JP4379038B2 - 画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラム - Google Patents

Description

本発明は、第１の画像と第２の画像とを照合して両者の同一性を判定する画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムに関する。

従来、第１の画像と第２の画像とを照合して両者の同一性を判定する画像照合装置では、画像照合を行う対象として、文字や図形などのパターンが印刷されたものを対象とすることがある。また、文字や図形などのパターンの印刷位置が一定していない、すなわち外形に対して、どの位置に特徴となるパターンが印刷されているか不定なものもある。

こうした場合、画像から文字を抽出して文字読取機能により判別する手法もあるが、文字位置をある程度判断して抽出することが困難な場合がある。また、文字だけでなく図形や記号等の情報を特徴として利用して、文字についても図形として扱うパターンマッチング手法により判別する方法もある。

従来、この種、パターンマッチング手法としては、第１画像データ（登録画像）に複数の領域を定義し、この定義された複数の領域の各々について、その領域と最大の相関関係を有する領域である最大相関領域を第２画像データ（照合画像）から抽出し、複数の領域相互の位置関係と最大相関領域相互の位置関係と相違に基づいて、類似の程度を判定するものがある（特許文献１）。
特開２０００−１９４８６２号公報

しかしながら、特許文献１に記載された手法を用いた場合、同一のパターン（例えば文字列）が複数箇所現れる場合には、第１画像データに定義された領域に対して、相関値の高い領域が第２画像データから複数箇所現れてしまうことがある。

例えば、調剤薬局などに扱われる錠剤シートから読み取った画像を対象とする場合、通常、錠剤シートには薬剤名が一定間隔で複数箇所に印刷されているために、薬剤名の部分を特徴として領域が設定された場合に、第２画像データ（照合画像）から複数箇所に相関値の高い領域が検出されてしまう。

このように相関値の高い領域が複数現れてしまうと、特許文献１に記載された技術を用いた場合に、誤った合致あるいは非合致の判定が発生し易くなってしまう。

本発明は、前記のような問題に鑑みなされたもので、画像中に特徴となる同一のパターンが複数存在する場合であっても、画像間の同一性を正しく判定することが可能な画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、第１の画像と第２の画像とを照合して両者が合致するか否かを判定する画像照合装置において、複数の文字列が一定のピッチで記載された第１の画像を読み取る登録画像読み取り手段と、前記画像読み取り手段によって読み取られた前記第１の画像に含まれる複数の文字列のピッチを検出するピッチ検出手段と、前記ピッチ検出手段により検出されたピッチを示すデータを前記第１の画像と対応づけて記憶する記憶手段と、複数の文字列が一定のピッチで記載された第２の画像を読み取る照合画像読み取り手段と、前記第１の画像に含まれる文字列の１つに対応する位置に複数の第１の領域を一列に規則的な配列で配置する領域配置手段と、前記領域配置手段によって配置された複数の第１の領域とそれぞれ最大相関関係のある複数の第２の領域を前記第２の画像から検出する領域検出手段と、前記領域検出手段により検出された前記複数の第２の領域の各位置に、前記記憶手段に記憶されたピッチを示すデータを加減算することで、第２の領域の配列が第１の領域の前記規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定する位置関係判定手段と、前記位置関係判定手段により規則的な配列に相当する位置関係にあると判定された場合に、前記複数の第１の領域各々の基準とする点との相互距離と、前記複数の第２の領域各々の基準とする点との相互距離との相違に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の同一性を判定する判定手段とを具備したことを特徴とする。

本発明によれば、同一の文字列が複数一定のピッチで存在する画像を照合する場合に、画像間の同一性を正しく判定することが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は本実施形態に係わる画像照合装置のシステム構成を示すブロック図である。本実施形態における画像照合装置は、例えば半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気ディスク等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現される。

本実施形態における画像照合装置は、例えば薬剤（錠剤）等のパッケージシート（錠剤シート）に印刷された薬剤（錠剤）の名称を表すパターンを登録画像と比較して照合することで、パッケージシートの確認を補助することができる錠剤判別装置として使用されるものとする。本実施形態の画像照合装置（錠剤判別装置）は、予め登録される登録画像に設定される領域（テンプレート）と最大相関関係を有する領域を、パッケージシートから読み取った照合画像から検出し、その配置関係が同じであるか否かによって判定を行う方法（特許文献１に記載された方法）を用いた場合に、パッケージシートに錠剤名などが繰り返し複数箇所に印刷されているために、本来の位置とは異なる位置に最大相関関係のある領域を検出した場合でも、同一性を正しく判定できるようにする。

図１に示すように、本実施形態における画像照合装置は、ＣＰＵ１０、メモリ１２、記録装置１４、表示装置１６、入力装置１８、及びスキャナ装置２０が設けられている。

ＣＰＵ１０は、画像照合装置全体の制御を司るもので、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行することにより各種の処理を実現する。ＣＰＵ１０は、メモリ１２に記録され画像認証プログラム１２ａを実行することで、スキャナ装置２０によるパッケージシートから読み取られた照合画像に対して照合処理を実行する。画像照合方法としては、例えば特許文献１に開示された方法を用いることができる。すなわち、登録画像に複数の領域（マスク）を定義し、複数の領域の各々について、該領域と最大の相関関係を有する最大相関領域を照合画像から検出し、複数の領域相互の位置関係と最大相関領域相互の位置関係との相違に基づいて、登録画像と照合画像との照合をするものである。

メモリ１２は、各種プログラムやデータが一時的に記憶されるもので、プログラムの実行時にワークメモリとして使用される。メモリ１２には、例えば画像の照合を行う画像照合プログラム１２ａなどのプログラムの他、照合処理に用いられる各種のデータが記憶される。例えば、スキャナ装置２０により読み取られた画像データ（照合画像）、照合画像に含まれる画像の特徴を表すパターン（錠剤名）が印刷されている間隔を示すピッチデータ１２ｃ、後述する画像登録処理あるいは薬剤照合処理を実行する際に入力される薬剤名を示す名称データ１２ｄ、薬剤照合処理（類似度算出処理）において参照される許容値データ１２ｅなどが記録される。

記録装置１４は、画像照合装置の全体の動作を司る制御プログラムの他、画像認証プログラムを含む各種アプリケーションプログラムやデータなどが記憶されている。記録装置１４に記憶されるプログラムやデータは、必要に応じて読み出されてメモリ１２に記憶される。また、記録装置１４には、画像登録処理によって登録される登録画像データ、薬剤名データ、ピッチデータの他、画像照合処理によって判別されたパッケージシート（薬剤）との突き合わせなどに参照される処方箋データ１４ａなどが記録される。

表示装置１６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等などにより構成されるもので、各種処理に応じた画面を表示する。

入力装置１８は、キーボードやマウスなどのポインティングデバイスなどにより構成されるもので、各種処理に対する指示操作やデータなどが入力される。

スキャナ装置２０は、画像の読み取りを行うもので、例えば台に載置された状態で使用されるフラットヘッドスキャナ、あるいは手に持って操作されるハンディスキャナが用いられる。

次に、本実施形態における画像照合装置の動作について説明する。
本実施形態では、画像照合装置が調剤薬局等で錠剤判別装置として使用されるものとする。

一般に、調剤薬局等においては、投薬する際の作業の概略は次のようになる。（１）まず、処方箋の内容をチェック（処方箋監査）し、（２）処方箋の内容をデータ入力する。（３）そして、調剤（ピッキング、処方された薬剤を取り出してトレーなどに入れ）し、（４）調剤した内容を処方箋でチェック（調剤監査）して、（５）投薬（服用指導、会計）を行う。また、（６）薬剤の在庫管理などを行う。

これら（１）〜（６）の作業に関して、画像照合装置（錠剤判別装置）を、（ａ）調剤監査補助、（ｂ）調剤補助、（ｃ）在庫管理補助などに利用することができる。

（ａ）調剤監査補助では、調剤された一群の薬剤の内容を表示あるいはデータ化した処方箋とつき合わせることにより、調剤監査作業を補助することができる。これにより、調剤監査時の誤りを防止することができる。（ｂ）調剤補助では、ピッキング時、入力された処方箋データとピッキングされた薬剤をつき合わせをすることで、ピッキング時の確認作業を補助することができる。これにより、ピッキングされる薬剤の誤りを防止することができる。（ｃ）在庫管理補助では、在庫管理時、棚などに置かれている薬剤を特定することができる。例えば、ハンディスキャナにより錠剤シートの画像を読み取ることで棚に置かれた薬剤を特定し、同時に在庫数を入力して記録することにより、在庫管理を補助することができる。

はじめに、本実施形態における照合元となる登録画像を登録するための画像登録処理について、図２に示すフローチャートを参照しながら説明する。

ＣＰＵ１０は、画像登録処理の実行が指示されると、画像照合プログラム１２ａを起動して画像登録処理を開始する。まず、画像登録処理では、登録画像として記録するパッケージシートの薬剤名称を入力させる。ＣＰＵ１０は、入力装置１８より薬剤名称を入力すると名称データ１２ｄとして記録する（ステップＡ１）。

次に、ＣＰＵ１０は、スキャナ装置２０によりパッケージシートの画像を読み取る。そして、スキャナ装置２０により読み取った画像から、登録画像として登録するための領域の画像を切り出して、画像データ１２ｂとして記録する（ステップＡ２）。

図３は、パッケージシートから読み取られた画像の一例を示している。
図３に示す例では、錠剤シートの錠剤名（図中「Casiopon」）が印刷された部分を含む領域をスキャナ装置２０によって読み取った画像の一例を示している。錠剤シートには、シート端部から所定範囲内に錠剤名が印刷されている。従って、ＣＰＵ１０は、スキャナ装置２０に読み取られた画像からシート端部を基準とする所定範囲の領域、例えば図３に示すような、図中破線で示す錠剤名が印刷された部分を含む領域を切り出して登録画像を生成する。

また、ＣＰＵ１０は、登録画像中に含まれる画像の特徴を表すパターン、すなわち錠剤名を表す文字列の印刷ピッチを測定する。ピッチの測定方法としては、例えばユーザによるマニュアル操作に指定された位置を測定するようにしても良いし、画像処理の方法を用いて測定しても良い。

画像処理の方法としては、例えば登録画像から錠剤名の部分に相当する射影を生成し、この射影情報を利用して文字領域を抽出して、その間隔を検出することができる。また、画像から抽出される複数の文字領域間の類似度を、複数段階の仮定した周期のそれぞれに基づいて算出し、最も類似度値が高くなった時に仮定した周期をピッチとしても良い。

こうして、薬剤名称（名称データ１２ｄ）、登録画像（画像データ１２ｂ）、ピッチ（ピッチデータ１２ｃ）が得られると、ＣＰＵ１０は、これらデータを対応づけて、例えば記録装置１４に構築されるデータベースに登録しておく（ステップＡ３）。こうして、データベースに登録された各データは、薬剤名称の指定により読み出すことができる。

次に、本実施形態における薬剤照合処理について、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。
ＣＰＵ１０は、薬剤照合処理の実行が指示されると、画像照合プログラム１２ａを起動して薬剤照合処理を開始する。画像照合プログラム１２ａの起動に伴って、後述する類似度算出処理において用いられる許容値データ１２ｅがメモリ１２に記録されるものとする（図１０参照）。

まず、薬剤照合処理では、照合対象とする画像、すなわち画像の読み取り対象とするパッケージシートの薬剤名称を入力させる（ステップＢ１）。ＣＰＵ１０は、入力装置１８より薬剤名称が入力されると、この薬剤名称と対応づけて記録されている登録画像とピッチデータとを記録装置１４（データベース）から読み出す（ステップＢ２）。

次に、ＣＰＵ１０は、スキャナ装置２０によりパッケージシートの画像を読み取る（ステップＢ３）。例えば、調剤補助のために画像照合装置（錠剤判別装置）が使用されている場合には、ピッキングされた錠剤シートについての画像がスキャナ装置２０によって読み取られる。

ＣＰＵ１０は、スキャナ装置２０により読み取った画像について前処理を実行する（ステップＢ４）。前処理では、例えば画像の切り出し処理、回転処理、拡大縮小処理などの処理が施される。

画像の切り出し処理では、前述した図３に示すように、スキャナ装置２０に読み取られた画像からシート端部を検出し、この端部を基準とする所定範囲の領域、すなわち図中破線で示す錠剤名が印刷された部分を含む領域を切り出して照合画像を生成する。

回転処理では、文字列部分が水平となるように切り出された画像を回転させる。ここでは、例えば錠剤シートに対する薬剤名の印刷がシート端部に沿ってされている場合には、シート端部が水平となるように回転させれば良い。

拡大縮小処理では、例えば照合画像が登録画像のサイズに合うように、照合画像に対して拡大あるいは縮小を施す。特にスキャナ装置２０がハンディスキャナである場合には、スキャナ装置２０に対する操作によっては読み取り画像のサイズが変化する場合があるので、拡大縮小処理を施すことで画像サイズを統一させて画像照合に悪影響がでないようにする。

こうして前処理が完了すると、ＣＰＵ１０は、登録画像に対して矩形領域で表されるマスク（第１の領域）を配置する。ここでは、複数のマスクを、登録画像中の特徴を表すパターン（文字列）部分に対して配置する（ステップＢ５）。

図５（ａ）には、登録画像に対して複数のマスクＡ０〜Ａ３を配置した例を示している。ここでは、錠剤シートに対して横方向に薬剤名（図中では「Casiopon」）が繰り返し印刷されるものとして、横方向に複数のマスクを配置している。なお、図５（ａ）では、４つのマスクＡ０〜Ａ３を配置しているが、４つに限定する必要はなく、要求される照合の照合精度が得られるマスクの数が予め任意に決められるものとする。また、マスクを表す矩形領域のサイズも同様に任意に設定することができる。

図５（ａ）において、ａ１，ａ２，ａ３は、マスクＡ０の位置（例えばマスクを表す矩形領域の１つの頂点の座標）を基準とした、マスクＡ１，Ａ２，Ａ３のそれぞれとの距離を示している。

次に、ＣＰＵ１０は、登録画像に配置したマスクＡ０〜Ａ３のそれぞれに対する最大相関関係を有する領域（マスク）Ｂ０〜Ｂ３を照合画像から検出し、その位置（例えばマスクを表す矩形領域の１つの頂点の座標）を示すデータを記録する（ステップＢ６）。ここでは、マスクＡｉ（ｉ＝０，１，２，３）に相当する矩形領域に対応する部分画像を、照合画像上で走査しながら、マスクＡｉ内の画素データとそれに対応する照合画像で設定される矩形領域内の画素データとを用いて相関係数を計算し、その相関係数が最大となる複数の領域（最大相関領域）Ｂi（ｉ＝０，１，２，３）を照合画像上から検出する。

錠剤シートには、薬剤名を表す同一のパターンが所定の間隔で複数印刷されているため、マスクＡｉに対して最大相関関係と判断される可能性のある領域が照合画像に複数存在することになる。従って、マスクＡｉのそれぞれに対応する領域Ｂｉが、１つの文字列（薬剤名）の並びの部分において全て検出されないことがある。

次に、ＣＰＵ１０は、登録画像に配置したマスクＡｉそれぞれの位置を示すデータと、照合画像で検出された最大相関領域Ｂｉそれぞれの位置を示すデータとに基づき、領域Ｂｉが１つの文字列の並びの部分において検出されていない場合を考慮して、照合画像が規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定するための位置関係判定処理を行う（ステップＢ７）。

図６には、位置関係判定処理のフローチャートを示している。位置関係判定処理は、領域（マスク）Ｂｉについて行うものとする。

まず、ＣＰＵ１０は、領域Ｂｉのうち、基準マスクとするマスクの位置を示すデータを取得する（ステップＣ１）。ここでは、マスクＢ０を基準マスクとして位置データを取得する。

次に、照合画像から検出された領域Ｂｉ（ｉ≠０）の一つを比較マスクとして指定し（ステップＣ２）、その比較マスク（領域）の位置データを取得する（ステップＣ３）。例えば、領域Ｂ１から順（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３の順）に指定するものとする。

ここで、ＣＰＵ１０は、基準マスクの位置と比較マスクとして指定した領域（領域Ｂ１）の位置との相互距離を求めるための誤差演算を実行し、その演算結果（相互距離）を示すデータを記憶する（ステップＣ４）。すなわち、基準マスクを表す矩形領域の１つの頂点（例えば左上隅）の座標（基準とする点）と、比較マスクを表す矩形領域の１つの頂点（例えば左上隅）の座標との差を求める。

ここで、領域Ｂ１が他の領域Ｂ２，Ｂ３と異なる文字列の並びの部分において検出されている場合を考慮して、ピッチデータ１２ｃをもとに、画像の特徴を表すパターンの配列のピッチを考慮した誤差演算を実行する。

例えば、登録画像側でのマスクＡ０，Ａ１間の位置関係は、図７に示すように、登録画像において配置されたマスクＡ０に対して、マスクＡ１の位置は距離ａ１だけ右側に離れている。

これに対して、照合画像からはマスクＡ０，Ａ１のそれぞれに対応して検出される領域（マスク）Ｂ０，Ｂ１の位置関係は、図８（ａ）〜（ｄ）に示すように、４つの場合がある。なお、照合画像からは２箇所で最大相関関係のある領域が検出される可能性があるものとする。つまり、同じ錠剤シートから読み取った画像であっても、錠剤シートの汚れや、スキャナ装置２０により画像を読み取る際の錠剤シートの取り扱い方あるいは照明状況の違いなどによって、４つの場合の何れかの関係となる可能性がある。

図８（ａ）（ｄ）に示す位置関係では、１つの文字列の並びの部分において、何れも領域Ｂ０，Ｂ１が検出されているため、マスクＡ０，Ａ１の並びと同じと判断されることになる。

これに対し、図８（ｂ）（ｃ）に示す位置関係では、１つの文字列の並びの部分において領域Ｂ０，Ｂ１が検出されていない。しかし、図８（ｂ）（ｃ）に示す位置関係にある場合にも、正しく照合画像からマスクに対応する領域が検出されたものと判断されるべきであるため、位置関係判定処理では薬剤名が印刷されるピッチを考慮して誤差演算を実行する。

例えば、図８（ｂ）に示す場合、マスクＢ１の位置をピッチ分減算すると、その位置は図８（ａ）に示すマスクＢ１の位置と同じになる。また、図８（ｃ）に示す場合、マスクＢ１の位置をピッチ分加算すると、その位置は、図８（ｄ）に示すマスクＢ１の位置と同じになる。

ＣＰＵ１０は、ピッチを考慮した誤差演算を実行することで、マスクＢ１の位置が図８（ａ）（ｄ）に示すような位置関係、すなわち他のマスクの並びと同じ規則的な配列に相当する位置関係にあると判定できる場合には、その誤差演算の結果を基準マスクとの距離として記憶しておく。なお、規則的な配列に相当する位置関係にあるか否かの判定は、例えば誤差演算の結果が予め決められた所定範囲（例えば、錠剤シートに印刷される１つのパターンの幅）内となっているか否かによって判定することができる。

以下、同様にして、ＣＰＵ１０は、基準マスクの位置と領域Ｂ２，Ｂ３それぞれの位置との相互距離を求めるための誤差演算を実行し、その演算結果（相互距離）を示すデータを記憶する（ステップＣ５、Ｃ２〜Ｃ４）。

なお、登録画像に対しては、予め位置関係判定処理と同等の処理を実行し、基準マスク（マスクＡ０）と各比較マスク（マスクＡ１，Ａ２，Ａ３）との相違（差）が求められ、記録装置１４に構築されるデータベースに登録画像と対応づけて登録されているものとする。

こうして、位置関係判定処理によって、領域Ｂｉのそれぞれについて誤差演算を実行すると、ＣＰＵ１０は、登録画像におけるマスクＡｉと照合画像から検出された領域Ｂｉのそれぞれについて基準マスクとの誤差をもとに、登録画像と照合画像との類似度を算出して同一性を評価する類似度算出処理を実行する（ステップＢ８）。

図９には、類似算出処理のフローチャートを示している。
まず、ＣＰＵ１０は、マスクＡｉと領域（マスク）Ｂｉのそれぞれの基準マスクとの誤差について評価するため、対象とするマスクｉを指定する（ステップＤ１）。例えば、ｉ＝１，２，３の順で指定するものとする。

そして、この指定したマスクｉ（ここではｉ＝１）に対応する誤差の許容値を示すデータを許容値データ１２ｅから取得する（ステップＤ２）。

ＣＰＵ１０は、マスクＡ１の基準マスクＡ０との距離と、マスクＢ１の基準マスクＢ０との距離との相違（差）が、許容値データ１２ｅから取得した許容値が示す範囲内にあるかを判別する（ステップＤ３）。

ここで許容範囲内にないと判定された場合には（ステップＤ３、Ｎｏ）、類似度の加算を行わない。一方、許容範囲内にあると判定された場合には（ステップＤ３、Ｙｅｓ）、類似ポイントに１加算する（ステップＤ４）。

以下、同様にして、ＣＰＵ１０は、ｉ＝２，３のマスクについても、前述と同様にして、それぞれの相違（差）が許容範囲内にあるか否かを判定する（ステップＤ５、Ｄ１〜Ｄ４）。

図１０には、許容値データ１２ｅのデータ形式の一例を示している。図１０に示すように、許容値データ１２ｅには、複数のマスクのそれぞれに対する許容値を示すデータが予め記憶される。例えば、登録画像に配置されるマスクＡ１（マスクＡ０との距離ａ１）に対しては、許容値「２」が設定されている。なお、許容値の数値は、例えば画像の画素値によって表されているものとする。

また、図１０に示すように、全てのマスクについて同じ許容値が設定されている必要がなく、基準とする点（基準マスクの位置）からの距離に応じて異なる許容値を設定しておくことができる。好ましくは、基準マスク（マスクＡ０）から遠くに位置するマスクについては許容値を大きくしておく。図１０では、マスクＡ３（距離ａ３）については、他より大きな許容値「４」が設定されている。

基準点に対して遠くに位置する領域については、誤差が生じる可能性が高く、また遠くになるほど誤差が大きくなる可能性が高いが、例えば基準点から遠くになる程、許容範囲を広くすることで、本来、規則的な配列に相当する位置関係にあると判定されるべき領域についても正当に判定を行うことができる。

こうして、類似度算出処理によって類似ポイントが取得されると、ＣＰＵ１０は、類似ポイントと予め設定された閾値とを比較して、登録画像と照合画像との同一性の判定結果を出力する（ステップＢ９）。例えば、閾値として「２」が設定されている場合、類似度ポイントが「２」以上であった場合には照合ＯＫ（照合画像は登録画像と合致）とし、類似度ポイントが「１」以下であった場合には照合ＮＧとして判定結果を出力する。

こうして、画像照合処理によって、パッケージシート（錠剤シート）が識別されると、例えば調剤補助や調剤監査補助では、記録装置１４に記憶された処方箋データ１４ａと照合され、調剤や調剤監査などで誤った作業がされていないか確認される。また、在庫管理補助では、パッケージシート（錠剤シート）の薬剤が特定され、別途入力される在庫数のデータなどと共に管理できる。

このようにして、登録画像に含まれる薬剤名などの規則的な配列を持つパターンに対応する位置にマスクＡ０〜Ａ３を配置し、この配置されたマスクＡ０〜Ａ３と最大相関関係のある領域（マスク）Ｂ０〜Ｂ３を照合画像から検出し、この検出された領域が規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定し、この判定結果をもとに登録画像と照合画像の同一性を判定するので、画像中に特徴となる同一のパターンが複数存在する場合であっても、画像間の同一性を正しく判定することができる。

なお、前述した説明では、画像中には横方向に特徴となる文字列のパターンが複数現れる場合について説明しているが、縦方向、あるいは横方向と縦方向の組み合わせである斜め方向に特徴とするパターンが複数現れる場合にも適用することが可能である。

また、登録画像に設定した領域に対して、照合画像から２箇所の相関値の高い領域が検出される場合について示しているが、３箇所以上の領域が検出される場合にも適用可能である。

また、前述した説明では、画像登録処理において画像から文字列のピッチを測定して登録するとして説明しているが、文字列のピッチが既知である場合には、ユーザから入力装置１８を通じて入力させて、登録するようにしても良い。

また、前述した画像照合装置の構成では、ＣＰＵ１０によって画像照合を実行するものとして説明しているが、画像照合を実行する専用ユニットを実装し、このユニットにおいて画像処理を実行させるようにしても良い。

また、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、前述した実施形態で実行される機能は可能な限り適宜組み合わせて実施しても良い。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られるので有れば、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

また、前述した各実施形態において記載した処理は、コンピュータに実行させることのできる画像照合プログラムとして、例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に提供することができる。また、通信媒体により伝送して各種装置に提供することも可能である。画像照合装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された画像照合プログラムを読み込み、または通信媒体を介して画像照合プログラムを受信し、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。

本発明の実施形態に係わる画像照合装置のシステム構成を示すブロック図。 本実施形態における照合元となる登録画像を登録するための画像登録処理について説明するためのフローチャート。 本実施形態において扱うパッケージシートから読み取られた画像の一例を示す図。 本実施形態における薬剤照合処理について説明するためのフローチャート。 本実施形態における登録画像と照合画像に対して配置されたマスクの一例を示す図。 本実施形態における位置関係判定処理を説明するためののフローチャート。 本実施形態における登録画像におけるマスクの配置を示す図。 本実施形態における照合画像におけるマスクの配置を示す図。 本実施形態における類似算出処理を説明するためのフローチャート。 本実施形態における許容値データ１２ｅのデータ形式の一例を示す図。

符号の説明

１０…ＣＰＵ、１２…メモリ、１２ａ…画像照合プログラム、１２ｂ…画像データ、１２ｃ…ピッチデータ、１２ｄ…名称データ、１２ｅ…許容値データ、１４…記録装置、１４ａ…処方箋データ、１６…表示装置、１８…入力装置、２０…スキャナ装置。

Claims (3)

1. 第１の画像と第２の画像とを照合して両者が合致するか否かを判定する画像照合装置において、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第１の画像を読み取る登録画像読み取り手段と、
   前記画像読み取り手段によって読み取られた前記第１の画像に含まれる複数の文字列のピッチを検出するピッチ検出手段と、
   前記ピッチ検出手段により検出されたピッチを示すデータを前記第１の画像と対応づけて記憶する記憶手段と、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第２の画像を読み取る照合画像読み取り手段と、
   前記第１の画像に含まれる文字列の１つに対応する位置に複数の第１の領域を一列に規則的な配列で配置する領域配置手段と、
   前記領域配置手段によって配置された複数の第１の領域とそれぞれ最大相関関係のある複数の第２の領域を前記第２の画像から検出する領域検出手段と、
   前記領域検出手段により検出された前記複数の第２の領域の各位置に、前記記憶手段に記憶されたピッチを示すデータを加減算することで、第２の領域の配列が第１の領域の前記規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定する位置関係判定手段と、
   前記位置関係判定手段により規則的な配列に相当する位置関係にあると判定された場合に、前記複数の第１の領域各々の基準とする点との相互距離と、前記複数の第２の領域各々の基準とする点との相互距離との相違に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の同一性を判定する判定手段と
   を具備したことを特徴とする画像照合装置。
2. 第１の画像と第２の画像とを照合して両者が合致するか否かを判定する画像照合方法において、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第１の画像を読み取る登録画像読み取り工程と、
   前記画像読み取り工程によって読み取られた前記第１の画像に含まれる複数の文字列のピッチを検出するピッチ検出工程と、
   前記ピッチ検出工程により検出されたピッチを示すデータを前記第１の画像と対応づけて記憶する記憶工程と、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第２の画像を読み取る照合画像読み取り工程と、
   前記第１の画像に含まれる文字列の１つに対応する位置に複数の第１の領域を一列に規則的な配列で配置する領域配置工程と、
   前記領域配置工程によって配置された複数の第１の領域とそれぞれ最大相関関係のある複数の第２の領域を前記第２の画像から検出する領域検出工程と、
   前記領域検出工程により検出された前記複数の第２の領域の各位置に、前記記憶工程に記憶されたピッチを示すデータを加減算することで、第２の領域の配列が第１の領域の前記規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定する位置関係判定工程と、
   前記位置関係判定工程により規則的な配列に相当する位置関係にあると判定された場合に、前記複数の第１の領域各々の基準とする点との相互距離と、前記複数の第２の領域各々の基準とする点との相互距離との相違に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の同一性を判定する判定工程と
   を有することを特徴とする画像照合方法。
3. 第１の画像と第２の画像とを照合して両者が合致するか否かを判定する画像照合装置に用いられるコンピュータを、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第１の画像を読み取る登録画像読み取り手段と、
   前記画像読み取り手段によって読み取られた前記第１の画像に含まれる複数の文字列のピッチを検出するピッチ検出手段と、
   前記ピッチ検出手段により検出されたピッチを示すデータを前記第１の画像と対応づけて記憶する記憶手段と、
   複数の文字列が一定のピッチで記載された第２の画像を読み取る照合画像読み取り手段と、
   前記第１の画像に含まれる文字列の１つに対応する位置に複数の第１の領域を一列に規則的な配列で配置する領域配置手段と、
   前記領域配置手段によって配置された複数の第１の領域とそれぞれ最大相関関係のある複数の第２の領域を前記第２の画像から検出する領域検出手段と、
   前記領域検出手段により検出された前記複数の第２の領域の各位置に、前記記憶手段に記憶されたピッチを示すデータを加減算することで、第２の領域の配列が第１の領域の前記規則的な配列に相当する位置関係にあるかを判定する位置関係判定手段と、
   前記位置関係判定手段により規則的な配列に相当する位置関係にあると判定された場合に、前記複数の第１の領域各々の基準とする点との相互距離と、前記複数の第２の領域各々の基準とする点との相互距離との相違に基づいて、前記第１の画像と前記第２の画像の同一性を判定する判定手段と
   に機能させるための画像照合プログラム。

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