JP6773400B2 - 帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの制御方法、帳票認識システムプログラムを搭載した記録媒体 - Google Patents
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・処方箋内の「処方欄」における文字認識率を向上でき、
・処方箋のフォーマット登録・変更作業を簡易化でき、
・様々なプリンタで印字された処方箋を読み取れる。
以上、処方箋を例に説明したが、本発明は、処方箋以外の、例えば、商取取引、公的文書等、あらゆる帳票への応用を可能とする、
帳票認識装置、帳票認識システム、帳票認識システムのプログラム、帳票認識システムの方法、及び帳票認識プログラムを搭載した記録媒体を提供することを課題とする。
・帳票テンプレートの自動認識による、テンプレート登録作業の簡易化が達成される、
・品名欄に記載された品名、用法の認識精度を向上させ、OCR学習作業にかかる工数を大幅に削減できる、
・本発明に係る画像処理技術を用いることで現状のシステムでは認識できない帳票形式に対応させることができる、
・様々なプリンタで印字された帳票の認識を可能にする、
という本願独自の効果が奏される。
1.処方箋用紙登録
a.記入枠の自動設定
i.スキャンした未記入/記入済処方箋用紙から、罫線を認識する。
ii.罫線情報を利用して傾きを補正する。
iii.罫線を除去した画像に対して文字認識を行い、「氏名」「保険者番号」など、記入枠のラベル文字列を抽出する。
iv.罫線の情報とラベル文字列の位置から、記入枠の位置と種類を推定する。推定できなかったもの、間違えたものはユーザーが修正する。
b.位置合わせ特徴の抽出
i.処方箋用紙の位置合わせを行うための特徴として、未記入状態の処方箋用紙の水平・垂直ヒストグラムを算出する(登録に記入済処方箋用紙が使用された場合は、aで設定された情報を基に、記入枠内を自動的に白紙化してから算出する)。
c.候補絞り込み特徴の抽出
i.処方箋用紙領域の縦横比、ヒストグラム、格子点等、容易に計算・比較が出来る特徴を、候補を絞り込むための特徴として計算する。
d.マッチング特徴の抽出
i.画像内の処方箋用紙領域を矩形状に細分割し、記入枠と一致しない部分だけを取り出す。
ii.iで取り出したそれぞれの矩形部分に対し、色、ヒストグラム、平均、分散等の特徴を計算する。
a.処方箋用紙登録と同様に罫線を認識し、傾き補正を行う。
b.処方箋用紙登録と同様に位置合わせ特徴、候補絞り込特徴の計算を行う。
c.登録されている各処方箋用紙に対して、候補絞り込み特徴による比較を行い、差異が一定の閾値を超えないものだけを候補として抽出する。
d.c.の結果の各フォームに対し、位置合わせ特徴による位置合わせとマッチング特徴による比較を行い、差異が一定の閾値を超えないものを認識結果として出力する。
a.OCR認識結果の補正
i.OCRによって誤認識されやすい文字同士を、一つの類として類別することで、類似文字への誤認識の影響を軽減させる。
ii.trigramによる誤認識文字補正(処方内容については、「葛」と「湯」の間には「根」という文字しか来ないなどということがわかるため、「根」を誤認識したとしても補正したり、いくつかのパターンに限定できる)。
b.薬品名の認識
薬品名を認識するにおいては、薬剤名の辞書を備えて、当該辞書にある薬剤と類似性の高い文字列を探索し確定する、というアルゴリズムを用いることで薬品名の認識における認識率を向上させている。
c.分量の認識
i.OCRの認識結果から、[数値][単位]となっている部分を分量候補として抜き出す。
ii.b.で認識した薬品に最も近い分量候補を、その薬品の分量とする。
d.用法の認識
i.用法に使用される語句に対し、使用頻度や重要性の観点からランク付けを行い、語句に対して点数を割り当てる。
ii.i.で設定した点数を基に、OCRの認識結果の各行に対して点数を付ける。
iii.点数が一定の閾値を超えた行を用法断片とする。
iv.用法断片に隣接する行の点数が正の場合は、その行も用法断片とする。ただし、用法断片と行の間に直線上のものが存在する場合は含めない。
v.用法断片がそれ以上拡張できなくなった時点で、その用法断片を用法とする。
ただし、薬品名、分量などと判定される部分は除外する。
(4.229 + 23.257) ÷ 2 = 13.743
を格納した結果を示す。
次に、該閉領域のY軸方向における中央値である、中央Y欄613の「20.086」は、罫線端411と罫線端413Y軸方向の中間点を示し、罫線3情報欄5203の開始X欄512に格納した「15.857」と、終了X欄514に格納した「24.314」の平均値、
(15.857 + 24.314) ÷ 2 = 20.086
を格納した結果を示す。以下同様に、閉領域2情報欄6202、閉領域3情報欄6203、・・・等の中央X欄612、中央Y欄613にも、各閉領域の中央値を格納する。このように、処方箋閉領域情報データテーブル60は、読み取った処方箋の閉領域の中央値を格納するとともに、該処方箋に関する閉領域情報が、例えば番号94まで存在している場合には、該処方箋の閉領域が94個存在することを示している。また、罫線が1つも検出できなかった場合や閉領域が1つも認識されなかった場合には、例えば処方箋全体を1つの枠と認識して、例えば閉領域1情報欄6201の中央X欄612と中央Y欄613とに、例えば「0」という情報を格納して、閉領域が認識できなかったことを示すものとする。なお、前記検出等処理は、例えば営業店システム30上に展開されたプログラムに従って、営業店装置プロセッサ32等で処理するものとする。また、同様な処理を、管理システム20で行っても、かまわない。さらに、その結果を、例えばネットワーク10を介して、営業店システム30へ送信してもかまわない。その他、処方箋閉領域情報データテーブル60の詳細等に関しては、例えば罫線情報データテーブル50に準ずるものとする。
以下、
0.傾き補正11131により、傾き補正処理を行う
1.画像的特徴の抽出11132により、画像的特徴の抽出・比較:画像から、画像的な特徴を抽出し、既知のフォームの特徴と比較する。
2.フォーム情報の抽出11133により、画像から、罫線・活字等を認識し、FES113の編集データの元となるデータを作成する。
0.傾き補正
この処理は前処理として行う。全ての画像について行うことになるため、できるかぎり処理を軽量化する。本願の処理による傾き補正のために抽出した水平線部の例を、処方箋に対する適用例ではないが、図12に示す。
<水平線の抽出>
処理内容は次の通りである。
・枠線等の線分は、画像背景よりもずっと暗いと仮定し、水平方向に暗い画素を探索する。
・暗い画素が水平方向に一定数以上連続している部分を、水平の線分と仮定し、その始端座標を取得する。
<分散を利用する(処方箋に対する適用例はないが、図15、図16に技術的思想の概要を示す。)>
処理内容としては、水平方向の画素値の合計を各行ごとに計算する。罫線は暗いため、傾きがあるときは、起伏が少ない。
この場合、
・各行の画素値の合計を要素として、水平な画像では、各行の画素値の合計の起伏が大きくなると仮定して、隣接する水平画素合計値について二乗距離を計算する。
・画像を微小に回転させて、上記の処理を繰り返し、二乗距離が最大となる角度を正しい角度とする。
ということを行う。こうすることで、横書きの文字列についても同様の傾向が出るため、罫線のないような文書画像にも適用可能となるという利点を生ずる。処理が重いという課題もある。大きな傾きの補正をする場合には処理時間が大きくなるため、非常に傾いているような画像については対応せず、FES113でオペレーターが補正し、再度FGS111に送るものとする。
出願人において実験した限りでは、正しくスキャンした場合は、傾きは1°以内に収まる。
比較処理を軽量化するために、複数の画像的特徴を取得する。
1−1.候補絞り込み用画像特徴
既知フォーム全てとマッチング処理をすると、非常に処理時間が大きくなることが予想されるため、対象候補の既知フォームを絞り込むために使用する。
・位置合わせ用画像特徴、マッチング用特徴から抽出可能な値(平均値、分散等)
・ドキュメントの縦横比
・水平成分、垂直成分の割合
・格子点の数
絞込みの特徴の抽出に時間がかかると、元も子もないため、どの程度まで絞り込めば十分かを検証して決定する。
マッチングの前処理として、既知フォームの特徴抽出に用いた画像と、入力画像とのマッチング用特徴量算出の位置を合わせるために使用する。
・各行の水平方向の画素合計値
・各列の垂直方向の画素合計値
既知フォームと現在のフォームとを比較するために使用する。比較対象の既知フォームごとに、位置合わせを行い、生成しなおすことになる。FES113処理時に、一致したとされる既知フォーム上で、似ていない部分がどこにあるかを視覚的に表示できるような比較結果を残せる特徴の取り方をするため、以下のような手順で処理を行う。
まず、既知フォームのマッチング用画像特徴は、FES113でのフォーム登録時、画像をX軸1801、Y軸1802について一定数で自動的に分割、手書き領域1803〜1805を除いた、各分割領域での画像特徴を抽出して登録しておく。(図18参照)
・正しいフォームと比較した場合:前記マッチング用画像特徴が異なる前記各分割領域が少数表示される。
・異なるフォームと比較した場合:前記マッチング用画像特徴が異なる前記各分割領域が多数表示される。
なお、各分割領域の表示は、例えば認識しやすい色により、一目に認識できるようにする。
・RGB各色の平均値
・エッジ(隣接画素間の輝度差)のパターン
すなわち、システムで、手書き領域内の情報のみを取得すればいいケースでは、活字・罫線情報を必要としないため、FES113での入力も行われない。その場合、FES113の確認画面表示時に重畳表示するデータが無くなってしまう。それを避けるため、既知フォームの登録に使用した画像については、確認・重畳表示用に残して置くこととする。
Claims (10)
- 帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を、傾き補正処理を行った上で確定する領域確定部と、
前記領域確定部によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識部と、
前記領域内文字認識部によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定部と、
前記領域内文字認識部によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定部によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定部と、
前記類似項目選定部で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定部と、
前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
を備えることを特徴とする帳票認識装置。 - 帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識する枠線認識装置と、
前記枠線認識装置によって認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を、傾き補正処理を行った上で確定する領域確定手段と、
前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定手段と、
前記類似項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段と、
前記領域確定手段と前記領域内文字認識手段と前記属性対応項目選定手段と前記類似項目選定手段と前記文字情報確定手段とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
を備えることを特徴とする帳票認識システム。 - 帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を、傾き補正処理を行った上で確定する領域確定ステップと、
前記確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識ステップと、
前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定ステップと、
前記得られた文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定ステップによって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定ステップと、
前記選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定ステップと、
前記領域確定ステップと前記領域内文字認識ステップと前記属性対応項目選定ステップと前記類似項目選定ステップと前記文字情報確定ステップとにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるためのステップと、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付けるステップと、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納するステップと、
前記第1の記憶として格納した情報を表示するステップと
を備えることを特徴とする帳票認識方法。 - コンピュータを、
帳票を含む一定形式の書類の罫線及び/もしくは枠情報を認識し、該認識された罫線及び/もしくは枠情報に係る領域を、傾き補正処理を行った上で確定する領域確定手段と、
前記領域確定手段によって確定された領域のうちの特定の領域について、該領域内の文字を撮像してデジタル情報に還元し、前記還元されたデジタル情報にマッチする文字情報をデジタル情報―文字情報対応データベースから抽出して対応文字情報を得る領域内文字認識手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る属性を推定及び/もしくは規定し、属性と該属性に属すことが想定可能な項目情報の一覧とを対応させた属性―属性内可能項目データベースから前記推定及び/もしくは規定された属性に対応する属性―属性内可能項目データベースを選定する属性対応項目選定手段と、
前記領域内文字認識手段によって得られる文字情報のうち項目名情報と推定される情報に係る以外の文字情報について、前記属性対応項目選定手段によって選定された属性―属性内可能項目データベース内に格納された項目情報のうち類似度の高いものを選定する類似項目選定手段と、
前記類似項目選定手段で選定された前記類似度の高い項目情報の妥当性を検証して前記文字情報に対応する情報を確定する文字情報確定手段と、
前記領域確定手段と前記領域内文字認識手段と前記属性対応項目選定手段と前記類似項目選定手段と前記文字情報確定手段とにより認識した帳票の書式に関し、
認識した帳票パターンと処方表記パターンとを変更させるための手段と、
同一の帳票パターンに対し複数の処方表記パターンを対応付ける手段と、
前記対応付けた結果に関する情報を第1の記憶として格納する手段と、
前記第1の記憶として格納した情報を表示する手段と
として動作させることを特徴とする帳票認識プログラム。 - 請求項4記載のプログラムを搭載した記録媒体。
- 前記領域確定部と前記領域内文字認識部と前記属性対応項目選定部と前記類似項目選定部と前記文字情報確定部とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を修正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項1記載の帳票認識装置。 - 前記領域確定手段と前記領域内文字認識手段と前記属性対応項目選定手段と前記類似項目選定手段と前記文字情報確定手段とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を修正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項2記載の帳票認識システム。 - 前記領域確定ステップと前記領域内文字認識ステップと前記属性対応項目選定ステップと前記類似項目選定ステップと前記文字情報確定ステップとにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示するステップと、
前記表示したデジタル情報を修正するステップと、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納するステップと、
前記第2の記憶として格納した情報を表示するステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項3記載の帳票認識方法。 - コンピュータを、
前記領域確定手段と前記領域内文字認識手段と前記属性対応項目選定手段と前記類似項目選定手段と前記文字情報確定手段とにより認識した帳票に関し、
罫線、手書き文字および印刷文字情報をデジタル情報として認識した結果のうち少なくとも1つを表示する手段と、
前記表示したデジタル情報を修正する手段と、
前記修正した結果に関する情報を第2の記憶として格納する手段と、
前記第2の記憶として格納した情報を表示する手段と
としてさらに動作させることを備えることを特徴とする請求項4記載の帳票認識プログラム。 - 請求項9記載のプログラムを搭載した記録媒体。
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