JPH08101893A - 画像処理装置におけるモデル画像データ登録装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 文字認識または文字検査に用いられる複数の
モデル画像データを自動的に登録できるようにする。 【構成】 複数のモデル（英字）を撮像して得られるグ
レイ・レベル画像データが２値画像データに変換され
る。上記複数のモデルをすべて含むようにオペレータに
よって１つのウインドウが指定される。このウインドウ
内において２値画像データにラベリング処理を施すこと
によりモデル画像が抽出される。ラベリング処理により
得られたモデル画像を囲む矩形を外接長方形より所定画
素数だけ大きい矩形が登録領域として決定される。登録
領域は外接長方形と一致してもよい。登録領域内の２値
画像データがモデル画像データとしてモデル・メモリ25
に登録される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【技術分野】この発明は，文字検査処理または文字認識
処理を行う画像処理装置において，文字検査または文字
認識に用いられるモデル画像データを登録するモデル画
像データ登録装置に関する。モデル画像データには２値
画像データまたはグレイ・レベル画像データがある。

【０００２】

【従来技術とその問題点】文字検査は，あらかじめ登録
された基準となる文字（モデル）を表すモデル画像デー
タと，検査する文字（被検査対象）を表す対象画像デー
タとを比較照合し，被検査対象に欠け，にじみ等の欠陥
がないかどうかを検査するものである。

【０００３】文字認識は，基準となる文字（モデル）を
表すモデル画像データとそのモデル名をあらかじめ登録
しておき，検査する文字（被検査対象）を表す対象画像
データと一致するモデル画像データを見付け出し，その
モデル画像データに対応するモデル名を認識結果として
出力するものである。

【０００４】たとえばＩＣ等の製品のロット番号，食品
の製造年月日等が正確に印字されているかどうかの文字
検査を行う場合，それらのロット番号，製造年月日等の
文字（英数字）の組合わせがモデル画像データとして登
録される。しかしながら，組合わされた文字をまとめて
モデル画像データとして登録すると，その組合わせが膨
大になり，モデル画像データを記憶するため大容量のメ
モリを必要とする。

【０００５】また，印字されたロット番号，製造年月日
等を構成する複数の文字のうち，いくつかの文字の位置
がずれていることがある。上述のように組合わされた文
字をモデル画像データとして登録しておくと，各文字に
欠陥がなくても文字の位置がずれているだけで欠陥があ
るものと判定される。位置がずれていても各文字に欠陥
がなければ，文字に欠陥がない旨の判定結果を出力させ
たい。

【０００６】このため，組合わされた文字を表すモデル
画像データを一括して登録するのではなく１つずつ登録
してしておき，この文字を表すモデル画像データが文字
認識に用いられる。この場合において，モデル画像デー
タの登録には次の２つの方法がある。

【０００７】その１つの方法は，登録すべき複数のモデ
ル（文字，たとえば英数字）を撮影して得られる画像デ
ータによって表される画像を表示画面上に表示する。こ
の表示画面において，モデルを表す画像を含むウインド
ウを，モデル毎にオペレータがマウス等を用いて指定す
る。その指定されたウインドウ内の画像データがモデル
画像データとして登録するものである。

【０００８】もう１つの方法は，複数のモデルを撮影し
て得られる画像データによって表される画像を表示画面
に表示する。このとき，１つのモデルが含まれる，あら
かじめ指定されたウインドウ内に，モデルを表す画像が
入るようにオペレータが動かし，ウインドウ内に含まれ
る画像データをモデル画像データとして登録するもので
ある。

【０００９】しかしながら，このような従来の方法にお
いては，表示画面上でモデルを表す画像に１ずつウイン
ドウを設定しなければならない，またはモデルをあらか
じめ指定されたウインドウ内に入るように動かさなけれ
ばならないため，登録の作業が煩雑である。

【００１０】

【発明の開示】この発明は，画像処理装置において複数
のモデル画像データを同時に登録できるモデル画像デー
タ登録装置を提供している。

【００１１】この発明による画像処理装置におけるモデ
ル画像データ登録装置は，複数のモデルを視野内に収め
て撮像し，撮像して得られるモデル画像を表すグレイ・
レベル画像データを出力する撮像手段，上記撮像手段か
ら出力されるグレイ・レベル画像データを２値画像デー
タに変換する２値化手段，上記複数のモデルをすべて含
むように設定されるウインドウ内において，上記２値画
像データにラベリング処理することにより各モデル画像
を表す画素を抽出するラベリング処理手段，モデル画像
毎に，上記ラベリング処理により得られたモデル画像を
表す画素を囲む外接長方形より所定画素数だけ大きい矩
形を登録領域として決定する登録領域決定手段，および
上記登録領域決定手段によって決定された各登録領域内
に含まれる２値画像データをそれぞれモデル画像データ
としてモデル・メモリに登録するモデル登録手段を備え
ている。一実施態様においては上記モデルが英数字であ
る。

【００１２】複数のモデルが視野内に収めて撮像され，
撮像により得られるモデル画像を表すグレイ・レベル画
像データが撮像手段から出力される。撮像手段から出力
されるグレイ・レベル画像データが２値画像データに２
値化手段により変換される。複数のモデルをすべて含む
ウインドウがオペレータによって指定される。このウイ
ンドウ内において２値画像データにラベリング処理手段
によりラベリング処理を施すことによりモデル画像を表
す画素が抽出される。ラベリング処理により得られたモ
デル画像を囲む外接長方形より所定画素数だけ大きい矩
形が登録領域として登録領域決定手段により決定され
る。登録領域は外接長方形としてもよい。登録領域内に
含まれる２値画像データがモデル画像データとしてモデ
ル・メモリにモデル登録手段により登録される。

【００１３】したがって，オペレータはすべてのモデル
を含むウインドウと１つ指定すればよいので，モデル画
像毎にウインドウを指定する必要もないし，モデルを動
かす必要もなくなる。これにより，モデル画像データの
登録作業が簡素化される。

【００１４】この発明の一実施態様においては，モデル
画像毎に，上記ラベリング処理により得られた各モデル
画像の重心を，上記登録領域内の２値画像データに基づ
いて算出する重心算出手段をさらに備え，上記モデル登
録手段は，上記モデル画像の重心を，対応する上記モデ
ル画像データとともに上記モデル・メモリに登録するも
のである。

【００１５】この実施態様によると，モデル画像の重心
が対応するモデル画像データとともにモデル・メモリに
登録される。

【００１６】したがって，モデル画像データと，被検査
対象を表す対象画像データとの位置がずれているとき，
モデル画像の重心に基づいてモデル画像データの位置ず
れを修正することができる。

【００１７】この発明の他の実施態様においては，モデ
ル画像毎に，上記ラベリング処理により得られた各モデ
ル画像の主軸角を，上記登録領域内の２値画像データに
基づいて算出する主軸角算出手段をさらに備え，上記モ
デル登録手段は，上記モデル画像の主軸角を，対応する
上記モデル画像データとともに上記モデル・メモリに登
録するものである。

【００１８】この実施態様によると，モデル画像の主軸
角が対応するモデル画像データとともにモデル・メモリ
に登録される。

【００１９】したがって，モデル画像データと対象画像
データとの主軸角がずれているとき，モデル画像の主軸
角に基づいてモデル画像データの回転のずれを修正する
ことができる。

【００２０】この発明のさらに他の実施態様において
は，上記モデル登録手段は，入力されるモデル名を，対
応する上記モデル画像データとともに上記モデル・メモ
リに登録するものである。

【００２１】この実施態様によると，モデル名が対応す
るモデル画像データとともにモデル・メモリに登録され
る。モデル名は文字認識において利用される。

【００２２】この発明による画像処理装置におけるモデ
ル画像データ登録装置の好ましい実施態様においては，
モデル画像毎に，上記ラベリング処理により得られたモ
デル画像のノイズ特徴量を，上記登録領域内の２値画像
データに基づいて作成し，このノイズ特徴量に基づいて
上記モデル画像がノイズであるかどうかを判定するノイ
ズ判定手段さらに備え，上記モデル登録手段は，上記ノ
イズ判定手段がノイズであると判定したモデル画像を登
録しないものである。

【００２３】この実施態様によると，モデル画像毎に，
モデル画像のノイズ特徴量に基づいてそのモデル画像が
ノイズであるかどうかが判定され，モデル画像がノイズ
であるときにはモデル・メモリに登録されない。

【００２４】したがって，オペレータによって設定され
たウインドウ内にノイズが含まれていたとしても，その
ノイズはモデル・メモリに登録されない。

【００２５】この発明による画像処理装置におけるモデ
ル画像データ装置の好ましい実施態様においては，上記
ラベリング処理により得られたモデル画像の２値画像デ
ータと上記モデル・メモリに登録されたモデル画像デー
タとの類似度を算出し，これらの類似度に基づいて上記
ラベリング処理により得られたモデル画像と同じモデル
画像が上記モデル・メモリに登録されているかどうかを
判定する重複判定手段をさらに備え，上記登録手段は，
上記ラベリング処理により得られたモデル画像が上記重
複判定手段によりモデル・メモリに登録されていると判
定されると，そのモデル画像を登録しないものである。

【００２６】この実施態様によると，ラベリング処理に
より得られたモデル画像のモデル画像データと同じモデ
ル画像データがモデル・メモリに登録されている場合に
は，そのモデル画像データは登録されない。

【００２７】したがって，同一のモデル画像データは重
複して登録されないので，モデル・メモリは比較的少な
い容量でよい。

【００２８】この発明はまた，グレイ・レベル画像デー
タをモデル画像データとして登録する画像処理装置にお
けるモデル画像データ登録装置を提供している。

【００２９】この発明による画像処理装置におけるモデ
ル画像データ登録装置は，複数のモデルを視野内に収め
て撮像し，撮像して得られるモデル画像を表すグレイ・
レベル画像データを出力する撮像手段，上記撮像手段か
ら出力されるグレイ・レベル画像データを記憶する画像
メモリ，上記撮像手段から出力されるグレイ・レベル画
像データを２値画像データに変換する２値化手段，上記
複数のモデルをすべて含むように設定されるウインドウ
内において，上記２値画像データにラベリング処理する
ことにより各モデル画像を表す画素を抽出するラベリン
グ処理手段，モデル画像毎に，上記ラベリング処理によ
り得られたモデル画像を表す画素を囲む外接長方形より
所定画素数だけ大きい矩形を登録領域として決定する登
録領域決定手段，および上記登録領域決定手段によって
決定された各登録領域内に含まれる，上記画像メモリに
記憶されたグレイ・レベル画像データをそれぞれモデル
画像データとしてモデル・メモリに登録するモデル登録
手段を備えている。一実施態様においては上記モデルが
英数字である。

【００３０】この発明によると，複数のモデルを視野内
に収めて撮像し，撮像して得られるモデル画像を表すグ
レイ・レベル画像データが撮像手段から出力される。撮
像手段から出力されるグレイ・レベル画像データが画像
メモリに一次的に記憶される。撮像手段から出力される
グレイ・レベル画像データが２値画像データに２値化手
段により変換される。複数のモデルをすべて含むように
設定されるウインドウ内において，２値画像データにラ
ベリング処理することにより各モデル画像を表す画素が
ラベリング処理手段により抽出される。モデル画像毎
に，ラベリング処理により得られたモデル画像を表す画
素を囲む外接長方形より所定画素数だけ大きい矩形を登
録領域として登録領域決定手段により決定される。登録
領域決定手段によって決定された各登録領域内に含まれ
る，画像メモリに記憶されたグレイ・レベル画像データ
がそれぞれモデル画像データとしてモデル・メモリにモ
デル登録手段により登録される。

【００３１】したがって，グレイ・レベル画像データを
モデル画像データとして登録することができる。

【００３２】この発明の一実施態様においては，上記モ
デル登録手段は，入力されるモデル名を，対応する上記
モデル画像データとともに上記モデル・メモリに登録す
るものである。

【００３３】この実施態様によると，モデル名が対応す
るモデル画像データとともにモデル・メモリに登録され
る。モデル名は文字認識処理において利用される。

【００３４】この発明による画像処理装置におけるモデ
ル画像データ登録装置を一般的に表現すると次のように
なる。すなわち，この発明によるモデル画像データ登録
装置は，複数のモデルを視野内に収めて撮像し，撮像し
て得られるモデル画像を表す画像データを出力する撮像
手段，上記撮像手段から出力される画像データを記憶す
る画像メモリ，上記画像データにラベリング処理するこ
とにより各モデル画像を表す画素を抽出するラベリング
処理手段，モデル画像毎に，上記ラベリング処理により
得られたモデル画像を表す画素を囲む領域を登録領域と
して決定する登録領域決定手段，および上記登録領域決
定手段によって決定された各登録領域内に含まれる，上
記画像メモリに記憶された画像データをそれぞれモデル
画像データとしてモデル・メモリに登録するモデル登録
手段を備えている。

【００３５】この発明によると，複数のモデル画像デー
タを自動的にモデル・メモリに登録することができるよ
うになる。

【００３６】

【実施例の説明】

［第１実施例］

【００３７】図１は第１実施例におけるモデル画像デー
タ登録装置を含む画像処理装置の構成を示す機能ブロッ
ク図である。この画像処理装置は，一般にはプログラム
されたコンピュータ・システムによって実現される。各
処理はプログラム・ルーチンであり，専用のハードウェ
ア回路により実現することもできる。各メモリはＲＡＭ
等の記憶素子，ハードディスク等のディスク・メモリ，
等により実現される。

【００３８】第１実施例による画像処理装置は，たとえ
ばＩＣ等の製品に印字されたロット番号，食品等に印字
された製造年月日等の文字列（英数字の組合わせ）が正
確に印字されているか，すなわち，印字された文字に欠
け，にじみ等の欠陥がないかどうかを検査する（文字検
査）。検査文字は英字（英語のアルファベット），数
字，その他の記号である。また検査文字にはドイツ語，
ギリシャ語等のアルファベット，数字等が含まれる。

【００３９】この画像処理装置は，文字（モデル）を表
すモデル画像データ（２値画像データ）をあらかじめ登
録しておき，このモデル画像データと検査する文字（被
検査対象）を表す対象画像データとのパターン・マッチ
ングを行うことによって文字の欠陥を検査するものであ
る。

【００４０】まず，文字検査に用いられるモデル画像デ
ータの登録について説明する。図２は登録処理の手順を
示している。

【００４１】後述するグレイ・レベル画像データを２値
化するための２値化閾値が入力装置20からオペレータに
よって入力され，２値化閾値メモリ21に記憶される（ス
テップ41）。入力装置20はキーボード等のキー入力装置
により実現される。マウス等のポインティング・デバイ
スを含めてもよい。

【００４２】登録する複数の文字（モデル）がカメラ11
の視野内に収まるようにして撮像される。カメラ11から
出力される撮像により得られたアナログ・ビデオ信号が
Ａ／Ｄ変換器12に与えられ，グレイ・レベル画像データ
に変換される（ステップ42）。グレイ・レベル画像デー
タはたとえば 256階調（８ビット／画素）で表される。
グレイ・レベル画像データは，Ａ／Ｄ変換器12から２値
化処理13に与えられる。

【００４３】図３はグレイ・レベル画像データによって
表されるモデル画像の一例を示す。この図には「Ａ，
Ｂ，Ｃ」の３つの英字が示されている。

【００４４】Ａ／Ｄ変換器12により変換されたグレイ・
レベル画像データは２値化閾値メモリ21に記憶された２
値化閾値で２値化処理13により２値画像データに変換さ
れ，この２値画像データは画像メモリ14に記憶される
（ステップ43）。

【００４５】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がＤ／Ａ変換器18によりアナログ・ビデオ信号に変換さ
れ，Ｄ／Ａ変換されたアナログ・ビデオ信号は表示装置
19に与えられる。アナログ・ビデオ信号によって表わさ
れる画像が表示装置19上に表示される。

【００４６】図４は２値画像データによって表される２
値モデル画像の一例を示す。この図は図３に示すモデル
画像を２値化した画像である。

【００４７】オペレータは表示装置19に表示された２値
モデル画像を見て，登録するモデル（文字）をすべて含
むウインドウを入力装置20を操作して設定する（ステッ
プ44）。ウインドウは，図４に示すように，２点Ｐ0
（ｘ0 ，ｙ0 ），Ｐ1 （ｘ1 ，ｙ1 ）によって規定され
る。２点Ｐ0 ，Ｐ1 の座標データはウインドウ・メモリ
23に記憶される。モデルとなる文字以外のもの（たとえ
ば背景）が含まれない場合には，ウインドウを設定する
必要はない。

【００４８】ラベリング処理15は，画像メモリ14に記憶
された２値画像データのうち，ウインドウ・メモリに記
憶された２つの座標データＰ0 ，Ｐ1 によって規定され
るウインドウ内に存在する２値画像データについてラベ
リング処理を行う（ステップ45）。ラベリング処理は公
知の方法により行われる。ラベリング処理は，２値画像
データの各画素について，上下左右に隣接する４個の画
素（４隣接）または周りの８個の画素（８隣接）に同一
のラベルを付し，同一ラベルが付された画素の集合をモ
デル画像を表す画素として抽出するものである。ラベリ
ング処理はモデル（文字）が１つの場合には行う必要は
ない。ラベリング処理により得られたモデル画像を表す
画素（２値画像データ）は登録領域決定処理16に与えら
れる。

【００４９】登録領域決定処理16は，ラベリング処理に
より得られたモデル画像のそれぞれについて外接長方形
を求め，この外接長方形をＸ方向およびＹ方向にそれぞ
れ外側にα画素分大きくした矩形を登録領域として決定
する（ステップ46）。図５を参照して，外接長方形は，
モデル画像を表す画素の中で，最小のＸ座標をもつ画素
のＸ座標をＸmin ，最大のＸ座標をもつ画素のＸ座標を
Ｘmax ，最小のＹ座標をもつ画素のＹ座標をＹmin およ
び最大のＹ座標をもつ画素のＹ座標をＹmax としたと
き，２点Ｑmin （Ｘmin ，Ｙmin ），Ｑmax （Ｘmax ，
Ｙmax ）を対角点にもつ矩形である。登録領域はこの外
接長方形よりもα画素分大きい矩形である，すなわち，
登録領域は２点Ｒmin （Ｘmin −α，Ｙmin −α），Ｒ
max （Ｘmax ＋α，Ｙmax ＋α）を対角点にもつ矩形で
ある。登録領域は外接長方形（α＝０）に一致させても
よい。各モデル画像の登録領域内に含まれる２値画像デ
ータは登録領域決定処理17から特徴量抽出処理24に与え
られる。以下，登録領域内に含まれる２値画像データを
２値モデル画像データをいう。

【００５０】特徴量抽出処理24は各モデル画像について
重心と主軸角を特徴量として，その２値モデル画像デー
タに基づいて算出する（ステップ47）。

【００５１】登録領域内の座標（Ｘi ，Ｙj ）における
２値画像データをｆij（０または１）とし，モデル画像
の重心を（ＸG ，ＹG ）と置く。ただし，（Ｘmin −
α）≦Ｘi ≦（Ｘmax ＋α），（Ｙmin −α）≦Ｙj ≦
（Ｙmax ＋α）である。重心（ＸG ，ＹG ）は式(1) ，
(2) で表され，式(1) ，(2) においてＮj は式(3) で表
される。

【００５２】

【数１】

【数２】

【数３】

【００５３】また，モデル画像の主軸角θと置くと，主
軸角θは式(4) で表される。式(4)においてαは式(5)
で表される。

【００５４】

【数４】

【数５】

【００５５】特徴量抽出処理24により算出された特徴量
（重心（ＸG ，ＹG ）および主軸角θ）は，２値モデル
画像データと対応させてモデル・メモリ25に記憶される
（ステップ48）。モデル画像データと特徴量はそれぞ
れ，別個のメモリに記憶してもよい。またモデル画像デ
ータと特徴量とはこれらを対応させて記憶しておけばど
のような形態で記憶してもよい。

【００５６】図４に示す例では，文字「Ａ」，「Ｂ」，
「Ｃ」という順に，それらを表す２値モデル画像デー
タ，重心および主軸角がモデル・メモリ25に登録される
ことななる。

【００５７】以上のようにして２値モデル画像データが
登録される。

【００５８】次に文字の欠け，にじみ等の欠陥を検査す
る文字検査について説明する。図６，７は検査処理の手
順を示している。

【００５９】後述する文字の欠陥を判定するための判定
閾値が入力装置20からオペレータによって入力され，判
定閾値メモリ23に記憶される。（ステップ51）。

【００６０】検査する文字列（被検査対象）がカメラ11
により撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ
信号がＡ／Ｄ変換器12に与えられ，グレイ・レベル画像
データに変換される（ステップ52）。

【００６１】図８はグレイ・レベル画像データによって
表される対象画像の一例を示す。この図には「Ｂ，Ａ，
Ｃ」の３つの英字が示されている。

【００６２】グレイ・レベル画像データは２値化閾値メ
モリ21に記憶された２値化閾値で２値化処理13により２
値画像データに変換され，画像メモリ14に記憶される
（ステップ53）。

【００６３】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がＤ／Ａ変換器18によりアナログ・ビデオ信号に変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。

【００６４】図９は２値画像データによって表される２
値対象画像の一例を示す。図９は図８に示す対象画像を
２値化した画像である。

【００６５】オペレータは，表示装置19に表示された２
値対象画像を見て，検査する被検査対象（文字列）をす
べて含むウインドウを設定する（ステップ54）。ウイン
ドウは図９に示すように，２点Ｐ2 （ｘ2 ，ｙ2 ），Ｐ
3 （ｘ3 ，ｙ3 ）によって規定される。２点Ｐ2 ，Ｐ3
の座標データはウインドウ・メモリ23に記憶される。被
検査対象以外のもの（背景）が２値画像データに含まれ
ないときは，ウインドウを設定する必要はない。また被
検査対象の位置がモデルの位置と同じ場合には，オペレ
ータがウインドウを指定する必要はなく，モデル画像デ
ータの登録時に指定されてウインドウ・メモリ22に記憶
された２点Ｐ0 ，Ｐ1 の座標データが用いられる。

【００６６】ラベリング処理15は，画像メモリ14に記憶
された２値画像データのうち，ウインドウ・メモリに記
憶された２つの座標データＰ2 ，Ｐ3 によって規定され
るウインドウ内に存在する２値画像データについてラベ
リング処理を行う（ステップ55）。ラベリング処理は登
録時と同様にして行われる。ラベリング処理は被検査対
象（文字）が１つの場合には行う必要はない。ラベリン
グ処理により得られた対象画像を表す２値画像データは
登録領域決定処理16に与えられる。

【００６７】登録領域決定処理16は，ラベリング処理に
より得られた対象画像のそれぞれについて外接長方形を
求め，この外接長方形をＸ方向およびＹ方向にそれぞれ
外側にα画素分大きくした矩形を検査領域として決定す
る（ステップ56）。この検査領域は登録領域と同様にし
て決定される。各モデル画像についてそれぞれの登録領
域内に含まれる２値画像データは登録領域決定処理17か
ら特徴量抽出処理24およびパターン・マッチング処理17
に与えられる。以下，検査領域内に含まれる２値画像デ
ータを２値対象画像データという。

【００６８】特徴量抽出処理24はラベリング処理により
得られた各対象画像について，対象画像の重心とその主
軸角を特徴量として，その２値対象画像データに基づい
て算出する（ステップ57）。特徴量は登録時と同様にし
て算出され，特徴量は特徴量抽出処理24からパターン・
マッチング処理17に与えられる。

【００６９】パターン・マッチング処理17は，ラベリン
グ処理により得られた各対象画像について，２値対象画
像データ，重心および主軸角と，モデル・メモリ25に登
録されたモデル画像データ，重心および主軸角とに基づ
いて，被検査対象（対象画像）について検査処理を行
う。

【００７０】図９に示す例では，３つの文字「Ｂ，Ａ，
Ｃ」があるので，まず文字「Ｂ」について文字検査処理
が行われ，次に文字「Ａ」，最後に「Ｃ」という順に文
字検査処理が行われる。

【００７１】モデル・メモリ25に登録されたモデル画像
の先頭から，２値モデル画像データ，重心および主軸角
が読出される（ステップ58）。たとえば，文字「Ａ」に
関する２値モデル画像データ，重心および主軸角が，モ
デル・メモリ25から読出される。

【００７２】１つの対象画像について，２値モデル画像
データをモデル画像の重心が対象画像の重心に一致する
ように平行移動させ，かつ，２値モデル画像データをモ
デル画像の主軸角が対象画像の主軸角に一致するように
回転させることにより，モデル画像データの位置ずれ修
正が行われる（ステップ59）。２値モデル画像データを
動かすのではなく，２値対象画像データを動かすように
してもよい。

【００７３】２値対象画像データと位置ずれ修正した２
値モデル画像データとのパターン・マッチングが行わ
れ，不一致画素数が算出される（ステップ60）。不一致
画素数は，被検査対象を表す領域が「１」であり，それ
以外の領域が「０」であるから，２値対象画像データと
対応する２値モデル画像データとの排他的論理和を画素
毎に取り，その結果が「１」となる画素数を計数するこ
とにより得られる。ただし，２値対象画像データと２値
モデル画像データとで対応する画素がない場合にはその
画素については不一致画素に含めないものとする。

【００７４】不一致画素数が判定閾値メモリ23に記憶さ
れた判定閾値と比較される（ステップ61）。不一致画素
数が判定閾値を越えた場合には（ステップ61でNO），モ
デル・メモリ25に記憶された次のモデル画像についてス
テップ58〜61の処理が行われる（ステップ64）。この場
合は，対象画像とモデル画像は異なる文字であるか，ま
たは対象画像に欠陥がある。

【００７５】たとえば，対象画像が文字「Ｂ」でありか
つモデル画像が文字「Ａ」である場合には文字が異なる
ので明らかに不一致画像素数は判定閾値を越えることに
なり，モデル画像「Ｂ」について２値モデル画像デー
タ，重心および主軸角がモデル・メモリ25から読出さ
れ，このモデル画像「Ｂ」と対象画像「Ｂ」について処
理が行われることになる。

【００７６】ステップ61において不一致画素数が判定閾
値以下の場合には（ステップ61でYES ），対象画像とモ
デル画像が同じ文字でありかつ被検査対象に欠陥がない
ことになるから，次の対象画像についてステップ58〜61
の処理が行われる（ステップ62）。

【００７７】たとえば，対象画像が文字「Ｂ」でありか
つモデル画像が文字「Ｂ」であった場合には同一の文字
であり，欠陥がないとすると，対象画像が文字「Ａ」に
ついて文字検査処理が行われることになる。

【００７８】すべての対象画像について文字検査処理が
行われると（ステップ62でYES ），対象画像の文字（被
検査対象）に欠陥がないことになるから，被検査対象で
あるすべての文字列に欠陥がないことを表す「ＯＫ」
が，パターン・マッチング処理17から出力される（ステ
ップ63）。

【００７９】ステップ64において，対象画像についてモ
デル・メモリ25に登録されたすべてのモデル画像とのパ
ターン・マッチングが行われ，不一致画素数が判定閾値
以下にならない場合には，対象画像と一致するモデル画
像がないまたは対象画像に欠陥があることになるから，
被検査対象の文字に欠陥があるとことを表す「ＮＧ」が
パターン・マッチング処理17から出力される（ステップ
65）。

【００８０】パターン・マッチング処理17から出力され
る検査結果（「ＯＫ」または「ＮＧ」）は，Ｄ／Ａ変換
器18に与えられ，Ｄ／Ａ変換器18によりアナログ・ビデ
オ信号に変換され，アナログ・ビデオ信号によって表わ
される検査結果が表示装置19上に表示される。

【００８１】［第２実施例］

【００８２】図10は，第２実施例および第３実施例に共
通のモデル画像データ登録装置を含む画像処理装置の構
成を示す機能ブロック図である。図１に示すものと同一
のものには同一符号を付し，詳細な説明を省略する。

【００８３】第１実施例による画像処理装置では，被検
査対象の文字列の順序（配列）に関係なく，各文字につ
いて欠陥あるかどうかを検査した。第２実施例では，各
文字に欠陥があるかどうかを検査し，その文字列が指定
された順序に並んでいるかどうかを検査するものであ
る。

【００８４】第２実施例における画像処理装置のモデル
画像データの登録について説明する。図11，図12は第２
実施例における登録処理の手順を示している。図２に示
す処理と同一処理には同一符号を付し，詳細な説明を省
略する。

【００８５】登録するモデルの名称（以下，モデル名と
いう。）の組合わせが入力装置20からオペレータによっ
て入力され，文字メモリ26に記憶される（ステップ4
0）。モデル名はキャラクタ・データである。

【００８６】たとえば，図３に示すモデルを登録する場
合にはモデル名として「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」が入力さ
れる。

【００８７】２値化閾値が入力装置20からオペレータに
よって入力され，２値化閾値メモリ21に記憶される（ス
テップ41）。登録する文字列（モデル）がカメラ11によ
って撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信
号がグレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により
変換される（ステップ42）。グレイ・レベル画像データ
は２値化閾値メモリ21に記憶された２値化閾値で２値画
像データに２値化処理13により変換され，画像メモリ14
に記憶される（ステップ43）。

【００８８】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器18により変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。登録するモデル（文字）をす
べて含むウインドウがオペレータによって設定される
（ステップ44）。

【００８９】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
のうち，設定されたウインドウ内に存在する２値画像デ
ータについてラベリング処理がラベリング処理15Ａによ
り行われる（ステップ45）。ラベリング処理15Ａはさら
に，文字メモリ26に記憶されたモデル名とモデル画像と
の対応付けを行う（ステップ45Ａ）。

【００９０】たとえば，文字メモリ26にはモデル名
「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」が記憶され，図４に示すモデル
画像が文字「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」であるから，これら
がそれぞれ対応付けられることになる。

【００９１】ラベリング処理により得られたモデル画像
のそれぞれの外接長方形をＸ方向およびＹ方向にそれぞ
れ外側にα画素分大きくした矩形が登録領域として登録
領域決定処理16により決定される（ステップ46）。各モ
デル画像について重心と主軸角を特徴量として２値モデ
ル画像データに基づいて特徴量抽出処理24により算出さ
れる（ステップ47）。

【００９２】各モデル画像の特徴量（重心および主軸
角）は対応する２値モデル画像データと，この２値画像
データに対応けされたモデル名とともに，モデル・メモ
リ25Ａに記憶される（ステップ48Ａ）。モデル画像デー
タと特徴量およびモデル名とはそれぞれ，別個のメモリ
に記憶してもよい。またモデル画像データと特徴量およ
びモデル名とはこれらを対応させて記憶しておけばどの
ような形態で記憶してもよい。

【００９３】図４に示す例では，文字「Ａ」，「Ｂ」，
「Ｃ」という順に，モデル名，２値モデル画像データ，
重心および主軸角がモデル・メモリ25Ａに登録される。

【００９４】以上のようにして２値モデル画像データが
登録される。

【００９５】次に文字の欠陥とその順序の検査について
説明する。図13，14は検査処理の手順を示している。図
13，14において，図６，７に示す処理と同一処理には同
一符号を付し，詳細な説明を省略する。

【００９６】被検査対象の文字の組合わせが入力装置20
からオペレータによって入力され，文字メモリ26に記憶
される（ステップ50）。

【００９７】たとえば，図８に示す被検査対象について
検査を行う場合には，「Ｂ」，「Ａ」および「Ｃ」が入
力されることになる。

【００９８】判定閾値が入力装置20からオペレータによ
って入力され，判定閾値メモリ23に記憶される（ステッ
プ51）。検査する文字列（被検査対象）がカメラ11によ
り撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号
がグレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により変
換される（ステップ52）。グレイ・レベル画像データは
２値化閾値メモリ21に記憶された２値化閾値で２値画像
データに２値化処理13により変換され，画像メモリ14に
記憶される（ステップ53）。

【００９９】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器18により変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。検査する被検査対象（文字）
をすべて含むウインドウがオペレータによって設定され
る（ステップ54）。

【０１００】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
のうち，ウインドウ内に存在する２値画像データについ
てラベリング処理がラベリング処理15Ａにより行われる
（ステップ55）。ラベリング処理により得られた各対象
画像について検査領域が登録領域決定処理16により決定
される（ステップ56）。ラベリング処理により得られた
各対象画像について，その対象画像データに基づいて対
象画像の特徴量（重心と主軸角）が特徴量抽出処理24に
より算出される（ステップ57）。

【０１０１】文字メモリ26に記憶された被検査対象の文
字の組合わせを先頭から順に１つ読出し，その文字に対
応するモデル名がパターン・マッチング処理17Ａにより
モデル・メモリ25Ａから検索される。検索により得られ
たモデル名に対応する２値モデル画像データおよび特徴
量（重心，主軸角）がモデル・メモリ25からパターン・
マッチング17Ａに読出される（ステップ58Ａ）。

【０１０２】２値モデル画像データについて位置ずれ修
正がパターン・マッチング処理18Ａにより行われる（ス
テップ59）。２値対象画像データと位置ずれ修正した２
値モデル画像データとのパターン・マッチングが行わ
れ，不一致画素数が算出される（ステップ60）。

【０１０３】不一致画素数が判定閾値と比較され（ステ
ップ61），不一致画素数が判定閾値を越えた場合には
（ステップ61でNO），対象画像とモデル画像は異なる文
字である，または対象画像に欠陥があることを表す「Ｎ
Ｇ」がパターン・マッチング処理17Ａから出力される
（ステップ65）。

【０１０４】ステップ61において不一致画素数が判定閾
値以下の場合には（ステップ61でYES ），対象画像とモ
デル画像が同じ文字でありかつ文字に欠陥がないことに
なるから，次の対象画像についてステップ58〜61の処理
が行われる（ステップ62）。

【０１０５】すべての対象画像について文字検査処理が
行われると（ステップ62でYES ），対象画像の文字に欠
陥がないことになるから，被検査対象の順序が正確であ
りかつ各文字に欠陥がないことを表す「ＯＫ」がパター
ン・マッチング17Ａから出力される（ステップ63）。

【０１０６】検査結果（「ＯＫ」または「ＮＧ」）は，
Ｄ／Ａ変換器18によりアナログ・ビデオ信号に変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる検査結果
が表示装置19上に表示される。

【０１０７】［第３実施例］

【０１０８】第２実施例では，文字に欠け，にじみ等の
欠陥があるかどうかと，その文字例が指定された順序に
並んでいるかどうかの検査を行った。この第３実施例で
は，文字認識を行う。

【０１０９】文字認識は，各モデルについてモデル名，
２値モデル画像データおよび特徴量（重心，主軸角）を
あらかじめ登録しておき，２値対象画像データと一致す
る２値モデル画像データを見付け出し，見付け出した２
値モデル画像データに対応するモデル名を認識結果とし
て出力するものである。

【０１１０】登録処理については第２実施例と同様であ
るので説明を省略する。以下に認識処理について説明す
る。図15，16は認識処理の手順を示している。図６，７
と同一処理には同一符号を付し，詳細な説明を省略す
る。

【０１１１】判定閾値が入力装置20からオペレータによ
って入力され，判定閾値メモリ23に記憶される（ステッ
プ51）。検査する文字列（被検査対象）がカメラ11によ
り撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号
がグレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により変
換される（ステップ52）。グレイ・レベル画像データは
２値化閾値メモリ21に記憶された２値化閾値で２値画像
データに２値化処理13により変換され，２値化画像デー
タが画像メモリ14に記憶される（ステップ53）。

【０１１２】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器18により変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。検査する被検査対象（文字）
をすべて含むウインドウがオペレータによって設定され
る（ステップ54）。

【０１１３】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
のうち，設定されたウインドウ内に存在する２値画像デ
ータについてラベリング処理が行われる（ステップ5
5）。ラベリング処理により得られた各対象画像の検査
領域が登録領域決定処理16により決定される（ステップ
56）。ラベリング処理により得られた各対象画像につい
て，対象画像の特徴量（重心，主軸角）が算出される
（ステップ57）。

【０１１４】モデル・メモリ25に登録されたモデル画像
の先頭から，２値モデル画像データおよび特徴量（重
心，主軸角）が読出される（ステップ58）。２値モデル
画像データについて位置ずれ修正がパターン・マッチン
グ17Ａにより行われる（ステップ59）。２値対象画像デ
ータと位置ずれ修正した２値モデル画像データとのパタ
ーン・マッチングが行われ，不一致画素数がパターン・
マッチング処理17Ａにより算出される（ステップ60）。

【０１１５】不一致画素数が判定閾値とパターン・マッ
チング処理17Ａにより比較される（ステップ61）。不一
致画素数が判定閾値を超えた場合には（ステップ61でN
O），モデル・メモリ25に記憶された次のモデル画像に
ついてステップ58〜61の処理が行われる（ステップ6
4）。この場合は，対象画像とモデル画像は異なる文字
であるか，または対象画像に欠陥がある。

【０１１６】ステップ61において不一致画素数が判定閾
値以下の場合には（ステップ61でYES ），対象画像とモ
デル画像が同じ文字であることになるから，その２値モ
デル画像データのモデル名がパターン・マッチング処理
18に付随するメモリに一次的に記憶される（ステップ61
Ａ），その後，次の対象画像についてステップ58〜61の
処理が行われる（ステップ62）。

【０１１７】すべての対象画像について文字認識処理が
行われると（ステップ62でYES ），パターン・マッチン
グ処理17Ａに付随するメモリに記憶されたモデル名が認
識結果としてパターン・マッチング処理17Ａから出力さ
れる（ステップ63Ａ）。

【０１１８】ステップ64において，対象画像についてモ
デル・メモリ25に登録されたすべてのモデル画像とのパ
ターン・マッチングが行われ，不一致画素数が判定閾値
以下にならない場合には（ステップ64でNO），対象画像
と一致するモデル画像がないか，または対象画像に欠
け，にじみ等の欠陥があることになるから，被検査対象
の文字に欠陥があるとことを表す「ＮＧ」がパターン・
マッチング処理17Ａから出力される（ステップ65）。

【０１１９】パターン・マッチング処理17Ａから出力さ
れる認識結果（「モデル名」または「ＮＧ」）は，Ｄ／
Ａ変換器18によりアナログ・ビデオ信号に変換され，ア
ナログ・ビデオ信号によって表わされる認識結果が表示
装置19上に表示される。

【０１２０】［第４実施例］

【０１２１】図17は，第４実施例におけるモデル画像デ
ータ登録装置を含む画像処理装置の構成を示すブロック
図である。

【０１２２】１実施例において２値モデル画像データを
登録するとき，図18，19に示すように，オペレータによ
って設定されるウインドウ内にノイズが含まれることが
ある。第４実施例は，第１実施例による画像処理装置に
おいてウインドウ内に含まれるノイズを排除しかつ同じ
モデル画像を重複して登録しないようにするものであ
る。

【０１２３】図18はノイズの面積が登録するモデル画像
の面積に比して充分に小さい場合を示し，図19はノイズ
の面積が登録するモデル画像の面積とほぼ同じ場合を示
している。

【０１２４】図18に示すノイズの場合には，面積によっ
てノイズであるのか，またはモデル画像であるのかを判
定することができる。登録するモデル画像の面積はあら
かじめ分かるので，そのモデル画像の面積が最小のもの
を基準にしてこれより小さいものをノイズとすればよ
い。

【０１２５】また図19に示すノイズの場合には，モデル
は一列に配置されるということを前提にしており，モデ
ルの重心のＹ座標はあらかじめ分かるので，この重心の
Ｙ座標を基準にしてノイズの重心のＹ座標のずれに応じ
てノイズを判定することができる。

【０１２６】以下，２値モデル画像データの登録につい
て説明する。図20，21は登録処理の手順を示している。
図20，21において，図２に示す処理と同一処理には同一
符号を付し，詳細な説明を省略する。

【０１２７】ノイズを判定するためのノイズ判定閾値が
入力装置20からオペレータによって入力され，ノイズ判
定閾値メモリ28に記憶される（ステップ38）。ノイズ判
定閾値は面積閾値と重心閾値とがある。面積閾値はノイ
ズ特徴量が面積の場合の閾値であり，登録するモデル画
像の面積はあらかじめ分かっているのでモデル画像の面
積が最小のものを基準に設定すればよい。また，重心閾
値はノイズ特徴量が重心の場合の閾値であり，重心閾値
はモデル画像の配置もまたあらかじめ分かっているの
で，モデルの配置に応じて設定すればよい。

【０１２８】モデル・メモリ25Ｂに既に登録されたモデ
ル画像と同じモデル画像を登録しないようにするための
重複判定閾値が入力装置20からオペレータによって入力
され，重複判定閾値メモリ27に記憶される（ステップ3
9）。モデル画像が同じであるかどうかは後述するよう
に類似度によって判定され，この類似度はたとえば，登
録されている２値モデル画像データと，登録しようとし
ている２値モデル画像データとの不一致画素数である。

【０１２９】２値化閾値が入力装置20からオペレータに
よって入力され，２値化メモリ21に記憶される（ステッ
プ41）。登録する文字列（モデル）がカメラ11によって
撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信号が
グレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により変換
される（ステップ42）。グレイ・レベル画像データは２
値化閾値で２値画像データに２値化処理13により変換さ
れ，この２値画像データは画像メモリ14に記憶される
（ステップ43）。

【０１３０】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器により変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。登録するモデル（文字）をす
べて含むウインドウがオペレータによって設定される
（ステップ44）。画像メモリ14に記憶された２値画像デ
ータのうち，ウインドウ内に存在する２値画像データに
ついてラベリング処理がラベリング処理15により行われ
る（ステップ45）。

【０１３１】各モデル画像について，面積，重心および
主軸角が特徴量として特徴量抽出処理24Ａにより算出さ
れる（ステップ47Ａ）。ここでモデル画像の中には図1
8，19に示す「Ａ，Ｂ，Ｃ」を表す画像と，ノイズを表
す画像とが含まれる。

【０１３２】モデル画像の重心，主軸角は上述の式(1)
〜(5) によって算出される。モデル画像の面積Ａr は次
式によって算出される。

【０１３３】

【数６】

【０１３４】ノイズ判定処理29は，特徴量抽出処理24Ａ
によって作成されたモデル画像の面積と重心に基づい
て，ノイズ判定閾値メモリ28に記憶されたノイズ判定閾
値（面積閾値，重心閾値）を参照して，モデル画像がノ
イズであるかどうかを判定する（ステップ71）。

【０１３５】モデル画像の面積が面積閾値以下であるか
どうかが判断され，モデル画像の面積が面積閾値以下の
場合にはそのモデル画像はノイズであると判定される。
たとえば，図18に示すノイズは，この処理でノイズであ
ると判定されることになる。モデル画像の面積が面積閾
値より大きい場合には，モデル画像の重心のＹ座標に基
づいてモデル画像がノイズであるかどうかが判断され，
モデル画像の重心のＹ座標が重心閾値より大きい場合に
はそのモデル画像はノイズであると判定される。たとえ
ば，図19に示すノイズは，この処理でノイズであると判
定されることになる。

【０１３６】モデル画像の重心によってノイズを判定す
る場合において，登録するモデルは水平に一列に並んで
いるので，それらの重心のＹ座標は一定の範囲に含まれ
る。その一定の範囲を重心閾値に設定し，モデル画像の
重心のＹ座標がその範囲に含まれないものをノイズとし
て判定してもよい。

【０１３７】モデル画像がノイズ判定処理28によってノ
イズでないと判定されると（ステップ71でNO），そのモ
デル画像について，その２値モデル画像データとモデル
・メモリ25に既に登録されている２値モデル画像データ
との類似度が重複判定処理30によりモデル画像毎に算出
される（ステップ73）。類似度はパターン・マッチング
処理18において算出される不一致画素数と同様にして算
出される。

【０１３８】重複閾値メモリ27に記憶された重複閾値を
参照して，この類似度に基づいて登録しようとしている
モデル画像と同じモデル画像がモデル・メモリ25に登録
されているかが重複判定処理30により判断される（ステ
ップ74）。

【０１３９】類似度が重複判定閾値より大きい場合には
モデル・メモリ25に同一のものが登録されていないと判
定され（ステップ73でNO），そのモデル画像に関する２
値モデル画像データ，重心および主軸角がモデル・メモ
リ25に登録される（ステップ74）。

【０１４０】ノイズ判定処理29によりモデル画像がノイ
ズであると判定されたとき（ステップ71でYES ），また
は重複判定処理30によりモデル画像が既に登録されてい
ると判定されたとき（ステップ73でYES ），そのモデル
画像についてモデル画像データおよび特徴量は登録され
ないことななる。

【０１４１】ラベリング処理により得られたモデル画像
すべてについてステップ71〜74の処理が行われると処理
を終了する（ステップ75）。

【０１４２】以上のようにして２値モデル画像データが
登録される。検査処理については第１実施例と同様であ
るので省略する。

【０１４３】この第４実施例による登録処理は，第２実
施例および第３実施についても同様に適用することがで
きる。

【０１４４】［第５実施例］

【０１４５】図22は，第５実施例におけるモデル画像デ
ータ登録装置を含む画像処理装置の構成を示す機能ブロ
ック図である。図１に示すものと同一のものには同一符
号を付し，詳細な説明は省略する。

【０１４６】第２実施例による画像処理装置ではモデル
画像データとして２値画像データを登録した。この第５
実施例ではモデル画像データとしてグレイ・レベル画像
データを登録するものである。

【０１４７】第５実施例における画像処理装置のモデル
画像データの登録について説明する。図24，24は第５実
施例における登録処理の手順を示している。図24，25に
おいて，図11，12に示す処理と同一処理には同一符号を
付し，詳細な説明を省略する。

【０１４８】登録するモデル名が入力装置20からオペレ
ータによって入力され，文字メモリ26に記憶される（ス
テップ40）。２値化閾値が入力装置20からオペレータに
よって入力され，２値化閾値メモリ21に記憶される（ス
テップ41）。登録する文字列（モデル）がカメラ11によ
って撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信
号がグレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により
変換され，画像メモリ14Ａに記憶される（ステップ42
Ａ）。Ａ／Ｄ変換器12により変換されたグレイ・レベル
画像データはまた，２値化閾値メモリ21に記憶された２
値化閾値で２値画像データに２値化処理13により変換さ
れ，画像メモリ14に記憶される（ステップ43）。

【０１４９】画像メモリ14に記憶された２値画像データ
がアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器により変換さ
れ，アナログ・ビデオ信号によって表わされる画像が表
示装置19上に表示される。登録するモデル（文字）をす
べて含むウインドウがオペレータによって設定される
（ステップ44）。画像メモリ14に記憶された２値画像デ
ータのうち，ウインドウ内に存在する２値画像データに
ついてラベリング処理がラベリング処理15Ａにより行わ
れる（ステップ45）。

【０１５０】文字メモリ26に記憶されたモデル名とモデ
ル画像との対応付けがラベリング処理15Ａにより行われ
る（ステップ45Ａ）。ラベリング処理により得られたモ
デル画像のそれぞれの外接長方形をＸ方向およびＹ方向
にそれぞれ外側にα画素分大きくした矩形が登録領域と
して登録領域決定処理16Ａにより決定される（ステップ
46）。

【０１５１】登録領域決定処理16Ａにより決定された登
録領域に含まれる，画像メモリ14Ａに記憶されたグレイ
・レベル画像データがグレイ・レベル・モデル画像デー
タとして，そのモデル名とともにモデル・メモリ25Ｃに
記憶される（ステップ48Ｂ）。モデル画像データとモデ
ル名ははそれぞれ，別個のメモリに記憶してもよい。ま
たモデル画像データとモデル名とはこれらを対応させて
記憶しておけばどのような形態で記憶してもよい。

【０１５２】以上のようにしてモデルを表すグレイ・レ
ベル・モデル画像データが登録される。

【０１５３】次に検査処理について説明する。図25，26
は検査処理の手順を示している。図25，26において，図
13，14に示す処理と同一処理には同一符号を付し，詳細
な説明を省略する。

【０１５４】被検査対象の文字列の組合わせが入力装置
20からオペレータによって入力され，文字メモリ26に記
憶される（ステップ50）。判定閾値が入力装置20がオペ
レータ入力され，判定閾値メモリ23に記憶される（ステ
ップ51）。検査する文字列（被検査対象）がカメラ11に
より撮像され，撮像により得られたアナログ・ビデオ信
号がグレイ・レベル画像データにＡ／Ｄ変換器12により
変換され，画像メモリ14Ａに記憶される（ステップ5
2）。

【０１５５】画像メモリ14Ａに記憶されたグレイ・レベ
ル画像データがアナログ・ビデオ信号にＤ／Ａ変換器18
により変換され，このアナログ・ビデオ信号によって表
される画像が表示装置19上に表示される。

【０１５６】図27は，グレイ・レベル画像データによっ
て表された，表示装置19に表示された対象を表す画像の
一例である。

【０１５７】オペレータは，表示装置19に表示されたグ
レイ・レベル対象画像を見て，グレイ・レベル・モデル
画像データをサーチするウインドウ（サーチ領域）を設
定する（ステップ81）。このウインドウは第１実施例の
図６に示すステップ54の処理と同様にして２点Ｐ2 ，Ｐ
3 が設定される。以下，ウインドウに含まれるグレイ・
レベル画像データをグレイ・レベル対象画像データとい
う。

【０１５８】文字メモリ26から文字の組合わせが先頭か
ら順に１つ読出され，その文字に対応するモデル名がモ
デル・メモリ25から検索される。そのモデル名に対応す
るグレイ・レベル・モデル画像データがモデル・メモリ
25Ｃからサーチ処理17Ｂに読出される（ステップ82）。

【０１５９】ステップ81で設定されたウインドウ内の，
画像メモリ14Ａに記憶されたグレイ・レベル画像データ
について，読出されたグレイ・レベル画像データがサー
チ処理17Ｂによりラスタ走査されて合致度が演算される
（ステップ83）。

【０１６０】合致度はたとえば次式によって表される正
規化相関値Ｒである。正規化相関値Ｒはその値が大きい
ほどモデル画像と対象画像とが類似（一致）しているこ
とを表す。

【０１６１】

【数７】

【０１６２】式(7) において，Ｍはグレイ・レベル・モ
デル画像データを表し，Ｉはグレイ・レベル対象画像デ
ータを表し，ｒはグレイ・レベル・モデル画像データの
画素数を表す。

【０１６３】得られた合致度最大値が判定閾値メモリ23
に記憶された判定閾値と比較される（ステップ84）。合
致度の最大値が判定閾値以上の場合には（ステップ81で
YES），対象画像とモデル画像が同じ文字でありかつ文
字に欠陥がないことになるから，その合致度が最大とな
る位置がサーチ位置としてサーチ処理17Ｂに付随するメ
モリに記憶され（ステップ85），次のモデル画像につい
てステップ82〜85の処理が行われる（ステップ86）。

【０１６４】文字メモリ21に記憶された文字列のすべて
に対応するモデル画像に関してサーチ位置が得られると
（ステップ86でYES ），サーチ処理17Ｂに付随するメモ
リにサーチ位置が文字メモリ26に記憶された文字列の組
合わせの順に並んでいるかどうかが判断される（ステッ
プ87）。文字列のサーチ位置についてＸ座標が，小さい
順に並んでいるかどうかによって判定される。

【０１６５】サーチ位置が文字列の順に並んでいる場合
には（ステップ87でYES ），被検査対象の順序が正確で
ありかつ各文字に欠陥がないことを表す「ＯＫ」がサー
チ処理17Ｂから出力される（ステップ88）。

【０１６６】ステップ84において，合致度の最大値が閾
値以下である場合には（ステップ84でNO），グレイ・レ
ベル対象画像データについてグレイ・レベル・モデル画
像データによって表される文字が含まれないことになる
から，「ＮＧ」がサーチ処理17Ｂから出力される（ステ
ップ89）。

【０１６７】また，ステップ87において，サーチ位置が
順番に並んでいないときにはも（ステップ87でNO），
「ＮＧ」がサーチ処理17Ｂから出力される（ステップ8
9）。

【０１６８】以上のようにして，グレイ・レベル・モデ
ル画像データを登録して，文字検査が行われる。

【０１６９】第１，第３および第４実施例においても，
２値画像データの代わりにグレイ・レベル画像データを
モデル画像データとして登録してもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例によるモデル画像データ登録装置を
含む画像処理装置を示すブロック図である。

【図２】第１実施例によるモデル画像データの登録手順
を示すフロー・チャートである。

【図３】グレイ・レベル画像データによって表されるモ
デル画像の一例を示す。

【図４】２値画像データによって表されるモデル画像の
一例を示す。図３に示すグレイ・レベル画像データを２
値化したものである。

【図５】モデル画像データとして登録する登録領域を示
す。

【図６】第１実施例による文字検査の手順を示すフロー
・チャートである。

【図７】第１実施例による文字検査の手順を示すフロー
・チャートである。

【図８】グレイ・レベル画像データによって表される対
象画像の一例を示す。

【図９】２値画像データによって表される対象画像の一
例を示す。図８に示すグレイ・レベル画像データを２値
化したものである。

【図１０】第２実施例によるモデル画像データ登録装置
を含む画像処理装置を示すブロック図である。

【図１１】第２実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図１２】第２実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図１３】第２実施例による文字検査の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図１４】第３実施例による文字検査の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図１５】第３実施例による文字認識の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図１６】第３実施例による文字認識の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図１７】第４実施例によるモデル画像データ登録装置
を含む画像処理装置を示すブロック図である。

【図１８】グレイ・レベル画像データによって表される
モデル画像の一例を示す。微小面積のノイズを含む。

【図１９】グレイ・レベル画像データによって表される
モデル画像の一例を示す。モデルと同等の面積のノイズ
を含む。

【図２０】第４実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図２１】第４実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図２２】第５実施例によるモデル画像データ登録装置
を含む画像処理装置を示す機能ブロック図である。

【図２３】第５実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図２４】第５実施例によるモデル画像データの登録手
順を示すフロー・チャートである。

【図２５】第５実施例による文字検査の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図２６】第５実施例による文字検査の手順を示すフロ
ー・チャートである。

【図２７】グレイ・レベル画像データによって表される
対象を表す画像の一例を示す。

【符号の説明】

11 カメラ 12 Ａ／Ｄ変換器 13 ２値化処理 14 画像メモリ 15 ラベリング処理 16 登録領域決定処理 17 パターン・マッチング処理 18 Ｄ／Ａ変換器 19 表示装置 20 入力装置 21 ２値化閾値メモリ 22 ウインドウ・メモリ 23 判定閾値メモリ 24 特徴量抽出処理 25 モデル・メモリ 26 文字モリ 27 重複判定閾値メモリ 28 ノイズ判定閾値メモリ 29 ノイズ判定処理 30 重複判定処理

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のモデルを視野内に収めて撮像し，
   撮像して得られるモデル画像を表すグレイ・レベル画像
   データを出力する撮像手段，上記撮像手段から出力され
   るグレイ・レベル画像データを２値画像データに変換す
   る２値化手段，上記複数のモデルをすべて含むように設
   定されるウインドウ内において，上記２値画像データに
   ラベリング処理することにより各モデル画像を表す画素
   を抽出するラベリング処理手段，モデル画像毎に，上記
   ラベリング処理により得られたモデル画像を表す画素を
   囲む外接長方形より所定画素数だけ大きい矩形を登録領
   域として決定する登録領域決定手段，および上記登録領
   域決定手段によって決定された各登録領域内に含まれる
   ２値画像データをそれぞれモデル画像データとしてモデ
   ル・メモリに登録するモデル登録手段，を備えた画像処
   理装置におけるモデル画像データ登録装置。
2. 【請求項２】 複数のモデルを視野内に収めて撮像し，
   撮像して得られるモデル画像を表すグレイ・レベル画像
   データを出力する撮像手段，上記撮像手段から出力され
   るグレイ・レベル画像データを記憶する画像メモリ，上
   記撮像手段から出力されるグレイ・レベル画像データを
   ２値画像データに変換する２値化手段，上記複数のモデ
   ルをすべて含むように設定されるウインドウ内におい
   て，上記２値画像データにラベリング処理することによ
   り各モデル画像を表す画素を抽出するラベリング処理手
   段，モデル画像毎に，上記ラベリング処理により得られ
   たモデル画像を表す画素を囲む外接長方形より所定画素
   数だけ大きい矩形を登録領域として決定する登録領域決
   定手段，および上記登録領域決定手段によって決定され
   た各登録領域内に含まれる，上記画像メモリに記憶され
   たグレイ・レベル画像データをそれぞれモデル画像デー
   タとしてモデル・メモリに登録するモデル登録手段，を
   備えた画像処理装置におけるモデル画像データ登録装
   置。
3. 【請求項３】 複数のモデルを視野内に収めて撮像し，
   撮像して得られるモデル画像を表す画像データを出力す
   る撮像手段，上記撮像手段から出力される画像データを
   記憶する画像メモリ，上記画像データにラベリング処理
   することにより各モデル画像を表す画素を抽出するラベ
   リング処理手段，モデル画像毎に，上記ラベリング処理
   により得られたモデル画像を表す画素を囲む領域を登録
   領域として決定する登録領域決定手段，および上記登録
   領域決定手段によって決定された各登録領域内に含まれ
   る，上記画像メモリに記憶された画像データをそれぞれ
   モデル画像データとしてモデル・メモリに登録するモデ
   ル登録手段，を備えた画像処理装置におけるモデル画像
   データ登録装置。
4. 【請求項４】 上記モデルが英数字である，請求項１，
   ２または３のいずれか一項に記載の画像処理装置におけ
   るモデル画像データ登録装置。
5. 【請求項５】 モデル画像毎に，上記ラベリング処理に
   より得られた各モデル画像の重心を，上記登録領域内の
   ２値画像データに基づいて算出する重心算出手段をさら
   に備え，上記モデル登録手段は，上記モデル画像の重心
   を，対応する上記モデル画像データとともに上記モデル
   ・メモリに登録するものである，請求項１または４に記
   載の画像処理装置におけるモデル画像データ登録装置。
6. 【請求項６】 モデル画像毎に，上記ラベリング処理に
   より得られた各モデル画像の主軸角を，上記登録領域内
   の２値画像データに基づいて算出する主軸角算出手段を
   さらに備え，上記モデル登録手段は，上記モデル画像の
   主軸角を，対応する上記モデル画像データとともに上記
   モデル・メモリに登録するものである，請求項１，４ま
   たは５のいずれか一項に記載の画像処理装置におけるモ
   デル画像データ登録装置。
7. 【請求項７】 上記モデル登録手段は，入力されるモデ
   ル名を，対応する上記モデル画像データとともに上記モ
   デル・メモリに登録するものである，請求項１，２，
   ４，５または６のいずれか一項に記載の画像処理装置に
   おけるモデル画像データ登録装置。
8. 【請求項８】 モデル画像毎に，上記ラベリング処理に
   より得られた各モデル画像のノイズ特徴量を，上記登録
   領域内の２値画像データに基づいて作成し，このノイズ
   特徴量に基づいて上記モデル画像がノイズであるかどう
   かを判定するノイズ判定手段さらに備え，上記モデル登
   録手段は，上記ノイズ判定手段がノイズであると判定し
   たモデル画像を登録しないものである，請求項１，４，
   ５，６または７のいずれか一項に記載の画像処理装置に
   おけるモデル画像データ登録装置。
9. 【請求項９】 上記ラベリング処理により得られたモデ
   ル画像の２値画像データと上記モデル・メモリに登録さ
   れたモデル画像データとの類似度を算出し，これらの類
   似度に基づいて上記ラベリング処理により得られたモデ
   ル画像と同じモデル画像が上記モデル・メモリに登録さ
   れているかどうかを判定する重複判定手段をさらに備
   え，上記登録手段は，上記ラベリング処理により得られ
   たモデル画像が上記重複判定手段によりモデル・メモリ
   に登録されていると判定されると，そのモデル画像を登
   録しないものである，請求項１，４，５，６，７または
   ８のいずれか一項に記載の画像処理装置におけるモデル
   画像データ登録装置。