(57)【要約】      （修正有）【課題】画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ方法及び装置を提供する。【解決手段】画像データのリトリーブ方法は、通信インタフェースから複数のデータを含む画像を受信するステップと、データの少なくとも１つを含むデータ画像から複数の関心領域を取得するステップと、含まれるデータの少なくとも１つは同一のタイプを有する関心領域を複数のグループに分類するステップと、各々のグループの関心領域を認識対象画像に合成するステップと、各々のグループに対応する認識対象画像に光学文字認識を行い、各々のグループの関心領域に対応するデータを取得するステップと、を含む。【選択図】図２
2019128935.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データのリトリーブ方法であって、
通信インタフェースから複数のデータを含む画像を受信するステップと、
前記画像から複数の関心領域を取得するステップであって、前記複数の関心領域のうち各々の関心領域は、前記データの少なくとも１つを含むデータ画像であるステップと、
前記関心領域を複数のグループに分類するステップであって、前記複数のグループのうち各々のグループの前記関心領域に含まれる前記データの前記少なくとも１つは同一のタイプを有するステップと、
前記各々のグループの前記関心領域を認識対象画像に合成するステップと、
前記各々のグループに対応する前記認識対象画像に光学文字認識を行い、前記各々のグループの前記関心領域に対応する前記データを取得するステップと、
を含む、画像データのリトリーブ方法。
【請求項２】
前記各々のグループの前記関心領域を前記認識対象画像に合成するステップは、前記各々のグループの関心領域を垂直に並べて、前記各々のグループの前記関心領域を前記認識対象画像に合成するステップを含む、請求項１に記載の画像データのリトリーブ方法。
【請求項３】
前記タイプは、文字列、整数、浮動小数点数、フォント、色、及び書体サイズのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の画像データのリトリーブ方法。
【請求項４】
画像データのリトリーブ装置であって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続された通信インタフェースと、
前記プロセッサに接続され、コンピュータプログラムを格納するメモリと、
を含み、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行して、
前記通信インタフェースから複数のデータを含む画像を受信するステップと、
前記画像から複数の関心領域を取得するステップであって、前記複数の関心領域のうち各々の関心領域は、前記データの少なくとも１つを含むデータ画像であるステップと、
前記関心領域を複数のグループに分類するステップであって、前記複数のグループのうち各々のグループの前記関心領域に含まれる前記データの前記少なくとも１つは同一のタイプを有するステップと、
前記各々のグループの前記関心領域を認識対象画像に合成するステップと、
前記各々のグループに対応する前記認識対象画像に光学文字認識を行い、前記各々のグループの前記関心領域に対応する前記データを取得するステップと、
を行うように構成されている装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記各々のグループの関心領域を垂直に並べて、前記各々のグループの前記関心領域を前記認識対象画像に合成する、請求項４に記載の画像データのリトリーブ装置。
【請求項６】
前記タイプは、文字列、整数、浮動小数点数、フォント、色、及び書体サイズのうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の画像データのリトリーブ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
１．発明の分野
本発明は、画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置に関する。特に、本発明は、画像データの認識速度を向上させ得る、画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置に関する。
【０００２】
２．関連技術の説明
光学文字認識（ＯＣＲ）技術は、画像中の文字を認識するために多くの場合に使用される技術である。画像に多量の単語データ又は数字データが含まれ、そのデータの形式（フォント、色、サイズ等）が異なる場合、画像中のデータを認識するための処理時間が長くかかる。したがって、限られた時間及びハードウェア資源で認識速度を加速し、認識精度を向上させる方法は、当業者にとって重要な目標の一つである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、限られた時間及びハードウェア資源によって、画像に対して光学文字認識を行う際に、認識速度を加速し、認識精度を向上させ得る画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、以下のステップを含む、画像データのリトリーブ方法を提供する。通信インタフェースから複数のデータを含む画像が受信される。複数の関心領域が画像から取得され、各々の関心領域は少なくとも１つのデータを含むデータ画像である。関心領域は複数のグループに分類され、各々のグループの関心領域に含まれる少なくとも１つのデータは同一のタイプを有する。各々のグループの関心領域は、認識対象画像に合成される。各々のグループに対応する認識対象画像に光学文字認識が行われ、各々のグループの関心領域に対応するデータが取得される。
【０００５】
本発明は、さらに、プロセッサと、プロセッサに接続された通信インタフェースと、プロセッサに接続され、コンピュータプログラムを記憶するように構成されたメモリと、を含む画像データのリトリーブ装置を提供する。プロセッサは、コンピュータプログラムを実行して、以下のステップを実行するように構成される。通信インタフェースから複数のデータを含む画像が受信される。複数の関心領域は画像から取得され、各々の関心領域は少なくとも１つのデータを含むデータ画像である。関心領域は複数のグループに分類され、各々のグループの関心領域に含まれる少なくとも１つのデータは同一のタイプを有する。各々のグループの関心領域は、認識対象画像に合成される。各々のグループに対応する認識対象画像に光学文字認識が行われ、各々のグループの関心領域に対応するデータが取得される。
【発明の効果】
【０００６】
上述のとおり、本発明の実施形態によって提供される画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置では、画像内の関心領域がグループに分類される。各々のグループの関心領域は垂直に並べられ、各々のグループに対して光学文字認識が行われることで、認識速度が加速し、認識精度が向上する。画像が機械のディスプレイを介して受信されると、光学文字認識のすべての結果が正しくなった後に、関心領域及びグループに対応する構成ファイルが保存されてもよい。このように、同一の機械上で他の次の画像を受信する場合、構成ファイルに基づいて光学文字認識が直接実行されてもよく、それによって認識速度が加速され得る。
【０００７】
前述及びその他の本発明の特徴及び利点をより理解しやすくするために、図面を用いていくつかの実施形態を以下に詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付の図面は、本発明のさらなる理解のために含められ、本明細書に組み込まれ、その一部を構成する。図面は、本発明の実施形態を示し、詳細な説明と共に、本発明の原理を説明する役割を果たす。
【図１】図１は、本発明の一実施形態における画像データのリトリーブ装置のブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態における画像データのリトリーブ方法のフローチャートである。
【図３】図３Ａ〜図３Ｄは、本発明の一実施形態における関心領域のグループを確立する例である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態における画像データのリトリーブシステムのブロック図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態における機械の画像の概略図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態における関心領域グループによって設定されるグラフィックユーザインタフェースの概略図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態における関心領域の即時スクリーンショット（instant screenshot）の画像である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態における関心領域の認識結果の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の好ましい実施形態を詳細に説明し、その例を添付図面に示す。同一の参照番号は、可能な限り、図面及び説明において同一の又は同様の部分を示すために使用される。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態における画像データのリトリーブ装置のブロック図である。
【００１１】
図１に示すように、本発明の実施形態によって提供される画像データのリトリーブ装置１００は、プロセッサ１１０、メモリ１２０、及び通信インタフェース１３０を備える。メモリ１２０及び通信インタフェース１３０は、プロセッサ１１０に接続される。画像データのリトリーブ装置１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、又は他の任意の電子機器であってもよい。画像データのリトリーブ装置１００は、通信インタフェース１３０を介して画像を受信してもよい。画像内の複数の関心領域（ＲＯＩ）のデータ画像は、プロセッサ１１０によって取得され、対応するデータがさらに認識される。
【００１２】
一実施形態では、プロセッサ１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）又は他の汎用又は特殊用途向けのプログラム可能なマイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、プログラム可能なコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、他の同様の装置、又はこれらの装置の組み合わせであってもよい。
【００１３】
一実施形態では、メモリ１２０は、任意の形式の固定又は可搬のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、任意の他の同様のデバイス、又はこれらの装置の組み合わせであってもよい。メモリ１２０は、データ、構成ファイル、画像、或いはプロセッサによって処理又は実行される本発明の実施形態で説明されるコンピュータプログラムを格納するように構成されてもよい。
【００１４】
一実施形態では、通信インタフェース１３０は、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーション（ＧＳＭ）、パーソナル・ハンディフォン・システム（ＰＨＳ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、広帯域符号分割多元接続（ＷＣＤＭＡ）システム、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）システム、ワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（ＷｉＭＡＸ）システム、ワイヤレス・フィデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）システム、又はブルートゥース等のシステムにおける信号伝送をサポートする無線通信インタフェースであってもよい。他の実施形態では、通信インタフェース１３０は、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）インタフェース、集積回路間バス（Ｉ２Ｃバス）、又は他の任意の有線通信インタフェース等、画像データを送信又は受信することが可能な有線通信インタフェースであってもよい。本発明は、通信インタフェース１３０のタイプを限定するものではない。
【００１５】
図２は、本発明の実施形態における画像データのリトリーブ方法のフローチャートである。本方法は、メモリ１２０に格納されたコンピュータプログラムによって実装され、プロセッサ１１０によって実行されてもよい。
【００１６】
ステップＳ２０１において、プロセッサ１１０は、画像から１つの関心領域を取得する。具体的には、プロセッサ１１０は、まず画像を受け取り、画像から１つの関心領域を選択し、この関心領域の識別情報（ＩＤ）、座標、データタイプ等のパラメータを取得する。本実施形態では、関心領域ごとに識別情報は異なり得る。関心領域が長方形領域である場合、関心領域の座標が、長方形領域のＸ座標範囲及びＹ座標範囲によって提示されてもよい。関心領域のデータ画像タイプが、文字列、整数、浮動小数点数、フォント、色、書体サイズ等を含んでもよい。
【００１７】
ステップＳ２０３において、プロセッサ１１０は、関心領域が確立されたグループの１つに属するか否かを判定する。関心領域が確立されたグループの１つに属さない場合、プロセッサ１１０は、ステップＳ２０５において、新しいグループを確立し、この新しいグループの光学文字認識パラメータを設定する。光学文字認識パラメータは、グループ識別情報、グループ言語、バイナリ閾値、画像ズーム比、全て数字であるか否か、特定のフォントに対応するフォント学習ファイル等を含んでもよい。
【００１８】
プロセッサ１１０は、ステップＳ２０７において、関心領域を構成値に応じてバイナリ画像に変換する。具体的には、プロセッサ１１０は、関心領域をグレースケールモード又はマスクモードによってバイナリ画像に変換してもよい。グレースケールモードでは、構成値は、０〜２５５の範囲の閾値、閾値境界、ズーム比（例えば、１〜４）、及び他のパラメータを含んでもよい。マスクモードでは、設定値は（０、０、０）から（２５５、２５５、２５５）の範囲のマスクＲＧＢ値、マスクＲＧＢ境界、ズーム比（例えば１〜４）、及び他のパラメータを含んでもよい。
【００１９】
ステップＳ２０９において、プロセッサ１１０は、バイナリ画像のシャープネスがシャープネスの閾値以上であるか否かを判定する。バイナリ画像のシャープネスがシャープネスの閾値未満である場合、ステップＳ２０７が再度実行されて構成値が調整され、調整された構成値に従って関心領域がバイナリ画像に変換される。バイナリ画像のシャープネスがシャープネスの閾値以上である場合、ステップＳ２１１において、光学文字認識が実施される。すなわち、バイナリ画像に光学文字認識が実施され、バイナリ画像中の文字又は数字がリトリーブされる。
【００２０】
プロセッサ１１０は、ステップＳ２１３において、光学文字認識の結果が正しいか否かを判定する。具体的には、プロセッサ１１０は、バイナリ画像に対する光学文字認識の認識結果が、対応して選択された関心領域の所定のデータと一致するか否かを判定する。バイナリ画像に対する光学文字認識の認識結果が、対応して選択された関心領域の所定のデータと一致する場合、光学文字認識の結果は正しく、そうでなければ光学文字認識の結果は正しくない。
【００２１】
光学文字認識の結果が正しくない場合には、ステップＳ２０７が再度実行されて設定値が調整されて、調整された設定値に従って関心領域がバイナリ画像に変換される。
【００２２】
光学文字認識の結果が正しい場合、プロセッサ１１０は、ステップＳ２１５において、画像内の他の関心領域がグループにまだ追加されていないか否かを判定する。まだグループに追加されていない他の関心領域が画像内にある場合、ステップＳ２０１が再度実行され、画像から他の関心領域が取得される。
【００２３】
どのグループにも追加されていない画像内の関心領域が存在しない場合、プロセッサ１１０は、ステップＳ２１７において、確立されたグループ及びグループ内の関心領域のデータに基づいて、画像に対応する構成ファイルを作成する。
【００２４】
ステップＳ２０３において、確立されたグループの１つに関心領域が属する場合、プロセッサ１１０は、ステップＳ２１９において、確立されたグループの１つに関心領域を追加する。次に、プロセッサ１１０は、ステップＳ２２１において、まだグループに追加されていない他の関心領域が画像内にあるか否かを判定する。まだグループに追加されていない他の関心領域が画像内に存在する場合、ステップＳ２０１が再び実行され、他の関心領域が画像から取得される。どのグループにも追加されていない関心領域が画像内に存在しない場合、ステップＳ２１１において、光学文字認識が実行される。
【００２５】
したがって、プロセッサ１１０は、画像から１つの関心領域を選択し、関心領域のデータ画像タイプを取得し、関心領域を確立されたグループの１つに追加するか、又は関心領域の新しいグループを作成するかして、新たに確立されたグループの画像変換の設定値及び光学文字認識のパラメータを設定する。画像内のすべての関心領域がグループに追加されるまで、プロセッサ１１０は上述したステップを繰り返す。次に、プロセッサ１１０は、各々のグループに光学文字認識を行い、各々のグループの全ての関心領域に含まれるデータが正確に認識されるまで、画像変換の設定値を調整する。最後に、プロセッサ１１０は、確立されたグループ及びグループ内の関心領域のデータに従って、画像に対応する構成ファイルを作成する。画像変換の設定値を調整することによって、グループのいずれかの特定の関心領域が正確に認識されない場合、プロセッサ１１０は、そのグループから関心領域を取り除き、新しいグループを作成してもよい。
【００２６】
図３Ａ〜３Ｄは、本発明の一実施形態における関心領域のグループを確立する例である。
【００２７】
図３Ａには、全ての同一のデータタイプ「フォントＡ」（同一のＡフォントを指す）の番号データ画像が同一のグループに割り当てられている。図３Ｂには、全ての同一のデータタイプ「フォントＢ」（同一のＢフォントを指す）の番号データ画像が同一のグループに割り当てられている。図３Ｃには、整数型、浮動小数点数型、文字列の各々のデータタイプに属するデータ画像は、それぞれ「整数」グループ、「浮動小数点数」グループ、及び「文字列」グループのように異なるグループに割り当てられている。図３Ｄは、すべての関心領域がグループ化されていない例を示す。プロセッサ１１０は、各々のグループの関心領域を垂直に配置し、垂直に配置された関心領域に光学文字認識を実行して、より高い認識率を得ることに留意されたい。同一グループの関心領域は、右アライメント方式、中央アライメント方式、左アライメント方式、又は他のアライメント方式で垂直に配置されてもよい。或いは、他の実施形態では、関心領域は、前述の方式のうちの１つに揃えされる必要はなく、垂直に配置される際にランダムに配置されてもよい。
【００２８】
より具体的には、プロセッサ１１０が通信インタフェース１３０から画像を受信した後、プロセッサ１１０は、データのタイプに応じて、画像内のデータ又は全ての関心領域を含む部分をグループ化する。異なるデータタイプを含む異なる関心領域は、異なるグループに割り当てられる。例えば、異なるフォントのデータを含む異なる関心領域は、異なるグループに割り当てられる。或いは、整数、浮動小数点数、及び文字列等の異なるデータタイプを含む関心領域は、異なるグループに割り当てられる。異なるデータタイプの関心領域が異なるグループに割り当てられた後、プロセッサ１１０は、各々のグループのすべての関心領域のデータ画像（例えば、すべての整数データを含むデータ画像）を、認識対象画像に合成する。プロセッサ１１０は、その後、各々のグループの認識対象画像に対して光学文字認識を行って、グループ内の全てのデータを取得する。
【００２９】
例えば、図３Ａの「フォントＡ」の下に列挙された認識対象画像は、各々の関心領域が同一の太字の書体のデータ（４５、４５、４４、・・・、１５０）を含む、１７個の関心領域のデータ画像によって合成される。同様に、図３Ｂの「フォントＢ」の下に列挙された認識対象画像は、各々の関心領域が同一の細字の書体のデータ（７．０、７．０、１２０、・・・、−１．０００）を含む、１７個の関心領域のデータ画像によって合成される。図３Ｃは、整数、浮動小数点数、文字列等の異なるデータタイプを含む認識対象画像をそれぞれ示す。
【００３０】
図４は、本発明の一実施形態における画像データのリトリーブシステムのブロック図である。
【００３１】
本発明の実施形態によって提供される画像データのリトリーブシステム４００は、機械４１０、キーボード・ビデオ・マウス（ＫＶＭ）スイッチ４２０、電子機器４３０、及びクラウドサーバ４４０を含む。電子機器４３０と図１の実施形態の画像データのリトリーブ装置１００とは、同一の構成又は類似の構成を採用してもよい。すなわち、電子機器４３０は、電子機器４３０の通信インタフェースを介して、キーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０から機械４１０のデータ画像を受信してもよい。受信したデータ画像は、その後、電子機器４３０のプロセッサによって認識される。キーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０は、有線又は無線のネットワークを介して、電子機器４３０に接続されてもよい。キーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０は、キーボード４２１及びマウス４２２に外部から接続され、機械４１０を動作させ得る。本実施形態では、１つの電子機器４３０が１つのキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０、及び１つの機械４１０に接続されるが、本発明はこれに限定されるものではない。他の実施形態では、１つの電子機器４３０は、複数のキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０に合成されてもよく、各々のキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０を介して各々の機械４１０に接続されてもよい。更に他の実施形態では、１つのキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０は、複数のポートを介して複数の機械４１０に接続されてもよい。更に他の実施形態では、複数の電子機器４３０は、複数のキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０及び複数の機械４１０に接続され、電子機器４３０は、クラウドサーバ４４０に接続されてもよい。更に他の実施形態では、機械４１０は、キーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０に接続されずに、有線又は無線のネットワークを介して電子機器４３０に接続されてもよい。画像データのリトリーブシステム４００の詳細な実装は、本発明によって限定されるものではない。
【００３２】
本実施形態では、機械４１０は、工場の製造又は試験装置を制御及び／又は監視するように構成された機械を指してもよく、機械４１０のディスプレイに製造及び試験に関するデータを表示してもよい。そのため、複数の製造又は試験データが機械４１０のディスプレイに出力される画像に含まれる。電子機器４３０は、電子機器４３０のディスプレイに表示された画像と同一の画像を、機械４１０からキーボード・ビデオ・マウススイッチ４２０を介して取得してもよい。次に、電子機器４３０は、画像の関心領域に対して光学文字認識を実行して、画像内のデータの一部又は全部を取得し、取得されたデータをクラウドサーバ４４０に送信する。これによって、クラウドサーバ４４０は、１つ又は複数の機械４１０のデータを取得し、データを分析し得る。
【００３３】
図５は、本発明の一実施形態における機械の画像の概略図である。
【００３４】
図５を参照して、図５の画像における斜線は、同一の書体色で、整数のデータの関心領域を表すように構成されている。従って、電子機器４３０は、斜線で表される全ての関心領域を同一のグループに割り当てる。それから、各々の関心領域に１つの識別情報（例えば、８、９、・・・、４０、４１）が設定され、全ての関心領域が垂直に配置された後に光学文字認識が実行され、光学文字認識の認識率及び認識速度が向上し、高速化される。
【００３５】
本実施形態では、受信された機械の画像の関心領域はグループ化され、認識されるが、本発明は、受信された画像のソースを限定するものではない。他の実施形態では、受信された画像は、外部のビデオカメラ又は様々な画像のリトリーブ装置の１つによって記録された画像であってもよい。
【００３６】
図６は、本発明の一実施形態における関心領域グループによって設定されるグラフィックユーザインタフェースの概略図である。図７は、本発明の一実施形態における関心領域の即時スクリーンショットの画像である。図８は、本発明の一実施形態における関心領域の認識結果の概略図である。
【００３７】
図６を参照して、ユーザは、関心領域のグループの設定を完了するために、電子機器４３０のグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を操作してもよい。一実施形態では、ユーザが１つの関心領域をマウスで選択すると、選択された関心領域のＸ座標範囲６０６及びＹ座標範囲６０７がグラフィックユーザインタフェースに表示されると共に、関心領域に対応するソース画像ファイル名６０１もグラフィックユーザインタフェースに表示される。ユーザは、関心領域のグループ６０２を選択し、関心領域のラベル６０３及び所定のデータ６０４を入力することができる。さらに、ユーザは、関心領域のタイプ６０５及びズーム比６０８も選択することができる。関心領域及びグループの設定を通じて、グラフィックユーザインタフェースはまた、図７に示されるような関心領域の即時スクリーンショットを表示してもよい。さらに、グラフィックユーザインタフェースは、保存された関心領域の設定６０９を表示することもできる。
【００３８】
ユーザが機械の画像の関心領域の全ての設定を完了すると、図８に示すように、光学文字認識が、グラフィックユーザインタフェースを介して、機械の画像に対して実行され、光学文字認識の認識結果が所定のデータ６０４と一致するか否かが確認されてもよい。機械の画像における全ての関心領域の光学文字認識の認識結果が所定のデータ６０４と一致する場合に、ユーザは、全ての関心領域及びグループの情報を１つの構成ファイルとして保存してもよい。１つの機械４１０によって出力される画像フォーマットは同一であり、画像内のデータは同一の場所に表示される。したがって、電子機器４３０は、構成ファイルを介して、機械４１０によって出力された画像内のすべてのデータを迅速に取得し得る。本実施形態では、関心領域がグループ化されていない場合には、機械の画像に対して光学文字認識を実行するのに数十秒要するが、構成ファイルを介して、グループ化された関心領域に対して光学文字認識が実行される場合には、たった１秒を要するのみである。このようにして、機械の画像データは即時にリトリーブされ、リトリーブされたデータはクラウドサーバ４４０に送信される。
【００３９】
上述のとおり、本発明の画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置では、１つの画像における関心領域がグループに分類される。各々のグループの関心領域は垂直に並べられ、各々のグループに対して光学文字認識が実施され、認識速度を加速し、認識精度を向上させる。画像が機械から受信されると、光学文字認識のすべての結果が正しくなった後、関心領域及びグループに対応する構成ファイルが保存されてもよい。このように、同一の機械における他の画像を受信する場合、構成ファイルに基づいて光学文字認識が直接実施され、認識速度が速くなる。
【００４０】
本発明の範囲又は精神から逸脱することなく、本発明の構造に対して様々な変更及び変形が可能であることは、当業者には明らかであろう。上述のとおり、本発明は、後述する特許請求の範囲及びそれらと等価の範囲内に含まれる、本発明の改変及び変形を含むことを意図する。
【産業上の利用可能性】
【００４１】
本発明に係る画像データのリトリーブ方法及び画像データのリトリーブ装置は、機械の画像データ認識に適用され得る。
【符号の説明】
【００４２】
１００：画像データのリトリーブ装置
１１０：プロセッサ
１２０：メモリ
１３０：通信インタフェース
Ｓ２０１、Ｓ２０３、Ｓ２０５、Ｓ２０７、Ｓ２０９、Ｓ２１１、Ｓ２１３、Ｓ２１５、Ｓ２１７、Ｓ２１９、Ｓ２２１：画像データのリトリーブ方法のステップ
４００：画像データのリトリーブシステム
４１０：機械
４２０：ＫＶＭスイッチ
４２１：キーボード
４２２：マウス
４３０：電子機器
４４０：クラウドサーバ
６０１：ソース画像ファイル名
６０２：グループ
６０３：ラベル
６０４：所定のデータ
６０５：タイプ
６０６：Ｘ座標範囲
６０７：Ｙ座標範囲
６０８：ズーム比
６０９：設定
【図１】
2019128935.tif 000003
【図２】
2019128935.tif 000004
【図３】
2019128935.tif 000005
【図４】
2019128935.tif 000006
【図５】
2019128935.tif 000007
【図６】
2019128935.tif 000008
【図７】
2019128935.tif 000009
【図８】
2019128935.tif 000010
【外国語明細書】
2019128935000001.pdf