JPH1125222A

JPH1125222A - 文字切り出し方法及び文字切り出し装置

Info

Publication number: JPH1125222A
Application number: JP9182831A
Authority: JP
Inventors: Shiyoubou Chiyou; 小▲忙▼ 張; Koichi Hatakeyama; 耕一畠山
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1997-07-08
Filing date: 1997-07-08
Publication date: 1999-01-29
Also published as: US6289123B1

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】ＦＡ分野などの多くの雑音が含まれる可能性
のある文字の文字領域をほぼ正確に切り出す。【解決手段】ウエハー上の文字のある領域の画像を取
り込む照明と撮像カメラからなる照明撮影部１、原画像
のＬａｐｌａｃｉａｎ演算を行うＬａｐｌａｃｉａｎ演
算部２、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算の演算結果に対して２
値化処理を行いＩ_b[ｉ][ｊ]を算出する２値化部３、最
小値フィルタによってフィルタリングした２値画像Ｉ_f
を算出するフィルタリング部４、画像の論理積、膨張操
作、収縮操作等の各種の処理を行う画像処理部５、及び
画像を１文字ごとに区分する切り出し部６を有し、切り
出した結果を画像データとして出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識の前提と
なる文字切り出し方法及びその実施に使用する文字切り
出し装置に関し、より詳しくは、ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ
Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）分野における工業製品の品質
管理などを生産ライン上で自動的に行うための文字認識
の前処理として必要な、例えばウエハー生産の品質を管
理するために文字認識装置でウエハー上の文字を１文字
ごとに切り出す場合などに用いられる文字切り出し方法
及びその実施に使用する文字切り出し装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＯＡ（ＯｆｆｉｃｅＡｕｔｏｍａｔｉ
ｏｎ）分野における文字認識技術については、認識対象
の書類から画像をきれいに取り込むことができるため、
認識率はすでに高い水準に達している。

【０００３】しかし、ＦＡ分野における文字認識技術の
場合は、作業環境に応じて背景光のレベル等が変動する
ため、認識対象の背景が複雑である。このため、文字と
背景の差が不鮮明であり、文字認識を行なう前に多くの
前処理を行なわなければ認識が困難である。

【０００４】そこで、通常のＦＡ用文字認識装置では、
まず画像処理技術を用いて文字領域を背景から正しく切
り出して認識を行う。従って、もし認識部分がＯＡ用文
字認識手法と同じであるとするならば、認識の成否は前
処理である文字切り出しで決定されることになる。よっ
て、文字領域を正しく抽出することができれば、ＯＡ用
の文字認識装置と同様の高い認識率を期待できる。

【０００５】ここで、画像中のある特定領域（文字領
域）を抽出する（切り出す）方法としては、「領域情報
に基づく方法」と「エッジ情報に基づく方法」とが従来
より多用されている。そして、「領域情報に基づく方
法」の一例として、画像Ｉ（ｉ，ｊ）の局所特性を反映
する閾値を設定して行なう方法がある（例えば、河田他
著「科学計測のための画像データ処理」、１９９４年、
ＣＱ出版社発行）。

【０００６】この閾値処理のかぎは閾値を適切に選択す
ることであり、閾値Ｔは、一例として、下記（３）式で
与えられる。

【０００７】

【数５】

【０００８】但し、Ｐ：領域Ｎ：領域Ｐ内の画素数Ｉ（ｉ，ｊ）：画像を表す２次元関数ｉ，ｊ：画素の位置つまり、上記（３）式では、画素（ｉ，ｊ）ごとにその
点を中心とする領域Ｐを与え、その領域Ｐにおける濃度
の平均値を閾値Ｔとしている。

【０００９】また、エッジ情報を用いる方法としては、
Ｍａｒｒの著名なｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓ法（Ｄ．Ｍａｒ
ｒ著、「Ｖｉｓｉｏｎ」、１９８２、Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅ
ｍａｎ出版社発行）がよく知られている。このｚｅｒｏ
−ｃｒｏｓｓ法は、下記（４）式に示すように、原画像
にＬａｐｌａｃｉａｎ演算を行ない、その値が正から負
へと変化する（ｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓ）場所をエッジと
して抽出する方法である。

【００１０】

【数６】

【００１１】但し、 ▽²：Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子ｆ：はｘ、ｙの２次元関数なお、２次微分のＬａｐｌａｃｉａｎ演算をいきなり原
画像に適用したのでは、雑音を強調しすぎるため、下記
（５）式に示すように、原画像をまずＧａｕｓｓｉａｎ
関数でぼかしてからＬａｐｌａｃｉａｎ演算を適用する
方法が良く使用されている。

【００１２】

【数７】

【００１３】但し、Ｇ（ｘ、ｙ）：２次元Ｇａｕｓｓｉａｎ関数 σ：Ｇａｕｓｓｉａｎ関数の空間定数

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
領域情報を用いる閾値Ｔの設定方法では、領域Ｐの画素
について、画素ごとの重要度は考慮せず、全て同じ重要
度と見なしている。しかも、全画面において同サイズの
領域Ｐを使用しているため、閾値Ｔとしては好ましくな
い。このような理由により、上記の領域情報を用いる閾
値Ｔの設定方法では、文字の切り出しを精度よく行えな
いため、ＯＡ用の文字認識装置と同様の高い認識率を期
待することができない。

【００１５】また、上記のエッジ情報に基づいた領域分
割方法では、エッジだけを抽出することや、Ｇａｕｓｓ
ｉａｎ関数で原画像をぼかすことはＦＡ分野における文
字認識方式において以下のような問題点がある。

【００１６】まず、ＦＡ分野における認識対象の画像の
多くは、文字のエッジと雑音のエッジが混在し、しかも
文字のエッジが不明瞭である。エッジ領域だけを抽出し
ようとしても文字のエッジが不完全に抽出されるため、
雑音のエッジと文字のエッジを区別することが非常に難
しくなる。

【００１７】また、最適なσが分からないために、Ｇａ
ｕｓｓｉａｎ関数で原画像をぼかすことにより、文字と
背景の差はもっと不鮮明になったり、文字同士又は文字
領域と雑音領域が接触する現象が起こってしまう。

【００１８】この結果、雑音を拾ったり、Ｇａｕｓｓｉ
ａｎ関数の幅σ、即ちＧａｕｓｓｉａｎ関数の空間定数
によっては、文字の潰れなどが起こるといった問題があ
る。

【００１９】このような理由により、ＦＡ分野の文字の
文字領域をほぼ正確に切り出せ、結果的にＯＡ用の文字
認識装置と同様の高い認識率を期待できる方法の開発が
切に要請されているのが現状である。

【００２０】本発明は、このような現状に鑑みてなされ
たものであり、ＦＡ分野などの多くの雑音が含まれる可
能性のある文字の文字領域をほぼ正確に切り出すことが
でき、結果的にＯＡ用の文字認識処理と同様の高い認識
率を期待できる文字切り出し方法及びその実施に使用す
る文字切り出し装置を提供することを目的とする。

【００２１】

【課題を解決するための手段】本発明の文字切り出し方
法は、対象物上の文字のある領域の画像を取り込み、こ
の原画像をＬａｐｌａｃｉａｎ演算するステップと、Ｌ
ａｐｌａｃｉａｎ演算の演算結果に対して、画像を２５
６階調（０：黒、２５５：白）、切り出し文字を白で表
示すると、切り出すべき文字の描画部分が、その中心部
に行くほど明るくなる凸性を有する場合は、下記（１）
式に基づき、切り出すべき文字の描画部分が、その中心
部に行くほど暗くなる凹性を有する場合は、下記（２）
式に基づき２値化処理を行うステップと、

【００２２】

【数８】

【００２３】

【数９】

【００２４】但し、 ▽²：Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子、ｉ、ｊ：画素位置、Ｉ_o：原画像Ｉ_b：２値化画像得られた２値化画像に基づき文字を１文字ずつ区分けし
て切り出すステップとを包含しており、そのことにより
上記目的が達成される。

【００２５】好ましくは、文字から雑音を除去するフィ
ルタリング演算を行うステップを、前記２値化処理を行
うステップに引き続いて行う構成とする。

【００２６】また、好ましくは、前記フィルタリング演
算は、画像データ中の或る特定の画素の周囲の複数画素
について行い、且つ全画素にわたって繰り返し行うもの
とする。

【００２７】また、好ましくは、前記フィルタリング演
算は、最小値演算、ＡＮＤ演算又は平均値演算である。

【００２８】また、好ましくは、潰れた文字の統合、描
画中の穴埋め等の整形のための膨張操作と収縮操作を行
うステップを、前記フィルタリング演算を行うステップ
に引き続いて行う構成とする。

【００２９】また、好ましくは、前記膨張操作と収縮操
作を行うステップに先立って、１文字ごとの文字外接枠
を先に決定するステップを行い、該文字外接枠をそのま
ま使用して該膨張操作と収縮操作を行うステップを行う
構成とする。

【００３０】また、好ましくは、得られた画像データ間
の間で論理積演算を実行するステップを更に包含する構
成とする。

【００３１】また、本発明の文字切り出し装置は、対象
物上の文字のある領域の画像を取り込む撮像手段と、該
撮像手段によって取り込まれた原画像をＬａｐｌａｃｉ
ａｎ演算するＬａｐｌａｃｉａｎ演算手段と、該Ｌａｐ
ｌａｃｉａｎ演算手段の演算結果に対して、画像を２５
６階調（０：黒、２５５：白）、切り出し文字を白で表
示すると、切り出すべき文字の描画部分が、その中心部
に行くほど明るくなる凸性を有する場合は、下記（１）
式に基づき、切り出すべき文字の描画部分が、その中心
部に行くほど暗くなる凹性を有する場合は、下記（２）
式に基づき２値化処理を行う２値化手段と、

【００３２】

【数１０】

【００３３】

【数１１】

【００３４】但し、 ▽²：Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子、ｉ、ｊ：画素位置、Ｉ_o：原画像Ｉ_b：２値化画像得られた２値化画像に基づき文字を１文字ずつ区分けし
て切り出す切り出し手段とを備えており、そのことによ
り上記目的が達成される。

【００３５】好ましくは、文字から雑音を除去するフィ
ルタリング演算を行う演算手段であって、該フィルタリ
ング演算が、画像データ中の或る特定の画素の周囲の複
数画素について行い、且つ全画素にわたって繰り返し行
うものであるフィルタリング演算手段を更に備え、前記
２値化手段によって２値化された画像を該フィルタリン
グ演算手段がフィルタリング演算する構成とする。

【００３６】また、好ましくは、前記フィルタリング演
算手段は、最小値演算、ＡＮＤ演算又は平均値演算を行
う構成とする。

【００３７】また、好ましくは、潰れた文字の統合、描
画中の穴埋め等の整形のための膨張操作と収縮操作を行
う画像処理手段を更に備え、該画像処理手段は、前記フ
ィルタリング演算手段によって演算された画像に対して
膨張操作と収縮操作を行う構成とする。

【００３８】以下に本発明の作用を図３〜図６を参照し
つつ説明する。

【００３９】今、簡単のために、文字画像の明度断面の
１次元モデルを使用して説明する。図４において、横軸
は画素位置を示し、縦軸は画素の明度値を示す。図４中
の２つの大きい凸部は抽出すべき文字の描画部分を示
し、その他の部分は背景を示している。但し、ここでは
文字が白、背景は黒であると仮定している。なお、この
文字画像は、具体的にはＦＡ用の文字を示しており、２
５６階調のディジタル濃淡画像である。明度値（画素の
値）が０のとき最も暗く、２５５のとき最も明るくなっ
ている。

【００４０】図５（ａ）に図４中の描画文字部分Ｌ₁の
みを拡大して示す。図５（ａ）に示すように、ＦＡ用の
文字の特徴は、一例として、描画文字部分の中心部に行
くほど明るくなる凸性を有している。即ち、描画文字部
分Ｌ₁の中心部において明度値がピークとなり、その左
右両側において明度値が緩やかに下傾する凸性を有して
いる。

【００４１】なお、ＦＡ用の文字の特徴は、上記とは逆
に、描画文字部分の中心部に行くほど暗くなる凹性を有
する場合もある。従って、いずれにしても、ＦＡ用の画
像中の文字領域（文字の描画部分）は背景（その他の部
分）と違って、明度値に関する規則的な凹凸を有してい
る。

【００４２】本発明では、この特徴を利用して図５
（ａ）〜（ｄ）に示す手順で文字領域を抽出する手法を
採用している。

【００４３】ここで、図５（ｂ）は描画文字部分Ｌ₁の
勾配を示す。即ち、図５（ａ）に示す描画文字部分Ｌ₁
を微分したものである。また、同図（ｃ）は描画文字部
分Ｌ₁のＬａｐｌａｃｉａｎの演算結果（下記（６）式
参照）を示す。

【００４４】

【数１２】

【００４５】但し、Ｉ（ｉ，ｊ）：画像を表す２次元関数ｉ，ｊ：画像の位置また、同図（ｄ）はＬａｐｌａｃｉａｎ演算の結果に対
して、負を２５５にし、他の値を０にする２値化処理を
示し、この２値化処理によって文字領域を抽出してい
る。この２値化処理は下記（１）式で表される。

【００４６】

【数１３】

【００４７】但し、ｉ，ｊ：画像の位置Ｉ_O：原画像Ｉ_b：２値化画像なお、凹性を有する文字画像の場合は、下記（２）式で
表される２値化処理を行う。

【００４８】

【数１４】

【００４９】ここで、文字領域は描画文字部分の内側か
ら抽出することによって、文字領域と文字以外の不要領
域が接触する現象を抑制する効果がある。即ち、上記の
ように、凸性を有する文字画像にあっては、描画文字部
分Ｌ₁の中心部になればなるほど明度値が大きくなり、
文字以外の不要領域との差別化が容易だからである。

【００５０】なお、図５（ｃ）で曲線と横軸が交差する
２つの点Ｘ₁、Ｘ₂はｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓ法で求められ
たエッジ領域である。

【００５１】上記の手法によれば、文字の描画部分を抽
出できるものの、原画像に直接Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算
を行なっているため、凸性を持つ高周波雑音領域が２値
画像に残っている。この高周波雑音領域は、２値化画面
において大きな面積の塊から構成されている文字領域と
違って、２値化画面において点のような小面積の塊から
構成されている（図３（ｃ）参照）。

【００５２】本発明では、一例として、この２値化画像
に対して２×２領域サイズでの最小値フィルタをかける
ことによって雑音領域を削除している。

【００５３】ここで、２×２マスクサイズに対して、関
心画素（ｉ，ｊ）におけるマスク領域は、図６に示すよ
うに、可能な選択が４つある。４つのマスク領域の中か
ら任意に１つを選んでフィルタを定義する。ここで、図
６（ａ）のマスク領域に下記（７）式よりフィルタを定
義する。

【００５４】

【数１５】

【００５５】但し、Ｉ_f：フィルタリングした２値画像このフィルタの処理領域は２×２画素のマスクである
が、通常の８又は４近傍の収縮処理領域は３×３画素の
マスクである（後述の実施形態ではそのような例を示
す）。

【００５６】ここで、フィルタリングすることは、小面
積の雑音領域を削除する以外に、文字領域と大面積の不
要利用域の文字領域からの切断などにも効果がある。そ
の他の不要領域については、後述のように、その領域の
特徴を利用して画像間の論理演算や領域面積の値などに
より除去できる。

【００５７】また、文字が潰れていたり、文字描画部分
に穴があいている場合は、上記の膨張操作と収縮操作を
行えば、文字の整形を行うことができる。

【００５８】ここで、この膨張操作と収縮操作を行う
と、文字と文字同士の接触する確率が高くなるので、各
文字の文字外接枠は、これらの処理を行う前に決定して
おき、整形後にこの文字外接枠をそのまま使用すること
にすればよい。

【００５９】

【発明の実施の形態】以下に本発明の実施の形態を図面
に基づき具体的に説明する。

【００６０】図１は本発明方法の実施に使用する文字切
り出し装置のシステム構成を示す。この文字切り出し装
置は、対象物、例えば、ウエハー上の文字のある領域の
画像を取り込む照明と撮像カメラからなる照明撮影部１
と、原画像のＬａｐｌａｃｉａｎ演算を行うＬａｐｌａ
ｃｉａｎ演算部２と、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算の演算結
果に対して２値化処理を行い前述のＩ_b[ｉ][ｊ]を算出
する２値化部（２値化処理部）３と、最小値フィルタに
よってフィルタリングした２値画像Ｉ_fを算出するフィ
ルタリング部４と、画像の論理積、膨張操作、収縮操作
等の各種の処理を行う画像処理部５と、画像を１文字ご
とに区分する切り出し部６と、切り出した結果を画像デ
ータとして出力する出力部７と、ＣＰＵからなり、この
装置全体の制御中枢となる制御部８とで構成されてい
る。

【００６１】なお、上記のＬａｐｌａｃｉａｎ演算部
２、２値化部３、フィルタリング部４、画像処理部５及
び切り出し部６は、一例として、シャープ社製の汎用画
像処理ボードＧＰＢによって実現される。この汎用画像
処理ボードＧＰＢは、高速画像処理チップＳＡＬＡ（シ
ャープ社の商品名）を中心として構成されている。高速
演算のために、ＳＡＬＡでは、図２に示すように、演算
領域のサイズは３×３に限定されている。

【００６２】ここで、図２（ａ）はＳＡＬＡの演算領域
を示し、同図（ａ）中のＡ、Ｂ、…、Ｈ、Ｉはその位置
の画素値を示す。同図（ｂ）はサイズは３×３のＬａｐ
ｌａｃｉａｎ演算子を示している。

【００６３】このＬａｐｌａｃｉａｎ演算子、つまり図
１中のＬａｐｌａｃｉａｎ演算部２は、照明撮影部１か
ら与えられるＦＡ用の文字画像である原画像のＬａｐｌ
ａｃｉａｎ演算を行う。この演算結果Ｉ_lは、下記
（８）式で表わされる。

【００６４】

【数１６】

【００６５】但し、ｉ、ｊ：同図（ａ）に示すＥの画素位置このＬａｐｌａｃｉａｎ演算の結果Ｉ_lは、２値化部３
に与えられる。すると、２値化部３は、下記（１）式に
示すように、Ｉ_lを２値化処理し、２値画像Ｉ_bを算出す
る。

【００６６】

【数１７】

【００６７】但し、ｉ、ｊは同図（ａ）中のＥの画素位置算出された２値画像Ｉ_bはフィルタリング部４に与えら
れる。すると、フィルタリング部４は、２値化画像Ｉ_b
に対し、下記（９）式に示すフィルタリングを行う。こ
れにより、雑音領域が削除された画像Ｉ_fが得られる。

【００６８】

【数１８】

【００６９】ｉ、ｊは同図（ａ）中のＥの画素位置続いて、フィルタ
リング部４は、このようなフィルタリング処理を全画素
について行い、雑音領域が削除された画像データを画像
処理部５に与える。すると、画像処理部５は、文字の認
識率を向上させるべく画像の論理積、膨張操作、収縮操
作等の各種の処理を実行し、切り出し部６に与える。切
り出し部６は画像処理部５から与えられた画像データを
１文字ごとに区分して切り出す。切り出された文字は出
力部７より不図示の文字認識部に出力される。

【００７０】次に、図３（ａ）〜（ｉ）に基づき、ウエ
ハー上の文字の切り出しを行う場合を例にとって、上記
処理手順を今少し具体的に説明する。

【００７１】まず、同図（ａ）は、ウエハー上の文字領
域の原画像を示す。画像データは２５６階調の明度値配
列（０：黒、２５５：白）である。大きな面積の不要領
域を容易に消去できるようにするために、その領域が意
識的に画面枠に接するように、照明撮影部１の照明と撮
像カメラをセッティングする。

【００７２】同図（ｂ）は、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算部
２によってＬａｐｌａｃｉａｎ演算がなされ、続いて、
２値化部３によって２値化処理がなされた２値化画像を
示す。

【００７３】同図（ｃ）は、同図（ｂ）中ににある小領
域の雑音に対して、フィルタリング部４によって上記の
最小値フィルタ処理を施し、これにより雑音を削除又は
雑音を文字領域から切断した画像を示す。

【００７４】同図（ｄ）は、同図（ｃ）の２値画像に対
して、残った各々の不要な領域が繋がるように画像処理
部５で膨張操作を行った画像を示す。この膨張操作によ
り文字と文字又は文字領域と雑音領域が接触する不具合
を生じるおそれがあるが、この不具合は、後述の画像間
の論理積演算によって容易に解消することができる。

【００７５】同図（ｅ）は、同図（ｄ）の画像に対し
て、照明撮影部１の照明と撮像カメラをセッティング
し、画面枠に接する領域を削除することより、大きな面
積の不要領域を除外した画像を示す。

【００７６】同図（ｆ）は、上記した膨張操作に伴う不
具合を無くすために、同図（ｃ）と同図（ｅ）に示す画
像間で論理積演算を行って、文字と文字又は文字領域と
雑音領域が接触する不具合を解消した画像を示す。

【００７７】同図（ｇ）は、同図（ｆ）に示す画像中に
残っている雑音を除去するために、画像処理部５によ
り、ある閾値より小さい面積を持つ領域を削除すること
により得られた画像を示す。

【００７８】この閾値は対象になる文字のフォントと文
字集合で容易に決定できる。本実施形態の文字集合は、
英大文字、数字及び‘−’（ハイフォン）しかなく、こ
のフォントに対して、最小面積の文字は‘−’なので、
文字‘−’の面積の画素数を閾値として使用すればよ
い。但し、欠けたり、潰れたりする文字があるので、文
字‘−’の面積の３分の２を閾値とすると、実施する上
で好ましいものになる。

【００７９】同図（ｈ）は、同図（ｇ）に示す画像に対
して、切り出し部６が投影ヒストグラム等を用いて、文
字を１文字ずつ区分けした画像を示す。即ち、同図
（ｈ）に示すように、各文字は区分けされた文字領域
（破線枠内）に位置している。なお、同図（ｈ）中には
潰れた文字が存在している。

【００８０】同図（ｉ）は、図４（ｈ）中の潰れた文字
の認識率をより向上するために、画像処理部５が膨張操
作と収縮操作を行って、潰れた文字を統合した、即ち修
復した画像を示す。なお、この膨張操作と収縮操作を実
行すると、潰れた文字のない場合にも文字の整形効果を
発揮することができる。

【００８１】また、この膨張操作と収縮操作とにより、
文字と文字が接触する不具合を生じるおそれがあるの
で、ここでは、新たに文字領域の区分を行わず、同図
（ｈ）の区分結果を使用する。そして、最終画像である
同図（ｉ）に示す文字切り出し画像を文字認識部に出力
する。

【００８２】なお、この実施形態では、フィルタリング
部４が最小値演算によるフィルタリング処理によって雑
音を除去しているが、ＡＮＤ演算や平均値演算によって
フィルタリング処理することも可能である。

【００８３】

【発明の効果】以上の本発明によれば、エッジ以上に豊
富な文字の凹凸性を利用してＬａｐｌａｃｉａｎ演算を
行い、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算結果に対して２値化処理
を行うことにより文字の切り出しを行う構成をとるの
で、ＦＡ分野のような雑音の多い生産現場の画像などか
ら文字領域を精度よく切り出すことができる。これによ
り、従来の技術において文字領域を正確に切り出せない
ために発生した誤認識を大幅に減らすことができ、文字
認識率を向上させることができる。また、本発明は実施
形態で示したような極めて簡単なアルゴリズムで実現で
きるため、今まで利用できなかったような、より高速な
処理が要求される生産ライン上などで使用することが可
能になる。

【００８４】また、特にフィルタリング処理を行う構成
によれば、雑音を除去できるので、文字領域を一層精度
よく切り出すことができる。

【００８５】また、特に、膨張操作、収縮操作、画像間
の論理積演算等の種々の画像処理技術を併用すれば、更
に一層文字領域を精度よく切り出すことが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明文字切り出し装置のシステム構成を示す
ブロック図。

【図２】（ａ）はＳＡＬＡの演算領域を示す図、（ｂ）
はサイズ３×３のＬａｐｌａｃｉａｎ演算子を示す図。

【図３】ウエハー上の文字を対象とする文字切り出しの
一連の処理手順を説明する図であり、（ａ）は原画像の
図、（ｂ）は原画像にＬａｐｌａｃｉａｎ演算を行なっ
てから２値化した画像を示す図、（ｃ）は最小値フィル
タにより（ｂ）の画像に対してフィルタリングを施して
得られる画像を示す図、（ｄ）は（ｃ）の画像に対して
膨張操作を行って得られる画像を示す図、（ｅ）は２値
画像（ｄ）に対して、画面枠に接する領域を削除した画
像を示す図、（ｆ）は画像（ｃ）と画像（ｅ）との論理
積画像を示す図、（ｇ）は面積の閾値により（ｆ）の画
像の小領域を削除した画像を示す図、（ｈ）は（ｇ）の
画像に対して文字領域を１文字ずつ区分した画像を示す
図、（ｉ）は（ｈ）の画像に対して膨張操作と収縮操作
を行って得られた画像を示す図。

【図４】文字画像の明度値断面の１次元モデルを示す
図。

【図５】Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算による文字の切り出し
手法を説明する図であり、（ａ）は文字画像の明度断面
図、（ｂ）は（ａ）の勾配を示す図、（ｃ）は（ａ）の
Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算結果を示す図、（ｄ）は（ｃ）
の２値化結果を示す図。

【図６】（ａ）〜（ｄ）は２×２サイズの最小値フィル
タ処理におけるマスク候補を示す図。

【符号の説明】

１照明撮影部２Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算部３２値化部４フィルタリング部５画像処理部６切り出し部７出力部８制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象物上の文字のある領域の画像を取り
込み、この原画像をＬａｐｌａｃｉａｎ演算するステッ
プと、Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算の演算結果に対して、画像を２
５６階調（０：黒、２５５：白）、切り出し文字を白で
表示すると、切り出すべき文字の描画部分が、その中心
部に行くほど明るくなる凸性を有する場合は、下記
（１）式に基づき、切り出すべき文字の描画部分が、そ
の中心部に行くほど暗くなる凹性を有する場合は、下記
（２）式に基づき２値化処理を行うステップと、【数１】【数２】但し、 ▽²：Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子、ｉ、ｊ：画素位置、Ｉ_o：原画像Ｉ_b：２値化画像得られた２値化画像に基づき文字を１文字ずつ区分けし
て切り出すステップとを包含する文字切り出し方法。
【請求項２】文字から雑音を除去するフィルタリング
演算を行うステップを、前記２値化処理を行うステップ
に引き続いて行う請求項１記載の文字切り出し方法。
【請求項３】前記フィルタリング演算は、画像データ
中の或る特定の画素の周囲の複数画素について行い、且
つ全画素にわたって繰り返し行う請求項２記載の文字切
り出し方法。
【請求項４】前記フィルタリング演算は、最小値演
算、ＡＮＤ演算又は平均値演算である請求項２又は請求
項３記載の文字切り出し方法。
【請求項５】潰れた文字の統合、描画中の穴埋め等の
整形のための膨張操作と収縮操作を行うステップを、前
記フィルタリング演算を行うステップに引き続いて行う
請求項２〜請求項４のいずれかに記載の文字切り出し方
法。
【請求項６】前記膨張操作と収縮操作を行うステップ
に先立って、１文字ごとの文字外接枠を先に決定するス
テップを行い、該文字外接枠をそのまま使用して該膨張
操作と収縮操作を行うステップを行う請求項２〜請求項
５のいずれかに記載の文字切り出し方法。
【請求項７】得られた画像データ間の間で論理積演算
を実行するステップを更に包含する請求項１〜請求項６
のいずれかに記載の文字切り出し方法。
【請求項８】対象物上の文字のある領域の画像を取り
込む撮像手段と、該撮像手段によって取り込まれた原画像をＬａｐｌａｃ
ｉａｎ演算するＬａｐｌａｃｉａｎ演算手段と、該Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算手段の演算結果に対して、画
像を２５６階調（０：黒、２５５：白）、切り出し文字
を白で表示すると、切り出すべき文字の描画部分が、そ
の中心部に行くほど明るくなる凸性を有する場合は、下
記（１）式に基づき、切り出すべき文字の描画部分が、
その中心部に行くほど暗くなる凹性を有する場合は、下
記（２）式に基づき２値化処理を行う２値化手段と、【数３】【数４】但し、 ▽²：Ｌａｐｌａｃｉａｎ演算子、ｉ、ｊ：画素位置、Ｉ_o：原画像Ｉ_b：２値化画像得られた２値化画像に基づき文字を１文字ずつ区分けし
て切り出す切り出し手段とを備えた文字切り出し装置。
【請求項９】文字から雑音を除去するフィルタリング
演算を行う演算手段であって、該フィルタリング演算
が、画像データ中の或る特定の画素の周囲の複数画素に
ついて行い、且つ全画素にわたって繰り返し行うもので
あるフィルタリング演算手段を更に備え、前記２値化手
段によって２値化された画像を該フィルタリング演算手
段がフィルタリング演算する請求項８記載の文字切り出
し装置。
【請求項１０】前記フィルタリング演算手段は、最小
値演算、ＡＮＤ演算又は平均値演算を行うものである請
求項９記載の文字切り出し装置。
【請求項１１】潰れた文字の統合、描画中の穴埋め等
の整形のための膨張操作と収縮操作を行う画像処理手段
を更に備え、該画像処理手段は、前記フィルタリング演
算手段によって演算された画像に対して膨張操作と収縮
操作を行う請求項９又は請求項１０記載の文字切り出し
装置。