【手続補正書】
【提出日】令和1年9月24日(2019.9.24)
【手続補正１】
【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】
入力画像から抽出された、セグメントディスプレイが撮影された部分の候補となる候補画像について、前記候補画像と予め設定されたマスクとを用いて、前記候補画像にセグメントディスプレイが含まれる確度を示す適合率を算出し、前記適合率が予め設定された閾値以上である場合に、前記候補画像をセグメントディスプレイの画像であると判定する判定部を備えた読取システム。
【請求項２】
前記マスクは、全てのセグメントが点灯したセグメントディスプレイの画像である請求項１記載の読取システム。
【請求項３】
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像を正面から撮影された画像に近づけるよう変換する第１処理と、
前記候補画像のサイズが、予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を行う変換部をさらに備え、
前記判定部は、変換された前記候補画像と前記マスクとを用いて前記適合率を算出する請求項１または２に記載の読取システム。
【請求項４】
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像の歪みに合わせて前記マスクを歪ませる第１処理と、
前記候補画像のサイズが予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を行う変換部をさらに備え、
前記判定部は、変換された前記候補画像と歪ませた前記マスクとを用いて前記適合率を算出する請求項１または２に記載の読取システム。
【請求項５】
前記マスクの大きさ及び形状に基づいて、前記候補画像の一部を切り出す切出部をさらに備え、
前記判定部は、切り出された前記候補画像を用いて前記適合率を算出する請求項１〜４のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項６】
入力画像から前記候補画像を抽出する抽出部と、
セグメントディスプレイの画像と判定された前記候補画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取る読取部と、
をさらに備えた請求項１〜５のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項７】
前記抽出部は、
前記入力画像から輪郭を抽出し、
前記輪郭で囲まれた領域の面積を算出し、
前記面積が予め設定された閾値以上の場合、前記輪郭に基づいて、前記入力画像から
所定の形状の画像を抽出し、
予め設定された条件を満たす前記抽出された画像を、前記候補画像として出力する、
請求項６記載の読取システム。
【請求項８】
入力画像から前記候補画像を抽出する抽出部と、
セグメントディスプレイの画像と判定された前記候補画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取る読取部と、
をさらに備え、
前記抽出部は、前記入力画像から、予め用意された、読み取り対象のセグメントディス
プレイのテンプレート画像とマッチングする部分を探索し、マッチングした前記部分を候
補画像として抽出する請求項１または２に記載の読取システム。
【請求項９】
前記抽出部は、
前記入力画像から特徴量を抽出し、
抽出された前記特徴量が、前記テンプレート画像の特徴量とマッチングするように、
前記入力画像を補正し、
補正された前記入力画像から、前記テンプレート画像とマッチングする前記候補画像
を抽出する、
請求項８記載の読取システム。
【請求項１０】
入力画像から前記候補画像を抽出する抽出部と、
セグメントディスプレイの画像と判定された前記候補画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取る読取部と、
をさらに備え、
前記抽出部は、
前記入力画像のデータを、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、
前記ニューラルネットワークの出力結果に基づいて、前記入力画像においてセグメン
トディスプレイが撮影された前記部分を検出し、前記候補画像として抽出する、
請求項１または２に記載の読取システム。
【請求項１１】
前記抽出部は、前記ニューラルネットワークの前記出力結果に基づいて、さらに、前記
候補画像の歪みを補正する請求項１０記載の読取システム。
【請求項１２】
セグメントディスプレイを撮影して取得された前記入力画像を、前記抽出部へ送信する撮像部をさらに備えた請求項６〜１１のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項１３】
前記撮像部は、セグメントディスプレイが写った動画を撮影し、前記動画から前記入力画像を切り出す請求項１２記載の読取システム。
【請求項１４】
読み取られた前記文字を出力する出力部をさらに備えた請求項６〜１３のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項１５】
前記判定部は、
前記候補画像を二値化し、
二値化された前記候補画像と前記マスクとを重ね合わせて論理積を計算し、
前記論理積から得られた画像と前記候補画像との一致率を前記適合率として算出する、
請求項１〜１４のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項１６】
前記マスクは、７セグメントディスプレイの二値画像であり、
前記閾値は、０．６以上に設定される請求項１〜１５のいずれか１つに記載の読取システム。
【請求項１７】
セグメントディスプレイを撮影し、入力画像を取得する撮像部と、
前記入力画像からセグメントディスプレイが撮影された部分の候補となる候補画像を抽出する抽出部と、
前記候補画像と予め設定されたマスクとを用いて、前記候補画像にセグメントディスプレイが含まれる確度を示す適合率を算出し、前記適合率が予め設定された閾値以上である場合に、前記候補画像をセグメントディスプレイの画像であると判定する判定部と、
セグメントディスプレイの画像と判定された前記候補画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取る読取部と、
を備えた読取装置。
【請求項１８】
前記マスクは、全てのセグメントが点灯したセグメントディスプレイの画像である請求項１７記載の読取装置。
【請求項１９】
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像を正面から撮影された画像に近づけるよう変換する第１処理と、
前記候補画像のサイズが、予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を行う変換部をさらに備え、
前記判定部は、変換された前記候補画像と前記マスクとを用いて前記適合率を算出する請求項１７または１８に記載の読取装置。
【請求項２０】
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像の歪みに合わせて前記マスクを歪ませる第１処理と、
前記候補画像のサイズが予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を行う変換部をさらに備え、
前記判定部は、変換された前記候補画像と歪ませた前記マスクとを用いて前記適合率を算出する請求項１７または１８に記載の読取装置。
【請求項２１】
前記マスクの大きさ及び形状に基づいて、前記候補画像の一部を切り出す切出部をさらに備え、
前記判定部は、切り出された前記候補画像を用いて前記適合率を算出する請求項１７〜２０のいずれか１つに記載の読取装置。
【請求項２２】
前記判定部は、
前記候補画像を二値化し、
二値化された前記候補画像と前記マスクとを重ね合わせて論理積を計算し、
前記論理積から得られた画像と前記候補画像との一致率を前記適合率として算出する、
請求項１７〜２１のいずれか１つに記載の読取装置。
【請求項２３】
前記マスクは、７セグメントディスプレイの二値画像であり、
前記閾値は、０．６以上に設定される請求項１７〜２２のいずれか１つに記載の読取装置。
【請求項２４】
セグメントディスプレイに表示された前記文字は、数値を示す請求項１７〜２３のいずれか１つに記載の読取装置。
【請求項２５】
コンピュータに、
入力画像から抽出された、セグメントディスプレイが撮影された部分の候補となる候補画像について、前記候補画像と予め設定されたマスクとを用いて、前記候補画像にセグメントディスプレイが含まれる確度を示す適合率を算出させ、前記適合率が予め設定された閾値以上である場合に、前記候補画像をセグメントディスプレイの画像であると判定させる、
プログラム。
【請求項２６】
前記マスクは、全てのセグメントが点灯したセグメントディスプレイの画像である請求項２５記載のプログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像を正面から撮影された画像に近づけるよう変換する第１処理と、
前記候補画像のサイズが、予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を実行させ、
前記判定において、変換された前記候補画像と前記マスクとを用いて前記適合率を算出させる、
請求項２５または２６に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記コンピュータに、
前記候補画像が歪んでいる場合に、前記候補画像の歪みに合わせて前記マスクを歪ませる第１処理と、
前記候補画像のサイズが予め設定された規定サイズと異なる場合に、前記候補画像の前記サイズを前記規定サイズに近づけるよう補正する第２処理と、
を実行させ、
前記判定において、変換された前記候補画像と歪ませた前記マスクとを用いて前記適合率を算出させる、
請求項２５または２６に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
前記マスクの大きさ及び形状に基づいて、前記候補画像の一部を切り出させ、
前記判定において、切り出された前記候補画像を用いて前記適合率を算出させる、
請求項２５〜２８のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータに、前記判定において、
前記候補画像を二値化させ、
二値化された前記候補画像と前記マスクとを重ね合わせて論理積を計算させ、
前記論理積から得られた画像と前記候補画像との一致率を前記適合率として算出させる、
請求項２５〜２９のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項３１】
前記マスクは、７セグメントディスプレイの二値画像であり、
前記閾値は、０．６以上に設定される請求項２５〜３０のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項３２】
前記コンピュータに、セグメントディスプレイの画像と判定された前記候補画像から、セグメントディスプレイに表示された文字を読み取らせる請求項２５〜３１のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項３３】
請求項２５〜３２のいずれか１つに記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】読取システム、読取装置、プログラム、及び記憶媒体
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明の実施形態は、読取システム、読取装置、プログラム、及び記憶媒体に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、セグメントディスプレイの数値の読み取り精度を向上できる、読取システム、読取装置、プログラム、及び記憶媒体を提供することである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
実施形態に係る読取システムは、判定部を備える。入力画像から抽出された、セグメントディスプレイが撮影された部分の候補となる候補画像について、前記判定部は、前記候補画像と予め設定されたマスクとを用いて、前記候補画像にセグメントディスプレイが含まれる確度を示す適合率を算出し、前記適合率が予め設定された閾値以上である場合に、前記候補画像をセグメントディスプレイの画像であると判定する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
実施形態の効果を説明する。
セグメントディスプレイを読み取る際には、上述したように、入力画像の中から、セグメントディスプレイが撮影された部分の候補となる候補画像が抽出される。従来は、例えば、抽出された候補画像に対して歪みなどの補正を適宜行い、候補画像からセグメントディスプレイの数値を読み取っていた。
しかし、候補画像には、例えば、セグメントディスプレイに似た表示器が含まれる場合がある。この場合、別の表示器の数値をセグメントディスプレイの数値として読み取ってしまい、誤検出が生じる可能性がある。