JPH11345281A

JPH11345281A - 光学式文字読取装置

Info

Publication number: JPH11345281A
Application number: JP10151654A
Authority: JP
Inventors: Takayuki Kato; 貴之加藤
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1998-06-01
Filing date: 1998-06-01
Publication date: 1999-12-14

Abstract

(57)【要約】【目的】選択マークの付け方が変化しても選択された
選択項目を特定できる光学式文字読取装置を実現する。【構成】帳票３６の画像は、イメージセンサ３８及び
Ａ／Ｄ変換器４１を介してイメージとしてイメージメモ
リ４２に格納される。前処理ＣＰＵ３３は、イメージメ
モリ４２中のイメージから文字記載相当位置の領域を文
字単位で切出し、認識ＣＰＵ３４が、該各領域に対して
文字認識をそれぞれ行う。これに対し、マーク認識ＣＰ
Ｕ３０は、主制御ＣＰＵ３１を介して選択項目の記載形
態を示すフォーマットデータ３５の情報を取得し、該情
報と文字認識結果とから、選択の意志を示す選択マーク
が付された選択項目を特定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、帳票中に印字された文
字で構成される複数の選択項目のうち、マークによって
選択された選択項目を特定するマーク認識を行う光学式
文字読取装置（以下、ＯＣＲという）に関するものであ
る。

【従来の技術】

【０００２】図２は、従来のＯＣＲを示す構成図であ
る。このＯＣＲは、４つの中央処理装置（以下、ＣＰＵ
という）、つまり、主制御ＣＰＵ１と、対象帳票をＯＣ
Ｒに導入する機構を制御するメカコンＣＰＵ２と、前処
理ＣＰＵ３と、認識ＣＰＵ４とを備えている。主制御Ｃ
ＰＵ１、メカコンＣＰＵ２、前処理ＣＰＵ３及び認識Ｃ
ＰＵ４は、バスＢによって接続され、該主制御ＣＰＵ１
が各ＣＰＵ２，３，４を統括してＯＣＲ全体の制御を行
う構成になっている。また、主制御ＣＰＵ１は、読取り
に関する情報のフォーマットデータ５を持つ構成になっ
ている。メカコンＣＰＵ２は、帳票６を搬送する帳票搬
送系７とイメージセンサ８とに接続されている。帳票６
の光学的画像は、レンズ９と光学フィルタ１０を介して
イメージセンサ８に取込まれるようになっている。イメ
ージセンサ８には、アナログ／ディジタル（以下、Ａ／
Ｄという）変換器１１が接続され、該Ａ／Ｄ変換器１１
には、イメージメモリ１２が接続されている。イメージ
センサ８は、帳票６の画像を取込むためのラインセンサ
であり、該イメージセンサ８、レンズ９及び光学フィル
タ１０が、光学系の入力手段を形成している。

【０００３】イメージメモリ１２は、多値階調のディジ
タル画像を記憶することができるメモリであり、このイ
メージメモリ１２の出力側は、前処理ＣＰＵ３に接続さ
れている。前処理ＣＰＵ３は、イメージメモリ１２中の
イメージの任意のアドレスの領域を切出して２値化する
機能を有し、該前処理ＣＰＵ３の出力側が、パターンメ
モリ１３に接続されている。パターンメモリ１３は白黒
の２値の切出された領域のイメージを格納するメモリで
ある。パターンメモリ１３の出力側に、認識ＣＰＵ４が
接続されている。認識ＣＰＵ４は、前処理ＣＰＵ３に格
納された領域中の文字パターンの特徴抽出を行い、その
特徴を特徴抽出メモリ１４に格納する構成になってい
る。また認識ＣＰＵ４には、認識辞書メモリ１５が接続
されている。

【０００４】図３は、図２のＯＣＲの動作を示すフロー
チャートである。この図３を参照しつつ、従来のＯＣＲ
の一般的な動作を説明する。図３のイメージ取込み処理
Ｓ１において、主制御ＣＰＵ１がメカコンＣＰＵ２に対
し、イメージの取込みの指示を行う。指示を受けたメカ
コンＣＰＵ２は、帳票搬送系７を制御して帳票６を搬送
する。帳票６の画像がレンズ９によって集光され、光学
フィルタ１０を介してイメージセンサ８に入力される。
即ち、イメージセンサ８及び光学フィルタ１０の前を帳
票が通過することで、帳票６の画像が取込まれる。イメ
ージセンサ８は、帳票６の画像を光電変換する。これに
より、帳票６の画像がアナログ信号に変換され、更にＡ
／Ｄ変換器１１によって、多値階調のディジタル信号に
変換される。この多値階調のディジタル信号が帳票６の
イメージとしてイメージメモリ１２に格納される。

【０００５】一方、フォーマットデータ５は帳票６上の
記載形態を表しており、切出す文字の領域等の情報が含
まれている。処理Ｓ１の後のフォーマット解読処理Ｓ２
において、読取り領域の文字を切出すために、主制御Ｃ
ＰＵ１は、フォーマットデータ５を解読し、イメージメ
モリ１２に格納されたイメージにおける読取り相当位置
を計算する。主制御ＣＰＵ１は前処理ＣＰＵ３に対し、
文字の認識のために切出す領域の位置を指示する。続
く、文字切出し処理Ｓ３において、主制御ＣＰＵ１から
指示された位置に基づき、前処理ＣＰＵ３がイメージメ
モリ１２のイメージから、読取文字のパターンを含む領
域を切出す。前処理ＣＰＵ３は、切出した１文字の分の
領域をパターンメモリ１３に書込む。このとき、前処理
ＣＰＵ３は多値イメージを２値のイメージに変換する。
文字切出し処理Ｓ３の後の文字認識処理Ｓ４において、
認識ＣＰＵ４は、パターンメモリ１３に格納された領域
の文字パターンの特徴抽出を行い、その結果を特徴抽出
メモリ１４に格納する。認識ＣＰＵ４は、更に、認識辞
書メモリ１５の認識辞書とその特徴抽出結果とのマッチ
ングによって文字コードを決定し、主制御ＣＰＵ１に出
力する。文字認識処理Ｓ４の後の認識出力処理Ｓ５で
は、主制御ＣＰＵ１が、文字認識処理Ｓ４で得た文字コ
ードを編集し、それを図示しない上位装置へ出力する。

【０００６】このようなＯＣＲを用い、帳票６のマーク
フィールドに印字された文字のうち、選択的に選択マー
クが付された文字を特定するマーク認識を行うことがあ
る。マーク認識を行う場合には、予めフォーマットデー
タ５に選択される文字に関する情報を登録しておくと共
に、例えばマークが未記入の帳票６における選択文字の
大きさや黒点数を特徴として求めておき、該求めた特徴
と切出された領域の特徴とを比較することにより、マー
クが付された文字を抽出する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
ＯＣＲでは、次のような課題があった。図４（ａ），
（ｂ）は、図２の第１の課題を示す説明図であり、帳票
６の選択項目２０と選択マークＭとが示されている。図
２のＯＣＲでは、マークＭが付された文字に対する文字
認識処理Ｓ４での文字認識結果が不読となるので、該認
識結果によって選択マークＭの付された文字を選択項目
として抽出することは可能となる。ところが、図４
（ａ）のように、選択項目２０が複数の文字２１で構成
され、その複数の文字に跨がって選択マークＭが付され
た場合には、文字単位の文字認識処理Ｓ４では、マーク
Ｍが付された選択項目２０を特定できなかった。また、
処理を変更しても、図４（ｂ）のように、マークＭの付
け方が偏ったりして帳票毎に変化する場合には、その結
果がばらつく可能性がある。

【０００８】図５（ａ），（ｂ）は、図２の第２の課題
を示す説明図である。帳票６によっては、図５（ａ）の
ように、マークフィールド２２に選択項目２０が予め印
刷されたタイプのものと、図５（ｂ）のように、マーク
フィールド２２に適当な記入を行うタイプのものとがあ
って、それらが混在されて搬送される場合がある。従来
のＯＣＲでは、このような場合に対応がとれないばかり
か、例えばマークフィールド２２に、認識に関係のない
ガイド文字等がある場合には、誤認識等が発生すること
があった。図６は、図２の第３の課題を示す説明図であ
る。帳票６によっては、マークフィールド２２に、選択
項目２０が印刷されると共に、文字を記入する文字記入
領域２３が設けられたものがある。このように同じ、マ
ークフィールド２２に選択項目２０と文字記入領域２３
とが混在し、選択マークＭが付されるときと、記入領域
２３に文字が記入されるときとの両方がある場合には、
マーク認識を行うことができなかった。

【０００９】図７（ａ），（ｂ）は、図２の第４の課題
を示す説明図である。帳票６によっては、図７（ａ）の
ように、選択項目２０の一つに選択を示すマークＭが付
けられ、他の選択項目２０には非選択を示す「＝」等の
非選択マーク２４が付される場合がある。また、図７
（ｂ）のように、選択項目２０には選択を示すマークＭ
が付され、記入者が誤ってマークＭを書入れたときにそ
の選択項目２０上に「Ｘ」や塗りつぶしの取消しマーク
２５が付される場合がある。これらの帳票６に対して
は、図２のＯＣＲではマークＭが付された選択項目２０
を特定できなかった。図８は、図２の第５の課題を示す
説明図である。帳票６によっては、選択項目２０のうち
の非選択の選択項目２０のみに非選択を示す「＊」等の
非選択マーク２６を付ける場合がある。図２のＯＣＲで
は、このような帳票６に対するマーク認識が困難であっ
た。

【００１０】以上のような第１〜第５課題の他に、従来
の図２のＯＣＲでは、帳票６に通常の文字認識を行った
場合には、マークが付された文字は、単に不読、誤読と
いう認識結果になるため、通常の文字を認識するための
一連の処理と、マークの付された選択項目を認識する処
理とを完全に別けて行う必要があった。また、予め未記
入の帳票６を読ませて登録するための手間がかかると課
題もあった。

【００１１】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明のうちの第１の発明は、帳票の光学的画像を
入力してイメージに変換する入力手段と、前記イメージ
を格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の
記載形態を示すフォーマットデータに基づき、前記イメ
ージメモリに格納されたイメージから前記文字の記載相
当位置の領域を切出す前処理手段と、前記前処理手段に
よって切出された領域に対する特徴を抽出し、該抽出さ
れた特徴に基づき前記帳票に記載された前記文字の認識
を文字単位で行う文字認識手段とを、備えたＯＣＲにお
いて、次のようなマーク認識手段を設けている。

【００１２】前記マーク認識手段は、前記文字認識手段
に接続され、前記入力手段に入力された帳票が、任意数
の文字でそれぞれ構成される複数の選択項目が設定され
たマークフィールドに予め印字され、かつ該複数の選択
項目のうちのいずれかには選択の意思を示す選択マーク
が付されている場合、前記フォーマットデータから該各
選択項目の記載形態に関する情報を取得し、該マークフ
ィールドの各前記領域に対してそれぞれ行われた前記認
識の結果と該各選択項目に関する情報とから、前記選択
マークが付された選択項目を特定するものである。この
ような構成を採用したことにより、マークフィールドで
選択項目を構成する各文字に対する認識結果が、文字認
識手段によって得られる。ここで、各選択項目を構成す
る文字が複数であっても、マーク認識手段はフォーマッ
トデータからそれらの各文字がどの選択項目に属するか
判断できる。よって、文字認識手段によって認識に基づ
き、選択されて選択マークが付された選択項目が特定さ
れる。

【００１３】第２の発明では、第１の発明のＯＣＲにお
いて、次のような構成にしている。前記前処理手段は、
前記マークフィールドの前記文字の記載相当位置の領域
と前記マークフィールドで前記各選択項目をそれぞれ構
成する該文字の間の領域とを切出し、前記文字認識手段
は、前記文字の記載相当位置の領域と前記文字の間の領
域とに対して前記認識を行い、前記マーク認識手段は、
該マークフィールドの前記各領域に対してそれぞれ行わ
れた前記認識の結果と該各選択項目に関する情報とか
ら、前記選択マークが付された選択項目を特定する構成
にしている。このような構成を採用したことにより、例
えば選択項目を構成する各文字の間に選択マークが付さ
れても、それが文字認識手段によって認識される。

【００１４】第３の発明では、ＯＣＲにおいて、次のよ
うなマーク認識手段を設けている。この第３の発明にお
ける前記マーク認識手段は、前記前処理手段と前記文字
認識手段とに接続されている。そして、このマーク認識
手段は、任意数の前記文字でそれぞれ構成される複数の
選択項目がマークフィールドに予め印字され、該複数の
選択項目のいずれかには選択の意思を示す選択マークが
付された第１の帳票と、該マークフィールドには該複数
の選択項目が印字されておらず、該複数の選択項目のう
ちの選択された選択項目に対応する任意数の該文字が後
から記入された第２の帳票とが混在して前記入力手段に
与えられる場合、該第１の帳票のマークフィールドの前
記フォーマットデータを取得し、前記前処理手段の切出
したマークフィールドの前記各領域を該取得したフォー
マットデータを用いて評価することにより、該入力手段
に与えられた帳票が該第１の帳票か該第２の帳票かを判
定し、前記判定結果が前記第１の帳票のときには、前記
フォーマットデータに基づき前記文字認識手段の認識結
果から前記選択マークが付された前記選択項目を特定
し、該判定結果が前記第２の帳票のときには、前記マー
クフィールドに対して行われた該文字認識手段の認識結
果を前記選択された選択項目として出力する構成にして
いる。

【００１５】このような構成を採用したことにより、複
数の選択項目がマークフィールドに予め印字された第１
の帳票と、複数の選択項目のうちの選択された選択項目
に対応する任意数の該文字が後から記入された第２の帳
票とが混在して入力されても、マーク認識手段は、前処
理手段の切出す領域をフォーマットデータで評価するこ
とにより、入力手段に入力された帳票が第１の帳票か第
２の帳票かを判断する。そして、入力された帳票が第１
の帳票の場合には、文字認識手段の認識結果とフォーマ
ットデータとに基づき、選択マークが付された選択項目
が、マーク認識手段によって特定される。入力された帳
票が第２の帳票の場合に、文字認識手段の認識が選択さ
れた選択項目としてそのまま出力される。

【００１６】第４の発明では、ＯＣＲにおいて、次のよ
うなマーク認識手段を設けている。この第４の発明にお
けるマーク認識手段は、前記文字認識手段に接続され、
任意数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目
と他のガイダンス文字とがマークフィールドに予め印字
されると共に該複数の選択項目のいずれかには選択の意
思を示す選択マークが付された前記帳票に対し、該マー
クフィールドの前記フォーマットデータを入力し、該複
数の選択項目を構成する各文字には前記認識を行うよう
に前記文字認識手段を制御し、該ガイダンス文字には該
認識を行わないように該文字認識手段を制御し、該複数
の選択項目を構成する各文字に対して行った該認識の結
果と該フォーマットデータとから、該選択マークが付さ
れた選択項目を特定するものである。このような構成を
採用したことにより、ガイダンス文字がマークフィール
ドに含まれていても、文字認識手段は、マーク認識手段
の制御によって、ガイダンス文字に対する認識を行わな
い。

【００１７】第５の発明では、ＯＣＲにおいて、次のよ
うなマーク認識手段を設けている。この第５の発明にお
けるマーク認識手段は、前記文字認識手段に接続され、
任意数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目
が予めマークフィールドに印字されると共に該複数の選
択項目にはない他の選択枝を書込む記入領域が該マーク
フィールドに設定された前記帳票に対し、該マークフィ
ールドの前記フォーマットデータと前記文字認識手段が
出力する認識結果とから該記入領域に該選択枝が書込ま
れているか否かを判断し、該記入領域に該選択枝が書き
込まれていると判断したときには、該記入領域に対する
該文字認識手段の認識結果を出力し、該記入領域に該選
択枝が書込まれていないと判断したときには該複数の選
択項目の該各文字に対する該文字認識手段の認識結果と
該フォーマットデータとから、該選択マークが付された
選択項目を特定するものである。このような構成を採用
したことにより、マーク認識手段は、文字認識手段の認
識結果から、記入領域に書込みがある場合と無い場合と
を判断する。マーク認識手段で記入領域に書込みがある
と判断した場合には、その記入領域に対する文字認識手
段の認識結果が、マーク認識手段によって出力される。
そして、記入領域に書込みがないと判断した場合には、
マーク認識手段により、文字認識手段の認識結果に基づ
き、選択された選択項目が特定される。

【００１８】第６の発明は、ＯＣＲにおいて、次のよう
なマーク認識手段を設けている。この第６の発明におけ
るマーク認識手段は、前記前処理手段に接続され、任意
数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目が予
めマークフィールドに印字され、該複数の選択項目のい
ずれかには選択の意思を示す選択マークが付され、か
つ、他の選択項目には該選択マーク以外のマークが付さ
れた前記帳票に対し、該前処理手段の切出した前記各領
域の状態から該選択マーク以外のマークが付された該他
の選択項目を抽出し、該抽出の結果から該選択マークが
付された選択項目を特定するものである。このような構
成を採用したことにより、前処理手段の切出した各領域
の状態に基づき、選択マーク以外のマークが付された選
択項目がマーク認識手段に抽出されるので、該マーク認
識手段により、選択マークが付された選択項目が特定さ
れる。

【００１９】第７の発明は、ＯＣＲにおいて、次のよう
なマーク認識手段を設けている。この第７の発明におけ
るマーク認識手段は、前記前処理手段と前記文字認識手
段とに接続され、任意数の前記文字でそれぞれ構成され
る複数の選択項目が予めマークフィールドに印字され、
該複数の選択項目のいずれかには選択の意思を示す選択
マークが付され、かつ、他の選択項目のうちのいずれか
には一旦付された該選択マークを取消す取消しマークが
付された前記帳票に対し、該前処理手段の切出した前記
各領域の状態から該取消しマークが付された選択項目を
抽出し、該取消しマークが付された選択項目を除いた前
記選択項目に対する前記文字認識手段の認識結果と前記
フォーマットデータとから、該選択マークが付された選
択項目を特定するものである。このような構成を採用し
たことにより、前処理手段の切出した各領域の状態に基
づき、一旦付された選択マークを取消す取消しマークが
付された選択項目がマーク認識手段に抽出され、さら
に、この取消しマークが付された選択項目を除いた選択
項目に対する文字認識手段の認識結果とフォーマットデ
ータとから、選択マークが付された選択項目が、マーク
認識手段によって特定される。

【００２０】第８の発明では、ＯＣＲにおいて、次のよ
うなマーク認識手段を設けている。この第８の発明にお
けるマーク認識手段は、前記文字認識手段に接続され、
任意数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目
が予めマークフィールドに印字され、該複数の選択項目
のうちの選択する項目以外の項目に対して選択をしない
意思を示す非選択マークが付された帳票に対し、前記文
字認識手段の認識結果から前記非選択マークが付された
選択項目を抽出し、該抽出の結果と前記フォーマットデ
ータとから該選択された選択項目を特定するものであ
る。このような構成を採用したことにより、選択をしな
い意思を示す非選択マークが付された帳票において、マ
ーク認識手段により、文字認識手段の認識結果に基づ
き、その非選択マークが付された選択項目が抽出され
る。この抽出の結果とフォーマットデータとから該選択
された選択項目が特定される。

【００２１】第９の発明では、前記入力手段、イメージ
メモリ及び前処理手段と、標準文字の特徴を示す標準文
字パターンを格納する認識辞書メモリと、前記前処理手
段によって切出された領域に対する特徴を抽出し、該抽
出された特徴と前記認識辞書メモリに格納された標準文
字パターンとを照合して前記帳票に記載された前記文字
の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、備えたＯＣ
Ｒにおいて、次のようなマーク認識手段を設けると共
に、これら認識辞書と文字認識手段とマーク認識手段と
を次のように構成している。

【００２２】この第９の発明におけるマーク認識手段
は、前記文字認識手段に接続され、前記フォーマットデ
ータと前記文字認識手段の認識結果とから、任意数の前
記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目が予めマー
クフィールドに印字されると共に該複数の選択項目には
適宜マークが付されて選択された帳票に対し、該選択さ
れた選択項目を特定するものである。そして、前記認識
辞書メモリには、前記各選択項目を構成する文字に前記
マークを付した状態のパターンをそれぞれ学習パターン
として予め登録する構成とし、前記文字認識手段は、前
記抽出した特徴と前記各学習パターン及び標準文字パタ
ーンとを照合して前記認識を行い、該認識の結果とその
信頼性を示すランク値とを出力する構成にしている。そ
して、前記マーク認識手段は、前記文字認識手段が出力
する各ランク値に基づき前記選択された選択項目を特定
する構成にしている。このような構成を採用したことに
より、文字認識手段が学習パターン及び標準文字パター
ンと、前処理手段が切出した領域の特徴とを照合して認
識を行い、その信頼性を示すランク値と共に認識結果を
出力する。そして、マーク認識手段により、ランク値に
基づき、選択された選択項目が特定される。

【００２３】第１０の発明では、第９の発明のＯＣＲに
おいて、前記認識辞書に、選択マークが付された状態の
文字のパターンのみを前記学習パターンとして登録して
いる。このような構成を採用したことにより、マークが
付された学習パターンが、選択マークが付された文字の
１種類になるので、ランク値の大小関係だけで、選択さ
れた選択項目が特定される。

【００２４】第１１の発明は、第９または第１０の発明
のＯＣＲにおいて、前記マーク認識手段は、前記文字認
識手段に接続されると共に前記前処理手段に接続され、
該前処理手段で切出された各領域における情報を数値化
し、該数値化した情報と前記各ランク値とを統合した値
に基づき、前記選択された選択項目を特定する構成にし
ている。このような構成を採用したことにより、ランク
値ばかりでなく、前処理手段で切出された各領域におけ
る情報が加味された上で、選択された選択項目が特定さ
れる。

【００２５】

【発明の実施の形態】第１の実施形態図１は、本発明の第１の実施形態を示すＯＣＲの構成図
である。このＯＣＲは、図２と同様のＯＣＲに、新たに
マーク認識手段であるマーク認識ＣＰＵ３０を設けたも
のであり、合計５個のＣＰＵを有している。つまり、こ
のＯＣＲは、そのマーク認識ＣＰＵ３０と、従来の各Ｃ
ＰＵ１〜４に対応する主制御ＣＰＵ３１、対象帳票をＯ
ＣＲに導入する機構を制御するメカコンＣＰＵ３２、前
処理手段である前処理ＣＰＵ３３、及び文字認識手段で
ある認識ＣＰＵ３４を備えている。

【００２６】主制御ＣＰＵ３１、メカコンＣＰＵ３２、
前処理ＣＰＵ３３、認識ＣＰＵ３４、及びマーク認識Ｃ
ＰＵ３０は、バスＢによって接続され、該主制御ＣＰＵ
３１が各ＣＰＵ３０〜３４を統括してＯＣＲ全体の制御
を行う構成になっている。また、主制御ＣＰＵ３１は、
フォーマットデータ３５を持つ構成になっている。フォ
ーマットデータ３５には、帳票３６の記載形態やそれら
の位置情報等が含まれている。メカコンＣＰＵ３２は、
帳票３６を搬送する帳票搬送系３７とイメージセンサ３
８とに接続されている。帳票３６のイメージは、レンズ
３９と光学フィルタ４０を介してイメージセンサ３８に
取込まれるようになっている。イメージセンサ３８に
は、Ａ／Ｄ変換器４１が接続され、該Ａ／Ｄ変換器４１
にイメージメモリ４２が接続されている。イメージセン
サ３８は、帳票３６の画像を取込むためのラインセンサ
であり、該イメージセンサ３８、レンズ３９及び光学フ
ィルタ４０が、光学系の入力手段を形成している。

【００２７】イメージメモリ４２は、多値階調のディジ
タル画像を記憶することができるメモリであり、このイ
メージメモリ４２の出力側は、前処理ＣＰＵ３３に接続
されている。前処理ＣＰＵ３３は、イメージメモリ４２
中のイメージの任意のアドレスの領域を切出すと共に、
該切出した領域のイメージデータを２値化し、パターン
メモリ４３に与える接続である。パターンメモリ４３は
白黒の２値のイメージを格納するメモリである。パター
ンメモリ４３の出力側に、認識ＣＰＵ３４が接続されて
いる。認識ＣＰＵ３４は、前処理ＣＰＵ３３に格納され
たパターンの特徴抽出を行い、その特徴を特徴抽出メモ
リ４４に格納する構成になっている。また認識ＣＰＵ３
４には、認識辞書を記憶した認識辞書メモリ４５が接続
されている。

【００２８】図９は、図１のＯＣＲの動作を示すフロー
チャートである。この図１を参照しつつ、マーク認識を
行う場合の図１のＯＣＲの動作を説明する。図１のＯＣ
Ｒは、次の処理Ｓ１１〜Ｓ２１を行ってマーク認識を行
う。先ず、イメージ取込み処理Ｓ１１において、主制御
ＣＰＵ３１がメカコンＣＰＵ２に対し、イメージ取込み
の指示を行う。これを受けたメカコンＣＰＵ３２は、帳
票搬送系３７を制御し帳票３６を搬送する。帳票３６の
画像がレンズ９によって集光され、光学フィルタ４０を
介してイメージセンサ３８に入力される。即ち、イメー
ジセンサ３８及び光学フィルタ４０の前を帳票３８が通
過することで、帳票３６の画像が取込まれる。イメージ
センサ３８は、帳票３６の画像を光電変換する。これに
より、帳票３６の画像がアナログ信号に変換され、更に
Ａ／Ｄ変換器４１によって、多値階調のディジタル信号
に変換される。そして多値階調のディジタル画像が帳票
３６のイメージとしてイメージメモリ４２に格納され
る。

【００２９】処理Ｓ１１の後のフォーマット解読処理Ｓ
１２において、主制御ＣＰＵ３１は、フォーマット３５
を解読し、さらに、領域の特定処理Ｓ１３において、マ
ークフィールドで選択項目を構成する各文字を切出すた
めに、イメージメモリ４２における読取り相当位置を計
算する。主制御ＶＣＰＵ３１は、計算した読取り相当位
置を前処理ＣＰＵ３３に与える。

【００３０】領域の特定処理Ｓ１３の後に、前処理ＣＰ
Ｕ３３は文字切出し処理Ｓ１４を行い、主制御ＣＰＵ３
１から指示された位置に基づき、イメージメモリ１２の
イメージから１文字相当文の領域を切出する。切出され
た領域が１文字分のパターンとしてパターンメモリ４３
に書込まれる。このときに、前処理ＣＰＵ３３は多値の
イメージを２値のイメージに変換する。文字切出し処理
Ｓ１４の後の文字認識処理Ｓ１５において、認識ＣＰＵ
３４は、パターンメモリ４３に書込まれた領域中のパタ
ーンの特徴抽出を行い、その結果を特徴抽出メモリ１４
に格納し、更に、認識辞書メモリ４５の認識辞書とその
特徴抽出結果とのマッチングによって文字コードを決定
し、主制御ＣＰＵ３１に出力する。判断処理Ｓ１６にお
いて、主制御ＣＰＵ３１は、フォーマットデータ３５か
ら、マークフィールド内の文字かどうかにより、マーク
認識を行う必要があるかどうかを判断し、該マーク認識
を行う必要があると判断した場合には、選択項目に関す
る情報、認識ＣＰＵ３４から与えられた認識結果、及び
前処理ＣＰＵ３３の切出した領域Ｒの情報をマーク認識
ＣＰＵ３０に送り、該認識ＣＰＵ３０に、処理Ｓ１７の
マーク判定処理及び処理Ｓ１８のマーク後処理を行わせ
てマーク認識を行う。マーク認識を行わない場合には、
マーク後処理Ｓ１８の後の処理Ｓ１９，Ｓ２０に処理を
進め、すべての文字に対する処理が終了するまで、文字
切出し処理Ｓ１４と文字認識処理Ｓ１４を繰り返す。マ
ーク認識を行う場合には、マークフィールドに対するマ
ーク認識が終了するまで、文字切出し処理Ｓ１４〜マー
ク後処理Ｓ１８を繰り返す。

【００３１】図１０（ａ）〜（ｄ）は、図１で行うマー
ク認識の概念を示す説明図である。この図１０（ａ）〜
（ｄ）を参照しつつ、図１のＯＣＲの動作を説明する。
例えば、帳票３６のマークフィールドに、図１０（ａ）
のような２文字でそれぞれ構成された４個の選択項目
「１明」，「２大」，「３昭」，「４平」が１行に印刷
され、そのうちの選択項目「１明」の全体にかかって選
択の意思を示す「○」の選択マーク５１が付された場合
には、文字切出し処理Ｓ１４によって、選択項目「１
明」に関してはイメージの“１明”が１つの領域Ｒとし
て切出され、選択項目「２大」に関しては、イメージの
“２”と“大”とがそれぞれ一つの領域Ｒとして切出さ
れる。同様に、選択項目「３昭」及び「４平」に関して
は、イメージの“３”及び“昭”と、イメージの“４”
及び“平”とがそれぞれ一つの領域Ｒとして切出され
る。文字認識処理Ｓ１５の繰り返しによって、イメージ
の“１明”、“２”、“大”、“３”、“昭”、“４”
及び“平”の領域Ｒが、認識辞書３５とマッチングさ
れ、図１０（ｃ）のように、“？（不読）”、“２”、
“大”、３”“昭”、“４”及び“平”の認識結果が得
られる。

【００３２】一方、フォーッマットデータ３５には、図
１０（ａ）のマークフィールドに関し、図１０（ｄ）の
ように、各選択項目「１明」〜「４平」をそれぞれ構成
する文字が登録される（以下、この登録された文字を登
録文字という）と共に、これらの４個の選択項目が例え
ば１行に印刷されている点とが登録されている。マーク
判定処理Ｓ１７において、マーク認識ＣＰＵ３０は、例
えばフォーマットデータ３５の登録文字に対し、単純に
前後の３文字の候補の認識結果をマッチングし、該構成
文字に合う認識結果の文字を探し、残りの文字に選択マ
ークが付されていると判定する。これにより、フォーマ
ットデータ３５の登録文字“１”及び“明”に一致する
認識結果がないので、帳票３６の文字「１」及び「明」
に選択マークが付されていると判定する。マーク判定処
理Ｓ１７の後のマーク後処理において、マーク認識ＣＰ
Ｕ３０は、登録文字“１”及び“明”によって１つの選
択項目「１明」が構成されていることをフォーマットデ
ータ３５で確認し、認識結果出力処理Ｓ２１において、
“１明”をマーク認識結果として出力する。マーク認識
でない、通常の文字認識に文字認識結果も、この認識結
果出力処理Ｓ２１により、主制御ＣＰＵ３１から出力さ
れる。

【００３３】図１０では、選択マーク５１が選択項目
「１明」の両方の文字に跨がって付されていたが、多く
の帳票３６のうちには、図１０とは異なる付け方で選択
マーク５１が付される場合がある。図１１及び図１２
は、選択マーク５１の他の付け方（その１，２）を示す
図である。選択マーク５１によって、帳票３６のマーク
フィールドで選択項目を選択する場合に、その選択項目
を構成する文字の一つに対して選択マーク５１が付され
ることがある。例えば、図１１のように、選択項目「１
明」のうちの「１」の文字に対して選択マーク５１が付
されることや、図１２のように、「明」の文字に対して
選択マーク５１が付されることがある。

【００３４】これら場合では、文字切出し処理Ｓ１４に
よって切出される領域Ｒは、帳票３６の文字単位にな
り、イメージの“１”と“明”とに対応する領域にな
る。よって、文字認識処理Ｓ１５により、選択マーク５
１の付いた領域“１”或いは“明”に対する文字認識結
果が不読となり、マーク判定処理Ｓ１７で、フォーマッ
トデータ３５とは不一致であると判定される。不一致と
判定された文字「１」或いは「明」は、１番目の選択項
目に属しているので、選択項目「１明」がマーク認識結
果として出力される。

【００３５】以上のように、この第１の実施形態では、
ＯＣＲにマーク認識ＣＰＵ３０を設け、認識ＣＰＵ３４
で得られた認識結果に基づき、項目単位でマークが付さ
れた選択項目を抽出するので、記入者の負担が低減でき
ると共に、上位のアプリケーション等での結果処理が簡
素化して処理時間を短縮できる。そのうえ、マーク判定
処理Ｓ１７の後にマーク後処理Ｓ１８を行って、フォー
マットデータとのマッチングを行うようにしたので、例
えば、マークフィールドの記載内容が変更になった場合
にそれを不読として検出できる。よって、特に、その変
更の前後の帳票３６が混在する場合でも、誤読を防止で
きる。その上、マーク認識と通常の文字認識とを区別す
ることなく、マーク認識を行えるばかりでなく、イメー
ジの文字の大きさの変化等でマークの付された文字を特
定しないので、未記入の帳票３６を最初に読み取らせる
必要がなくなり、オペレータの負担が軽減できる。

【００３６】第２の実施形態図１３は、本発明の第２の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態の前処理ＣＰＵ３３を前処理ＣＰＵ６０に置換
したものであり、他の構成は図１と同様になっている。
前処理ＣＰＵ６０は、帳票３６のマークフィールドの各
領域Ｒを切出すときに、イメージ中の各文字に対応する
領域ばかりでなく、文字の間も含むように切出す機能を
有している。

【００３７】図１４（ａ）〜（ｆ）は、図１３で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。この図１４（ａ）
〜（ｆ）を参照しつつ、図１３のＯＣＲの動作を説明す
る。前処理ＣＰＵ６０を備えたＯＣＲでは、第１の実施
形態の図９と同様の手順でマーク認識を行うが、図１４
（ａ）に示すように、例えば選択項目を構成する文字
「１」と文字「明」との間に選択マーク５１が付されて
いる帳票の場合には、前処理ＣＰＵ６０が行う文字切出
し処理Ｓ１４により、図１４（ｂ）に示すように、文字
「１」と文字「明」との間に付された選択マーク５１
も、例えば文字「１」と同じ一つの領域Ｒに切出され、
文字認識処理Ｓ１５の処理を行うことにより、認識結果
は“１”と“〇”と“明”とが得られる。マーク認識Ｃ
ＰＵ３０は“１”、“〇”及び“明”と、選択項目「１
明」に対するフォーマットデータ３５の登録文字とを、
第１の実施形態と同様のマーク判定処理Ｓ１７で照合す
ることにより、２文字目に該登録文字に一致しない文字
があることが判定できる。そして、１文字目と３文字目
の文字認識結果に着目することにより、これらが１番目
の選択項目「１明」に相当するので、該選択項目「１
明」にマークが付されていると判定する。

【００３８】なお、マーク判定処理Ｓ１４では、図１４
（ｅ）の文字認識結果の文字数と、図１４（ｆ）のフォ
ーマットデータ３５から定義された各選択項目の文字数
とを比較し、それが不一致の選択項目を選択マークが付
された選択項目として特定してもよい。以上のように、
この第２の実施形態では、前処理ＣＰＵ６０を備え、選
択項目を構成する複数の文字の文字間も切出し、該文字
間に対する認識を行うようにしたので、帳票３６の選択
項目における文字と文字との間に選択マークが記入され
てもその選択マークが付された選択項目を抽出でき、第
１の実施形態と同様の効果に加え、第１の実施形態より
も、記入者のマーク記入の負担が低減できる。

【００３９】第３の実施形態図１５は、本発明の第３の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ６
１に置換したものであり、他の構成は図１と同様になっ
ている。マーク認識ＣＰＵ６１は、搬送される帳票３６
のうち、マークフィールドに予め選択項目が印字され、
該印字されたた選択項目に対して選択マーク５１が付さ
れた帳票３６ａと、選択項目が事前に印字されておら
ず、選択マーク５１を付加する代わりに、選択項目に対
応する文字６２が後から記入された帳票３６ｂとを自動
的に区別し、その上でマーク認識を行う機能を有してい
る。

【００４０】図１６（ａ），（ｂ）は、図１５で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。この図１６
（ａ），（ｂ）を参照しつつ、図１５のＯＣＲの動作を
説明する。例えば、マークフィールドに図１６（ａ）の
ような選択項目「１０」「９」「８」が印刷され、選択
された選択項目「９」に選択マーク５１が付加された帳
票３６ａに対するマーク認識を行う場合、その帳票３６
ａの関する記載形式を示すフォーマットデータ３５に
は、図１６（ｂ）のように各選択項目「１０」「９」
「８」の登録文字が登録されている。文字数の４と、複
数の選択項目のうちの最大の長さを持つ項目の文字数
（２）とが登録されている。マーク認識ＣＰＵ６１を備
えたＯＣＲは、第１の実施形態と同様のイメージ取込み
処理Ｓ１１〜文字切出し処理Ｓ１４を行い、図１６
（ｃ）のように、文字の記載相当位置の領域Ｒを切出
す。領域Ｒに対して、認識処理ＣＰＵ３４が文字認識処
理Ｓ１５を行い、図１６（ｄ）のような“１０？８”の
認識結果が得られる。

【００４１】マーク認識ＣＰＵ６１は、第１の実施形態
と同様の判断処理Ｓ１６で、主制御ＣＰＵ３１を介して
フォーマットデータ３５の帳票３６ａに関する情報を入
力し、マークフィールドの文字数の４と、該マークフィ
ールドの文字数の４と切出し文字数との差分の絶対値が
所定の閾値以下かどうかで、第１の実施形態と同様のマ
ーク認識を行うか否かを判別する。例えば、マーク認識
ＣＰＵ６１は、複数の選択項目のうちの最長の項目の文
字数の２を閾値として算出し、次の（１）式で判別を行
う。｜（切出し文字数）−（全選択項目の文字数）｜＜（最長の選択項目の文字数）＝２・・・（１）帳票３６ａの場合には、（１）式が｜（４）−（４）｜
＜２であり、判別結果が、図１６（ｅ）のように真（Ｙ
ＥＳ）となる。判別結果が真のときには、マーク認識Ｃ
ＰＵ６１は、第１の実施形態のマーク判定処理Ｓ１７及
びマーク後処理Ｓ１８を行い、選択マーク５１が付加さ
れた選択項目「９」を抽出して出力する。

【００４２】一方、図１６（ｇ）のように、選択された
選択項目の文字６２の例えば「９」のみがマークフィー
ルドに後から記入された帳票３６ｂの場合には、（１）
式の絶対値が｜（１）−（４）｜＝３となり、閾値以下
とならないので判別結果はＮｏになる。この場合には、
認識ＣＰＵ３４が文字認識処理Ｓ１５で“９”を文字認
識結果として抽出しているので、マーク認識ＣＰＵ６１
が、該“９”の認識結果をそのままマーク認識結果とし
て出力する。以上のように、この第３の実施形態では、
ＯＣＲに第１の実施形態とは異なるマーク認識ＣＰＵ６
１を設け、帳票３６ａと帳票３６ｂとを区別し、帳票３
６ａに対しては第１の実施形態と同様のマーク認識を行
い、帳票３６ｂには文字認識結果をそのまま認識結果と
して出力するようにしたので、共通のマークフィールド
に対し、選択マークで選択内容を示すものと、直接数値
を記入または印字するもののような、２種類の帳票３６
ａ，３６ｂが混在する場合、今まで、これらの帳票を別
々に分離し、それぞれ読み取りを行っていたが、その必
要がなくなり、ユーザーが、２種類の帳票３６ａ，３６
ｂを意識せずにすみ、作業効率等が大幅に向上できる。
さらに、第１の実施形態と同様に、未記入の帳票３６を
最初に登録する必要がないので、そのための手間が省け
る。

【００４３】第４の実施形態図１７は、本発明の第４の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ６
３に置換したものであり、他の構成は図１と同様になっ
ている。マーク認識ＣＰＵ６３は、主制御ＣＰＵ３１を
介してフォーマットデータ３５の情報を入力し、該情報
に基づき、認識ＣＰＵ３４で行う文字認識を制御する構
成になっている。

【００４４】図１８は、図１７で行うマーク認識の概念
を示す説明図である。この図１８を参照しつつ、図１７
のＯＣＲの動作を説明する。マーク認識ＣＰＵ６３を備
えたＯＣＲでは、第１の実施形態の同様のイメージ取込
み処理Ｓ１１〜認識結果出力処理Ｓ２１を行い、マーク
認識結果を出力するが、例えば、図１８（ａ）に示すよ
うに、マークフィールドに選択項目「９０」、選択マー
クがされた選択項目「８０」、及び選択項目「７０」
と、以外の文字「割」「合」が印字されている場合に
は、該文字「割」「合」に対しては文字認識を行わない
ようにしている。この選択項目以外の文字がマークフィ
ールドに含まれているときのフォーマットデータ３５に
は、図１８（ｂ）のように、各選択項目「９０」「８
０」「７０」に登録文字が登録されると共に、「割合」
が選択項目とは別けて登録されている。マーク認識ＣＰ
Ｕ６３は、このマークフィールドに関するフォーマット
データ３５の情報を主制御ＣＰＵ３１から入力し、認識
ＣＰＵ３４を制御し、図１８（ｃ）の「割合」に対応す
る切出し領域Ｒには文字認識処理Ｓ１５を行わせない。
よって、文字認識処理Ｓ１５を繰り返して得られる認識
結果は、図１８（ｄ）のように、“９０？７０”とな
る。文字認識処理Ｓ１５の認識結果に対して、第１の実
施形態と同様の、マーク判定処理Ｓ１７及びマーク後処
理Ｓ１８のマーク認識が、マーク認識ＣＰＵ６３によっ
て行われ、２番目の選択項目の「８０」が、抽出されて
出力される。

【００４５】以上のように、この第４の実施形態では、
ＯＣＲ装置に認識ＣＰＵ３４を制御するマーク認識ＣＰ
Ｕ６３を設け、マーク認識に関係のある文字だけに対し
て文字認識を行うようにしたので、処理の高速化や、認
識率の向上等が可能になる。その上、第１の実施形態と
同様に、未記入の帳票３６を最初に登録する必要がない
ので、そのための手間が省ける。さらに、例えば、フォ
ーマットデータ３５の選択項目の一部または全部を除外
して文字認識を行わせることも可能になり、例えば、特
定の選択項目に選択マークが付されているかどうかをチ
ェックする等の高度な処理が、上位アプリケーションと
相俟って可能になる。

【００４６】第５の実施形態図１９は、本発明の第５の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中と共通の要素には共
通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の実施形
態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ６４に置
換したものであり、他の構成は図１と同様になってい
る。マーク認識ＣＰＵ６４は、選択マーク５１を付ける
複数の選択項目と、選択マーク５１を付ける代わりに該
選択項目にはない選択枝を記入する記入領域の両方が共
通のマークフィールドに設定された帳票３６に対し、フ
ォーマットデータ３５を参照して、選択マーク５１が付
された選択項目を抽出するか、または該記入領域に記載
された選択枝を認識する機能を有している。

【００４７】図２０（ａ）〜（ｄ）は、図１９で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。図２１は、図１９
の処理手順の一例を示すフローチャートある。これらの
図２０（ａ）〜（ｄ）及び図２１を参照しつつ、図１９
のＯＣＲ動作を説明する。図２０（ａ）には、未記入の
帳票３６のマークフィールドが示されている。この帳票
３６は、選択項目「１０」，「９」，「８」，「７」が
２行に分けて印刷されると共に、記入領域６５が（）で
示されている。記入領域６５は、例えば選択項目「１
０」〜「７」にない選択枝を記入するために設定された
ものである。このようなマークフィールドを有する帳票
３６が、例えば選択項目「９」に選択マーク５１が付さ
れて搬送された場合に、図１９のＯＣＲは、第１の実施
形態のイメージ取込み処理Ｓ１１〜文字認識処理Ｓ１５
と同様の図２１に示したイメージ取込み処理Ｓ３１〜文
字認識処理Ｓ３５を行い、“１０？８７（）”の認識結
果を得る。マーク認識ＣＰＵ６４は、帳票３６のマーク
フィールドに関するフォーマットデータ３５の情報を主
制御ＣＰＵ３１を介して入力する。帳票３６のフォーマ
ットデータ３５のマークフィールドに関する情報には、
図２０（ｂ）のように、各選択項目（図中では｜｜で区
切られている）をそれぞれ構成する文字と、選択項目が
改行されている（図中では‖で示されている）ことと、
記入領域６５が存在（“（”“）”）することとが予め
登録されている。マーク認識ＣＰＵ６４はフォーマット
データ３５の情報を参照し、第１の実施形態の判断処理
Ｓ１６と同様の第１の判断処理Ｓ３６を行い、帳票３６
に対してマーク認識が必要かどうか判断する。マーク認
識が必要でない場合（Ｎ）には、処理Ｓ３５で得られた
認識結果を通常の文字認識結果として出力する。

【００４８】マーク認識が必要である場合（Ｙ）には、
マーク認識ＣＰＵ６４は第２の判断処理Ｓ３７で、フォ
ーマットデータ３５に基づき、通常の文字認識を行う必
要があるか否かを判断する。具体的には、認識結果“１
０？８７（）”における（）内に文字があるか否かで判
断する。この第２の判断処理Ｓ３７で、通常の文字認識
を行う必要がない（Ｎ）と判断できる場合には、第１の
実施形態のマーク判定処理Ｓ１７及びマーク後処理Ｓ１
８に対応するマーク判定処理Ｓ３７及びマーク後処理Ｓ
３８を行ってマーク認識を行い、選択項目「９」に対応
するマーク認識結果“９”を認識結果出力処理利Ｓ４０
で出力する。第２の判断処理Ｓ３７で通常の文字認識を
行う必要がある（Ｙ）と判断した場合には、通常文字読
取りエリア特定処理Ｓ４１とエリア内文字認識結果決定
処理Ｓ４２を行う。

【００４９】例えば図２０（ｄ）のように、選択項目
「１０」〜「７」に選択マーク５１が付されておらず、
帳票記入者が選択枝として選択項目「１０」〜「７」以
外の「６」を記入領域６５に記載した帳票３６が搬送さ
れた場合に、イメージ取込み処理Ｓ３１〜文字認識処理
Ｓ３７により、“１０９８７（６）”の認識結果が得ら
れる。マーク認識ＣＰＵ６４は、認識結果“１０９８７
（６）”における（）内に文字があることから、通常文
字読取エリア特定処理Ｓ４１を行い、通常の文字認識を
行う記入領域６５の位置を（）に特定する。そして、マ
ーク認識ＣＰＵ６４は、エリア内文字認識結果決定処理
Ｓ４２により、認識結果から“６”を抽出し、認識結果
出力処理Ｓ４０でその“６”をそのまま出力する。以上
のように、この第５の実施形態では、ＯＣＲにマーク認
識ＣＰＵ６４を設け、選択項目「１０」〜「７」に対し
てはマーク認識を行い、記入領域６５がある場合には、
該記入領域６５に記載された文字に対する認識結果を選
択枝として抽出するようにしている。そのため、次のよ
うな利点を有する。

【００５０】帳票設計では多くの選択枝がある場合に、
その代表的な項目をマークで選択される選択項目として
印刷し、代表的でない項目は選択枝から選んで直接記入
するというスタイルのマークフィールドを設定し、ユー
ザーへの記入負荷を最小限にする場合が非常に多い。従
来の技術では、これらを同―のフィールドとして読み取
ることはできなかった。これに対し、図１９のＯＣＲで
は、このように選択される選択項目と記入領域６５とが
混在しても、自動的に読み取ることが可能になる。よっ
て、大幅に、ＯＣＲで読み取り可能な帳票の制限が緩和
される。その上、第１の実施形態と同様に、未記入の帳
票３６を最初に登録する必要がないので、そのための手
間が省ける。

【００５１】第６の実施形態図２２は、本発明の第６の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ６
６に置換したものであり、他の構成は図１と同様になっ
ている。マーク認識ＣＰＵ６６は、前処理ＣＰＵ３３が
切出した領域に基づき、帳票３６のマークフィールドに
印刷された複数の選択項目に付されたマークが、選択の
意思を示す選択マーク５１か、或いは非選択の意思を示
す非選択マークかを判定し、該判定結果に基づきマーク
認識を行う機能を有している。

【００５２】図２３（ａ）〜（ｃ）は、図２２で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。この図２３（ａ）
〜（ｃ）を参照しつつ、図２２のＯＣＲの動作を説明す
る。例えば、帳票３６のマークフィールドに選択項目
「出席」と「欠席」とが、図２３（ａ）のように予め印
刷され、図２３（ｂ）のように記入者によってそれらの
選択項目のうちの「出席」に、選択マーク５１が付され
たとする。このような帳票３６が搬送された場合、ＯＣ
Ｒは、第１の実施形態のイメージ取込み処理Ｓ１１〜文
字切出し処理Ｓ１４を行うことにより、選択マーク５１
が付された「出席」を含む領域６７と、各文字「欠」
「席」の領域６８，６９とが切出される。マーク認識Ｃ
ＰＵ６５は、前処理ＣＰＵ３３が切出した領域６７の縦
の長さｈ₁及び横の長さｗ₁と、領域６８の縦の長さｈ
₂及び横の長さｗ₂と、領域６９の縦の長さｈ₃及び横
の長さｗ₃とから算出した各領域６７〜６９のサイズ、
第１の実施形態と同様の文字認識結果を利用したマーク
認識、或いは、選択項目の文字数等から、選択項目の
「出席」に選択マーク５１が付されていると判断し、該
「出席」に対応するコード“出席”を出力する。

【００５３】ところが、記入者によっては、図２３
（ｃ）のように、選択をしない側の選択項目「欠席」に
対して、非選択を示す例えば二重線等の非選択マーク７
０を付けることがある。このような帳票３６にイメージ
取込み処理Ｓ１１〜文字切出し処理Ｓ１４を行うと、前
処理ＣＰＵ３３で切出される領域は、各「出席」及び
「欠席」に１個ずつの領域７１及び領域７２となる。こ
の場合、マーク認識ＣＰＵ６６は、領域７１の縦の長さ
ｈ₄及び横の長さＷ₄、領域７２の縦の長さｈ₅及び横
の長さＷ₅を参照し、選択マーク５１の付いた選択項目
「出席」を抽出する。選択マーク５１が「○」で、非選
択マーク７０が二重線の場合には、領域の幅がＷ₄＞Ｗ
₅となるので、その抽出が可能である。マーク認識の精
度を向上するために、抽出の条件に２種類のマークを判
別しやすい特徴データを追加してもよい。例えば、文字
の幅より２割程度狭く、１文字目の中心から、最後の文
字の中心をそれぞれ上辺、下辺とする各矩形ｂ１，ｂ２
ｂ２を領域７１，７２にそれぞれ設定し、該矩形ｂ１，
ｂ２ａの黒点数をカウントして領域７１，７２を比較す
る。ある闇値ｂｋに対し、ｂｋ＞ｂ１又はｂ２＞ｂｋと
なれば、ｂ１側が選択されていると判断する。

【００５４】以上のように、この第６の実施形態では、
ＯＣＲにマーク認識ＣＰＵ６６を設け、前処理ＣＰＵ３
３で切出した領域７１，７２に基づき、非選択マーク７
０が付された選択項目「欠席」と、選択マーク５１が付
された選択項目「出席」とを特定するようにしたので、
選択マーク５１のみが付された帳票３６と、選択マーク
５１及び非選択マーク７０の両方が付された帳票３６と
が混在して搬送される場合でも、確実に選択マーク５１
が付された選択項目を特定できる。

【００５５】第７の実施形態図２４は、本発明の第７の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ７
３に置換したものであり、他の構成は図１と同様になっ
ている。マーク認識ＣＰＵ７３は、前処理ＣＰＵ３３が
切出した領域に基づき、帳票３６のマークフィールドに
印刷された複数の選択項目に付されたマークが、選択の
意思を示す選択マークか、或いは該選択マークに重ね書
きされて該選択の意思を否定する消去マークかを判定す
る機能と、該判定結果から選択の意思に基づく選択項目
を特定する機能とを有している。

【００５６】図２５（ａ）〜（ｄ）は、図２４で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。この図２５（ａ）
〜（ｄ）を参照しつつ、図２４のＯＣＲの動作を説明す
る。例えば、帳票３６のマークフィールドに２個の選択
項目「１社・国」と「２公費」とが、図２５（ａ）のよ
うに予め印刷され、図２５（ｂ）のように記入者によっ
てそれらの選択項目のうちの「１社・国」の全文字に跨
がって、選択マーク５１が付されたとする。このような
帳票３６が搬送された場合、ＯＣＲは、第１の実施形態
のイメージ取込み処理Ｓ１１〜文字切出し処理Ｓ１４を
行うことにより、選択マーク５１が付された「１社・
国」を含むイメージの領域７４と、各文字「２」「公」
「費」のイメージの領域７５，７６，７７とが切出され
る。前処理ＣＰＵ３３が切出した領域７４〜７４に対し
て、例えば第１の実施形態の文字認識処理Ｓ１５、マー
ク判定処理Ｓ１７、及びマーク後処理Ｓ１８とを行うこ
とにより、選択マーク５１が付された選択項目「１社・
国」を抽出することができる。

【００５７】ところが、図２５（ｃ）のように、記入者
が誤って選択項目「２公費」に選択マーク５１を付けて
しまい、それを否定するために二重線や“Ｘ”或いは塗
り潰しからなる取消マーク７８が選択マーク５１上に重
ね書きされた帳票３６が搬送されることがある。この場
合、前処理ＣＰＵ３３で切出される領域は、「１社・
国」及び「２公費」に対応するそれぞれ一つの領域７
９，８０となる。この領域７９，８０に対して、認識Ｃ
ＰＵ３４が文字認識処理Ｓ１５を行うと、いずれも不読
となり、選択された選択項目が特定できない。そこで、
マーク認識ＣＰＵ７３は、領域７９，８０内の黒点数を
求め、該各黒点数が所定の閾値に対して多い方の領域８
０を、取消マーク７８が付された項目と判断し、他方の
領域７９に対応する選択項目「１社・国」を選択マーク
５１が付された項目として特定する。なお、選択マーク
５１が付されていない選択項目がさらに他にある場合に
は、その項目に対応する領域と領域８０とに対して、第
１の実施形態と同様のマーク判定処理Ｓ１７とマーク後
処理Ｓ１８を行うことで、本来の選択された選択項目
「１社・国」を抽出できる。また、図２５（ｄ）のよう
に、各選択項目を構成する文字群のうちの一部に選択マ
ーク５１が付され、それが取り消された場合でも同様の
処理によって、選択された項目が確実に特定される。

【００５８】以上のように、この第７の実施形態では、
ＯＣＲにマーク認識ＣＰＵ７３を設け、前処理ＣＰＵ３
３で切出した領域７９，８０の黒点数を求め、該黒点数
が閾値を越えるの場合に、記入ミスがあった項目と判断
するようにしたので、例えば、記入者が誤って選択項目
５１を付けたのち、二重線や“Ｘ”でそれを取り消した
場合でも、本来選択された選択項目を特定できる。

【００５９】第８の実施形態図２６は、本発明の第８の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ８
１に置換したものであり、他の構成は図１と同様になっ
ている。マーク認識ＣＰＵ８１は、フォーマットデータ
３５と認識ＣＰＵ３４で文字認識を行った結果とから、
帳票３６のマークフィールドで非選択マークが付された
項目を求め、該非選択マークが付されていない項目を、
選択された項目として抽出する機能を有している。

【００６０】図２７（ａ）〜（ｇ）は、図２６で行うマ
ーク認識の概念を示す説明図である。この図２７を参照
しつつ、図２６のＯＣＲの動作を説明する。例えば、未
記入の状態での帳票３６のマークフィールドには、図２
７（ａ）のような４つの選択項目「明」，「大」，
「昭」，「平」が予め印刷され、かつ、これら選択項目
「明」〜「平」のうちの「昭」が選択され、他の各選択
項目「明」、「大」及び「平」にのみ非選択を示す
「＊」の非選択マーク７０が、重ねて付されているもの
とする。帳票３６に対し、図２６のＯＣＲは第１の実施
形態のイメージ取込み処理Ｓ１１〜文字認識処理Ｓ１５
を行う。これにより、図２７（ｃ）のように、“？？昭
？”の文字認識結果が得られる。マーク認識ＣＰＵ８１
は、図２７（ｂ）のように、各選択項目を構成する文字
“明”“大”“昭”“平”が予め登録されたフォーマッ
トデータ３５の情報を主制御ＣＰＵ３１を介して入力
し、該フォーマットデータ３５の情報と、文字認識結果
とから、非選択マーク７０の「＊」がされた選択項目を
抽出し、残りの選択項目「昭」を選択された選択項目と
して特定する。

【００６１】なお、選択された選択項目の抽出の信頼性
を高めるために、必要により、前処理ＣＰＵ３３の切出
した領域を、黒点数、文字サイズ、位置ずれ等で評価
し、それらの総合評価から、選択された選択項目「昭」
を抽出するようにしてもよい。例えば、非選択マーク７
０の「＊」の付された項目は、付されていない項目に対
し、図２７（ｅ）のように黒点数が大きくなり、図２７
（ｆ）のように文字サイズに相当する切出し領域が大き
くなり、図２７（ｇ）のように切出した領域の外接矩形
の位置がずれる。以上のように、この第８の実施形態で
は、ＯＣＲにマーク認識ＣＰＵ８１を設け、フォーマッ
トデータ３５と認識ＣＰＵ３４で文字認識を行った結果
とから、帳票３６のマークフィールドで非選択マーク７
０が付された項目を求め、該非選択マークが付されてい
ない項目を、選択された選択項目として抽出するように
している。そのため、通常の選択する項目に選択マーク
５１を付さず、他の項目に非選択マーク「＊」を付した
帳票３６に対し、選択した選択項目を抽出できる。この
ような帳票３６は、人間が見ても選択した選択項目だけ
が読めるというメリットがあるが、この帳票３６に対し
て有効なマーク認識が行える。

【００６２】第９の実施形態図２８は、本発明の第９の実施形態を示すＯＣＲの構成
図であり、第１の実施形態の図１中の要素と共通の要素
には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第１の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３０をマーク認識ＣＰＵ８
２に置換する共に、認識ＣＰＵ３４及び認識辞書メモリ
４５を認識ＣＰＵ８３及び認識辞書メモリ８４に置換し
たもので、他の構成は図１と同様になっている。認識辞
書メモリ８４には、通常の文字認識に用いるための標準
文字の特徴を示す標準文字パターンを格納する他に、帳
票３６のマークフィールドに印刷された複数の選択項目
をそれぞれ構成する各文字に対し、マークが重ね書きま
たは印字された状態の特徴を示すパターンが学習されて
学習パターンとして予め登録されている。認識ＣＰＵ８
３は、通常の文字認識を行う機能の他に、選択項目を構
成する各文字とその学習パターンとを照合し、該各文字
に付されたマークの種類を抽出すると共にその抽出結果
の信頼性を例えば０〜１００の範囲で表すランク値を求
める機能を有している。マーク認識ＣＰＵ８２は、認識
ＣＰＵ８３が出力する抽出結果とランク値から、複数の
選択項目のうち選択された選択項目を特定する機能を有
している。

【００６３】図２９は、図２８中の認識辞書メモリ８４
の学習パターンを示す説明図であり、図３０（ａ），
（ｂ）は、図２８で行うマーク認識の一例を示す説明図
である。これらの図２９及び図３０（ａ），（ｂ）を参
照しつつ、図２８の動作を説明する。帳票３６のマーク
フィールドには、例えば、４個の選択項目「明」「大」
「昭」「平」が印字され、そのうちの「明」「大」
「平」には、選択をしない意思を示す非選択マーク
「＊」または「＝」のうちの一方の例えば「＊」が、記
載者によって重ね書きされているものとする。このよう
な帳票３６に対し、このＯＣＲは、第１の実施形態のイ
メージ取込み処理Ｓ１１〜文字切出し処理Ｓ１４を行
い、各選択項目を構成する文字の記載相当位置の領域を
イメージから切出す。切出された領域には、図３０
（ａ）のような非選択マークが付された状態のパターン
が含まれる。

【００６４】一方、認識辞書メモリ８４には、各選択項
目「明」，「大」，「昭」，「平」等の文字に対応する
標準的な構成文字パターン“明”，“大”，“昭”，
“平”の他に、図２９のように、非選択マーク「＊」及
び「＝」が付された状態の「明」，「大」，「昭」，
「平」に対応する学習パターンが、予め登録されてい
る。認識ＣＰＵ８３は、第１の実施形態と同様の文字認
識処理Ｓ１５により、パターンメモリ４３から読出され
た領域における特徴を抽出し、該抽出した特徴と、認識
辞書メモリ８４の各標準文字パターン及び各学習パター
ンとを比較して文字認識を行う。この文字認識の結果、
認識ＣＰＵ８３は、選択項目「明」，「大」，「平」等
の文字に対し、該各文字に付されたマーク“＊”と、ラ
ンク値とをそれぞれ出力し、文字「昭」に対しては
“昭”の文字認識結果を出力する。ここで、各ランク値
は１００に近い方が信頼性が高いことを示している。マ
ーク認識ＣＰＵ８２は、主制御ＣＰＵ３１を介して入力
したフォーマットデータ３５の情報を参照し、前記認識
ＣＰＵ８３が出力する各認識結果から、選択された選択
項目が「昭」であることを特定し、その選択項目「昭」
に対応する認識結果“昭”を出力する、

【００６５】図３１は、図２８で行うマーク認識の他の
例を示す説明図である。前述の図３０は、非選択マーク
のみが付された場合であったが、「○」の選択マーク５
１が付された場合でも、その「○」が付された状態の
「明」，「大」，「昭」，「平」の学習パターンを学習
して認識辞書メモリ８４に追加して登録しておけば、図
２８のＯＣＲで、選択された選択項目を特定できる。例
えば、帳票３６において、選択項目の文字「昭」に
「○」が付された場合には、図３１（ａ）のように、選
択項目の文字「昭」に選択マークの「○」が付された状
態でイメージが切出される。認識ＣＰＵ８３は、文字認
識処理Ｓ１５により、パターンメモリ４３から読出した
領域における特徴を抽出し、該抽出した特徴と、認識辞
書メモリ８４の各標準文字パターン及び各学習パターン
とを比較して文字認識を行う。この文字認識では、例え
ば選択項目の文字「明」〜「平」に付されたマークがす
べて「＊」と仮定して文字認識を行う場合と、文字
「明」〜「平」に付されたマークがすべて「○」と仮定
して文字認識を行う場合と、「＊」と「○」とが混在す
ると仮定して認識を行う場合とがある。

【００６６】文字「明」〜「平」に付されたマークがす
べて「＊」と仮定する場合は、学習パターンは「＊」が
付された状態の文字「明」〜「平」に対応する学習パタ
ーンが用いられる。認識ＣＰＵ８３は、これらの学習パ
ターンと切出した領域の特徴とを照合して認識を行い、
“＊”と、各文字「明」〜「平」に対応するランク値９
２，“８５”，“６１”，“８９”を出力する。マーク
認識ＣＰＵ８２は、フォーマットデータ３５の情報と各
ランク値“９２”〜“８９”とに基づき、３番目の項目
に対応するランク値が低いことから、選択項目の文字
「昭」に、選択マーク５１の「○」が付されていると判
定し、マーク認識結果として“昭”を出力する。文字
「明」〜「平」に付されたマークがすべて「○」と仮定
する場合は、学習パターンは「○」が付された状態の文
字「明」〜「平」に対応する学習パターンが用いられ
る。認識ＣＰＵ８３は、これらの学習パターンと切出し
た領域の特徴とを照合して認識を行い、“○”と、各文
字「明」〜「平」に対応するランク値“４２”，“３
９”，“８７”，“４７”を出力する。マーク認識ＣＰ
Ｕ８２は、フォーマットデータ３５の情報と各ランク値
“４２”〜“４７”とに基づき、３番目の項目に対応す
るランク値が高いことから、選択項目の文字「昭」に、
選択マーク５１の「○」が付されていると判定し、マー
ク認識結果として“昭”を出力する。

【００６７】文字「明」〜「平」に付されはマーク
「○」または「＊」が混在して付けられていると仮定す
る場合は、学習パターンは「＊」及び「○」が付された
状態の「明」〜「平」に対応する学習パターンが用いら
れる。認識ＣＰＵ８３は、これらの学習パターンと切出
した領域の特徴とを照合して認識を行い、文字「明」，
「大」及び「平」に対してマークの“＊”とランク値の
例えば“９２“，“８５”，“８９”を出力し、文字
「昭」に対して“○”とランク値の“８７”を出力す
る。マーク認識ＣＰＵ８２は、フォーマットデータ３５
と各ランク値“９２”〜“８９”とに基づき、選択項目
の文字「昭」に選択マークの「○」が付されていると判
断し、マーク認識結果として“昭”を出力する。以上の
ように、この第９の実施形態では、ＯＣＲにマーク認識
ＣＰＵ８２を設けると共に、認識辞書メモリ８４に、付
される可能性の有るマークを付した状態の文字「明」〜
「平」のパターンを学習して登録しておき、その学習パ
ターンを用いた文字認識の結果により、選択された選択
項目「昭」を判断するようにしたので、予め、マークを
付した文字のパターンを学習しておけば、選択する選択
項目に選択マーク５１を付す場合、選択しない選択項目
に非選択マークを付す場合、或いは両方にマークを付す
場合のいずれに対しても、簡単にマーク認識ができるよ
うになる。

【００６８】第１０の実施形態図３２は、本発明の第１０の実施形態を示すＯＣＲの構
成図であり、第９の実施形態の図２８中の要素と共通の
要素には共通の符号が付されている。このＯＣＲは、第
９の実施形態における認識辞書メモリ８４を認識辞書メ
モリ８５に置換したものであり、他の構成は図２８と同
様になっている。認識辞書メモリ８４には、標準文字パ
ターンの他に、選択マークの「○」を重ね書きまたは印
刷した状態の帳票３６の選択項目を構成する文字のパタ
ーンのみが学習パターンとして追加して登録されてい
る。図３３は、図３２で行うマーク認識の概念を示す説
明図である。帳票３６のマークフィールドに、例えば、
４個の選択項目「明」，「大」，「昭」，「平」が印字
され、そのうちの「明」，「大」，「平」には、選択の
意思を示す「○」の選択マーク５１が、記載者によって
重ね書きまたは印刷れているものとする。このような帳
票３６に対し、このＯＣＲは、第１の実施形態のイメー
ジ取込み処理Ｓ１１〜文字切出し処理Ｓ１４を行い、各
選択項目を構成する文字の記載相当位置の領域をイメー
ジから切出す。切出されて領域には、図３３（ａ）のよ
うな選択マークが付された状態のパターンが含まれる。

【００６９】一方、認識辞書メモリ８５には、各選択項
「明」〜「平」等の文字に対応する標準的な構成文字パ
ターン“明”，“大”，“昭”，“平”の他に、図２９
のように、選択マーク「○」が付された状態の文字
「明」，「大」，「昭」，「平」に対応する学習パター
ンが、予め登録されている。認識ＣＰＵ８３は、第１の
実施形態と同様の文字認識処理Ｓ１５により、パターン
メモリ４３から読出された領域における特徴を抽出し、
該抽出した特徴と、認識辞書メモリ８５の各標準文字パ
ターン及び各学習パターンとを比較して文字認識を行
う。この文字認識の結果、認識ＣＰＵ８３は、各選択項
目「明」，「大」，「昭」，「平」を構成する文字
「明」〜「平」に対し、該マーク「○」が印字されたと
仮定した場合のランク値をそれぞれ出力する。ランク値
は０〜１００の範囲の値であり、１００に近い方が信頼
性が高いことを示している。例えば、図３３（ｂ）のよ
うに、各文字「明」，「大」，「昭」，「平」に対し
て、ランク値が“４２”，“３８”，“９４”，“５
１”となり、選択マーク５１の「○」が付された文字
「昭」のランク値が高い値になる。マーク認識ＣＰＵ８
２は、ランク値から文字「昭」にマークが付されている
こと判断し、該文字「昭」に対応するマーク認識結果
“昭”を出力する。

【００７０】ここで、マーク認識ＣＰＵ８２に、第８の
実施形態のマーク認識ＣＰＵ３１と同様に前処理ＣＰＵ
３３が切出した領域の特徴を参照する機能を設けておく
と、さらに、マーク認識の精度を向上できる。例えば、
図３３（ｃ）のように各領域における黒点数を“普通”
或るは“大きい”で評価してこれを“０”または“１”
に数値化し、図３３（ｄ）のように文字サイズを“普
通”或るは“大きい”で評価してこれを“０”または
“１”に数値化し、図３３（ｅ）にように位置ずれを
“有”或いは“なし”で評価してこれを“０”から
“０．５”で数値化する。マーク認識ＣＰＵ８２は、各
数値化した値を認識ＣＰＵ８３が出力したランク値に加
算して統合ランクを求める。このようにすると、文字
「昭」の統合ランクは、図３３（ｆ）のように“９６．
５”になる。この場合、マーク認識ＣＰＵ８２は、“９
６．５”の統合ランク値が例えば“８０”に設定された
閾値よりも高いことから、文字「昭」に選択マーク
「○」が付されていることを認識し、該文字「昭」に対
応する認識結果“昭”を出力する。以上のように、この
第１０の実施形態のＯＣＲでは、認識辞書メモリ８５に
選択マーク「○」が付された状態の文字の選択学習パタ
ーンのみを登録しておくので、ランク値を比較するだけ
で、選択マーク５１の「○」が付された選択項目「昭」
を特定できるので、処理が簡単になって高速化できる。
さらに、マーク認識ＣＰＵ８２で行う処理を認識ＣＰＵ
８３や主制御ＣＰＵ３１に任せることも可能になる。

【００７１】なお、本発明は、上記実施形態に限定され
ず種々の変形が可能である。その変形例としては、例え
ば次のようなものがある。（１）帳票３６の記載形態は、上記第１〜第１０の実
施形態で示した記載形態に限定されるものではない。例
えば、第１の実施形態では、選択項目「１明」，「２
大」，「３昭」，「４平」が２行に印刷されている場合
でも、図１のＯＣＲは、選択された選択項目を特定でき
る。また、各選択項目「１明」〜「４平」の文字数も、
任意に変化させてもよい。（２）図３４は、図１９の他の処理手順を示すフロー
チャートである。第５の実施形態のＯＣＲで、選択項目
「１０」，「９」，「８」，「７」の他に記入領域６５
が（）で示されている帳票３６に対してマーク認識を行
う場合、図３４のように、第１の判断処理Ｓ３６と第２
の判断処理Ｓ３７との間に、マーク判定処理Ｓ３８とマ
ーク後処理Ｓ３９を行うようにしてもよい。このように
すると、マーク認識と通常の文字認識による処理Ｓ４
１，Ｓ４２との優先順位を入れ替えることができる。

【００７２】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、入力手段とイメージメモリと前処理手段と文
字認識手段とを備えたＯＣＲに、任意数の文字でそれぞ
れ構成された複数の選択項目のいずれかには選択マーク
が付されている帳票に対し、フォーマットデータから各
選択項目の記載形態に関する情報を取得し、文字認識手
段の認識の結果と該各選択項目に関する情報とから、選
択マークが付された選択項目を特定するマーク認識手段
を設けたので、選択項目を構成する文字に跨がって選択
マークが付された帳票や該選択マークが偏って付された
帳票に対しても、選択された選択項目が特定できる。

【００７３】第２の発明によれば、第１の発明における
前処理手段は、マークフィールドの文字の記載相当位置
の領域と各選択項目をそれぞれ構成する該文字間の領域
とを切出し、文字認識手段が文字の記載相当位置の領域
と文字間の領域とに対して認識を行い、マーク認識手段
がマークフィールドの各領域に対してそれぞれ行われた
認識の結果と該各選択項目に関する情報とから、選択マ
ークが付された選択項目を特定する構成にしたので、文
字間に選択マークが付されても、選択された選択項目を
特定できる。

【００７４】第３の発明よれば、前処理手段と認識手段
とに接続されたマーク認識手段を設け、複数の選択項目
がマークフィールドに予め印字され、複数の選択項目の
いずれかには選択の意思を示す選択マークが付された第
１の帳票と、この複数の選択項目が印字されておらず、
選択された選択項目に対応する文字が後から記入された
第２の帳票とが混在して入力手段に与えられる場合、前
処理手段の切出したマークフィールドの領域をフォーマ
ットデータを用いて評価することにより、入力手段に与
えられた帳票が第１の帳票か第２の帳票かを判定し、そ
れが第１の帳票のときには、フォーマットデータに基づ
き文字認識手段の認識結果から選択マークが付された選
択項目を特定し、第２の帳票のときには、マークフィー
ルドに対して行われた文字認識手段の認識結果を選択さ
れた選択項目として出力するようにしたので、第１及び
第２の帳票が混在しても、帳票を分けることなく、自動
的にマーク認識が行える。

【００７５】第４の発明によれば、複数の選択項目と他
のガイダンス文字とがマークフィールドに予め印字され
ると共に該複数の選択項目のいずれかには選択の意思を
示す選択マークが付された帳票に対し、複数の選択項目
を構成する各文字には認識を行うように文字認識手段を
制御し、ガイダンス文字には認識を行わないように文字
認識手段を制御し、複数の選択項目を構成する各文字に
対して行った認識の結果とフォーマットデータとから、
その選択マークが付された選択項目を特定するマーク認
識手段を設けたので、マーク認識を行う上で不要な文字
認識を行う時間が省略され、処理が高速化できる。第５
の発明よれば、複数の選択項目が予めマークフィールド
に印字されると共にこれら複数の選択項目にはない他の
選択枝を書込む記入領域が該マークフィールドに設定さ
れた帳票に対し、フォーマットデータと文字認識手段が
出力する認識結果とから記入領域に選択枝が書込まれて
いるか否かを判断し、該記入領域に選択枝が書き込まれ
ていると判断したときには、該記入領域に対する文字認
識手段の認識結果を出力し、その選択枝が書込まれてい
ないと判断したときには複数の選択項目の各文字に対す
る文字認識手段の認識結果とフォーマットデータとか
ら、選択マークが付された選択項目を特定するマーク認
識手段を設けたので、帳票の制限が緩和され、記入者に
記入負荷をかけない帳票を設計できる。

【００７６】第６の発明は、複数の選択項目が予めマー
クフィールドに印字され、これら複数の選択項目のいず
れかには選択の意思を示す選択マークが付され、かつ、
他の選択項目には選択マーク以外のマークが付された帳
票に対し、前処理手段の切出した各領域の状態から選択
マーク以外のマークが付された他の選択項目を抽出し、
この抽出結果から選択マークが付された選択項目を特定
するマーク認識手段を設けたので、選択マークが付され
た選択項目と選択マーク以外のマークが付された選択項
目の両方がある帳票が入力されても、選択マークによっ
て選択された選択項目を特定できる。第７の発明は、複
数の選択項目が予めマークフィールドに印字され、複数
の選択項目のいずれかには選択の意思を示す選択マーク
が付され、かつ、他の選択項目のうちのいずれかには一
旦付された選択マークを取消す取消しマークが付された
帳票に対し、前処理手段の切出した各領域から取消しマ
ークが付された選択項目を抽出し、取消しマークが付さ
れた選択項目を除いた選択項目に対する文字認識手段の
認識結果とフォーマットデータとから、選択マークが付
された選択項目を特定するマーク認識手段を設けたの
で、取消しマークが付された帳票であっても、本来選択
された選択項目を確実に特定できる。

【００７７】第８の発明によれば、複数の選択項目が予
めマークフィールドに印字され、該複数の選択項目のう
ちの選択する項目以外の項目に対して選択をしない意思
を示す非選択マークが付された帳票に対し、文字認識手
段の認識結果から非選択マークが付された選択項目を抽
出し、この抽出結果とフォーマットデータとから選択さ
れた選択項目を特定するマーク認識手段を設けたので、
非選択マークのみが付された帳票から、選択された選択
項目を特定できる。第９の発明によれば、複数の選択項
目が予めマークフィールドに印字されると共に該複数の
選択項目には適宜にマークが付されて選択された帳票に
対し、該各文字に該マークを付した状態のパターンをそ
れぞれ学習パターンとして認識辞書メモリに予め登録
し、文字認識手段が、前処理手段が切出した領域の特徴
と前記各学習パターン及び標準文字パターンとを照合し
て認識を行い、該認識結果とその信頼性を示すランク値
とを出力する構成とすると共に、フォーマットデータと
文字認識手段が出力する認識結果及びランク値とに基づ
き、選択された選択項目を特定するマーク認識手段を設
けたので、選択項目に選択マーク、非選択マーク、或い
はそれらの両方が付された帳票のいずれの場合でも、選
択された選択項目を特定できる。

【００７８】第１０の発明によれば、第９の発明のＯＣ
Ｒにおける認識辞書には、選択マークが付された状態の
選択項目を構成する文字のパターンのみを学習パターン
として登録する構成にしたので、各選択項目に選択マー
クが付されたと仮定した場合のランク値に基づき、選択
項目が特定できるようになり、処理が簡単かつ高速化で
きる。第１１の発明によれば、第９または第１０の発明
のＯＣＲにおいて、マーク認識手段は、前処理手段で切
出された各領域における情報を数値化し、該数値化した
情報と各ランク値とを統合した値に基づき、選択された
選択項目を特定する構成にしたので、マーク認識の精度
が向上できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態を示すＯＣＲの構成図
である。

【図２】従来のＯＣＲを示す構成図である。

【図３】図２のＯＣＲの動作を示すフローチャートであ
る。

【図４】図２の第１の課題を示す説明図である。

【図５】図２の第２の課題を示す説明図である。

【図６】図２の第３の課題を示す説明図である。

【図７】図２の第４の課題を示す説明図である。

【図８】図２の第５の課題を示す説明図である。

【図９】図１のＯＣＲの動作を示すフローチャートであ
る。

【図１０】図１で行うマーク認識の概念を示す説明図で
ある。

【図１１】選択マーク５１の他の付け方（その１）を示
す図である。

【図１２】選択マーク５１の他の付け方（その２）を示
す図である。

【図１３】本発明の第２の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図１４】図１３で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図１５】本発明の第３の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図１６】図１５で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図１７】本発明の第４の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図１８】図１７で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図１９】本発明の第５の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図２０】図１９で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図２１】図１９の処理手順の一例を示すフローチャー
トある。

【図２２】本発明の第６の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図２３】図２２で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図２４】本発明の第７の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図２５】図２４で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図２６】本発明の第８の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図２７】図２６で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図２８】本発明の第９の実施形態を示すＯＣＲの構成
図である。

【図２９】図２８中の認識辞書メモリ８４の学習パター
ンを示す説明図である。

【図３０】図２８で行うマーク認識の一例を示す説明図
である。

【図３１】図２８で行うマーク認識の他の例を示す説明
図である。

【図３２】本発明の第１０の実施形態を示すＯＣＲの構
成図である。

【図３３】図３２で行うマーク認識の概念を示す説明図
である。

【図３４】図１９の他の処理手順を示すフローチャート
である。

【符号の説明】

３０，６１，６３，６４，６６，７３，８１，８２マ
ーク認識ＣＰＵ３１主
制御ＣＰＵ３２メ
カコンＣＰＵ３３，６０前
処理ＣＰＵ３４，８３認
識ＣＰＵ３５フ
ォーマットデータ３６帳
票３７搬
送系３８イ
メージセンサ４１Ａ
／Ｄ変換器４２イ
メージメモリ４３パ
ターンメモリ４４特
徴抽出メモリ４５，８４，８５認
識辞書メモリ５１選
択マーク６５記
入領域７０非
選択マーク７８取
消マーク

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記文字認識手段に接続され、前記入力手段に入力され
た帳票が、任意数の文字でそれぞれ構成される複数の選
択項目が設定されたマークフィールドに予め印字され、
かつ該複数の選択項目のうちのいずれかには選択の意思
を示す選択マークが付されている場合、前記フォーマッ
トデータから該各選択項目の記載形態に関する情報を取
得し、該マークフィールドの各前記領域に対してそれぞ
れ行われた前記認識の結果と該各選択項目に関する情報
とから、前記選択マークが付された選択項目を特定する
マーク認識手段を設けたことを特徴とする光学式文字読
取装置。
【請求項２】前記前処理手段は、前記マークフィール
ドの前記文字の記載相当位置の領域と該マークフィール
ドで前記各選択項目をそれぞれ構成する該文字の間の領
域とを切出し、前記文字認識手段は、前記文字の記載相当位置の領域と
前記文字の間の領域とに対して前記認識を行い、前記マーク認識手段は、前記マークフィールドの前記各
領域に対してそれぞれ行われた前記認識の結果と該各選
択項目に関する情報とから、前記選択マークが付された
選択項目を特定する構成にしたことを特徴とする請求項
１記載の光学式文字読取装置。
【請求項３】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記前処理手段と前記文字認識手段とに接続されたマー
ク認識手段を設け、前記マーク認識手段は、任意数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目
がマークフィールドに予め印字され、該複数の選択項目
のいずれかには選択の意思を示す選択マークが付された
第１の帳票と、該マークフィールドには該複数の選択項
目が印字されておらず、該複数の選択項目のうちの選択
された選択項目に対応する任意数の該文字が後から記入
された第２の帳票とが混在して前記入力手段に与えられ
る場合、該第１の帳票のマークフィールドの前記フォー
マットデータを取得し、前記前処理手段の切出したマー
クフィールドの前記各領域を該取得したフォーマットデ
ータを用いて評価することにより、該入力手段に与えら
れた帳票が該第１の帳票か該第２の帳票かを判定し、前記判定結果が前記第１の帳票のときには、前記フォー
マットデータに基づき前記文字認識手段の認識結果から
前記選択マークが付された前記選択項目を特定し、該判
定結果が前記第２の帳票のときには、前記マークフィー
ルドに対して行われた該文字認識手段の認識結果を前記
選択された選択項目として出力する構成にしたことを、
特徴とする光学式文字読取装置。
【請求項４】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記文字認識手段に接続され、任意数の前記文字でそれ
ぞれ構成される複数の選択項目と他のガイダンス文字と
がマークフィールドに予め印字されると共に該複数の選
択項目のいずれかには選択の意思を示す選択マークが付
された前記帳票に対し、該マークフィールドの前記フォ
ーマットデータを入力し、該複数の選択項目を構成する
各文字には前記認識を行うように前記文字認識手段を制
御し、該ガイダンス文字には該認識を行わないように該
文字認識手段を制御し、該複数の選択項目を構成する各
文字に対して行った該認識の結果と該フォーマットデー
タとから、該選択マークが付された選択項目を特定する
マーク認識手段を、設けたことを特徴とする光学式文字
読取装置。
【請求項５】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記文字認識手段に接続され、任意数の前記文字でそれ
ぞれ構成される複数の選択項目が予めマークフィールド
に印字されると共に該複数の選択項目にはない他の選択
枝を書込む記入領域が該マークフィールドに設定された
前記帳票に対し、該マークフィールドの前記フォーマッ
トデータと前記文字認識手段が出力する認識結果とから
該記入領域に該選択枝が書込まれているか否かを判断
し、該記入領域に該選択枝が書き込まれていると判断し
たときには、該記入領域に対する該文字認識手段の認識
結果を出力し、該記入領域に該選択枝が書込まれていな
いと判断したときには該複数の選択項目の該各文字に対
する該文字認識手段の認識結果と該フォーマットデータ
とから、該選択マークが付された選択項目を特定するマ
ーク認識手段を、設けたことを特徴とする光学式文字読
取装置。
【請求項６】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメー
ジメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記前処理手段に接続され、任意数の前記文字でそれぞ
れ構成される複数の選択項目が予めマークフィールドに
印字され、該複数の選択項目のいずれかには選択の意思
を示す選択マークが付され、かつ、他の選択項目には該
選択マーク以外のマークが付された前記帳票に対し、該
前処理手段の切出した前記各領域の状態から該選択マー
ク以外のマークが付された該他の選択項目を抽出し、該
抽出の結果から該選択マークが付された選択項目を特定
するマーク認識手段を、設けたことを特徴とする光学式
文字読取装置。
【請求項７】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメー
ジメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記前処理手段と前記文字認識手段とに接続され、任意
数の前記文字でそれぞれ構成される複数の選択項目が予
めマークフィールドに印字され、該複数の選択項目のい
ずれかには選択の意思を示す選択マークが付され、か
つ、他の選択項目のうちのいずれかには一旦付された該
選択マークを取消す取消しマークが付された前記帳票に
対し、該前処理手段の切出した前記各領域から該取消し
マークが付された選択項目を抽出し、該取消しマークが
付された選択項目を除いた前記選択項目に対する前記文
字認識手段の認識結果と前記フォーマットデータとか
ら、該選択マークが付された選択項目を特定するマーク
認識手段を、設けたことを特徴とする光学式文字読取装
置。
【請求項８】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴に基づき前記帳票に記載され
た前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段とを、
備えた光学式文字読取装置において、前記文字認識手段に接続され、任意数の前記文字でそれ
ぞれ構成される複数の選択項目が予めマークフィールド
に印字され、該複数の選択項目のうちの選択する項目以
外の項目に対して選択をしない意思を示す非選択マーク
が付された帳票に対し、前記文字認識手段の認識結果か
ら前記非選択マークが付された選択項目を抽出し、該抽
出の結果と前記フォーマットデータとから該選択された
選択項目を特定するマーク認識手段を、設けたことを特
徴とする光学式文字読取装置。
【請求項９】帳票の光学的画像を入力してイメージに
変換する入力手段と、前記イメージを格納するイメージメモリと、前記帳票における文字の記載形態を示すフォーマットデ
ータに基づき、前記イメージメモリに格納されたイメー
ジから前記文字の記載相当位置の領域を切出す前処理手
段と、標準文字の特徴を示す標準文字パターンを格納する認識
辞書メモリと、前記前処理手段によって切出された領域に対する特徴を
抽出し、該抽出された特徴と前記認識辞書メモリに格納
された標準文字パターンとを照合して前記帳票に記載さ
れた前記文字の認識を文字単位で行う文字認識手段と
を、備えた光学式文字読取装置において、前記認識辞書メモリには、任意数の前記文字でそれぞれ
構成される複数の選択項目が予めマークフィールドに印
字されると共に該複数の選択項目には適宜にマークが付
されて選択された帳票に対し、該各文字に該マークを付
した状態のパターンをそれぞれ学習パターンとして予め
登録し、前記文字認識手段は、前記抽出した特徴と前記各学習パ
ターン及び前記標準文字パターンとを照合して前記認識
を行い、該認識の結果とその信頼性を示すランク値とを
出力する構成とすると共に、前記文字認識手段に接続され、前記フォーマットデータ
と該文字認識手段が出力する前記認識結果及びランク値
とに基づき、前記選択された選択項目を特定するマーク
認識手段を設けたことを特徴とする光学式文字読取装
置。
【請求項１０】前記認識辞書には、前記選択項目に付
される選択の意志を示す選択マークが付された状態の該
選択項目を構成する文字のパターンのみを前記学習パタ
ーンとして登録したことを特徴とする請求項９記載の光
学式文字読取装置。
【請求項１１】前記マーク認識手段は、前記文字認識
手段に接続されると共に前記前処理手段に接続され、該
前処理手段で切出された各領域における情報を数値化
し、該数値化した情報と前記各ランク値とを統合した値
に基づき、前記選択された選択項目を特定する構成にし
たことを特徴とする請求項９または１０記載の光学式文
字読取装置。