JPH05307639A - 郵便物の宛名領域検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】この発明は、宛名のほかにも切手、消印、郵便
番号、広告文、差出人住所、氏名等が混在する郵便物Ｐ
上で、従来の方式では検出困難であった宛名領域の検出
が、特徴抽出のアルゴリズム無しで可能になり、宛名の
読取り時の読取り性能の向上を図ることが可能になるこ
とを目的とする。 【構成】この発明の郵便物の宛名領域検出装置は、宛名
が記載されている郵便物Ｐの原画像を光電変換部４ａで
光電変換し、この郵便物Ｐの原画像に対する郵便物Ｐの
宛名領域をニューラルネットワークを用いて宛名領域検
出部４２で出力し、上記郵便物Ｐの宛名領域に対する望
ましい結果としての教師信号パターンをパーソナルコン
ピュータにより指示し、この指示される教師信号パター
ンと上記宛名領域検出部４２内のニューラルネットワー
クにより出力される宛名領域とにより上記ニューラルネ
ットワークの枝重みを変更するようにしたものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、郵便物の宛名領域を
検出する郵便物の宛名領域検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、文字を自動的に認識する認識装置
においては、手書き漢字の領域まで認識技術が発展して
いる。

【０００３】このような認識装置が利用される光学的読
取区分装置等の郵便物の処理分野においては、郵便物上
の郵便番号を読取り、その読取り結果によっては郵便物
を複数の送達地域ごとに区分する郵便番号自動読取区分
機、あるいは、さらに郵便物上の宛名（住所）を読取
り、その読取結果によって郵便物を複数の送達地域ごと
に区分する配達区分機等がある。

【０００４】しかし、上記のような配達区分機に用いら
れる郵便物の宛名を読取る光学的文字読取装置にあって
は、宛名領域の検出が非常に重要であるが、郵便物上に
は、宛名のほかにも切手、消印、郵便番号、広告文、差
出人住所、氏名等が混在し、また宛名は書かれている場
所、形式などに一定の法則が存在しないので、宛名領域
を正しく検出することは極めて困難であった。

【０００５】しかし、正しく宛名領域が検出されるかど
うかは、配達区分機の後段の処理に多大な影響を及ぼす
ので、最も重要な技術の一つである。宛名領域の検出の
方式として様々な方式が試みられており、その１つとし
て特徴抽出のアルゴリズムを用いたものが提案されてい
るが、完全に宛名領域の特徴を表すパラメータは発見さ
れていないのが現状である。そこで、従来は正しく宛名
領域が検出されないために、宛名の読取りが不可能にな
るという問題がある。したがって、特徴抽出のアルゴリ
ズムが必要であったり、郵便物の宛名領域の検出性能が
悪いという欠点があった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来は、上記したよう
に、特徴抽出のアルゴリズムが必要であったり、郵便物
の宛名領域の検出性能が悪いという欠点があった。

【０００７】そこで、この発明は、特徴抽出のアルゴリ
ズム構築が困難な郵便物の宛名領域の検出をニューラル
ネットワークに任せることにより、特徴抽出のアルゴリ
ズムを不要とし、簡単で、かつ性能の向上を図れる郵便
物の宛名領域検出装置を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明の郵便物の宛名
領域検出装置は、宛名が記載されている郵便物の原画像
またはその圧縮画像を供給する供給手段、この供給手段
により供給される郵便物の原画像またはその圧縮画像に
対する郵便物の宛名領域をニューラルネットワークを用
いて出力する出力手段、上記郵便物の宛名領域に対する
望ましい結果としての教師信号パターンを指示する指示
手段、およびこの指示手段の教師信号パターンと上記出
力手段により出力される宛名領域とにより上記出力手段
内のニューラルネットワークの枝重みを変更する変更手
段から構成されている。

【０００９】この発明の郵便物の宛名領域検出装置は、
宛名が記載されている郵便物の原画像またはその圧縮画
像を供給する供給手段、この供給手段により供給される
郵便物の原画像またはその圧縮画像に対する郵便物の宛
名領域をニューラルネットワークを用いて出力する出力
手段、および上記出力手段が望ましい結果を出力するよ
うに上記出力手段内のニューラルネットワークの枝重み
を変更する変更手段から構成されている。

【００１０】

【作用】この発明は、上記のような構成において、宛名
が記載されている郵便物の原画像またはその圧縮画像を
供給手段で供給し、この供給される郵便物の原画像また
はその圧縮画像に対する郵便物の宛名領域をニューラル
ネットワークを用いて出力手段で出力し、上記郵便物の
宛名領域に対する望ましい結果としての教師信号パター
ンを指示し、この指示される教師信号パターンと上記出
力手段により出力される宛名領域とにより上記出力手段
内のニューラルネットワークの枝重みを変更するように
したものである。

【００１１】

【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。図２はこの発明に係わる宛名読取区分
機としての郵便物自動区分機を示し、次のような構成と
なっている。

【００１２】すなわち、供給部１には一括かつ立位状態
で葉書、封書などの郵便物Ｐ…がセットされる。この供
給部１の郵便物Ｐ…は、取出部２により最前端の郵便物
Ｐから順次１枚づつ取出し搬送され取込搬送路３の途中
に配置された読取部４によって郵便物Ｐに付与された宛
名情報（住所情報）が読取られる。上記読取部４は郵便
物Ｐ上の宛名情報を光電変換する光電変換部４ａ、この
光電変換部４ａの出力に応じて文字パターンの認識を行
うことにより宛名情報を判別する判別部４ｂとからなる
周知のものである。つぎに、読取部４を通過した郵便物
Ｐは搬送路３を介して区分部１１に搬送されるようにな
っている。

【００１３】この区分部１１は、図示しないゲート機構
部によって鉛直方向に複数段設けられた区分搬送路５
ａ、〜５ｇに上記宛名情報の読取結果等に基づいて選択
的に振分けられるようになっている。

【００１４】上記区分搬送路５ａ、〜５ｆの下方にはそ
の下面側に沿ってそれぞれ複数のポケット（集積箱）６
…が複数段（Ａ段、〜Ｇ段）に配設されており、区分搬
送路５ａ、〜５ｇに送り込まれた郵便物Ｐは上記読取部
４の読取結果に基づいて所定のポケット６内に区分集積
されるようになっている。なお、上記搬送路３、５ａ、
…上には、その搬送路上の郵便物Ｐの搬送を検知する搬
送検知器群（図示しない）が設けられている。

【００１５】上記郵便物Ｐの表面には、図３に示すよう
に、宛名情報Ａ等が記載されている。上記宛名情報Ａ
は、それぞれ複数行の文字情報によって構成されてい
る。このような郵便物Ｐにおいて、宛名情報Ａとして読
取るべき「都道府県名」、「区、市名」、「町名」、
「番地」などの宛名が記載されている。また、上記供給
部１の上部には操作パネルとしてのオペレータパネル７
が設けられている。

【００１６】図４は電気回路を示すものである。すなわ
ち、制御部３１はメモリ３２に記憶されている区分指定
テーブルを用いて、上記判別部４ｂから供給される宛名
情報に対応する区分指定データを読出し、この読出した
区分指定データ（ポケット６、…のアドレス）に対応す
るポケット６、…に上記郵便物Ｐを搬送せしめるもので
ある。たとえば、搬送路３の途中の搬送検知器（図示し
ない）からの搬送検知信号に応じて区分ゲート制御信号
を出力することにより、ドライバ３３を用いて区分ゲー
ト９、…を制御せしめるようになっている。上記メモリ
３２には、区分指定テーブルとして各宛名情報に対応す
るポケット６、…のアドレス（区分指定データ）が記憶
されている。さらに、上記制御部３１はドライバ３５に
より上記搬送路３等の搬送機構部３６を駆動することに
より、搬送系全体の制御を行うようになっている。

【００１７】また、制御部３１には、外部装置たとえば
パーソナルコンピュータ７１が接続され、パーソナルコ
ンピュータ７１のキーボードやマウスや表示部を用いて
後述する宛名領域検出部４２内のニューラルネットワー
クの学習を行うための教師信号パターンが入力されるよ
うになっている。次に、読取部４の光電変換部４ａと判
別部４ｂについて、図１を用いて説明する。

【００１８】すなわち、光電変換部４ａは、郵便物Ｐ上
を光学的に走査して光電変換することによりパターン信
号（読取信号）を得るものであり、たとえば郵便物Ｐ上
に光を照射する光源、およびその反射光を受けて電気信
号に変換する自己走査形のＣＣＤイメージセンサ等によ
って構成される。

【００１９】上記光電変換部４ａの出力は判別部４ｂに
供給されるようになっている。この判別部４ｂは、２値
化回路４１、宛名領域検出部４２、文字認識部４３、町
名・街区認識部４４、宛名辞書４５、および宛名認識部
４６によって構成されている。

【００２０】上記２値化回路４１は、上記光電変換部４
ａからの読取信号を２値化するものである。この２値化
回路４１からの上記郵便物Ｐの全体に対する２値化信号
は、図５に示すように、原画像に対する各画素値（１ま
たは０）となっており、画素値が１の部分が斜線で示さ
れている。２値化回路４１の出力は、宛名領域検出部４
２、および文字認識部４３内の後述する選択回路５１へ
供給される。

【００２１】上記宛名領域検出部４２は、上記郵便物Ｐ
に記載されている各情報のなかから、ニューラルネット
ワークを用いて、宛名情報が記載されている宛名領域を
検出し、この宛名領域を示すデータを出力するものであ
る。

【００２２】この宛名領域検出部４２は、図６、および
図７に示すように、多層パーセプトロンといわれるもの
で構成され、入力層６１、中間層６２、出力層６３から
なる階層的なネットワークで構成されている。

【００２３】これにより、図７に示すように、原画像の
各画素値を入力層６１の各ユニットに入力し、出力層６
３の各ユニット値が出力画像の各画素値となる。出力
は、「０」と「１」の２値を取り、「１」（斜線部）で
あるところが宛名領域を示している。

【００２４】ただし、中間層６２は何層あってもよく、
またはなくても良いものとする。各層は適当な数のユニ
ットからなり、同じ層のユニット間の結合はなく、層間
の結合は入力層６１、中間層６２、出力層６３という位
置方向の結合である。

【００２５】各ユニットは、そのユニットへの入力信号
の和を入力とし、ジグモイド関数などの微分可能で非線
形な入出力特性を持っている。すなわち、入力信号があ
るレベル以上なら出力し、それ以下なら出力しないとい
うしきい値特性を持つ。

【００２６】各ユニット間の結合素子は、一般に枝重み
と呼ばれる可変の値を持っており、伝達信号と枝重みの
積が伝達されるものであり、電気素子でいうところの可
変抵抗のようなものである。

【００２７】枝重みとしては、初めはランダムな値を持
っているが、図示しない外部装置たとえばパーソナルコ
ンピュータ等を接続することにより、それより入力され
る教師信号パターンから各枝重みが変更を受け、望まし
い結果が得られるようになっている。これをニューラル
ネットワークの学習といい、バックプロパゲーションに
代表される手法である。上記宛名領域検出部４２の判断
結果、たとえばその判断した宛名領域を示すデータが文
字認識部４３内の選択回路５１に出力されるようになっ
ている。

【００２８】上記文字認識部４３は、上記宛名領域検出
部４２から供給される宛名領域に対応する上記２値化回
路４１からの２値化信号を出力する選択回路５１、この
選択回路５１から供給される宛名領域（住所領域）に対
応する宛名情報の文字を１文字ずつ検出切出しする、つ
まり宛名（住所）に対応する文字情報を検出切出しする
文字検出切出回路５２、この文字検出切出回路５２から
供給されるつまり検出切出された文字情報を正規化し、
サンプリングする正規化回路５３、および正規化回路５
３から供給される文字情報を、たとえば辞書５５内の文
字に対する基準パターンとのマッチング法などによって
文字を認識する認識回路５４によって構成されている。

【００２９】上記文字認識部４３つまり認識回路５４の
出力は町名・街区認識部４４に供給される。上記町名・
街区認識部４４は、上記文字認識部４３から供給される
認識文字に対して宛名辞書４５から読出される宛名によ
り町名・街区を認識するものである。

【００３０】上記町名・街区認識部４４からの出力は宛
名認識部４８に供給される。この宛名認識部４８は、上
記町名・街区認識部４４から供給される町名・街区によ
り宛名を認識し、宛名に対する区分指定データつまり後
段の区分部１１におけるポケット６、…を示すデータを
出力するものである。

【００３１】上記宛名領域検出部４２におけるニューラ
ルネットワークの学習について説明する。たとえば今、
制御部３１に外部装置たとえばパーソナルコンピュータ
７１を接続する。そして、パーソナルコンピュータ７１
のキーボードにより学習モードを設定し、学習開始を指
示する。また、供給部１には学習用の郵便物Ｐ…がセッ
トされる。

【００３２】このような状態において、制御部３１が搬
送機構部３６を駆動制御することにより、供給部１に集
積されている郵便物Ｐが１通ずつ取出部２で取出され、
搬送路３を搬送される。この搬送途中でその郵便物Ｐ上
の情報が読取部４内の光電変換部４ａで読取られ、この
読取信号が２値化回路４１へ供給される。すると、２値
化回路４１は光電変換部４ａからの読取信号を２値化
し、上記パーソナルコンピュータ７１および宛名領域検
出部４２へ供給する。

【００３３】上記パーソナルコンピュータ７１は、供給
される２値化信号による画像を表示部で表示する。この
表示部で表示される２値化画像に対する宛名領域として
の教師信号パターンをマウスあるいはキーボードを用い
て指示する。このパーソナルコンピュータ７１からの図
８に示すような斜線部（「１」に対応）で示される、教
師信号パターン（正解となる宛名領域）は宛名領域検出
部４２へ供給される。

【００３４】これにより、宛名領域検出部４２のニュー
ラルネットワークにおいて、２値化回路４１からの２値
化信号としての各画素値（１または０）と上記パーソナ
ルコンピュータ７１からの教師信号パターンとしての各
画素値に対応する教師信号とが供給されることにより、
ネットワークが正解と同じ出力を出した場合には、結合
が変化しないが、ネットワークが正解と異なる出力を出
した場合には、出力が正解となるように枝重みが修正さ
れる。

【００３５】たとえば、正解が「１」であるのに対して
「０」を出力した場合、その対応するユニットへの正の
信号を送っていたユニットからの結合を増やし、負の信
号を送っていたユニットからの結合を減らす。正解が
「０」であるのに対して「１」を出力した場合、修正も
逆になる。この修正を、出力層６３から入力層６１の方
向に施していく。

【００３６】この結果、宛名領域検出部４２のニューラ
ルネットワークは、２値化回路４１からの２値化信号と
しての各画素値（１または０）に対して、上記パーソナ
ルコンピュータ７１から正解となる宛名領域を教師信号
パターンとして学習が行われる。

【００３７】また、郵便物Ｐに対する２値化信号と上記
パーソナルコンピュータ７１から供給される正解となる
宛名領域としての教師信号パターンとにより、宛名領域
検出部４２のニューラルネットワークの学習が上記同様
に行われる。以上の動作は、いくつかの郵便物Ｐ、…に
ついて繰り返し行われ、宛名領域検出に適した宛名領域
検出部４２のニューラルネットワークが構築される。

【００３８】このようにして構築されたニューラルネッ
トワークを用いて宛名領域検出処理を行うことにより、
上記宛名領域検出部４２にて正確な領域検出がなされる
ものである。このような状態において、読取部４による
郵便物Ｐ上の宛名情報の読取動作について説明する。

【００３９】すなわち、光電変換部４ａにより郵便物Ｐ
上を光学的に走査して光電変換することにより得られる
パターン信号が２値化回路４１へ出力される。２値化回
路４１は上記光電変換部４ａからの読取信号を２値化信
号として宛名領域検出部４２、および選択回路５１へ出
力する。

【００４０】宛名領域検出部４２は２値化回路４１から
供給される上記郵便物Ｐの全体に対する２値化信号をニ
ューラルネットワークを用いて処理することにより、宛
名領域を検出し、この検出した宛名領域を示すデータを
選択回路５１へ出力する。

【００４１】選択回路５１は、上記宛名領域検出部４２
から供給される宛名領域に対応する上記２値化回路４１
からの２値化信号を文字検出切出回路５２へ出力する。
文字検出切出回路５２は選択回路５１から供給される宛
名領域（住所領域）に対応する宛名情報の文字を１文字
ずつ検出切出し、つまり宛名（住所）に対応する文字情
報を検出切出して正規化回路５３へ出力する。

【００４２】正規化回路５３は、文字検出切出回路５２
から供給されるつまり検出切出された文字情報を正規化
し、サンプリングして認識回路５４へ出力する。認識回
路５４は、正規化回路５３から供給される文字情報を、
辞書５５内の文字に対する基準パターンとのマッチング
法などによって文字を認識し、その認識結果を町名・街
区認識部４４へ出力する。

【００４３】町名・街区認識部４４は、上記文字認識部
４３から供給される認識文字に対して宛名辞書４５から
読出される宛名により町名・街区を認識し、この認識結
果を宛名認識部４８に出力する。宛名認識部４８は、上
記町名・街区認識部４４から供給される町名・街区によ
り宛名を認識し、宛名に対する区分指定データを制御部
３１へ出力する。

【００４４】次に、このような構成において動作を説明
する。まず、オペレータは供給部１に郵便物Ｐを集積
し、オペレータパネル７よりスタートを指示する。する
と、制御部３１が搬送機構部３６を駆動制御することに
より、供給部１に集積されている郵便物Ｐが１通ずつ取
出部２で取出され、搬送路３を搬送される。この搬送途
中でその郵便物Ｐ上の宛名情報が読取部４で読取られ
る。すると、制御部３１は読取部４から供給される宛名
情報に対応する区分指定データを読出し、この区分指定
データに対応するポケット６、…に郵便物Ｐを搬送制御
する。

【００４５】また、上記教師信号パターンとしては、図
８に示すように、宛名領域がすべて「１」信号で表され
たものであったが、これに限らず、図９に示すように、
宛名領域の外接枠を教師信号とする教師信号パターンで
あっても良い。この場合、望ましい出力パターンは、宛
名領域全体とは異なり、外接長方形となり、宛名領域の
境界線が、より明示的な形で表される。

【００４６】また、図１０に示すように、宛名領域の外
接する長方形の左上の点と右下の点とを表示する教師信
号パターンであっても良い。ニューラルネットワークの
出力には、望みどおりの宛名領域の長方形が現れない場
合もあるが、これにより、外接枠を一意に決定すること
ができる。

【００４７】上記したように、宛名が記載されている郵
便物Ｐの原画像を光電変換部４ａで光電変換し、この郵
便物Ｐの原画像に対する郵便物Ｐの宛名領域をニューラ
ルネットワークを用いて宛名領域検出部４２で出力し、
上記郵便物Ｐの宛名領域に対する望ましい結果としての
教師信号パターンをパーソナルコンピュータにより指示
し、この指示される教師信号パターンと上記宛名領域検
出部４２内のニューラルネットワークにより出力される
宛名領域とにより上記ニューラルネットワークの枝重み
を変更するようにしたものである。

【００４８】これにより、宛名のほかにも切手、消印、
郵便番号、広告文、差出人住所、氏名等が混在する郵便
物Ｐ上で、従来の方式では検出困難であった宛名領域の
検出が、特徴抽出のアルゴリズム無しで可能になり、宛
名の読取り時の読取り性能の向上を図ることが可能にな
る。

【００４９】

【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
特徴抽出のアルゴリズム構築が困難な郵便物の宛名領域
の検出をニューラルネットワークに任せることにより、
特徴抽出のアルゴリズムを不要とし、簡単で、かつ性能
の向上を図れる郵便物の宛名領域検出装置を提供でき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係わる読取部の構成を示
すブロック図。

【図２】この発明の一実施例に係わる宛名読取区分機の
構成を示す断面図。

【図３】図２の郵便物の宛名情報等の記載状態を示す
図。

【図４】図２の宛名読取区分機における電気回路の要部
を示すブロック図。

【図５】図１の２値化回路からの原画像に対する各画素
値を示す図。

【図６】図１の宛名領域検出部で用いられるニューラル
ネットワークの概略構成を示す図。

【図７】図１の宛名領域検出部で用いられるニューラル
ネットワークの概略構成を示す図。

【図８】ニューラルネットワークで用いる教師信号パタ
ーンを説明するための図。

【図９】ニューラルネットワークで用いる教師信号の一
例を説明するための図。

【図１０】ニューラルネットワークで用いる教師信号の
一例を説明するための図。

【符号の説明】

Ｐ…郵便物、Ａ…宛名情報、４ａ…光電変換部、４ｂ…
判別部、３１…制御部、４１…２値化回路、４２…宛名
領域検出部、６１…入力層、６２…中間層、６３…出力
層、７１…パーソナルコンピュータ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｋ 9/66 9289−5Ｌ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 宛名が記載されている郵便物の原画像ま
   たはその圧縮画像を供給する供給手段と、 この供給手段により供給される郵便物の原画像またはそ
   の圧縮画像に対する郵便物の宛名領域をニューラルネッ
   トワークを用いて出力する出力手段と、 上記郵便物の宛名領域に対する望ましい結果としての教
   師信号パターンを指示する指示手段と、 この指示手段の教師信号パターンと上記出力手段により
   出力される宛名領域とにより上記出力手段内のニューラ
   ルネットワークの枝重みを変更する変更手段と、 を具備したことを特徴とする郵便物の宛名領域検出装
   置。
2. 【請求項２】 宛名が記載されている郵便物の原画像ま
   たはその圧縮画像を供給する供給手段と、 この供給手段により供給される郵便物の原画像またはそ
   の圧縮画像に対する郵便物の宛名領域をニューラルネッ
   トワークを用いて出力する出力手段と、 上記出力手段が望ましい結果を出力するように上記出力
   手段内のニューラルネットワークの枝重みを変更する変
   更手段と、 を具備したことを特徴とする郵便物の宛名領域検出装
   置。