(57)【要約】【課題】鋼材に表示された文字を正確に読み取って認識することが可能な文字認識装置を提供する。【解決手段】鋼材Ａの文字表示部Ｂを撮像する撮像手段２と、撮像手段２から入力したカラー画像信号に所要のデジタル画像処理を施して文字の認識を行う画像処理手段３と、画像処理手段３による文字の認識結果を表示する表示手段１９とを備える。画像処理手段３は、撮像されたカラー画像をＲ，Ｇ，Ｂの各チャンネル画像に分解し、Ｇチャンネル画像と予め画像処理手段３に記憶された基準文字画像とを対比してこれら両画像の一致度合いを評価する。これにより、鋼材Ａに生じる赤さびの影響を除去することができ、鋼材Ａに表示された文字を正確に認識することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋼材の文字表示部を撮像してカラー画像信号を出力する撮像手段と、この撮像手段から入力したカラー画像信号に所要のデジタル画像処理を施して、前記文字表示部に表示された文字の認識を行う画像処理手段と、この画像処理手段による前記文字の認識結果を表示する表示手段とを備え、
前記画像処理手段は、前記カラー画像信号から前記文字表示部のカラー画像を作成した後、このカラー画像を赤色チャンネル画像、緑色チャンネル画像及び青色チャンネル画像の各チャンネル画像に分解し、前記緑色チャンネル画像と予め前記画像処理手段に記憶された基準文字画像とを対比してこれら両画像の一致度合いを評価し、両画像の一致度合いが予め設定された所定値以上である場合には、文字が認識されたものと判定して、その文字を前記表示手段に表示し、前記両画像の一致度合いが前記所定値未満である場合には、前記表示手段に認定不可の表示を行うことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、前記緑色チャンネル画像の回転と前記基準文字画像との対比を繰り返し、これら両画像の一致度合いの評価を行う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】
前記画像処理手段は、前記鋼材に表示された複数の文字のそれぞれにつき、各文字の表示位置毎に、前記緑色チャンネル画像と前記基準文字画像とを対比して、これら両画像の一致度合いの評価を行う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４】
前記画像処理手段は、前記デジタル画像処理として、前記緑色チャンネル画像に対し、ホールの埋め処理、円形要素での浸食処理、相対位置による並び替え処理を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の表面に表示された文字を認識するための文字認識装置に係り、特に、鋼材の表面に表示された文字を光学的に読み出して認識する文字認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文字表示部をカメラにて撮像し、このカメラから入力した映像信号をデジタル化して入力画像を作成した後、背景差分画像作成処理、二値化処理、ノイズ除去処理及び文字切り出し処理をこの順に行って、記載された文字を認識する文字認識方法及び文字認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、文字認識を行った後のテキストデータの取り扱いに関しては、認識可能ならば表示部に認識されたテキストデータを表示し、認識不可能ならば表示部に警告表示を行うものが知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００３】
特許文献１に記載の発明によると、背景差分画像作成処理において、背景差分画像の濃度ヒストグラムを基に文字を白、背景を黒にする最適な二値化しきい値を算出して、背景差分画像を二値化画像に変換するので、ある程度入力画像の背景に濃度むらや汚れがある場合にも、文字情報を正確に認識することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１１０３６９号公報
【特許文献２】特開２００６−１０９１４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、鋼材のメーカーやその流通業界においては、鋼材の端面に刻印又はペイントなどで表示された文字を読み取ることによって個々の鋼材を管理することが行われており、この文字を正確に認識可能な文字認識装置が求められている。
【０００６】
しかしながら、鋼材は、紙等の情報伝達媒体とは異なり、さびの発生具合によって表面の状態が著しく変化するので、比較的軽度の濃度むらや汚れしか生じないことを前提とする従来の文字認識装置をそのまま適用しても、文字を正確に認識することが困難である。また、鋼材は、保持部材に対する鋼材の載置状態によって、鋼材に表示された文字の向きが変化するので、文字の向きを考慮しない従来の文字認識装置をそのまま適用しても、文字を正確に認識することが困難である。さらに、鋼材に付される文字は、鋼材の種類によって桁数や表示位置が決まっているので、これらを考慮しない従来の文字認識装置をそのまま適用しても、文字情報を正確に認識することが困難である。
【０００７】
本発明は、かかる従来技術の問題を解決するためになされたものであり、その目的は、鋼材に表示された文字を正確に読み取って認識することが可能な文字認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、前記課題を解決するため、第１に、鋼材の文字表示部を撮像してカラー画像信号を出力する撮像手段と、この撮像手段から入力したカラー画像信号に所要のデジタル画像処理を施して、前記文字表示部に表示された文字の認識を行う画像処理手段と、この画像処理手段による前記文字の認識結果を表示する表示手段とを備え、前記画像処理手段は、前記カラー画像信号から前記文字表示部のカラー画像を作成した後、このカラー画像を赤色チャンネル画像、緑色チャンネル画像及び青色チャンネル画像の各チャンネル画像に分解し、前記緑色チャンネル画像と予め前記画像処理手段に記憶された基準文字画像とを対比してこれら両画像の一致度合いを評価し、両画像の一致度合いが予め設定された所定値以上である場合には、文字が認識されたものと判定して、その文字を前記表示手段に表示し、前記両画像の一致度合いが前記所定値未満である場合には、前記表示手段に認定不可の表示を行うという構成にした。
【０００９】
鋼材には赤さびが発生するので、赤さびの発生具合によっては、単に撮像手段から得られたカラー画像ファイルを利用しても鋼材に表示された文字を正確に抽出することができず、基準文字画像との対比が不可能であるか、著しく困難になる。特に、刻印によって鋼材に文字が表されている場合には、文字の内部にもその背景部分にも赤さびが発生するので、赤さびの発生具合によっては、文字の抽出が全く不可能になる。これに対して、カラー画像ファイルから分解された緑色チャンネル画像を用いると、このような場合にも、赤さびによる影響を除去することができて、鋼材に表示された文字の抽出が可能になるので、基準文字画像との比較による文字の認識を可能にすることができる。
【００１０】
本発明は第２に、前記第１の文字認識装置において、前記画像処理手段は、前記緑色チャンネル画像の回転と前記基準文字画像との対比を繰り返し、これら両画像の一致度合いの評価を行うという構成にした。
【００１１】
基準文字画像は、正立の状態、即ち、表示手段に表示したときに起立した人間の目に上向きで見える状態で記憶される。これに対して、鋼材は、その断面形状と撮像時における保持部材に対する鋼材の載置状態とによって、表示手段に正立の状態で表示されない場合が生じ得る。例えば、鋼材の断面形状が四角形である場合には、保持部材に対する鋼材の載置状態によっては、文字の向きが上向き、右向き、左向き又は下向きのいずれかになる。従って、カラー画像ファイルから分解された緑色チャンネル画像をそのまま利用した場合には、最大２５パーセントの確率でしか鋼材に表示された文字を認識することができない。これに対して、緑色チャンネル画像の回転と基準文字画像との対比を繰り返す場合には、回転を繰り返すうちに必ず緑色チャンネル画像が正立状態になるので、基準文字画像との対比が可能となり、最大１００パーセントの確率で鋼材に表示された文字を認識することが可能となる。鋼材の断面形状が円形の場合、三角形の場合、四角形以外の多角形の場合及びその他の形状である場合も同様である。
【００１２】
本発明は第３に、前記第１の文字認識装置において、前記画像処理手段は、前記鋼材に表示された複数の文字のそれぞれにつき、各文字の表示位置毎に、前記緑色チャンネル画像と前記基準文字画像とを対比して、これら両画像の一致度合いの評価を行うという構成にした。
【００１３】
鋼材には、予め定められた数の文字が予め定められた配列で表示されている。従って、各文字の認識を各文字の表示位置毎に行わなくては、鋼材に表示された文字の認識を正確に行うことができない。例えば、鋼材に「１，２，３，４，５」の文字がこの順に配列されている場合において、第１桁目の「１」が認識不可で、「２，３，４，５」という文字列が読み出された場合、どの桁の文字が認識不可であったのかを判定できないので、読み出された文字列全体が無意味な文字の羅列になる。これに対して、鋼材に表示された複数の文字のそれぞれについて、各文字の表示位置毎に、画像の一致度合いの評価を行うと、仮に第１桁目の「１」が認識不可である場合には、「？，２，３，４，５」（？は認識不可であることを示す表示）という文字列を表示手段に表示することが可能になるので、第２桁目〜第５桁の文字列については信頼を置くことができ、鋼材の管理を容易なものにすることができる。
【００１４】
本発明は第３に、前記第１の文字認識装置において、前記画像処理手段は、前記デジタル画像処理として、前記緑色チャンネル画像に対し、ホールの埋め処理、円形要素での浸食処理、相対位置による並び替え処理を行うという構成にした。
【００１５】
鋼材の表面には比較的大きな凹凸が形成されているので、紙などに表示された文字を読み取る場合に比べて、文字及び背景に欠陥を生じやすい。従って、緑色チャンネル画像に対してホールの埋め処理及び円形要素での浸食処理を行うと、文字及び背景に生じた欠陥を修復することができるので、鋼材に表示された文字の抽出精度を高めることができる。また、鋼材の表面に刻印にて文字を表示する場合には、文字列が一直線状に整列されず、上下左右にずれやすくなるが、相対位置による並び替え処理を行うと、鋼材の表面に文字列が一直線状に表示されない場合にも、文字の抽出精度を高めることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の文字認識装置は、カラー画像ファイルから分解された緑色チャンネル画像を用いて鋼材に表示された文字の抽出を行い、この抽出された文字と基準文字画像とを対比することにより鋼材に表示された文字の認識を行うので、鋼材に赤さびが発生している場合にも、その悪影響を受けにくく、文字を正確に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態に係る文字認識装置の構成図である。
【図２】実施形態に係る文字認識装置の機能ブロック図である。
【図３】実施形態に係る文字認識装置により実行される文字認識アルゴリズムの前処理を示すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る文字認識装置により実行される処理（１）のフローチャートである。
【図５】実施形態に係る文字認識装置により実行される処理（２）のフローチャートである。
【図６】実施形態に係る文字認識装置により実行される処理（２）を概念的に示す図である。
【図７】実施形態に係る文字認識装置により実行される処理（３）のフローチャートである。
【図８】実施形態に係る文字認識装置により実行される処理（４）のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明に係る文字認識装置の一実施形態につき、図を用いて説明する。本例の文字認識装置は、図１に示すように、読み取り対象物である鋼材Ａの文字表示部Ｂに照明光を照射する照明手段１と、鋼材の文字表示部Ｂを撮像する撮像手段２と、撮像手段２から入力したカラー画像信号に所要のデジタル画像処理を施して、鋼材Ａの文字表示部Ｂに表示された文字の認識を行う画像処理手段３とから主に構成されている。
【００１９】
照明手段１としては、例えば電球、蛍光灯、発光ダイオード、エレクトロルミネッセンスなど、公知に属する任意のものを用いることができるが、鋼材Ａの文字表示部Ｂを均一に照明するため、図１に示すように、例えば枠形に組合わせるなどの工夫をすることが特に望ましい。
【００２０】
撮像手段２としては、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなどのデジタル方式のカメラであって、カラー画像信号を出力するものが用いられる。
【００２１】
画像処理手段３は、図２に示すように、撮像手段２との間のデータ通信を行うカメラインタフェース１１と、カメラインタフェース１１を介して撮像手段２から入力したカラー画像信号を文字表示部Ｂのカラー画像ファイルとして格納する画像ファイル部１２と、文字表示部Ｂから読み出された文字の評価基準となる基準文字画像を格納する基準文字画像記憶部１３と、画像ファイル部１２に格納された画像ファイルと基準文字画像記憶部１３に格納された基準文字画像を対比して、文字表示部Ｂから読み出された文字の認識を行う文字認識部１４と、文字認識部１４で実行する文字認識処理に必要な各種のパラメータが格納された初期設定ファイル１５と、画像処理用の各種のアプリケーションソフトウエアが格納された画像処理ライブラリ１６と、文字認識部１４によって求められた文字認識結果を格納する認識結果ファイル１７とを備えている。なお、本例の画像処理手段３においては、基準文字画像記憶部１３に０〜９までの数字が記憶されており、初期設定ファイル１５に、評価すべき文字列（数列）の桁数と、文字認識部１４において文字を認識したと評価するための、画像ファイルから抽出された文字と基準文字画像との一致率である評価率と、文字の高さ、幅、面積などの１文字ごとの領域に分解するための値である特徴量とが記憶されている。
【００２２】
また、この画像処理手段３には、読み取り対象物である鋼材Ａの文字表示部Ｂに応じたパラメータを初期設定ファイル１５から文字認識部１４に読み出すと共に、読み取り対象物である鋼材Ａの文字表示部Ｂに応じたアプリケーションソフトウエアを画像処理ライブラリ１６から文字認識部１４に読み出すための入力手段１８が備えられる。なお、図２の例においては、入力手段１８としてキーボート２１及びマウス２２が挙げられているが、本発明の要旨はこれに限定されるものではなく、公知に属するその他任意の入力装置を用いることができる。
【００２３】
さらに、この画像処理手段３には、文字認識部１４で認識された文字や、文字認識部１４で文字が認識されなかった場合のエラーマークなどを表示する表示手段１９が備えられる。この表示手段１９としては、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ及びＬＥＤディスプレイなどの公知に属する任意の表示装置を用いることができる。
【００２４】
なお、図２の例では、入力手段１８及び表示手段１９が画像処理手段３に内蔵されているが、本発明の要旨はこれに限定されるものではなく、入力手段１８及び表示手段１９のいずれか一方又は双方を、画像処理手段３に対して外付けする構成とすることもできる。
【００２５】
以下、画像処理手段３において実行される文字認識処理のアルゴリズムを、図３乃至図８に基づいて説明する。
【００２６】
図３は、前処理のアルゴリズムで、画像ファイル部１２に記憶されたログファイルの初期化（ステップＳ１）、画像ファイル部１２に記憶する画像ファイル名の作成（ステップＳ２）、画像ファイル部１２からの１枚目の画像ファイルの読み込みと、表示手段１９に表示する画像の縦横比の決定（ステップＳ３）、システムの再起動（ステップＳ４）及び必要なルックアップテーブルの変更（ステップＳ５）をこの順に行って、図４に示す処理（１）に移行する。
【００２７】
図４に示す処理（１）は、文字認識アルゴリズムの前半部分であり、図３の処理が終了した後に各画像ファイル毎のループを開始する（ステップＳ６）。各画像ファイルの文字認識に当たっては、基準文字画像の配列及び認識文字領域の配列を初期化（ステップＳ７）した後、画像ファイル部１２から１枚分の画像ファイルを読み込んで（ステップＳ８）、当該１枚分の画像ファイルを赤色チャンネル画像（Ｒ）、緑色チャンネル画像（Ｇ）及び青色チャンネル画像（Ｂ）の各チャンネル画像に分解し、緑色チャンネル画像を使用して文字の切り出しを行う（ステップＳ９）。このように、緑色チャンネル画像を使用することにより、鋼材Ａに赤さびが生じた場合にも、その影響を除くことができて、文字の切り出しを容易に行うことができる。
【００２８】
次いで、入力手段１８を操作することによって初期設定ファイル１５から選択された画像ファイルの回転角度に従い、緑色チャンネル画像の回転を繰り返す（ステップＳ１０）。例えば、鋼材Ａが四角形である場合には、９０°刻みで０°から２７０°まで、４回緑色チャンネル画像の回転を行う。これにより、文字列分布の判定及び文字の向きの判定を行うことができる。そして、文字列分布及び文字の向きが規準画像記憶部１３に記憶された文字列分布及び文字の向きと一致したと判定された段階で、ステップＳ１１に移行し、各画像単位毎の動的閾値の判定処理を実行する。この動的閾値の判定処理は、入力手段１８を操作することによって初期設定ファイル１５から選択された二値化閾値の開始閾値から終了閾値までを用いて、緑色チャンネル画像の２値化を繰り返すことにより行われる。しかる後に、図５に示す処理（２）に移行する。
【００２９】
図５に示す処理（２）においては、ステップＳ１０で判定された文字列分布及び文字の向きに従って緑色チャンネル画像の回転を行い（ステップＳ１２）、次いで文字の微少な傾き補正を行った後（ステップＳ１３）、ステップＳ１１で判定された画像単位の動的閾値に従って緑色チャンネル画像を２値化する（ステップＳ１４）。管理対象物である鋼材Ａの表面には比較的大きな凹凸があるので、ステップＳ１４で生成された画像には、文字欠けやノイズが表れやすい。そこで、領域の特徴量でのホール（文字のエッジ部分や文字内の欠けた部分）の埋め処理（ステップＳ１５）及び円形要素での浸食処理（ステップＳ１６）を行い、ホールの補間及びノイズの除去を行う。
【００３０】
なお、「領域の特徴量」とは、ホールを補間するための特徴量であり、一例としては面積、楕円の短径及び長径、内接円、外接円などの最小値と最大値であって、初期設定ファイル１５に格納されており、入力手段１８を操作することによって選択される。ステップＳ１５の埋め処理を施すことにより、図６（ａ）に示すように、文字２１内にホール２２が表れた場合にも、予め選択された領域の特徴量の最小値と最大値の間のサイズのホール２２が埋められ、抽出された文字２１がより確からしいものになる。図６（ａ）は、領域の特徴量として、面積の最小値１．０ｍｍ２、面積の最大値１０．０ｍｍ２が選択され、文字２１内に表れた５．０ｍｍ２のホール２２が埋め処理された状態を示している。
【００３１】
また、「円形要素」とは、ノイズを除去するための特徴量であり、一例としては円の半径であって、初期設定ファイル１５に格納されており、入力手段１８を操作することによって選択される。ステップＳ１６の浸食処理を行うことにより、図６（ｂ）に示すように、文字２１の背景部分にノイズ２３が表れた場合にも、予め選択された円形要素のサイズよりも小さなノイズが除去され、抽出された文字２１がより確からしいものになる。図６（ｂ）は、円形要素として、半径２．０ｍｍが選択され、文字２１内に表れた半径１．５ｍｍのノイズが除去された状態を示している。なお、半径３．０ｍｍの画像については、文字の一部である可能性が高いので、そのまま放置する。
【００３２】
次いで、ステップＳ１７に移行し、領域の連結成分を計算する。これにより、図６（ｃ）に示すように、画像ファイル中の各文字が抽出される。
【００３３】
次いで、ステップＳ１８に移行し、文字の形状特徴量に基づいて領域を選択する。ここで「文字の形状特徴量」とは、文字に幅と高さとを指定するものであって、初期設定ファイル１５に格納されており、入力手段１８を操作することによって選択される。例えば、図６（ｄ）に示すように、「文字の形状特徴量」として、幅の最小値が５ｍｍ、幅の最大値が１０ｍｍ、高さの最小値が１５ｍｍ、高さの最大値が２０ｍｍが選択されている場合においては、幅が３ｍｍで高さが１０ｍｍの文字及び幅が５ｍｍで高さが１０ｍｍの文字は無視され、所定サイズの文字のみが抽出される。
【００３４】
次いで、円形要素を用いた再度の浸食処理（ステップＳ１９）と、領域の連結成分の計算（ステップＳ２０）を行った後、図６（ｅ）に示すように、文字部分の領域と画像全体の領域との公差領域を計算する（ステップＳ２１）。また、前述の形状特徴量に基づいて文字の領域を選択し（ステップＳ２２）、文字の領域をその相対位置によって並び替える（ステップＳ２３）。例えば、図６（ｆ）に示すように、文字の表示位置に高低がある場合、各文字領域の左上隅の位置を比較し、各文字領域の高さ位置が一列に揃うように文字の領域を並び替える。これにより、基準文字列との比較が容易になる。鋼材Ａにポンチなどを用いて刻印文字を表示する場合には、文字列を一列に揃えて鋼材Ａに表示することが困難であるので、この並べ替え処理は、特に有効である。
【００３５】
しかる後に、ステップＳ２４に移行して文字認識を行い、認識された文字データを文字認識部１４内のデータ記憶部（図示省略）に格納する。ステップＳ１２からステップＳ２５までの処理は、ステップＳ１１の２値化閾値ループが完了したとステップＳ２６で判定されるまで、及びステップＳ１０の回転角度毎のループが完了したとステップＳ２７で判定されるまで繰り返され、ステップＳ２６及びステップＳ２７でそれぞれループが完了したと判定された場合には、図７に示す処理（３）に移行する。
【００３６】
図７に示す処理（３）は、文字認識アルゴリズムの後半部分であり、図５及び図６の処理が終了した後に、認識文字領域の配列毎のループを開始する（ステップＳ２８）。次いで、ステップＳ２９に移行し、各認識文字領域の配列毎の認識数、即ち、認識文字領域における文字の桁数をチェックする。これにより、文字列を構成する文字の桁数を考慮した文字の認識の認識が可能になり、認識した文字列の信頼性を高めることができる。なお、本例においては、認識文字領域の配列毎の認識数を「８」、「９」、「１０」、「７」、「６」、「５」、「４」、「３」、「２」、「１」の順でループする。このような順で各認識文字領域の配列毎の認識数を検出するのは、鋼材Ａに表示される文字数は８桁、９桁、１０桁及び７桁が多いためである。この処理は、認識文字領域の平均評価率が最小平均評価率になるまで、繰り返される（ステップＳ３０及びステップＳ３１）。
【００３７】
ステップＳ３０で、認識文字領域の平均評価率が最小平均評価率よりも大きいと判定された場合には、ステップＳ３２に移行して、文字データのチェックフラグをＯＮにする（ステップＳ３２）。そして、ステップＳ２９における文字の桁数のチェックが終了した後は、ステップＳ３３に移行し、チェックフラグがＯＮであるか否かが判定される。チェックフラグが、ＯＮでない場合には、ステップＳ３４に移行して、ステップＳ２８の認識文字の領域配列毎のループが終了したか否かの判定を行い、チェックフラグがＯＮである場合には、ステップＳ３５に移行して、抽出するデータがあるか否かの判定を行う。ステップＳ３４で認識文字の領域配列毎のループが終了したと判定した場合も同様である。
【００３８】
ステップＳ３５で、抽出するデータがあると判定した場合は、ステップＳ３６に移行し、基準文字画像記憶部１３からの基準文字の取得と、図示しないデータ記憶部に格納された文字データからの抽出すべき文字認識領域の取得（ステップＳ３７）と、これらを対比しての文字認識（ステップＳ３８）とを行う。なお、ステップＳ３５で、抽出するデータがないと判定した場合は、図４のステップＳ６に戻る。
【００３９】
図８に示す処理（４）は、文字認識アルゴリズムの後半部分であり、まず認識した文字データをその文字数だけループしながら（ステップＳ３９）、各文字データについて、評価率、即ち、認識した文字データと基準文字画像との一致度合いを評価する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０で、評価率が、初期設定ファイル１５に格納され、入力手段１８を操作することによって選択された最小評価率よりも大きいと判定した場合は、文字認識領域から各桁毎の文字を選択して（ステップＳ４１）、その文字を最終の文字認識領域配列に追加する（ステップＳ４２）。ステップＳ４０で、評価率が最小評価率よりも小さいと判定した場合は、ステップＳ４３で文字データのループが終了したと判定するまで、ステップＳ３９以降の処理を繰り返す。
【００４０】
ステップＳ４３で、全ての文字データについてのループが終了したと判定した場合は、ステップＳ４４に移行して最終の文字領域配列で文字認識を行い、ステップＳ４５で、チェックフラグがＯＦＦであるか否かを判定する。ステップＳ４５で、チェックフラグがＯＦＦでないと判定した場合は、認識結果を表示手段１９に表示すると共に、図示しない文字認識部１４内のデータ記憶部に格納する（ステップＳ４６）。ステップＳ４５でチェックフラグがＯＮであると判定した場合、及びステップＳ４７で全ての画像ファイルについてのループが終了していないと判定した場合は、図４のステップＳ６に戻る。
【００４１】
鋼材Ａの文字表示部Ｂに合計８桁の文字が３段に分けて表示されており、第１段目が５桁、第２段目が２桁、第３段目が１桁であるとした場合、全ての文字が認識できたときには、図２（ａ）に示すように、表示手段１９には、第１桁〜第８桁の文字が３段に分けて表示される。また、各段に含まれる各桁の文字のうち、認識できなかったものについては、図２（ｂ）に示すように、認識できなかったことを示すマーク「？」が、該当する段の該当する桁に表示される。このようにすることにより、他の認識できた文字についての信頼度を高めることができる。
【００４２】
本例の文字認識装置は、かかる構成を有するので、赤さびや表面の凹凸に影響されることなく、鋼材Ａに表示された文字を正確に認識することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は、鋼材に表示された刻印文字などを認識するのに特に適した文字認識装置に利用できる。
【符号の説明】
【００４４】
１    照明手段
２    撮像手段
３    画像処理手段
１１    カメラインタフェース
１２    画像ファイル部
１３    基準文字画像記憶部
１４    文字認識部
１５    初期設定ファイル
１６    画像処理ライブラリ
１７    認識結果ファイル
１８    入力手段
１９    表示手段
Ａ    鋼材
Ｂ    文字表示部
【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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