JPH0922437A

JPH0922437A - バーコード認識装置

Info

Publication number: JPH0922437A
Application number: JP7170823A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Naoi; 聡直井
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1995-07-06
Filing date: 1995-07-06
Publication date: 1997-01-21
Anticipated expiration: 2015-07-06
Also published as: JP3376175B2

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明はバーコード認識装置に関し、低品質
な画像データでも信頼性の高いバーコードの抽出、及び
認識ができるようにすることを目的とする。【構成】画像データから複雑領域をバーコード領域の
候補として抽出する複雑領域抽出部１１と、複雑領域抽
出部１１が抽出した複雑領域からセンターバー／エンド
バー／スタートバーを抽出するセンターバー／エンドバ
ー／スタートバー抽出部１２と、センターバー／エンド
バー／スタートバーが抽出できた場合に、その複雑領域
からキャラクタコード領域を抽出して、キャラクタコー
ドの認識を行うキャラクタコード認識部１７と、キャラ
クタコード認識部１７の認識結果を基にセキュリティチ
ェックを行い、その結果に矛盾がなければバーコードと
断定してバーコード情報を出力するセキュリティチェッ
ク部１５を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データの任意の位
置にあるバーコードを抽出して認識するバーコード認識
装置に関し、特に、低品質なバーコード画像でも真のバ
ーコードのみを確実に抽出して認識することが可能なバ
ーコード認識装置に関する。

【０００２】近年、レーザー光によるバーコードの認識
処理は精度の高い自動入力装置としてＰＯＳ端末装置に
広く用いられている。前記ＰＯＳ端末装置では、商品に
貼られたバーコードラベルにレーザー光で様々な角度か
ら照射し、レーザー光線の反射光を受光してその強弱か
らバーコードを構成するバーの線幅を読み取りバーコー
ドを認識していた。また、スキャナで読み取った画像を
認識するＯＣＲ装置も自動入力装置として会計処理等に
幅広く使用されている。

【０００３】ところで最近では、税、公金伝票のような
ＯＣＲ帳票をコンビニエンスストアや、中小スーパーマ
ーケットでも処理できるように、ＯＣＲ帳票にバーコー
ドが印刷されている。そこで、コンビニエンスストア等
では、顧客のＯＣＲ帳票のバーコード部分をレーザー光
によるバーコードリーダを用いて処理している。

【０００４】前記のように、中小スーパーマーケット
や、コンビニエンスストアでもＰＯＳ端末装置の導入が
進み、バーコードによる金額精算、商品管理が主流とな
った。そして、電話料金、電気料金、ガス料金といった
公共料金の振込用紙にもバーコード（ＪＡＮコード）を
印刷することで、従来、銀行か郵便局でしか支払いがで
きなかった前記公共料金も、今では中小スーパーマーケ
ットや、コンビニエンスストアでも支払いできるように
なった。

【０００５】しかし、バーコードが印刷された公共料金
の振込用紙を、使用者が銀行に持ち込んだ場合、銀行で
は前記振込用紙上のバーコードを読み取って自動的に処
理する手段が無いため、手作業で金額集計を行う必要が
あり、行員への負担が増加しているのが現状である。

【０００６】特に、法人企業の場合は一度に多量（例え
ば、１００枚／１顧客）の振込用紙を持ち込むことが多
く、また、持ち込み時期も集中（例えば、毎月２５日が
ピーク）する場合が多いため、銀行における公共料金等
の自動処理装置の開発が要求されている（例えば、或る
銀行では、公共料金だけで、４０万枚／月処理してい
る）。

【０００７】このため、公共料金の振込用紙の多くはバ
ーコードが印刷されていることに注目し、例えば、帳票
類の読み取りを一度に大量処理できる一括読み取り型Ｏ
ＣＲ装置を利用してこのバーコードを認識することも考
えられている。しかし、バーコードが帳票イメージデー
タの何処の場所にあるのか不明であるため、バーコード
認識の前にバーコードの存在する領域を抽出する必要が
あるが、この技術は未だに開発されていないのが現状で
ある。

【０００８】従って、前記バーコードの存在する領域を
抽出する技術が開発されないと、ＯＣＲ装置にバーコー
ドの読み取り位置等を指示するための定義体を、帳票毎
に作成してＯＣＲ装置に入力する必要があり、極めて手
間と時間のかかる作業が必要になる。このため、前記Ｏ
ＣＲ装置をそのまま使用することはできず、この点の改
善が要望されていた。

【０００９】

【従来の技術】以下、図２１〜図２６に基づいて従来例
を説明する。 §１：従来例１の説明・・・図２１参照図２１は従来のＰＯＳ端末装置によるバーコード認識処
理の説明図であり、Ａ図はＰＯＳ端末装置の説明図、Ｂ
図はバーコードの読み取り方法説明図である。なお、Ｂ
図の、、はレーザー光によるスキャン方向を示
す。

【００１０】従来例１は、ＰＯＳ端末装置によりバーコ
ードの認識処理を行う例である。従来、バーコードを認
識処理する装置として、ＰＯＳ端末装置が知られてい
た。ＰＯＳ端末装置５１は、バーコードリーダ５２を備
えており、このバーコードリーダ５２により商品５３に
貼られたバーコードラベルのバーコード５４を読み取る
ものである。

【００１１】この場合、バーコードリーダ５２からのレ
ーザー光を商品５３に貼られたバーコードラベルに照射
してスキャンし、その反射光を受光して電気信号に変換
した後、バーコードの認識処理が行われていた。前記の
ようにしてバーコードを読み取る際、Ｂ図の、、
のようにバーコードラベル上を色々な角度からスキャン
することによりバーコードの読み取りを行っていた。

【００１２】また、前記バーコードリーダ５２がハンド
スキャン型バーコードリーダの場合には、このハンドス
キャン型バーコードリーダを手に持ってバーコードラベ
ル上をなぞることでバーコードの読み取り、その後、バ
ーコードの認識処理を行っていた。

【００１３】§２：従来例２の説明・・・図２２参照図２２は従来のＯＣＲ装置によるバーコード認識処理の
説明図である。従来例２は、ＯＣＲ装置を使用してバー
コードの認識処理を行う例である。

【００１４】従来、ＯＣＲ装置を使用してバーコードの
認識処理を行うことが知られていた。前記ＯＣＲ装置は
イメージスキャナで帳票等から情報を読み取り、そのイ
メージデータを取り込んで文字認識処理等を行う装置で
ある。前記ＯＣＲ装置のように、イメージデータ処理の
世界では、ソフト的に文字等を認識しており、バーコー
ドも同様に認識している。

【００１５】しかし、従来の技術では、バーコードを認
識する際認識処理速度を向上させる必要から、事前にバ
ーコードの存在する領域を定義体により上位システムか
ら指示していた。例えば、図示のように、ＯＣＲ装置５
５に上位システム５６を接続した状態で帳票５７上のバ
ーコードの認識処理を行う場合、次のようにしていた。

【００１６】先ず、帳票５７（読み取り対象の帳票を帳
票Ａとする）の各種情報を定義体５８で指定し、この定
義体５８を上位システム５６に入力した後、上位システ
ム５６からＯＣＲ装置５５に対し前記定義体５８の内容
をダウンロードする。そして、ＯＣＲ装置５５では前記
定義体５８の情報に従って帳票上からバーコードの読み
取りを行い、バーコード認識処理を行う。なお、前記定
義体は帳票上にあるバーコードの種類や位置情報（座
標）等を指定するものであり、各帳票毎に作成する。

【００１７】ところで、前記従来例１、従来例２では次
のような問題があった。すなわち、前記従来例１の場
合、バーコードラベルをレーザー光でスキャンすること
でバーコードの読み取りを行うので、イメージデータか
らバーコードを抽出するといった必要がなかった。しか
し、このようなバーコード認識処理ではバーコードリー
ダにより１つ１つの商品等に貼られたバーコードラベル
を手作業でスキャンする必要があり手間と時間がかかっ
ていた。

【００１８】また、従来例２の場合、読み取り対象の帳
票毎に定義体を作成する必要があり、作成した定義体を
上位システムに入力し、上位システムからＯＣＲ装置へ
定義体をダウンロードする必要があった。すなわち、帳
票の種類が変わる都度、オペレータ等はその帳票に合っ
た定義体を作成し、上位システムからＯＣＲ装置へダウ
ンロードする必要があった。

【００１９】従って、手間と時間がかかりバーコード認
識処理の作業効率が低かった。特に、帳票の種類が多
く、大量の帳票をあつかう場合には、定義体を作成して
ＯＣＲ装置へダウンロードする手間と時間が膨大なもの
になってしまい、実用的な方法ではなかった。

【００２０】そこで、従来、前記の定義体を作成するこ
となく、かつ、手作業を必要とすることなく、入力した
画像データからバーコードを自動的に抽出するバーコー
ド抽出装置が提案されている（本出願人により既に出願
済みの平成７年特許願第１６３３７６号参照）以下、前
記提案された技術を従来例３として説明する。

【００２１】§３：従来例３の説明・・・図２３〜図２
５参照以下、図２３〜図２５に基づき、バーコード抽出装置を
ＯＣＲ装置で実現した従来例３について説明する。

【００２２】(1) ：ＯＣＲ装置の構成の説明・・・図２
３参照図２３は従来例３の装置構成図である。図示のように、
ＯＣＲ装置５５にはイメージ読取部６０、イメージメモ
リ６１、バーコード抽出部６２、パターン辞書格納部６
３、バーコード位置座標格納部６４、ＲＡＭ７２等が設
けてある。

【００２３】また、前記バーコード抽出部６２には、黒
／白パターン抽出部６５、バーコード判定部６６、バー
コード矩形範囲探索部６７、レフトガードバー比較部６
８、センターバー比較部６９、ライトガードバー比較部
７０、バーコード領域比較部７１等が設けてある。

【００２４】(2) ：バーコードの説明・・・図２４参照図２４はバーコードの説明図である。図示のように、バ
ーコードにはバーコード特有のレフトガードバー（又
は、スタートバー）、センターバー、ライトガードバー
（又は、エンドバー）がある。

【００２５】この場合、レフトガードバーはバーコード
の開始点ＳＰ側（左側）に設けてあり、黒バーと白バー
が交互に並んだパターンで構成され、バーコードの開始
情報として「１０１」の情報（モジュール表現）を設定
したパターンである。

【００２６】前記センターバーはバーコードの中央位置
に設けてあり、黒バーと白バーが交互に並んだパターン
で構成され、バーコードの中心情報として「０１０１
０」の情報（モジュール表現）を設定したパターンであ
る。

【００２７】前記ライトガードバーはバーコードの終了
点ＥＰ側に設けてあり、黒バーと白バーが交互に並んだ
パターンで構成され、バーコードの終了情報として「１
０１」の情報（モジュール表現）を設定したパターンで
ある。

【００２８】(3) ：従来例３の処理の説明・・・図２５
参照図２５は従来例３の処理フローチャートである。以下、
図２５に基づいて従来例３の処理を説明する。なお、Ｓ
１〜Ｓ８は各処理ステップを示す。

【００２９】先ず、イメージ読取部６０により読み取ら
れた帳票イメージデータ（２値のイメージデータ）がイ
メージメモリ６１に格納されているとする。この状態で
黒／白パターン抽出部６５は、イメージメモリ６１に格
納されている帳票イメージデータを主走査方向（横方
向）にスキャンし、黒パターン（例えば、１情報）と白
パターン（例えば、０情報）が、予め設定された閾値以
下の間隔で交互に現れる範囲をバーコード領域と仮定し
て（仮バーコード領域として）抽出しＲＡＭ７２に格納
する（Ｓ１）。

【００３０】次にバーコード判定部６６は、前記抽出し
たＲＡＭ７２内の仮バーコード領域が本当にバーコード
なのかどうかを見極めるために、前記仮バーコード領域
にバーコード特有のレフトガードバー（スタートバ
ー）、センターバー、ライトガードバー（エンドバー）
が存在するか否かを判定する（Ｓ２）。

【００３１】この場合、バーコード判定部６６はレフト
ガードバー比較部６８、センターバー比較部６９、及び
ライトガードバー比較部７０に対し、前記抽出した仮バ
ーコード領域のパターン情報と、パターン辞書格納部６
３に格納されているパターン辞書内のパターン情報との
比較処理を依頼する。

【００３２】そして、バーコード判定部６６はレフトガ
ードバー比較部６８、センターバー比較部６９、及びラ
イトガードバー比較部７０からの比較結果の情報を基
に、前記抽出した仮バーコード領域にバーコード特有の
レフトガードバー、センターバー、ライトガードバーが
存在するか否かを判定する。

【００３３】その結果、前記抽出した仮バーコード領域
にレフトガードバー、センターバー、ライトガードバー
が存在していたら、その領域は真のバーコード領域であ
ると判定しその領域を抽出する。しかし、前記抽出した
仮バーコード領域にレフトガードバー、センターバー、
ライトガードバーが存在していなかったら、その領域は
バーコードではないと判定しその領域は破棄する。

【００３４】次に前記Ｓ２の処理で、仮バーコード領域
が真のバーコード領域であると判定した場合、バーコー
ド矩形範囲探索部６７はそのバーコードの範囲を探索し
てバーコードを囲む矩形領域（バーコード矩形領域）の
位置（座標）を決定し、そのバーコード矩形領域を抽出
しＲＡＭ７２に格納する（Ｓ３）。

【００３５】この場合真のバーコード領域であれば、副
走査方向（縦方向）に黒バーが延びているため、前記バ
ーコードと判定した領域の中央を上下方向にスキャン
（サーチ）しバーコードの縦バーが途切れる位置を副走
査方向の範囲とし、バーコード矩形領域（矩形位置の座
標）を決定する。

【００３６】その後、帳票全面のイメージデータ上を細
かくスキャンして行くため同じバーコードが何度も抽出
されることが考えられる。これを防止するためバーコー
ド領域比較部７１は、前記ＲＡＭ７２内のバーコード矩
形領域の位置情報と、バーコード位置座標格納部６４内
の位置情報（座標情報）を比較することにより、今回新
たに抽出されたバーコード矩形領域が既に抽出されたバ
ーコードとオーバーラップしているか否かを判定する
（Ｓ４）。

【００３７】その結果、オーバーラップしてなく、新規
に抽出されたものであれば、バーコード領域比較部７１
は、前記新たに抽出されたバーコード矩形領域の位置情
報（座標情報）をバーコード位置座標格納部６４に新規
に登録する（Ｓ５）。しかし、既に抽出されたバーコー
ド矩形領域とオーバーラップしていれば、既に抽出され
たバーコード領域を残し、新たに抽出されたバーコード
領域は破棄する（Ｓ６）。

【００３８】前記のようにして帳票全面をサーチするま
で（Ｓ７）、副走査方向にサーチするラインを進めて
（Ｓ８）、前記Ｓ１の処理から繰り返して行う。そし
て、帳票全面をサーチしたら処理を終了する。以上のよ
うにして、帳票のイメージデータからバーコード矩形領
域を自動的に抽出することができる。

【００３９】§４：低解像度のスキャナで読み取った場
合の説明・・・図２６参照図２６は従来例３の処理説明図であり、Ａ図は高解像度
の場合、Ｂ図は低解像度の場合を示す。前記従来例３で
は、画像メモリの画像データを順次スキャンして黒パタ
ーンと白パターンが交互に出現する複雑パターン領域を
仮バーコード領域として抽出し、前記抽出した仮バーコ
ード領域の中にバーコード特有のレフトガードバー（ス
タートバー）、センターバー、ライトガードバー（エン
ドバー）が存在するか否かを判定し、前記各バーが存在
する場合にのみ、真のバーコード領域と判定していた。

【００４０】前記処理において、バーコードを含む画像
の解像度が高い場合には、図２６のＡ図に示したように
バーの線幅を精度良く算出でき、前記レフトガードバー
（スタートバー）、センターバー、ライトガードバー
（エンドバー）の抽出が容易にできる。

【００４１】しかし、図２６のＢ図に示したように画像
の解像度が低い場合、バーのかすれ、或いはつぶれ等が
あってバーの線幅が安定に抽出できなくなり、そのため
バーコード領域の抽出が困難になることがある。

【００４２】すなわち、レフトガードバーの場合モジュ
ール表現では「１０１」の情報を表しているが、例え
ば、２００ｄｐｉの解像度を有するスキャナでバーコー
ドを読み取ると、画像にかすれ、つぶれ等が生じ、バー
の線幅が安定に抽出できなくなる。このため、バーコー
ドの抽出が困難になることがある。

【００４３】

【発明が解決しようとする課題】前記のような従来のも
のにおいては、次のような課題があった。 (1) ：前記従来例１の場合、バーコードラベルをレーザ
ー光でスキャンすることでバーコードの読み取りを行う
ので、イメージデータからバーコードを抽出するといっ
た必要がなかった。しかし、このようなバーコード認識
処理では、バーコードリーダにより、１つ１つの商品等
に貼られたバーコードラベルを手作業でスキャンする必
要があり手間と時間がかかっていた。

【００４４】(2) ：前記従来例２の場合、読み取り対象
の帳票毎に定義体を作成する必要があり、作成した定義
体を上位システムに入力し、上位システムからＯＣＲ装
置へ定義体をダウンロードする必要があった。すなわ
ち、帳票の種類が変わる都度、オペレータ等はその帳票
に合った定義体を作成し、上位システムからＯＣＲ装置
へダウンロードする必要があった。

【００４５】従って、手間と時間がかかりバーコード認
識処理の作業効率が低かった。特に、帳票の種類が多
く、大量の帳票をあつかう場合には、定義体を作成して
ＯＣＲ装置へダウンロードする手間と時間が膨大なもの
になってしまい、実用的な方法ではなかった。

【００４６】(3) ：前記従来例３では、画像メモリの画
像データを順次スキャンして、黒パターンと白パターン
が予め設定された閾値以下の間隔で交互に出現する複雑
パターン領域を仮バーコード領域として抽出し、前記抽
出した仮バーコード領域の中にバーコード特有のレフト
ガードバー（スタートバー）、センターバー、ライトガ
ードバー（エンドバー）が存在するか否かを判定し、前
記各バーが存在する場合にのみ、真のバーコード領域と
判定していた。

【００４７】前記処理において、バーコードを含む画像
の解像度が高い場合にはバーの線幅を精度良く算出で
き、前記レフトガードバー、センターバー、ライトガー
ドバーの抽出が容易にできる。しかし、画像の解像度が
低い場合バーの線幅が安定に抽出できなくなり、そのた
めバーコード領域の抽出が困難になることがある。

【００４８】例えば前記のように、２００ｄｐｉのスキ
ャナでバーコードを読み取ると、画像にかすれ、或いは
つぶれ等が生じバーの線幅が安定に抽出できなくなる。
このためバーコードの抽出が困難になることがある。

【００４９】本発明は、このような従来の課題を解決
し、低品質なバーコード画像でも信頼性の高いバーコー
ドの抽出、及び認識ができるようにすることを目的とす
る。

【００５０】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。本発明は前記の目的を達成するため、次のよ
うに構成した。

【００５１】(1) ：図１に示したように、バーコード認
識装置には、画像メモリ４Ａと、複雑領域抽出部１１
と、センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１
２と、キャラクタコード認識部１７と、セキュリティチ
ェック部１５を設けた。また、前記キャラクタコード認
識部１７には、キャラクタ数の認識部１３と、キャラク
タの値／信頼性の認識部１４を設けた。

【００５２】また、バーコード認識装置を次のように構
成した。 (2) ：画像データの任意の位置にあるバーコードを抽出
して認識するバーコード認識装置であって、前記画像デ
ータから予め設定された閾値以内の間隔で黒領域と白領
域が交互に現れる複雑領域をバーコードの候補領域とし
て抽出する複雑領域抽出部１１と、複雑領域抽出部１１
が抽出した複雑領域からバーコード特有のセンターバー
／エンドバー／スタートバーを抽出するセンターバー／
エンドバー／スタートバー抽出部１２と、センターバー
／エンドバー／スタートバーが抽出できた場合にその複
雑領域からキャラクタコード領域を抽出して、キャラク
タコードの認識を行うキャラクタコード認識部１７と、
キャラクタコード認識部１７の認識結果を基にセキュリ
ティチェックを行い、その結果に矛盾がなければバーコ
ードと断定してバーコード情報を出力するセキュリティ
チェック部１５を備えている。

【００５３】(3) ：前記バーコード認識装置において、
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２
は、前記複雑領域からセンターバー／エンドバー／スタ
ートバーを抽出する際、先ずセンターバーを抽出し、そ
の後スタートバーとエンドバーを抽出するように構成し
た。

【００５４】(4) ：前記バーコード認識装置において、
キャラクタコード認識部１７は、前記複雑領域からキャ
ラクタコード領域を抽出し、その領域からキャラクタ数
を認識するキャラクタ数の認識部１３と、前記抽出した
キャラクタコード領域の各キャラクタの値を認識し、か
つ、その認識の信頼度を求めるキャラクタの値／信頼性
の認識部１４を備えている。

【００５５】(5) ：前記バーコード認識装置において、
セキュリティチェック部１５は、バーコードのパリティ
チェックを利用してセキュリティチェックを行うように
構成した。

【００５６】(6) ：前記バーコード認識装置において、
セキュリティチェック部１５は、バーコードのプリフィ
クスキャラクタのチェックによりセキュリティチェック
を行うように構成した。

【００５７】(7) ：前記バーコード認識装置において、
セキュリティチェック部１５は、バーコードのモジュラ
ス１０を利用してセキュリティチェックを行うように構
成した。

【００５８】(8) ：前記バーコード認識装置において、
セキュリティチェック部１５のセキュリティチェックで
矛盾があった場合、前記キャラクタコード認識部１７
は、信頼性の低いキャラクタコードについて再度キャラ
クタコードの認識を行い、その認識結果に基づきセキュ
リティチェック部１５が再度セキュリティチェックを行
うことにより、低品質なバーコードの抽出を行うように
構成した。

【００５９】(9) ：前記バーコード認識装置において、
キャラクタコード認識部１７は、キャラクタコードの値
を認識する際、キャラクタコードを構成する特定バーの
線幅が予め設定された閾値以下の値をとっている箇所を
記憶すると共に、その箇所を含むキャラクタコードを信
頼性の低いキャラクタコードとして記憶しておき、前記
セキュリティチェック結果で矛盾があった場合、前記キ
ャラクタコード認識部１７は、記憶しておいた前記信頼
度の低いキャラクタコードの特定バーだけに着目し、前
記複雑領域を抽出した注目行の前後（特定バーの上下方
向）を探索して前記特定バーの線幅を再度算出し、他の
キャラクタの可能性を確認しながらセキュリティチェッ
クによる矛盾のないキャラクタコード列を求めるように
構成した。

【００６０】(10)：前記バーコード認識装置において、
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２
は、センターバー／エンドバー／スタートバーが抽出で
きなかった場合、信頼性の低い特定バーに着目し前記複
雑領域を抽出した注目行の前後（特定バーの上下方向）
を探索して前記特定バーの線幅を再度算出することによ
り、センターバー／エンドバー／スタートバーの抽出を
行うように構成した。

【００６１】(11)：前記バーコード認識装置において、
セキュリティチェック部１５のセキュリティチェック機
能を使い、前記各部にフィードバックしながらバーコー
ドの抽出、及び認識を行うように構成した。

【００６２】(12)：前記バーコード認識装置において、
複雑領域抽出部１１は、画像データ全体をラベリング処
理して画像の連結部分を算出する手段と、前記画像の連
結部分から縦長の連結成分を抽出する手段と、前記抽出
した連結成分の中から隣接する連結成分間の間隔が予め
設定された閾値以下の連結部分群を抽出する手段を備え
ている。

【００６３】

【作用】前記構成に基づく本発明の作用を説明する。図
１において、バーコード認識装置では画像メモリ４Ａに
格納されている画像データからバーコードの抽出を行う
が、この場合、単に、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーを抽出するだけでなく、キャラクタコードを認
識してバーコードの位置を特定する処理を行う。

【００６４】また、低解像度のバーコードに備えてセキ
ュリティチェックを行い、このセキュリティチェックで
矛盾が生じた場合は、フィードバックをかけて信頼性の
低い特定バーを見つけ、再度バーコードの認識を行う。

【００６５】先ず、複雑領域抽出部１１は、画像メモリ
４Ａに格納されている画像データから、予め設定された
閾値以下の間隔で黒領域（例えば、情報１）と白領域
（例えば、情報０）が交互に現れる複雑領域（連続する
複数のパターンが密集する領域）をバーコードの候補領
域として抽出する。

【００６６】次にセンターバー／エンドバー／スタート
バー抽出部１２は、前記抽出された複雑領域の中からセ
ンターバー／エンドバー／スタートバーの抽出を行う。
この処理では、先ずセンターバーを抽出し、その後、エ
ンドバーとスタートバーを抽出する。

【００６７】そして、前記複雑領域の中からセンターバ
ー／エンドバー／スタートバーが見つからない場合は、
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２か
ら複雑領域抽出部１１へフィードバックをかけ、複雑領
域抽出部１１が別の複雑領域を見に行く。

【００６８】なお、センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部１２は、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーが抽出できなかった場合、信頼性の低い特定バ
ーに着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特
定バーの上下方向）を探索して前記特定バーの線幅を再
度算出することにより、センターバー／エンドバー／ス
タートバーの抽出を行う。

【００６９】このようにして別の複雑領域に対してセン
ターバー／エンドバー／スタートバーの抽出を行い、そ
の結果、センターバー／エンドバー／スタートバーが見
つかった場合は、キャラクタ数の認識部１３がキャラク
タ数を認識し、種類の異なるバーコードでも対応できる
ようにする。例えば、ＪＡＮコードでもキャラクタ数が
１３桁と８桁のバーコードがあり、それらのパリティチ
ェックの仕方が異なるので、必ず種類を区別しておかな
ければならない。

【００７０】次に、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４は、キャラクタコードの値を認識するが、各キャラク
タコードの値を決定する時にバーの線幅が予め設定され
た閾値以下の値をとっている箇所を記憶しておき、更に
それが構成要素となっているキャラクタコードも信頼性
の低いキャラクタと記憶しておく。

【００７１】そして、各キャラクタコードの値が求まる
と、セキュリティチェック部１５で、パリティチェッ
ク、プリフィクスキャラクタチェック、モジュラス１０
チェックの各セキュリティチェックを行う。そして前記
セキュリティチェックで矛盾がなければ、その領域をバ
ーコードと断定し、バーコードの位置と認識結果を出力
する。

【００７２】しかし、前記セキュリティチェックで矛盾
がある場合は、キャラクタの値／信頼性の認識部１４へ
フィードバックし、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４が前記記憶しておいた信頼性の低いキャラクタコード
の特定バーに着目し、その特定バーの上下方向（複雑領
域を抽出する際の注目行の前後）を探索して真のキャラ
クタコードを見つける。

【００７３】その後、再度セキュリティチェック部１５
がセキュリティチェックを行い、どうしても矛盾が生じ
る場合には、複雑領域抽出部１１へフィードバックし
て、複雑領域抽出部１１が更に別の複雑領域を見に行
く。

【００７４】なお、前記複雑領域抽出部１１は、画像メ
モリ４Ａに格納されている画像データ全体をラベリング
処理して画像の連結部分を算出し、前記画像の連結部分
から縦長の連結成分を抽出した後、前記抽出した連結成
分の中から隣接する連結成分間の間隔が予め設定された
閾値以下の連結部分群を複雑領域として抽出しても良
い。

【００７５】以上のようにして、低品質なバーコード画
像でも信頼性の高いバーコードの抽出、及び認識ができ
る。

【００７６】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。なお、以下に説明する実施例はＯＣＲ装置を用い
てバーコード認識装置を実現した例である。

【００７７】（実施例１の説明）以下、図２〜図１８に
基づいて実施例１を説明する。 §１：ＯＣＲ装置の構成の説明・・・図２参照図２は実施例１の装置構成図である。図示のようにＯＣ
Ｒ装置２にはスキャナ３が接続されており、前記ＯＣＲ
装置２には、イメージメモリ４、ワークメモリ５、出力
メモリ６、文字認識部７、バーコード認識部８、バーコ
ードテーブル９等が設けてある。前記各部の機能等は次
の通りである。

【００７８】(1) ：スキャナ３は画像を光学的に読み取
る装置であり、例えば、帳票の情報を読み取って帳票イ
メージデータ（多値の画像データ）を入力し、２値のイ
メージデータ（２値の画像データ）に変換してＯＣＲ装
置２へ出力するものである。なお、ＯＣＲ装置２へ入力
したイメージデータは、ＯＣＲ装置２内の制御部（図示
省略）によりイメージメモリ４に格納される。

【００７９】(2) ：イメージメモリ４は、スキャナ３か
ら出力されたイメージデータ（２値の画像データ）を格
納するものである。 (3) ：ワークメモリ５は、ＯＣＲ装置２内の各部がアク
セスするメモリであり、バーコードの読み取り（抽出、
認識等）をする際などにワーク用として使用するもので
ある。

【００８０】(4) ：出力メモリ６は、バーコード認識部
８が抽出したバーコードの出力情報等（バーコードの位
置、認識結果の情報等）を格納するものである。 (5) ：文字認識部７は、イメージメモリ４に格納された
イメージデータ（画像データ）中の文字を認識するもの
である。

【００８１】(6) ：バーコード認識部８は、イメージメ
モリ４に格納されているイメージデータからバーコード
を読み取るものである。 (7) ：バーコードテーブル９は、バーコードの抽出、及
び認識処理に必要な各種情報を格納したものである。

【００８２】§２：ＯＣＲ装置内各部の詳細な構成の説
明・・・図３参照図３は図２の一部詳細図であり、Ａ図はバーコード認識
部、Ｂ図はバーコードテーブルを示した図である。

【００８３】前記ＯＣＲ装置２内のバーコード認識部８
には、複雑領域抽出部１１、センターバー／エンドバー
／スタートバー抽出部１２、キャラクタ数の認識部１
３、キャラクタの値／信頼性の認識部１４、セキュリテ
ィチェック部１５等が設けてある。

【００８４】また、前記ＯＣＲ装置内のバーコードテー
ブル９には、複雑領域抽出用テーブル２０、センターバ
ー／エンドバー／スタートバーの認識テーブル２１、キ
ャラクタ認識テーブル２２、パリティチェックテーブル
２３、プリフィクスキャラクタチェックテーブル２４、
モジュラスチェックテーブル２５が設けてある。前記各
部の機能等は次の通りである。

【００８５】(1) ：複雑領域抽出部１１は、イメージメ
モリ４に格納されているイメージデータ（２値の画像デ
ータ）から、予め設定された或る閾値以下の間隔で黒領
域（例えば、情報１）と白領域（例えば、情報０）が交
互に並んだ領域を複雑領域として抽出するものである。
なお、前記複雑領域はバーコードの候補領域となるもの
である。

【００８６】(2) ：センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部１２は、前記複雑領域抽出部１１が抽出し
た複雑領域から、バーコード特有の情報であるセンター
バー／エンドバー／スタートバーを抽出するものであ
る。

【００８７】(3) ：キャラクタ数の認識部１３は、前記
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２に
よりセンターバー／エンドバー／スタートバーが抽出さ
れた場合に、前記複雑領域からキャラクタコード領域を
抽出し、このキャラクタコード領域からキャラクタ数を
認識するものである。

【００８８】(4) ：キャラクタの値／信頼性の認識部１
４は、キャラクタコードの値を認識すると共に、前記認
識の信頼度（信頼性）を求めるものである。 (5) ：セキュリティチェック部１５は、前記キャラクタ
の値／信頼性の認識部１４が認識したキャラクタコード
の値が正しいか否かを判断するために、セキュリティチ
ェック（パリティチェック、プリフィクスキャラクタチ
ェック、モジュラス１０チェック）を行うものである。

【００８９】(6) ：複雑領域抽出用テーブル２０は、複
雑領域抽出部１１が複雑領域の抽出を行う際に必要な情
報（バーコードの各種情報、閾値等）を格納しておくも
のである。

【００９０】(7) ：センターバー／エンドバー／スター
トバーの認識テーブル２１は、予めセンターバー／エン
ドバー／スタートバーの各情報を格納しておくものであ
る。なお、前記情報としては、センターバーのモジュー
ル表現である「０１０１０１０」のデータや、エンドバ
ー、スタートバーのモジュール表現である「１０１」の
データである。

【００９１】(8) ：キャラクタ認識テーブル２２は、キ
ャラクタコードの認識に必要な情報を格納しておくもの
である。 (9) ：パリティチェックテーブル２３は、パリティチェ
ックに必要な情報を格納しておくものである。

【００９２】(10)：プリフィクスキャラクタチェックテ
ーブル２４は、プリフィクスキャラクタチェックに必要
な情報を格納しておくものである。 (11)：モジュラスチェックテーブル２５は、モジュラス
１０のチェックを行う際に必要な情報を格納しておくも
のである。

【００９３】§３：バーコード認識部の処理概要説明・
・・図４参照図４はバーコード認識部の処理概要説明図である。以
下、図４に基づいてバーコード認識部の処理概要を説明
する。なお、以下の説明ではイメージデータを画像デー
タとも記す。

【００９４】バーコード認識部８ではイメージメモリ４
に格納されているイメージデータ（２値の画像データ）
からバーコードの抽出を行うが、この場合、単にセンタ
ーバー／エンドバー／スタートバーを抽出するだけでな
く、キャラクタコードを認識してバーコードの位置を特
定する処理を行う。また、低解像度のバーコードに備え
てセキュリティチェックを行い、このセキュリティチェ
ックで矛盾が生じた場合は、フィードバックをかけて信
頼性の低い特定バーを見つけ再度バーコードの認識を行
う。

【００９５】先ず、バーコード認識部８内の複雑領域抽
出部１１は、イメージメモリ４に格納されているイメー
ジデータ（画像データ）から、予め設定された閾値以下
の間隔で黒領域（例えば、情報１）と白領域（例えば、
情報０）が交互に現れる複雑領域（連続する複数のパタ
ーンが密集する領域）をバーコードの候補領域として抽
出する。

【００９６】次にセンターバー／エンドバー／スタート
バー抽出部１２は、前記抽出された複雑領域の中からセ
ンターバー／エンドバー／スタートバーの抽出を行う。
この処理では、先ずセンターバーを抽出し、その後エン
ドバーとスタートバーを抽出する。

【００９７】そして、前記複雑領域の中からセンターバ
ー／エンドバー／スタートバーが見つからない場合は、
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２か
ら複雑領域抽出部１１へフィードバックをかけ、複雑領
域抽出部１１が別の複雑領域を見に行く。

【００９８】なお、センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部１２は、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーが抽出できなかった場合、信頼性の低い特定バ
ーに着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特
定バーの上下方向）を探索して前記特定バーの線幅を再
度算出することにより、センターバー／エンドバー／ス
タートバーの抽出を行う。

【００９９】このようにして別の複雑領域に対してセン
ターバー／エンドバー／スタートバーの抽出を行い、そ
の結果、センターバー／エンドバー／スタートバーが見
つかった場合は、キャラクタ数の認識部１３がキャラク
タ数を認識し、種類の異なるバーコードでも対応できる
ようにする。例えば、ＪＡＮコードでもキャラクタ数が
１３桁と８桁のバーコードがあり、それらのパリティチ
ェックの仕方が異なるので、必ず種類を区別しておかな
ければならない。

【０１００】次に、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４は、キャラクタコードの値を認識するが、各キャラク
タコードの値を決定する時にバーの線幅が予め設定され
た閾値以下の値をとっている箇所をワークメモリ５に格
納しておき、更にそれが構成要素となっているキャラク
タコードも信頼性の低いキャラクタコードとしてワーク
メモリ５に格納しておく。

【０１０１】そして、各キャラクタコードの値が求まる
と、セキュリティチェック部１５で、パリティチェッ
ク、プリフィクスキャラクタチェック、モジュラス１０
チェックの各セキュリティチェックを行う。そして前記
セキュリティチェックで矛盾が無ければその領域をバー
コードと断定し、バーコードの位置と認識結果を出力メ
モリ６に出力する。

【０１０２】しかし、前記セキュリティチェックで矛盾
がある場合は、キャラクタの値／信頼性の認識部１４へ
フィードバックし、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４が前記ワークメモリ５に記憶しておいた信頼性の低い
キャラクタコードの特定バーに着目し、その特定バーの
上下方向（複雑領域を抽出する際の注目行の前後）を探
索して真のキャラクタコードを見つける。

【０１０３】その後、再度セキュリティチェック部１５
がセキュリティチェックを行い、どうしても矛盾が生じ
る場合には、複雑領域抽出部１１へフィードバックし
て、複雑領域抽出部１１が更に別の複雑領域を見に行
く。以上のようにして、低品質なバーコード画像でも信
頼性の高いバーコードの抽出、及び認識ができる。

【０１０４】§４：帳票例の説明・・・図５参照図５は帳票例を示した図である。本実施例では、前記ス
キャナ３により帳票を読み取ってイメージデータを入力
するが、この場合に使用する帳票例は図５に示した通り
である。

【０１０５】この帳票例は、公共料金の内、電気料金の
払込に使用する帳票であり、バーコード２７が複数箇所
に設けてある。このような帳票をスキャナ３により読み
取り、その時入力したイメージデータを２値のイメージ
データ（２値の画像データ）に変換してイメージメモリ
４に格納した後、前記イメージメモリ４内のイメージデ
ータをスキャン（走査）してバーコードの抽出を行う。

【０１０６】この場合、イメージメモリ４内のイメージ
データ格納領域の最初の位置（格納開始アドレス）であ
るＰ点をｘ，ｙ座標の原点（ｘ，ｙ＝０，０）に設定す
る。そして、ｘ，ｙ座標のｘ軸方向（横方向）を主走査
方向とし、ｙ軸方向（縦方向）を副走査方向としてスキ
ャンを行う。

【０１０７】前記スキャンを行う場合、図示のａライン
（ａ行）から主走査方向（ｘ軸方向）のスキャンを開始
し、その後、副走査方向（ｙ軸方向）へスキャンするラ
インを任意の間隔で進めながら順次スキャンを行い、以
降、ｅライン（ｅ行）を通り、更にｈライン（ｈ行）へ
移動し、最後はｎライン（ｎ行）のスキャンを行って全
てのスキャンを終了する。

【０１０８】なお、主走査方向（ｘ軸方向）のスキャン
開始点はＸ₀であり、スキャン終了点はＸ_mである。ま
た、以下の説明では、ｘ軸方向を横方向、ｘ軸方向のラ
インを行とも示す。また、ｙ軸方向を列方向、或いは縦
方向とも記す。

【０１０９】§５：フローチャートによるバーコード認
識部の処理説明・・・図６参照図６は実施例１のバーコード認識部の処理フローチャー
トである。以下、図６に基づいてバーコード認識部の処
理を説明する。なお、Ｓ２１〜Ｓ３３は各処理ステップ
を示す。

【０１１０】先ず、複雑領域抽出部１１はイメージメモ
リ４に格納されているイメージデータ（画像データ）を
順次スキャンして、或る行（ｘ軸方向の或るライン）の
画像データの抽出を行う（Ｓ２１）。

【０１１１】そして、複雑領域抽出部１１は、前記抽出
した画像データから予め設定された閾値（複雑領域抽出
用テーブル２０に設定された閾値）以下の間隔で黒領域
（例えば、情報１）と白領域（例えば、情報０）が交互
に現れる複雑領域（連続する複数のパターンが密集する
領域）をバーコードの候補領域として抽出する処理を行
う（Ｓ２２）。

【０１１２】そして、複雑領域抽出部１１は複雑領域が
抽出できたか否かを判定し（Ｓ２３）、もし前記処理で
複雑領域が抽出できなかった場合は、スキャンする行
（ｘ軸方向のライン）をｙ軸方向に所定間隔で変えて前
記Ｓ２１の処理から繰り返す。しかし、複雑領域が抽出
できた場合、センターバー／エンドバー／スタートバー
抽出部１２は、前記抽出された複雑領域の中から先ずセ
ンターバーの抽出を行い、センターバーの有無の判定を
行う（Ｓ２４）。

【０１１３】その結果、センターバーが無い場合（抽出
できない場合）は、スキャンする行（ｘ軸方向のライ
ン）をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ２１の処理か
ら繰り返す。このようにして、複雑領域からセンターバ
ーが抽出できた場合は、次にセンターバー／エンドバー
／スタートバー抽出部１２は、エンドバーの抽出を行
い、エンドバーの有無の判定を行う（Ｓ２５）。

【０１１４】その結果、エンドバーが無い場合（抽出で
きない場合）は、スキャンする行（ｘ軸方向のライン）
をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ２１の処理から繰
り返す。このようにして、複雑領域からエンドバーが抽
出できた場合、センターバー／エンドバー／スタートバ
ー抽出部１２はスタートバーの抽出を行い、スタートバ
ーの有無の判定を行う（Ｓ２６）。

【０１１５】その結果、スタートバーが無い場合（抽出
できない場合）はスキャンする行（ｘ軸方向のライン）
をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ２１の処理から繰
り返す。なお、センターバー／エンドバー／スタートバ
ー抽出部１２は、センターバー／エンドバー／スタート
バーが抽出できなかった場合、信頼性の低い特定バーに
着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特定バ
ーの上下方向）を探索して前記特定バーの線幅を再度算
出することにより、センターバー／エンドバー／スター
トバーの抽出を行う。

【０１１６】前記のように、センターバー／エンドバー
／スタートバーが抽出できなかった場合、別の複雑領域
に対してセンターバー／エンドバー／スタートバーの抽
出を行い、その結果、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーが見つかった場合は、キャラクタ数の認識部１
３がキャラクタコード領域の抽出を行う（Ｓ２７）。そ
して、キャラクタコード領域が抽出できなかった場合
は、スキャンする行（ｘ軸方向の或るライン）をｙ軸方
向に所定間隔で変えて前記Ｓ２１の処理から繰り返す。

【０１１７】前記のようにして、キャラクタコード領域
が抽出できた場合、キャラクタ数の認識部１３はキャラ
クタ数を認識し、種類の異なるバーコードでも対応でき
るようにする。例えば、ＪＡＮコードでもキャラクタ数
が１３桁と８桁のバーコードがあり、それらのパリティ
チェックの仕方が異なるので、必ず種類を区別しておか
なければならない。

【０１１８】次に、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４は、キャラクタコードの値を認識し、その認識の信頼
度を算出する（Ｓ２８）。この処理ではキャラクタの値
／信頼性の認識部１４は、各キャラクタコードの値を決
定する時にバーの線幅が予め設定された閾値以下の値を
とっている箇所をワークメモリ５に格納しておき、更に
それが構成要素となっているキャラクタコードも信頼性
の低いキャラクタコードとしてワークメモリ５に格納し
ておく。

【０１１９】そして、各キャラクタコードの値が求まる
と、セキュリティチェック部１５ではセキュリティチェ
ックを行うが、先ずパリティチェックを行い（Ｓ２
９）、次にプリフィクスキャラクタチェックを行い（Ｓ
３１）、最後にモジュラス１０チェックを行う（Ｓ３
２）。

【０１２０】その結果、前記セキュリティチェックで矛
盾がある場合は、セキュリティチェック部１５からキャ
ラクタの値／信頼性の認識部１４へフィードバックし、
キャラクタの値／信頼性の認識部１４が、信頼度による
再キャラクタコードの認識を行う（Ｓ３０）。

【０１２１】この処理では、キャラクタの値／信頼性の
認識部１４は前記ワークメモリ５に記憶しておいた信頼
性の低いキャラクタコードの特定バーに着目し、その特
定バーの上下方向（複雑領域を抽出する際の注目行の前
後）を探索して真のキャラクタコードを見つける。

【０１２２】その後、再度セキュリティチェック部１５
がセキュリティチェックを行い、どうしても矛盾が生じ
る場合には、複雑領域抽出部１１へフィードバックし
て、前記Ｓ２１の処理から繰り返す。

【０１２３】前記のようにして、セキュリティチェック
部１５でのセキュリティチェックで矛盾がない場合には
その領域をバーコードと断定し、バーコードの位置と認
識結果を出力メモリ６に出力する。そして、イメージメ
モリ４に格納されたイメージデータ（画像データ）上の
バーコードの認識が全て終了していたら（Ｓ３３）、全
ての処理を終了するが、全てのバーコードが抽出されて
いない場合は、前記Ｓ２１の処理から繰り返す。以上の
ようにして、低品質なバーコード画像でも信頼性の高い
バーコードの抽出、及び認識ができる。

【０１２４】§６：バーコード認識部の各部の詳細な処
理の説明・・・図７〜図１２参照図７〜図１２はバーコード認識部の処理説明図（その１
〜その６）である。以下、図７〜図１２に基づいて、前
記図６に示したバーコード認識部の各処理（Ｓ２１〜Ｓ
３３）を詳細に説明する。

【０１２５】(1) ：ある行の画像データの抽出処理の説
明・・・図７のＡ図参照図７のＡ図は、或る行の画像データの抽出処理を示した
図である。Ｓ２１の処理では、複雑領域抽出部１１が、
イメージメモリ４に格納されている画像データから或る
行（ｘ軸方向のライン）の画像データを抽出する。

【０１２６】この場合、或る行の画像データの抽出は、
図６ののループ処理によって、画像データの上から或
る行間隔で順番に抽出する。但し、バーコードらしい行
で、その行だけではバーコードのセンターバー／エンド
バー／スタートバーや、キャラクタコードの値が読めな
い場合には、のループ処理により注目行の前後の行
（ｙ軸方向にずらした行）の画像データを抽出すること
になる。

【０１２７】抽出した行の画像データは、黒い部分を
１、白い部分を０とすると、例えば「００００００１１
１０１０１０・・・・００１」のように０と１のビット
列で表現される。例えば、前記帳票例の注目行のバーコ
ード内の「４」のビット列は「００００１１１１０００
０００００００００１１１１１１１１」となる。

【０１２８】(2) ：複雑領域の抽出処理・・・図７のＢ
図参照図７のＢ図は複雑領域の抽出処理を示した図である。Ｓ
２２の処理では、複雑領域抽出部１１は、前記Ｓ２１の
処理で抽出したビット列から注目行でバーコードが存在
している候補領域を複雑領域として抽出する。これは、
取り出した１行からビットの並びが複雑で、その複雑状
態が或る程度連続している部分を取り出す。

【０１２９】具体的には、画像データが「１」から
「０」、または「０」から「１」に変わる所から「０」
から「１」、または「１」から「０」に変わる所までの
間隔が短く（予め設定した閾値以下の間隔）、その間隔
の短い所が連続的に現れる箇所を探す。

【０１３０】通常の背景部分は白（「０」情報）が続
き、文字や罫線では一時的に白から黒（「０」から
「１」）、または黒から白（「１」から「０」）に変わ
るが、継続的に現れないので、一部の文字列とバーコー
ド領域だけが抽出できる。

【０１３１】(3) ：複雑領域の有無の判定処理の説明・
・・図７のＢ図参照Ｓ２３の処理では、複雑領域抽出部１１は複雑領域が抽
出できたか否かを調べる。もし、複雑領域を抽出できな
い場合は、前記Ｓ２１の処理に戻り行を変えて画像デー
タの抽出を行う。バーコードは縦方向（ｙ軸方向）にも
幅を持っているので、行の変更は隣の行だけでなく、バ
ーコードの幅以内で行を飛ばして変更を行うのが処理時
間の点から望ましい。

【０１３２】(4) ：センターバーの有無の判定処理の説
明・・・図８のＡ図参照図８のＡ図はセンターバーの抽出処理を示した図であ
る。Ｓ２４の処理では、センターバー／エンドバー／ス
タートバー抽出部１２はセンターバーの有無の判定処理
を行う。この処理では、前記Ｓ２３の処理で抽出できた
複雑領域からバーコード特有の情報であるセンターバー
を探す。

【０１３３】センターバーは、モジュールで表現する
と、「０１０１０」の構成をとる。ここで、モジュール
とはバーコードのバーの基本長であり、１つのキャラク
タは７モジュールからなっている。例えば、「２」は
「００１１０１１」の７つのモジュールからなる。な
お、前記「２」は厳密には、Ｅ２、すなわち偶数パリテ
ィの２である（Ｅ：ＥＶＥＮ）。

【０１３４】例えば、２００ｄｐｉの解像度を有するス
キャナで帳票を読み取った場合は、１モジュール当たり
４画素で表現される。従って、「１」のモジュールは雑
音がない場合に画素値では「１１１１」となる。センタ
ーバーは白領域と黒領域が同間隔なパターンが白黒交互
に現れる。もし、ノイズの影響でセンターバーを抽出で
きない場合には、隣の行で前記Ｓ２１に戻って処理をや
り直す。

【０１３５】ところで、センターバーの抽出をスタート
バーやエンドバーの抽出より先に行う理由は次の通りで
ある。すなわち、スタートバーやエンドバーでは、スタ
ートバーはその前に、エンドバーはその後に文字列や雑
音が存在する可能性があり、それらのバーの抽出が安定
にできないからである。なお、センターバーのモジュー
ル表現である「０１０１０１０」のデータは、予めセン
ターバー／エンドバー／スタートバーの認識テーブル２
１に格納しておく。

【０１３６】(5) ：エンドバーの抽出処理の説明・・・
図８のＢ図参照図８のＢ図はエンドバーの抽出処理を示した図である。
前記Ｓ２４の処理終了後、Ｓ２５の処理ではセンターバ
ー／エンドバー／スタートバー抽出部１２はエンドバー
の有無の判定処理を行う。センターバー／エンドバー／
スタートバー抽出部１２は、前記のように抽出できたセ
ンターバーの後方で複雑領域からエンドバーを探す。

【０１３７】エンドバーは、モジュールで表現すると
「１０１」の構成をとる。つまり、白領域と黒領域が同
間隔なパターンが白黒交互に現れる。もし、ノイズの影
響でセンターバーを抽出できない場合には、隣の行でＳ
２１に戻って処理をやり直す。なお、エンドバーのモジ
ュール表現である「１０１」のデータは、予めセンター
バー／エンドバー／スタートバーの認識テーブル２１に
格納しておく。

【０１３８】(6) ：スタートバーの抽出処理の説明・・
・図９のＡ図参照図９のＡ図はスタートバーの抽出処理を示した図であ
る。Ｓ２６では、センターバー／エンドバー／スタート
バー抽出部１２はスタートバーの抽出処理を行う。セン
ターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２は、前
記Ｓ２５の処理終了後スタートバーの抽出処理を行う。
この処理では抽出できたセンターバーの前方で複雑領域
からスタートバーを探す。

【０１３９】スタートバーは、モジュールで表現すると
「１０１」の構成をとる。つまり、白領域と黒領域が同
間隔なパターンが白黒交互に現れる。もし、ノイズの影
響でスタートバーを抽出できなかった場合は、隣の行で
Ｓ２１の処理に戻ってやり直す。なお、スタートバーの
モジュール表現である「１０１」のデータは予めセンタ
ーバー／エンドバー／スタートバーの認識テーブル２１
に格納しておく。

【０１４０】(7) ：キャラクタコード領域抽出処理の説
明・・・図９のＢ図、図１０のＡ図参照図９のＢ図はキャラクタコード領域の抽出処理を示した
図、図１０のＡ図は短縮コードの例である。Ｓ２７で
は、キャラクタ数の認識部１３はキャラクタコード領域
の抽出を行う。この処理ではキャラクタの幅、キャラク
タの数をチェックする。キャラクタの幅はスタートバー
とセンターバーの間の画素数、及びセンターバーとエン
ドバーの間の画素数より求める。

【０１４１】また、各キャラクタは、必ず白２本黒２本
で表現されているため、白と黒の本数を数えることによ
りキャラクタ数がわかる。図９のＢ図にキャラクタコー
ド領域の抽出例を示すが、キャラクタ数がわかることに
よりバーコードのタイプ（短縮コードかそうでないか）
もわかる。短縮コードとしては、例えば図１０のＡ図に
示したようなものである。

【０１４２】(8) ：各キャラクタコードの認識、及び信
頼度算出処理・・・図１０のＢ図、図１１参照図１０のＢ図はキャラクタコードの認識処理を示した
図、図１１のＡ図は信頼度の算出処理を示した図であ
る。前記Ｓ２７の処理でキャラクタコード領域が求まる
と、Ｓ２８の処理ではキャラクタの値／信頼性の認識部
１４は各キャラクタコードの認識、及び信頼度算出処理
を行う。

【０１４３】各キャラクタコードの認識は、各キャラク
タが構成されている白黒２本の幅の違いにより認識す
る。なお、前記キャラクタコードの認識処理について
は、従来技術（例えば、特開平４−２６３３８１号公報
に記載された「バーコード読取装置」を参照）を使用し
て処理を行えば良い。前記処理により、各キャラクタコ
ードは、例えば「Ｅ８」、「Ｏ２」というように、パリ
ティの偶数、奇数も認識される。

【０１４４】次に信頼度（信頼性）は、図１１に示した
「Ｅ２」の末尾の「１」のモジュールの例をとると、例
えば、２００ｄｐｉの解像度を有するスキャナを用いた
場合に１モジュール４画素で黒のバーはのように４画
素の幅になる。

【０１４５】この場合には信頼度が高いものとして捉え
るが、図１１ので示した右例の場合には、欠けにより
２画素となるため信頼度は低くなる。この時「Ｅ２」の
末尾「１」のモジュールの信頼度が低いとして、その情
報をワークメモリ５に記憶しておく。

【０１４６】(9) ：パリティチェックの説明前記Ｓ２８の終了後、セキュリティチェック部１５はＳ
２９の処理でパリティチェックを行う。この処理はキャ
ラクタ数が１３桁と８桁（短縮バーコード）の場合とも
にセンターバーの右側のキャラクタコードが全て「ＥＶ
ＥＮ」になっていることを確認する。もし、「ＥＶＥ
Ｎ」になっていなければ、キャラクタの値／信頼性の認
識部１４はＳ３０の処理で信頼度による再キャラクタコ
ードの認識処理を行う。

【０１４７】(10)：プリフィクスキャラクタのチェック
の説明前記Ｓ２９の処理終了後、セキュリティチェック部１５
はプリフィクスキャラクタのチェックを行う。この処理
では、キャラクタ数が１３桁の場合、センターバーの左
側のキャラクタが「ＯＯＯＯＯＯ」、「ＯＯＥＯＥ
Ｅ」、「ＯＯＥＥＯＥ」、「ＯＯＥＥＥＯ」、「ＯＥＯ
ＯＥＥ」、「ＯＥＥＯＯＥ」、「ＯＥＥＥＯＯ」、「Ｏ
ＥＯＥＯＥ」、「ＯＥＯＥＥＯ」、「ＯＥＥＯＥＯ」の
いずれかになっていることを確認する。

【０１４８】また、８桁の場合には「００００」になっ
ていることを確認する。ここで、前記「Ｏ」はＯＤＤ、
「Ｅ」はＥＶＥＮである。なお、前記処理でもし、どれ
にも該当しなければ、信頼度による再キャラクタコード
の認識処理をＳ３０の処理で行う。

【０１４９】(11)：モジュラス１０チェックの説明前記Ｓ３１の処理終了後、セキュリティチェック部１５
はモジュラス１０チェックを行う。このモジュラス１０
チェック処理では、バーコードの一番右のキャラクタの
値と、キャラクタ値全てを用いて或る演算式で計算した
結果が一致することを確認する。その結果、もし一致し
なければ、信頼度による再キャラクタコードの認識をＳ
３０の処理で行う。

【０１５０】(12)：信頼度による再キャラクタコードの
認識処理・・・図１２のＡ図参照図１２のＡ図は信頼度による再キャラクタコードの認識
処理を示した図である。前記(9) から(11)の処理（Ｓ２
９、Ｓ３０、Ｓ３１の処理）で値が正しくなかった場合
（矛盾が生じた場合）、キャラクタの値／信頼性の認識
部１４は、信頼の低いキャラクタの上下を調べてキャラ
クタコードを再認識し、その後再び前記(9) 〜(11)の処
理を行う。

【０１５１】例えば、図１２のＡ図では、Ｓ２７の処理
で算出しておいた信頼度の低いキャラクタのある特定バ
ーに着目し、注目行より下の方向に探索することで正し
いバーの幅（４画素）が求まり、真のキャラクタコード
が認識できている。それでもだめなら、行を変えて画像
データを抽出し、再度Ｓ２１の処理から繰り返す。

【０１５２】(13)：バーコードの認識終了の説明・・・
図１２のＢ図参照図１２のＢ図は一行取り出し処理を示した図である。前
記各処理が終了し、一番下の行まで処理が終了すると全
体の処理を終了するが、そうでない場合、図１２のＢ図
のように、行を変えて前記一連の処理を繰り返す。 §７：実施例１の詳細な処理の説明・・・図１３〜図１
８参照図１３はバーコードの名称説明図、図１４は記号説明
図、図１５〜図１８は実施例１の詳細な処理フローチャ
ート（その１〜その４）である。以下、図１３〜図１８
に基づいて実施例１の詳細な処理を説明する。なお、Ｓ
４１〜Ｓ６２は各処理ステップを示す。

【０１５３】(1) ：バーコードの名称の説明・・・図１
３参照バーコードの各部の名称は図１３に示した通りである。
バーコードは中央にセンターバーがあり、その左右が対
称に構成されている。前記センターバーの左側は図１３
のＡ図のように構成されており、マージンに続いてガー
ドバー（スタートバー、或いはレフトガードバー）があ
り、このガードバーに続いて、第一キャラクタコード、
第二／六キャラクタコード（第二、第三、第四、第五、
第六キャラクタコード）が設けてある。

【０１５４】また、センターバーの右側には、センター
バーに続いて、第一キャラクタコード、第二／六キャラ
クタコード（第二、第三、第四、第五、第六キャラクタ
コード）、ガードバー（エンドバー、或いはライトガー
ドバー）が設けてあり、その後がマージンになってい
る。

【０１５５】(2) ：記号の説明・・・図１４参照以下の説明で使用する記号は図１４に示した通りであ
る。すなわち、「ＳＴＡＲＴ＿ＡＤＲ」は最初に画像デ
ータを取り出すｙ座標を示す。「ＩＮＴＥＲＶＡＬ」は
画像データを取り出すｙ座標の間隔を示す。「ＷＨＩＴ
ＥＭＡＸ」は白バーの幅の最大を示す。「ＢＲＡＣＫＭ
ＡＸ」は黒バーの幅の最大を示す。「ＢＡＲＬＥＮ」は
バーコード全体の幅の最小を示す。「ＢＡＲ＿Ｈ」はバ
ーコードの高さの最大を示す。

【０１５６】「ＧＡＰ＿Ｙ」はｙ方向のバーコードのず
れの最大を示す。「ＧＡＰ＿ＭＡＸ」はバーコードの誤
差の最大を示す。「ＧＡＰ＿ＭＩＮ」はバーコードの誤
差の最小を示す。「ＥＮＤ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ」はエンド
バーの誤差の最大を示す。「ＳＴＡＲＴ＿ＧＡＰ＿ＭＡ
Ｘ」はスタートバーの誤差の最大を示す。

【０１５７】「ＣＨＡＲＡＣＴＥＲ＿ＭＡＸ」はキャラ
クタ長の誤差の最大を示す。「ＣＨＡＲＡＣＴＥＲ＿Ｍ
ＩＮ」はキャラクタ長の誤差の最小を示す。「ＥＮＤ＿
ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ」はエンドキャラクタ長の誤差の最大
を示す。「ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＩＮ」はエンドキャラ
クタ長の誤差の最小を示す。「ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿Ｗ」は
バーの幅の誤差の最大を示す。「ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿ＴＲ
ＵＥ」は正しいバーの幅の誤差の最小を示す。

【０１５８】(3) ：フローチャートによる処理の説明先ず、バーコード認識部８は、バーコードテーブル９に
初期値を設定する（Ｓ４１）。この初期設定では、ＳＴ
ＡＲＴ＿ＡＤＲ＝，ＩＮＴＥＲＶＡＬ＝，ＷＨＩＴＥＭ
ＡＸ＝，ＢＲＡＣＫＭＡＸ＝，ＢＡＲＬＥＮ＝，ＢＡＲ
＿Ｈ＝，ＧＡＰ＿Ｙ＝，ＧＡＰ＿ＭＡＸ＝，ＧＡＰ＿Ｍ
ＩＮ＝，ＥＮＤ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ＝，ＳＴＡＲＴ＿ＧＡ
Ｐ＿ＭＡＸ＝，ＣＨＡＲＡＣＴＥＲ＿ＭＡＸ＝，ＣＨＡ
ＲＡＣＴＥＲ＿ＭＩＮ＝，ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ
＝，ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＩＮ＝，ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿Ｗ
＝，ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿ＴＲＵＥ＝初期値とする。

【０１５９】次に、バーコード認識部８は、ｙ座標＝Ｓ
ＴＡＲＴ＿ＡＤＲとし（Ｓ４２）、ｙ座標＜画像データ
の高さの条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ４
３）。その結果、前記条件を満たしていなければ処理を
終了するが、前記条件を満たしていた場合は、イメージ
メモリ４から前記ｙ座標の画像データを取り出す（Ｓ４
４）。

【０１６０】そして、バーコード認識部８は、画像デー
タから以下の条件を満たす部分を取り出す（Ｓ４５）。
この場合、前記条件としては、（黒い部分≦ＢＲＡＣＫ
ＭＡＸ）ＡＮＤ（白い部分≦ＷＨＩＴＥＭＡＸ）ＡＮＤ
（黒と白の連続した部分≧ＢＡＲＬＥＮ）ＡＮＤ（黒と
白の数≧或る閾値）である。

【０１６１】次に、バーコード認識部８は、Ｓ４５の処
理で取り出した部分に前記条件を満たす部分があるか否
かを判定する（Ｓ４６）。その結果、前記条件を満たし
た部分がなければ、ｙ座標＝ｙ座標＋ＩＮＴＥＲＶＡＬ
として（Ｓ４７）、前記Ｓ４３の処理から繰り返す。

【０１６２】しかし、前記Ｓ４６の処理で前記条件を満
たす部分があると判定した場合は、（ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊
Ｔ₁₃＞Ｔ₁₂＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊Ｔ₁₃）ＡＮＤ（ＧＡＰ＿
ＭＡＸ＊Ｔ₁₄＞Ｔ₁₃＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊Ｔ₁₄）ＡＮＤ
（ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₁₅＞Ｔ₁₄＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊
Ｔ₁₅）となる部分をセンターバーとする（Ｓ４９）。

【０１６３】次に、バーコード認識部８は、センターバ
ーがあるか否かを判定し（Ｓ５０）、センターバーがな
ければ、ｙ座標を上下にずらして画像データを取り出し
（±ＢＡＲ＿Ｈまで）（Ｓ４８）、Ｓ４５の処理から繰
り返す。

【０１６４】しかし、前記Ｓ５０の処理でセンターバー
が有ると判定した場合は、センターバーより左で、
｛（Ｔ₀＞ＥＮＤ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₁）ＡＮＤ（Ｇ
ＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂＞Ｔ₁＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊Ｔ₂）｝
ＯＲ｛（Ｔ₀＞ＥＮＤ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂）ＡＮＤ
（ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂＞Ｔ₁＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊
Ｔ₂）｝となる部分をエンドバーとする（Ｓ５１）。

【０１６５】そして、バーコード認識部８はエンドバー
が有るか否かを判定し（Ｓ５２）、エンドバーが無けれ
ば前記Ｓ４８の処理から繰り返す。しかし、エンドバー
が有った場合は、センターバーより右で｛（Ｔ₂₇＞ＳＴ
ＡＲＴ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ ₂₀）ＡＮＤ（ＧＡＰ＿ＭＡ
Ｘ＊Ｔ₂₅＞Ｔ₂₆＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊Ｔ₂₇）｝ＯＲ｛（Ｔ
₂₇＞ＳＴＡＲＴ＿ＧＡＰ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂₅）ＡＮＤ（ＧＡ
Ｐ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂₅＞Ｔ ₂₆＞ＧＡＰ＿ＭＩＮ＊Ｔ₂₇）｝と
なる部分をスタートバーとする（Ｓ５３）。

【０１６６】そして、バーコード認識部８はスタートバ
ーが有るか否かを判定し（Ｓ５４）、スタートバーがな
ければ前記Ｓ４８の処理から繰り返す。しかし、スター
トバーが有った場合には、第一キャラクタおよびエンド
キャラクタが（ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂₅＞Ｃ₂₁
＞ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＩＮ＊Ｔ₂₅）ＯＲ（ＥＮＤ＿Ｃ
ＨＡＲ＿ＭＡＸ＊Ｔ₂₆＞Ｃ₂₁＞ＥＮＤ＿ＣＨＡＲ＿ＭＩ
Ｎ＊Ｔ₂₆）の条件を満たしているか否かを判定する（Ｓ
５５）。

【０１６７】その結果、前記条件を満たしていない場合
は前記Ｓ４８の処理から繰り返す。しかし、前記条件を
満たしていた場合は、更に、第二〜第六キャラクタがＣ
ＨＡＲＡＣＴＥＲ＿ＭＡＸ＊Ｃ₂₁＞Ｃ₁₇＞ＣＨＡＲＡＣ
ＴＥＲ＿ＭＩＮ＊Ｃ₂₁の条件を満たしているか否かを判
定する（Ｓ５６）。

【０１６８】その結果、前記条件を満たしていない場合
は前記Ｓ４８の処理から繰り返す。しかし、前記条件を
満たしていた場合は、バーコード認識部８はキャラクタ
の値を読む（Ｓ５７）。そして、パリティの値が正しい
か否かを判定し（Ｓ５８）、正しくない場合はモジュー
ル数の小数点以下が０．５−ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿Ｗ以上、
かつ０．５＋ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿Ｗ以下のキャラクタを取
り出す（Ｓ６１）。

【０１６９】その後、取り出したキャラクタだけ行を変
えて（±ＢＡＲ＿Ｈまで）キャラクタの左右のずれは±
ＧＡＰ＿Ｙ以下、モジュール数の小数点以下が、０．５
−ＧＡＰ＿ＢＡＲ＿ＴＲＵＥ以下または０．５＋ＧＡＰ
＿ＢＡＲ＿ＴＲＵＥ以上となるキャラクタを探し（Ｓ６
２）、前記Ｓ５８の処理から繰り返す。

【０１７０】また、前記Ｓ５８の処理で、パリティの値
が正しい場合はモジュラス１０が正しいか否かを判定し
（Ｓ５９）、正しくないと判定した場合は前記Ｓ６１の
処理から繰り返す。しかし、前記Ｓ５９の処理でモジュ
ラス１０が正しいと判定した場合は、バーコードが正し
く読めたと判定し（Ｓ６０）、前記Ｓ４７の処理から繰
り返す。

【０１７１】（実施例２の説明）図１９は実施例２の処
理説明図、図２０は実施例２の処理フローチャートであ
る。以下、図１９、図２０に基づいて実施例２を説明す
る。なお、図２０のＳ７１〜Ｓ８３は各処理ステップを
示す。また、前記実施例１で示した図２〜図５は実施例
２でも同じである。従って、以下の説明では図２〜図５
を参照しながら説明する。

【０１７２】§１：処理の概要実施例２の処理は、前記実施例１の複雑領域抽出部１１
が行う複雑領域抽出処理は異なるが、他の処理は実質的
に実施例１と同じである。すなわち実施例２では、実施
例１のように、画像データの行毎に黒白の反復パターン
を抽出するのではなく、バーコードの各バーコードの並
びを捉えて複雑領域の抽出を行う。

【０１７３】すなわち、複雑領域抽出部１１は、画像デ
ータ全体をラベリング処理（ラベリング処理自体は従来
一般に知られた技術なので説明は省略する）して画像の
連結部分を算出し、前記画像の連結部分から縦長の連結
成分を抽出する。そして、前記抽出した連結成分の中か
ら隣接する連結成分間の間隔が予め設定された閾値以下
の連結部分群を抽出する。

【０１７４】先ず、前記イメージメモリ４に格納された
イメージデータ（画像データ）全体を対象としてラベリ
ングを行い、黒画素が連結した連結成分を抽出する。こ
の連結成分の抽出方法は、例えば、先に本出願人が提案
した「ラベリング方式」（特開平７−９３５３９号公報
参照）を使用して行う。

【０１７５】前記連結成分の抽出により、文字や実線な
ど黒画素が繋がった連結成分の固まり毎に区別され抽出
できる。バーコードの各バーも、図１９のＡ図に示した
ように、各バーがＡからＮまで１つずつ別々に抽出され
る。但し、図１９のＢ図に示したように、０、１、２、
３の文字や罫線（例えば、表の罫線）にもラベルが０〜
Ｓまで付加されるので、それらを区別する必要がある。

【０１７６】前記の処理で抽出した各ラベルに対して、
複雑領域の抽出では、各ラベルを囲む外接矩形が縦長で
ある閾値よりも小さいサイズの外接矩形に注目し、外接
矩形と外接矩形の水平方向の間隔が小さい外接矩形が連
続的に複数個並ぶ領域を複雑領域として抽出する。

【０１７７】前記のラベリングによる複雑領域の抽出で
は、イメージデータ（画像データ）の全領域から全ての
複雑領域を抽出する。そして、前記抽出した複雑領域の
全てに対して、それぞれバーコードの領域であるか否か
を以降の処理で判定していく。従って、以降の処理で
は、前記ラベリングで抽出した複雑領域の範囲のみをサ
ーチしてバーコードか否かの判定を行えば良く、実施例
１のようにイメージデータ全体をサーチする必要はな
い。

【０１７８】§２：フローチャートによるバーコード認
識部の処理説明・・・図２０参照図２０は実施例２の処理フローチャートである。以下、
図２０に基づいてバーコード認識部の処理を説明する。
なお、Ｓ７１〜Ｓ８３は各処理ステップを示す。

【０１７９】先ず、複雑領域抽出部１１は、イメージメ
モリ４に格納されているイメージデータ（画像データ）
全体を対象としてラベリングを行い（Ｓ７１）、複雑領
域の抽出を行う（Ｓ７２）。この処理により前記イメー
ジデータに存在する全ての複雑領域を抽出する。以降、
前記抽出した複雑領域の範囲内の情報を基に前記抽出し
た複雑領域が真のバーコードか否かを判定する。

【０１８０】前記のようにして複雑領域を抽出した後、
センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１２
は、前記抽出された複雑領域の中から或る行の画像デー
タを抽出し（Ｓ７３）、その画像データからセンターバ
ーを抽出し、センターバーの有無の判定を行う（Ｓ７
４）。

【０１８１】その結果、センターバーが無い場合（抽出
できない場合）は、スキャンする行（ｘ軸方向のライ
ン）をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ７３の処理か
ら繰り返す。このようにして複雑領域からセンターバー
が抽出できた場合は、次にセンターバー／エンドバー／
スタートバー抽出部１２は、エンドバーの抽出を行い、
エンドバーの有無の判定を行う（Ｓ７５）。

【０１８２】その結果、エンドバーが無い場合（抽出で
きない場合）は、スキャンする行（ｘ軸方向のライン）
をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ７３の処理から繰
り返す。このようにして複雑領域からエンドバーが抽出
できた場合、センターバー／エンドバー／スタートバー
抽出部１２はスタートバーの抽出を行い、スタートバー
の有無の判定を行う（Ｓ７６）。

【０１８３】その結果、スタートバーが無い場合（抽出
できない場合）は、スキャンする行（ｘ軸方向のライ
ン）をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ７３の処理か
ら繰り返す。なお、センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部１２は、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーが抽出できなかった場合、信頼性の低い特定バ
ーに着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特
定バーの上下方向）を探索して前記特定バーの線幅を再
度算出することにより、センターバー／エンドバー／ス
タートバーの抽出を行う。

【０１８４】前記のように、センターバー／エンドバー
／スタートバーが抽出できなかった場合、別の複雑領域
に対してセンターバー／エンドバー／スタートバーの抽
出を行い、その結果、センターバー／エンドバー／スタ
ートバーが見つかった場合は、キャラクタ数の認識部１
３がキャラクタコード領域の抽出を行う（Ｓ７７）。

【０１８５】その結果、キャラクタコード領域が抽出で
きなかった場合は、スキャンする行（ｘ軸方向の或るラ
イン）をｙ軸方向に所定間隔で変えて前記Ｓ７３の処理
から繰り返す。前記のようにして、キャラクタコード領
域が抽出できた場合、キャラクタ数の認識部１３はキャ
ラクタ数を認識し、種類の異なるバーコードでも対応で
きるようにする。例えば、ＪＡＮコードでもキャラクタ
数が１３桁と８桁のバーコードがあり、それらのパリテ
ィチェックの仕方が異なるので、必ず種類を区別してお
かなければならない。

【０１８６】次に、キャラクタの値／信頼性の認識部１
４は、キャラクタコードの値を認識し、その認識の信頼
度を算出する（Ｓ７８）。この処理では、キャラクタの
値／信頼性の認識部１４は、各キャラクタコードの値を
決定する時にバーの線幅が予め設定された閾値以下の値
をとっている箇所をワークメモリ５に格納しておき、更
にそれが構成要素となっているキャラクタコードも信頼
性の低いキャラクタコードとしてワークメモリ５に格納
しておく。

【０１８７】そして、各キャラクタコードの値が求まる
と、セキュリティチェック部１５ではセキュリティチェ
ックを行うが、先ずパリティチェックを行い（Ｓ７
９）、次にプリフィクスキャラクタチェックを行い（Ｓ
８０）、最後にモジュラス１０チェックを行う（Ｓ８
１）。

【０１８８】前記セキュリティチェックで矛盾がある場
合は、セキュリティチェック部１５からキャラクタの値
／信頼性の認識部１４へフィードバックし、キャラクタ
の値／信頼性の認識部１４が信頼度による再キャラクタ
コードの認識を行う（Ｓ８３）。

【０１８９】この処理では、キャラクタの値／信頼性の
認識部１４は前記ワークメモリ５に記憶しておいた信頼
性の低いキャラクタコードの特定バーに着目し、その特
定バーの上下方向（複雑領域を抽出する際の注目行の前
後）を探索して真のキャラクタコードを見つける。

【０１９０】その後、再度セキュリティチェック部１５
がセキュリティチェックを行い、どうしても矛盾が生じ
る場合には、複雑領域抽出部１１へフィードバックし
て、前記Ｓ７３の処理から繰り返す。

【０１９１】前記のようにして、セキュリティチェック
部１５でのセキュリティチェックで矛盾がない場合には
その領域をバーコードと断定し、バーコードの位置と認
識結果を出力メモリ６に出力する。そして、イメージメ
モリ４に格納されたイメージデータ（画像データ）上の
バーコードの認識が全て終了していたら（Ｓ８２）、全
ての処理を終了するが、全てのバーコードが抽出されて
いない場合は、前記Ｓ７３の処理から繰り返す。以上の
ようにして、低品質なバーコード画像でも信頼性の高い
バーコードの抽出、及び認識ができる。

【０１９２】（他の実施例）以上実施例について説明し
たが、本発明は次のようにしても実施可能である。 (1) ：抽出イメージデータ（画像データ）をスキャンす
る場合、副走査方向のスキャン開始ラインを帳票の最初
から最後までサーチしても良いが、帳票上に印刷されて
いるバーコードの位置は、ある程度規則性があるので
（最上端、最下端にはない）、スキャンする副走査方向
の幅を狭くしても良い。このようにすれば、スキャンす
る回数が少なくなるため、より高速にバーコードの抽出
を行うことができる。

【０１９３】(2) ：バーコード認識装置は、前記実施例
のようにＯＣＲ装置で実現しても良いが、他の同様な装
置でも実現可能である。例えば、パーソナルコンピュー
タ、ワークステーション等のコンピュータにイメージス
キャナを接続し、このイメージスキャナで帳票の情報を
読み込んだ際の帳票イメージデータを２帳票のデータに
変換した後、イメージメモリに格納する。

【０１９４】そして、前記実施例と同様に、イメージメ
モリの帳票イメージデータからバーコードの抽出を行う
ようにしても良い。また、イメージデータは、ファクシ
ミリ装置等から入力したイメージデータでも同様に実施
可能である。

【０１９５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。 (1) ：入力した画像データから、画像データの任意の位
置にあるバーコードを自動的に抽出して認識することが
できる。しかも、低品質の画像データでも高信頼度でバ
ーコード抽出、及び認識処理ができる。

【０１９６】(2) ：画像データの任意の位置にあるバー
コードを抽出する場合、画像データから複雑領域を抽出
した後、バーコード特有のセンターバー／エンドバー／
スタートバーを抽出するだけでなく、キャラクタコード
の認識、及びセキュリティチェックを行うので、例え低
品質の画像データであっても常に信頼性の高いバーコー
ドの抽出、及び認識ができる。

【０１９７】(3) ：画像データの任意の位置にあるバー
コードを自動的に抽出して認識することができるので、
例えば、バーコードが印刷された電気料金、電話料金等
の公共料金の払込帳票をイメージスキャナで読み込め
ば、前記帳票のバーコードを自動的に抽出して認識する
ことができる。

【０１９８】このため、バーコードを利用した公共料金
の払込が自動的に、かつ簡単にできる。また、従来のよ
うに、バーコードリーダにより手作業で金額集計を行う
必要がなくなるから、行員への負担が軽くなる。

【０１９９】(4) ：入力した画像データから、画像デー
タの任意の位置にあるバーコードを自動的に抽出して認
識することができるから、例えば、１つの帳票から読み
取った画像データに複数のバーコードがある場合でも、
複数のバーコードをそれぞれ独立して自動的に抽出する
ことができる。従って、複数のバーコードが印刷された
帳票に対し、前記複数のバーコードをそれぞれ認識して
処理を行うような場合には、特に処理速度の向上が期待
できる。

【０２００】例えば、従来のＰＯＳ装置では、バーコー
ドリーダにより個々のバーコードをスキャンする必要が
あり手間と時間がかかるが、本発明のバーコード認識装
置では、前記のように画像データから自動的にバーコー
ドの抽出、及び認識ができるから、手間も時間もかから
ず、処理速度も速い。

【０２０１】前記効果の外、各請求項に対応して次のよ
うな効果がある。 (5) ：請求項１では、複雑領域抽出部と、センターバー
／エンドバー／スタートバー抽出部と、キャラクタコー
ド認識部と、セキュリティチェック部を備えている。

【０２０２】従って、画像処理でバーコードを見つける
だけでなく、バーコードの値を認識し、かつバーコード
の値のセキュリティチェックを行って矛盾ないバーコー
ドを抽出している。このため、低品質な画像でも信頼性
の高いバーコード抽出が可能になる。

【０２０３】(6) ：請求項２では、センターバー／エン
ドバー／スタートバー抽出部は、複雑領域からセンター
バー／エンドバー／スタートバーを抽出する際、先ずセ
ンターバーを抽出し、その後スタートバーとエンドバー
を抽出するように構成している。

【０２０４】従って、バーコードの左端や右端付近に罫
線や文字などの別の画像や雑音が存在する場合に、スタ
ートバーやエンドバーを誤って抽出してしまうことがあ
る。しかし、センターバーを最初に抽出するので、安
定、かつ無駄な処理なく効率的にバーコードの抽出を行
うことができる。

【０２０５】(7) ：請求項３では、キャラクタコード認
識部は、前記複雑領域からキャラクタコード領域を抽出
し、その領域からキャラクタ数を認識するキャラクタ数
の認識部と、前記抽出したキャラクタコード領域の各キ
ャラクタコードの値を認識し、かつ、その認識の信頼度
を求めるキャラクタの値／信頼性の認識部を備えてい
る。

【０２０６】従って、画像データの任意の位置にあるバ
ーコードを抽出する場合、画像データから複雑領域を抽
出した後、バーコード特有のセンターバー／エンドバー
／スタートバーを抽出するだけでなく、キャラクタコー
ドの数を認識すると共に、キャラクタコードの値を認識
し、かつ認識の信頼度を求めているので、低品質の画像
データであっても常に信頼性の高いバーコードの抽出、
及び認識ができる。

【０２０７】(8) ：請求項４では、セキュリティチェッ
ク部は、バーコードのパリティチェックを利用してセキ
ュリティチェックを行うように構成している。従って、
パリティチェックにより確実なセキュリティチェックを
行うことができる。その結果、低品質の画像データであ
っても常に信頼性の高いバーコードの抽出、及び認識が
できる。

【０２０８】(9) ：請求項５では、セキュリティチェッ
ク部は、バーコードのプリフィクスキャラクタのチェッ
クによりセキュリティチェックを行うように構成してい
る。従って、プリフィクスキャラクタのチェックにより
確実なセキュリティチェックを行うことができる。その
結果、低品質の画像データであっても常に信頼性の高い
バーコードの抽出、及び認識ができる。

【０２０９】(10)：請求項６では、セキュリティチェッ
ク部は、バーコードのモジュラス１０を利用してセキュ
リティチェックを行うように構成している。従って、モ
ジュラス１０のチェックにより確実なセキュリティチェ
ックを行うことができる。その結果、低品質の画像デー
タであっても常に信頼性の高いバーコードの抽出、及び
認識ができる。

【０２１０】(11)：請求項７では、セキュリティチェッ
ク部でのセキュリティチェック結果で矛盾があり正しく
なかった場合、前記キャラクタコード認識部は、信頼性
の低いキャラクタコードについて再度キャラクタコード
の認識を行い、その認識結果に基づきセキュリティチェ
ック部が再度セキュリティチェックを行うことにより、
低品質なバーコードの抽出を行うように構成している。

【０２１１】従って、低解像度の画像でも常に信頼性の
高いバーコードの抽出、及び認識を行うことが可能にな
る。 (12)：請求項８では、キャラクタコード認識部は、キャ
ラクタコードの値を認識する際、キャラクタコードを構
成するバーの線幅が予め設定された閾値以下の値をとっ
ている箇所を記憶すると共に、その箇所を含むキャラク
タを信頼性の低いキャラクタとして記憶しておき、前記
セキュリティチェック結果で矛盾があり正しくなかった
場合、前記キャラクタコード認識部は、記憶しておいた
前記信頼度の低いキャラクタコードの或る特定バーだけ
に着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特定
バーの上下方向）を探索して前記バーの線幅を再度算出
し、他のキャラクタコードの可能性を確認しながらセキ
ュリティチェックによる矛盾のないキャラクタコード列
を求めるように構成している。

【０２１２】従って、セキュリティチェックで矛盾が生
じた際、信頼度の低い場所だけを再処理すれば良く、処
理効率が向上する。また、セキュリティチェックで矛盾
が生じた場合に、全キャラクタコードを複雑領域の別の
行で算出すると、信頼度の低い場所が別の列に移り、安
定にバーコードの抽出ができないこともあるが、信頼度
の低い列だけを再度算出することにより、その問題が解
消できる。

【０２１３】(13)：請求項９では、センターバー／エン
ドバー／スタートバー抽出部は、センターバー／エンド
バー／スタートバーが抽出できなかった場合、信頼性の
低い特定のバーに着目し、前記複雑領域を抽出した注目
行の前後（特定バーの上下方向）を探索して前記特定バ
ーの線幅を再度算出することにより、センターバー／エ
ンドバー／スタートバーの抽出を行うように構成した。

【０２１４】従って、低品質な画像の場合、一度でセン
ターバー／エンドバー／スタートバーの抽出ができなく
ても、再度の処理により確実に抽出することができる。 (14)：請求項１０では、セキュリティチェック部でのセ
キュリティチェック機能を使い、前記各部にフィードバ
ックしながらバーコードの抽出、及び認識を行う。従っ
て、低品質な画像でも信頼性の高いバーコードの抽出が
できる。

【０２１５】(15)：請求項１１では、複雑領域抽出部
は、画像データ全体をラベリング処理して画像の連結部
分を算出する手段と、前記画像の連結部分から縦長の連
結成分を抽出する手段と、前記抽出した連結成分の中か
ら隣接する連結成分間の間隔が予め設定された閾値以下
の連結部分群を抽出する手段を備えている。

【０２１６】従って、罫線抽出等のレイアウト解析や文
字切り出し等を行うために処理するラベリングの処理結
果をそのまま流用してバーコードの候補領域である複雑
領域を抽出することができるから処理が効率的に行え
る。

【０２１７】また、ラベリングによる複雑領域の抽出で
は、画像データの全領域から全ての複雑領域を抽出し、
前記抽出した複雑領域の全てに対して、それぞれバーコ
ードの領域であるか否かを以降の処理で判定していく。
従って、以降の処理では、前記ラベリングで抽出した複
雑領域の範囲のみをサーチしてバーコードか否かの判定
を行えば良く、画像データ全体をサーチする必要はな
い。このため、処理速度の向上が実現する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】実施例１の装置構成図である。

【図３】図２の一部詳細図である。

【図４】実施例１におけるバーコード認識部の処理概要
説明図である。

【図５】実施例１における帳票例を示した図である。

【図６】実施例１のバーコード認識部の処理フローチャ
ートである。

【図７】実施例１のバーコード認識部の処理説明図（そ
の１）である。

【図８】実施例１のバーコード認識部の処理説明図（そ
の２）である。

【図９】実施例１のバーコード認識部の処理説明図（そ
の３）である。

【図１０】実施例１のバーコード認識部の処理説明図
（その４）である。

【図１１】実施例１のバーコード認識部の処理説明図
（その５）である。

【図１２】実施例１のバーコード認識部の処理説明図
（その６）である。

【図１３】実施例１におけるバーコードの名称説明図で
ある。

【図１４】実施例１における記号説明図である。

【図１５】実施例１の詳細な処理フローチャート（その
１）である。

【図１６】実施例１の詳細な処理フローチャート（その
２）である。

【図１７】実施例１の詳細な処理フローチャート（その
３）である。

【図１８】実施例１の詳細な処理フローチャート（その
４）である。

【図１９】実施例２の処理説明図である。

【図２０】実施例２の処理フローチャートである。

【図２１】従来のＰＯＳ端末装置によるバーコード認識
処理の説明図である。

【図２２】従来のＯＣＲ装置によるバーコード認識処理
の説明図である。

【図２３】従来例３の装置構成図である。

【図２４】従来例３におけるバーコードの説明図であ
る。

【図２５】従来例３の処理フローチャートである。

【図２６】従来例３の処理説明図である。

【符号の説明】

４Ａ画像メモリ１１複雑領域抽出部１２センターバー／エンドバー／スタートバー抽出部１３キャラクタ数の認識部１４キャラクタの値／信頼性の認識部１５セキュリティチェック部１７キャラクタコード認識部２０複雑領域抽出用テーブル２１センターバー／エンドバー／スタートバーの認識
テーブル２２キャラクタ認識テーブル２３パリティチェックテーブル２４プリフィクスキャラクタチェックテーブル２５モジュラスチェックテーブル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データの任意の位置にあるバーコー
ドを抽出して認識するバーコード認識装置であって、前記画像データから、予め設定された閾値以内の間隔で
黒領域と白領域が交互に現れる複雑領域をバーコードの
候補領域として抽出する複雑領域抽出部と、前記複雑領域抽出部が抽出した複雑領域からバーコード
特有のセンターバー／エンドバー／スタートバーを抽出
するセンターバー／エンドバー／スタートバー抽出部
と、前記センターバー／エンドバー／スタートバーが抽出で
きた場合に、その複雑領域からキャラクタコード領域を
抽出してキャラクタコードの認識を行うキャラクタコー
ド認識部と、前記キャラクタコード認識部の認識結果を基にセキュリ
ティチェックを行い、その結果に矛盾がなければバーコ
ードと断定してバーコード情報を出力するセキュリティ
チェック部を備えていることを特徴としたバーコード認
識装置。
【請求項２】前記センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部は、前記複雑領域からセンターバー／エン
ドバー／スタートバーを抽出する際、先ずセンターバー
を抽出し、その後スタートバーとエンドバーを抽出する
ことを特徴とした請求項１記載のバーコード認識装置。
【請求項３】前記キャラクタコード認識部は、前記複
雑領域からキャラクタコード領域を抽出し、その領域か
らキャラクタ数を認識するキャラクタ数の認識部と、前記抽出したキャラクタコード領域の各キャラクタの値
を認識し、かつ、その認識の信頼度を求めるキャラクタ
の値／信頼性の認識部を備えていることを特徴とする請
求項１記載のバーコード認識装置。
【請求項４】前記セキュリティチェック部は、バーコ
ードのパリティチェックを利用してセキュリティチェッ
クを行うことを特徴とする請求項１記載のバーコード認
識装置。
【請求項５】前記セキュリティチェック部は、バーコ
ードのプリフィクスキャラクタのチェックによりセキュ
リティチェックを行うことを特徴とする請求項１記載の
バーコード認識装置。
【請求項６】前記セキュリティチェック部は、バーコ
ードのモジュラス１０チェックを利用してセキュリティ
チェックを行うことを特徴とする請求項１記載のバーコ
ード認識装置。
【請求項７】前記セキュリティチェック部のセキュリ
ティチェックで矛盾があった場合、前記キャラクタコー
ド認識部は信頼性の低いキャラクタコードについて再度
キャラクタコードの認識を行い、その認識結果に基づき
セキュリティチェック部が再度セキュリティチェックを
行うことにより、低品質なバーコードの抽出を行うこと
を特徴とした請求項１記載のバーコード認識装置。
【請求項８】前記キャラクタコード認識部は、キャラ
クタの値を認識する際、キャラクタコードを構成する特
定バーの線幅が予め設定された閾値以下の値をとってい
る箇所を記憶すると共に、その箇所を含むキャラクタコ
ードを信頼性の低いキャラクタコードとして記憶してお
き、前記セキュリティチェックで矛盾があった場合、前記キ
ャラクタコード認識部は、記憶しておいた前記信頼度の
低いキャラクタコードの特定バーだけに着目し、前記複
雑領域を抽出した注目行の前後（特定バーの上下方向）
を探索して前記特定バーの線幅を再度算出し、他のキャ
ラクタの可能性を確認しながらセキュリティチェックに
よる矛盾のないキャラクタコード列を求めることを特徴
とした請求項１記載のバーコード認識装置。
【請求項９】前記センターバー／エンドバー／スター
トバー抽出部は、センターバー／エンドバー／スタート
バーが抽出できなかった場合、信頼性の低い特定バーに
着目し、前記複雑領域を抽出した注目行の前後（特定バ
ーの上下方向）を探索して前記特定バーの線幅を再度算
出することにより、センターバー／エンドバー／スター
トバーの抽出を行うことを特徴とした請求項１記載のバ
ーコード認識装置。
【請求項１０】前記セキュリティチェック部のセキュ
リティチェック機能を使い、前記各部にフィードバック
しながらバーコードの抽出、及び認識を行うことを特徴
とした請求項１記載のバーコード認識装置。
【請求項１１】前記複雑領域抽出部は、画像データ全
体をラベリング処理して画像の連結部分を算出する手段
と、前記画像の連結部分から縦長の連結成分を抽出する
手段と、前記抽出した連結成分の中から隣接する連結成
分間の間隔が予め設定された閾値以下の連結部分群を抽
出する手段を備えていることを特徴とした請求項１記載
のバーコード認識装置。