JP2016181211A - ラベル領域検知装置、ラベル領域検知方法、ラベル領域検知プログラム、及びラベル領域検知システム - Google Patents
ラベル領域検知装置、ラベル領域検知方法、ラベル領域検知プログラム、及びラベル領域検知システム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】様々な模様等の封筒が混在しても貼付された宛名ラベルの貼付位置を検出すること容易にするラベル検知装置を提供する。【解決手段】ラベル領域検知装置は、画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部と、抽出された白色成分に基づき、物品が白色か否かを判定する白色物品判定部と、画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部と、濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部と、白色抽出部で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する穴判定部と、穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部と、測定した濃度分布のヒストグラム又は穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部とを備える。【選択図】図10
Description
本発明は、ラベル領域検知装置、ラベル領域検知方法、ラベル領域検知プログラム、及びラベル領域検知システムに関する。
郵便物表面から得られる多色画像のうち予め定められた色画素からなる色画像ブロック情報を抽出する一方、郵便物表面から得られるモノクロ画像からモノクロ画像ブロックを抽出し、色画像ブロック情報およびモノクロ画像ブロック情報に基づいて、郵便番号や宛名が記載された領域を決定する文字読取装置が知られている(例えば、特許文献1を参照)。
また、ラベル領域を検出すべき検出対象物(封書、はがき、雑誌、新聞、小包など)の宛名面全体の画像を取り込み、ラベルの背景である雑誌表面の図柄や文様を除去し、ラベルの色成分だけの画像データを作成し、RGBで表される1画素の有無を、画像の縦方向、横方向それぞれについてカウントすることによりヒストグラムを作成し、縦方向、横方向それぞれの値があるしきい値以上である領域を候補とし、その候補の大きさや位置などが妥当と見なされれば、ラベル領域であると判定し、ラベル領域を検出するラベル領域検出装置が知られている(例えば、特許文献2を参照)。
また、フルカラーの入力画像の中から、出現頻度が最も高い所定範囲内の色を背景色の領域を抽出し、入力画像の画素を背景色の画素と背景色以外の画素とに分類し、2値画像に変換する。2値画像中の背景色以外の画素を抽出し、画像構成要素領域の画像の種類を判定し、画像の種類に応じた画像処理を画像構成要素領域の画像に施す画像処理装置が知られている(例えば、特許文献3を参照)。
しかし、上記のような装置では、封筒に貼付された宛名ラベルの文字を読み取る処理を行う場合、様々な背景色や模様の封筒が混在すると、封筒に貼付された宛名ラベルの貼付位置を検出することが困難になる場合があった。
本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、様々な背景色や模様の封筒が混在しても封筒に貼付された宛名ラベルの貼付位置を検出すること容易にするラベル検知装置、ラベル検知方法、ラベル領域検知プログラム、及びラベル領域検知システムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明のラベル領域検知装置は、宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知装置であって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部と、
前記白色抽出部で抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する白色物品判定部と、
前記白色物品判定部が前記物品を白色で無いと判定した場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性であると判定した場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性でないと判定した場合、前記白色抽出部で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する穴判定部と、
前記穴判定部で前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部と、
前記濃度ヒストグラム部で測定した前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部とを備える。
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部と、
前記白色抽出部で抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する白色物品判定部と、
前記白色物品判定部が前記物品を白色で無いと判定した場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性であると判定した場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性でないと判定した場合、前記白色抽出部で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する穴判定部と、
前記穴判定部で前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部と、
前記濃度ヒストグラム部で測定した前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部とを備える。
また、上記目的を達成するために、本発明のラベル領域検知方法は、宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知方法であって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出するステップと、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定するステップと、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定するステップと、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うステップと、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定するステップとを有する。
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出するステップと、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定するステップと、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定するステップと、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うステップと、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定するステップとを有する。
また、上記目的を達成するために、本発明のラベル領域検知プログラムは、宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知プログラムであって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する処理と、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する処理と、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する処理と、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行う処理と、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する処理と
をコンピュータに実行させる。
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する処理と、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する処理と、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する処理と、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行う処理と、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する処理と
をコンピュータに実行させる。
また、上記目的を達成するために、ラベル領域検知システムは、上記のラベル領域検知装置と、
宛名ラベルが貼付された物品を撮影して、撮影した画像を前記ラベル領域検知装置に出力する撮影装置と、
前記ラベル領域検知装置で検知されたラベルの画像領域の文字を読取るOCR部と、
前記OCR部で読取った文字に基づき、区分先を決定する、区分先決定機と
を備える。
宛名ラベルが貼付された物品を撮影して、撮影した画像を前記ラベル領域検知装置に出力する撮影装置と、
前記ラベル領域検知装置で検知されたラベルの画像領域の文字を読取るOCR部と、
前記OCR部で読取った文字に基づき、区分先を決定する、区分先決定機と
を備える。
本発明によれば、様々な背景色や模様の封筒が混在しても封筒に貼付された宛名ラベルの貼付位置を検出すること容易にするラベル検知装置、ラベル検知方法、ラベル領域検知プログラム、及びラベル領域検知システムを提供することができる。
以下、図面を用いて本実施形態におけるラベル領域検知装置を説明する。
図1は、本実施形態におけるラベル領域検知装置を含むラベル領域検知システムの構成例を示す図である。図1において、ラベル領域検知システム1は、ラベル領域検知装置10、OCR(Optical Character Reader)20、区分先決定機30、カラーカメラ40、搬送制御装置50、及び容器60a〜60dを備える。
図1は、本実施形態におけるラベル領域検知装置を含むラベル領域検知システムの構成例を示す図である。図1において、ラベル領域検知システム1は、ラベル領域検知装置10、OCR(Optical Character Reader)20、区分先決定機30、カラーカメラ40、搬送制御装置50、及び容器60a〜60dを備える。
大型封筒100は、読取り対象の宛名ラベルが貼付されて、搬送制御装置50に載置されている。搬送制御装置50は、載置された大型封筒100を、図1図示右方向に示す封筒搬送方向に、カラーカメラ40の撮影位置まで搬送する。カラーカメラ40で撮影された画像は、ラベル領域検知装置10及びOCR20で処理されて宛名が読取られる。搬送制御装置50は、読み取られた宛名に基づき、大型封筒100を容器60a〜60dに分別して収納する。
本実施形態における物品とは、宛名ラベルが貼付されて、貼付された宛名ラベルの記載を基に区分先が決定されるものをいう。物品の形状は、例えば、封筒、厚紙、箱等の形状であり、少なくとも宛名ラベルが貼付可能な形状である。搬送制御装置50に載置された物品に貼付されている宛名ラベルをカラーカメラ40で読取可能であれば、その形状は限定されない。物品には、郵便物、宅配物等を含む。区分先は、その物品が区分される先であり、本実施形態では搬送制御装置50に載置された物品を収納する容器60a〜60dが区分先となる。
宛名ラベルが貼付され得る物品の面積は、宛名ラベルの面積に比べて十分大きいものとする。すなわち、宛名ラベルが貼付される物品上の位置は、物品毎に異なる可能性がある。本実施形態では、宛名ラベルの面積に対して大きな面積を持つ物品として大型封筒100を例示して説明する。例えば、宛名ラベルは、大型封筒の中心に貼付される場合、大型封筒の左上に貼付される場合、左上に貼付される場合等が考えられる。また、宛名ラベルは、縦方向に貼付される場合、横方向に貼付される場合等が考えられる。
宛名ラベル等に記載された文字を読取る技術として、OCRが知られている。宛名は、カメラで撮影可能な文字列、バーコード、2次元コード等であって、宛名によって物品の区分先を認識できるものであればよい。本実施形態では、宛名ラベルに文字が記載されており、記載されている文字をOCRで読取る場合を例示する。宛名ラベルは、人間が文字を視認しやすいように、白地に黒色の文字で宛名が記載されている場合が多い。本実施形態においても、宛名ラベルは、白地に黒色の文字で宛名が記載されているものとして説明する。白地に黒色で宛名が記載されている宛名ラベル上の文字は、コントラストが高く、OCRにおいても認識しやすい。
ところで、OCRは、読取対象の位置がある程度特定されれば、文字の大きさ、文字の向き(縦書きか横書きか)、文字の傾き等を自動で認識して読取った画像を補正して文字を認識することができる。
しかし、上記の通り大型封筒100の様に読取対象となる宛名ラベルの位置が大きく異なる可能性がある場合、OCRで読取るべき宛名ラベルの文字列が大型封筒100のどこに存在するのか認識できず、読取りエラーとなる場合がある。本実施形態にけるラベル領域検知装置10は、大型封筒100に発布された宛名ラベルの貼付位置を検出して、OCRの読み取り対象を特定することにより、読取りエラーを低減させることができる。
ところで、OCRは、読取対象の位置がある程度特定されれば、文字の大きさ、文字の向き(縦書きか横書きか)、文字の傾き等を自動で認識して読取った画像を補正して文字を認識することができる。
しかし、上記の通り大型封筒100の様に読取対象となる宛名ラベルの位置が大きく異なる可能性がある場合、OCRで読取るべき宛名ラベルの文字列が大型封筒100のどこに存在するのか認識できず、読取りエラーとなる場合がある。本実施形態にけるラベル領域検知装置10は、大型封筒100に発布された宛名ラベルの貼付位置を検出して、OCRの読み取り対象を特定することにより、読取りエラーを低減させることができる。
カラーカメラ40は、搬送制御装置50上に載置されて図示しない宛名ラベルが貼付された大型封筒100を撮影する。カラーカメラ40は、撮影した画像をラベル領域検知装置10に出力する。カラーカメラ40は、2次元の撮像素子を用いた撮影装置で次元の画像を出力する。しかし、例えば、ラインスキャナ等の直線走査装置を用いて2次元の画像を出力するようにしてもよい。
ラベル領域検知装置10は、カラーカメラ40から入力された画像を基に、大型封筒100に発布された宛名ラベルの貼付位置を検出して、検出した貼付位置の情報をOCR20に出力する。なお、ラベル領域検知装置10の詳細は図2を用いて後述する。
OCR20は、ラベル領域検知装置10で検出された宛名ラベルの貼付位置に対して宛名の文字の読取りを行い、読取った文字を区分先決定機30に出力する。OCR20は、例えば郵便番号の記号等を認識するようにしてもよい。
区分先決定機30は、OCR20から入力された文字に従い、容器60a〜60dの区分先を決定し、決定した区分先の情報を搬送制御装置50に出力する。区分先決定機30は、例えば、内部に容器60a〜60dの区分先と、それぞれの区分先毎に対応する文字を登録しておく。区分先決定機30は、OCR20から入力された文字が登録された文字に該当するか否かを判断し、登録された文字に該当するときには、その文字に対応した区分先を決定するようにしてもよい。例えば、OCR20から入力される文字が郵便番号を示す7ケタの文字であった場合、区分先決定機30は、入力された郵便番号に従い、対応する区分先を決定する。なお、本実施形態では、区分先として容器60a〜60dの4種類に大型封筒100を区分する場合を例示したが、区分先の数はこれに限定されない。例えば、郵便番号の上3ケタに合せて区分先の数を決定するようにしてもよい。
搬送制御装置50は、搬送制御装置50上に載置された大型封筒100を、カラーカメラ40による撮影位置から図1図示右方向に移動させて、区分先決定機30から入力された区分先に従い、容器60a〜60eの何れかに仕分ける。大型封筒100の仕分けは、例えば、搬送制御装置50上に設置された図示しない仕分け機構によって搬送制御装置50上に載置された大型封筒をはじき、容器60a〜eにはじき入れるようにしてもよい。
以上で、図1を用いた、ラベル領域検知システム1の説明を終了する。
以上で、図1を用いた、ラベル領域検知システム1の説明を終了する。
次に、図2を用いて、ラベル領域検知装置10の詳細を説明する。図2は、本実施形態におけるラベル領域検知装置の構成例を示す図である。
図2において、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101、二値化部102、白色物品判定部103、グレー画像変換部104、分散値計算部105、一様性判定部106、第1のラベリング処理部107−1と第2のラベリング処理部107−2を有するラベリング処理部107、ラベル内穴判定部108、ラベル内穴埋め部109、プロファイル部110、濃度ヒストグラム部111、閾値決定部112、宛名ラベル領域推定部113、及び宛名領域候補出力部114を備える。
図2において、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101、二値化部102、白色物品判定部103、グレー画像変換部104、分散値計算部105、一様性判定部106、第1のラベリング処理部107−1と第2のラベリング処理部107−2を有するラベリング処理部107、ラベル内穴判定部108、ラベル内穴埋め部109、プロファイル部110、濃度ヒストグラム部111、閾値決定部112、宛名ラベル領域推定部113、及び宛名領域候補出力部114を備える。
白色抽出部101は、カラーカメラ40で撮影されて入力されたカラー画像の色空間をHSV変換し、白色画像を抽出する。カラーカメラ40で撮影されて入力されたカラー画像の色空間は、例えば、RGB(Red、Green、Blue)色空間である。RGB色空間は、RGB三原色のそれぞれの明度を所定の階調で表される。白色抽出部101は、入力されたRGB色空間の画像をHSV色空間に変換する。HSV色空間は、色相(Hue)、彩度(Saturation・Chroma)、及び明度(Value・Lightness・Brightness)の3つのパラメータで表現される。本実施形態では、HSV変換された画像の中で、明度(V)と彩度(S)が一定以上高い画素を白色画像として抽出する。HSV色空間においては、明度(V)と彩度(S)は、例えば0〜100%の値とすることができる。本実施形態では、白色として抽出する明度(V)及び彩度(S)の値は任意に設定できるものとする。例えば、明度(V)及び彩度(S)がそれぞれ90%以上の画素を白色として抽出するように設定してもよい。
二値化部102は、グレー画像を白色及び黒色に二値化する。二値化の閾値は、任意に設定することができる。
白色物品判定部103は、入力された物品の画像に含まれる白色画素数をカウントし、白色画素数(白色面積)と入力された画像の全画素数(画像面積)とを比較し、白色面積が全画面積に対して所定の割合以上であるか否かを算出し、白色面積が全画面積に対して所定の割合以上である場合には、入力された画像の物品は、白色物品であると判定する。本実施形態において白色物品判定部103は、大型封筒100が白色封筒であるか否かを判定する。
グレー画像変換部104は、カラーカメラ40から入力されたカラー画像をグレー画像に変換する。グレー画像とは、画像を白から黒までの明暗だけで表現したものであり、色の情報を含まない。グレー画像は、グレー(灰色)を所定の階調で表現する。
分散値計算部105は、グレー画像変換部104から出力されるグレー画像の階調の分散値を計算する。グレー画像の階調は、例えば大型封筒100が、無地の様に一様な色であった場合、階調は所定の値に集中する。一方、大型封筒100の表面に模様や写真がある場合、グレー画像の階調は所定の分散(例えば、ガウス分布のような分散)をもって計算される。分散値計算部105は、例えば、階調のヒストグラムの尖度と歪度を算出することにより、分布値を計算することができる。
一様性判定部106は、分散値計算部105で計算された分散値から、大型封筒100の一様性を判定し、大型封筒100が無地封筒であるか否かを判定する。大型封筒100には、例えば、灰色、薄い水色、薄い黄色、薄い緑色等の無地封筒が存在するものとする。すなわち、一様性判定部106は、分散値が所定値以下である場合に、大型封筒100が無地封筒であると判定する。なお、このような薄い色を持つ無地の封筒は、グレー画像では同一の階調となる。しかし、白色物品判定部103において判定するHSV色空間上では、異なる色相として白色封筒と区別することができる。
一方、一様性判定部106は、分散値が所定値より大きい場合、大型封筒100が無地封筒で無い、すなわち、大型封筒100の表面に模様や写真があると判定する。
一方、一様性判定部106は、分散値が所定値より大きい場合、大型封筒100が無地封筒で無い、すなわち、大型封筒100の表面に模様や写真があると判定する。
ラベリング処理部107は、白色抽出部101によって抽出された白色画像に対してラベリング処理を行う。ラベリング処理とは、抽出された白色画像に対して、抽出された白色画像であることを示す識別可能な符号(ラベル)を付与する処理である。ラベリング処理部107によって付与されるラベルは任意である。例えば、抽出された白色画像を識別するユニークな番号を付与するようにしてもよい。また、ラベルには、大型封筒100における宛名ラベルの貼付位置を示すデータを含ませるようにしてもよい。
ラベリング処理部107は、第1のラベリング処理部107−1と第2のラベリング処理部107−2を有する。第1のラベリング処理部107−1は、大型封筒100が、一様性判定部106によって無地と判定されたときに用いられる。一方、第2のラベリング処理部107−2は、大型封筒100が、一様性判定部106によって無地ではないと判定されたときに用いられる。
ラベリング処理部107は、第1のラベリング処理部107−1と第2のラベリング処理部107−2を有する。第1のラベリング処理部107−1は、大型封筒100が、一様性判定部106によって無地と判定されたときに用いられる。一方、第2のラベリング処理部107−2は、大型封筒100が、一様性判定部106によって無地ではないと判定されたときに用いられる。
ラベル内穴判定部108は、第2のラベリング処理部107−2でラベリング処理された白色画像に含まれる黒画素(穴)を判定する。白色の宛名ラベルに含まれる文字等の黒色部分は、宛名ラベルの面積に比べて小さく、白色画像に含まれる黒画素の面積は所定値以下となる。一方、絵柄の多い封筒に四角い枠で囲んだ注意書きや会社名は、宛名ラベルに比べて白色画像に含まれる黒画素の面積が所定値より大きくなる。ラベル内穴判定部108は、白色画像に含まれる黒画素の面積が所定値より大きい場合、ラベリングされた白色画像は宛名ラベルではないとして、処理対象から排除する。
したがって、大型封筒100の表面にテキスト等が書き込まれた長方形の図柄や模様があった場合であっても、宛名ラベルとの識別が可能となる。
したがって、大型封筒100の表面にテキスト等が書き込まれた長方形の図柄や模様があった場合であっても、宛名ラベルとの識別が可能となる。
ラベル内穴埋め部109は、ラベル内穴判定部108で宛名ラベルではないとして排除された白色画像以外の白色画像に対して、穴埋め処理を行う。ラベル内穴埋め部109は、膨張処理と収縮処理を行うことによりラベル内の穴を埋め処理を実行する。すなわち、ラベル内穴埋め部109は、二値化部102によって二値化された注目画素の周辺に白色の画素がある場合に注目画素を白色に置き換える膨張処理を行う。また、ラベル内穴埋め部109は、注目画素の周辺に黒色の画素がある場合に注目画素を黒色に置き換える収縮処理を行う。また、ラベル内穴埋め部109は、注目画素の周辺の画素の最大輝度値を注目画素の輝度値に置き換える膨張処理と、注目画素の周辺の画素の最小輝度値を注目画素の輝度値に置き換える収縮処理とを実行するようにしてもよい。ラベル内穴埋め部109は、上記のような膨張処理と収縮処理とを繰り返して行うようにしてもよい。例えば、ラベル内穴埋め部109は、同じ回数分だけ膨張処理と収縮処理とを繰り返すクロージング処理を実行するようにしてもよい。また、ラベル内穴埋め部109は、同じ回数分だけ収縮処理と膨張処理とを繰り返すクロージング処理を実行するようにしてもよい。また、ラベル内穴埋め部109は、入力される白色画像からオープニングした画像を差し引いたトップハット処理を実行するようにしてもよい。
プロファイル部110は、ラベル内穴埋め部109が出力する画像における縦軸方向の白色画素数と横軸方向の白色画素数をそれぞれ計数し、縦軸方向のプロファイルと横軸方向のプリファイルを求める。すなわち、プロファイル部110は、画像の縦軸方向及び横軸方向に白色画素のヒストグラムを生成する。
濃度ヒストグラム部111は、一様性判定部106において無地封筒であると判定された画像全体に対して白色抽出部101で抽出された白色画像の濃度ヒストグラムを生成する。濃度ヒストグラムは無地封筒の濃度においてピークを示す。
閾値決定部112は、濃度ヒストグラム部111で検出された濃度を閾値として決定する。すなわち、閾値決定部112によって決定される閾値以上の濃度は、大型封筒100の地合とすることができる。閾値決定部112で決定された閾値は、二値化部102に出力されて、二値化部102によって大型封筒100の地合が消去可能になる。
宛名ラベル領域推定部113は、入力された画像の中で、所定の面積を持つ矩形(長方形)に近い形状の画像の領域を宛名ラベルであると判断し、その領域の情報を宛名領域候補出力部114に出力する。宛名ラベル領域推定部113が出力する領域の情報は、例えば、X軸及びY軸で表される座標領域の情報であってもよい。なお、本実施形態では、宛名ラベル領域推定部113は、矩形を宛名ラベルの領域として推定する場合を説明したが、宛名ラベルの領域は他の形状であってもよい。例えば、宛名ラベルの形状が予め判っている場合、その形状に近い形状の画像領域を宛名ラベルの領域として推定するようにしてもよい。
宛名領域候補出力部114は、宛名ラベル領域推定部113から入力された領域の情報を、図1で説明したOCR20に出力する。宛名ラベルの領域の情報は、カラーカメラ40から入力された画像とともに出力するようにしてもよい。また、宛名領域候補出力部114は、白色物品判定部103において大型封筒100が白色封筒であると判定されたときには、宛名ラベルの領域の情報を含まないカラーカメラ40から入力された画像をOCR20に出力する。
以上で、図2を用いた、ラベル領域検知装置10の説明を終了する。
以上で、図2を用いた、ラベル領域検知装置10の説明を終了する。
次に、図3を用いて、ラベル領域検知装置10の動作の説明をする。図3は、本実施形態におけるラベル領域検知装置の動作例を示すフローチャートである。
図3において、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101において、カラーカメラ40から入力された画像に対して白色抽出処理を実行し、白色画像を抽出する(ステップS11)。
ステップS11の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化部102において、二値化処理を実行する(ステップS12)。
ステップS12の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、白色物品判定部103において、大型封筒100が白色封筒か否かの判断を行う(ステップS13)。
図3において、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101において、カラーカメラ40から入力された画像に対して白色抽出処理を実行し、白色画像を抽出する(ステップS11)。
ステップS11の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化部102において、二値化処理を実行する(ステップS12)。
ステップS12の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、白色物品判定部103において、大型封筒100が白色封筒か否かの判断を行う(ステップS13)。
大型封筒100が白色封筒であると判断されたとき(ステップS13;YES)、ラベル領域検知装置10は、宛名領域候補出力部114において、カラーカメラ40から入力された画像をOCR20に出力する(ステップS32)。
一方、大型封筒100が白色封筒ではないと判断されたとき(ステップS13;NO)、ラベル領域検知装置10は、グレー画像変換部104において、カラーカメラ40から入力されたカラー画像をグレー画像に変換する(ステップS14)。
ステップS14を実行後、ラベル領域検知装置10は、分散値計算部105において、変換されたグレー画像の分散値を計算する(ステップS15)。
ステップS15の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、一様性判定部106において、大型封筒100が無地封筒であるか否かを判定する(ステップS16)。
ステップS14を実行後、ラベル領域検知装置10は、分散値計算部105において、変換されたグレー画像の分散値を計算する(ステップS15)。
ステップS15の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、一様性判定部106において、大型封筒100が無地封筒であるか否かを判定する(ステップS16)。
大型封筒100が無地封筒であると判定した場合(ステップS16;NO)、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101において白色画像抽出処理を実行し、白色画像を抽出する(ステップS17)。
ステップS17の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS18)。
ステップS18の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第2のラベリング処理部107−2において、二値化された白色画像に対してラベリング処理を実行する(ステップS19)。
ステップS19の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴判定部108において、ラベル内穴判定処理を実行する(ステップS20)。
ステップS20の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴埋め部109において、ラベル内穴埋め処理を実行する。
ステップS21の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、プロファイル部110において、プロファイル処理を実行する(ステップS22)。
ステップS22の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
ステップS17の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS18)。
ステップS18の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第2のラベリング処理部107−2において、二値化された白色画像に対してラベリング処理を実行する(ステップS19)。
ステップS19の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴判定部108において、ラベル内穴判定処理を実行する(ステップS20)。
ステップS20の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴埋め部109において、ラベル内穴埋め処理を実行する。
ステップS21の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、プロファイル部110において、プロファイル処理を実行する(ステップS22)。
ステップS22の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
一方、大型封筒100が無地封筒であると判定した場合(ステップS16;YES)、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101において白色画像抽出処理を実行する(ステップS23)。
ステップS23の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、濃度ヒストグラム部111において、抽出された白色画像の濃度ヒストグラムを生成する(ステップS24)。
ステップS24の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、閾値決定部112において、大型封筒100の地合いの濃度に基づく閾値を決定する(ステップS25)。
ステップS25の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、決定された閾値に基づき、ステップS23において抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS26)。
ステップS26の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第1のラベリング処理部107において、二値化された白色画像の領域にラベリング処理を実行する(ステップS27)。
ステップS27の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
ステップS23の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、濃度ヒストグラム部111において、抽出された白色画像の濃度ヒストグラムを生成する(ステップS24)。
ステップS24の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、閾値決定部112において、大型封筒100の地合いの濃度に基づく閾値を決定する(ステップS25)。
ステップS25の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、決定された閾値に基づき、ステップS23において抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS26)。
ステップS26の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第1のラベリング処理部107において、二値化された白色画像の領域にラベリング処理を実行する(ステップS27)。
ステップS27の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
一方、大型封筒100が無地封筒であると判定した場合(ステップS13;NO)、ラベル領域検知装置10は、白色抽出部101において白色画像抽出処理を実行し、白色画像を抽出する(ステップS17)。
ステップS17の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS18)。
ステップS18の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第2のラベリング処理部107−2において、二値化された白色画像に対してラベリング処理を実行する(ステップS19)。
ステップS19の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴判定部108において、ラベル内穴判定処理を実行する(ステップS20)。
ステップS20の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴埋め部109において、ラベル内穴埋め処理を実行する。
ステップS21の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、プロファイル部110において、プロファイル処理を実行する(ステップS22)。
ステップS22の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
ステップS17の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、二値化部102において、抽出された白色画像に対して二値化処理を実行する(ステップS18)。
ステップS18の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、第2のラベリング処理部107−2において、二値化された白色画像に対してラベリング処理を実行する(ステップS19)。
ステップS19の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴判定部108において、ラベル内穴判定処理を実行する(ステップS20)。
ステップS20の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、ラベル内穴埋め部109において、ラベル内穴埋め処理を実行する。
ステップS21の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、プロファイル部110において、プロファイル処理を実行する(ステップS22)。
ステップS22の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名ラベル領域推定部113において、宛名ラベル領域推定処理を実行する(ステップS31)。
ステップS31の処理を実行後、ラベル領域検知装置10は、宛名領域候補出力部114において、カラーカメラ40から入力された画像と宛名ラベル領域推定処理(ステップS31)で推定した宛名ラベル領域の情報をOCR20に出力する(ステップS32)。
以上で、図3を用いた、ラベル領域検知装置10の動作の説明を終了する。
以上で、図3を用いた、ラベル領域検知装置10の動作の説明を終了する。
次に、図4〜図9を用いて、ラベル領域検知装置10によって処理される画像の説明をする。図4は、本実施形態におけるラベル領域検知装置に入力される処理前のサンプル画像1を示す図である。図5は、本実施形態におけるラベル領域検知装置において白色抽出されて二値化かれたサンプル画像1を示す図である。図6は、本実施形態におけるラベル領域検知装置から出力される処理後のサンプル画像1を示す図である。図7は、本実施形態におけるラベル領域検知装置に入力される処理前のサンプル画像1を示す図である。図8は、本実施形態におけるラベル領域検知装置において白色抽出されて二値化かれたサンプル画像1を示す図である。図9は、本実施形態におけるラベル領域検知装置10から出力される処理後のサンプル画像1を示す図である。
ここで、図4及び図7は、ラベル領域検知装置10に入力されるカラー画像(元画像)を示す。図5及び図8は、図3におけるステップS18の二値化処理の処理後の画像を示す。また、図6及び図9は、図3におけるステップS32の宛名領域候補出力処理の処理後の画像を示す。
ここで、図4及び図7は、ラベル領域検知装置10に入力されるカラー画像(元画像)を示す。図5及び図8は、図3におけるステップS18の二値化処理の処理後の画像を示す。また、図6及び図9は、図3におけるステップS32の宛名領域候補出力処理の処理後の画像を示す。
図4において、大型封筒100を撮影した画像には、図示左下に、宛名ラベルの画像を含む。また、図4に示す画像には、宛名ラベルの上部にコメントが記載された矩形の領域と、図示右上に郵便の料金に関する方法と郵便の種類が記載された2つの矩形領域(以下、「宛名ラベルではない矩形領域」という。)が含まれる。宛名ラベルではない矩形領域は、例えば、矩形領域に占める文字(穴)の割合が宛名ラベルの矩形領域に占める文字(穴)の割合に比べて大きい、すなわち、白色画像に含まれる黒画素の面積が所定値より大きいものとする。また、図4図示左上には、本の形状をした白色の模様がある。
図4に示す大型封筒は、文字や図形が印刷されており、図3のステップS13で判断される白色封筒ではなく、またステップS16で判断される無地の封筒でもない。したがって、図4に示す元画像に対しては、図3のステップS17以下の処理が実行されることになる。
図4に示す大型封筒は、文字や図形が印刷されており、図3のステップS13で判断される白色封筒ではなく、またステップS16で判断される無地の封筒でもない。したがって、図4に示す元画像に対しては、図3のステップS17以下の処理が実行されることになる。
図5において、元画像から抽出された二値化された白色画像は、白色と黒色が反転されて表されている。図4で説明した矩形領域は、白色画像として抽出されている。本実施形態における宛名ラベルではない矩形領域は、上述したように、白色画像に含まれる黒画素の面積が所定値より大きいため、図3のステップS20の処理によって宛名ラベルではないと判定される。また、図5図示左上の本の形状は、図3のステップS31の宛名ラベル領域推定処理において、矩形ではないとして宛名ラベルではないと判定される。
図6において、図3のステップS31において宛名ラベルと判定された領域は、図示太線で囲まれている。なお、本実施形態では宛名ラベルと判定された領域を図6に示す太線で表現しているが、図3のステップS32において出力される宛名ラベル領域の情報は、座標値等の数値データであってもよい。
以上の処理によって、宛名ラベルの画像領域を特定することにより、OCR20は、図4で示す画像全体の中で図6で示す太線で囲んだ部分のみを読取ればよい。したがって、OCR20による認識率が向上するとともに、OCR処理に掛る処理時間の短縮を図ることができる。
図7、図8及び図9に示す図は、図4、図5、及び図6に示す図と同じ処理が実行されたものを示している。すなわち、図7は、ラベル領域検知装置10に入力される元画像を示し、図8は、ステップS18の処理の出力を示し、また、図9はラベル領域検知装置10から出力される元画像を示す。
但し、図7に示す、宛名ラベルの図示左側にあるスタンプ画像の白色画像に含まれる黒画素の面積は所定値以下であるものとする。したがって、図8に示す画像に対して、ラベル領域検知装置10は、図9に示すように、2つの矩形領域を宛名ラベル領域として検出している。
但し、図7に示す、宛名ラベルの図示左側にあるスタンプ画像の白色画像に含まれる黒画素の面積は所定値以下であるものとする。したがって、図8に示す画像に対して、ラベル領域検知装置10は、図9に示すように、2つの矩形領域を宛名ラベル領域として検出している。
図7に示すサンプル画像では、上記のとおり、2つの矩形領域を宛名ラベル領域として検出したが、OCR20が読取る部分は、図7で示す画像全体の中で特定される。したがって、OCR20による認識率が向上するとともに、OCR処理に掛る処理時間の短縮を図ることができる。また、OCR処理によって、スタンプ画像の部分には、宛名の情報を含まないことは容易に判断可能である。
以上で、図4〜図9を用いた、ラベル領域検知装置10によって処理される画像の説明を終了する。
以上で、図4〜図9を用いた、ラベル領域検知装置10によって処理される画像の説明を終了する。
次に、図10を用いて、ラベル領域検知装置の最小構成を説明する。図10は、本実施形態におけるラベル領域検知装置の最小構成例を示す図である。
図10において、ラベル領域検知装置12は、宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知装置であって、前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部121と、前記白色抽出部121で抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する白色物品判定部122と、前記白色物品判定部122が前記物品を白色で無いと判定した場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部123と、前記一様性判定部123が前記画像の濃度分布が一様性であると判定した場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部124と、前記一様性判定部123が前記画像の濃度分布が一様性でないと判定した場合、前記白色抽出部121で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定するラベル内穴判定部125と、前記ラベル内穴判定部125で前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部126と、前記濃度ヒストグラム部124で測定した前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部126で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部127とを備える。
以上で、図10を用いて、ラベル領域検知装置の最小構成の説明を終了する。
図10において、ラベル領域検知装置12は、宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知装置であって、前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部121と、前記白色抽出部121で抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する白色物品判定部122と、前記白色物品判定部122が前記物品を白色で無いと判定した場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部123と、前記一様性判定部123が前記画像の濃度分布が一様性であると判定した場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部124と、前記一様性判定部123が前記画像の濃度分布が一様性でないと判定した場合、前記白色抽出部121で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定するラベル内穴判定部125と、前記ラベル内穴判定部125で前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部126と、前記濃度ヒストグラム部124で測定した前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部126で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部127とを備える。
以上で、図10を用いて、ラベル領域検知装置の最小構成の説明を終了する。
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。
1 ラベル領域検知システム
10、12 ラベル領域検知装置
101、121 白色抽出部
102 二値化部
103、122 白色物品判定部
104 グレー画像変換部
105 分散値計算部
106、123 一様性判定部
107 ラベリング処理部
107−1 第1のラベリング処理部
107−2 第2のラベリング処理部
108、125 ラベル内穴判定部
109、126 ラベル内穴埋め部
110 プロファイル部
111、124 濃度ヒストグラム部
112 閾値決定部
113、127 宛名ラベル領域推定部
114 宛名領域候補出力部
20 OCR
30 区分先決定機
40 カラーカメラ
50 搬送制御装置
60a、60b、60c、60d 容器
100 大型封筒
10、12 ラベル領域検知装置
101、121 白色抽出部
102 二値化部
103、122 白色物品判定部
104 グレー画像変換部
105 分散値計算部
106、123 一様性判定部
107 ラベリング処理部
107−1 第1のラベリング処理部
107−2 第2のラベリング処理部
108、125 ラベル内穴判定部
109、126 ラベル内穴埋め部
110 プロファイル部
111、124 濃度ヒストグラム部
112 閾値決定部
113、127 宛名ラベル領域推定部
114 宛名領域候補出力部
20 OCR
30 区分先決定機
40 カラーカメラ
50 搬送制御装置
60a、60b、60c、60d 容器
100 大型封筒
Claims (8)
- 宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知装置であって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する白色抽出部と、
前記白色抽出部で抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する白色物品判定部と、
前記白色物品判定部が前記物品を白色で無いと判定した場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する一様性判定部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性であると判定した場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する濃度ヒストグラム部と、
前記一様性判定部が前記画像の濃度分布が一様性でないと判定した場合、前記白色抽出部で抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する穴判定部と、
前記穴判定部で前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うラベル内穴埋め部と、
前記濃度ヒストグラム部で測定した前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する宛名ラベル領域推定部と
を備える、ラベル領域検知装置。 - 濃度ヒストグラム部で測定された濃度分布のヒストグラムから白色の閾値を決定する閾値決定部と、
前記閾値決定部で決定された白色の閾値に基づき、前記白色抽出部で抽出された白色成分を二値化する二値化部と
をさらに備え、
前記宛名ラベル領域推定部は、前記二値化部で二値化された白色成分に基づき宛名ラベルの画像領域を推定する、請求項1に記載のラベル領域検知装置。 - 前記白色物品判定部は、前記白色抽出部で抽出された白色成分の面積と前記物品の画像の面積とを比較して前記物品が白色物品か否かを判定する、請求項1または2に記載のラベル領域検知装置。
- 前記ラベル内穴埋め部は、二値化された注目画素の周辺に白色の画素がある場合に前記注目画素を白色に置き換える膨張処理と、前記注目画素の周辺に黒色の画素がある場合に前記注目画素を黒色に置き換える収縮処理とを実行する、請求項1から3のいずれか1項に記載のラベル領域検知装置。
- 前記ラベル内穴埋め部は、注目画素の周辺の画素の最大輝度値を前記注目画素の輝度値に置き換える膨張処理と、前記注目画素の周辺の画素の最小輝度値を前記注目画素の輝度値に置き換える収縮処理とを実行する、請求項1から3のいずれか1項に記載のラベル領域検知装置。
- 宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知方法であって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出するステップと、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定するステップと、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定するステップと、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定するステップと、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行うステップと、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定するステップと
を有する、ラベル領域検知方法。 - 宛名ラベルが貼付された物品を撮影した画像から前記宛名ラベルの画像領域を推定するラベル領域検知プログラムであって、
前記画像に対して色空間をHSV色空間に変換するHSV変換を行うことによって白色成分を抽出する処理と、
抽出された白色成分に基づき、前記物品が白色か否かを判定する処理と、
前記物品が白色で無いと判定された場合に、前記画像の濃度分布が一様性であるか否かを判定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性であると判定された場合、前記濃度分布のヒストグラムを測定する処理と、
前記画像の濃度分布が一様性でないと判定された場合、抽出された白色成分を含む穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいか否かを判定する処理と、
前記穴判定領域に占める白色の面積が所定値より大きいと判断された白色領域に対して穴埋め処理を行う処理と、
測定された前記濃度分布のヒストグラム又はラベル内穴埋め部で穴埋め処理された白色領域に基づき、宛名ラベルの画像領域を推定する処理と
をコンピュータに実行させる、ラベル領域検知プログラム。 - 請求項1から請求項5のいずれか1項に記載のラベル領域検知装置と、
宛名ラベルが貼付された物品を撮影して、撮影した画像を前記ラベル領域検知装置に出力する撮影装置と、
前記ラベル領域検知装置で検出されたラベルの画像領域の文字を読取るOCR部と、
前記OCR部で読取った文字に基づき、区分先を決定する、区分先決定機と
を備える、ラベル領域検知システム。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111985480A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-24 | 联宝(合肥)电子科技有限公司 | 一种多贴标签检测方法、装置及存储介质 |
CN113888086A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-04 | 平安银行股份有限公司 | 基于图像识别的物品签收方法、装置、设备及存储介质 |
CN114339046A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 中元汇吉生物技术股份有限公司 | 基于自动旋转试管的图像采集方法、装置、设备及介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0228897A (ja) * | 1988-07-19 | 1990-01-30 | Toshiba Corp | 宛名領域検出装置 |
JPH08147405A (ja) * | 1994-09-22 | 1996-06-07 | Nec Corp | ラベル/窓位置検出装置 |
JP2001109844A (ja) * | 1999-10-06 | 2001-04-20 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 文字列抽出方法、手書き文字列抽出方法、文字列抽出装置、および画像処理装置 |
JP2003006571A (ja) * | 2001-06-26 | 2003-01-10 | Toshiba Corp | 宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び区分方法 |
JP2003108920A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Toshiba Corp | 宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び区分方法 |
JP2005284503A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Toshiba Corp | 紙葉類認識装置 |
JP2013084071A (ja) * | 2011-10-07 | 2013-05-09 | Hitachi Computer Peripherals Co Ltd | 帳票認識方法および帳票認識装置 |
-
2015
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0228897A (ja) * | 1988-07-19 | 1990-01-30 | Toshiba Corp | 宛名領域検出装置 |
JPH08147405A (ja) * | 1994-09-22 | 1996-06-07 | Nec Corp | ラベル/窓位置検出装置 |
JP2001109844A (ja) * | 1999-10-06 | 2001-04-20 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 文字列抽出方法、手書き文字列抽出方法、文字列抽出装置、および画像処理装置 |
JP2003006571A (ja) * | 2001-06-26 | 2003-01-10 | Toshiba Corp | 宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び区分方法 |
JP2003108920A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Toshiba Corp | 宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び区分方法 |
JP2005284503A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Toshiba Corp | 紙葉類認識装置 |
JP2013084071A (ja) * | 2011-10-07 | 2013-05-09 | Hitachi Computer Peripherals Co Ltd | 帳票認識方法および帳票認識装置 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111985480A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-24 | 联宝(合肥)电子科技有限公司 | 一种多贴标签检测方法、装置及存储介质 |
CN111985480B (zh) * | 2020-06-29 | 2022-04-15 | 联宝(合肥)电子科技有限公司 | 一种多贴标签检测方法、装置及存储介质 |
CN113888086A (zh) * | 2021-09-29 | 2022-01-04 | 平安银行股份有限公司 | 基于图像识别的物品签收方法、装置、设备及存储介质 |
CN114339046A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 中元汇吉生物技术股份有限公司 | 基于自动旋转试管的图像采集方法、装置、设备及介质 |
CN114339046B (zh) * | 2021-12-30 | 2023-10-03 | 中元汇吉生物技术股份有限公司 | 基于自动旋转试管的图像采集方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6451440B2 (ja) | 2019-01-16 |
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