JPH0726836B2 - テキスト方位決定方法 - Google Patents

テキスト方位決定方法

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JPH0726836B2
JPH0726836B2 JP2138656A JP13865690A JPH0726836B2 JP H0726836 B2 JPH0726836 B2 JP H0726836B2 JP 2138656 A JP2138656 A JP 2138656A JP 13865690 A JP13865690 A JP 13865690A JP H0726836 B2 JPH0726836 B2 JP H0726836B2
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Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、物体上のフィーチャー、例えば、プリントさ
れたテキストの方位を、物体の方位を決定するための順
フィード ニューラル網の形式の判定装置を含む網を使
用して検出するための技術に関する。
発明の背景 組み立てプロセスが“ジャスト イン タイム（Just I
n Time）”運転に近付くに従って、自動検査がより重要
な技術となる。例えば、製造動作と検査との間の密接な
ループが作られ、これによって、製造設定に起因するエ
ラーが発生した場合、最低数以上の欠陥品目が製造され
ないように保証される。これは、ロット或はバッチ単位
の製品が製造された後に初めてエラーが検出される従来
のバッチ製造と対照的である。迅速な検出は他の長所も
持つ。例えば、回路パケットの表面搭載アセンブリーに
おいては、半田付けされる前に、最初に、要素が粘着剤
にて所定の位置に保持される。従って、この据え付け動
作の後のライン内に置かれた検査システムは、半田付け
プロセスが遂行される前にエラーを見付けることがで
き、こうして、修理コストを最小限に削減する。
回路基板の欠陥を検出するための様々な構成が考案され
ている。例えば1977年６月７日付にて、B.H.シャープ
（B.H.Sharp）に交付された合衆国特許第4,028,827号
は、物品上の少なくとも二つの異なるタイプの光反射表
面の存在或は不在、及びこれらの間の弁別を選択的に達
成する為のビデオ システムを開示する。これらシステ
ムは、回路経路及び半田接続を検査するために使用が可
能である。もう一つの装置がJ.W.マクファーレン（J.W.
MacFarlane）らに、1986年５月25日付けで交付された合
衆国特許4,578,810号において開示されるが、ここで
は、自動ビジョン テスターによって、印刷配線基板
（printed wiring board,PWB）の欠陥が検出される。こ
れら検出器は、印刷配線回路を光学的に検出するための
PWBの二進イメージ パターンを形成するアレイの光学
センサーを含む。
S.P.デンカー（S.P.Denker）らによって、ペニシルバニ
ア州、フィラデルフィウにて、1984年10月に開催された
国際テスト会議（International Test Conference）の
議事録、ページ、558−563に掲載の論文は、マシーン
ビジョン技術を使用して回路印刷回路器板（Printed ci
rcuit board,PCB）アセンブリー エラーを検出するた
めの自動ビジョン テスターを開示する。このテスター
においては、カメラがPCBのイメージを捕捉し、このイ
メージの電気的表現をコンピューターに送るために使用
される。コンピューターは、PCBイメージのフィーチャ
ーをメモリー内に格納された理想イメージと比較し、ア
センブリー エラーの検出を行なう。もう一つの構成
が、ハイブリッド回路（Hybrid Circuits、GB）、No.1
3,1987年、ページ５−８にD.J.スベトコフ（D.J.Svetko
ff）らによって発表の論文において開示されるが、ここ
では、テスト下の回路基板の三次元マップ及びグレー
スケール（Gray−Scale）ビジョン データの両方を使
用する要素基板を自動的に検査するための技術が開示さ
れる。この技術は、要素、例えば、半田ペーストの量の
検出及び方位の測定に有効であると説明される。
先行技術は、要素の様々な位置、並びに接続及び全ての
要素が回路基板上に正しく置かれているか否かを検査す
るが、欠陥を持たない品目が、常に、格納されているイ
メージと同一に見えるような状況に限定される。先行技
術において欠落しているものは、製造の様々な段階、例
えば、ホッパーのローディング、半田付け前の基板への
要素の搭載、回路基板上へのチップの搭載等の段階にお
いて、要素自体の方位を決定するための低コストで、信
頼性の高い完全な検査システムを得るための方法が存在
しないことである。更に、先行技術によるシステムのも
う一つの問題は、これらシステムが検出された要素と比
較するための格納された理想イメージを持たず、一方に
おいて、これら要素上のマークが、例えば、日付スタン
プの使用、或は、印刷位置及びスタイルの変動のため
に、大きく変動することである。
発明の概要 先行技術の前述の欠陥及び問題が本発明に従って解決さ
れるが、本発明は、物体、例えば、電気要素上のフィー
チャー或はマーク、例えば、文字、数字、商標記号の方
位を決定し、それから、その物体自体の方位を決定する
ための技術に関する。本発明によるシステムにおいて
は、物体の全て或は一部のイメージがラインのシンボル
或は個々のシンボルを抽出するために使用される。こう
して分離されたシンボルが、次に、各々適当にトリミン
グ及びスケーリングされ正規化されたシンボルが得られ
る。その後、例えば、順フィード ニューラル網の形式
での最適ベイズ決定法（Optimal Bayesian Decisionmet
hod）によって、所定の数のシンボルが処理された後に
テキストの方位が“上向き（right−side up）”である
か、“逆さ向き（upside−down）”であるか、或は“不
定（indeterminate）”であるかが決定される。本発明
は、フィーチャー或はマーキングの方位を格納された理
想イメージを使用せずに決定するため、これは、内容、
例えば、日付スタンプ及び活字スタイルの変更にインセ
ンシティブであり、一方において、方位に対する要求さ
れるセンシティビティは保持する。
実施例の説明 第１図は、本発明による物体方位検出システムの好まし
い構成のブロック図を示すが、このシステムは、要素、
例えば、電気デバイス或はチップ上の情報、例えば、プ
リントされたテキスト或はマークを読み出し、この情報
の方位を決定する。このシステムは、例えば、しばし
ば、数百の要素が一つの回路パック上に置かれる電子ア
センブリー ライン内に使用することが可能である。こ
のようなアセンブリー内においては、これら要素は、最
初に、例えば、手作業にて、それらのホッパーに入れら
れるが、セットアップ時或は補給時に、これら要素の対
称性から方位エラーが起こる。多くの物品は、方位マー
ク、例えば、ノッチ、斜面或はドットを持つが、現在の
所、これらマークの標準化が存在せず、また、マークが
使用される場合、これらは、通常、コンピューター ビ
ジョン システムにて検出するのが非常に困難である。
前部方位検出問題の幾つかの重要要件として、（１）フ
ィーチャーのきっちりとした特長或は内容、例えば、活
字スタイル或はサイズに関する事前の知識が存在しな
い；（２）フィーチャーが、通常、読みにくく、例え
ば、プリントは、通常、低品質である；（３）検出が迅
速に遂行されなければならない一方、（ａ）誤方位検出
の確率が可能な限り高くなければならず、そして（ｂ）
“誤破棄（false reject）”の確率が非常に低くなけれ
ばならない；そして（４）180度の回転に対して一定不
変或はほぼ一定不変であり、どちらの方位からも正しく
読めるような多くのフィーチャー、例えば、文字が存在
する。この後者のセクションに関しては、文字Ａ−Ｚ及
び数字０−９のセットのうち、約40％（つまり、BHIMOQ
SWXZ01689）は回転的に不変或は回転的に共役不変（con
jugate−invariant）である。つまり、180度の回転の後
の記号が、使用される活字によっては、セットにて、他
の記号と同じように見える。説明の目的上、本発明のシ
ステムは、チップの方位を決定するために使用される
が、本発明のシステムは、その上に単一或は複数のフィ
ーチャー、例えば、コンベア ベルト上のボックス、ボ
トル上のラベルを持つ任意の物体の方位を決定するため
に修正することもできる。さらに、このシステムは、テ
キスト以外の要素或はマークの方位を決定するためにも
同様に適用できる。このシステムは、入力として、任意
のセットの基準イメージを持つことに依存する。
第１図の方位検出システムにおいては、（１）ビデオ
カメラ；（２）ビデオ ピクチャーのフレームと関連す
るピクチャー信号を捕らえるためのフレーム グラバ
ー；及び（３）例えば、約0.002インチ／画素，及び256
グレイ レベル／画素の実物体スケール（real object
scale）を持つ512x512画素フレームを提供するためのア
ナログ／デジタル（A/D）ハードウエアを含むビデオ
イメージング デバイス10が準備される。基準設計デー
タ ベース11が個々の調べられるデバイス、例えば、基
板上にアセンブルされるチップのその基板に対する正確
なフートプリント或は位置、及び正確に位置された或は
挿入されたデバイスに対するフィーチャー方位を格納及
び提供するために使用される。ビデオ イメージ デバ
イス10からの一例としてのチップの結果としてのイメー
ジが適応域値モジュール（Adaptive Threshold Module,
ATM）12への一つの入力として提供される。
ATM12内において、設計データベース11からのチップの
フートプリントが注意をビデオ イメージング デバイ
ス10からのチップのイメージ上の関心のある特定の要素
或は領域に向けるために使用され、そして、この結果と
しての要素或は領域のイメージは、この時点において、
ビデオ イメージング デバイス10によって提供される
256x256画素イメージングのかわりに、例えば、200x130
画素のみを含む。ATM12は、結果としての要素或は領域
のイメージを二進イメージに変換するが、ここで、個々
の画素は一例としての256グレイ レベルの一つのかわ
りに０或は１のレベルのみを含む。この二進化ステップ
を省略し、イメージをグレイ スケール データのまま
処理することも可能であるが、好ましい実施態様におい
ては、これがより高速、低コストの実施態様を与えるた
めに、ATMニ進化ステップが使用される。一般に、元の2
56個のグレイ レベルと２個の二進レベルとの間の適当
な域値の自動評価は大変困難な問題であるか、但し、本
システムにおいては、殆どのケースにおいて、テキスト
がコントラストの背景上の一つの色として現われ、グレ
イ レベル ヒストグラムが二つのかなり簡単に決定で
きるピークを持つために、単純なヒストグラム法が使用
できる。これらピークは、二つのパラメータ、つまり、
ラジアル サーカムスペクション（radial circumspect
ion）とマス域値（mass threshold）の相互作用を満足
のできる解が得られるまで適応的に使用することによっ
て決定される。ラジアル サーカムスペクションは、ヒ
ストグラム内の近似の半径であり、これが、ある値が局
所最大であることを検証するために調べられる。ピーク
を構成するためには、グレイ レベルが局所最大であ
り、しかも、マス域値を越える質量を持たなければなら
ない。この技術は、プリントが黒上のライト或はライト
上の黒、等と関係なく、前景が“1"として表わされ、そ
して背景が“0"として表わされるようにも修正すること
ができる。
ATM12によって生成される二進イメージは、フレーマー
モジュール（Framer Module）13に入力として提供さ
れ、ここで、イメージのシンボル（文字、数等）が捕え
られる。より具体的には、これらシンボルの捕獲は、例
えば、最初に二進イメージの０と１のビットマップ マ
トリックスの水平総和をとってラインのシンボルを抽出
し、次に、個々のシンボルを抽出するためにライン内の
垂直総和をとることによって遂行される。この目的のた
めに、本発明による最適値（quantile thresholds）が
使用される。より詳細には、二進イメージの個々の走査
ラインｉに対して、“1"ビットの列の合計ｒ［ｉ］が形
成される。こうして、ｒ［ｉ］はテキストの列のピー
ク、及びテキストの列の間の谷或はギャップを含む。こ
れらピーク及びギャップは、テキストのノイズ及び振動
によって妨害されることがある。従って、域値ｄがギャ
ップからピークを分離するために使用される。ここで、
例えば、ｄ＝δγmax、δは所定の定数、例えば、0.0
7、そしてγmaxは、列の総和ベクトル［］内の最も大き
な項目である。このプロセスは、本質的に、最も上部の
走査ラインから開始され、所定の域値の上のピークの開
始を探すために順次走査ラインを進み、そして、ある域
値の下の谷を求めて、ピーク領域を通じて継続し、ライ
ンのシンボルを抽出する。小さく見え過ぎるようなライ
ン或はギャップは、ノイズに起因するものとして破棄さ
れる。これらプロセスが二進イメージの行の総和を用い
て反復され、個々のシンボルが抽出される。これら水平
及び垂直ヒストグラムの技術は90度の回転を暴露し、直
ちにこれを修正できることに注意する。ATM12のプロセ
スを通じて分離されたドットをろ波するために、フレー
マー モジュール13が所定の定数以下の“接続されたド
ット質量（connected dot mass）”を持つ領域も無視す
るために使用される。このプロセスは、砕かれた有効な
シンボルの一部を失うリスクを持つが、認識器手順に対
する悪影響は見られない。フレーマー モジュール13
は、また、シンボルが常に所定の位置にあるときは、省
略することができる。但し、好ましい実施態様において
は、このモジュールがプリントの位置がかなり変動する
従来の方法にてマークされた電子要素を検査することを
可能とするためにこれが使用される。フレーマー モジ
ュール13は、従って、システム全体に対する変位不変能
力（displacement−invariance capability）を与え
る。
正規化モジュール（Normalization Module、NM）14は、
フレーマー モジュール13からの出力を受信し、個々の
抽出されたシンボルを“トリム”及び“スケーリング”
する。このトリミングは、抽出されたシンボルが両側
部、上部及び／或は下部の所に付随する白或は殆ど白の
空間を持つことがあるために遂行される。スケーリング
は、シンボル イメージが、例えば、24列x16行の所定
の標準サイズを占拠するようにスケール アップするた
めに遂行される。幾つかのケースにおいては、この正規
化プロセスは、元のイメージに歪を与える。例えば、薄
い文字、例えば、文字“I"が、16行を占拠するように
“肥大化（fatten）”される。但しこれは、入力データ
及び下に説明の基準ベクトルの両方が同一方法にて変換
されるために問題とはならない。一例としての“I"の肥
大化を起こさないこれにかわる方法は、基準及びサンプ
ル イメージの垂直整合ミスに起因する整合ミスを許容
できるという潜在的な長所を持つ。正規化モジュール14
は、シンボルが常に所定のサイズであるときは、省略す
ることができる。但し、好ましい実施態様においてはNM
14がシステムに対するスケール不変能力（scale−invar
iance capability）を与えるために使用される。
正規化されたシンボルを表わす信号は、次に、判定モジ
ュール15に送られ、ここで、設計データベース11情報を
用いて、シンボルの方向が“上”を向いているか、
“下”を向いているか、或は“不確定”であるか否かの
決定が行なわれる。後に説明されるように、その特定の
形式が“順フィード（Feed forward、FF）”ニューラル
網法とも呼ばれる好ましい最適検出（Optimal Detectio
n,OD）法を使用する判定モジュール15に対する好ましい
構成は、例えば、検索テーブルを用いて捕獲されたシン
ボルと基準イメージのビットマップ間の“類似測定値
（similarity measure）”、例えば、ハミング距離（Ha
mming distance）を計算することにより、シンボルの方
向が“上”を向いているか、“下”を向いているか、或
は、“不確定”であるかの確率を計算する。シンボル、
例えば、文字は、正常な方位にあるときは、“上”向き
であるといわれ、逆転した位置にあるときは、“下”向
きであるといわれる。物体、或はチップは、“上”或は
“下”方向を向いた正常に方位したテキストを持つ。正
常に方位したチップは、ここでは“表向き（right−sid
e up）”と呼ばれ、正常でない方位を持つチップは“逆
向き（upside down）”と呼ばれる。
より具体的には、観察されたイメージは、長さＮのビッ
トマップである。つまり、Ω＝｛0,1｝Ｎ内のベクトル
である。“上”向きの方位の時u1、u2、・・・u3、とし
て現われ、“下”向きのときd1、d2、・・・dsとして現
われる基準イメージ或はシンボル（つまり、様々な活字
サイズの文字、数字、商品ログ）の集合が存在するもの
と想定される。また、そのイメージに固有のノイズ、イ
メージ捕獲プロセスに起因するノイズの両方、及び基準
セット内にない活字スタイル、サイズ等の使用に起因す
る変動を表わす歪プロセスが存在するものと想定する。
これら歪みプロセスは、以降、ｐ（x|y）によって表わ
されるが、これは、基準ベクトルｙが観察されたベクト
ルｘ内に確率ｐ（x|y）にて歪められることを示す。
又、ｐ（x|u）或はｐ（x|d）は、ベクトルｘが観察され
る確率であると定義される。ここで、ベクトルｘは、そ
れぞれu1、u2、・・・u3或はd1、d2、・・・dsの基準セ
ットからランダムに選択されたシンボルの歪である。従
って、確率 及び であり、ここで、ｐ（u1）或はｐ（d1）は、シンボルが
“上”或は“下”の方位を持つとき、それぞれ、シンボ
ルu1或はd1が使用されるアプリオリ確率である。上の基
準セットのシンボルは、例えば、様々なサイズ、活字ス
タイル、及び方位の文字Ａ−Ｚ、及び数字０−９から成
る。スケーリング動作が正規化モジュール14内において
遂行されるが、基準セットの複数のサイズの存在が、活
字が、典型的には、スケール不変（scale−invariant）
であるために要求されることに注意する。
この問題の一つの公式化は、従って、Ωの判定“上（u
p）”、“下（down）”或は“不確定（indeterminat
e）”を表わす領域Ωｕ、Ωｄ、Ωｉへの分割を見つけ
ることである。この問題は、“誤破棄（false rejec
t）”の確率の制限内において方位の但しい決定の確率
を最大化することである。これは、単一シンボルの方位
の最適決定のための以下の実用的な技術を導く。
この技術は、以下を出力する。
ｐ（x|d）/p（x|u）≧λの場合は、ｄ（“下”）、 ｐ（x|d）/p（x|u）≦λ-1の場合は、ｕ（“上”）、 その他の場合は、ｉ（“不確定”） 次に、パラメータλ≧１が分析或は実験からできる限り
小さいが、ただし、過剰数の誤破棄が存在しないように
調節される。
複数のシンボル:x（１）、ｘ（２）、・・・ｘ（Ｌ）か
ら成るチップに対する方位の決定が必要となる。従っ
て、以下の条件付き独立前提が採用される。
Ｐ｛ｘ（１）,x（２），…,x（Ｌ）|u｝＝Ｐ｛ｘ（１）
|u｝.P｛ｘ（２）|u｝．…Ｐ｛ｘ（Ｌ）|u｝， Ｐ｛ｘ（１）,x（２），…,x（Ｌ）|d｝＝Ｐ｛ｘ（１）
|d｝.P｛ｘ（２）|d｝．…Ｐ｛ｘ（Ｌ）|d｝ 次に、この最適テストは以下の出力を与える。
その他の場合は、ｉ（“不確定”）。
基板を検査するために割り当てられた時間が十分である
場合は、物体上に発見される全てのシンボルを調べるこ
とによって最良の結果が得られる。ただし、通常、全て
のシンボルを読まなくても方位に関して非常に高い確か
さを得ることが可能である。これは、A.ウォールド（A.
Wald）による著書『シーケンシャル アナリシス（Sequ
ential Analiysis）』、ドーバー パブリケーション
（Dover Publications）、1947年、ページ34−43につい
て説明されるシーケンシャル テスト手順を使用するこ
とを示唆する。この方法においては、シンボルが確率比
の累積的な積がある上限λを越えるまで、或は下限λ-1
以下に落ちるまで読まれ、その時点において、方位の決
定が行なわれる。これは、チップ当りの平均時間で測定
した場合、潜在的にプロセスの十分な高速化を達成す
る。ただし、前の分布に関してのバイアスがあったり或
は分布に関しての知識が乏しい場合は、緩やかに成長す
るλ関数を使用するか、或は、この分布を任意の一つの
観察の積に制限することが必要となる。
判定モジュール15に上に説明のプロセスを遂行するため
に順フィード ニューラル網を実現するための一例とし
ての構成が第２図に示される。第２図において、正規化
モジュール14からの入力は、正規化されたシンボルに対
するビットマップ（マトリックス）の別個の要素を持
ち、これらには、x1からxNの記号が与えられる。個々の
ビットマップ要素xiは、入力として個々の入力ユニット
（Input Unit、IU）201から20Nに送られる。より具体的
には、個々の正規化シンボルが24x16要素の一例として
のビットマップ マトリックス内に置かれるように配列
された場合、Ｎは384要素に等しくなり、そして、判定
モジュール15は、384個の入力ユニット20を含む。個々
の入力ユニット20iからの出力は、Ｍ個のパターン ユ
ニット211から21Mまでに分配される。ここで、例えば、
Ｍ個のパターン ユニット21の第一の半分が以下の確率
を決定するために使用される。
及び これら値ｐ（ui）及びｐ（di）は、例えば、現場実験か
ら得ることができる、或は、全体を通じて均一の確率を
使用する、つまり、全てのシンボルをいずれの方位にお
いても同一の確率に取ることによって得ることができる
アプリオリ確率である。これら値ｐ（x|ui）及びｐ（x|
di）を得るためには、歪プロセスについての幾つかの仮
定を立てる必要がある。単純な一例としてのモデルは、
（１）確率ｇ（ｋ）において、ビットマップのｋビット
変化され、（２）これらビットが独立した同一に分布す
るトライアルに従って変化するという想定を行なう。従
って ここで、ｈ（x,ui）はベクトルｘとuiの間のハミング距
離を表わす。この手順のニューラル網の図が第２図に示
される。パターン ユニット21から成る第一のアクティ
ブ層は、上の式に従って、ｐ（x|ui）及びｐ（x|di）を
計算する。総和ユニット221及び222から成る次の層は、
確率ｐ（x|u）及びｐ（x|d）を生成し、シーケンシャル
判定ユニット23は、チップに対する最終判定を与える。
第２図の部分及び使用される用語は、D.F.スペクト（D.
F.Specht）によって、ニューラル網に関するIEEE国際会
議議事録（The Proceedings of the IEEE Internationa
l Conference On Neural Networks）、1988年、６月、
カリフォルニア州、サンジエゴ、Vol.1,ページＩ−525
からＩ−532に掲載の論文において使用されるのと類似
する。ただし、このパターン ユニットの内部構造は大
きく異なる。第２図は、直ちに、パラレル実現を示唆す
る。第２図内の相互接続上に示される代数量はこれら要
素間をパスされる値であり、括弧にて囲まれる量は、倍
数ウエートであることに注意する。
このパターン ユニットの内部構造は、シリアルでもパ
ラレルでもあり得る。このパラグラフの残りの部分にお
いては、“類似測定値（similarity measure）”がハミ
ング距離であるようなパターン ユニット21を十分に実
現する方法について説明する。ハミング距離を計算する
ための専用のハードウエアがない場合は、これらを迅速
に計算するために採用できる技術がある。この方法で
は、ビットマップ間のハミング距離は、ビットごとの
“排他的OR"を取り、次に、結果としての語内の１ビッ
トの数をリターンする事前に計算されたテーブル検索を
使用することによって、一度に一語づつ計算される。こ
れは、ハミング距離の計算を語当たり数マシーン イン
ストラクションに整理し、現在のマイクロプロセッサに
て秒当たり数ミリオン語のオーダーの距離を計算するこ
とを可能にする。
第２図の要素20から22の動作が完了した後に、個々のシ
ンボルに対して、出力確率値が得られる。これらが、シ
ーケンシャル判定ユニット23内の乗数を使用して、FF法
にて結合される。この結果が、次に、シーケンシャル判
定ユニット23内の上限および下限域値と比較され、その
チップに対する全体的な決定、或は不確定が生成され
る。この手順は、“ストッピング”規則に従って進行す
る。つまり、チップ上のシンボルの処理が所定の確かさ
が得られた時点において中止される。最後に、このチッ
プに対する結果が、比較器24内において、“設計データ
ベース”内に格納された但しい方位と比較され、そし
て、設定、例えば、“ストップ オン エラー（stop o
n errors）”或は“ストップ オン エラー プラス
インデシジョン（stop on errors plus indeciions）
に従って、例えば、アラームを動作したりしなかったり
するように出力し号が生成される。
順フィード ニューラル網法の上の説明は、説明のため
のものであり、限定することを目的とするものではな
く、所定の決定を生成するために他の適当な方法を使用
することもできる。例えば、T.コーネン（T.Kohnen）に
よって、著書『自己編成および連想メモリー（Self−Or
ganization and Associative Memory）』、第二版、ス
プリンガー バーレッグ（Springer−Verlag）、ページ
199−209に説明される方法と類似する学習ベクトル量子
化（Learning Vector Quantization,LVQ）を使用するこ
とも可能である。LVQ法が使用されるときは、判定モジ
ュール15内において得られる結果は、単に、“投票”で
あり、つまり“上”向きスコアの数が観察の総数で割ら
れるのみであり、FF法におけるように明示的な確率値で
はない。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明に従う物体方位検出システムの好ましい
実施態様のブロック図であり；そして 第２図は第１図のシステムに使用される判定モジュール
のための一例としての構成のブロック図である。 ＜主要部分の符号の説明＞ ビデオ イメージングデバイス……10 適応閾値モジュール……12 フレーマー モジュール……13 正規化モジュール……14 判定モジュール……15 設定モジュール……11

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】物体上のフィーチャー或はテキストの方位
    を決定するための方法において、該方法が： （ａ）該物体上に位置する該フィーチャーの少なくとも
    一つ、或は該テキストの少なくとも一つのシンボルの所
    定のサイズにされたイメージを抽出するステップ； （ｂ）ステップ（ａ）において抽出された該少なくとも
    一つのフィーチャー或はシンボルが第二の所定のサイズ
    にされたイメージ内の正規化されたフィーチャー或はシ
    ンボルに既に対応しない場合に、ステップ（ａ）におい
    て得られた該少なくとも一つのフィーチャー或はシンボ
    ルの各を第二の所定のサイズにされたイメージ内におい
    て正規化するステップ； （ｃ）ステップ（ａ）或は（ｂ）において得られた該少
    なくとも一つのフィーチャー或はシンボルの個々に対す
    る該所定のサイズにされたイメージを処理して、ベクト
    ル間の類似測定値を決定し、これから該少なくとも一つ
    のフィーチャー或はシンボルの各々が所定の“上”或は
    “下”向きの方位を持つ確率を決定するステップ； （ｄ）ステップ（ｃ）において得られた該少なくとも一
    つのフィーチャー或はシンボルの各々に対する確率から
    該フィーチャー或はテキストが“上”向きであるか、
    “下”向きであるか、或は“不確定”であるかを決定す
    るステップ；及び （ｅ）ステップ（ｄ）において得られたフィーチャー或
    はテキストの方位の指標から該物体の方位が“上向きで
    あるか”、“逆さであるか”或は“不確定”であるかを
    決定するステップを含む方法。
  2. 【請求項２】ステップ（ａ）がさらに （a1）該フィーチャー或はテキストのビットマップの個
    々の列に対する二進値を総和し、該列の総和に域値を加
    え、ラインのフィーチャー或はテキストの位置を決定す
    るサブステップ；及び （a2）該フィーチャー或はテキストのビットマップの個
    々の行に対する二進値を総和し、該行の総和に第二の域
    値を加え、ステップ（a1）の結果との関連で、個々のフ
    ィーチャー或はテキストのシンボルの位置を決定するサ
    ブステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方
    法。
  3. 【請求項３】ステップ（ｃ）がさらに （c1）ステップ（ａ）或は（ｂ）において得られた個々
    の正規化され抽出されたフィーチャー或はテキストのシ
    ンボルのビットマップから、ビット単位での“排他的O
    R"およびテーブル検索動作を使用してランダムに選択さ
    れたフィーチャー或はシンボルの基準セットからの歪を
    含む入力ベクトルとフィーチャー或はシンボルの個々の
    基準セットとの間のハミング距離を測定することにより
    該入力ベクトルが特定の“上”或は“下”向きの方位に
    ある確率を決定するサブステップ；および （c2）ステップ（c1）に応答して、抽出されたシンボル
    の方位が“上”向き、“下”向き或は“不確定”である
    確率を決定するサブステップを含むことを特徴とする請
    求項１ないし２に記載の方法。
  4. 【請求項４】ステップ（ｄ）の遂行において、 ステップ（ｃ）において処理されたシーケンシャル シ
    ンボルの個々に対して決定される確率に全ての他の前に
    処理されたシンボルの確率の積を掛けるプロセスをフィ
    ーチャー或はテキストの方位が“上”向きであるか、
    “下”向きであるか或は“不確定”であるかを示すある
    域値が達成されるまで継続するサブステップがさらに含
    まれることを特徴とする請求項１ないし２に記載の方
    法。
  5. 【請求項５】ステップ（ｄ）の遂行において、 （d1）テキストの個々のシンボルの方位が“上”向きで
    あるか、“下”向きであるか或は“不確定”であるかを
    決定するステップ；および （d2）ステップ（d1）において行なわれる決定の総意か
    らテキストの方位が“上”向きであるか、“下”向きで
    あるか、或は“確定”であるかを決定するサブステップ
    がさらに含まれることを特徴とする請求項１ないし２に
    記載の方法。
  6. 【請求項６】物体上のフィーチャー或はテキストの方位
    を決定するための装置において、 該装置が： イメージからフィーチャー或はテキストのシンボルを抽
    出するため、及び個々の抽出されたシンボルに対する標
    準化されたサイズのビットマップを表わす出力信号を生
    成するための手段；及び 判定装置を含み、該判定装置が 該抽出及び生成手段からの該出力信号に応答して、個々
    の抽出されたフィーチャー或はシンボルに対する正規化
    されたサイズのビットマップのベクトル間の類似性値を
    決定し、又、個々の抽出されたフィーチャー或はシンボ
    ルに対して、それらの方位が“上”向き、“下”向き、
    或は“不確定”である確率を示す出力信号を生成するた
    めの第一の手段、及び 該第一の手段の出力信号に応答して、全体としてのフィ
    ーチャー或はテキストの方位が“上”向き、“下”向き
    或は“不確定”である確率を示す出力信号を生成するた
    めの第二の手段を含むことを特徴とする装置。
  7. 【請求項７】該決定装置がさらに 該第二の手段の該出力信号から物体の方位を決定するた
    めの第三の手段を含むことを特徴とする請求項６に記載
    の装置。
  8. 【請求項８】該抽出及び生成手段が フィーチャー或はテキストのイメージのビットマップの
    個々の列に対する二進値の総和を生成し、該列の総和に
    域値を加えることによって該フィーチャー或はテキスト
    内のラインの位置を示す出力信号を生成するための第一
    の手段；及び フィーチャー或はテキストのイメージのビットマップの
    個々の行の総和を生成し、該行の総和に第二の域値を加
    えることによって、該第一の手段からの出力信号及び該
    行の総和の両方から、個々のフィーチャー或はテキスト
    内のシンボルの位置を決定するための第二の手段を含む
    ことを特徴とする請求項６ないし７に記載の装置。
  9. 【請求項９】該判定装置の第二の手段がさらに 該判定装置の該第一の手段からの出力信号に応答して、
    個々のシーケンシャル信号に対して決定された確率に他
    の前に処理された全てのフィーチャー或はテキストのシ
    ンボルの確率の積を該フィーチャー或はテキストの方位
    が“上”向き、“下”向き、或は“不確定”であること
    を示すある域値が達成されるまで掛け、その時点で、そ
    の方位の決定を表わす出力信号を生成するための手段を
    含むことを特徴とする請求項６ないし７に記載の装置。
  10. 【請求項１０】該判定装置の第二の手段がさらに 個々のフィーチャー或はテキトスのシンボルの方位が
    “上”向きであるか、“下”向きであるか、或は“不確
    定”であるかを示す出力信号を生成するための手段、及
    び 該フィーチャー或はテキストの方位が“正常”である
    か、“逆さ”であるか或は“不確定”であるかを決定す
    るために該第二の手段の該生成手段からの出力信号の総
    意を形成するための手段を含むことを特徴とする請求項
    ６ないし７に記載の装置。
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