(57)【要約】【課題】大量の帳票画像データの帳票処理に際して、高速で効率的に処理が行え、また余分な記憶領域を必要とせず、余分な作業を行う必要がなく、かつより高い精度で帳票処理を行う。【解決手段】大量かつ半定型の入力帳票画像データの帳票処理を行うに際して、大量の帳票画像データを、罫線の本数や分布、線同士の間隔などの項目で大きな分類に仕分けし、この分類ごとに、分類に適合する帳票テンプレートデータを設定する。そして、分類された帳票画像データを設定した帳票テンプレートデータに基づいて帳票処理する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の帳票原稿からそれぞれの画像データを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得された複数の前記画像データを画像処理して、それぞれの罫線データを抽出する罫線データ抽出手段と、
前記罫線データ抽出手段により抽出された前記罫線データの種類に基づいて、前記画像取得手段により取得された複数の前記画像データを複数の画像グループに分類する画像データ分類手段と、
複数の帳票テンプレートデータを記憶する帳票テンプレートデータ記憶手段と、
前記帳票テンプレートデータ記憶手段から帳票テンプレートデータを順次読み出し、前記画像グループのそれぞれに適合する少なくとも１つの帳票テンプレートデータを割り当てる帳票テンプレートデータ割当手段と、
前記画像グループに割り当てられた前記帳票テンプレートデータに基づいて、前記画像グループの前記画像データについて帳票処理を行う帳票処理手段と、
前記帳票処理手段によって得られた結果データを出力する結果出力手段と、を備えたことを特徴とする帳票処理装置。
【請求項２】
前記画像データ分類手段は、複数の前記画像データを、罫線の本数、分布、線同士の間隔を含む罫線の特性を統計的に処理して前記画像データの分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の帳票処理装置。
【請求項３】
処理対象である複数の帳票原稿からそれぞれの画像データを画像取得手段により取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得された複数の前記画像データを画像処理して、それぞれの罫線データを抽出する罫線データ抽出ステップと、
前記罫線データ抽出ステップにより抽出された前記罫線データの種類に基づいて、前記画像取得手段により取得された複数の前記画像データを複数の画像グループに分類する画像データ分類ステップと、
複数の帳票テンプレートデータを帳票テンプレートデータ記憶手段に記憶する帳票テンプレートデータ記憶ステップと、
前記帳票テンプレートデータ記憶手段から順次に帳票テンプレートデータを読み出し、前記画像グループのそれぞれに適合する少なくとも１つの帳票テンプレートデータを割り当てる帳票テンプレートデータ割当ステップと、
前記画像グループに割り当てられた前記帳票テンプレートデータに基づいて、前記画像グループの前記画像データについて帳票処理を行う帳票処理ステップと、
前記帳票処理ステップによって得られた結果データを出力する結果出力ステップと、を備えたことを特徴とする帳票処理方法。
【請求項４】
請求項３に記載の帳票処理方法それぞれの前記ステップをプロセッサに実行させることを特徴とする帳票処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、さまざまな書式が混在する多数の帳票の処理に好適な帳票処理装置、帳票処理方法、及び帳票処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
帳票にはさまざまな書式のものがあり、異なる書式が混在する多数の帳票を処理するときには、処理対象となる帳票の書式を識別し、識別した書式の帳票テンプレートデータに基づいて文字認識などの処理を行う。帳票処理装置で扱う帳票画像データは、「定型帳票データ」と、「半定型帳票データ」とに分類できる。「定型帳票データ」は、帳票テンプレートデータとの関連付けがなされている帳票画像データである。また、「半定型帳票データ」は、既存の帳票テンプレートデータのいずれにも一致せず、かつ関連付けもなされていない帳票画像データである。
また、帳票テンプレートデータは、帳票画像データを識別するときの辞書（マスター画像ともいう）であり、帳票中のどの枠内の文字認識を行うか、もしくはＯＭＲ（Optical Mark Reader）処理をするための設定を含む総合的なデータである。
【０００３】
ここで、帳票画像登録時の入力条件と、処理対象となる入力画像の入力条件とが大きく異なる場合、例えば、入力時の濃度設定値や解像度が異なる場合、帳票種類を正しく識別することができない。
このような帳票を処理する際に、帳票画像データからテンプレート用帳票画像データ（もしくはデータベース化されたテンプレート用帳票データ）を手動で作成すると、異なる書式の帳票に対して、個別に罫線枠領域を作成しなければならない。このため、効率が悪くなる、処理に必要となるデータ記憶領域が大きくなる、処理精度が低くなる、という問題がある。
【０００４】
この問題を解決するため、特許文献１には、登録されている複数種類の帳票テンプレートに基づいて入力された定型帳票の帳票種類を識別することができる帳票処理装置において、帳票テンプレート１種類について帳票テンプレート情報を入力する際の入力条件の異なる複数の帳票テンプレート情報を記憶しておく帳票辞書記憶部と、画像入力部により入力された定型帳票の帳票種類を、前記帳票辞書記憶部に記憶された複数の帳票テンプレート情報を用いて識別する帳票識別部とを備えたものが開示されている。
また、複数種類の帳票を取り扱う場合、中でも罫線で構成された表が存在しない帳票や、伸縮や位置ずれがみられる帳票や、安易に識別可能な定型帳票が混在するような場合がある。この場合、帳票識別処理を自動で高速かつ効率的に安定して判別することが臨まれる。
特許文献２には、帳票識別に有効な帳票上の部分領域を学習によって自動的に選択し、当該選択領域に対して部分画像フィルターを適用することで入力帳票画像を複数の特徴量の組み合わせである特徴ベクトルへと変換し、当該特徴ベクトルと辞書に登録されたベクトル間の距離を２段階の処理によって計算することで、さまざまな帳票の識別を高速かつ効率的に行うものが開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１および特許文献２に記載のものにあっては、大量の半定型帳票画像データに対しては処理時間の低下を招くという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的としては、大量の帳票画像データの帳票処理に際して、高速で効率的に処理が行え、また余分な記憶領域を必要とせず、余分な作業を行う必要がなく、かつより高い精度で帳票処理を行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係る帳票処理装置は、複数の帳票原稿からそれぞれの画像データを取得する画像取得手段と、前記画像取得手段により取得された複数の前記画像データを画像処理して、それぞれの罫線データを抽出する罫線データ抽出手段と、前記罫線データ抽出手段により抽出された前記罫線データの種類に基づいて、前記画像取得手段により取得された複数の前記画像データを複数の画像グループに分類する画像データ分類手段と、複数の帳票テンプレートデータを記憶する帳票テンプレートデータ記憶手段と、前記帳票テンプレートデータ記憶手段から帳票テンプレートデータを順次読み出し、前記画像グループのそれぞれに適合する少なくとも１つの帳票テンプレートデータを割り当てる帳票テンプレートデータ割当手段と、前記画像グループに割り当てられた前記帳票テンプレートデータに基づいて、前記画像グループの前記画像データについて帳票処理を行う帳票処理手段と、前記帳票処理手段によって得られた結果データを出力する結果出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、大量の半定型入力帳票画像データから帳票処理を実行する際、大量の半定型帳票画像データに対して、罫線の本数や分布、線同士の間隔などから統計的に判断して、分類する。次いで、分類された大分類の半定型帳票画像データに対して、分類ごとの帳票テンプレートデータを自動で判断して、そのあと帳票処理をする。このため、本発明によれば、大量の帳票データを高速かつ効率よく処理でき、余分な記憶領域や作業を必要とせず、かつ高い精度で帳票処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係わる帳票処理装置のハードウエアのブロック構成を示す図である。
【図２】図１に示した帳票処理装置に適用可能な帳票処理機能ブロックを示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係わる帳票処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態における帳票データの分類と設定され帳票テンプレートデータを示す模式図である。
【図５】実施形態に係る帳票処理装置で使用する帳票テンプレートデータを示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、大量かつ半定型の入力帳票画像データに対して、帳票処理をするに際して、大量の帳票画像データを、罫線の本数や分布、線同士の間隔などの項目で大きく分類し、分類ごとに罫線の特性に適合する帳票テンプレートデータを設定する。そして、分類された帳票画像データを設定した帳票テンプレートデータに基づいて帳票処理する。
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施形態に係わる帳票処理装置のハードウエアのブロック構成を示す図である。帳票処理装置１は、据え置き型コンピューター、複写機、組み込み端末、電子計算機、画像データベース装置、タブレット端末、スマートフォン端末、携帯情報機器などに組み込むことを想定することができる。
帳票処理装置１は、ＣＰＵ（central processing unit：プロセッサ）１０と、スキャナー部１１と、外部記憶部１２と、入力画像メモリ部１３とを備える。また帳票処理装置１は、表示部１４と、操作部１５と、画像処理部１６と、テンプレート出力部１７と、通信制御部１８と、を備える。
【００１１】
ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ（read only memory：図示しない）またはハードディスク２０に格納された帳票処理プログラムを読み出して装置全体の制御を実行する。スキャナー部１１は、原稿台上に置かれた、処理対象である例えば紙体の帳票原稿から画像データを読み取る。この読取は複数の帳票原稿を順次読み取ることにより行うことができる。外部記憶部１２は、デジタルカメラ（図示しない）で撮影したカメラ画像や処理結果の情報を記憶する。ハードディスク２０やＣＤ／ＤＶＤ／メモリカード１９などを備える。
入力画像メモリ部１３は、スキャナー部１１または外部記憶部１２から原稿ファイルを読み取った入力画像を記憶する。表示部１４は、入力画像をモニターの表示画面上にプレビュー表示する。操作部１５は、表示画面の表層に配置されたタッチパネルに対するユーザーによるクリック操作やタップ操作やドラッグ操作等を入力する。
画像処理部１６は、入力画像をＶＲＡＭ上に記憶しておき、ＶＲＡＭ上の画像データに対して位置あわせ処理、拡大縮小処理、回転処理、ノイズ付与・除去処理、スキュー補正処理、罫線抽出処理などの画像処理を行う。テンプレート出力部１７は、帳票の帳票テンプレートデータを出力する。通信制御部１８は、ネットワーク２１を介して外部から入力画像を取り込む一方、処理結果の情報をネットワーク２１を介して外部に配信する。
【００１２】
次に、図１に示した帳票処理装置１に適用可能な帳票処理機能ブロック３０の各機能について説明する。図２は図１に示す帳票処理装置に適用可能な帳票処理機能ブロックを示す図である。なお、図２に示す円柱はデータベース、平行四辺形はデータを示している。
帳票処理機能ブロック３０は、画像入力部３１と、帳票テンプレートデータ格納部３２と、データアクセス部３３と、結果出力部３４と、罫線抽出部３５と、仕分け部３６と、テンプレート配置部３７と、帳票処理部３８と、処理制御部３９とを備えている。画像入力部３１は、スキャナー部１１、外部記憶部１２、ネットワーク２１から他、デジタルカメラで撮影した処理対象である複数の帳票から帳票画像データを取得する。帳票テンプレートデータ格納部３２は、複数の帳票テンプレートデータを格納している。
データアクセス部３３は、帳票テンプレートデータを保管している帳票テンプレートデータ格納部３２へのアクセスを処理する。罫線抽出部３５は画像処理部１６の処理により帳票画像データから罫線を抽出する。仕分け部３６は、罫線抽出部３５で抽出した帳票画像データを罫線の特性を統計的に処理して複数の分類に仕分け、分類された帳票画像データ群４０を出力する。テンプレート配置部３７は、仕分け部３６が仕分けた分類に対応する帳票テンプレートデータが帳票テンプレートデータ格納部３２から配置される。帳票処理部３８は、分類された帳票画像データ群４０をテンプレート配置部３７に配置された帳票テンプレートデータに基づいて帳票処理する。結果出力部３４は、帳票処理部３８で得られた結果データを出力する。表示は表示部１４になされる。処理制御部３９は、ＲＯＭまたはハードディスク２０から読み出した帳票処理プログラムに基づいて各部に処理を指示する。
【００１３】
次に実施形態に係る帳票処理装置１の動作について説明する。図３は本発明の実施形態に係わる帳票処理装置の動作を示すフローチャートである。
まず、操作部１５からの操作により、罫線抽出部３５は、データディスク、スキャナー、デジタルカメラ、ネットワークなどの大量の帳票画像データを画像入力部３１経由で、帳票を画像データとして取得する（ステップＳ１）。この処理は例えば紙の帳票をスキャナーでスキャンすることにより行なう。帳票は半定型であり、帳票には複数種の罫線が描かれている。
この処理で得られた画像データを「入力帳票画像データ」と称する。なお、この入力帳票画像データは１，０００枚ないしは１０，０００枚とすることができ、大量帳票画像データとして取り扱う。
【００１４】
次に処理制御部３９の制御のもと、罫線抽出部３５が入力帳票画像データから罫線データを抽出する（ステップＳ２）。この処理としては、公知の技術を用いることができる。例えば、罫線抽出処理は以下のように行う。
まず、画像中の黒画素の連結性をもとに連続した黒画素に同じラベルを付与する。ラベリングされたラベル値が同一で、主走査方向または副走査方向に連結していて、かつ妥当な長さおよび幅を持っているとき、罫線矩形データとして抽出する。抽出された少なくとも１つ以上の罫線矩形データ同士が交差している罫線矩形データを連結することにより、表単位の罫線を抽出することができる。
次に、仕分け部３６は、入力帳票画像データに対して、罫線の本数や分布、線同士の間隔などから罫線の特性を統計的に処理して、大きく画像グループ（分類）に仕分ける仕分け処理を行う（ステップＳ３）。
【００１５】
仕分け部３６は、帳票画像データを例えば以下のように分ける。
分類１：罫線なしの帳票画像データ
分類２：マークシート式の帳票画像データ
分類３：一定値（Ｎ）以下の罫線の本数であり、かつ（ほぼ）等間隔の表を備えた帳票画像データ
分類４：一定値（Ｎ）以下の罫線の本数であり、かつ間隔が不均等の表を備えた帳票画像データ
分類５：一定値（Ｎ＋１）以上の罫線の本数であり、かつ（ほぼ）等間隔の表を備えた帳票画像データ
分類６：一定値（Ｎ＋１）以上の罫線の本数であり、かつ間隔が不均等の表を備えた帳票画像データ
分類７：上記に該当しない、複雑な表を備えた帳票画像データ（例えば保険会社などの伝票）
【００１６】
仕分け処理は具体的には以下のようにして行うことができる。なお、ここで他の手法を適用しても差し支えない。また、仕分けの基準とする罫線の間隔や本数については、対象の帳票に応じて、任意に変更することができる。
罫線抽出部３５で抽出された罫線から各方向の罫線、すなわち縦方向の罫線または横方向の罫線だけを着目することができる。本実施形態では、縦方向に注目した。仕分け処理において、各方向の罫線間の間隔が一定値にそろっているときは、均等配置形の帳票画像データと見なせる。
【００１７】
一方、各方向の罫線間の間隔が均等にそろっていないが、罫線の本数が少ないときは、単純な構成の表である帳票画像データと見なせる。また、各方向の罫線が１本も抽出されないときは、罫線なしの帳票画像データと見なせる。
さらに、各方向の罫線の本数が多く、かつ均等にそろっていないときは、複雑な表で構成されている帳票画像データと見なせる。
その他、罫線の本数や分布、線同士の間隔などからその特徴に対応した帳票画像データとして分類することもできる。
【００１８】
仕分け処理を具体的に説明する。ここでは、罫線抽出処理で得られた罫線の本数、罫線同士の間隔等をみて、分類仕分けをしていく。
罫線が１本も抽出されなかったとき、「分類１」と見なす。
罫線に関係なくマーク記入欄があるとき、「分類２」と見なす。
罫線が一定値Ｎ（例えば８）以下の本数で抽出され、罫線同士の間隔が等間隔であれば、「分類３」と見なす。
罫線が一定値Ｎ（例えば８）以下の本数で抽出され、罫線同士の間隔が不均等であれば、「分類４」と見なす。
罫線が一定値Ｎ＋１（例えば９）以上の本数で抽出され、罫線同士の間隔が等間隔であれば、「分類５」と見なす。
罫線が一定値Ｎ＋１（例えば９）以上本数で抽出され、罫線同士の間隔が不均等であれば、「分類６」と見なす。
上記分類１〜分類６に該当しないときは「分類７」と見なす。
なお、上述した分類数は、この例に限らず、必要に応じて分類を簡易化して少なくしたり、細分化して多くしたりすることができる。
【００１９】
次に処理制御部３９は、分類された入力帳票画像データに対して、それぞれの分類に対応した帳票テンプレートデータを配置する（ステップＳ４、ステップＳ５、ステップＳ６）。処理制御部３９の制御のもと、帳票テンプレートデータ格納部３２が格納している多種類の帳票テンプレートデータから、各分類に適合するテンプレートを選択してテンプレート配置部３７に設定される。
上記の分類１〜分類７の場合、帳票テンプレートデータは、以下のように設定される。図４は本発明の実施形態における帳票データの分類と設定され帳票テンプレートデータを示す模式図である。本実施形態では、帳票テンプレートデータ格納部３２に格納されている多種類の帳票テンプレートデータから分類の条件に適合する帳票テンプレートデータを１または複数選択してテンプレート配置部３７に設定する。
【００２０】
この例では、各分類に対して以下の帳票テンプレートデータを選択するものとする。
分類１：帳票テンプレートデータＡ
分類２：帳票テンプレートデータＢ、Ｃ
分類３：帳票テンプレートデータＤ、Ｅ、Ｆ、Ｇ
分類４：帳票テンプレートデータＥ、Ｇ、Ｈ
分類５：帳票テンプレートデータＪ、Ｋ、Ｌ、Ｍ
分類６：帳票テンプレートデータＪ、Ｌ、Ｎ、Ｐ
分類７：帳票テンプレートデータＱ、Ｒ、Ｓ
【００２１】
次に帳票テンプレートデータについて説明する。図５は実施形態に係る帳票処理装置で使用する帳票テンプレートデータの例を示す模式図である。
図５（ａ）は、分類１に配置する罫線なし帳票テンプレートデータＡを示している。帳票テンプレートデータでは、罫線がなく、文字列の段落を単位とする。
同図（ｂ）は、分類３に適用する罫線Ｎ本、例えば８本以下で罫線等間隔の帳票テンプレートデータＤを示している。
同図（ｃ）は、分類４に適用する罫線Ｎ本、例えば８本以下で罫線不均等の帳票テンプレートデータＥを示している。
同図（ｄ）は、分類５に適用する罫線Ｎ＋１本、例えば９以上で罫線等間隔の帳票テンプレートデータＪを示している。
同図（ｅ）は分類３に適用する罫線Ｎ＋１本、例えば９以上で罫線不均等の帳票テンプレートデータＬを示している。
同図（ｆ）はいずれにも該当しない複雑な罫線の帳票テンプレートデータＱを示している。
なお、図５には、分類２を図示していない。
【００２２】
次いで処理制御部３９の制御のもと、処理制御部３９がテンプレート配置部３７に配置された帳票テンプレートデータに基づいて、帳票画像データ群４０に対して帳票処理を実行する（ステップＳ７）。この処理は、帳票処理部３８が分類された帳票画像データ群４０に、テンプレート配置部３７に各分類に適合するものとして配置された帳票テンプレートデータを適用して行う。この帳票処理については公知である。
そして、帳票処理によって得られた結果データを結果出力部３４に出力（ステップＳ８）する。また、必要に応じてこの処理結果をネットワーク２１を介して配信する。そして、この処理を、各分類について行い、一連の処理は終了する。
【００２３】
以上のように、本実施形態によれば、大量の半定型入力帳票画像データから帳票処理を実行する際、大量の半定型帳票画像データに対して、罫線の本数や分布、線同士の間隔などから統計的に判断して、分類する。次いで、分類された大分類の半定型帳票画像データに対して、分類ごとの帳票テンプレートデータを自動で判断して、そのあと帳票処理をする。このため、本実施形態によれば、大量の帳票データを高速かつ効率よく処理でき、余分な記憶領域や作業を必要とせず、かつ高い精度で帳票処理を行うことができる。
【符号の説明】
【００２４】
１…帳票処理装置、１０…ＣＰＵ、１１…スキャナー部、１２…外部記憶部、１３…入力画像メモリ部、１４…表示部、１５…操作部、１６…画像処理部、１７…テンプレート出力部、１８…通信制御部、１９…メモリカード、２０…ハードディスク、２１…ネットワーク、３０…帳票処理機能ブロック、３１…画像入力部、３２…帳票テンプレートデータ格納部、３３…データアクセス部、３４…出力部、３５…罫線抽出部、３６…仕分け部、３７…テンプレート配置部、３８…帳票処理部、３９…処理制御部、４０…帳票画像データ群
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２５】
【特許文献１】特許４５４９３５５号
【特許文献２】特開２００７−１７９３０７公報
【図１】
2014089575.tif 000003
【図２】
2014089575.tif 000004
【図３】
2014089575.tif 000005
【図４】
2014089575.tif 000006
【図５】
2014089575.tif 000007