JP2010231644A - 光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像が汚れていたり、外乱光が画像に照射されても、画像を確実に認識できるようにする。
【解決手段】ステップＳＴ１で、コード記号を取り込んで、当該コード記号を輝度値で表現されるコード記号データに変換し、ステップＳＴ２で、コード記号データをブロック毎に分割し、ステップＳＴ３で、コード記号データの輝度値をライン毎に測定し、ステップＳＴ４で、コード記号データの輝度値の極大値及び極小値を検出し、ステップＳＴ５で、コード記号データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出し、ステップＳＴ６で、二値化の閾値からコード記号データの輝度値を二値化する。
これにより、コード記号データの輝度値の極大値及び極小値から二値化の閾値をブロック毎に算出して輝度値を二値化するので、コード記号が汚れていたり、外乱光がコード記号に照射されても、コード記号を確実に認識できるようになる。
【選択図】図６

Description

本発明は、コードスキャナ、光学的文字読取装置（ＯＣＲ）等の光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法に関するものである。

従来から、商品管理や在庫管理等を目的としてバーコードが使用される。このバーコードより情報密度が高いコード記号として、Data Matrix、ＱＲコード、ＰＤＦ４１７、Maxi Code等の二次元コードがある。これらの二次元コードを読み取る装置は、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサ等の固体撮像素子で二次元コードを撮像し、該撮像された二次元コードに様々な処理を行って、二値化し、デコード処理する。

光学的文字読取装置（以下、ＯＣＲという）においても、文字の読み取り原理はコードの読み取り原理と同じである。最近の携帯電話に付随するカメラには、コードスキャナやＯＣＲを内蔵しているものがあり、コードスキャナやＯＣＲは、現在広く普及している。このようなコードスキャナやＯＣＲは、当該コードスキャナやＯＣＲが有する二値化処理能力によってその性能が決定する。

特許文献１には、誤差拡散法で二値化処理する画像処理装置が開示されている。この画像処理装置によれば、スキャナによって読み取った画像をブロック分割する。隣接したブロックのコントラストを考慮した重み係数を設定し、その設定された重み係数に基づいて最大値及び最小値から求められる閾値を設定して二値化処理を行うようにしたものである。

特許文献２には、ランレングス処理によって二値化処理をする光学的情報読取装置が開示されている。この光学的情報読取装置によれば、スキャナによって読み取った画像をライン毎に分割する。例えば、ラインデータを「黒１、白２、黒５、白３、黒５」のようにデータ変換する。データ変換されたラインデータに基づいて最大値及び最小値から求められる閾値を設定して、二値化処理を行うようにしたものである。

図１５は、従来の閾値の算出例を示す説明図である。図１５に示すように、横軸を座標ｘとし、縦軸を読み取った画像の輝度値とする。また、図１５に示す輝度値は、１ブロックに格納されるものとする。従来の閾値の算出方法は、１ブロック内の最大値と最小値とを求めて算出する。例えば、図１５では、点ｃに対応する輝度値が最大値Ａｍａｘとなり、点ｄに対応する輝度値が最小値Ａｍｉｎとなる。閾値Ａｔｈは、最大値Ａｍａｘと最小値Ａｍｉｎとの平均値となり、Ａｔｈ＝（Ａｍａｘ＋Ａｍｉｎ）／２で求められる。

例えば、輝度値が閾値Ａｔｈより大きければ、二値化信号は「１（白）」とし、閾値Ａｔｈより小さければ、二値化信号は「０（黒）」とする。すると、点ａに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｂに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｃに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｄに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより小さい輝度値を有するため「０（黒）」となる。しかしながら、点ｂに対応ｓする輝度値の二値化信号は、本来「０（黒）」と認識されるものであるが、このような方法で閾値を算出すると「１（白）」と誤認識される。

特開平８−２１４１５９号公報（第６図） 特開２００５−２５４１７号公報（第１７図）

ところで、特許文献１、特許文献２及び従来例によれば、画像の輝度値の最大値及び最小値から二値化のための閾値を算出しているが、１ブロック内の輝度値の差が大きいと閾値を誤って算出することがある。これにより、画像を誤認識してしまうことがある。

そこで、本発明は、上述の課題を解決したものであって、画像が汚れていたり、外乱光が画像に照射されても、画像を確実に認識できる光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明に係る光学的情報読取装置は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する画像取込手段と、画像取込手段によって変換された画像データをブロック毎に分割する分割手段と、分割手段によってブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定する輝度値測定手段と、輝度値測定手段によってライン毎に測定された画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する極値検出手段と、極値検出手段によって検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する閾値算出手段と、閾値算出手段によって算出された閾値から画像データの輝度値を二値化する二値化手段とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明に係る光学的情報読取方法は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する第１のステップと、変換された画像データをブロック毎に分割する第２のステップと、ブロック毎に分割された画像データをライン毎に測定する第３のステップと、ライン毎に測定された画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する第４のステップと、検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する第５のステップと、算出された二値化の閾値から画像データの輝度値を二値化する第６のステップとを有することを特徴とするものである。

本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法では、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換し、変換された画像データをブロック毎に分割し、ブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定し、ライン毎に測定した画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出し、検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出し、算出された二値化の閾値から画像データの輝度値を二値化する。

これにより、画像データの輝度値の極大値及び極小値から二値化の閾値をブロック毎に算出して輝度値を二値化するので、画像が汚れていたり、外乱光が画像に照射されても、画像を確実に認識できるようになる。

本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法によれば、画像を確実に認識でき、画像処理速度を向上できる。この結果、低コストで高パフォーマンスを有する光学的情報読取装置を提供することができる。

第１の実施の形態に係るコードスキャナ１の構成例を示すブロック図である。 ＡＳＩＣ７の構成例を示すブロック図である。 分割手段７２のブロック分割例を示す説明図である。 輝度値測定手段７３の輝度値の測定例を示す説明図である。 極値検出手段７４の極大値及び極小値の検出例を示す説明図である。 ＡＳＩＣ７の動作例を示すフローチャートである。 極値検出手段７４の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ａの構成例を示すブロック図である。 極値検出手段７４Ａの極大値及び極小値の検出例を示す説明図である。 ＡＳＩＣ７Ａの動作例を示すフローチャートである。 極値検出手段７４Ａの動作例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ｂの構成例を示すブロック図である。 極値グループ化手段７７のグループ化例及びグループ群選択手段７８の選択例を示す説明図である。 ＡＳＩＣ７Ｂの動作例を示すフローチャートである。 従来の閾値の算出例を示す説明図である。

以下、図面を参照しながら本発明に係る光学的情報読取装置について説明する。本実施の形態では、光学的情報読取装置の一例としてコードスキャナ１を説明する。

＜第１の実施の形態＞
［コードスキャナ１の構成例］
図１に示すように、本実施の形態に係るコードスキャナ１は、光学ヘッド部２及びデコーダ部６で構成される。光学ヘッド部２は、レンズ３、固体撮像素子の一例であるＣＭＯＳイメージセンサ（以下、ＣＭＯＳ４という）を備える。さらに、光学ヘッド部２は、光源の一例であるＬＥＤ５を有する。

レンズ３は、例えば、光学レンズであり、図示しない二次元コード等の画像であるコード記号を光学ヘッド部２内に取り込む。レンズ３にはＣＭＯＳ４が設けられる。ＣＭＯＳ４は、レンズ３が取り入れたコード記号を撮像し、該撮像したコード記号をアナログのコード記号データからデジタルの輝度値で表現されるコード記号データに変換してデコーダ部６に出力する。

レンズ３の近傍にはＬＥＤ５が設けられる。ＬＥＤ５は、後述するＡＳＩＣ７によって点灯制御される。ＬＥＤ５は、コード記号をレンズ３で光学ヘッド部２に取り入れる際に、コード記号に光を照射する。ＬＥＤ５がコード記号に光を照射することによって、より鮮明なコード記号を光学ヘッド部２に取り入れることができる。なお、本実施の形態に係るコードスキャナ１は、後述のようにコード記号を確実に認識できるので、ＬＥＤ５を設けなくてもよい。

デコーダ部６は、ＡＳＩＣ７、記憶手段であるＲＡＭ８及びＲＯＭ９、第１のＩ／Ｏインターフェース（以下、Ｉ／Ｏ１０という）及び第２のＩ／Ｏインターフェース（以下、Ｉ／Ｏ１１という）を備える。

ＡＳＩＣ７は、ＣＭＯＳ４及びＬＥＤ５の制御、図２で後述する閾値の算出及び二値化処理等を行う。ＡＳＩＣ７にはＲＡＭ８及びＲＯＭ９が接続される。ＲＡＭ８は、コード記号データや図８で後述するノイズ情報等の各種データを記憶する。ＲＯＭ９は、コードスキャナ１を起動させるプログラム等を記憶する。

また、ＡＳＩＣ７にはＩ／Ｏ１０及びＩ／Ｏ１１が接続される。Ｉ／Ｏ１０は、光学ヘッド２部とデータ通信を行うインターフェースである。Ｉ／Ｏ１０にはＣＭＯＳ４及びＬＥＤ５が接続され、ＣＭＯＳ４から出力されたコード記号データをＡＳＩＣ７に出力したり、ＡＳＩＣ７から出力されたＬＥＤ５を点灯させる点灯信号をＬＥＤ５に出力したりする。

Ｉ／Ｏ１１は、外部装置とデータ通信を行うインターフェースである。例えば、Ｉ／Ｏ１１には図示しないホストコンピュータが接続され、当該Ｉ／Ｏ１１は、ＡＳＩＣ７によって二値化処理されたコード記号データをホストコンピュータに送信する。ホストコンピュータは、二値化処理されたコード記号データを受信して、各種処理を行う。

［ＡＳＩＣ７の構成例］
次に、ＡＳＩＣ７の構成例について説明する。図２に示すように、ＡＳＩＣ７は、制御手段７１、分割手段７２、輝度値測定手段７３、極値検出手段７４、閾値算出手段７５及び二値化手段７６を有する。

制御手段７１は、ＲＡＭ８、ＲＯＭ９、Ｉ／Ｏ１０及びＩ／Ｏ１１に接続される。制御手段７１は、ＲＯＭ９に記憶される起動プログラムを読み出して、コードスキャナ１を起動させる。制御手段７１は、ＣＭＯＳ４から出力されたコード記号データをＩ／Ｏ１０を介して受信してＲＡＭ８に記憶させる。

制御手段７１には分割手段７２が接続される。分割手段７２は、ＲＡＭ８に記憶されたコード記号データをブロック毎に分割する。分割手段７２は、例えば、図３に示すように、コード記号データを（ｍ＋１）×（ｎ＋１）個のブロックＢ００〜Ｂｍｎに分割する。このブロックＢ００〜Ｂｍｎの数はＣＭＯＳ４の画素数やＡＳＩＣ７のデータ処理能力等によって適宜設定される。

分割手段７２には輝度値測定手段７３が接続される。輝度値測定手段７３は、分割手段７２によってブロック毎に分割されたコード記号データの輝度値をライン毎に測定する。輝度値測定手段７３は、例えば、図４に示すように、ｑ本の水平走査ラインＪ１〜Ｊｑ及びｒ本の垂直走査ラインＫ１〜Ｋｒによってコード記号データの輝度値を測定する。このように、水平走査ラインＪ１〜Ｊｑ及び垂直走査ラインＫ１〜Ｋｒでコード記号データの輝度値が測定されると、１つのブロックに対して輝度値が複数回測定されるので、より正確な輝度値を測定できる。

水平走査ラインＪ１〜Ｊｑ及び垂直走査ラインＫ１〜Ｋｒの数はＣＭＯＳ４の画素数やＡＳＩＣ７のデータ処理能力等によって適宜設定される。例えば、ｑ＞ｍ、ｒ＞ｎであれば、ブロックの数より走査ラインの方が多いので、より正確にコード記号データの輝度値を測定することができる。また、ｑ＜ｍ、ｒ＜ｎであれば、ブロックの数より走査ラインの方が少ないので、短時間で輝度値を測定することができる。

輝度値測定手段７３には極値検出手段７４が接続される。極値検出手段７４は、輝度値測定手段７３によってライン毎に測定されたコード記号データの輝度値の極値（極大値及び極小値）を検出する。図５は、横軸を座標ｘとし、縦軸をコード記号データの輝度値としたとき、輝度値測定手段７３で測定された水平走査ラインＪ１〜Ｊｑのうち１つのラインの１ブロックの輝度値を示すグラフである。図５に示すように、輝度値は、点ａ，ｃで極大値をとり、点ｂ，ｄで極小値をとる。点ａの位置に対応した輝度値を極大値Ａａとし、点ｂの位置に対応した輝度値を極小値Ａｂとし、点ｃの位置に対応した輝度値を極大値Ａｃとし、点ｄの位置に対応した輝度値を極小値Ａｄとしている。極値検出手段７４は、例えば、図５の走査ラインを左から右へ順に走査して、輝度値の極大値Ａａ，Ａｃ及び極小値Ａｂ，Ａｄを検出する。

本実施の形態に係るコードスキャナ１では、１ブロックに１つの閾値を設ける。この場合、極値検出手段７４は、１ブロックで極大値及び極小値を１組だけ選択する。極値検出手段７４は、分割手段７２で分割した１ブロック内に複数の極大値及び極小値があるとき、複数の極大値のうち最小の極大値、かつ、複数の極小値のうち最大の極小値を選択する。例えば、図５では、極値検出手段７４は、極大値Ａａ，Ａｃを比較すると、極大値Ａａの方が小さいので、極大値Ａａを極大値として選択する。極小値Ａｂ，Ａｄを比較すると、極小値Ａｂの方が大きいので、極小値Ａｂを極小値として選択する。

極値検出手段７４には閾値算出手段７５が接続される。閾値算出手段７５は、極値検出手段７４によって検出されたコード記号データの輝度値の極大値Ａａ及び極小値Ａｂに基づいて二値化の閾値を算出する。閾値算出手段７５は、極大値Ａａと極小値Ａｂとの平均値を算出する。この平均値が二値化の閾値Ａａｂとなる。つまり、閾値Ａａｂは、Ａａｂ＝（Ａａ＋Ａｂ）／２で求められる。

閾値算出手段７５には二値化手段７６が接続される。二値化手段７６は、閾値算出手段７５によって算出された閾値Ａａｂからコード記号データの輝度値を二値化する。閾値Ａａｂを境にして二値化されるので、点ａに対応した輝度値は閾値Ａａｂより大きいので、二値化信号は「１（白）」となる。点ｂに対応した輝度値は、閾値Ａａｂよりも小さいので、二値化信号は「０（黒）」となる。点ｃに対応した輝度値は、閾値Ａａｂよりも大きいので、二値化信号は「１（白）」となる。点ｄに対応した輝度値は、閾値Ａａｂよりも小さいので、二値化信号は「０（黒）」となる。

二値化手段７６には制御手段７１が接続される。制御手段７１は、二値化手段７６で二値化されたコード記号データをＩ／Ｏ１１を介してホストコンピュータ等の外部機器に出力する。

［ＡＳＩＣ７の動作例］
次にＡＳＩＣ７の動作例についてフローチャートを用いて説明する。図６に示すように、ステップＳＴ１では、ＡＳＩＣ７は、光学ヘッド部２にコード記号を取り込むように制御信号を出力し、光学ヘッド部２によってコード記号が取り込まれる。取り込まれたコード記号は、ＣＭＯＳ４によってアナログのコード記号データからデジタルの輝度値で表現されるコード記号データに変換される。

ステップＳＴ２に移行して、ＣＭＯＳ４で変換されたコード記号データは、デコーダ部６のＩ／Ｏ１０を介してＡＳＩＣ７に出力される。コード記号データは、例えば、図３で示したように、ＡＳＩＣ７に設けられた分割手段７２によって、（ｍ＋１）×（ｎ＋１）個のブロックＢ００〜Ｂｍｎに分割される。

ステップＳＴ３に移行して、分割手段７２で分割されたコード記号データの輝度値は、例えば、図４に示したように、輝度値測定手段７３によって、水平走査ラインＪ１〜Ｊｑ及び垂直走査ラインＫ１〜Ｋｒで測定される。

ステップＳＴ４に移行して、図５に示したように、極値検出手段７４は、輝度値を左から右へ順に走査して、輝度値が有する極大値及び極小値を検出する。極値検出手段７４の極値検出例は、図７で後述する。

ステップＳＴ５に移行して、閾値算出手段７５は、極値検出手段７４によって検出された極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値を算出する。その閾値は、隣接する極大値と極小値との平均値である。

ステップＳＴ６に移行して、コード記号データの輝度値は、閾値算出手段７５で算出された閾値から二値化手段７６によって二値化される。この二値化されたコード記号データは、デコーダ部６のＩ／Ｏ１１を介して外部機器であるホストコンピュータ等に出力される。ホストコンピュータは、二値化されたコード記号データに各種処理を行う。

［極値検出手段７４の動作例］
次に、極値検出手段７４の動作例をフローチャートで説明する。図７に示すように、ステップＳＴ１１では、極値検出手段７４は、１ブロック内に極大値があるか否かを検出する。１ブロック内に極大値がある場合、ステップＳＴ１２に移行する。１ブロック内に極大値がない場合、ステップＳＴ１５に移行する。

ステップＳＴ１２では、極値検出手段７４は、１ブロック内に複数の極大値があるか否かを検出する。１ブロック内に複数の極大値がある場合、ステップＳＴ１３に移行する。１ブロック内に複数の極大値がない場合、ステップＳＴ１４に移行する。

ステップＳＴ１３では、極値検出手段７４は、１ブロック内にある複数の極大値のうち最小の極大値を選択する。例えば、図５では、極大値Ａａと極大値Ａｃとを比較して極大値Ａａを選択する。

ステップＳＴ１４では、１ブロック内には１つの極大値しかないために、極値検出手段７４は、その１つの極大値を選択する。

ステップＳＴ１５では、極値検出手段７４は、１ブロック内に極小値があるか否かを検出する。１ブロック内に極小値がある場合、ステップＳＴ１６に移行する。１ブロック内に極小値がない場合、図６で示したＳＴ５に移行する。

ステップＳＴ１６では、極値検出手段７４は、１ブロック内に複数の極小値があるか否かを検出する。１ブロック内に複数の極小値がある場合、ステップＳＴ１７に移行する。１ブロック内に複数の極小値がない場合、ステップＳＴ１８に移行する。

ステップＳＴ１７では、極値検出手段７４は、１ブロック内にある複数の極小値のうち最大の極小値を選択する。例えば、図５では、極小値Ａｂと極小値Ａｄとを比較して極小値Ａｂを選択して、図６で示したＳＴ５に移行する。

ステップＳＴ１８では、１ブロック内には１つの極小値しかないために、極値検出手段７４は、その１つの極小値を選択して、図６で示したＳＴ５に移行する。

このように、本実施の形態に係るコードスキャナ１によれば、光学ヘッド部２が、コード記号を取り込んで、コード記号をアナログのコード記号データからデジタルの輝度値で表現されるコード記号データに変換する。分割手段７２が、変換されたコード記号データをブロック毎に分割する。輝度値測定手段７３が、ブロック毎に分割されたコード記号データの輝度値をライン毎に測定する。極値検出手段７４が、ライン毎に測定したコード記号データの輝度値の極大値及び極小値を検出する。閾値算出手段７５が、検出されたコード記号データの輝度値の極大値及び極小値から、その平均値を求めてブロック毎に閾値を算出する。二値化手段７６が、算出された二値化の閾値からコード記号データの輝度値を二値化する。

これにより、コードスキャナ１は、コード記号データの輝度値の極大値及び極小値から二値化の閾値を算出して輝度値を二値化するので、コード記号が汚れていたり、外乱光がコード記号に照射されても、コード記号を確実に認識できるようになる。

この結果、コードスキャナ１がコード記号を確実に認識でき、画像処理速度を向上できる。また、上述の各処理は、複雑な処理が行われていないので、高速処理できる。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態では、輝度値のノイズの除去機能を有する極値検出手段７４Ａを設けたＡＳＩＣ７Ａについて説明する。前述の実施の形態及び実施例と同じ名称及び符号のものは同じ機能を有するので、その説明を省略する。

［ＡＳＩＣ７Ａの構成例］
図８に示すように、本実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ａは、制御手段７１、分割手段７２、輝度値測定手段７３、極値検出手段７４Ａ、閾値算出手段７５及び二値化手段７６を有する。

輝度値測定手段７３と閾値算出手段７５との間には極値検出手段７４Ａが設けられる。極値検出手段７４Ａは、前述の極値検出手段７４のように極値を検出する機能とデコーダ部６に取り込まれたコード記号データのノイズを除去する機能とを有する。

図９は、横軸を座標ｘとし、縦軸をコード記号データの輝度値としたとき、輝度値測定手段７３で測定された水平走査ラインＪ１〜Ｊｑのうち１つのラインの１ブロックの輝度値を示すグラフである。図９に示すように、輝度値の走査ラインにはノイズ（点ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊに対応した輝度値）が付加されている。

極値検出手段７４Ａは、例えば、図９の走査ラインを左から右へ順に走査して輝度値の極大値及び極小値を検出する。図９では、極値検出手段７４Ａは、点ａ，ｆ，ｇ，ｃ，ｊに対応した輝度値の極大値と、点ｅ，ｂ，ｈ，ｉ，ｄに対応する輝度値の極小値とを検出する。

極値検出手段７４Ａは、検出された極大値及び極小値とＲＡＭ８又はＲＯＭ９に予め記憶されるノイズ基準値とを比較して、極大値及び極小値がノイズであるか否かを判断する。ノイズ基準値は、コードスキャナ１を製造時にＲＡＭ８又はＲＯＭ９に予め記憶される。また、ノイズ基準値は、前回に輝度値測定手段７３で測定されたコード記号データに付加されたノイズに基づいて作成されたものであってもよい。

極値検出手段７４Ａは、隣接する極大値と極小値との差がノイズ基準値より小さい値である場合にその極大値及び極小値はノイズであると判断する。例えば、点ｅと点ｆとの差、点ｇと点ｈとの差及び点ｉと点ｊとの差がノイズ基準値より小さい値である。そのため、点ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊに対応した輝度値は、極値検出手段７４Ａによってノイズであると判断される。ノイズと判断された点ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，ｊに対応した輝度値は、極値検出手段７４Ａによって除去される。

［ＡＳＩＣ７Ａの動作例］
次に、ＡＳＩＣ７Ａの動作例についてフローチャートを用いて説明する。図１０に示すように、ステップＳＴ２１〜２３、２６及び２７は、前述の図６に示したステップＳＴ１〜３、５及び６と同じであるので、その説明を省略する。

ステップＳＴ２４では、コード記号データの輝度値にノイズが極値検出手段７４Ａによって除去される。極値検出手段７４Ａの動作例は図１１で後述する。

ステップＳＴ２５に移行して、極値検出手段７４Ａは、ノイズが除去されたコード記号データの輝度値の極大値及び極小値を検出する。この検出動作は、図７で説明したものと同じ検出動作である。

［極値検出手段７４Ａの動作例］
次に、極値検出手段７４Ａの動作例をフローチャートで説明する。図１１に示すように、ステップＳＴ３１では、極値検出手段７４Ａは、輝度値の極大値及び極小値を検出する。例えば、図９では、極値検出手段７４Ａは、走査ラインを左から右へ順に走査して、点ａ，ｆ，ｇ，ｃ，ｊに対応した輝度値の極大値と、点ｅ，ｂ，ｈ，ｉ，ｄに対応する輝度値の極小値とを検出する。

ステップＳＴ３２に移行して、極値検出手段７４Ａは、隣接する極大値と極小値との差を算出する。例えば、図９では、極値検出手段７４Ａは、点ａに対応した輝度値と点ｅに対応した輝度値の差、点ｅに対応した輝度値と点ｆに対応した輝度値の差、点ｆに対応した輝度値と点ｂに対応した輝度値の差、点ｂに対応した輝度値と点ｇに対応した輝度値の差、点ｇに対応した輝度値と点ｈに対応した輝度値の差、点ｈに対応した輝度値と点ｃに対応した輝度値の差、点ｃに対応した輝度値と点ｉに対応した輝度値の差、点ｉに対応した輝度値と点ｊに対応した輝度値の差及び点ｊに対応した輝度値と点ｄに対応した輝度値の差をそれぞれ算出する。

ステップＳＴ３３に移行して、極値検出手段７４Ａは、算出した隣接する極大値と極小値の差とＲＡＭ８又はＲＯＭ９に予め記憶されるノイズ基準値とを比較する。隣接する極大値と極小値との差がノイズ基準値より小さい場合、極値検出手段７４Ａは、その極大値及び極小値をノイズと判断して、ステップＳＴ３４に移行する。隣接する極大値と極小値の差がノイズ基準値より大きい場合、極値検出手段７４Ａは、その極大値及び極小値をノイズではないと判断して、図１０のステップＳＴ２５に移行する。

ステップＳＴ３４では、極値検出手段７４Ａは、ノイズと判断した極大値及び極小値を除去して、図１０のステップＳＴ２５に移行する。

このように、本発明に係るＡＳＩＣ７Ａによれば、輝度値のノイズを除去する極値検出手段７４Ａが設けられるので、コード記号データのノイズを除去できるようになり、コード記号をより確実に認識できるようになる。これにより、信頼性が向上したコードスキャナを提供することができる。

＜第３の実施の形態＞
本実施の形態では、コード記号の位置を特定するＡＳＩＣ７Ｂについて説明する。前述の実施の形態及び実施例と同じ名称及び符号のものは同じ機能を有するので、その説明を省略する。

［ＡＳＩＣ７Ｂの構成例］
図１２に示すように、本実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ｂは、制御手段７１、分割手段７２、輝度値測定手段７３、極値検出手段７４Ａ、閾値算出手段７５、二値化手段７６、極値グループ化手段７７及びグループ群選択手段７８を有する。

閾値算出手段７５に極値グループ化手段７７が接続される。極値グループ化手段７７は、分割手段７２で分割されたブロックをカウントして、該カウントしたブロックに閾値が存在するか否かを判断し、閾値が存在する場合、閾値が存在して隣接するブロックをグループ化してグループ群を作成する。

図１３では、該カウントしたブロックに閾値が存在するブロックを斜線で示されている。極値グループ化手段７７は、閾値が存在するブロックを、第１のグループ群（以下、グループ群２１という）、第２のグループ群（以下、グループ群２２という）及び第３のグループ群（以下、グループ群２３という）を作成してグループ化する。

極値グループ化手段７７にはグループ群選択手段７８が接続される。グループ群選択手段７８は、グループ化手段７７によって作成されたグループ群の面積がＲＡＭ８及びＲＯＭ９に予め記憶される所定の面積より大きい場合、そのグループ群を選択して、そのグループ群の閾値を二値化手段７６に出力する。また、グループ化手段７７によって作成されたグループ群の面積が所定の面積より小さい場合、そのグループ群を破棄する。

図１３に示すように、例えば、グループ群２１，２２は、所定の面積より大きいために、当該グループ群２１，２２に格納される閾値を二値化手段７６に出力する。グループ群２３は、所定の面積より小さいために、当該グループ群２３を破棄する。

これにより、ＡＳＩＣ７Ｂは、このグループ群２１，２２の位置にコード記号があることを認識できる。

［ＡＳＩＣ７Ｂの動作例］
次に、ＡＳＩＣ７Ｂの動作例についてフローチャートを用いて説明する。図１４に示すように、ステップＳＴ４１〜４６、５０は、前述の図１０に示したステップＳＴ２１〜２６、２７と同じであるので、その説明を省略する。

ステップＳＴ４７では、極値グループ化手段７７は、分割手段７２で（ｍ＋１）×（ｎ＋１）個に分割されたブロックを１つずつカウントして、該カウントしたブロックに閾値があるか否かを判断する。極値グループ化手段７７は、閾値がある場合には、隣接するブロックをグループ化してグループ群２１，２２，２３を作成する。極値グループ化手段７７は、閾値がない場合及び隣接するブロックがない場合には、ブロックのグループ化は行わない。

ステップＳＴ４８に移行して、グループ群選択手段７８は、ＲＡＭ８及びＲＯＭ９に予め記憶される所定の面積とグループ群２１，２２，２３の面積とを比較する。例えば、４ブロックより大きいグループ群だけを選択するようにし、４ブロック以下のグループ群は破棄するようにする。すると、グループ群選択手段７８は、グループ群２１，２２を選択し、グループ群２３を破棄するようになされる。

ステップＳＴ４９に移行して、ＡＳＩＣ７Ｂは、選択されたグループ群２１，２２の位置を特定し、この位置にコード記号が存在すると認識する。

このように、本発明に係るＡＳＩＣ７Ｂによれば、コード記号の位置を特定するための、極値グループ化手段７７及びグループ群選択手段７８が設けられるので、コード記号の位置を特定することできるようになる。これにより、コード記号をより確実に認識できるようになる。これにより、信頼性が向上したコードスキャナを提供することができる。

なお、本実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ｂは、グループ群選択手段７８がグループ群２１，２２を選択した後、ＡＳＩＣ７Ｂが選択されたグループ群２１，２２の位置を特定し、この位置にコード記号が存在すると認識する説明をしたが、グループ群選択手段７８がグループ群２１，２２を選択した後、ＡＳＩＣ７Ｂが（極大値の数）／（グループ化した面積）で示される極大値密度を測定して、この極大値密度が高い領域をコード記号が存在すると認識するようにしてもよい。

１・・・コードスキャナ、２・・・光学ヘッド部、３・・・レンズ、４・・・ＣＭＯＳイメージセンサ、５・・・ＬＥＤ、６・・・デコーダ部、７・・・ＡＳＩＣ、８・・・ＲＡＭ、９・・・ＲＯＭ、１０・・・第１のＩ／Ｏ、１１・・・第２のＩ／Ｏ、２１・・・第１のグループ群、２２・・・第２のグループ群、２３・・・第３のグループ群、７１・・・制御手段、７２・・・分割手段、７３・・・輝度値測定手段、７４，７４Ａ・・・極値検出手段、７５・・・閾値算出手段、７６・・・二値化手段、７７・・・極値グループ化手段、７８・・・グループ群選択手段

例えば、輝度値が閾値Ａｔｈより大きければ、二値化信号は「１（白）」とし、閾値Ａｔｈより小さければ、二値化信号は「０（黒）」とする。すると、点ａに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｂに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｃに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより大きい輝度値を有するため「１（白）」となり、点ｄに対応する輝度値は、閾値Ａｔｈより小さい輝度値を有するため「０（黒）」となる。しかしながら、点ｂに対応する輝度値の二値化信号は、本来「０（黒）」と認識されるものであるが、このような方法で閾値を算出すると「１（白）」と誤認識される。

上述の課題を解決するために、本発明に係る光学的情報読取装置は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する画像取込手段と、画像取込手段によって変換された画像データをブロック毎に分割する分割手段と、分割手段によってブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定する輝度値測定手段と、輝度値測定手段によってライン毎に測定された画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する極値検出手段と、極値検出手段によって検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する閾値算出手段と、分割手段によって分割されたブロックをカウントして、該カウントしたブロックに閾値算出手段によって算出された閾値が存在するか否かを判断し、閾値が存在する場合に、閾値が存在して隣接するブロックをグループ化してグループ群を作成する極値グループ化手段と、極値グループ化手段によって作成されたグループ群が所定の大きさより大きい場合には、そのグループ群を選択してグループ群の閾値を出力し、グループ群が所定の大きさより小さい場合には、そのグループ群を破棄するグループ群選択手段と、グループ群選択手段によって出力されたグループ群の閾値から画像データの輝度値を二値化する二値化手段とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明に係る光学的情報読取方法は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する第１のステップと、第１のステップで変換された画像データをブロック毎に分割する第２のステップと、第２のステップでブロック毎に分割された画像データをライン毎に測定する第３のステップと、第３のステップでライン毎に測定された画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する第４のステップと、第４のステップで検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する第５のステップと、第２のステップで分割されたブロックをカウントして、該カウントしたブロックに第５のステップで算出された閾値が存在するか否かを判断し、閾値が存在する場合に、閾値が存在して隣接するブロックをグループ化してグループ群を作成する第６のステップと、第６のステップで作成されたグループ群の面積が所定の面積より大きい場合には、そのグループ群を選択してグループ群の閾値を出力し、グループ群の面積が所定の面積より小さい場合には、そのグループ群を破棄する第７のステップと、第７のステップで出力されたグループ群の閾値から画像データの輝度値を二値化する第８のステップとを有することを特徴とするものである。

本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法では、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換し、変換された画像データをブロック毎に分割し、ブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定し、ライン毎に測定した画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出し、検出された画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する。そして、分割されたブロックをカウントして、該カウントしたブロックに第５のステップで算出された閾値が存在するか否かを判断し、閾値が存在する場合に、閾値が存在して隣接するブロックをグループ化してグループ群を作成し、作成されたグループ群の面積が所定の面積より大きい場合には、そのグループ群を選択してグループ群の閾値を出力して画像データの輝度値を二値化し、グループ群の面積が所定の面積より小さい場合には、そのグループ群を破棄する。

これにより、画像データの輝度値の極大値及び極小値から二値化の閾値をブロック毎に算出して輝度値を二値化するので、画像が汚れていたり、外乱光が画像に照射されても、画像を確実に認識できるようになる。また、コード記号の位置を特定するための、極値グループ化手段及びグループ群選択手段が設けられるので、コード記号の位置を特定することできるようになる。

本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法によれば、画像を確実に認識でき、画像処理速度を向上できる。また、コード記号の位置を特定することできるので、コード記号をより確実に認識できる。この結果、低コストで高パフォーマンスを有する光学的情報読取装置を提供することができる。

上述の課題を解決するために、本発明に係る光学的情報読取装置は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する画像取込手段と、画像取込手段によって変換された画像データをブロック毎に分割する分割手段と、分割手段によってブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定する輝度値測定手段と、輝度値測定手段によってライン毎に測定されたブロック毎の画像データの輝度値を比較して極大値及び極小値を検出する極値検出手段と、極値検出手段によって検出された極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する閾値算出手段と、閾値算出手段によって閾値が算出されたブロックであって、隣接する複数のブロックをグループ化してグループ群を作成する極値グループ化手段と、極値グループ化手段によって作成されたグループ群が所定の大きさより大きいか否かを比較し、グループ群が所定の大きさより大きい場合には、当該グループ群を選択するグループ群選択手段と、グループ群選択手段によって選択されたグループ群の中のブロック毎の閾値で画像データの輝度値を二値化する二値化手段とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明に係る光学的情報読取方法は、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する第１のステップと、第１のステップで変換された画像データをブロック毎に分割する第２のステップと、第２のステップでブロック毎に分割された画像データをライン毎に測定する第３のステップと、第３のステップでライン毎に測定されたブロック毎の画像データの輝度値を比較して極大値及び極小値を検出する第４のステップと、第４のステップで検出された極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する第５のステップと、第５のステップで閾値が算出されたブロックであって、隣接する複数のブロックをグループ化してグループ群を作成する第６のステップと、第６のステップで作成されたグループ群の面積と比較基準用の所定の面積とを比較する第７のステップと、第７のステップで作成されたグループ群の面積が所定の面積より大きい場合には、当該グループ群を選択し、該選択したグループ群の中のブロック毎の閾値で画像データの輝度値を二値化する第８のステップとを有することを特徴とするものである。

本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法では、画像を取り込んで、画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換し、変換された画像データをブロック毎に分割し、ブロック毎に分割された画像データの輝度値をライン毎に測定し、ライン毎に測定したブロック毎の画像データの輝度値を比較して極大値及び極小値を検出し、検出された極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する。そして、閾値が算出されたブロックであって、隣接する複数のブロックをグループ化してグループ群を作成し、作成されたグループ群の面積と比較基準用の所定の面積とを比較する。比較されたグループ群の面積が所定の面積より大きい場合には、当該グループ群を選択し、該選択したグループ群の中のブロック毎の閾値で画像データの輝度値を二値化する。これにより、グループ群の面積が所定の面積より小さい場合には、当該グループ群を選択せずに当該ブロックの画像データを破棄できるようになる。

＜第２の実施の形態＞
本実施の形態では、輝度値のノイズの除去機能を有する極値検出手段７４Ａを設けたＡＳＩＣ７Ａについて説明する。前述の実施の形態と同じ名称及び符号のものは同じ機能を有するので、その説明を省略する。

＜第３の実施の形態＞
本実施の形態では、コード記号の位置を特定するＡＳＩＣ７Ｂについて説明する。前述の実施の形態と同じ名称及び符号のものは同じ機能を有するので、その説明を省略する。

Claims (9)

1. 画像を取り込んで、前記画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する画像取込手段と、
   前記画像取込手段によって変換された前記画像データをブロック毎に分割する分割手段と、
   前記分割手段によってブロック毎に分割された前記画像データの輝度値をライン毎に測定する輝度値測定手段と、
   前記輝度値測定手段によってライン毎に測定された前記画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する極値検出手段と、
   前記極値検出手段によって検出された前記画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する閾値算出手段と、
   前記閾値算出手段によって算出された閾値から前記画像データの輝度値を二値化する二値化手段とを備えることを特徴とする光学的情報読取装置。
2. 前記極値検出手段は、
   前記分割手段で分割した１ブロック内に複数の極大値及び極小値がある場合に、複数の極大値のうち最小の極大値、かつ、複数の極小値のうち最大の極小値を選択することを特徴とする請求項１に記載の光学的情報読取装置。
3. 前記閾値は、
   前記極大値と前記極小値との平均値であることを特徴とする請求項１に記載の光学的情報読取装置。
4. 前記極値検出手段は、
   前記画像データのノイズを除去することを特徴とする請求項１に記載の光学的情報読取装置。
5. 前記極値検出手段は、
   前回に前記輝度値測定手段で測定された前記画像データのノイズ情報に基づいてノイズを除去する請求項４に記載の光学的情報読取装置。
6. 前記極値検出手段には記憶手段が接続され、
   前記極値検出手段は、
   前記記憶手段に予め記憶されたノイズ情報に基づいてノイズを除去する請求項４に記載の光学的情報読取装置。
7. 前記閾値算出手段には極値グループ化手段が接続され、
   前記極値グループ化手段は、
   前記分割手段によって分割されたブロックをカウントして、該カウントしたブロックに前記閾値が存在するか否かを判断し、前記閾値が存在する場合、閾値が存在して隣接するブロックをグループ化してグループ群を作成することを特徴とする請求項１記載の光学的情報読取装置。
8. 前記極値グループ化手段にはグループ群選択手段が接続され、
   前記グループ群選択手段は、
   前記極値グループ化手段によって作成された前記グループ群の面積が所定の面積より大きい場合、そのグループ群を選択して前記グループ群の閾値を前記二値化手段に出力し、
   前記極値グループ化手段によって作成された前記グループ群の面積が所定の面積より小さい場合、そのグループ群を破棄することを特徴とする請求項７に記載の光学的情報読取装置。
9. 画像を取り込んで、前記画像をデジタルの輝度値で表現される画像データに変換する第１のステップと、
   変換された前記画像データをブロック毎に分割する第２のステップと、
   ブロック毎に分割された前記画像データをライン毎に測定する第３のステップと、
   ライン毎に測定された前記画像データの輝度値の極大値及び極小値を検出する第４のステップと、
   検出された前記画像データの輝度値の極大値及び極小値に基づいて二値化の閾値をブロック毎に算出する第５のステップと、
   算出された二値化の閾値から前記画像データの輝度値を二値化する第６のステップとを有することを特徴とする光学的情報読取方法。

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