JP2016115255A - 計器認識システム、方法、および、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、より精度よく認識する技術を提供すること。
【解決手段】計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、文字盤上で第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書１０１と、入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出部１０２と、仮想字種辞書１０１を用いて、文字領域画像から仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識部１０３と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、計器に示される情報を認識する技術に関する。

計器に示される情報を認識する技術が知られている。計器は、文字の一部分が示される中間的な表示状態となる場合がある。これは、例えば、数字が配列された文字盤のうち表示窓に現れる数字によって指示値を示す計器において、指示値が切り替わる際や、視認方向に起因して発生する。このような場合に対応する技術の一例が、特許文献１〜３に記載されている。

特許文献１に記載のワットアワーメータ文字認識装置は、計器の撮像画像から指示値の各桁の画像を切り出し、切り出した桁の画像が分割文字を表すと判定した場合に、上側の文字と下側の文字とを別々に認識する。ここで、分割文字とは、複数種類の文字それぞれの一部分からなる文字である。また、この特許文献１には、上側文字の下半分および下側文字の上半分を結合した画像を辞書として登録した分割文字辞書を用いて、計器に示された情報を認識する技術についても記載されている。

また、特許文献２に記載の計器読み取り装置は、計器の撮像画像から抽出した数値候補領域が、数値の一部分をそれぞれ示す複数の領域からなる場合には、各領域のそれぞれについて類似する数字を求める。

また、特許文献３に記載の文字認識装置は、中間文字を含む認識辞書を用いて、計器に示された認識対象を認識する。中間文字とは、認識対象となる文字の一部分と、その文字に続く次の文字の一部分で構成される文字をいう。中間文字の一例としては、認識対象となる文字から次の文字への変化の過程を６分割した中間文字が記載されている。具体的には、この文字認識装置は、認識辞書と認識対象とを比較して候補文字を決定する。そして、候補文字が中間文字である場合、この文字認識装置は、あらかじめ定められた約束にしたがって、認識対象となる文字またはその文字に続く次の文字のいずれか一方であると認識する。

特許第３３７２１１１号 特許第５５３０７５２号 特開平６−１５００６９号公報

しかしながら、上述の特許文献１から特許文献３に記載された関連技術には、以下の課題がある。

特許文献１および特許文献２に記載された文字の一部分を個別に認識する方法では、計器に示された情報の認識精度が確保しづらい。それは、例えば、文字盤が上下方向に回転する計器では、表示窓に現れる上側文字および下側文字のうちいずれかの文字高さが小さくなる場合が想定されるからである。このような場合、これらの関連技術は、文字高さが小さい方の文字の認識精度を確保するのが難しい。このように、中間的な表示状態となり得る計器では、表示窓に現れる各文字が、個別の認識精度を確保するのに十分な割合でその一部分が示されるとは限らない。その結果、これらの関連技術は、計器に示された情報の認識精度を確保できない。

また、特許文献１に記載された分割文字辞書は、上側文字の下半分と下側文字の上半分とを同程度の高さずつ結合した画像を辞書として格納している。したがって、この関連技術は、表示窓に部分的に示されている各文字の高さが同程度でない場合に、それらを表す画像を分割文字辞書と精度よく照合することができない。その結果、この関連技術は、計器に示された情報を、精度よく認識することができない場合がある。

また、特許文献３に記載された関連技術は、中間文字を含む認識辞書を用いて決定した候補文字に基づいて、認識対象となる文字またはそれに続く文字のいずれかを決定してる。ここで、計器は、中間的な表示状態となる場合に、その前後のいずれかの文字を示しているとは限らない。つまり、中間的な表示状態が、情報として意味を持つ場合もある。そのため、この関連技術は、中間的な表示状態に応じた認識精度を確保することができない。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、より精度よく認識する技術を提供することを目的とする。

本発明の計器認識システムは、計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書と、入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識手段と、を備える。

また、本発明の他の計器認識システムは、入力画像の表す計器の種別を認識する計器種別認識手段と、前記計器種別認識手段によって認識された種別に基づいて、前記入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、を備える。

また、本発明の方法は、計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて、入力画像から文字領域画像を抽出し、前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する。

また、本発明のプログラムは、計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて、入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出ステップと、前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。

本発明は、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、より精度よく認識する技術を提供することができる。

本発明の第１の実施の形態としての計器認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態としての計器認識システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態としての計器認識システムの動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての計器認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態としての計器認識システムの動作を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態における仮想字種辞書に格納される情報の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態において抽出される文字セグメント画像の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムの動作の概略を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムの文字セグメント画像抽出動作の詳細な一例を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムの読み取り値決定動作の詳細な一例を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態における仮想字種列および読み取り値の具体例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムの数値解釈動作の詳細な一例を説明するフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態としての計器認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態としての計器認識システムの動作を説明するフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態としての計器認識システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第５の実施の形態としての計器認識システムの動作を説明するフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態としての計器認識システムの履歴生成動作の詳細な一例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としての計器認識システム１の機能ブロック構成を、図１に示す。図１において、計器認識システム１は、仮想字種辞書１０１と、文字領域抽出部１０２と、仮想字種認識部１０３とを備える。計器認識システム１は、対象の計器に示された文字情報を認識する装置である。対象の計器は、複数種類の文字が配列された文字盤と、それらの文字の一部が外部から視認可能な表示窓とを有する。このような計器は、文字盤に配列された複数種類の文字のうち表示窓に現れる文字またはそのような文字の組合せにより情報を示す。また、このような計器は、文字盤上で隣接する２種類の文字それぞれの表示状態の間で中間的な表示状態を示す場合がある。

ここで、計器認識システム１のハードウェア構成の一例を、図２に示す。図２において、計器認識システム１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、出力装置１００３、入力装置１００４、撮像装置１００５、および、ネットワークインタフェース１００６を含む。メモリ１００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク、フラッシュメモリ等）等によって構成される。出力装置１００３は、ディスプレイ装置やプリンタ等のように、情報を出力する装置によって構成される。入力装置１００４は、操作ボタンやタッチパネル等のように、ユーザ操作の入力を受け付ける装置によって構成される。ネットワークインタフェース１００６は、ネットワークに接続するインタフェースである。撮像装置１００５は、カメラやビデオカメラ等、対象物を撮像することにより対象物を表す画像を生成する装置である。この場合、仮想字種辞書１０１は、メモリ１００２によって構成される。文字領域抽出部１０２および仮想字種認識部１０３は、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するとともに他の各部を制御するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、計器認識システム１およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

仮想字種辞書１０１は、仮想字種を表す情報を記憶している。仮想字種とは、計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、文字盤上で第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に表す情報である。ここで、仮想字種を表す情報とは、そのような仮想字種を表すテンプレート画像であってもよい。例えば、第１字種の表示状態と、第２字種の表示状態との間の中間的な表示状態がｎ（ｎは１以上の整数）段階に分けられているとする。この場合、仮想字種辞書１０１は、文字盤上で隣接する字種間につきｎ個ずつの各段階に対応する仮想字種を表す情報を格納していればよい。なお、仮想字種辞書１０１は、第１字種の表示状態および第２字種の表示状態を示す情報についても、それぞれ、仮想字種を表す情報として記憶しておく。また、仮想字種辞書１０１は、仮想字種を表す情報に対して、その仮想字種を表す情報によって示される中間的な表示状態の段階を識別する識別情報を対応付けておく。そのような識別情報は、第１字種または第２字種を表す情報と、段階を表す情報とを含んでいればよい。

文字領域抽出部１０２は、入力画像から文字領域画像を抽出する。入力画像は、計器の少なくとも一部が撮像されることにより生成された画像である。また、文字領域は、入力画像において計器に示された文字情報を表す領域である。また、文字領域画像は、そのような文字領域の画像である。もし、入力画像の示す計器が前述のような中間的な表示状態である場合、文字領域抽出部１０２は、文字領域画像として、文字の一部分を含む文字領域画像を抽出することになる。なお、文字領域抽出部１０２は、入力画像として、撮像装置１００５によって撮像された画像を取得してもよい。あるいは、文字領域抽出部１０２は、入力画像を、ネットワークインタフェース１００６を介して外部から取得してもよい。また、文字領域抽出部１０２は、そのような入力画像における文字領域として、対象とする計器において指示値が表示される位置や大きさに基づいてあらかじめ定められた領域を抽出してもよい。あるいは、文字領域抽出部１０２は、画像から文字を表す領域を抽出する各種公知の技術を用いて、文字領域画像を抽出してもよい。

仮想字種認識部１０３は、仮想字種辞書１０１を用いて、文字領域画像から仮想字種を認識することにより、入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する。具体的には、仮想字種認識部１０３は、文字領域画像と、仮想字種辞書１０１に含まれる仮想字種を表す情報とを照合し、照合結果が所定条件を示す仮想字種を認識する。そして、仮想字種認識部１０３は、認識した仮想字種の識別情報に基づいて、入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識すればよい。

以上のように構成された計器認識システム１の動作について、図３を参照して説明する。

図３では、まず、文字領域抽出部１０２は、入力画像から文字領域画像を抽出する（ステップＳ１１）。

次に、仮想字種認識部１０３は、仮想字種辞書１０１を用いて、文字領域画像から仮想字種を認識することにより、入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する（ステップＳ１２）。

以上で、計器認識システム１は、動作を終了する。

次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第１の実施の形態としての計器認識システムは、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、より精度よく認識することができる。

その理由について説明する。本実施の形態では、仮想字種辞書に、計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、文字盤上で第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す情報である仮想字種を表す情報を登録しておく。そして、文字領域抽出部が、計器を表す入力画像から、文字領域画像を抽出する。抽出される文字領域画像は、計器が中間的な表示状態である場合には、文字の一部分を含む領域となる。そして、仮想字種認識部は、仮想字種辞書を用いて、文字領域画像を照合する。これにより、仮想字種認識部は、文字領域画像から仮想字種を認識し、計器の中間的な表示状態を認識することができる。その結果、本実施の形態は、計器の示す中間的な表示状態が、第１字種の表示状態および第２字種の表示状態の間のどのような段階にあっても、計器に示された情報を精度よく認識することができる。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

まず、本発明の第２の実施の形態としての計器認識システム２の構成を、図４に示す。図４において、計器認識システム２は、計器種別認識部２０６と、文字領域抽出部２０２とを備える。なお、計器認識システム２は、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての計器認識システム１と同一のハードウェア要素によって構成可能である。この場合、計器認識システム２の各機能ブロックは、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するとともに他の各部を制御するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、計器認識システム２およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

計器種別認識部２０６は、入力画像の表す計器の種別を認識する。例えば、計器種別認識部２０６は、各種の計器を表すテンプレート画像（計器種別画像）と、入力画像とを照合することにより、計器の種別を判別してもよい。そのような計器種別画像は、あらかじめメモリ１００２に記憶されていてもよい。なお、照合処理には、公知の画像認識手法を適用すればよい。また、例えば、計器種別認識部２０６は、入力画像の表す計器の設置位置情報を利用して、計器の種別を認識してもよい。この場合、計器種別認識部２０６は、設置位置情報および計器の種別の対応関係を表す情報を参照することにより、計器の種別を認識してもよい。そのような対応関係を表す情報は、あらかじめメモリ１００２に記憶されていてもよい。例えば、計器種別認識部２０６は、計器の設置位置情報を取得し、取得した設置位置情報から所定範囲内にある設置位置情報に対応付けられた計器の種別を、当該計器の種別であると認識してもよい。なお、例えば、計器種別認識部２０６は、ＧＰＳ（Grobal Positioning System）等の地理的な位置情報を特定するデバイスが搭載された計器であれば、当該計器と通信することにより、その設置位置情報を取得可能である。これに限らず、計器種別認識部２０６は、入力画像の表す計器の種別を、その他の手法で認識してもよい。

また、計器種別認識部２０６は、計器の種別として１つ以上の候補を出力装置１００３に出力してもよい。そして、この場合、計器種別認識部２０６は、入力装置１００４を介して得られる情報にしたがって、候補の中から計器の種別を決定してもよい。

また、計器種別認識部２０６は、入力画像の傾きを補正する処理を行ってもよい。例えば、計器種別認識部２０６は、計器種別画像および入力画像の間の傾きを表す情報を算出してもよい。傾きの算出処理には、例えば、コンピュータビジョン技術におけるホモグラフィー行列やＦ行列などを用いた手法が適用可能である。例えば、計器種別画像が、計器に正対するカメラによって撮像されているとする。この場合、文字領域抽出部２０２は、計器に正対していないカメラによって撮像された入力画像を、正対する方向から撮影されたように補正することができる。以降、入力画像とは、入力画像に対して補正処理がなされた場合には補正後の画像をさすものとする。これにより、他の機能ブロックによる処理の精度向上が望める。

また、計器種別認識部２０６は、認識した計器の種別に応じて定められたパラメータを取得してもよい。計器の種別に応じたパラメータは、メモリ１００２に記憶されていてもよい。パラメータには、例えば、その種別の計器を表す画像において、読み取り値の認識対象となる領域（読み取り値認識領域）を特定する情報が含まれていてもよい。

なお、計器種別認識部２０６は、入力画像として、撮像装置１００５によって撮像された画像を取得してもよい。あるいは、計器種別認識部２０６は、入力画像を、ネットワークインタフェース１００６を介して外部から取得してもよい。

文字領域抽出部２０２は、認識された計器の種別に基づいて、入力画像から、文字領域画像を抽出する。具体的には、例えば、文字領域抽出部２０２は、上述のパラメータに含まれる読み取り値認識領域を特定する情報にしたがって、入力画像における読み取り値認識領域を決定してもよい。そして、文字領域抽出部２０２は、読み取り値認識領域の画像を、文字領域画像として抽出すればよい。なお、該当する計器の種別のパラメータに、読み取り値認識領域を特定する情報が含まれていない場合も想定される。その場合、文字領域抽出部２０２は、あらかじめ定められた領域を読み取り値認識領域として決定してもよい。あるいは、文字領域抽出部２０２は、読み取り値認識領域を指定する情報を、入力装置１００４を介して取得してもよい。

以上のように構成された計器認識システム２の動作について、図５を参照して説明する。

図５において、まず、計器種別認識部２０６は、入力画像が示す計器の種別を認識する（ステップＳ２１）。

前述のように、計器種別認識部２０６は、入力画像と計器種別画像との照合により、計器の種別を認識してもよい。また、計器種別認識部２０６は、計器の設置位置情報と計器の種別との対応関係に基づいて、計器の種別を認識してもよい。また、計器種別認識部２０６は、入力画像の傾きを補正してもよい。

次に、計器種別認識部２０６は、認識された種別についてパラメータを取得する（ステップＳ２２）。

次に、文字領域抽出部２０２は、パラメータに含まれる情報に基づいて、入力画像から文字領域画像を抽出する（ステップＳ２３）。

前述のように、文字領域抽出部２０２は、パラメータに含まれる読み取り値認識領域を特定するための情報に基づいて、入力画像における読み取り値認識領域を決定し、決定した領域の画像を抽出してもよい。

以上で、計器認識システム２は、動作を終了する。

次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムは、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、より精度よく認識するための事前処理を行うことができる。

その理由について述べる。本実施の形態では、計器種別認識部が、入力画像が示す計器の種別を認識する。そして、文字領域抽出部が、入力画像における読み取り数値の認識領域を決定し、決定した領域から文字領域画像を抽出するからである。このように、本実施の形態は、計器の種別に応じた読み取り値認識領域を決定することで、中間的な表示状態を示すことのある計器であっても、より確実に、読み取り値認識領域に含まれる文字領域画像を抽出できる。その結果、本実施の形態は、中間的な表示状態を示す計器に示された情報を認識する装置に対して、認識精度を向上させるためにより適切な文字領域画像を出力することができる。

（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

まず、本発明の第３の実施の形態としての計器認識システム３の機能ブロック構成を、図６に示す。図６において、計器認識システム３は、仮想字種辞書３０１と、文字領域抽出部３０２と、仮想字種認識部３０３と、認識信頼度格納バッファ３０４と、読み取り値決定部３０５とを含む。なお、認識信頼度格納バッファ３０４は、本発明の仮想字種認識手段の一部の一実施形態を構成する。ここで、計器認識システム３およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての計器認識システム１と同一のハードウェア要素によって構成可能である。なお、計器認識システム３およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

本実施の形態において、計器認識システム３が対象とする計器は、対象の計器は、複数種類の文字が配列された回転可能な文字盤と、それらの複数種類の文字の一部が外部から視認可能な表示窓とを有する。このような計器は、文字盤を回転させて複数種類の文字のうち所望の文字を表示窓から視認可能に配置する。これにより、このような計器は、表示窓から現れる文字またはそのような文字の組合せを用いて情報を示す。また、対象の計器は、文字盤上で隣接する２種類の文字それぞれの表示状態の間の中間的な表示状態を示す場合がある。

仮想字種辞書３０１は、計器の中間的な表示状態を、文字盤の回転量に応じて段階的に示す仮想字種を表す情報を記憶している。つまり、仮想字種辞書３０１に記憶される各仮想字種を表す情報は、文字盤上の第１字種の表示状態と、文字盤上で第１字種に隣接する第２字種の表示状態との中間的な表示状態のうち、文字盤の回転量に応じた各段階における表示状態を表している。また、仮想字種辞書３０１は、各仮想字種を表す情報に、中間的な表示状態の段階を識別する識別情報を対応付けて記憶している。また、仮想字種辞書３０１は、各仮想字種を表す情報に、後述の特徴ベクトルを対応付けて記憶しておいてもよい。

具体的には、仮想字種辞書３０１は、仮想字種を表す情報として、まず、文字盤上に配列されたそれぞれの文字を表すテンプレート画像を記憶している。加えて、仮想字種辞書３０１は、文字盤上で隣接する第１字種の表示状態および第２字種の表示状態の間の中間的な表示状態を段階的に表すテンプレート画像を記憶している。つまり、同一の第１字種および第２字種の組合せに対して、それら２つの字種の表示状態の中間的な表示状態を表すテンプレート画像は、中間的な表示状態の段階（すなわち文字盤の回転量）に応じて、複数個ずつ用意されることが望ましい。図７は、仮想字種辞書３０１に記憶される仮想字種を表す情報の一例である。ここでは、文字盤に配列された複数種類の文字は、０〜９までの数字であることを想定している。また、文字盤上において、これらの数字はその数値の大きさの順に上下方向に配列されているものとしている。この場合、文字盤が上下方向に回転することにより表示窓に現れる中間的な表示状態には、第１字種の下側の一部分と、第２字種の上側の一部分とを上下に連結したテンプレート画像により表されるいくつかの段階がある。また、この場合の中間的な表示状態には、第１字種（第２字種）の数字の一部分が中央より上側（下側）に配置されたテンプレート画像により表されるいくつかの段階がある。そこで、仮想字種辞書３０１は、図７に示すように、仮想字種を表すテンプレート画像を格納している。なお、図７において、“８０”、“８１”、“８２”、・・・“９９”は、仮想字種に与えられた識別情報を表している。この例では、識別情報は、２文字からなり、左側の文字は、第１字種を表している。また右側の文字は、第１字種および第２字種の間の中間的な表示状態の段階を表している。例えば、仮想字種“８０”は、数字「８」の表示状態を表している。同様に、仮想字種“９０”は、数字「９」の表示状態を表している。また、仮想字種“８１”〜“８９”は、第１字種としての数字「８」の表示状態と、第２字種としての数字「９」の表示状態との中間的な表示状態を、文字盤の回転量に応じて段階的に表している。また、仮想字種“９１”〜“９９”は、第１字種としての数字「９」の表示状態と、第２字種としての数字「０」の表示状態との中間的な表示状態を、文字盤の回転量に応じて段階的に表している。

文字領域抽出部３０２は、入力画像から、１つ以上の文字セグメント画像を抽出する。文字セグメントは、１文字の候補となる画像中の部分領域のことをいう。

文字セグメント画像を抽出する手法の一例について述べる。例えば、文字領域抽出部３０２は、画像を既知の手法で二値化し、二値のうち文字を表す値（文字色）を特定する。例えば、文字領域抽出部３０２は、二値化画像内のあらかじめ指定された領域における白画素数および黒画素数の数に基づいて、文字色を特定してもよい。具体的には、文字領域抽出部３０２は、画素数の多い方の色を背景色とし、少ない方の色を文字色としてもよい。そして、文字領域抽出部３０２は、互いに隣り合う文字色の画素を連結して得られる領域（以下、連結領域と呼ぶ）の画像を、文字セグメント画像とすればよい。なお、文字セグメント画像は、入力画像においてそのような連結領域に含まれる画像であってもよい。あるいは、文字セグメント画像は、二値化画像においてそのような連結領域に含まれる画像であってもよい。本実施の形態では、文字セグメント画像は、二値化画像から抽出されたものとして説明する。また、本実施の形態では、二値化画像において、背景色が白、文字色が黒であることを想定して説明する。なお、背景色が黒および文字色が白である場合については、以降の説明において、適宜、「白」を「黒」と読み替え、「黒」を「白」と読み替えることにより同様に説明される。

また、文字領域抽出部３０２は、抽出した文字セグメントのうち、入力画像内で互いに近い位置にある文字セグメントを統合して新たな文字セグメントを生成してもよい。なお、文字領域抽出部３０２は、複数の文字セグメントが互いに近い位置にあるか否かを、複数の領域が近いことを示す所定条件を満たすか否かにより判断すればよい。例えば、所定条件とは、領域の重心間の距離が閾値以下にあるという条件であってもよい。なお、これに限らず、所定条件は、複数の領域が近いことを判定可能な他の条件であってもよい。

以降、統合により得られた文字セグメントを、結合セグメントとも呼ぶ。また、統合によらずに得られた文字セグメントを、プリミティブセグメントとも呼ぶ。つまり、結合セグメントは、複数のプリミティブセグメントが統合されたものである。また、１つのプリミティブセグメントは、複数の文字セグメント（プリミティブセグメントおよび結合セグメント）に含まれる場合がある。ここでは、プリミティブセグメントおよび結合セグメントの双方をそれぞれ文字セグメントとして扱うものとする。

図８は、プリミティブセグメントと結合セグメントとの違いを説明するための図である。符号８ａ、８ｂ、８ｃ、８ｄ、８ｅは、プリミティブセグメントを表す。また、符号８ｆは、結合セグメントを表す。結合セグメント８ｆは、プリミティブセグメント８ｄおよび８ｅが統合されて得られたものである。

仮想字種認識部３０３は、仮想字種辞書３０１を参照し、文字セグメント画像のそれぞれから仮想字種を認識する。具体的には、仮想字種認識部３０３は、文字セグメント画像と、仮想字種辞書３０１の仮想字種を表す情報との間で、文字認識処理を行う。文字認識処理としては、既知の手法を採用可能である。例えば、仮想字種認識部３０３は、文字セグメント画像と、仮想字種を表す情報との間で、認識処理の信頼度を算出し、信頼度が所定条件を満たす仮想字種を認識結果としてもよい。また、例えば、仮想字種認識部３０３は、１つの文字セグメント画像に対して、信頼度が最良の仮想字種から順にｎ（ｎは１以上の整数）候補分を認識結果として出力してもよい。なお、仮想字種認識部３０３は、信頼度として、信頼度が高いほど大きい値をとる情報を算出してもよい。この場合、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像について、信頼度が最大の仮想字種から順にｎ候補分を認識結果として出力すればよい。また、仮想字種認識部３０３は、信頼度として、信頼度が高いほど小さい値をとる情報（距離）を算出してもよい。この場合、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像に対して、距離が最小の仮想字種から順にｎ候補分を認識結果として出力すればよい。

もし、信頼度として距離を採用する場合、仮想字種認識部３０３は、文字セグメント画像から文字認識に好適な特徴量ベクトルを計算し、計算した特徴量ベクトルと、仮想字種を表すテンプレート画像の特徴量ベクトルとの距離を求めてもよい。なお、仮想字種を表すテンプレート画像の特徴量ベクトルは、あらかじめ算出されて仮想字種辞書３０１に記憶されていてもよい。そして、仮想字種認識部３０３は、仮想字種を表すテンプレート画像の特徴量ベクトルを算出した特徴量算出アルゴリズムと同等のアルゴリズムを用いて、文字セグメント画像から特徴量ベクトルを算出すればよい。また、もし、信頼度として、高いほど大きい値をとる情報を算出する場合、仮想字種認識部３０３は、０から上述の距離を引いた値や、距離の逆数等を、信頼度として算出してもよい。また、これらに限らず、仮想字種認識部３０３は、その他の手法を用いて文字セグメント画像および仮想字種を表す情報間の信頼度を求めてもよい。

また、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像の認識結果として、仮想字種の識別情報および信頼度の組合せを、認識信頼度格納バッファ３０４に格納する。もし、１つの文字セグメント画像についてｎ個の候補を認識結果とする場合、仮想字種認識部３０３は、ｎ個の組合せを認識信頼度格納バッファ３０４に格納すればよい。

認識信頼度格納バッファ３０４は、仮想字種認識部３０３によって出力される仮想字種の識別情報および信頼度の対と、文字セグメント画像の識別情報とを対応付けて格納する。

読み取り値決定部３０５は、仮想字種認識部３０３による認識結果と、その認識結果が示す中間的な表示状態の段階とに基づいて、読み取り値を決定する。このとき、読み取り値決定部３０５は、認識信頼度格納バッファ３０４に格納された信頼度も考慮して、読み取り値を決定する。なお、読み取り値は、入力画像の表す計器に示された情報（指示値）とみなされる。

具体的には、読み取り値決定部３０５は、文字列認識および数値解釈を行う。ここで、文字列認識とは、各文字セグメントの認識結果から、それらの複数の文字セグメントが表す仮想字種の列を認識する処理をいう。以降、仮想字種の列を、仮想字種列とも記載する。また、数値解釈とは、認識した仮想字種列から、その仮想字種列が示す数値を解釈する処理である。

詳細には、読み取り値決定部３０５は、認識結果（仮想字種の識別情報および信頼度の対）に加えて、複数の文字セグメントの配置関係や包含関係を考慮して、仮想字種列を認識する。例えば、読み取り値決定部３０５は、あらかじめ与えられた読み取り値の桁数の情報を用いて、仮想字種からなる文字列を認識してもよい。この場合、読み取り値決定部３０５は、公知文献「特許４６００６５１号」に記載の技術を用いて、文字列認識を行ってもよい。具体的には、読み取り値決定部３０５は、与えられた桁数からなる仮想字種列パターンそれぞれに対して、複数の文字セグメントの組み合わせがその仮想字種列パターンを示す信頼度を計算する。そのような信頼度は、各文字セグメントの認識結果に含まれる信頼度に基づいて算出することが可能である。例えば、読み取り値決定部３０５は、ある仮想字種列パターンに対して、複数の文字セグメントの組み合わせのうち最も高い信頼度を示す組み合わせを、その仮想字種列パターンの信頼度とすればよい。そして、読み取り値決定部３０５は、最も高い信頼度を示す仮想字種列パターンを、複数の文字セグメントが表す仮想字種列として認識すればよい。なお、この手法に限らず、読み取り値決定部３０５は、その他の公知の手法により複数の文字セグメントが示す仮想字種列を認識してもよい。

また、読み取り値決定部３０５は、認識された仮想字種列の数値解釈として、仮想字種列中での各仮想字種の位に応じた解釈を行ってもよい。例えば、仮想文字列中の各仮想字種は、その表示状態が示す意味に応じて次の２通りがある。一つ目は、仮想字種の示す中間的な表示状態の回転量が、量的な意味を持つケースである。これを、ケース１とも記載する。通常、最下位の桁の仮想字種は、このケース１に当てはまる。二つ目は、計器に本来表示されるはずの文字の上部（または下部）に、その文字の上側（または下側）に隣接する文字が少しだけ映り込むケースである。これを、ケース２とも記載する。例えば、計器が“７８８８”を示すとき、認識された仮想字種列のうち最上位は、仮想字種“７０”のはずである。しかしながら、７のひとつ前の数字である６の下部が少しだけ見えている場合がある。このような場合、認識された仮想字種列のうち最上位が、仮想字種“６９”や“６８”となる可能性がある。通常、最下位以外の桁の仮想字種は、このケース２に当てはまる。ただし、最下位以外の桁の仮想字種であっても、１つ下の位が９から０に変化中である場合は、ケース１となる。

ケース１の仮想字種の数値解釈について説明する。また、例えば、仮想字種列のうち最も低い位を示す仮想字種が、中間的な状態を示す仮想字種であるとする。この場合、読み取り値決定部３０５は、最も低い位より１桁以上低い位が、その仮想字種が示す中間的な状態の段階に応じた数値を持つと解釈してもよい。具体的には、認識された仮想字種列の最も低い位（一の位）が仮想字種“９８”であったとする。この場合、読み取り値決定部３０５は、一の位の数値を「９」、小数点第１位を「８」と解釈してもよい。さらに、この場合、読み取り値決定部３０５は、そのように一旦解釈した上で、少数点第１位を四捨五入、切り捨て、切り上げ等して加工した数値を解釈してもよい。

ケース２の仮想字種の数値解釈について説明する。この場合、読み取り値決定部３０５は、その位として、第１字種および第２字種のうち、その仮想字種の示す中間的な状態の段階が近い方の字種を解釈してもよい。

以上のように構成された計器認識システム３の動作について、図面を参照して説明する。

図９は、計器認識システム３の全体の動作を示すフローチャートである。図９では、まず、文字領域抽出部３０２は、入力画像から、文字セグメント画像を抽出する（ステップＳ３１）。このステップの詳細な動作については後述する。

次に、仮想字種認識部３０３は、抽出された文字セグメント画像のそれぞれについて、仮想字種辞書３０１を用いて文字認識処理を行う。そして、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像についての認識結果を、認識信頼度格納バッファ３０４に格納する（ステップＳ３２）。

前述のように、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像と、仮想字種辞書３０１に格納されている各仮想字種を表す情報との間で、信頼度を計算すればよい。そして、仮想字種認識部３０３は、各文字セグメント画像について、信頼度が最良の仮想字種から順にｎ個の候補の識別情報およびその信頼度の組合せを、認識結果として認識信頼度格納バッファ３０４に出力すればよい。

例えば、図８の例では、仮想字種認識部３０３は、５つのプリミティブセグメント８ａ〜８ｅおよび１つの結合セグメント８ｆの合計６つの文字セグメントそれぞれに対して、ｎ個ずつの認識結果を、認識信頼度格納バッファ３０４に格納する。

次に、読み取り値決定部３０５は、認識信頼度格納バッファ３０４に格納された認識結果を基に、読み取り値を決定する（ステップＳ３３）。このステップの詳細な動作については後述する。

以上で、計器認識システム３は、動作を終了する。

次に、ステップＳ３１における文字セグメント画像抽出動作の詳細を、図１０に示す。

図１０では、まず、文字領域抽出部３０２は、入力画像を二値化する（ステップＡ１）。

ここで、二値化処理には、公知の手法を採用可能である。

次に、文字領域抽出部３０２は、二値化された画像の中からプリミティブセグメントを抽出する（ステップＡ２）。

前述のように、文字領域抽出部３０２は、隣接する文字色の画素を連結することにより得られる連結領域を、プリミティブセグメントとしてもよい。

次に、文字領域抽出部３０２は、互いに近い位置にあることを示す所定条件を満たすプリミティブセグメントを統合し、結合セグメントを生成する（ステップＡ３）。

前述のように、文字領域抽出部３０２は、重心間の距離が閾値以下のプリミティブセグメントを結合してもよい。

例えば、図８の例では、文字領域抽出部３０２は、５つのプリミティブセグメント８ａ〜８ｅのうち、プリミティブセグメント８ｄおよび８ｅの重心間の距離が閾値以下であると判断する。そして、文字領域抽出部３０２は、プリミティブセグメント８ｄおよび８ｅを結合して結合セグメント８ｆを生成している。

そして、文字領域抽出部３０２は、プリミティブセグメントおよび結合セグメントのそれぞれを、文字セグメントとして出力する。

以上で、ステップＳ３１における文字セグメント画像抽出動作の説明を終了する。

次に、ステップＳ３３における読み取り値決定動作の詳細を、図１１に示す。

図１１では、まず、読み取り値決定部３０５は、複数の文字セグメントの組み合わせから、仮想字種列を認識する（ステップＢ１）。

前述のように、読み取り値決定部３０５は、既知の桁数を用いて、公知文献「特許４６００６５１号」に開示される技術を用いて、仮想字種列を認識してもよい。

次に、読み取り値決定部３０５は、認識された仮想字種列について、数値解釈を行う（ステップＢ２）。このステップの詳細な動作の例については後述する。

前述のように、読み取り値決定部３０５は、仮想字種列中での各仮想字種の位に応じた解釈を行ってもよい。

以上で、ステップＳ３３における読み取り値決定動作の詳細な説明を終了する。

ここで、読み取り値決定動作の具体例について、図１２を参照して説明する。

図１２は、ステップＢ１で認識された仮想字種列の具体例を示している。ここでは、４桁の仮想字種列“７０”、“８０”、“８８”、“９８”が認識されている。なお、“７０”、“８０”、“８８”、“９８”は、それぞれ、図５に一例を示した仮想字種の識別情報である。また、図７に示していない仮想字種“７０”は、数字「７」の表示状態を示す仮想字種である。この仮想字種列は、左から順に、千の位、百の位、十の位、一の位を表すものとする。上述のように、この例では、仮想字種の識別情報は、２文字から構成されている。そこで、千の位として認識された仮想字種の識別情報を構成する２文字を、それぞれｘ（４）、ｙ（４）と表すことにする。同様に、百、十、一の位としてそれぞれ認識された仮想字種の識別情報を構成する２文字を、ｘ（３）、ｙ（３）、ｘ（２）、ｙ（２）、ｘ（１）、ｙ（１）と表すこととする。つまり、この仮想字種列の場合、ｘ（４）＝７、ｙ（４）＝０、ｘ（３）＝８、ｙ（３）＝０、ｘ（２）＝８、ｙ（２）＝８、ｘ（１）＝９、ｙ（１）＝８である。ここで、一の位の仮想字種である“９８”は、一の位の文字盤が、仮想字種“９０”が示す表示状態から、仮想字種“００”が示す表示状態に向かって、８／１０だけ回転した表示状態であるとみなすことができる。そこで、読み取り値決定部３０５は、計器に表示されない小数点第１位の値も推定することが可能である。したがって、読み取り値決定部３０５は、ステップＢ２において、計器に表示された４桁に加えて小数点以下１桁の数字を含む５桁の数値を解釈して出力することとする。ここでは、出力する数値の千の位をｚ（４）、百の位をｚ（３）、十の位をｚ（２）、一の位をｚ（１）、小数点第一位をｚ（０）と表すこととする。

このような具体例において、ステップＢ２での数値解釈動作の一例を、図１３を参照して説明する。

図１３では、まず、読み取り値決定部３０５は、仮想字種列の一の位の仮想字種から、読み取り値の一の位および小数点第一位の数値を決定する（ステップＣ１）。

具体的には、読み取り値決定部３０５は、ｚ（１）＝ｘ（１）、ｚ（０）＝ｙ（１）と決定する。これは、一の位の仮想字種は、上述のケース１に相当するとの考えに基づいている。

次に、読み取り値決定部３０５は、ｉ＝２〜ｎまで、ステップＣ２〜Ｃ８を繰り返す。ただし、ｎは、仮想字種列の桁数である。上述の４桁の仮想字種列の例では、ｎ＝４である。また、ｉは、処理対象の位を表す。例えば、ｉ＝２は、十の位を表す。ｉ＝３は、百の位を表す。ｉ＝４は、千の位を表す。

ここでは、まず、読み取り値決定部３０５は、ｚ（ｉ−１）＝９であるか否かを判断する（ステップＣ２）。つまり、読み取り値決定部３０５は、処理対象の位より１つ低い位として解釈された数値が９であるか否かを判断する。

ここで、ｚ（ｉ−１）＝９であれば、処理対象の位として認識された仮想字種は、上述のケース１（回転量が量的な意味を持つケース）とみなすことができる。そこで、この場合、読み取り値決定部３０５は、ｚ（ｉ）＝ｘ（ｉ）と決定する（ステップＣ３）。

一方、ｚ（ｉ−１）が９でなければ、処理対象の位として認識された仮想字種は、上述のケース２（隣接する数字が映り込んでいるケース）とみなすことができる。そこで、この場合、読み取り値決定部３０５は、０≦ｙ（ｉ）≦ｂ（ｉ）であるか否かを判断する。ここで、ｂ（ｉ）は、ｉで示される処理対象の位が第１字種であるｘ（ｉ）に近いかどうかを判断するため定められた１以上９以下の閾値である。

ここで、０≦ｙ（ｉ）≦ｂ（ｉ）であれば、処理対象の位として認識された仮想字種は、第１字種であるｘ（ｉ）の文字の下部に、ｘ（ｉ）の下側に隣接するｘ（ｉ）＋１の文字が映り込んでいるだけであるとみなすことができる。そこで、読み取り値決定部３０５は、ｚ（ｉ）＝ｘ（ｉ）と決定する（ステップＣ５）。

一方、０≦ｙ（ｉ）≦ｂ（ｉ）でなければ、読み取り値決定部３０５は、ａ（ｉ）≦ｙ（ｉ）≦９であるか否かを判断する（ステップＣ５）。ここで、ａ（ｉ）は、ｉで示される処理対象の位が第２字種であるｘ（ｉ）＋１に近いかどうかを判断するための１以上９以下の閾値である。なお、ａ（ｉ）は、ｂ（ｉ）より小さい値であることが好ましい。

ここで、ａ（ｉ）≦ｙ（ｉ）≦９であれば、処理対象の位として認識された仮想字種は、第２字種であるｘ（ｉ）＋１の文字の上部に、ｘ（ｉ）＋１の上側に隣接するｘ（ｉ）の文字が映り込んでいるだけであるとみなすことができる。そこで、この場合、読み取り値決定部３０５は、ｚ（ｉ）＝ｘ（ｉ）＋１と決定する（ステップＣ７）。

一方、ａ（ｉ）≦ｙ（ｉ）≦９でない場合、読み取り値決定部３０５は、数値解釈結果を棄却（ステップＣ８）して処理を終了する。これは、認識された仮想字種の識別情報に誤りがある場合などに相当する。

このようにして、ステップＣ２〜Ｃ８の処理を、十の位を示すｉ＝２から順に最上位のｉ＝ｎまで完了すると、計器認識システム３は、ｚ（ｎ）〜ｚ（０）までの数値を各位の数字として、ｎ＋１桁の数値解釈結果を出力する（ステップＣ９）。

以上で、計器認識システム３は、数値解釈処理を終了する。

図１２の例では、仮想字種列“７０”、“８０”、“８８”、“９８”に対して、このようにして数値解釈処理が行われた結果、数値「７８８９．８」が解釈されている。

次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第３の実施の形態としての計器認識システムは、回転する文字盤を有する計器が任意の中間的な表示状態である場合にも、計器に示された情報をより精度よく認識することができる。

その理由について述べる。本実施の形態では、仮想字種辞書が、文字盤上の第１字種の表示状態と、文字盤上で第１字種に隣接する第２字種の表示状態との中間的な表示状態を、文字盤の回転量に応じて段階的に表す仮想字種のテンプレート画像を記憶している。そして、文字領域抽出部によって抽出された各文字セグメント画像について、仮想字種認識部が、仮想字種のテンプレート画像との文字認識による信頼度を算出し、より高い信頼度が算出された仮想字種を、各文字セグメント画像の認識結果とする。そして、読み取り値決定部が、複数の文字セグメントの組み合わせから、仮想字種列を認識するからである。

これにより、本実施の形態は、入力画像において計器の認識対象領域が第１字種と第２字種との中間的な表示状態を示す場合でも、文字盤の回転量に応じた各段階の中間的な表示状態を示す仮想字種とのと対応付けにより、精度よく認識を行うことができる。

さらには、本実施の形態は、回転する文字盤を有する計器が任意の中間的な表示状態である場合にも、計器の文字盤の回転量に応じてより精度の高い読み取り値を出力することができる。

その理由は、読み取り値決定部が、認識した仮想字種列における各仮想字種について、その仮想字種が表す中間的な表示状態の段階と、仮想字種列中での仮想字種の位置とに基づいて、数値解釈を行うからである。これにより、本実施の形態は、認識した仮想字種列における仮想字種が、回転量に応じた量的な意味を持つ場合と、本来表示されるはずの文字の付近に隣接する文字が映り込んでいる場合とを区別して処理することができる。つまり、本実施の形態は、表示されるはずの文字の付近に隣接文字が映りこんでいる場合には、本来表示されるはずの文字を解釈するので、隣接文字の映り込みに影響されることなく、読み取り値を決定することができる。また、本実施の形態は、仮想字種が、回転量に応じた量的な意味を持つ場合には、計器に表示される桁数より詳細な低い位まで解釈することができる。なお、例えば、上述した特許文献１には、計器に表示された部分的な上側の文字と、部分的な下側の文字との境界の位置を検出し、検出した位置に基づいて、表示桁数より低い位まで数値解釈を行う例については記載されている。しかし、この関連技術では、このような数値解釈処理は、文字認識処理とは異なる処理として行われているため、処理コストが高くなる。これに対して、本実施の形態は、中間的な表示状態を示す仮想字種の認識結果を用いて、詳細な数値解釈を行うことができる。その結果、本実施の形態は、処理コストを抑えながら、文字盤の回転量に応じてより精度の高い読み取り値を出力することができる。

（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１〜第３の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

まず、本発明の第４の実施の形態としての計器認識システム４の構成を、図１４に示す。図１４において、計器認識システム４は、本発明の第２の実施の形態としての計器認識システム２が備える機能要素と、本発明の第３の実施の形態としての計器認識システム３が備える機能要素とを含む。ただし、計器認識システム４は、本発明の第２の実施の形態における文字領域抽出部２０２または本発明の第３の実施の形態における文字領域抽出部３０２に替えて、文字領域抽出部４０２を備える。さらに、計器認識システム４は、画像入力部４０７と、仮想字種辞書取得部４０８と、計器識別情報取得部４０９と、情報出力部４１０とを備える。なお、計器認識システム４およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての計器認識システム１と同一のハードウェア要素によって構成可能である。なお、計器認識システム４およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

画像入力部４０７は、ネットワークインタフェース１００６または撮像装置１００５を介して、計器を表す入力画像を取得する。

文字領域抽出部４０２は、本発明の第２の実施の形態における文字領域抽出部２０２と同様に、入力画像から、計器の種別に基づいて、読み取り値認識領域の文字領域画像を抽出する。また、文字領域抽出部４０２は、抽出した文字領域画像から、本発明の第３の実施の形態における文字領域抽出部３０２と同様に、文字セグメント画像を抽出する。

仮想字種辞書取得部４０８は、計器種別認識部２０６によって認識された計器の種別に応じて、仮想字種辞書３０１を取得する。ここで、計器の種別によって、文字盤に配列される文字のフォント等が同一とは限らないことが想定される。そこで、仮想字種辞書３０１は、計器の種別に応じて用意されることが好ましい。これらの仮想字種辞書３０１は、例えば、あらかじめメモリ１００２に記憶されていてもよい。そして、仮想字種辞書取得部４０８は、認識された計器の種別に応じた仮想字種辞書３０１を取得すればよい。また、計器の種別に応じた仮想字種辞書３０１を特定するための情報は、計器種別認識部２０６によって取得されるパラメータに含まれていてもよい。

計器識別情報取得部４０９は、入力画像から、計器を識別する計器識別情報を取得する。計器識別情報は、例えば、計器に記載される装置固有の番号や記号列である。具体的には、例えば、計器識別情報取得部４０９は、計器の種別に応じたパラメータを参照することにより、入力画像において計器識別情報を認識する対象となる計器識別情報認識領域を決定してもよい。そして、この場合、計器の種別に応じたパラメータには、その種別の計器において計器識別情報が記載されている領域を特定する情報が含まれているとする。また、計器の種別に応じたパラメータにそのような情報が含まれていない場合、計器識別情報取得部４０９は、あらかじめ定められた範囲を計器識別情報認識領域として決定してもよい。そして、計器識別情報取得部４０９は、決定した計器識別情報認識領域の画像から、計器識別情報を認識する。認識処理には、公知の文字認識手法を適用可能である。なお、計器識別情報の文字認識に用いられる辞書は、計器の種別に応じた計器識別情報認識用の辞書であってもよい。その場合、計器識別情報認識用の辞書を特定する情報が、前述のパラメータに含まれていてもよい。

その他、計器に、その固有情報を特定するためのバーコードまたはＲＦＩＤ（radio frequency identifier）等が貼付されている場合がある。この場合、計器識別情報取得部４０９は、バーコードまたはＲＦＩＤを、対応するリーダ（図示せず）によって読み取ることにより、計器識別情報を取得してもよい。

情報出力部４１０は、読み取り値決定部３０５によって決定された読み取り値を、計器識別情報とともに出力する。出力先は、メモリ１００２、出力装置１００３、または、ネットワークインタフェース１００６を介して接続される他の装置等であってもよい。

以上のように構成された計器認識システム４の動作について、図１５を参照して説明する。

図１５において、まず、計器認識システム４は、ステップＳ２１〜Ｓ２３まで、本発明の第２の実施の形態と同様に動作する。これにより、入力画像の示す計器の種別が認識される。また、入力画像における読み取り値認識領域が決定される。また、計器の種別に対応するパラメータが取得される。

次に、仮想字種辞書取得部４０８は、認識された計器の種別に応じて、仮想字種辞書３０１を取得する（ステップＳ４１）。

次に、計器識別情報取得部４０９は、入力画像が示す計器の計器識別情報を取得する（ステップＳ４２）。

以降、計器認識システム４は、ステップＳ３１〜Ｓ３３まで、本発明の第３の実施の形態の計器認識システム３と略同様に動作して、読み取り値を決定する。ただし、ステップＳ３１において、本発明の第３の実施の形態では、文字領域抽出部３０２が、入力画像から文字セグメント画像を抽出していた。本実施の形態では、文字領域抽出部４０２は、ステップＳ２３で決定された読み取り値認識領域の文字領域画像から、文字セグメント画像の抽出を行えばよい。

次に、情報出力部４１０は、読み取り値と、計器識別情報とを対応付けて出力する（ステップＳ４３）。

以上で、計器認識システム４は、動作を終了する。

次に、本発明の第４の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第４の実施の形態としての計器認識システムは、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、さらに精度よく認識することができる。

その理由について説明する。本実施の形態では、計器種別認識部が、入力画像の示す計器の種別を認識する。そして、領域決定部が、計器の種別に応じて、入力画像における読み取り値認識領域を決定する。そして、文字領域抽出部が、入力画像において決定された読み取り値認識領域の画像から文字セグメント画像を抽出する。これにより、入力画像全体から文字セグメント画像を抽出する場合と比べて、さらに精度よく文字セグメント画像が抽出される。また、仮想字種辞書取得部が、計器の種別に応じた仮想字種辞書を取得する。そして、仮想字種認識部が、計器の種別に応じた仮想字種辞書を用いて、文字セグメント画像の示す仮想字種を認識する。これにより、計器の種別を考慮しない仮想字種辞書を利用する場合と比べて、さらに精度よく仮想字種が認識される。その結果、読み取り値決定部は、精度よく抽出された文字セグメント画像から精度よく認識された仮想字種に基づいて、さらに精度よく読み取り値を決定することができる。

さらに、本発明の第４の実施の形態としての計器認識システムは、指示値が中間的な表示状態を示し得る計器を点検するユーザ作業を支援することができる。

その理由について説明する。本実施の形態では、画像入力部が、入力画像を取得する。そして、計器識別情報取得部が、入力画像の示す計器の計器識別情報を取得する。そして、情報出力部が、読み取り値を計器識別情報と共に出力するからである。これにより、ユーザは、中間的な表示状態の計器から指示値を読み取る作業を行う必要がなくなる。また、ユーザは、読み取り値および計器識別情報を入力する作業を行う必要がない。つまり、ユーザは、本実施の形態を用いて計器を撮像するだけで、指示値が中間的な表示状態を示し得る計器から得られる精度よい読み取り値を、計器識別情報と共に記録することができる。

（第５の実施の形態）
次に、本発明の第５の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第３の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

まず、本発明の第５の実施の形態としての計器認識システム５の構成を、図１６に示す。図１６において、計器認識システム５は、本発明の第４の実施の形態としての計器認識システム４に対して、情報出力部４１０に替えて情報出力部５１０を備える点が異なる。また、計器認識システム５は、さらに、履歴作成部５１１と、領域記録部５１２とを備える。なお、計器認識システム５およびその各機能ブロックは、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態としての計器認識システム１と同一のハードウェア要素によって構成可能である。なお、計器認識システム５およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

履歴作成部５１１は、読み取り値決定部３０５により決定された読み取り値の履歴情報を作成する。例えば、履歴作成部５１１は、読み取り値に、読み取り時刻やコメント情報等の付随する情報を対応付けて、その履歴を履歴情報として作成してもよい。また、履歴作成部５１１は、このような履歴情報を、テキストファイルとして作成してもよい。あるいは、履歴作成部５１１は、専用のデータ構造で、履歴情報を作成してもよい。これに限らず、履歴作成部５１１は、その他の形式で履歴情報を作成してもよい。

また、履歴作成部５１１は、過去の読み取り値の履歴情報を参照することにより、今回の読み取り値が妥当であるか否かを判断してもよい。例えば、履歴作成部５１１は、過去の読み取り値に対して今回の読み取り値が連続的であるか否かに基づいて、妥当性を判断してもよい。また、例えば、履歴作成部５１１は、仮想字種列としての信頼度が所定の良好条件を満たすか否かに基づいて、妥当性を判断してもよい。また、例えば、履歴作成部５１１は、読み取り値に対するユーザの確認結果を表す情報に基づいて、妥当性を判断してもよい。そのようなユーザによる確認結果を表す情報は、入力装置１００４を介して取得される。また、そのような確認結果を表す情報には、読み取り値が妥当でないと判断された場合の正しい読み取り値が含まれていてもよい。

また、履歴作成部５１１は、読み取り値が妥当であると判断した場合に、その読み取り値を含む情報を、履歴情報に追加する。なお、履歴作成部５１１は、入力装置１００４を介して読み取り値が入力された場合に、入力された読み取り値を含む情報を、履歴情報に追加すればよい。

領域記録部５１２は、入力画像における読み取り値認識領域を特定する情報を記録する。例えば、計器種別認識部２０６によって取得されたパラメータに読み取り値認識領域を特定するための情報が含まれていない場合がある。このような場合、領域記録部５１２は、読み取り値決定部３０５によって決定された読み取り値の基となった文字セグメント画像の組み合わせを含む領域を、読み取り値認識領域として特定してもよい。そして、領域記録部５１２は、当該読み取り値認識領域を特定する情報を、計器の種別に対応付けて記録してもよい。これにより、文字領域抽出部４０２は、計器の種別に応じたパラメータに、読み取り値認識領域を特定する情報が含まれていない場合にも対応できる。つまり、この場合、文字領域抽出部４０２は、過去に認識対象とした計器と同種別の計器であれば、領域記録部５１２を参照して読み取り値認識領域を特定可能となる。

また、領域記録部５１２は、さらに、入力画像における計器識別情報認識領域を特定する情報を記録してもよい。例えば、計器種別認識部２０６によって取得されたパラメータに、計器識別情報認識領域を特定するための情報が含まれていない場合がある。このような場合、領域記録部５１２は、計器識別情報取得部４０９によって認識された計器識別情報を表す領域を、計器の種別に対応付けて記録してもよい。これにより、計器識別情報取得部４０９は、領域記録部５１２に記録のある種別の計器を表す入力画像を対象とする場合、新たに計器識別情報認識領域を決定する処理を省略することができる。

なお、領域記録部５１２は、これらの記録情報を、テキストファイル形式で記録してもよい。あるいは、領域記録部５１２は、これらの記録情報を、専用に定義されたデータ構造で記録してもよい。また、記録情報は、その他の形式であってもよい。

情報出力部５１０は、読み取り値および計器識別情報を出力することに加えて、各種情報の出力を行う。

例えば、情報出力部５１０は、読み取り値が異常である場合に、読み取り値が異常であることを示す情報を報知してもよい。報知先は、例えば、出力装置１００３（液晶ディスプレイまたはスピーカー等）や、ネットワークインタフェース１００６を介して接続された装置であってもよい。

この場合、情報出力部５１０は、読み取り値決定部３０５によって決定された読み取り値に基づいて、読み取り値が正常であるか異常であるかを検出する。例えば、情報出力部５１０は、計器の種別または計器識別情報に対応付けて、読み取り値の正常な変動パターンを記憶しておく。そして、情報出力部５１０は、読み取り値決定部３０５によって読み取られた数値が、該当する変動パターンにマッチしているか否かに基づいて、読み取り値が正常であるか否かを判断してもよい。例えば、読み取り値が異常である場合、計器自体が正常に動作していない場合が考えられる。あるいは、読み取り値が異常である場合、計器によって測定されている状況が、正常でない状況となっている場合が考えられる。

また、情報出力部５１０は、履歴作成部５１１によって生成された履歴情報を出力してもよい。出力先は、例えば、ネットワークインタフェース１００６を介して接続された装置であってもよい。

また、情報出力部５１０は、計器の種別、計器識別情報、または、読み取り値等に応じて、計器の点検作業手順を表す情報を出力してもよい。出力先は、例えば、出力装置１００３であってもよい。

また、情報出力部５１０は、点検記録を表す情報を出力してもよい。例えば、情報出力部５１０は、入力装置１００４を介して入力される作業者のコメント情報を取得し、取得したコメント情報と、計器識別情報と、読み取り値とを含む点検記録を表す情報を生成し、出力してもよい。出力先は、例えば、出力装置１００３やメモリ１００２等であってもよい。

また、情報出力部５１０は、領域記録部５１２によって記録された読み取り値認識領域や計器識別情報認識領域を、入力画像に重畳して出力装置１００３に出力してもよい。さらに、情報出力部５１０は、読み取り値を、入力画像における読み取り値認識領域に重畳して出力してもよい。これにより、情報出力部５１０は、計器認識システム５の認識結果を分かりやすくユーザに提示できる。

以上のように構成された計器認識システム５の動作について、図１７を参照して説明する。

図１７では、計器認識システム５は、本発明の第４の実施の形態と同様にステップＳ２１〜Ｓ２３、Ｓ４１〜Ｓ４２、Ｓ３１〜Ｓ３３まで実行する。これにより、読み取り値が決定される。

次に、履歴作成部５１１は、読み取り値の履歴情報を生成する（ステップＳ５１）。このステップの詳細については後述する。

次に、領域記録部５１２は、計器の種別に対応付けて、各種領域を特定する情報を記録する（ステップＳ５２）。例えば、前述のように、領域記録部５１２は、入力画像において読み取り値認識領域を特定する情報や、計器識別情報認識領域を特定する情報を記録する。

次に、情報出力部５１０は、各種情報を出力する（ステップＳ５３）。

例えば、前述のように、情報出力部５１０は、読み取り値が異常であるか否かを表す情報を検出し、その結果を出力してもよい。また、前述のように、情報出力部５１０は、履歴情報を出力してもよい。また、前述のように、情報出力部５１０は、読み取り値認識領域および計器識別情報認識領域が重畳された入力画像を出力してもよい。また、前述のように、情報出力部５１０は、読み取り値が重畳された入力画像等を出力してもよい。また、前述のように、情報出力部５１０は、計器の種別や計器識別情報に応じた点検作業手順を表す情報や、点検記録を表す情報を出力してもよい。

以上で、計器認識システム５は、動作を終了する。

次に、ステップＳ５１における履歴情報生成動作の一例を、図１８に示す。

図１８において、まず、履歴作成部５１１は、読み取り値が棄却されずに得られているかどうかをチェックする（ステップＤ１）。

ここで、読み取り値が得られている場合、履歴作成部５１１は、読み取り結果が妥当であるか否かを判断する（ステップＤ２）。

前述のように、履歴作成部５１１は、履歴情報を参照することにより過去の読み取り値から今回の読み取り値までが連続的であるかどうかに基づいて、妥当性を判断してもよい。また、履歴作成部５１１は、仮想字種列としての信頼度が所定の良好条件を満たすか否かに基づいて、妥当性を判断してもよい。または、履歴作成部５１１は、読み取り値を出力し、ユーザ入力に基づいて、妥当性を判断してもよい。また、履歴作成部５１１は、これらの手法を組み合わせて読み取り値の妥当性を判断してもよい。

ここで、読み取り値が妥当であると判断された場合、履歴作成部５１１は、読み取り値および付随する情報を履歴情報に追加する（ステップＤ４）。

一方、ステップＤ１で読み取り値が得らていないと判断された場合、または、ステップＤ２で読み取り値が妥当でないと判断された場合、履歴作成部５１１は、次の動作を行う。すなわち、履歴作成部５１１は、正しい読み取り値を取得する（ステップＤ３）。

例えば、履歴作成部５１１は、ユーザに対して計器の目視チェックを指示する情報を出力することにより、入力装置１００４を介して入力される目視情報を、正しい読み取り値として取得してもよい。そして、履歴作成部５１１は、得られた読み取り値および付随する情報を、履歴情報に追加する（ステップＤ４）。

以上で、計器認識システム５は、ステップＳ５１における履歴情報生成動作を終了する。

次に、計器認識システム５の具体的な利用例について説明する。

＜利用例１：計器の作業点検指示内容の参照、点検記録作成＞
点検作業者が、計器認識システム５を用いて、計器の点検作業を行うことを想定する。この場合、計器認識システム５は、計器識別情報および計器の指示値を認識し、認識した情報に応じた点検作業手順を、出力装置１００３に出力する。また、計器認識システム５は、計器識別情報および計器の指示値に、ユーザ入力情報を加えて、点検記録情報を作成してメモリ１００２に出力する。

このとき、点検作業者は、次の手順で計器認識システム５を利用する。

１）点検作業者は、計器認識システム５を用いて計器を撮像し、計器識別情報および計器指示値を認識させる。

２）点検作業者は、認識された計器識別情報および計器指示値に応じて表示される作業点検手順に従って、点検作業を行う。

３）点検作業者は、点検の際に気付いたこと、作業報告などをコメントとして入力する。

４）点検作業者は、作業記録として計器認識システム５に記録されたデータ（計器識別情報、計器の指示値、および、コメント）を、作業確証として出力する。

＜利用例２：異常監視＞
利用例１と同様に、点検作業者が、計器認識システム５を用いて、計器の点検作業を行うことを想定する。この場合、計器認識システム５は、計器識別情報および計器指示値の認識に加えて、計器の種別または計器識別情報に応じて読み取り値の異常状態の検出を行う。

このとき、点検作業者は、次の手順で計器認識システム５を利用する。

１）点検作業者は、計器認識システム５を用いて計器を撮像し、計器識別情報および計器指示値を認識させる。

２）点検作業者は、計器認識システム５から異常状態であるとの出力があった場合には、計器の緊急停止等のオペレーション、もしくは、作業を管轄する管理センター等への通報等を行う。

＜利用例３：スマートメータ＞
計器の読み取り値を定期的にサーバにアップロードすることを想定する。この場合、計器認識システム５は、計器に対して、指示値の読み取りに適した位置・角度に設置される。計器認識システム５は、所定タイミング毎に、計器の指示値を認識し、履歴情報をサーバーに送信する。

次に、本発明の第５の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第５の実施の形態としての計器認識システムは、中間的な表示状態となり得る計器に示された情報を、さらに精度よく認識することができる。

その理由について説明する。本実施の形態では、履歴作成部が、読み取り値の履歴情報を生成する。そして、履歴作成部が、過去の読み取り値の履歴情報を参照することにより、今回の読み取り値の妥当性を判断するからである。これにより、本実施の形態は、妥当でないと判断された読み取り値を採用することがなく、より精度よい読み取り値を出力することができる。また、本実施の形態では、領域記録部が、入力画像における文字認識領域を、計器の種別に対応付けて記録する。これにより、計器の種別に応じたパラメータに、これらの認識領域を特定する情報が含まれていない場合であっても、本実施の形態は、過去に対象とした種別と同一の種別の計器であれば、より正確に文字認識領域を決定することができる。その結果、本実施の形態は、そのような文字認識領域の画像から精度よく読み取り値を決定することができる。

さらに、本発明の第５の実施の形態としての計器認識システムは、指示値が中間的な表示状態を示し得る計器を点検するユーザ作業を、さらにより良く支援することができる。

その理由について説明する。本実施の形態では、情報出力部が、履歴作成部により作成された履歴情報を提示する。また、情報出力部が、計器識別情報、計器の種別、読み取り値等に応じた点検作業手順情報を生成して提示する。また、情報出力部が、読み取り値および計器識別情報を含む点検記録情報を生成して記録する。また、情報出力部が、読み取り値が正常であるか異常であるかを検出し、異常を検出した場合に報知を行う。このように、本実施の形態は、指示値が中間的な表示状態を示し得る計器を点検するユーザに想定される各種作業を支援することができる。

なお、上述した本発明の各実施の形態において、各機能ブロックは、二値化画像を用いて動作する例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックは、二値化されていない画像や、グレースケール化された画像等を用いてもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、文字盤上に配列される文字が数字である例を中心に説明した。これに限らず、文字盤上に配列される文字は、数字以外の文字であってもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、文字盤上において、文字に対して上下方向に文字が配列される例を中心に説明した。これに限らず、文字盤上に配列される文字は、文字に対して左右方向などの他の方向に配列されていてもよい。また、その場合、文字盤が回転する場合の回転方向は、配列されている文字の方向であればよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、計器は、回転する４つの文字盤により４桁の指示値を表示する例を中心に説明した。ただし、各実施の形態において、計器に表示される数値の桁数は限定されない。

また、上述した本発明の各実施の形態において、プリミティブセグメントおよび結合セグメントを抽出する手法の一例を記載した。これに限らず、画像から文字を表すプリミティブセグメントおよび結合セグメントを抽出する手法には、公知の各技術を採用可能である。

また、上述した本発明の各実施の形態において、文字セグメントの組み合わせから仮想字種列を認識する手法として、公知文献「特許４６００６５１号」に記載の技術を適用する例を説明した。これに限らず、文字セグメントの組み合わせから仮想字種列を認識する手法には、その他の公知の技術を採用可能である。

また、上述した本発明の各実施の形態において、仮想字種辞書、計器の種別に応じたパラメータ、計器種別画像、計器識別情報認識用の辞書、計器の種別および設置位置情報の対応関係等が、計器認識システムを構成するメモリに記憶されている例を中心に説明した。これに限らず、これらの各情報の一部または全部は、ネットワークを介した接続されるサーバ等の装置に記憶されていてもよい。その場合、各機能ブロックは、必要となるこれらの情報を適宜サーバからダウンロードすればよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、計器認識システムの各機能ブロックが、記憶装置またはＲＯＭに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵによって実現される例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組み合わせが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、計器認識システムの機能ブロックは、複数の装置に分散されて実現されてもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した計器認識システムの動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータの記憶装置（記憶媒体）に格納しておく。そして、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。

また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。

また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。

また、上述した各実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書と、
入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、
前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識手段と、
を備える計器認識システム。
（付記２）
前記入力画像の表す計器の種別を認識する計器種別認識手段を更に備え、
前記文字領域抽出手段は、前記計器種別認識手段によって認識された種別に基づいて、前記文字領域画像を抽出することを特徴とする付記１に記載の計器認識システム。
（付記３）
前記仮想字種辞書は、前記仮想字種を表す情報として、前記文字盤の回転量に応じて前記中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含むことを特徴とする付記１または付記２に記載の計器認識システム。
（付記４）
前記仮想字種認識手段による認識結果と、該認識結果が示す前記中間的な表示状態の前記段階とに基づいて、読み取り値を決定する読み取り値決定手段をさらに備えたことを特徴とする付記１から付記３のいずれか１つに記載の計器認識システム。
（付記５）
前記計器種別認識手段によって認識された種別に応じて、前記仮想字種辞書を取得する仮想字種辞書取得手段をさらに備えたことを特徴とする付記２に記載の計器認識システム。
（付記６）
前記仮想字種認識手段は、前記仮想字種辞書を用いた認識結果の信頼度を算出し、
前記読み取り値決定手段は、前記信頼度に基づいて、前記読み取り値を決定することを特徴とする付記４に記載の計器認識システム。
（付記７）
前記読み取り値決定手段により決定された読み取り値の履歴を表す履歴情報を作成する履歴作成手段をさらに備えたことを特徴とする付記４または付記６に記載の計器認識システム。
（付記８）
前記入力画像の示す計器を識別する計器識別情報を取得する計器識別情報取得手段をさらに備えたことを特徴とする付記１から付記７のいずれか１つに記載の計器認識システム。、
（付記９）
前記入力画像において文字を認識する対象となる領域を特定するための情報を記録する領域記録手段をさらに備えたことを特徴とする付記１から付記８のいずれか１つに記載の計器認識システム。
（付記１０）
入力画像の表す計器の種別を認識する計器種別認識手段と、
前記計器種別認識手段によって認識された種別に基づいて、前記入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、
を備えた計器認識システム。
（付記１１）
計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて、
入力画像から文字領域画像を抽出し、
前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する方法。
（付記１２）
計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて
入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出ステップと、
前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるプログラム。

１、２、３、４、５ 計器認識システム
１０１、３０１ 仮想字種辞書
１０２、２０２、３０２、４０２ 文字領域抽出部
１０３、３０３ 仮想字種認識部
３０４ 認識信頼度格納バッファ
３０５ 読み取り値決定部
２０６ 計器種別認識部
４０７ 画像入力部
４０８ 仮想字種辞書取得部
４０９ 計器識別情報取得部
４１０、５１０ 情報出力部
５１１ 履歴作成部
５１２ 領域記録部
１００１ ＣＰＵ
１００２ メモリ
１００３ 出力装置
１００４ 入力装置
１００５ 撮像装置
１００６ ネットワークインタフェース

Claims (10)

1. 計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書と、
   入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、
   前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識手段と、
   を備える計器認識システム。
2. 前記入力画像の表す計器の種別を認識する計器種別認識手段を更に備え、
   前記文字領域抽出手段は、前記計器種別認識手段によって認識された種別に基づいて、前記文字領域画像を抽出することを特徴とする請求項１に記載の計器認識システム。
3. 前記仮想字種辞書は、前記仮想字種を表す情報として、前記文字盤の回転量に応じて前記中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の計器認識システム。
4. 前記仮想字種認識手段による認識結果と、該認識結果が示す前記中間的な表示状態の前記段階とに基づいて、読み取り値を決定する読み取り値決定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の計器認識システム。
5. 前記計器種別認識手段によって認識された種別に応じて、前記仮想字種辞書を取得する仮想字種辞書取得手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の計器認識システム。
6. 前記仮想字種認識手段は、前記仮想字種辞書を用いた認識結果の信頼度を算出し、
   前記読み取り値決定手段は、前記信頼度に基づいて、前記読み取り値を決定することを特徴とする請求項４に記載の計器認識システム。
7. 前記読み取り値決定手段により決定された読み取り値の履歴を表す履歴情報を作成する履歴作成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４または請求項６に記載の計器認識システム。
8. 入力画像の表す計器の種別を認識する計器種別認識手段と、
   前記計器種別認識手段によって認識された種別に基づいて、前記入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出手段と、
   を備えた計器認識システム。
9. 計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて、
   入力画像から文字領域画像を抽出し、
   前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する方法。
10. 計器において文字盤上の第１字種が表示される状態と、前記文字盤上で前記第１字種に隣接する第２字種が表示される状態との中間的な表示状態を段階的に示す仮想字種を表す情報を含む仮想字種辞書を用いて
    入力画像から文字領域画像を抽出する文字領域抽出ステップと、
    前記仮想字種辞書を用いて、前記文字領域画像から前記仮想字種を認識することにより、前記入力画像が示す計器の中間的な表示状態の段階を認識する仮想字種認識ステップと、
    をコンピュータ装置に実行させるプログラム。

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