(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の配置条件に従って配置された線分の数によって情報を表す特殊記号を含む画像が形成された読取対象を撮像し，得られた撮像画像に基づいて上記特殊記号を読み取るための特殊記号読取方法であって，
所定のプロセッサにより，
上記撮像画像から上記特殊記号を抽出する特殊記号抽出手順と，
上記特殊記号抽出手順によって抽出された抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第１の線分読取手順と，
上記第１の線分読取手順によって読み取られた線分の数と該線分の数に対応する上記所定の配置条件とに基づいて上記特殊記号の形状を推定する形状推定手順と，
上記特殊記号抽出手順によって抽出された上記抽出特殊記号と上記形状推定手順によって推定された推定特殊記号とのサイズ及び／又は中心位置が一致するように上記抽出特殊記号を補正する抽出特殊記号補正手順と，
上記抽出特殊記号補正手順によって補正された後の上記抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第２の線分読取手順と，
上記第１の線分読取手順と上記第２の線分読取手順との読取結果が一致である場合に，該読取結果を出力する読取結果出力手順と，
を実行することを特徴とする特殊記号読取方法。
【請求項２】
上記読取対象に形成された上記画像に文字が含まれてなり，
上記特殊記号が，上記線分における中心よりもいずれかの端部側に片寄った位置で該線分と略垂直に交差する交差線分を含むものであって，
上記所定のプロセッサにより，
上記撮像画像において上記交差線分が上記線分のいずれの端部側に片寄っているかを検出する位置検出手順と，
上記位置検出手順による検出結果に基づいて上記撮像画像全体の向きを回転補正する第１の回転補正手順と，
を更に実行する請求項１に記載の特殊記号読取方法。
【請求項３】
上記読取対象に形成された上記画像に文字が含まれてなり，
上記特殊記号が，上記線分における中心よりもいずれかの端部側に片寄った位置で該線分と略垂直に交差する交差線分を含むものであって，
上記所定のプロセッサにより，
上記第１の回転補正手順により補正された後の上記撮像画像において上記交差線分の鉛直方向又は水平方向に対する傾きを検出する傾き検出手順と，
上記傾き検出手順による検出結果に基づいて上記撮像画像全体の傾きを回転補正する第２の回転補正手順と，
を更に実行する請求項２に記載の特殊記号読取方法。
【請求項４】
上記第１の線分読取手順及び上記第２の線分読取手順が異なる手法を用いて上記線分の数を読み取るものである請求項１〜３のいずれかに記載の特殊記号読取方法。
【請求項５】
所定の配置条件に従って配置された線分の数によって情報を表す特殊記号を含む画像が形成された読取対象を撮像し，得られた撮像画像に基づいて上記特殊記号を読み取るための手順を所定のプロセッサに実行させるための特殊記号読取プログラムであって，
上記撮像画像から上記特殊記号を抽出する特殊記号抽出手順と，
上記特殊記号抽出手順によって抽出された抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第１の線分読取手順と，
上記第１の線分読取手順によって読み取られた線分の数と該線分の数に対応する上記所定の配置条件とに基づいて上記特殊記号の形状を推定する形状推定手順と，
上記特殊記号抽出手順によって抽出された上記抽出特殊記号と上記形状推定手順によって推定された推定特殊記号とのサイズ及び／又は中心位置が一致するように上記抽出特殊記号を補正する抽出特殊記号補正手順と，
上記抽出特殊記号補正手順によって補正された後の上記抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第２の線分読取手順と，
上記第１の線分読取手順と上記第２の線分読取手順との読取結果が一致である場合に，該読取結果を出力する読取結果出力手順と，
を所定のプロセッサに実行させることを特徴とする特殊記号読取プログラム。
【請求項６】
所定の配置条件に従って配置された線分の数によって情報を表す特殊記号を含む画像が形成された読取対象を撮像し，得られた撮像画像に基づいて上記特殊記号を読み取る特殊記号読取装置であって，
上記撮像画像から上記特殊記号を抽出する特殊記号抽出手段と，
上記特殊記号抽出手段によって抽出された抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第１の線分読取手段と，
上記第１の線分読取手段によって読み取られた線分の数と該線分の数に対応する上記所定の配置条件とに基づいて上記特殊記号の形状を推定する形状推定手段と，
上記特殊記号抽出手段によって抽出された上記抽出特殊記号と上記形状推定手段によって推定された推定特殊記号とのサイズ及び／又は中心位置が一致するように上記抽出特殊記号を補正する抽出特殊記号補正手段と，
上記抽出特殊記号補正手段によって補正された後の上記抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第２の線分読取手段と，
上記第１の線分読取手段と上記第２の線分読取手段との読取結果が一致である場合に，該読取結果を出力する読取結果出力手段と，
を具備してなることを特徴とする特殊記号読取装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，線分の数によって情報を示す特殊記号を読み取るための特殊記号読取方法，そのプログラム及びその装置に関し，特に，その特殊記号を正確に読み取るための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製造や物流の現場では，製品や中間製品等の被管理部材の端面にロット番号や製造番号等の管理情報を表す文字や記号を印字し，その被管理部材をＣＣＤカメラにより撮像して得られる画像に基づいてコンピュータによる画像認識処理を行い，その画像認識処理によって読み取られた文字や記号に基づいて被管理部材の管理を行う管理システムが採用されている（例えば，特許文献１，２参照）。
このような管理システムにおいては，プリンタヘッドによって被管理部材の端面に文字や記号が直接印字されたり，或いは所定のシール部材に文字や記号が印字され，そのシール部材が被管理部材に貼付されたりする。
【０００３】
具体的に，上記管理システムで管理情報を簡易に表すものとして，線分の数によって数字などの情報を示す特殊記号を用いることが考えられる。例えば，図１８（ａ）〜（ｃ）は，線分の数と数字との対応関係の一例を示す図である。
但し，製造や物流の現場では，被管理部材の移動や汚れ，他の部材との接触，不十分な照明など，印字や撮像の環境が良くないことに起因して，被管理部材の撮像画像の品質が悪い場合があり，上記特殊記号の読み取り精度が悪くなるという問題が生じる。例えば，図１８（ｄ）は，図１８（ｂ）の特殊記号に汚れが付着している状態を示している。図１８（ｄ）の状態で撮像された撮像画像から特殊記号を読み取る際，汚れを線分として認識することにより情報を誤って読み取ってしまうおそれがある。
一方，例えば特許文献３には，バーコードを読み取る際に，複数の走査線を設定することによって，そのバーコードを正しく読み取ることのできる技術が開示されている。
【特許文献１】特開平８−３３９４２１号公報
【特許文献２】特開平１１−３５３４１３号公報
【特許文献３】特開平９−２３７３１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら，図１８（ｄ）に示すように，情報を示す線分と略同じ長さの汚れが生じている場合など，汚れがその線分に似ている場合には，上記特許文献３の技術を用いて複数の走査線を設定しても，全ての走査線上で３本の線分が検出されることになり，正確に線分の数を特定することができないという問題がある。
また，特殊記号をパターン認識によって読み取ることも考えられるが，特殊記号に汚れが生じている場合などには，該特殊記号のサイズや中心位置などがパターン認識に用いられる比較対象とずれるため，パターン認識の精度が低くなるという問題がある。
従って，本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，線分の数で情報を示す特殊記号に汚れなどが生じている場合における該特殊記号の読取精度を高めることのできる信頼性の高い特殊記号読取方法，そのプログラム，及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために，本発明は，所定の配置条件に従って配置された線分の数によって情報を表す特殊記号を含む画像が形成された読取対象を撮像し，得られた撮像画像に基づいて上記特殊記号を読み取るための特殊記号読取方法であって，所定のプロセッサにより次の（１）〜（６）に示す各手順を実行することにある。
（１）上記撮像画像から上記特殊記号を抽出する特殊記号抽出手順。
（２）上記特殊記号抽出手順によって抽出された抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第１の線分読取手順。
（３）上記第１の線分読取手順によって読み取られた線分の数と該線分の数に対応する上記所定の配置条件とに基づいて上記特殊記号の形状を推定する形状推定手順。
（４）上記特殊記号抽出手順によって抽出された上記抽出特殊記号と上記形状推定手順によって推定された推定特殊記号とのサイズ及び／又は中心位置が一致するように上記抽出特殊記号を補正する抽出特殊記号補正手順。
（５）上記抽出特殊記号補正手順によって補正された後の上記抽出特殊記号に含まれた線分の数を読み取る第２の線分読取手順。
（６）上記第１の線分読取手順と上記第２の線分読取手順との読取結果が一致である場合に，該読取結果を出力する読取結果出力手順。
本発明によれば，上記第１の線分読取手順で読み取った読取結果が正当であるか否かを，上記（４）〜（６）の手順によって確認することができ，当該特殊記号読取方法による読取結果の信頼性を高めることができる。これにより，例えば，上記抽出特殊記号に付着した汚れなどに起因して該抽出特殊記号のサイズや中心位置にずれが生じている場合に，上記抽出特殊記号の誤読を防止することができる。
さらに，上記第１の線分読取手順及び上記第２の線分読取手順が異なる手法で上記線分の数を読み取るものであることが望ましい。これにより，上記読取結果出力手順において，異なる読取手法による読取結果が比較されることになるため上記読取結果の信頼性をより高めることができる。
【０００６】
ところで，上記読取対象に形成された上記画像に，上記特殊記号に加えて文字が含まれることも考えられる。このとき，上記特殊記号が，上記線分における中心よりもいずれかの端部側に片寄った位置で該線分と略垂直に交差する交差線分を含むものであることが望ましい。この場合には，上記交差線分を含む上記特殊記号を，上記撮像画像全体の向きや傾きを検出するために利用することが可能である。
具体的には，次の（７），（８）の各手順を実行することによって上記撮像画像の向きを正しく補正することができる。
（７）上記撮像画像において上記交差線分が上記線分のいずれの端部側に片寄っているかを検出する位置検出手順。
（８）上記位置検出手順による検出結果に基づいて上記撮像画像全体の向きを回転補正する第１の回転補正手順。
さらに，次の（９），（１０）の各手順を実行することによって上記撮像画像の傾きを補正することができる。
（９）上記第１の回転補正手順により補正された後の上記撮像画像において上記交差線分の鉛直方向又は水平方向に対する傾きを検出する傾き検出手順。
（１０）上記傾き検出手順による検出結果に基づいて上記撮像画像全体の傾きを回転補正する第２の回転補正手順。
このように，上記撮像画像全体の向きや傾きを補正することによって，上記撮像画像に基づいて上記文字の認識処理を行う際に，正しい角度で文字の認識を行うことができ，該文字の読取精度を向上させることができる。
【０００７】
また，本発明は，以上に示した本発明に係る特殊記号読取方法における各手順を所定のプロセッサ（コンピュータといってもよい）に実行させるための特殊記号読取プログラムとして具現されることも考えられる。
同様に，本発明は，以上に示した本発明に係る特殊記号読取方法における各手順を実行する手段を備えた特殊記号読取装置として具現されることも考えられる。なお，所定のプログラムを実行することにより，以上に示した本発明に係る特殊記号読取方法における各手順を実行するコンピュータ（情報処理装置）が，本発明に係る特殊記号読取装置の典型例である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば，上記第１の線分読取手順で読み取った読取結果が正当であるか否かを，上記（４）〜（６）の手順によって確認することができ，当該特殊記号読取方法による読取結果の信頼性を高めることができる。これにより，例えば，上記抽出特殊記号に付着した汚れなどに起因して該抽出特殊記号のサイズや中心位置にずれが生じている場合に，上記抽出特殊記号の誤読を防止することができる。
さらに，上記第１の線分読取手順及び上記第２の線分読取手順が異なる読取手法で上記線分の数を読み取るものであることが望ましい。これにより，上記読取結果出力手順において，異なる読取手法による読取結果が比較されることになるため上記読取結果の信頼性をより高めることができる。
また，上記特殊記号を用いて上記撮像画像全体の向きや傾きを検知し，その向きや傾きを補正することによって，上記撮像画像に基づいて上記文字の認識処理を行う際に，正しい角度で文字の認識を行うことができ，該文字の読取精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。なお，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施形態に係る特殊記号読取装置Ｚの概略構成を表すブロック図，図２は線分の数で情報を表す特殊記号ｃ１の一例を示す図，図３は本発明の実施形態に係る特殊記号読取装置Ｚによる文字・記号読取処理の手順の一例を示すフローチャート，図４〜図８は文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート，図９は撮像画像Ｇ及び特殊記号ｃ１の一例を表す図，図１０は縦棒Ｌ１の位置を検出するための処理を説明するための図，図１１は撮像画像Ｇの回転補正を説明するための図，図１２は特殊記号ｃ１の２値画像の一例を表す図，図１３は特殊記号ｃ１の縦棒領域Ｒ２０の投影データの一例を表す図，図１４は特殊記号ｃ１の特徴量データＰ´の一例を表す図，図１５は推定特殊記号ｃ１１の一例を表す図，図１６は特殊記号ｃ１の特徴量データＰ´のサイズ及び位置の補正を説明するための図，図１７は線分に似たノイズＮが付着した特殊記号ｃ１の読取を説明するための図である。
【００１０】
まず，図１に示すブロック図を参照しつつ，本発明の実施形態に係る特殊記号読取装置Ｚの概略構成について説明する。
上記特殊記号読取装置Ｚは，コンピュータであり，図１に示すように，ＣＰＵ４１，カメラインターフェース（Ｉ／Ｆ）４２，画像メモリ４３，画像処理部４４，表示部４５，汎用メモリ４６及び通信部４７を備えている。
上記特殊記号読取装置Ｚは，所定の配置条件に従って配置された線分の数によって情報を表す特殊記号及び文字列を含む画像が形成された被管理部材１（読取対象の一例）をＣＣＤカメラ３で撮像して得られた撮像画像に基づいて上記特殊記号及び上記文字列を読み取り，その読取結果をホストコンピュータＹに出力する文字・記号読取処理（図３のフローチャート参照）を自動的に実行する装置である。なお，上記文字・記号読取処理の詳細については後段で詳述する。
【００１１】
上記被管理部材１は，例えばスラブやビレットなどであり，その端面１ａには，該被管理部材１の管理情報を示す特殊記号ｃ１及び文字列ｃ２を含む画像ｃが形成されている。なお，上記画像ｃは，プリンタヘッドによって被管理部材１の端面１ａに直接印字され，或いは，所定のシール部材に印字されてそのシール部材が被管理部材１に貼付けられることにより，該被管理部材１の端面１ａに形成される。
ここで，上記画像ｃにおいて上記特殊記号ｃ１の下方に配置された文字列ｃ２は，所定の位置に配置された縦横比が１．５：１である縦長形状の複数の文字（英数字など）を含んでいる。
【００１２】
一方，上記画像ｃにおいて上記特殊記号ｃ１の上方に配置された上記特殊記号ｃ１は，図２（ａ）〜（ｃ）に示すように，所定の配置条件に従って配置された一又は複数の縦棒Ｌ１（線分の一例）と，その縦棒Ｌ１の下端と交差する横棒Ｌ２（交差線分の一例）とを含むものであって，上記縦棒Ｌ１の数によって数字（情報の一例）を表すものである。
また，上記特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３は，常に同じサイズで形成され，具体的には縦横比が１：５の横長形状に形成される。
なお，上記横棒Ｌ２は，上記縦棒Ｌ１における中心よりもいずれかの端部側に片寄った位置で該縦棒Ｌ１と略垂直に交差するものであればよく，例えば上記縦棒Ｌ１の上端と交差するものや，上記縦棒Ｌ１の中心と下端との間で交差するものであってもよい。
【００１３】
ここで，図２を用いて，上記縦棒Ｌ１の所定の配置条件の具体例について説明する。なお，ここで説明するのは，所定の配置条件の一部であって，該所定の配置条件は上記縦棒Ｌ１の数ごとに予め定められている。また，本実施の形態で説明する所定の配置条件は，単なる一例に過ぎずこれに限定されるものでもない。
図２（ａ）に示すように，上記縦棒Ｌ１が１本である場合には，該縦棒Ｌ１は上記横棒Ｌ２の中心に配置される。また，図２（ｂ）に示すように，上記縦棒Ｌ１が２本である場合には，該縦棒Ｌ１各々は間隔ｄ１をあけて配置される。さらに，図２（ｃ）に示すように，上記縦棒Ｌ１が５本である場合には，該縦棒Ｌ１各々は間隔ｄ２をあけて配置される。このように上記縦棒Ｌ１の数ごとに対応して定められた所定の配置条件に関する情報（以下「配置条件情報」という）は，上記汎用メモリ４６に予め記憶されている。上記ＣＰＵ４１は，後述の文字・記号読取処理（図３のフローチャート参照）を実行するときなど，必要に応じて上記汎用メモリ４６に記憶された上記配置条件情報を参照する。
【００１４】
上記ＣＰＵ４１は，上記汎用メモリ４６に予め記憶されたプログラムを実行することにより，上記カメラインターフェース４２，上記画像処理部４４，上記表示部４５及び上記通信部４７を制御するプロセッサである。
上記カメラインターフェース４２は，上記特殊記号ｃ１及び上記文字列ｃ２が含まれた上記画像ｃが印字された上記被管理部材１の端面１ａを撮像するＣＣＤカメラ３を制御するものである。具体的に，上記カメラインターフェース４２は，ベルトコンベアなどの搬送手段２により搬送されてくる被管理部材１がＣＣＤカメラ３の正面付近に到達した際に，ＣＣＤカメラ３のシャッターが切られるように制御するとともに，そのＣＣＤカメラ３による撮像画像のデータをＣＣＤカメラ３から取得し，上記画像メモリ４３に記憶させる。
上記画像メモリ４３は，上記ＣＣＤカメラ３による撮像画像のデータや，その２値画像のデータなど，各種の画像データを記憶する記憶手段である。
上記画像処理部４４は，不図示のＲＯＭに予め記憶されたプログラムを実行するプロセッサであり，上記画像メモリ４３から画像データを読み出し，読み出した画像データについて各種の画像処理（画像データの加工）を行うとともに，その画像処理後の画像データを上記画像メモリ４３に記憶させる。
なお，上記ＣＰＵ４１及び上記画像処理部４４が，本発明に係る特殊記号読取方法における各手順を実行するプロセッサの一例である。また，上記ＣＰＵ４１及び上記画像処理部４４それぞれによって実行されるプログラムが，本発明に係る特殊記号読取プログラムの一例である。
【００１５】
上記表示部４５は，上記画像メモリ４３に記憶された画像データに基づく画像を表示するとともに，上記ＣＰＵ４１から引き渡される情報を画像として表示する映像表示手段である。
上記汎用メモリ４６は，上記ＣＰＵ４１によって読み書きされる各種データや，上記ＣＰＵ４１によって実行されるプログラムを記憶する不揮発性メモリであり，例えばハードディスクやフラッシュメモリなどである。
上記通信部４７は，上記被管理部材１に関する情報を管理するホストコンピュータＹと通信を行う通信手段であり，上記文字・記号読取処理が実行されることによって上記画像ｃに基づいて得られた管理情報（上記特殊記号ｃ１及び文字列ｃ２が表す情報）を上記ホストコンピュータＹに送信（出力）するものである。
【００１６】
次に，図３〜図８に示すフローチャートに従って，図９〜図１７を参照しつつ，上記特殊記号読取装置Ｚ（コンピュータ）により実行される文字・記号読取処理の手順の一例について説明する。以下に示す上記カメラインターフェース４２及び上記画像処理部４４による各処理は，ＣＰＵ４１からの制御指令に従って実行される。なお，以下に示すＳ１，Ｓ２，…は，処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
図３のフローチャートに示すように，当該文字・記号読取処理では，上記被管理部材１の端面１ａを撮像して撮像画像を得る手順（ステップＳ１），上記撮像画像から上記特殊記号ｃ１を抽出する手順（ステップＳ２），上記特殊記号ｃ１を用いて上記撮像画像の回転補正を行う手順（ステップＳ３），回転補正後の上記撮像画像から上記特殊記号ｃ１を抽出する手順（ステップＳ４），回転補正後の上記撮像画像から上記文字列ｃ２を抽出する手順（ステップＳ５），抽出された上記特殊記号ｃ１の読み取りを行う手順（ステップＳ６），抽出された上記文字列ｃ２の読み取りを行う手順（ステップＳ７），読取結果を出力する手順（ステップＳ８）が順に実行される。なお，これらのステップＳ１〜Ｓ８の処理は，上記ＣＰＵ４１及び上記画像処理部４４によって自動的に実行される。
以下，上記ステップＳ１〜Ｓ８の各手順について詳説する。
【００１７】
［ステップＳ１］
まず，ＣＰＵ４１が，不図示のセンサの検出信号に基づいてＣＣＤカメラ３の正面付近に被管理部材１が到達したことを検知すると，カメラインターフェース４２が，ＣＣＤカメラ３に撮像を実行させるとともにその撮像画像ＧのデータをＣＣＤカメラ３から取得し，その画像データを画像メモリ４３に記憶させる（ステップＳ１）。ここに，図９（ａ）は，ステップＳ１で得られる撮像画像Ｇの一例を表す図である。
【００１８】
［ステップＳ２］
次に，画像処理部４４は，画像メモリ４３に記憶された撮像画像Ｇに基づいて，その撮像画像Ｇに含まれる連結画素を抽出してラベリングを行い，該連結画素それぞれについて予め定められた特殊記号画像の条件（以下，特殊記号画像条件という）を満たすか否かを判別することにより，上記撮像画像Ｇにおける連結画素の中から上記特殊記号画像条件を満たすものを特殊記号ｃ１として抽出する（ステップＳ２）。なお，上記特殊記号画像条件に関する情報は，予め汎用メモリ４６に記憶されており，画像処理部４４がその情報を参照する。
具体的に，上記特殊記号画像条件は，連結画素の外接矩形における対角線の長さと，特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３（図２参照）における対角線の長さとの比較結果が所定の誤差範囲内であることが考えられる。なお，所定の誤差は，予め設定されるパラメータである。
ここで，抽出された特殊記号ｃ１は，連結画素のラベル情報（連結画素の識別情報）に対応づけられて画像処理部４４が備える不図示のメモリに記憶される。ここに，図９（ｂ）は，ステップＳ２において撮像画像Ｇから抽出される特殊記号ｃ１の一例を表す図である。
【００１９】
［ステップＳ３］
次に，図４のフローチャートを用いて，上記特殊記号ｃ１を用いて上記撮像画像Ｇの回転補正を行うステップＳ３の手順について説明する。なお，以下に示すＳ３１，Ｓ３２，…は，ステップＳ３における処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
まず，画像処理部４４は，上記ステップＳ２で抽出された特殊記号ｃ１のノイズ除去を行う（ステップＳ３１）。具体的には，平均値フィルタやＧａｕｓｓｉａｎフィルタ，Ｍｅｄｉａｎフィルタ，膨張収縮フィルタ，縮小膨張フィルタなどの各種の周知のノイズ除去手法のうちの一つ又は複数の組み合わせを適用することによりノイズ除去を行う。
次に，画像処理部４４は，上記ステップＳ２で抽出された特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３が，横幅と縦幅とのいずれが長いかを判定する（ステップＳ３２）。ここで，縦幅が長いと判定された場合には（ステップＳ３２のＹｅｓ側），処理はステップＳ３３に移行する。ステップＳ３３では，画像処理部４４は，撮像画像Ｇ全体を左右のいずれかに９０°回転補正する（ステップＳ３３）。
具体的に，図９（ｂ）に示すように，上記特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３が横幅Ｗ＜縦幅Ｈである場合には，その撮像画像Ｇ全体を９０°回転させることによって，図９（ｃ）に示すように，上記特殊記号ｃ１が横長となる撮像画像Ｇ１が得られる。なお，この補正後の撮像画像Ｇ１のデータは，上記画像メモリ４３に記憶される。また，上記ステップＳ３２において，横幅が長いと判定された場合には（ステップＳ３２のＮｏ側），上記撮像画像Ｇはそのまま撮像画像Ｇ１として上記画像メモリ４３に記憶される。
【００２０】
そして，ステップＳ３４では，画像処理部４４は，画像メモリ４３から撮像画像Ｇ１を読み出し，該撮像画像Ｇ１に含まれた特殊記号ｃ１における縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の上側又は下側のいずれに位置しているかを判定する。
具体的に，上記画像処理部４４は，以下の式（１），式（２）に基づいて，上記特殊記号ｃ１における縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の上側又は下側のいずれに位置しているか，即ち，上記撮像画像Ｇ１において横棒Ｌ２が縦棒Ｌ１のいずれの端部側に片寄っているかを検出する。ここに，かかる手順が位置検出手順に相当する。
【数１】
0004948282.tif 000002
図１０に示すように，式（１）のＵ（ｘ）は，特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３における座標ｘにおいて，上端側から見て最初に輝度値が閾値以上になる画素までの距離を示している。
また，図１０に示すように，式（２）のＬ（ｘ）は，特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３における座標ｘにおいて，下端側から見て最初に輝度値が閾値以上になる画素までの距離を示している。
上記式（１）のＵ及び式（２）のＨは，特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３における余白の変動量の総和を表しており，ＨよりもＵが大きければ縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の上側に位置しており，ＵよりもＨが大きければ縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の下側に位置していると判定することができる。
【００２１】
そして，上記ステップＳ３４において，特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の下側に位置していると判定すると（ステップＳ３４のＹｅｓ側），続くステップＳ３５では，画像処理部４４は，撮像画像Ｇ１全体を１８０°回転補正する。このように，上記ステップＳ３４の判定結果に基づいて，上記撮像画像Ｇ１の回転補正を行うための手順が第１の回転補正手順に相当する。
具体的に，図９（ｃ）に示す撮像画像Ｇ１のように，縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の下方にある場合には，該撮像画像Ｇ１が１８０°回転されることにより，図１１（ａ）に示すように，縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の上方に位置する撮像画像Ｇ２が得られる。なお，この補正後の撮像画像Ｇ２のデータは，上記画像メモリ４３に記憶される。また，上記ステップＳ３４において特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１が横棒Ｌ２の上側に位置していると判定された場合には（ステップＳ３４のＮｏ側），上記撮像画像Ｇ１はそのまま撮像画像Ｇ２として上記画像メモリ４３に記憶される。
このように，当該文字・記号読取処理では，特殊記号ｃ１が文字列ｃ２の下側に位置する場合であっても，常に特殊記号ｃ１が文字列ｃ２の上側に位置する撮像画像Ｇ２を得ることができる。
【００２２】
続いて，ステップＳ３６では，画像処理部４４は，画像メモリ４３から撮像画像Ｇ２を読み出し，該撮像画像Ｇ２における横棒Ｌ２の水平方向の傾きを検出する。なお，横棒Ｌ２の水平方向ではなく鉛直方向の傾きを検出してもかまわない。ここに，かかる手順が傾き検出手順に相当する。
具体的に，上記横棒Ｌ２の傾きは，上記撮像画像Ｇ２における全ての座標（ｉ，ｊ）のデータをＤ（ｉ，ｊ）とし，下記の式（３）〜（５）によって重みｗ（ｉ，ｊ）を定義した上で，その重みつきの最小二乗法を用いて検出することが可能である。
【数２】
0004948282.tif 000003
そして，続くステップＳ３７では，画像処理部４４は，上記ステップＳ３６で検出された横棒Ｌ２の水平方向の傾きに基づいて，上記横棒Ｌ２が水平となるように，上記撮像画像Ｇ２全体を回転補正する（ステップＳ３７）。このように，上記ステップＳ３６の検出結果に基づいて，上記撮像画像Ｇ２の回転補正を行うための手順が第２の回転補正手順に相当する。なお，回転補正後の撮像画像Ｇ３のデータは，上記画像メモリ４３に記憶される。
具体的に，図１１（ａ）に示すように，撮像画像Ｇ２における横棒Ｌ２に傾きが生じている場合には，その撮像画像Ｇ２全体をその横棒Ｌ２の傾き分だけ回転させることによって，図１１（ｂ）に示すように，上記横棒Ｌ２が水平方向と平行になるように，即ち撮像画像Ｇ２が正しい角度となる撮像画像Ｇ３が得られる。
このように，当該文字・記号読取処理では，被管理部材１が傾いた状態で搬送されてくる場合や，被管理部材１の端面１ａの画像ｃの印字形状に傾きが生じている場合などであっても，常に特殊記号ｃ１及び文字列ｃ２が正しい角度となる撮像画像Ｇ３を得ることができる。
【００２３】
図３に戻り，上記ステップＳ３が終了すると，次に，画像処理部４４は，上記撮像画像Ｇ３から上記特殊記号ｃ１の抽出（ステップＳ４）及び上記文字列ｃ２の抽出（ステップＳ５）を行う。
上記特殊記号ｃ１の抽出（ステップＳ４）は，上記ステップＳ２と同様の手順で行えばよいため，ここでは説明を省略する。ここに，かかる特殊記号ｃ１の抽出を行う手順が，特殊記号抽出手順に相当する。なお，ここで抽出された特殊記号ｃ１を抽出特殊記号ｃ１という。
また，上記文字列ｃ２の抽出（ステップＳ５）は，例えば上記特許文献１のように，所定の文字条件（例えば縦横比が１．５：１であることなど）を満たす連結画素を全て含む外接矩形領域を特定することにより行えばよいため，ここでは説明を省略する。もちろん，他の従来周知の技術を用いて上記文字列ｃ２を抽出してもよい。
【００２４】
次に，ステップＳ６では，画像処理部４４によって，上記ステップＳ４で上記撮像画像Ｇ３から抽出された抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数を読み取るための手順が実行される。
以下，図５〜８を用いて，当該ステップＳ６における各処理手順について説明する。なお，以下に示すＳ６１，Ｓ６２，…は，ステップＳ６における処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
図５のフローチャートに示すように，画像処理部４４は，上記ステップＳ３１（図４参照）と同様のノイズ除去処理を抽出特殊記号ｃ１に対して施し，該抽出特殊記号ｃ１からノイズを除去する（ステップＳ６１）。
次に，ステップＳ６２では，画像処理部４４は，ノイズ除去後の上記抽出特殊記号ｃ１を所定の閾値で２値化するための処理を行う。以下では，説明の便宜上，当該ステップＳ６２において，図１２（ａ）に示すように汚れが付着した上記抽出特殊記号ｃ１の２値化データが得られた場合を例に挙げて説明する。以下の処理では，上記抽出特殊記号ｃ１の２値化データが用いられる。
【００２５】
続いて，ステップＳ６３では，上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１を取得するための処理が実行される。ここで，図６を用いて，ステップＳ６３における各処理手順について説明する。なお，以下に示すＳ６３１，Ｓ６３２，…は，ステップＳ６３における処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
図６のフローチャートに示すように，ステップＳ６３１では，上記抽出特殊記号ｃ１が，予め設定された所定の大きさとなるように縮尺変換が行われる。具体的には，上記抽出特殊記号ｃ１の外接矩形の対角線の長さが，予め定められた長さとなるように縮尺変換が行われる。これは，汚れなどによって上記ステップＳ４で抽出された上記抽出特殊記号ｃ１のサイズが本来のサイズと異なる場合への対処である。
次に，ステップＳ６３２では，上記抽出特殊記号ｃ１を，縦棒Ｌ１の領域（以下「縦棒領域」という）と横棒Ｌ２の領域（以下「横棒領域」という）とに分割するための処理が行われる。具体的には，図１２（ｂ）に示すように，上記抽出特殊記号ｃ１の外接矩形Ｌ３を上下に二等分し，上部を縦棒領域Ｒ２０，下部を横棒領域Ｒ２１とする。なお，もちろん分割箇所はこれに限られない。
【００２６】
そして，ステップＳ６３３では，画像処理部４４は，上記縦棒領域Ｒ２０における上記縦棒Ｌ１と平行な方向の投影データＶの分布を算出し，上記汎用メモリ４６に記憶する。図１３は，上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒領域Ｒ２０の投影データＶの一例を表す図である。
そして，ステップＳ６３４では，上記投影データＶを正規化して正規化投影データＶ´を算出する。具体的に，上記投影データＶの正規化には，以下の式（６）を適用する。
【数３】
0004948282.tif 000004
ここに，上記式（６）において，Ｖ（ｉ）は投影データＶのｉ番目の値，Ｖ´（ｉ）は正規化投影データＶ´のｉ番目の値，αは予め定められた係数であって０以上１以下を満たす定数，Ｖｍａｘは投影データＶの最大値（ピークレベル）の指標値を示している。なお，Ｖｍａｘは，例えば投影データＶの中で最も値の大きいものから所定個数分のデータの平均値などである。
【００２７】
その後，ステップＳ６３５では，上記ステップＳ６３４で算出された正規化投影データＶ´が，予め設定された所定の特徴量条件を満たすか否かが判定される。例えば，所定の特徴量条件は，以下の式（７）〜（９）で定められる。なお，Ｔ１及びＴ２は所定の特徴量条件として予め設定される閾値である。
【数４】
0004948282.tif 000005
式（７）は，上記縦棒Ｌ１の正規化投影データＶ´の値の合計が閾値Ｔ１よりも小さいか否かを判定するためのものであり，式（８）は，上記縦棒Ｌ１のない領域の大きさが閾値Ｔ２よりも大きいか否かを判定するためのものである。即ち，上記式（７），（８）は，抽出特殊記号ｃ１の汚れの程度を判定するためのものである。
当該ステップＳ６３５において，上記正規化投影データＶ´が所定の特徴量条件を充足すると判定された場合（ステップＳ６３５のＹｅｓ側），即ち，抽出特殊記号ｃ１の汚れがひどくない場合には，処理はステップＳ６３６に移行して正規化投影データＶ´を特徴量データＰ１として汎用メモリ４６に記憶した後，ステップＳ６５（図５参照）に移行する。
一方，抽出特殊記号ｃ１の汚れがひどい場合など，上記正規化投影データＶ´が所定の特徴量条件を満たさないと判定された場合には（ステップＳ６３５のＮｏ側），処理はステップＳ６３７に移行し，特徴量取得失敗と判断する。
【００２８】
図５に戻り，ステップＳ６４では，上記ステップＳ６３において特徴量データＰ１の取得処理に成功したか否かが判断される。ここで，上記ステップＳ６４において特徴量データＰ１の取得に失敗した（ステップＳ６３７）と判断された場合には（ステップＳ６４のＮｏ側），処理はステップＳ６９１に移行し，読取失敗として，当該文字・記号読取処理は終了される。このように，上記ステップＳ６３において上記正規化投影データＶ´が，予め設定された所定の特徴量条件を満たしていない場合には，読取失敗として処理されるため，汚れのひどい画像から誤った情報を誤読することを防止することができる。
一方，上記ステップＳ６４において特徴量データＰ１が正常に取得されたと判断された場合には（ステップＳ６４のＹｅｓ側），処理はステップＳ６５に移行する。
【００２９】
ステップＳ６５では，画像処理部４４によって，抽出特殊記号ｃ１に含まれた縦棒Ｌ１の数とその縦棒Ｌ１各々の位置を読み取るための手順が実行される。ここに，かかる手順が第１の線分読取手順に相当する。ここで，図７を用いて，ステップＳ６５における各処理手順について説明する。なお，以下に示すＳ６５１，Ｓ６５２，…は，ステップＳ６５における処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
また，以下の処理では，特徴量データＰ１（ｉ）を，画像の幅方向の座標ｉにおける特徴量データＰ１の値と考える。
図７に示すように，まずステップＳ６５１では，上記特徴量データＰ１（ｉ）を，予め設定された閾値Ｔｐ以上である場合には要素値１，閾値Ｔｐ未満である場合には要素値０として，上記特徴量データＰ１を２値化することにより特徴量データＰ１´を得る。ここに，図１４は，上記特徴量データＰ１´の一例を表す図である。
【００３０】
次に，ステップＳ６５２では，画像処理部４４によって，上記特徴量データＰ１´（図１４参照）における連続領域を特定してラベルを付すためのラベリング処理が行われ，該特徴量データＰ１´に含まれる連続領域各々にラベルｒ１〜ｒ３が付される。以下，ラベルｒ１〜ｒ３が付された連続領域を連続領域ｒ１〜ｒ３という。
そして，ステップＳ６５３では，上記ステップＳ６５２でラベルが付された連続領域ｒ１〜ｒ３各々の中から，その連続領域ｒ１〜ｒ３における幅方向の大きさが，予め設定された閾値Ｔmin以上Ｔmax未満の条件を満たさない領域が除外される。これにより，上記特徴量データＰ１´から縦棒Ｌ１だけを抜き出して，汚れなどにより生じた不要な連続領域を上記特徴量データＰ１´から除外することができる。
以上の処理によって得られた上記特徴量データＰ１´の連続領域の数（図１４では３つ）が，上記抽出特殊記号ｃ１における縦棒Ｌ１の数（ここでは３本）であり，該連続領域各々の配置位置が上記抽出特殊記号ｃ１における縦棒Ｌ１の配置位置である。なお，上記特徴量データＰ１´の連続領域各々の位置は，画像処理部４４の不図示のメモリなどに記憶される。
【００３１】
図５に戻り，次のステップＳ６６では，上記画像処理部４４は，上記ステップＳ６５で得られた上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１を補正するための手順を実行する。ここに，かかる手順が抽出特殊記号補正手順に相当する。ここで，図８を用いて，ステップＳ６６における各処理手順について説明する。なお，以下に示すＳ６６１，Ｓ６６２，…は，ステップＳ６６における処理手順（ステップ）の識別符号を表す。
図８に示すように，ステップＳ６６１では，上記画像処理部４４は，上記ステップＳ６５で読み取られた縦棒Ｌ１の数と該縦棒Ｌ１の数に対応する上記所定の配置条件（例えば図２参照）とに基づいて理想的な特殊記号の形状を推定し，上記ステップＳ６５で説明した上記特徴量データＰ１´の算出処理と同様の処理によって，その推定された特殊記号（以下，「推定特殊記号ｃ１１」という）の特徴量データＰ２´（以下，「推定特徴量データＰ２´」という）を取得する。ここに，かかる手順が形状推定手順に相当する。なお，上記所定の配置条件は，上記汎用メモリ４６に記憶された上記は位置条件情報から抽出される。
【００３２】
具体的に，上記ステップＳ６５で縦棒Ｌ１の数が３であることが検出されている場合には，該縦棒Ｌ１が３である場合に対応する所定の配置条件に基づいて，図１５（ａ）に示すように，縦棒Ｌ１の数が３である場合の理想的な特殊記号の形状である推定特殊記号ｃ１１が推定され，図１５（ｂ）に示すように，該推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´が取得される。このとき，上記推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´における連続領域各々には，ラベリング処理によってラベルｒ１１〜ｒ１３が付される。以下，ラベルｒ１１〜ｒ１３が付された連続領域を推定連続領域ｒ１１〜ｒ１３という。なお，上記推定特徴量データＰ２´の連続領域各々の位置は，画像処理部４４の不図示のメモリなどに記憶される。
また，上記ステップＳ６６１は，その都度上記推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´を生成するのではなく，縦棒Ｌ１の数に対応づけて予め上記汎用メモリ４６などに記憶された推定特徴量データＰ２´を抽出するものであってもよい。なお，上記推定特徴量データＰ２´の連続領域各々の位置についても，上記推定特徴量データＰ２´と同様に上記汎用メモリ４６に記憶させておき，その情報を抽出してもよい。
【００３３】
そして，ステップＳ６６２では，画像処理部４４は，上記ステップＳ６５で検出された抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´における連続領域ｒ１〜ｒ３各々の位置と，上記ステップＳ６６１で推定された推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´における連続領域ｒ１１〜ｒ１３各々の位置とを，不図示のメモリから読み出す。
次に，ステップＳ６６３では，画像処理部４４は，上記ステップＳ６５で検出された上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´における全ての連続領域ｒ１〜ｒ３を包含する領域Ａ１（図１４参照）を抽出する。
また，ステップＳ６６４では，画像処理部４４は，上記ステップＳ６６２で検出された上記推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´における全ての連続領域ｒ１１〜ｒ１３を包含する領域Ａ２（図１５参照）を抽出する。
そして，ステップＳ６６５では，画像処理部４４は，上記領域Ａ１及び上記領域Ａ２の幅方向（ｘ軸方向）の幅と，該領域Ａ１及び該領域Ａ２の幅方向（ｘ軸方向）の中心の座標ｉとが算出される。以下，ここで算出された上記領域Ａ１，上記領域Ａ２の幅を領域幅ｗ１，ｗ２とし，上記領域Ａ１，上記領域Ａ２の中心の座標ｉを中心座標ｂ１，ｂ２とする（図１４，１５参照）。
【００３４】
ステップＳ６６６では，画像処理部４４によって，上記抽出特殊記号ｃ１と上記推定特殊記号ｃ１１との差が許容範囲内であるか否かが判定される。このとき，画像処理部４４は，上記ステップＳ６６５で算出された上記領域Ａ１の領域幅ｗ１と上記領域Ａ２の領域幅ｗ２との差，上記領域Ａ１の中心座標ｂ１と上記領域Ａ２の中心座標ｂ２との差の各々が許容範囲内であるか否かによって判定を行う。
具体的には，以下に示す式（１０），（１１）を満たすか否かによって判定される。ここに，Ｔｗは，上記領域Ａ１の領域幅ｗ１と上記領域Ａ２の領域幅ｗ２との差の許容値，Ｔｃは，上記領域Ａ１の中心座標ｂ１と上記領域Ａ２の中心座標ｂ２との差の許容値であって，予め設定されるパラメータである。
｜ｗ１−ｗ２｜  ＜  Ｔｗ    …   （１０）
｜ｂ１−ｂ２｜  ＜  Ｔｃ    …   （１１）
ここで，上記式（１０），（１１）を満たさないと判定された場合（ステップＳ６６６のＮｏ側），即ち上記抽出特殊記号ｃ１と上記推定特殊記号ｃ１１との差が許容範囲外である場合には，処理はステップＳ６６９に移行して補正失敗である判断される。
【００３５】
一方，上記式（１０），（１１）を満たすと判定された場合（ステップＳ６６６のＹｅｓ側），即ち上記抽出特殊記号ｃ１と上記推定特殊記号ｃ１１との差が許容範囲内である場合には，処理はステップＳ６６７に移行する。
そして，ステップＳ６６７では，画像処理部４４は，上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´全体を，中心座標ｂ２及び中心座標ｂ１の差分だけ平行移動させる（ステップＳ６６７）。これにより，図１６（ａ）に示すように，上記推定特殊記号ｃ１１の連続領域ｒ１１〜ｒ１３の位置からずれている上記抽出特殊記号ｃ１の連続領域ｒ１〜ｒ３は，図１６（ｂ）に示すように，上記推定特殊記号ｃ１１の連続領域ｒ１１〜ｒ１３の位置と一致するように補正される。
続いて，ステップＳ６６８では，画像処理部４４は，上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´全体を，中心座標ｂ２を中心として（領域幅ｗ２／領域幅ｗ１）のスケールで縮尺変換を行う（ステップＳ６６７）。これにより，上記特徴量データＰ１´のサイズは，上記推定特徴量データＰ２´にできる限り近づけることができる。
このように，当該ステップＳ６６では，上記ステップＳ６６７における位置補正及び上記ステップＳ６６８による縮尺変換によって，上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´を，上記推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´にできる限り近づくように補正した特徴量データＰ１´´を得ることができる。
【００３６】
そして，図５に戻り，ステップＳ６７では，上記ステップＳ６６の補正処理が正常に終了したか否かが判断される。ここで，上記ステップＳ６６において補正失敗（ステップＳ６６９）と判断されている場合には（ステップＳ６７のＮｏ側），読取失敗として当該文字・記号読取処理は終了される（ステップＳ６９１）。一方，上記ステップＳ６６の補正処理が正常に終了したと判断された場合には（ステップＳ６７のＹｅｓ側），処理はステップＳ６８に移行する。
ステップＳ６８では，画像処理部４４は，上記ステップＳ６６で補正された後の上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´´から，最近傍方やニューラルネット，ＳＶＭなどのパターン認識を用いて，縦棒Ｌ１の数を読み取るための手順を実行する。ここに，かかる手順が第２の線分読取手順に相当する。このとき，前述したように，当該文字・記号読取処理では，上記抽出特殊記号ｃ１に汚れなどが付着していても，上記ステップＳ６６において上記抽出特殊記号ｃ１ができる限り上記推定特殊記号ｃ１１に近づくように補正されているため，上記パターン認識を高い精度で行うことができる。
【００３７】
そして，ステップＳ６９では，上記ステップＳ６５で読み取られた上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数と，上記ステップＳ６８で読み取られた上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数とが一致しているか否かが判断される。ここで，一致していると判断された場合には（ステップＳ６９のＹｅｓ側），上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数の検出が正しく行われたと判断され，処理は後述のステップ８（図３参照）に移行して，当該読取結果が出力される。ここに，かかる手順が読取結果出力手順に相当する。
一方，一致していないと判断された場合には（ステップＳ６９のＮｏ側），上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数の検出が正しく行われていないと判断され，読取失敗として当該文字・記号読取処理は終了される（ステップＳ６９１）。
このように，上記ステップＳ６５と上記ステップＳ６８との異なる二つの手法による読取結果の整合性を判断することにより，上記抽出特殊記号ｃ１における縦棒Ｌ１の数の読取精度を高めることができる。例えば，図１７（ａ）に示すように，二本の縦棒Ｌ１の間に該縦棒Ｌ１と似たノイズＮが付着している場合，上記ステップＳ６５では，縦棒Ｌ１の数が３本であると読み取られるが，上記ステップＳ６８では，図１７（ｂ）に示すように，上記抽出特殊記号ｃ１の特徴量データＰ１´におけるノイズＮの位置が，推定特殊記号ｃ１１の推定特徴量データＰ２´における連続領域ｒ１２と一致しないことを検出することができるため，誤読を防止することができる。
【００３８】
その後，図３に戻り，ステップＳ７では，上記ステップＳ５で抽出された文字列ｃ２に基づいて，該文字列ｃ２に含まれた文字の読み取り処理が行われる。例えば，上記文字の読み取りは，ニューラルネットやＳＶＭ，ブースティング，テンプレートマッチングなどによるパターン認識手法のいずれか一つ又は複数の組み合わせによって行われる。このとき，上記文字列ｃ２は，上記ステップＳ３において正しい角度に補正された後の撮像画像Ｇ３（図１１（ｂ）参照）から抽出されたものであるため，該文字列ｃ２の文字の読み取りを高い精度で行うことができる。
最後に，上記ステップＳ６で読み取られた上記抽出特殊記号ｃ１の縦棒Ｌ１の数や，上記ステップＳ７で読み取られた上記文字列ｃ２に含まれた文字などで表される管理情報が，上記ホストコンピュータＹに向けて出力され，上記被管理部材１の管理に用いられる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態に係る特殊記号読取装置の概略構成を表すブロック図。
【図２】線分の数で情報を表す特殊記号の一例を示す図。
【図３】本発明の実施形態に係る特殊記号読取装置による文字・記号読取処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図４】文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート。
【図５】文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート。
【図６】文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート。
【図７】文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート。
【図８】文字・記号読取処理を説明するためのフローチャート。
【図９】撮像画像及び特殊記号の一例を表す図。
【図１０】縦棒の位置を検出するための処理を説明するための図。
【図１１】撮像画像の回転補正を説明するための図。
【図１２】特殊記号の２値画像の一例を表す図。
【図１３】特殊記号の縦棒領域の投影データの一例を表す図。
【図１４】特殊記号の特徴量データの一例を表す図。
【図１５】推定特殊記号の一例を表す図。
【図１６】特殊記号の特徴量データのサイズ及び位置の補正を説明するための図。
【図１７】線分に似たノイズが付着した特殊記号の読取を説明するための図。
【図１８】線分の数で情報を表す特殊記号の一例を示す図。
【符号の説明】
【００４０】
１  …被管理部材
２  …搬送手段
３  …ＣＣＤカメラ
４１…ＣＰＵ
４２…カメラインターフェース
４３…画像メモリ
４４…画像処理部
４５…表示部
４６…汎用メモリ
４７…通信部
ｂ１，ｂ２…中心座標
ｃ１…特殊記号
ｃ２…文字列
Ｓ１，Ｓ２，…，…処理手順（ステップ）番号
Ｚ…特殊記号読取装置
【図１】
0004948282.tif 000006
【図２】
0004948282.tif 000007
【図３】
0004948282.tif 000008
【図４】
0004948282.tif 000009
【図５】
0004948282.tif 000010
【図６】
0004948282.tif 000011
【図７】
0004948282.tif 000012
【図８】
0004948282.tif 000013
【図９】
0004948282.tif 000014
【図１０】
0004948282.tif 000015
【図１１】
0004948282.tif 000016
【図１２】
0004948282.tif 000017
【図１３】
0004948282.tif 000018
【図１４】
0004948282.tif 000019
【図１５】
0004948282.tif 000020
【図１６】
0004948282.tif 000021
【図１７】
0004948282.tif 000022
【図１８】
0004948282.tif 000023