JPH0746372B2 - 文字認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、文字認識装置に関し、特に、刻印文字の認識
を正確かつ高速に行うことが出来る文字認識装置に関す
る。

従来技術 刻印文字は、耐環境性に優れ、経年変化に強く、各種生
産工程における生産制御，生産管理の重要な情報を与え
る指示文字として広く用いられている。特に自動車の生
産工程では、車体の各部品やエンジンなどに固有の番号
を付すものとして使用されている。

従来、このような刻印文字の認識を行う文字認識装置
は、刻印文字部分をITVカメラ等を用いて撮像すること
により濃淡画像を得、この濃淡画像を２値の画像パター
ンに変換し、その画像パターンを予め登録した標準文字
パターンと比較し（パターン・マッチング）、両者の一
致度に基づいて文字種の認識を行っている。

発明が解決しようとする問題点 パターン・マッチングによる文字認識を行う場合には、
画像パターンにおける文字部分と線幅と予め登録した標
準文字パターンにおける文字部分の線幅とがほぼ等しい
ことが前提となる。

ところが、現在広く用いられている刻印機では、打刻圧
や打刻面に対する傾きを正確に制御することが難しく、
刻印文字毎に溝深さ等がばらつくことが多い。更に、車
体番号のように文字の桁数が多い場合には、照明に対す
る各文字の溝の角度や向きを不均一となる。このため、
刻印文字においては、同じ文字種でも画像パターンの文
字部分の線幅は変動する。

したがって、通常のパターン・マッチングでは、刻印文
字の認識が困難となる問題点がある。

そこで、２値の画像パターンを得るためのしきい値を変
化して最適のしきい値を選択することにより画像パター
ンの文字部分の線幅を標準文字パターンの文字部分の線
幅に近付ける技術が提案されている。このような技術と
しては、例えば特開昭61−208178号公報に開示の技術や
昭和60年電子通信学会総合全国大会講演要旨集第６−15
3頁に開示に技術がある。

しかし、これらの従来技術でも最適のしきい値を得るの
に多大の処理時間を要するため、迅速に刻印文字の認識
を行うことが出来ない問題点がある。

発明の目的 本発明は、上述のような従来の文字認識装置における問
題点を解決するためになされたものであり、その目的と
するところは、文字部分の線幅が変動する文字とりわけ
刻印文字の認識を正確かつ迅速に行うことができる文字
認識装置を提供することにある。

問題を解決するための手段 本発明の文字認識装置は、刻印された文字を読み取るた
めの光学的撮像手段と、読み取られた濃淡画像データを
２値画像データとする２値画像化手段と、２値画像デー
タを膨張・収縮処理によって補正する膨張・収縮演算手
段と、補正された２値画像データを各文字毎に検出して
切り出す文字検出・切出し手段と、各文字毎の２値画像
データを位置合わせする位置正規化手段とを有する画像
パターン検出部、および、同一文字種につき異なる条件
下で得た複数個の２値の画像パターンを累積し各画素が
文字部分となるか背景部分となるかの頻度分布を表す累
積パターンを作成する累積パターン作成手段と、前記累
積パターンから文字部分となる頻度の高い部分を抽出し
て文字スケルトンパターンを作成する文字スケルトンパ
ターン作成手段と、前記累積パターンから背景部分とな
る頻度の高い部分を抽出して背景スケルトンパターンを
作成する背景スケルトンパターン作成手段と、前記文字
スケルトンパターンを細線化して得られた各文字種の標
準文字パターン及びそれら標準文字パターンを位置ずれ
させた位置ずれ標準文字パターンを記憶すると共に各文
字種の背景スケルトンパターンとその文字種に類似する
文字種の各文字スケルトンパターンの共通部から抽出し
た背景特徴パターンを記憶する標準パターンメモリと、
前記標準文字パターン，位置ずれ標準文字パターン及び
背景特徴パターンと未知文字の画像パターンとの一致度
を演算する一致度演算手段と、得られた一致度に基づき
文字種の判定を行う文字種判定手段とを有する文字種識
別部を具備してなることを構成上の特徴とするものであ
る。

実施例 以下、図に示す実施例に基づいて本発明を更に詳しく説
明する。ここに第１図は本発明の一実施例の文字認識装
置の構成ブロック図、第２図は第１図に示す実施例装置
における標準パターン自動作成回路の詳細ブロック図、
第３図（ａ）は文字種「２」についての標準文字パター
ンを作成する状態を示す説明図、第３図（ｂ）は文字種
「２」についての背景特徴パターンの例示図、第４図
（ａ）は文字種「７」についての第３図（ａ）相当図、
第４図（ｂ）は文字種「７」についての背景特徴パター
ンの例示図、第５図は第１図に示す実施例装置で文字の
認識を行う作動のフローチャートである。尚、図に示す
実施例により本発明が限定されるものではない。

第１図において、自動車の車体の構成部品であるカウル
パネルＡに刻印文字Ｂが打刻されている。この打刻文字
Ｂは、例えば英文字，英記号及び数字よりなる11桁の文
字列である。

文字認識装置１は、上記刻印文字Ｂを自動読取りするた
めのもので、刻印文字Ｂを蛍光灯２で照明し、CCDカメ
ラ３で撮像している。刻印文字Ｂは、文字部分が溝にな
っているため暗く、CCDカメラ３では文字部分が暗く、
カウルパネルＡの表面部分が明るい濃淡画像としてとら
えられる。

CCDカメラ３の出力信号は、A/D変換回路４でデジタル値
に変換され、第１の画像メモリ５に記憶される。

第１の画像メモリ５に記憶された濃淡画像データは、２
値化回路６において所定のしきい値により２値化され、
２値画像データとして第２の画像メモリ７に記憶され
る。例えば、濃淡画像データの暗部すなわち文字部分が
「１」，明部すなわち背景部分が「０」で記憶される。

第２の画像メモリ７に記憶された２値画像データは、膨
張・収縮回路８において膨張処理と収縮処理とを１回ず
つ施される。かかる膨張処理又は収縮処理はいわゆる４
連結の膨張又は収縮処理を用いることができる。膨張・
収縮処理によって、例えば「１」の部分すなわち文字部
分の欠除や途切れが補正される。

次に、文字検出・切出し回路９では、例えば11桁の文字
列の２値画像データから各文字を１文字ずつ検出し、所
定の矩形の枠で切り出し、各文字毎の２値画像データと
する。

次に、位置正規化回路10は、各文字毎の２値画像データ
の文字部分の中心座標を計算し、文字部分を所定の枠内
で位置合わせした画像データとする。

位置合わせされた各文字の画像データは、ライン切換回
路11を介して、一致度演算回路12若しくは標準パターン
自動作成回路20へと送られる。

ここで、説明の都合上、標準パターン自動作成回路20に
ついて先に説明する。

標準パターン自動作成回路20の構成は第２図に示すよう
になっており、これを作動させる時は、第１図に示すラ
イン切換回路11を破線側にし、同一の文字種のつき打刻
位置や打刻強さや照明等を代えて種々の条件下で画像デ
ータを得、それを累積パターン作成回路21に入力する。

累積パターン作成回路21は、同一文字種の画像データの
各画素毎に文字部分となるか背景部分となるかの頻度を
計算し、頻度分布を表す累積パターンを作成し、第３の
画像メモリ22に記憶する。例えば文字種を「２」とした
ときの累積パターンを第３図（ａ）ａに模式的に示して
いる。破線で囲まれた領域内が文字部分となる確率10％
以上の領域であり、黒く塗り潰した領域が文字部分とな
る確率が90％以上の領域である。

スケルトンパターン作成回路23は、第３の画像メモリ22
に記憶された累積パターンから文字部分となる確率が90
％以上の領域のみ抽出して文字スケルトンパターンを作
成し、第４の画像メモリ24に記憶する。例えば文字種
「２」についての文字スケルトンパターンを第３図
（ａ）ｂに例示している。

また、スケルトンパターン作成回路23は、累積パターン
から文字部分となる確率が10％以下の部分を抽出して、
それを背景スケルトンパターンとして第４の画像メモリ
24に記憶する。例えば文字種「２」についての背景スケ
ルトンパターンを第３図（ａ）ｉに例示している。

第４の画像メモリ24に記憶された文字スケルトンパター
ンは、細線化回路25によって細線化され、文字部分の線
幅が１画素の標準文字パターンとして第５の画像メモリ
27に記憶される。例えば文字種「２」についての標準文
字パターンを第３図（ａ）ｃに例示している。

標準文字パターンは、更にずらし演算回路26に入力さ
れ、ずらし演算回路26は、標準文字パターンを上，左，
下，右の４方向にそれぞれ１画素ずつ平行移動させて、
各位置ずれ標準文字パターンを作成し、それらを第５の
画像メモリ27に記憶する。例えば文字種「２」について
の位置ずれ標準文字パターンを第３図（ａ）のd,e,f,g
に例示している。

一方、平均文字パターン作成回路28は、第３の画像メモ
リ22に記憶された累積パターンから文字部分となる確率
が50％以上の画素の領域を抽出して平均文字パターンを
作成し、第６の画像メモリ29に記憶する。例えば文字種
「２」についての平均文字パターンを第３図（ａ）ｈに
例示している。

第３図（ａ）は、文字種「２」についての各種パターン
を示したものであるが、第４図（ａ）は文字種「７」に
ついて同様に作成された各種パターンを示したものであ
る。

このように、すべての文字種についての各種パターンが
作成され、第４の画像メモリ24から第６の画像メモリ29
にそれぞれ記憶される。

標準パターン自動作成回路20の一致度演算回路30は、排
他的論理和演算回路31と一致度メモリ32とから構成さ
れ、第５の画像メモリ27に記憶した標準文字パターン
と、その標準文字パターンの文字種以外の文字種につい
ての第６の画像メモリ29に記憶した平均文字パターンと
をそれぞれ比較する。即ち、排他的論理和演算回路31に
より両方のパターンで「１」又は「０」が一致する画素
数の全画素数に対する比を一致度として算出し、一致度
メモリ32に記憶させる。

類似文字種選定回路33は、各文字種の標準文字パターン
に対して一致度の高い平均文字パターンを持つ文字種を
選別し、それを類似文字種として選定し、類似文字種デ
ータメモリ34にその文字種を記憶する。例えば、文字種
「２」の標準文字パターン（第３図（ａ）ｃ）と文字種
「７」の平均文字パターン（第４図（ａ）ｈ）の一致度
が高い場合は、文字種「２」に対して文字種「７」が類
似文字種として選定される。また逆に、文字種「７」の
標準文字パターン（第４図（ａ）ｃ）と文字種「２」の
平均文字パターン（第３図（ａ）ｈ）の一致度が高い場
合には、文字種「７」に類似する文字種として文字種
「２」を選定する。

類似文字種は複数選定しても良く、一致度の高いものが
ないときは類似文字種なしとしても良い。

背景特徴パターン作成回路35は、ある文字種についての
背景スケルトンパターンを読み込むと共に、その文字種
の類似文字種の文字スケルトンパターンを読み込み、背
景スケルトンパターンの背景部分と文字スケルトンパタ
ーンの文字部分とが重なる積領域のパターンを作成す
る。類似文字種が２以上ある場合には、それぞれの場合
について積領域のパターンを求め、それらの積領域のパ
ターンを合わせて和領域のパターンを作成する。そし
て、作成した和領域のパターンを背景部特徴パターンと
して第７の画像メモリ36に記憶する。例えば、文字種
「２」については、その背景スケルトンパターン（第３
図（ａ）ｉ）の背景部分と、その類似文字種「７」の文
字スケルトンパターン（第４図（ａ）ｂ）の文字部分の
重なる積領域のパターンとして第３図（ｂ）に示す如き
背景特徴パターンが得られる。類似文字種が「７」だけ
なのでこれが背景特徴パターンとなるが、他にも類似文
字種があればそれらの積領域のパターンを合わせた和領
域のパターンが背景特徴パターンとなる。また、文字種
「７」についての背景スケルトンパターン（第４図
（ａ）ｉ）の背景部分と、類似文字種「２」の文字スケ
ルトンパターン（第３図（ａ）ｂ）の文字部分の重なる
領域のパターンとして第４図（ｂ）に示す背景特徴パタ
ーンが得られる。

標準パターン作成回路37は、第５の画像メモリ27に記憶
している標準文字パターンと位置ずれ標準文字パターン
並びに第７の画像メモリ36に記憶している背景特徴パタ
ーンを各文字種毎に組とし、第１図に示す標準パターン
メモリ16へ出力する。

かくして、文字種「２」については、第３図（ａ）のc,
d,e,f,g及び第３図（ｂ）の各種パターンが標準パター
ンとして記憶される。また、文字種「７」については、
第４図（ａ）のc,d,e,f,g及び第４図（ｂ）の各種パタ
ーンが標準パターンとして記憶される。

さて第１図に戻り、ライン切換回路11を破線側として全
文字種について標準パターンを作成すると、ライン切換
回路11を実線側とし、未知文字の認識を行う。

第５図は、この未知文字の認識を行うフローチャート
で、S1〜S5の処理は第１図に示す位置正規化回路10まで
の処理である。

ステップS6及びステップS7は、排他的論理和演算回路13
で行われるもので、まず未知文字の画像データと、細線
化文字パターンとのマッチングを行う。ここで細線化文
字パターンとは、前記標準文字パターン及び位置ずれ標
準文字パターンをいう。このステップS6のマッチングに
よって、未知文字の画像データと各文字種の細線化文字
パターンの両方において「１」又は「０」が一致する画
素数と全画素数の比が文字部分一致度としてまず算出さ
れる。

次に、ステップS7のマッチングでは、未知文字の画像パ
ターンと各文字種の背景特徴パターンの両方において
「１」又は「０」が一致する画素数と全画素数に対する
比を背景部分一致度として算出する。

これらの文字部分一致度と背景部分一致度は、一致度メ
モリ14に記憶される。

文字種判定回路15は、各文字種について文字部分一致度
から背景部分一致度を減算し、それを総合一致度とす
る。背景部分一致度は、その文字種自身については低い
値となるが、類似文字種については高い値となる。そこ
で、文字部分一致度においては数種の類似文字の差異が
小さくて判定が困難でも、背景部分一致度を減算するこ
とによって総合一致度では差異が大きくなり、判定が容
易になる。

そして、総合一致度の最も大きいものが一致度90％以上
であり、且つ、次に総合一致度の高いものが一致度80％
以下である場合に、未知文字がその総合一致度の最も高
い文字種であると判定する。その他の場合には判読の誤
りがあるものとして判定不能とする。

かくして、上記文字認識装置１によれば、刻印文字を迅
速且つ正確に判読することが可能となる。

発明の効果 本発明によれば、刻印された文字を読み取るための光学
的撮像手段と、読み取られた濃淡画像データを２値画像
データとする２値画像化手段と、２値画像データを膨張
・収縮処理によって補正する膨張・収縮演算手段と、補
正された２値画像データを各文字毎に検出して切り出す
文字検出・切出し手段と、各文字毎の２値画像データを
位置合わせする位置正規化手段とを有する画像パターン
検出部、および、同一文字種につき異なる条件下で得た
複数個の２値の画像パターンを累積し各画素が文字部分
となるか背景部分となるかの頻度分布を表す累積パター
ンを作成する累積パターン作成手段と、前記累積パター
ンから文字部分となる頻度の高い部分を抽出して文字ス
ケルトンパターンを作成する文字スケルトンパターン作
成手段と、前記累積パターンから背景部分となる頻度の
高い部分を抽出して背景スケルトンパターンを作成する
背景スケルトンパターン作成手段と、前記文字スケルト
ンパターンを細線化して得られた各文字種の標準文字パ
ターン及びそれら標準文字パターンを位置ずれさせた位
置ずれ標準文字パターンを記憶すると共に各文字種の背
景スケルトンパターンとその文字種に類似する文字種の
各文字スケルトンパターンの共通部から抽出した背景特
徴パターンを記憶する標準パターンメモリと、前記標準
文字パターン，位置ずれ標準文字パターン及び背景特徴
パターンと未知文字の画像パターンとの一致度を演算す
る一致度演算手段と、得られた一致度に基づき文字種の
判定を行う文字種判定手段とを有する文字種識別部を具
備してなることを特徴とする文字認識装置が提供され、
これにより次のような効果が得られる。

標準パターンのうち細線化文字パターンは、安定して
文字部分となる領域から抽出したものであり、且つ、そ
れを位置ずれさせたパターンをも用いているので、未知
文字の画像パターンが位置ずれやノイズ分を含んでいて
も、同一文字種との一致度が下がらないため、正確に認
識できる。

標準パターンのうち細線化文字パターンは、文字部分
を構成する画素数が少ないため、標準パターンのメモリ
容量を低減することができる。

標準パターンの一つとして背景部特徴パターンを加え
てあるため、細線化文字パターンだけでは類似文字種と
の一致度の差が小さい場合でも、背景部特徴パターンの
一致度を減算することによって大きな差を付けることが
でき、正確に文字種を識別できるようになる。

文字認識の処理時間を高速に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の文字認識装置の構成ブロッ
ク図、第２図は第１図に示す実施例装置における標準パ
ターン自動作成回路の詳細ブロック図、第３図（ａ）は
文字種「２」についての細線化文字パターンを作成する
状態を示す説明図、第３図（ｂ）は文字種「２」につい
ての背景特徴パターンの例示図、第４図（ａ）は文字種
「７」についての第３図（ａ）相当図、第４図（ｂ）は
文字種「７」についての背景特徴パターンの例示図、第
５図は第１図に示す実施例装置で文字の認識を行う作動
のフローチャートである。 （符号の説明） １……文字認識装置、３……CCDカメラ ６……２値化回路、８……膨張・収縮回路 ９……文字検出・切出し回路 10……位置正規化回路 12……一致度演算回路 15……文字判定回路 16……標準パターンメモリ 20……標準パターン自動作成回路 21……累積パターン作成回路 23……スケルトンパターン作成回路 25……細線化回路 26……ずらし演算回路 28……平均文字パターン作成回路 30……一致度演算回路 33……類似文字種選定回路 34……類似文字種データ・メモリ 35……背景部特徴パターン作成回路 37……標準パターン作成回路 Ｂ……刻印文字。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山本 新 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (56)参考文献 特開 昭61−62984（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−143889（ＪＰ，Ａ) 特開 昭48−70438（ＪＰ，Ａ)

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】（ａ） 刻印された文字を読み取るための
   光学的撮像手段と、読み取られた濃淡画像データを２値
   画像データとする２値画像化手段と、２値画像データを
   膨張・収縮処理によって補正する膨張・収縮演算手段
   と、補正された２値画像データを各文字毎に検出して切
   り出す文字検出・切出し手段と、各文字毎の２値画像デ
   ータを位置合わせする位置正規化手段とを有する画像パ
   ターン検出部、および （ｂ） 同一文字種につき異なる条件下で得た複数個の
   ２値の画像パターンを累積し各画素が文字部分となるか
   背景部分となるかの頻度分布を表す累積パターンを作成
   する累積パターン作成手段と、前記累積パターンから文
   字部分となる頻度の高い部分を抽出して文字スケルトン
   パターンを作成する文字スケルトンパターン作成手段
   と、前記累積パターンから背景部分となる頻度の高い部
   分を抽出して背景スケルトンパターンを作成する背景ス
   ケルトンパターン作成手段と、前記文字スケルトンパタ
   ーンを細線化して得られた各文字種の標準文字パターン
   及びそれら標準文字パターンを位置ずれさせた位置ずれ
   標準文字パターンを記憶すると共に各文字種の背景スケ
   ルトンパターンとその文字種に類似する文字種の各文字
   スケルトンパターンの共通部から抽出した背景特徴パタ
   ーンを記憶する標準パターンメモリと、前記標準文字パ
   ターン，位置ずれ標準文字パターン及び背景特徴パター
   ンと未知文字の画像パターンとの一致度を演算する一致
   度演算手段と、得られた一致度に基づき文字種の判定を
   行う文字種判定手段とを有する文字種識別部 を具備してなることを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】類似する文字種を選ぶために、前記累積パ
   ターンから文字部分となる頻度のやや高い部分を抽出し
   て平均文字パターンを作成する平均文字パターン作成手
   段と、前記標準文字パターンをその標準文字パターンの
   文字種以外の文字種の各平均文字パターンと比較して一
   致度を演算する一致度演算手段と、各一致度の値から類
   似文字種を選定する類似文字種選定手段とを備えた特許
   請求の範囲第１項記載の文字認識装置。