JPH0660226A - 文字読取装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 読み取った文字の判定を迅速に行う。 【構成】 文字列読取手段30で文字列を読取り、正規化
手段31で読み取った文字列を正規化し、類似度算出手段
32で、予め定められたパターンの文字を正規化した基準
文字よりなる基準文字表を作成し、各基準文字ごとに異
なるレベルを割り付け、正規化読取文字の１字を取り出
して各基準文字ごとに対応させ、論理積を取り、そのレ
ベルの画素数を計算して文字別類似度を算出し、判定部
33でこれに基づき判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、製品などにほぼ定まっ
た形状で表示された文字を読み取る文字読取装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】製鉄所などで製造される鋼材には、その
鋼材を識別するための識別番号などを表す文字がマーキ
ングされる。このようなマーキングされる文字は特定の
パターンを有する文字が使われることが多い。このよう
なマーキングは鋼材に限らず製造される各種製品や中間
製品などにも行われる。また製鉄所以外でもこのような
マーキングは広く用いられている。

【０００３】このようなマーキングは、紙などに表示さ
れる場合に比べ、製品や中間製品の表面に直接マーキン
グされることが多いため、文字の一部が欠けていたり、
薄くマーキングされていたり、また、製品の表面が平で
ないため、また照明不良のため、テレビカメラなどによ
り鮮明な文字画像を撮像することができない場合が多
い。すなわち撮像した文字像にかすれや汚れがあって自
動判別しにくいことがある。

【０００４】従来テレビカメラなどで撮像したデータを
２値化し、各文字別に分離し、分離した文字を基準とな
る大きさに正規化し、この正規化された各文字につき、
同じ大きさのテンプレート（型板）と比較し、よく類似
したテンプレートの表す文字を撮像した画像が表す文字
と判定していた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このように１
字単位で、読み取った文字とテンプレートを比較してゆ
く場合、１字ごとに全テンプレートと比較するので比較
するのに時間がかかっていた。本発明は、上述の問題点
に鑑みてなされたもので、読み取った文字とテンプレー
トとを高速に比較することのできるとともに、撮像した
文字像に多少のかすれがあっても自動判別ができる文字
読取装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、予め定められたパターンの文字によって構成された
文字列を読み取る文字列読取手段と、読み取った文字列
を各文字に分割し２値化して所定の大きさに正規化した
正規化読取文字を生成する正規化手段と、予め定められ
た前記パターンの文字を２値化し正規化した基準文字よ
りなる基準文字表を作成し、各基準文字ごとに異なるレ
ベルを割り付け、前記正規化読取文字の１字を取り出し
て各基準文字ごとに対応させ、論理積を取りそのレベル
の画素数を計算して、文字別類似度を算出する類似度算
出手段と、この文字類似度により読取文字を判定する読
取文字判定手段とを備えたものである。

【０００７】また、予め定められたパターンの文字によ
って構成された文字列を読み取る文字列読取手段と、読
み取った文字列を各文字に分割し２値化して所定の大き
さに正規化した正規化読取文字を生成する正規化手段
と、予め定められた前記パターンの文字を２値化し正規
化した基準文字よりなる基準文字表を作成し、各基準文
字をｎ分割して各分割区分毎に異なるレベルを割り付
け、前記正規化読取文字の１字を取り出して各基準文字
ごとに対応させて論理積をとり、各レベル毎の画素数を
計算して区分類似度を算出する類似度算出手段と、この
区分別類似度より読取文字を判定する読取文字判定手段
とを備えたものである。

【０００８】また、前記基準文字表に前記基準文字を反
転した反転基準文字を加え、この反転基準文字について
は文字単位で対応する前記正規化読取文字と類似度を比
較して反転文字類似度を算出し、この反転文字類似度の
最も小さい反転した基準文字を読取文字として判定し、
前記文字別類似度の判定に加味するようにしたものであ
る。

【０００９】また、前記文字別類似度として、その文字
の全区分について前記区分類似度を積算した画素数を求
め、この画素数をその文字の基準文字を構成する画素数
で除した値を用いるようにしたものである。

【００１０】また、前記区分類似度として、前記各分割
区分のレベルの画素数をこの分割区分内の正規化した基
準文字を構成する画素数で除した値を用いるようにした
ものである。

【００１１】

【作用】文字列読取手段で文字列を出力し、正規化手段
で読み取った文字列を各文字に分離し、２値化し所定の
大きさに正規化した正規化読取文字を出力する。類似度
算出手段は２値化し正規化したパターンの基準文字より
なる基準文字表を作成し、各基準文字ごとに異なるレベ
ルを割り付け、正規化読取文字の１字を取り出して各基
準文字ごとに対応させ、論理積を取り、そのレベルの画
素数を計算して文字別類似度を計算する。読取文字判定
手段はこの文字別類似度の最も大きい基準文字を読取文
字と判定する。

【００１２】市販されている高速画像処理用のハードウ
ェアとして、例えば、面画素として512×512 で各画素
について８ビット、つまり０〜255 の濃度レベルのデー
タを記憶できるメモリを数画面有するものがある。この
ようなものでは、一操作で短時間に、８ビットのデータ
（０〜255 の濃度レベルを有するデータ) に対する画面
内の画素数のヒストグラム( つまり、各濃度レベル毎の
画素数を表すグラフ)を作ることができる。この濃度ヒ
ストグラム作成の機能を利用して、基準文字表の各文字
ごとにレベルを割付け、この基準文字と対応する２値化
された正規化読取文字との論理積を取り、そのレベルの
画素数を求めること、つまりレベルごとの画素数のヒス
トグラムを迅速に作ることができる。また、使用する文
字のパターンは決まったパターンのものを用いるので、
類似度の算出を速く、かつ、かすれや汚れに対してもか
なりの精度で行うことができる。

【００１３】上述の説明は、基準文字と対応する正規化
読取文字を文字単位で重ね合わせて、重なる画素数を求
めたが、基準文字をｎ分割し、各分割区分ごとに異なる
レベルを割り付け、対応する２値化された正規化読取文
字との論理積を取り、各レベル毎の（つまり各分割区分
毎の）画素数を求めて区分類似度を算出することができ
る。この場合も各レベルごとの画素数のヒストグラムを
前述の高速画像処理用のハードウェアを用いることによ
り迅速に算出することができる。文字をｎ分割して読取
文字と基準文字の分割区分ごとに重なりを評価するの
で、各文字がもつ分割区分ごとの画素数の相違が特徴と
して検出できる。

【００１４】また基準文字表に基準文字を反転した反転
基準文字を加え、文字単位で読取文字と類似度の比較を
行う。反転文字との比較なので同一文字の類似度は０と
なる。故に最も類似度の小さい反転した基準文字を読取
文字として判定する。上述した類似度において、ほぼ同
じ類似度のものが複数出た場合、この反転文字類似度と
合わせて判定することにより、判定精度が向上する。

【００１５】文字別類似度としてその文字のレベルの画
素数を、その文字の基準文字の画素数で除した値とす
る。このように除することにより、複雑な文字と簡単な
文字の類似度を同一の基準で比較することができるよう
になる。

【００１６】区分類似度として、各分割区分のレベルの
画素数を、この分割区分の正規化した基準文字を構成す
る画素数で除した値を用いる。これにより各文字がもつ
分割区分ごとの画素数の相違により、文字ごとの特色で
ある対称性や左右上中下の偏りが検出できる。

【００１７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図１は本発明の実施例を実現する画像処理装置の
ブロック図である。テレビカメラ１からの入力データを
アナログからデジタルに変換するＡ／Ｄ変換器２、この
変換したデータを格納する入力バッファ３、バス４、入
力した画像データの構成文字を分離し、文字の識別を行
うと共に全体を制御するＣＰＵ５、画像データの画像処
理をする画像処理プロセッサ６、ＣＰＵ５の動作を決め
るプログラムを格納するプログラムメモリ７、画像処理
プロセッサ６が２値化処理および濃淡処理したデータを
それぞれ格納する２値化画像メモリ８、濃淡画像メモリ
９、出力データを一旦格納する出力バッファ１０、この
出力データのデジタルデータをアナログデータに変換す
るＤ／Ａ変換器11、出力データを表示するＣＲＴ12より
構成される。

【００１８】図２は本実施例の文字読み取りの構成を示
すブロック図である。テレビカメラ１より入力された文
字データは濃淡画像メモリ９に濃淡画像１として格納さ
れる。この格納された文字データは、空間フィルタ20に
より画質改善されると共に、シェーディングジェネレー
タ21でシェーディング情報を抽出され、次にシェーディ
ングコレクタ22でシェーディングが除かれた後に濃淡画
像メモリ９に濃淡画像２として格納される。ここでシェ
ーディングとは読み取り対象の文字に対する照明や撮像
装置の不均一さ、あるいは、文字背景表面の場所による
変化に基因する原画像信号レベルのゆるやかな変動であ
る。次に閾値レジスタ24によって判別レベルが指定され
た２値化器23によって２値化画像とされた後、２値画像
メモリ８に格納される。２値化画像とシェーディングを
除かれた画像はＡＮＤ回路25により文字部以外は除去さ
れ、濃淡画像メモリ９に濃淡画像３として格納される。

【００１９】以上は主として読取対象となる文字の処理
である。読取対象の文字のパターンはほぼ定まった形状
であるので、基準文字として標準のパターン文字を白字
で黒紙に書き、テレビカメラ１で撮像した後、平滑化、
中間フィルタにかけ、２値化する。ここまでは上記と同
様であるが、この後２値画像を平滑化する。標準パター
ンをもった基準文字は黒の背景の上に白く書いているの
で読取文字のように背景を消すためにＡＮＤ回路25を通
す必要はない。

【００２０】図３は文字解読の構成を示すブロック図で
ある。図２において得られた読取文字の画像データは文
字切り出し部30において、文字列から１字１字切り出
す。文字の切り出しは、マーキング領域の水平および垂
直方向についてｘ座標の各々、およびｙ座標の各々につ
いて画素濃度の積分を行い、濃度分布を調べ、各積分値
の平均値を一定値で割ったものを閾値とすることによ
り、文字を１字１字切り出すことができる。またマーキ
ング装置側の文字数と文字サイズが予め分かっている場
合が多いので、文字間隔を推定し、文字の大きさが許容
範囲内にあるように文字分離位置を求めることによっ
て、文字のかすれや部分的な汚れの影響を除いて１字１
字の大きさを定める。なお、パターン文字は明確に分離
されているので文字切り出しの必要はない。

【００２１】正規化部31は切り出された２値画像を正規
化する。また標準パターンの基準文字の平滑化された２
値画像を正規化する。

【００２２】類似度算出部32は基準文字表の各基準文字
に同一の読取文字を対応させた比較文字表を作成する。
図４は比較文字表を示す。（ａ）は予め定められたパタ
ーンを正規化した基準文字表を示す。この場合０〜９ま
での数字とアルファベットおよびこれらの反転文字を示
している。（ｂ）は切り出された文字の１つが０であっ
た場合の例を示し、正規化され基準文字表の１つ１つに
それぞれ対応した数だけ切り出された同じ文字が設けら
れている。

【００２３】このように対応した各対に対して類似度の
計算を行う。類似度の計算は各文字ごとに行う場合と、
基準文字をｎ分割して各分割ごとの類似度を計算する場
合があるが、分割しないで文字ごとに行う場合は分割を
１と考えればよいので、ここでは６分割した場合の説明
をする。

【００２４】基準文字表の各文字を長方形の枠で囲い、
これを６等分する。図５は文字の分割区分を説明する図
であり、基準文字Ａを長方形の枠で囲み６等分した状態
を示す。図４（ａ）に示した数字およびアルファベット
（反転文字以外）は全て６等分されており、各分割区分
にはレベル付けがなされている。つまり０の６分割区分
は１〜６のレベルが割り当てられ、１の６分割区分は７
〜12のレベルが割り当てられている。このように順にレ
ベル付けしてゆくとＡは61〜66のレベル、Ｂは67〜72の
レベル、Ｚは211 〜216 のレベルが割り当てられてい
る。また反転文字は分割せず１文字１レベルとし、０が
217 レベルでＺが252 レベルを割り当てられる。

【００２５】正規化した読取文字との対応した各対につ
いて類似度の計算を行う。これは基準文字と切り出し文
字とで重なり合う画素の数を算出する。そのためには、
切り出して正規化した文字と各レベルに割り当てられて
いる基準文字との画素ごとのＡＮＤをとればよい。この
ようにして基準文字と切り出した文字の対応する区分に
ついて反転文字でないものは重なり合う画素の数を計算
する。図５の場合この分割区分ごとの画素数は61ａ，62
ｂ，63ｃ，64ｄ，65ｅ，66ｆとする。このようにして各
分割区分で得られた重なる画素数61ａ，62ｂ，63ｃ，64
ｄ，65ｅ，66ｆを求める。これらが区分類似度である。
文字単位で比較する場合は、文字ごとに重なり合う画素
数の合計から１つの文字別類似度が算出される。このよ
うな文字別類似度を第１類似度Ｒ１とし、区分類似度を
第２類似度Ｒ２とする。また反転文字については各文字
ごとにＡＮＤをとり、重なった画素の数を第３類似度Ｒ
３とする。この場合、反転基準文字と切り出した文字が
同じ場合の第３類似度Ｒ３は理論上は０となる。すなわ
ち第３類似度Ｒ３は小さいほど該当文字に近いことを示
す。

【００２６】第１類似度Ｒ１をその基準文字の画素数Ａ
ｔで除した値を第４類似度Ｒ４とする。 Ｒ４＝Ｒ１／Ａｔ ……（１） Ａｔの値は図５の場合斜線で示す範囲内にある画素数で
ある。

【００２７】第２類似度Ｒ２をその基準文字のその分割
区分の画素数ａｔで除した値を第５類似度Ｒ５とする。 Ｒ５＝Ｒ２／ａｔ ……（２） 同様に第３類似度Ｒ３を基準文字の画素数Ａｔで除した
値を第６類似度Ｒ６とする。第６類似度Ｒ６は小さいほ
ど該当文字に近いことを示す。

【００２８】なお、各レベルにおける基準文字と切り出
し文字との重なる画素の和（つまり画素数）は、作用の
項で説明した市販されている高速画像処理用のハードウ
ェアによって、各濃度レベルのヒストグラムとして迅速
に求めることができる。

【００２９】上記の例で第２類似度Ｒ２は基準文字表の
基準文字を６分割した例を示したが、かすれたり汚れた
文字を読み取るには、基準文字を多数に分割して読み取
った文字と対比する方が誤差が少なくなる。なお、かす
れや汚れが少ない時には文字分割する必要はない。

【００３０】図３に戻り、判定部33では、各類似度Ｒ１
〜Ｒ６を参照して、切り出し文字がどの基準文字に最も
近いかを判断する。類似度Ｒ２，Ｒ５の場合、文字が異
なると、分割区分内の基準文字部分に対応する切り出し
文字の部分がない場合があり、このようなときは、かす
れの場合を除き、同じ文字でないことが直ちに判明す
る。読み出し文字が比較的鮮明な場合は、Ｒ１，Ｒ４で
十分であるが、かすれた文字、欠けた文字、または照明
のハレーションを起こしたような文字の場合はＲ１〜Ｒ
６の結果から総合的に判断する必要がある。

【００３１】次に図２、図３において説明した基準文字
のパターン作成と文字読み取り手順の説明を行う。図６
は基準文字パターン作成のフロー図である。基準文字パ
ターンは、不変であるので一度作成し、フロッピーディ
スクなどに格納しておけば、文字読み取りの際に何度で
も使える。

【００３２】図６において、パターン文字を黒紙の上に
白字で書き、テレビカメラ１で撮像する（ステップ40)
。この画像データを平滑化、中間値フィルタをかけ、
２値化し、この２値画像を平滑化する（ステップ41) 。
これは図２において、ＡＮＤ回路25を平滑化回路に変え
た場合と同じ処理となる。次に図３における正規化部31
で２値画像文字を正規化する（ステップ42) 。正規化さ
れた２値画像文字をｎ分割（１文字のままなら１分割）
し、各分割区分にレベルを割り付け、これを濃度画像０
と呼ぶ。また、各レベルの持つ画素数を上述した市販の
高速画像処理用のハードウェアで算出し、データ構造体
に格納する（ステップ43) 。また濃淡画像０も濃淡画像
メモリに格納する（ステップ44) 。フロッピーディスク
に作成したファイルに格納するかが予め指定してあるの
でそれを調べ (ステップ45) 、格納するのであれば濃淡
画像０とデータ構造体データをファイルに格納する（ス
テップ46) 。これを基準文字表の全ての文字について行
う (ステップ47) 。

【００３３】次に図７により文字読み取り手順を説明す
る。読取データを入力し濃淡画像１とする（ステップ5
0) 。これは図２の濃淡画像１に格納される。次に前処
理し濃淡画像２として図２に示す濃淡画像２に格納す
る。前処理内容としては図２の空間フィルタ20によるフ
ィルタ処理とシェーディングジェネレータ21とシェーデ
ィングコレクタ22によるシェーディング補正である (ス
テップ51) 。次に濃淡画像２を２値化したものを、濃淡
画像２とＡＮＤをとり濃淡画像３とし、図２に示す濃淡
画像３に格納する（ステップ52) 。この処理は背景の雑
音を消去する処理である。次に図３の文字切り出し部30
における文字切り出しを行う。これは濃淡画像３の水平
および垂直の濃度分布を調べて文字を１字１字切り出す
作業である（ステップ53) 。次に図３の正規化部31で切
り出された文字の２値画像を正規化し、画像４とする
（ステップ54) 。この画像４は、２値画像であるが、濃
淡画像メモリの００００００００と１１１１１１１１を
利用している。類似度算出部32ではこの画像４と図６の
ステップ46でフロッピーディスクに又はステップ44で濃
淡画像メモリにセーブした濃淡画像０とのＡＮＤをと
り、重なり合う画素を求め、これを濃淡画像５とする。
次に濃淡画像５に対して、上述した高速画像処理用のハ
ードウェアでレベル別の画素数（基準文字の各分割区分
および反転文字と切り出し文字の重なり合う画素数）の
ヒストグラムを求め、各パターンと切り出し文字との類
似度を計算する（ステップ56) 。次に判定部33で得られ
た類似度Ｒ１〜Ｒ６により読取文字に最も近い基準文字
を判定し（ステップ57) 、画面などに表示する (ステッ
プ58) 。

【００３４】図８は標準文字の１例を示す。形が崩れる
と他の文字と混同し易い文字を特有の形としている。例
えば、ＢとＤは上下端を長く伸ばしＩは上下に水平部を
大きく延ばし、Ｏは上にバー、Ｑは下にバーを付け、Ｓ
はＺの逆とし、Ｖは逆３角形としている。また０は丸に
斜めの線を入れ、１は下端のバーを延ばし、逆Ｔとして
いる。これにより、文字の誤認識を少なくしている。使
用する文字が少ない場合には文字数を必要なだけに限定
することにより読み取りがより速くなる。例えば、数字
だけの場合には文字を含むより速い。

【００３５】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、読み出した文字と基準文字の画素の重なり合う数、
又は基準文字をｎ分割して、各区分ごとに読み出した文
字との画素の重なり合う数および反転文字と重なり合う
数を求めて類似度を算出するので、撮像した文字のかす
れや汚れに対する判別能力を改善し、かつ迅速に類似度
の算出が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を実現するハードウェアの構成
図である。

【図２】対象物より文字を読み取るブロック図である。

【図３】読み取った文字を判定するブロック図である。

【図４】比較文字表の一例を示す図である。

【図５】基準文字の分割区分を示す図である。

【図６】基準文字パターンの作成手順図である。

【図７】文字読み取り手順図である。

【図８】基準文字の一例を示す図である。

【符号の説明】

30 文字切出し部 31 正規化部 32 類似度算出部 33 判定部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め定められたパターンの文字によって
   構成された文字列を読み取る文字列読取手段と、読み取
   った文字列を各文字に分割し２値化して所定の大きさに
   正規化した正規化読取文字を生成する正規化手段と、予
   め定められた前記パターンの文字を２値化し正規化した
   基準文字よりなる基準文字表を作成し、各基準文字ごと
   に異なるレベルを割り付け、前記正規化読取文字の１字
   を取り出して各基準文字ごとに対応させ、論理積を取り
   そのレベルの画素数を計算して、文字別類似度を算出す
   る類似度算出手段と、この文字別類似度より読取文字を
   判定する読取文字判定手段とを備えたことを特徴とする
   文字読取装置。
2. 【請求項２】 予め定められたパターンの文字によって
   構成された文字列を読み取る文字列読取手段と、読み取
   った文字列を各文字に分割し２値化して所定の大きさに
   正規化した正規化読取文字を生成する正規化手段と、予
   め定められた前記パターンの文字を２値化し正規化した
   基準文字よりなる基準文字表を作成し、各基準文字をｎ
   分割して各分割区分毎に異なるレベルを割り付け、前記
   正規化読取文字の１字を取り出して各基準文字ごとに対
   応させて論理積をとり、各レベル毎の画素数を計算して
   区分類似度を算出する類似度算出手段と、この区分別類
   似度より読取文字を判定する読取文字判定手段とを備え
   たことを特徴とする文字読取装置。
3. 【請求項３】 前記基準文字表に前記基準文字を反転し
   た反転基準文字を加え、この反転基準文字については文
   字単位で対応する前記正規化読取文字と類似度を比較し
   て反転文字類似度を算出し、この反転文字類似度の最も
   小さい反転した基準文字を読取文字として判定し、前記
   文字別類似度の判定に加味するようにしたことを特徴と
   する請求項１または２記載の文字読取装置。
4. 【請求項４】 前記文字別類似度として、その文字の前
   記レベルの画素数をその文字の正規化した基準文字を構
   成する画素数で除した値を用いるようにしたことを特徴
   とする請求項１または３記載の文字読取装置。
5. 【請求項５】 前記区分類似度として、前記各分割区分
   のレベルの画素数をこの分割区分内の正規化した基準文
   字を構成する画素数で除した値を用いるようにしたこと
   を特徴とする請求項２または３記載の文字読取装置。