(57)【要約】【課題】  差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができる文字画像の照合方法および照合装置ならびにプログラムを提供する。【解決手段】  第１特徴量算出手段４が、基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求め、第２特徴量算出手段５が、基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求め、比較・判定手段６が、基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較して、基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する。【選択図】      図１
2007317033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積とをそれぞれ比較する比較工程と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法。
【請求項２】
文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における開放端の数および位置と、評価対象文字画像における開放端の数および位置とを比較する比較工程と、
開放端の数および位置についてのそれぞれの比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法。
【請求項３】
文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較工程と、
閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法。
【請求項４】
文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合装置であって、
基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出手段と、
基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出手段と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較手段と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定手段とを含むことを特徴とする文字画像の照合装置。
【請求項５】
コンピュータを、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合装置として機能させる文字画像の照合プログラムであって、
基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出手段と、
基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出手段と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較手段と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする文字画像の照合プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を用いた印字物の文字検査、とりわけ食品の賞味期限および工業製品のロット番号などの文字照合に用いられる文字画像の照合方法および照合装置ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理による印字物の文字検査を行う場合、画像処理装置はＣＣＤ（Charge Coupled
Device）カメラなどから得られる対象物の画像に対して画像処理を行い、文字単位に画像を分離して得られる評価対象画像と、予め設定された良品の画像（基準画像）とを比較（照合）して文字毎に良品であるか否か、または他の文字か否かを判断し、全文字列で総合的に良品か否かを判断する。
【０００３】
基準画像と評価対象画像とを照合する照合方法としては、１．差分を求める方法、２．正規化相関を求める方法の２つが基本的な処理として挙げられる。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−３２０９３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の技術の照合方法では、各文字を単なる図形として処理するので、文字を含む照合対象の欠けおよび汚れの量的な判断しかできない。また当然ながら、視覚的な認知に重要な形状が考慮されていないので、文字の特長となる部分の欠けおよび汚れに対して、人間の知覚と異なる結果が出てしまう場合がある。端的には人間が望ましい文字として認識できるものを不良品とする場合があったり、逆に不良品であるべき文字を良品とする場合があったりする。
【０００６】
図１９および図２０は、汚れまたは欠けによって異なる文字として判定してしまうおそれがある文字について説明する図である。たとえば図１９に示すように、数字の「５」の左下の開放端に汚れが付着すると、数字の「６」として判定してしまうおそれがある。またたとえば図２０に示すように数字の「６」の左下の部分に欠けが生じると、数字の「５」として判定してしまうおそれがある。またたとえば、数字の「８」と「９」との場合、アルファベットの「Ｏ」（オー）と「Ｑ」（キュー）との場合などにおいても、同様に汚れまたは欠けによって、それぞれ異なる文字として判定してしまうおそれがある。これらの例の場合では、両者の差異はわずかであるが、全く別の文字である。差異がわずかである文字同士を比較して、別々の文字であるとの判定を行うためには、差分結果の判定を厳しくする必要があるが、判定を厳しくすると逆に少しの欠けまたは汚れによって不良品と判定するおそれがあり、人間が望ましい文字として認識できるものを不良品としてしまうおそれがある。これに対して、画像処理でいうところの２値化特徴量であるフェレ径、および周囲長などを利用する方式も考えられるが、これらも個々の文字の直接的な特徴量とはなりえず、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させるためには、決め手を欠く。
【０００７】
したがって本発明の目的は、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができる文字画像の照合方法および照合装置ならびにプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積とをそれぞれ比較する比較工程と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法である。
【０００９】
また本発明は、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における開放端の数および位置と、評価対象文字画像における開放端の数および位置とを比較する比較工程と、
開放端の数および位置についてのそれぞれの比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法である。
【００１０】
また本発明は、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合方法であって、
基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第１特徴量算出工程と、
評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出工程と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較工程と、
閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定工程とを含むことを特徴とする文字画像の照合方法である。
【００１１】
また本発明は、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合装置であって、
基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出手段と、
基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出手段と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較手段と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定手段とを含むことを特徴とする文字画像の照合装置である。
【００１２】
また本発明は、コンピュータを、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する文字画像の照合装置として機能させる文字画像の照合プログラムであって、
基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める第１特徴量算出手段と、
基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める第２特徴量算出手段と、
基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較する比較手段と、
閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する判定手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする文字画像の照合プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、第１特徴量算出工程において、基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求め、第２特徴量算出工程において、評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求める。比較工程において、基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積とをそれぞれ比較して、閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、判定工程において、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する。
【００１４】
文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積は、文字の形状の特徴を端的に表す。画像の照合検査において、特に文字画像の照合検査では、その文字の図形成分の形状が重要であり、単に差異の大きさだけでは判断できない場合に、文字の形状の特徴を用いて比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができる。本発明は、たとえば「６」、「８」および「９」などの文字領域に囲まれる閉鎖領域を有する文字を照合するときに好適に用いることができる。
【００１５】
また本発明によれば、第１特徴量算出工程において、基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求め、第２特徴量算出工程において、評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める。比較工程において基準文字画像における開放端の数および位置と、評価対象文字画像における開放端の数および位置とを比較して、開放端の数および位置についてのそれぞれの比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する。
【００１６】
文字領域の開放端の数および位置は、文字の形状の特徴を端的に表す。画像の照合検査において、特に文字画像の照合検査では、その文字の図形成分の形状が重要であり、単に差異の大きさだけでは判断できない場合に、文字の形状の特徴を用いて比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができる。本発明は、たとえば「１」、「２」および「３」などの文字領域に囲まれる閉鎖領域を有さない文字を照合するときに好適に用いることができる。
【００１７】
また本発明によれば、第１特徴量算出工程において、基準文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに基準文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求め、第２特徴量算出工程において、評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求める。比較工程において、基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置とをそれぞれ比較して、閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、前記比較結果が、予め定める判定条件を満たさなければ、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する。
【００１８】
文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置は、文字の形状の特徴を端的に表す。画像の照合検査において、特に文字画像の照合検査では、その文字の図形成分の形状が重要であり、単に差異の大きさだけでは判断できない場合に、文字の形状の特徴を用いて比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができる。本発明によれば、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積に加えて、文字領域の開放端の数および位置を比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度をさらに向上させることができる。
【００１９】
また本発明によれば、第１特徴量算出手段が、基準文字画像および評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積を求め、第２特徴量算出手段が、基準文字画像および評価対象文字画像の文字領域の開放端の数および位置を求め、比較手段が、基準文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに開放端の数および位置とをそれぞれ比較する。判定手段は、閉鎖領域の数、位置および面積についてのそれぞれ比較結果が、予め定める判定条件を満たせば、基準文字画像および評価対象文字画像が一致すると判定し、予め定める判定条件を満たさなければ、判定工程において基準文字画像および評価対象文字画像が不一致であると判定する。
【００２０】
文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置は、文字の形状の特徴を端的に表す。画像の照合検査において、特に文字画像の照合検査では、その文字の図形成分の形状が重要であり、単に差異の大きさだけでは判断できない場合に、文字の形状の特徴を用いて比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができる。
【００２１】
また本発明によれば、コンピュータが本発明のプログラムを実行することによって、コンピュータを前述した第１〜第４特徴量算出手段、第１および第２比較手段ならびに判定手段として機能させて、文字画像の照合装置を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明の実施の一形態の文字画像の照合装置１の構成を示す機能ブロック図である。文字画像の照合装置（以下、文字画像の照合装置を、照合装置という）１は、文字を表す文字領域と、文字領域の背景となる背景領域とをそれぞれ含む基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する。照合装置１は、食品の賞味期限および工業製品のロット番号などの文字が印字された印字物（対象物）のうち、良品とすべき印字物から取得した文字画像（基準文字画像）と、評価対象とすべき印字物から取得した文字画像（評価対象文字画像）とを比較して、これら文字画像の一致または不一致を判定することによって、印字物が良品であるか、または不良品であるかを判定する。本実施の形態の照合装置１は、「０」〜「９」のアラビア数字、および「ａ」〜「ｚ」、「Ａ」〜「Ｚ」のアルファベットの照合を行うものである。基準文字画像および評価対象文字画像は、静止画像である。照合装置１においては、画像は、画像データとして扱われるが、以下、照合装置１が取り扱う画像データを、単に画像という。本発明の実施の形態において、１つの基準文字画像および１つの評価対象文字画像には、それぞれ１つの文字が含まれる。基準文字画像および評価対象文字画像とを総称する場合、単に文字画像という。文字画像は複数の画素の集合体によって表される。また基準文字画像および評価対象文字画像のサイズは等しい。
【００２３】
本実施の形態では、文字画像の特徴量を、文字画像の背景領域に含まれる閉鎖領域の数、各閉鎖領域ごとの位置および面積と、文字領域の開放端の数および各開放端ごとの位置とする。閉鎖領域の数、各閉鎖領域ごとの位置および面積を、領域特徴量という。文字領域の開放端の数および各開放端ごとの位置を、開放端特徴量という。
【００２４】
照合装置１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの、画像を入力するための画像入力装置と、コンピュータとを含んで構成され、コンピュータに文字画像の照合プログラムを実行させることによって実現される。コンピュータは、キーボードおよびマウスなどによって実現される情報入力装置と、演算処理を行う中央処理装置
（Central Processing Unit：略称ＣＰＵ）と、文字画像の照合プログラム（以下、文字画像の照合プログラムを、照合プログラムという）を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ワークメモリとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）、基準文字画像の特徴量などを記憶するフラッシュメモリとを含む記憶装置と、液晶表示装置または印刷装置などによって実現される表示装置とを含んで構成される。画像入力装置は、コンピュータからの指令に基づいて、印字物を撮像し、撮像によって得られる印字物の画像をコンピュータに与える。画像入力装置がコンピュータに与える画像は、カラーまたはモノクロの濃淡画像である。コンピュータが、前記照合プログラムを実行処理することによって、文字画像の照合方法を実現することができる。
【００２５】
中央処理装置が、照合プログラムを実行処理することによって、コンピュータを、入力手段２、記憶手段３、第１特徴量算出手段４、第２特徴量算出手段５、比較・判定手段６、表示手段８、制御手段９、文字切出し手段１１および差分検出手段１２として機能させる。
【００２６】
入力手段２は、前述した画像入力装置から与えられる画像を入力する。また入力手段２は、前記情報入力装置を含んで構成され、情報入力装置からの指令などを含む情報を入力して、制御手段９に与える。制御手段９は、入力手段２によって入力された画像を、記憶手段３に記憶させる。制御手段９は、入力手段２によって入力された指令情報に応答して、記憶手段３、第１特徴量算出手段４、第２特徴量算出手段５、比較・判定手段６、表示手段８、制御手段９、文字切出し手段１１および差分検出手段１２を制御する。
【００２７】
文字切出し手段１１は、入力手段２によって入力され、記憶手段３に記憶された画像から、文字を含む領域を文字単位で切出し、すなわち１つの文字が含まれる文字画像を抽出する。文字切出し手段１１は、文字画像を抽出するときに、まず記憶手段３に記憶された画像に計測領域（文字が存在するであろう範囲）を設定する。記憶手段３に記憶される画像（入力画像）は、画像入力装置によって撮像される範囲の所定位置に対象物を配置して撮像することによって得られる。入力画像における計測領域は、入力手段２によって設定される。文字切出し手段１１は、設定された計測領域内の各画素の濃度値を、予めユーザが入力手段２によって設定したしきい値、もしくは判別分析法またはＰタイル法によって設定したしきい値と比較して２値化し、文字領域の画素（処理対象画素）の画素値を「１」とし、背景領域の画素の画素値を「０」とする。文字領域の濃度値が、背景領域の濃度値よりも高い場合と、文字領域の濃度値が背景領域の濃度値よりも低い場合とがあるが、しきい値以上の濃度値の画素を「１」とし、しきい値未満の画素を「０」とするか、あるいは、しきい値以上の濃度値の画素を「０」とし、しきい値未満の画素を「１」とするかの判別は、ユーザが入力手段２によって設定する。
【００２８】
入力画像は、濃淡画像（グレースケール画像）とし、画像入力装置によって得られる画像が、カラー画像の場合は、文字切出し手段１１によって濃淡画像に変換する。文字切出し手段１１は、計測領域内で、文字領域の画素を対象に、ラベリングを行う。この処理によって、１つの文字が１つのラベルとなる。本実施の形態の照合装置１は、「０」〜「９」のアラビア数字の照合を行うものであるので、１つの文字を１つのラベルとすることができる。文字切出し手段１１は、各ラベルの外接矩形を求め、この矩形の範囲を、文字画像とする。
【００２９】
制御手段９は、文字切出し手段１１によって切り出された文字画像を記憶手段３に記憶させる。文字切出し手段１１によって切り出された文字画像は、濃淡画像であるので多階調である。文字切出し手段１１によって切り出された文字画像を、切出し画像という。
【００３０】
記憶手段３は、入力手段２によって入力された画像を、たとえばＲＡＭに記憶し、切出し手段１１によって切り出された文字画像を、たとえばフラッシュメモリに記憶する。記憶手段３は、文字画像のうち、基準文字画像を辞書データとして記憶する。また基準文字画像から求めた領域特徴量および開放端特徴量を、各基準文字画像の付属情報とし、辞書データとして記憶する。
【００３１】
第１特徴量算出手段４は、文字画像から領域特徴量を求める。第１特徴量算出手段４は、制御手段９の指令に応答して、記憶手段３に記憶された文字画像から、１つの文字画像ごとに閉鎖領域を抽出する。閉鎖領域は、文字画像における背景領域のうち、文字領域に囲まれる部分である。閉鎖領域は、文字画像のうち、文字領域に完全に外囲される部分である。
【００３２】
第２特徴量算出手段５は、文字画像から開放端特徴量を求める。第２特徴量算出手段５は、制御手段９の指令に応答して、入力手段２によって入力された文字画像から、１つの文字画像ごとに開放端を抽出する。開放端は、文字画像における文字領域のうち、文字の端となる部分であって、文字を形成する各線の始点および終点のうち、他の線と繋がらない部分である。
【００３３】
差分検出手段１２は、評価対象文字画像と、記憶手段３に辞書データとして記憶された基準文字画像のうち評価対象文字画像と比較すべき基準文字画像との差分を求める。すなわち、差分検出手段１２は、基準文字画像を形成する各画素の階調値と、評価対象文字画像を形成する各画素の階調値とを、対応する画素同士において比較し、対応する画素同士の濃度差を検出し、階調値が異なる画素の数を求め、差分検出結果として出力する。制御手段１９は、差分検出結果を比較・判定手段６に与える。
【００３４】
比較・判定手段６は、基準文字画像の領域特徴量と、評価対象文字画像の領域特徴量とを比較し、また基準文字画像の開放端特徴量と、評価対象文字画像の開放端特徴量とを比較する。また比較・判定手段６は、基準文字画像の領域特徴量および評価対象文字画像の領域特徴量を比較して得られる領域比較結果と、および基準文字画像の開放端特徴量および評価対象文字画像の開放端特徴量を比較して得られる開放端比較結果と、差分検出結果に基づいて、基準文字画像と評価対象文字画像との一致または不一致を判定して、評価対象文字画像に対応する印字物が良品か不良品かを判定する。制御手段９は、比較・判定手段６の判定結果を表示手段８に与える。
【００３５】
表示手段８は、制御手段９によって与えられる判定結果を、表示装置またはプリンタ装置によって表示させる。
【００３６】
図２は、閉鎖領域の抽出手順を示すフローチャートであり、図３は閉鎖領域の抽出手順における画像処理の結果を示す図であり、図４は閉鎖領域の抽出例を示す図である。図２に示される閉鎖領域の抽出手順を示すフローチャートは、第１特徴量算出手段４の処理動作を示す。
【００３７】
第１特徴量算出手段４は、制御手段９から抽出指令が与えられると、ステップａ０からステップａ１に移り、閉鎖領域の抽出手順、すなわち閉鎖領域に関する特徴量算出工程を開始する。ステップａ１は２値化工程であり、第１特徴量算出手段４が、記憶装置に記憶された濃淡画像である切出し画像２１に対して、文字領域２２と背景領域２３とを分離するように文字領域２２と背景領域２３とに含まれる各画素の画素値（濃度値）を２値化する。第１特徴量算出手段４は、文字切出し手段１１と同様に、切出し画像２１の各画素の濃度値を、予めユーザが入力手段２によって設定したしきい値、もしくは判別分析法またはＰタイル法によって設定したしきい値と比較して２値化し、文字領域の画素（処理対象画素）の画素値を「１」とし、背景領域の画素の画素値を「０」とする。文字領域の濃度値が、背景領域の濃度値よりも高い場合と、文字領域の濃度値が背景領域の濃度値よりも低い場合とがあるが、しきい値以上の濃度値の画素を「１」とし、しきい値未満の画素を「０」とするか、あるいは、しきい値以上の濃度値の画素を「０」とし、しきい値未満の画素を「１」とするかの判別は、ユーザが入力手段２によって設定する。第１特徴量算出手段４は、背景領域２３の画素の画素値を「１」として、文字領域２２の画素の画素値を「０」として、処理対象を背景画像とする。切出し画像２１を２値化した画像を、２値画像２４という。２値画像２４では、画素値「０」の各画素を白で表し、画素値「１」の各画素を黒で表している。また本実施の形態では、切出し画像２１は、矩形状である。第１特徴量算出手段４は、文字切出し手段１１の処理結果を用いて、背景領域２３の画素の画素値を「１」として、文字領域２２の画素の画素値を「０」としてもよい。
【００３８】
次にステップａ２に移る。ステップａ２はラベリング工程であり、第１特徴量算出手段４が、ステップａ１で取得した２値画像２４に対し、背景領域２３を対象にラベリングを行って、ラベリング画像２５を得る。このとき、２値画像２４のノイズ成分を除去するために、空間フィルタを用いて前処理（フィルタ処理）を行い、また面積フィルタおよび膨張収縮フィルタなどを用いてノイズ除去処理を行う。空間フィルタは、線形フィルタ、統計フィルタまたは微分フィルタなどによって実現される。ステップａ２では、背景領域２３を複数の領域毎にラベル付けして、複数の領域のそれぞれに対応するラベル（番号）を取得する。本実施の形態では、文字画像の端２６を含む部分を、ラベル０とし、文字領域２２に囲まれる部分を、順番にラベル１、２、…、ｑ−１、ｑ（記号ｑは、自然数）とする。
【００３９】
次にステップａ３に移る。ステップａ３は領域抽出工程であり、第１特徴量算出手段４が、ステップａ２でラベル付けされた各領域のうち、文字領域２２に囲まれる領域（閉鎖領域）Ｈ０，Ｈ１，…，Ｈｎ−１，Ｈｎ（記号ｎは、０以上の整数）を抽出し、抽出した閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１，…，Ｈｎ−１，Ｈｎの数「ＨＮ」、各閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１，…，Ｈｎ−１，Ｈｎごとの位置ＨＰ０，ＨＰ１，…，ＨＰｎ−１，ＨＰｎおよび各閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１，…，Ｈｎ−１，Ｈｎごとの面積ＨＡ０，ＨＡ１，…，ＨＡｎ−１，ＨＡｎをそれぞれ求める。第１特徴量算出手段４は、ステップａ２で得られたラベルのうち、文字画像の端（外接矩形）２６に、接触していないラベルを閉鎖領域とし、接触しているラベルを削除する。図３では、ラベルが３個あるが、ラベル０は、文字画像の端２６に接触しているので削除し、ラベル１、２をそれぞれ閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１とする。各閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１，…，Ｈｎ−１，Ｈｎのうち不特定のものを示す場合に、閉鎖領域Ｈという。各閉鎖領域Ｈの位置ＨＰ０，ＨＰ１，…，ＨＰｎ−１，ＨＰｎのうち不特定のものを示す場合に、位置ＨＰという。また各閉鎖領域Ｈの面積ＨＡ０，ＨＡ１，…，ＨＡｎ−１，ＨＡｎのうち不特定のものを示す場合に、面積ＨＡという。各閉鎖領域Ｈの位置ＨＰは、それぞれ各閉鎖領域Ｈの重心の座標（以下、重心の座標を、重心座標という）とする。
【００４０】
閉鎖領域Ｈは、複数の画素の集合体によって表される。ラベリング画像２５には、直交する２軸（Ｘ軸およびＹ軸）の座標系が設定される。本発明の実施の形態では、図４に示すようにラベリング画像２５の左上の端の画素の位置を原点（０，０）とし、ラベリング画像２５の直行する各辺に沿って、それぞれＸ軸およびＹ軸が設定される。ラベリング画像２５の各画素は、Ｘ軸の座標およびＹ軸の座標が、ともに整数値となる位置に設けられる。ラベリング画像２５の右下の端の画素の位置はＸ軸の座標値およびＹ軸の座標値が、ともに最大となり（Ｘmax，Ｙmax）で表す。各閉鎖領域Ｈｋ（記号ｋは、整数であり、かつ０≦ｋ≦ｎ）の重心座標を「（Ｘｋ，Ｙｋ）」で表し、各閉鎖領域Ｈｋの面積を「ＨＡｋ」で表す。閉鎖領域Ｈの重心座標は、閉鎖領域Ｈの各画素を質点として計算される。各閉鎖領域Ｈの面積は、閉鎖領域Ｈに含まれる画素の数と、１画素の面積とを乗算して得られる。閉鎖領域Ｈの面積として、閉鎖領域Ｈに含まれる画素の数を用いてもよい。また、閉鎖領域Ｈの位置ＨＰである重心座標を（Ｘ，Ｙ）と表す。各閉鎖領域Ｈｋは、原点（０，０）からの距離が遠くなるほど、記号「ｋ」の数が大きくなるように選ばれ、すなわち各閉鎖領域Ｈのうち、閉鎖領域Ｈ０が最も原点に近い位置にあり、閉鎖領域Ｈｎが最も原点から遠い位置にあることを表す。
【００４１】
たとえば図４に示す、数字「８」を表す文字領域２２を含むラベリング画像２５では、２つの閉鎖領域Ｈ０，Ｈ１が抽出される。閉鎖領域Ｈ０の重心座標は（Ｘ０，Ｙ０）で表され、面積はＨＡ０で表される。また、閉鎖領域Ｈ１の重心座標は（Ｘ１，Ｙ１）で表され、面積はＨＡ１で表される。ステップａ３が終了すると、ステップａ４に移り、閉鎖領域に関する特徴量算出工程を終了する。
【００４２】
第１特徴量算出手段４によって、領域特徴量である閉鎖領域Ｈの数、各閉鎖領域Ｈの位置および面積が算出されると、制御手段９は記憶手段３に指令を与えて、記憶装置に記憶される文字画像（切出し画像２１）に、この文字画像から求められた領域特徴量を関連付けして記憶装置に記憶させる。
【００４３】
たとえば閉鎖領域Ｈの数は、数字の「６」の場合では１個、「８」の場合では２個であるが、閉鎖領域Ｈの数、位置および面積は、文字フォントによっては異なる可能性があるので、文字照合検査において基準とする文字画像（以下、基準とする文字画像を、基準文字画像という）の閉鎖領域Ｈの数、位置および面積は、良品である印字物を画像入力装置によって撮像して得られる基準文字画像から抽出する。閉鎖領域Ｈの数「ＨＮ」、各閉鎖領域Ｈの位置「ＨＰ」、重心座標（Ｘ，Ｙ）および面積「ＨＡ」について、基準文字画像に基づいて抽出されたものには、記号「Ｍ_」を付す。すなわち、基準文字画像から抽出される閉鎖領域Ｈを、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈとし、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数を「Ｍ_ＨＮ」とし、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの位置を「Ｍ_ＨＰ」とし、重心座標を（Ｍ_Ｘ，Ｍ_Ｙ）とし、面積を「Ｍ_ＨＡ」とする。
【００４４】
文字照合検査を行うときには、第１特徴量算出手段４によって、検査すべき各文字の基準文字画像の領域特徴量を求めて、基準文字画像とともに、記憶装置に辞書データとして記憶させる。記憶装置には、複数の基準文字画像を辞書データとして記憶させ、また各基準文字画像の付属情報として、基準文字画像に対応して領域特徴量がそれぞれ記憶される。
【００４５】
また第１特徴量算出手段４は、検査すべき印字物を撮像して得られた評価対象文字画像の領域特徴量を求めて、記憶装置に評価対象文字画像とともに一時的に記憶させる。閉鎖領域Ｈの数「ＨＮ」、各閉鎖領域Ｈの位置「ＨＰ」、重心座標（Ｘ，Ｙ）および面積「ＨＡ」について、評価対象文字画像に基づいて抽出されたものには、記号「Ｔ_」を付す。すなわち、評価対象文字画像から抽出される閉鎖領域Ｈを、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈとし、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数を「Ｔ_ＨＮ」とし、対象閉鎖領域Ｔ_Ｐの位置をＴ_ＨＰとし、重心座標を（Ｔ_Ｘ，Ｔ_Ｙ）とし、面積をＴ_ＨＡとする。
【００４６】
図５は、閉鎖領域の比較判定手順を示すフローチャートであり、図６は閉鎖領域の比較判定手順によって比較される基準文字画像と評価対象文字画像との比較例を示す図である。また図７は、良品とすべき印字物から取得した文字画像と、不良品とすべき印字物から取得した文字画像とにおける、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈと対象閉鎖領域Ｔ_Ｈとの距離関係を模式的に示す図である。図５に示される閉鎖領域の比較判定手順を示すフローチャートは、比較・判定手段６における処理動作を示す。
【００４７】
比較・判定手段６は、制御手段９から領域比較判定指令が与えられると、ステップｂ０からステップｂ１に移り、閉鎖領域の比較判定手順、すなわち閉鎖領域に関する比較工程および判定工程を開始する。ステップｂ１では、比較・判定手段６が、記憶装置に辞書データとして記憶している基準文字画像の基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数「Ｍ_ＨＮ」と、記憶装置に一時的に記憶されている評価対象文字画像の対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数「Ｔ_ＨＮ」と比較して、第１の判定条件を満たすか否かを判定する。第１の判定条件は、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数Ｍ_ＨＮと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数Ｔ_ＨＮとが一致すること、すなわちＭ_ＨＮ＝Ｔ_ＨＮである。ステップｂ１で、第１の判定条件を満たす、すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数Ｍ_ＨＮと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数Ｔ_ＨＮとが一致すると判定した場合、ステップｂ２に移り、第１の判定条件を満たさない、すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数Ｍ_ＨＮと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数Ｔ_ＨＮとが一致しないと判定した場合、ステップｂ７に移る。たとえば図６に示される数字の「６」を表す基準文字画像と、数字の「９」を表す評価対象文字画像とを比較した場合では、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数と、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数とが、ともに１であるので、第１の判定条件を満たす。
【００４８】
次にステップｂ２に移る。ステップｂ２では、比較・判定手段６が、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの数Ｍ_ＨＮと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの数Ｔ_ＨＮとがともに零（０）ではないか、すなわちＴ_ＨＮ＝Ｍ_ＨＮ≠０を満たすか否かを判定する。ステップｂ２において、０ではないと判定されると、ステップｂ３に移り、０であると判定されると、ステップｂ７に移る。
【００４９】
ステップｂ３では、比較・判定手段６が、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの位置「Ｍ_ＨＰ」と、この基準閉鎖領域Ｍ_Ｈの位置「Ｍ_ＨＰ」に対応する対象閉鎖領域Ｔ_Ｈの位置「Ｔ_ＨＰ」とをそれぞれ比較し、すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの位置「Ｍ_ＨＰｋ」と、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの位置「Ｔ_ＨＰｋ」とをそれぞれ比較し、第２の判定条件を満たすか否かを判定する。第２の判定条件は、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの位置Ｍ_ＨＰｋと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの位置Ｔ_ＨＰｋとの距離Ｔ_ＨＤｋが、予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋ以下となることである。ステップｂ３では、比較・判定手段６が、まず基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの位置Ｍ_ＨＰｋと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの位置Ｔ_ＨＰｋとの距離Ｔ_ＨＤｋを、以下の距離を求める式である式１もしくは式２によって算出する。距離を求める式として、式１と式２とのどちらを用いるかは、入力手段２を用いて任意に設定可能とする。ここで基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの位置Ｍ_ＨＰｋは、座標（Ｍ_Ｘｋ，Ｍ_Ｙｋ）とし、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの位置Ｔ_ＨＰｋは、座標（Ｔ_Ｘｋ，Ｔ_Ｙｋ）とする。
【００５０】
【数１】
2007317033.tif 000003
【００５１】
基準閉鎖領域Ｍ_Ｈおよび対象閉鎖領域Ｔ_Ｈが複数存在する場合には、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋと、この基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋに対応する対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋとの距離Ｔ_ＨＤｋをそれぞれ求める。
【００５２】
次に比較・判定手段６が、式１または式２によって算出された距離Ｔ_ＨＤｋと、予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋとを比較して、距離Ｔ_ＨＤｋが予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋ以下であるか、すなわちＴ_ＨＤｋ≦Ｊ_ＨＤｋであるかを判定する。基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋと、この基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋに対応する対応する対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋとの距離Ｔ_ＨＤｋのそれぞれに対応して、予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋがそれぞれ設定される。比較・判定手段６は、すべての距離Ｔ_ＨＤｋについて、この距離Ｔ_ＨＤｋが予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋ以下であれば、比較・判定手段６は、第２の判定条件を満たすと判定する。予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｋは、入力手段２を用いて判定距離情報を制御手段９に与えることによって、任意に設定可能とする。予め定める判定距離Ｊ_ＨＤは、文字の大きさ（文字画像の長辺）をＬとすると、このＬに対して、予め定める比率に選ばれる。予め定める比率は、たとえば文字画像の長辺の長さの２０パーセント（％）に選ばれ、この場合、予め定める判定距離Ｊ_ＨＤは、
Ｊ_ＨＤ＝Ｌ×２０／１００
に選ばれる。
【００５３】
ステップｂ３で、第２の判定条件を満たすと判定すると、すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈおよび対象閉鎖領域Ｔ_Ｈが複数存在する場合には、複数の距離Ｔ_ＨＤｋのうちの全てについて、それぞれがＴ_ＨＤｋ≦Ｊ_ＨＤｋを満たせばステップｂ４に移り、第２の判定条件を満たさないと判定するとステップｂ７に移る。たとえば図６に示される数字の「６」を表す基準文字画像３１と、数字の「９」を表す評価対象文字画像３２とを比較した場合では、基準文字画像３１の基準閉鎖領域Ｍ_Ｈ０の位置Ｍ_ＨＰ０は、座標（Ｍ_Ｘ０，Ｍ_Ｙ０）で表され、評価対象文字画像３２の対象閉鎖領域Ｔ_Ｈ０の位置Ｔ_ＨＰ０は、座標（Ｔ_Ｘ０，Ｔ_Ｙ０）で表される。良品の印字物から取得した評価対象画像であれば、図７に示すように距離Ｔ_ＨＤ０が、Ｔ_ＨＤｋ≦Ｊ_ＨＤｋを満たすが、数字の「６」を表す基準文字画像３１と、数字の「９」を表す評価対象文字画像３２とでは、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈ０の位置Ｍ_ＨＰ０と、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈ０の位置Ｔ_ＨＰ０の距離Ｔ_ＨＤ０が、予め定める距離Ｊ_ＨＤ０よりも大きくなるので、後述するステップｂ７において、基準文字画像３１と評価対象文字画像３２とは、一致しないと判定される。
【００５４】
ステップｂ４では、比較・判定手段６が、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの面積Ｍ_ＨＡｋと、対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの面積Ｔ_ＨＡｋとをそれぞれ比較し、第３の判定条件を満たすか否かを判定する。すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈおよび対象閉鎖領域Ｔ_Ｈが複数存在する場合には、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの面積Ｍ_ＨＡｋ、この基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋに対応する対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの面積Ｔ_ＨＡｋとをそれぞれ比較する。第３の判定条件は、対象閉鎖領域の面積Ｔ_ＨＡｋが、基準閉鎖領域の面積Ｍ_ＨＡｋから許容範囲とする面積Ｊ_ＨＡｋを減算した面積以上となり、かつ基準閉鎖領域の面積Ｍ_ＨＡｋに許容範囲とする面積Ｊ_ＨＡｋを加算した面積以下となることである。許容範囲とする面積（以下、許容範囲とする面積を、許容面積という）Ｊ_ＨＡｋは、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋと、この基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋに対応する対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋとに対応して、それぞれ設定される。各許容面積Ｊ_ＨＡｋは、入力手段２を用いて任意に設定可能とする。許容面積Ｊ_ＨＡｋの単位は、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの面積Ｍ_ＨＡｋに対する比率と、画素数とのどちらかを選択可能とする。
【００５５】
許容面積Ｊ_ＨＡｋの単位を、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの面積Ｍ_ＨＡｋに対する比率に選択した場合は第３の判定条件として、判定条件（Ａ）を採用し、画素数に設定した場合は第３の判定条件として、判定条件（Ｂ）を採用する。
【００５６】
判定条件（Ａ）は、以下の式３かつ式４である。
Ｔ_ＨＡｋ≧Ｍ_ＨＡｋ−(Ｍ_ＨＡｋ×Ｊ_ＨＡｋ／１００)            …（３）
Ｔ_ＨＡｋ≦Ｍ_ＨＡｋ＋(Ｍ_ＨＡｋ×Ｊ_ＨＡｋ／１００)            …（４）
【００５７】
判定条件（Ｂ）は、以下の式５かつ式６である。
Ｔ_ＨＡｋ≧Ｍ_ＨＡｋ−Ｊ_ＨＡｋ                                 …（５）
Ｔ_ＨＡｋ≦Ｍ_ＨＡｋ＋Ｊ_ＨＡｋ                                 …（６）
【００５８】
ステップｂ４で、第３の判定条件を満たさないと判定すると、すなわち基準閉鎖領域Ｍ_Ｈおよび対象閉鎖領域Ｔ_Ｈが複数存在する場合には、複数の基準閉鎖領域Ｍ_Ｈｋの面積Ｍ_ＨＡｋと対象閉鎖領域Ｔ_Ｈｋの面積Ｔ_ＨＡｋとについてそれぞれを比較した結果、１つでも第３の判定条件を満たさないと判定すると、ステップｂ７に移り、全てについて第３の判定条件を満たすと判定するとステップｂ５に移る。
【００５９】
ステップｂ５では比較・判定手段６が、基準文字画像と評価対象文字画像とが一致すると判定して、ステップｂ６に移り、閉鎖領域に関する比較工程および判定工程を終了する。またステップｂ７では、比較・判定手段６が、基準文字画像と評価対象文字画像とが不一致であると判定して、ステップｂ６に移る。
【００６０】
図８は、開放端の抽出手順を示すフローチャートであり、図９は開放端の抽出手順における画像処理の結果を示す図であり、図１０は開放端の抽出例を示す図である。図８に示される開放端の抽出手順を示すフローチャートは、第２特徴量算出手段５の処理動作を示す。
【００６１】
第２特徴量算出手段５は、制御部９から抽出指令が与えられると、ステップｃ０からステップｃ１に移り、開放端の抽出手順、すなわち開放端に関する特徴量算出工程を開始する。ステップｃ１は２値化工程であり、前述したステップａ１と同様であって、第２特徴量算出手段５が、記憶装置に記憶された切出し画像２１に対して、文字領域２２と背景領域２３とを分離するように文字領域２２と背景領域２３とに含まれる各画素の画素値（濃度値）を２値化する。たとえば背景領域の画素の画素値を「０」として、文字領域の画素の画素値を「１」とする。第２特徴量算出手段５は、前述した第１特徴量算出手段４において、文字画像を２値化していれば、ステップａ１の結果を用いることによって、ステップｃ１の処理を省略してもよい。図９では、画素値「０」の各画素を黒で表し、画素値「１」の各画素を白で表している。
【００６２】
次にステップｃ２に移る。ステップｃ２は細線化工程であり、第２特徴量算出手段５が、ステップｃ１で取得した２値画像２４の文字領域２２の線幅が１画素となるように、画素の連結性を８連結として細線化（骨格化）を行う。細線化は、２値画像を対象として、連結図形に対し、線が途中で切れたり、孔が開いたりしないように、線幅が１画素の線図形に変換する処理である。２値画像２４を細線化した画像を、細線化画像３３という。
【００６３】
次にステップｃ３に移る。ステップｃ３は開放端抽出工程であり、第２特徴量算出手段５が、ステップｃ２で得られた細線化画像３３において、細線化された文字領域（以下、細線化された文字領域を、細線化文字領域という）３４に含まれる画素を対象として、各画素の連結数を求める。すなわち細線化文字領域３４に含まれる各画素について、この画素の周囲（８方向）に隣接する画素のうち、細線化文字領域３４に含まれる画素がいくつあるかを求める。細線化文字領域３４に含まれる画素のうち、連結数が「１」であり、かつ連結数が「１」となる画素を、開放端（以下、開放端を短点という）候補画素という。
【００６４】
ステップｃ３では、汚れなどによって、細線化文字領域３４に発生する枝部分、すなわちノイズ成分を除去するために、端点候補画素と、連結数が３以上となる画素（以下、連結数が３以上となる画素を、分岐点という）Ｆとの距離が、予め定める距離Ｌ１未満であれば、前記枝部分をノイズとして除去する。すなわち、細線化文字領域３４に含まれる各画素のうち、前記分岐点Ｆを除き、この分岐点Ｆからの距離が予め定める距離Ｌ１未満となる端点Ｅまでの間で連結している各画素の画素値を背景領域と同じ画素値として、ノイズ成分を除去する。前記予め定める距離Ｌ１は、文字の大きさ（文字画像の長辺）をＬとすると、この長さＬに対して、予め定める比率に選ばれる。予め定める比率は、たとえば文字画像の長辺の長さの５パーセント（％）に選ばれる。
【００６５】
また、第２特徴量算出手段５は、「欠け」または「かすれ」などによって、文字の線が途切れている場合に備え、２つ以上の端点候補画素が予め定める距離Ｌ２未満となって近接している場合は、これらを端点Ｅとして扱わないことによって、線の途切れを無視する。この線の途切れを無視するか否かを判断する予め定める距離Ｌ２は、「欠け」または「かすれ」などによって、文字の線が途切れていても、文字の区別をすることができるように選ばれ、入力手段２によって指定してもよい。
【００６６】
第２特徴量算出手段５は、端点候補画素から前述した処理によって、端点Ｅ０，Ｅ１，…，Ｅｉ−１，Ｅｉ（記号ｎは、０以上の整数）を抽出する。端点Ｅ０，Ｅ１，…，Ｅｉ−１，Ｅｉのうち不特定のものを示す場合に、端点Ｅという。第２特徴量算出手段５は、端点Ｅの数「ＥＮ」と、各端点Ｅ０，Ｅ１，…，Ｅｉ−１，Ｅｉごとの位置ＥＰ０，ＥＰ１，…，ＥＰｉ−１，ＥＰｉとをそれぞれ求める。各端点Ｅごとの位置ＥＰ０，ＥＰ１，…，ＥＰｉ−１，ＥＰｉのうち不特定のものを示す場合に位置ＥＰという。細線化画像３３には、直交する２軸（Ｘ軸およびＹ軸）の座標系が設定される。本発明の実施の形態では、図１０に示すように細線化画像３３の左上の端の画素の位置を原点（０，０）とし、細線化画像３３の直行する各辺に沿って、それぞれＸ軸およびＹ軸が設定される。細線化画像３３の各画素は、Ｘ軸の座標およびＹ軸の座標が、ともに整数値となる位置に設けられる。細線化画像３３の右下の端の画素の位置はＸ軸の座標値およびＹ軸の座標値が、ともに最大となり（Ｘmax，Ｙmax）で表す。各端点Ｅｊ（記号ｊは、整数であり、かつ０≦ｊ≦ｉ）の位置ＥＰｊを「（Ｘｊ，Ｙｊ）」で表す。また、端点Ｅの位置ＥＰである座標を（Ｘ，Ｙ）と表す。各端点Ｅｉは、原点（０，０）からの距離が遠くなるほど、記号「ｉ」の数が大きくなるように選ばれ、すなわち各端点Ｅのうち、端点Ｅ０が最も原点に近い位置にあり、端点Ｅｎが最も原点から遠い位置にあることを表す。
【００６７】
たとえば図１０に示す、数字「６」を表す細線化文字領域３４を含む細線化画像３３では、端点Ｅの数ＥＮは１つであり、端点Ｅ０の位置ＥＰ０は（Ｘ０，Ｙ０）で表される。ステップｃ３が終了すると、ステップｃ４に移り、開放端に関する特徴量算出工程を処理を終了する。
【００６８】
第２特徴量算出手段５によって、開放端特徴量である端点Ｅの数および各端点Ｅの位置ＥＰが算出されると、制御手段９は、は記憶手段３に指令を与えて、記憶装置に記憶される文字画像（切出し画像２１）に、この文字画像から求められた開放端特徴量を関連付けして記憶装置に記憶させる。
【００６９】
たとえば端点Ｅの数は、数字の「２」では２個、「９」では１個であるが、端点の数および位置は、文字フォントによっては異なる可能性があるために、文字照合検査における基準文字画像の端点Ｅの数および位置は、良品である印字物を画像入力装置によって撮像して得られる基準文字画像から抽出する。端点Ｅの数「ＥＮ」、各端点Ｅの位置「ＥＰ」、座標（Ｘ，Ｙ）について、基準文字画像に基づいて抽出されたものには、記号「Ｍ_」を付す。すなわち、基準文字画像から抽出される端点Ｅを、基準端点Ｍ_Ｅとし、基準端点Ｍ_Ｅの数を「Ｍ_ＥＮ」とし、基準端点Ｍ_Ｅの位置を「Ｍ_ＥＰ」とし、座標を（Ｍ_Ｘ，Ｍ_Ｙ）とする。
【００７０】
文字照合検査を行うときには、第２特徴量算出手段５によって、検査すべき各文字の基準文字画像の開放端特徴量を求めて、基準文字画像とともに、記憶装置に辞書データとして記憶させる。記憶装置には、前述したように複数の基準文字画像を辞書データとして記憶させ、また各基準文字画像の付属情報として、基準文字画像に対応して開放端特徴量がそれぞれ記憶される。
【００７１】
また第２特徴量算出手段５は、検査すべき印字物を撮像して得られた評価対象文字画像の開放端特徴量を求めて、記憶装置に評価対象文字画像とともに一時的に記憶させる。端点Ｅの数「ＥＮ」、各端点Ｅの位置「ＥＰ」、座標（Ｘ，Ｙ）について、基準文字画像に基づいて抽出されたものには、記号「Ｔ_」を付す。すなわち、基準文字画像から抽出される端点Ｅを、対象端点Ｔ_Ｅとし、対象端点Ｔ_Ｅの数を「Ｔ_ＥＮ」とし、対象端点Ｔ_Ｅの位置を「Ｔ_ＥＰ」とし、座標を（Ｔ_Ｘ，Ｔ_Ｙ）とする。
【００７２】
図１１は、端点の比較判定手順を示すフローチャートであり、図１２は端点の比較判定手順によって比較される準文字画像と評価対象文字画像との比較例を示す図である。また図１３は、良品とすべき印字物から取得した文字画像と、不良品とすべき印字物から取得した文字画像とにおける、基準端点Ｍ_Ｅと対象端点Ｔ_Ｅとの距離関係を模式的に示す図である。図１１に示される端点の比較判定手順を示すフローチャートは、比較・判定手段６における処理動作を示す。
【００７３】
前記比較手段６は、制御部９から端点比較判定指令が与えられると、ステップｄ０からステップｄ１に移り、端点の比較判定手順、すなわち端点に関する比較工程および判定工程を開始する。ステップｄ１では、比較・判定手段６が、記憶装置に辞書データとして記憶している基準文字画像の基準端点Ｍ_Ｅの数「Ｍ_ＥＮ」と、記憶装置に一時的に記憶されている評価対象画像の対象端点Ｔ_Ｅの数「Ｔ_ＥＮ」とを比較して、第４の判定条件を満たすか否かを判定する。第４の判定条件は、基準端点Ｍ_Ｅの数Ｍ_ＥＮと、対象端点Ｔ_Ｅの数Ｔ_ＥＮとが一致すること、すなわちＭ_ＥＮ＝Ｔ_ＥＮである。ステップｄ１で、第４の判定条件を満たす、すなわち基準端点Ｍ_Ｅの数Ｍ_ＥＮと、対象端点Ｔ_Ｅの数Ｔ_ＥＮとが一致すると判定した場合ステップｄ２に移り、第４の判定条件を満たさないと判定した場合、ステップｄ６に移る。たとえば図１２に示される数字の「６」を表す基準文字画像と、数字の「９」を表す評価対象文字画像とを比較した場合では、基準端点Ｍ_Ｅの数と、対象端点Ｔ_Ｅの数とが、ともに１であるので、第４の判定条件を満たす。
【００７４】
次にステップｄ２に移る。ステップｄ２では、比較・判定手段６が、基準端点Ｍ_Ｅの数Ｍ_ＥＮと、対象端点Ｔ_Ｅの数Ｔ_ＥＮとがともに零（０）ではないか、すなわちＭ_ＥＮ＝Ｔ_ＥＮ≠０を満たすか否かを判定する。ステップｄ２において、０ではないと判定されると、ステップｄ３に移り、０であると判定されると、ステップｄ６に移る。
【００７５】
次にステップｄ３に移る。ステップｄ３では、比較・判定手段６が、基準端点Ｍ_Ｅの位置「Ｍ_ＥＰ」と、この基準端点Ｍ_Ｅの位置「Ｍ_ＥＰ」に対応する対象端点Ｔ_Ｅの位置「Ｔ_ＥＰ」とを比較し、すなわち基準端点Ｍ_Ｅｊの位置「Ｍ_ＥＰｊ」と、対象端点Ｔ_Ｅｊの位置「Ｔ_ＥＰｊ」の位置とをそれぞれ比較し、第５の判定条件を満たすか否かを判定する。第２の判定条件は、基準端点Ｍ_Ｅｊの位置Ｍ_ＥＰｊと、対象端点Ｔ_Ｅｊの位置Ｔ_ＥＰｊとの距離Ｔ_ＥＤｊが、予め定める判定距離Ｊ_ＥＤｊ以下になることである。ステップｄ３では、比較・判定手段６が、まず基準端点Ｍ_Ｅｊの位置Ｍ_ＥＰｊと、対象端点Ｔ_Ｅｊの位置Ｔ_ＥＰｊとの距離Ｔ_ＥＤｊを、以下の距離を求める式である式７もしくは式８によって算出する。距離を求める式として、式７と式８とのどちらを用いるかは、入力手段２を用いて任意に設定可能とする。ここで、基準端点Ｍ_Ｅｊの位置Ｍ_ＥＰｊを、座標（Ｍ_Ｘｊ，Ｍ_Ｙｊ）とし、対象端点Ｔ_Ｅｊの位置Ｔ_ＥＰｊを、座標（Ｔ_Ｘｊ，Ｔ_Ｙｊ）とする。
【００７６】
【数２】
2007317033.tif 000004
【００７７】
基準端点Ｍ_Ｅおよび対象端点Ｔ_Ｅが複数存在する場合には、基準端点Ｍ_Ｅｊと、この基準端点Ｍ_Ｅｊに対応する対象端点Ｔ_Ｅｊとの距離Ｔ_ＥＤｊをそれぞれ求める。
【００７８】
次に比較・判定手段６が、式７または式８によって算出された距離Ｔ_ＥＤｊと、予め定める判定距離Ｊ_ＥＤｊとを比較して、距離Ｔ_ＥＤｊが予め定める判定距離Ｊ_ＥＤｊ以下であるか、すなわちＴ_ＥＤｊ≦Ｊ_ＥＤｊであるかを判定する。基準端点Ｍ_Ｅｋと、この基準端点Ｍ_Ｅｊに対応する対象端点Ｔ_Ｅｊとの距離Ｔ_ＥＤｊのそれぞれに対応して、予め定める判定距離Ｊ_ＨＤｊがそれぞれ設定される。比較・判定手段６は、すべての距離Ｔ_ＥＤｊについて、この距離Ｔ_ＥＤｊが予め定める判定距離Ｊ_ＥＤｊ以下であれば、比較・判定手段６は、第５の判定条件を満たすと判定する。予め定める判定距離Ｊ_ＥＤｊは、入力手段２を用いて判定距離情報を制御手段９に与えることによって、任意に設定可能とする。予め定める判定距離Ｊ_ＥＤは、文字の大きさ（文字画像の長辺）をＬとすると、この長さＬに対して、予め定める比率に選ばれる。予め定める比率は、たとえば文字画像の長辺の長さの１０パーセント（％）に選ばれる。
【００７９】
ステップｄ３で、第５の判定条件を満たすと判定すると、すなわち基準端点Ｅ_Ｈおよび対象端点Ｔ_Ｅが複数存在する場合には、複数の距離Ｔ_ＥＤｊのうちの全てについて、それぞれがＴ_ＥＤｊ≦Ｊ_ＥＤｊを満たせばステップｄ４に移り、第５の判定条件を満たさないと判定するとステップｄ６に移る。たとえば図１２に示される数字の「６」を表す基準文字画像３１と、数字の「９」を表す評価対象文字画像３２とを比較した場合では、基準文字画像３１の基準端点Ｍ_Ｅ０の位置Ｍ_ＥＰ０は、座標（Ｍ_Ｘ０，Ｍ_Ｙ０）で表され、評価対象文字画像３２の位置Ｔ_ＥＰ０は、座標（Ｔ_Ｘ０，Ｔ_Ｙ０）で表される。良品の印字物から取得した評価対象画像であれば、図１３に示すように距離Ｔ_ＥＤ０が、Ｔ_ＥＤｊ≦Ｊ_ＥＤｊを満たすが、数字の「６」を表す基準文字画像３１と、数字の「９」を表す評価対象文字画像３２とでは、端点端点Ｍ_Ｈ０の位置Ｍ_ＥＰ０と、対象端点Ｔ_Ｅ０の位置Ｔ_ＥＰ０の距離Ｔ_ＥＤ０が、予め定める距離Ｊ_ＥＤ０よりも大きくなるので、後述するステップｄ６において、基準文字画像３１と評価対象文字画像３２とは、一致しないと判定される。
【００８０】
次にステップｄ４では比較・判定手段６が、基準文字画像と評価対象文字画像とが一致すると判定して、ステップｄ５に移り、開放端領域に関する比較工程および判定工程を終了する。またステップｄ６では、比較・判定手段６が、基準文字画像と評価対象文字画像とが不一致であると判定して、ステップｄ５に移る。
【００８１】
ステップｄ３で、予め定める判定距離Ｊ_ＥＤ以下であると判定するとステップｄ４に移り、予め定める判定距離Ｊ_ＥＤ以下ではないと判定するとステップｄ６に移る。
【００８２】
ステップｄ４では、判定結果が良品であることを示し、すなわち基準文字画像と評価対象画像とが一致することを示す判定結果情報を出力して、ステップｄ５に移り比較工程および判定工程を終了する。
【００８３】
図１４は、文字検査の設定手順を示すフローチャートである。情報入力装置から所定の指令情報が入力されると、文字検査の設定手順を開始して、ステップｅ０からステップｅ１に移る。ステップｅ１は基準画像取込工程であって、制御手段９が入力手段２に指令を与えて、入力手段２が、画像入力装置から与えられる画像であって、基準とする文字が印字された印字物の画像を取り込む。入力手段２は画像入力装置に撮像指令を与え、予め定める位置に固定される画像入力装置は、入力手段２からの撮像指令に基づいて撮像して、取得した画像を入力手段２に与える。ステップｅ１では、基準文字画像を取得するための印字物を、画像入力装置の撮像範囲の予め定める位置に配置して、印字物の文字が印刷された部分を画像入力装置によって撮像して得られた画像を、入力手段２によってコンピュータに入力する。入力手段２によって入力された画像は、記憶手段３によって記憶装置に一時的に記憶される。
【００８４】
次にステップｅ２に移る。ステップｅ２は基準文字切出し工程であって、制御手段９が文字切出し手段１１に指令を与えて、文字切出し手段１１がステップｅ１で取得した画像から、文字単位に基準文字画像を切出す、すなわちステップｅ１で取得した画像から基準文字画像を分離する。
【００８５】
次にステップｅ３に移る。ステップｅ３は基準画像登録工程であって、制御手段９が記憶手段３に指令を与えて、ステップｅ２で分離された基準文字画像を記憶装置に辞書データとして個別に登録する。
次にステップｅ４に移り、文字検査の設定手順を終了する。
【００８６】
図１５は、図１４のフローチャートのステップｅ３の基準画像登録工程における基準画像登録手順を示すフローチャートである。ステップｅ３に移ると、図１５のフローチャートのステップｆ０からステップｆ１に移り、基準画像登録手順を開始する。ステップｆ１は基準画像記憶工程であって、記憶手段３が、前述した図１４のフローチャートのステップｅ２で得られた基準文字画像を、記憶装置に辞書データとして登録する。
【００８７】
次にステップｆ２に移る。ステップｆ２は閉鎖領域に関する特徴量抽出工程であって、制御手段９が第１および第２特徴量算出手段４，５に指令を与え、第１特徴量算出手段４が、各基準文字画像の閉鎖領域を抽出して、各基準文字画像の閉鎖特徴量を求め、また第２特徴量算出手段５が各基準文字画像の端点を抽出して、各基準文字画像の開放端特徴量を求める。
【００８８】
次にステップｆ３に移る。ステップｆ３は特徴量記憶工程であって、制御手段９が記憶手段３に指令を与え、記憶手段３がステップｆ２で抽出された領域特徴量および開放端特徴量を、これらを抽出した基準文字画像の付属情報として、記憶装置に記憶される各基準文字画像の付属情報として記憶装置に記憶する。
次にステップｆ４に移り、基準画像登録工程を終了する。
【００８９】
図１６は、文字検査の運転手順を示すフローチャートである。情報入力装置から所定の指令情報が入力されると、文字検査の運転手順を開始すると、ステップｇ０からステップｇ１に移る。ステップｇ１は、対象画像取込工程であって、制御手段９が入力手段２に指令を与えて、入力手段２が、画像入力装置から与えられる画像であって、評価対象とする文字が印字された印字物の画像を取り込む。入力手段２は画像入力装置に撮像指令を与え、予め定める位置に固定される画像入力装置は、入力手段２からの撮像指令に基づいて撮像して、取得した画像を入力手段２に与える。ステップｇ１では、評価対象文字画像を取得するための印字物を、画像入力装置の撮像範囲の予め定める位置に配置して、印字物の文字が印刷された部分を画像入力装置によって撮像して得られた画像を、入力手段２によってコンピュータに入力する。入力手段２によって入力された画像は、記憶手段３によって記憶装置に一時的に記憶される。
【００９０】
次にステップｇ２に移る。ステップｇ２は対象文字切出し工程であって、制御手段９が文字切出し手段１１に指令を与えて、文字切出し手段１１がステップｇ１で取得した画像から、文字単位に評価対象文字画像を切出す、すなわちステップｇ１で取得した画像から評価対象文字画像を分離する。
【００９１】
次にステップｇ３に移る。ステップｇ３は文字照合工程であって、制御手段９が第１および第２特徴量算出手段４，５に指令を与えて、第１および第２特徴量算出手段４，５は、それぞれ評価対象文字画像の領域特徴量および開放端特徴量を求める。また制御手段９が比較・判定手段６に指令を与えて、比較・判定手段６が、ステップｇ２で分離された評価対象文字画像と、記憶装置に記憶された基準文字画像とを、領域特徴量および開放端特徴量を用いて比較し、文字毎に各評価対象文字画像と各基準文字画像とが一致するか否かを判定して、この判定結果を用いて、評価対象文字画像を取得した印字物が良品であるか否かを判定する。
【００９２】
次にステップｇ４に移る。ステップｇ４は判定結果出力工程であって、制御手段９が表示手段８に指令を与えて、表示手段８がステップｇ３で判定された評価対象文字画像を取得した印字物が良品であるか否かを示す良否判定結果を表示装置に表示する。利用者は表示装置に表示される良否判定結果から、評価対象文字画像を取得した印字物が良品であるのか、不良品であるのかを判断することができる。ここでは、良否判定結果を表示装置に表示させているが、良否判定結果は表示装置に表示させずに、たとえば良否判定結果に応じて印字物を分別する装置によって、良品の印字物と不良品の印字物とを分別してもよい。
次にステップｇ５に移り、文字検査の運転手順を終了する。
【００９３】
図１７は、図１６のフローチャートのステップｇ３の文字照合工程における文字照合手順を示すフローチャートである。ステップｇ３に移ると、図１７のフローチャートのステップｈ０からステップｈ１に移り、文字照合手順を開始する。
【００９４】
ステップｈ１は差分算出工程であって、制御手段９が差分検出手段１２に指令を与えて、差分検出手段１２が、記憶装置に辞書データとして記憶した基準文字画像と、ステップｇ２で得られた評価対象文字画像との差分をとり、差異の値を求める。すなわち、ステップｈ１では、基準文字画像の各画素と、この各画素に対応する評価対象文字画像の各画素との差分を求め、画素値、すなわち階調値が異なる画素の数を求める。
【００９５】
図１８は、文字列を含む画像におけるステップｈ１における処理を説明する図である。本実施の形態の照合装置１では、入力手段２によって、予め検査する文字列が設定される。予め検査する文字列に関する情報は、記憶手段３に設けられる文字列領域に記憶される。切り出した基準文字画像および評価対象文字画像が複数の場合、それぞれの評価対象文字画像が、文字列の左端から何番目に位置しているかを表す情報と、文字列領域に設定される文字列に関する情報とに基づいて、差分検出手段１２は、各切出された評価対象文字画像が、どのような文字を表しているのかを判断する。記憶手段３に設けられる辞書領域には、辞書データとして、各文字に対する基準文字画像が記憶される。差分検出手段１２は、文字列を含む画像のうち、所定の評価対象画像の文字を判断した後、この文字の基準画像として辞書領域に記憶している全ての基準画像と、前記所定の評価対象画像とを比較する。差分検出手段１２は、文字列を含む画像に含まれる全ての評価対象画像について、基準画像と比較する処理を行う。
【００９６】
次にステップｈ２に移る。ステップｈ２は第１良否判定工程であって、比較・判定手段６が、ステップｈ１で求めた差異の値、すなわち画素値が異なる画素の数を、予め定める差分判定しきい値と比較する。ステップｈ２において、ステップｈ１で求めた差異の値が予め定める差分判定しきい値よりも大きい場合は、不良品であると判定し、差異の値が予め定める判定しきい値以下の場合は、良品候補であると判断する。
【００９７】
次にステップｈ３に移る。ステップｈ３は特徴量抽出工程であって、制御手段９が第１および第２特徴量算出手段４，５に指令を与えて、第１および第２特徴量算出手段４，５は、それぞれ評価対象文字画像の領域特徴量および開放端特徴量を求める。
【００９８】
次にステップｈ４に移る。ステップｈ４は第２良否判定工程であって、ステップｈ４は、制御手段９が比較・判定手段６に指令を与えて、比較・判定手段６が、ステップｇ２で分離された評価対象文字画像と、記憶装置に記憶された基準文字画像とを、領域特徴量および開放端特徴量を用いて比較し、前述したように各評価対象画像の判定を行い、全ての評価対象画像が一致していると判断すれば、良品と判定し、１つでも一致していないと判定すれば不良品と判定する。次に、ステップｈ５に移り、文字照合手順を終了する。
【００９９】
以上のように本発明の発明によれば、領域特徴量および開放端特徴量を用いて、基準文字画像および評価対象文字画像の一致または不一致を判定する。文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置および面積、ならびに文字領域の開放端の数および位置は、文字の形状の特徴を端的に表す。画像の照合検査において、特に文字画像の照合検査では、その文字の図形成分の形状が重要であり、単に差異の大きさだけでは判断できない場合に、文字の形状の特徴を用いて比較することによって、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができ、文字の一致または不一致について人間の知覚に近い判定を行うことができる。
【０１００】
本実施の形態の文字画像の照合装置１では、第１特徴量算出手段４および第２特徴量算出手段５の両者を備えているが、これらのうち少なくともいずれか一方を備える構成としてもよい。この場合であっても、図１７のフローチャートのステップｈ１およびｈ２のみを行って一致および不一致を判定するものよりも、人間の認識に近い判定を行うことができる。
【０１０１】
また本発明は、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、前述した図１４〜図１６のフローチャートに示す文字画像の照合方法である文字検査の設定手順および運転手順を実行処理するためのプログラムを記録させてもよい。この場合、文字画像の照合プログラムを記録した記録媒体を持ち運び自在に提供することができる。
【０１０２】
記録媒体としては、コンピュータまたはマイクロコンピュータによって処理を行うために、たとえばＲＯＭ（Read Only Memory）のようなプログラムメディアであってもよいし、また、外部記憶装置としてのプログラム読取装置を設けて、その装置に記録媒体を装填することによって読取り可能となるプログラムメディアであってもよい。具体的には、プログラムメディアが本体と分離可能に構成される記録媒体であるときは、磁気テープおよびカセットテープなどのテープ系の記録媒体、フロッピー（登録商標）ディスクおよびハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical disk）、ＭＤ（Mini Disc）およびＤＶＤ（Digital Versatile
Disk）などの光ディスクのディスク系の記録媒体、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ならびにメモリカードおよび光カードなどのカード系の記録媒体であってもよい。また、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）およびフラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含めた固定的にプログラムを記録する記録媒体であってもよい。
【０１０３】
前述した記録媒体に記録されたプログラムは、コンピュータに備えられるプログラム読取り装置によって読取られ、読取られたプログラムによって前述した文字画像の照合処理が実行される。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明の実施の一形態の文字画像の照合装置１の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】閉鎖領域の抽出手順を示すフローチャートである。
【図３】閉鎖領域の抽出手順における画像処理の結果を示す図である。
【図４】閉鎖領域の抽出例を示す図である。
【図５】閉鎖領域の比較判定手順を示すフローチャートである。
【図６】閉鎖領域の比較判定手順によって比較される基準文字画像と評価対象文字画像との比較例を示す図である。
【図７】良品とすべき印字物から取得した文字画像と、不良品とすべき印字物から取得した文字画像とにおける、基準閉鎖領域Ｍ_Ｈと対象閉鎖領域Ｔ_Ｈとの距離関係を模式的に示す図である。
【図８】開放端の抽出手順を示すフローチャートである。
【図９】開放端の抽出手順における画像処理の結果を示す図である。
【図１０】開放端の抽出例を示す図である。
【図１１】端点の比較判定手順を示すフローチャートである。
【図１２】端点の比較判定手順によって比較される準文字画像と評価対象文字画像との比較例を示す図である。
【図１３】良品とすべき印字物から取得した文字画像と、不良品とすべき印字物から取得した文字画像とにおける、基準端点Ｍ_Ｅと対象端点Ｔ_Ｅとの距離関係を模式的に示す図である。
【図１４】文字検査の設定手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１４のフローチャートのステップｆ３の基準画像登録工程における基準画像登録手順を示すフローチャートである。
【図１６】文字検査の運転手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１６のフローチャートのステップｇ３の文字照合工程における文字照合手順を示すフローチャートである。
【図１８】文字列を含む画像におけるステップｈ１における処理を説明する図である。
【図１９】汚れまたは欠けによって異なる文字として判定してしまうおそれがある文字について説明する図である。
【図２０】汚れまたは欠けによって異なる文字として判定してしまうおそれがある文字について説明する図である。
【符号の説明】
【０１０５】
１  文字画像の照合装置
２  入力手段
３  記憶手段
４  第１特徴量算出手段
５  第２特徴量算出手段
６  比較・判定手段
８  表示手段
９  制御手段
２２  文字領域
２３  背景領域
【図１】
2007317033.tif 000005
【図２】
2007317033.tif 000006
【図３】
2007317033.tif 000007
【図４】
2007317033.tif 000008
【図５】
2007317033.tif 000009
【図６】
2007317033.tif 000010
【図７】
2007317033.tif 000011
【図８】
2007317033.tif 000012
【図９】
2007317033.tif 000013
【図１０】
2007317033.tif 000014
【図１１】
2007317033.tif 000015
【図１２】
2007317033.tif 000016
【図１３】
2007317033.tif 000017
【図１４】
2007317033.tif 000018
【図１５】
2007317033.tif 000019
【図１６】
2007317033.tif 000020
【図１７】
2007317033.tif 000021
【図１８】
2007317033.tif 000022
【図１９】
2007317033.tif 000023
【図２０】
2007317033.tif 000024