読み取り対象のバーコードが液晶画面に表示されたものであっても、当該バーコードの読み取りを確実に行い得るようになる。
【００２６】
また、本実施例によるバーコードの読み取り法方法によれば、ステップＳ６において読み取り対象に区分されたグレイ値画像データを二値化するために必要なしきい値が、当該ステップＳ６においてノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に設定されるから、グレイ値画像データの二値化処理がノイズ成分により不正確になる事態を未然に防止できるようになる。
【００２７】
（他の実施の形態）
ステップＳ６においては、読み取り対象に区分したグレイ値画像データ群について、明度差データの大きさと極大値相互間のピッチまたは極小値相互間のピッチとをチェックし、それら明度差データの大きさ並びにピッチがそれぞれについて予め設定された範囲に収まっているときに当該グレイ値画像データ群を読み取り対象として確定する構成とすることができる。つまり、読み取り対象のバーコードに対応したグレイ値画像データにあっては、明度差データの大きさが所定の有効レベル以上あるはずであり、極大値相互間のピッチまたは極小値相互間のピッチも所定範囲で揃うはずであるから、これを利用して上述のような確定処理を行うことができる。
このようなバーコード読み取り方法によれば、読み取り対象に区分されたグレイ値画像データ群が適正なものであるか否かが、当該グレイ値画像データ群についての隣接する極小値及び極大値の差を示す明度差データと極大値相互間のピッチまたは極小値相互間のピッチとに基づいてチェックされることになるから、液晶画面に表示されたバーコードの読み取り動作が一段と確実なものになり、その信頼性を向上できるようになる。
【００２８】
また、読み取り対象の領域、つまりグレイ値画像データに対応した画像領域を複数の領域に分割し、それら分割領域毎にステップＳ２〜Ｓ８を実行する構成とすることもできる。このようなバーコード読み取り方法によれば、液晶画面に表示されたバーコードを読み取るための一連の動作を、複数に分割された画像領域毎に行うようになっているから、バーコードが表示された液晶画面の明るさにばらつきがある場合（例えば、バックライトの位置が偏っている場合）であっても、そのばらつきがバーコードの読み取り動作に及ぼす悪影響を抑制できることになる。
【００２９】
ステップＳ６では、明度差データ出現頻度の度数分布の特徴からバーコードのマージン領域を判別するステップと、判別されたマージン領域に含まれるグレイ値画像データのレベルに基づいてステップＳ７での設定しきい値を調整するステップとを行うようにしても良い。具体的には、図２と同一内容の図６に示すように、グレイ値画像データの極小値及び極大値の変化幅が設定値以下の領域をバーコードのマージン領域と判別し、そのマージン領域に含まれるグレイ値画像データの最大明度階調が設定しきい値より大きい場合に、前記しきい値を当該最大明度階調より大きい値となるように調整する構成としても良い。
このようなバーコードの読み取り方法によれば、ノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に設定されたしきい値が、マージン領域に含まれるグレイ値画像データのレベルに基づいて調整されるから、グレイ値画像データの二値化処理の信頼性を高め得るようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例による光学的情報読取方法を示すフローチャート
【図２】画像センサで読み取ったグレイ値画像データの明度階調例を示す図
【図３】明度差データ出現頻度の度数分布図
【図４】バーコードリーダの概略的正面図
【図５】バーコードリーダの電気的構成を示す機能ブロック図
【図６】変形例を説明するための図２相当図
【符号の説明】
１はバーコードリーダ、６はマイコン、７は画像センサ、１０は画像メモリ、１２はメモリを示す。

Claims (5)

1. 読み取り面に表示された光学的情報を画像センサにより読み取ってグレイ値画像データに変換すると共に、当該画像データを順次メモリに取り込み、このメモリに取り込んだグレイ値画像データを二値化したデータ列の解析処理を行うことにより前記光学的情報の読み取りを行う方法において、
   前記グレイ値画像データの極小値及び極大値を出現順に検出する第１のステップと、
   検出した極小値及び極大値群のうち隣接する極小値及び極大値の差を明度差データとして検出する第２のステップと、
   検出した明度差データ群を各明度差データの大きさに従って分類するための複数段階の明度差階層を設定する第３のステップと、
   前記明度差データ群を前記明度差階層毎に分類することにより、明度差階層毎の明度差データ出現頻度の度数分布を検出する第４のステップと、
   前記明度差データ出現頻度の度数分布の特徴から前記メモリに取り込んだ前記グレイ値画像データをノイズ成分と読み取り対象とに区分する第５のステップと、
   読み取り対象に区分されたグレイ値画像データを予め設定されたしきい値に基づいて二値化すると共に、二値化したデータ列を前記解析処理に供する第６のステップとを実行するように構成され、
   前記第５のステップでは、前記明度差データ出現頻度の度数分布の包絡線により形成される山部のうち、その山部のピークに対応した明度差データ出現頻度が予め決められた範囲にあり、且つ明度差階層が相対的に高い山部に属するグレイ値画像データ群を読み取り対象に区分することを特徴とする光学的情報読み取り方法。
2. 前記第５のステップでは、読み取り対象に区分したグレイ値画像データ群について、前記明度差データの大きさと前記極大値相互間のピッチまたは極小値相互間のピッチとをチェックし、それら明度差データの大きさ並びにピッチがそれぞれについて予め設定された範囲に収まっているときに当該グレイ値画像データ群を読み取り対象として確定することを特徴とする請求項１記載の光学的情報読み取り方法。
3. 前記グレイ値画像データに対応した画像領域を複数の領域に分割し、それら分割領域毎に前記第１ないし第６のステップを実行することを特徴とする請求項１または２記載の光学的情報読み取り方法。
4. 前記第５のステップでは、前記第５のステップでノイズ成分に区分されたグレイ画像データ群に含まれる最も大きい明度差データを基準に前記しきい値を設定することを特徴とする請求項１ないし３の何れかに記載の光学的情報読み取り方法。
5. 請求項４記載の光学的情報読み取り方法において、
   前記第５のステップでは、前記明度差データ出現頻度の度数分布の特徴から前記光学的情報のマージン領域を判別するステップと、判別されたマージン領域に含まれるグレイ値画像データのレベルに基づいて前記設定しきい値を調整するステップとを含んで成ることを特徴とする光学的情報読み取り方法。

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