JP4084090B2 - 切手検出装置、及び切手検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、紙葉類の表裏を取り揃え、紙葉類に対する押印処理及び区分処理を行う紙葉類取り揃え押印機など紙葉類処理装置に用いられる切手検出装置及び切手検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙葉類処理装置としての紙葉類取り揃え押印機は、紙葉類の表裏を揃えて、押印処理を施し、紙葉類の種類ごとに区分する装置である。このような紙葉類取り揃え押印機では、紙葉類に付与されている料額印（後納印、料額計器、あるいは切手等）を認識することにより、各紙葉類に対して、押印処理、あるいは、種別の判定処理等を行っている。
また、従来の紙葉類取り押え押印機では、料額印としての切手を射影値に基づいて検出している。これは、紙葉類の下地の色と切手の色とが異なっていることを利用したものである。例えば、図２２及び図２３に示す例のように、紙葉類の切手検出対象領域内の画像における縦方向の射影と横方向の射影とに基づいて、切手候補の領域を検出している。
【０００３】
しかしながら、例えば、図２４に示すような切手が貼り付けられている紙葉類の画像からは、射影値により切手全体を正確に検出することができない。これは、切手の下地が白であり、かつ、図柄が中央部に存在する場合、切手の下地のみの部分を射影値から検出できないためである。例えば、図２４に示すような切手を射影値で検出しようとすると、図２５に示すように、切手の図柄部分のみが切手の位置として検出される。切手の図柄のみしか検出できない場合、切手の位置が正確に判定できないため、押印処理における紙葉類上の押印位置がずれてしまうことがある。また、切手全体を正確に検出できなければ、切手認識処理において、辞書との照合が不正確になり、誤認識や読取り不能となってしまう。切手を誤認識すると、紙葉類が正確に区分できなくなり、紙葉類取り押え押印機の処理能力が低下してしまうという問題がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、紙葉類上の切手全体が正確に検出できない場合に、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができなくなり、処理能力が低下してしまうという問題点を解決するので、紙葉類上の切手全体を正確に検出して、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができ、処理能力を向上させることが可能な切手検出装置及び切手検出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明の切手検出装置は、紙葉類の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、上記切手候補検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補を選出する第２の候補選出手段と、上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、各切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度うち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段とを有する。
【０００８】
この発明の切手検出装置は、紙葉類の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、上記検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補として選出する第２の候補選出手段と、上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、各切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度うち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段と、この切手位置確定手段により切手位置として確定された切手位置候補に対して最大類似度となった切手を当該紙葉類に貼り付けられた切手に対する認識結果として確定する認識結果確定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、第１、第２の実施の形態に係る紙葉類取り揃え押印機（切手検出装置、紙葉類処理装置）１の概略構成を示すブロック図である。図１に示す紙葉類取り揃え押印機（以下、押印機と称する）１は、操作員により供給された紙葉類に付与されている後納印、料額計器、あるいは切手等の料額印を検出することにより、紙葉類の表裏を揃え、さらに、切手等に印を押印し、紙葉類の種別（例えば、普通郵便物や速達郵便物）ごとに区分するものである。なお、以下の説明では、料額印が付与されている面を紙葉類の表面とし、その反対側の面（料額印が付与されていない面）を紙葉類の裏面とする。
【００１０】
図１に示すように、押印機１は、供給部１１、画像入力部１２、料額印検出部１３、制御部１４、反転部１５、押印部１６、区分部１７を有している。この押印機１内では、紙葉類が、上記供給部１１、画像入力部１２、反転部１５、押印部１６、区分部１７の順に、図示しない搬送路を介して搬送されるようになっている。
まず、上記供給部１１には、操作員により紙葉類が供給される。この際、操作員は、紙葉類の表裏を揃えることなく供給部１１に供給するようになっている。上記供給部１１は、供給された紙葉類を１枚づつ取出して図示しない搬送路へ紙葉類を供給する。これにより、上記供給部１１に供給された紙葉類は、図示しない搬送路を介して１枚づつ画像入力部１２に搬送される。
【００１１】
上記画像入力部１２は、搬送路上を搬送される紙葉類の画像を読取るものである。上記画像入力部１２は、搬送される紙葉類の表面と裏面とを読取るようになっている。例えば、上記画像入力部１２は、搬送される紙葉類の表面の画像を読取るスキャナと紙葉類の裏面を読取るスキャナとで構成される。上記画像入力部１２で読取られた紙葉類の表面と裏面の２つの画像は、料額印検出部１３へ送られる。また、上記画像入力部１２にて両面の画像が読取られた紙葉類は、図示しない搬送路を介して反転部１５へ搬送される。
【００１２】
上記料額印検出部１３は、上記画像入力部１２から供給された紙葉類の２面分の画像に対して料額印を検出する処理を行う。この料額印検出部１３では、料額印の検出結果を制御部１４へ供給するようになっている。例えば、上記料額印検出部１３は、料額印が検出されたか否かを示す情報、料額印が検出された面を示す情報、及び検出された料額印の位置を示す情報などを処理結果として制御部１４へ供給するようになっている。
【００１３】
上記制御部１４は、上記料額印検出部１３から供給された処理結果に基づいて、料額印の種類を判別したり、料額印としての切手の認識処理等を行って、当該紙葉類の対する処理を判断する。例えば、上記制御部１４は、料額印が検出された面を示す情報及び料額印が検出された位置を示す情報に基づいて、現在の搬送状態のままで上記押印部１６にて当該紙葉類の料額印に押印が可能か否かを判断する。この判断により当該紙葉類に押印が可能であると判断した場合、制御部１４は、当該紙葉類を反転部１５で反転させることなく、現在の搬送状態のままで押印部１６へ搬送させる。また、現在の搬送状態では当該紙葉類に押印が不可能であると判断した場合、制御部１４は、当該紙葉類を上記反転部１５で反転ささせて、上記押印部１６へ搬送するように制御する。
【００１４】
また、上記制御部１４は、紙葉類から検出された料額印を認識する料額印認識部（切手認識部）１８を有している。この料額印認識部１８では、検出された料額印と辞書１９に記憶されている料額印のパターンとのパターン認識処理を行うことにより料額印の種類及び額面等を認識する。上記料額印認識部１８による料額印の認識結果に基づいて、上記制御部１４は、当該紙葉類の種別を判断する。例えば、上記制御部１４は、上記料額印認識部１８にて認識した料額印の額面に基づいて紙葉類の種別を判断する。この判断結果は、上記制御部１４から上記区分部１７へ供給される。
【００１５】
上記反転部１５には、上記画像入力部１２にて画像が読取られた紙葉類が図示しない搬送路を介して搬送される。上記反転部１５は、上記制御部１４による制御に基づいて当該紙葉類の向きなどを取り揃えるための反転処理を行う。例えば、上記画像入力部１２から反転部１５に紙葉類が搬送されるまでに、上記制御部１４では、当該紙葉類を反転させるか否かを判断するようになっている。これにより、上記反転部１５では、上記制御部１４による制御に従って、紙葉類に対する反転処理を実行する。すなわち、上記反転部１５では、上記制御部１４による制御に従って、料額印に押印可能な状態にして紙葉類を押印部１６に搬送する。
【００１６】
上記押印部１６には、上記反転部１５から紙葉類が搬送路を介して搬送される。また、上記押印部１６には、上記制御部１４から切手等の料額印の位置を示す情報が供給される。これにより、上記押印部１６は、当該紙葉類の料額印の位置に押印処理を行う。
上記区分部１７には、図示しない複数の集積部（区分口）が設けられている。上記区分部１７は、押印部１６にて押印処理された紙葉類が図示しない搬送路を介して搬送される。また、上記区分部１７には、上記制御部１４から紙葉類の種別を示す情報が供給される。これにより、上記区分部１７は、当該紙葉類を種別ごとに区分処理する。
【００１７】
次に、上記のように構成される紙葉類取り押え押印機１での紙葉類に対する処理の全体的な流れについて説明する。
図２は、押印機１での紙葉類に対する全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、紙葉類が供給部１１に供給され、押印機１の動作が開始されると、供給部１１は、紙葉類を１枚づつ取出し、図示しない搬送路を介して当該紙葉類を画像入力部１２へ供給する（ステップＳ１１）。紙葉類が画像入力部１２へ供給されると、画像入力部１２は、紙葉類の両面の画像を読取って、読取り画像を料額印検出部１３へ供給する（ステップＳ１２）。この際、紙葉類は、画像入力部１２から反転部１５へ搬送される。
【００１８】
上記画像入力部１２から紙葉類の画像が供給されると、上記料額印検出部１３は、紙葉類の両面に画像から料額印の検出処理を行う（ステップＳ１３）。このような料額印の検出処理の結果が制御部１４へ供給されると、制御部１４は、当該紙葉類の搬送状態を反転させる必要があるか否か、つまり、現在の搬送状態で料額印に押印が不可能であるか否かを判断する（ステップＳ１４）。上記判断により当該紙葉類を反転させる必要があると判断した場合、制御部１４は、上記反転部１５により当該紙葉類を反転させる（ステップＳ１５）。また、当該紙葉類を反転させる必要がないと判断した場合、制御部１４は、反転させることなく、当該紙葉類をそのままの状態で搬送させる。
【００１９】
また、上記制御部１４では、上記料額印検出部１３で検出された際に、上記料額印認識部１８により当該紙葉類の料額印の認識処理を行う（ステップＳ１６）。この料額印認識部１８により当該紙葉類の料額印が認識されると、上記制御部１４は、認識結果により料額印の額面を判別する。当該紙葉類の料額印の額面を判別すると、上記制御部１４は、当該紙葉類の額面が、紙葉類の種別（例えば、普通郵便物または速達郵便物）を判定するための所定の閾値以下か否かを判断する（ステップＳ１７）。この判断により額面が閾値以下であると判断した場合、上記制御部１４は、当該紙葉類を普通郵便物と判定する（ステップＳ１８）。また、上記判断により額面が閾値以下でないと判断した場合、上記制御部１４は、当該紙葉類を速達郵便物と判定する（ステップＳ１９）。上記制御部１４は、上記のような当該紙葉類の種別の判定結果を上記区分部１７へ供給する。
【００２０】
また、上記反転部１５を通過した紙葉類には、上記押印部１６にて押印処理される（ステップＳ２０）。この押印処理において、上記押印部１６は、上記制御部１４から供給される料額印の位置を示す情報に基づいて、料額印に押印を行なう。上記押印部１６にて押印処理された紙葉類は、上記区分部１７へ搬送される。上記区分部１７は、上記制御部１４から供給される紙葉類の種別を示す情報に基づいて、各紙葉類を種別ごとに区分する（ステップＳ２１）。
【００２１】
次に、上記のように構成される押印機１に用いられる第１の実施の形態としての切手の検出処理及び切手の認識処理について説明する。
図３は、上記料額印検出部１３及び上記制御部１４における切手の検出処理及び切手の認識処理の流れを概略的に説明するためのフローチャートである。
図３に示すように、まず、上記料額印検出部１３は、紙葉類の画像が供給されると、図４に示すような所定の切手検出対象領域における黒画素連結成分の抽出処理を行う（ステップＳ３１）。ここで、上記黒画素連結成分は、連続する黒画素に対する外接矩形で抽出されるものである。また、上記切手検出対象領域は、切手が存在すべき領域であり、例えば、図４に示すように、紙葉類の長辺を下辺及び上辺とした場合に、紙葉類の両面の画像においてそれぞれ右上及び左下の領域である。
【００２２】
上記黒画素連結成分が抽出されると、上記料額印検出部１３は、各黒画素連結成分に基づいて切手候補の検出処理を行う（ステップＳ３２）。この切手候補の検出処理により切手候補を検出すると、料額印検出部１３は、検出した切手候補を示す情報を上記制御部１４へ供給する。上記制御部１４は、上記切手候補に基づいて切手位置を確定するための切手位置の確定処理を行う（ステップＳ３３）。上記切手位置の確定処理により切手の位置を確定すると、上記制御部１４は、上記料額印認識部１８により確定した切手位置に基づいて切手認識処理を実行する（ステップＳ３４）。
【００２３】
上記ステップＳ３１の黒画素連結成分の抽出処理では、まず、紙葉類の切手検出対象領域の画像を２値化する。さらに、２値化した画像から黒画素が連続する成分を検出し、黒画素が連続する成分の外接矩形を黒画素連結成分として抽出する。例えば、図５に示すように、中央部分に図柄が印刷された白地の切手に対しては、図６に示ような黒画素連結成分が抽出される。図５に示す例では、切手の下地が黒画素に変換されない成分であるため、２値化処理で切手中央部の図柄と切手の料額を示す文字が黒画素成分として検出される。従って、図５に示す例のような切手に対して黒画素連結成分の抽出処理を行うと、図６に示すように、中央の図柄部分と切手の料額を示す文字部分とがそれぞれ黒画素連結成分として抽出される。このような場合、切手全体が黒画素連結成分として抽出されることがないため、黒画素連結成分だけでは、正確な切手全体の位置が検出されない。
【００２４】
上記ステップＳ３２の切手候補の検出処理では、抽出された黒画素連結成分から切手として最も妥当な大きさを持ったものを切手候補として検出する。例えば、図６に示すような黒画素連結成分が抽出された場合、料額印検出部１３は、切手候補として最も妥当な大きさの黒画素連結成分として、図７に示すような切手中央部の図柄に対応する黒画素連結成分を切手候補として検出する。通常使用される切手はほぼ大きさが予測できるので、切手候補として最も妥当な大きさの黒画素連結成分が判定できる。例えば、図６に示す例における文字に対応する黒画素連結成分は、切手候補として小さすぎると判定でき、さらに、切手中央の図柄部分に対応する黒画素連結成分は、他の黒画素連結成分よりも切手候補らしい大きさであると判定できる。このため、図６に示すような黒画素連結成分が抽出された場合には、図７に示すような、切手候補が検出される。
【００２５】
上記ステップＳ３３の切手位置の確定処理では、切手候補として検出された黒画素連結成分の位置に基づいて、切手全体の位置を確定する処理である。上記のように、２値化処理で黒画素に変換されないような下地の切手は、切手全体が黒画素連結成分として検出されない。このため、切手位置の確定処理では、切手全体の位置を判定しなければならない。通常、紙葉類の貼り付けられた切手は、切手自体の厚みにより紙葉類との段差が生じる。このため、切手が貼り付けられた紙葉類では、例えば、図８に示すように、切手と紙葉類との境目に陰影が生じる。このような切手と紙葉類との境目に生じる陰影に基づいて、本第１の実施の形態では、切手位置の確定処理では切手位置を確定する。
【００２６】
以下に、切手位置の確定処理について詳細に説明する。
図９は、切手位置の確定処理の流れを説明するためのフローチャートである。切手位置の確定処理では、まず、制御部１４が横線探索領域（直線探索領域）を設定し（ステップＳ４１）、横線検出フィルタ（直線検出フィルタ）による横線検出処理（直線検出処理）を行う（ステップＳ４２）。横線を検出すると、制御部１４は、縦線探索領域（直線探索領域）を設定し（ステップＳ４３）、縦線検出フィルタ（直線検出フィルタ）による縦線検出処理（直線検出処理）を行う（ステップＳ４４）。上記横線検出処理及び縦線検出処理により横線及び縦線が検出されると、制御部１４は、検出した横線の方向及び縦線の方向における射影値の生成処理を行う（ステップＳ４５）。この射影値の生成処理にて横線を示す射影値あるいは縦線を示す射影値が存在した場合、制御部１４は、射影値に基づいて横線あるいは縦線を検出し、検出された横線あるいは縦線に基づいて切手位置（切手全体の領域）を確定する（ステップＳ４６）。
【００２７】
図１０は、上記ステップＳ４１の横線探索領域の設定を説明するための図である。例えば、図１０に示すような切手候補の領域Ｓが検出された場合、切手候補Ｓに対して、上側の領域Ｙ１と下側の領域Ｙ２が、横線探索領域として設定される。すなわち、横線探索領域は、切手候補Ｓの上辺から所定の範囲だけ上の領域を上側の領域Ｙ１とし、切手候補Ｓの下辺から所定の範囲だけ下の領域を下側の領域Ｙ２と設定する。さらに、領域Ｙ１、及びＹ２は切手候補Ｓの横幅よりも所定の範囲だけ横方向に拡張された領域として設定される。
【００２８】
また、図１１は、上記ステップＳ４３の縦線探索領域の設定を説明するための図である。例えば、図１１に示すような切手候補の領域Ｓが検出された場合、切手候補Ｓに対して、右側の領域Ｔ１と左側の領域Ｔ２が、縦線探索領域として設定される。すなわち、縦線探索領域は、切手候補Ｓの右辺から所定の範囲だけ右の領域を右側の領域Ｔ１とし、切手候補Ｓの左辺から所定の範囲だけ左の領域を左側の領域Ｔ２と設定する。さらに、領域Ｔ１、及びＴ２は切手候補Ｓの縦幅よりも所定の範囲だけ縦方向に拡張された領域として設定される。
【００２９】
上記ステップＳ４２の横線検出処理では、上記図１０のように設定された横線探索領域の２値化画像に対して、図１２に示すような横線フィルタＹｆがかけられる。図１２に示すように、横線フィルタＹｆは、横方向にのみ連続する黒画素を検出（抽出）するフィルタである。すなわち、上記横線探索領域（２値化画像）に対して、上記横線フィルタＹｆをかけると、縦方向に黒画素が連続することなく、横方向にのみ黒画像が連続する領域が検出される。従って、上記横線フィルタＹｆによれば、上記横線探索領域内の横線のみが検出される。なお、図１２に示す例では、縦横２画素分で横線フィルタＹｆを構成するようにしたが、横線フィルタＹｆは、縦方向に黒画素が連続することなく、横方向のみに黒画素が連続する領域を検出するものであれば良い。例えば、縦方向あるいは横方向が３画素以上の横線フィルタＹｆにより横線を検出するようにしても良い。
【００３０】
上記ステップＳ４４の縦線検出処理では、上記図１１のように設定された縦線探索領域の２値化画像に対して、図１３に示すような縦線フィルタＴｆがかけられる。図１３に示すように、縦線フィルタＴｆは、縦方向にのみ連続する黒画素を検出（抽出）するフィルタである。すなわち、上記縦線探索領域（２値化画像）に対して、上記縦線フィルタＴｆをかけると、横方向に黒画素が連続することなく、縦方向にのみ黒画素が連続する領域が検出される。従って、上記縦線フィルタＴｆによれば、上記縦線探索領域内の縦線のみが検出される。なお、図１３に示す例では、縦横２画素分で縦線フィルタＴｆを構成するようにしたが、縦線フィルタＴｆは、横方向に黒画素が連続することなく、縦方向のみに黒画素が連続する領域を検出するものであれば良い。例えば、縦方向あるいは横方向が３画素以上の縦線フィルタＴｆにより縦線を検出するようにしても良い。
【００３１】
図１４は、上記図１０及び図１１のように設定された横線探索領域及び縦線探索領域から検出された縦線と横線の例を示す図である。すなわち、切手候補の上側と下側の横線は、図１０に示すような横線探索領域Ｙ１、Ｙ２に対して、図１２に示すような横線フィルタＹｆをかけた処理結果（上記ステップＳ４２の処理結果）の例を示すものである。また、同様に、図１４の切手候補の右側と左側の横線は、図１１に示すような縦線探索領域Ｔ１、Ｔ２に対して、図１３に示すような縦線フィルタＴｆをかけた処理結果（上記ステップＳ４４の処理結果）の例を示すものである。図１４に示すような切手候補の下側及び上側の横線と右側及び左側の縦線とは、切手の陰影を示す線が強調された結果を示すものである。
【００３２】
上記ステップＳ４５の射影の計算処理は、上記ステップＳ４２及び上記ステップＳ４４の処理結果に対して横方向及び縦方向の射影値を算出する処理である。すなわち、上記ステップＳ４２の横線フィルタＹｆによる処理結果に対しては、横方向の射影値が算出され、上記ステップＳ４４の縦線フィルタＴｆによる処理結果に対しては、縦方向の射影値が算出される。例えば、切手候補の周辺に図１４に示すような横線と縦線が検出された場合、図１５に示すような射影値が算出される。図１５に示す例では、横方向における２つの射影値のピークは、切手の陰影に対応する横線の位置を示すものであり、縦方向における２つの射影値のピークは、切手の陰影に対応する縦線の位置を示すものである。
【００３３】
上記ステップＳ４６の切手位置の確定処理は、上記ステップＳ４５で算出された射影値に基づいて切手位置を確定する処理である。すなわち、切手位置の確定処理において、切手の位置は、切手の陰影に対応する横線の位置を示す横方向の上記射影値のピークと切手の陰影に対応する縦線の位置を示す縦方向の射影値のピークとにより確定される。例えば、図１５に示すような射影値のピークが得られた場合、切手位置の確定処理では、図１６に示すように、横方向における射影値の２つのピーク位置と縦方向における射影値の２つのピーク位置とで囲まれる領域を切手位置として確定する。
【００３４】
上記のように、紙葉類上に貼り付けられた切手の厚みによって紙葉類の読取り画像上に現れる陰影を検出し、検出した陰影に基づいて切手全体の位置を検出するようにしたものである。これにより、白などの紙葉類の色に近い濃度の下地に図柄が印刷されている切手であっても、切手全体の位置を正確に検出できるため、切手位置に基づく種々の処理を確実に行うことができ、処理能力を向上させることができる。さらに、紙葉類の読取り画像上の横線及び縦線を検出するフィルタにより切手の陰影を検出するようにしたものである。これにより、切手の陰影を示す画像を正確に検出することができ、処理能力を向上させることができる。
また、黒画素連結成分を抽出して最も切手として妥当な大きさの黒画素連結成分を切手候補として検出し、さらに、検出した切手候補の周辺の領域から切手の陰影の画像を検出して切手全体の位置を確定するようにしたものである。これにより、切手の図柄から切手の位置を検出することができ、さらに、切手全体の正確な位置を確定することができるため、切手位置に基づく種々の処理を確実に行うことができ、処理能力を向上させることができる。
【００３５】
次に、第２の実施の形態について説明する。
以下に説明する第２の実施の形態は、上記第１の実施の形態に加えて、切手の周辺に横線あるいは縦線が記載されている紙葉類に対する処理を行うものである。すなわち、上記第１の実施の形態では、切手周辺の横線及び縦線を検出して切手位置を確定するようにしたため、切手周辺に切手とは無関係の横線あるいは縦線が存在する場合、切手全体の位置を一意に確定することが難しくなる。
【００３６】
例えば、上記第１の実施の形態では、白等の紙葉類の色に近い濃度の下地の切手が貼付されているような場合に有効であるが、切手付近に直線状の模様がある場合には、切手位置を一意に確定しにくくなることがある。例えば、図１７に示すように、切手全体の濃度が濃い切手（下地の濃度が濃い切手、あるいは、図柄が切手全体に印刷されている切手）は、図１８に示すように、切手全体Ｓが黒画素連結成分として抽出され、黒画素連結成分として抽出された切手全体Ｓが切手候補となる。しかしながら、図１７及び図１８に示すように、切手の上側近傍には、紙葉類の模様などの切手とは無関係な直線Ｌが存在している。
【００３７】
このため、図１７あるいは図１８に示す画像に対して上記第１の実施の形態におけるステップＳ４２のような横線検出処理を行うと、上記直線Ｌが検出される。すなわち、切手の陰影を検出するための処理（横線検出処理、縦線検出処理）において、上記直線Ｌが切手の陰影と誤判定される可能性がある。例えば、図１８に示す直線Ｌが検出された場合、検出した直線Ｌを切手の陰影と誤判定すると、上記第１の実施の形態における切手位置確定処理（上記ステップＳ４６）では、図１９に示す領域Ｓｂが切手全体の位置として確定される。
【００３８】
そこで、本第２の実施の形態では、黒画素連結成分から検出された切手候補と切手候補周辺の直線の検出結果とに基づく、切手位置を複数候補として選出しておき、切手認識処理における認識結果に基づいて最終的な切手位置を確定する。例えば、図１８に示す例では、図１９に示すような、黒画素連結成分から抽出された領域（第１の切手位置候補）Ｓａと、切手周辺の存在する直線Ｌを切手の陰影と判定した場合の領域（第２の切手位置候補）Ｓｂと、の両方を切手位置の候補として選出する。なお、図１９に示す例、及び、以下に説明する動作例では、切手位置の候補を２つとして説明するが、切手位置の候補を２つ以上選出するようにしても良い。例えば、切手周辺の直線の検出状況に応じて、複数の候補を切手位置の候補して選出するようにしても良い。また、切手検出処理において、切手候補が一意に検出しにくい場合などに、複数の切手位置を候補として選出するようにしても良い。
【００３９】
次に、第２の実施の形態としての切手検出処理及び切手認識処理について説明する。
この第２の実施の形態としての切手検出処理及び切手認識処理の全体的な流れは、上記ステップＳ３３と上記ステップＳ３４との順序が逆となっている以外は、図３のフローチャートに示す処理の流れとほぼ同様である。すなわち、第２の実施の形態では、図３のフローチャートに示す処理を、黒画素連結成分の抽出処理、切手検出処理、切手認識処理、切手位置確定処理の順に行うようになっている。
【００４０】
図２０は、第２の実施の形態における切手位置確定処理及び切手認識処理を詳細に説明するためのフローチャートである。
まず、第２の実施の形態において、上記料額印検出部１３は、上記ステップＳ３１及びＳ３２と同様に、黒画素連結成分の抽出処理及び切手候補の検出処理を行う（ステップＳ５１、Ｓ５２）。上記切手候補の検出処理により切手候補が一意に判定されると、制御部１４は、判定された切手候補としての黒画素連結成分を切手位置の候補（第１の切手位置の領域）Ｓａとする。この第１の切手位置の領域Ｓａを示す情報を図示しないメモリに保存しておく（ステップＳ５３）。
【００４１】
さらに、上記制御部１４は、上記ステップＳ４１〜Ｓ４５と同様に、上記ステップ５２で検出された切手候補の周辺における陰影らしい直線を検出する処理（陰影の検出処理）を行う（ステップＳ５４）。この陰影の検出処理により切手候補周辺に陰影らしい直線を検出すると、制御部１４は、陰影らしい直線の位置に基づいて切手位置の候補（第２の切手位置の領域）Ｓｂを検出する。この第２の切手位置の領域Ｓｂを示す情報は、上記第１の切手位置の領域Ｓａを示す情報とともに図示しないメモリに保存される（ステップＳ５５）。
【００４２】
黒画素連結成分から検出された第１の切手位置の領域（第１の切手位置候補）Ｓａと陰影の検出処理から検出された第２の切手位置の領域（第２の切手位置候補）Ｓｂとを検出処理が完了すると、制御部１４は、切手位置を第１の切手位置とするか第２の切手位置とするかを選択及び確定する切手位置確定処理を行う。この際、制御部１４は、切手位置の確定処理とともに、当該紙葉類に貼り付けられた切手の認識結果を確定する認識結果確定処理を行う（ステップＳ５６）。
【００４３】
次に、上記ステップＳ５６の切手位置の確定処理及び認識結果の確定処理について詳細に説明する。
図２１は、切手位置の確定処理及び認識結果の確定処理を説明するためのフローチャートである。
上記ステップＳ５３及びＳ５５による切手位置の候補を選出する処理が完了すると、制御部１４は、複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理を行う。まず、制御部１４は、切手位置の候補の数（Ｎ）を判断する（ステップＳ６１）。切手位置の候補の数を判断すると、制御部１４は、変数（Ｉ）を初期化する（ステップＳ６２）。ここで、初期化した変数（Ｉ）は、切手位置の候補に対応する番号であるものとする。上記変数（Ｉ）を初期化するとＩ＝０となるのでＩ＜Ｎであり（ステップＳ６３、ＹＥＳ）、制御部１４は、変数（Ｉ）を＋１（Ｉ＝Ｉ＋１）とし（ステップＳ６４）、上記料額印認識部１８によりＩ番目の切手位置の候補（例えば、第１の切手位置候補）に対する切手の認識処理を行う（ステップＳ６５）。このステップＳ６５における切手の認識処理では、上記切手位置候補のパターンと辞書１９に予め登録されている切手のパターンとを照合し、当該切手位置候補のパターンと辞書１９に登録されている全ての切手のパターンとの最大類似度が算出される。このような認識処理により算出された最大類似度を当該切手位置候補に対する類似度とする。
【００４４】
次に、制御部１４は、上記ステップＳ６３へ戻り、Ｉ＜Ｎであるか否かを判断する（ステップＳ６３）。これによりＩ＜Ｎである場合に、制御部１４は、上記ステップＳ６３〜６４を繰返し実行し、次の切手位置候補に対する切手の認識処理を行う。また、Ｉ＜Ｎでない場合、制御部１４は、複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理を行う。
切手位置を確定する処理において、制御部１４は、上記ステップＳ６５で判断した各切手位置候補に対する類似度（各切手位置候補に対する最大類似度）のうち最も大きい類似度を判断する。この判断に基づき、制御部１４は、最も大きい類似度となった切手位置候補を切手位置として確定する（ステップＳ６６）。さらに、制御部１４は、最も大きい類似度となった切手位置候補（切手位置として確定された切手位置候補）に対する切手の認識結果を、当該紙葉類に貼り付けられている切手の認識結果する（ステップＳ６７）。これにより、制御部１４は、切手位置を確定するとともに、切手の認識結果を確定する。
【００４５】
上記のように、第２の実施の形態によれば、黒画素連結成分によって得られた切手候補の切手位置と、切手の陰影検出処理によって得られた切手位置の両方を切手位置候補とし、各切手位置候補に対して切手の認識処理を行い、得られた類似度が最も大きい切手位置の候補を最終的な切手位置として採用するとともに、その認識結果を最終的な切手の認識結果として採用するようにしたものである。
これにより、切手全体を黒画素連結成分だけでは検出しにくい切手も陰影により正確に検出できるとともに、切手周辺に切手の陰影として誤検出されてしまうようなパターンが存在する場合も正確に切手全体を検出することが可能となり、どのような切手であっても高い精度で切手の検出及び認識等の処理を実行することができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類上の切手全体を正確に検出して、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができ、処理能力を向上させることが可能な切手検出装置、紙葉類処理装置及び切手検出方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る紙葉類取り揃え押印機の概略構成を示すブロック図。
【図２】紙葉類取り揃え押印機における全体の処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】切手の検出処理及び切手の認識処理の流れを概略的に説明するためのフローチャート。
【図４】切手検出対象領域の例を示す図。
【図５】切手部分の読取り画像の例を示す図。
【図６】図５の読取り画像から黒画素連結成分を抽出した例を示す図。
【図７】図６の黒画素連結成分により検出された切手候補の例を示す図。
【図８】切手の陰影を説明するための図。
【図９】切手位置を確定するための処理を説明するためのフローチャート。
【図１０】切手の陰影に対応する横線検出領域の例を示す図。
【図１１】切手の陰影に対応する縦線検出領域の例を示す図。
【図１２】横線フィルタの構成例を示す図。
【図１３】縦線フィルタの構成例を示す図。
【図１４】横線及び縦線検出処理の処理結果の例を示す図。
【図１５】図１４の横線及び縦線検出処理の処理結果に対する射影値の算出例を示す図。
【図１６】確定された切手位置の例を示す図。
【図１７】切手の陰影として誤検出されやすいパターンの読取り画像の例を示す図。
【図１８】図１７の画像に対する黒画素連結成分の抽出例を示す図。
【図１９】図１７の画像から検出される複数の切手位置候補の例を示す図。
【図２０】第２の実施の形態に係る切手位置候補の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図２１】複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理と切手の認識結果を確定する処理とを説明するためのフローチャート。
【図２２】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２３】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２４】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２５】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【符号の説明】
１１…供給部、１２…画像入力部、１３…料額印検出部（切手検出部）、１４…制御部、１５…反転部、１６…押印部、１７…区分部、１８…料額印認識部（切手認識部）、１９…辞書
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、紙葉類の表裏を取り揃え、紙葉類に対する押印処理及び区分処理を行う紙葉類取り揃え押印機など紙葉類処理装置に用いられる切手検出装置及び切手検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
紙葉類処理装置としての紙葉類取り揃え押印機は、紙葉類の表裏を揃えて、押印処理を施し、紙葉類の種類ごとに区分する装置である。このような紙葉類取り揃え押印機では、紙葉類に付与されている料額印（後納印、料額計器、あるいは切手等）を認識することにより、各紙葉類に対して、押印処理、あるいは、種別の判定処理等を行っている。
また、従来の紙葉類取り押え押印機では、料額印としての切手を射影値に基づいて検出している。これは、紙葉類の下地の色と切手の色とが異なっていることを利用したものである。例えば、図２２及び図２３に示す例のように、紙葉類の切手検出対象領域内の画像における縦方向の射影と横方向の射影とに基づいて、切手候補の領域を検出している。
【０００３】
しかしながら、例えば、図２４に示すような切手が貼り付けられている紙葉類の画像からは、射影値により切手全体を正確に検出することができない。これは、切手の下地が白であり、かつ、図柄が中央部に存在する場合、切手の下地のみの部分を射影値から検出できないためである。例えば、図２４に示すような切手を射影値で検出しようとすると、図２５に示すように、切手の図柄部分のみが切手の位置として検出される。切手の図柄のみしか検出できない場合、切手の位置が正確に判定できないため、押印処理における紙葉類上の押印位置がずれてしまうことがある。また、切手全体を正確に検出できなければ、切手認識処理において、辞書との照合が不正確になり、誤認識や読取り不能となってしまう。切手を誤認識すると、紙葉類が正確に区分できなくなり、紙葉類取り押え押印機の処理能力が低下してしまうという問題がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、紙葉類上の切手全体が正確に検出できない場合に、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができなくなり、処理能力が低下してしまうという問題点を解決するので、紙葉類上の切手全体を正確に検出して、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができ、処理能力を向上させることが可能な切手検出装置及び切手検出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
この発明の切手検出装置は、紙葉類の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、上記切手候補検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補を選出する第２の候補選出手段と、上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、各切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度うち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段とを有する。
【０００８】
この発明の切手検出装置は、紙葉類の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、上記検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補として選出する第２の候補選出手段と、上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、各切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度うち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段と、この切手位置確定手段により切手位置として確定された切手位置候補に対して最大類似度となった切手を当該紙葉類に貼り付けられた切手に対する認識結果として確定する認識結果確定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、第１、第２の実施の形態に係る紙葉類取り揃え押印機（切手検出装置、紙葉類処理装置）１の概略構成を示すブロック図である。図１に示す紙葉類取り揃え押印機（以下、押印機と称する）１は、操作員により供給された紙葉類に付与されている後納印、料額計器、あるいは切手等の料額印を検出することにより、紙葉類の表裏を揃え、さらに、切手等に印を押印し、紙葉類の種別（例えば、普通郵便物や速達郵便物）ごとに区分するものである。なお、以下の説明では、料額印が付与されている面を紙葉類の表面とし、その反対側の面（料額印が付与されていない面）を紙葉類の裏面とする。
【００１０】
図１に示すように、押印機１は、供給部１１、画像入力部１２、料額印検出部１３、制御部１４、反転部１５、押印部１６、区分部１７を有している。この押印機１内では、紙葉類が、上記供給部１１、画像入力部１２、反転部１５、押印部１６、区分部１７の順に、図示しない搬送路を介して搬送されるようになっている。
まず、上記供給部１１には、操作員により紙葉類が供給される。この際、操作員は、紙葉類の表裏を揃えることなく供給部１１に供給するようになっている。上記供給部１１は、供給された紙葉類を１枚づつ取出して図示しない搬送路へ紙葉類を供給する。これにより、上記供給部１１に供給された紙葉類は、図示しない搬送路を介して１枚づつ画像入力部１２に搬送される。
【００１１】
上記画像入力部１２は、搬送路上を搬送される紙葉類の画像を読取るものである。上記画像入力部１２は、搬送される紙葉類の表面と裏面とを読取るようになっている。例えば、上記画像入力部１２は、搬送される紙葉類の表面の画像を読取るスキャナと紙葉類の裏面を読取るスキャナとで構成される。上記画像入力部１２で読取られた紙葉類の表面と裏面の２つの画像は、料額印検出部１３へ送られる。また、上記画像入力部１２にて両面の画像が読取られた紙葉類は、図示しない搬送路を介して反転部１５へ搬送される。
【００１２】
上記料額印検出部１３は、上記画像入力部１２から供給された紙葉類の２面分の画像に対して料額印を検出する処理を行う。この料額印検出部１３では、料額印の検出結果を制御部１４へ供給するようになっている。例えば、上記料額印検出部１３は、料額印が検出されたか否かを示す情報、料額印が検出された面を示す情報、及び検出された料額印の位置を示す情報などを処理結果として制御部１４へ供給するようになっている。
【００１３】
上記制御部１４は、上記料額印検出部１３から供給された処理結果に基づいて、料額印の種類を判別したり、料額印としての切手の認識処理等を行って、当該紙葉類の対する処理を判断する。例えば、上記制御部１４は、料額印が検出された面を示す情報及び料額印が検出された位置を示す情報に基づいて、現在の搬送状態のままで上記押印部１６にて当該紙葉類の料額印に押印が可能か否かを判断する。この判断により当該紙葉類に押印が可能であると判断した場合、制御部１４は、当該紙葉類を反転部１５で反転させることなく、現在の搬送状態のままで押印部１６へ搬送させる。また、現在の搬送状態では当該紙葉類に押印が不可能であると判断した場合、制御部１４は、当該紙葉類を上記反転部１５で反転ささせて、上記押印部１６へ搬送するように制御する。
【００１４】
また、上記制御部１４は、紙葉類から検出された料額印を認識する料額印認識部（切手認識部）１８を有している。この料額印認識部１８では、検出された料額印と辞書１９に記憶されている料額印のパターンとのパターン認識処理を行うことにより料額印の種類及び額面等を認識する。上記料額印認識部１８による料額印の認識結果に基づいて、上記制御部１４は、当該紙葉類の種別を判断する。例えば、上記制御部１４は、上記料額印認識部１８にて認識した料額印の額面に基づいて紙葉類の種別を判断する。この判断結果は、上記制御部１４から上記区分部１７へ供給される。
【００１５】
上記反転部１５には、上記画像入力部１２にて画像が読取られた紙葉類が図示しない搬送路を介して搬送される。上記反転部１５は、上記制御部１４による制御に基づいて当該紙葉類の向きなどを取り揃えるための反転処理を行う。例えば、上記画像入力部１２から反転部１５に紙葉類が搬送されるまでに、上記制御部１４では、当該紙葉類を反転させるか否かを判断するようになっている。これにより、上記反転部１５では、上記制御部１４による制御に従って、紙葉類に対する反転処理を実行する。すなわち、上記反転部１５では、上記制御部１４による制御に従って、料額印に押印可能な状態にして紙葉類を押印部１６に搬送する。
【００１６】
上記押印部１６には、上記反転部１５から紙葉類が搬送路を介して搬送される。また、上記押印部１６には、上記制御部１４から切手等の料額印の位置を示す情報が供給される。これにより、上記押印部１６は、当該紙葉類の料額印の位置に押印処理を行う。
上記区分部１７には、図示しない複数の集積部（区分口）が設けられている。上記区分部１７は、押印部１６にて押印処理された紙葉類が図示しない搬送路を介して搬送される。また、上記区分部１７には、上記制御部１４から紙葉類の種別を示す情報が供給される。これにより、上記区分部１７は、当該紙葉類を種別ごとに区分処理する。
【００１７】
次に、上記のように構成される紙葉類取り押え押印機１での紙葉類に対する処理の全体的な流れについて説明する。
図２は、押印機１での紙葉類に対する全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、紙葉類が供給部１１に供給され、押印機１の動作が開始されると、供給部１１は、紙葉類を１枚づつ取出し、図示しない搬送路を介して当該紙葉類を画像入力部１２へ供給する（ステップＳ１１）。紙葉類が画像入力部１２へ供給されると、画像入力部１２は、紙葉類の両面の画像を読取って、読取り画像を料額印検出部１３へ供給する（ステップＳ１２）。この際、紙葉類は、画像入力部１２から反転部１５へ搬送される。
【００１８】
上記画像入力部１２から紙葉類の画像が供給されると、上記料額印検出部１３は、紙葉類の両面に画像から料額印の検出処理を行う（ステップＳ１３）。このような料額印の検出処理の結果が制御部１４へ供給されると、制御部１４は、当該紙葉類の搬送状態を反転させる必要があるか否か、つまり、現在の搬送状態で料額印に押印が不可能であるか否かを判断する（ステップＳ１４）。上記判断により当該紙葉類を反転させる必要があると判断した場合、制御部１４は、上記反転部１５により当該紙葉類を反転させる（ステップＳ１５）。また、当該紙葉類を反転させる必要がないと判断した場合、制御部１４は、反転させることなく、当該紙葉類をそのままの状態で搬送させる。
【００１９】
また、上記制御部１４では、上記料額印検出部１３で検出された際に、上記料額印認識部１８により当該紙葉類の料額印の認識処理を行う（ステップＳ１６）。この料額印認識部１８により当該紙葉類の料額印が認識されると、上記制御部１４は、認識結果により料額印の額面を判別する。当該紙葉類の料額印の額面を判別すると、上記制御部１４は、当該紙葉類の額面が、紙葉類の種別（例えば、普通郵便物または速達郵便物）を判定するための所定の閾値以下か否かを判断する（ステップＳ１７）。この判断により額面が閾値以下であると判断した場合、上記制御部１４は、当該紙葉類を普通郵便物と判定する（ステップＳ１８）。また、上記判断により額面が閾値以下でないと判断した場合、上記制御部１４は、当該紙葉類を速達郵便物と判定する（ステップＳ１９）。上記制御部１４は、上記のような当該紙葉類の種別の判定結果を上記区分部１７へ供給する。
【００２０】
また、上記反転部１５を通過した紙葉類には、上記押印部１６にて押印処理される（ステップＳ２０）。この押印処理において、上記押印部１６は、上記制御部１４から供給される料額印の位置を示す情報に基づいて、料額印に押印を行なう。上記押印部１６にて押印処理された紙葉類は、上記区分部１７へ搬送される。上記区分部１７は、上記制御部１４から供給される紙葉類の種別を示す情報に基づいて、各紙葉類を種別ごとに区分する（ステップＳ２１）。
【００２１】
次に、上記のように構成される押印機１に用いられる第１の実施の形態としての切手の検出処理及び切手の認識処理について説明する。
図３は、上記料額印検出部１３及び上記制御部１４における切手の検出処理及び切手の認識処理の流れを概略的に説明するためのフローチャートである。
図３に示すように、まず、上記料額印検出部１３は、紙葉類の画像が供給されると、図４に示すような所定の切手検出対象領域における黒画素連結成分の抽出処理を行う（ステップＳ３１）。ここで、上記黒画素連結成分は、連続する黒画素に対する外接矩形で抽出されるものである。また、上記切手検出対象領域は、切手が存在すべき領域であり、例えば、図４に示すように、紙葉類の長辺を下辺及び上辺とした場合に、紙葉類の両面の画像においてそれぞれ右上及び左下の領域である。
【００２２】
上記黒画素連結成分が抽出されると、上記料額印検出部１３は、各黒画素連結成分に基づいて切手候補の検出処理を行う（ステップＳ３２）。この切手候補の検出処理により切手候補を検出すると、料額印検出部１３は、検出した切手候補を示す情報を上記制御部１４へ供給する。上記制御部１４は、上記切手候補に基づいて切手位置を確定するための切手位置の確定処理を行う（ステップＳ３３）。上記切手位置の確定処理により切手の位置を確定すると、上記制御部１４は、上記料額印認識部１８により確定した切手位置に基づいて切手認識処理を実行する（ステップＳ３４）。
【００２３】
上記ステップＳ３１の黒画素連結成分の抽出処理では、まず、紙葉類の切手検出対象領域の画像を２値化する。さらに、２値化した画像から黒画素が連続する成分を検出し、黒画素が連続する成分の外接矩形を黒画素連結成分として抽出する。例えば、図５に示すように、中央部分に図柄が印刷された白地の切手に対しては、図６に示ような黒画素連結成分が抽出される。図５に示す例では、切手の下地が黒画素に変換されない成分であるため、２値化処理で切手中央部の図柄と切手の料額を示す文字が黒画素成分として検出される。従って、図５に示す例のような切手に対して黒画素連結成分の抽出処理を行うと、図６に示すように、中央の図柄部分と切手の料額を示す文字部分とがそれぞれ黒画素連結成分として抽出される。このような場合、切手全体が黒画素連結成分として抽出されることがないため、黒画素連結成分だけでは、正確な切手全体の位置が検出されない。
【００２４】
上記ステップＳ３２の切手候補の検出処理では、抽出された黒画素連結成分から切手として最も妥当な大きさを持ったものを切手候補として検出する。例えば、図６に示すような黒画素連結成分が抽出された場合、料額印検出部１３は、切手候補として最も妥当な大きさの黒画素連結成分として、図７に示すような切手中央部の図柄に対応する黒画素連結成分を切手候補として検出する。通常使用される切手はほぼ大きさが予測できるので、切手候補として最も妥当な大きさの黒画素連結成分が判定できる。例えば、図６に示す例における文字に対応する黒画素連結成分は、切手候補として小さすぎると判定でき、さらに、切手中央の図柄部分に対応する黒画素連結成分は、他の黒画素連結成分よりも切手候補らしい大きさであると判定できる。このため、図６に示すような黒画素連結成分が抽出された場合には、図７に示すような、切手候補が検出される。
【００２５】
上記ステップＳ３３の切手位置の確定処理では、切手候補として検出された黒画素連結成分の位置に基づいて、切手全体の位置を確定する処理である。上記のように、２値化処理で黒画素に変換されないような下地の切手は、切手全体が黒画素連結成分として検出されない。このため、切手位置の確定処理では、切手全体の位置を判定しなければならない。通常、紙葉類の貼り付けられた切手は、切手自体の厚みにより紙葉類との段差が生じる。このため、切手が貼り付けられた紙葉類では、例えば、図８に示すように、切手と紙葉類との境目に陰影が生じる。このような切手と紙葉類との境目に生じる陰影に基づいて、本第１の実施の形態では、切手位置の確定処理では切手位置を確定する。
【００２６】
以下に、切手位置の確定処理について詳細に説明する。
図９は、切手位置の確定処理の流れを説明するためのフローチャートである。切手位置の確定処理では、まず、制御部１４が横線探索領域（直線探索領域）を設定し（ステップＳ４１）、横線検出フィルタ（直線検出フィルタ）による横線検出処理（直線検出処理）を行う（ステップＳ４２）。横線を検出すると、制御部１４は、縦線探索領域（直線探索領域）を設定し（ステップＳ４３）、縦線検出フィルタ（直線検出フィルタ）による縦線検出処理（直線検出処理）を行う（ステップＳ４４）。上記横線検出処理及び縦線検出処理により横線及び縦線が検出されると、制御部１４は、検出した横線の方向及び縦線の方向における射影値の生成処理を行う（ステップＳ４５）。この射影値の生成処理にて横線を示す射影値あるいは縦線を示す射影値が存在した場合、制御部１４は、射影値に基づいて横線あるいは縦線を検出し、検出された横線あるいは縦線に基づいて切手位置（切手全体の領域）を確定する（ステップＳ４６）。
【００２７】
図１０は、上記ステップＳ４１の横線探索領域の設定を説明するための図である。例えば、図１０に示すような切手候補の領域Ｓが検出された場合、切手候補Ｓに対して、上側の領域Ｙ１と下側の領域Ｙ２が、横線探索領域として設定される。すなわち、横線探索領域は、切手候補Ｓの上辺から所定の範囲だけ上の領域を上側の領域Ｙ１とし、切手候補Ｓの下辺から所定の範囲だけ下の領域を下側の領域Ｙ２と設定する。さらに、領域Ｙ１、及びＹ２は切手候補Ｓの横幅よりも所定の範囲だけ横方向に拡張された領域として設定される。
【００２８】
また、図１１は、上記ステップＳ４３の縦線探索領域の設定を説明するための図である。例えば、図１１に示すような切手候補の領域Ｓが検出された場合、切手候補Ｓに対して、右側の領域Ｔ１と左側の領域Ｔ２が、縦線探索領域として設定される。すなわち、縦線探索領域は、切手候補Ｓの右辺から所定の範囲だけ右の領域を右側の領域Ｔ１とし、切手候補Ｓの左辺から所定の範囲だけ左の領域を左側の領域Ｔ２と設定する。さらに、領域Ｔ１、及びＴ２は切手候補Ｓの縦幅よりも所定の範囲だけ縦方向に拡張された領域として設定される。
【００２９】
上記ステップＳ４２の横線検出処理では、上記図１０のように設定された横線探索領域の２値化画像に対して、図１２に示すような横線フィルタＹｆがかけられる。図１２に示すように、横線フィルタＹｆは、横方向にのみ連続する黒画素を検出（抽出）するフィルタである。すなわち、上記横線探索領域（２値化画像）に対して、上記横線フィルタＹｆをかけると、縦方向に黒画素が連続することなく、横方向にのみ黒画像が連続する領域が検出される。従って、上記横線フィルタＹｆによれば、上記横線探索領域内の横線のみが検出される。なお、図１２に示す例では、縦横２画素分で横線フィルタＹｆを構成するようにしたが、横線フィルタＹｆは、縦方向に黒画素が連続することなく、横方向のみに黒画素が連続する領域を検出するものであれば良い。例えば、縦方向あるいは横方向が３画素以上の横線フィルタＹｆにより横線を検出するようにしても良い。
【００３０】
上記ステップＳ４４の縦線検出処理では、上記図１１のように設定された縦線探索領域の２値化画像に対して、図１３に示すような縦線フィルタＴｆがかけられる。図１３に示すように、縦線フィルタＴｆは、縦方向にのみ連続する黒画素を検出（抽出）するフィルタである。すなわち、上記縦線探索領域（２値化画像）に対して、上記縦線フィルタＴｆをかけると、横方向に黒画素が連続することなく、縦方向にのみ黒画素が連続する領域が検出される。従って、上記縦線フィルタＴｆによれば、上記縦線探索領域内の縦線のみが検出される。なお、図１３に示す例では、縦横２画素分で縦線フィルタＴｆを構成するようにしたが、縦線フィルタＴｆは、横方向に黒画素が連続することなく、縦方向のみに黒画素が連続する領域を検出するものであれば良い。例えば、縦方向あるいは横方向が３画素以上の縦線フィルタＴｆにより縦線を検出するようにしても良い。
【００３１】
図１４は、上記図１０及び図１１のように設定された横線探索領域及び縦線探索領域から検出された縦線と横線の例を示す図である。すなわち、切手候補の上側と下側の横線は、図１０に示すような横線探索領域Ｙ１、Ｙ２に対して、図１２に示すような横線フィルタＹｆをかけた処理結果（上記ステップＳ４２の処理結果）の例を示すものである。また、同様に、図１４の切手候補の右側と左側の横線は、図１１に示すような縦線探索領域Ｔ１、Ｔ２に対して、図１３に示すような縦線フィルタＴｆをかけた処理結果（上記ステップＳ４４の処理結果）の例を示すものである。図１４に示すような切手候補の下側及び上側の横線と右側及び左側の縦線とは、切手の陰影を示す線が強調された結果を示すものである。
【００３２】
上記ステップＳ４５の射影の計算処理は、上記ステップＳ４２及び上記ステップＳ４４の処理結果に対して横方向及び縦方向の射影値を算出する処理である。すなわち、上記ステップＳ４２の横線フィルタＹｆによる処理結果に対しては、横方向の射影値が算出され、上記ステップＳ４４の縦線フィルタＴｆによる処理結果に対しては、縦方向の射影値が算出される。例えば、切手候補の周辺に図１４に示すような横線と縦線が検出された場合、図１５に示すような射影値が算出される。図１５に示す例では、横方向における２つの射影値のピークは、切手の陰影に対応する横線の位置を示すものであり、縦方向における２つの射影値のピークは、切手の陰影に対応する縦線の位置を示すものである。
【００３３】
上記ステップＳ４６の切手位置の確定処理は、上記ステップＳ４５で算出された射影値に基づいて切手位置を確定する処理である。すなわち、切手位置の確定処理において、切手の位置は、切手の陰影に対応する横線の位置を示す横方向の上記射影値のピークと切手の陰影に対応する縦線の位置を示す縦方向の射影値のピークとにより確定される。例えば、図１５に示すような射影値のピークが得られた場合、切手位置の確定処理では、図１６に示すように、横方向における射影値の２つのピーク位置と縦方向における射影値の２つのピーク位置とで囲まれる領域を切手位置として確定する。
【００３４】
上記のように、紙葉類上に貼り付けられた切手の厚みによって紙葉類の読取り画像上に現れる陰影を検出し、検出した陰影に基づいて切手全体の位置を検出するようにしたものである。これにより、白などの紙葉類の色に近い濃度の下地に図柄が印刷されている切手であっても、切手全体の位置を正確に検出できるため、切手位置に基づく種々の処理を確実に行うことができ、処理能力を向上させることができる。さらに、紙葉類の読取り画像上の横線及び縦線を検出するフィルタにより切手の陰影を検出するようにしたものである。これにより、切手の陰影を示す画像を正確に検出することができ、処理能力を向上させることができる。
また、黒画素連結成分を抽出して最も切手として妥当な大きさの黒画素連結成分を切手候補として検出し、さらに、検出した切手候補の周辺の領域から切手の陰影の画像を検出して切手全体の位置を確定するようにしたものである。これにより、切手の図柄から切手の位置を検出することができ、さらに、切手全体の正確な位置を確定することができるため、切手位置に基づく種々の処理を確実に行うことができ、処理能力を向上させることができる。
【００３５】
次に、第２の実施の形態について説明する。
以下に説明する第２の実施の形態は、上記第１の実施の形態に加えて、切手の周辺に横線あるいは縦線が記載されている紙葉類に対する処理を行うものである。すなわち、上記第１の実施の形態では、切手周辺の横線及び縦線を検出して切手位置を確定するようにしたため、切手周辺に切手とは無関係の横線あるいは縦線が存在する場合、切手全体の位置を一意に確定することが難しくなる。
【００３６】
例えば、上記第１の実施の形態では、白等の紙葉類の色に近い濃度の下地の切手が貼付されているような場合に有効であるが、切手付近に直線状の模様がある場合には、切手位置を一意に確定しにくくなることがある。例えば、図１７に示すように、切手全体の濃度が濃い切手（下地の濃度が濃い切手、あるいは、図柄が切手全体に印刷されている切手）は、図１８に示すように、切手全体Ｓが黒画素連結成分として抽出され、黒画素連結成分として抽出された切手全体Ｓが切手候補となる。しかしながら、図１７及び図１８に示すように、切手の上側近傍には、紙葉類の模様などの切手とは無関係な直線Ｌが存在している。
【００３７】
このため、図１７あるいは図１８に示す画像に対して上記第１の実施の形態におけるステップＳ４２のような横線検出処理を行うと、上記直線Ｌが検出される。すなわち、切手の陰影を検出するための処理（横線検出処理、縦線検出処理）において、上記直線Ｌが切手の陰影と誤判定される可能性がある。例えば、図１８に示す直線Ｌが検出された場合、検出した直線Ｌを切手の陰影と誤判定すると、上記第１の実施の形態における切手位置確定処理（上記ステップＳ４６）では、図１９に示す領域Ｓｂが切手全体の位置として確定される。
【００３８】
そこで、本第２の実施の形態では、黒画素連結成分から検出された切手候補と切手候補周辺の直線の検出結果とに基づく、切手位置を複数候補として選出しておき、切手認識処理における認識結果に基づいて最終的な切手位置を確定する。例えば、図１８に示す例では、図１９に示すような、黒画素連結成分から抽出された領域（第１の切手位置候補）Ｓａと、切手周辺の存在する直線Ｌを切手の陰影と判定した場合の領域（第２の切手位置候補）Ｓｂと、の両方を切手位置の候補として選出する。なお、図１９に示す例、及び、以下に説明する動作例では、切手位置の候補を２つとして説明するが、切手位置の候補を２つ以上選出するようにしても良い。例えば、切手周辺の直線の検出状況に応じて、複数の候補を切手位置の候補して選出するようにしても良い。また、切手検出処理において、切手候補が一意に検出しにくい場合などに、複数の切手位置を候補として選出するようにしても良い。
【００３９】
次に、第２の実施の形態としての切手検出処理及び切手認識処理について説明する。
この第２の実施の形態としての切手検出処理及び切手認識処理の全体的な流れは、上記ステップＳ３３と上記ステップＳ３４との順序が逆となっている以外は、図３のフローチャートに示す処理の流れとほぼ同様である。すなわち、第２の実施の形態では、図３のフローチャートに示す処理を、黒画素連結成分の抽出処理、切手検出処理、切手認識処理、切手位置確定処理の順に行うようになっている。
【００４０】
図２０は、第２の実施の形態における切手位置確定処理及び切手認識処理を詳細に説明するためのフローチャートである。
まず、第２の実施の形態において、上記料額印検出部１３は、上記ステップＳ３１及びＳ３２と同様に、黒画素連結成分の抽出処理及び切手候補の検出処理を行う（ステップＳ５１、Ｓ５２）。上記切手候補の検出処理により切手候補が一意に判定されると、制御部１４は、判定された切手候補としての黒画素連結成分を切手位置の候補（第１の切手位置の領域）Ｓａとする。この第１の切手位置の領域Ｓａを示す情報を図示しないメモリに保存しておく（ステップＳ５３）。
【００４１】
さらに、上記制御部１４は、上記ステップＳ４１〜Ｓ４５と同様に、上記ステップ５２で検出された切手候補の周辺における陰影らしい直線を検出する処理（陰影の検出処理）を行う（ステップＳ５４）。この陰影の検出処理により切手候補周辺に陰影らしい直線を検出すると、制御部１４は、陰影らしい直線の位置に基づいて切手位置の候補（第２の切手位置の領域）Ｓｂを検出する。この第２の切手位置の領域Ｓｂを示す情報は、上記第１の切手位置の領域Ｓａを示す情報とともに図示しないメモリに保存される（ステップＳ５５）。
【００４２】
黒画素連結成分から検出された第１の切手位置の領域（第１の切手位置候補）Ｓａと陰影の検出処理から検出された第２の切手位置の領域（第２の切手位置候補）Ｓｂとを検出処理が完了すると、制御部１４は、切手位置を第１の切手位置とするか第２の切手位置とするかを選択及び確定する切手位置確定処理を行う。この際、制御部１４は、切手位置の確定処理とともに、当該紙葉類に貼り付けられた切手の認識結果を確定する認識結果確定処理を行う（ステップＳ５６）。
【００４３】
次に、上記ステップＳ５６の切手位置の確定処理及び認識結果の確定処理について詳細に説明する。
図２１は、切手位置の確定処理及び認識結果の確定処理を説明するためのフローチャートである。
上記ステップＳ５３及びＳ５５による切手位置の候補を選出する処理が完了すると、制御部１４は、複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理を行う。まず、制御部１４は、切手位置の候補の数（Ｎ）を判断する（ステップＳ６１）。切手位置の候補の数を判断すると、制御部１４は、変数（Ｉ）を初期化する（ステップＳ６２）。ここで、初期化した変数（Ｉ）は、切手位置の候補に対応する番号であるものとする。上記変数（Ｉ）を初期化するとＩ＝０となるのでＩ＜Ｎであり（ステップＳ６３、ＹＥＳ）、制御部１４は、変数（Ｉ）を＋１（Ｉ＝Ｉ＋１）とし（ステップＳ６４）、上記料額印認識部１８によりＩ番目の切手位置の候補（例えば、第１の切手位置候補）に対する切手の認識処理を行う（ステップＳ６５）。このステップＳ６５における切手の認識処理では、上記切手位置候補のパターンと辞書１９に予め登録されている切手のパターンとを照合し、当該切手位置候補のパターンと辞書１９に登録されている全ての切手のパターンとの最大類似度が算出される。このような認識処理により算出された最大類似度を当該切手位置候補に対する類似度とする。
【００４４】
次に、制御部１４は、上記ステップＳ６３へ戻り、Ｉ＜Ｎであるか否かを判断する（ステップＳ６３）。これによりＩ＜Ｎである場合に、制御部１４は、上記ステップＳ６３〜６４を繰返し実行し、次の切手位置候補に対する切手の認識処理を行う。また、Ｉ＜Ｎでない場合、制御部１４は、複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理を行う。
切手位置を確定する処理において、制御部１４は、上記ステップＳ６５で判断した各切手位置候補に対する類似度（各切手位置候補に対する最大類似度）のうち最も大きい類似度を判断する。この判断に基づき、制御部１４は、最も大きい類似度となった切手位置候補を切手位置として確定する（ステップＳ６６）。さらに、制御部１４は、最も大きい類似度となった切手位置候補（切手位置として確定された切手位置候補）に対する切手の認識結果を、当該紙葉類に貼り付けられている切手の認識結果する（ステップＳ６７）。これにより、制御部１４は、切手位置を確定するとともに、切手の認識結果を確定する。
【００４５】
上記のように、第２の実施の形態によれば、黒画素連結成分によって得られた切手候補の切手位置と、切手の陰影検出処理によって得られた切手位置の両方を切手位置候補とし、各切手位置候補に対して切手の認識処理を行い、得られた類似度が最も大きい切手位置の候補を最終的な切手位置として採用するとともに、その認識結果を最終的な切手の認識結果として採用するようにしたものである。
これにより、切手全体を黒画素連結成分だけでは検出しにくい切手も陰影により正確に検出できるとともに、切手周辺に切手の陰影として誤検出されてしまうようなパターンが存在する場合も正確に切手全体を検出することが可能となり、どのような切手であっても高い精度で切手の検出及び認識等の処理を実行することができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類上の切手全体を正確に検出して、紙葉類に対する押印処理、切手の認識処理、あるいは区分処理等の処理を正確に行うことができ、処理能力を向上させることが可能な切手検出装置、紙葉類処理装置及び切手検出方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る紙葉類取り揃え押印機の概略構成を示すブロック図。
【図２】紙葉類取り揃え押印機における全体の処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】切手の検出処理及び切手の認識処理の流れを概略的に説明するためのフローチャート。
【図４】切手検出対象領域の例を示す図。
【図５】切手部分の読取り画像の例を示す図。
【図６】図５の読取り画像から黒画素連結成分を抽出した例を示す図。
【図７】図６の黒画素連結成分により検出された切手候補の例を示す図。
【図８】切手の陰影を説明するための図。
【図９】切手位置を確定するための処理を説明するためのフローチャート。
【図１０】切手の陰影に対応する横線検出領域の例を示す図。
【図１１】切手の陰影に対応する縦線検出領域の例を示す図。
【図１２】横線フィルタの構成例を示す図。
【図１３】縦線フィルタの構成例を示す図。
【図１４】横線及び縦線検出処理の処理結果の例を示す図。
【図１５】図１４の横線及び縦線検出処理の処理結果に対する射影値の算出例を示す図。
【図１６】確定された切手位置の例を示す図。
【図１７】切手の陰影として誤検出されやすいパターンの読取り画像の例を示す図。
【図１８】図１７の画像に対する黒画素連結成分の抽出例を示す図。
【図１９】図１７の画像から検出される複数の切手位置候補の例を示す図。
【図２０】第２の実施の形態に係る切手位置候補の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図２１】複数の切手位置候補から切手位置を確定する処理と切手の認識結果を確定する処理とを説明するためのフローチャート。
【図２２】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２３】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２４】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【図２５】従来の切手検出処理の例を説明するための図。
【符号の説明】
１１…供給部、１２…画像入力部、１３…料額印検出部（切手検出部）、１４…制御部、１５…反転部、１６…押印部、１７…区分部、１８…料額印認識部（切手認識部）、１９…辞書
Claims (4)
- 紙葉類の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、
この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、
上記切手候補検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、
この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補を選出する第２の候補選出手段と、
上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、それぞれの切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、
この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度のうち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段と、
を具備したことを特徴とする切手検出装置。 - 紙葉類の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出手段と、
この切手候補検出手段により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出手段と、
上記検出手段により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出手段と、
この陰影検出手段により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補として選出する第２の候補選出手段と、
上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、それぞれの切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識手段と、
この切手認識手段により算出された各切手位置候補に対する最大類似度のうち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定手段と、
この切手位置確定手段により切手位置として確定された切手位置候補に対して最大類似度となった切手を当該紙葉類に貼り付けられた切手に対する認識結果として確定する認識結果確定手段と、
を具備したことを特徴とする切手検出装置。 - 紙葉類の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出工程と、
この切手候補検出工程により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出工程と、
上記検出工程により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出工程と、
この陰影検出工程により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補として選出する第２の候補選出工程と、
上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、それぞれの切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識工程と、
この切手認識工程により算出された各切手位置候補に対する最大類似度のうち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定工程と、
を有することを特徴とする切手検出方法。 - 紙葉類の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った紙葉類の画像から切手候補を検出する切手候補検出工程と、
この切手候補検出工程により検出された切手候補の位置を第１の切手位置候補として選出する第１の候補選出工程と、
上記切手候補検出工程により検出された切手候補の周辺から切手の陰影に対応する画像を検出する陰影検出工程と、
この陰影検出工程により検出された切手の陰影に対応する画像の位置から第２の切手位置候補を選出する第２の候補選出工程と、
上記第１、第２の切手位置候補に基づいて、それぞれの切手位置候補の画像と予め辞書に登録されている全ての切手の画像との最大類似度を算出することによりそれぞれ切手位置候補に対する切手の認識処理を行う切手認識工程と、
この切手認識工程により算出された各切手位置候補に対する最大類似度のうち、最も大きい最大類似度が得られた切手位置候補を切手位置として確定する切手位置確定工程と、
この切手位置確定工程により切手位置として確定された切手位置候補に対して最大類似度となった切手を当該紙葉類に貼り付けられた切手に対する認識結果として確定する認識結果確定工程と、
を有することを特徴とする切手検出方法。
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