(57)【要約】【課題】認識エラーとなった文字列を確度の高い正解文字列に自動的に修正できる文字認識装置を提供する。【解決手段】文字認識装置は、画像取得手段と、文字認識手段と、認識データ収集手段と、正解文字列候補抽出手段と、正解確定領域設定手段と、正解文字列設定手段と、修正認識結果登録手段とを有する。文字認識手段は、画像に含まれる文字を認識し、認識データ収集手段は、文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集する。正解文字列候補抽出手段は、認識データの配列の規則性に基づいて、認識データの正解文字列候補を抽出し、正解確定領域設定手段は、この規則性に基づいて、正解文字列を一意に確定できる正解確定領域を設定する。修正認識結果登録手段は、正解文字列設定手段が、正解確定領域に設定した正解文字列を用いて、認識データのエラーを修正して登録する。【選択図】      図１
2020047145.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字の表記された被検査物の画像を取得する画像取得手段と
前記画像に含まれる文字列を認識する文字列認識手段と、
認識した前記文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集する認識データ収集手段と、
前記認識データの配列の規則性に基づいてそれぞれの認識データの正解の候補となる正解文字列候補を抽出する正解文字列候補抽出手段と
前記認識データの配列に基づいて、前記正解文字列候補を一意に確定できる正解確定領域を設定する正解確定領域設定手段と、
前記正解確定領域における前記認識データと前記正解文字列候補とに基づいて前記認識データの正解文字列を設定する正解文字列設定手段と、
前記正解文字列を用いて前記認識データを修正した結果を修正認識結果として登録する修正認識結果登録手段と
を有することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記正解確定領域を同じ規則性を有する認識データが連続しているか否かに基づいて設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記認識データの配列が、
第１の正解文字列を正解とする第１の正解確定領域と、
前記第１の正解文字列とは異なる第２の正解文字列を正解とする第２の正解確定領域と、
前記第１の正解確定領域と前記第２の正解確定領域の間に存在し、前記正解文字列を一意に確定できない切替領域と
を有する場合に
前記切替領域で、前記第１の正解文字列が正解である確度と、前記第２の正解文字列が正解である確度とを、前記認識データとの一致度に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記切替領域で、
前記第１の正解文字列が正解である確度と、
前記第２の正解文字列が正解である確度とを、
前記確度を判定する前記認識データの前後の前記認識データにおける前記第１の正解文字列の出現率と前記第２の正解文字列の出現率とに基づいて算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記第１の正解文字列が正解である確度と前記第２の正解文字列が正解である確度とを比較し、
確度が高い方を前記正解文字列に採用して、前記認識データを修正する
ことを特徴とする請求項３または４のいずれかに記載の文字認識装置。
【請求項６】
前記第１の正解文字列と前記第２の正解文字列の一方を前記正解文字列に採用した場合に、
他方を次点正解文字列として前記確度と共に記憶する
ことを特徴とする請求項５に記載の文字認識装置。
【請求項７】
前記修正認識結果に、
修正があったことを示すフラグを付与する
ことを特徴とする請求項１乃至６いずれか一項に記載の文字認識装置。
【請求項８】
文字の表記された被検査物の画像を取得し、
前記画像に含まれる文字列を認識し、
認識した前記文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集し、
前記認識データの配列の規則性に基づいてそれぞれの認識データの正解の候補となる正解文字列候補を抽出し、
前記認識データの配列に基づいて、前記正解文字列候補を一意に確定できる正解確定領域を設定し、
前記正解確定領域における前記認識データと前記正解文字列候補とに基づいて前記認識データの正解文字列を設定し、
前記正解文字列を用いて前記認識データを修正した結果を修正認識結果として登録する
ことを特徴とする文字認識方法。
【請求項９】
前記正解確定領域を、同じ規則性を有する前記認識データが連続しているか否かに基づいて設定する
ことを特徴とする請求項８に記載の文字認識方法。
【請求項１０】
文字の表記された被検査物の画像を取得するステップと、
前記画像に含まれる文字列を認識するステップと、
認識した前記文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集するステップと、
前記認識データの配列の規則性に基づいてそれぞれの認識データの正解の候補となる正解文字列候補を抽出するステップと、
前記認識データの配列に基づいて、前記正解文字列候補を一意に確定できる正解確定領域を設定するステップと、
前記正解確定領域における前記認識データと前記正解文字列候補とに基づいて前記認識データの正解文字列を設定するステップと、
前記正解文字列を用いて前記認識データを修正した結果を修正認識結果として登録するステップと
を有することを特徴とする文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字列認識装置および文字列認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被検査物の画像から、被検査物に表記された文字情報を読み取る文字認識装置が様々な場面で使われている。例えば、製造ラインでは、生産管理のために、製品に実装された部品の製造番号やロット番号などを読み取る装置が用いられている。このような文字認識装置では、印字部の、傷や汚れ、あるいは印字のバラツキ、読み取り条件のバラツキなどにより、誤認識が発生する可能性がある。このような誤認識を低減し、認識の信頼性を向上するために種々の技術が開発されている。
【０００３】
例えば特許文献１には、予め記憶した文字テンプレートと表記された文字とのパターンマッチングで文字認識を行う場合に、誤認識を低減する技術が開示されている。この技術では、まず文字認識の結果、そこに表記されていることが有り得ない文字が認識された場合に、誤認識と判定する。この「有り得ない」の判定は、例えばカレンダーにない製造年月日や、生産管理情報から投入されているはずのない型番など、文字認識以外の情報を用いて行う。そしてその文字認識に用いられた文字テンプレートを削除する。さらに、各テンプレートについて、正しい認識に採用された回数を計数する。以上の動作を繰り返すことにより、誤認識を起こす文字テンプレートが減少し、良い認識をしたテンプレートが蓄積される。このため、認識回数の増加に従って、認識精度を向上することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２７６３１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら，この装置では、「有り得ない」文字列をエラーとして検出するのみであり、発見したエラーを修正は人手で行う必要があるという問題点があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、認識エラーとなった文字列を確度の高い正解文字列に自動的に修正できる文字認識装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するため、文字認識装置は、画像取得手段と、文字認識手段と、認識データ収集手段と、正解文字列候補抽出手段と、正解確定領域設定手段と、正解文字列設定手段と、修正認識結果登録手段とを有する。文字認識手段は、画像に含まれる文字を認識し、認識データ収集手段は、文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集する。正解文字列候補抽出手段は、認識データの配列の規則性に基づいて、認識データの正解文字列候補を抽出し、正解確定領域設定手段は、この規則性に基づいて、正解文字列を一意に確定できる正解確定領域を設定する。修正認識結果登録手段は、正解文字列設定手段が、正解確定領域に設定した正解文字列を用いて、認識データのエラーを修正して登録する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の効果は、認識エラーとなった文字列を確度の高い正解文字列に自動的に修正できる文字認識装置を提供できることである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態の文字認識装置を示すブロック図である。
【図２】第２の実施形態の文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第２の実施形態の正解文字列候補抽出部の詳細を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態の正解確定領域設定部の詳細を示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態の正解文字列設定部の詳細を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態の修正認識結果登録部の詳細を示すブロック図である
【図７】第２の実施形態の文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態の修正文字認識結果の決定と登録の動作を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態の正解文字列候補の確度を求める動作を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態の確度算出方法の一例を示す概念図である。
【図１１】第２の実施形態の実施例１のデータを示す表である。
【図１２】第２の実施形態の実施例２のデータを示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は本実施形態の文字認識装置を示すブロック図である。文字認識装置は、画像取得手段１と、文字認識手段２と、認識データ収集手段３と、正解文字列候補抽出手段４と、正解確定領域設定手段５と、正解文字列設定手段６と、修正認識結果登録手段７とを有する。
【００１２】
画像取得手段１は、文字の表記された被検査物の画像を取得する。文字認識手段２は、画像に含まれる文字を認識する。認識データ収集手段３は、認識した文字列の認識結果を時刻順にソートして認識データとして収集する。正解文字列候補抽出手段４は、認識データの配列に基づいて、それぞれの認識データの正解の候補となる正解文字列候補を抽出する。正解確定領域設定手段５は、認識データの配列に基づいて、正解文字列候補を一意に確定できる正解確定領域を設定する。これは、例えば、認識データの配列に規則性があり、この規則性を適用すると、認識データの特定の位置に配置される正解文字列候補が一意に決まるという意味である。
【００１３】
正解文字列設定手段６は、正解確定領域における認識データと正解文字列候補とに基づいて認識データの正解文字列を設定する。修正認識結果登録手段７は、正解文字列を用いて認識データを修正した結果を修正認識結果として登録する。
【００１４】
以上の構成とすることにより、本実施形態の文字認識装置を用いれば、正解確定領域における認識エラーを発見し、精度良く修正することができる。
【００１５】
（第２の実施形態）
図２は本実施形態の文字認識装置１０００を示すブロック図である。文字認識装置１０００は、ハードウェア構成として、コンピュータ１００と、記憶装置２００と、カメラ３００とを有する。
【００１６】
カメラ３００は、被検査物４００の印字面４１０の画像を撮影する。
【００１７】
コンピュータ１００は、画像取得部１１０と、文字認識部１２０と、認識データ収集部１３０と、正解文字列候補抽出部１４０と、正解確定領域設定部１５０と、正解文字列設定部１６０と、修正認識結果登録部１７０とを有する。
【００１８】
画像取得部１１０は、カメラ３００が撮影した画像を取得する。文字認識部１２０は、撮影された印字面４１０の画像に含まれる文字を認識する。認識データ収集部１３０は、文字認識部１２０が認識した文字によって形成された文字列を、撮影された時刻順にソートして認識データとして記憶装置２００に保存する。
【００１９】
正解文字列候補抽出部１４０は、認識データの配列の規則性に基づいて、各認識データに対する正解と推定される正解文字列候補を抽出する。抽出方法の詳細については後述する。
【００２０】
正解確定領域設定部１５０は、認識データの配列の規則性に基づいて、正解が一意に確定できる、認識データの領域を、正解確定領域に設定する。設定方法の詳細については後述する。
【００２１】
正解文字列設定部１６０は、正解文字列候補抽出部１４０が、各認識データに対して抽出した正解文字列候補を解析し、最も確度の高い正解文字列候補を、当該認識データの正解文字列に設定する。
【００２２】
修正認識結果登録部１７０は、エラーの含まれる認識データを、設定した正解文字列で修正して、修正認識結果として登録する。この時、修正を行った履歴を付与するようにしても良い。
【００２３】
次に、各部の詳細について説明する。図３は、正解文字列候補抽出部１４０の詳細を示すブロック図である。正解文字列候補抽出部１４０は、マスクサイズ設定部１４１と、配列規則設定部１４２と、第１規則正解文字列候補設定部１４３と、第２規則正解文字列候補設定部１４４とを有する。
【００２４】
本実施形態では、連続した一定の個数の認識データを用いて、認識データの解析を行う。この連続した一定の個数を定めるのがマスクサイズである。マスクサイズ設定部１４１は、このマスクサイズを設定する。マスクサイズは、認識データの配列の規則性に応じて定めることができる。
【００２５】
ここで認識データの配列の規則性とは、時刻順に並んだ認識データの並び方に関して成立することが想定される規則性のことであり、被検査物を撮影する順番を設定した時点で、自ずと定まるものである。例としては、「同じ番号が、ある期間連続する」とか、「製品が流れるたびに１ずつ増加する」といったものが挙げられる。ここでは、第１の番号がある期間連続した後、第２の番号に切替わって第２の番号が連続する例を用いて説明する。
【００２６】
このような例としては、製品に搭載された部品のロット番号の文字認識を挙げることができる。このロット番号の場合、同じロットの部品が連続して製品に搭載され、そのロットが終了すると、別のロットの部品に切替わる。そして、切替わる時刻の近傍では２つのロットが混ざって出現する可能性がある。この場合、マスクサイズはロットサイズより小さい値で設定することが望ましい。
【００２７】
配列規則設定部１４２は、上記の認識データの配列規則を設定する。既述の通り、この配列規則は、被検査物を撮影する順番を決めた時点で自ずと定まるため、予め設定することができる。しかしながら、機械学習等を用いて、データの配列から規則を抽出することも可能である。
【００２８】
第１規則正解文字列候補設定部１４３は、データ配列の第１の領域で成り立つ規則から想定され得る第１の正解文字列候補を設定する。例えば、前後に第１のロット番号が連続している領域では、第１の正解候補として、第１のロット番号が設定される。この領域で、認識エラーがあった場合は、第１のロット番号が正解である可能性が極めて高いと判断できる。同様に、第２規則正解文字列候補設定部１４４は、データ配列の第２の領域で成り立つ規則から想定される第２の正解文字列候補を設定する。例えば、前後に第２のロット番号が連続している領域で、認識エラーがあった場合は、正解候補として、第２のロット番号が設定される。
【００２９】
一方、設定したマスクサイズの中に、第１のロット番号と第２のロット番号が入り混じって出現するような領域では、正解は第１のロット番号か第２のロット番号か何れかの可能性がある。このため、第１規則正解文字列候補と第２の正解文字列候補の両方が設定される。
【００３０】
上記のように、認識データに第１の正解文字列が連続している領域では、第１の正解文字列を正解として一意に確定することができ、第２の正解文字列が連続している領域では、第２の正解文字列を正解として一意に確定することができる。本実施形態では、これらの領域を正解確定領域と称することとする。そして、認識データに第１の正解文字列候補と第２の正解文字列候補が入り混じり、どちらが正解か確定できない領域を切替領域と称することとする。
【００３１】
図４は、正解確定領域設定部１５０を示すブロック図である。正解確定領域設定部１５０は、正解確定可否判定部１５１と、境界設定部１５２とを有する。正解確定可否判定部１５１は、正解文字列候補抽出部１４０が、各認識データの領域で抽出した正解文字列候補を参照し、各認識データの正解が一意に確定できるか否かを判定する。
【００３２】
この判定結果に基づいて、境界設定部１５３は、正解文字列が一意に確定できる正解文字列確定領域と、正解文字列が一意に確定できない切替領域との境界を設定する。
【００３３】
正解文字列設定部１６０は、第１の正解文字列候補一致度算出部１６１と、第２の正解文字列候補一致度算出部１６２とを有する。また、第１の正解文字列候補出現率算出部１６３と、第２の正解文字列候補出現率算出部１６４とを有する。さらに、採用正解文字列決定部１６５を有する。
【００３４】
第１の正解文字列候補一致度算出部１６１は、認識データと第１の正解文字列候補とを比較し、一致度を算出する。ここで一致度とは、文字列の規定の文字数に対する、両者が一致する文字数の割合を示すものとする。一致度の算出では、まず、認識データと第１の正解文字列候補とを１文字ずつ比較し，一致する文字数をカウントする。次に、第１の正解文字列候補を１文字左にシフトさせて、一致する文字数をカウントする。さらに２文字、３文字、・・・と順次シフトさせて一致する文字数をカウントしても良い。同様に、第１の正解文字列候補を１文字右にシフトさせて、一致する文字数をカウントし、２文字、３文字、・・・と順次右にシフトさせて一致する文字数をカウントする。こうして得られた一致文字数のデータの中で、一致文字数が最大となるデータを用いて一致率算出し、その結果を第１の正解文字列候補一致度とする。同様な手順で、第２の正解文字列候補一致度判定部１６２は、認識データの第２の正解文字列候補に対する一致度を算出する。
【００３５】
第１の正解文字列候補出現率算出部１６３は、マスクサイズの幅（データ数）の認識データの中で、第１の正解文字列候補が現れる割合を、第１の正解文字列候補出現率として算出する。同様に、第２の正解文字列候補出現率算出部１６４は、認識データの中に第２の正解文字列候補が出現する割合を計算し、第２の正解文字列候補出現率とする。一致度および出現率は、例えば百分率（％）で表すことができる。
【００３６】
採用正解文字列決定部１６５は、算出した一致度または出現率のいずれかの最大値を、当該正解文字列候補の確度に決定する。そして、複数の正解文字列候補があった場合には、確度が最大となる正解文字列候補を、採用する正解文字列に決定する。
【００３７】
図６は、修正認識結果登録部１７０を示すブロック図である。修正認識結果登録部１７０は、修正読取結果保存部１７１と、修正フラグ付与部１７２と、次点候補保存部１７３とを有する。
【００３８】
修正読取結果保存部１７１は、正解文字列設定部１６０が決定した採用正解文字列を、修正読取結果として、記憶装置に登録する。修正フラグ付与部１７２は、読取結果を保存する時に、修正を行った読取結果に対し、修正したことを示す修正フラグを付与する。次点候補保存部１７３は、読取結果を記憶装置に保存する場合に、採用されなかった正解文字列候補があれば、その正解文字列候補を次点候補とし、その確度と共に記憶装置に保存する。
【００３９】
次に、文字認識装置１０００の動作について説明する。図７は文字認識装置１０００の動作を示すフローチャートである。まずカメラ３００が被検査物４００の印字面４１０の画像を撮影し、画像を取得する（Ｓ１）。次に文字認識を行う（Ｓ２）。そして認識結果を時刻順にソートし、認識データとして記憶装置２００に記憶する（Ｓ３）。次に各認識データに対して、正解文字列候補を抽出する（Ｓ４）。次に、認識データの配列に基づいて正解確定領域を設定する（Ｓ５）。次に、正解が確定できない切替領域において、それぞれの認識データに紐づいた正解文字列候補の確度を算出する（Ｓ６）。正解文字列候補が複数あれば、各正解文字列候補について確度を算出する。次に、確度が最大の正解文字列候補を認識データの正解文字として確定し、それ以外の正解文字列候補を次点候補に決定する（Ｓ７）。次に、エラーのあった認識データを、正解文字列で修正し、修正認識結果として記憶装置に記憶する。また次点候補をその確度と共に、記憶装置に記憶する（Ｓ８）。以上のようにして、認識エラーの見逃しを防止し、精度よく修正を行うことができる。
【００４０】
図８は、切替領域において、第１の正解文字列候補と第２の正解文字列候補の２つがある時の、正解文字列を決定する動作を示すフローチャートである。まず、認識データと第１の正解文字列候補の一致度に基づき確度を算出する（Ｓ１０１）。同じタイミングで、認識データと第２の正解文字列候補との一致度から確度を算出する（Ｓ１０２）。次に第１の正解文字列候補と第２の正解文字列候補の確度を比較する（Ｓ１０３）。この時確度が同じでなければ（Ｓ１０４＿Ｎｏ）、確度の大きい方を正解文字列に確定する（Ｓ１０６）。一方、第１の正解文字列候補と第２の正解文字列候補の確度が同じだった場合は（Ｓ１０４＿Ｙｅｓ）、それぞれの出現率を参照し、確度をこの出現率に置き換えて更新する（Ｓ１０５）。そして確度の大きい方を正解文字列に確定する（Ｓ１０６）。また、採用されなかった正解文字列候補を次点候補に設定し、その確度とともに保存する。
【００４１】
図９（ａ）は、図８のＳ１０１の処理の詳細を示すフローチャートである。まず認識データと第１の正解文字列候補とを比較し、一致文字数をカウントする（Ｓ１０１１）。次に正解文字列候補を左シフトさせて、認識データと第１の正解文字列とで、一致する文字数をカウントする（Ｓ１０１２）。このとき左シフト量を順次変更して、各シフト量における一致文字数をカウントしても良い。同様に、第１の正解文字列候補を右シフトさせた時の一致文字数をカウントする（Ｓ０１３）。そして一致文字数が最大となる時の一致度を算出して確度に設定する（Ｓ１０１４）。図９（ｂ）は、第２の正解文字列候補の確度を算出する動作のフローチャートである。図９（ａ）に示した第１の正解文字列候補の確度算出と同様なので、繰り返しの説明は省略する。
【００４２】
次に確度算出の具体例について説明する。図１０は、この具体例を示す概念図である。ここでは、認識対象が４文字の文字列である例を用いている。
【００４３】
図１０（ａ）は、認識データが「１２３６」、第１の正解文字列候補が「１２３５」、第２の正解文字列候補が「０１４８」の例である。まず、シフト無しで、認識データと第１の正解文字列候補を１文字ずつ比較し、一致する文字数をカウントする。認識データ「１２３６」に対し、第１の正解文字列候補が「１２３５」なので、左から３文字「１２３」が一致し、一致文字数は３文字となる。
【００４４】
次に、左シフト文字列との一致文字数算出を行う。第１候補の左端の１文字を削除し１文字左にシフトさせ、読み取り結果と１文字ずつ比較し、一致する文字数をカウントする。この例では、第１の正解文字列候補を左にシフトさせると「２３５＊」となり、読み取り結果と一致する文字数は０文字となる。なお、＊は文字一致を判定する対象外であることを意味する。
【００４５】
次に，右シフト文字列との一致文字数算出を行う。第１の正解文字列候補の右端の１文字を削除し１文字右にシフトさせ、読み取り結果と１文字ずつ比較し、一致する文字数をカウントする。第１の正解文字列候補を右にシフトさせると「＊１２３」となり、読み取り結果と一致する文字数は０文字となる。
【００４６】
次に、確度算出を行う。上記の処理で得られた一致文字数の最大値を選択し、読み取り結果の文字数との比率を確度として算出する。この例では、第１の正解文字列候補との一致文字数は３文字、左シフト文字列との一致文字数は０文字、右シフト文字列との一致文字数は０文字なので、最大値は３文字となり、読み取り結果の文字数４文字に対し、７５％の確度となる。
【００４７】
次に、第２の正解文字列候補の確度を算出する。第２の正解文字列候補に対しても、上記と同様に、第２の正解文字列候補との一致文字数算出、左シフト文字列との一致文字数算出、右シフト文字列との一致文字数算出を実施後、確度算出を行う。この例では、第２の正解文字列候補は「０１４８」なので、読み取り結果「１２３６」に対し、一致文字数は０文字、左シフト文字列との一致文字数は１文字、右シフト文字列との一致文字数は０文字となり、一致文字数は最大値１文字で、確度は２５％となる。
【００４８】
以上から、第１の正解文字列候補の方が、確度が高いことが判明したので、第１の正解文字列候補「１２３５」を正解文字列に採用する。その結果、修正後文字列「１２３５」、確度７５％を得る。また、次点候補「０１４８」、その確度２５％となる。
【００４９】
図１０（ａ）の例では、一致度から算出した確度が異なっていたが、確度が同一となることもあり得る。このような場合は、修正が必要な認識データの前後におけるそれぞれの正解文字列候補の出現率を算出し、この出現率で確度を更新する処理を実施する。
【００５０】
図１０（ｂ）は一致度が同じで、出現率に差がある例を示す概念図である。認識データが「００１：」、第１の正解文字列候補が「００１５」、第２の正解文字列候補が「１００１」の例である。まず、シフト無しで、認識データと第１の正解文字列候補を１文字ずつ比較する。その結果、第１の正解文字列候補「００１５」は、一致文字数３文字７５％が得られる。また左シフトの一致文字数０文字、右シフトの一致文字数０文字である。以上から「００１５」の確度７５％となる。
【００５１】
一方、第２の正解文字列候補「１００１」では、シフト無しで一致文字数１文字、左シフトで一致文字数３文字、右シフトで一致文字数０文字である。このため最大確度は左シフトの時の７５％となり、第１の正解文字列候補と一致する。
【００５２】
そこで、出現率を用いて確度の更新を試みる。この例では対象認識データ前後の出現率が「００１５」で６０％、「１００１」で＝２０％であるとする。この結果から、出現率の大きい「００１５」を正解文字列として採用し、その確度は６０％となる。また、次点として「１００１」、その確度２０％となる。この例の場合、第１、第２の正解文字列候補の、いずれを採用しても間違いである可能性は残る。したがって、当該修正認識データが、後から検証可能となるように、修正フラグを付与するとともに、次点候補を記録に残しておくことが望ましい。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態によれば、確度の高い正解文字列でエラーを修正することができる、また、誤っている可能性のある認識データを後から検証できるように、マーキングすることができる。
【００５４】
（実施例１）
次に、検査対象が製品に搭載された部品のロット番号である例を用いて、具体的なデータ処理の手順について説明する。図１１は、時系列にソートされた認識データおよび、それに関連するデータを示す表である。ここでは、ロットサイズ（部品１ロット分の個数）を超える分量の文字認識結果を収集し、収集した認識結果を時刻順にソートして、認識データとして２列目に表示している。最初ロット番号「００１５」の部品が連続して使用され、途中で「１００１」に切替わってある期間連続して使用され、さらに「０Ａ０Ｂ」に切替わって連続して使用される例である。
【００５５】
認識データの解析では、設定したマスクサイズで、連続したある一定の個数の認識データを抽出し、その中で最頻出する読み取り結果を出力する。ここでは、マスクサイズを５に設定している。まず、実線枠内のＮｏ１〜Ｎｏ．５の認識データを抽出する。抽出した５個の読み取り結果は「００１５」が４個，「：００１」が１個なので，「００１５」が最頻出である。その結果「００１５」を実線枠の中心位置であるＮｏ３に出力する。次に，マスクの抽出領域を１個ずらして実行する。ここでは、破線枠のＮｏ２からＮｏ６の５個を抽出し最頻値である「００１５」をＮｏ．４に出力している。この処理を順次繰返して全ての認識データに渡って実行する。図１１の３列目が，この処理の結果となる。この結果から、正解文字列は「００１５」、「１００１」、「０Ａ０Ｂ」の３個であり，ロット番号はこの順番に切り替わったと判断する。なお，マスクサイズの設定はロットサイズより小さい値で設定する。最頻値抽出文字列の決定は，マスク処理後の出力結果から出現数が設定値以上のものを選択する方法でも良い。この場合、設定値はマスクサイズより小さく、かつマスクサイズに近い値が望ましい。
【００５６】
次に正解確定領域を決定する。上記のマスク処理から、ロットは「００１５」、「１００１」、「０Ａ０Ｂ」の順で切替わっていることが分かっている。したがって、認識データを参照して、「００１５」が連続しているＮｏ.１〜７までの領域を正解確定領域、「１００１」が最初に出現するＮｏ．８から、「００１５」が最後に出現するＮｏ.１２までを切替領域に設定する。同様に、Ｎｏ.１３〜１８およびＮｏ．２３〜３０を正解確定領域、Ｎｏ.１９〜２２を切替領域に設定する。なお、正解確定領域でも切替領域の近傍に読み取りミスがある場合、正解が切替えるロット番号の可能性もあることを考慮し、上記設定の切替領域を前後に一定量、拡張しても良い。
【００５７】
正解確定領域では正解文字列を一意に確定できるので、正解候補はＮｏ.１〜７では「００１５」のみ、Ｎｏ.１３〜１８では「１００１」のみ、Ｎｏ．２３〜３０では「０Ａ０Ｂ」のみになる。一方切替領域では、２つのロット番号が同時に候補となる。この時、どちらが正解である確率が高いかを判断する指標が、第２の実施形態で導入した確度である。図１１の表には、正解の候補１、２の出現率と一致度を記述している。この確度の比較から、Ｎｏ.１０は、「００１５」を正解と判定している。ただし、これが誤りである可能性もあるため、次点として「１００１」、確度２０％も記録されるようにしている。
【００５８】
（実施例２）
図１２は、被検査対象の文字列が、ロット内では１つずつ増加するシリアルＮｏ.で、ロット間では飛びがある場合の、認識データと解析の例を示す表である。正解確定領域では認識データが１ずつ増加するのが正解と一意に確定できる。一方、切替領域では、２つのシリアルＮｏ.が入り混じる可能性がある。
【００５９】
この例では、Ｎｏ.１〜７およびＮｏ.１３〜１８およびＮｏ．２３〜３０が正解確定領域、Ｎｏ．８〜１２およびＮｏ.１９〜２２が切替領域である。
【００６０】
切替領域では、正解が１ずつ増加するという規則性を適用して、正解候補１と、正解候補２がそれぞれ設定される。そして、実施例１と同様に、それぞれの正解候補と認識データとの一致度を算出する。また当該認識データの前後の認識データが、切替前の規則性に則った時の出現率と、切替後の規則性に則った時の出現率をそれぞれ計算している。例えば、Ｎｏ．１０の認識データについては、候補１の一致度が７５％で、候補２の一致度が５０％であるため、正解文字列として、候補１「０００９」を採用し、次点として「１００２」を記録する。
【００６１】
上述した第１または第２の実施形態の処理を、コンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。
【００６２】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上記実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【符号の説明】
【００６３】
１    画像取得手段
２    文字認識手段
３    認識データ収集手段
４    正解文字列候補抽出手段
５    正解確定領域設定手段
６    正解文字列設定手段
７    修正認識結果登録手段
１００    コンピュータ
１１０    画像取得部
１２０    文字認識部
１３０    認識データ収集部
１４０    正解文字列候補抽出部
１５０    正解確定領域設定部
１６０    正解文字列設定部
１７０    修正認識結果登録部
２００    記憶装置
３００    カメラ
４００    被検査物
４１０    印字面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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