JP3124597B2 - エッジ検出方法およびこれを用いた画像認識方法 - Google Patents
エッジ検出方法およびこれを用いた画像認識方法Info
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- Character Discrimination (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エッジ検出方法および
これを用いた認識方法に係り、特にみかん箱等に印字さ
れた等階級印字文字（優・秀・Ｓ・Ｌ・等）の認識に際
して、画像読取装置からの画像情報からエッジを検出す
る方法および文字認識方法に関する。
これを用いた認識方法に係り、特にみかん箱等に印字さ
れた等階級印字文字（優・秀・Ｓ・Ｌ・等）の認識に際
して、画像読取装置からの画像情報からエッジを検出す
る方法および文字認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、みかんやりんご等の果実の出荷
工場では、これら果実をその品質（等級）と大きさ（階
級）により、区分けして収容箱に収容し、その収容箱に
等級と階級とをマーキング装置で印字し、搬送されてく
る収容箱に印字された等階級文字を読み取って種分け
し、その結果に応じて通路を切り換えて搬送し、出荷す
るようになっている。
工場では、これら果実をその品質（等級）と大きさ（階
級）により、区分けして収容箱に収容し、その収容箱に
等級と階級とをマーキング装置で印字し、搬送されてく
る収容箱に印字された等階級文字を読み取って種分け
し、その結果に応じて通路を切り換えて搬送し、出荷す
るようになっている。
【０００３】種分けの方法としては、階級（大きさ）に
より選果して箱詰めされたものを人が見て、等級（品
質）を１箱毎に判断し、マーキング装置にキー入力する
と、等級文字と階級文字とがマトリックス状に配列され
た表示部のマトリックスの一点にマークがつけられ、こ
のマークの位置を読み取って搬送路を切り換える方法が
提案されている（特開昭６０−３８０７５号公報）。
より選果して箱詰めされたものを人が見て、等級（品
質）を１箱毎に判断し、マーキング装置にキー入力する
と、等級文字と階級文字とがマトリックス状に配列され
た表示部のマトリックスの一点にマークがつけられ、こ
のマークの位置を読み取って搬送路を切り換える方法が
提案されている（特開昭６０−３８０７５号公報）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の方
法では、あらかじめ箱に印字された等・階級文字マトリ
ックスからなる表示部の一点にマークをつけているた
め、人間による認識はしにくいという問題がある。ま
た、区分けの種類は出荷工場によりまちまちであり、す
べてを予想してあらかじめマトリックスを作成しておく
ことは難しい。
法では、あらかじめ箱に印字された等・階級文字マトリ
ックスからなる表示部の一点にマークをつけているた
め、人間による認識はしにくいという問題がある。ま
た、区分けの種類は出荷工場によりまちまちであり、す
べてを予想してあらかじめマトリックスを作成しておく
ことは難しい。
【０００５】このような状況から考えると、優・秀等の
等級文字およびＳ・Ｌなどの階級文字を印字しそのまま
認識できるようにすることが望ましい。しかし、箱にあ
らかじめ印刷しておくのではなく、その場でゴム印を用
いて印字しているので印字品質は悪く、文字のエッジの
検出が安定しないため、通常の印刷文字または手書き文
字の文字認識の技術をそのまま適用したのでは認識率が
低く、実用的でないという問題がある。
等級文字およびＳ・Ｌなどの階級文字を印字しそのまま
認識できるようにすることが望ましい。しかし、箱にあ
らかじめ印刷しておくのではなく、その場でゴム印を用
いて印字しているので印字品質は悪く、文字のエッジの
検出が安定しないため、通常の印刷文字または手書き文
字の文字認識の技術をそのまま適用したのでは認識率が
低く、実用的でないという問題がある。
【０００６】また、等階級印字文字は縦横の罫線で囲ま
れた印字枠の内部に印字されるのであるが、この印字枠
の内部を認識対象領域として切り出すために、仮に印字
枠検出用のプログラムを作成しても印字枠自体が出荷工
場によりまちまちであり、多様な印字枠には対処できな
いという問題がある。
れた印字枠の内部に印字されるのであるが、この印字枠
の内部を認識対象領域として切り出すために、仮に印字
枠検出用のプログラムを作成しても印字枠自体が出荷工
場によりまちまちであり、多様な印字枠には対処できな
いという問題がある。
【０００７】本発明は前記実情に鑑みてなされたもの
で、ゴム印による等階級文字等の不鮮明な印字文字の認
識を確実に行うことのできる方法を提供することを目的
とする
で、ゴム印による等階級文字等の不鮮明な印字文字の認
識を確実に行うことのできる方法を提供することを目的
とする
【０００８】。
【課題を解決するための手段】そこで本発明では、読み
取られた画像情報を２次微分して、この２次微分値がゼ
ロとなる点すなわちゼロクロス点を求め、求められたゼ
ロクロス点に対応する位置の画像情報のみを１次微分し
てエッジ強度を求め、このエッジ強度があらかじめ設定
された閾値を越えているゼロクロス点を文字のエッジ点
とするようにしている。
取られた画像情報を２次微分して、この２次微分値がゼ
ロとなる点すなわちゼロクロス点を求め、求められたゼ
ロクロス点に対応する位置の画像情報のみを１次微分し
てエッジ強度を求め、このエッジ強度があらかじめ設定
された閾値を越えているゼロクロス点を文字のエッジ点
とするようにしている。
【０００９】また、上記のようにして求めたエッジ情報
を用いて認識する文字のハフ変換用のテンプレートを作
成し、このハフ変換用テンプレートにより上記エッジ情
報をハフ変換してハフ平面上の最大値を記憶しておき、
文字認識時には、認識対象の画像を上記ハフ変換用テン
プレートによりハフ変換してそのときのハフ平面上の最
大値と上記エッジ情報をハフ変換したときの最大値とを
比較することにより、認識の信頼度を演算するようにし
ている。
を用いて認識する文字のハフ変換用のテンプレートを作
成し、このハフ変換用テンプレートにより上記エッジ情
報をハフ変換してハフ平面上の最大値を記憶しておき、
文字認識時には、認識対象の画像を上記ハフ変換用テン
プレートによりハフ変換してそのときのハフ平面上の最
大値と上記エッジ情報をハフ変換したときの最大値とを
比較することにより、認識の信頼度を演算するようにし
ている。
【００１０】
【作用】上記構成によれば、読み取られた画像情報を２
次微分してゼロとなる点すなわちゼロクロス点を求め、
求められたゼロクロス点に対応する位置の画像情報のみ
１次微分してエッジ強度を求めるようにしているため、
２次微分と１次微分とによりノイズは除去され、照明の
変化および印字の濃さの変動に対しても安定したエッジ
点の検出を行うことが可能となる。
次微分してゼロとなる点すなわちゼロクロス点を求め、
求められたゼロクロス点に対応する位置の画像情報のみ
１次微分してエッジ強度を求めるようにしているため、
２次微分と１次微分とによりノイズは除去され、照明の
変化および印字の濃さの変動に対しても安定したエッジ
点の検出を行うことが可能となる。
【００１１】また、上記構成によれば、上記の方法によ
り安定に検出されたエッジをハフ変換し、ハフ平面上の
最大値とテンプレート作成時に記憶した最大値とを比較
することにより、安定した認識を行うことができる。
り安定に検出されたエッジをハフ変換し、ハフ平面上の
最大値とテンプレート作成時に記憶した最大値とを比較
することにより、安定した認識を行うことができる。
【００１２】
【実施例】以下本発明の実施例について図面を参照しつ
つ詳細に説明する。
つ詳細に説明する。
【００１３】図１は本発明実施例のエッジ検出方法を示
す認識アルゴリズムであり、図２および図３はそれぞれ
ラプラシアンマスクおよびソーベルマスクを示す図、図
４はエッジ検出処理における波形変化を示す図である。
す認識アルゴリズムであり、図２および図３はそれぞれ
ラプラシアンマスクおよびソーベルマスクを示す図、図
４はエッジ検出処理における波形変化を示す図である。
【００１４】まず、カラー画像中のグリーン画像を用
い、これを処理装置に入力する（ステップ１０１）。こ
のグリーンの画像の濃度は図４(a) に示す。
い、これを処理装置に入力する（ステップ１０１）。こ
のグリーンの画像の濃度は図４(a) に示す。
【００１５】ついでこの画像情報の２次微分をとるため
に図２に示すようなラプラシアンフィルタを用いて画像
処理を行い図４(b) に示すようにラプラシアン画像を得
る（ステップ１０２）。
に図２に示すようなラプラシアンフィルタを用いて画像
処理を行い図４(b) に示すようにラプラシアン画像を得
る（ステップ１０２）。
【００１６】そして、ラプラシアン画像上を走査しなが
ら、２次微分値が０となる点を検出し、図４(c) に示す
ように零クロス点とする（ステップ１０３）。
ら、２次微分値が０となる点を検出し、図４(c) に示す
ように零クロス点とする（ステップ１０３）。
【００１７】この後、図３に示すソーベルマスクを用い
て図４(d) に示すように零クロス点に対してのみ１次微
分を行いエッジ強度および方向を演算する（ステップ１
０４）。ここで強度Ｍ，および方向θは次式で表され
る。
て図４(d) に示すように零クロス点に対してのみ１次微
分を行いエッジ強度および方向を演算する（ステップ１
０４）。ここで強度Ｍ，および方向θは次式で表され
る。
【００１８】 強度Ｍ＝ｓｑｒｔ（ｄｘ×ｄｘ＋ｄｙ×ｄｙ） 方向θ＝ａｔａｎ（ｄｙ／ｄｘ） さらにこの微分値に対してある閾値に対して２値化を行
い（ステップ１０５）、閾値よりも大きいときに図４
(e) に示すようにエッジ点を決定する（ステップ１０
６）。
い（ステップ１０５）、閾値よりも大きいときに図４
(e) に示すようにエッジ点を決定する（ステップ１０
６）。
【００１９】次に文字認識について説明する。
【００２０】まず認識しようとする文字を登録する。
【００２１】図５を参照して説明する。
【００２２】まず、認識しようとする文字エリアを含む
画像を入力し（ステップ２０１）、文字エリアをマウス
で指定し（ステップ２０２）、エッジの検出を行う（ス
テップ２０３）。
画像を入力し（ステップ２０１）、文字エリアをマウス
で指定し（ステップ２０２）、エッジの検出を行う（ス
テップ２０３）。
【００２３】さらに検出されたエッジからテンプレート
の中心を中心とする点対称変換を行い（ステップ２０
４）、図８に示すように文字テンプレートを作成しハフ
変換用のテンプレートとして登録する（ステップ２０
５）。
の中心を中心とする点対称変換を行い（ステップ２０
４）、図８に示すように文字テンプレートを作成しハフ
変換用のテンプレートとして登録する（ステップ２０
５）。
【００２４】そしてこのハフ変換用のテンプレートを用
いて、このエッジ情報に対して図９に示すようなハフ変
換を行い、ハフ平面上の最大値を求める（ステップ２０
６）。 図６は文字の認識過程を示す図、図７は認識の
流れを示す図である。
いて、このエッジ情報に対して図９に示すようなハフ変
換を行い、ハフ平面上の最大値を求める（ステップ２０
６）。 図６は文字の認識過程を示す図、図７は認識の
流れを示す図である。
【００２５】まず、文字エリアの画像を入力し（ステッ
プ３０１）、エッジの検出を行う（ステップ３０２）。
プ３０１）、エッジの検出を行う（ステップ３０２）。
【００２６】さらにステップ３０２で検出されたエッジ
を圧縮し（３０３）、前述したようにあらかじめ求め登
録しておいた文字テンプレートによって図９に示したの
と同様に一般化ハフ変換を行い（ステップ３０４）、テ
ンプレート内において検出したエッジ方向と同じ方向の
エッジ点のみをハフ平面上に加算する（ステップ３０
５）。
を圧縮し（３０３）、前述したようにあらかじめ求め登
録しておいた文字テンプレートによって図９に示したの
と同様に一般化ハフ変換を行い（ステップ３０４）、テ
ンプレート内において検出したエッジ方向と同じ方向の
エッジ点のみをハフ平面上に加算する（ステップ３０
５）。
【００２７】この後ハフ平面上の最大値の検出を行い
（ステップ３０６）、最大値の正規化（ステップ３０
７）を行い、この正規化された最大値のすべての中で１
位のもの（Ｍａｘ１）と、２位のもの（Ｍａｘ２）とを
求める（ステップ３０８）。
（ステップ３０６）、最大値の正規化（ステップ３０
７）を行い、この正規化された最大値のすべての中で１
位のもの（Ｍａｘ１）と、２位のもの（Ｍａｘ２）とを
求める（ステップ３０８）。
【００２８】そして、Ｍａｘ１が、そのテンプレート自
身のハフ変換によって求められた最大値を基準にして求
められたある閾値以上であってかつＭａｘ１−Ｍａｘ２
がある閾値以上であるか否かを判断し（ステップ３０
９）、ある閾値以上であるとこの文字認識は成功したと
する。
身のハフ変換によって求められた最大値を基準にして求
められたある閾値以上であってかつＭａｘ１−Ｍａｘ２
がある閾値以上であるか否かを判断し（ステップ３０
９）、ある閾値以上であるとこの文字認識は成功したと
する。
【００２９】
【発明の効果】以上説明してきたように、本発明によれ
ば、読み取られた画像情報を２次微分してゼロとなる点
すなわちゼロクロス点を求め、求められたゼロクロス点
に対応する位置の画像情報のみ１次微分を行いエッジ強
度を求めるようにしているため、照明の変化および印字
の濃さの変動に対しても安定したエッジ点の検出を行う
ことが可能となる。
ば、読み取られた画像情報を２次微分してゼロとなる点
すなわちゼロクロス点を求め、求められたゼロクロス点
に対応する位置の画像情報のみ１次微分を行いエッジ強
度を求めるようにしているため、照明の変化および印字
の濃さの変動に対しても安定したエッジ点の検出を行う
ことが可能となる。
【００３０】また本発明によれば、エッジをハフ変換
し、ハフ平面上の最大値とテンプレート作成時に記憶し
た最大値とを比較することにより、安定した認識を行う
ことができる。
し、ハフ平面上の最大値とテンプレート作成時に記憶し
た最大値とを比較することにより、安定した認識を行う
ことができる。
【図１】本発明実施例のエッジ点検出方法を示すフロー
チャート図
チャート図
【図２】同工程で用いられるラプラシアンフィルタを示
す図
す図
【図３】同工程で用いられるソーベルフィルタを示す図
【図４】同工程における波形変化を示す図
【図５】本発明実施例の文字登録のフローチャートを示
す図
す図
【図６】本発明実施例の文字認識のフローチャートを示
す図
す図
【図７】本発明実施例の文字認識を示す図
【図８】テンプレートの作成を示す図
【図９】一般化ハフ変換を示す図
１０１〜１０７ ステップ
Claims (2)
- 【請求項１】 読み取られた画像情報を２次微分して、
この２次微分値がゼロとなるゼロクロス点を求めるゼロ
クロス点算出工程と、 求められた前記ゼロクロス点に対応する位置の画像情報
のみを１次微分してエッジ強度を求めるエッジ強度算出
工程と、 前記エッジ強度があらかじめ設定された閾値を超えてい
るゼロクロス点を前記画像情報のエッジ点とする２値化
工程とを含むことを特徴とするエッジ検出方法。 - 【請求項２】 読み取られた画像情報を２次微分して、
この２次微分値がゼロとなるゼロクロス点を求めるゼロ
クロス点算出工程と、 求められた前記ゼロクロス点に対応する位置の画像情報
のみを１次微分してエッジ強度を求めるエッジ強度算出
工程と、 前記エッジ強度があらかじめ設定された閾値を超えてい
るゼロクロス点を前記画像情報のエッジ点とする２値化
工程とを含むエッジ検出工程と、 あらかじめ認識しようとする印字文字の画像情報から前
記エッジ検出工程によりエッジを検出し、ハフ変換用テ
ンプレートを作成し、登録するテンプレート登録工程
と、 この作成されたハフ変換用テンプレートを用いて前記ハ
フ変換用テンプレートを作成するときの前記印字文字の
エッジをハフ変換し、ハフ平面上の最大値を印字文字認
識時の判定基準として登録する判定基準登録工程と、 入力された印字文字の画像情報から前記エッジ検出工程
により検出されたエッジに対して前記ハフ変換用のテン
プレートを用いてハフ変換を行ない、ハフ平面上の最大
値を検出する最大値検出工程と、 前記最大値検出工程で検出された最大値を前記判定基準
登録工程にて登録された最大値と比較することにより、
入力された画像にある印字文字が登録された印字文字と
同一であるか否かを認識する判定工程とを含むことを特
徴とする画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03311035A JP3124597B2 (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | エッジ検出方法およびこれを用いた画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03311035A JP3124597B2 (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | エッジ検出方法およびこれを用いた画像認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05151352A JPH05151352A (ja) | 1993-06-18 |
| JP3124597B2 true JP3124597B2 (ja) | 2001-01-15 |
Family
ID=18012335
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03311035A Expired - Fee Related JP3124597B2 (ja) | 1991-11-26 | 1991-11-26 | エッジ検出方法およびこれを用いた画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3124597B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005165983A (ja) * | 2003-12-05 | 2005-06-23 | Seiko Epson Corp | 人物顔のあご検出方法及びあご検出システム並びにあご検出プログラム |
| JP5125971B2 (ja) * | 2008-10-07 | 2013-01-23 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像処理方法および装置 |
-
1991
- 1991-11-26 JP JP03311035A patent/JP3124597B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05151352A (ja) | 1993-06-18 |
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