(57)【要約】【課題】より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供する。【解決手段】一実施形態に係る文字読取装置は、搬送される紙葉類の画像を取得する画像取得部と、前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、を具備する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
を具備する文字読取装置。
【請求項２】
前記メモリは、前記文字領域内のより細かな分割領域毎に異なる基準特徴を記憶し、
前記文字画素抽出部は、前記各分割領域に対応した前記基準特徴と前記各分割領域内の各画素との距離に応じた尺度により、前記文字領域内の文字画素を抽出する、
請求項１に記載の文字読取装置。
【請求項３】
前記文字画素抽出部は、前記基準特徴に対応した色と予め設定された色とを結んだ直線上の前記距離に応じた色に前記文字領域内の各画素を置換する、請求項１又は請求項２に記載の文字読取装置。
【請求項４】
前記文字領域内の各画素の値に基づいて基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に基づいて、前記基準特徴を更新する基準特徴更新部をさらに具備する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の文字読取装置。
【請求項５】
前記基準特徴更新部は、予め定められた期間に入力された前記紙葉類の画像の前記文字領域の画素に基づいて更新基準特徴を算出し、前記更新基準特徴と、前記基準特徴との変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、請求項４に記載の文字読取装置。
【請求項６】
前記基準特徴更新部は、前記基準特徴更新評価値に基づいて前記更新基準特徴及び前記基準特徴の重みをそれぞれ決定し、前記更新基準特徴と重みとの積と、前記基準特徴と重みとの積と、の変位に応じて前記基準特徴更新評価値を算出する、請求項４又は請求項５に記載の文字読取装置。
【請求項７】
前記文字認識部は、前記文字領域内の文字画素を１文字単位の文字画像に分割し、
前記基準特徴更新部は、前記分割された文字画像の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載の文字読取装置。
【請求項８】
前記文字認識部は、前記標準パターンに基づいて分割された文字画像毎に文字を認識し、
前記基準特徴更新部は、前記認識された文字の数に応じて基準特徴更新評価値を算出する、
請求項４乃至請求項７のいずれか１項に記載の文字読取装置。
【請求項９】
紙葉類を搬送する搬送部と、
搬送される前記紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部による文字の認識結果に基づいて、前記紙葉類に対する判定を行う判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、
を具備する紙葉類処理装置。
【請求項１０】
搬送される紙葉類の画像を取得する画像取得部と、
前記紙葉類の画像に基づいて前記紙葉類の種類、及び搬送方向を検知する券種検知部と、
前記券種検知部により検知された紙葉類の種類及び搬送方向に基づいて、前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、
予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、
前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、
抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、
を具備する文字読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、文字読取装置、及び紙葉類処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、種々の紙葉類の検査を行う紙葉類処理装置が実用化されている。紙葉類処理装置は、紙葉類の画像を読み取る画像読取装置を有する。紙葉類処理装置は、投入部に投入された紙葉類を１枚ずつ取り込み、検査部に搬送する。
【０００３】
検査部は、紙葉類の特徴を検知する検知部を備える。検査部は、検知部により所定の方向に搬送される紙葉類から特徴量を検知する。例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）、額面（ｄｅｎｏｍｉｎａｔｉｏｎ）、及び方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を判定する。また、例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）を判定する。また、例えば、検査部は、検知結果に基づいて紙葉類の真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。
【０００４】
検査部は、例えば、紙葉類の画像を取得し、取得した紙葉類の画像と、予め設定されたパラメータとを比較し、比較結果に基づいて紙葉類の検査する紙葉類の券種、正損、及び真偽などを検知する。また、検査部は、紙葉類の画像から、紙葉類に記載されている番号などの文字を識別する文字読取装置を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２２５０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
紙葉類の絵柄は、例えば券種及び額面により異なる場合が多い。この為、券種によっては、紙葉類の絵柄（背景）が印刷されている領域（背景領域）と、文字が印刷されている領域（文字領域）とを文字読取装置が分離することが難しい場合がある。この為、文字読取装置は、紙葉類上の文字を正確に認識することができない可能性があるという課題がある。
【０００７】
そこで本発明は、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一実施形態に係る文字読取装置は、搬送される紙葉類の画像を取得する画像取得部と、前記紙葉類の画像上の文字領域を特定する文字領域特定部と、予め文字画素の色特徴がベクトル量子化された基準特徴を記憶するメモリと、前記文字領域内の各画素と、前記基準特徴との距離に応じた尺度により前記文字領域内の文字画素を抽出する文字画素抽出部と、抽出された前記文字領域内の文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、前記文字領域内の文字を認識する文字認識部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置について説明するための図である。
【図２】図２は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【図３】図３は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【図４】図４は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【図５】図５は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【図６】図６は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【図７】図７は、一実施形態に係る文字読取装置について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る文字読取装置、及び紙葉類処理装置について詳細に説明する。
【００１１】
図１は、一実施形態に係る紙葉類処理装置１００の構成例について説明するための説明図である。  
紙葉類処理装置１００は、操作員の操作に基づいて、紙葉類１の検査を行う。紙葉類処理装置１００は、検査を行った紙葉類１を集積部により集積及び／又は施封する。
【００１２】
紙葉類処理装置１００は、供給部２、取り込み部３、搬送状態検知部４、検査部５、厚さ検知部６、集積部７、制御部８、排除券集積部９、及び搬送部４１を備える。さらに、紙葉類処理装置１００は、紙葉類１の搬送先を切り替える為の第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を備える。
【００１３】
供給部２は、紙葉類処理装置１００に取り込む紙葉類１をストックする。供給部２は、重ねられた状態の紙葉類１をまとめて受け入れる装填口を備える。
【００１４】
取り込み部３は、分離ローラを備える。分離ローラは、供給部２の上端に設置される。供給部２に紙葉類１が投入される場合、分離ローラは、投入された紙葉類１の集積方向の上端に接する。分離ローラは、回転することにより、供給部２に装填される紙葉類１を集積方向の上端から１枚ずつ紙葉類処理装置１００の内部に取り込む。
【００１５】
分離ローラは、たとえば、１回転するごとに１枚の紙葉類１を取り込む。これにより、分離ローラは、紙葉類１を一定の間隔で取り込む。分離ローラにより取り込まれた紙葉類１は、搬送部４１に導入される。
【００１６】
搬送部４１は、紙葉類１を紙葉類処理装置１００内の各部に搬送する搬送部である。搬送部４１は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送部４１は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。
【００１７】
搬送部４１は、取り込み部３の分離ローラにより取り込まれる紙葉類１を搬送ベルトにより一定速度で搬送する。なお、搬送部４１において取り込み部３に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。
【００１８】
搬送状態検知部４は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の搬送状態を検知する。搬送状態検知部４は、搬送路上における紙葉類１の位置、スキュー量、及び搬送ギャップなどを検知する。
【００１９】
例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の中心を特定し、特定した中心からのズレを計測することにより、搬送ズレを検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向に対する傾きを計測することにより、スキュー量を検知する。また、例えば、搬送状態検知部４は、紙葉類１の搬送方向における後端と、次に搬送される紙葉類１の搬送方向における先端との距離を測定することにより、搬送ギャップを検知する。
【００２０】
検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４を備える。  
真偽検知部５１は、紙葉類１が真券(ｇｅｎｕｉｎｅ)であるか、偽券(ｃｏｕｎｔｅｒｆｅｉｔ)であるかを検知する。真偽検知部５１は、例えば紙葉類１の物理的特性（特徴）を検知する物理特性検知部、及び／または、磁気検知部などを備える。物理特性検知部は、例えば、紙葉類１から蛍光特性、または赤外線特性などを検知する。磁気検知部は、例えば、紙葉類１から磁気特性を検知する。真偽検知部５１は、物理特性検知部、及び／または磁気検知部における検知結果に基づいて紙葉類１の真偽（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を判定する。
【００２１】
正損検知部５２は、紙葉類１の正損（Ｆｉｔｎｅｓｓ）を検知する。即ち、正損検知部５２は、紙葉類１が再流通可能な正券（ｆｉｔ  ｓｈｅｅｔ）であるか、再流通不可能な損券（ｕｎｆｉｔ  ｓｈｅｅｔ）であるかを検知する。例えば、正損検知部５２は、紙葉類１の物理的特性を検知し、検知結果に基づいて、紙葉類１の正損を判定する。なお、正損検知部５２は、真偽検知部５１により真券であると判定された紙葉類１に対して正損を判定する。
【００２２】
券種検知部５３は、紙葉類１の券種（ｃａｔｅｇｏｒｙ）及び額面（ｄｅｎｏｍｉｎａｔｉｏｎ）を検知する。券種検知部５３は、紙葉類１の両面から光学的特徴（画像）を検知する。また、券種検知部５３は、紙葉類１の券種を判定する為の辞書を備える。
【００２３】
券種検知部５３は、紙葉類１から取得した画像に基づいて、特徴量（ｆｅａｔｕｒｅ  ｖａｌｕｅ）を抽出する。券種検知部５３は、抽出した特徴量と、辞書に記憶されている券種毎のパラメータとの類似度を算出する。券種検知部５３は、算出した類似度と、予め設定される閾値とに基づいて、紙葉類１の券種を検知する。さらに、券種検知部５３は、紙葉類１の表／裏、正向き／逆向きを検知する。なお、以下、紙葉類１の表裏、及び正逆をまとめて券種と称する。
【００２４】
番号検知部５４は、紙葉類１に記載されている文字列（例えば番号）を検知する文字読取装置として機能する。番号検知部５４は、紙葉類１の画像から、紙葉類１上の文字が印刷されている文字領域を検出する。さらに、番号検知部５４は、文字領域から文字に対応する画素（文字画素）を抽出する。またさらに、番号検知部５４は、抽出した文字画素と、予め設定された文字毎の標準パターンとに基づいて、紙葉類１上に印刷された文字を認識する。これにより、番号検知部５４は、紙葉類１上に印刷された識別番号などを認識することができる。
【００２５】
なお、検査部５は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の処理に用いられる紙葉類１の画像を取得する画像取得部を有する。画像取得部の構成については後述する。
【００２６】
厚さ検知部６は、搬送部４１により搬送される紙葉類１の厚さを検知する。厚さ検知部６は、紙葉類１の厚さに基づいて、紙葉類１の重なり、及び紙葉類１の折れなどを検知する。
【００２７】
集積部７は、紙葉類１を検査部５により検知する券種毎に区分して集積する。集積部７は、正券集積部７１と損券集積部７２とを備える。正券集積部７１は、検査部５により真券であり、且つ正券であると判定された紙葉類１を集積する。さらに、正券集積部７１は、集積した紙葉類１の枚数が所定枚数に達する場合、紙葉類１を所定枚数毎に施封する。損券集積部７２は、検査部５により真券であり、且つ損券であると判定された紙葉類１を集積する。
【００２８】
制御部８は、紙葉類処理装置１００の各部の動作を統合的に制御する。制御部８は、主制御部８１、総合判定部８２、及び操作部８３などを備える。主制御部８１は、総合判定部８２による判定結果に基づいて、搬送部４１、第１のゲートＧ１、及び第２のゲートＧ２の動作を制御する。
【００２９】
総合判定部８２は、搬送状態検知部４、検査部５、及び厚さ検知部６の各検知結果に基づいて、紙葉類１の搬送先を総合的に判定する。
【００３０】
例えば、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券であると判定され、正損検知部５２により正券であると判定された紙葉類１の搬送先を正券集積部７１に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を正券集積部７１に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を時計回りに回動するように制御する。
【００３１】
また、総合判定部８２は、真偽検知部５１により真券と判定され、正損検知部５２により損券であると判定された紙葉類１の搬送先を損券集積部７２に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を損券集積部７２に搬送するように第１のゲートＧ１及び第２のゲートＧ２を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を反時計回りに回動し、第２のゲートＧ２を反時計回りに回動するように制御する。
【００３２】
またさらに、総合判定部８２は、真偽検知部５１により偽券、または排除券と判定された紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。
【００３３】
またさらに、総合判定部８２は、厚さ検知部６により紙葉類１が複数枚重なっている事、または、紙葉類１の折れを検知する場合、紙葉類１の搬送先を排除券集積部９に決定する。主制御部８１は、紙葉類１を排除券集積部９に搬送するように第１のゲートＧ１を制御する。即ち、主制御部８１は、第１のゲートＧ１を時計回りに回動するように制御する。
【００３４】
操作部８３は、例えばキーボード、表示部と一体に形成されるタッチパネル、または操作者による操作に応じた操作信号を受け付ける入力部などを備える。操作部８３は、入力される操作に基づいて操作信号を生成する。操作部８３は、生成した操作信号を主制御部８１に入力する。主制御部８１は、入力される操作信号に基づいて、種々の処理を実現する為の制御信号を生成する。
【００３５】
排除券集積部９は、検査部５の真偽検知部５１により偽券と判定された紙葉類１、厚さ検知部６により複数枚重なっていると判定された紙葉類１、及び、厚さ検知部６により折れが存在すると判定された紙葉類１を集積する。
【００３６】
図２は、検査部５の番号検知部５４及び画像読取部（カメラ）の構成の例を示す。  
検査部５は、券種検知部５３、番号検知部５４、制御部５０１、カメラ５０３、及びデータ記憶部５０５を備える。さらに、検査部５は、図示しない照明を備える。
【００３７】
制御部５０１は、検査部５の各部の動作を制御する。制御部５０１は、ＣＰＵ、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備えている。
【００３８】
ＣＰＵは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、ＣＰＵにより演算結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、ＣＰＵが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。
【００３９】
制御部５０１は、ＣＰＵによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。例えば、制御部５０１は、照明、及びカメラ５０３の動作タイミングを制御する。
【００４０】
また、制御部５０１は、図１に示す制御部８に接続されている。例えば、制御部５０１は、処理結果を制御部８に伝送することができる。また、制御部５０１は、制御部８から送信される制御信号に基づいて、検査部５の各部の動作を制御することが出来る。
【００４１】
照明は、搬送部４１により矢印Ａの方向（搬送方向）に搬送される紙葉類１に対して光を照射する。照明は、例えば、蛍光灯、ハロゲンランプ、またはＬＥＤなどの光源と、光源から発せられた光をカメラ５０３の読取位置に導光する導光部材とを備える。即ち、照明は、前記カメラ５０３の読取位置を含む範囲に光を照射する。
【００４２】
カメラ５０３は、紙葉類１の一方の面から光度に応じた強度の電気信号を生成する。カメラ５０３は、例えば、Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）などの受光素子（センサ）と、光学系（例えばレンズ）とを備える。光学系は、所定の読取位置（走査範囲）から光を受光し、受光した光を受光素子に結像させる。この読取位置に紙葉類１が存在する場合、光学系は、紙葉類１の面で反射した反射光を受光し、受光素子に結像させる。受光素子は、結像された光に基づいて電気信号を生成する。受光素子は、例えば、カラーイメージセンサーがライン状に配設されたラインセンサーなどにより構成される。受光素子は、紙葉類１の搬送方向Ａと直交する方向に走査するように配置される。
【００４３】
カメラ５０３は、搬送部４１によって搬送方向Ａの方向に搬送される紙葉類１から連続して電気信号を生成することにより、紙葉類１の全体の二次元的な画像を取得する。
【００４４】
なお、カラーイメージセンサーは、例えば、赤(Ｒ)、緑(Ｇ)、青(Ｂ)構成のＣＣＤアレイによって構成される。カメラ５０３は、反射光強度の光電変換により、Ｒ、Ｇ、Ｂのアナログ画像信号を生成し、さらにＲ、Ｇ、Ｂのディジタル画像信号に変換する。また、カメラ５０３は、カラーイメージセンサーに限らず、赤外線特性、または紫外線特性などを検知するセンサを備える構成であってもよい。
【００４５】
なお、検査部５は、搬送されている紙葉類１の両面の画像を取得するように配置されたカメラ５０３を備える構成であってもよい。例えば、検査部５は、搬送部４１を挟むように設置された１対のカメラ５０３を備える構成であってもよいし、紙葉類１の両面から光を受光する事ができるように光学系が設置されたカメラを備える構成であってもよい。
【００４６】
データ記憶部５０５は、カメラ５０３により検出された紙葉類１の画像を一時的に記憶する。
【００４７】
券種検知部５３は、上記したように、紙葉類１の券種を検知する。券種検知部５３は、カメラ５０３により撮像された紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１の券種を検知する。即ち、券種検知部５３は、データ記憶部５０５に格納されている紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１の券種を検知する。
【００４８】
番号検知部５４は、上記したように、紙葉類１に記載されている番号を検知する。番号検知部５４は、データ記憶部５０５に格納されている紙葉類１の画像に基づいて、紙葉類１上に印刷された文字を認識する。番号検知部５４は、文字画素抽出部５４１、文字認識部５４２、基準特徴更新部５４３を備える。
【００４９】
文字画素抽出部５４１は、券種検知部５３により検知された紙葉類１の券種に基づいて、紙葉類１の画像中の文字が印刷されている文字領域を特定する。文字画素抽出部５４１は、文字領域中の各画素の値と、予め文字画素からベクトル量子化により抽出された基準としての色特徴（基準特徴）と、の距離に応じた尺度により文字画素を抽出する。基準特徴は、文字画素の画素値のガウス分布の重心（平均）μと分散σである。
【００５０】
文字認識部５４２は、抽出された文字画素を１文字単位の画素の集合（文字画像）に分割する。文字認識部５４２は、分割された文字画素のパターン（文字画像）と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、文字を認識する。
【００５１】
基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値を算出する。基準特徴更新部５４３は、算出した基準特徴更新評価値に応じて、上記の基準特徴を更新する。
【００５２】
制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、額面、正損、及び真偽などを判定する。なお、制御部５０１は、真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果を図１に示す制御部８に送信する構成であってもよい。この場合、制御部８は、制御部５０１から供給された真偽検知部５１、正損検知部５２、券種検知部５３、及び番号検知部５４の検知結果に基づいて、紙葉類１の券種、額面、正損、及び真偽などを判定する。
【００５３】
図３は、図２により示された検査部５の処理の例を示す。  
紙葉類処理装置１００の制御部８は、図１に示す搬送状態検知部４、または図示しない位置検出センサを用いて紙葉類１の搬送位置を検知する（ステップＳ１１）。制御部８は、搬送状態検知部４、または位置検出センサの検知位置に紙葉類１が存在しない場合の検出信号と、紙葉類１が存在する場合の検出信号とのレベル差に基づいて、紙葉類１の搬送位置を認識する。
【００５４】
制御部８は、図２に示すカメラ５０３の検出位置に紙葉類１が到達するタイミングでカメラ５０３により紙葉類１から画像を取得するように検査部５を制御する（ステップＳ１２）。カメラ５０３は、制御に基づいて逐次画像を検出する。これにより、カメラ５０３は、紙葉類１の全体の画像を取得ことができる。カメラ５０３は、取得した紙葉類１の画像をデータ記憶部５０５に記憶する。
【００５５】
券種検知部５３は、データ記憶部５０５に記憶された取得した紙葉類１の画像から紙葉類の特徴を抽出する。券種検知部５３は、予め設定された券種毎の標準パターンと、抽出された特徴とを照合して類似度を算出する。券種検知部５３は、算出された類似度に基づいて、紙葉類１の券種を判別する（ステップＳ１３）。
【００５６】
券種検知部５３は、例えば、各画素がＲ、Ｇ、及びＢの各要素を含む画像に基づいて、紙葉類１のエッジを検出する。さらに、券種検知部５３は、検出したエッジに基づいて、紙葉類１の端点と重心位置とを算出する。券種検知部５３は、算出した重心位置を基準として、紙葉類１の画像を複数の領域に分割する。券種検知部５３は、設定した各領域毎に、画素の値（濃淡値）の平均、または微分値などを算出する。券種検知部５３は、算出された値と、予め設定された設定値と、を比較し、紙葉類１の特徴を抽出する。
【００５７】
なお、券種検知部５３は、例えば、複合類似度法により、予め設定された券種毎の標準パターンと、抽出された特徴とを照合して類似度を算出する。この場合、券種検知部５３は、被検出媒体としての紙葉類１と、標準的な紙葉類と相関値を算出する。券種検知部５３は、算出された相関値が所定の値の範囲内である場合、紙葉類の券種を判別することができる。
【００５８】
番号検知部５４は、券種判別の結果に基づいて、紙葉類１の画像中の文字領域を特定する（ステップＳ１４）。図４は、紙葉類１の一例を示す。文字が印刷されている文字領域は、紙葉類１の券種毎に定まっている。即ち、番号検知部５４は、券種毎に文字領域の位置を特定する為の情報を保持している。
【００５９】
文字領域中には、複数の文字が印刷されている。例えば、図４の例では、文字領域内に「ＵＴ１６５０６９Ｙ」の９文字の文字列が含まれている。番号検知部５４は、文字領域の中の画像から、文字画素を抽出する（ステップＳ１５）。番号検知部５４は、文字領域中の各画素の値と、予め文字画素からベクトル量子化により抽出された基準としての色特徴（基準特徴）と、の距離に応じた尺度により、文字画素を抽出する。
【００６０】
番号検知部５４は、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各デジタル画像データの画素値（明度値）を文字画素の色特徴として用いることができる。また、番号検知部５４は、複数のサンプルとしての文字画素の値をＲＧＢの各色毎に予め収集し、収集したデータの平均値、及び分散値を色毎に算出する。番号検知部５４は、文字画素のサンプルに基づいて算出された平均値、及び分散値を予め基準特徴として記憶する。なお、番号検知部５４は、単数の基準特徴を保持する構成であってもよいし、複数の基準特徴を保持する構成であってもよい。
【００６１】
番号検知部５４は、データ記憶部５０５により記憶されている入力画像の各色毎の画素値と基準特徴との距離に応じた尺度を算出する。番号検知部５４は、データ記憶部５０５により記憶されている入力画像の各色毎の画素値をｘｋ、基準特徴としての平均値をμｋ、基準特徴としての分散値をσｋとした場合、入力画像の各色毎の画素値と基準特徴との距離に応じた尺度として、入力画像の各画素（各領域）の値が生起する確率（入力の画素値が文字画素である確率）ｐ（ｘ）を次の数式１に基づいて算出することができる。  
【数１】
2014063347.tif 000003
【００６２】
番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が予め設定された判定閾値以上であるか否かに基づいて、各画素が文字画素であるか否かを判定する。番号検知部５４は、上記の判定を文字領域の画像の各画素または各領域毎に行うことにより、文字領域から文字画素を抽出することができる。例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）を「１」から「２５５」のうちの値として算出する。
【００６３】
なお、番号検知部５４は、文字画素をそのままの画素値で抽出する。また、番号検知部５４は、文字領域の画像を、文字画素とその他の領域との２値画像に変換する構成であってもよい。番号検知部５４は、後段の文字認識方法に合わせてこの２つの置換方法を選択することができる。
【００６４】
また、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）と判定閾値とを比較するのではなく、算出された確率ｐ（ｘ）に応じた値に文字領域内の画素の値を置き換える構成であってもよい。これにより、番号検知部５４は、判定閾値が設定されていない場合であっても、文字領域の画像から文字画素を抽出することができる。この場合も、番号検知部５４は、後段の文字認識方法に合わせて置換方法を選択できる。
【００６５】
例えば、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じたグレースケールの画素値に置き換えることができる。番号検知部５４は、数式２により示される演算により、入力画素値をグレースケールの画素値ｙ（ｘ）に置換することができる。  
【数２】
2014063347.tif 000004
【００６６】
これにより、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じた濃度のグレースケールの画素値に置き換えることができる。例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が高い画素（即ち文字画素である確率が高い画素）を「０」に近い値（即ち黒に近い値）で置換し、確率ｐ（ｘ）が低い画素（即ち文字画素である確率が低い画素）を「２５５」に近い値（即ち白に近い値）で置換することができる。
【００６７】
また、例えば、番号検知部５４は、文字領域内の画素の値を確率ｐ（ｘ）に応じたカラーの画素値に置き換えることができる。番号検知部５４は、数式３により示される演算により、入力画素値ｘｋをカラーの画素値ｙｋ（ｘ）に置換することができる。  
【数３】
2014063347.tif 000005
【００６８】
例えば、番号検知部５４は、確率ｐ（ｘ）が高い画素（即ち文字画素である確率が高い画素）を「μｋ」に近い値で置換し、確率ｐ（ｘ）が低い画素（即ち文字画素である確率が低い画素）をより「２５５」に近い値で置換することができる。
【００６９】
番号検知部５４は、上記の処理を各色毎に行うことにより、入力画素値ｘｋを各色のカラーの画素値ｙｋ（ｘ）に置換することができる。
【００７０】
これにより、図５により示されるように、番号検知部５４は、入力画素値ｘ（ｒｘ、ｇｘ、ｂｘ）を、基準特徴のμ（ｒμ，ｇμ，ｂμ）から白色である点ｑ（２５５，２５５，２５５）に向かって確率ｐ（ｘ）に応じた距離だけ変位した値ｙ（ｒｙ，ｇｙ，ｂｙ）に置換することができる。
【００７１】
図６は、文字領域の画像に対する処理の例を示す。  
番号検知部５４は、紙葉類１の画像から文字領域の画像（文字領域画像）６０１を抽出する。番号検知部５４は、予め設定された基準特徴と、文字領域画像６０１との距離を算出し、距離に応じた尺度により各画素の値を置き換えることにより、文字画素がより強調された文字抽出画像を生成する。
【００７２】
なお、上記したように、番号検知部５４は、複数の基準特徴を保持する構成であってもよい。例えば、番号検知部５４は、検査対象である紙葉類１の券種毎に基準特徴を保持する。また、番号検知部５４は、文字領域内のより細かな領域毎に基準特徴を保持する構成であってもよい。
【００７３】
このような場合、番号検知部５４は、文字領域画像６０１との距離に応じた尺度を基準特徴毎に算出する。これにより、番号検知部５４は、基準特徴毎に文字抽出画像を生成する。例えば、番号検知部５４は、第１の基準特徴と文字領域画像６０１とに基づいて文字抽出画像６０２を生成する。また例えば、番号検知部５４は、第２の基準特徴と文字領域画像６０１とに基づいて文字抽出画像６０３を生成する。
【００７４】
しかし、紙葉類１の背景領域の図柄によっては、文字抽出画像６０２のように文字のかすれが生じる場合がある。また、文字抽出画像６０３のように、文字画素が過剰に抽出される場合がある。このような場合、文字の認識が困難になる為、番号検知部５４は、複数の基準特徴と入力画像とに基づいて算出された複数の文字抽出画像を組み合わせることにより、より文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。
【００７５】
また、紙葉類１の図柄は、文字領域内のより細かな領域毎に異なる。そこで、番号検知部５４は、文字領域内のより細かな領域毎に異なる基準特徴を用いて文字画素を抽出する構成であってもよい。これにより、番号検知部５４は、処理時間を抑え、かつより文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。
【００７６】
例えば、番号検知部５４は、文字領域画像６０１の領域６０１ａ内の画像と、上記の第２の基準特徴とに基づいて、領域６０１ａ内の文字抽出画像を抽出する。また、番号検知部５４は、文字領域画像６０１の領域６０１ｂ内の画像と、上記の第１の基準特徴とに基づいて、領域６０１ｂ内の文字抽出画像を抽出する。番号検知部５４は、領域６０１ａ内の文字抽出画像と、領域６０１ｂ内の文字抽出画像と、を統合することにより、より文字の認識に適した文字抽出画像６０４を生成することができる。
【００７７】
図６の例では、文字領域の左側２／３の領域と文字領域の右側１／３の領域とで、背景の特徴が異なる。この為、番号検知部５４は、文字領域の左側２／３の領域に対して第２の基準特徴を適用し、文字領域の右側１／３の領域に対して第１の基準特徴を適用する。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で文字画素を抽出することができる。
【００７８】
さらに、番号検知部５４は、抽出された文字画素（文字抽出画像）を１文字単位の画素の集合（文字画像）に分割する。番号検知部５４は、分割された文字画素のパターン（文字画像）と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、文字を認識する（ステップＳ１６）。
【００７９】
例えば、番号検知部５４は、抽出された文字画素を、ＲＧＢの各色毎で２値化する。番号検知部５４は、２値化した画像に対してラベリングを行い、複数画素の集合である連結画像を取得する。番号検知部５４は、連結画像のうち、高さ及び幅が基準の範囲内である場合、連結画像を１文字分の画像（文字画像）として分割する。
【００８０】
番号検知部５４は、分割された文字画像から特徴抽出を行う。番号検知部５４は、抽出した特徴と、予め設定された文字毎の標準パターンとを照合することにより、類似度を算出する。番号検知部５４は、算出された類似度と、予め設定された文字判別基準とを比較することにより、文字画像の文字がどの文字であるかを認識する。これにより、番号検知部５４は、文字領域内の文字列を認識することができる。
【００８１】
番号検知部５４は、認識した文字列を検知結果として制御部５０１に出力する（ステップＳ１７）。
【００８２】
制御部５０１は、番号検知部５４及び他の検知部の検知結果に基づいて、紙葉類１に対する判定処理を行う。制御部５０１は、判定結果を制御部８に送信する。制御部８は、制御部５０１による判定結果に基づいて、紙葉類１の搬送先を総合して判断する。
【００８３】
上記のように、番号検知部（文字読取装置）５４は、予め設定された基準特徴を用いて紙葉類１上の文字領域内の画像から文字画素を抽出することができる。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で紙葉類１上に印刷された文字列を認識することができる。この結果、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することができる。
【００８４】
またさらに、番号検知部５４は、基準特徴更新評価値を算出し、算出した基準特徴更新評価値に応じて文字画素の抽出に用いられる基準特徴を更新する（ステップＳ１８）。
【００８５】
番号検知部５４の基準特徴更新部５４３は、ある一定期間に入力された複数の入力画像の文字領域内の特徴に基づいて、更新基準特徴を算出する。基準特徴更新部５４３は、更新基準特徴と基準特徴との変位に応じて基準特徴更新評価値を算出する。さらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に応じて更新に対する重みを決定する。基準特徴更新部５４３は、決定された重みに基づいて、基準特徴を更新する。
【００８６】
基準特徴更新部５４３は、ある一定期間（例えば１日分）に入力された入力画像の画素値ｘｋを保持する。基準特徴として平均値及び分散値が用いられている場合、基準特徴更新部５４３は、保持している複数の画素値ｘｋに基づいて、更新平均値μinputと更新分散値σinputとを算出する。なお、更新平均値μinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された値以上である画素の値の平均μである。また、更新分散値σinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された値以上である画素値の分散σである。
【００８７】
更新平均値がμinputであり、更新分散値がσinputであり、基準特徴更新評価値がＥであり、更新前の平均値がμt-1であり、更新前の分散値がσt-1であり、更新前の値に対する重みがｗ１であり、１回当りの更新の重みがｗ２である場合、更新後の平均値μt及び更新後の分散値σtは、次の数式４により表される。  
【数４】
2014063347.tif 000006
【００８８】
なお、ｗ２＝０．５Ｅの「０．５」は、規定値である。基準特徴更新部５４３は、上記の数式４を演算することにより、更新後の平均値μt及び更新後の分散値σtを算出する。
【００８９】
また、基準特徴更新部５４３は、下記の数式５を演算することにより、画像が入力される毎に基準特徴の平均μを更新する構成であってもよい。  
【数５】
2014063347.tif 000007
【００９０】
なお、上記の数式５では、基準特徴更新評価値Ｅが最大（＝１．０）である場合に重みｗ１とｗ２とが等しくなる。しかし、基準特徴更新部５４３は、重みｗ１及びｗ２が任意の値になるように設定する構成であってもよい。
【００９１】
また、基準特徴更新部５４３は、別の方法により基準特徴を算出する更新する構成であってもよい。基準特徴更新部５４３は、例えば、基準特徴の算出に用いられたサンプルのＲＧＢの各色の画素値を度数ｆt-1 kとして保持する。さらに、基準特徴更新部５４３は、一定期間（例えば１日分）で入力された入力画素値ｘkから、入力度数ｆinput kを算出する。基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値Ｅに基づいて予め設定された重みｗ１及びｗ２と、入力度数ｆinput kと、入力画素値ｘkと、に基づいて、数式６により基準特徴の平均μｔｋ及び分散σｔｋを算出する。これにより、基準特徴更新部５４３は、基準特徴を更新する。  
【数６】
2014063347.tif 000008
【００９２】
なお、基準特徴更新部５４３は、以下の方法に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅを算出する。即ち、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間の入力画素値により更新基準特徴を算出し、算出した更新基準特徴と基準特徴との変位に応じて、基準特徴更新評価値を算出する。
【００９３】
例えば、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間（例えば１日分）の入力画素値ｘkを保持する。基準特徴として平均値と分散値とが用いられている場合、基準特徴更新部５４３は、複数の入力画素値ｘkに基づいて更新平均値μinputを算出する。なお、この入力画素値ｘkは、ｐ（ｘ）が予め設定された閾値以上の画素の画素値である。基準特徴更新部５４３は、更新平均値μinputと更新前の平均値μt-1とに基づいて、下記の数式７により基準特徴更新評価値Ｅを算出する。  
【数７】
2014063347.tif 000009
【００９４】
なお、更新平均値μinputは、ｐ（ｘ）が予め設定された閾値以上の複数の画素の重心である。
【００９５】
また、基準特徴更新部５４３は、１つの入力画素値ｘkに基づいて基準特徴更新評価値Ｅを算出することもできる。この場合、基準特徴更新部５４３は、入力画素値ｘkと更新前の平均値μt-1とに基づいて、下記の数式８により基準特徴更新評価値Ｅを算出する。
【数８】
2014063347.tif 000010
【００９６】
上記のような処理により、基準特徴更新部５４３は、入力画像に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出することができる。さらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に基づいて、文字画素の抽出に用いられる基準特徴を更新することができる。
【００９７】
またさらに、基準特徴更新部５４３は、基準特徴更新評価値に応じて、１度の基準特徴の更新処理の重みを設定することができる。また、基準特徴更新部５４３は、ある一定期間に入力された入力画像の画素値に基づいて、基準特徴を更新するための更新基準特徴を算出することができる。
【００９８】
また、基準特徴更新部５４３は、図３のステップＳ１６に応じて分割された文字毎の画素の集合の数（文字抽出数）に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する構成であってもよい。
【００９９】
図７は、文字抽出結果の例を示す。図７の文字抽出結果７０１では、７桁中の７桁全てが正常に分割されている。基準特徴更新部５４３は、券種毎に文字領域内の文字の桁数を予め保持する。基準特徴更新部５４３は、正常に分割された文字数／券種毎の文字領域内の文字の桁数＝Ｅとして基準特徴更新評価値を算出する。基準特徴更新部５４３は、例えば、文字抽出結果７０１に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅ＝７／７＝１．０を算出する。
【０１００】
また、また、図７の文字抽出結果７０２では、７桁中の５桁全てが正常に分割されている。この場合、基準特徴更新部５４３は、例えば、文字抽出結果７０２に基づいて、基準特徴更新評価値Ｅ＝５／７を算出する。
【０１０１】
また、基準特徴更新部５４３は、図３のステップＳ１６で正常に認識された文字の数に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する構成であってもよい。この場合も、基準特徴更新部５４３は、券種毎に文字領域内の文字の桁数を予め保持する。基準特徴更新部５４３は、正常に認識された文字数／券種毎の文字領域内の文字の桁数＝Ｅとして基準特徴更新評価値を算出する。
【０１０２】
また、図３のステップＳ１４で複数の文字領域が複数特定された場合、文字認識結果は、各文字領域毎に得られる。そこで、基準特徴更新部５４３は、文字領域毎に得られた複数の文字認識結果を比較し、比較結果に応じて基準特徴更新評価値Ｅを算出する。
【０１０３】
上記のような構成によると、番号検知部５４は、検査対象である紙葉類の印刷の濃度の変動、または光源の経年変化などにより読取画像の画素値が変動する場合であっても、基準特徴を適宜更新することにより、高い精度で文字画像を抽出することができる。これにより、番号検知部５４は、より高い精度で紙葉類の文字領域中の文字を認識することができる。この結果、より高い精度で紙葉類上の文字を読み取ることができる文字読取装置、及び紙葉類処理装置を提供することができる。
【０１０４】
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。
【０１０５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１…紙葉類、２…供給部、３…取り込み部、４…搬送状態検知部、５…検査部、６…検知部、７…集積部、８…制御部、９…排除券集積部、４１…搬送部、５１…真偽検知部、５２…正損検知部、５３…券種検知部、５４…番号検知部、７１…正券集積部、７２…損券集積部、８１…主制御部、８２…総合判定部、８３…操作部、１００…紙葉類処理装置、５０１…制御部、５０３…カメラ、５０５…データ記憶部、５４１…文字画素抽出部、５４２…文字認識部、５４３…基準特徴更新部。
【図１】
2014063347.tif 000011
【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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