JP2018092270A - 読み取り装置、読み取りプログラム及び読み取り方法 - Google Patents

Abstract

【課題】歪み補正を行った後の画像について文字認識できるか否かを判断する場合よりも、画像が文字認識できないと判断するまでに要する時間を短くすることを目的とする。
【解決手段】予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する判定部と、前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する制御部と、を有する読み取り装置が提供される。
【選択図】図１１

Description

本発明は、読み取り装置、読み取りプログラム及び読み取り方法に関する。

伝票等の同一フォームの書類を処理することがある。例えば、宅配業者は、荷物に付された伝票の住所に荷物を配達する。住人が不在の場合、宅配業者は、不在伝票を作成する際に伝票の名前や住所を手書きで書く必要が生じる。しかしながら、手書きで入力する作業は煩雑なだけでなく、誤入力により誤配送を招く恐れがある。

そこで、宅配業者は、リーダを用いて手書きの伝票から画像を読み込み、読み込んだ画像をデジタル化してコンピュータに転送することで大まかな住所を把握することが行われている。これにより、過去の配送情報や地図情報から届け先の大まかなエリアを特定することができる。

伝票に対してリーダが傾いていると読み込んだ画像が歪む。そこで、リーダで読み込んだ画像の歪みの程度を判断して、その歪みを補正した後の画像に対して文字認識をする技術が提案されている。例えば、サーバは、バーコードを検出すると、その歪みの状態とサイズに基づいて撮像した画像を正規化し、正規化した認識対象領域の画像を切り出して手書きした数字等をデータ化する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、読み込んだ画像の歪みを補正する際、その補正量が増加すると、これに従い解像度が低下することが知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００２−３０４５９７号公報 特開２００９−２５１５４２号公報

しかしながら、特許文献１では、画像の歪みを補正した後に所定領域の手書きの数字等をデータ化しても、画像の歪みが大きい場合には解像度の低下等により文字認識できないこととなり、画像の歪みを補正した処理が無駄になってしまう。

また、リーダで読み取った画像をリーダ側で文字認識せずに、リーダからコンピュータに送信して、コンピュータが受信した画像の文字認識を行う場合、文字認識処理以外に通信処理が発生する。よって、コンピュータ側で文字認識できたか否かの結果が出るまでに若干のタイムラグが生じる。この結果、例えば多数の伝票についてリーダで逐次読み込み、文字認識することを繰り返す処理では、一の伝票について文字認識できたか否かの結果が出る前に、次の伝票の読み取り動作に移っている場合がある。この場合、次の伝票の読み取り動作に移ってから、前の伝票の読み取りができなかったことが分かると、読み取り動作に手戻りが生じる。

リーダで読み取った画像をリーダ側で文字認識する場合、コンピュータに画像を送信する時間を省くことができる。しかし、リーダ側に文字認識処理が可能な処理能力の高い演算機能を持たせる必要が生じるため、画像の読み取りと画像の切り抜き程度の低機能のリーダを用いたシステムを構築できない。

そこで、１つの側面では、本発明は、歪み補正を行った後の画像について文字認識できるか否かを判断する場合よりも、画像が文字認識できないと判断するまでに要する時間を短くすることを目的とする。

１つの実施態様では、予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する判定部と、前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する制御部と、を有する読み取り装置が提供される。

１つの側面では、歪み補正を行った後の画像について文字認識できるか否かを判断する場合よりも、画像が文字認識できないと判断するまでに要する時間を短くすることができる。

一実施形態に係る読み取りシステムの全体構成の一例を示す図。 伝票の読み取り例を説明するための図。 一実施形態に係る読み取りシステムの全体構成の一例を示す図。 一実施形態に係るバーコードリーダ及びタブレット端末の機能構成の一例を示す図。 一実施形態に係るバーコードリーダ及びタブレット端末のハードウェア構成の一例を示す図。 一実施形態に係るバーコードリーダが垂直な場合の読み取り限界エリアの一例を示す図。 各角度及び焦点距離を説明するための図。 一実施形態に係るバーコードリーダが傾いた場合の読み取り限界エリア及び規定範囲算出の一例を示す図。 一実施形態に係るＯＣＲ認識と解像度の一例を示す図。 一実施形態に係る読み取り処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係るＯＣＲ認識処理の一例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
＜はじめに＞
物流や流通業務においては、高齢者等がタイプして伝票を作成することが困難な場合がある等の理由により伝票を完全に電子化することは難しく、マニュアル操作で手書きの文字をシステムに入力し、デジタルに変換しなければならない状況が生じる。そのため、手書きの伝票を電子化し、将来的には完全電子化に移行させ、マニュアル操作での煩雑な作業をなくすことが望まれる。

そこで、ＯＣＲ（Optical character recognition）読取機能付きハンディターミナルといった高機能なＯＣＲ機器等を使用して、例えば図１の右側に示す流れで文字を認識する。

まず、ＯＣＲ機器等は、撮像センサを使用して、射影変換などにより台形補正したバーコードＢＣの画像を撮影する。次に、ＯＣＲ機器等は、読み取った画像をメモリに蓄積し、規定されたバーコードの寸法条件規則や、パターン画像マッチング等のバーコード認識エンジンにより画像処理、誤り検出及び誤り補正を行う。ＯＣＲ機器等は、誤り補正後の画像を解読し、解読したバーコードデータの文字列を得る。

［読み取りシステムの全体構成］
本実施形態では、上記のような高機能なＯＣＲ機器等を使用せずに、図１に示すように、撮像センサ１０１による撮像機能を有する低機能のバーコードリーダ１０とタブレット端末２０とを使用して読み取りシステム１を構築する。この場合、低機能のバーコードリーダ１０に、処理能力の高いＯＣＲ機器の機能、そのためのデータベース処理を行うことが可能な高機能ＭＰＵ（Micro-processing unit）及び高速なデータ伝送が可能な通信モジュール等を実装することは困難である。また、そもそもバーコードリーダ１０側でＯＣＲ処理を行うことが難しい。

これに対して、タブレット端末２０がＯＣＲ処理を行う場合、通信処理によるタイムラグが大幅に発生する。具体的には、バーコードリーダ１０からタブレット端末２０にバーコードデータを転送し、タブレット端末２０が転送されたバーコードデータをＯＣＲ処理して伝票の文字が認識できたかどうかを判定するような制御では、文字認識の結果がでるまでに時間を要する。その結果、文字認識できない場合、次の伝票の読み取り動作に入っていたとしても前の画像の読み取りができないために、次の伝票の読み取りに手戻りが発生することとなり、作業性が悪くなる。

例えば、ＯＣＲ読取時に、画像認識ライブラリ（以下、「ライブラリ」という。）に記憶された画像と撮影した画像とをマッチングする技術では、様々な画像認識エンジンが存在するが、必要な文字認識精度を得るためには、最低限必要な解像度が要求される。最低限必要な解像度の一例としては、例えば１文字２００ｄｐｉ（dots per inch）が挙げられる。

手で持つバーコードリーダ１０の場合、バーコードリーダ１０を伝票に対して垂直状態に保ち、伝票と正対して読み込むことは少なく、バーコードリーダ１０が傾いて、台形や斜めの歪み（以下、「台形歪み」ともいう。）が生じた画像が撮影される。タブレット端末２０は、台形歪みの補正を実行した後の画像に対して画像認識エンジンにより画像のマッチング処理を行い、マッチングした画像を使用して伝票の文字認識を行う。

しかしながら、低機能のバーコードリーダ１０は、低解像度の撮像センサ１０１を使用して画像を撮像する。タブレット端末２０が、解像度の低い画像の台形歪みを補正すると更に画像が劣化するために認識率が低下し、伝票の文字が正しく認識されず、次の伝票の読み取りに手戻りが発生する結果となる。したがって、本実施形態に係る読み取りシステム１では、低機能のバーコードリーダ１０又はタブレット端末２０が、図１の右側に示すように、台形形状の補正を行った後の画像に対してマッチング処理を行い、文字を認識する手順では手戻りを防止することは困難である。

読み込み対象の伝票の一例を示す図２を用いてい具体的に説明する。各伝票には、バーコードＢＣが付与されている。また、伝票には、ＯＣＲ処理により読み込むべき対象が表示された欄（以下、「ＯＣＲ対象エリアＲＡ」という。）が予め定められている。ここでは、伝票の郵便番号を記載する欄（ＯＣＲ対象エリア１）、電話番号を記載する欄（ＯＣＲ対象エリア２）をＯＣＲ対象エリアＲＡとしている。しかしながら、ＯＣＲ対象エリアＲＡは、これに限らず、ＯＣＲ認識対象となる文字等が書かれたエリアが指定される。本実施形態に係るＯＣＲ対象エリアＲＡ内の画像は、文字認識すべき画像の一例であり、バーコードＢＣは、文字認識すべき画像に対応する特定の情報（マーク）の一例である。

なお、読み込み対象の書類は、伝票に限らず、所定のレイアウトの定型的な書類であればよく、バーコードＢＣに対するＯＣＲ対象エリアＲＡの相対位置は固定されている。また、バーコードＢＣは、読み込み対象の書類に予め付与された基準となるマークの一例であり、基準となるマークは、バーコードＢＣに限らず、ＱＲ（Quick Response）コードやその他の記号、文字、数字及びこれらの組み合わせであってもよい。この場合、マークは規定のサイズであり、書類毎にバラツキがなく、マークに対するＯＣＲ対象エリアＲＡの相対位置は固定である。

バーコードリーダ１０が伝票に対して垂直状態にある場合、バーコードＢＣ及びＯＣＲ対象エリアＲＡは、図２の右上の撮像画像の一例に示すように撮影され、ＯＣＲ対象エリアＲＡ内の数字は、図２の左下の読取ＯＫの画像に示すように台形状や斜めに歪んでいない。この場合、ライブラリに記憶された画像とのマッチングにより、伝票の数値を正しく認識でき、次の伝票の読み取りに手戻りは発生しない。

一方、バーコードリーダ１０が伝票に対して垂直状態でない場合、バーコードＢＣ及びＯＣＲ対象エリアＲＡは、図２の中央下の読取ＮＧの画像に示すように台形や斜めに歪む。この場合、台形歪みを補正すると画像の解像度が劣化するためにライブラリに記憶された画像とのマッチングにより認識される数値に誤りが生じ（図９（ｂ）参照）、認識率が低下し、伝票の数値を正しく認識できないために次の伝票の読み取りに手戻りが発生する。

また、バーコードリーダ１０が伝票に対して垂直状態にある場合であっても、図２の右下の読取ＮＧの画像に示すように画像に欠けがある場合には、伝票の文字を正しく認識できず、次の伝票の読み取りに手戻りが発生する。

そこで、本実施形態に係る読み取りシステム１では、伝票の画像を読み取った段階で、バーコードリーダ１０は、実際に台形歪みの補正を行うことなく、読み取った伝票の画像が、台形歪みを補正しても文字認識できない画像か否かを判断する。そして、台形歪みを補正しても文字認識できないようであれば、バーコードリーダ１０は、文字認識を行う前の段階で伝票の再撮影を行う。これにより、台形歪みの補正を行った後の画像について文字認識できるか否かを判断する場合に比べて、撮像画像が文字認識できないと判断するまでに要する時間を短くすることができる。これにより、手戻りの発生を防止することができる。

また、本実施形態に係る読み取りシステム１では、バーコードリーダ１０側でＯＣＲ処理、つまり、文字認識処理を行うことはないので、バーコードリーダ１０側に処理能力の高い演算機能を持たせる必要がない。これにより、本実施形態では、低機能のバーコードリーダ１０とタブレット端末２０とを使用して読み取りシステム１を構築することができる。

図３に示すように、本実施形態に係る読み取りシステム１では、バーコードリーダ１０に替えてカメラ機能を持つスマートフォン１００やその他の携帯端末を使用することができる。この場合、スマートフォン１００等に設けられたカメラ１０６が撮影したバーコードの画像が、タブレット端末２０に転送される。本実施形態に係るバーコードリーダ１０及びスマートフォン１００は、読み取り装置の一例である。

また、本実施形態に係るタブレット端末２０は、情報処理装置の一例である。情報処理装置の他の例としては、パーソナルコンピュータ及びＰＤＡ（Personal Digital Assistants）が挙げられる。情報処理装置は、ＨＭＤ（Head Mount Display）、ＦＭＤ（Face Mount Display）等のウェアラブル表示デバイスであってもよい。

以下では、カメラ１０６又はバーコードリーダ１０の撮像センサ１０１の画角をαで示す。また、撮像されたバーコードＢＣの台形歪みを補正しても文字認識できない画像か否かの判断に使用するバーコードエリアをＣＡで示す。また、撮像センサ１０１の読み取りエリアをＯＡで示す。また、バーコードリーダ１０の撮像センサ１０１から伝票までの焦点距離をＤで示す。ＯＣＲ対象エリアＲＡ及び読み取りエリアＯＡは、規定の寸法である。バーコードエリアＣＡは、予め算出されている。バーコードエリアＣＡとＯＣＲ対象エリアＲＡとの相対位置関係は固定である。また、画角αは、撮像センサ１０１に固有の値を持つ。

［機能構成］
本実施形態に係る読み取りシステム１に含まれるバーコードリーダ１０及びタブレット端末２０の機能構成の一例について、図４を参照しながら説明する。バーコードリーダ１０及びタブレット端末２０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線ネットワークを介して接続される。なお、無線ネットワーク３０に替えて有線ネットワークを利用しても良い。

（バーコードリーダの機能構成）
本実施形態に係るバーコードリーダ１０は、撮像部１１、画像処理部１２、記憶部１３、アラーム部１４、通信部１５、判定部１６及び制御部１７を有する。撮像部１１は、センサ読取範囲ＯＡの伝票を撮影し、画像処理部１２及び判定部１６は、伝票の撮像画像を読み込む。

判定部１６は、記憶部１３に記憶されたデータベース１３１を参照し、予め設定された規定範囲を示すバーコードエリアＣＡと、読み込んだ画像内のバーコードＢＣの座標データとを比較する。バーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ内である場合、制御部１７は、画像が文字認識できる（画像の読取ＯＫ）と判定し、アラーム部１４は、読取ＯＫのアラームを通知する。これにより、バーコードリーダ１０の使用者に画像の読取が成功したことを知らせることができる。通信部１５は、読取ＯＫとなった画像データとバーコードＢＣのデータを無線ネットワーク３０を介してタブレット端末２０に転送する。なお、通信部１５は、撮像した画像データからＯＣＲ対象エリアＲＡの画像データとバーコードＢＣのデータとを分けて転送してもよいし、バーコードＢＣを含んだ撮像画像のデータをそのまま転送してもよい。

判定部１６によりバーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ外である場合、制御部１７は、画像が文字認識できない（画像の読取ＮＧ）と判定し、アラーム部１４は、アラームを通知せず、次の画像データの撮像を指示する。通信部１５は、読取ＮＧとなった画像データをタブレット端末２０に転送しない。これにより、文字認識できないと判定された、読取ＮＧの画像は、文字認識の対象から除外される。

画像処理部１２は、画像の明暗を制御する処理、伝票から転送すべき箇所の画像を切り抜く処理、画像の二値化処理等の処理を行う。画像処理部１２は、ＯＣＲ認識処理、その他の負荷が高い画像処理は行わない。

記憶部１３は、予め設定された規定範囲（バーコードエリアＣＡ）を保持するデータベース１３１と、読み取り処理プログラム１３２とを記憶する。読み取り処理プログラム１３２は、読み取り処理を実行するための手順が示されたプログラムである。

（タブレット端末の機能構成）
本実施形態に係るタブレット端末２０は、通信部２１、制御部２２、記憶部２３、アプリケーション実行部２４、演算部２５及びＯＣＲ認識部２６を有する。通信部２１は、バーコードリーダ１０の通信部１５から読取ＯＫの画像データを受信する。読取ＯＫの画像データには、バーコードＢＣのデータが含まれる。

制御部２２は、バーコードＢＣのデータをアプリケーション実行部２４に送り、それ以外の画像データをＯＣＲ認識部２６に送る。ＯＣＲ認識部２６は、画像データのＯＣＲ認識を行い、画像データの文字、数字、記号等を認識する。具体的には、ＯＣＲ認識部２６は、画像認識エンジンを用いて、ＯＣＲデータベース２３１に記憶されたライブラリの画像と画像データとを比較及びマッチングすることで画像データの数値等を認識し、ＯＣＲ認識結果であるＯＣＲデータを得る。制御部２２は、ＯＣＲ認識部２６からＯＣＲデータを取得し、アプリケーション実行部２４に引き渡す。

アプリケーション実行部２４は、バーコードＢＣのデータ及びＯＣＲデータに基づき所定のアプリケーションを実行する。例えば、アプリケーション実行部２４は、ＯＣＲ認識結果に示された、ＯＣＲ対象エリアＲＡに記入された数値列から大まかな住所を所定のユーザに提供する。ただし、アプリケーション実行部２４が提供するサービスは、これに限らない。

演算部２５は、バーコードエリアＣＡを算出する。記憶部２３は、ＯＣＲデータベース２３１と、規定範囲算出プログラム２３３とを記憶する。規定範囲算出プログラム２３３は、バーコードエリアＣＡを設定するための手順が示されたプログラムである。

［ハードウェア構成］
次に、本実施形態に係る読み取りシステム１に含まれるバーコードリーダ１０及びタブレット端末２０のハードウェア構成の一例について、図５を参照しながら説明する。

（バーコードリーダのＨＷ構成）
本実施形態に係るバーコードリーダ１０は、撮像センサ１０１、ＬＥＤ（Light emitting diode）１０２、ＭＰＵ１０３、通信モジュール１０４及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０５を有する。各部は、バスＢで相互に接続されている。

撮像センサ１０１は、所定の焦点距離Ｄで画角αの範囲内の伝票を撮影する。なお、撮像部１１の機能は、例えば、撮像センサ１０１により実現可能である。

ＬＥＤ１０２は、読取ＯＫのアラームを通知する際に点灯したり、読取ＯＫのアラームを通知する色に変わったりすることでアラームを出力する手段の一例である。読取ＯＫのアラームの通知は、ＬＥＤ１０２による点灯や色の変化に限らず、バーコードリーダ１０を振動させたり、バーコードリーダ１０から所定の音を出力したり、これらを組み合わせたりしてもよい。なお、アラーム部１４の機能は、例えば、ＬＥＤ１０２により実現可能である。

ＭＰＵ１０３は、ＲＡＭ１０５から、読み取り処理プログラム１３２を読み出し、読み取り処理を実行することで、撮像した画像が文字認識できるか否かを判定する。画像処理部１２及び判定部１６の機能は、例えば記憶部１３にインストールされた読み取り処理プログラム１３２が、ＭＰＵ１０３に実行させる処理により実現される。

通信モジュール１０４は、伝票の撮像画像（バーコードＢＣ及び読取ＯＫの画像）のデータを無線ネットワーク３０を介してタブレット端末２０に送信する。通信部１５の機能は、例えば、通信モジュール１０４により実現可能である。

ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。記憶部１３の機能は、例えば、ＲＡＭ１０５により実現可能である。

（タブレット端末のＨＷ構成）
本実施形態に係るタブレット端末２０は、入力装置２０１、出力装置２０２、外部Ｉ／Ｆ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５、ＭＰＵ２０６、通信モジュール２０７、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０８を有する。各部は、バスＢで相互に接続されている。

入力装置２０１は、タッチパネルを含み、タブレット端末２０のタッチ操作に応じた入力情報を入力する。出力装置２０２は、例えば、ディスプレイからＯＣＲ認識処理結果等を表示する。

通信モジュール２０７は、タブレット端末２０を無線ネットワーク３０に接続するインターフェースである。これにより、タブレット端末２０は、通信モジュール２０７を介して、バーコードリーダ１０とデータ通信を行うことができる。通信部２１の機能は、例えば、通信モジュール２０７により実現可能である。

ＨＤＤ２０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、タブレット端末２０の全体を制御する基本ソフトウェア及びアプリケーションソフトウェアがある。例えば、ＨＤＤ２０８には、各種のデータベースやプログラム等が格納されてもよい。

外部Ｉ／Ｆ２０３は、外部装置とのインターフェースである。外部装置には、記録媒体２０３ａなどがある。これにより、タブレット端末２０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して記録媒体２０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体２０３ａには、ＣＤ（Compact Disk）、及びＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ならびに、ＳＤメモリカード（SD Memory card）やＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等がある。

ＲＯＭ２０５は、電源を切っても内部データを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５には、ネットワーク設定等のプログラム及びデータが格納されている。ＲＡＭ２０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。記憶部１３の機能は、例えば、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５、ＨＤＤ２０８及びネットワークを介してタブレット端末２０に接続されるクラウド上のサーバ等に格納され得る。

なお、図４は機能に着目したブロック図を描いており、これらの機能ブロックで示した各部のソフトウェアを実行するプロセッサは、図５に示したハードウェアである。

［バーコードエリアＣＡ］
本実施形態では、撮像されたバーコードＢＣの画像を用いて、撮像画像の台形歪みの補正をしても文字認識できない画像か否かを判断する。以下では、この判断に使用するバーコードエリアＣＡの算出について説明する。

本実施形態では、予め規定されたレイアウトの伝票を撮影し、撮像画像にバーコードＢＣが含まれることを前提とし、バーコードＢＣのサイズ、種別、バーコードＢＣの位置からＯＣＲ対象エリアＲＡの座標が一義に決まることが条件となっている。

バーコードＢＣは、そのバーの長さが予め分かっているので、バーコードの手前部分と奥側部分の長さの差から、バーコードＢＣがどの程度傾いて撮影されたかを特定できる。そこで、本実施形態では、文字認識できるか否かを、その傾きが台形歪みを補正した場合に文字認識できる範囲の傾きの範囲（規定範囲）に収まっているか否かで、判断できる。

規定範囲を示すバーコードエリアＣＡは、タブレット端末２０により予め算出される。算出されたバーコードエリアＣＡのデータは、バーコードリーダ１０に送られ、データベース１３１に記憶される。本実施形態では、撮影されたバーコードＢＣがバーコードエリアＣＡに収まっている場合、撮像画像内のＯＣＲ対象エリアＡの文字認識は可能であると判定される。撮影されたバーコードＢＣがバーコードエリアＣＡに収まっていない場合、撮像画像内のＯＣＲ対象エリアＡの文字認識は不可能であると判定される。

図６（ａ）に示すように、バーコードリーダ１０を垂直状態にし、規定された撮像センサ１０１の焦点距離がＤ、センサ画角がαであるとき、ＯＣＲ対象エリアＲＡが撮像センサ１０１の読取エリア（以下、「センサ読取エリアＯＡ」という。）外とならないバーコードエリアＣＡの座標は確定できる。

バーコードリーダ１０が垂直状態に保持されていることを条件として、ＯＣＲ対象エリアＲＡがセンサ読取エリアＯＡ外とならないバーコードエリアを、以下、「水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’」という。水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’の一例としては、ｘ座標の最小がｘ１、最大がｘ＋（Ｘ−ｘ２）、ｙ座標の最小が０、最大がｙ＋（Ｙ−ｙ７）により画定される領域が挙げられる。

図６（ａ）に示すようにバーコードリーダ１０が焦点距離Ｄで垂直に配置された場合には、このようにして設定された水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’を用いて、撮像されたバーコードＢＣが、水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’内に納まっていれば、ＯＣＲ対象エリアＲＡがセンサ読取エリアＯＡ内に納まることになる。図６（ｂ）の（０，０）−（Ｘ，Ｙ）の範囲は、センサ読取エリアＯＡを示す。なお、ＯＣＲ対象エリアＲＡの座標には、撮像センサ１０１の焦点距離Ｄによりセンサ読取エリアＯＡに対して水平距離のマージンｍ１、ｍ２、ｍ３、ｍ４が求められる。

タブレット端末２０により算出された水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’の座標に対して、焦点距離Ｄ以外にも、スキュー角、ピッチ角及びチルト角と、センサ解像度と、バーコード認識エンジンの特性によってバーコードエリアの最終の限界領域を示すバーコードエリアＣＡの座標が定まる。

図７には、バーコードエリアＣＡの座標を確定する一要因となるピッチ角、スキュー角、チルト角及び焦点距離が示されている。ピッチ角は、バーコードリーダ１０の左右の傾きにより生じるバーコードの左右の傾きを示す。スキュー角は、バーコードリーダ１０の前後の傾きにより生じるバーコードの前後の傾きを示す。チルト角は、バーコードリーダ１０の撮像面に対する回転方向の傾きにより生じるバーコードの回転方向の傾きを示す。

図８は、バーコードリーダ１０が傾いた場合のバーコードエリアＣＡの読み取り限界の算出例を示す。バーコードリーダ１０が様々な方向に傾き、台形状や斜めに画像が撮像される場合、台形歪みが生じ、その歪を補正したときに解像度が低下する。その影響でバーコードエリアＣＡは、図６（ｂ）に示した水平配置限界のバーコードエリアＣＡ’よりも縮小する。

図８（ａ）は、バーコードリーダ１０にピッチ角又はスキュー角の傾きが生じている場合の撮像画像のＯＣＲ対象エリアＲＡに書かれた１文字当たりの読み取り可能な解像度が、画像認識エンジンにより限定され、ピッチ角及びスキュー角のそれぞれの読取限界の範囲が定められる。

図９（ａ）に示すように、十分な解像度が得られている場合、タブレット端末２０は、ＯＣＲデータベース２３１に記憶されたライブラリの画像とＯＣＲ対象エリアＲＡ内の認識対象画像とのマッチングを行い、認識対象画像の文字認識を正しく行うことができる。ところが、図９（ｂ）に示すように、台形歪みが生じた画像については、台形歪みの補正後の画像の１文字あたりの解像度が歪みの程度で著しく劣化する。このため、台形歪みの補正後の認識対象画像とライブラリの画像とのマッチングを行った場合、正しいマッチング候補だけでなく、誤認識の候補も一定確率で選出される可能性が高まっていく。画像認識エンジンや、認識のためのライブラリ、画像を二値化する際の閾値などによって必要とされる解像度が異なり、使用する画像認識エンジン等によって予め文字認識に必要な解像度は得られる。本実施形態では仮に２００ｄｐｉとする。

図８（ｂ）には、このようにして定められたピッチ角での読取限界の一例、スキュー角での読取限界の一例が示されている。同様にして、チルト角に対する配置限界から、図８（ｂ）に示すチルト角での読取限界の範囲が確定される。その結果、ピッチ角、スキュー角及びチルト角のそれぞれの読取限界の条件を満たす領域が、最終的なバーコードエリアＣＡとなる。最終的なバーコードエリアＣＡは、水平配置限界のバーコードエリアＣＡに対して縮小されている。

最終的に規定されたバーコードエリアＣＡでは、画像の台形補正による解像度の劣化が画像認識エンジンの特性により規定されているため、バーコードエリアＣＡにバーコードＢＣが収まる画像であれば、ＯＣＲ対象エリアＲＡの文字は認識可能であると判断できる。
加えて、ＯＣＲ対象エリアＲＡがセンサエリアＯＡ内に投影される焦点距離Ｄや画角αの条件は事前に算出でき、結果として図８（ｂ）に示すように、すべての条件を満たすバーコードエリアＣＡの座標が定義可能となる。

このように、本実施形態では、当初の水平配置限界のバーコードＣＡ’に対して、台形歪みの補正後の画像の解像度の低下を考慮して、ピッチ角、スキュー角及びチルト角のそれぞれの読取限界の条件を満たす領域を決定し、その領域をＯＣＲ対象領域ＲＡの文字認識が可能なバーコードエリアＣＡとする。つまり、バーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ内に収まっていれば、文字認識が可能な解像度の画像であると判断できる。これに加えて、バーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ内に収まっていれば、画像の欠けも生じていない画像であると判断できる。

以上により定義したバーコードエリアＣＡを、予めバーコードリーダ１０の記憶部１３のデータベース１３１に記憶しておき、バーコードリーダ１０が行う読み取り処理において使用する。バーコードエリアＣＡは、製品設計時や出荷時にデータベース１３１に記憶される。タブレット端末２０に無線ネットワーク３０を介して複数のバーコードリーダ１０が接続される場合、バーコードリーダ１０毎にバーコードエリアＣＡを算出し、各バーコードリーダ１０のデータベース１３１に記憶することが好ましい。

［読み取り処理］
最後に、本実施形態に係る読み取り処理の一例について図１０及び図１１を参照して説明する。図１０は、本実施形態に係る読み取り処理の一例を示したフローチャートである。図１０の左側のフローは、バーコードリーダ１０の動作を示し、右側のフローは、タブレット端末２０の動作を示す。図１１は、図１０のステップＳ４４にて呼び出されるＯＣＲ認識処理の一例を示したフローチャートである。

図１０の読み取り処理は、タブレット端末２０で動作するアプリケーション上で撮像した画像データの待機処理が開始している状態において、バーコードリーダ１０のトリガーダウンやタブレット端末２０からの指示により開始される。

まず、バーコードリーダ１０の撮像部１１は、スキャン処理を実行する（ステップＳ２０）。撮像部１１は、バーコードエリアＣＡとＯＣＲ対象エリアＲＡを包含するセンサ読取エリアＯＡを撮像する。

次に、撮像部１１は、バーコードＢＣの読取に成功か否かを判定する（ステップＳ２２）。撮像部１１は、バーコードＢＣの読取に失敗したと判定した場合、ステップＳ２０に戻り、スキャン処理を繰り返す。

一方、撮像部１１が、バーコードＢＣの読取に成功したと判定した場合、画像処理部１２は、バーコードデータの解析処理を実行する（ステップＳ２４）。次に、判定部１６は、バーコードＢＣが、バーコードエリアＣＡ（規定範囲）内の座標にあるか否かを判定する（ステップＳ２６）。

判定部１６が、バーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ内の座標にあると判定した場合、アラーム部１４は、読取ＯＫを示す処理を実行する（ステップＳ２８）。読取ＯＫを示す処理の一例としては、音や光や振動の出力によるアラームの通知が挙げられる。これにより、バーコードリーダ１０の使用者に音や振動などで伝票の画像データ及びバーコードデータを転送したことを通知することができる。

アラームを通知した後、通信部１５は、タブレット端末２０へ伝票の画像データ及びバーコードデータの転送を行い（ステップＳ３０）、本処理を終了する。

一方、ステップＳ２２において、判定部１６が、バーコードＢＣがバーコードエリアＣＡ（規定範囲）内の座標にないと判定した場合、制御部１７は、アラーム等の通知処理を行わず直ちにステップＳ２０に戻り、撮像部１１は、次のスキャン処理を実行する（ステップＳ２０）。

なお、画像処理部１２は、バーコードリーダ１０及びタブレット端末２０間の通信速度が遅いことを考慮して、撮像した画像データのうち、バーコードデータ及びＯＣＲ対象エリアＲＡの画像データのみを切り出してタブレット端末２０に転送してもよい。これにより、撮像センサ１０１が撮影した全ての画像を転送するよりも転送時間を短縮することが可能となる。

タブレット端末２０では、通信部２１が、バーコードデータ及び画像データを受信する（ステップＳ４２）。次に、制御部２２は、ＯＣＲ認識処理を実行する（ステップＳ４４）。次に、制御部２２は、アプリケーション実行部２４が実行するアプリケーションに、認識対象画像の認識結果を示すＯＣＲデータを受け渡し、所定のアプリケーションを実行させ、本処理を終了する。

ステップＳ４４にて呼び出されるＯＣＲ認識処理では、図１１に示すように、制御部２２が、受信した画像データの台形歪みを補正し（ステップＳ４４１）、補正後のＯＣＲ対象エリアＲＡの認証対象画像とＯＣＲデータベース２３１内のライブラリの画像とのマッチングを行う（ステップＳ４４２）。制御部２２は、マッチングにより認識対象画像に含まれる文字や数字を認識し（ステップＳ４４３）、本処理を終了する。

以上に説明したように、本実施形態に係る読み取り処理では、バーコードリーダ１０が、伝票を読み取った段階で、その読み取った伝票の画像が、画像データの台形歪みを補正しても文字認識できない画像か否かを判断する。

文字認識できるか否かは、読み取った画像が、予め規定した、台形歪み補正した場合に文字認識できる規定範囲内に収まっているか否かで判断される。読み取った画像が規定範囲内に収まっている場合、読み取った画像は、ＯＣＲ処理時に文字認識が可能な解像度が確保され、かつ、読み取った画像に欠けは生じていないと判定できる。一方、読み取った画像が規定範囲内に収まっていない場合、読み取った画像は、ＯＣＲ処理時に台形歪みを補正しても文字認識が可能な解像度が確保されていない、又は、読み取った画像に欠けが生じていると判定できる。

このようにして読み取った画像が、台形歪みを補正しても文字認識できない又は画像に欠けがあると判定された場合には、文字認識を行う前に、その段階で伝票の再撮影を指示する。これにより、手戻りを防止できる。この結果、本実施形態に係る読み取りシステム１によれば、撮像した画像データの台形歪み補正をしてから文字認識の処理を行い、文字認識できるか否かを判断する場合に比べて、画像データが文字認識できないと判断するまでに要する時間を短くすることができる。

また、本実施形態に係る読み取りシステム１では、バーコードリーダ１０側でＯＣＲ認識処理を行わないため、バーコードリーダ１０側に処理能力の高い演算機能を持たせる必要がない。これにより、本実施形態では、低機能のバーコードリーダ１０とタブレット端末２０とを使用して読み取りシステム１を構築することができる。

バーコードリーダ１０は、撮像した画像データを画像処理し、バーコードＢＣの座標を認識する。本実施形態では、バーコードスキャン時の位置及び角度に応じた台形歪みの程度からＯＣＲ認識可能な１文字あたりの特定解像度が確保できるバーコードエリアＣＡ（規定範囲）が予め設定されている。これにより、バーコードリーダ１０は、バーコードエリアＣＡにバーコードＢＣの座標が収まっているかを判断するだけで、撮像画像に対する台形歪みの補正をすることなく、ＯＣＲ対象エリアＲＡの文字等が認識可能か否かを判定することができる。

バーコードリーダ１０は、ＯＣＲ対象エリアＲＡの文字等が認識可能と判定した場合、画像データ及びバーコードデータの転送を、バーコードリーダ１０の使用者にアラームにより通知する。これにより、バーコードリーダ１０を使う使用者は、伝票がＯＣＲ認識できているかどうかを意識する必要なく、バーコードＢＣを読んでいるという感覚でありながら、タブレット端末２０側でより正確にＯＣＲ認識させることが可能なデータのみを転送できる。このようにして、低機能で比較的安価なバーコードリーダ１０と、汎用性のある比較的安価なタブレット端末２０を用いてＯＣＲ認識処理によるデジタル化を推進することができる。

以上、読み取り装置、読み取りプログラム及び読み取り方法を上記実施形態により説明したが、本発明に係る読み取り装置、読み取りプログラム及び読み取り方法は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記実施形態及び変形例が複数存在する場合、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。

例えば、上記実施形態に係る読み取りシステム１の構成は一例であり、本発明の範囲を限定するものではなく、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば、複数のバーコードリーダ１０がタブレット端末２０に接続されていてもよい。また、複数台のタブレット端末２０でＯＣＲ認識処理を分散処理してもよい。また、用途や目的に応じて、複数台のうち１台のタブレット端末２０に選択的にＯＣＲ認識処理機能を集約させてもよい。

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する判定部と、
前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する制御部と、
を有する読み取り装置。
（付記２）
前記判定部は、前記画像の解像度及び前記画像の欠けに基づき設定された規定範囲を参照して、前記文字認識すべき画像の歪みの程度を判定する、
付記１に記載の読み取り装置。
（付記３）
前記判定部は、前記文字認識すべき画像に対応する特定の情報が、前記規定範囲内に表示されていない場合、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないと判定する、
付記１又は２に記載の読み取り装置。
（付記４）
予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する処理と、
前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する処理と、
をコンピュータに実行させるための読み取りプログラム。
（付記５）
前記判定する処理は、前記画像の解像度及び前記画像の欠けに基づき設定された規定範囲を参照して、前記文字認識すべき画像の歪みの程度を判定する、
付記４に記載の読み取りプログラム。
（付記６）
前記判定する処理は、前記文字認識すべき画像に対応する特定の情報が、前記規定範囲内に表示されていない場合、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないと判定する、
付記４又は５に記載の読み取りプログラム。
（付記７）
予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定し、
前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する、
ことをコンピュータが実行する読み取り方法。
（付記８）
前記判定する処理は、前記画像の解像度及び前記画像の欠けに基づき設定された規定範囲を参照して、前記文字認識すべき画像の歪みの程度を判定する、
付記７に記載の読み取り方法。
（付記９）
前記判定する処理は、前記文字認識すべき画像に対応する特定の情報が、前記規定範囲内に表示されていない場合、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないと判定する、
付記７又は８に記載の読み取り方法。

１ 読み取りシステム
１０ バーコードリーダ
１１ 撮像部
１２ 画像処理部
１３ 記憶部
１４ アラーム部
１５ 通信部
１６ 判定部
２０ タブレット端末
２１ 通信部
２２ 制御部
２３ 記憶部
２４ アプリケーション実行部
２５ 演算部
２６ ＯＣＲ認識部
１０１ カメラ
１０２ ＬＥＤ
１０３ ＭＰＵ
１０４ 通信モジュール
１０５ ＲＡＭ
１３１ データベース
１３２ 読み取り処理プログラム
２０１ 入力装置
２０２ 出力装置
２０３ 外部Ｉ／Ｆ
２０４ ＲＡＭ
２０５ ＲＯＭ
２０６ ＭＰＵ
２０７ 通信モジュール
２０８ ＨＤＤ
２３１ ＯＣＲデータベース
２３３ 規定範囲算出プログラム
ＢＣ バーコード
ＣＡ バーコードエリア
ＲＡ ＯＣＲ対象エリア
ＯＡ センサの読み取りエリア
α センサー画角
Ｄ 焦点距離

Claims (5)

1. 予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する判定部と、
   前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する制御部と、
   を有する読み取り装置。
2. 前記判定部は、前記画像の解像度及び前記画像の欠けに基づき設定された規定範囲を参照して、前記文字認識すべき画像の歪みの程度を判定する、
   請求項１に記載の読み取り装置。
3. 前記判定部は、前記文字認識すべき画像に対応する特定の情報が、前記規定範囲内に表示されていない場合、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないと判定する、
   請求項１又は２に記載の読み取り装置。
4. 予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定する処理と、
   前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する処理と、
   をコンピュータに実行させるための読み取りプログラム。
5. 予め設定された規定範囲を記憶した記憶部を参照して、文字認識すべき画像の歪みの程度を判定し、前記画像の歪みを補正しても前記画像が文字認識できないかを判定し、
   前記文字認識できないと判定した場合、前記画像を文字認識の対象から除外する、
   ことをコンピュータが実行する読み取り方法。

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