JPH11316799A - 文字認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明の目的は工業部品に印字された文字など
のようにコントラストが悪く印字濃度に変化を生じるも
のに対して、安定して高い精度で認識することができ、
また字体の変動に対しても自動的に適応できるような文
字認識装置を提供することにある。 【構成】本発明は、上記の目的を達成するために、文字
画像に対して設定したウインドウ領域の画像処理におい
て、設定したウインドウ領域での文字線の有無のレベル
をウインドウ領域の明るさの値またはその微分値から連
続量として抽出することで文字認識できるように構成し
たものである。 【効果】文字の特徴としては文字領域に適切に設けた複
数個の各ウィンドウにおいて文字線の明るさ情報のみで
なく原画像の微分画像より検出したエッジ情報の２種類
を用いることにより、コントラストの悪い印字文字に対
しても高い信頼性をもって安定した特徴抽出が可能とな
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理を用いた捺印
や印刷や刻印文字などの文字認識装置に係り、特に文字
と背景のコントラストが悪く印字品質に変動を生じる文
字の認識に好適な文字の認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の文字認識装置は、例えば特開昭６
１−２５５４８８号公報に記載のように文字パターンを
複数個に分割し、その分割単位ごとに類似度を比較照合
して認識判定を行うといったパターンマッチング法の応
用によるものである。この方法は２値画像を用いた認識
アルゴリズムであり、文字線に切れやかすれといった変
化を生じる場合には、この変動をアルゴリズムによって
吸収するために処理が複雑になり認識時間も増大する。
例えば文字の印字品質が変化する場合には２値化閾値も
固定閾値では対応できなくなる。またこれらの認識アル
ゴリズムは抽出した特徴を判定木にしたがって分類する
ことで行われるが、最適な判定を得るためのこの特徴の
組合せ方は実験により試行錯誤的に行われていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術はパター
ンマッチング法の応用によるものであり、２値画像を用
いた認識アルゴリズムのため、印字品質のよい紙などの
文字認識には良好な結果が得られるが、認識したい文字
のコントラストが悪く２値化をすると切れやかすれを生
じる場合には判別が難しく、その認識アルゴリズムは複
雑となって認識時間が増大すると共に誤認識率が高くな
るという問題があった。

【０００４】本発明の目的は工業部品に印字された文字
などのようにコントラストが悪く印字濃度に変化を生じ
るものに対して、安定して高い精度で認識することがで
き、また字体の変動に対しても自動的に適応できるよう
な文字認識装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記の目的を
達成するために、文字画像に対して設定したウインドウ
領域の画像処理において、設定したウインドウ領域での
文字線の有無のレベルをウインドウ領域の明るさの値ま
たはその微分値から連続量として抽出することで文字認
識できるように構成したものである。

【０００６】また、前記ウインドウ領域での画像処理の
種類として右からの微分と、左からの微分と、上方から
の微分と、下方からの微分と、濃度合計とを備え、これ
らの種類を対話型に指定することができるように構成さ
れものである。

【０００７】

【作用】文字の特徴としては文字領域に適切に設けた複
数個の各ウィンドウにおいて文字線の明るさ情報のみで
なく原画像の微分画像より検出したエッジ情報の２種類
を用いることにより、コントラストの悪い印字文字に対
しても高い信頼性をもって安定した特徴抽出が可能とな
る。

【０００８】なお、上記文字認識装置は文字の特徴抽出
を精度よく行い特徴間の組合せを最適化するために多数
の特徴の重みの付け方を実際のサンプル文字から自動的
に調整できる機構を設けることが望ましい。また、特徴
の組合せ方を決定する方法としては実際のサンプル画像
を利用して自動調整することにより、安定した認識を行
うことも可能となる。

【０００９】

【実施例】以下に本発明の実施例を図１から図２４によ
り説明する。

【００１０】図１は本発明による文字認識装置の一実施
例を示す文字判別部の一構成図である。図１において、
認識対象の文字画像はＴＶカメラ２３（図２）により文
字判別部１の画像メモリ２に取り込まれる。入力ユニッ
ト群３には各々の入力ユニット３１，３２，３３，…ご
とにウィンドウ位置データを格納するウィンドウ位置デ
ータ格納部３１１，３２１，３３１，…と、画像処理部
３１２，３２２，３２３，…とがあり、画像メモリ２上
における各々のウィンドウ領域２０１，２０２，２０
３，…に対して画像処理を行い処理結果を出力し、この
処理結果の値は中間ユニット群４に送られる。中間ユニ
ット群４の各々の中間ユニット４１，４２，４３，…に
は閾値を格納する閾値格納部４１１，４２１，４３１，
…と、中間ユニット演算部４１２，４２２，４３２，…
とがあり、各入力ユニットからの出力値に閾値を加えた
値に対して演算を行ない演算結果を出力する。この中間
ユニット群４の各ユニットの出力値は結合係数格納部５
に格納されている結合係数がかけられ、その値が出力ユ
ニット群６に送られる。出力ユニット群６には文字の種
類に対応した出力ユニット６１，６２，６３，…があ
り、各々の出力ユニットには閾値を格納する出力閾値格
納部６１１，６２１，６３１，…と、出力ユニット演算
部６１２，６２２，６３２，…とがあり、各中間ユニッ
トからの出力値に結合係数をかけた値の総和に閾値を加
えた値に対して演算を行い、演算結果を出力する。

【００１１】図２は図１の文字認識装置のハードウェア
構成図である。図２において、文字認識装置１０はＴＶ
カメラ２３からの信号を入力して画像メモリ２へ格納す
ると共にモニタテレビ１２への出力を行う画像入出力回
路１３と、ワークステーションなどの文字認識装置以外
の装置との外部信号の入出力を行うための汎用入出力回
路１４と、プログラムやデータを格納しておくプログラ
ムデータメモリ１５と、画像処理を行う画像処理プロセ
ッサ１６と、各種データの保存に用いるＩＣカード１７
と接続するためのＩＣカードインタフェース１８と、テ
ィーチングなどの手動操作のためのティーチングボック
ス１９と、上記の動作全体を制御するＣＰＵ２０とから
構成される。ここで文字判別部１（図１）は画像メモリ
２と、プログラムデータメモリ１５と、画像処理プロセ
ッサ１６と、ＣＰＵ２０とで実現される。すなわち入力
ユニットのウィンドウ位置データ格納部３１１，３２
１，３３１と、中間ユニットの閾値格納部４１１，４２
１，４３１と、結合係数格納部５と、出力ユニットの出
力閾値格納部３１１，６２１，６３１とはプログラムデ
ータメモリ１５の中にある。画像処理部３１２，３２
２，３３２は画像処理プロセッサ１６およびＣＰＵ２０
で実現され、中間ユニット演算部４１２，４２２，４３
２と出力ユニット演算部６１２，６２２，６３２とはＣ
ＰＵ２０で実現される。

【００１２】つぎに文字判別部１が文字を判別する手順
を説明する。図１は文字“２”が画像メモリ２に入力さ
れており、各入力ユニットのウィンドウ位置データ格納
部３１１，３２１などにはウィンドウ位置が格納されて
おり、また画像処理の種類も指定されている場合を示し
ている。したがって入力ユニット３１はウィンドウ領域
３０１内の画像に対して画像処理の種類として右方向か
らの微分が指定されていればその微分処理を行い結果を
出力する。同様に入力ユニット３２はウィンドウ領域２
０２内の画像に対して画像処理の種類として右方からの
微分が指定されていればその微分処理を行い結果を出力
する。この画像処理の種類としては右方からの微分と、
左方からの微分と、上方からの微分と、下方からの微分
と、濃度合計などがある。この処理の方法は例えば左方
からの微分の場合には図３のようになる。

【００１３】図３（ａ），（ｂ），（ｃ）は図１の入力
ユニットの画像処理部３１２などの左方からの微分処理
の例を示す説明図である。図３（ａ）は縦方向の文字線
上にきられたウィンドウの例であり、この図において斜
線部分は文字線を表す。図３（ｂ）は今このウィンドウ
内でｘ方向に左方から微分した時のｘ方向の★印のつい
たラインについての微分値を表したものである。図３
（ｃ）はこの微分値“１”，“２”，“３”，“４”の
総和を求めたものであり、入力ユニットの出力値であ
る。この図３（ｃ）にあるようにウィンドウ内において
このように微分値を微分方向に加え合わせた値をライン
ごとに求め、その平均値をそのウィンドウの出力とす
る。また画像処理の種類が濃度合計のウィンドウについ
ては、ウィンドウ内の全画素の濃度を合計しそれを画素
数で割って平均を求めこの平均値をウィンドウの出力と
する。またウィンドウ領域での画像処理において、画像
処理結果の値をウィンドウの大きさで正規化することに
より、ウィンドウの大きさに依存しない入力ユニットの
出力値を得ることができる。

【００１４】この入力ユニット３１，３２，３３の出力
値は各々１つの中間ユニット４１，４２，４３に格納さ
れており、その中間ユニットはこの入力ユニットの出力
値に閾値格納部４１１，４２１，４３１に格納されてい
る閾値を加えた値ｚに対し、次式のシグモイド関数で与
られる出力ｙを中間ユニット演算部４１２，４２２，４
３２で求める。但しＴは定数である。

【００１５】 ｙ＝１／（１＋ｅ-z/T） （１） この各中間ユニット４１，４２，４３の出力値に対して
は各出力ユニット６１，６２，６３ごとに結合係数格納
部５に結合係数が格納されており、各出力ユニットは次
の式（２）の中間ユニット出力値ｙ１，ｊに結合係数ｗ
１，ｋ，ｊをかけた値を合計し、この値ｚ２，ｋに出力
閾値格納部６１１，６２１，６３１に格納されている出
力閾値を加えた値ｘに対して次の式（３）の出力具も井
戸関数で与えられる出力ｏｋを出力ユニット演算部６１
２，６２２，６２３で求める。但しＴ0は定数である。

【００１６】

【数１】

【００１７】 ｏｋ＝１／（１＋ｅ-z／T0） （３） 各出力ユニットは文字の種類に対応して存在し、最大の
出力値をとった出力ユニットに対応する文字を判別結果
とする。

【００１８】次に、文字の認識結果を用いて中間ユニッ
ト４１，４２，４３と出力ユニット６１，６２，６３の
閾値および結合係数格納部５の結合係数を調整する手段
を説明する。図４は、図１の中間ユニットと出力ユニッ
トの閾値および結合係数の調整する手順を示す説明図で
ある。図４における反転中間ユニットの出力値は式
（６）により計算される。図４に示すように閾値及び結
合係数の調整は、各出力ユニットにそれぞれ教師信号を
与えることにより、中間ユニット群４の中間ユニットと
出力ユニット群６の出力ユニットとの間の結合係数ｗ
１，ｋ，ｊを修正し、次に入力ユニット群３の入力ユニ
ットと中間ユニット群４の中間ユニットとの間の閾値ｗ
０，ｊを修正する。教師信号は各出力ユニットの出力の
最大値であり、正解の文字に対応する出力ユニットには
１を与え、他の出力ユニットには０を与える。図４は、
数字２について閾値および結合係数を調整する場合の例
を示している。正解は数字２であるので教師信号は数字
２に対応する出力ユニットには１を与え、他の出力ユニ
ットには０を与える。この修正は、各出力ユニットと対
応する教師信号との差を求め、調整信号△ｗ０，ｊおよ
び△ｗ１，ｋ，ｊを生成する次式に示すようなバックプ
ロパゲーション法として知られる方法などで行なうこと
ができる。但しＢｋ，Ｃｋは定数である。

【００１９】 △ｗ１,ｋ,ｊ＝Ｂｋ・(ｔｋ−ｏｋ)・ｆ´(ｚ２,ｋ)・ｙ１,ｊ （4） △ｗ０,ｊ＝Ｃｋ・Ｗ１,ｊ,ｋ(ｔｋ−ｏｋ)・ｆ´(ｚ２,ｋ)・ｆ´(ｚ１,ｊ) （5） 上記の中間ユニットと出力ユニットの閾値および結合係
数の調整において、調整に必要な試行回数は結合係数の
初期値が調整結果に近いか否かに依存する。本文字認識
装置１０はこの結合係数の初期値をユーザが判断して設
定することができる。図５は図４の結合係数の初期値を
ユーザが判断して設定する画面を示す説明図である。こ
れは文字の種類と入力ユニットの種類を縦横にもつ表面
画である。この表面画において、ユーザは文字ごとに各
入力ユニットのウィンドウ領域に文字線が有る場合には
○を設定し、無い場合には×を設定する。文字線の有無
がはっきりしない場合には○も×も設定しない。ユーザ
がこのような設定を行なうと、文字認識装置１０は結合
係数の初期値として、○と指定された文字に対応する出
力ユニットと入力ユニットに接続された中間ユニットの
結合係数を“＋１”に、×と指定されたものを“−１”
に、○も×も設定されなかったものを“０”にそれぞれ
初期設定する。このようにすると、ランダムに結合係数
を決めた場合より、調整の試行回数を減らすことができ
る。

【００２０】次に入力ユニット３１，３２，３３のウィ
ンドウ領域２０１，２０２，２０３の位置および大きさ
を設定する方法を説明する。ウィンドウ領域の位置は文
字領域を仮定しその外枠の原点を基準として表す。この
ため先ず文字の外枠を指定し、つぎにウィンドウ領域を
指定する。文字の外枠および各ウィンドウ領域には番号
が付けられ、この番号を指定して設定を開始する。図６
は図１の入力ユニットのウィンドウ領域の位置および大
きさを設定する画面を示す説明図である。また図７は図
６の操作に用いるキーボード１１の例を示す上面図であ
る。ここで文字の外枠の番号は“０”と決められてお
り、各ウィンドウ領域の番号は１，…９，Ａ，…Ｚまで
付けられる。この画面では常に生画像が表示されるので
登録しようとする文字を見ながらウィンドウ領域を設定
することができる。ウィンドウ領域の番号指定は番号列
が画面の下に並んでいるので、キーボード１１の左右カ
ーソルキーで指定しようとする番号の所にカーソルを移
動し、ＳＥＴキーを押すことで行う。始めに文字の外枠
を設定する。ここで文字外枠の移動は文字外枠すなわち
“０”番を選択した状態でカーソルキーにより上下左右
に移動できるので、適切な位置に合わせて文字外枠の位
置を設定する。ウィンドウ領域の設定はこの状態でウィ
ンドウ領域の番号をカーソルにより選択することで行
う。また文字外枠のサイズを設定および変更する場合に
は、文字外枠を選択した状態で十字カーソルが表示され
るので、まず文字外枠の左上の点を設定し、つぎに右下
の点を決める。ここで文字外枠の右下の点を動かしてい
る時には、カーソルのＸ，Ｙ位置を文字外枠の左上を原
点とする座標で表した値が表示されるので精密な位置設
定が可能である。つぎに各ウィンドウ領域の設定はウィ
ンドウ領域の番号を指定して始める。このウィンドウ領
域の場所の設定は画面にカーソルが表示されるので、カ
ーソルキーでカーソルを動かしながら位置を指定する。
このときカーソルのＸ，Ｙ位置を文字外枠の左上を原点
とする座標で表した値が表示されるので精密な位置設定
が可能である。ウィンドウ領域は平行４辺形で表せるの
で、位置の指定は左上と、左下と、右下の順に３点を指
定する。この平行４辺形の１組の辺は必ず水平もしくは
垂直でなければならない。この条件に合わないとエラー
となって再びウィンドウ領域を指定する状態になる。

【００２１】上記のウィンドウ領域の位置および大きさ
を設定したら、つぎにウィンドウ領域２０１，２０２，
２０３において入力ユニットの画像処理部３１２，３２
２，３３２が行う画像処理の種類を設定する。図８は図
１の画像処理部の画像処理の種類を設定する画面を示す
説明図である。この設定は図８に示すようなメニュー画
面において画像処理の種類を選択することにより行う。
この例では縦方向の文字線の左方からの微分と、右方か
らの微分と、横方向の文字線の上方からの微分と、下方
からの微分と、全体の濃度合計の５種類が選択できる。
この選択結果は入力ユニット３１，３２，３３の画像処
理部３１２，３２２，３３２に格納され、文字認識のさ
い選択された画像処理が行われる。ここでの微分処理は
画像の明るさが均一でない場合やコントラストが悪い場
合に有効でる。

【００２２】つぎに画像の明るさ補正を図９（ａ），
（ｂ）により説明する。図９（ａ），（ｂ）は図１の画
像の明るさ補正の方法を示す説明図である。一般に同じ
サンプルに対して照明の明るさが異なると、画像の濃度
および画像の微分値は変化する。文字認識装置１０はこ
の照明変動の影響を除くため、入力ユニット３１，３
２，３３において図９（ａ）に示す関係式により明るさ
補正を行う。この処理はさきに図４の中間ユニットと出
力ユニットの閾値および結合係数を調整する時に用いた
文字の画像に対して背景の濃度値と文字線の濃度値を保
存しておき、この値を用いて認識時の画像の濃度値およ
び画像の微分値を補正する。図９（ｂ）は図９（ａ）に
よる明るさ補正方法の有効な理由となる実験結果を示す
関係図である。これは照明の明るさを変化させた同一の
文字について、背景の濃度値（明るさ）と、背景と文字
線の濃度値（コントラスト）との関係を調べたものであ
る。この結果は両者がほぼ比例関係にあるので、認識時
の画像の濃度および画像の微分値を図９（ａ）の関係式
により補正すれば、調整時の照明条件における画像の濃
度および画像の微分値を推定した補正ができる。

【００２３】つぎに複数文字よりなる文字列の認識をす
る場合に認識率を向上させる方法を図１０により説明す
る。図１０は本発明による文字認識装置の一実施例を示
す文字判別部の他の部分構成図である。図１０におい
て、この文字認識装置１０の文字判定部１は図１に示し
た基本要素に加え、文字候補格納部７と、文字認識管理
部８と、パラメタ格納部９とを備える。またパラメタ格
納部９の中には絶対判別閾値格納部９１と、相対判別閾
値格納部９２と、チェックカラム数格納部９３とを備え
る。この文字候補格納部７と、パラメタ格納部９は図２
のプログラムデータメモリ１５の中にある。文字認識管
理部８はＣＰＵ２０で実現される。いま複数文字列より
なる文字列の認識をする場合に、製品番号などでは各カ
ラムごとに取り得る文字が限定できることがある。例え
ば最初の文字（第１カラムの文字）が年を示すとすれ
ば、年が変らない限り同一の文字になるし、数年間の範
囲を考えても取り得る文字の種類は数種類である。この
場合にカラムごとに取り得る文字候補を指定すると、上
記構成の文字認識装置１０の文字判定部１の文字候補格
納部７に格納しておく。文字認識管理部８はこのカラム
ごとに文字候補格納部７に格納されている文字候補を調
べ、そこに指定されている文字候補に対応する出力ユニ
ット６１，６２，６３についてだけ演算を行う。そして
演算した出力ユニットの中で最大の値をとった出力ユニ
ットに対応する文字であるとする。このようにすると例
えば“Ｉ”と“１”のように類似した文字がある場合で
も、そのカラムは数字しか取り得ないことが指定されて
いれば間違わずに“１”と判別できる。なお文字候補が
指定されていないカラムは、英数字全てを文字候補とす
るといった約束を決めておけば、文字候補の指定が繁雑
だと思うユーザはこの指定を省略することができる。

【００２４】つぎに複数文字よりなる文字列の認識をす
る場合の認識率を向上させるための結合係数の持ち方に
ついて説明する。複数文字列よりなる例えば製品番号な
どでは各カラムごとに取り得る文字が限定できることが
ある。このため図１０で説明したのは、カラムごとにそ
のカラムのとりうる文字の候補を図１０の文字候補格納
部７に格納しておき、格納されている文字候補について
のみ認識判定の処理計算を実行する方式である。このた
めの結合係数の方式として２つの方式が考えられる。１
つは文字候補に応じたカラムごとに異なる閾値と結合係
数であり、他の１つはすべてのカラム共通の閾値と結合
係数である。まずはじめに文字候補に応じたカラムごと
に異なる閾値と結合係数を用いる方式に関して、その調
整方法とその効果について説明する。各カラムに対する
使用する文字の種類は図１０の文字候補格納部７に格納
されている。この時各カラムの使用文字の種類が少なけ
ればそのカラムの認識率は向上する。カラムには使用文
字種類が例えば年を表すカラムのように２〜３種類で十
分であるカラムもあり、また全文字を対象とするカラム
もある。そこで閾値と結合係数の調整のさいに調整を行
うカラム番号を指定し、このカラムの使用文字候補を文
字候補格納部７から参照して格納されている文字候補に
関してのみ調整を行うようにすれば、使用文字候補が異
なるカラムに対して最適な閾値および結合係数を得るこ
とができる。この結果認識率は向上し、誤認識率は下が
り認識精度を大幅に向上させることができる。また、例
えば文字候補格納部７に格納されている使用文字候補が
１〜２種類というように少ない場合には、その文字に対
する確信度の値を調べることで文字の印字品質を検査す
ることができる。つぎにすべてのカラム対して共通の閾
値と結合係数を用いる方式に関して、その調整方法とそ
の効果について説明する。上記のカラムごとに最適化を
図った閾値および結合係数を用いた場合には認識精度は
大幅に向上するが、使用文字候補の異なるカラムごとに
閾値と結合係数を調整しないでもよい場合がある。この
場合にはすべてのカラムに対して共通の閾値および結合
係数を用いて文字判定部１が全文字の確信度を計算し、
その結果から文字候補格納部７に格納されている使用文
字候補のみ認識判定の対象にする。すなわち文字候補格
納部７に格納されている使用文字候補に対応する出力ユ
ニットの確信度の値のみ参照して１文字の判定を行う。
この方式では閾値および結合係数の記憶量を減らすこと
ができ、また調整実行が高速に行えるという効果があ
る。

【００２５】つぎに文字認識ができたか否かを返す方法
を説明する。本文字認識装置１０は入力された文字が最
大の値をとった出力ユニットに対応する文字であると認
識する。ここで出力ユニットの値はその文字であるとみ
なす確信度を示すので、たとえ最大の値をとっていても
値が小さい場合にはその認識が誤りである可能性があ
る。そこでユーザは絶対判別閾値を設定し、出力ユニッ
トの最大値がそれ以下であった場合には認識不可という
結果を出力させることができる。この機能を実現するた
め本文字認識装置１０は図１０のパラメタ格納部９の中
に備えた絶対判別閾値格納部９１にユーザの指定した絶
対判別閾値を格納しておき、出力ユニットの演算が終了
した後に文字認識管理部８が出力ユニットの最大値がこ
の絶対判別閾値以上であるかを確認し、これ以下の場合
には認識不可という結果を出力する。また出力ユニット
の最大値と２番目の値が近い場合には、その文字が最大
値と２番目の値の出力ユニットのどちらに対応する文字
か判別するのが難しい。このためユーザは相対判別閾値
を設定し、出力ユニットの最大値が絶対判別閾値をこえ
ている場合でも、出力ユニットの最大値と２番目の値の
差が相対判別閾値以下であった場合には認識不可という
結果を出力させることができる。この機能を実現させる
ため本文字認識装置は図１０のパラメタ格納部９の中に
備えた相対判別閾値格納部９２にユーザの指定した相対
判別閾値を格納しておき、出力ユニットの演算が終了し
た後に文字認識管理部８が出力ユニットの最大値と２番
目の値の差を求め、その値がこの相対判別閾値以上であ
るかを確認し、これ以下の場合には認識不可という結果
を出力する。

【００２６】つぎにあらかじめ文字数の決まっている文
字列を認識する場合に後認識を減少させるサムチェック
と呼ぶ方法を説明する。図１１は図１０の文字認識装置
１０の文字判別部１の誤認識を減少させる方法を示す説
明図である。このサムチェックと呼ぶ方法は図１１のよ
うに７カラムで構成される番号があった場合に、第１カ
ラムから第７カラムまでの７つの数字の和を求め、その
下１桁を第８カラムにチェックデジットとして印字し、
文字認識装置は８カラムの番号として認識して認識結果
を照合する方法である。この図１１の場合には製品番号
が“１２３４５６７”であり、この和を求めると２８と
なるので、第８カラムには８が印字され、文字認識装置
は“１２３４５６７８”といった製品番号として認識す
る。このように番号を認識した後に、文字認識装置で第
１カラムから第７カラムまでの値を加算し、その下１桁
が第８カラムの値に一致しているかチェックしその整合
性を判定する。このサムチェックは後の図１６および図
１７に示すように各文字の認識がすべて終了した後に行
われる。

【００２７】上記のようなサムチェックは行う場合と行
わない場合があり、また行う場合もチェックに使うカラ
ム数は一定ではない。そこで図１２に示すようなメニュ
ー画面を用いてユーザはこのカラム数を入力する。図１
２は図１１の文字認識装置の文字鑑別部の誤認識を減少
させるサムチェックの方法を使用するさいのカラム数を
設定する画面を示す説明図である。ここでユーザが入力
するカラム数が、“０”はチェックしないこと意味し、
“１”は最後の１文字をチェックに使うことを意味す
る。ここで指定されたチェックカラム数は図１０のパラ
メタ格納部９の中に備えるチェックカラム数格納部９３
に格納され、数字認識管理部８が全文字の認識が終了し
た後にここからチェックカラム数を取り出しチェックす
る。

【００２８】つぎに中間ユニット４１，４２，４３と出
力ユニット、６１，６２，６３の閾値および結合係数格
納部５の結合係数の調整を文字認識装置１０以外の計算
機を使用して行う方法を説明する。この閾値と結合係数
の調整は処理時間がかかるので文字認識装置本体でなく
処理能力の高い計算機でやる方がよい場合がある。図１
３は図１の中間ユニットと出力ユニットの閾値と結合係
数の調整を文字認識装置以外の計算機を使用して行う手
順を示すフロー図である。この計算機上には先に図４で
説明した閾値と結合係数の調整を行うプログラムおよび
図１０のパラメタ格納部９に格納されている文字数など
の表示データや画像データをアップロードしたり、閾値
と結合係数の調整結果をダウンロードするプログラムが
あり、これらのプログラムにより閾値と結合係数の調整
を実行する。この他の計算機を用いた調整はまず文字認
識装置１０から図１０のパラメタ格納部９に格納されて
いる教示データおよび文字画像データを計算機にアップ
ロードする（ステップ１３１）。つぎにその教示データ
および文字画像データを用いて閾値と結合係数を調整す
る。ここで文字数やカラムごとの文字候補等のパラメタ
が教示データとしてアップロードされているので、これ
に合わせて最適な閾値と結合係数の調整計算が行われる
（ステップ１３２）。最後にこの調整結果を文字認識装
置１０にダウンロードすることで終了する。ここで計算
機には複数の調整結果のデータをファイルとして保存で
きるので、場合に応じて適切な認識データをダウンロー
ドすることができる（ステップ１３３）。

【００２９】つぎに本文字認識装置１０が実行される動
作モードを説明する。図１４は本発明による文字認識装
置１０が製造ラインで他の機器と共に使用される場合の
例を示すシステム構成図である。図１において、このシ
ステムは本文字認識装置１０と、ワークステーション２
１と、ローダコントローラ２２と、ＴＶカメラ２３と、
照明光源２４と、ワーク２５と、ローダ２６と、モニタ
テレビ２７とを備え、ワーク２５の表面に印字された製
品番号の認識を本文字認識装置１０に接続されたワーク
ステーション２１からの認識開始の指令で行うものであ
る。この認識対象の文字は金属表面上の刻印文字とかセ
ラミック表面へのレーザマーキング文字などのように、
文字線に切れやかすれを生じやすい印字品質の非常に悪
い文字である。また製品番号にはその先頭および最後尾
に位置切出し用のマーカが印字されているとする。

【００３０】図１５は図１４の文字認識装置１０の内部
でのワーク２５の製品番号の読取り手順を示すフロー図
である。この製品番号の読取のフローは認識の動作モー
ドが手動認識と、半自動認識と、自動認識のいずれのモ
ードであっても共通である。この処理プログラムは図２
のプログラムデータメモリ１５に格納してある。まず図
２の汎用入出力回路１４を介して認識開始命令を外部の
ワークステーション２１より受けたのち、画像入出力回
路１３を用いてすでにＴＶカメラ２３の視野内にあるワ
ーク２５の表面に印字された製品番号の画像を撮像して
画像メモリ２に取り込む（ステップ１５１）。ついでマ
ーカ位置を検出してから文字位置を検出して１文字ごと
に認識を行う。このマーカ位置の検出は２つのマーカの
周囲にそれぞれウィンドウ設定し、このウィンドウ内に
おける濃度の投影分布の中心位置を求めることにより行
う（ステップ１５２）。つぎにマーカの位置が検出され
たらこのマーカ間の距離を計算する。このマーカ間の距
離があらかじめわかっているので、この計算結果と比較
することでマーカが正確に検出できたかどうかが判定で
きる。すなわちこの距離が規定値と大きく異なる場合に
は、マーカが正確に検出できなかったと判定して文字認
識を中断する。またマーカの位置が正しく検出できた場
合には、マーカの位置と文字位置との相対関係から１文
字を切り出す。この相対関係は文字のピッチと、文字の
位置とマーカの位置との関係を、ティーチング時に実物
を用いて教示される（ステップ１５３）。ついで切り出
した１文字ごとに判定処理を行い（ステップ１５４）、
文字候補を決定する（ステップ１５５）。最後に全文字
終了したか判断し（ステップ１５６）、全文字終了であ
れば処理を終える。

【００３１】まず自動認識モードの動作を説明する。ロ
ーダコントローラ２２により制御されたローダ２６が製
品番号の印字されているワーク２５をＴＶカメラ２３の
視野内に入るように位置決めし、ワークステーション２
１に対してロードの完了を知らせる。この視野内に入っ
たワーク２５は照明光源２４により均一に照明される。
またロード完了の知らせを受けたワークステーション２
１は文字認識装置１０に対して認識開始を指令し、この
指令を受けた文字認識装置１０は認識対象の画像をＴＶ
カメラ２３により撮像して画像メモリ２に取り込む。つ
いで文字認識装置１０は撮像した画像について文字の認
識を実行し、その結果をワークステーション２１に送信
する。ワークステーション２１は認識結果を受けた後
に、その結果をさらに上位の計算機に転送して１回の認
識を終了する。図１６は図１４（図２）の文字認識装置
１０の自動認識モードのシーケンスを示すフロー図であ
る。まずこの自動認識モードが選択されると（ステップ
１６０）、文字認識装置１０はワークステーション２１
からの認識指令のコマンド待ち状態にあり（ステップ１
６１）、ワークステーション２１からの認識開始の指令
信号を受けた文字認識装置１０は認識を実行し、ワーク
ステーション２１に対して認識結果と共に結果コードを
送信する（ステップ１６２）。このときサムチェックを
行うことが指定されていればこのチェックを行い、サム
チェックにより認識結果に不整合があれば結果コードに
サムチェックエラーコードがセットされる（ステップ１
６３）。最後にこのとき撮像した文字画像を使用して上
記した閾値と結合係数の調整を行うことが指定されてい
るか判断し（ステップ１６４）、調整が指定されていれ
ば調整を開始する（ステップ１６５）。

【００３２】ついで半自動認識モードの動作を説明す
る。半自動認識モードでは上位機器に認識結果を返す前
にユーザに結果の確認を求めたり、結果が誤っている時
にはその場で対話型に結果を修正することができる。こ
こで常にユーザに確認を求めるようにすると繁雑になる
ので、認識の確信度が低い時だけユーザに確認を求める
ようにすることができる。この半自動確信度閾値は後の
図２０の機能２３４のようにユーザが設定できる。図１
７は図１４（図２）の文字認識装置１０の半自動認識モ
ードのシーケンスを示すフロー図である。この半自動認
識モードが選択されると（ステップ１７０）、さきの自
動認識モードと同様にワークステーション２１からの通
信による制御状態となって認識指令のコマンド待ち状態
にあり（ステップ１７１）。ワークステーション２１か
らの認識開始の指令信号を受けた文字認識装置１０は認
識を実行する（ステップ１７２）。この半自動認識モー
ドの認識結果は図１８に示すように手動認識結果の画面
と同様の形式で表示される。図１８は図１４（図２）の
文字認識装置１０の半自動認識モードの認識結果の表示
画面を示す説明図である。ここで得られた認識結果の確
信度が指定した半自動確信度閾値より低い時にはワーク
ステーション２１に認識結果を返す前にユーザに結果の
確認を求める。この場合に認識結果が正しい時には、こ
こで送信の機能を持つキーを押せば結果が返される。ま
た認識結果が誤っている時には、カーソル左右移動キー
（→←）を用いてカーソルを誤認識した文字の場所に移
動し、画面下部に表示された英数字の中からカーソル左
右移動キーによりカーソルを正しい文字の場所に移動し
て修正する。ここで誤認識が２文字以上ある場合には同
様にカーソルを誤認識した文字の場所に移動して認識結
果を修正し、ユーザがすべての認識結果を確認したらそ
の認識結果と結果コードをワークステーション２１に送
信する（ステップ１７３）。この時にサムチェックが指
定されていればサムチェックを行い、このサムチェック
により認識結果に不整合があれば結果コードにサムチェ
ックエラーコードがセットされる（ステップ１７４）。
最後にこのとき撮像した文字画像を使用して閾値と結合
係数の調整を行うことが指定されているか判断し（ステ
ップ１７５）、指定されていればその調整処理が行われ
る（ステップ１７６）。

【００３３】ついで手動認識モードの動作を説明する。
図１９は図１４（図２）の文字認識装置１０の手動認識
モードのシーケンスを示すフロー図である。この手動認
識モードは自動認識を行う前に、ティーチングで調整し
た中間ユニット４１，４２，４３と出力ユニット６１，
６２，６３の閾値や結合係数で正しく認識できるか判断
するために認識実行を行うものである。まず手動認識モ
ードが選択されると（ステップ１９０）、認識開始の指
令はワークステーション２１ではなくティーチングボッ
クス１９からの操作で行う（ステップ１９１）。これに
より認識を実行し（ステップ１９２）、認識結果を画面
の上段に表示し、その下に確信度を表示する（ステップ
１９３）。

【００３４】つぎに文字認識装置１０は、上記したワー
クステーション２１からの認識指令により認識を開始し
て認識結果をワークステーション２１に送信する自動認
識モードと、ワークステーション２１からの認識指令に
より認識を開始して認識結果を確認し訂正することが可
能な半自動認識モードと、ティーチングしたデータで認
識実行し認識結果を確認して認識性能を判断するための
手動認識モードの他に、認識および学習のためのフォン
トやウィンドウや候補文字などの認識対象物の特性を入
力するためのティーチングモードと、画像評価やＩＣカ
ード入出力の操作やワークステーションなどに対するデ
ータ伝送仕様の設定等を行うユーティリティーモードが
あり、５つの動作モードをもつ。このティーチングモー
ドとユーティリティモードをつぎに説明する。

【００３５】図２０は図１４（図２）文字認識装置１０
のティーチングモードの各機能を示すブロック図であ
る。ここで１台の視覚センサのＴＶカメラ２３をさまざ
まな環境で使用する場合に、環境ごとに文字の配置や大
きさが異なるのでティーチングデータも環境ごとに設定
する必要がある。このティーチングモード２００でティ
ーチするものは認識対象文字列に関する設定２１０と、
その文字のフォント選択２２０と、認識パラメータの設
定２３０と、フォントの閾値と結合係数の調整２４０で
ある。まず認識対象文字列に対する設定２１０として
は、文字数の設定２１１と、画素数で表される文字のサ
イズの設定２１２と、印字文字列の変動範囲や位置切出
しのための基準マーカの位置の設定２１３がある。つぎ
のフォント選択２２０では認識対象文字の字体を指定す
る。これにはフォントの種類をＯＣＲ−Ａのように文字
認識装置１０があらかじめ備えている標準字体２２１と
するか、実際の文字パターンを登録するかを指定する。
この標準字体２２１を指定するとあらかじめ内蔵してい
るその標準字体を認識対象文字の字体として登録する。
また実物教示字体２２２を指定すると、その字体の判定
に適したウィンドウ領域の設定等の特徴領域設定２２３
と、特徴設定２２４を行う。つぎの認識パラメータの設
定には確信度閾値設定２３１と、チェックコードの桁数
指定２２４と、半自動認識の確信度閾値設定２３４があ
る。この確信度閾値設定２３１では確信度の差の閾値設
定２３２があり、半自動認識の確信度閾値設定２３４で
は確信度の差の閾値設定２３５がある。

【００３６】つぎのフォントの閾値と結合係数の調整２
４０には文字候補の設定２４１と、調整に使用するフォ
ントの文字画像登録２４２と、調整用パラメータの認定
２４３と、調整実行２４８がある。フォントの文字画像
登録２４２ではフォントの文字の種類ごとに外枠を指定
してその画像を取り込み、閾値と結合係数の調整はこの
登録されたフォントに対して行われる。まず文字画像の
入力の前にマーカ部の画像を取り込んで背景の基準明る
さを求め、これが終ると文字画像の取り込みに移る。こ
の文字画像の取込みはまず文字の種類を指定して次に画
像の取込み操作を行う。この画像を取り込んでも生画像
が表示され、続けて次の文字の取込みが行える。文字の
種類指定は文字列が画面下に並んでいるので左右カーソ
ルキーで指定しようとする文字の所にカーソルを移動し
て行う。この文字の種類指定を行うと文字外枠を示すボ
ックスが画面中央に表示され、この文字外枠を文字の表
示されている位置にカーソルで動かした後に文字画像を
入力する。この文字外枠の移動は文字外枠を選択した状
態でカーソルキーにより行える。調整パラメータの設定
２４３では、調整パラメータとして収束を判定するため
の最小２乗誤差の設定２４４と、調整演算回数の上限値
の設定２４５と、調整の計算結果の修正量が現時点の修
正量に及ぼす係数（０≦係数≦１）の設定２４６と、１
つ前の調整の計算結果の修正量が現時点の修正量に及ぼ
す係数（０≦係数≦１）の設定２４７の４つのパラメー
タを設定する。調整実行２４８ではこれまで設定したデ
ータおよび画像を用いて実際に調整を実行する。これに
はまず図２１に示すようなこれまでの調整結果を初期値
としてさらに調整を行うか、またはリセットして新しい
初期値から始めるかの選択画面になる。図２１は図２０
の調整実行２４８の初期状態の選択画面を示す説明図で
ある。この選択を行うと調整結果を示すグラフが表示さ
れる。そのグラフの縦軸は評価関数の誤差を表し、縦軸
の最大値１．０であって誤差がこれ以上の時には１．０
の所に表示される。その横軸は調整回数を表し、その最
大値は調整パラメータの設定で収束回数として指定した
値になる。その指定した収束誤差はこのグラフの上の直
線で表示される。調整はカラムごとに実行されるのでこ
こで、カラム番号を入力して調整を実行し、調整の実行
結果はこのグラフの上に１０回ごとに計算され表示され
る。調整パラメータの設定の所で設定した収束誤差もし
くは収束回数のいずれかの条件が成立すると調整は終了
する。

【００３７】図２２は図１４（図２）の文字認識装置１
０のユーティリティモードの機能を示すブロック図であ
る。本文字認識装置１０は外部記憶装置としてＩＣカー
ド１７を使用でき、ティーチングデータや画像データを
格納することができる。このユーティリティモード５０
０にはポート設定５１０と、ＩＣカードの入出力機能５
２０と、画像評価５３０と、データ伝送機能５４０と、
文字認識装置の設定５５０がある。まずポート設定５１
０は伝送速度設定５１１と、ストップビット設定５１２
と、パリティ設定５１３がある。ＩＣカードの入出力機
能５２０にはＩＣカード１７の画像をロードと消去しＩ
Ｃカードに画像をセーブする機能５２１と、ＩＣカード
の認識データをロード消去しＩＣカードに認識データを
セーブする機能５２２と、ＩＣカードのイニシャライズ
機能５２３がある。これらの処理はいずれもメニューの
指示に従って簡単に実行でき、例えば画像のセーブ機能
５２１を選択すると生画像が表示されセーブする画像を
ＴＶカメラ２３から入力するメニュー画面になる。ここ
で入力する画像を見えるようにしてキャリッジリターン
を入力するとその画像が取り込まれ、つぎにＩＣカード
を挿入し画像データの名称を入力すると取り込んだ画像
がセーブされる。つぎの画像評価５３０の多値画像評価
５３１では光学系の調整のため生の多値画像を表示す
る。また断面輝度分布表示５３２を選択するとＴＶカメ
ラからの生画像が表示されるので適切な画像がでたとこ
ろで画像を取込む。その後にその取り込んだ画像の上に
断面位置を示す水平ラインカーソルが表示されるので、
上下カーソルキーを用い水平ラインカーソルを動かして
断面の位置を指定するとその場所の輝度グラフが表示さ
れる。また２値画像評価機能５３３がある。データ伝送
機能５４０にはティーチングデータのデータ伝送５４１
と、画像データの伝送５４２がある。

【００３８】つぎに中間ユニット４１，４２，４３と出
力ユニット６１，６２，６３の閾値と結合係数の調整処
理を文字認識の処理をしながら実行する方法を説明す
る。これは文字認識装置１０の自動認識モードと半自動
認識モードにおいて可能である。この自動認識モードと
半自動認識モードのいずれにおいても、上記した図１６
のサムチェック（ステップ１６３）と図１７のサムチェ
ック（ステップ１７４）を行った後に、図１６のこの調
整を実行するか否かの判断（ステップ１６４）と図１７
の調整を実行するか否かの判断（ステップ１７５）を行
っている。この判断は図２２に示すユーティリティ機能
５００のなかで文字認識装置の設定５５０の１つとして
認識中調整を指定したか否かで行われる。この認識中調
整を行うと文字の印字品質が変動するような対象に対し
てもその変動に追従させて適応させることができ、また
文字認識装置１０が異なった環境で使用される場合にも
設置した環境において認識しながら調整をすることによ
り、設置にさいして繁雑な操作を必要とせずに安定した
認識が実現可能となる。図２３は図１４（図２）の文字
認識装置１０が認識を行いながら閾値と結合係数の調整
を行う場合のタイムチャートを示す説明図である。図２
３において、文字の認識を実行している期間７５３，７
５４，７５５にも、時分割処理により調整演算が可能で
あるが、認識演算に比較して調整演算は時間がかかるの
で、認識対象のワーク２５のロードとアンロードの期間
７５１，７５２に、調整を実行する期間７５６，７５７
の調整を行う。これにより文字認識装置１０の実行を妨
げることなくオンライン調整が可能となる。また認識し
た結果で認識確信度が低い場合には、その文字画像を使
用した調整は行なわないようにすることも可能である。

【００３９】つぎに特別に中間ユニットの４１，４２，
４３構成を説明する。上記した中間ユニットの機能は入
力ユニット３１，３２，３３からの出力値に閾値を加え
た値に対して演算を行いその結果を出力することであっ
たが、他の機能の中間ユニットとして上記した中間ユニ
ットの出力の取り得る最大値からその中間ユニットの出
力値を減算した値を出力するような反転中間ユニットを
設けることができる。この意味は上記した中間ユニット
が入力ユニットからの出力値が大きいほど大きな出力を
出すのに対して、反転中間ユニットは入力ユニットから
の出力値が小さいほど大きな出力を出すことである。こ
れは入力ユニットのウィンドウ領域になにもないことが
その文字の特徴である場合に有効な働きをする。この反
転中間ユニットの出力ｙは、先に式（１）で求めた中間
ユニットの出力ｙを用いて次式で表せる。

【００４０】 ｙ1，ｎ＋j＝１−ｙ1，j （６） この反転中間ユニットの計算は、次式のように変形する
ことができる。

【００４１】 ｗ1，k，j×ｙ1，j＋ｗ1，k，j+n×ｙ1，n+j ＝ｗ1，k，j×ｙ1，j＋ｗ1，k，j+n×（１−ｙ1，j） ＝（ｗ1，k，j−ｗ1，k，j+n）×ｙ1，j＋ｗ1，k，j+n （７） したがってこの関係式から反転中間ユニットを設けなく
ても出力ユニット６１，６２，６３の閾値を適切に決め
れば、次の式（８）に示すように反転中間ユニットを設
けたのと同様の機能を実現できる。

【００４２】

【数２】

【００４３】これは反転中間ユニットを設けた場合に比
べて中間ユニットの数が半分になっており、それだけ文
字認識の演算が少なくなり高速になる。ただしこの出力
ユニットの閾値は反転中間ユニットがある状態で結合係
数を調整した方が求めやすいので、調整時には反転中間
ユニットを設けて文字認識時には反転中間ユニットを取
り除く方法が有効である。

【００４４】さいごに中間ユニットと出力ユニットの閾
値と結合係数を調整するためのサンプル文字画像につい
て説明する。このサンプル文字画像は多ければ多いほど
色々なケースに対応できる調整をしたことになる。しか
し各種の文字画像をサンプルとして収集するには工数を
要する。そこで１つの文字画像に対して文字の位置ずれ
範囲と明るさの変動範囲を指定すると、そのサンプル画
像から位置ずれを生じた画像および明るさの変動した画
像を自動的に生成するようにすれば、あまり工数をかけ
ずに各種のサンプル画像を用いた調整ができることにな
る。図２４（ａ），（ｂ）は図１４（図２）の文字認識
装置１０がサンプル画像から位置ずれを生じた画像およ
び明るさの変動した画像を自動的に生成する方法を示す
説明図である。図２４（ａ）に示すように位置の変動し
た画像の自動生成はもとのサンプル画像があったらその
原点○から○´を変動範囲として指定された範囲でずら
すことにより実現できる。例えば変動範囲がプラスマイ
ナス３画素と指定されたら、サンプル画像の原点○を
Ｘ，Ｙ方向とも＋３，＋２，＋１，０，−１，−２，−
３ずらした４９種類の画像を用いれば位置ずれのあるサ
ンプル画像を得ることができる。同様にして図２４
（ｂ）に示すようにもとのサンプル画像からの明るさの
変動範囲を指定されれば、その範囲だけ濃度を変化させ
た画像を生成することにより、明るさ変動のあるコント
ラストのサンプル画像を得ることができる。

【００４５】つぎに入力ユニットでの画像処理の種類に
ついて、他の画像処理の方法の例について説明する。上
記図３で説明した入力ユニット３１，３２，３３で行わ
れる画像処理は、横の文字線に対する上方からの微分
と、横の文字線に対する下方からの微分と、縦の文字線
に対する左方からの微分と、縦の文字線に対する右方か
らの微分と、濃度合計の５種類であった。この微分処理
は図３で説明したように文字線に対して垂直方向に微分
値を加算していく方式であり、濃度合計はウィンドウ内
の濃度の平均値を求める方式である。この画像処理の方
法はセラミック表面へのレーザ印字文字のようにコント
ラストの悪い文字に対して有効である。本文字認識装置
１０はこの５種類の画像処理の他にウィンドウ内での濃
淡画像に対して１次微分により微分値を求めてエッジを
検出する４種類の画像処理種類と、ウィンドウ内での濃
淡画像に対して２次微分により微分値を求めてエッジを
検出する４種類の画像処理種類と、ウィンドウ内を２値
化してそのウィンドウ内での白領域（または黒領域）の
面積をカウントする２種類の画像処理種類と、ウィンド
ウ内を２値化して２値画像に対してエッジを検出する２
種類の画像処理種類との１２種類を備えている。つぎに
この１２種類の画像処理について順に説明する。

【００４６】まずはじめに濃淡画像に対して１次微分ま
たは２次微分によってエッジを検出する方式について図
２５を用いて説明する。図２５（ａ），（ｂ），（ｃ）
はウィンドウ内画像処理の中で左方からの１次微分と２
次微分によるエッジ検出方法の説明図である。図２５
（ａ）は縦方向の文字線上にきられたウィンドウの例で
あり、この図において斜線部分は文字線を表す。図２５
（ｂ）は今このウィンドウ内でｘ方向に左方から１次微
分した時のｘ方向の★印のついたラインについての１次
微分値を表したものであり、図２５（ｃ）は同じく★印
のついたラインについてウィンドウ内でのｘ方向への左
方からの２次微分値を表したものである。まず１次微分
について説明する。図２５（ｂ）にあるようにウィンド
ウ内での１次微分値をすべてのラインごとに計算する。
そしてその各ラインの１次微分値の最大値を求めてすべ
てのラインについてその微分値の総和を計算し、その総
和値をそのウィンドウのライン数で除算した１次微分値
の最大値の平均値を計算してこの値を入力ユニットの出
力値とする。つぎに２次微分について説明する。図２５
（ｃ）にあるようにウィンドウ内での２次微分値をすべ
てのラインごとに計算する。そして１次微分と同様にそ
の各ラインの２次微分値の最大値を求めてすべてのライ
ンについてその微分値の総和を計算し、その総和値をそ
のウィンドウのライン数で除算した２次微分値の最大値
の平均値を計算してこの値を入力ユニット３１，３２，
３３の出力値とする。このように画像処理の結果をウィ
ンドウの大きさで正規化することによりウィンドウの大
きさに依存しない入力ユニットの出力値を得ることがで
きる。

【００４７】つぎにウィンドウ内を２値化してそのウィ
ンドウ内での黒領域の面積をカウントする方式について
説明する。このウィンドウ内画像処理の方式は比較的コ
ントラストがよく安定した２値画像が得られる場合に用
途は限られる。まずウィンドウ内を２値化し、つぎに２
値化したウィンドウ内で黒に対応する画素数をカウント
する。そのカウントした黒画素数をウィンドウの面積で
除算して入力ユニット３１，３２，３３の出力値とす
る。ここでカウントする画素が黒画素でなく白画素をカ
ウントしても反転ユニット全く等価である。２値化の閾
値は固定２値化閾値や、例えばｐタイル法や判別分析法
などのアルゴリズムによって決定した２値化閾値を用い
ればよい、但し対象の文字のコントラストがよく安定し
た２値画像が得られる場合には例えば文字背景の明るさ
を参照してその明るさに対して演算を行った結果を２値
化閾値とする方法も有効である。一例としては文字背景
の明るさの８５％を２値化閾値とする方法などが考えら
れる。

【００４８】つぎにウィンドウ内を２値化して２値画像
に対してエッジを検出する方式について説明する。この
ウィンドウ内画像処理の方式も比較的コントラストがよ
く安定した２値画像が得られる場合に用途は限られる。
まずウィンドウ内を２値化し、２値化したウィンドウ内
の各ラインについて白から黒に変わるところをエッジと
して検出する。ここでのラインは図２５において説明し
た濃淡画像に対する１次微分と２次微分のところのライ
ンと同じ定義で、文字線の方向に対して垂直な方向であ
る。そのラインでエッジを検出したならば次のラインに
ついても同じエッジ検出方法を適用し、ウィンドウ内の
すべてのラインについて検出を行う。そしてすべてのラ
インの処理が終了した時にウィンドウ内でエッジを検出
したライン数を計算し、これをウィンドウの大きさで正
規化して入力ユニット３１，３２，３３の出力値とす
る。

【００４９】つぎに２つ以上のウィンドウを組合せた特
別な中間ユニット４４について説明する。上記した中間
ユニットは入力ユニット３１，３２，３３からの出力値
に閾値を加えた値に対して演算を行い演算結果を出力す
る中間ユニットとその反転した結果を出力する中間ユニ
ットであった。これらの中間ユニットの入力値はウィン
ドウ内の微分値の大きさと明るさの平均値である。この
ため印字の濃さが変動した時には、明るさが変動した時
と異なり微分値の大きさと明るさの平均値が大きく変動
して正確に特徴抽出を行えない。この問題を解決するた
め他の中間ユニットとして、複数個の入力ユニットを組
合せて入力ユニット３１，３２，３３，３４の出力値の
相対値を入力値とする組合せ中間ユニット４４を設け
た。この組合せ中間ユニットについて図２６を用いて説
明する。図２６は図１４（図２）の文字認識装置１０の
特別な中間ユニットである組合せ中間ユニットの一例を
示す説明図である。図２６の中間ユニット４４は入力ユ
ニット群３の入力ユニット３２，３４の出力値を組合せ
て入力としている。まず上記の各入力ユニット３１，３
２，３３，３４はウィンドウ位置格納部３１１，３２
１，３３１，３４１に格納されているウィンドウ位置デ
ータに基いて画像処理部３１２，３２２，３３２，３４
２においてウィンドウ内で画像処理を行いその画像処理
結果を入力ユニットの出力値とする。中間ユニット４４
は入力ユニット群３の入力ユニット３２，３４の出力値
を組合せて入力としている。この場合入力ユニット３
２，３４の出力値が中間ユニット４４に入力されると中
間ユニット４４の演算部４４２は２つの入力ユニットの
出力値の差を求めこの差に閾値格納部４４１に格納され
ている閾値を加えた値に対して演算を行い中間ユニット
４４の出力値とする。入力ユニットの組合せはこのよう
に２つの入力ユニット出力値の差を用いる場合だけでな
く、３つ以上の入力ユニットの出力値を用いることもあ
る。これを３つの入力ユニットを用いる場合を例にとっ
て説明すると、まず２つの入力ユニットの出力値の平均
値を求め、この平均値ともう１つの入力ユニットとの差
を求めて中間ユニット４４の入力値とするものである。
この平均計算および差を求める演算は、中間ユニット演
算部４４２において実行され、閾値格納部４４１に格納
されている閾値を加えた値に対して演算を行い中間ユニ
ット４４の出力値とする。この組合せユニットは通常の
ユニットとの混在も可能であり、通常の中間ユニットに
入力した入力ユニットは組合せユニットに用いることも
可能である。

【００５０】つぎにこの入力ユニットの組合せの設定お
よび変更について図２７を用いて説明する。図２７は上
記の組合せ中間ユニットに対して入力ユニットの設定お
よび変更をメニュー画面である。まず組合せを設定する
中間ユニットの番号を入力する。図２７は“１”を入力
している例である。つぎに組合せをおこなう第１項の入
力ユニット数を入力し、つぎに入力ユニット（ウィンド
ウ）の番号を入力する。第２項についても入力ユニット
数を入力し入力ユニットの番号を入力する。入力ユニッ
トが複数の場合にはカンマで区切って入力する。そして
最後に組合せの設定が削除かを番号で入力して設定また
は変更を行う。ここで設定した第１項と第２項の値が中
間ユニットに入力される。つぎに中間ユニット演算部４
４２で行っている演算について説明する。この組合せ中
間ユニットの演算部での計算は次のように画像処理種類
にしたがって行う。

【００５１】１）画像処理種類が微分処理の場合 中間ユニット入力値＝（組合せ第２項一組合せ第１項）
＋閾値 ２）画像処理種類が濃度合計処理の場合 中間ユニット入力値＝(組合せ第２項一組合せ第１項)／
組合せ第２項＋閾値 ３）画像処理種類が２値化処理の場合 中間ユニット入力値＝（組合せ第１項一組合せ第２項）
＋閾値 上記１）〜３）で計算された中間ユニットの入力値が算
出されれば残りの処理は先に述べた中間ユニットと全く
同様であり、この中間ユニットに対する反転中間ユニッ
トも構成できる。すなわちこの組合せ中間ユニットは中
間ユニット演算部で行う演算が異なるだけで、その他は
組合せ中間ユニットでないこれまでの中間ユニットと全
く同じに扱うことができるという特徴をもち、組合せ中
間ユニットでない中間ユニットと共に同時に使うことも
可能である。尚、入力ユニットの組合せの決定法すなわ
ちどの入力ユニットを組合せるべきかといった問題に
は、従来の多変量解析のなかで例えば主成分分析の手法
や変数選択法などの手法を用いて最適な入力ユニットの
組合せを決定する。

【００５２】つぎに閾値と結合係数の他の調整方法に関
して説明する。閾値と結合係数は図４で説明したように
遂次的に調整する方法もあるが、重回帰モデルを用いて
求めることができる。この方法によれば結合係数を簡単
に計算できる。この重回帰モデルは中間ユニットの出力
値をｙ１，ｊ，結合係数をｗ´１，ｋ，ｊとすると、出
力ユニットの出力値をｏ２，ｋは次式のように表せる。

【００５３】

【数３】

【００５４】すなわちある画像を認識するためにまず中
間ユニットの出力値ｙ１，ｊが計算できる。このとき出
力ユニットの出力値に相当するｏ２，ｋに対してその画
像の文字の正解には“１”、それ以外は“０”として、
すべての文字種類に対して考えると式（９）で表される
式中の添字ｋで表される変数ｗ´および式の数が出力ユ
ニットの個数に等しい、連立方程式を解くことで結合係
数ｗ´が簡単に計算できることがわかる。中間ユニット
の閾値については、入力した画像について統計的な平均
値を求めこれを中間ユニット閾値にすればよい。上記の
方法によって求めた閾値と結合係数を用いても認識性能
はある程度でるがさらに認識精度を向上させるために、
これを初期値として図４で説明した調整処理を行っても
よい。

【００５５】本文字認識装置１０は通信回線でデータを
伝送することによりワークステーションを用いて上記の
ウィンドウの設定やウィンドウ内画像処理種類の指定な
どを行うことができる。そこで上述したウィンドウの設
定やウィンドウ内画像処理種類の指定などをワークステ
ーションのような他の計算機を用いるときの一例につい
て図２８〜図２９を用いて説明する。図２８は図１４
（図２）の文字認識装置１０に接続したワークステーシ
ョンの処理メニューを表した画面である。このようにワ
ークステーションには、データ伝送と、調整パラメータ
設定と、文字パラメータ設定と、調整実行と、ウィンド
ウ評価と、ウィンドウ設定と、結合係数データ設定と、
文字種類変更と、統計解析と、終了の機能をもつ。図２
９は図１４（図２）の文字認識装置１０に接続したワー
クステーションの機能の一例を示すブロック図である。
このワークステーションの機能２９００にはデータ伝送
２９１０と、調整パラメータ設定２９２０と、文字パラ
メータ設定２９３０と、調整実行２９４０と、ウィンド
ウ評価２９５０と、ウィンドウ設定２９６０と、結合係
数データ設定２９７０と、文字種類変更２９８０と、統
計解析２９９０とがある。この機能は図２８の１０個の
機能に対応している。図２９の各機能も同様に図２８に
示したような各機能に対応した処理メニューにより処理
番号を選ぶ。

【００５６】まずデータ伝送２９１０には閾値および結
合係数などの教示データ伝送２９１１と画像データ伝送
２９１２がある。調整パラメータ設定２９２０では、ま
ずパラメータ設定２９２１で上述の調整の式（４），
（５）での定数Ｂｋ，Ｃｋの値をそれぞれ設定する。ま
た２値化閾値設定２９２２では２値化閾値を設定する。
文字パラメータ設定２９３０では、教示データにある文
字行数と、行ごとの文字数と、文字の縦，横のサイズ
と、文字の縦，横のピッチと、カラムごとの使用文字候
補を変更または設定することができる。まず文字行数設
定２９３１で認識すべき製品番号などが行列で構成され
ているかその行数を設定し、文字数設定２９３２におい
て各行の文字数を設定する。文字サイズ設定２９３３で
は認識対象文字の文字の縦と横のサイズを画素単位で設
定し、文字ピッチ設定２９３４では文字の横方向のピッ
チを画素単位で設定し、文字ピッチ設定２９３４では文
字列が２行以上の場合には縦ピッチすなわちその行のピ
ッチも画素単位で設定する。また文字候補設定２９３５
では各カラムに対する使用文字候補をカラムごとに設定
する。調整実行２９４０では図１３で説明したような閾
値および結合係数の調整を実行する。調整実行２９４０
は調整計算２９４１と重回帰分析２９４２の２つのモー
ドをもち、調整計算２９４１は上述の式（４），（５）
を用いる方法で、また重回帰分析２９４２は式（９）を
用いる方法である。調整計算２９４１ではまずどのカラ
ムについての計算かを指定してつぎに実行に移る。カラ
ムの指定は製品番号のようにカラムごとに使用文字候補
が決まっている場合にその文字候補を用いる。この文字
候補は上述したように文字候補設定２９３５で設定およ
び変更が可能である。調整計算の実行ではすべての文字
に対する文字ごとの確信度の最新の値を縦軸に取り横軸
を文字種類とした表示と、計算した直後の文字の確信度
の値と計算を開始してからの履歴を縦軸に取り横軸を文
字種類とした表示と、２乗誤差和の値を縦軸に取り調整
計算の回数を横軸にとった連続的な表示とを行う。ウィ
ンドウ評価２９５０ではウィンドウ入力値評価２９５１
と、入力ユニット組合せ評価２９５２と、フォントパタ
ーン評価２９５３と、ウィンドウ位置評価２９５４と、
全ウィンドウ入力値評価２９５５とがある。ウィンドウ
入力値評価２９５１ではウィンドウの位置と上記の微分
や濃度合計や２値化といった画像処理の種類を指定して
すべての文字のウィンドウの値を縦軸にとり、横軸に文
字種類として表示する。ウィンドウ位置の入力の方法は
ウィンドウは基本的に四角形であるから、左上のｘ，ｙ
座標と、左下のｘ，ｙ座標と、右下のｘ，ｙ座標の３点
を入力する。入力ユニットの組合せ評価２９５２では上
述の入力ユニットを組合せた中間ユニットの評価を行
う。まず組合せる入力ユニット（ウィンドウ）の番号を
入力してそのときの中間ユニットの出力値を全文字につ
いて、横軸を文字種類、縦軸を中間ユニットの出力値と
して表示する。フォントパターン評価２９５３では設定
してあるウィンドウの位置と画像処理種類に対する中間
ユニットの出力値を全文字に対して横軸を文字種類、縦
軸を入力ユニットの出力値として表示する。このときま
ず２値化処理か濃淡処理かを入力し、つぎに文字を指定
してこの文字を拡大表示してウィンドウの位置を表示
し、つぎに表示したい中間ユニットの番号を指定して中
間ユニットの出力値を表示する。ウィンドウ位置評価２
９５４は文字枠に対するウィンドウの位置を確認するた
めに使用し、まずウィンドウの番号を入力すると文字枠
に対するウィンドウの位置を表示する。全ウィンドウ評
価２９５５は文字の種類を入力して横軸をウィンドウの
番号、縦軸を入力ユニットの出力値として、各入力ユニ
ットの出力値を表示する。ウィンドウ設定２９６０では
ウィンドウ設定２９６１と入力ユニット組合せ設定２９
６２の２つの項目がある。ウィンドウ設定２９６１では
このウィンドウを使用しているかいないかの使用フラグ
と、ウィンドウに対する上記で説明した画像処理の種類
と、ウィンドウの位置座標を入力して設定する。ウィン
ドウの位置の設定方法はウィンドウ評価２９５０と同様
である。入力ユニット組合せ設定２９６２では図２７の
メニューと同じで、組合せを用いる中間ユニットの番号
の指定と、組合せの設定または変更するかの指定と削除
するかの指定との選択と、組合せる入力ユニットの番号
の指定とを行う。結合係数データ設定２９７０では中間
ユニットと出力ユニットの間の結合係数の初期値を手入
力するための機能でデータ設定２９７１と、データクリ
ア２９７２と、データコピー２９７３と、データ圧縮２
９７４と、自動設定２９７５の機能をもっている。デー
タ設定２９７１では特定の出力ユニットに対する結合係
数の初期値を設定する場合や変更する場合で用いる機能
でまず出力ユニットの番号を指定して、つぎに設定した
い値を入力する。データクリア２９７２は、特定の中間
ユニットに対する結合係数をすべて０にする機能で、例
えば新しい中間ユニットを増設したときに用いる。ここ
ではまずクリアしたい中間ユニットの番号を指定する。
データコピー２９７３ではカラム間で閾値および結合係
数をコピーする。コピーする閾値および結合係数をもつ
カラムの番号を指定してコピーしたいカラムの番号を指
定してコピーする。データ圧縮２９７４では中間ユニッ
トと出力ユニット間の結合係数を指定した値で除算し結
合係数の値を全体的に小さい値にする。これは値が大き
くなりすぎオーバーフローを生じたときなどに用いる。
自動設定２９７５は閾値と結合係数の初期値を決定する
機能である。適切な文字画像を用いてその中間ユニット
の値を計算してその中間ユニットの出力値から例えば出
力値が０〜０．４のときには結合係数の初期値を−１と
し、０．４〜０．６のときには結合係数の初期値を０と
し、０．６〜１．０のときには＋１というように初期値
を決定する。文字種類変更２９８０では文字の画像と文
字種類の対応を変更または修正するための機能で、調整
計算２９４１において教師データを生成するために用い
る。また品質の悪い文字画像があった場合にはこの画像
を調整計算に入れると認識性能の劣化を招くことがあ
る。この場合にはこの画像をとばして調整計算に使用し
ない方がよい。このときこの画像に対して文字種類変更
２９８０から使用しない文字の種類と指定することによ
り調整計算は実行されず、全体的な認識性能の劣化も起
こらない。統計解析２９９０では変数選択法と呼ばれる
方法によりウィンドウ（入力ユニット）の最適な組合せ
を決定する。これは入力ユニットのすべての組合せを計
算し変数選択法と呼ばれる方法によりどの入力ユニット
を組合せればよいかを選択する。まずこの選択の基準を
入力し、この基準の表す認識性能を確保できる組合せを
出力する機能であり、この組合せから調整実行２９４０
の調整計算を行える。この使用方法はまずデータ伝送２
９１０の中の教示データ伝送２９１１によって教示デー
タをロードし、画像データ伝送２９１２によって調整ま
たは評価に用いる画像データをロードして各機能を実践
する。

【００５７】つぎにワークステーション２１と文字認識
装置１０の他の構成について説明する。図３０はワーク
ステーション２１と文字認識装置１０の機能ブロックの
一例を示した図である。ワークステーション２１には設
計モジュール３０００が搭載され、この設計モジュール
３０００は認識モデルジェネレータ３００１と、調整モ
ニタ３００２と、認識シミュレータ３００３と、認識パ
ラメータ格納部３００４と、サンプル画像格納部３００
５から構成され。文字認識装置１０には認識モジュール
３００６が搭載され、認識モニタ３００７と、認識モジ
ュール３００８と、パラメータ格納部３００９より構成
される。認識モデルジェネレータ３００１はユーザに認
識対象に関する。質問を出し、その回答と内蔵するパタ
ーン認識に関する知識から入力ユニットでの画像処理の
種類や中間ユニットの組合せなどの認識モデルを生成
し、認識パラメータを生成する。調整モニタ３００２は
このパラメータと、あらかじめ文字認識装置１０からア
ップロードしておいたサンプル画像を認識シミュレータ
３００３のデータエリアにセットし、認識シミュレータ
３００３を起動する。認識シミュレータ３００３は文字
認識装置１０に搭載された認識モジュール３００８と同
等のものであり、認識処理を行なうごとに調整計算モニ
タ３００２に結果を返す。調整計算モニタ３００２は認
識結果に基づき認識パラメータを修正し、所定の認識性
能が得られるまで調整計算を繰り返す。調整計算が終了
したら、その計算された認識パラメータを認識パラメー
タ格納部３００９に転送し、認識実行ができるようにな
る。この設計モジュール３０００は、エキスパートシス
テム構築シェルで記述されワークステーションで実行さ
れる。

【００５８】認識モデルジェネレータ３００１は、ユー
ザが認識対象の種類や特徴を指定すると、ユーザに質問
を出しながら内蔵する知識を用いて認識パラメータの初
期値を生成する。ユーザが指定するものとしては、対象
とする実物パターンの他、特徴となりそうな部分、その
範囲の特徴抽出に適した画像処理の種類等である。この
ユーザ指定項目については、ユーザの判断を容易にする
ためのユーティリティを備えている。この例としては、
図２９において説明した画像処理の種類を決定するため
に微分等の画像処理を行い結果を表示したり、多変量解
析により初期値を決めるもの等がある。

【００５９】調整計算モニタ３００２はユーザからの調
整計算実行に関する指示を受け付け、短時間に適切な結
果が得られるように認識シミュレータ３００３を管理す
るものである。調整計算の方法に認識パターンの特性に
応じたノウハウがあり、学習モニタ３００２はこの知識
を備えている。調整計算モニタ３００２の主要な機能は
まず、計算に必要な、温度、計算の終了条件等、調整パ
ラメータを設定したり、結果をユーザに理解し易い形で
出力する。

【００６０】また、サンプル画像格納部３００５に格納
された画像から、例えば図２４において説明した位置ず
れや、明るさ変動や、形状変形等、実際の認識環境にあ
わせた画像の生成を行なう。更に計算のスケジューリン
グによって計算時間が大幅に短縮されるので計算の効率
化のため、調整モニタ３００２はこのような計算のスケ
ジューリングに関する知識を用い、誤りなくパターンの
判別を行なう認識パラメータをできるだけ速く得るもの
である。

【００６１】パターン認識モジュール３００９は図１に
示すような構造である。パターン認識モニタ３００７は
認識対象パターンに対して認識パラメータを設定するこ
とにより判別機能を認識対象に応じて最適な状態に変更
するものである。この機能は、出現するパターンの候補
が出現場所に対応して特定の種類に限定できる場合の多
い工業用文字／パターン認識において特に有効である。
例えば、図１０で説明したように製品番号のような桁ご
とにその桁に対して指定された候補文字だけの判別を行
なう認識パラメータを使用すると、英数字全部の判別を
おこなう認識パラメータを使用するより認識率が高くな
る。認識パラメータ格納部３００８はワークステーショ
ン上にある設計モジュールの認識パラメータ格納部３０
０４のパラメータをデータ伝送により伝送して格納す
る。認識対象の文字が変われば設計モジュール３０００
において対象に応じた認識パラメータを求め、この認識
パラメータ格納部３００８のデータを変更することで容
易に対応できる。

【００６２】

【発明の効果】本発明によれば、文字の印字品質や文字
のフォントが変動するようなものや文字の印字状態が悪
いもので例えばコントラストの悪い画像や文字線の切れ
とかかすれといったものが生じた対象でも安定した認識
が実現できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による文字認識装置の１実施例を示す文
字判別部の一構成図。

【図２】図１の文字認識装置のハードウェア構成図。

【図３】図１の入力ユニットの画像処理部の処理の例を
示す説明図。

【図４】図１の閾値および結合係数を調整する手順を示
す説明図

【図５】図４の結合係数の初期値をユーザが判断して設
定する画面を示す説明図。

【図６】図１のウィンドウ領域の位置および大きさを設
定する画面を示す説明図。

【図７】図６の操作に用いるキーボードの例を示す上面
図。

【図８】図１の画像処理部の処理の種類を設定する画面
を示す説明図。

【図９】図１の画像の明るさ補正の方法を示す説明図。

【図１０】本発明による文字認識装置の一実施例を示す
文字判別部の他の部分構成図。

【図１１】図１０の誤認識を減少させる方法を示す説明
図。

【図１２】図１１の誤認識を減少させる方法を使用する
さいのカラム数を設定する画面を示す説明図。

【図１３】図１の閾値と結合係数の調整を文字認識装置
以外の計算機を使用して行う手順を示すフロー図。

【図１４】本発明による文字認識装置が製造ラインで使
用される場合の例を示すシステム構成図。

【図１５】図１４の製品番号の読取り手順を示すフロー
図。

【図１６】本発明による文字認識装置の自動認識モード
のシーケンスを示すフロー図。

【図１７】半自動認識モードのシーケンスを示すフロー
図。

【図１８】図１７の認識結果の表示画面を示す説明図。

【図１９】本発明による文字認識装置の手動認識モード
のシーケンスを示すフロー図。

【図２０】本発明による文字認識装置のティーチングモ
ードの機能を示すブロック図。

【図２１】図２０の調整実行の初期状態の選択画面を示
す説明図。

【図２２】本発明による文字認識装置のユーティリティ
モードの機能を示すブロック図。

【図２３】本発明による文字認識装置が認識を行いなが
ら閾値と結合係数の調整を行う場合のタイムチャートを
示す説明図。

【図２４】サンプル画像から位置ずれを生じた画像およ
び明るさの変動した画像を自動生成する方法を示す説明
図。

【図２５】図１の入力ユニットの画像処理部の処理の例
を示す説明図。

【図２６】組合せ中間ユニットの説明図。

【図２７】組合せ中間ユニットに対する組合せの設定の
説明図。

【図２８】文字認識装置に接続したワークステーション
の処理メニューの例を示す説明図。

【図２９】図２８のワークステーションの機能の説明
図。

【符号の説明】

１…文字判別部、２…画像メモリ、３…入力ユニット
群、４…中間ユニット群、５…結合係数格納部、６…出
力ユニット群、７…文字候補格納部、８…文字認識管理
部、９…パラメタ格納部、１０…文字認識装置、１１…
キーボード、１２…モニタテレビ、１３…画像入出力回
路、１４…汎用入出力回路、１５…プログラムデータメ
モリ、１６…画像処理プロセッサ、１７…ＩＣカード、
１８…ＩＣカードインタフェース、１９…ティーチング
ボックス、２０…ＣＰＵ、２１…ワークステーション、
２２…ローダコントローラ、２３…ＴＶカメラ、２５…
ワーク、２６…ローダ、２７…モニタテレビ、２０１，
２０２，２０３…ウィンドウ領域、３１，３２，３３…
入力ユニット、３１１，３２１，３３１…ウィンドウ位
置データ格納部、３１２，３２２，３３２…画像処理
部、４１，４２，４３…中間ユニット、４１１，４２
１，４３１…閾値格納部、４１２，４２２，４３２…中
間ユニット演算部、６１，６２，６３…出力ユニット、
６１１，６２１，６３１…出力閾値格納部、６１２，６
２２，６３２…出力ユニット演算部、９１…絶対判別閾
値格納部、９２…相対判別閾値格納部、９３…チェック
カラム数格納部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 加藤 一雄 神奈川県秦野市堀山下１番 株式会社日立 製作所神奈川工場内 (72)発明者 大野 充夫 神奈川県秦野市堀山下１番 株式会社日立 製作所神奈川工場内 (72)発明者 藤森 茂 神奈川県秦野市堀山下１番 株式会社日立 製作所神奈川工場内 (72)発明者 武市 謙三 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 久富 良一 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者 根本 光造 栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地 株式会社日立製作所栃木工場内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字画像に対して設定したウインドウ領域
   の画像処理において、設定したウインドウ領域での文字
   線の有無のレベルをウインドウ領域の明るさの値または
   その微分値から連続量として抽出することで文字認識で
   きるように構成したことを特徴とする文字認識装置。
2. 【請求項２】前記ウインドウ領域での画像処理の種類と
   して右からの微分と、左からの微分と、上方からの微分
   と、下方からの微分と、濃度合計とを備え、これらの種
   類を対話型に指定することができるように構成されたこ
   とを特徴とする請求項1記載の文字認識装置。