JPH09120432A - 文字認識方法、文字読取装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 類似度の近い文字パターンや刻印文字等の低
品質画像であっても、高精度な文字認識を行えるように
する。 【解決手段】 撮像手段２により得た画像データから辞
書記憶手段１２の基準文字パターンと比較するための対
象文字パターンを前処理手段１３で生成し、この対象文
字パターンと基準文字パターンとのパターンマッチング
により類似度の高い２つの基準文字パターンを類似文字
パターンとして類似文字パターン検出手段１４で検出す
る。そしてさらに２つの類似文字パターンの相違点と対
象文字パターンとの比較から特徴検出手段１５で特徴パ
ターンを検出し、そのレベル分布を判別手段１６で調べ
てどちらの類似文字パターンが対象文字パターンを表し
ているかを判別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識方法とそ
の方法を用いた文字読取装置に係わり、とくに鋼材等の
表面の刻印文字の認識及び読み取りに好適な文字認識方
法とその方法を用いた文字読取装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】鋼材等の物体表面に刻印された文字を認
識する方法としては、認識対象を撮像手段により画像化
して生成した対象文字パターンと、予め辞書に登録した
基準文字パターンとのパターンマッチングを行う方法が
一般的である。このために、認識対象の撮像データか
ら、対象文字パターンの切り出しや移動・回転、あるい
は拡大／縮小等の前処理を必要に応じて行い、こうして
生成した対象文字パターンと基準文字パターンの各画素
ごとにその濃度を示すレベルを比較し、総じて一致度の
最も高い基準文字パターンを当該対象文字パターンが表
していると判定する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来のパターンマッチ
ング法では、文字パターンの類似したものがあると、認
識率が低下する。また、鋼材上の刻印文字等のように、
文字そのもののコントラストが低くかつノイズも多いよ
うな場合には、誤った認識の確率が大きくなる。

【０００４】また、複雑な処理によって文字パターンの
特徴量を抽出し、文字認識を行う方法も開発されている
が、例えば製造上の物体の刻印文字検査のように、自動
的に認識を連続して行う場合には、処理が簡単で高速に
行える必要があり、あまり複雑な方法は適さない。

【０００５】本発明の目的は、コントラストが低くかつ
ノイズが多いような刻印文字でも、比較的簡単な処理で
正確に認識できるようにした文字認識方法とその方法を
用いた文字読取装置を提供するにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、撮像手段によ
り得られた画像データと予め用意された基準文字パター
ンとの比較により文字認識を行う方法であって、少なく
とも前記画像データからの認識対象部分の切り出しを含
む前処理を行って対象文字パターンを生成し、パターン
マッチングにより前記対象文字パターンに最も類似した
基準文字パターン及びその次に類似した基準文字パター
ンを第１及び第２の類似文字パターンとして取り出し、
前記第１及び第２の類似文字パターンを表す画素の内で
もう一方の類似文字パターンを表す画素には含まれてい
ない画素に“１”を与え他の画素に“０”を与えて２値
の不一致特徴画像を前記第１及び第２の類似文字パター
ンの各々について生成し、前記不一致特徴画像の各々に
ついてその画素値が“１”である画素対応の前記対象文
字パターンの画素のみにマークを付した特徴パターンを
生成し、更に前記特徴パターンの各々について前記マー
クを付した画素の画素値の分布を求め、その分布から２
つの類似文字パターンの内のどちらが前記対象文字パタ
ーンを表す文字であるかを定めることを特徴とする文字
認識方法を開示する。

【０００７】更に本発明は、文字認識のための基準文字
パターンを格納した辞書記憶手段と、撮像手段から得ら
れた画像データから前記基準文字パターンと比較するた
めの対象文字パターンを生成するための前処理手段と、
パターンマッチングにより前記対象文字パターンに最も
類似した基準文字パターン及びその次に類似した基準文
字パターンを第１及び第２の類似文字パターンとして取
り出すための類似文字パターン検出手段と、前記第１又
は第２の類似文字パターンを表す画素の内でもう一方の
類似文字パターンを表す画素には含まれていない画素に
“１”を与え他の画素に“０”を与えて２値の不一致特
徴画像を前記２つの類似文字パターンの各々について生
成し、更に前記不一致特徴画像の各々についてその画素
値が“１”である画素対応の前記対象文字パターンの画
素のみにマークを付した特徴パターンを生成するための
特徴検出手段と、前記特徴パターンの各々について前記
マークを付した画素の画素値の分布から前記２つの類似
文字パターンの内のどちらが前記対象文字パターンを表
す文字であるかを定めるための判別手段と、を備えたこ
とを特徴とする文字読取装置。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明をその実施の形態に
沿って説明する。図２は、本発明になる文字認識方法を
具備した文字読取装置の構成例を示すブロック図で、撮
像手段２及び処理手段１より構成されている。処理手段
１は、撮像手段２からの画像データを取り込み記憶する
画像メモリ１１、基準文字パターンを格納した辞書記憶
手段１２、画像メモリ１１に格納された画像データから
対象文字パターンの切り出し、移動・回転、あるいは拡
大／縮小などを必要に応じて行い、基準文字パターンと
の比較を行えるようにするための前処理手段１３、該手
段１３により前処理された対象文字パターンと辞書記憶
手段１２の基準文字パターンとのテンプレートマッチン
グを行って対象文字パターンに最も類似した基準文字パ
ターン及びその次に類似した基準文字パターンの２つを
類似文字パターンとして取り出す類似文字パターン検出
手段１４、これら２つの類似文字パターンから対象文字
パターンの特徴パターンを検出する特徴検出手段１５、
及び検出された特徴パターンのレベルに関する頻度分布
から、対象文字パターンが２つの類似文字パターンのど
ちらであるかを判別する判別手段１６とから構成されて
いる。

【０００９】前処理手段１３は、認識対象が１つづつ異
なった環境（異なった物体上の文字、大きさが大幅に変
化、カメラを１つづつ調整する等）での画像データの時
は一般に手作業を必要とする。一方、製造ラインを流れ
ている物体上の刻印文字読取り時などでは、撮像条件が
ほぼ一定しているから、自動化が可能である。例えば撮
像位置と基準点の位置を予め決めておき、その基準点の
像位置を自動検出して対象文字パターンの切り出し枠を
定めることができる。またこのときの基準点は、製造ラ
インの固定点でもよいし、移動している物体の形状・姿
勢が安定していればその上の認識しやすい位置（例えば
鋼材の端）としてもよい。さらに、画像データのヒスト
グラムを利用して切り出し枠の位置を定める方法を用い
てもよく、これらは全て既知の技術である。

【００１０】類似文字パターン検出手段１４は、前述し
たように前処理手段１３で生成された対象文字パターン
と辞書記憶手段１２の各基準文字パターンのテンプレー
トマッチングによる比較を行い、最も類似度の高い方か
ら２つの類似文字パターンを取り出す。この場合の類似
度としては、例えば２つの画像の各画素についてその濃
淡レベルの差の２乗を求め、それらを全画素について加
算したものが小さい程、類似度が高いとする。また特に
対象画像が２値画像の場合は、２つの画像の各画素値の
排他的論理和をとり、その結果が“１”になった画素が
少ない程類似度が高いものとする。

【００１１】次に、本発明で最も特徴的な部分である特
徴検出手段１５と判別手段１６の詳細を説明する。これ
はモノクロ多階調（２値も含む）の文字パターンを対象
とする場合と、特に２値の文字パターンだけを対象とす
る場合に別けて説明する。

【００１２】図１は、モノクロ多諧調の文字パターンに
対する特徴検出手段１５及び判別手段１６に於る処理の
フローチャートで、図３はその処理例を示す図である。
まずステップ１０１では、類似文字パターン検出手段１
４で取り出した２つの類似文字パターンの内、最も類似
度の高い方を第１類似文字パターン、次に類似度の高い
ものを第２類似文字パターンとしたとき、第１類似文字
パターンの各画素値から第２類似文字パターンの各画素
値を差し引く。そしてこの減算結果が正になった画素に
その差の画素値を与え、他の画素の画素値をすべて
“０”（黒レベル）とした画像を正値画像とし、また上
記減算結果が負になった画素にその差の絶対値の画素値
を与え、他の画素の画素値をすべて“０”とした画像を
負値画像とする。図３の例では、第１類似文字パターン
及び第２類似文字パターンはそれぞれ「６」及び「８」
の基準文字パターンとし、これらから図のような正及び
負値画像が生成されることを示している。但しこれらの
画像で、斜めハッチで示した部分が“０”レベル、白抜
きの部分が“０”でない、例えば最高値のレベルとす
る。

【００１３】次のステップ１０２では、正値及び負値画
像を２値化する。この時の閾値は、例えば中間レベルと
すればよい。さらにこの２値化した各画像に対して平滑
化を行うフィルタ処理を施す。これは、文字パターンの
特徴的部分のみを残すための処理で、具体的手法は、例
えば一旦画像を縮小してまたもとの大きさに戻すなど
の、従来から既知の方法でよい。図３の例では、２値化
された正、負画像の“１”レベル（白抜き部分）が、フ
ィルタ処理により縮小されていて、これが特徴的部分と
なる。なお２値化画像の“０”レベルは、図３では斜め
斜線部分に相当する。

【００１４】次にステップ１０３では、特徴パターンの
検出を行う。これは、ゲート処理の一種であって、前処
理手段１３により生成された対象文字パターンの各画素
のうち、正値画像のフィルタ処理の結果“１”レベルと
なった画素位置と同じ位置にある対象文字パターンの画
素のみを残し、他の画素を全てすてて第１特徴パターン
を生成し、同様に負値画像のフィルタ処理の結果“１”
レベルとなった画素位置と同じ位置にある対象文字パタ
ーンの画素のみを残し、他の画素を全てすてて第２特徴
パターンを生成する処理である。図３の例では、対象文
字パターンは数字「８」の読み取り画像としており、第
２特徴パターンにだけ高いレベル値を有した画素（図中
の白抜き部分）が残り、第１特徴パターンは殆どが低い
レベルの画素のみが残っている（図中ではすてられた画
素と同じく斜めハッチで示している）。

【００１５】以上のステップ１０１〜１０３が図２の検
出手段１５による処理で、次のステップ１０４、１０５
が判別手段１６による文字判別処理である。まずステッ
プ１０４では、ステップ１０３で生成された第１及び第
２特徴パターンのそれぞれについて、残された画素のみ
についてそのレベルの頻度分布（ヒストグラム）を求め
る。図４（ａ）（ｂ）はそのようなヒストグラムの例
で、同図（ａ）は図３の第１特徴パターンの、低レベル
画素が残された例である。また図４（ｂ）は、同じく第
２特徴パターンの、比較的高レベルの画素が残されてい
る場合の例である。

【００１６】このように、今の場合は、対象文字パター
ンは「８」であり、第２類似文字パターンの特徴を取り
出した負値画像からつくられた第２特徴パターンに対し
てこのように高レベルの頻度が大きく、第１類似文字パ
ターンの特徴を示す正値画像から生成された第１特徴パ
ターンの方では、低レベルに頻度が集中する。従って、
パターンマッチングのみでは、類似度のより大きい第１
類似文字パターンの表す文字「６」の方が正しいとみな
されるが、本発明では、高レベルにその頻度が集中する
特徴パターンに対応した文字「８」の方を選ぶことによ
って、正しい文字認識が行える。図１のステップ１０５
の処理はこのようにして行うものである。そして、頻度
分布がどちらに片寄っているかを自動判別するために、
図１の方法では頻度分布の重心ｗを求め、それが例えば

【数１】ｗ＞（最大レベル−最小レベル）／２ となる方に対応した類似文字パターンを正しいと認識す
るようにしている。尚、重心が中間的なレベルに近いと
きは、（数１）が満たされても判定不能として警告を出
すようにして、自動判別の精度を上げることもできる。

【００１７】以上に説明したように、図１の処理方法に
よれば、パターンマッチングで類似した２つの類似文字
パターンを取り出し、それらの差分画像から２つの類似
文字パターンの互いに異なる部分のみを取り出し、これ
らと対象文字パターンの比較によって２つの類似文字パ
ターンの内のどちらが正しいかを判別しているから、類
似度だけの判定よりもより正確な文字認識が可能とな
り、しかもこの判定のための処理も自動化可能な簡単な
もので構成できる。

【００１８】次に、図２の特徴検出手段１５及び判定手
段１６に於る、２値画像のみを対象としたときの処理を
説明する。図５は、２値の文字パターンに対する上記処
理を示すフローチャートで、図６はその処理例を示す図
である。尚、この場合は図２の辞書記憶手段１２に格納
されている基準文字パターンも２値画像であり、従って
類似文字パターン検出手段１４に於るパターンマッチン
グは、前述のようにその値が一致する画素の多いほど類
似度が高い、という方法でマッチング処理を行う。こう
して、最も類似度の高い基準文字パターンが第１類似文
字パターン、次に類似度の高い基準文字パターンが第２
類似文字パターンとして取り出され、特徴検出手段１５
へ入力される。図６の例では、対象文字パターンとして
「８」及び「６」の画像を取り込んだ場合で、これらい
ずれに対しても第１及び第２類似文字パターンとして基
準文字パターン「６」及び「８」が取り出されたものと
している。

【００１９】特徴検出手段１５では、まず第１及び第２
類似文字パターンの各画素間で排他的論理和をとり、不
一致のところだけ“１”（白）となる不一致画像を生成
し（ステップ５０１）、次いでこの不一致画像の各画素
と第１及び第２類似文字パターンの各画素のＡＮＤをと
ることによって第１及び第２類似文字パターンに対応す
る第１及び第２不一致特徴画像を生成する（ステップ５
０２）。図６の例では、第１及び第２類似文字パターン
として文字「６」及び「８」がそれぞれ検出され、その
２つから第１類似文字パターン「６」に対する第１不一
致特徴画像と、第２類似文字パターン「８」に対する第
２不一致特徴画像が生成されたものとしている。この例
では不一致部分は第２不一致特徴画像にのみ“１”レベ
ルとして存在していることを示している（斜線部分は
“０”）。

【００２０】次のステップ５０３では、ステップ５０２
で求めた第１及び第２不一致特徴画像のそれぞれと前処
理手段１３で生成された対象文字パターンに対して、画
素ごとのＡＮＤ演算を行って第１及び第２特徴パターン
を生成する。図６の例では文字「８」を撮像して得られ
た対象文字パターンＡと、文字「６」を撮像して得られ
た対象文字パターンＢの場合が示されていて、これらい
ずれの対象文字パターンに対しても類似文字パターン１
４により検出される２つの類似文字パターンは同じもの
としている（第１及び第２は入れ替わるかも知れない
が、これはこの２値の場合どちらでもよい）。そして対
象文字パターンＡの場合、第２特徴パターンＡの方に
“１”レベル（白）の部分が存在し、第１特徴パターン
Ａの方には“１”レベルの画素はない。また、対象文字
パターンＢの場合は、第１、第２特徴パターンＢにはと
もに“１”レベルの画素がないことを示している。

【００２１】以上が２値画像の場合の特徴検出手段１５
による処理であり、次のステップ５０４は判別手段１６
により行われる。ここでは、ステップ５０３で求められ
た第１及び第２特徴パターンに含まれる“１”の画素数
を数え、この数の多い方の特徴パターンに対応する類似
文字パターンを対象文字パターンの認識結果とする。但
し上記“１”の画素数が２つの特徴パターンで同一のと
きは、パターンマッチングのとき、より類似度の大きか
った方の類似文字パターンを対象文字パターンの認識結
果とする。図６の例では、対象文字パターンＡの場合第
２類似文字パターンに対応する第２特徴パターンＡにの
み“１”レベルの画素が存在したから、こちらの方が選
択され、対象文字パターンＡは文字「８」と認識され
る。また対象文字パターンＢの場合は第１、第２特徴パ
ターンＢともに“１”レベルの画素が存在せず、その個
数は等しい（０）ので、より類似度の高い第１類似文字
パターンの文字「６」と認識される。

【００２２】以上に説明したように、２値画像の場合の
図５のフローによる処理でも、２つの類似文字パターン
の互いに異なる部分を取り出して、それと対象文字パタ
ーンとの比較をしているので、図１の場合と同様にして
正確な認識が可能になる。さらにこの２値画像の場合、
図１の方法でも適用可能であるが、図５の方法によれば
途中の処理はすべて論理演算のみでよく、判別手段もレ
ベル“１”の個数を数えるだけとなる。従って２値画像
の場合はより簡単な短時間での処理が可能である。この
ことから、撮像画像を２値化したのち２値の対象文字パ
ターンを生成しても認識が可能なような対象の場合は、
図５で述べた処理方法を用いるとより処理効率が向上す
る。

【００２３】

【発明の効果】本発明によれば、類似度の近い文字に対
しても、ノイズの多い画像データからでもより正確な認
識が可能になるとともに、その処理が簡単かつ高速化で
きるため、刻印文字等の多数の文字の自動認識が容易に
なるという効果がある。また特に２値画像の場合は、さ
らに処理が簡単で高速化がはかれるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に於る画像データから文字認識を行うた
めの処理方法例を示すフローチャートである。

【図２】本発明になる文字読取装置の構成例を示すブロ
ック図である。

【図３】図１のフローチャートによる処理例を示す図で
ある。

【図４】図１のフローチャートによる処理例を示す図で
ある。

【図５】本発明に於る２値画像データから文字認識を行
うための処理方法例を示すフローチャートである。

【図６】図５のフローチャートによる処理例を示す図で
ある。

【符号の説明】

２ 撮像装置 １１ 画像メモリ １２ 辞書記憶手段 １３ 前処理手段 １４ 類似文字パターン検出手段 １５ 特徴検出手段 １６ 判別手段

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像手段により得られた画像データと予
   め用意された基準文字パターンとの比較により文字認識
   を行う方法であって、 少なくとも前記画像データからの認識対象部分の切り出
   しを含む前処理を行って対象文字パターンを生成し、 パターンマッチングにより前記対象文字パターンに最も
   類似した基準文字パターン及びその次に類似した基準文
   字パターンを第１及び第２の類似文字パターンとして取
   り出し、 前記第１及び第２の類似文字パターンを表す画素の内で
   もう一方の類似文字パターンを表す画素には含まれてい
   ない画素に“１”を与え他の画素に“０”を与えて２値
   の不一致特徴画像を前記第１及び第２の類似文字パター
   ンの各々について生成し、 前記不一致特徴画像の各々についてその画素値が“１”
   である画素対応の前記対象文字パターンの画素のみにマ
   ークを付した特徴パターンを生成し、 更に前記特徴パターンの各々について前記マークを付し
   た画素の画素値の分布を求め、その分布から２つの類似
   文字パターンの内のどちらが前記対象文字パターンを表
   す文字であるかを定めることを特徴とする文字認識方
   法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の文字認識方法に於て、 前記第１の類似文字パターンに対応する不一致特徴画像
   を、前記第１の類似文字パターンの各画素値から前記第
   ２の類似文字パターンの各画素値を差し引いてその差が
   正となった画素のみを“１”としかつ他の画素を“０”
   とすることによって生成し、 前記第２の類似文字パターンに対応する不一致特徴画像
   を、前記第１の類似文字パターンの各画素値から前記第
   ２の類似文字パターンの各画素値を差し引いてその差が
   負となった画素のみを“１”としかつ他の画素を“０”
   とすることによって生成したことを特徴とする文字認識
   方法。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の文字認識方法に於て、 前記不一致特徴画像の各々に対し平滑化処理を施すこと
   を特徴とする文字認識方法。
4. 【請求項４】 請求項１〜３の内の１つに記載の文字認
   識方法に於て、 前記画素値の分布の重心を求め、その重心が予め定めた
   閾値をこえた分布を与える方の前記特徴パターンに対応
   した類似文字パターンをもって前記対象文字パターンを
   表す文字であるとすることを特徴とする文字認識方法。
5. 【請求項５】 請求項１に記載の文字認識方法に於て、 前記対象文字パターンが２値画像である場合に、前記２
   つの類似文字パターンの各画素ごとの排他的論理和をと
   って不一致画像を生成し、該不一致画像の各画素と前記
   各類似文字パターンの各画素とのＡＮＤをとって各類似
   文字パターン対応の前記不一致特徴画像を生成すること
   を特徴とする文字認識方法。
6. 【請求項６】 請求項５に記載の文字認識方法に於て、 マークを付した画素の内の“１”レベルがより多い方の
   前記特徴パターンに対応する類似文字パターンをもっ
   て、前記対象文字パターンを表す文字であるとすること
   を特徴とする文字認識方法。
7. 【請求項７】 請求項５に記載の文字認識方法に於て、 マークを付した画素の内の“１”レベルが２つの前記特
   徴パターンについて等しい場合には、前記第１の類似文
   字パターンをもって前記対象文字パターンを表す文字で
   あるとすることを特徴とする文字認識方法。
8. 【請求項８】 文字認識のための基準文字パターンを格
   納した辞書記憶手段と、 撮像手段から得られた画像データから前記基準文字パタ
   ーンと比較するための対象文字パターンを生成するため
   の前処理手段と、 パターンマッチングにより前記対象文字パターンに最も
   類似した基準文字パターン及びその次に類似した基準文
   字パターンを第１及び第２の類似文字パターンとして取
   り出すための類似文字パターン検出手段と、 前記第１又は第２の類似文字パターンを表す画素の内で
   もう一方の類似文字パターンを表す画素には含まれてい
   ない画素に“１”を与え他の画素に“０”を与えて２値
   の不一致特徴画像を前記２つの類似文字パターンの各々
   について生成し、更に前記不一致特徴画像の各々につい
   てその画素値が“１”である画素対応の前記対象文字パ
   ターンの画素のみにマークを付した特徴パターンを生成
   するための特徴検出手段と、 前記特徴パターンの各々について前記マークを付した画
   素の画素値の分布から前記２つの類似文字パターンの内
   のどちらが前記対象文字パターンを表す文字であるかを
   定めるための判別手段と、 を備えたことを特徴とする文字読取装置。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の文字読取装置に於て、
   前記前処理手段は、撮像手段の視野内に設けた基準点の
   像位置を検出し、その基準点の像位置を基準として前記
   撮像手段から出力された画像データから前記対象文字パ
   ターンの切り出しを行うことを特徴とする文字読取装
   置。
10. 【請求項１０】 請求項８に記載の文字読取装置に於
    て、前記特徴検出手段は、 前記第１の類似文字パターンに対応する不一致特徴画像
    を、前記第１の類似文字パターンの各画素値から前記第
    ２の類似文字パターンの各画素値を差し引いてその差が
    正となった画素のみを“１”としかつ他の画素を“０”
    とすることによって生成し、 前記第２の類似文字パターンに対応する不一致特徴画像
    を、前記第１の類似文字パターンの各画素値から前記第
    ２の類似文字パターンの各画素値を差し引いてその差が
    負となった画素のみを“１”としかつ他の画素を“０”
    とすることによって生成することを特徴とする文字読取
    装置。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の文字読取装置に於
    て、前記特徴検出手段は、 前記不一致特徴画像の各々に対し平滑化処理を施すこと
    を特徴とする文字読取装置。
12. 【請求項１２】 請求項８〜１１の内の１つに記載の文
    字読取装置に於て、前記判別手段は、 前記画素値の分布の重心を求め、その重心が予め定めた
    閾値をこえた分布を与える方の前記特徴パターンに対応
    した類似文字パターンをもって前記対象文字パターンを
    表す文字であると判別することを特徴とする文字読取装
    置。
13. 【請求項１３】 請求項８に記載の文字読取装置に於
    て、前記特徴検出手段は、 前記対象文字パターンが２値画像である場合に、前記２
    つの類似文字パターンの各画素ごとの排他的論理和をと
    って不一致画像を生成し、該不一致画像の各画素と前記
    各類似文字パターンの各画素とのＡＮＤをとって各類似
    文字パターン対応の前記不一致特徴画像を生成すること
    を特徴とする文字読取装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の文字読取装置に於
    て、前記判別手段は、 マークを付した画素の内の“１”レベルがより多い方の
    前記特徴パターンに対応する類似文字パターンをもっ
    て、前記対象文字パターンを表す文字であると判別する
    ことを特徴とする文字読取装置。
15. 【請求項１５】 請求項１３に記載の文字読取装置に於
    て、前記判別手段は、 マークを付した画素の内の“１”レベルが２つの前記特
    徴パターンについて等しい場合には、前記第１の類似文
    字パターンをもって前記対象文字パターンを表す文字で
    あると判別することを特徴とする文字読取装置。