JPH02268388A - 文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、工業製品、例えばＩＣなどの電子部品の表面
に表示されている文字や記号などを認識する文字認識方
法に係り、特にかすれ文字やにじみ文字であっても、ま
た、文字列が傾いている場合であってもそれら文字や文
字列が良好に認識されるようにした文字認識方法に関す
るものである。

［従来の技術］ これまでにあっては、特開昭５５−１５７０７８号公報
に記載のように１文字はその文字固有の形状に依存して
認識されるようになっている。一方、手書き文字等の認
識では、多くは抽出されたストロークによるものどなっ
ている。

［発明が解決しようとするｌ１題］ しかしながら、これまでの文字認識方法による場合は、
′多種フォント（書体やサイズ）の文字が混在している
場合や１文字のかすれ、にじみなど多少の切字不良、゛
文字列の傾き具合については特に配慮されていないもの
となっている。多種フォントの文字が存在する場合には
、フォント対応に辞書データが要され辞書データ格納用
メモリとして大容量のものが要され−るばかりが、辞書
データとの照合に多くの時間が要されるものとなってい
る。また１文字にかすれ、にじみがある場合や文字列に
傾きがある場合には、−認識不能、あるいは誤認識を招
来する虞れが多々あったものである。

本発明の目的は、各種フォント対応に辞書データが要さ
れない文字認識方法、文字列を必要に応じ高速に認識し
得る文字認識方法を供するにある。

本発明の他の目的はまた背景に対する文字の明るさの自
動識別や、多値化二次元画像データを２値化する上での
最適なしきい値の生成１文字列が傾いている場合での文
字高さ方向の最適な切出し、かすれ文字やにじみ文字に
対する文字列方向の最適な切出しがそれぞれ考慮された
文字認識方法を供するにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的は、文字より抽出された特徴ベクトルと、予め
用意されている候補文字各々についての辞書ベクトルと
の比較を複数種の特徴ベクトルについて順次行なう度に
、所定距離以上層れた文字を候補文字群より除外するこ
とで達成される。その際での文字列の高速認識はまた特
定文字列部分に対する優先的な認識・照合や、候補文字
が相当絞られた段階での認識終了、候補文字群の予めの
限定によって達成される。更に他の目的は、文字あるい
は文字列自体の明るさは背景のそれより頻度水であると
認識することで、多値化二次元画像データを２値化する
ための最適しきい値は明るさについてのヒストグラムよ
り自動的に生成することで、文字列が傾いている場合で
の文字高さ方向での切出しは１文字列方向に適当間隔で
分割された文字列部分各々についての文字列方向への投
影分布にもとづき決定することで、かすれ文字に対する
文字列方向の切出しは１文字列の文字列方向での存在区
間を文字数で等分割した際に、分割領域各々において抽
出された所定幅未満の文字存在区間を近傍に存在する文
字存在区間に併合せしめることで、にじみ文字に対する
文字列方向の切出しはまた文字幅よりより大の文字存在
区間が文字数で等分割された際に、等分割点各々の近傍
に存在する極小点を切出し点とすることでそれぞれ達成
される。

［作用］ 候補文字各々についての辞書ベクトルは各種フォントの
平均として予め複数種の特徴ベクトルとして求められて
いるが、候補文字各々についての辞書ベクトルと、認識
対象としての文字より抽出された特徴ベクトルとの比較
を複数種の特徴ベクトル各々について順次行なう度に、
所定距離前れている候補文字を候補文字群より除外する
ようにすれば、フォント如何によることなく殆どの文字
を認識し得るというものである。また、文字列を゛構成
する文字を全で認識する必要がない場合を考慮すれば、
特定文字列部分のみ、あるいはこれを優先的に認識・照
合処理することで、文字認識は速やかに行なわれること
になる。さらに、候補文字が完全に１つに絞られなくて
も可とする場合には、誤認識を誘引することなく候補文
字がある程度絞られた段階で認識処理を終了したり、候
補文字が例えば数字のみと予め知れている場合には候補
文字群を予め数字のみに限定しておくようにすれば、文
字は速やかに認識されることになる。

ところで、文字の認識に際しては文字や文字列がウィン
ドウ内に含まれるようにして、そのウィンドウ内多値化
二次元画像データは所定に画像処理されるが、それには
先ず背景の明るさと文字自体のそれとの違いを自動的に
識別したうえ最適なしきい値でウィンドウ内多値化二次
元画像データを２値化することが必要となっている。一
般にウィンドウ内面積全体に占める背景の割合は文字の
それより大きいことから、明るさについてのヒストグラ
ムのピーク頻度対応の明るさは背景のものとして、その
明るさとは相当具なった明るさは文字のそれとして認識
し得ることになる。また、明るさについてそのヒストグ
ラムの形状特徴からは、例え明らかな各部分が存在しな
い場合であっても、背景と文字を明確に分離し得る２値
化用しきい値が得られるものとなっている。以上のよう
にして２値化された画像データからは文字が文字単位に
切出し抽出される必要があるが、特に文字が全体として
傾いている場合には、文字列方向に適当間隔で分割され
た文字列部分各々についての文字列方向への投影分布に
もとづき、文字列部分対応に文字高さ方向の切出しを最
適に行ない得るものとなっている。かすれ文字やにじみ
文字についての文字列方向の切出しについては、所定幅
未満の文字存在区間の他への併合処理によってかすれ位
置での切出しを防止したり、より幅大の文字存在区間に
対する最適な再分割処理によって、文字間に存在するに
じみに容易に対処し得るものとなっている。

［実施例］ 以下、本発明を第１図から第２８図により説明する。

先ず本発明が適用可とされた実装基板自動外観検査装置
について説明すれば、第２図はその一例での外観構成を
示したものである０本装置は基板２０１上に実装された
ＩＣ，ＬＳＩ、コンデンサ等の部品名を読み取ったうえ
予め用意されているデータと照合し、設計通りに正しく
部品が実装されているか否か検査するためのものである
。本装置は図示のように、対象物である部品が実装され
た基板２０１を移動させ認識対象物を所定の位置に設定
するｘＹテーブル２０２．その認識対象物を均一に照明
する照明装置２０３、認識対象画像を撮像するＴＶカメ
ラ２０４．その撮像画像を処理する認識装置２１１．撮
像した画像、または処理した画像を表示するモニタ２０
５．これら装置の動作を制御する各種データを入力２表
示するためのＣＲＴ　２０６やキーボード２０７、検査
結果を出力するプリンタ２０８、外部の装置とデータの
授受を行なうフロッピーディスク２０９、本装置自体の
スタート、ストップ等の制御を行なうパネルスイッチ２
１０からなる。これら以外にも１合焦点画像を得るため
のＺ軸駆動機構、文字サイズの大小に対応するため。

光路長が異なるように複数台のＴＶカメラを設定し、複
数の倍率で撮像できるような光学系が用意される場合も
あるものとなっている。

さて、第３図は認識装置の構成をその周辺とともに示し
たものである。認識装置は図示のように、ＴＶカメラ２
０４からの入力画像の量子化やこれの画像メモリ３０２
への格納、各種画像のモニタ２０５への出力表示を行な
う画像入出力ボード３０３、高速に演算処理を行なうＤ
ＳＰ３０４を搭載したＤＳＰボード３０５．ハードディ
スク３０６やフロッピーディスク２０９をコントロール
するディスクコントローラ３０７、ＸＹ子テーブル０２
とそのＺ軸をコントロールするｘＹｚコントローラ３０
８、パネルスイッチ２１０からの割込み入力を行なうＤ
Ｉ１０３０９、そしてこれら全体を制御するＣ　Ｐ　Ｕ
３１０からなるものとなっている。

ＴＶカメラ２０４からの画像データは予め記述され格納
されているプログラムに従って発せられる、ＣＰＵ３１
０からの指令により画像入出力ボード３０３内の画像メ
モリ３０２、あるいはＤＳＰボード３０５内の画像メモ
リ３１１、またはその双方に格納され。

ＣＰ　Ｕ３１０からの指令によって画像入出力ボード３
０３内の画像メモリ３０２の画像データは直接処理され
るものとなっている。また、ＤＳＰボード３０５内の画
像メモリ３１１の画像データはＤＳＰボード３０５内に
ある命令語メモリ３１２に格納されている命令とともに
ＤＳＰ３０４内部に取り込まれ処理されるようになって
いる。因みに１画像メモリ３１１の画像データは命令語
メモリ３１２からの命令によってＤＳＰ３０４で処理さ
れるが、ＣＰ　Ｕ３１０からの命令によっても処理可能
となっている。

第４図はその実装基板自動外観検査装置での文字認識フ
ロー全体の概要を示したものである。これによる場合、
先ず処理４０１によってはＸＹ子テーブルより対象物と
しての部品が実装された基板が移動され、その対象物が
ＴＶカメラの視野内に設定された後は、処理４０２によ
ってＴＶカメラで対象物を撮像し、認識装置内に多値化
二次元画像データが取り込まれるようになっている。こ
の後は、文字の表示されている位置は予め知れているこ
とから、処理４０３によって読み取るべき文字列の表示
されている範囲にはウィンドウが設定され、更に処理４
０４によってこのウィンドウ内多値化二次元画像データ
はこれ自体より自動的に設定された２値化用しきい値に
より２値化されるようになっている。以降、この２値化
画像データを処理することによって、文字が認識される
ようになっているものである。

文字の認識においては先ず処理４０５によってその２値
化画像データより文字が１文字車位に切り出されるが、
切り出された文字各々が処理４０６によって特定された
ものとして認識されるようになっている。一般に製品の
管理等での文字読取処理ではこれで一連の処理は終了と
なり、認識結果は外部に表示されるものとなっている。

しかしながら、実装基板外観検査では処理４０７によっ
てその認識結果は予め用意されているデータと照合され
、データに一致するか否かが判定されるものとなってい
る。この照合処理では文字列を構成する文字を全て認識
した後に照合を行なう場合と、文字を１文字単位に認識
する度に照合を行なう場合とが考えられるが、文字列の
特定部分についての優先的認識・照合上からは後者が有
利となっている。

この読取・照合処理４１０によって認識結果がデータと
一致すると判定された場合には、対象物は基板に正しく
実装されていると判断されるものである。また、もしも
、不一致と判定された場合は。

処理４０８によってその対象物に代替品あるいは互換量
が存在するか否かが判定されるようになっている。機能
は同一であるも１品名表示が異なったものに置換されて
いる場合があるからである。したがって、代替品が存在
しないと判定された場合には、一応実装誤りであると判
断されたうえ次対象物に対する文字認識処理に移行する
が、もしも代替品が存在する場合には、この代替品につ
いての文字認識処理が改めて行なわれるものとなってい
る。この代替品についての処理に先立っては、処理４０
９によって認識結果と照合されるべきデータは代替品対
応のものに変更されることは当然であるが、この他必要
に応じＸＹ子テーブル移動やウィンドウの再設定のため
のデータ変更が行なわれるようになっている。ＸＹ子テ
ーブル移動やウィンドウの再設定が必要に応じ行なわれ
た後、文字の切出し処理が行なわれるようになっている
ものである。これは、品名表示位置が視野内に収まって
いない場合には必要量ＸＹ子テーブル移動され、また、
視野内に収まっていても品名表示位置や文字数が異なる
場合にはウィンドウが再設定される必要があるからであ
る。

以上文字認識処理の概要について説明したが。

処理４０４．４０５．４０６．４１０各々の詳細は以下
のようである。

即ち、先ず多値化二次元画像データの２値化方法につい
て説明すれば、多値化二次元画像は背景と文字とに明確
に分離されるべく２値化される必要があるものとなって
いる。第５図（ａ）は対象物の表面画像の一部をウィン
ドウ内多値化二次元画像として示すが、これについての
明度ヒストグラムは第５図（ｂ）に示すように、背景明
度の分布曲線■と、文字等の明度の分布曲線■とが重な
り合っていると考えられる。したがって、この２つの分
布曲線■、■の交点での明るさをしきい値Ｓとして設定
すれば、文字等を背景から分離抽出することが可能とな
る。ところで、一般に明度ヒストグラムの変曲点（分布
曲線■、■の交点を含む）を推定する方法としては種々
考えられるものとなっている。例えば第５図（ｂ）にお
いて１分布曲線■を正規分布曲線と考えてそのパラメー
タを決定し、ヒストグラムから■の成分を除き残りから
■の部分を決定したうえ■と■との交点での明るさをし
きい値として求めようというものである。この場合には
正規分布曲線としてではなく、２次曲線として近似する
ことも可能となっている。より一層しきい値を簡便に求
める方法としては１例えば第６図に示すように、曲線上
の適当な点から接線を引き、この接線と明るさ軸との交
点をしきい値Ｓとして用いることも考えられる。また、
第７図に示すように、ピーク点Ａと分布の一番延びた点
Ｂとを直線で結び、この直線からヒストグラム上の最遠
点を変曲点として求めることもできる。

この方法は第８図に示すように、２つのピークを有する
場合にも有効となっている。一方、第９図に示す方法で
は、ピークのまわりの明るさ頻度を何点かサンプリング
したうえ２次方程式や正規分布方程式に近似し、これと
明るさ軸との交点がしきい値Ｓとして決定されている。

また、第１０図に示す方法では、明るさ一頻度曲線より
累積曲線をＨｉ＝、Σ　ｈｉ（ｉ＝Ｏ〜明るさＭａｘ値
）として求１：０ め、これを２本の直線Ｑ、、Ｑ、で近似しその交点をし
きい値Ｓとして決定したり、累積頻度値の１０％と９０
％というように、適当な２つの設定値を結ぶ直線りから
最遠（距離）Ｄを与える点がしきい値Ｓとして求められ
るようになっている。

さて、ここで、第７図に示したしきい値決定法に例を採
り具体的に処理動作を説明すれば、第１１図に示すよう
である。

即ち、第１１図は最適しきい値決定処理のフローを示し
たものである。これによる場合、先ず処理１１０１にお
いてヒストグラム中で頻度がある値Ｐを越える明るさの
最小値ｆ　ｗｉｎと最大値ｆｍａｘ、更には頻度のピー
ク位置ｆ　ｐｅａｋが求められた後は、処理１１０２に
よってｆ　ｐｅａｋからｆ　ｗａｘ、　ｆ　ｓｉｎ各々
への距離が比較されるようになっている。一般に、距離
が大きな方に文字の明るさがあるためｆｍａｘ−ｆ　ｐ
ｅａｋの方が大ならほぼ白文字であり、ｆｐｅａｋ−ｆ
　ｗｉｎの方が大ならほぼ黒文字として自動的に認識し
得るものとなっている。処理１１０２での判定結果は処
理１１０３．１１０７の何れかによって記憶されるが、
白文字の場合には処理１１０４．１１０５によって点（
ｆ　ｐｅａｋ　、　ｈ　ｐｅａｋ）と点（ｆｍａｘ、　
ｈｍａｘ）とを結ぶ直線Ｆまでの、ヒストグラム上の各
点（ｆｉ。

ｈｉ）からの距離Ｑｉが調べられるようになっている。

処理１１０５によっては順次点（ｆｉ、　ｈｉ）対応の
Ｑｉが求められる度に、Ｑｉを最大とする点（ｆｉ。

ｈｉ）が選択されるようになっており、したがって、処
理１１０４でチエツクが終了したと判断された時点で選
択されている点（ｆｉ、　ｈｉ）は変曲点として求めら
れるものである。結局そのｆｉが最適しきい値として設
定されるものである。

因みに距離Ｑｉは以下の式より求められるものとなって
いる。

Ｑｉ＝ｌ　Ｆ　Ｘ　’ｌ　Ｉ　／Ｉ　Ｆｌ一方、処理１
１０２での判定結果が黒文字である場合には、処理１１
０８によってｆｍａｘ、　ｈｍａｘをそれぞれｆｍｉｎ
、　ｈｍｉｎに置き換えて白文字の場合と同様にして処
理すればよいものである。

このように、比較的簡単な計算で文字等を明瞭に、且つ
安定に抽出し得る最適しきい値を決定し得るものである
。

次に文字切出し処理について説明すれば１文字の切出し
は先ず文字高さ方向について行なった後、文字幅方向に
ついて行なわれる。これまでにあっては第１２図（ａ）
に示すように、ウィンドウ内２値化二次元画像データに
対しては文字幅方向に投影分布をとり、その分布の値と
して、あるしきい値よりも小さい値の２つの極小点が存
在する場合には、それら極小点によって囲まれ、且つそ
のしきい値以上の値をもつ文字高さ領域（’／ｌ−’／
＊間領域）が目的のものとして切り出されるようになっ
ている。しかしながら１文字列が視野に対し第１２図（
ｂ）に示すように傾いている場合には、投影分布上に適
当なしきい値を設定することが困難となり１文字高さ領
域を良好に切り出しし得ないものとなっている。このよ
うな不具合は、ウィンドウ内２値化二次元画像データを
文字幅方向に適当にｎ分割し１分割領域各々では文字の
傾きは十分無視し得るものとして、分割領域各々におい
て求められた、文字幅方向への投影分布より分割領域対
応に文字高さ領域が求められるものとなっている。

第１３図はその場合での処理フローを示したちのである
。これを第１４図を参照しつつ説明すれば、処理１３０
１によってウィンドウ内２値化二次元画像データは文字
幅方向に、第１４図（ａ）に示すようにｎ（本例ではｎ
＝４）分割されたうえ、分割領域各々では文字幅方向に
投影分布が求められるものとなっている。この場合、分
割幅は必ずしも均等でなくてもよく、一般に文字幅の１
倍以上となっている６次に処理１３０２によっては適当
なしきい値を越える文字領域が分割領域対応の投影分布
より上側座標ｔｒｔ　＜ｘｔ　ｙ）　（ｉ＝１〜ｎ）、
下側座標Ｄ＋　（ｘｅ　ｙ）（１＝１〜ｎ）の組として
求められるようになっている。更に処理１３０３によっ
て上側座１？Ｉ　Ｕ　＋　、下側座標ＤＩ各々について
最近似直線が例えば第１４図（ｂ）に示すように求めら
れたうえ。

最近似直線に対する誤差が許容範囲内か否かが処理１３
０４によって判定されるようになっている。例えばＵ、
に関しては、Ｕｔ各々から最近似直線までの誤差Ｌ１が
許容範囲内にあるか否かが判定されているものである。

ＤＩについても同様である。

もしも、大きな誤差をもった点が存在する場合には、処
理１３０５によってその点を除き再び最近似直線が求め
られ、除かれた点は最近似直線から補間されるようにし
て、分割領域各々において文字高さ方向での切出し位置
がｙｔｉ＋ｙｔｌとして第１５図（ａ）に示すように得
られるものである。

次に文字幅方向の切出しについて第１６図により説明す
れば、分割領域各々においては処理１６０１により切出
し位置ｙ１＋　＋　’／　ｔ　ｉで示された範囲内で文
字高さ方向に投影分布が第１５図（ａ）に示すように求
められるものとなっている。次に処理１６０２により投
影分布は適当なしきい値と比較されることで、文字切出
し位置ｘ　ｔ　−ｘ　ｔ　、・・・＋ＸＮがグループ分
割点として決定されるものとなっている。しかしながら
、第１５図（ｂ）、　（ｃ）に示すように文字がかすれ
ていたり、にじんでいる場合には１文字の幅内にも不要
な切出し位置が生じたり、文字間で切出し位置を検出し
得ないなど、不具合を生じることになる。このような不
具合を解消すべく本発明では切り出されたグループの統
合処理や分割処理が行なわれることで、正確に文字切出
し位置が得られるものとなっている。

即ち、投影分布は処理１６０２によって第１７図（ａ）
に示すように、グループ分割点Ｘ□〜Ｘ、によってグル
ープ分けされるが、先頭グループのグループ開始点（Ｘ
′、相当位置）Ｘｓと末尾グループのグループ終了点（
Ｘ′、相当位置）Ｘｓとの間は処理１６０３によって推
定文字数に応じて仮想的に等分割されるようになってい
る１本例では推定文字数は４文字とされ、Ｘ′１〜Ｘ′
、は仮想分割点として設定されたものとなっている。次
に仮想的に等分割された領域各々においては、処理１６
０４によって所定幅未満のグループが抽出された場合に
は、第１７図（ｂ）に示すようにそのグループは近傍に
存在する所定幅以上のグループに併合、あるいは統合さ
れるようになっている。もしも、左右両側に幅大のグル
ープが存在する場合には、所定幅未満のグループはこれ
よりみて仮想分割点が遠い方の側のものに併合されるも
のとなっている。既に存在しているものは別として、こ
のような統合・併合処理によっては推定文字幅よりより
幅が大のグループが新たに出現する可能性があるが、処
理１６０５によってはそのような幅大のグループが抽出
されるようになっている。抽出されたグループについて
は、これに含まれる文字数が推定されたうえ、その文字
数に応じそのグループは等分割された後、等分割点近傍
に存在する極小点は新たな文字切出し位置として定めら
れるものとなっている。例えば第１７図（ｃ）に示すよ
うに、２文字分の幅をもつと考えられるグループについ
ては、等分割点Ｘ／Ｐを中心とした一定範囲内において
極小点が探索され、探索された極小点は文字間の境界と
して扱われるものである。

更に文字読取処理について説明すれば、文字の認識はそ
の文字のフォント如何によることなくその文字の特微量
を用い、候補となる文字を徐々に限定することで行なわ
れるようになっている。その特微量はＮ次元ベクトルと
して表現され、複数種の特徴ベクトルが候補文字対応に
辞書ベクトルとして用意されたものとなっている。具体
的には候補文字対応に用意された複数種の特徴ベクトル
各々と、認識対象としての文字より抽出された特徴ベク
トル各々とは相対応するベクトル間で順次比較されるこ
とによって、比較の度に差分が評価されるものとなって
いる。比較途中である候補文字についての累積差分評価
値が大となる場合には、この文字は候補文字群より除外
されるようにすれば、ただ１種類の特徴ベクトルでは判
断し得なくとも、複数種の特徴ベクトルによっては最終
的に認識対象を特定の文字として認識することが可能と
なるものである。

第１図は１文字当りの文字認識処理のフローを示したも
のであるにれによる場合、先ず処理フロー１０１によっ
て候補とされる文字が文字コードとして初期設定された
後、処理１０２によって認識対象としての文字からはあ
る特徴ベクトルが抽出されるようになっている。この後
は処理１０３によって予め用意されている。候補文牢番
々についての特徴ベクトルとの間で差分が求められたう
え、処理１０４によってその差分が予め用意されている
辞書ばらつきベクトルで評価されるものとなっている、
候補文字対応に得られる評価値は処理１０５により、そ
れまでに得られている候補文字対応累積評価値に加算さ
れるが、これら候補文字対応累積評価値にもとづいては
処理１０６によって候補文字群より、所定値以上離れた
文字が除外されることによって、候補文字の限定が行な
われるものとなっている。

以上の１特徴ベクトル当りの認識処理１０９を、残され
た候補文字が所定の条件を満足したと処理１０７によっ
て判定されるまで、処理１０８によって次評価対象の特
徴ベクトルを更新したうえ繰り返すようにすれば、認識
対象としての文字が特定、あるいはほぼ特定され得るも
のである。処理１０８での特徴ベクトルの選択、更新に
際しては、残されている候補文字に応じて次に処理され
るべき特徴ベクトルが決定されればよいものであり、所
定の条件が満足されたと判定された場合には、初めて次
認識対象としての文字に対する認識処理が開始されるも
のである。

ここで、認識対象より抽出される特徴ベクトルや、辞書
ベクトル、候補文字限定といった事項について詳細に説
明すれば以下のようである。

即ち、先ず認識対象からの特徴ベクトルの抽出に際して
は、第１８図に示すように文字切出し処理で検出された
文字範囲は文字の大きさによることなく一定の大きさ（
ＮＸＭ）に変換され、これより特徴ベクトルＶはＶ＝（
ｗユｇ　Ｗ１＊　ｗｎ、・・・ｗｌ、）として抽出され
るようになっている。これら特徴ベクトルは各種文字フ
ォントやかすれ、にじみなどに対処し得るように文字自
体の構造に起因し、かつ一意的な特徴ではないものとす
る。一意的な特徴では１例えば穴の数といった特徴のよ
うに、［）Ｊ、ｒｌＪの判定しかし得なくこのような特
徴はかすれや、にじみといった状態では非常に不安定な
特徴となり、誤認識を招き易いものとなるからである。

さて、第１９図には文字認識処理に用いられる特徴ベク
トルが各種示されているが１代表的なものとしては３Ｘ
５分割、２Ｘ４分割、縦横比、縦構造ベクトル、横構造
ベクトル。

左右面積差、縦交差本数、最大積構造ベクトル。

左凹面積、右凹面積、左上コーナ面積、縦構造ベクトル
差、といった１２種類のものが挙げられる。

これらは文字の構造に起因した特徴であって、大局的に
は何れの文字からも安定に抽出し得るものと、特定文字
の区別にのみ有効なものとに分類されるものとなってい
る。因みに、それら特徴ベクトルについて簡単に説明す
れば以下のようである。

３Ｘ５分割二文字の外接四角形内部を３×５のメツシュ
に分割し、各メツシュでの文字面積をベクトルの要素と
する１５次元ベクトルであり、第１８図はこの特徴ベク
トルの例である。

２Ｘ４分割：文字の外接四角形内部を３Ｘ５分割でのメ
ツシュにまたがるように、内側の部分だけ２Ｘ４のメツ
シュに分割し、各メツシュでの文字面積をベクトルの要
素とする８次元ベクトルである。

縦横比：文字切出し直後の外接四角形の縦横比であり、
文字ｒ１」を分離するための１次元ベクトルである。

縦構造ベクトル：文字を縦方向に３分割して考え、それ
ぞれの領域での上下の文字枠から文字までの距離の和を
ベクトルの要素とする６次元ベクトルである。

横構造ベクトル：文字を横方向に５分割して考え、それ
ぞれの左右の領域での文字枠から文字までの距離の平均
をベクトルの要素とする１０次元ベクトルである。

左凹面積：文字を横方向に５分割して考え。

それぞれの左右文字面積の差をベクトルの要素とする５
次元ベクトルである。

縦交差本数：文字中央部の縦領域での文字線との交差本
数が１〜３本である縦走査線数をベクトルの要素とする
３次元ベクトルである。

最大積構造ベクトル二文字の左上、右上、左下。

右下の４領域における文字枠から文字までの距離の最大
値をベクトルの要素とした４次元ベクトルである。

左凹面積：文字の左側面での凹凸を調べるもので、左上
領域で文字枠から文字までの距離が最小の位置から左下
領域での距離最小の位置を結んだ線を基準とした凹領域
の面積をベクトルの要素とした１次元ベクトルである。

右回面積：左凹面積と同様の処理を右側面に対して行な
うものである。

左上コーナ面積：左上コーナ部の文字枠と文字領域の隙
間の面積をベクトルの要素とした１次元ベクトルである
。

縦構造ベクトル差：縦構造ベクトルの上下の差で、上下
文字枠から文字までの距離の差をベクトルの要素とした
１次元ベクトルである。

これらの特徴ベクトルは文字範囲を一定値にそろえる際
に基礎データとして、６Ｘ１０に分割したメツシュ内の
文字面積、上下左右４本の文字枠から文字までの距離、
縦方向の文字との交差本数を検出しておき、これらのデ
ータの組合せで作る。

これらの処理はＤＳＰで行なわれ１作成の高速化が図ら
れるようになっている。また、必要に応じベクトルの大
きさを一定にそろえるため、ベクトルの正規化が行なわ
れる場合もあるものとなっている。

次に辞書ベクトルについて説明すれば、これは各種メー
カの認識対象物（ＩＣなど）より文字対応に採取された
各種フォントの平均として、しかも特徴ベクトル毎に作
成されるようになっている。

このため、各種フォントのパターンは辞書作成用文字パ
ターンとしてハードディスクに予め登録されるものとな
っている。一般にある文字についてのｎ種のフォントパ
ターンよりＮ次元特徴ベクトルを辞書ベクトルとして得
る場合には、それらフォントパターン各々からは第２０
図に示すように特徴ベクトルｖ１〜Ｖｎが以下のように
求められるものとなっている。

したがって、これら特徴ベクトルｖ１〜ｖｎにおける要
素の平均値を要素として、Ｎ次元特徴ベクトル（Ｖ）２
００１が求められるものである。その文字についての残
りの辞書ベクトルとしての特徴ベクトルも同様にして求
められるものである。より具体的に説明すれば１文字（
種）ｋについてのｎ種のフォントパターンより、フォン
トパターン対応Ｎ次元特徴ベクトル％’ｋｔ〜ｖｋＮは
以下のように求められる。

したがって、辞書ベクトルとしてのＮ次元特徴ベクトル
？には式（３）として求められることになる。

また、Ｎ次元特徴ベクトルｖｋｔ〜”％’ｋｎ各々の長
さＱ、の平均値Ｑも求められるが、これは以下のように
求められる。

この長さＱはＶｋのＮ＋１次元目０要素として設定され
るようになっている。因みに特徴ベクトルＶｈの正規化
が行なわれる場合には、Ｑｌは正規化前のベクトルの長
さが用いられる。

Ｖｋを求める場合にはまたばらつき（第２０図に符号２
００２として示すものに相当）としてその標準偏差も求
められ、Ｖｋとともに辞書ばらつきベクトルＤとして格
納されるようになっているが、これは以下の要素よりな
るものとなっている。

更に候補文字の限定について説明すれば、以上のように
して作成された文字対応辞書ベクトル（複数種の特徴ベ
クトル）にもとづき１特徴ベクトル当りの認識処理１０
９を繰り返し行なうことで、候補文字は限定されるが、
第２１図は特徴ベクトルα、β、γ各々について順次認
識処理を行なうことによって、候補文字が徐々に限定さ
れる様子を示したものである。本例では文字（種）ｌ＋
　Ｊ＋に、ｍ、Ｑが候補文字として残されている場合に
、認識対象としての文字より抽出された。特徴ベクトル
αについての特徴ベクトル（太線矢印表示）がそれら文
字の辞書ベクトル（細線矢印表示）各々と比較され、少
なくとも、抽出された特徴ベクトルをばらつきの範囲内
に含まない辞書ベクトル対応の文字ｉ、Ｑは候補文字群
より除外されるようになっている。以降の特徴ベクトル
β、γについても事情は同様であり、最終的に認識対象
としての文字はｋであると認識されるものとなっている
。第２２図は特徴ベクトル１，２．３・・・、ｉ各々に
ついての認識処理が順次行なおれる際に、候補文字群に
関してのデータが如何に更新、削除されるかを示したも
のである。候補文字群に関してのデータ種別としては候
補文字数２２０１、最近文字（認識対象文字に対する）
　２２０２、最近評価距離（最近文字２２０２と認識対
象文字との評価距離）２２０３、候補文字２２０４およ
びこれら候補文字２２０４各々にっいての評価距離（そ
の候補文字と認識対象文字との評価距離）　２２０５が
用意されたものとなっている。

より具体的に第１図をも参照しつつ説明すれば、処理ｌ
ｏｔによって先ず候補文字数２２０１および候補文字２
２０４は初期設定されるが、候補文字の種別が予め知れ
ている場合には、候補文字数２２０１はより小さな値に
初期設定され得るものとなっている。

例えば、認識対象文字がアラビア数字のみと知れている
場合には、候補文字数２２０１は１０に設定され、また
、候補文字２２０４は数字０，１．２・・・、９対応の
文字コードとして設定されればよいものである。

初期設定後は処理１０２によって認識対象文字よりある
種の特徴ベクトル１についての特徴ベクトルが抽出され
、更に処理１０３によってはその抽出された特徴ベクト
ルと数字Ｏ〜９対応辞書ベクトル各々との間で距離が求
められるものとなっている。

辞書ベクトル各々との間で求められた距離は次に処理１
０４によって数字Ｏ〜９対応辞書ばらつきベクトルＤで
除され、評価距離として得られるようになっている。因
みに、距離評価方法には２通りあり、特徴ベクトルの種
別に応じて何れかの方法が採られるようになっている。

その１は、距離を辞書ばらつきベクトルＤで除す際にベ
クトル成分対応に除したうえ、ベクトル成分対応の除算
結果各々の絶対値和を距離評価値として得る方法である
。その２は、ベクトル間の距離のみを以て評価する方法
である。例えば、抽出された特徴ベクトルＸ　＝　（Ｘ
ｉ　＋　Ｘ　ｔ”’　ｔ　ＸＮ＊　−Ｑ　）と、ある文
字対応辞書ベクトルＶ　＝（Ｖ　１ＨＶ　ｇ　”’　Ｈ
Ｖ　Ｎ　Ｉ　Ｌ　）との差ベクトルＳは、Ｓ　＝（Ｘｚ
　−ｖｌ　１　Ｋｇ　−Ｖ　＠・・・ｔ　ＸＮ−ＶＮｔ
　Ｑ　−Ｌ）として求められるが、辞書ばらつきベクト
ルＤを［）＝（ｄｌ−、ｄ、・・・＋ｄＮ＊Ｍ）とすれ
ば、評価値はΣ（ｌ　ｘ　ｌ−ｖ　Ｈ’ｌ／　ｄ　＋）
／ｍｌ Ｎとしてか、または（Ｑ−Ｌ）／Ｍとして求められるも
のである。

以上のように特徴ベクトル１に関し、候補文字対応に評
価距離値が得られたわけであるが、これら評価距離値は
処理１０５によってそれまでの累積評価値に候補文字対
応に加算されるも、のである。

この加算により候補文字評価距離２２０５は更新される
が、第２３図に示すように更新後の候補文字評価距離２
２０５からは最小値とこれに対する候補文字が処理２３
０１によって探索されたうえ、それぞれ最近評価距離２
２０３、最近文字２２０２として更新設定されるもので
ある。この後は更に更新２３０２によってその最近評価
距離２２０３から所定範囲内の評価距離をもつ候補文字
のみが次候補文字として残される入く候補文字数２２０
１は更新され、また、候補文字２２０４および候補文字
評価距離２２０５からは不要候補文字とこれについての
評価距離が削除されるようになっている。特徴ベクトル
の種別が更新される度に以上の処理を繰り返すようにす
れば、候補文字数２２０１は徐々に減少され、この減少
を以て候補文字の限定が行なわれるものである。

最後に読取・照合処理が如何にして行なわれるかについ
て説明すれば、読取・照合は対象物のタイプ毎に予め設
定されている認識制御コードデータに従って行なわれ、
そのデータ形式は第２４図に示すようである。

即ち、認識制御コードデータはシーケンスデータ２４０
１、代替品データ２４０２．対応データ２４０３、りイ
ブディレクトリ２４０４、タイプデータ２４０５からな
り、これらのデータは検査対象基板の変更に伴うデータ
の変更が容易に行なえるよう５かつデータ量を最小にす
るため重複するデータをなくすように構成されたもので
ある。部品搭載時のＮＣデータ等からシーケンスデータ
２４０１、代替品データ２４０２を作成、また、部品側
々のデータとして対応データ２４０３を、部品のタイプ
毎のデータとしてタイプディレクトリ２４０４、タイプ
データ２４０５を予め作成しておくが、これらデータは
検査処理実行前に予めポインタによって連結されること
で、読取・照合処理は速やかに行なわれるものとなって
いる。

より詳しくは対象物としてのＩＣなどはタイプ種別対応
に分類されたデータにもとづき文字列が認識されるが、
タイプ種別データはシーケンスデータ２４０１、対応デ
ータ２４０３、タイプデータ２４０５に大別されるもの
となっている。これら３種のデータを連結するものとし
て代替品データ２４０２およびタイプディレクトリ２４
０４が設けられているものである。さて、シーケンスデ
ータ２４０１は基板上の部品配置の設計データから作ら
れ、１部品毎の回路名２４０６、位置２４０７、向き２
４０８、代表品名２４０９、処理フラグ２４１０、代替
品データへのポインタ２４１１からなる。処理フラグ２
４１０はシーケンスデータ２４０１が示す部品に対し文
字読取・照合処理を行なうか否かを示すフラグであり、
その他の処理１例えば極性の判定等の処理の要・不要を
示すフラグを含む場合もあるものとなっている。また、
代替品データ２４０２は特定の回路に対して複数の代替
品を認める場合に対応し得るように作られたデータであ
り。

対応データ２４０３に対するポインタ２４１２と代替品
の個数２４１３からなる。シーケンスデータ２４０１で
示された代替品データ２４０２からは、個数２４１３個
分の代替品が許容されていることが知れるが、これら代
替品に対応しては対応データ２４０３が存在したものと
なっている。対応データ２４０３はまたその部品がどの
タイプに分類されるかを示しており、部品名２４１４、
タイプ名２４１５、タイプディレクトリ２４０４へのポ
インタ２４１６からなる。更にタイプディレクトリ２４
０４は各処理（文字読取・照合、極性の判定等）に必要
なタイプデータ２４０５へのディレクトリであり、タイ
プ名２４１５、処理フラグ２４１７．タイプデータ２４
０５へのポインタ２４１８からなる。更にまた、タイプ
データ２４０５は文字読取・照合に必要なデータを部品
タイプ毎に分類したもので、複数台のカメラを用いる場
合のカメラ番号２４１９、Ｚ軸を駆動する場合のＺ軸高
さ２４２０、ウィンドウ設定４０３のための処理ウィン
ドウ位置２４２１、文字色２４２２．文字数２４２３、
認識コード指定子２４２４などを含むようにして構成さ
れたものとなっている。したがって。

このタイプデータ２４０５は文字列をより容易に認識処
理するために設けられたものである。なお１以上の各種
別データのうち、シーケンスデータ２４０１と代替品デ
ータ２４０２は対象基板の種類が変わる度に、外部から
のデータ（ＣＡＤデータ等）をもとに作成され、その他
のデータは予めハードディスク３０６上に格納しておき
、実行時前に必要な部分だけが取り出され、ポインタに
より各データの連結関係が明らかにされたうえ使用され
るようになっている。

ここで、上記認識コード指定子について詳細に説明すれ
ば、これは、品名を表す文字の種類（英字、数字、記号
等）や重要性、読取優先性等の情報を認識に反映させる
ためのものである。これの例をいくつか挙げれば、先ず
文字種類を限定するための指定子としては１例えば英字
指定、数字指定、記号指定、英数字指定などが挙げられ
る。これは、読み取るべき文字が、英字である。数字で
ある等の情報をもつことによって、候補文字初期設定処
理において設定される文字種を限定するためのものであ
る。これによって、候補文字群を最小限にし、以降の辞
書データとの比較処理回数を減らし、高速化が図れるも
のである。また、これにより次評価特徴決定処理での処
理内容に、数字特有、英字特有の処理を考慮し得、認識
の安定性が図れるものである。また、文字の重要性を示
す指定子としては１文字限定か、グループ限定かの何れ
かが指定される。これは、読み取るべき文字がその文字
列のなかで重要な文字か否か、例えば品名を示す文字列
の内でその部品の形式を示す部分か、そうでない部分か
を明確に指定するもので、終了判定処理での終了条件を
設定するものである。

重要な部分は候補文字が特定文字に限定されるまで１特
徴ベクトル当りの認識処理を繰り返すが、そうでない部
分では所定の文字内に限定された時点で１特徴ベクトル
当りの認識処理は終了される。

この文字の重要性の指定によって、特定の文字間で区別
がつきにくく、強引な判断で誤認識が生じる可能性が大
きくなる場合を減少させるとともに。

処理工数の減少が図れ、処理の高速化が図れるものであ
る。更に、文字の読取優先性の指定子の例としては、例
えば会社名を示す文字の指定がある。

これは、読み取るべき文字列のなかで優先指定された会
社名を示す部分を先ず読み取り、不一致がみられた場合
の早期打ち切りと、代替品データへの早期変更を行なう
ためのものである。

以上の内容を含めた認識コード指定子として、第２５図
に示すように、Ｈ，ｈ、Ｎ、ｎ、Ａ、ａ。

Ｓ等の認識コード指定子を設定し、第２６図に例として
示すように文字列のそれぞれの文字に対して認識コード
指定子を与えるものである。与えられた認識コード指定
子２６０１によって、１文字当りの認識処理は第２７図
（ａ）、　（ｂ）に示すものとなる。例えば、Ｎが指定
された場合は、候補文字初期設定処理１０１において数
字が設定され、また、終了判定処理１０７では候補文字
数２２０１が１であること。

または最近評価距離２２０３が所定の値より大きくなる
こと（この場合は何れの文字とも決定されない文字であ
るとして認識不能文字と判断する）が条件となる。また
、ａが指定された場合は、候補文字初期設定処理１０１
において英字が設定され、終了判定処理１０７では候補
文字数２２０１が特定のグループ（２〜３文字）内であ
ること、または最近評価距離２２０３が所定の値より大
きくなることが条件となる。

また、読取・照合処理４１０は第２８図に示すフローと
なる。先ず読取優先が指定された部分（Ｈ。

ｈが指定された会社名部分）が読み取られ（優先指定部
読取・照合処理２８０１）　、対応データ２４０３の品
名２４１４と比較される。不一致の場合は代替品判定処
理４０８へ進むが、一致した場合はその他の部分（製品
コード等を示す部分）の読取（無指定部読取・照合処理
２８０２）に進む、この時、１文字毎に一致・不一致が
判定され、不一致がみられた時点で認識を打ち切り、次
の対象へと進む。この場合には代替品判定処理４０８を
行なう必要はなく。

直ちに次の対象へ進むことになる。

［発明の効果コ 以上説明したように、本発明によれば各種の効果が以下
のように得られることになる。

（１）　　文字の特徴をベクトルとして表現し、抽出さ
れた特徴ベクトルと予め用意しておいた辞書ベクトルと
を比較し、所定の距離以上能れた文字を候補文字から除
外する処理を複数種の特徴ベクトルに関して行ない、最
終的に残った候補文字を認識結果とすること、また、辞
書ベクトルを各種文字フォントからなる複数の文字の平
均として求め、認識対象文字から抽出された特徴ベクト
ルとの差をその時のばらつきで評価し。

複数種の特徴ベクトルでの評価値の累積を用いて候補文
字を限定することによって、各種フォントの文字に対し
より少ない辞書容量で済み、かつ認識対象文字に多少の
にじみやかすれがあっても、高速、安定に認識し得るこ
とになる（請求項１．２）。

（２）文字列を読み取り、予めデータとして保持されて
いる幾つかの文字列と照合される際、特定部分を優先的
に照合しその部分が一致する文字列とのみ、その他の部
分の読取・照合を行なうことによって、複数の文字デー
タとの照合が高速化されることになる（請求項３）。

（３）複数種の特徴ベクトルによる候補文字の限定によ
って文字を認識する方法で、特定の候補文字に絞られた
段階で認識を終了することを許容することで、類似文字
間の誤認識が防止され、また、処理の高速化が図れるこ
とになる（請求項４）。

（４）候補文字を限定して文字を認識する方法で、候補
文字を予め特定して認識することで、処理の高速化が図
れることになる（請求項５）。

（５）読み取る文字列に対し、特定部分の優先的照合や
候補文字の限定、特定の候補文字に絞られた段階での認
識終了を指定することで、処理の高速化、認識の安定性
が図れることになる（請求項６）。

（６）　　ウィンドウ内の明るさヒストグラムを作成し
明るさ頻度のピークポイントと、その２つの裾部を求め
、ピークポイントから遠い方を文字領域として、背景に
対する文字自体の明るさは自動的に決定され得る（請求
項７）。

（７）　　ウィンドウ内の明るさヒストグラム上で、遠
い方の裾部とピーク点を結び、その直線から、ヒストグ
ラムの各店の最遠点を求め２値化しきい値を決定するこ
とで、ウィンドウ内二次画像は最適に２値化され得る（
請求項８）。

（８）　　ウィンドウ内を文字方向に、文字幅の整数倍
程度の幅で分割し、個別に文字幅方向２値画像の文字色
の出現頻度の投影分布をとり、その分布から分割領域毎
に文字の存在する文字高さ方向位置を決定することで、
文字列の傾きに影響を受けることなく文字切出しを行な
えることになる（請求項９）。

（９）上記方法で求めた文字の文字高さ方向での存在領
域と、幅方向での分割点との関係を調べ。

他の傾向と合わない部分を補正し領域抽出ミスを修正す
ることで、安定した文字切出しを行なえることになる（
請求項１０）。

（１０）ウィンドウ内で上記方法で求められた領域部分
のみについて、文字高さ方向に２値画像の文字色の出現
頻度投影分布をとることで、安定に文字幅方向に文字切
出しを行なえることになる（請求項１１）。

（１１）ウィンドウ内の高さ方向の文字領域頻度分布か
ら、適当なしきい値で文字グループを抽出し、あまりに
も小さいグループが出現したとき、これを近傍の大きな
グループに併合することで、かすれ文字に対しても安定
に文字幅方向に文字切出しを行なえることになる（請求
項１２）。

（１２）上記各グループについて、文字幅より大きすぎ
るグループを抽出しそのグループ内に含まれる文字数を
指定して仮想分割点を決定し、その付近で極小値を探し
分割点とすることで、にじみ文字に対しても安定に文字
幅方向に文字切出しを行なえることになる（請求項１３
）。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る文字認識処理のフローを示す図
、第２図は、本発明が適用可とされた実装基板自動外観
検査装置の一例での外観構成を示す図、第３図は、その
要部としての認識装置の構成をその周辺とともに示す図
、第４図は、実装基板自動外観検査装置での文字認識フ
ローの全体概要を示す図、第５図（ａ）、　（ｂ）、第
６図、第７図、第８図、第９図、第１０図は、ウィンド
ウ内多値化二次元画像を２値化するためのしきい値決定
方法を説明するための図、第１１図は、最適しきい値決
定処理のフローを示す図、第１２図（ａ）、　（ｂ）は
、これまでの文字高さ方向での文字切出しを説明するた
めの図、第１３図、第１４図（ａ）、　（ｂ）は、本発
明に係る文字高さ方向での文字切出しを説明するための
図、第１５図（ａ）、　（ｂ）、　（ｃ）は１文字幅方
向への文字切出しと、この文字切出しによってかすれ文
字やにじみ文字に生じる不具合を説明するための図、第
１６図、第１７図（ａ）、　（ｂ）、　（ｃ）は、かす
れ文字やにじみ文字に対する文字幅方向への文字切出し
を説明するための図、第１８図は、認識対象としての文
字に対する特徴ベクトルの一般的な抽出法を説明するた
めの図、第１９図は、文字認識に用いられる特徴ベクト
ルの各種例を示す図、第２０図は。 同一種別の特徴ベクトルより辞書ベクトルを作成するた
めの方法を説明するための図、第２１図は、認識対象文
字より抽出された特徴ベクトルと辞書ベクトルとの関係
から、候補文字が徐々に限定されることを説明するため
の図、第２２図は、特徴ベクトル各々についての認識処
理が順次行なわれる際に、候補文字に関してのデータが
如何に更新、削除されるかを示す図、第２３図は、候補
文字限定処理を詳細に示す図、第２４図は、文字の読取
・照合用として予め設定されている認識制御コードデー
タの一例でのデータ形式を示す図、第２５図は、認識コ
ード指定子の例を各種示す図、第２６図は、文字列に対
する認識コード指定子の設定例を示す図、第２７図（ａ
）、　（ｂ）は、認識コード指定子の設定如何による文
字認識処理の違いを説明するための図、第２８図は、認
識コード指定子が設定された場合での読取・照合処理の
一例でのフローを示す図である。 代理人　弁理士　　秋　本　正　実 弟 図 第 図 次対象物へ 第 面 （ｂ） イ　６　？ し、−一・イ、！−５ 第 図 しき−ｑｉｓ 第　８　図 第 図 第１０ 図 第 図 第 便 第１４ 図 （Ｑ） （ｂ） 第１５ 図 （Ｑ） （ｂ） （Ｃ） ４＃！飽ｎ拍−一 第１６ 図 第 図 （α） 第１８ 図 第 図 筬２゜ マ 勺マｎ 第２１図 第２５図 第２６ 図 第２７図 （ｂ） 霧℃識コードオ旨定番トＮ 寥足歇コー臼１定＋Ｃ ンＸ文字へ Ｘ文字へ 第２８ 図 次対象物へ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、印刷、捺印、刻印等の方法によって表示されている
   文字を二次元的に撮像、記憶したうえ画像処理すること
   で該文字を認識する文字認識方法であって、文字より抽
   出された特徴ベクトルと、予め用意されている候補文字
   各々についての辞書ベクトルとの比較を複数種の特徴ベ
   クトルについて順次行なう度に、所定距離以上離れた文
   字を候補文字群より除外するようにして文字の認識が行
   なわれる文字認識方法。 ２、請求項１において、候補文字各々について辞書ベク
   トルを各種フォントの平均として求め、比較時での該ベ
   クトルに対する、文字より抽出されたベクトルとの差は
   ばらつきで評価され、候補文字群からの除外は該比較時
   点までの累積評価値を以て判断される文字認識方法。 ３、請求項１、２の何れかにおいて、文字列が文字単位
   に認識されたうえ予めデータとして保持されている文字
   列各々と照合される際、文字列の特定部分が優先的に認
   識、照合され、該部分の照合結果が一致する場合のみ残
   りの文字列部分の認識、照合が行なわれる文字認識方法
   。 ４、請求項１、２の何れかにおいて、候補文字群からの
   除外によって候補文字が相当絞られた段階で認識処理は
   終了とされる文字認識方法。 ５、請求項１、２、３、４の何れかにおいて、候補文字
   群は予め特定種別の文字群として限定される文字認識方
   法。 ６、請求項３、４、５の何れかにおいて、文字列に対す
   る認識は、該文字列対応に設けられた認識コード指定子
   に従って行なわれる文字認識方法。 ７、請求項１、２、３、４、５、６の何れかにおいて、
   認識対象としての文字、あるいは文字列を内部に含むよ
   うにして設定されたウィンドウ内部で多値二次元画像を
   処理する際、ウィンドウ内での明るさヒストグラムが示
   す明るさピーク頻度での明るさは文字、あるいは文字列
   の背景の明るさとして、２つの裾部のうち明るさピーク
   頻度より遠い方の明るさ頻度領域での明るさは文字ある
   いは文字列自体の明るさとして認識される文字認識方法
   。 ８、請求項１、２、３、４、５、６、７の何れかにおい
   て、認識対象しての文字、あるいは文字列を内部に含む
   ようにして設定されたウィンドウ内部で多値二次元画像
   を２値化処理する際、ウィンドウ内での明るさヒストグ
   ラムが示す明るさ頻度のピークポイントと、２つの裾部
   のうちピークポイントより遠い方のものとを結ぶ直線か
   らの、ヒストグラム上の最遠点での明るさにもとづき２
   値化用しきい値が定められる文字認識方法。 ９、請求項８において、ウィンドウ内での２値化二次元
   画像より文字高さ方向に文字、あるいは文字列を切り出
   す際、ウィンドウ内２値化画像を文字幅、あるいは文字
   列方向に文字幅の１倍以上の幅で分割したうえ分割領域
   各々において求められた、文字幅あるいは文字列方向で
   の文字対応画素の出現頻度投影分布より分割領域対応に
   、文字高さ方向での文字存在位置が求められる文字認識
   方法。 １０、請求項９において、各分割領域対応に求められた
   、文字高さ方向での文字存在位置各々は、該位置各々に
   もとづきウィンドウ内に設定された２つの平行な直線の
   間に存在するものとして近似される文字認識方法。 １１、請求項１０において、分割領域各々においては２
   つの平行な直線にもとづき設定された文字高さ方向近似
   直線によって文字高さ方向での切出しが行なわれたうえ
   、文字高さ方向での文字対応画素の出現頻度投影分布よ
   り文字幅、あるいは文字列方向での文字切出しが行なわ
   れる文字認識方法。 １２、請求項１１において、出現頻度投影分布を適当に
   小さなしきい値によって文字幅、あるいは文字列方向に
   グレープ分割点によりグループ分けする一方、先頭グル
   ープのグループ開始点と末尾グループのグループ終了点
   との間を予め知れている文字数によって仮想的に等分割
   し、等分割された領域各々において所定幅未満のグルー
   プが、近傍に存在する所定幅以上のグループに併合され
   るに際しては、該グループよりみて遠い仮想分割点側の
   グループに併合される文字認識方法。 １３、請求項１２において、併合処理後のグループより
   抽出された、文字幅よりより大の幅のグループに対して
   は、該グループ内に含まれる文字数を指定したうえ新た
   な仮想等分割点を決定し、該分割点各々の近傍に存在す
   る極小点は新たな文字幅分割点として定められる文字認
   識方法。