JP3710068B2 - Health insurance card automatic recognition method and apparatus, and geriatric medical insurance card automatic recognition method and apparatus - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、健康保険証自動認識方法および装置、並びに老人医療保険証自動認識方法および装置に関し、例えば、健康保険証や老人医療保険証の確認や照合を行う場合に用いて好適な健康保険証自動認識方法および装置、並びに老人医療保険証自動認識方法および装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、病院等においては、厚生省の指導により、月に1度の健康保険証(以下保険証という)の確認が義務づけられている。また、健康保険組合でも、組合員が資格を失った時には、速やかに保険証の回収を行うことが義務づけられている。しかしながら、病院が診察カードの確認だけで保険扱いで治療を行い、保険負担分を健康保険組合に請求した場合においては、すでに患者が保険資格を喪失しているケースが発生し得る。
【0003】
このとき、健康保険組合には支払義務がなく、病院側が保険証の確認義務を怠ったことを理由に、病院側に未回収金が発生する。その額は、医療費の0.7%乃至1.0%にも及ぶ。従って、各保険組合の総額医療費は平成5年度で25兆円であるから、その未回収金は総額で1750億乃至2500億円ということになる。
【0004】
病院は、患者全員の保険証の確認を確実に行うためには、事務員を現状より大幅に増員しなければならなくなるのが現状である。
【0005】
外来患者の数は、ベッド数が1000床程度の病院で1日に1500人にも達し、しかも1日の決められた短い受付時間内に集中するため、どの患者の保険証をチェックする必要があるのかを判断するためのチェック要員の増強を行うことが必要になる。
【0006】
また、医療保険制度の加入者のうち、70歳以上の老人、および65歳以上の寝たきりの老人に対しては、市区町村等から老人医療保険証が発行され、医療機関からの療養の給付を受けることができる。
【0007】
老人医療保険証が発行される対象者は、老人医療保険制度により以下のように規定されている。すなわち、健康保険の加入者であり、所得が各地方自治体で定められた所定の額よりも低いこと。ただし、これは1年毎に審査される。次に、各地方自治体で定められた対象年齢(ただし、70歳未満)であること。この条件を満たす老人に対して、老人医療保険証が発行される。また、この老人医療保険証は、住所地の都道府県内でのみ使用することができる。
【0008】
老人医療保険証の場合においては、所得の変動や1年毎の審査未実施、または転居若しくは転出等により、現在所持している老人医療保険証が無効になっているにも拘らず、継続して使用している場合がある。しかしながら、健康保険証の場合と同様に、手作業による確認作業には手間がかかるため、かなりの人数をこの作業に割いているか、あるいは全く確認作業を行っていないかのいずれかであるのが現状である。
【0009】
図86のフローチャートは、老人医療保険証の確認作業の作業手順を示している。まず、ステップS911において、被保険者は、老人医療保険証を医療機関に提出する。次に、ステップS912において、老人医療保険証の月毎の確認が済んでいるか否かが判定される。老人医療保険証の月毎の確認がまだ済んでいないと判定された場合、ステップS913に進み、老人医療保険証の確認作業が人手によって行われる。あるいは、医療機関によっては、確認作業を全く行わず、そのままステップ914に進む。
【0010】
一方、老人医療保険証の月毎の確認が済んでいると判定された場合、何も処理をせず、ステップS914に進む。
【0011】
ステップS914においては、医療費請求額が所定の方法により算出される。次に、ステップS915に進み、医療機関は、所定の支払い基金に対して所定の書類を提出することにより、医療費の請求を行う。次に、ステップS916において、支払い基金は、医療機関より提出された書類を検査し、ステップS917において、書類に不備があるか否かを判定する。
【0012】
支払い基金により書類に不備があると判定された場合、ステップS918に進み、支払い基金は、医療機関に対して返戻通知を行う。一方、書類に不備がないと判定された場合、ステップS919に進み、支払い基金は、医療機関に対して医療費の支払いを行う。
【0013】
【発明が解決しようとする課題】
以上のような状況にあるため、病院側では、診療費の全額を回収することができない課題があった。
【0014】
また、受付の混雑を避けるため、磁気式の診察カードを発行している病院において、自動の再来受付機を備える場合もあるが、これは、診察の順番を決めることはできるが、保険証の確認機能はないため、保険診療受付業務の省力化には役立っていない課題があった。
【0015】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、健康保険証および老人医療保険証の有効性の有無を簡単に判断できるようにし、保険診療受付業務の省力化を実現し、診療費をできるだけ全額回収することができるようにするものである。
【0016】
【課題を解決するための手段】
請求項1に記載の健康保険証自動認識方法は、健康保険証の画像を読み取り、読み取った画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、画像の所定の位置を検索開始点とし、健康保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを健康保険証に対して検索方向に垂直な方向とし、検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で検索開始点から検索方向に画像の第2画像を検索し、検索幅内に含まれる第2画像と第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、検索方向に対して垂直な方向に延びる、検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、領域の一方の短辺側の小領域の列から他方の短辺側の列に順に、列に第2画像が含まれるか否かを判定し、第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップし、カウンタ値の罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、健康保険証の罫線が検出されたものとみなし、検出した健康保険証の罫線の座標に基づいて、健康保険証の所定の項目が記載された位置を検出し、項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域を検出し、検出した健康保険証の文字が記載されている領域に基づいて、項目に記載された文字を認識し、認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、健康保険証の確認を行うことを特徴とする。
【0017】
また、項目に記載された文字の認識は、健康保険証の保険証枠の左側面の傾きから、健康保険証の傾きを検出し、健康保険証が右上がりに傾斜している場合、保険者番号が記載された矩形の枠の左下点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、健康保険証が左上がりに傾斜している場合、保険者番号が記載された矩形の枠の左上点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、縮小された文字領域内の文字を認識するようにすることにより行なうことができる。
【0018】
さらに、画像を構成する色成分に基づいて、前記健康保険証に押印された印鑑の位置を認識し、認識した前記印鑑の位置に基づいて、前記健康保険証の上下を判断するようにすることができる。
【0019】
また、項目は、健康保険証の記号、番号、保険組合名、保険者番号、有効年月日、生年月日、および取得年月日のうちの少なくともいずれか1つとすることができる。
【0020】
また、健康保険証の文字が記載されている領域の検出は、画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、画像上に、所定の小領域がマトリックス状に配置された文字認識領域を設定し、文字認識領域を構成する小領域の左の列から右方向に順に列に第2画像が含まれるか否かを判定し、第2画像が含まれない列が、所定の文字境界判定数分より以上連続したか否かを判定し、第2画像が含まれない列が、文字境界判定数分より以上連続したと判定された場合、第2画像を検出した最初の列を文字の左端とし、第2画像を検出した最後の列を文字の右端とし、文字認識領域の最も下で検出された第2画像の位置を文字の下端とし、文字認識領域の最も上で検出された第2画像の位置を文字の上端とし、左端から右端までの距離を文字幅とし、下端から上端までの距離を文字高さとし、文字幅が文字幅の最低値として定義された所定の文字幅最低値以上であり、かつ、文字高さが文字長さの最低値として定義された所定の文字高さ最低値以上である場合、文字が検出されたとみなすようにすることにより行なうことができる。
【0021】
また、文字領域内の文字に対して細線化処理を行い、細線化処理が施された文字を、ゾンデ法を用いて認識するようにすることができる。
【0022】
請求項7に記載の健康保険証自動認識装置は、健康保険証の画像を読み取る画像読み取り手段(例えば図17のカラースキャナ2)と、画像読み取り手段により読み取られた画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段(例えば図17の処理部4)と、画像の所定の位置を検索開始点とする検索開始点設定手段(例えば図23のステップS41)と、健康保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを健康保険証に対して検索方向に垂直な方向とし、検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で検索開始点から検索方向に画像の第2画像を検索する第2画像検索手段(例えば図23のステップS42)と、検索幅内に含まれる第2画像と第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、検索方向に対して垂直な方向に延びる、検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、領域の一方の短辺側の小領域の列から他方の短辺側の列に順に、列に第2画像が含まれるか否かを判定する判定手段(例えば図23のステップS48)と、第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップするカウント手段(例えば図23のステップS49)と、カウンタ値の罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、健康保険証の罫線が検出されたものとみなす座標検出手段(例えば図23のステップS51)と、座標検出手段により検出された健康保険証の罫線の座標に基づいて、健康保険証の所定の項目が記載された位置を検出する位置検出手段(例えば、図18のステップS6)と、位置検出手段により検出された項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域を検出する文字領域検出手段(例えば、図18のステップS8)と、文字領域検出手段により検出された文字が記載されている領域に基づいて、健康保険証に記載された所定の項目を認識する認識手段(例えば図17の処理部4)と、認識手段による認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、健康保険証の確認を行う確認手段(例えば図17の処理部4)とを備えることを特徴とする。
【0023】
また、認識手段は、健康保険証の保険証枠の左側面の傾きから、健康保険証の傾きを検出する傾き検出手段(例えば図18のステップS3)と、健康保険証が右上がりに傾斜している場合、保険者番号が記載された矩形の枠の左下点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、健康保険証が左上がりに傾斜している場合、保険者番号が記載された矩形の枠の左上点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とする文字領域設定手段(例えば図17の処理部4)と、文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小する縮小手段(例えば図17の処理部4)と、縮小手段により縮小された文字領域内の文字を認識する文字認識手段(例えば図17の処理部4)とをさらに設けるようにすることができる。
【0024】
さらに、画像を構成する色成分に基づいて、前記健康保険証に押印された印鑑の位置を認識する印鑑位置認識手段(例えば図70のステップS117)と、認識した前記印鑑の位置に基づいて、前記健康保険証の上下を判断する上下判断手段(例えば図70のステップS118、およびステップS119)とをさらに設けるようにすることができる。
【0025】
また、項目は、健康保険証の記号、番号、保険組合名、保険者番号、有効年月日、生年月日、および取得年月日のうちの少なくともいずれか1つとすることができる。
【0026】
また、文字領域検出手段は、画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段(例えば図17の処理部4)と、画像上に、所定の小領域がマトリックス状に配置された文字認識領域を設定する設定手段(例えば図34のステップS71)と、文字認識領域を構成する小領域の左の列から右方向に順に列に第2画像が含まれるか否かを判定する第1判定手段(例えば図34のステップS75)と、第2画像が含まれない列が、所定の文字境界判定数分より以上連続したか否かを判定する第2判定手段(例えば図34のステップS79)と、第2画像が含まれない列が、文字境界判定数分より以上連続したと判定された場合、第2画像を検出した最初の列を文字の左端とし、第2画像を検出した最後の列を文字の右端とし、文字認識領域の最も下で検出された第2画像の位置を文字の下端とし、文字認識領域の最も上で検出された第2画像の位置を文字の上端とする文字領域設定手段(例えば図34のステップS80)と、左端から右端までの距離を文字幅とし、下端から上端までの距離を文字高さとし、文字幅が文字幅の最低値として定義された所定の文字幅最低値以上であり、かつ、文字高さが文字長さの最低値として定義された所定の文字高さ最低値以上である場合、文字が検出されたとみなす文字検出手段(例えば図34のステップS84)を設けるようにすることができる。
【0027】
また、文字領域内の文字に対して細線化処理を行う細線化手段(例えば図49のステップS103)をさらに設けるようにし、文字認識手段は、細線化手段により細線化処理が施された文字を、ゾンデ法を用いて認識するようにすることができる。
【0030】
請求項13に記載の老人医療保険証自動認識方法は、老人医療保険証の画像を読み取り、読み取った画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、画像の所定の位置を検索開始点とし、老人医療保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを老人医療保険証に対して検索方向に垂直な方向とし、検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で検索開始点から検索方向に画像の第2画像を検索し、検索幅内に含まれる第2画像と第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、検索方向に対して垂直な方向に延びる、検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、領域の一方の短辺側の小領域の列から他方の短辺側の列に順に、列に第2画像が含まれるか否かを判定し、第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップし、カウンタ値の罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、老人医療保険証の罫線が検出されたものとみなし、検出した画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、画像が老人医療保険証の画像であるか否かを識別し、読み取った画像から老人医療保険証の所定の項目が記載された位置を検出し、項目に記載された文字を認識し、認識結果に基づいて、保険診療の受付を行うとともに、老人医療保険証の確認を行うことを特徴とする。
【0031】
また、項目は、老人医療保険証の市町村番号、受給者番号、および有効期限のうちの少なくともいずれか1つとすることができる。
【0032】
また、項目に記載された文字の認識は、老人医療保険証の保険証枠の左側面の傾きから、老人医療保険証の傾きを検出し、老人医療保険証が右上がりに傾斜している場合、市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左下点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、老人医療保険証が左上がりに傾斜している場合、市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左上点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、縮小された文字領域内の文字を認識することにより行なうようにすることができる。
【0033】
請求項16に記載の老人医療保険証自動認識装置は、老人医療保険証の画像を読み取る画像読み取り手段(例えば図72のカラーイメージ入力部12)と、
画像読み取り手段により読み取られた画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段(例えば図72の確認処理部13)と、画像の所定の位置を検索開始点とする検索開始点設定手段(例えば図79のステップS181)と、老人医療保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを老人医療保険証に対して検索方向に垂直な方向とし、検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で検索開始点から検索方向に画像の第2画像を検索する第2画像検索手段(例えば図79のステップS183)と、検索幅内に含まれる第2画像と第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、検索方向に対して垂直な方向に延びる、検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、領域の一方の短辺側の小領域の列から他方の短辺側の列に順に、列に第2画像が含まれるか否かを判定する判定手段(例えば図79のステップS183)と、第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップするカウント手段(例えば図79のステップS183)と、カウンタ値の罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、老人医療保険証の罫線が検出されたものとみなす検出手段(例えば図79のステップS184)と、検出手段により検出された画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、画像が老人医療保険証の画像であるか否かを識別する識別手段(例えば図72の確認処理部13)と、画像読み取り手段により読み取られた画像から老人医療保険証に記載された所定の項目を認識する認識手段(例えば図72の確認処理部13)と、認識手段による認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、老人医療保険証の確認を行う確認手段(例えば図72の確認処理部13)とを備えることを特徴とする。
【0034】
また、項目は、老人医療保険証の市町村番号、受給者番号、および有効期限のうちの少なくともいずれか1つとすることができる。
【0035】
また、識別手段は、老人医療保険証の保険証枠の左側面の傾きから、老人医療保険証の傾きを検出する傾き検出手段(例えば図74のステップS146)と、老人医療保険証が右上がりに傾斜している場合、市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左下点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、老人医療保険証が左上がりに傾斜している場合、市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左上点を頂点とし、頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とする文字領域設定手段(例えば図72の確認処理部13)と、文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小する縮小手段(例えば図72の確認処理部13)と、縮小手段により縮小された文字領域内の文字を認識する文字認識手段(例えば図72の確認処理部13)とをさらに設けるようにすることができる。
【0038】
請求項1に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項7に記載の健康保険証自動認識装置においては、健康保険証の画像が読み取られ、読み取られた健康保険証の画像を2値化して得られる第1画像と第2画像に基づいて、健康保険証の罫線が検出され、検出された健康保険証の罫線の座標に基づいて、健康保険証の所定の項目が記載された位置が検出され、項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域が検出され、この領域に基づいて、健康保険証の所定の項目が認識され、健康保険証の確認が行なわれる。従って、健康保険証の確認作業を自動化することができる。また、番号、および保険者番号が記載されている位置を検出することができる。
【0039】
請求項2に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項8に記載の健康保険証自動認識装置においては、健康保険証が傾いている場合、保険者番号の各枠に含まれる文字を認識するための水平または垂直な辺からなる所定の大きさの矩形が文字領域とされ、この文字領域が上下左右に所定の長さ分だけ縮小され、縮小された文字領域内の文字が認識される。従って、文字認識の精度を高めることができる。
【0040】
請求項3に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項9に記載の健康保険証自動認識装置においては、画像を構成する色成分に基づいて、健康保険証に押印された印鑑の位置が認識され、この位置に基づいて、健康保険証の上下が判断される。従って、迅速に上下判断を行うことができる。
【0041】
請求項5に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項11に記載の健康保険証自動認識装置においては、文字認識領域内に含まれる第1画像と第2画像に基づいて、そこに記載された文字の位置が検出される。従って、認識すべき文字の存在する領域を特定することができる。
【0043】
請求項13に記載の老人医療保険証自動認識方法、および請求項16に記載の老人医療保険証自動認識装置においては、老人医療保険証の画像が読み取られ、読み取られた画像を2値化して得られる第1画像と第2画像に基づいて、老人医療保険証の罫線が検出され、その画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、その画像が老人医療保険証の画像であるか否かが識別され、その画像から老人医療保険証の所定の項目が認識され、老人医療保険証の確認が行なわれる。従って、老人医療保険証の確認作業を自動化することができる。また、市町村番号、および受給者番号が記載されている位置を検出することができる。
【0044】
請求項15に記載の老人医療保険証自動認識方法、および請求項18に記載の老人医療保険証自動認識装置においては、老人医療保険証が傾いている場合、市町村番号および受給者番号の各枠に含まれる文字を認識するための水平または垂直な辺からなる所定の大きさの矩形が文字領域とされ、この文字領域が上下左右に所定の長さ分だけ縮小され、縮小された文字領域内の文字が認識される。従って、文字認識の精度を高めることができる。
【0046】
【発明の実施の形態】
現在、病院側で管理している健康保険証の確認事項は、健康保険組合番号(保険者番号)、被保険者の氏名、番号、記号、生年月日、保険資格取得年月日、および有効期限である。また、健康保険組合番号は保険の種類を表すようになされている。これらの事項をカルテに記入し、大きな病院ではコンピュータを用いてデータベース化している。
【0047】
図1は、医療保証適用人口に対する、各種保険のなかの自動照合判定が可能な保険証を有する被保険者の人口の割合を示している。図1に示すように、医療保証適用人口に対する自動照合が可能な保険証を有する人口の割合は、99.32%にも及ぶ。ただし、照合判定の基準は、1994年8月29日現在の保険証の仕様に基づいている。
【0048】
図2は、健康保険被保険者証(通称、保険証)の種類を示す図である。保険証の種類としては、図2に示すように、健康保険法に基づく健康保険被保険者証、日雇特例保険被保険者受給資格者票1年、日雇特例保険被保険者受給資格者票5年、および日雇特例被保険者特別療養費受給票、国民健康保険法に基づく国民健康保険被保険者証、および国民健康保険退職被保険者証、船員保険法に基づく船員保険被保険者証、および船員保険被扶養者証、さらには共済組合法に基づく国家公務員等共済組合員証、国家公務員等共済組合遠隔地被扶養者証、地方公務員等共済組合員証、地方公務員等共済組合遠隔地被扶養者証、私立学校教職員共済組合員証、および私立学校教職員共済組合遠隔地被扶養者証がある。このように、現在、保険証は大別して14種類存在し、厚生省によりそれぞれのフォーマットが決められている。
【0049】
図3乃至図16は、上述した14種類の保険者証のフォーマットをそれぞれ順に示している。
【0050】
初診時に、病院に健康保険証を提出すると、病院側ではカルテを作成し、コンピュータにインプットするとともに、健康保険証の健康保険組合番号、被保険者の氏名、番号、記号、生年月日、保険資格取得年月日、および有効期限等の確認事項をコンピュータにインプットし、カルテおよび保険証データのデータベース化を行う。再来時には、厚生省の指導により、毎月1回の保険証の照合が義務づけられている。
【0051】
再来患者である場合、予め登録してある保険証データと照合を行う。まず、コピーされた保険証であるか否かの判定が行われる。カラースキャナまたはカラーCCDカメラで保険証の画像データを抽出し、それをコンピュータに入力し、本物かどうかを判定する。カラーコピーされた保険証は、白地の部分にカラー要素がRGBデータとして検出されるのに対して、本物の場合、色のついた紙に印刷されているため、白地の部分は検出されない。このことから、コピーされた偽物を識別することができる。
【0052】
また、厚生省の指導により、保険証の印刷の色が指定され、2または3年毎に変更されるため、指定された色であるか否かを判定することにより、本物であるか否かの判定を行うことができる。
【0053】
次に、患者本人の保険証であるか否かの判定が行われる。全ての種類の健康保険証に共通する項目は、健康保険組合番号(保険組合に与えられた固有の番号)、被保険者番号、被保険者生年月日、および発行日の4つである。このうち、健康保険組合番号と被保険者番号を識別し、患者本人の保険証であるか否かの判定を行うようにしている。
【0054】
さらに、保険証の画像データから、健康保険組合番号と被保険者番号が記載されている位置を識別して、それらを認識する。上述したように、保険証のフォーマットを分析すると、上から2番目または3番目の枠の中に、被保険者番号、下部に健康保険組合番号が記載されるように定められているため、その位置を認識し、次にそこに記載された番号を認識する。この認識方法の詳細については後述する。
【0055】
図17は、本発明の健康保険証自動認識装置の一実施例の構成を示すブロック図である。カラースキャナ2は、そこにセットされた保険証1の画像を読み取り、対応する画像データを処理部4に供給するようになされている。
【0056】
処理部4は、カラースキャナ2より供給された画像データから、そこに記載された健康保険組合番号、被保険者番号、記号、生年月日、保険資格取得年月日、および有効期限等のうち、少なくとも健康保険組合番号と被保険者番号を認識し、その保険証が患者本人のものであるか、あるいは有効であるか否かを判定するようになされている。
【0057】
キーボード5は、処理部4に対して所定の指令を行うことができるようになされている。記憶部6は、例えば、患者のカルテに対応する情報を記憶するようになされている。出力部7は、処理部4の制御により、そこから供給された所定のデータを出力するようになされている。
【0058】
従って、例えば、処理部4により、記憶部6に記憶された所定の患者のカルテが検索され、対応する文字、図形、または画像がCRTまたは液晶ディスプレイ等からなる表示部3に表示されたり、あるいはプリンタ等からなる出力部7から出力される。
【0059】
次に、図18のフローチャートを参照して、その動作を説明する。最初に、ステップS1において、保険証1をカラースキャナ2で読み込む。このとき、保険証1の読み込みは所定の精度以上の解像度で行い、ビットマップファイル(例えばファイル拡張子をbmpとする)を作成する。読み込まれた画像データの赤(R)、緑(G)、および青(B)の各成分は、所定のしきい値により2値化処理される。
【0060】
これにより、所定のしきい値より小さい画素レベルの画素を白ドット(第1画像に対応する画素)とし、所定のしきい値より大きいかまたは等しい画素を黒ドット(第2画像に対応する画素)とする。その結果、R,G,B各成分毎に、白ドットと黒ドットで構成された画像データが得られる。
【0061】
ここで、2値化のためのしきい値は、予め所定の値に設定しておくこともできるが、保険証1の台紙の色に対応してダイナミックに設定するようにすることも可能である。例えば、カラースキャナ2によって保険証1がスキャンされ、読み込まれた画素データの各色成分に基づいて、所定の演算により2値化のためのしきい値を設定することができる。これにより、保険証1の台紙の色に対応した適切なしきい値を設定し、それに基づいて2値化することが可能となる。
【0062】
次にステップS2に進み、カラースキャナ2にセットされた保険証1がコピーされたものであるか否かが判定される。上述したように、保険証1がコピーされたものであるか否かは、カラースキャナ2によって読みとられた保険証1の画像データに基づいて判定される。例えばカラーコピーされた保険証は、白地の部分にカラー要素がRGBデータとして検出されるため、それが本物であるか否かの識別が可能である。
【0063】
あるいは、後述する老人医療保険証の照合処理の場合と同様に、カラースキャナ2によって取り込まれたカラー画像の中に、保険証1に押印された所定の色(例えば朱色)の印鑑に対応する画像が存在するか否かを判定することにより、それが本物であるか否かを識別するようにすることも可能である。
【0064】
保険証1がコピーされたものであると判定された場合、エラーとされ、メッセージ「健康保険証の認識ができません。受付窓口にお越しください。」を表示部3に表示し、処理を終了する。一方、カラースキャナ2にセットされた保険証1がコピーされたものではないと判定された場合、ステップS3に進む。
【0065】
ステップS3においては、保険証1の傾きがチェックされる。そのために、まず、保険証枠の検索が行われる。図19は、保険証1がカラースキャナ2により読み込まれ、得られた画像データの例を示している。このように、保険証1の画像データは、保険証1を含む画像データ境界で示される所定の大きさの画像データとして読み込まれる。このとき、コンピュータ処理時間を短くしたい場合は、画像データの中間部分は不要であるので作成しないようにすることも可能である。
【0066】
次に図20のフローチャートを参照して、保険証1の傾きをチェックする方法を説明する。最初に、ステップS21において、図19に示すように、所定の点Aを選択する。この点Aは、Y座標を例えば、図19に示した保険証1の画像データの上から4分の1の位置とし、X座標を画像データの左端の位置とすることができる。
【0067】
そして、ステップS22において、この点Aから右方向に順にドットを検索した際に、白ドットの連続が所定ドット数以上現れた直後に検出された黒ドットを、この保険証1の左の枠であると判定する。このようにして、図21に示すように、交点1Pを検出する。
【0068】
同様にして、ステップS23において、Y座標を図19に示した保険証1の画像データの上から4分の3の位置とし、X座標を画像データの左端の位置とする点B(図21)を選択し、ステップS24に進み、点Bから右方向にドットを検索することにより、交点2Pを検出する。
【0069】
次に、ステップS25において、交点1Pと交点2Pを結んで得られる直線L1を保険証1の左の枠とし、その傾きを保険証1の傾きとする。ステップS26においては、この傾きが所定度以内であるか否かが判定され、この傾きが所定度以内ではないと判定された場合、エラーとされ、ステップS27に進み、エラーメッセージ「健康保険証が傾いて置かれています。もう1度やり直してください」を表示部3に表示した後、リターンし、ステップS1に戻り、それ以降の処理が繰り返される。一方、保険証1の傾きが所定度以内であると判定された場合、リターンし、ステップS4に進み、保険証1の外枠より4隅の座標が検索される。
【0070】
次に、図22のフローチャートを参照して、保険証の4隅の座標を検索する方法について説明する。最初に、ステップS31において、図21に示した保険証1上において、Y座標を図19に示した保険証1の画像データの上から4分の1の位置とし、X座標を画像データの右端の位置とする点Cを選択し、ステップS32に進み、そこから左方向に順にドットを検索した際に、白ドットの連続が所定ドット数以上現れた直後に検出された黒ドットを、この保険証1の右の枠であると判定する。そして、交点3P(図21)を検出する。
【0071】
次に、ステップS33において、同様にして、X座標を図19に示した保険証1の画像データの左から3分の1の位置とし、Y座標を画像データの上端の位置とする点Dを選択し、ステップS34に進み、そこから下向きに順にドットを検索し、白ドットの連続が所定ドット数以上現れた直後に検出された黒ドットを、この保険証の上の枠であると判定し、交点4P(図21)を検出する。さらに、ステップS35において、X座標を図19に示した保険証1の画像データの左から3分の1の位置とし、Y座標を画像データの下端の位置とする点Eを選択し、ステップS36に進み、そこから上方向に順にドットを検索した際に、白ドットの連続が所定ドット数以上現れた直後に検出された黒ドットを、この保険証の下の枠であると判定し、交点5P(図21)を検出する。
【0072】
次に、ステップS37において、交点1P乃至5Pから互いに垂線をおろし、保険証1の頂点1C乃至4Cを求める。例えば、交点1Pと交点2Pを結んで得られた直線L1に、交点4Pから垂線をおろし、その垂線の足と交点4Pを結ぶ直線L2を得る。次に、交点5Pから交点1Pと交点2Pを結んで得られた直線L1に垂線をおろし、その垂線の足と交点5Pを結ぶ直線L3を得る。さらに、交点3Pから、直線L2またはL3に垂線をおろし、その垂線の足と交点3Pを結ぶ直線L4を得る。このようにして得られた直線L1乃至L4の交点が、保険証1の各頂点1C乃至4Cである。
【0073】
次に、リターンし、ステップS5に進み、保険証1内の横罫線の座標を検索する。ここで、横罫線の検出方法について図23のフローチャートを参照して説明する。最初に、ステップS41において、図24に示すように、保険証1の所定の位置に、検索開始点p1を設定する。次に、ステップS42に進み、図25に示すように、保険証1に対して下方向(検索方向(vect1))に検索幅(w)を所定ドットとして、順に黒ドットを検索する。そして、ステップS43において、検索幅に対して3分の1以上の黒ドットが検出されたか否かが判定される。検索幅に対して、3分の1ドット以上の黒ドットが検出されていないと判定された場合、ステップS42に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【0074】
一方、3分の1ドット以上の黒ドットが検出されたと判定された場合、ステップS44に進み、図26に示すように、検出した黒ドット(検出点)を含み、そこから左方向にk1ドット数(予め設定されたドット数)分だけ離れた点を左上の頂点とし、縦の長さが例えば2ドットの長方形を設定する。次に、ステップS45において、黒カウンタに初期値0を設定する。
【0075】
次に、ステップS46に進み、長方形の左上の頂点を検索位置とする。次に、ステップS47に進み、検索位置から下方向(vect1方向)に黒ドットを検索する。次に、ステップS48に進み、黒ドットが検出されたか否かが判定される。黒ドットが検出されたと判定された場合、ステップS49に進み、黒カウンタに1だけプラスした後、ステップS50に進む。一方、黒ドットが検出されなかったと判定された場合、何もせずステップS50に進む。
【0076】
次に、ステップS50において、黒カウンタの値が所定の値(値N4)より大きいか否かが判定される。黒カウンタの値が所定の値より大きいと判定された場合、ステップS51に進み、罫線が検出されたものとみなされる。即ち、ステップS44で設定した長方形の横の辺の長さである予め設定されたドット数のドットの数十%が黒ドットである場合、罫線が検出されたものとみなされ、リターンする。一方、黒カウンタの値が所定の値より小さいかまたは等しいと判定された場合、ステップS52に進み、検索位置の右隣を新たな検索位置とする。
【0077】
次に、ステップS53に進み、検索位置が画像データの範囲をはみ出しているか、あるいは長方形の右端まで検索を終了したか否かが判定される。検索位置が画像データの範囲をはみ出しておらず、かつ長方形の右端まで検索を終了していない場合、ステップS47に戻り、それ以降の処理が繰り返される。一方、検索位置が画像データの範囲をはみ出しているか、あるいは、長方形の右端まで検索が終了した場合、ステップS54に進み、罫線は検出されなかったものとみなされ、リターンする。
【0078】
ステップS5においては、図23に示した処理が繰り返されることにより、検索開始点p1から下方向に存在する保険証1の横罫線の座標が全て検出され、記憶部6に記憶される。同様にして、図27に示すように、保険証1の左側上部の所定の検索開始点p2より下方向(vect1方向)に罫線を検索する。ただし、この場合、検索対象となる罫線は、右方向(vect3方向)に伸びる横罫線のみとする。
【0079】
このようにして、検索開始点p1からは、横罫線K4乃至K8が検出され、検索開始点p2からは、横罫線K1乃至K3が検索される。
【0080】
次にステップS6に進み、番号の認識位置の取り出しが行われる。保険証の番号位置の取り出しは、現状では、図28または図29に示すように2種類の保険証パターンが考えられるため、次のような手順で行う。
【0081】
図30は、この手順を示すフローチャートである。最初に、ステップS61において、図31に示すように、保険証1の右側面側の検出開始点p1から下方向に3本の横罫線を検出する。次に、ステップS62に進み、そのうちの2本を上下側面として、その間の所定の点p3から、左方向(vect2方向)に上方向(vect4方向)の縦罫線を検索する。
【0082】
縦罫線の検索方法は、図23のフローチャートを参照して説明した横罫線の検索方法と基本的には同様であるが、縦罫線を検索する場合、次のような方法で検索するようにすることも可能である。即ち、図32に示すように、検索幅所定ドットで右方向に検索を行い、例えば2列分の領域の中に含まれる黒ドットの合計の、そこに存在するドット数(この場合10(=5×2)ドット)に対する割合が数十%以上である場合、罫線とみなすようにすることができる。図32の場合、左から1番目と2番目の列の中に存在する黒ドットの割合は数十%以下であり、この時点では罫線であるとはみなされない。次に、左から2番目と3番目の列の中に存在する黒ドットの割合は100%に近いため、この時点で罫線であるとみなされる。
【0083】
図31の場合、検索開始点p3から例えば検索幅所定数ドットで左方向に検索を開始し、横2列分の黒ドットの合計が、横2列分のドット数10(=5×2)の数十%以上である場合、縦罫線であるとみなす。
【0084】
このようにして、図31に示した左側面が検索され、ステップS63において、その位置関係から、保険証の特定が行われ、ステップS64に進み、図31に示したような番号枠の座標、即ち番号の認識位置の取り出しが行われ、リターンする。
【0085】
次に、ステップS7において、番号枠の中に記載された数字のサイズおよびピッチの取り出しが行われる。これは、図33に示すように、番号枠内の所定のX座標位置における番号枠内の縦方向の黒ドット数の合計を、番号枠内の横方向について求め、ヒストグラムを作成する。そして、これに基づいて、番号枠の中に記載された文字(数字)のサイズ、およびピッチを決定する。
【0086】
次に、ステップS8に進み、最初に、文字位置の検索が行われる。この間の処理を図34に示したフローチャートを参照して説明する。最初に、ステップS71において、図35に示したように、検索対象領域(area1)を設定する。次に、ステップS72に進み、area1の左側を検索位置とする。
【0087】
次に、ステップS73において、白ドットの連続数を示す白カウントの値に初期値0を設定し、ステップS74に進む。ステップS74においては、検索位置を含む列の黒ドット数をカウントし、ステップS75において、黒ドット数が0であるか否かが判定される。
【0088】
黒ドット数が0ではないと判定された場合、ステップS76に進み、検索位置の右隣を新たな検索位置とし、ステップS77に進む。ステップS77においては、検索位置が画像データの範囲をはみ出しているか、あるいは、area1の右端まで検索を終了したか否かが判定される。検索位置が画像データの範囲をはみ出しておらず、かつ、area1の右端まで検索を終了していないと判定された場合、ステップS73に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【0089】
一方、検索位置が画像データの範囲をはみ出しているか、あるいは、area1の右端まで検索を終了したと判定された場合、ステップS85に進み、文字非検出と判定され、リターンする。
【0090】
一方、ステップS75において、黒ドット数が0であると判定された場合、ステップS78に進み、白カウントに値1だけプラスする。次に、ステップS79に進み、白カウントの値が予め設定された文字境界白ドット数、この場合所定ドットより大きいかまたは等しいか否かが判定される。
【0091】
白カウントの値が文字境界白ドット数より小さいと判定された場合、ステップS74に戻り、それ以降の処理が繰り返される。一方、白カウントの値が文字境界白ドット数より大きいかまたは等しいと判定された場合、ステップS80に進み、文字の左端、右端、下端、および上端の座標が決定される。
【0092】
次に、ステップS81において、ステップS80において決定された文字の左端から右端までの距離が文字幅とされ、次に、ステップS80において決定された文字の上端と下端の距離が文字高さとされる。次に、ステップS82に進み、文字幅が予め設定された文字幅最低値、この場合所定ドットより大きいかまたは等しいか否かが判定される。文字幅が文字幅最低値より小さいと判定された場合、ステップS85に進み、文字非検出とされ、リターンする。一方、文字幅が文字幅最低値より大きいかまたは等しいと判定された場合、ステップS83に進む。
【0093】
ステップS83においては、文字高さが予め設定された文字高さ最低値、この場合所定ドットより大きいかまたは等しいか否かが判定される。文字高さが文字高さ最低値より小さいと判定された場合、ステップS85に進み、文字非検出とみなされ、リターンする。一方、文字高さが文字高さ最低値より大きいかまたは等しいと判定された場合、ステップS84に進み、文字が検出されたとみなされ、リターンする。
【0094】
このようにして、文字位置が検索された後、検索された文字位置に記載された文字、ここでは0乃至9の数字の認識が、後述するゾンデ法を用いて行われる。ここで、数字の認識が正常に行われなかった場合、エラーとされ、処理を終了する。一方、数字の認識が正常に行われた場合、ステップS9に進む。
【0095】
ステップS9においては、例えば図36に示すような保険者番号の枠座標の取り出しが行われる。ステップS9において行われる処理の詳細を、図37に示したフローチャートを参照して説明する。最初に、ステップS91において、図38に示すように、保険証1の左下部に位置する検索開始点p4を選択する。
【0096】
次に、ステップS92において、検索開始点p4から上方向(vect4方向)に右方向(vect3方向)に伸びる横罫線を検索する。検索方法は、図23を参照して説明した場合と同様であるのでここではその説明は省略するが、この場合、文字との識別のため検索の幅を広く設定するようにする。このようにして、図38に示すように1本目の横罫線と、2本目の横罫線が検索される。そして、この2本の横罫線を保険者番号領域の上下側面とする。
【0097】
このとき、図39に示すように、検索開始点p4と保険者番号領域の間に、他の横罫線が存在する場合、最初に検索された横罫線が保険者番号領域の下側面であると認識されてしまう可能性がある。これを解決するために、先にステップS5において検索された横罫線と一致する横罫線を対象外とする。
【0098】
また、図40に示すように、横罫線の検索時に、黒ドットの密集した領域が存在するような場合、例えば文字列が記載されているような場合、この文字列を横罫線として認識してしまうことがある。これを解決するために、検出した横罫線の間隔が適当と思われるもの、例えば4乃至9ミリメートル(mm)程度のもの以外を対象外とする。図40の場合、1本目と2本目の横罫線の間隔は2mmであり対象外とされる。2本目と3本目の横罫線の間隔は2.5mmであり、これも対象外とされる。そして、3本目と4本目の横罫線の間隔は7mmであり、この2本の横罫線が処理対象とされ、この2本の横罫線が保険者番号領域の上下側面を構成するものと判定される。
【0099】
このようにして、保険者番号領域の上下側面が検索された後、ステップS93に進み、次に左右側面の検索が行われる。まず、図41に示すように、ステップS92において検索された下側面と上側面の間の所定の位置に検索位置を設定し、そこから左方向(vect2方向)および右方向(vect3方向)に上方向(vect4方向)の縦罫線を検索する。検索方法については、図32を参照して説明した場合と基本的に同様であるのでここではその説明は省略する。
【0100】
この保険証1の場合、検索の結果、合計13本の縦罫線が検索される。その間隔は、左から12,10,24,30,32,30,31,33,33,32,31,および139である。次に、これらの間隔をそれぞれ所定ドット単位に丸めた値を演算し、図42に示すようなテーブルを作成する。ここでINDEXは、縦罫線の間隔の識別番号であり、間隔の欄には、実際の間隔を所定ドット単位で丸めた値が記載されている。
【0101】
このテーブルから、その間隔の最頻値を求める。この例の場合、6であるから、間隔の値が6である最頻値帯に属する罫線間の実際の実ドット数の合計を最頻値帯に属する間隔数で割った値を文字幅(文字枠幅)とする。この例では、31(=(30+32+30+31+33+33+32+31)/8)ドットとなる。
【0102】
次に、ステップS95に進み、左側面の縦罫線を特定する。即ち、先に検索した縦罫線のうち、左に位置するものから順に、その縦罫線の上下方向に横罫線を検索する。検索された横罫線がステップS92において検索した保険者番号領域の上下側面に対応する横罫線と一致した場合、この縦罫線を左側面と判定する。
【0103】
次に、ステップS96に進み、ステップS95において求めた左側面から、保険者番号の桁数、この場合8桁とステップS94において決定された文字幅を乗算して得られたドット数だけ、左側面から右方向に移動した位置にある罫線を右側面と判定する。このようにして、保険者番号の枠座標の取り出しが行われる。
【0104】
次に、ステップS10に進み、図43に示すように、保険者番号として記載されている数字のサイズの取り出しが行われる。これは、保険者番号の枠の1マス単位に、そこに記載されている数字のヒストグラムを作成し、図33を参照して説明した場合と同様にして、そのサイズを決定する。
【0105】
次に、ステップS11に進み、数字の認識を行う。数字の認識は、保険者番号領域の左側のマスから開始するが、このとき、図44に示すように、保険証1が右上がりに傾斜している場合、実際の枠の左下点を中心に、水平・垂直の枠(文字認識領域)を作成する。また、図45に示すように、保険証1が左上がりに傾斜している場合、実際の枠の左上点を中心に、水平・垂直の枠(文字認識領域)を作成する。
【0106】
次に、図46に示すように、図44または図45において作成した文字認識領域を上下左右に所定の長さ、例えば1mm程度縮小する。そして、この縮小された文字認識領域を対象に、後述するようにして、そこに記載された文字、この場合数字の認識を行う。1文字認識する毎に、認識対象とする文字認識領域を1マス分だけ右にずらし、上述した場合と同様の処理を繰り返す。このようにして、保険者番号領域に記載された保険者番号を全て認識し、処理を終了する。また、このとき認識処理中にエラーが生じた場合、所定のエラー処理を行い、処理を終了する。
【0107】
図47は、上述した保険証枠の検索時のしきい値をまとめたものである。検索対象が保険証枠の左側面である場合、検索開始位置のX座標は画像データの左端であり、Y座標は画像データ長の上から4分の1、および4分の3の位置であり、白ビット連続数は所定ドット数である。検索対象が保険証枠の右側面である場合、検索開始位置のX座標は画像データの右端であり、Y座標は画像データ長の上から4分の1の位置であり、白ビット連続数は所定ドット数である。
【0108】
また、検索対象が保険証枠の上側面である場合、検索開始位置のX座標は画像データ幅の左から例えば3分の1の位置であり、Y座標は画像データの上端であり、白ビット連続数は所定ドット数である。さらに、検索対象が保険証枠の下側面である場合、例えば検索開始位置のX座標は画像データ幅の左から3分の1の位置であり、Y座標は画像データの下端であり、白ビット連続数は所定ドット数である。
【0109】
図48は、上述した保険証の罫線の検索時のしきい値をまとめたものである。検索対象が保険証内の横罫線である場合、黒ドット検出時に罫線検索に進む際の比率、即ち、所定のドット数の検索幅(走査線幅)の中に存在する黒ドット数の比率は、走査線幅の3分の1であり、検索対象罫線最低長(ドット数)は、所定ドット数であり、罫線であるか否かを判定する際の罫線中の黒ドット比率(百分率)は数十%である。検索対象が保険者番号上下枠である場合、黒ドット検出時に罫線検索に進む際の比率は、走査線幅の3分の1であり、検索対象罫線最低長(ドット数)は、所定ドット数であり、罫線であるか否かを判定する際の罫線中の黒ドット比率(百分率)は数十%である。
【0110】
また、検索対象が保険者番号左右枠である場合、黒ドット検出時に罫線検索に進む際の比率は、走査線幅の3分の1であり、検索対象罫線最低長(ドット数)は、保険者番号上下枠の間隔(6乃至7mm)に対応する所定ドット数であり、罫線であるか否かを判定する際の罫線中の黒ドット比率(百分率)は数十%である。また、検索対象が保険者番号左側面である場合、黒ドット検出時に罫線検索に進む際の比率は、走査線幅の3分の1であり、検索対象罫線最低長(ドット数)は、保険者番号文字幅(約5mm)に対応する所定ドット数であり、罫線であるか否かを判定する際の罫線中の黒ドット比率(百分率)は数十%である。
【0111】
さらに、検索対象が被保険者番号左側面である場合、黒ドット検出時に罫線検索に進む際の比率は、走査線幅の3分の1であり、検索対象罫線最低長(ドット数)は、被保険者番号枠上下側面の間隔(8乃至10mm)に対応する所定ドット数であり、罫線であるか否かを判定する際の罫線中の黒ドット比率(百分率)は数十%である。
【0112】
次に、図49のフローチャートを参照して、文字認識の方法について説明する。最初に、ステップS101において、カラースキャナ2により取り込んだ保険証1の画像データから、目的とする数字が記載されている場所を上述したようにして決定し、その部分のヒストグラムを作成する。図50乃至図58は、例として、数字0,1,2,3,4,5,6,7,および9に対応するヒストグラムを示している。次に、ステップS102に進み、このようなヒストグラムのパターンから、ある程度、どの数字であるのかを判断する。例えば、いくつかの候補を上げておく。
【0113】
次に、ステップS103において、画像データの細線化を行う。図59は細線化を行う前の数字6の画像データを示している。この場合、文字の上端から下端までの文字の高さ(CH)は12ドットであり、文字の左端から右端までの文字幅(CW)は14ドットである。図60は、図59に示した数字6が細線化処理された後の画像データを示している。図61と図62は、数字0を例にして、細線化処理を施す前と後の画像データの変化を示している。図63と図64は、数字4を例にして、細線化処理を施す前と後の画像データの変化を示している。ここで、図63(a)は、保険者番号の細線化処理前の画像データを表し、図63(b)は、被保険者番号の細線化処理前の画像データを表している。一方、図64(a)は、保険者番号の細線化処理後の画像データを表し、図64(b)は、被保険者番号の細線化処理後の画像データを表している。
【0114】
また、図65と図66は、数字6を例にして、細線化処理を施す前と後の画像データの変化を示している。ここで、図65(a)は、保険者番号の細線化処理前の画像データを表し、図65(b)は、被保険者番号の細線化処理前の画像データを表している。一方、図66(a)は、保険者番号の細線化処理後の画像データを表し、図66(b)は、被保険者番号の細線化処理後の画像データを表している。
【0115】
このようにして、保険証1に記載された保険者番号および被保険者番号の画像データに対して、細線化処理が施された画像データが得られる。
【0116】
次に、ステップS104において、ステップS103において得られた細線化処理が施された画像データに対して、ゾンデ法による文字認識処理が行われる。図67は、ゾンデ法の原理を示す図である。ゾンデ法においては、図67に示すように、予め所定数の点(ゾンデ基点)を所定の位置に設定しておく。この例の場合、2つのゾンデ基点が設定されている。そして、図68に示すように、このゾンデ基点を基準にして数字を書く。このとき、各数字毎に、各数字のストロークと、ゾンデ基点の相対的な位置関係、即ち書き方の規則を予め決めておく。図68は、標準的な数字の書き方を示している。
【0117】
次に、図67に示すように、ゾンデ基点から放射状に白線のゾンデを設定する。そして、数字のストロークがこのゾンデを通過すれば1とし、このコードの組み合わせで数字の読み取りを行う。この手法は、数字程度の簡単な文字に対してのみ通用する手法であり、加えて、図68に示すように、書き方の規則および書く場所が予め指定されるといった制限がある。しかしながら、このように単純な手法にも拘らず、図69に示したような文字の変形を吸収することができる。
【0118】
本実施例の場合、認識対象とする数字は、手書きではなく、予め決められた所定の大きさ、および書体の活字で印刷されている。従って、ゾンデ基点を適当な位置に設定し、そこから適当な方向に放射状にゾンデを出すようにすることにより、高精度に数字を認識することが可能となる。
【0119】
このようにして、保険証1の保険者番号と被保険者番号を認識することができる。これにより、提示された保険証が患者本人のものであるか否かを判定することができる。
【0120】
以上、述べたように、毎月1回の確認が必要な健康保険証の確認処理を、再来受付時に、受付処理と同時に自動的に行うようにすることにより、未回収診療費の未然防止と、事務処理作業の大幅な改善を行うことが可能となる。
【0121】
上記実施例において、保険証に記載された文字等を認識する前に、その上下判断を行い、その結果に基づいて認識処理を行うようにすることが可能である。図70は、保険証の上下方向を判断するための処理例を説明するためのフローチャートである。
【0122】
最初に、ステップS111において、後述する所定の印鑑カウンタに値0を設定し、初期化する。
【0123】
次に、ステップS112において、カラースキャナ2により保険証1のカラー情報が取り込まれる。ここでは、保険証の上下判断のみを行うので、カラースキャナ2によって取り込まれた保険証の画像を、便宜上、上下2つの領域に分割し、分割した上下の領域に対応して2種類の印鑑カウンタA(上の領域に対応する)および印鑑カウンタB(下の領域に対応する)を設けるようにする。
【0124】
次に、ステップS113において、取り込んだカラー情報を構成する赤(R)、緑(G)、および青(B)の各色成分より、色を判別するための所定の色識別情報(カラーデータ値)が演算される。ここで、カラーデータ値は、例えば各色成分を加減したり、あるいは所定の係数を各色成分に乗じた後、それらを加減するなどして求められる情報である。
【0125】
次に、ステップS114において、ステップS113において求められたカラーデータ値に基づいて、いま注目している画素の色が印鑑の色である例えば朱色であるか否かが判定される。いま注目している画素の色が朱色であると判定された場合、ステップS115に進み、いま注目している画素の位置に対応する印鑑カウンタAまたは印鑑カウンタBのいずれかを1だけ増加させる。すなわち、いま注目している画素が上の領域にある場合、印鑑カウンタAの値を1だけ増加させ、いま注目している画素が下の領域にある場合、印鑑カウンタBの値を1だけ増加させる。その後、ステップS116に進む。
【0126】
一方、いま注目している画素の色が朱色ではないと判定された場合、何も処理をせず、ステップS116に進む。
【0127】
ステップS116においては、保険証1の全イメージの取り込み、およびその色の判断が終了したか否かが判定される。まだ、全イメージの取り込み、およびその色の判断が終了していないと判定された場合、ステップS112に戻り、ステップS112乃至S116の処理が繰り返し実行される。一方、全イメージの取り込み、およびその色の判断が終了したと判定された場合、ステップS117に進む。
【0128】
ステップS117においては、上の領域に対応する印鑑カウンタAの値が下の領域に対応する印鑑カウンタBの値より小さいか否かが判定される。印鑑カウンタAの値が印鑑カウンタBの値より大きいかまたは等しいと判定された場合、ステップS118に進み、保険証の上下が反対の状態でカラースキャナ2に挿入されている、すなわち、保険証1の画像の上下方向とカラースキャナ2の上下方向とが反対となる状態で、保険証1がカラースキャナ2に設置されているとみなされ、処理を終了する。
【0129】
一方、印鑑カウンタAの値が印鑑カウンタBの値より小さいと判定された場合、ステップS119に進み、保険証の画像の上下方向とカラースキャナ2の上下方向が一致した正しい状態で、保険証1がカラースキャナ2に設置されているとみなされ、処理を終了する。
【0130】
カラースキャナ2によって読み取られた保険証1の画像に対応するデータは、記憶部6に記憶され、アドレスを指定することにより読み出しが可能であるので、上述したようにして、保険証1の上下判断を行った結果、例えば、保険証1の上下方向がカラースキャナ2の上下方向に対して反対となる状態で、保険証1がカラースキャナ2に設置されていると判定されたような場合、記憶部6に記憶されている保険証1の画像に対応するデータを、180度回転させた状態となるように、記憶部6内においてデータの再配置を行ったり、あるいは、それを読み出すときのアドレスを所定の変換関数によって変換することにより、保険証1の画像の上部から下部へ順にデータが読み出されるようにすることができる。
【0131】
これにより、カラースキャナ2に設置された保険証1の上下方向の如何に拘らず、保険証1の上部からデータを読み出すことができるため、保険証1に記載された数字または文字の認識処理を正しく行うことができる。
【0132】
図71は、保険証1の上下を判断する方法の他の例を説明するためのフローチャートである。まず、ステップS121において、カラースキャナ2により読み込まれた保険証1の画像を構成する各画素の2値化後のデータに対して、所定の特徴抽出演算を施す。
【0133】
次に、ステップS122において、全画素に対して、特徴抽出演算が施されたか否かが判定される。ステップS122において、全画素に対して特徴抽出演算が施されていないと判定された場合、ステップS121に戻り、ステップS121およびS122の処理が繰り返し実行される。一方、全画素に対して特徴抽出演算が施されたと判定された場合、ステップS123に進む。
【0134】
ステップS123においては、ステップS121およびS122において実行された特徴抽出処理の結果に基づいて、保険証の上下判断が行われる。
【0135】
図72は、本発明の老人医療保険証自動認識装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【0136】
カラーイメージ入力部12は、例えばカラーイメージスキャナまたはカラーカメラ等により構成され、老人医療保険証12Aのイメージデータを取り込むようになされている。患者カード入力部11は、磁気カード読み取り機またはバーコード読み取り機等により構成され、磁気またはバーコードによって患者カード11Aに記録された患者番号を読み取る。また、患者番号とともに、市町村番号、受給者番号、および有効期限等の患者データが患者カード11Aに記録されている場合においては、それらの患者データも読み取るようになされている。
【0137】
確認処理部13は、患者カード入力部11より入力されたデータ、およびカラーイメージ入力部12より入力されたイメージデータに基づいて、老人医療保険証12Aの確認処理を行うとともに、各部を制御するようになされている。
【0138】
表示/入力部14は、例えばCRT(Cathode Ray Tube:ブラウン管)若しくはLCD(Liquid Crystal Display:液晶表示装置)、およびタッチパネル等が組み合わされて構成され、確認処理部13より供給された所定の画像データや文字データ等に対応する画像を表示するとともに、タッチパネルを操作することにより、患者若しくはシステム管理者(例えば、病院の事務管理責任者等)から確認処理部に対して所定の指示を行うことができるようになされている。
【0139】
音声ガイド部15は、確認処理部13の制御により所定の音声を出力し、操作ガイドを行うようになされている。印刷部17は、確認処理部13における処理結果を所定の用紙に印字し、出力するようになされている。
【0140】
次に、図73のフローチャートを参照して、その動作について説明する。最初に、ステップS131において、患者カード入力部11により、患者カード11Aに記録された患者番号の読み取りが行われる。読み取られた患者番号は、確認処理部13に供給される。
【0141】
次に、ステップS132において、患者カード入力部11を介して確認処理部13により、市町村番号、受給者番号、および有効期限等の患者データが患者カード11A内に存在するか否かが判定される。患者データが患者カード11A内に存在すると判定された場合、ステップS133に進み、患者データを患者カード11Aより読み取り、ステップS135に進む。一方、患者データが患者カード11A内に存在しないと判定された場合、ステップSS134に進み、患者データベース16より患者番号を検索キーとして、患者番号に対応する患者データが検索され、読み出される。
【0142】
ただし、患者データベース16が本装置外に離れて存在するような場合、所定の通信装置と通信網を介して互いに接続し、所定の通信プロトコルに基づいて通信を行い、上記検索キーによって患者データが検索され、読み出される。
【0143】
なお、このとき、患者データとともに、老人医療保険証12Aの月毎の確認が実施済みであるか否かを示すデータも読み出される。その後、ステップS135に進む。
【0144】
ステップS135においては、老人医療保険証12Aの照合処理が行われる。すなわち、老人医療保険証12Aに記載された内容と、患者カード11Aに記録された内容との照合が行われる。すなわち、月毎に実施される老人医療保険証12Aの確認がまだ済んでいない患者に対して、老人医療保険証12Aの確認処理が行われる。
【0145】
次に、この照合処理の詳細について、図74乃至図81を参照して説明する。ここでの処理は、上述した健康保険証の場合と基本的に同様であるので、その詳細な説明については適宜省略する。
【0146】
図74に示したフローチャートのステップS141において、カラーイメージ入力部12により、老人医療保険証12Aのイメージデータの取り込みが行われる。取り込まれたイメージデータは、ステップS142において2値化される。
【0147】
ステップS141およびステップS142におけるイメージデータの取り込みおよびその2値化処理の詳細な処理例について、図75のフローチャートを参照して説明する。最初に、ステップS161において、所定の印鑑カウンタに値0が設定され、初期化される。次に、ステップS162において、図76に示したように、カラーイメージ入力部12によって、老人医療保険証12Aの台紙の内側周辺部が例えば矢印Lで示されるようにスキャンされ、スキャンされた部分の画素に対応する赤(R)、緑(G)、および青(B)の各色成分(カラー情報)が確認処理部13によって取り込まれる。
【0148】
次に、ステップS163に進み、確認処理部13により、取り込まれた各色成分に対して所定の演算処理が施され、所定のカラーデータ値が演算される。ステップS164においては、ステップS163において演算されたカラーデータ値が、予め演算しておいた印鑑の色である朱色に対応する値であるか否かが判定される。カラーデータ値が朱色に対応する値ではないと判定された場合、ステップS166に進む。一方、カラーデータ値が朱色に対応する値であると判定された場合、ステップS165に進みいま注目している画素の位置に対応する印鑑カウンタAまたはBの値が1だけインクリメントされ、更新される。
【0149】
次に、ステップS166において、所定の色に対する強調化処理が施される。例えば、罫線または文字等の色が緑色であるような場合、緑色に対応するカラーデータ値を予め求めておき、ステップS163において演算されたカラーデータ値が、予め求めておいた値と一致した場合、または、ステップS163において演算されたカラーデータ値と予め求めておいた値の差が所定の範囲内である場合、いま注目している画素の値を例えば値1とする。このようにして緑色の罫線や文字等を強調化することができる。
【0150】
あるいは、いま注目している画素の緑の成分が所定の値より大きいとき、この画素は緑色の罫線または文字等を構成する画素であると判断し、この画素の値を1にする。このようにしても、緑色の罫線や文字等を強調化することができる。緑色以外の他の所定の色についても同様にして強調化することができる。
【0151】
次に、ステップS167に進み、所定の色が無効化される。例えば、印鑑の色である朱色を無効化し、印鑑の画像を取り除くような場合、予め朱色に対応するカラーデータ値を求めておき、ステップS163において演算されたカラーデータ値が、予め求めておいた朱色に対応するカラーデータ値と一致した場合、または、ステップS163において演算されたカラーデータ値と予め求めておいた朱色に対応するカラーデータ値との差が、所定の範囲内である場合、いま注目している画素の値を例えば値0とする。このようにして、印鑑の画像を構成する朱色の画素を順次取り除くことができる。
【0152】
あるいは、いま注目している画素の色成分のち、赤の成分の大きさが所定のレベル以上であるとき、この画素は印鑑の画像を構成する画素であると判断し、この画素の値を0とする。このようにしても、印鑑の画像を構成する朱色の画素を順次取り除くことが可能である。朱色以外の他の所定の色についても同様にして無効化することができる。
【0153】
ステップS168においては、ステップS163において演算されたカラーデータ値に基づいて、2値化のための所定の識別レベルが演算される。この識別レベルの演算は、図76に示した老人医療保険証のスキャンラインL上の画素によって演算することができ、以降、その識別レベルによって2値化処理が行われる。すなわち、カラーデータ値が識別レベル以上であるとき、いま注目している画素の値を例えば値1とし、カラーデータ値が識別レベルより小さいとき、例えば値0とする。このとき、ステップS166において強調化された画素、およびステップS167において無効化された画素については、そこで設定された値がそのまま2値化処理の結果とされる。
【0154】
このように、スキャン開始後の初期の段階で識別レベルを演算することができるため、1回のパス(老人医療保険証12Aの全体を一通りスキャンすること)によって、識別レベルを演算するとともに、2値化処理を行うことができる。2値化処理された結果は、確認処理部13の図示せぬビデオRAM等に記憶される。
【0155】
次に、ステップS169に進み、老人医療保険証12Aの全ての部分がスキャンされ、読み取られた画像を構成する全画素について、2値化処理が施されたか否かが判定される。全画素について2値化処理が施されていないと判定された場合、ステップS162に戻り、ステップS162乃至S169の処理が繰り返し実行される。一方、全画素について2値化処理が施されたと判定された場合、ステップS170に進む。
【0156】
ステップS170においては、印鑑カウンタAまたはBの値が所定の指定値より大きいか否かが判定される。ステップS170において、印鑑カウンタAまたはBの値が予め設定した値(指定値)より小さいかまたは等しいと判定された場合、ステップS171に進み、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aは複製物であると判断され、リターンする。
【0157】
一方、印鑑カウンタAまたはBの値が指定値より大きいと判定された場合、ステップS172に進み、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aは本物であると判断される。
【0158】
次に、ステップS173において、老人医療保険証12Aの上半分に対応する印鑑カウンタAのカウント値が、老人医療保険証12Aの下半分に対応する印鑑カウンタBのカウント値より小さいか否かが判定される。老人医療保険証12Aの上半分に対応する印鑑カウンタAのカウント値が、老人医療保険証12Aの下半分に対応する印鑑カウンタBのカウント値より小さいと判定された場合、ステップS174に進み、老人医療保険証12Aは、その上下方向とカラーイメージ入力部12の上下方向が一致した状態で、カラーイメージ入力部12にセットされていると判断され、リターンする。
【0159】
一方、老人医療保険証12Aの上半分に対応する印鑑カウンタAのカウント値が、老人医療保険証12Aの下半分に対応する印鑑カウンタBのカウント値より大きいかまたは等しいと判定された場合、ステップS175に進み、老人医療保険証12Aは、カラーイメージ入力部12に上下方向が反対の状態でセットされていると判断され、リターンする。
【0160】
以上のようにして、老人医療保険証12Aの2値化処理が終了すると、図74のステップS143に進む。
【0161】
ステップS143においては、図75のステップS171またはS172における判断結果より、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aが本物であるか否かが判定される。老人医療保険証が本物ではないと判定された場合、ステップS154に進む。一方、老人医療保険証が本物であると判定された場合、ステップS144に進み、その上下判断が行われる。
【0162】
ステップS144においては、図75のステップS174またはS175における判断結果より、カラーイメージ入力部12の上下方向と、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aの上下方向が一致しているか否かの上下判断が行われる。
【0163】
カラーイメージ入力部12の上下方向と、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aの上下方向が一致していない、すなわち反対方向であると判定された場合、ステップS145に進み、ステップS142において2値化された老人医療保険証12Aに対応するイメージデータを、180度回転させ、ステップS146に進む。一方、カラーイメージ入力部12の上下方向と、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aの上下方向が一致していると判定された場合、何も処理を行わずステップS146に進む。
【0164】
ステップS146においては、老人医療保険証12Aの枠線の検出が行われる。ステップS146において行われる処理は、図20乃至図22を参照して上述した健康保険証の枠線を検出する場合と基本的に同様であるので、ここでは図77を参照して簡単に説明する。
【0165】
すなわち、図77に示したように、例えば老人医療保険証12Aの左側の所定の点Aから、右方向に縦罫線の検索を開始し、最初に縦罫線が検索された地点を交点11Pとする。同様に、老人医療保険証12Aの左側に位置する所定の点Bから、右方向に縦罫線の検索を開始し、最初に縦罫線が検索された地点を交点12Pとする。
【0166】
次に、老人医療保険証12Aの右側に位置する点Cから、左方向に縦罫線の検索を開始し、最初に縦罫線が検索された地点を交点13Pとする。次に、老人医療保険証12Aの上側に位置する点Dから、下方向に横罫線の検索を開始し、最初に横罫線が検索された地点を交点14Pとする。さらに、老人医療保険証の下側に位置する点Eから、上方向に横罫線の検索を開始し、最初に横罫線が検出された地点を交点15Pとする。
【0167】
交点11Pと12Pを通る直線L11の傾きが演算され、老人医療保険証12Aの傾きとされる。この傾きが所定の範囲を越えている場合、エラーメッセージを表示/入力部14に表示するようにすることができる。また、この傾きが所定の範囲内である場合には、数字や文字の認識の時に、この傾きに対応して所定の補正処理が施される。
【0168】
次に、交点14Pから直線L11に対して降ろした垂線の足を頂点11Cとし、交点15Pから直線L11に降ろした垂線の足を頂点12Cとする。次に、頂点11Cと交点14Pを結んで直線L12を求め、頂点12Cと交点15Pを結んで直線L13を求める。さらに、交点13Pから直線L12に対して降ろした垂線の足を頂点13Cとし、交点13Pから直線L13に対して降ろした垂線の足を頂点14Cとする。このようにして、老人医療保険証12Aの枠線の頂点の座標を求めることができる。
【0169】
勿論、老人医療保険証12Aに対する点A乃至点Dの各位置は、図77に示したような位置である必要はなく、枠線の検出が可能な任意の位置に変更することができる。
【0170】
次に、ステップS147に進み、老人医療保険証12Aの識別を行うために、横罫線の検出が行われる。すなわち、図78に示したように、老人医療保険証12Aの右上半分の領域に存在する横罫線の数を検出し、その数から老人医療保険証12Aであるか否かの識別を行うようにしている。
【0171】
図79のフローチャートを参照して、その詳細な処理について説明する。最初、ステップS181において、図78に示したように、老人医療保険証12Aの枠外の台紙上の右上の所定の位置に、検索開始点p11を設定する。次に、ステップS182において、横罫線カウンタを値0で初期化する。
【0172】
次に、ステップS183に進み、検索開始点p11から、下方向(検索方向(vect1))に1ドット(画素)ずつ横罫線の検索を行う。この横罫線の検索方法については、図23のフローチャートを参照して上述した健康保険証の場合と基本的に同様であるので、その詳細な説明はここでは省略する。ステップS184において、横罫線であるか否かが判定され、横罫線であると判定された場合、ステップS185に進み、横罫線カウンタを1だけインクリメントする。次に、ステップS186において、検出された横罫線の座標が確認処理部13の図示せぬメモリ等に一時的に記憶される。
【0173】
一方、ステップS184において、横罫線ではないと判定された場合、何も処理を行わずステップS187に進む。
【0174】
ステップS187においては、老人医療保険証12Aの上半分について、横罫線の検索が終了したか否かが判定される。老人医療保険証12Aの上半分について、横罫線の検索が終了していないと判定された場合、ステップS183に戻り、ステップS183乃至S187の処理が繰り返し実行される。一方、老人医療保険証12Aの上半分について、横罫線の検索が終了したと判定された場合、ステップS188に進む。
【0175】
ステップS188においては、横罫線カウンタの値が例えば3以下であるか否かが判定される。横罫線カウンタの値が3以下であると判定された場合、ステップS189に進み、カラーイメージ入力部12にセットされたものが、老人医療保険証12Aであると判断され、リターンする。一方、横罫線カウンタの値が3より大きいと判定された場合、ステップS190に進み、カラーイメージ入力部12にセットされたものが、老人医療保険証12Aではないと判断され、リターンする。
【0176】
次に、図74のステップS148に進み、図79に示したフローチャートのステップS189またはS190の判断結果に基づいて、カラーイメージ入力部12にセットされたものが、老人医療保険証12Aであるか否かが判定される。老人医療保険証12Aではないと判定された場合、ステップS154に進む。一方、老人医療保険証12Aであると判定された場合、ステップSS149に進み、市町村番号の照合処理が行われる。
【0177】
図80は、老人医療保険証12Aの市町村番号および受給者番号の照合処理の手順を説明するためのフローチャートである。市町村番号の照合処理と受給者番号の照合処理は、基本的に同様の手順で行われるので、ここでは、市町村番号の照合処理の手順についてだけ説明する。最初に、ステップS201において、市町村番号が記載された領域の検索が行われる。すなわち、図79に示したフローチャートのステップS183において検索された横罫線のうち、図81に示したように、1番目の横罫線を市町村番号欄の上側面とし、2番目の横罫線を下側面とする。次に、上側面と下側面の間に位置する所定の検索開始点p21を設定し、そこから、左方向(vect2方向)および右方向(vect3方向)に縦罫線を検索することにより、市町村番号欄の領域の検索が行われる。
【0178】
次に、ステップS202に進み、ビデオRAMに記憶されたイメージデータの市町村番号の領域に対して細線化処理が施される。次に、ステップS203において、市町村番号が1つずつ記載された1文字領域が検索される。ここでの処理は、図37乃至42を参照して上述した場合と基本的に同様であるので、ここではその詳細な説明は省略する。
【0179】
ステップS204においては、1文字領域内の文字イメージデータが、ビデオRAMから取り込まれる。このとき、先に求めた老人医療保険証12Aの傾きを考慮して、文字イメージデータを構成する各ドットの位置を修正することにより、傾きによる認識処理への悪影響を最小限に抑えるようにすることができる。
【0180】
次に、ステップS205において、読み出された文字イメージデータに対応する文字が、例えば上述したゾンデ法等により認識される。認識した文字は文字コードに変換される。次に、ステップS206において、いま認識した老人医療保険証12Aに記載された市町村番号の最初の文字と、患者カード11Aに記録された市町村番号の文字、患者カード11Aに市町村番号が記録されていない場合には、患者カード11Aに記録された患者番号を検索キーとして、患者データベース16より読み出したこの患者の市町村番号の文字との照合が文字コード同士の比較によって行われる。
【0181】
照合の結果、両者が同一であると判定された場合、照合文字数カウンタのカウント値を1だけインクリメントし、ステップS209に進む。一方、照合の結果、両者が同一ではないと判定された場合、何も処理を行わず、ステップS209に進む。
【0182】
ステップS209においては、市町村番号の全ての桁について、照合処理が終了したか否かが判定され、市町村番号の全ての桁について照合処理が終了していないと判定された場合、ステップS203に戻り、ステップS203乃至S209の処理が繰り返し実行される。一方、市町村番号の全ての桁について照合処理が終了したと判定された場合、ステップS210に進む。
【0183】
ステップS210においては、ステップS208においてカウントされた照合文字数カウンタのカウント値を市町村番号の文字数(桁数)で割るなどして、照合率を演算し、演算結果を所定のメモリに記憶させた後、リターンする。
【0184】
次に、図74のステップS150に進み、図80のステップS210において演算された照合率が、予め設定された許容照合率より高いか否かが判定される。ステップS210において演算された照合率が、予め設定された許容照合率より低いかまたは等しいと判定された場合、ステップS154に進む。一方、ステップS210において演算された照合率が、予め設定された許容照合率より高いと判定された場合、ステップS151に進む。
【0185】
ステップS151においては、カラーイメージ入力部12にセットされた老人医療保険証12Aの受給者番号の照合処理が行われる。受給者番号の場合には、市町村番号欄の下側面を受給者番号欄の上側面とし、その下に存在する横罫線を受給者番号欄の下側面とする。そして、図81に示したように、受給者番号欄の上側面と下側面の間に所定の検索開始点p22を設定し、そこから左方向(vect2方向)および右方向(vect3方向)に縦罫線を検索することにより、受給者番号欄の領域の検索が行われる。それ以降の処理手順は、図80を参照して上述した市町村番号の照合処理の場合と基本的に同様であるので、その詳細な説明はここでは省略する。
【0186】
受給者番号の照合が終了すると、ステップS152に進み、受給者番号の照合結果が、予め設定した所定の照合率より高いか否かが判定される。その結果、受給者番号の照合率が予め設定した所定の照合率より高いと判定された場合、ステップS153に進み、市町村番号および受給者番号がともに正常に照合されたと判断され、リターンする。一方、受給者番号の照合率が予め設定した所定の照合率より低いかまたは等しいと判定された場合、ステップS154に進む。ステップS154においては、照合不可であると判断され、リターンする。
【0187】
次に、図73に示したフローチャートのステップS136に進み、ステップS135において行われた照合結果の登録が行われる。すなわち、患者カードに患者データが記録されている場合には、照合の結果に基づいて患者カード11Aの内容が更新され、患者データが患者データベースに登録されている場合、照合結果に基づいて、患者データベース16の内容が患者番号を検索キーとして更新される。
【0188】
次に、ステップS137に進み、確認処理部13は、照合結果を印刷用の所定のデータに変換した後、印刷部17に供給する。印刷部17は、確認処理部13より供給された照合結果に対応するデータを所定の用紙に印刷し、確認表として出力した後、処理を終了する。
【0189】
このように、老人医療保険証12Aの台紙の色に対応して2値化のための識別レベルが求められるので、老人医療保険証12Aの台紙の色が変更された場合であっても、適切な2値化処理を行うことができる。また、老人医療保険証12Aの台紙の色に対応するカラーデータ値は、所定のレベル範囲内にあるものと想定することができ、老人医療保険証12Aの所定の領域のイメージデータに対応するカラーデータ値に基づいて、2値化のための識別レベルを求めることができる。
【0190】
また、台紙の内側周辺部においてスキャンされた画素に対応するカラーデータ値に基づいて、識別レベルが演算されるので、スキャン開始後、早い段階で2値化のための識別レベルを決定し、以降、それに基づいた2値化処理を行うことができる。これにより、1回のパス(老人医療保険証12Aを一通りスキャンすること)で、全てのイメージデータの2値化処理を行うことが可能となり、処理速度を向上させることができる。
【0191】
このようにして、老人医療保険証の照合処理が終了すると、確認処理部は、表示/入力部14に内科や外科等の選択項目を表示し、患者に対してタッチパネルを操作して所定の選択項目を選択するよう促すメッセージを表示する。このとき、一定期間、患者による操作が行われないとき、音声ガイド部15を制御し、患者に対して所定の選択項目を選択するよう促すための音声を出力させる。これにより、操作に慣れていない患者であっても、音声ガイドに従って所定の操作を行うことができる。
【0192】
次に、図82のフローチャートを参照して、許容照合率の変更方法の一例について説明する。この許容照合率は、図74のステップS150およびS152において、照合結果が正しいか否かを判定するとき、使用される。この許容照合率は、運用内容により、変更する必要が生じる場合がある。
【0193】
最初に、ステップS221において、変更する許容照合率を決定する。次に、ステップS222において、照合結果を判定する所定の照合プログラム(図72の確認処理部13において実行されるアプリケーションプログラム)のソースコードの中の許容照合率に該当する部分の修正を行う。次に、ステップS223に進み、ソースコードのコンパイルを行い、ステップS224においてデバッグ処理を行った後、ステップS225において、変更した照合プログラムのインストールを行う。これにより、許容照合率を変更することができる。
【0194】
次に、図83のフローチャートを参照して、許容照合率の変更方法の他の例について説明する。この例の場合、図72に示した確認処理部13において実行される照合プログラムは、許容照合率を確認処理部13の図示せぬ記憶部(例えば、ハードディスク)等の所定のファイルから読み込み、それに基づいて照合結果の判断を行うようにプログラミングされている。
【0195】
従って、このファイルに書き込まれた許容照合率を別の所定のアプリケーションプログラム(以下、ファイル書換プログラムという)によって書き換えることにより、照合プログラムのソースコードの変更を行うことなく、許容照合率を任意の値に設定することが可能となる。
【0196】
以下、ファイル書換プログラムの動作を説明する。このファイル書換プログラムを起動すると、ファイル変換プログラムに制御された確認処理部13は、許容照合率を変更するための所定のメニュー画面に対応する信号を表示/入力部14に出力する。これにより、例えば図84に示したようなメニュー画面が表示される。このメニュー画面には、設定可能な複数の許容照合率の値に対応する項目(この場合、30パーセント(%)乃至100%(ただし、10%刻み))に対応する項目)が表示される。
【0197】
この状態で、システム管理者(例えば、病院の事務管理責任者等)は、許容照合率の変更処理を開始する。最初に、ステップS231において、変更する許容照合率の値を決定する。次に、ステップS232進み、システム管理者は、表示/入力部14に表示された所定の項目から、変更すべき許容照合率に対応する項目を選択することにより、許容照合率の変更を行うことができる。すなわち、所定の許容照合率に対応する項目が表示された部分を指で押圧することにより、その項目を選択し、対応する許容照合率を設定することが可能である。
【0198】
また、選択された項目の表示色を変化させることにより、どの項目が選択されたのかを明示することができる。この場合、文字列「80%」が表示された項目が選択され、その背景色が変化している。
【0199】
次に、ステップS233に進み、確認処理部13は、内部のメモリに記憶されている許容照合率に対応するデータ(許容照合データ)を書き込むための所定のファイルをオープンする。次に、ステップS234において、許容照合データを書き込むべきファイル上の位置にファイルポインタを移動させ、ステップS235に進み、表示/入力部14において設定された許容照合率に対応する許容照合データをファイルポインタで指示されるファイル上の所定の位置に書き込む。
【0200】
次に、ステップS236において、ファイルをクローズし、処理を終了する。
【0201】
その後、照合プログラムにより、このファイルに書き込まれた許容照合データが読み込まれ、対応する許容照合率が設定され、これに基づいて、図74のステップS150およびS152における処理、すなわち、照合結果の評価が行われることになる。
【0202】
また、メニュー画面として、図85に示したように、0乃至9の数字に対応するアイコンを表示/入力部14に表示し、表示/入力部14において、所定のアイコンが表示された部分を指で押圧することにより、任意の許容照合率を設定するようにすることも可能である。この場合、表示/入力部14において、数字「8」に対応するアイコンと、数字「0」に対応するアイコンが表示された部分を、この順で指によって押圧することにより、許容照合率を80%に設定したときの画面例を示している。
【0203】
このように、所定のファイルに記録されている許容照合データを書き換えるだけで、照合プログラムのソースコードを変更することなく、許容照合率を任意の値に変更、設定することが可能である。
【0204】
あるいは、所定のエディタプログラム(編集用ソフトウェア)を用いて、直接ファイルにアクセスし、許容照合データが記録されている部分の書き換えを行うことにより、許容照合率の変更、設定を行うようにすることも可能である。
【0205】
なお、上記実施例においては、カラースキャナを用いて保険証の画像データを取り込むようにしたが、カラーCCDカメラその他の撮像装置を用いて画像データを取り込むようにすることも可能である。
【0206】
また、上記実施例において用いた各種の具体的な数値は1つの例であって、これ以外の数値を用いるようにすることも可能であることは言うまでもない。
【0207】
【発明の効果】
請求項1に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項12に記載の健康保険証自動認識装置によれば、健康保険証の画像を読み取り、読み取った画像を2値化して得られる第1画像と第2画像に基づいて、健康保険証の罫線を検出し、検出した罫線の座標に基づいて、健康保険証の所定の項目が記載された位置を検出し、項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域を検出し、この領域に基づいて、健康保険証の所定の項目を認識し、健康保険証の確認を行うようにしたので、健康保険証の確認作業を自動化することができる。従って、保険証の有効性の有無を簡単かつ迅速に判断し、未回収の診療費を削減し、さらには病院等における受付業務等の事務処理の合理化を図ることが可能となる。また、被保険者番号、保険者番号等の数字を確実に、かつ迅速に認識することが可能となり、健康保険証の確認処理を効率的に行うことが可能となる。
【0208】
請求項2に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項8に記載の健康保険証自動認識装置によれば、健康保険証が傾いている場合、保険者番号の各枠に含まれる文字を認識するための水平または垂直な辺からなる所定の大きさの矩形を文字領域とし、この文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、縮小された文字領域内の文字を認識し、健康保険証の確認を行うようにしたので、文字認識の精度を高めることができる。従って、健康保険証の確認処理を効率的に行うことが可能となる。
【0209】
請求項3に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項9に記載の健康保険証自動認識装置によれば、画像を構成する色成分に基づいて、健康保険証に押印された印鑑の位置を認識し、この位置に基づいて、健康保険証の上下を判断するようにしたので、迅速に上下判断を行うことができる。従って、処理速度を向上させることができる。
【0210】
請求項5に記載の健康保険証自動認識方法、および請求項11に記載の健康保険証自動認識装置によれば、文字認識領域内に含まれる第1画像と第2画像に基づいて、そこに記載された文字の位置が検出されるようにしたので、認識すべき文字の存在する領域を特定することができる。従って、文字の認識を確実に、かつ迅速に行うことが可能となり、健康保険証の確認処理を効率的に行うことが可能となる。
【0212】
請求項13に記載の老人医療保険証自動認識方法、および請求項16に記載の老人医療保険証自動認識装置によれば、老人医療保険証の画像を読み取り、読み取った画像を2値化して得られる第1画像と第2画像に基づいて、老人医療保険証の罫線を検出し、検出した画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、その画像が老人医療保険証の画像であるか否かを識別し、その画像から老人医療保険証の所定の項目を認識し、老人医療保険証の確認を行うようにしたので、老人医療保険証の確認作業を自動化することができる。従って、老人医療保険証の有効性の有無を簡単かつ迅速に判断し、未回収の診療費を削減し、さらには病院等における受付業務等の事務処理の合理化を図ることが可能となる。また、市町村番号、および受給者番号が記載されている位置を検出することができる。従って、市町村番号、受給者番号等の数字を確実に、かつ迅速に認識することが可能となり、老人医療保険証の確認処理を効率的に行うことが可能となる。
【0213】
請求項15に記載の老人医療保険証自動認識方法、および請求項18に記載の老人医療保険証自動認識装置によれば、老人医療保険証が傾いている場合、保険者番号の各枠に含まれる文字を認識するための水平または垂直な辺からなる所定の大きさの矩形を文字領域とし、この文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、縮小された文字領域内の文字を認識するようにしたので、文字認識の精度を高めることができる。従って、文字の認識を確実に、かつ迅速に行うことが可能となり、老人医療保険証の確認処理を効率的に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】医療保険適用人口と自動照合可能な人口の関係を示す図である。
【図2】健康保険被保険者証の種類と形状を示す図である。
【図3】健康保険被保険者証のフォーマットを示す図である。
【図4】日雇特例被保険者受給資格者票(1年)のフォーマットを示す図である。
【図5】日雇特例被保険者特別療養費受給票のフォーマットを示す図である。
【図6】日雇特例被保険者受給資格者票(5年)のフォーマットを示す図である。
【図7】国民健康保険被保険者証のフォーマットを示す図である。
【図8】国民健康保険退職被保険者証のフォーマットを示す図である。
【図9】船員保険被保険者証のフォーマットを示す図である。
【図10】船員保険被扶養者証フォーマットを示す図である。
【図11】国家公務員等共済組合員証のフォーマットを示す図である。
【図12】国家公務員等共済組合遠隔地被扶養者証のフォーマットを示す図である。
【図13】地方公務員等共済組合員証のフォーマットを示す図である。
【図14】地方公務員等共済組合遠隔地被扶養者証のフォーマットを示す図である。
【図15】私立学校教職員共済組合員証のフォーマットを示す図である。
【図16】私立学校教職員共済組合遠隔地被扶養者証のフォーマットを示す図である。
【図17】本発明の保険証自動認識装置の一実施例の構成を示すブロック図である。
【図18】保険証の数字認識方法を説明するためのフローチャートである。
【図19】保険証枠の検索処理を説明するための図である。
【図20】保険証枠の検索処理を説明するための図である。
【図21】保険証の傾きをチェックする場合の処理例を示すフローチャートである。
【図22】保険証の4隅の座標を検出する場合の処理例を示すフローチャートである。
【図23】保険証内の横罫線の座標を検出する場合の処理例を示すフローチャートである。
【図24】横罫線検索方法を説明するための図である。
【図25】横罫線検索方法を説明するための図である。
【図26】横罫線検索方法を説明するための図である。
【図27】横罫線検索方法を説明するための図である。
【図28】保険証内の番号位置の所定の保険証パターンを示す図である。
【図29】保険証内の番号位置の他の保険証パターンを示す図である。
【図30】保険証内の被保険者番号の認識位置を取り出す場合の処理例を示すフローチャートである。
【図31】被保険者番号の認識位置を特定する方法を説明するための図である。
【図32】縦罫線の認識方法を説明するための図である。
【図33】文字サイズ、ピッチを取り出す方法を説明するための図である。
【図34】文字位置の検索を行う場合の処理例を示すフローチャートである。
【図35】文字認識方法を説明するための図である。
【図36】保険者番号の記載例を示す図である。
【図37】保険者番号の枠座標の取り出し処理の処理例を示すフローチャートである。
【図38】保険者番号領域の特定方法を説明するための図である。
【図39】保険者番号枠以外の横罫線が検出されるケースを示した図である。
【図40】文字列が横罫線とみなされる場合を示す図である。
【図41】保険者番号領域の左右側面の検索方法を説明するための図である。
【図42】保険者番号の上下側面の間に存在する縦罫線の間隔を5ドット単位で示した図である。
【図43】保険者番号の文字サイズを取り出す方法を説明するための図である。
【図44】保険証が右上がりに傾斜している場合の文字領域の設定方法を説明するための図である。
【図45】保険証が左上がりに傾斜している場合の文字領域の設定方法を説明するための図である。
【図46】文字領域を縮小する方法を説明するための図である。
【図47】保険証枠の検索時のしきい値をまとめた図である。
【図48】保険証の罫線の検出時のしきい値をまとめた図である。
【図49】数字認識処理の処理例を示すフローチャートである。
【図50】数字0のヒストグラムを示す図である。
【図51】数字1のヒストグラムを示す図である。
【図52】数字2のヒストグラムを示す図である。
【図53】数字3のヒストグラムを示す図である。
【図54】数字4のヒストグラムを示す図である。
【図55】数字5のヒストグラムを示す図である。
【図56】数字6のヒストグラムを示す図である。
【図57】数字7のヒストグラムを示す図である。
【図58】数字9のヒストグラムを示す図である。
【図59】細線化処理前の数字6の画像データを示す図である。
【図60】細線化処理後の数字6の画像データを示す図である。
【図61】細線化処理前の数字0の画像データを示す図である。
【図62】細線化処理後の数字0の画像データを示す図である。
【図63】細線化処理前の数字4の画像データを示す図である。
【図64】細線化処理後の数字4の画像データを示す図である。
【図65】細線化処理前の数字6の画像データを示す図である。
【図66】細線化処理後の数字6の画像データを示す図である。
【図67】ゾンデ法の原理を示す図である。
【図68】ゾンデ法による認識を前提とした標準的な数字の書き方を示す図である。
【図69】数字3について、ゾンデ法により認識可能なその変形文字を示す図である。
【図70】上下判断の処理例を示すフローチャートである。
【図71】上下判断の他の処理例を示すフローチャートである。
【図72】本発明の老人医療保険証自動認識装置の構成例を示すブロック図である。
【図73】老人医療保険証の自動照合処理の処理例を示すフローチャートである。
【図74】図73のステップS135における処理例を示すフローチャートである。
【図75】図74のステップS142における処理例を示すフローチャートである。
【図76】老人医療保険証をスキャンする方法を説明するための図である。
【図77】老人医療保険証の枠線を求める方法を説明するための図である。
【図78】老人医療保険証であるか否かを識別する方法を説明するための図である。
【図79】横罫線を検出し、老人医療保険証であるか否かを識別するための処理例を示すフローチャートである。
【図80】図74のステップS149、およびステップS151における処理例を示すフローチャートである。
【図81】市町村番号欄および受給者番号欄を検索する方法を示す図である。
【図82】許容照合率を変更するときの処理例を示すフローチャートである。
【図83】許容照合率を変更するときの他の処理例を示すフローチャートである。
【図84】許容照合率を変更するときの入力画面例を示す図である。
【図85】許容照合率を変更するときの他の入力画面例を示す図である。
【図86】従来の老人医療保険証の確認手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
1 保険証
2 カラースキャナ
3 表示部
4 処理部
5 キーボード
6 記憶部
7 出力部
11 患者カード入力部
11A 患者カード
12 カラーイメージ入力部
12A 老人医療保険証
13 確認処理部
14 表示/入力部
15 音声ガイド
16 患者データベース
17 印刷部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a health insurance card automatic recognition method and apparatus, and a geriatric medical insurance card automatic recognition method and apparatus. For example, a health insurance card suitable for use in confirming or collating a health insurance card or a geriatric medical insurance card. The present invention relates to an automatic recognition method and apparatus, and an elderly medical insurance card automatic recognition method and apparatus.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, hospitals have been required to check a health insurance card (hereinafter referred to as an insurance card) once a month under the guidance of the Ministry of Health and Welfare. Health insurance associations are also obliged to promptly collect insurance cards when members lose their qualifications. However, when the hospital treats the patient as insurance simply by checking the examination card and requests the health insurance association for the insurance contribution, there may be cases where the patient has already lost his / her insurance qualification.
[0003]
At this time, the health insurance association is not obligated to pay, and uncollected money is generated on the hospital side because the hospital neglected the obligation to confirm the insurance card. That amount is 0.7% to 1.0% of medical expenses. Therefore, the total medical expenses of each insurance association is 25 trillion yen in 1993, so the uncollected money is 175 to 250 billion yen in total.
[0004]
At present, the hospital has to increase the number of clerks significantly from the current level in order to ensure the confirmation of all patients' insurance cards.
[0005]
The number of outpatients reaches as many as 1500 people per day in a hospital with about 1000 beds, and it is concentrated within the short reception hours determined per day, so it is necessary to check which patient's insurance card. It is necessary to increase the number of check personnel to determine whether there is any.
[0006]
In addition, among the members of the medical insurance system, elderly people over 70 years old and bedridden elderly people over 65 years old are issued with a medical insurance card for the elderly from municipalities, etc., and medical treatment benefits from medical institutions Can receive.
[0007]
The target for issuing a geriatric health insurance card is stipulated by the geriatric health insurance system as follows. In other words, you are a health insurance member and your income is lower than the prescribed amount set by each local government. However, this will be reviewed annually. Next, be the target age (but less than 70 years old) determined by each local government. A geriatric health insurance card is issued for the elderly who meet this condition. In addition, this geriatric health insurance card can be used only within the prefecture of the address.
[0008]
In the case of a geriatric health insurance card, it will continue even though the geriatric health insurance card you currently have is invalid due to changes in income, unannounced screening, or moving or moving out. May be used. However, as in the case of health insurance cards, manual confirmation work takes time, so either a significant number of people are assigned to this work or no confirmation work is performed at all. Currently.
[0009]
The flowchart of FIG. 86 shows the work procedure of the confirmation work for the geriatric health insurance card. First, in step S911, the insured submits a geriatric medical insurance card to a medical institution. Next, in step S912, it is determined whether the monthly confirmation of the geriatric medical insurance card has been completed. If it is determined that the monthly health insurance card has not been checked yet, the process proceeds to step S913, and the work for checking the health insurance card is performed manually. Alternatively, depending on the medical institution, the confirmation operation is not performed at all, and the process proceeds to step 914 as it is.
[0010]
On the other hand, when it is determined that the monthly health insurance card has been confirmed, no processing is performed and the process proceeds to step S914.
[0011]
In step S914, a medical cost claim amount is calculated by a predetermined method. Next, proceeding to step S915, the medical institution charges a medical fee by submitting a predetermined document to a predetermined payment fund. Next, in step S916, the payment fund examines the document submitted by the medical institution, and determines whether or not the document is defective in step S917.
[0012]
If it is determined by the payment fund that the document is incomplete, the process proceeds to step S918, and the payment fund sends a return notification to the medical institution. On the other hand, if it is determined that there are no deficiencies in the documents, the process proceeds to step S919, and the payment fund pays medical expenses to the medical institution.
[0013]
[Problems to be solved by the invention]
Due to the situation as described above, there was a problem that the hospital side could not collect the full amount of medical expenses.
[0014]
In addition, in order to avoid congested reception, there are cases where a hospital that issues a magnetic examination card has an automatic re-entry reception machine, which can determine the order of the examination, Since there was no confirmation function, there was a problem that was not useful for labor saving in insurance medical care reception work.
[0015]
The present invention has been made in view of such a situation, and it is possible to easily determine the validity of health insurance cards and geriatric medical insurance cards, to realize labor saving in insurance medical reception work, In order to collect as much as possible.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
The health insurance card automatic recognition method according to
[0017]
In addition, the recognition of the characters written in the item detects the inclination of the health insurance card from the inclination of the left side of the insurance card frame of the health insurance card, and if the health insurance card is inclined upward, the insurer A rectangular frame of a predetermined size with the lower left point of the rectangular frame numbered as the apex and the horizontal and vertical line segments passing through the apex as two sides as the character area, the health insurance card goes up to the left Is a rectangular frame of a predetermined size with the upper left point of the rectangular frame with the insurer number as the apex and the horizontal and vertical line segments passing through the apex as two sides. This can be performed by reducing the character area by a predetermined length vertically and horizontally, and recognizing characters in the reduced character area.
[0018]
Further, the position of the seal stamp stamped on the health insurance card is recognized based on the color component constituting the image, and the upper and lower sides of the health insurance card are determined based on the recognized position of the seal stamp. Can do.
[0019]
Further, the item can be at least one of a health insurance card symbol, number, insurance association name, insurer number, effective date, date of birth, and date of acquisition.
[0020]
In addition, the detection of the area where the health insurance card characters are described is made by binarizing the image with a predetermined threshold value to divide the image into a first image and a second image, and a predetermined small area on the image. Sets character recognition areas arranged in a matrix, and determines whether or not the second image is included in the columns in order from the left column to the right of the small region constituting the character recognition region. It is determined whether or not the sequence not included is more than the predetermined character boundary determination number, and if it is determined that the sequence not including the second image is more than the character boundary determination number, The first column where two images are detected is the left end of the character, the last column where the second image is detected is the right end of the character, and the position of the second image detected at the bottom of the character recognition area is the lower end of the character, The position of the second image detected at the top of the character recognition area is the upper end of the character, and from the left end to the right Is the character width, the distance from the lower end to the upper end is the character height, the character width is equal to or greater than the minimum character width defined as the minimum character width, and the character height is the character length. If the character height is equal to or higher than the predetermined minimum character height defined as the minimum value, it can be performed by assuming that a character has been detected.
[0021]
Further, it is possible to perform thinning processing on the characters in the character area and recognize the characters subjected to thinning processing using the sonde method.
[0022]
The health insurance card automatic recognition apparatus according to
[0023]
The recognition means includes an inclination detection means (for example, step S3 in FIG. 18) for detecting the inclination of the health insurance card from the inclination of the left side of the health insurance card frame, and the health insurance card is inclined upward to the right. A rectangular frame of a predetermined size with the lower left point of the rectangular frame in which the insurer number is written as a vertex, and a horizontal and vertical line segment passing through the vertex as two sides, and a character area, When the health insurance card is slanting upward to the left, a predetermined size with the top left corner of the rectangular frame containing the insurer number as the apex and the horizontal and vertical line segments passing through the apex as two sides A character area setting means (for example, the
[0024]
Further, based on the color components constituting the image, based on the seal position recognition means (for example, step S117 in FIG. 70) for recognizing the position of the seal stamped on the health insurance card, Up / down determination means (for example, step S118 and step S119 in FIG. 70) for determining the up / down of the health insurance card may be further provided.
[0025]
Further, the item can be at least one of a health insurance card symbol, number, insurance association name, insurer number, effective date, date of birth, and date of acquisition.
[0026]
Further, the character area detection means binarizes the image into a first image and a second image by binarizing the image with a predetermined threshold value (for example, the
[0027]
Further, a thinning unit (for example, step S103 in FIG. 49) for performing a thinning process on characters in the character area is further provided, and the character recognizing unit applies the character subjected to the thinning process by the thinning unit. It can be recognized using the sonde method.
[0030]
Claim13The method for automatically recognizing a geriatric health insurance card described in 1 reads an image of a geriatric health insurance card, andBy binarizing with a threshold value, the image is divided into a first image and a second image, the search position is the predetermined position of the image, and the search direction is the vertical or horizontal direction for the geriatric health insurance card. The direction of the target ruled line is a direction perpendicular to the search direction with respect to the geriatric health insurance card, and the second image of the image is searched in the search direction from the search start point with a predetermined search width in the direction perpendicular to the search direction. When the ratio between the second image and the first image included in the search width is equal to or greater than a predetermined ratio, the length corresponding to the minimum ruled line detection minimum length that extends in the direction perpendicular to the search direction and is equal to or greater than the search width Define a rectangular area in which predetermined small areas with the long side of the line segment are arranged in a matrix, and in order from the column of the small area on one short side of the area to the column on the other short side Is determined to include the second image, and if it is determined that the second image is included Counts up the predetermined counter, ratio borders detected minimum length of the counter value, if it is more than a predetermined ratio, it is assumed that borders Medicare card is detected, the detectedBased on the number of ruled lines existing in a predetermined area of the image, it is identified whether the image is an image of a geriatric medical insurance card, and a position where a predetermined item of the geriatric medical insurance card is described from the read image Is detected, the character written in the item is recognized, insurance medical treatment is accepted based on the recognition result, and a geriatric medical insurance card is confirmed.
[0031]
The item may be at least one of a municipality number, a beneficiary number, and an expiration date of the geriatric medical insurance card.
[0032]
In addition, the recognition of the characters described in the item is based on detecting the inclination of the geriatric health insurance card from the inclination of the left side of the insurance card frame of the geriatric health insurance card, and the geriatric health insurance card is tilted upward to the right A rectangular frame of a predetermined size with the lower left point of each rectangular frame containing the municipality number and beneficiary number as a vertex and horizontal and vertical line segments passing through the vertex as two sides is defined as a character area. When the medical insurance card for the elderly is tilted to the left, the top left corner of each rectangular frame containing the municipality number and the beneficiary number is the apex, and the horizontal and vertical line segments passing through the apex are two sides. A rectangular frame of a predetermined size is used as a character area, and the character area is reduced vertically and horizontally by a predetermined length, and the character in the reduced character area is recognized. .
[0033]
The geriatric health insurance card automatic recognition device according to
By binarizing the image read by the image reading unit with a predetermined threshold value, the binarizing unit (for example, the
[0034]
The item may be at least one of a municipality number, a beneficiary number, and an expiration date of the geriatric medical insurance card.
[0035]
The identifying means includes an inclination detecting means for detecting the inclination of the geriatric medical insurance card from the inclination of the left side of the insurance card frame of the geriatric medical insurance card (for example, step S146 in FIG. 74), and the geriatric medical insurance card rising to the right. A rectangle with a predetermined size, with the lower left point of each rectangular frame containing the municipality number and beneficiary number as the apex, and horizontal and vertical line segments passing through the apex as two sides If the geriatric health insurance card is slanting to the left, the upper left point of each rectangular frame with the municipality number and the beneficiary number is the apex, and the horizontal and vertical passes through the apex. Character area setting means (for example, the
[0038]
The health insurance card automatic recognition method according to
[0039]
In the health insurance card automatic recognition method according to
[0040]
In the health insurance card automatic recognition method according to
[0041]
Claim5Health insurance card automatic recognition method and claims11In the health insurance card automatic recognition apparatus described in 1), the position of the character described therein is detected based on the first image and the second image included in the character recognition area. Therefore, it is possible to specify a region where characters to be recognized exist.
[0043]
Claim13The method for automatically recognizing a geriatric health insurance card according to
[0044]
In the geriatric health insurance card automatic recognition method according to
[0046]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The confirmation items of the health insurance card currently managed by the hospital are the health insurance association number (insurer number), insured name, number, symbol, date of birth, insurance qualification date, and validity It is a deadline. The health insurance union number indicates the type of insurance. These items are entered in a medical record, and a large hospital creates a database using a computer.
[0047]
FIG. 1 shows the ratio of the population of insured persons who have insurance cards that can be automatically verified among various types of insurance to the population covered by medical guarantee. As shown in FIG. 1, the ratio of the population having an insurance card that can be automatically matched to the population subject to medical guarantee is 99.32%. However, the criteria for collation determination are based on the insurance card specifications as of August 29, 1994.
[0048]
FIG. 2 is a diagram showing types of health insurance insured cards (commonly called insurance cards). As shown in FIG. 2, the health insurance card is a health insurance insured card based on the Health Insurance Act, a one-year special insurance insured person certificate, and a special insurance insured
[0049]
FIGS. 3 to 16 show the formats of the above 14 types of insurer cards in order.
[0050]
When the health insurance card is submitted to the hospital at the first visit, the hospital prepares a medical record and inputs it to the computer. The health insurance association number of the health insurance card, the insured person's name, number, symbol, date of birth, insurance Confirmation date such as date of qualification and expiry date is input to computer, and database of medical records and insurance card data is created. At the time of returning, the insurance card is required to be verified once a month under the guidance of the Ministry of Health and Welfare.
[0051]
If the patient is a revisited patient, it is checked against insurance card data registered in advance. First, it is determined whether or not the copied insurance card. The image data of the insurance card is extracted with a color scanner or color CCD camera, and it is input to a computer to determine whether it is genuine. In the case of an insurance card that has been color-copied, color elements are detected as RGB data in a white background portion, whereas in a genuine case, the white background portion is not detected because it is printed on colored paper. From this, the copied counterfeit can be identified.
[0052]
In addition, under the guidance of the Ministry of Health and Welfare, the color of the insurance card print is specified and is changed every 2 or 3 years, so whether it is genuine or not by judging whether it is the specified color or not Judgment can be made.
[0053]
Next, it is determined whether or not the patient's insurance card. There are four items common to all types of health insurance cards: health insurance association number (unique number given to the insurance association), insured number, insured date of birth, and issue date. Among these, the health insurance association number and the insured number are identified, and it is determined whether or not the patient's insurance card.
[0054]
Furthermore, the position where the health insurance association number and the insured number are written is identified from the image data of the insurance card and recognized. As mentioned above, when analyzing the format of the insurance card, the insured number is listed in the second or third frame from the top, and the health insurance association number is listed at the bottom. Recognize the position, and then recognize the number on it. Details of this recognition method will be described later.
[0055]
FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the health insurance card automatic recognition apparatus of the present invention. The
[0056]
From the image data supplied from the
[0057]
The
[0058]
Therefore, for example, the
[0059]
Next, the operation will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S1, the
[0060]
As a result, pixels with a pixel level smaller than the predetermined threshold are set as white dots (pixels corresponding to the first image), and pixels larger than or equal to the predetermined threshold are set as black dots (pixels corresponding to the second image). ). As a result, image data composed of white dots and black dots is obtained for each of the R, G, and B components.
[0061]
Here, the threshold for binarization can be set to a predetermined value in advance, but can also be set dynamically corresponding to the color of the
[0062]
In step S2, it is determined whether the
[0063]
Alternatively, an image corresponding to a seal of a predetermined color (for example, vermilion) stamped on the
[0064]
If it is determined that the
[0065]
In step S3, the inclination of
[0066]
Next, a method for checking the inclination of the
[0067]
In step S22, when the dots are searched in order from the point A to the right, black dots detected immediately after a predetermined number of consecutive white dots appear are displayed in the left frame of the
[0068]
Similarly, in step S23, the Y coordinate is set to the position of the third quarter from the top of the image data of the
[0069]
Next, in step S25, a straight line L obtained by connecting the intersection 1P and the intersection 2P.1Is the left frame of
[0070]
Next, a method for searching for the coordinates of the four corners of the insurance card will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S31, on the
[0071]
Next, in step S33, in the same manner, a point D having the X coordinate as a position one third from the left of the image data of the
[0072]
Next, in step S37, perpendicular lines are drawn from the intersections 1P to 5P, and the vertices 1C to 4C of the
[0073]
Next, the process returns to step S5, and the coordinates of the horizontal ruled line in the
[0074]
On the other hand, if it is determined that one-third or more black dots have been detected, the process proceeds to step S44, and as shown in FIG. 26, the detected black dots (detection points) are included, and from there, k1 dots to the left A point having a distance of a certain number (a preset number of dots) is set as the upper left vertex, and a rectangle having a vertical length of, for example, 2 dots is set. Next, in step S45, an
[0075]
In step S46, the upper left vertex of the rectangle is set as the search position. Next, the process proceeds to step S47, where black dots are searched downward (
[0076]
Next, in step S50, the value of the black counter is a predetermined value (value NFourIt is determined whether or not it is larger. If it is determined that the value of the black counter is greater than the predetermined value, the process proceeds to step S51 and it is considered that a ruled line has been detected. That is, if tens of percent of the dots with the preset number of dots, which is the length of the horizontal side of the rectangle set in step S44, are black dots, it is considered that a ruled line has been detected, and the process returns. On the other hand, when it is determined that the value of the black counter is smaller than or equal to the predetermined value, the process proceeds to step S52, and the right next to the search position is set as a new search position.
[0077]
Next, proceeding to step S53, it is determined whether or not the search position extends beyond the range of the image data, or whether or not the search has been completed to the right end of the rectangle. If the search position does not protrude from the image data range and the search has not been completed to the right end of the rectangle, the process returns to step S47, and the subsequent processing is repeated. On the other hand, if the search position is outside the range of the image data, or if the search is completed up to the right end of the rectangle, the process proceeds to step S54, where it is assumed that no ruled line has been detected, and the process returns.
[0078]
In step S5, by repeating the process shown in FIG. 23, all the coordinates of the horizontal ruled line of the
[0079]
In this way, the horizontal ruled lines K4 to K8 are detected from the search start point p1, and the horizontal ruled lines K1 to K3 are searched from the search start point p2.
[0080]
In step S6, the number recognition position is extracted. Taking out the number position of the insurance card is currently performed in the following procedure because two types of insurance card patterns are possible as shown in FIG.
[0081]
FIG. 30 is a flowchart showing this procedure. First, in step S61, as shown in FIG. 31, three horizontal ruled lines are detected downward from the detection start point p1 on the right side of the
[0082]
The method of searching for vertical ruled lines is basically the same as the method of searching for horizontal ruled lines described with reference to the flowchart of FIG. 23, but when searching for vertical ruled lines, the following method is used. It is also possible. That is, as shown in FIG. 32, a search is performed in the right direction with a predetermined search width dot. For example, the total number of black dots included in the region for two columns is the number of dots existing there (in this case 10 (= When the ratio to 5 × 2) dots) is several tens of percent or more, it can be regarded as a ruled line. In the case of FIG. 32, the proportion of black dots present in the first and second columns from the left is several tens of percent or less, and at this point in time, it is not regarded as a ruled line. Next, since the ratio of black dots present in the second and third columns from the left is close to 100%, it is regarded as a ruled line at this point.
[0083]
In the case of FIG. 31, the search is started in the left direction from the search start point p3, for example, with a predetermined number of search width dots, and the total number of black dots for two horizontal rows is the number of
[0084]
In this way, the left side surface shown in FIG. 31 is searched, and in step S63, the insurance card is specified from the positional relationship, and the process proceeds to step S64, where the coordinates of the number frame as shown in FIG. That is, the number recognition position is extracted and the process returns.
[0085]
Next, in step S7, the number size and pitch described in the number frame are extracted. As shown in FIG. 33, the total number of vertical black dots in the number frame at a predetermined X coordinate position in the number frame is obtained in the horizontal direction in the number frame, and a histogram is created. And based on this, the size and pitch of the character (number) described in the number frame are determined.
[0086]
Next, the process proceeds to step S8, and a character position search is first performed. Processing during this period will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step S71, a search target area (area1) is set as shown in FIG. In step S72, the left side of area1 is set as the search position.
[0087]
Next, in step S73, an
[0088]
If it is determined that the number of black dots is not 0, the process proceeds to step S76, and the right next to the search position is set as a new search position, and the process proceeds to step S77. In step S77, it is determined whether or not the search position is outside the range of the image data, or whether or not the search has been completed to the right end of area1. If it is determined that the search position does not protrude from the image data range and the search has not been completed to the right end of area1, the process returns to step S73, and the subsequent processing is repeated.
[0089]
On the other hand, if it is determined that the search position is outside the range of the image data or the search is completed to the right end of
[0090]
On the other hand, if it is determined in step S75 that the number of black dots is 0, the process proceeds to step S78, and the
[0091]
If it is determined that the white count value is smaller than the number of white dots on the character boundary, the process returns to step S74, and the subsequent processing is repeated. On the other hand, if it is determined that the value of the white count is greater than or equal to the number of white dots on the character boundary, the process proceeds to step S80, and the coordinates of the left end, right end, lower end, and upper end of the character are determined.
[0092]
Next, in step S81, the distance from the left end to the right end of the character determined in step S80 is the character width, and then the distance between the upper end and the lower end of the character determined in step S80 is the character height. Next, the process proceeds to step S82, where it is determined whether or not the character width is greater than or equal to a preset character width minimum value, in this case, a predetermined dot. If it is determined that the character width is smaller than the minimum character width value, the process proceeds to step S85, the character is not detected, and the process returns. On the other hand, if it is determined that the character width is greater than or equal to the minimum character width value, the process proceeds to step S83.
[0093]
In step S83, it is determined whether or not the character height is a preset minimum character height, in this case greater than or equal to a predetermined dot. If it is determined that the character height is smaller than the minimum character height, the process proceeds to step S85, where it is regarded that no character is detected, and the process returns. On the other hand, if it is determined that the character height is greater than or equal to the minimum character height value, the process proceeds to step S84, where it is assumed that the character has been detected, and the process returns.
[0094]
In this manner, after the character position is searched, the characters described in the searched character position, here, the
[0095]
In step S9, for example, the frame coordinates of the insurer number as shown in FIG. 36 are extracted. Details of the processing performed in step S9 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step S91, as shown in FIG. 38, the search start point p4 located at the lower left part of the
[0096]
Next, in step S92, a horizontal ruled line extending from the search start point p4 upward (
[0097]
At this time, as shown in FIG. 39, if there is another horizontal ruled line between the search start point p4 and the insurer number area, the horizontal ruled line searched first is the lower side of the insurer number area. There is a possibility of being recognized. In order to solve this, the horizontal ruled line that matches the horizontal ruled line previously searched in step S5 is excluded.
[0098]
In addition, as shown in FIG. 40, when a horizontal ruled line search is performed, if there is a dense area of black dots, for example, if a character string is described, the character string is recognized as a horizontal ruled line. It may end up. In order to solve this, a case where the interval between the detected horizontal ruled lines seems to be appropriate, for example, about 4 to 9 millimeters (mm) is excluded. In the case of FIG. 40, the interval between the first and second horizontal ruled lines is 2 mm and is excluded. The interval between the second and third horizontal ruled lines is 2.5 mm, which is also excluded. The distance between the third and fourth horizontal ruled lines is 7 mm, and these two horizontal ruled lines are to be processed, and it is determined that these two horizontal ruled lines constitute the upper and lower side surfaces of the insurer number area. The
[0099]
In this manner, after the upper and lower side surfaces of the insurer number area are searched, the process proceeds to step S93, and then the left and right side surfaces are searched. First, as shown in FIG. 41, a search position is set at a predetermined position between the lower side surface and the upper side surface searched in step S92, and then the left side (
[0100]
In the case of this
[0101]
From this table, the mode value of the interval is obtained. In this example, since it is 6, the value obtained by dividing the total of the actual number of real dots between ruled lines belonging to the mode value zone having the interval value of 6 by the number of intervals belonging to the mode value zone (character width ( Character frame width). In this example, 31 (= (30 + 32 + 30 + 31 + 33 + 33 + 32 + 31) / 8) dots.
[0102]
Next, the process proceeds to step S95, and the vertical ruled line on the left side is specified. In other words, the horizontal ruled lines are searched in the vertical direction of the vertical ruled lines in order from the left one of the previously searched vertical ruled lines. If the retrieved horizontal ruled line matches the horizontal ruled line corresponding to the upper and lower sides of the insurer number area searched in step S92, the vertical ruled line is determined as the left side.
[0103]
Next, proceeding to step S96, from the left side obtained in step S95, the left side is obtained by multiplying the number of digits of the insurer number, in this case, the number of dots obtained by multiplying 8 digits by the character width determined in step S94. The ruled line at the position moved in the right direction from is determined as the right side. In this way, the frame coordinates of the insurer number are extracted.
[0104]
Next, the process proceeds to step S10, and as shown in FIG. 43, the number size described as the insurer number is extracted. This is done by creating a histogram of the numbers described in one square unit of the insurer number frame, and determining the size in the same manner as described with reference to FIG.
[0105]
Next, it progresses to step S11 and number recognition is performed. Recognition of the numbers starts from the left square of the insurer number area. At this time, as shown in FIG. 44, when the
[0106]
Next, as shown in FIG. 46, the character recognition area created in FIG. 44 or 45 is reduced by a predetermined length, for example, about 1 mm vertically and horizontally. Then, with respect to the reduced character recognition area, as described later, the characters described there, in this case, numbers are recognized. Each time one character is recognized, the character recognition area to be recognized is shifted to the right by one square, and the same processing as described above is repeated. In this way, all the insurer numbers described in the insurer number area are recognized, and the process is terminated. If an error occurs during the recognition process at this time, a predetermined error process is performed and the process is terminated.
[0107]
FIG. 47 summarizes the above-described thresholds when searching for insurance policy frames. When the search target is the left side of the insurance policy frame, the X coordinate of the search start position is the left end of the image data, and the Y coordinate is the position of 1/4 and 3/4 from the top of the image data length. The number of consecutive white bits is the predetermined number of dots. When the search target is the right side of the insurance policy frame, the X coordinate of the search start position is the right end of the image data, the Y coordinate is a position of a quarter from the top of the image data length, and the number of consecutive white bits is The predetermined number of dots.
[0108]
In addition, when the search target is the upper side of the insurance policy frame, the X coordinate of the search start position is, for example, a third position from the left of the image data width, the Y coordinate is the upper end of the image data, and the white bit The continuous number is a predetermined number of dots. Further, when the search target is the lower side of the insurance policy frame, for example, the X coordinate of the search start position is a position one third from the left of the image data width, the Y coordinate is the lower end of the image data, and the white bit The continuous number is a predetermined number of dots.
[0109]
FIG. 48 summarizes the thresholds when searching for the ruled lines of the above-mentioned insurance card. When the search target is a horizontal ruled line in the insurance card, the ratio when proceeding to the ruled line search when black dots are detected, that is, the ratio of the number of black dots existing in the search width (scanning line width) of a predetermined number of dots is The search target ruled line minimum length (number of dots) is a predetermined number of dots, and the black dot ratio (percentage) in the ruled line when determining whether or not the line is a ruled line is Dozens of percent. When the search target is an insurer number upper and lower frame, the ratio when proceeding to the ruled line search when black dots are detected is one third of the scanning line width, and the minimum ruled line length (number of dots) is the predetermined number of dots. The black dot ratio (percentage) in the ruled line when determining whether it is a ruled line is several tens of percent.
[0110]
In addition, when the search target is the left and right frame of the insurer number, the ratio when proceeding to the ruled line search when black dots are detected is one third of the scanning line width, and the minimum ruled line length (number of dots) is the insurance It is a predetermined number of dots corresponding to the interval (6 to 7 mm) of the upper and lower frames of the person number, and the black dot ratio (percentage) in the ruled line when determining whether it is a ruled line is several tens%. When the search target is the left side of the insurer number, the ratio when proceeding to ruled line search when black dots are detected is one third of the scanning line width, and the minimum length (number of dots) of the search target ruled line is insurance. The number of dots corresponding to the character number character width (about 5 mm), and the black dot ratio (percentage) in the ruled line when determining whether it is a ruled line is several tens of percent.
[0111]
Furthermore, when the search target is the left side of the insured number, the ratio when proceeding to ruled line search when black dots are detected is one third of the scanning line width, and the minimum length (number of dots) of the search target ruled line is The predetermined number of dots corresponding to the interval (8 to 10 mm) between the upper and lower sides of the insured person number frame, and the black dot ratio (percentage) in the ruled line when determining whether or not it is a ruled line is several tens of percent.
[0112]
Next, a character recognition method will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S101, the location where the target number is described is determined from the image data of the
[0113]
Next, in step S103, the image data is thinned. FIG. 59 shows image data of
[0114]
FIG. 65 and FIG. 66 show changes in image data before and after the thinning process, taking the
[0115]
In this manner, image data obtained by performing thinning processing on the image data of the insurer number and the insured number described on the
[0116]
Next, in step S104, the character recognition process by the sonde method is performed on the image data subjected to the thinning process obtained in step S103. FIG. 67 is a diagram illustrating the principle of the sonde method. In the sonde method, as shown in FIG. 67, a predetermined number of points (sonde base points) are set at predetermined positions in advance. In this example, two sonde base points are set. Then, as shown in FIG. 68, numbers are written on the basis of this sonde base point. At this time, for each number, the relative positional relationship between the stroke of each number and the sonde base point, that is, the rule of writing is determined in advance. FIG. 68 shows a standard way of writing numbers.
[0117]
Next, as shown in FIG. 67, white line sondes are set radially from the sonde base point. If the stroke of the number passes this sonde, it is set to 1, and the number is read with this code combination. This technique is applicable only to simple characters of the order of numbers, and in addition, as shown in FIG. 68, there is a restriction that a writing rule and a writing place are specified in advance. However, in spite of such a simple method, the character deformation as shown in FIG. 69 can be absorbed.
[0118]
In the case of the present embodiment, the numbers to be recognized are printed not in handwriting but in a predetermined size and a typeface typeface. Therefore, it is possible to recognize a number with high accuracy by setting the probe base point to an appropriate position and emitting the probe radially in an appropriate direction therefrom.
[0119]
In this way, the insurer number and the insured number of the
[0120]
As described above, the health insurance card confirmation process, which requires confirmation once a month, is automatically performed simultaneously with the reception process at the time of re-entry, thereby preventing uncollected medical expenses in advance. Significant improvement in paperwork can be achieved.
[0121]
In the above embodiment, before recognizing characters or the like written on the insurance card, it is possible to make an up / down decision and perform a recognition process based on the result. FIG. 70 is a flowchart for explaining a processing example for determining the vertical direction of the insurance card.
[0122]
First, in step S111, a
[0123]
Next, in step S112, the color information of the
[0124]
Next, in step S113, predetermined color identification information (color data value) for discriminating a color from each of the red (R), green (G), and blue (B) color components constituting the captured color information. Is calculated. Here, the color data value is information obtained by, for example, adjusting each color component, or multiplying each color component by a predetermined coefficient and then adding or subtracting them.
[0125]
Next, in step S114, based on the color data value obtained in step S113, it is determined whether or not the color of the pixel of interest is a seal color, for example, vermilion. If it is determined that the color of the pixel currently focused on is vermilion, the process proceeds to step S115, and either the seal stamp counter A or the seal stamp counter B corresponding to the position of the pixel currently focused on is incremented by one. That is, when the pixel of interest is in the upper area, the value of the seal counter A is increased by 1. When the pixel of interest is in the lower area, the value of the seal counter B is increased by 1. Let Thereafter, the process proceeds to step S116.
[0126]
On the other hand, if it is determined that the color of the pixel of interest is not vermilion, no processing is performed and the process proceeds to step S116.
[0127]
In step S116, it is determined whether or not the entire image of
[0128]
In step S117, it is determined whether or not the value of the seal counter A corresponding to the upper area is smaller than the value of the seal counter B corresponding to the lower area. When it is determined that the value of the seal counter A is greater than or equal to the value of the seal counter B, the process proceeds to step S118, where the insurance card is inserted into the
[0129]
On the other hand, if it is determined that the value of the stamp counter A is smaller than the value of the stamp counter B, the process proceeds to step S119, and the
[0130]
Since the data corresponding to the image of the
[0131]
Thus, since the data can be read from the upper part of the
[0132]
FIG. 71 is a flowchart for explaining another example of a method for determining whether the
[0133]
Next, in step S122, it is determined whether or not a feature extraction operation has been performed on all pixels. If it is determined in step S122 that the feature extraction calculation has not been performed on all the pixels, the process returns to step S121, and the processes of steps S121 and S122 are repeatedly executed. On the other hand, when it is determined that the feature extraction calculation has been performed on all the pixels, the process proceeds to step S123.
[0134]
In step S123, the insurance card up / down determination is performed based on the result of the feature extraction process executed in steps S121 and S122.
[0135]
FIG. 72 is a block diagram showing a configuration of one embodiment of the geriatric health insurance card automatic recognition apparatus of the present invention.
[0136]
The color
[0137]
Based on the data input from the patient
[0138]
The display /
[0139]
The
[0140]
Next, the operation will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S131, the patient
[0141]
Next, in step S132, the
[0142]
However, if the
[0143]
At this time, together with the patient data, data indicating whether or not the monthly
[0144]
In step S135, collation processing of the geriatric
[0145]
Next, details of this collation processing will be described with reference to FIGS. Since the process here is basically the same as the case of the health insurance card described above, a detailed description thereof will be omitted as appropriate.
[0146]
In step S141 of the flowchart shown in FIG. 74, the color
[0147]
A detailed processing example of image data capture and binarization processing in steps S141 and S142 will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S161, a
[0148]
Next, proceeding to step S163, the
[0149]
Next, in step S166, enhancement processing for a predetermined color is performed. For example, when the color of a ruled line or a character is green, a color data value corresponding to green is obtained in advance, and the color data value calculated in step S163 matches the value obtained in advance Alternatively, if the difference between the color data value calculated in step S163 and the value obtained in advance is within a predetermined range, the value of the pixel of interest is set to
[0150]
Alternatively, when the green component of the pixel of interest is larger than a predetermined value, it is determined that this pixel is a pixel constituting a green ruled line or a character, and the value of this pixel is set to 1. Even in this way, green ruled lines, characters, and the like can be emphasized. A predetermined color other than green can be similarly emphasized.
[0151]
Next, proceeding to step S167, the predetermined color is invalidated. For example, when the vermillion color that is the color of the seal is invalidated and the image of the seal is removed, the color data value corresponding to the vermilion is obtained in advance, and the color data value calculated in step S163 is obtained in advance. If it matches the color data value corresponding to vermilion, or if the difference between the color data value calculated in step S163 and the color data value corresponding to vermilion obtained in advance is within a predetermined range, The value of the pixel of interest is set to 0, for example. In this way, the vermilion pixels constituting the seal image can be sequentially removed.
[0152]
Alternatively, when the size of the red component of the pixel of interest is greater than or equal to a predetermined level, it is determined that this pixel is a pixel constituting the seal image, and the value of this pixel is set to 0. And Even in this way, it is possible to sequentially remove the vermilion pixels constituting the seal image. The predetermined colors other than vermilion can be invalidated in the same manner.
[0153]
In step S168, a predetermined identification level for binarization is calculated based on the color data value calculated in step S163. The calculation of the identification level can be performed by pixels on the scan line L of the geriatric medical insurance card shown in FIG. 76, and thereafter, binarization processing is performed according to the identification level. That is, when the color data value is equal to or higher than the identification level, the value of the pixel of interest is set to, for example,
[0154]
In this way, since the identification level can be calculated in the initial stage after the start of scanning, the identification level is calculated by one pass (scanning the entire geriatric
[0155]
Next, the process proceeds to step S169, where all parts of the geriatric
[0156]
In step S170, it is determined whether or not the value of the seal stamp counter A or B is larger than a predetermined designated value. In step S170, when it is determined that the value of the seal counter A or B is smaller than or equal to a preset value (specified value), the process proceeds to step S171 and the geriatric
[0157]
On the other hand, if it is determined that the value of the seal stamp A or B is greater than the specified value, the process proceeds to step S172, where it is determined that the geriatric
[0158]
Next, in step S173, it is determined whether the count value of the seal counter A corresponding to the upper half of the geriatric
[0159]
On the other hand, if it is determined that the count value of the seal counter A corresponding to the upper half of the geriatric
[0160]
As described above, when the binarization process of the geriatric
[0161]
In step S143, it is determined from the determination result in step S171 or S172 of FIG. 75 whether the geriatric
[0162]
In step S144, based on the determination result in step S174 or S175 of FIG. 75, whether the vertical direction of the color
[0163]
If it is determined that the vertical direction of the color
[0164]
In step S146, the frame line of the elderly
[0165]
That is, as shown in FIG. 77, for example, a search for a vertical ruled line is started in the right direction from a predetermined point A on the left side of the geriatric
[0166]
Next, the search for the vertical ruled line is started in the left direction from the point C located on the right side of the geriatric
[0167]
A straight line L passing through the intersection points 11P and 12P11Is calculated as the inclination of the geriatric
[0168]
Next, straight line L from
[0169]
Of course, the positions of points A to D with respect to the geriatric
[0170]
Next, the process proceeds to step S147, and a horizontal ruled line is detected to identify the elderly
[0171]
The detailed processing will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S181, as shown in FIG. 78, a search start point p11 is set at a predetermined position on the upper right on the mount outside the frame of the geriatric
[0172]
Next, proceeding to step S183, a horizontal ruled line is searched for one dot (pixel) in the downward direction (search direction (vector 1)) from the search start point p11. The horizontal ruled line search method is basically the same as that of the health insurance card described above with reference to the flowchart of FIG. 23, and thus detailed description thereof is omitted here. In step S184, it is determined whether the line is a horizontal ruled line. If it is determined that the line is a horizontal ruled line, the process proceeds to step S185, and the horizontal ruled line counter is incremented by one. Next, in step S186, the coordinates of the detected horizontal ruled line are temporarily stored in a memory (not shown) or the like of the
[0173]
On the other hand, if it is determined in step S184 that the line is not a horizontal ruled line, no processing is performed and the process proceeds to step S187.
[0174]
In step S187, it is determined whether or not the horizontal ruled line search has been completed for the upper half of the geriatric
[0175]
In step S188, it is determined whether or not the value of the horizontal ruled line counter is 3 or less, for example. If it is determined that the value of the horizontal ruled line counter is 3 or less, the process advances to step S189 to determine that the one set in the color
[0176]
Next, the process proceeds to step S148 in FIG. 74, and whether or not the
[0177]
FIG. 80 is a flowchart for explaining the procedure of the collation processing of the municipality number and the recipient number of the geriatric
[0178]
In step S202, the thinning process is performed on the area of the municipality number of the image data stored in the video RAM. Next, in step S203, a one-character area in which each municipality number is described is searched. Since the processing here is basically the same as that described above with reference to FIGS. 37 to 42, detailed description thereof is omitted here.
[0179]
In step S204, character image data in one character area is taken from the video RAM. At this time, in consideration of the inclination of the geriatric
[0180]
Next, in step S205, the character corresponding to the read character image data is recognized, for example, by the above-described sonde method. The recognized character is converted into a character code. Next, in step S206, the first letter of the municipality number written on the recognized
[0181]
As a result of the collation, if it is determined that both are the same, the count value of the collation character number counter is incremented by 1, and the process proceeds to step S209. On the other hand, if it is determined that the two are not the same as a result of the collation, no processing is performed and the process proceeds to step S209.
[0182]
In step S209, it is determined whether or not the matching process has been completed for all the digits of the municipality number. If it is determined that the matching process has not been completed for all the digits of the municipality number, the process returns to step S203. The processes in steps S203 to S209 are repeatedly executed. On the other hand, if it is determined that the collation process has been completed for all digits of the municipality number, the process proceeds to step S210.
[0183]
In step S210, after the count value of the collation character number counter counted in step S208 is divided by the number of characters (digits) of the municipality number, the collation rate is calculated, and the calculation result is stored in a predetermined memory. Return.
[0184]
Next, the process proceeds to step S150 in FIG. 74, and it is determined whether or not the collation rate calculated in step S210 in FIG. 80 is higher than a preset allowable collation rate. When it is determined that the collation rate calculated in step S210 is lower than or equal to the preset allowable collation rate, the process proceeds to step S154. On the other hand, when it is determined that the collation rate calculated in step S210 is higher than the preset allowable collation rate, the process proceeds to step S151.
[0185]
In step S151, a collation process of the recipient number of the geriatric
[0186]
When the collation of the recipient number is completed, the process proceeds to step S152, and it is determined whether or not the collation result of the recipient number is higher than a predetermined collation rate set in advance. As a result, if it is determined that the collation rate of the recipient number is higher than a predetermined collation rate set in advance, the process proceeds to step S153, where it is determined that both the municipality number and the recipient number have been collated normally, and the process returns. On the other hand, when it is determined that the collation rate of the recipient number is lower than or equal to a predetermined collation rate set in advance, the process proceeds to step S154. In step S154, it is determined that collation is impossible, and the process returns.
[0187]
Next, the process proceeds to step S136 of the flowchart shown in FIG. 73, and the collation result performed in step S135 is registered. That is, when the patient data is recorded on the patient card, the content of the
[0188]
In step S137, the
[0189]
Thus, since the identification level for binarization is calculated corresponding to the color of the mount of the geriatric
[0190]
Further, since the identification level is calculated based on the color data value corresponding to the scanned pixel in the inner peripheral portion of the mount, the identification level for binarization is determined at an early stage after the start of scanning. , Binarization processing based on it can be performed. As a result, it is possible to perform binarization processing of all image data with one pass (scanning the old
[0191]
When the verification process for the geriatric medical insurance card is completed in this way, the confirmation processing unit displays selection items such as internal medicine and surgery on the display /
[0192]
Next, an example of a method for changing the allowable collation rate will be described with reference to the flowchart in FIG. This allowable collation rate is used when determining whether or not the collation result is correct in steps S150 and S152 of FIG. This allowable verification rate may need to be changed depending on the operation content.
[0193]
First, in step S221, an allowable collation rate to be changed is determined. Next, in step S222, the portion corresponding to the allowable collation rate in the source code of a predetermined collation program for determining the collation result (application program executed in the
[0194]
Next, another example of the method for changing the allowable collation rate will be described with reference to the flowchart in FIG. In the case of this example, the collation program executed in the
[0195]
Therefore, by changing the allowable verification rate written in this file with another predetermined application program (hereinafter referred to as a file rewriting program), the allowable verification rate can be set to an arbitrary value without changing the source code of the verification program. It becomes possible to set to.
[0196]
The operation of the file rewriting program will be described below. When the file rewriting program is activated, the
[0197]
In this state, a system administrator (for example, a hospital office manager or the like) starts a process for changing the allowable verification rate. First, in step S231, the value of the allowable collation rate to be changed is determined. Next, in step S232, the system administrator changes the allowable verification rate by selecting an item corresponding to the allowable verification rate to be changed from the predetermined items displayed on the display /
[0198]
In addition, it is possible to clearly indicate which item has been selected by changing the display color of the selected item. In this case, the item displaying the character string “80%” is selected, and the background color thereof is changed.
[0199]
Next, proceeding to step S233, the
[0200]
Next, in step S236, the file is closed and the process is terminated.
[0201]
Thereafter, the collation program reads the allowable collation data written in this file and sets the corresponding permissible collation rate. Based on this, the processing in steps S150 and S152 of FIG. 74, that is, the collation result is evaluated. Will be done.
[0202]
In addition, as shown in FIG. 85, the menu screen displays icons corresponding to the
[0203]
As described above, it is possible to change and set the allowable verification rate to an arbitrary value without changing the source code of the verification program simply by rewriting the allowable verification data recorded in the predetermined file.
[0204]
Alternatively, by using a predetermined editor program (editing software), accessing the file directly and rewriting the portion where the allowable verification data is recorded, thereby changing or setting the allowable verification rate. Is also possible.
[0205]
In the above embodiment, the insurance card image data is captured using a color scanner. However, it is also possible to capture image data using a color CCD camera or other imaging device.
[0206]
In addition, it is needless to say that various specific numerical values used in the above-described embodiment are one example, and other numerical values may be used.
[0207]
【The invention's effect】
The health insurance card automatic recognition method according to
[0208]
According to the health insurance card automatic recognition method according to
[0209]
According to the health insurance card automatic recognition method according to
[0210]
According to the health insurance card automatic recognition method according to
[0212]
Claim13The method for automatically recognizing a geriatric health insurance card according to
[0213]
According to the geriatric health insurance card automatic recognition method according to
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a relationship between a medical insurance application population and a population that can be automatically verified.
FIG. 2 is a diagram showing types and shapes of health insurance insured cards.
FIG. 3 is a diagram showing a format of a health insurance insured card.
FIG. 4 is a diagram showing a format of a special day certificate for insured persons (one year).
FIG. 5 is a diagram showing a format of a special daily medical treatment receipt slip for special day insured persons.
FIG. 6 is a diagram showing the format of a special day certificate for insured persons (5 years).
FIG. 7 is a diagram showing a format of a national health insurance insured card.
FIG. 8 is a diagram showing a format of a national health insurance retirement insured card.
FIG. 9 is a diagram showing a format of a sailor insurance insured card.
FIG. 10 is a diagram showing a sailor insurance dependent card format.
FIG. 11 is a diagram showing a format of a national public servant mutual aid association card.
FIG. 12 is a diagram showing a format of a national public employee mutual aid association remote area dependent certificate.
FIG. 13 is a diagram showing a format of a local public servant mutual aid association card.
FIG. 14 is a diagram showing a format of a local public employee mutual aid association remote area dependent certificate.
FIG. 15 is a diagram showing a format of a private school faculty and staff mutual aid association card.
FIG. 16 is a diagram showing the format of a private school teacher / employee mutual aid association remote area dependent certificate;
FIG. 17 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the insurance card automatic recognition apparatus of the present invention.
FIG. 18 is a flowchart for explaining a method of recognizing a number of an insurance card.
FIG. 19 is a diagram for explaining insurance frame search processing;
FIG. 20 is a view for explaining insurance frame search processing;
FIG. 21 is a flowchart showing a processing example when checking the inclination of a health insurance card.
FIG. 22 is a flowchart showing a processing example when detecting the coordinates of the four corners of the insurance card;
FIG. 23 is a flowchart showing a processing example when detecting the coordinates of the horizontal ruled line in the insurance card.
FIG. 24 is a diagram for explaining a horizontal ruled line search method;
FIG. 25 is a diagram for explaining a horizontal ruled line search method;
FIG. 26 is a diagram for explaining a horizontal ruled line search method;
FIG. 27 is a diagram for explaining a horizontal ruled line search method;
FIG. 28 is a diagram showing a predetermined insurance card pattern at a number position in the insurance card.
FIG. 29 is a diagram showing another insurance card pattern of the number position in the insurance card.
FIG. 30 is a flowchart showing an example of processing when a recognized position of an insured person number in an insurance card is taken out.
FIG. 31 is a diagram for explaining a method of specifying a recognized position of an insured person number;
FIG. 32 is a diagram for explaining a method of recognizing vertical ruled lines.
FIG. 33 is a diagram for explaining a method of extracting a character size and a pitch.
FIG. 34 is a flowchart showing an example of processing when searching for a character position;
FIG. 35 is a diagram for explaining a character recognition method;
FIG. 36 is a diagram showing a description example of an insurer number.
FIG. 37 is a flowchart showing an example of processing for extracting frame coordinates of an insurer number.
FIG. 38 is a diagram for explaining a method for specifying an insurer number area;
FIG. 39 is a diagram showing a case where a horizontal ruled line other than the insurer number frame is detected.
FIG. 40 is a diagram illustrating a case where a character string is regarded as a horizontal ruled line.
FIG. 41 is a diagram for explaining a search method for the left and right side surfaces of the insurer number area;
FIG. 42 is a diagram showing the interval between vertical ruled lines existing between the upper and lower side surfaces of the insurer number in units of 5 dots.
FIG. 43 is a diagram for explaining a method of extracting a character size of an insurer number.
FIG. 44 is a diagram for describing a method for setting a character area when the health insurance card is inclined upward.
FIG. 45 is a diagram for explaining a method for setting a character area when the health insurance card is inclined upward to the left.
FIG. 46 is a diagram for explaining a method of reducing a character area.
FIG. 47 is a table summarizing thresholds when searching for insurance policies.
FIG. 48 is a table summarizing threshold values when detecting a ruled line of an insurance card.
FIG. 49 is a flowchart illustrating an example of a number recognition process.
FIG. 50 is a diagram showing a histogram of
FIG. 51 is a diagram showing a histogram of
FIG. 52 is a diagram showing a histogram of
FIG. 53 is a diagram showing a histogram of
FIG. 54 is a diagram showing a histogram of
FIG. 55 is a diagram showing a histogram of
FIG. 56 is a diagram showing a histogram of
FIG. 57 is a diagram showing a histogram of
FIG. 58 is a diagram showing a histogram of
FIG. 59 is a diagram showing image data of
FIG. 60 is a diagram showing image data of
FIG. 61 is a diagram illustrating image data of a
FIG. 62 is a diagram showing image data with a
FIG. 63 is a diagram showing image data of
FIG. 64 is a diagram showing image data of
FIG. 65 is a diagram showing image data of
FIG. 66 is a diagram showing image data of
FIG. 67 is a diagram showing the principle of the sonde method.
FIG. 68 is a diagram showing a standard number writing method based on recognition by the sonde method.
FIG. 69 is a diagram showing deformed characters that can be recognized by the sonde method for the
FIG. 70 is a flowchart illustrating a processing example of up / down determination.
FIG. 71 is a flowchart illustrating another processing example of up / down determination.
FIG. 72 is a block diagram showing a configuration example of an elderly medical insurance card automatic recognition apparatus of the present invention.
FIG. 73 is a flowchart showing a processing example of an automatic collation process for a geriatric medical insurance card;
74 is a flowchart showing an example of processing in step S135 of FIG. 73. FIG.
75 is a flowchart showing an example of processing in step S142 of FIG. 74. FIG.
FIG. 76 is a diagram for explaining a method of scanning a geriatric medical insurance card;
FIG. 77 is a diagram for explaining a method for obtaining a frame line for a medical insurance card for the elderly.
FIG. 78 is a diagram for explaining a method for identifying whether or not a medical insurance card for the elderly.
FIG. 79 is a flowchart showing an example of a process for detecting a horizontal ruled line and identifying whether or not the medical card is a geriatric medical insurance card.
FIG. 80 is a flowchart showing an example of processing in steps S149 and S151 of FIG.
FIG. 81 is a diagram showing a method of searching for a municipality number field and a recipient number field.
FIG. 82 is a flowchart showing a processing example when changing the allowable collation rate.
FIG. 83 is a flowchart showing another processing example when changing the allowable collation rate.
FIG. 84 is a diagram showing an example of an input screen when changing the allowable collation rate.
FIG. 85 is a diagram showing another example of an input screen when changing the allowable collation rate.
FIG. 86 is a flowchart for explaining a conventional procedure for confirming a geriatric medical insurance card.
[Explanation of symbols]
1 insurance card
2 Color scanner
3 Display section
4 processing section
5 Keyboard
6 storage unit
7 Output section
11 Patient card input section
11A patient card
12 Color image input section
12A Health insurance card for the elderly
13 Confirmation processing part
14 Display / input section
15 Voice guide
16 Patient database
17 Printing department
Claims (18)
読み取った前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、
前記画像の所定の位置を検索開始点とし、
前記健康保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを前記健康保険証に対して前記検索方向に垂直な方向とし、前記検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で前記検索開始点から前記検索方向に前記画像の前記第2画像を検索し、
前記検索幅内に含まれる前記第2画像と前記第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、前記検索方向に対して垂直な方向に延びる、前記検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、前記領域の一方の短辺側の前記小領域の列から他方の短辺側の列に順に、前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定し、
前記第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップし、
前記カウンタ値の前記罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、前記健康保険証の罫線が検出されたものとみなし、
検出した前記健康保険証の罫線の座標に基づいて、前記健康保険証の所定の項目が記載された位置を検出し、
検出した前記項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域を検出し、
検出した文字が記載されている領域に基づいて、前記項目に記載された文字を認識し、
前記認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、前記健康保険証の確認を行う
ことを特徴とする健康保険証自動認識方法。Read the health insurance card image
By binarizing the read image with a predetermined threshold, it is divided into a first image and a second image,
The search start point is a predetermined position of the image,
A vertical direction or a horizontal direction with respect to the health insurance card is set as a search direction, a ruled line direction to be searched is set as a direction perpendicular to the search direction with respect to the health insurance card, and a predetermined direction perpendicular to the search direction is set. Search the second image of the image in the search direction from the search start point with a search width of
When the ratio between the second image and the first image included in the search width is equal to or greater than a predetermined ratio, the minimum ruled line detection that extends in a direction perpendicular to the search direction and is equal to or greater than the search width Defines a rectangular region in which predetermined small regions having a long side of a long line segment are arranged in a matrix, and the other short side from the row of small regions on one short side of the region In order of the column on the side, it is determined whether or not the second image is included in the column,
When it is determined that the second image is included, a predetermined counter is counted up,
When the ratio of the counter value to the minimum ruled line detection length is equal to or greater than a predetermined ratio, it is considered that the ruled line of the health insurance card has been detected,
Based on the coordinates of the ruled line of the detected health insurance card, a position where a predetermined item of the health insurance card is described is detected,
Based on the position where the detected item is described, the area where the character is described is detected,
Based on the area where the detected character is described, recognize the character described in the item,
A health insurance card automatic recognition method characterized in that, based on the recognition result, accepting insurance treatment for outpatients and confirming the health insurance card.
前記健康保険証の保険証枠の左側面の傾きから、前記健康保険証の傾きを検出し、
前記健康保険証が右上がりに傾斜している場合、前記保険者番号が記載された矩形の枠の左下点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、前記健康保険証が左上がりに傾斜している場合、前記保険者番号が記載された矩形の枠の左上点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、
前記文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、
縮小された前記文字領域内の文字を認識することにより行なう
ことを特徴とする請求項1に記載の健康保険証自動認識方法。The recognition of the characters described in the above item is
Detecting the inclination of the health insurance card from the inclination of the left side of the insurance policy frame of the health insurance card;
When the health insurance card is inclined upward to the right, the lower left point of the rectangular frame in which the insurer number is written is a vertex, and the horizontal and vertical line segments passing through the vertex are two sides. If the health insurance card is tilted upward to the left, the top left point of the rectangular frame on which the insurer number is written is the vertex, the horizontal passing through the vertex, And a rectangular frame of a predetermined size with a vertical line segment as two sides as a character area,
The character area is reduced by a predetermined length vertically and horizontally,
2. The health insurance card automatic recognition method according to claim 1, wherein the method is performed by recognizing characters in the reduced character region.
認識した前記印鑑の位置に基づいて、前記健康保険証の上下を判断する
ことを特徴とする請求項1に記載の健康保険証自動認識方法。Recognizing the position of the seal stamped on the health insurance card based on the color components constituting the image,
2. The health insurance card automatic recognition method according to claim 1, wherein upper and lower of the health insurance card are determined based on the recognized position of the seal.
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の健康保険証自動認識方法。The item is at least one of a health insurance card symbol, number, insurance association name, insurer number, effective date, date of birth, and date of acquisition. Item 4. The health insurance card automatic recognition method according to any one of Items 1 to 3 .
前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、
前記画像上に、所定の小領域がマトリックス状に配置された文字認識領域を設定し、
前記文字認識領域を構成する前記小領域の左の列から右方向に順に前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定し、
前記第2画像が含まれない列が、所定の文字境界判定数分より以上連続したか否かを判定し、
前記第2画像が含まれない列が、前記文字境界判定数分より以上連続したと判定された場合、前記第2画像を検出した最初の列を文字の左端とし、前記第2画像を検出した最後の列を文字の右端とし、前記文字認識領域の最も下で検出された前記第2画像の位置を文字の下端とし、前記文字認識領域の最も上で検出された前記第2画像の位置を文字の上端とし、
前記左端から前記右端までの距離を文字幅とし、前記下端から前記上端までの距離を文字高さとし、前記文字幅が前記文字幅の最低値として定義された所定の文字幅最低値以上であり、かつ、前記文字高さが前記文字長さの最低値として定義された所定の文字高さ最低値以上である場合、文字が検出されたとみなすことにより行なう
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の健康保険証自動認識方法。Detection of the area where the letters of the health insurance card are written
By binarizing the image with a predetermined threshold value, it is divided into a first image and a second image,
A character recognition area in which predetermined small areas are arranged in a matrix on the image is set,
Determining whether the second image is included in the column in order from the left column of the small region constituting the character recognition region in the right direction;
It is determined whether or not the sequence that does not include the second image continues for more than a predetermined number of character boundary determinations,
When it is determined that a column that does not include the second image is more than the number of character boundary determinations, the first column in which the second image is detected is the left end of the character, and the second image is detected. The last column is the right end of the character, the position of the second image detected at the bottom of the character recognition area is the bottom of the character, and the position of the second image detected at the top of the character recognition area is The top of the character,
The distance from the left end to the right end is a character width, the distance from the lower end to the upper end is a character height, and the character width is not less than a predetermined character width minimum value defined as the minimum value of the character width, Further, when the character height is equal to or more than a predetermined minimum character height defined as the minimum value of the character length, it is performed by assuming that a character is detected . The health insurance card automatic recognition method according to any one of the above.
細線化処理が施された前記文字を、ゾンデ法を用いて認識する
ことを特徴とする請求項2に記載の健康保険証自動認識方法。Thinning processing is performed on the character in the character region,
3. The health insurance card automatic recognition method according to claim 2 , wherein the character subjected to the thinning process is recognized using a sonde method.
前記画像読み取り手段により読み取られた前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段と、
前記画像の所定の位置を検索開始点とする検索開始点設定手段と、
前記健康保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを前記健康保険証に対して前記検索方向に垂直な方向とし、前記検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で前記検索開始点から前記検索方向に前記画像の前記第2画像を検索する第2画像検索手段と、
前記検索幅内に含まれる前記第2画像と前記第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、前記検索方向に対して垂直な方向に延びる、前記検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、前記領域の一方の短辺側の前記小領域の列から他方の短辺側の列に順に、前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定する判定手段と、
前記第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップするカウント手段と、
前記カウンタ値の前記罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、前記健康保険証の罫線が検出されたものとみなす座標検出手段と、
前記座標検出手段により検出された前記健康保険証の罫線の座標に基づいて、前記健康保険証の所定の項目が記載された位置を検出する位置検出手段と、
前記位置検出手段により検出された前記項目が記載された位置に基づいて、文字が記載されている領域を検出する文字領域検出手段と、
前記文字領域検出手段により検出された文字が記載されている領域に基づいて、前記健康保険証に記載された所定の項目を認識する認識手段と、
前記認識手段による認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、前記健康保険証の確認を行う確認手段と
を備えることを特徴とする健康保険証自動認識装置。Image reading means for reading an image of a health insurance card;
Binarizing means for binarizing the image read by the image reading means into a first image and a second image by binarizing with a predetermined threshold value;
Search start point setting means having a predetermined position of the image as a search start point;
A vertical direction or a horizontal direction with respect to the health insurance card is set as a search direction, a ruled line direction to be searched is set as a direction perpendicular to the search direction with respect to the health insurance card, and a predetermined direction perpendicular to the search direction is set. Second image search means for searching the second image of the image in the search direction from the search start point with a search width of
When the ratio between the second image and the first image included in the search width is equal to or greater than a predetermined ratio, the minimum ruled line detection that extends in a direction perpendicular to the search direction and is equal to or greater than the search width Defines a rectangular region in which predetermined small regions having a long side of a long line segment are arranged in a matrix, and the other short side from the row of small regions on one short side of the region Determination means for sequentially determining whether or not the second image is included in the column in the column on the side;
Counting means for counting up a predetermined counter when it is determined that the second image is included;
If the ratio of the counter value to the ruled line detection minimum length is equal to or greater than a predetermined ratio, coordinate detection means that considers that the ruled line of the health insurance card has been detected;
A position detecting means on the basis of the coordinates of the ruled line of said detected health insurance card, detecting a position of a predetermined item is described in the health insurance card by the coordinate detection means,
A character area detecting means for detecting an area where a character is written based on a position where the item detected by the position detecting means is written;
Recognizing means for recognizing a predetermined item described in the health insurance card based on an area where the character detected by the character area detecting means is described;
A health insurance card automatic recognition apparatus, comprising: a confirmation means for accepting outpatient medical care based on a recognition result by the recognition means and confirming the health insurance card.
前記健康保険証の保険証枠の左側面の傾きから、前記健康保険証の傾きを検出する傾き検出手段と、
前記健康保険証が右上がりに傾斜している場合、前記保険者番号が記載された矩形の枠の左下点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、前記健康保険証が左上がりに傾斜している場合、前記保険者番号が記載された矩形の枠の左上点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とする文字領域設定手段と、
前記文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小する縮小手段と、
前記縮小手段により縮小された前記文字領域内の文字を認識する文字認識手段と
を備えることを特徴とする請求項7に記載の健康保険証自動認識装置。The recognition means is
Inclination detecting means for detecting the inclination of the health insurance card from the inclination of the left side of the insurance policy frame of the health insurance card,
When the health insurance card is inclined upward to the right, the lower left point of the rectangular frame in which the insurer number is written is a vertex, and the horizontal and vertical line segments passing through the vertex are two sides. If the health insurance card is tilted upward to the left, the top left point of the rectangular frame on which the insurer number is written is the vertex, the horizontal passing through the vertex, And a character area setting means having a rectangular frame of a predetermined size with two vertical lines as two sides, and a character area,
Reduction means for reducing the character area by a predetermined length vertically and horizontally;
Character recognition means for recognizing characters in the character area reduced by the reduction means;
Health insurance card automatic recognition apparatus according to claim 7, characterized in that it comprises a.
認識した前記印鑑の位置に基づいて、前記健康保険証の上下を判断する上下判断手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の健康保険証自動認識装置。Seal position recognition means for recognizing the position of the seal stamped on the health insurance card based on the color components constituting the image;
8. The health insurance card automatic recognition apparatus according to claim 7 , further comprising an up / down determination means for determining up / down of the health insurance card based on the recognized position of the seal.
ことを特徴とする請求項7乃至9のいずれかに記載の健康保険証自動認識装置。The item is at least one of a health insurance card symbol, number, insurance association name, insurer number, effective date, date of birth, and date of acquisition. Item 10. The health insurance card automatic recognition device according to any one of Items 7 to 9 .
前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段と、
前記画像上に、所定の小領域がマトリックス状に配置された文字認識領域を設定する設定手段と、
前記文字認識領域を構成する前記小領域の左の列から右方向に順に前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定する第1判定手段と、
前記第2画像が含まれない列が、所定の文字境界判定数分より以上連続したか否かを判定する第2判定手段と、
前記第2画像が含まれない列が、前記文字境界判定数分より以上連続したと判定された場合、前記第2画像を検出した最初の列を文字の左端とし、前記第2画像を検出した最後の列を文字の右端とし、前記文字認識領域の最も下で検出された前記第2画像の位置を文字の下端とし、前記文字認識領域の最も上で検出された前記第2画像の位置を文字の上端とする文字領域設定手段と、
前記左端から前記右端までの距離を文字幅とし、前記下端から前記上端までの距離を文字高さとし、前記文字幅が前記文字幅の最低値として定義された所定の文字幅最低値以上であり、かつ、前記文字高さが前記文字長さの最低値として定義された所定の文字高さ最低値以上である場合、文字が検出されたとみなす文字検出手段と
を備えることを特徴とする請求項7乃至9のいずれかに記載の健康保険証自動認識装置。The character area detecting means includes
Binarizing means for binarizing the image into a first image and a second image by binarizing the image with a predetermined threshold;
Setting means for setting a character recognition area in which predetermined small areas are arranged in a matrix on the image;
First determination means for determining whether or not the second image is included in the column in order from the left column of the small region constituting the character recognition region in the right direction;
Second determination means for determining whether or not the sequence not including the second image has continued for more than a predetermined number of character boundary determinations;
When it is determined that the sequence not including the second image is more than the number of character boundary determinations, the first column in which the second image is detected is the left end of the character, and the second image is detected. The last column is the right end of the character, the position of the second image detected at the bottom of the character recognition area is the bottom of the character, and the position of the second image detected at the top of the character recognition area is A character area setting means for the upper end of the character;
The distance from the left end to the right end is a character width, the distance from the lower end to the upper end is a character height, and the character width is equal to or greater than a predetermined character width minimum value defined as the minimum value of the character width, And when the character height is not less than a predetermined minimum character height defined as the minimum value of the character length, a character detection means that considers that a character has been detected;
Health insurance card automatic recognition apparatus according to any one of claims 7 to 9, characterized in that it comprises a.
前記文字認識手段は、前記細線化手段により細線化処理が施された前記文字を、ゾンデ法を用いて認識する
ことを特徴とする請求項8に記載の健康保険証自動認識装置。Further comprising a thinning means for performing a thinning process on the character in the character region;
9. The health insurance card automatic recognition apparatus according to claim 8 , wherein the character recognizing unit recognizes the character subjected to the thinning process by the thinning unit using a sonde method.
読み取った前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分け、
前記画像の所定の位置を検索開始点とし、
前記老人医療保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを前記老人医療保険証に対して前記検索方向に垂直な方向とし、前記検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で前記検索開始点から前記検索方向に前記画像の前記第2画像を検索し、
前記検索幅内に含まれる前記第2画像と前記第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、前記検索方向に対して垂直な方向に延びる、前記検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、前記領域の一方の短辺側の前記小領域の列から他方の短辺側の列に順に、前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定し、
前記第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップし、
前記カウンタ値の前記罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、前記老人医療保険証の罫線が検出されたものとみなし、
検出した前記画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、前記画像が老人医療保険証の画像であるか否かを識別し、
読み取った前記画像から前記老人医療保険証の所定の項目が記載された位置を検出し、
前記項目に記載された文字を認識し、
前記認識結果に基づいて、保険診療の受付を行うとともに、前記老人医療保険証の確認を行う
ことを特徴とする老人医療保険証自動認識方法。Read the image of a medical insurance card for the elderly,
By binarizing the read image with a predetermined threshold, it is divided into a first image and a second image,
The search start point is a predetermined position of the image,
The search direction is the vertical direction or the left-right direction with respect to the geriatric health insurance card, the direction of the ruled line to be searched is the direction perpendicular to the search direction with respect to the geriatric health insurance card, and the direction perpendicular to the search direction Searching the second image of the image in the search direction from the search start point with a predetermined search width of
When the ratio between the second image and the first image included in the search width is equal to or greater than a predetermined ratio, the minimum ruled line detection that extends in a direction perpendicular to the search direction and is equal to or greater than the search width Defines a rectangular region in which predetermined small regions having a long side of a long line segment are arranged in a matrix, and the other short side from the row of small regions on one short side of the region In order of the column on the side, it is determined whether or not the second image is included in the column,
When it is determined that the second image is included, a predetermined counter is counted up,
When the ratio of the counter value to the ruled line detection minimum length is equal to or greater than a predetermined ratio, it is considered that the ruled line of the geriatric medical insurance card has been detected,
Based on the number of ruled lines present in the predetermined area of the detected image, whether the image is an image of a geriatric medical insurance card,
Detecting a position where a predetermined item of the geriatric health insurance card is described from the read image,
Recognizing the characters described in the item,
A method for automatically recognizing a geriatric medical insurance card, which receives insurance medical treatment based on the recognition result and confirms the geriatric medical insurance card.
ことを特徴とする請求項13に記載の老人医療保険証自動認識方法。The method for automatically recognizing a geriatric medical insurance card according to claim 13 , wherein the item is at least one of a municipality number, a beneficiary number, and an expiration date of the geriatric medical insurance card.
前記老人医療保険証が右上がりに傾斜している場合、前記市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左下点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、前記老人医療保険証が左上がりに傾斜している場合、前記市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左上点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、
前記文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小し、
縮小された前記文字領域内の文字を認識することにより行なう
ことを特徴とする請求項13に記載の老人医療保険証自動認識方法。The recognition of the characters described in the item is to detect the inclination of the geriatric medical insurance card from the inclination of the left side of the insurance card frame of the geriatric medical insurance card,
When the geriatric health insurance card is inclined upward, the horizontal and vertical line segments passing through the vertex are defined as the top left corner of each rectangular frame in which the municipality number and the beneficiary number are written. When a rectangular frame of a predetermined size as one side is used as a character area and the medical insurance card for the elderly is inclined upward to the left, the upper left point of each rectangular frame in which the municipality number and the recipient number are described As a character area, a rectangular frame of a predetermined size having two sides of a horizontal and vertical line segment passing through the vertex,
The character area is reduced by a predetermined length vertically and horizontally,
The method for automatically recognizing a geriatric medical insurance card according to claim 13 , wherein the recognition is performed by recognizing a character in the reduced character region.
前記画像読み取り手段により読み取られた前記画像を所定のしきい値で2値化することにより、第1画像と第2画像に分ける2値化手段と、
前記画像の所定の位置を検索開始点とする検索開始点設定手段と、
前記老人医療保険証に対して上下方向または左右方向を検索方向とし、検索対象とする罫線の向きを前記老人医療保険証に対して前記検索方向に垂直な方向とし、前記検索方向に垂直な方向の所定の検索幅で前記検索開始点から前記検索方向に前記画像の前記第2画像を検索する第2画像検索手段と、
前記検索幅内に含まれる前記第2画像と前記第1画像の比率が、所定の比率以上である場合、前記検索方向に対して垂直な方向に延びる、前記検索幅以上の所定の罫線検出最低長分の長さの線分を長辺とする所定の小領域がマトリックス状に配置された長方形の領域を定義し、前記領域の一方の短辺側の前記小領域の列から他方の短辺側の列に順に、前記列に前記第2画像が含まれるか否かを判定する判定手段と、
前記第2画像が含まれると判定された場合、所定のカウンタをカウントアップするカウント手段と、
前記カウンタ値の前記罫線検出最低長に対する比率が、所定の比率以上である場合、前記老人医療保険証の罫線が検出されたものとみなす検出手段と、
前記検出手段により検出された前記画像の所定の領域内に存在する罫線の数に基づいて、前記画像が老人医療保険証の画像であるか否かを識別する識別手段と、
前記画像読み取り手段により読み取られた前記画像から前記老人医療保険証に記載された所定の項目を認識する認識手段と、
前記認識手段による認識結果に基づいて、外来患者の保険診療の受付を行うとともに、前記老人医療保険証の確認を行う確認手段と
を備えることを特徴とする老人医療保険証自動認識装置。Image reading means for reading an image of a medical insurance card for the elderly,
Binarizing means for binarizing the image read by the image reading means into a first image and a second image by binarizing with a predetermined threshold value;
Search start point setting means having a predetermined position of the image as a search start point;
The search direction is the vertical direction or the left-right direction with respect to the geriatric medical insurance card, the direction of the ruled line to be searched is the direction perpendicular to the search direction with respect to the geriatric medical insurance card, and the direction perpendicular to the search direction Second image search means for searching for the second image of the image in the search direction from the search start point with a predetermined search width of
When the ratio between the second image and the first image included in the search width is equal to or greater than a predetermined ratio, the minimum ruled line detection that extends in a direction perpendicular to the search direction and is equal to or greater than the search width Defines a rectangular region in which predetermined small regions having a long side of a long line segment are arranged in a matrix, and the other short side from the row of small regions on one short side of the region Determination means for sequentially determining whether or not the second image is included in the column in the column on the side;
Counting means for counting up a predetermined counter when it is determined that the second image is included;
When the ratio of the counter value to the ruled line detection minimum length is equal to or greater than a predetermined ratio, detection means that considers that the ruled line of the geriatric medical insurance card has been detected;
Identification means for identifying whether or not the image is an image of a geriatric medical insurance card based on the number of ruled lines present in a predetermined region of the image detected by the detection means;
Recognizing means for recognizing a predetermined item described in the medical insurance card for the elderly from the image read by the image reading means;
A geriatric health insurance card automatic recognition apparatus, comprising: a confirmation means for accepting outpatient medical care based on a recognition result by the recognition means and confirming the geriatric health insurance card.
ことを特徴とする請求項16に記載の老人医療保険証自動認識装置。The apparatus for automatically recognizing a geriatric health insurance card according to claim 16 , wherein the item is at least one of a municipality number, a beneficiary number, and an expiration date of the geriatric health insurance card.
前記老人医療保険証の保険証枠の左側面の傾きから、前記老人医療保険証の傾きを検出する傾き検出手段と、
前記老人医療保険証が右上がりに傾斜している場合、前記市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左下点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とし、前記老人医療保険証が左上がりに傾斜している場合、前記市町村番号および受給者番号が記載された各矩形の枠の左上点を頂点とし、前記頂点を通る水平、および垂直の線分を2つの辺とする所定の大きさの矩形の枠を文字領域とする文字領域設定手段と、
前記文字領域を上下左右に所定の長さ分だけ縮小する縮小手段と、
前記縮小手段により縮小された前記文字領域内の文字を認識する文字認識手段と
を備えることを特徴とする請求項16に記載の老人医療保険証自動認識装置。The identification means includes
Inclination detecting means for detecting the inclination of the geriatric medical insurance card from the inclination of the left side of the insurance card frame of the geriatric medical insurance card,
When the geriatric health insurance card is inclined upward to the right, the lower left point of each rectangular frame in which the municipality number and the beneficiary number are written is a vertex, and a horizontal and vertical line segment passing through the vertex is represented by 2 When a rectangular frame of a predetermined size as one side is used as a character area and the medical insurance card for the elderly is inclined upward to the left, the upper left point of each rectangular frame in which the municipality number and the beneficiary number are described A character area setting means having a rectangular frame of a predetermined size having two sides of a horizontal and vertical line segment passing through the vertex,
Reduction means for reducing the character area by a predetermined length vertically and horizontally;
Character recognition means for recognizing characters in the character area reduced by the reduction means;
The apparatus for automatically recognizing a geriatric medical insurance card according to claim 16 .
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