JPS6175976A - 認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は認識装置に係り、特に文字の認識時に背景色５
文字色の判定を自動化し得る認識装置に関する。

近時、工業用文字の認識、たとえばキートップや銘板、
あるいは自動車に書かれた文字、一般的にはＯＣＲ等の
文字を認識する場合に背景色１文字色が決っていないも
のが多く、認識のための辞書作成時に人間が二値化像を
見ながらスライスレベルや被認識体が濃色文字淡色背景
であるか、淡色文字濃色背景であるかを入力していた。

〔従来技術〕

第５図は従来の文字認識装置の一例を示す系統図であり
、被認識パターン１は上記したＯＣＲ。

キ、−トップ等の文字が１または淡の背景、たとえば色
付背景に同じく淡または濃の文字で書かれたものであり
、該被認識パターン１は撮像系２によってその文字が撮
像され、該撮像系で撮像されたパターン信号はアナログ
信号として出力されて該アナログ信号を二値化する二値
化回路３に与えられる。該二値化回路で二値化されたア
ナログ信号はディジタル化されて二値化信号として次段
の二次元フレームメモリ４に格納される。６はあらかじ
め作成しておいた辞書パターンを格納した辞書メモリ６
であり、該辞書メモリ６からの辞書パターンデータと上
記フレームメモリ内の被認識パターンデータとを重ね合
せて１両者の不一致点をパターンマツチング回路５で比
較した出力を制御回路７を通じて出カフａされ辞書メモ
リ６も制御回路７の制御信号７ｂによってコントロール
される。

上述の辞書メモリ６内の辞書パターンと被認識パターン
をパターンマツチング回路５によって。

たとえば第６図に示すような被認識パターンの濃淡Ｘと
頻度ｆとの関係を示す多値化ヒストグラムを作成する。

すなわち被認識パターン中のパターンの明るさの度合を
複数に分割した値Ｘを横軸にとって、これを統計学的に
処理して、複数に分割した明るさの度合に応じた被認識
波形の度合を計数した頻度ｆを縦軸に取るようにする。

統計的な処理方法としては種々のものをとることができ
る−　が、たとえば下記ｆｌ１式に示す正規分布の和を
当てはめてＡ９丁、α、Ｂ、”Ｅ、　　βを決定する。

ｆ　　（ｘ）　−Ａ　ｅｘｐ（−（ｘ−丁）２／α）＋
Ｂ　　ｅｘｐ（−（ｘ　　　ｂ）　　’／β２）・　・
　・　・　・　・（１） 但し、　　ａ＜ｂ　（分布の平均）、α、β＝（標準偏
差） このようにすれば、第６図に示すような被認識パターン
の背景と文字との濃淡差に応じてたとえば黒文字部分の
ピーク曲線８と背景の部分のピーク曲線９とを求めるこ
とができる。ここでスライスレベル値を下記（２）式に
従って求めるとスライスレベルｘｓは Ａ　ｅｘｐ（（ｘ、−ａ）　　’１０ｔ”１−Ｂｅｘｐ
　　（（ｘｓ−ｂ）’／β’）・・［２）で求められて
被認識パターンが濃色文字淡色背景か、淡色文字濃色背
景であるかを決定できる。

即ち（２）式の結果から第７図［ａｌに示すようにＡく
Ｂが決定されれば、明るい方Ｂが背景、暗い方Ａが文字
、即ち曲線８が文字で曲線９が背景であることが解る。

同様に（２）式の結果から第７図（ｂ）に示すようにＡ
＞Ｂが決定されれば、明るい方Ｂが文字、暗い方Ａが背
景、即ち曲線８が背景１曲線９は文字であると判定する
ことが可能である。尚。

１０は総合曲線である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

然し、上述のような従来技術によって背景と文字との濃
淡ヒストグラムを求めると第８図（ａ）、　ｆｂ）の総
合曲線１１．１２に示すように２つのピーク曲線８．９
を持ったヒストグラムではなく１つのピーク曲線しか持
た総合曲線のために上記（１１，（２１からスライスレ
ベルｘｓを求めることができない欠点を生ずる。

このような総合曲線１１．１２となる原因は被認識パタ
ーン１を撮像系２で撮像する際の撮像された例えば黒色
文字の情報アナログ信号１４と白の背景情報アナログ信
号１３との黒色レベルでの背景情報アナログ信号比率が
極めて大きく第９図に示されるようになされていること
と、二値化する際のサンプリング周波数１５等から一方
にすそを引いた曲線１１．１２となる傾向になる。

〔問題を解決にするための手段〕

本発明は上記欠点を解消した認識装置を提供するもので
その手段は、被認識パターンを撮像手段を介して撮像し
たアナログ映像信号を二値化したディジタル信号とあら
かじめ作成された辞書メモリ内の辞書パターンを比較し
て比較出力を計数する認識手段において、上記アナログ
映像信号を多値化してメモリする記憶手段と該記憶手段
内データに基づいて映像の濃淡に対する頻度を示すヒス
トグラムを作成するヒストグラム作成手段と。

該ヒストグラム作成手段の出力から歪度を計算して正ま
たは負を判定するとともにヒストグラムの標準偏差を求
めてスライスレベルを決定する手段を具備することによ
ってなされる。

〔作　用〕

上記認識装置では撮像系で得たアナログ信号を多値化手
段に加えて多値化してフレームメモリに格納した後にヒ
ストグラム作成手段でヒストグラムを作りヒストグラム
レベルを設定すると共に被認識パターンが濃色文字淡色
背景か淡色文字濃色背景であるかをスライスレベルネガ
・ポジ判定回路で判定して辞書を作って背景が白で文字
が黒のようにコントラストの大きいものでない１例えば
黄色地に赤文字を書いたような被認識パターンでも判別
可能な認識装置を得ることにある。

〔実施例〕

以下１図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の認識装置の系統図を示すものであり、
第５図の従来例と同一部分には同一符号を付して重複説
明を省略する。符号１〜７迄は被認識パターンを撮像し
て辞書パターンと比較した不一致度を出力するように構
成され９本発明の認識装置は上記従来手段に判別手段１
６と辞書作成回路２１を付加したものである。

即ぢ撮像系２からのアナログ信号は二値化回路３に与え
られると共に判別手段１６内の多値化回路１７に加えら
れて多値化されて多値化映像ディジタルデータは二次元
フレームメモリ１８に格納される。該二次元フレームメ
モリ１８内に格納した多値化映像ディジタルデータに基
づいて被認識パターンの濃淡ヒストグラムを第８図（ａ
）、　（ｂｌに示したようにヒストグラム作成回路１９
で作成する。

次にヒストグラム作成回路１９の出力をスライスレベル
ネガ・ポジ判定回路２０に加えてスライスレベルの設定
並びに濃色文字淡色背景か淡色文字濃色背景かを判定す
る。

次に二次元フレームメモリ１８とスライスレベルネガ・
ポジ判定回路２０のデータに基づいて辞書作成回路２１
で辞書を作成して辞書メモリにこのデータを格納するよ
うにする。上記した点線で囲まれた判別手段は従来は人
間が目視で判別をしていた作業であるが、この構成によ
れば作業が自動化される。

上記構成の各回路の動作を更に第２図（ａｌ、　（ｂｌ
乃至第４図（ａｌ、　（ｂ）によって詳記する。第２図
（ａ）は被認識パターンの映像パターン図、第２図ｆｂ
ｌはフレームメモリ１８内へのデータ格納状態を示す図
。

第３図（ａｌ、　（ｂｌは歪度νの分布を表す線図、第
４図（ａ）、　（ｂ）はスライスレベル設定を説明する
ための線図である。

先ず第２図（ａｌにおいて、撮像系２から取り出したア
ナログ映像信号は画像上でＸ軸２２．Ｙ軸２３をそれぞ
れｎ等分した各セル２４．２５・・・等の内で濃淡をｎ
等分し、第２図（ｂｌの二次元フレームメモリ１８内で
その濃淡ＸＩ、Ｘ２・・・Ｘ６４の各セル部分が各々何
個であるかをカウントしてその頻度２６をメモリしてい
る。このようなメモリデータは二次元フレームメモリ１
８並びに次段のヒストグラム作成回路１９により作成さ
れて第８図に示すヒストグラムが作成される。

次にスライスレベルネガ・ポジ判定回路２０では分布の
平均値マ１分散σ′歪度νを計算する。

平均値は ｘ＝Ｑ　ｘ　ｒ　（Ｘ）　／Ｎ　　　　　　１６．（３
１Ｘ％１ で与えられ２分散は ・　・　・（４） で与えられる。更に歪度は ν＝Σ（ｘ−ｘ）　　’　ｆ　　（ｘ）　／ａ　’　・
・１５）で与えられる。

但しＮはサンプル数（Ｎ、＝Σｆ（ｘ））、　　　Ｘ’
−１ このように歪度νを求めてその分布が第３図（ａ）に示
すようなヒストグラム形状２７ａでマが左歪みの位置２
８ａではν〉０で正の値をとり、第３図（ｂ）に示すよ
うなヒストグラム形状２７ｂでＸが右歪の位置２８ｂで
はνくＯで負の値をとる。

そこで該スライスレベルネガ・ポジ判定回路２０によっ
て被認識パターンが例えば白い紙に黒い文字を書いた時
のような淡色背景濃色文字では第３図（ｂ）のようなｙ
＜Ｑを判断し、黒い紙に白い文字を滓出させたような濃
色背景淡色文字では第３図（ａｌのようなり〉Ｏを判断
することで被認識パターンのネガ或いはポジが判断でき
る。

さらにスライスレベルネガ・ポジが判定回路では第４図
（ａ）、　（ｂ）に示すようにスライスレベルｘ５を決
定することができる。即ち第４図（ａｌに示すようなヒ
ストグラム形状２７ａでν〉Ｏの場合には明るい方の３
０ａが文字部分であるのでスライスレベル２９ａ　　（
ｘ、）は Ｘ、＝Ｘ＋ａσ　　　　　　　　　・・・（６）但しａ
は係数となり。

第４図（ｂｌに示すようなヒストグラム形状２７ｂでν
く０の場合には暗い方３０ｂが文字部分であるのでスラ
イスレベル２９ｂ（ｘｉ）は ｘｓ＝ｘ−ｂσ　　　　　　　　・・・（７）但しｂは
係数 としてもとめることが可能となる。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば従来目視判定以外に
自動化が困難であった一山のヒストグラム形状でも被認
識パターンスライスレベルを決定することができ、且つ
濃色文字淡色背景であるか淡色文字濃色背景であるかの
判別自動化し得る特徴を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の認識装置の系統図、第２図（ａ）は本
発明の認識装置に用いられるヒストグラム作成回路並び
にフレームメモリを説明するための被認識ハターンの画
像、第２図（ｂ）はフレームメモリ内のメモリ格納状態
説明図、第３図ｆａｎ、　［ｅ）は本発明の認識装置の
ネガ・ポジ判別を行うための説明に供する濃淡ヒストグ
ラム線図、第４図（ａｌ、　（ｂ）は本発明の認識装置
のスライスレベル決定方法を説明するための濃淡ヒスト
グラム線図、第５図は従来の認識装置の系統図、第６図
は従来の認識装置の文字又は背景部分の判別を行うため
の濃淡ヒストグラム線図、第７図（ａ）、　（ｂｌは従
来の認識装置のスライスレベル決定を説明するための濃
淡ヒストグラム線図、第８図は従来の認識装置では文字
又は背景の認識が不可能な濃淡ヒストグラム線図。 第９図は第８図のようなヒストグラムとなる理由を説明
するための被認識パターンの映像強度と映像位置との関
係を示す線図である。 １・・・被認識パターン、　　　　２・・・撮像系、　
　　　３・・・二値化回路、　　　　　４．１８・・・
二次元フレームメモリ、　　　　５・・・パターンマツ
チング回路、　　　　６・・・辞書メモリ、　　　　７
・・・制御回路５　　　１６・・・判別手段、　　　　
１７・・・多値化回路。 １９・・・ヒストグラム作成回路、　　　　　２０・・
・スライスレベルネガ・ポジ判別回路。 ２１・・・辞書作成回路。 第１囚 第２図 第３図 （ａ）　　　　　　（ｂ） 第４図 （ａ）　　　　　　（ｂ） 第５図 第６図 培　　　　　萌 Ｘ１浸− 第７図 （ａ）　　　　　　　　　（ｂ） 第８図 （ａ）　　　　　　（ｂ） 第９図 丁・　続　ハｌｉ　　ｉＥ　　；１７（方式）１１し１
’（、”１　、ｌン小 １１、’！ｒｌｌ　５９　　・１　橢ｕＴ’ｉｌ：・ｊ
ｉ１９８８２０号３　山、１　で（−・３と １＋ｆ’ｔ、　、：　、’ｌ閏イｇ：　　　　　　ｉｌ
ｏ：′ｌ出〜１臥１１、トハ　神９！１県川崎市中ハ、
１区」、・１・Ｉｌｌ中１０１５番地ｆ５２２）名［′
１、富士通株式会社 １１（理　　　Ｊｙ、　　　　　　：ｉ−＋’ｌｉ　　
神↑１甲１．ｊ川よ４ｉ山中原１ズー１−！ｊ・］１１
中＋ＯｔＳ番地８抽１１：　、Ｑ内ｆゎ別社σノ通り （１１本願明細書第１１頁ｍ１８行目に記載の「第３図
（ａ）　、　　（ｅ）は」を「第３図（ａ）　、　（ｂ
）は」と補正する。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 被認識パターンを撮像手段を介して撮像したアナログ映
   像信号を二値化したディジタル信号とあらかじめ作成さ
   れた辞書メモリ内の辞書パターンとを比較して比較出力
   を計数する認識手段において、上記アナログ映像信号を
   多値化してメモリする記憶手段と該記憶手段内データに
   基づいて映像の濃淡に対する頻度を示すヒストグラムを
   作成するヒストグラム作成手段と、該ヒストグラム作成
   手段の出力から歪度を計算して正または負を判定すると
   ともにヒストグラムの標準偏差を求めてスライスレベル
   を決定する手段とを具備することを特徴とする認識装置
   。