(57)【要約】２値化後、ラベル付けされた入力画像より、バーコードの構造の特徴に基づき、連結領域の隣接関係を分析し、バーコード領域を抽出する。抽出されたバーコード領域内の黒画素の連結領域の幅からバーコードのモジュール幅となる単位幅を決定する。単位幅の倍率の並びで、規定されているバーコードパターンと入力の幅パターンを照合することによりバーコードを認識する。前記の照合には、幅の照合に倍率ごとに許容範囲を設けることによりノイズなどの影響を軽減し、携帯端末に内蔵される小型のイメージセンサで撮影された低解像度の画像においても、バーコードを精度よく認識できる。
2004055713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して前処理を行う前処理手段と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備することを特徴とするバーコード認識装置。
【請求項２】
前処理手段は、ヒストグラム変換を行うことを特徴とする請求の範囲第１項に記載のバーコード認識装置。
【請求項３】
２値化処理手段は、画像の２値化における閾値の決定方法として、判別分析法を用いることを特徴とする請求の範囲第１項又は第２項に記載のバーコード認識装置。
【請求項４】
ラベル付け手段は、入力画像に対して１つ１つの連結されたパターン毎に個別の数値名を振ることによりラベル付けを行うことを特徴とする請求の範囲第１項から第３項のいずれかに記載のバーコード認識装置。
【請求項５】
ラベル付け手段によりラベル付けされた入力画像より、バーの幅を、当該バーに係るラベルの黒画素数／垂直方向の高さで定義することを特徴とする請求の範囲第４項に記載のバーコード認識装置。
【請求項６】
バー又はスペースの幅を照合するときに、幅に応じた幅の許容範囲を設定することを特徴とする請求の範囲第５項に記載のバーコード認識装置。
【請求項７】
バーコード領域抽出手段は、バーの隣接関係を抽出し、その隣接関係からバーの左端とバーの右端とを決定し、バーの左端とバーの右端との間のバーの数がある規定値と一致することによりバーコード領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第１項から第６項のいずれかに記載のバーコード認識装置。
【請求項８】
バーの隣接関係は、２つのバーが共有する走査線があること、２つのバーの高さの差がある範囲内であること、２つのバーの間隔がある範囲内であることをすべて満たす場合に隣接していると判定し、バーの高さの差の範囲及びバーの間隔の範囲は、基準となるバーの高さと幅から適応的に求められることを特徴とする請求の範囲第７項記載のバーコード認識装置。
【請求項９】
バーコード認識は、バーコード領域抽出手段により抽出されたバーコード領域内のバーで最小の幅を単位幅として用い、前記抽出されたバーコード領域におけるこの単位幅の整数倍のバー及びスペースの幅のパターンの並びと予め規定されたバー及びスペースの幅のパターンの並びとを照合することにより行うことを特徴とする請求の範囲第７項又は第８項に記載のバーコード認識装置。
【請求項１０】
バーコード認識は、単位幅を変化させて繰り返し行うことを特徴とする請求項９に記載のバーコード認識装置。
【請求項１１】
請求の範囲第１項から第１０項のいずれかに記載のバーコード認識装置を備えたことを特徴とする携帯電話機。
【請求項１２】
入力画像に対して前処理を行う工程と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う工程と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行う工程と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出する工程と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識する工程と、を有することを特徴とするバーコード認識方法。
【請求項１３】
コンピュータを、入力画像に対して前処理を行う前処理手段と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備することを特徴とするバーコード認識装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求の範囲第１３項に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、入力した画像データからバーコード領域を抽出してバーコードを認識するバーコード認識装置、認識方法、プログラム等に関する。
【背景技術】  近年、小型で、低消費電力のイメージセンサが開発されたことに伴い、携帯電話機などの携帯型装置にカメラを内蔵することが可能となり、内蔵カメラにより撮影した画像を、電子メールで即座に送信できることが可能となっている。これらの内蔵カメラは、小型であることが優先され、一般的なデジタルカメラよりも解像度が低い。
また、近年の携帯電話機は、インターネットに接続する機能を有している。インターネットに接続するには、ＵＲＬをキーから入力する必要があり、携帯電話機のキーでは、長いＵＲＬを打ち込むために手間がかかっていた。そこで、ＵＲＬを一意の番号で管理し、その番号に対応するバーコードを印刷したものをバーコードリーダで読み込むことにより、ＵＲＬの入力の手間を省き、ユーザの使い勝手をよくする試みがなされている。このような装置では、別途バーコードリーダを携帯電話機に接続する必要がある。
そこで、カメラを内蔵した携帯装置では、その内蔵カメラにより入力したバーコード画像に対してバーコードを認識できれば、別途バーコードリーダを用意しなくても、このようなサービスを利用することができる。
しかし、現在の内蔵カメラの解像度は、バーコードリーダに用いられるイメージセンサよりも解像度が低く、高精度でバーコードを認識することが困難であった。
また、バーコードの認識を困難にする原因として、入力画像中に撮影されるバーの幅が一定ではないということがある。これは、バーコードとカメラの距離関係は、入力するたびに変わってくる為である。接写するタイプのスキャナでは、常にバーコードを一定の大きさで入力できるので、バーの幅をあらかじめ決めておくことができるが、手で保持したカメラでバーコードを撮影する場合は、一定のバー幅をあらかじめ決めておくことはできない。
バーの幅をイメージスキャナにより入力されたバーコード画像から決定し、バーコードを認識する手法が提案されている。例えば、特開平６−３２５１９７号公報では、走査線ごとに画素の幅の度数を計数することによりバーの幅を決定している。幅を決定する原理について説明する。
第１９図は、検出頻度と幅との関係を示す図である。第１９図に示すように、走査線に対して幅の検出頻度を抽出する。これにより、ある閾値以上の頻度の領域を有効な幅として検出する。第１９図の例では、区間１，２，３が有効な幅である。さらに、この有効な幅の区間の長いもの２つを選択し、バーの幅としている。この手法では、頻度の多い上位２つの幅から、「細い」、「太い」の２種類の幅を検出することができるが、低解像度の画像では、頻度のピークの間隔が短くなり、検出が不安定という問題がある。また、複数の幅を持つバーコードには対応できない。
また、カメラによりバーコードを撮影した場合、バーコード周辺にあるバーコード以外の文字や模様などの領域も入力画像に含まれる。したがって、入力画像からバーコード領域を抽出する必要がある。特開平９−１６７０１号公報（第１９図）では、バーの間隔がある閾値以内であることを条件として、バーコード領域を抽出している。スキャナのように比較的安定して、入力画像を得られるシステムについては、有効である。しかし、カメラを手で保持しながらバーコードを入力するために、バーの幅は、被写体とカメラの距離によるばらつきが多く、固定の閾値では、うまく抽出できないことがあり問題となっていた。
このような問題を解決するために、特開平９−２２４３７号公報では、バーコード領域を抽出する時に、バーコード特有のパターンを調べることで抽出精度を改善しようとしている。
第１８図は、バーコードの構成の説明図である。図示のように、バーコード１にはバーコード特有のレフトガードバー２（又は、スタートバー）、センターバー３、ライトガードバー４（又は、エンドバー）がある。この場合、レフトガードバー２はバーコード１の開始点側（左側）に設けてあり、黒バーと白バーが交互に並んだパターンで構成され、バーコード１の開始情報として「１０１」の情報（モジュール表現）を設定したパターンである。センターバー３はバーコード１の中央位置に設けてあり、黒バーと白バーが交互に並んだパターンで構成され、バーコード１の中心情報として「０１０１０」の情報（モジュール表現）を設定したパターンである。ライトガードバー４はバーコード１の終了点側に設けてあり、黒バーと白バーが交互に並んだパターンで構成され、バーコード１の終了情報として「１０１」の情報（モジュール表現）を設定したパターンである。
レフトガードバー２とセンターバー３との間に６桁の左側データキャラクタ５が、センターバー３とライトガードバー４との間に６桁の右側データキャラクタ６とチェックデジット７が配置されている。なお、バーコード１下の左端の数値はプレフィックスデジット８を表わしている。
第２０図は、従来のバーコード抽出の処理の流れを示すフローチャートである。まず、前記のようにバーの間隔がある閾値以内であるところを複雑領域として抽出する（ステップ４０１）。複雑領域は、バーコードが存在するであろうと推測される領域ということがきる。
次に、抽出された複雑領域から前記のセンターバー、ライトガードバー、レフトガードバーの有無を判定し、抽出された複雑領域がバーコードであるかどうかを判定する（ステップ４０２〜ステップ４０４）。そして、バーコードであると判定された領域に対し、バーコードの各キャラクタを認識する（ステップ４０５）。
ここで、センターバー、ライトガードバー、レフトガードバーの有無を判定する際に、抽出したバーの幅とあらかじめ定められたバーのモジュール幅を基準にしてバー構造のモジュール表現のパターンを照合している。モジュール幅は、スキャナの解像度により、あらかじめ定められる。
例えば、２００ｄｐｉの解像度を有するスキャナで帳票を読み取った場合は、１モジュール当たり４画素で表現されるので、モジュール幅は、４画素と定められる。
しかし、前記したように、カメラを手で保持しながらバーコードを入力するために、バーの幅は、被写体とカメラの距離によるばらつきが多いので、モジュール幅をあらかじめ特定することはできないという問題があった。
また、低解像度のカメラで入力した画像は、バーの幅が２画素程度となり、４種類の幅を用いるようなバーコードでは、入力時のノイズなどにより、モジュール幅と完全に等しい幅のバーは存在せず、厳密に幅を比較するだけでは、太いバーを細いと誤認識することがあり、正しく照合できないという問題もあった。
この問題を解決するために、特開平４−２６３３８１号公報では、規定されているパターンにあるバーの幅と入力されたバーの幅を比較する時、バー幅が等しいという判定は、ある幅をもたせてその範囲内にあるときに等しいとする。例えば、バー幅ａとバー幅ｂが等しい条件は、
１．２５ａ≧ｂ≧０．７５ａ
となる。しかし、低解像度のデジタルカメラで、バーコードを撮影した場合、その画像におけるバーの最小の幅は、２画素程度しかない。幅２画素は、実際には、入力処理の誤差などにより２画素幅が、１画素幅や３画素幅になることがある。この場合、幅の変動は、実際の幅の５０％となり、変動が大きい。幅が太い場合は、４画素が、５画素、３画素になる場合が多い。この場合は、変動の幅は、実際の幅に対して、２５％となる。前記のようにすべてのバーの幅を比較する際に、幅の範囲をすべて同一に決定してしまうと、バー幅に対する変動が大きい等の場合に、正しく判定できないという問題があった。
【発明の開示】
本発明が解決しようとする課題は、低解像度のイメージセンサを用いて撮影したバーコード画像より高精度にバーコードを認識することである。このためには、入力した画像より、精度よくバーコード領域を抽出することが必要である。また、入力画像中のバーの幅が変動していても正しく認識できるように、あらかじめバーの幅を指定せず、入力画像中からバーの幅を取り出すことが必要である。また、低解像度のイメージセンサを用いることにより、最も幅の狭いバーの幅は２画素程度になるが、この時でも、ノイズなどの影響を受けずに正確に複数のバーの幅を判定し認識することが必要である。また、複数の幅を持つバーコードでも対応できるようにすることも必要である。
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであり、携帯端末に内蔵される小型のイメージセンサで撮影された低解像度の画像においても、バーコードを精度よく認識できるバーコード認識装置を提供することを目的とする。
本発明のバーコード認識装置は、入力画像に対して前処理を行う前処理手段と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備することを特徴とする。
また、本発明のバーコード認識装置において、前処理手段は、ヒストグラム変換を行うことが望ましい。
また、２値化処理手段は、画像の２値化における閾値の決定方法として、判別分析法を用いることが望ましい。
本発明のバーコード認識装置において、ラベル付け手段は、入力画像に対して１つ１つの連結されたパターン毎に個別の数値名を振ることによりラベル付けを行うことが望ましい。
また、ラベル付け手段によりラベル付けされた入力画像より、バーの幅を、当該バーに係るラベルの黒画素数／垂直方向の高さで定義することが望ましい。
また、バー又はスペースの幅を照合するときに、幅に応じた幅の許容範囲を設定することが望ましい。
また、本発明のバーコード認識装置において、バーコード領域抽出手段は、バーの隣接関係を抽出し、その隣接関係からバーの左端とバーの右端とを決定し、バーの左端とバーの右端との間のバーの数がある規定値と一致することによりバーコード領域を抽出することが望ましい。
また、バーの隣接関係は、２つのバーが共有する走査線があること、２つのバーの高さの差がある範囲内であること、２つのバーの間隔がある範囲内であることをすべて満たす場合に隣接していると判定し、バーの高さの差の範囲及びバーの間隔の範囲が、基準となるバーの高さと幅から適応的に求められることが望ましい。
また、本発明のバーコード認識装置において、バーコード認識は、バーコード領域抽出手段により抽出されたバーコード領域内のバーで最小の幅を単位幅として用い、前記抽出されたバーコード領域におけるこの単位幅の整数倍のバー及びスペースの幅のパターンの並びと予め規定されたバー及びスペースの幅のパターンの並びとを照合することにより行うことが望ましい。
また、バーコード認識は、単位幅を変化させて繰り返し行うことが望ましい。
本発明のバーコード認識装置によれば、携帯端末に内蔵されるような小型のイメージセンサで用いたカメラにより、撮影したバーコード画像より、精度よく、バーコードを認識することができる。また、本発明によれば、低解像度のカメラを用いた場合にもバーコードを認識することができるため、特別にバーコードリーダを付加しなくともバーコードを読み取ることができる。
また、本発明に係る携帯電話機は、本発明のバーコード認識装置を備えたことを特徴とする。携帯電話機にバーコード認識装置を組み込むことにより、どこでも手軽にバーコード認識ができるようになり、さらに、バーコード認識装置で認識したバーコードを即座に送信可能である。
また、本発明に係るバーコード認識方法は、入力画像に対して前処理を行う工程と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う工程と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行う工程と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出する工程と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識する工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明は、コンピュータをバーコード認識装置として機能させるプログラムとして、また、当該プログラムを記録した記録媒体としても実現できる。
【図面の簡単な説明】第１図は、バーコード認識の処理の流れを示すフローチャートである。
第２図は、ラベル付け処理の例を示す図である。
第３図は、隣接するバーの探索処理の流れを示すフローチャート（前半）である。
第４図は、隣接するバーの探索処理の流れを示すフローチャート（後半）である。
第５図は、バーコード認識の処理の流れを示すフローチャートである。
第６図は、スペース幅を説明するための図である。
第７図は、許容誤差率を説明するための図である。
第８図は、レフトガードの幅の並びパターンを説明するための図である。
第９図は、レフトガードのバー、スペースの並びパターンを説明するための図である。
第１０図は、数値に対する幅の並びのパターンを示す図である。
第１１図は、第１０図に示す幅１から幅４が、バー幅か、スペース幅であるかの組み合わせを示す図である。
第１２図は、数値の認識の処理の流れを示すフローチャートである。
第１３図は、奇数パリティと偶数パリティの組み合わせ結果（プレフィックスデジット）を示す図である。
第１４図は、センターバーの幅の並びパターンを示す図である。
第１５図は、センターバーのバー、スペースの並びパターンを示す図である。
第１６図は、カメラ内蔵型携帯電話機の構成の説明図である。
第１７図は、携帯電話端末のインターネットへの接続を示す図である。
第１８図は、バーコードの構成の説明図である。
第１９図は、検出頻度と幅との関係を示す図である。
第２０図は、従来のバーコード抽出の処理の流れを示すフローチャートである。
第２１図は、隣接バーの条件（１）を説明するための図である。
第２２図は、隣接バーの条件（２）を説明するための図である。
第２３図は、隣接バーの条件（３）を説明するための図である。
【発明を実施するための最良の形態】  本発明においては、入力された画像に対し、ヒストグラム変換の前処理を実施した後に、２値化を行い、さらにラベル付け処理を行う。ラベル付けされた画像より、バーコードの構造の特徴に基づき、バーの隣接関係を計算する。隣接関係は、１例として、以下の条件を満たしているバー候補の連結領域を隣接バーとして、画像のすべての連結領域について調べる。
（１）第２１図に示すように、２つのバーに共有される水平走査線９が存在する。（２）第２２図に示すように、隣り合うバー高の差がある範囲内である。ここでは、バー高の２０％以内であることとする。
（３）第２３図に示すように、位置座標のＸ方向の差がある範囲内である。ここでは、バー幅の６倍以内であることとする。
次に、左端と右端に挟まれているバーの数をカウントし、カウント値が規定数であれば、バーコード領域として抽出する。抽出されたバーコード領域内の黒画素の連結領域の幅からバーコードのモジュール幅となる単位幅を決定する。
単位幅の整数倍のバー及びスペースの幅のパターンの並びで、規定されているバーコードパターンと抽出されたバーコード領域におけるパターンとを照合することによりバーコードを認識する。認識は、バーコードのレフトガードのパターンを最初に照合し、成功したら順次、左側６桁のパターン、プレフィックスデジット、センターバー、右側６桁のパターンと照合を行う。前記のパターンの照合の際には、バー及びスペースの幅に応じて、すなわち倍率ごとに許容範囲を設けることにより、低解像度の画像中でのノイズなどの影響を軽減する。
本発明によれば、携帯端末に内蔵される小型のイメージセンサで撮影された低解像度の画像においても、バーコードを精度よく認識することができる。
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
第１図は、バーコード認識の処理の流れを示すフローチャートである。
第１図において、ステップ１では、入力画像に対し、前処理として、ヒストグラム変換を行う。入力画像の輝度の最小値をＹｉとし、最大値をＹｊとすると輝度Ｙに対する変換後の輝度Ｙ’は、下記式（１）で求まる。
2004055713.tif 000003
まず、輝度Ｙ’の微分値を求め、微分値が閾値以上の画素をエッジ部とし、このエッジ部についての輝度のヒストグラムを作成する。
ステップ２では、ステップ１の処理画像に対して、２値化を行う。２値化処理で輝度の微分値計算を安定させ、コントラストの低い画像に対し、コントラストを向上する。
上記で求めたヒストグラムから２値化閾値を決定し、画像の２値化を行う。閾値の決定方法は、例えば、判別分析法を用いればよい。判別分析法は、以下のようにして行う。
輝度の範囲が「０からＤ」である画像を閾値ｔで２値化したとき、輝度が「０〜ｔ−１」の画素の平均輝度をｆ０、輝度が「ｔからＤ」の画素の平均輝度をｆ１、画像全体の平均輝度をｆ、輝度ｋをもつ画素の数をｎｋとすれば、クラス間分散σＢ２は下記式（２）となり、クラス内分散σＩ２は下記式（３）となる。
2004055713.tif 000004
このときの分散比は下記式（４）に示すようになるので、このＦ（ｔ）を最大にするｔを閾値とする。
2004055713.tif 000005
ステップ３では、ラベル付け処理を行う。ラベル付け処理は、第２図に示すように、２値化後の画像の黒画素（画素値が１とする）に対し、連結しているすべての黒画素に一意のラベルをつけることである。連結している黒画素が占める領域を連結領域という。ラベル付けの方法は、いろいろあるが一例として、以下のような方法がある。
（１）画像上を左上から右下に向けて走査し、画素値が１であり、かつラベルが付けられていない画素Ｐを見つけ、新しいラベルを付ける。
（２）画素Ｐに対して、画像内の連結しているすべての画素に同じラベルをつける（図中１０〜１２はラベルである）。
（３）（１）に戻り、まだラベルの付けられていない画素が見つかったら、新しいラベルを付けて（２）の処理を行う。
（４）画像全体の走査が終わったとき、処理を終了する。
ステップ４では、ラベル付け結果より、連結黒画素の高さ、幅から構成されるパターン情報より、バーコードである、黒画素の連結領域（バー）が所定の条件下に並んだ領域をバーコード領域として抽出する。
ステップ５では、抽出されたバーコード領域のバーとスペースの幅の並びを調べ、バーコードを認識する。
ステップ４のバーコード領域の抽出は、ラベル付けされた、各連結領域の隣接関係を調べることにより、実行される。以降、ラベル付けされて連結領域をバーと呼ぶ。
第３図、第４図は、隣接するバーの探索処理の流れを示すフローチャートである。
隣接関係は、バーの幅と高さおよび位置の情報を用いて行う。次のようにバー幅、バー高を求める。
バー高：連結領域を囲む矩形の高さ
バー幅：連結領域の面積／バー高
連結領域を囲む矩形の左上の座標をそのバーの位置座標とする。
隣接の条件を１例として、次のように定める。
（１）２つのバーに共有される水平走査線が存在する。
（２）隣り合うバー高の差は、バー高の２０％以内である。
（３）位置座標のＸ方向の差は、バー幅６倍以内である。
上記の条件を満たし、対象となるバーの位置座標に一番近い位置座標をもつバーをそのバーの隣接バーとする。隣接バーは、左側と右側にそれぞれ存在する可能性がある。
全てのバーに対して隣接関係が求まったら、次の手順でバーコード領域であるかどうかを検査する。
第３図、第４図により隣接バーの探索処理の流れを説明する。第３図、第４図において、以下のように定義する。
バー（Ｌ）：ラベルＬがつけられた連結領域（バー）
バー高（Ｌ）：ラベルＬがつけられたバーの高さ（バー高）
バー幅（Ｌ）：ラベルＬがつけられたバーの幅（バー幅）
バー位置＿ｘ（Ｌ）：ラベルＬがつけられたバーの位置座標のｘ座標
ＭＡＸ＿ＬＡＢＥＬ：ラベルの最大値
ＭＩＮ＿ＬＡＢＥＬ：ラベルの最小値
左距離：バーの左側に存在するバーの水平距離の最小値
右距離：バーの右側に存在するバーの水平距離の最小値
バー距離（Ｌ，Ｌ２）：ラベルＬがつけられたバーとラベルＬ２がつけられたバーの水平距離
バー高差（Ｌ，Ｌ２）：ラベルＬがつけられたバーとラベルＬ２がつけられたバーの高さの差
ステップ１０１では、まず、探索の基準となる着目バーを示すラベルを変数Ｌに代入する。ラベルは、ラベルの最小値（ＬＡＢＥＬ＿ＭＩＮ）から、ラベルの最大値（ＬＡＢＥＬ＿ＭＡＸ）へと順に増加する。
ステップ１０２では、着目バーに対する隣接候補となるバーを示すラベルを変数Ｌ２に代入する。ラベルは、ラベルの最小値（ＬＡＢＥＬ＿ＭＩＮ）から、ラベルの最大値（ＬＡＢＥＬ＿ＭＡＸ）へと順に増加する。
ステップ１０３では、変数Ｌと変数Ｌ２の値が同じ、つまり同じバーを示しているときは、ステップ１１６に行く。そうでなければ、ステップ１０４に進む。
ステップ１０４では、前記の条件（１）に示す条件をテストする。条件（１）を満たしていれば、ステップ１０５に進む。満たしていなければ、ステップ１１６に進む。
ステップ１０５では、変数Ｌで示されるラベルのついているバーのバー高と変数Ｌ２で示されるラベルのついているバーのバー高差を計算する。
ステップ１０６では、前記の条件（２）に示す条件をテストする。条件（２）を満たしていれば、ステップ１０７に進む。満たしていなければ、ステップ１１６に進む。
ステップ１０７では、変数Ｌで示されるラベルのついているバーのバー位置と変数Ｌ２で示されるラベルのついているバー位置の水平方向の距離を計算する。
ステップ１０８では、前記の条件（３）に示す条件をテストする。条件（２）を満たしていれば、ステップ１０９に進む。満たしていなければ、ステップ１１６に進む。条件（３）は、バーの幅に対する相対値を閾値としているので、入力画像のバーの幅が一定でなくても正しく判定ができる。
ステップ１０９では、変数Ｌで示されるラベルのついているバーに対して、変数Ｌ２で示されるラベルのついているバーが右側にあるのか、左側にあるのかをバー位置座標を基準に判定する。右側にあると判定された場合は、ステップ１１０に、左側にあると判定された場合は、ステップ１１３にそれぞれ進む。
ステップ１１０では、現在までに見つかった右側のバーとの最小距離を保存してある変数「右距離」と現在の右側のバーとの距離を比較し、より距離が近ければ、ステップ１１１に進む。そうでなければ、このバーは、右隣ではないとして、ステップ１１６に進む。
ステップ１１１では、変数Ｌ２で示されるラベルのついているバーが右隣であるとし、変数Ｌ２の値を記憶する。ステップ１１２では、変数「右距離」を更新する。ステップ１１３では、現在までに見つかった左側のバーとの最小距離を保存してある変数「左距離」と現在の左側のバーとの距離を比較し、より距離が近ければステップ１１４に進む。そうでなければ、このバーは、左隣ではないとして、ステップ１１６に進む。
ステップ１１４では、変数Ｌ２で示されるラベルのついているバーが左隣であるとし、変数Ｌ２の値を記憶する。ステップ１１５では、変数「左距離」を更新する。ステップ１１６では、変数Ｌ２を次に小さいラベルへと更新する。
ステップ１１７では、変数Ｌ２により隣接候補として探索されていないラベルがあれば、ステップ１０３に進み、処理を繰り返す。全てのラベルについて探索が終わったら、ステップ１１８に進む。
ステップ１１８では、変数Ｌを順次大きいラベルへと更新する。このとき、ステップ１１１および１１４で記憶された右隣バー、左隣バーを変数Ｌで示されるバーの右隣バー、左隣バーとしてそれぞれ確定する。
ステップ１１９では、変数Ｌにより探索されていないラベルがあれば、ステップ１０２に進み、処理を繰り返す。全てのラベルについて探索が終わったら、ステップ１２０に進み、処理を終了する。
以上のようにして、隣接関係が求まったら次に示す手順にて、バーコード領域であるかどうかの判定を行う。
まず、左隣のバーが存在しないバーを左端バーとして、マークする。次に、左端バーから順次、右隣のバーを探索する。右隣のバーが存在しないバーを右端バーとして、マークする。
左端バーから、右端バーまでのバーの数をカウントし、バーの数が規定の数であれば、左端バーから右端バーまでのバーとこれらのバー間のスペースが在る領域をバーコード領域とする。規定の数は、バーコードの規格により、決まる。例えばＪＡＮ１３桁のバーコードであれば、バーの数は３０となる。
抽出されたバーコード領域に含まれるバーに対して、バーコード認識の処理を行う。
第５図は、バーコード認識の処理の流れを示すフローチャートである。
ステップ２０１では、まず、バーおよびスペースの幅を評価する基準となる単位幅を決定する。バーコード領域内のバー幅で、最小のものを単位幅とする。単位幅は、バーコードのモジュール幅に相当する。
ステップ２０２では、左端の２本のバーを対象にレフトガードバーのパターンと照合し、レフトガードであるかどうかテストする。レフトガードであると判定されたら、ステップ２０３に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
ステップ２０３では、次の１２本のバーに対して、左側６桁の数値を認識する。ステップ２０４では、左側の６桁の認識がすべて正常に完了したか判定する。正常に完了していたらステップ２０５に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
ステップ２０５では、左側６桁の偶数、奇数パリティの組み合わせから、プレフィックスデジットを認識する。ステップ２０６では、プレフィックスデジットが矛盾なく認識できたかどうか判定する。矛盾なく認識できていれば、ステップ２０６に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
ステップ２０７では、次の２本のバーに対して、センターバーのパターンと照合し、センターバーであるかどうかテストする。センターバーであると判定されたら、ステップ２０８に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
ステップ２０８では、次の１２本のバーに対して、右側６桁の数値を認識する。ステップ２０９では、右側の６桁の認識がすべて正常に完了したか判定する。正常に完了していたらステップ２１０に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
ステップ２１０では、チェックデジットのテストを行う。チェックデジットに矛盾がなければ、ステップ２１１に進む。そうでなければ、ステップ２１２に進む。
なお、チェックデジットとは、読み取りに誤りがないかをチェックするために算出された数値で、右側６桁の数値のうち最後の１桁がチェックデジットとなっている。チェックデジット以外の１１桁より規定の算出方法によりチェックデジットを算出する。その算出結果と読み取ったチェックデジットを照合し、等しければ矛盾がないとする。第１８図の例ではチェックデジットは右端の数値４である。
ステップ２１１では、認識が成功したとして処理を終了する。ステップ２１２では、単位幅を１画素増加させる。ステップ２１３では、単位幅の増加が３以下であるかどうか判定する。３以下であれば、ステップ２０２へと進み、再度同様な認識処理を行う。そうでなければステップ２１４に進む。ステップ２１４では、認識が失敗したとして処理を終了する。
前記のレフトガードのテスト、センターバーのテスト、数値の認識において、バー及びスペース幅をあらかじめ規定されているパターンと比較し評価をする。その評価の手順について次に述べる。
第６図は、スペース幅を説明するための図であり、第７図は、許容誤差率を説明するための図である。
バーとスペースの幅は、単位幅の整数倍であり、倍率ごとに評価される。スペース幅１５は、第６図に示すように、隣接する２つのバー１３，１４間の幅である。スペース幅１５は、次のように求める。
隣接するバー（Ｌ）１３とバー（Ｌ２）１４に対して、水平走査線ごとにバー間の画素数を求める。バー（Ｌ）１３およびバー（Ｌ２）１４が共有する全走査線におけるバー間の画素数の平均をスペース幅１５とする。
バーコードのパターンは、基準となるモジュール幅（単位幅）の整数倍の幅を持つバーまたは、スペースの並びで規定されている。幅の倍率をそれぞれ１，２，３，４とする。ここで、最も狭い幅が１、もっとも広い幅が４である。
次の条件を満たす最小の倍率が、そのバー（スペース）幅の倍率となる。すなわち、バー（スペース）幅が倍率×単位幅±許容誤差の範囲内にあることが条件である。
ここで、許容誤差は、許容誤差＝単位幅×許容誤差率で定義される。許容誤差率は、倍率ごとに第７図に示すように規定されている。ここで、許容誤差を持たせるのは、２値化による画素の欠落の影響を考慮したためである。低解像度のデジタルカメラで、バーコードを撮影した場合、その画像における単位幅は、２画素程度しかない。２値化を行うと、バーの画像に、１画素の程度の欠けや、膨張のノイズが存在する。幅２画素のバーとして許容誤差なしで比較すると、１画素幅や３画素幅は、異なる幅として認識される。しかし、実際には、２値化のノイズにより２画素幅が、１画素幅や３画素幅になることがある。許容誤差を設けることにより、この幅の変動を考慮し、同じ幅であると認識することができる。
前記ステップ２０２のレフトガードのテストは、次のように行う。
第８図は、レフトガードの幅の並びパターンを説明するための図であり、第９図は、レフトガードのバー、スペースの並びパターンを説明するための図である。
第８図及び第９図に示すように規定されたレフトガードのバー、スペースの幅の並びパターンと、抽出されたバーコード領域において幅の評価に基づいて求めたレフトガードの幅のバー、スペースの並びパターンとを照合し、パターンが一致した場合、そのバーは、有効なレフトガードを構成するバーであるとする。
前記ステップ２０３、２０８の数値の認識は、次のように行う。
第１０図は、数値に対するバー及びスペースの幅の並びのパターンの規定を示す図であり、第１１図は、第１０図に示す幅１から幅４が、バー幅か、スペース幅であるかの組み合わせを示す図であり、第１２図は、数値の認識の処理の流れを示すフローチャートである。
第１０図において、左側の６桁に対する幅の並びパターンには、奇数パリティと偶数パリティが存在する。第１０図に示す幅の並びは、奇数パリティのときである。偶数パリティの時は、同じ表を逆方向から、つまり幅４、幅３、幅２、幅１と読む。例えば奇数パリティで数値９は、左から３倍幅のスペース、単位幅のバー、単位幅のスペース、２倍幅のバーの並びパターンで表され、偶数パリティで数値１は、左から、単位幅のスペース、２倍幅のバー、２倍幅のスペース、２倍幅のバーの並びパターンで表される（第１８図の左側１，２番のデータキャラクター参照）。
第１１図において、センターバーよりも左側の６桁と右側の６桁では、バーとスペースの並びのパターンが異なるので、第１１図では、２種類のパターンが定義されている。例えば、右側で奇数パリティで数値６は、左から、単位幅のバー、単位幅のスペース、単位幅のバー、４倍幅のスペースの並びパターンで表される（第１８図の右側１番のデータキャラクター参照）。
第１２図のフローチャートにおいて、ステップ３０１では、左側の６桁のデータキャラクターに対して、レフトガードのテストと同様な手順で、対象のバー、スペースの幅の並びのパターンを求める。
ステップ３０２では、第１０図及び第１１図に規定された照合パターンを用いて、前記した幅の評価を行い、バーとスペースの並びのパターンが一致するかどうか順に調べる。左側６桁においては、奇数パリティの幅パターンか偶数パリティの幅パターンかも順次調べる。
ステップ３０３では、パターンが一致すると判定された時は、ステップ３０４に進む。そうでなければ、ステップ３０７に進む。ステップ３０４では、入力画像より得られた実際の幅と規定されている幅のパターンとの幅差を求める。幅差は、対応する４つの幅のそれぞれの差の合計値とする。
ステップ３０５では、幅差がそれまでに見つかったものよりも小さかった場合は、ステップ３０６に進む。そうでなければ、ステップ３０７に進む。
ステップ３０６では、そのパターンに対応する数値を認識候補の数値として記憶しておく。同時に、奇数パリティか偶数パリティの種別も記憶しておく。なお、幅差の初期値は、最大値に設定されている。
ステップ３０７では、第１０図に示すすべての照合パターン（数値０〜９）について処理が終了していれば、ステップ３０８に進む。そうでなければ、ステップ３０２に進み、次の照合パターンについて処理を繰り返す。
ステップ３０８では、規定されている数値のパターンと一致した場合に、その数値を認識結果とし、ステップ３０９に進み、認識成功として処理を終了する。そうでなければ、認識不成功として、ステップ３１０に進み、処理を終了する。
ステップ２０５のプレフィックスデジットの認識は、次のようにして行う。
第１３図は、奇数パリティと偶数パリティの組み合わせ結果（プレフィックスデジット）を示す図であり、第１４図は、センターバーの幅の並びパターンを示す図であり、第１５図は、センターバーのバー、スペースの並びパターンを示す図である。
ステップ２０５においては、左側６桁の認識がすべて成功した時の奇数パリティと偶数パリティの記録からプレフィックスデジットを認識する。奇数パリティと偶数パリティの組み合わせ結果は、第１３図に示すようになっており、テーブルから検索し、一致したものをプレフィックスデジットとして認識する。一致する組み合わせが見つからなかったときは、プレフィックスデジットの認識は、失敗として処理を終了する。第１８図の例では、左側６桁のデータキャラクター５は、奇数パリティの９、偶数パリティの１、奇数パリティの２、奇数パリティの３、偶数パリティの４、偶数パリティの５であり、パリティの組み合わせは１０１１００なのでプレフィックスデジット８は第１３図より４（第１８図の左端に表示）である。
ステップ２０７のセンターバーのテストは、レフトガードのテストと同様に、パターンのマッチングを行う。なお、センターバーのテストに用いるバー、スペースの幅の並びパターンは、第１４図及び第１５図に示すようになっている。
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。
また、本発明のバーコード認識装置を携帯電話機に組み込むことも可能である。携帯電話機にバーコード認識装置を組み込むことにより、どこでも手軽にバーコード認識ができるようになり、さらに、バーコード認識装置で認識したバーコードを即座に送信可能である。
第１６図は本発明のバーコード認識装置をカメラ内蔵型携帯電話機に組込んだ場合のブロック図であり、カメラ内蔵型携帯電話機は電波を送受信するアンテナ２１、無線通信の送受信を制御する無線部２２、ユーザからのキー操作情報を入力生成するキー入力部２３、文字情報や画像情報をユーザに表示する表示部２４、音声信号を出力するスピーカー２５、ユーザから音声信号を入力するマイク２６、受信又は入力された文字情報、画像情報、音声信号を記憶する記憶メモリ２７、対象となる画像情報を入力するカメラ２８、及びバーコード認識装置を内蔵し、各部を制御する制御部２９とから構成される。
上記構成を有するカメラ内蔵型携帯電話機において、カメラ２８より入力された画像情報（バーコード）からバーコードの認識を行う場合、ユーザはキー入力部２３を操作しカメラ動作を選択する。制御部２９はキー入力部からの設定に基きカメラ２８を初期化し、画像情報（バーコード）の取り込みを開始する。カメラ２８より取り込まれた画像情報（バーコード）は制御部２９を介し記憶メモリ２７に転送される。制御部２９は記憶メモリ２７に格納された画像情報（バーコード）を表示部２４に転送し、画像情報（バーコード）の表示を行う。また、画像情報（バーコード）を連続的に取り込み、表示することで、ユーザはカメラ画像を動画として確認できる。一方、記憶メモリ２７に格納された画像情報（バーコード）はバーコード認識装置を有する制御部２９に転送され、本実施の形態で説明したバーコード認識処理にてバーコード認識が行われる。認識に成功した場合、認識結果を記憶メモリ２７に転送し、記憶メモリ２７にバーコードデータとして格納する。
次に記憶メモリ２７に格納されたバーコードデータを無線又はインターネットに接続し送信先に送信する際の動作について第１７図を用いて説明する。ユーザはキー入力部２３を操作し無線又はインターネットへの接続を選択する。制御部２９はキー入力部からの設定に基き無線部２２へ無線又はインターネットへの接続を指示する。無線部２２は制御部２９からの指示に基づき無線又はインターネットへの接続を開始する。ユーザはキー入力部２３を操作し記憶メモリ２７に格納済みのバーコードデータの送信を選択する。制御部２９はキー入力部２３からの設定に基き記憶メモリ２７に格納済みのバーコードデータを無線部２２へ転送し送信を指示する。無線部２２は制御部２９からの指示に基づき、転送されたバーコードデータを無線又はインターネットに送信する。無線部２２より送信されたバーコードデータは無線網３３を介しＵＲＬデータサーバ３２へと送信される。ＵＲＬデータサーバ３２は携帯電話端末３４の無線網３３とインターネット３１のゲートウェイの動作制御を行う。ＵＲＬデータサーバ３２は受信したバーコードデータとＵＲＬデータベースから送信先のＵＲＬを検索しインターネット３１への接続を行い送信先へバーコードデータを転送する。転送完了の結果は携帯端末３４に送信される。
また、本発明は、コンピュータをバーコード認識装置として機能させるプログラムとして、また、当該プログラムを記録した記録媒体としても実現できる。
本発明の電子メール通信装置は、本電子メール通信装置を機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。
この記録媒体として、バーコード認識装置内蔵のＲＯＭそのものがプログラムメディアであってもよいし、またバーコード認識装置をＣＤ−ＲＯＭドライブ等のプログラム読み取り装置に接続し、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等のプログラムメディアであってもよい。いずれの場合においても、格納されているプログラムはＣＰＵがアクセスして実行させる構成であってもよいし、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
ここで上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピーディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
さらに、バーコード認識装置を備える携帯電話機の送信部及び受信部を介して通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように、流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め装置本体に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
【産業上の利用可能性】  以上説明したように本発明によれば、携帯端末に内蔵されるような小型のイメージセンサで用いたカメラにより、撮影したバーコード画像より、精度よく、バーコードを認識することができる。また、本発明によれば、低解像度のカメラを用いた場合にもバーコードを認識することができるため、特別にバーコードリーダを付加しなくともバーコードを読み取ることができるようになる。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成15年10月14日(2003.10.14)
【手続補正００１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】入力画像に対してエッジ部を判定し、該エッジ部について輝度に関するヒストグラム変換を行う前処理手段と、該前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備することを特徴とするバーコード認識装置。
【請求項２】前記２値化処理手段は、前記ヒストグラム変換された入力画像に基づいて、画像の２値化における閾値の決定することを特徴とする請求の範囲第１項に記載のバーコード認識装置。
【請求項３】前記２値化処理手段は、画像の２値化における閾値の決定方法として、判別分析法を用いることを特徴とする請求の範囲第１項又は第２項に記載のバーコード認識装置。
【請求項４】前記ラベル付け手段は、入力画像に対して１つ１つの連結されたパターン毎に個別の数値名を振ることによりラベル付けを行うことを特徴とする請求の範囲第１項から第３項までのいずれか１項に記載のバーコード認識装置。
【請求項５】前記ラベル付け手段によりラベル付けされた入力画像より、バーの幅を、当該バーに係るラベルの黒画素数／垂直方向の高さで定義することを特徴とする請求の範囲第４項に記載のバーコード認識装置。
【請求項６】（削除）
【請求項７】（削除）
【請求項８】（削除）
【請求項９】（削除）
【請求項１０】（削除）
【請求項１１】（削除）
【請求項１２】入力画像に対して該入力画像のエッジ部を判定し、該エッジ部のみについて輝度に関するヒストグラム変換を行う工程と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う工程と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行う工程と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出する工程と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識する工程と、を有することを特徴とするバーコード認識方法。
【請求項１３】コンピュータに、入力画像に対して該入力画像のエッジ部を判定し、該エッジ部のみについて輝度に関するヒストグラム変換を行う前処理工程と、前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理工程と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け工程と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出工程と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識工程と、を実行させるためのプログラム。
【請求項１４】請求の範囲第１３項に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】カメラにより撮影された入力画像に対してエッジ部を判定し、該エッジ部について輝度に関するヒストグラム変換を行う前処理手段と、該前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備し、
前記バーコードにおけるバーの隣接の条件として前記バーの幅に対する相対値を閾値として判定することを特徴とするバーコード認識装置。
【請求項１６】バー又はスペースの幅を照合するときに、幅に応じた幅の許容範囲を設定することを特徴とする請求の範囲第１５項に記載のバーコード認識装置。
【請求項１７】前記バーコード領域抽出手段は、バーの隣接関係を抽出し、その隣接関係からバーの左端とバーの右端とを決定し、バーの左端とバーの右端との間のバーの数がある規定値と一致することによりバーコード領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第１項から第５項、第１５項または第１６項のいずれか１項に記載のバーコード認識装置。
【請求項１８】前記バーの隣接関係は、２つのバーが共有する走査線があること、２つのバーの高さの差がある範囲内であること、２つのバーの間隔がある範囲内であることをすべて満たす場合に隣接していると判定し、バーの高さの差の範囲及びバーの間隔の範囲は、基準となるバーの高さとバーの幅に対する相対値とに基づいて求められることを特徴とする請求の範囲第１７項に記載のバーコード認識装置。
【請求項１９】バーコード認識は、バーコード領域抽出手段により抽出されたバーコード領域内のバーで最小の幅を単位幅として用い、前記抽出されたバーコード領域におけるこの単位幅の整数倍のバー及びスペースの幅のパターンの並びと予め規定されたバー及びスペースの幅のパターンの並びとを照合することにより行うことを特徴とする請求の範囲第１７項又は第１８項に記載のバーコード認識装置。
【請求項２０】バーコード認識は、単位幅を変化させて繰り返し行うことを特徴とする請求項１９に記載のバーコード認識装置。
【請求項２１】請求の範囲第１項から第５項、第１５項から第２０項のいずれかに記載のバーコード認識装置を備えたことを特徴とする携帯電話機。
【請求項２２】電波を送受信するアンテナと、無線通信の送受信を制御する第１の制御部と、キー入力部と、表示部と、画像情報を入力するカメラと、バーコード認識装置を有する第２の制御部と、を有する携帯電話機。
【請求項２３】前記バーコード認識装置は、前記カメラにより撮影された入力画像に対して該入力画像のエッジ部を判定し、該エッジ部のみについて輝度に関するヒストグラム変換を行う前処理手段と、該前処理後の入力画像に対して２値化を行う２値化処理手段と、２値化処理後の入力画像に対してラベル付けを行うラベル付け手段と、ラベル付け後の入力画像からバーコード領域を抽出するバーコード領域抽出手段と、抽出されたバーコード領域からバーコードを認識するバーコード認識手段と、を具備することを特徴とする請求の範囲第２２項に記載の携帯電話機。
【請求項２４】請求の範囲第２２項又は第２３項に記載の携帯電話機を用いたバーコード認識方法であって、
前記カメラにより前記バーコードを入力画像とする撮影を行う際に前記表示部に入力画像情報を表示するステップを有することを特徴とするバーコード認識方法。




【国際調査報告】
2004055713.tif 000029
2004055713.tif 000030
2004055713.tif 000031
2004055713.tif 000032