(57)【要約】 【課題】  特別なマークを必要とせず、文字数や位置、角度が不定の同心円上に印字された環状の文字列を、高速かつ正確に読み取り可能とする文字読み取り方法を提供すること。【解決手段】  環状に文字列が印字されている円形ワーク１２の画像から、文字をかたまりとして高速に検索する。各かたまりの中心座標から各かたまりの順番を決定し、文字列の先頭と終端を求める。文字列を囲む扇状の領域を設定し、その領域を直線上の長方形領域に置換する。直線状に置換された画像で、予め登録されているモデルの文字画像と比較してパターンマッチングを行い、その一致度によって文字を特定して、文字の読み取りを行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理を用いた文字読み取り方法であって、
円形ワークに環状に印字された、位置が不定の文字列に対し、背景と文字を白と黒の二値化に処理した画像から、一文字分の面積に相当するピクセルが連結した一かたまりの形状を抽出し、予め設定された同心円間の環状領域内のものを選別することで、読み取るべき文字列の位置を特定する手順を有し、
前記一かたまりの形状の中心座標を文字の位置座標とみなし、予め設定された文字間隔により、前記一かたまりの形状の並び順を決定し、さらに、両端の座標と両端を結ぶ直線の中心座標及び文字列の中央付近に位置する文字の位置座標から、文字列の先頭と終端を決定することで、環状に配置された長さが不定の文字列の文字数と扇状の読み取り範囲とを特定する手順を有することを特徴とする文字読み取り方法。
【請求項２】
前記扇状の読み取り範囲を、円弧形状の中央線と外側の円弧との間の領域は前記中央線からの距離に応じて縮小（ピクセルの間引き）させ、前記中央線と内側の円弧との間の領域は前記中央線からの距離に応じて拡大（ピクセルの補間）させることで、外側及び内側に円弧を持つ扇状の領域を長方形の領域に変換し、その後で文字読み取りのパターンマッチングを行うことを特徴とする、請求項１記載の文字読み取り方法。
【請求項３】
請求項２記載の文字読み取り方法を用いた文字読み取り装置であって、
環状に文字列が印字された円形ワークの搬送手段と、
前記文字列が印字された面の全体像を撮像するカメラと、
前記全体像を前記文字読み取り方法により画像処理し文字認識する手段と、
を備えることを特徴とする文字読み取り装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、円形ワークを撮像して得られた画像に基づいて、円形ワークの同心円上の環状領域内に印字された文字列を画像処理によって読み取る文字読み取り方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の光学認識用文字以外の文字読み取りは、予め登録されたモデルとなる文字画像との相関性をもって、一致しているか否かを判断するパターンマッチングによって行われている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２５４０４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
予め登録されたモデルとなる文字画像との相関性をもって一致しているか否かを判断する、従来のパターンマッチングの方法では、円形ワークの場合、文字列全体の角度が不定であることや、文字列が環状に印字されているために文字単体の角度が不定であることから、各文字について３６０度のパターンマッチングの評価が必要となり、角度固定のパターンマッチングと比較すると、処理時間が大幅にかかる。
【０００５】
さらに、印字された文字によっては、ある角度で識別できないものがある。例えば＋と×などがそれに当てはまる。
【０００６】
また、文字列の位置が撮像した画像のどこにあるか分からない場合は、パターンマッチングの評価処理の対象範囲が画像全体に及ぶため、さらに処理時間を要することになり、時間短縮のために文字列の位置を検出するためのマークを必要とした。
【０００７】
また、文字数が不定の文字列の場合、読み取りを行う範囲を特定できないため、考えうる最大の範囲で検出処理を行う必要があり、この点についても処理時間を増す要因となっている。
【０００８】
この状況にあって、本発明の課題は、円形ワークの同心円上の環状領域内に印字され、角度及び位置が不定な文字列を、高速かつ正確に読み取り可能とする文字読み取り方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、このような課題を解決するものであり、本発明の文字読み取り方法は、画像処理を用いた文字読み取り方法であって、円形ワークに環状に印字された、位置が不定の文字列に対し、背景と文字を白と黒の二値化に処理した画像から、一文字分の面積に相当するピクセルが連結した一かたまりの形状を抽出し、予め設定された同心円間の環状領域内のものを選別することで、読み取るべき文字列の位置を特定する手順を有し、前記一かたまりの形状の中心座標を文字の位置座標とみなし、予め設定された文字間隔により、前記一かたまりの形状の並び順を決定し、さらに、両端の座標と両端を結ぶ直線の中心座標及び文字列の中央付近に位置する文字の位置座標から、文字列の先頭と終端を決定することで、環状に配置された長さが不定の文字列の文字数と扇状の読み取り範囲とを特定する手順を有することを特徴とする。
【００１０】
また、前記扇状の読み取り範囲を、円弧形状の中央線と外側の円弧との間の領域は前記中央線からの距離に応じて縮小（ピクセルの間引き）させ、前記中央線と内側の円弧との間の領域は前記中央線からの距離に応じて拡大（ピクセルの補間）させることで、外側及び内側に円弧を持つ扇状の領域を長方形の領域に変換し、その後で文字読み取りのパターンマッチングを行うことができる。
【００１１】
また、本発明の文字読み取り装置は、前記文字読み取り方法を用いた文字読み取り装置であって、環状に文字列が印字された円形ワークの搬送手段と、前記文字列が印字された面の全体像を撮像するカメラと、前記全体像を前記文字読み取り方法により画像処理し文字認識する手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、文字列の位置を検出するためのマークを必要とせず、文字数、角度及び位置が不定な文字列を、高速かつ正確に読み取ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明に係る構成について、図を参照し説明する。
【００１４】
始めに、本発明の実施の形態での文字読み取り装置の模式図を図１０に示す。文字読み取りを行う円形ワーク１２は、円形ワーク供給部１１から、モ−タ２１で駆動される搬送手段１３により、照明１４、センサ１６及びカメラ１５が配備された撮像位置まで運ばれ、全体の撮像が行われ、画像処理・文字認識装置１９によって画像処理及び文字認識が行われる。その後、円形ワーク１２の印字文字内容に対して、良品と不良品の判定がなされ、不良品と判定された場合には、不良品収納部１７に収納され、良品と判定された場合には、さらに搬送手段１３で搬送されエレベータ２０によって操作される良品収納部１８に送られる。
【００１５】
このとき、画像処理・文字認識装置１９により、二値化処理、かたまりの抽出、読み取る文字の選別、文字列の並び順決定、文字列の先端と終端の決定、扇状領域の直線状への変換、文字読み取り、画像判定による印字文字内容の判定が行われる。
【００１６】
この画像処理及び文字認識のフローを詳しく説明するために、文字読み取りを行う処理手順を示したフローチャートの前半部を図８に、その後半部を図９に示す。
【００１７】
まず、前提となる図面について説明する。図１は文字列が印刷された円形ワーク１２の説明図であり、このような文字列を本発明の実施の形態では認識する。図２は二値化処理後、文字をかたまりとして認識させたイメージ図、図３は同心円上の環状領域内に分布されたかたまりを抽出したイメージ図であり、半径ｒ１及びｒ２の円周間にあり、幅がＷの領域にある文字のかたまりが認識されるが、ｒ１、ｒ２及びＷの値は予め設定されている。図４は同心円上の環状領域内に分布されたかたまりの並び順を求める処理手順を説明するための図であり、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇは同心円上の環状領域内に分布したかたまりの中心である。そして、図５は文字列の先頭を判断するための座標の説明図であり、Ｄ、Ｇは同心円上の環状領域内で両端とされたかたまりの中心、Ａは同心円上の環状領域内で文字列の中心付近にある文字の中心であり、Ｈは文字列の両端間の中心である。
【００１８】
図８のフローチャートに戻って説明する。カメラで円形ワークの全体像の取り込みを行い（図８のＳｔｅｐ１）、その画像（背景と文字）の中から円形ワークの輪郭を検索（抽出）する（Ｓｔｅｐ２）。検索された円形ワークの中心座標を求めて（Ｓｔｅｐ３）、画像を二値化処理する（Ｓｔｅｐ４）。その後、文字の位置座標を求める。ここで、文字の位置を画像上から、パターンマッチングを行いながら文字として検索するより、角度やパターンに関わらず、ピクセルが連結した形状のかたまりとして抽出する方が、処理速度が速いので、二値化処理後、ピクセルが連結した形状のかたまりを取得して（Ｓｔｅｐ５）、一文字相当の面積をもつピクセルが連結した形状のかたまりを抽出し（Ｓｔｅｐ６〜９）、そのかたまりの中心の座標データを得る方法を採用する。
【００１９】
次に、図３に示すように、一文字相当の面積をもつピクセルが連結した形状のかたまりの中から、予め設定されている同心円上の環状領域内に分布された、かたまりを抜き出すことで、円形ワークの同心円上の環状領域内に印字された文字列を抽出することが可能となる（図８のＳｔｅｐ１０〜１２）。
【００２０】
全てのかたまりの選別が完了すると、図９のＳｔｅｐ１４〜１７に進む。
【００２１】
ここで、抽出されたピクセルが連結した形状のかたまりの中心座標と、予め設定されている文字間の距離から、それぞれ隣り合うかたまりを特定する。すると、同心円上の環状領域内に抽出された、かたまりの並び順が判断できる。例えば図４に示すような、中心座標（ｘＡ，ｙＡ）のかたまりＡ、同じく（ｘＢ，ｙＢ）のかたまりＢ、（ｘＣ，ｙＣ）のかたまりＣ、（ｘＤ，ｙＤ）のかたまりＤ、（ｘＥ，ｙＥ）のかたまりＥ、（ｘＦ，ｙＦ）のかたまりＦ、（ｘＧ，ｙＧ）のかたまりＧがある場合、まず、かたまりＡに着目してＡ−Ｂ間、Ａ−Ｃ間、Ａ−Ｄ間、Ａ−Ｅ間、Ａ−Ｆ間、Ａ−Ｇ間の距離を求め、予め設定されている文字間の距離に最も近いかたまりを判別する。すると、かたまりＡと隣り合うかたまりはＦとＥとなり、並び順はＦ−Ａ−ＥまたはＥ−Ａ−Ｆのどちらかとなる。
【００２２】
次にかたまりＦに着目してＦ−Ｂ間、Ｆ−Ｃ間、Ｆ−Ｄ間、Ｆ−Ｇ間の距離を求め、予め設定されている文字間の距離に最も近いかたまりを判別すると、隣り合うかたまりはＢとなる。同様にＥに着目すると隣り合うかたまりはＣとなり、さらにＢ、Ｃに着目して隣り合うかたまりを求めていくと、最終的に並び順はＤ−Ｂ−Ｆ−Ａ−Ｅ−Ｃ−Ｇか、Ｇ−Ｃ−Ｅ−Ａ−Ｆ−Ｂ−Ｄと判断でき（図９のＳｔｅｐ１８）、文字数も確定できる。
【００２３】
並び順が決定されたら、図５に示すようにその並び順の両端Ｄ（ｘＤ，ｙＤ）、Ｇ（ｘＧ，ｙＧ）の中心座標Ｈ（ｘＨ，ｙＨ）を求める。座標Ｈ（ｘＨ，ｙＨ）は、次式のようになる。
【００２４】
（ｘＨ，ｙＨ）＝（（ｘＤ＋ｘＧ）／２，（ｙＤ＋ｙＧ）／２）
【００２５】
この中心座標Ｈ（ｘＨ，ｙＨ）（Ｓｔｅｐ１９）と文字列の中心付近の文字座標Ａ（ｘＡ，ｙＡ）（Ｓｔｅｐ２０）との関係から、文字列の先頭と終端を特定する（Ｓｔｅｐ２１）。
【００２６】
図６は中心座標Ｈに対しての先頭と終端座標及び文字列の中心付近の文字座標との関係を表形式で示した図である。８通りの場合について、文字列の先頭を判断するための座標間の関係を表した図と言っても良い。文字列の先頭と終端がわかれば、図７の上半部に示すように先頭から終端までのかたまりを囲う扇状の領域（同心の２つの円周間にあり、２つの半径線によって区切られた領域）を設定する（Ｓｔｅｐ２２）。このように、文字の先端と終端に基づいて扇状の領域を限定すると、文字数が不定のときに無駄な読み取り部分を削減でき、処理時間の短縮が可能となる。ところで、図７は扇状の画像データが直線状に置換（変換）される様子を示す説明図であり、Ｏは直線上に置換する領域のＯ１−Ｏ２からなる円弧、Ｍは直線上に置換する領域のＭ１−Ｍ２からなる扇型の中心線、Ｉは直線上に置換する領域のＩ１−Ｉ２からなる円弧である。
【００２７】
次に、扇状の領域を直線状（長方形領域）に変換するため、図７の扇形のＯ１−Ｏ２からなる円弧の画像を、直線座標上に置換する。順にＩ１−Ｉ２からなる円弧まで直線座標上に置換していく。この時、中心線Ｍ１−Ｍ２より上のエリアは、Ｍ１−Ｍ２からの距離に応じて縮小（ピクセルの間引き）を行い、下のエリアはＭ１−Ｍ２からの距離に応じて拡大（ピクセルの補間）を行うと、図７の下半部の長方形の領域となる（Ｓｔｅｐ２３）。
【００２８】
以上の処理を行うことで、文字列の先頭から終端までのかたまりを囲う扇状の領域が、直線上の長方形領域に置換（変換）できる。置換処理が完了したら、その領域内で予め登録されたモデルとなる文字画像との相関性をもって、一致しているか否かを判断するパターンマッチングによって、文字読み取りを行う（Ｓｔｅｐ２４）。
【００２９】
以上の各ステップは高速で処理可能であり、本発明により高速の文字読み取りが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】文字列が印刷された円形ワークの説明図。
【図２】二値化処理後、文字をかたまりとして認識させたイメージ図。
【図３】同心円上の環状領域内に分布されたかたまりを抽出したイメージ図。
【図４】同心円上の環状領域内に分布されたかたまりの並び順を求める処理手順を説明するための図。
【図５】文字列の先頭を判断するための座標の説明図。
【図６】文字列の先頭を判断するための座標間の関係を表した図。
【図７】扇状の画像データが直線状に変換される様子を示す説明図。
【図８】文字読み取りを行う処理手順を示したフローチャートの前半部。
【図９】文字読み取りを行う処理手順を示したフローチャートの後半部。
【図１０】本発明に係る文字読み取り装置の模式図。
【符号の説明】
【００３１】
１１  円形ワーク供給部
１２  円形ワーク
１３  搬送手段
１４  照明
１５  カメラ
１６  センサ
１７  不良品収納部
１８  良品収納部
１９  画像処理・文字認識装置
２０  エレベータ
２１  モータ
【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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