JPH0546794A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ジョブコントロールシートへのユーザのマー
クの記入方法の改善に伴ってマークの認識精度を向上さ
せる。 【構成】 画像読み取りブロック３で読み取られた画信
号２０から原稿識別マークをシート識別ブロック５によ
り検知し、この結果を基にシステム制御ブロック１は不
揮発性メモリ９に格納されているシート固有情報を参照
して原稿とシートを判別する。原稿の場合は画像形成ブ
ロック８を起動し、ユーザイタンフェース４により指示
されたジョブを行う。シートの場合はジッブ認識ブロッ
ク７が起動し、読み取られた前記シート内の座標基準点
を認識し、該座標基準点とシート固有情報に基づきシー
ト内のマーク欄の座標を補正し、該補正された座標を用
いてマーク欄を包含する領域を演算する領域演算し、こ
の領域の画像情報を切り出してジッブ内容認識を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、紙を媒体として機械と
のインタフェースを執り行うユーザインタフェースを用
いた画像処理装置に係り、特に複写機等の自動制御を行
うためのマークシート（以下「ジョブコントロールシー
ト」と呼ぶ）の認識精度の向上に関する。

【０００２】

【従来の技術】ペーパーユーザインタフェースを用いた
画像処理装置は、例えば特開平２−１７８６７８号明細
書に開示されている。このペーパーユーザインタフェー
スは、紙を媒体として様々情報の伝達・処理を行わせる
ために、イメージスキャナ等の画像読取装置を利用して
この紙を画像として入力し、画像処理装置内部でその入
力画像の内容を認識・判断することによって実現され
る。ペーパーユーザインタフェースとして用いる紙（ジ
ョブセパレータシート）を、そのジョブを行わせたい原
稿束の上に重ねてＤＡＤＦ（Dual AutomaticDocument F
eeder：自動両面原稿搬送装置）等によってイメージス
キャナに読み込ませると、画像処理装置は入力画像から
ジョブセパレータシート内のコードを検出・認識して導
出された登録ナンバーに登録されているジョブを検索
し、その検索されたジョブを設定変更して、ジョブセパ
レータシートに続く原稿束に対して行う方式をとってい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】この方式ではジョブ登
録を行うのに、画像処理装置上のコントロールパネルを
使用しなければならないのでオフラインでのジョブの設
定はできない。また、指定したジョブ毎にジョブセパレ
ータシートが作成されるため、異なったジョブを行わせ
たい場合は新たなジョブセパレータシートを生成しなけ
ればならない。一方、既に実用化されているマークシー
ト方式やＯＣＲ等によるペーパーユーザインタフェース
を考えた場合、紙にユーザが必須事項を記入することに
よってそれを処理する画像処理装置とのインタフェース
をとることが可能である。ＯＣＲ方式としては、例えば
特開平２−７９１８３号明細書に開示されている。しか
し、ＯＣＲ用紙にラインマーク等の認識情報マークを設
けた場合にも、その用紙自体が斜行（スキュー）して入
力されたり、レジストレーションがずれて入力された場
合には、認識精度の低下は避けられないといった問題が
ある。本発明の目的は、ジョブコントロールシートへの
ユーザのマークの記入方法の改善に伴ってマークの認識
精度を向上させた画像処理装置を提供することである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明はマークシートに定義された機械の動作指示
情報を基に原稿から読み取られる入力画情報に対して画
像処理を施して出力画情報を得る画像処理装置におい
て、二次元画像を読み取る画像読取手段と、前記マーク
シートのシート固有情報を予め格納しておく不揮発性メ
モリと、前記画像読み取り手段によって読み取られたマ
ークシート内の座標基準点を認識する基準点認識手段
と、前記認識された座標基準点とシート固有情報に基づ
き前記マークシート内のマーク欄の座標を補正する座標
補正手段と、前記補正された座標を用いて前記マーク欄
を包含する領域を演算する領域演算手段とを備えたもの
である。

【０００５】

【作用】ユーザが画像処理装置に行わせたいジョブをジ
ョブコントロールシート内のマーク欄に記入することに
より行い、これをもとに画像処理装置の画像読取手段に
より読み取らせる。読み取られた画像をもとにジョブ内
容を認識する際に、シートが斜行及びレジストレーショ
ンずれして読み取られた場合に備えて、まず基準点認識
手段により、ジョブコントロールシート内に設けられた
座標基準点を認識する。この座標基準点を原点として、
座標補正手段はジョブコントロールシート内のマーク欄
の座標を、予め格納されているジョブコントロールシー
トのシート固有情報を用いて補正する。そして、補正さ
れた座標により領域演算手段が部分画像を切り出し、こ
の部分画像に対して画像処理を施すことによりジョブ内
容の認識を行う。

【０００６】

【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。図１は、
ペーパーユーザインタフェースを用いた画像処理装置の
機能ブロック図である。図中実線部分は画信号の流れ
で、破線部分は制御信号の流れである。画像読み取りブ
ロック３により読み取まれた画信号２０は、シート識別
ブロック５が原稿識別マークを検出し、その結果をシス
テム制御ブロツク１に送る。システム制御ブロツク１は
原稿識別マーク情報から一般原稿とジョブコントールシ
ートを識別する。一般原稿であると判断された場合、シ
ステム制御ブロック１はセレクタ６を制御して読み込み
画信号を画像形成ブロック８に送り、ユーザインタフェ
ース４によって指示されたジョブに応じた画像処理を行
う。一方ジョブコントロールシートであると判断された
場合、システム制御ブロック１はセレクタ６を制御して
画信号をジョブ認識ブロック７に送り、後述するジョブ
認識を行わせる。ここで、ジョブ／座標情報テーブル９
は、ジョブコントロールシートのシート固有情報を格納
しておく不揮発性メモリである。

【０００７】次にジョブコントロールシートの概略を図
２に示す。ジョブコントロールシート１０は、原稿識別
マーク（バーコード）１００、このシートを認識する際
に必要となる座標基準点としての座標原点１０１／対角
点１０４，ジョブ指定欄（チェックマーク欄）１０２か
ら構成される。このとき。原稿識別マーク１００には、
ジョブコントロールシートの種類を表すコード等のジョ
ブコントロールシート属性を持たせておく。ジョブ／座
標情報テーブル９には、ジョブコントロールシート１０
の座標原点１０１や対角点１０４，チェックサークル１
０３等の座標情報と、チェックサークル１０３をユーザ
がマークしたときに行わせるべきジョブの内容情報コー
ドを予め登録しておき、この情報を原稿識別マーク（バ
ーコード）１００から得られるジョブコントロールシー
ト属性を用いて検索する。

【０００８】ユーザは、マシンに行わせたいジョブをジ
ョブ指定欄１０２から選択する。この選択方法は、例え
ば各項目の脇にある円をマークすることによって行う。
本実施例では、この円をチェックサークル１０３と呼ぶ
ことにする。ジョブ認識ブロック７では、このチェック
マークにユーザが記入したマークを判別することによっ
てジョブ内容認識を行う。この具体的なジョブ認識アル
ゴリズムを図３にフローチャートとして示す。次に、こ
のフローチャートの各ステップについて説明する。な
お、原稿識別マークはバーコード１００により構成され
ているものとする。

【０００９】（ｉ）原稿スキャン〜ページメモリ格納 スタートボタン（図示せず）が押されると、ＤＡＤＦ２
が原稿（又はジョブコントロールシート：J.C.S）を画
像読み取りブロック３に送り、原稿がスキャンされる
（Ｓ１）。シート識別ブロック５は、バーコード１００
を検知する（Ｓ２）。システム制御ブロツク１は検知さ
れた原稿識別マークからジョブコントロールシート１０
か一般原稿かに識別する（Ｓ３）。システム制御ブロッ
ク１では、バーコード検知（Ｓ２）によりジョブコント
ロールシート１０が識別されると、ジョブ認識ブロック
７を起動させる。ジョブ認識ブロック７の構成例を図４
に示す。システム制御ブロック１は、ジョブ内容認識
（Ｓ８）のために用いる画像情報を得るために、２値化
／間引きブロック２１を起動させ画信号２０を２値化／
間引き処理（Ｓ４）を行ってジョブ認識ブロック７内の
ページメモリ２２に格納する（Ｓ５）。ＣＰＵ（中央演
算処理装置）２５は、ジョブ内容認識（Ｓ８）のために
ページメモリ２２内の画像の一部分、例えば矩形領域の
データをウインドウメモリ２４にロードする。その際
に、ジョブコントロールシート１０が斜行（スキュー）
して読み込まれたり、レジストレーションがずれて読み
込まれた場合を考慮して、基準点認識／座標補正（Ｓ
６）を施す。この基準点認識／座標補正Ｓ６の具体的な
方法を図５にフローチャートとして示す。

【００１０】（ｉｉ）基準点認識／座標補正 基準点認識／座標補正（Ｓ６）には、ジョブコントロー
ルシート１０内の原稿識別マーク１００と座標原点１０
１／対角点１０４を用いる。まず、バーコード検知（Ｓ
２）によって得られたジョブコントロールシート属性を
用いてジョブ／座標情報テーブル９を検索し、該当する
ジョブコントロールシート１０の座標原点１０１の座標
を得る。この座標情報を用いて、切り出したい原点領域
を決定し、切り出しアドレスを生成して、その切り出し
アドレスをＤＭＡ（ダイレクトメモリアクセス）コント
ローラ２３に送ることによってウインドウメモリ２４に
ロードする（Ｓ２０）。このとき、原点領域の大きさ
は、どの程度の斜行／レジストレーションずれまで対応
するかに応じて予め決定しておく。これは、ジョブコン
トロールシート１０が斜行およびレジストレーションず
れして入力された際に、座標原点１０１も斜行及びレジ
ストレーションずれしているので、ジョブ／座標情報テ
ーブル９に登録された座標原点１０１の座標値の位置に
存在していない可能性があり、そのため、原点座標周辺
のある程度の大きさの領域をウインドウメモリにロード
して、ウインドウメモリ２４内に座標原点１０１が存在
するようにするためである。

【００１１】（ｉｉｉ）基準点認識（交点認識） 次にウインドウメモリ内の画像に対して基準点認識を施
す。本実施例では、この基準点認識の一例として交点認
識を行うものとする。図６は、交点認識（Ｓ２１）の具
体的な方法を示すフローチャートである。まず、ウイン
ドウメモリ２４内に格納された画像に「４連結性を保た
せた細線化処理」を施し、幅１でかつ４連結性を持った
規格化された細線を生成する（Ｓ３０〜Ｓ３３）。この
とき、細線化処理のループ回数を保存しておく。本例で
は、変数ｉにそれを格納している（Ｓ３３）。次に、得
られた細線の「端点からの侵食」処理を、細線化処理の
ループ回数分だけ行う（Ｓ３４〜Ｓ３５）。この段階
で、画像中の４連結性を持った分岐点が、認識すべき交
点の近傍のみに絞られる。そこで、この４連結性を持っ
た分岐点の抽出（分岐点抽出）を行う（Ｓ３６）。その
結果、抽出された分岐点が１つの場合には、その座標を
交点（従って原点）座標とし、複数の場合は、それらの
座標値の平均が交点座標となる（Ｓ３７〜Ｓ３８）。

【００１２】交点認識（Ｓ２１）のプロセスを図７に具
体例のモデルとして示す。原画像（座標原点のモデル）
は、図７に示すプロセスによって細線化（Ｓ３０〜Ｓ３
３）、「端点からの侵食」（Ｓ３４〜Ｓ３５）、分岐点
抽出（Ｓ３６）によって交点として認識されるべき分岐
点のみ抽出される。また、これら各処理は、３×３の正
方行列からなるフィルタ処理によって実現される。その
ため、ジョブ認識ブロック７内に３ライン分のラインバ
ッファ２６を設ける。図８に各処理に用いられるフィル
タの係数を示す。フィルタ係数として、細線化処理では
Ｆ１〜Ｆ４、端点からの浸食処理ではＦ５〜Ｆ８、分岐
点抽出処理ではＦ９〜Ｆ１２である。これらのフィルタ
係数Ｆ１〜Ｆ１２は、ＣＰＵ２５がフィルタ２７にセッ
トする。

【００１３】フィルタ２７はフィルタ係数がセットされ
ると、各フィルタ係数の着目画素を基準に３×３の近傍
画素を見ながら走査していく。その際に、この３×３の
近傍画素の黒画素と白画素のパターンがフィルタ係数の
パターンと一致した場合、着目画素を処理するといった
パターンマッチングの方法をとる。例えば細線化の場合
は、パターンマッチングを図８に示す細線化プロセスの
フィルタ係数F1,F2,F3,F4の順に行い、画像に変化がな
くなるまでこれを繰り返す（Ｓ３２）ことによって、幅
１の４連結性を持った細線にする。「端点からの侵食」
（Ｓ３４〜Ｓ３５）、分岐点抽出（Ｓ３６）も同様に行
う。

【００１４】さて、交点認識（Ｓ２１）によって座標原
点１０１が認識されたか否かをチェック（Ｓ２２）し、
認識された座標原点１０１の座標値はレジスタ（図示せ
ず）等に格納される（Ｓ２３）。一方座標原点１０１が
認識されないときは認識エラー表示される（Ｓ２９）。
そして、対角点１０４も座標原点１０１と同様に処理す
る。すなわち、対角点領域をウインドウメモリ２４に格
納し（Ｓ２４）、Ｓ２１と同じアルゴリズムの交点認識
を施し（Ｓ２５）、対角点座標１０４が認識された否か
をチェック（Ｓ２６）し、認識された対角点座標の座標
値をレジスタ等に格納する（Ｓ２７）。一方対角点座標
が認識されないときは認識エラー表示される（Ｓ２
９）。

【００１５】（ｉｖ）座標補正 次に、認識／格納された座標原点／対角点座標と、ジョ
ブ／座標情報テーブル９に格納された座標原点／対角点
座標とを比較し、斜行（スキュー）の度合いを算出する
（Ｓ２８）。これは、座標原点１０１を基準にして、ど
の程度対角点が回転しているかをＣＰＵ２５により計算
するものである。また、このとき、同時にレジストレー
ションずれも検出できるのでこれも算出しておく。

【００１６】（ｖ）矩形領域算出 基準点認識／座標補正Ｓ６によって得られた斜行（スキ
ュー）の度合いと、レジストレーションのずれ具合に基
づき、矩形領域算出（Ｓ７）を行う。本実施例では、矩
形領域として図９に示すような矩形領域２００をＣＰＵ
２５によって算出する方法をとる。これには、ジョブ／
座標情報テーブル９から得られるチェックサークル座標
２０１をＳ６で算出された座標補正値を用いて補正し、
補正されたチェックサークル座標に基づき矩形領域２０
０を算出する。矩形領域２００の大きさは、チェックサ
ークル１０３の直径や、隣接するチェックサークル間の
距離等を考慮して決定する。こうすることによって、ジ
ョブコントロールシートが斜行してスキャンされた場合
でも、認識すべき矩形領域２００内に必ずユーザのチェ
ックマークが存在するので、斜行／レジストレーション
ずれによる認識精度の著しい低下は防止できる。算出さ
れた矩形領域から、ウインドウメモリ２４へのチェック
サークル領域の切り出しアドレスを生成し、座標補正の
ステップにおける原点領域のウインドウメモリ格納（Ｓ
２０）と同様に、チェックサークル領域をウインドウメ
モリに格納する。

【００１７】（ｖｉ）ジョブ内容認識〜ジョブ設定 ウインドウメモリに格納されたチェックサークル領域
に、交点認識（Ｓ２５）に用いたフィルタとほぼ同様の
フィルタを用いてユーザがマークしたチェックマークの
判別を行う（Ｓ８）。ＣＰＵ２５は、ジョブ内容認識
（Ｓ８）によって得られた各チェックサークル１０３の
判定結果とジョブ／座標情報テーブル９中のジョブの内
容情報コードから行わせるべきジョブを決定して、それ
をシステム制御ブロック１に通知する（Ｓ９）。これを
受けて、システム制御ブロック１では認識されたジョブ
に変更してジョブコントロールシート１０に続く原稿束
に設定変更されたジョブを施す。すなわち、原稿束はＳ
３において一般原稿であると判定されるので、通常原稿
処理（Ｓ１０）をＳ９で設定されたジョブ内容で行うこ
とになる。そして、Ｓ１１において原稿終わりとされる
まで、このジョブを繰り返す。以上がジョブコントロー
ルシート１０を用いてジョブ設定する場合の、画像処理
装置のフローである。

【００１８】（他の実施例）前記実施例では、チェック
サークル１０３を円形としたが、円形以外の形状のチェ
ックサークルを認識するとき、ジョブコントロールシー
ト１０が斜行していた場合は、ウインドウメモリ２４に
格納された画像も当然斜行しているため、チェックサー
クル１０３の形状の違いによりウインドウメモリ内から
画像がはみ出る可能性がある。そこでこれを防ぐため
に、ウインドウメモリ２４にロードする領域の大きさ
は、チェックサークル１０３が円以外の形状のときは、
図１０に示すようにチェックサークル１０６又は１０７
の図形に外接円を規定し、この外接円の直径を一辺とす
る正方形を矩形領域２００として設定する。このとき、
予めジョブ／座標情報テーブル９内にチェックサークル
１０６（１０７）の図形の形状コードを登録しておく。
ＣＰＵ２５は、ジョブ／座標情報テーブル９を検索した
際、そのチェックサークル図形の形状情報をもとにＤＭ
Ａコントローラ２３の切り出し指定アドレスを決定す
る。

【００１９】また、本実施例ではジョブコントロールシ
ート１０内の座標原点１０１と対角点１０４の２点を用
いて基準点認識／座標補正を施したが、これに限るもの
ではない。例えば、対角点１０４を座標原点１０１から
みてシートの水平方向と垂直方向の２箇所に配置し、そ
れらを用いて座標補正を施すことも可能である。更に、
本実施例ではＤＭＡコントローラを用いることで、切り
出し領域を矩形領域としているが、例えばグラフィック
コントローラ等のデバイスを用いることにより、任意の
形状、例えば円形の領域によるページメモリからウイン
ドウメモリへの切り出しを行うこともできる。

【００２０】

【発明の効果】上述のとおり、本発明によれば、ジョブ
コントロールシート内に設けられた座標基準点を認識
し、この座標基準点を原点としてジョブコントロールシ
ート内のマーク欄の座標を補正し、この座標を用いて該
マーク欄を包含する領域を演算するように構成されてい
るので、ジョブコントロールシートが斜行して入力され
た場合でも認識精度の劣化を防ぐことができる。また、
チェックサークル自体の形状を変形させることができる
ので、ユーザがチェックサークル自体から様々情報を得
ることができる。また、逆にサークルの形状自体に情報
を与えることにより、それを見てマークするユーザに情
報を伝達することができる。従って、ユーザとの親和性
もそれだけ向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】ジョブコントロールシートを用いた画像処理装
置の機能ブロック図である。

【図２】ジョブコントロールシートの構成を示す概略図
である。

【図３】ジョブ認識アルゴリズムのフローチャートであ
る。

【図４】ジョブ認識ブロックのブロック構成図である。

【図５】基準点／座標補正アルゴリズムのフローチャー
トである。

【図６】交点認識アルゴリズムのフローチャートであ
る。

【図７】交点認識アルゴリズムによって変化する画像を
示すモデル図である。

【図８】認識アルゴリズム内の各処理に用いるフィルタ
を示す図である。

【図９】チェックサークルと矩形領域の関係を示すモデ
ル図である。

【図１０】円形以外の形状をもつチェックサークルとそ
の外接円と矩形領域の関係を示す図である。

【符号の説明】

１ システム制御ブロック ２ ＤＡＤＦ（自動両面原稿搬送装置） ３ 画像読み取りブロック ４ ユーザインタフェース ５ シート識別ブロック ６ セレクタ ７ ジョブ認識ブロック ８ 画像形成ブロック ９ ジョブ／座標情報テーブル １０ ジョブコントロールシート ２１ ２値化／間引きブロック ２２ ページメモリ ２３ ＤＭＡコントローラ ２４ ウインドウメモリ ２５ ＣＰＵ ２６ ラインバッファ ２７ フィルタ １００ 原稿識別マーク １０１ 座標原点 １０２ ジョブ指定欄 １０３ チェックサークル １０４ 対角点 １０５ チェックマーク ２００ 矩形領域 Ｆ１〜Ｆ４ 細線化処理に用いるフィルタ Ｆ５〜Ｆ８ 端点からの侵食処理に用いるフィルタ Ｆ９〜Ｆ１２ 分岐点抽出処理に用いるフィルタ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 マークシートに定義された機械の動作指
   示情報を基に原稿から読み取られる入力画情報に対して
   画像処理を施して出力画情報を得る画像処理装置におい
   て、 二次元画像を読み取る画像読取手段と、 前記マークシートのシート固有情報を予め格納しておく
   不揮発性メモリと、 前記画像読み取り手段によって読み取られたマークシー
   ト内の座標基準点を認識する基準点認識手段と、 前記認識された座標基準点とシート固有情報に基づき前
   記マークシート内のマーク欄の座標を補正する座標補正
   手段と、 前記補正された座標を用いて前記マーク欄を包含する領
   域を演算する領域演算手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。