JPH03134786A - 文字認識装置 - 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］ 本発明は文字認識装置に関する。

［従来の技術］ 文字画像をもとに文字認識を行なう場合、認識を行なう
前の前処理として文字画像の統計分布等を調べる必要が
ある。一般に一旦全ての文字画像をメモリーやディスク
などに記憶させてから画素の統計的な分布をとって、文
字列や単語、一つ一つの文字の切り出しなどで基準にな
る数値を主にソフトウェア−で求めていた。

例えば画像入力を手動で行なった場合、画像が曲がった
り等歪んでいる場合が多く傾き補正等を行なう必要があ
る。傾きなどは取り込んだ全ての画像を見て初めて判定
できるので、−旦全ての画像を取り込んでから補正をし
ていた。

［発明が解決しようとする課題］ 文字の切り出しに必要となる数値を、メモリー上に画像
データを展開してソフトウェア−的に求める方法は、一
画素ないしは数画素ごとに画像データを読み、その画像
データが白か黒かを計数して画像データの画素の統計分
布を調べる。この作業は画像を記憶しであるメモリー全
域に渡り行なう。ＣＰＵとメモリーのやり取りはソフト
ウェア−でも時間がかかる命令であり、その上画像デー
タが増えると処理時間が非常に多くなる。また画素の分
布から統計的な処理も複雑になるので高速処理を望むな
らば文字画像量が多い場合は、高性能なＣＰＵ　（また
はデジタル・シグナル・プロセッサーや数値演算プロセ
ッサーなどの専用ハードウェアー）や高速で大容量のメ
モリーが必要となる。結果として高価な装置が必要とな
る。

しかしハードウェアーが安価で高性能なものを使用でき
ないときは、処理は全てソフトウェア−に依存するので
細かい処理などは処理速度の点で行ないにくく認識率を
上げることが難しい。

以上のように画像の画素分布をソフトウェア−的に処理
する場合、安価なハードウェアーでも満足の行く速度と
精度で実現することは難しい。

本発明の文字認識装置は以上のような課題を解決するも
のでその目的は、画像取り込みと平行して画素の統計的
な分布を計数してから認識に必要なパラメータの抽出を
ハードウェアー的に単独で行なって時間のかかるソフト
ウェア−の処理を省略し、安価でかつ高速な文字認識装
置を供することにある。

［課題を解決するための手段］ 本発明の文字認識装置は、原稿紙面上の文字列等を画像
情報として読み取り記憶する画像入力手段と、前記画像
入力手段が文字画像を読み取っているのと平行して、前
記画像入力手段が読み取っている文字画像より文字認識
時に必要な各種パラメータを逐次抽出する認識パラメー
タ抽出手段と、前記画像入力手段が読み取った文字画像
と前記認識パラメータ抽出手段が抽出したパラメータを
もとに文字認識を行なう文字認識手段とから構成される
ことを特徴とする。

［作用］ 文字認識を行なう場合、入力した文字画像の水平方向と
垂直方向の画素分布を調べる必要がある。

第２図は、文字画像の主走査方向と副走査方向の画素分
布の一例を示した図である。なおこの説明では画像入力
はラインイメージセンサ等を用い副走査を行い２次元両
像を得ているものとする。

入力した文字列は水平方向が副走査方向、垂直方向が主
走査方向に相当する。そして各方向について画素の分布
を示している。これによると主走査方向の画素分布は文
字の高さや位置についての情報をもたらす。また複数の
文字列が存在した場合、文字列の存在位置が分かる。

一方副走査方向の画素の分布は、文字と文字の間隔や、
単語と単語の間隔などについての情報をもたらす。この
様に２方向の画素分布を同時に調べる必要がある。

一般に画像入力時は文字画像を単にメモリー等に転送し
ているだけで画像処理等は行なっていない。そこで各方
向の画素分布を、画像取り込み時にハード的に主走査方
向と副走査方向別に逐次画素を計数して画像取り込み終
了時に集計して求めれば、すぐに認識に移ることが出来
る。

［実施例］ 以下本発明の文字認識装置について実施例にもとすいて
詳細に説明する。

第１図は、本発明の文字認識装置の基本構成を明示した
図である。

原稿紙面上の文字画像は、画像入力手段１によって光学
像から電気信号に変換され記憶される。

一方間像入力と同時に平行して、画像入力手段１の変換
した画像や基準信号をもとに画素の分布を計数して認識
に必要なき基準値等を抽出する。

（認識パラメータ抽出手段２） そして文字認識手段３は、画像入力手段１により得られ
た文字画像と、認識パラメータ抽出手段２で求めた認識
に必要なき基準値などから文字画像を１つ１つの文字と
して認識する。

第３図は、本発明の文字認識装置の回路構成例を示した
ブロック図である。

なお、本実施例では、画像入力はラインイメージセンサ
等を用い副走査を行い２次元画像を得ているものとする
。

原稿紙面４上の文字列等は、ＬＥＤアレイ５で照らされ
レンズ６によりセンサ７に結像される。

センサ７が必要とする信号等は駆動信号発生回路８より
供給される。センサ７駆動用の信号はＣＰＵ１７の指令
で制御される。センサ７は光学像を電気信号に変換しア
ンプ９が画像信号を増幅後二値化回路１０でデジタル化
してから画像データをＣＰＵ１７で読める形式にシフト
レジスタ１１で並べ変えてＣＰＵＩ　７で取り込み、Ｒ
ＡＭ２１に転送する。

副走査の基準となる信号は、次のようにして作る。まず
原稿紙面４とそれに接するローラー１２が原稿紙面４上
で回転する。回転はベルト１３でスリット板１４に伝わ
りフォトインターラブター１５の光線を断続的に切るこ
とで原稿紙面４上のローラー１２の回転をパルスに変換
する。こうして生じたパルスはパルス成形部１６できれ
いな方形波に直してＣＰＵＩ　７で取り込む。ＣＰＵ１
７はこの信号を元にセンサ駆動信号出力、画像データの
取り込み時期などを判断する。

一方面像データをシフトレジスタ１１でＣＰＵ１７に送
りＲＡＭ２１に転送している間に、独立して画素数計数
判定回路１日は、二値化した画素を駆動信号発生回路８
の各画素に対応した画素転送りロック、副走査方向のス
タートパルスなどを元に、主走査方向と副走査方向とに
計測し、総画素数や最大値、平均値などを計算する。画
素数の計測、処理、各種設定やその結果はボート１９を
通してＣＰＵ１７が行なう。つまり最初にＣＰＵ１７が
各種設定をボート１９を通して行なえば、画素数などの
データは画像取り込み時に自動的に処理されるので、後
はボート１９からＣＰＵ１７で読み取るだけである。

文字認識は、ＲＡＭ２１にある画像データとボート１９
にある画素数などの処理結果からソフト的に行なう。前
処理に相当する部分の数値等はボート１９に既に用意さ
れているので認識時に必要に応じてデータを読み行くだ
けである。

以上の一連の動作を行なうプログラムや文字認識のデー
タはＲＯＭ２０に納められている。

第４図は、主走査方向と副走査方向の画素数を計数する
様子を示した模式図である。

第４図の主走査方向と副走査方向の各々に記したパルス
は、主走査方向（この例では全部で１２８画素あるとす
る）は各画素に対応した画素転送りロック、副走査方向
は結果として構成される画像の列に相当する先頭位置を
示すパルスである。

そして各パルスの立ち上がり時に、２方向の画素数をカ
ウンターで計数する。

例えば主走査方向分布を示すカウンターＮｏｌは、画像
の２列目の画素数を計数する。いま画素を（ａ、ｂ）で
表わし、ａ＝行番号　ｂ＝列番号とすればこのカウンタ
ーは、　（０，１）〜（１２７，１）の画素について各
画素に対応したクロックで画素が黒（または白）ごとに
カウントしていく。この様に各列ごとに専用のカウンタ
ーを用意しておく。

副走査方向についても同様である。例えば固体の３行目
の画素数を計数する場合、副走査方向分布を示すカウン
ターＮｏ２が、画素（２，０）〜（２，ｎ）までを計数
する。　（ｎは入力したときの最終副走査番号） 各カウンターの内容は画像が徐々に入力されるに伴い決
定し、全画像が入力した時点で各カウンターの内容を回
路的に集計、計算すれば前処理が終了する。しかもこの
間ＣＰＵは全く関与しないで済むので、ＣＰＵは専ら画
像の取り込みだけを行なうことが出来る。

なお、画素の分布を行、列ごとに専用のカウンターで計
数するほかに、シフトレジスタを用いてカウンターを少
なくしてもよい。

第５図は、画像取り込みから認識までの処理の一例を示
したフローチャートである。

まず原稿紙面上での動きを示すエンコーダーパルス（第
３図で説明した原稿紙面４上のローラー１２の動きを示
すパルス）を調べ、もし移動を確認した場合は（ステッ
プ３０）１ライン分（主走査）の画像データを読み取り
ＲＡＭ２１に転送する。　（ステップ３１）そして副走
査の最大の回数に達するまで（ステップ３２）画像の読
み取りを続ける。１ライン読むごとに画素数計数判断回
路１８で各方向の画素数が計数され続け、最大ライン数
に達したところで全ての画素数が確定する。

この時点の画素数に対して総体的処理を行ない認識に必
要なパラメーターがボート１９にそろう。

そこでただちに認識に移る。まず画像から行を抽出する
。　（ステップ３３）基礎となるデータは既に画像入力
終了時に決まっているので、即座に切り出し位置の推測
に移ることが可能である。同様にして次は単語の抽出に
移る。　（ステップ３４）ここでも既に抽出したデータ
を利用する。従来これらの過程では一旦取り込んだ文字
画像からまず画素の分布を計算していたのでその分が全
て事前に求められているために、画像からの行、単語の
抽出を非常に高速に行なうことが出来る。

抽出が終了後、あとは抽出した結果と元画像をもとに１
文字ごと文字として認識する。　（ステップ３５）この
様に文字認識で比較的処理に時間がかかる前処理の部分
を画像入力終了までに行なっておくことで即座に認識の
処理に移ることが出来る。

［発明の効果］ 以上述べたように本発明の文字認識装置は、画像取り込
み時に同時に画素数を計数し、画像入力終了時には認識
に必要な各種パラメータをそろえておくので、画像入力
終了直後に即座に認識過程に移ることが出来る。そのた
めメモリー上で画像を並べ代える等の処理を省くことが
できソフトウェア−の処理時間を短縮することが出来る
。同時にその分を他の画像処理にまわして総合的な認識
率を向上させることが出来る。

また前処理をハード的に行なうので、Ｃ’ＰＵなどにあ
まり高性能のものを使用せずどもある程度の認識性能を
実現することが可能である。

そして前処理を行なう回路は基本的には全てデジタル回
路で実現でき構成も比較的単純なので、その他のランダ
ムロジック回路と統合することが出来る。そのため前処
理のハード化による価格上昇は少ない。その上ＣＰＵな
とも比較的安価なものでも間に合うので、総体的に安価
な装置を構成できるという効果を得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の文字認識装置の基本構成を明示した
図、 第２図は、文字画像の主走査方向と副走査方向の画素分
布の一例を示した図、 第３図は、本発明の文字認識装置の回路構成例を示した
ブロック図、 第４図は、主走査方向と副走査方向の画素数を計数する
様子を示した模式図、 第５図は、画像取り込みから認識までの処理の一例を示
したフローチャートである。 画像入力手段 認識パラメータ抽出手段 文字認識手段 原稿紙面 ＬＥＤアレイ レンズ センサ ・駆動信号発生回路 ・アンプ 二値化回路 シフトレジスタ ローラー ベルト スリット板 フォトインターラブター パルス成形部 ＰＵ 画素数計数判定回路 ボート ・　ＲＯＭ ＡＭ 以上

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 原稿紙面上の文字列等を画像情報として読み取り記憶す
   る画像入力手段と、前記画像入力手段が文字画像を読み
   取っているのと平行して、前記画像入力手段が読み取っ
   ている文字画像より文字認識時に必要な各種パラメータ
   を逐次抽出する認識パラメータ抽出手段と、前記画像入
   力手段が読み取った文字画像と前記認識パラメータ抽出
   手段が抽出したパラメータをもとに文字認識を行なう文
   字認識手段とから構成されることを特徴とする文字認識
   装置。