JP4487421B2

JP4487421B2 - Form protrusion detection device

Info

Publication number: JP4487421B2
Application number: JP2000397575A
Authority: JP
Inventors: 和弘石川
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2000-12-27
Filing date: 2000-12-27
Publication date: 2010-06-23
Anticipated expiration: 2020-12-27
Also published as: JP2002197449A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像取得装置により帳票の画像を取得する際に、帳票が画像取得装置の読み取り視野内に収まっているかどうかを検出するための帳票はみ出し検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
文字読取装置等で用いられる画像取得装置として、以下のようなものが知られている。
【０００３】
１）帳票を複数枚まとめてフィーダにセットして、１枚ずつ帳票を給紙しながら読み取りを行う画像取得装置。
【０００４】
２）帳票を１枚ずつガラス面にセットすることにより、ガラス面に置かれた帳票の読み取りを行う画像取得装置。
【０００５】
上記１）および２）の画像取得装置の場合、給紙幅やガラス面の範囲に比べて、画像を取得する範囲（読み取り視野）の方が大きいため、帳票が読み取り視野をはみ出してしまうことはまず発生しない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、スタンド型のスキャナである画像取得装置の場合、帳票をセットするマットよりも画像を取得する範囲の方が小さかったり、誤ってマットをはみ出た状態で帳票をセットしてしまうことがある。この場合、帳票が読み取り視野をはみ出てしまい、取得された画像（イメージデータ）は例えば図８に示すようになる。図８に示す画像１０においては、帳票１２の一部分が欠けてしまっている。文字読み取り等の処理を行うに当たり、取得した画像中の帳票の一部分が欠けてしまっていては、読み取りに必要な情報が欠落してしまったり、処理が正確かつ正常に行えないという問題点がある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、この発明の帳票はみ出し検出装置によれば、画像取得装置により取得された画像に含まれる帳票が欠けているか否かを判定することにより、帳票が画像取得装置の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定するためのはみ出し検出部を備えており、はみ出し検出部は、周辺連続長検出部、およびはみ出し判定部を備えており、周辺連続長検出部は、画像に含まれる帳票が画像の縁に接触している部分の長さとしての連続長を検出し、はみ出し判定部は、連続長が所定値以上か否かによって、帳票が欠けているか否かを判定するとともに、連続長が、画像のすべての縁に接する所定の幅の周辺領域を走査することにより、周辺領域内で幅の方向に配列する画素列の中から、画素列の階調値に基づき、帳票を構成する画素列を抽出し、抽出した画素列が縁の延在方向に沿って連続して配列するところの長さであることを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、画像取得時に帳票が欠けてしまう場合、ユーザに対してその旨を通知することが可能になる。よって、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照して、この発明の実施の形態につき説明する。なお、図は、この発明が理解できる程度に接続関係、形状および大きさを概略的に示すものに過ぎない。よって、この発明は図示例に何ら限定されることがない。また、各図において、同様な構成成分については同一の番号を付して示し、その重複する説明を省略することもある。
【００１０】
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。
【００１１】
この実施の形態の帳票はみ出し検出装置１４は、スキャナ（画像取得装置）１６、イメージメモリ１８およびはみ出し検出部２０を備える。ただし、スキャナ１６およびイメージメモリ１８が、この帳票はみ出し検出装置１４に含まれるものではなく、外部装置に含まれるものであっても良い。
【００１２】
スキャナ１６は、媒体（帳票ドキュメント）を光学的に走査してこの媒体上の画像（イメージ）を読み取るものである。スキャナ１６で読み取られた画像は、画像データとしてイメージメモリ１８に格納される。
【００１３】
はみ出し検出部２０は、スキャナ１６により取得された画像に含まれる帳票ドキュメント（以下、単に帳票と称する。）が、欠けているか否かを判定することにより、帳票がスキャナ１６の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定するものである。そのため、はみ出し検出部２０は、イメージメモリ１８に格納されたイメージデータを走査して、帳票が読み取り視野をはみ出しているかどうかを検出する。然る後、はみ出し検出部２０は、その検出結果を外部に出力する。
【００１４】
以下の説明では、イメージメモリ１８に格納された画像には、図８に示すように、白画素で構成された帳票１２と、黒画素で構成された背景２８とが含まれるものとする。
【００１５】
この実施の形態のはみ出し検出部２０は、周辺連続白検出部（周辺連続長検出部）２２、最大白長記憶部（最大連続長記憶部）２４およびはみ出し判定部２６により構成してある。
【００１６】
周辺連続白検出部２２は、イメージメモリ１８に格納された画像のすべての縁に接する所定の幅の周辺領域を走査するものである。周辺連続白検出部２２は、この走査により、周辺領域内で幅の方向（縁に垂直な方向）に配列する画素列の中から、この画素列の階調値に基づき、帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出する。そして、周辺連続白検出部２２は、抽出した白画素列が画像の縁の延在方向に沿って連続して配列するところを検出し、その連続部分の長さである白長（連続長）を検出する。周辺連続白検出部２２は、求めた白長を最大白長記憶部２４に記憶されている最大白長と比較する。そして、周辺連続白検出部２２は、求めた白長が最大白長よりも大きければ、求めた白長を新たに最大白長として最大白長記憶部２４に記憶する。
【００１７】
最大白長記憶部２４には、最初に初期値として「０」が記憶されている。周辺連続白検出部２２による処理が終了した時点で、最大白長記憶部２４には、周辺連続白検出部２２で検出された白長のうちの最も大きい白長すなわち最大白長が記憶されるようになっている。
【００１８】
はみ出し判定部２６は、最大白長記憶部２４に記憶されている最大白長の長さに基づいて、帳票が読み取り視野からはみ出しているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力するものである。
【００１９】
次に、この実施の形態の帳票はみ出し検出装置１４の動作につき説明する。
【００２０】
まず、スキャナ１６により帳票を走査して、この帳票の画像（イメージデータ）を取り込む。取り込んだ画像はイメージメモリ１８に格納される。
【００２１】
次に、はみ出し検出部２０は、イメージメモリ１８に格納された画像に対して、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かを検出する。以下、このはみ出し検出部２０の動作を説明する。
【００２２】
周辺連続白検出部２２は、イメージメモリ１８に画像が格納されると、この画像の周辺を走査して、白画素列が連続するところを検出する。
【００２３】
図２は、周辺連続白検出部２２の動作説明に供する図である。図２には、イメージメモリ１８に格納された画像が示されている。
【００２４】
周辺連続白検出部２２は、図２に示した画像３０の縁を含み、この縁に対して垂直な方向に所定の幅Ｐをもつ周辺領域３２（図２中の斜線部分）を走査する。つまり、画像３０の上下左右の端からパラメータＰで指定される範囲が走査範囲となる。周辺連続白検出部２２は、この周辺領域３２内に含まれる画素列の中から帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出する。そして周辺連続白検出部２２は、抽出した白画素列が画像３０の縁の延在方向に沿って連続して配列するところの長さである白長を検出する。
【００２５】
例えば、パラメータＰが１である場合について以下に説明する。パラメータＰの値は画素数を表している。
【００２６】
まず、周辺連続白検出部２２は、画像３０の上辺の１ラインについて、左端から右端へ向かって走査を開始する。その走査過程で周辺連続白検出部２２は、黒画素から白画素に変化するところの最初の白画素Ｐ１を検出する。白画素Ｐ１を検出すると次に周辺連続白検出部２２は、白画素から黒画素に変化するところの最初の黒画素Ｐ２を検出する。この結果、画像３０の縁に沿って白画素が連続して配列する部分が抽出される。白画素Ｐ１から黒画素Ｐ２の範囲に含まれる白画素の個数が上述した白長である。このようにして白長が検出される。
【００２７】
上辺の１ラインにつき右端まで走査が完了すると、続けて周辺連続白検出部２２は、右辺の１ラインにつき上端から下端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部２２は右辺における白長を検出する。
【００２８】
さらに右辺の１ラインにつき下端まで走査が完了したならば、続けて周辺連続白検出部２２は、下辺の１ラインにつき右端から左端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部２２は下辺における白長を検出する。
【００２９】
下辺の１ラインにつき左端まで走査が完了したならば、最後に周辺連続白検出部２２は、左辺の１ラインにつき下端から上端へ向かって走査を開始する。この走査により、周辺連続白検出部２２は左辺における白長を検出する。
【００３０】
なお、左辺の１ラインにつき上端まで走査が完了したとき、最後の画素が白画素であったならば、続けて周辺連続白検出部２２は上辺の１ラインにつき左端から右端へ向かって再走査を行う。この再走査により、周辺連続白検出部２２は、最後の白画素が連続するところを検出する。
【００３１】
図３は、パラメータＰが２以上の場合の説明図である。図３には、画像の一部が示されている。図３中、直線３４が画像の縁を表しており、格子領域の各々が画素を表している。黒画素には網掛けを付して示してある。ここではＰ＝４とする。
【００３２】
Ｐが２以上の場合、周辺連続白検出部２２は、以下に示す（ａ）および（ｂ）のいずれかの条件に従って、白画素列の抽出を行う。
【００３３】
（ａ）周辺領域内で幅の方向（縁３４に垂直な方向）に配列する画素列の中に一つでも白画素が含まれる場合に、当該画素列を、白画素列として抽出するＯＲ条件。
【００３４】
（ｂ）上述の画素列のすべての画素が白画素である場合に、当該画素列を、白画素列として抽出するＡＮＤ条件。
【００３５】
例えば図３の例の場合、周辺領域内の画素列３６ａは４つの黒画素で構成される。この場合、ＯＲ条件（ａ）に従えば、画素列３６ａは黒画素列である。また、ＡＮＤ条件（ｂ）に従っても、画素列３６ａは黒画素列である。
【００３６】
一方、図３の例の場合、周辺領域内の他の画素列３６ｂは２つの黒画素と２つの白画素とで構成される。この場合、ＯＲ条件（ａ）に従えば、画素列３６ｂは白画素列である。また、ＡＮＤ条件（ｂ）に従えば、画素列３６ｂは黒画素列である。
【００３７】
このように周辺連続白検出部２２は、上記（ａ）および（ｂ）のいずれかに従い帳票を構成する画素列すなわち白画素列を抽出し、この画素列が縁３４の延在方向に沿って連続して配列するところの長さを白長として検出する。
【００３８】
以上説明した処理は、イメージメモリ１８に格納された画像が２値画像の場合である。イメージメモリ１８に格納された画像が多値画像の場合、周辺連続白検出部２２は、この多値画像を、任意好適な閾値を用いて２値化してから、以上説明した処理を行うように構成すると良い。
【００３９】
また、イメージメモリ１８に格納された画像が多値画像である場合、周辺連続白検出部２２は、前述の走査によって検出された画素列が、帳票を構成する画素集合に属する画素列（白画素列）であるか、背景を構成する画素集合に属する画素列（黒画素列）であるかを走査順に判定するように構成しても良い。
【００４０】
この場合、上述のＯＲ条件は、画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も小さい階調値に設定する条件とすれば良い。一方、上述のＡＮＤ条件は、画素列の階調値を、当該画素列を構成する画素の階調値の中で最も大きい階調値に設定する条件とすれば良い。
【００４１】
例えば、図３に示す画素列３６ｂを構成する画素の階調値が、図中上側の画素から順に、それぞれ５０、１００、１５０、２００であったとする。この場合、ＯＲ条件に従えば、画素列３６ｂの階調値は２００となる。また、ＡＮＤ条件に従えば、画素列３６ｂの階調値は５０となる。
【００４２】
このようにして画素列の階調値が決定されるので、周辺連続白検出部２２は、決定した階調値に基づき、各画素列がどちらの画素集合に属するのかを走査順に判定してゆく。
【００４３】
例として、Ｐ＝１の場合の画素集合の判定処理につき、図４を参照して説明する。Ｐ＝１の場合は、上述したＯＲ条件またはＡＮＤ条件に従って階調値を決定しても良いが、結局は検出した階調値そのままの値になる。図４は多値画像の処理説明図である。図４中の上側には画像の１ライン分が示されている。図４中の下側には、横軸に画素の位置を取り、縦軸に階調値を取ったグラフが示されている。図中上側の画素の位置と図中下側の横軸の位置とは対応している。
【００４４】
周辺連続白検出部２２は、図４中の左側から右側に向かって走査を行うものとする。図４に示す例では、Ｖの位置において画素の階調値が比較的大きく変化している。すなわち、グラフ中のＶの位置よりも左側では階調値が比較的小さいが、Ｖの位置よりも右側では階調値が比較的大きい。このＶの位置よりも左側の画素５４ａは、背景を構成する画素集合に属するものとする。
【００４５】
そして、周辺連続白検出部２２は、画素５４ａの右側に隣り合う画素５４ｂの階調値を検出したとき、画素５４ｂの階調値が画素５４ａの階調値よりも大きく、これら階調値の変化量Ｗが所定の閾値よりも大きい場合、画素５４ｂは画素５４ａと異なる画素集合に属するもの、すなわち帳票を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素５４ｂは白画素であると判定される。
【００４６】
また、周辺連続白検出部２２は、検出した画素５４ｂの階調値が画素５４ａの階調値よりも大きく、これら階調値の変化量Ｗが所定の閾値よりも小さい場合、画素５４ｂは画素５４ａと同じ画素集合に属するもの、すなわち背景を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素５４ｂは黒画素であると判定される。
【００４７】
また、周辺連続白検出部２２は、図４中の右側から左側に向かって走査を行うものとし、Ｖの位置よりも右側の画素５４ｂは、帳票を構成する画素集合に属するものとする。
【００４８】
そして、周辺連続白検出部２２は、画素５４ｂの左側に隣り合う画素５４ａの階調値を検出したとき、画素５４ａの階調値が画素５４ｂの階調値よりも小さく、これら階調値の変化量Ｗが所定の閾値よりも小さい場合、画素５４ａは画素５４ｂと同じ画素集合に属するもの、すなわち帳票を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素５４ａは白画素であると判定される。
【００４９】
また、周辺連続白検出部２２は、検出した画素５４ａの階調値が画素５４ｂの階調値よりも小さく、これら階調値の変化量Ｗが所定の閾値よりも大きい場合、画素５４ａは画素５４ｂと異なる画素集合に属するもの、すなわち背景を構成する画素集合に属するものと判定する。すなわち、画素５４ａは黒画素であると判定される。
【００５０】
上述の処理は、Ｐが２以上の場合であっても同様である。すなわち、周辺連続白検出部２２は、走査順に画素列の階調値をＯＲ条件またはＡＮＤ条件によって決定し、続いて画素列の階調値の変化量Ｗの閾値処理によって、画素列が属する画素集合を決定する、ということになる。
【００５１】
最大白長記憶部２４には、最初に初期値として「０」が記憶されている。上述したように、周辺連続白検出部２２は、画像の周辺領域を走査しながら白長を検出する。周辺連続白検出部２２は、白長を検出すると、その白長を最大白長記憶部２４に格納されている白長と比較する。検出した白長が最大白長記憶部２４に格納された白長よりも大きい場合、周辺連続白検出部２２は、検出した白長を新たに最大白長記憶部２４に記憶する。つまり、最大白長記憶部２４には、常に最も大きい白長が記憶されるようになっている。
【００５２】
周辺連続白検出部２２が走査を終えると、はみ出し判定部２６は、最大白長記憶部２４に記憶されている白長（最大白長）を所定の閾値ＴＨと比較する。そしてはみ出し判定部２６は、最大白長が閾値ＴＨ以上ならば帳票が欠けていると判定し、最大白長が閾値ＴＨ未満ならば帳票が欠けていないと判定する。帳票が欠けていると判定された場合、帳票がスキャナ１６の読み取り視野をはみ出しているということである。はみ出し判定部２６はこの判定結果を外部に出力する。
【００５３】
以上説明したように、第１の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、画像中の帳票が一部欠けてしまうような場合に、帳票がスキャナ１６の読み取り視野をはみ出している旨をユーザに対して通知する。よって、画像取得後に引き続き文字読み取り等の処理を行う場合には、アラームを発することで画像取得が不適切であったことをユーザに対して通知し、画像の再取得をユーザに対して促すことができる。この結果、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【００５４】
［第２の実施の形態］
図５は、第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。以下、第１の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点につき主として説明する。
【００５５】
第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置３８では、はみ出し検出部４０の構成を違えてある。具体的に、はみ出し検出部４０は、傾き・帳票検出部（帳票領域検出部）４２と、はみ出し判定部４４とで構成してある。
【００５６】
傾き・帳票検出部４２は、イメージメモリ１８に格納された画像について、この画像に含まれる帳票の傾きを検出するとともに、この帳票の領域を検出するものである。
【００５７】
はみ出し判定部４４は、傾き・帳票検出部４２により検出された領域の座標に基づき、帳票が視野よりはみ出しているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力するものである。
【００５８】
次に、この帳票はみ出し検出装置３８の動作につき説明する。以下、第１の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点である、はみ出し検出部４０の動作につき説明する。
【００５９】
傾き・帳票検出部４２は、画像がイメージメモリ１８に格納されると、まず、この画像の走査を開始する。その結果、傾き・帳票検出部４２は、画像中の白画素で構成された帳票の傾きを検出する。それとともに傾き・帳票検出部４２は、帳票の角や縁の位置座標を検出する。傾き・帳票検出部４２は、画像に含まれていない帳票の部分についても、例えば帳票の形状として長方形を仮定するなどによって上記位置座標を計算する。傾き・帳票検出部４２は、検出した傾きの値および位置座標をはみ出し判定部４４に送る。
【００６０】
はみ出し判定部４４は、傾き・帳票検出部４２から位置座標を受け取ると、その位置座標が画像内に有るか否かを判定する。その結果、帳票が欠けているか否か、つまり帳票がスキャナ１６の読み取り視野からはみ出しているか否かが判定される。はみ出し判定部４４は判定結果および傾きの値を外部に出力する。
【００６１】
傾き・帳票検出部４２として、例えば「特願２０００−３９７２００」に記載された傾き検出装置を用いると好適である。この傾き検出装置によれば、画像中の帳票の傾きと、帳票の４頂点の位置座標とが検出される。はみ出し判定部４４が、この４頂点の位置座標が画像中に含まれるか否かを判定することで、帳票の欠けを検出することができる。
【００６２】
以上説明したように、第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、帳票の傾きや領域（位置座標）を検出することにより、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かを判定できるので、効果的かつ効率的な処理が可能となる。例えば得られた傾きに基づき、帳票の傾きあるいは画像の傾きを補正するようにすれば、より正確に文字読み取り等の処理が行えるようになる。
【００６３】
なお、この実施の形態では、傾き・帳票検出部４２で帳票の傾きを検出するようにしたが、帳票が読み取り視野をはみ出しているか否かが判定できれば、必ずしも帳票の傾きの情報は必要ではない。したがって、傾き・帳票検出部４２としては、帳票の領域を検出できるものであれば任意好適なものを用いて良い。
【００６４】
［第３の実施の形態］
図６は、第３の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示すブロック図である。以下、第１および第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点につき主として説明する。
【００６５】
この第３の実施の形態の帳票はみ出し検出装置４６は、前述した帳票はみ出し検出装置１４または３８に対して、表示部４８を追加した構成となっている。また、帳票はみ出し検出装置４６を構成するはみ出し検出部５０は、第１の実施の形態で説明したはみ出し検出部２０、および第２の実施の形態で説明したはみ出し検出部４０のいずれかにより構成される。
【００６６】
上述の表示部４８は、はみ出し検出部５０が「帳票はスキャナ１６の読み取り視野をはみ出している」と判定した場合に、その旨の通知を表示するためのものである。具体的に表示部４８は、ディスプレイ装置等によって構成される。
【００６７】
次に、この帳票はみ出し検出装置４６の動作につき説明する。以下、第１および第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置との相違点である、表示部４８の動作につき説明する。
【００６８】
例えば、はみ出し検出部５０から出力された判定結果が、「帳票はスキャナ１６の読み取り視野をはみ出している」というものであるとする。表示部４８がこの判定結果を受け取ると、表示部４８は例えば図７に示すようなメッセージ５２すなわち「視野から帳票がはみ出しております。きちんとセットしてください。」という文字情報を表示画面に表示するように制御を行う。これにより、帳票が読み取り視野の中に入るように、ユーザに対して促すことができる。
【００６９】
一方、はみ出し検出部５０から出力された判定結果が、「帳票はスキャナ１６の読み取り視野をはみ出していない」というものであるとする。表示部４８がこの判定結果を受け取ると、このとき表示部４８は特にメッセージを表示画面に表示するようなことをしない。また、以降の文字読み取り等の処理も継続して行われることになる。
【００７０】
なお、表示部４８は、はみ出し検出部５０が「帳票は読み取り視野をはみ出していない」と判定した場合に限り、その旨の通知を表示するように構成しても良い。また、表示部４８は、帳票が読み取り視野からはみ出していようがいまいが、必ず、はみ出し検出部５０の判定結果を表示するように構成しても良い。
【００７１】
以上説明したように、第３の実施の形態の帳票はみ出し検出装置によれば、帳票がスキャナの読み取り視野内にきちんと入るように、ユーザに意識的に帳票をセットしてもらうことが可能になる。そのため、効率良く、帳票が欠けていない画像を取得することができるようになる。
【００７２】
以上説明した各実施の形態では、この発明の帳票はみ出し検出装置のいくつかの例について説明したが、この発明はこれらの例に限定されるものではなく、多くの変形または変更を加えることができる。
【００７３】
また、各実施の形態で説明した処理の手順はこの発明の範囲の一例に過ぎず、他の好適な処理手順に変更することができる。
【００７４】
【発明の効果】
この発明の帳票はみ出し検出装置によれば、画像中の帳票の欠けを検出することにより、帳票が画像取得装置の読み取り視野をはみ出しているか否かを判定することができる。よって、画像取得時に帳票が欠けてしまう場合、ユーザに対してその旨を通知することが可能になる。その結果、文字読み取り等の処理が正確かつ正常に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図２】周辺連続白検出部の動作説明に供する図である。
【図３】パラメータＰが２以上の場合の説明図である。
【図４】多値画像の処理説明図である。
【図５】第２の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図６】第３の実施の形態の帳票はみ出し検出装置の構成を示す図である。
【図７】メッセージの一例を示す図である。
【図８】画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０，３０：画像
１２：帳票
１４，３８，４６：帳票はみ出し検出装置
１６：スキャナ
１８：イメージメモリ
２０，４０，５０：はみ出し検出部
２２：周辺連続白検出部
２４：最大白長記憶部
２６，４４：はみ出し判定部
２８：背景
３２：周辺領域
３４：縁
３６ａ，３６ｂ：画素列
４２：傾き・帳票検出部
４８：表示部
５２：メッセージ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a form protrusion detection device for detecting whether a form is within the reading field of view of an image acquisition apparatus when an image of the form is acquired by an image acquisition apparatus.
[0002]
[Prior art]
The following is known as an image acquisition device used in a character reader or the like.
[0003]
1) An image acquisition apparatus that reads a plurality of forms together in a feeder and feeds the forms one by one.
[0004]
2) An image acquisition device that reads a form placed on a glass surface by setting the forms one by one on the glass surface.
[0005]
In the case of the image acquisition devices 1) and 2) above, since the image acquisition range (reading visual field) is larger than the paper feed width and glass surface range, it is not likely that the form protrudes from the reading visual field. Does not occur.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of an image acquisition device that is a stand-type scanner, the image acquisition range may be smaller than the mat on which the form is set, or the form may be set in a state where the mat is protruded by mistake. In this case, the form protrudes from the reading field, and the acquired image (image data) is, for example, as shown in FIG. In the image 10 shown in FIG. 8, a part of the form 12 is missing. When processing such as character reading, if a part of the form in the acquired image is missing, there is a problem that information necessary for reading is lost or the processing cannot be performed correctly and correctly. .
[0007]
[Means for Solving the Problems]
Therefore, according to the form protrusion detection device of the present invention, whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition device by determining whether or not the form included in the image acquired by the image acquisition device is missing. A protrusion detection unit for determining whether or not the protrusion detection unit includes a peripheral continuous length detection unit and a protrusion determination unit. contact detecting the continuous length as the length of the portion is in, the protrusion determination unit, depending on whether a continuous length not less than a predetermined value, with determining whether missing form, continuous length, image By scanning a peripheral region having a predetermined width in contact with all edges of the pixel row, the pixel columns constituting the form are selected from the pixel columns arranged in the width direction in the peripheral region based on the gradation values of the pixel columns. Extract and Pixel columns out is characterized in that the length of the place where arranged continuously along the extending direction of the edge.
[0008]
According to this configuration, when a form is missing at the time of image acquisition, it is possible to notify the user to that effect. Therefore, processing such as character reading can be performed accurately and normally.
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, a figure is only what shows connection relation, a shape, and a size roughly to such an extent that this invention can be understood. Therefore, the present invention is not limited to the illustrated example. Moreover, in each figure, the same component is attached | subjected and shown, and the duplicate description may be abbreviate | omitted.
[0010]
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to the first embodiment.
[0011]
The form protrusion detection device 14 of this embodiment includes a scanner (image acquisition device) 16, an image memory 18, and an protrusion detection unit 20. However, the scanner 16 and the image memory 18 may be included in the external device instead of being included in the projecting detection device 14.
[0012]
The scanner 16 optically scans a medium (form document) and reads an image (image) on the medium. The image read by the scanner 16 is stored in the image memory 18 as image data.
[0013]
The protrusion detection unit 20 determines whether or not a form document (hereinafter simply referred to as a form) included in an image acquired by the scanner 16 is missing, so that the form protrudes from the reading field of view of the scanner 16. It is determined whether or not. For this reason, the protrusion detection unit 20 scans the image data stored in the image memory 18 to detect whether the form protrudes from the reading field. Thereafter, the protrusion detection unit 20 outputs the detection result to the outside.
[0014]
In the following description, it is assumed that the image stored in the image memory 18 includes a form 12 composed of white pixels and a background 28 composed of black pixels, as shown in FIG.
[0015]
The protrusion detection unit 20 of this embodiment includes a peripheral continuous white detection unit (peripheral continuous length detection unit) 22, a maximum white length storage unit (maximum continuous length storage unit) 24, and a protrusion determination unit 26.
[0016]
The peripheral continuous white detection unit 22 scans a peripheral region having a predetermined width in contact with all edges of the image stored in the image memory 18. Peripheral continuous white detection unit 22 is a pixel that forms a form based on the gradation value of this pixel column from among the pixel columns arranged in the width direction (direction perpendicular to the edge) in the peripheral region by this scanning. A column, that is, a white pixel column is extracted. Then, the peripheral continuous white detection unit 22 detects where the extracted white pixel rows are continuously arranged along the extending direction of the edge of the image, and the white length (continuous length) that is the length of the continuous portion. Is detected. The peripheral continuous white detection unit 22 compares the obtained white length with the maximum white length stored in the maximum white length storage unit 24. If the obtained white length is greater than the maximum white length, the peripheral continuous white detection unit 22 stores the obtained white length in the maximum white length storage unit 24 as a new maximum white length.
[0017]
The maximum white length storage unit 24 initially stores “0” as an initial value. When the processing by the peripheral continuous white detection unit 22 is completed, the maximum white length storage unit 24 stores the largest white length among the white lengths detected by the peripheral continuous white detection unit 22, that is, the maximum white length. It is like that.
[0018]
The protrusion determination unit 26 determines whether or not the form protrudes from the reading field based on the length of the maximum white length stored in the maximum white length storage unit 24, and outputs the determination result to the outside. It is.
[0019]
Next, the operation of the slippage detection device 14 according to this embodiment will be described.
[0020]
First, the form is scanned by the scanner 16 to capture an image (image data) of the form. The captured image is stored in the image memory 18.
[0021]
Next, the protrusion detection unit 20 detects whether or not the form protrudes from the reading field of the image stored in the image memory 18. Hereinafter, the operation of the protrusion detection unit 20 will be described.
[0022]
When an image is stored in the image memory 18, the peripheral continuous white detection unit 22 scans the periphery of the image and detects a continuous white pixel row.
[0023]
FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the peripheral continuous white detection unit 22. FIG. 2 shows an image stored in the image memory 18.
[0024]
The peripheral continuous white detection unit 22 scans a peripheral region 32 (hatched portion in FIG. 2) that includes the edge of the image 30 shown in FIG. 2 and has a predetermined width P in a direction perpendicular to the edge. That is, the range specified by the parameter P from the top, bottom, left, and right edges of the image 30 is the scanning range. The peripheral continuous white detection unit 22 extracts a pixel column constituting a form, that is, a white pixel column, from the pixel columns included in the peripheral region 32. Then, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the white length that is the length at which the extracted white pixel row is continuously arranged along the extending direction of the edge of the image 30.
[0025]
For example, the case where the parameter P is 1 will be described below. The value of parameter P represents the number of pixels.
[0026]
First, the peripheral continuous white detection unit 22 starts scanning from the left end to the right end for one line on the upper side of the image 30. In the scanning process, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the first white pixel P1 that changes from a black pixel to a white pixel. When the white pixel P1 is detected, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the first black pixel P2 that changes from the white pixel to the black pixel. As a result, a portion where white pixels are continuously arranged along the edge of the image 30 is extracted. The number of white pixels included in the range from the white pixel P1 to the black pixel P2 is the above-described white length. In this way, the white length is detected.
[0027]
When the scanning is completed up to the right end for each line on the upper side, the peripheral continuous white detection unit 22 starts scanning from the upper end to the lower end for each line on the right side. By this scanning, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the white length on the right side.
[0028]
Further, when the scanning is completed to the lower end for each line on the right side, the peripheral continuous white detection unit 22 starts scanning from the right end to the left end for each line on the lower side. By this scanning, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the white length on the lower side.
[0029]
When the scanning is completed to the left end for each line on the lower side, the peripheral continuous white detection unit 22 finally starts scanning from the lower end to the upper end for each line on the left side. By this scanning, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the white length on the left side.
[0030]
If the last pixel is a white pixel when scanning is completed to the upper end for one line on the left side, the peripheral continuous white detection unit 22 continues to rescan from the left end to the right end for one line on the upper side. Do. By this rescanning, the peripheral continuous white detection unit 22 detects a place where the last white pixels are continuous.
[0031]
FIG. 3 is an explanatory diagram when the parameter P is 2 or more. FIG. 3 shows a part of the image. In FIG. 3, a straight line 34 represents an edge of the image, and each of the lattice areas represents a pixel. Black pixels are shown with shading. Here, P = 4.
[0032]
When P is 2 or more, the peripheral continuous white detection unit 22 extracts a white pixel row in accordance with any of the following conditions (a) and (b).
[0033]
(A) An OR condition for extracting a pixel row as a white pixel row when at least one white pixel is included in a pixel row arranged in the width direction (direction perpendicular to the edge 34) in the peripheral region .
[0034]
(B) An AND condition for extracting the pixel row as a white pixel row when all the pixels in the pixel row are white pixels.
[0035]
For example, in the example of FIG. 3, the pixel row 36a in the peripheral region is composed of four black pixels. In this case, according to the OR condition (a), the pixel row 36a is a black pixel row. Further, the pixel row 36a is a black pixel row even in accordance with the AND condition (b).
[0036]
On the other hand, in the case of the example of FIG. 3, the other pixel row 36b in the peripheral region is composed of two black pixels and two white pixels. In this case, according to the OR condition (a), the pixel row 36b is a white pixel row. Further, according to the AND condition (b), the pixel row 36b is a black pixel row.
[0037]
As described above, the peripheral continuous white detection unit 22 extracts the pixel row constituting the form, that is, the white pixel row according to any one of the above (a) and (b), and this pixel row extends along the extending direction of the edge 34. The length of the continuous arrangement is detected as the white length.
[0038]
The processing described above is a case where the image stored in the image memory 18 is a binary image. When the image stored in the image memory 18 is a multi-value image, the peripheral continuous white detection unit 22 binarizes the multi-value image using an arbitrary suitable threshold value, and then performs the processing described above. It is good to configure.
[0039]
When the image stored in the image memory 18 is a multi-valued image, the peripheral continuous white detection unit 22 detects that the pixel row detected by the above-described scanning is a pixel row (white pixel) belonging to the pixel set constituting the form. Column) or a pixel column (black pixel column) belonging to the pixel set constituting the background may be determined in the scanning order.
[0040]
In this case, the OR condition described above may be a condition for setting the gradation value of the pixel column to the smallest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column. On the other hand, the AND condition described above may be a condition for setting the gradation value of the pixel column to the largest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column.
[0041]
For example, assume that the gradation values of the pixels constituting the pixel row 36b shown in FIG. 3 are 50, 100, 150, and 200 in order from the upper pixel in the drawing. In this case, according to the OR condition, the gradation value of the pixel row 36b is 200. Further, according to the AND condition, the gradation value of the pixel row 36b is 50.
[0042]
Since the gradation value of the pixel column is determined in this way, the peripheral continuous white detection unit 22 determines which pixel set each pixel column belongs to in the scanning order based on the determined gradation value. .
[0043]
As an example, pixel group determination processing when P = 1 will be described with reference to FIG. In the case of P = 1, the gradation value may be determined according to the above OR condition or AND condition, but eventually the detected gradation value is used as it is. FIG. 4 is an explanatory diagram of multi-value image processing. The upper side in FIG. 4 shows one line of the image. On the lower side in FIG. 4, a graph is shown in which the horizontal axis represents the pixel position and the vertical axis represents the gradation value. The position of the upper pixel in the figure corresponds to the position of the lower horizontal axis in the figure.
[0044]
The peripheral white continuous detection unit 22 performs scanning from the left side to the right side in FIG. In the example shown in FIG. 4, the gradation value of the pixel changes relatively greatly at the position of V. That is, the gradation value is relatively small on the left side of the V position in the graph, but the gradation value is relatively large on the right side of the V position. It is assumed that the pixel 54a on the left side of the V position belongs to the pixel set constituting the background.
[0045]
Then, when the peripheral continuous white detection unit 22 detects the gradation value of the pixel 54b adjacent to the right side of the pixel 54a, the gradation value of the pixel 54b is larger than the gradation value of the pixel 54a. When the change amount W is larger than the predetermined threshold, it is determined that the pixel 54b belongs to a pixel set different from the pixel 54a, that is, belongs to the pixel set constituting the form. That is, it is determined that the pixel 54b is a white pixel.
[0046]
The peripheral continuous white detection unit 22 determines that the pixel 54b is a pixel when the detected gradation value of the pixel 54b is larger than the gradation value of the pixel 54a and the change amount W of these gradation values is smaller than a predetermined threshold value. It is determined that it belongs to the same pixel set as 54a, that is, belongs to the pixel set constituting the background. That is, it is determined that the pixel 54b is a black pixel.
[0047]
Further, it is assumed that the peripheral continuous white detection unit 22 performs scanning from the right side to the left side in FIG. 4, and the pixel 54b on the right side of the V position belongs to the pixel set constituting the form.
[0048]
When the peripheral continuous white detection unit 22 detects the gradation value of the pixel 54a adjacent to the left side of the pixel 54b, the gradation value of the pixel 54a is smaller than the gradation value of the pixel 54b. When the change amount W is smaller than the predetermined threshold value, it is determined that the pixel 54a belongs to the same pixel set as the pixel 54b, that is, belongs to the pixel set constituting the form. That is, it is determined that the pixel 54a is a white pixel.
[0049]
The peripheral continuous white detection unit 22 determines that the pixel 54a is a pixel when the detected gradation value of the pixel 54a is smaller than the gradation value of the pixel 54b and the change amount W of these gradation values is larger than a predetermined threshold value. It is determined that it belongs to a pixel set different from 54b, that is, belongs to a pixel set constituting the background. That is, it is determined that the pixel 54a is a black pixel.
[0050]
The above process is the same even when P is 2 or more. That is, the peripheral continuous white detection unit 22 determines the gradation value of the pixel column in the scanning order based on the OR condition or the AND condition, and subsequently the pixel to which the pixel column belongs by threshold value processing of the variation value W of the gradation value of the pixel column. The set is determined.
[0051]
The maximum white length storage unit 24 initially stores “0” as an initial value. As described above, the peripheral continuous white detection unit 22 detects the white length while scanning the peripheral region of the image. When detecting the white length, the peripheral continuous white detection unit 22 compares the white length with the white length stored in the maximum white length storage unit 24. When the detected white length is larger than the white length stored in the maximum white length storage unit 24, the peripheral continuous white detection unit 22 newly stores the detected white length in the maximum white length storage unit 24. That is, the maximum white length storage unit 24 always stores the largest white length.
[0052]
When the peripheral continuous white detection unit 22 finishes scanning, the protrusion determination unit 26 compares the white length (maximum white length) stored in the maximum white length storage unit 24 with a predetermined threshold value TH. The protrusion determination unit 26 determines that the form is missing if the maximum white length is equal to or greater than the threshold value TH, and determines that the form is not missing if the maximum white length is less than the threshold value TH. If it is determined that the form is missing, it means that the form protrudes from the reading field of view of the scanner 16. The protrusion determination unit 26 outputs the determination result to the outside.
[0053]
As described above, according to the form protrusion detection device of the first embodiment, the user knows that the form protrudes from the scanning field of view of the scanner 16 when a part of the form in the image is missing. To notify. Therefore, when processing such as character reading is continued after image acquisition, the user is notified that the image acquisition was inappropriate by issuing an alarm, and the user is prompted to re-acquire the image. Can do. As a result, processing such as character reading can be performed accurately and normally.
[0054]
[Second Embodiment]
FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of the form protrusion detection device according to the second embodiment. Hereinafter, differences from the form protrusion detection device according to the first embodiment will be mainly described.
[0055]
In the form protrusion detection device 38 according to the second embodiment, the structure of the protrusion detection unit 40 is different. Specifically, the protrusion detection unit 40 includes an inclination / form detection unit (form region detection unit) 42 and an protrusion determination unit 44.
[0056]
The tilt / form detection unit 42 detects the tilt of the form included in the image stored in the image memory 18 and detects the area of the form.
[0057]
The protrusion determination unit 44 determines whether or not the form protrudes from the field of view based on the coordinates of the area detected by the tilt / form detection unit 42 and outputs the determination result to the outside.
[0058]
Next, the operation of the slippage detection device 38 will be described. Hereinafter, the operation of the protrusion detection unit 40, which is a difference from the form protrusion detection device according to the first embodiment, will be described.
[0059]
When an image is stored in the image memory 18, the tilt / form detection unit 42 first starts scanning the image. As a result, the inclination / form detection unit 42 detects the inclination of the form composed of white pixels in the image. At the same time, the tilt / form detection unit 42 detects the position coordinates of the corners and edges of the form. The tilt / form detection unit 42 also calculates the position coordinates of a part of the form not included in the image, for example, by assuming a rectangle as the form shape. The tilt / form detection unit 42 sends the detected tilt value and position coordinates to the protrusion determination unit 44.
[0060]
When the position determination unit 44 receives the position coordinate from the tilt / form detection unit 42, the protrusion determination unit 44 determines whether the position coordinate exists in the image. As a result, it is determined whether or not the form is missing, that is, whether or not the form protrudes from the reading field of view of the scanner 16. The protrusion determination unit 44 outputs the determination result and the inclination value to the outside.
[0061]
As the inclination / form detection unit 42, for example, an inclination detection device described in “Japanese Patent Application No. 2000-397200” is preferably used. According to this inclination detection apparatus, the inclination of the form in the image and the position coordinates of the four vertices of the form are detected. The protrusion determination unit 44 can detect the lack of the form by determining whether or not the position coordinates of the four vertices are included in the image.
[0062]
As described above, according to the form protrusion detection device of the second embodiment, it is possible to determine whether or not the form protrudes from the reading field by detecting the inclination and area (positional coordinates) of the form. Effective and efficient processing becomes possible. For example, if the inclination of the form or the inclination of the image is corrected based on the obtained inclination, processing such as character reading can be performed more accurately.
[0063]
In this embodiment, the inclination / form detection unit 42 detects the inclination of the form, but information on the inclination of the form is not necessarily required if it can be determined whether or not the form is out of the reading field. . Therefore, as the tilt / form detection unit 42, any suitable one can be used as long as it can detect the area of the form.
[0064]
[Third Embodiment]
FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of the form protrusion detection device according to the third embodiment. Hereinafter, differences from the form protrusion detection device according to the first and second embodiments will be mainly described.
[0065]
The form protrusion detection device 46 according to the third embodiment has a configuration in which a display unit 48 is added to the form protrusion detection device 14 or 38 described above. Further, the protrusion detection unit 50 configuring the form protrusion detection device 46 includes either the protrusion detection unit 20 described in the first embodiment or the protrusion detection unit 40 described in the second embodiment. The
[0066]
The above-described display unit 48 is for displaying a notification to that effect when the protrusion detection unit 50 determines that “the form protrudes from the reading field of view of the scanner 16”. Specifically, the display unit 48 is configured by a display device or the like.
[0067]
Next, the operation of the slippage detection device 46 will be described. Hereinafter, the operation of the display unit 48, which is a difference from the form protrusion detection device of the first and second embodiments, will be described.
[0068]
For example, it is assumed that the determination result output from the protrusion detection unit 50 is “the form protrudes from the reading field of view of the scanner 16”. When the display unit 48 receives the determination result, the display unit 48 displays, for example, a message 52 as shown in FIG. 7, that is, character information “The form is protruding from the field of view. Set it properly” on the display screen. To control. As a result, the user can be prompted to make the form within the reading field of view.
[0069]
On the other hand, it is assumed that the determination result output from the protrusion detection unit 50 is “the form does not protrude the reading field of view of the scanner 16”. When the display unit 48 receives the determination result, the display unit 48 does not particularly display a message on the display screen. Further, subsequent processing such as character reading is continuously performed.
[0070]
The display unit 48 may be configured to display a notification to that effect only when the protrusion detection unit 50 determines that “the form does not protrude from the reading field of view”. The display unit 48 may be configured to display the determination result of the protrusion detection unit 50, regardless of whether the form protrudes from the reading field of view.
[0071]
As described above, according to the form protrusion detection device of the third embodiment, it is possible to have the user consciously set the form so that the form is properly within the reading field of view of the scanner. . Therefore, it is possible to efficiently acquire an image that does not lack a form.
[0072]
In each of the embodiments described above, some examples of the slippage detection device of the present invention have been described. However, the present invention is not limited to these examples, and many variations or modifications can be added. .
[0073]
In addition, the processing procedure described in each embodiment is merely an example of the scope of the present invention, and can be changed to another suitable processing procedure.
[0074]
【The invention's effect】
According to the form protrusion detection device of the present invention, it is possible to determine whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition device by detecting the lack of the form in the image. Therefore, when a form is missing at the time of image acquisition, it is possible to notify the user to that effect. As a result, processing such as character reading can be performed accurately and normally.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a first embodiment.
FIG. 2 is a diagram for explaining an operation of a peripheral continuous white detection unit.
FIG. 3 is an explanatory diagram when a parameter P is 2 or more.
FIG. 4 is an explanatory diagram of multi-value image processing.
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a second embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of a form protrusion detection device according to a third embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a message.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image.
[Explanation of symbols]
10, 30: Image 12: Form 14, 38, 46: Form protrusion detection device 16: Scanner 18: Image memory 20, 40, 50: Projection detection section 22: Peripheral continuous white detection section 24: Maximum white length storage section 26, 44: Projection determination unit 28: Background 32: Peripheral region 34: Edges 36a, 36b: Pixel row 42: Inclination / form detection unit 48: Display unit 52: Message

Claims

A protrusion detection unit for determining whether or not the form protrudes from the reading field of view of the image acquisition apparatus by determining whether or not the form included in the image acquired by the image acquisition apparatus is missing. And
The protrusion detection unit includes a peripheral continuous length detection unit and a protrusion determination unit.
The peripheral continuous length detection unit detects a continuous length as a length of a portion where a form included in the image is in contact with an edge of the image,
The protrusion determination unit determines whether or not the form is missing depending on whether or not the continuous length is a predetermined value or more ,
The continuous length scans a peripheral area having a predetermined width in contact with all the edges of the image, so that the gradation value of the pixel array is selected from the pixel arrays arranged in the width direction in the peripheral area. The form is characterized in that a pixel row constituting the form is extracted, and the extracted pixel line has a length that is continuously arranged along the extending direction of the edge. Overhang detection device.

In the form protrusion detection device according to claim 1,
The protrusion detection unit further includes a maximum continuous length storage unit,
The maximum continuous length storage unit stores the longest continuous length detected by the peripheral continuous length detection unit,
The protrusion determination unit compares the continuous length stored in the maximum continuous length storage unit with a predetermined threshold after detecting the continuous length by the peripheral continuous length detection unit, and determines whether or not the form is missing. A form protrusion detection device characterized by being determined.

In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The peripheral continuous length detector is
When at least one pixel constituting the form is included in the pixel row, an OR condition for extracting the pixel row as a pixel row constituting the form, and all the pixels in the pixel row form the form A form sticking out detection apparatus, wherein in the case of constituting pixels, extraction of a pixel line constituting the form is performed according to any of AND conditions for extracting the pixel line as a pixel line constituting the form.

In the form protrusion detection device according to claim 3 ,
If the image is a multi-valued image,
The OR condition is a condition for setting the gradation value of the pixel column to the smallest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel column,
The form protrusion detection device characterized in that the AND condition is a condition for setting the gradation value of the pixel row to the largest gradation value among the gradation values of the pixels constituting the pixel row.

In the form protrusion detection device according to claim 4 ,
The peripheral continuous length detection unit is a pixel column that belongs to a pixel set that constitutes the form, or a pixel row that belongs to a pixel set that constitutes a background included in the image. Are determined in the scanning order,
The peripheral continuous length detection unit detects a gradation value of a first pixel column constituting the image based on the OR condition or AND condition, and then a second pixel column adjacent to the first pixel column Is detected based on the OR condition or AND condition,
When the gradation value of the second pixel column is larger than the gradation value of the first pixel column and the change amount of these gradation values is larger than a predetermined threshold, the second pixel column is Determining that it belongs to the pixel set different from one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is larger than the gradation value of the first pixel column and the change amount of these gradation values is smaller than a predetermined threshold, the second pixel column is It is determined that it belongs to the same pixel set as that of one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is smaller than the gradation value of the first pixel column and the amount of change in these gradation values is smaller than a predetermined threshold, the second pixel column is It is determined that it belongs to the same pixel set as that of one pixel column,
When the gradation value of the second pixel column is smaller than the gradation value of the first pixel column and the amount of change in the gradation value is larger than a predetermined threshold, the second pixel column is A form sticking out detection device, characterized in that it is determined to belong to the pixel set different from one pixel column.

In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The protrusion detection unit includes a form area detection unit and a protrusion determination unit.
The form area detection unit detects coordinates of all corners or all edges of the form, including a portion protruding from the image,
The protrusion determination unit determines whether a form included in the image is missing by determining whether the coordinates detected by the form region detection unit are included in the image. A form protrusion detection device characterized by that.

In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The apparatus further comprises a display unit for displaying a notification to that effect when the projecting detection unit determines that the form is out of the reading field of view or the form is not out of the reading field of view. A form protrusion detection device.

In the slippage detection device according to claim 1 or 2 ,
The form protrusion detection apparatus further comprising a display unit for displaying a determination result of the protrusion detection unit.