JP4872930B2 - Character recognition device, fuel pump module assembling device equipped with such device, and character recognition method - Google Patents
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本発明は、文字認識装置、そのような装置を備えた燃料ポンプモジュールの組み付け装置及び文字認識方法に関する。 The present invention relates to a character recognition device, a fuel pump module assembling device including such a device, and a character recognition method.
従来、部品等の製造工程では、部品等の表面に部品ロット番号又は製造年月日を刻印し、この部品ロット番号又は製造年月日を用いて部品等を特定することにより製造履歴等の管理が行われている。 Conventionally, in the manufacturing process of parts, etc., the part lot number or date of manufacture is stamped on the surface of the part, etc., and the manufacturing history etc. is managed by specifying the part etc. using this part lot number or date of manufacture. Has been done.
刻印に用いられる文字は、例えば、アルファベット文字、アラビア数字又は記号等が用いられる。そして、製造工程では、表面に刻印された文字が文字認識装置により読み取られる。 For example, alphabetic characters, Arabic numerals or symbols are used as the characters used for the marking. And in a manufacturing process, the character stamped on the surface is read by the character recognition apparatus.
製造工程では、スループット向上の観点から、部品等の刻印を読み取るために割り当て可能な時間には制限がある。また、製造工程では、刻印された文字に加工過程で傷が付いたり、油又はホコリ等により刻印された文字が汚れてしまう場合があり、文字を正確に認識できないこともある。 In the manufacturing process, from the viewpoint of improving throughput, there is a limit to the time that can be allocated for reading the markings of parts and the like. In the manufacturing process, the stamped character may be scratched during the processing process, or the stamped character may be soiled with oil or dust, and the character may not be recognized correctly.
従って、文字を正確に認識する工夫がなされた文字認識装置が提案されている。 Therefore, a character recognition device has been proposed that has been devised to accurately recognize characters.
例えば、特許文献1には、複数の被認識パターンを撮像した画像を2値化した後、各被認識パターンを含む画像を複数の区画部に分割し、各区画部別に部分パターン信号を作成し、その後、各区画部の部分パターン信号の組み合わせをデータベースと照合して被認識パターンを認識し、認識できない画像に対しては、認識できない被認識パターンにおける一致しない部分パターン信号と、データベースとの差信号に基づいて、被認識パターンの画像を2値化する際のしきい値を補正して、認識できない被認識パターンの照合を再度実施する文字認識装置が開示されている。
For example, in
また、特許文献2には、粗サーチテンプレートを用いたパターンマッチングと、精サーチ処理部によるパターンマッチングとの双方を満足したデータで画像認識を行うパターンマッチング装置が開示されている。
しかし、特許文献1に記載の文字認識装置では、2値化する際のしきい値を補正すると、被認識パターンを照合する精度が変更されるおそれがある。
However, in the character recognition device described in
また、特許文献2に記載のパターンマッチング装置では、精サーチ処理部が行う粗サーチテンプレートの最適化処理に収束計算を用いているため、計算時間が長く、文字認識に要する時間が長くなるおそれがある。
Further, in the pattern matching device described in
また、従来のパターンマッチングを用いた文字認識装置では、図1に示す例のように、部品等に刻印された文字が、共通した文字特徴パターンを有している場合には、似た文字を区別できないか、又は、誤認識する問題がある。 Further, in the conventional character recognition device using pattern matching, as shown in the example shown in FIG. 1, when characters engraved on parts or the like have a common character feature pattern, similar characters are displayed. There is a problem that cannot be distinguished or misrecognized.
図1に示す例は、部品に刻印された1〜9のアラビア数字、及び、A〜Vのアルファベット文字に対して、文字パターンテンプレートとして「I」(アルファベット文字の”アイ”)を用いて、パターンマッチングを行った結果である。
The example shown in FIG. 1 uses “I” (alphabet letter “eye”) as a character pattern template for Arabic
図1に示すように、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」及び「L(エル)」がしきい値0.7以上の高いマッチングスコアを示しており、従来のパターンマッチングを用いた文字認識装置では、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I」及び「L」を、区別できないか、又は、誤認識する場合がある。 As shown in FIG. 1, the Arabic numeral “1” and the alphabet letters “I” and “L” indicate a high matching score with a threshold value of 0.7 or more, and the conventional pattern In a character recognition device using matching, the Arabic numeral “1” and the alphabetic characters “I” and “L” may be indistinguishable or misrecognized.
本発明は、上記問題点を解決することを課題とし、文字認識装置、そのような装置を備えた燃料ポンプモジュールの組み付け装置及び文字認識方法を提供することを目的とする。また、本発明は、迅速且つ正確に文字を認識できる文字認識装置、そのような装置を備えた燃料ポンプモジュールの組み付け装置及び文字認識方法を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a character recognition device, a fuel pump module assembling device equipped with such a device, and a character recognition method. Another object of the present invention is to provide a character recognition device that can quickly and accurately recognize characters, a fuel pump module assembly device including such a device, and a character recognition method.
上記課題を解決するため、本発明の文字認識装置は、文字が表記された被検査物を撮像した検査画像を取得する画像取得手段と、複数の文字パターン、及び、共通文字特徴パターンを有するクラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報、を記憶する記憶手段と、上記検査画像に対して、上記記憶手段から読み出した上記複数の文字パターンとの一致度を調べて、上記検査画像を、上記共通文字特徴パターンを有する上記クラスに分類するクラス分類手段と、上記クラスに分類された上記検査画像に対して、該クラスに関連付けられている上記非共通文字特徴情報を上記記憶手段から読み出して、該非共通文字特徴情報を用いて、上記検査画像に撮像された文字を特定する文字特定手段と、を備えていることを特徴とする。 In order to solve the above problems, a character recognition device according to the present invention includes an image acquisition unit that acquires an inspection image obtained by imaging an inspection object on which characters are written, a class having a plurality of character patterns, and a common character feature pattern. Storage means for storing non-common character feature information for identifying a character by examining a non-common part between characters, and for the inspection image, the plurality of read out from the storage means A class classification unit that examines the degree of coincidence with a character pattern and classifies the inspection image into the class having the common character feature pattern, and the inspection image classified into the class is associated with the class. Character specifying means for reading out the non-common character feature information from the storage means, and using the non-common character feature information to specify the character captured in the inspection image , Characterized in that it comprises.
これにより、迅速且つ正確に文字を認識できる。 Thereby, a character can be recognized rapidly and correctly.
具体的には、本発明の文字認識装置は、上記検査画像に対して、上記複数の文字パターンとの一致度が上記クラス分類手段により求められ、該一致度が所定のしきい値以上である文字パターンからなる群が、上記共通文字特徴パターンを有する上記クラスであり、上記クラス分類手段は、上記検査画像を上記クラスに分類すると共に、最も高い一致度が得られた文字パターンを、上記クラスを代表する代表文字パターンとして選択し、上記文字特定手段は、上記代表文字パターンとして選択された文字パターンに関連付けられている上記非共通文字特徴情報を用いて、上記検査画像に撮像された文字を特定することが好ましい。 Specifically, in the character recognition device of the present invention, the degree of coincidence with the plurality of character patterns is obtained by the class classification unit with respect to the inspection image, and the degree of coincidence is a predetermined threshold value or more. The group consisting of character patterns is the class having the common character feature pattern, and the class classification means classifies the inspection image into the class and assigns the character pattern having the highest matching degree to the class. The character specifying means uses the non-common character feature information associated with the character pattern selected as the representative character pattern to select a character captured in the inspection image. It is preferable to specify.
また、本発明の文字認識装置は、上記非共通文字特徴情報が、上記代表文字パターンの重心に対して、所定の位置にある領域の文字の部分面積であることが好ましい。特に、本発明の文字認識装置は、上記部分面積が、上記代表文字パターンの重心に対して、上方又は下方の位置にある領域の面積であることが好ましい。 In the character recognition device of the present invention, it is preferable that the non-common character feature information is a partial area of a character in a region at a predetermined position with respect to the center of gravity of the representative character pattern. In particular, in the character recognition device of the present invention, it is preferable that the partial area is an area of a region located above or below the center of gravity of the representative character pattern.
これにより、文字認識の処理をより迅速に行うことができる。 Thereby, the process of character recognition can be performed more rapidly.
また、本発明の文字認識装置は、上記非共通文字特徴情報を用いて、文字が特定される上記検査画像が2値化された画像であり、上記部分面積は、画素値が1である画素の数であることが好ましい。 In the character recognition device of the present invention, the inspection image in which a character is specified is binarized using the non-common character feature information, and the partial area is a pixel having a pixel value of 1. It is preferable that it is the number of these.
これにより、文字認識の処理が、更に迅速に行うことができる。 Thereby, the process of character recognition can be performed more rapidly.
また、本発明の文字認識装置は、上記クラス分類手段が、上記検査画像に対して、上記複数の文字パターンとの一致度を、上記文字パターンと一致した輪郭の長さに基づいて求めることが好ましい。 In the character recognition device of the present invention, the class classification unit may determine the degree of coincidence with the plurality of character patterns for the inspection image based on the length of the contour that coincides with the character pattern. preferable.
これにより、被検査物に表記された文字に傷が付くか、又は、油若しくはホコリ等により文字が汚れた場合でも、正確に文字を認識できる。 As a result, even if the characters written on the object to be inspected are scratched, or the characters are soiled by oil or dust, the characters can be recognized accurately.
また、本発明の文字認識装置は、上記クラス分類手段が、被検査物に表記されるべき文字列に含まれる特定の位置の文字を基準文字として認識し、該基準文字との相対的な位置関係に基づいて探索領域を設定し、上記検査画像における上記探索領域の画像を、上記共通文字特徴パターンを有する上記クラスに分類することが好ましい。 Further, in the character recognition device of the present invention, the class classification unit recognizes a character at a specific position included in a character string to be described on the inspection object as a reference character, and positions relative to the reference character Preferably, a search area is set based on the relationship, and the image of the search area in the inspection image is classified into the class having the common character feature pattern.
これにより、複数の文字が被検査物に表記されている場合でも、目的とする文字の認識を迅速且つ正確に行える。 Thereby, even when a plurality of characters are written on the inspection object, the target character can be recognized quickly and accurately.
また、本発明の文字認識装置は、上記検査画像には、複数の文字の情報が含まれており、上記文字特定手段が、上記複数の文字を特定すると共に、特定された文字それぞれの上記検査画像中の位置を取得し、上記文字特定手段が取得した上記位置それぞれに基づいて、特定した上記複数の文字の順序を決定して、文字列情報を取得する文字列情報取得手段と、上記文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、上記文字列情報は正しいと判定し、上記文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、上記文字列情報は誤りであると判定する判定手段と、を備えていることが好ましい。 In the character recognition device of the present invention, the inspection image includes information of a plurality of characters, and the character specifying unit specifies the plurality of characters and the inspection of each of the specified characters. A character string information acquiring unit that acquires a position in the image, determines the order of the plurality of specified characters based on each of the positions acquired by the character specifying unit, and acquires character string information; When the column information is a character string that may be written on the inspection object, the character string information is determined to be correct, and the character string information is not likely to be displayed on the inspection object. In the case of a character string, it is preferable to include a determination unit that determines that the character string information is an error.
これにより、認識された文字列が被検査物上に表記されるはずのない文字列か否かを調べて正誤判定を行うので、文字の認識精度を更に高めることができる。 As a result, it is determined whether the recognized character string is a character string that should not be written on the inspection object, and correct / incorrect determination is performed, so that the character recognition accuracy can be further improved.
また、本発明の燃料ポンプモジュールの組み付け装置は、上述した何れかの文字認識装置を具備し、被検査物が燃料ポンプモジュールの部品であることを特徴とする。 In addition, a fuel pump module assembling apparatus according to the present invention includes any one of the character recognition devices described above, and the object to be inspected is a component of the fuel pump module.
これにより、部品である被検査物の製造履歴を管理して燃料ポンプモジュールを組み付けることができる。 Thereby, the fuel pump module can be assembled by managing the manufacturing history of the inspection object which is a part.
また、本発明の文字認識方法は、文字が表記された被検査物を撮像した検査画像を取得し、上記検査画像に対して、複数の文字パターンとの一致度を調べて、上記検査画像を、共通文字特徴パターンを有するクラスに分類し、上記クラスに分類された上記検査画像に対して、上記クラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報を用いて、上記検査画像に撮像された文字を特定する、ステップを有することを特徴とする。 Further, the character recognition method of the present invention obtains an inspection image obtained by imaging an inspection object on which characters are written, checks the degree of coincidence with a plurality of character patterns with respect to the inspection image, and obtains the inspection image. Categorized into a class having a common character feature pattern, and is associated with the class with respect to the inspection image classified into the class, and is non-common for identifying a character by examining a non-common part between characters The method includes a step of specifying a character captured in the inspection image using character feature information.
これにより、迅速且つ正確に文字を認識できる。 Thereby, a character can be recognized rapidly and correctly.
具体的には、本発明の文字認識方法は、上記検査画像に対して、上記複数の文字パターンとの一致度が所定のしきい値以上である文字パターンからなる群が、上記共通文字特徴パターンを有する上記クラスであり、上記分類するステップは、上記検査画像を上記クラスに分類するステップと、最も高い一致度が得られた文字パターンを、上記クラスを代表する代表文字パターンとして選択するステップと、を有し、上記特定するステップは、上記代表文字パターンとして選択された文字パターンに関連付けられている上記非共通文字特徴情報を用いて、上記検査画像に撮像された文字を特定するステップを、有していることが好ましい。 Specifically, in the character recognition method of the present invention, the group of character patterns whose degree of coincidence with the plurality of character patterns is a predetermined threshold or more with respect to the inspection image is the common character feature pattern. And classifying the inspection image into the class, selecting a character pattern having the highest degree of matching as a representative character pattern representing the class, and And the step of specifying specifies the character captured in the inspection image using the non-common character feature information associated with the character pattern selected as the representative character pattern. It is preferable to have.
また、本発明の文字認識方法は、上記非共通文字特徴情報が、上記代表文字パターンの重心に対して、所定の位置にある領域の文字の部分面積であることが好ましい。 In the character recognition method of the present invention, it is preferable that the non-common character feature information is a partial area of a character in a region at a predetermined position with respect to the center of gravity of the representative character pattern.
これにより、文字認識の処理をより迅速に行うことができる。 Thereby, the process of character recognition can be performed more rapidly.
上記各手段に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。 The reference numerals in parentheses attached to the above means are an example showing the correspondence with the specific means described in the embodiments described later.
以下、本発明の文字認識装置を、その好ましい一実施形態に基づいて、図2〜10を参照しながら説明する。 Hereinafter, the character recognition device of the present invention will be described with reference to FIGS.
本実施形態の文字認識装置10(以下、単に本装置10ともいう)は、一例として、車載エンジンに燃料を供給する燃料ポンプモジュールの生産ラインに設置され、その燃料ポンプモジュールの主要な部品であるポンプ本体(ワーク)の表面に刻印された、部品番号、製造年月日等、所定の大きさ及び所定の字体の文字列を、予め用意した文字パターンテンプレートとのパターンマッチング等を用いて認識するものである。そして、本装置10は、認識された文字列が、ワークに刻印される可能性のある文字列であるのか否かを判定して、ワークの良否を判定する機能も有する。
A character recognition device 10 (hereinafter, also simply referred to as this device 10) of the present embodiment is installed in a production line of a fuel pump module that supplies fuel to an in-vehicle engine as an example, and is a main component of the fuel pump module. Recognize a character string of a predetermined size and a predetermined font, such as a part number, date of manufacture, etc., engraved on the surface of the pump body (work) using pattern matching with a character pattern template prepared in advance. Is. The
図2に、本装置10のシステム構成図を示す。本装置10は、文字が表記された被検査物であるワーク30を撮影し、検査画像を取得する画像取得手段としての撮像部12と、検査画像に基づいてワーク30の表面に刻印された文字列を認識し、且つ文字認識装置の制御を行う処理部19と、ワーク30に刻印されている製造年月日等を記憶する文字列判定情報記憶部20とを有する。
FIG. 2 shows a system configuration diagram of the
文字列判定情報記憶部20は、生産ラインの管理又は制御に用いられるサーバ及びサーバに接続されたハードディスク等で構成され、生産ライン上を流れるワーク30の製造年月日情報等を記憶する。また、文字列判定情報記憶部20は、処理部19と通信回線を通じて接続され、互いにデータを送受信可能となっている。そして、処理部19からの要求に応じて、ワーク30の製造年月日情報等を処理部19に送信する。また文字列判定情報記憶部20は、処理部19から、認識された文字列、その認識された文字列の正誤判定結果及びワーク30の良否判定結果を受信する。
The character string determination
以下、本装置10の各構成要素について詳細に説明する。
Hereinafter, each component of this
撮像部12は、ワーク30の表面に刻印された文字列を撮影し、検査画像を取得する。また撮像部12は、文字列全体が検査画像に含まれ、且つその文字列に含まれる個々の文字が識別できるように撮影する。そのために、撮像部12は、CCD、C−MOSセンサ等の光電変換器で構成された2次元検出器と、その2次元検出器上にワーク30表面の像を結像する結像光学系を有する。検査画像の撮影の際に用いる照明は、ワーク30からの乱反射等による悪影響を防止する観点から、暗照明を用いることが好ましい。
The
本装置10の被検査物であるワーク30は、図3に示すように、燃料ポンプモジュール34に組み付けられる部品の一つであるポンプ本体30である。燃料ポンプモジュール34は、ポンプ本体30を含む複数の部品が組み付けられて構成される。具体的には、燃料ポンプモジュール34は、上部カバー31と、ポンプ本体30と、燃料計32と、モジュールカバー33等から構成されている。
As shown in FIG. 3, a
このように燃料ポンプモジュール34は、複数の部品が組みつけられて構成されているので、主要部品であるポンプ本体30は、組み付け前に部品番号(アッシイ番号)と、ポンプ本体30を特定する情報であるポンプ本体30の製造年月日とが、本装置10により認識される。そして、本装置10によって、アッシイ番号及びポンプ本体30の製造年月日が、正しい文字列情報であると判定されると、ポンプ本体30は良品であると判定されて、燃料ポンプモジュール34の部品として組み付けられる。また、組み付けられて完成した燃料ポンプモジュール34の上部カバー31の表面には、燃料ポンプモジュール34の製造年月日と共に、本装置10により認識されたポンプ本体30の製造年月日が刻印される。このようにして、燃料ポンプモジュール34の異品組み付け防止及びトレーサビリティの管理が行われている。
Thus, since the
図4に、撮像部12で取得される検査画像の一例を示す。ワーク30の表面には、図4に示すように、複数の文字が刻印されて表記されている。ワーク30の表面には、大きな字体で「31」というアラビア数字の文字列が表記されると共に、小さな字体で「6IP」というアラビア数字及びアルファベット文字による文字列が表記されている。本実施形態において、「31」は、ポンプ本体であるワーク30のアッシイ番号であり、この文字列は、ワーク30に固有の記号であって、全てのワークに同じアッシイ番号が表記されている。一方、「6IP」は、このワーク30が製造された製造年月日を意味しており、ワークによって異なる文字列である。左側の文字は、製造年を意味しており、0〜9の10個のアラビア数字を用いて、ワーク30が製造された年が10年の内のどの年であるのかを特定する。真ん中の文字は、製造月を意味しており、A〜Lの12個のアルファベット文字を用いて、ワーク30の製造された月が12月の内のどの月であるのかを特定する。右側の文字は、製造日を意味しており、1〜9の9個のアラビア数字及びA〜Vの22個のアルファベット文字を用いて、ワーク30の製造された日がひと月の内のどの日であるのかを特定する。取得された検査画像は、以下に説明する処理部19へ送信される。
FIG. 4 shows an example of an inspection image acquired by the
処理部19は、撮像部12が取得した検査画像を解析して、ワーク30の表面に刻印された文字列を認識する。そして、その認識結果を、文字列判定情報記憶部20から取得した、ワーク30に刻印されているべき文字列判定情報と比較して、認識された文字列が正しいか否かを判定する。
The
以下、処理部19について詳細に説明する。図5に、処理部19の機能ブロック図を示す。図5に示すように、処理部19は、制御手段11、通信手段18、記憶手段13、クラス分類手段14、文字特定手段15、文字列情報取得手段16、及び判定手段17を有する。処理部19は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、その周辺機器及びPC上で動作するコンピュータプログラムで構成される。また、処理部19は、図示しない、液晶ディスプレイ等の表示部、及び、キーボード等の入力部を有している。
Hereinafter, the
制御手段11は、PCの中央演算装置(CPU)と、リードオンリーメモリ(ROM)又はランダムアクセスメモリ(RAM)等の半導体メモリ等で構成され、CPUに読み込まれたコンピュータプログラムにしたがって動作し、撮像部12及び処理部19の各手段を制御する。
The control means 11 is composed of a central processing unit (CPU) of a PC and a semiconductor memory such as a read-only memory (ROM) or a random access memory (RAM), and operates according to a computer program read into the CPU. Each unit of the
通信手段18は、処理部19と、撮像部12及び文字列判定情報記憶部20との間で制御信号、画像データあるいはデータ信号を送受信する入出力インタフェースであり、USB、SCSI、RS232C、イーサネット(登録商標)等の各種の通信インタフェース回路及びそれらを駆動するドライバソフトウェアで構成される。そして、処理部19は、通信手段18を通じて撮像部12から検査画像を受信する。一方、制御手段11で生成された制御信号は、通信手段18を通じて撮像部12へ送信される。さらに、通信手段18は、検査画像に基づいて認識された文字列、その正誤判定結果及びワーク30の良否判定結果を、上記表示部や、文字列判定情報記憶部20等の外部の機器へ出力する。
The
記憶手段13は、ランダムアクセスメモリ(RAM)、又は磁気ディスク、光ディスク若しくはフラッシュメモリ等の不揮発性メモリで構成され、撮像部12から受信した検査画像を一時的に記憶する。また、記憶手段13は、処理部19の制御を行うプログラム等を記憶する。
The
記憶手段13は、ワーク30に刻印される可能性のある各文字(例えば、アルファベット文字、アラビア数字、記号)に対応する、複数の文字パターンテンプレートを記憶する。
The
本装置10では、図3及び図4に示すように、被検査物であるワーク30が円柱状の形状を有しており、刻印された文字は、曲面上に表記されている。従って、ワーク30に表記された文字の位置と、撮像部12により検査画像が撮像される向きとによって、撮像された文字の形状が異なる場合がある。そこで、記憶手段13は、各文字に対して、3種類の対応する文字パターンテンプレートを記憶している。即ち、各文字に対して、円柱状のポンプ本体に刻印された文字を真正面から撮像した場合に相当するテンプレート、刻印された文字をやや右側から撮像した場合に相当するテンプレート、及び刻印された文字をやや左側から撮像した場合に相当するテンプレートの3種類がある。
In the
各文字パターンテンプレートには、図8(a)〜(c)の図中の×印に示すように、重心の位置が定められている。この重心の位置は、文字パターンテンプレートと関連付けられて、記憶手段13に記憶されている。文字パターンテンプレートと関連付けられた重心の位置は、後述する文字特定手段15により使用される。
In each character pattern template, the position of the center of gravity is defined as indicated by the crosses in the drawings of FIGS. The position of the center of gravity is stored in the
記憶手段13は、文字パターンテンプレートを識別するための識別情報及び文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードを、各文字パターンテンプレートに関連付けて記憶する。
The
また、記憶手段13には、共通文字特徴パターンを有するクラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報が記憶されている。具体的には、非共通文字特徴情報は、選択されてクラスを代表する代表文字パターンテンプレートとなる各文字パターンテンプレートに関連付けられて記憶されている。また、非共通文字特徴情報は、関連づけられている文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードも関連付けられて、記憶手段13に記憶されている。この非共通文字特徴情報については、詳しくは後述する。
In addition, the
次に、以下に説明するクラス分類手段14、文字特定手段15、文字列情報取得手段16、及び判定手段17は、例えばCPU上で実行されるプログラムモジュールとして実装される。あるいは、これらの各手段を、CPUと別個に設けられた画像処理用プロセッサ等を備えた専用処理ボードとして実装してもよい。
Next, the
次に、クラス分類手段14について以下に説明する。クラス分類手段14は、検査画像に対して、記憶手段13から読み出した複数の文字パターンとの一致度を調べて、検査画像を、検査画像を、共通文字特徴パターンを有するクラスに分類する。クラス分類手段14は、記憶手段13に記憶された検査画像を、共通文字特徴パターンを有するクラスに分類する前に、まず前処理を行う。前処理としては、検査画像が暗照明下で撮影されたものであれば、例えば、ダイナミックレンジを広げて、輝度分散を大きくすることが挙げられる。また、前処理として、ムラ補正処理、ノイズ除去処理等を行っても良い。
Next, the class classification means 14 will be described below. The
また、クラス分類手段14は、前処理として、検査画像を2値化しても良い。検査画像の2値化は、遅くとも文字特定手段15が検査画像の処理を行う前に実施することが好ましい。2値化画像を用いてパターンマッチングを行う場合には、文字パターンテンプレートも文字部分と背景部分とが異なる値を持つように2値化したパターンとすることが好ましい。
Further, the
クラス分類手段14は、前処理がなされた検査画像に対して、ワーク30に表記されるべき文字列に含まれる特定の位置の文字を基準文字として認識し、該基準文字との相対的な位置関係に基づいて探索領域を設定する。本装置10では、上記基準文字として、ワーク30のアッシイ番号を用いている。基準文字としてアッシイ番号を用いる理由は、上述したように、アッシイ番号が、全てのポンプ本体であるワークに共通して表記される文字列であるためである。
The
クラス分類手段14は、アッシイ番号に対応する文字パターンテンプレート、本装置10ではアラビア数字の「31」、を用いて、検査画像に対してパターンマッチングを行う。
The
図6に示すように、クラス分類手段14は、検査画像中にアッシイ番号の文字列を認識すると、アッシイ番号に対応する文字パターンテンプレートの重心位置に対応する検査画像101中の座標101gを取得する。
As shown in FIG. 6, when classifying means 14 recognizes the character string of the assembly number in the inspection image, it obtains
クラス分類手段14は、重心位置に対応する検査画像中の座標101gとの相対的な位置関係に基づいて探索領域102を設定する。図6の例では、探索領域102は、基準文字に近接した位置に横長矩形に設定されている。刻印の位置は、レーザ刻印を用いた場合等には大きくばらつくことがあるので、探索領域102は、想定される刻印位置のばらつき範囲よりも大きく設定することが好ましい。もし、アッシイ番号である文字「31」が認識されない場合には、クラス分類手段14は、このワーク30を不良品であると判定し、その判定結果を判定手段17に送信して、その後の処理を中止する。
The
次に、クラス分類手段14は、検査画像中に設定された探索領域102で、記憶手段13から読み出した複数の文字パターンテンプレートとの一致度を求め、該一致度が所定のしきい値以上である文字パターンテンプレートからなる群を、共通文字特徴パターンを有するクラスとして、検査画像における探索領域102の画像を、上記クラスに分類する。共通文字特徴パターンが異なる画像は、異なるクラスに分類される。
Next, the
クラス分類手段14は、探索領域102と各文字パターンテンプレートの相対的な位置及び角度を探索領域内で変更しつつ、パターンマッチングにより一致度を求める。そしてクラス分類手段14は、その一致度が最大となる文字パターンテンプレートを特定し、一致度が最大となるときの文字パターンテンプレートの位置を求める。
The
ここで、図6に示すように、探索領域102に複数の文字が撮像されている場合には、各文字の画像それぞれがクラスに分類される。また、各クラスに分類されるのは、検査画像において、文字パターンテンプレートとの一致度が上記所定のしきい値以上の値を示した、文字パターンテンプレートに対応する検査画像中の文字の部分である。
Here, as shown in FIG. 6, when a plurality of characters are imaged in the
次に、クラス分類手段14が検査画像をクラスに分類する処理について、以下に説明する。図7に、本装置10で、ワーク30に刻印された各文字を撮像した画像に対して、複数の文字パターンテンプレートを用いたパターンマッチングを行って一致度を調べた結果の例を示す。例えば、ワーク30に刻印された文字としてのアルファベット文字の「I(アイ)」と、複数の文字パターンテンプレートそれぞれとのパターンマッチングを行うと、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」及び「L(エル)」の文字パターンテンプレートが0.8以上の高い一致度を示した。そこで、本装置10では、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」及び「L(エル)」を、一致度が0.8以上である文字パターンテンプレートからなる群として、共通文字特徴パターンを有する同じクラスに分類することとした。つまり、このクラスに分類された検査画像には、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」及び「L(エル)」が存在すると考えられる。
Next, processing for classifying the inspection image into classes by the
また、ワーク30に刻印された文字としてのアルファベット文字の「O(オー)」と、複数の文字パターンテンプレートそれぞれとのパターンマッチングを行うと、アルファベット文字の「O(オー)」及び「Q(キュー)」の文字パターンテンプレートが0.9以上の高い一致度を示した。そこで、本装置10では、アルファベット文字の「O(オー)」及び「Q(キュー)」は、一致度が0.9以上である文字パターンテンプレートからなる群として、共通文字特徴パターンを有する同じクラスに分類することとした。
Further, when pattern matching is performed between the alphabet character “O (O)” as the character engraved on the
更に、ワーク30に刻印された文字としてのアルファベット文字の「P(ピー)」と、複数の文字パターンテンプレートそれぞれとのパターンマッチングを行うと、アルファベット文字の「P(ピー)」及び「R(アール)」の文字パターンテンプレートが0.7以上の高い一致度を示した。そこで、アルファベット文字の「P(ピー)」及び「R(アール)」も、一致度が0.7以上である文字パターンテンプレートからなる群として、共通文字特徴パターンを有する同じクラスに分類することとした。
Furthermore, when pattern matching is performed between “P (pea)” of the alphabet character as the character engraved on the
以上の考察の結果、本装置10では、同じクラスに分類する一致度のしきい値を、0.7とした。
As a result of the above consideration, in the
従って、クラス分類手段14が、検査画像中に設定された探索領域102で、文字パターンテンプレートであるアルファベット文字の「I(アイ)」との一致度を求めると、探索領域102に表記されたアルファベット文字「I(アイ)」に対して、0.7以上の一致度が得られる。同様に、クラス分類手段14が、検査画像中に設定された探索領域102で、記憶手段13から読み出した文字パターンテンプレートであるアラビア数字の「1」又はアルファベット文字の「L(エル)」との一致度を求めると、探索領域102に表記されたアルファベット文字「I(アイ)」又はアルファベット文字の「L(エル)」に対して、0.7以上の一致度が得られる。
Therefore, when the
そこで、クラス分類手段14は、文字パターンテンプレートであるアラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」又は「L(エル)」との一致度として0.7以上が得られた場合、各文字パターンテンプレートに対応する検査画像中の文字の部分を、同じクラスに分類する。 Therefore, the class classification means 14 obtains 0.7 or more as the degree of coincidence with the Arabic numeral “1” and the alphabetic character “I” or “L” as the character pattern template. The character portions in the inspection image corresponding to each character pattern template are classified into the same class.
同様に、クラス分類手段14は、文字パターンテンプレートであるアルファベット文字の「O(オー)」又は「Q(キュー)」との一致度として0.7以上が得られた場合、各文字パターンテンプレートに対応する検査画像中の文字の部分を、別のクラスに分類する。同様に、クラス分類手段14は、文字パターンテンプレートであるアルファベット文字の「P(ピー)」又は「R(アール)」との一致度として0.7以上が得られた場合、各文字パターンテンプレートに対応する検査画像中の文字の部分を、また別のクラスに分類する
Similarly, the
なお、図7には、アルファベット文字の「I(アイ)」、「O(オー)」及び「P(ピー)」をワーク30に刻印された文字の画像として、複数の文字パターンテンプレートとのパターンマッチングした場合の一致度が示されているが、ワーク30に刻印された他の文字の画像を用いて文字パターンテンプレートとパターンマッチングすることにより、0.7以上の一致度を示す文字を同じクラスに分類することができる。
In FIG. 7, the alphabet characters “I”, “O” and “P” are used as character images engraved on the
また、クラス分類手段14は、検査画像をクラスに分類すると共に、最も高い一致度が得られた文字パターンテンプレートを、上記クラスを代表する代表文字パターンテンプレートとして選択する。この代表文字パターンテンプレートは、上記クラスに関連付けられている。具体的には、図7の例では、ワーク30に刻印された文字がアルファベット文字の「I(アイ)」の場合には、最も高い一致度が得られた文字パターンテンプレート「I(アイ)」を、代表文字パターンテンプレートとして選択する。ただし、ワーク30を検査する際には、ワーク30に刻印されている文字は実際には不明である。
In addition, the
同様に、ワーク30に刻印された文字がアルファベット文字の「O(オー)」の場合には、代表文字パターンテンプレートとして文字パターンテンプレート「O(オー)」を選択する。ワーク30に刻印された文字がアルファベット文字の「P(ピー)」の場合には、代表文字パターンテンプレートとして文字パターンテンプレート「P(ピー)」を選択する。
Similarly, when the character engraved on the
このようにして、図6の例では、クラス分類手段14は、探索領域102にある3つの文字に対応して、3つの代表文字パターンテンプレートを選択する。例えば、探索領域102にあるアルファベット文字「I(アイ)」に対しては、文字パターンテンプレート「I」が代表文字パターンテンプレートとして選択されている。
In this way, in the example of FIG. 6, the
また、クラス分類手段14は、選択された該代表文字パターンそれぞれに認識された文字の検査画像中の位置を取得する。上述したように、記憶手段3には、各文字パターンテンプレートと、その重心の位置とが関連付けられて記憶されているので、クラス分類手段14は、代表文字パターンテンプレートに選択された文字パターンテンプレートの重心の位置を、記憶手段13から読み出す。そして、クラス分類手段14は、代表文字パターンテンプレートに選択された文字パターンテンプレートの重心の位置に対応する検査画像中の座標を取得して、選択された該代表文字パターンそれぞれに認識された文字の検査画像中の位置を得る。
Further, the
また、本装置10では、クラス分類手段14は、検査画像に対して、複数の文字パターンテンプレートとの一致度を、文字パターンテンプレートと一致した輪郭の長さに基づいて求める。
Moreover, in this
ワークに刻印されている文字は、傷が付くか、又は、油若しくはホコリ等により文字が汚れている場合がある。この場合、輪郭の長さに基づいてパターンマッチングを行うと、一致度に悪影響を与えるのは、刻印されている文字の輪郭上に存在する文字の画素のみであるため、一致度に与える影響が相対的に少なくなる。従って、正確に文字を検出することが容易となる。 The characters stamped on the workpiece may be scratched or may be soiled with oil or dust. In this case, when pattern matching is performed based on the length of the contour, only the pixel of the character existing on the contour of the engraved character has an adverse effect on the matching degree. Relatively less. Accordingly, it becomes easy to accurately detect characters.
クラス分類手段14は、探索領域102の全ての文字について認識を終えると、探索領域102で代表文字パターンテンプレートとして選択された文字パターンテンプレートを識別するための識別情報、一致度の値及び選択された該代表文字パターンそれぞれに認識された文字の検査画像中の位置としての重心の座標を、記憶手段13に記憶する。
When class classification means 14 finishes recognizing all characters in
次に、文字特定手段15について以下に説明する。文字特定手段15は、クラスに関連付けられている代表文字パターンテンプレートとして選択された文字パターンテンプレートに関連付けられている非共通文字特徴情報を記憶手段13から読み出して、この非共通文字特徴情報を用いて、検査画像に撮像された文字を特定する。
Next, the character specifying means 15 will be described below. The
本装置10では、文字特定手段15が非共通文字特徴情報を用いて文字を特定する検査画像は、クラス分類手段14によって2値化された画像であり、文字に相当する部分は画素値が1であり、そうでない部分は画素値が0である。ここで、画素値が1は、白色であり、画素値が0は黒色とすることができる。
In the
本装置10では、上記非共通文字特徴情報は、図8(a)〜(c)に示すように、代表文字パターンテンプレートの重心に対して、所定の位置にある領域の文字の部分面積である。つまり、上記部分面積は、画素値が1である画素の数である。
In the
以下に、図8(a)の例を用いて更に説明する。図8(a)には、代表文字パターンテンプレートが最良の一致を示した探索領域102の画像部分を切り出した画像Dが示されている。図6において、探索領域102では、各文字について切り出される領域を四角で囲んで示している。
Hereinafter, further description will be given using the example of FIG. FIG. 8A shows an image D obtained by cutting out the image portion of the
今、探索領域102の文字に対して、代表文字パターンテンプレート「I」が選択されているとする。まず、文字特定手段15は、代表文字パターンテンプレートとして選択された文字パターンテンプレート「I」の重心の位置及び文字パターンテンプレート「I」に関連付けられている非共通文字特徴情報を記憶手段13から読み出す。
Assume that the representative character pattern template “I” is selected for the characters in the
次に、文字特定手段15は、代表文字パターンテンプレート「I」が最良の一致を示した探索領域102の画像部分を切り出し、切り出した画像Dにおいて、代表文字パターンテンプレートの重心Tigの位置を特定する。次に、文字特定手段15は、非共通文字特徴情報として、代表文字パターンの重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiu及び下方の位置にある領域Tidにおける文字の部分面積を調べる。
Next, the
本装置10では、非共通文字特徴情報が、代表文字パターンの重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiu及び下方の位置にある領域Tidの文字の部分面積である。この非共通文字特徴情報は、クラス分けに用いられた文字パターン間に共通する特徴部分以外の文字の部分であって、文字情報の情報量の多い部分であることが好ましい。
In the
今、検査画像に対して、代表文字パターンテンプレート「I(アイ)」が選択されているので、検査画像に含まれる文字は、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」又は「L(エル)」である。 Now, since the representative character pattern template “I (eye)” is selected for the inspection image, the characters included in the inspection image are the Arabic numeral “1”, the alphabetic character “I (eye)” or “L”.
文字特定手段15は、上記部分面積を用いて、検査画像に含まれる文字が、アラビア数字の「1」、アルファベット文字の「I(アイ)」又は「L(エル)」の何れであるのかを特定する。 The character specifying means 15 uses the partial area to determine whether the character included in the inspection image is an Arabic numeral “1”, an alphabetic character “I” or “L”. Identify.
図8(a)に示すように、ワークに刻印された文字がアルファベット文字の「I(アイ)」であれば、重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiu及び下方の位置にある領域Tidの文字の部分面積は共に、所定のしきい値以下の値となる。このような部分面積を有する文字は、クラスに分類された文字パターンテンプレートのアルファベット文字の「I(アイ)」に対応する文字であるので、文字特定手段15は、切り出した画像Dが、アルファベット文字の「I(アイ)」であると特定する。そして、文字特定手段15は、アルファベット文字の「I(アイ)」の文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードを取得する。
As shown in FIG. 8A, if the character engraved on the workpiece is an alphabetic character “I”, the region Tiu at the upper position and the region at the lower position with respect to the center of gravity Tig. Both of the partial areas of the characters of Tid are values below a predetermined threshold value. Since the character having such a partial area is a character corresponding to the alphabet character “I” of the character pattern template classified into the class, the character specifying means 15 determines that the cut image D is an alphabet character. “I (eye)”. Then, the
また、図8(b)に示すように、ワークに刻印された文字がアラビア数字の「1」であれば、重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiuの文字の部分面積は、所定のしきい値よりも大きく、且つ、下方の位置にある領域Tidの文字の部分面積は、所定のしきい値以下の値となる。このような部分面積を有する文字は、クラスに分類された文字パターンテンプレートのアラビア数字の「1」に対応する文字であるので、文字特定手段15は、切り出した画像Dが、アラビア数字の「1」であると特定する。そして文字特定手段15は、アラビア数字の「1」の文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードを取得する。
As shown in FIG. 8B, if the character engraved on the workpiece is the Arabic numeral “1”, the partial area of the character in the region Tiu located above the center of gravity Tig is predetermined. The partial area of the character in the region Tid that is larger than the threshold value and in the lower position is a value equal to or smaller than the predetermined threshold value. Since the character having such a partial area is a character corresponding to the Arabic numeral “1” in the character pattern template classified into the class, the
更に、図8(c)に示すように、ワークに刻印された文字がアルファベット文字の「L(エル)」であれば、重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiuの文字の部分面積は、所定のしきい値以下の値となり、且つ、下方の位置にある領域Tidの文字の部分面積は、所定のしきい値よりも大きな値となる。このような部分面積を有する文字は、クラスに分類された文字パターンテンプレートのアルファベット文字の「L(エル)」に対応する文字であるので、文字特定手段15は、切り出した画像Dが、アルファベット文字の「L(エル)」であると特定する。そして、文字特定手段15は、アルファベット文字の「L(エル)」の文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードを取得する。
Further, as shown in FIG. 8C, if the character engraved on the workpiece is an alphabetic character “L”, the partial area of the character in the region Tiu located above the center of gravity Tig. Is a value equal to or smaller than a predetermined threshold value, and the character partial area of the region Tid in the lower position is larger than the predetermined threshold value. Since the character having such a partial area is a character corresponding to the alphabet character “L” of the character pattern template classified into the class, the
このように、文字特定手段15は、代表文字パターンの重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiu及び下方の位置にある領域Tidの文字の部分面積を非共通文字特徴情報として用いて、切り出した画像Dを調べ、切り出した画像Dに撮像された文字を特定する。
As described above, the
代表文字パターンの重心Tigに対して、上方の位置にある領域Tiu及び下方の位置にある領域Tidとしては、例えば、代表文字パターンを縦方向に3等分した内の上方の位置にある領域及び下方の位置にある領域とすることができる。 As the region Tiu in the upper position and the region Tid in the lower position with respect to the center of gravity Tig of the representative character pattern, for example, the region in the upper position in the representative character pattern divided into three equal parts, and It can be a region in a lower position.
文字特定手段15は、探索領域102において、特定した文字を表す文字コードを、その文字の検査画像中の重心の座標と共に記憶手段13に記憶する。
In the
また、図9及び図10に、代表文字パターンテンプレートとしてアルファベット文字の「O(オー)」及び「P(ピー)」が選択された場合の非共通文字特徴情報を示す。 9 and 10 show non-common character feature information when the alphabet characters “O” and “P” are selected as the representative character pattern template.
図9(a)及び(b)の例では、検査画像に対して、代表文字パターンテンプレート「O(オー)」が選択されているので、検査画像に含まれる文字は、アルファベット文字の「O(オー)」又は「Q(キュー)」である。 In the example of FIGS. 9A and 9B, the representative character pattern template “O (O)” is selected for the inspection image, and therefore, the characters included in the inspection image are “O ( O) "or" Q (queue) ".
図9(a)に示すように、ワークに刻印された文字がアルファベット文字の「O(オー)」であれば、重心Togに対して、下方の位置にある領域Todの文字の部分面積は、所定のしきい値以下の値となる。このような部分面積を有する文字は、クラスに分類された文字パターンテンプレートのアルファベット文字の「O(オー)」に対応する文字であるので、文字特定手段15は、切り出した画像Dが、アルファベット文字の「O(オー)」であると特定する。
As shown in FIG. 9A, if the character engraved on the workpiece is an alphabetic character “O”, the partial area of the character in the region Tod located below the center of gravity Tog is It becomes a value below a predetermined threshold value. Since the character having such a partial area is a character corresponding to the alphabet character “O (O)” of the character pattern template classified into the class, the
また、図9(b)に示すように、ワークに刻印された文字がアルファベット文字の「Q(キュー)」であれば、重心Togに対して、下方の位置にある領域Todの文字の部分面積は、所定のしきい値よりも大きな値となる。このような部分面積を有する文字は、クラスに分類された文字パターンテンプレートのアルファベット文字の「Q(キュー)」に対応する文字であるので、文字特定手段15は、切り出した画像Dが、アルファベット文字の「Q(キュー)」であると特定する。 Also, as shown in FIG. 9B, if the character engraved on the workpiece is an alphabetic character “Q (queue)”, the partial area of the character in the region Tod located below the center of gravity Tog. Becomes a value larger than a predetermined threshold value. Since the character having such a partial area is a character corresponding to “Q (cue)” of the alphabetic character of the character pattern template classified into the class, the character specifying means 15 determines that the cut image D is an alphabetic character. "Q (queue)".
このように、文字特定手段15は、切り出した画像Dにおいて、代表文字パターンの重心Togに対して、下方の位置にある領域Todの文字の部分面積を非共通文字特徴情報として用いて調べて、切り出した画像Dに撮像された文字を特定する。
As described above, the
また図10(a)及び(b)の例では、検査画像に対して、代表文字パターンテンプレート「P(ピー)」が選択されているので、検査画像に含まれる文字は、アルファベット文字の「P(ピー)」又は「R(アール)」である。 In the example of FIGS. 10A and 10B, the representative character pattern template “P (Pi)” is selected for the inspection image. Therefore, the characters included in the inspection image are the alphabet characters “P”. (P) "or" R (R) ".
同様に、文字特定手段15は、図10(a)及び(b)に示すように、切り出した画像Dにおいて、代表文字パターンの重心Tpgに対して、下方の位置にある領域Tpdの文字の部分面積を非共通文字特徴情報として用いて調べ、切り出した画像Dに撮像された文字を特定する。
Similarly, as shown in FIGS. 10A and 10B, the
図9又は10の例において、代表文字パターンの重心に対して、下方の位置にある領域としては、例えば、代表文字パターンを縦方向に2等分した内の下方の位置にある領域とすることができる。 In the example of FIG. 9 or 10, the region at the lower position with respect to the center of gravity of the representative character pattern is, for example, the region at the lower position of the representative character pattern divided in half in the vertical direction. Can do.
文字列情報取得手段16は、文字特定手段15が取得した文字の位置それぞれに基づいて、特定した複数の文字の順序を決定して、文字列情報を取得する。具体的には、文字列情報取得手段16は、文字特定手段15で認識された全ての文字の位置関係に基づいて文字の並び順を決定する。そして、文字列情報取得手段16は、決定した文字の並び順に基づいて、製造年月日を表す文字列情報を取得する。
The character string
本装置10では、図4に示すように、ワーク30には製造年月日を特定する文字列が表記されている。そこで、文字列情報取得手段16は、探索領域102において認識された文字として記憶手段13に記憶されている文字の重心の位置情報を参照し、記憶手段13に記憶されたx方向(横方向)の位置を比較し、最も左側に位置する文字から順に配列する。その後、文字列情報取得手段16は、特定した文字を表す文字コードを参照して、文字列情報を取得する。そして、文字列情報取得手段16は、取得した文字列情報を記憶手段13に記憶する。
In the
判定手段17は、上記文字列情報が、ワーク30上に表記される可能性のある文字列である場合、上記文字列情報は正しいと判定し、該文字列情報が、ワーク30上に表記される可能性のない文字列である場合、上記文字列情報は誤りであると判定する。
The
具体的には、判定手段17は、文字列情報取得手段16で取得された文字列情報が、有り得ない文字列でないか否かを調べることにより、その文字列情報が正しいか否かを判定する。またその判定結果に基づいて、ワーク30の良否を判定する。そのために、判定手段17は、判定の基準となる文字列判定情報を、文字列判定情報記憶部20から通信手段18を通じて取得する。文字列判定情報は、例えば、現在ライン上を流れているワーク30の製造年月日の範囲である。そして、認識された文字列情報を、文字列判定情報に基づいて設定される一致条件と比較する。
Specifically, the
例えば、判定手段17は、認識した文字列情報に含まれる製造年月日が、実際には有り得ない日付(例えば、19月、38日等)の場合、あるいは、認識された製造年月日に相当するワーク30がライン上を流れている製造年月日の範囲を外れている場合(例えば、10月製造の部品のみがライン上に存在するはずなのに、認識された製造年月日が9月以前あるいは11月以降の場合)に、製造年月日情報として認識された文字列情報が誤っていると判定する。
For example, the
そして判定手段17は、文字列情報が正しいと判定した場合、ワーク30を良品と判定する。一方、文字列情報が誤っていると判定した場合、ワーク30を不良品と判定する。また、判定手段17は、アッシイ番号が誤っているため、ワーク30が不良品であるクラス分類手段14により判断された場合も、ワーク30を不良品と判定する。
If the
判定手段17は、認識された文字列情報及びワーク30の良否判定結果を、通信手段18を通じて上記表示部に送信し、ユーザにその結果を報知する。あるいは、文字列判定情報記憶部20又は生産ラインを管理するコンピュータ(図示せず)へ認識された文字列情報及びワーク30の良否判定結果を送信し、不良と判断されたワーク30をラインから除去するようにしてもよい。
The
上述した本装置10は、燃料ポンプモジュールの組み付け装置の一部に組み込まれていても良い。燃料ポンプモジュールの組み付け装置は、本装置10を備えることにより、ワーク30であるポンプ本体を部品として、燃料ポンプモジュールに組み付ける前に、良品か否かの判定を行うことができる。従って、部品であるワーク30の製造履歴を正確に管理して燃料ポンプモジュールを組み付けることができる。また、ワーク30を含む部品の組み付け方法については、例えば、従来の常法を用いることができる。
The
次に、上述した本実施形態の文字認識装置10の動作について説明する。本装置10は、上述したように、2段階の手順を用いて、検査画像に撮像された文字を認識する。
Next, the operation of the
まず、本装置10は、検査画像に対して、複数の文字パターンテンプレートとの一致度を調べて、検査画像を、共通文字特徴パターンを有するクラスに分類する。この段階では、例えば、文字パターンテンプレートにおける最小公約数的な文字情報を用いて、文字パターンテンプレートの特徴部分が共通するグループごとに、検査画像を大まかにクラス分けする。
First, the
次に、本装置10は、クラスに分類された検査画像に対して、該クラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報を用いて、検査画像に撮像された文字を特定する。この段階では、同じクラスに分類された文字間における最小公約数的な文字情報を除いた部分の文字情報を用いて、個々の文字を特定する。上記非共通文字特徴情報は、例えば、上記クラス分けに用いられた文字パターンテンプレート間に共通する特徴部分以外の文字の部分であって、文字情報の情報量の多い部分を用いることが好ましい。
Next, the
文字認識装置10の検査対象である被検査物に表記される文字には、特に制限はない。文字認識の対象となる文字としては、例えば、アルファベット文字、アラビア数字、ひらがな、漢字又は記号等が挙げられる。
There are no particular restrictions on the characters written on the object to be inspected which is the inspection target of the
次に、上述した本実施形態の文字認識装置10の動作の一例を、図11及び13を参照して、以下に説明する。文字認識装置10の動作は、処理部19の制御手段11によって制御される。
Next, an example of the operation of the
まず、ステップS10において、撮像部12が、複数の文字が表記されたワーク30を撮像した検査画像を取得する。記憶手段13は、撮像した検査画像を記憶する。
First, in step S10, the
次に、ステップS11において、クラス分類手段14は、検査画像に対して前処理を行う。
Next, in step S11, the
次に、ステップS12において、クラス分類手段14は、ワーク30に表記されるべき文字列に含まれる特定の位置の文字であるアッシイ番号を基準文字として認識し、該基準文字との相対的な位置関係に基づいて、検査画像に探索領域を設定する。
Next, in step S12, the
次に、ステップS13において、クラス分類手段14は、検査画像の探索領域に対して、複数の文字パターンテンプレートとの一致度を求め、該一致度が所定のしきい値以上である文字パターンテンプレートからなる群を、共通文字特徴パターンを有するクラスとして、探索領域の画像をこのクラスに分類する。
Next, in step S13, the
次に、ステップS14において、クラス分類手段14は、最も高い一致度が得られた文字パターンテンプレートを、クラスを代表する代表文字パターンテンプレートとして選択すると共に、選択された該代表文字パターンに認識された文字の検査画像中の位置を取得する。
Next, in step S14, the
次に、ステップS15において、文字特定手段15は、代表文字パターンテンプレートとして選択された文字パターンテンプレートに関連付けられている非共通文字特徴情報を用いて、検査画像に撮像された文字を特定する。具体的には、文字特定手段15は、非共通文字特徴情報として、代表文字パターンテンプレートの重心に対して、所定の位置にある領域の文字の部分面積を用いる。
Next, in step S15, the
次に、文字特定手段15は、探索領域内の全ての文字の特定が終了したかを判断する。もし、探索領域内の全ての文字の特定が終了していなければ、S15の前に戻る。一方、探索領域内の全ての文字の特定が終了していれば、ステップS17に進む。
Next, the
次に、ステップS17において、文字列情報取得手段16は、クラス分類手段14が取得した、選択された代表文字パターンそれぞれに認識された文字の検査画像中の位置それぞれに基づいて、特定した複数の文字の順序を決定して、文字列情報を取得する。
Next, in step S <b> 17, the character string
次に、ステップS18において、判定手段17は、文字列判定情報記憶部20から文字列判定情報を取得する。
Next, in step S <b> 18, the
次に、ステップS19において、判定手段17は、文字列情報が、ワーク30上に表記される可能性のある文字列であるのか否かを判断する。もし、文字列情報が、ワーク30上に表記される可能性のある文字列であれば、ステップS20に進む。一方、文字列情報が、ワーク30上に表記される可能性のない文字列でなければ、ステップS21に進む。
Next, in step S <b> 19, the
ステップS20において、判定手段17は、文字列情報は正しいと判定し、ワーク30は良品との判定結果を出力する。
In step S <b> 20, the
一方、ステップS21では、判定手段17は、文字列情報は誤りであると判定し、ワーク30は不良品との判定結果を出力する。
On the other hand, in step S21, the
上述した本実施形態の文字認識装置10によれば、迅速且つ正確に文字を認識できる。特に、本装置10は、被検査物に表記された文字に傷が付くか、又は、油若しくはホコリ等により文字が汚れた場合でも、正確に文字を認識できる。
According to the
また、本装置10は、非共通文字特徴情報として、代表文字パターンテンプレートの重心に対して所定の位置にある領域の文字の部分面積を用いており、この部分面積が、2値化された検査画像における画素値が1である画素の数であるので、文字認識の処理を、一層迅速に行うことができる。
In addition, the
また、本装置10によれば、ワーク30に表記されるべき文字列に含まれる特定の位置の文字を基準文字として認識し、該基準文字との相対的な位置関係に基づいて探索領域を設定することにより、複数の文字が表記されている場合でも、目的とする文字の認識を迅速且つ正確に行える。
Further, according to the
また、本装置10によれば、認識された文字列がワーク30に表記されるはずのない文字列か否かを調べて正誤判定を行うので、文字の認識精度を更に高めることができる。
Further, according to the
本発明の文字認識装置、そのような装置を備えた燃料ポンプモジュールの組み付け装置及び文字認識方法は、上述した実施形態に制限されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない限り適宜変更が可能である。 The character recognition device of the present invention, the assembly device of the fuel pump module equipped with such a device, and the character recognition method are not limited to the above-described embodiments, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention. is there.
例えば、上述した本実施形態の文字認識装置では、非共通文字特徴情報が、上記代表文字パターンの重心に対して、所定の位置にある領域の文字の部分面積であったが、非共通文字特徴情報は、例えば、文字の縦横比、円形度等であっても良い。 For example, in the character recognition device of the present embodiment described above, the non-common character feature information is a partial area of a character in a region at a predetermined position with respect to the center of gravity of the representative character pattern. The information may be, for example, a character aspect ratio, circularity, or the like.
また、上述した本実施形態の文字認識装置では、上記部分面積が、代表文字パターンの重心に対して、上方又は下方の位置にある領域の面積であったが、上記部分面積は、重心を含む中央の領域の面積であっても良い。 In the character recognition device of the present embodiment described above, the partial area is an area of a region located above or below the center of gravity of the representative character pattern. However, the partial area includes the center of gravity. It may be the area of the central region.
10 文字認識装置
11 制御手段
12 撮像部(画像取得手段)
13 記憶手段
14 クラス分類手段
15 文字特定手段
16 文字列情報取得手段
17 判定手段
18 通信手段
19 処理部
20 文字列判定情報記憶部
30 ワーク(被検査物)
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF
Claims (11)
複数の文字パターン、及び、共通文字特徴パターンを有するクラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報、を記憶する記憶手段と、
前記検査画像に対して、前記記憶手段から読み出した前記複数の文字パターンとの一致度を調べて、前記検査画像を、前記共通文字特徴パターンを有する前記クラスに分類するクラス分類手段と、
前記クラスに分類された前記検査画像に対して、該クラスに関連付けられている前記非共通文字特徴情報を前記記憶手段から読み出して、該非共通文字特徴情報を用いて、前記検査画像に撮像された文字を特定する文字特定手段と、
を備えており、
前記クラス分類手段は、前記検査画像に対して、前記複数の文字パターンとの一致度を、前記文字パターンと一致した輪郭の長さに基づいて求めることを特徴とする文字認識装置。 Image acquisition means for acquiring an inspection image obtained by imaging an inspection object on which characters are written;
Storage means for storing a plurality of character patterns and non-common character feature information for identifying a character by examining a non-common part between characters, which is associated with a class having a common character feature pattern;
A class classification unit that examines the degree of coincidence with the plurality of character patterns read from the storage unit with respect to the inspection image, and classifies the inspection image into the class having the common character feature pattern;
For the inspection images classified into the class, the non-common character feature information associated with the class is read out from the storage unit, and the inspection image is captured using the non-common character feature information. A character identification means for identifying a character;
Equipped with a,
The character classifying device according to claim 1, wherein the class classification unit obtains a degree of coincidence with the plurality of character patterns for the inspection image based on a length of a contour coincident with the character pattern .
前記クラス分類手段は、前記検査画像を前記クラスに分類すると共に、最も高い一致度が得られた文字パターンを、前記クラスを代表する代表文字パターンとして選択し、
前記文字特定手段は、前記代表文字パターンとして選択された文字パターンに関連付けられている前記非共通文字特徴情報を用いて、前記検査画像に撮像された文字を特定する請求項1に記載の文字認識装置。 The class classification means obtains the degree of coincidence with the plurality of character patterns with respect to the inspection image, and a group of character patterns having the degree of coincidence is a predetermined threshold value or more includes the common character feature pattern Said class having
The class classification means classifies the inspection image into the class, and selects a character pattern having the highest matching score as a representative character pattern representing the class,
The character recognition according to claim 1, wherein the character specifying unit specifies a character imaged in the inspection image using the non-common character feature information associated with the character pattern selected as the representative character pattern. apparatus.
前記文字特定手段は、前記複数の文字を特定すると共に、特定された文字それぞれの前記検査画像中の位置を取得し、
前記文字特定手段が取得した前記位置それぞれに基づいて、特定した前記複数の文字の順序を決定して、文字列情報を取得する文字列情報取得手段と、
前記文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、前記文字列情報は正しいと判定し、前記文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、前記文字列情報は誤りであると判定する判定手段と、を備えている請求項1〜6の何れか一項に記載の文字認識装置。 The inspection image includes information of a plurality of characters,
The character specifying means specifies the plurality of characters and obtains positions of the specified characters in the inspection image,
Character string information acquisition means for determining the order of the plurality of specified characters based on each of the positions acquired by the character specification means, and acquiring character string information;
When the character string information is a character string that may be written on the inspection object, it is determined that the character string information is correct, and the character string information may be written on the inspection object If it is no character string, the character string information is character recognition apparatus according to any one of claim 1 to 6, and a, a determination unit determines that an error.
前記検査画像に対して、複数の文字パターンとの一致度を調べて、前記検査画像を、共通文字特徴パターンを有するクラスに分類し、
前記クラスに分類された前記検査画像に対して、前記クラスに関連付けられており、文字間の非共通部分を調べて文字を特定するための非共通文字特徴情報を用いて、前記検査画像に撮像された文字を特定する、
ステップを有し、
前記クラスに分類するステップは、前記検査画像に対して、前記複数の文字パターンとの一致度を、前記文字パターンと一致した輪郭の長さに基づいて求めることを特徴とする文字認識方法。 Obtain an inspection image that captures the inspected object with characters on it,
Check the degree of coincidence with a plurality of character patterns for the inspection image, classify the inspection image into a class having a common character feature pattern,
The inspection image classified into the class is associated with the class, and is imaged in the inspection image using non-common character feature information for identifying a character by examining a non-common part between characters. Identify the characters
Has steps ,
The step of classifying into the class is to obtain a degree of coincidence with the plurality of character patterns for the inspection image based on a length of a contour that coincides with the character pattern .
前記分類するステップは、
前記検査画像を前記クラスに分類するステップと、
最も高い一致度が得られた文字パターンを、前記クラスを代表する代表文字パターンとして選択するステップと、
を有し、
前記特定するステップは、
前記代表文字パターンとして選択された文字パターンに関連付けられている前記非共通文字特徴情報を用いて、前記検査画像に撮像された文字を特定するステップを、
有している請求項9に記載の文字認識方法。 A group consisting of character patterns having a matching degree with the plurality of character patterns equal to or higher than a predetermined threshold with respect to the inspection image is the class having the common character feature pattern,
The classifying step includes
Classifying the inspection image into the class;
Selecting a character pattern having the highest matching score as a representative character pattern representing the class;
Have
The identifying step includes:
Using the non-common character feature information associated with the character pattern selected as the representative character pattern, identifying the character imaged in the inspection image,
The character recognition method according to claim 9 .
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