(57)【要約】【課題】この発明は、紙葉類上に記載された文字の濃度に応じて認識精度の高い区分情報の認識処理を実現でき、その結果として紙葉類の区分率を向上させることができる。【解決手段】この発明は、認識結果としての各文字を採用するか否かを判定するための閾値を、紙葉類上に記載された文字の濃度値に応じて複数設定しておくようにしたものである。【選択図】　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類を区分情報に基づいて区分処理する区分機において、
紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶している記憶手段と、
紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出手段と、
この領域検出手段により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出手段と、
前記領域検出手段により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定手段と、
この濃度判定手段により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値と前記算出手段により算出された類似度とに基づいて当該紙葉類の区分情報を認識する認識手段と、
この認識手段による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索手段と、
この検索手段により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分手段と、
を具備することを特徴とする区分機。
【請求項２】
紙葉類を区分情報に基づいて区分処理する区分機において、
紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶している記憶手段と、
紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出手段と、
この領域検出手段により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出手段と、
前記領域検出手段により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定手段と、
前記算出手段により算出された類似度が前記濃度判定手段により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値以上であるか否かを判断する判断手段と、
この判断手段により前記算出手段により算出された類似度が前記濃度判定手段により判定した濃度値に対応する前記閾値設定テーブルに設定されている閾値以上であると判断した場合には前記算出手段で算出された類似度を与える文字を採用し、前記算出手段により算出された類似度が前記濃度判定手段により判定した濃度値に対応する前記閾値設定テーブルに設定されている閾値よりも小さいと判断した場合には前記算出手段で算出された類似度を与える文字を前記閾値設定テーブルに記憶されているフラグに従って処理することにより当該紙葉類の区分情報を認識する認識手段と、
この認識手段による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索手段と、
この検索手段により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分手段と、
を具備することを特徴とする区分機。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶される濃度値ごとに設定される各閾値設定テーブルには、さらに、区分情報が所定の枠内に記載されているか否か、あるいは、区分情報が手書きか印刷活字か否かに対応して閾値が設定されていることを特徴する前記請求項１及び２に記載の区分機。
【請求項４】
前記記憶手段に記憶される濃度値ごとに設定される各閾値設定テーブルには、さらに、前記領域検出手段により検出される文字数、あるいは、当該紙葉類に記載されている区分情報の上位の文字に応じて閾値が設定されていることを特徴する前記請求項１及び２に記載の区分機。
【請求項５】
紙葉類を区分情報に基づいて区分処理する区分機に用いられる区分方法であって、
紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶手段に記憶しておく記憶工程と、
紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出工程と、
この領域検出工程により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出工程と、
前記領域検出工程により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定工程と、
この濃度判定工程により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値と前記算出工程により算出した類似度とに基づいて当該紙葉類の区分情報を認識する認識工程と、
この認識工程による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索工程と、
この検索工程により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分工程と、
を有することを特徴とする区分方法。
【請求項６】
紙葉類を区分情報に基づいて区分処理する区分機において、
紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶手段に記憶しておく記憶工程と、
紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出工程と、
この領域検出工程により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出工程と、
前記領域検出工程により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定工程と、
前記算出工程により算出された類似度が前記濃度判定工程により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値以上であるか否かを判断する判断工程と、
この判断工程により前記算出工程により算出された類似度が前記濃度判定工程により判定した濃度値に対応する前記閾値設定テーブルに設定されている閾値以上であると判断した場合には前記算出工程で算出された類似度を与える文字を採用し、前記算出工程により算出された類似度が前記濃度判定手段により判定した濃度値に対応する前記閾値設定テーブルに設定されている閾値よりも小さいと判断した場合には前記算出工程で算出された類似度を与える文字を前記閾値設定テーブルに記憶されているフラグに従って処理することにより当該紙葉類の区分情報を認識する認識工程と、
この認識工程による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索工程と、
この検索工程により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分工程と、
を有することを特徴とする区分方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、郵便番号等の区分情報が記載されている郵便物等の紙葉類から区分情報の文字列が記載されている面を読取り、読取った画像に対する文字認識を行って区分処理を行う区分機と区分機に用いられる区分方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、紙葉類を区分する区分機では、紙葉類の画像を読取り、その読取画像から区分先を示す区分情報としての文字を認識処理することにより紙葉類を区分している。例えば、７ケタの番号からなる郵便番号などの区分情報が記載されている紙葉類に対しては、読取画像から文字の領域を切り出し、その領域の文字を認識することにより区分処理している。
【０００３】
このような区分機の文字認識処理では、各文字の類似度を判定し、その類似度が予め定められている閾値以上か否かに基づいて認識結果としての文字を判定するようになっている。また、従来の認識処理では、特に、区分機等の区分情報としての文字を認識する場合、特定の文字が誤認識しやすいことがある。このため、従来の区分機の認識処理では、例えば、誤認識の多い区分情報に対して各桁の文字毎に閾値を設定したり、誤認識の多い文字については閾値を高く設定して高い類似度が得られなければその文字を採用しないように設定したりしている。しかしながら、上記のような認識方法では、認識率が低くなったり、正確な文字認識結果が得られなかったりすることも多い。
【０００４】
また、区分機で処理対象とする紙葉類に記載される文字は、各紙葉類ごとに文字の濃度がまちまちである。しかしながら、従来の区分機に用いられる認識方法では、所定の閾値と類似度とを比較して文字を認識するようになっている。このため、濃度が低いかすれ気味の文字や濃度が濃いつぶれ気味の文字に対しては、かすれやつぶれにより誤認識の傾向が異なるため、文字認識の精度が低くなってしまうという問題点がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、従来の区分機では、紙葉類に記載される区分情報としての文字の濃度が異なるため、認識精度が低くなったり、紙葉類の誤認識による誤区分が多くなったりするという問題点を解決するもので、紙葉類に記載される区分情報としての文字の濃度による誤認識を減らし、認識精度を高めるとともに、紙葉類の区分率を向上させることが可能な区分機と区分機に用いられる区分方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明の区分機は、紙葉類を区分情報に基づいて区分処理するものにおいて、紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶している記憶手段と、紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出手段と、この領域検出手段により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出手段と、前記領域検出手段により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定手段と、この濃度判定手段により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値と前記算出手段により算出された類似度とに基づいて当該紙葉類の区分情報を認識する認識手段と、この認識手段による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索手段と、この検索手段により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分手段とを有する。
【０００７】
この発明の区分方法は、紙葉類を区分情報に基づいて区分処理する区分機に用いられる方法であって、紙葉類上に記載されている区分情報の濃度値に対応する複数の閾値設定テーブルを記憶手段に記憶しておく記憶工程と、紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像を読取る読取工程と、この読取工程により読取った紙葉類の画像から文字の領域を検出する領域検出工程と、この領域検出工程により検出された領域内の文字と予め辞書に登録されている文字との類似度を算出する算出工程と、前記領域検出工程により切り出した文字の領域における濃度値を判定する濃度判定工程と、この濃度判定工程により判定した濃度値に対応する閾値設定テーブルに設定されている閾値と前記算出工程により算出した類似度とに基づいて当該紙葉類の区分情報を認識する認識工程と、この認識工程による認識結果に基づいて当該紙葉類の区分先を検索する検索工程と、この検索工程により検索された区分先に当該紙葉類を区分する区分工程とを有する。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、この発明の区分機としての紙葉類区分装置１を示し、図２は、図１の紙葉類区分装置１が組込まれた紙葉類区分システム１１を示している。
図１に示すように、紙葉類区分装置１は、第１面に特定領域を示す番号や所在などの文字列情報が書き込まれ、或いは印刷された紙葉類をこの第１面が同一方向を向くように後端を揃えて立位で収容するとともにこれらの紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する供給部２を備えている。紙葉類の取出位置には、供給部２にて供給された紙葉類を主搬送路３に沿って所定の間隔で一通づつ取出す取出部４が配設されている。尚、供給部２内に収容された紙葉類は、取出位置に供給された際に特定領域を示す番号が上方に位置し且つ第１面が取出部４に向うように整列して配置されている。
【０００９】
取出部４にて一定の取出し間隔で取出される紙葉類は、一定速度で走行する搬送ベルトを有する主搬送路３により一定の搬送間隔（ピッチ）で搬送される。主搬送路３上には、紙葉類に異物が含まれている場合にその異物を検知するとともに紙葉類自体の硬さを検知する異物・硬さ検知部５が設けられている。異物・硬さ検知部５の下流側で主搬送路３から分岐された搬送路上には、異物・硬さ検知部５の検知により機械処理が不可能と判断された紙葉類を排除する排除集積部５ａが設けられている。
【００１０】
異物・硬さ検知部５の下流側の主搬送路３上には、文字列情報が記録された紙葉類の第１面の画像を読取るために第１面を光学的に走査する読取部６が設けられている。
読取部６の下流側の主搬送路３は、紙葉類を所定の区分ポケット（区分先）へ区分して集積する区分集積部１４が接続されている。尚、区分先とは、紙葉類が区分集積される区分ポケットの位置を言う。
【００１１】
区分集積部１４は、複数の段および複数の列に区画された複数の区分ポケット１５を有している。たとえば、８段２５列の２００個の区分ポケット１５、…により構成されている。そして、各区分ポケット１５には、所定のポケット番号が付されている。また、区分集積部１４の左方には、文字列の認識が不能となった紙葉類を集積するリジェクト紙葉類集積ポケット（リジェクトポケット）１７とが設けられている。
各区分ポケット１５およびリジェクトポケット１７の上部には図示しない区分ゲートが設けられ、この区分ゲートを選択的に切換えることにより紙葉類が区分ポケット１５に取り込まれ集積される。また、区分集積部１４は、各段の区分ポケット１５の上方を水平方向に延びる複数の段パス部１６を有している。
【００１２】
更に、紙葉類区分装置１の図中中央上側には係員に装置の異常を報知する報知手段としての情報表示器１２が設られ、紙葉類区分装置１の図中左側前面には、装置の異常発生時に異常箇所を報知するとともに、係員による各種入力操作が成されるオペレーションパネル２５が設けられ、紙葉類区分装置１の図中右側には紙葉類区分装置１の区分動作を制御するとともに、各部の状態を常時チェックする制御部３０が設けられている。
【００１３】
次に、図２に示すように、紙葉類区分装置１の制御部３０には、上記情報表示器１２、および上記オペレーションパネル２５が接続されている。また、上記制御部３０には、区分集積部１４における紙葉類の区分先、即ち区分ポケット１５を指定するための区分先指定手段としての区分指定制御部３２が接続されている。この区分指定制御部３２は、上記制御部３０から入力される区分情報としての文字列情報に基づいて区分データベース３４を検索し、紙葉類の区分先、つまり紙葉類を区分集積すべき区分ポケット１５を指定するようになっている。
【００１４】
また、上記制御部３０には、上記読取部６にて読取った画像に基づいて紙葉類の文字列情報を認識する判別部３６が接続されており、この判別部３６は、区分情報としての認識の可否を制御部３０へ返信するようになっている。上記判別部３６には、区分データベース３４が接続される。区分情報に基づいて紙葉類の区分ポケットを指定する場合、上記判別部３６と上記区分データベース３４との間でデータの交信が成されるようになっている。
【００１５】
上記判別部３６は、さらに、図２に示すように、制御ユニット（ＬＣＰＵ）６１、および複数の認識ユニット（ＲＣＰＵ）６２、…などから構成されている。上記制御ユニット（ＬＣＰＵ）６１は、上記読取部６からの紙葉類の読取画像を各認識ユニット（ＲＣＰＵ）６２へ分配するとともに、各認識ユニット６２から紙葉類の読取画像に対する区分情報の認識結果を受取って当該紙葉類の区分ポケットを指定するようになっている。各認識ユニット（ＲＣＰＵ）６２は、上記制御ユニット６１により分配される紙葉類の読取画像から区分情報の認識処理を行うものである。
【００１６】
図３は、上記認識ユニット６２内の構成を示す図である。
各認識ユニット６２、…は、図３に示すように、制御モジュール７０、領域検知・行検切モジュール７２、量子化モジュール７３、文字情報検切モジュール７４、文字情報認識モジュール７５、答編集モジュール７６、答補正・ポケット検索モジュール７７、およびＶＣＳ補助情報作成モジュール７８から構成されている。
【００１７】
上記制御モジュール７０は、認識ユニット６２、…内の各モジュールの制御を行うものである。この制御モジュール７０は、認識処理における閾値が設定されている複数の閾値設定テーブル７１ａ、７１ｂ、７１ｃが記憶されるメモリ７１を有している。なお、閾値設定テーブルについては後で詳細に説明する。
【００１８】
上記領域・行検切モジュール７２は、読取部６により読取った紙葉類上の区分情報が記載されている面の画像に対して、行方向の射影を算出する。これにより算出した濃度分布と制御モジュール７０から与えられる射影の閾値に基いて、上記領域・行検切モジュール７２は、射影の閾値以上の領域ごとに行として切り出すものである。上記量子化モジュール７３は、上記領域・行検切モジュール７２が切り出した行の画像を、２値画像に変換する処理を行うものである。
【００１９】
上記文字情報検切モジュール７４は、上記量子化モジュール７３が２値化した各行ごとの画像から区分先を示す区分情報としての番号などの文字方向の射影を算出する。これにより算出した濃度分布と上記制御モジュール７０から与えられる射影の閾値に基いて、上記文字情報検切モジュール７４は、射影の閾値以上の領域ごとに１つの文字として文字領域の候補を切り出す。上記文字情報認識モジュール７５は、上記文字情報検切モジュール７４が切り出した文字領域の候補から文字を認識するものである。
【００２０】
上記答編集モジュール７６は、文字情報認識モジュール７５により識別された番号などの文字の認識結果から認識結果としての区分情報を編集するものである。上記答補正・ポケット検索モジュール７７は、上記答編集モジュール７６により編集された認識結果に基づいて区分ポケットを検索し、区分ポケットのフラグに基づいて答を補正する処理を行うものである。上記ＶＣＳ補助情報作成モジュール７８は、ＶＣＳ（図示しない）に送信するＯＣＲ情報として紙葉類の画像に対する認識結果データを作成するものである。
【００２１】
次に、上記閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）について説明する。　図３に示すように、各認識ユニット６２の制御モジュール７０内のメモリ７１には、複数の閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）が設けられている。各閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）は、それぞれ異なる濃度値に対応して設定されている。濃度値が１〜２５６で示される場合、例えば、濃度値１〜６４に対応して第１の閾値設定テーブル、濃度値６５〜１２７に対応して第２の閾値設定テーブル、濃度値１２８〜２５６に対応して第３の閾値設定テーブルが設定される。
【００２２】
図４は、閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）の一例を示す図である。図４に示すように、閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）では、対象とする濃度値が最小濃度値と最大濃度値により示されている。また、閾値設定テーブルは、所定の枠内に手書きで記載されている区分情報に対する閾値（枠エリア手書き閾値）、所定の枠内に印刷文字で記載されている区分情報に対する閾値（枠エリア印活閾値）、所定の枠外に手書きで記載されている区分情報に対する閾値（枠エリア外手書き閾値）、及び所定の枠外に印刷文字で記載されている区分情報に対する閾値（枠エリア外印活閾値）が設定されている。なお、図４に示す例では、閾値が１６進数の０〜ｆの値でしめされている。つまり、上記認識ユニット６２では認識処理された各文字に対するスコア（類似度）を０〜ｆの値で判定し、さらに、そのスコアと図４に示すような閾値とを比較するようになっている。
【００２３】
さらに、上記閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）では、区分情報の桁数、及び区分情報としての文字例における上位の桁の文字などに対応する閾値が設定されている。例えば、区分情報が７桁、かつ、上位３桁が共に０である場合（「０００××××」である場合）、枠エリア手書き閾値及び枠エリア外手書き閾値は各文字に対して「９」であり、枠エリア印活閾値及び枠エリア外印活閾値は各文字に対して「ａ」である。
【００２４】
また、上記閾値設定テーブル７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）には、閾値を越えない文字が存在する場合の処理を示すフラグが設定されている。このフラグは、「１桁でも閾値を越えない文字が存在する場合に全ての桁（区分情報全体）をリジェクトとする（全桁リジェクト）」、「閾値を越えない文字のみをリジェクトとする（桁別リジェクト）」、「区分情報の全ての文字（全桁）が閾値を越えない場合に区分情報全体をリジェクトとする（通常リジェクト）」などの処理を示すものである。
【００２５】
次に、各認識ユニット６２における認識処理について説明する。
図５は、各認識ユニット６２における区分情報の認識処理の動作例を説明するためのフローチャートである。
まず、上記制御ユニット６１から紙葉類の読取画像が配信されると、認識ユニット６２の制御モジュール７０は、上記領域検知・行検切モジュール７２は、文字行（区分情報の記載領域）を検出する（ステップＳ１１）。文字行が検出されると、上記量子化モジュール７３は、文字行内の画像を２値化処理する（ステップＳ１２）。文字行内を２値化処理すると、上記文字情報検切モジュール７４は、濃度分布に基づき各文字の領域を示す文字領域を検出する（ステップＳ１３）。
【００２６】
文字領域が検出されると、上記文字情報認識モジュール７５は、各文字領域内の文字と図示しない辞書に登録されている文字とを比較することにより各桁の文字に対する類似度を算出する（ステップＳ１４）。この類似算出処理において、文字情報認識モジュール７５は、文字領域内の文字と図示しない辞書に登録されている文字との類似度を算出し、最大類似度となる文字を認識結果と判断する。また、認識結果と判断された文字に対する最大類似度は、その文字に対する類似度（認識得点）として採用される。このように算出された類似度は、上記文字情報認識モジュール７５内のメモリ（図示しない）あるいは上記メモリ７１内に保持される。このような類似度算出処理は、文字領域候補として検出された全ての文字領域に対して行われる。
【００２７】
各桁の文字に対する類似度算出処理が行われると、上記文字情報認識モジュール７５は、各文字領域における平均濃度値を算出する（ステップＳ１５）。文字領域の濃度値を算出すると、上記文字情報認識モジュール７５は、上記メモリ７１より算出した濃度値に対応する閾値設定テーブルを判定する。これにより濃度値に対応する閾値設定テーブルを判定すると、上記文字情報認識モジュール７５は、順次各桁の文字に対する類似度を読み出す（ステップＳ１７）。文字に対する類似度を読み出すと、上記文字情報認識モジュール７５は、上記判定した閾値設定テーブルより当該文字に対する閾値を判断する（ステップＳ１８）。当該文字に対する閾値を判断すると、上記文字情報認識モジュール７５は、当該文字の類似度と閾値とを比較する（ステップＳ１９）。
【００２８】
この比較により当該文字の類似度が閾値と同じか大きい場合、上記文字情報認識モジュール７５は、当該文字を認識結果として採用する（ステップＳ２０）。当該文字が認識結果として採用されると、上記文字情報認識モジュール７５は、全ての桁の文字に対する処理が完了したか否かを判断する（ステップＳ２１）。この判断により全ての桁に対する処理が完了していないと判断した場合（ステップＳ２１、ＹＥＳ）、上記文字情報認識モジュール７５は、上記ステップＳ１７へ戻る。
【００２９】
また、上記判断により全ての桁に対する処理が完了したと判断した場合（ステップＳ２１、ＹＥＳ）、上記文字情報認識モジュール７５は上記答編集モジュール７６に認識結果を供給する。上記文字情報認識モジュール７５から認識結果が供給された上記答編集モジュール７６は、認識結果に基づいて区分情報を編集し、上記ポケット検索モジュール７７へ供給する。これにより、上記ポケット検索モジュール７７は、上記答編集モジュール７６により編集された認識結果に基づき、当該紙葉類の区分先となる区分ポケットを検索する（ステップＳ２２）。
【００３０】
また、上記比較により当該文字の類似度が閾値よりも小さい場合、上記文字情報認識モジュール７５は、上記閾値設定テーブルにより当該文字に対するフラグを判断する（ステップＳ２３）。これによりフラグが桁別リジェクトを示すものである場合（ステップＳ２３、桁別リジェクト）、上記文字情報認識モジュール７５は、当該文字のみをリジェクトし（ステップＳ２４）、上記ステップＳ２１へ進む。
【００３１】
また、フラグが通常リジェクトを示すものである場合（ステップＳ２３、通常リジェクト）、上記文字情報認識モジュール７５は、全ての桁の文字が閾値を越えていなければ区分情報の認識結果をリジェクトする（ステップＳ２５）。つまり、上記ステップＳ２５において、上記文字情報認識モジュール７５は、全ての桁の文字に対する閾値との比較か完了していない場合には当該文字を保留しておき、上記ステップＳ２１へ進むことにより次の文字に対する処理を行う。また、閾値を越えた文字が既に存在している場合には残りの桁の文字についての処理を行うことなく、全ての桁の文字を採用して上記ステップＳ２２へ進むようにしても良い。
【００３２】
また、上記フラグが全桁リジェクトを示すものである場合（ステップＳ２３、全桁リジェクト）、上記文字情報認識モジュール７５は、区分情報の認識結果として得られた全桁の文字をリジェクトし（ステップＳ２６）、上記ステップＳ２２へ進む。この場合、上記ステップＳ２２では、上記答編集モジュール７６により区分情報の認識失敗とし、上記ポケット検索モジュール７７ではリジェクトポケット１７を区分先として検索する。つまり、上記ステップＳ２３において、上記フラグが全桁リジェクトである場合、上記文字情報認識モジュール７５は、認識が失敗したものとし、各文字に対する処理を終了する。
【００３３】
上記のように、本実施の形態では、認識結果としての各文字を採用するか否かを判定するための閾値を、紙葉類上に記載された文字の濃度値に応じて複数設定しておき、区分情報の認識処理の際には文字の濃度値に対応する閾値設定テーブルを読み出して認識結果として得られた各文字を採用するか否かを判定するようにしたものである。これにより、紙葉類上に記載された文字の濃度に応じて認識精度の高い区分情報の認識処理を実現でき、その結果として紙葉類の区分率を向上させることができる。
【００３４】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類に記載される区分情報としての文字の濃度による誤認識を減らし、認識精度を高めるとともに、紙葉類の区分率を向上させることが可能な区分機と区分機に用いられる区分方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態に係る紙葉類区分装置の概略構成を示す図。
【図２】紙葉類区分装置の制御系統を説明するためのブロック図。
【図３】認識ユニット（ＲＣＰＵ）内の構成例を示すブロック図。
【図４】閾値設定テーブルの構成例を示す図。
【図５】認識ユニットにおける区分情報の認識処理の動作例を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
４…取出部、６…読取部、１４…区分部、３０…制御部、３６…判別部、６１…制御ユニット（ＬＣＰＵ）、６２…認識ユニット（ＲＣＰＵ）、７０…制御モジュール、７１…メモリ、７１ａ（７１ｂ、７１ｃ）…閾値設定テーブル、７２…領域検知・行検切モジュール、７３…量子化モジュール、７４…文字情報検切モジュール、７５…文字情報認識モジュール
【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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