JPS62147584A - 文字読取装置 - Google Patents
文字読取装置Info
- Publication number
- JPS62147584A JPS62147584A JP60290222A JP29022285A JPS62147584A JP S62147584 A JPS62147584 A JP S62147584A JP 60290222 A JP60290222 A JP 60290222A JP 29022285 A JP29022285 A JP 29022285A JP S62147584 A JPS62147584 A JP S62147584A
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- Japan
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、任意のＨＨ対象物の文字を識別する文字読取
装置に関する。
装置に関する。
生産ライン上の生産物に刻印された文字や一般生活に存
在する様々な文字を読取るための文字読取装置は、予め
定められた帳票上の文字を読取る汎用文字読取装置（Ｏ
ＣＲ）とは異なり、種々雑多な背景から文字を見つけだ
し、文字認識を行なわなくてはならない。このため、観
測系や識別前処理に特殊な処理を行なう必要がある。
在する様々な文字を読取るための文字読取装置は、予め
定められた帳票上の文字を読取る汎用文字読取装置（Ｏ
ＣＲ）とは異なり、種々雑多な背景から文字を見つけだ
し、文字認識を行なわなくてはならない。このため、観
測系や識別前処理に特殊な処理を行なう必要がある。
例えば、印字部分とその印字部分の背景となる部分との
反射率の関係を考えてみると、従来のＯＣＲでは、反射
率の高い帳票上に反射率の低い文字が存在することが予
定されているため、２値量子化は比較的容易であった。
反射率の関係を考えてみると、従来のＯＣＲでは、反射
率の高い帳票上に反射率の低い文字が存在することが予
定されているため、２値量子化は比較的容易であった。
しかし、生産ラインや一般の社会生活の中では必ずしも
反射率の低い部分が文字であるとは限られず、例えば反
射率の低い背景上に反射率の高い文字が刻印されること
も予想される。こうした状況の下で、従来と同様の文字
認識技術を用いた場合には、次のような問題が生じる。
反射率の低い部分が文字であるとは限られず、例えば反
射率の低い背景上に反射率の高い文字が刻印されること
も予想される。こうした状況の下で、従来と同様の文字
認識技術を用いた場合には、次のような問題が生じる。
すなわち、予め用意されたパターンとの重ね合せによっ
て識別処理を行なう場合には、文字部分が黒レベルか白
レベルかが決まっていないと、黒地に白文字、白地に黒
文字の２種類の標準パターンを用意しなければならない
。
て識別処理を行なう場合には、文字部分が黒レベルか白
レベルかが決まっていないと、黒地に白文字、白地に黒
文字の２種類の標準パターンを用意しなければならない
。
しかも、構造的解析手法による識別処理を行なう場合に
は、多様な構造分析論理中に文字領域が“Ｏ１１レベル
か゛１゛ルベルかの判断を度々入れる必要がある。
は、多様な構造分析論理中に文字領域が“Ｏ１１レベル
か゛１゛ルベルかの判断を度々入れる必要がある。
したがって、従来の文字認識装置では、背景レベルと文
字レベルが定まっていない場合には、識別論理が１１雑
化し、認識時間が長大化するとともに、入力の多様化か
らくる認識の信頼性も低下するという問題があった。
字レベルが定まっていない場合には、識別論理が１１雑
化し、認識時間が長大化するとともに、入力の多様化か
らくる認識の信頼性も低下するという問題があった。
本発明は、このような事情に基づきなされたもので、そ
の目的とするところは、背景レベルと文字レベルとが定
まっていない認識対象に対しても、識別処理がＦｉ雑化
することがなく、多様な入力媒体に対して迅速で信頼性
の高い認識処理が可能な文字読取装置を提供することに
ある。
の目的とするところは、背景レベルと文字レベルとが定
まっていない認識対象に対しても、識別処理がＦｉ雑化
することがなく、多様な入力媒体に対して迅速で信頼性
の高い認識処理が可能な文字読取装置を提供することに
ある。
本発明は、観測手段によって得られた画像情報から文字
領域を検出し、検出された上記文字領域の画像情報を２
値化した後、２値化された画像情報を必要に応じて反転
させるようにしている。つまり、検出された文字領域の
画像情報から高レベル画素数と低レベル画素数とを求め
両画素数の大小を比較し、所定の比較結果が得られたと
きに前記２値化された画像情報を反転させ、得られた２
値画像情報を認識処理に供するようにしたことを特徴と
している。
領域を検出し、検出された上記文字領域の画像情報を２
値化した後、２値化された画像情報を必要に応じて反転
させるようにしている。つまり、検出された文字領域の
画像情報から高レベル画素数と低レベル画素数とを求め
両画素数の大小を比較し、所定の比較結果が得られたと
きに前記２値化された画像情報を反転させ、得られた２
値画像情報を認識処理に供するようにしたことを特徴と
している。
本発明によれば、入力画像情報の背景レベルと文字レベ
ルの大小関係がどのような関係にあっても、認識処理に
供される２値化画像情報の背景レベルと文字レベルとの
関係は一意的に決定付けられるので、認識処理に２種類
のパターンを用意したり、識別処理の過程で背景レベル
が“０″であるか“１″であるかを改めて判別する必要
がない。
ルの大小関係がどのような関係にあっても、認識処理に
供される２値化画像情報の背景レベルと文字レベルとの
関係は一意的に決定付けられるので、認識処理に２種類
のパターンを用意したり、識別処理の過程で背景レベル
が“０″であるか“１″であるかを改めて判別する必要
がない。
従って、本発明によれば、多様な入力媒体に対しても識
別処理の複雑化を招くことなく、信頼性の高い文字認識
を迅速に行なうことができる。
別処理の複雑化を招くことなく、信頼性の高い文字認識
を迅速に行なうことができる。
以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について説
明する。
明する。
第１図に、本実施例に係る文字認識装置の構成を示す。
例えば生産ライン上を移動する生産物１には、認識対象
である文字列１ａが刻印されている。テレビジョンカメ
ラ２は、この生産物１上を走査して上記文字列１ａを読
取る。テレビジョンカメラ２からの信号は、Ａ／Ｄ変換
回路３でＡ／Ｄ変換される。これが画像情報として多値
画像メモリ４に格納される。画像情報に含まれる文字列
１ａは、空間微分回路５、射影回路６および領域検出回
路７によって検出される。以下、具体例をもって文字領
域の検出の手順を説明する。
である文字列１ａが刻印されている。テレビジョンカメ
ラ２は、この生産物１上を走査して上記文字列１ａを読
取る。テレビジョンカメラ２からの信号は、Ａ／Ｄ変換
回路３でＡ／Ｄ変換される。これが画像情報として多値
画像メモリ４に格納される。画像情報に含まれる文字列
１ａは、空間微分回路５、射影回路６および領域検出回
路７によって検出される。以下、具体例をもって文字領
域の検出の手順を説明する。
第２図は反射率の低い背景に反射率の高い文字が刻印さ
れている場合（例えば黒地に白文字）を示し、第３図は
反射率の高い背景に反射率の低い文字が刻印されている
場合（例えば白地に黒文字）を示している。いずれの場
合においても、画像情報Ｐ１を空間微分回路５において
、第４図（ａ）に示す微分オペレータで横方向にラスク
スキャンすると、第２図および第３図に示す横方向の微
分パターンＰ２が得られる。この微分パターンＰｒは、
多値の微分パターンとして生成した正極性、負極性のパ
ターンを任意の絶対しきい値で２値化した２値パターン
である。射影回路６では、この横方向の微分パターンＰ
２の横方向の射影ｆｆｉ Ｓ １を求める。領域検出回
路７は、得られた射影量Ｓ１を所定のしきい値Ｔｈ１で
量子化し、文字列１ａの高さｈを求めるとともに、この
高さｈの上下にマージンΔｈを付加して＠域高さＨ８算
出する。次に空間微分回路５は、この領域高さＨの範囲
内で画像情報Ｐ１を第４図（ｂ）に示す微分オペレータ
を用いて縦方向にラスクスキャンし、前述の操作と同様
に縦方向の微分パターンＰ３を生成する。射影回路６は
、この微分パターンＰ３の縦方向の射影（至）Ｓ２を求
める。領域検出回路７は、射影１８２を所定のしきい値
Ｔｈ２で２値量子化し、文字幅、文字間ピッチなどを用
いた文字列の横幅Ｗを求め、さらにその左右にマージン
ΔＷを加えて領域幅Ｗを求める。得られた領域高さＨと
領域幅Ｗとによって、領域検出回路７は、文字領域Ｐ４
を検出する。
れている場合（例えば黒地に白文字）を示し、第３図は
反射率の高い背景に反射率の低い文字が刻印されている
場合（例えば白地に黒文字）を示している。いずれの場
合においても、画像情報Ｐ１を空間微分回路５において
、第４図（ａ）に示す微分オペレータで横方向にラスク
スキャンすると、第２図および第３図に示す横方向の微
分パターンＰ２が得られる。この微分パターンＰｒは、
多値の微分パターンとして生成した正極性、負極性のパ
ターンを任意の絶対しきい値で２値化した２値パターン
である。射影回路６では、この横方向の微分パターンＰ
２の横方向の射影ｆｆｉ Ｓ １を求める。領域検出回
路７は、得られた射影量Ｓ１を所定のしきい値Ｔｈ１で
量子化し、文字列１ａの高さｈを求めるとともに、この
高さｈの上下にマージンΔｈを付加して＠域高さＨ８算
出する。次に空間微分回路５は、この領域高さＨの範囲
内で画像情報Ｐ１を第４図（ｂ）に示す微分オペレータ
を用いて縦方向にラスクスキャンし、前述の操作と同様
に縦方向の微分パターンＰ３を生成する。射影回路６は
、この微分パターンＰ３の縦方向の射影（至）Ｓ２を求
める。領域検出回路７は、射影１８２を所定のしきい値
Ｔｈ２で２値量子化し、文字幅、文字間ピッチなどを用
いた文字列の横幅Ｗを求め、さらにその左右にマージン
ΔＷを加えて領域幅Ｗを求める。得られた領域高さＨと
領域幅Ｗとによって、領域検出回路７は、文字領域Ｐ４
を検出する。
このようにして検出された文字領域Ｐ４の画像情報は、
ヒストグラム作成回路８に入力される。
ヒストグラム作成回路８に入力される。
ヒストグラム作成回路８は、入力された画像情報から濃
度値に対する画素数のヒストグラムを生成する。つまり
、文字領域Ｐ４内における文字を構成する画素数と背景
を構成する画素数とを比べると、背景の方が文字に比べ
て多いという一般的条件を当てはめると、このヒストグ
ラムのパターンを見ることにより背景レベルと文字レベ
ルのどちらの反射率が高いかがわかる。たとえば、第５
図（ａ）の例は、低濃度（低反射率）側の画素数が高温
°度（高反射率）側の画素数よりも多く、第２図Ｐ４に
示すように背景が文字よりも暗い場合の例を示している
。また、第５図（ｂ）は、高濃度側の画素数が低濃度側
の画素数よりも多く、第３図Ｐ４に示すように背景が文
字よりも明るい場合の例を示している。作成されたヒス
トグラムは、しきい値判定回路９におけるしきい値算出
に使用される。しきい値譚出は、背景部と文字部の境目
と考えられるヒストグラムの谷部を検出して、この地点
をしきい値とするモード法を用いて行なう。
度値に対する画素数のヒストグラムを生成する。つまり
、文字領域Ｐ４内における文字を構成する画素数と背景
を構成する画素数とを比べると、背景の方が文字に比べ
て多いという一般的条件を当てはめると、このヒストグ
ラムのパターンを見ることにより背景レベルと文字レベ
ルのどちらの反射率が高いかがわかる。たとえば、第５
図（ａ）の例は、低濃度（低反射率）側の画素数が高温
°度（高反射率）側の画素数よりも多く、第２図Ｐ４に
示すように背景が文字よりも暗い場合の例を示している
。また、第５図（ｂ）は、高濃度側の画素数が低濃度側
の画素数よりも多く、第３図Ｐ４に示すように背景が文
字よりも明るい場合の例を示している。作成されたヒス
トグラムは、しきい値判定回路９におけるしきい値算出
に使用される。しきい値譚出は、背景部と文字部の境目
と考えられるヒストグラムの谷部を検出して、この地点
をしきい値とするモード法を用いて行なう。
この結果、第５図（ａ）では濃度の高い方に、また、同
図（ｂ）では濃度の低い方にしきい値が設定される。し
きい値が求まったら、しきい値よりも高レベルの画素数
を高レベル画素数格納回路１０に格納し、同低レベルの
゛画素数を低レベル画素数格納回路１１に格納する。こ
れら両画素数格納回路１０．１１に格納された画素数は
、比較回路１２で比較される。比較回路１２は、高レベ
ル画素数が低レベル画素数を上回るとぎには、１１１
ｎを出力し、その逆の場合には“０″を出力する。
図（ｂ）では濃度の低い方にしきい値が設定される。し
きい値が求まったら、しきい値よりも高レベルの画素数
を高レベル画素数格納回路１０に格納し、同低レベルの
゛画素数を低レベル画素数格納回路１１に格納する。こ
れら両画素数格納回路１０．１１に格納された画素数は
、比較回路１２で比較される。比較回路１２は、高レベ
ル画素数が低レベル画素数を上回るとぎには、１１１
ｎを出力し、その逆の場合には“０″を出力する。
一方、文字ｆｌＥＩ滅Ｐ４の多値画像情報は、２値化回
路１３にも与えられている。この２値化回路１３は、し
きい値判定回路９で算出されたしきい値を用いて上記多
値画像情報を２値化する。２値化された文字領域Ｐ４の
画像情報と、前述した比較回路１２からの出力とは、排
他的論理和回路１４に入力される。排他的論理和回路１
４は、比較結果が“°０″の時のみ２値化回路１３から
の出力を反転させる。したがって、例えば第６図０１に
示すように背景の反射率が文字のそれよりも高い場合に
は、高レベル画素数が低レベル画素数を上回るので、比
較回路１２の出力が１″となり、２Ｍ化出出力Ｃ２に示
すようにそのまま出力される。
路１３にも与えられている。この２値化回路１３は、し
きい値判定回路９で算出されたしきい値を用いて上記多
値画像情報を２値化する。２値化された文字領域Ｐ４の
画像情報と、前述した比較回路１２からの出力とは、排
他的論理和回路１４に入力される。排他的論理和回路１
４は、比較結果が“°０″の時のみ２値化回路１３から
の出力を反転させる。したがって、例えば第６図０１に
示すように背景の反射率が文字のそれよりも高い場合に
は、高レベル画素数が低レベル画素数を上回るので、比
較回路１２の出力が１″となり、２Ｍ化出出力Ｃ２に示
すようにそのまま出力される。
一方、同図０３に示すように背景の反射率が文字のそれ
よりも低い場合には、高レベル画素数が低レベル画素数
を下回るので、比較回路１２の出力がＪｄ Ｏ１１とな
り、２値化出力はＣ２に示すように反転されて出力され
る。認識回路１５においては、入力画像の背景の反射率
と文字の反射率とがどのような関係にあっても、前処理
段階において上記関係が一意に決定された画像が入力さ
れ、正規化、辞書との類似度計算等が行われる。したが
って、認識回路１５に於ける認識論理が複雑化すること
はない。
よりも低い場合には、高レベル画素数が低レベル画素数
を下回るので、比較回路１２の出力がＪｄ Ｏ１１とな
り、２値化出力はＣ２に示すように反転されて出力され
る。認識回路１５においては、入力画像の背景の反射率
と文字の反射率とがどのような関係にあっても、前処理
段階において上記関係が一意に決定された画像が入力さ
れ、正規化、辞書との類似度計算等が行われる。したが
って、認識回路１５に於ける認識論理が複雑化すること
はない。
なお、上記実施例では、生産物に刻印された生産物の文
字認識を例に上げて説明したが、例えば自動車のナンバ
ープレートのように、地の色が様々なものを識別する用
途にも適用可能である。
字認識を例に上げて説明したが、例えば自動車のナンバ
ープレートのように、地の色が様々なものを識別する用
途にも適用可能である。
第１図は本発明の一実施例に係る文字認識装置のブロッ
ク図、第２図および第３図は同装置における文字領域の
検出手順を説明するための図、第４図は同文字領域の検
出に使用される微分オペレータを示す図、第５図は同装
置におけるヒストグラム作成回路で作成されるヒストグ
ラムの例を示す図、第６図は同装置に於ける２値画像情
報を適宜反転する部分を説明するための図である。 １・・・生産物、２・・・テレビジョンカメラ、Ｐｌ・
・・画像情報、Ｐ２・・・横方向の微分パターン、Ｐ３
・・・縦方向の微分パターン、Ｐ４・・・文字領域。 ｒ′ 二閾１
［４度値 第５図 （ａ） （ｂ） 第４図 第６図
ク図、第２図および第３図は同装置における文字領域の
検出手順を説明するための図、第４図は同文字領域の検
出に使用される微分オペレータを示す図、第５図は同装
置におけるヒストグラム作成回路で作成されるヒストグ
ラムの例を示す図、第６図は同装置に於ける２値画像情
報を適宜反転する部分を説明するための図である。 １・・・生産物、２・・・テレビジョンカメラ、Ｐｌ・
・・画像情報、Ｐ２・・・横方向の微分パターン、Ｐ３
・・・縦方向の微分パターン、Ｐ４・・・文字領域。 ｒ′ 二閾１
［４度値 第５図 （ａ） （ｂ） 第４図 第６図
Claims (2)
- （１）観測手段によって得られた画像情報から文字領域
を検出する文字検出手段と、この文字検出手段で検出さ
れた文字領域の画像情報を２値化する２値化手段と、前
記文字検出手段で検出された文字領域の画像情報から高
レベル画素数と低レベル画素数とを求め両画素数の大小
を比較する比較手段と、この比較手段で所定の比較結果
が得られたときに前記２値化された画像情報を反転させ
る画像反転手段とを具備したことを特徴とする文字読取
装置。 - （２）比較手段は、文字領域の画像情報から濃度に対す
る画素数のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手
段と、上記ヒストグラムから濃度しきい値を求める手段
とを具備したものであることを特徴とする特許請求の範
囲第１項記載の文字読取装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60290222A JPS62147584A (ja) | 1985-12-23 | 1985-12-23 | 文字読取装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60290222A JPS62147584A (ja) | 1985-12-23 | 1985-12-23 | 文字読取装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62147584A true JPS62147584A (ja) | 1987-07-01 |
Family
ID=17753334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60290222A Pending JPS62147584A (ja) | 1985-12-23 | 1985-12-23 | 文字読取装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS62147584A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01279385A (ja) * | 1988-04-30 | 1989-11-09 | Seiko Epson Corp | 文字認識方法 |
| JPH0424781A (ja) * | 1990-05-15 | 1992-01-28 | Canon Inc | 文書処理装置 |
| US7437002B2 (en) | 2003-08-25 | 2008-10-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Image recognition system utilizing an edge image and a binary image |
-
1985
- 1985-12-23 JP JP60290222A patent/JPS62147584A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01279385A (ja) * | 1988-04-30 | 1989-11-09 | Seiko Epson Corp | 文字認識方法 |
| JPH0424781A (ja) * | 1990-05-15 | 1992-01-28 | Canon Inc | 文書処理装置 |
| US7437002B2 (en) | 2003-08-25 | 2008-10-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Image recognition system utilizing an edge image and a binary image |
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