JP6431809B2 - 画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

金融機関等においては、媒体（例えば、帳票など）の読み取りや印鑑照合のために、画像読取装置が利用されている。画像読取装置は、媒体等の画像を取得するための装置としてスタンド型イメージスキャナ（以下、「スタンドスキャナ」と表記する場合がある）を備える。スタンドスキャナは、媒体を置くための台座と、台座に媒体を正しく載置するための手助けとなる媒体突き当てガイドと、撮像素子であるカメラ（例えば、ＣＣＤイメージセンサ）と、カメラを台座から所定距離だけ離して支える支柱を備える。

スタンドスキャナが備えるカメラは、２次元の画像を撮像する二次元エリアセンサであり、台座に載置された媒体を撮影することで媒体の画像を取り込む。そして、スタンドスキャナは、自身が撮影した画像をＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの通信インターフェースを介して画像処理装置（例えばパーソナルコンピュータなどの情報処理端末）に送信する。

画像処理装置は、スタンドスキャナから受信する画像データを基に媒体の画像（媒体画像）を生成する。そして、画像処理装置は、生成した媒体画像を２値化し、さらにＯＣＲ（Optical Character Recognition、光学文字認識）等を施し、媒体画像から文字等の情報を抽出する。

かかるＯＣＲ処理においては、画像が撮像される際に、媒体全面を均一な明るさにすることが望ましい。しかし、スタンドスキャナは、自身で光源を持たないため、周囲の照明や影の影響により、媒体表面は均一な明るさにすることが困難である。例えば、適切な照度が得られずに読取処理が行われた場合、媒体に記載された文字等を読み取ることができないといった不具合（エラー）が発生する。

この問題を解決するため、スタンドスキャナには、以下に説明する調整機能がある。まず、スタンドスキャナは、事前の初期調整（キャリブレーション、校正処理）として、台座上に置いた基準媒体（キャリブレーションシート）を読み取ることで、設置環境の明るさに応じてカメラの露出時間とゲインアンプの最適な設定値を取得したり、影を画像補正（影補正）するための情報を取得したりするなど、装置が設置される環境の情報を取得する。そして、実際に読取処理が行われる段階において、スタンドスキャナは、設置環境の明るさに応じた最適なカメラの露出時間とゲインアンプの設定で読取処理を実施し、影を画像補正（影補正）で除去したりすることで、設置環境毎の画像差異を吸収し、均一な明るさの媒体画像を取得できる。また、スタンドスキャナによっては、撮影範囲内に照度変動検知用のプレートを設けることにより、日中の外光による照度変動をプレチェックして、自動で明るさを調整する自動キャリブレーション機能を有する場合もある。このように、スタンドスキャナは、初期調整時と異なる環境下においても、変動した環境情報を加味して読取処理を行うことにより、適切な画像を取得することができる。

特開２０１２−８３９５１号公報 特開２０１４−４４６５２号公報 特開２００３−８５４７８号公報

しかしながら、上記の従来技術では、媒体の読取処理を効率的に行うことが困難であった。例えば、上記のようにプレチェックが行われ、環境情報が自動調整された後に画像が読取処理される場合であっても、実際の読取処理ではエラーが起こりうる。これは、初期調整時と実際に読取処理が行われる時との環境情報との差異が、最終的な読取処理の結果にどれほどの影響を及ぼすかをプレチェック時に判別することが難しいことによる。すなわち、上記の従来技術では、環境情報を調整した後の画像によってＯＣＲ処理が試みられるに過ぎず、最終的な読み取りに不具合が生じるか否かを適切に判別することが困難である。このため、スタンドスキャナを扱うオペレータは、最終的なＯＣＲ処理等の結果を参照しなければ、装置に対して再キャリブレーションを行うか否かの判断ができず、リトライのために多くの時間を要する。

また、上記の従来技術では、エラーの要因を特定し難いという問題がある。例えば、ＯＣＲ処理の結果にエラーが生じたとしても、オペレータは、かかるエラーの要因が環境の変動によるものか、スタンドスキャナ等の装置の不具合によるものか、撮像対象とする媒体の不具合によるものか、といった判断を行うことが困難である。このため、オペレータが現場での判断ができず、業務が滞ったり、無駄な部品の交換などが行われたりといった、非効率な状況が発生し得る。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、媒体の読取処理を効率的に行うことを目的とする。

開示の態様では、画像処理システムは、撮像対象物である媒体を撮像する撮像部を備えるスキャナ装置と、前記撮像部によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置とを含む。前記撮像部は、撮像の際に媒体が置かれる台座に表示される文字列、及び媒体を撮像する。前記画像処理装置は、校正処理として、予め前記撮像部によって撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率を記憶する記憶部と、前記記憶部によって記憶された初期調整認識率と、媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出部と、前記算出部によって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

開示の態様によれば、媒体の読取処理を効率的に行うことができる。

図１は、第１の実施例に係る画像処理システムの構成例を示す図である。 図２は、第１の実施例に係るスタンドスキャナの外観図である。 図３は、第１の実施例に係るスタンドスキャナの構成の一例を示す図である。 図４は、第１の実施例に係るスタンドスキャナの台座部の一例を示す図である。 図５は、第１の実施例に係る台座に表示される文字列を説明する図である。 図６は、第１の実施例に係る画像処理装置の構成の一例を示す図である。 図７は、第１の実施例に係る初期調整処理の流れの説明に供するフローチャートである。 図８は、第１の実施例に係る画像読取処理の流れの説明に供するフローチャートである。 図９は、第２の実施例に係る画像読取処理の流れの説明に供するフローチャートである。 図１０は、第２の実施例に係る判定処理を説明する図である。 図１１は、画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下に、本願の開示する画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本願の開示する画像処理システム、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施例において同一の機能を有する構成、及び、同一の処理を行うステップには同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

[第１の実施例］
まず、図１を用いて、第１の実施例に係る画像処理システム１の構成について説明する。図１は、第１の実施例に係る画像処理システム１の構成例を示す図である。図１に示すように、画像処理システム１は、スタンドスキャナ１０と、モニタ５０と、画像処理装置１００とを有する。スタンドスキャナ１０と画像処理装置１００とは、ＵＳＢなどの通信インターフェースを介して接続される。また、モニタ５０と画像処理装置１００とは、互いの入出力部を介して接続される。

スタンドスキャナ１０は、媒体（撮影対象物）を撮影して媒体の画像を取得するための非接触型のイメージスキャナである。スタンドスキャナ１０は、撮影した画像を、ＵＳＢケーブル等を介して画像処理装置１００に転送する。また、スタンドスキャナ１０には、基準表示となる文字列が台座部に印字されている。第１の実施例に係る画像処理システム１は、媒体画像のＯＣＲ処理（以下、この処理を「本ＯＣＲ処理」と表記する場合がある）の前に、かかる基準表示をプレＯＣＲ処理する。そして、画像処理システム１は、プレＯＣＲ処理の結果に基づいて、本ＯＣＲ処理の実施の可否を判定することにより、本ＯＣＲ処理に不具合が発生することを未然に防止することができる。かかる処理についての詳細は後述する。

モニタ５０は、例えば液晶ディスプレイなどの表示装置である。モニタ５０は、画像処理装置１００の制御を受けて、画像処理システム１のオペレータに対するユーザ・インターフェース画面の表示や、スタンドスキャナ１０が読み取った媒体画像及びＯＣＲ認識の結果などを表示する。

画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末である。画像処理装置１００は、スタンドスキャナ１０によって取得された媒体画像を読み取り、媒体画像をＯＣＲ処理することにより、媒体に記載された文字を認識する等の各処理を行う。画像処理装置１００は、入力装置としてマウスやキーボード等が接続されており、入力装置を介してオペレータからの操作を受け付ける。また、画像処理装置１００は、媒体画像に対する読取処理の結果や、処理中に不具合が発生した場合のオペレータへの指示等をモニタ５０に表示させる。

[スタンドスキャナについて］
次に、図２乃至図５を用いて、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０について説明する。まず、図２を用いて、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の外観について説明する。図２は、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の外観図である。図２に示すように、スタンドスキャナ１０は、台座部１１、支柱部１２、カメラボード１３、レンズ１４を有する。なお、カメラボード１３、レンズ１４とから構成される撮像処理に係る処理部を撮像部１５と表記する。

スタンドスキャナ１０は、台座部１１に置かれた媒体（例えば、原稿や、帳票や、キャリブレーションで用いられる基準媒体など）を、カメラボード１３及びレンズ１４を有する撮像部１５で上方から撮影する。撮像部１５は、周囲の光源（例えば天井の蛍光灯など）から照射される光を用いて媒体の画像を撮像する。なお、撮像部１５は、撮像に際して、後述するような環境情報を取得する部品等を用いて、周囲の環境情報について取得する。

次に、図３を用いて、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の内部構成について説明する。図３は、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の内部構成の一例を示す図である。図３に示すように、スタンドスキャナ１０は、イメージセンサ２０、制御ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２等を有する。例えば、イメージセンサ２０、制御ＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２等は、スタンドスキャナ１０に係るカメラボード１３内に設置される。

イメージセンサ２０は、例えば二次元エリアセンサ（ＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等）であり、図２に示したレンズ１４と接続される。制御ＣＰＵ２１は、イメージセンサ２０によって取得された画像を変換処理したり、通信機能を制御したりする処理部である。制御ＣＰＵ２１は、通信機能の制御として、例えばＵＳＢコントローラ２３を有する。ＵＳＢコントローラ２３は、ＵＳＢインターフェース２４の入出力を制御し、例えば、ＵＳＢインターフェース２４を介して画像処理装置１００との接続を制御する。

撮影対象物である媒体からの反射光は、レンズ１４を介してイメージセンサ２０で受光後、制御ＣＰＵ２１によってイメージデータに変換され、ＲＡＭ２２に転送・格納される。すなわち、媒体の撮像画像（例えば、媒体に印刷されている文字や画像等）が、ＲＡＭ２２に格納される。

そして、制御ＣＰＵ２１は、画像処理装置１００からの指示に応じて、ＵＳＢインターフェース２４を介してＲＡＭ２２に格納されたイメージデータを画像処理装置１００へ転送する。

次に、図４を用いて、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の台座部１１について説明する。図４は、第１の実施例に係るスタンドスキャナ１０の台座部１１の一例を示す図である。図４に示すように、台座部１１は、台座３１と、突き当てガイド３２と、環境チェック用プレート３３と、文字列３４とを有する。

台座３１には、撮影の対象となる媒体が据置きされる。また、台座３１の表面には、突起である突き当てガイド３２が設けられる。突き当てガイド３２は、媒体設置エリア４０に接するように配置され、媒体を設置する際のガイドとなる突起である。媒体を設置するオペレータは、突き当てガイド３２に媒体を突き当てることにより、媒体を媒体設置エリア４０に正しく設置することができる。なお、媒体設置エリア４０とは、台座３１において媒体が設置されるエリアであり、媒体設置エリア４０で示されるエリアがＯＣＲ処理の対象範囲とされる。例えば、媒体画像のうち、媒体設置エリア４０の外側において撮像された部分は、補正処理等により削除される。

また、台座３１には、環境チェック用プレート３３が設けられる。環境チェック用プレート３３は、受光する光量に応じて、室内の蛍光灯の光度の変化や、外光による照度変動などの環境情報の変化を検知する目的に利用される。そして、スタンドスキャナ１０に係る撮像部１５は、初期調整時及び実際に読取処理を実施する際に環境チェック用プレート３３によって検知された環境情報を取得する。スタンドスキャナ１０は、取得した環境情報を画像処理装置１００に転送することにより、画像処理装置１００が行う、画像生成時における環境情報の調整処理に資することができる。図４に示すように、環境チェック用プレート３３は、例えば、媒体設置エリア４０の外側、かつ、カメラ撮像エリア４１の内側の４隅に設置される。なお、カメラ撮像エリア４１とは、撮像部１５によって撮像が可能なエリアを示す。

また、台座３１には、文字列３４が設けられる。ここで、文字列３４とは、初期調整に用いられる基準となる表示であり、例えば台座３１に直接印字される文字や記号である。画像処理システム１では、初期調整として、環境情報のチェック等を行うとともに、文字列３４に対してＯＣＲ処理を行う（以下、初期調整時におけるＯＣＲ処理を「初期調整ＯＣＲ処理」と表記する）。画像処理システム１は、本ＯＣＲ処理と同じＯＣＲエンジンを用いた初期調整ＯＣＲ処理を行い、初期調整時における文字認識率を予め取得しておくことにより、本ＯＣＲ処理での認識率の低下等の影響を判定することができる。

また、文字列３４は、環境チェック用プレート３３と同様に、媒体設置エリア４０の外側、かつ、カメラ撮像エリア４１の内側に設けられる。このように、文字列３４は、媒体設置エリア４０の外側に設けられることにより、媒体が設置された際に媒体によって文字列３４が隠されることをなくすことができる。また、図４に示した例では、文字列３４は、各隅に４つ設けられているが、この例に限られず、文字列３４は１つだけ設けられてもよい。ここで、文字列３４は、少なくとも、台座３１において左上端部には設けられていることが望ましい。これは、媒体である帳票の種類を特定するような、比較的重要な表示が左上端部に記載されることが多いことによる。

次に、図５を用いて、第１の実施例に係る文字列３４の詳細について説明する。図５は、第１の実施例に係る台座３１に表示される文字列３４を説明する図である。文字列３４は、ひらがな、カタカナ、漢字、数字、英字、もしくは記号と、枠線３５により構成される。例えば、図５に示すように、文字列３４は、「あ」、「ア」、「漢」、「１」、「Ａ」、「￥」という文字と、それぞれの文字を囲む枠線３５とで構成される。

ここで、枠線３５の色には、ドロップアウトカラーが採用される。ドロップアウトカラーとは、画像を白と黒の２値に変換する２値化処理によって、「白」に変換される閾値に対応する色を示す。例えば、ドロップアウトカラーは、媒体の一例である帳票において、枠線や基準線に用いられる赤色等である。すなわち、画像処理システム１は、初期調整ＯＣＲ処理において、文字列３４の文字を正確に認識することができるか否かを判定するとともに、枠線３５におけるドロップアウトカラーが正確に「白」側に変換されるか否かを判定することができる。

[画像処理装置について］
次に、図６を用いて、第１の実施例に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図６は、第１の実施例に係る画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。図６に示すように、画像処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、スタンドスキャナ１０やモニタ５０との間で情報の送受信を行う。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。そして、記憶部１２０は、制御部１３０が行う各処理に用いられる情報を適宜記憶する。図６に示すように、記憶部１２０は、初期状態記憶部１２１と、パラメータ記憶部１２２と、画像記憶部１２３とを有する。

初期状態記憶部１２１は、媒体を読み取る前に、画像処理システム１に対して行われる校正処理である初期調整の結果を記憶する。すなわち、初期状態記憶部１２１は、初期調整における照度などの環境情報や、初期調整において撮像部１５によって撮像された文字列３４をＯＣＲ処理した結果である初期調整認識率等を記憶する。

パラメータ記憶部１２２は、画像をＯＣＲ処理する前に行われる処理である２値化処理に用いられる２値化パラメータや、ＯＣＲ処理に用いられるＯＣＲパラメータを記憶する。２値化パラメータとは、例えば、画像の輝度値に対する所定の閾値である。かかる閾値を境として、読み取られた画像は、白と黒の２値へと変換される。また、ＯＣＲパラメータとは、光学的に読み取られた手書き文字や印字された文字を特定（照合）させるために用いられるパラメータである。

画像記憶部１２３は、本ＯＣＲ処理された結果である媒体の画像を記憶する。画像記憶部１２３に記憶された画像は、例えば、モニタ５０を介してオペレータが視認可能なように表示される。なお、画像記憶部１２３には、媒体の画像に対してＯＣＲ処理がなされることにより、媒体から認識された文字に関する情報が記憶されてもよい。

なお、記憶部１２０内に記憶される情報は、初期状態記憶部１２１や、パラメータ記憶部１２２や、画像記憶部１２３が記憶する情報に限られず、例えば、制御部１３０が各処理に用いる一時的な情報が適宜記憶されるものとする。

続いて、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、画像処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１３０は、画像取得部１３１と、ＯＣＲエンジン部１３５と、算出部１３９と、判定部１４０と、表示制御部１４１とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

画像取得部１３１は、スタンドスキャナ１０によって撮像された媒体の画像を取得する。また、画像取得部１３１は、媒体の画像とともに、スタンドスキャナ１０によって媒体が撮像された際の光量等の環境情報を取得する。また、画像取得部１３１は、取得した画像や環境情報を所定の記憶部に格納する。図６に示すように、画像取得部１３１は、読取部１３２と、環境調整部１３３と、画像生成部１３４とを有する。

読取部１３２は、スタンドスキャナ１０を用いて媒体の画像を読み取る。例えば、読取部１３２は、オペレータが画像処理装置１００を操作して媒体の画像を読み取ろうとする際には、オペレータからの入力に従い、スタンドスキャナ１０が行う撮像処理を制御する。具体的には、読取部１３２は、オペレータによる読取に対応するキーの押下に反応し、スタンドスキャナ１０に対して撮像処理の指示を送信する。そして、読取部１３２は、撮像処理の指示に従い撮像された媒体画像を読み取ることにより、スタンドスキャナ１０から媒体画像を取得する。なお、読取に対応するキーは、画像処理装置１００に存在してもよいし、スタンドスキャナ１０に存在していてもよい。

環境調整部１３３は、読取部１３２によって読み取られた画像における環境情報を調整する。まず、環境調整部１３３は、初期調整時において、スタンドスキャナ１０に係る環境チェック用プレート３３から取得される環境情報を取得する。環境調整部１３３は、取得した環境情報を初期状態記憶部１２１に格納する。そして、環境調整部１３３は、画像の撮像の際に、実際に媒体が設置された状態においてＯＣＲ処理等に先立って行われる環境情報のチェックである環境プレチェックを行う。具体的には、環境調整部１３３は、環境プレチェックにおいて、撮像時点における照度などの光量に係る環境情報を取得し、取得した環境情報と初期調整時において記憶されている環境情報との差分（環境変動の量）を検出する。そして、環境調整部１３３は、かかる差分によって最終的な画像処理に与えられる影響を吸収するように、環境情報の調整を行う。例えば、環境調整部１３３は、初期調整時における環境よりも暗い環境で画像が撮像されている場合には、初期調整時における明るさの画像になるようソフト的に輝度を増幅することにより、撮像画像が初期調整時の基準媒体で観測される程度の明るさの画像となるよう読取画像を調整する。

画像生成部１３４は、読取部１３２によって読み取られた画像に対して、環境調整部１３３によって調整された環境情報の影響を加味した上で、ＯＣＲ処理に適する画像を生成する。すなわち、画像生成部１３４は、初期調整時において基準媒体で取得されたような画像の輝度と同程度の輝度となるような、ＯＣＲ処理に適した画像を生成する。このように、画像生成部１３４によって、環境情報やカラー情報が調整された画像が生成され、生成された画像がＯＣＲエンジン部１３５に送られる。

ＯＣＲエンジン部１３５は、スタンドスキャナ１０によって撮像された画像に対して、ＯＣＲによる認識処理を行う。図６に示すように、ＯＣＲエンジン部１３５は、補正処理部１３６と、２値化処理部１３７と、ＯＣＲ処理部１３８とを有する。

補正処理部１３６は、２値化処理及びＯＣＲ処理に際して、画像生成部１３４によって生成された画像を補正する。例えば、補正処理部１３６は、カメラ撮像エリア４１の大きさで撮像された画像のうち、媒体設置エリア４０からはみ出して撮像された部分を切り出す補正や、撮像された媒体画像の傾きを補正する。具体的には、補正処理部１３６は、媒体が帳票である場合には、帳票の四辺や枠線の傾きなどを参照することで、媒体の傾きを補正する。

２値化処理部１３７は、処理対象である画像を２値化処理する。例えば、２値化処理部１３７は、補正処理部１３６によって補正された画像を２値化処理することにより、ＯＣＲ処理が可能なような白と黒とで２値化された画像を生成する。この場合、２値化処理部１３７は、パラメータ記憶部１２２に記憶されている２値化パラメータを用いることにより、ＯＣＲ処理部１３８によるＯＣＲに適した閾値によって画像を２値化する。なお、２値化処理部１３７は、初期調整時においては、文字列３４に含まれる枠線３５を２値化することにより、ドロップアウトカラーで描かれた枠線３５が「白」側へと２値化されるか否かを判定する。

ＯＣＲ処理部１３８は、処理対象である画像に対してＯＣＲ処理を行う。すなわち、ＯＣＲ処理部１３８は、ＯＣＲ処理により、媒体画像から文字等の情報を抽出する。そして、ＯＣＲ処理部１３８は、処理結果である画像や文字等の情報を画像記憶部１２３に記憶する。

ここで、ＯＣＲ処理部１３８による初期調整について説明する。第１の実施例に係る画像処理システム１は、初期調整の段階において、文字列３４をＯＣＲ処理することにより、初期調整認識率を取得する。例えば、ＯＣＲ処理部１３８は、文字列３４に描かれた６種の文字に対してＯＣＲ処理を行い、各文字を認識できたか否かという認識率を初期調整認識率として取得し、初期状態記憶部１２１に記憶する。

また、ＯＣＲ処理部１３８は、媒体が実際に撮像され、撮像された媒体画像に対するＯＣＲ処理を行う前に、台座３１上における媒体付近に設けられた文字列３４に対するＯＣＲ処理（プレＯＣＲ処理）を行う。プレＯＣＲ処理は、文字列３４が所定位置にあることが予めわかっているおり、補正処理部１３６が行う画像の補正処理等を経ずに行われるため、本ＯＣＲ処理よりも迅速に行うことができる。そして、ＯＣＲ処理部１３８は、プレＯＣＲ処理によって得られた文字列３４の認識率（プレＯＣＲ認識率）を算出部１３９に送る。

算出部１３９は、初期状態記憶部１２１に記憶されている初期調整認識率と、対象物（媒体）が実際に撮像される環境で文字列３４をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する。例えば、算出部１３９は、初期調整認識率に対して、プレＯＣＲ認識率がどのくらい低下したかを算出する。具体的には、算出部１３９は、初期調整におけるＯＣＲ認識では６つの文字を全て認識できていたのに対して、プレＯＣＲではいくつの文字が認識不可能となったか等の認識率の差分を算出する。そして、算出部１３９は、算出した結果を判定部１４０に送る。

なお、算出部１３９は、文字列３４に係る初期調整認識率とプレＯＣＲ認識率との差分の算出について、所定の重み付けを行ってもよい。

例えば、画像処理システム１が取り扱う媒体には、漢字が用いられない帳票や、数字のみが記載されている帳票など、複雑な文字を読み取ることを要しない媒体が含まれ得る。ここで、算出部１３９は、文字列３４に含まれる漢字に係るＯＣＲ認識率の重みを他の文字よりも低く設定することや、数字に係る認識率の重みを他の文字よりも高く設定することなどができる。

すなわち、算出部１３９は、取り扱う媒体に応じて、読み取り精度が重視されない文字に関しては、認識率の差分の検出に関しても重みを調整することで、より効率的な処理を行うことができる。具体的には、算出部１３９は、漢字等の複雑な文字を扱わない帳票を媒体とする場合には、プレＯＣＲ処理によって検出される漢字に係る認識率の差分の重みを低く算出する。これにより、算出部１３９は、複雑な文字を扱わないＯＣＲ処理において十分な精度を確保しつつ、後述する判定部１４０による再キャリブレーション判定などが行われにくくすることができるため、処理の効率化を図ることができる。なお、上記のような認識率の調整は、オペレータが手動で行ってもよい。例えば、オペレータは、媒体が関係する業種などに応じて、文字列３４内の認識率差分の算出に用いる重みを調整することができる。

判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分に基づいて、媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する。例えば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分に基づいて、再度の初期調整（再キャリブレーション、再校正処理）を行わせるか、又は、対象物が撮像された画像に対する本ＯＣＲ処理を実行させるかを判定する。具体的には、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えないと判定した場合には、媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させる処理を実行させる。一方、判定部１４０は、差分が所定の閾値を超えたと判定した場合には、再度の校正処理を要するものと判定する。すなわち、判定部１４０は、初期調整認識率に対して、プレＯＣＲ認識率の低下が所定数値以上である場合には、本ＯＣＲ処理を行わずに、再度の初期調整をさせるよう判定し、プレＯＣＲ認識率の低下が所定数値より小さい場合には、本ＯＣＲ処理を行うように判定する。

判定部１４０は、プレＯＣＲ処理が行われ、算出部１３９による算出結果を受け取ったのち、上記の判定処理を行う。判定部１４０は、再度の初期調整を行うべきと判定した場合には、後述する表示制御部１４１にかかる情報を送り、モニタ５０に再度の初期調整を実施する旨を表示させる。一方、判定部１４０は、本ＯＣＲ処理を行うべきと判定した場合には、ＯＣＲエンジン部１３５に判定結果を送り、本ＯＣＲ処理を行わせる。

表示制御部１４１は、画像処理装置１００から送信される情報を表示部に表示させる。具体的には、表示制御部１４１は、表示部としてモニタ５０を用いて、ＯＣＲ処理の結果得られた画像や、オペレータに対する指示等を表示させる。例えば、表示制御部１４１は、判定部１４０によって再度の初期調整を行うべきと判定された場合には、かかる旨が記載されたエラー表示をモニタ５０に表示させる。

[処理の流れについて］
次に、図７及び図８を用いて、第１の実施例に係る画像処理システム１の処理の流れについて説明する。まず、図７を用いて、第１の実施例に係る初期調整処理の流れについて説明する。図７は、第１の実施例に係る初期調整処理の流れの説明に供するフローチャートである。

図７に示すように、画像処理装置１００に係る環境調整部１３３は、初期調整として、環境情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、環境調整部１３３は、スタンドスキャナ１０に備えられた環境チェック用プレート３３から取得される照度情報等を取得する。

続いて、ＯＣＲエンジン部１３５は、初期調整ＯＣＲ処理を実施する（ステップＳ１０２）。すなわち、ＯＣＲエンジン部１３５は、台座部１１に設けられた文字列３４をＯＣＲ処理することにより、初期調整時におけるＯＣＲ認識率を取得する。

そして、環境調整部１３３及びＯＣＲエンジン部１３５は、初期調整の環境情報とＯＣＲ結果とを初期状態記憶部１２１に記憶させる（ステップＳ１０３）。これにより、画像処理システム１による初期調整処理は終了する。

次に、図８を用いて、第１の実施例に係る画像読取処理の流れについて説明する。図８は、第１の実施例に係る画像読取処理の流れの説明に供するフローチャートである。

図８に示すように、画像処理装置１００に係る読取部１３２は、スタンドスキャナ１０の撮像部１５によって撮像される画像を読み取る（ステップＳ２０１）。そして、環境調整部１３３は、実際に媒体が読み取られる際の環境情報をチェックし、かかる環境情報に基づいて、環境情報の調整処理を行う（ステップＳ２０２）。すなわち、環境調整部１３３は、初期状態記憶部１２１に記憶されている初期調整時の環境情報に基づいて、実際に媒体が読み取られる際に変動している環境情報の影響を吸収するように、読み取られた画像に対する調整を行う。

そして、画像生成部１３４は、環境調整部１３３による調整に基づいて、ＯＣＲ処理に供するための画像を生成する（ステップＳ２０３）。ここで、ＯＣＲエンジン部１３５は、プレＯＣＲ処理を行う（ステップＳ２０４）。

すなわち、ＯＣＲエンジン部１３５は、実際に媒体が読み取られる際の環境において、台座部１１に設けられた文字列３４をＯＣＲ処理する。具体的には、２値化処理部１３７は、文字列３４を２値化する。そして、ＯＣＲ処理部１３８は、２値化された文字列３４をＯＣＲ処理し、文字列３４に描かれた文字の認識を試みる。

そして、算出部１３９は、初期状態記憶部１２１に記憶されている初期調整ＯＣＲ認識率と、プレＯＣＲ認識率との差分を算出する。そして、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分に基づいて、プレＯＣＲ認識率の低下が所定数値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

プレＯＣＲ認識率の低下が所定数値以上であった場合には（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、判定部１４０は、読取処理において、再度の初期調整を実施すべきと判定する（ステップＳ２０６）。そして、表示制御部１４１は、判定部１４０による判定に従って、オペレータに対する指示として、再度の初期調整を実施する旨をモニタ５０に表示する（ステップＳ２０７）。

一方、プレＯＣＲ認識率の低下が所定数値以上でなかった場合には（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、判定部１４０は、本ＯＣＲ処理を行うべきと判定する。かかる判定を受けて、補正処理部１３６は、生成された画像に対して補正処理を行う（ステップＳ２０８）。

そして、２値化処理部１３７は、補正処理された画像に対して２値化処理を行う（ステップＳ２０９）。そして、ＯＣＲ処理部１３８は、２値化された画像に対して本ＯＣＲ処理を行う（ステップＳ２１０）。そして、ＯＣＲ処理部１３８は、本ＯＣＲ処理によって媒体から抽出される情報を取得する（ステップＳ２１１）。ＯＣＲ処理部１３８は、適宜、抽出された情報を画像記憶部１２３に記憶する。もしくは、ＯＣＲ処理部１３８は、表示制御部１４１に情報を送り、モニタ５０に抽出された情報を表示させる。これにより、画像処理システム１による画像読取処理は終了する。

なお、判定部１４０は、ステップＳ２０７において、オペレータに対する指示として、再度の初期調整を実施する旨をモニタ５０に表示させた後に、自動的に初期調整を行うよう判定してもよい。この場合、画像処理システム１による処理の流れは、ステップＳ２０７を経て、図７に示すステップＳ１０１に移行する。

［第１の実施例の効果］
以上のように、第１の実施例によれば、画像処理システム１は、撮像対象物である媒体を撮像する撮像部１５を備えるスタンドスキャナ１０（スキャナ装置の一例）と、撮像部１５によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置１００とを含む。撮像部１５は、撮像の際に媒体が置かれる台座３１に表示された文字列３４及び媒体を撮像する。画像処理装置１００は、校正処理として、予め撮像部１５によって撮像された文字列３４をＯＣＲエンジン（ＯＣＲエンジン部１３５に対応する）に認識させた結果である初期調整認識率を記憶する初期状態記憶部１２１と、初期状態記憶部１２１によって記憶された初期調整認識率と、媒体が実際に撮像される環境において、媒体とともに撮像された文字列３４をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出部１３９と、算出部１３９によって算出された差分に基づいて、媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定部１４０と、を備える。

また、第１の実施例によれば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えないと判定した場合には、媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させる処理である本ＯＣＲ処理を実行させ、差分が所定の閾値を超えたと判定した場合には、再度の校正処理を行うべき旨を表示させる。

また、第１の実施例によれば、文字列３４は、ＯＣＲエンジンによる２値化処理において閾値に対応する色により描かれる枠線３５と、枠線３５に囲われた文字により構成される。

また、第１の実施例によれば、算出部１３９は、文字列３４を構成する文字の種別毎に重み付けをしたうえで、初期調整認識率とプレ認識率との差分を算出する。

このように、第１の実施例に係る画像処理システム１は、実際に媒体に対するＯＣＲ処理と同じエンジン、同じパラメータで、台座に刻まれた文字列３４に対して予めＯＣＲ処理を行う。そして、画像処理システム１は、かかる結果を初期状態記憶部１２１に記憶し、プレＯＣＲ処理において、両者の差分を検出する。これにより、画像処理システム１は、本番のＯＣＲ処理と同精度で文字列３４に対する認識影響を判定することができる。そして、画像処理システム１は、差分が所定の閾値を超える場合、例えば認識率の低下が一定以上の数値となった場合に、再キャリブレーションの指示をモニタ５０に表示させるよう判定する。このため、画像処理システム１によれば、本番と同精度で判定された結果に基づいて、媒体画像を補正処理等する前に再キャリブレーションの指示を出すことができるので、処理の効率化を図ることができる。

また、文字列３４は、２値化処理において閾値に対応する色であるドロップアウトカラーを枠線に用いて構成されることにより、校正処理において、２値化が適切であるか否かを判定することで、校正処理が適切にされていることを確認することができ、処理の効率化を図ることができる。また、２値化処理を適切に行うことを担保することにより、ＯＣＲ処理による文字認識の精度を高めることができる。

また、算出部１３９は、文字列３４を構成する文字の種別毎に重み付けをしてもよい。これにより、画像処理システム１によれば、読み取り対象となる媒体の種類に応じて、校正処理の精度を調整することができるため、複雑な文字を読み取ることを要しない作業時には、再キャリブレーションの指示を出されにくくすることができる。これにより、処理の効率化を図ることができる。

［第２の実施例］
上述した第１の実施例では、画像処理システム１が、プレＯＣＲ処理の結果に基づき、本ＯＣＲ処理に先立って再キャリブレーションを実施するか否かを判定する処理を実施する例を説明した。ここで、画像処理システム１は、本ＯＣＲ処理の前に再キャリブレーションを実施するか否かを判定する処理を実施せずに、本ＯＣＲ処理の終了後に、各処理の結果に基づき、画像処理システム１に係るエラー要因を抽出するような処理を行ってもよい。

すなわち、第２の実施例に係る画像処理システム１は、第１の実施例とは異なる処理によって、エラー要因を正確に抽出する。以下では、第２の実施例に係る画像処理システム１による処理の流れについて説明する。なお、第１の実施例で説明した処理については、説明を省略する。例えば、画像処理装置１００等の画像処理システム１を構成する各装置の構成や、画像処理システム１が行う初期調整の処理については、第１の実施例と第２の実施例とで共通するため、説明を省略する。

[処理の流れについて］
ここで、図９を用いて、第２の実施例に係る画像読取処理の流れについて説明する。図９は、第２の実施例に係る画像読取処理の流れの説明に供するフローチャートである。

図９に示すように、画像処理装置１００に係る読取部１３２が行う読み取り処理（ステップＳ３０１）から、ＯＣＲエンジン部１３５が行うプレＯＣＲ処理（ステップＳ３０４）までのステップは、図８に示すステップＳ２０１〜ステップＳ２０４までと共通する。

第２の実施例に係る判定部１４０は、ステップＳ３０４においてプレＯＣＲ処理が行われ、初期調整ＯＣＲ処理とプレＯＣＲ処理の認識率の差分を取得するものの、この時点では、再キャリブレーションの判定を行わず、処理を継続させる。

すなわち、第２の実施例に係るＯＣＲエンジン部１３５は、プレＯＣＲ処理ののち、本ＯＣＲ処理を行う。本ＯＣＲ処理に係るステップＳ３０５〜ステップＳ３０７は、図８に示すステップＳ２０８〜ステップＳ２１０までと共通する。

そして、判定部１４０は、本ＯＣＲ処理の終了後に、ステップＳ３０２で得られた環境情報（「（１）」の情報）と、ステップＳ３０４で得られたプレＯＣＲ処理の認識率（「（２）」の情報）と、ステップＳ３０７で得られた本ＯＣＲ処理の結果（「（３）」の情報）の、各情報に基づいて、画像処理システム１が実施した読取処理の結果をモニタ５０に表示する（ステップＳ３０８）。

[エラー要因の判定について］
ここで、図１０を用いて、判定部１４０がモニタ５０に表示する処理結果について説明する。図１０は、第２の実施例に係る判定処理を説明する図である。図１０に示すように、判定部１４０は、環境プレチェック（図９におけるステップＳ３０２に対応する）、プレＯＣＲ処理（図９におけるステップＳ３０４に対応する）、本ＯＣＲ処理（図９におけるステップＳ３０７に対応する）の各処理で得られた情報に基づいて、画像処理システム１に関するエラー要因を特定する。例えば、環境プレチェックにおいて、環境調整部１３３による調整処理では調整しきないような変動がある場合には、環境プレチェックの項目には「×」が記憶され、そうでない場合には「○」が記憶される。例えば、プレＯＣＲ処理において、文字列３４が認識できなかった、あるいは、初期調整時と比較して所定数値以上に認識率が低下していた場合には、プレＯＣＲ処理の項目には「×」が記憶され、そうでない場合には「○」が記憶される。例えば、本ＯＣＲ処理において、媒体に記載された文字が認識できなかった、あるいは、何らかの不具合のために媒体画像を認識できなかったという不具合が生じた場合には、本ＯＣＲ処理の項目には「×」が記憶され、そうでない場合には「○」が記憶される。

環境プレチェック、プレＯＣＲ処理、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されなかった場合、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理は正常に動作していると判定する（ステップＳ４０１）。

プレＯＣＲ処理、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されなかった場合であって、環境プレチェックに異常が発生したとすると、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には環境変動の可能性があると判定する（ステップＳ４０２）。この場合には、本ＯＣＲ処理に問題が生じていないことから、例えば、オペレータは、プレ環境チェックの不具合の要因として、環境プレチェック時の一時的な照度の変動、一時的に発生した影、手写りなどを想定することができる。

環境プレチェック、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されなかった場合であって、プレＯＣＲ処理に異常が発生したとすると、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には装置異常の可能性があると判定する（ステップＳ４０３）。この場合には、本ＯＣＲ処理に問題が生じていないことから、例えば、オペレータは、装置異常の不具合の要因として、プレＯＣＲ処理時の一時的なカメラの汚れ、カメラのピントのずれなどを想定することができる。また、オペレータは、本ＯＣＲ処理に問題が生じずにプレＯＣＲ処理に問題が生じていることに鑑みて、カメラ等の潜在的な不具合要因を認識することができる。

環境プレチェック、プレＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されなかった場合であって、本ＯＣＲ処理に異常が発生したとすると、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には媒体異常の可能性があると判定する（ステップＳ４０４）。すなわち、オペレータは、環境プレチェック及びプレＯＣＲ処理に問題が検出されない場合には、文字列３４のＯＣＲ処理に問題がないことから、媒体設置エリア４０に配置された媒体そのものにエラー要因があると想定することができる。具体的には、オペレータは、媒体の反りや折れ、媒体に記入された文字が雑（例えば、癖字など）であるため、適切なＯＣＲ処理がなされなかったことを想定することができる。

環境プレチェック、プレＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されており、かつ、本ＯＣＲ処理に異常が発生していない場合には、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には環境変動及び装置異常の可能性があると判定する（ステップＳ４０５）。この場合には、オペレータは、ステップＳ４０２及びステップＳ４０３における要因を想定することができる。

環境プレチェック、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されており、かつ、プレＯＣＲ処理に異常が発生していない場合には、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には環境変動及び媒体異常の可能性があると判定する（ステップＳ４０６）。この場合には、オペレータは、ステップＳ４０２及びステップＳ４０４における要因を想定することができる。すなわち、オペレータは、プレＯＣＲ処理に問題が生じていないことから、カメラ撮像エリア４１内であって文字列３４と重ならない範囲において、一時的に発生した影、手写りなどが発生したことや、媒体そのものの異常であることを想定することができる。

プレＯＣＲ処理、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されており、かつ、環境プレチェックに異常が発生していない場合には、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には装置異常の可能性があると判定する（ステップＳ４０７）。すなわち、判定部１４０は、ＯＣＲ処理に関わる装置（主として、カメラ等の撮像部１５に含まれる部品）に対する異常を想定することができる。

環境プレチェック、プレＯＣＲ処理、本ＯＣＲ処理のいずれにおいてもエラー要因が検出されている場合には、判定部１４０は、画像処理システム１による読取処理には環境変動、装置異常、媒体異常のいずれの可能性もあるものと判定する（ステップＳ４０８）。この場合には、オペレータは、ステップＳ４０２、ステップＳ４０４及びステップＳ４０７における要因を想定することができる。

なお、上記の判定処理において、判定部１４０は、本ＯＣＲ処理の終了後に、処理の過程で得られた各情報に基づいて、エラー要因の判定結果を表示する例を示した。しかし、判定部１４０は、例えば、図９におけるステップＳ３０２の環境プレチェックと、ステップＳ３０４のプレＯＣＲ処理との段階において、エラー要因の判定結果を表示するようにしてもよい。これにより、判定部１４０は、２以上のエラー要因が重なる結果となるステップＳ４０５、ステップＳ４０６、ステップＳ４０８のような事態に対しても、正確にエラー要因をオペレータに通知することができる。

また、本ＯＣＲ処理にエラーが発生しない場合には、エラーに係る各判定処理は一時的な誤診断とも解されるため、判定部１４０は、本ＯＣＲ処理に対してエラーが発生した場合に限って、上記の判定結果を表示させてもよい。

［第２の実施例の効果］
以上のように、第２の実施例によれば、画像処理システム１は、撮像対象物である媒体を撮像する撮像部１５を備えるスタンドスキャナ１０と、撮像部１５によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置１００とを含む。撮像部１５は、撮像の際に媒体が置かれる台座に表示された文字列３４及び媒体を撮像するとともに、文字列３４が撮像される際の環境情報を取得する。画像処理装置１００は、初期状態記憶部１２１と、環境調整部１３３と、算出部１３９と、判定部１４０とを備える。初期状態記憶部１２１は、校正処理として、予め撮像部１５によって撮像された文字列３４をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率と、校正処理において文字列３４が撮像された際の環境情報（「第１の環境情報と表記する」とを記憶する。環境調整部１３３は、初期状態記憶部１２１によって記憶された第１の環境情報と、媒体が実際に撮像される際の環境情報（「第２の環境情報」と表記する）との差分を調整する。算出部１３９は、初期状態記憶部１２１によって記憶された初期調整認識率と、媒体が実際に撮像される環境において、媒体とともに撮像された基準表示をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する。判定部１４０は、環境調整部１３３によって調整された結果、及び算出部１３９によって算出された差分に基づいて、媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させた際に不具合が生じる要因を判定する。

また、第２の実施例によれば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えないと判定した場合であって、かつ、媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させた際に不具合が生じた場合には、媒体を不具合の要因と判定する。

また、第２の実施例によれば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えないと判定した場合であって、かつ、環境調整部１３３による調整処理で調整しきれないような変動があった場合には、媒体が実際に撮像された環境を不具合の要因と判定する。

また、第２の実施例によれば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えたと判定した場合には、媒体を撮像した撮像部１５を不具合の要因と判定する。

また、第２の実施例によれば、判定部１４０は、算出部１３９によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、差分が所定の閾値を超えたと判定した場合であって、かつ、環境調整部１３３による調整処理で調整しきれないような変動があった場合には、媒体が実際に撮像された環境を不具合の要因と判定する。

このように、第２の実施例に係る画像処理システム１は、校正処理において、初期状態の環境情報とＯＣＲ認識率を記憶し、プレＯＣＲ処理及び本ＯＣＲ処理において、初期状態の情報との差分を検出する。これにより、画像処理システム１は、本ＯＣＲ処理において不具合が生じた場合に、かかる不具合要因を適切に判定することができる。例えば、従来であれば、本ＯＣＲ処理において不具合が生じた場合であっても、撮像時の照度等の環境変動による不具合か、レンズ等の装置関係の不具合か、媒体そのものの不具合か、を特定することが困難であった。第２の実施例に係る画像処理システム１によれば、文字列３４という、媒体とは別の対象を本番と同精度でＯＣＲ処理しておくことにより、かかる認識影響を判定することができるため、上述のように、不具合要因を高精度に判定することができる。このため、不具合要因が特定できないために、業務が滞ったり、無駄な部品の交換などが行われたりといった、非効率な状況が発生することを防止することができる。結果として、第２の実施例に係る画像処理システム１によれば、処理を効率化することができる。

［その他の実施例］
上述した実施例では、文字列３４は、ひらがな等の文字を用いる例を示した。しかし、文字列３４は、上述した例に限られない。例えば、文字列３４は、バーコードなどの所定の形式を持つ記号や図形を含んでいてもよい。この場合、画像処理システム１は、文字列３４に描かれた記号や図形を光学認識するための所定のパラメータを用いて、かかる記号に対してＯＣＲ処理を行うことができる。

また、上述した実施例では、画像処理システム１は、スタンドスキャナ１０と、画像処理装置１００と、モニタ５０とから構成される例を示した。しかし、本発明が実現されるにあたっては、上述した構成に限られなくてもよい。

例えば、スタンドスキャナ１０と画像処理装置１００とは一体であってもよい。この場合、スタンドスキャナ１０は、上記実施例に加えて、制御部１３０に対応するＣＰＵや、記憶部１２０に対応するメモリ等を備える構成となり、撮像部１５によって撮像された画像に対して、画像処理装置１００に係る記憶部１２０や制御部１３０等に対応する処理部によってＯＣＲ処理を行う。あるいは、画像処理装置１００とモニタ５０とは一体であってもよい。この場合、画像処理装置１００は、通信インターフェースを介さずに、表示制御部１４１による制御に従って、所定の表示を表示部（モニタ５０に対応する）に表示する。

［ハードウェア構成］
画像処理装置１００は、例えば、次のようなハードウェア構成により実現することができる。図１１は、画像処理装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図１１に示すように、画像処理装置１００は、ハードウェアの構成要素として、プロセッサ１００ａと、メモリ１００ｂと、記憶装置１００ｃと、ネットワークインターフェースモジュール１００ｄとを有する。プロセッサ１００ａの一例として、ＣＰＵ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ等が挙げられる。また、画像処理装置１００は、プロセッサ１００ａと周辺回路とを含むＬＳＩ（Large Scale Integrated circuit）を有してもよい。メモリ１００ｂの一例として、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等のＲＡＭ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。

例えば、通信部１１０は、ネットワークインターフェースモジュール１００ｄによって実現される。また、記憶部１２０は、メモリ１００ｂ及び記憶装置１００ｃによって実現される。また、制御部１３０は、プロセッサ１００ａによって実現される。

そして、画像処理装置１００での上記説明における各処理は、各処理に対応するプログラムをプロセッサ１００ａに実行させることによって実現してもよい。例えば、上記説明における各処理に対応するプログラムがメモリ１００ｂまたは記憶装置１００ｃ等の記憶部に記憶され、プログラムがプロセッサ１００ａによって記憶部から読み出されて実行されてもよい。

例えば、画像処理プログラムは、画像処理装置１００を、取得手段、格納手段、算出手段及び判定手段として機能させる。取得手段（画像取得部１３１に対応する）は、撮像の際に媒体が置かれる台座３１に表示される文字列３４、及び媒体を撮像した画像を取得する。格納手段（ＯＣＲエンジン部１３５に対応する）は、取得手段によって取得された画像のうち、校正処理として、予め撮像された画像に含まれる文字列３４をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率を所定の記憶部（例えば、初期状態記憶部１２１）に格納する。算出手段（算出部１３９に対応する）は、格納手段によって格納された初期調整認識率と、媒体が実際に撮像される環境において、媒体とともに撮像された文字列３４をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する。判定手段（判定部１４０に対応する）は、算出手段によって算出された差分に基づいて、媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する。

なお、本発明の画像処理方法を適用したソフトウェア（プログラム）は、可搬性の記憶媒体に格納して配布するようにしてもよいし、ネットワークからダウンロードして配布するようにしてもよい。さらには、Ｓａａｓ（Software as a Service）などのようにクラウドサービスでソフトウェアを提供するようにしてもよい。

１ 画像処理システム
１０ スタンドスキャナ
１１ 台座部
１２ 支柱部
１３ カメラボード
１４ レンズ
１５ 撮像部
２０ イメージセンサ
２１ 制御ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＵＳＢコントローラ
２４ ＵＳＢインターフェース
３１ 台座
３２ 突き当てガイド
３３ 環境チェック用プレート
３４ 文字列
３５ 枠線
４０ 媒体設置エリア
４１ カメラ撮像エリア
５０ モニタ
１００ 画像処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 初期状態記憶部
１２２ パラメータ記憶部
１２３ 画像記憶部
１３０ 制御部
１３１ 画像取得部
１３２ 読取部
１３３ 環境調整部
１３４ 画像生成部
１３５ ＯＣＲエンジン部
１３６ 補正処理部
１３７ ２値化処理部
１３８ ＯＣＲ処理部
１３９ 算出部
１４０ 判定部
１４１ 表示制御部

Claims (12)

1. 撮像対象物である媒体を撮像する撮像部を備えるスキャナ装置と、前記撮像部によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置とを含む画像処理システムであって、
   前記撮像部は、
   撮像の際に媒体が置かれる台座に表示された文字列、及び前記媒体を撮像し、
   前記画像処理装置は、
   校正処理として、予め前記撮像部によって撮像された前記文字列をＯＣＲ（Optical Character Recognition）エンジンに認識させた結果である初期調整認識率を記憶する記憶部と、
   前記記憶部によって記憶された初期調整認識率と、前記媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。
2. 前記判定部は、
   前記算出部によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記差分が所定の閾値を超えないと判定した場合には、前記媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させる処理を実行させ、前記差分が所定の閾値を超えたと判定した場合には、再度の校正処理を行うべき旨を表示させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記文字列は、ＯＣＲエンジンによる２値化処理において閾値に対応する色により描かれる枠線と、枠線に囲われた文字により構成される、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。
4. 前記算出部は、前記文字列を構成する文字の種別毎に重み付けをしたうえで、前記初期調整認識率と前記プレ認識率との差分を算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
5. 撮像対象物である媒体を撮像する撮像部を備えるスキャナ装置と、前記撮像部によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置とを含む画像処理システムであって、
   前記撮像部は、
   撮像の際に媒体が置かれる台座に刻まれた文字列、及び前記媒体を撮像するとともに、前記文字列が撮像される際の環境情報を取得し、
   前記画像処理装置は、
   校正処理として、予め前記撮像部によって撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率と、前記校正処理において前記文字列が撮像された際の環境情報である第１の環境情報とを記憶する記憶部と、
   前記記憶部によって記憶された前記第１の環境情報と、前記媒体が実際に撮像される際の環境情報である第２の環境情報との差分を調整する環境調整部と、
   前記記憶部によって記憶された初期調整認識率と、前記媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出部と、
   前記環境調整部によって調整された結果、及び前記算出部によって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させた際に不具合が生じる要因を判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。
6. 前記判定部は、
   前記算出部によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記差分が所定の閾値を超えないと判定した場合であって、かつ、前記媒体の画像をＯＣＲエンジンに認識させた際に不具合が生じた場合には、前記媒体を不具合の要因と判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理システム。
7. 前記判定部は、
   前記算出部によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記差分が所定の閾値を超えないと判定した場合であって、かつ、前記環境調整部による調整処理で調整しきれないような変動があった場合には、前記媒体が実際に撮像された環境を不具合の要因と判定する、
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理システム。
8. 前記判定部は、
   前記算出部によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記差分が所定の閾値を超えたと判定した場合には、前記媒体を撮像した前記撮像部を不具合の要因と判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理システム。
9. 前記判定部は、
   前記算出部によって算出された差分が所定の閾値を超えるか否かを判定し、前記差分が所定の閾値を超えたと判定した場合であって、かつ、前記環境調整部による調整処理で調整しきれないような変動があった場合には、前記媒体が実際に撮像された環境を不具合の要因と判定する、
   ことを特徴とする請求項５又は８に記載の画像処理システム。
10. 撮像対象物である媒体を撮像するスキャナ装置と接続される画像処理装置であって、
    撮像の際に媒体が置かれる台座に刻まれた文字列、及び前記媒体を撮像した画像を取得する取得部と、
    前記取得部によって取得された画像のうち、校正処理として、予め撮像された画像に含まれる前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率を記憶する記憶部と、
    前記記憶部によって記憶された初期調整認識率と、前記媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出部と、
    前記算出部によって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定部と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
11. 撮像対象物である媒体を撮像するスキャナ装置と、前記スキャナ装置によって撮像された画像に所定の処理を行う画像処理装置とを含む画像処理システムで実行される画像処理方法であって、
    撮像の際に媒体が置かれる台座に表示された文字列、及び前記媒体を撮像する撮像ステップと、
    校正処理として、予め前記撮像ステップによって撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率を記憶部に格納する格納ステップと、
    前記格納ステップによって格納された初期調整認識率と、前記媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップによって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定ステップと、
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
12. 撮像対象物である媒体を撮像するスキャナ装置と接続されるコンピュータを、
    撮像の際に媒体が置かれる台座に表示される文字列、及び前記媒体を撮像した画像を取得する取得手段と、
    前記取得手段によって取得された画像のうち、校正処理として、予め撮像された画像に含まれる前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた結果である初期調整認識率を記憶部に格納する格納手段と、
    前記格納手段によって格納された初期調整認識率と、前記媒体が実際に撮像される環境において、前記媒体とともに撮像された前記文字列をＯＣＲエンジンに認識させた場合の認識率であるプレ認識率との差分を算出する算出手段と、
    前記算出手段によって算出された差分に基づいて、前記媒体の画像に対して実行される所定の処理の内容を判定する判定手段と、
    として機能させるための画像処理プログラム。

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