JP5483467B2 - 帳票読取装置、角印検出方法、および、角印検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、帳票を読み取る帳票読取装置における帳票上の角印を検出する技術に関する。

金融機関等で使用する帳票（印鑑票）には、プレプリントされた文字列により示される見出し、文字（文字列）等を印字または記入する欄、捺印の欄等がある。この帳票を読み取る帳票読取装置では、印鑑登録・照合時に、印鑑票から自動的に、印鑑の印影（押印部分）を検出することが行われている。

印鑑の印影の検出においては、円印の検出は、その外枠が円形であり、帳票上の罫線との区別が容易であることから、従来から高精度で行うことが可能である。しかし、角印については、罫線抽出等の過程で、角印の一部である外枠の矩形（周囲部分）を、印鑑票の罫線と混同してしまうため、罫線除去処理時に角印の周囲部分も除去されてしまい、従来は検出ができないという問題がある。

なお、関連技術として、特許文献１では、罫線で囲まれた枠のうち、正方形であるものを捺印欄枠として抽出することで、角印の検出を行っている。
また、特許文献２では、角印の周辺を取り囲む枠と罫線とでは、線の太さが違い、ヒストグラム上に違いが生じることを利用し、角印の検出を行っている。

特開２００２−２６９５４７号公報 特開２００１−０７６０９６号公報

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、帳票上の角印の画像を検出することを可能とした帳票読取装置、角印検出方法、および、角印検出プログラムを提供することを目的とする。

提案する帳票読取装置は、前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求める文字認識部と、前記文字の外接矩形と一致または略一致する帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出する角印検出部と、を有する。

提案する帳票読取装置は、前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の罫線を記憶する罫線記憶部と、前記帳票画像から罫線を消去する罫線消去部と、をさらに有し、前記文字認識部は、前記罫線が消去された帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求め、前記角印検出部は、前記文字の外接矩形と一致または略一致する記憶された帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出してもよい。

提案する帳票読取装置では、角印内の文字が複数文字ある場合でもつながっていることが多いことから未登録の１文字候補として認識されることが多いことを利用し、文字認識部による認識結果として得られた文字の外接矩形と一致または略一致する罫線の組み合わせが帳票上に存在する文字を、角印の文字として検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出している。

本発明の一実施形態に係る帳票を読み取る帳票読取装置の機能ブロック図である。 角印検出方法の概要を示す図（その１）である。 角印検出方法の概要を示す図（その２）である。 罫線情報テーブルのデータ構造を示す図である。 文字認識結果テーブルのデータ構造を示す図である。 角印検出処理を含む帳票画像処理の全体フローチャートである。 除去対象罫線記憶処理の詳細フローチャートである。 罫線復活処理を含む角印検出処理の詳細フローチャートである。 本実施形態の帳票を読み取る帳票読取装置を実現可能なコンピュータの構成図である。

以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
角印の文字は複数文字ある場合が多く、偽造を容易に行わせない等の要請から、その角印の文字においては、文字と文字の間の境界が明確でなくつながっていることが多い。このため、実在する角印のほとんどは、文字を複数文字有する場合でも、角印の複数文字全体として未登録の１文字候補として認識されることが多い。

本実施形態では、帳票画像上の角印を含む領域に対して文字認識処理を実行すると、帳票画像上の個々の文字に対し、外接矩形が得られる。このうちで、この外接矩形に隣接する罫線枠で囲まれている文字をその枠とともに角印として検出するものである。

なお、角印の複数文字全体が複数文字候補として認識される場合は、以下に説明する本実施形態の処理でも角印の検出が不可能であるが、上述したように、現状では、角印の枠が罫線として消去されてしまうため角印の検出自体ができない。このため、主要な角印について検出できるだけでも十分なメリットがある。

図１は、本発明の一実施形態に係る帳票を読み取る帳票読取装置の機能ブロック図である。
この帳票読取装置は、帳票を読み取る帳票読取部１１と、読み取った帳票に対するイメージ画像（以下、「帳票画像」という）から角印を含む画像部分を切り出して処理対象イメージ画像として取得する処理対象イメージ取得部１２と、処理対象イメージ画像上の罫線を罫線情報ＤＢ２１に格納する罫線情報格納部１３と、各罫線の情報が格納された後に起動され、処理対象イメージ画像上の罫線を除去する罫線除去部１４と、処理対象イメージ画像に対し、文字認識を行ない、文字認識結果を文字認識結果ＤＢ２２に出力する文字認識部１５と、円印の検出を行う円印検出部１６と、角印の検出を行う角印検出部１７と、検出された角印（円印）などを表示するイメージ表示部１８と、帳票画像や、その帳票画像中で検出された角印（円印）などのイメージデータを帳票ＤＢ２３に格納する処理を行う帳票画像格納部１９と、を有する。なお、ＤＢアクセス制御部２０は、各ＤＢ（罫線情報ＤＢ２１、文字認識結果ＤＢ２２、帳票ＤＢ２３）に対するデータの読み書きを制御する汎用インターフェイスである。

なお、実際には、印鑑には角印の他に、円印もあるので、印鑑の印影検出として角印だけに対応可能ということはなく、円印の印影も検出可能としている。具体的には、円印検出部１６の終了状態に応じて角印検出部１７を起動するかスルー（バイパス）するかを決定する。円印検出部１６で円印が検出された場合は、角印検出部１７をスルーして、イメージ表示部１８以降の処理を実行する。円印検出部１６で円印が検出されなかった場合に、角印検出部１７を起動する。

図２Ａ〜図２Ｂは、角印検出方法の概要を示す図である。これらの概要図においては、角印検出プロセスに直接関係しない円印の検出プロセスは省略される。
図２Ａの（１）で、処理対象イメージ取得部１２は、帳票画像から角印を含むイメージ領域を処理対象イメージ画像として切り出す。

続いて、処理対象イメージ画像上の文字認識を高精度で行なうためのノイズ除去の一環として、処理対象イメージ画像上から罫線（直線状のドット部分）を除去する処理を行なうが、上述したように、この際、角印の周囲の枠も罫線として抽出され除去されてしまうため、検出したい角印の情報が一部欠落してしまう。これを防ぐために、（２）で、罫線情報格納部１３は、罫線除去で除去されることになる処理対象イメージ画像上の罫線（直線）の方程式を全て罫線情報ＤＢ２１に記憶する。この図の例では、罫線１０１〜罫線１１０が記憶対象となる除去される罫線である（このうち、罫線１０７、１０８、１０９、１１０が角印の周囲部分の枠である）。なお、方程式（直線の式）を記憶する代わりに、直線の始点座標と終点座標を記憶してもよい。座標系としては、左上側に原点を設け、原点から右側に延長した軸をＸ軸、その右方向をＸ軸正方向とし、原点から下側に延長した軸をＹ軸、その下方向をＹ軸正方向とした座標系が使用される。図３は、始点座標と終点座標で罫線を指定した場合の罫線１０１〜罫線１１０に対して罫線情報ＤＢ２１に記憶される罫線情報テーブル２６のデータ構造を示す図である。

そして、（３）で、罫線除去部１４は、処理対象イメージ画像上から全ての罫線を除去する。
続く、（４）で、文字認識部１５は、処理対象イメージ画像に対し、文字認識を行ない、文字らしき画素（ドット）の塊を文字候補として抽出し、そのドットの塊がある領域を特定するために、そのドットの塊を囲う矩形（以下、「外接矩形」という）を設定する。文字認識結果は、文字認識結果ＤＢ２２に出力される。図４は、処理対象イメージ画像上で認識された文字に対して文字認識結果ＤＢ２２に記憶される文字認識結果テーブル２７のデータ構造を示す図である。

図２Ｂに移り、円印が検出されなかったために、続く、（５）で、角印検出部１７は、文字認識で認識された各文字候補を、（２）で保存した罫線情報と照合し、文字を囲む矩形に一致あるいはほぼ一致する罫線４本の組み合わせがあれば、その文字とその罫線の組み合わせを角印と判断する。

ここでは、「富士通フロンテック」という処理対象イメージ画像上で視認されるドットの塊（ただし、印鑑の文字は無数に存在するため、文字認識処理で照合に使用する登録文字に、このドットの塊は当然含まれていないので、認識できず認識エラーになる）に対して、文字認識部１５により設定された外接矩形と、（２）で保存した罫線のうちの罫線１０７〜１１０とが一致するので、「富士通フロンテック」というドットの塊が、角印の文字と見なされる。

（６）で、角印検出部１７は、角印と判断した１文字に対し、周囲の除去済み罫線を復活させ、その１文字とそれら罫線とを合わせて角印として検出する。帳票画像格納部１９は、検出結果の画像を帳票画像と対応付けて帳票ＤＢ２３に格納する。

図３の罫線情報テーブル２６は罫線情報ＤＢ２１に記憶される。
図３に示すように、罫線情報テーブル２６は「罫線番号（直線番号）」、「始点座標」、「終点座標」の各項目を有する。
「罫線番号（直線番号）」は、罫線として検出された直線状のドットの識別番号を示している。

図４の文字認識結果テーブル２７は、文字認識結果ＤＢ２２に記憶される。
図４に示すように、文字認識結果テーブル２７は、「認識結果」、「左上座標」、「右下座標」の各項目を有する。

「認識結果」は、文字候補が存在する領域として切り出された領域に対し、文字認識を行なったときの認識結果を示している。登録されている文字のいずれかと照合ができた場合は、照合できた文字が該当行のこの項目に表示される。これに対し、角印の文字のように、登録されている文字との照合ができないケースでは、この項目は認識エラーとなっている。

図５は、角印検出処理を含む帳票画像処理の全体フローチャートである。
図５のステップＳ１で、帳票読取部１１が帳票を読み取って得た帳票画像に対し、処理対象イメージ取得部１２によるイメージ切り出し処理が行なわれる。すなわち、帳票画像のうちの角印の印影を含む領域が処理対象イメージ画像として切り出される。

続く、ステップＳ２では、処理対象イメージ画像に対し、罫線情報格納部１３による除去対象罫線記憶処理が行なわれる。上述したように、文字認識の精度を上げるなどの理由で、文字認識処理の前段で帳票画像上からノイズを除去することが行なわれているが、そのノイズ除去処理の一環として、罫線除去処理が行なわれる。このとき、角印の一部である周囲の枠も罫線扱いされて除去されてしまうので、角印の残りの文字相当部分が特定されたときに、角印全体をイメージとして復元するため、角印の周囲の枠を含む罫線全体を罫線除去処理に先立って記憶しておく。

ステップＳ３では、処理対象イメージ画像に対し、罫線除去部１４による罫線除去処理が行なわれる。すなわち、処理対象イメージ画像中の枠線（罫線）が除去される。
ステップＳ４では、処理対象イメージ画像に対し、文字認識部１５による文字認識処理が実行される。例えば、処理対象とする帳票上の記入欄に手書きで記入された文字列や印字された文字列、印鑑の文字、プレプリント文字、が認識対象となる。帳票フォーマットが既知の場合、プレプリント文字は認識対象とする必要はないが、記入欄内の文字列や印鑑の文字は認識対象となる。印鑑の印影は登録されているが、印鑑の文字については、認識処理で参照するデータとして登録されることはないので、この文字認識処理で、印鑑の文字に対しては認識エラーが出力されることになる。

ステップＳ５では、処理対象イメージ画像に対し、円印検出部１６による円印の検出処理が実行される。円印は周囲の枠が円形または楕円形をしていることから、円印の検出処理では、この円印の周囲の円形または楕円形の枠を検出している。円印検出部１６が円印の検出処理の結果として出力する終了状態には、円印の周囲の枠が検出できた場合に相当するものと、円印の周囲の枠が検出できなかった場合に相当するものとがある。

ステップＳ６では、円印検出部１６は、例えば上記終了状態に対応して、円印を検出したかどうかを判定する。
ステップＳ６で円印を検出したと判定された場合（ステップＳ６の判定結果がＹｅｓの場合）、一連の処理を終了する。

ステップＳ６で円印を検出しなかったと判定された場合（ステップＳ６の判定結果がＮｏの場合）、ステップＳ７で、処理対象イメージ画像に対し、角印検出部１７による角印の検出（判断）処理が実行される。この角印検出処理の中には、角印の周囲の線のみを復活する罫線復活処理が含まれる。なお、この角印検出処理については、図７で詳述する。

図６は、除去対象罫線記憶処理の詳細フローチャートである。このフローチャートは、図５のステップＳ２の詳細フローチャートである。このフローチャートの処理は、罫線情報格納部１３によって実行される。

図６のステップＳ８で、罫線情報格納部１３は、罫線除去に先立って、Hough（ハフ）変換によって読取イメージ（処理対象イメージ画像）中の直線（罫線）を検出する。そして、消去対象の罫線（直線）の方程式を罫線情報ＤＢ２１に記憶する。なお、上述したように、始点と終点を特定することで直線（罫線）を特定してもよい。

図７は、罫線復活処理を含む角印検出（判断）処理の詳細フローチャートである。このフローチャートは、図５のステップＳ７の詳細フローチャートである。このフローチャートの処理は、角印検出部１７によって実行される。

図７において、ステップＳ９〜ステップＳ１３までの処理は、文字認識部１５により、処理対象イメージ画像上から検出された全ての文字候補について実行される。
図７のステップＳ９で、処理対象イメージ画像上の検出された全ての文字候補のうちから現在の文字候補（文字候補Ａ）が設定され、ステップＳ１０で、文字候補Ａに隣接する上下左右の直線が取り出され、ステップＳ１１で、角印検出部１７により図３の罫線情報テーブル２６および図４の文字認識結果テーブル２７が参照されて、文字候補Ａの領域面積Ｓ１が算出される。

そして、ステップＳ１２で、角印検出部１７により図４の文字認識結果テーブル２７が参照されて、文字認識部１５により検出された文字候補Ａの外接矩形の領域面積Ｓ２が算出される。

続く、ステップＳ１３では、角印検出部１７によりステップＳ１１で算出された面積Ｓ１がステップＳ１２で算出された面積Ｓ２の９５％以上であるかどうかが判定される。
ステップＳ１３で面積Ｓ１が面積Ｓ２の９５％以上であると判定された場合（ステップＳ１３の判定結果がＹｅｓの場合）、ステップＳ１４で、文字候補Ａを角印の文字に相当するドットの塊と判断し、文字候補Ａに対してステップＳ１０で取り出された直線を復活させて、文字候補Ａとこの文字候補Ａに隣接する上下左右の直線とを合わせて角印として検出する。

ステップＳ１３で面積Ｓ１が面積Ｓ２の９５％未満であると判定された場合（ステップＳ１３の判定結果がＮｏの場合）、ステップＳ９に戻り、次の文字候補を現在の文字候補（文字候補Ａ）に設定し、ステップＳ１０以降の処理を実行する。

図７のステップＳ１０〜ステップＳ１３までの処理を具体的なデータを挙げて以下で説明する。
例えば図２Ｂの（５）、図３、図４を参照すると、手書きの「富士通太郎」の「富」の字は、処理対象イメージ画像上で上側に直線がないことから、上側に隣接する直線がない。また、この「富」の字は、左側に隣接する直線が罫線（直線）１０２、右側に隣接する直線が罫線（直線）１０３、下側に隣接する直線が罫線（直線）１０５である。「富士通太郎」を構成するほかの文字（「士」、「通」、「太」、「郎」）についても同様のことがいえる。

この場合、ステップＳ１１では、罫線 １０２と罫線１０５の交点の座標として（３０，８０）が求められ、罫線 １０５と罫線１０３の交点の座標として（２０５，８０）が求められる。

罫線１０２の上側の端点（３０，１０）、罫線１０３の上側の端点（２０５，１０）を結ぶ直線（罫線）を仮想的に考慮して、その仮想的な矩形に対し面積を算出するかどうかは、採用するロジックの問題であり、いずれでもよい。

仮想的な矩形に対し面積を求める場合、下記式で面積Ｓ１が算出される。
Ｓ１＝（２０５−３０）×（８０−１０）＝１７５×７０＝１２２５０
そして、ステップＳ１２で、この手書きの「富」の字の外接矩形の面積Ｓ２が、図４の文字認識結果テーブル２７を参照して下記式で算出される。
Ｓ２＝（６６−４２）×（７５−２７）＝２４×４８＝１１５２
この結果、面積比（Ｓ２／Ｓ１）＝１１５２／１２２５０＝０．０９４・・・、となり、９．４％となるので、９５％未満となり、ステップＳ１３の判定結果はＮｏとなる。

なお、矩形のいずれか一辺がない場合（いずれかの方向に矩形が開いている場合（この例では上側に矩形が開いている））面積比Ｓ２／Ｓ１＝ＮＧとし、ステップＳ１３での判定を、「面積比Ｓ２／Ｓ１がＮＧでなく、かつ、面積比Ｓ２／Ｓ１が０．９５以上」としてもよい。

一方、「富士通フロンテック」と視認される１文字の候補扱いされているドットの塊に対しては、上側に隣接する直線が罫線（直線）１０９、左側に隣接する直線が罫線（直線）１０７、右側に隣接する直線が罫線（直線）１０８、下側に隣接する直線が罫線（直線）１１０であり、図３および図４に設定されたデータ上では、「富士通フロンテック」という１文字候補の外接矩形に完全一致している。実際には、微妙にずれるケースがほとんどだと考えられる。

この場合では、ステップＳ１１とステップＳ１２の面積Ｓ１とＳ２の計算結果は同一の値となる。
具体的には、罫線１０７と罫線１０９の交点の座標として（２１５，３０）が求められ、罫線１０９と罫線１０８の交点の座標として（２８５，３０）が求められ、罫線１０７と罫線１１０の交点の座標として（２１５，１００）が求められ、罫線１０８と罫線１１０の交点の座標として（２８５，１００）が求められる。

この矩形に対し面積を求める場合、ステップＳ１１およびステップＳ１２ともに下記式で面積Ｓ１（Ｓ２）が算出される。
Ｓ１＝Ｓ２＝（２８５−２１５）×（１００−３０）＝７０×７０＝４９００
この結果、面積比（Ｓ２／Ｓ１）＝４９００／４９００＝１．０００・・・、となり、１００％となるので、９５％以上となり、ステップＳ１３の判定結果はＹｅｓとなる。なお、文字候補Ａに隣接する上下左右の直線と外接矩形との間に若干のずれが生じた場合でも、面積比Ｓ２／Ｓ１は１にかなり近い値となるので、ステップＳ１３の判定結果はＹｅｓとなり変更はない。

以上説明したように、本実施形態では、角印内の文字が複数文字ある場合でもつながっていることが多いことから未登録の１文字候補として認識されることが多いことを利用し、角印検出部１７は、文字認識部１５による認識結果として得られた文字の外接矩形と一致または略一致する罫線の組み合わせが帳票上に存在する文字を、角印の文字として検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印として検出している。

また、文字認識の前段として、帳票画像上からのノイズ除去が行なわれて、角印の印影の一部である角印の周囲の枠がノイズ除去時に罫線とみなされ除去されてしまう場合でも、罫線除去に先立って、除去する罫線についての罫線情報を罫線情報テーブル２６に記憶しておくので、ノイズ除去後の帳票画像に対して行なわれる文字認識により得られた各文字の外接矩形と除去された各罫線の組み合わせとを比較することも可能となり、同様に角印検出を行なうことができる。

この結果、例えば、上記特許文献１のように、角印の形状が正方形である必要はなく、任意の縦横比の矩形に適用可能である。また、特許文献２のように、角印を捺印したときの周囲の枠のヒストグラムが、帳票上のプレプリントの罫線のヒストグラムに近いような場合に、角印が検出できない、という問題も生じない。

図８は、図１に示す本実施形態の帳票を読み取る帳票読取装置を実現可能なコンピュータの構成図である。
図８に示すコンピュータは、ＣＰＵ４１、メモリ４２、入力装置４３、出力装置４４、外部記憶装置４５、媒体駆動装置４６、及びネットワーク接続装置４７を有し、これらがバス４８によって互いに接続された構成となっている。同図に示す構成は一例であり、これに限定されるものではない。

ＣＰＵ４１は、当該コンピュータ全体の制御を行う。
メモリ４２は、プログラム実行、データ更新等の際に、外部記憶装置４５（あるいは可搬型の記録媒体４９）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納する例えばＲＡＭである。ＣＰＵ４１は、プログラムをメモリ４２に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。

入力装置４３は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置、或いはスキャナ等の画像読取装置と接続されたインターフェースである。入力装置に対するユーザの操作を検出し、その検出結果をＣＰＵ４１に通知する。

出力装置４４は、例えば表示装置と接続された表示制御装置である。ＣＰＵ４１の制御によって送られてくるデータを表示装置上に表示させる。
ネットワーク接続装置４７は、例えばイントラネットやインターネット等のネットワークを介して、外部装置と通信を行うためのものである。外部装置は、画像読取装置であってもよく、その画像読取装置と接続されたものであってもよい。外部記憶装置４５は、例えばハードディスク装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。

媒体駆動装置４６は、光ディスクや光磁気ディスク等の可搬型の記録媒体４９にアクセスするものである。
本実施形態による帳票を読み取る帳票読取装置は、それに必要な機能を搭載したプログラム（以降「帳票読取ソフト」と呼ぶ）をＣＰＵ４１が実行することで実現される。帳票読取ソフトは、可搬型の記録媒体４９に記録して配布してもよく、或いはネットワーク接続装置４７により取得できるようにしてもよい。ここでは、外部記憶装置４５に帳票読取ソフトが格納されていると想定する。

上述した想定では、帳票読取部１１は例えばＣＰＵ４１、メモリ４２、入力装置４３、外部記憶装置４５、ネットワーク接続装置４７、及びバス４８によって実現される。イメージ表示部１８は、例えばＣＰＵ４１、メモリ４２、出力装置４４、外部記憶装置４５、ネットワーク接続装置４７、及びバス４８によって実現される。他の各部（処理対象イメージ取得部１２、罫線情報格納部１３、罫線除去部１４、文字認識部１５、角印検出部１７、帳票画像格納部１９）は、例えばＣＰＵ４１、メモリ４２、外部記憶装置４５、及びバス４８によって実現される。

１１ 帳票読取部
１２ 処理対象イメージ取得部
１３ 罫線情報格納部
１４ 罫線除去部
１５ 文字認識部
１６ 円印検出部
１７ 角印検出部
１８ イメージ表示部
１９ 帳票画像格納部
２０ ＤＢアクセス制御部
２１ 罫線情報ＤＢ
２２ 文字認識結果ＤＢ
２３ 帳票ＤＢ
２６ 罫線情報テーブル
２７ 文字認識結果テーブル
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 入力装置
４４ 出力装置
４５ 外部記憶装置
４６ 媒体駆動装置
４７ ネットワーク接続装置
４８ バス
４９ 可搬型記録媒体
１０１，１０２，１０３，１０４，１０５，１０６，１０７，１０８，１０９，１１０ 罫線

Claims (4)

1. 帳票を読み取る帳票読取装置において、
   前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求める文字認識部と、
   前記文字の外接矩形と一致または略一致する帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出する角印検出部と、を有することを特徴とする帳票読取装置。
2. 前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の罫線を記憶する罫線記憶部と、
   前記帳票画像から罫線を消去する罫線消去部と、をさらに有し、
   前記文字認識部は、前記罫線が消去された帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求め、
   前記角印検出部は、前記文字の外接矩形と一致または略一致する記憶された帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出する、ことを特徴とする請求項１記載の帳票読取装置。
3. 帳票を読み取る帳票読取装置が実行する角印検出方法において、
   前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求める文字認識ステップと、
   前記文字の外接矩形と一致または略一致する帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出する角印検出ステップと、を有することを特徴とする角印検出方法。
4. 帳票を読み取る処理を行わせるようにコンピュータを機能させるプログラムであり、
   該プログラムは、コンピュータを、
   前記帳票を読み取って得られる帳票画像上の各文字を認識し、前記各文字に対する認識結果および外接矩形を求める文字認識部、
   前記文字の外接矩形と一致または略一致する帳票画像上の罫線の組み合わせが存在する文字を検出し、その文字と罫線の組み合わせとを合わせて角印の画像として検出する角印検出部、として機能させる角印検出プログラム。