JP6740009B2 - 画像読取装置、区分装置および画像読取装置に用いられるプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、画像読取装置、区分装置および画像読取装置に用いられるプログラムに関する。

区分装置などに用いられる画像読取装置は、紙葉類などに記載された文字を認識するために紙葉類の画像を光学的に読み取る。画像読取装置は、紙葉類からの光を光電変換部により受光するための光路に設けられた窓などの汚れが読取画像に現れることがある。従来の画像読取装置には、読取画像に黒い影（暗い画素群）として現れる窓の汚れを検出して清掃を促すものがある。しかしながら、画像読取装置では、紙粉や紙片等による窓の汚れが黒い（暗い）画素ではなく白い（明るい）画素として読み取られることがある。このような白い画素として読み取られる汚れは、従来の画像読取装置では検出することができないという問題がある。

特開２０１２−０９５３１７号公報

本発明では、汚れを高精度で検出できる画像読取装置、区分装置、および、画像読取装置に用いられるプログラムを提供することを目的とする。

実施形態によれば、画像読取装置は、スキャナと、信号処理部と、画像取得部と、計算部と、検出部と、を有する。スキャナは、複数の紙葉類が所定の間隔で順次搬送される搬送路における所定の読取位置で画像を読み取る。信号処理部は、紙葉類の読取画像を取得するタイミングを示す第１信号と前記第１信号をさらに所定期間分延長した第２信号とに基づくスキャナ撮像信号を出力する。画像取得部は、信号処理部が出力する前記スキャナ撮像信号に従って前記スキャナが読み取る紙葉類の下地領域が白く写った読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する。計算部は、前記画像取得部が取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して、前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとに画素値の最小値を計算する。検出部は、前記計算部により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する。

図１は、実施形態に係る区分装置を含む区分システムの構成例を示す図である。 図２は、実施形態に係る区分装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る区分装置に用いられる画像読取装置におけるスキャナの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る画像読取装置のスキャナが有する読取窓に生じる白汚れの例を示す図である。 図５は、実施形態に係る画像読取装置のスキャナの読取窓における白汚れと紙葉類上の文字情報の位置との関係の例を模式的に示す図である。 図６は、実施形態に係る画像読取装置におけるスキャナが紙葉類の第１面の画像を読み取った場合の読取画像の例を示す図である。 図７は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部における制御系の構成例を示すブロック図である。 図８は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部における信号処理回路の具体的な構成例を示す図である。 図９は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部の信号処理回路２１ｂにおける各信号の状態を示すタイミングチャートである。 図１０は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部が読み取る読取画像の例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部が読み取る読取画像の例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部が読み取る読取画像の例を示す図である。 図１３は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部が読み取る読取画像における汚れ検知用画像および最小値の射影の例を示す図である。 図１４は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部の汚れ検知部における最小値の射影の計算処理を説明するためのフローチャートである。 図１５は、実施形態に係る画像読取装置としての画像読取部の汚れ検知部における処理の流れを説明するためのフローチャートである。

以下、実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、実施形態に係る区分装置２を含む区分システム１の構成例を示すブロック図である。
図１に示すように、区分システム１は、区分装置２とＶＣＳ（ビデオコーディングシステム）３とを有する。また、区分装置２は、画像読取装置としての画像読取部１３を有する。区分装置２は、画像読取部１３により区分（仕分け）の対象物の画像を読み取り、読み取った画像から判別する住所情報などの区分情報に基づいて対象物を区分処理する。また、ＶＣＳ３は、区分装置２にて区分情報が判別できなかった対象物の区分情報をオペレータのコーディング作業により入力するシステムである。

区分装置２が区分処理の対象とする対象物は、搬送機構により搬送して区分可能な物であって、認識可能な区分情報が付与されるものである。たとえば、対象物は、区分情報が記載あるいは貼付される紙葉類（例えば、はがき及び封書などの郵便物）が想定される。対象物に付与される区分情報は、文字、数字、記号あるいはバーコードなどで表現される情報である。区分装置２は、画像読取部１３により読み取る対象物の画像に対して区分情報を構成する文字、数字、記号あるいはバーコードを認識し、認識結果に基づいて対象物を区分する機能を有する。
なお、本実施形態では、区分装置２は、区分の対象物が紙葉類であり、紙葉類から読み取った画像から区分情報としての文字情報を認識し、認識結果から判別する区分情報に基づいて紙葉類を区分するものとするであることを想定して説明する。

次に、区分装置２の構成について説明する。
図２は、実施形態に係る区分装置２の構成例を示す図である。
図２に示す構成例において、区分装置２は、前面にオペレーションパネル１０を有する。オペレーションパネル１０は、タッチパネル内蔵の表示装置などにより構成される。オペレーションパネル１０では、オペレータ（操作員）が処理モードや処理開始を指定したり、区分機の動作状態などを表示したりする。区分装置２は、区分処理の対象となる紙葉類を供給する供給部１１を有する。区分処理の対象となる紙葉類は、第１面に区分情報としての文字情報が付与（記載又は印刷）されているものとする。供給部１１には、画像読取部１３で第１面の画像が読み取れるように向きを揃えた状態で複数の紙葉類がセットされる。オペレータは、複数の紙葉類を供給部１１にセットし、オペレーションパネル１０により区分処理の開始を指示する。

区分処理が開始されると、供給部１１は、セットされている紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する。紙葉類の取出位置には、供給部１１から供給された紙葉類を所定の間隔で一通ずつ取出す取出部１１ａが配設されている。取出部１１ａは、取り出した紙葉類を順次搬送部１２へ供給する。搬送部１２は、紙葉類を搬送する搬送路、および、搬送路を駆動する駆動機構などを有する。搬送部１２の搬送路は、例えば、紙葉類を挟持搬送する搬送ベルトにより構成される。搬送部１２は、取出部１１ａが一定の間隔で取出す紙葉類を、所定の搬送間隔（ピッチ）及び所定の搬送速度で搬送路上を搬送させる。

また、搬送部１２の搬送路上には、画像読取部１３および区分部１６が設けられている。画像読取部１３は、紙葉類の画像を読み取る画像読取装置である。画像読取部１３は、搬送部１２により搬送路上を搬送される紙葉類の第１面の画像を読み取り、読み取った画像により当該紙葉類に付与されている文字情報を認識し、認識結果に基づいて当該紙葉類の区分情報を判別する。

図１に示す構成例において、画像読取装置としての画像読取部１３は、搬送部１２の一部を含むとともに、センサ部２１、スキャナ２２、および判別部２３を有する。
センサ部２１は、センサ２１ａと信号処理回路２１ｂとを有する。センサ２１ａは、搬送路上の紙葉類を検知する。センサ２１ａは、搬送路の所定位置における紙葉類の有無を示す信号を出力する。信号処理回路２１ｂは、センサ２１ａが出力する信号を処理する。信号処理回路２１ｂは、ハードウエアで構成しても良いし、プロセッサ及びメモリなどを用いてソフトウエアで実現しても良い。また、信号処理回路２１ｂは、判別部２３の一機能として構成しても良い。

スキャナ２２は、搬送部１２により搬送路を搬送される紙葉類からの反射光を光電変換することにより紙葉類上の画像を読み取る。スキャナ２２は、読み取った画像情報を判別部２３へ供給する。なお、スキャナ２２の構成例については、後で詳細に説明する。

判別部２３は、スキャナ２２が読み取った画像から紙葉類の第１面に付与されている文字情報などを認識し、認識結果に基づいて紙葉類の区分情報を判別するものである。図１に示す構成例において、判別部２３は、プロセッサ２３ａ、メモリ２３ｂ及びインターフェース２３ｃを有する。プロセッサ２３ａは、メモリ２３ｂに記憶したプログラムを実行することにより種々の情報処理を実現する。判別部２３において、プロセッサ２３ａがメモリ２３ｂに記憶したプログラムを実行することにより、実現する機能については後で詳細に説明する。メモリ２３ｂは、プログラムを記憶する不揮発性のメモリ、および、ワーキングメモリとして機能するバッファメモリなどを含む。インターフェース２３ｃは、各部とのデータの入出力を行うものである。例えば、インターフェース２３ｃとしては、センサ部２１からの信号を入力するインターフェース、スキャナ２２からの画像信号を入力するインターフェース、および、文字認識結果などの区分情報の判別結果を区分ＤＢ１５或は区分制御部１７へ出力するインターフェースがある。

紙葉類が搬送される搬送路において、画像読取部１３の後段には、ＩＤ付与部１４が設けられている。ＩＤ付与部１４は、紙葉類に対して識別情報（ＩＤ）を付与する。例えば、ＩＤ付与部１４は、識別情報が認識可能なバーコードを紙葉類に印字する。また、ＩＤ付与部１４は、人の目には視認できない蛍光インクなどの材料でバーコードを紙葉類に印字するようにしても良い。この場合、区分装置２には、紙葉類に付与されたＩＤとしてのバーコードを読み取るためのスキャナが設けられるようにしても良い。

画像読取部１３の判別部２３による区分情報の判別結果は、区分データベース（ＤＢ）１５に登録される。例えば、判別部２３は、区分情報を判別した紙葉類に対応するＩＤを発行し、発行した紙葉類のＩＤに対応づけて区分情報の判別結果をＤＢ１５に登録する。また、区分ＤＢ１５には、後述するＶＣＳ３により入力された紙葉類の区分情報が、当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）に対応づけて登録される。

区分部１６は、区分情報に応じて区分された紙葉類を集積する区分集積部を有する。例えば、区分集積部は、複数の段および複数の列に区画された複数の区分ポケットが設けられ、各区分ポケットに集積すべき紙葉類の区分情報が設定される。これらの区分ポケットには、区分ゲートが設けられ、この区分ゲートを選択的に切換えることにより紙葉類が所望の区分ポケットに送り込まれ集積される。区分部１６は、区分制御部１７による制御に従って紙葉類を区分情報に対応する区分ポケットに区分する。また、各区分ポケットには、区分情報（文字情報）の認識ができなかった紙葉類を集積するポケット（リジェクトポケット）も設けられる。区分部１６は、区分情報が判別できなかった紙葉類をリジェクトポケットに集積する。リジェクトポケットに集積された紙葉類は、ＶＣＳ３にて区分情報が入力された後、供給部１１に再供給される。ＶＣＳ３で区分情報が入力された後に供給部１１に再供給された紙葉類は、当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）が画像読取部１３で読み取られ、読み取ったＩＤとＶＣＳ３で入力された区分情報とに基づいて区分される。

区分制御部１７は、各部による紙葉類に対する処理を制御する。区分制御部１７は、各部による処理状況に基づいて紙葉類の搬送を制御する。区分制御部１７は、判別部２３から与えられる紙葉類の区分情報（認識結果、あるいは、紙葉類の識別情報に対応する区分情報）に基づいて当該紙葉類を区分制御する。たとえば、区分制御部１７は、判別部２３が判別した紙葉類の区分情報に対応する区分ポケットを特定し、当該対象物を区分情報に対応する区分ポケットへ搬送させる制御を行う。区分制御部１７は、たとえば、プロセッサ、各種メモリおよび各種インターフェースを有する電子計算機（コンピュータ）により実現できる。

なお、判別部２３あるいは区分制御部１７による各処理は、プロセッサがプログラムを実行することにより実現される機能であっても良く、判別部２３および区分制御部１７は、それぞれを、プロセッサ、メモリおよびインターフェース等を有する電子計算機（コンピュータ）で実現しても良いし、１つの電子計算機で判別部２３および区分制御部１７の各機能を実現するようにしても良い。

次に、ＶＣＳ３について説明する。
ＶＣＳ３は、図１に示すように、情報蓄積分配装置３１および複数のビデオコーディング端末（以下、ＶＣＤと称する）３２などから構成される。
情報蓄積分配装置３１は、区分装置２で区分情報が認識できなかった紙葉類の画像を各ＶＣＤ３２へ配信し、各ＶＣＤ３２による区分情報の打鍵入力結果を区分装置２へ返す処理を行う。情報蓄積分配装置３１は、区分装置２に接続されている。情報蓄積分配装置３１は、例えば、ＣＰＵ、各種メモリおよび各種インターフェースを有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で構成される。情報蓄積分配装置３１は、画像読取部１３の判別部２３で区分情報が判別できなかった紙葉類の画像に当該対象物の識別情報（ＩＤ）を対応づけて記憶し、記憶した紙葉類の画像を各ＶＣＤ３２へ配信する。

ＶＣＤ３２は、ディスプレイ（表示部）あるいはキーボード（操作部）などを有する。ＶＣＤ３２は、例えば、ＰＣにより構成される。ＶＣＤ３２では、情報蓄積分配装置３１から分配される対象物の画像をディスプレイに表示する。対象物の画像を表示した状態において、ＶＣＤ３２では、オペレータがキーボードにより区分情報を入力する。ＶＣＤ３２による入力結果は、当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）と対応づけて情報蓄積分配装置３１へ返される。また、情報蓄積分配装置３１は、ＶＣＤ３２からの入力結果を当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）と対応づけて区分装置２の区分データベース１５に登録する。このようなＶＣＳ３により、区分装置２としては、判別部２３で区分情報が認識できなかった紙葉類についても当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）に対応する区分情報が区分データベース１５に登録される。

また、情報分配装置３１は、画像読取部１３が窓汚れを検知した場合の紙葉類の画像（読取画像）に対して、窓汚れを含む読取画像であることを示す情報を記憶するようにしても良い。この場合、情報蓄積分配装置３１は、ＶＣＤ３２からの打鍵入力結果に対応づけて窓汚れがある紙葉類の読取画像に対する打鍵入力結果であることを記録することもできる。これにより、オペレータごとに打鍵入力結果を評価する場合に、窓汚れを含む読取画像に対して打鍵入力作業を行った事を評価できる。

次に、画像読取装置としての画像読取部１３におけるスキャナ２２の構成について説明する。
図３は、画像読取部１３におけるスキャナ２２の構成例を示す図である。
図３に示す構成例において、スキャナ２２は、読取窓４１、照明４２、レンズ４３、および、画像センサ４４を含むカメラ４５などを有する。
読取窓４１は、開口部４１ａを有し、開口部４１ａに透明部材４１ｂを設けている。開口部４１ａは、搬送路における所定の読取位置Ｒに、搬送路を搬送される紙葉類Ｐの第１面に対向するように設けられる。図３に示す構成例では、搬送路上の紙葉類Ｐの下面が第１面となるように搬送され、紙葉類Ｐの下面（第１面）に対応するように開口部４１ａが設けられる。

また、透明部材４１ｂは、ガラスなどの無色透明な硬い材料により構成される。透明部材４１ｂは、搬送路における搬送方向に対して所定の角度（例えば、３°〜７°程度）をなすように傾斜して設けられている。また、読取位置Ｒは、搬送路上の所定の位置に設けられ、搬送方向に対する垂直方向となる１ラン分の読取り位置である。つまり、画像センサ４４が、搬送路上の読取位置Ｒで主走査方向における１ライン分の画素を読取るように、読取窓４１が設けられる。

また、スキャナ２２の読取位置Ｒ周辺の搬送路は、上面搬送ベルト１２ａ及び搬送ローラ１２ｃが掛け回された下面搬送ベルト１２ｂなどにより構成される。読取位置Ｒでは、上面搬送ベルト１２ａが紙葉類Ｐの上面（第１面の反対側の面）をガイドする片側搬送ベルトとなっており、紙葉類Ｐの下面（第１面）が開口部４１ａに対向するように構成される。さらに、搬送路上の読取位置Ｒの上流側には、紙葉類の有無を示す検知信号を出力するセンサ２１ａが設けられる。

照明４２は、開口部４１ａの透明部材４１ｂを介して搬送路を搬送される紙葉類Ｐの第１面に光を照射する。また、照明４２から紙葉類Ｐの第１面に照射された光が、透明部材４１ｂを介してレンズ４３及び画像センサ４４に入射するように構成される。レンズ４３は、紙葉類Ｐからの光を画像センサ４４における所定の照射位置で結像するように配置される。画像センサ４４は、１次元のＣＣＤセンサまたはＣＭＯＳセンサなどの光電変換部を有する。画像センサ４４の光電変換部は、個々の読取画素に対応する各光電変換素子（センサ）を直線上に並べた１次元のセンサで構成される。画像センサ４４の光電変換素子は、レンズ４３により導かれた光を光電変換する。カメラ４５は、画像センサ４４が光電変換した電気信号をＡ／Ｄ変換して出力する。これにより、カメラ４５は、紙葉類の搬送速度に応じた間隔で１次元画像を出力する。

すなわち、画像センサ４４は、光電変換部としての１次元のセンサが、搬送方向（副走査方向）に対する垂直方向が主走査方向となるように設置され、読取位置Ｒから光（例えば、紙葉類の第１面からの反射光、または、背景としての光）が光電変換部の各光電変換素子に入射するように設置される。これにより、画像センサ４４の光電変換部は、搬送される紙葉類の画像を読取位置Ｒで副走査方向にスキャンする。

次に、スキャナ２２の読取窓４１に生じる汚れについて説明する。
図４は、読取窓４１に生じる白汚れの例を示す図である。
図４に示す例では、紙粉等が読取窓４１の凹んだ部分（透明部材４１ｂ上）に堆積して、開口部４１ａを塞いでいる様子を示している。このような読取窓４１の透明部材４１ｂ上に堆積した紙粉等は、スキャナ２２の読取画像には、白色などの明るい色として読み取られる。本実施形態においては、紙粉等による明るい色で読み取られる汚れを、白汚れと称するものとする。白汚れとなる透明部材４１ｂ上の紙粉等は、紙葉類の搬送に伴って除去されることもあるが、除去されずに透明部材４１ｂに付着すると、それ以降のスキャナ２２による読取画像に継続的（帯状）に現れる。スキャナ２２の読取画像に白汚れが現れると、直ちに文字認識が完全に不能となるわけではないが、画像読取部１３の判別部２３による文字認識は、認識率が低下する。

図５は、スキャナ２２の読取窓４１における白汚れと紙葉類Ｐ上の文字情報の位置との関係の例を模式的に示す図である。
なお、図５は、スキャナ２２の読取窓４１を上方から見たことを想定した図であるが、説明のために搬送ベルト等は省略している。また、図５では、紙葉類Ｐにおける文字情報および郵便番号枠等の位置を示すために、紙葉類Ｐの第１面に付与される文字情報および郵便番号枠等を図示しているが、実際には紙葉類Ｐの第１面が読取窓４１側を向いて搬送されるものである。図５に示す例では、紙葉類Ｐの第１面に記載されている文字列「○○○○」が紙粉等の汚れ（白汚れ）によって隠れてしまう位置となっている。

図６は、図５に示すような状態で、スキャナ２２が紙葉類の第１面の画像を読み取った場合の読取画像の例を示す図である。
図６に示す読取画像では、白汚れによって文字例「○○○○」が隠れた状態となっている。図６では、白汚れを斜線で示しているが、紙粉等による白汚れは、白っぽい帯状（明るい領域）といて読み取られる。郵便物等の紙葉類は、一般には下地部分が白く写るものが多いため、紙葉類だけが写った読取画像から窓汚れによる白っぽい帯状の部分を検出することは困難である。

一方、紙葉類が存在しない領域では、上面搬送ベルト１２ａなどの背景の画像が読み取られる。このため、背景（上面搬送ベルト１２ａ等）が暗い画像として読み取られるという前提があれば、窓汚れは、背景の読取画像において、明るい領域として検出できる。従って、本実施形態に係る画像読取部１３は、紙葉類が存在しない背景部分の読取画像を用いて、明るい領域として読み取られる白汚れ（紙粉等の汚れ）を検出するものである。

図７は、画像読取部１３における制御系の構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る画像読取部１３は、区分処理を実行中に白汚れを検知するため、紙葉類の読取画像と背景の読取画像とを取得し、背景画像から白汚れを検知する共に、紙葉類の読取画像に対する文字認識を実行する。これらの機能を実現するため、画像読取部１３は、図１に示す構成に加えて図７に示すような構成を有する。
すなわち、画像読取部１３は、図１及び図７に示すように、センサ２１ａ、信号処理回路２１ｂ、スキャナ２２、判別部２３を有する。さらに、信号処理回路２１ｂは、図７に示すように、信号遅延部５１および信号延長部５２を有し、判別部２３は、切出部６１、汚れ検知部６２および文字認識部６３を有する。

信号処理回路２１ｂにおいて、信号遅延部５１は、センサ２１ａの検知位置とスキャナ２２の読取位置Ｒとの間隔分のタイミングを遅延するものである。つまり、信号遅延部５１が出力する信号だけに従って、スキャナ２２の出力信号（読取画像）を取り込むと、センサ２１ａが検知する紙葉類の画像だけが読み取れる。信号延長部５２は、信号遅延部５１が出力する信号を所定の長さ分延長するものである。つまり、信号延長部５２が出力する信号に従って、スキャナ２２の読取画像を取り込むと、センサ２１ａが検知する紙葉類の画像に加えて延長した分の画像が読み取れる。信号延長部５２が延長した部分では、紙葉類が存在しないため、背景の読取画像が取得できる。

次に、判別部２３の構成例について説明する。
図７では、判別部２３が実現する処理機能（画像切出機能（画像取得機能）、汚れ検知機能、および、文字認識機能）をそれぞれブロックで示している。図７に示す判別部２３内の各ブロックは、判別部２３内のプロセッサ２３ａがメモリ２３ｂに記憶したプログラムを実行することにより実現する機能である。ただし、判別部２３が実現する処理機能は一部又は全部が専用のＩＣ回路などにより実現されても良い。

図７に示す構成例において、判別部２３は、切出部６１、窓汚れ検知部６２、及び文字認識部６３を有する。
切出部６１は、画像切出機能（画像取得機能）を実現するものであり、信号処理回路２１ｂからの信号に基づいてスキャナ２２から読取画像としての信号を取得する。切出部６１は、センサ２１ａが検知する紙葉類の領域の読取画像と、信号延長部５２が延長（遅延）する分の領域（背景）の読取画像と、を含む読取画像を取得する。すなわち、切出部６１は、紙葉類の画像だけでなく、背景の画像も含む読取画像をスキャナ２２から取得する。

汚れ検知部６２は、汚れ検知機能を実現するものであり、切出部６１が取得した読取画像から汚れを検出する。汚れ検知部６２は、切出部６１が取得した読取画像から汚れ検知用の画像部分を抽出し、汚れ検知用の画像において白汚れを検出する。また、汚れ検知部６２は、切出部６１が取得した読取画像から汚れ検知用の画像部分を除いた画像を文字認識用の画像として文字認識部６３へ送る。なお、文字認識部６３へは、切出部６１が切り出した読取画像全体を供給するようにしても良い。また、汚れ検知部６２は、文字認識部６３へ汚れ検知の結果を示す情報を供給するようにしても良い。

文字認識部６３は、文字認識用の画像に対して区分情報としての文字情報を認識する。例えば、文字認識部６３は、文字認識用の画像から文字領域を抽出し、抽出した文字領域に含まれる各文字を認識する。また、文字認識部６３は、文字認識の結果を当該紙葉類の識別情報（ＩＤ）などと対応づけて区分情報ＤＢ１５に蓄積する。

汚れ検知用の画像部分は、読取画像において、信号延長部５２がセンサの検知信号をさらに延長した部分の画像である。また、汚れ検知用の画像部分を除いた画像（文字認識用の画像）は、センサ２１ａが検知した紙葉類を検出した領域の画像である。つまり、延長した部分の画像（汚れ検知用の画像）は、紙葉類以外の背景部分の画像が含まれる画像であり、文字認識用の画像は、紙葉類の読取画像を含むものである。ただし、搬送路上の紙葉類には搬送ずれやスキューが生じる可能性があるため、延長した部分の画像は、背景部分だけの画像であるとは確定できないものであるが、少なくとも背景部分の画像が含まれるものと考えられる。

次に、信号処理回路２１ｂの構成例をさらに説明する。
図８は、信号処理回路２１ｂの具体的な構成例を示す図である。また、図９は、図８に示す構成での各信号のオンオフの状態を示すタイミングチャートである。
図８に示す構成例において、信号遅延部５１は、第１遅延回路５１ａを有し、信号延長部５２は、第２遅延回路５２ａおよび論理和回路５２ｂを有する。
信号遅延部５１の第１遅延回路５１ａは、センサ２１ａが検知した紙葉類に対するスキャナ２２の読取画像（紙葉類の画像）を取り込むために、センサ２１ａの検知信号（通過センサ信号）を遅延させる。第１遅延回路５１ａは、センサ２１ａの検知位置とスキャナ２２の読取位置Ｒとの間隔、および、搬送部１２による紙葉類の搬送速度に基づく所定の遅延時間（ｔ２−ｔ１又はｔ５−ｔ４）分、信号を出力するタイミングを遅延させる。従って、信号遅延部５１は、センサ２１ａによる紙葉類の検知信号を、第１遅延回路５１ａによってスキャナ２２の読取位置Ｒにおける紙葉類の有無を示す信号（第１遅延信号）として出力する。

信号延長部５２の第２遅延回路５２ａは、第１遅延信号をさらに所定の延長時間（ｔ３−ｔ２、又はｔ６−ｔ５）分遅延させる。第２遅延回路５２ａは、紙葉類が通過した後の背景領域に対するスキャナ２２の読取画像（背景画像）を取り込むために、第１遅延回路５１ａの出力信号（第１遅延信号）をさらに遅延させる。第２遅延回路５２ａは、紙葉類の後端がスキャナ２２の読取位置Ｒを通過した後に背景の画像を取り込む時間（延長時間ｔ６−ｔ５）分、信号を出力するタイミングを遅延させる。つまり、信号延長部５２の第２遅延回路５２ａは、紙葉類が検知されていない背景領域の画像を取り込みための時間帯を示す信号（第２遅延信号）を出力する。

さらに、信号延長部５２では、信号遅延部５１からの第１遅延信号Ｓ１と第２遅延回路からの第２遅延信号Ｓ２との論理和を示す信号Ｓ３を出力する論理和回路５２ｂを有する。論理和回路５２ｂは、第１遅延信号Ｓ１または第２遅延信号Ｓ２の何れかがオンである期間（ｔ６−ｔ２）であればオン信号を出力し、第１遅延信号および第２遅延信号の両方がオフの場合にはオフ信号を出力する。このような論理和回路５２ｂの出力信号は、判別部２３がスキャナ２２から読取画像を取り込むためのスキャナ撮像信号として用いられる。これにより、図９に示すように、判別部２３の切出部６１は、スキャナ２２から第１遅延信号のオン期間（ｔ２〜ｔ５）で取得できる紙葉類の画像と共に、第２遅延信号のオン期間で延長される期間（ｔ５〜ｔ６）に取得可能となる背景の画像を取得する。

次に、汚れ検知部６２による汚れ検出処理について説明する。
上述したように、判別部２３において、切出部６１は、信号処理回路２１ｂにより延長された信号によって、紙葉類の画像だけでなく背景を含む領域の読取画像をスキャナ２２から取得する。汚れ検知部６２は、切出部６１が取得した背景を含む読取画像に対して、汚れ検出処理を行う。ただし、区分装置２において、搬送部１２が搬送する紙葉類は、スキューが生じたり、搬送ずれが生じたりすることがある。このため、切出部６１が取得した読取画像は、信号処理回路２１ｂの信号延長部５２が延長した期間の画像が必ずしも背景だけの画像とはならないことが想定される。

図１０乃至図１２は、信号延長部５２が延長した期間の画像を含む読取画像の例を示す図である。
図１０は、搬送路上の紙葉類が搬送方向に対してスキューしている場合の読取画像の例を示す図である。
図１０に示す例では、第１遅延信号が示す領域（センサ２１ａが検知する紙葉類の領域）の画像部分を文字認識用画像（ＯＣＲ用画像）とし、第２遅延信号により延長される領域（紙葉類が通過した後の領域）の画像部分を汚れ検知用画像としている。図１０に示す例では、紙葉類がスキューしているため、汚れ検知用画像にも、スキューした分の紙葉類の画像が含まれる。一般には紙葉類の画像が背景の画素よりも明るい画素であるため、単純に汚れ検知用画像中に存在する背景の画素よりも明るい（白い）部分を白汚れと判定すると、スキューした紙葉類の画像の一部が白汚れとして検出されてしまう。従って、図１０に示すようにスキューした紙葉類の読取り画像に対しては、汚れ検知用画像中の明るい（白い）部分の有無によって白汚れを判定することが難しい。

図１１は、搬送路上でのずれなどにより紙葉類の位置が後方にずれた場合の読取画像の例である。
図１１に示す例も、第１遅延信号が示す領域の画像部分をＯＣＲ用画像とし、第２遅延信号により延長される領域の画像部分を汚れ検知用画像としている。図１１に示す例では、紙葉類が搬送方向に対して後方にずれたため、汚れ検知用画像にも、後方にずれた分の紙葉類の画像が含まれる。このような場合も、汚れ検知用画像中に存在する背景の画素よりも明るい（白い）部分が紙葉類の画像の一部であるため、単純に汚れ検知用画像中の明るい（白い）部分の有無によって白汚れを判定することが難しい。

図１２は、紙葉類が通過した後（第１遅延信号がオフとなった後）にスキューおよび搬送ずれを想定した間隔をあけて汚れ検知用画像を抽出する場合の例である。
汚れ検知用画像として検出する画像は、順次搬送される紙葉類の間における背景の画像である。このため、次に搬送される紙葉類との間隔が狭ければ狭いほど、背景のみの画像を確実に抽出することが難しくなる。図１２に示す例では、後続の紙葉類の一部と汚れ検知用画像の一部とが競合し、汚れ検知用画像に後続の紙葉類の画像の一部が含まれている。このような場合も、単純に汚れ検知用画像中の明るい（白い）部分の有無によって白汚れを判定することが難しい。

汚れ検知部６２は、上述した図１０乃至図１２に示すように、汚れ検知用画像に背景以外の画像（紙葉類の画像の一部）が含まれることを想定して、白汚れを検出する汚れ検出処理を行う。また、汚れ検知部６２は、スキャナ２２から取得する読取画像における汚れ検知用画像に対して汚れ検知処理を行い、スキャナ２２から取得する読取画像におけるＯＣＲ用画像を文字認識部６３へ供給する。例えば、汚れ検知部６２は、スキャナ２２から取得する読取画像から汚れ検知画像を抽出し、抽出した汚れ検知用画像を用いて汚れ検知処理を行い、窓汚れ検知用画像の部分を除いた画像を文字認識用画像として文字認識部６３に供給する。

汚れ検知部６２による汚れ検知処理は、汚れ検知用画像における副走査方向に連続して表れる帯状の明るい領域（明るい画素群）を検知する。読取窓４１の透明部材４１ｂなどのスキャナ２２における光学系に付着した白汚れは、読取画像の特定の位置（領域）に明るい（白い）画素として読み取られる。区分装置２では、搬送路を搬送する紙葉類を１次元のセンサにより読み取る。光学系に付着した汚れは主走査方向の位置が移動しないため、スキャナ２２は、白汚れを主走査方向の特定位置（つまり、１次元センサにおける特定位置の光電変換素子）で継続して読み取る。この結果、白汚れは、背景の領域および紙葉類の領域に関係なく、主走査方向の位置が一定の位置となる帯状の領域として読み取られる。

汚れ検知部６２は、上述した明るい（白い）画素からなる帯状の領域を背景からの検知するため、副走査方向の射影値によって白汚れとしての明るい画素からなる帯状の領域を検出する。さらに、汚れ検知部６２は、副走査方向（搬送方向）における各画素の最小値の射影を取る。例えば、汚れ検知部６２は、読取画像から抽出する汚れ検知用画像において、主走査方向（搬送方向に垂直な方向）の各画素の位置について最小値を判定し、判定した最小値を副走査方向（搬送方向）の射影値（最小値の射影値）とする。最小値の射影値は、背景では暗い画素値となるべきものであるから、背景よりも明るい画素値となる領域には白汚れが生じていると判定する。

また、最小値の射影は、副走査方向（搬送方向）の各ライン中に一画素でも背景の画像があれば背景の暗い画素値となる。このため、最小値の射影を用いた白汚れの検出処理では、汚れ検知用画像に紙葉類の画像の一部が含まれていても、白汚れの検出精度に影響がない。この結果、複数の紙葉類を順次供給している区分装置２に用いられる画像読取部（画像読取装置）であっても、実際の区分処理を継続している間（オンライン中）に、高精度で白汚れを検出できるものとなる。

図１３は、汚れ検知用画像および最小値の射影の例を示す図である。
図１３に示す汚れ検知用画像は、スキューした紙葉類の一部と後続の紙葉類の先端部分とが含まれる。また、図１３に示す座標は、搬送方向をｙ方向とし、搬送方向に垂直な方向をｘ方向とする。また、汚れ検知用画像は、ｘ方向に画素がｌｘ個並んだものであり、ｙ方向に画素がｌｙ個並んだものとする。また、画素の値は、例えば、０〜２５５の値とし、最も暗い画素値を「０」で最も明るい画素値を「２５５」であるものとする。

ここで、座標（ｘ、ｙ）の画素の画素値をｐ（ｘ、ｙ）と表すものとすると、図１３に示す汚れ検知用画像において、ｙ方向の最小値の射影Ｐｒｆ（ｘ）は、ｐ（ｘ、０）、ｐ（ｘ、１）、…、ｐ（ｘ、ｌｙ−１）のうちで最小値を選出する。また、最小値の射影Ｐｒｆ（ｘ）は、ｘを０からｌｘ−１の値と算出し、ｌｘ個の最小値の射影を算出する。図１３に示す例では、窓汚れに対応する領域において最小値の射影が大きい値（つまり、明るい画素値）となっている。このような最小値の射影に対して、図１３に示すような汚れ判定用の閾値Ｔｈを設定すれば、図１３に示す汚れ検知用画像に白汚れがあると判定できる。

図１４は、汚れ検知部６２における最小値の射影の計算処理を説明するためのフローチャートである。
汚れ検知部６２は、汚れ検知用画像を取得すると、最小値の射影Ｐｒｆ（ｘ）を全て初期化する（Ｓ１１）。例えば、ここでは、０〜２５５の値をとる画素値から最小値を求めるため、最小値の射影Ｐｒｆ（ｘ）の初期値は、「２５５」とする。

最小値の射影Ｐｒｆ（ｘ）を初期化した後、汚れ検知部６２は、まず、ｘに「０」をセットし（Ｓ１２）、ｙに「０」をセットする（Ｓ１３）。（ｘ、ｙ）に（０、０）をセットすると、汚れ検知部６２は、汚れ検知画像における座標（０、０）の画素の値（ｐ（０、０））を取得する。座標（０、０）の画素の値（ｐ（０、０））を取得すると、汚れ検知部６２は、取得した画素値（ｐ（０、０））と現在の最小値の射影Ｐｒｆ（０）とを比較し、取得した画素値（ｐ（０、０））が現在の最小値の射影Ｐｒｆ（０）よりも小さいかを判断する（Ｓ１４）。

画素値（ｐ（０、０））が現在の最小値の射影Ｐｒｆ（０）よりも小さいと判断した場合（Ｓ１４、ＹＥＳ）、汚れ検知部６２は、最小値の射影Ｐｒｆ（０）を画素値（ｐ（０、０））に更新し（Ｓ１５）、ｙの値をインクリメント（ｙに１を足す）（Ｓ１６）。また、画素値（ｐ（０、０））が現在の最小値の射影Ｐｒｆ（０）よりも小さくないと判断した場合（Ｓ１４、ＮＯ）、汚れ検知部６２は、最小値の射影Ｐｒｆ（０）を更新せずに、Ｓ１６へ進む。

ｙの値をインクリメントすると（ｙに１を足すと）、汚れ検知部６２は、インクリメントした値（ｙ＝ｙ＋１）がｌｙよりも小さいか否かを判断する（Ｓ１７）。汚れ検知部６２は、インクリメントした値がｌｙよりも小さいと判断した場合（Ｓ１７、ＹＥＳ）、Ｓ１４へ戻り、座標（０、ｙ＝ｙ＋１）の画素の値（ｐ（０、ｙ＋１））と現在の最小値の射影Ｐｒｆ（０）とを比較する。ｐ（０、ｙ＋１）がＰｒｆ（０）よりも小さいと判断すれば（Ｓ１４、ＹＥＳ）、汚れ検知部６２は、Ｐｒｆ（０）の値をｐ（０、ｙ＋１）に更新し（Ｓ１５）、Ｓ１６へ進む。また、ｐ（０、ｙ＋１）がＰｒｆ（０）よりも小さくないと判断すれば、汚れ検知部６２は、Ｐｒｆ（０）の値を保持したまま、Ｓ１６へ進む。

汚れ検知部６２は、上記Ｓ１４−Ｓ１７の処理をｙの値（ｙ＝ｙ＋１）がｌｙよりも小さくないと判断（ｙ＝ｌｙと判断）するまで、繰り返し実行する（Ｓ１７）。Ｓ１３−Ｓ１７の処理により、汚れ検知部６２は、１つのｘの値における最小値が算出できる。例えば、ｘ＝０であれば、上記Ｓ１４−Ｓ１７の処理を繰り返し実行することにより、ｘ＝０の位置における画素の最小値の射影Ｐｒｆ（０）が算出できる。

また、汚れ検知部６２は、Ｓ１７でｙ＝ｌｙと判断した場合（Ｓ１７、ＮＯ）、ｘをインクリメントし（Ｓ１８）、ｘ＝ｘ＋１がｌｘよりも小さければ（Ｓ１９、ＹＥＳ）、Ｓ１３−Ｓ１７の処理を実行する。ここで、ｘ＝ｘ＋１がｌｘよりも小さくないと判断（ｘ＝ｌｘと判断）した場合（Ｓ１９、ＹＥＳ）、汚れ検知部６２は、最小値の射影の計算処理を終了する。このような処理によって、汚れ検知部６２は、各ｘの位置について、ｙ方向の最小値の射影Ｐｒｆ（０）、Ｐｒｆ（１）、…、Ｐｒｆ（ｌｘ−１）が得られる。

次に、画像読取部１３の判別部２３の汚れ検知部６２における処理の流れについて説明する。
図１５は、汚れ検知部６２における処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、切出部６１は、信号処理回路２１ｂからの信号に基づいて延長した領域（背景の領域）を含む読取画像をスキャナ２２から取得する。汚れ検知部６２は、切出部６１が信号処理回路２１ｂからの信号に基づいてスキャナ２２から取り込んだ紙葉類の画像と背景の画像とを含む読取画像を取得する（Ｓ２１）。

汚れ検知部６２は、取得した読取画像から汚れ検知用画像を抽出する（Ｓ２２）。例えば、汚れ検知部６２は、読取画像から信号処理回路２１ｂ内の第２遅延回路５２ａが遅延するタイミングに応じた領域分の画像を汚れ検知用画像として抽出する。汚れ検知用画像を抽出すると、汚れ検知部６２は、切出部６１がスキャナ２２から取り込んだ読取画像から汚れ検知用画像を取り除いた部分の画像を文字認識用画像として文字認識部６３へ供給する（Ｓ２３）。これにより、文字認識部６３は、供給される文字認識用画像に対して文字認識処理を実行する。

なお、汚れ検知用画像は、背景領域の読取画像が含まれる画像であれば良く、第２遅延回路５２ａによる延長部分の画像に限定されるものではない。また、汚れ検知用画像は背景の領域を想定した画像であるため、文字認識処理に与える影響が少ないとも考えられる。このため、文字認識用画像は、切出部６１がスキャナ２２から取り込んだ読取画像全体であっても良いし、汚れ検知用画像の一部を含む画像であっても良い。

また、汚れ検知部６２は、汚れ検知用画像について、搬送方向（副走査方向）における最小値の射影を計算する（Ｓ２４）。例えば、汚れ検知部６２は、最小値の射影の計算処理として、上述した図１４に示すような計算処理を実行する。搬送方向における最小値の射影を算出すると、汚れ検知部６２は、白汚れと判定するための所定の閾値以上となる射影値（搬送方向における最小値）が存在するか否かにより、白汚れがあるか否かを判断する（Ｓ２５）。閾値以上となる射影値が存在すると判断した場合（Ｓ２５、ＹＥＳ）、汚れ検知部６２は、取得した読取画像に白汚れが存在すると判断する。

また、閾値以上となる射影値が存在しないと判断した場合（Ｓ２５、ＮＯ）、汚れ検知部６２は、スキャナ２２から取得した読取画像には白汚れが無いと判断する。なお、白汚れが無いと判断した場合、汚れ検知部６２は、後述する白汚れの検知回数をリセットするようにしても良い。また、複数回連続して白汚れがないと判断した場合、白汚れの検知回数をリセットするようにしても良い
白汚れがあると判断すると、汚れ検知部６２は、白汚れの検出回数をカウントアップする（Ｓ２６）。白汚れの検知回数をカウントアップすると、汚れ検知部６２は、白汚れの検知回数が所定回数以上であるかを判断する。白汚れの検知回数が所定回数以上であると判断した場合（Ｓ２７、ＹＥＳ）、汚れ検知部６２は、白汚れが発生していることを示す警告を報知する（Ｓ２８）。白汚れ発生の警告は、白汚れの発生を示す警告をオペレーションパネル１０に表示するようにしても良いし、スキャナ２２の読取窓４１の清掃を促す表示したり、アラームを鳴らしたりしても良い。

本実施形態によれば、画像読取部は、紙葉類の読取画像だけでなく、背景の読取画像を含むように、紙葉類の領域よりも大きな領域の画像をスキャナから読取画像（処理画像）として取得する。画像読取部は、取得した読取画像における背景の読取画像を含む画像から紙葉類の搬送方向における各ラインについて各画素の最小値の射影を計算する。画像読取部は、搬送方向における各ラインの最小値の射影値が汚れ判定用の閾値よりも大きい領域（背景の画像より明るい部分）を、白汚れとして検出する。画像読取部は、背景よりも明るい部分が複数回連続して検出された場合に窓汚れと判断する。

このような本実施形態の画像読取部によれば、スキャナの副走査方向となる紙葉類の搬送方向における最小値の射影を計算することにより、背景のみの画像を確実に検出できなくても、搬送方向に帯状に現れる白汚れを確実に検出することができる。
また、本実施形態の画像読取部によれば、区分処理中であっても、順次搬送する紙葉類の間に一部でも背景が読み取れれば、確実に白汚れを検出できる。この結果、区分処理中であっても、紙葉類の画像に基づく区分情報の認識結果が大量に認識不能となって大量の区分不能な紙葉類が発生する前にオペレータに窓汚れを知らせることができる。この結果、オペレータがスキャナを清掃することにより、紙葉類に対する区分情報の認識（読取）率の低下を防止できる。

また、上記のような実施形態によれば、紙葉類から剥がれた紙片等が汚れ検出用画像の中で搬送方向において両端一杯に写ってしまうと、白汚れとして検知される。このような紙片等は、スキャナ２２による読取画像に継続して現れずに、次以降の紙葉類の読取画像には表れない可能性が高い。このため、汚れ検知部は、順次搬送される各紙葉類の読取画像について上述した汚れ検知処理を継続的に実行し、複数回連続して白汚れを検知した場合に、白汚れの警告あるいはスキャナ２２の清掃を促すようにする。

これにより、本実施形態に係る区分装置は、頻繁に白汚れの警告を行うことを抑制しつつ、紙葉類が大量に読取不能となるような白汚れが確実に発生している場合にオペレータへ警告を報知したり、スキャナ２２の清掃を促したりすることができる。この結果、区分処理を停止させることなく、大量の読取不能が発生するような汚れを確実に報知でき、区分情報の認識率の低下を防止することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下、本願の出願当初の特許請求の範囲の記載を付記する。
［１］
複数の紙葉類が所定の間隔で順次搬送される搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナと、
前記スキャナが読み取る紙葉類の読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとの画素値の最小値を計算する計算部と、
前記計算部により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出部と、
を有する画像読取装置。
［２］
前記スキャナは、前記読取位置に対向する位置に設置された透明部材を有し、前記透明部材を介して前記読取位置から入射する光により画像を読み取る、
［１］に記載の画像読取装置。
［３］
前記透明部材は、前記搬送路上の前記読取位置を通過する紙葉類の搬送方向に対して傾斜して設置される、
［２］に記載の画像読取装置。
［４］
前記紙葉類の読取画像を取得するタイミングを示す第１信号と前記第１信号をさらに所定期間分延長した第２信号とに基づく紙葉類の読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得するタイミングを示すスキャナ撮像信号を出力する信号処理部を有し、
前記画像取得部は、前記信号処理部が出力する前記スキャナ撮像信号に従って前記スキャナから読取画像を取得する、
［１］乃至［３］の何れか１つに記載の画像読取装置。
［５］
所定の複数回連続して画素値の最小値が所定閾値を超えるラインがあることを検出した場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを報知する報知部を有する、
［１］乃至［４］の何れか１つに記載の画像読取装置。
［６］
複数の紙葉類を所定の間隔で搬送路により順次搬送する搬送部と、
前記搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナと、
前記スキャナが読み取る紙葉類の読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して、前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとに画素値の最小値を計算する計算部と、
前記計算部により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出部と、
前記画像取得部により取得した読取画像における紙葉類の読取画像に基づいて、紙葉類の区分情報を判別する判別部と、
前記判別部が判別した区分情報に基づいて紙葉類を区分する区分部と、
を有する区分装置。
［７］
コンピュータに
複数の紙葉類が所定の間隔で順次搬送される搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナから紙葉類の読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得機能と、
前記画像取得機能により取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して、前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとに画素値の最小値を計算する計算機能と、
前記計算機能により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出機能と、
を実現させるための画像読取装置に用いられるプログラム。

１…区分システム、２…区分装置、３…ＶＣＳ、１１…供給部、１２…搬送部、１３…画像読取部、１５…区分データベース、１６…区分部、１７…区分制御部、２１…センサ部、２２…スキャナ、２３…判別部。

Claims (6)

1. 複数の紙葉類が所定の間隔で順次搬送される搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナと、
   前記紙葉類の読取画像を取得するタイミングを示す第１信号と前記第１信号をさらに所定期間分延長した第２信号とに基づくスキャナ撮像信号を出力する信号処理部と、
   前記信号処理部が出力する前記スキャナ撮像信号に従って前記スキャナが読み取る紙葉類の下地領域が白く写った読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとの画素値の最小値を計算する計算部と、
   前記計算部により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出部と、
   を有する画像読取装置。
2. 前記スキャナは、前記読取位置に対向する位置に設置された透明部材を有し、前記透明部材を介して前記読取位置から入射する光により画像を読み取る、
   請求項１に記載の画像読取装置。
3. 前記透明部材は、前記搬送路上の前記読取位置を通過する紙葉類の搬送方向に対して下向きに傾斜して設置される、
   請求項２に記載の画像読取装置。
4. 所定の複数回連続して画素値の最小値が所定閾値を超えるラインがあることを検出した場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを報知する報知部を有する、
   請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像読取装置。
5. 複数の紙葉類を所定の間隔で搬送路により順次搬送する搬送部と、
   前記搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナと、
   前記紙葉類の読取画像を取得するタイミングを示す第１信号と前記第１信号をさらに所定期間分延長した第２信号とに基づくスキャナ撮像信号を出力する信号処理部と、
   前記信号処理部が出力する前記スキャナ撮像信号に従って前記スキャナが読み取る紙葉類の下地領域が白く写った読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して、前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとに画素値の最小値を計算する計算部と、
   前記計算部により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合に、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出部と、
   前記画像取得部により取得した読取画像における紙葉類の読取画像に基づいて、紙葉類の区分情報を判別する判別部と、
   前記判別部が判別した区分情報に基づいて紙葉類を区分する区分部と、
   を有する区分装置。
6. コンピュータに
   紙葉類の読取画像を取得するタイミングを示す第１信号と前記第１信号をさらに所定期間分延長した第２信号とに基づくスキャナ撮像信号を出力する信号処理機能と、
   前記信号処理機能により出力される前記スキャナ撮像信号に従って複数の紙葉類が所定の間隔で順次搬送される搬送路における所定の読取位置で画像を読み取るスキャナから紙葉類の下地領域が白く写った読取画像と背景領域の読取画像とを含む読取画像を取得する画像取得機能と、
   前記画像取得機能により取得する背景領域の画像を含む読取画像に対して、前記紙葉類の搬送方向におけるラインごとに画素値の最小値を計算する計算機能と、
   前記計算機能により計算するラインごとの画素値の最小値に汚れ判定用の閾値を超えるものがある場合、前記スキャナに白汚れが生じていることを検出する検出機能と、
   を実現させるための画像読取装置に用いられるプログラム。