JP2988401B2 - 切手類認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、切手類認識装置に
係り、特に、光学的に郵便切手あるいは印紙類等の証紙
を検出して識別する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】郵便切手の検知や識別技術は、郵便業務
の自動化処理として、郵便機械に採用されており、内容
としては、郵便物に貼られた切手を検出、識別して、郵
便物の向きを揃え、押印する業務に利用されている。

【０００３】切手は、図２２に示すように、絵柄２７
１、色枠２７２、ミシン目２７３で構成されており、辺
の長い長辺２７４と、辺の短い短辺２７５から成ってい
る。また、絵柄２７１、色枠２７２、各辺の長さは切手
の種類によって異なる。切手は一般に長方形であるが、
絵柄によっては、長辺色枠がないものもある。

【０００４】このような切手を識別する代表的な技術と
して、郵便自動化機械における色情報、蛍光剤、燐光剤
の特性、ミシン目検知等の濃淡情報による切手検知方式
等があげられる。その一例は「特開平８−３０７８５号
公報」に記載されている。この公報に記載された切手検
知手法は、３種以上の切手検知手段により切手を検知し
ている。

【０００５】これは、複数の波長に分解され光電変換さ
れた郵便物の画像データに基づいて料額印面の特徴を検
出する料額印面認識部と、少なくとも１つの波長領域の
画像データに基づいて切手のミシン目を検出するミシン
目認識部と、切手・料額印面が有する発光残光を検出す
る燐光蛍光認識部と、前記料額印面認識部、ミシン目認
識部及び燐光蛍光認識部における検出結果に基づいて、
郵便物上の切手・料額印面の種別、位置を認識する最終
判定部とで構成されている。

【０００６】また、前記３種の検知手法、ミシン目検
知、色情報検知、燐光蛍光検知についての詳細な手法は
それぞれ、「特開平１−１３１９６８号公報」「特公昭
４９−４６９６０公報」「特開昭５９−９１３４１公
報」に記載されている。

【０００７】切手を検知する処理に関してはこの他に、
窓口業務として、切手の販売及び在庫管理のための切手
の種類・数量の確認作業がある。この作業は、人手によ
り行うと多大な時間を要するとともに局員の大きな負担
となっており、この業務の自動化が望まれている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】これらの従来の手法は
いずれにしても、図２２のように郵便物ａ上に貼付され
た切手ｂのみを認識しようとするものであり、従来手法
を郵便局の窓口業務に適用しようとすると、以下に記す
ような問題点がある。

【０００９】まず第１の問題点は、これらの従来の手法
は元々大量の郵便物を高速に取り扱う郵便機械での利用
を目的としており、あくまでも高速処理を主眼としてい
るために、装置規模が大きくなるという欠点がある。

【００１０】第２の問題点は、切手の糊の表面張力、劣
化等による反りが原因で、切手の位置、識別に十分に対
応できない点にある。従来では郵便物に貼られた切手の
みを検知する為、切手はほぼ平面になり、反り等の現象
はみられないが、前記郵便局の窓口業務で切手検知を行
った場合、切手はただ置くだけであるので反り等の現象
が出やすくなる。

【００１１】第３の問題点は、従来のミシン目検知手法
にある。これは、切手の厚みにより発生するミシン目の
周期的な影を検知して、その影の形状、大きさ、数、ピ
ッチ等の情報により切手の位置を検知する手法となって
いる。切手の性質として、ミシン目は複雑な形状をして
おり、更に取扱上の特徴として手で切り取るため、ミシ
ン目の形状も一定しない。従って、ミシン目検知を行お
うとすると、非常に多くの処理量を要するとともに検知
結果も不安定になる。更には窓口業務の使用においては
切手の位置，向きがより多様になると想定され、一層処
理量が増加し、小型での装置実現を困難なものとしてい
る。

【００１２】

【発明の目的】本発明は、係る従来例の有する不都合を
改善し、特に、特に、窓口業務に適用可能な小型な装置
を提供することを、その目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明は、複数
種類の切手を複数枚搭載する搭載台と、この搭載台に配
置された前記切手を光学的に取り込む画像入力手段と、
前記画像入力手段によって取り込まれた入力画像を記憶
する画像記憶手段と、この画像記憶手段に格納された入
力画像から切手ごとの画像に切り出す切り出し手段と、
この切り出し手段によって切り出された切手画像ごとに
切手の種類を識別する識別手段と、この識別手段による
識別結果に基づいて切手の種類と枚数とを出力する認識
結果出力部とを備えている。

【００１４】しかも、切り出し手段が、予め定められた
切手の大きさ情報に基づいて前記画像記憶手段に格納さ
れた入力画像から各切手の短辺候補を検出する短辺候補
検出部と、この短辺候補検出部によって検出された短辺
候補に基づいて前記入力画像から切手画像を切り出す切
り出し部とを備えている。そして、搭載台が、切手を挟
み込む透明シートを有する、という構成を採っている。
これによって前述した目的を達成しようとするものであ
る。

【００１５】図２１に示すように、日本の通常切手にお
いては短辺色枠は必ず存在する。また、短辺色枠はミシ
ン目に比べて形状も単純で安定している。このため短辺
の位置、向きから切手の検出が可能となる。また、切手
が有する枠の色は全部で６種類であり、この６種類の短
辺色枠も切手の検知、識別の補助手段となる。更にはミ
シン目２７３の短辺部分２７５の位置、向きからも切手
の識別ができる。

【００１６】また、日本の切手には紙に蛍光等を混入さ
せたり、塗布しているものもあり、これらの情報も切手
の検出，識別あるいは識別補助情報として使用すること
もできる。海外では、蛍光の代わりに燐光を使用してい
るところもある。このような切手の性質を用いると、切
手の短辺候補検出手段において検出された短辺候補か
ら、切手の位置を求めることができる。まず、ある短辺
から対となる短辺を検索し、それらを含んだ長方形を検
出する。このとき、短辺の位置と向きが得られるため、
切手がどのような向き、位置に置かれても比較的簡単な
処理で安定した検出が可能となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】本発明による一実施形態について
図面を参照して説明する。図１は本実施形態による切手
類認識装置の構成を示すブロック図であり、図２は複数
種類の複数枚の切手ｂを示す説明図である。本実施形態
による切手類認識装置は、図１に示すように、任意に配
置された複数種複数枚の切手を含む領域を光学的に走査
し、画像を入力する画像入力部１１と、この画像を保持
する画像記憶部１２と、前記画像から切手の短辺候補を
検出する切手の短辺候補検出部１３と、前記検出された
切手の短辺候補の各位置、方向、大きさ情報をもとに切
手画像を切り出す切手画像切り出し部１４と、切り出し
後の切手画像を識別し、判定する認識部１５と、識別結
果により切手の種類及びその枚数を出力する認識結果出
力部１６とを備えている。

【００１８】本発明は、例として光学的に画像を入力す
る画像入力装置と、プログラム及び画像を保持するメモ
リと、全体の処理（及び制御）を行う中央演算処理装置
の組み合わせにより、実現可能である。画像入力装置は
フラットベッドスキャナーに代表されるスキャナータイ
プのものと、ＣＣＤカメラに代表されるカメラタイプの
ものを用いることができる。

【００１９】まず、請求項１に対応する実施形態につい
て説明する。画像入力部１１において、各切手を光学的
に走査し、反射により得られたアナログ信号をデジタル
変換し、得られた画像を画像記憶部１２において保持す
る。

【００２０】図３は、画像入力部１１において画像を得
る光学系構成を示す説明図である。切手の特徴を得るた
めに光源４１は白色源または紫外光源等が使える。ま
ず、前記光源４１から光源４２（白色光または紫外光）
を各切手４６に照射させ、それにより得られた反射光４
３（励起された発光残光成分を含む）をＣＣＤセンサ４
４に取り込む。照射された光４２が白色光の場合、ＣＣ
Ｄセンサ４４に取り込まれた反射光４３をＡ／Ｄ変換器
４５にてＲ，Ｇ，Ｂの３色に波長分解して各々光を光電
変換し、得た複数の画像データを画像記憶部１２に保持
する。

【００２１】このとき、Ｒ，Ｇ，Ｂの代わりにモノクロ
の画像データとしても可能である。また、照射された光
４２が紫外光の場合には、反射光４３は励起された発光
残成分となり、この光をＣＣＤセンサ４４により取り込
み、Ａ／Ｄ変換器４５にて光電変換し、画像データとし
て画像記憶部１２に保持する。以上の光学系構成によ
り、各切手が画像として画像記憶部１２に保持される。

【００２２】次に、図１切手の短辺候補検出部１３にお
いて、保持された画像から切手相当と思われる短辺候補
を検出する。ここでいう切手の短辺候補を得るために
は、白色光より得られる濃淡特徴を使った切手の枠、Ｒ
ＢＧ成分による色特徴を使った色枠検出、そして紫外光
より得られる切手に含まれる燐光蛍光の発光残光成分特
徴等が使える。以下、各特徴を用いた切手の短辺候補検
出について簡単にふれる。

【００２３】まず、色枠から短辺候補を検出する場合、
Ｒ，Ｇ，Ｂの３色に波長分解された画像データに基づい
て、切手の色枠のひとつである短辺枠を検出する。この
とき、切手の枠は６色（赤、緑、青、黄、紫、水色）し
かなく、さらに長辺には枠がないのもあるが、短辺枠は
必ずある故、短辺色枠の検出が容易に可能となる。

【００２４】燐光蛍光特徴により短辺候補を検出する場
合には、光電変換された発光残成分分のデータに基づい
て、全画像データのうち、発光残成分を有する領域と有
さない領域との境界線、即ち切手の枠を検出し、そのう
ち、短辺相当の長さのみの枠を切手の短辺候補と検出で
きる。

【００２５】本実施形態では、白色光により得られる複
数の波長領域のうち、少なくとも１つ以上の波長領域か
らなる濃淡特徴を例にとり、濃淡画像より切手の枠を検
出し、短辺候補を検出する。

【００２６】白色光により得られた濃淡特徴によるイメ
ージの例を図５に示す。ここで得られた濃淡画像５１は
各画素をその濃度に応じた値で表現したものであり、本
実施形態では、最黒値を０、最白値を２５５として割り
当てる。

【００２７】次に、濃淡画像５１から切手の枠という特
徴を効率的に検知するための手法に付いて述べる。本実
施形態では、切手の枠を抽出するために、濃淡画像５１
に微分を施しエッジを抽出してから、固定しきい値によ
り２値化する処理を例にとって説明する。この時、エッ
ジを抽出する前に、前処理として、線形変換によるコン
トラスト強調、平滑化処理（平均法、メジアン法、モー
ド法、ｋ最近傍法等）等を施して画質の改善を行うと更
に精度の高い切手識別が可能となる。

【００２８】濃淡画像５１上のひとつの切手画像を一例
として、図６の切手濃淡画像６１を示す。まずこの切手
濃淡画像６１を前処理により画質改善を施す。ここで、
切手の抽出すべき枠のエッジの色は６種類あり、切手の
種類によって濃度が一定しないため、切手との絶対濃度
が変化し、相対濃度が保持されない場合があり、後に記
す微分によるエッジの抽出が不安定となりやすい。

【００２９】そこで、この色による濃度の差異を減ずる
ために画像中の最黒値と最白値が一定値になるように濃
度範囲を広げる等の濃度範囲の変換操作、即ちコントラ
スト強調を行う。例えば、濃淡階調値が２５６階調であ
るとき、切手画像の濃度が５０〜２５０位までの範囲し
かない場合には、この濃度範囲を０〜２５５まで広げる
ように変換すればよい。また、平滑化処理の場合は、濃
淡画像上にあるノイズ等の雑音を消去して直線部分のエ
ッジを滑らかにし、安定したエッジ抽出を可能とする。
以上前処理は本発明の本質ではないため、特にカラー画
像や紫外光源に対しては省略してもよい。

【００３０】次に、微分によりエッジを抽出する。ここ
で、切手の枠は色枠であり、それを取り込む背景色は無
彩色である白色であるので、濃淡画像となった場合に
も、切手の枠周辺は濃淡変化の傾きが大きい。つまり、
この切手の枠を検出するということは濃淡変化の傾きを
検出すればよく、その方法のひとつに微分演算を施す考
えがある。特に、切手の枠即ち濃度変化の大きいところ
を抽出するには１次空間微分が有効であり、ロバーツ、
ソベル等の微分マスクを用いることができる。

【００３１】また、ここで切手の枠を抽出するため、微
分マスクサイズを３×３とした。このサイズは、切手の
枠とそれを取り込むミシン目との距離と、入力画像の分
解能により、かすれたり、接したりしないようになる最
適なサイズとして選択すればよい。ここで得られたエッ
ジ画像は微分値による多値画像であるので、更にある固
定しきい値により、２値化し２値のエッジ画像を作成す
る。図４（Ａ）の画像より得られる２値のエッジ画像を
図４（Ｂ）に示す。

【００３２】なお、本実施形態では固定しきい値により
２値化としているが、この他に２値化手法に過去にいろ
いろな手法（モード法、ｐ−タイル法、平均法、特徴ヒ
ストグラム法、判別分析２値化法等）が既に公知の手法
としてしられており、どの手法を用いても構わない。な
お、ここでは各２値化手法の詳細な説明は省略する。以
上の手法により、図５に示す濃淡画像５１から、図６に
示す２値画像７１が得られる。

【００３３】以上により得られた２値画像７１から切手
の短辺を効率よく検出するために、エッジ画像上で単一
連結領域を検出する。切手の配置や向きは任意であるた
め、個々の切手に対して配置、向きを考慮しながら短辺
を直接検出するのは多大な処理時間を要するため、単一
連結領域を求めるのであるが、そのような手法として
は、代表的なものにラベリング、境界追跡等があげられ
る。ここではよく用いられるラベリングにて説明する。
以下、図７を参照してラベリングにより連結領域を探索
する過程について説明する。

【００３４】図７に示す入力画像においてＰnはエッジ
画素である。この入力画像を左上から順にエッジ画素を
検索しながらラベル付けしていく。このとき、エッジ画
素でなければラベルは０とし、エッジ画素の場合は、連
結領域毎に１，２，３．．．とつけていく。図では最初
のエッジ画素にＰ0であり、Ｐ0画素の右上の画素から反
時計回りに左の画素までラベル付き画素があるかどうか
を検索する。Ｐ0の場合は最初のエッジ画素なので１と
ラベル付けする。

【００３５】次はＰ1であり、このときもＰ0と同様に隣
接したラベル付き画素を探す。しかし、存在しないの
で、新たな連結領域の画素とみなし、２とラベル付けす
る。次の画素はＰ2であり、これは隣接したラベル画素
が１と２のふたつあるので、小さい方の番号１とラベル
付けする。

【００３６】Ｐ3〜Ｐ6まで同様に１とラベル付けし、Ｐ
7は完全に独立しているので新たに３とラベル付けす
る。すると、図中にあるようなラベル付け画像のように
なる。このとき、１，２とラベル付けされた画素は連結
しているものとみなして、全ての画素をラベル付けした
後、２とラベル付けされた画素は１に変更する。このこ
とから、図中の入力画像はラベルが１，３の２つの連結
領域を有することになる。この操作により、エッジ画素
である単一連結領域を探索することができる。

【００３７】次に各単一連結領域における短辺候補の検
出を行う。以下、短辺候補の検出方法について、図８、
図９を参照して説明する。

【００３８】まず、各画素の位置座標を（Ｘ，Ｙ）とし
て、以下の９１〜９４の４点を各単一連結領域に対して
求める。

【００３９】 左下角９１：連結領域の輪郭画素のうち、Ｘ−Ｙを最小とする画素 左上角９２：連結領域の輪郭画素のうち、Ｘ＋Ｙを最小とする画素 右上角９３：連結領域の輪郭画素のうち、Ｘ−Ｙを最大とする画素 右下角９４：連結領域の輪郭画素のうち、Ｘ＋Ｙを最大とする画素

【００４０】切手が図８のような方向に配置されてあれ
ば、その４角の座標位置は、切手の４角の座標として求
めることができる。しかしながら、図９のような場合に
は必ずしも切手の４角の座標とはならない場合がある。
そこで、角連結領域に対して、以下の１０１〜１０４を
求める。

【００４１】 左１０１：連結領域の輪郭がそのうち、Ｘが最小となる画素 右１０２：連結領域の輪郭がそのうち、Ｘが最大となる画素 上１０３：連結領域の輪郭がそのうち、Ｙが最小となる画素 下１０４：連結領域の輪郭がそのうち、Ｙが最大となる画素

【００４２】１０１〜１０４に関しては、図９のような
切手配置に対して切手の４角となるが、逆に図８のよう
な配置では必ずしも切手の４角とはならない。よって９
１〜９４かあるいは１０１〜１０４の何れかが切手の４
角を示しているものとして、どちらかを選択する。ここ
で、（９１−９２）を座標９１と９２の長さとあらわ
し、向かい合う長さのペアを予め記憶されている短辺の
長さｍと比較し、最も近いものを選択する。以下にその
式を示す。

【００４３】 Ｌ1 ＝｛（９１−９２）−ｍ｝2 ＋｛（９４−９３）−ｍ｝2 Ｌ2 ＝｛（９２−９３）−ｍ｝2 ＋｛（９１−９４）−ｍ｝2 Ｌ3 ＝｛（１０１−１０３）−ｍ｝2 ＋｛（１０４−１０２）−ｍ｝2 Ｌ4 ＝｛（１０２−１０３）−ｍ｝2 ＋｛（１０４−１０１）−ｍ｝2

【００４４】具体的には上式のＬ1 〜Ｌ4 を計算し、最
も小さいものを切手の４角の座標とする。更に、これと
同時に短辺が候補として検知できる。最後に、各短辺候
補の長さを検証し、短辺候補を絞り込む。以下にその式
を示す。

【００４５】 （１−ｍ）2 ≦θ ：短辺候補 （１−ｍ）2 ＞θ ：短辺候補ではない θ：しきい値 １：短辺候補の長さ ｍ：短辺の長さ

【００４６】ここで、長辺や枠ではなく短辺を用いた理
由は、前述のように画像変動に対して短辺画像が最も安
定であるという性質を利用したことと、処理を簡単に
し、処理を減らすためである。

【００４７】以上の手法により、２値画像１１１から４
角検知後の画像１１２そして、短辺候補の抽出後の画像
１１３が求められる。そして、図１に示す切手の短辺候
補検出部１３において、２値画像７１から複数の切手の
短辺候補が検出できる。

【００４８】次に、図１の切手切り出し部１４におい
て、検出された短辺候補から以下に記す過程を経て１枚
ずつ切手画像を切り出し、その位置を保持する。まず、
図１の切手の短辺候補検出部１３にて同一連結領域内に
２本の短辺候補が検出された場合、次の３つの条件を考
慮して単一連結領域を切手として抽出する。

【００４９】 ・２本の短辺間の距離が予め記憶された長辺相当の長さ
に相当する。 ・各々の短辺がほぼ平行である。 ・先に切手であると判定した領域に入っていない。

【００５０】上記条件の演算は、切手の短辺候補検出部
１３で用いた４角の座標を用いれば容易に可能である。
これらの条件を全て満たしたとき、切手相当の領域とみ
なし、２本の短辺候補の位置、方向情報をもとに切手画
像を切り出す。切り出し後、使用した短辺はその領域に
含まれる短辺候補も含めて短辺候補から削除する。

【００５１】更に、これでも求まらなかった場合や、単
一連結領域内に１本しか短辺がなかった場合を考えて、
残った短辺候補に対しては、他の単一連結領域から未使
用の短辺を検索する。そしてこの対となる短辺候補が、
前記３つの条件に加えて、短辺と短辺をつなぐ長辺の向
きが短辺に対して垂直であるという条件が全て満たされ
た場合に、各々切手の上辺、下辺とみなし、切手画像と
して切り出す。このことにより、短辺しかない切手、あ
るいはかすれによって一つの切手であっても別々の領域
となってしまった場合にも正確に切手を検知できるよう
になる。

【００５２】以上の手法により、図１に示す切手画像切
り出し部１４において、各短辺候補から１枚ずつ切手画
像を切り出して保持する。

【００５３】認識部１５は、画像から切り出された全て
の切手画像に対して特徴抽出を行い、その後予め登録さ
れている切手の標準パターン（以下、辞書と呼ぶ）と照
合演算することにより、最も類似していると判定した切
手を認識結果として出力し、１枚分の切手認識処理を行
う。

【００５４】なお、認識部１５で抽出する特徴について
は、濃淡特徴、色特徴、切手エッジ部の特徴（エッジ部
の輪郭形状）、画像のぼかし、圧縮による特徴等があ
り、これらの特徴は処理速度及び読取対象と読取精度に
よりいずれを使用しても構わない。また、同じ認識部１
５で使用する照合演算については、様々な距離計算（ユ
ーグリッド距離、シティブロック距離、チェス盤距離
等）や内積等の類似度計算等があり、前記抽出された特
徴との適合性により、いずれを使用しても構わない。上
述した種々の特徴、照合演算については以下に実施形態
として各々説明する。

【００５５】まず、白黒濃淡画像の場合、白黒濃淡画像
から切り出された切手画像に対し、テンプレートマッチ
ングを用いて、予め記憶しておいた切手の種類別標準パ
ターンとを重ね、最も一致した標準パターンを識別結果
とする。このとき、用いる照合演算は上述したどの演算
でも可能である。また、処理の高速化、標準パターンの
容量削減のために、白黒濃淡画像を例えば３×３画素の
濃度の平均を１画素としたパターンに変換したり、ある
いは画素の間引きのような、画像の圧縮を施してから標
準パターンと照合しても構わない。

【００５６】次に、色画像の場合、複数の波長に分解さ
れた画像データＲ，Ｇ，Ｂのそれぞれの画像から切り出
された切手画像に対して、白黒濃淡画像のときと同様に
テンプレートマッチングを用いて、予め記憶しておいた
切手の種類別標準パターンとを重ね、最も一致した標準
パターンを識別結果とする。また、色画像の圧縮を施す
ことも可能である。さらに、切手は６種のみの色枠を有
するので、まず切手の枠色に注目して切手の種類を分類
してから、前述同様に標準パターンと照合することによ
り、高精度に識別が可能となる。

【００５７】以上述べた切手全画像のマッチングの他
に、切手上に記載された金額数字を切り出して認識した
結果により、識別することも可能である。切り出された
切手画像の４角の一定の領域のみを抽出する。抽出され
た４角にある４つの画像に対し、予め記憶しておいた数
字標準パターンとを重ね、最も一致した数字標準パター
ンをその切手の識別金額とする。またこのとき、その金
額数字が４角のどれかの角にあったかの位置情報により
識別結果の検証も可能となる。

【００５８】最後に、認識結果出力部１６は、認識部１
５にて認識された結果により切手の種類及びその枚数を
出力する。

【００５９】次に、画像入力手段の構成が前述した実施
形態と異なる実施形態について説明する。

【００６０】複数種複数枚のバラバラになった切手１２
１を任意に配置可能なトレイ１２２上に置く。このトレ
イ１２２を搬送させる為に、本実施形態ではローラベル
トを使っているが、搬送方法についてはトレイ１２２の
表面が光源１２４から照射される光１２５に当たるよう
に搬送できればよく、人手で搬送するなど方法はなんで
も構わない。光源１２４付近に移動したトレイ１２２の
表面に光１２５を照射し、その反射光１２６をＣＣＤセ
ンサが取り込み、画像として入力する。

【００６１】次に、搭載台が切手を挟み込む透明シート
を有する実施形態ついて図１２を参照して説明する。

【００６２】切手に塗布されている糊の表面張力により
反りの見られる切手１３１、劣化によるしわ、破け目の
ある切手１３２等を透明シート１３３に任意に挟むこと
により切手の変形を抑制しながら、光学的に走査し画像
を入力する。透明シートとしては、ビニールのような軟
らかいものであっても、ガラスや塩化ビニール板のよう
に固いものであっても構わない。

【００６３】次に、搭載台が、切手枠色と異なる色より
なる切手置き盤を備えた実施例について図１３を参照し
て説明する。ここでは、複数種複数枚のバラバラになっ
た切手１４２を切手枠色と異なる背景色である用紙１４
１上に任意に配置させ、この用紙表面を光学的に走査し
画像を入力する。このとき、背景となる用紙の色につい
ては、切手枠が区別できる色であればどのような色でも
構わない。例として、背景となる用紙の色は「黒」
「赤」「緑」「青」等の明度の低い有彩色が使える。こ
れは、請求項１の説明中前処理のコントラスト強調に相
当する部分を不要にするための代替手段である。

【００６４】次に、２つの光源を有する実施形態につい
て図１４を参照して説明する。

【００６５】任意に配置された切手は２つの光源、第１
の実施形態で述べた第１の画像入力部１１における分光
波長領域の照射により得られる第１の画像の他に、第１
の画像入力部１１とは異なる分光波長領域の照射により
得られる反射光を第２の画像入力部１５１にて光電変換
し、第２の画像記憶部１５２に保持する。例として、第
１、第２の画像入力部の光源は白色光、紫外光あるいは
その逆でも構わない。また、両方の光源とも白色光でも
構わない。この場合に、保持される画像データはそれぞ
れ別なデータとし、例えばそれぞれ色画像、白黒濃淡画
像となる。

【００６６】次に、第１の切手の短辺候補検出部１３に
て得られた切手の短辺候補の位置情報に加えて、第２の
画像記憶部１５２で光電変換された画像データを第２の
切手短辺候補検出部１５３にて得られる切手の短辺候補
の位置情報に基づいて、切手画像切り出し部１４にて切
手画像を１枚ずつ切り出して保持する。

【００６７】このとき、切手画像切り出し部１４には、
第１の切手の短辺候補検出部１３から得られた第１の短
辺候補情報と、第２の切手の短辺候補検出部１５３から
得られる第２の短辺候補情報の２つの情報が入ってく
る。

【００６８】そこで、この２つの短辺候補から得られる
位置及び向き情報が両方とも同一であった場合は、ひと
つの短辺候補として記憶する。もし、どちらか一方のみ
しか短辺候補を検出できなかった場合にも、その短辺候
補の位置、向き情報を記憶する。

【００６９】以上のように、２つの画像から得られる情
報により、どちらか一方で短辺候補を抽出できなくて
も、もう一方の情報により抽出できたりするし、もし両
方から同一の短辺候補を抽出できた場合は互いの検証と
いう形もとれるので、より高精度に切手の抽出が可能と
なる。

【００７０】次に、短辺候補検出手段の構成が上述した
実施形態と異なる実施形態について図１５を参照して説
明する。

【００７１】切手は人手による取扱上、切手を任意に置
いた際、図１５（Ａ）に示すように切手同士の重なりに
より一部分が欠けてしまう場合や、また、図１５（Ｂ）
に示すように、切手シートから切手を切り取るときに誤
って一部分を破いてしまうことがあった。このため、短
辺相当の長さが見当たらず、短辺候補を検出できず、切
手切り出しがうまくいかないことがある。このような場
合においても本実施形態では、切手を的確に検知できる
ように、短辺候補の位置を予測して切手画像を切り出
す。

【００７２】切手同士の重なりにより一部分が欠けてい
る切手１６１に対して図１に示したにおける第１の短辺
候補検出手段により４角を検出する場合を考える。この
とき４角は図１６の１６２のようになる。だが、この４
角は前述第１の短辺候補検出手段において切手相当の一
方の短辺は検出できない。従って、この単一連結領域は
１つの短辺候補しか有さないことになる。

【００７３】よって、他の単一連結領域から未使用の短
辺候補と組み合わせて切手となり得るかどうかを調べる
わけだが、当然、前述第１の実施形態に記載された切手
となる条件に当てはまらないので切手としては成り立た
ない。以上により、短辺候補がひとつだけ残ってしまっ
た場合には、同一連結領域内における４角のうち、正し
いと思われる３角のみを考慮して、切手となりえるもう
一方の短辺候補の位置を予測する。

【００７４】まず、図１５（Ｃ）に示す画像を対象とし
た正しい３角の検出方法（３角検出機能）について述べ
る。既に検出された短辺候補を構成する各々の角点α，
βは切手の角としては正しいことになる。よって後は角
点γか角点δどちらかが切手の正しい角なのかを検証す
る。これは、角点αと角点γを結ぶ辺の長さと、角点β
と角点δを結ぶ辺の長さを調べて、どちらか長辺相当の
長さに等しいかを検証すればよい。ここでは角点αから
角点γにおける辺が長辺候補となるわけである。このと
き、さらにこの長辺候補と短辺候補の角度が互いに垂直
であるかどうかをも検証する。以上の手法により、正し
い３角が検出できる。

【００７５】次に、３角の位置情報から、角点γを含む
短辺候補のもう一方の１角の位置を算出する（１角検出
機能）。すると、図１５（Ｄ）に示すように、２つの短
辺候補が検出できるようになる。

【００７６】以上の手法により、同一連結領域内に２つ
の短辺候補を検出でき、切手画像の切り出しが可能とな
るわけだが、この後、切手画像を認識する際に一部分の
画像データが失われているので、失われたデータに比例
して誤認識しやすくなっている。そこで、図１５（Ｃ）
に示す画像での４角点α，β，γ，δの位置から、失わ
れていない画像の面積を求める（面積算出機能）。この
面積がもとの切手面積からどのぐらい損失しているかを
検証し、損失量が多い場合に識別結果は棄却するように
する（比率別識別中止機能）。これは、切手はあるのだ
が、種類は識別できないことを意味する。この棄却する
かどうかの損失の割合の設定は誤認識しないように設定
すればよく、実験により定めたところ３０％程度でよい
ことが判明している。

【００７７】以上の手法により、図１５（Ａ）や（Ｂ）
に示す切手のような場合においても切手の短辺候補が検
出できるようになる。

【００７８】次に、図１に示す構成に画像補正部を追加
した実施形態について図１６及び図１７を参照して説明
する。

【００７９】切手画像切り出し部１４にて切り出された
切手画像は、若干ではあるが、用いる光学系の種類や、
被写体となる切手の状況等によっては、歪みが生じるこ
とがある。例えば、切手が図１３の切手１３１のように
反っていた場合、図１６に示すように、正常な切手１８
１からわずかに短辺の長さが短い歪んだ切った画像１８
２となってしまう。

【００８０】また、被写体から画像を取り込む光学系に
おいてはフラットベッドタイプや、カメラタイプ等があ
り、例えばカメラタイプスキャナを用いた場合、画像は
図１７に示すようなわずかな樽状歪みが発生することが
ある。そこで、各切り出された切手画像の４角の位置情
報をもとに、通常の切手に比べどのぐらい歪んでいるか
を検証し、歪みがあった場合に以下に記す歪み補正を行
う。

【００８１】歪みの形にはいろいろあり、図１６や図１
７（Ａ）に示すような歪みがあるが、これらはほとんど
わずかな歪みであるので、ひとつの切手内では図１７
（Ｂ）の実際のような歪みとみてもそう大差はないの
で、この歪み形状に対する補正を行うものとして以下に
その補正式を記す。ただし、歪み形状に応じて様々な補
正式があるのでどの補正式を用いても構わない。

【００８２】図１７（Ｂ）における補正式だが、ｘ軸の
補正分を△ｘ、ｙ軸の補正分を△ｙ、通常切手の短辺の
長さをStamp Width とする。なお、実線は歪んだ切手、
点線は通常切手を表し、それぞれの角の座標を（ｘo,ｙ
0),(ｘ1,ｙ1)とする。

【００８３】

【数１】

【００８４】以上の式により、切手画像の歪みを補正し
た後の画像が得られ、これを図１の認識部１５にて認識
させる。以上の補正により、認識時により高精度の認識
が可能となる。

【００８５】次に、同一シート判定手段を併設した実施
形態について説明する。ここでは、切り出された切手画
像が隣合った切手画像と同一の切手シートに存在するか
どうかを判定する同一シート判定手段を併設している。
そして、認識手段が、同一シート判定手段によって同一
シートにあるとされた切手の識別結果が同一種類となっ
たかを検証する切手種類検証機能を備えている。

【００８６】まず、切手２１１、２１２を検知識別す
る。その結果、これらの切手は位置関係から上下に隣り
合っていることがわかる。そこで、これらの切手が同一
上のシートであるかどうかを判定する。このとき、判定
する材料は、２１３に見られるミシン目の穴の有無に注
目してもいいし、２１４に見られるミシン目の枠の繋が
りに注目しても構わない。ミシン目の穴は、短辺候補を
検出する際にラベリングを行えば特に求める必要もな
い。

【００８７】以上からこれらの切手が同一上のシートで
あると判定した場合に、識別結果、同種類の切手である
かどうかを検証する。もし、識別結果が同種類の切手で
なかった場合にはどちらかが間違っていることになるの
でその後は、識別、照合値の低い方一方が、あるいは全
てを棄却する。以上の検証手段により、誤識別の少ない
高精度の認識性能が得られるというメリットを有する。
この切手識別検証機能は各々の切手が同一上のシートで
あれば適用でき、例えば、図１８に示すような横方向に
隣り合っていたり、縦方向に隣り合っていたり、連続し
て隣り合っていても検証できる。

【００８８】次に切手種類再識別追加した実施形態につ
いて図１９を参照して説明する。ここでは、切手を識別
した後、識別結果が不明であった場合、これらの切手が
同一シート上にあるかどうかを判定する同一シート判定
手段と、これらの切手が同一シート上であった場合に新
たに切手種類再識別を行う手段を追加し、最後に識別結
果を出力する。

【００８９】図１９は３枚の切手２４１，２４２，２４
３が縦に並んでいる。これらの切手を図１に示した認識
部１５にて識別した結果、３枚のうち、少なくとも１枚
以上が種類判明していて、残りが不明であった場合、
（例えば、切手２４１，２４３は判明していて切手２４
２は不明であるとする）これらの切手が同一シート上に
あるかどうかを同一シート判定部２６１にて判定する。
この同一シート上にあるかどうかを判定する手法につい
ては、前述した手法と同様である。

【００９０】以上により、同一シート判定部２６１にて
切手２４１，２４２，２４３が同一シート上にあると判
定した場合に、識別結果が不明である切手画像に対し
て、再識別部２６２にて再度識別させる。この再識別の
際には、第１の実施形態における識別手段とは異なるよ
うにする。例えば、距離計算時のしきい値を変更した
り、識別する特徴を変えたり、識別する際、微分パラメ
ータの変更やコントラストの変更等の補正したりすれば
よい。更にこれらの再識別の結果により、再度他の切手
の種類と同一であるかどうかの検証を行っても構わな
い。

【００９１】以上の手段により、図１９のように、複数
の切手が２つ以上並んでおり、かつ同一シート上にれ
ば、例え、１つでも不明な切手があっても再識別、再度
検証を行うことにより、より高精度の認識が得られるよ
うになる。

【００９２】

【発明の効果】本発明は上述のように構成され機能する
ので、これによると、切り出し手段が、あらかじめ定め
られた切手の大きさ情報に基づいて短編候補を検出し、
さらに、この短編候補に基づいて各切手部分を切り出す
ため、従来の切手検知方式に比べ、単純な方法で切手の
位置、枚数、方向の制限にとらわれない認識を行なうこ
とができ、従って、本発明における手法はその大半をソ
フトウェア化できるので、従来に比べ装置の規模の縮小
化が可能となり、窓口業務に適用することができる従来
にない優れた切手類認識装置を提供することができる。
また、ハードウェア化も容易で小型高速の装置を提供で
きるようになる。

【００９３】特に、請求項１の発明においては、切手１
３１，１３２に見られるように、切手裏面に塗布されて
いる糊等により反ったり、しわの付いた切手であって
も、これらの変形を抑制する故、認識精度が向上する。

【００９４】請求項２の発明においては、切手同士の重
なり１６１や、切手の破れ等により切手の一部分がない
場合であっても、認識可能となる。

【００９５】請求項３の発明においては、被写体である
切手が反っている場合、画像取り込みの際、歪んでしま
ったり、また光学系の影響により歪んでしまっても、そ
の歪みを補正することにより、鮮明な画像で認識できる
故、より高精度の認識が得られるようになる。

【００９６】請求項４の発明においては、シートの情報
を用いているため、全面濃淡画像５１上にみられるよう
に、同一シート上で切手１枚が正しく認識できない場合
でも、本検証を実施することにより、修正あるいは棄却
可能となるので、より高精度の認識が可能となる。

【００９７】請求項５の発明においては、認識結果、同
一シート上に少なくとも１枚が読めた場合、不明な切手
があっても、シート情報及び、再識別、再検証を行うた
め、より高精度の認識が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態による切手類認識装置の構成を示す
ブロック図である。

【図２】図１に示した切手類認識装置の認識対象となる
多種類多数枚の切手の例を示す説明図である。

【図３】図１に示した画像入力部の詳細構成を示す説明
図である。

【図４】図４（Ａ）は切手の濃淡画像を示す図で、図４
（Ｂ）はそのエッジを抽出した２値画像を示す図であ
る。

【図５】多種多数の切手がある全面濃淡画像を示す説明
図である。

【図６】図５に示す全面濃淡画像の微分２値化後の全面
２値画像を示す説明図である。

【図７】エッジ抽出処理を説明するための図であり、図
７（Ａ）は入力画像のエッジ画素を示す説明図で、図７
（Ｂ）はラベル付き画像の一例を示す説明図である。

【図８】各辺が平行または垂直に置かれた切手の外接長
方形を示す説明図である。

【図９】対角線が平行または垂直に置かれた切手の外接
長方形を示す説明図である。

【図１０】ラベリングを用いた切手領域の抽出処理の流
れを示す説明図であり、図１０（Ａ）は２値画像を示す
図で、図１０（Ｂ）は４角検出を示す図で、図１０
（Ｃ）は短辺候補の抽出を示す図である。

【図１１】移動可能なトレイを用いた切手画像入力部の
一例を示す説明図である。

【図１２】透明シートを用いた切手画像入力部の一例を
示す説明図である。

【図１３】搭載台に切手枠色と異なる背景色を用いた用
紙を採用した例を示す説明図である。

【図１４】第１及び第２の画像入力部を備えた例を示す
ブロック図である。

【図１５】一部欠けた切手の短辺候補の検出処理を示す
説明図であり、図１５（Ａ）は切手が重なった状態を示
す図で、図１５（Ｂ）は一部破けた切手を示す図で、図
１５（Ｃ）は（Ａ）に示す切手の短辺候補の検出例を示
す図で、図１５（Ｄ）はさらに残存した切手部分の面積
を示す図である。

【図１６】切手の反りによる歪みの一例を示す説明図で
あり、図１６（Ａ）は通常の大きさを示す図で、図１６
（Ｂ）は歪みが生じた場合の例を示す説明図である。

【図１７】切手の樽状の歪みの一例を示す説明図であ
り、図１７（Ａ）は歪みが生じた図であり、図１７
（Ｂ）は歪みの補正例を示す図である。

【図１８】同一シート上の切手の一例を示す説明図であ
り、図１８（Ａ）は上下に２枚連続する例を示す図で、
図１８（Ｂ）は上下左右に計３枚連続する例を示す図
で、図１８（Ｃ）は上下に計３枚連続する例を示す図で
ある。

【図１９】同一シート上の切手の一例を示す説明図であ
り、図１９（Ａ）は上下に計３枚連続する例を示す図
で、図１９（Ｂ）は左右に計４枚連続する例を示す図
で、図１９（Ｃ）は上下左右に計６枚連続する例を示す
図である。

【図２０】同一シートの判定を行う場合の構成を示すブ
ロック図である。

【図２１】切手の詳細構成を示す説明図である。

【図２２】切手が貼り付けられた郵便物の一例を示す説
明図である。

【符号の説明】

ａ 郵便物 ｂ 切手 １１ 画像入力部 １２ 画像記憶部 １３ 切手の短辺候補検出部 １４ 切手画像切り出し部 １５ 認識部 １６ 認識結果出力部 ４１ 光源 ４２ 光 ４３ 反射光 ４４ ＣＣＤセンサ ４５ Ａ／Ｄ変換器 ４６ 切手 ５１ 全面濃淡画像（多種多数の切手あり） ６１ １枚の切手濃淡画像（８０円切手） ６２ 切手濃淡画像６１を微分２値化した後の切手２値
画像 ７１ 全面濃淡画像５１の微分２値化後の全面２値画像 ９１ 左下角 ９２ 左上角 ９３ 右上角 ９４ 右下角 １０１ 左角 １０２ 右角 １０３ 上角 １０４ 下角 １１１ 切手２値画像 １１２ 切手２値画像１１１をラベリングし、４角検知
した後の画像 １１３ 短辺候補の抽出 １２１ 切手 １２２ トレイ １２３ ローラーベルト １２４ 光源 １２５ 光 １２６ 反射光 １２７ ＣＣＤセンサ １３１ 糊等により扇型に変形した切手 １３２ しわの付いた切手 １３３ 透明シート １４１ 切手枠色と異なる背景色を有する用紙 １４２ 切手 １５１ 画像入力部２ １５２ 画像記憶部２ １５３ 切手の短辺候補検出部２ １６１ 切手同士の重なり図 １６２ 重なりにより一部分が欠けた切手の修正前の４
角 １６３ 修正後の切手の４角 １８１ 通常の切手画像 １８２ 歪んだ切手画像 ２１１ 切手 ２１２ 切手 ２１３ ミシン目の穴 ２１４ ミシン目の枠 ２４１ 切手 ２４２ 切手 ２４３ 切手 ２６１ 同一シート判定部 ２６２ 再識別部 ２７１ 絵柄 ２７２ 色枠 ２７３ ミシン目 ２７４ 長辺部 ２７５ 短辺部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平８−30785（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−160886（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−140878（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−174180（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−285443（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−76976（ＪＰ，Ａ) 実開 平３−84172（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06T 7/00 B07C 1/00 - 9/00

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数種類の切手を複数枚搭載する搭載台
   と、この搭載台に配置された前記切手を光学的に取り込
   む画像入力手段と、前記画像入力手段によって取り込ま
   れた入力画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶
   手段に格納された入力画像から切手ごとの画像に切り出
   す切り出し手段と、この切り出し手段によって切り出さ
   れた切手画像ごとに切手の種類を識別する識別手段と、
   この識別手段による識別結果に基づいて切手の種類と枚
   数とを出力する認識結果出力部とを備えた切手類認識装
   置において、 前記切り出し手段が、予め定められた切手の大きさ情報
   に基づいて前記画像記憶手段に格納された入力画像から
   各切手の短辺候補を検出する短辺候補検出部と、この短
   辺候補検出部によって検出された短辺候補に基づいて前
   記入力画像から切手画像を切り出す切り出し部とを備
   え、 前記搭載台が、切手を挟み込む透明シートを有すること
   を特徴とする切手類認識装置。
2. 【請求項２】 複数種類の切手を複数枚搭載する搭載台
   と、この搭載台に配置された前記切手を光学的に取り込
   む画像入力手段と、前記画像入力手段によって取り込ま
   れた入力画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶
   手段に格納された入力画像から切手ごとの画像に切り出
   す切り出し手段と、この切り出し手段によって切り出さ
   れた切手画像ごとに切手の種類を識別する識別手段と、
   この識別手段による識別結果に基づいて切手の種類と枚
   数とを出力する認識結果出力部とを備えた切手類認識装
   置において、 前記切り出し手段が、予め定められた切手の大きさ情報
   に基づいて前記画像記憶手段に格納された入力画像から
   各切手の短辺候補を検出する短辺候補検出部と、この短
   辺候補検出部によって検出された短辺候補に基づいて前
   記入力画像から切手画像を切り出す切り出し部とを備
   え、 前記短辺候補検出手段が、前記入力画像の切手部分につ
   いて４角を検出をできなかった場合に少なくとも３角の
   検出を行う３角検出機能と、この３角検出機能によって
   検出された３角の位置情報と予め定められた切手の大き
   さ情報とに基づいて残りの１角の位置を算出する１角算
   出機能とを備え、 前記識別手段が、前記１角検出機能によって検出された
   １角と前記３角検出機能によって検出された３角とに基
   づいて当該切手の面積を算出する面積算出機能と、この
   面積算出機能によって算出された面積が通常の切手の面
   積に対して一定比率以下である場合には識別を中止する
   比率別識別中止機能を備えたことを特徴とする切手類認
   識装置。
3. 【請求項３】 複数種類の切手を複数枚搭載する搭載台
   と、この搭載台に配置された前記切手を光学的に取り込
   む画像入力手段と、前記画像入力手段によって取り込ま
   れた入力画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶
   手段に格納された入力画像から切手ごとの画像に切り出
   す切り出し手段と、この切り出し手段によって切り出さ
   れた切手画像ごとに切手の種類を識別する識別手段と、
   この識別手段による識別結果に基づいて切手の種類と枚
   数とを出力する認識結果出力部とを備えた切手類認識装
   置において、 前記切り出し手段が、予め定められた切手の大きさ情報
   に基づいて前記画像記憶手段に格納された入力画像から
   各切手の短辺候補を検出する短辺候補検出部と、この短
   辺候補検出部によって検出された短辺候補に基づいて前
   記入力画像から切手画像を切り出す切り出し部とを備
   え、 前記切り出し部に、当該切り出し部によって切り出され
   た各切手画像の４角の位置に基づいて切手画像の歪みを
   検出する歪み検出手段と、この歪み検出手段によって検
   出された歪み情報に応じて切手画像を補正する補正手段
   とを併設したことを特徴とする切手類認識装置。
4. 【請求項４】 複数種類の切手を複数枚搭載する搭載台
   と、この搭載台に配置された前記切手を光学的に取り込
   む画像入力手段と、前記画像入力手段によって取り込ま
   れた入力画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶
   手段に格納された入力画像から切手ごとの画像に切り出
   す切り出し手段と、この切り出し手段によって切り出さ
   れた切手画像ごとに切手の種類を識別する識別手段と、
   この識別手段による識別結果に基づいて切手の種類と枚
   数とを出力する認識結果出力部とを備えた切手類認識装
   置において、 前記切り出し手段が、予め定められた切手の大きさ情報
   に基づいて前記画像記憶手段に格納された入力画像から
   各切手の短辺候補を検出する短辺候補検出部と、この短
   辺候補検出部によって検出された短辺候補に基づいて前
   記入力画像から切手画像を切り出す切り出し部とを備
   え、 前記切り出し手段に、前記切り出された切手画像が隣り
   合った切手画像と同一の切手シートに存在するかどうか
   を判定する同一シート判定手段を併設し、 前記認識手段が、前記同一シート判定手段によって同一
   シートにあるとされた切手の識別結果が同一種類となっ
   たかを検証する切手種類検証機能を備えたことを特徴と
   する切手類認識装置。
5. 【請求項５】 複数種類の切手を複数枚搭載する搭載台
   と、この搭載台に配置された前記切手を光学的に取り込
   む画像入力手段と、前記画像入力手段によって取り込ま
   れた入力画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶
   手段に格納された入力画像から切手ごとの画像に切り出
   す切り出し手段と、この切り出し手段によって切り出さ
   れた切手画像ごとに切手の種類を識別する識別手段と、
   この識別手段による識別結果に基づいて切手の種類と枚
   数とを出力する認識結果出力部とを備えた切手類認識装
   置において、 前記切り出し手段が、予め定められた切手の大きさ情報
   に基づいて前記画像記憶手段に格納された入力画像から
   各切手の短辺候補を検出する短辺候補検出部と、この短
   辺候補検出部によって検出された短辺候補に基づいて前
   記入力画像から切手画像を切り出す切り出し部とを備
   え、 前記切り出し手段に、前記切り出された切手画像が隣り
   合った切手画像と同一の切手シートに存在するかどうか
   を判定する同一シート判定手段を併設し、 前記認識手段が、前記同一シート判定手段によって同一
   シートにあるとされた切手の一部が識別不明となったと
   きに当該不明となった切手画像に対して再度識別する切
   手種類再識別機能を備えたことを特徴とする切手類認識
   装置。