JPH02176878A - パターン認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、入力パターンと参照パターンとの比較による
パターン認識方法に関する。

（従来の技術） 文字等のパターンを認識する従来の方法は、２値化され
た入力パターンと２値化された参照パターンとを比較し
て行うものである。

（発明が解決しようとする問題点） 従来のように、２値化された入力パターンと２値化され
た参照パターンとの比較によるパターン認識では、あと
で本発明の実施例との比較で詳細に述べるように、参照
パターンと入力パターンとのずれ量に対して評価量が線
形に増大するため。

僅かなずれでも評価量の変動が大きく、パターン認識の
信頼性が大きく低下するという問題があった。

本発明は、かかる従来技術の問題点を解消するためにな
されたもので、参照パターンと入力パターンとのずれ量
が僅かなときは評価量が小さく。

上記ずれ量が大きいときは従来のように２値化されたパ
ターン同志の比較の場合と同様に大きな評価量が得られ
るようにすることにより、パターンの比較において、少
ないずれ量に対してはパターンの合致度がよく、大きな
ずれ量に対してはその差が充分検出できるようにしたパ
ターン認識方法を提供することを目的とする。

（課題を解決するための手段） 本発明は、画像入力装置から入力した２値画像の入力パ
ターンを多値画像に処理し、上記入力パターンを認識す
るための参照パターンを多値画像に処理し、上記多値画
像の入力パターンと多値画像の参照パターンとを比較す
ることによって上記入力パターンの認識を行うことを特
徴とする。

（実施例） 以下、図面を参照しながら本発明にかかるパターン認識
方法の実施例について説明する。

第１図は１本発明にかかる方法を実施するための信号処
理系統の例を示す。第１図において、符号１は画像処理
に供されるワーク（被検査体）を示しており、このワー
ク１には文字２が例えば印字又は印刷によって記入され
ている。

上記ワーク１に対向させて画像入力装置としてのカメラ
３が配置され、このカメラ３の例えばＣＣＤ等でなる撮
像素子にワーク１の像を結ばせるようになっている。カ
メラ３は文字２のパターンを多値画データ（アナログ信
号）として取り込む。

カメラ３で取り込まれた多値画データはアナログ・デジ
タル変換器４によってデジタルデータに変換処理される
。このデジタルデータは２値化部５により２値化される
。このとき、画像を入力する場合の照明むらの影響を除
去する処理や人力画像の孤立した点を除去する処理も合
わせて行われる。

上記２値化された画像の入力パターンはパターンマツチ
ングのために多値化部６において多値画像に処理する。

ここでは、多値画像に処理することによって輪郭部の階
調が段階的に変化した、従って輪郭部がぼけた形の像を
形成している。実施例では、上記２値化された画像を２
値画像ａとしてメモリされる。次に、あとで詳細に説明
するような縮小又は拡大という処理を行う。すなわち、
上記２値画像ａを縮小と呼ばれる処理を行い、この処理
された画像を２値画像Ｃとしてメモリする。

さらに、上記２値画像ａを拡大と呼ばれる処理を行い、
２値画像すとしてメモリする。そして、これら２値画像
ａ＋２値画像ｂ＋２値画像Ｃの加算を行い、第２図、第
３図に示すような「０」。

ｒｌ」、ｒ２」、ｒ３」の４階調をもった多値画像を作
成している。このようにして輪郭部の階調が段階的に変
化した、従って輪郭部がぼけた形の多値画像を作成して
いる。なお、入力された２値画像を多値画像とするため
に拡大して加算する回数及び縮小して加算する回数は、
パターン認識の対象となる文字の大きさその他によって
適宜選択してよい。

第１図において符号７は上記人カバターンを認識するた
めの参照パターンを予め記憶させた参照パターン記憶部
を示しており、参照パターンとしての文字等を多値画像
として処理し、これを記憶したものである。この参照パ
ターンは、前記カメラ３から画像入力されたものであっ
てもよいし、別に参照パターンとしてデータを入力した
ものであってもよい。

多値化部６で多値化された画像の入力パターンは、比較
部８において上記参照パターン記憶部７に多値化されて
記憶されている参照パターンと比較される。この比較は
、参照パターンの多値側と入力パターンの多値側との間
で減算することによって行われる。減算の結果である差
を基にして評価し５文字等のパターンの認識を行う。

第１図において、入力パターンの多値化部６と、参照パ
ターン記憶部７と、比較部８からなる構成部分は、上記
信号処理系統の主要構成部分であるパターン認識部９を
構成している。

次に、上記信号処理系統の動作を説明しながら本発明に
かかる方法の実施例について説明する。

第６図に示すように、まず画像入力装置としてのカメラ
３（第１図参照）によってワーク１の文字等のパターン
２の画像を入力する。ここではまず、手作業により、又
はロボット等を用いて自動的にワーク１をカメラ３の撮
像位置上に設置し、次に、カメラ３によってワーク１の
文字等のパターン２の多値画データを入力する。入力さ
れた多値画データはアナログ・デジタル変換器４及び２
値化部５で処理されて２値化される。このとき。

ワーク１に対する照明むらの影響を除去するためのシェ
ーディング補正や、入力画像の孤立した点を除去するた
めのノイズ除去等の処理も併せて行われる。

次に、上記２値化された入力パターンは、パターンマツ
チングするために多値画像に処理する。

文字等のパターンには、絶対黒すなわち２値テータでは
「１」でなければならない画素と、絶対白すなわち２値
データでは「０」でなければならない画素があり、また
、どちらでもよい画素があるので、ここでは、その重要
度に応じて重みをつける。換言すれば、パターンを認識
する上で絶対に必要な部分であるパターンの中心部分を
強調する。

このような重み付けをするために１次のような処理をし
て、２値画像を多値画像に変換する。第２図、第３図に
示すように、上記２値化された入力パターンを２値画像
ａとすると、この２値画像ａには１画素ごとに、すなわ
ち画像を最も細かく分割した領域ごとに「０」　「１」
のデータが入力されている。そこで、２値画像ａにおい
て「１」が入力されている画素に隣接する画素総てに「
１」を入力して２値画像を作成する。こうして作成され
た２値画像を２値画像すとしてメモリする。このように
、「１」が入力されている画素をその周りに増やしてい
くことを拡大といい、このような処理を行うことによっ
て２値画像ａの輪郭が拡大される。同様にして、上記２
値画像ａにおいてｒＱＪが入力されている画素に隣接す
る画素総てにｒＱＪを入力して２値画像を作成し、これ
を２値画像Ｃとしてメモリする。このように、ｒＱＪが
入力されている画素の周りに「０」を増やしていくと、
ｒｌＪが入力されている画素に隣接する画素のどれか一
つにでも「０」が入力されている場合には、上記「】」
が入力されている画素にはｒＱＪが入力されることにな
るので、結局は「１」が入力されている画素が段々と減
っていくことになる。これを縮小といい、このような処
理を行うことによって２値画像ａの輪郭が縮小される。

以上の処理によって得られた２値画像ａ、２値画像ｂ、
２値画像Ｃ等を加算していき、多値画像を形成する。実
施例では２値画像ａ＋２値画像ｂ＋２値画像Ｃとして多
値画像を作成している。第３図はこの多値画像の例を示
しており、パターンの周辺部において「０」　「１」　
「２」　「３」の４階調をもった多値画像となっていて
、結果的にはパターンの輪郭部をぼかした形になってい
る。第２図では、パターン２の輪郭部の階調を等高線で
示している。なお、入力された２値画像を多値画像とす
るために拡大してこれを加算する回数及び縮小してこれ
を加算する回数は任意である０文字等のパターンの大き
さ、線の太さ１文字か数字か等によってそれぞれ多値化
した場合の階調が異なるので、各種条件に応じて最も適
した階調の多値画像となるように、拡大加算回数と縮小
加算回数とを設定すればよい、実施例では、多値画像に
処理されるエリアの幅を、縦３０画素、横２５画素とし
１文字パターンの太さを６画素とした。上記の例では、
拡大及び縮小を１度に１画素ずつ行っているが、１度に
複数画素ずつ拡大及び縮小を行っても差し支えない。

上記のようにして得られた多値画像の入力パターンを、
次に比較部８において、予め参照パターン記憶部７にメ
モリされていた多値画像の参照パターンと比較する。参
照パターンは、カメラ３を通じて画像入力されたパター
ンであってもよいし、別に作成したパターンデータを入
力しておいてもよい。上記比較は、多値画像の参照パタ
ーンと多値画像の入力パターンとの間で減算することに
よって行われる。より具体的には、参照パターンと入力
パターンとを重ね合わせ、参照パターンと入力パターン
との各画素ごとの階調の差を求める。

この差を基にして評価し、文字の認識を行う。認識の結
果、すなわち認識された文字等のパターンを出力して終
了する。

このように、上記実施例では、参照パターンと入力パタ
ーンとを多値画像に処理した上でこられを比較し、パタ
ーン認識を行うようになっており、この点が、従来のよ
うに２値画像同志で比較するのと明確に異なる点である
。そこで、多値画像同志で比較する上記実施例の利点を
、２値画像同志で比較する従来の方法と対比しながら説
明することにする。第４図は、参照パターンの階調分布
を実線で、入力パターンの階調分布を破線で示したもの
であり、（ａ）（Ｃ）は本発明の実施例の場合を（ｂ）
（ｄ）は従来の方法の場合を示す。また、（ａ）（ｂ）
は上記二つのパターンのずれ量が画素単位で２画素分ず
九た場合を比較して示し、（ｃ）（ｄ、）は上記二つの
パターンのずれ址が４画素分ずれた場合を比較して示す
。第４図（ａ）（ｂ）に示すように、上記二つのパター
ンのずれ猷が比較的少ない場合１本発明の実施例のよう
に多値画像同志の比較では、（ａ）に斜線を付して示す
ように上記二つのパターンがずれている部分を占める画
素の合計である評価値（図において４）は小さな値とな
り、また、従来のように２値画像同志の比較では、（ｂ
）に斜線を付して示すように評価値（図において１２）
は比較的大きな値となる。一方、第４図（ｃ）（ｄ）に
示すように。

上記二つのパターンのずれ量が大きい場合、本発明の実
施例のように多値画像同志の比較では、（ｃ）に斜線を
付して示すように上記二つのパターンがずれている部分
を占めるｉ！！ｊ索の合計である評価値（図において２
０）は上記ずれ量に対応してそれなりに大きな値となり
、また、従来のように２値画像同志の比較でも（ｄ）に
斜線を付して示すように上記ずれ址に応じて評価値（図
において２４）は大きな値となる６ なお、（ａ）及び（ｃ）に示す評価値は、前述したパタ
ーンを認識する上での重要度に応じて、すなわち階調の
差に応じて重みを付けて計算されている。この重みは、
予め設定しである値であり、比較するパターンの種類（
文字、数字、絵等）、大きさ、印刷又は印字等の記入の
方法によって決められる値である。

第５図は、参照パターンと入力パターンとの画素単位の
画像のずれ量に対する評価値の関係を示すもので、実線
は本発明にがかる実施例の場合を。

破線は従来のパターン認識方法の場合を示す。なお、第
５図の縦軸の評価値の最大値（図において３６）は、第
３図、第４図に示す参照パターンと入力パターンとが全
く重なる部分がない状態での二つのパターンの画素の合
計であり、２値画像同志での比較と多値画像同志での比
較との差を明確にするために同じ画素数にしである。従
って、上記最大値Ｃ１それぞれの評価値を割算し、正規
化した値で示してもよい。また、線りはパターンマツチ
ングが可能な評価値の限界を示すもので、線りよりも評
価値が小さい場合にパターンマツチング可能、線りより
も評価値が大きい場合にはパターンマツチング不可能で
あることを示している。

この図からも明らかなように、従来の方法によれば画像
の僅かなずれでも評価値が大きくなると共に、画像のず
れ量が大きくなるに従って評価値が直線的に増大し、従
って、パターンマツチング可能な画像のずれの許容範囲
が狭く、例えば、２画素分程度の画像のずれがあるとパ
ターンマツチングは不可能となってしまう。これに対し
て本発明の実施例のように、多値画像同志を比較する方
法によれば、参照パターンと入力パターンとのずれが比
較的小さい範囲では従来例に比べて評価値がかなり小さ
く１例えば３画素分近くずれていても、パターンマツチ
ングが可能なずれの許容範囲内に含まれる。そして、画
像のずれがある程度大きくなると評価値もそれなりに大
きくなり、その場合は、仮りに同じパターンであったと
してもパターンは一致していないと判断することになる
。このように１本発明の実施例によれば、参照パターン
と入力パターンとの少ないずれ景に対してはパターンマ
ツチング度がよく、大きなずれ量に対してはその差を充
分検出することができるという利点があり、よって、パ
ターン判別において、入力パターンのデータを所定の位
置に転送した際に多少の画像のずれがあったり、パター
ンの大きさ、位置等のばらつきや、かすれ、しみ等があ
っても、これらの許容度を大きくすることができるとい
う利点がある。

（発明の効果） 本発明によれば、入力パターンを多値画像に処理し、こ
れを多値画像に処理した参照パターンと比較して入力パ
ターンの認識を行うようにしたため、参照パターンと入
力パターンとの少ないずれ量に対してはパターンマツチ
ング度がよく、大きなずれ量に対してはその差を充分検
出することができるという利点があり、よって、パター
ン判別において、入力パターンのデータを所定の位置に
転送した際に多少の画像のずれがあったり、パターンの
大きさ、位置等のばらつきや、かすれ、しみ等があって
も、これらの許容度を大きくすることができるという利
点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に適用可能な信号処理系統の列を示すブ
ロック図、第２図は本発明にかかるパターン認識方法の
実施例による入力パターンの多値化処理の様子を示す処
理概念図、第３図は同じく多値化処理の様子をより具体
的に示す説明図、第・１図は参照パターンと入力パター
ンとのずれ量が評価値に及ぼす影響を本発明の実施例に
よる場合と従来例による場合との比較で示す概念図、第
５図は同じく参照パターンと入力パターンとのす光景が
評価値に及ぼす影響を本発明の実施例による場合と従来
例による場合との比較で示す線図、第６図は本発明にか
かるパターン認識方法の実施例を示すフローチャートで
ある。 ２・・・・画像入力装置。 （Ｃ） 評イσ５イｄ１ （ｄ’） 画制す“れ月１（画東阜イ立） 筋 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 画像入力装置から入力した２値画像の入力パターンを多
   値画像に処理し、上記入力パターンを認識するための参
   照パターンを多値画像に処理し、上記多値画像の入力パ
   ターンと多値画像の参照パターンとを比較することによ
   って上記入力パターンの認識を行うことを特徴とするパ
   ターン認識方法。