JP6734171B2 - 紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法 - Google Patents

Description

この発明は、銀行等の金融機関等で帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することができる紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法に関する。

従来、住民税等の税金を徴収する税務署や水道料金を徴収する水道局等の地方公共団体等は、各利用者に対して納入通知書と呼ばれる帳票を郵送する。利用者は、この帳票を銀行等の金融機関に持ち込んで税金や公共料金の支払いを行うことになる。

ここで、金融機関では、各店舗で受け付けた帳票を事務センタに集約して、税金、水道料金、ガス料金などに振り分ける必要がある。地方税は各市町村が支払先となり、水道料金は水道局が支払先となり、電気料金は電力会社が支払先となるためである。

かかる帳票の振り分けに関する従来技術として、例えば特許文献１には、帳票に記載された文字の認識結果に基づいて帳票の仕分先を決める技術が記載されている。また、特許文献２には、あらかじめ記憶された複数帳票の画像情報に含まれるロゴ及び枠の配置特徴パターンとマッチングを行い、マッチング結果を利用して帳票の仕分先を決める技術が記載されている。

特開２００６−１４３３６９号公報 特開２００９−０１１８７４号公報

しかしながら、上記の特許文献１のものは、文字認識が不能な帳票が混在していた場合に、作業員が装置に常駐し、読み取り不能な帳票が発生する度に認識不能な帳票を人手により仕分けしなければならず、作業が煩雑になるという問題点がある。また、特許文献２によれば、帳票の種類が多くなればなるほどロゴ及び枠の配置特徴パターンが類似してしまうため、この配置特徴パターンだけでは仕分先を特定できない状況が生ずるという問題点がある。なお、詳細な配置特徴パターンを利用したとしても、処理遅延が問題となる。

これらのことから、金融機関等で帳票の仕分けを行う際に、作業負担をいかに効率良く軽減するかが重要な課題となっている。かかる課題は、商品券等の帳票を振り分ける場合にも、同様に生ずる課題である。

本発明は、上記従来技術の課題を解決するためになされたものであって、金融機関等で帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することができる紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、第１の紙葉類処理装置と第２の紙葉類処理装置とを有する紙葉類集計処理システムであって、前記第１の紙葉類処理装置は、紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得する第１の紙葉類属性情報取得手段と、前記第１の紙葉類属性情報取得手段にて取得された第１の紙葉類属性情報を出力する出力手段とを備え、前記第２の紙葉類処理装置は、前記第１の紙葉類処理装置から出力された前記第１の紙葉類属性情報を記憶する記憶手段と、前記紙葉類に係る前記所定の紙葉類属性情報を取得する第２の紙葉類属性情報取得手段と、前記第２の紙葉類属性情報取得手段により取得された第２の紙葉類属性情報と少なくとも一部の情報が合致する第１の紙葉類属性情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記第１の紙葉類処理装置は、前記紙葉類の画像情報を取得する第１の画像情報取得手段をさらに備え、前記出力手段は、前記第１の紙葉類属性情報取得手段にて取得された第１の紙葉類属性情報とともに、前記第１の画像情報取得手段にて取得された第１の画像情報を出力し、前記第２の紙葉類処理装置は、前記紙葉類の画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、前記抽出手段により抽出された第１の紙葉類属性情報に対応する第１の画像情報と、前記第２の画像情報取得手段により取得された第２の画像情報とを照合処理する照合処理手段とをさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記第２の紙葉類処理装置は、前記照合処理手段による照合結果及びあらかじめ定められた紙葉類の属性区分にしたがって、各紙葉類を仕分処理する仕分処理手段をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類に印刷された文字を含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類の画像情報の一部を含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類の画像情報を縮小処理した縮小画像を含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記第１の紙葉類処理装置は、前記紙葉類を加工する加工手段をさらに備え、前記第１の紙葉類属性情報取得手段は、前記加工手段により加工された紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得し、前記第１の画像情報取得手段は、前記加工手段により加工された紙葉類の画像情報を取得することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記紙葉類は、利用者が税金や公共料金等を振り込む際に使用する帳票であることを特徴とする。

また、本発明は、第１の紙葉類処理装置と第２の紙葉類処理装置とを有する紙葉類集計処理システムの紙葉類集計処理方法であって、前記第１の紙葉類処理装置が、紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得する第１の紙葉類属性情報取得工程と、前記第１の紙葉類処理装置が、前記第１の紙葉類属性情報取得工程にて取得された第１の紙葉類属性情報を出力する出力工程と、前記第２の紙葉類処理装置が、前記第１の紙葉類処理装置から出力された前記第１の紙葉類属性情報を記憶部に格納する格納工程と、前記第２の紙葉類処理装置が、前記紙葉類に係る前記所定の紙葉類属性情報を取得する第２の紙葉類属性情報取得工程と、前記第２の紙葉類処理装置が、前記第２の紙葉類属性情報取得工程により取得された第２の紙葉類属性情報と少なくとも一部の情報が合致する第１の紙葉類属性情報を前記記憶部から抽出する抽出工程とを含んだことを特徴とする。

本発明によれば、金融機関等で帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することができる。

図１は、本実施例に係る紙葉類集計処理システムの構成図である。 図２は、図１に示した紙葉類処理装置の外観構成を説明する図である。 図３は、帳票処理部の内部構成を示す断面図である。 図４は、紙葉類処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、紙葉類処理装置の処理手順を示すフローチャートである。 図６は、帳票仕分部の内部構成を示す断面図である。 図７は、紙葉類分類装置の構成を示す機能ブロック図である。 図８は、紙葉類分類装置の処理についての説明図である。 図９は、紙葉類分類装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、帳票の具体例についての説明図である。（その１） 図１１は、帳票の具体例についての説明図である。（その２）

以下、添付図面を参照して、本発明に係る紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法の好適な実施例を詳細に説明する。

＜紙葉類集計処理システムの構成＞
図１は、本実施例に係る紙葉類集計処理システムの構成図である。図１に示す複数の営業所３０は、銀行などの金融機関の支店であり、それぞれの営業所３０には紙葉類処理装置１０が設けられている。紙葉類処理装置１０は、税金や公共料金等を振り込む際に使用する帳票を受け付け、振込処理を行う装置である。

具体的には、紙葉類処理装置１０は、帳票を取り込んで撮像し、帳票画像データを生成する。さらに、紙葉類処理装置１０は、帳票画像データに対して文字認識処理を行って収納先、収納金額、種別などを識別する。ここで、種別とは、自動車税、地方税、水道料金、電話料金などである。紙葉類処理装置１０は、識別結果を表示し、必要に応じて修正入力を受け付けて収納先、収納金額、種別などを確定する。紙葉類処理装置１０は、確定した収納金額に対応する貨幣の投入を受け付け、領収書と釣銭を顧客に返却し、帳票を内部に収納する。

各営業所３０において紙葉類処理装置１０の内部に収納された帳票は、センタ４０に輸送される。また、各営業所３０の紙葉類処理装置１０は、自装置で処理した帳票に係る帳票データをセンタ４０の紙葉類分類装置２０に送信する。帳票データには、帳票画像データと、文字認識の結果を示す文字認識結果データと、修正入力の内容を示す修正入力データとが含まれる。なお、ここでは帳票データをネットワーク経由で送信する構成を示したが、紙葉類処理装置１０が帳票データを所定の記憶媒体に書込み、かかる記憶媒体を輸送や手渡しによりセンタ４０に運んで紙葉類分類装置２０に読み取らせてもよい。

センタ４０の紙葉類分類装置２０は、複数の営業所から輸送された帳票を収納先及び種別に応じて分類し、仕分けを行う第２の紙葉類処理装置である。紙葉類分類装置２０により分類された帳票は、その後、対応する収納先５０に輸送されて処理される。また、収納先５０には、帳票の合計金額などの明細データが送信される。なお、各帳票の帳票データを合わせて収納先５０に送信してもよい。

紙葉類分類装置２０は、帳票の分類に各営業所３０の紙葉類処理装置１０から受信した帳票データを用いる。具体的には、紙葉類分類装置２０は、営業所３０から輸送された帳票を取り込んで撮像し、帳票画像データを生成する。さらに、紙葉類分類装置２０は、帳票画像データに対して文字認識処理を実行する。

紙葉類分類装置２０は、自装置で実行した文字認識処理の結果と、紙葉類処理装置１０から受信した帳票データに含まれる文字認識結果データとを比較し、取り込んだ帳票に対応する帳票データの候補を抽出する。この候補の抽出では、文字認識結果の一部が合致する帳票データが選択される。例えば、収納先や種別が合致する帳票データを選択すればよい。なお、特定の項目について文字認識が失敗している場合には、「文字認識の失敗」を文字認識結果として利用可能である。例えば、紙葉類分類装置２０が取り込んだ帳票について文字認識が失敗した場合には、同様の項目で紙葉類処理装置１０にて文字認識に失敗している帳票データを候補として抽出することができる。

紙葉類分類装置２０は、抽出した帳票データの帳票画像データと、自装置で生成した帳票画像データとを照合処理し、取り込んだ帳票に対応する帳票データを特定する。紙葉類分類装置２０は、特定した帳票データに修正入力データが含まれている場合には、この修正入力データを取り込んだ帳票のセンタ側での修正入力データとして用いる。すなわち、紙葉類分類装置２０では、操作者から修正入力を受け付けることなく、取り込んだ帳票のセンタ側での修正入力データを得ることができる。

その後、紙葉類分類装置２０は、特定した帳票データの文字認識結果データ及び修正入力データを参照し、文字認識結果データ及び修正入力データに示された収納先及び種別に従って帳票を分類して帳票の仕分処理を行う。なお、紙葉類分類装置２０にて文字認識処理を行うことができず、紙葉類処理装置１０において文字認識処理を行うことができていた場合には、紙葉類分類装置２０は、自装置で生成した帳票画像データと紙葉類処理装置１０により生成された帳票画像データとを照合処理することで取り込んだ帳票に対応する帳票データを特定し、特定した帳票データに含まれる紙葉類処理装置１０での文字認識処理の結果（文字認識結果データ及び修正入力データ）に基づいて帳票の仕分処理を行う。また、紙葉類分類装置２０での分類時に文字認識を行わない項目を設定していた場合には、その項目については紙葉類処理装置１０での文字認識処理の結果を用いて帳票の仕分処理を行う。

このように、本実施例に係る紙葉類集計処理システムでは、営業所３０において紙葉類処理装置１０が帳票を取り込む際に帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データを生成し、これらを含む帳票データをセンタ４０の紙葉類分類装置２０に送信する。そして、紙葉類分類装置２０は、営業所３０から輸送された帳票を取り込んで帳票画像データ及び文字認識結果データを生成し、帳票画像データ及び文字認識結果データを用いて帳票データの抽出及び特定を行う。具体的には、文字認識結果データを帳票の属性を示す紙葉類属性情報として用い、紙葉類属性情報の少なくとも一部が合致する帳票データを抽出した上で、帳票画像データの照合を行って取り込んだ帳票に対応する帳票データを特定する。

文字認識結果データを用いた帳票データの抽出は、帳票画像データ全体の照合処理に比して負荷が小さいため、文字認識結果データを用いた抽出により照合処理の対象となる帳票データの数を絞り込むことで、紙葉類分類装置２０が取り込んだ帳票に対応する帳票データを高速かつ低負荷で特定することが可能となる。そして、特定した帳票データの修正入力データを使用することができるため、帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することができる。

＜紙葉類処理装置１０の構成＞
次に、図１に示した紙葉類処理装置１０の外観構成について説明する。図２は、図１に示した紙葉類処理装置１０の外観構成を説明する図である。図２に示すように、紙葉類処理装置１０は、表示操作部１１、キャッシュカード受付部１２、暗証番号入力部１３、レシート印刷部１４、帳票受付部１５ａ、硬貨受付部１６ａ、硬貨出金部１６ｂ、紙幣受付部１６ｃ、紙幣出金部１６ｄを有する。

表示操作部１１は、画面の表示と画面上に表示されたボタン等の操作によって入力操作を受け付けるタッチパネル型のディスプレイ又は液晶パネル等の入出力デバイスである。帳票受付部１５ａは、税金又は公共料金の支払用の用紙（帳票）を受け付ける受付部である。

レシート印刷部１４は、受け付けた帳票の処理の結果を示した処理レシートを印刷して出力する出力部である。キャッシュカード受付部１２は、顧客が支払いに銀行口座からの振込処理を用いる場合に、当該口座のキャッシュカードを受け付ける受付部である。暗証番号入力部１３は、顧客が支払いに銀行口座からの振込処理を用いる場合に、当該口座の暗証番号を入力する入力部である。

硬貨受付部１６ａは、顧客が支払いに硬貨を用いる場合に硬貨を受け付ける受付部である。硬貨出金部１６ｂは、支払い時の釣銭として、あるいは取消処理に応じて返却される硬貨を出金する出金部である。紙幣受付部１６ｃは、顧客が支払いに紙幣を用いる場合に紙幣を受け付ける受付部である。紙幣出金部１６ｄは、支払い時の釣銭として、あるいは取消処理に応じて返却される紙幣を出金する出金部である。図示していないが、硬貨受付部１６ａ、硬貨出金部１６ｂ、紙幣受付部１６ｃ及び紙幣出金部１６ｄには、シャッターカバーが設けられており、必要時以外には閉塞されるようになっている。

帳票受付部１５ａが受け付けた帳票は、紙葉類処理装置１０の帳票処理部１５に取り込まれる。図３は、帳票処理部１５の内部構成を示す断面図である。図３に示すように、帳票処理部１５は、搬送ローラ１５ｂ、搬送路１５ｃ、カッタ１５ｄ、撮像部１５ｅ、スタンプ処理部１５ｆ及び収納部１５ｇを有する。

帳票処理部１５は、搬送ローラ１５ｂを駆動して帳票を搬送路１５ｃに取り込む。取り込まれた帳票は搬送路１５ｃ上を搬送され、撮像部１５ｅが帳票の撮像を行う。その後、帳票に係る支払いが確定したならば、スタンプ処理部１５ｆが帳票の所定位置に領収印（日付印を含む）を押印し、カッタ１５ｄが帳票から領収書を切り離す。領収書が切り離された帳票は、収納部１５ｇに搬送されて収納される。また、領収書は、帳票受付部１５ａに排出されて返却される。

図４は、紙葉類処理装置１０の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、紙葉類処理装置１０は、既に説明した表示操作部１１、キャッシュカード受付部１２、暗証番号入力部１３、レシート印刷部１４及び帳票処理部１５に加え、入出金部１６と、通信部１７と、記憶部１８と、制御部１９とを有する。

入出金部１６は、貨幣の投入の受付、金種の識別、貨幣の金種別の収納、制御部１９から指定された貨幣の払い出しを行う処理部である。通信部１７は、センタ４０の紙葉類分類装置２０とデータ通信するためのインタフェース部である。記憶部１８は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等からなる記憶デバイスである。記憶部１８は、帳票データ１８ａを記憶する。帳票データ１８ａは、帳票画像データと、文字認識結果データと、修正入力データとを対応付けたデータである。

制御部１９は、紙葉類処理装置１０の全体を制御する制御部であり、帳票データ生成部１９ａ、文字認識部１９ｂ、修正処理部１９ｃ及び支払処理部１９ｄを有する。実際には、帳票データ生成部１９ａ、文字認識部１９ｂ、修正処理部１９ｃ及び支払処理部１９ｄに対応するプログラムを不揮発性メモリや磁気ディスク装置などの記憶装置に記憶しておき、これらのプログラムをメモリにロードして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）で実行することで、対応するプロセスを実行させることになる。

帳票データ生成部１９ａは、帳票処理部１５が取り込んだ帳票から帳票データ１８ａを生成する処理部である。まず、帳票データ生成部１９ａは、帳票処理部１５の撮像部１５ｅが撮像した帳票の画像を帳票画像データとして帳票データ１８ａに記憶するとともに、文字認識部１９ｂ及び修正処理部１９ｃに出力する。その後、文字認識部１９ｂが文字認識結果データを出力した場合には、文字認識結果データを帳票データ１８ａに追加する。さらに、修正処理部１９ｃが文字認識の結果について修正入力データを出力した場合には、修正入力データを帳票データ１８ａに追加する。

帳票データ生成部１９ａは、帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データを含む帳票データをセンタ４０の紙葉類分類装置２０に送信する。この帳票データの送信は、帳票の取り込み毎に行う。また、帳票の取り込み時には帳票データの送信を行わずに記憶部１８に蓄積しておき、閉店後など所定のタイミングで一括して送信することとしてもよい。

文字認識部１９ｂは、帳票データ生成部１９ａが出力した帳票画像データに対して文字認識処理を行って、帳票上の文字を認識する処理部である。この文字認識では、収納先、種別、金額、日付などの項目を識別する。例えば、Ａ県自動車税事務所に納付する自動車税で、税額が３９５００円、納期限が平成２７年５月３１日であれば、収納先「Ａ県自動車税事務所」、種別「自動車税」、金額「３９５００円」、日付「平成２７年５月３１日」が識別されることになる。この他、納付する人物の氏名など、帳票上に印字されている文字を適宜識別の対象とすることができる。

文字認識部１９ｂは、文字認識の結果を文字認識結果データとして修正処理部１９ｃ及び帳票データ生成部１９ａに出力する。なお、文字認識に失敗している項目がある場合には、当該項目については「文字認識の失敗」を文字認識結果として文字認識結果データに含める。文字認識に失敗した項目は、修正処理部１９ｃによる修正が必要であると判定される。また、紙葉類分類装置２０においては、「文字認識の失敗」との文字認識結果が帳票データの抽出に利用される。

修正処理部１９ｃは、文字認識部１９ｂが出力した文字認識結果データを帳票画像データとともに表示操作部１１に表示し、顧客からの修正入力を受け付ける。このとき、文字認識に失敗した項目については、顧客に対して修正入力が必要である旨を合わせて表示することが望ましい。顧客は、帳票画像データ及び文字認識結果データを確認し、必要に応じて文字認識の結果を修正する修正入力を行って、文字認識結果を確定する。修正処理部１９ｃは、顧客から修正入力を受け付けた場合には、修正入力の内容を修正入力データとして帳票データ生成部１９ａに出力する。なお、全ての項目について正確に文字認識が行われていれば、顧客は修正入力を行わずに文字認識結果の確定を行う。

支払処理部１９ｄは、取り込んだ帳票に係る支払いを受け付ける処理部である。具体的には、支払処理部１９ｄは、修正処理部１９ｃの処理により収納金額が確定した場合に、入出金部１６のシャッターカバーを開いて貨幣の投入を可能とする。その後、入出金部１６が貨幣の投入を受け付けて金種及び枚数を識別し、投入された貨幣の合計金額を支払処理部１９ｄに通知すると、支払処理部１９ｄは合計金額が収納金額以上であることを条件に支払いを確定する。また、合計金額が収納金額を超えている場合には、支払処理部１９ｄは入出金部１６に釣銭の払い出しを指示する。

帳票に係る支払いは現金に限らず、キャッシュカードにより行うことも可能である。キャッシュカードによる支払いでは、キャッシュカード受付部１２がキャッシュカードを受け付け、暗証番号入力部１３が暗証番号の入力を受け付ける。そして、暗証番号による認証の成功を条件に、キャッシュカードに対応する口座からの振込処理を実行し、帳票に係る支払いを確定する。

支払処理部１９ｄは、帳票に係る支払いが確定した場合に帳票処理部１５に支払い完了を通知する。帳票処理部１５は、支払い完了の通知を受けたならば、帳票に領収印を押印し、領収書を切り離して帳票受付部１５ａに返却する。また、領収書が切り離された帳票は、収納部１５ｇに搬送して収納される。

次に、紙葉類処理装置１０の処理手順について説明する。図５は、紙葉類処理装置１０の処理手順を示すフローチャートである。まず、帳票受付部１５ａが帳票を受け付けると（ステップＳ１０１）、帳票処理部１５が帳票を搬送し、撮像部１５ｅが帳票を撮像して帳票画像データを生成する（ステップＳ１０２）。

文字認識部１９ｂは、帳票画像データに対して文字認識処理を実行する（ステップＳ１０３）。修正処理部１９ｃは、文字認識処理により生成された文字認識結果データを表示操作部１１に表示する（ステップＳ１０４）。そして、修正入力を受け付けたならば（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、修正処理部１９ｃは、修正の内容を示す修正入力データを生成する（ステップＳ１０６）。

ステップＳ１０６の後、若しくは修正入力を受け付けなかった場合（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、支払処理部１９ｄは、顧客からの入金を受け付ける（ステップＳ１０７）。その後、帳票処理部１５は、帳票に領収印を押印し（ステップＳ１０８）、領収書を切り離して（ステップＳ１０９）、領収書を帳票受付部１５ａに返却する（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１１０の後、支払処理部１９ｄは、帳票の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１１）。継続して他の帳票を処理する場合、即ち、帳票の処理を終了しない場合（ステップＳ１１１；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に移行して、次の帳票を受け付ける。

帳票の処理を終了する場合（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）、支払処理部１９ｄは、処理の結果を示したレシートを印刷して出力し（ステップＳ１１２）、入出金部１６に釣銭を返却させる（ステップＳ１１３）。その後、帳票データ生成部１９ａが、帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データを含む帳票データをセンタ４０の紙葉類分類装置２０に送信して（ステップＳ１１４）、処理を終了する。

なお、ステップＳ１０７において、キャッシュカードで支払いを行った場合には、ステップＳ１１３の釣銭返却は不要である。また、複数の帳票を処理する場合に、釣銭を一括して返却するのではなく、１の帳票に係る釣銭を返却した後に次の帳票を受け付けるように構成してもよい。また、図５のフローチャートでは、帳票の処理が終了する毎に帳票データを送信する場合を例示したが、帳票データを記憶部１８に蓄積しておき、閉店後など所定のタイミングで一括して送信してもよい、

＜紙葉類分類装置２０の構成＞
次に、紙葉類分類装置２０の構成について説明する。紙葉類分類装置２０は、営業所から輸送された帳票を取り込み、収納先及び種別に応じて仕分ける帳票仕分部２３を有する。まず、この帳票仕分部２３の構成を説明する。

図６は、帳票仕分部２３の内部構成を示す断面図である。図６に示すように、帳票仕分部２３は、帳票受付部２３ａ、搬送ローラ２３ｂ、搬送路２３ｃ、撮像部２３ｄ、収納部２３ｅ及び保留部２３ｆを有する。

帳票仕分部２３は、搬送ローラ１５ｂを駆動して帳票受付部２３ａから帳票を取り込む。取り込まれた帳票は搬送路２３ｃ上を搬送され、撮像部２３ｄが帳票の撮像を行う。搬送路２３ｃは撮像部２３ｄの後段で分岐しており、複数の収納部２３ｅのいずれか又は保留部２３ｆに帳票を搬送することができる。複数の収納部２３ｅは、帳票の収納先及び種別に対応して設けられている。また、保留部２３ｆは、帳票の一時的な収納に用いられる。

図７は、紙葉類分類装置２０の構成を示す機能ブロック図である。図７に示すように、紙葉類分類装置２０は、表示部２１、入力部２２、帳票仕分部２３、通信部２４、記憶部２５及び制御部２６を有する。

表示部２１は、液晶ディスプレイ装置等の表示デバイスである。入力部２２は、キーボードやマウス等の入力デバイスである。通信部２４は、営業所３０の紙葉類処理装置１０などとの通信を行う通信インタフェースである。

記憶部２５は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、受信帳票データ２５ａ及び生成帳票データ２５ｂを記憶する。受信帳票データ２５ａは、営業所３０の紙葉類処理装置１０から受信した帳票データである。生成帳票データ２５ｂは、紙葉類分類装置２０が生成した帳票データである。

制御部２６は、紙葉類分類装置２０の全体を制御する制御部であり、帳票データ管理部２６ａ、文字認識部２６ｂ、帳票データ抽出部２６ｃ、画像照合部２６ｄ、修正処理部２６ｅ及び仕分処理部２６ｆを有する。実際には、これらの機能部に対応するプログラムを図示しないＲＯＭや不揮発性メモリに記憶しておき、これらのプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）にロードして実行することにより、帳票データ管理部２６ａ、文字認識部２６ｂ、帳票データ抽出部２６ｃ、画像照合部２６ｄ、修正処理部２６ｅ及び仕分処理部２６ｆにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

帳票データ管理部２６ａは、帳票データの管理を行う処理部である。具体的には、帳票データ管理部２６ａは、営業所３０の紙葉類処理装置１０から受信した帳票データを受信帳票データ２５ａとして記憶部２５に格納する。

また、帳票データ管理部２６ａは、帳票仕分部２３が取り込んだ帳票から生成帳票データ２５ｂを生成する。具体的には、帳票データ生成部１９ａは、帳票仕分部２３の撮像部２３ｄが撮像した帳票の画像を帳票画像データとして生成帳票データ２５ｂに記憶するとともに、帳票画像データを文字認識部２６ｂ、画像照合部２６ｄ及び修正処理部２６ｅに出力する。その後、文字認識部２６ｂが文字認識結果データを出力した場合には、文字認識結果データを生成帳票データ２５ｂに追加する。さらに、修正処理部２６ｅが文字認識の結果についてセンタ側での修正入力データを出力した場合には、センタ側での修正入力データを生成帳票データ２５ｂに追加する。

文字認識部２６ｂは、帳票データ管理部２６ａが出力した生成帳票データ２５ｂの帳票画像データに対して文字認識処理を行って、帳票上の文字を認識する処理部である。この文字認識では、紙葉類処理装置１０と同様に、収納先、種別、金額、日付などの項目を識別する。

文字認識部２６ｂは、文字認識の結果を生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データとして帳票データ抽出部２６ｃ、修正処理部２６ｅ及び帳票データ管理部２６ａに出力する。なお、文字認識に失敗している項目がある場合には、当該項目については「文字認識の失敗」を文字認識結果として文字認識結果データに含める。

帳票データ抽出部２６ｃは、文字認識部２６ｂが出力した生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データと、受信帳票データ２５ａの文字認識結果データとを比較し、取り込んだ帳票に対応する受信帳票データ２５ａの候補を抽出する処理部である。この候補の抽出では、文字認識結果の一部が合致する受信帳票データ２５ａが選択される。例えば、収納先や種別が合致する受信帳票データ２５ａを選択すればよい。なお、特定の項目について文字認識が失敗している場合には、「文字認識の失敗」を文字認識結果として利用可能である。例えば、生成帳票データ２５ｂの文字認識データにおいて文字認識が失敗した場合には、同様の項目で文字認識に失敗している受信帳票データ２５ａを候補として抽出することができる。

画像照合部２６ｄは、帳票データ抽出部２６ｃにより抽出された受信帳票データ２５ａの帳票画像データと、帳票データ管理部２６ａが生成した生成帳票データ２５ｂの帳票画像データとを照合処理し、取り込んだ帳票に対応する受信帳票データ２５ａを特定する処理部である。

この照合処理には、任意の画像照合技術を用いることができる。例えば受信帳票データ２５ａの帳票画像データと、生成帳票データ２５ｂの帳票画像データとの間で相互相関を求めることで、類似度が最も高い受信帳票データ２５ａを選択すればよい。

画像照合技術を用いる場合には、落書きや汚れ等の影響を抑制するため、相違箇所が金額や日付でないことを確認し、当該相違箇所を除外して照合結果を求めるか否かを決定してもよい。

また、画像照合技術に限らず、バイナリ比較により受信帳票データ２５ａの帳票画像データと、生成帳票データ２５ｂとを照合してもよい。

修正処理部２６ｅは、画像照合部２６ｄにより特定された受信帳票データ２５ａに修正入力データが含まれている場合には、この修正入力データを生成帳票データ２５ｂのセンタ側での修正入力データとして取得する。すなわち、修正処理部２６ｅは、操作者から修正入力を受け付けることなく、取り込んだ帳票のセンタ側での修正入力データを得ることができる。

また、操作者からさらに修正入力を受け付けてもよい。具体的には、修正処理部２６ｅは、生成帳票データ２５ｂの帳票画像データと、生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データと、修正処理部２６ｅにより取得されたセンタ側での修正入力データとを表示部２１に表示し、操作者からの修正入力を受け付ける。操作者は、表示された帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データを確認し、必要に応じてセンタ側での修正入力データを更新する。

修正処理部２６ｅは、受信帳票データ２５ａから取得し、必要に応じて更新されたセンタ側での修正入力データを帳票データ管理部２６ａに出力する。なお、受信帳票データ２５ａに修正入力データが含まれていない状態で、操作者により修正入力が行われた場合には、修正処理部２６ｅは新たにセンタ側での修正入力データを生成して帳票データ管理部２６ａに出力することになる。また、受信帳票データ２５ａに修正入力データが含まれておらず、操作者による修正入力も行われない場合には、全ての項目について正確に文字認識が行われた状態であるため、修正入力データの出力は不要である。

仕分処理部２６ｆは、生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データ及びセンタ側での修正入力データに示された収納先及び種別に従って帳票を分類し、取り込んだ帳票を収納する収納部２３ｅを選択し、選択した収納部２３ｅに帳票を搬送するよう帳票仕分部２３による搬送を制御する。

このように、仕分処理部２６ｆは、帳票の収納先及び種別を属性区分として用いて帳票の仕分処理を行うことができる。例えば、Ａ県自動車税事務所に収納する自動車税に係る帳票と、Ｂ株式会社に収納する電話料金に係る帳票と、Ｄ株式会社に収納するＣ市の水道料金に係る帳票とを仕分けて異なる収納部２３ｅに収納すれば、収納先と収納部２３ｅとが１対１に対応することになる。

なお、１つの収納部２３ｅに複数の収納先を対応付けてもよい。例えば、住民税に係る帳票を市町村に関わらず１つの収納部２３ｅに収納することもできる。この場合には、収納先の異なる帳票を１つの収納部２３ｅに収納した後、収納部２３ｅと属性区分との対応関係を変更して改めて帳票の取り込みを行うことで、収納先毎に仕分けることができる。帳票の収納先が収納部２３ｅの数よりも多いときには、複数回に分けて仕分けてもよい。

また、保留部２３ｆを用いて仕分けを行ってもよい。保留部２３ｆを用いる仕分けの変形例について説明する。まず、帳票の取り込み時に文字認識部２３ｂによる文字認識と、帳票データ抽出部２６ｃによる受信帳票データ２５ａの抽出を行う。

抽出により対応する受信帳票データ２５ａが一意に特定された場合には、受信帳票データ２５ａの文字認識結果データと修正入力データに基づいて対応する収納部２３ｅに搬送する。文字認識の失敗などにより、受信帳票データ２５ａが一意に特定されなかった帳票は、保留部２３ｆに搬送する。

その後、保留部２３ｆに収納した帳票について画像照合部２６ｄによる画像照合を行い、対応する受信帳票データ２５ａを一意に特定する。画像照合を用いても対応する受信帳票データ２５ａを一意に特定できない帳票については、操作者から操作に基づいて、受信帳票データ２５ａの特定を行う。そして、特定した受信帳票データ２５ａの文字認識結果データと修正入力データに基づいて、保留部２３ｆから対応する収納部２３ｅへの搬送を実行する。

次に、紙葉類分類装置２０の処理について説明する。図８は、紙葉類分類装置２０の処理についての説明図である。図８（ａ）に示すように、紙葉類分類装置２０は、帳票を取り込んで帳票画像データを生成し、帳票画像データに対して文字認識処理を行って文字認識結果データを生成し、帳票画像データ及び文字認識結果データを生成帳票データに記憶する。この時点では、予め記憶部２５に格納した複数の受信帳票データと生成帳票データとの対応関係は不明である。なお、受信帳票データには、営業所３０の紙葉類処理装置１０が生成した帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データが含まれている。

紙葉類分類装置２０は、図８（ｂ）に示すように、生成帳票データの文字認識結果データと受信帳票データの文字認識結果データとを比較し、文字認識結果の一部が合致する受信帳票データ２５ａを抽出する。比較には、文字認識結果に含まれる任意の文字を用いることができる。収納先や種別のように仕分けに用いる文字に限られず、納期限などの日付や納付する人物の氏名であってもよい。また、文字認識に失敗したとの結果であっても、抽出に用いることが可能である。受信帳票データ２５ａの抽出は、照合処理に用いる受信帳票データ２５ａの数を絞り込むことを目的とするものだからである。

図８（ｃ）に示すように、受信帳票データを抽出により絞り込んだ後、紙葉類分類装置２０は、生成帳票データの帳票画像データと受信帳票データの帳票画像データとを照合処理し、生成帳票データに対応する１の受信帳票データを特定する。その後、図８（ｄ）に示すように、特定された受信帳票データの修正入力データを生成帳票データのセンタ側での修正入力データとして取得する。

次に、紙葉類分類装置２０の処理手順について説明する。図９は、紙葉類分類装置２０の処理手順を示すフローチャートである。まず、帳票受付部２３ａが帳票を受け付けると（ステップＳ２０１）、帳票仕分部２３は帳票を搬送し、撮像部２３ｄが帳票を撮像して帳票画像データを生成する（ステップＳ２０２）。

文字認識部２６ｂは、帳票画像データに対して文字認識処理を実行する（ステップＳ２０３）。帳票データ抽出部２６ｃは、ステップＳ２０２で生成した生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データと、受信帳票データ２５ａの文字認識結果データとを比較し、取り込んだ帳票に対応する受信帳票データ２５ａの候補を抽出する（ステップＳ２０４）。

画像照合部２６ｄは、ステップＳ２０４で抽出された受信帳票データ２５ａの帳票画像データと、ステップＳ２０２で生成した生成帳票データ２５ｂの帳票画像データとを照合処理し、取り込んだ帳票に対応する受信帳票データ２５ａを特定する（ステップＳ２０５）。

修正処理部２６ｅは、ステップＳ２０５で特定された受信帳票データ２５ａの修正入力データを生成帳票データ２５ｂのセンタ側での修正入力データとして取得し、センタ側での修正入力データの反映を行う（ステップＳ２０６）。なお、ステップＳ２０５で特定された受信帳票データ２５ａに修正入力データが含まれていなければ、センタ側での修正入力データへの反映は不要である。

その後、修正処理部２６ｅは、生成帳票データ２５ｂの帳票画像データ、文字認識結果データ及びセンタ側での修正入力データを表示部２１に表示する（ステップＳ２０７）。そして、修正入力を受け付けたならば（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、修正処理部２６ｅは、センタ側での修正入力データを更新する（ステップＳ２０９）。ステップＳ２０５で特定された受信帳票データ２５ａに修正入力データが含まれていなければ、このステップＳ２０９で新たにセンタ側での修正入力データを生成することになる。

ステップＳ２０９の後、若しくは修正入力を受け付けなかった場合（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、仕分処理部２６ｆは、生成帳票データ２５ｂの文字認識結果データ及びセンタ側での修正入力データに示された収納先及び種別に従って収納部２３ｅを選択し、選択した収納部２３ｅに帳票を搬送するよう帳票仕分部２３による搬送を制御し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。

次に、帳票の具体例について図１０及び図１１を参照して説明する。図１０（ａ）に示す帳票は、自動車税に係る帳票である。図１０（ａ）に示す帳票上には、「Ａ県自動車税事務所」、「税額 ３９，５００円」、「納期限 平成２７年５月３１日」、「自動車納税証明書」などの文字が印字されている。これらの文字に対する文字認識により、収納先「Ａ県自動車税事務所」、種別「自動車税」、金額「３９，５００円」、日付「平成２７年５月３１日」などの項目を識別することができる。また、帳票の右側は領収書となっており、領収印を押印する位置が定められている。

図１０（ｂ）に示す帳票は、電話料金に係る帳票である。図１０（ｂ）に示す帳票上には、「Ｂ株式会社」、「３，２００円」、「平成２７年７月分」、「電話料金等払込受領票」などの文字が印字されている。これらの文字に対する文字認識により、収納先「Ｂ株式会社」、種別「電話料金」、金額「３，２００円」、日付「平成２７年７月」などの項目を識別することができる。また、帳票の右側は領収書となっており、領収印を押印する位置が定められている。

図１１（ｃ）に示す帳票は、水道料金に係る帳票である。図１１（ｃ）に示す帳票上には、「Ｃ市上下水道料金納入通知書」「Ｃ市上下水道料金徴収業務委託者 Ｄ株式会社」、「８，２００円」などの文字が印字されている。これらの文字に対する文字認識により、収納先「Ｄ株式会社」、種別「水道料金」、金額「８，２００円」などの項目を識別することができる。また、帳票の右側は領収書となっており、領収印を押印する位置が定められている。

このように、各帳票には、収納先や種別を示す文字が印字され、右側は領収書となっており、領収印を押印する位置が定められている。紙葉類処理装置１０の支払処理部１９ｄは、収納先や種別から帳票の形式を特定し、領収書の切り離し位置と領収印の押印位置とを決定することができる。なお、領収書を切り離して帳票受付部１５ａに返却するため、顧客は領収書側が手前となる方向で帳票を帳票受付部１５ａに投入することになる。領収書側が奥側となる方向で帳票が投入された場合には、帳票を返却し、入れ直しを求めるメッセージを出力すればよい。

上述してきたように、本実施例に係る紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法では、営業所３０に設置された第１の紙葉類処理装置である紙葉類処理装置１０が帳票を取り込む際に帳票画像データ、文字認識結果データ及び修正入力データを生成し、これらを含む帳票データをセンタ４０の紙葉類分類装置２０に送信する。そして、センタ４０に設置された第２の紙葉類処理装置である紙葉類分類装置２０は、営業所３０から輸送された帳票を取り込んで帳票画像データ及び文字認識結果データを生成し、帳票画像データ及び文字認識結果データを用いて帳票データの抽出及び特定を行う。

このように、文字認識結果データを帳票の属性を示す紙葉類属性情報として用い、紙葉類属性情報の少なくとも一部が合致する帳票データを抽出するので、金融機関で帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することができる。

また、帳票データを抽出した上で、帳票画像データの照合処理を行って取り込んだ帳票に対応する帳票データを特定するので、紙葉類分類装置２０が取り込んだ帳票に対応する帳票データを高速かつ低負荷で特定することができる。

そして、帳票画像データの照合処理により特定した帳票データを用い、帳票類の属性区分にしたがって、各紙葉類を仕分処理することにより、仕分処理を効率的に行うことができる。

なお、本実施例では、文字認識の結果を紙葉類属性情報として用いる場合を例に説明を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の紙葉類属性情報を用いてもよい。例えば、帳票画像データの一部を紙葉類属性情報として用いて帳票データの抽出を行った上で、帳票画像データの全体を用いて照合処理を行ってもよい。また、帳票画像データを縮小処理した縮小画像を紙葉類属性情報として用いて帳票データの抽出を行った上で、縮小処理前の帳票画像データを用いて照合処理を行ってもよい。さらに、文字認識の結果、帳票画像データの一部、縮小画像、罫線情報などを複数組み合わせて紙葉類属性情報として用いてもよい。

また、本実施例では、紙葉類処理装置１０が領収書の切り離しや押印などの帳票に対する加工を行う前に生成した帳票画像データ及び文字認識結果データを帳票データに含めて送信する構成について説明を行った。紙葉類分類装置２０では、加工後の帳票を受け付けて帳票画像データ及び文字認識結果データを生成することになるので、受信帳票データと生成帳票データとの間には加工による相違が生ずる。そこで、紙葉類分類装置２０が文字認識結果データの比較や帳票画像データの照合を行う場合には、加工の影響を排除するよう制御してもよい。

具体的には、受信帳票データの文字認識結果データには領収印に係る文字が含まれておらず、生成帳票データの文字認識結果データには領収印に係る文字が含まれている。このため、文字認識結果データの比較を行う場合には、生成帳票データの文字認識結果データから領収印に係る文字を除外して比較を行えばよい。

また、受信帳票データの帳票画像データには領収書部分が含まれており、生成帳票データの帳票画像データには領収書部分が含まれていない。このため、帳票画像データの照合を行う場合には、受信帳票データの帳票結果データから領収書部分を除外して比較を行えばよい。

他の構成として、紙葉類処理装置１０が帳票に対する加工後に帳票画像データ及び文字認識結果データを生成することとしてもよい。かかる構成では、図５のステップＳ１１０の後に改めて帳票画像データ及び文字認識結果データを生成し、帳票データの帳票画像データ及び文字認識結果データを更新した上で、ステップＳ１１１に移行すればよい。

また、本実施例では、税金や公共料金等を振り込む際に使用する帳票を例に説明を行ったが、商品券等の紙葉類を振り分ける場合にも、同様に適用することができる。

また、上述の実施例で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成であることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

本発明の紙葉類集計処理システム及び紙葉類集計処理方法は、金融機関等で帳票の仕分けを行う際の作業負担を効率良く軽減することに有用である。

１０ 紙葉類処理装置
１１ 表示操作部
１２ キャッシュカード受付部
１３ 暗証番号入力部
１４ レシート印刷部
１５ 帳票処理部
１５ａ、２３ａ 帳票受付部
１５ｂ、２３ｂ 搬送ローラ
１５ｃ、２３ｃ 搬送路
１５ｄ カッタ
１５ｅ、２３ｄ 撮像部
１５ｆ スタンプ処理部
１５ｇ、２３ｅ 収納部
１６ 入出金部
１６ａ 硬貨受付部
１６ｂ 硬貨出金部
１６ｃ 紙幣受付部
１６ｄ 紙幣出金部
１７、２４ 通信部
１８、２５ 記憶部
１８ａ 帳票データ
１９、２６ 制御部
１９ａ 帳票データ生成部
１９ｂ、２６ｂ 文字認識部
１９ｃ、２６ｅ 修正処理部
１９ｄ 支払処理部
２０ 紙葉類分類装置
２１ 表示部
２２ 入力部
２３ 帳票仕分部
２３ｆ 保留部
２５ａ 受信帳票データ
２５ｂ 生成帳票データ
２６ａ 帳票データ管理部
２６ｃ 帳票データ抽出部
２６ｄ 画像照合部
２６ｆ 仕分処理部
３０ 営業所
４０ センタ
５０ 収納先

Claims (9)

1. 第１の紙葉類処理装置と第２の紙葉類処理装置とを有する紙葉類集計処理システムであって、
   前記第１の紙葉類処理装置は、
   紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得する第１の紙葉類属性情報取得手段と、
   前記第１の紙葉類属性情報取得手段にて取得された第１の紙葉類属性情報を出力する出力手段とを備え、
   前記第２の紙葉類処理装置は、
   前記第１の紙葉類処理装置から出力された前記第１の紙葉類属性情報を記憶する記憶手段と、
   前記紙葉類に係る前記所定の紙葉類属性情報を取得する第２の紙葉類属性情報取得手段と、
   前記第２の紙葉類属性情報取得手段により取得された第２の紙葉類属性情報と少なくとも一部の情報が合致する第１の紙葉類属性情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段とを備えた
   ことを特徴とする紙葉類集計処理システム。
2. 前記第１の紙葉類処理装置は、
   前記紙葉類の画像情報を取得する第１の画像情報取得手段をさらに備え、
   前記出力手段は、
   前記第１の紙葉類属性情報取得手段にて取得された第１の紙葉類属性情報とともに、前記第１の画像情報取得手段にて取得された第１の画像情報を出力し、
   前記第２の紙葉類処理装置は、
   前記紙葉類の画像情報を取得する第２の画像情報取得手段と、
   前記抽出手段により抽出された第１の紙葉類属性情報に対応する第１の画像情報と、前記第２の画像情報取得手段により取得された第２の画像情報とを照合処理する照合処理手段とをさらに備えた
   ことを特徴とする請求項１に記載の紙葉類集計処理システム。
3. 前記第２の紙葉類処理装置は、
   前記照合処理手段による照合結果及びあらかじめ定められた紙葉類の属性区分にしたがって、各紙葉類を仕分処理する仕分処理手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の紙葉類集計処理システム。
4. 前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類に印刷された文字を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の紙葉類集計処理システム。
5. 前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類の画像情報の一部を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の紙葉類集計処理システム。
6. 前記紙葉類属性情報は、少なくとも前記紙葉類の画像情報を縮小処理した縮小画像を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の紙葉類集計処理システム。
7. 前記第１の紙葉類処理装置は、
   前記紙葉類を加工する加工手段をさらに備え、
   前記第１の紙葉類属性情報取得手段は、前記加工手段により加工された紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得し、
   前記第１の画像情報取得手段は、前記加工手段により加工された紙葉類の画像情報を取得する
   ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の紙葉類集計処理システム。
8. 前記紙葉類は、利用者が税金や公共料金等を振り込む際に使用する帳票であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の紙葉類集計処理システム。
9. 第１の紙葉類処理装置と第２の紙葉類処理装置とを有する紙葉類集計処理システムの紙葉類集計処理方法であって、
   前記第１の紙葉類処理装置が、紙葉類に係る所定の紙葉類属性情報を取得する第１の紙葉類属性情報取得工程と、
   前記第１の紙葉類処理装置が、前記第１の紙葉類属性情報取得工程にて取得された第１の紙葉類属性情報を出力する出力工程と、
   前記第２の紙葉類処理装置が、前記第１の紙葉類処理装置から出力された前記第１の紙葉類属性情報を記憶部に格納する格納工程と、
   前記第２の紙葉類処理装置が、前記紙葉類に係る前記所定の紙葉類属性情報を取得する第２の紙葉類属性情報取得工程と、
   前記第２の紙葉類処理装置が、前記第２の紙葉類属性情報取得工程により取得された第２の紙葉類属性情報と少なくとも一部の情報が合致する第１の紙葉類属性情報を前記記憶部から抽出する抽出工程と
   を含んだことを特徴とする紙葉類集計処理方法。

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