(57)【要約】【課題】  従来の押印検出手法では、画像上の全点について対象図形の形・大きさを表すパラメータ範囲全てに投票を行うパラメータ空間ハフ投票を行う、または画像を一方向に投影して得られるペリフェラル特徴を用いてハフ投票を行うことで検出処理を行っていた。しかし、パラメータ空間ハフ投票では計算量が膨大に掛かる。ペリフェラル特徴を用いた場合は、事前に想定する所定領域内に押印のあることが前提条件となる。そのため、伝票上の任意の位置にある判子押印の高速な検出が課題とされていた。【解決手段】  上記課題を解決するために、高速多値輪郭抽出という処理と、輪郭区分点投票という処理を導入する。これにより、ハフ投票に掛かる計算量を削減し、高速に押印箇所の検出を行うことができる。【選択図】  図４
2007156764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙面の撮像画像から輪郭点列を検出し、
上記輪郭点列から複数の区分点を検出し、検出対象とする図形によって定められる個数の投票対象点を上記区分点から決定し、上記投票対象点から図形情報を算出し、
上記図形情報に基いて上記検出対象としての図形としての尤度についての投票を行うことで上記検出対象の検出を行うことを特徴とする図形検出処理プログラム。
【請求項２】
上記検出対象は円形の押印であって、上記投票対象点として３点の区分点を決定することを特徴とする請求項１記載の図形検出処理プログラム。
【請求項３】
上記輪郭点列を直線近似した場合の、その屈曲点を上記区分点とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の図形検出処理プログラム。
【請求項４】
上記輪郭点列を計算する際に、既に走査済みの上行のランの端点と、現在走査しているランの端点との間のリンク情報を計算することでランの端点間で同一の輪郭線を属するかを計算して、輪郭点列を構成することを特徴とする請求項１乃至３何れかに記載の図形検出処理プログラム。
【請求項５】
入力された紙葉の撮像を行う撮像装置と、上記撮像された画像から押印の有無を抽出する中央演算装置と、
上記押印の有無に応じて上記紙葉をソートするソータ装置とを有し、
上記中央演算装置は、上記撮像画像から輪郭点列を検出し、
上記輪郭点列から複数の区分点を検出し、
検出対象とする図形によって定められる個数の投票対象点を上記区分点から決定し、
上記投票対象点から図形情報を算出し、
上記図形情報に基いて上記検出対象としての図形としての尤度についての投票を行うことで上記押印の検出を行うことを特徴とする紙葉処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の図形検出手法及びプログラム、装置関する。特に押印の検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量に遣り取りされる紙の伝票を効率良く処理するために、伝票読取装置（ＯＣＲ、光学的読取装置とも称する）が用いられる。この伝票読取装置に要求される機能の一つとして、受領印等の判子が伝票上に押されているか否かを判定する、押印検出機能がある。例えば、伝票処理業務は、窓口業務と後方業務に分けることができ、金銭出納に関わる受領印の有無によって、窓口における伝票処理が妥当であったか否かを、後方業務において検証を行うことがある。押印のない伝票をソーティング機械で分離し、当該伝票のみ人間が再度チェックするなどの業務処理において、押印検出機能を持つ伝票読取装置が用いられる。
【０００３】
押印の検知する技術としてハフ技術を用いるものがある（例えば、特許文献１、２参照）。ハフについては非特許文献１に詳しい記述があり、この手法では、ヒューリスティックな処理により円の頂点座標を検出し、同頂点を基準とすることでハフ投票の次元数を１次元に削減する１次元ハフ投票法による円図形の抽出法について開示する。
【０００４】
特許文献１は、ペリフェラル特徴（例えば縦方向軸へ画像を投影して得られる特徴）として抽出した一次元特徴ベクトル列をキーとしてハフ投票を行い、郵便物の消印を検出する手法に関する特許である。特許文献２は、特定押印（複写禁止、社外秘などの判子）の検出手法に関する特許である。カラー画像処理により「複写禁止」はんこ等の赤印の領域を抽出し、その種別の判定にハフを使う。そのため多値灰色階調により撮像された伝票画像上の押印検知に関しては適用が難しい。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−３３４２４０号公報
【特許文献２】特開２０００−１２３１１３号公報
【非特許文献１】市川幸司(他)、「投票配列を１次元化したハフ変換による円検出の高速化について」、信学誌J80-D-2、no．11、pp．2949-2957 (1997)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、紙伝票を読み取るＯＣＲ装置において、押印検出あるいは押印種別の判定を行い、当該結果に基づいて紙伝票の振分けを行う、その装置及び押印検出プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００７】
従来のハフ投票を用いる押印検出手法では、一方向に投影したペリフェラル特徴を用いたハフ投票、または画像上の全ての点を走査して対象図形の形や大きさを表すパラメータの全範囲に対して投票を行うパラメータ空間ハフ投票を行うことで押印検出を行っていた。しかし、パラメータ空間ハフ投票では投票のための計算量が膨大に掛かる。また、ペリフェラル特徴を用いた場合は、一次元の特徴ベクトル列が入力のためハフ投票の計算が高速に行えるが、特徴として一方向への投影画像から得られるペリフェラル特徴を用いているため、ペリフェラル特徴を計算する所定領域内に押印部があることが処理適用の前提条件となる。そのため、伝票上の任意の箇所に押された押印を検知には適さない。
【０００８】
また、非特許文献１の手法では、上端の欠ける欠損円については円の頂点座標候補が検出できないため、２次元平面からのハフ投票で円を抽出しているため、処理速度が大きく低下することがある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願で開示する代表的な発明の概要は以下の通りである。
【００１０】
紙面の撮像画像から輪郭点列を検出して輪郭点列から複数の区分点を検出し、検出対象とする図形によって定められる個数の投票対象点を上記区分点から決定する。投票対象点から図形情報を算出して検出対象としての図形としての尤度についての投票を行うことで検出対象の検出を行う図形検出処理プログラム。
【発明の効果】
【００１１】
従来の手法では、計算量の増大や、領域限定という制約があった。一方、本発明では、押印位置の限定を不用とし、かつ、輪郭区分点からのハフ投票を行うことにより計算量を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の目的を具現化するために、高速多値輪郭抽出に基づく輪郭区分近似投票処理を行う。これにより、押印検出の高速化とロバスト化を図る。
【００１３】
この処理について、以下に図を引用しつつ詳述する。
【００１４】
初めに、本発明の前提とするハード構成について述べる。図１は、高速伝票読取装置のハード構成に関するブロック図である。高速伝票読取装置では、画像撮像装置（０１０１）により紙文書を電子データに変換し、それを外部記憶装置（０１０５）及びメモリ（０１０６）に蓄えて、中央演算装置（０１０７）により読取を行う。押印検出プログラムは、外部記憶装置（０１０５）または（０１０６）に蓄えられており、この撮像された電子データ画像に対して、中央演算装置（０１０７）が押印検出を行う。はんこの種類を特定する場合は、外部記憶装置（０１０４）またはメモリ（０１０６）に蓄えられた判子辞書を参照し、押印種類を判別する。これらの処理は操作端末装置（０１０２）を通して人間が操作可能であり、処理結果のログ等は表示端末装置（０１０３）を通して表示される。処理結果などの情報は、必要に応じて外部記憶装置（０１０５）に蓄積または通信装置（０１０７）及び外部通信線（０１０９）を通して外部装置にデータが送られる。上記装置群は内部バス（０１０８）によって繋がっている。押印検出結果を反映して、入力された伝票類はソータ装置（０１０４）によって、定義された箱に分配・集積される。
【００１５】
図２は、処理の機能ブロック図を表す。これらはコンピュータにプログラムが読み込まれることによって実現されても良いし、ハードウェアとの協調処理によるものであっても良い。入力の紙伝票は、処理０２０１で撮像され、電子画像となる。以降の処理は、この電子画像を元に行う。電子画像は、一般にグレーまたはカラーなので、処理０２０２において、二値化及び輪郭抽出を行う。特にこれらを同時に行えば高速化できる。更に、輪郭を走査し、処理０２０３で、押印箇所の候補を検出する。見つかった押印箇所については、必要であれば、処理０２０４によって、辞書０２０６に定義された判子定義によって、当該押印の種類を調べる。処理０２０４については選択的に適用して良い。押印有無または、当該押印の種別によって、入力された紙伝票は、処理０２０５によって、辞書０２０７に定義された振分定義に応じて、ソータ部の当該スタックに搬送される。本発明の主要な点は０２０３の押印検出部にある。従って、押印判別処理０２０４と判子辞書０２０６については詳述を省く。押印検出処理については図３から図５の説明で詳述する。
【００１６】
図３は輪郭を抽出する処理のフローである。処理０３０１で開始する。処理０３０２で閾値を選択する。閾値は複数可能である。処理０３０３以降で、画像の各ラインの走査を繰り返す。ラインを走査し、与えられた閾値に従って、ランの左右端を求める。処理０３０４では、求めたランの左右端と、その右にあるラン、上にあるランの関係を使って、ランの接続関係のリンク情報を計算する。処理０３０５に移り、現在走査しているライン上で、まだ画像端に到達しない場合は処理０３０３に戻り、処理０３０３から０３０４を繰り返す。画像端に到達した場合、次のラインで操作するべきものがあるかを処理０３０６で判定し、次のラインが存在すれば、処理０３０３から０３０５を繰り返す。以上の走査により、ランの接続関係情報が得られるので、処理０３０７により、リンクを走査し、輪郭線を形作ることができる。
【００１７】
図４は、区分Ｎ点投票法による図形の投票フローを表す。例えば、投票図形が円であるならば、３点の投票によって、円の中心座標・大きさが推計できる。処理は次のようになる。
【００１８】
まず開始段階（０４０１）で、既に輪郭ランの作成が終わっているものとする。処理０４０２では、複数ある輪郭ランの中から１つを選択する。輪郭ランの選択は、すべての輪郭を順々に１つずつ選択しても良いし、また、投票対象となる図形の大きさに比べて小さい輪郭ランは無視し、大きいランだけを処理する方法などがある。紙面上に記された図形について、そのサイズや位置などに限定条件を設けて良い場合は、輪郭選択処理（０４０２）を行うことで投票回数を制限し、処理速度を上げることができる。
【００１９】
次に、処理０４０３では、輪郭点群から区分点を求め、Ｎ点投票の起点となる端点を決定する。ここで言う区分点とは、輪郭線を直線で近似した場合の屈曲点を意味する。図形を見つけるための投票を、輪郭上に並ぶ全ての点からでなく、区分点に限って行うことの利点は２つある。１つは、図形情報の計算回数、投票回数を減らすことにより処理の高速化を図ることである。もう１つは、図形情報の計算結果が安定することである。計算結果の安定性については図５の説明のところで述べる。区分点の計算手法としては、例えば直線近似法などがある。直線近似法は既に区分点として決められた２点Ａ，Ｂの間で、次の区分点Ｃを求め、同様の処理を２組の２点間Ａ−Ｃ，Ｃ−Ｂについて処理を繰り返す手法である。Ｎ点投票の起点となる端点としては、例えば、輪郭上の最も左上にある点を開始点かつ終了点とする。２点Ａ，Ｂの間の区分点Ｃを求めるためには、２点Ａ，Ｂを通る線分から最も離れた点を選ぶなどの方法がある。
【００２０】
次に、処理０４０４によって投票する対象のＮ点を抽出した区分点の中から決定する。投票Ｎ点は投票する図形によって決まる。Ｎ点の決定は、投票情報を計算するアルゴリズムに応じて、装置が自動的に設定する。円の図形を求める場合は、３点から円の中心座標、大きさが推定できるので、端点とその間の１つの区分点を併せた３点が投票点となる。最も簡単な例としては、連続する３つの区分点が投票点となる。但し、連続する区分点の間の距離が、図形のサイズに応じて定まる閾値よりも短い場合は、隣の区分点ではなく、もう一つ隣の区分点を選ぶといった処理を行う場合も有る。これは、近接した区分点から図形情報を計算すると、計算の誤差が大きくなる可能性があるためである。計算誤差に関しては、図５の説明で述べる。投票Ｎ点を決定後、次に、処理０４０５では、端点と区分点を用いて、これらＮ点から図形情報を求める。
【００２１】
図形情報は一般に図形の姿勢を表すベクトルとして表現できる。すなわち、図形重心の座標、図形のサイズ、図形の傾きである。円図形の場合、図形の傾きは無視できるので、図形情報を表すベクトルは４次元のベクトルで、（円の中心座標Ｘ、円の中心座標Ｙ、円の半径Ｒ、円であることを示すＩＤ）で表すことができる。但し、以降の記述では、計算対象とする図形の形状が文脈上明白な場合は、図形の形状を表すＩＤを省略して記すこととする。その場合、円という形状を表す図形情報は３次元ベクトル（円の中心座標Ｘ、円の中心座標Ｙ、円の半径Ｒ）となる。一般のハフ変換では、パラメータ空間を表現する多次元配列を用意し、検出した図形に最も近い配列の値を１増やすなどして投票を行う。本手法では、検出した図形のベクトル情報を登録することが投票となる。これにより、事前にパラメータ空間用の多次元配列を確保する必要がなくなるので、計算の際のメモリ容量を減らすことができる。
【００２２】
０４０３から０４０５に至る処理によって、図形情報の計算及び投票を、輪郭上に並ぶ全点からでなく、区分点に限って行う。これにより、図形情報の計算回数・投票回数を減らすことによる処理の高速化と、図形情報の計算の安定性を確保する。
【００２３】
処理０４０６は、上記求めた図形情報をテーブルに記録しておく処理である。処理０４０７では、現在、走査対象としている輪郭について、これ以上走査を続けるかを決定する。走査継続の場合は、再び端点決定のプロセスに戻り、上述の０４０４から０４０６の処理を行う。例えば、円投票の場合、前段階の端点の片方と、中間点を合わせて、新しいステップでの端点とし、更にその端点間から１点を選択することで、新しい投票３点が構成できる。この場合、２つの端点組の候補ができるが、すべての区分方法を網羅するためには、端点候補をキューまたはスタックに格納し、これをポップすることで端点を決定し、その中間点を選択してゆけばよい。キュー、またはスタックの概念は情報プロセスにおいて一般的であるのでここでは記述を省略する。キュー、またはスタックの選択は、対象とする問題に性質によって深さ優先探索が良いか、幅優先探索が良いかに依存して決まる話なので、一意に決定はできない。以上の走査を続けて、キューやスタックに、これ以上端点候補が存在しない場合や、端点・区分点などの配置情報から、走査を継続しないという場合は、処理０４０７を終え、次の処理に移る。例えば、円図形を求める場合において走査を継続しないケースには、端点と区分点がほぼ直線上に並ぶ場合、これ以上の計算を行っても直線上にならぶ３点しか得られないと結論付けられ、その場合、円の推定精度が悪化するため、計算を打ち切ることができる。処理０４０８では、別の輪郭を走査するかどうかを決定する。まだ走査するべき輪郭が残っている場合は、処理０４０２から０４０７の処理を繰り返す。これ以上処理を行わない場合は、次の処理に移行する。処理０４０９では、策ほど登録した図形情報を元に、どの図形が尤もらしいかの投票を行う。投票はベクトル同士の近接度合いを計算することで行える。すなわち、ベクトル間距離尺度を導入し、ベクトル同士が似ている場合は、両方のベクトルの尤度を加算する。最終的に、似ているベクトルの多いものが図形尤度の高いものとされ、候補となる。例えば、ベクトル間距離尺度として単純にはユークリッド距離が考えられる。また、ベクトルの要素ごとに重みを変更したマハラノビス距離も可能である。
【００２４】
図形尤度計算処理０４０９については、円投票を例に、数式を交えてもう少し詳しく説明する。図形情報はベクトルデータとして表すことができる。これが複数個（ｉ＝１〜Ｎ個）投票される場合、ｉ番目の図形情報ｚｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を次のように記す。
【００２５】
【数１】
2007156764.tif 000003
【００２６】
このとき、ベクトルデータの尤度ＬＴは、次の式に基づいて決められる。
【００２７】
【数２】
2007156764.tif 000004
【００２８】
関数ＬＢは２つのベクトル間の距離の近さに応じて尤もらしさを計算する関数である。つまり、似たような投票値の多いものほど、全体の尤度ＬＴが高くなる。例えば、関数ＬＢとしては、ユークリッド距離を指数関数で変換した
【００２９】
【数３】
2007156764.tif 000005
【００３０】
という関数や、変数ごとに異なる許容幅を持たせたもの
【００３１】
【数４】
2007156764.tif 000006
【００３２】
などが考えられる。
図形尤度計算処理０４０９では、ベクトル間の距離を計算するので、このときの計算量は投票済みのベクトルの数Ｍに対して、Ｍ×（Ｍ−１）の計算量が一般に掛かる。しかし、区分線分近似を行うことで、無駄な投票を省くことができるため、Ｍの数を減らすことができる。さらには、ベクトルの重心をもとに二次元座標上でインデックス表を作ることで、距離計算をする対象のＮを減らすことも可能である。二次元インデックスを使った計算量の削減は次のように行う。仮に、ｉ番目の図形情報が（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｒｉ）というベクトルであったとする。Ｘの取り得る値は０からＭＡＸまで、同様に、Ｙの取り得る値も０からＭＡＸであるとする。また、あらかじめ、図形情報を登録する際に用いる２次元の配列ＩＤＸ［１０］［１０］を用意しておく。このとき、ｉ番目の図形情報は、２次元配列ＩＤＸの１０＊Ｘｉ／ＭＡＸ、１０＊Ｙｉ／ＭＡＸ番目の配置、すなわちＩＤＸ［１０＊Ｘｉ／ＭＡＸ］［１０＊Ｙｉ／ＭＡＸ］に登録される。処理０４０９でベクトル間の距離を計算する際には、２次元配列ＩＤＸ［］［］の同じ配置に登録されたもの同士の距離を計算する。つまり図形情報（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｒｉ）と距離計算を行うのは、ＩＤＸ［１０＊Ｘｉ／ＭＡＸ］［１０＊Ｙｉ／ＭＡＸ］に登録された、その他の図形情報だけである。従来法との計算量の比較については後で述べるが、以上の処理により、従来法に比べて計算量を大幅に削減することができる。
【００３３】
最後に上記処理により求まった図形尤度を元に、その最尤図形候補を決定する処理０４１０がある。ここでは、投票尤度により図形情報のソーティングを行い、さらに閾値により受理・棄却を決定する。
図５は、３点投票から中心座標を求める場合の模式図を表している。押印部の輪郭が０５０１の太線で示されている。この輪郭を走査し、その上で３点（０５０２、０５０３、０５０４）を選択する。この３点が構成する円弧の中心座標は、３点から得られる２線分（０５０５、０５０６）の二等分線（０５０７、０５０８）の交点として求めることができる。具体的な数式で表現する。３点（０５０２、０５０３、０５０４）の座標が次のように与えられたとする。
【００３４】
【数５】
2007156764.tif 000007
【００３５】
このとき、線分Ｘ１２、Ｘ２３の中心から、法線方向に各々ｋ、ｌ倍した所で交わるのが円の中心である。従って、次の連立式を解けば良い。
【００３６】
【数６】
2007156764.tif 000008
【００３７】
上記連立方程式を解いて得られるｋ、ｌの値は次のようになる。
【００３８】
【数７】
2007156764.tif 000009
【００３９】
中心座標は、このｋまたはｌを使って求める。中心座標（０５０９）を（ｃｘ，ｃｙ）とすると、その解は
【００４０】
【数８】
2007156764.tif 000010
【００４１】
と求まる。 
数式８から、区分点を使った図形情報の計算結果が安定することの説明ができる。輪郭上に並ぶ３点Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３の座標は、実際には、紙の撚れ、スキャン時の歪み、画像を電子化する際の離散化誤差、などの要因により、真の円周上の座標からずれた位置に観測される。仮にＸ３の座標が（０、Δｙ）だけずれて観測されたとする。この時、円の中心座標は、
【００４２】
【数９】
2007156764.tif 000011
【００４３】
と求まる。 ここで分子にあるΔｙを無視し、かつ１／（１＋δ）≒１−δという近似式を考慮すると、分数式の部分は次のように展開できる。
【００４４】
【数１０】
2007156764.tif 000012
【００４５】
このことは、推定される円の中心座標に
【００４６】
【数１１】
2007156764.tif 000013
【００４７】
に比例する誤差が生じることを示している。数式１１の値が小さいほど、円の中心座標の推定誤差は少なくなる。仮に、点Ｘ１−Ｘ２間の距離と、点Ｘ２−Ｘ３間の距離がほぼ等しいと仮定すると、数式１１は更に簡略化できて、円の中心座標の推定誤差が下記の式に比例すると解釈できる。
【００４８】
【数１２】
2007156764.tif 000014
【００４９】
区分点ではなく、輪郭線上の隣接点から図形情報を計算する場合、数式１２の分母であるｙ２１＋ｙ３２は０に近い値を取り、結果として、円の中心座標の推定に大きな誤差が入り込む。しかし、区分点から図形情報を計算する場合は、数式１２の分母であるｙ２１＋ｙ３２の値が、より大きくなることが期待できるため、この問題が回避できる。以上が、区分点を使った図形情報の計算が安定的であることの理由である。
【００５０】
ここで従来手法と本手法の計算量を比較してみる。従来の、円、または円弧を抽出するためのパラメータ空間投票式のハフ投票の擬似コードを図９に、また、区分輪郭投票方式によるハフ投票の擬似コードを図１０に示す。
【００５１】
この擬似コードを元に従来手法の計算量を計算すると、画像上の全ての点の数Ｗ×Ｈ、仮定する円のサイズのバリエーションの数Ｒ、ある半径の円に対する投票回数Ｍに対して、ハフ投票の計算量はＷ×Ｈ×Ｒ×Ｍに比例した値になることが分かる。このため、伝票のサイズが大きくなるほど、伝票全面の中から円の判子を検出する場合の時間が掛かることになる。
【００５２】
一方、区分輪郭投票方式でのハフ投票では、投票の計算量が画像上の輪郭区分点数Ｌに比例し、かつ、投票済みのベクトル数Ｎについて、最尤投票結果を得るためにＮ（Ｎ−１）に比例した計算量が掛かる。従って、計算量は最大でＬ＋Ｎ（Ｎ−１）のオーダーとなる。投票ベクトルについて二次元インデックスを用いた場合は、最尤投票結果を得るための固有数がＮのα倍に抑えることができるため、計算量がＬ＋Ｎ×αとなる。このように、従来方式と比べて本方式は、計算量を大きく削減できることが分かる。
【００５３】
図６は、実際の伝票画像を使った、輪郭抽出と押印検出の結果である。押印部（０６０１）の輪郭を捜査した結果、その中心座標が大きなバツ印（０６０２）によって示されている。
【００５４】
押印検出機能を用いる場合の伝票読取装置の運用形態について、図７を例に述べる。０７０１は伝票読取装置の本体で、０７０２は是に付随するソータユニットである。伝票読取装置は、０７０１の本体のみ、または本体に０７０２のソータユニットを複数つなげての動作が可能である。０７０３は伝票読取装置の給紙装置である。ここに紙伝票を入力する。紙伝票は伝票読取装置本体のスタッカ部０７０４に振分けられるか、または、ソータユニットのスタッカ０７０５やスタッカ０７０７などに振分けられる。このとき、紙伝票は０７０６にある矢印方向に伝票が搬送される。
【００５５】
図８は、押印検出機能を用いた場合の、スタッカへの伝票の振分け方を模式図で示したものである。最も基本的な機能は、図８の上段に示す流れである。すなわち、押印検出処理（０８０１）を行い、押印の無い伝票はスタッカ１（０８０２）に振分け、押印の有る伝票はスタッカ２（０８０３）に振分けるという流れである。図８の下段は、押印検出処理に、様々な伝票判別処理を加えて振分けを行う場合の流れである。例えば、押印の無い伝票類は人手によるチェックを行うため混在で振分け、押印のある伝票類については、電気やガスなどの業種毎に分類する、伝票を受け付けた店舗ごとに分類する、といった業務の場合、押印検出機能と伝票判別機能を組み合わせて行うことで、伝票の種類毎にスタッカを振分けた格納ができる。この場合は、押印検出処理０８０４を行い、押印の無い伝票についてはスタッカ１（０８０５）に振分ける。押印の有る伝票については、続いて伝票判別処理（０８０６）を行う。伝票判別処理には、例えば、伝票上に記されたバーコードやマークや数字列を読取ることで伝票の種類を判別する、または押印された判子の文字を読取ることで受付店舗を判別する、などの処理が有る。伝票判別処理は単一の処理でなく、バーコード読取や判子読取などの処理が多段化されたものでも良い。伝票判別処理の結果、何らかの判別結果が存在しない場合はスタッカ２（０８０７）に振分けられる。また、何らかの判別結果が存在する場合は、スタッカ３、または当該判別結果に応じて別個のスタッカへと振分ける（０８０８）。尚、上記で述べた、押印無、押印有の条件は、これを反転しても同様の処理ができる。すなわち、押印の無いケースについて伝票判別処理を行うことも可能である。
【００５６】
図７における伝票処理装置の構成において、図８のスタッカの割り当てをどのように行うかは、運用方針に依存して決まる。図７の本体（０７０１）のみで、図８上段の処理を行う場合、スタッカ１（０８０２）とスタッカ２（０８０３）を、本体のスタッカ群（０７０４）の中から割り当てることになる。本体（０７０１）に加えてソータユニット（０７０２）を使う場合、より作業者に近い側（本体側）に、より多く流通する伝票を振分ける場合もあれば、腰を曲げて作業をすることが無いようにソータユニットのスタッカ群（０７０５）の上段に伝票を振分けることもある。また、伝票の種別毎、押印の種別毎、押印の有無などの読取結果に応じ、幾つかのスタッカ群に分けて振分けを行うといった運用が考えられる。スタッカ群を分ける遣り方としては、本体（０７０１）から近い側、遠い側で分ける、あるいはスタッカ群の上段と下段で分ける、または本体のスタッカ群（０７０４）とソータユニット（０７０２）のスタッカ群に分けるといったものがある。 
運用時の履歴を用いると、スタッカの割り当てをスタッカ配置自動学習により最適な割り当てへと自動的に変更することができる。例えば、本体（０７０１）側に位置する人間の伝票抜き取り作業による移動量を減らすために、取扱量の多い伝票類を本体に近いスタッカ（０７０５）へと振分け、取扱量が少なくなるにつれて給紙装置から離れたスタッカ（０７０７）へと振分けるスタッカ割り当てが考えられる。このとき、運用時に押印有無の頻度を自動的に集計することで、スタッカの割り当て数を自動的に決定する機能が実現できる。例えば、押印の有る伝票が多い場合、次の計算式を用いて、本体に近い側から何個のスタックを割り当てるかが計算できる。スタッカ１個分で最大Ａ枚格納できるとする。給紙の作業時間と自動ソーティングの時間を併せて一時間あたり伝票処理数Ｂ、自動学習による押印の有る伝票の割合Ｃ、押印の有る伝票は一時間あたりＢＣ枚入力されることとなる。スタッカが満杯に至ることによる伝票除去作業の発生間隔をＤ時間以上と指定した場合、押印の有る伝票に対するスタッカの数Ｎは、Ｎ≧ＢＣＤ／Ａという式で求めることができる。このＮ個分のスタッカを、本体のスタッカ群（０７０４）及び本体に近い側のソータユニットのスタッカ群（０７０５）に確保し、残りを本体から離れたスタッカ群（０７０６）に確保するという割り当てを自動的に行う。スタッカ配置学習は、押印有無のログ以外にも、伝票種別のログ、押印店舗のログなどを使って行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】高速伝票読取装置のハード構成図。
【図２】高速伝票読取装置の機能ブロック図。
【図３】輪郭抽出処理フロー。
【図４】押印検出処理フロー。
【図５】円判子検出処理の概要図。
【図６】押印部検出結果。
【図７】高速伝票読取装置のスタッカ構成例。
【図８】押印検出機能とスタック振分け戦略。
【図９】パラメータ空間投票方式の擬似コード。
【図１０】区分輪郭投票方式の擬似コード。
【符号の説明】
【００５８】
０１０１…高速伝票読取装置を構成する画像撮像装置
０１０２…高速伝票読取装置を構成する操作端末装置
０１０３…高速伝票読取装置を構成する表示端末装置
０１０４…高速伝票読取装置を構成するソータ装置
０１０５…高速伝票読取装置を構成する外部記憶装置
０１０６…高速伝票読取装置を構成するメモリ
０１０７…高速伝票読取装置を構成する中央演算装置
０１０８…高速伝票読取装置を構成する内部バス
０１０９…高速伝票読取装置を構成する通信装置
０２０１…押印処理における画像撮像部
０２０２…押印処理における輪郭抽出部
０２０３…押印処理における押印検出部
０２０４…押印処理における押印判別部
０２０５…押印処理における押印判別で用いる判子辞書
０２０６…押印処理におけるソータ処理部
０２０７…押印処理におけるソータ処理で用いる振分辞書
０３０１…輪郭抽出処理の開始
０３０２…輪郭抽出処理における閾値選択
０３０３…輪郭抽出処理における画像ライン操作
０３０４…輪郭抽出処理における左右ランリンク処理
０３０５…輪郭抽出処理における同ライン走査継続判定
０３０６…輪郭抽出処理における別ライン走査移行判定
０３０７…輪郭抽出処理における輪郭リンク走査
０３０８…輪郭抽出処理の終了
０４０１…特定図形抽出処理の開始
０４０２…特定図形抽出処理における輪郭選択
０４０３…特定図形抽出処理における区分点計算
０４０４…特定図形抽出処理における投票Ｎ点決定
０４０５…特定図形抽出処理における図形情報計算
０４０６…特定図形抽出処理における図形情報登録
０４０７…特定図形抽出処理における同一輪郭走査継続の判定
０４０８…特定図形抽出処理における別輪郭走査への移行の判定
０４０９…特定図形抽出処理における図形尤度計算
０４１０…特定図形抽出処理における最尤図形候補決定
０４１１…特定図形抽出処理の終了
０５０１…判子の輪郭
０５０２…判子輪郭上の特徴点
０５０３…判子輪郭上の特徴点
０５０４…判子輪郭上の特徴点
０５０５…判子輪郭上の特徴点間を結ぶ線分
０５０６…判子輪郭上の特徴点間を結ぶ線分
０５０７…判子輪郭上の特徴点間を結ぶ線分の二等分線
０５０８…判子輪郭上の特徴点間を結ぶ線分の二等分線
０５０９…判子の中心座標
０６０１…押印された箇所
０６０２…押印検出結果の表示
０７０１…伝票読取装置の本体
０７０２…伝票読取装置につながるソータユニット
０７０３…伝票読取装置の紙入力部
０７０４…伝票読取装置本体のスタッカ部
０７０５…ソータユニットのスタッカ（紙入力部に近い側）
０７０６…ソータユニットにおける伝票の搬送方向
０７０７…ソータユニットのスタッカ（紙入力部に遠い側）。
【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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