JPH08212303A

JPH08212303A - 文字識別装置

Info

Publication number: JPH08212303A
Application number: JP7019485A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiko Oba; 一彦大場; Hiroaki Yamada; 博章山田
Original assignee: Saneisha Seisakusho KK
Current assignee: Saneisha Seisakusho KK
Priority date: 1995-02-07
Filing date: 1995-02-07
Publication date: 1996-08-20

Abstract

(57)【要約】【目的】電柱銘板等に記載された文字を読取り認識し
判別しうる文字識別装置を提供する。【構成】読取部１は銘板等の画像データを読み込む。
文字切出し部２は画像データから１文字が含まれている
文字部分を切出す。フーリエ変換部３は文字部分データ
に２次元離散的フーリエ変換を施しパワースペクトルを
抽出する。文字データベース部４は所定の教師文字ごと
のパワースペクトルを予め記憶する。論理部５は識別対
象文字のパワースペクトルを文字データベース部に記憶
されている教師文字のパワースペクトルと比較し、差分
が最小となる文字を選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、記載された文字を認識
し判別する文字識別装置に関し、より詳しくは、電柱銘
板等の板状部材に記載される文字の識別に適した文字識
別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、電力系統における配電設備の保
守、点検、機材の管理等の配電関連作業は、人力に頼っ
ている面が多かった。特に、電柱等への機材の設置工
事、修理、点検は、電柱上での高所作業である上、高圧
配電線に近接しているため、非常な危険が伴う作業であ
った。現在、作業員をこれらの危険作業から解放するた
め、配電関連作業のロボット化が研究されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の配電関
連作業のロボット化を実現するためには、配電関連作業
に入る前段階として、指定された作業場所の確認を行な
うために電柱に取り付けてある銘板に記載されている電
柱番号の読取と識別を行なう必要があり、また装柱され
ている機材の登録製造年月日、型式、番号等を管理台帳
等と照合するために機材の銘板に記載された事項の読取
と識別を行なう必要があり、かつ、これらの文字等の読
取又は識別を電柱上で行なわなければならなかったが、
文字識別装置として適当なものが開発されていなかっ
た。本発明は、上記の問題点を解決するためになされた
ものであり、電柱銘板等に記載された文字を読取り認識
し判別しうる文字識別装置を提供することを目的とす
る。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明に係る文字識別装置は、板状部材（例えば電
柱銘板Ｐ1 あるいは機材銘板Ｐ2 ）表面に記載された文
字を識別する文字識別装置（例えば文字識別装置１０
１）であって、前記板状部材表面の画像を複数画素の画
像データとして読み込む読取手段（例えば読取部１）
と、当該読取手段により読み取られた画像データから１
文字が含まれている文字部分の切出しを行う文字切出し
手段（例えば文字切出し部２）と、当該切り出された文
字部分の画像データに２次元離散的フーリエ変換を施し
パワースペクトルを抽出するフーリエ変換手段（例えば
フーリエ変換部３）と、所定の教師文字ごとの前記パワ
ースペクトルを予め記憶させた文字データベース手段
（例えば文字データベース部４）と、論理手段（例えば
論理部５）と、を備え、当該論理手段は、前記読取手段
により読み取られ前記文字切出し手段により切出された
識別対象文字のパワースペクトルを、前記文字データベ
ース手段に記憶されている教師文字のパワースペクトル
と比較し、その差分が最小となる教師文字を識別すべき
文字として選択するように構成される。上記において、
前記文字切出し手段は、前記読取手段により読み取られ
た画像データに２値化処理を行う２値化処理手段（例え
ば２値化処理部６）と、当該２値化処理された画像デー
タに細線化処理を行う細線化処理手段（例えば細線化処
理部７）と、当該細線化処理された画像データに対し水
平方向及び垂直方向に走査しつつ濃度値のヒストグラム
を作成し、当該ヒストグラムが所定値以上である部分を
１文字が含まれている文字部分として切出しを行う文字
部分抽出手段（例えば文字部分抽出部８）と、を有して
構成されてもよい。また、上記において、前記フーリエ
変換手段における２次元離散的フーリエ変換は、前記文
字部分の画像データをｇ_(m,n)とし、前記画素の座標を
ｍ，ｎとしたとき、下式

【数３】により行われ、かつ、前記差分の量は、ｆ_ijを差分画像
とし、ｐ＝１，ｑ＝１としたとき、下式

【数４】に示すモーメント特徴を用いるように構成されてもよ
い。また、上記において、前記論理手段は、ある時点で
切出された文字部分である第１文字部分の水平方向の長
さ（例えば長さａ）が当該第１文字部分の垂直方向の長
さ（例えば長さＬ1 ）の１／２以下であり、かつ、前記
第１文字部分に後続する文字部分である第２文字部分の
水平方向の長さ（例えば長さｂ）も当該第２文字部分の
垂直方向の長さ（例えば長さＬ1 ）の１／２以下である
場合には、前記第１文字部分及び第２文字部分において
水平方向への走査を再度実行し文字部分の切出しを再度
実行するように構成されてもよい。また、上記におい
て、前記論理手段（例えば論理部５）は、前記識別すべ
き文字としてアラビア数字「０」と「１」と「４」と
「７」とをそれぞれ選択する第１数字識別過程と、次い
で、当該第１数字識別過程では識別できなかった数字の
画像データにおける前記文字部分以外の部分である非文
字部分に対して４方向のラベリング処理を施しラベル数
を得ることによりアラビア数字「８」を識別する第２数
字識別過程と、次いで、当該第２数字識別過程では識別
できなかった数字の画像データの上半分における端点の
有無によりアラビア数字「６」と「９」とを識別する第
３数字識別過程と、次いで、当該第３数字識別過程では
識別できなかった数字の画像データ内の各画素どうしが
形成する微小線分の方向に符号を付与することによりチ
ェインコードを得、当該チェインコードに基づきアラビ
ア数字「２」と「３」と「５」とを識別する第４数字識
別過程と、を実行するように構成されてもよい。

【０００５】

【作用】上記構成を有する本発明によれば、前記読取手
段（例えば読取部１）が前記板状部材（例えば電柱銘板
Ｐ1 あるいは機材銘板Ｐ2 ）表面の画像を複数画素の画
像データとして読み込む。次に、文字切出し手段（例え
ば文字切出し部２）が、この読取手段により読み取られ
た画像データから１つの文字が含まれている文字部分の
切出しを行う。次に、フーリエ変換手段（例えばフーリ
エ変換部３）が、この切り出された文字部分の画像デー
タに２次元離散的フーリエ変換を施しパワースペクトル
を抽出する。文字データベース手段（例えば文字データ
ベース部４）には、所定の教師文字ごとの前記パワース
ペクトルを予め記憶させておく。次に、論理手段（例え
ば論理部５）は、読取手段により読み取られ文字切出し
手段により切出された識別対象文字のパワースペクトル
を、文字データベース手段に記憶されている教師文字の
パワースペクトルと比較し、その差分が最小となる教師
文字を識別すべき文字として選択する。上記において、
文字切出し手段の中に２値化処理手段と細線化処理手段
と文字部分抽出手段を備えた場合は、２値化処理手段
（例えば２値化処理部６）が、読取手段により読み取ら
れた画像データに２値化処理を行う。次いで、細線化処
理手段（例えば細線化処理部７）が、この２値化処理さ
れた画像データに細線化処理を行う。次に、文字部分抽
出手段（例えば文字部分抽出部８）がこの細線化処理さ
れた画像データに対し水平方向及び垂直方向に走査しつ
つ濃度値のヒストグラムを作成し、このヒストグラムが
所定値以上である部分を１文字が含まれている文字部分
として切出しを行う。また、上記において、文字部分の
画像データをｇ_(m,n)とし、前記画素の座標をｍ，ｎと
したときは、フーリエ変換手段における２次元離散的フ
ーリエ変換は、下式

【数５】により行われ、かつ、ｆ_ijを差分画像とし、ｐ＝１，ｑ
＝１としたときは、差分の量は、下式

【数６】に示すモーメント特徴が用いられる。また、上記におい
て、前記論理手段が漢字の識別を行う場合などには、あ
る時点で切出された文字部分である第１文字部分の水平
方向の長さ（例えば長さａ）が当該第１文字部分の垂直
方向の長さ（例えば長さＬ1 ）の１／２以下であり、か
つ、前記第１文字部分に後続する文字部分である第２文
字部分の水平方向の長さ（例えば長さｂ）も当該第２文
字部分の垂直方向の長さ（例えば長さＬ1 ）の１／２以
下である場合には、前記第１文字部分及び第２文字部分
において水平方向への走査を再度実行し文字部分の切出
しを再度実行する。また、上記において、前記論理手段
がアラビア数字の識別を行う場合などには、前記論理手
段（例えば論理部５）は、第１数字識別過程として、前
記識別すべき文字としてアラビア数字「０」と「１」と
「４」と「７」とをそれぞれ選択する。次いで、論理手
段は、第２数字識別過程として、当該第１数字識別過程
では識別できなかった数字の画像データにおける前記文
字部分以外の部分である非文字部分に対して４方向のラ
ベリング処理を施しラベル数を得ることによりアラビア
数字「８」を識別する。次いで、論理手段は、第３数字
識別過程として、当該第２数字識別過程では識別できな
かった数字の画像データの上半分における端点の有無に
よりアラビア数字「６」と「９」とを識別する。次い
で、論理手段は、第４数字識別過程として、当該第３数
字識別過程では識別できなかった数字の画像データ内の
各画素どうしが形成する微小線分の方向に符号を付与す
ることによりチェインコードを得、当該チェインコード
に基づきアラビア数字「２」と「３」と「５」とを識別
する。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面にもとづいて説
明する。図１は、本発明に係る文字識別装置の一実施例
を搭載した配電作業ロボット装置の構成を示したブロッ
ク図である。図に示すように、この配電作業ロボット装
置１００は、文字識別装置１０１と、制御装置１０２
と、作業装置１０３と、記憶装置１０４と、外部出力端
子Ｔと、画像表示装置１０５と、印刷出力装置１０６
と、を備えて構成されている。

【０００７】また、上記の文字識別装置１０１は、読取
手段である読取部１と、文字切出し手段である文字切出
し部２と、フーリエ変換手段であるフーリエ変換部３
と、文字データベース手段である文字データベース部４
と、論理手段である論理部５と、を備えて構成されてい
る。

【０００８】そして、上記の文字切出し部２は、２値化
処理手段である２値化処理部６と、細線化処理手段であ
る細線化処理部７と、文字部分抽出手段である文字部分
抽出部８と、を有して構成されている。

【０００９】上記の制御装置１０１は、マイクロコンピ
ュータ等によって構成され、この配電作業ロボット装置
１００の各構成部分を統括制御する。作業装置１０３
は、各種のアクチュエータやマニュピュレータ等を備
え、制御装置１０２からの制御信号により、電柱Ｅへの
昇降、この配電作業ロボット装置１００の電柱Ｅ上での
姿勢変更及び姿勢保持、電柱Ｅに装柱される各種機材の
現場への運搬、保持、設置、撤去、修理、点検等の作業
を実行する。

【００１０】また、上記の文字識別装置１０１のうち、
読取部１は、例えば、撮像素子（ＣＣＤ）とアナログ／
ディジタル変換器などを備えた電子スチールカメラ等か
ら構成され、板状部材である電柱Ｅの銘板Ｐ1 や機材Ｍ
の銘板Ｐ2 に記載された漢字等の文字を静止画像として
撮影し画像データとして出力する。この画像データは、
例えば、５１２×４８０画素，２５６階調のデータであ
る。また、上記の読取部１の撮影方向や撮影角度等の姿
勢制御は制御装置１０２からの制御信号によって行なわ
れる。

【００１１】上記文字識別装置１０１内の文字切出し部
２とフーリエ変換部３と文字データベース部４と論理部
５は、マイクロコンピュータ等によって構成されてい
る。また、上記の記憶装置１０４は、参照するデータ等
を予め格納しておくＲＯＭ（Read Only Memory：読出し
専用メモリ）と、計算途中のデータ等を一時格納するＲ
ＡＭ（Random Access Memory：随時書込み読出しメモ
リ）、あるいは配電作業中の履歴や作業結果等を記録す
る各種ディスク記録再生装置（例えば、光磁気ディスク
記録再生装置）等の外部記憶装置を有している。

【００１２】外部出力端子Ｔは、配電関連作業を行なっ
た電柱のデータ、配電関連作業中の経過データ、配電関
連作業の結果データ等を外部に電気信号として出力する
ための出力端子である。画像表示装置１０５は、配電関
連作業を行なった電柱データ、配電関連作業中の経過デ
ータ、配電関連作業の結果データ等を画像としてオペレ
ータ等へリアルタイムで表示するＣＲＴ（Cathode Ray
Tube）等の装置である。印刷出力装置１０６は、配電関
連作業を行なった電柱データ、配電関連作業中の経過デ
ータ、配電関連作業の結果データ等を印字して出力する
プリンタ等の装置である。

【００１３】上記のように構成されることにより、この
配電作業ロボット装置１００は、制御装置１０２の制御
により、作業装置１０３により電柱Ｅへの昇降、電柱Ｅ
上での姿勢変更及び姿勢保持等を行なわせる。また、制
御装置１０２は、電柱Ｅの銘板Ｐ1 を読取部１に読み取
らせた後、文字識別装置１０１により識別させる。制御
装置１０２は、文字識別装置１０１の識別結果に基づ
き、現在取り付いている電柱が予め作業指定された電柱
であるか否かの確認を行なう。上記の読取りデータは、
記憶装置１０４に格納されるほか、外部出力端子Ｔから
電気信号として出力され、画像表示装置１０５によって
画像表示され、あるいは印刷出力装置１０６によりプリ
ントアウトされる。

【００１４】次に制御装置１０２は、読取部１に指令を
送り、その撮影方向や撮影角度等を制御し、電柱Ｅに装
柱されている各種機材の銘板Ｐ2 を読み取らせた後、文
字識別装置１０１により識別させる。制御装置１０２
は、その識別結果に基づき現在作業を開始しようとして
いる機材の登録製造年月日、型式、番号等を管理台帳等
と照合する。上記の読取りデータは、記憶装置１０４に
格納されるほか、外部出力端子Ｔから電気信号として出
力され、画像表示装置１０５によって画像表示され、あ
るいは印刷出力装置１０６によりプリントアウトされ
る。

【００１５】次に制御装置１０２は、作業装置１０３に
指令を送り、電柱Ｅに装柱されている各種機材の設置、
撤去、修理、点検作業等を実行させる。この作業中の経
緯データ、作業結果データ等は、記憶装置１０４に格納
されるほか、外部出力端子Ｔから電気信号として出力さ
れ、画像表示装置１０５によって画像表示され、あるい
は印刷出力装置１０６によりプリントアウトされる。

【００１６】次に、本発明の一実施例である文字識別装
置１０１における文字識別アルゴリズムの構成を図２に
フローチャート図として示す。図に示すように、まず読
取部１によって複数画素のデータとして読み込まれた電
柱銘板Ｐ1 あるいは機材銘板Ｐ2 表面の画像データは、
２値化処理部６によって２値化処理された後、細線化処
理部７により細線化処理が行われる（ステップＳ１）。

【００１７】次に、文字部分抽出部８が、この細線化処
理された画像データに対し水平方向及び垂直方向に走査
しつつ濃度値のヒストグラムを作成し、このヒストグラ
ムが最小である部分を除去することにより、１文字が含
まれている部分を文字部分として切出す（ステップＳ
２）。

【００１８】次に、フーリエ変換部３が、この切り出さ
れた文字部分の画像データに２次元離散的フーリエ変換
を施し、文字の特徴量であるパワースペクトルを抽出す
る（ステップＳ３）。文字データベース部４には、所定
の教師文字ごとのパワースペクトルが上記と同様にして
抽出され（ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６）、予め記憶され
ている。

【００１９】次に、論理部５は、読取部１により読み取
られ文字切出し部２により切出された識別対象文字のパ
ワースペクトルＥを、文字データベース部４に記憶され
ている教師文字のパワースペクトルＦと比較し、その差
分が最小となる教師文字を識別すべき文字として選択す
る（ステップＳ７）。

【００２０】次に、上記の文字切出し部２における「文
字切出し方法」について、図３を参照しつつ説明する。
まず、読取部１によって複数画素のデータとして読み込
まれた銘板画像は、まず２値化処理部６によって「２値
化処理」がなされた後、細線化処理部７によって「細線
化処理」がなされる（図３（Ａ）ステップＳ８を参
照）。この２値化処理は、いわゆる「大津の２値化処理
方法（大津展之「判別および最小２乗基準に基づく自動
しきい値選定法」電子情報通信学会論文誌（Ｄ）、Vol.
J63-D, No.42, pp.349-356, 1980を参照）」が用いられ
る。

【００２１】大津の２値化法では、画像の濃度値のヒス
トグラムにおいて、濃度値の集合をしきい値ｔで２つの
クラス（しきい値ｔ以上のクラスとしきい値ｔ未満のク
ラス）に分割した、と仮定したとき、２つのクラス間の
分離が最も良くなるようにパラメータｔが決定される。
実際の計算では、２つのクラスの平均値の分散（クラス
間分散）と、各クラスの分散（クラス内分散）の比を最
大にするようにしきい値ｔを決定する。本実施例の２値
化処理部６では、文字画像における文字部分と、非文字
部分が各クラスに相当している。

【００２２】ここでの２値化処理は、全体画像からしき
い値を設定すると、銘板撮影時に発生する影や背景の影
響から、画像を文字部分と非文字部分とに分離すること
が困難となるため、取り込んだ銘板画像から文字周辺部
分を任意に１文字分選択し、その選択した１文字画像に
対してのみ２値化処理を施し、ここで得たしきい値を銘
板画像全体に採用している。

【００２３】得られた２値画像は、必ず文字部分の画素
数が非文字部分の画素数に比べて少ないことに着目し、
画像の濃度を示すヒストグラムから、「１」画素の数
（ヒストグラムが２値化しきい値以上の画素（「１」画
素）の数）が「０」画素の数（ヒストグラムが２値化し
きい値未満の画素（「０」画素）の数）より多いとき
は、「１」の画素に非文字部分が選択されたとみなし、
「０」画素と「１」画素を入れ替え、常に文字部分が
「１」画素となるように処理する。

【００２４】次に、上記のようにして得られた２値化画
像に対して細線化処理を施す。２値化画像にこの細線化
処理を施すことにより、２値化画像が有する特徴を顕著
に表現することができ、かつ文字のフォント（書体）に
よる形状の差異を吸収することが可能となる。細線化処
理は、与えられた図形から、線幅を細めて幅「１」の中
心線を抽出する操作であり、原図形の連結性は変えな
い。すなわち、図形が切断されることがなく、図形中に
孔等が形成されないように、線図形化される。細線化処
理は、上記のように処理することから、処理後に図形の
結合関係の特徴が得られる利点があり、文字や図形など
の線状図形から線の構造を解析するには好適な処理方法
である。

【００２５】上記の細線化処理の方法には、中心線の品
質や連結性の使い分けによりいくつかの方法があるが、
本実施例の細線化処理部７においては以下のアルゴリズ
ムを採用している。すなわち、「画像中の境界点（例え
ば、「４」近傍に１つでも「０」画素をもつ「１」画
素）の中から、消去可能要素であり、かつ線の端点では
ない画素（例えば、「８」近傍の「１」画素の個数が２
以下）をすべて消去する。」というアルゴリズムであ
る。この場合、「４」近傍とは、ある画素の四隅の近傍
をいい、「８」近傍とは、ある画素の８方向の隅の近傍
をいう。細線化処理は、上記のアルゴリズム処理を画像
全体の画素に施す１回の操作とし、これを消去される画
素がなくなるまで反復する。

【００２６】上記のようにしてステップＳ８において細
線化処理がなされた画像に対しては、次に文字部分抽出
部８において「ラベリング処理」が施される（図３
（Ｂ）ステップＳ９を参照）。ラベリング処理とは、大
領域である銘板の枠や、小領域であるノイズを、画素数
が最大あるいは最小に近い部分と定義し、これらの部分
を除去する操作である。

【００２７】ラベリング処理がなされた画像に対して
は、次に文字部分抽出部８において、水平方向に走査が
なされ、走査しつつ濃度値のヒストグラムが作成され
る。次に、このヒストグラムが最小であれば、水平走査
した画素すべてに「１」を定義する。そして、これらの
「１」画素（図３（Ｃ）における斜線部分）を除去する
ことにより、文字が含まれている「文字行」を切り出す
（図３（Ｃ）ステップＳ１０を参照）。

【００２８】そして次に、ステップＳ１１において、ス
テップＳ１０で得られた文字行の画像に対し、垂直方向
に走査しつつ濃度値ヒストグラムを作成する。この場合
も、上記ステップＳ１０における水平方向走査の場合と
同様に、作成されたヒストグラムが最小であれば、垂直
走査した画素すべてに「１」を定義する。そして、これ
らの「１」画素（図３（Ｄ）における斜線部分）を除去
することにより、文字が含まれている「文字部分」を切
り出す（図３（Ｄ）ステップＳ１１を参照）。

【００２９】上記のようにして、１つの文字が含まれて
いると判断される「文字部分」が銘板画像から切り出さ
れることになるが、切り出される文字が漢字の場合に
は、「偏」部分と「旁」部分が離れていると、偏と旁が
それぞれ別の文字として切り出されてしまうおそれがあ
る。そこで、本実施例の文字識別装置１０１では、この
ような偏と旁の分割切出しを防止するため、文字部分切
出し後にさらに下記のような補正アルゴリズムを加えて
いる。

【００３０】すなわち、図５に示すように、漢字（この
例の場合は「引」）は、水平方向の長さがＬ1 で垂直方
向の長さもＬ1 の略正方形状をなしていることに着目す
る。そして、論理部５は文字部分抽出部８からデータ信
号を受け、ある時点で切出された文字部分である第１文
字部分（この例の場合は「引」の偏である「弓」の部
分）の水平方向の長さａがこの第１文字部分「弓」の垂
直方向の長さＬ1 の１／２以下であり、かつ、上記の第
１文字部分「弓」に後続する文字部分である第２文字部
分（この例の場合は「引」の旁である「｜」の部分）の
水平方向の長さｂも第２文字部分「｜」の垂直方向の長
さＬ1 の１／２以下である場合には、論理部５は「第１
文字部分と第２文字部分は別個の文字部分ではなく漢字
の偏と旁である」と判断し、文字部分抽出部８に制御信
号を送出し、第１文字部分「弓」及び第２文字部分
「｜」にわたる領域において上記の水平方向走査を再度
実行させ、文字部分の切出しをやり直させる。このよう
に補正を行えば、漢字の偏と旁の分割切出しを防止する
ことができる。

【００３１】ここまでの処理により、銘板Ｐ1 あるいは
Ｐ2 からの「文字部分の切出し」が終了する。図６は、
実際に使用されている銘板から得られた画像（図６
（Ａ））を２値化処理した後に細線化処理し（図６
（Ｂ））、ノイズ成分を除去した（図６（Ｃ））後、文
字を切出した結果（図６（Ｄ））を示している。図に示
すように、本実施例の文字識別装置１０１の文字切出し
部２における上記のような比較的簡易なアルゴリズムで
も、良好な文字部分切出しが行える。図６においては、
主として漢字等の切出しを行い、その銘板が附されてい
る機器の製造番号、各種年月等のアラビア数字やアルフ
ァベット文字等の切出しは行っていないが、これらの英
数文字等は、銘板上では特定の「文字枠」によって囲ま
れているので、それら英数文字の切出しは、まず文字枠
に囲まれている部分を切出し、次いで文字枠の内部を上
記と同様のアルゴリズムで再度切り出せばよい。

【００３２】銘板に記載される文字はある程度限定され
ているが、その文字識別においては、銘板による文字の
大きさの違いや、文字の形状の違いは、文字識別率向上
を妨げる原因となる。そこで、本実施例の文字識別装置
１０１では、予め作成しておいた参照用データを利用
し、複数の銘板画像の文字を識別する基準となる「特徴
量」の抽出方法として、２次元離散的フーリエ変換処理
により得られるパワースペクトルを用いている。また、
アラビア数字の識別においては、２次元離散的フーリエ
変換処理で得られるパワースペクトルの差異が小さいた
め、漢字の場合とは異なる識別補正アルゴリズムを追加
する必要がある。これらについて、以下に説明する。

【００３３】本実施例の文字識別装置１０１内のフーリ
エ変換部３における計算は、下式

【数７】により行われる。上式（１）において、ｇ_(m,n)は文字
部分の画像データを、ｍ，ｎは前記画素の座標を表わ
し、Ｍ＝Ｎ＝６４の関係がある。

【００３４】図６に、２次元離散的フーリエ変換により
得られたパワースペクトルの周波数成分の配置を示す。
図において、斜線部分は低周波成分の部分を、白紙部分
は高周波成分の部分を、それぞれ示している。また、図
上において、μは水平周波数を、νは垂直周波数を、そ
れぞれ示している。図上の十字部分は直流成分を示して
いる。この図６において、直流成分はフーリエ変換前の
２次元画像の濃度値の集合値を、低周波成分はエネルギ
ー分布の集中を、高周波成分はエッジや線情報の反映な
どの特徴を示している。パワースペクトルにおいては、
通常、中央に高周波成分が分布し、外周に低周波成分が
分布する（図６（Ａ）を参照）。本実施例のフーリエ変
換部３では、上記と異なり、光学的フーリエ変換と同じ
配置、すなわち、中央に低周波成分が分布し、外周に高
周波成分が分布する配置に並べ直して文字識別処理を行
っている（図６（Ｂ）を参照）。

【００３５】次に、上記のようにして文字切出し部２で
切り出された文字部分から、２次元離散的フーリエ変換
を用いて文字識別を行う過程について説明する。まず、
文字切出し部２において、上記とまったく同様のアルゴ
リズムにより、参照する基準となる文字（以下「教師文
字」という）を１つの文字ごとに切り出す。次に、この
切り出された教師文字の画像に対し、上式（１）に示す
２次元離散的フーリエ変換を施し、そのパワースペクト
ルを抽出する。次に、この教師文字のパワースペクトル
を参照用の文字データベースのデータとして文字データ
ベース部４に登録する。

【００３６】図７は、教師文字の原画像（図７（Ａ）を
参照）と、２値化処理及び細線化処理後に１文字ごとに
切り出した教師文字の画像（図７（Ｂ）を参照）と、そ
の２次元離散的フーリエ変換後の２次元画像であるパワ
ースペクトル（図７（Ｃ）を参照）の例を示したもので
ある。

【００３７】そして、上記のようにして教師文字を文字
データベース部４に登録した後、論理部５は、フーリエ
変換部３に、識別の対象となる識別対象文字の画像に対
するパワースペクトルも教師文字の場合と同様にして抽
出させる。次に、論理部５は、抽出された識別対象文字
のパワースペクトルを、予め抽出し文字データベース部
４に登録してあるすべての教師文字パワースペクトルデ
ータと１文字ごとに比較参照する。そして、論理部５
は、識別対象文字のパワースペクトルと教師文字のパワ
ースペクトルとの差分を演算し、その差分が最小となっ
たときに、その教師文字を識別した文字として選択す
る。

【００３８】上記の文字選択において処理する差分量
は、下式

【数８】に示すようなモーメント特徴量を用いる。上式（２）に
おいて、ｆ_ijは差分画像を表わし、ｐ＝１，ｑ＝１の関
係がある。

【００３９】図８は、上記のようにして求めたパワース
ペクトルの差分画像の例を示したものである。ここに、
図８（Ａ）は教師文字が「三」で識別対象文字が「三」
の場合を、図８（Ｂ）は教師文字が「三」で識別対象文
字が「英」の場合を、図８（Ｃ）は教師文字が「三」で
識別対象文字が「社」の場合を、それぞれ示している。
また、図８（Ｄ）は教師文字が「英」で識別対象文字が
「三」の場合を、図８（Ｅ）は教師文字が「英」で識別
対象文字が「英」の場合を、図８（Ｆ）は教師文字が
「英」で識別対象文字が「社」の場合を、それぞれ示し
ている。そして、図８（Ｇ）は教師文字が「社」で識別
対象文字が「三」の場合を、図８（Ｈ）は教師文字が
「社」で識別対象文字が「英」の場合を、図８（Ｉ）は
教師文字が「社」で識別対象文字が「社」の場合を、そ
れぞれ示している。

【００４０】上記の例における教師文字が「三」の場合
のパワースペクトルの差分量を、下表

【表１】に示す。上表１に示すように、識別対象文字と一致した
ときにモーメントが最小となることがわかる。

【００４１】また、上記の例における教師文字が「英」
の場合のパワースペクトルの差分量を、下表

【表２】に示す。上表２に示すように、識別対象文字と一致した
ときにモーメントが最小となることがわかる。

【００４２】また、上記の例における教師文字が「社」
の場合のパワースペクトルの差分量を、下表

【表３】に示す。上表３に示すように、識別対象文字と一致した
ときにパワースペクトル差分モーメントが最小となるこ
とがわかる。これらの表から明らかなように、識別する
文字種類がある程度限定されていれば、１００パーセン
トの識別率で文字の識別を行うことが可能である。

【００４３】次に、文字の字体の違いや文字の大きさの
違いによる文字識別率の変化について説明する。図９
は、種々の銘板に含まれている文字の字体や文字の大き
さが異なる文字「社」のサンプルデータを示したもので
ある。この図９に示したサンプルデータに上記の２次元
離散的フーリエ変換を施して文字識別を行った結果を図
１０に示す。図１０からわかるように、本実施例の文字
識別装置１０１は、あるテスト文字（識別対象文字）、
例えばテスト文字Ｎｏ．７やＮｏ．１０などを除いて
は、すべての「社」を識別している。

【００４４】本実施例では、「識別」と「誤識別」の境
界として、教師文字「社」とテスト文字「英」の差分量
と、教師文字「社」とテスト文字「三」の差分量のうち
最小の方を採用している。そして、教師文字とテスト文
字で新たに得られた差分量が境界値よりも小さい場合は
「識別」と判断し、教師文字とテスト文字で新たに得ら
れた差分量が境界値よりも大きい場合は「誤識別」と判
断するようにしている。この基準は、後述する「回転さ
れた文字」の識別の場合も同様である。図１０において
誤識別と判断されたテスト文字Ｎｏ．７とＮｏ．１０に
ついては、両文字とも、文字の大きさが他に比べて小さ
く、不完全な形状であったためと考えられる。したがっ
て、本実施例の文字識別装置１０１においては、文字字
体の違いや文字の大きさの違いによる文字識別率の悪化
はほとんどない、といってよい。

【００４５】銘板によっては、文字を機械で刻印するの
ではなく、人間の手で刻印するものもある。このような
場合には、打刻された文字は、その水平・垂直方向が正
確な場合は少なく、約±３０度の角度範囲内で回転して
いる場合が多い。したがって、このようなケースも想定
して、回転している文字について、±何度までの回転で
あれば本実施例の文字識別装置１０１により識別できる
かを検証した。

【００４６】図１１は、検証のため「社」の文字を−５
０度から＋５０度まで回転させたときのパワースペクト
ル差分量の変化の様子を示したものである。この図から
もわかるように、おおむね約±１５度程度の回転であれ
ば、本実施例の文字識別装置１０１で正常に識別できる
ことが検証された。また、図１１を見ると、回転による
パワースペクトル差分量の変化の様子は、ある一定の規
則に従っているようにも考えられる。したがって、この
規則性を把握すれば、さらに広い角度範囲で回転してい
る文字を正確に識別できると考えられる。

【００４７】上記においては、主として漢字の識別につ
いて説明した。一方、アラビア数字については、文字識
別の主たるアルゴリズムが２次元離散的フーリエ変換の
みでは、誤識別となる可能性が高いと考えられる。これ
は、数字によっては、互いに形状が類似しており、２次
元離散的フーリエ変換のみでは、得られるパワースペク
トルも類似してしまう、と考えられるからである。図１
２は、数字「６」のパワースペクトル（図１２（Ａ）を
参照）と数字「９」のパワースペクトル（図１２（Ｂ）
を参照）をそれぞれ示したものである。この図からわか
るように、数字「６」と数字「９」のように、１８０度
回転しただけの文字では、パワースペクトルのみでは区
別ができない。このため、数字の識別にあたっては、新
たな補正アルゴリズムを追加する必要がある。

【００４８】図１３は、本実施例の論理部５において採
用した数字識別用アルゴリズムの一例を示したものであ
る。上記の２次元離散的フーリエ変換のみのアルゴリズ
ムで確実に識別できる数字は、実験を行った結果、数字
「０」と「１」と「４」と「７」のみであることがわか
った（ステップＳ１２〜Ｓ１４）。ここに、ステップＳ
１２〜Ｓ１４は第１数字識別過程に相当している。

【００４９】残りの「２」，「３」，「５」，「６」，
「８」，「９」については、２次元離散的フーリエ変換
のみのアルゴリズムでは誤識別してしまうことになる。
この誤識別を防止するため、まず、残りの「２」，
「３」，「５」，「６」，「８」，「９」であることを
判別し（ステップＳ１５）、数字画像データの非文字部
分に対して、４方向のラベリング処理を施す（ステップ
Ｓ１６）。

【００５０】このラベリング処理によって得られた
「０」〜「９」までの数字のラベル数を下表

【表４】に示す。上表４において、数字の右肩に＊印をつけた数
字は２次元離散的フーリエ変換のみのアルゴリズムで識
別可能な数字を示している。

【００５１】この表４からわかるように、数字「８」の
ラベル数のみが３であるため、他の数字「２」，
「３」，「５」，「６」，「９」と識別することができ
る（ステップＳ２３）。ここに、ステップＳ１６とステ
ップＳ２３は第２数字識別過程に相当している。

【００５２】次に、残った数字「２」，「３」，
「５」，「６」，「９」のうち、表４においてラベル数
が２である数字「６」と「９」の識別は、数字画像デー
タの上半分における端点（対象画素の「８」近傍におい
て連結する画素が１つだけの点）の有無によって行う。
すなわち、端点が有る場合には「６」と判別し、端点が
無い場合には「９」と判別する（ステップＳ２０〜Ｓ２
２）。ここに、ステップＳ２０〜Ｓ２２は第３数字識別
過程に相当している。

【００５３】そして最後に、表４におけるラベル数が１
である数字「２」，「３」，「５」については、チェイ
ンコードを用いた手法（以下「チェインコード法」とい
う）によって文字識別を行う。チェインコード法とは、
線図形を解析する場合に、単純に画素列を座標値で記憶
するのではなく、各画素によって形成される微小線分の
方向に符号を付与する手法である。

【００５４】この手法では、画素列をａ₀，ａ₁，
ａ₂，…，ａ_nとしたとき、ａ₀を図の中心位置にお
き、次のａ₁への方向を図１４に従って符号化する。さ
らに、ａ₁を中心位置におき、ａ₂への方向を図１４に
従って符号化する。この操作を繰り返していくことによ
り、最初のａ₀の位置とｎ個の符号列（各々０〜７のい
ずれかの値をとる）が得られる。これにより、この画素
列全体が、例えば図１５に示すようにして表現される。
図１５の図形のチェインコードは、「００７６５５７０
０１０１」となる。

【００５５】上記の符号は、単位長さの線分の向いてい
る方向を表わしているので、全体としての線の方向性を
直接的に表現することができる。また、隣接した符号の
変化を調べることにより、線の曲がり方を調べることも
できる。したがって、このチェインコード法は、曲線部
分を含む数字「２」，「３」，「５」の識別に適してい
る。

【００５６】数字「２」，「３」，「５」のチェインコ
ードを下表

【表５】に示す。

【００５７】上表５に示すチェインコードからわかるよ
うに、まず、数字「５」のみが、チェインコード「４」
からスタートしていることにより、他の数字「２」と
「３」から識別できる。残る数字「２」と「３」の識別
については、数字「２」についてはチェインコードの末
尾に「０」が続くことから両者を識別することができる
（図１３におけるステップＳ１７〜Ｓ１９を参照）。こ
こに、ステップＳ１７〜Ｓ１９は第４数字識別過程に相
当している。このようにして、数字も確実に識別するこ
とができる。実験の結果、上記の数字識別用補正アルゴ
リズムの採用により、数字の識別率も他の文字と同様に
１００％という結果が得られた。

【００５８】なお、本発明は、上記実施例に限定される
ものではない。上記実施例は、例示であり、本発明の特
許請求の範囲に記載された技術的思想と実質的に同一な
構成を有し、同様な作用効果を奏するものは、いかなる
ものであっても本発明の技術的範囲に包含される。

【００５９】例えば、上記実施例においては、漢字とア
ラビア数字を文字の例に挙げて説明したが、本発明はこ
れには限定されず、銘板に使用されるアルファベット文
字やハイフン、カンマ等の記号や符号の識別についても
上記各アルゴリズムにより、まったく同様にして応用す
ることができる。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように、上記構成を有する
本発明によれば、読取手段が板状部材表面の画像を複数
画素の画像データとして読み込む。次に、文字切出し手
段が、この読取手段により読み取られた画像データから
１つの文字が含まれている文字部分の切出しを行う。次
に、フーリエ変換手段が、この切り出された文字部分の
画像データに２次元離散的フーリエ変換を施しパワース
ペクトルを抽出する。文字データベース手段には、所定
の教師文字ごとの前記パワースペクトルを予め記憶させ
ておく。次に、論理手段は、読取手段により読み取られ
文字切出し手段により切出された識別対象文字のパワー
スペクトルを、文字データベース手段に記憶されている
教師文字のパワースペクトルと比較し、その差分が最小
となる教師文字を識別すべき文字として選択する。した
がって、識別すべき文字の種類がある程度限定されてい
る場合には、文字の字体や文字の大きさが異なっても、
あるいは文字がある程度の角度範囲内で回転されていて
も、支障無く識別することができる、という利点があ
る。また、その文字識別アルゴリズムも簡便で実用的で
ある、という利点を有している。上記において、文字切
出し手段の中に２値化処理手段と細線化処理手段と文字
部分抽出手段を備えた場合は、２値化処理手段が、読取
手段により読み取られた画像データに２値化処理を行
う。次いで、細線化処理手段が、この２値化処理された
画像データに細線化処理を行う。次に、文字部分抽出手
段がこの細線化処理された画像データに対し水平方向及
び垂直方向に走査しつつ濃度値のヒストグラムを作成
し、このヒストグラムが所定値以上である部分を１文字
が含まれている文字部分として切出しを行う。この場
合、文字部分の画像データをｇ_(m,n)とし、前記画素の
座標をｍ，ｎとしたときは、フーリエ変換手段における
２次元離散的フーリエ変換は、下式

【数９】により行われ、かつ、ｆ_ijを差分画像とし、ｐ＝１，ｑ
＝１としたときは、差分の量は、下式

【数１０】に示すモーメント特徴が用いられる。したがって、上記
のように構成すれば、１文字の含まれている文字部分を
比較的簡易なアルゴリズムにより確実に切出すことがで
きる、という利点を有している。また、上記において、
論理手段がが漢字の識別を行う場合などには、ある時点
で切出された文字部分である第１文字部分の水平方向の
長さが当該第１文字部分の垂直方向の長さの１／２以下
であり、かつ、前記第１文字部分に後続する文字部分で
ある第２文字部分の水平方向の長さも当該第２文字部分
の垂直方向の長さの１／２以下である場合には、前記第
１文字部分及び第２文字部分において水平方向への走査
を再度実行し文字部分の切出しを再度実行する。したが
って、漢字の偏と旁がやや離れている場合でも、偏と旁
がそれぞれ１文字であるとして分割されて切り出され誤
って識別されることがない、という利点も有している。
また、上記において、前記論理手段がアラビア数字の識
別を行う場合などには、前記論理手段（例えば論理部
５）は、第１数字識別過程として、前記識別すべき文字
としてアラビア数字「０」と「１」と「４」と「７」と
をそれぞれ選択する。次いで、論理手段は、第２数字識
別過程として、当該第１数字識別過程では識別できなか
った数字の画像データにおける前記文字部分以外の部分
である非文字部分に対して４方向のラベリング処理を施
しラベル数を得ることによりアラビア数字「８」を識別
する。次いで、論理手段は、第３数字識別過程として、
当該第２数字識別過程では識別できなかった数字の画像
データの上半分における端点の有無によりアラビア数字
「６」と「９」とを識別する。次いで、論理手段は、第
４数字識別過程として、当該第３数字識別過程では識別
できなかった数字の画像データ内の各画素どうしが形成
する微小線分の方向に符号を付与することによりチェイ
ンコードを得、当該チェインコードに基づきアラビア数
字「２」と「３」と「５」とを識別する。したがって、
上記の２次元離散的フーリエ変換処理のみではすべてを
確実に識別することが困難なアラビア数字の場合も、上
記の２次元離散的フーリエ変換処理に簡便な補正アルゴ
リズムを付加するだけで、確実に識別することができ
る、という利点を有している。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である文字識別装置を搭載し
た配電作業ロボット装置の基本構成を示すブロック図で
ある。

【図２】図１に示す文字識別装置の動作を説明するため
の文字識別アルゴリズムの構成を示す基本フローチャー
ト図である。

【図３】図１に示す文字識別装置における銘板画像から
の文字の切出し方法を説明する図である。

【図４】図１に示す文字識別装置における銘板画像から
の文字の切出し結果を示す図である。

【図５】図１に示す文字識別装置における漢字の偏と旁
の分割を回避する補正アルゴリズムを説明する図であ
る。

【図６】図１に示す文字識別装置におけるパワースペク
トルの周波数成分配置を示す図である。

【図７】図１に示す文字識別装置における教師文字の原
画像とそのフーリエ変換後の２次元画像（パワースペク
トル）の例を示す図である。

【図８】図１に示す文字識別装置におけるパワースペク
トルの差分画像の例を示す図である。

【図９】図１に示す文字識別装置における文字の字体や
文字の大きさが異なる場合の例を示す図である。

【図１０】図１に示す文字識別装置における文字の字体
や文字の大きさが異なる場合の識別結果を示す図であ
る。

【図１１】図１に示す文字識別装置における文字が回転
している場合の識別結果を示す図である。

【図１２】図１に示す文字識別装置における数字のパワ
ースペクトルの例を示す図である。

【図１３】図１に示す文字識別装置におけるラベル数、
端点、チェインコードを利用した数字の識別補正アルゴ
リズムの構成を示す図である。

【図１４】図１に示す文字識別装置における近傍位置の
符号化を示す図である。

【図１５】図１に示す文字識別装置におけるチェインコ
ードの例を示す図である。

【符号の説明】

１読取部２文字切出し部３フーリエ変換部４文字データベース部５論理部６２値化処理部７細線化処理部８文字部分抽出部１００配電作業ロボット装置１０１文字識別装置１０２制御装置１０３作業装置１０４記憶装置１０５画像表示装置１０６印刷出力装置Ｅ電柱Ｍ装柱機材Ｐ1 電柱銘板Ｐ2 機材銘板Ｔ外部出力端子

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】板状部材表面に記載された文字を識別す
る文字識別装置であって、前記板状部材表面の画像を複数画素の画像データとして
読み込む読取手段と、当該読取手段により読み取られた画像データから１文字
が含まれている文字部分の切出しを行う文字切出し手段
と、当該切り出された文字部分の画像データに２次元離散的
フーリエ変換を施しパワースペクトルを抽出するフーリ
エ変換手段と、所定の教師文字ごとの前記パワースペクトルを予め記憶
させた文字データベース手段と、論理手段と、を備え、当該論理手段は、前記読取手段により読み取られ前記文
字切出し手段により切出された識別対象文字のパワース
ペクトルを、前記文字データベース手段に記憶されてい
る教師文字のパワースペクトルと比較し、その差分が最
小となる教師文字を識別すべき文字として選択すること
を特徴とする文字識別装置。
【請求項２】前記文字切出し手段は、前記読取手段により読み取られた画像データに２値化処
理を行う２値化処理手段と、当該２値化処理された画像データに細線化処理を行う細
線化処理手段と、当該細線化処理された画像データに対し水平方向及び垂
直方向に走査しつつ濃度値のヒストグラムを作成し、当
該ヒストグラムが所定値以上である部分を１文字が含ま
れている文字部分として切出しを行う文字部分抽出手段
と、を有することを特徴とする請求項１に記載された文字識
別装置。
【請求項３】前記フーリエ変換手段における２次元離
散的フーリエ変換は、前記文字部分の画像データをｇ
_(m,n)とし、前記画素の座標をｍ，ｎとしたとき、下式【数１】により行われ、かつ、前記差分の量は、ｆ_ijを差分画像とし、ｐ＝１，ｑ＝１
としたとき、下式【数２】に示すモーメント特徴を用いることを特徴とする請求項
１又は請求項２に記載された文字識別装置。
【請求項４】前記論理手段は、ある時点で切出された
文字部分である第１文字部分の水平方向の長さが当該第
１文字部分の垂直方向の長さの１／２以下であり、か
つ、前記第１文字部分に後続する文字部分である第２文
字部分の水平方向の長さも当該第２文字部分の垂直方向
の長さの１／２以下である場合には、前記第１文字部分
及び第２文字部分において水平方向への走査を再度実行
し文字部分の切出しを再度実行することを特徴とする請
求項２又は請求項３に記載された文字識別装置。
【請求項５】前記論理手段は、前記識別すべき文字としてアラビア数字「０」と「１」
と「４」と「７」とをそれぞれ選択する第１数字識別過
程と、次いで、当該第１数字識別過程では識別できなかった数
字の画像データにおける前記文字部分以外の部分である
非文字部分に対して４方向のラベリング処理を施しラベ
ル数を得ることによりアラビア数字「８」を識別する第
２数字識別過程と、次いで、当該第２数字識別過程では識別できなかった数
字の画像データの上半分における端点の有無によりアラ
ビア数字「６」と「９」とを識別する第３数字識別過程
と、次いで、当該第３数字識別過程では識別できなかった数
字の画像データ内の各画素どうしが形成する微小線分の
方向に符号を付与することによりチェインコードを得、
当該チェインコードに基づきアラビア数字「２」と
「３」と「５」とを識別する第４数字識別過程と、を実行することを特徴とする請求項１ないし請求項４に
記載された文字識別装置。