(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，
２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，
識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，
前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，
前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，
前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，ラベリング処理を行い認識対象画像か前記テンプレート画像の一方を膨張させて再度マッチング処理を実行する第５の工程と，
前記第５の工程で膨張した後の画像中の要素数が膨張前より少ないか否かを判断する第６の工程と，
前記第６の工程で膨張後の画像中の要素数が膨張前より少ないと判断した場合，膨張をキャンセルし，該キャンセルした側の他方を収縮し，再度マッチングを実行する第７の工程と，
を含むことを特徴とする工業文字認識方法。
【請求項２】
ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，
２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，
識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，
前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，
前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，
前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，位置補正を行い，マッチング直前の状態で前記テンプレート画像または前記撮像画像の２値画像に境界線処理を施す第５の工程と，
前記第５の工程による境界線処理後の画像の重心を取得する第６の工程と，
前記第６の工程による境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する第７の工程と，
前記第７の工程で検出した膨張／収縮方向より認識対象画像か前記テンプレート画像の一方を膨張／収縮し，再度マッチングする第８の工程と，
を含むことを特徴とする工業文字認識方法。
【請求項３】
ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，
２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，
識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，
前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，
前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，
前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，位置補正した後，マッチング直前の状態で前記テンプレート画像または前記撮像画像の２値画像に境界線処理を施す第５の工程と，
前記第５の工程による境界線処理後の画像の重心を取得する第６の工程と，
前記第６の工程による境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する第７の工程と，
各要素ごとに膨張／収縮方向を決定し，膨張／収縮を行った後，再度認識処理を実行する第８の工程と，
を含むことを特徴とする工業文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，工場の製造ラインにおいて製品表面あるいは部品表面に印刷されている文字（ロゴ，あるいは製品／部品を特定する英数字など）を読み取り，それを認識することにより製品／部品を識別する自動化ラインに利用される工業文字認識方法に関し，より詳細には，環境照明の変動，印字や部品の厚みに起因する見え方の精度の悪さに影響されることなく，不良出荷を阻止し，かつ認識対象画像とテンプレートの正しい組み合わせを間違った組み合わせと判断する過剰認識率を低減する工業文字認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在，画像処理による製品の認識は半導体業界での電子部品（ＩＣ，メモリなど）表面の印字文字認識が中心に行われている。このような認識には，パターンマッチングやニューラルネットワークを用いた方式，ＯＣＲ（光学的文字読取装置）を用いたものなど数多くの方式が採用されている。また，大型の製品の認識には，バーコードによる認識や，製造番号（シリアルＮｏ．）による認識などの技術も知られている。さらに，印字されている文字の欠けや汚れなどに対応した認識技術も知られている。
【０００３】
このような文字画像を認識し，製造ラインにおける製品／部品の自動認識を行うといった参考技術文献として，たとえば特開平７−１７５８９４号公報のニューラルネットワークと文字認識方法と電子部品実装検査装置及びそれを用いた管理方法』が開示されている。特に，ここでは，電子部品表面に印字された文字をニューラルネットワークを用いた認識方法で認識し，プリント基板への誤実装を防止すると共に，品質・精算管理を同時に行っている。
【０００４】
また，特開平６−４４３７５号公報の『異材判定方法』には，文字などのマーキングされた材料の物質管理において，上流側での画像データを下流の材料のデータと比較することにより，異材を検出する技術が開示されている。さらに，特開平７−２９６１１２号公報の『文字切り出し装置』には，文字を切り出す際に，文字同士の誤統合を回避し，輪郭線を取得するために重み付け膨張を実行する技術が開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記に示されるような従来の技術にあっては，製品の認識を，製品に印字されている文字の認識のみで行っており，製品表面に印字されているロゴ（メーカ名や製品名を示すデザイン文字で，製品外装カバーなどの表面に凹凸あるい平面状に印字されている）などは文字情報としての役割以上に製品のアピールという点においてデザイン化されたパターンとして捉える必要があるため，通常の文字の規格との整合をとることは容易ではなかった。
【０００６】
また，デザイン化された文字に関しては，たとえば数字「２」と英文字「ｚ」あるいは英文字「Ｚ」，数字「１」と英文字「Ｉ」（大文字のアイ）あるいは英文字「ｌ」（小文字のエル）など類似した形状が多く存在し，文意としての前後関係に依存することも可能である。ところが，ＯＣＲやパターンマッチングでは通常，認識前にサイズ，回転，位置ずれなどに対応して正規化が行われるが，生産現場で用いられる画像認識では照明の変動に影響した対象画像中の要素の周縁部分の不安定さに起因する太さの変動を考慮しなければならない。
【０００７】
また，製品の表面は多様な材質（成形樹脂，フィルム状ラベルなど）からなるため，同じ条件であってもロゴなどの撮像対象が鏡面的で光沢があって光ったり，つや消しにように鮮明に取得されるなど，紙に印字された文字をスキャナで入力するのと異なり，そこで得られる画像が環境照明の変化によって影響を受けやすいという問題点があった。
【０００８】
また，ニューラルネットワークなどの学習機能を用いて認識結果の検出を迅速化させる手法も提案されているが，多品種少量生産の製品を認識対象とした場合，学習させる期間で生産が終了してしまう場合も少なくない。
【０００９】
また，生産ラインにおいては照明系の変動を変動閾値の２値化を応用する例は多々あるが，得られる画像自体の光学的な膨張収縮に対して画像処理における膨張収縮でキャンセルしているものはなく，マッチングの精度が低いという問題点があった。さらに，自動認識において，誤認識を抑制するのは当然行われるが，無駄に人が介在する過剰認識の確率も同時に低下させる必要があった。
【００１０】
本発明は，上記に鑑みてなされたものであって，環境照明の影響などに起因する過剰認識による判定ミスを抑制し，認識品質の向上を図ることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために，請求項１に係る工業文字認識方法にあっては，ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，ラベリング処理を行い認識対象画像か前記テンプレート画像の一方を膨張させて再度マッチング処理を実行する第５の工程と，前記第５の工程で膨張した後の画像中の要素数が膨張前より少ないか否かを判断する第６の工程と，前記第６の工程で膨張後の画像中の要素数が膨張前より少ないと判断した場合，膨張をキャンセルし，該キャンセルした側の他方を収縮し，再度マッチングを実行する第７の工程と，を含むものである。
【００１２】
すなわち，画像中の要素の周縁部分の不安定性を除去するための膨張／収縮処理に対し，膨張処理後の画像にラベリングを施し，要素数が減少していれば，要素間の統合があったことを示すので膨張処理前の画像に戻し，他方の画像を収縮処理し，一方の画像の収縮処理後にラベリングを施し，要素数が増えていれば，要素の分裂を示すので収縮処理前の画像に戻し，他方の画像を膨張処理することにより，あらかじめラベリングで要素数の変化を捉え，膨張による要素同士の統合や，収縮による要素の分離を事前に回避し，誤認識の可能性を低減することができる。
【００２９】
また，請求項２に係る工業文字認識方法にあっては，ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，位置補正を行い，マッチング直前の状態で前記テンプレート画像または前記撮像画像の２値画像に境界線処理を施す第５の工程と，前記第５の工程による境界線処理後の画像の重心を取得する第６の工程と，前記第６の工程による境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する第７の工程と，前記第７の工程で検出した膨張／収縮方向より認識対象画像か前記テンプレート画像の一方を膨張／収縮し，再度マッチングする第８の工程と，を含むものである。
【００３０】
すなわち，マッチング前の境界線画像の重心とマッチング後の結果画像の重心を取得し，それらの変移を検出することにより，膨張／収縮方向を検知して試行錯誤を排除し，最適な膨張／収縮処理を実施し，再度認識することで過剰認識の確率を高速に低減可能にし，かつ過剰判定抑制ルーチンに移行する前に照明の指向性により決定する膨張または収縮の方向を取得し，限定して過剰判定抑制ルーチンを発動することが可能となる。
【００３１】
また，請求項３に係る工業文字認識方法にあっては，ロゴなどの工業文字を認識することによって生産ラインにおける製品識別を行う工業文字認識方法において，２値化された工業文字をテンプレート画像として入力する第１の工程と，識別対象製品に印字されている工業文字を撮像・２値化し撮像画像を入力する第２の工程と，前記テンプレート画像を用いて前記撮像画像に対するテンプレートマッチングを実行する第３の工程と，前記第３の工程でテンプレートマッチングを行った結果，前記テンプレート画像と前記撮像画像との一致度があらかじめ設定した閾値に対して低いか否かを判断する第４の工程と，前記第４の工程で一致度が低いと判断した場合に，位置補正した後，マッチング直前の状態で前記テンプレート画像または前記撮像画像の２値画像に境界線処理を施す第５の工程と，前記第５の工程による境界線処理後の画像の重心を取得する第６の工程と，前記第６の工程による境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する第７の工程と，各要素ごとに膨張／収縮方向を決定し，膨張／収縮を行った後，再度認識処理を実行する第８の工程と，を含むものである。
【００３２】
すなわち，請求項２において，再度各要素ごとに認識することにより，過剰認識の確率を高速にし，かつ隣接する要素の統合を回避し，各要素の位置的な膨張／収縮の度合いに対応して低減することができ，さらに要素間の統合の可能性を除去することにより，一致度のＳ／Ｎ比を向上させることが可能となる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下，本発明の工業文字認識方法について添付図面を参照し，詳細に説明する。
【００３４】
（システムの概要）
図１は，実施の形態に係るシステムの構成を示す説明図である。図において，１０１および１０２は環境照明，１０３はＣＣＤエリアセンサ，１０４は補助照明，１０５は対象製品である。
【００３５】
環境照明１０１・１０２など複数の独立した環境照明の下で，ＣＣＤエリアセンサ１０３を用いて補助照明１０４を備えた撮像系で対象製品１０５の表面に印字されているロゴを認識する場合，以下のようにして行う。
【００３６】
次に，以上のように構成されたシステムにおいて，図１に示すように，環境照明１０１・環境照明１０２など複数の独立した環境照明の下でＣＣＤエリアセンサ１０３を用い，補助照明１０４を備えた撮像系で対象製品１０５の表面に印字されているロゴを認識する例について実施の形態ごとに分けて説明する。
【００３７】
（実施の形態１）
この実施の形態１では，画像認識を応用して製品のロゴなどを認識・識別し，判定する際に，環境照明の変動やロゴの印字状態，表面状態，背景とロゴのコントラストなどにより，認識対象画像の要素の周縁部の画素値と閾値との不安定な相対関係による２値化後の取得画像が，認識に悪影響を及ぼし，過剰認識が生じた場合でも，要素の周縁部分を膨張させて再度マッチングさせることにより，過剰認識を避ける例について述べる。
【００３８】
閉じた光学系を用いない場合，環境照明などの影響を受けやすいため，２値化の閾値決定は通常，モード法や判別分析法など変動閾値決定法を用いる。環境照明の変動がなくロバスト性への配慮を行わないで２値化閾値を固定するなら一定の２値画像を得られる可能性は十分高いものとなる。しかし，能動的な照明の他に環境の変動要因として受動的な照明が存在した場合，経時変化などにより環境が変化することも配慮する必要がある。
【００３９】
図１３は，正常状態におけるロゴ画像の入力状態を示す説明図である。また，図１４は，環境照明が強いなどのように製品周辺が一様に明るいときに撮像されたロゴの状態を示す説明図，図１５は，環境照明が一様に暗いときに撮像されたロゴの状態を示す説明図である。
【００４０】
図１３（正常状態のロゴ），図１４（環境照明が強い場合の撮像ロゴ），図１５（環境照明が暗い場合の撮像ロゴ）のそれぞれについて２値化した例を，図１６（正常状態のロゴ），図１７（環境照明が強い場合の撮像ロゴ），図１８（環境照明が暗い場合の撮像ロゴ）に示す。そのうち，図１６（正常状態のロゴ）をテンプレート画像（標準的図形）として登録（メモリに格納）しておく。
【００４１】
図２は，実施の形態１に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ２０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１に示す如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ２０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ２０３）。
【００４２】
次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度（後述する）が低いか否かを判断する（Ｓ２０４）。ここで，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方を膨張させ，再度マッチング処理を実行する（Ｓ２０５）。
【００４３】
上述の処理におけるテンプレートマッチング（一致度算出など）についてさらに詳述する。重心を画像の要素の位置を表すパラメータとして位置補正を行う。テンプレート画像と撮像画像を排他的論理和を用いて認識の指標である一致度を導出する。この場合，結果画像に残留する画素数が少なければ少ないほど一致していることになる。
【００４４】
テンプレート２値画像の全画素数をＡ，撮像２値画像の全画素数をＢ，ＡとＢとの排他的論理和をＣ，一致度をＤ（％）とすると，Ｄは以下に示す式（１）によって与えられる。
Ｄ＝（Ａ＋Ｂ−Ｃ）／（Ａ＋Ｂ）×１００（％）  ・・・（１）
【００４５】
最初のテンプレートマッチングにより一致度Ｄ０がある設定値より小さい場合，テンプレート画像か撮像画像の一方を膨張させ，再度マッチングし，上記（１）式から一致度Ｄ１を導出する。ここでＤ０＜Ｄ１であれば，さらに膨張して一致度Ｄ２を得る。そして，Ｄ１＜Ｄ２であったならば同一作業をあらかじめ上限を設定する回数ｎ回だけ繰り返し，Ｄｎ＞Ｄｎ＋１となったとき，このテンプレート画像と撮像画像との認識の指標を示す一致度ＤをＤｎとして設定値と比較する。そして，この設定値を厳しくしておくことにより一度，対象製品が間違っていると判断して，誤認識を低減し，確認ルーチンを行うことにより正常な製品の認識の場合における過剰認識率を低減することができる。
【００４６】
一方，上述においてＤ０＞Ｄ１であるならば，他方の画像を膨張し，再度マッチングすることにより得られるＤ１’とＤ０とを比較し，上述と同様の作業を繰り返し実行する。
【００４７】
したがって，この実施の形態１によれば，人が活動可能な環境で，生産ライン上に流れてくる製品の認識をロゴなどを用いて画像認識で行う場合，固有の閉じた光学系を特別に設定することなく，環境照明などの変化に影響され，無駄に人を介在させる過剰判定率を低減することが可能となる。
【００４８】
（実施の形態２）
この実施の形態２では，上述した実施の形態１において要素の周縁部分を膨張させた場合，隣接する要素同士が統合することを回避し，過剰認識率を低減する例について述べる。
【００４９】
この実施の形態２では，実施の形態１の膨張させる処理を収縮させる処理に置き換え，膨張させた際に発生の可能性がある位置補正などに用いる重心位置の変動，要素数の変化に直接影響を与える画像中の要素の統合を回避する。
【００５０】
図３は，実施の形態２に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ３０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ３０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ３０３）。
【００５１】
次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度（実施の形態１と同様の一致度を導出する）が低いか否かを判断する（Ｓ３０４）。ここで，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方を収縮させ，再度マッチング処理を実行する（Ｓ３０５）。
【００５２】
したがって，この実施の形態２によれば，対象画像中の各要素が統合することがないため，誤認識の可能性を低減することが可能となる。
【００５３】
（実施の形態３）
この実施の形態３では，画像自体の変形を回避し，過剰認識の確率を低減する例について述べる。
【００５４】
画像中の要素の周縁部分の不安定性を除去するための膨張／収縮処理に対し，膨張処理後の画像にラベリングを施し，要素数が減少していれば，要素間の統合があったことを示し，膨張処理前の画像に戻し，他方の画像を収縮処理する。また，一方の画像の収縮処理後にラベリングを施し，要素数が増えていれば，要素の分裂を示し，収縮処理前の画像に戻し，他方の画像を膨張処理する。
【００５５】
図４は，実施の形態３に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ４０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ４０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ４０３）。
【００５６】
次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度（後述する）が低いか否かを判断する（Ｓ４０４）。ここで，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方を膨張させて再度マッチング処理を実行する際にラベリング処理を行う（Ｓ４０５）。
【００５７】
そして，膨張後の画像中の要素数が膨張前より少ないか否かを判断する（Ｓ４０６）。ここで，膨張後の画像中の要素数が膨張前より少ないと判断したならば，膨張をキャンセルし，他方を収縮し，再度マッチングを実行する（Ｓ４０７）。
【００５８】
さらに，上述した内容について付言する。最初のテンプレートマッチングにより（１）式の一致度Ｄ０がある設定値より小さい場合，テンプレート画像および撮像画像においてラベリングを実行し，両者の要素数を確認しておく。そして，その要素数に応じて下記▲１▼，▲２▼を実行する。
【００５９】
▲１▼両者の要素数が同数の場合，実施の形態１と同様の動作を行い，再度マッチングする際に要素数を確認し，変化がなければ同じ作業を繰り返し実行する。
【００６０】
▲２▼一方，要素数が少ない場合，少ない方を同数になるまで収縮し，同数になった時点を最初のマッチングとする。以降，▲１▼と同様の作業を繰り返し実行し，最大値を記憶しておく。そして，多い方を同数になるまで膨張し，同数になった時点を最初のマッチングとし，以降，▲１▼の作業を繰り返してその最大値を記憶する。本処理で得られた２つの最大値を比較し，大きい方を本処理での一致度とする。
【００６１】
したがって，この実施の形態３によれば，あらかじめラベリングで要素数の変化を捉え，膨張による要素同士の統合や，収縮による要素の分離を事前に回避し，誤認識の可能性を低減することができる。
【００６２】
（実施の形態４）
この実施の形態４では，画像の要素を膨張／収縮して過剰認識の確率を低下させる際に，一方向からの照明系の影響や，印字のわずかな厚みの陰影に起因する過剰認識要因を個別に避けるために，要素の一方向に膨張／収縮を施す例について述べる。
【００６３】
図５は，実施の形態４に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ５０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ５０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ５０３）。
【００６４】
次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度（後述する）が低いか否かを判断する（Ｓ５０４）。なお，ここでは，一致度の最大値が得られた時点で，上下左右方向に膨張あるいは収縮を順次施して一致度を確認し，最大値が得られた時点での一致度を認識の指標とする。
【００６５】
上記ステップＳ５０４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方の上下左右方向を個々に膨張／収縮させ，各々の処理に対して再度マッチングを実行する（Ｓ５０５）。
【００６６】
したがって，この実施の形態４によれば，照明系の指向的な変化に対応して，過剰判定率を抑制することが可能となる。
【００６７】
（実施の形態５）
この実施の形態５では，他方向から独立した照明系の影響や，それに伴って  印字のわずかな厚みの陰影に起因する他方向への膨張／圧縮に対応して，過剰認識要因を個別に避けるために，要素の一方向に膨張／収縮を施して，過剰認識の確率を低減する例について述べる。
【００６８】
図６は，実施の形態５に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ６０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ６０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ６０３）。
【００６９】
次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度（後述する）が低いか否かを判断する（Ｓ６０４）。
【００７０】
上記ステップＳ６０４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方の上下左右方向を個々に膨張／収縮させ，各々の処理に対して再度マッチングを実行する（Ｓ６０５）。さらに膨張または収縮させる方向を組み合わせて同処理を実行する（Ｓ６０６）。
【００７１】
すなわち，上述した処理では，上下左右方向に膨張あるいは収縮を順次施して一致度を確認し，一致度が向上した方向の膨張あるいは収縮を残して，他の方向の膨張または収縮をさらに行い，最大値が得られた時点での一致度を認識の指標とする。
【００７２】
したがって，この実施の形態５によれば，実施の形態４に対し，さらに精度の高い認識が実現する。
【００７３】
（実施の形態６）
この実施の形態６では，再度の認識の一致度が高い値が得られた膨張収縮の方向によって補助照明の照度を変化させることにより，環境照明の変動に起因して繰り返し生じる過剰認識を排除する例について述べる。
【００７４】
図７は，実施の形態６に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ７０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ７０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ７０３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ７０４）。
【００７５】
上記ステップＳ７０４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方の上下左右方向を個々に膨張／収縮させ，各々の処理に対して再度マッチングを実行する（Ｓ７０５）。さらに膨張または収縮させる方向を組み合わせて同処理を実行し（Ｓ７０６），膨張した側より照射する照明系の照度を上げるか，または収縮側より照射する照明系の照度を下げる（Ｓ７０７）。
【００７６】
すなわち，あらかじめ上下左右の４方向からの補助照明を備えておき，上述した過剰判定抑制ルーチンを発動する認識回数が設定回数を超過した時点で，繰り返しの過剰判定要因として環境照明の補助を必要とすると判断し，膨張を施した側から照射する補助照明の照度を上げる。あるいは収縮を施した側から照射する補助照明の照度を下げる。そして，再度マッチングして一致度を確認し，膨張または収縮を用いる過剰判定抑制ルーチンに移行しない照度に固定する。
【００７７】
したがって，過剰判定率を下げている照明の指向性を把握し，繰り返し発生する過剰判定の要因を除去することが可能となる。
【００７８】
（実施の形態７）
この実施の形態７では，画像中の要素ごとに他のメモリ上にコピーして膨張／収縮を施すことにより，隣接する要素を同時に膨張／収縮することがないので，これを利用し，要素間の統合を生じさせることなく，過剰認識の確率を低減することを可能にする例について述べる。
【００７９】
図８は，実施の形態７に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ８０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ８０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ８０３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ８０４）。
【００８０】
上記ステップＳ８０４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方の各要素を順次他のメモリ上にコピーする（Ｓ８０５）。さらに，移動した各要素を膨張／収縮し，再度マッチングを実行する（Ｓ８０６）。つまり，対象の要素を切り取って他のメモリに移して太らせることにより，くっつきがなくなる。
【００８１】
さらに付言すれば，テンプレート画像と撮像画像の両者にラベリングを施し，各要素ごとに順次別メモリにコピーし，初回のマッチングを行い先に述べた（１）式において一致度Ｄ０を得る。初回のマッチングの一致度Ｄ０が設定値より小さい値の場合，その要素に関しての過剰判定抑制ルーチンに移行し，一致度の最大値が得られた時点で，その要素の一致度として格納しておく。他の要素に関して同様の作業を実行し，それぞれの要素での一致度の最大値の中で，最小の値をテンプレート画像と撮像画像との一致度として認識に指標とする。
【００８２】
したがって，この実施の形態７によれば，要素間の統合する可能性を排除し，かつ一致度のＳ／Ｎ比を向上させることが可能となる。
【００８３】
（実施の形態８）
この実施の形態８では，膨張／収縮を実施するその回数または膨張／収縮の画素数を，最初に面積測定することによって決定する例について述べる。
【００８４】
初回のマッチング前にテンプレート画像と撮像画像の両者の面積を計測し，膨張または収縮の度合いを導出してから，一方の画像の膨張あるいは収縮を実行する。
【００８５】
図９は，実施の形態８に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ９０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ９０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ９０３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ９０４）。
【００８６】
上記ステップＳ９０４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像とテンプレート画像の面積を計測し（Ｓ９０５），上記処理後の両画像を再度マッチングする（Ｓ９０６）。つまり，何れかの面積を計測して一致するまで太らせるかやせさせる。
【００８７】
したがって，この実施の形態８によれば，実施の形態１において，膨張あるいは収縮処理後における再マッチングを省略することにより，迅速な処理が実現する。
【００８８】
（実施の形態９）
この実施の形態９では，実施の形態８において各要素ごとの面積測定を行い，膨張／収縮を実施し，各要素ごとの位置的な膨張／収縮の度合いに個別に対応することができ，かつ隣接する要素との統合を回避し，再度各要素ごとに認識することにより過剰認識の確率を高速に低減する例について述べる。
【００８９】
図１０は，実施の形態９に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ１００１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ１００２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ１００３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ１００４）。
【００９０】
上記ステップＳ１００４において，一致度が低いと判断したならば，認識対象画像かテンプレート画像の一方の各要素を順次他のメモリ上にコピーする（Ｓ１００５）。そして，コピーした各要素の面積を計測する（Ｓ１００６）。さらに，認識対象画像かテンプレート画像の一方の要素を膨張／収縮する（Ｓ１００７）。そして，各要素の面積が一致しているか否かを判断し（Ｓ１００８），各要素の面積が一致していると判断したならば，再度マッチングを実行する（Ｓ１００９）。
【００９１】
すなわち，テンプレート画像と撮像画像の各要素を順次別のメモリにコピーし，各要素での初回のマッチング前に面積を計測し，膨張あるいは収縮の度合いを決定し，一方の画像に実施する。
【００９２】
したがって，この実施の形態９によれば，実施の形態８において要素間の統合する可能性を除去し，一致度のＳ／Ｎ比を向上させることが可能となる。
【００９３】
（実施の形態１０）
この実施の形態１０では，マッチング前の境界線画像の重心とマッチング後の結果画像の重心を取得し，それらの変移を検出することにより，膨張／収縮方向を検知して試行錯誤を排除し，最適な膨張／収縮処理を実施し，再度認識するこで過剰認識の確率を高速に低減可能にする例について述べる。
【００９４】
図１１は，実施の形態１０に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ１１０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ１１０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ１１０３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ１１０４）。
【００９５】
上記ステップＳ１１０４において，一致度が低いと判断したならば，位置補正後，マッチング直前の状態でテンプレートまたは撮像画像の２値画像に境界線処理を施す（Ｓ１１０５）。さらに，境界線処理後の画像の重心を取得し（Ｓ１１０６），境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する（Ｓ１１０７）。そして，検出した膨張／収縮方向より認識対象画像かテンプレートの一方を膨張／収縮し，再度マッチングする（Ｓ１１０８）。
【００９６】
さらに，付言する。初回のテンプレート画像と撮像画像とのマッチング前に，両者の重心，面積，各要素の高さの総和，各要素の幅の総和の各値を取得し，テンプレート画像の重心と撮像画像の重心を一致するように位置補正を行い，その位置を記憶する。位置補正後，テンプレート画像あるいは撮像画像の境界線処理を施し，境界線画像の重心を取得する。
【００９７】
マッチング後に得られた結果画像の重心を位置補正に用いた重心と比較し，図１９に示すようにマッチング前の境界線画像の重心６とマッチング後の重心７の位置ずれが不変で，かつ一致度が設定値より低い場合は，各方向に対して均等に膨張／収縮し，再度マッチングを行う。
【００９８】
一方，図２０に示すように，マッチング前の境界線画像の重心８とマッチング後の重心９の位置が上下方向に各要素の幅の総和の２分の１以上ずれているとき，その方向に膨張／収縮を行う。同様に，左右方向には各要素の高さ総和の２分の１以上ずれているとき，その方向に膨張／収縮を実施し，再度マッチングを実行する。位置補正に通常の画像の重心を用い，指向的な膨張／収縮を画像全体に対する影響を平均化している。また，膨張／収縮の方向を顕在化するために境界線画像の重心を基準としている。
【００９９】
したがって，この実施の形態１０によれば，過剰判定抑制ルーチンに移行する前に照明の指向性により決定する膨張または収縮の方向を取得し，限定して過剰判定抑制ルーチンを発動することが可能となる。
【０１００】
（実施の形態１１）
この実施の形態１１では，上述した実施の形態１０において再度各要素ごとに認識することにより，過剰認識の確率を高速にし，かつ隣接する要素の統合を回避し，各要素の位置的な膨張／収縮の度合いに対応して低減する例について述べる。
【０１０１】
図１２は，実施の形態１１に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。まず，正常状態のロゴ（２値化データ）をテンプレート画像として入力する（Ｓ１２０１）。この入力はあらかじめ格納されているロゴデータから読み出すなどにより行う。続いて，図１の如くシステムを用いて対象製品１０５に印字されているロゴを撮像し，２値化データとして入力する（Ｓ１２０２）。そして，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの照合，いわゆるテンプレートマッチングを行う（Ｓ１２０３）。次いで，上記テンプレートマッチングを行った結果，正常状態のロゴと対象製品１０５のロゴとの一致度が低いか否かを判断する（Ｓ１２０４）。
【０１０２】
上記ステップＳ１１０４において，一致度が低いと判断したならば，位置補正後，マッチング直前の状態でテンプレートまたは撮像画像の２値画像に境界処理を施す（Ｓ１２０５）。さらに，境界線処理後の画像の重心を取得し（Ｓ１２０６），境界線画像の重心位置からマッチング後の画像の重心位置の変移より膨張／収縮方向を検出する（Ｓ１２０７）。そして，各要素ごとに膨張／収縮方向を決定し，膨張／収縮を行った後，再度認識処理を実行する（Ｓ１２０８）。
【０１０３】
さらに説明すると，はじめにテンプレート画像と撮像画像の両方にラベリングを実行し，両者の要素数を取得する。また，各要素の重心，高さ，面積，幅を取得し，各要素ごとにマッチングを，他のメモリに移動して行う。各要素ごとのマッチング前後の重心の位置ずれから膨張／収縮の方向を決定し，膨張または収縮処理後，再度マッチングを実施する。
【０１０４】
したがって，この実施の形態１１によれば，上述した実施の形態１０において要素間の統合の可能性を除去し，一致度のＳ／Ｎ比を向上させることが可能となる。
【０１０５】
さて，以上説明してきた各実施の形態では，製品のロゴを認識する例をとって説明した。たとえば，不規則な多種少量生産が行われている製品の前面に印字されたロゴを認識することにより，発生頻度は低いが絶対発生させてはいけない不良であるカバーの取付けミスを検出するときに，様々な環境照明が設置され，手組み主体の生産ラインで行う際に，組み付けミスの修理に人が活動するため，固有の閉じた光学系を設定することができないなど，環境の変動に影響されやすい状況であっても，過剰認識により修理者に対して誤報を発信する確率を低減することができる。
【０１０６】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明に係る工業文字認識方法（請求項１）によれば，画像中の要素の周縁部分の不安定性を除去するための膨張／収縮処理に対し，膨張処理後の画像にラベリングを施し，要素数が減少していれば，要素間の統合があったことを示すので膨張処理前の画像に戻し，他方の画像を収縮処理し，一方の画像の収縮処理後にラベリングを施し，要素数が増えていれば，要素の分裂を示すので収縮処理前の画像に戻し，他方の画像を膨張処理することにより，あらかじめラベリングで要素数の変化を捉え，膨張による要素同士の統合や，収縮による要素の分離を事前に回避し，誤認識の可能性を低減することができる。
【０１１５】
また，本発明に係る工業文字認識方法（請求項２）によれば，マッチング前の境界線画像の重心とマッチング後の結果画像の重心を取得し，それらの変移を検出することにより，膨張／収縮方向を検知して試行錯誤を排除し，最適な膨張／収縮処理を実施し，再度認識することで過剰認識の確率を高速に低減可能にし，かつ過剰判定抑制ルーチンに移行する前に照明の指向性により決定する膨張または収縮の方向を取得し，限定して過剰判定抑制ルーチンを発動することができる。
【０１１６】
また，本発明に係る工業文字認識方法（請求項３）によれば，請求項２において，再度各要素ごとに認識することにより，過剰認識の確率を高速にし，かつ隣接する要素の統合を回避し，各要素の位置的な膨張／収縮の度合いに対応して低減することができ，さらに要素間の統合の可能性を除去することにより，一致度のＳ／Ｎ比を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るシステムの構成を示す説明図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態２に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態３に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態４に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態５に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態６に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態７に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態８に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態９に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態１０に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態１１に係る基本的な識別手順例を示すフローチャートである。
【図１３】正常状態におけるロゴ画像の入力状態を示す説明図である。
【図１４】環境照明が強いなどのように製品周辺が一様に明るいときに撮像されたロゴの状態を示す説明図である。
【図１５】環境照明が一様に暗いときに撮像されたロゴの状態を示す説明図である。
【図１６】図１３のロゴ画像に対応するテンプレート２値化画像を示す説明図である。
【図１７】図１４（環境照明が強い場合）のロゴ撮像画像に対応する撮像２値化画像を示す説明図である。
【図１８】図１５（環境照明が暗い場合）のロゴ撮像画像に対応する撮像２値化画像を示す説明図である。
【図１９】実施の形態１０に係り，マッチング前の境界線画像の重心とマッチング後の位置ずれが不変で一致度が設定値より低い場合の画像例を示す説明図である。
【図２０】実施の形態１０に係り，マッチング前の境界線画像の重心とマッチング後の位置ずれが生じている場合の画像例を示す説明図である。
【符号の説明】
１０１，１０２  環境照明
１０３  ＣＣＤエリアセンサ
１０４  補助照明
１０５  対象製品
６，７，８，９  重心
【図１】
0003844594.tif 000002
【図２】
0003844594.tif 000003
【図３】
0003844594.tif 000004
【図４】
0003844594.tif 000005
【図５】
0003844594.tif 000006
【図６】
0003844594.tif 000007
【図７】
0003844594.tif 000008
【図８】
0003844594.tif 000009
【図９】
0003844594.tif 000010
【図１０】
0003844594.tif 000011
【図１１】
0003844594.tif 000012
【図１２】
0003844594.tif 000013
【図１３】
0003844594.tif 000014
【図１４】
0003844594.tif 000015
【図１５】
0003844594.tif 000016
【図１６】
0003844594.tif 000017
【図１７】
0003844594.tif 000018
【図１８】
0003844594.tif 000019
【図１９】
0003844594.tif 000020
【図２０】
0003844594.tif 000021