(57)【要約】【課題】伝票等の画像イメージが正常であるか異常であるかを判定し、表画像が正しく入力されているかどうかを画像処理により判定することを目的とする。【解決手段】画像の局所的な画素密度の分布を数値化することにより課題を解決する。【効果】伝票等のイメージ入力システムにおいて、正しい表画像が入力されていることを保障可能という効果が期待できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝票画像取得部と、
該伝票画像の記録部と、
上記伝票画像が異常であるか判定する判定部と、
上記判定手段の結果を表示する表示部とを有し、
上記判定部は、上記伝票画像中の部分領域毎の画素密度の分布に基づいて該判定を行うことを特徴とする伝票処理装置。
【請求項２】
伝票画像取得部と、
該伝票画像の記録部と、
上記伝票画像が表又は裏であるか判定する判定部と、
上記判定手段の結果を表示する表示部とを有し、
上記判定部は、伝票画像を複数の領域に分割し、
上記複数の領域毎に上記画素数をカウントし、該カウントされた画素数に基づいた該複数の領域の分類結果に基づいて該判定を行うことを特徴とする伝票処理装置。
【請求項３】
記号又はマークを記録する記録装置をさらに有し、
上記判定部は、上記記号又はマークの有無を判定し、該判定結果も用いて上記判定を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の伝票処理装置。
【請求項４】
上記判定手段は、上記マークの有無を判定した後に、上記判定を行うことを特徴とする請求項３記載の伝票処理装置。
【請求項５】
上記判定部は、上記伝票画像中の孤立点ノイズの情報も用いた判定を行ったあとに、上記判定を行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の伝票処理装置。
【請求項６】
上記画像取得部に挿入された伝票を排出するスタッカをさらに有し、
上記異常若しくは裏面であると判定された伝票は、他の伝票と異なる上記スタッカに出力することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の伝票処理装置。
【請求項７】
上記判定部は、上記領域の分類結果の位置関係も解析し、帯状に画素が存在しない場合には異常伝票として判定することを特徴とする請求項２乃至６の何れかに記載の伝票処理装置。
【請求項８】
上記異常伝票又は上記表又は裏面が検出された旨の警告を出力する手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至７の何れかに記載の伝票処理装置。
【請求項９】
伝票画像を取得し、
上記伝票画像中の伝票記載領域の部分領域毎の画素密度の分布情報から該伝票が異常であるか判定し、
上記異常であると判定された伝票画像があった場合には、表示画面に警告を出することを特徴とする伝票処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
上記異常であるか判定するには、上記複数の部分領域毎に上記画素数をカウントし、該カウントされた画素数に基づいた該複数の領域の分類結果に基づいて該判定を行うことを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
さらに、入力手段の指示に応じて、上記判定ステップを起動させないモード制御を選択することを特徴とする伝票処理方法を上記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項９又は１０に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
伝票等の画像イメージが正常であるか異常であるかを判定し、画像が正しく入力されているかどうかを画像処理により判定するイメージ入力システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
処理した伝票等を将来見直す時等のために、の画像をデータとして保存しておくことが求められている。しかし、画像イメージを入力する際にはノイズや伝票の切れ・破れ等による異常と、表画像が入力されているべきなのに裏画像が入力されている異常の２種類が存在する。どちらも伝票の画像が正しくイメージ入力されていないため問題である。特に、裏画像を判定する方法は、言い換えれば、表画像を判定する方法であってもよいし、表裏のどちらかを判定する方法であってもよい。裏画像を判定する従来の方法としては、あらかじめ決められた位置に印刷されるバーコード等を用いる方法や（例えば、特許文献１参照）、紙葉類の全面に対して単に画素数をカウントし、あらかじめ設定された閾値によって裏面であるか否かを判定する方法がある（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平９−５０４８２号公報
【特許文献２】特開平４−２２３６５７号公報
【発明が解決しようとする課題】
上記バーコードを用いる表裏判定方法では、多種類の実際の伝票、言わば、非定型伝票には対応できない。つまり、例えば物流システムにおいては、各社でまちまちな非定型伝票をイメージ入力する必要があり、また、表の画像も裏の画像も非常に多様である。さらに、伝票の向きや傾きに依存しない方法が望まれている。上記特許文献２の方法では、黒画素の数をカウントするので図１０に示すような白い裏面にしか適用できない。さらに、全体に一様な画素密度であるか否かを判定し、一様な場合に裏面を判定できるあるが、一様に色がついているような場合の判定にしか適用できない。
【０００３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本願で開示する発明の概要を説明すれば以下の通りである。
帳票等も含む伝票の画像取得する画像取得部と、該伝票画像の記録部と、上記伝票画像が異常であるか判定する判定部と、その判定手段の結果を表示する表示部とを有する処理装置であって、上記判定部は、上記伝票画像中の部分領域毎の画素密度の分布に基づいて該判定を行うことを特徴とする伝票処理装置。
【０００４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明のシステム構成図である。図１において入力部１０９は伝票や帳票等の画像を入力する装置であり、ＯＣＲやイメージ入力システム等におけるイメージスキャナ、またはデジカメ等の画像イメージの入力デバイスである。入力制御部１０２はその画像入力を制御する装置である。表示部１１０は画像やその認識結果等を表示する装置であり、表示制御部１０３はそれらを制御する装置である。記憶装置１０６は画像を記憶する装置である。尚、この表示部は音声出力等であってユーザに異常伝票が検知されたことを通知手段であってもよい。スタッカ１１１は、伝票等の紙様類をシステムの外部にはきだす際のスタッカである。スタッカは通常複数用意されており、例えば、正常伝票と異常伝票の２種類に分類することが可能である。スタッカ制御部１０４は上述のスタッカの動作を制御する。異常帳票判定部１０５は、伝票の表裏を判定したり、破れやノイズ等による異常伝票を判定することが可能である。
【０００５】
以降、伝票または帳票とは、ＯＣＲやイメージ入力システムの入力となる画像のことであり、伝票や帳票や申込書等の紙様類一般をを指す言葉とする。
次に、伝票の説明をする。図４は伝票の表画像の一例である。画像は複数色のドロップアウト画像を用いる。ドロップアウトとはＯＣＲの分野において一般に使用されている言葉であり、例えば、赤色の枠線であれば、赤色のドロップアウトによって、その枠線が除去され、読取り対象のパターン（この場合は文字）のみが残った画像となる。近年においては、伝票や帳票のデザインが多様となっており、使用されている色も多様である。このような伝票は、単色ではなく複数色のドロップアウトをする必要がある。複数色のドロップアウトをした画像が図４である。文字４０２、４０７、４０５、４０４等は残されており、バーコード４０６も残されている。また、パンチ穴４０３も残されている。複数色のドロップアウトが完璧でない場合には、罫線４０８が若干残る場合がある。図５は裏画像５０１の一例である。カーボンによる黒色５０２が比較的面積の大きい場合の一例である。図６も裏画像６０１の一例であり、カーボン６０２による黒色の面積が少ない場合の一例である。図７も裏画像７０１の一例であり、通常は図１０に示す裏画像１００１のように真っ白となるが、図７の例では黒カーボンによるノイズ７０２が比較的大きな面積で残っている。ちなみに、伝票の縁４０１、５０１、６０１、７０１、１００１は、黒い線として実際の画像中には現れない。つまり図として提示するための便宜的な線である。実際の画像は、これらの伝票の縁の線はない状態であるか、あるいは、図８に示すように背景が黒い場合も想定可能である。本願では、特に図５から７に開示するようなイメージの表裏判定を目的とし、上記背景の有無どちらの画像においても処理可能である。
【０００６】
図２は入力された伝票を異常伝票と判定した場合のシステムフローの一例である。異常伝票判定２０１は、後に詳細を説明するが、伝票の傾きが大きかったり、破れた伝票であったり、破れた微小紙片によって画像が正常に取れていない伝票であったりした場合に、異常伝票であると判定する処理である。また、後に説明するが、表裏判定におけるパラメータがある範囲の時にリジェクトと設定することも可能であり、このようなリジェクト伝票も異常伝票の一つである。ここで異常伝票判定は、表画像を取るべき時に、裏画像を取ってしまった場合なども含むものとする。当然のことながら、システムによっては裏画像を取ることを目的とする場合もありうる。異常伝票判定２０１の判定分岐部２０２によって異常伝票と判定されなかった場合（図中の「Ｎ」）、伝票終了判定２０９へフローが流れ、伝票終了判定２０９によって、入力される伝票が無くなるまで、異常伝票判定２０１からの処理を繰り返す。
【０００７】
異常伝票判定２０１で異常伝票と判定された場合（図中「Ｙ」）、カウント処理２０３によって、異常伝票の枚数等を記録する。異常伝票の枚数が、あらかじめ設定された規定枚数に達した場合は、システム停止処理２０５、達していない場合は先頭の処理を繰り返す。この規定枚数は任意であり、ゼロに設定した場合は、異常伝票が発生したら直ちにシステムを停止することになる。有る程度の枚数を許容するとする場合にはあらかじめその枚数を設定しておけばよい。システムを停止するとは、この場合、伝票の画像入力を中止するということである。画像入力を中止するとは、具体的には、単にシステムを動かさない状態、つまり、伝票がスキャナ内部にそのまま残されている状態であってもよいし、必要によっては、伝票を戻したり、送ったりしても良い。システム停止処理２０５によってシステムを停止した後、例えば表示部１１０を利用して、ユーザに異常伝票によりシステムが停止したという警告表示を行う。この警告は、ブザー等の音や音声等であったり、スキャナやスキャナ内部にあるＬＥＤやフラッシュ等の光の情報であっても良い。更に、警告表示２０６の後、ユーザは真のシステム停止要求を出すか出さないかを選択できるようにすることもできる。真のシステム停止要求とは、スキャナ等の内部に残っている伝票を排出する処理のことである。この場合、異常伝票排出２０８によって異常伝票は排出されることになる。既に排出された伝票に関しては、その伝票番号等のリストを表示部１１０等に表示することも可能である。伝票を排出する場所は、正常な伝票と同じ場所であっても良いし、区別をするため別の場所であってもよい。ここでの場所とは、ＯＣＲの場合、スタッカと呼ばれている。スタッカは複数あるのが普通であり、異常の度合いに応じて、排出するスタッカを変えても良い。ユーザ停止要求２０７は無くても良い。この場合は、警告表示２０６の後、直ちに異常伝票排出２０８となる。これら一連の処理を伝票が無くなるまで繰り返す。異常伝票の種類に応じてカウンタを設け、規定数を分けておいても良い。例えば、リジェクト伝票は比較的多くてもよく、ある程度の枚数を別スタッカに排出しておいても良いが、破れ等の異常伝票はただちにシステムを停止させる必要のある場合があるからである。
【０００８】
図３は、表裏伝票判定に伴うシステムフローの一例である。図２とほぼ同様の処理であるが、異常判定の処理を表裏判定３０１の処理としている点に違いがある。表裏判定３０１は、後に詳細を説明するが、表判定であってもよく、裏判定であってもよい。もちろん、表か裏かを同時に判定してもよい。表裏判定３０１によって裏と判定された場合は、カウント処理３０３を行う。このシステムは表画像を入力すべきシステムにおける場合であり、逆に裏画像を入力するべきシステムにおいては、裏判定３０２は表判定となるのは言うまでもない。以下、裏と書くが上述の考えはすべてにおいてあてはまる。カウント処理３０３の後、伝票排出処理３０４を行う。これは異常伝票排出２０８と同様の処理である。カウント処理３０３のみで、伝票排出処理３０４は無くてもよい。システムによっては、枚数のみを数えればよい場合もあるからである。これら一連の処理を、伝票がなくなるまで繰り返す。カウント処理３０３によってカウントが加算されている場合は、すべての伝票の画像をとり終えた最後に、システム停止処理３０８を行い警告表示３０９を行う。これらの処理は、それぞれ、警告表示２０６、システム停止処理２０５と同様の処理である。これら警告表示とシステム停止処理は逆の順序であってもよい。
【０００９】
表裏判定の詳細を図１２に示す。まず、伝票の画像を任意の大きさのメッシュに分割する（１２００）。言い換えると、縦横それぞれ等分割する。それぞれのメッシュは、例えば、縦１６画素、横１６画素の正方形である。画像の大きさや解像度によって、これらの大きさはもちろん異なる。以下、このメッシュサイズの場合について説明を行う。画像のすべてのメッシュについて、メッシュ毎にメッシュ内の画素数をカウントする（１２０１）。最小は０で最大は２５６となる。前述したように、裏画像は真っ黒か真っ白のメッシュが多く、表画像は、文字やバーコード、パンチ穴等といった中間的な数値のメッシュが多くなる。表裏判定は、このようにメッシュ内の画素数を３種類に分けて（１２０２）、画像内にそれぞれいくつのメッシュがあるかによって行う。画素数を３種類に分けるとは、例えば、０〜１６、１７〜２４０、２４１〜２５６というように分けることを意味する。それぞれ順に、裏画像に頻繁に現れる白メッシュ、表画像に頻繁に現れる中間メッシュ、裏画像に頻繁に現れる黒メッシュとなる。これらのメッシュの種類をカウントし、もちろん画像全体の面積、あるいは総メッシュ数で正規化し、規定の範囲の個数の裏メッシュが存在すれば裏画像、そうでなければ表画像と判定できる。例えば、図６のような黒カーボンは黒メッシュがカウントされるので、図６は正確な裏判定が可能となる。一方、図７のようなノイズは中間メッシュがカウントされ、表に誤判定される可能性があり、さらに詳細な判定が必要となる。そこで中間メッシュにおいては、ノイズの個数をカウントし、多ければノイズメッシュと判定し（１２０３）、表裏判定から除外、あるいは、ノイズメッシュの個数が多ければ異常伝票として伝票そのものをリジェクトすることができる。上述のノイズの判定方法であるが、孤立点ノイズ（ある１つの黒画素に対し、周辺８箇所の画素がすべて白画素であるもの）を基本的なパタンとして登録し、判定を行う。さらに、伝票画像の大きさによっては数画素分でもノイズに相当する場合があり、伝票画像の大きさに応じて変化する値であるため、上述のノイズは、必ずしも孤立点ノイズでなくてよく、数画素の塊であっても良い。ちなみに、メッシュは上述のように画像全体に渡ってももちろん良いが、伝票の端は、傾きや破れやゆがみ、さらに黒背景などにより不安定な場合が多い。そのような不安定な画像に対するメッシュは判定には有効でない場合が多く、そのため、メッシュの採取を画像の中心付近に限定する、あるいは、画像の周辺を除くなどをしておくのが実際の判定においては有効である。
【００１０】
ここまで本願の表裏判定において、メッシュに分割しての方法を開示してきたが、メッシュに分割する方法は一例であって、画像中のある程度の領域毎の黒画素（若しくは白い画素）の分布を解析することができれば良い。例えば、あらかじめ定めておいた複数のサンプリングポイントにおいて、そのポイントの周辺の画素を加味した画素密度を測定し、それらの分布を解析する方法であっても良い。
【００１１】
例えば、真っ白の裏画像や黒カーボンの面積の多い図５のような裏伝票しか存在しないような場合においては、単に黒画素数をカウントしてどの数で判定する方法も有効である。しかし、本願の構成によれば上記の方法に比較して、例えば従来方法では一様な裏画像しか判定できなかったのに対し、部分的にカーボンの黒が存在するような多様な裏画像についても判定することができる。
【００１２】
実際のイメージ入力システムとして動かす想定での図９のフローを説明する。伝票取込処理９００は、図２、図３では記述しなかったが、同様に含まれている処理であり、伝票イメージ入力の際に実際に伝票を装置内に取り込む処理である。ここでは、例えば図４のようにバーコードが表面に記載されている伝票の処理を想定する。バーコード判定９０１は、伝票の表画像からバーコードを検出する判定処理であり、特開２００１−４３３０８に記載の方法等を用いることができる。バーコード判定９０１によってバーコード有（９０２）と判定された場合は、表画像であるから、イメージ登録９０６によって表画像をシステムに登録する。バーコードが無いと判定された場合には、表裏判定９０３を行う。表裏判定９０３は後述の本発明内容である。表裏判定９０３によって、表と判定（９０４）された場合には、イメージ登録９０６を実行する。裏と判定された場合には、伝票排出処理９０５を実行する。伝票排出処理９０５は、前述した通りであり、別のスタッカに伝票を排出する。伝票が終了するまで（９０７）これら一連の処理を繰り返す。これら一連の処理は、必ずしも必要なく、一回のみで終了であっても良い。つまり、スタンド型スキャナや、フラットベッドスキャナ、デジカメ、コピー機等の手差しで一枚ずつ伝票イメージを入力するシステムの場合を想定している。
【００１３】
表画像を採取するイメージ入力システムにおいて、裏画像を表と誤判定するミスが最も問題である。判定が難しい場合はリジェクトを設定するのも一つの方法である。例えば、上述の黒メッシュと中間メッシュと白メッシュの個数の分布を表画像と裏画像のそれぞれで取った時に分布の重なる領域、つまり表と裏の両方でありうる可能性が高い分布を有するものについてはリジェクトする等である（図１３参照）。リジェクトあるいは表画像を積極的に前段階で判定し、残りの画像をすべて裏画像と判定する方法が良い。なぜなら、伝票の画像サンプルは有限であり、これらの画像から、上述のようなリジェクトのパラメータを設定しても、誤判定が出ることは避けられない。それは、表画像は比較的中間メッシュの個数が安定して存在するのに対し、裏画像は黒カーボンの種類、あるいはノイズによって、その分布が不安定となるからである。つまり、分布が安定している表画像でパラメータをチューニングし、それに外れる画像をすべて裏と判定しておけば、未知の表画像、あるいは未知の裏画像が入力として入ってきたときにも、どちらも裏画像と判定できるために警告が可能であり、ユーザは逐次確かめながら、表であればそのままシステムに流し、裏であればひっくり返して表画像を入力しなおすことが可能となる。これがもし逆であれば、登録しておくべき表画像が入力されないことになり大変な問題であるため、上述の方法を取るのは非常に有効である。図１３がその具体例である。中間メッシュと黒メッシュを軸に取れば、残りの白メッシュの分布は必要ないことを利用している。なぜなら３種類のメッシュの総和は不変であるから、そのうちの２種類をパラメータとすればよいからである。「裏」とある領域が裏伝票の分布をあらわし、「表」とある領域が表伝票の分布を表している。「表」と「裏」の重なる領域に加えて、右上の領域もリジェクト領域として設定している。先に説明したように、不安定な領域であるから、リジェクト領域として設定するのが正しいと言える。
【００１４】
図８は表裏判定以外に異常なものとして排除することが望まれる表画像の例である。図８に示すように、黒背景の存在する画像に対して、伝票の破れた小紙片がスキャナの内部に残ったままであるときに、このような白帯８０１が発生してしまう。このような表画像を例えイメージ登録したとしても、ユーザからの問合せに答えられないので、このような白帯８０１の発生を異常として検出する必要がある。黒背景が存在する画像の場合は、白帯８０１は、黒背景にまで侵出しているので、本願の構成によれば黒メッシュと白メッシュの位置関係の分布を詳細に見ることによって、検出は容易である。具体的には、黒背景の分布の中にある一定幅の白メッシュが存在することを検知することによって、容易に白帯の検出が可能である（１２０４）。
図１１は、伝票の端が切れている画像であって、異常な表画像の別の例である。黒背景であれば、伝票の端である１１０１および１１０５の検出は容易であり、それらの長さ、すなわち伝票の横幅１１０２の検出も容易である。また黒背景であることを利用すれば伝票の切れている箇所１１０３およびその長さ１１０４の検出も容易である。縦方向についても同様に、１１０６〜１１１０の検出は容易であり、１１０２に対して１１０４、また１１０９に対して１１０７の長さがあらかじめ決められた値より大きいような場合には、伝票の縁が破れていると判定可能である。
【００１５】
別スタッカに排出された裏判定伝票は、実際に裏であれば問題ないが、表であるのに裏判定されている伝票も存在する。このような伝票を、再度、本システムに何度入力しても、別スタッカに排出される可能性が高い。したがって、このような別スタッカに排出された裏判定伝票は、人間の目で表裏をそろえた後、表画像であることを明示的に指定して、画像入力するのが実際のシステムにおいては有効である。つまり、表裏判定無しのモードをユーザ要求によって切り替え可能としておく必要がある。具体的には、図３では、３０１，３０２、３０３、３０４、３０７、３０８、３０９をスキップするフローとなる。この指示のためのキー等を装置に設けておけばよい。このような処理を加えることにより、異常イメージを検出する精度を高めることができる。
表裏判定をさらに正確にするには、ロゴ、文字等のキーワード、色情報を積極的に登録し、該情報も用いるようにすればよい。また、一般に伝票は裏表がペアの画像となるため、そのペアの情報を登録しておくとよい。そのような情報は、上述のロゴ、キーワード、色情報があり、また、上述の黒、白、中間メッシュの画像に対する配置情報であってもよい。これらの情報を予め表・裏の情報と対応づけて記憶装置に記憶しておけば良けば、異常判定の際に用いることができ、判定の精度を高めることができる。
【００１６】
本表裏判定、ならびに異常伝票判定は、画像処理であり、コピー機やＦＡＸやＡＴＭ等にも搭載可能である。異常伝票や裏伝票を判定できることによってユーザメリットが生じるため、料金収受の仕組みを構成することが可能である。例えば、伝票一枚ごとに料金を収受する方法である。これは、末端のユーザから取る必要はなく、装置の購入者から収受してもよい。あるいは、装置を売るときにオプションとして別料金を請求してもよい。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、文書や伝票中の文字の字種を安定して高精度に判定することが可能であり、信頼度の高い文字認識結果を出力することが可能となる。特に、本方法によれば一様に白い裏面だけでなく、部分的にカーボンの黒が存在するような多様な裏面に対しても、また、紙葉類の傾きや方向に依存することなく、簡単に適用することができる。
【００１８】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成図。
【図２】異常伝票判定に伴うシステムフロー。
【図３】表裏伝票判定に伴うシステムフロー。
【図４】表画像の例（その１）。
【図５】裏画像の例（その１）。
【図６】裏画像の例（その２）。
【図７】裏画像の例（その３）。
【図８】表画像の例（その２）。
【図９】バーコード認識を伴う表裏判定システムフロ。
【図１０】裏画像の例（その４）。
【図１１】表画像の例（その３）。
【図１２】表裏判定の詳細。
【図１３】伝票表裏判定のためのパラメータの一例。
【符号の説明】
１０１：中央制御部
１０２：入力制御部
１０３：表示制御部
１０４：スタッカ制御部
１０５：異常帳票判定部
１０６：記憶装置
１０９：入力部
１１０：表示部
１１１：スタッカ
２０１：異常伝票判定
２０２：「異常？」判定
２０３：カウント処理
２０４：「規定数到達？」判定
２０５：システム停止処理
２０６：警告表示
２０７：「ユーザ停止要求？」判定
２０８：異常伝票排出
２０９：「伝票終了？」判定
３０１：表裏判定
３０２：「裏？」判定
３０３：カウント処理
３０４：伝票排出処理
３０５：「伝票終了？」判定
３０７：「カウント有？」判定
３０８：システム停止処理
３０９：警告表示
４０１、５０１、６０１、７０１、１００１：伝票の縁
４０２、４０３、４０４、４０５、４０６、４０７：表画像を構成する部品
５０２、６０２：カーボンによる黒部
７０２：カーボンによるノイズ
８０１：破れ小紙片による白帯ノイズ
９００：伝票取込処理
９０１：バーコード判定
９０２：「バーコード有？」判定
９０３：表裏判定
９０４：「表？」判定
９０５：伝票排出処理
９０６：イメージ登録
９０７：「伝票終了？」判定。
【図１】
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【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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【図８】
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【図９】
2004295275.tif 000011
【図１０】
2004295275.tif 000012
【図１１】
2004295275.tif 000013
【図１２】
2004295275.tif 000014
【図１３】
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