JP3170010B2 - 印字不良検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、印字不良検出方法に係
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
画像情報から印字不良を検出する方法に関する。

【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。

【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）。

【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。

【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、文字の輪郭の検
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、等階級印字文字はゴム印字によるた
め次第にインクが薄くなってくる可能性があり、かすれ
等の印字不良が発生してくると認識ができずリジェクト
が多発するという問題がある。さらにまた、印字装置ま
たは搬送装置に不具合が発生して箱の印字枠内に正しく
印字されずに大幅にずれてくることも多くこの場合も認
識ができずリジェクトが発生する。

【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印字文字の認識を行う
に際し、印字不良を早期に検出す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、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前記画像情報のエッ
ジとして検出し、さらにこの検出された文字のエッジ
を、あらかじめ登録された文字のエッジと一般化ハフ変
換により照合しハフ平面上での基準位置の最大値とその
位置とを求め、認識できた場合の基準位置の最大値を平
均し、この平均値があらかじめ設定された値より小さく
なったとき印字不良と判別するようにしている。

【０００９】また本発明では、認識できた場合の基準位
置の位置を平均し、この位置があらかじめ設定された範
囲をはずれたとき印字不良と判別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
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エッ
ジ点とするようにしているため、演算処理が容易でか
つ、高精度にエッジ点を検出することができる。

【００１１】すなわち、２次微分はノイズに反応しやす
く、１次微分は照明等の濃度変化に対してエッジがでた
り出なかったりして不安定であるのに対し、本発明のよ
うに２次微分によってゼロクロス点を求め、さらにこの
ゼロクロス点に対応する画像情報に対してのみエッジ強
度を求め、さらにこのエッジ強度がある閾値を越えてい
るもののみをエッジ点とするようにしているため、演算
量が少なくてすむ上、極めて高精度となる。

【００１２】そして、さらにこの検出された文字のエッ
ジを、あらかじめ登録された文字のエッジと一般化ハフ
変換により照合しハフ平面上での基準位置の最大値とそ
の位置とを求め、認識できた場合の基準位置の最大値を
平均し、この平均値があらかじめ設定された値より小さ
くなったとき印字不良と判別するようにしているため、
処理が容易でかつ即時に不良を検出することができる。

【００１３】また、認識できた場合の基準位置の位置を
平均し、この位置があらかじめ設定された範囲をはずれ
たとき印字不良と判別するようにしている処理が容易で
かつ早期に不良を検出することが可能となる。

【００１４】

【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。

【００１５】この例では特に、個々のみかん箱の画像情
報から求めた選択された領域のなかにある文字のエッジ
点を検出し、これと、あらかじめ登録された文字のエッ
ジと一般化ハフ変換により照合しハフ平面上での基準位
置の最大値とその位置とを求め、認識できた場合の基準
位置の最大値を平均し、この平均値があらかじめ設定さ
れた値より小さくなったとき印字不良と判別するように
したことを特徴とするものである。

【００１６】また、エッジ点の検出に際しては、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
ゼロクロス点をエッジ点とするようにしている。

【００１７】図１は本発明実施例のみかん箱の階級文字
および等級文字の認識領域を示す図、図２は認識を行う
ための全認識アルゴリズムを示す図である。

【００１８】ところで前述したように、このアルゴリズ
ムのなかで各処理を行うためには認識する対象の原形と
なるテンプレートを作成し、これを登録しておき、この
テンプレートに基づき、認識しようとする箱の読取り画
像に対してハフ変換を行い、ハフ平面上での最大値から
判断して認識対象領域を設定するとともに文字の読取り
（認識）を行うという方法をとる。

【００１９】説明に先立ちまず、このテンプレートの作
成に用いられるエッジ点の検出および原形となるテンプ
レートの作成について説明する。

【００２０】図３はこれらのエッジ検出方法を示す認識
アルゴリズムであり、図４および図５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６はエ
ッジ検出処理における波形変化を示す図である。

【００２１】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６(a) に示す。ここでグリ
ーン画像を用いるのは、カラー画像のうち、人間の目か
ら見て最も白黒に近いからである。

【００２２】ついでこの画像情報の２次微分をとるため
に図４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６(b) に示すようにラプラシアン画像を
得る（ステップ１０２）。

【００２３】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６(c) に示す
ように零クロス点とする（ステップ１０３）。

【００２４】この後、図５に示すソーベルマスクを用い
て図６(d) に示すように零クロス点に対してのみ微分を
行いエッジ強度および方向を演算する（ステップ１０
４）。ここで強度Ｍ，および方向θは次式で表される。

【００２５】 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６
(e) に示すようにエッジ点を決定する（ステップ１０
６）。

【００２６】次に、このエッジ点の検出方法を用いて、
等階級文字が印字される印字枠をみつけだすための基準
となる基準位置検出用のテンプレートの作成と原形とな
る等級文字および階級文字のテンプレートの作成につい
て説明する。

【００２７】図７は基準位置の位置決めテンプレートの
作成を示す図、図８および図９は、等級文字および階級
文字のテンプレート作成を示す図である。

【００２８】作成に際してまず、図１０に従って基準位
置の位置決めテンプレートの作成登録を説明する。

【００２９】図１０に示すように、位置検出センサによ
って標準読取り用のみかん箱の通過が検出されると（ス
テップ７０１）、画像読取装置から画像の読取りがなさ
れ、入力がなされ（ステップ７０２）、画像の圧縮がな
される（ステップ７０３）。そして画像の基準位置の位
置決めテンプレートの作成が行われる。

【００３０】作成に際してまず、ハフ変換用のテンプレ
ートの作成および登録を行う。

【００３１】まず、マウスで基準位置抽出用テンプレー
トとする領域をクリックして指定し（ステップ７０
４）、この後入力画像上でのテンプレート領域の中心Ｐ
0 を設定する（ステップ７０５）、そしてエッジの検出
を行う（ステップ７０６）。ここで、エッジすなわちエ
ッジ点およびエッジ方向については、上述したとおりで
ある。

【００３２】そして図７に示すような位置決めテンプレ
ートを作成しハフ変換用のパターンとして登録する（ス
テップ７０７）。

【００３３】ところでテンプレートの作成は図１１に詳
述するように、まずエッジ検出を行い、テンプレートの
中心の座標を（００）とした相対座標でその方向につい
てのすべてのエッジ点の座標を記憶しておく。ここでは
方向の分割数は４方向としたが、１０度毎に３６方向と
するなど適宜選択すればよい。

【００３４】この後、図１に示す階級領域および等級領
域を規定するための点Ｐ１，Ｐ２およびＰ３，Ｐ４をマ
ウスでクリックして決定し基準位置テンプレートＰ０か
らの相対座標として登録する（ステップ７０８）。

【００３５】さらにステップ７０６で検出されたエッジ
について前述したように、ステップ７０７で登録してお
いたその領域自身のハフ変換用テンプレートによって図
１２に示すように、一般化ハフ変換を行いハフ平面上の
最大値を求める（ステップ７０９）。

【００３６】ここでは入力画像から検出したエッジ点例
えばＰ１についてその方向（１８０度）のテンプレート
の中心をＰ１に重ねた場合の相対座標の位置に各々＋１
カウントアップしていく。そしてＰ２，Ｐ３は方向（０
度）方向（２７０度）のテンプレートの各々の重心をお
いて各々＋１カウントする。このようにしてすべてのエ
ッジ点についてカウントし、カウントの最大値を求め
る。そしてこの最大値を登録する（ステップ７１０）。

【００３７】次に等級文字と階級文字のテンプレートの
作成登録について説明するが、等級と階級では単に文字
エリアが異なるのみで処理方法は同じである。

【００３８】図１３を参照して説明する。

【００３９】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
テップエ２０３）。エッジ検出は前述した方法を用い
る。

【００４０】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１１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）。

【００４１】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１２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
２０６）。

【００４２】これらの処理を認識したい文字のすべて
（優・秀・Ｓ・Ｌ・等）に対して行いテンプレートを作
成し登録しておく。

【００４３】次に、図２の認識を行うための全認識アル
ゴリズムについて説明する。

【００４４】図２に示すように、位置検出センサによっ
てみかん箱の通過が検出されると（ステップ４０１）、
その度毎に画像読取装置から、画像の読取り、入力がな
され（ステップ４０２）、画像の位置ぎめがなされる
（ステップ４０３）。

【００４５】図１４は画像の基準位置の検出過程を示す
図である。

【００４６】まず、読取り画像中のグリーン画像を入力
し（ステップ４１１）、画像圧縮により２５６×２５６
画素から１２８×１２８画素にし（ステップ４１２）、
入力画像の位置ずれ誤差を考慮した基準位置検出エリア
を自動的に設定し（ステップ４１３）、そのエリア内に
おいてエッジの検出を行う（ステップ４１４）。

【００４７】さらにステップ４１４で検出されたエッジ
について前述したようにあらかじめ求め登録しておいた
位置決めテンプレートによって図１２に示したのと同様
に一般化ハフ変換を行い（ステップ４１５）、ハフ平面
上の最大値を求め、これを基準位置Ｐ０とする（ステッ
プ４１６）。

【００４８】ここでこの基準位置を求めるにはハフ平面
上の最大値が検出される（ステップ６０１）と、最大値
の正規化（ステップ６０２）を行い、この正規化された
最大値が、前記図１０に示したステップ７１０で登録さ
れた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るか
否かを判断し、ある閾値以下であるとこの点は基準位置
Ｐ０でないと判断し（ステップ６０４）、閾値以上であ
るときのみこの点が基準位置Ｐ０であるとする。

【００４９】そして同様に図１０に示したステップ７０
８で登録された４つの点の相対座標から等級文字エリア
および階級文字エリアを設定する（ステップ４１７）。

【００５０】このようにして文字エリアが設定される
と、文字認識ステップ４０４に移行し、それぞれあらか
じめ求められたテンプレートに基づいて等級文字および
階級文字の読取りがなされる。

【００５１】図１５は文字の認識過程を示す図、図１６
は認識の流れを示す図である。

【００５２】まず、設定された文字エリアの画像から、
エッジの検出を行う（ステップ３０２）。

【００５３】さらにステップ３０２で検出されたエッジ
を圧縮し（ステップ３０３）、前述したようにあらかじ
め求め登録しておいた等級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３０５）。

【００５４】この後ハフ平面上の最大値とその位置の検
出を行い（ステップ３０６）、最大値の正規化（ステッ
プ３０７）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（Ｍａｘ
２）とを求める（ステップ３０８）。

【００５５】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）、ある閾値以下であるとこの文字は印字不良である
と判断する。

【００５６】そして、文字認識が成功したときの正規化
された最大値（印字品質）と最大値の位置（印字位置）
とから印字状態を判定する。

【００５７】図１７は、印字不良検出のフローを示す
図、図１８は文字エリアの領域内で、上記最大値の位置
（印字位置）すなわちテンプレートの中心の位置が許容
されるべき範囲を示す図である。

【００５８】図１７で文字認識が成功したときの正規化
された最大値、すなわち印字位置（Ｐｘ，Ｐｙ）が得ら
れると（ステップ８０１）、今回と過去（Ｎ−１）回と
を合わせた過去Ｎ回分の印字位置の平均（Ｐｘav，Ｐｙ
av）を求め（ステップ８０２）、その値ｐｘ，ｐｙが図
１８の陰の部分で表される範囲内であるならば、その印
字位置はｏｋであるとし、次に今回と過去（Ｎ−１）回
とを合わせた過去Ｎ回分の印字品質の平均（Ｑav）を求
める（ステップ８０４）。そしてその平均値が一定値以
下となったか否かを判断し（ステップ８０５）、一定値
以下となった場合は、印字位置のかすれ等の印字不良が
発生したものとして印字品質不良の警告を発する（ステ
ップ８０６）。これはランプ、ブザーなどで係員に報知
するようにするか、搬送を自動的に停止させるようにす
るか種々の方法を用いてよい。もしステップ８０３で印
字位置が所定の範囲外となったときには印字位置がなん
らかの原因でずれてきたものとして印字位置不良の警告
を発する（ステップ８０７）。

【００５９】なお、印字位置の平均が所定範囲内のとき
のみ印字品質の平均を求めたがこれに限らず印字品質の
み求めるようにしてもよいし、平均を取らずに今回だけ
の値で判定するようにしてもよい。

【００６０】

【発明の効果】以上説明してきたように、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、さらにハフ平面上
の最大値とその位置により印字不良を早期に検出するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施例の認識対象領域を示す図

【図２】本発明実施例の全認識のフローチャートを示す
図

【図３】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

【図４】同工程で用いられるラプラシアンフィルタを示
す図

【図５】同工程で用いられるソーベルフィルタを示す図

【図６】同工程における波形変化を示す図

【図７】本発明実施例の基準位置テンプレート作成を示
す図

【図８】本発明実施例の等級文字テンプレートの作成を
示す図

【図９】本発明実施例の階級文字テンプレートの作成を
示す図

【図１０】本発明実施例の基準位置の位置決めテンプレ
ートの作成登録フローチャートを示す図

【図１１】テンプレートの作成を示す図

【図１２】一般化ハフ変換を示す図

【図１３】本発明実施例の文字の登録フローチャートを
示す図

【図１４】本発明実施例の基準位置の検出を示す図

【図１５】本発明実施例の文字の認識方法を示すフロー
チャート図

【図１６】本発明実施例の文字の認識を示す図

【図１７】本発明実施例の印字状態の警告機能を示す図

【図１８】テンプレートの中心位置の許容範囲を示す図

【符号の説明】

１０１〜７０６ 各ステップ

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【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点すなわちゼロクロス点を
   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
   にのみを１次微分してエッジ強度と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越えてい
   るゼロクロス点を前記画像情報のエッジとして検出する
   エッジ検出工程とこの検出された文字のエッジを、あら
   かじめ登録された文字のエッジと一般化ハフ変換により
   照合しハフ平面上での基準位置の最大値とその位置とを
   求める最大値検出工程と認識できた場合の基準位置の最
   大値を平均し、この平均値があらかじめ設定された値よ
   り小さくなったとき印字不良と判別する判別工程とを含
   むようにしたことを特徴とする印字不良検出方法。
2. 【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点すなわちゼロクロス点を
   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
   にのみを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越えてい
   るゼロクロス点を前記画像情報のエッジとして検出する
   エッジ検出工程とこの検出された文字のエッジを、あら
   かじめ登録された文字のエッジと一般化ハフ変換により
   照合しハフ平面上での基準位置の最大値とその位置とを
   求める最大値検出工程と認識できた場合の基準位置の位
   置を平均し、この位置があらかじめ設定された範囲をは
   ずれたとき印字不良と判別する判別工程とを含むように
   したことを特徴とする印字不良検出方法。