JPH09131573A - イメージ記録システム、同システムによる宛名自動認識方法及びカラーピクチャーセグメンテーション方法 - Google Patents
イメージ記録システム、同システムによる宛名自動認識方法及びカラーピクチャーセグメンテーション方法Info
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- JPH09131573A JPH09131573A JP8230100A JP23010096A JPH09131573A JP H09131573 A JPH09131573 A JP H09131573A JP 8230100 A JP8230100 A JP 8230100A JP 23010096 A JP23010096 A JP 23010096A JP H09131573 A JPH09131573 A JP H09131573A
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- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C3/00—Sorting according to destination
- B07C3/10—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination
- B07C3/14—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination using light-responsive detecting means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
- G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
- G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
- G06V10/147—Details of sensors, e.g. sensor lenses
Abstract
(57)【要約】
【課題】 イメージを記録するシステム、特に、従来達
成された標準的な文字の高い読取速度を制限せずに、最
新技術の欠点を除去する、封書及び小包の宛名を認識す
るシステムの提供。 【解決手段】大型の封書及び小包で宛名位置を自動的に
探索するために高分解能グレイスケールカメラ及び低分
解能カラーカメラを備えるイメージ記録システムが記述
される。両カメラは１つの照明スリットに向けられ処理
される対象物がこのスリットを通過する。カラーカメラ
は、それが１つの照明スリットのみにより管理されるこ
とを可能にする特別なモードで作動する。この場合、両
カメラには適切な強さの光が供給される。大型の封書及
び小包で宛名位置における自動宛名認識の方法も、宛名
ブロックの認識の際にカラーイメージをセグメント化す
る方法とともに提供される。
成された標準的な文字の高い読取速度を制限せずに、最
新技術の欠点を除去する、封書及び小包の宛名を認識す
るシステムの提供。 【解決手段】大型の封書及び小包で宛名位置を自動的に
探索するために高分解能グレイスケールカメラ及び低分
解能カラーカメラを備えるイメージ記録システムが記述
される。両カメラは１つの照明スリットに向けられ処理
される対象物がこのスリットを通過する。カラーカメラ
は、それが１つの照明スリットのみにより管理されるこ
とを可能にする特別なモードで作動する。この場合、両
カメラには適切な強さの光が供給される。大型の封書及
び小包で宛名位置における自動宛名認識の方法も、宛名
ブロックの認識の際にカラーイメージをセグメント化す
る方法とともに提供される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はイメージ記録システ
ム、特に封書及び小包を自動的に宛名認識するイメージ
記録システムに関する。更に、本発明は封書及び小包の
宛名ブロックの認識方法、及び宛名ブロック位置検出を
改善するためにイメージ記録システムに適合したカラー
セグメンテーション方法に関する。
ム、特に封書及び小包を自動的に宛名認識するイメージ
記録システムに関する。更に、本発明は封書及び小包の
宛名ブロックの認識方法、及び宛名ブロック位置検出を
改善するためにイメージ記録システムに適合したカラー
セグメンテーション方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】規格文字の宛名の自動的な高速位置検出
及び認識が長期にわたり実行されており（例えば、A.K.
Jain外,Pattern Recognition, Vol.25, No.12,p.1459 f
f. ;Pergamon Press Ltd., 1992 を参照されたい）殆ど
全ての郵便局で用いられているが、これは依然として、
いわゆる封書（例えばＤＩＮ Ａ４，Ｂ４）及び小包に
関していくらかの問題を生じている。その理由は、対象
物の処理を要する非常に大量のデータ（大きな領域）及
び高いスループットに必要な高いデータ転送速度にあ
る。更に、宛名の合理的な認識は、しばしば対象物上の
非常に非均一な位置に宛名が配置されていることにより
困難になる。カラー情報があまり重要な役割を果たさな
い規格文字と比較して、例えば、雑誌、カタログ又は広
告資料のような、頻繁に大きく変化するマルチカラーの
背景により、大きな文字及び小包の宛名の合理的な認識
は更に困難になる。それゆえ、今日まで、前記対象物は
専ら手作業で分類される。最近、高い解像力のグレイス
ケールカメラ（例えば、A.K.Jain外，”Address block
locatoin on envelopes using Gabor filters",Pattern
Recognition, Vol.25, No.12, pp.1459-1477, 1992 又
は S.N.Srihani 外，”Recognising Address Blocks on
Mail Pieces", Ai Magazine, Winter 1987, pp.25-40
を参照されたい）の使用により宛名を認識する自動機械
が市販されている。この方法では、読取られる対象物の
イメージはグレイスケールイメージとして取得され、２
値イメージに変換され、そして最後にいわゆる”テキス
トブロック発見装置”により処理される。前記発見装置
はテキスト構成部分を探し、これらの部分を組合わせて
ワード、ラインに、そして最後に宛名データの”候補”
となりうる”テキストブロック”にすることができる。
及び認識が長期にわたり実行されており（例えば、A.K.
Jain外,Pattern Recognition, Vol.25, No.12,p.1459 f
f. ;Pergamon Press Ltd., 1992 を参照されたい）殆ど
全ての郵便局で用いられているが、これは依然として、
いわゆる封書（例えばＤＩＮ Ａ４，Ｂ４）及び小包に
関していくらかの問題を生じている。その理由は、対象
物の処理を要する非常に大量のデータ（大きな領域）及
び高いスループットに必要な高いデータ転送速度にあ
る。更に、宛名の合理的な認識は、しばしば対象物上の
非常に非均一な位置に宛名が配置されていることにより
困難になる。カラー情報があまり重要な役割を果たさな
い規格文字と比較して、例えば、雑誌、カタログ又は広
告資料のような、頻繁に大きく変化するマルチカラーの
背景により、大きな文字及び小包の宛名の合理的な認識
は更に困難になる。それゆえ、今日まで、前記対象物は
専ら手作業で分類される。最近、高い解像力のグレイス
ケールカメラ（例えば、A.K.Jain外，”Address block
locatoin on envelopes using Gabor filters",Pattern
Recognition, Vol.25, No.12, pp.1459-1477, 1992 又
は S.N.Srihani 外，”Recognising Address Blocks on
Mail Pieces", Ai Magazine, Winter 1987, pp.25-40
を参照されたい）の使用により宛名を認識する自動機械
が市販されている。この方法では、読取られる対象物の
イメージはグレイスケールイメージとして取得され、２
値イメージに変換され、そして最後にいわゆる”テキス
トブロック発見装置”により処理される。前記発見装置
はテキスト構成部分を探し、これらの部分を組合わせて
ワード、ラインに、そして最後に宛名データの”候補”
となりうる”テキストブロック”にすることができる。
【０００３】知識ベース・認識システム若しくは神経ネ
ットワーク又は統計的な分類子（テキストブロックの長
さ又は高さ、ラインの数及び黒と白の画素の間の比率の
ような特徴）により正しい宛名ブロックが決定された
後、それはＯＣＲ（光学文字認識）読取装置により最終
的に読取られる（例えば、S.N.Sriheri外，"Towards de
veloping a real time system to locate address bloc
ks on mail pieces", Int.Il.Res.& Engng. Postal App
l.,1(1), pp.57-65, 1989を参照されたい）。
ットワーク又は統計的な分類子（テキストブロックの長
さ又は高さ、ラインの数及び黒と白の画素の間の比率の
ような特徴）により正しい宛名ブロックが決定された
後、それはＯＣＲ（光学文字認識）読取装置により最終
的に読取られる（例えば、S.N.Sriheri外，"Towards de
veloping a real time system to locate address bloc
ks on mail pieces", Int.Il.Res.& Engng. Postal App
l.,1(1), pp.57-65, 1989を参照されたい）。
【０００４】一般に、グレイスケール又はカラーイメー
ジの記録は、読取られるべき対象物を、適切な照明装置
により生成された光スリットに連続的に通過させること
により読取られる。このようにして、文書の全表面は、
この光スリットに向けられたグレイスケールカメラによ
り記録された後、ディジタル化される。
ジの記録は、読取られるべき対象物を、適切な照明装置
により生成された光スリットに連続的に通過させること
により読取られる。このようにして、文書の全表面は、
この光スリットに向けられたグレイスケールカメラによ
り記録された後、ディジタル化される。
【０００５】しかしながら、複雑なカラー封書及び小包
の場合には、このグレイスケール又は２値イメージの宛
名ブロックは、その対象物にある大量の他の不要な情報
と較べて宛名ブロックのデータ密度が低いので、発見で
きないことがしばしばある。
の場合には、このグレイスケール又は２値イメージの宛
名ブロックは、その対象物にある大量の他の不要な情報
と較べて宛名ブロックのデータ密度が低いので、発見で
きないことがしばしばある。
【０００６】封書及び小包の自動分類でＯＣＲを用いる
ためには、少なくとも２００ｄｐｉ（ドット／インチ）
（＝８ビットグレイスケール値／画素）で全表面をディ
ジタル化し、小さな文字を分解できることが必要であ
る。その結果、大きな文字又は小包で生じるデータの量
及びしばしば高度にカラー化された表面は、宛名ブロッ
クの探索をますます困難にする。
ためには、少なくとも２００ｄｐｉ（ドット／インチ）
（＝８ビットグレイスケール値／画素）で全表面をディ
ジタル化し、小さな文字を分解できることが必要であ
る。その結果、大きな文字又は小包で生じるデータの量
及びしばしば高度にカラー化された表面は、宛名ブロッ
クの探索をますます困難にする。
【０００７】完全に自動化された宛名認識システムの能
力を評価する重要な基準はスループット（読取速度）及
び認識率である。従って、ほんの１％の認識の改善でも
累積すれば大きな節約につながる。このようなシステム
の潜在能力を最大限に引出すためには、カメラが対象物
を記録すると直ちに全ての必要な情報が記録され、その
後その特定の記録システムに適した方法により処理され
ねばならない。
力を評価する重要な基準はスループット（読取速度）及
び認識率である。従って、ほんの１％の認識の改善でも
累積すれば大きな節約につながる。このようなシステム
の潜在能力を最大限に引出すためには、カメラが対象物
を記録すると直ちに全ての必要な情報が記録され、その
後その特定の記録システムに適した方法により処理され
ねばならない。
【０００８】それゆえ、カラー情報も含む封書及び小包
の宛名認識では、このカラー情報を追加して記録し評価
することが望ましいように思われる。この場合、宛名デ
ータの実際の読取りでは、カラー情報の（より低い分解
能での）記録は宛名の迅速且つ確実な発見及びグレイス
ケールデータの（より高い分解能での）記録に寄与する
ことができる。
の宛名認識では、このカラー情報を追加して記録し評価
することが望ましいように思われる。この場合、宛名デ
ータの実際の読取りでは、カラー情報の（より低い分解
能での）記録は宛名の迅速且つ確実な発見及びグレイス
ケールデータの（より高い分解能での）記録に寄与する
ことができる。
【０００９】Ade外，”A two-step procedure to find
the destination address block onparcel, Actes des
premieres journe 'es europe' ennes sur les techn
ologies postales", Proceedings, Nantes, France, 14
-16 June 1993 ,Vol.1, pp.303-320 は小包の宛名ブロ
ック認識に関する２段階のプロセスを記述している。
the destination address block onparcel, Actes des
premieres journe 'es europe' ennes sur les techn
ologies postales", Proceedings, Nantes, France, 14
-16 June 1993 ,Vol.1, pp.303-320 は小包の宛名ブロ
ック認識に関する２段階のプロセスを記述している。
【００１０】ここでは、可能な”宛名ブロック候補”
が、第１のステップで、小包の１側面全体の低い分解能
のカラーイメージ（１画素／ｍｍ）を用いて取出され、
そこから、特有の特性に基づいて、実際の宛名ブロック
が識別される。そして第２のステップで、高い分解能
（４画素／ｍｍ）の２値イメージが生成される。そし
て、そこから宛名ブロックがＯＣＲにより読取られる。
が、第１のステップで、小包の１側面全体の低い分解能
のカラーイメージ（１画素／ｍｍ）を用いて取出され、
そこから、特有の特性に基づいて、実際の宛名ブロック
が識別される。そして第２のステップで、高い分解能
（４画素／ｍｍ）の２値イメージが生成される。そし
て、そこから宛名ブロックがＯＣＲにより読取られる。
【００１１】この方法の１つの欠点は非常に低い読取速
度（およそ５分／小包）である。
度（およそ５分／小包）である。
【００１２】互いに離れている２つの照明装置により、
処理される対象物にある異なる位置でカラー及びグレイ
スケールデータを取得することが可能である。しかしな
がら、そのために、追加の照明装置、対応する調整、対
象物の始点及び終点信号、更には対象物追跡（２つの露
光の間の距離が大きい場合）が一般に要求される。
処理される対象物にある異なる位置でカラー及びグレイ
スケールデータを取得することが可能である。しかしな
がら、そのために、追加の照明装置、対応する調整、対
象物の始点及び終点信号、更には対象物追跡（２つの露
光の間の距離が大きい場合）が一般に要求される。
【００１３】IBM Technical Disclosure Bulletin "M.
A.R.S., IBM Automatic Mail Address Recognition Sys
tems", March 1995は、低分解能カラーカメラ及び高分
解能グレイスケールカメラを備えるこのような自動宛名
認識システムを記述している。
A.R.S., IBM Automatic Mail Address Recognition Sys
tems", March 1995は、低分解能カラーカメラ及び高分
解能グレイスケールカメラを備えるこのような自動宛名
認識システムを記述している。
【００１４】更に、カラー及びグレイスケールデータの
同時記録は、分解能が異なるために２つの露光について
異なる光の強さが要求されることに問題がある。
同時記録は、分解能が異なるために２つの露光について
異なる光の強さが要求されることに問題がある。
【００１５】更に、読取られる対象物上のラインを適切
に照明するために、読取速度を高くすると一般に強度の
光を必要とする。
に照明するために、読取速度を高くすると一般に強度の
光を必要とする。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的はイメー
ジを記録するシステム、特に、従来達成された標準的な
文字の高い読取速度を制限せずに前述の最新技術の欠点
を除去する、封書及び小包の宛名を認識するシステムを
提供することにある。
ジを記録するシステム、特に、従来達成された標準的な
文字の高い読取速度を制限せずに前述の最新技術の欠点
を除去する、封書及び小包の宛名を認識するシステムを
提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】前記課題は、請求項１の
イメージ記録システム、請求項１０による宛名認識及び
請求項１１によるカラーセグメント化の方法により解決
される。
イメージ記録システム、請求項１０による宛名認識及び
請求項１１によるカラーセグメント化の方法により解決
される。
【００１８】更に有利な実施例は従属請求項に示され
る。
る。
【００１９】本発明によるイメージ記録システムは高い
分解能のグレイスケールカメラ及び低い分解能のカラー
カメラを備える。この場合、後者は対象物の１つの素子
が照明中にカラーカメラの１つのラインの複数の素子に
投影されるように作動し、そしてカラーラインの複数の
素子の信号は照明後に電子的に平均化される。
分解能のグレイスケールカメラ及び低い分解能のカラー
カメラを備える。この場合、後者は対象物の１つの素子
が照明中にカラーカメラの１つのラインの複数の素子に
投影されるように作動し、そしてカラーラインの複数の
素子の信号は照明後に電子的に平均化される。
【００２０】従って、カラーカメラの低い分解能のイメ
ージは宛名ブロックの位置の決定に役立つが、グレイス
ケールカメラの高い分解能のイメージは見つかった宛名
ブロックの読取りに役立つ。
ージは宛名ブロックの位置の決定に役立つが、グレイス
ケールカメラの高い分解能のイメージは見つかった宛名
ブロックの読取りに役立つ。
【００２１】カラーカメラを空間的に整合したモードで
作動させることにより、両カメラに共有の光スリットに
より管理することができる。この場合、高い分解能のグ
レイスケールカメラにも十分な光の強さがある。従っ
て、新たな照明具の付加、調整及び文字の始点／終点信
号ならびに、対象物の追跡を省くことができる。従っ
て、カラー及びグレイスケールカメラはどちらも同じ光
スリットに配置されるので、対象物の同じ位置でグレイ
スケール及びカラーデータが取得される。
作動させることにより、両カメラに共有の光スリットに
より管理することができる。この場合、高い分解能のグ
レイスケールカメラにも十分な光の強さがある。従っ
て、新たな照明具の付加、調整及び文字の始点／終点信
号ならびに、対象物の追跡を省くことができる。従っ
て、カラー及びグレイスケールカメラはどちらも同じ光
スリットに配置されるので、対象物の同じ位置でグレイ
スケール及びカラーデータが取得される。
【００２２】特に適切なカラーイメージのセグメンテー
ションに関する、高い分解能のグレイスケールカメラ及
び低い分解能のカラーカメラの組合せは、スループッ
ト、即ち読取速度を低下させずに、宛名ブロックの認識
率及び速度の大幅な改善を可能にする。
ションに関する、高い分解能のグレイスケールカメラ及
び低い分解能のカラーカメラの組合せは、スループッ
ト、即ち読取速度を低下させずに、宛名ブロックの認識
率及び速度の大幅な改善を可能にする。
【００２３】
【発明の実施の形態】図１に示されたカメラで、カラー
カメラ１０及びグレイスケールカメラ１２はラインカメ
ラである。この場合、現に入手できる、適切なライン周
波数を有するカラーカメラは一定のライン幅ｗを有する
（赤、緑及び青の）３つの別々のＣＣＤラインを有す
る。これらのラインは空間的に分離され、そしてこのラ
イン幅ｗの倍数（例えば、８ｗ）だけ離される。もちろ
ん、本発明はこれらのカメラに限定されるものではな
い。しかしながら、簡略化のために、以下、これらのカ
メラに関して記述される。当業者が容易に認識するよう
に、本発明は他のタイプのカメラを用いることもでき
る。
カメラ１０及びグレイスケールカメラ１２はラインカメ
ラである。この場合、現に入手できる、適切なライン周
波数を有するカラーカメラは一定のライン幅ｗを有する
（赤、緑及び青の）３つの別々のＣＣＤラインを有す
る。これらのラインは空間的に分離され、そしてこのラ
イン幅ｗの倍数（例えば、８ｗ）だけ離される。もちろ
ん、本発明はこれらのカメラに限定されるものではな
い。しかしながら、簡略化のために、以下、これらのカ
メラに関して記述される。当業者が容易に認識するよう
に、本発明は他のタイプのカメラを用いることもでき
る。
【００２４】以下に詳細に記述されるモードの１つで、
カラーカメラは本発明に従って作動される。それにより
カラーカメラは共有の照明スリットにより作動するとと
もに、グレイスケールカメラにも十分な光の強さを供給
することができる。従って、両カメラは回転／傾斜台
（図示せず）に取付けられる。滑動台（図示せず）はイ
メージフィールドの微細調整を可能にする。光源は別の
容器に取付けられる（図示せず）。そして光は、グラス
ファイバーケーブル１８を通して、レンズ（図示せず）
によりその光を光スリットに変換するグラスファイバー
断面変換器１６に供給される。従って、光スリットの幅
は光の量による。光が所定の角度に向けられる場合にカ
ラーカメラの全ての３つのラインの照明が減少しないよ
うに、検査される対象物の高さの変動に対して光スリッ
トの幅は十分に広くなければならない。ここでは、およ
そ３．５〜８ｍｍのスリット幅が便宜的に示されている
が、およそ４ｍｍのスリット幅が特に望ましい。シリン
ダー状のレンズによる直接照明も可能であることは注目
すべきである。
カラーカメラは本発明に従って作動される。それにより
カラーカメラは共有の照明スリットにより作動するとと
もに、グレイスケールカメラにも十分な光の強さを供給
することができる。従って、両カメラは回転／傾斜台
（図示せず）に取付けられる。滑動台（図示せず）はイ
メージフィールドの微細調整を可能にする。光源は別の
容器に取付けられる（図示せず）。そして光は、グラス
ファイバーケーブル１８を通して、レンズ（図示せず）
によりその光を光スリットに変換するグラスファイバー
断面変換器１６に供給される。従って、光スリットの幅
は光の量による。光が所定の角度に向けられる場合にカ
ラーカメラの全ての３つのラインの照明が減少しないよ
うに、検査される対象物の高さの変動に対して光スリッ
トの幅は十分に広くなければならない。ここでは、およ
そ３．５〜８ｍｍのスリット幅が便宜的に示されている
が、およそ４ｍｍのスリット幅が特に望ましい。シリン
ダー状のレンズによる直接照明も可能であることは注目
すべきである。
【００２５】対象物１４は最大３ｍｓ-1、できれば２．
５ｍｓ-1よりも大きい速度で照明スリット８を通過する
ように供給される。高いスループットを保証するため
に、移送速度はできるだけ速くなければならない。しか
しながら、速度が大きすぎる場合、その結果として、使
用可能な光が過小になり、速度が低すぎる場合、スルー
プットは劇的に低下する。
５ｍｓ-1よりも大きい速度で照明スリット８を通過する
ように供給される。高いスループットを保証するため
に、移送速度はできるだけ速くなければならない。しか
しながら、速度が大きすぎる場合、その結果として、使
用可能な光が過小になり、速度が低すぎる場合、スルー
プットは劇的に低下する。
【００２６】図２はカラーライン６のＣＣＤ素子におけ
る対象物素子２の通常の表示を示す。この場合、カメラ
により決まるが、ＣＣＤラインの幅ｗは０．０１４ｍｍ
に等しい。そして対象物のラインの幅は、選択された４
０ｄｐｉ（２４．４／４０）に従って、０．６３５ｍｍ
になる。従って、分解能自体はライン周波数により制限
される。
る対象物素子２の通常の表示を示す。この場合、カメラ
により決まるが、ＣＣＤラインの幅ｗは０．０１４ｍｍ
に等しい。そして対象物のラインの幅は、選択された４
０ｄｐｉ（２４．４／４０）に従って、０．６３５ｍｍ
になる。従って、分解能自体はライン周波数により制限
される。
【００２７】本例では、対象物素子２の各々について１
つのＣＣＤ素子４がカラーライン６に示されている。こ
の通常の表示はここで、１つの対象物素子が複数のＣＣ
Ｄ素子上に表される表示に置き換えられる、即ち、係数
ｎで拡大される。図３の例では、ｎは４に等しい。従っ
て、全体の対象物素子イメージは１６のＣＣＤ素子領域
をカバーするが、４素子のみが１時点でカメラにより記
録され、そして露光後に和がとられる。一般に、この単
純なＣＣＤ素子の集計は”ビニング（ｂｉｎｎｉｎ
ｇ）”として知られる。本発明はこの値に制限される必
要はないことが留意されるべきである。要素ｗの最大値
は対象物のサイズ、ラインのＣＣＤ素子の数、及びライ
ン幅ｗ数で示されたそれらの間隔により決定される。
つのＣＣＤ素子４がカラーライン６に示されている。こ
の通常の表示はここで、１つの対象物素子が複数のＣＣ
Ｄ素子上に表される表示に置き換えられる、即ち、係数
ｎで拡大される。図３の例では、ｎは４に等しい。従っ
て、全体の対象物素子イメージは１６のＣＣＤ素子領域
をカバーするが、４素子のみが１時点でカメラにより記
録され、そして露光後に和がとられる。一般に、この単
純なＣＣＤ素子の集計は”ビニング（ｂｉｎｎｉｎ
ｇ）”として知られる。本発明はこの値に制限される必
要はないことが留意されるべきである。要素ｗの最大値
は対象物のサイズ、ラインのＣＣＤ素子の数、及びライ
ン幅ｗ数で示されたそれらの間隔により決定される。
【００２８】可能な場合、対象物の全表面を記録できる
ように、全ラインサイクル時間、即ち対象物素子サイズ
を変換速度で除した商、例えば１つの選択として、０．
６３５／２５００＝２．５４×１０-4秒にわたって電子
的な窓が開けられるべきである。即ち、露光時間及びラ
インサイクル時間は等しくなければならない。このよう
に、全ての”対象物イメージストリップ”の光の強さは
走行方向で時間積分される。対象物のラインの露光の
後、全てのＣＣＤラインからの信号は電子的に合算され
る、即ち基準化（ビニング）される。従って、この場
合、”時間”及び空間的（ビニング）積分（”時間ビニ
ング”）の組合せがある。
ように、全ラインサイクル時間、即ち対象物素子サイズ
を変換速度で除した商、例えば１つの選択として、０．
６３５／２５００＝２．５４×１０-4秒にわたって電子
的な窓が開けられるべきである。即ち、露光時間及びラ
インサイクル時間は等しくなければならない。このよう
に、全ての”対象物イメージストリップ”の光の強さは
走行方向で時間積分される。対象物のラインの露光の
後、全てのＣＣＤラインからの信号は電子的に合算され
る、即ち基準化（ビニング）される。従って、この場
合、”時間”及び空間的（ビニング）積分（”時間ビニ
ング”）の組合せがある。
【００２９】この”時間／ビニングモード”の使用の結
果は最初にカラーカメラの感度が高くなることである。
ＣＣＤライン上の対象物素子のｎ×ｎ倍大きいイメージ
ング（例えば、図３の４×４）により、カメラと対象物
の間隔はおよそｎ分の１に減らされる。対象物からより
大量の光（ｎ2倍）を受取ると、より大きい（ｎ2倍）イ
メージ領域に十分に対応できる。それゆえ、ＣＣＤ素子
上の照明の強さは同じままである。従って、対象物イメ
ージ当りｎ個のＣＣＤ素子により、感度はｎ倍増加す
る。
果は最初にカラーカメラの感度が高くなることである。
ＣＣＤライン上の対象物素子のｎ×ｎ倍大きいイメージ
ング（例えば、図３の４×４）により、カメラと対象物
の間隔はおよそｎ分の１に減らされる。対象物からより
大量の光（ｎ2倍）を受取ると、より大きい（ｎ2倍）イ
メージ領域に十分に対応できる。それゆえ、ＣＣＤ素子
上の照明の強さは同じままである。従って、対象物イメ
ージ当りｎ個のＣＣＤ素子により、感度はｎ倍増加す
る。
【００３０】”通常の動作”と較べてｎ倍の倍率のため
に、対象物の表面のおよそ１／ｎを照明するだけでよ
い。従って、同じ光源の強さを用いた場合、対象物に対
する照明の強さはｎ倍に増す。よって、全利得はＣＣＤ
素子の露光のｎ2倍増加する。
に、対象物の表面のおよそ１／ｎを照明するだけでよ
い。従って、同じ光源の強さを用いた場合、対象物に対
する照明の強さはｎ倍に増す。よって、全利得はＣＣＤ
素子の露光のｎ2倍増加する。
【００３１】更に、分解能、即ち、ＣＣＤラインの高さ
（走行方向の寸法）による対象物素子−イメージ高さの
たたみこみが２×ｎ倍でなく１＋１／ｎの幅を有するた
め、同じ露光時間でカラーカメラの分解能が増す。従っ
て、イメージは鮮明になる。
（走行方向の寸法）による対象物素子−イメージ高さの
たたみこみが２×ｎ倍でなく１＋１／ｎの幅を有するた
め、同じ露光時間でカラーカメラの分解能が増す。従っ
て、イメージは鮮明になる。
【００３２】グレイスケールカメラでは、照明の強さに
関する利得は、照明される表面をおよそｎ分の１に減少
することから得られる。
関する利得は、照明される表面をおよそｎ分の１に減少
することから得られる。
【００３３】従って、本発明により、２つのカメラに関
して１つの共同照明が行われ且つそれで十分である。
して１つの共同照明が行われ且つそれで十分である。
【００３４】下記の実施例は本発明によるイメージ記録
システムを詳細に説明するのに役立つ。
システムを詳細に説明するのに役立つ。
【００３５】グレイスケールカメラで２００ｄｐｉの分
解能は対象物上の１２７μｍのライン幅（文字）に対応
する。これは、２．５ｍｓ-1の選択された走査速度で、
グレイスケールＣＣＤラインに５０μｓよりも短い露光
時間で表示されねばならない。その結果、小さな領域で
の非常に高い光の強さが要求される。
解能は対象物上の１２７μｍのライン幅（文字）に対応
する。これは、２．５ｍｓ-1の選択された走査速度で、
グレイスケールＣＣＤラインに５０μｓよりも短い露光
時間で表示されねばならない。その結果、小さな領域で
の非常に高い光の強さが要求される。
【００３６】カラーカメラでの４０ｄｐｉの分解能は、
２５０μｓの露光時間で、対象物上の６３５μｓのライ
ン幅に対応する。このカメラで２０９６素子の長さを有
する３本のＣＣＤラインは互いに８（ＣＣＤ）ライン幅
にあるので、１７ライン幅のイメージ領域をカバーす
る。それゆえ、照明されねばならない対象物の最小領域
は１７×０．６３５ｍｍ、即ち１０．８ｍｍの幅を有す
る。ランプの光が（たとえアーク灯でも）この幅を越え
て広がる場合、照明の強さはグレイスケールカメラにと
ってはもはや適切ではない。
２５０μｓの露光時間で、対象物上の６３５μｓのライ
ン幅に対応する。このカメラで２０９６素子の長さを有
する３本のＣＣＤラインは互いに８（ＣＣＤ）ライン幅
にあるので、１７ライン幅のイメージ領域をカバーす
る。それゆえ、照明されねばならない対象物の最小領域
は１７×０．６３５ｍｍ、即ち１０．８ｍｍの幅を有す
る。ランプの光が（たとえアーク灯でも）この幅を越え
て広がる場合、照明の強さはグレイスケールカメラにと
ってはもはや適切ではない。
【００３７】２次元画素を得るためには、係数ｎは、Ｃ
ＣＤラインの８ｗの間隔で選択されたカメラのタイプに
より、値２、４及び８、即ちライン間隔の整数倍に制限
される。その結果、例えば、２６０ｍｍの幅が記録され
た場合、４１０の画素がライン毎に生成される。ｎ＝２
では８２０、ｎ＝４では１６４０、そしてｎ＝８では３
２８０のＣＣＤ素子が要求される。それゆえ、ｎ＝４は
最大で２０９６が使用できる。今日では、光学装置は、
１つの対象物素子（６３５×６３５μｍ）が１つの素子
（図２）に代わり４×４のＣＣＤ素子のイメージ領域
（図３）に描かれるように選択される。２５０μｓの露
光時間がラインサイクルタイムと同じになるように選択
されるので、４つのＣＣＤ素子はこの領域を越えて広が
り、そして強さを調整する。そして、これらの素子は４
個ずつまとめられる。
ＣＤラインの８ｗの間隔で選択されたカメラのタイプに
より、値２、４及び８、即ちライン間隔の整数倍に制限
される。その結果、例えば、２６０ｍｍの幅が記録され
た場合、４１０の画素がライン毎に生成される。ｎ＝２
では８２０、ｎ＝４では１６４０、そしてｎ＝８では３
２８０のＣＣＤ素子が要求される。それゆえ、ｎ＝４は
最大で２０９６が使用できる。今日では、光学装置は、
１つの対象物素子（６３５×６３５μｍ）が１つの素子
（図２）に代わり４×４のＣＣＤ素子のイメージ領域
（図３）に描かれるように選択される。２５０μｓの露
光時間がラインサイクルタイムと同じになるように選択
されるので、４つのＣＣＤ素子はこの領域を越えて広が
り、そして強さを調整する。そして、これらの素子は４
個ずつまとめられる。
【００３８】従って、イメージ領域は、対象物により包
含された正味の角度及び単位時間当りの光量に従って、
４×４＝１６倍に増す。従って、ＣＣＤラインにおける
照明の強さは相対的に一定のままである。４本のＣＣＤ
ラインがまとめられた場合、それらは４倍の信号を供給
する。照明は０．６３５ｍｍの１７本のライン、即ち１
０．８ｍｍから、５×０．６３５ｍｍ＝３．２ｍｍの幅
に減少する（利得係数は１０．８／３．２＝３．４にな
る）。従って、ＣＣＤラインの照明密度の全利得係数は
４×３．４＝１３．６に達し、そしてグレイスケールカ
メラでは、３．４である。
含された正味の角度及び単位時間当りの光量に従って、
４×４＝１６倍に増す。従って、ＣＣＤラインにおける
照明の強さは相対的に一定のままである。４本のＣＣＤ
ラインがまとめられた場合、それらは４倍の信号を供給
する。照明は０．６３５ｍｍの１７本のライン、即ち１
０．８ｍｍから、５×０．６３５ｍｍ＝３．２ｍｍの幅
に減少する（利得係数は１０．８／３．２＝３．４にな
る）。従って、ＣＣＤラインの照明密度の全利得係数は
４×３．４＝１３．６に達し、そしてグレイスケールカ
メラでは、３．４である。
【００３９】それゆえ、４５０ｗのＤＣアークランプの
使用及び前述のカラーカメラの時間／ビニングモードで
得られた係数のみの照明のためのガラスファイバーセク
ション変換器の使用は共同照明を可能にする。より高い
性能はガラスファイバーによっては実現できない。
使用及び前述のカラーカメラの時間／ビニングモードで
得られた係数のみの照明のためのガラスファイバーセク
ション変換器の使用は共同照明を可能にする。より高い
性能はガラスファイバーによっては実現できない。
【００４０】カラー分離のために、グレイスケールイメ
ージの外に、走査された低い分解能のカラーイメージ
（例えば、４０ｄｐｉ＝１６ビット色相／画素）が分解
されていわゆるファセット（例えば、２４×２４画素の
サイズのフィールド）になる。ＲＧＢ（赤、緑及び青）
表示をカラーイメージのＨＳＩ（色相、彩度及び輝度）
表示に変換した後、Ｈ、Ｓ及びＩの値に基づいた特性が
各ファセットで取出される。これらは１つのファセット
内の全ての画素の色相Ｉ、彩度Ｓ及び輝度Ｉの平均及び
分散である。更なる特性として、ファセット内にかなり
の色相を有する画素、即ち”非グレイ”画素の数、なら
びに赤、青及び黒色の割合がありうる。
ージの外に、走査された低い分解能のカラーイメージ
（例えば、４０ｄｐｉ＝１６ビット色相／画素）が分解
されていわゆるファセット（例えば、２４×２４画素の
サイズのフィールド）になる。ＲＧＢ（赤、緑及び青）
表示をカラーイメージのＨＳＩ（色相、彩度及び輝度）
表示に変換した後、Ｈ、Ｓ及びＩの値に基づいた特性が
各ファセットで取出される。これらは１つのファセット
内の全ての画素の色相Ｉ、彩度Ｓ及び輝度Ｉの平均及び
分散である。更なる特性として、ファセット内にかなり
の色相を有する画素、即ち”非グレイ”画素の数、なら
びに赤、青及び黒色の割合がありうる。
【００４１】これらの特性を用いて、第１の類別子は最
初に、全ての対象物、即ち全てのファセットについて、
それが単一カラーの対象物であるか又はマルチカラーの
対象物であるかを決定する。これに関して、ＨＳＩ値は
既知の方法により分析される。同じ輝度及びカラー彩度
で同じ形状のカラーを有する画素が大部分である、即ち
これらの画素が（所定の範囲内に）同じＨＳＩ値を有す
る場合、これは、対象物の表面の大部分がこのカラーで
ある、即ちその対象物は単一のカラーであることを意味
する。この場合、単一のＨＳＩ値は高い頻度（低い散
乱）で存在する。他方、マルチカラーの対象物の場合、
ＨＳＩ領域に幾つかの限界点がある。それゆえ、類別子
は重要な限界点が１つ又は幾つかあるか又は１つもない
か決定し、そしてそれにより、いくつかの対象物の統計
的なデータに基づいて、現在の対象物が単一のカラーで
あるか又はマルチカラーであるかを決定する。従って、
それは、発見された頻度が十分に頻繁であるかどうかを
決定する。
初に、全ての対象物、即ち全てのファセットについて、
それが単一カラーの対象物であるか又はマルチカラーの
対象物であるかを決定する。これに関して、ＨＳＩ値は
既知の方法により分析される。同じ輝度及びカラー彩度
で同じ形状のカラーを有する画素が大部分である、即ち
これらの画素が（所定の範囲内に）同じＨＳＩ値を有す
る場合、これは、対象物の表面の大部分がこのカラーで
ある、即ちその対象物は単一のカラーであることを意味
する。この場合、単一のＨＳＩ値は高い頻度（低い散
乱）で存在する。他方、マルチカラーの対象物の場合、
ＨＳＩ領域に幾つかの限界点がある。それゆえ、類別子
は重要な限界点が１つ又は幾つかあるか又は１つもない
か決定し、そしてそれにより、いくつかの対象物の統計
的なデータに基づいて、現在の対象物が単一のカラーで
あるか又はマルチカラーであるかを決定する。従って、
それは、発見された頻度が十分に頻繁であるかどうかを
決定する。
【００４２】そして、第２の類別子は、ファセット毎
に、それが宛名ブロックの一部である見込みを決定する
ために、この追加の情報を用いる。この見込みが高い場
合、即ち、所定のしきい値が越えられた場合、背景のカ
ラーが決定される。このしきい値は、前に分析されたい
くつかの対象物の統計的な値に基づいて決定される。そ
れゆえ、”宛名ブロック部分”及び”非宛名ブロック部
分”の両者で、ファセットの特性の所与の組合せが起き
る頻度を決定する必要がある。そして、実際のファセッ
トの場合、２つのクラスの最も近い組合せからの最短の
距離の大きさが決定される。確率、即ち、その発生の頻
度の組合せで、しきい値よりも上又は下にあるに相違な
い値を最終的に決定することができる。
に、それが宛名ブロックの一部である見込みを決定する
ために、この追加の情報を用いる。この見込みが高い場
合、即ち、所定のしきい値が越えられた場合、背景のカ
ラーが決定される。このしきい値は、前に分析されたい
くつかの対象物の統計的な値に基づいて決定される。そ
れゆえ、”宛名ブロック部分”及び”非宛名ブロック部
分”の両者で、ファセットの特性の所与の組合せが起き
る頻度を決定する必要がある。そして、実際のファセッ
トの場合、２つのクラスの最も近い組合せからの最短の
距離の大きさが決定される。確率、即ち、その発生の頻
度の組合せで、しきい値よりも上又は下にあるに相違な
い値を最終的に決定することができる。
【００４３】そして、高い”宛名ブロックの確率”（即
ち、しきい値よりも上にある）及び同じカラーを有する
隣接ファセットは”宛名ブロック候補”に連結される。
このような候補の幾何学的な測定値（例えば、対象物上
の位置、側面と長さの比、全体の大きさ、等）は更に計
算の基礎を形成する。
ち、しきい値よりも上にある）及び同じカラーを有する
隣接ファセットは”宛名ブロック候補”に連結される。
このような候補の幾何学的な測定値（例えば、対象物上
の位置、側面と長さの比、全体の大きさ、等）は更に計
算の基礎を形成する。
【００４４】非常に多くの場合、このカラーセグメント
化により、少数のファセットイメージに関して宛名ブロ
ックが探索されねばならない、巨大な量のデータを抑え
ることができる。この方法により、宛名ブロックは更に
容易に発見することができる。そして、カラーイメージ
からの宛名ブロック情報とともに、ＯＣＲはより効率的
に高い分解能のグレイスケールイメージで使用できる。
化により、少数のファセットイメージに関して宛名ブロ
ックが探索されねばならない、巨大な量のデータを抑え
ることができる。この方法により、宛名ブロックは更に
容易に発見することができる。そして、カラーイメージ
からの宛名ブロック情報とともに、ＯＣＲはより効率的
に高い分解能のグレイスケールイメージで使用できる。
【００４５】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。 （１）大型封書及び小包を含む対象物に対して自動宛名
認識をするためのイメージ記録システムであって、高い
分解能を有するグレイスケールカメラ及び低い分解能を
有するカラーカメラと、照明装置と、前記照明装置によ
り生成された光を対象物上の照明スリットに変換する手
段とを備え、前記グレイスケールカメラ及び前記カラー
カメラは前記照明スリットへ向けられ、前記カラーカメ
ラは露光中に対象物の１つの素子が前記カラーカメラの
カラーラインの複数の素子に投影されるように作動さ
れ、前記カラーラインの複数の素子の信号が時間積分に
累積されその平均値が露光後に電子的に取出されること
を特徴とするイメージ記録システム。 （２）前記グレイスケールカメラの分解能は少なくとも
２００ｄｐｉである、上記（１）に記載のイメージ記録
システム。 （３）前記カラーカメラの分解能は少なくとも４０ｄｐ
ｉある、上記（１）又は（２）に記載のイメージ記録シ
ステム。 （４）照明スリットの幅は３．２〜８ｍｍの範囲内にあ
る、上記（１）乃至（３）のいずれかに記載のイメージ
記録システム。 （５）前記カラーカメラは３つの離れたＣＣＤラインを
備える、上記（１）乃至（４）のいずれかに記載のイメ
ージ記録システム。 （６）３つのＣＣＤラインの各々はライン幅ｗを有し且
つ互いに他から８倍離されている、上記（５）に記載の
イメージ記録システム。 （７）対象物の移動速度は少なくとも２．５ｍ／秒であ
る、上記（１）乃至（６）のいずれかに記載のイメージ
記録システム。 （８）対象物の１つの素子は４×４のＣＣＤ素子の領域
で表される、上記（１）乃至（７）のいずれかに記載の
イメージ記録システム。 （９）対象物素子のサイズ及び移動速度（ラインサイク
ル時間）の比率及び露光時間は同じ大きさである、上記
（１）乃至（８）のいずれかに記載のイメージ記録シス
テム。 （１０）大型封書及び小包を含む対象物上の宛名を、上
記（１）乃至（９）のいずれかによる記録システムによ
り自動認識する方法であって、（ａ）前記グレイスケー
ルカメラ及び前記カラーカメラを照明スリットに位置合
わせするステップと、（ｂ）対象物を連続的に供給し
て、供給機構に連結された信号送信装置によりライン給
送信号を生成するステップと、（ｃ）隣接するライン給
送信号間で前記カラーカメラのＣＣＤラインを露光する
ステップと、（ｄ）露光されたＣＣＤラインを各々のラ
イン給送信号により、電子メモリ内に読込むステップ
と、（ｅ）対象物が完全に処理されるまでステップ
（ｂ）〜（ｄ）を反復するステップと、（ｆ）ＯＣＲに
よりメモリ内容を評価するステップとを含む方法。 （１１）大型封書及び小包上の宛名ブロックの認識中に
カラーピクチャーをセグメンテーションする方法であっ
て、（ａ）処理される対象物のカラーピクチャーを低い
分解能を有するスキャナーを用いて走査するステップ
と、（ｂ）取得されたＲＧＢのカラーピクチャーをＨＳ
Ｉ（色相、彩度及び輝度）ピクチャーに変換するステッ
プと、（ｃ）走査されたピクチャーを有限サイズのフィ
ールドに細分するステップと、（ｄ）各々のフィールド
から所定の特徴を取出すステップと、（ｅ）全てのフィ
ールドの全体に第１の類別子を適用して対象物が単一の
カラーであるか又はマルチカラーであるかを判定するス
テップと、（ｆ）ステップ（ｅ）で得られた情報を含む
各々のフィールドに第２の類別子を適用して単一のフィ
ールドが宛名ブロックに属するかどうかを判定するステ
ップと、（ｇ）ステップ（ｆ）で宛名ブロックに属する
と判定された幾何学的に隣接するフィールド同士を合併
するステップとを含む方法。 （１２）所定の特徴はフィールド内の全ての画素の色
相、彩度及び輝度の平均及び分散を含む、上記（１１）
に記載の方法。 （１３）画素とフィールド内の重要な色相との割合も決
定される、上記（１１）又は（１２）に記載の方法。
の事項を開示する。 （１）大型封書及び小包を含む対象物に対して自動宛名
認識をするためのイメージ記録システムであって、高い
分解能を有するグレイスケールカメラ及び低い分解能を
有するカラーカメラと、照明装置と、前記照明装置によ
り生成された光を対象物上の照明スリットに変換する手
段とを備え、前記グレイスケールカメラ及び前記カラー
カメラは前記照明スリットへ向けられ、前記カラーカメ
ラは露光中に対象物の１つの素子が前記カラーカメラの
カラーラインの複数の素子に投影されるように作動さ
れ、前記カラーラインの複数の素子の信号が時間積分に
累積されその平均値が露光後に電子的に取出されること
を特徴とするイメージ記録システム。 （２）前記グレイスケールカメラの分解能は少なくとも
２００ｄｐｉである、上記（１）に記載のイメージ記録
システム。 （３）前記カラーカメラの分解能は少なくとも４０ｄｐ
ｉある、上記（１）又は（２）に記載のイメージ記録シ
ステム。 （４）照明スリットの幅は３．２〜８ｍｍの範囲内にあ
る、上記（１）乃至（３）のいずれかに記載のイメージ
記録システム。 （５）前記カラーカメラは３つの離れたＣＣＤラインを
備える、上記（１）乃至（４）のいずれかに記載のイメ
ージ記録システム。 （６）３つのＣＣＤラインの各々はライン幅ｗを有し且
つ互いに他から８倍離されている、上記（５）に記載の
イメージ記録システム。 （７）対象物の移動速度は少なくとも２．５ｍ／秒であ
る、上記（１）乃至（６）のいずれかに記載のイメージ
記録システム。 （８）対象物の１つの素子は４×４のＣＣＤ素子の領域
で表される、上記（１）乃至（７）のいずれかに記載の
イメージ記録システム。 （９）対象物素子のサイズ及び移動速度（ラインサイク
ル時間）の比率及び露光時間は同じ大きさである、上記
（１）乃至（８）のいずれかに記載のイメージ記録シス
テム。 （１０）大型封書及び小包を含む対象物上の宛名を、上
記（１）乃至（９）のいずれかによる記録システムによ
り自動認識する方法であって、（ａ）前記グレイスケー
ルカメラ及び前記カラーカメラを照明スリットに位置合
わせするステップと、（ｂ）対象物を連続的に供給し
て、供給機構に連結された信号送信装置によりライン給
送信号を生成するステップと、（ｃ）隣接するライン給
送信号間で前記カラーカメラのＣＣＤラインを露光する
ステップと、（ｄ）露光されたＣＣＤラインを各々のラ
イン給送信号により、電子メモリ内に読込むステップ
と、（ｅ）対象物が完全に処理されるまでステップ
（ｂ）〜（ｄ）を反復するステップと、（ｆ）ＯＣＲに
よりメモリ内容を評価するステップとを含む方法。 （１１）大型封書及び小包上の宛名ブロックの認識中に
カラーピクチャーをセグメンテーションする方法であっ
て、（ａ）処理される対象物のカラーピクチャーを低い
分解能を有するスキャナーを用いて走査するステップ
と、（ｂ）取得されたＲＧＢのカラーピクチャーをＨＳ
Ｉ（色相、彩度及び輝度）ピクチャーに変換するステッ
プと、（ｃ）走査されたピクチャーを有限サイズのフィ
ールドに細分するステップと、（ｄ）各々のフィールド
から所定の特徴を取出すステップと、（ｅ）全てのフィ
ールドの全体に第１の類別子を適用して対象物が単一の
カラーであるか又はマルチカラーであるかを判定するス
テップと、（ｆ）ステップ（ｅ）で得られた情報を含む
各々のフィールドに第２の類別子を適用して単一のフィ
ールドが宛名ブロックに属するかどうかを判定するステ
ップと、（ｇ）ステップ（ｆ）で宛名ブロックに属する
と判定された幾何学的に隣接するフィールド同士を合併
するステップとを含む方法。 （１２）所定の特徴はフィールド内の全ての画素の色
相、彩度及び輝度の平均及び分散を含む、上記（１１）
に記載の方法。 （１３）画素とフィールド内の重要な色相との割合も決
定される、上記（１１）又は（１２）に記載の方法。
【図１】本発明によるイメージ記録システムの概要図で
ある。
ある。
【図２】カラーセルのＣＣＤ素子上の対象物素子の典型
的な表示を示す図である。
的な表示を示す図である。
【図３】本発明によるイメージ認識システムの場合の類
似の表示を示す図である。
似の表示を示す図である。
【符号の説明】 ２ 対象物素子 ４ ＣＣＤ素子 ６ カラーライン ８ 照明スリット １４ 対象物 １０ カラーカメラ １２ グレイスケールカメラ １６ グラスファイバー断面変換器 １８ グラスファイバーケーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 カール・ハインリッヒ・マンフレッド・ボ デゲル ドイツ国ディ−70771、ラインフェルデン −エッテルディンゲン オット−ハーン− ベック 29
Claims (13)
- 【請求項１】大型封書及び小包を含む対象物に対して自
動宛名認識をするためのイメージ記録システムであっ
て、 高い分解能を有するグレイスケールカメラ及び低い分解
能を有するカラーカメラと、 照明装置と、 前記照明装置により生成された光を対象物上の照明スリ
ットに変換する手段とを備え、 前記グレイスケールカメラ及び前記カラーカメラは前記
照明スリットへ向けられ、前記カラーカメラは露光中に
対象物の１つの素子が前記カラーカメラのカラーライン
の複数の素子に投影されるように作動され、前記カラー
ラインの複数の素子の信号が時間積分に累積されその平
均値が露光後に電子的に取出されることを特徴とするイ
メージ記録システム。 - 【請求項２】前記グレイスケールカメラの分解能は少な
くとも２００ｄｐｉである、請求項１に記載のイメージ
記録システム。 - 【請求項３】前記カラーカメラの分解能は少なくとも４
０ｄｐｉある、請求項１又は２に記載のイメージ記録シ
ステム。 - 【請求項４】照明スリットの幅は３．２〜８ｍｍの範囲
内にある、前記請求項１乃至３のいずれかに記載のイメ
ージ記録システム。 - 【請求項５】前記カラーカメラは３つの離れたＣＣＤラ
インを備える、前記請求項１乃至４のいずれかに記載の
イメージ記録システム。 - 【請求項６】３つのＣＣＤラインの各々はライン幅ｗを
有し且つ互いに他から８倍離されている、請求項５に記
載のイメージ記録システム。 - 【請求項７】対象物の移動速度は少なくとも２．５ｍ／
秒である、前記請求項１乃至６のいずれかに記載のイメ
ージ記録システム。 - 【請求項８】対象物の１つの素子は４×４のＣＣＤ素子
の領域で表される、前記請求項１乃至７のいずれかに記
載のイメージ記録システム。 - 【請求項９】対象物素子のサイズ及び移動速度（ライン
サイクル時間）の比率及び露光時間は同じ大きさであ
る、前記請求項１乃至８のいずれかに記載のイメージ記
録システム。 - 【請求項１０】大型封書及び小包を含む対象物上の宛名
を、請求項１乃至９いずれかによる記録システムにより
自動認識する方法であって、（ａ） 前記グレイスケー
ルカメラ及び前記カラーカメラを照明スリットに位置合
わせするステップと、（ｂ） 対象物を連続的に供給し
て、供給機構に連結された信号送信装置によりライン給
送信号を生成するステップと、（ｃ） 隣接するライン
給送信号間で前記カラーカメラのＣＣＤラインを露光す
るステップと、（ｄ） 露光されたＣＣＤラインを各々
のライン給送信号により、電子メモリ内に読込むステッ
プと、（ｅ） 対象物が完全に処理されるまでステップ
（ｂ）〜（ｄ）を反復するステップと、（ｆ） ＯＣＲ
によりメモリ内容を評価するステップとを含む方法。 - 【請求項１１】大型封書及び小包上の宛名ブロックの認
識中にカラーピクチャーをセグメンテーションする方法
であって、（ａ） 処理される対象物のカラーピクチャ
ーを低い分解能を有するスキャナーを用いて走査するス
テップと、（ｂ） 取得されたＲＧＢのカラーピクチャ
ーをＨＳＩ（色相、彩度及び輝度）ピクチャーに変換す
るステップと、（ｃ） 走査されたピクチャーを有限サ
イズのフィールドに細分するステップと、（ｄ） 各々
のフィールドから所定の特徴を取出すステップと、
（ｅ） 全てのフィールドの全体に第１の類別子を適用
して対象物が単一のカラーであるか又はマルチカラーで
あるかを判定するステップと、（ｆ） ステップ（ｅ）
で得られた情報を含む各々のフィールドに第２の類別子
を適用して単一のフィールドが宛名ブロックに属するか
どうかを判定するステップと、（ｇ） ステップ（ｆ）
で宛名ブロックに属すると判定された幾何学的に隣接す
るフィールド同士を合併するステップとを含む方法。 - 【請求項１２】所定の特徴はフィールド内の全ての画素
の色相、彩度及び輝度の平均及び分散を含む、請求項１
１に記載の方法。 - 【請求項１３】画素とフィールド内の重要な色相との割
合も決定される、請求項１１又は１２に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19532842A DE19532842C1 (de) | 1995-09-05 | 1995-09-05 | Bildaufnahmesystem |
| DE19532842.6 | 1995-09-05 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09131573A true JPH09131573A (ja) | 1997-05-20 |
Family
ID=7771371
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8230100A Pending JPH09131573A (ja) | 1995-09-05 | 1996-08-30 | イメージ記録システム、同システムによる宛名自動認識方法及びカラーピクチャーセグメンテーション方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5912698A (ja) |
| JP (1) | JPH09131573A (ja) |
| CA (1) | CA2182133A1 (ja) |
| DE (1) | DE19532842C1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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