(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識するパターンを撮影して入力データを得て、
該入力データを対応する複数の正解パターンにそれぞれ似せるよう補正処理した補正データを作成し、
前記各補正データの補正前後の変化度合と、前記各補正データと各正解パターンとの類似度合とを算出し、
前記補正データのなかに前記変化度合がその設定値よりも小さく且つ類似度合がその設定値よりも大きい設定条件を満たすものがあるか否かを判定し、
該判定で前記設定条件を満たす補正データがない場合には、各補正データを対応する正解パターンに似せるようにさらにそれぞれ補正する補正処理と、前記変化度合及び前記類似度合の算出とを、前記判定で前記設定条件を満たす補正データができるまで、繰り返し行い、
前記判定で前記設定条件を満たす補正データがあると判定した場合には、当該設定条件を満たす補正データと対応する正解パターンを認識したパターンとして出力することを特徴とするパターン認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン認識方法に関し、さらに詳しくは、認識するパターンの例として、部材に刻印された文字や記号、プリント基板のチップまたは回路パターンなどを含み、これらのパターンを撮影して、その入力データを補正処理し、その補正データと類似する正解パターンによりパターンを認識する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識に関する従来の技術として、例えば特許文献１が知られている。特許文献１には、文字を読取った画像情報から入力文字パターンを生成し、入力文字パターンを所定のサイズに正規化して正規化パターンを作成し、正規化パターンからパターンの特徴列を抽出し、特徴列を特徴標準列の特徴と比較して類似度順に複数の候補文字を選択し、類似度順に選択された複数の候補文字のうち、１位の候補文字が答えとして充分であると判定した場合には当該１位の候補文字を出力し、１位の候補文字を答えとして充分でないと判定した場合には入力文字パターンの再認識処理を行うことが開示されている。
【０００３】
そして、特許文献１には、正規化パターンは、入力文字パターンが大きい場合でも小さい場合でも、或いは高さと幅が大きく異なり細長くなった場合でも常に一定のサイズに作成するものであることが記載されている（特許文献  第３頁左上欄第１０行〜同欄第１５行）。また、１位の候補文字が答えとして充分であるか否かの判定は、候補文字のうち１位の類似度（相違度）の絶対量的可否及び１位と２位の間の有意差のチェックを行うことが記載されている（特許文献  第３頁右上欄第３行〜同欄第５行）。さらにまた、特許文献１の第４頁左下欄第７行〜同欄第１２行には、「本発明は、このような点を再チェックするものであり、最初の処理での答の候補文字から、再処理する場合の画像御修正部分を判断し、修正画像について再度正規化から同じ処理を実行するものである。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開昭５９−５３９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１にあっては、正規化パターンを作成する際に入力文字パターンを不適切に正規化するなどして、本来正解でない候補文字との類似度が高くなった場合、その正解でない候補が認識結果として出力され、誤認識をしてしまう場合がある。その結果、文字を精度よく認識することができないという問題があった。さらに、特許文献１にあっては、１位の候補文字を答えとして充分でないと判定した場合に再認識処理を行うのが入力文字パターンであるため、文字を読取った画像情報に文字のかすれなどがある場合に入力文字パターン自体が適切に生成されていない可能性があり、その結果、入力文字パターンの再認識処理を何度行っても、文字を精度よく認識することができないという問題があった。
【０００６】
また、上記特許文献１にあっては、入力文字パターンを所定のサイズに正規化して正規化パターンを作成して、正規化パターンの特徴（アンバランスなど）から修正の要否を判断するロジックのため、所定のサイズに正規化できない場合、認識処理が実行不能となりその結果、技術を適用できる入力パターンが限定的であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、上述した問題に鑑みてなされたもので、撮影して得た入力データから精度よく確実にパターンを認識することができる方法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】
本発明は、上記目的を達成するため、認識するパターンを撮影して入力データを得て、該入力データを対応する複数の正解パターンにそれぞれ似せるよう補正処理した補正データを作成し、前記各補正データの補正前後の変化度合と、前記各補正データと各正解パターンとの類似度合とを算出し、前記補正データのなかに前記変化度合がその設定値よりも小さく且つ類似度合がその設定値よりも大きい設定条件を満たすものがあるか否かを判定し、該判定で前記設定条件を満たす補正データがない場合には、各補正データを対応する正解パターンに似せるようにさらにそれぞれ補正する補正処理と、前記変化度合及び前記類似度合の算出とを、前記判定で前記設定条件を満たす補正データができるまで、繰り返し行い、前記判定で前記設定条件を満たす補正データがあると判定した場合には、当該設定条件を満たす補正データと対応する正解パターンを認識したパターンとして出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、認識するパターンの候補として正解パターンが入力データと対応して複数用意されており、入力データを各正解パターンにそれぞれ似せるように補正処理をして補正データを作成する。次いで、各補正データの補正する前と補正した後との変化度合（差または補正量と表現することもできる。）を数値化して算出する。また、各補正データとそれぞれ対応する各正解パターンとの類似度合を数値化して算出する。変化度合と類似度合には、それぞれの設定値が予め設定されている。この変化度合と類似度合のそれぞれの設定値は、補正データがパターンを認識するに充分であるかを判断するための設定条件となる。これらの設定値は、経験則に基づいて設定することができる。補正データのなかに変化度合がその設定値よりも小さく且つ類似度合がその設定値よりも大きい補正データがない場合には、各補正データを対応する正解パターンに似せるようにさらにそれぞれ補正する補正処理と、変化度合及び類似度合の算出とを、補正データのなかに変化度合がその設定値よりも小さく且つ類似度合がその設定値よりも大きい補正データができるまで、繰り返し行う。そして、補正データのなかに設定条件を満たす補正データがあれば、その補正データがパターンを認識するに充分であると判断し、その補正データと対応する正解パターンを認識したパターンとして出力する。
本発明によれば、撮影して得た入力データを認識するパターンの候補として用意された複数の正解パターンに似せるように補正処理して、補正前後の変化度合と、各補正データと各正解パターンとの類似度合との２つの指標を用いて補正データがパターンを認識するに充分であるかを判断し、補正データがパターンを認識するに充分でない場合にはその補正データをさらに正解パターンに似せるよう補正処理するので、精度よく確実にパターンを認識することができる。
【００１０】
（発明の態様）
以下に、本願において特許請求が可能と認識されている発明（以下、「請求可能発明」という場合がある。請求可能発明は、少なくとも、請求の範囲に記載された発明である「本発明」ないし「本願発明」を含むが、本願発明の下位概念発明や、本願発明の上位概念あるいは別概念の発明を含むこともある。）の態様をいくつか例示し、それらについて説明する。各態様は請求項と同様に、項に区分し、各項に番号を付し、必要に応じて他の項の番号を引用する形式で記載する。これは、あくまでも請求可能発明の理解を容易にするためであり、請求可能発明を構成する構成要素の組み合わせを、以下の各項に記載されたものに限定する趣旨ではない。つまり、請求可能発明は、各項に付随する記載，実施例の記載等を参酌して解釈されるべきであり、その解釈に従う限りにおいて、各項の態様にさらに他の構成要素を付加した態様も、また、各項の態様から構成要素を削除した態様も、請求可能発明の一態様となり得るのである。なお、以下の各項において、（１）項は請求項１に相当するため、その記載を省略する。
【００１１】
（２）  前記変化度合に上限値を設定し、前記補正データの変化度合が前記上限値を超える場合には、該変化度合の上限値を超えた前記補正データをキャンセルして、前記補正処理をやり直し新たな補正データを作成することを特徴とする（１）項に記載のパターン認識方法。（注：添付のフローチャートのＳ５の内容です。）
（２）項の発明では、（１）項に記載の発明において、補正データの変化度合が前記上限値を超える、すなわち、補正前後の変化度合が大きすぎる場合には、その補正処理に異常が発生しており適切ではないと判断することができるので、その補正データをキャンセルして、補正処理をやり直し新たな補正データを作成する。そのため、変化度合を用いる類似度合の算出と、算出した変化度合及び類似度合とそれぞれの設定値との比較を、適切な補正データにより行うことができるため、精度よく確実にパターンを認識することができる。
【００１２】
（３）  形状が変動する複数の正解パターンを平均化し、該平均化された正解パターンを前記正解パターンとして用いることを特徴とする（１）または（２）項のいずれかに記載のパターン認識方法。
（３）項の発明では、（１）または（２）項のいずれかに記載の発明において、形状が変動する複数の正解パターンを平均化し、該平均化された正解パターンを前記正解パターンとして用いることにより、正解パターンの変動に対応して精度よく確実にパターンを認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明のパターン認識方法の実施の一形態を説明するために具体例で示した概略図である。
【図２】本発明のパターン認識方法の実施の一形態を説明するために示したフローチャートである。
【図３】複数の正解パターンを平均化する例として、１〜５の数字のそれぞれ変動した複数の正解パターンを平均化させる状態を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
最初に、本発明のパターン認識方法の実施の一形態に用いるパターン認識装置を図１に基づいて説明する。
パターン認識装置は、概略、画像入力手段１と、補正処理、演算、判定手段２と、認識結果出力手段３とを備えている。
【００１５】
画像入力手段１は、例えば、部材に刻印された文字や記号、プリント基板のチップまたは回路パターンなど、識別する対象となるパターンを撮影するカメラ１０と、カメラ１０が撮影した画像を入力データａとして記憶する入力データファイル１１とにより構成することができる。また、認識結果出力手段３は、認識したパターンを記憶する出力データファイル３０と、出力データファイル３０に接続され、認識したパターンを表示するモニタ３１、および／または、認識したパターンを印刷するプリンタ３２などを含むことができる。
【００１６】
補正処理、演算、判定手段２は、画像入力手段１から受けた入力データａを補正処理し、また、既に補正された補正データｂをさらに補正処理する補正処理部２０と、認識すると想定される各種パターンの欠落などしていない本来の形状（正解パターンｃ）のデータが予め入力され記憶している正解パターンデータファイル２１と、入力データａまたは補正データｂの補正処理の前後の変化の度合を算出するとともに、補正データｂと正解パターンｃとの類似の度合いを算出する演算部２２と、補正データｂがパターン認識し得るように補正処理を適切にされたものであるかを少なくとも判定する判定部２３とを含んでいる。
【００１７】
次に、本発明のパターン認識方法の実施の一形態を、上述した装置を用いる場合によって、図１を参照しつつ、図２に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態では、認識するパターンが、例えばエンジンブロックなどの部材に打刻された数字である場合により説明する。
【００１８】
パターンを認識するに際しては、最初に、上記部材に打刻された数字をカメラ１０により撮影して入力データａを得る（Ｓ１）。このとき、打刻された数字が複数である場合、複数の数字を撮影して１文字づつ切り離して入力データａとし、また、各数字を単独で撮影してそれぞれを入力データａとしてもよい。これらの入力データａは、画像入力手段１の入力データファイル１１に記憶される。
【００１９】
次に、補正処理、演算、判定手段２の補正処理部２０が、画像入力手段１の入力データファイル１１から１文字分の入力データａを受け取り読み取る。そして、補正処理部２０は、正解パターンデータファイル２１にアクセスして、読み取った入力データａと対応すると想定され選択された複数の正解パターンｃを呼び出し、各正解パターンｃにそれぞれ似せるように補正処理して（Ｓ２）、作成した各補正データｂを演算部２２に送る。なお、補正処理部２０が補正処理する具体的内容は、例えば入力データａの欠落した箇所のうちの任意の箇所を部分的に補完する。図１に示した例の場合、１文字分の入力データａと対応すると想定され選択された正解パターンｃは、数字の「２」、「５」、及び「３」とする。
【００２０】
演算部２２は、この実施の形態では、入力データａまたは各補正データｂの補正処理による変化度合を演算し数値化する、すなわち補正処理の前後の変化度合を算出する（Ｓ３）。そして、この実施の形態ではさらに、Ｓ３で算出された変化度合が設定された上限値を超えていないかを判定する（Ｓ４）。この上限値は、補正データｂが正しくパターンを認識することになる方向性で補正処理をしなかった、つまり、図１に示した例の場合に入力データａと対応すると想定され選択された正解パターンｃが数字の「２」、「５」、及び「３」の形状に近づかないように補正処理したり、他の数字に似せるよう補正処理するなど、補正処理に異常が発生したことが原因で、変化度合が大きくなり過ぎた場合を想定して予め設定されている。したがって、変化度合が設定された上限値を超える場合（Ｓ４でＮＯの場合）には、Ｓ２で補正データｂを作成する補正処理に異常が発生したと判断し、Ｓ３で作成した補正データｂをキャンセルし、例えば入力データａの欠落した箇所のうちの先に補完した箇所とは異なる箇所を部分的に補完するよう再度補正処理し（補正処理のやり直し）、新たに補正データｂを作成して（Ｓ５）、その新たな補正データｂの補正前後の変化度合を再び算出する（Ｓ３）。このように、算出された変化度合が設定された上限値を超えるか判定することにより、補正データｂの補正処理に異常が発生していないか確認することができるので、類似度合の算出（後述するＳ６）や、補正データｂがパターンを認識し得るように補正処理されているかの判定（後述するＳ７）に無駄を生じさせることがない。
【００２１】
一方、Ｓ３で算出された変化度合が設定された上限値を超えていないと判定された場合（Ｓ４でＹＥＳの場合）、補正処理に異常が発生しておらず補正データｂが正常であると判断することができるため、演算部２２は、各補正データｂと対応する正解パターンｃとのそれぞれの類似度合を算出する（Ｓ６）。なお、Ｓ３で算出された変化度合が設定された上限値を超えていないかの判定（Ｓ４）は、変化度合の算出（Ｓ３）の直後に限定されることはなく、例えば、類似度合の算出（Ｓ６）後に行うこともできる。
【００２２】
続いて演算部２２は、Ｓ３で算出された変化度合を予め設定された変化度合の設定値と比較し、また、Ｓ６で算出された類似度合を予め設定された類似度合の設定値と比較して、補正データｂのなかで、変化度合がその設定値よりも小さく（すなわち、補正する量が少ないことから、パターンを認識するために入力データａから適切な補正処理をして作成された補正データｂであると判断できる）、且つ、類似度合がその設定値よりも大きい（すなわち、補正データｂが正解パターンｃによく類似しており、パターン認識をし得る適切な補正処理が行われたと判断できる）補正データｂがあるかを判定する（Ｓ７）。このように本発明では、変化度合と類似度合の２つの指標を用いることにより、補正データｂが適切に且つパターン認識し得る程度に補正処理されたものであるかを精度よく判断することができる。
【００２３】
Ｓ７において、補正データｂのなかで変化度合がその設定値よりも小さく、且つ、類似度合がその設定値よりも大きい補正データｂがないと判定された場合（Ｓ７でＮＯの場合）には、その補正データｂをそれぞれ対応する正解パターンｃに似せるようさらに補正処理をして新たな補正データｂを作成し、この新たな補正データｂの補正前後の変化度合を再び算出する（Ｓ３）。この新たな補正データｂの作成は、Ｓ２或いはＳ５で行った補正処理とは異なる箇所を補完するよう補正処理することができる。
【００２４】
一方、Ｓ７において、補正データｂのなかで変化度合がその設定値よりも小さく、且つ、類似度合がその設定値よりも大きい補正データｂがあると判定された場合（Ｓ７でＹＥＳの場合）には、その補正データｂと対応する正解パターンｃを認識したパターンとして、認識結果出力手段３の出力データファイル３０に出力する。
【００２５】
ここで、図１に示した例の場合、入力データａから想定され選択された正解パターンｃの数字の「２」、「５」、及び「３」にそれぞれ似せるよう補正した補正データｂは、正解パターンｃが数字の「２」の場合、補正データｂの変化度合の算出値が設定値よりも大きく、正解パターンｃに対する類似度合の算出値が設定値よりも小さい。また、正解パターンが数字の「５」の場合、補正データｂの変化度合の算出値が設定値よりも小さいが、正解パターンｃに対する類似度合の算出値が数字の「２」の場合よりも大きいものの設定値に満たない中となっている。その結果、補正データｂのうち、正解パターンｃの数字の「２」と数字の「５」と対応する補正データｂについては、少なくともこの時点ではパターンを認識し得る補正処理をされたものではないと判断することができる。
【００２６】
これに対して、正解パターンが数字の「３」の場合、補正データｂの変化度合が設定値よりも小さく、且つ、正解パターンｃに対する類似度合が設定値よりも大きい。このことは、数字の「３」の正解パターンｃに似せるように補正処理した補正データｂは、補正した量が少ないにもかかわらず、正解パターンｃによく類似していることから、この補正データｂと対応する正解パターンｃの数字の「３」が認識されたパターンであると決定することができる程度に充分かつ適切に補正されたものである、と判断することができることを意味する。
【００２７】
また、正解パターンｃの形状は、例えば同じ文字（図３に示した例では数字の「１」〜「５」）であっても、識別するパターンに応じて、複数の異なる形状に変動する場合が想定される。そこで、図３に示すように、各文字毎の複数の形状（図３では、各数字の形状を薄く示した）を平均化し、この平均化された正解パターンｃと似せるように入力データａまたは補正データｂを補正する。これにより、正解パターンｃの形状が変動する場合であっても、その形状の変動を平均化した正解パターンｃに基づいて、補正処理（図２のＳ２、Ｓ５、Ｓ８）、類似度合を算出する演算処理（図２のＳ６）などを容易に且つ効率よく行うことができる。
【００２８】
本発明は、認識するパターンとして、数字に限定されることはなく、ひらがな、カタカナ、ローマ字などの他の文字や、記号を認識することができる。また、本発明は、エンジンブロックなどの部材に打刻された文字や記号に限定されることはなく、例えばプリント基板のチップに印刷された文字や記号、さらには、プリント基板に形成された回路パターンなどの識別にも適用することができる。
【符号の説明】
【００２９】
ａ：入力データ、  ｂ：補正データ、  ｃ：正解パターン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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