JPS6238984A - 光学文字読取方式 - Google Patents
光学文字読取方式Info
- Publication number
- JPS6238984A JPS6238984A JP60177513A JP17751385A JPS6238984A JP S6238984 A JPS6238984 A JP S6238984A JP 60177513 A JP60177513 A JP 60177513A JP 17751385 A JP17751385 A JP 17751385A JP S6238984 A JPS6238984 A JP S6238984A
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- JP
- Japan
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- format
- slips
- slip
- varieties
- optical character
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- Pending
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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】
〔発明の利用分野〕
本発明は文書画像の認識方式に係り、特に銀行端末等に
おける伝票類の読取に好適な光学文字読取方式に関する
。
おける伝票類の読取に好適な光学文字読取方式に関する
。
近年、銀貢をはじめとするオフィスでは、伝票類の処理
の省力化が大きな課題となっており、その一つの解決策
として伝票類の光学文字読取装置（以下ＯＣＲ，と略す
）によるコード化が進められつつある。ＯＣＲで文字を
コード化するためには、コード化する文字の位置・属性
等から成るあらかじめ登録されたフォーマット情報を、
補助的に利用する必要があるが、銀行のように多種多様
な伝票を同一のＯＣＲで処理する必要がある場合には、
入力された伝票類が「どのフォーマットの伝票類である
か」を指定する方法が、操作性の点でポイントになる。
の省力化が大きな課題となっており、その一つの解決策
として伝票類の光学文字読取装置（以下ＯＣＲ，と略す
）によるコード化が進められつつある。ＯＣＲで文字を
コード化するためには、コード化する文字の位置・属性
等から成るあらかじめ登録されたフォーマット情報を、
補助的に利用する必要があるが、銀行のように多種多様
な伝票を同一のＯＣＲで処理する必要がある場合には、
入力された伝票類が「どのフォーマットの伝票類である
か」を指定する方法が、操作性の点でポイントになる。
従来のＯＣＲ，では、たとえば（株）日立製作所発行の
ＨＩＴＡＣマニュアル５００−２−０５４、ＨＴ−５５
０４−４１形・１（Ｔ−５５０４−５１形・ＨＴ−５５
０４−６１形画像入力付光学文字読取装置／機能解説編
、と題する文献の３０ページにあるように、伝票類上に
特別のフォーマットＩＤと呼ぶ欄を設けて、まず最初に
この欄を認識することによって入力伝票のフォーマット
を自動的に選択する方式が採られている。ただし銀行に
おける公共料金の払い込み伝票、株式の配当金受取伝票
のように、自部門以外で定義された伝票類には、上記の
特別の欄を設けることはできないので、このような伝票
類を取扱う場合には、伝票を入力する都度、人手によっ
てフォーマットを指定しなければならない欠点があった
。
ＨＩＴＡＣマニュアル５００−２−０５４、ＨＴ−５５
０４−４１形・１（Ｔ−５５０４−５１形・ＨＴ−５５
０４−６１形画像入力付光学文字読取装置／機能解説編
、と題する文献の３０ページにあるように、伝票類上に
特別のフォーマットＩＤと呼ぶ欄を設けて、まず最初に
この欄を認識することによって入力伝票のフォーマット
を自動的に選択する方式が採られている。ただし銀行に
おける公共料金の払い込み伝票、株式の配当金受取伝票
のように、自部門以外で定義された伝票類には、上記の
特別の欄を設けることはできないので、このような伝票
類を取扱う場合には、伝票を入力する都度、人手によっ
てフォーマットを指定しなければならない欠点があった
。
本発明の目的は、複数種類のフォーマットをもつ伝票類
を、伝票類に特別なフォーマットＩＤを付すことなく、
自動的に読取る方式を提供することにある。
を、伝票類に特別なフォーマットＩＤを付すことなく、
自動的に読取る方式を提供することにある。
上記目的を達成するために、本発明では伝票類が一般に
表（ひよう）等の構造で特徴づけられること、および表
等を構成する線分等は、ディジタル画像処理の技術によ
り比較的容易に認識できることを利用して、入力伝票類
中の表等の構造により自動的にフォーマットを選択する
。
表（ひよう）等の構造で特徴づけられること、および表
等を構成する線分等は、ディジタル画像処理の技術によ
り比較的容易に認識できることを利用して、入力伝票類
中の表等の構造により自動的にフォーマットを選択する
。
以下本発明の一実施例を第１図〜第５図により詳細に説
明する。第１図は本発明による伝票類コード化処理の概
要を示す。本処理は基本的に、伝票類のサンプルをもと
にこの伝票類のフォーマットをファイルに登録する処理
１〜３と、実際に数値、文字等が書込まれた伝票類を上
記フォーマット情報を参照して認識コード化する処理１
〜５から成る。
明する。第１図は本発明による伝票類コード化処理の概
要を示す。本処理は基本的に、伝票類のサンプルをもと
にこの伝票類のフォーマットをファイルに登録する処理
１〜３と、実際に数値、文字等が書込まれた伝票類を上
記フォーマット情報を参照して認識コード化する処理１
〜５から成る。
フォーマットの登録処理は、さらに伝票類の線分の集合
である表の構造を認識する過程と、表の各欄に書込まれ
る文字・数値等の属性、桁数、位置等をユーザが指定す
る過程から成る。後者の属性等指定の過程は、従来のた
とえば前記文献にある方式（図中ディスプレイ９に表示
されたガイダンスに従ってキーボード１０から入力する
）を利用するものとし、説明は省略する。以下前者の表
の認識過程を詳細に説明する。
である表の構造を認識する過程と、表の各欄に書込まれ
る文字・数値等の属性、桁数、位置等をユーザが指定す
る過程から成る。後者の属性等指定の過程は、従来のた
とえば前記文献にある方式（図中ディスプレイ９に表示
されたガイダンスに従ってキーボード１０から入力する
）を利用するものとし、説明は省略する。以下前者の表
の認識過程を詳細に説明する。
表の認識過程の目的は、伝票類から表の特徴を表わすパ
ラメータを求めることである。伝票類としては、−例と
して第２図の伝票を用いて以下説明する。まず処理１で
、伝票１１を画像入力装置（イメージ・スキャナ等）で
ディジタル化して、コンピュータのメモリに２値画像と
して取込む。
ラメータを求めることである。伝票類としては、−例と
して第２図の伝票を用いて以下説明する。まず処理１で
、伝票１１を画像入力装置（イメージ・スキャナ等）で
ディジタル化して、コンピュータのメモリに２値画像と
して取込む。
次に処理２で、上記データからディジタル画像処理の手
段により、線分の位置に関する情報を認識して、第３図
に示すテーブル１２を作成する。最後に処理３で上記テ
ーブル１２から、表の構造を表す特徴パラメータを求め
て、第４図に示すテーブル１３を作成して、ファイル６
に格納する。なお求めた特徴パラメータと各欄の属性等
の情報はフォーマットナンバー（以下フォーマットＡと
略記）によって対応づけるが、これは特にユーザに意識
させてキーボード１０から取り込むこともでき、また同
一セツションで特徴パラメータおよび属性等を求めるこ
とにより暗示的に行うこともできる。
段により、線分の位置に関する情報を認識して、第３図
に示すテーブル１２を作成する。最後に処理３で上記テ
ーブル１２から、表の構造を表す特徴パラメータを求め
て、第４図に示すテーブル１３を作成して、ファイル６
に格納する。なお求めた特徴パラメータと各欄の属性等
の情報はフォーマットナンバー（以下フォーマットＡと
略記）によって対応づけるが、これは特にユーザに意識
させてキーボード１０から取り込むこともでき、また同
一セツションで特徴パラメータおよび属性等を求めるこ
とにより暗示的に行うこともできる。
次に上記処理２の内容を詳細に説明する。処理２は、伝
票１１のディジタル２値画像から直線成分を抽出する処
理と、直線成分上の端点を求めてこれを線分情報に変換
してテーブル１２を作成する処理から成る。前者の直線
成分の抽出は、従来のディジタル画像処理の手段で実現
でき、たとえば長尾真氏著、電子通信学会編による「パ
ターン情報処理Ｊ （１９８３年コロナ社発行」と題
する文献の７９〜８１ページにあるノヘウ（Ｈｏｕｇｈ
）変換の手法を利用することができる。本処理によれば
、画像中の直線成分を方程式 ％式％ における傾きθと、原点からの距離ρの組として求める
ことができる。次に上記方程式上の端点を求めて直線を
線分の情報に変換する。
票１１のディジタル２値画像から直線成分を抽出する処
理と、直線成分上の端点を求めてこれを線分情報に変換
してテーブル１２を作成する処理から成る。前者の直線
成分の抽出は、従来のディジタル画像処理の手段で実現
でき、たとえば長尾真氏著、電子通信学会編による「パ
ターン情報処理Ｊ （１９８３年コロナ社発行」と題
する文献の７９〜８１ページにあるノヘウ（Ｈｏｕｇｈ
）変換の手法を利用することができる。本処理によれば
、画像中の直線成分を方程式 ％式％ における傾きθと、原点からの距離ρの組として求める
ことができる。次に上記方程式上の端点を求めて直線を
線分の情報に変換する。
第５図は直線上の端点を求めるアルゴリズムの一例を示
すフローチャートである。図中変数フラグ（ｆｌａｇ
）は、黒画素（１のとき）と白画素（−１のとき）を表
す。本アルゴリズムでは、まずステップ５２で縦線と横
線の別を判定し、ステップ５３〜５８とステップ５９〜
６４を選択する。
すフローチャートである。図中変数フラグ（ｆｌａｇ
）は、黒画素（１のとき）と白画素（−１のとき）を表
す。本アルゴリズムでは、まずステップ５２で縦線と横
線の別を判定し、ステップ５３〜５８とステップ５９〜
６４を選択する。
次にステップ５４と５６またはステップ６０と６２で直
線上の座標を順次繰返す。ステップ５７または６３で黒
画素から白画素または白画素から黒画素への変化点を検
出しステップ５８またはステップ６４でこれを端点とし
てテーブル１２に登録する。以上の処理をすべてのρ、
θの組について行う。なお入力伝票のディジタル画像の
画質が劣化している場合には、上記）］ｏｕｇｈ変換に
よる直線上に実際の線分データが乗っていない場合もあ
る。このような場合にはステップ５７でＸに幅をもたせ
、ステップ６３でｙに幅をもたせて判定することにより
、直線からある範囲でズした線分の端点を求めることが
できる。またディジタル画像にかすれがある場合には、
本来１本の線分が複数本の線分として検出される場合も
ある。このような問題は、黒画素から白画素への端点が
検出されても、次に検出された白画素から黒画素への端
点までの距離が小さいときには、これら２つの端点を登
録しないことによって解決できる。また、短い線分は登
録しないことにより、雑音を除去することができる。
線上の座標を順次繰返す。ステップ５７または６３で黒
画素から白画素または白画素から黒画素への変化点を検
出しステップ５８またはステップ６４でこれを端点とし
てテーブル１２に登録する。以上の処理をすべてのρ、
θの組について行う。なお入力伝票のディジタル画像の
画質が劣化している場合には、上記）］ｏｕｇｈ変換に
よる直線上に実際の線分データが乗っていない場合もあ
る。このような場合にはステップ５７でＸに幅をもたせ
、ステップ６３でｙに幅をもたせて判定することにより
、直線からある範囲でズした線分の端点を求めることが
できる。またディジタル画像にかすれがある場合には、
本来１本の線分が複数本の線分として検出される場合も
ある。このような問題は、黒画素から白画素への端点が
検出されても、次に検出された白画素から黒画素への端
点までの距離が小さいときには、これら２つの端点を登
録しないことによって解決できる。また、短い線分は登
録しないことにより、雑音を除去することができる。
次に前記処理３の内容を詳細に説明する。本処理では、
個々の線分の情報をもとに表としての性質を表す各種特
徴パラメータを求める。特徴パラメータとしては、各種
のものが考えられるが、ここでは−例として、第４図テ
ーブル１３に掲げるものについて説明する。まず第１の
縦線数、第２の横線数はテーブル１２の各線分について
、始点座標と終点座標を比較して縦線と横線の別を判定
することにより、直接求めることができる。第３の交点
数と第４の欄数については、線分のすべての組合せ（交
点は２つずつ、欄は４つずつの組）を調べることによっ
て求めることができる。第５の表敷は、分離独立した表
の数を示し、線分の連結状態を調べることによって、連
結した線分の集合から求めることができる。第６の表の
大きさは、上記のそれぞれの線分の集合で、始点終点の
Ｘ１Ｙ座標のそれぞれの最大値、最小値から求めること
ができる。
個々の線分の情報をもとに表としての性質を表す各種特
徴パラメータを求める。特徴パラメータとしては、各種
のものが考えられるが、ここでは−例として、第４図テ
ーブル１３に掲げるものについて説明する。まず第１の
縦線数、第２の横線数はテーブル１２の各線分について
、始点座標と終点座標を比較して縦線と横線の別を判定
することにより、直接求めることができる。第３の交点
数と第４の欄数については、線分のすべての組合せ（交
点は２つずつ、欄は４つずつの組）を調べることによっ
て求めることができる。第５の表敷は、分離独立した表
の数を示し、線分の連結状態を調べることによって、連
結した線分の集合から求めることができる。第６の表の
大きさは、上記のそれぞれの線分の集合で、始点終点の
Ｘ１Ｙ座標のそれぞれの最大値、最小値から求めること
ができる。
以上で伝票フォーマットの登録処理の説明を終り、次に
伝票の認識処理について説明する。丑ず第１図に示す処
理１で実際に文字・数値等が書込まれた伝票を入力する
。次に上記フォーマット登録と全く同様にして処理２．
３により表の特徴パラメータを求める。次に処理４で既
登録の各フォーマットの特徴パラメータとマツチングを
行い該当するフォーマツ）Ａを選択する。マツチングの
方法は、たとえば特徴パラメータに優先度を設けて順次
行うこともでき、まだすべてのパラメータについてマツ
チングを行いこの結果を総合的に判定する方法も可能で
ある。次に求めたフォーマット屋によって、あらかじめ
ファイル７に登録された伝票の各欄の位置、文字属性等
の情報を読出し、最後に処理５で文字・数値等を従来の
認識手法を用いて認識してコード化する。
伝票の認識処理について説明する。丑ず第１図に示す処
理１で実際に文字・数値等が書込まれた伝票を入力する
。次に上記フォーマット登録と全く同様にして処理２．
３により表の特徴パラメータを求める。次に処理４で既
登録の各フォーマットの特徴パラメータとマツチングを
行い該当するフォーマツ）Ａを選択する。マツチングの
方法は、たとえば特徴パラメータに優先度を設けて順次
行うこともでき、まだすべてのパラメータについてマツ
チングを行いこの結果を総合的に判定する方法も可能で
ある。次に求めたフォーマット屋によって、あらかじめ
ファイル７に登録された伝票の各欄の位置、文字属性等
の情報を読出し、最後に処理５で文字・数値等を従来の
認識手法を用いて認識してコード化する。
以上は表の構造を用いてフォーマットを認識しだが、表
以外の例えば第２図体票１１における販売伝票、ＩＤ等
の文字や、伝票の大きさ、形状、さらに表を構成する線
の太さ等の情報を認識して、補助的または独立にフォー
マットの認識に利用することかできる。また表の線分認
識の高速化のだめに、処理２の前処理として、伝票画像
の縮小を行うこともできる。縮小方法については、たと
えば吹抜敬彦氏著、日刊工業新聞社発行によるｒＦ’Ａ
Ｘ、ＯＡのための画像の信号処理」と題する文献の３１
ページ〜３５ページに詳しいので詳細説明は省略するが
、特に伝票画像が高画質の場合には、大きな縮小率で縮
小を行うことができ、ま たとえば−の縮小率は、ｎ画素×ｎ画素の格子内の黒画
素の多少により黒または白の１画素で代表することによ
って実現できる。また本実施例では特徴パラメータの特
徴は完全に自動的に登録したが、キーボード１０とディ
スプレイ９等を用いて、処理結果をユーザが見ながら修
正を含め対話的に登録を進めることもできる。
以外の例えば第２図体票１１における販売伝票、ＩＤ等
の文字や、伝票の大きさ、形状、さらに表を構成する線
の太さ等の情報を認識して、補助的または独立にフォー
マットの認識に利用することかできる。また表の線分認
識の高速化のだめに、処理２の前処理として、伝票画像
の縮小を行うこともできる。縮小方法については、たと
えば吹抜敬彦氏著、日刊工業新聞社発行によるｒＦ’Ａ
Ｘ、ＯＡのための画像の信号処理」と題する文献の３１
ページ〜３５ページに詳しいので詳細説明は省略するが
、特に伝票画像が高画質の場合には、大きな縮小率で縮
小を行うことができ、ま たとえば−の縮小率は、ｎ画素×ｎ画素の格子内の黒画
素の多少により黒または白の１画素で代表することによ
って実現できる。また本実施例では特徴パラメータの特
徴は完全に自動的に登録したが、キーボード１０とディ
スプレイ９等を用いて、処理結果をユーザが見ながら修
正を含め対話的に登録を進めることもできる。
本発明によれば、伝票類の構造を認識してフォーマット
を選択することができるので、特別なフォーマツ）ＩＤ
等を伝票類に付すことなく、伝票類の自動入力ができる
効果がある。また伝票類の一部分のフォーマットＩＤ等
を認識するのではなく、伝票類全体の情報を認識するの
で、情報量が多く、フォーマットの認識精度が高い効果
がある。
を選択することができるので、特別なフォーマツ）ＩＤ
等を伝票類に付すことなく、伝票類の自動入力ができる
効果がある。また伝票類の一部分のフォーマットＩＤ等
を認識するのではなく、伝票類全体の情報を認識するの
で、情報量が多く、フォーマットの認識精度が高い効果
がある。
第１図は本発明の処理方式の概要、第２図は伝票の一例
、第３図は線分テーブル、第４図は伝票の特徴パラメー
タ、第５図は線分認識処理のフローチャートである。 ν・・伝票類入力処理、２・・・線分認識処理、３・・
・表の特徴認識処理、４・・・マツチング処理、６・・
・表の特徴パラメータ格納ファイル、７・・・伝票類フ
ォーマット格納ファイル
、第３図は線分テーブル、第４図は伝票の特徴パラメー
タ、第５図は線分認識処理のフローチャートである。 ν・・伝票類入力処理、２・・・線分認識処理、３・・
・表の特徴認識処理、４・・・マツチング処理、６・・
・表の特徴パラメータ格納ファイル、７・・・伝票類フ
ォーマット格納ファイル
Claims (1)
- あらかじめ登録したフォーマット情報に基づいて文字・
数字等データを読取る光学文字読取装置において、入力
した伝票類の表等の構造を自動的に認識して上記フォー
マット情報を選択することを特徴とする光学文字読取方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60177513A JPS6238984A (ja) | 1985-08-14 | 1985-08-14 | 光学文字読取方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60177513A JPS6238984A (ja) | 1985-08-14 | 1985-08-14 | 光学文字読取方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6238984A true JPS6238984A (ja) | 1987-02-19 |
Family
ID=16032219
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60177513A Pending JPS6238984A (ja) | 1985-08-14 | 1985-08-14 | 光学文字読取方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6238984A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02116986A (ja) * | 1988-10-26 | 1990-05-01 | Nec Corp | 光学的文字認識装置 |
| WO1997005561A1 (fr) * | 1995-07-31 | 1997-02-13 | Fujitsu Limited | Processeur de supports et procede de traitement de supports |
| US6801658B2 (en) | 1999-03-01 | 2004-10-05 | Hitachi, Ltd. | Business form handling method and system for carrying out the same |
| JP2007328820A (ja) * | 2007-09-05 | 2007-12-20 | Hitachi Ltd | 帳票認識方法 |
| CN100367288C (zh) * | 1995-07-31 | 2008-02-06 | 富士通株式会社 | 数据媒体处理装置及数据媒体处理方法 |
| WO2023042270A1 (ja) * | 2021-09-14 | 2023-03-23 | 株式会社KPMG Ignition Tokyo | 文字認識プログラム、文字認識システム、及び文字認識方法 |
-
1985
- 1985-08-14 JP JP60177513A patent/JPS6238984A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02116986A (ja) * | 1988-10-26 | 1990-05-01 | Nec Corp | 光学的文字認識装置 |
| WO1997005561A1 (fr) * | 1995-07-31 | 1997-02-13 | Fujitsu Limited | Processeur de supports et procede de traitement de supports |
| US6360011B1 (en) * | 1995-07-31 | 2002-03-19 | Fujitsu Limited | Data medium handling apparatus and data medium handling method |
| US6501864B1 (en) | 1995-07-31 | 2002-12-31 | Fujitsu Limited | Data medium handling apparatus and data medium handling method |
| US6567546B1 (en) | 1995-07-31 | 2003-05-20 | Fujitsu Limited | Data medium handling apparatus medium handling method |
| CN100367288C (zh) * | 1995-07-31 | 2008-02-06 | 富士通株式会社 | 数据媒体处理装置及数据媒体处理方法 |
| US6801658B2 (en) | 1999-03-01 | 2004-10-05 | Hitachi, Ltd. | Business form handling method and system for carrying out the same |
| JP2007328820A (ja) * | 2007-09-05 | 2007-12-20 | Hitachi Ltd | 帳票認識方法 |
| WO2023042270A1 (ja) * | 2021-09-14 | 2023-03-23 | 株式会社KPMG Ignition Tokyo | 文字認識プログラム、文字認識システム、及び文字認識方法 |
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