JP2016071898A - Form recognition device, form recognition system, program for form recognition system, control method for form recognition system and recording medium loaded with form recognition system program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a form recognition device, a system, a method and a form recognition program capable of accurately recognizing letters in a form.SOLUTION: A form recognition device includes: a region determination unit for recognizing a document of a constant format including a form and determining a region regarding line or frame information; a character within region recognition unit for recognizing a character within the region for a specified region within a determined region; an item corresponding to attribute selection unit for selecting an item corresponding to an attribute estimated to be item name information among character information obtained by the character within region recognition means from an attribute-possible item within attribute data base; an adjacent item selection unit for selecting one with high degree of similarity regarding character information other than regarding the information estimated to be the item name information; and a character information confirmation unit for verifying and confirming adequacy of the character information selected by the adjacent item selection means. Furthermore, a plurality of formula expression patterns are associated with a same form pattern. In addition, the displayed digital information is corrected by displaying the recognized digital information.SELECTED DRAWING: Figure 11

Description

本発明は、帳票認識に係り、特に、歯科や医科における処方箋を自動的に認識することのできる帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの制御方法、帳票認識システムプログラムを搭載した記録媒体に関する。   The present invention relates to form recognition, and in particular, a form recognition apparatus, a form recognition system, a form recognition system program, a form recognition system control method, and a form recognition system program that can automatically recognize prescriptions in dentistry and medical departments. The present invention relates to a recording medium equipped with.

帳票、特に処方箋に関する歯科や医科治療の分野においては、医師が診断した後に必要な処方について処方箋を発行し、これを薬局に持ち込み、必要な医薬を処方してもらうようになっている。現在、一般の薬局では、持ち込まれた処方箋を薬局の人間が視認したうえでシステムに手入力するか、限定的な認識技術により処理している。   In the field of dentistry and medical treatment related to forms, especially prescriptions, doctors issue prescriptions for necessary prescriptions, bring them to pharmacies, and prescribe necessary medicines. Currently, in general pharmacies, prescriptions brought in are visually recognized by pharmacy people and then manually entered into the system or processed by limited recognition technology.

また、処方箋には、医師が患者を診察しながら急いで筆記する場合もあり、乱筆のものも多くある。そのため、上記の限定的な認識技術では、誤認識が多いことが否めない。そのため、一部では、パソコン等の電子的装置を応用して、処方箋をプリンタ等により印刷することが行われている。   In addition, doctors may rush to write while examining the patient, and many prescriptions are prescriptions. Therefore, it cannot be denied that the above-mentioned limited recognition technique has many misrecognitions. Therefore, in some cases, a prescription is printed by a printer or the like by applying an electronic device such as a personal computer.

一方、医薬は、当然のことながら、誤読した医薬が処方された場合、時には人命に関わる大事に至る恐れもある。   On the other hand, as a matter of course, when a misread medicine is prescribed, there is a possibility that the medicine may be important to human life.

たとえば、特許文献1には、処方箋走査部20にて処方箋の撮像を行ってその画像イメージからデータ処理部30にて処方箋データを得る処方箋受付装置10において、画像イメージに二次元コードが有るときにはそれを処方箋データに変換し、二次元コードの無いときは画像イメージに文字認識を施して処方箋データへの変換を行うが、その際、医療機関を特定し処方箋形式を選定して画像イメージを分割処理し、更に分割イメージと変換欄との対比表示や、分割イメージと校正欄との対比表示も行うことで、処方箋データ入力を能率良く行えるようにする、とする技術思想が開示されている。   For example, in Patent Document 1, in the prescription receiving apparatus 10 that takes a prescription by the prescription scanning unit 20 and obtains prescription data from the image image by the data processing unit 30, if the image image has a two-dimensional code, Is converted to prescription data, and when there is no two-dimensional code, character recognition is performed on the image image to convert it to prescription data. At that time, the medical institution is specified and the prescription format is selected and the image image is divided In addition, a technical idea is disclosed in which the prescription data can be input efficiently by further displaying the divided image and the conversion field in comparison and the divided image and the calibration field.

しかし、特許文献1では、定型的な処方箋形式に限定されるため、任意の処方箋形式に対応できない。また、処方箋内の文字の認識そのものについては特に従前のものと変わりがないため、誤認識をなくすということまでは実現されていない。   However, in patent document 1, since it is limited to a standard prescription format, it cannot respond to any prescription format. In addition, since the recognition of the characters in the prescription is not different from the previous one, it has not been realized to eliminate the misrecognition.

従来の帳票、特に処方箋に関する読取システムの中には、当システム導入時の事前学習作業に多大な工数を取られているものもある。処方箋テンプレートごとに、文字認識の対象となる欄を人の入力により指定し、それぞれの欄の出力結果の意味するところをソフトウェアに学習させる必要があるためである。また、指定した各認識対象の欄の文字認識処理についても、OCR(光学式文字読取装置の省略表記)の認識結果を都度補正し、置換させるための人による教師学習が必要である。この作業には、OCRの認識精度を高めるために、医療機関ごとに数千枚もの処方箋を学習させる必要がある。これらの学習については、導入後も処方箋レイアウト変更などに伴い同様の学習が必要であり、メンテナンスコストも負担になっている。   Some conventional reading systems for forms, particularly prescriptions, take a lot of man-hours for the prior learning work when the system is introduced. This is because, for each prescription template, it is necessary to designate a field to be character-recognized by human input and to let the software learn the meaning of the output result of each field. In addition, the character recognition process for each designated recognition target field also requires teacher learning by a person to correct and replace the recognition result of OCR (abbreviated notation of the optical character reader) each time. This work requires learning thousands of prescriptions for each medical institution in order to increase OCR recognition accuracy. About these learning, the same learning is necessary with the prescription layout change after introduction, and the maintenance cost is also borne.

これに加えて、上記現状のシステムでは、処方箋の学習には薬局から実際に使用される処方箋の原本を提供してもらう必要があり、患者の個人情報の扱いという観点でも、最小限のサンプル提供で作業が終わるようにしたい、という要請と相反する仕様となっていると言わざるを得ない。このため、テンプレートの登録やOCRの学習作業にかかる工数の兼ね合いで、認識できる処方箋の形式が限定されており、この点が広く利用されるための妨げになっている。   In addition to this, in the above-mentioned current system, it is necessary for the pharmacy to provide the original prescription that is actually used to learn the prescription. It must be said that the specifications are in conflict with the request to finish the work. For this reason, the form of the prescription that can be recognized is limited by the balance of the man-hours required for template registration and OCR learning work, and this is an obstacle to widespread use.

また、特許文献2には、処方箋走査部20にて処方箋の撮像を行ってその画像イメージからOCR等技術を応用してデータ処理部30にて処方箋データを得る処方箋受付装置10において、各種薬品名を含む薬品マスターと画像イメージから得た処方箋データとを比較し、その結果を文字列置換テーブルに反映する技術思想が開示されている。   Patent Document 2 discloses various drug names in the prescription accepting apparatus 10 that takes a prescription by the prescription scanning unit 20 and applies prescription data from the image image by applying a technique such as OCR from the image image. A technical idea is disclosed in which a medicine master including a prescription data obtained from an image is compared and the result is reflected in a character string replacement table.

しかし、特許文献2では、特定の文字列に対する誤りを訂正すうことに限定した技術思想の開示であり、薬品名そのものの誤認識をなくすという技術的思想は開示されておらず、さらに薬品名以外の処方箋に記載された文字列を正確に認識する技術的思想に至っていない。   However, Patent Document 2 discloses a technical idea limited to correcting an error with respect to a specific character string, and does not disclose a technical idea of eliminating erroneous recognition of the drug name itself. The technical idea of accurately recognizing the character string described in the prescription is not reached.

特開2006−120020号公報JP 2006-120020 A 特開2007−164274号公報JP 2007-164274 A

本発明は、上記の問題点を踏まえ、帳票、特に処方箋の文字を正確に認識することの可能な、処方箋認識装置、システム、プログラム、方法、及び処方箋認識プログラムを搭載した記録媒体を提供することを課題とする。   The present invention provides a prescription recognition apparatus, system, program, method, and recording medium equipped with a prescription recognition program capable of accurately recognizing a form, particularly a prescription character, based on the above problems. Is an issue.

より具体的には、帳票、特に処方箋を例に本発明を説明すると、
・処方箋内の「処方欄」における文字認識率を向上でき、
・処方箋のフォーマット登録・変更作業を簡易化でき、
・様々なプリンタで印字された処方箋を読み取れる、
以上、処方箋を例に説明したが、本発明は、処方箋以外の、例えば、商取取引、公的文書等、あらゆる帳票への応用を可能とする、
帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの方法、及び帳票認識プログラムを搭載した記録媒体を提供することを課題とする。
More specifically, the present invention will be described by taking a form, particularly a prescription as an example.
・ I can improve the character recognition rate in the `` prescription column '' in the prescription,
・ Prescription format registration / change work can be simplified.
・ Read prescriptions printed on various printers.
As described above, the prescription has been described as an example, but the present invention enables application to all forms other than the prescription, for example, business transactions, official documents,
It is an object to provide a form recognition apparatus, a form recognition system, a form recognition system program, a form recognition system method, and a recording medium equipped with a form recognition program.

かかる課題を解決するため、本発明に係る帳票認識装置は、帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定部と、前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識部と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定部と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定部と、前記近接項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定部とを備えて構成され、さらに、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票特の書式に関し、同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段とを備える。また、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、前記表示したデジタル情報を修正する手段と、前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段とをさらに備える。   In order to solve such a problem, the form recognition apparatus according to the present invention recognizes ruled lines and / or frame information of a certain type of document including the form, and determines an area related to the recognized ruled lines and / or frame information. For a specific area among the areas determined by the area determination unit and the area determination means, the characters in the area are imaged and reduced to digital information, and the character information that matches the reduced digital information is digitally converted. An in-region character recognition unit that obtains corresponding character information by extracting from the information-character information correspondence database; Alternatively, the estimation and / or the determination from the attribute-attribute-possible item database in which an attribute and a list of item information that can be assumed to belong to the attribute are associated with each other. Attribute corresponding to the specified attribute-Attribute corresponding item selection unit for selecting a possible item database within the attribute, and characters other than those related to the information estimated as item name information among the character information obtained by the in-area character recognition means For the information, the item selected by the attribute corresponding item selection unit is selected by the proximity item selection unit that selects the item information stored in the attribute-in-attribute possible item database with a high degree of similarity and the proximity item selection unit A character information confirmation unit that verifies the validity of the item information with high similarity and confirms information corresponding to the character information, and further includes the region determination unit and the in-region character recognition unit. A plurality of prescriptions for the same form pattern with respect to the form-specific format recognized by the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit. And means for associating a serial pattern, and means for storing the information about the result of the associating a first memory. In addition, regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit, ruled lines, handwritten characters, and print character information are digital information Means for displaying at least one of the recognized results, means for correcting the displayed digital information, and means for storing information relating to the corrected result as a second storage.

また、上記課題を解決するために、本発明に係る帳票認識システムは、帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識する枠線認識装置と、前記枠線認識装置によって認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定手段と、前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定手段と、前記近接項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段とを備えて構成され、さらに、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段とを備える。また、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、前記表示したデジタル情報を訂正する手段と、前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段とをさらに備える。   In order to solve the above problems, a form recognition system according to the present invention is recognized by a frame line recognition apparatus that recognizes ruled lines and / or frame information of a document in a certain format including a form, and the frame line recognition apparatus. Area determining means for determining an area related to the ruled line and / or frame information, and for a specific area among the areas determined by the area determining means, imaging characters in the area and reducing it to digital information, Character information matching the reduced digital information is extracted from the digital information-character information correspondence database to obtain the corresponding character information, and the item name of the character information obtained by the in-region character recognition means Attributes that presume and / or specify attributes related to information and estimated information, and associate attributes with a list of item information that can be assumed to belong to the attribute Attribute corresponding to the estimated and / or specified attribute from the attribute-possible item database-attribute-corresponding item selection means for selecting the attribute-possible item database, and item name of the character information obtained by the in-area character recognition means Proximity item that selects the item information stored in the attribute-attribute-possible item database selected by the attribute-corresponding item selection means for character information other than information that is estimated to be information. Selecting means, and character information determining means for verifying the validity of the item information with high similarity selected by the proximity item selecting means and determining information corresponding to the character information, Recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit And relates format of the form, and means for associating a plurality of prescription notation pattern for the same form patterns, and means for storing the information about the result of the associating a first memory. In addition, regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit, ruled lines, handwritten characters, and print character information are digital information Means for displaying at least one of the recognized results, means for correcting the displayed digital information, and means for storing information relating to the corrected result as a second storage.

更に、上記課題を解決するために、本発明に係る帳票認識方法は、帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定ステップと、前記確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識ステップと、前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定ステップと、前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定ステップと、前記選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定ステップとを備えて構成され、さらに、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付けるステップと、前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納するステップとを備える。また、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示するステップと、前記表示したデジタル情報を修正するステップと、前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納するステップとをさらに備える。   Furthermore, in order to solve the above-described problem, the form recognition method according to the present invention recognizes ruled line and / or frame information of a document in a certain format including the form, and an area related to the recognized ruled line and / or frame information. A region determining step for determining the character, and for a specific region of the determined region, the characters in the region are imaged and reduced to digital information, and the character information that matches the reduced digital information is converted into digital information. -Intra-region character recognition step for obtaining corresponding character information by extracting from the character information correspondence database; estimating and / or defining attributes relating to information estimated as item name information among the obtained character information; Attribute corresponding to a list of item information that can be assumed to belong to the attribute-attribute corresponding to the attribute estimated and / or specified from the attribute-possible item database -The attribute correspondence item selection step for selecting the attribute-possible item database and the character information other than the item name information and the information estimated from the obtained character information were selected by the attribute correspondence item selection means. Attribute-neighbor item selection step for selecting item information having a high similarity among item information stored in the attribute-possible item database, and verifying the validity of the selected item information having the high similarity. A character information determination step for determining information corresponding to the information, and further comprising the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination. The step of associating a plurality of prescription patterns with the same form pattern, and the result of the association And a step of storing information as the first storage. In addition, regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit, ruled lines, handwritten characters, and print character information are digital information And displaying at least one of the recognized results, correcting the displayed digital information, and storing information on the corrected result as a second storage.

また更に、上記課題を解決するために、本発明に係る帳票認識プログラムは、コンピュータを、帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定手段と、前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定手段と、前記近接項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段と、として動作させる構成を備え、さらに、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、同一の帳票パターンに対し複数の表記パターンを対応付ける手段と、前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、として動作させることを備える。また、前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、前記表示したデジタル情報を修正する手段と、前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段としてさらに動作させることを備える。ただし、ここでいう「枠」とは、すべてを罫線に囲まれた閉領域のみならず、一部罫線が欠落している、あるいはまったく罫線に囲まれない領域についても、要件を満たす場合には「枠」と認識するものとする。さらに、「帳票」とは、「処方箋」に代表される、情報表記のための書類を指し、また、「帳票パターン」とは、「処方箋パターン」に代表される、情報表記のための概要形式を指すものとする。   Furthermore, in order to solve the above-described problem, a form recognition program according to the present invention recognizes ruled lines and / or frame information of a certain type of document including a form, and recognizes the recognized ruled lines and / or frames. An area determination unit for determining an area related to information, and for a specific area among the areas determined by the area determination unit, characters in the area are imaged and reduced to digital information, and the reduced digital information The character information that matches the character information is extracted from the digital information-character information correspondence database to obtain the corresponding character information, and the information estimated as the item name information among the character information obtained by the character recognition means Attribute that can be estimated and / or specified and associated with a list of item information that can be assumed to belong to the attribute The attribute corresponding item selection means for selecting the attribute-attribute-possible item database corresponding to the estimated and / or specified attribute from the database, and the item name information is estimated among the character information obtained by the in-region character recognition means. For the character information other than the information related to the attribute, the item selected by the attribute corresponding item selection means-the proximity item selection means for selecting the item information having a high similarity among the item information stored in the in-attribute possible item database; A character information determination unit that verifies the validity of the item information having a high similarity selected by the proximity item selection unit and determines information corresponding to the character information; Recognized by the determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit Relates format votes, and means for associating a plurality of representation pattern for the same form pattern, means for storing the information about the result of the associating a first memory, that operates as a. In addition, regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit, ruled lines, handwritten characters, and print character information are digital information And a means for displaying at least one of the recognized results, a means for correcting the displayed digital information, and a means for storing information relating to the corrected result as a second storage. However, the “frame” here is not only a closed area surrounded by ruled lines, but also a part of the area where some ruled lines are missing or not surrounded by ruled lines at all if it meets the requirements. It shall be recognized as “frame”. Furthermore, “form” refers to a document for information notation typified by “prescription”, and “form pattern” is an outline format for information notation typified by “prescription pattern”. Shall be pointed to.

本発明に係る帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの方法、及び帳票認識プログラムを搭載した記録媒体では、帳票の罫線等を踏まえて特定領域を認識し、こうして認識された領域内の文字について、表題(例えば摘要欄の摘要名)を認識し、認識された摘要名に最も適合し得る項目名リストの中から、文字認識された品名を特定することができることから、帳票の文字認識における誤認識をもっとも低減することが可能となる。   In the form recognition device, form recognition system, form recognition system program, form recognition system method, and recording medium equipped with the form recognition program according to the present invention, a specific area is recognized based on the ruled line of the form and thus recognized. Since the title (for example, the description name in the description column) is recognized for the characters in the specified area, the item name that has been character-recognized can be identified from the list of item names that can best match the recognized description name. Thus, it is possible to reduce the number of erroneous recognition in the character recognition of the form.

より具体的には、本発明によれば、
・帳票テンプレートの自動認識による、テンプレート登録作業の簡易化が達成される、
・品名欄に記載された品名、用法の認識精度を向上させ、OCR学習作業にかかる工数を大幅に削減できる、
・本発明に係る画像処理技術を用いることで現状のシステムでは認識できない帳票形式に対応させることができる、
・様々なプリンタで印字された帳票の認識を可能にする、
という本願独自の効果が奏される。
More specifically, according to the present invention,
・ Simplification of template registration work is achieved by automatic recognition of form templates.
・ Improves the recognition accuracy of the product name and usage listed in the product name column, and can greatly reduce the man-hours required for OCR learning work.
-By using the image processing technology according to the present invention, it is possible to correspond to a form format that cannot be recognized by the current system.
・ Enables recognition of forms printed on various printers.
This is an effect unique to the present application.

本発明の一実施形態に係る帳票認識システム全体の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the whole form recognition system which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る管理システムの構成図である。It is a block diagram of the management system which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る営業店システムの構成図である。It is a lineblock diagram of a branch office system concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方箋例図である。It is an example figure of a prescription concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る罫線情報データテーブルである。It is a ruled line information data table concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方箋閉領域情報データテーブルである。It is a prescription closed area information data table concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方箋パターンデータテーブルである。It is a prescription pattern data table concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方箋読取情報データテーブルである。It is a prescription reading information data table concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方詳細である。It is the prescription detail which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る処方表記パターン一覧である。It is a prescription description pattern list concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る処方箋認識システム処理概要図である。It is a prescription recognition system process outline figure concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る水平線部例図である。It is a horizontal line part example figure which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る画素値取得概略図である。It is a pixel value acquisition schematic according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る角度中央値処理概略図である。It is an angle median value processing schematic diagram concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る分散処理1概略図である。It is a distributed processing 1 schematic diagram concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る分散処理2概略図である。It is a distributed processing 2 schematic diagram concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る水平垂直画素合計概略図である。It is a horizontal-vertical pixel total schematic diagram concerning one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るフォーム比較概略図である。It is a foam comparison schematic diagram concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る分割領域調整概略図である。It is a division area adjustment schematic diagram concerning one embodiment of the present invention.

以下、図面を参照し、本発明の一実施形態にかかる帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの方法、及び帳票認識プログラムを搭載した記録媒体の概要について、特に処方箋を例に説明する。なお、以下では本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。   Hereinafter, with reference to the drawings, a form recognition apparatus, a form recognition system, a form recognition system program, a form recognition system method, and an outline of a recording medium equipped with a form recognition program according to an embodiment of the present invention will be described. Will be described as an example. In the following, the range necessary for the description for achieving the object of the present invention is schematically shown, and the range necessary for the description of the relevant part of the present invention will be mainly described. According to a known technique.

本願は、以下の手順にしたがって処方箋認識を行う。
1.処方箋用紙登録
a.記入枠の自動設定
i.スキャンした未記入/記入済処方箋用紙から、罫線を認識する。
ii.罫線情報を利用して傾きを補正する。
iii.罫線を除去した画像に対して文字認識を行い、「氏名」「保険者番号」など、記入枠のラベル文字列を抽出する。
iv.罫線の情報とラベル文字列の位置から、記入枠の位置と種類を推定する。推定できなかったもの、間違えたものはユーザーが修正する。
b.位置合わせ特徴の抽出
i.処方箋用紙の位置合わせを行うための特徴として、未記入状態の処方箋用紙の水平・垂直ヒストグラムを算出する(登録に記入済処方箋用紙が使用された場合は、aで設定された情報を基に、記入枠内を自動的に白紙化してから算出する)。
c.候補絞り込み特徴の抽出
i.処方箋用紙領域の縦横比、ヒストグラム、格子点等、容易に計算・比較が出来る特徴を、候補を絞り込むための特徴として計算する。
d.マッチング特徴の抽出
i.画像内の処方箋用紙領域を矩形状に細分割し、記入枠と一致しない部分だけを取り出す。
ii.iで取り出したそれぞれの矩形部分に対し、色、ヒストグラム、平均、分散等の特徴を計算する。
The present application performs prescription recognition according to the following procedure.
1. Prescription paper registration a. Automatic setting of entry frame i. Recognize ruled lines from scanned blank / filled prescription forms.
ii. The inclination is corrected using ruled line information.
iii. Character recognition is performed on the image from which the ruled lines have been removed, and the label character string of the entry frame such as “name” and “insurer number” is extracted.
iv. The position and type of the entry frame are estimated from the ruled line information and the position of the label character string. Anything that could not be estimated or made a mistake will be corrected by the user.
b. Extraction of registration features i. As a feature for aligning the prescription paper, calculate a horizontal / vertical histogram of the prescription paper in the unfilled state (if prefilled prescription paper is used for registration, based on the information set in a, (Calculate after automatically blanking out the entry frame).
c. Extraction of candidate refinement features i. Features that can be easily calculated and compared, such as the aspect ratio of the prescription paper area, histogram, and grid points, are calculated as features for narrowing down candidates.
d. Extracting matching features i. The prescription paper area in the image is subdivided into rectangles, and only the part that does not match the entry frame is taken out.
ii. Features such as color, histogram, average, variance, etc. are calculated for each rectangular portion extracted at i.

2.処方箋用紙認識
a.処方箋用紙登録と同様に罫線を認識し、傾き補正を行う。
b.処方箋用紙登録と同様に位置合わせ特徴、候補絞り込特徴の計算を行う。
c.登録されている各処方箋用紙に対して、候補絞り込み特徴による比較を行い、差異が一定の閾値を超えないものだけを候補として抽出する。
d.c.の結果の各フォームに対し、位置合わせ特徴による位置合わせとマッチング特徴による比較を行い、差異が一定の閾値を超えないものを認識結果として出力する。
2. Prescription paper recognition a. Similar to prescription paper registration, it recognizes ruled lines and performs tilt correction.
b. Similar to the prescription paper registration, the registration feature and the candidate narrowing feature are calculated.
c. For each registered prescription paper, a comparison is made based on candidate narrowing characteristics, and only those whose differences do not exceed a certain threshold are extracted as candidates.
d. c. For each form of the result of the above, the alignment by the alignment feature and the comparison by the matching feature are performed, and those whose differences do not exceed a certain threshold are output as recognition results.

3.処方内容認識
a.OCR認識結果の補正
i.OCRによって誤認識されやすい文字同士を、一つの類として類別することで、類似文字への誤認識の影響を軽減させる。
ii.trigramによる誤認識文字補正(処方内容については、「葛」と「湯」の間には「根」という文字しか来ないなどということがわかるため、「根」を誤認識したとしても補正したり、いくつかのパターンに限定できる)。
b.薬品名の認識
薬品名を認識するにおいては、薬剤名の辞書を備えて、当該辞書にある薬剤と類似性の高い文字列を探索し確定する、というアルゴリズムを用いることで薬品名の認識における認識率を向上させている。
c.分量の認識
i.OCRの認識結果から、[数値][単位]となっている部分を分量候補として抜き出す。
ii.b.で認識した薬品に最も近い分量候補を、その薬品の分量とする。
d.用法の認識
i.用法に使用される語句に対し、使用頻度や重要性の観点からランク付けを行い、語句に対して点数を割り当てる。
ii.i.で設定した点数を基に、OCRの認識結果の各行に対して点数を付ける。
iii.点数が一定の閾値を超えた行を用法断片とする。
iv.用法断片に隣接する行の点数が正の場合は、その行も用法断片とする。ただし、用法断片と行の間に直線上のものが存在する場合は含めない。
v.用法断片がそれ以上拡張できなくなった時点で、その用法断片を用法とする。
ただし、薬品名、分量などと判定される部分は除外する。
3. Prescription content recognition a. Correction of OCR recognition result i. Characters that are easily misrecognized by OCR are classified as one class, thereby reducing the influence of misrecognition on similar characters.
ii. Correction of misrecognized characters by trigram (For prescription contents, it can be seen that only the word “root” comes between “Kudzu” and “Yu”. , Can be limited to several patterns).
b. Recognizing Drug Names When recognizing drug names, a drug name dictionary is used to recognize and recognize drug names by using an algorithm that searches for and determines a character string that is highly similar to a drug in the dictionary. The rate is improving.
c. Quantity recognition i. From the OCR recognition result, the part of [numerical value] [unit] is extracted as a quantity candidate.
ii. b. The quantity candidate closest to the drug recognized in step 3 is set as the quantity of the drug.
d. Usage recognition i. The words and phrases used in usage are ranked in terms of frequency of use and importance, and points are assigned to the words and phrases.
ii. i. Based on the score set in step 1, a score is assigned to each line of the OCR recognition result.
iii. A line whose score exceeds a certain threshold is defined as a usage fragment.
iv. If the score of a line adjacent to the usage fragment is positive, that line is also used. However, this does not include cases where there is a straight line between the usage fragment and the line.
v. When the usage fragment can no longer be expanded, the usage fragment is used.
However, parts that are judged as drug names, quantities, etc. are excluded.

本発明の一実施形態に係る処方箋認識システムの概要について、以下、図面を参照して、本願を実施するための形態について説明する。図1は、本願の一実施形態に係る処方箋認識システムの構成概要を示す機能ブロック図である。本発明の一実施形態に係る処方箋認識システムは、ネットワーク10を介して管理システム20、営業店システム30とが結び付いて構成される。その他、必要に応じて、関連機関システム202等とネットワーク10を介して接続し、必要に応じて、システム構成をいわゆるクラウドコンピューティングにより構成してもかまわない。また、例えば、管理システム20から営業店システム30に対し、必要とされるソフトウェア等をインストールしてもかまわない。なお、関連機関システム202として、例えば、厚生労働省所管常務に関するデータベースシステム、各地都道府県医療関連システム、日本薬局方による薬品名関するデータベースシステム等、本願による処方箋認識システムに関連する各システムが含まれるものとする。   An outline of a prescription recognition system according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a functional block diagram showing an outline of the configuration of a prescription recognition system according to an embodiment of the present application. A prescription recognition system according to an embodiment of the present invention is configured by connecting a management system 20 and a sales office system 30 via a network 10. In addition, it may be connected to the related institution system 202 or the like via the network 10 as necessary, and the system configuration may be configured by so-called cloud computing as necessary. Further, for example, necessary software or the like may be installed from the management system 20 to the sales office system 30. The related institution system 202 includes, for example, each system related to the prescription recognition system according to the present application, such as a database system related to the managing director of the Ministry of Health, Labor and Welfare, various prefectural medical related systems, and a database system related to drug names by the Japanese Pharmacopoeia. And

次に、図2に従って管理システム20の詳細を説明する。同図に示すように、管理システム20は、管理装置データベース(以下、「管理装置DB」という。)21、管理装置サーバ22、管理出力装置23、管理入力装置24、管理装置インターフェース26を備えて構成されている。管理装置サーバ22は、プロセッサ等により処方箋認識システムの管理に関するデータの処理を行い、管理装置DB21は管理および処方箋認識システムの情報等のデータを記憶する。管理出力装置23は、ディスプレイ、プリンタ等を備えて構成され、必要に応じて各種情報を出力する。また、管理入力装置24は、キーボード、バーコードリーダ、スキャナ等を備えて構成され、必要に応じて情報の入力を行うが、情報の入力を可能とするすべての装置を含むものとする。なお、管理システム20は最終的に処方箋認識システムとしての業務遂行が可能であれば、単独でも複数のシステムから構成されていてもかまわない。   Next, details of the management system 20 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 1, the management system 20 includes a management device database (hereinafter referred to as “management device DB”) 21, a management device server 22, a management output device 23, a management input device 24, and a management device interface 26. It is configured. The management apparatus server 22 processes data related to management of the prescription recognition system by a processor or the like, and the management apparatus DB 21 stores data such as management and information on the prescription recognition system. The management output device 23 includes a display, a printer, and the like, and outputs various types of information as necessary. The management input device 24 includes a keyboard, a barcode reader, a scanner, and the like, and inputs information as necessary. However, the management input device 24 includes all devices that can input information. The management system 20 may be composed of a single system or a plurality of systems as long as the management system 20 can finally perform the business as a prescription recognition system.

次に、図3に従って営業店システム30の詳細を説明する。同図に示すように、例えば薬局のような具体的に処方箋読み取り業務を行う営業店システム30は、営業店装置メモリ31、営業店装置プロセッサ32、営業店出力装置33、営業店入力装置34、営業店装置インターフェース36を備えて構成されている。営業店装置プロセッサ32は、例えば管理システム20から送られる情報等を処理し、例えば営業店出力装置33に情報を表示する。営業店出力装置33は、ディスプレイ、プリンタ等を備えて構成され、必要に応じて各種情報を出力する。また、営業店入力装置34は、キーボード、バーコードリーダ、スキャナ等を備えて構成され、必要に応じて操作者は情報の入力を行うが、情報の入力を可能にするすべての装置を含むものとする。営業店入力装置34では、必要に応じてキーボード等から入力処理を行って、例えば営業店出力装置33に表示し、必要に応じて、操作者により営業店入力装置34から入力された情報等を、営業店装置インターフェース36を介して管理システム20に送信する。管理システム20では送信された情報に従って、処方箋認識システムの管理処理を行い、さらなる情報を必要とする場合には、営業店システム30から、操作者によりさらなる情報入力が行われるものとする。このように操作者は営業店システム30を操作して、処方箋認識システムにより処方箋の読み込みを行う。   Next, details of the sales office system 30 will be described with reference to FIG. As shown in the figure, a branch office system 30 that specifically performs a prescription reading operation such as a pharmacy, for example, has a branch store device memory 31, a branch store processor 32, a branch store output device 33, a branch store input device 34, A branch office device interface 36 is provided. The sales office device processor 32 processes, for example, information sent from the management system 20 and displays the information on the sales office output device 33, for example. The store output device 33 includes a display, a printer, and the like, and outputs various types of information as necessary. The sales office input device 34 includes a keyboard, a barcode reader, a scanner, and the like, and an operator inputs information as necessary, but includes all devices that allow information to be input. . In the store input device 34, input processing is performed from a keyboard or the like as necessary, for example, displayed on the store output device 33, and if necessary, information input from the store input device 34 by the operator. Then, the data is transmitted to the management system 20 via the sales office device interface 36. The management system 20 performs management processing of the prescription recognition system in accordance with the transmitted information, and when further information is required, further information input is performed by the operator from the sales office system 30. Thus, the operator operates the sales office system 30 and reads the prescription by the prescription recognition system.

以上、本発明の一実施形態の概要および構成を示した。なお、管理システム20および営業店システム30以外の各システムにおいても、プロセッサ、メモリ等(いずれも図示せず)を有する場合には、管理システム20および営業店システム30と同様に、必要に応じて各種情報処理を行うものとする。次に、本発明の詳細および動作について説明する。   The outline and configuration of an embodiment of the present invention have been described above. Note that each system other than the management system 20 and the sales office system 30 also has a processor, a memory, etc. (all not shown), as in the management system 20 and the sales office system 30, as necessary. It is assumed that various information processing is performed. Next, details and operations of the present invention will be described.

まず、本願において読み取る処方箋の例を、図4の処方箋例図40に示す。処方箋は、厚生労働省令等に従って作成され、処方箋例図40はその一例である。処方箋例図40の上部には、処方箋であることを示す「処方箋(または処方せん)」という表記が処方箋欄401に明記され、さらに公費負担者番号等を示す処方箋番号欄41、患者の情報を示す患者情報欄42、具体的な処方内容を示す処方欄43、備考を示す備考欄44、調剤に関する情報を示す調剤関連欄45、医療機関情報を示す医療機関情報欄46等から構成される。処方箋は、処方箋を発行する医療機関等においてはあらかじめ記入必須項目を印刷等により作成され、この処方箋用紙に必要事項を記入するか、あるいは、処方箋を発行する医療機関等において処方内容等がパソコン等の入力部(図示せず)から入力され、これら入力情報を処方箋として印刷する他に、例えば罫線等を含む記入必須項目も含めた帳票として印刷する等の工程により、作成される。なお、これら処方箋は、必要とされる項目等について規定されているものの、あらかじめ定まった書式が設定されているわけではなく、例えば処方箋を発行するシステムを構築する会社、企業体、あるいは医師会、地方公共団体等の指定により、さまざまな様式が存在し得る。本願においては、あらゆる処方箋の様式に対応することを目標とし、入手可能ならば、あらかじめ処方箋の様式に従ったサンプル等を入手し、これを読み取ってもかまわない。また、前記処方箋という文字列を例えばOCRにより読み取って識別して、処方箋の表記がどの位置に存在するか、あるいは文字そのものの方向を識別することにより、処方箋の先頭部分、天地等を識別してもかまわない。   First, an example of a prescription read in the present application is shown in FIG. The prescription is created in accordance with the Ordinance of the Ministry of Health, Labor and Welfare, etc., and FIG. 40 is an example of the prescription. Prescription Example In the upper part of FIG. 40, a notation “prescription (or prescription)” indicating that it is a prescription is clearly written in the prescription column 401, and a prescription number column 41 indicating a public payer number, etc., and patient information are shown. It includes a patient information column 42, a prescription column 43 indicating specific prescription contents, a remarks column 44 indicating remarks, a dispensing related column 45 indicating information related to dispensing, a medical institution information column 46 indicating medical institution information, and the like. Prescriptions are created in advance by printing, etc., in the medical institutions that issue prescriptions, and the required items are filled in, or the prescriptions are filled in on the prescription paper, etc. In addition to printing the input information as a prescription, the input information is generated by a process such as printing as a form including mandatory items including ruled lines. Although these prescriptions are prescribed for required items, etc., they do not have a predetermined format. For example, companies, corporations, or medical associations that build systems that issue prescriptions, Various styles may exist depending on the designation of local governments. In the present application, the goal is to deal with any prescription style, and if available, a sample or the like according to the prescription style may be obtained and read in advance. In addition, the character string of the prescription is read and identified by, for example, OCR, and the position of the prescription notation is located or the direction of the character itself is identified, thereby identifying the head portion, the top and the like of the prescription. It doesn't matter.

次に、例えば書式解析エンジン(Format Generator System:FGS)により、例えば帳票に含まれる罫線で囲まれた領域である「閉領域」を自動認識する方法について、図4に示す処方箋例図40および図5に示す罫線情報データテーブル50に従って説明するが、まず、読み取った処方箋に罫線に関する情報を格納する罫線情報データテーブル50について説明する。罫線情報データテーブル50は、罫線データテーブルを管理する罫線情報管理欄51、各罫線の情報を格納する、罫線1情報欄5201、罫線2情報欄5202、罫線3情報欄5203、・・・等を備えている。また、罫線情報管理欄51は、順番に1、2、3、と連番を付番する番号欄511、さらに開始終了欄5101、XY欄5102を備え、またさらに開始欄51011は、開始X欄512、開始Y欄513、終了欄51012は、終了X欄514、終了Y欄515、・・・等を、さらに備えて構成される。なお、罫線情報データテーブル50は、例えば営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従って営業店装置プロセッサ32により、関連する情報から算出した情報、または、営業店出力装置33のディスプレイに表示する罫線情報データテーブル設定画面(図示せず)に従って、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボードから操作者により入力された情報を、営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従い、営業店装置プロセッサ31により、営業店装置メモリ31上に格納するものとする。また、罫線情報データテーブル設定画面(図示せず)は、罫線情報データテーブル50と同一形式を有するものとする。さらに、必要に応じて、罫線情報データテーブル50の内容に従った罫線情報データテーブル表示画面(図示せず)を、例えば営業店システム30の営業店出力装置33、管理システム20の管理出力装置23に表示するものとする。また、罫線情報データテーブル表示画面(図示せず)は、罫線情報データテーブル50と同一形式を有するものとする。なお、罫線情報データテーブル50は、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納してもかまわない。さらに、営業店システム30側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク10を介して、管理システム20側に送信してもかまわないし、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納した情報を、営業店システム30側に送信してもかまわない。   Next, for example, a method of automatically recognizing a “closed area” that is an area surrounded by a ruled line included in a form by, for example, a format analysis system (FGS) is shown in FIG. The ruled line information data table 50 that stores information related to ruled lines in the read prescription will be described first. The ruled line information data table 50 includes a ruled line information management column 51 for managing the ruled line data table, a ruled line 1 information column 5201, a ruled line 2 information column 5202, a ruled line 3 information column 5203,. I have. Further, the ruled line information management column 51 includes a number column 511 for sequentially numbering 1, 2, 3, and the like, a start end column 5101, an XY column 5102, and a start column 51011 includes a start X column. 512, the start Y column 513, the end column 51012 are configured to further include an end X column 514, an end Y column 515,. The ruled line information data table 50 is, for example, information calculated from related information by the branch store processor 32 according to a program stored in the branch store memory 31 or ruled line information displayed on the display of the branch store output device 33. In accordance with a data table setting screen (not shown), for example, information input by an operator from the keyboard of the sales office input device 34 of the sales office system 30 according to a program stored in the sales office device memory 31, the sales office device processor It is assumed that the data is stored on the store apparatus memory 31 by 31. The ruled line information data table setting screen (not shown) has the same format as the ruled line information data table 50. Further, if necessary, a ruled line information data table display screen (not shown) according to the contents of the ruled line information data table 50 is displayed on, for example, the store output device 33 of the store system 30 and the management output device 23 of the management system 20. Shall be displayed. The ruled line information data table display screen (not shown) has the same format as the ruled line information data table 50. The ruled line information data table 50 may be created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Further, the information input and stored on the sales office system 30 side may be transmitted to the management system 20 side via the network 10, for example, and created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Information may be transmitted to the branch office system 30 side.

前記の通り構成された罫線情報データテーブル50に関し、罫線情報管理欄51の、番号欄511には例えば「番号」、開始欄51011には例えば「開始」、終了欄51012には例えば「終了」、開始X欄512には例えば「X」、開始Y欄513には例えば「Y」、終了X欄514には例えば「X」、終了Y欄515には例えば「Y」という情報をそれぞれ格納する。なお、X軸は、例えば処方箋例図40を見た場合の横方向とし、縦方向をY軸とする。次に、罫線1情報欄5201、罫線2情報欄5202、罫線3情報欄5203、・・・等の番号欄511には、順番に例えば「1」、「2」、「3」、・・・という情報をそれぞれ格納する。次に、罫線1情報欄5201、罫線2情報欄5202、罫線3情報欄5203、・・・等の、開始X欄512、開始Y欄513、終了X欄514、終了Y欄515等へ格納する各情報の算出方法を以下に示す。まず、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等により制御される営業店入力装置34に接続された例えばスキャナ(図示せず)により処方箋を読み取り、読み取った情報(図示せず)を、例えば営業店装置メモリ31に格納する。次に、前記読み取った処方箋の罫線および/もしくは枠(以降、単に罫線と表示する)から閉領域を自動認識し、各閉領域の位置関係と閉領域内の文字列を、例えば、後述の通りOCR認識によって、各閉領域が処方箋のどの欄にあたるかを自動的に抽出し、前記処方箋を読み取った情報から、後述の通り傾きを補正する。次に、読み取った処方箋に関する情報から、処方箋の様式が、例えば処方箋例図40によるものとすると、最初にX軸方向の罫線に関し、例えば罫線端411から罫線端4198に引かれた罫線の検出処理を行い、さらに、前記検出された罫線において、罫線端411から罫線端412に関し、例えば罫線端411の位置を示すX方向の座標が、例えばミリ単位(以下同様)で4.229、Y方向の座標が、例えば15.857、罫線端412の位置を示すX方向の座標が、例えば23.257、Y方向の座標が、例えば15.857であった場合、罫線1情報欄5201の、開始X欄512に例えば「4.229」、開始Y欄513に例えば「15.857」、終了X欄514に例えば「23.257」、終了Y欄515に例えば「15.857」という情報をそれぞれ格納する。同様に、罫線端413から罫線端414に引かれた罫線に関し検出処理を行い、罫線2情報欄5202の、開始X欄512に例えば「4.229」、開始Y欄513に例えば「24.314」、終了X欄514に例えば「23.257」、終了Y欄515に例えば「24.314」という情報をそれぞれ格納する。さらに、Y軸方向の罫線に関しても、罫線端411から罫線端413に引かれた罫線に関し検出処理を行い、罫線3情報欄5203の、開始X欄512に例えば「4.229」、開始Y欄513に例えば「15.857」、終了X欄514に例えば「4.229」、終了Y欄515に例えば「24.314」という情報をそれぞれ格納する。同様に、罫線端413から罫線端414に関し、罫線4情報欄5204の、開始X欄512に例えば「23.257」、開始Y欄513に例えば「15.857」、終了X欄514に例えば「23.257」、終了Y欄515に例えば「24.314」という情報をそれぞれ格納する。ただし、罫線が1つも検出できなかった場合には、例えば罫線1情報欄5201の開始X欄512と開始Y欄513と、終了欄51012の終了X欄514と終了Y欄515とのすべてに、例えば「0」という情報を格納して、罫線が検出できなかったことを示すものとする。また、罫線検出できなかった場合の傾き補正は、例えば「処方箋(または処方せん)」の文字列を検出し、この文字列の傾きから補正を行ってもかまわない。なお、前記罫線の検出に関し、例えばスキャナにおいて処方箋を読み取ったときに、許容範囲以上に傾いて読取ったことにより、検出することが困難であるときは、スキャナから読み取る処理を再度行ってもかまわない。なお、前記各種検出処理等は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理するものとする。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。   Regarding the ruled line information data table 50 configured as described above, in the ruled line information management column 51, for example, the number column 511 has “number”, the start column 51011 has “start”, the end column 51012 has “end”, etc. For example, “X” is stored in the start X column 512, “Y” is stored in the start Y column 513, “X” is stored in the end X column 514, and “Y” is stored in the end Y column 515, for example. Note that the X axis is, for example, the horizontal direction when viewing the prescription example FIG. 40, and the vertical direction is the Y axis. Next, in the number column 511 such as the ruled line 1 information column 5201, the ruled line 2 information column 5202, the ruled line 3 information column 5203,..., For example, “1”, “2”, “3”,. Is stored. Next, the data is stored in the start X column 512, the start Y column 513, the end X column 514, the end Y column 515, etc., such as the ruled line 1 information column 5201, the ruled line 2 information column 5202, the ruled line 3 information column 5203,. The calculation method of each information is shown below. First, a prescription is read by, for example, a scanner (not shown) connected to a store input device 34 controlled by the store device processor 32 or the like according to a program developed on the store system 30, for example. (Not shown) is stored in, for example, the branch office device memory 31. Next, the closed area is automatically recognized from the ruled lines and / or frames (hereinafter simply referred to as ruled lines) of the read prescription, and the positional relationship of each closed area and the character string in the closed area are, for example, as described below. By OCR recognition, which column of the prescription each closed region corresponds to is automatically extracted, and the inclination is corrected as described later from the information obtained by reading the prescription. Next, based on the read prescription information, if the prescription format is, for example, according to the prescription example FIG. 40, for example, the detection processing of the ruled line drawn first from the ruled line end 411 to the ruled line end 4198 with respect to the ruled line in the X-axis direction. Further, in the detected ruled line, with respect to the ruled line end 411 to the ruled line end 412, for example, the coordinate in the X direction indicating the position of the ruled line end 411 is, for example, 4.229 in millimeter units (the same applies hereinafter) If the coordinate is, for example, 15.857, the coordinate in the X direction indicating the position of the ruled line end 412 is, for example, 23.257, and the coordinate in the Y direction is, for example, 15.857, the start X in the ruled line 1 information column 5201 For example, “4.229” in the column 512, “15.857” in the start Y column 513, “23.257” in the end X column 514, and “15.257” in the end Y column 515, for example. The information that the 57 "is stored, respectively. Similarly, the detection processing is performed on the ruled line drawn from the ruled line end 413 to the ruled line end 414, and for example, “4.229” in the start X column 512 and “24.314” in the start Y column 513 of the ruled line 2 information column 5202. In the end X column 514, for example, information “23.257” is stored in the end Y column 515, for example “24.314”. Further, regarding the ruled line in the Y-axis direction, a detection process is performed on the ruled line drawn from the ruled line end 411 to the ruled line end 413, and for example, “4.229” is entered in the start X column 512 of the ruled line 3 information column 5203. For example, information such as “15.857” is stored in 513, “4.229” is stored in the end X column 514, and “24.314” is stored in the end Y column 515, for example. Similarly, for the ruled line end 413 to the ruled line end 414, for example, “23.257” in the start X column 512, “15.857” in the start Y column 513, and “15.857” in the end X column 514 in the ruled line 4 information column 5204. 23.257 ”and the information“ 24.314 ”is stored in the end Y column 515, for example. However, if no ruled line is detected, for example, the start X field 512 and the start Y field 513 of the ruled line 1 information field 5201, and the end X field 514 and the end Y field 515 of the end field 51012 are all For example, information “0” is stored to indicate that a ruled line could not be detected. The inclination correction when the ruled line cannot be detected may be performed by detecting a character string of “prescription (or prescription)” and correcting from the inclination of the character string. Regarding the detection of the ruled line, for example, when a prescription is read by a scanner and it is difficult to detect it because it is read with an inclination exceeding an allowable range, the process of reading from the scanner may be performed again. . The various detection processes and the like are processed by the branch store processor 32 according to a program developed on the branch store system 30, for example. The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example. The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example.

前記の通り罫線情報データテーブル50に格納した、例えば罫線1情報欄5201、罫線2情報欄5202、罫線3情報欄5203、罫線3情報欄5203に関する情報は、処方箋例図40の罫線端411、罫線端412、罫線端413、罫線端414により規定される矩形状を示している。ここで、例えば罫線端411の近傍点を設定し、前記近傍点から全方位に伸ばした例えば直線が、前記罫線端411、罫線端412、罫線端413、罫線端414により規定される矩形状の2つの罫線に、前記近傍点の一方の2点において同時に交わる場合には、前記近傍点は、前記規定された矩形状のなかに存在しないこととなる。一方、前記直線が前記近傍点を挟む2点において矩形状の罫線と必ず交わる場合は、この近傍点は矩形状のなかの存在することとなる。このように、前記矩形状のなかに存在する近傍点同士を関連付けることで、例えば処方箋に含まれる罫線で囲まれた領域である「閉領域」を自動認識することができる。これら閉領域は、例えば罫線情報データテーブル50のある罫線情報欄から、連続する4つの罫線情報のうち、番号欄511の一連の番号のなかから関連する4つの番号のうち一番若い番号の情報を閉領域の上部に関する情報、二番目に若い情報を閉領域の下部に関する情報、三番目に若い情報を閉領域の左端に関する情報、四番目に若い情報を閉領域の右端に関する情報と定義することで、罫線と閉領域とを関連付けることが可能となる。また、例えば、読み取った処方箋の罫線に、例えば欠損がある、あるいはスキャナによる読み取り時に正しく読み取れなかった等により、罫線が途切れていると認識した場合でも、前記切れたと判断した罫線部分の長さが一定以下であった場合、これを連続しているものと判断し、閉領域の認識を行ってもかまわない。あるいは、前記4つの罫線の組み合わせにより矩形が形成されない場合にも、例えば1本の罫線を途中で途切れていて2本または、それ以上の罫線として検出していることも想定し、平領域の認識を行ってもかまわない。以上、罫線情報データテーブル50に係る領域確定に関する説明を行った。   For example, information on the ruled line 1 information column 5201, the ruled line 2 information column 5202, the ruled line 3 information column 5203, and the ruled line 3 information column 5203 stored in the ruled line information data table 50 includes the ruled line end 411 of FIG. A rectangular shape defined by an end 412, a ruled line end 413, and a ruled line end 414 is shown. Here, for example, a neighborhood point of the ruled line end 411 is set, and, for example, a straight line extending in all directions from the neighborhood point has a rectangular shape defined by the ruled line end 411, the ruled line end 412, the ruled line end 413, and the ruled line end 414. When two ruled lines intersect simultaneously at one of the two neighboring points, the neighboring point does not exist in the defined rectangular shape. On the other hand, when the straight line always intersects with a rectangular ruled line at two points sandwiching the neighboring point, the neighboring point exists in a rectangular shape. Thus, by associating neighboring points existing in the rectangular shape, for example, a “closed region” that is a region surrounded by ruled lines included in the prescription can be automatically recognized. These closed regions are, for example, information on the youngest number among four related numbers from among a series of numbers in the number column 511 among four consecutive ruled line information from a ruled line information column in the ruled line information data table 50. Define the information about the upper part of the closed area, the second young information as the information about the lower part of the closed area, the third young information as the information about the left edge of the closed area, and the fourth young information as the information about the right edge of the closed area. Thus, it becomes possible to associate the ruled line with the closed region. In addition, for example, even if the ruled line portion of the prescription that has been read is recognized as being broken due to, for example, the ruled line being missing or not being read correctly by a scanner, If it is less than a certain value, it may be determined that it is continuous and the closed region may be recognized. Alternatively, even when a rectangle is not formed by the combination of the four ruled lines, for example, it is assumed that one ruled line is interrupted and detected as two or more ruled lines, and the recognition of the flat area is performed. You can go. Heretofore, the area determination related to the ruled line information data table 50 has been described.

前記の通り、読み取った処方箋の罫線に関する情報を罫線情報データテーブル50に格納した後、次に前記罫線情報データテーブル50から、処方箋閉領域情報データテーブル60を作成するが、以下に、処方箋閉領域情報データテーブル60について説明する。処方箋閉領域情報データテーブル60は、処方箋閉領域情報データテーブルを管理する処方箋閉領域情報管理欄61、読み取った処方箋の閉領域情報を格納する、閉領域1情報欄6201、閉領域2情報欄6202、閉領域3情報欄6203、・・・等を備えている。また、罫線閉領域情報管理欄61は、順番に1、2、3、と連番を付番する番号欄611、中央X欄612、中央Y欄613等を、さらに備えて構成される。なお、処方箋閉領域情報データテーブル60は、例えば営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従って営業店装置プロセッサ32により、関連する情報から算出した情報、または、営業店出力装置33のディスプレイに表示する処方箋閉領域情報データテーブル設定画面(図示せず)に従って、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボードから操作者により入力された情報を、営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従い、営業店装置プロセッサ31により、営業店装置メモリ31上に格納するものとする。また、処方箋閉領域情報データテーブル設定画面(図示せず)は、処方箋閉領域情報データテーブル60と同一形式を有するものとする。さらに、必要に応じて、処方箋閉領域情報データテーブル60の内容に従った処方箋閉領域情報データテーブル表示画面(図示せず)を、例えば営業店システム30の営業店出力装置33、管理システム20の管理出力装置23に表示するものとする。また、処方箋閉領域情報データテーブル表示画面(図示せず)は、処方箋閉領域情報データテーブル60と同一形式を有するものとする。なお、処方箋閉領域情報データテーブル60は、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納してもかまわない。さらに、営業店システム30側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク10を介して、管理システム20側に送信してもかまわないし、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納した情報を、営業店システム30側に送信してもかまわない。   As described above, after the information related to the ruled line of the read prescription is stored in the ruled line information data table 50, the prescription closed area information data table 60 is created from the ruled line information data table 50. The information data table 60 will be described. The prescription closed region information data table 60 includes a prescription closed region information management column 61 for managing the prescription closed region information data table, a closed region 1 information column 6201 for storing the read prescription closed region information, and a closed region 2 information column 6202. , Closed region 3 information column 6203, and so on. The ruled line closed region information management column 61 further includes a number column 611, a center X column 612, a center Y column 613, and the like, which are sequentially numbered 1, 2, 3, and the like. The prescription closed area information data table 60 is displayed on the display of the store output device 33 or information calculated from related information by the store device processor 32 according to a program stored in the store device memory 31, for example. According to the prescription closed area information data table setting screen (not shown), for example, information input by the operator from the keyboard of the store input device 34 of the store system 30 according to the program stored in the store apparatus memory 31, It is assumed that the information is stored on the store apparatus memory 31 by the store apparatus processor 31. The prescription closed area information data table setting screen (not shown) has the same format as the prescription closed area information data table 60. Further, if necessary, a prescription closed area information data table display screen (not shown) according to the contents of the prescription closed area information data table 60 is displayed on, for example, the store output device 33 of the store system 30 and the management system 20. It is displayed on the management output device 23. The prescription closed area information data table display screen (not shown) has the same format as the prescription closed area information data table 60. The prescription closed area information data table 60 may be created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Further, the information input and stored on the sales office system 30 side may be transmitted to the management system 20 side via the network 10, for example, and created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Information may be transmitted to the branch office system 30 side.

なお、前記の通り構成された処方箋閉領域情報データテーブル60に関し、処方箋閉領域情報管理欄61の、番号欄611には例えば「番号」、中央X欄612には例えば「中央X」、中央Y欄613には例えば「中央Y」という情報をそれぞれ格納する。次に、閉領域1情報欄6201、閉領域2情報欄6202、閉領域3情報欄6203、・・・等の番号欄611には、順番に例えば「1」、「2」、「3」、・・・という情報を格納する。次に、中央X欄612、中央Y欄613等へ格納する各情報の算出方法を以下に示す。例えば、番号欄611に格納した例えば「1」に該当する閉領域1情報欄6201の中央X欄612の「13.743」は、罫線端411と罫線端412のX軸方向の中間点を示し、罫線1情報欄5201の開始X欄512に格納した「4.229」と、終了X欄514に格納した「23.257」の平均値、
(4.229 + 23.257) ÷ 2 = 13.743
を格納した結果を示す。
次に、該閉領域のY軸方向における中央値である、中央Y欄613の「20.086」は、罫線端411と罫線端413Y軸方向の中間点を示し、罫線3情報欄5203の開始X欄512に格納した「15.857」と、終了X欄514に格納した「24.314」の平均値、
(15.857 + 24.314) ÷ 2 = 20.086
を格納した結果を示す。以下同様に、閉領域2情報欄6202、閉領域3情報欄6203、・・・等の中央X欄612、中央Y欄613にも、各閉領域の中央値を格納する。このように、処方箋閉領域情報データテーブル60は、読み取った処方箋の閉領域の中央値を格納するとともに、該処方箋に関する閉領域情報が、例えば番号94まで存在している場合には、該処方箋の閉領域が94個存在することを示している。また、罫線が1つも検出できなかった場合や閉領域が1つも認識されなかった場合には、例えば処方箋全体を1つの枠と認識して、例えば閉領域1情報欄6201の中央X欄612と中央Y欄613とに、例えば「0」という情報を格納して、閉領域が認識できなかったことを示すものとする。なお、前記検出等処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理するものとする。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。その他、処方箋閉領域情報データテーブル60の詳細等に関しては、例えば罫線情報データテーブル50に準ずるものとする。
Regarding the prescription closed area information data table 60 configured as described above, in the prescription closed area information management column 61, for example, the number column 611 has “number”, the center X column 612 has “center X”, and the center Y, for example. For example, information “center Y” is stored in the column 613. Next, in the number column 611 such as the closed region 1 information column 6201, the closed region 2 information column 6202, the closed region 3 information column 6203,..., For example, “1”, “2”, “3”, Stores information such as. Next, the calculation method of each information stored in the center X column 612, the center Y column 613, etc. is shown below. For example, “13.743” in the center X column 612 of the closed region 1 information column 6201 corresponding to, for example, “1” stored in the number column 611 indicates an intermediate point between the ruled line end 411 and the ruled line end 412 in the X-axis direction. The average value of “4.229” stored in the start X column 512 of the ruled line 1 information column 5201 and “23.257” stored in the end X column 514,
(4.229 + 23.257) ÷ 2 = 13.743
The result of storing is shown.
Next, “20.086” in the center Y column 613, which is the median value in the Y-axis direction of the closed region, indicates an intermediate point between the ruled line end 411 and the ruled line end 413 in the Y-axis direction, and starts the ruled line 3 information column 5203. The average value of “15.857” stored in the X column 512 and “24.314” stored in the end X column 514,
(15.857 + 24.314) / 2 = 20.086
The result of storing is shown. Similarly, the median value of each closed region is also stored in the central X column 612 and the central Y column 613 of the closed region 2 information column 6202, the closed region 3 information column 6203,. Thus, the prescription closed area information data table 60 stores the median value of the read prescription closed area, and if the closed area information related to the prescription exists up to, for example, number 94, the prescription closed area information data table 60 stores the prescription closed area information data table 60. It shows that there are 94 closed regions. If no ruled line is detected or no closed region is recognized, for example, the entire prescription is recognized as one frame, and for example, the central X column 612 of the closed region 1 information column 6201 For example, information “0” is stored in the center Y column 613 to indicate that the closed region could not be recognized. The processing such as detection is performed by the store apparatus processor 32 according to a program developed on the store system 30, for example. The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example. In addition, the details of the prescription closed region information data table 60 are the same as the ruled line information data table 50, for example.

一方、本願においては、処方箋認識システムによって読み取った処方箋のフォーマットパターンに関しては、前記サンプル書式を含む新規パターンごとにデータテーブルに格納する。新規パターンの読み取りは、読み取ることが想定されるパターンを処方箋認識システムにより事前に読み取らせる場合もあるが、事前に読み取ったパターンによらない実際の処方箋に関しても、新規パターンの場合はその都度、データテーブルを追加して、このデータテーブルにその情報を格納するものとする。これらパターンに関する情報を格納する処方箋パターンデータテーブル70について、図7に従って説明する。処方箋パターンデータテーブル70は、処方箋のどのパターンに関する情報であること示す処方箋パターン欄71、処方箋パターンデータテーブルを管理する処方箋パターン管理欄72、読み取った処方箋に含まれる閉領域の情報を格納する、閉領域1情報欄7301、閉領域2情報欄7302、閉領域3情報欄7303、・・・等を備えている。また、番号欄721、中央X欄722、中央Y欄723、各閉領域が何の項目に関する情報を格納する項目内容欄724等を、さらに備えて構成される。なお、処方箋パターンデータテーブル70は、例えば営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従って営業店装置プロセッサ32により、関連する情報から算出した情報、または、営業店出力装置33のディスプレイに表示する処方箋パターンデータテーブル設定画面(図示せず)に従って、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボードから操作者により入力された情報を、営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従い、営業店装置プロセッサ31により、営業店装置メモリ31上に格納するものとする。また、処方箋パターンデータテーブル設定画面(図示せず)は、処方箋パターンデータテーブル70と同一形式を有するものとする。さらに、必要に応じて、処方箋パターンデータテーブル70の内容に従った処方箋パターンデータテーブル表示画面(図示せず)を、例えば営業店システム30の営業店出力装置33、管理システム20の管理出力装置23に表示するものとする。また、処方箋パターンデータテーブル表示画面(図示せず)は、処方箋パターンデータテーブル70と同一形式を有するものとする。なお、処方箋パターンデータテーブル70は、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納してもかまわない。さらに、営業店システム30側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク10を介して、管理システム20側に送信してもかまわないし、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納した情報を、営業店システム30側に送信してもかまわない。   On the other hand, in the present application, the format pattern of the prescription read by the prescription recognition system is stored in the data table for each new pattern including the sample format. Reading a new pattern may cause the prescription recognition system to read a pattern that is supposed to be read in advance, but the actual prescription that does not depend on the pattern that has been read in advance is also the data for each new pattern. A table is added and the information is stored in this data table. The prescription pattern data table 70 that stores information related to these patterns will be described with reference to FIG. The prescription pattern data table 70 stores prescription pattern fields 71 indicating which pattern information of the prescription, prescription pattern management field 72 for managing the prescription pattern data table, and information on the closed area included in the read prescription. A region 1 information column 7301, a closed region 2 information column 7302, a closed region 3 information column 7303, etc. are provided. In addition, a number field 721, a center X field 722, a center Y field 723, and an item content field 724 for storing information on what items each closed region has are configured. The prescription pattern data table 70 is, for example, information calculated from related information by the branch store processor 32 according to a program stored in the branch store memory 31 or a prescription pattern displayed on the display of the branch store output device 33. In accordance with a data table setting screen (not shown), for example, information input by an operator from the keyboard of the sales office input device 34 of the sales office system 30 according to a program stored in the sales office device memory 31, the sales office device processor It is assumed that the data is stored on the store apparatus memory 31 by 31. The prescription pattern data table setting screen (not shown) has the same format as the prescription pattern data table 70. Furthermore, if necessary, a prescription pattern data table display screen (not shown) according to the contents of the prescription pattern data table 70 is displayed on, for example, the store output device 33 of the store system 30 and the management output device 23 of the management system 20. Shall be displayed. The prescription pattern data table display screen (not shown) has the same format as the prescription pattern data table 70. The prescription pattern data table 70 may be created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Further, the information input and stored on the sales office system 30 side may be transmitted to the management system 20 side via the network 10, for example, and created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Information may be transmitted to the branch office system 30 side.

次に、処方箋パターンデータテーブル70に格納する情報の詳細について、「処方箋パターンA」に関する情報を例に説明する。まず、処方箋パターン欄71には、パターンに関する情報であること示す、例えば「処方箋パターン:A」、処方箋パターン管理欄72の番号欄721には例えば「番号」、項目内容欄724には例えば「項目内容」という情報をそれぞれ格納する。次に、閉領域1情報欄7301、閉領域2情報欄7302、閉領域3情報欄7303、・・・等の番号欄721には、順番に例えば「1」、「2」、「3」、・・・という情報を格納するが、中央X欄722、中央Y欄723等へ格納する各情報の算出方法は、処方箋閉領域情報データテーブル60の閉領域1情報欄6201の中央X欄612、中央Y欄613の計算方法に準ずるものとして、各閉領域の中央値を格納する。このように、処方箋閉領域情報データテーブル60と同様に処方箋パターンデータテーブル70においても、読み取った処方箋の閉領域の中央値を格納するとともに、該処方箋に関する閉領域情報が、例えば番号94まで存在している場合には、該処方箋の閉領域が94個存在することを示す。このように、閉領域を認識して、前記の通り処方箋を読み取った情報(図示せず)から、罫線を消去することにより、以下のOCR等による文字認識を行う領域を想定することが可能となる効果の他に、例えば閉領域を誤って認識しており、実は複数の閉領域と認識している部分が1つの閉領域であった場合にはOCR等による文字認識を行っても、処方箋として意味のある文字列が読み取れないこととなるが、そのような場合には、対象とする閉領域の周辺を含めてOCR等による文字認識を行うことにより、確かな文字列を読み取ることが可能となる。また、閉領域1情報欄7301の項目内容欄724には、例えば該閉領域に予め記入された文字を文字認識方法である例えばOCR等で読み取ったときに公費負担者番号と認識した場合には、該項目内容欄に、例えば「公費負担者番号」という情報を格納する。以下同様に、閉領域1情報欄7301、閉領域2情報欄7302、閉領域3情報欄7303、・・・等の項目内容欄724にも、例えばOCRで読み取った情報を格納するものとする。なお、項目内容欄724に格納する文字列は、例えば厚生労働省、医師会、地方公共団体等によりあらかじめ設定された項目内容を、例えばネットワーク10を介して関連機関システム202等に問い合わせて例えば一覧表(図示せず)を作成し、これと照合することで読み取り精度の向上を図ってもかまわない。このように、処方箋パターンデータテーブル70は、読み取った処方箋の閉領域の中央値と、該閉領域に記入された内容に関する情報を格納するとともに、処方箋閉領域情報データテーブル60と同様に、該処方箋に関する閉領域情報が、例えば番号94まで存在している場合には、該処方箋の閉領域が94個存在することを示す。また、前記に示すように閉領域が認識されず、例えば閉領域1情報欄6201の中央X欄612と中央Y欄613とに、例えば「0」という情報が格納されている場合には、該当する読み取った処方箋のナマ画像と処方箋パターンデータテーブル70とを、例えば、営業店システム30の営業店装置インターフェース36に接続されたディスプレイ(図示せず)等に、並列して表示し、例えば操作者により、両者を比較して精査し、例えば項目欄724に格納した項目内容に誤りがある場合には、例えば操作者によって修正を行い、さらに、処方箋パターンデータテーブル70の各項目内容が記述された処方箋上の位置と、読み取った処方箋のナマ画像より、処方箋の位置関係を、例えばタッチペン等により画面を指し示めして関連付け、正しい処方箋パターンデータテーブルとする処理を行ってもかまわない。なお、前記OCRを含む、前記検出、算出等の各処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理し、その結果を例えばネットワーク10を介して、管理システム20へ送信してもかまわない。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。その他、処方箋パターンデータテーブル70の詳細等に関しては、例えば処方箋閉領域情報データテーブル60、罫線情報データテーブル50に準ずるものとする。   Next, details of the information stored in the prescription pattern data table 70 will be described by taking information related to “prescription pattern A” as an example. First, in the prescription pattern column 71, for example, “prescription pattern: A”, for example, “number” in the number column 721 in the prescription pattern management column 72, and “item” in the item content column 724, for example, are shown. Each of the information “content” is stored. Next, in the number column 721 such as the closed region 1 information column 7301, the closed region 2 information column 7302, the closed region 3 information column 7303,..., For example, “1”, “2”, “3”, Are stored in the central X column 722, the central Y column 723, and the like. The calculation method of each information is the central X column 612 of the closed region 1 information column 6201 of the prescription closed region information data table 60, The median value of each closed region is stored in accordance with the calculation method in the center Y column 613. Thus, in the prescription pattern data table 70 as well as the prescription closed area information data table 60, the median value of the read prescription closed area is stored, and closed area information related to the prescription exists up to the number 94, for example. Indicates that there are 94 closed areas of the prescription. In this way, by recognizing the closed region and erasing the ruled line from the information (not shown) obtained by reading the prescription as described above, it is possible to assume a region for performing character recognition by the following OCR or the like. In addition to the effects described above, for example, when a closed region is erroneously recognized, and a portion recognized as a plurality of closed regions is actually one closed region, even if character recognition by OCR or the like is performed, the prescription In such a case, it is possible to read a certain character string by performing character recognition using OCR etc. including the periphery of the target closed area. It becomes. Further, in the item content field 724 of the closed area 1 information field 7301, for example, when a character previously entered in the closed area is read as a public expense bearer number when read by a character recognition method such as OCR, for example, In the item content column, for example, the information “Public bearer number” is stored. Similarly, information read by OCR, for example, is also stored in item content columns 724 such as a closed region 1 information column 7301, a closed region 2 information column 7302, a closed region 3 information column 7303,. Note that the character string stored in the item content column 724 is, for example, a list of items that are set in advance by the Ministry of Health, Labor and Welfare, the medical association, local public bodies, etc. It is also possible to improve reading accuracy by creating (not shown) and collating it. In this way, the prescription pattern data table 70 stores the median value of the closed area of the read prescription and the information related to the contents entered in the closed area, and, similarly to the prescription closed area information data table 60, the prescription. For example, if the closed area information regarding the number 94 is present, it indicates that there are 94 closed areas of the prescription. Further, as described above, when the closed region is not recognized and, for example, information “0” is stored in the center X column 612 and the center Y column 613 of the closed region 1 information column 6201, The read prescription raw image and the prescription pattern data table 70 are displayed in parallel on, for example, a display (not shown) connected to the store apparatus interface 36 of the store system 30, for example, an operator. Thus, the two items are compared and scrutinized. For example, if there is an error in the item contents stored in the item column 724, the operator corrects the item contents, and further, the item contents of the prescription pattern data table 70 are described. The position of the prescription is correlated with the position of the prescription from the raw image of the read prescription by pointing the screen with, for example, a touch pen. It may be subjected to a treatment to have prescription pattern data table. In addition, each process of the said detection, calculation, etc. including the said OCR is processed in the branch office apparatus processor 32 grade | etc., According to the program expand | deployed on the branch office system 30, for example, The result is carried out via the network 10, for example. It may be transmitted to the management system 20. The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example. In addition, regarding the details of the prescription pattern data table 70, for example, the prescription closed region information data table 60 and the ruled line information data table 50 are applied.

このように、処方箋のパターン別に読み取った情報を格納する処方箋パターンデータテーブル70は、例えば処方箋のパターンが5種類であった場合には、5パターン分の処方箋パターンデータテーブル70が存在し、それぞれの処方箋パターン欄71には、どのパターンに関する情報であること示す、例えば「処方箋パターン:A」、「処方箋パターン:B」、「処方箋パターン:C」、・・・、という情報格納することとなるが、これら過去に識別した処方箋のフォーマットに関する情報と、前記処方箋閉領域情報データテーブル60の情報を突合せることにより、今回読み取った処方箋がすでにフォーマットパターンとして登録済かどうか確認し、もし登録済である場合には、該当する処方箋パターンデータテーブル70に準じた処方箋フォーマットとして、該閉領域に含まれる文字情報を例えばOCR等により識別するときに、処方箋パターンデータテーブル70の項目内容欄724等の情報を参考にしてもかまわない。また、前記突合せによるフォーマット照合は、例えば番号欄621と番号欄721の何番まで情報が存在する、各閉領域の中央に関する数値がどこまで類似しているか等を勘案して行うものとする。さらに、例えば前記処方箋閉領域の縦横比、ヒストグラム、格子点数、色等の特徴を抽出して、これらを点数化し、前記突合せにより一致している特徴の点数の合計をすることにより、どのバターンに近いか判断してもかまわない。また、今回読み取った処方箋が、いままでに読み取ったことのない処方箋パターンによるものである場合には、この処方箋パターンに関する情報を、新規の処方箋パターンデータテーブル70として作成し、例えば営業店装置メモリ31上に格納するものとする。ただし、この新規の処方箋パターンデータテーブルの登録に関しては、例えば営業店システム30の営業店出力装置33に、新規の処方箋パターンデータテーブルであることを表示(図示せず)した上で、操作者の同意を得てから格納する処理としてもよい。なお、前記OCRを含む、前記検出、算出等の各処理等およびデータテーブルへの格納の詳細等に関しては、例えば罫線情報データテーブル50、処方箋閉領域情報データテーブル60に準ずるものとする。   As described above, the prescription pattern data table 70 for storing the information read for each prescription pattern has five prescription pattern data tables 70 when there are five types of prescription patterns, for example. In the prescription pattern column 71, information indicating which pattern is related, for example, “prescription pattern: A”, “prescription pattern: B”, “prescription pattern: C”,... Is stored. Then, by comparing the information about the format of the prescription identified in the past with the information of the prescription closed area information data table 60, it is confirmed whether or not the prescription read this time has already been registered as the format pattern. In this case, prescription according to the corresponding prescription pattern data table 70 Formatted as, when identifying the character information included in the closed area for example OCR or the like, may also be an item contents column 724 information such as the prescription pattern data table 70 as a reference. In addition, the format collation by the matching is performed in consideration of, for example, how many numbers in the number column 621 and the number column 721 exist, and how similar the numerical values related to the center of each closed region are. Furthermore, for example, by extracting features such as the aspect ratio, histogram, grid points, colors, etc. of the prescription closed region, and scoring them, and summing the points of the features that matched by the matching, which pattern It doesn't matter if it is close. Further, when the prescription read this time is based on a prescription pattern that has not been read so far, information on the prescription pattern is created as a new prescription pattern data table 70, for example, the store apparatus memory 31. Shall be stored above. However, regarding the registration of this new prescription pattern data table, for example, after displaying that it is a new prescription pattern data table (not shown) on the store output device 33 of the store system 30, the operator's It is good also as a process which stores after obtaining consent. It should be noted that the processing such as detection and calculation including the OCR and the details of storage in the data table are based on the ruled line information data table 50 and the prescription closed region information data table 60, for example.

前記の通り、今回読み取った処方箋が、例えば事前に読み取った処方箋パターンと同一であったと判定し、その処方箋パターンが図4に示す処方箋例図40に準ずると判定したとする。次に、前記の通り処方箋を読み取った情報(図示せず)から、罫線を消去し、さらに、例えば罫線端411、罫線端412、罫線端4198、罫線端4199に囲まれた閉領域は、例えば図7に示す処方箋パターンデータテーブル70の閉領域1情報欄7301に格納した情報に従うものとすると、該閉領域には、公費負担者番号と印刷されている。このように、事前に読み取った処方箋パターンが合致した処方箋に記載された情報を格納する、処方箋読取情報データテーブル80について、図8に従って説明する。処方箋読取情報データテーブル80は、処方箋読取情報データテーブルを管理する処方箋読取情報管理欄81、読み取った処方箋の各情報を格納する、処方箋内容1情報欄8201、処方箋内容2情報欄8202、処方箋内容3情報欄8203、・・・等を備えている。また、処方箋読取情報管理欄81は、順番に1、2、3、と連番を付番する番号欄811、項目内容欄812、読取情報欄813等を、さらに備えて構成される。なお、処方箋読取情報データテーブル80は、例えば営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従って営業店装置プロセッサ32により、関連する情報から算出した情報、または、営業店出力装置33のディスプレイに表示する処方箋閉領域情報データテーブル設定画面(図示せず)に従って、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボードから操作者により入力された情報を、営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従い、営業店装置プロセッサ31により、営業店装置メモリ31上に格納するものとする。また、処方箋読取情報データテーブル設定画面(図示せず)は、処方箋読取情報データテーブル80と同一形式を有するものとする。さらに、必要に応じて、処方箋読取情報データテーブル80の内容に従った処方箋読取情報データテーブル表示画面(図示せず)を、例えば営業店システム30の営業店出力装置33、管理システム20の管理出力装置23に表示するものとする。また、処方箋読取情報データテーブル表示画面(図示せず)は、処方箋読取情報データテーブル80と同一形式を有するものとする。なお、処方箋読取情報データテーブル80は、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納してもかまわない。さらに、営業店システム30側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク10を介して、管理システム20側に送信してもかまわないし、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納した情報を、営業店システム30側に送信してもかまわない。   As described above, it is determined that the prescription read this time is the same as the prescription pattern read in advance, for example, and it is determined that the prescription pattern conforms to the prescription example diagram 40 shown in FIG. Next, the ruled lines are erased from the information (not shown) obtained by reading the prescription as described above, and the closed region surrounded by, for example, the ruled line end 411, the ruled line end 412, the ruled line end 4198, and the ruled line end 4199 is, for example, Assuming that the information follows the information stored in the closed area 1 information column 7301 of the prescription pattern data table 70 shown in FIG. 7, the public area bearer number is printed in the closed area. The prescription reading information data table 80 for storing information described in the prescription that matches the prescription pattern read in advance will be described with reference to FIG. The prescription reading information data table 80 includes a prescription reading information management column 81 for managing the prescription reading information data table, a prescription content 1 information column 8201 for storing each information of the read prescription, a prescription content 2 information column 8202, and a prescription content 3 An information column 8203, etc. are provided. Further, the prescription reading information management column 81 further includes a number column 811, numbered item number column 812, an item content column 812, a reading information column 813, and the like in order. The prescription reading information data table 80 is, for example, information calculated from related information by the branch store processor 32 in accordance with a program stored in the branch store memory 31 or a prescription displayed on the display of the branch store output device 33. According to the closed area information data table setting screen (not shown), for example, information input by the operator from the keyboard of the store input device 34 of the store system 30 is displayed in accordance with a program stored in the store apparatus memory 31. It is assumed that the store device processor 31 stores the information on the store device memory 31. The prescription reading information data table setting screen (not shown) has the same format as the prescription reading information data table 80. Further, if necessary, a prescription reading information data table display screen (not shown) according to the contents of the prescription reading information data table 80 is displayed on, for example, the store output device 33 of the store system 30 and the management output of the management system 20. It is displayed on the device 23. The prescription reading information data table display screen (not shown) has the same format as the prescription reading information data table 80. The prescription reading information data table 80 may be created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Further, the information input and stored on the sales office system 30 side may be transmitted to the management system 20 side via the network 10, for example, and created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Information may be transmitted to the branch office system 30 side.

前記の通り構成された処方箋読取情報データテーブル80に関し、処方箋読取情報管理欄81の、番号欄811には例えば「番号」、項目内容欄812には例えば「項目内容」、読取情報欄813には例えば「読み取り情報」という情報をそれぞれ格納する。次に、処方箋内容1情報欄8201、処方箋内容2情報欄8202、処方箋内容3情報欄8203、・・・等の番号欄811には、順番に例えば「1」、「2」、「3」、・・・という情報を格納し、項目内容欄812には、後述する読取情報欄813に格納する項目内容の名称を格納する。具体的には、例えば前記の通り読み取った処方箋が処方箋パターンAに準じている場合、処方箋パターンAに関する処方箋パターンデータテーブル70の項目内容欄724の情報を格納する。ただし、例えば図4の患者情報欄42に示す「患者」欄は、さらに「氏名」欄、「生年月日」欄等の具体的な項目が続いているため、特に処方箋読取情報データテーブル80に「患者」という情報を格納する必要はないが、例えば処方箋内容3情報欄8203の項目内容欄812には、例え「患者氏名」、例えば処方箋内容4情報欄8204の項目内容欄812には、例えば「患者生年月日」という情報を格納する。以下同様に、処方箋内容5情報欄8205、処方箋内容6情報欄8206、・・・等の項目内容欄812に、情報を格納するものとする。   Regarding the prescription reading information data table 80 configured as described above, in the prescription reading information management column 81, for example, the number column 811 has “number”, the item content column 812 has “item content”, and the reading information column 813 has For example, information “read information” is stored. Next, in the number column 811 such as the prescription content 1 information column 8201, the prescription content 2 information column 8202, the prescription content 3 information column 8203,..., For example, “1”, “2”, “3”, .., And the item content column 812 stores the name of the item content stored in the read information column 813 described later. Specifically, for example, when the prescription read as described above conforms to the prescription pattern A, the information in the item content column 724 of the prescription pattern data table 70 regarding the prescription pattern A is stored. However, for example, the “patient” field shown in the patient information field 42 of FIG. 4 further includes specific items such as a “name” field and a “birth date” field. Although it is not necessary to store the information “patient”, for example, the item content column 812 of the prescription content 3 information column 8203 includes, for example, “patient name”, for example, the item content column 812 of the prescription content 4 information column 8204 includes, for example, Stores the information “patient birth date”. Similarly, the information is stored in the item content column 812 such as the prescription content 5 information column 8205, the prescription content 6 information column 8206,.

以上、処方箋読取情報データテーブル80の項目内容欄812に該当する項目内容を格納すると、次に、読取情報欄813には、前記の通り処方箋を読み取った情報(図示せず)から罫線を消去し、記載された処方箋の例えばOCRにより読み取った情報を解析して、例えば、前記項目内容と前記近傍の文字列との整合性を、例えば前記項目内容と項目内容の具体的な表記として使用される可能性の高い単語等とを対応付けたデータテーブル(図示せず)に従って検索して、親和性のある文字列を抽出し、その結果を格納する。例えば処方箋内容1情報欄8201では、解析した結果が6713128であったなら、例えば「6713128」、処方箋内容1情報欄8202では、解析した結果が1234567であったなら、例えば「1234567」、処方箋内容1情報欄8203では、解析した結果が本郷太郎であったなら、例えば「本郷 太郎」という情報をそれぞれ格納する。以下同様に、各読取情報欄813に、解析に従って情報を格納する。なお、前記罫線検出、関連する情報からの算出等の各処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理し、その結果を例えばネットワーク10を介して、管理システム20へ送信してもかまわない。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。その他、処方箋読取情報データテーブル80の詳細等に関しては、例えば罫線情報データテーブル50、処方箋閉領域情報データテーブル60、処方箋パターンデータテーブル70に準ずるものとする。   As described above, when the item content corresponding to the item content column 812 of the prescription reading information data table 80 is stored, the ruled lines are erased from the information (not shown) read from the prescription in the reading information column 813 as described above. Analyzing information read by, for example, OCR of the written prescription, for example, the consistency between the item content and the nearby character string is used as a specific notation of the item content and the item content, for example A search is performed according to a data table (not shown) in which words or the like having a high possibility are associated with each other, character strings having affinity are extracted, and the result is stored. For example, in the prescription content 1 information column 8201, if the analyzed result is 6713128, for example, “6713128”, and in the prescription content 1 information column 8202, if the analyzed result is 1234567, for example, “1234567”, the prescription content 1 In the information column 8203, if the analyzed result is Taro Hongo, for example, information “Taro Hongo” is stored. Similarly, information is stored in each read information column 813 according to the analysis. Each processing such as ruled line detection and calculation from related information is processed by the branch office processor 32 according to a program developed on the branch office system 30, for example, and the result is transmitted via the network 10, for example. The data may be transmitted to the management system 20. The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example. In addition, regarding the details of the prescription reading information data table 80, for example, the ruled line information data table 50, the prescription closed area information data table 60, and the prescription pattern data table 70 are used.

次に、図4の処方欄43に示す閉領域に記載された情報を、例えば図8の処方箋内容21情報欄8221の読取情報欄813に格納する処理について説明する。処方箋内容21情報欄8221の項目内容欄812に「処方」と格納するが、読取情報欄813には処方箋においてもっとも重要な処方内容を読み取って解析し格納する。この処方箋の処方欄43に記載されている情報の一例を、図9に示す、処方詳細情報90に従って説明する。処方詳細情報90は、図4に示す処方欄43の一部分を示しており、変更不可欄9431、処方詳細欄9432等を備えている。また、処方詳細欄9432には、具体的な処方詳細を示す、例えば、ケフラール細粒小児用100mg94321、(100mg 1g)94322、(剤形変更不可)94324、・・・等を、さらに備えて構成される。なお、例えば「ケフラール細粒小児用100mg」等の下にある下線および「薬剤」、「分量」、「補足」等は、後述の説明のために追記したもので、実際の処方箋には記載されていないものとする。また、処方詳細欄9432の読み取りは、以下余白94329を読み取ることにより終了としてもかまわない。なお、処方詳細情報90は、前記の通り、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等に制御される、営業店入力装置34に接続された例えばスキャナ(図示せず)により処方箋を読み取り、前記読み取った情報(図示せず)を、例えば営業店装置メモリ31に格納した結果と基本的に同一である。   Next, a process for storing the information described in the closed area shown in the prescription column 43 of FIG. 4 in, for example, the reading information column 813 of the prescription content 21 information column 8221 of FIG. 8 will be described. “Prescription” is stored in the item content column 812 of the prescription content 21 information column 8221, but the most important prescription content in the prescription is read, analyzed, and stored in the read information column 813. An example of information described in the prescription column 43 of this prescription will be described according to prescription detailed information 90 shown in FIG. The prescription detail information 90 shows a part of the prescription column 43 shown in FIG. 4 and includes an unchangeable column 9431, a prescription detail column 9432, and the like. The prescription details column 9432 further includes specific prescription details, for example, 100 mg 94321, (100 mg 1 g) 94322, (dos not change dosage form) 94324,... Is done. For example, the underline and “drug”, “amount”, “supplement”, etc. under “Kefal Fine Granules for Children 100 mg” are added for the purpose of the following explanation, and are described in the actual prescription. Shall not. The reading of the prescription details column 9432 may be terminated by reading the margin 94329 below. As described above, the prescription details information 90 is, for example, a scanner (not shown) connected to the store input device 34 controlled by the store device processor 32 or the like according to a program developed on the store system 30, for example. The result is basically the same as the result of reading the prescription and the stored information (not shown) in the store device memory 31, for example.

前記の通り読み取った処方詳細に関する文字情報に対して、まず例えばスキャナ等で読み取って解析したデジタル情報を得た後、前記デジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベース(図示せず)から抽出した対応文字情報により領域内文字認識を行うことにより、OCR認識処理を行う。なお、例えば薬剤名や用法については例えばネットワーク10を介して、例えば関連機関システム202である厚生労働省所管常務に関するデータベースシステム、各地都道府県医療関連システム、日本薬局方による薬品名関するデータベースシステム等、本願による処方箋認識システムに関連する各システムと、例えば営業店システム30と接続して、前記各システムのデータベース(図示せず)等に格納された、薬品名、用法等と、前記OCR認識結果と照合して、処方箋としての読み取り精度の向上をはかるとともに、この結果を前記デジタル情報―文字情報対応データベース(図示せず)に格納してもかまわない。また、属性対応項目を選定する処理として、前記領域内文字認識によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベース(図示せず)から前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する。さらに、類似項目選定処理として、前記領域内文字認識によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース(図示せず)内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目を選定しても、かまわない。このようにして読み取った情報は、例えば、一般名称薬剤は、「般」の表示のついている薬剤名、一般名称コードしか存在しない薬剤についても、対応可能とする。なお、前記属性―属性内可能項目データベース(図示せず)につても、前記デジタル情報―文字情報対応データベース(図示せず)と同様、例えば関連機関システム202である厚生労働省所管常務に関するデータベースシステム、各地都道府県医療関連システム、日本薬局方による薬品名関するデータベースシステム等、本願による処方箋認識システムに関連する各システムと、例えば営業店システム30と接続して、前記各システムのデータベース(図示せず)等に格納された各種情報と照合し、この結果を前記属性―属性内可能項目データベース(図示せず)に格納してもかまわない。   For character information relating to prescription details read as described above, first, for example, digital information read and analyzed by a scanner or the like is obtained, and then character information matching the digital information is converted into a digital information-character information correspondence database (not shown). OCR recognition processing is performed by performing in-region character recognition based on the corresponding character information extracted from (1). For example, with regard to drug names and usage, for example, via the network 10, for example, a database system related to the Ministry of Health, Labor and Welfare, which is a related institution system 202, a medical system related to various prefectures, a database system related to drug names by the Japanese Pharmacopoeia, etc. Connected with each system related to the prescription recognition system according to the above, for example, the branch office system 30 and stored in the database (not shown) of each system, etc., and the OCR recognition result Then, the reading accuracy as a prescription can be improved and the result can be stored in the digital information-character information correspondence database (not shown). In addition, as a process of selecting an attribute corresponding item, an attribute related to information estimated as item name information among character information obtained by character recognition in the region is estimated and / or specified, and the attribute and the attribute belong to the attribute An attribute-in-attribute possible item database corresponding to the estimated and / or specified attribute is selected from an attribute-in-attribute possible item database (not shown) associated with a list of possible item information. Further, as the similar item selection process, for the character information other than that related to the information estimated as the item name information among the character information obtained by the character recognition in the area, the attribute-attribute internal selected by the attribute corresponding item selection means It is also possible to select a similar item that selects items having a high degree of similarity among item information stored in a possible item database (not shown). The information read in this manner can be handled, for example, for a generic name drug, even for a drug name with a general display and a generic name code. As for the attribute-attribute-possible item database (not shown), as with the digital information-character information correspondence database (not shown), for example, a database system related to the managing director of the Ministry of Health, Labor and Welfare, which is a related institution system 202, Each system related to the prescription recognition system according to the present application, such as a medical system related to various prefectures, a database system related to drug names by the Japanese Pharmacopoeia, and a database of each system (not shown) It is also possible to collate with various kinds of information stored in the above and store the result in the attribute-attribute possible item database (not shown).

具体的には、読み取った処方箋の処方欄43に記載されたい処方内容が、図9に示す、処方詳細90の通りであったとして説明する。処方詳細90は、変更不可欄9431、処方詳細欄9432等を備えて構成され、処方箋例図40に示す処方箋全体のうち、特に処方欄の部分を示している。まず、処方詳細欄9432のケフラール細粒小児用100mg94321の下線の下に表記された「薬剤」という表記は、前記ケフラール細粒小児用100mg94321を薬剤として認識したことを示し、以下同様に、「分量」、「力価」、「補足」、「用法」、「日数」等も、例えば薬事法に関するデータベース等との照合の結果によるものとする。また後述のように、例えば(100mg 1g)94322を省略可能な記載として読み取らない処理を行ってもかまわない。   Specifically, description will be made assuming that the prescription content desired to be entered in the prescription column 43 of the read prescription is as shown in the prescription details 90 shown in FIG. The prescription details 90 include a non-changeable column 9431, a prescription detail column 9432, and the like, and particularly the prescription column portion of the entire prescription shown in FIG. First, in the prescription detail column 9432, the indication “medicine” under the underline of 100 mg 94321 for kefral fine-grained children indicates that the 100 mg 94321 for kefal fine-grained children was recognized as a drug. ”,“ Titer ”,“ supplement ”,“ usage ”,“ days ”, and the like are also based on the result of collation with a database related to the Pharmaceutical Affairs Law, for example. Further, as will be described later, for example, (100 mg 1g) 94322 may be omitted so as not to be read.

次に、処方箋欄43を読み取るための処理速度向上および/もしくは精度向上のため、このように処方箋パターンごとに定められた特有の処方表記方法を格納する、処方表記パターン一覧100について、図10に従って説明する。まず、処方表記パターン一覧100は、処方表記パターン一覧を管理する処方表記パターン管理欄101、読み取った処方表記方法の各情報を格納する、処方表記パターン1情報欄10201、処方表記パターン2情報欄10202、処方表記パターン3情報欄10203、・・・等を備えている。また、処方表記パターン管理欄101は、処方箋パターン欄1011、読取フォーマット欄1012等を、さらに備えて構成される。なお、処方表記パターン一覧100は、例えば営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従って営業店装置プロセッサ32により、関連する情報から算出した情報、または、営業店出力装置33のディスプレイに表示する処方表記パターン一覧設定画面(図示せず)に従って、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボードから操作者により入力された情報を、営業店装置メモリ31に格納されたプログラムに従い、営業店装置プロセッサ31により、営業店装置メモリ31上に格納するものとする。また、処方表記パターン一覧設定画面(図示せず)は、処方表記パターン一覧100と同一形式を有するものとする。さらに、必要に応じて、処方表記パターン一覧100の内容に従った処方表記パターン一覧表示画面(図示せず)を、例えば営業店システム30の営業店出力装置33、管理システム20の管理出力装置23に表示するものとする。また、処方表記パターン一覧表示画面(図示せず)は、処方表記パターン一覧100と同一形式を有するものとする。なお、処方表記パターン一覧100は、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納してもかまわない。さらに、営業店システム30側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク10を介して、管理システム20側に送信してもかまわないし、管理システム20側で作成および/もしくは入力し、メモリに格納した情報を、営業店システム30側に送信してもかまわない。   Next, in order to improve the processing speed for reading the prescription column 43 and / or improve accuracy, the prescription notation pattern list 100 that stores the specific prescription notation method defined for each prescription pattern in this way is described with reference to FIG. explain. First, the prescription notation pattern list 100 includes a prescription notation pattern management column 101 for managing the prescription notation pattern list, a prescription notation pattern 1 information column 10201, and a prescription notation pattern 2 information column 10202 for storing each information of the read prescription notifying method. , Prescription description pattern 3 information column 10203, and so on. The prescription notation pattern management column 101 further includes a prescription pattern column 1011, a reading format column 1012, and the like. The prescription notation pattern list 100 is, for example, information calculated from related information by the branch store processor 32 according to a program stored in the branch store memory 31 or a prescription notation displayed on the display of the branch store output device 33. According to a pattern list setting screen (not shown), for example, information input by an operator from the keyboard of the store input device 34 of the store system 30 according to a program stored in the store apparatus memory 31, the store apparatus processor It is assumed that the data is stored on the store apparatus memory 31 by 31. The prescription notation pattern list setting screen (not shown) has the same format as the prescription notation pattern list 100. Further, if necessary, a prescription notation pattern list display screen (not shown) according to the contents of the prescription notation pattern list 100 is displayed, for example, a store output device 33 of the store system 30 and a management output device 23 of the management system 20. Shall be displayed. The prescription notation pattern list display screen (not shown) has the same format as the prescription notation pattern list 100. The prescription notation pattern list 100 may be created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Further, the information input and stored on the sales office system 30 side may be transmitted to the management system 20 side via the network 10, for example, and created and / or input on the management system 20 side and stored in the memory. Information may be transmitted to the branch office system 30 side.

前記の通り構成された処方表記パターン一覧100に関し、処方表記パターン管理欄101の、処方箋パターン欄1011には例えば「処方箋パターン」、読取フォーマット欄1012には例えば「読取フォーマット」という情報をそれぞれ格納する。次に、処方表記パターン1情報欄10201、処方表記パターン2情報欄10202、処方表記パターン3情報欄10203、・・・等の処方箋パターン欄1011には、該当するそれぞれの処方箋パターンを示す例えば「A」、「B」、「C」、・・・という情報を格納し、読取フォーマット欄1012には、具体的な処方箋表記パターンを格納する。例えば処方表記パターン1情報欄10201の処方箋パターンAの処方表記パターンとして、例えば「(薬剤/[力価]/分量/[補足]/用法/日数/)+」という情報を格納する。以下同様に、処方表記パターン2情報欄10202、処方表記パターン3情報欄10203、・・・等の読取フォーマット欄1012に、情報を格納するものとする。なお、これら読取フォーマット欄1012に格納する読取フォーマットは、該当する処方詳細欄9432に記載されたフォーマットを、例えばOCRによって読み取り、その結果から、どのようなフォーマットによるかを識別し格納するものとする。なお、例えば処方箋パターンAに対し、複数の処方表記バターンが存在する場合、すなわち同一の処方箋パターンAを例えばA病院とB病院で使用し、それぞれに処方表記パターンが異なる場合には、例えば処方表記パターン21情報欄10221の処方箋パターン欄1011に「A」と格納し、例えば処方表記パターン1情報欄10201の読み取りパターンと異なる処方表記パターンを読取フォーマット欄1012に格納するものとする。これにより、同一処方箋パターンに対し、複数の処方表記パターンが存在する場合にも対処可能とする。   Regarding the prescription notation pattern list 100 configured as described above, for example, the prescription pattern column 1011 of the prescription notation pattern management column 101 stores information such as “prescription pattern” and the reading format column 1012 stores information such as “reading format”, respectively. . Next, the prescription pattern column 1011 such as the prescription notation pattern 1 information column 10201, the prescription notation pattern 2 information column 10202, the prescription notation pattern 3 information column 10203,... , “B”, “C”,..., And a specific prescription notation pattern is stored in the reading format column 1012. For example, as a prescription notation pattern of the prescription pattern A in the prescription notation pattern 1 information column 10201, for example, information “(drug / [potency] / amount / [supplement] / usage / days /) +” is stored. Similarly, the information is stored in the reading format column 1012 such as the prescription notation pattern 2 information column 10202, the prescription notation pattern 3 information column 10203,. The reading format stored in the reading format column 1012 is a format described in the corresponding prescription detail column 9432, which is read by, for example, OCR, and the format is identified and stored from the result. . For example, when there are a plurality of prescription pattern patterns for the prescription pattern A, that is, when the same prescription pattern A is used in, for example, the A hospital and the B hospital and the prescription pattern patterns are different from each other, for example, the prescription pattern Assume that “A” is stored in the prescription pattern column 1011 of the pattern 21 information column 10221, and for example, a prescription pattern different from the reading pattern of the prescription pattern 1 information column 10201 is stored in the reading format column 1012. Thereby, it is possible to cope with a case where a plurality of prescription writing patterns exist for the same prescription pattern.

このように格納した情報は、以下のような処方格納表記を有していることを示している。例えば処方表記パターン1情報欄10201の処方箋パターンAの処方表記パターンとして、(「薬剤/[力価]/分量/[補足]/用法/日数」)+」という情報を格納するが、「薬剤」は、最初に記載される項目が薬剤名であることを示し、「/」という情報は、項目の区切りを示すが以下同様とする。次に、「[力価]」は、次の項目が力価内容であることを示すが、力価を囲む「[]」は、この項目が省略可能であることを示す。なお、省略可能であるかどかは、例えば同じ処方箋パターンAでありながら、例えば力価という項目が省略されている処方箋を読み取ったあり、あるいは前記関連機関システムへ問い合わせることにより判定してもかまわない。以下同様に、分量、[補足]、用法、日数についても、それぞれの項目内容と省略可能かどうかを示すものとする。さらに、表記パターンの項目の先頭と末尾に記載する「()」という情報は、()に挟まれた各項目が一連の処方であることを示し、「+」は、()に挟まれた各項目が繰り返されることを意味する。次に、例えば処方表記パターン2情報欄10202の処方箋パターンBの処方表記パターンの、(「薬剤//分量/・・・」という情報は、最初の「薬剤」は前記同様薬剤名であることを示し、「/」という情報は、項目の区切りを示すが、次に記載される「//」は、該当パターンにおいては、この項目が常に省略されることを示している。なお、常に省略されるかどかは、例えば同じ処方箋パターンBでありながら、該当する項目が常に省略されているか、あるいは前記関連機関システムへ問い合わせることにより判定してもかまわない。以下処方箋パターンAと同様に、他の処方箋パターンに関しても表記パターンを示すものとする。また、処方表記パターンは、従来の処方パターンにおける処方表記パターンに準拠しないパターンを読み取った場合には、その都度処方表記パターン一覧100に追加するものとする。なお、前記各処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理し、その結果を例えばネットワーク10を介して、管理システム20へ送信してもかまわない。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。その他、処方表記パターン一覧100の詳細等に関しては、例えば罫線情報データテーブル50、処方箋閉領域情報データテーブル60、処方箋パターンデータテーブル70、処方箋読取情報データテーブル80に準ずるものとする。このように、処方表記パターンに関し、図10の処方表記パターン一覧100に従って説明を行ったが、実際の処方箋読み取り処理においては、まず読み取った処方箋に処方箋パターンのどれに合致するか照合し、合致する処方箋パターンが見つかった場合には、同一処方箋パターンに複数の処方表記パターンが存在するかどうか、例えば処方表記パターン一覧100の内容を精査し、例えば1つの処方表記パターンが登録されていれば、その読み取りフォーマットに従って、処方の詳細を読み取りものとする。また、複数の処方表記パターンが存在する場合には、複数の処方表記パターンのどれに合致するか、照合するものとする。なお、このような照合は、例えば登録されている処方に関する読み取りフォーマットの全体の項目数により把握する、あるいは「[]」で示される省略可能項目の出現する場所を照合して判断しても、かまわない。さらに、例えば図4に示す処方箋例図40の医療機関情報欄46別に、処方箋パターンと処方表記パターンとの組合せを一覧表(図示せず)によって管理し、この情報に基づいて、処方の項目を読み取るものとする。また、対応する処方表記パターンが多数となる等の理由から、前記処方表記パターン一覧100を参照することで、処理速度が落ちる等不具合のある場合には、前記処方表記パターン一覧100を参照する処理を行わなくともかまわない、あるいは、新規の処方表記パターンを読み取った場合でも、例えば操作者の判断により、新規登録の処理を行わなくてもよい。   The information stored in this way indicates that it has the following prescription storage notation. For example, information “(drug / [potency] / amount / [supplement] / usage / number of days”) + is stored as a prescription pattern A of the prescription pattern A in the prescription pattern 1 information field 10201. Indicates that the item described first is the drug name, and the information “/” indicates the delimiter of the item, and so on. Next, “[titer]” indicates that the next item is the content of the titer, but “[]” surrounding the titer indicates that this item can be omitted. The omission can be determined, for example, by reading a prescription in which the item of titer is omitted while the same prescription pattern A is used, or by making an inquiry to the related institution system. . Similarly, the amount, [supplement], usage, and number of days are also indicated for each item and whether it can be omitted. Furthermore, the information "()" written at the beginning and end of the notation pattern item indicates that each item sandwiched between () is a series of prescriptions, and "+" is sandwiched between () It means that each item is repeated. Next, for example, in the prescription notation pattern of the prescription pattern B in the prescription notation pattern 2 information column 10202, the information “(drug // quantity /...)” Indicates that the first “drug” is the drug name as described above. The information “/” indicates an item delimiter, but “//” described below indicates that this item is always omitted in the corresponding pattern. The corner may be determined by, for example, the same prescription pattern B, but the corresponding item is always omitted, or by making an inquiry to the related institution system. The prescription pattern shall also indicate the notation pattern, and the prescription notation pattern should be a pattern that does not conform to the prescription notation pattern in the conventional prescription pattern. When the data is collected, it is added to the prescription notation pattern list 100. Each process is processed by the sales office device processor 32 or the like according to a program developed on the sales office system 30, for example. The result may be transmitted, for example, to the management system 20 via the network 10. Further, the same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the network 10, for example. May be transmitted to the sales office system 30. In addition, regarding details of the prescription notation pattern list 100, etc., for example, a ruled line information data table 50, a prescription closed area information data table 60, a prescription pattern data table 70, a prescription It shall be based on the reading information data table 80. Thus, the prescription notation pattern In the actual prescription reading process, the prescription reading pattern is first compared with the read prescription to match with a prescription pattern, and when a matching prescription pattern is found. Examines whether or not there are a plurality of prescription notation patterns in the same prescription pattern, for example, the contents of the prescription notation pattern list 100. For example, if one prescription notation pattern is registered, the details of the prescription according to its reading format In addition, when there are a plurality of prescription writing patterns, it is checked which of the plurality of prescription writing patterns matches. It is grasped by the total number of items in the reading format related to the prescription, or indicated by “[]” It may be determined by comparing the places where the optional items appear. Further, for example, the combination of the prescription pattern and the prescription notation pattern is managed by a list (not shown) for each medical institution information column 46 in FIG. 40 of the prescription example shown in FIG. Shall be read. In addition, when there is a problem such as a decrease in processing speed by referring to the prescription notation pattern list 100 due to a large number of corresponding prescription notation patterns, a process of referring to the prescription notation pattern list 100 Even when a new prescription notation pattern is read, new registration processing may not be performed at the operator's discretion, for example.

以上、本願における、図4に示す処方箋例図40の罫線情報から閉領域を自動認識し、各閉領域の位置関係と閉領域内の文字列のOCR認識によって、各閉領域が処方箋のどの欄にあたるかを自動的に抽出する方法について説明し、次に、図9に示すように、処方欄を切り出した画像を取得し、OCR認識を行う方法について説明した。なお本願では、薬剤名や用法等を正確にOCR認識することが可能であるが、システム的にはさらに、薬剤名や用法等について前記関連機関システムへ問い合わせることにより、より的確な判定を可能とする。このように処方箋を読み取った結果は、最終的に読み取った処方箋と同様な形式により表示する。表示は、例えば処方箋例図40に示した、処方箋の例示と同様な形式によるものとする。ただし、前記最終的に読み取った情報は、処方箋の主要情報を、例えば罫線、手書き文字、印刷文字情報を含め、デジタル情報として認識した結果に従っている。なお、前記デジタル情報として認識した結果に従った画像と、前記の通り営業店装置プロセッサ32等により制御される営業店入力装置34に接続された例えばスキャナ(図示せず)により処方箋を読み取り、読み取った情報(図示せず)を、例えば営業店装置メモリ31に格納した処方箋のナマ画像とを、例えば、営業店システム30の営業店装置インターフェース36に接続されたディスプレイ(図示せず)等に、並列して表示し、例えば操作者により、両者を比較して精査し、もしデジタル情報に間違い等があった場合には、修正を行うものとし、修正内容に関する情報を別途データテーブル(図示せず)として例えば営業店装置メモリ31に格納する。また、前記修正に関しては、前記処方箋のナマ画像の読み取り後、前記デジタル情報として認識する処理がすべて終了する以前においても修正対応可能としてもよい。また、例えば操作者により修正が行われた場合には、関連する、例えば、処方箋例図40、罫線情報データテーブル50、処方箋閉領域情報データテーブル60、処方箋パターンデータテーブル70、処方箋読取情報データテーブル80、処方表記パターン一覧100等の変更、追加等の処理を行ってもかまわない。さらに、例えば、ある営業店システムにおいて、取り扱う処方箋が限られた医療機関等に限定され、処方箋パターン、処方バターンも限られる場合には、例えば医療機関名と、該当する医療機関が発行する処方箋の処方箋パターンと処方パターンとの対応をデータテーブル(図示せず)にまとめ、例えば処方箋に記載された医療機関名を最初にOCR等により読み取って認識するか、あるいは操作者により、医療機関名等を、例えば営業店システム30の営業店入力装置34のキーボード等から入力することにより、まず特定の処方箋パターンおよび処方パターンによる処方箋であるとして読み取り処理を行ってもかまわない。なお、前記に示す並列表示および修正関する各処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理し、その結果を例えばネットワーク10を介して、管理システム20へ送信してもかまわない。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。   As described above, according to the prescription example shown in FIG. 4 in the present application, the closed region is automatically recognized from the ruled line information, and the position of each prescription is determined by the positional relationship of each closed region and the OCR recognition of the character string in the closed region. The method of automatically extracting whether or not a hit is described, and then, as shown in FIG. 9, the method of acquiring an image obtained by cutting out the prescription column and performing OCR recognition has been described. In this application, it is possible to accurately recognize the OCR drug name, usage, etc., but the system can further make a more accurate determination by inquiring about the drug name, usage, etc. to the related institution system. To do. The result of reading the prescription is displayed in the same format as the finally read prescription. For example, the display is in the same format as the prescription illustrated in FIG. However, the finally read information is based on the result of recognizing the main information of the prescription as digital information including ruled lines, handwritten characters, and printed character information. The prescription is read and read by an image according to the result recognized as the digital information and, for example, a scanner (not shown) connected to the store input device 34 controlled by the store device processor 32 as described above. Information (not shown), for example, a raw image of a prescription stored in the store apparatus memory 31, for example, on a display (not shown) connected to the store apparatus interface 36 of the store system 30, etc. Displayed in parallel, for example, the operator compares both of them and carefully examines them. If there is an error in the digital information, the information shall be corrected and a separate data table (not shown) ) For example, in the store apparatus memory 31. Further, regarding the correction, it is possible to make correction possible even after the processing of recognizing the digital information is completed after reading the raw image of the prescription. Further, for example, when correction is performed by the operator, for example, prescription example diagram 40, ruled line information data table 50, prescription closed region information data table 60, prescription pattern data table 70, prescription reading information data table 80, processing of changing or adding the prescription notation pattern list 100 or the like may be performed. Furthermore, for example, in a certain sales office system, when the prescriptions to be handled are limited to medical institutions, etc., and the prescription pattern and prescription pattern are also limited, for example, the name of the medical institution and the prescription issued by the corresponding medical institution The correspondence between the prescription pattern and the prescription pattern is summarized in a data table (not shown). For example, the name of the medical institution described in the prescription is first read and recognized by OCR or the like, or the name of the medical institution is determined by the operator. For example, by inputting from a keyboard or the like of the store input device 34 of the store system 30, first, it may be read as a prescription with a specific prescription pattern and prescription pattern. Each processing relating to the parallel display and correction described above is processed by the branch store processor 32 or the like, for example, according to a program developed on the branch store system 30, and the result is managed by the management system 20 via the network 10, for example. You can send it to The same processing may be performed by the management system 20. Further, the result may be transmitted to the sales office system 30 via the network 10, for example.

次に、本願における処方箋認識システム処理概要図110について、図11に従って説明する。処方箋認識システム処理概要図110は、FGS111、フォーム情報112、FES113、HWS114、ARS115、HCS116から構成される。以下、処方箋認識システム処理概要図110に従ってFGS111、FES113の構成とFGS111の処理内容について説明する。   Next, the prescription recognition system process outline diagram 110 in the present application will be described with reference to FIG. The prescription recognition system process overview diagram 110 includes an FGS 111, form information 112, FES 113, HWS 114, ARS 115, and HCS 116. Hereinafter, the configuration of the FGS 111 and the FES 113 and the processing content of the FGS 111 will be described with reference to the prescription recognition system process overview diagram 110.

初めにFGS113の処理内容について説明する。FGSは、以下の三つの処理からなるが、まず、新規処方箋読み取りに関し、新規画面ファイル入力待ち1111とフォーム情報読み込み・更新1112を行い、次にフォーム情報とのマッチング1113を行う。
以下、
0.傾き補正11131により、傾き補正処理を行う
1.画像的特徴の抽出11132により、画像的特徴の抽出・比較:画像から、画像的な特徴を抽出し、既知のフォームの特徴と比較する。
2.フォーム情報の抽出11133により、画像から、罫線・活字等を認識し、FES113の編集データの元となるデータを作成する。
First, the processing content of the FGS 113 will be described. The FGS includes the following three processes. First, regarding reading a new prescription, a new screen file input waiting 1111 and form information reading / update 1112 are performed, and then matching 1113 with form information is performed.
Less than,
0. Inclination correction processing is performed by the inclination correction 11131. Extraction and comparison of image features by image feature extraction 11132: Image features are extracted from the image and compared with features of a known form.
2. Form information extraction 11133 recognizes ruled lines, typefaces, and the like from the image, and creates data that is the basis of the editing data of the FES 113.

次に、各々の処理フロー・考慮事項について示す。
0.傾き補正
この処理は前処理として行う。全ての画像について行うことになるため、できるかぎり処理を軽量化する。本願の処理による傾き補正のために抽出した水平線部の例を、処方箋に対する適用例ではないが、図12に示す。
<水平線の抽出>
処理内容は次の通りである。
・枠線等の線分は、画像背景よりもずっと暗いと仮定し、水平方向に暗い画素を探索する。
・暗い画素が水平方向に一定数以上連続している部分を、水平の線分と仮定し、その始端座標を取得する。
Next, each processing flow and considerations are shown.
0. Inclination correction This process is performed as a pre-process. Since it is performed for all images, the processing is reduced as much as possible. Although the example of the horizontal line part extracted for inclination correction by the process of this application is not an application example with respect to a prescription, it is shown in FIG.
<Horizontal line extraction>
The processing contents are as follows.
Assuming that line segments such as frame lines are much darker than the image background, search for dark pixels in the horizontal direction.
-A part where a certain number or more of dark pixels continue in the horizontal direction is assumed to be a horizontal line segment, and its start end coordinates are acquired.

次に、図13に示すように、枠線1301の始端座標1303から、線分1302(図示せず)の角度を変えた線分13021〜13023上の画素値の合計を繰り返し取得し、枠線1301と線分13021〜13023の重ならない画素値の合計が最も小さく(暗く)なったときの角度を記録する。   Next, as shown in FIG. 13, the sum of the pixel values on the line segments 13021 to 13023 obtained by changing the angle of the line segment 1302 (not shown) is repeatedly obtained from the start end coordinates 1303 of the frame line 1301, and the frame line The angle at which the sum of the pixel values that do not overlap 1301 and the line segments 13021 to 13023 becomes the smallest (darker) is recorded.

このような処理を複数の水平線分について行い、算出された角度群の中央値を正しい角度とする。処理が比較的軽量となる利点がある。ただし、枠線1401の線幅に対し、線分14021〜14022の幅が細い場合、正しい角度が求められない場合がある。この模様を図14に示す。対策としては、枠線の線幅を検出し、線分1402(図示せず)の形状を変更する。   Such processing is performed for a plurality of horizontal line segments, and the calculated median value of the angle group is set as a correct angle. There is an advantage that the processing becomes relatively light. However, when the width of the line segments 14021 to 14022 is narrower than the line width of the frame line 1401, the correct angle may not be obtained. This pattern is shown in FIG. As a countermeasure, the line width of the frame line is detected, and the shape of the line segment 1402 (not shown) is changed.

上記の代替案として、次の技術思想がある。
<分散を利用する(処方箋に対する適用例はないが、図15、図16に技術的思想の概要を示す。)>
処理内容としては、水平方向の画素値の合計を各行ごとに計算する。罫線は暗いため、傾きがあるときは、起伏が少ない。
この場合、
・各行の画素値の合計を要素として、水平な画像では、各行の画素値の合計の起伏が大きくなると仮定して、隣接する水平画素合計値について二乗距離を計算する。
・画像を微小に回転させて、上記の処理を繰り返し、二乗距離が最大となる角度を正しい角度とする。
ということを行う。こうすることで、横書きの文字列についても同様の傾向が出るため、罫線のないような文書画像にも適用可能となるという利点を生ずる。処理が重いという課題もある。大きな傾きの補正をする場合には処理時間が大きくなるため、非常に傾いているような画像については対応せず、FES113でオペレーターが補正し、再度FGS111に送るものとする。
出願人において実験した限りでは、正しくスキャンした場合は、傾きは1°以内に収まる。
As an alternative to the above, there is the following technical idea.
<Using dispersion (There is no application example for a prescription, but the outline of the technical idea is shown in FIGS. 15 and 16)>
As processing contents, the total of the pixel values in the horizontal direction is calculated for each row. Since the ruled lines are dark, there are few undulations when there is an inclination.
in this case,
The square distance is calculated for the adjacent horizontal pixel total values on the assumption that the undulation of the total pixel values of each row becomes large in a horizontal image using the total of the pixel values of each row as an element.
-Rotate the image slightly and repeat the above process to make the angle at which the square distance is maximum the correct angle.
Do that. By doing this, the same tendency appears for horizontally written character strings, and therefore, there is an advantage that it can be applied to a document image without ruled lines. There is also a problem that processing is heavy. When correcting a large inclination, the processing time becomes long. Therefore, an image that is extremely inclined is not dealt with, and the operator corrects it with the FES 113 and sends it to the FGS 111 again.
As long as the experiment was conducted by the applicant, the inclination falls within 1 ° when scanned correctly.

<画像的特徴の抽出・比較>
比較処理を軽量化するために、複数の画像的特徴を取得する。
1−1.候補絞り込み用画像特徴
既知フォーム全てとマッチング処理をすると、非常に処理時間が大きくなることが予想されるため、対象候補の既知フォームを絞り込むために使用する。
・位置合わせ用画像特徴、マッチング用特徴から抽出可能な値(平均値、分散等)
・ドキュメントの縦横比
・水平成分、垂直成分の割合
・格子点の数
絞込みの特徴の抽出に時間がかかると、元も子もないため、どの程度まで絞り込めば十分かを検証して決定する。
<Extraction and comparison of image features>
In order to reduce the comparison processing, a plurality of image features are acquired.
1-1. Candidate narrowing image feature When matching processing is performed with all known forms, the processing time is expected to be very long. Therefore, this is used to narrow down the known forms of the target candidates.
-Image features for alignment, values that can be extracted from matching features (average value, variance, etc.)
・ Aspect ratio of document ・ Ratio of horizontal and vertical components ・ Number of grid points If it takes time to extract features for refinement, there is no original or child. .

1‐2.位置合わせ用画像特徴(処方箋に対する適用例はないが、図17に技術的思想の概要を示す。)
マッチングの前処理として、既知フォームの特徴抽出に用いた画像と、入力画像とのマッチング用特徴量算出の位置を合わせるために使用する。
・各行の水平方向の画素合計値
・各列の垂直方向の画素合計値
1-2. Image features for alignment (although there is no application example for a prescription, FIG. 17 shows an outline of the technical idea)
As a pre-matching process, it is used to match the position of the feature value calculation for matching between the image used for feature extraction of the known form and the input image.
-Total pixel value in the horizontal direction for each row-Total pixel value in the vertical direction for each column

1−3.マッチング用画像特徴
既知フォームと現在のフォームとを比較するために使用します。比較対象の既知フォームごとに、位置合わせを行い、生成しなおすことになる。FES113処理時に、一致したとされる既知フォーム上で、似ていない部分がどこにあるかを視覚的に表示できるような比較結果を残せる特徴の取り方をするため、以下のような手順で処理を行う。
まず、既知フォームのマッチング用画像特徴は、FES113でのフォーム登録時、画像をX軸1801、Y軸1802について一定数で自動的に分割、手書き領域1803〜1805を除いた、各分割領域での画像特徴を抽出して登録しておく。(図18参照)
1-3. Image features for matching Used to compare a known form with the current form. For each known form to be compared, alignment is performed and re-generation is performed. In the FES113 process, the following procedure is used in order to obtain a feature that can leave a comparison result that can visually display where the dissimilar part is located on a known form that is matched. Do.
First, the image features for matching known forms are automatically divided into a fixed number of X-axis 1801 and Y-axis 1802 when the form is registered in the FES 113, and each divided area except for the handwritten areas 1803-1805 is used. Extract and register image features. (See Figure 18)

次に、入力画像に対して、位置合わせ用画像特徴を用いて、比較対象の既知フォームのマッチング用特徴と合うように分割領域を調整する。分割領域が一定以上、ずれている(1901)か、歪んでいる場合は、NGとし、比較対象を次の既知フォームへ移す。最後に、各分割領域のマッチング用画像特徴を取得し、比較する。(図19参照)   Next, with respect to the input image, the division region is adjusted so as to match the matching feature of the known form to be compared, using the image feature for alignment. If the divided area is deviated by more than a certain value (1901) or distorted, it is determined as NG and the comparison target is moved to the next known form. Finally, the image characteristics for matching in each divided area are acquired and compared. (See Figure 19)

この結果、以下のようにマッチング結果は、例えば画面表示される。
・正しいフォームと比較した場合:前記マッチング用画像特徴が異なる前記各分割領域が少数表示される。
・異なるフォームと比較した場合:前記マッチング用画像特徴が異なる前記各分割領域が多数表示される。
なお、各分割領域の表示は、例えば認識しやすい色により、一目に認識できるようにする。
As a result, the matching result is displayed, for example, on the screen as follows.
When compared with the correct form: A small number of each of the divided areas having different matching image features is displayed.
When compared with different forms: A large number of the divided areas having different matching image features are displayed.
Note that the display of each divided region is made recognizable at a glance, for example, by a color that is easy to recognize.

上のようにフォーム認識失敗時や、類似のフォームの際、目で確認すべき部分が直感的にわかるようにする。マッチング用の画像特徴については、以下の二通りの処理から選択して処理するものとする。
・RGB各色の平均値
・エッジ(隣接画素間の輝度差)のパターン
すなわち、システムで、手書き領域内の情報のみを取得すればいいケースでは、活字・罫線情報を必要としないため、FES113での入力も行われない。その場合、FES113の確認画面表示時に重畳表示するデータが無くなってしまう。それを避けるため、既知フォームの登録に使用した画像については、確認・重畳表示用に残して置くこととする。
As mentioned above, when form recognition fails or when a similar form is used, the part to be visually confirmed is intuitively understood. The image features for matching are selected from the following two processes and processed.
・ Average value of each RGB color ・ Pattern of edge (luminance difference between adjacent pixels) In other words, in the case where only the information in the handwritten area needs to be acquired by the system, type / ruled line information is not required. No input is made. In that case, there is no data to be superimposed and displayed when the confirmation screen of the FES 113 is displayed. To avoid this, the image used for registration of the known form is left for confirmation / superimposition display.

以上、処方箋を例に説明したが、本願は、処方箋に書かれた文字を正確に認識することを可能にするものであるため、医科、歯科のみならず、処方箋以外の、例えば、商取取引、公的文書等、定型フォームに文字入力されたものを用いるあらゆる産業において、利用可能性を有する。   As described above, the prescription has been described as an example. However, since the present application makes it possible to accurately recognize the characters written on the prescription, not only medical treatment and dentistry, but also other than prescriptions, such as trade transactions It has applicability in all industries that use characters entered in standard forms such as official documents.

Claims (15)

帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定部と、
前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識部と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定部と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定部と、
前記類似項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定部と
を備えることを特徴とする認識装置。
An area determination unit for recognizing ruled lines and / or frame information of a document including a form, and determining an area related to the recognized ruled lines and / or frame information;
For a specific area among the areas determined by the area determination means, characters in the area are imaged and reduced to digital information, and character information that matches the reduced digital information is digital information-character information correspondence An in-region character recognition unit that extracts corresponding character information from the database;
Estimates and / or defines attributes related to item name information and estimated information among character information obtained by the in-region character recognition means, and associates attributes with a list of item information that can be assumed to belong to the attributes An attribute corresponding to the estimated and / or specified attribute from the attribute-possible attribute item database, and an attribute corresponding item selection unit for selecting the attribute-possible attribute database;
Of the character information obtained by the in-region character recognition means, character information other than that associated with the information estimated as item name information is stored in the attribute-attribute possible item database selected by the attribute corresponding item selection means. A similar item selection section for selecting items with a high degree of similarity,
A recognition apparatus comprising: a character information determination unit that verifies validity of the item information with high similarity selected by the similar item selection unit and determines information corresponding to the character information.
帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識する枠線認識装置と、
前記枠線認識装置によって認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定手段と、
前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定手段と、
前記近接項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段と
を備えることを特徴とする帳票認識システム。
A frame line recognition device for recognizing ruled lines and / or frame information of a fixed form document including a form;
An area determination means for determining an area related to ruled lines and / or frame information recognized by the frame line recognition device;
For a specific area among the areas determined by the area determination means, characters in the area are imaged and reduced to digital information, and character information that matches the reduced digital information is digital information-character information correspondence In-region character recognition means for extracting corresponding character information from the database;
Estimates and / or defines attributes related to item name information and estimated information among character information obtained by the in-region character recognition means, and associates attributes with a list of item information that can be assumed to belong to the attributes An attribute corresponding item selection means for selecting an attribute corresponding to the estimated and / or specified attribute from the attribute-possible attribute item database and the attribute-possible attribute item database;
Of the character information obtained by the in-region character recognition means, character information other than that associated with the information estimated as item name information is stored in the attribute-attribute possible item database selected by the attribute corresponding item selection means. Similar item selection means for selecting items with high similarity among the item information,
A form recognition system comprising: character information confirmation means for verifying validity of the item information having a high similarity selected by the proximity item selection means and confirming information corresponding to the character information.
帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定ステップと、
前記確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識ステップと、
前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定ステップと、
前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定ステップと、
前記選定された前記近接度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定ステップと
を備えることを特徴とする帳票認識方法。
An area determination step for recognizing ruled lines and / or frame information of a document including a form and determining the area related to the recognized ruled lines and / or frame information;
For a specific area of the determined area, the characters in the area are imaged and reduced to digital information, and character information that matches the reduced digital information is extracted from the digital information-character information correspondence database. The character recognition step in the area to obtain the corresponding character information,
Attribute-attribute that estimates and / or defines an attribute related to information estimated as item name information among the obtained character information, and associates the attribute with a list of item information that can be assumed to belong to the attribute An attribute corresponding to the estimated and / or prescribed attribute from the internal possible item database-an attribute corresponding item selecting step for selecting an internal attribute possible item database;
Of the item information stored in the attribute-attribute-possible item database selected by the attribute-corresponding item selection means for character information other than that relating to information estimated as item name information among the obtained character information Proximity item selection step for selecting items with high similarity,
A form recognition method comprising: verifying validity of the selected item information with high proximity and determining information corresponding to the character information.
コンピュータを、
帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を確定する領域確定手段と、
前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する近接項目選定手段と、
前記近接項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段と
として動作させることを備えることを特徴とする帳票認識プログラム。
Computer
Area determining means for recognizing ruled lines and / or frame information of a fixed form document including a form and determining an area related to the recognized ruled lines and / or frame information;
For a specific area among the areas determined by the area determination means, characters in the area are imaged and reduced to digital information, and character information that matches the reduced digital information is digital information-character information correspondence In-region character recognition means for extracting corresponding character information from the database;
Estimates and / or defines attributes related to item name information and estimated information among character information obtained by the in-region character recognition means, and associates attributes with a list of item information that can be assumed to belong to the attributes An attribute corresponding item selection means for selecting an attribute corresponding to the estimated and / or specified attribute from the attribute-possible attribute item database and the attribute-possible attribute item database;
Of the character information obtained by the in-region character recognition means, character information other than that associated with the information estimated as item name information is stored in the attribute-attribute possible item database selected by the attribute corresponding item selection means. Proximity item selection means for selecting the item information with high similarity,
The form comprising: operating as character information confirmation means for verifying validity of the item information with high similarity selected by the proximity item selection means and confirming information corresponding to the character information Recognition program.
請求項4記載のプログラムを搭載した記録媒体。   A recording medium on which the program according to claim 4 is mounted. 前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項1記載の帳票認識装置。
Regarding the format of the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit,
Means for changing the recognized form pattern and prescription notation pattern;
Means for associating a plurality of prescription patterns with the same form pattern;
Means for storing information relating to the associated results as a first storage;
The form recognition apparatus according to claim 1, further comprising: means for displaying information stored as the first storage.
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項2記載の帳票認識システム。
Regarding the format of the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit,
Means for changing the recognized form pattern and prescription notation pattern;
Means for associating a plurality of prescription patterns with the same form pattern;
Means for storing information relating to the associated results as a first storage;
The form recognition system according to claim 2, further comprising: means for displaying information stored as the first storage.
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるためのステップと、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付けるステップと、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納するステップと、
前記第1の記憶として格納した情報を表示するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項3記載の帳票認識方法。
Regarding the format of the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit,
A step for changing the recognized form pattern and prescription notation pattern;
Associating a plurality of prescription patterns with the same form pattern;
Storing information on the associated result as a first storage;
The form recognition method according to claim 3, further comprising: displaying information stored as the first memory.
コンピュータを、
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
としてさらに動作させることを備えることを特徴とする請求項4記載の帳票認識プログラム。
Computer
Regarding the format of the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit, and the character information determination unit,
Means for changing the recognized form pattern and prescription notation pattern;
Means for associating a plurality of prescription patterns with the same form pattern;
Means for storing information relating to the associated results as a first storage;
The form recognition program according to claim 4, further comprising operating as means for displaying information stored as the first storage.
請求項9記載のプログラムを搭載した記録媒体。   A recording medium carrying the program according to claim 9. 前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を修正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項6記載の帳票認識装置。
Regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit and the character information determination unit,
Means for displaying at least one of the results of recognizing ruled lines, handwritten characters and printed character information as digital information;
Means for modifying the displayed digital information;
Means for storing information relating to the corrected result as a second storage;
The form recognition apparatus according to claim 6, further comprising: means for displaying information stored as the second storage.
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を訂正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項7記載の帳票認識システム。
Regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit and the character information determination unit,
Means for displaying at least one of the results of recognizing ruled lines, handwritten characters and printed character information as digital information;
Means for correcting the displayed digital information;
Means for storing information relating to the corrected result as a second storage;
The form recognition system according to claim 7, further comprising: means for displaying information stored as the second storage.
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示するステップと、
前記表示したデジタル情報を修正するステップと、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納するステップと、
前記第2の記憶として格納した情報を表示するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項8記載の帳票認識方法。
Regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit and the character information determination unit,
Displaying at least one of the results of recognizing ruled lines, handwritten characters and printed character information as digital information;
Modifying the displayed digital information;
Storing information on the corrected result as a second memory;
The form recognition method according to claim 8, further comprising: displaying information stored as the second storage.
コンピュータを、
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を修正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
としてさらに動作させることを備えることを特徴とする請求項9記載の帳票認識プログラム。
Computer
Regarding the form recognized by the region determination unit, the in-region character recognition unit, the attribute corresponding item selection unit, the similar item selection unit and the character information determination unit,
Means for displaying at least one of the results of recognizing ruled lines, handwritten characters and printed character information as digital information;
Means for modifying the displayed digital information;
Means for storing information relating to the corrected result as a second storage;
The form recognition program according to claim 9, further comprising operating as means for displaying information stored as the second storage.
請求項14記載のプログラムを搭載した記録媒体。   A recording medium on which the program according to claim 14 is mounted.
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