JP2006092324A - 文字認識装置及び文字認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の紙葉類に記載された個々の文字列を高速に認識できるようにする。
【解決手段】ラインカメラ２は、文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像する。画像作成部３は、ラインカメラ２により撮像された結果から画像を作成する。認識部６は、画像作成部３により作成された画像から複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う。上記認識部６は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、前に抽出した文字列との重ね合わせを行って不一致となる文字に対してのみ文字認識を実施する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数の紙葉類から個々の文字列を読み取って文字認識を行う文字認識装置及び文字認識方法に関する。

近年、同一書式の紙葉類（書状など）を連続して搬送するシステムにおいて文字認識を行うというニーズが増えてきている。

例えば、特許文献１には、光学的文字読取り装置が検査台上を走査し、検査台上に載置された印刷物（版本）に記載された個々の文字列（抽選番号）を読み取って文字認識を行うことが開示されている。
特公平７−５０５０６号公報

しかしながら、上記文献の技術によれば、個々の文字列が記載されている位置をそれぞれ検出するために、その都度、光学的文字読取り装置自身が検査台上を移動しなければならず、全ての文字列を読み取って文字認識を完了させるまでにかなりの時間を費やしてしまうこととなる。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、複数の紙葉類に記載された個々の文字列を高速に認識することができる文字認識装置及び文字認識方法を提供することを目的とする。

本発明に係る文字認識装置は、文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、前記ラインカメラにより撮像された結果から画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを具備し、前記認識手段は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、前に抽出した文字列との重ね合わせを行って不一致となる文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする。

また、本発明に係る文字認識装置は、文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、前記ラインカメラにより撮像された結果に基づく画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを具備し、前記認識手段は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、当該文字列中の所定の桁に位置する文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする。

本発明によれば、複数の紙葉類に記載された個々の文字列を高速に認識することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
文字認識装置は、搬送部１、カメラ（ラインカメラ）２、画像作成部（画像作成手段）３、主制御部４、出力部５、及び認識部（認識手段）６を備えている。また、認識部６は、探索範囲検出部１１、前処理部１２、文字抽出部１３、文字認識部１４、文字情報格納部１５、及び読取制御部１６を備えている。

搬送部１は、載置面上に一定の間隔で載置される複数の書状（紙葉類）Ｐを、一定の速度を保ちながら搬送路を通じて一定の方向へ高速に搬送するものである。上記複数の書状Ｐとしては、宝くじの券や、ＤＭ（ダイレクトメール）に使用する定型の用紙など、基本的に同一の書式を有するものが適用される。各書状Ｐ上には、番号などの文字列が記載されている。

カメラ２は、直線状のラインセンサを備えたラインカメラであり、搬送路上の所定の位置を通過する書状に記載された情報などを順次撮像するものである。このカメラ２は、搬送路上の所定の位置を通過する書状Ｐなどの表面を１ライン毎に光学的に走査し、感光部を通じて検出される反射光を光電変換し、この光電変換により生成される電気信号を画像作成部３へ順次送る。

画像作成部３は、カメラ２から順次送られてくる電気信号に基づき、上記複数の書状Ｐ等を含む１枚の２次元画像を作成するものである。

主制御部４は、当該文字認識装置の動作を司るものであり、例えば、画像作成部３により生成された画像を認識部６中の読取制御部１６へ送ったり、文字情報格納部１５に格納された認識結果を出力部５へ出力したりする。

出力部５は、認識結果などを出力する表示装置もしくはプリンタに相当するものである。

認識部６は、画像作成部３により生成された画像から、上記複数の書状Ｐ上の個々の文字列を順次抽出し、文字単位で文字認識を行うものである。

探索範囲検出部１１は、画像の中において認識の対象とされている文字列が存在する場所を特定するため、当該文字列を含む範囲（以下、探索範囲と呼ぶ）を座標情報等に基づいて決定するものである。

前処理部１２は、探索範囲検出部１１により決定された探索範囲の画像を切り出し、切り出された画像を二値画像（白黒画像）に変換し、その画像の中の黒画素の連結成分を１つの塊（以下、ラベルと呼ぶ）とみなすラベリング処理などを行うものである。なお、得られたラベルの外接矩形の両辺の長さが、ある閾値よりも小さなものは、ノイズとみなされて除去される。

文字抽出部１３は、前処理部１２によりラベリング処理により得られた個々のラベルを文字とみなして抽出するものである。なお、ラベルを文字とみなして抽出すべきか否かは、基準値として予め定められた文字サイズなどに基づいて決定される。また、１つの文字列とみなすべきか否かは、基準値として予め定められた文字数などに基づいて決定される。

文字認識部１４は、文字抽出部１３により文字として抽出された個々のラベルに対し、既知の手法により文字認識を実施するものである。なお、本実施形態では、画像中の全てのラベルに対して文字認識を実施するわけではない。すなわち、１枚目の書状の文字列については、全ラベルに対して文字認識を実施するが、２枚目以降の書状の文字列については、前に抽出された文字列との重ね合わせを行って不一致となるラベルに対してのみ文字認識を実施する。また、上記重ね合わせの処理は、必ずしも必要とされるものではなく、前に抽出したラベルと一致することが予め分かっているラベルに対しては、重ね合わせの処理を省略することができる。また、個々の文字列の中における特定の桁のラベルだけが変化することが分かっている場合には、当該特定の桁のラベルに対してのみ文字認識を実施するようにしてもよい。

文字情報格納部１５は、文字認識部１４により認識処理された文字などの情報を、書状毎に整理して格納するものである。

読取制御部１６は、上記探索範囲検出部１１、前処理部１２、文字抽出部１３、文字認識部１４、及び文字情報格納部１５を制御することにより、画像作成部３により生成された画像に含まれる個々の文字列の読取・認識を実行するものである。そのほか、期待される正しい文字列の情報を文字情報格納部１５に予め格納しておき、文字認識部１４等を通じて認識された文字列と上記期待される文字列とを照合し、一致／不一致を示す情報を照合結果として文字情報格納部１５に格納するように制御してもよい。文字情報格納部１５に格納された情報は、主制御部４を介して出力部５から出力させることが可能である。

図２は、画像の中の個々の文字列に対する探索範囲を絞り込んでいく手法を説明するための図である。

探索範囲検出部１１は、まず、取り込まれた画像１００の中における１枚目の書状（図中の一番下に位置する書状）に記載された文字列を識別対象とし、１回目の探索範囲１０２の決定を行う。このとき、背景１０１と区別し得る１枚目の書状全体を探索範囲１０２とする。探索範囲１０２を決定した後は、前処理部１２により探索範囲１０２の画像に対するラベリング処理が行われ、画像中においてラベルが存在する位置及び範囲を示す情報が所定の記憶領域に格納される。

次に、探索範囲検出部１１は、画像１００の中における２枚目の書状に記載された文字列を識別対象文字列１０８とし、上記格納された位置及び範囲の情報に基づき、２回目の探索範囲１０４の決定を行う。また、３枚目以降の書状に関する３回目以降の探索範囲の決定（９回目の探索範囲１０５や、１０回目の探索範囲１０６の決定なども含む）を行うときも、同様な手法を使用する。また、画像中の個々の書状は一定のピッチ（間隔）をもって配置された状態となるため、そのピッチの情報も、個々の探索範囲の決定の際に有効に使用される。これにより、２枚目以降の書状に関する２回目以降の探索範囲は、１回目の探索範囲１０２に比べ、絞込みの度合いが増し、文字列の抽出にかける時間が短縮されることとなる。

例えば、図３に示されるように、１枚目の書状の文字列の位置を示す情報である文字列位置座標１１２（１つの書状の左上端を始点としたｘ座標，ｙ座標）及び上記ピッチの情報を使用することにより、２枚目以降の書状の文字列の位置（文字列推定位置座標１１３）を推定することができる。後続の書状の文字列があると推定される位置に当該文字列が存在していることが確認できれば、書状の書式は不変である（同一である）ものと判定し、文字列位置座標１１２に基づく推定を繰り返すことになる。

一方、図４に示されるように、例えば、４枚目の書状の文字列があると推定される位置に当該文字列が存在していることが確認できなければ、書状の書式は変わったものと判定し、あらためて探索範囲の決定処理を行うこととなる。

図５は、書状間で共通する文字（番号）が存在する場合に有効となる手法を説明するための図である。
認識部６は、２枚目以降の書状の文字列を認識する際に、前に抽出された文字列との重ね合わせを行って不一致となるラベルに対してのみ文字認識を実施する機能を備えていてもよい。例えば、１枚目の書状の文字列１０９が「５４３２１０」であり、２枚目の書状の文字列１１０が「４４３２１１」である場合、文字列１１０を認識する際に、当該文字列１１０と文字列１０９との重ね合わせを行う。この例では、最初の１桁のラベルと最後の１桁のラベルだけが不一致となり、２桁目〜５桁目のラベルが一致する。このため、２桁目〜５桁目のラベルについては、文字認識の処理を省略することができ、文字認識済みである１つ前の書状（ここでは１枚目の書状）の文字列における２桁目〜５桁目のラベルの文字認識結果を利用することで足りる。この場合、最初の１桁のラベルと最後の１桁のラベルに対してのみ文字認識を行えばよく、この文字認識結果と、予め文字情報格納部１５などに格納しておいた１つ前の書状（１枚目の書状）の文字列における２桁目〜５桁目のラベルの文字認識結果とを合わせることより、所望の文字列の認識結果を得ることができる。

図６は、文字列中の所定の桁に位置する文字が書状毎に異なる場合（例えば各書状における最終桁の文字が連続番号（連番）を構成している場合）に有効となる手法を説明するための図である。
認識部６は、２枚目以降の書状の文字列を認識する際に、各書状における所定の桁（例えば最後の桁）に位置するラベルが連続する番号を構成しているか否かを判定する機能を備えていてもよい。例えば、１枚目の書状の文字列が「５４３２１０」であり、２枚目以降の書状の文字列がそれぞれ「５４３２１１」，…「５４３２１８」，「５４３２１９」である場合、書状間では最後の１桁のラベルだけが変化している。このため、最後の桁以外のラベルについては、文字認識の処理を省略することができ、文字認識済みである１枚目の書状の文字列の文字認識結果を利用することで足りる。この場合、最後の１桁のラベルに対してのみ文字認識を行えばよく、この最後の１桁の文字認識結果と、予め文字情報格納部１５などに格納しておいた最後の１桁以外の文字「５４３２１」とを合わせることより、所望の文字列を得ることができる。また、こうして得られた文字列と、予め文字情報格納部１５などに格納しておいた正しい文字列とを照合し、一致／不一致を示す情報を照合結果として文字情報格納部１５に格納したり、出力部５から出力したりすることができる。

次に、図７を参照して、図２〜図４で示した画像の中の個々の文字列の探索に関わる処理手順を説明する。

認識部６は、まず、複数枚（Ｍ枚）の書状が並ぶ１つの画像を入力する（ステップＡ１）。認識部６は、画像を入力すると、その画像の中において背景と区別し得る１枚目の書状付近の大きな範囲（書状全体を含む範囲）で画像の切り出しを行う（ステップＡ２）。そして、切り出された画像に対してラベリング処理を施し（ステップＡ３）、ラベルが規定数（Ｎ個）並んだ場所を探索して、書状左側上端からのラベルの距離と存在範囲（幅と高さ）の情報を例えば文字情報格納部１５に格納する（ステップＡ４）。

次いで、２枚目〜Ｍ枚目の個々の書状（ｉ番目の書状）の文字列に対し、順番に以下のステップＡ５〜Ａ１４の処理を繰り返す。

すなわち、処理の対象とされる書状（ｉ番目の書状）の左上端から、文字情報格納部１５に格納されている距離と存在範囲を用いて探索範囲を決定し（ステップＡ６）、その探索範囲の画像に対してラベリング処理を施す（ステップＡ７）。ここで、探索範囲内に規定数（Ｎ個）のラベルが存在する場合には（ステップＡ８のＹｅｓ）、書状の書式は不変であり、同一書式の書状が並んでいるものと判断する。一方、規定数（Ｎ個）のラベルが存在しない場合には（ステップＡ８のＮｏ）、書状の書式が変わったものと判断し（ステップＡ１０）、ｉ枚目の書状付近の大きな範囲（書状全体を含む範囲）で画像の切り出しを行う（ステップＡ１１）。そして、切り出された画像に対してラベリング処理を施し（ステップＡ１２）、ラベルが規定数（Ｎ個）並んだ場所を探索して、書状左側上端からのラベルの距離と存在範囲（幅と高さ）の情報を文字情報格納部１５に格納する（ステップＡ１３）。
上記動作によれば、画像中のＭ枚の書状の個々の文字列を高速に探索することができる。

次に、図８を参照して、書状間で共通する文字（番号）が存在する場合（図５）に有効な認識処理の手順を説明する。

認識部６は、複数枚の書状のうちのある１枚の書状の文字列に関する画像を入力すると（ステップＢ１）、文字候補となるラベルを画像から抽出する（切り出す）。ここで、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致しない場合には（ステップＢ３のＮｏ）、大きなラベルを分離したり小さなラベルを結合したりする（ステップＢ４）。それでもなお、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致しない場合には（ステップＢ５のＮｏ）、その書状の文字列は規定外であるものとみなしてリジェクト処理を行い、その旨を出力部５から出力する（ステップＢ６）。一方、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致する場合には（ステップＢ３のＹｅｓ、ステップＢ５のＹｅｓ）、ステップＢ７の処理へと進む。

対象となっている画像が１枚目の書状の画像であれば（ステップＢ７のＹｅｓ）、Ｎ個のラベルのすべてに対して文字認識を行い、Ｎ個のラベル画像と認識結果とを文字情報格納部１５に格納し（ステップＢ８）、その認識結果を出力部５から出力する。

一方、対象となっている画像が２枚目以降の書状の画像であれば（ステップＢ７のＮｏ）、文字列の中における１桁目〜Ｎ桁目の個々のラベル（ｉ番目のラベル）に対し、順番に以下のＢ９〜Ｂ１４の処理を繰り返す。

すなわち、対象とされている書状におけるｉ番目の文字と、１枚前の書状におけるｉ番目のラベルとを重ね合わせ、一致する場合には（ステップＢ１０のＹｅｓ）、１枚前の書状における同じ位置（同じｉ番目の桁）のラベルの文字認識結果を出す（ステップＢ１１）。一方、処理の対象とされるｉ番目のラベルが最後の桁（Ｎ番目）に相当するものであれば（ステップＢ１０のＹｅｓ）、そのラベルに対して文字認識を実施し、ラベル画像と認識結果とを文字情報格納部１５に格納する（ステップＢ１２）。最初の桁（１番目）から最後の桁（Ｎ番目）までの全てのラベルに対する処理が完了したら、これらの認識結果を統合して、出力部５から出力する（ステップＢ１４）。

上記動作によれば、重ね合わせにおいて一致するラベルに対する文字認識の処理を省略することができるので、個々の文字列を高速に認識することが可能となる。

次に、図９を参照して、各書状における最終桁の文字が連続番号を構成している場合（図６）に有効な認識処理の手順を説明する。

認識部６は、複数枚の書状のうちのある１枚の書状の文字列に関する画像を入力すると（ステップＣ１）、文字候補となるラベルを画像から抽出する（切り出す）。ここで、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致しない場合には（ステップＣ３のＮｏ）、大きなラベルを分離したり小さなラベルを結合したりする（ステップＣ４）。それでもなお、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致しない場合には（ステップＣ５のＮｏ）、その書状の文字列は規定外であるものとみなしてリジェクト処理を行い、その旨を出力部５から出力する（ステップＣ６）。一方、切り出されたラベルの数が規定数（Ｎ個）に一致する場合には（ステップＣ３のＹｅｓ、ステップＣ５のＹｅｓ）、ステップＣ７の処理へと進む。

対象となっている画像が１枚目の書状の画像であれば（ステップＣ７のＹｅｓ）、Ｎ個のラベルのすべてに対して文字認識を行い、Ｎ個のラベル画像と認識結果とを文字情報格納部１５に格納し（ステップＣ８）、その認識結果を出力部５から出力する。

一方、対象となっている画像が２枚目以降の書状の画像であれば（ステップＣ７のＮｏ）、文字列の中における１桁目〜Ｎ桁目の個々のラベル（ｉ番目のラベル）に対し、順番に以下のＢ９〜Ｂ１４の処理を繰り返す。

すなわち、処理の対象とされるｉ番目のラベルが最後の桁（Ｎ番目）に相当するものでなければ（ステップＣ１０のＮｏ）、１枚前の書状における同じ位置（同じｉ番目の桁）のラベルの文字認識結果（もしくは、予め格納しておいた（Ｎ−１）個分の不変の文字列の情報）を出す（ステップＣ１１）。一方、処理の対象とされるｉ番目の文字（もしくはラベル）が最後の桁（Ｎ番目）に相当するものであれば（ステップＣ１０のＹｅｓ）、その文字に対して文字認識を実施し、ラベル画像と認識結果とを文字情報格納部１５に格納する（ステップＣ１２）。

最初の桁（１番目）から最後の桁（Ｎ番目）までの全てのラベルに対する処理が完了したら、これらの認識結果を統合して、出力部５から出力する（ステップＣ１４）。

このように本実施形態によれば、ラインカメラを用いて複数の書状に記載された個々の文字列を１つの画像として取り込むと共に、書状間で共通する文字に対する文字認識処理を省略することにより、全体として認識処理にかける時間を縮減することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の一実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図。 画像の中の個々の文字列に対する探索範囲を絞り込んでいく手法を説明するための図。 書状の書式が不変である場合の処理を示す図。 書状の書式が変わった場合の処理を示す図。 書状間で共通する文字が存在する場合に有効となる手法を説明するための図。 文字列中の所定の桁に位置する文字が書状毎に異なる場合（例えば各書状における最終桁の文字が連続番号を構成している場合）に有効となる手法を説明するための図。 図２〜図４で示した画像の中の個々の文字列の探索に関わる処理手順を示すフローチャート。 書状間で共通する文字が存在する場合（図５）に有効な認識処理の手順を示すフローチャート。 各書状における最終桁の文字が連続番号を構成している場合（図６）に有効な認識処理の手順を示すフローチャート。

符号の説明

１…搬送部、２…カメラ、３…画像作成部、４…主制御部、５…出力部、６…認識部、１１…探索範囲検出部、１２…前処理部、１３…文字抽出部、１４…文字認識部、１５…文字情報格納部、１６…読取制御部。

Claims (7)

1. 文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、
   前記ラインカメラにより撮像された結果から画像を作成する画像作成手段と、
   前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを具備し、
   前記認識手段は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、前に抽出した文字列との重ね合わせを行って不一致となる文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする文字認識装置。
2. 前記認識手段は、画像から既に抽出した文字列の位置の情報から後続する文字列が存在する位置を推定し、当該推定される位置に規定数の文字からなる文字列が存在する場合には対象の紙葉類の書式は不変であるものと判定し、一方、当該推定される位置に規定数の文字からなる文字列が存在しない場合には対象の紙葉類の書式が変わったものと判定する手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
3. 文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、
   前記ラインカメラにより撮像された結果に基づく画像を作成する画像作成手段と、
   前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを具備し、
   前記認識手段は、１枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、２枚目以降の紙葉類上の文字列については、当該文字列中の所定の桁に位置する文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする文字認識装置。
4. 前記認識手段は、各紙葉類における前記所定の桁に位置する文字が連続する番号を構成しているか否かを判定する手段を具備することを特徴とする請求項３に記載の文字認識装置。
5. 前記所定の桁は、文字列中の最後の桁であることを特徴とする請求項４に記載の文字認識装置。
6. 文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、前記ラインカメラにより撮像された結果に基づく画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを備えた文字認識装置に適用される文字認識方法であって、
   １枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、
   ２枚目以降の紙葉類上の文字列については、前に抽出した文字列との重ね合わせを行って不一致となる文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする文字認識方法。
7. 文字列が記載された複数の紙葉類を順次撮像するラインカメラと、前記ラインカメラにより撮像された結果に基づく画像を作成する画像作成手段と、前記画像作成手段により作成された画像から前記複数の紙葉類上の個々の文字列を順次抽出して文字単位で文字認識を行う認識手段とを備えた文字認識装置に適用される文字認識方法であって、
   １枚目の紙葉類上の文字列については、全文字に対して文字認識を実施し、
   ２枚目以降の紙葉類上の文字列については、当該文字列中の所定の桁に位置する文字に対してのみ文字認識を実施することを特徴とする文字認識方法。

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