JP2737755B2 - データ読取装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の技術分野】この発明は紙等の記録媒体に記録さ
れた符号化画像を取り込んで符号化されているデータを
再生するデータ読取装置に関する。

【０００２】

【背景】代表的な画像符号化技術として、バーコード技
術が知られている。しかし、バーコードの場合、その構
造上、記録密度を高くとれないという問題がある。そこ
で、本件出願人は縦横に並んだ網目に形成した明暗によ
って情報の単位（ビット）を表現した網状パターンを符
号化画像とする新しい画像符号化技術を提案した（特願
昭６３−３２８０２８）。

【０００３】これによると、記録媒体上の２次元的表面
が網状パターンの網目によって埋め尽くされるので、記
録密度を可及的に向上させることができる。問題はデー
タの再生において、取り込んだ符号化画像を２次元的に
探索して各網目の明暗を識別しなければならない点であ
る。

【０００４】この目的のため、本件出願人は符号化画像
が歪んで取り込まれる使用環境において、網状パターン
の全走査長をカバーするサンプリング基準マークを網状
パターンに付加し、データ読取装置の方で、取り込んだ
イメージデータの局所的な領域において近似的に成り立
つ距離の線形性ないし一様性を活用して、サンプリング
基準マークの各々の位置を追跡して検出し、その局所的
な位置情報から局所的な範囲内にある網目の位置を求
め、そこにあるイメージビットをサンプリングすること
によって、網状パターンの各網目の明暗を解読するデー
タ再生技術を開発した。このデータ再生技術は実用に耐
えるデータ再生能力をもっているが、実質上、総てのイ
メージデータにアクセスする必要があり、データ処理量
が多く、処理に時間がかかる問題がある。

【０００５】

【発明の目的】したがって、この発明の目的は網状パタ
ーンのイメージデータに対する比較的短時間の処理で確
実なデータ再生が可能なデータ読取装置を提供すること
である。

【０００６】

【発明の構成、作用】前記の目的を達成するため、この
発明によれば、各網目に選択的に形成された明暗によっ
てデータを符号化した網状パターンの画像が記録された
記録媒体から、距離精度を実質上損うことなく前記画像
を表わすイメージデータを読み取るイメージセンサー手
段と、前記イメージセンサー手段によって読み取られた
イメージデータの全体を記憶する記憶手段と、前記記憶
手段に記憶されたイメージデータのもつ全体的な幾可学
的規則性に基づいて前記イメージデータにおける各網目
を表わす画素データの総てのサンプリング位置を一括的
に決定する網目位置決定手段と、決定された各サンプリ
ング位置にある画素データに基づいて前記各網目の明暗
を識別する網目明暗識別手段とを有するデータ読取装置
において、前記網状パターンは、Ｍ行×Ｎ列の網目の２
次元マトリクスで構成されており、前記網目位置決定手
段は、（ａ）前記記憶されたイメージデータから当該イ
メージデータ上の前記網状パターンの存在領域を検出す
るドメイン検出手段と、（ｂ）このドメイン検出手段の
検出した前記存在領域に対し、前記Ｍ行×Ｎ列の網目構
成規則を適用することにより、イメージデータ上の各網
目の中心座標をサンプリング位置として一括的に決定す
る網目中心座標一括決定手段と、から成ることを特徴と
するデータ読取装置が提供される。

【０００７】この構成によればイメージセンサー手段に
より、記録媒体上の網状パターン（Ｍ行×Ｎ列の網目の
２次元マトリクス構成）の画像がその距離精度を実質上
損うことなくイメージデータとして読み取られるので、
イメージデータは全体として幾可学的な規則性を保存す
ることになる。そして、この性質を利用してイメージデ
ータ上における各網目を表わす画素データの総てのサン
プリング位置を一括的に決定するために、記憶されたイ
メージデータからイメージデータ上の網状パターンの存
在領域（ドメイン）を検出し、この検出した網状パター
ン存在領域に対し、前記Ｍ行×Ｎ列の網目構成規則を適
用することにより、イメージデータ上の各網目の中心座
標をサンプリング位置として一括的に決定する。結果と
して処理時間が短縮され、かつ誤差の少ない網目位置の
測定が可能となり、正確な網目の明暗の識別ができる。
前記イメージセンサー手段は、例えば、機械的に一定の
走査速度、走査方向で移動するライン型のイメージセン
サーや、エリアセンサー等で実現できる。

【０００８】

【０００９】一構成例において、前記網目明暗識別手段
は、前記決定された各網目の中心座標にある画素データ
をサンプリングする手段から成る。 一構成例において、
前記網明暗識別手段は、前記決定された各網目の中心座
標とそのまわりにある画素データをサンプリングする手
段を含む。 一構成例において、前記ドメイン検出手段
は、前記記憶されたイメージデータから、前記網状パタ
ーンを構成する２次元マトリクスの隅の座標を決定する
手段を含む。 一構成例において、前記ドメイン検出手段
は、前記記憶されたイメージデータから、当該イメージ
データ上の前記網状パターンの縦と横の方向を検出する
手段を含む。 一構成例において、前記ドメイン検出手段
は、前記記憶されたイメージデータから、当該イメージ
データの主走査線方向からみた、前記網状パターンの縦
の長さを検出する手段を含む。 前記ドメイン検出手段
は、更に、前記イメージデータの副走査線方向からみ
た、前記網状パターンの横の長さを検出する手段を含み
得る。

【００１０】更に、この発明によれば、Ｍ行×Ｎ列網目
の２次元マトリクスで構成され、各網目の明暗によって
データを符号化した網状パターンと、当該網状パターン
の周辺に形成された輪郭線とから成る画像を記録した記
録媒体から、距離精度を実質上損なうことなく前記画像
を表すイメージデータを読み取るイメージセンサー手段
と、前記イメージセンサー手段によって読み取られたイ
メージデータの全体を記憶する記憶手段と、記憶された
イメージデータから、当該イメージデータ上の 前記輪郭
線の存在領域を検出する輪郭線ドメイン検出手段と、検
出された輪郭線の存在領域情報と前記Ｍ行×Ｎ列網目の
構成規則とから、前記記憶されたイメージデータ上の全
ての網目のサンプリング位置を一括して決定する網目位
置一括決定手段と、決定された各サンプリング位置にあ
る画素データに基づいて各網目の明暗を識別する網目明
暗識別手段と、を有することを特徴とするデータ読取装
置が提供される。

【００１１】更に、この発明によれば、Ｍ行×Ｎ列の網
目の２次元マトリクスで構成され、各網目の明暗によっ
てデータを符号化した網状パターンと、当該網状パター
ンの各隅に対して所定の位置関係を以て形成された位置
合わせマークとから成る画像を記録した記録媒体から、
距離精度を実質上損なうことなく前記画像を表すイメー
ジデータを読み取るイメージセンサー手段と、前記イメ
ージセンサー手段によって読み取られたイメージデータ
の全体を記憶する記憶手段と、記憶されたイメージデー
タから、当該イメージデータ上の前記位置合わせマーク
の位置を検出する位置合わせマーク検出手段と、この検
出された位置合わせマークの位置情報、前記所定の位置
関係情報、及び前記Ｍ行×Ｎ列の網目構成規則に従い、
前記記憶されたイメージデータ上の全ての網目のサンプ
リング位置を一括して決定する網目位置一括決定手段
と、決定された各サンプリング位置にある画素データに
基づいて各網目の明暗を識別する網目明暗識別手段と、
を有することを特徴とするデータ読取装置が提供され
る。

【００１２】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例を説
明する。まず、図１乃至図５を使つて、この発明の基本
概念を説明する。図１は本発明の基本概念を説明するた
めの実施例に係るデータ読取装置１０の全体構成であ
る。装置１０の全体の目的は図２に例示するような網状
パターン２１をもつ画像をイメージセンサー１１で取り
込み、画像に符号化されているデータを解読し、再生す
ることである。

【００１３】イメージセンサー１１は例えばＣＣＤ素子
のような光電変換アレイを含むライン型のイメージセン
サーであり、制御回路１２によって制御されるセンサー
送り用のモータ１３により、図２に示すような符号化画
像２０が記録された記録媒体１４上を一定方向（副走査
方向）に定速度で走査（移動）するようになっている。
このような機械式走査により、イメージセンサー１１で
光電変換され、２値化された画像２０のイメージデータ
は、原画像２０の距離精度を実質上損わず、その幾可学
的規則性を保ったものとなる。制御回路１２ではイメー
ジセンサー１１関係の回路の制御とともに、イメージセ
ンサー１１から直列に送られてくるイメージデータの直
／並列変換を実行してＣＰＵ１５に対するインターフェ
ースの機能を果たす。

【００１４】ＣＰＵ１５はＲＯＭ１６に記憶されるプロ
グラムに従って動作するようになっており、符号化画像
２０の走査中、制御回路１２を介してイメージセンサー
１１から与えられるイメージデータのなかから、網状パ
ターン２１の各網目２３のほぼ中心におけるイメージビ
ットを選択し、それを各網目の明暗の識別結果としてＲ
ＡＭ１７にストアする。即ち、図２に示すように、記録
媒体１４上には符号化画像２０のデータ本体である網状
パターン２２（行数Ｍ＝４８、列数Ｎ＝７２として４８
行×７２列の網目２次元マトリクス構成）の縦の方向に
関して間隔があいていて、図２の左から右に向って網状
パターン２１のほぼ横方向に沿って移動するライン型の
イメージセンサー１１により網状パターン２１に先立っ
て走査される２つの箇所に黒いバーから成るデータ開始
マーク２２が形成されており、この２つのデータ開始マ
ーク２２の開始位置（左上または左下の隅）が、ＣＰＵ
１５により網状パターン２２の到来前に検出される。こ
の２つのデータ開始マーク２２の位置は記録媒体１４上
において網状パターン２１と所定の位置関係にあり、し
たがって各網目２３の中心と所定の位置関係にある。そ
して、上述したようにイメージセンサー１１の移動はモ
ータ１３等により一定の走査方向に沿って定速制御され
るので、記録媒体１４上と同様な幾可的規則性が取り込
まれるイメージデータに存在し、この規則性を利用する
ことにより、来たるべき網状パターン２１のイメージデ
ータにおける各網目２３の中心位置を、２つのデータ開
始マークの検出位置から算出できる。そこで、ＣＰＵ１
５は後続する一連の主走査ラインイメージデータのなか
から、算出済の各網目２３の中心位置におけるイメージ
ビットをサンプリングし、ＲＡＭ１７にストアすること
により、各網目２３の明暗によって情報単位であるビッ
トを表現した網状パターン２２の符号化データを解読、
再生する。

【００１５】このようにして、本実施例のデータ読取装
置１０にあっては、イメージセンサー１１で符号化画像
２０を走査しながら、走査イメージデータ上の各網目の
明暗を識別する。したがって、解読処理を極めて高速に
行え、更には走査イメージデータをストアするイメージ
メモリを実質上必要とせず、記憶容量の大幅な節約も図
れる。

【００１６】以下、図３に示すフローチャートに沿って
実施例の動作をより詳細に説明する。まず３−１の初期
化でチェックフラグ、主走査ラインカウンタ、ＲＡＭ１
７アドレス等の内部設定と、制御回路１２に対するＩ／
Ｏ設定により、符号化画像２０の走査を開始させる。続
く３−２と３−３のマーク検出ループで最初のマークの
位置を検出する。即ち所定の周期（主走査ライン取込周
期）ごとに、主走査ラインカウンタを更新してイメージ
センサー１１からの１ライン分の主走査イメージデータ
を取り込み、そのラインにデータ開始マーク２２の断片
（マーク２２の左上か左下）を示す黒画素があるかどう
かをチェックする。この結果、図４でいえば主走査ライ
ン４１上の点Ｐ１が最初のデータ開始マーク２２の位置
として検出される。最初のマークの位置が検出された
ら、その位置Ｐ１（検出時の主走査ラインカウントが示
すライン番号、即ちＸ成分と、主走査ラインイメージの
端からのイメージドットカウントが示すドット番号、即
ちＹ成分とで特定される）を記憶し（３−４）、引き続
きもう１つのデータ開始マーク２２の位置の検出作業を
行う。

【００１７】図４の場合、後続の主走査ライン４２の点
Ｐ２で２番目のデータ開始マーク２２が検出される。通
常は、主走査方向と網状パターン２１の幅の方向は若干
異なるので（図４ではその差を角度θで示してある）、
２つのマークは２つの異なる主走査ラインイメージ上で
観測されるが、両者が完全に平行な場合（θ＝０度）に
は同じ主走査ラインイメージ上の間隔のあいた２つのド
ット位置で観測される。２つのマーク２２の位置Ｐ１、
Ｐ２が検出されると両マーク検出チェック３−５が成立
する。この２つの検出位置Ｐ１、Ｐ２から、以降のサン
プリングの基準となるイメージデータの傾き４４の角度
θと主走査幅４５（図４参照）がわかるので３−６でこ
れらのパラメータを算出する。この主走査幅を主走査方
向の網目の数、ここでは４８で割れば、主走査方向から
みた網目の縦（図２で見て）の長さＵ＝が得られ、主走
査幅のベクトル（ラインイメージ）の４８の等分点が主
走査方向におけるサンプリング位置（Ｙ成分）を表わ
す。一方、副走査方向におけるサンプリング位置（Ｘ成
分）はイメージデータ上における網目の縦横比から得ら
れる。即ち、イメージセンサー１１の主走査方向におけ
る線分解能をＤｄｏｔ／ｍｍ、副走査方向における移動
（走査）速度を５ｍｍ／ｓｅｃ、主走査のサイクル時間
（主走査ラインイメージを取り込む間隔ないし周波数）
をＫＨｚとすると（これらのパラメータはシステムによ
って決まる）、主走査方向の単位長１に対する副走査方
向の相対的な大きさｒは ｒ＝Ｓ×Ｄ／Ｋ で与えられ、したがって副走査方向から見た網目の横方
向の長さＵｘは （主走査幅／４８）×ｒ（＝Ｕｙ×ｒ） で与えられる。換言すれば、イメージデータ上の各網目
の中心位置Ｐはイメージデータに保存される幾可学的規
則性から、 Ｐ＝（ＩＵｘ＋ＪＵｙｔａｎθ、ＪＵｙ−ＩＹｘｔａｎθ） で与えられる。ただし、Ｉ、Ｊは整数であり、網状パタ
ーンの左上隅の網目（Ｉ＝０、Ｊ＝０）の中心を原点で
示してある。つまり、ＩとＪは、網状パターンを構成す
るＭ行×Ｎ列の網目の２次元マトリクス構成（図２の場
合、Ｍ＝４８行、Ｎ＝７２列）に対し、Ｉ＝０〜Ｎ−
１、Ｊ＝０〜Ｍ−１の値をとる整数である。

【００１８】ここに、網目の長さの成分ＵｘとＵｙは実
数として計算されるが、イメージデータ上からの実際の
サンプリングは何番目の主走査ラインイメージの何番目
のドットかという離散形式でしか行えないので、前記実
数座標ＰにＩ＝０、Ｊ＝０の網目のイメージデータ上の
実際の位置（正確には実数位置）を加えたものに一番近
い整数座標が実際のサンプリング位置（図５の数字付
Ｓ）となる。

【００１９】かくして、３−７で最初（Ｉ＝０）のビッ
トラインのサンプリング位置が計算され、３−８から３
−１１のデコード処理に対する準備が完了する。デコー
ド処理のループでは主走査ラインイメージを取り出して
は（３−８）、その主走査ラインイメージに含まれるサ
ンプリング位置をチェックし（３−９）、サンプリング
位置をもたない主走査ラインイメージについては読み飛
ばし（３−９でＮＯとなり３−８に戻る）、サンプリン
グ位置が含まれる場合にはそれぞれのサンプリング位置
にあるイメージビットを網目の明暗を示す情報ビットと
してサンプリングしてＲＡＭ１７にストアするととも
に、次の網目のサンプリング位置を計算する（３−１
０）。例えば図４の場合、最初のビット行のサンプリン
グ位置に出合う主走査ライン４３までのラインイメージ
は読み飛ばされる。このような逐次走査・デコードによ
り、ＲＡＭ１７に対するストアが画像フォーマットの定
める４８×７２ビット分終了するとデコード終了チェッ
ク３−１１が成立し、イメージセンサー１１に対して走
査の終了が指示され（３−１２）、実施例による走査／
解読処理が完了する。

【００２０】このように本実施例は （ａ）イメージ走査と並行してそのデータ解読が行われ
処理速度が極めて高速である、 （ｂ）同様の理由から、イメージメモリは不要であり、
データ読取装置１５の記憶容量を大幅に削減できる、 （ｃ）簡単なデータ開始マークがあればその検出位置か
らイメージデータの規則性を利用して総ての網目の位置
を決定でき、網状パターンの走査方向の全長に亘るよう
な格別のサンプリング基準マークを必要としない、等の
利点を有している。

【００２１】

【本発明を適用した実施例】以上で本発明の基本概念を
説明するための実施例の説明を終えるが、この基本概念
を発展させることにより発明の範囲内で種々の実施、変
更が可能である。例えば、符号化画像の走査とイメージ
データの解読とを同時に並行して実行する代りに、符号
化画像の走査完了後にイメージデータの解読作業を行う
ようにすることができる。

【００２２】その実施例（第１実施例）について図６か
ら図１２を参照して説明する。図６は図７に示すような
イメージＲＡＭ７０に取り込まれた網状パターン２１の
イメージデータから各網目の明暗を識別する処理のフロ
ーチャートである。最初のルーチン６−１で主走査ライ
ンイメージを１乃至複数本調べて、主走査方向からみた
網状パターン２１の縦の長さや網目の縦の長さを測定す
る。この処理は、符号化画像２０に網状パターン２１以
外のマークが全くない場合と、網状パターン２１の周囲
に網状パターンの輪郭を形成する輪郭線等（太さは例え
ば網目の幅に等しい）が設けられた場合とでは若干、処
理内容が異なる。輪郭線付きの場合には、イメージの余
白部を除くどの主走査ラインイメージにも輪郭線の断片
である黒画素が含まれるのでラインイメージの両端から
中央に向ってイメージドット値を調べていき、黒画素子
（候補点と呼ぶことにする）に当ったら、そこが輪郭線
のエッジと考えてよく、その間の距離で主走査方向にお
ける網状パターンの幅の尺度が与えられる。一方、網状
パターンのみの場合には同様の候補点はその主走査ライ
ンイメージにおける網状パターン２１のなかで一番外側
の黒の網目のエッジであり、網状パターン２１の一番外
側の網目が白の場合にはその網目は読み飛ばされる。

【００２３】しかし、符号化画像の網目記録（印刷）装
置の方で網目の明暗の直流成分（同じ明度の網目が連続
する長さ）を抑える処理（明暗のためのデジタル変調や
乱数処理で行える）を施しておけば、ある程度以上の数
の主走査ラインを調べることで、一番外側に黒の網目を
もつラインイメージに当たることになる。したがって、
図７に示すような複数の主走査ラインイメージ上で得た
候補点対のなかで最長のもの（他のに比べ極端に長いの
はエラーなので除外する）を選択することで、主走査方
向から見た網状パターンの縦の長さを評価できる。以下
の説明では網状パターン２１に輪郭線が付くことを想定
するが、この例のように若干処理を複雑にすれば、網状
パターン２１のみの符号化画像にも適用できる。なお、
輪郭線付の場合、一本の主走査ラインイメージを調べる
だけで主走査方向から見た網状パターン２１の縦の長さ
を測定できるが、汚れ等のために網状パターン２１の周
辺に一部欠陥が生じる可能性を考慮し、ある程度間隔の
あいた複数の主走査ラインイメージを調べ、測定値の多
数決方式等により欠陥があってもその影響が出ないよう
にすることもできる。

【００２４】また、ルーチン６−１では主走査方向から
みた網目の大きさ（縦の長さ）を測定するようにしても
よい。これは主走査ラインイメージ上で同じ画素値が続
く長さ（ランレングス）を調べそのヒストグラム（図８
参照）を作成すれば、その頻度のピーク群が網目の一単
位を基本とするランレングスの調和級数として観察され
ることから、網目の縦の長さ、更には網状パターンの縦
の長さも評価できる。図８のヒストグラムの場合、ラン
レングス４、８、１２にピークが発生するところから、
主走査方向から見た網目の大きさは約４ドットというこ
とになる。更には、所望であれば、統計的処理を行うこ
とにより、小数点の桁まで正確に網目の縦の大きさを評
価できる（例えば図８において３、４、５は網目１個の
長さのサンプル）、７、８、９は網目の２個の長さのサ
ンプルというように考えて、これらのサンプルをその出
現頻度による重みで平均化処理を行う）。もっとも、網
目のサイズは網状パターンのフォーマット（網目の２次
元マトリクス構成）が既知の場合には、網状パターンの
幅から算出するのが容易である。

【００２５】図６のルーチン６−２では副走査方向（図
７参照）から見た網状パターンの横の長さや網目の横の
長さを測定する。これは、調べる方向が主走査方向から
副走査方向に変っただけで、処理内容はルーチン６−１
と同様である。ここまでで、イメージＲＡＭ７０上の主
走査方向と副走査方向のそれぞれからイメージの幾可的
規則性に従って観測される網状パターンの縦と横の寸
法、網目の縦と横の寸法が得られた。

【００２６】次のルーチン６−３では網状パターンの縦
と横の方向を決定する。網目の方向は種々のアルゴリズ
ムによって決定できる。回転サーチでは、正しい方向か
らみた網状パターンの切断長が最短になることを利用す
る。図９を参照して述べると、まず主走査ライン１に対
し、かなりの角度をもって交差する２つのライン２と３
を選択しこのライン２、３上のイメージからみた網状パ
ターン２１の縦の切断長を測定し、比較する。ライン２
の方が短ければ縦の正しい方向はライン１とライン２の
間にあるのでその間を２等分するようなライン４（角度
の２等分でもよいが、ライン１とライン２の各端の位置
の間の中心同士を結ぶラインでよい）を選択し、そのラ
インイメージ上の切断長を測定し、ライン１とライン２
の切断長が等しくなければそのうち短い切断長をもつ方
のラインとライン４との間を更に２等分するラインを選
び、以下、同様にして２等分を続け、切断長が減少しな
くなった時点で、あるいは等しい切断長をもつ２つのラ
インを検出した段階で処理を打ち切る（例えばライン１
とライン２の切断長が等しければその２等分ライン４は
最短の切断長をもつ）。

【００２７】別のアプローチでは、図１０のイメージ拡
大図に○印と△印で示すように、隣り合うイメージライ
ン（実際には離散系なので図１０の○印の列で示すよう
にラインＬは段階状になる）のビットパターンが一致あ
るいは最も良く一致するような方向を網状パターンの方
向として定めることができる。なお、図１０の小さいま
す目はイメージビットのメモリセルを示し、大きなます
目は明暗の網目を示している。ビットパターンの一致検
査は上述したような回転サーチ法による切断長の比較等
によりある程度網状パターンの方向がしぼられた段階か
ら始めるとよい。例えば、網状パターンの端でみて網目
のサイズ程度の角度範囲内に方向がしぼり込まれたら、
それによって細長い四角の探索範囲が決まるので、この
探索範囲内でビットパターンの一致検査を行う。あるい
は、そのような探索範囲内で網目のエッジを検出し、エ
ッジの発見位置から方向を決定してもよい。これは、隣
り合う網目列の境界の前後で最もイメージビットの不一
致が発生することに着目したアプローチである。例え
ば、幅が網目サイズ程度の細長い４角の探索領域が得ら
れたら、幅方向（網状パターンの縦方向決定の場合には
副走査方向）に沿って網目の長さ分のイメージ検査を各
イメージビット行について行い、ビット反転位置を検出
し、これらの検出位置のなかで網目の１／２程度の幅の
領域内に収まる検出位置群を結ぶか、これらの検出位置
の回帰直線を決定することで網状パターンの方向が得ら
れる。

【００２８】ルーチン６−３の処理の結果は、網状パタ
ーンの縦と横の方向ないしその方向を与えた２つのライ
ンである。したがってその２つのラインにおける網状パ
ターンの上下左右の端の網目の位置の情報も得られ、こ
れは以下説明するルーチン６−４の代りのルーチン６−
４ｂで参照される。

【００２９】ルーチン６−４ではルーチン６−３で得た
網状パターン２１の縦の方向と横の方向に沿う適当な複
数のラインイメージを調べて、網状パターン２１の左、
右、上、下の端にある輪郭線（輪郭線付の場合）または
網目の列ないし行の中心線を検出し、網状パターンの４
隅の網目の位置を決定する。図１１は平行サーチによる
左端の網目列の検出のアルゴリズムの一例を示したもの
で、網状パターンの縦の方向に沿って、イメージＲＡＭ
７０上の端のライン１と、網状パターンの内部を通ると
考えられるライン２とを調べ、ライン２が網状パターン
の存在を示す複数の黒画素を含めば、ライン１とライン
２との中間のライン３を選び、ライン３も網状パターン
内を通れば、ライン１とライン３との間を２分するライ
ン４を選び、以下同様にして２分サーチを続け、２つの
ライン間の間隔が十分近くなって（例えば網目のサイズ
程度）、片方のラインが網状パターンの外側を示す白画
素のみまたはほとんど白画素から成り、もう片方のライ
ンが網状パターンの内部（ここでは輪郭線なしを想定し
ている）を示す黒画素群（例えば、網状パターンの縦の
長さにほぼ等しい間隔をもちランレングス２が網目の長
さの評価値がその整数倍にほぼ等しいような画素群）を
含むものが得られたら、処理を打ち切り、後者のライン
をサーチ結果、即ち網状パターンの左端の網目を通るラ
イン（中心線）とする。

【００３０】より正確な左端の網目の中心線が所望であ
れば図１２のイメージ拡大図に示すような３ビット間隔
のライン対Ｌ０とＬ１，ライン対Ｌ２とＬ３（このライ
ン対は前者のライン対からほぼ網目のサイズだけ離れて
いる）を１回の検査終了の都度、右に１ビットだけずら
しながら調べ、ライン対Ｌ０，Ｌ１間の副走査方向にお
ける白画素から黒画素のビットへの変化数が最大になる
ときのラインＬ０の番号と、ライン対Ｌ２、Ｌ３間の副
走査方向におけるビット変化数が最大となるときのライ
ンＬ２の番号とを検出すれば、Ｌ０とＬ１の間が網状パ
ターンと外部との左側境界Ｅ０であり、Ｌ２とＬ３との
間が左端の網目の列と２番目の網目の列との境界Ｅ１で
ある。そこで境界Ｅ０と境界Ｅ１とを２分するラインＭ
（図中ハッチングで示してある）を選べばこれが左端の
網目の正確な中心線ということになる（なお、イメージ
ビットパターンの最大不一致による境界検出方式は取り
込んだイメージデータに歪みがある場合にも有効であ
り、網状パターンの各網目の境界を調べ、作成してその
内部点をサンプリングしてもよい）。

【００３１】網状パターン２１の４隅の網目の位置は中
心線の交点、例えば左上の隅は左端のラインと上端のラ
インとの交点で与えられる。

【００３２】ルーチン６−４ｂはルーチン６−４の代り
となる処理であり、ルーチン６−３ｂで検出した網状パ
ターン２１の縦の方向のラインと横の方向のラインとの
交点を求め、その交点が網状パターン２１の何行目、何
列目の網目の中心であるかを調べる。詳細には、ルーチ
ン６−３ｂで検出した網状パターン２１の縦の方向のラ
インイメージにおける両端の網目の断片を示す位置と画
像フォーマット、即ち、網状パターン２１の縦方向にお
ける網目の数Ｍ（図２では４８個）から交点が中心とな
る網目の行番号が計算され、同様にして、ルーチン６−
３ｂで検出した網状パターン２１の横の方向のラインイ
メージにおける両端の網目の断片を示す位置と網状パタ
ーン２１の横方向における網目の数Ｎ（図２では７２
個）から交点を中心とする網目の列番号が計算される。

【００３３】ルーチン６−４または６−４ｂの後はルー
チン６−５でイメージＲＡＭ７０上における網状パター
ン２１の各網目の中心を、既に得ている基準の網目（４
隅の網目または行と列番号が特定された網目）の中心位
置、網目の縦方向と横方向のサイズの評価値、及び網状
パターン２１の縦と横の方向から、算出し、ルーチン６
−６で各網目の中心のイメージビットをサンプリングす
ることにより、網目の明暗を識別する。

【００３４】なお、網目の中心の単一のイメージビット
をサンプリングするだけでなく網目の中心を基準として
そのまわり（例えば、上下左右）のイメージビットもサ
ンプリングし、その結果から網目の明暗を決定し、更に
はその信頼性を評価するようにしてもよい。

【００３５】以上のように、第１実施例のものは、デー
タ読取装置として２つの態様を含むものであり、第１の
態様のデータ読取装置は、読取対象の記録媒体として、
Ｍ行×Ｎ列の網目の２次元マトリクス構成から成る網状
パターンとその周辺に形成された輪郭線とを記録画像と
して記録した記録媒体を使用する。一方、第２の態様の
データ読取装置は、読取対象として、輪郭線なし（その
他の基準マークもなし）の網状パターンを記録した記録
媒体を使用する。

【００３６】上述のように、第１態様のデータ読取装置
は、（ａ）いったん記憶したイメージデータのなかか
ら、網状パターンの存在領域（または輪郭線の存在領
域）を検出するドメイン検出機能６−１〜６−４（また
は輪郭線ドメイン検出機能）、（ｂ）検出した存在領域
情報と網状パターンのフォーマットであるＭ行×Ｎ列の
網目構成規則とから、記憶イメージデータ上の全ての網
目の中心座標を一括して決定する網目位置一括決定機能
６−５、（ｃ）決定した各網目の中心座標にある画素デ
ータ（イメージビット）をサンプリングすることによ
り、各網目の明暗を識別する網目明暗識別機能６−６を
有している。

【００３７】輪郭線なしの網状パターンを解読する、第
２の態様のデータ読取装置も、（ａ ′）輪郭線付きの場
合よりは若干処理が複雑ではあるが、何本かのラインイ
メージを調べて網状パターンの周縁を決定することによ
って網状パターンの存在領域を検出するドメイン検出機
能６−１〜６−４（または６−４ｂ）を備えており、存
在領域検出後の残りの処理は第１態様と同じである。

【００３８】次に、第２の実施例を図１３と図１４を参
照して説明する。便宜上、輪郭線付きの網状パターンを
想定する。また網状パターンの網目のマトリクス構成は
既知とする。デコード処理（図１４）の最初のルーチン
１４−１で、イメージＲＡＭ７０（図１３）のメモリ中
心を通る複数の異なるラインイメージを調べ、各ライン
イメージの両端から中央に向って最初に現われる黒画素
を輪郭線の断片として着目し、その検出位置をサンプリ
ングする。複数のラインイメージの選び方は、第１群の
ラインイメージが網状パターンの上下の輪郭線と交差す
るようにし、第２群のラインイメージが網状パターンの
左右の輪郭線と交差するようにすると都合がよく、これ
は、網状パターンの存在する範囲がある変動範囲内に収
まるので容易に決められる。これにより、サンプリング
した検出位置のファイルは上の輪郭線上の位置と予想さ
れる第１グループと、下の輪郭線上の位置と予想される
第２グループと、左の輪郭線上の位置と予想される第３
グループと、右の輪郭線上の位置と予想される第４グル
ープとに分かれる。各グループについて、特にはずれて
いるサンプリング位置を除いて回帰直線等による直線フ
ィティングを行えば、それが、輪郭線の軌跡ということ
になり、これによって得た４つの直線間の交点が網状パ
ターンの４つの隅の位置を定める（１４−２）。この方
式は、記録媒体１４上の汚れ等により、網状パターン１
１の周線部が部分的に破壊されている場合にも有効な方
式であり、正確に網状パターン２１の４隅の位置を測定
できる。また、処理時間が短いという利点もある。

【００３９】４隅の位置が決定された後は第１実施例と
同様にして、各網目の中心を算出し、そこにあるイメー
ジビットをサンプリングすることでデコード処理が完了
する（１４−３、１４−４）。

【００４０】次に図１５を参照して第３の実施例を説明
する。この実施例のデコード処理では、イメージＲＡＭ
７０上のメモリ中心を通る主走査ラインと副走査ライン
によって、イメージＲＡＭ７０を４分割し、各象限内に
ある網状パターンの隅の位置を決定する。図１５に示す
第１象限について説明すると、主走査ライン１と副走査
ライン２を最初に調べ、端から最初に発見される黒画素
を輪郭線の断片とみなしてその位置を記憶する。次に、
イメージＲＡＭ７０の右上と中心を結ぶ対角ライン３を
調べ、端から最初に発見した黒画素の位置を記憶する。
次に主走査ライン１と対角ライン２との間のイメージＲ
ＡＭ７０の上端における中点とイメージＲＡＭ７０の中
心とを結ぶラインを調べ、同様の黒画素を検出し、その
位置を記憶する。ここで、ライン１、４、３に関する黒
画素の位置関係と、ライン２、３、４に関する黒画素の
位置関係を調べる。その結果、図１５の場合であればい
ずれの３つの黒画素も直線上にないことが判明する。換
言すれば、ライン３とライン４の間を通るライン上に網
状パターンの隅がある。そこで、メモリ上端におけるラ
イン３とライン４との中点とメモリ中心を通るラインを
引いて同様の黒画素を検出し、今度は、ライン１、４、
５に係る黒画素間の直線チェックとライン２、３、５の
黒画素間の直線チェックを行う。図１５に従えばライン
１、４、５は直線上にあると判定される。したがって、
網状パターンの右上隅の中心はライン３とライン５との
間にある。そこで、ライン３とライン５との間を２分す
るライン６を引き、以下同様にして、検索範囲をしぼっ
ていく。２分線を引くための２つのライン間のメモリ端
における間隔が十分小さく（例えば１ドットの距離）に
なれば、そのラインの黒画素の位置が網状パターンの右
上隅（正確には輪郭線の右上の項点）ということにな
る。

【００４１】以上のように、第２、第３実施例のデータ
読取装置は、輪郭線付きの網状パターンを記録画像とし
て記録した記録媒体を読取対象とする。第２、第３実施
例のものは、（ａ）いったん取り込んだ記録画像のイメ
ージデータから、輪郭線の存在領域を検出する輪郭線ド
メイン検出機能（図１３、１４−１，１４−２；図１
５）を備えている。輪郭線の４隅（したがって網状パタ
ーンの４隅に対応する）の位置を決定することで輪郭線
の存在領域ないし網状パターンの存在領域を定め てい
る。輪郭線の存在領域（ドメイン）割出しのため、第２
実施例では、輪郭線の各辺の直線方程式（直線フッティ
ング）を複数の異なる方向のラインイメージから読んだ
輪郭線エッジのサンプル群から求める方式を採用してお
り、他方、第３実施例では、ラインイメージの逐次切出
しとその輪郭線エッジの検出を、再帰的な手法で、検索
結果を高速で隅に収束させるアルゴリズムに従って行っ
ている。

【００４２】次に第４の実施例を図１６と図１７を参照
して説明する。この例では網状パターン２１の外側に４
つの位置合わせマークＲ（ここでは黒の円）を設けてお
り、デコード処理においてイメージＲＡＭ７０上から、
この位置合わせマークＲの中心を測定し、その結果から
網状パターン２１の各網目の中心位置を幾可的規則性に
従って算出し、その位置のイメージビットをサンプリン
グすることで各網目の明暗を識別とするものである。各
位置合わせマークＲの中心を検出するため、図１７のイ
メージ拡大図に示すようにイメージＲＡＭ７０の端か
ら、例えば４５度の方向のラインイメージをある程度の
間隔をもって１本ずつ調べ、位置合わせマークＲの断片
とみなされる黒画素のランレングスを含むラインイメー
ジに当ったら、検索範囲をしぼり、その範囲内で細かく
（例えば１ドット間隔で）ラインイメージを調べ、その
プロジェクションＡをとる。更にライン方向を例えば９
０度回転させ、その方向のラインイメージを細かい間隔
で調べ、そのプロジェクションＢをとる。プロジェクシ
ョンＡとＢのエッジＥ１，Ｅ２、エッジＥ３、Ｅ４を見
つけ、その中心を通るラインを求め、その交点を得る。
この交点が位置合わせマークＲの中心である。このよう
な処理をイメージＲＡＭ７０の４つのコーナーで行うこ
とにより、４つの位置合わせマークＲの中心位置が決ま
る。この方式の場合、４つの位置合わせマークＲのう
ち、最大２箇所のマークが破壊されていても、その破壊
を検出でき（プロジェクションの形状やエッジ間の距離
が想定される基準から大きく異なるので検出でき）、残
る２つの健全な位置合わせマークＲの位置が測定されれ
ば、後はイメージデータの規則性から網状パターンの各
網目の中心位置を正確に算出できるので、記録媒体１４
上の汚れ等に対するデコード耐久力が強いという利点が
ある。

【００４３】このように第４実施例のデータ読取装置は
Ｍ行×Ｎ列の網目の２次元マトリクスから成る網状パタ
ーンとその各隅に対して所定の位置関係をもって形成さ
れた位置合わせマークとから成る記録画像をメモリにイ
メージデータとして取り込み、（ａ）この取り込んだイ
メージデータから、位置合わせマークの位置を検出する
位置合わせマーク検出機能を備えている。つまり、第４
実施例ではこの位置合わせマーク検出機能により、間接
的に網状パターンイメージの存在領域を割出しているわ
けである。更に第４実施例の装置は、（ｂ）この検出さ
れた位置合わせマークの位置情報、隅と位置マーク間の
所定の位置関係情報、及び網状パターンのフォーマット
であるＭ行×Ｎ列の網目構成規則に従い、取込んだイメ
ージデータ上の全ての網目のサンプリング位置を一括し
て決定する網目位置一括決定機能、（ｃ）決定された各
サンプリング位置にある画素データに基づいて各網目の
明暗を識別する網目明暗識別機能を有するものである。

【００４４】その他の実施例として、例えば、イメージ
センサーを磁気インク等に反応する磁気／電気変換タイ
プで構成してもよい。また機械的に走査されるイメージ
センサーの代りに、コストは高くなるが固定して使用さ
れる面積イメージセンサーを用いてもよい。

【００４５】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１−７に係る発明では記録媒体上の、符号化画像として
の網状パターンとして、Ｍ行×Ｎ列の網目の２次元マト
リクス構成のものを用い、この画像をその距離精度が実
質上保存される形式で取り込むイメージセンサー手段
と、前記イメージセンサー手段によって読み取られたイ
メージデータの全体を記憶する記憶手段とを設け、取り
込んだ画像のイメージデータが全体として有する幾可学
的規則性に基づいてイメージデータにおける各網目を表
わす画素データの総てのサンプリング位置を一括的に決
定するために、記憶されたイメージデータから当該イメ
ージデータ上の前記網状パターンの存在領域（例えば網
状パターンの縦、横の長さ及び方向）を検出し、この検
出した網状パターン存在領域情報に対し前記Ｍ行×Ｎ列
の網目構成規則を適用することにより、イメージデータ
上の各網目の中心座標をサンプリング位置として一括的
に決定し、決定した各サンプリング位置にある再素デー
タに基づいて各網目の明暗を識別しているので、データ
再生のための処理量を削減でき、処理時間を短縮し、か
つ誤りの少ない解読が可能となり、実時間的な用途に最
適である。請求項８の発明では、記録媒体上に上記構成
の網状パターンだけでなく網状パターンの存在領域（輪
郭）を表わす輪郭線を設け、輪郭線ドメイン検出手段に
てイメージデータ上の輪郭線の存在領域を検出している
のでより少ない処理量で解読が可能となる。また、請求
項９の発明では記録媒体上に上記構成の網状パターンだ
けでなく網状パターンの各隅に所定の位置関係をもって
形成した位置合わせマークを設け、マーク検出手段にて
イメージデータ上の位置合わせマークの位置を検出し、
サンプリング位置の一括決定を、この検出したマーク位
置情報、上記所定の位置関係情報及び上記Ｍ行Ｎ列の網
目構成規則に従って行っているので、同じく少ない処理
量でデータ解読ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の基本概念を説明するための実施例に係
るデータ読取装置の全体構成図。

【図２】本発明の基本概念を説明するための実施例の読
取対象である網状パターンの符号化画像を例示する図。

【図３】本発明の基本概念を説明するための実施例によ
る走査・デコード処理のフローチャート。

【図４】本発明の基本概念を説明するための実施例の符
号化画像に対するイメージセンサーの走査例を示す図。

【図５】本発明の基本概念を説明するための実施例にお
ける走査例を拡大して示す図。

【図６】第１の実施例によるデコード処理のフローチャ
ート。

【図７】イメージＲＡＭ上のイメージデータの概略を示
し、主走査方向からみた網状パターンの長さの測定の説
明に用いた図。

【図８】主走査ラインイメージに係るランレングスのヒ
ストグラムを示す図。

【図９】回転サーチによる網状パターンの縦の長さの測
定を説明するのに用いた図。

【図１０】イメージを拡大して示し、イメージビットパ
ターンの一致検出による網状パターンの方向決定を説明
するのに用いた図。

【図１１】平行サーチによる網状パターンの境界の検出
の説明に用いた図。

【図１２】イメージビットパターンの最大不一致検出に
よる網目列間の境界決定を説明するのに用いた図。

【図１３】第２の実施例に係り、イメージＲＡＭ上の網
状パターンの輪郭線の検出を説明するのに用いた図。

【図１４】第２の実施例のデコード処理のフローチャー
ト。

【図１５】第３の実施例に係り、２分サーチによりイメ
ージＲＡＭ上の網状パターンの隅の位置を検出する原理
を示す図。

【図１６】第４の実施例に係り、網状パターンに位置合
わせマークを付加した符号化画像を取り込んだイメージ
ＲＡＭを示す図。

【図１７】位置合わせマークの位置を測定する原理を示
す図。

【符号の説明】 １０ データ読取装置 １１ イメージセンサー １４ 記録媒体 １５ ＣＰＵ １６ ＲＯＭ ２０ 符号化画像 ２１ 網状パターン（Ｍ行×Ｎ列の２次元網目マトリク
ス構成） Ｒ 位置合わせマーク

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】各網目に選択的に形成された明暗によって
   データを符号化した網状パターンの画像が記録された記
   録媒体から、距離精度を実質上損うことなく前記画像を
   表わすイメージデータを読み取るイメージセンサー手段
   と、 前記イメージセンサー手段によって読み取られたイメー
   ジデータの全体を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段に記憶されたイメージデータのもつ全体的
   な幾可学的規則性に基づいて前記イメージデータにおけ
   る各網目を表わす画素データの総てのサンプリング位置
   を一括的に決定する網目位置決定手段と、 決定された各サンプリング位置にある画素データに基づ
   いて前記各網目の明暗を識別する網目明暗識別手段と、 を有するデータ読取装置において、 前記網状パターンは、Ｍ行×Ｎ列の網目の２次元マトリ
   クスで構成されており、 前記網目位置決定手段は、 （ａ）前記記憶されたイメージデータから当該イメージ
   データ上の前記網状パターンの存在領域を検出するドメ
   イン検出手段と、 （ｂ）このドメイン検出手段の検出した前記存在領域に
   対し、前記Ｍ行×Ｎ列の網目構成規則を適用することに
   より、イメージデータ上の各網目の中心座標をサンプリ
   ング位置として一括的に決定する網目中心座標一括決定
   手段と、 から成る、 ことを特徴とするデータ読取装置。
2. 【請求項２】請求項１記載のデータ読取装置において、
   前記網目明暗識別手段は、前記決定された各網目の中心
   座標にある画素データをサンプリングする手段から成る
   ことを特徴とするデータ読取装置。
3. 【請求項３】請求項１記載のデータ読取装置において、
   前記網目明暗識別手段は、前記決定された各網目の中心
   座標とそのまわりにある画素データをサンプリングする
   手段を含む、 ことを特徴とするデータ読取装置。
4. 【請求項４】請求項１記載のデータ読取装置において、
   前記ドメイン検出手段は、前記記憶されたイメージデー
   タから、前記網状パターンを構成する２次元マトリクス
   の隅の座標を決定する手段を含む、 ことを特徴とするデータ読取装置。
5. 【請求項５】請求項１記載のデータ読取装置において、
   前記ドメイン検出手段は、前記記憶されたイメージデー
   タから、当該イメージデータ上の前記網状パターンの縦
   と横の方向を検出する手段を含む、 ことを特徴とするデータ読取装置。
6. 【請求項６】請求項１記載のデータ読取装置において、
   前記ドメイン検出手段は、前記記憶されたイメージデー
   タから、当該イメージデータの主走査線方向からみた、
   前記網状パターンの縦の長さを検出する手段を含む、 ことを特徴とするデータ読取装置。
7. 【請求項７】請求項６記載のデータ読取装置において、
   前記ドメイン検出手段は、更に、前記イメージデータの
   副走査線方向からみた、前記網状パターンの横の長さを
   検出する手段を含む、 ことを特徴とするデータ読取装置。
8. 【請求項８】Ｍ行×Ｎ列網目の２次元マトリクスで構成
   され、各網目の明暗によってデータを符号化した網状パ
   ターンと、当該網状パターンの周辺に形成された輪郭線
   とから成る画像を記録した記録媒体から、距離精度を実
   質上損なうことなく前記画像を表すイメージデータを読
   み取るイメージセンサー手段と、 前記イメージセンサー手段によって読み取られたイメー
   ジデータの全体を記憶する記憶手段と、 記憶されたイメージデータから、当該イメージデータ上
   の前記輪郭線の存在領域を検出する輪郭線ドメイン検出
   手段と、 検出された輪郭線の存在領域情報と前記Ｍ行×Ｎ列網目
   の構成規則とから、前記記憶されたイメージデータ上の
   全ての網目のサンプリング位置を一括して決定する網目
   位置一括決定手段と、 決定された各サンプリング位置にある画素データに基づ
   いて各網目の明暗を識別する網目明暗識別手段と、 を有することを特徴とするデータ読取装置。
9. 【請求項９】Ｍ行×Ｎ列の網目の２次元マトリクスで構
   成され、各網目の明暗によってデータを符号化した網状
   パターンと、当該網状パターンの各隅に対して所定の位
   置関係を以て形成された位置合わせマークとから成る画
   像を記録した記録媒体から、距離精度を実質上損なうこ
   となく前記画像を表すイメージデータを読み取るイメー
   ジセンサー手段と、 前記イメージセンサー手段によって読み取られたイメー
   ジデータの全体を記憶する記憶手段と、 記憶されたイメージデータから、当該イメージデータ上
   の前記位置合わせマークの位置を検出する位置合わせマ
   ーク検出手段と、 この検出された位置合わせマークの位置情報、前記所定
   の位置関係情報、及び前記Ｍ行×Ｎ列の網目構成規則に
   従い、前記記憶されたイメージデータ上の全ての網目の
   サンプリング位置を一括して決定する網目位置一括決定
   手段と、 決定された各サンプリング位置にある画素データに基づ
   いて各網目の明暗を識別する網目明暗識別手段と、 を有することを特徴とするデータ読取装置。