JPH11265422A - マーク認識方法及び装置並びに記録媒体 - Google Patents
マーク認識方法及び装置並びに記録媒体Info
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- JPH11265422A JPH11265422A JP10068760A JP6876098A JPH11265422A JP H11265422 A JPH11265422 A JP H11265422A JP 10068760 A JP10068760 A JP 10068760A JP 6876098 A JP6876098 A JP 6876098A JP H11265422 A JPH11265422 A JP H11265422A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 普通紙に選択項目を印刷し、選択項目を丸マ
ークで囲ませたり選択項目の上にチェックマークを記入
させるようなアンケート用紙などのマーク認識を可能に
する。 【解決手段】 マーク未記入の書面の画像と、マーク記
入済みの書面の画像とを入力し（Ｓ１，Ｓ３）、書面の
チェック領域を指定し（Ｓ２）、入力された２つの画像
の差分画像を生成し（Ｓ４）、チェック領域毎に差分画
像上の黒画素数と黒画素割合を求める（Ｓ５，Ｓ６）。
黒画素数と黒画素割合に基づいて、各チェック領域のマ
ークの有無を判定する（Ｓ７）。
ークで囲ませたり選択項目の上にチェックマークを記入
させるようなアンケート用紙などのマーク認識を可能に
する。 【解決手段】 マーク未記入の書面の画像と、マーク記
入済みの書面の画像とを入力し（Ｓ１，Ｓ３）、書面の
チェック領域を指定し（Ｓ２）、入力された２つの画像
の差分画像を生成し（Ｓ４）、チェック領域毎に差分画
像上の黒画素数と黒画素割合を求める（Ｓ５，Ｓ６）。
黒画素数と黒画素割合に基づいて、各チェック領域のマ
ークの有無を判定する（Ｓ７）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、マーク認識技術に
関する。
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、マーク認識の分野では、ＯＭＲシ
ートと呼ばれる特殊な用紙を用い、予め設定したマーク
記入枠内に鉛筆などでチェックマークを記入させること
が多い。このようなＯＭＲシートのマーク認識装置で
は、一般に、ＯＭＲシートを光学的に読み取り、マーク
記入枠内に一定の長さ及び太さの線分が検出されたとき
に、そのマーク記入枠にマークが記入されていると判定
している。
ートと呼ばれる特殊な用紙を用い、予め設定したマーク
記入枠内に鉛筆などでチェックマークを記入させること
が多い。このようなＯＭＲシートのマーク認識装置で
は、一般に、ＯＭＲシートを光学的に読み取り、マーク
記入枠内に一定の長さ及び太さの線分が検出されたとき
に、そのマーク記入枠にマークが記入されていると判定
している。
【０００３】また、通常のマーク記入枠とは別に参考用
マーク記入欄をＯＭＲシートの先頭に設け、記入者に複
数のマークを参考用マーク記入欄に記入させておき、マ
ーク認識装置において、ＯＭＲシートの参考用記入欄に
記入された線分の太さの平均ａと偏差ｂを検出し、マー
ク記入枠内に検出された線分の太さｃが、ｃ≧ａ−ｂの
ときに、そのマーク記入枠にマークが記入されていると
判定するマーク認識方法も提案されている（特開平６−
３３３０６６号）。
マーク記入欄をＯＭＲシートの先頭に設け、記入者に複
数のマークを参考用マーク記入欄に記入させておき、マ
ーク認識装置において、ＯＭＲシートの参考用記入欄に
記入された線分の太さの平均ａと偏差ｂを検出し、マー
ク記入枠内に検出された線分の太さｃが、ｃ≧ａ−ｂの
ときに、そのマーク記入枠にマークが記入されていると
判定するマーク認識方法も提案されている（特開平６−
３３３０６６号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】例えば、商品や役務な
どに対する評価のアンケートをとる場合、マーク認識を
利用できると、アンケート結果の集計などを効率的に行
うことができる。しかし、ＯＭＲシートを用いてアンケ
ート用紙を作成すると、かなりの費用と時間がかかるほ
か、限定されたチェック枠にマークを記入することが回
答者にとって心理的障壁になりやすいという問題があ
る。
どに対する評価のアンケートをとる場合、マーク認識を
利用できると、アンケート結果の集計などを効率的に行
うことができる。しかし、ＯＭＲシートを用いてアンケ
ート用紙を作成すると、かなりの費用と時間がかかるほ
か、限定されたチェック枠にマークを記入することが回
答者にとって心理的障壁になりやすいという問題があ
る。
【０００５】このような問題を避けるためには、普通紙
に選択項目を印刷し、選択項目を丸マークで囲ませたり
選択項目の上にチェックマークを付けさせる形式のアン
ケート用紙を使用できるのが望ましい。しかし、このよ
うなアンケート用紙では、記入されたマークが選択項目
の印刷文字と重なったり、マークの記入位置や形状、大
きさなどのばらつきが大きかったりするため、前述のよ
うなＯＭＲシート上のマーク記入枠内にマークが記入さ
れることを前提とした従来のマーク認識技術では、正確
なマーク認識を期待できない。
に選択項目を印刷し、選択項目を丸マークで囲ませたり
選択項目の上にチェックマークを付けさせる形式のアン
ケート用紙を使用できるのが望ましい。しかし、このよ
うなアンケート用紙では、記入されたマークが選択項目
の印刷文字と重なったり、マークの記入位置や形状、大
きさなどのばらつきが大きかったりするため、前述のよ
うなＯＭＲシート上のマーク記入枠内にマークが記入さ
れることを前提とした従来のマーク認識技術では、正確
なマーク認識を期待できない。
【０００６】よって、本発明の目的は、普通紙に選択項
目だけが印刷されたアンケート用紙のような書面に対す
るマーク認識に好適なマーク認識方法及び装置を提供す
ることにある。
目だけが印刷されたアンケート用紙のような書面に対す
るマーク認識に好適なマーク認識方法及び装置を提供す
ることにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明のマーク認識方法においては、マークが未記
入の書面の画像とマークが記入された書面の画像が入力
され、入力された２つの画像よりその差分画像が生成さ
れ、また、書面のチェック領域が指定される。チェック
領域とは、普通紙のアンケート用紙における選択項目を
囲む範囲のような、マークが記入される可能性のある領
域であり、ＯＭＲシートのマーク記入枠のような限定さ
れた領域のことではない。そして、指定された各チェッ
ク領域毎に、生成された差分画像上の黒画素数及び黒画
素割合が測定され、測定された黒画素数及び黒画素割合
に基づいて各チェック領域におけるマークの有無が判定
される。例えば、黒画素数が第１の所定数以上であると
き、及び、黒画素数が第２の所定数以上でかつ黒画素割
合が第３の所定割合以上であるときに、マークが有ると
判定される。また、択一的にマーク記入がなされる場合
の重複したマーク記入に対処するため、マーク有無判定
の結果に対し論理チェックが行われる。
め、本発明のマーク認識方法においては、マークが未記
入の書面の画像とマークが記入された書面の画像が入力
され、入力された２つの画像よりその差分画像が生成さ
れ、また、書面のチェック領域が指定される。チェック
領域とは、普通紙のアンケート用紙における選択項目を
囲む範囲のような、マークが記入される可能性のある領
域であり、ＯＭＲシートのマーク記入枠のような限定さ
れた領域のことではない。そして、指定された各チェッ
ク領域毎に、生成された差分画像上の黒画素数及び黒画
素割合が測定され、測定された黒画素数及び黒画素割合
に基づいて各チェック領域におけるマークの有無が判定
される。例えば、黒画素数が第１の所定数以上であると
き、及び、黒画素数が第２の所定数以上でかつ黒画素割
合が第３の所定割合以上であるときに、マークが有ると
判定される。また、択一的にマーク記入がなされる場合
の重複したマーク記入に対処するため、マーク有無判定
の結果に対し論理チェックが行われる。
【０００８】また、本発明のマーク認識装置は、マーク
が未記入の書面の画像を入力する手段、マークが記入さ
れた書面の画像を入力する手段、入力された２つの画像
よりその差分画像を生成する手段、書面のチェック領域
を指定する手段、指定された各チェック領域毎に、生成
された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定する
手段と、測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて
各チェック領域でのマークの有無を判定する手段、さら
には、マークの有無の判定結果に対して論理チェックを
行う手段を具備する構成とされる。
が未記入の書面の画像を入力する手段、マークが記入さ
れた書面の画像を入力する手段、入力された２つの画像
よりその差分画像を生成する手段、書面のチェック領域
を指定する手段、指定された各チェック領域毎に、生成
された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定する
手段と、測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて
各チェック領域でのマークの有無を判定する手段、さら
には、マークの有無の判定結果に対して論理チェックを
行う手段を具備する構成とされる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明のマーク認識方法及
び装置の一実施形態として、コンピュータを利用するマ
ーク認識システムを説明する。このマーク認識システム
のマーク認識処理の流れを図１に、機能的ブロック構成
を図２に、またハードウェア構成を図３にそれぞれ示
す。なお、本発明のマーク認識装置は文字認識装置や複
写機などの他の情報処理機器に組み込むことも可能であ
る。
び装置の一実施形態として、コンピュータを利用するマ
ーク認識システムを説明する。このマーク認識システム
のマーク認識処理の流れを図１に、機能的ブロック構成
を図２に、またハードウェア構成を図３にそれぞれ示
す。なお、本発明のマーク認識装置は文字認識装置や複
写機などの他の情報処理機器に組み込むことも可能であ
る。
【００１０】図３に示すハードウェア構成はコンピュー
タとして一般的なものである。図３において、５０はＣ
ＰＵ、５１はＣＰＵ５０のワークエリア、プログラムや
データの記憶域として利用されるＲＡＭ、５２はハード
ディスク装置、５３はディスプレイ装置、５４はマウス
などのポインティングデバイスやキーボードなどの入力
装置、５５はイメージスキャナ、５６はフロッピーディ
スクやＣＤ−ＲＯＭなどの可搬記録媒体の読み書きのた
めのドライブであり、これら各要素はシステムバス５８
を介して相互に接続される。
タとして一般的なものである。図３において、５０はＣ
ＰＵ、５１はＣＰＵ５０のワークエリア、プログラムや
データの記憶域として利用されるＲＡＭ、５２はハード
ディスク装置、５３はディスプレイ装置、５４はマウス
などのポインティングデバイスやキーボードなどの入力
装置、５５はイメージスキャナ、５６はフロッピーディ
スクやＣＤ−ＲＯＭなどの可搬記録媒体の読み書きのた
めのドライブであり、これら各要素はシステムバス５８
を介して相互に接続される。
【００１１】このコンピュータのハードウェア上で、図
１に示すステップＳ１〜Ｓ９からなるマーク認識処理手
順を実行させるための（あるいは図２に示す機能ブロッ
ク２０〜２６の機能を実現させるための）マーク認識処
理プログラム６０はＲＡＭ６０に置かれ、ＣＰＵ５０に
よって実行される。マーク認識処理プログラム６０は、
例えば可搬記録媒体５７よりドライブ５６によって読み
込まれてＲＡＭ５１に直接的にロードされ、あるいはハ
ードディスク装置５２に一旦格納され、実行時にハード
ディスク装置５２よりＲＡＭ５１にロードされる。図２
中の各種メモリ３０〜３６としてＲＡＭ５１の特定の領
域６２〜６８が割り当てられる。ＲＡＭ５１には、オペ
レーティングシステムなどの制御プログラムなどもハー
ドディスク装置５２よりロードされる。
１に示すステップＳ１〜Ｓ９からなるマーク認識処理手
順を実行させるための（あるいは図２に示す機能ブロッ
ク２０〜２６の機能を実現させるための）マーク認識処
理プログラム６０はＲＡＭ６０に置かれ、ＣＰＵ５０に
よって実行される。マーク認識処理プログラム６０は、
例えば可搬記録媒体５７よりドライブ５６によって読み
込まれてＲＡＭ５１に直接的にロードされ、あるいはハ
ードディスク装置５２に一旦格納され、実行時にハード
ディスク装置５２よりＲＡＭ５１にロードされる。図２
中の各種メモリ３０〜３６としてＲＡＭ５１の特定の領
域６２〜６８が割り当てられる。ＲＡＭ５１には、オペ
レーティングシステムなどの制御プログラムなどもハー
ドディスク装置５２よりロードされる。
【００１２】以下、図３を必要に応じて参照し、主とし
て図１及び図２を参照しながらマーク認識システムの処
理内容及び構成を説明する。
て図１及び図２を参照しながらマーク認識システムの処
理内容及び構成を説明する。
【００１３】ステップＳ１において、２値画像入力部２
０は、マーク認識の対象となる書面のマスター画像（マ
ークが未記入の書面の２値画像）を入力し、それをマス
ターイメージメモリ３０に格納する。具体的には、例え
ば、イメージスキャナ５５によってマーク未記入の書面
を読み取り、読み取った画像をマスターイメージメモリ
３０に格納するか、あるいは、予め読み取られてハード
ディスク装置５２に格納されていたマスター画像をマス
ターイメージメモリ３０に読み込む。図４において、１
００はマスター画像の一例である。
０は、マーク認識の対象となる書面のマスター画像（マ
ークが未記入の書面の２値画像）を入力し、それをマス
ターイメージメモリ３０に格納する。具体的には、例え
ば、イメージスキャナ５５によってマーク未記入の書面
を読み取り、読み取った画像をマスターイメージメモリ
３０に格納するか、あるいは、予め読み取られてハード
ディスク装置５２に格納されていたマスター画像をマス
ターイメージメモリ３０に読み込む。図４において、１
００はマスター画像の一例である。
【００１４】次にステップＳ２において、領域指定部２
１は書面のチェック領域を指定する情報を入力し、その
チェック領域情報を領域情報メモリ３２に格納する。こ
こで、チェック領域とは、マークが記入される可能性の
ある領域、換言すればマークの有無を調べる領域であ
り、例えば選択項目を丸印で囲むようなアンケート用紙
の場合、個々の選択項目を囲む領域、あるいは選択項目
の一部を囲む領域である。図４のマスター画像１００で
は、例えば破線で示した領域がチェック領域として指定
される。このチェック領域の指定は、例えばマスター画
像をディスプレイ装置５３の画面に表示させ、入力装置
５４のマウスなどを操作して画面上でチェック領域のコ
ーナー位置を指示するような方法で行うことができる。
また、既に処理したことのある書面と同じ種類の書面を
扱う場合で、そのチェック領域の情報が例えばファイル
としてハードディスク装置５２に保存されている場合に
は、書面の種類を指定し、そのチェック領域情報を領域
情報メモリ３２に読み込むことによって、チェック領域
指定を行うこともできる。
１は書面のチェック領域を指定する情報を入力し、その
チェック領域情報を領域情報メモリ３２に格納する。こ
こで、チェック領域とは、マークが記入される可能性の
ある領域、換言すればマークの有無を調べる領域であ
り、例えば選択項目を丸印で囲むようなアンケート用紙
の場合、個々の選択項目を囲む領域、あるいは選択項目
の一部を囲む領域である。図４のマスター画像１００で
は、例えば破線で示した領域がチェック領域として指定
される。このチェック領域の指定は、例えばマスター画
像をディスプレイ装置５３の画面に表示させ、入力装置
５４のマウスなどを操作して画面上でチェック領域のコ
ーナー位置を指示するような方法で行うことができる。
また、既に処理したことのある書面と同じ種類の書面を
扱う場合で、そのチェック領域の情報が例えばファイル
としてハードディスク装置５２に保存されている場合に
は、書面の種類を指定し、そのチェック領域情報を領域
情報メモリ３２に読み込むことによって、チェック領域
指定を行うこともできる。
【００１５】次のステップＳ３において、２値画像入力
部２０により、同じ種類の書面のデータ画像（マークが
記入済みの書面の２値画像）を入力しデータイメージメ
モリ３１に格納する。具体的には、例えば、イメージス
キャナ５５によってマークが記入された書面を読み取
り、読み取った画像をデータイメージメモリ３１に格納
するか、あるいは、予め読み取られてハードディスク装
置５２に格納されているデータ画像をデータイメージメ
モリ３１に読み込む。図４において、１０１はデータ画
像の一例である。データ画像１０１は、選択項目「２．
まあまあ良い」の部分にマークＭが記入されていること
以外は、マスター画像１００と同じ画像である。
部２０により、同じ種類の書面のデータ画像（マークが
記入済みの書面の２値画像）を入力しデータイメージメ
モリ３１に格納する。具体的には、例えば、イメージス
キャナ５５によってマークが記入された書面を読み取
り、読み取った画像をデータイメージメモリ３１に格納
するか、あるいは、予め読み取られてハードディスク装
置５２に格納されているデータ画像をデータイメージメ
モリ３１に読み込む。図４において、１０１はデータ画
像の一例である。データ画像１０１は、選択項目「２．
まあまあ良い」の部分にマークＭが記入されていること
以外は、マスター画像１００と同じ画像である。
【００１６】次のステップＳ４において、差分画像生成
部２２は、マスターイメージメモリ３０上のマスター画
像とデータイメージメモリ３１上のデータ画像とから、
その差分画像を生成し、それを差分イメージメモリ３３
に格納する。具体的には、例えば、マスター画像とデー
タ画像の位置ずれを修正したうえで両画像の排他的論理
和をとることにより差分画像を生成する。図４におい
て、１０２はマスター画像１００とデータ画像１０１の
差分画像であり、書面に記入されたマークＭだけが抽出
されたことが分かる。なお、差分画像１０２中の破線で
示された領域はチェック領域ｃ１〜ｃ５を表すが、差分
画像中に実際に存在するものではない。また、画像の位
置ずれ修正の誤差や書面の汚れなどに起因する黒画素
（ノイズ）が差分画像に含まれる可能性がある。
部２２は、マスターイメージメモリ３０上のマスター画
像とデータイメージメモリ３１上のデータ画像とから、
その差分画像を生成し、それを差分イメージメモリ３３
に格納する。具体的には、例えば、マスター画像とデー
タ画像の位置ずれを修正したうえで両画像の排他的論理
和をとることにより差分画像を生成する。図４におい
て、１０２はマスター画像１００とデータ画像１０１の
差分画像であり、書面に記入されたマークＭだけが抽出
されたことが分かる。なお、差分画像１０２中の破線で
示された領域はチェック領域ｃ１〜ｃ５を表すが、差分
画像中に実際に存在するものではない。また、画像の位
置ずれ修正の誤差や書面の汚れなどに起因する黒画素
（ノイズ）が差分画像に含まれる可能性がある。
【００１７】次のステップＳ５において、黒画素数計数
部２３により、差分画像と領域情報を参照し、各チェッ
ク領域毎に差分画像上の黒画素数を計数し、求めた黒画
素数を黒画素数メモリ３４に格納する。次のステップＳ
６において、黒画素割合計算部２４によって、領域情報
と黒画素数を参照し、領域情報に基づいて各チェック領
域の面積（総画素数）を計算し、各チェック領域の面積
で黒画素数を割り算することにより各チェック領域の黒
画素割合を求め、求めた黒画素割合を黒画素割合メモり
３５に格納する。
部２３により、差分画像と領域情報を参照し、各チェッ
ク領域毎に差分画像上の黒画素数を計数し、求めた黒画
素数を黒画素数メモリ３４に格納する。次のステップＳ
６において、黒画素割合計算部２４によって、領域情報
と黒画素数を参照し、領域情報に基づいて各チェック領
域の面積（総画素数）を計算し、各チェック領域の面積
で黒画素数を割り算することにより各チェック領域の黒
画素割合を求め、求めた黒画素割合を黒画素割合メモり
３５に格納する。
【００１８】次のステップＳ７において、マーク判定部
２５により、黒画素割合及び黒画素数を参照し、各チェ
ック領域毎にマークの有無を判定し、その結果をマーク
判定結果メモり３６に格納する。この判定のルールは、
例えば、「黒画素割合が所定値Th1以上である」、ある
いは、「黒画素数が所定値Th2以上で、かつ、黒画素割
合が所定値Th3以上である」ときにマーク有りと判定す
るものである。上記所定値は、チェック領域の大きさ、
マーク記入に用いる筆記具の種類（マーク記入線の太さ
などに関係する）などに依存するが、一例を挙げれば、
Th1＝３％、Th2＝１０、Th3＝１％に選ばれる。このよ
うな黒画素数及び黒画素割合を用いるマーク判定方法に
よれば、記入されたマークの長さ・太さ・形状のばらつ
き、マークと印刷文字との交差、差分画像に含まれるノ
イズなどの影響を受けにくいマーク有無判定が可能であ
る。このようにして、図４の差分画像１０２では、チェ
ック領域ｃ２のみがマーク記入有りと判定される。
２５により、黒画素割合及び黒画素数を参照し、各チェ
ック領域毎にマークの有無を判定し、その結果をマーク
判定結果メモり３６に格納する。この判定のルールは、
例えば、「黒画素割合が所定値Th1以上である」、ある
いは、「黒画素数が所定値Th2以上で、かつ、黒画素割
合が所定値Th3以上である」ときにマーク有りと判定す
るものである。上記所定値は、チェック領域の大きさ、
マーク記入に用いる筆記具の種類（マーク記入線の太さ
などに関係する）などに依存するが、一例を挙げれば、
Th1＝３％、Th2＝１０、Th3＝１％に選ばれる。このよ
うな黒画素数及び黒画素割合を用いるマーク判定方法に
よれば、記入されたマークの長さ・太さ・形状のばらつ
き、マークと印刷文字との交差、差分画像に含まれるノ
イズなどの影響を受けにくいマーク有無判定が可能であ
る。このようにして、図４の差分画像１０２では、チェ
ック領域ｃ２のみがマーク記入有りと判定される。
【００１９】次のステップＳ８は、択一的にマークが記
入される書面を対象とする場合、あるいは、択一的にマ
ークが記入されるチェック領域が含まれる書面を対象と
する場合にのみ必要なステップである。例えば、図４に
示した書面の例では、５つのチェック領域中の１つにの
みマークが記入される例であるから、このステップＳ８
が必要となる。このステップＳ８においては、論理チェ
ック部２６でマーク判定結果を参照し、択一的にマーク
が記入されるべき複数のチェック領域中の２つ以上がマ
ーク有りと判定されている場合には、論理エラーと判断
する。論理エラーと判断した場合、例えば、マーク有り
と判定された２つ以上のチェック領域の黒画素数を相互
比較し、黒画素数が最大のチェック領域だけをマーク有
りとするようにマーク判定結果を修正し、あるいは、そ
の帳票のマーク判定結果全て、あるいは論理エラーに関
連した特定のチェック領域に関するマーク判定結果を無
効とする処理を行う。ある選択項目に鉛筆でマークを付
けたが、それを消しゴムで消して別の選択項目にマーク
を付けなおしたが、先に記入したマークの消し方が不十
分であると、そのマークも有効なものとして認識される
ことがあり得る。このような場合、不十分に消したマー
クの黒画素数は後で付けたマークの黒画素数より少ない
可能性が高いので、上に述べたようなマーク認識結果の
修正処理が有効な場合が多い。
入される書面を対象とする場合、あるいは、択一的にマ
ークが記入されるチェック領域が含まれる書面を対象と
する場合にのみ必要なステップである。例えば、図４に
示した書面の例では、５つのチェック領域中の１つにの
みマークが記入される例であるから、このステップＳ８
が必要となる。このステップＳ８においては、論理チェ
ック部２６でマーク判定結果を参照し、択一的にマーク
が記入されるべき複数のチェック領域中の２つ以上がマ
ーク有りと判定されている場合には、論理エラーと判断
する。論理エラーと判断した場合、例えば、マーク有り
と判定された２つ以上のチェック領域の黒画素数を相互
比較し、黒画素数が最大のチェック領域だけをマーク有
りとするようにマーク判定結果を修正し、あるいは、そ
の帳票のマーク判定結果全て、あるいは論理エラーに関
連した特定のチェック領域に関するマーク判定結果を無
効とする処理を行う。ある選択項目に鉛筆でマークを付
けたが、それを消しゴムで消して別の選択項目にマーク
を付けなおしたが、先に記入したマークの消し方が不十
分であると、そのマークも有効なものとして認識される
ことがあり得る。このような場合、不十分に消したマー
クの黒画素数は後で付けたマークの黒画素数より少ない
可能性が高いので、上に述べたようなマーク認識結果の
修正処理が有効な場合が多い。
【００２０】同種類の帳票のマーク認識を連続的に行う
場合、ステップＳ１〜ステップＳ８の処理が繰り返し実
行され、次に処理すべき帳票がなくなった段階でマーク
認識処理が終了し、各帳票に対するマーク認識結果がマ
ーク判定結果メモり３６に得られる。
場合、ステップＳ１〜ステップＳ８の処理が繰り返し実
行され、次に処理すべき帳票がなくなった段階でマーク
認識処理が終了し、各帳票に対するマーク認識結果がマ
ーク判定結果メモり３６に得られる。
【００２１】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、普通紙に選択項目を印刷し、選択項目を囲む
マークを記入させたり選択項目の上にチェックマークを
記入させるアンケート用紙など、さまざまなフォーマッ
トの書面に対するマーク認識が可能になる。
によれば、普通紙に選択項目を印刷し、選択項目を囲む
マークを記入させたり選択項目の上にチェックマークを
記入させるアンケート用紙など、さまざまなフォーマッ
トの書面に対するマーク認識が可能になる。
【図１】本発明の一実施形態の処理フローを示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図２】本発明の一実施形態の機能的ブロック構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態のハードウェア構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】マスター画像、データ画像及び差分画像の例を
示す図である。
示す図である。
２０ ２値画像入力部 ２１ 領域指定部 ２２ 差分画像生成部 ２３ 黒画素数計数部 ２４ 黒画素割合計算部 ２５ マーク判定部 ２６ 論理チェック部 ３０ マスターイメージメモリ ３１ データイメージメモリ ３２ 領域情報メモリ ３３ 差分イメージメモリ ３４ 黒画素数メモリ ３５ 黒画素割合メモり ３６ マーク判定結果メモり ５０ ＣＰＵ ５１ ＲＡＭ ５２ ハードディスク装置 ５３ ディスプレイ装置 ５４ 入力装置 ５５ イメージスキャナ ５６ ドライブ ５７ 可搬記録媒体 ５８ システムバス ６０ マーク認識処理プログラム １００ マスター画像 １０１ データ画像 １０２ 差分画像 Ｍ 記入されたマーク ｃ１〜ｃ５ チェック領域
Claims (6)
- 【請求項１】 マークが未記入の書面の画像を入力する
ステップと、マークが記入された書面の画像を入力する
ステップと、入力された２つの画像よりその差分画像を
生成するステップと、書面のチェック領域を指定するス
テップと、指定された各チェック領域毎に、生成された
差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定するステッ
プと、測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて各
チェック領域におけるマークの有無を判定するステップ
とを有するマーク認識方法。 - 【請求項２】 請求項１記載のマーク認識方法におい
て、マークの有無を判定するステップでは、黒画素数が
第１の所定値以上であるとき、及び、黒画素数が第２の
所定値以上でかつ黒画素割合が第３の所定値以上である
ときに、マークが有ると判定することを特徴するマーク
認識方法。 - 【請求項３】 マークの有無の判定結果に対して論理チ
ェックを行うステップを有することを特徴とする請求項
１又は２記載のマーク認識方法。 - 【請求項４】 マークが未記入の書面の画像を入力する
手段と、マークが記入された書面の画像を入力する手段
と、入力された２つの画像よりその差分画像を生成する
手段と、書面のチェック領域を指定する手段と、指定さ
れた各チェック領域毎に、生成された差分画像上の黒画
素数及び黒画素割合を測定する手段と、測定された黒画
素数及び黒画素割合に基づいて各チェック領域でのマー
クの有無を判定する手段とを具備することを特徴とする
マーク認識装置。 - 【請求項５】 マークの有無の判定結果に対して論理チ
ェックを行う手段を有することを特徴とする請求項４記
載のマーク認識装置。 - 【請求項６】 請求項１、２又は３記載のマーク認識方
法の各ステップの処理をコンピュータに実行させるため
のプログラムが記録されたことを特徴するコンピュータ
読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06876098A JP3771371B2 (ja) | 1998-03-18 | 1998-03-18 | マーク認識方法及び装置並びに記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06876098A JP3771371B2 (ja) | 1998-03-18 | 1998-03-18 | マーク認識方法及び装置並びに記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11265422A true JPH11265422A (ja) | 1999-09-28 |
| JP3771371B2 JP3771371B2 (ja) | 2006-04-26 |
Family
ID=13383036
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06876098A Expired - Lifetime JP3771371B2 (ja) | 1998-03-18 | 1998-03-18 | マーク認識方法及び装置並びに記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3771371B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
1998
- 1998-03-18 JP JP06876098A patent/JP3771371B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3771371B2 (ja) | 2006-04-26 |
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