(57)【要約】【課題】認識すべき文字の一部が見えないような、想定される形態と異なる形態の文字についても、正確に認識できる文字認識装置、外観検査装置及び文字認識方法を提供する。【解決手段】文字認識装置１は、少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像を取得する画像取得手段２と、検査画像と文字パターン記憶手段３３から読み出された複数の文字パターンとの一致度を求めて、複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を認識し、且つその認識された文字の検査画像中の位置を取得する文字認識手段３４と、認識された複数の文字の相対的な位置関係に基づいて文字列情報を取得する文字列情報取得手段３６と、文字列情報が被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、文字列情報は正しいと判定し、表記されるはずのない文字列である場合、文字列情報は誤りであると判定する判定手段３７を有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像を取得する画像取得手段（２）と、
複数の文字パターンを記憶する文字パターン記憶手段（３３）と、
前記検査画像と、前記文字パターン記憶手段（３３）から読み出された前記複数の文字パターンとの一致度を求めて、前記複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を前記少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つ該認識された文字の検査画像中の位置を取得する文字認識手段（３４）と、
前記文字認識手段（３４）で認識された複数の文字の位置関係に基づいて、該複数の文字の順序を決定することにより、前記少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得する文字列情報取得手段（３６）と、
前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、前記文字列情報は正しいと判定し、前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、前記文字列情報は誤りであると判定する判定手段（３７）と、
を有することを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】
前記文字列情報が誤りであると判定された場合、前記文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除する文字パターン削除手段（３８）をさらに有する、請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記文字列情報が正しいと判定された場合、前記文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンについて、その最も一致した回数を計数する計数手段（３５）をさらに有する、請求項１又は２に記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記複数の文字パターンは、所定の文字を検出するための第１の個数の文字パターンを含み、
前記文字認識手段（３４）は、前記第１の個数の文字パターンのうち、前記回数が多い方から順に、前記第１の個数よりも少ない第２の個数の文字パターンを用いて前記検査画像との一致度を求める、請求項３に記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記複数の文字パターンは、所定の文字を検出するための第１の個数の文字パターンを含み、
前記文字認識手段（３４）は、前記第１の個数の文字パターンのうち、前記回数が多い方から順に、前記第１の個数よりも少ない第２の個数の文字パターンを用いて前記検査画像との一致度を求め、前記検査画像との一致度の最大値が所定の閾値未満の場合、前記第１の個数の文字パターンの全てを用いて前記検査画像との一致度を求める、請求項３に記載の文字認識装置。
【請求項６】
少なくとも一つの文字列が表記された被検査物の外観を検査する外観検査装置であって、
前記被検査物を撮影した検査画像を取得する画像取得手段（２）と、
複数の文字パターンを記憶する文字パターン記憶手段（３３）と、
前記検査画像と、前記文字パターン記憶手段（３３）から読み出された前記複数の文字パターンとの一致度を求めて、前記複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を前記少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つ該認識された文字の検査画像中の位置を取得する文字認識手段（３４）と、
前記文字認識手段（３４）で認識された複数の文字の位置関係に基づいて、該複数の文字の順序を決定することにより、前記少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得する文字列情報取得手段（３６）と、
前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、前記被検査物は良品であると判定し、前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、前記被検査物は不良品であると判定する判定手段（３７）と、
を有することを特徴とする外観検査装置。
【請求項７】
前記文字列情報が誤りであると判定された場合、前記文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除する文字パターン削除手段（３８）をさらに有する、請求項６に記載の外観検査装置。
【請求項８】
少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像を取得するステップと、
前記検査画像と、複数の文字パターンとの一致度を求めて、前記複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を前記少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つ該認識された文字の検査画像中の位置を取得するステップと、
認識された複数の文字の位置関係に基づいて、該複数の文字の順序を決定することにより、前記少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得するステップと、
前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、前記文字列情報は正しいと判定し、前記文字列情報が、前記被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、前記文字列情報は誤りであると判定するステップと、
を有することを特徴とする文字認識方法。
【請求項９】
前記文字列情報が誤りであると判定された場合、前記文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除するステップをさらに有する、請求項８に記載の文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置、外観検査装置及び文字認識方法に関するものであり、より詳しくは、被検査物上に表記された文字列をパターンマッチングにより認識する文字認識装置及び文字認識方法、及びそれらを用いた外観検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、被検査物に印字あるいは刻印されている文字情報を画像として取得し、その画像を解析することにより、その文字を認識する方法及び装置の開発が盛んに行われている。このような文字認識装置では、文字の種類毎に異なる特徴を表すと考えられる特徴量を画像から抽出し、その特徴量に基づいて文字を認識する。あるいは、認識対象となる文字の字体及びサイズが予め分かっている場合には、その字体及びサイズに応じた文字のテンプレートパターンを準備しておき、画像とそのテンプレートパターンとのパターンマッチングを行い、最も一致するテンプレートを特定することにより、文字を認識する。
【０００３】
ここで、文字の認識精度を高めるために、一つの文字に対して複数の異なる文字パターンを予め準備し、それら複数の文字パターンを用いて文字認識を行う文字認識装置が開発されている。
例えば、特許文献１に開示された文字認識装置では、言語やフォントごとに準備された複数の文字パターンのそれぞれと、認識対象の画像領域との間でパターンマッチングを行い、最も認識結果の良い文字パターンに基づいて、その画像領域に表示されている文字を認識する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２６６０７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のように、想定される文字の形態に合わせて、複数の文字パターンを準備しておくことにより、検査対象の画像に含まれる文字がその想定された文字の形態に近い場合、その文字と何れかの文字パターンとの一致度が高くなるので、良好な認識結果を得ることができる。しかし、検査対象の画像に含まれる文字が、その想定された文字の形態と異なる場合、例えば、被検査物の表面が汚れて文字の一部しか見えなくなっている場合には、必ずしも認識精度は向上しなかった。この理由は、多数の文字パターンが存在するために、誤った文字パターンとの一致度が最も高くなって誤認識してしまう可能性も高くなることによる。
また、そのような事態を避けるために、様々な状況を想定して非常に多数の文字パターンを準備すると、パターンマッチング処理に要する時間が非常に長くなってしまうという問題があった。
【０００６】
上記の問題点に鑑み、本発明の目的は、認識すべき文字の一部が見えないような、想定される形態と異なる形態の文字についても、正確に認識できる文字認識装置、外観検査装置及び文字認識方法を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、文字認識に要する処理時間を短縮できる文字認識装置、外観検査装置及び文字認識方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の請求項１に記載の形態によれば、本発明に係る文字認識装置は、少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像と、複数の文字パターンとの一致度を求めて、複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つその認識された文字の検査画像中の位置を取得する文字認識手段（３４）と、文字認識手段（３４）で認識された複数の文字の位置関係に基づいて、その複数の文字の順序を決定することにより、少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得する文字列情報取得手段（３６）と、文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、文字列情報は正しいと判定し、文字列情報が、被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、文字列情報は誤りであると判定する判定手段（３７）とを有する。
上記のように、本発明に係る文字認識装置は、認識された文字列が被検査物上に表記されるはずのない文字列か否かを調べることによって正誤判定を行うので、認識精度を高めることができる。
【０００８】
また請求項２に記載のように、本発明に係る文字認識装置は、文字列情報が誤りであると判定された場合、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除する文字パターン削除手段（３８）をさらに有することが好ましい。
係る構成により、誤認識し易い文字パターンを文字認識に使用しなくなるので、認識精度をより向上させることができる。
【０００９】
さらに請求項３に記載のように、文字列情報が正しいと判定された場合、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンについて、その最も一致した回数を計数する計数手段（３５）をさらに有することが好ましい。
【００１０】
この場合において、請求項４に記載のように、複数の文字パターンは、所定の文字を検出するための第１の個数の文字パターンを含み、文字認識手段（３４）は、その第１の個数の文字パターンのうち、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した回数が多い方から順に、第１の個数よりも少ない第２の個数の文字パターンを用いて検査画像との一致度を求めることが好ましい。
あるいは、請求項５に記載のように、複数の文字パターンは、所定の文字を検出するための第１の個数の文字パターンを含み、文字認識手段（３４）は、第１の個数の文字パターンのうち、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した回数が多い方から順に、第１の個数よりも少ない第２の個数の文字パターンを用いて検査画像との一致度を求め、検査画像との一致度の最大値が所定の閾値未満の場合、第１の個数の文字パターンの全てを用いて検査画像との一致度を求めることが好ましい。
係る構成により、パターンマッチングに使用する文字パターンを、認識精度が高いと考えられるものに限定できるので、認識精度を下げることなく、処理時間を短縮することができる。
【００１１】
また、本発明の請求項６に記載の形態によれば、少なくとも一つの文字列が表記された被検査物の外観を検査する外観検査装置が提供される。係る外観検査装置は、少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像と、複数の文字パターンとの一致度を求めて、複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つその認識された文字の検査画像中の位置を取得する文字認識手段（３４）と、文字認識手段（３４）で認識された複数の文字の位置関係に基づいて、その複数の文字の順序を決定することにより、少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得する文字列情報取得手段（３６）と、文字列情報が被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、被検査物は良品であると判定し、文字列情報が被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、被検査物は不良品であると判定する判定手段（３７）とを有する。
【００１２】
また、請求項７の記載によれば、係る外観検査装置は、文字列情報が誤りであると判定された場合、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除する文字パターン削除手段（３８）をさらに有することが好ましい。
【００１３】
また、本発明の請求項８に記載の形態によれば、少なくとも一つの文字列が表記された被検査物を撮影した検査画像から、被検査物上に表記された文字列を認識する文字認識方法が提供される。係る文字認識方法は、
検査画像と、複数の文字パターンとの一致度を求めて、複数の文字パターンのうちの最も一致する文字パターンが表す文字を少なくとも一つの文字列に含まれる文字として認識し、且つその認識された文字の検査画像中の位置を取得するステップと、認識された複数の文字の位置関係に基づいて、その複数の文字の順序を決定することにより、少なくとも一つの文字列の認識結果である文字列情報を取得するステップと、文字列情報が被検査物上に表記される可能性のある文字列である場合、文字列情報は正しいと判定し、文字列情報が被検査物上に表記される可能性のない文字列である場合、文字列情報は誤りであると判定するステップとを有する。
【００１４】
また、請求項９に記載のように、係る文字認識方法は、文字列情報が誤りであると判定された場合、文字列情報に含まれる何れかの文字と最も一致した文字パターンを削除するステップをさらに有することが好ましい。
【００１５】
なお、上記各手段に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る文字認識装置について詳細に説明する。
本発明を適用した文字認識装置は、一例として、車載エンジンに燃料を供給するポンプユニットの生産ラインに設置され、そのポンプユニットの部品（ワーク）の表面に刻印された、型番、製造年月日など、所定の大きさ及び所定の字体の文字列を、予め用意した文字パターンテンプレートとのパターンマッチングにより認識するものである。そして、文字認識装置は、認識された文字列が、ワークに刻印されるはずのない文字列であった場合に、その認識された文字列に含まれる文字の認識に用いられた文字パターンテンプレートを削除することにより、認識率の向上を図ったものである。さらに、この文字認識装置は、認識した文字列の正誤に基づいて、ワークの良否を判定する外観検査装置としても機能するものである。
【００１７】
図１に、本発明を適用した文字認識装置１の構成ブロック図を示す。
本発明を適用した文字認識装置１は、被検査物であるワーク５を撮影し、検査画像を取得する撮像部２と、検査画像に基づいてワーク５表面に刻印された文字列を認識し、且つ文字認識装置の制御を行う処理部３と、ワーク５に刻印されている型番などを記憶する文字列判定情報記憶部４とを有する。
以下、文字認識装置１の各部について詳細に説明する。
【００１８】
撮像部２は、ワーク５の表面に刻印された文字列を撮影し、検査画像を取得する。また撮像部２は、文字列全体が検査画像に含まれ、且つその文字列に含まれる個々の文字が識別できるように撮影する。そのために、撮像部２は、ＣＣＤ、Ｃ−ＭＯＳセンサなどの光電変換器で構成された２次元検出器と、その２次元検出器上にワーク５表面の像を結像する結像光学系を有する。本実施形態では、２次元検出器として、６４０×４８０画素の２／３インチＣＣＤを用いた。また、検査画像上において、ワーク５表面に刻印された文字の１文字当たりの画素数が、横６０画素×縦８０画素となるように、結像光学系の焦点距離及びワーク５から撮像部までの距離を設定した。しかし、撮像部２を、異なる画素数及び画面サイズを有する２次元検出器で構成してもよい。また、検査画像上で各文字の特徴が判別できる範囲で、１文字当たりの画素数が上記と異なるように結像光学系などの構成を変更してもよい。さらに、撮像部２は、ワーク５を照明する照明光源を有してもよい。
【００１９】
図２に、撮像部２で取得される検査画像の概略図を示す。図２において、検査画像２００に撮影されたワーク５の表面には、文字列として、ワーク５の型番情報２０１と、製造年月日情報２０２とが刻印されている。本実施形態において、型番情報２０１は、４桁の数値で表される。また、製造年月日情報２０２は、２段になった文字列であり、上段に製造日を示す２桁の数値が表され、下段には左から順に、製造月を示す２桁の数値と、製造年を示す１文字のアルファベット（例えば、製造年が２００５年の場合、'Ｇ'とし、２００６年の場合、'Ｈ'というように表す）が表記される。
取得された検査画像は、処理部３へ送信される。
【００２０】
処理部３は、撮像部２から取得した検査画像を解析して、ワーク５の表面に刻印された文字列を認識する。そして、その認識結果を、文字列判定情報記憶部４から取得した、ワーク５に刻印されているべき文字列判定情報と比較して、認識された文字列が正しいか否かを判定する。
【００２１】
文字列判定情報記憶部４は、生産ラインの管理又は制御に用いられるサーバ及びサーバに接続されたハードディスクなどで構成され、生産ライン上を流れるワークの型番情報、製造年月日情報を記憶する。また、文字列判定情報記憶部４は、処理部３と通信回線を通じて接続され、互いにデータを送受信可能となっている。そして、処理部３からの要求に応じて、ワークの型番情報、製造年月日情報を処理部３に送信する。また文字列判定情報記憶部４は、処理部３から、認識された文字列、その認識された文字列の正誤判定結果及びワーク５の良否判定結果を受信する。
【００２２】
以下、処理部３について詳細に説明する。図３に、処理部３の機能ブロック図を示す。図３に示すように、処理部３は、制御手段３１、通信手段３２、記憶手段３３、文字認識手段３４、計数手段３５、文字列情報取得手段３６、判定手段３７及び文字パターン削除手段３８を有する。処理部３は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、その周辺機器及びＰＣ上で動作するコンピュータプログラムで構成される。
【００２３】
制御手段３１は、ＰＣの中央演算装置（ＣＰＵ）と、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの半導体メモリなどで構成され、ＣＰＵに読み込まれたコンピュータプログラムにしたがって動作し、撮像部２及び処理部３の各手段を制御する。また、通信手段３２は、処理部３と、撮像部２及び文字列判定情報記憶部４との間で制御信号、画像データあるいはデータ信号を送受信する入出力インタフェースであり、ＵＳＢ、ＳＣＳＩ、ＲＳ２３２Ｃ、イーサネット（登録商標）などの各種の通信インタフェース回路及びそれらを駆動するドライバソフトウェアで構成される。そして、処理部３は、通信手段３２を通じて撮像部２から検査画像を受信する。一方、制御手段３１で生成された制御信号は、通信手段３２を通じて撮像部２へ送信される。さらに、通信手段３２は、検査画像に基づいて認識された文字列、その正誤判定結果及びワーク５の良否判定結果を、操作表示部（図示せず）や、文字列判定情報記憶部４など外部の機器へ出力する。
【００２４】
記憶手段３３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、又は磁気ディスク、光ディスク若しくはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、撮像部２から受信した検査画像を一時的に記憶する。また、記憶手段３３は、処理部３の制御を行うプログラムなどを記憶する。
【００２５】
さらに、記憶手段３３は、ワーク５に刻印される可能性のある各文字（例えば、アルファベット、数字、記号）に対応する文字パターンテンプレートを記憶し、文字パターン記憶手段として機能する。この文字パターンテンプレートには、刻印される文字の理想的な形状に対応するものの他、ワーク５表面の汚れなどによって文字の一部が検査画像上で識別できない場合を想定して作成された、文字の一部が欠けたパターンも含まれる。そのため、記憶手段３３は、各文字に対して、複数の対応する文字パターンテンプレートを記憶する。また、記憶手段３３は、文字パターンテンプレートを識別するための識別情報及び文字パターンテンプレートが対応する文字を表す文字コードを、各文字パターンテンプレートに関連付けて記憶する。
【００２６】
文字認識手段３４、計数手段３５、文字列情報取得手段３６、判定手段３７及び文字パターン削除手段３８は、例えばＣＰＵ上で実行されるプログラムモジュールとして実装される。あるいは、これらの各手段を、ＣＰＵと別個に設けられた画像処理用プロセッサなどを備えた専用処理ボードとして実装してもよい。
【００２７】
文字認識手段３４は、記憶手段３３から文字パターンテンプレートを取得し、検査画像との間でパターンマッチングを行って、ワーク５に刻印された文字列に含まれる各文字を認識する。ここで、文字列中の複数の箇所に含まれる可能性のある文字を最初に認識すると、文字列中における認識された文字の相対的な位置が分からない限り、文字列中のどの文字が認識されたのかを確定することができない。そのため、他の文字の認識を行う場合には、改めて文字列情報が含まれている可能性のある領域全体を対象としてパターンマッチングを行わなければならず、演算処理量が多くなる。また、個々に認識された文字の位置を後で比較して、文字の並び順を調べる処理を別途行うことが必要となる。そこで、文字認識手段３４は、文字列情報中の位置を最も一意に決定し易い文字を基準文字として最初に認識する。そして、他の文字については、文字認識手段３４は、認識しようとする文字と基準文字との相対的な位置関係に基づいて探索領域を限定し、その限定された探索領域内でパターンマッチングを行って、その文字を認識する。このようにして認識を行うことにより、認識された各文字の位置関係も予め分かっているため、文字の並び順を改めて調べる必要がない。
【００２８】
再度図２を参照すると、本実施形態では、ワーク５上には、認識対象となる文字列として、３行の文字列が含まれ、各行が複数の文字を含んでいる。このうち、製造年月日情報２０２の製造年を表す文字２０３のみがアルファベット文字であり、それ以外は、全て数字である。そこで、文字認識手段３４は、製造年を表すアルファベット文字２０３を基準文字として、最初に認識する。その後、製造年月日情報２０２の他の文字及び型番情報２０１の各文字を、文字の並び順に従って認識する。
【００２９】
図４（ａ）〜（ｅ）に、本実施形態で使用される文字パターンテンプレートの例を示す。図４（ａ）〜（ｄ）は、数字の‘６’を認識するための文字パターンテンプレートを示す。このうち、図４（ａ）に示す文字パターンテンプレートは、ワーク５の表面に汚れや傷の無い状態を想定した作成されたものであり、文字と背景との輝度差が比較的大きくなっている。一方、図４（ｂ）〜図４（ｄ）に示す文字パターンテンプレートは、ワーク５の表面に汚れ又は傷がある状態を想定して作成されたものであり、文字と背景との輝度差を比較的に小さくしたり、文字の一部を背景と区別できなくしたものである。また、図４（ｅ）は、数字の‘９’を認識するための文字パターンテンプレートを示す。そして、図４（ｅ）に示す文字パターンテンプレートは、図４（ａ）〜（ｄ）の文字パターンテンプレートが、実際の検査画像から切り出して作成されたものであるのに対し、ワーク５の表面に刻印される文字のフォント及びサイズに基づいてコンピュータ上で作成された、理想的な文字の画像に相当する文字パターンテンプレートである。以下、このような文字パターンテンプレートを、デフォルトの文字パターンテンプレートという。
【００３０】
文字認識手段３４は、検査画像と各文字パターンテンプレートの相対的な位置及び角度を探索領域内で変更しつつ、パターンマッチングにより一致度を求める。そして文字認識手段３４は、その一致度が最大となる文字パターンテンプレートを特定し、一致度が最大となるときの文字パターンテンプレートの位置を求める。さらに、一致度が最大となるとき、すなわち、検査画像と文字パターンテンプレートが最良の一致となるとき、文字認識手段３４は、その文字パターンテンプレートが表す文字がワーク５に刻印されているものとする。なお、一致度（相関係数）は、例えば、以下の式を用いて求めることができる。
【００３１】
【数１】
2008276311.tif 000003
ここでｒは一致度であり、Ｉ、Ｍはそれぞれ検査画像及び文字パターンテンプレートの画素値を表す。また、Ｎは文字パターンテンプレートに含まれる画素数を表す。この式において、検査画像と文字パターンテンプレートが完全に一致する場合、一致度ｒ＝１となり、検査画像と文字パターンテンプレートに全く相関が無い場合、一致度ｒ＝０となる。
【００３２】
本実施形態では、基準文字からの横ｍ文字、縦ｎ文字離れた位置にある文字を認識する場合、探索領域は、以下のように設定される。まず、探索領域の中心画素（xc，yc）は、基準文字の中心座標を（x0，y0）とすると、上記のように、検査画像上で１文字当たりの画素数が横６０画素、縦８０画素であるため、xc=x0+60m、yc=y0+80nとなる。そして、探索領域は、（xc，yc）を中心として、上下左右方向にそれぞれ±３０画素の広さを有する領域とする。例えば、図２に示すように、製造年月日情報２０２の左上端の文字に対して設定される探索領域２０４については、基準文字２０３から左側に２文字、上側に１文字の位置にあるので、xc=x0-120、yc=y0-80となる。
【００３３】
なお、文字認識手段３４は、予めムラ補正処理、ノイズ除去処理などの前処理を行ってから、パターンマッチングを行うようにしてもよい。本実施形態では、ノイズ除去処理として、ワーク５の表面に存在するゲートの削り痕など、予め形状が想定されるノイズのパターンを、パターンマッチングにより検出し、ノイズのパターンに相当する画素の値を背景部分の平均画素値などに書き換えることにより除去する。あるいは、ノイズ除去処理として、ガウシアンフィルタなどのフィルタを用いて検査画像をフィルタリングするなど、公知の方法を用いてもよい。
【００３４】
また、文字認識手段３４は、検査画像に対してエッジ検出処理を行って、エッジパターン画像を作成し、そのエッジパターン画像と文字パターンテンプレートとの間でパターンマッチングを行ってもよい。さらに、文字認識手段３４は、検査画像を２値化あるいは上記のエッジパターン画像を２値化した２値化画像と、文字パターンテンプレートとの間でパターンマッチングを行ってもよい。なお、このようにエッジ画像を用いてパターンマッチングを行う場合には、文字パターンテンプレートも文字のエッジを抽出したエッジパターンとすることが好ましい。同様に、２値化画像を用いてパターンマッチングを行う場合には、文字パターンテンプレートも文字部分と背景部分とが異なる値を持つように２値化したパターンとすることが好ましい。
【００３５】
また、文字認識手段３４は、文字パターンテンプレートのうち、認識精度が高いと考えられる一部の文字パターンテンプレートのみをパターンマッチングに使用するようにしてもよい。具体的に、文字認識手段３４は、所定の文字に対応する複数の文字パターンテンプレートのうち、使用回数の多い方から一定数のものだけをパターンマッチングに使用してもよい。例えば、‘０’という文字に対して、１０個の文字パターンテンプレートが存在する場合、文字認識手段３４は、そのうちの使用回数が多い方、すなわち、検査画像中の文字と最良の一致となった回数が多い方の５個の文字パターンテンプレートのみをパターンマッチングに使用することができる。
【００３６】
また、文字認識手段３４は、所定の文字を表す複数の文字パターンテンプレートのうち、使用回数の多い方から一定数のものだけを用いて１回目のパターンマッチングを行い、得られた一致度が何れも所定の閾値を超えない場合のみ、残りの文字パターンテンプレートを用いてパターンマッチングを行うようにしてもよい。なお、所定の閾値は、例えば、上記の（１）式で一致度を求める場合において、０．８とすることができる。このように、一部の文字パターンテンプレートのみを用いてパターンマッチングを行うことにより、パターンマッチング処理に要する計算量を減らすことができるので、文字認識に要する処理時間を短縮することができる。なお、各文字パターンテンプレートの使用回数の算出については、後述する。また、上記のように、使用回数に基づいて一部の文字パターンテンプレートのみを使用する場合、文字認識装置１は、一定期間、例えば１日、１週間といった期間、全ての文字パターンテンプレートを用いて文字認識を行って、各文字パターンテンプレートの使用回数がある程度大きな数となってから、使用する文字パターンテンプレートを選択することが好ましい。
【００３７】
文字認識手段３４は、全ての文字について認識を終えると、各文字と最も一致度が高くなった文字テンプレートを表す識別情報、一致度の値及び各文字の位置を記憶手段３３に記憶する。
【００３８】
計数手段３５は、各文字パターンテンプレートについて、文字認識手段３４にて検査画像上の文字と最も一致度が高くなった、すなわち、検査画像上の文字の検出に使用された回数をカウントする。例えば、図４（ｅ）に示した、数字の‘９’を表す文字テンプレートが、図２に示した検査画像中の２行目の‘９’の文字に対して最も一致度が高くなった場合、計数手段３５は、その文字テンプレートの使用回数を１だけ増やす。また、１回の検査において、一つの文字テンプレートが、検査画像中の複数の文字に対して、最も一致度が高くなった場合には、計数手段３５は、その文字テンプレートの使用回数をその文字数分だけ増やす。例えば、図２に示した検査画像中の各行に含まれる５個の‘０’の文字に対して、同一の文字テンプレートが最も一致した場合には、計数手段３５は、その文字テンプレートの使用回数を５増やす。
なお、この使用回数は、各文字テンプレートの生成時からの通算としてもよく、あるいは、一定期間（例えば、１週間、１ヶ月といった固定期間、若しくは、ワーク５について、同一のロッドが検査対象となっている間）経過する毎に一旦クリアして０に戻すようにしてもよい。
【００３９】
計数手段３５は、計数した使用回数を、文字認識手段３４及び文字パターン削除手段３８が参照できるようにするために、対応する文字パターンテンプレートに関連付けて記憶手段３３に記憶する。
【００４０】
文字列情報取得手段３６は、文字認識手段３４で認識された全ての文字の位置関係に基づいて文字の並び順を決定する。そして、文字列情報取得手段３６は、決定した文字の並び順に基づいて、製造年月日、型番などを表す文字列情報を取得する。
本実施形態では、図２に示すように、ワーク５には３行に渡って文字列が表記されている。そこで、文字列情報取得手段３６は、認識された文字として記憶手段３３に記憶されている文字パターンテンプレートの位置情報を参照し、各文字を、y方向（縦方向）の座標値が略等しいものが同一のグループに属するように、３個のグループに分類する。グループ分けが終了すると、文字列情報取得手段３６は、同一グループに属する文字について、記憶手段３３に記憶されたx方向（横方向）の位置を比較し、最も左側に位置する文字から順に配列する。その後、文字列情報取得手段３６は、認識された文字を表す文字パターンテンプレートに対応する文字コードを参照して、各グループごとに文字列情報を取得する。そして、文字列情報取得手段３６は、１番上の行から製造日を、２番目の行から製造年月を取得して、製造年月日情報を得る。また、文字列情報取得手段３６は、３番目の行から型番情報を得る。最後に、文字列情報取得手段３６は、取得した文字列情報を記憶手段３３に記憶する。
【００４１】
判定手段３７は、文字列情報取得手段３６で取得された文字列情報が、有り得ない文字列でないか否かを調べることにより、その文字列情報が正しいか否かを判定する。またその判定結果に基づいて、ワーク５の良否を判定する。そのために、判定手段３７は、判定の基準となる文字列判定情報を、文字列判定情報記憶部４から通信手段３２を通じて取得する。文字列判定情報は、例えば、ワーク５の型番及び現在ライン上を流れているワーク５の製造年月日の範囲である。そして、認識された文字列情報を、文字列判定情報に基づいて設定される一致条件と比較する。例えば、認識された文字列情報のうちの型番情報を、文字列判定情報に含まれる型番情報と比較する。その比較の結果、１文字でも違っていれば、判定手段３７は、型番情報として認識された文字列情報が誤っていると判定する。
【００４２】
また、判定手段３７は、認識した文字列情報に含まれる製造年月日が、実際には有り得ない日付（例えば、１９月、３８日など）の場合、あるいは、認識された製造年月日に相当するワーク５がライン上を流れている製造年月日の範囲を外れている場合（例えば、１０月製造の部品のみがライン上に存在するはずなのに、認識された製造年月日が９月以前あるいは１１月以降の場合）に、製造年月日情報として認識された文字列情報が誤っていると判定する。
【００４３】
そして判定手段３７は、製造年月日情報及び型番情報のそれぞれに、認識結果が正しいか誤っているかを表す認識結果フラグを付与する。例えば、判定手段３７は、認識結果が正しいと判定した場合、認識結果フラグの値を‘１’に設定し、認識結果が誤りと判定した場合、認識結果フラグの値を‘０’に設定する。
【００４４】
また、判定手段３７は、全ての文字列情報が正しいと判定した場合、ワーク５を良品と判定する。一方、何れかの文字列情報が誤っていると判定した場合、ワーク５を不良品と判定する。本実施形態では、判定手段３７は、認識された製造年月日又は型番の何れか一方が誤っていると判定した場合、認識に失敗したことを明示するために、製造年月日を表す文字列情報及び型番を表す文字列情報の何れも、全て‘０’の文字で書き換える。従って、文字列情報に含まれる内容を参照することにより、認識された文字列情報の正誤判定結果を知ることができる。
【００４５】
判定手段３７は、認識された文字列情報及びワーク５の良否判定結果を、通信手段３２を通じて操作表示部（図示せず）に送信し、ユーザにその結果を報知する。あるいは、文字列判定情報記憶部４又は生産ラインを管理するコンピュータ（図示せず）へ認識された文字列情報及びワーク５の良否判定結果を送信し、不良と判断されたワーク５をラインから除去するようにしてもよい。このように、認識された文字情報から、ワーク５が生産ライン上を流れることが予定されているものか否かを判定することができるので、生産ライン上に誤って混入されてしまった部品を排除することができる。
【００４６】
文字パターン削除手段３８は、判定手段３７で誤って認識されたと判定された文字列に含まれる文字の認識に使用した文字パターンテンプレートを削除する。そこで、文字パターン削除手段３８は、認識された製造年月日情報及び型番情報に付与された認識結果フラグを参照する。そして認識結果フラグが“正答”を表す値（例えば‘１’）の場合には、文字パターン削除手段３８は、その文字列に関しては特に何も行わない。一方、文字パターン削除手段３８は、文字列情報に付与された認識結果フラグが“誤答”を表す値（例えば‘０’）の場合、文字列情報取得手段３６により、その文字列情報に対応付けられた文字パターンテンプレートの何れか又は全てを削除する。
【００４７】
ここで、文字パターン削除手段３８は、誤りとされた文字列情報中、どの文字が誤認識されたか明らかな場合には、その誤認識された文字の認識に使用された文字パターンテンプレートを削除する。例えば、製造日を表す文字列の認識結果が“６１”であれば、その文字列中、‘６’は有り得ない数値である。従って、文字パターン削除手段３８は、その‘６’の文字の認識に使用された文字パターンテンプレートを削除する。また、図２に示した検査画像の例において、２行目の真中に刻印された、製造月を表す‘９’の文字に対して、図３（ｂ）の文字テンプレートとの一致度が最も高くなり、製造月が“０９”でなく“０６”と誤認識された場合を考える。この場合において、文字列判定情報により、ワーク５の製造月が９月しかないと分かっていれば、認識された製造年月日情報のうち、製造月を表す‘６’という文字の認識結果が誤っていることが分かる。そのため、判定手段３７は、認識された製造年月日情報を誤りと判定し、文字パターン削除手段３８は、図３（ｂ）の文字テンプレートを削除する。
【００４８】
一方、文字パターン削除手段３８は、誤りとされた文字列情報中、どの文字が誤認識されたか不明な場合には、その文字列に含まれる文字の認識に使用された文字パターンテンプレートのうち、最も使用回数の少ないものを削除する。例えば、製造日を表す文字列の認識結果が“３９”であれば、その文字列中、‘３’が０〜２の何れかを誤って認識したのか、‘９’が０又は１の何れかを誤って認識したのか明らかでない。そこで、文字パターン削除手段３８は、‘３’という文字の認識に使用された文字テンプレートの使用回数と、‘９’という文字の認識に使用された文字テンプレートの使用回数とを比較し、使用回数の少ない方の文字テンプレートを削除する。なお、文字パターン削除手段３８は、何れの文字の認識が失敗したか明らかでない場合、文字パターンテンプレートの使用回数に基づいて削除する文字パターンテンプレートを決定する代わりに、一致度を用いて削除する文字パターンテンプレートを決定してもよい。この場合、文字パターン削除手段３８は、誤認識と判定された文字列情報と関連付けて記憶された文字パターンテンプレートのうち、最も一致度の値が低かったものを削除する。
【００４９】
なお、文字パターン削除手段３８は、削除対象となる文字パターンテンプレートを、記憶手段３３から消去することによって削除してもよい。また、各文字パターンテンプレートに使用可否を表す使用可否フラグを関連付けて記憶手段３３に記憶しておき、制御部３の各部は、文字パターンテンプレートに関連付けられた使用可否フラグを参照して、その文字パターンテンプレートを使用するか否かを判断するように構成しておけば、文字パターン削除手段３８は、削除対象の文字パターンテンプレートに対応する使用可否フラグの値を、使用不可を表す値に書き換えるだけでもよい。このように構成することで、例えば、検査対象のワークについて、ロッドが変わったときに、使用不可とされた文字パターンテンプレートについても、使用可否フラグの値を書き換えるだけで再度使用することが可能となる。そのため、状況に応じて、使用するテンプレートと使用すべきでないテンプレートを選別することができる。
【００５０】
また、所定の文字パターンテンプレートについては、絶対に削除されないように設定してもよい。例えば、図４（ｅ）に示すようなデフォルトの文字パターンテンプレートを削除されないように設定することができる。このような設定を行うことにより、特定の文字を表す文字テンプレートが全て削除されてしまうという不具合を生じるおそれをなくすことができる。
【００５１】
図５及び図６を参照しつつ、本発明を適用した文字認識装置１の動作について説明する。なお、文字認識装置１の動作は、処理部３の制御手段３１によって制御される。
【００５２】
図５に示すように、検査が開始されると、撮像部２は、ワーク５の文字が刻印された面を撮影し、検査画像を取得する（ステップＳ１０１）。検査画像は、処理部３に送信される。そして、処理部３の文字認識手段３４は、検査画像に対してノイズ除去処理を行う（ステップＳ１０２）。その後、文字認識手段３４は、記憶手段３３から文字パターンテンプレートを読み出す（ステップＳ１０３）。そして、文字認識手段３４は、基準文字の種類に対応する文字パターンテンプレート（本実施形態では、アルファベット文字のうち、予め製造年の表記に用いられると分かっているもの）のみを用いて、検査画像とパターンマッチングを行い、基準文字を認識し、その位置を決定する（ステップＳ１０４）。
【００５３】
基準文字の位置が決定されると、文字認識手段３４は、ワーク５上に刻印されている文字列に含まれる文字のうち、所定の順番に従って認識対象とする文字の位置を決定する（ステップＳ１０５）。なお、所定の順番は、例えば左上端の文字を最初とし、その後左から右に順に選択して右端の文字に到達したら、一段下の行に移動して再度左端の文字から順に選択するものとすることができる。認識対象の文字の位置が決定されると、文字認識手段３４は、基準文字からの距離及び方向に基づいて検査画像上に探索領域を設定する（ステップＳ１０６）。そして、文字認識手段３４は、その探索領域内で、各文字パターンテンプレートと検査画像とのパターンマッチングを行い、最良の一致を示す文字パターンテンプレートを決定する（ステップＳ１０７）。
【００５４】
その後、文字認識手段３４は、ワーク５上に刻印されている全ての文字が認識されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。まだ認識されていない文字が有る場合には、制御をステップＳ１０５の前に戻し、ステップＳ１０５〜Ｓ１０８の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１０８において、全ての文字が認識されたと判定されると、処理部３の計数手段３５は、検査画像中に刻印された文字の認識に使用された文字パターンテンプレートの使用回数を計数する。言い換えれば、計数手段３５は、各文字パターンテンプレートについて、検査画像中に刻印された文字の何れかと最良の一致を示した回数を計数する（ステップＳ１０９）。
【００５５】
図６に示すように、ステップＳ１０９の後、文字列情報取得手段３６は、認識された各文字に対応する文字パターンテンプレートの位置情報及びその文字パターンテンプレートの文字コードに基づいて、文字列情報（すなわち、製造年月日情報、型番情報）を検出する（ステップＳ１１０）。
【００５６】
文字列情報が検出されると、処理部３の判定手段３７は、文字列判定情報記憶部４からワーク５の型番、製造年月日の範囲など、ワーク５に刻印されているべき文字列判定情報を取得する（ステップＳ１１１）。そして、認識された文字列情報が、文字列判定情報に基づいて定められる所定の一致条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１２）。なお、所定の一致条件を満たす場合とは、上記のように、認識された文字列情報と文字列判定情報が完全に一致する場合である。あるいは、認識された文字列情報が、文字列判定情報で定められる範囲に含まれる場合である。
【００５７】
ステップＳ１１２において、判定手段３７は、認識された文字列情報が、所定の一致条件を満たすと判断した場合、ワーク５を良品と判定し、認識された文字列情報及びワーク５の良否判定結果を操作表示部などに出力する（ステップＳ１１３）。なお、認識された文字列情報に、複数の文字列情報が含まれる場合には、各文字列情報について一致条件を満たすか否か判定し、全ての文字列情報について所定の一致条件を満たす場合、ワーク５を良品と判定する。このように、複数の文字列情報を含む場合には、各文字列情報に対する一致条件は異なっていてもよい。一方、ステップＳ１１２において、認識された文字列情報が所定の一致条件を満たさない場合、判定手段３７は、ワーク５を不良品と判定し、その判定結果及び全て‘０’に書き換えた文字列情報を出力する（ステップＳ１１４）。その後、文字パターン削除手段３８は、誤りと判定された文字列情報に含まれる文字の認識に使用された文字パターンテンプレートから、誤認識したと考えられる文字パターンテンプレートを削除する（ステップＳ１１５）。
ステップＳ１１３若しくはステップＳ１１５の後、文字認識装置１は処理を終了する。
【００５８】
以上説明してきたように、本発明を適用した文字認識装置１は、ワーク５に刻印された文字列２０１、２０２の認識結果を、ワーク５に刻印されていることが想定される文字列の情報と比較して、その認識結果が正しいか否かを調べることにより、ワーク５に刻印されている文字列の認識精度を高めることができる。また、文字認識装置１は、認識された文字列が誤りと判定された場合に、その文字列に含まれる文字と誤って一致したと考えられる文字パターンテンプレートを削除するので、認識精度をさらに向上させることができる。また、文字認識装置１は、各文字パターンテンプレートについて、ワーク５に刻印された何れかの文字と最良の一致を示した使用回数を計数し、使用回数の多い文字パターンテンプレートのみを用いてパターンマッチングを行うことにより、文字列の認識に要する処理時間を短縮することができる。
【００５９】
なお、上述してきた実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明は、これらの実施形態に限定されるものではない。例えば、計数手段３５は、文字認識手段３４で文字認識を行った直後に使用回数の計数を行う代わりに、判定手段３７で、認識された文字列情報が正しいか否かを判定した後に、正しいと判定された文字列に含まれる文字の認識に使用された文字パターンテンプレートについてのみ、使用回数の計数を行うようにしてもよい。
また、上記の実施形態では、判定手段３７で認識された文字列情報が誤りと判定される度に、該当する文字パターンテンプレートを削除手段３８で削除した。しかし、各文字パターンテンプレートについて、誤った認識に使用された回数を計数し、その回数が所定回数（例えば、３回若しくは５回）に到達した時点で削除するようにしてもよい。
【００６０】
以上のように、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明を適用した文字認識装置の概略構成図である。
【図２】被検査物のワークを撮影した検査画像の一例を示す概略図である。
【図３】処理部の機能ブロック図である。
【図４】（ａ）〜（ｅ）は、それぞれ文字パターンテンプレートの一例である。
【図５】本発明を適用した文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明を適用した文字認識装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６２】
１    文字認識装置
２    撮像部（画像取得手段）
３    処理部
３１    制御手段
３２    通信手段
３３    記憶手段（文字パターン記憶手段）
３４    文字認識手段
３５    計数手段
３６    文字列情報取得手段
３７    判定手段
３８    文字パターン削除手段
４    文字列判定情報記憶部
５    ワーク
【図１】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図２】
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【図４】
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