WO2011065565A1 - 光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法 - Google Patents

光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法 Download PDF

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WO2011065565A1
WO2011065565A1 PCT/JP2010/071361 JP2010071361W WO2011065565A1 WO 2011065565 A1 WO2011065565 A1 WO 2011065565A1 JP 2010071361 W JP2010071361 W JP 2010071361W WO 2011065565 A1 WO2011065565 A1 WO 2011065565A1
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image
block
barcode
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PCT/JP2010/071361
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English (en)
French (fr)
Inventor
劉詩平
Original Assignee
株式会社オプトエレクトロニクス
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1439—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code
    • G06K7/1447—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code extracting optical codes from image or text carrying said optical code

Definitions

  • the present invention relates to an optical information reading apparatus and an optical information reading method for reading a code symbol such as a bar code or a two-dimensional code.
  • code symbols such as bar codes or two-dimensional codes are often used for the purpose of product management and inventory management. These code symbols are read by a code scanner or a handy terminal provided with a solid-state imaging device such as a CMOS image sensor or a CCD image sensor.
  • a code scanner or a handy terminal captures an image including a code symbol, performs various processing on the captured image, and binarizes and decodes the image.
  • a code scanner or a handy terminal reads a printed code symbol when receiving or shipping an article printed with a code symbol, and outputs the read code symbol as code symbol information to a host computer for storage. .
  • the article can be managed by the host computer.
  • a POS Point of Sale: store point-of-sale information management
  • this sheet can be used as a slip to transfer charges at post offices, banks, or convenience stores, purchase orders for goods transactions used inside and outside the company, forms for questionnaire surveys, product descriptions and cases for pharmaceutical products, etc. is there.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram showing a display example of a medicine case (hereinafter referred to as case 20). As shown in FIG. 22, a barcode 21 and characters 22 are written on the case 20. There are many characters 22 near the barcode 21, and the area occupied by the barcode 21 on one side of the case 20 is less than 5% of the area occupied by the character 22 on one side of the case 20.
  • Patent Document 1 discloses a form recognition apparatus that recognizes barcode information on a form while conveying a plurality of types of forms.
  • this form recognition apparatus a form that has been conveyed is scanned in the vertical direction and read as form image data, the read form image data is stored in a memory, and when the reading of one form is completed, the read form image is read. Data is read out as horizontal line image data, binarized by two or more different threshold values, and barcode information matching a prescribed barcode format is recognized from the binarized information of each threshold value.
  • Patent Document 2 discloses a barcode recognition device that recognizes the position of a barcode from a histogram relating to the number of edge points.
  • a barcode recognition apparatus a pixel having a large density change in a predetermined reference direction among a plurality of pixels forming an image is detected as an edge point candidate, the edge strength is equal to or greater than a predetermined threshold, and the edge direction is When a predetermined number of edge point candidates within a predetermined angle from the reference direction continue in a direction orthogonal to the reference direction, it is determined that the predetermined number of edge point candidates are edge points, and edge points in the reference direction and the orthogonal direction Histograms are added to each of the numbers, and the position of the barcode in the image is recognized based on the histogram.
  • the form recognition apparatus described in Patent Document 1 binarizes with two or more different thresholds, it takes a long time to decode the small barcode 21 shown in FIG. is there. Moreover, the form recognition apparatus described in Patent Document 1 has a problem that a large apparatus and a space for installing the apparatus are required to process various types of forms.
  • the barcode recognition apparatus described in Patent Document 2 has complicated processes such as edge point candidate detection, edge point determination, and histogram generation, and has a large amount of calculation. There is a problem that it takes an enormous amount of time to decode the barcode 21.
  • the present invention solves such a problem, and even a small bar code mixed in characters can be quickly recognized, does not require complicated information processing, and has a smaller number of parts than a conventional apparatus. It is an object of the present invention to provide an optical information reading apparatus and an optical information reading method that can be reduced in size and reduced in manufacturing cost.
  • an optical information reading apparatus includes an image capturing unit that captures an image including a code symbol having a plurality of bars and characters, and an image captured by the image capturing unit. Detecting a bar and a character by scanning with a scanning line, and generating a frequency distribution related to an angle between the bar and the character detected by the image detecting unit and the scanning line, and based on the generated frequency distribution Code position calculating means for calculating the position of the code symbol.
  • the image capturing means captures an image including code symbols and characters having a plurality of bars.
  • the image detecting unit scans the image captured by the image capturing unit with a scanning line to detect bars and characters.
  • the code position calculation means generates a frequency distribution related to the angle formed between the bar and the character detected by the image detection means and the scanning line. Since the bars of the code symbol are parallel to each other, the angles formed between the bars and the scanning lines are all the same.
  • the code position calculation means calculates the position of the code symbol based on the generated frequency distribution. As a result, the position of the code symbol can be recognized.
  • the optical information reading method captures an image including a code symbol having a plurality of bars and characters, scans the captured image with a scanning line, detects bars and characters, and detects the detected bars.
  • a frequency distribution relating to an angle between the character and the scanning line is generated, and the position of the code symbol is calculated based on the generated frequency distribution.
  • the optical information reading apparatus and the optical information reading method according to the present invention since the position of the code symbol can be recognized from the frequency distribution related to the angle formed by the bar and the scanning line, it can be quickly recognized even if the code symbol is small, Complicated information processing is not required, and the size can be reduced by reducing the number of parts compared to the conventional apparatus, and the manufacturing cost can be reduced.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structural example of the code scanner 1 which concerns on 1st Embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of ASIC7. It is explanatory drawing which shows the structural example of the division
  • FIG. 7 is a flowchart showing an operation example of a code position calculation unit 77.
  • 12 is an explanatory diagram illustrating a display example of a case 20.
  • a code scanner 1 will be described as an example of an optical information reader.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a code scanner 1 according to the first embodiment.
  • the code scanner 1 according to the present embodiment includes an optical head unit 2 and a code scanner control unit 6 which are an example of an image capturing unit.
  • the optical head unit 2 includes a lens 3, a CMOS image sensor (hereinafter referred to as CMOS 4) that is an example of a solid-state imaging device, and an LED 5 that is an example of a light source.
  • CMOS image sensor hereinafter referred to as CMOS 4
  • LED 5 that is an example of a light source.
  • the lens 3 is, for example, an optical lens, and an image including a code symbol and a character 22 which is an image such as a barcode 21 having a plurality of bars shown in FIG. take in.
  • the lens 3 is formed by processing plastic or glass into a desired shape.
  • the lens 3 may be a focusable lens in order to have an efficient autofocus function.
  • One of the focusable lenses is a liquid lens.
  • the liquid lens is configured by enclosing a highly conductive aqueous solution and an insulating oily fluid in a light-transmitting container. Aqueous solutions and oily fluids are immiscible and have an interface. Electrodes are provided at both ends of the container, and by applying the electrode to the electrodes, the shape of the boundary surface between the aqueous solution and the oily fluid can be changed from a flat surface to a convex shape or a concave shape by utilizing an electrowetting phenomenon. By this operation, the bending rate of the lens changes, and the focus can be adjusted.
  • the liquid crystal lens has a structure in which a liquid crystal layer having a homogeneous (non-twisted) molecular arrangement is sandwiched between two glass plates. A metal oxide transparent electrode is formed on one of the glass surfaces. The alignment state of the liquid crystal molecules changes according to the change of the voltage applied to the electrode, and as a result, the refractive index (lens wavefront) of the lens is continuously varied. In this way, the focal length is changed by adjusting the voltage, and an autofocus function is provided.
  • a focusable lens such as the liquid lens or liquid lens described above
  • an area for mechanically driving the solid lens is not required, so that the code scanner housing can be made small while having an autofocus function. It becomes possible.
  • the ASIC 7 described later operates in the same manner and can decode the code symbol.
  • the lens 3 is provided with a CMOS 4.
  • the CMOS 4 captures the bar code 21 and the character 22 taken in by the lens 3 and photoelectrically converts them, and outputs the bar code 21 and the character 22 to the code scanner control unit 6 as image data D1.
  • An LED 5 is provided in the vicinity of the lens 3.
  • the LED 5 is controlled to be lit by an ASIC 7 described later.
  • the LED 5 irradiates the target image with light when the image is taken into the optical head unit 2 by the lens 3.
  • the LED 5 irradiates the bar code 21 in the image with light, so that a clearer bar code 21 can be taken into the optical head unit 2.
  • the code scanner 1 according to the present embodiment can reliably recognize the barcode 21 as will be described later, and thus the LED 5 need not be provided.
  • the code scanner control unit 6 includes an ASIC 7, a RAM 8 and a ROM 9, which are examples of storage means, a first I / O interface (hereinafter referred to as I / O 10), and a second I / O interface (hereinafter referred to as I / O 11). Is provided.
  • the ASIC 7 performs control of the CMOS 4 and the LED 5, calculation of a code position, which will be described later with reference to FIG.
  • a RAM 8 and a ROM 9 are connected to the ASIC 7.
  • the RAM 8 stores image data D1 captured by the optical head unit 2, a program for starting the code scanner 1 stored in the ROM 9, and the like.
  • the ROM 9 stores a program for starting the code scanner 1 and the like.
  • I / O 10 and I / O 11 are connected to the ASIC 7.
  • the I / O 10 is an interface that performs data communication with the optical head unit 2.
  • a CMOS 4 and an LED 5 are connected to the I / O 10, and image data D 1 output from the CMOS 4 is output to the ASIC 7, and a lighting signal D 2 for lighting the LED 5 generated by the ASIC 7 is output to the LED 5.
  • the I / O 11 is an interface that performs data communication with an external device.
  • a host computer (not shown) is connected to the I / O 11, and the I / O 11 transmits data relating to the barcode included in the image data D 1 binarized by the ASIC 7 to the host computer.
  • the host computer receives data related to the binarized barcode and performs various processes.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the ASIC 7.
  • the ASIC 7 includes a control unit 71, a block division unit 72, an image detection unit 73, a block group generation unit 76, and a code position calculation unit 77.
  • the image detection unit 73 includes an edge detection unit 74 and an edge counting unit 75.
  • Control means 71 is connected to RAM 8, ROM 9, I / O 10 and I / O 11.
  • the control means 71 reads the activation program stored in the ROM 9 and develops it in the RAM 8 to activate the code scanner 1. Then, the control means 71 receives the image data D1 output from the CMOS 4 via the I / O 10 and stores it in the RAM 8. The control means 71 outputs the image data D1 stored in the RAM 8 to the block dividing means 72.
  • the block dividing means 72 is connected to the control means 71.
  • the block dividing unit 72 divides the image data D1 output by the control unit 71 for each block to generate divided image data D3.
  • the block dividing unit 72 outputs the generated divided image data D3 to the edge detecting unit 74 and the code position calculating unit 77.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing a configuration example of the divided image data D3.
  • the block dividing unit 72 divides the image data D1 into 16 ⁇ 10 blocks 31 to generate divided image data D3, for example.
  • the number of blocks 31 is appropriately set according to the number of pixels of the CMOS 4 and the data processing capability of the ASIC 7. For example, in this example, 32 ⁇ 32 pixels are used as one block 31.
  • the edge detecting means 74 is connected to the block dividing means 72.
  • the edge detecting unit 74 receives the divided image data D3 output by the block dividing unit 72 and detects an edge that is an outer peripheral portion of the barcode 21 or the character 22 included in the received divided image data D3.
  • FIG. 4A, 4B, and 4C are explanatory diagrams illustrating an example of edge detection of the barcode 21.
  • FIG. 4A the barcode 21 which is a part of the barcode 21 of the case 20 shown in FIG. 22 and in which a plurality of black bars are provided in parallel to each other will be described.
  • the edge detector 74 scans the barcode 21 with a first scanning line (hereinafter referred to as a scanning line 73a) that scans the barcode 21 in the vertical direction to detect the edge of the bar (in FIG. 4B, the edge is detected).
  • the detection part is indicated by a white circle).
  • the edge detection unit 74 scans the barcode 21 with a second scanning line (hereinafter referred to as a scanning line 73b) that scans the barcode 21 in the horizontal direction to detect the edge of the bar (FIG. 4C).
  • a scanning line 73b a second scanning line that scans the barcode 21 in the horizontal direction to detect the edge of the bar.
  • the edge detection part is indicated by a black circle).
  • FIG. 5A, FIG. 5B, and FIG. 5C are explanatory diagrams showing an example of edge detection of the character 22.
  • the character 22 of “A” which is a part of the character 22 of the case 20 shown in FIG. 22 will be described.
  • the edge detecting means 74 scans the character 22 with the scanning line 73a to detect the edge of the character 22 (in FIG. 5B, the edge detection portion is indicated by a white circle).
  • the edge detection unit 74 scans the character 22 with the scanning line 73b to detect the edge of the character 22 (in FIG. 5C, the edge detection portion is indicated by a black circle).
  • Edge detection means 74 is connected to edge counting means 75.
  • the edge totaling means 75 totals the edges of the barcode 21 and the characters 22 detected by the edge detecting means 74 for each block 31 divided by the block dividing means 72 to generate edge totaling information D4. Then, the edge totaling means 75 outputs the generated edge totaling information D4 to the block group generating means 76.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing a configuration example of the edge tabulation information D4.
  • the edge counting unit 75 totals the edges detected by the edge detecting unit 74 for each block 31 obtained by dividing the image data D1 into 16 ⁇ 10 blocks by the block dividing unit 72.
  • the edge totaling means 75 stores the total number of edges as the total number of edges 30 for each block 31 to generate edge totaling information D4, and outputs the generated edge totaling information D4 to the block group generation means 76.
  • the edge totaling means 75 sets the total number of edges, which is 22 white circles and 110 black circles, to 132 as the total number of edges.
  • the edge totaling means 75 sets the total number of white circles and 12 black circles to 22 as the total number of edges 30.
  • the block group generation means 76 is connected to the edge counting means 75.
  • the block group generation unit 76 receives the edge tabulation information D4 output from the edge tabulation unit, and the bar code 21 and the number 22 of edge counts 30 of the characters 22 included in the received edge tabulation information D4 are equal to or greater than a predetermined number. Is determined for each block 31.
  • the block group generation unit 76 generates a block group by grouping blocks adjacent to the block 31 when the edge count number 30 is a predetermined number or more, and the edge count number 30 is smaller than the predetermined number. Does not generate a block group. Then, the block group generation unit 76 determines whether the total number of edges 30 is equal to or greater than a predetermined number for all the blocks 31 and then information on where the block group exists in the divided image. Is output to the code position calculation means 77.
  • the code position calculation means 77 which will be described later, does not need to perform the code position calculation process for all the blocks, and only needs to perform the code position calculation process for the block group.
  • the total time from the start to the end of the calculation process can be shortened.
  • the predetermined number for determining the edge total number 30 is stored in the ROM 9 in advance when the code scanner 1 is manufactured.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a configuration example of the block group information D5.
  • the block group generation means 76 when the edge count number 30 is equal to or greater than a predetermined number (for example, the predetermined number is 10 in this example), the block adjacent to the block 31 31 are grouped to generate block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e (indicated by hatching in FIG. 7).
  • a predetermined number for example, the predetermined number is 10 in this example
  • the edge count number 30 is smaller than a predetermined number, no block group is generated.
  • the block group 32a has 8 blocks 31, the block group 32b has 2 blocks 31, the block group 32c has 10 blocks 31, the block group 32d has 25 blocks 31, There are five blocks 31 in the block group 32e.
  • a code position calculating unit 77 is connected to the block dividing unit 72 and the block group generating unit 76.
  • the code position calculating unit 77 receives the divided image data D3 output by the block dividing unit 72 and the block group information D5 output by the block group generating unit 76.
  • the code position calculation means 77 performs code position calculation processing on the divided image data D3 (barcode 21 and character 22) corresponding to the block group information D5 (block groups 32a, 32b, 32c, 32d, 32e), The position of the barcode 21 is calculated, and code position information D6 that is information indicating the position of the barcode 21 is generated. Then, the code position calculation unit 77 outputs the generated code position information D6 to the control unit 71.
  • the control means 71 can receive the code position information D6 output by the code position calculation means 77, and recognize the position of the barcode 21 based on the received code position information D6.
  • FIG. 8A and 8B are explanatory diagrams illustrating an example of determining the linear shape of the image 44a.
  • the code position calculation unit 77 receives the divided image data D3 and the block group information D5, and codes the block 31 of the divided image data D3 corresponding to the position of the block group 32c, for example, based on the received block group information D5. It is assumed that position calculation processing is performed.
  • the code position calculation means 77 draws the reference line 40 (shown by a broken line) with respect to the image 44a in the predetermined part of the block 31 of the divided image data D3. Intersections between the reference line 40 and the image 44a are defined as edges 40a and 40b.
  • the code position calculation means 77 draws a first minibar (hereinafter referred to as a minibar 41a) upward from the edge 40a along the image 44a, and a second minibar (hereinafter referred to as minibar 41b) downward from the edge 40a along the image 44a. D). Further, the code position calculating means 77 draws a third minibar (hereinafter referred to as a minibar 41c) upward from the edge 40b along the image 44a, and a fourth minibar (hereinafter referred to as “minibar 41c”) from the edge 40b along the image 44a. Pull the mini-bar 41d). Then, the code position calculation means 77 draws the center line 43 between the minibars 41a and 41b and the minibars 41c and 41d (indicated by a one-dot chain line).
  • the code position calculation means 77 draws the outline 41e along the periphery of the image 44a from the edge 40b. Note that the outline 41e may be drawn from the edge 40a along the periphery of the image 44a.
  • the code position calculation unit 77 recognizes that the image 44a is a linear shape from the center line 43 and the contour line 41e. That is, there is a high possibility that the image 44a is the barcode 21, and there is a high possibility that the barcode 21 is present in the block group 32c.
  • the code position calculation means 77 receives the divided image data D3 and the block group information D5, and codes the block 31 of the divided image data D3 corresponding to the position of the block group 32a based on the received block group information D5. It is assumed that position calculation processing is performed.
  • the code position calculation means 77 draws the reference line 40 (shown by a broken line) with respect to the image 44b in the predetermined part of the block 31 of the divided image data D3.
  • the code position calculation means 77 pulls the minibar 41a upward along the image 44b from the edge 40a, and pulls the minibar 41b downward along the image 44b from the edge 40a. Further, the code position calculating unit 77 pulls the minibar 41c upward from the edge 40b along the image 44b, and pulls the minibar 41d downward from the edge 40b along the image 44b. Then, the code position calculation means 77 draws the center line 43 between the minibars 41a and 41b and the minibars 41c and 41d (indicated by a one-dot chain line).
  • the code position calculation means 77 draws a contour line 41f from the edge 40b along the periphery of the image 44b.
  • the code position calculating unit 77 may draw the outline 41f in a direction away from the center line 43, and thus recognizes that the image 44a is not linear.
  • the image 44b is more likely to be the character 22 than the barcode 21, and the possibility that the barcode 21 is present in the block group 32a is reduced.
  • the code position calculating unit 77 performs the above-described processing on all the blocks 31 of the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e, and forms a linear image 44a on the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e. And block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e in which the linear image 44a exists are selected.
  • the code position calculation means 77 calculates the angle formed between the reference line 40 of the selected block group 32a, 32b, 32c, 32d, 32e and the minibar 41a, 41b, 41c, 41d. Then, the code position calculation unit 77 generates a frequency distribution related to the calculated angle.
  • FIG. 10 shows an example of frequency distribution in which the horizontal axis is an angle between the reference line 40 and the minibars 41a to 41d (hereinafter simply referred to as the minibar angle), and the vertical axis is the number of the minibars 41a, 41b, 41c, 41d. It is explanatory drawing shown. As shown in FIG. 10, there is a distribution 50 in which the number of minibars is approximately 40 vertices near a minibar angle of 95 degrees, and there is a distribution 51 in which the number of minibars is approximately 5 vertices near a minibar angle of 40 degrees. . Since the plurality of bars of the barcode 21 are parallel to each other, all the angles of the minibar are substantially the same. That is, the code position calculation unit 77 recognizes that the barcode 21 exists at the position of the image corresponding to the distribution 50.
  • the code position calculation unit 77 recognizes that the barcode 21 exists at the position of the image corresponding to the distribution 50.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of calculating the position of the barcode 21.
  • the code position calculation means 77 calculates the average value of the center line 43 from the center line 43 of the image 44a obtained in FIG. 8A, and obtains the coordinates of the center position 60 of the barcode 21. Then, the code position calculation unit 77 calculates the coordinates of the four corners 61 of the barcode 21 from the center position 60 and the center line 43. The code position calculation unit 77 generates code position information D6 including the calculated center position 60 and coordinates of the four corners 61 of the barcode 21, and outputs the generated code position information D6 to the control unit 71. As a result, the code scanner 1 can recognize the position of the barcode 21.
  • the code position calculation unit 77 determines whether to draw the horizontal reference line or the vertical reference line depending on whether the number of edges included in the edge total information D4 is larger in the horizontal direction or the vertical direction. For example, if the code position calculating unit 77 determines that the number of edges included in the edge total information D4 is large in the horizontal direction, the code position calculating unit 77 draws a horizontal reference line, and the number of edges included in the edge total information D4 is vertical. If there are many in the direction, draw a vertical reference line. Thereby, it is possible to reliably determine whether the captured image is the barcode 21 or the character 22.
  • the code position calculation means 77 may use the scanning lines 73a and 73b scanned by the edge detection means 74 instead of the reference line 40.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an operation example of the ASIC 7. It is assumed that the ASIC 7 reads the activation program for the code scanner 1 from the ROM 9 and develops it in the RAM 8 so that the code scanner 1 is activated.
  • step ST1 the ASIC 7 controls the optical head unit 2 to cause the optical head unit 2 to capture an image including the barcode 21 and the characters 22, and the captured image is converted into image data. D1 is output to the ASIC 7.
  • step ST2 the block dividing means 72 included in the ASIC 7 divides the image data D1 output to the ASIC 7 for each block to generate divided image data D3 (see FIG. 3).
  • step ST3 the edge detection unit 74 included in the ASIC 7 detects the edge of the barcode 21 and the character 22 included in the divided image data D3 divided for each block by the block division unit 72 (FIG. 4A, FIG. 4). 4B, FIG. 4C and FIGS. 5A, 5B, and 5C).
  • the edge counting means 75 of the ASIC 7 totals the edges of the barcode 21 and the characters 22 detected by the edge detecting means 74 for each block, and generates edge counting information D4 (see FIG. 6). ).
  • step ST5 the block group generation unit 76 included in the ASIC 7 determines whether or not the edge count number 30 stored in the edge count information D4 output by the edge count means 75 is a predetermined number or more. . If the edge count number 30 is greater than or equal to the predetermined number, the process proceeds to step ST6. When the edge count number 30 is smaller than the predetermined number, the block group generation unit 76 ends the code position calculation process for the block without generating the block group.
  • step ST6 the block group generation means 76 groups blocks adjacent to the block 31 to generate block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e, and generates block group information D5. Then, the block group generation unit 76 outputs the generated block group information D5 to the code position calculation unit 77.
  • step ST7 the code position calculation unit 77 included in the ASIC 7 performs barcode processing based on the divided image data D3 generated by the block division unit 72 and the block group information D5 generated by the block group generation unit 76.
  • Code position calculation processing (step ST11 to step ST18 shown in FIG. 13 described later) is performed on the character 21 and the character 22 to calculate the position of the barcode 21.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation example of the code position calculation means 77.
  • the code position calculation unit 77 selects a random block group from the block group information D5 generated by the block group generation unit 76, and the code position with respect to the block 31 of the divided image data D3 corresponding to the selected block group. It is assumed that calculation processing is performed.
  • step ST11 the code position calculation means 77 draws the reference line 40 on the images 44a and 44b (see FIGS. 8A and 9A).
  • step ST12 the code position calculation unit 77 draws the minibars 41a, 41b, 41c, and 41d along the vertical direction of the images 44a and 44b from the intersection of the reference line 40 and the images 44a and 44b (see FIG. 8A and FIG. 8A). (See FIG. 9A).
  • the code position calculation means 77 draws the center line 43 between the minibars 41a and 41b and the minibars 41c and 41d (see FIGS. 8A and 9A).
  • the code position calculating unit 77 draws the outlines 41e and 41f along the periphery of the images 44a and 44b from the edge 40b (see FIGS. 8B and 9B).
  • the code position calculation means 77 determines whether or not the images 44a and 44b are linear from the center line 43 and the contour lines 41e and 41f. If the images 44a and 44b are linear, the process proceeds to step ST16. If the images 44a and 44b are not linear, the operation is terminated and code position calculation processing is performed on other block groups. For example, since the code position calculating unit 77 has a linear shape in the case of the image 44a, the process proceeds to step ST16. In the case of the image 44b, the code position calculating unit 77 ends the operation because it does not have a linear shape.
  • step ST16 the code position calculating means 77 calculates an angle (minibar angle) formed by the reference line 40 drawn on the image 44a determined to have a linear shape and the minibars 41a, 41b, 41c, 41d.
  • the code position calculation unit 77 calculates the minibar angle for all the images existing in the selected block group. And the code position calculation means 77 produces
  • the code position calculating means 77 calculates the center position of the barcode 21 of the block 31 at the position corresponding to the generated frequency distribution. For example, as described with reference to FIG. 10, the code position calculation unit 77 recognizes that an image having a minibar angle near 95 degrees from the block group is the barcode 21, and as described with reference to FIG. Since the center lines 43 of the plurality of bars are obtained, the coordinates of the center position 60 of the barcode 21 can be calculated from the average value of the center lines 43 (see FIG. 11).
  • the code position calculating means 77 calculates the coordinates of the four corners 61 of the barcode 21 from the calculated center position 60 and center line 43 of the barcode 21.
  • the code position calculation unit 77 generates code position information D6 including the calculated center position 60 and coordinates of the four corners 61 of the barcode 21, and outputs the generated code position information D6 to the control unit 71.
  • the code scanner 1 can recognize the position of the barcode 21.
  • the optical head unit 2 captures an image including the barcode 21 having the plurality of bars and the characters 22.
  • the image detecting unit 73 scans the image captured by the optical head unit 2 with the scanning lines 73a and 73b, and detects the bar and the character 22 included in the barcode 21.
  • the code position calculation unit 77 generates a frequency distribution related to the angle formed by the bar and character 22 detected by the image detection unit 73 and the scanning lines 73a and 73b. Since the plurality of bars are parallel to each other, the angles formed by the bars and the scanning lines 73a and 73b are all the same.
  • the code position calculation unit 77 calculates the position of the barcode 21 based on the generated frequency distribution. As a result, the position of the barcode 21 can be recognized.
  • the code scanner 1 which can be provided can be provided.
  • an ASIC 7A provided with code determination means 78A for scoring and determining whether or not the barcode 21 is in the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e will be described.
  • Components having the same names and reference numerals as those of the above-described embodiment have the same functions, and thus description thereof is omitted.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration example of the ASIC 7A according to the second embodiment.
  • the ASIC 7A includes a control unit 71, a block division unit 72, an image detection unit 73, a block group generation unit 76, a code position calculation unit 77, and a code determination unit 78A.
  • the image detection unit 73 includes an edge detection unit 74 and an edge counting unit 75.
  • a block group generation unit 76 is connected to the code determination unit 78A.
  • the code determination unit 78A receives the block group information D5 output from the block group generation unit 76.
  • the code determination unit 78A then scores the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e included in the received block group information D5, and the bar code 21 is added to the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e. It is determined whether or not there is. Examples of the scoring will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example (part 1) of scoring a block group.
  • the code determination unit 78A includes the total number of edges detected by the vertical scanning line 73a of the edge detection unit 74 and the edge detected by the horizontal scanning line 73b of the edge detection unit 74.
  • a difference from the total number (hereinafter simply referred to as a difference in the number of edge totals) is calculated, and whether or not the bar code 21 is present in the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, 32e based on the calculated number of edge totals. Determine.
  • the total number of vertical and horizontal edges is stored in the RAM 8 by the edge totaling means 75.
  • the score is 1.
  • the score is 3.
  • the difference in the total number of edges is 11 to 15, the score is 6.
  • the score is 8.
  • the difference in the total number of edges is 21 or more, the score is 10.
  • the reason for this scoring is that, as shown in FIG. 4C, the bar code has a large difference in the number of edge counts (in FIG. 4C, the difference in the number of edge counts is 88), and the characters are shown in FIG. 5C. As described above, the difference in the number of edge counts is small (in FIG. 5C, the difference in the number of edge counts is 2).
  • the difference in the number of edge counts in the block group 32a is 3, and is scored as one point.
  • the difference in the total number of edges in the block group 32b is 7, which is assigned a score of 3.
  • the difference in the total number of edges in the block group 32c is 50, which is assigned a score of 10.
  • the difference in the total number of edges in the block group 32d is 14.
  • the score is 6 points, and the difference in the total number of edges in the block group 32e is 8, giving 3 points.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example (part 2) of scoring a block group.
  • the code determination means 78A is based on the degree of dispersion of the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e generated by the block group generation means 76, and the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e. It is determined whether or not there is a barcode 21 on the screen.
  • the degree of dispersion is a degree indicating how much a block of a block group is dispersed in the block group. When the dispersion is large, the degree of dispersion is high, and when the dispersion is small, the degree of dispersion is low.
  • the score is one point.
  • the score is 3.
  • the score is 6.
  • the degree of dispersion is 1, the score is 8.
  • the degree of dispersion is 0 (that is, not dispersed)
  • the score is 10. The reason for this scoring is due to the fact that the barcode is a group and has almost no dispersion as shown in FIG. 22, and the characters are dispersed as shown in FIG.
  • the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e shown in FIG. 7 are scored by the degree of dispersion, for example, the degree of dispersion of the block group 32a is 0, and is scored as 10 points. Becomes 1 and is scored 8 points, the variance of the block group 32c is 0 and is scored 10 points, the variance of the block group 32d is 4 and is scored 1 point, and the variance of the block group 32e is 1 It is scored as 8 points.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram showing an example (part 3) of scoring a block group.
  • the code determination means 78A is based on the irregularities of the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, 32e generated by the block group generation means 76, and the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, 32e. It is determined whether or not there is a barcode 21 on the screen.
  • the degree of unevenness is a degree indicating how uneven the block group is. When there are many unevennesses, the degree of unevenness becomes high, and when the unevenness is small, the degree of unevenness becomes low.
  • the score is one point.
  • the score is 2.
  • the score is 3.
  • the unevenness is 1, the score is 4.
  • the degree of unevenness is 0 (that is, there is no unevenness), the score is 5.
  • the reason why the score regarding the degree of unevenness is smaller than the score regarding the difference in the edge count and the score regarding the degree of dispersion is that the difference in the edge count and the degree of dispersion are more important in block determination.
  • the unevenness degree of the block group 32a is 0 and is scored as 5 points
  • the unevenness degree of the block group 32b is scored as 0 and 5 points
  • the unevenness of the block group 32c is 0 and scored as 5 points
  • the unevenness of the block group 32d is 4 and scored as 1 point
  • the unevenness of the block group 32e is 0 It is scored with 5 points.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing an example (part 4) of scoring a block group.
  • the code determination unit 78A determines the distance between the central portion of the image captured by the optical head unit 2 and the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e generated by the block group generation unit 76. Based on this, it is determined whether or not there is a barcode 21 in the block group 32a, 32b, 32c, 32d, 32e.
  • the score is one point.
  • the score is 3.
  • the score is 6.
  • the score is 8.
  • the score is 10.
  • the distance from the center of the block group 32a is 17 and is scored as 6 points.
  • the distance from the center of 32b is 28, and is scored as 3 points
  • the distance from the center of the block group 32c is 18 and is scored as 6 points
  • the distance from the center of the block group 32d is scored as 6 points
  • the distance from the center of the block group 32e is 40, which is scored as one point.
  • FIG. 19 is an explanatory diagram showing a scoring example (No. 5) of a block group.
  • the code determination unit 78A is configured to generate block groups 32a, 32b, 32c, and 32c based on the area (number of blocks) of the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e generated by the block group generation unit 76. It is determined whether or not there is a barcode 21 in 32d and 32e.
  • the score is 1. When the number of blocks is 6 to 10, the score is 2. When the number of blocks is 11 or more, the score is 3.
  • the block group 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e shown in FIG. 7 is scored by the number of blocks, for example, the block group 32a has 8 blocks, and is scored as 2 points. 2 is scored as 1 point, the block group 32c is scored as 10 and scored as 2 points, the block group 32d is scored as 25 and scored as 3 points, and the block group 32e is scored as 5 blocks. It is scored as 1 point.
  • the block group 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e are scored in the example of points shown in FIGS. 15 to 19, the block group 32a has a total of 24 points, and the block group 32b has a total of 20 points.
  • the group 32c has a total of 33 points, the block group 32d has a total of 17 points, and the block group 32e has a total of 18 points. That is, since the block group 32c has the highest score, the code determination unit 78A determines that the block group 32c has the barcode 21, and the block group information D5 indicates that the block group 32c has the barcode 21
  • the group determination information D7 is output to the code position calculation means 77.
  • the code position calculation unit 77 receives the block group information D5 and the block group determination information D7 output by the code determination unit 78A and performs code position calculation processing. Since the code position calculation means 77 recognizes that the barcode 21 is in the block group 32c from the block group determination information D7, the code position calculation processing is performed by first selecting the block group 32c from the block group information D5.
  • the code position calculation means 77 randomly selects from the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e.
  • the ASIC 7A selects the block group 32c in which the barcode 21 exists. Since it is selected, the processing time of the code position calculation process can be shortened.
  • FIG. 20 is a flowchart showing an operation example of the ASIC 7A. As shown in FIG. 20, step ST21 to step ST26 are the same as step ST1 to step 6 shown in FIG.
  • step ST27 the code determination unit 78A scores whether or not the barcode 21 is in the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e based on the block group information D5 generated by the block group generation unit 76. Judgment. Then, the code determination unit 78A generates block group determination information D7 indicating that the barcode 21 is present in any of the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e.
  • step ST28 the code position calculating unit 77 uses the divided image data D3 generated by the block dividing unit 72, the block group information D5 generated by the block group generating unit 76, and the block group generated by the code determining unit 78A. Based on the determination information D7, the barcode 21 is subjected to code position calculation processing (step ST11 to step ST18 shown in FIG. 13 described above) to calculate the position of the barcode 21.
  • FIG. 21 is a flowchart showing an operation example of the code determination unit 78A.
  • the code determination means 78A scores the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e by the difference in the number of edge counts.
  • the code determination unit 78A scores the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e according to the degree of block dispersion.
  • the code determination unit 78A scores the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e according to the degree of unevenness of the blocks.
  • the code determination means 78A scores points according to how far the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e are from the center of the image.
  • the code determination unit 78A scores the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e by the number of blocks of the block.
  • the code determination means 78A selects the block having the highest score from the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e scored in steps ST31 to ST35. Then, the code determination unit 78A generates block group determination information D7 indicating that the selected block group has a barcode, and outputs the generated block group determination information D7 to the code position calculation unit 77.
  • the ASIC 7A includes the code determination unit 78A for scoring and determining whether the barcode 21 is in the block groups 32a, 32b, 32c, 32d, and 32e.
  • the calculation means 77 can perform code position calculation processing in a state where the block group in which the barcode 21 exists is recognized. As a result, the time for calculating the position of the barcode 21 can be shortened.
  • Block group determination information D7 may be generated.

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Abstract

　文字に混在する小さなバーコードであってもすばやく認識できるようにする。　光学ヘッド部が複数のバーを有するバーコードと文字とを含む画像を取り込む。画像検出手段７３が光学ヘッド部２で取り込まれた画像を走査線で走査してバーコードが有するバー及び文字を検出する。これを前提にして、コード位置算出手段７７は、画像検出手段７３で検出されたバー及び文字と走査線とのなす角度に関する度数分布を生成する。複数のバーは互いに平行であるので、バーと走査線とのなす角度は全て同じになる。コード位置算出手段７７は、生成した度数分布に基づいてバーコードの位置を算出する。これにより、バーコードの位置を認識できるようになる。この結果、文字に混在する小さなバーコードであってもすばやく認識できる。

Description

光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法
　本発明は、バーコード、二次元コード等のコード記号を読み取る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法に関するものである。
　現在、商品管理や在庫管理等を目的としてバーコード又は二次元コード等のコード記号が多く用いられている。これらのコード記号は、ＣＭＯＳイメージセンサ又はＣＣＤイメージセンサ等の固体撮像素子を備えたコードスキャナやハンディターミナルによって読み取られる。コードスキャナやハンディターミナルは、コード記号を含む画像を撮影し、該撮影した画像に様々な処理を施した後に二値化してデコード処理する。
　例えば、コードスキャナやハンディターミナルは、コード記号が印字された物品の入荷や出荷の際に、印字されたコード記号を読み取り、該読み取ったコード記号をコード記号情報としてホストコンピュータに出力して蓄積させる。これにより、物品の管理がホストコンピュータでできるようになる。
　また、例えば、小売店やスーパーマーケット等で顧客が購入したい商品をキャッシュレジスタに持っていき、店員がその商品に印字されているコード記号をコードスキャナで読み取って、該読み取ったコード記号からその商品の価格及び顧客が支払う合計金額がキャッシュレジスタの表示部に表示されるＰＯＳ（Point of Sale：店舗販売時点情報管理）システムが３０年前から構築されている。
　また、近年は、文字とコード記号とが混在して表記されるシートからコード記号のみをコードスキャナやハンディターミナルで読み取る場合がある。例えば、このシートは、郵便局や銀行若しくはコンビニエンスストア等で料金を振り込む伝票、会社内外で使用される物品取引の発注書、アンケート調査を行う際の記入用紙、医薬品の製品説明書やケース等である。
　図２２は、医薬品のケース（以下、ケース２０という）の表示例を示す説明図である。図２２に示すように、ケース２０には、バーコード２１及び文字２２が表記されている。バーコード２１付近には文字２２が多く存在し、バーコード２１がケース２０の一面に占める面積は、文字２２がケース２０の一面に占める面積の５％も満たない。
　このようなケース２０からコードスキャナでバーコード２１のみを読み取る場合には、バーコード２１のみならず文字２２も撮像視野に入ってしまい、文字２２を読み取ってしまう。コードスキャナが文字２２を読み取ってしまうと、文字２２がバーコード２１ではないと認識するまでに時間がかかってしまったり、文字２２をバーコード２１として誤認識して誤ったデコード情報を出力してしまったりすることがある。
　特許文献１には複数種類の帳票を搬送しながら帳票上にあるバーコード情報を認識する帳票認識装置が開示されている。この帳票認識装置によれば、搬送されてくる帳票を縦方向に走査して帳票イメージデータとして読み取り、該読み取った帳票イメージデータをメモリに記憶させ、一帳票分の読み取りが終了すると読み取った帳票イメージデータを横方向のラインイメージデータとして読み出して、異なる２種以上の閾値により二値化して、各閾値の二値化情報より規定のバーコードフォーマットに合致するバーコード情報を認識する。
　特許文献２にはエッジ点の個数に関するヒストグラムからバーコードの位置を認識するバーコード認識装置が開示されている。このバーコード認識装置によれば、画像を形成する複数の画素のうち所定の基準方向の濃度変化が大きな画素をエッジ点候補として検出し、エッジ強度が所定の閾値以上あり、かつ、エッジ方向が基準方向から所定の角度以内であるエッジ点候補が基準方向の直交方向に所定数連続する場合に、該所定数のエッジ点候補をエッジ点であると判定し、基準方向及び直交方向にエッジ点の個数を加算したヒストグラムをそれぞれ生成し、ヒストグラムに基づいて画像中のバーコードの位置を認識する。
特開２００２－３２７１１号公報 特開２００６－３１１６７号公報
　ところで、特許文献１に記載の帳票認識装置は、異なる２種以上の閾値により二値化するので、図２２に示した小さなバーコード２１をデコードするまでに膨大な時間がかかってしまうという問題がある。また、特許文献１に記載の帳票認識装置は、多種類の帳票を処理するには大きな装置と、その装置を設置するスペースとが必要となってしまうという問題がある。
　また、特許文献２に記載のバーコード認識装置は、エッジ点候補の検出、エッジ点の判定及びヒストグラムの生成等の各処理が複雑であり、計算量が多いために、図２２に示した小さなバーコード２１をデコードするまでにデコードするまでに膨大な時間がかかってしまうという問題がある。
　本発明は、このような課題を解決するものであって、文字に混在する小さなバーコードであってもすばやく認識でき、複雑な情報処理を必要とせず、従来の装置に比べて部品点数を少なくすることで小型化できると共に、製造コストを低減できる光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法を提供することを目的とする。
　上述した課題を解決するために、本発明に係る光学的情報読取装置は、複数のバーを有するコード記号と文字とを含む画像を取り込む画像取込手段と、画像取込手段で取り込まれた画像を走査線で走査してバー及び文字を検出する画像検出手段と、画像検出手段で検出されたバー及び文字と走査線とのなす角度に関する度数分布を生成し、該生成した度数分布に基づいてコード記号の位置を算出するコード位置算出手段とを備えることを特徴とするものである。
　本発明に係る光学的情報読取装置では、画像取込手段が複数のバーを有するコード記号と文字とを含む画像を取り込む。画像検出手段が画像取込手段で取り込まれた画像を走査線で走査してバー及び文字を検出する。これを前提にして、コード位置算出手段は、画像検出手段で検出されたバー及び文字と走査線とのなす角度に関する度数分布を生成する。コード記号の複数のバーは互いに平行であるので、バーと走査線とのなす角度は全て同じになる。コード位置算出手段は、生成した度数分布に基づいてコード記号の位置を算出する。これにより、コード記号の位置を認識できるようになる。
　また、本発明に係る光学的情報読取方法は、複数のバーを有するコード記号と文字とを含む画像を取り込み、取り込んだ画像を走査線で走査して、バー及び文字を検出し、検出したバー及び文字と走査線とのなす角度に関する度数分布を生成し、該生成した度数分布に基づいてコード記号の位置を算出することを特徴とするものである。
　本発明に係る光学的情報読取装置及び光学的情報読取方法によれば、バーと走査線とのなす角度に関する度数分布からコード記号の位置を認識できるので、コード記号が小さくてもすばやく認識でき、複雑な情報処理を必要とせず、従来の装置に比べて部品点数を少なくすることで小型化できると共に、製造コストを低減できる。
第１の実施の形態に係るコードスキャナ１の構成例を示すブロック図である。 ＡＳＩＣ７の構成例を示すブロック図である。 分割画像データＤ３の構成例を示す説明図である。 バーコード２１のエッジ検出例を示す説明図である。 バーコード２１のエッジ検出例を示す説明図である。 バーコード２１のエッジ検出例を示す説明図である。 文字２２のエッジ検出例を示す説明図である。 文字２２のエッジ検出例を示す説明図である。 文字２２のエッジ検出例を示す説明図である。 エッジ集計情報Ｄ４の構成例を示す説明図である。 ブロック群情報Ｄ５の構成例を示す説明図である。 画像４４ａの直線形状の判断例を示す説明図である。 画像４４ａの直線形状の判断例を示す説明図である。 画像４４ｂの直線形状の判断例を示す説明図である。 画像４４ｂの直線形状の判断例を示す説明図である。 基準線４０とミニバー４１ａ～４１ｄとのなす角度の度数分布例を示す説明図である。 バーコード２１の位置の算出例を示す説明図である。 ＡＳＩＣ７の動作例を示すフローチャートである。 コード位置算出手段７７の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ａの構成例を示すブロック図である。 ブロック群の点数例（その１）を示す説明図である。 ブロック群の点数例（その２）を示す説明図である。 ブロック群の点数例（その３）を示す説明図である。 ブロック群の点数例（その４）を示す説明図である。 ブロック群の点数例（その５）を示す説明図である。 ＡＳＩＣ７Ａの動作例を示すフローチャートである。 コード判定手段７８Ａの動作例を示すフローチャートである。 ケース２０の表示例を示す説明図である。
　以下、図面を参照しながら本発明に係る光学的情報読取装置について説明する。本実施の形態では、光学的情報読取装置の一例としてコードスキャナ１を説明する。
　＜第１の実施の形態＞　
　［コードスキャナ１の構成例］　
　図１は、第１の実施の形態に係るコードスキャナ１の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態に係るコードスキャナ１は、画像取込手段の一例である光学ヘッド部２及びコードスキャナ制御部６で構成される。光学ヘッド部２は、レンズ３、固体撮像素子の一例であるＣＭＯＳイメージセンサ（以下、ＣＭＯＳ４という）及び光源の一例であるＬＥＤ５を備える。
　レンズ３は、例えば、光学レンズであり、図２２で示した複数のバーを有するバーコード２１や図示しない二次元コード等の画像であるコード記号と文字２２を含む画像を光学ヘッド部２内に取り込む。レンズ３は、プラスチックやガラス等を所望の形状に加工することで形成される。
　また、レンズ３は、効率的なオートフォーカス機能を備えるために可焦点レンズを用いても良い。可焦点レンズの一つには、液体レンズがある。液体レンズは、導電性の高い水溶液と絶縁体の油性流体とを、光を透過する容器に封じ込めて構成される。水溶液と油性流体は混和せず、境界面を持つ。容器の両端には電極を備え、電極に印加することによってエレクトロウエッティング現象を利用して、水溶液と油性流体との境界面の形状を平面から凸状、あるいは凹状に変化させることができる。この動作により、レンズの屈曲率が変化し、フォーカス調整することが可能となる。
　可焦点レンズのもう一つには、液体レンズがある。液晶レンズは、ホモジニアス（ねじれのない）分子配列の液晶層を２枚のガラス板で挟んだ構造からなっている。それぞれのガラス面の一方には、金属酸化物の透明電極が形成される。液晶分子の配向状態は、その電極に印加される電圧の変化に従って変わり、その結果レンズの屈折率（レンズ波面）を連続的に可変させる。このように電圧の調整によって焦点距離を変え、オートフォーカス機能を有するものである。
　上述した液体レンズや液体レンズのような可焦点レンズを使用すれば、固体レンズを機械的に駆動する領域を必要としないので、オートフォーカス機能を備えながら、コードスキャナの筐体を小さくすることが可能となる。なお、何れのレンズであっても、後述するＡＳＩＣ７は同様に作動し、コード記号をデコード可能であることがわかっている。
　レンズ３にはＣＭＯＳ４が設けられる。ＣＭＯＳ４は、レンズ３が取り入れたバーコード２１及び文字２２を撮像して光電変換することで、バーコード２１及び文字２２を画像データＤ１としてコードスキャナ制御部６に出力する。
　レンズ３の近傍にはＬＥＤ５が設けられる。ＬＥＤ５は、後述するＡＳＩＣ７によって点灯制御される。ＬＥＤ５は、画像をレンズ３で光学ヘッド部２に取り入れる際に、対象の画像に光を照射する。ＬＥＤ５が画像中のバーコード２１に光を照射することによって、より鮮明なバーコード２１を光学ヘッド部２に取り入れることができる。なお、本実施の形態に係るコードスキャナ１は、後述のようにバーコード２１を確実に認識できるので、ＬＥＤ５を設けなくても良い。
　コードスキャナ制御部６は、ＡＳＩＣ７、記憶手段の一例であるＲＡＭ８及びＲＯＭ９、第１のＩ／Ｏインターフェース（以下、Ｉ／Ｏ１０という）及び第２のＩ／Ｏインターフェース（以下、Ｉ／Ｏ１１という）を備える。
　ＡＳＩＣ７は、ＣＭＯＳ４及びＬＥＤ５の制御、図２で後述するコード位置の算出等を行う。ＡＳＩＣ７にはＲＡＭ８及びＲＯＭ９が接続される。ＲＡＭ８は、光学ヘッド部２によって取り込まれた画像データＤ１やＲＯＭ９が記憶するコードスキャナ１を起動させるプログラム等を記憶する。ＲＯＭ９は、コードスキャナ１を起動させるプログラム等を記憶する。
　ＡＳＩＣ７にはＩ／Ｏ１０及びＩ／Ｏ１１が接続される。Ｉ／Ｏ１０は、光学ヘッド部２とデータ通信を行うインターフェースである。Ｉ／Ｏ１０にはＣＭＯＳ４及びＬＥＤ５が接続され、ＣＭＯＳ４から出力された画像データＤ１をＡＳＩＣ７に出力したり、ＡＳＩＣ７によって生成されたＬＥＤ５を点灯させるための点灯信号Ｄ２をＬＥＤ５に出力したりする。
　Ｉ／Ｏ１１は、外部装置とデータ通信を行うインターフェースである。例えば、Ｉ／Ｏ１１には図示しないホストコンピュータが接続され、当該Ｉ／Ｏ１１は、ＡＳＩＣ７によって二値化処理された画像データＤ１に含まれるバーコードに関するデータをホストコンピュータに送信する。ホストコンピュータは、二値化処理されたバーコードに関するデータを受信して、各種処理を行う。
　［ＡＳＩＣ７の構成例］　
　次に、ＡＳＩＣ７の構成例について説明する。図２は、ＡＳＩＣ７の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、ＡＳＩＣ７は、制御手段７１、ブロック分割手段７２、画像検出手段７３、ブロック群生成手段７６及びコード位置算出手段７７を有する。画像検出手段７３は、エッジ検出手段７４及びエッジ集計手段７５を有する。
　制御手段７１は、ＲＡＭ８、ＲＯＭ９、Ｉ／Ｏ１０及びＩ／Ｏ１１に接続される。制御手段７１は、ＲＯＭ９に記憶される起動プログラムを読み出してＲＡＭ８に展開して、コードスキャナ１を起動させる。そして、制御手段７１は、ＣＭＯＳ４から出力された画像データＤ１をＩ／Ｏ１０を介して受信してＲＡＭ８に記憶させる。制御手段７１は、ＲＡＭ８に記憶された画像データＤ１をブロック分割手段７２に出力する。
　制御手段７１にはブロック分割手段７２が接続される。ブロック分割手段７２は、制御手段７１によって出力された画像データＤ１をブロック毎に分割して分割画像データＤ３を生成する。そして、ブロック分割手段７２は、生成した分割画像データＤ３をエッジ検出手段７４及びコード位置算出手段７７に出力する。
　図３は、分割画像データＤ３の構成例を示す説明図である。図３に示すように、ブロック分割手段７２は、例えば、画像データＤ１を１６×１０個のブロック３１に分割して分割画像データＤ３を生成する。ブロック３１の数は、ＣＭＯＳ４の画素数やＡＳＩＣ７のデータ処理能力等によって適宜設定される。例えば、本例では、３２×３２画素を１つのブロック３１としている。
　ブロック分割手段７２にはエッジ検出手段７４が接続される。エッジ検出手段７４は、ブロック分割手段７２によって出力された分割画像データＤ３を受信して、該受信した分割画像データＤ３に含まれるバーコード２１や文字２２の外周部であるエッジを検出する。
　図４Ａ，図４Ｂ，図４Ｃは、バーコード２１のエッジ検出例を示す説明図である。図４Ａに示すように、図２２で示したケース２０のバーコード２１の一部であって、複数の黒いバーが互いに平行に設けられているバーコード２１について説明する。図４Ｂに示すように、エッジ検出手段７４は、バーコード２１を縦方向に走査する第１の走査線（以下、走査線７３ａという）で走査してバーのエッジを検出する（図４Ｂではエッジ検出部分を白丸で示す）。更に、エッジ検出手段７４は、図４Ｃに示すように、バーコード２１を横方向に走査する第２の走査線（以下、走査線７３ｂという）で走査してバーのエッジを検出する（図４Ｃではエッジ検出部分を黒丸で示す）。
　図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃは、文字２２のエッジ検出例を示す説明図である。図５Ａに示すように、図２２で示したケース２０の文字２２の一部であって、「Ａ」の文字２２について説明する。図５Ｂに示すように、エッジ検出手段７４は、文字２２を走査線７３ａで走査して文字２２のエッジを検出する（図５Ｂではエッジ検出部分を白丸で示す）。更に、エッジ検出手段７４は、図５Ｃに示すように、文字２２を走査線７３ｂで走査して文字２２のエッジを検出する（図５Ｃではエッジ検出部分を黒丸で示す）。
　エッジ検出手段７４にはエッジ集計手段７５が接続される。エッジ集計手段７５は、エッジ検出手段７４で検出したバーコード２１や文字２２のエッジをブロック分割手段７２で分割したブロック３１毎に集計してエッジ集計情報Ｄ４を生成する。そして、エッジ集計手段７５は、生成したエッジ集計情報Ｄ４をブロック群生成手段７６に出力する。
　図６は、エッジ集計情報Ｄ４の構成例を示す説明図である。図６に示すように、例えば、エッジ集計手段７５は、ブロック分割手段７２で画像データＤ１を１６×１０個に分割したブロック３１毎にエッジ検出手段７４で検出したエッジを集計する。エッジ集計手段７５は、集計したエッジの数をエッジ集計数３０としてブロック３１毎に格納してエッジ集計情報Ｄ４を生成し、該生成したエッジ集計情報Ｄ４をブロック群生成手段７６に出力する。エッジ集計手段７５は、図４Ｃに示したバーコード２１の場合、白丸２２個と黒丸１１０個と合計した１３２個をエッジ集計数３０とする。また、エッジ集計手段７５は、図５Ｃに示した文字２２の場合、白丸１０個と黒丸１２個とを合計した２２個をエッジ集計数３０とする。
　エッジ集計手段７５にはブロック群生成手段７６が接続される。ブロック群生成手段７６は、エッジ集計手段から出力されたエッジ集計情報Ｄ４を受信し、該受信したエッジ集計情報Ｄ４に含まれるバーコード２１及び文字２２のエッジ集計数３０が所定の数以上であるか否かをブロック３１毎に判断する。ブロック群生成手段７６は、エッジ集計数３０が所定の数以上である場合には、当該ブロック３１に隣接するブロックをグループ化してブロック群を生成し、エッジ集計数３０が所定の数より小さい場合には、ブロック群を生成しない。そして、ブロック群生成手段７６は、エッジ集計数３０が所定の数以上であるか否かの判断を全てのブロック３１に対して行った後、分割した画像のどこにブロック群が存在するかという情報であるブロック群情報Ｄ５をコード位置算出手段７７に出力する。
　このブロック群情報Ｄ５により、後述するコード位置算出手段７７は、全てのブロックに対してコード位置算出処理を行う必要がなく、ブロック群に対してのみコード位置算出処理を行えば良いので、コード位置算出処理の開始から終了までの全体の時間が短縮できる。因みに、エッジ集計数３０を判断する所定の数は、予めコードスキャナ１の製造時にＲＯＭ９に記憶されるものである。
　図７は、ブロック群情報Ｄ５の構成例を示す説明図である。図７に示すように、ブロック群生成手段７６は、エッジ集計数３０が所定の数（例えば、本例では所定の数を１０とした）以上である場合には、当該ブロック３１に隣接するブロック３１をグループ化してブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅを生成し（図７では斜線で示す）、エッジ集計数３０が所定の数より小さい場合には、ブロック群を生成しない。
　図７では、例えば、ブロック群３２ａではブロック３１が８個あり、ブロック群３２ｂではブロック３１が２個あり、ブロック群３２ｃではブロック３１が１０個あり、ブロック群３２ｄではブロック３１が２５個あり、ブロック群３２ｅではブロック３１が５個ある。
　ブロック分割手段７２及びブロック群生成手段７６にはコード位置算出手段７７が接続される。コード位置算出手段７７は、ブロック分割手段７２によって出力された分割画像データＤ３と、ブロック群生成手段７６によって出力されたブロック群情報Ｄ５とを受信する。コード位置算出手段７７は、ブロック群情報Ｄ５（ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅ）に対応する分割画像データＤ３（バーコード２１及び文字２２）に対してコード位置算出処理を行って、バーコード２１の位置を算出して、バーコード２１の位置を示す情報であるコード位置情報Ｄ６を生成する。そして、コード位置算出手段７７は、生成したコード位置情報Ｄ６を制御手段７１に出力する。
　制御手段７１は、コード位置算出手段７７によって出力されたコード位置情報Ｄ６を受信し、該受信したコード位置情報Ｄ６に基づいてバーコード２１の位置を認識することができる。
　［コード位置算出手段７７のコード位置算出処理例］　
　次に、コード位置算出手段７７のコード位置算出処理例について説明する。図８Ａ，図８Ｂは、画像４４ａの直線形状の判断例を示す説明図である。コード位置算出手段７７は、分割画像データＤ３及びブロック群情報Ｄ５を受信し、受信したブロック群情報Ｄ５に基づいて、例えばブロック群３２ｃの位置に対応した分割画像データＤ３のブロック３１に対してコード位置算出処理を行うことを前提とする。
　図８Ａに示すように、コード位置算出手段７７は、分割画像データＤ３のブロック３１の所定の部分にある画像４４ａに対して基準線４０を引く（破線で示す）。基準線４０と画像４４ａとの交点をエッジ４０ａ，４０ｂとする。
　コード位置算出手段７７は、エッジ４０ａから画像４４ａに沿う上方向に第１のミニバー（以下、ミニバー４１ａという）を引き、エッジ４０ａから画像４４ａに沿う下方向に第２のミニバー（以下、ミニバー４１ｂという）を引く。また、コード位置算出手段７７は、エッジ４０ｂから画像４４ａに沿う上方向に第３のミニバー（以下、ミニバー４１ｃという）を引き、エッジ４０ｂから画像４４ａに沿う下方向に第４のミニバー（以下、ミニバー４１ｄという）を引く。そして、コード位置算出手段７７は、ミニバー４１ａ，４１ｂとミニバー４１ｃ，４１ｄとの間に中心線４３を引く（一点鎖線で示す）。
　図８Ｂに示すように、コード位置算出手段７７は、エッジ４０ｂから画像４４ａの周囲に沿って輪郭線４１ｅを引く。なお、エッジ４０ａから画像４４ａの周囲に沿って輪郭線４１ｅを引いても構わない。コード位置算出手段７７は、中心線４３と輪郭線４１ｅとから、画像４４ａが直線形状であることを認識する。つまり、画像４４ａは、バーコード２１である可能性が高くなり、ブロック群３２ｃにバーコード２１が存在する可能性が高くなる。
　図９Ａ，図９Ｂは、画像４４ｂの直線形状の判断例を示す説明図である。コード位置算出手段７７は、分割画像データＤ３及びブロック群情報Ｄ５を受信し、受信したブロック群情報Ｄ５に基づいて、例えばブロック群３２ａの位置に対応した分割画像データＤ３のブロック３１に対してコード位置算出処理を行うことを前提とする。
　図９Ａに示すように、コード位置算出手段７７は、分割画像データＤ３のブロック３１の所定の部分にある画像４４ｂに対して基準線４０を引く（破線で示す）。
　コード位置算出手段７７は、エッジ４０ａから画像４４ｂに沿う上方向にミニバー４１ａを引き、エッジ４０ａから画像４４ｂに沿う下方向にミニバー４１ｂを引く。また、コード位置算出手段７７は、エッジ４０ｂから画像４４ｂに沿う上方向にミニバー４１ｃを引き、エッジ４０ｂから画像４４ｂに沿う下方向にミニバー４１ｄを引く。そして、コード位置算出手段７７は、ミニバー４１ａ，４１ｂとミニバー４１ｃ，４１ｄとの間に中心線４３を引く（一点鎖線で示す）。
　図９Ｂに示すように、コード位置算出手段７７は、エッジ４０ｂから画像４４ｂの周囲に沿って輪郭線４１ｆを引く。コード位置算出手段７７は、輪郭線４１ｆを引く際に、中心線４３から遠ざかる方向に当該輪郭線４１ｆを引くことがあるので、画像４４ａが直線形状ではないことを認識する。つまり、画像４４ｂは、バーコード２１ではなく文字２２の可能性が高くなり、ブロック群３２ａにバーコード２１が存在する可能性が低くなる。
　コード位置算出手段７７は、上述のような処理をブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅのブロック３１全てに対して行い、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに直線形状の画像４４ａがあるか否かを判断して、直線形状の画像４４ａが存在するブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅを選択する。
　コード位置算出手段７７は、選択したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの基準線４０とミニバー４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄとのなす角度をそれぞれ算出する。そして、コード位置算出手段７７は、算出した角度に関する度数分布を生成する。
　図１０は、横軸を基準線４０とミニバー４１ａ～４１ｄとのなす角度（以下、単にミニバー角度という）とし、縦軸をミニバー４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄの数としたときの度数分布例を示す説明図である。図１０に示すように、ミニバー角度９５度付近にミニバーの数が約４０個の頂点を有する分布５０があり、ミニバー角度４０度付近にミニバーの数が約５個の頂点を有する分布５１がある。バーコード２１の複数のバーは互いに平行であるので、ミニバーの角度は全て略同じになる。つまり、コード位置算出手段７７は、分布５０に対応する画像の位置にバーコード２１が存在すると認識する。
　図１１は、バーコード２１の位置の算出例を示す説明図である。図１１に示すように、コード位置算出手段７７は、図８Ａで求めた画像４４ａの中心線４３から中心線４３の平均値を算出して、バーコード２１の中心位置６０の座標を求める。そして、コード位置算出手段７７は、中心位置６０と中心線４３とからバーコード２１の四隅６１の座標を算出する。コード位置算出手段７７は、算出したバーコード２１の中心位置６０及び四隅６１の座標が含まれるコード位置情報Ｄ６を生成し、該生成したコード位置情報Ｄ６を制御手段７１に出力する。これにより、コードスキャナ１は、バーコード２１の位置を認識できるようになる。
　なお、コード位置算出手段７７が水平な基準線４０を引く説明をしたが、水平な基準線４０の代わりに垂直な基準線を引いても構わない。水平基準線又は垂直基準線のどちらを引くかの判断は、エッジ集計情報Ｄ４に含まれるエッジ数が水平方向又は垂直方向のどちらが多いかによってコード位置算出手段７７が行う。例えば、コード位置算出手段７７は、エッジ集計情報Ｄ４に含まれるエッジ数が水平方向に多いと判断した場合には水平基準線を引き、エッジ集計情報Ｄ４に含まれるエッジ数がエッジの数が垂直方向に多い場合には垂直基準線を引く。これにより、取り込んだ画像がバーコード２１か文字２２かを確実に判断できる。
　また、コード位置算出手段７７が基準線４０の代わりにエッジ検出手段７４が走査する走査線７３ａ，７３ｂを用いても構わない。
　［ＡＳＩＣ７の動作例］　
　次に、ＡＳＩＣ７の動作例について説明する。図１２は、ＡＳＩＣ７の動作例を示すフローチャートである。ＡＳＩＣ７が、ＲＯＭ９からコードスキャナ１の起動プログラムを読み出して、ＲＡＭ８に展開して、コードスキャナ１が起動していることを前提とする。
　図１２に示すように、ステップＳＴ１では、ＡＳＩＣ７は、光学ヘッド部２を制御してバーコード２１及び文字２２が含まれる画像を光学ヘッド部２に撮像させて、該撮像させた画像を画像データＤ１として当該ＡＳＩＣ７に出力させる。
　ステップＳＴ２に移行して、ＡＳＩＣ７が有するブロック分割手段７２がＡＳＩＣ７に出力された画像データＤ１をブロック毎に分割して、分割画像データＤ３を生成する（図３参照）。
　ステップＳＴ３に移行して、ＡＳＩＣ７が有するエッジ検出手段７４が、ブロック分割手段７２でブロック毎に分割された分割画像データＤ３に含まれるバーコード２１及び文字２２のエッジを検出する（図４Ａ，図４Ｂ，図４Ｃ及び図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃ参照）。
　ステップＳＴ４に移行して、ＡＳＩＣ７が有するエッジ集計手段７５が、エッジ検出手段７４で検出したバーコード２１及び文字２２のエッジをブロック毎に集計して、エッジ集計情報Ｄ４を生成する（図６参照）。
　ステップＳＴ５に移行して、ＡＳＩＣ７が有するブロック群生成手段７６が、エッジ集計手段７５によって出力されたエッジ集計情報Ｄ４に格納されるエッジ集計数３０が所定の数以上であるか否かを判断する。エッジ集計数３０が所定の数以上である場合には、ステップＳＴ６に移行する。エッジ集計数３０が所定の数より小さい場合には、ブロック群生成手段７６は、ブロック群を生成しないで、そのブロックに対してはコード位置算出処理を終了する。
　ステップＳＴ６では、ブロック群生成手段７６は、ブロック３１に隣接するブロックをグループ化してブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅを生成してブロック群情報Ｄ５を生成する。そして、ブロック群生成手段７６は、生成したブロック群情報Ｄ５をコード位置算出手段７７に出力する。
　ステップＳＴ７に移行して、ＡＳＩＣ７が有するコード位置算出手段７７が、ブロック分割手段７２で生成された分割画像データＤ３と、ブロック群生成手段７６で生成されたブロック群情報Ｄ５とに基づいてバーコード２１及び文字２２に対してコード位置算出処理（後述の図１３で示すステップＳＴ１１～ステップＳＴ１８）を行って、バーコード２１の位置を算出する。
　［コード位置算出手段７７の動作例］　
　次に、コード位置算出手段７７の動作例について説明する。図１３は、コード位置算出手段７７の動作例を示すフローチャートである。コード位置算出手段７７は、ブロック群生成手段７６で生成されたブロック群情報Ｄ５からランダムのブロック群を選択して、該選択したブロック群に対応した分割画像データＤ３のブロック３１に対してコード位置算出処理を行うことを前提とする。
　図１３に示すように、ステップＳＴ１１では、コード位置算出手段７７は、画像４４ａ，４４ｂに基準線４０を引く（図８Ａ及び図９Ａ参照）。
　ステップＳＴ１２に移行して、コード位置算出手段７７は、基準線４０と画像４４ａ，４４ｂとの交点から画像４４ａ，４４ｂの上下方向に沿ってミニバー４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄを引く（図８Ａ及び図９Ａ参照）。
　ステップＳＴ１３に移行して、コード位置算出手段７７は、ミニバー４１ａ，４１ｂとミニバー４１ｃ，４１ｄとの間に中心線４３を引く（図８Ａ及び図９Ａ参照）。
　ステップＳＴ１４に移行して、コード位置算出手段７７は、エッジ４０ｂから画像４４ａ，４４ｂの周囲に沿って輪郭線４１ｅ，４１ｆを引く（図８Ｂ及び図９Ｂ参照）。
　ステップＳＴ１５に移行して、コード位置算出手段７７は、中心線４３と輪郭線４１ｅ，４１ｆとから、画像４４ａ，４４ｂが直線形状であるか否かを判断する。画像４４ａ，４４ｂが直線形状である場合には、ステップＳＴ１６に移行し、画像４４ａ，４４ｂが直線形状でない場合には、動作を終了して他のブロック群に対してコード位置算出処理を行う。例えば、コード位置算出手段７７は、画像４４ａの場合には直線形状を有するのでステップＳＴ１６に移行し、画像４４ｂの場合には直線形状を有しないので動作を終了する。
　ステップＳＴ１６では、コード位置算出手段７７は、直線形状を有すると判断した画像４４ａに引いた基準線４０とミニバー４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄとのなす角度（ミニバー角度）を算出する。コード位置算出手段７７は、選択したブロック群に存在する全ての画像に対してミニバー角度を算出する。そして、コード位置算出手段７７は、算出したミニバー角度に関する度数分布を生成する（図１０参照）。
　ステップＳＴ１７に移行して、コード位置算出手段７７は、生成した度数分布に対応する位置にあるブロック３１のバーコード２１の中心位置を算出する。例えば、図１０で説明したように、コード位置算出手段７７は、ブロック群の中から９５度付近ミニバー角度を有する画像がバーコード２１であると認識していて、図８Ａで説明したように、複数のバーの中心線４３がそれぞれ求められているので、中心線４３の平均値からバーコード２１の中心位置６０の座標を算出することができる（図１１参照）。
　ステップＳＴ１８に移行して、コード位置算出手段７７は、算出したバーコード２１の中心位置６０と中心線４３とからバーコード２１の四隅６１の座標を算出する。そして、コード位置算出手段７７は、算出したバーコード２１の中心位置６０及び四隅６１の座標が含まれるコード位置情報Ｄ６を生成し、該生成したコード位置情報Ｄ６を制御手段７１に出力する。これにより、コードスキャナ１は、バーコード２１の位置を認識できるようになる。
　このように、本実施の形態に係るコードスキャナ１によれば、光学ヘッド部２が複数のバーを有するバーコード２１と文字２２とを含む画像を取り込む。画像検出手段７３が光学ヘッド部２で取り込まれた画像を走査線７３ａ，７３ｂで走査してバーコード２１が有するバー及び文字２２を検出する。これを前提にして、コード位置算出手段７７は、画像検出手段７３で検出されたバー及び文字２２と走査線７３ａ，７３ｂとのなす角度に関する度数分布を生成する。複数のバーは互いに平行であるので、バーと走査線７３ａ，７３ｂとのなす角度は全て同じになる。コード位置算出手段７７は、生成した度数分布に基づいてバーコード２１の位置を算出する。これにより、バーコード２１の位置を認識できるようになる。
　この結果、バーコード２１が図２２のように小さくてもすばやく認識でき、複雑な情報処理を必要とせず、従来の装置に比べて部品点数を少なくすることで小型化できると共に、製造コストを低減できるコードスキャナ１を提供できる。
　＜第２の実施の形態＞　
　本実施の形態では、バーコード２１がブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにあるか否かを点数付けして判定するコード判定手段７８Ａを備えたＡＳＩＣ７Ａについて説明する。前述の実施の形態と同じ名称及び符号のものは同じ機能を有するので、その説明を省略する。
　［ＡＳＩＣ７Ａの構成例］　
　図１４は、第２の実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ａの構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、ＡＳＩＣ７Ａは、制御手段７１、ブロック分割手段７２、画像検出手段７３、ブロック群生成手段７６、コード位置算出手段７７及びコード判定手段７８Ａを有する。画像検出手段７３は、エッジ検出手段７４及びエッジ集計手段７５を有する。
　コード判定手段７８Ａにはブロック群生成手段７６が接続される。コード判定手段７８Ａは、ブロック群生成手段７６から出力されたブロック群情報Ｄ５を受信する。そして、コード判定手段７８Ａは、受信したブロック群情報Ｄ５に含まれるブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅを点数付けして、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。その点数付け例を図１５乃至図１９で説明する。
　図１５は、ブロック群の点数付け例（その１）を示す説明図である。図１５に示すように、コード判定手段７８Ａは、エッジ検出手段７４の縦方向の走査線７３ａで検出したエッジの集計数と、エッジ検出手段７４の横方向の走査線７３ｂで検出されたエッジの集計数との差（以下、単にエッジ集計数の差という）を算出し、該算出したエッジ集計数に基づいて、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。因みに縦方向及び横方向のエッジの集計数は、エッジ集計手段７５がＲＡＭ８にそれぞれ記憶している。
　図１５では、例えば、エッジ集計数の差が５以下では点数が１点となる。エッジ集計数の差が６～１０では点数が３点となる。エッジ集計数の差が１１～１５では点数が６点となる。エッジ集計数の差が１６～２０では点数が８点となる。そして、エッジ集計数の差が２１以上では点数が１０点となる。この点数付けの根拠は、バーコードは、図４Ｃで示したように、エッジ集計数の差が大きく（図４Ｃでは、エッジ集計数の差が８８となる）、文字は、図５Ｃで示したように、エッジ集計数の差が小さい（図５Ｃでは、エッジ集計数の差が２となる）ことに起因する。
　図７で示したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してエッジ集計数の差で点数付けすると、例えば、ブロック群３２ａのエッジ集計数の差は３となり１点と点数付けられ、ブロック群３２ｂのエッジ集計数の差は７となり３点と点数付けられ、ブロック群３２ｃのエッジ集計数の差は５０となり１０点と点数付けられ、ブロック群３２ｄのエッジ集計数の差は１４となり６点と点数付けられ、ブロック群３２ｅのエッジ集計数の差は８となり３点と点数付けられる。
　図１６は、ブロック群の点数付け例（その２）を示す説明図である。図１６に示すように、コード判定手段７８Ａは、ブロック群生成手段７６が生成したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの分散度に基づいて、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。分散度とは、ブロック群が有するブロックがブロック群内でどれだけ分散しているかを示す度合いであり、分散が多いと分散度が高くなり、分散が小さいと分散度が低くなる。
　図１６では、例えば、分散度が４では点数が１点となる。分散度が３では点数が３点となる。分散度が２では点数が６点となる。分散度が１では点数が８点となる。そして、分散度が０（つまり、分散していない）では点数が１０点となる。この点数付けの根拠は、バーコードは、図２２で示したように、ひとかたまりになっていて分散がほとんどなく、文字は、図２２で示したように、分散していることに起因する。
　図７で示したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対して分散度で点数付けすると、例えば、ブロック群３２ａの分散度は０となり１０点と点数付けられ、ブロック群３２ｂの分散度は１となり８点と点数付けられ、ブロック群３２ｃの分散度は０となり１０点と点数付けられ、ブロック群３２ｄの分散度は４となり１点と点数付けられ、ブロック群３２ｅの分散度は１となり８点と点数付けられる。
　図１７は、ブロック群の点数付け例（その３）を示す説明図である。図１７に示すように、コード判定手段７８Ａは、ブロック群生成手段７６が生成したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの凹凸度に基づいて、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。凹凸度とは、ブロック群がどれだけ凹凸しているかを示す度合いであり、凹凸が多いと凹凸度が高くなり、凹凸が小さいと凹凸度が低くなる。
　図１７では、例えば、凹凸度が４では点数が１点となる。凹凸度が３では点数が２点となる。凹凸度が２では点数が３点となる。凹凸度が１では点数が４点となる。そして、凹凸度が０（つまり、凹凸がない）では点数が５点となる。凹凸度に関する点数が、エッジ集計数の差及び分散度に関する点数よりも小さいのは、エッジ集計数の差及び分散度の方がブロック判定では重要であるからである。
　図７で示したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対して凹凸度で点数付けすると、例えば、ブロック群３２ａの凹凸度は０となり５点と点数付けられ、ブロック群３２ｂの凹凸度は０となり５点と点数付けられ、ブロック群３２ｃの凹凸度は０となり５点と点数付けられ、ブロック群３２ｄの凹凸度は４となり１点と点数付けられ、ブロック群３２ｅの凹凸度は０となり５点と点数付けられる。
　図１８は、ブロック群の点数付け例（その４）を示す説明図である。図１８に示すように、コード判定手段７８Ａは、光学ヘッド部２によって取り込まれた画像の中央部分と、ブロック群生成手段７６が生成したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅとの距離に基づいて、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。
　図１８では、例えば、中央からの距離が３１（単位は任意）以上では点数が１点となる。中央からの距離が２１～３０では点数が３点となる。中央からの距離が１１～２０では点数が６点となる。中央からの距離が１～１０では点数が８点となる。そして、中央からの距離が０では点数が１０点となる。
　図７で示したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対して中央からの距離で点数付けすると、例えば、ブロック群３２ａの中央からの距離は１７となり６点と点数付けられ、ブロック群３２ｂの中央からの距離は２８となり３点と点数付けられ、ブロック群３２ｃの中央からの距離は１８となり６点と点数付けられ、ブロック群３２ｄの中央からの距離となり６点と点数付けられ、ブロック群３２ｅの中央からの距離は４０となり１点と点数付けられる。
　図１９は、ブロック群の点数付け例（その５）を示す説明図である。図１９に示すように、コード判定手段７８Ａは、ブロック群生成手段７６が生成したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの面積（ブロック数）に基づいて、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにバーコード２１があるか否かを判定する。
　図１９では、例えば、ブロック数が１～５では点数が１点となる。ブロック数が６～１０では点数が２点となる。そして、ブロック数が１１以上では点数が３点となる。
　図７で示したブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してブロック数で点数付けすると、例えば、ブロック群３２ａのブロック数は８となり２点と点数付けられ、ブロック群３２ｂのブロック数は２となり１点と点数付けられ、ブロック群３２ｃのブロック数は１０となり２点と点数付けられ、ブロック群３２ｄのブロック数は２５となり３点と点数付けられ、ブロック群３２ｅのブロック数は５となり１点と点数付けられる。
　上述の図１５乃至図１９で示した点数例でブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅを点数付けすると、ブロック群３２ａは合計で２４点となり、ブロック群３２ｂは合計で２０点となり、ブロック群３２ｃは合計で３３点となり、ブロック群３２ｄは合計で１７点となり、ブロック群３２ｅは合計で１８点となる。つまり、ブロック群３２ｃの点数が一番高いので、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ｃにバーコード２１があると判定し、ブロック群情報Ｄ５と共にブロック群３２ｃにバーコード２１があることを示すブロック群判定情報Ｄ７をコード位置算出手段７７に出力する。
　コード位置算出手段７７は、コード判定手段７８Ａによって出力されたブロック群情報Ｄ５及びブロック群判定情報Ｄ７を受信してコード位置算出処理を行う。コード位置算出手段７７は、ブロック群判定情報Ｄ７よりブロック群３２ｃにバーコード２１があること認識するので、ブロック群情報Ｄ５の中からブロック群３２ｃを最初に選択してコード位置算出処理を行う。
　これにより、第１の実施の形態ではコード位置算出手段７７がブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの中からランダムに選んでいたが、ＡＳＩＣ７Ａは、バーコード２１が存在するブロック群３２ｃを選ぶので、コード位置算出処理の処理時間を短縮することができる。
　［ＡＳＩＣ７Ａの動作例］　
　次に、ＡＳＩＣ７Ａの動作例について説明する。図２０は、ＡＳＩＣ７Ａの動作例を示すフローチャートである。図２０に示すように、ステップＳＴ２１からステップＳＴ２６は、前述の図１２に示したステップＳＴ１からステップ６と同じであるので、その説明を省略する。
　ステップＳＴ２７では、コード判定手段７８Ａが、ブロック群生成手段７６で生成されたブロック群情報Ｄ５に基づいてバーコード２１がブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにあるか否かを点数付けして判定する。そして、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅのいずれかにバーコード２１があることを示すブロック群判定情報Ｄ７を生成する。
　ステップＳＴ２８では、コード位置算出手段７７が、ブロック分割手段７２で生成された分割画像データＤ３と、ブロック群生成手段７６で生成されたブロック群情報Ｄ５と、コード判定手段７８Ａによって生成されたブロック群判定情報Ｄ７と基づいてバーコード２１に対してコード位置算出処理（前述の図１３で示すステップＳＴ１１～ステップＳＴ１８）を行って、バーコード２１の位置を算出する。
　［コード判定手段７８Ａの動作例］　
　次に、コード判定手段７８Ａの動作例について説明する。図２１は、コード判定手段７８Ａの動作例を示すフローチャートである。図２１に示すように、ステップＳＴ３１では、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してエッジ集計数の差で点数付けする。ステップＳＴ３２に移行して、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してブロックの分散度で点数付けする。ステップＳＴ３３に移行して、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してブロックの凹凸度で点数付けする。
　ステップＳＴ３４に移行して、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅが画像の中央からのどれくらい離れているかで点数付けする。ステップＳＴ３５に移行して、コード判定手段７８Ａは、ブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅに対してブロックのブロック数で点数付けする。
　ステップＳＴ３６に移行して、コード判定手段７８Ａは、ステップＳＴ３１からステップＳＴ３５で点数付けしたブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅの中から一番点数の高いものを選択する。そして、コード判定手段７８Ａは、選択したブロック群にバーコードがあることを示すブロック群判定情報Ｄ７を生成し、該生成したブロック群判定情報Ｄ７をコード位置算出手段７７に出力する。
　このように、本実施の形態に係るＡＳＩＣ７Ａは、バーコード２１がブロック群３２ａ，３２ｂ，３２ｃ，３２ｄ，３２ｅにあるか否かを点数付けして判定するコード判定手段７８Ａを備えるので、コード位置算出手段７７が、バーコード２１が存在するブロック群を認識した状態でコード位置算出処理することができる。この結果、バーコード２１の位置を算出する時間を短縮できる。
　なお、本実施の形態で説明した点数付けは一例であり、ステップＳＴ３１からステップＳＴ３５までの点数付けを行う順番は適宜変更可能であり、ステップＳＴ３１からステップＳＴ３５までの全ての点数付けを行わずにブロック群判定情報Ｄ７を生成しても良い。
１・・・コードスキャナ、２・・・光学ヘッド部、６・・・コードスキャナ制御部、７・・・ＡＳＩＣ、２０・・・ケース、２１・・・バーコード、２２・・・文字、７１・・・制御手段、７２・・・ブロック分割手段、７３・・・画像検出手段、７４・・・エッジ検出手段、７５・・・エッジ集計手段、７６・・・ブロック群生成手段、７７・・・コード位置算出手段、７８Ａ・・・コード判定手段

Claims (10)

  1. 　複数のバーを有するコード記号と文字とを含む画像を取り込む画像取込手段と、
    　前記画像取込手段で取り込まれた前記画像を走査線で走査して前記バー及び前記文字を検出する画像検出手段と、
    　前記画像検出手段で検出された前記バー及び前記文字と前記走査線とのなす角度に関する度数分布を生成し、該生成した度数分布に基づいて前記コード記号の位置を算出するコード位置算出手段とを備えることを特徴とする光学的情報読取装置。
  2. 　前記画像検出手段にはブロック分割手段及びブロック群生成手段が接続され、
    　前記バーの外周部及び前記文字の外周部をエッジとしたとき、
    　前記ブロック分割手段は、
    　前記画像取込手段で取り込まれた前記画像をブロック毎に分割し、
    　前記画像検出手段は、
    　前記ブロック分割手段でブロック毎に分割された前記画像に対して、縦方向に走査する第１の走査線と、横方向に走査する第２の走査線とで前記エッジを検出し、該検出したエッジの数をブロック毎に集計し、
    　前記ブロック群生成手段は、
    　前記画像検出手段でブロック毎に集計されたエッジの数が所定の数以上であるか否かを判断し、前記エッジの数が所定の数以上である場合には、当該ブロックに隣接するブロックをグループ化してブロック群を生成し、前記エッジの数が所定の数より小さい場合には、当該ブロックを破棄することを特徴とする請求項１に記載の光学的情報読取装置。
  3. 　前記コード位置算出手段は、
    　前記第１の走査線又は前記第２の走査線と前記エッジとの交点から前記エッジに沿った線である第１のミニバーを複数生成し、
    　生成した複数の前記第１のミニバーの間に前記画像の中心線を生成し、該生成した中心線に基づいて前記画像の輪郭に沿った線である第２のミニバーを生成し、
    　生成した前記前記第２のミニバーに基づいて前記画像が直線形状か否かを判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の光学的情報読取装置。
  4. 　前記コード位置算出手段は、
    　前記第１のミニバーと前記第１の走査線又は第２の走査線とのなす角度から、前記バー検出手段によって検出された前記バーと前記走査線とのなす角度を求めることを特徴とする請求項３に記載の光学的情報読取装置。
  5. 　前記ブロック群生成手段にはコード判定手段が接続され、
    　前記コード判定手段は、
    　前記第１の走査線で検出されたエッジの数と前記第２の走査線で検出されたエッジの数との差を算出し、該算出した差に基づいて、前記ブロック群に前記コード記号があるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の光学的情報読取装置。
  6. 　前記ブロック群生成手段にはコード判定手段が接続され、
    　前記コード判定手段は、
    　前記ブロック群生成手段が生成した前記ブロック群の分散度に基づいて、前記ブロック群に前記コード記号があるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の光学的情報読取装置。
  7. 　前記コード判定手段は、
    　前記ブロック群生成手段が生成した前記ブロック群の凹凸度に基づいて、前記ブロック群に前記コード記号があるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の光学的情報読取装置。
  8. 　前記コード判定手段は、
    　前記画像取込手段によって取り込まれた画像の中央部分と、前記ブロック群生成手段が生成した前記ブロック群との距離に基づいて、前記ブロック群に前記コード記号があるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の光学的情報読取装置。
  9. 　前記コード判定手段は、
    　前記ブロック群生成手段が生成した前記ブロック群の面積に基づいて、前記ブロック群に前記コード記号があるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の光学的情報読取装置。
  10. 　複数のバーを有するコード記号と文字とを含む画像を取り込み、
    　取り込んだ前記画像を走査線で走査して、前記バー及び前記文字を検出し、
    　検出した前記バー及び前記文字と前記走査線とのなす角度に関する度数分布を生成し、該生成した度数分布に基づいて前記コード記号の位置を算出することを特徴とする光学的情報読取方法。
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