(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
読み取り対象となる帳票の複数のマーク記入領域の情報を含む帳票形式情報が予め登録された形式登録手段と、
マークが記入された記入済帳票の画像を画素に分解して光学的に読み取る読取手段と、
前記読取手段で読み取られた記入済帳票の画像の画素濃度を量子化して記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された記入済帳票のマーク記入領域の画像を前記形式登録手段を参照して切り出す切出手段と、
前記切出手段で切り出された記入済帳票の複数のマーク記入領域の特徴データを該マーク記入領域毎に抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された複数のマーク記入領域の特徴データを相互に比較して該マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するマーク判定手段とを、
備えたことを特徴とする光学式マーク読取装置。
【請求項２】
前記特徴データは、前記マーク記入領域における黒画素の数、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる黒画素の投影長、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる黒画素の頻度分布、該マーク記入領域の画素の濃度分布、または第１及び第２の閾値で２値化した該マーク記入領域の黒画素の数であることを特徴とする請求項１記載の光学式マーク読取装置。
【請求項３】
読み取り対象となる帳票の複数のマーク記入領域の情報を含む帳票形式情報が予め登録された形式登録手段と、
マークが記入された記入済帳票の画像を異なる複数の波長帯域毎の画素に分解して光学的に読み取る読取手段と、
前記読取手段で読み取られた記入済帳票の前記波長帯域毎の画像の画素濃度を量子化して記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された記入済帳票のマーク記入領域の前記波長帯域毎の画像を前記形式登録手段を参照して切り出す切出手段と、
前記切出手段で切り出された記入済帳票のマーク記入領域の前記波長帯域毎の特徴データを該マーク記入領域毎に抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された複数のマーク記入領域の前記波長帯域毎の特徴データを相互に比較して該マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するマーク判定手段とを、
備えたことを特徴とする光学式マーク読取装置。
【請求項４】
前記特徴データは、前記マーク記入領域における前記波長帯域毎の黒画素の数、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる前記波長帯域毎の黒画素の投影長、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる前記波長帯域毎の黒画素の頻度分布、該マーク記入領域の画素の前記波長帯域毎の濃度分布、または第１及び第２の閾値で２値化した該マーク記入領域の前記波長帯域毎の黒画素の数であることを特徴とする請求項３記載の光学式マーク読取装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、帳票上に記入されたマークを光学的に読み取る光学式マーク読取装置（以下、「ＯＭＲ」という）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＯＭＲでは、人間の目には識別できるが機械では読み取らないような特定のドロップアウト・カラー（例えば、橙色等）で、予めマーク記入用の案内文字等を印刷した帳票が用いられている。そして、帳票の案内文字上に、例えば黒色の鉛筆等でマークを記入して、ＯＭＲに入力するようになっている。
ＯＭＲでは、帳票上に印刷された案内文字と記入されたマークの色の相違によってマークのみを検出し、その検出されたマークの帳票上の位置に基づいて入力されたデータを識別するようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のＯＭＲでは、次のような課題があった。
ＯＭＲでは、特定の色をドロップアウト・カラーとして読み取らないようにするために、光学フィルタが用いられている。従って、ドロップアウト・カラーとして設定することができる色は限られ、それ以外の色をドロップアウト処理することは困難であった。このため、多色刷りの帳票や黒色で案内文字等が印刷された帳票をＯＭＲ用に使用することができなかった。
本発明は、前記従来技術が持っていた課題を解決し、多色または黒色で案内文字等が印刷された帳票上のマークの読み取りができるＯＭＲを提供するものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明の内の第１の発明は、ＯＭＲにおいて、読み取り対象となる帳票の複数のマーク記入領域の情報を含む帳票形式情報が予め登録された形式登録手段と、マークが記入された記入済帳票の画像を画素に分解して光学的に読み取る読取手段と、前記読取手段で読み取られた記入済帳票の画像の画素濃度を量子化して記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された記入済帳票のマーク記入領域の画像を前記形式登録手段を参照して切り出す切出手段とを備えている。
更にこのＯＭＲは、前記切出手段で切り出された記入済帳票の複数のマーク記入領域の特徴データを該マーク記入領域毎に抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された複数のマーク記入領域の特徴データを相互に比較して該マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するマーク判定手段とを備えている。
【０００５】
第１の発明によれば、以上のようにＯＭＲを構成したので、次のような作用が行われる。
まず読取手段によって記入済帳票が読み取られ、特徴抽出手段によってマーク記入領域毎の特徴データが抽出される。特徴抽出手段で抽出された特徴データは、マーク判定手段によって相互に比較され、マークの有無が判定される。
【０００６】
第２の発明は、第１の発明におけるマーク判定用の特徴データとして、マーク記入領域における黒画素の数、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる黒画素の投影長、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる黒画素の頻度分布、該マーク記入領域の画素の濃度分布、または第１及び第２の閾値で２値化した該マーク記入領域の黒画素の数を用いている。
【００１０】
第３の発明は、第１の発明と同様の形式登録手段と、マークが記入された記入済帳票の画像を異なる複数の波長帯域毎の画素に分解して光学的に読み取る読取手段と、前記読取手段で読み取られた記入済帳票の前記波長帯域毎の画像の画素濃度を量子化して記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された記入済帳票のマーク記入領域の前記波長帯域毎の画像を前記形式登録手段を参照して切り出す切出手段と、前記切出手段で切り出された記入済帳票のマーク記入領域の前記波長帯域毎の特徴データを該マーク記入領域毎に抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段で抽出された複数のマーク記入領域の前記波長帯域毎の特徴データを相互に比較して該マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するマーク判定手段とを備えている。
【００１１】
第３の発明によれば、次のような作用が行われる。
読取手段によって記入済帳票が異なる複数の波長帯域毎に読み取られ、特徴抽出手段によってマーク記入領域の波長帯域毎の特徴データが抽出される。特徴抽出手段で抽出された特徴データは、マーク判定手段によって波長帯域毎に相互に比較され、マークの有無が判定される。
第４の発明は、第３の発明におけるマーク判定用の特徴データとして、マーク記入領域における前記波長帯域毎の黒画素の数、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる前記波長帯域毎の黒画素の投影長、該マーク記入領域を所定方向に投影して得られる前記波長帯域毎の黒画素の頻度分布、該マーク記入領域の画素の前記波長帯域毎の濃度分布、または第１及び第２の閾値で２値化した該マーク記入領域の前記波長帯域毎の黒画素の数を用いている。
【００１９】
【発明の実施の形態】
第１の実施形態
図１は、本発明の第１の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
このＯＭＲは、読み取り対象となる帳票１を光学的に読み取る読取手段（例えば、読取部）１０を備えている。読取部１０は、例えば光が照射された帳票１からの反射光を集光するレンズ１１、このレンズ１１で集光された光を画素に分解して画素毎の光の強度を検出するＣＣＤ（Charge Coupled Device)イメージセンサ１２、及びこのＣＣＤイメージセンサ１２から出力された各画素のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の波長帯域毎の光信号成分を量子化してディジタル信号に変換するアナログ・ディジタル変換器（以下、「ＡＤＣ」という）１３を有している。
【００２０】
ＡＤＣ１３の出力側には、このＡＤＣ１３でディジタル信号に変換された帳票１の画像の画素濃度を、処理のために一時的に記憶する記憶手段（例えば、イメージメモリ）２０が接続されている。このイメージメモリ２０は、各画素の画素濃度をＲ，Ｇ，Ｂ成分毎に記憶するために、Ｒメモリ、Ｇメモリ、及びＢメモリを有している。イメージメモリ２０には、これに記憶された帳票１のマーク記入領域の画像を切り出すための切出手段（例えば、切出部）３０が接続されている。切出部３０には、帳票１の複数のマーク記入領域の位置やサイズ等の情報を含む帳票形式情報が予め登録された形式登録手段（例えば、帳票形式ファイル）４０が接続されており、この帳票形式ファイル４０を参照して、そのマーク記入領域の画像をＲ，Ｇ，Ｂ成分毎に切り出すようになっている。
【００２１】
切出部３０の出力側には、特徴登録手段（例えば、特徴登録部）５０、及び特徴抽出手段（例えば、特徴抽出部）７０が接続されている。特徴登録部５０は、切出部３０で切り出された未記入帳票１Ａ（即ち、案内文字等は印刷されているが、マーク記入領域にマークが記入されていない帳票１）のマーク記入領域のＲ，Ｇ，Ｂ成分の画像の後述する特徴データを抽出して、特徴登録ファイル６０に登録するものである。また、特徴抽出部７０は、切出部３０で切り出された記入済帳票１Ｂ（即ち、マーク記入領域に所定のマークが記入されている帳票１）のマーク記入領域のＲ，Ｇ，Ｂ成分毎に画像の特徴データを抽出するものである。特徴抽出部７０の出力側には、マーク判定手段（例えば、マーク判定部）８０が接続されている。
【００２２】
マーク判定部８０は、特徴抽出部７０で抽出されたマーク記入領域の特徴データを、特徴登録ファイル６０に登録された対応するマーク記入領域の特徴データとＲ，Ｇ，Ｂ成分毎に比較して、そのマーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するものである。即ち、特徴抽出部７０で抽出された特徴データと、特徴登録ファイル６０に登録された特徴データが一致すれば、マークは記入されていないと判定される。これに対して、特徴抽出部７０で抽出された特徴データと、特徴登録ファイル６０に登録された特徴データが一致しなければ、マークが記入されたために記入済帳票１Ｂのマーク記入領域の特徴データが変化したものと見なされる。これらの判定結果は、マーク判定部８０から出力されるようになっている。
【００２３】
図２（ａ）〜（ｅ）は、図１のＯＭＲにおける特徴抽出処理の説明図である。以下、これらの図２（ａ）〜（ｅ）を参照しつつ、図１の動作を、（Ｉ）未記入帳票の読み取りと、（II）記入済帳票の読み取りとに分けて説明する。
（Ｉ）  未記入帳票の読み取り
未記入帳票１Ａを読取部１０に入力して画像を読み取る。読み取られた未記入帳票１Ａの画像の各画素の画素濃度は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分に分解されてイメージメモリ２０のＲメモリ、Ｇメモリ、及びＢメモリに一旦記憶される。イメージメモリ２０に記憶された画像は、切出部３０によって帳票形式ファイル４０が参照され、マーク記入領域毎に切り出されて特徴登録部５０に与えられる。
【００２４】
特徴登録部５０において、各マーク記入領域に対して、図２（ａ）〜（ｅ）のいずれかに示すような特徴抽出処理が行われる。
図２（ａ）の黒点数による特徴抽出方法では、未記入帳票１Ａで、例えば、「男」という案内文字を破線の円で囲んだ領域の画像Ｐｍ１の黒画素数Ｂｍ１と、「女」という案内文字を破線の円で囲んだ領域の画像Ｐｆ１の黒画素数Ｂｆ１とがカウントされ、特徴登録ファイル６０に登録される。
図２（ｂ）の投影による特徴抽出方法では、未記入帳票１Ａのマーク記入領域を縦方向及び／または横方向に投影して、画像Ｐｍ１の黒画素の存在する範囲を示す投影長Ｌｍ１と、画像Ｐｆ１の黒画素の存在する範囲を示す投影長Ｌｆ１とが測定され、特徴登録ファイル６０に登録される。
【００２５】
図２（ｃ）の頻度分布による特徴抽出方法では、未記入帳票１Ａの画像Ｐｍ１，Ｐｆ１を縦方向及び／または横方向に投影して、黒画素の発生頻度を示すヒストグラムが作成され、それぞれ発生頻度のピーク値Ｈｍ１，Ｈｆ１が求められて特徴登録ファイル６０に登録される。
図２（ｄ）の濃度分布による特徴抽出方法では、未記入帳票１Ａの画像Ｐｍ１，Ｐｆ１の画素毎の濃度の分布が求められ、その濃度の広がりの幅Ｗｍ１，Ｗｆ１が特徴登録ファイル６０に登録される。
図２（ｅ）の２値化の閾値別黒点数による特徴抽出方法では、未記入帳票１Ａの画像Ｐｍ１，Ｐｆ１の２値化閾値を変化させ、この２値化閾値に対応する黒点数の関数が求められ、特徴登録ファイル６０に登録される。
【００２６】
（II）  記入済帳票の読み取り
未記入帳票１Ａに基づいて特徴登録ファイル６０にマーク記入領域毎の特徴データが登録された後、記入済帳票１Ｂを読取部１０に入力して画像を読み取る。読み取られた記入済帳票１Ｂの各画素の画素濃度は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分に分解されてイメージメモリ２０のＲメモリ、Ｇメモリ、及びＢメモリに一旦記憶される。イメージメモリ２０に記憶された画像は、切出部３０によって帳票形式ファイル４０が参照され、マーク記入領域毎に切り出されて特徴抽出部７０に与えられる。
【００２７】
特徴抽出部７０において、各マーク記入領域に対して、図２（ａ）〜（ｅ）の内から未記入帳票１Ａに対して行われたものと同じ特徴抽出処理が、下記のように行われる。
図２（ａ）の黒点数による特徴抽出方法では、記入済帳票１Ｂで、「男」という案内文字を破線の円で囲んだ領域にマークが重畳して記入された画像Ｐｍ２の黒画素数Ｂｍ２と、「女」という案内文字を破線の円で囲んだ領域の画像Ｐｆ２の黒画素数Ｂｆ２とがカウントされる。
図２（ｂ）の投影による特徴抽出方法では、記入済帳票１Ｂのマーク記入領域を縦方向及び／または横方向に投影して、画像Ｐｍ２の黒画素の存在する範囲を示す投影長Ｌｍ２と、画像Ｐｆ２の黒画素の存在する範囲を示す投影長Ｌｆ２とが測定される。
【００２８】
図２（ｃ）の頻度分布による特徴抽出方法では、記入済帳票１Ｂの画像Ｐｍ２，Ｐｆ２を縦方向及び／または横方向に投影して、黒画素の発生頻度を示すヒストグラムが作成され、それぞれ発生頻度のピーク値Ｈｍ２，Ｈｆ２が求められる。
図２（ｄ）の濃度分布による特徴抽出方法では、記入済帳票１Ｂの画像Ｐｍ２，Ｐｆ２の画素毎の濃度の分布に基づいて、その濃度の広がりの幅Ｗｍ２，Ｗｆ２が求められる。
図２（ｅ）の閾値別黒点数による特徴抽出方法では、記入済帳票１Ｂの画像Ｐｍ２，Ｐｆ２の２値化閾値を変化させ、この２値化閾値に対応する黒点数の関数が求められる。
特徴抽出部７０における特徴抽出処理の結果は、マーク判定部８０に与えられる。マーク判定部８０では、特徴抽出部７０から与えられた特徴抽出処理の結果と、特徴登録ファイル６０に登録された対応するマーク記入領域の特徴データとが比較される。そして、２つの特徴データが一致していなければ、マークが記入されていると判定され、一致していればマークは記入されていないと判定され、マーク判定部８０からその判定結果が出力される。
【００２９】
以上のように、この第１の実施形態のＯＭＲは、未記入帳票１Ａのマーク記入領域毎の特徴データを登録するための特徴登録部５０と特徴登録ファイル６０を有すると共に、記入済帳票１Ｂのマーク記入領域の特徴データを抽出する特徴抽出部７０と、この記入済帳票１Ｂと未記入帳票１Ａの対応するマーク記入領域の特徴データを比較してマークの有無を判定するマーク判定部８０を有している。これにより、案内文字が黒色で印刷されていても確実にマークの有無を検出することができるという利点がある。
更に、読取部１０では、各画素の画素濃度を、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分に分解して読み取るようにしているので、特定の色または多色で印刷された帳票でも、確実にマークの検出が可能であるという利点がある。
【００３０】
第２の実施形態
図３は、本発明の第２の実施形態を示すＯＭＲの構成図であり、図１中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
この実施形態のＯＭＲは、図１と同様の読取部１０、イメージメモリ２０、切出部３０、帳票形式ファイル４０、及び特徴抽出部７０を備えている。更に、特徴抽出部７０の出力側には、各マーク記入領域の特徴データを判定処理のために一時格納する特徴データ記憶部９０が接続されている。このＯＭＲは、更に、特徴データ記憶部９０に格納された記入済帳票１Ｂの複数のマーク記入領域の特徴データを相互に比較して、マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するマーク判定部１００を備えている。
【００３１】
次に動作を説明する。
記入済帳票１Ｂを読取部１０に入力して画像イメージを読み取る。読み取られた記入済帳票１Ｂの各画素の画素濃度は、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分に分解されてイメージメモリ２０のＲメモリ、Ｇメモリ、及びＢメモリに一旦記憶される。イメージメモリ２０に記憶された画像は、切出部３０によって帳票形式ファイル４０が参照され、マーク記入領域毎に切り出されて特徴抽出部７０に与えられる。
【００３２】
特徴抽出部７０において、各マーク記入領域に対して、図２（ａ）〜（ｅ）に示すような、黒点数、投影、頻度分布、濃度分布、または閾値別黒点数等の内のいずれかの特徴抽出処理が行われる。特徴抽出部７０で抽出された特徴データは、マーク記入領域毎に特徴データ記憶部９０に格納される。
特徴データ記憶部９０に格納された特徴データは、マーク判定部１００によって読み出され、相互の特徴データの差（例えば、図２（ａ）における黒点数Ｂｍ２−黒点数Ｂｆ２）ΔＢ２が算出される。そして、差ΔＢ２の絶対値が一定数を越えていれば、黒点数の多いほうのマーク記入領域（例えば、Ｐｍ２）にマークが記入されていると判定される。また、差ΔＢ２の絶対値が一定数以下であれば、どちらのマーク記入領域にもマークは記入されていないと判定される。
【００３３】
以上のように、この第２の実施形態のＯＭＲは、事前に基準となる特徴データを抽出して登録する必要がない。このため、帳票１の案内文字の状態によっては判定結果に不確定要素が含まれることがあるが、黒色または多色で印刷された帳票１の読み取りが可能で、かつ構成及び処理が簡素化できるという利点がある。
【００３４】
第３の実施形態
図４は、本発明の第３の実施形態を示すＯＭＲの構成図であり、図１中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
この実施形態のＯＭＲは、図１と同様の読取部１０、イメージメモリ２０、切出部３０、及び帳票形式ファイル４０を備えている。更に、切出部３０の出力側には、切り出された記入済帳票１Ｂのマーク記入領域の案内文字を認識する文字認識手段（例えば、文字認識部）１１０が接続されている。文字認識部１１０は、文字の特徴データを格納した文字辞書ファイル１２０を参照して文字認識を行い、認識した文字の文字コード、または認識できなかった場合のエラーコードを出力するものである。文字認識部１１０の出力側には、マーク判定部１３０が接続されている。マーク判定部１３０は、文字認識部１１０の認識結果の正常または異常に基づいて、案内文字上にマークが記入されているか否かを判定するものである。
即ち、このＯＭＲでは、文字認識部１１０の認識結果が正常であれば、マークは記入されていないと判定される。また、文字認識部１１０の認識結果が異常であれば、マークが記入されていると判定される。
【００３５】
以上のように、この第３の実施形態のＯＭＲは、案内文字の文字認識を行う文字認識部１１０と、その認識結果に基づいてマークの有無を判定するマーク判定部１３０を有している。これにより、例えば、文字読み取りとマーク読み取りの両方の機能を有する装置では、文字読み取り機能を利用することにより、簡単な構成で、黒色または多色で印刷された帳票１のマークの読み取りを行うことができるという利点がある。
【００３６】
第４の実施形態
図５は、本発明の第４の実施形態を示すＯＭＲの構成図であり、図４中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
この実施形態のＯＭＲは、図４と同様の読取部１０、イメージメモリ２０、切出部３０、帳票形式ファイル４０、文字認識部１１０、及び文字辞書ファイル１２０を備えている。更に、切出部３０の出力側には、切り出された未記入帳票１Ａのマーク記入領域の案内文字を認識して登録する文字登録手段（例えば、文字登録部）１４０が接続されている。文字登録部１４０は、文字辞書ファイル１２０を参照して文字認識を行い、認識した文字の文字コードを文字登録ファイル１５０に登録するものである。一方、文字認識部１１０の出力側には、図４中のマーク判定部１３０とは機能の異なるマーク判定部１６０が接続されている。マーク判定部１６０は、文字認識部１１０の認識結果と、文字登録ファイル１５０に登録された対応するマーク記入領域の文字を比較して、マーク記入領域の案内文字上にマークが記入されているか否かを判定するものである。
このＯＭＲでは、まず未記入帳票１Ａを入力して各マーク記入領域の案内文字を文字登録部１４０によって認識して文字登録ファイル１５０に登録する。
【００３７】
次に、記入済帳票１Ｂを入力し、各マーク記入領域の案内文字を文字認識部１１０で認識する。文字認識部１１０の認識結果はマーク判定部１６０に与えられる。マーク判定部１６０において、文字認識部１１０の認識結果が、文字登録ファイル１５０に登録された文字と一致するか否かが判定され、一致していれば案内文字上にマークが記入されていないと判定され、一致していなければマークが記入されていると判定される。
【００３８】
以上のように、この第４の実施形態のＯＭＲは、未記入帳票１Ａの案内文字の文字認識を行って文字登録ファイル１５０に登録する文字登録部１４０と、記入済帳票１Ｂのマーク記入領域の文字を認識する文字認識部１１０と、この文字認識部１１０の認識結果を文字登録ファイル１５０と比較してマークの有無を判定するマーク判定部１６０を有している。これにより、例えば、文字読み取りとマーク読み取りの両方の機能を有する装置では、文字読み取り機能を利用することにより、簡単な構成で、黒色または多色で印刷された帳票１のマークの読み取りを確実に行うことができるという利点がある。
【００３９】
第５の実施形態
図６は、本発明の第５の実施形態を示すＯＭＲの構成図であり、図１中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
この実施形態のＯＭＲは、図１と同様の読取部１０、イメージメモリ２０、切出部３０、及び帳票形式ファイル４０、文字認識部１１０を備えている。切出部３０の出力側には、切り出された未記入帳票１Ａのマーク記入領域のパターンを登録するパターン登録手段（例えば、パターン登録部）１７０を介してパターン登録ファイル１８０が接続されている。更に、切出部３０の出力側には、図１中のマーク判定部８０とは機能の異なるマーク判定部１９０が接続されている。マーク判定部１９０は、切出部３０で切り出された記入済帳票１Ｂのマーク記入領域のパターンを、パターン登録ファイル１８０に登録されたパターンと比較して、マーク記入領域にマークが記入されているか否かを判定するものである。
このＯＭＲでは、まず未記入帳票１Ａが入力されて各マーク記入領域のパターンがパターン登録ファイル１８０に登録される。
【００４０】
次に、記入済帳票１Ｂが入力されて、各マーク記入領域のパターンが切出部３０で切り出されてマーク判定部１９０に与えられる。マーク判定部１９０において、記入済帳票１Ｂのパターンが、パターン登録ファイル１８０に登録されたパターンと一致するか否かが判定され、一致していればマーク記入領域にマークが記入されていないと判定され、一致していなければマークが記入されていると判定される。
【００４１】
以上のように、この第５の実施形態のＯＭＲは、未記入帳票１Ａのマーク記入領域のパターンをパターン登録ファイル１８０に登録するパターン登録部１７０と、記入済帳票１Ｂのマーク記入領域のパターンを、このパターン登録ファイル１８０と比較してマークの有無を判定するマーク判定部１９０を有している。これにより、文字認識や特徴抽出等の複雑な処理を必要とせず、簡単な構成で黒色または多色で印刷された帳票１のマークの読み取りを確実に行うことができるという利点がある。
【００４２】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。この変形例としては、例えば、次の（ａ），（ｂ）のようなものがある。
（ａ）  図１及び図３のＯＭＲにおけるマーク記入領域の特徴データの抽出処理は、図２に例示した黒点数、投影、頻度分布、濃度分布、２値化閾値別黒点数等の方法に限定されず、その他の特徴データを抽出するものでも良い。また、これらの内の１つの方法に限定せず、２つ以上の方法を組み合わせても良い。
（ｂ）  図１〜図６のＯＭＲでは、帳票１をＲ，Ｇ，Ｂ成分に分解して読み取り、各成分毎に特徴抽出、文字認識、またはパターン比較等の処理を行っているが、その他の波長帯域で分解して読み取るようにしても良い。また、複数の波長帯域に分解せず、単色の輝度のみに基づいて処理を行うようにしても良い。
【００４３】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、第１の発明によれば、記入済帳票の複数のマーク記入領域の特徴データを、そのマーク記入領域毎に抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段で抽出された特徴データを相互に比較してマークの有無を検出するマーク判定手段を備えている。これにより、マーク記入領域に予め印刷された内容に関係なく、簡単な構成でマークの有無を簡易に判定することができるという効果がある。
【００４４】
第２の発明によれば、第１の発明における特徴データとして、マーク記入領域毎の黒画素数、投影長、投影方向における黒画素の頻度分布、画素濃度分布、または２値化閾値別の黒画素数を使用している。これにより、比較的簡単な方法で特徴データを得ることができるという効果がある。
第３の発明によれば、読み取り対象となる帳票を複数の波長帯毎の画素に分解して読み取り、それらの波長帯毎にマーク検出の処理を行うようにしている。これにより、マーク記入領域の印刷色に影響されず、マークの有無を判定することができるという効果がある。
第４の発明によれば、第３の発明における特徴データとして、マーク記入領域毎の黒画素数、投影長、投影方向における黒画素の頻度分布、画素濃度分布、または２値化閾値別の黒画素数を使用している。これにより、比較的簡単な方法で、確実なマーク判定が可能な特徴データを得ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
【図２】図１のＯＭＲにおける特徴抽出処理の説明図である。
【図３】本発明の第２の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
【図４】本発明の第３の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
【図５】本発明の第４の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
【図６】本発明の第５の実施形態を示すＯＭＲの構成図である。
【符号の説明】
１    帳票
１０    読取部
１２    ＣＣＤセンサ
２０    イメージメモリ
３０    切出部
４０    帳票形式ファイル
５０    特徴登録部
６０    特徴登録ファイル
７０    特徴抽出部
８０，１００，１３０，１６０，１９０    マーク判定部
９０    特徴データ記憶部
１１０    文字認識部
１２０    文字辞書ファイル
１４０    文字登録部
１５０    文字登録ファイル
１７０    パターン登録部
１８０    パターン登録ファイル
【図１】
0004193306.tif 000002
【図２】
0004193306.tif 000003
【図３】
0004193306.tif 000004
【図４】
0004193306.tif 000005
【図５】
0004193306.tif 000006
【図６】
0004193306.tif 000007