JP2784004B2 - Character recognition device - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 〔概要〕 文字列を光学的に読取って得た入力画像データを1文
字に対応する大きさの文字枠単位で文字認識する文字認
識装置に関し、 読取った文字が1文字に対応する大きさの文字枠から
はみ出していたり、隣り合う文字とつながっていたりし
ても、正確な文字認識を可能とすることを目的とし、 文字枠単位の画像データに対して1又は複数の文字の
候補及びその候補の属性に関する情報を含む候補データ
を予め格納している辞書と、入力画像データに対する候
補データを辞書と照合することにより読出す照合手段
と、2つの隣り合う候補の属性の相関関係から各候補の
有効性を表わす有効性データを予め格納しているデータ
テーブルと、照合手段からの候補データによりデータテ
ーブルを索引して対応する有効性データを読出すことに
より各文字に対する候補を決定する候補決定手段とを備
えるように構成する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Summary] The present invention relates to a character recognition device for recognizing input image data obtained by optically reading a character string in units of a character frame having a size corresponding to one character. The purpose of this method is to enable accurate character recognition even if it is out of the character frame of the size corresponding to, or is connected to adjacent characters. A dictionary in which candidate data including information on character candidates and attributes of the candidates are stored in advance, matching means for reading candidate data for input image data by matching the dictionary with the dictionary, and an attribute of two adjacent candidates A data table storing in advance validity data representing the validity of each candidate from the correlation, and a validity data corresponding to the data table indexed by the candidate data from the matching means. Data determination means for determining candidates for each character by reading data.
本発明は文字認識装置、特に文字列を光学的に読取っ
て得た入力画像データを、1文字に対応する大きさの文
字枠単位で文字認識する文字認識装置に関する。The present invention relates to a character recognition apparatus, and more particularly to a character recognition apparatus that recognizes input image data obtained by optically reading a character string in units of a character frame having a size corresponding to one character.
従来、手書き文字を文字認識装置で光学的に読取って
認識する場合、各手書き文字は1文字に対応する大きさ
の文字枠内に記入されている必要がある。第8図(a)
は手書き文字が文字枠内に記入されている例、第8図
(b)は手書き文字が文字枠外に大きくはみ出して隣り
合う手書き文字とつながっている例を示す。前者の場
合、3つの手書き文字が「5」,「6」,「7」と正し
く認識される。しかし、後者の場合、最初の2つの手書
き文字は夫々文字枠から大きくはみ出して隣り合う手書
き文字とつながっているためにこれらの認識は不可能で
あり、最後の手書き文字のみが「7」と正しく認識され
る。2. Description of the Related Art Conventionally, when a handwritten character is optically read and recognized by a character recognition device, each handwritten character needs to be entered in a character frame having a size corresponding to one character. Fig. 8 (a)
Fig. 8B shows an example in which handwritten characters are entered in a character frame, and Fig. 8B shows an example in which a handwritten character protrudes greatly outside the character frame and is connected to an adjacent handwritten character. In the former case, three handwritten characters are correctly recognized as "5", "6", and "7". However, in the latter case, since the first two handwritten characters protrude greatly from the character frame and are connected to the adjacent handwritten characters, they cannot be recognized. Be recognized.
従って、従来は、読取った文字が1文字に対応する大
きさの文字枠からはみ出していたり隣り合う文字とつな
がっていたりすると、その文字の認識を行なえないとい
う問題が生じていた。Therefore, conventionally, when a read character protrudes from a character frame of a size corresponding to one character or is connected to an adjacent character, there has been a problem that the character cannot be recognized.
そこで、本発明は、読取った文字が1文字に対応する
大きさの文字枠からはみ出していたり隣り合う文字とつ
ながっていたりしても、正確な文字認識を可能とする文
字認識装置を提供することを目的とする。Therefore, the present invention provides a character recognition device that enables accurate character recognition even when a read character protrudes from a character frame of a size corresponding to one character or is connected to an adjacent character. With the goal.
第1図は、本発明の原理説明図である。同図中、1は
辞書であり、1文字に対応する大きさの文字枠単位の画
像データに対して1又は複数の文字の候補及びその候補
の属性に関する情報を含む候補データを予め格納してい
る。2は照合手段であり、文字列を光学的に読取って得
た入力画像データに対する候補データを辞書1と照合す
ることにより読出す。3はデータテーブルであり、2つ
の隣り合う候補の属性の相関関係から各候補の有効性を
表わす有効性データを予め格納している。4は候補決定
手段である。FIG. 1 is a diagram illustrating the principle of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes a dictionary, which stores in advance candidate data including information on one or more character candidates and attributes of the candidates for image data in a character frame unit having a size corresponding to one character. I have. Reference numeral 2 denotes a collation unit, which reads candidate data for input image data obtained by optically reading a character string by collating the candidate data with the dictionary 1. Reference numeral 3 denotes a data table in which validity data indicating the validity of each candidate is stored in advance from the correlation between the attributes of two adjacent candidates. Reference numeral 4 denotes a candidate determining unit.
候補決定手段4は、照合手段2からの候補データによ
りデータテーブルを索引して対応する有効性データを読
出すことにより、各文字に対する候補を決定する。The candidate determining means 4 determines a candidate for each character by indexing the data table with the candidate data from the matching means 2 and reading out the corresponding validity data.
従って、読取った文字が1文字に対応する大きさの文
字枠から大きくはみ出していたり隣り合う文字とつなが
っていたりしても、正確な文字認識を行なうことができ
る。Therefore, accurate character recognition can be performed even if a read character greatly extends from a character frame of a size corresponding to one character or is connected to an adjacent character.
〔実施例〕 第2図は本発明の一実施例を示す。例えば、第3図に
示す手書きの文字列は走査装置10によって光学的に読取
られ、読取られた画像データは画像メモリに11に格納さ
れる。文字切出し部12は、画像メモリ11からの画像デー
タを1文字に対応する大きさの文字枠単位で切出して、
文字枠単位の文字データとして切出し結果メモリ13に格
納する。特徴抽出部14は、切り出し結果メモリ13からの
文字データから、文字を認識する際に利用されるルー
プ,端点,へこみ等の特徴を抽出して特徴データを特徴
メモリ15に格納する。照合部16は、特徴メモリ15からの
特徴データに対する候補データを辞書17と照合すること
により読出す。候補データは、文字の候補及びその候補
の属性に関する情報を含む。FIG. 2 shows an embodiment of the present invention. For example, the handwritten character string shown in FIG. 3 is optically read by the scanning device 10 and the read image data is stored in the image memory 11. The character cutout unit 12 cuts out image data from the image memory 11 in units of a character frame having a size corresponding to one character,
It is stored in the cutout result memory 13 as character data in character frame units. The feature extracting unit 14 extracts features such as loops, end points, and dents used for character recognition from the character data from the cutout result memory 13 and stores the feature data in the feature memory 15. The matching unit 16 reads candidate data for the feature data from the feature memory 15 by checking it against the dictionary 17. The candidate data includes information on character candidates and attributes of the candidates.
ここで、候補及び候補の属性について説明する。第3
図の文字列が読取られて文字枠単位で切出されると、切
出された文字は第4図の如くとなり、これらの文字デー
タが切出し結果メモリ13に格納される。第4図(a)の
文字データの場合、候補としては「‘3'」及び「‘5'の
左部分」があり、第4図(b)の文字データの場合、候
補としては「左につながりのある‘6'」がある。又、第
4図(c)の文字データの場合、候補としては「‘7'」
及び「左につながりのある‘1'」がある。これら「左部
分」や「左につながりがある」といった候補の特徴は、
候補の属性としてとらえることができる。Here, the candidates and the attributes of the candidates will be described. Third
When the character strings in the figure are read and cut out in character frame units, the cut out characters are as shown in FIG. 4, and these character data are stored in the cutout result memory 13. In the case of the character data of FIG. 4 (a), there are “3” and “left part of“ 5 ”as candidates, and in the case of the character data of FIG. There is a connected '6'. In the case of the character data shown in FIG. 4 (c), "'7'"
And "'1' connected to the left". These candidate features, such as "left part" and "connected to the left"
It can be considered as a candidate attribute.
辞書17は、第5図に示す如き候補データを予め格納し
ている。第5図(a)は「‘5'の左部分」という候補に
関する候補データを示し、答は「‘5'」であり、属性は
「左部分」となっている。同様に、第5図(b)は「左
につながりのある‘6'」という候補に関する候補データ
を示し、答は「‘6'」であり属性は「左つながり」とな
っている。第5図に示す(c)は「左につながりのある
‘1'」という候補に関する候補データを示し、答は
「‘1'」であり属性は「左つながり」となっている。な
お、第5図(d)は「‘3'」という候補に関する候補デ
ータを示し、同図中「正常」は特に「左つながり」等の
属性情報を持たないことを表わす。従って、照合部16が
特徴メモリ15からの特徴データに対する候補データを辞
書17と照合することにより、例えば第3図中最左端文字
に対しては「‘3'」なる候補データと「‘5'の左部分」
なる候補データとが読出される。本実施例では、第3図
中真中の文字に対しては「左につながりのある‘6'」な
る候補データが辞書17から読出され、第3図中最右端文
字に対しては「‘7'」なる候補データと「左につながり
のある‘1'」なる候補データとが辞書17から読出され
る。The dictionary 17 stores candidate data as shown in FIG. 5 in advance. FIG. 5 (a) shows candidate data for the candidate "left part of '5'", the answer is "5" and the attribute is "left part". Similarly, FIG. 5 (b) shows candidate data relating to the candidate "6 having a connection to the left". The answer is "6" and the attribute is "left connection". (C) shown in FIG. 5 shows candidate data relating to the candidate "'1' connected to the left". The answer is "1" and the attribute is "left connected". FIG. 5 (d) shows candidate data relating to the candidate "'3'", and "normal" in the figure indicates that there is no particular attribute information such as "left connection". Therefore, the matching unit 16 matches the candidate data for the feature data from the feature memory 15 with the dictionary 17, and for example, for the leftmost character in FIG. Left part of
Is read out. In the present embodiment, candidate data “6” connected to the left is read from the dictionary 17 for the middle character in FIG. 3, and “7” is read for the rightmost character in FIG. The candidate data “” and the candidate data “1” connected to the left ”are read from the dictionary 17.
第6図は、第5図と対応させて辞書17に格納されてい
る候補データのフォーマットの一例を示す。第6図中、
aは答(又はカテゴリ)コード、bは属性コード、cは
属性コードb中の「左部分」なる属性を表わすビット、
dは属性コードb中の「左つながり」なる属性を表わす
ビットを示す。同図中、「0」はそのビットが表わす属
性を有さないことを示し、「1」はそのビットが表わす
属性を有することを示す。第6図より明らかな如く、属
性は「左部」や「左つながり」に限られない。FIG. 6 shows an example of the format of candidate data stored in the dictionary 17 in association with FIG. In FIG.
a is an answer (or category) code, b is an attribute code, c is a bit representing an attribute "left part" in the attribute code b,
“d” indicates a bit representing an attribute “left connection” in the attribute code b. In the drawing, "0" indicates that the bit has no attribute represented, and "1" indicates that the bit has the attribute represented. As is clear from FIG. 6, the attribute is not limited to “left” or “left connection”.
照合部16から出力される候補データは、候補メモリ18
に格納される。編集部19は、候補メモリ18からの候補デ
ータの有効性を隣接マトリックス20を用いて判断し、最
終的な候補の決定を行なう。決定された候補は答メモリ
21に格納される。答メモリ21に格納された決定済候補の
その後の処理は、本発明の要旨とは無関係であるため、
その説明は省略する。The candidate data output from the matching unit 16 is stored in a candidate memory 18.
Is stored in The editing unit 19 determines the validity of the candidate data from the candidate memory 18 using the adjacency matrix 20, and determines a final candidate. The determined candidate is the answer memory
Stored in 21. Since the subsequent processing of the determined candidate stored in the answer memory 21 is irrelevant to the gist of the present invention,
The description is omitted.
隣接マトリックス20は、2つの隣り合う候補(文字)
の属性の相対関係から各候補の有効性を表わす有効性デ
ータを予めテーブル形式で格納している。第7図は、隣
接マトリックス20の概念を示す。例えば、第3図中最左
端文字に対する候補データ及び真中の文字に対する候補
データからこれらの文字に対する最終的な候補を決定す
る場合、その候補データとしては「‘3'」と「‘5'の左
部分」とが候補メモリ18から得られる。又、この最左端
文字と隣り合う右側の文字の候補としては「左につなが
りのある‘6'」が候補メモリ18から得られる。そこで、
第7図中、左側の文字が「‘3'」の場合を見ると、属性
は左側の文字が「正常」であり右側の文字が「左つなが
り」であることは有り得ないことが有効性データ「×」
より判別される。又、左側の文字が「左部分」であり右
側の文字が「左つながり」であることは有り得ることが
有効性データ「○」より判別される。これにより、編集
部19は最左端文字の2つの候補データのうち「‘5'の左
部分」を最終的な候補として決定して出力する。The adjacency matrix 20 is composed of two adjacent candidates (characters)
The validity data indicating the validity of each candidate is stored in a table format in advance based on the relative relationship between the attributes. FIG. 7 shows the concept of the adjacency matrix 20. For example, when determining the final candidates for these characters from the candidate data for the leftmost character and the candidate data for the middle character in FIG. 3, the candidate data includes "3" and "5". "Part" is obtained from the candidate memory 18. As a candidate for the right character adjacent to the leftmost character, “6 connected to the left” is obtained from the candidate memory 18. Therefore,
In FIG. 7, when the character on the left is “3”, the validity data indicates that it is impossible that the character on the left is “normal” and the character on the right is “left connected”. "X"
Is determined. Further, it is determined from the validity data “○” that the left character is “left part” and the right character is “left connection”. Thereby, the editing unit 19 determines and outputs the “left part of '5'” as the final candidate among the two candidate data of the leftmost character.
同様にして、隣り合う文字が第3図中真中の文字及び
最右端文字であって、右側の文字が「左につながりのあ
る‘1'」の場合を見ると、属性は左側の文字が「左つな
がり」であり右側の文字が「左つながり」であることは
有り得ないことが有効性データ「×」より判別される。
又、左側の文字が「左つながり」であり右側の文字は
「正常」であることは有り得ることが有効性データ
「○」より判別される。これにより、編集部10は最右端
文字の2つの候補データのうち「‘7'」を最終的な候補
として決定して出力する。なお、本実施例の場合、第3
図中真中の文字に対しては1つの候補データしか得られ
ないので、「左につながりのある‘6'」が最終的な候補
として決定される。これにより、第3図の文字列は
「5」,「6」,「7」と正しく認識される。Similarly, looking at the case where the adjacent characters are the middle character and the rightmost character in FIG. 3, and the right character is “1” connected to the left, the attribute is that the left character is “1”. It is determined from the validity data “x” that it is impossible that the character on the right is “left connected” and the character on the right is “left connected”.
Further, it is determined from the validity data “O” that the left character is “left connected” and the right character is “normal”. Thereby, the editing unit 10 determines and outputs “'7'” as the final candidate among the two candidate data of the rightmost character. In the case of the present embodiment, the third
Since only one candidate data is obtained for the character at the center in the figure, "'6' connected to the left" is determined as the final candidate. Thus, the character strings in FIG. 3 are correctly recognized as "5", "6", and "7".
1つの文字に対して3以上の候補データが得られる場
合も、同様にして隣接マトリクス20を用いた各候補の有
効性の判断を複数回繰り返すことにより、最終的に1つ
の候補を決定できる。又、隣接マトリクス20を用いた各
候補の有効性の判断は、例えば1ライン単位で行なって
も良い。この場合、1回目の1ライン単位の候補の有効
性の判断の結果、文字に対してまだ複数の候補が存在す
るときには、少なくとももう一回1ライン単位の候補の
有効性の判断を行なうことにより各文字に対する候補を
1つに絞ることが可能となる。Even when three or more candidate data are obtained for one character, one candidate can be finally determined by repeating the determination of the validity of each candidate using the adjacent matrix 20 a plurality of times in the same manner. The determination of the validity of each candidate using the adjacent matrix 20 may be performed, for example, on a line-by-line basis. In this case, as a result of the first determination of the validity of the one-line unit candidate, if there are still a plurality of candidates for the character, the validity of the one-line unit candidate is determined at least once again. The number of candidates for each character can be reduced to one.
なお、上記実施例では認識される文字が数字である
が、これに限られるものではない。又、隣り合う文字と
しては左右に隣接する場合の他に上下に隣接する場合あ
る。従って、隣接マトリクス20を索引する際に上下の文
字とのつながりを示す属性を用いることも可能である。
候補の有効性の判断は、属性に関する情報が多いほど正
確なものとなるので、隣り合う候補の属性の相対関係か
ら各候補の有効性を表わす有効性データを必要に応じた
情報量だけ予め隣接マトリクス20に格納しておけば良
い。In the above embodiment, the characters to be recognized are numbers, but the present invention is not limited to this. In addition, adjacent characters may be vertically adjacent to each other in addition to horizontally adjacent. Therefore, when indexing the adjacent matrix 20, it is also possible to use an attribute indicating a connection with upper and lower characters.
The determination of the validity of a candidate is more accurate as the information on the attribute is more. Therefore, the validity data representing the validity of each candidate is determined in advance by the information amount as necessary based on the relative relationship between the attributes of the adjacent candidates. What is necessary is just to store it in the matrix 20.
更に、上記実施例における文字枠とは、手書き文字が
記入されるべき領域を示す紙等に実際に印刷されている
枠であっても、文字を読取る際の1つの文字に対する読
取り領域を示す便宜上の枠であっても良い。Further, the character frame in the above embodiment is a frame actually printed on paper or the like indicating an area in which handwritten characters are to be written, for convenience of showing a reading area for one character when reading characters. Frame.
以上本発明を実施例により説明したが、本発明は本発
明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明からこ
れらを排除するものではない。Although the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention can be variously modified in accordance with the gist of the present invention, and these are not excluded from the present invention.
本発明によれば、隣り合う文字の候補の属性の相対関
係から各文字の候補の有効性を表わす有効性データを用
いて各文字に対する候補を決定するので、読取った文字
が1文字に対応する大きさの文字枠からはみ出していた
り、隣り合う文字とつながっていたりしても、正確な文
字認識を行なうことができ、実用的には極めて有用であ
る。According to the present invention, the candidate for each character is determined using the validity data indicating the validity of each character candidate from the relative relationship between the attributes of the adjacent character candidates, so that the read character corresponds to one character. Accurate character recognition can be performed even if the character is out of the character frame of the size or is connected to an adjacent character, which is extremely useful in practice.
第1図は本発明の原理説明図、 第2図は本発明の一実施例を示すブロック図、 第3図は読取られた文字列を示す図、 第4図は切出された文字を示す図、 第5図は候補データを示す図、 第6図は候補データのフォーマットの一例を示す図、 第7図は隣接マトリックスを説明するための図、 第8図は手書き文字の認識を説明するための図である。 第1図〜第7図において、 1は辞書、 2は照合手段、 3はデータテーブル、 4は候補決定手段、 10は走査装置、 11は画像メモリ、 12は文字切出し部、 13は切出し結果メモリ、 14は特徴抽出部、 15は特徴メモリ、 16は照合部、 17は辞書、 18は候補メモリ、 19は編集部、 20は隣接マトリクス、 21は答メモリ を示す。 FIG. 1 is a diagram for explaining the principle of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing one embodiment of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing a read character string, and FIG. 4 is a cut-out character. FIG. 5, FIG. 5 shows candidate data, FIG. 6 shows an example of the format of candidate data, FIG. 7 shows a diagram for explaining an adjacent matrix, and FIG. 8 shows recognition of handwritten characters. FIG. 1 to 7, 1 is a dictionary, 2 is a collating unit, 3 is a data table, 4 is a candidate determining unit, 10 is a scanning device, 11 is an image memory, 12 is a character extracting unit, and 13 is a extracting result memory. Reference numeral 14 denotes a feature extracting unit, 15 denotes a feature memory, 16 denotes a matching unit, 17 denotes a dictionary, 18 denotes a candidate memory, 19 denotes an editing unit, 20 denotes an adjacency matrix, and 21 denotes an answer memory.
Claims (1)
ータを、1文字に対応する大きさの文字枠単位で文字認
識する文字認識装置であって、 該文字枠単位の画像データに対して1又は複数の文字の
候補及びその候補の特徴を示す属性に関する情報を含む
候補データを予め格納している辞書と、 該入力画像データに対する候補データを該辞書と照合す
ることにより読出す照合手段と、 2つの隣り合う候補の属性の相関関係から各候補の有効
性を表わす有効性データを予め格納しているデータテー
ブルと、 該照合手段からの候補データにより該データテーブルを
索引して対応する有効性データを読出すことにより各文
字に対する候補を決定する候補決定手段とを備えた文字
認識装置。1. A character recognition device for recognizing input image data obtained by optically reading a character string in units of a character frame having a size corresponding to one character. A dictionary storing candidate data including information about one or more character candidates and attributes indicating characteristics of the candidates in advance, and a collation for reading candidate data for the input image data by collating the dictionary with the dictionary. Means, a data table preliminarily storing validity data representing the validity of each candidate from the correlation between the attributes of two adjacent candidates, and indexing the data table by the candidate data from the matching means. And a candidate determining means for determining a candidate for each character by reading validity data to be performed.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63046657A JP2784004B2 (en) | 1988-02-29 | 1988-02-29 | Character recognition device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63046657A JP2784004B2 (en) | 1988-02-29 | 1988-02-29 | Character recognition device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01220082A JPH01220082A (en) | 1989-09-01 |
JP2784004B2 true JP2784004B2 (en) | 1998-08-06 |
Family
ID=12753400
Family Applications (1)
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JP63046657A Expired - Fee Related JP2784004B2 (en) | 1988-02-29 | 1988-02-29 | Character recognition device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2784004B2 (en) |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JPS60136866A (en) * | 1983-12-26 | 1985-07-20 | Ricoh Co Ltd | Estimating device of character |
-
1988
- 1988-02-29 JP JP63046657A patent/JP2784004B2/en not_active Expired - Fee Related
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JPH01220082A (en) | 1989-09-01 |
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Date | Code | Title | Description |
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