JP3811686B2 - 二次元コード読取装置 - Google Patents
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【発明の属する技術分野】
本発明は、カメラ等の画像入力装置で入力した2次元コード画像より2次元コードを読み取る二次元コード読取装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、二次元コード画像をCCDカメラ等で検出し、その検出画像に基づいて二次元コードを読み取る二次元コード読取装置が知られている。これは、例えばQRコードの場合、QRコード画像をCCDカメラで撮像し、QRコードの位置検出パターンおよびタイミングパターンに着目してセル1つ1つの配置を推定することにより、QRコードを読み取るというものである。また、特許文献1には、二次元コード画像の歪みの度合いを、画像を走査するための検査線の傾きにより補正する方法が開示されている。
【特許文献1】
特許第2742555号公報
【0003】
しかしながら特許文献1の技術は、傾斜角を算出する工程を有するため二次元コードの解読に長時間を要するという問題がある。そこで、特許文献2には、別の2次元コード読取方法が開示されている。
【特許文献2】
特開2000−222517号公報
【0004】
この技術は、二次元コードパターンを撮影する場合、コードパターンが、実際上、幾分か回転して撮影されるため、その周囲外形が台形状に近くなることに注目し、撮影した台形状の各辺に検査線を引く場合、隣接する辺の長さにより、全体の歪みを推定して、対象辺の分割間隔を決めるというものである。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、QRコード等の二次元コードは、いつも平面上に配置されているとは限らない。例えば、二次元コードは曲面を有する物品表面に配置される場合があり、また二次元コードを配置した紙等の材質がコード撮影時に曲がっている場合もある。このような所に配置された二次元コードをカメラ等で撮影した場合、撮影された二次元コード画像は緩やかな歪みを有することになる。しかしながら、この種の歪みを有する二次元コード画像から二次元コードを高速かつ精確に読み取ることは、上述の従来技術では困難であった。
【0006】
従って本発明の目的は、二次元コード画像が緩やかな歪みを有する場合においても二次元コードを高速かつ精確に読み取ることができる二次元コード読取装置を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、二次元コード画像を2値化して読み取る二次元コード読取装置において、二次元コード画像を入力し、入力した二次元コード画像を2値化処理し、例えば、2値化処理した画像の外周に存在するセルを接続するなどにより、包絡線を作成し、作成した包絡線から二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいて二次元コード画像の辺のセル数を推定し、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、前記縦横方向に作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け前記分割点に基づいて二次元コード認識のための格子点を求め、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けて二次元コード画像のセル配列を検出する二次元コード読取装置により、達成される。
【0008】
ここで、前記格子点は、前記縦横方向の各補助線上の隣接する2つの分割点からそれぞれ補助線に平行に引いた2つの線分の交点として求めることができる。また、前記検査点または検査領域は、隣接する4つの格子点に囲まれた領域の中心点付近(中心点を含む)に置かれることが望ましい。
また、本発明の二次元コード読取装置は、入力した二次元コード画像を2値化処理し、例えば、2値化処理した画像の外周に存在するセルを接続するなどにより、包絡線を作成し、作成した包絡線の各頂点の内角を検査して二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点を用いて二次元コード画像のセル配列を検出するものである。
【0009】
さらに、本発明の二次元コード読取プログラムは、入力した二次元コード画像を2値化処理し、例えば、2値化処理した画像の外周に存在するセルを接続するなどにより、包絡線を作成し、作成した包絡線から二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいて二次元コード画像の辺のセル数を推定し、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、前記縦横方向に作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け前記分割点に基づいて二次元コード認識のための格子点を求め、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けて二次元コード画像のセル配列を検出する機能を実現させるためのものである。ここで、前記基準となる頂点は、前記作成した包絡線の各頂点の内角を検査することにより抽出され得る。
また、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上述した二次元コード読取プログラムを記録したものである。
【0010】
このように構成することにより、例えば曲面に貼付された二次元コードの読み取り精度を向上でき、かつその読み取り速度を向上することができる。また、本発明は、例えば二次元コード撮影用のカメラレンズの球面収差等に起因する歪みに対しても同様に対応可能である。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。本実施例では、二次元コードとしてQRコードを挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えばPDF417、データマトリックス、マキシコード等にも適用することができる。
【0012】
図1は、本発明に係る二次元コード読取装置の一構成例を示すブロック図である。本例の二次元コード読取装置は、例えばQRコードを画像入力するCCDカメラやイメージスキャナ等の画像入力装置1と、入力された画像データを処理する画像入力制御装置2と、各種データを表示する表示装置3と、QRコード読取のためのプログラム等を格納するHDDやROM等の記憶装置4と、データの読み書きを行うRAM等のメモリ5と、各部の処理を制御する中央演算処理装置CPU6とを備える。この種の二次元コード読取装置は、据え置き型端末装置に組み込むことができるほか、携帯電話やハンディタイプの端末装置に組み込むことも可能である。
【0013】
本例の二次元コード読取装置による読取り方法については後で詳述するが、概略次のようにしてQRコードを読み取る。まず、画像入力装置1によりQRコードを撮影または走査してQRコード画像を取り込む。画像入力制御装置2は、このQRコード画像を入力処理する。入力処理されたQRコード画像データはメモリ5に格納される。CPU6は、記憶装置4に格納されたQRコード読取のためのソフトウェア(プログラム)を用いてQRコード画像について作成した包絡線(後述)の各頂点の内角を検査して基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいてQRコード画像の辺のセル数を推定する。そして、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け、前記分割点に基づいてQRコード認識のための格子点を求める。そして、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けてQRコード画像のセル配列を検出する。これにより、例えば曲面に貼付された緩やかな歪みのあるQRコードであっても高速かつ精確に読み取ることができる。以下、詳細に説明する。
【0014】
図2は、QRコードのパターン例を示す図である。QRコード画像は正方形であり、白黒パターンの最小単位である基本セル100の集合から構成されている。図示のように、QRコードは、3つの位置検出パターン101、102、103を備える。これらの位置検出パターンを基準に、データ区画104が形成されている。各位置検出パターンは、一般に外側が7セル×7セルの正四角形の枠とされ、内側が3セル×3セルの黒で塗つぶされた正四角形とされている。画像入力装置1は、このようなQRコードをカメラ等で撮影または走査し、QRコード画像(イメージ)を入力する。
【0015】
図3は、QRコードをカメラ等で撮影した二次元コード画像の例を示すものである。本例では、撮影した画像は、傾きかつ緩やかに歪んでいる。その歪には、図示のように、カメラ等のレンズと被写体との傾きによって出る線形な歪み31と、QRコードが印刷又は貼付された被写体の歪みから出る曲面的な歪み32が含まれている。このような歪みは、多少の差はあれ、二次元コードパターン全体に影響していると推定される。
【0016】
図4は、撮影したQRコード画像を取り囲む周囲線(包絡線)の一例を示す図である。QRコードを撮影したQRコード画像には、最初、包絡線は含まれていない。包絡線41は、撮影したQRコード画像から作成する。包絡線を描画するアルゴリズムとしては例えば包装アルゴリズムなどがあるが、本例では、まず撮影したQRコード画像を2値化処理し、ノイズ取りをした後、この2値化処理した画像の外周に存在する複数のセルを接続して、包絡線を作成する。具体的には、最も外周に存在する黒セルを見つけて、順次隣接する黒セル間を接続する。包絡線41は多角形を形成する。
【0017】
図5は、包絡線で囲まれたQRコード画像においてQRコードの位置検出パターンを求める方法の一例を示す図である。探索方法としては、位置検出パターンの形状のパターンマッチングによる方法や、黒セルに着目して位置検出パターンの正方形の枠および内側の黒セルを見つける方法などがある。本例では、包絡線で囲まれた多角形の内角を調査していく方法を示す。図示のように、撮影したQRコード画像の位置検出パターン101〜103に相当する頂点A、B、Cの内角はほぼ90度の値を示すものと推測される。一方、QRコードに生じた歪みにより撮影したQRコード画像に凹凸が発生した部分、例えば図の頂点Eの内角は180度に近い値を示すものと推測される。本例はこの点に着目したもので、図の頂点A、B、C、DがQRコードの頂点に相当する部分であることが見出される。
【0018】
このような内角の調査により、逐次パターンマッチングにより全画素と画像比較をする必要が無くなり、短時間でQRコードの頂点を見出すことができ、性能向上を図ることができる。また、この方法は、パターンマッチング手法を用いていないため、QRコードの特徴を意識する必要が無く、QRコード以外の二次元コードに関しても同様に適用可能である。また、内角の調査のための、90度前後あるいは180度前後という内角の範囲は、あらかじめ設定により定めてもよく、さらに他の頂点との相対値で90度に近いものから順次決めていく方法でもよい。
【0019】
図6は、包絡線と4つの頂点が確定したQRコード画像に対してy軸方向(縦方向)に補助線を作成する方法の一例を示す図である。本例では、説明の便宜上、y軸方向に4分割するような補助線の引き方に簡略化して説明する。
【0020】
まず、線分ACと線分BDをそれぞれ4つに内分するような3点を求める。内分の結果、線分ACの内分点として、A1、A2、A3、線分BDの内分点として、B1、B2、B3が得られる。次に、各内分点間を接続する線分A1B1、線分A2B2、線分A3B3を引く。これで、線分AB、線分A1B1、線分A2B2、線分A3B3、線分CDなる補助線が得られる。
【0021】
次に、上記各線分と包絡線41との交点のy座標を求める。その結果、各交点のy座標は、それぞれ図のy11、y12、y13、y14、y15、y51、y52、y53、y54、y55となる。続いて、上記で求めた交点間を4つに内分する点を求める。これにより、y11−y51間(線分AB)、y12−y52間、y13−y53間、y14−y54間、y15−y55間(線分CD)を内分する点(y21、・・・、y41、y22、・・・、y42、y23、・・・、y43、y24、・・・、y44)が求められる。この内分点がそれぞれ各補助線の分割点となる。例として、y33のy座標の式は、y13、y53の比例配分により次式より求めることができる。
y33=y13+2((y53−y13)/4)
【0022】
本例では、線分ACと線分BDを4つに内分するような3点を求める方法を用いたが、実際は、セル数で内分することになり、さらに精度を向上するためには、AC間およびBD間の包絡線の全長をセル数で内分する方法を用いてもよい。また、内分は等分でもよいが、等分ではなく外形の歪みに応じた重み付けにより行うことが好ましい。上記手法では、各補助線の分割点は、三角関数を用いることなく、比例計算により求めることができるため、その計算の負担は軽く高速処理が可能となる。
【0023】
図7は、包絡線と4つの頂点が確定したQRコード画像に対してx軸方向(横方向)に補助線を作成する方法の一例を示す図である。本例では、説明の便宜上、x軸方向に4分割するような補助線の引き方に簡略化して説明する。
【0024】
まず、線分ABと線分CDをそれぞれ4つに内分するような3点を求める。内分の結果、線分ABの内分点として、A1、A2、A3、線分CDの内分点として、B1、B2、B3が得られる。次に、各内分点間を接続する線分A1B1、線分A2B2、線分A3B3を引く。これで、線分AC、線分A1B1、線分A2B2、線分A3B3、線分BDなる補助線が得られる。
【0025】
次に、上記各線分と包絡線41との交点のx座標を求める。その結果、各交点のx座標は、それぞれ図のx11、x21、x31、x41、x51、x15、x25、x35、x45、x55となる。続いて、上記で求めた交点間を4つに内分する点を求める。これにより、x11−x15間(線分AC)、x21−x25間、x31−x35間、x41−x45間、x51−x55間(線分BD)を内分する点(x12、・・・、x14、x22、・・・、x24、x32、・・・、x34、x42、・・・、x44)が求められる。この内分点がそれぞれ各補助線の分割点となる。例として、x33のx座標の式は、x31、x35の比例配分により次式より求めることができる。
x33=x31+2((x35−x31)/4)
【0026】
本例では、線分ABと線分CDを4つに内分するような3点を求める方法を用いたが、さらに精度を向上するためには、AB間およびCD間の包絡線の全長をセル数で内分する方法を用いてもよい。また、内分は等分でもよいが、等分ではなく外形の歪みに応じた重み付けにより行うことが好ましい。上記手法では、各補助線の分割点は、三角関数を用いることなく、比例計算により求めることができるため、その計算の負担は軽く高速処理が可能となる。
【0027】
図8は、図6および図7で求めた補助線の分割点よりQRコード認識のための格子点を求める方法の一例を示す図である。図示のように、QRコード画像の格子点Pは、周囲外形の歪みに応じて変位して分布していることが分かる。図において、x軸方向の補助線の分割点xij及びy軸方向の補助線の分割点yijに基づいて格子点Pが求められる。格子点Pの求め方は後述する。互いに隣接する4つの格子点Pij,Pji+1,Pi+1j,Pi+1j+1、例えば図のP22,P23,P32,P33で囲まれた四辺形領域を1つのセルと見なす。本発明では、このようにして認識した各セルの領域内にそれぞれ検査点または検査領域Mを設けることによりQRコードのセル配列を検出する。検査点または検査領域Mは各セルの領域の中心点付近(中心点を含む)に置くのが望ましい。ここで、中心点として、各セルの四辺形の対角線の交点や、四辺形の4頂点の重心を求めるなど、これらに類する方法が取られる。また、さらに、四辺形内部の部分領域の白黒画素数の比で決めるということも可能である。
【0028】
図9は、QRコード認識のための格子点の求め方の一例を詳細に示す図である。図において、x方向の補助線(Pi1Pin)の分割点xij及びy方向の補助線(P1jPmj)の分割点yijより格子点Pijを求める。分割点xijよりy方向の補助線(P1jPmj)に平行な線分Gを、分割点yijよりx方向の補助線(Pi1Pin)に平行な線分Hを新たに想定する。この2つの線分GとHの交点(x’ij,y’ij)が求める格子点Pijである。
【0029】
図10は、QRコード画像の入力からQRコードのセル配列を求めるまでの流れ図を示す。まず、S110において、QRコードをカメラ等で撮影し、得られたQRコード画像(図中のD110)について2値化処理を行う。これにより、画像の濃淡、むら、ノイズなどを除去し、QRコード画像を白黒2値にて表現することができる。S120では、2値化された画像に対して、上述したような方法でQRコード画像の周辺外形を囲む包絡線作成処理を行う(D120)。S130では、作成された包絡線より、上述したような方法でQRコードの4頂点を抽出する処理を行う。
【0030】
S140では、頂点のうち、例えば、位置検出パターン101と位置検出パターン102を検出し、位置検出パターンの寸法(セル数)を推定する。これに基づいて、S150にて、QRコードの一辺のセル数を推定する。これにより、位置検出パターンが7×7セルで構成されていることから、QRコード全体のセル数を知ることができる。次に、S160において、QRコードを認識するため、x軸方向およびy軸方向の補助線の数(内分数)を決める。
【0031】
S170では、図6〜図8で示した手順で、QRコードを認識するための格子点のx座標、y座標を求める(D170)。S180では、QRコード画像(D110)に上記格子点を重ね合わせる。互いに隣接する4つの格子点が成す四辺形一つ一つに区切られた部分がQRコード画像(D110)を構成するセル一つ一つと対応する。上記四辺形一つ一つの中心点に相当するQRコード画像(D110)の白黒2値を抽出して、二次元コードのセル配列(D180)を得る。本例では、格子点が成す四辺形の中心点に着目したが、必ずしも中心点である必要はなく、四辺形に囲まれた白黒値の多少によってセルの白黒を判定するなど、種々の方法があることは言うまでも無い。
【0032】
以上のような工程を二次元コード読取プログラムとして実行させることができる。この二次元コード読取プログラムは、入力した二次元コード画像を2値化処理し、例えば、2値化処理した画像の外周に存在するセルを接続するなどにより、包絡線を作成し、作成した包絡線の各頂点の内角を検査して基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいて二次元コード画像の辺のセル数を推定し、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、前記縦横方向に作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け前記分割点に基づいて二次元コード認識のための格子点を求め、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けて二次元コード画像のセル配列を検出する機能を実現させるためのものである。このような二次元コード読取プログラムは、例えば図1の記憶装置4に格納することができるが、それに限定されることはなく、例えばコンピュータ読み取り可能なFDやCDROM等の記録媒体に記録することができ、さらに、ネットワークを介してダウンロード可能とすることもできる。
【0033】
以上は、QRコードベースで実施例を説明したが、PDF417に関しては両端のスタートパターンとストップパターンに注目すれば、QRコードと同様に本発明を適用することができる。さらに、同様の手法を用いれば、データマトリックスの如く、イメージを利用した一般のシンボリックなコードに適用することもできる。
【0034】
【発明の効果】
本発明によれば、二次元コード画像が緩やかな歪みを有する場合においても二次元コードを高速かつ精確に読み取ることができる二次元コード読取装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る二次元コード読取装置の一構成例を示すブロック図である。
【図2】QRコードのパターン例を示す図である。
【図3】QRコードをカメラ等で撮影した二次元コード画像の例を示すものである。
【図4】撮影したQRコード画像を取り囲む周囲線(包絡線)の一例を示す図である。
【図5】包絡線で囲まれたQRコード画像においてQRコードの位置検出パターンを求める方法の一例を示す図である。
【図6】包絡線と4つの頂点が確定したQRコード画像に対してy軸方向(縦方向)に補助線を作成する方法の一例を示す図である。
【図7】包絡線と4つの頂点が確定したQRコード画像に対してx軸方向(横方向)に補助線を作成する方法の一例を示す図である。
【図8】図6および図7で求めた補助線の分割点よりQRコード認識のための格子点を求める方法の一例を示す図である。
【図9】QRコード認識のための格子点の求め方の一例を詳細に示す図である。
【図10】QRコード画像の入力からQRコードのセル配列を求めるまでの流れ図である。
【符号の説明】
1 画像入力装置
2 画像入力制御装置
3 表示装置
4 記憶装置
5 メモリ
6 CPU
31 線形な歪み
32 曲面的な歪み
41 包絡線
100 基本セル
101〜103 位置検出パターン
104 データ区画
Claims (6)
- 二次元コード画像を2値化して読み取る二次元コード読取装置において、二次元コード画像を入力し、入力した二次元コード画像を2値化処理し2値化処理した画像の外周に存在する複数の黒セルを接続して包絡線を作成し、作成した包絡線の各頂点の内角を検査して二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいて二次元コード画像の辺のセル数を推定し、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、前記縦横方向に作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け前記分割点に基づいて二次元コード認識のための格子点を求め、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けて二次元コード画像のセル配列を検出することを特徴とする二次元コード読取装置。
- 前記格子点が、前記縦横方向の各補助線上の隣接する2つの分割点からそれぞれ補助線に平行に引いた2つの線分の交点として求められることを特徴とする請求項1記載の二次元コード読取装置。
- 前記検査点または検査領域が、隣接する4つの格子点に囲まれた領域の中心点付近に置かれることを特徴とする請求項1または2記載の二次元コード読取装置。
- 二次元コード画像を2値化して読み取る二次元コード読取装置において、入力した二次元コード画像を2値化処理し、2値化処理した画像の外周に存在する複数の黒セルを接続して包絡線を作成し、作成した包絡線の各頂点の内角を検査して二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点を用いて二次元コード画像のセル配列を検出することを特徴とする二次元コード読取装置。
- 入力した二次元コード画像を2値化処理し、2値化処理した画像の外周に存在する複数の黒セルを接続して包絡線を作成し、作成した包絡線の各頂点の内角を検査して二次元コード画像の基準となる頂点を抽出し、抽出した頂点に基づいて二次元コード画像の辺のセル数を推定し、推定したセル数に基づいて前記包絡線で囲まれた画像の縦横方向にそれぞれ補助線を作成し、前記縦横方向に作成した補助線にそれぞれ前記セル数に応じた分割点を設け前記分割点に基づいて二次元コード認識のための格子点を求め、隣接する4つの格子点に囲まれた領域内にそれぞれ検査点または検査領域を設けて二次元コード画像のセル配列を検出する機能を実現させるための二次元コード読取プログラム。
- 請求項5記載の二次元コード読取プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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JP2004362053A (ja) | 2004-12-24 |
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