(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マークが未記入の書面の画像を入力するステップと、マークが記入された書面の画像を入力するステップと、前記入力された２つの画像の全体の差分画像を生成するステップと、書面のチェック領域を指定するステップと、前記指定された各チェック領域毎に、前記生成された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定するステップと、前記測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて各チェック領域におけるマークの有無を判定するステップとを有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、マークの有無を判定するステップでは、黒画素数が第１の所定値以上であるとき、あるいは、黒画素数が第２の所定値以上でかつ黒画素割合が第３の所定値以上であるときに、マークが有ると判定することを特徴するマーク認識方法。
【請求項３】
マークの有無の判定結果に対して論理チェックを行うステップを有することを特徴とする請求項１又は２記載のマーク認識方法。
【請求項４】
マークが未記入の書面の画像を入力する手段と、マークが記入された書面の画像を入力する手段と、前記入力された２つの画像の全体の差分画像を生成する手段と、書面のチェック領域を指定する手段と、前記指定された各チェック領域毎に、前記生成された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定する手段と、前記測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて各チェック領域でのマークの有無を判定する手段とを具備することを特徴とするマーク認識装置。
【請求項５】
マークの有無の判定結果に対して論理チェックを行う手段を有することを特徴とする請求項４記載のマーク認識装置。
【請求項６】
請求項１、２又は３記載のマーク認識方法の各ステップの処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、マーク認識技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、マーク認識の分野では、ＯＭＲシートと呼ばれる特殊な用紙を用い、予め設定したマーク記入枠内に鉛筆などでチェックマークを記入させることが多い。このようなＯＭＲシートのマーク認識装置では、一般に、ＯＭＲシートを光学的に読み取り、マーク記入枠内に一定の長さ及び太さの線分が検出されたときに、そのマーク記入枠にマークが記入されていると判定している。
【０００３】
また、通常のマーク記入枠とは別に参考用マーク記入欄をＯＭＲシートの先頭に設け、記入者に複数のマークを参考用マーク記入欄に記入させておき、マーク認識装置において、ＯＭＲシートの参考用記入欄に記入された線分の太さの平均ａと偏差ｂを検出し、マーク記入枠内に検出された線分の太さｃが、ｃ≧ａ−ｂのときに、そのマーク記入枠にマークが記入されていると判定するマーク認識方法も提案されている（特開平６−３３３０６６号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、商品や役務などに対する評価のアンケートをとる場合、マーク認識を利用できると、アンケート結果の集計などを効率的に行うことができる。しかし、ＯＭＲシートを用いてアンケート用紙を作成すると、かなりの費用と時間がかかるほか、限定されたチェック枠にマークを記入することが回答者にとって心理的障壁になりやすいという問題がある。
【０００５】
このような問題を避けるためには、普通紙に選択項目を印刷し、選択項目を丸マークで囲ませたり選択項目の上にチェックマークを付けさせる形式のアンケート用紙を使用できるのが望ましい。しかし、このようなアンケート用紙では、記入されたマークが選択項目の印刷文字と重なったり、マークの記入位置や形状、大きさなどのばらつきが大きかったりするため、前述のようなＯＭＲシート上のマーク記入枠内にマークが記入されることを前提とした従来のマーク認識技術では、正確なマーク認識を期待できない。
【０００６】
よって、本発明の目的は、普通紙に選択項目だけが印刷されたアンケート用紙のような書面に対するマーク認識に好適なマーク認識方法及び装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため、本発明のマーク認識方法においては、マークが未記入の書面の画像とマークが記入された書面の画像が入力され、入力された２つの画像よりその全体の差分画像が生成され、また、書面のチェック領域が指定される。チェック領域とは、普通紙のアンケート用紙における選択項目を囲む範囲のような、マークが記入される可能性のある領域であり、ＯＭＲシートのマーク記入枠のような限定された領域のことではない。そして、指定された各チェック領域毎に、生成された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合が測定され、測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて各チェック領域におけるマークの有無が判定される。例えば、黒画素数が第１の所定数以上であるとき、あるいは、黒画素数が第２の所定数以上でかつ黒画素割合が第３の所定割合以上であるときに、マークが有ると判定される。また、択一的にマーク記入がなされる場合の重複したマーク記入に対処するため、マーク有無判定の結果に対し論理チェックが行われる。
【０００８】
また、本発明のマーク認識装置は、マークが未記入の書面の画像を入力する手段、マークが記入された書面の画像を入力する手段、入力された２つの画像よりその全体の差分画像を生成する手段、書面のチェック領域を指定する手段、指定された各チェック領域毎に、生成された差分画像上の黒画素数及び黒画素割合を測定する手段と、測定された黒画素数及び黒画素割合に基づいて各チェック領域でのマークの有無を判定する手段、さらには、マークの有無の判定結果に対して論理チェックを行う手段を具備する構成とされる。
と同じ画像である。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のマーク認識方法及び装置の一実施形態として、コンピュータを利用するマーク認識システムを説明する。このマーク認識システムのマーク認識処理の流れを図１に、機能的ブロック構成を図２に、またハードウェア構成を図３にそれぞれ示す。なお、本発明のマーク認識装置は文字認識装置や複写機などの他の情報処理機器に組み込むことも可能である。
【００１０】
図３に示すハードウェア構成はコンピュータとして一般的なものである。図３において、５０はＣＰＵ、５１はＣＰＵ５０のワークエリア、プログラムやデータの記憶域として利用されるＲＡＭ、５２はハードディスク装置、５３はディスプレイ装置、５４はマウスなどのポインティングデバイスやキーボードなどの入力装置、５５はイメージスキャナ、５６はフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどの可搬記録媒体の読み書きのためのドライブであり、これら各要素はシステムバス５８を介して相互に接続される。
【００１１】
このコンピュータのハードウェア上で、図１に示すステップＳ１〜Ｓ９からなるマーク認識処理手順を実行させるための（あるいは図２に示す機能ブロック２０〜２６の機能を実現させるための）マーク認識処理プログラム６０はＲＡＭ６０に置かれ、ＣＰＵ５０によって実行される。マーク認識処理プログラム６０は、例えば可搬記録媒体５７よりドライブ５６によって読み込まれてＲＡＭ５１に直接的にロードされ、あるいはハードディスク装置５２に一旦格納され、実行時にハードディスク装置５２よりＲＡＭ５１にロードされる。図２中の各種メモリ３０〜３６としてＲＡＭ５１の特定の領域６２〜６８が割り当てられる。ＲＡＭ５１には、オペレーティングシステムなどの制御プログラムなどもハードディスク装置５２よりロードされる。
【００１２】
以下、図３を必要に応じて参照し、主として図１及び図２を参照しながらマーク認識システムの処理内容及び構成を説明する。
【００１３】
ステップＳ１において、２値画像入力部２０は、マーク認識の対象となる書面のマスター画像（マークが未記入の書面の２値画像）を入力し、それをマスターイメージメモリ３０に格納する。具体的には、例えば、イメージスキャナ５５によってマーク未記入の書面を読み取り、読み取った画像をマスターイメージメモリ３０に格納するか、あるいは、予め読み取られてハードディスク装置５２に格納されていたマスター画像をマスターイメージメモリ３０に読み込む。図４において、１００はマスター画像の一例である。
【００１４】
次にステップＳ２において、領域指定部２１は書面のチェック領域を指定する情報を入力し、そのチェック領域情報を領域情報メモリ３２に格納する。ここで、チェック領域とは、マークが記入される可能性のある領域、換言すればマークの有無を調べる領域であり、例えば選択項目を丸印で囲むようなアンケート用紙の場合、個々の選択項目を囲む領域、あるいは選択項目の一部を囲む領域である。図４のマスター画像１００では、例えば破線で示した領域がチェック領域として指定される。このチェック領域の指定は、例えばマスター画像をディスプレイ装置５３の画面に表示させ、入力装置５４のマウスなどを操作して画面上でチェック領域のコーナー位置を指示するような方法で行うことができる。また、既に処理したことのある書面と同じ種類の書面を扱う場合で、そのチェック領域の情報が例えばファイルとしてハードディスク装置５２に保存されている場合には、書面の種類を指定し、そのチェック領域情報を領域情報メモリ３２に読み込むことによって、チェック領域指定を行うこともできる。
【００１５】
次のステップＳ３において、２値画像入力部２０により、同じ種類の書面のデータ画像（マークが記入済みの書面の２値画像）を入力しデータイメージメモリ３１に格納する。具体的には、例えば、イメージスキャナ５５によってマークが記入された書面を読み取り、読み取った画像をデータイメージメモリ３１に格納するか、あるいは、予め読み取られてハードディスク装置５２に格納されているデータ画像をデータイメージメモリ３１に読み込む。図４において、１０１はデータ画像の一例である。データ画像１０１は、選択項目「２．まあまあ良い」の部分にマークＭが記入されていること以外は、マスター画像１００と同じ画像である。
【００１６】
次のステップＳ４において、差分画像生成部２２は、マスターイメージメモリ３０上のマスター画像とデータイメージメモリ３１上のデータ画像とから、その全体の差分画像を生成し、それを差分イメージメモリ３３に格納する。具体的には、例えば、マスター画像とデータ画像の位置ずれを修正したうえで両画像の排他的論理和をとることにより差分画像を生成する。図４において、１０２はマスター画像１００とデータ画像１０１の差分画像であり、書面に記入されたマークＭだけが抽出されたことが分かる。なお、差分画像１０２中の破線で示された領域はチェック領域ｃ１〜ｃ５を表すが、差分画像中に実際に存在するものではない。また、画像の位置ずれ修正の誤差や書面の汚れなどに起因する黒画素（ノイズ）が差分画像に含まれる可能性がある。
【００１７】
次のステップＳ５において、黒画素数計数部２３により、差分画像と領域情報を参照し、各チェック領域毎に差分画像上の黒画素数を計数し、求めた黒画素数を黒画素数メモリ３４に格納する。次のステップＳ６において、黒画素割合計算部２４によって、領域情報と黒画素数を参照し、領域情報に基づいて各チェック領域の面積（総画素数）を計算し、各チェック領域の面積で黒画素数を割り算することにより各チェック領域の黒画素割合を求め、求めた黒画素割合を黒画素割合メモり３５に格納する。
【００１８】
次のステップＳ７において、マーク判定部２５により、黒画素割合及び黒画素数を参照し、各チェック領域毎にマークの有無を判定し、その結果をマーク判定結果メモり３６に格納する。この判定のルールは、例えば、「黒画素割合が所定値Th1以上である」、あるいは、「黒画素数が所定値Th2以上で、かつ、黒画素割合が所定値Th3以上である」ときにマーク有りと判定するものである。上記所定値は、チェック領域の大きさ、マーク記入に用いる筆記具の種類（マーク記入線の太さなどに関係する）などに依存するが、一例を挙げれば、Th1＝３％、Th2＝１０、Th3＝１％に選ばれる。このような黒画素数及び黒画素割合を用いるマーク判定方法によれば、記入されたマークの長さ・太さ・形状のばらつき、マークと印刷文字との交差、差分画像に含まれるノイズなどの影響を受けにくいマーク有無判定が可能である。このようにして、図４の差分画像１０２では、チェック領域ｃ２のみがマーク記入有りと判定される。
【００１９】
次のステップＳ８は、択一的にマークが記入される書面を対象とする場合、あるいは、択一的にマークが記入されるチェック領域が含まれる書面を対象とする場合にのみ必要なステップである。例えば、図４に示した書面の例では、５つのチェック領域中の１つにのみマークが記入される例であるから、このステップＳ８が必要となる。このステップＳ８においては、論理チェック部２６でマーク判定結果を参照し、択一的にマークが記入されるべき複数のチェック領域中の２つ以上がマーク有りと判定されている場合には、論理エラーと判断する。論理エラーと判断した場合、例えば、マーク有りと判定された２つ以上のチェック領域の黒画素数を相互比較し、黒画素数が最大のチェック領域だけをマーク有りとするようにマーク判定結果を修正し、あるいは、その帳票のマーク判定結果全て、あるいは論理エラーに関連した特定のチェック領域に関するマーク判定結果を無効とする処理を行う。ある選択項目に鉛筆でマークを付けたが、それを消しゴムで消して別の選択項目にマークを付けなおしたが、先に記入したマークの消し方が不十分であると、そのマークも有効なものとして認識されることがあり得る。このような場合、不十分に消したマークの黒画素数は後で付けたマークの黒画素数より少ない可能性が高いので、上に述べたようなマーク認識結果の修正処理が有効な場合が多い。
【００２０】
同種類の帳票のマーク認識を連続的に行う場合、ステップＳ１〜ステップＳ８の処理が繰り返し実行され、次に処理すべき帳票がなくなった段階でマーク認識処理が終了し、各帳票に対するマーク認識結果がマーク判定結果メモり３６に得られる。
【００２１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、普通紙に選択項目を印刷し、選択項目を囲むマークを記入させたり選択項目の上にチェックマークを記入させるアンケート用紙など、さまざまなフォーマットの書面に対するマーク認識が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の処理フローを示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態の機能的ブロック構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】マスター画像、データ画像及び差分画像の例を示す図である。
【符号の説明】
２０  ２値画像入力部
２１  領域指定部
２２  差分画像生成部
２３  黒画素数計数部
２４  黒画素割合計算部
２５  マーク判定部
２６  論理チェック部
３０  マスターイメージメモリ
３１  データイメージメモリ
３２  領域情報メモリ
３３  差分イメージメモリ
３４  黒画素数メモリ
３５  黒画素割合メモり
３６  マーク判定結果メモり
５０  ＣＰＵ
５１  ＲＡＭ
５２  ハードディスク装置
５３  ディスプレイ装置
５４  入力装置
５５  イメージスキャナ
５６  ドライブ
５７  可搬記録媒体
５８  システムバス
６０  マーク認識処理プログラム
１００  マスター画像
１０１  データ画像
１０２  差分画像
Ｍ  記入されたマーク
ｃ１〜ｃ５  チェック領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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