JPH07230549A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents
画像処理装置およびその方法Info
- Publication number
- JPH07230549A JPH07230549A JP6022331A JP2233194A JPH07230549A JP H07230549 A JPH07230549 A JP H07230549A JP 6022331 A JP6022331 A JP 6022331A JP 2233194 A JP2233194 A JP 2233194A JP H07230549 A JPH07230549 A JP H07230549A
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- JP
- Japan
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- image
- recognition target
- graphic
- grayscale image
- histogram
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Abstract
(57)【要約】
【目的】濃淡画像ヒストグラムのピーク間の極小値をし
きい値として２値化、認識対象図形判定、位置情報取得
を繰り返すことで、効率の良い画像解析を行う。 【構成】この画像処理装置は、認識対象図形を含む濃淡
画像を入力する映像入力部１と、この濃淡画像を画素に
区分して格納する濃淡画像メモリ２と、この濃淡画像の
所定濃度に対する画素数をデータとするヒストグラムを
作成するヒストグラム作成部３と、このヒストグラムか
ら認識対象図形に対して最適なしきい値を決定するしき
い値発生部４とを備える。また、濃淡画像メモリ２に格
納されている濃淡画像をこのしきい値により２値化した
２値化画像を格納する２値化画像メモリ５と、この２値
化画像中に認識対象図形が存在するか否かを判別する対
象図形判別部６と、認識対象図形の位置情報を取得する
位置情報計測部７と、未認識の認識対象図形が存在する
かどうかを検索する認識対象検索部８とを備える。
きい値として２値化、認識対象図形判定、位置情報取得
を繰り返すことで、効率の良い画像解析を行う。 【構成】この画像処理装置は、認識対象図形を含む濃淡
画像を入力する映像入力部１と、この濃淡画像を画素に
区分して格納する濃淡画像メモリ２と、この濃淡画像の
所定濃度に対する画素数をデータとするヒストグラムを
作成するヒストグラム作成部３と、このヒストグラムか
ら認識対象図形に対して最適なしきい値を決定するしき
い値発生部４とを備える。また、濃淡画像メモリ２に格
納されている濃淡画像をこのしきい値により２値化した
２値化画像を格納する２値化画像メモリ５と、この２値
化画像中に認識対象図形が存在するか否かを判別する対
象図形判別部６と、認識対象図形の位置情報を取得する
位置情報計測部７と、未認識の認識対象図形が存在する
かどうかを検索する認識対象検索部８とを備える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置およびその
方法に関し、特に図形等の認識、位置情報取得等を行う
画像処理装置およびその方法に関する。
方法に関し、特に図形等の認識、位置情報取得等を行う
画像処理装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の画像処理装置は、たとえ
ば特開平４−７４２８３号公報に示されるように、濃淡
画像の画像形状情報の消失を最小限に抑える２値化を行
うことを目的としているため、濃淡画像の２値画像作成
回路と図形解析回路とが切り分けられている。
ば特開平４−７４２８３号公報に示されるように、濃淡
画像の画像形状情報の消失を最小限に抑える２値化を行
うことを目的としているため、濃淡画像の２値画像作成
回路と図形解析回路とが切り分けられている。
【０００３】この画像処理装置では、撮像素子で画像を
取り込み、図４（ａ）に示すような水平または垂直走査
線における１次元ヒストグラムを作成する。図４（ａ）
では、隣合った極大値と極小値との差が大きいものと小
さいものとが存在し、差が小さいものはノイズを、大き
いものは像を表している。更に、図４（ｂ）に示すよう
に極大値と極小値との差のヒストグラムを作成し、図中
の谷点Ｃｔを検出し、Ｃｔから図４（ａ）に示されるし
きい値ＴＨＬ、ＴＨＬ’を算出する。実際のしきい値
は、求められたしきい値の平均をとる方法と、求めたし
きい値から選択する方法とがある。
取り込み、図４（ａ）に示すような水平または垂直走査
線における１次元ヒストグラムを作成する。図４（ａ）
では、隣合った極大値と極小値との差が大きいものと小
さいものとが存在し、差が小さいものはノイズを、大き
いものは像を表している。更に、図４（ｂ）に示すよう
に極大値と極小値との差のヒストグラムを作成し、図中
の谷点Ｃｔを検出し、Ｃｔから図４（ａ）に示されるし
きい値ＴＨＬ、ＴＨＬ’を算出する。実際のしきい値
は、求められたしきい値の平均をとる方法と、求めたし
きい値から選択する方法とがある。
【０００４】図５はこの画像認識装置の一例を示すブロ
ック図である。図５を図４に併せて参照すると、ＣＣＤ
カメラ５１から入力された濃淡画像は、Ａ／Ｄ変換回路
５２により濃淡値をアナログ値からディジタル値に変換
され、画像メモリ回路５３に記憶される。極値検出回路
５４は画像メモリ回路５３に記憶されている濃淡画像の
極値を検出する。差検出回路５５は隣合った極値の差を
求める。ヒストグラム作成回路５６は極値間の差のヒス
トグラムを作成する。谷点検出回路５７は差のヒストグ
ラムから谷点値Ｃｔを求める。比較選択回路５８は求め
られたＣｔの値から像の極値を求め、しきい値演算回路
５９は像の極値からしきい値を決定する。白黒判定回路
６０は濃淡画像情報としきい値とから濃淡画像を２値画
像に変換する。変換された２値画像は２値画像メモリ回
路６１に記憶され、図形の解析を行うときに出力回路６
２から出力される。
ック図である。図５を図４に併せて参照すると、ＣＣＤ
カメラ５１から入力された濃淡画像は、Ａ／Ｄ変換回路
５２により濃淡値をアナログ値からディジタル値に変換
され、画像メモリ回路５３に記憶される。極値検出回路
５４は画像メモリ回路５３に記憶されている濃淡画像の
極値を検出する。差検出回路５５は隣合った極値の差を
求める。ヒストグラム作成回路５６は極値間の差のヒス
トグラムを作成する。谷点検出回路５７は差のヒストグ
ラムから谷点値Ｃｔを求める。比較選択回路５８は求め
られたＣｔの値から像の極値を求め、しきい値演算回路
５９は像の極値からしきい値を決定する。白黒判定回路
６０は濃淡画像情報としきい値とから濃淡画像を２値画
像に変換する。変換された２値画像は２値画像メモリ回
路６１に記憶され、図形の解析を行うときに出力回路６
２から出力される。
【０００５】このように、従来の画像処理装置は、目的
とする画像解析のための２値化ではなく、種々の画像解
析を行うための２値化を行っているため、濃淡画像から
２値画像を作成する回路と図形解析を行う回路とが切り
分けられている。
とする画像解析のための２値化ではなく、種々の画像解
析を行うための２値化を行っているため、濃淡画像から
２値画像を作成する回路と図形解析を行う回路とが切り
分けられている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】この従来の画像処理装
置は、種々の画像解析を行うために２値画像を１種類し
か作成しないので、最適な２値画像を作成するには水平
または垂直走査線を細かく分割し各々の領域ごとにしき
い値を設定しなければならないため、処理時間が長くな
る。
置は、種々の画像解析を行うために２値画像を１種類し
か作成しないので、最適な２値画像を作成するには水平
または垂直走査線を細かく分割し各々の領域ごとにしき
い値を設定しなければならないため、処理時間が長くな
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、認識対象図形を含む濃淡画像を入力する入力手段
と、入力された前記濃淡画像を画素に区分して格納する
濃淡画像記憶手段と、前記濃淡画像の所定濃度に対する
画素数をデータとするヒストグラムを作成するヒストグ
ラム作成手段と、前記ヒストグラムから前記認識対象図
形に対して最適なしきい値を決定するしきい値発生手段
と、前記濃淡画像を前記しきい値により２値化した２値
化画像を格納する２値化画像記憶手段と、前記２値化画
像中に前記認識対象図形が存在するか否かを判別する対
象図形判別手段と、前記認識対象図形の位置情報を取得
する位置情報計測手段と、未認識の前記認識対象図形が
存在するかどうかを検索する認識対象検索手段とを備え
る。
は、認識対象図形を含む濃淡画像を入力する入力手段
と、入力された前記濃淡画像を画素に区分して格納する
濃淡画像記憶手段と、前記濃淡画像の所定濃度に対する
画素数をデータとするヒストグラムを作成するヒストグ
ラム作成手段と、前記ヒストグラムから前記認識対象図
形に対して最適なしきい値を決定するしきい値発生手段
と、前記濃淡画像を前記しきい値により２値化した２値
化画像を格納する２値化画像記憶手段と、前記２値化画
像中に前記認識対象図形が存在するか否かを判別する対
象図形判別手段と、前記認識対象図形の位置情報を取得
する位置情報計測手段と、未認識の前記認識対象図形が
存在するかどうかを検索する認識対象検索手段とを備え
る。
【０００８】また、本発明の画像処理装置の前記しきい
値発生手段は、前記認識対象図形が前記濃淡画像の背景
より高濃度の場合は高濃度から低濃度方向へ、前記認識
対象図形が前記濃淡画像の背景より低濃度の場合は低濃
度から高濃度方向へ、前記ヒストグラムの探索を行な
い、探索開始点から１ピーク目と２ピーク目との間の極
小値を前記しきい値とすることを特徴とする。
値発生手段は、前記認識対象図形が前記濃淡画像の背景
より高濃度の場合は高濃度から低濃度方向へ、前記認識
対象図形が前記濃淡画像の背景より低濃度の場合は低濃
度から高濃度方向へ、前記ヒストグラムの探索を行な
い、探索開始点から１ピーク目と２ピーク目との間の極
小値を前記しきい値とすることを特徴とする。
【０００９】さらに、本発明の画像処理装置の前記対象
図形判別手段は、前記認識対象図形の面積値および重心
位置からの縦横方向線分長を基準として判別することを
特徴とする。
図形判別手段は、前記認識対象図形の面積値および重心
位置からの縦横方向線分長を基準として判別することを
特徴とする。
【００１０】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。本発明の一実施例をブロックで示す図１を参照する
と、この実施例の画像処理装置は、認識対象図形を含む
濃淡画像を入力する映像入力部１と、入力された濃淡画
像を画素に区分して格納する濃淡画像メモリ２と、この
濃淡画像の所定濃度に対する画素数をデータとするヒス
トグラムを作成するヒストグラム作成部３と、このヒス
トグラムから認識対象図形に対して最適なしきい値を決
定するしきい値発生部４と、濃淡画像メモリ２に格納さ
れている濃淡画像をこのしきい値により２値化した２値
化画像を格納する２値化画像メモリ５と、この２値化画
像中に認識対象図形が存在するか否かを判別する対象図
形判別部６と、認識対象図形の位置情報を取得する位置
情報計測部７と、未認識の認識対象図形が存在するかど
うかを検索する認識対象検索部８とから構成される。
る。本発明の一実施例をブロックで示す図１を参照する
と、この実施例の画像処理装置は、認識対象図形を含む
濃淡画像を入力する映像入力部１と、入力された濃淡画
像を画素に区分して格納する濃淡画像メモリ２と、この
濃淡画像の所定濃度に対する画素数をデータとするヒス
トグラムを作成するヒストグラム作成部３と、このヒス
トグラムから認識対象図形に対して最適なしきい値を決
定するしきい値発生部４と、濃淡画像メモリ２に格納さ
れている濃淡画像をこのしきい値により２値化した２値
化画像を格納する２値化画像メモリ５と、この２値化画
像中に認識対象図形が存在するか否かを判別する対象図
形判別部６と、認識対象図形の位置情報を取得する位置
情報計測部７と、未認識の認識対象図形が存在するかど
うかを検索する認識対象検索部８とから構成される。
【００１１】図２（ａ）は、この実施例の映像入力部１
によって得られる濃淡画像の一例を、図２（ｂ）は、図
２（ａ）に示す濃淡画像を横軸に画像濃度（左方向が濃
度が薄い）、縦軸に所定濃度に対する画素数をとってヒ
ストグラム作成部３で作成するヒストグラムの一例を示
す。図２（ａ）および（ｂ）を図１に併せて参照する
と、Ｈａは図形Ａを構成する画素群を、Ｈｂは図形Ｂを
構成する画素群を、Ｈｎはノイズを構成する画素群を、
およびＨｘは背景を構成する画素群を示す。ここで、し
きい値発生部４により、Ｔａをしきい値として２値化を
行えば、図形Ａをノイズや背景から切り分けて２値化す
ることができる。また、Ｔａより濃度の濃い画素を認識
対象検索部８で排除した後に、Ｔｂをしきい値として２
値化を行えば、図形Ｂをノイズや背景から切り分けて２
値化することができる。
によって得られる濃淡画像の一例を、図２（ｂ）は、図
２（ａ）に示す濃淡画像を横軸に画像濃度（左方向が濃
度が薄い）、縦軸に所定濃度に対する画素数をとってヒ
ストグラム作成部３で作成するヒストグラムの一例を示
す。図２（ａ）および（ｂ）を図１に併せて参照する
と、Ｈａは図形Ａを構成する画素群を、Ｈｂは図形Ｂを
構成する画素群を、Ｈｎはノイズを構成する画素群を、
およびＨｘは背景を構成する画素群を示す。ここで、し
きい値発生部４により、Ｔａをしきい値として２値化を
行えば、図形Ａをノイズや背景から切り分けて２値化す
ることができる。また、Ｔａより濃度の濃い画素を認識
対象検索部８で排除した後に、Ｔｂをしきい値として２
値化を行えば、図形Ｂをノイズや背景から切り分けて２
値化することができる。
【００１２】図３は、この実施例の動作の一例を示す流
れ図である。図３を図１および図２に併せて参照してこ
の実施例の動作を説明する。映像入力部１によって認識
対象図形を含む範囲で原画像を入力し（ステップ３
１）、入力された濃淡画像は濃淡画像メモリ２に格納さ
れる（ステップ３２）。濃淡画像メモリ２内の濃淡画像
データはヒストグラム作成部３によって、各々の濃度レ
ベルに対する画素数のヒストグラムとして作成される
（ステップ３３）。このヒストグラムを、認識対象図形
が背景より高濃度の場合は高濃度から低濃度方向へ、認
識対象図形が背景より低濃度の場合は低濃度から高濃度
方向へピークの探索を行う（ステップ３４）。次に、探
索開始点から１ピーク目と２ピーク目との間の極小値を
しきい値として（ステップ３６）、２値化を行う（ステ
ップ３７）。そこで得られた２値化画像を２値化画像メ
モリ５に格納する（ステップ３８）。
れ図である。図３を図１および図２に併せて参照してこ
の実施例の動作を説明する。映像入力部１によって認識
対象図形を含む範囲で原画像を入力し（ステップ３
１）、入力された濃淡画像は濃淡画像メモリ２に格納さ
れる（ステップ３２）。濃淡画像メモリ２内の濃淡画像
データはヒストグラム作成部３によって、各々の濃度レ
ベルに対する画素数のヒストグラムとして作成される
（ステップ３３）。このヒストグラムを、認識対象図形
が背景より高濃度の場合は高濃度から低濃度方向へ、認
識対象図形が背景より低濃度の場合は低濃度から高濃度
方向へピークの探索を行う（ステップ３４）。次に、探
索開始点から１ピーク目と２ピーク目との間の極小値を
しきい値として（ステップ３６）、２値化を行う（ステ
ップ３７）。そこで得られた２値化画像を２値化画像メ
モリ５に格納する（ステップ３８）。
【００１３】対象図形判別部６は２値化画像メモリ５に
格納されている２値化画像の中に、面積値および重心位
置からの縦横方向線分長の比較を行い、認識対象図形が
あるかどうかの判別を行う（ステップ３９）。認識対象
図形が存在する場合は、位置情報計測部７によって必要
とされる位置情報の計測を行う（ステップ４０）。ステ
ップ３９および４０の処理の一例として、図２（ａ）に
おける図形Ａが認識対象図形である場合、対象図形判別
部６は図形中心の縦横方向線分長が等しく所定寸法であ
り、面積が所定値であることにより図形Ａであると判別
し、位置情報計測部７は図形Ａの重心座標を計測する。
また、他の例として、図２（ａ）における図形Ｂが認識
対象図形である場合、対象図形判別部６は図形中心の縦
方向線分長と横方向線分長とがそれぞれ所定寸法であ
り、面積が所定値であることにより図形Ｂであると判別
し、位置情報計測部７は図形Ｂの重心座標を計測する。
格納されている２値化画像の中に、面積値および重心位
置からの縦横方向線分長の比較を行い、認識対象図形が
あるかどうかの判別を行う（ステップ３９）。認識対象
図形が存在する場合は、位置情報計測部７によって必要
とされる位置情報の計測を行う（ステップ４０）。ステ
ップ３９および４０の処理の一例として、図２（ａ）に
おける図形Ａが認識対象図形である場合、対象図形判別
部６は図形中心の縦横方向線分長が等しく所定寸法であ
り、面積が所定値であることにより図形Ａであると判別
し、位置情報計測部７は図形Ａの重心座標を計測する。
また、他の例として、図２（ａ）における図形Ｂが認識
対象図形である場合、対象図形判別部６は図形中心の縦
方向線分長と横方向線分長とがそれぞれ所定寸法であ
り、面積が所定値であることにより図形Ｂであると判別
し、位置情報計測部７は図形Ｂの重心座標を計測する。
【００１４】位置情報計測終了後、認識対象検索部８は
未計測の認識対象図形を検索し（ステップ４１）、未計
測の認識対象図形が存在する場合は、ステップ３９およ
び４０の処理を実行する。認識対象図形が存在しない場
合（ステップ３９）は、ヒストグラムの次のピーク間の
極小値をしきい値として（ステップ３６）、再度、濃淡
画像メモリ２に格納されている濃淡画像の２値化を行な
い（ステップ３７）、位置情報の計測（ステップ４０）
までの処理を行なう。
未計測の認識対象図形を検索し（ステップ４１）、未計
測の認識対象図形が存在する場合は、ステップ３９およ
び４０の処理を実行する。認識対象図形が存在しない場
合（ステップ３９）は、ヒストグラムの次のピーク間の
極小値をしきい値として（ステップ３６）、再度、濃淡
画像メモリ２に格納されている濃淡画像の２値化を行な
い（ステップ３７）、位置情報の計測（ステップ４０）
までの処理を行なう。
【００１５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力された認識対象図形を含む濃淡画像を画素に区分し
て格納し、この濃淡画像の所定濃度に対する画素数をデ
ータとするヒストグラムを作成し、このヒストグラムか
ら認識対象図形に対して最適なしきい値を決定し、この
濃淡画像をしきい値により２値化し、この２値化画像中
に認識対象図形が存在するか否かを判別し、認識対象図
形の位置情報を計測し、未認識の認識対象図形が存在す
るかどうかを検索することにより、効率よくノイズや背
景から認識対象図形を切り出し、対象図形の解析でき
る。
入力された認識対象図形を含む濃淡画像を画素に区分し
て格納し、この濃淡画像の所定濃度に対する画素数をデ
ータとするヒストグラムを作成し、このヒストグラムか
ら認識対象図形に対して最適なしきい値を決定し、この
濃淡画像をしきい値により２値化し、この２値化画像中
に認識対象図形が存在するか否かを判別し、認識対象図
形の位置情報を計測し、未認識の認識対象図形が存在す
るかどうかを検索することにより、効率よくノイズや背
景から認識対象図形を切り出し、対象図形の解析でき
る。
【図１】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】この実施例の具体例を説明するための濃淡画像
およびヒストグラムである。
およびヒストグラムである。
【図３】この実施例における動作の一例を示す流れ図で
ある。
ある。
【図４】従来の画像処理装置の具体例を説明するための
ヒストグラムである。
ヒストグラムである。
【図５】従来の画像処理装置の一例を示すブロック図で
ある。
ある。
１ 映像入力部 ２ 濃淡画像メモリ ３ ヒストグラム作成部 ４ しきい値発生部 ５ ２値化画像メモリ ６ 対象図形判別部 ７ 位置情報計測部 ８ 認識対象検索部 ３１〜４１ ステップ
Claims (4)
- 【請求項１】 認識対象図形を含む濃淡画像を入力する
入力手段と、入力された前記濃淡画像を画素に区分して
格納する濃淡画像記憶手段と、前記濃淡画像の所定濃度
に対する画素数をデータとするヒストグラムを作成する
ヒストグラム作成手段と、前記ヒストグラムから前記認
識対象図形に対して最適なしきい値を決定するしきい値
発生手段と、前記濃淡画像を前記しきい値により２値化
した２値化画像を格納する２値化画像記憶手段と、前記
２値化画像中に前記認識対象図形が存在するか否かを判
別する対象図形判別手段と、前記認識対象図形の位置情
報を取得する位置情報計測手段と、未認識の前記認識対
象図形が存在するかどうかを検索する認識対象検索手段
とを備えることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記しきい値発生手段は、前記認識対象
図形が前記濃淡画像の背景より高濃度の場合は高濃度か
ら低濃度方向へ、前記認識対象図形が前記濃淡画像の背
景より低濃度の場合は低濃度から高濃度方向へ、前記ヒ
ストグラムの探索を行ない、探索開始点から１ピーク目
と２ピーク目との間の極小値を前記しきい値とすること
を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記対象図形判別手段は、前記認識対象
図形の面積値および重心位置からの縦横方向線分長を基
準として判別することを特徴とする請求項１記載の画像
処理装置。 - 【請求項４】 認識対象図形を含む濃淡画像を入力し、
入力された前記濃淡画像を画素に区分して格納し、前記
濃淡画像の所定濃度に対する画素数をデータとするヒス
トグラムを作成し、前記ヒストグラムから前記認識対象
図形に対して最適なしきい値を決定し、前記濃淡画像を
前記しきい値により２値化した２値化画像を格納し、前
記２値化画像中に前記認識対象図形が存在するか否かを
判別し、前記認識対象図形の位置情報を計測し、未認識
の前記認識対象図形が存在するかどうかを検索すること
を特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6022331A JPH07230549A (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 画像処理装置およびその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6022331A JPH07230549A (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 画像処理装置およびその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07230549A true JPH07230549A (ja) | 1995-08-29 |
Family
ID=12079733
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6022331A Pending JPH07230549A (ja) | 1994-02-21 | 1994-02-21 | 画像処理装置およびその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07230549A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002109596A (ja) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Nippon Conlux Co Ltd | 貨幣識別方法及び装置 |
| JP2007141979A (ja) * | 2005-11-16 | 2007-06-07 | Nidec Tosok Corp | ボンディング装置 |
| US7336826B2 (en) | 2003-04-21 | 2008-02-26 | Pantech Co., Ltd. | Method for finding optimal threshold for image segmentation |
-
1994
- 1994-02-21 JP JP6022331A patent/JPH07230549A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002109596A (ja) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Nippon Conlux Co Ltd | 貨幣識別方法及び装置 |
| US7336826B2 (en) | 2003-04-21 | 2008-02-26 | Pantech Co., Ltd. | Method for finding optimal threshold for image segmentation |
| JP2007141979A (ja) * | 2005-11-16 | 2007-06-07 | Nidec Tosok Corp | ボンディング装置 |
| JP4676315B2 (ja) * | 2005-11-16 | 2011-04-27 | 日本電産トーソク株式会社 | ボンディング装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990525 |