(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識方法において、
マスター画像のマーク記入領域内のマーク記入前画像を太らせて太らされた記入前画像領域を求めた後、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から上記記入前画像領域の画像を消去し、その消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かを認識することを特徴とするマーク認識方法。
【請求項２】
請求項１記載のマーク認識方法において、太らせる量を変更可能にしたことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項３】
帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識方法において、
マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無を認識することを特徴とするマーク認識方法。
【請求項４】
請求項３記載のマーク認識方法において、重みを変更可能にしたことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、予め求めた太らせた画像または重み情報を記憶しておくことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マーク記入領域にマークが記入される前の画像と記入された後の画像とをパターンマッチング法により比較してマークの有無を認識することも可能にしたことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項７】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合にマークがあると判定される判定基準を縦横の長さが同じ場合にマークがあると判定される判定基準より緩くしたことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項８】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、マーク記入領域を分割してマークの有無を認識することを特徴とするマーク認識方法。
【請求項９】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マークが小さい場合にマークがあると判定される判定基準をマークが小さくない場合にマークがあると判定される判定基準より緩くしたことを特徴とするマーク認識方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マークの有無を認識しようとしている当該マーク記入領域の隣接のマーク記入領域にマークがあるとき、当該マーク記入領域のマークが隣接マーク記入領域からはみ出したマークか否かを判定することを特徴とするマーク認識方法。
【請求項１１】
帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識装置において、マスター画像のマーク記入領域内のマーク記入前画像を太らせて太らされた記入前画像領域を求める太らせ処理手段と、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から上記記入前画像領域の画像を消去し、その消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かを認識するマーク認識手段とを備えたことを特徴とするマーク認識装置。
【請求項１２】
帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識装置において、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無を認識するマーク認識手段を備えたことを特徴とするマーク認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識方法などに係わり、特に、認識性能の向上を図ることができるマーク認識方法などに関する。
【０００２】
【従来の技術】
マーク記入領域に記入されるマークの有無を認識するマーク認識方法としては、多くの方法が提供されているが、そのうちで最も一般的な方法はマーク記入領域を塗り潰す方法である。しかし、この方法には、塗り潰すのが面倒であるという問題があった。そのため、最近では、帳票上に予め印刷されている文字や図形に〇やチェック印を付け、そのようなマークの有無を認識する方法が用いられている。
特開平9-62789 号公報に示された光学式文字読み取り装置のマーク認識方法はこのようなマーク認識方法の一つであり、マークが付けられていない複数の選択用文字の特長を予め認識辞書メモリに記憶しておき、その後、認識対象のマークの付けられた文字を含む複数の文字を切り出してパターンメモリに格納し、さらに、切り出した複数の文字の特徴を抽出する。そして、文字辞書メモリに記憶しておいたそれぞれの選択用文字の特徴とパターンマッチング法により比較し、類似度を表すヒット率を求め、マークの付けられた文字を認識する。
また、認識精度を上げるために、帳票に予め印刷される部分をドロップアウトカラー（あたかも何も印刷されていないように読み取られる）にする方法なども提供されている。この方法では後から付けられたマークのみが読み取られるので認識精度が上がるのである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平9-62789 号公報などに示された従来技術では、マーク記入前に読み取られた画像とマークが記入されて読み取られた画像との間に濃度差などが生じ、充分な認識性能が得られないという問題があり、ドロップアウトカラーを用いる方法ではコストアップになるという問題がある。
本発明の課題は、上記のような従来技術の問題を解決し、コストアップを招かずに認識性能の向上が図れるマーク認識方法などを提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１記載の発明では、帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識方法において、マスター画像のマーク記入領域内のマーク記入前画像を太らせて太らされた記入前画像領域を求めた後、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から上記記入前画像領域の画像を消去し、その消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かを認識する方法にした。また、請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、太らせる量を変更可能にした。また、請求項３記載の発明では、帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識方法において、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無を認識する方法にした。また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、重みを変更可能にした。また、請求項５記載の発明では、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の発明において、予め求めた太らせた画像または重み情報を記憶しておく方法にした。また、請求項６記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域にマークが記入される前の画像と記入された後の画像とをパターンマッチング法により比較してマークの有無を認識することも可能にした。また、請求項７記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合にマークがあると判定される判定基準を縦横の長さが同じ場合にマークがあると判定される判定基準より緩くした。また、請求項８記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、マーク記入領域を分割してマークの有無を認識する方法にした。また、請求項９記載の発明では、請求項１乃至請求項５のマーク認識方法において、マークが小さい場合にマークがあると判定される判定基準をマークが小さくない場合にマークがあると判定される判定基準より緩くした。また、請求項１０記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のマーク認識方法において、マークの有無を認識しようとしている当該マーク記入領域の隣接のマーク記入領域にマークがあるとき、当該マーク記入領域のマークが隣接マーク記入領域からはみ出したマークか否かを判定する方法にした。また、請求項１１記載の発明では、帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識装置において、マスター画像のマーク記入領域内のマーク記入前画像を太らせて太らされた記入前画像領域を求める太らせ処理手段と、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から上記記入前画像領域の画像を消去し、その消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かを認識するマーク認識手段とを備えた。また、請求項１２記載の発明では、帳票上のマーク記入領域に記入されるマークの有無をマーク記入前の画像と比較して認識するマーク認識装置において、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無を認識するマーク認識手段を備えた。
【０００５】
上記のような手段にしたので、請求項１記載の発明では、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から太らされた記入前画像領域の画像が消去され、消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かが認識される。請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、太らせる量を変更することができる。請求項３記載の発明では、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無が認識される。請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、重みを変更することができる。請求項５記載の発明では、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の発明において、太らせた画像または重み情報が記憶される。請求項６記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域にマークが記入される前の画像と記入された後の画像とをパターンマッチング法により比較してマークの有無を認識することもできる。請求項７記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合にマークがあると判定される判定基準が縦横の長さが同じである場合にマークがあると判定される判定基準より緩くなる。請求項８記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、マーク記入領域を分割してマークの有無が認識される。請求項９記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マークが小さい場合にマークがあると判定される判定基準が小さくない場合にマークがあると判定される判定基準より緩くなる。請求項１０記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マークの有無を認識しようとしている当該マーク記入領域の隣接のマーク記入領域にマークがあると、当該マーク記入領域のマークが隣接マーク記入領域からはみ出したマークか否かが判定される。請求項１１記載の発明では、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から太らされた記入前画像領域の画像が消去され、消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かが認識される。請求項１２記載の発明では、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無が認識される。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面により本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明の各実施形態のマーク認識装置の構成ブロック図である。図示したように、本実施形態のマーク認識装置は、帳票上の画像を読み取って入力する画像入力部１、上記画像入力部１により入力された画像情報からマーク記入領域を切り出すマーク記入領域抽出部２、切り出されたマーク記入領域にマークがあるか否かを認識するマーク認識部３、マーク記入前のマーク記入領域のマスター画像情報やマーク記入領域の座標値などを記憶しておくマスター画像情報保存部４などを備えている。
上記において、マーク記入領域抽出部２はマスター画像情報保存部４に記憶されているマーク記入領域情報などを用いて画像入力部１により入力された画像情報からマーク記入領域を抽出する。例えば、帳票中に位置合わせのための基準点であるタイミングマークを印刷しておき、このタイミングマークを認識することによって認識対象の画像情報とマスター画像情報との位置ずれを検出し、位置ずれを補正することにより、入力画像情報からマーク記入領域を抽出するのである。
また、本発明の第１の実施形態では、マーク認識部３は、マスター画像情報保存部４に記憶されているマスター画像情報と、マーク記入領域抽出部２により切り出されたマーク有無認識対象のマーク記入領域の画像情報とを用いて、予め印刷されている画像部分とその周辺部分（その近傍）を除いたマーク記入領域内にマークがあるか否かを認識する。例えば、マーク認識部３は太らせ処理手段とマーク認識手段とを備え、太らせ処理手段はマークが付けられていないマスター画像情報中の黒画素情報を複数ドット分太らせる処理を行い、その後、マーク認識手段が切り出された認識対象のマーク記入領域の画像情報から太らせた黒画素領域を除く領域内の画像情報を取得し、上記領域内の黒画素率を求めることによりマークの有無を認識するのである。
【０００７】
図２により、上記のマーク認識法をさらに詳しく説明する。図２において、（ａ）がマーク未記入の画像であり、予め印刷された文字や罫線から構成されている。（ｂ）は（ａ）の画像に太らせ処理を施した画像であり、斜線部が太らせた領域を示している。（ｃ）および（ｄ）はマークの有無を認識しようとしている画像で、（ｃ）がマークの記入された画像、（ｄ）がマークの記入されていない画像である。（ｃ）および（ｄ）には、予め印刷された部分だけについても、（ａ）に較べて微妙な位置ずれや歪みなどが存在しているのがわかる。また、（ｅ）および（ｆ）は、（ｃ）および（ｄ）の画像から、太らせ処理を施した（ｂ）の画像の黒画素領域を消去した画像であり、（ｇ）および（ｈ）は、（ｃ）および（ｄ）の画像から、太らせ処理を施していない（ａ）の画像の黒画素領域を消去した画像である。図示したように、（ｅ）の画像はきれいにマークだけが残っており、（ｆ）の画像はきれいな白紙である。それに対して、（ｇ）および（ｈ）の画像は予め印刷した画像が所々に残っており、特に（ｈ）の画像については、このままマークの有無を認識すると、マークありと誤認識される恐れがある。
【０００８】
図３は本発明の第１の実施形態を示す動作フロー図である。以下、図３などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ１）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ２）。続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４から複数のマーク記入領域のマスター画像情報を取得し、マーク認識部３内の太らせ処理手段が上記複数のマスター画像情報中の黒画素情報を複数ドット分太らせる処理を行う（Ｓ３）。つまり、黒画素領域の周辺の白画素を数ドット幅分だけ黒画素に換えるのである。
次に、マーク認識手段が入力された画像情報から切り出したそれぞれのマーク記入領域の画像情報から、対応するマスター画像情報の太らせ処理後の黒画素領域分の画像情報を消去する（消去後の画像は例えば図２の（ｅ）、（ｆ）相当になる）（Ｓ４）。さらに、マーク認識手段はそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率（マーク記入領域の総画素数に対する黒画素数の比率）を計算し（Ｓ５）、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ６）。
こうして、本実施形態によれば、マーク記入前に読み取られたマスター画像とマークの有無認識のために読み取られた画像との間において、画像周辺部に濃度差などが生じていても、それに影響されずにマーク認識を行うことができ、したがって、認識性能が向上するし、ドロップアウトカラーを用いる方法のようにコストアップになるという問題もない。
【０００９】
図４は本発明の第２の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態のマーク認識方法では、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無を認識する。従って、本実施形態のマーク認識部３は、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり且つマーク記入領域内にある各画素について、記入前のマスター画像領域からの距離を計算することができる。以下、図４などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ11）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ12）。
続いて、マーク認識部３内の評価値計算処理手段が、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり且つマーク記入領域内にある各画素について記入前画像領域（黒画素領域）からの距離を計算する（Ｓ13）。そして、黒画素率を計算するための黒画素数を数える（累積する）際、個々の黒画素を「１」と数えるのではなく、上記距離に応じて重み付けした数値を累積する。そのため、評価値計算処理手段は、例えば上記距離がｎドットの位置の黒画素の重みＷを、
Ｗ＝ｎ／Ｎ      （０≦ｎ≦Ｎ）（Ｎは予め設定した最大距離）
Ｗ＝１          （ｎ＞Ｎ）
として各黒画素の重みを計算し（Ｓ14）、それを累積して重み付けされた黒画素数を求め、それぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率を計算する（Ｓ15）。そして、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ16）。
こうして、本実施形態によれば、マーク記入前に読み取られたマスター画像とマークの有無認識のために読み取られた画像との間において、画像周辺部に濃度差などが生じていても、その影響を少なくしてマーク認識を行うことができ、したがって、認識性能が向上するし、ドロップアウトカラーを用いる方法のようにコストアップになるという問題もない。
【００１０】
図５は本発明の第３の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態のマーク認識方法では、例えば認識対象の画像の濃淡などに応じて太らせる量を自動的に設定（変更）する。従って、本実施形態のマーク認識部３は、切り出された複数のマーク記入領域の濃度を例えば全体（複数のマーク記入領域）の黒画素率などから検出し、濃い場合は太らせる量を大きく設定し、薄い場合は小さく設定することができる。以下、図５などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ21）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ22）。さらに、切り出された複数のマーク記入領域の濃度を例えば全体（複数のマーク記入領域）の黒画素率などから検出し、濃い場合は太らせる量を大きく設定し、薄い場合は小さく設定する（Ｓ23）。認識対象画像中の予め印刷された文字や罫線は濃いほどマスター画像情報のそれらよりも黒画素領域が広がる傾向があるからである。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４から複数のマーク記入領域のマスター画像情報を取得し、マーク認識部３内の太らせ処理手段が上記複数のマスター画像情報中の黒画素情報を複数ドット分太らせる処理を行う（Ｓ24）。つまり、黒画素領域の周辺の白画素を自動的に設定した量に従って数ドット幅分だけ黒画素に換えるのである。
次に、マーク認識手段が入力された画像情報から切り出したそれぞれのマーク記入領域の画像情報から、対応するマスター画像情報の太らせ処理後の黒画素領域分を消去する（Ｓ25）。さらに、マーク認識手段はそれぞれのマーク記入領域の消去処理後の画像について黒画素率を計算し（Ｓ26）、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ27）。
こうして、本実施形態によれば、より適切な太らせ処理を行うことができ、したがって、認識性能はさらに向上する。
【００１１】
図６は本発明の第４の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態のマーク認識方法では、例えば認識対象の画像の濃淡などに応じて第２の実施形態に示した重みを自動的に変更する。従って、本実施形態のマーク認識部３は、切り出された複数のマーク記入領域の濃度を例えば全体（複数のマーク記入領域）の黒画素率などから検出し、濃い場合は後述するＭの値を大きく設定し、薄い場合は小さく設定するようにして、重みを変更することができる。以下、図６などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ31）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ32）。さらに、切り出された複数のマーク記入領域の濃度を例えば全体（複数のマーク記入領域）の黒画素率などから検出し、濃い場合は後述するＭの値を大きく設定し、薄い場合は小さく設定する（Ｓ33）。認識対象画像中の予め印刷された文字や罫線は濃いほどマスター画像情報のそれらよりも黒画素領域が広がる傾向があるからである。
続いて、マーク認識部３内の評価値計算処理手段が、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり且つマーク記入領域内にある各画素について記入前画像領域（黒画素領域）からの距離を計算する（Ｓ34）。そして、黒画素率を計算するための黒画素数を数える（累積する）際、個々の黒画素を「１」と数えるのではなく、上記距離に応じて重み付けした数値を累積する。そのため、評価値計算処理手段は、例えば上記距離がｎドットの位置の黒画素の重みＷを、
Ｗ＝０                          （ｎ＜Ｍ）
Ｗ＝（ｎ−Ｍ）／（Ｎ−Ｍ）      （Ｍ≦ｎ≦Ｎ）
Ｗ＝１                          （ｎ＞Ｎ）
として各黒画素の重みを計算し（Ｓ35）、それを累積して重み付けされた黒画素数を求め、それぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率を計算する（Ｓ36）。そして、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ37）。
こうして、本実施形態によれば、マーク記入前に読み取られたマスター画像とマークの有無認識のために読み取られた画像との間において、画像周辺部に濃度差などが生じていても、その影響を少なくしてマーク認識を行うことができ、且つ上記濃度差などに応じて重みを自動的に変更することができるので、マーク有無の認識性能が第２の実施形態よりも向上する。
【００１２】
図７は本発明の第５の実施形態を示す動作フロー図である。図示したように、本実施形態のマーク認識方法では、マスター画像情報の太らせ処理などを予め行って、その結果をマスター画像情報保存部４に記憶しておく（Ｓ41）。以下、図７などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ42）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ43）。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４から太らせ処理の済んでいる複数のマーク記入領域のマスター画像を取得する。そして、入力された画像情報から切り出したそれぞれのマーク記入領域の画像情報から、対応するマスター画像情報の太らせ処理後の黒画素領域分を消去する（Ｓ44）。さらに、マーク認識部３はそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率を計算し（Ｓ45）、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ46）。
なお、太らせ処理を施したマスター画像情報の代わりに、第２の実施形態に示した黒画素領域からの距離などそれぞれの位置の重み情報をマスター画像を用いて計算し、記憶しておくことも可能である。
こうして、本実施形態によれば、マーク認識時の処理時間を短縮させることができる。
【００１３】
図８は本発明の第６の実施形態を示す動作フロー図である。図示したように、本実施形態のマーク認識方法では、例えば第１の実施形態に示したような、これまでに説明してきたマーク認識方法だけでなく、画像マッチング（パターンマッチング）法によるマーク認識も可能にしている。従って、本実施形態のマーク認識部３は、画像マッチング処理が可能である。以下、図８などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ51）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ52）。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４から複数のマーク記入領域のマスター画像情報を取得し、マーク認識部３内の太らせ処理手段が上記複数のマスター画像情報中の黒画素情報を複数ドット分太らせる処理を行う（Ｓ53）。
次に、マーク認識手段が入力された画像情報から切り出したそれぞれのマーク記入領域の画像情報から、対応するマスター画像情報の太らせ処理後の黒画素領域分を消去する（Ｓ54）。さらに、マーク認識手段はそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率を計算し（Ｓ55）、上記黒画素率が予め設定した所定値以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ56）。
一方、ステップＳ53〜Ｓ56の動作と並行に他のＣＰＵを用いて画像マッチング（パターンマッチング）によるマーク有無認識も行う。例えばマーク記入領域全体について、それぞれの認識対象のマーク記入領域の画像情報とそれぞれに対応するマスター画像情報とを対応する画素単位に比較し、異なる画素数を数え（Ｓ57）、異なる画素数が所定値以上のものをマークありと判定するのである（Ｓ58）。
【００１４】
この後は、二つのマーク認識方法による認識結果を統合し、最終的にマーク有無の判定を行う（Ｓ59）。例えば、どちらの認識結果もマークありのものをマークありと判定するとか、いずれか一方がマークありのものをマークありと判定するとか、共にマークありのものと判定が異なるものとを区別して表示し、後者については利用者に確認させるというようなことをするのである。
なお、上記において、ＣＰＵを２個備えずに、ステップＳ57，Ｓ58の動作をステップＳ56の後に行うようにしてもよい。また、利用者の指示に応じて、二つの認識方法のいずれか一方だけを行わせるようにしてもよい。また、図８に示した動作フローのステップＳ53〜Ｓ56は第１の実施形態によった場合で示したが、第２乃至第５の実施形態に示した認識方法でもよい。
こうして、本実施形態によれば、より高精度のマーク認識を行うことができる。
【００１５】
図９は本発明の第７の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態では、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、マークありと判定される基準を緩くする。例えば、図10(a) に示すように、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、図10(b),(c) と比較した場合に、記入されるマークは記入領域の一部にしか記入されないことが多いので、マークが記入されていても黒画素率が小さくなるからである。従って、本実施形態のマーク認識部３はマーク記入領域の縦と横の長さの違いに応じて黒画素率に乗算する重みを変更することができる。以下、図９などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ61）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ62）。続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４からマスター画像情報を取得し、これまでに説明してきたような方法でそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率ｒを計算する（Ｓ63）。
次に、マーク認識部３は次式に示すように、マーク記入領域の縦ｈと横ｗの長さが違うほど１より大きな値になる重みを上記黒画素率ｒに乗じた黒画素率r2を求める（Ｓ64）。
r2＝ｒ×ｈ／ｗ          （ｈ≧ｗ）
r2＝ｒ×ｗ／ｈ          （ｈ＜ｗ）
そして、上記黒画素率r2が予め設定した所定値Ａ以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ65）。
あるいは、重みを乗じる代わりに、
ｒ≧Ａ×ｗ／ｈ          （ｈ≧ｗ）
ｒ≧Ａ×ｈ／ｗ          （ｈ＜ｗ）
のときにマークありと判定するようにしてもよい。
こうして、本実施形態によれば、縦横の長さに差があるほど小さな黒画素率でもマークありと判定されるので、マークがあるのにマークなしと判定されることが減少する。
【００１６】
図11は本発明の第８の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態では、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、ｎ分割してマーク認識を行う。従って、本実施形態のマーク認識部３は認識対象のマーク記入領域およびマスター画像のマーク記入領域をｎ分割して分割されたそれぞれを正方形に近づけ、分割されたそれぞれについて黒画素率を計算し、それぞれについてマークの有無を判定する処理をそれぞれのマーク記入領域について行うことができる。以下、図11などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ71）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ72）。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４からマスター画像情報を取得し、認識対象のマーク記入領域およびマスター画像のマーク記入領域をｎ分割して分割されたそれぞれを正方形に近づける（例えば横が縦のｎ倍の長さの場合、横方向をｎ分割する）（Ｓ73）。そして、分割されたそれぞれについて黒画素率を計算し（Ｓ74）、それぞれについてマークの有無を判定する処理をそれぞれのマーク記入領域について行う（Ｓ75）。さらに、マーク認識部３は分割された個々のマーク有無判定結果を基にそれぞれのマーク記入領域についてマークの有無を判定する（Ｓ76）。例えば分割したうちの一つでもマークありと判定されていれば、そのマーク記入領域をマークありと判定するのである。
こうして、本実施形態によれば、横または縦の長さが他方のｎ倍もあるような細長い矩形であっても同一の判定基準で誤認識なくマークの有無を判定できるというような効果がある。
【００１７】
図12は本発明の第９の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態のマーク認識方法では、マークの大きさを認識して、マークが小さい場合は黒画素率が小さくてもマークありと判定するようにする。例えば図10(b) に示すように、マーク（円の場合で説明している）の直径が１／ｎになるとマークの円周も１／ｎになるので、マークありの際の黒画素率は少なくとも１／ｎになる（太らせ処理などの影響もあるので、実際の黒画素率はさらに小さくなる）からである。従って、本実施形態のマーク認識部３は黒画素率ｒが所定値Ｂ（Ｂ＜Ａ）以上のマーク記入領域について、マークの大きさを認識し、認識したマークの大きさに応じて上記黒画素率ｒに重みｎを乗じた黒画素率r3を求め、上記黒画素率r3が予め設定した所定値Ａ以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定することができる。以下、図12などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ81）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ82）。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４からマスター画像情報を取得し、これまでに説明してきたような方法でそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率ｒを計算する（Ｓ83）。
次に、マーク認識部３は、黒画素率ｒが所定値Ｂ（Ｂ＜Ａ）以上のマーク記入領域について、マークの大きさを認識する。例えば黒画素の存在域を求め、それによって、マークの大きさを認識するのである。そして、次式に示すように、マークの大きさが所定値の１／ｎならば上記黒画素率ｒに重みｎを乗じた黒画素率r3を求める（Ｓ84）。
r3＝ｎ×ｒ
そして、上記黒画素率r3が予め設定した所定値Ａ以上ならばマークあり、そうでなければマークなしと判定する（Ｓ85）。
こうして、本実施形態によれば、マークが小さくなれば黒画素率も小さくなることを考慮してマーク有無の判定が行われるので、認識性能が向上する。
【００１８】
図13は本発明の第10の実施形態を示す動作フロー図である。本実施形態のマーク認識方法では、図10(c) に示すようなはみ出したマークをマークありと判断してしまうのを防ぐ。従って、本実施形態のマーク認識部３はそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率ｒを計算し、例えば、その黒画素率がＡ以上であっても隣接するマーク記入領域の黒画素率の１／ｎ（ｎは所定の整数）である場合には、隣接のマークがはみ出したものと判定し、上記当該マーク記入領域にはマークはないと判定することができる。以下、図13などに従って、本実施形態の動作を説明する。
まず、画像入力部１により帳票上の画像を入力する（Ｓ91）。そして、マーク記入領域抽出部２が入力された画像情報を取得し、その画像情報から前記のようにして複数のマーク記入領域を切り出す（Ｓ92）。
続いて、マーク認識部３はマスター画像情報保存部４からマスター画像情報を取得し、これまでに説明してきたような方法でそれぞれのマーク記入領域の画像について黒画素率ｒを計算する（Ｓ93）。
次に、マーク認識部３は、例えば当該マーク記入領域のマークの有無を認識する際、その黒画素率が例えばＡ以上であっても隣接するマーク記入領域の黒画素率の１／ｎ（ｎは所定の整数）であると、隣接のマークがはみ出したものと判定し（Ｓ94）、上記当該マーク記入領域にはマークはないと判定する（Ｓ95）。一般に、複数のマーク記入領域の一つにマークを付けることが多いし、複数のマーク間でマークの大きさに極端な差はないことが多いからである。
こうして、本実施形態によれば、隣接マーク記入領域からはみ出したマークを以てマークありと誤認識してしまうことがなくなる。
【００１９】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１または請求項１１記載の発明では、マークの有無を認識しようとしているマーク記入領域内の画像から太らされた記入前画像領域の画像が消去され、消去処理後のマーク記入領域にマークがあるか否かが認識されるので、マーク有無の認識性能が向上するし、ドロップアウトカラーを用いる方法に比べて低コストで実現することができる。また、請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、太らせる量を変更することができるので、例えば、マークの有無認識を行おうとしているマーク記入領域の濃度を検出し、その濃度が薄い場合は太らせる量を少なくし、濃い場合は太らせる量を多くすることにより、マーク有無の認識性能をさらに向上させることができる。また、請求項３または請求項１２記載の発明では、マーク記入領域内のマーク記入前画像の外の領域であり、且つマーク記入領域内である領域にマークがあるか否かを認識する際に、上記記入前画像から離れた位置ほどその位置における画像の有無の重みを大きくしてマークの有無が認識されるので、請求項１と同様の効果を実現することができる。また、請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、重みを変更することができるので、例えば、マークの有無認識を行おうとしているマーク記入領域の濃度を検出し、その濃度が薄い場合は記入前画像の周辺の重みを少しだけ小さくし、濃い場合は大幅に小さくすることにより、マーク有無の認識性能をさらに向上させることができる。また、請求項５記載の発明では、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の発明において、太らせた画像または重み情報が記憶されるので、マーク認識時に、記憶されている太らされた画像または重み情報を用いることにより、マークの有無認識に要する時間を短縮させることができる。また、請求項６記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域にマークが記入される前の画像と記入された後の画像とをパターンマッチング法により比較してマークの有無を認識することもできるので、例えば二つの方法でマークの有無認識を行うことによりマーク有無の認識性能をさらに向上させることができる。また、請求項７記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合にマークがあると判定される判定基準が縦横の長さが同じである場合にマークがあると判定される判定基準より緩くなるので、マーク記入領域が細長いとき、マークがあるときの黒画素率が小さいためにマークなしと誤認識されることがなくなる。また、請求項８記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マーク記入領域の縦横の長さが異なる場合、マーク記入領域を分割してマークの有無が認識されるので、例えば横または縦の長さが他方のｎ倍もあるような細長い矩形であっても同一の判定基準で誤認識なくマークの有無を判定できる。また、請求項９記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マークが小さい場合にマークがあると判定される判定基準が、小さくない場合にマークがあると判定される判定基準より緩くなるので、マークが小さいとき、マークがあるときの黒画素率が小さいためにマークなしと誤認識されることがなくなる。また、請求項１０記載の発明では、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の発明において、マークの有無を認識しようとしている当該マーク記入領域の隣接のマーク記入領域にマークがあると、当該マーク記入領域のマークが隣接マーク記入領域からはみ出したマークか否かが判定されるので、隣接マーク記入領域からはみ出したマークを以てマークありと誤認識してしまうことがなくなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の各実施形態のマーク認識装置の構成ブロック図である。
【図２】（ａ）〜（ｈ）は本発明の第１の実施形態を示すマーク認識方法の説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図４】本発明の第２の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図５】本発明の第３の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図６】本発明の第４の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図７】本発明の第５の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図８】本発明の第６の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図９】本発明の第７の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第７乃至第10の実施形態を示すマーク認識方法の説明図である。
【図１１】本発明の第８の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図１２】本発明の第９の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【図１３】本発明の第10の実施形態を示すマーク認識方法の動作フロー図である。
【符号の説明】
１・・・画像入力部、２・・・マーク記入領域抽出部、３・・・マーク認識部、４・・・マスター画像情報保存部
【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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