JP2014526760A - 文字認識のため機械植字をトレーニングする方法及びシステム - Google Patents

Abstract

文字認識のためＯＣＲアルゴリズムと共に使用するマシンビジョンシステムをトレーニングする方法及びシステム。このような方法は、認識されることになる文字を識別するステップと、文字の各々についてテンプレートの少なくとも第１のセットを個別に生成するステップと、を含む。各テンプレートは、セルのグリッドを含み、グリッドの特定のセルを選択して文字の対応するものに相関付けるパターンを定義することによって生成される。次いで、テンプレートに関する情報が媒体上に保存され、該媒体から後で情報を取り出してテンプレートを再生成することができる。テンプレートは、マーキング内に含まれる文字の少なくとも一部を認識するために光学的文字認識アルゴリズムで使用することができる。
【選択図】 図１

Description

本出願は、文字認識のため機械植字をトレーニングする方法及びシステムに関する。

本発明は、全体的に、画像化処理技術及びその用途に関する。より詳細には、本発明は、例えば、監視、検査、及び／又は制御用途で使用されるタイプの画像ベースプロセスにおいて利用される光学式文字認識（ｏｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ （ＯＣＲ））と共に用いることができるマシンビジョン（ＭＶ）画像化処理法及び装置に関する。

マシンビジョン（ＭＶ）は一般に、視覚画像を収集（「読み取り」）してコンピュータがデータを抽出できる形態に画像を変換し、抽出したデータを以前に開発された規格に関連するデータと比較して、この比較に基づいて所与の用途に有用とすることができる出力を生成する、画像検知技術の使用に関する。このような用途の非限定的な実施例は、部品の識別、欠陥検出、３次元スペース内での部品の位置、その他が挙げられる。マシンビジョンシステムの分野は一般に、ＯＣＲ装置及びアルゴリズムを含む。非限定的な実施例は、製造物品に関連する一連の文字、例えば、シリアル番号、部品番号、ベンダーコード、その他を含む部品マーキングの認識（「読み取り」）である。部品マーキング（及び他の多くの用途）で使用される文字は、数字に限定されず、多くの場合、人間が読めると見なされる英数字、及び／又は限定ではないが、一次元又は二次元のデータマトリクスバーコードを含む、人間が読めないと見なされるシンボルを含む。

ＯＣＲ装置及びアルゴリズムを利用するマシンビジョンシステムは、一般に、物品からマーキングを含む画像を収集し、次いで、収集した画像を格納されている植字テンプレートと比較して、収集画像内の個々の文字を識別することによって、物品上のマーキングを識別する。テンプレートは通常、以前に収集された画像データを用いてトレーニングされる。図１は、特定用途向けパラメータの識別、及びこれに続く、例えば、テンプレート１４が生成される部品マーキング１２の文字からのトレーニング画像の収集を含むようなプロセスを実施するビジョンシステム１０を示す。これらのステップは、多くの場合、好適な記憶デバイス１６にテンプレート１４を格納するアプリケーション技術者によって実施される。所与の文字に対する各テンプレート１４は、本明細書では画像スペースと呼ばれる、当該文字の物理的範囲に相当する。スケール、照明条件、表面仕上げ、その他の変化の可能性に起因して、ビジョンシステム１０によって認識されることになる各文字に対して複数のテンプレート１４を作成するために、十分なトレーニング画像を収集しなければならない。次いで、既製のＯＣＲアルゴリズムを用いて、（例えば、製造された物品から）オンライン収集された画像を文字認識用の格納されたテンプレート１４と比較することにより、文字認識を実施することができる。このタイプのプロセスでは、各ビジョンシステム１０は、特定の用途及び特定用途向けパラメータに対してトレーニングしなければならない。

図１に示される手法に伴うトレーニング法は、例えば、特定の文字がこれまで見たことがなく且つ画像化されたことがない場合には、トレーニング不足となり、文字が様々なアーチファクト又はノイズが埋め込まれた状態で複数回トレーニングをしている場合には、過剰トレーニングとなる可能性がある。更に、ＯＣＲアルゴリズムをトレーニングするために収集した画像データを使用することにより、ズームスケール、照明条件、表面仕上げ、及び同様のものなどのほぼ一定の画像化条件にその品質が依存する植字テンプレート１４がもたらされる。

共通のタスクにおいて検査の設定を容易にするようなマシンビジョンが提供する画像化一式に起因して、マシンビジョンアプリケーションにおいて既製のラピッドプロトタイピング（ｒａｐｉｄ ｐｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇ）のビジョンシステムを求める誘因がある。しかしながら、植字トレーニングは、各文字についての代表的な例が必要とされ、場合によっては、ノイズ、アーチファクト、又は幾何学的ばらつきの存在下で同じ文字について複数の例を必要とするので、難しい作業となる可能性がある。異なる幾何形状を有する可能性がある異なる製造物品の読み込み、又は異なる照明条件、ズームスケール、その他の下での物品の読み込みなど、広範囲な又は汎用の用途を対象とした状況において、反復の文字トレーニングの必要性が特に問題となる。反復トレーニングの欠点は、過剰トレーニングであり、ここでは、異なる異常を有する各例示的な文字が単一文字を定めるセットに加えられたときに、文字の特定の特徴要素が歪み又は失われることになる可能性がある。

上記のことを考慮すると、既存のＯＣＲトレーニング法に伴う欠点を克服できるＯＣＲシステムに対する継続的な要求があることを理解されたい。詳細には、読み込みプロセス中の精度を改善した簡易的トレーニング法があれば有利であろう。更に、最終用途と独立したＯＣＲトレーニング法を提供することが有利であろう。

米国特許公開第２００２１３１６４２Ａ１号明細書

本発明は、文字認識のためＯＣＲアルゴリズムと共に使用するマシンビジョンシステムをトレーニングする方法及びシステムを提供する。

本発明の第１の態様によれば、認識されることになる文字を識別するステップと、文字の各々についてテンプレートの少なくとも第１のセットを個別に生成するステップと、を含む方法が提供される。各テンプレートは、セルのグリッドを含み、グリッドの特定のセルを選択して文字の対応するものに相関付けるパターンを定義することによって生成される。次いで、テンプレートの形状に関連する情報が、該情報を取り出すことができる媒体上に保存される。その後、テンプレートは、媒体から情報を取り出すことにより再生成され、光学的文字認識アルゴリズムで使用するためエクスポートされてマーキング内に含まれる文字の少なくとも一部を認識することができる。

本発明の第２の態様によれば、文字認識を実施するためのシステムは、複数の文字の各々についてテンプレートの少なくとも第１のセットを個別に生成する手段と、テンプレートを保存するよう適合され且つテンプレートを取り出すことができる媒体と、テンプレートを用いてマーキング内に含まれる文字の少なくとも一部を認識するよう適合された光学文字認識アルゴリズムと、を含む。各テンプレートは、セルのグリッドを含み、グリッドの特定のセルを選択して文字の対応するものに相関付けるパターンを定義することによって生成される。

本発明の技術的効果は、本質的にノイズ及びアーチファクトが無く、特定の植字又はフォントに関連付けることができるテンプレートを生成できることであり、これにより、ＯＣＲアルゴリズムのトレーニングは、固有のアプリケーション毎に実施されるのではなく、植字又はフォント当たりに一度だけ必要とされるようになる。その結果、テンプレートは、同じ植字又はフォントを使用するが、この文字は従来のＯＣＲマシンビジョンシステムの使用を困難にするであろう異なる条件下で読み込まれる複数のアプリケーション用に容易に適合させることができる。テンプレートが画像発生源から生成されないので、これらテンプレートは、歪み、照明欠陥、表面粗さ、及び他の特定用途の異常が存在しない。この手法は、トレーニングされた植字を使用する広範囲の多数のアプリケーションに対する相関で使用するＯＣＲアルゴリズム用の最も汎用性の高いテンプレートを提供する。別の利点は、テンプレートは、最終アプリケーションとは別の誰かによるオンラインプロセス以外でＯＣＲアルゴリズムをトレーニングすることができ、こうすることで、文字認識トレーニング法の速度及び効率を高めることができる。

本発明の他の態様及び利点は、以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。

文字を認識するために従来技術のＯＣＲトレーニング法を用いるマシンビジョンを示す図。 本開示の実施形態による、文字を認識するためにマシンビジョンシステムと組み合わせて用いることができるテンプレートの一例の概略図。 オンラインマシンビジョン読み込みプロセスを用いて読み込み可能な、タービンブレード上の部品マーキングを示す図。 図３に示すマーキングの文字の各々について生成される、図２と同様の個々のテンプレートを示す図。 図２と同様のテンプレートを用いて実施することができる、オフラインテンプレート生成プロセス及びオンライン文字読み込みプロセスの例示的なフローチャート。 図５のオフライントレーニングプロセスで使用できるオフラインテンプレート生成システムの概略図。 文字を認識するためのＯＣＲトレーニングプロセスにおいて図６のオフラインテンプレート生成システムを用いるマシンビジョンシステムを示す図。

以下では、文字、例えば、物品上の部品マーキングの文字を認識するためのＯＣＲアルゴリズムと共に用いることができる出力を生成するためのマシンビジョンシステム及びこのようなシステムを作動させる方法の実施形態について記載している。図２は、文字（非限定的な実施例が、図２のパーセンテージ記号（％）３４である）を認識するために本発明により利用できるテンプレート２０の一例を示している。テンプレート２０は、横列２６と縦列２８で配列されたセル２４のグリッド２２として構成される。図２から明らかなように、セル２４の一部は、「オン」（網掛け付き）３０であり、他は「オフ」３２であり、「オン」であるこれらセル２４は、パーセンテージ記号３４の形状に相当する。従って、「オン」又は「オフ」としてのセル２４のステータスは、特定の文字を表すデータを構成する。物品上に点（ドット）をインプリント（ピーニング）して文字を形成する機械を用いてマーキングが形成される場合には、各セル２４は、文字を定めるドットピーニンググリッドの単一のドットを表すことができ、テンプレート２０は、ドットピーニンググリッドを文字画像と同じ分解能にアップサンプリングすることにより形成されるセルグリッド２２の表現とすることができる。

本発明の好ましい態様によれば、グリッド２２及びそのセル２４は、文字についてのテンプレート２０の形状に関する情報を効果的に構成し、この情報は、多くのアプリケーションにおいて読み込まれるのが望ましい文字毎に別個のテンプレート２０が形成されるオフラインプロセスで生成することができる。図１の従来技術のシステム１０によって必要とされるような、オンライン「アプリケーション」レベルでマシンビジョンシステムをトレーニングするために複数のトレーニング画像を収集する従来の実施とは異なり、テンプレート２０を表す情報は、オフライン「システム」レベルで作成することができる。より詳細には、情報は、テンプレート２０を用いることができる１つ又はそれ以上のアプリケーションにおいてどの文字が使用されるか又は使用される可能性があるかを識別し、次いで、識別した文字に個々に相関付けることができる「オン」及び「オフ」セル２４のパターンを選択することによってオフラインで生成することができる。各テンプレート２０におけるセル２４のアレイは、アレイの横列２６及び縦列２８により定められる「グリッドスペース」と本明細書で呼ばれるものを定める。所与の文字において、アレイのサイズ（及び従って、テンプレート２０におけるセル２４の数）は、関心のある文字についてデータを特徴付けるのに必要な最小サイズに制限することができる。同時に、テンプレート２０のオンオフフォーマットを利用して、所与のグリッドスペースにおいて最も高いコントラストを生成することができる。図２の実施例において、５×７セル２４のアレイは、パーセンテージ記号３４についてのテンプレート２０のグリッドスペースを定めるには十分であるが、より小さな及びより大きなアレイも予期できる点を理解されたい。何れの事例においても、「オン」セル２４のパターンは、図１の従来のマシンビジョンシステムのテンプレート１４を生成するのに収集される画像の分解能とは異なり、文字の分解能を具現化する。図５〜７を参照して考察するように、目的とする１つ又は複数のアプリケーションについての所望の数のテンプレート２０の生成に続いて、テンプレート２０に関する情報は、オンラインマシンビジョン文字読み込みプロセスにおいて後で使用するために格納することができる。

文字が、図１の画像スペースではなくグリッドスペースで定義されるので、テンプレート２０は、本質的に同じ植字又はフォントを含むアプリケーションに対して作成し使用することができる。より詳細には、グリッドスペースによって定義されるテンプレート２０は、特定のアプリケーション毎に存在する可能性がある特定の環境要因を考慮しなければならない画像スペースのテンプレートのように、特定のアプリケーションには限定されない。以下で考察するように、異なる植字又はフォントを有するアプリケーションで使用するために異なるテンプレート２０セットを作成することができるが、植字の作成及び結果として得られるテンプレート２０は、他の点では最終用途とは無関係である。

図３は、タービンブレード３６の根元端部を概略的に示しており、ここでは、例示的な部品マーキング（例えば、シリアル番号、部品番号、ベンダーコード、その他）がスタンプ又は他の方法で作成されており、その個々の文字をブレード３６上で実施される処理、検査、又は他の何らかのオンラインプロセス中に読み込むことができる。図４は、マーキング３８の文字の各々について生成されたテンプレート２０を概略的に示している。マーキング３８は、英数文字（従って、人間が読めると見なされる）のみを含むように示されているが、本発明はまた、本質的に、限定ではないが、一次元又は二次元のデータマトリクスバーコードを含む、人間が読めないと見なされるシンボル又は他の文字を含む一連の何らかの文字を用いて利用することができる。図４から明らかなように、文字の各々は、５×７セル２４のグリッドスペースを含むテンプレート２０によって定義することができるが、より少ない又はより多くのセル２４を用いることもできる。上述のように、テンプレート２０は、システムレベルではオフラインで定義され、次いで、後で、アプリケーションレベルで文字を認識するためにＯＣＲアルゴリズムによってオンラインで生成し使用することができる。

テンプレート２０に加えて、ＯＣＲアルゴリズムによって使用するのに他の入力が望ましい場合がある。例えば、テンプレート２０を表す情報から特定の情報を算出又は取得し、ＯＣＲアルゴリズムが使用するための出力として利用可能にすることができる。非限定的な実施例として、同様のテンプレートを定義する目的の「ルックアップテーブル」（ＬＵＴ）、テンプレート内の同様の特定の領域を定義するＬＵＴ、テンプレートスペース用のＬＵＴ、スケール及び許容差のＬＵＴ、並びにテンプレート形態に含まれる情報の知識により容易且つ自動的に生成できる他の何れかのＯＣＲ特定入力が挙げられる。図６に関する以下の考察からより理解されるように、これらの追加入力を用いて、特定の文字テンプレート２０で読み込まれる画像を良好に相関付けるためのＯＣＲアルゴリズムのトレーニングを助けることができる。テンプレート２０を定義するオフラインプロセスは、最も基本的なスケールで、すなわちグリッドスペースで各文字の形状に関する情報を有するので、これら追加の入力を容易に出力することができる。

図５は、特定のマーキング（図３及び４のマーキング３８のような）に対するＯＣＲパラメータを決定するステップを含む、本発明のオフラインステージを示し、この間にテンプレート２０が生成され、読み込まれることになるマーキングにおける関心のある各文字に対して、テンプレート２０を定義する情報セットが格納される。図５は、物品に対して、例えばブレード３５の画像内の関心領域（ＲＯＩ）が決定される追加のステップを示し、ここから文字が読み込まれることになる。オフラインプロセスの一部として、これらのステップを繰り返し、異なる植字又はフォントを利用できる多くのマーキングシステムに対するテンプレート２０の別個のセットを作成することができる。図５は更に、本発明のテンプレート生成オフラインプロセスの出力を利用するオンライン又はアプリケーションレベルを示す。オンラインプロセスは、適切なテンプレート２０のセットを読み込むステップと、関心領域を用いてマーキングをトリミングし、関心のあるマーキングを保持しない物品の不要な読み込み領域を排除するステップと、次いで、ＯＣＲアルゴリズムにおいてテンプレート２０を用いてマーキングの文字を読み取り識別するステップと、を含むように示される。本発明のテンプレート生成オフラインプロセスの出力を使用することの他に、図５のオンラインプロセスは、既製のＯＣＲアルゴリズムの動作を表している。ＯＣＲアルゴリズムは、相関手法を用いて、マーキング３８の画像をテンプレート２０と比較し、マーキング３８から認識された文字のデジタル表現を生成する。

図６に示すように、テンプレート２０の形状に関する情報は、オフラインシステム４０を使用することにより生成され、次いで、ＯＣＲアルゴリズムによってアクセス可能な好適な記憶デバイス上のテンプレートデータベースに格納することができる。図６から明らかなように、テンプレート２０のスクリーン画像は、パーソナルコンピュータ又は他の好適な処理装置のスクリーン４６上に表示することができ、ここからユーザが個々のセル２４を選択し、認識されることになる文字を一意的に識別できる「オフ」セルを定義することができる。このステップは、文字認識が実施されることなる１つ又はそれ以上のアプリケーションにおいて読み込まれるはずの各文字について繰り返される。本発明のオフラインテンプレート生成方法の利点は、図６のテンプレート２０のすっきりとしたグリッドスペースと、図１の従来のマシンビジョンシステムのテンプレート１４との比較から容易に理解することができる。

ＯＣＲアルゴリズムによって使用するのが望ましい他の何れかの入力もまた、記憶デバイス４２上に格納することができる。加えて、テンプレート２０に含まれるデータから特定の情報を算出又は取得し、ＯＣＲアルゴリズムに利用可能にすることができる。例えば、図６は、類似のテンプレート２０を有する文字、例えば、数字の「１」と大文字の「Ｉ」について生成することができる「ルックアップテーブル」（ＬＵＴ）４４が含まれることを示している。ＯＣＲアルゴリズムは、文字テンプレート２０を用いて関心領域内で読み込まれる各画像を相関付け、読み込んだ画像のあらゆる画素を分析して、関心領域内のあらゆる画素について出力相関スコアを生成するようトレーニングすることができる。高い相関関係は、これまでに読み込んだことのある文字の認識を意味する。ＯＣＲアルゴリズムはまた、ルックアップテーブル４４を参照して相関スコアを改善することを教え込むことができる。例えば、ＬＵＴ４４は、テンプレート２０のどの区域が同一であるかに関する情報を提供し、他の場合では近すぎて判定できなかったであろう相関スコアの差違を改善するために、これらの区域をマスクすることができる。従って、ＯＣＲアルゴリズムは、反復プロセスを用いて、読み込んだ画像を格納されたテンプレート２０の文字に相関付け、並びにトレーニングプロセスに有用とすることができる他の入力を利用することができる。

上述のように、テンプレート２０の異なるセットは、異なる植字又はフォントを利用するアプリケーションで用いるために作成することができる。例えば、テンプレート２０は、異なる植字又はフォントに対して作成され、この異なるテンプレート２０は、記憶デバイス４２上の別個のプロジェクトファイルに格納することができる。更に、テンプレート２０は、グリッドスペースのテンプレート２０をＯＣＲアルゴリズムに入力する（図７において「アプリケーション仕様」として示される）ための画像スペースの画像クーポンに変換する目的で、スケール調整（ズームイン／アウト）することができる。例えば、５×７セルのグリッドスペースでは、５．０のズームスケールを用いて、各テンプレート２０が２５×３５ピクセル画像を生成することができる。同様に、テンプレート２０をグリッドスペースから画像スペースに変換するのに非整数のズームスケールを利用することができ、この結果、ＯＣＲアルゴリズムによって作られる相関が、アルゴリズムを利用するそれぞれの各アプリケーションで収集される画像に可能な限り近接して一致するようになる。ＯＣＲアルゴリズムは、テンプレート２０が画像の収集されたのと同じ分解能及びズームスケールのものであることが要求されるものとする。

図７は、図１の従来のフローチャートと同様であるが、本発明の特定の態様を例示するために修正されたフローチャートを示す。図７はまた、検査プロセスのシステムレベルでのオフラインで実施される特定のステップと、検査プロセスのアプリケーションレベルでオンラインで実施される他のステップとを示す。オフラインプロセスでは、関心のある１つ又はそれ以上のアプリケーションにおいて認識する必要がある文字が識別され、これらの文字の各々のテンプレート２０は、例えば、図６のスクリーン画面４６上に「描画」あれる。上述のように、テンプレート２０の別個のセットが生成され、記憶デバイス３２上に別個のプロジェクトとして格納することができる。ルックアップテーブル４４はまた、プロジェクト及びそのテンプレート２０のセット毎に生成することができる。上述のように、ルックアップテーブル４４の使用は、本発明のオフラインプロセス内で生成可能なＯＣＲ依存の入力パラメータを全て含めることを意味するものではなく、単にその一例を含むに過ぎない。グリッドスペースにおけるテンプレートから取得できる他のＯＣＲ依存入力もまた生成することができる。ユーザは、特定のアプリケーションに対応するアプリケーション仕様を入力することによって、適切なテンプレート２０を生成し、これらを後でオンラインで使用するために記憶デバイス４２上に保存することができる。次いで、適切なテンプレート２０が画像スペースにおいてエクスポートされ、すなわち、これらは、画像において予測されるものと同じ分解能及びズームスケールに再サンプリングされ、その後、関心のある文字が読み込まれ、ＯＣＲアルゴリズムが作動して文字を認識する。

テンプレート２０は、特定の植字又はフォントに関連するプロジェクトファイルにおいて編集することができるので、ＯＣＲアルゴリズムのトレーニングは、図１の従来システム１０において必要となる固有のアプリケーション毎に実施されるのではなく、植字又はフォント当たりに一度だけ必要とされる。更に、ＯＣＲアルゴリズムのトレーニングは、検査プロセスのオンラインプロセス以外で行うことができる。従って、重要な利点として、オフラインプロセスは、ＯＣＲアルゴリズムのトレーニングプロセスにおけるアプリケーション当たりの技術的タッチタイムを短縮し、マシンビジョンシステムの速度、効率、及び最も重要な精度を向上させ、その出力が、他の場合では標準であるオンラインＯＣＲアルゴリズムによって用いることができることが挙げられる。別の利点としては、ＯＣＲアルゴリズムのトレーニングがオフラインで行われるので、テンプレート２０は、同じ植字又はフォントを使用するが、この文字は図１に示されるタイプの従来システムの使用を困難にするであろう異なる条件下で読み込まれる他の複数のアプリケーション用により容易に適合させることができる。

図１に示されるタイプの従来のトレーニング手法はまた、異なる環境影響を有する画像をテンプレートが以前に見たことがある画像と相関付ける可能性を高めるために、同じ文字の複数の事例を見ることに依存している。このことは、過剰トレーニングにつながる可能性があり、この場合、文字の固有で僅かな特徴が失われる場合がある。この問題は、当初から環境影響が無いテンプレート２０を使用し、文字毎に正確な１つの例のテンプレート２０を有してＯＣＲアルゴリズムを提供することができる本発明によって解決される。図１の従来技術のトレーニング手法はまた、少なくとも一度は文字の例を見ることに依存している。このことが、テンプレートセットがオンラインモードで提供される前に実施可能でない場合には、トレーニング不足を生じやすく、この場合、最初に文字を見たとき、又は以前の例のテンプレートの何れかにも相関付けられていない環境影響を有する文字を見たときにＯＣＲアルゴリズムが機能しないことになる。本発明は、システムレベルでユーザが文字セット全体をオフラインでトレーニング可能にすることによってこの問題を解決する。図１の従来技術のトレーニング手法はまた、ＯＣＲアルゴリズムに文字スペース情報をトレーニングするために、トレーニングプロセス内の間に文字列形態の複数の文字を見ることに依存している。上述の同じ理由から、本発明は、システムレベルでユーザがこのスペースをグリッドスペースにトレーニングするのを可能にして、オンザフライで当該情報を単一の植字の植字属性に埋め込むことによって、この課題を解決する。

特定の実施形態について本発明を説明してきたが、当業者によれば他の形態を適応させることができることは理解されるであろう。例えば、マシンビジョンシステムを構築するハードウェア及びソフトウェアの物理的構成は、上記で説明又は図示したものとは異なることができる。従って、本発明の範囲は、添付の請求項のみによって限定されるものとする。

１０ ビジョンシステム
１２ 部品マーキング
１４ テンプレート
１６ 記憶デバイス

Claims (20)

1. 文字認識のため機械植字をトレーニングする方法であって、
   認識されることになる文字を識別するステップと、
   前記文字の各々について、各々がセルのグリッドを含み且つ該グリッドの特定のセルを選択して前記文字の対応するものに相関付けるパターンを定義することによって各々が生成されるテンプレートの少なくとも第１のセットを個別に生成するステップと、
   情報を取り出すことができる媒体上に前記各テンプレートの形状に関連する情報を保存するステップと、
   前記媒体から前記情報を取り出すステップと、
   前記情報から前記テンプレートを再度生成するステップと、
   光学的文字認識アルゴリズムで使用するため前記テンプレートをエクスポートし、マーキング内に含まれる文字の少なくとも一部を認識するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記文字を識別するステップ、前記テンプレートを生成するステップ、及び前記テンプレートを保存するステップが、検査プロセスにおけるオフラインで実施される、請求項１に記載の方法。
3. 前記テンプレートを取り出すステップ及び前記テンプレートを用いるステップが、検査プロセスにおけるオフラインで実施される、請求項１に記載の方法。
4. 前記テンプレートを生成するステップが、前記グリッドを画面上に表示し、該画面から前記セルを選択することにより実施される、請求項１に記載の方法。
5. 前記テンプレートの第１のセットを生成するステップが、単一の植字又はフォントについて実施される、請求項１に記載の方法。
6. 第２の植字又はフォントについてテンプレートの少なくとも第２のセットを生成するステップを更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記テンプレートからＯＣＲ依存入力パラメータを生成し、該入力パラメータを媒体上に保存するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記グリッドからルックアップテーブルを取得し、該ルックアップテーブルを媒体上に保存するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記テンプレートを前記光学的文字認識アルゴリズムで使用するステップが、前記マーキングに含まれる文字を認識する前に、前記画像スペース画像クーポンに前記テンプレートをエクスポートするステップを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記エクスポートするステップが、前記テンプレートを文字の一致する分解能及びズームスケールに再サンプリングするステップを含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記マーキングが、構成要素上の部品マーキングである、請求項１に記載の方法。
12. 前記構成要素が、ガスタービンエンジン構成要素である、請求項１に記載の方法。
13. 文字認識のため機械植字をトレーニングするシステムであって、
    複数の文字の各々について、各々がセルのグリッドを含み且つ該グリッドの特定のセルを選択して前記文字の対応するものに相関付けるパターンを定義することによって各々が生成されるテンプレートの少なくとも第１のセットを個別に生成する手段と、
    前記各テンプレートの形状に関連する情報を保存するよう適合され且つ前記情報を取り出すことができる媒体と、
    前記情報から前記テンプレートを再度生成する手段と、
    前記テンプレートを用いてマーキング内に含まれる文字の少なくとも一部を認識するよう適合された光学文字認識アルゴリズムと、
    を備える、システム。
14. 前記生成手段及び前記媒体が、オフラインシステムの構成要素であり、前記光学文字認識アルゴリズムが、オンラインシステムの構成要素である、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記生成手段が、グリッドが表示され且つセルを選択可能なスクリーンを含む、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記生成手段が、単一の植字又はフォントに対してテンプレートの第１のセットを生成するよう構成されている、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記生成手段が、第２の植字又はフォントに対してテンプレートの第２のセットを生成するよう構成されている、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記グリッドから取得され且つ前記媒体上に格納されるルックアップテーブルを更に備える、請求項１３に記載のシステム。
19. 前記マーキングに含まれる文字を認識する前に、前記テンプレートを画像スペースにエクスポートする手段を更に備える、請求項１３に記載のシステム。
20. 前記光学的文字認識アルゴリズムが、相関手法を用いて前記マーキングの画像を前記テンプレートと比較し、前記マーキングから認識された少なくとも１つの文字のデジタル表現を生成する、請求項１３に記載のシステム。