JP4864574B2 - 帳票処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、各種伝票や各種申し込み用紙などの複数の帳票の画像データを検索して、この画像データがどの帳票に対応するものであるかを識別する帳票処理装置に関する。

各種伝票や申し込み用紙のように、申込者などが自筆で記載した帳票を画像で管理することが行われており、以下の特許文献では、前記帳票に記載されている記載内容からテキストデータを得ることも記載されている。

しかしながら、保険契約や銀行ローンの申し込みなどにおいては、申込者が複数種類の帳票に同時に記入することが多い。このような複数種類の帳票を取り扱う場合、複数の帳票を種類ごとに分類してから、同じ種類の帳票を画像読取機で読み取ることが必要である。そのため、複数種類の帳票を手動で仕分けする作業が必要になる。また、複数種類の帳票を混在させて画像読取機で読み取った場合には、同じ記憶部内に複数種類の帳票に対応する画像データが混在することになり、その後の画像データ処理が煩雑になる。

また、従来、帳票の画像データから、記載枠などを探すときに、この枠を囲む罫線の全体を探しているために、罫線の検索に時間がかかる。また、画像内で帳票の影像が傾いているような場合に、記載枠の特定を高精度にできない問題があった。
特開昭６１−５９５６８号公報 特開平７−１５２８６１号公報 特開２００２−３２４２３６号公報 特開２００３−３０３３１５号公報 特開２００４−３３４９１３号公報

本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、複数種類の帳票の画像データを混在させた場合であっても、画像処理により、どの種類の帳票の画像データであるかを高精度に検出できる帳票処理装置を提供することを目的としている。

また、画像データ内の罫線や枠の検索を短時間に高精度に行うことができる帳票処理装置を提供することを目的としている。

本発明は、複数種類の帳票の画像データが保存された画像データ保存部（３）と、前記画像データ保存部（３）から取り出された画像データがどの種類の帳票であるかを識別する帳票識別処理部（１２）とを有しており、
複数種類の前記帳票のそれぞれが、罫線で囲まれた基準枠（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）を有し、
前記帳票識別処理部（１２）では、それぞれの画像データ毎に、前記基準枠（２０Ａ）を構成する基準線（４１）の端部（Ａ，Ｂ）が存在すると予測される位置の近傍の複数箇所において、所定範囲（δｙ１，δｙ２）内に、前記基準線（４１）の一部が線分（４１ａ，４１ｂ）として存在しているか否かを検出し、前記線分（４１ａ，４１ｂ）が検出されたときに、前記線分（４１ａ，４１ｂ）の端部の座標位置から、画像データ上での基準線（４１）の傾きを計算し、
前記基準線（４１）の傾きを修正した後に、前記基準枠（２０Ａ）を構成する他の基準線（４２，４３，４４）を検出し、
それぞれの帳票において固有の位置に前記基準枠（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）が存在しているか否かを検出して、その画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別することを特徴とするものである。

本発明の帳票処理装置では、複数種類の帳票に印刷されている罫線で囲まれた基準枠を検出し、この基準枠の位置と形状を認識することにより、どの帳票に関する画像データであるかを認識できるようにしている。よって、画像データを、それぞれの種類の帳票ごとに分類して保存したり、あるいはそれぞれの帳票ごとに、記載枠の切り出し処理等を行うことができる。

本発明の帳票処理装置では、基準枠を構成する１つの基準線を検出した時点で、画像データ全体の傾きを補正し修正している。したがって、その後の他の基準線や罫線の検索の際に、これら線の傾きが修正されているため、検出が容易になる。

上記構成の帳票処理装置では、基準線（罫線）を検出するときに、この基準線の全体を検出するのではなく、この基準線の少なくとも２つの部分の線分を検出することで、基準線が存在すると推定している。よって、基準線の検索を短時間に行うことができる。

このように、少なくとも２つの線分を検出することで、基準線の存在を類推でき、しかも少なくとも２つの線分を探すことにより、画像データの全体の傾きをも検出することができる。

また、本発明は、前記基準枠（２０Ａ）を検出した後に、この基準枠（２０）を構成する少なくとも２つの基準線（４１，４２）を基準として、所定距離だけ離れた位置に罫線が存在しているか否かを検出し、この罫線が検出されたときに、その画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別するものである。

例えば、前記基準枠（２０Ａ）を基準として、この基準枠（２０Ａ）と離れた位置にある他の枠（５０，５５）を検出し、前記他の枠（５０，５５）が規定された位置に存在していることが検出されたときにその画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別する。

または、前記基準枠（２０Ａ）を形成する基準線（４１）を基準として、この基準枠（２０Ａ）内に位置する少なくともひとつの他の枠（２３，２７）を検出し、前記他の枠（２３，２７）が規定された位置に存在していることが検出されたときにその画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別する。

本発明では、基準枠が検出されたときに、この基準枠の罫線を基準として、他の記載枠などを検索し、その位置と形状を把握することで、画像データがどの帳票に関するものであるのかを高精度に検出できるようにしている。

本発明の帳票処理装置では、複数種類の帳票の画像データが混在している場合でも、画像処理で、この画像データを帳票の種類ごとに分類できるようになる。したがって、画像データを帳票の種類ごとに分けて保存したり、あるいは帳票の種類ごとに、項目の切り出し処理を行うなど、帳票の種類ごとの効率的な処理を可能にできる。

図１は本発明の実施の形態の帳票処理装置を示す全体構成図、図２（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、帳票の例を示す説明図、図３は帳票Ａの拡大平面図、図４は罫線の検出例を示す説明図、図５は帳票内の記載枠の特定例を示す説明図、図６と図７は全体の動作を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態の帳票処理装置１は、例えば図２（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）に示す帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃの画像データを処理するものである。帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃは、生命保険の申し込み用紙、銀行ローンの申し込み用紙、クレジットカードの入会申し込み用紙などである。この種の申し込みに際しては、記載すべき内容が相違する、異なる種類の帳票Ａ，Ｂ，Ｃを同時に提出する場合が多い。

帳票処理装置１は、混在して読み取られるそれぞれの帳票の画像データを読み取り、読み取られたそれぞれの画像データが、図２（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）に示す帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃのいずれに該当するのかを識別する。さらに、帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃのそれぞれの画像データから、個人情報に対応する項目の記載枠の画像データを部分的に切り出し、さらに切り出した記載枠の画像データのファイル名を暗号化する。

図１は、帳票処理装置１の全体構成の概要を示している。この帳票処理装置１には、複数の画像読取機２ａ，２ｂ，・・・が設けられている。各画像読取機２ａ，２ｂ，・・・は、例えば支店や店舗に設置され、支店や店舗において、顧客が記載枠に情報を書き込んだ帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃが画像読取機２ａ，２ｂ，・・・で読み取られる。画像読取機２ａ，２ｂ，・・・で読み取られた帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃの画像データは、電話回線やインターネットなど利用して、メインサーバーの入力フォルダ３（画像データ保存部）内に転送される。

帳票処理装置１の主要部である中央制御部１０は、演算部とメモリなどから構成されている。中央制御部１０は、種々の処理動作を行う部分を有しているが、それぞれの処理動作は、中央制御部１０においてソフトウエアに基づいて実行される。ただし、以下の説明では、中央制御部１０で実行される処理を便宜上「処理部」と呼ぶことがある。

中央制御部１０には、画像自動取得部１１が設けられている。この画像自動取得部１１は、入力フォルダ３を監視しており、入力フォルダ３に画像データが転送されると、この画像データが画像自動取得部１１で引き出され、帳票識別処理部１２に転送される。帳票識別処理部１２では、転送された画像データが画像処理される。この画像処理では、画像データ内で、帳票の罫線が検出され、その罫線の位置および長さ、および罫線で囲まれた記載枠の形状などから、画像データが、帳票Ａ，帳票Ｂ，帳票Ｃのどれに関するものであるのか識別される。

図２（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）に示す例では、帳票Ａにおいて罫線で囲まれた基準枠２０Ａ、帳票Ｂにおいて罫線で囲まれた基準枠２０Ｂ、帳票Ｃにおいて罫線で囲まれた基準枠２０Ｃを検出することで、画像データが帳票Ａに関するものであるか、帳票Ｂに関するものであるか、または帳票Ｃに関するものであるのか、識別される。

さらに、識別された帳票の記載枠の内部に、必要事項が実際に記載されているのか否かの検出も行われる。例えば、図３に示す帳票Ａでは、基準枠２１Ａ内の、氏名の記載枠２１、電話番号の記載枠２２、住所の記載枠２３および口座番号の記載枠２４が、それぞれ必須事項である。

帳票Ａ、帳票Ｂ、帳票Ｃのいずれかであるかの識別ができ、また必須事項が記載されていることを確認できた画像データは、画像切り出し処理部１３で処理される。画像切り出し処理部１３では、帳票の記載事項のうちの個人情報に関する項目が画像データから切り出される。例えば、図３に示す帳票Ａでは、氏名の記載枠２１、電話番号の記載枠２２、住所の記載枠２３、銀行口座番号の記載枠２４、Ｅ−メールアドレスの記載枠２５、および職業の記載枠２６などが個人情報である。

画像切り出し処理部１３では、帳票Ａの個人情報の記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６の画像データが部分的に切り出され、項目フォルダ１４のそれぞれに、切り出された記載枠の画像データが保存される。帳票Ａの氏名の記載枠２１の画像データは、項目フォルダ１４のうちの、項目ａのフォルダに保存され、帳票Ａの電話番号の記載枠２２の画像データは、項目ｂのフォルダに保存される。同様にして、帳票Ａの記載枠２３の画像データは、項目ｃのフォルダに、記載枠２４，２５，２６のそれぞれの画像データは、項目ｄ，項目ｅ，項目ｆのフォルダのそれぞれに個別に保存される。

また、帳票Ｂの個人情報の記載枠の画像データおよび、帳票Ｃの個人情報の記載枠の画像データも、それぞれ部分的に切り出され、これらが、項目フォルダ１４のそれぞれの項目に振り分けられて保存される。

よって、項目ａのフォルダ内には、帳票Ａの画像データのうちの、氏名の記載枠２１の画像データのみが多数保存され、項目ｂのフォルダ内には、帳票Ａの画像データのうちの電話番号の記載枠２２の画像データのみが多数保存されていることになる。項目ａのフォルダ内および項目ｂのフォルダ内などでは、それぞれの記載枠の画像データが所定のファイル名で記録されるが、このファイル名は、どの帳票Ａから切り出されたものか後に識別できるように、番号や記号で表しておくことが必要である。

しかし、項目ａのフォルダ内および項目ｂのフォルダ内などで、各画像データのファイル名を、規則性を持った番号や記号で表しておくと、各項目ａ，ｂ，ｃ，・・・のフォルダ内から、関連するファイル名の画像データを抽出することで、元の帳票Ａを復元でき、個人情報を守ることができなくなる。

そこで、中央制御部１０には、暗号化処理部１５が設けられており、項目フォルダ１４のそれぞれのフォルダに保存されている画像データのファイル名が、暗号化される。この暗号化により、項目ａのフォルダ、項目ｂのフォルダ、項目ｃのフォルダ，・・・内の各画像データを、ファイル名に基づいて結びつけることができなくなり、個人情報を保護することが可能となる。

なお、帳票識別処理部１２において、帳票Ａ、帳票Ｂ、帳票Ｃのいずれであるかの識別ができなかった画像データや、必須事項の記載枠２１，２２，２３，２４内に情報が記載されていることを確認できなかった画像データは、中央制御部１０内のＮＧフォルダ１６内に蓄積される。ＮＧフォルダ１６内に蓄積されたフォルダは、手動操作により画面に表示させ、画像データを目視で確認する。記載不備のある帳票は、別のフォルダに保存しあるいは廃棄し、申込者に再度帳票へ記載してもらうなどの対応に移行する。画像データを目視で確認し、記載不備の無い帳票であることが確認できたときには、手動操作、すなわちキー入力やマウス入力などにより、個人情報に関する記載枠の画像データを切り出し、切り出した画像データのファイル名を付して、項目フォルダ１４のそれぞれのフォルダに分類して保存する。

暗号化処理部１５で暗号化された画像データは、項目ａ，ｂ，ｃ，ｄ，・・・ごとのデータ群としてまとめられる。すなわち、氏名の記載枠２１の画像データのデータ群や、電話番号の記載枠２２の画像データのデータ群としてまとめられる。これら画像データのデータ群は、テキストデータに変換される。このテキストデータへの変換は、オペレータが、記載枠２１や記載枠２２の画像を見ながら、氏名や電話番号などの情報をキーで入力することで行ってもよいし、切り取った画像データに表されている文字や数字を解読できるソフトウエアを使用し、文字や数字のテキストデータに自動変換してもよい。

画像データを元に入力または変換されたテキストデータのファイル名には、前述のように暗号化処理されたファイル名が引き続き使用される。したがって、テキストデータ化された氏名と、テキストデータ化された電話番号とを直接に結び付けることができず、またはどの住所が対応するのかを結びつけることもできない。よって、各帳票に記載された個人情報を保護でき、しかも帳票に申込者が手書きした情報を、テキストデータ群としてデータベース化できる。

また、それぞれの申込者が帳票に記載した内容をデータベースから知る必要があるときには、各項目ごとに付された暗号化されたファイル名を、復号処理して規則性を有する番号や記号のファイル名に戻す。このファイル名の復号化処理により、それぞれの帳票に記載された各記載事項のテキストデータを組み合わせて復元することができ、帳票へ記載された内容に対応したデータベースを構築することができる。

次に、前記帳票識別処理部１２による帳票の識別動作を、図４と図５の記載および図６と図７に記載のフローチャートに基づいて説明する。以下においては、フローチャートでの「ステップ１，ステップ２，・・・」を「ＳＴ１，ＳＴ２，・・・」と記載する。また、以下では、帳票Ａの画像データが得られているときを例として説明するが、これは帳票Ｂや帳票Ｃの画像データの処理の場合も同じである。

帳票が白色の紙に罫線などが印刷されたものである場合、画像読取機２ａ，２ｂで読み取られた帳票の画像データは、基本的には面内が白い部分と黒い部分とを有しており、黒い部分を所定のしきい値を用いて認識することにより、２値化されたデータ群として処理できる。

図３と図４に示すように、帳票Ａは左側縁３１と右側縁３２、下側縁３３と上側縁３４を有しており、この帳票Ａを画像読取機で読み取った画像データの大きさは、ほぼ左側縁３１と右側縁３２および下側縁３３と上側縁３４の輪郭で囲まれた範囲と一致している。帳票識別処理部１２では、画像データを絶対座標上で処理することで、罫線の検出などが行われる。

まず、帳票に印刷されている基準枠２０Ａの左端部において縦方向に延びる罫線である縦基準線４１を検索する。この縦基準線４１の検索では、最初に画像データが帳票Ａに関するものであると予測する。この場合に、画像データ内の絶対座標上において、縦基準線４１の上端Ａと縦基準線４１の下端Ｂがどの座標範囲内に位置しているかを予測できる。この予測のもとに、図６のＳＴ１では、図４に示すように、上端Ａが存在していると予測される位置から−Ｙ側へ所定の距離（例えば数十ピクセルから数百ピクセル）の位置を起点として、さらに縦方向にδｙ１の範囲（例えば数十ピクセルから数百ピクセル）で、さらに、縦基準線４１が存在していると予測できる位置を基準として±Ｘ方向へδｘ１の範囲（例えば数十ピクセルから数百ピクセル）に、黒と判断されるドットの列が存在しているか否かを検出する。

画像データ上での罫線は、ドット列である。そこで、δｙ１とδｘ１の範囲において、Ｙ方向に並ぶドットがどの頻度で存在しているかを検出し、ドットの検出頻度が所定のしきい値を越えたときに、δｙ１とδｘ１の範囲内に、縦基準線４１の一部である線分４１ａが存在していると判断する。なお、このときのδｙ１とδｘ２は、画像データ上での絶対座標で特定される。

図６のＳＴ２では、縦基準線４１の下端Ｂが存在している位置を予測し、その位置から＋Ｙ方向へ所定の距離（例えば数十ピクセルから数百ピクセル）離れた位置を起点とし、さらに＋Ｙ方向にδｙ２の範囲で、且つ±Ｘ方向へδｘ２の範囲において（δｙ２とδｘ２は、例えば数十ピクセルから数百ピクセル）、縦向きの罫線が存在しているかを前記と同様に検出する。δｙ２とδｘ２で囲まれた範囲内に、Ｙ方向へ延びる罫線が存在しているときには、縦基準線４１の一部である線分４１ｂが存在していると判断する。

図４に示すように設定されたδｙ１およびδｘ１で囲まれた範囲、およびδｘ２とδｙ２で囲まれた範囲に、縦向きの罫線を検出できないときには、この画像データが帳票Ａに関するものでない確率が高い。この場合には、図２（Ｂ）に示す帳票Ｂの基準枠２０Ｂの縦基準線が存在していること想定し、この縦基準線の上端Ａ１または下端Ｂ１の存在が予測される位置を基準として絶対座標上で範囲を絞り、その中に縦向きの罫線が存在しているか否かを検出する。このときに、縦向きの罫線が検出されれば、画像データが帳票Ｂに関するものであると類推してその後の処理を継続する。上端Ａ１の存在が予測される位置よりも下側に線分が存在しておらず、または下端Ｂ１の存在が予測される位置よりも上側に線分が存在していないときには、帳票Ｂの画像データではない確率が高い。この場合は、帳票Ｃの基準枠２０Ｃの存在を想定し、この基準枠２０Ｃの縦基準線の上端Ａ２および下端Ｂ２を基準として絶対座標上で範囲を絞り、その範囲内に、縦基準線の一部が存在しているか否かを検出する。

図６のＳＴ３において、前記帳票Ａの基準枠２０Ａの縦基準線４１、帳票Ｂの基準枠２０Ｂの縦基準線、帳票Ｃの基準枠２０Ｃの縦基準線のいずれもが検出できないと判断されたときは、ＳＴ４において、処理できない画像データであると判断し、図１に示すＮＧフォルダ１６に画像データを転送する。

前記ＳＴ３において、帳票Ａの基準枠２０Ａの縦基準線４１の一部である線分４１ａと線分４１ｂが存在していると判断されたときは、ＳＴ５に移行する。これは、帳票Ｂの基準枠２０Ｂの縦基準線の一部や、帳票Ｃの基準枠２０Ｃの縦基準線の一部を検出できたときも同じである。

ＳＴ５では、図４に示す線分４１ａと線分４１ｂとを結ぶ線である縦基準線４１が、Ｙ軸に対して傾きを有しているか否かを検出する。この検出は、線分４１ａの＋Ｙ側の端部の（Ｘ座標，Ｙ座標）である（Ｘ１，Ｙ１）と、線分４１ｂの−Ｙ側の端部の（Ｘ座標，Ｙ座標）である（Ｘ２，Ｙ２）から求められる。縦基準線４１のＹ軸に対する傾き角度θは、θ＝tan^−１｛（Ｘ１−Ｘ２）／（Ｙ１−Ｙ２）｝で求めることができ、Ｘ１＝Ｘ２であれば傾き角度θはゼロである。ＳＴ５において、前記傾き角度θが許容範囲を越えているときには、ＳＴ６に移行し、前記傾き角度θがゼロになる向きに、画像データの向きを修正する。この修正は、画像データ全体を回転させることで行われる。

ＳＴ６の傾き補正の後に、ＳＴ７とＳＴ８において、前記ＳＴ１と前記ＳＴ２と同様に、δｘ１とδＹ１で囲まれる範囲内に位置する前記線分４１ａ、およびδｘ２とδｙ２で囲まれる範囲内に位置する前記線分４１ｂを再び検出する。さらに、ＳＴ９において、縦基準線４１と、Ｙ軸との傾き角度θが許容範囲以内に補正されたか否かを検出する。このように傾き角度の補正を所定回数（図６では２回）行っても、縦基準線４１の傾きが解消されない場合には、ＳＴ１０に移行し、その画像データをＮＧフォルダ１６に移行させる。

ＳＴ５またはＳＴ９において、前記傾き角度θが許容範囲内であると判断されると、ＳＴ１１とＳＴ１２に移行する。ＳＴ１２とＳＴ１３では、帳票Ａの基準枠２０Ａの下側に位置する横基準線４２を検出する。この検出手法は、縦基準線４１を検出した手法と実質的に同じであり、基準枠２０Ａで位置を想定できるＢ点から所定の距離を空けた位置においてδｘ３とδｙ３で囲まれた領域内に線分４２ａが存在しているか否かを検出する。また、位置を想定できるＣ点から所定距離を空けた位置においてδｘ４とδｙ４で囲まれた領域内に線分４２ｂが存在しているか否かを検出する。

ＳＴ１３において、横基準線４２の線分４２ａと線分４２ｂが検出できないと判断したときには、ＳＴ１４に移行して、その画像データをＮＧフォルダ１６に移行させる。ＳＴ１３において、基準枠２０Ａの下側に位置する横基準線４２が検出されたら、図７のＳＴ１５とＳＴ１６に移行し、基準枠２０Ａの右側においてＹ方向に延びる縦基準線４３が存在しているか否かを検出する。

この時点では、既に左側の縦基準線４１の位置が解っており、しかも縦基準線４１のＹ軸に対する傾きも補正されている。よって、縦基準線４１から＋Ｘ方向へ予め知られている距離ＸＬの部分またはその付近を検索することで、縦基準線４３が存在しているか否かを検出できる。すなわち、前記距離ＸＬの部分またはその付近において、Ｃ点から＋Ｙ方向へ所定距離だけ離れたδｙ６の範囲に、線分４３ｂが存在しているかを検出し、Ｄ点から−Ｙ方向へ所定距離だけ離れたδｙ５の範囲に線分４３ａが存在しているかを検出する。ここでは、帳票Ａの画像データの分析に関して説明しているが、帳票Ｂや帳票Ｃの画像データの場合も、同様にして縦基準線４３を検出することができる。

ＳＴ１７において、縦基準線４３の線分４３ａ，４３ｂが検出できないときには、ＳＴ１８に移行し、画像データがＮＧフォルダ１６に転送される。

ＳＴ１７において、縦基準線４３の線分４３ａと線分４３ｂを検出できたときには、ＳＴ１９とＳＴ２０に移行して、基準枠２０Ａの上方に位置する横基準線４４が存在しているか否かを検出する。この検出時には、下側の横基準線４２の位置が解っている。よって、下側の横基準線から＋Ｙ方向へ所定距離ＹＬだけ離れた位置またはその付近を検索し、点Ａから所定距離だけ離れたδｘ５の範囲内に線分４４ａが存在しているかを検出し、同様にＤ点から所定距離だけ離れた位置のδｘ６の範囲内に線分４４ｂが存在しているか否かを検出する。

ＳＴ２１において、線分４４ａ，４４ｂが検出されなかったら、ＳＴ２２に移行し、画像データをＮＧフォルダ１６に保存する。

ＳＴ２１において、上方の横基準線４４の一部である線分４４ａおよび線分４４ｂが検出された時点で、基準枠２０Ａを構成する縦基準線４１、横基準線４２、縦基準線４３および横基準線４４の位置を認識でき、その結果、基準枠２０ＡＡの４箇所の各点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの位置も、絶対座標上で特定できる。

なお、前記フローチャートでは、基準枠２０Ａの基準線を検出する順番を、縦基準線４１、横基準線４２、縦基準線４３および横基準線４４の順としたが、この順番以外で検出してもよい。

上記のように、４つの基準線４１，４２，４３，４４の位置を特定し、前記各各点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを特定して、基準線４１，４２，４３，４４で囲まれた基準枠２０Ａの形状を認識することにより、この画像データがどの帳票に関するものであるのかをかなり高い確率で類推できる。この実施の形態では、前記基準線４１，４２，４３，４４を検出できた時点で、画像データが帳票Ａに関するものであることをかなり高い確率で類推できる。

上記のように画像データが帳票Ａに関するものであると類推した後に、さらにＳＴ３１以下では、この画像データが帳票Ａに関するものであるかの判定を行う。中央制御部１０内の記憶部には、帳票Ａに印刷されている各罫線の位置が、各基準線４１，４２，４３，４４を基準位置とする相対座標で記憶されている。ＳＴ３１では、画像データ上で検出された各基準線４１，４２，４３，４４の絶対座標位置と、記憶されていた前記相対座標とから、それぞれの罫線の座標位置を、画像データ上での絶対座標に換算することができる。この絶対座標データに基づいて、画像データの確認を行う。

この画像データの確認動作は、ＳＴ３１で換算された罫線の絶対座標位置のデータに基づいて、画像データ内に実際にその罫線が存在しているか、さらにはこの罫線で囲まれた枠が存在しているか否かを確認する。この確認は、ＳＴ３２において、いずれかの枠の内部の上端に位置する横線と下端に位置する横線を検出する。また、ＳＴ３３では、その枠の内部の左側に位置する縦線と右側に位置する縦線を検出する。ＳＴ３４では、ＳＴ３２とＳＴ３３の検索の結果、帳票Ａにおいて、本来存在しているべき場所に枠を構成する罫線が存在していたか否かを判断する。ＳＴ３４で本来存在しているべき罫線（枠線）が存在していないと判断したら、ＳＴ３５に移行し、その画像データをＮＧフォルダ１６に移行する。

ＳＴ３４において、帳票Ａにおいて本来存在しているべき罫線（枠線）を検出できたら、ＳＴ３６に移行し、ＳＴ３２とＳＴ３３の罫線検出を指定された回数だけ繰り返す。この罫線検出の回数（どの罫線を検査するか）は、検査する帳票の種類に応じて予め設定されている。

例えば、ＳＴ２１までのフローで基準線４１，４２，４３，４４を検出でき、基準枠２０Ａの形状と位置が特定された後の、最初のＳＴ３２とＳＴ３３において、基準枠２０Ａの上方に位置する２つの枠５０，５５の少なくとも一方が存在しているか否かを検出する。例えば、枠５０を検出するときには、ＳＴ３２において、上側の横線５１と下側の横線５２を検出し、ＳＴ３３において、左側の縦線５３と右側の縦線５４を検出する。そして、ＳＴ３４では、４つの罫線５１，５２，５３，５４が検出されたか否かに基づいて枠５０が存在しているか否かを確定する。

前記のように、基準枠２０Ａの外にある別個の枠５０，５５が存在するか否かを検出することにより、画像データが帳票Ａに関するものであるのか（または帳票Ｂや帳票Ｃに関するものであるのか）を、さらに高い精度で確定できる。

上記枠５０，５５の検索で、帳票の種別をかなり高い確率で特定できるが、この実施の形態では、前記枠５０，５５の検出に加え、さらに基準枠２０Ａの内部において罫線で区切られた枠のうちの、すくなくとも１つが存在するか否かを検索している。例えば、図３に示す帳票Ａの基準枠２０Ａ内の、いずれかの枠２３と枠２７が存在しているか否かを検出する。すなわち、基準枠２０Ａ内において典型的な特徴を有する枠２３，２７の上端と下端の横線をＳＴ３２で検出し、前記枠２３，２７の左側と右側の縦線をＳＴ３３で検出する。ＳＴ３４において、これら枠２３，２７の罫線が、正規の位置に存在していることを確認できれば、画像データが帳票Ａに関するものであることを、さらに高い確率で特定できる。

さらに、この実施の形態では、ＳＴ４１以下において、画像データ内に個人情報として切り出すべき記載枠が全て存在しているか否かの検出を行っている。図３に示している帳票Ａの例では、個人情報の保護のために切り出すべき記載枠は、氏名の記載枠２１、電話番号の記載枠２２、住所の記載枠２３および口座番号の記載枠２４、Ｅ−メールアドレスの記載枠２５、および職業の記載枠２６である。ＳＴ４１では、前記各記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６の上側の横線と下側の横線が正規の位置に存在しているかを検出し、ＳＴ４２において、前記各記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６の左側の縦線と右側の縦線が正規の位置に存在しているかを検出する。ＳＴ４５において、前記各記載枠の検出動作が全ての枠に行き渡るように繰り返される。

ＳＴ４３において、前記各記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６のいずれかが正規の位置に存在していないと判断されると、ＳＴ４４において、その画像データがＮＧフォルダ１６に移行させられる。ＳＴ４３において、切り出すべき記載枠であるそれぞれの記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６が正規の座標位置に存在していると判断し、ＳＴ４５において、全ての記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６に関する検出が完了すると、この時点で、画像データが帳票Ａに関するものであると特定でき、よって帳票の識別動作を完了する。

なお、この実施の形態では、さらに、帳票Ａの必須記載事項である、氏名の記載枠２１、電話番号の記載枠２２、住所の記載枠２３および口座番号の記載枠２４に、実際に記載がなされているかの検出を行っている。あるいは、前記切り出すべき各記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６の全ての枠内に、実際に記載がなされているかの確認を行うこともできる。

図５は、住所の記載枠２３内に実際に記載がなされているか否かを検出する方法を示している。

前記記載枠２３内において、Ｙ方向に所定の幅Ｗ内において、画像データを＋Ｘ方向に検索し、次に検索位置を−Ｙ側にずらし、その位置で＋Ｘ方向へ検索する。この検索を幅Ｗの全域において行う。記載枠２３内には、予め「都」「府」「県」「市」「町」「村」などの文字が印刷されている。したがって、記載枠２３内に何も書かれていなくても、前記検索により、黒と判定される部分が所定の面積率で存在する。また記載枠２３内に実際に、県名や市名が手書きされていると、前記検索によって黒と判定される部分の面積がさらに広くなる。よって、前記幅Ｗの範囲内で、画像データのうちの黒と判定される部分の面積の率が所定値を超えた場合には、前記記載枠２３内に所定の情報が記入されていると判断する。

必須の記載事項の記載枠内のいずれかに、情報が記入されていないと判断した場合には、その画像データをＮＧフォルダ１６に移行させる。

以上の各種検索で、帳票の種別を確定でき、さらに必要な記載事項が記入されていると判断されたら、図１に示す画像切り出し処理部１３により、個人情報となる各記載枠内の画像データが、切り出される。

このデータの切り出し箇所は、画像データで検出された罫線で囲まれた記載枠単位で行われる。この時点で、画像データは、その傾きが補正されており、さらに、切り出すべき記載枠２１，２２，２３，２４，２５，２６を囲む罫線の位置も絶対座標上で認識されている。よって画像データのどの部分がどの個人情報に対応しているのかを理解でき、この記載枠を画像データから部分的に取り出すことができる。前記切り出し処理が、全ての記載枠について完了するまで繰り返して行われる（ＳＴ５２）。そして、部分的に切り出された画像データは、図１に示す項目フォルダ１４のそれぞれの項目フォルダ内に保存される。

そして、前述のように、項目フォルダ１４に保存された切り出し画像データの記載内容であるテキストデータとされ、このテキストデータが暗号化されたファイル名により保存される。

本発明の実施の形態の帳票処理装置、 （Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、各帳票の平面図、 帳票Ａの平面図、 帳票Ａの罫線の検索動作を示す説明図、 記載枠内に記載が成されているか否かの検索動作を示す説明図、 帳票の識別処理動作および切り出し処理動作を示すフローチャート、 帳票の識別処理動作および切り出し処理動作を示すフローチャート、

符号の説明

１ 帳票処理装置
２ａ，２ｂ 画像読取機
３ 入力フォルダ
１０ 中央制御部
１１ 画像自動取得部
１２ 帳票識別処理部
１３ 画像切り出し処理部
１４ 項目フォルダ
１５ 暗号処理部
１６ ＮＧフォルダ
２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ 基準枠
２１，２２，２３，２４，２５，２６，２７ 記載枠
４１，４２，４３，４４ 基準線
５０，５５ 枠

Claims (4)

1. 複数種類の帳票の画像データが保存された画像データ保存部（３）と、前記画像データ保存部（３）から取り出された画像データがどの種類の帳票であるかを識別する帳票識別処理部（１２）とを有しており、
   複数種類の前記帳票のそれぞれが、罫線で囲まれた基準枠（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）を有し、
   前記帳票識別処理部（１２）では、それぞれの画像データ毎に、前記基準枠（２０Ａ）を構成する基準線（４１）の端部（Ａ，Ｂ）が存在すると予測される位置の近傍の複数箇所において、所定範囲（δｙ１，δｙ２）内に、前記基準線（４１）の一部が線分（４１ａ，４１ｂ）として存在しているか否かを検出し、前記線分（４１ａ，４１ｂ）が検出されたときに、前記線分（４１ａ，４１ｂ）の端部の座標位置から、画像データ上での基準線（４１）の傾きを計算し、
   前記基準線（４１）の傾きを修正した後に、前記基準枠（２０Ａ）を構成する他の基準線（４２，４３，４４）を検出し、
   それぞれの帳票において固有の位置に前記基準枠（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）が存在しているか否かを検出して、その画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別することを特徴とする帳票処理装置。
2. 前記基準枠（２０Ａ）を検出した後に、この基準枠（２０）を構成する少なくとも２つの基準線（４１，４２）を基準として、所定距離だけ離れた位置に罫線が存在しているか否かを検出し、この罫線が検出されたときに、その画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別する請求項１記載の帳票処理装置。
3. 前記基準枠（２０Ａ）を基準として、この基準枠（２０Ａ）と離れた位置にある他の枠（５０，５５）を検出し、前記他の枠（５０，５５）が規定された位置に存在していることが検出されたときにその画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別する請求項２記載の帳票処理装置。
4. 前記基準枠（２０Ａ）を形成する基準線（４１）を基準として、この基準枠（２０Ａ）内に位置する少なくともひとつの他の枠（２３，２７）を検出し、前記他の枠（２３，２７）が規定された位置に存在していることが検出されたときにその画像データがどの種類の帳票に関するものであるかを識別する請求項２記載の帳票処理装置。

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