(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置において、
紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取手段と、
この第１の読取手段により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出手段と、
前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、
この第２の読取手段により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出手段により検出した領域を前記バーコード検出手段により検出したバーコードが含まれるように補正する補正手段と、
この補正手段により補正された領域あるいは前記領域検出手段により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
【請求項２】
前記領域検出手段は、紙葉類の一部に設けられる窓の領域を検出するための所定の閾値よりも正反射光の強さが大きい領域を検出する、
ことを特徴とする前記請求項１に記載の宛先認識装置。
【請求項３】
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機において、
紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、
この搬送手段により搬送される紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取手段と、
この第１の読取手段により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出手段と、
前記搬送手段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、
この第２の読取手段により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出手段により検出した領域を前記バーコード検出手段により検出したバーコードが含まれるように補正する補正手段と、
この補正手段により補正された領域あるいは前記領域検出手段により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
この認識手段により認識された宛先情報、あるいは上記バーコードが示す宛先に基づいて当該紙葉類を区分する区分手段と、
を具備したことを特徴とする区分機。
【請求項４】
前記領域検出手段は、紙葉類の一部に設けられる窓の領域を検出するための所定の閾値よりも正反射光の強さが大きい領域を検出する、
ことを特徴とする前記請求項３に記載の区分機。
【請求項５】
紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置に用いられる宛先認識方法において、
紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取工程と、
この第１の読取工程により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出工程と、
前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取工程と、
この第２の読取工程により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出工程により検出した領域を前記バーコード検出工程により検出したバーコードが含まれるように補正する補正工程と、
この補正工程により補正された領域あるいは前記領域検出工程により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
を有することを特徴とする宛先認識方法。
【請求項６】
前記領域検出工程は、紙葉類の一部に設けられる窓の領域を検出するための所定の閾値よりも正反射光の強さが大きい領域を検出する、
ことを特徴とする前記請求項５に記載の宛先認識方法。
【請求項７】
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機に用いられる区分方法において、
紙葉類を１通づつ搬送する搬送工程と、
この搬送工程により搬送される紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取工程と、
この第１の読取工程により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出工程と、
前記搬送工程により搬送される紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取工程と、
この第２の読取工程により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出工程により検出した領域を前記バーコード検出工程により検出したバーコードが含まれるように補正する補正工程と、
この補正工程により補正された領域あるいは前記領域検出工程により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
この認識工程により認識された宛先情報、あるいは上記バーコードが示す宛先に基づいて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８】
前記領域検出工程は、紙葉類の一部に設けられる窓の領域を検出するための所定の閾値よりも正反射光の強さが大きい領域を検出する、
ことを特徴とする前記請求項７に記載の宛先認識方法。
【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、郵便物等の紙葉類の画像などから宛先情報を認識する宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法が用いられ、宛先情報が記載された紙葉類を区分する区分機及び区分方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、区分機は、例えば、郵便物などの紙葉類に記載された宛先情報をパターン認識技術を用いて認識する認識装置を有している。この認識装置を有した区分機は、上記認識装置による認識結果に基づいて紙葉類を所定の区分ポケットに区分する。このような区分機に用いられる認識装置は、スキャナ等により紙葉類から読取った紙葉類の画像から宛先情報が記載されている領域を検出し、この宛先情報の認識を行なうようになっている。
【０００３】
また、上記のような区分機で処理する紙葉類には、セロハン窓が存在するものがある。このような紙葉類では、セロハン窓の内部に宛先情報が記載されている場合が多い。そのため、従来の認識装置では、セロハン窓を検出し、このセロハン窓内の領域をスキャナで読取った紙葉類の多値画像を二値化処理して宛先情報が記載されている領域を検出し、この検出した領域から文字行を検出し、この検出した文字行から文字を検出し、この検出した文字に対して文字認識処理を行なうようになっている。
【０００４】
しかしながら、上記のように認識処理を行う認識装置では、以下の２つのの問題点がある。
（１）紙葉類の搬送状態によっては、セロハン窓に凹凸が生じて、セロハン窓が正確に検出できずに、セロハン窓の検出位置がずれてしまう場合がある。このような場合には、宛先情報の記載された領域の検出に失敗し、宛先情報が認識不能となる。例えば、図２４に示すような欠けたセロハン窓が検出された場合、図２５に示すようなセンハン窓位置が検出されてしまう。
（２）紙葉類の搬送状態によってセロハン窓に凹凸が生じた場合に、スキャナにより読取られる多値画像にセロハン窓からの反射光が入力されてノイズが生じることがある。この反射光は、二値化した後の画像にも残ってしまうため、住所行の検出に悪影響を与える。例えば、図２６に示すような反射ノイズが生じた場合、図２７に示すような２値化処理の結果が得られ、その結果、図２８に示すような文字行の検出結果となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、本発明は以上のような問題点に鑑みなされたもので、紙葉類上のセロハン窓の領域を検出する精度を高め、セロハン窓の反射光によるノイズの影響を低減することにより、宛先情報の検出性能を向上させ、処理能力を向上させることができる宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び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】
この発明の宛先認識装置は、紙葉類に記載されている宛先情報を認識するものにおいて、紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取手段と、この第１の読取手段により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出手段と、前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、この第２の読取手段により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出手段により検出した領域を前記バーコード検出手段により検出したバーコードが含まれるように補正する補正手段と、この補正手段により補正された領域あるいは前記領域検出手段により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識手段と有する。
【０００７】
この発明の区分機は、紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分するものにおいて、紙葉類を１通づつ搬送する搬送手段と、この搬送手段により搬送される紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取手段と、この第１の読取手段により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出手段と、前記搬送手段により搬送される紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取手段と、この第２の読取手段により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出手段により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出手段により検出した領域を前記バーコード検出手段により検出したバーコードが含まれるように補正する補正手段と、この補正手段により補正された領域あるいは前記領域検出手段により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された宛先情報、あるいは上記バーコードが示す宛先に基づいて当該紙葉類を区分する区分手段とを有する。
【０００８】
この発明の宛先認識方法は、紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置に用いられる方法において、紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取工程と、この第１の読取工程により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出工程と、前記紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取工程と、この第２の読取工程により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出工程と、このバーコード検出工程により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出工程により検出した領域を前記バーコード検出工程により検出したバーコードが含まれるように補正する補正工程と、
この補正工程により補正された領域あるいは前記領域検出工程により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識工程とを有する。
【０００９】
この発明の区分方法は、紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機に用いられる方法において、紙葉類を１通づつ搬送する搬送工程と、この搬送工程により搬送される紙葉類に光を照射し、正反射光の強さを示す情報を読み取る第１の読取工程と、この第１の読取工程により読み取った正反射光の強さが所定の閾値よりも大きい領域を検出する領域検出工程と、前記搬送工程により搬送される紙葉類から濃淡画像を読取る第２の読取工程と、この第２の読取工程により読取った画像からバーコードを検出するバーコード検出工程と、このバーコード検出工程により検出したバーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出してい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バーコードの少なくとも一部が前記領域検出工程により検出した領域内に存在し、かつ、前記バーコードが前記領域からはみ出していると判断した場合に、前記領域検出工程により検出した領域を前記バーコード検出工程により検出したバーコードが含まれるように補正する補正工程と、この補正工程により補正された領域あるいは前記領域検出工程により検出された領域の画像から宛先情報を認識する認識工程と、この認識工程により認識された宛先情報、あるいは上記バーコードが示す宛先に基づいて当該紙葉類を区分する区分工程とを有する。
【００１０】
【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、この発明の区分機に係る区分装置の概略構成を示す図である。図１に示すように、区分装置１は、供給部１１、搬送路１２、スキャナ部１３、宛先認識部１４、及び区分ポケット部１５などを有している。
【００１１】
上記供給部１１には、第１面に郵便番号や宛名住所などの宛先情報が書き込まれ、或いは印刷された複数の紙葉類の第１面が同一方向を向くように後端を揃えて立位で収容される。この供給部１１は、収容された紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する。紙葉類の取出位置には、供給部１１にて供給された郵便物を主搬送路１２に沿って所定の間隔で一通づつ取出す取出部が配設されている。尚、供給部１１内に収容された紙葉類は、取出位置に供給された際に郵便番号などの番号情報が上方に位置し、且つ、第１面が取出部に向うように整列して配置されている。
【００１２】
上記供給部１１を介して投入される紙葉類には、その第１面に宛先情報に対応した文字情報（番号情報、所在情報、氏名等）のみが記載されたもの以外に、第１面に宛先情報に対応して決められ紙葉類の利用者により予め記載されたカスタマコード（以下、単にバーコードとも言う）が記載されたものがある。
【００１３】
上記供給部１１から取出された紙葉類は、一定速度で走行する搬送ベルトを有する搬送路１２を介して搬送される。この搬送路１２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・硬さ検知部が設けられている。この異物・硬さ検知部の下流側には、異物・硬さ検知部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が設けられている。
【００１４】
異物・硬さ検知部の下流側の搬送路１２上には、宛先情報が記録された紙葉類の第１面の画像を読取るスキャナ部１３が設けられている。このスキャナ部１３は、紙葉類上のセロハン窓を検出するセロハン窓スキャナ１３ａと紙葉類上を光学的に読取走査してモノクロ画像を読取るスキャナ１３ｂとを有している。このスキャナ部１３の下流側の搬送路１２上には、紙葉類の搬送方向を整位する整位部が設けられている。整位部の下流側には、必要に応じて紙葉類の第１面に区分用のバーコードを印刷したり、読取ったりするバーコード処理部が設けられている。
【００１５】
このバーコード処理部の下流側で搬送路１２の終端には、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ポケット部１５が設けられている。
この区分ポケット部１５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を有している。たとえば、８段２５列の２００個の区分ポケット１５ａ、…により構成されている。上記搬送路１２の後端には、複数の切換ゲートが設けられ、かつ、各区分ポケットの上部には図示しない区分ゲートが設けられる。これらの区分ゲート及び切換ゲートを選択的に切換えることにより、紙葉類が搬送路１２から各区分ポケットに取り込まれて集積される。
更に、区分装置１の図中右側には、区分装置１の動作を制御する制御部とともに、宛先情報の認識処理などを行なう宛先認識部１４が設けられている。
【００１６】
図２は、紙葉類の区分処理を概略的に説明するためのフローチャートである。
まず、処理対象となる紙葉類は、係員により所定方向に揃えて供給部１１の所定位置にセットされる。供給部１１にセットされた紙葉類は、１枚ずつ搬送路１２上に供給され、スキャナ部１３へ搬送される（ステップＳ１）。スキャナ部１３では、スキャナ１３ｂにより搬送路１２上を搬送されている紙葉類を読取走査することによって画像を入力する（ステップＳ２）。このスキャナ１３ａで入力された画像は、宛先認識部１４に送られ、パターン認識技術を用いて宛名の認識処理が行われる（ステップＳ３）。一方、搬送路１２上の紙葉類は、宛先認識部１４による宛名の読取結果に基づいて各区分ポケット１５ａ、…に区分される（ステップＳ４）。
【００１７】
上記のように、区分装置１では、紙葉類上に記載された宛先を認識することにより、紙葉類を区分するようになっている。なお、詳しい区分処理全体の内容については、例えば、「東芝レビューｖｏｌ．４８，Ｎｏ．７，ｐ５３６−５３９（１９９３）」などに記載されている。
【００１８】
次に、この発明の宛先認識装置に係る宛先認識部１４による宛先情報の認識処理について説明する。
図３は、宛先認識部１４による宛先情報の認識処理を説明するためのフローチャートである。図３に示すように、宛先情報の認識処理は、以下に示すような流れに従って行なわれる。
【００１９】
まず、宛先認識部１４は、セロハン窓スキャナ１３ａにより読取った画像に基づいてセロハン窓らしい領域を検出する（領域検出手段、ステップＳ１１）。なお、セロハン窓領域の検出処理について後で詳細に説明する。宛先認識部１４は、上記スキャナ１３ｂにて読取った画像について２値化処理する（ステップＳ１２）。この２値化処理では、画像の各画素での微分値を求め、微分値が与えられた閾値以上の場合に、その画素を黒画素とし、閾値未満の場合には白画素とする方法（微分２値化法）により２値化処理する。これは、一般に紙葉類には性質の異なる複数の部分から構成され、それらを全て同じ閾値で２値化するのが困難なためである。従って、上記ステップＳ１２では、ある閾値以上の濃度の画素を黒画素とし、閾値未満の濃度の画素を白画素とする方法（単純２値化法）ではなく、微分２値化法で２値化処理を行うようになっている、
さらに、宛先認識部１４は、２値化処理した画像から郵便番号枠、切手、料金計器、料額印、囲み枠、仕切線、写真などの特定図形の検出処理を行う（ステップＳ１３）。この特定図形の検出処理は、宛先情報の検出あるいは認識の精度を上げるための処理である。
【００２０】
次に、宛先認識部１４は、バーコード検出処理（バーコード検出手段、ステップＳ１４）、セロハン窓位置の補正（補正手段、ステップＳ１５）、セロハン窓反射の検出処理（判断手段、ステップＳ１６）、セロハン窓内の再２値化処理（２値化手段、ステップＳ１７）を行う。これらの処理により２値化画像が得られると、宛先認識部１４は、上記ステップＳ１３で検出されて特定図形等の情報から宛先情報の記載位置（宛先領域）の検出処理を行う（ステップＳ１８）。上記ステップＳ１４〜Ｓ１７の処理については、後で詳細に説明する。
【００２１】
宛先認識部１４は、宛先領域を検出すると、宛先の文字行の検出処理を行う（ステップＳ１９）。この宛先の文字行の検出処理では、宛先領域の検出処理で検出された宛先領域から宛先の文字行を検出する。宛先の文字行を検出すると、宛先認識部１４は、文字の検出処理を行なう（ステップＳ２０）。この文字の検出処理では、宛先の文字行として検出された文字行から個々の文字を検出する。
【００２２】
個々の文字を検出すると、宛先認識部１４は、検出された文字の認識処理を行う（ステップＳ２１）。この文字の認識処理では、文字の検出処理で検出された各文字に対して文字認識処理を行なう。各文字を認識すると、宛先認識部１４は、各文字の認識結果に基づいて宛先全体を総合的に判断することにより宛先情報を認識する（ステップＳ２２）。この宛先情報の認識では、文字の認識処理で得られた文字認識結果と図示しない住所辞書などの宛先辞書とを照合することによって宛先情報を総合的に判定する。これにより、区分機では、判定された宛先情報に基づいて当該紙葉類を区分処理する。
【００２３】
次に、上記ステップＳ１１のセロハン窓の検出処理について詳細に説明する。
図４は、セロハン窓スキャナ１３ａの構成を概略的に示す図である。図４に示すように、セロハン窓スキャナ１３ａは、光源３１および受光素子３２を有する。上記光源３１からの光が紙葉類に照射されると、紙葉類で反射された光が受光素子３２により受光される。
【００２４】
すなわち、セロハン窓スキャナ１３ａでは、紙葉類から正反射してくる光を撮像して得られる信号を検出するものである。紙葉類上に設けられているセロハン窓の部分では、強い正反射が生じる。このため、セロハン窓スキャナ１３ａは、検出される信号から強い正反射の信号を検出するようになっている。
【００２５】
例えば、図５に示すようなセロハン窓が設けられている紙葉類では、セロハン窓内に宛先情報が記載されている。従って、紙葉類からセロハン窓の位置（特殊領域）を検出し、このセロハン窓の位置から宛先情報の記載領域を検出するようにすれば、宛先情報の領域を効率的に検出することができる。図６は、図５に示すようなセロハン窓が設けられている紙葉類に対して、上記セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り信号に基づいて検出されたセロハン窓の例を示す図である。図６に示す例では、セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り結果からセロハン窓と検出された部分を白で示し、その他の部分を黒で示している。
【００２６】
図７は、セロハン窓の検出処理を説明するための図である。ここでは、セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り信号に基づいて宛先認識部１４がセロハン窓を検出するものとする。すなわち、図７に示すように、セロハン窓スキャナ１３ａによる読取り信号画像に対して、長手方向を横軸とし、短手方向を縦軸とした場合、宛先認識部１４は、縦軸方向と横軸方向とにそれぞれ射影を取る。そして、宛先認識部１４は、縦軸方向の射影値のうち所定の閾値よりも大きい部分をセロハン窓の縦軸方向の位置とし、横軸方向の射影値のうち所定の閾値よりも大きい部分をセロハン窓の横軸方向とする。これにより、セロハン窓スキャナ１３ａの読取り信号に基づくセロハン窓の位置が検出される。
【００２７】
以下に、上記ステップＳ１４〜Ｓ１７の、バーコード検出処理、セロハン窓位置の補正処理、セロハン窓反射の検出処理、及びセロハン窓内の再２値化処理について詳細に説明する
まず、上記ステップＳ１４のバーコードの検出処理について説明する。
図８は、バーコードの検出処理を説明するためのフローチャートである。まず、宛先認識部１４は、スキャナ１３ｂにより読取った紙葉類の画像を２値化した画像から黒画素の連結成分を抽出する（ステップＳ３１）。例えば、図９に示すような画像をスキャナ１３ｂが読取った場合、宛先認識部１４は、図１０に示すような黒画素の連結成分を抽出する。ただし、図１０で各黒画素連結成分は、それに外接する長方形で表示している。
【００２８】
黒画素の連結成分を抽出すると、宛先認識部１４は、各々の黒画素連結成分を調べることにより紙葉類の長手方向のバーコード候補と短手方向のバーコード候補をそれぞれ抽出する（ステップＳ３２〜Ｓ３４、ステップＳ３５〜３７）。ここで、紙葉類に、例えばカスタマーバーコードとして印刷されるバーコードは、紙葉類の長手方向に沿って印刷される場合と短手方向に沿って印刷される場合がある。例えば、図１１は、紙葉類の短手方向をＸ軸とし、紙葉類の長手方向をＹ軸とした場合のＸ軸方向のバーコードとＹ軸方向のバーコードの例を示す図である。以下の説明では、上記Ｘ軸方向に沿って印刷されたバーコード候補の抽出処理について説明するが、Ｙ軸方向に沿って印刷されたバーコードについてもＸ座標とＹ座標とを入換えるだけで同様な処理によりバーコード候補が抽出されるものとする。
【００２９】
まず、バーコードを抽出するには、バーコードを構成する各バーを検出する必要がある。すなわち、宛先認識部１４は、バー候補の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定し、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する。この算出した黒画素連結成分の大きさと予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較することにより、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分の大きさがバー候補として妥当であるか否かを判断する。この判断により黒画素連結成分の大きさがバー候補として妥当であると判断した場合、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分をバー候補とする。
【００３０】
例えば、図１２に示す黒画素連結成分の例で、紙葉類の短手方向をＸ方向、長手方向をＹ方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が（Ｘ１，Ｘ２，Ｙ１，Ｙ２）となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のＸ方向の長さをＸ、Ｙ方向の長さをＹとすると、当該黒画素連結成分は、Ｘ＝Ｘ２−Ｘ１、Ｙ＝Ｙ２−Ｙ１となる。
【００３１】
これらＸとＹとを予め定めておいた閾値ＸＭＩＮｃ（Ｘ方向の最小値）、ＸＭＡＸｃ（Ｘ方向の最大値）、ＹＭＩＮｃ（Ｙ方向の最小値）、ＹＭＡＸｃ（Ｙ方向の最大値）と比較して、当該黒画素連結成分がバー候補か否かを判断する。カスタマバーコードを構成するバー候補は、所定の大きさで記載されるため、上記閾値は、バー候補として検出されるべき大きさに基づいて設定される。すなわち、宛先認識部１４は、上記Ｘ及びＹに対して、
ＸＭＩＮｃ＜Ｘ＜ＸＭＡＸｃ、ＹＭＩＮｃ＜Ｙ＜ＹＭＡＸｃ
の２の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分をバー候補とする。当該黒画素連結成分をバー候補と判定すると、宛先認識部１４は、当該黒画素連結成分をバー候補として検出する。
【００３２】
このような処理を全ての黒画素連結成分に対して行なうことにより、宛先認識部１４は、紙葉類の画像上の全てのバー候補を抽出する（ステップＳ３２）。全ての黒画素連結成分に対するバー候補の検出処理が終了した際、宛先認識部１４は、検出されたバー候補のうち近接するバー候補同士を統合し（ステップＳ３３）、Ｘ軸方向のバーコード候補を抽出する（ステップＳ３４）。
【００３３】
例えば、図１３では、バー候補Ａとバー候補Ｂとを統合するか否かの判定する場合を示している。このバー候補の統合判定には、あらかじめ定められた定数として、Ｘ方向のマージンＸｃとＹ方向のマージンＹｃとを用いる。すなわち、バー候補Ａの上下にＹｃだけ大きい長さを持ち、左右にＸｃだけ大きい長さを持った統合領域を設定し、ここに含まれるバー候補Ｂを統合する（ステップＳ３３）。このようにして、バー候補同士を次々に統合して行けば、Ｘ軸方向のバーコード候補が抽出される（ステップＳ３４）。
【００３４】
このように、Ｘ方向のバーコード候補を抽出すると、宛先認識部１４は、同様な処理によりＹ方向のバーコード候補を抽出する（ステップＳ３５〜Ｓ３７）。そして、Ｘ方向及びＹ方向のバーコード候補を抽出すると、宛先認識部１４は、Ｘ方向及びＹ方向のバーコード候補の中で、バーコードの可能性の高い候補を選択する（ステップＳ３８）。この際、宛先認識部１４は、バーコード候補の長さが所定の範囲にあること、バーコードの幅が所定の範囲内にあること、及び、バーコード候補に含まれる黒画素連結成分の個数が所定の範囲にあること等を選択基準とするようになっている。
【００３５】
次に、上記ステップＳ１５のセロハン窓位置の補正処理について説明する。  図１４は、セロハン窓位置の補正を行うか否かの判断処理を説明するためのフローチャートである。セロハン窓位置補正処理は、セロハン窓が検出され、かつ、バーコードが検出された場合のみに行なわれる（ステップＳ４１、Ｓ４２）。すなわち、宛先認識部１４は、セロハン窓が検出された場合（ステップＳ４１）、バーコード検出処理によりバーコードが検出されたか否かを判断する（ステップＳ４２）。この判断によりバーコードが検出されたと判断した場合、宛先認識部１４は、セロハン窓位置とカスタマバーコード位置とに基づいてセロハン窓位置の補正処理を行うか否かを判断する。すなわち、セロハン窓の検出処理により得られたセロハン窓の座標とバーコード検出処理により得られたバーコードの座標を比較し、以下２つの条件が両方満たされている場合にのみ、カスタマ窓位置補正処理を行なう。
(条件１)セロハン窓とカスタマバーコードの存在位置に重なりがある（ステップＳ４３）。
(条件２)カスタマバーコードがセロハン窓からはみ出している部分がある（ステップＳ４４）。
【００３６】
例えば、図１５に示すように、セロハン窓とバーコードが検出された場合、セロハン窓とカスタマバーコードの存在位置に重なりがあり（ステップＳ４３、ＹＥＳ）、カスタマバーコードがセロハン窓からはみ出している部分がある（ステップＳ４４、ＹＥＳ）。従って、図１５に示すような例では、宛先認識部１４は、上記条件１及び上記条件２が満たされていると判断する。これらの条件が満たされている場合、セロハン窓の信号に欠落があったためにセロハン窓が正しく検出されず、セロハン窓内に存在するカスタマバーコードが窓からはみ出していると判断できる。
【００３７】
上記のような条件が満たされていると判断すると、宛先認識部１４は、セロハン窓位置の補正処理を開始する。セロハン窓位置の補正は、カスタマバーコードの位置に基づいて、図１６に示すように、セロハン窓の領域を拡大することにより行われる。ここで、セロハン窓の位置座標を、右下座標(XW1,YW1)、左上座標(XW2,YW2)とし、カスタマバーコードの位置座標を、右下座標(XC1,YC1)、左上座標(XC2,YC2)とする。
【００３８】
このような場合、宛先認識部１４は、新しいセロハン窓位置を以下の式で求める。
XW1'＝MIN(XW1,XC1)、XW2'=MAX(XW2,XC2)、YW1'=MIN(YW1,YC1)、YW2'=MAX(YW2,YC2)ただし、MIN(A,B)は、A,Bのうち小さな方を求める関数、MAX(A,B)は、A,Bのうち大きな方を求める関数である。この演算の結果、図１５のセロハン窓は、図１６のように正しく修正される。
【００３９】
上記のように、セロハン窓として検出された位置とカスタマバーコードの検出位置を比較し、カスタマバーコードがセロハン窓に部分的に包含されている場合に、カスタマバーコードがセロハン窓内に完全に包含するようにセロハン窓の位置を補正する。これにより、セロハンによる反射の影響などで、セロハン窓が正確に検出できなかった場合でも、セロハン窓の位置を補正することができ、宛先情報の記載された領域の検出処理あるいは宛先情報の認識処理の精度を向上させることができる。
【００４０】
次に、上記ステップＳ１６とＳ１７のセロハン窓の反射検出処理と再２値化処理について説明する。
窓反射検出処理では、検出されたセロハン窓内部について、多値画像の濃度分布を調べることにより、窓反射が生じているかどうかを判定する処理である。この処理の結果を用いて次の再二値化処理を行なうかどうかを決定する。
【００４１】
図１７は、セロハン窓の反射検出処理と再二値化処理の２つ処理の流れを示すフローチャートである。
まず、宛先認識部１４は、上記ステップＳ１１で最初に検出されたセロハン窓の内における多値画像の濃度値の頻度分布(ヒストグラム)を算出する（ステップＳ５１）。
【００４２】
図１８及び図１９は、上記ステップＳ１１の処理で検出されたセロハン窓に反射がない場合のヒストグラムの例である。ここでは、横軸が濃度値を表し、縦軸が各濃度値の出現頻度を表している。ただし、濃度は２５６段階とし、０が真っ白な画素、255が真っ黒な画素を表すものとする。以下の説明では、濃度値の出現頻度をＨ(Ｉ)(Ｉ＝０〜２５５)とする。図２０及び図２１は、上記ステップＳ１１の処理で検出されたセロハン窓に反射がある場合のヒストグラムの例である。セロハン窓の反射が存在する場合、ヒストグラムには、０に近い濃度値(白に近い濃度値)を持った画素が多数存在する。このために、図２１に示すヒストグラムでは、濃度値が０に近い画素の頻度が多くなっている。
【００４３】
すなわち、宛先認識部１４は、作成されたヒストグラムから明るい画素が多いか否かを判別し（ステップＳ５２）、明るい画素が所定の値よりも多い場合にセロハン窓に反射があると判断する（ステップＳ５３）。ここでは、宛先認識部１４は、明るい一定値Ｄｒ以下の濃度値が全体の画素数に占める割合が一定値Ｔｒ以上の場合、セロハン窓の反射があると判定する（ステップＳ５２）。
すなわち、以下の式が成り立つ場合、宛先認識部１４は、窓反射が存在すると判定する。
（Ｈ（0）＋Ｈ（1）＋…＋Ｈ（Dr））／（Ｈ（0）＋Ｈ（1）＋…＋Ｈ（225））＞Ｔｒ
この式を満たしてセロハン窓があると判定した場合、宛先認識部１４は、セロハン窓内の２値化処理をやり直し、再２値化処理を行う（ステップＳ５４）。再二値化を行なう場合には、一定の閾値以上の濃度を持つ画素を黒、閾値未満の濃度を持つ画素を白とする単純二値化法を使用する。上記ステップＳ１２では、スキャナ１３ａで読み取った画像を微分２値化により２値化処理している。
【００４４】
例えば、図２０に示す読取り画像の例では、セロハン窓の反射は非常に濃度の低い白画素で構成されている。そのため、図２０に示すような読取り画像を微分２値化すると、図２２に示すように、紙葉類の地色とセロハン窓の反射部分との濃度差が生じて反射部分がノイズとして現れる。これに対し、単純２値化では、図２３に示すように、セロハン窓の反射部分が白画素になってノイズとして現れずに消えてしまう。また、紙葉類の読取画像全面に対して単純２値化を用いると、良好な２値化結果が得られないことが多いが、セロハン窓の内部は比較的に文字と地色とがそれぞれ均一なので単純２値化で十分な２値化処理の結果が得られる。なお、単純２値化の閾値を計算するには、公知の「判別分析法」「Ｐタイル法」などが使用できる。
【００４５】
上記のように、セロハン窓位置と検出された領域内でセロハン窓の反射の有無を判定し、この判定によりセロハン窓の反射が検出された場合、セロハン窓内の領域を、反射の影響が出難い２値化方法で２値化処理をやり直し、宛先情報の認識処理を再２値化された画像に基づいて行なう。これにより、セロハン窓の反射の影響を低減させて、認識処理の認識率を向上させることができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類上のセロハン窓の領域を検出する精度を高め、セロハン窓の反射光によるノイズの影響を低減することにより、宛先情報の検出性能を向上させ、区分機の処理能力を向上させることができる宛先認識装置、区分機、宛先認識方法及び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区分機本体の構成を概略的に示す図。
【図２】区分機本体における処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図３】宛先情報の認識処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図４】セロハン窓スキャナの構成を概略的に示す図。
【図５】スキャナにより読取った紙葉類の画像の例を示す図。
【図６】図５の紙葉類の画像から抽出されたセロハン窓の領域の例を示す図。
【図７】センハン窓の検出処理を説明するための図。
【図８】バーコードの検出処理を説明するためのフローチャート。
【図９】スキャナにより読取った紙葉類の画像の例を示す図。
【図１０】図９の紙葉類の画像から抽出された黒画素連結成分の例を示す図。
【図１１】紙葉類に印刷されたカスタマバーコードの例を示す図。
【図１２】黒画素連結成分の座標について説明するための図。
【図１３】バーコードを構成するバー候補の例を示す図。
【図１４】セロハン窓位置とバーコードの検出位置に基づくセロハン窓位置の補正処理を説明するためのフローチャート。
【図１５】セロハン窓位置とバーコードの検出位置に重なりがある場合を示す図。
【図１６】図１５のセロハン窓位置を補正した例を示す図。
【図１７】セロハン窓内の反射の検出処理と再２値化処理を説明するためのフローチャート。
【図１８】セロハン窓内に反射がない場合の読取り画像の例を示す図。
【図１９】図１８の読取り画像の濃度ヒストグラムを示す図。
【図２０】セロハン窓内に反射がある場合の読取り画像の例を示す図。
【図２１】図２０の読取り画像の濃度ヒストグラムを示す図。
【図２２】図２０の読取り画像を微分２値化した例を示す図。
【図２３】図２０の読取り画像を単純２値化した例を示す図。
【図２４】従来のセロハン窓スキャナにより読取った信号の例を示す図。
【図２５】図２４の信号に基づくセロハン窓の検出結果の従来例を示す図。
【図２６】セロハン窓内に反射がある場合の読取り画像の例を示す図。
【図２７】図２６の読取り画像を微分２値化した例を示す図。
【図２８】図２７の２値化画像から文字行を検出した場合の例を示す図。
【符号の説明】
１１…供給部、１２…搬送路（搬送手段）、１３ａ…セロハン窓スキャナ（第１の読取手段）、１３ｂ…スキャナ（第２の読取手段）、１４…宛先認識部（宛先認識装置）、１５…区分ポケット部（区分手段）
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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