JP2020194281A - 読取システム、読取方法、プログラム、記憶媒体、及び移動体 - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性を向上できる、読取システム、読取方法、プログラム、記憶媒体、及び移動体を提供する。【解決手段】実施形態に係る読取システムは、読取部及び算出部を備える。読取部は、セグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、文字を読み取る。算出部は、第１乃至第４処理の少なくともいずれかを実行する。算出部は、第１処理では、複数の判定領域を文字画像に設定し、各判定領域における文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する。算出部は、第２処理では、文字を示す画素からマスクに合致する画素を抽出し、文字を示す画素と抽出された画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する。算出部は、第３処理では、文字画像の長さの比に基づいて第３スコアを算出する。算出部は、第４処理では、各判定領域において文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する。算出部は、第１乃至第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、読取システム、読取方法、プログラム、記憶媒体、及び移動体に関する。

セグメントディスプレイに表示された文字（例えば数字）を読み取るシステムがある。読取システムについて、信頼性の向上が望まれている。

特開２００１−２９１０５４号公報

本発明が解決しようとする課題は、信頼性を向上できる、読取システム、読取方法、プログラム、記憶媒体、及び移動体を提供することである。

実施形態に係る読取システムは、読取部及び算出部を備える。前記読取部は、複数のセグメントを含むセグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、前記文字を読み取る。前記算出部は、第１処理、第２処理、第３処理、及び第４処理の少なくともいずれかを実行する。前記算出部は、前記第１処理では、前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおける前記文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する。前記算出部は、前記第２処理では、前記文字を示す前記画素から予め設定されたマスクに合致する画素を抽出し、前記文字を示す前記画素と抽出された前記画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する。前記算出部は、前記第３処理では、第１方向における前記文字画像の長さと、前記第１方向と交差する第２方向における前記文字画像の長さと、の比に基づいて第３スコアを算出する。前記算出部は、前記第４処理では、前記複数の判定領域のそれぞれにおいて前記文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する。前記算出部は、前記第１スコア、前記第２スコア、前記第３スコア、及び前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出する。

実施形態に係る読取システムの構成を表すブロック図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を例示する図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 判定結果の組み合わせと数字との対応を例示する表である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を例示するフローチャートである。 実施例における読取結果と確度を表すグラフである。 セグメントディスプレイ及び判定領域の設定を例示する模式図である。 実施形態に係る読取システムの構成を表すブロック図である。 実施形態に係る別の読取システムの構成を表すブロック図である。 実施形態に係る別の読取システムの動作を説明する模式図である。 実施形態に係る読取システムによる処理を例示するフローチャートである。 実施形態に係る読取システムによる処理を例示するフローチャートである。

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

図１は、実施形態に係る読取システムの構成を表すブロック図である。
実施形態に係る読取システムは、セグメントディスプレイが撮影された画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取るために用いられる。セグメントディスプレイでは、複数のセグメントにより１つの文字が表示される。複数のセグメントの少なくとも一部が点灯し、残りのセグメントが消灯することで、文字が表示される。実施形態に係る読取システムは、この文字を画像から読み取る。セグメントディスプレイには、複数の文字が表示されても良い。この場合、複数の文字のそれぞれが、複数のセグメントの少なくとも一部の点灯により表示される。

読み取り対象のセグメントディスプレイに含まれるセグメントの数は、任意である。例えば、読み取り対象のセグメントディスプレイは、７つのセグメントにより１つの文字が表示される、いわゆる７セグメントディスプレイである。７セグメントディスプレイは、数を示す文字（数字）を表示する。アルファベットを表示する１４セグメントディスプレイ又は１６セグメントディスプレイが読み取り対象であっても良い。ここでは、主として、実施形態に係る読取システムにより、７セグメントディスプレイに表示された数字を読み取る場合について説明する。

図１に表したように、実施形態に係る読取システム１は、処理装置１０を備える。処理装置１０は、受付部１１、前処理部１２、抽出部１３、細線化部１４、読取部１５、算出部１６、及び出力部１７を含む。

図２（ａ）〜図２（ｄ）は、実施形態に係る読取システムによる処理を例示する図である。
処理装置１０には、セグメントディスプレイが撮影された画像が入力される。受付部１１は、入力された画像を受け付ける。例えば、外部の撮像装置がセグメントディスプレイを撮影し、画像を生成する。撮像装置は、処理装置１０へ画像を送信する。又は、画像は、外部の記憶装置から処理装置１０へ送信されても良い。受付部１１は、処理装置１０へ送信された画像を受け付ける。画像には、セグメントディスプレイ以外のものが写っていても良い。ここでは、受付部１１が受け付けた画像を、入力画像と呼ぶ。

図２（ａ）は、処理装置１０に送信された入力画像Ａの一例である。図２（ａ）の例では、複数の数字がセグメントディスプレイに表示されている。それぞれの数字は、複数のセグメントにより表示されている。

前処理部１２は、セグメントディスプレイに表示された数字を読み取る前に、入力画像に前処理を加える。前処理により、数字の読み取りの精度を向上させることができる。例えば、前処理部１２は、二値化部１２ａ、膨張処理部１２ｂ、及び収縮処理部１２ｃを含む。

二値化部１２ａは、入力画像を二値化する。二値化された入力画像は、互いに異なる２つの色（第１色と第２色）で表される。ここでは、第１色が白であり、第２色が黒である場合を説明する。

例えば、セグメントディスプレイの背景は、暗い色である。点灯しているセグメントは、背景よりも明るい。このため、二値化された入力画像において、点灯しているセグメントは、白色で表される。消灯しているセグメント及び背景は、黒色で表される。すなわち、二値化された入力画像では、白色の画素により数字が示される。

又は、液晶ディスプレイを用いたセグメントディスプレイでは、文字が背景よりも暗い色で表される。この場合、二値化された入力画像において、各画素の色を反転させる。反転させることで、上述した場合と同様に、白色の画素により数字が示される。以降では、点灯しているセグメントが白色で表され、消灯しているセグメント及び背景が黒色で表される場合について説明する。

例えば、入力画像は、赤（Ｒｅｄ）と緑（Ｇｒｅｅｎ）と青（Ｂｌｕｅ）との３つの原色を用いて示されるＲＧＢカラーモデルとしてデータ化されている。二値化処理では、まず、この入力画像を、色相（Ｈｕｅ）と彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）と輝度（Ｖａｌｕｅ）との三つの成分からなるＨＳＶ色空間で示すデータに変換する。次に、ＨＳＶ色空間のデータのヒストグラム解析を行う。続いて、各画素のヒストグラムに基づいて閾値を算出する。この閾値と各画素のヒストグラムに基づき、各画素を白色と黒色に二値化する。

膨張処理部１２ｂは、二値画像において、白色の画素を膨張させる。例えば、膨張処理部１２ｂは、白色画素に隣接する画素を白色に変更する。隣接する画素が元から白色の場合は、変更されない。例えば、ノイズ等の影響により、白色画素が集まった部分に黒色の画素が点在することがある。膨張処理により、点在する黒色画素が白色画素に変更される。これにより、ノイズ等の影響を低減し、数字の読み取り精度を向上させることができる。また、膨張処理により、近接する白色画素の集合同士を繋げることができる。近接する白色画素の集合同士が繋がることで、１つの数字に対応して１つの画素の集合が生成される。これにより、後述する文字画像の抽出が容易となる。

収縮処理部１２ｃは、二値画像において、白色画素を収縮させる。例えば、収縮処理部１２ｃは、黒色の画素に隣接する画素を黒色に変更する。隣接する画素が元から黒色の場合は、変更されない。収縮処理により、膨張した白色画素の数が減少する。

図２（ｂ）は、前処理（二値化、膨張処理、及び収縮処理）が行われた入力画像Ａの一例である。図２（ｂ）に表すように、これらの前処理により、各数字に対応した白色画素の集合が生成される。

前処理部１２は、上述した膨張処理及び収縮処理を、複数回実行しても良い。例えば、前処理部１２は、膨張処理を２回以上実行した後に、収縮処理を２回以上実行する。前処理部１２は、収縮処理を２回以上実行した後に、膨張処理を２回以上実行しても良い。例えば、膨張処理の実行回数と、収縮処理の実行回数は、同じに設定される。又は、膨張処理の実行回数が、収縮処理の実行回数と異なっていても良い。例えば、膨張処理の実行回数は、収縮処理の実行回数よりも多く設定される。

前処理部１２は、１回の膨張処理及び１回の収縮処理を含む処理セットを、複数回実行しても良い。１つの処理セットでは、膨張処理及び収縮処理の一方が実行された後、他方が実行される。１つの処理セットにおける膨張処理と収縮処理の順序が、別の処理セットにおける膨張処理と収縮処理の順序と異なっていても良い。

前処理部１２は、別の処理をさらに実行しても良い。例えば、入力画像にセグメントディスプレイ以外の物体が含まれる場合、前処理部１２は、入力画像からセグメントディスプレイが撮影された部分を切り出しても良い。入力画像が歪んでいる場合、前処理部１２は、歪みの補正を行っても良い。

前処理部１２は、処理された入力画像を抽出部１３へ出力する。抽出部１３は、入力画像から文字画像を抽出する。文字画像は、入力画像の一部であり、セグメントディスプレイにより表示された１つの数字が写されている。

例えば、抽出部１３は、ラベリング処理部１３ａ及び切出部１３ｂを含む。前処理部１２から抽出部１３には、二値化された入力画像が出力される。ラベリング処理部１３ａは、白色画素の集合に、ラベル（値）を付与する。「白色画素の集合」とは、白色画素同士が互いに隣接し、１つの白色の塊となっている部分を言う。白色画素の集合において、ある白色画素は、少なくとも１つの白色画素に隣接している。１つの白色画素の集合は、セグメントディスプレイに表示された１つの数字に対応する。白色画素の集合が複数存在する場合、ラベリング処理部１３ａにより、それぞれの白色画素の集合にラベルが付与される。

切出部１３ｂは、入力画像から、ラベリングされた集合を含む部分を切り出す。切り出された部分が、文字画像となる。ラベリングされた集合が複数存在する場合、切出部１３ｂは、複数の文字画像を切り出す。複数の文字画像は、それぞれ複数のラベリングされた集合を含む。例えば、文字画像の形状は、四角形である。文字画像は、第１方向と、第１方向と交差する第２方向と、に配列された複数の画素を含む。例えば、文字画像は、そのサイズが予め設定された値となるように切り出される。切り出される文字画像のサイズは、後述するマスクのサイズに対応する。図２（ｃ）は、入力画像Ａと、文字画像Ｂ１〜Ｂ４と、を表す。

抽出部１３は、抽出した（切り出した）文字画像を、細線化部１４へ出力する。細線化部１４は、文字画像に細線化処理を行う。すなわち、細線化部１４は、文字画像に含まれる白色画素の集合に対して、線幅が１画素となるように処理する。図２（ｄ）は、図２（ｃ）で表した文字画像Ｂ１〜Ｂ４を細線化した結果を表す。

細線化部１４は、前処理部１２から出力された二値画像を細線化しても良い。例えば、切出部１３ｂは、文字画像を切り出すと、その切り出した位置を保存する。細線化部１４は、細線化した二値画像を、抽出部１３へ出力する。切出部１３ｂは、細線化された二値画像の一部を、保存した切り出し位置で切り出す。これにより、図２（ｄ）に表した、細線化された文字画像が得られる。

読取部１５は、例えば、細線化された文字画像から、文字を読み取る。読取部１５は、細線化する前の文字画像から文字を読み取っても良い。算出部１６は、抽出された文字画像を用いてスコアを算出する。具体的には、算出部１６は、以下の第１処理〜第７処理を実行する。また、算出部１６は、第１処理〜第７処理を実行して得られた第１スコア〜第７スコアを用いて、読み取りの確度を算出する。

以下では、文字画像が良好であり、数字が正しく読み取られる可能性が高いほど、各スコア及び確度が高く算出される例を説明する。スコア及び確度が高いほど、読み取りの信頼性が高いことを示す。文字画像が良好とは、例えば、文字画像に文字以外のものが含まれていない、解像度が十分に高い、歪みが小さいなどの状態を指す。この例に限らず、文字画像が良好であるほど、各スコア及び確度は低く算出されても良い。この場合、スコア及び確度が低いほど、読み取りの信頼性が高いことを示す。

図３（ａ）、図３（ｂ）、図４（ａ）〜図４（ｆ）、図５（ａ）〜図５（ｃ）、図６（ａ）〜図６（ｅ）、図７（ａ）、図７（ｂ）、図８（ａ）〜図８（ｅ）、図１０（ａ）〜図１０（ｃ）、図１１（ａ）、及び図１１（ｂ）は、実施形態に係る読取システムによる処理を説明するための図である。
図９は、判定結果の組み合わせと数字との対応を例示する表である。

第１処理において、算出部１６は、細線化された文字画像に、複数の判定領域を設定する。設定される判定領域の数は、１つの文字の表示に用いられるセグメントの数以上であれば良い。例えば、設定される判定領域の数は、１つの数字を表示するために用いられるセグメントの数と同じである。例えば、７セグメントディスプレイに表示された数字を読み取る場合、７つの判定領域が１つの文字画像に設定される。各判定領域の位置は、抽出された文字画像のサイズに基づいて決定される。例えば、記憶装置２０は、判定領域の設定位置に関する情報を記憶している。算出部１６は、記憶装置２０に記憶された情報と、文字画像のサイズと、に基づいて判定領域の位置及びサイズを決定する。又は、切り出される文字画像のサイズが予め定められているときには、各判定領域の位置及びサイズが予め定められていても良い。

ここでは、文字画像のサイズに基づいて判定領域の位置及びサイズが決定される例について説明する。図３（ａ）は、判定領域の設定方法を説明するための模式図である。図３（ａ）に表した文字画像Ｂは、複数の画素Ｐから構成される。文字画像Ｂには、判定領域ＤＲ１〜ＤＲ７が設定される。判定領域ＤＲ１及びＤＲ２は、第１方向Ｄ１（横方向）に沿って並んでいる。判定領域ＤＲ３及びＤＲ４は、第１方向Ｄ１に沿って並んでいる。判定領域ＤＲ１及びＤＲ２は、判定領域ＤＲ３及びＤＲ４と第２方向Ｄ２（縦方向）において離れている。判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７は、第２方向Ｄ２に沿って並んでいる。

図３（ａ）に表した判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７のように、一部の判定領域の配列方向は、第２方向Ｄ２に平行ではなく、第２方向Ｄ２に対して傾いていても良い。例えば、一部の判定領域の配列方向と第２方向Ｄ２との間の角度は、０度よりも大きく２０度以下に設定される。同様に、別の一部の判定領域の配列方向が、第１方向Ｄ１に対して傾いていても良い。例えば、別の一部の判定領域の配列方向と第１方向Ｄ１との間の角度は、０度よりも大きく２０度以下に設定される。このような配列も、複数の判定領域が第１方向Ｄ１又は第２方向Ｄ２に沿って並ぶ場合に含まれる。

図３（ａ）に表した文字画像Ｂの第１方向Ｄ１における長さ（画素数）をＬ１とする。文字画像Ｂの第２方向Ｄ２における長さをＬ２とする。また、文字画像Ｂは、第１辺Ｓ１〜第４辺Ｓ４を有する。第１辺Ｓ１及び第２辺Ｓ２は、第１方向Ｄ１に平行である。第３辺Ｓ３及び第４辺Ｓ４は、第２方向Ｄ２に平行である。

例えば、判定領域ＤＲ１及びＤＲ２は、第１辺Ｓ１からＬ２／４離れた位置を基準に設定される。例えば、判定領域ＤＲ３及びＤＲ４は、第２辺Ｓ２からＬ２／４離れた位置を基準に設定される。例えば、判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７は、第３辺Ｓ３と第４辺Ｓ４の中間位置を基準に設定される。例えば、判定領域ＤＲ５及びＤＲ７は、中間位置から第１方向Ｄ１にずれた位置に設定される。例えば、判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７のそれぞれの第２方向Ｄ２における長さは、Ｌ２／３に設定される。これらの基準となる位置に関する情報は、例えば記憶装置２０に記憶される。また、判定領域は、別の判定領域と重ならないように設定される。各判定領域には、基準となる位置の画素Ｐと、その周囲の画素Ｐと、が含まれる。各判定領域のサイズは、例えば、文字画像Ｂのサイズに応じて設定される。

文字画像のサイズに対して判定領域を設定する基準となる位置、文字画像のサイズに対する判定領域のサイズは、読み取り対象のセグメントディスプレイ、入力画像の特性などに応じて適宜変更可能である。複数の判定領域の位置は、文字画像のサイズ（第１方向における長さ及び第２方向における長さ）に基づいて決定されて良い。

算出部１６は、それぞれの判定領域において、細線化された画素の状態を判定する。画素の状態としては、判定領域と重なる線の数が用いられる。線とは、数字を示す複数の画素の一部であり、画素が連なったものを指す。例えば、図３（ａ）及び図３（ｂ）に表した例では、文字画像が鮮明であると、各判定領域において検出される線の数は、多くて１本である。１つの判定領域において２本以上の線が検出されると、文字画像が不鮮明であったり、文字が歪んでいる、又は文字が正しく写されていない可能性がある。

算出部１６は、それぞれの判定領域における画素の状態に基づいて、第１スコアを算出する。例えば、算出部１６は、１つの判定領域において、多くの線が検出されるほど、第１スコアをより低く算出する。また、算出部１６は、２本以上の線が検出された判定領域の数が多いほど、第１スコアをより低く算出する。算出部１６は、線が判定領域内において途切れているときに、第１スコアを低下させても良い。算出部１６は、１つの線の近くに、離散した別の線があるとき、第１スコアを低下させても良い。

算出部１６は、画素の状態として、線の角度を用いても良い。例えば、図３（ａ）及び図３（ｂ）に表した例では、文字画像が鮮明であると、判定領域ＤＲ１〜ＤＲ４では、第２方向Ｄ２に沿った線が検出される。判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７では、第１方向Ｄ１に沿った線が検出される。算出部１６は、各判定領域において検出された線が、予め設定された方向に対して傾いているほど、第１スコアをより低く算出する。

又は、算出部１６は、各判定領域における線の数と線の角度の両方に基づいて第１スコアを算出しても良い。これにより、第１スコアを用いて算出される確度の信頼性を高めることができる。

図４（ａ）、図４（ｃ）、及び図５（ａ）は、文字画像の一例である。図４（ｂ）は、図４（ａ）の文字画像の一部である。図４（ｂ）は、図４（ａ）の文字画像に対して設定された判定領域ＤＲ５を拡大して表している。図４（ｄ）及び図４（ｅ）は、図４（ｃ）の文字画像の一部である。図４（ｄ）は、図４（ｃ）の文字画像に対して設定された判定領域ＤＲ５を拡大して表している。図４（ｅ）は、図４（ｃ）の文字画像に対して設定された判定領域ＤＲ６を拡大して表している。図５（ｂ）及び図５（ｃ）は、図５（ａ）の文字画像の一部である。図５（ｂ）は、図５（ａ）の文字画像に対して設定された判定領域ＤＲ６を拡大して表している。図５（ｃ）は、図５（ａ）の文字画像に対して設定された判定領域ＤＲ７を拡大して表している。

算出部１６は、各判定領域において、所定方向に延びる線を探索する。具体的には、算出部１６は、第１方向Ｄ１に延びる判定領域ＤＲ１〜ＤＲ４においては、第２方向Ｄ２に延びる線を探索する。算出部１６は、第２方向Ｄ２に延びる判定領域ＤＲ５〜ＤＲ７においては、第１方向Ｄ１に延びる線を探索する。

図４（ｂ）の例では、画素が連なる線Ｌｉ１が、第１方向Ｄ１に沿っている。また、判定領域ＤＲ５に存在する線の数は、１本である。このため、判定領域ＤＲ５に関して、第１スコアは高く算出される。

図４（ｄ）の例では、判定領域ＤＲ５に第１方向Ｄ１に沿う複数の線Ｌｉ２及びＬｉ３が存在する。このため、判定領域ＤＲ５に関して、第１スコアは低く算出される。
図４（ｅ）の例では、判定領域ＤＲ６に複数の線Ｌｉ４及びＬｉ５が存在する。線Ｌｉ４の端部の第１方向Ｄ１における位置は、線Ｌｉ５の端部の第１方向Ｄ１における位置と一致している。線Ｌｉ４とＬｉ５の第２方向Ｄ２における距離が短いとき、これらの線は、一本の線で表されるべきものであると考えられる。例えば、算出部１６は、線Ｌｉ４とＬｉ５の第２方向Ｄ２における距離が予め設定された値以下のとき、一本で表示されるべき線が離散していると判定し、第１スコアを低く算出する。

図５（ｂ）の例では、線Ｌｉ６が判定領域内で途切れている。図５（ｃ）の例では、線Ｌｉ７の角度が第１方向Ｄ１に対して傾いている。図５（ｂ）又は図５（ｃ）に表した例では、それぞれ、判定領域ＤＲ６及びＤＲ７に関して、第１スコアは低く算出される。

第２処理において、算出部１６は、記憶装置２０を参照し、１つの文字画像とマスクとを用いて適合率を算出する。適合率は、複数のセグメントに基づく文字が、文字画像にどの程度明確に現れているかを示す。

まず、算出部１６は、文字画像とマスクとの論理積を計算する。マスクは、１つの数字を表示するための複数のセグメントの全てが点灯した状態に対応する。論理積により得られた処理画像では、マスクにおいて白色で表され、且つ文字画像において白色で表されている領域のみが、白色で表される。

算出部１６は、処理画像に対する文字画像の一致率を適合率として算出する。すなわち、文字画像において白色で表された領域の面積ａ２に対する、処理画像において白色で表された領域の面積ａ１の割合（ａ１／ａ２）が、適合率として算出される。各画像における面積は、白色で表されたピクセル数に対応する。この計算に代えて、算出部１６は、処理画像において黒色で表された領域の面積に対する、文字画像において黒色で表された領域の面積の割合を、適合率として算出しても良い。

図６（ａ）及び図６（ｄ）は、文字画像の一例である。図６（ｂ）及び図６（ｅ）は、マスクの一例である。図６（ｃ）及び図６（ｆ）は、論理積の結果を表す画像である。
一例として、図６（ａ）に表した文字画像と、図６（ｂ）に表したマスクと、の論理積により、図６（ｃ）に表した処理画像が得られる。算出部１６は、図６（ａ）に表した画像と図６（ｃ）に表した画像とを用いて、適合率を算出する。別の一例として、図６（ｄ）に表した文字画像と、図６（ｅ）に表したマスクと、の論理積により、図６（ｆ）に表した処理画像が得られる。算出部１６は、図６（ｄ）に表した画像と図６（ｆ）に表した画像とを用いて、適合率を算出する。

図６（ｄ）の画像から図６（ｆ）の画像への変化に比べて、図６（ａ）の画像から図６（ｃ）の画像への変化は小さい。このため、図６（ａ）の画像は、図６（ｄ）の画像に比べて、適合率は高く算出される。例えば、算出部１６は、算出された適合率を第２スコアとして出力する。すなわち、適合率が高いほど、より高い第２スコアが出力される。算出部１６は、適合率に基づいて算出された別の値を第２スコアとして出力しても良い。

第３処理において、算出部１６は、文字画像の長さの比を算出する。算出部１６は、比が予め設定された値と近いほど、第３スコアをより高く算出する。値は、１つの数字を表示するためのセグメントの集合の長さの比に対応する。

例えば図７（ａ）に表した文字画像について、算出部１６は、第１方向Ｄ１における長さＬ３と、第２方向Ｄ２における長さＬ４と、の比を算出する。図７（ａ）の文字画像は鮮明であり、且つ写された文字の歪みが小さい。このため、長さＬ３と長さＬ４の比と、予め設定された値と、の差は小さい。算出部１６は、図７（ａ）に表した文字画像について、第３スコアを高く算出する。

一方、図７（ｂ）に表した文字画像では、セグメントディスプレイにおける光の反射の影響で、第１方向Ｄ１の長さが長い。このため、長さＬ５と長さＬ６の比と、予め設定された値と、の差は大きい。算出部１６は、図７（ｂ）に表した文字画像について、第３スコアを低く算出する。光の反射の他には、セグメントディスプレイへの付着物、画像におけるノイズなどの影響によっても、第１方向Ｄ１における長さと第２方向Ｄ２における長さの比が、予め設定された値から変化しうる。

第４処理において、算出部１６は、第１処理と同様に、１つの文字画像に複数の判定領域を設定する。判定領域の設定方法は、第１処理と同様である。算出部１６は、各判定領域において、文字の一部の有無を検出する。具体的な一例として、算出部１６は、各判定領域において、文字を示す画素の数を検出する。点灯するセグメントが白色で表されるときには、算出部１６は、各判定領域における白色画素の数を検出する。算出部１６は、検出された画素数を予め設定された閾値と比較し、各判定領域において、数字の一部が存在するか判定する。具体的には、算出部１６は、検出された画素数が閾値以上であれば、その判定領域に数字の一部が存在すると判定する。

例えば、細線化された文字画像に対して複数の判定領域を設定するときには、閾値は、１に設定される。細線化されていない文字画像に対して複数の判定領域を設定するときには、閾値は、１より大きな値であっても良い。

算出部１６は、例えば、各判定領域における判定結果を“０”又は“１”で示す。“０”は、その判定領域に数字の一部が存在しないことを示す。“１”は、その判定領域に数字の一部が存在することを示す。図３（ｂ）の例では、判定領域ＤＲ２、ＤＲ３、及びＤＲ５〜ＤＲ７で、数字の一部が存在すると判定される。この結果は、例えば、０と１を用いて、“０１１０１１１”と表される。

図８（ａ）〜図８（ｅ）は、その他の数字が写された文字画像と、各文字画像における判定領域の設定例と、を表す。図８（ａ）〜図８（ｅ）に表した文字画像に対しても、図３（ｂ）と同様に複数の判定領域が設定され、各判定領域において数字の一部の有無が判定される。

算出部１６は、記憶装置２０を参照する。記憶装置２０には、セグメントディスプレイに表示されうる各数字の型が記憶されている。型は、算出部１６による判定結果の組み合わせと同様に、０と１を用いて表される。図９は、記憶装置２０に記憶された型を例示している。算出部１６は、判定結果の組み合わせと一致する型を検索する。

例えば、図３（ｂ）の例では、判定結果の組み合わせは、“０１１０１１１”と表される。算出部１６は、この組み合わせと一致する型を検索する。検索の結果、算出部１６による判定結果の組み合わせは、数字の“２”に対応する型と一致する。一致する型があるとき、算出部１６は、第４スコアを高く算出する。一致する型がないとき、算出部１６は、第４スコアを低く算出する。

第５処理において、算出部１６は、複数の文字の位置のばらつきと、複数の文字の配列方向と、に基づいて、第５スコアを算出する。

まず、算出部１６は、入力画像における、複数の文字画像のそれぞれの重心位置を算出する。算出部１６は、複数の重心位置に基づいて、直線を生成する。直線は、例えば、複数の重心位置の回帰直線である。算出部１６は、回帰直線を用いて、複数の重心位置のばらつきを求める。ばらつきは、例えば、標準偏差又は平均二乗誤差で表される。算出部１６は、ばらつきが大きいほど、第５スコアを低く算出する。

また、算出部１６は、複数の文字の配列方向と、予め設定された基準方向と、の差を算出する。算出部１６は、その差が大きいほど、第５スコアを低く算出する。文字の配列方向は、例えば、回帰直線で表される。算出部１６は、基準方向に沿う線と回帰直線との間の角度を、配列方向と基準方向との差として用いる。算出部１６は、その角度を予め設定された閾値と比較しても良い。算出部１６は、角度が閾値を超えるときに第５スコアを低く算出する。

例えば、算出部１６は、図１０（ａ）に表した複数の文字画像Ｂ５〜Ｂ７のそれぞれについて、重心位置を算出する。この結果、例えば、重心位置Ｃ５〜Ｃ７が算出される。算出部１６は、重心位置Ｃ５〜Ｃ７に基づいて、直線ＣＬを生成する。例えば、基準方向は、第１方向Ｄ１と平行に設定される。図１０（ａ）に表した例では、重心位置Ｃ５〜Ｃ７のばらつきは、小さい。また、直線ＣＬは、第１方向Ｄ１に沿っている。このため、図１０（ａ）に表した複数の文字画像について、第５スコアは高く算出される。

図１０（ｂ）に表した例では、直線ＣＬは第１方向Ｄ１に沿うが、重心位置Ｃ５〜Ｃ７のばらつきが大きい。このため、図１０（ｂ）に表した複数の文字画像に基づく第５スコアは、図１０（ａ）に表した複数の文字画像に基づく第５スコアよりも低く算出される。さらに、図１０（ｃ）に表した例では、直線ＣＬが第１方向Ｄ１に対して傾いている。このため、図１０（ｂ）に表した複数の文字画像に基づく第５スコア、及び図１０（ｃ）に表した複数の文字画像に基づく第５スコアは、図１０（ａ）に表した複数の文字画像に基づく第５スコアよりも低く算出される。

第６処理において、算出部１６は、画像に写された文字の数を、予め設定された最小文字数及び最大文字数と比較する。例えば、算出部１６は、文字画像の数（ラベリングされた集合の数）を、最小文字数及び最大文字数と比較する。算出部１６は、文字の数が、最小文字数以上、最大文字数以下のとき、第６スコアを高く算出する。算出部１６は、文字の数が、最小文字数未満又は最大文字数を超えるとき、第６スコアを低く算出する。

第７処理において、算出部１６は、入力画像において小数点が認識されたか判定する。記憶装置２０には、入力画像に写るセグメントディスプレイが小数点を含むか予め登録されている。算出部１６は、認識結果を、記憶装置２０に登録された情報と比較する。算出部１６は、認識結果が記憶装置２０に登録された情報と一致するとき、第７スコアを高く算出する。算出部１６は、認識結果が記憶装置２０に登録された情報と一致しないとき、第７スコアを低く算出する。例えば、セグメントディスプレイが小数点を表示する構成であるにも拘わらず、小数点が認識されないとき、算出部１６は、第７スコアを低く算出する。

図１１（ａ）は、小数点が認識される画像の一例である。図１１（ｂ）は、小数点が認識されない画像の一例である。例えば、セグメントディスプレイの表示が小数点を含むと予め登録されているとき、図１１（ａ）の画像に基づく第７スコアは高く算出され、図１１（ｂ）の画像に基づく第７スコアは低く算出される。

算出部１６は、以上で説明した第１スコア〜第７スコアを用いて、読取部１５による数字の読み取りの確度を算出する。例えば、算出部１６は、第１スコア〜第７スコアの合計を確度とする。算出部１６は、第１スコア〜第７スコアの少なくとも一部にそれぞれ重みを掛け合わせ、それらの合計を確度としても良い。又は、算出部１６は、第１スコア〜第７スコアの一部を用いて算出された値と、第１スコア〜第７スコアの他部のそれぞれと、のうち最も低いスコアを確度としても良い。

入力画像から複数の文字画像が切り出される場合、各文字画像について、第１スコア〜第４スコアが算出される。
例えば、算出部１６は、複数の第１スコアを比較し、最も低い第１スコアを確度の算出に用いる。同様に、算出部１６は、複数の第２スコアのうち最も低い第２スコア、複数の第３スコアのうち最も低い第３スコア、及び複数の第４スコアのうち最も低い第４スコアを、確度の算出に用いる。
又は、算出部１６は、文字画像ごとに、第１スコア〜第４スコアの合計を算出しても良い。算出部１６は、複数の合計値から最も低いものを選定し、選定された合計値を確度の算出に用いる。合計値を算出する際、算出部１６は、スコアごとに重み付けをしても良い。

出力部１７は、例えば、読み取った数字に基づく情報と、確度と、を外部の出力装置へ出力する。例えば、情報は、読み取った数字を含む。情報は、読み取った数字に基づいて算出された結果を含んでも良い。情報は、複数の読み取った数字を基に算出された値を含んでも良い。出力部１７は、読取部１５が数字を読み取った画像、数字を読み取ったときの時刻などをさらに出力しても良い。出力部１７は、これらのデータを含むファイルを、ＣＳＶなどの所定の形式で出力しても良い。出力部１７は、ＦＴＰ（File Transfer Protocol）などを用いて外部のサーバへデータを送信しても良い。又は、出力部１７は、データベース通信を行い、ＯＤＢＣ（Open Database Connectivity）などを用いて外部のデータベースサーバへデータを挿入してもよい。

処理装置１０は、例えば、中央演算処理装置からなる処理回路を含む。複数の処理装置１０により、受付部１１、前処理部１２、抽出部１３、細線化部１４、読取部１５、算出部１６、及び出力部１７の各機能が実現されても良い。記憶装置２０は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネットワーク接続ハードディスク（ＮＡＳ）、組み込み用マルチメディアカード（ｅＭＭＣ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、及びソリッドステートハイブリッドドライブ（ＳＳＨＤ）の少なくともいずれかを含む。処理装置１０と記憶装置２０は、有線又は無線で接続される。又は、処理装置１０と記憶装置２０は、ネットワークを介して相互に接続されていても良い。

図１２は、実施形態に係る読取システムによる処理を例示するフローチャートである。
受付部１１は、処理装置１０へ送信された入力画像を受け付ける（ステップＳｔ１１）。二値化部１２ａは、入力画像を二値化する（ステップＳｔ１２ａ）。膨張処理部１２ｂは、二値化された入力画像を膨張処理する（ステップＳｔ１２ｂ）。収縮処理部１２ｃは、二値化及び膨張処理された入力画像を収縮処理する（ステップＳｔ１２ｃ）。ラベリング処理部１３ａは、入力画像に含まれる白色画素の集合にラベルを付与する（ステップＳｔ１３ａ）。切出部１３ｂは、入力画像から、文字画像を切り出す（ステップＳｔ１３ｂ）。細線化部１４は、入力画像又は文字画像における白色画素の集合を細線化する（ステップＳｔ１４）。読取部１５は、１つの文字画像に示される数字を読み取る（ステップＳｔ１５）。算出部１６は、１つの文字画像に対して第１処理〜第４処理を実行し、第１スコア〜第４スコアを算出する（ステップＳｔ１６ａ）。

ステップＳｔ１５及びＳｔ１６ａは、ｉがラベル数と同じになるまで繰り返される。すなわち、最初に、ｉは０に設定される。１つの白色画素の集合について、数字の読取及び第１処理〜第４処理が完了すると、ｉに１が加えられる。ステップＳｔ１５及びＳｔ１６ａは、ｉがラベル数未満である間、繰り返される。すなわち、切り出された文字画像が複数存在するときには、各文字画像について、ステップＳｔ１５及びＳｔ１６ａが実行される。

算出部１６は、第５処理〜第７処理を実行し、第５スコア〜第７スコアを算出する（ステップＳ１６ｂ）、算出部１６は、第１スコア〜第７スコアを用いて確度を算出する（ステップＳｔ１６ｃ）。

図１２のフローチャートに表したステップの順番は、適宜変更可能である。第１処理〜第４処理の前に第５処理〜第７処理が実行されても良い。例えば、第１処理〜第７処理と並行して、ステップＳｔ１５の読取が実行されても良い。第１処理〜第４処理と並行して第５処理〜第７処理が実行されても良い。又は、ステップＳｔ１４における細線化の前に、細線化されていない文字画像を用いた処理（例えば、第２処理、第３処理、第５処理〜第７処理など）が実行されても良い。

実施形態の効果を説明する。
実施形態に係る読取システム１によれば、数字が読み取られるとともに、その読み取りの確度が算出される。例えば、ユーザは、確度から、読み取られた数字がどの程度信頼できるか確認できる。ユーザは、異常な数字が出力されたときでも、その確度に基づき、実際にその数字がセグメントディスプレイに表示されていそうかを確認できる。
読取システム１は、数字及び確度に加えて、数字を読み取った画像が出力されても良い。これにより、確度が低いときでも、ユーザが実際に表示された数字を画像から容易に確認できるようになる。
実施形態によれば、読取システム１の信頼性を向上できる。

上述した実施形態では、第１処理〜第７処理の全てを実行し、第１スコア〜第７スコアを用いて確度を算出する例を示した。読取システム１は、第１処理〜第７処理の少なくともいずれかを実行し、算出された第１スコア〜第７スコアの少なくともいずれかを用いて確度を算出しても良い。

例えば、読取システム１は、第１処理〜第４処理の少なくともいずれかを実行する。第１処理〜第４処理は、セグメントディスプレイの特徴に対応した処理であり、これらの処理の少なくともいずれかを実行することで確度の信頼性を高めることができる。好ましくは、読取システム１は、第１処理及び第２処理の少なくともいずれかを実行する。第１処理及び第２処理は、セグメントディスプレイの表示態様に対応した処理であり、これらの処理の少なくともいずれかを実行することで確度の信頼性をさらに高めることができる。

例えば、読取システム１は、第１処理及び第２処理の少なくともいずれかと、第３処理及び第４処理の少なくともいずれかと、を実行する。好ましくは、読取システム１は、第５処理〜第７処理の少なくともいずれかをさらに実行する。より多くの処理を実行し、それらの処理によって算出されたスコアを用いて確度を算出することで、確度の信頼性を高めることができる。

読取システム１では、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取る際、細線化処理が行われる。細線化処理では、文字を示す画素の集合が細線化される。これにより、入力画像におけるセグメントディスプレイの文字の太さに拘わらず、文字を示す画素の集合の幅を均一にできる。このため、セグメントディスプレイの文字の太さに拘わらず、文字を高精度に読み取ることができる。

また、第１処理及び第４処理では、文字画像に複数の判定領域が設定される。そして、複数の判定領域のそれぞれにおいて、画素の数の検出結果に基づいてスコアが算出される。画素の数の検出結果を用いることで、文字の書体に拘わらず、スコアを算出することができる。

（実施例）
第１処理〜第７処理における第１スコア〜第７スコアの算出方法の一例を説明する。
第１処理において、算出部１６は、それぞれの判定領域において、所定の方向に沿う直線を探索する。第１スコアは、初期値が０である。判定領域において、複数の直線が見つかったときには、第１スコアを５追加する。複数の直線が所定距離内で離散しているときには、第１スコアを５追加する。角度が予め設定された閾値を超えているときには、第１スコアを２追加する。直線が見つからないときは、第１スコアを５追加する。この合計値を所定の方向に並ぶピクセル×５で割った値を判定領域のスコアとする。この処理を判定領域ごとに実行する。このスコアの総和を用いて、（７−総和）／７で得られる値を第１スコアとする。
第２処理において、算出部１６は、算出された適合率を第２スコアとして決定する。
第３処理において、算出部１６は、文字画像の第１方向Ｄ１における長さと文字画像の第２方向Ｄ２における長さとの比Ｒ１を算出する。算出部１６は、予め設定された比Ｒ２を参照する。算出部１６は、比Ｒ２が比Ｒ１よりも大きいとき、Ｖ＝Ｒ１／Ｒ２を算出する。算出部１６は、比Ｒ１が比Ｒ２よりも大きいとき、Ｖ＝Ｒ２／Ｒ１を算出する。
算出部１６は、１．０から値Ｖの絶対値を減じて得られた値を、第３スコアとする。

第４処理において、算出部１６は、判定結果の組み合わせが、登録された型のいずれかと一致すれば、第４スコアを「１」とする。算出部１６は、判定結果の組み合わせが登録された型のいずれとも一致しなければ、第４スコアを「０」とする。
第５処理において、第５スコアは、最初に１．０に設定される。算出部１６は、複数の文字の重心位置に基づく直線を生成する。算出部１６は、所定方向に対する直線の傾きが、予め設定された閾値を超えるとき、第５スコアを０．４減点する。直線と文字の重心位置との間の距離が予め設定された閾値を超えるとき、第５スコアを０．２減点する。直線と文字の重心位置との間の距離は、文字ごとに判定される。
第６処理において、算出部１６は、文字の数が、最小文字数以上、最大文字数以下のとき、第６スコアを「１」とする。算出部１６は、文字の数が、最小文字数未満又は最大文字数を超えるとき、第６スコアを「０」とする。
第７処理において、算出部１６は、画像に基づいて小数点が在るか認識した結果が、予め登録された情報と一致すれば、第７スコアを「１」とする。算出部１６は、小数点の認識結果が予め登録された情報と一致しないとき、第７スコアを「０」とする。

算出部１６は、以下の計算を実行する。
Ｓ_０＝Ｗ_１×Ｓ_１＋Ｗ_２×Ｓ_２＋Ｗ_３×Ｓ_３＋Ｗ_４×Ｓ_４
Ｓ_１は、第１スコアである。Ｗ_１は、第１スコアに対する重みである。Ｓ_２は、第２スコアである。Ｗ_２は、第２スコアに対する重みである。Ｓ_３は、第３スコアである。Ｗ_３は、第３スコアに対する重みである。Ｓ_５は、第５スコアである。Ｗ_５は、第５スコアに対する重みである。

算出部１６は、算出されたスコアＳ_０、第４スコア、第６スコア、及び第７スコアから、最も低いスコアを抽出し、そのスコアを確度とする。従って、第４スコア、第６スコア、又は第７スコアが０であると、確度は０となる。

図１３は、実施例における読取結果と確度を表すグラフである。
図１３において、色が濃いプロットは、読取システム１による読み取り結果が正しいかを示す。読み取り結果が実際の画像に示された数字と一致しているときに、縦軸の値が「１」となっている。色が薄いプロットは、算出された確度を表す。直線ＳＬは、確度の平均値を表す。図１３では、約１４０回の読み取りを実行したときの結果を表している。

図１３の例では、８回目、３８回目、及び５２回目の読み取りで、誤った数字を読み取っている。これらの読み取り時には、いずれも、平均値よりもかなり低い確度が算出された。例えば、ユーザは、確度から、これらの読み取り時における読取結果に注意した方が良いことがわかる。また、その他の読取結果について、確度が高いことから、異常な数字が読み取られていたとしても、実際にその数字が表示されている可能性が高いことが分かる。

また、算出部１６は、確度を第１閾値と比較しても良い。例えば、確度が第１閾値よりも低いとき、読取システム１は、数字を読み取る際に実行する画像処理を、それまでと異なる条件で再度実行する。例えば、画像の切り出し、歪みの補正、膨張処理、又は収縮処理などが、それまでと異なる条件で実行されることで、数字を正確に読み取れるようになる可能性がある。

読取システム１は、確度が第１閾値を超えるとき、読み取った数字を出力し、確度が第１閾値以下のとき、読み取った数字、確度、及び文字画像を出力しても良い。読取システム１は、確度が第１閾値を超えるとき、確度をさらに出力しても良い。この方法によれば、ユーザは、確度が低いときのみ文字画像を確認すれば良い。ユーザによる確認の手間を削減できる。

第１閾値は、例えば、ユーザにより予め設定される。又は、第１閾値は、過去の規定回数又は規定期間における確度の算出結果に基づいて計算されても良い。

以上では、読取システム１により、入力画像が処理される例を説明した。この例に限らず、実施形態に係る読取システム１に、処理された画像が入力されても良い。例えば、撮像装置で画像が取得されると、別の処理装置により文字画像が抽出される。別の処理装置は、読取システム１に、抽出した文字画像を送信する。読取システム１は、受信した文字画像から数字の読み取り及び確度の算出を実行しても良い。

また、以上で説明した実施形態では、読取システム１により、７セグメントディスプレイに表示された数字を読み取る例を説明した。読取システム１は、７セグメントディスプレイ以外にも適用可能である。例えば、１４セグメントディスプレイ又は１６セグメントディスプレイについても、上述した処理と同様の処理により、文字を読み取ることができる。

図１４（ａ）及び図１４（ｃ）は、セグメントディスプレイを例示する模式図である。図１４（ｂ）及び図１４（ｄ）は、判定領域の設定を例示する模式図である。
図１４（ａ）は、１４セグメントディスプレイの一例を表す。１４セグメントディスプレイでは、１４のセグメントにより１つの文字が表示される。この場合、算出部１６は、文字画像に対して、１４以上の判定領域を設定する。算出部１６は、例えば図１４（ｂ）に表したように、文字画像Ｂに対して、１４の判定領域ＤＲを設定する。算出部１６は、設定した判定領域ＤＲに基づき、第１処理及び第４処理を実行する。また、算出部１６は、１４の全てのセグメントが点灯した状態に対応するマスクを用いて、第２処理を実行する。

図１４（ｃ）は、１６セグメントディスプレイの一例を表す。１６セグメントディスプレイでは、１６のセグメントにより１つの文字が表示される。この場合、算出部１６は、文字画像に対して、１６以上の判定領域を設定する。算出部１６は、例えば図１４（ｄ）に表したように、文字画像Ｂに対して、１６の判定領域ＤＲを設定する。算出部１６は、設定した判定領域ＤＲに基づき、第１処理及び第４処理を実行する。また、算出部１６は、１６の全てのセグメントが点灯した状態に対応するマスクを用いて、第２処理を実行する。

図１５は、実施形態に係る読取システムの構成を表すブロック図である。
実施形態に係る読取システム１は、処理装置１０及び撮像装置３０を備える。図１５の例では、読取システム１は、記憶装置２０及び出力装置４０をさらに備える。

撮像装置３０は、セグメントディスプレイを撮影し、画像を生成する。撮像装置３０は、生成した画像を処理装置１０へ送信する。又は、撮像装置３０は、画像を記憶装置２０に記憶しても良い。処理装置１０は、記憶装置２０にアクセスし、記憶された画像を参照する。撮像装置３０が動画を取得する場合、撮像装置３０は、その動画から静止画像を取り出して処理装置１０に送信する。撮像装置３０は、例えばカメラを含む。

処理装置１０は、読み取った文字に基づく情報を出力装置４０へ送信する。出力装置４０は、処理装置１０から受信した情報を、ユーザが認識できるように出力する。出力装置４０は、例えば、モニタ、プリンタ、プロジェクタ、及びスピーカの少なくともいずれかを含む。

処理装置１０、記憶装置２０、撮像装置３０、及び出力装置４０は、例えば、有線又は無線で相互に接続される。又は、これらはネットワークを介して相互に接続されていても良い。又は、処理装置１０、記憶装置２０、撮像装置３０、及び出力装置４０の少なくとも２つ以上が、１つの装置に組み込まれていても良い。例えば、処理装置１０が、撮像装置３０の画像処理部などに組み込まれていても良い。

図１６は、実施形態に係る別の読取システムの構成を表すブロック図である。
図１６に表した読取システム２は、移動体５０をさらに備える。移動体５０は、所定の領域内を移動する。移動体５０が移動する領域内には、セグメントディスプレイが設けられている。移動体５０は、例えば、無人搬送車（ＡＧＶ）である。移動体５０は、ドローンなどの飛翔体であっても良い。移動体５０は、自立歩行するロボットであっても良い。移動体５０は、無人で所定の作業を行うフォークリフトやクレーンなどであっても良い。

例えば、処理装置１０及び撮像装置３０は、移動体５０に搭載される。処理装置１０は、移動体５０とは別に設けられ、移動体５０とネットワークを介して接続されても良い。移動体５０がセグメントディスプレイを撮影可能な位置に移動したとき、撮像装置３０は、セグメントディスプレイを撮影し、画像を生成する。

図１６に表したように、読取システム２は、取得装置６０をさらに備えても良い。取得装置６０は、移動体５０に搭載される。例えば、セグメントディスプレイに対応して、固有の識別情報を有する識別体が設けられる。取得装置６０は、識別体が有する識別情報を取得する。

図１６に表したように、読取システム２は、制御装置７０をさらに備えても良い。制御装置７０は、移動体５０を制御する。移動体５０は、制御装置７０から送信される指令に基づいて、所定の領域内を移動する。制御装置７０は、移動体５０に搭載されても良いし、移動体５０とは別に設けられても良い。制御装置７０は、例えば、中央演算処理装置からなる処理回路を含む。１つの処理回路が、処理装置１０及び制御装置７０の両方として機能しても良い。

例えば、識別体は、ＩＤ情報を有するradio frequency（ＲＦ）タグである。識別体は、ＩＤ情報を含む電磁界又は電波を発する。取得装置６０は、識別体から発せられた電磁界又は電波を受信し、ＩＤ情報を取得する。

又は、識別体は、１次元又は２次元のバーコードであっても良い。取得装置６０は、バーコードリーダである。取得装置６０は、バーコードを読み取ることで、そのバーコードが有する識別情報を取得する。

図１６に表したように、処理装置１０は、紐付部１８をさらに含んでも良い。例えば、取得装置６０は、識別情報を取得すると、処理装置１０に送信する。紐付部１８は、送信された識別情報と、読み取った文字と、を紐付け、記憶装置２０に記憶する。

図１７は、実施形態に係る別の読取システムの動作を説明する模式図である。
例えば、移動体５０は、所定の軌道Ｔに沿って移動する移動体である。移動体５０には、撮像装置３０及び取得装置６０が搭載されている。処理装置１０は、移動体５０に搭載されても良いし、移動体５０とは別に設けられても良い。軌道Ｔは、移動体５０が、セグメントディスプレイＳＤ１及びＳＤ２の前を通過するように設けられている。

例えば、移動体５０は、軌道Ｔに沿って移動し、撮像装置３０によりセグメントディスプレイＳＤ１又はＳＤ２を撮影可能な位置に着くと、減速又は停止する。例えば、移動体５０は、減速又は停止すると、撮像装置３０に撮像の指令を送信する。又は、制御装置７０から撮像装置３０へ撮像の指令が送信されても良い。撮像装置３０は、指令を受信すると、移動体５０が減速又は停止している間に、セグメントディスプレイＳＤ１又はＳＤ２を撮影する。

又は、移動体５０は、撮像装置３０がセグメントディスプレイＳＤ１又はＳＤ２をぶれずに撮影できる程度の速度で軌道Ｔに沿って移動する。撮像装置３０によりセグメントディスプレイＳＤ１又はＳＤ２を撮影可能な位置に着くと、移動体５０又は上記制御装置から撮像の指令が送信される。撮像装置３０は、指令を受信すると、セグメントディスプレイＳＤ１又はＳＤ２を撮影する。撮像装置３０は、撮影して画像を生成すると、移動体５０に搭載された又は移動体５０とは別に設けられた処理装置１０へ、画像を送信する。

セグメントディスプレイＳＤ１近傍には、識別体ＩＤ１が設けられている。セグメントディスプレイＳＤ２近傍には、識別体ＩＤ２が設けられている。例えば、取得装置６０は、移動体５０が減速又は停止している間に、識別体ＩＤ１又はＩＤ２の識別情報を取得する。

例えば、移動体５０がセグメントディスプレイＳＤ１の前に移動する。撮像装置３０は、セグメントディスプレイＳＤ１を撮影し、画像を生成する。処理装置１０は、この画像から、セグメントディスプレイＳＤ１に表示された文字を識別する。また、取得装置６０は、セグメントディスプレイＳＤ１に対応する識別体ＩＤ１の識別情報を取得する。処理装置１０は、識別された文字と、識別情報と、を紐付ける。

又は、移動体５０がセグメントディスプレイの前に移動した際、最初に、取得装置６０が識別体の識別情報を取得しても良い。例えば、移動体５０には、特定のセグメントディスプレイの文字を読み取るよう指令が送信される。この指令には、そのセグメントディスプレイの位置を示す情報が含まれる。記憶装置２０には、各識別情報と各識別体の位置とが紐付けられて記憶されている。取得装置６０が識別情報を取得すると、移動体５０は、記憶装置２０にアクセスする。移動体５０は、その識別情報に紐付けられた識別体の位置を参照する。移動体５０は、参照した識別体の位置が、文字を読み取るよう指令されたセグメントディスプレイの位置と合致しているか判定する。合致している場合、移動体５０は、撮像装置３０によりセグメントディスプレイＳＤ１を撮影する。すなわち、この方法では、識別情報の読み取りが、セグメントディスプレイの文字を読み取る際のインターロックとして機能する。

図１８及び図１９は、実施形態に係る読取システムによる処理を例示するフローチャートである。
図１８及び図１９を参照して、実施形態に係る読取システムによる処理の一例について説明する。
図１８に表したように、撮像装置３０が、セグメントディスプレイを撮影し、画像（第１画像）を取得する（ステップＳｔ２１）。処理装置１０に取得された画像が入力される。処理装置１０は、画像に写されたセグメントディスプレイの数字を読み取るとともに、読み取りの確度を算出する（ステップＳｔ２２）。処理装置１０は、確度が第１閾値を超えるか判定する（ステップＳｔ２３）。確度が第１閾値以下のとき、撮影条件を変更する（ステップＳｔ２４）。その後、ステップＳｔ２１において、変更した撮影条件でセグメントディスプレイが再度撮影され、別の画像（第２画像）が取得される。確度が第１閾値を超えるとき、処理装置１０は、その読取結果を採用する（ステップＳ２５）。

ステップＳｔ２４では、例えば、撮像装置３０の露光時間、焦点距離、絞り、及び感度の少なくともいずれかの撮影条件を、直前のステップＳｔ２１が実行されたときの撮影条件から変更する。又は、読取システムが移動体５０を備えるとき、ステップＳｔ２４において、移動体５０が移動しても良い。すなわち、撮影条件として、移動体５０の位置が含まれても良い。

又は、確度が第１閾値以下のとき、撮像装置３０は、撮影条件を変更せずにセグメントディスプレイを再度撮影しても良い。すなわち、ステップＳｔ２４を省略しても良い。セグメントディスプレイは、一般的に、所定の周期で点灯している。点灯の周期、撮影したタイミング、露光時間の関係により、数字が不鮮明に撮影されうる。同じ撮影条件でセグメントディスプレイを再度撮影することで、より鮮明な画像が得られる可能性がある。また、撮影条件を変更しないことで、再度撮影した画像が明るすぎ又は暗すぎとなる可能性を低減できる。

又は、撮像装置３０は、第１処理〜第７処理における処理の結果に応じて撮影条件を変更しても良い。例えば、第１スコア又は第５スコアが低いとき、画像が明るすぎる又は暗すぎる可能性がある。このため、第１スコア又は第５スコアが低いとき、撮像装置３０は、露光時間、絞り、及び感度の少なくともいずれかを変更する。第２スコアが低いとき、画像が明るすぎる可能性がある。第２スコアが低いとき、撮像装置３０は、露光時間の短縮、絞り値の増大、及び感度の低下の少なくともいずれかを実行する。例えば、第３処理において、算出部１６は、第２方向Ｄ２における文字画像の長さに対する、第１方向Ｄ１における文字画像の長さの割合を算出する。さらに、算出部１６は、文字画像の面積を計算する。割合が予め設定された比（割合）よりも大きく、且つ面積が予め設定された閾値よりも大きいとき、画像が明るすぎる可能性がある。このため、撮像装置３０は、露光時間の短縮、絞り値の増大、及び感度の低下の少なくともいずれかを実行する。割合が予め設定された割合よりも小さく、且つ面積が閾値よりも小さいとき、画像が暗すぎる可能性がある。このため、撮像装置３０は、露光時間の延長、絞り値の低減、及び感度の増大の少なくともいずれかを実行する。第１処理〜第７処理における処理結果に応じて撮影条件を変更することで、より適切な画像を取得できる可能性が高まる。

図１９に表したフローチャートでは、ステップＳｔ２３において確度が第１閾値以下と判定されると、処理装置１０は、それまでに実行した読取の回数が規定値を超えるか判定する（ステップＳｔ２６）。読取の回数は、換言すると、ステップＳｔ２２の実行回数である。読取回数が規定値以下のとき、ステップＳｔ２４が実行される。読取回数が規定値を超えるとき、読取システムは、さらなる画像の取得は行わずに、結果を出力する（ステップＳｔ２７）。例えば、処理装置１０は、読み取った数字、確度、及び画像を出力する。これにより、画像の取得が不必要に繰り返されることを防止できる。

以上で説明した実施形態によれば、読取システム、読取方法、又は移動体の信頼性を向上できる。コンピュータ（処理装置）を受付部１１、前処理部１２、抽出部１３、細線化部１４、読取部１５、算出部１６、及び出力部１７として動作させるための実施形態に係るプログラムを用いることで、読み取りの信頼性を向上できる。

上記の種々のデータの処理は、例えば、プログラム（ソフトウェア）に基づいて実行される。例えば、コンピュータが、このプログラムを記憶し、このプログラムを読み出すことにより、上記の種々の情報の処理が行われる。

上記の種々の情報の処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、または、他の記録媒体に記録されても良い。

例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。

実施形態に係る処理装置及び制御装置は、１つまたは複数の装置（例えばパーソナルコンピュータなど）を含む。実施形態に係る処理装置及び制御装置は、ネットワークにより接続された複数の装置を含んでも良い。

以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。

１、２、３ 読取システム、 １０ 処理装置、 １１ 受付部、 １２ 前処理部、 １２ａ 二値化部、 １２ｂ 膨張処理部、 １２ｃ 収縮処理部、 １３ 抽出部、 １３ａ ラベリング処理部、 １３ｂ 切出部、 １４ 細線化部、 １５ 読取部、 １６ 算出部、 １７ 出力部、 １８ 紐付部、 ２０ 記憶装置、 ３０ 撮像装置、 ４０ 出力装置、 ５０ 移動体、 ６０ 取得装置、 ７０ 制御装置、 Ａ 入力画像、 Ｂ、Ｂ１〜Ｂ７ 文字画像、 Ｃ５〜Ｃ７ 重心位置、 ＣＬ 直線、 Ｄ１ 第１方向、 Ｄ２ 第２方向、 ＤＲ、ＤＲ１〜ＤＲ７ 判定領域、 ＩＤ１、ＩＤ２ 識別体、 Ｌｉ１〜Ｌｉ４ 線、 Ｐ 画素、 ＳＤ１、ＳＤ２ セグメントディスプレイ、 ＳＬ 直線、 Ｔ 軌道

実施形態に係る読取システムは、読取部及び算出部を備える。前記読取部は、複数のセグメントを含むセグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、前記文字を読み取る。前記算出部は、第１スコアを算出する第１処理を実行し、前記第１スコアを用いて読み取りの確度を算出する。前記第１処理において、前記算出部は、前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおいて、前記文字を示す細線化された画素に含まれる線の数と、前記判定領域と重なる前記線の角度と、に基づいて前記第１スコアを算出する。

Claims (18)

1. 複数のセグメントを含むセグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、前記文字を読み取る読取部と、
   前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおける前記文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する第１処理と、
   前記文字を示す前記画素から予め設定されたマスクに合致する画素を抽出し、前記文字を示す前記画素と抽出された前記画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する第２処理と、
   第１方向における前記文字画像の長さと、前記第１方向と交差する第２方向における前記文字画像の長さと、の比に基づいて第３スコアを算出する第３処理と、
   前記複数の判定領域のそれぞれにおいて前記文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する第４処理と、
   の少なくともいずれかを実行し、前記第１スコア、前記第２スコア、前記第３スコア、及び前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出する算出部と、
   を備えた読取システム。
2. 前記第１処理及び前記第２処理の少なくとも一方と、前記第３処理及び前記第４処理の少なくとも一方と、を実行し、
   前記第１スコア及び前記第２スコアの少なくとも一方と、前記第３スコア及び前記第４スコアの少なくとも一方と、を用いて前記確度を算出する、
   請求項１記載の読取システム。
3. 前記セグメントディスプレイに複数の文字が表示されるとき、前記読取部は、前記複数の文字を読み取り、
   前記算出部は、
   前記複数の文字を写した複数の前記文字画像のそれぞれについて、前記第１処理、前記第２処理、前記第３処理、及び前記第４処理の少なくともいずれかを実行し、
   複数の前記第１スコア、複数の前記第２スコア、複数の前記第３スコア、及び複数の前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて前記確度を算出する、
   請求項１記載の読取システム。
4. 前記算出部は、さらに、
   前記複数の文字の位置のばらつきと、前記複数の文字の配列方向と、に基づいて第５スコアを算出する第５処理と、
   前記複数の文字の数と、予め設定された最小文字数及び最大文字数と、の比較結果に基づいて第６スコアを算出する第６処理と、
   前記複数の文字についての小数点の認識結果と、予め登録された小数点の有無と、の比較結果に基づいて第７スコアを算出する第７処理と、
   の少なくともいずれかを実行し、前記複数の第１スコア、前記複数の第２スコア、前記複数の第３スコア、及び前記複数の第４スコアの少なくともいずれかと、前記第５スコア、前記第６スコア、及び前記第７スコアの少なくともいずれかと、を用いて前記確度を算出する、請求項３記載の読取システム。
5. 前記第１処理で、前記算出部は、前記複数の判定領域のそれぞれにおいて、細線化された前記画素に含まれる線の数と、前記判定領域と重なる前記線の角度と、を前記状態として判定する請求項１〜４のいずれか１つに記載の読取システム。
6. 前記第２処理で用いられる前記マスクは、前記複数のセグメントが点灯した状態に対応する請求項１〜５のいずれか１つに記載の読取システム。
7. 読み取った文字と、前記確度と、前記文字画像と、を出力する出力部をさらに備えた請求項１〜６のいずれか１つに記載の読取システム。
8. 前記セグメントディスプレイを撮影し、前記文字画像を含む第１画像を取得する撮像装置と、
   前記第１画像から前記文字画像を抽出する抽出部と、
   をさらに備えた請求項１〜７のいずれか１つに記載の読取システム。
9. 前記確度が第１閾値以下のとき、前記撮像装置は、前記セグメントディスプレイを再度撮影して第２画像を取得し、
   前記読取部及び前記算出部は、前記第２画像について、文字の読み取り及び読み取りの確度の算出を実行する請求項８記載の読取システム。
10. 前記撮像装置は、前記第１画像を取得したときと同じ撮影条件で前記第２画像を取得する請求項９記載の読取システム。
11. 前記撮像装置が搭載された移動体をさらに備えた請求項８〜１０のいずれか１つに記載の読取システム。
12. 複数のセグメントを含むセグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、前記文字を読み取るとともに、
    前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおける前記文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する第１処理と、
    前記文字を示す前記画素から予め設定されたマスクに合致する画素を抽出し、前記文字を示す前記画素と抽出された前記画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する第２処理と、
    第１方向における前記文字画像の長さと、前記第１方向と交差する第２方向における前記文字画像の長さと、の比に基づいて第３スコアを算出する第３処理と、
    前記複数の判定領域のそれぞれにおいて前記文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する第４処理と、
    の少なくともいずれかを実行し、前記第１スコア、前記第２スコア、前記第３スコア、及び前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出する、読取方法。
13. 前記複数の文字の位置のばらつきと、前記複数の文字の配列方向と、に基づいて第５スコアを算出する第５処理と、
    前記複数の文字の数と、予め設定された最小文字数及び最大文字数と、の比較結果に基づいて第６スコアを算出する第６処理と、
    前記複数の文字についての小数点の認識結果と、予め登録された小数点の有無と、の比較結果に基づいて第７スコアを算出する第７処理と、
    の少なくともいずれかをさらに実行し、
    前記複数の第１スコア、前記複数の第２スコア、前記複数の第３スコア、及び前記複数の第４スコアの少なくともいずれかと、前記第５スコア、前記第６スコア、及び前記第７スコアの少なくともいずれかと、を用いて前記確度を算出する、請求項１２記載の読取方法。
    
14. 処理装置に、
    複数のセグメントを含むセグメントディスプレイによって表示された文字を写した文字画像から、前記文字を読み取らせ、
    前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおける前記文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する第１処理と、
    前記文字を示す前記画素から予め設定されたマスクに合致する画素を抽出し、前記文字を示す前記画素と抽出された前記画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する第２処理と、
    第１方向における前記文字画像の長さと、前記第１方向と交差する第２方向における前記文字画像の長さと、の比に基づいて第３スコアを算出する第３処理と、
    前記複数の判定領域のそれぞれにおいて前記文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する第４処理と、
    の少なくともいずれかを実行させ、前記第１スコア、前記第２スコア、前記第３スコア、及び前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出させる、プログラム。
15. 前記処理装置に、さらに、
    前記複数の文字の位置のばらつきと、前記複数の文字の配列方向と、に基づいて第５スコアを算出する第５処理と、
    前記複数の文字の数と、予め設定された最小文字数及び最大文字数と、の比較結果に基づいて第６スコアを算出する第６処理と、
    前記複数の文字についての小数点の認識結果と、予め登録された小数点の有無と、の比較結果に基づいて第７スコアを算出する第７処理と、
    の少なくともいずれかを実行させ、前記複数の第１スコア、前記複数の第２スコア、前記複数の第３スコア、及び前記複数の第４スコアの少なくともいずれかと、前記第５スコア、前記第６スコア、及び前記第７スコアの少なくともいずれかと、を用いて前記確度を算出させる、請求項１４記載のプログラム。
16. 請求項１４又は１５に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
17. 複数のセグメントを含むセグメントディスプレイが設けられた所定の領域内を移動する移動体であって、
    撮像装置と、
    前記撮像装置により撮影された前記セグメントディスプレイの画像から、前記セグメントディスプレイによって表示された文字を読み取る読取部と、
    前記画像から前記文字を写した文字画像を切り出す抽出部と、
    前記複数のセグメントに対応する複数の判定領域を前記文字画像に設定し、前記複数の判定領域のそれぞれにおける前記文字を示す画素の状態に基づいて第１スコアを算出する第１処理と、
    前記文字を示す前記画素から予め設定されたマスクに合致する画素を抽出し、前記文字を示す前記画素と抽出された前記画素との適合率に基づいて第２スコアを算出する第２処理と、
    第１方向における前記文字画像の長さと、前記第１方向と交差する第２方向における前記文字画像の長さと、の比に基づいて第３スコアを算出する第３処理と、
    前記複数の判定領域のそれぞれにおいて前記文字の一部の有無を検出し、検出した結果と予め設定された型との比較結果に基づいて第４スコアを算出する第４処理と、
    の少なくともいずれかを実行し、前記第１スコア、前記第２スコア、前記第３スコア、及び前記第４スコアの少なくともいずれかを用いて、読み取りの確度を算出する算出部と、
    を備えた移動体。
18. 前記移動体及び前記撮像装置を制御する制御装置をさらに備え、
    前記撮像装置により前記セグメントディスプレイを撮影可能な位置に前記移動体が移動すると、前記制御装置は、前記撮像装置に前記セグメントディスプレイを撮影させる請求項１７記載の移動体。