JPH11175705A - データファイリング装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定のフォーマットに限定されず、原稿の画
像データに基づいて分類可能としたデータファイリング
装置を提供することである。 【解決手段】 カラースキャナー１１で読み取った画像
をデータを第１記憶装置１２に記憶する。キーボード１
３から入力した分類条件に基づいて、画像データ抽出手
段１４が、画像データから分類項目に関する画像データ
を抽出する。画像データを文字認識部１７で文字データ
に変換し、その数字部分を数字抽出部１８で抽出する。
この数字を、データ集計部１９で集計して、それを第２
記憶装置の記憶領域１６ａ，１６ｂ，１６ｃに分類記憶
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、原稿からデジタル
画像データを取り込み、分類識別マークの部分のの画像
データを分類するデータファイリング装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来では一枚の原稿の中のデータを分類
する場合、スキャナーで原稿をすべて読み取り、ホスト
コンピューターの画面上で人手により領域を指定して分
類する。あるいは、予め決められたフォーマットの指定
された場所に識別データを記入して、この識別データに
基づいてデータを分類する方法が一般的である。

【０００３】ところが、上記分類方法では、人手が必要
とされ、作業効率が悪かった。これを改善するものとし
て、特開平４−７７９８１号公報には、帳票の識別コー
ドとその帳票におけるドロップアウトカラーの対応付け
により、帳票のドロップアウトカラーに応じて光源の色
を切換え、ドロップアウトカラーで書かれた帳票の領域
枠を自動的に削除する装置が開示されている。この装置
では、ドロップアウトカラーに基づいて帳票を人手によ
り分類する必要がなく、自動的に帳票を識別処理でき
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この分類装置
では、ドロップアウトカラーの処理がなされている原稿
に対してのみ有効であり、特定のフォーマットに限定さ
れてしまう。例えば、原稿にマーキングした色等に基づ
いて分類する場合などに対応できず、汎用性がない。し
たがって、特定のフォーマットに限定されず、原稿に記
入されているさまざまのデータに着目して分類するに
は、結局人手に頼らざるを得なかった。

【０００５】本発明の目的は、特定のフォーマットに限
定されず、原稿の画像データに基づいて分類可能とした
データファイリング装置を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、分類
抽出部分を識別するための分類識別マークを設けた原稿
を走査して、その画像をデジタル画像データとして取り
込むための画像入力手段と、前記分類識別マークと分類
項目とを対応づける分類条件を入力する条件入力手段
と、入力された分類項目に対応する分類識別マークを、
取り込んだ画像データの中から識別し、該分類識別マー
クの示す分類抽出部分の画像データを抽出する画像デー
タ抽出手段と、抽出された前記画像データを分類記憶す
る分類記憶手段と、を具備することを特徴とするデータ
ファイリング装置である。

【０００７】請求項２の発明は、分類抽出部分を識別す
るための分類識別マークを設けた原稿を走査して、その
画像をデジタル画像データとして取り込むための画像入
力手段と、前記分類識別マークと分類項目とを対応づけ
る分類条件を入力する条件入力手段と、入力された分類
項目に対応する分類識別マークを、取り込んだ画像デー
タの中から識別し、該分類識別マークの示す分類抽出部
分の画像データを抽出する画像データ抽出手段と、抽出
された前記画像データを加工処理するデータ処理手段
と、加工処理されたデータを分類記憶する分類記憶手段
と、を具備することを特徴とするデータファイリング装
置である。

【０００８】請求項３の発明は、請求項２記載のデータ
ファイリング装置であって、前記データ処理手段は、前
記画像データ抽出手段で抽出された画像データを文字認
識を行って文字データに変換する文字認識部からなり、
前記分類記憶手段は、前記文字データを記憶することを
特徴とする。

【０００９】請求項４の発明は、請求項２記載のデータ
ファイリング装置であって、前記データ処理手段は、前
記画像データ抽出手段で抽出された画像データを文字認
識を行って文字データに変換する文字認識部と、前記文
字データのうち数字のみを抽出する数字抽出部と、予め
設定された演算条件に基づき、抽出された前記数字を演
算する演算部と、からなり、前記分類記憶手段は、演算
された結果を記憶することを特徴とする。

【００１０】請求項５の発明は、請求項２記載のデータ
ファイリング装置であって、前記データ処理手段は、前
記画像データ抽出手段で抽出された画像データを文字認
識を行って文字データに変換する文字認識部と、前記文
字データのうち数字のみを抽出する数字抽出部と、抽出
された数字の演算条件を入力する演算条件入力部と、前
記演算条件に基づき、抽出された前記数字を演算処理す
る演算部と、からなり、前記分類記憶手段は、演算され
た結果を記憶することを特徴とする。

【００１１】請求項６の発明は、請求項１ないし５のい
ずれかに記載のデータファイリング装置であって、前記
分類識別マークは、前記分類抽出部分を囲む各種の線で
あり、前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の
線で囲まれた部分の画像データを抽出することを特徴と
する。ここで、線の種類とは、例えば、線の色、形状
（破線、一点鎖線、二重線等）又は太さ等をいう。

【００１２】請求項７の発明は、請求項１ないし５のい
ずれかに記載のデータファイリング装置であって、前記
分類識別マークは、前記分類抽出部分に引いた各種の下
線であり、前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種
類の下線が引かれた部分の画像データを抽出することを
特徴とする。ここで、下線の種類とは、線の色、形状
（破線、一点鎖線、二重線等）又は太さ等をいう。

【００１３】請求項８の発明は、請求項１ないし５のい
ずれかに記載のデータファイリング装置であって、前記
分類識別マークは、前記分類抽出部分の各種の色であ
り、前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の色
の部分の画像データを抽出することを特徴とする。ここ
で、分類抽出部分の色とは、原稿の文字等の色や背景の
色等をいう。

【００１４】請求項９の発明は、請求項１ないし５のい
ずれかに記載のデータファイリング装置であって、前記
分類識別マークは、前記分類抽出部分を囲む線で描かれ
た各種の形状であり、前記画像抽出手段は、分類項目に
対応する種類の形状で囲まれた部分の画像データを抽出
することを特徴とする。

【００１５】請求項１０の発明は、請求項１ないし５の
いずれかに記載のデータファイリング装置であって、前
記分類識別マークは、前記分類抽出部分の行の先頭また
は後尾に描いた各種のマークであり、前記画像抽出手段
は、分類項目に対応する種類のマークのある行の画像デ
ータを抽出することを特徴とする。マークの種類は、形
状（丸、三角、星印し等）又は色、これらの組み合わせ
である。

【００１６】請求項１１の発明は、請求項３ないし５の
いずれかに記載のデータファイリング装置であって、前
記分類識別マークは、前記分類抽出部分の各種の文字で
あり、前記画像抽出手段は、前記分類項目に対応する種
類の文字の部分の画像データを抽出することを特徴とす
る。

【００１７】請求項１２の発明は、請求項１ないし５の
いずれかに記載のデータファイリング装置であって、前
記分類識別マークは、前記分類抽出部分を構成するドロ
ップアウトカラーであり、前記画像入力手段は、前記ド
ロップアウトカラーと同色の光源を有し、ドロップアウ
トカラー以外の画像を読み取ることことを特徴とする。

【００１８】請求項１３の発明は、請求項１ないし５の
いずれかに記載のデータファイリング装置であって、前
記画像抽出手段は、前記分類識別マークがない部分の画
像データも抽出することを特徴とする。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照しながら説明する。

【００２０】〔第１実施形態〕図１は、本発明に係るデ
ータファイリング装置の第１実施形態を示すブロック図
である。このデータファイリング装置は、複数の見積書
を見積項目毎にマーキングして分類し、文字変換を行い
各項目の合計金額を集計する装置である。

【００２１】このファイリング装置に読み取らせる原稿
は、予めカラーペンにより、ファイリングしたい部分
（分類部分）を、分類項目毎に色を変えてマーキングし
てある。このマーキング箇所がデータ分類するうえでの
分類識別マークとなる。図１に示すファイリング装置
は、マーキングした原稿を読み取り、カラーデジタル画
像データに変換する画像入力手段であるカラースキャナ
１１、カラースキャナ１１で読み取った画像データを記
憶する第１記憶装置（半導体メモリ又はハードディス
ク）１２、分類識別マークであるマーキングの色を分類
項目に関連付けた分類条件を入力する条件入力手段であ
るキーボード１３、分類項目に対応したマーキングの色
を識別し、該マーキングの示す分類部分の画像データを
抽出する画像データ抽出手段１４と、この画像データを
加工処理するデータ処理手段１５と、処理されたデータ
を所定の記憶領域１６ａ〜１６ｃに分類記憶する第２記
憶装置１６とからなる構成である。データ処理手段１５
は、画像データ抽出手段１４で抽出された画像データを
文字認識を行って文字データに変換する文字認識部１７
と、前記文字データのうち数字のみを抽出する数字抽出
部１８と、これら数字の合計を集計するデータ集計部１
９とから構成されている。

【００２２】次に、このデータファイリング装置の動作
手順を説明する。図２は、第１実施形態のデータファイ
リング装置の動作を示すフローチャートであり、図３及
び図４は、分類動作の過程の説明図である。

【００２３】ステップＳ１において、分類すべきデータ
箇所はマーキングで囲まれた部分と設定されているの
で、キーボード１３より、マーキングの色と分類項目を
図３（ａ）のように関連付けて入力する。このとき、分
類して記憶する第２記憶装置１６の記憶領域１６ａ〜１
６ｃも指定しておく。ステップＳ２において、分類項目
毎に原稿（見積書Ａ，Ｂ）のデータを、図３（ｂ）に示
すように、図３（ａ）で指定した色のペンで囲む。ステ
ップＳ３において、見積書Ａ，Ｂをカラースキャナー１
１によってデジタル画像データとして読み取り、この画
像データをすべて一旦第１記憶装置１２に記憶する。

【００２４】ステップＳ４において、まず、第１記憶装
置１２に記憶された画像データのうち、図３（ａ）に指
定された赤色のペンで囲まれた部分、すなわち分類項目
である部品代を分類する。第１記憶装置１２に記憶され
ている画像データからマーキングの色である「赤」を抽
出し、その位置を検出する。そして、赤のマーキングで
囲まれている画像データ３１，３６を抽出する。

【００２５】ステップＳ５において、図４（ａ）のよう
に抽出された画像データ３１，３６を、文字認識部１７
により文字変換すると、図４（ｂ）に示すように、数字
４１，４６となる。この場合、文字認識部１７によって
変換されたデータは、すべて数字であるので、数字抽出
部１８により、文字データの中から数字を抽出する必要
はない。ステップＳ６において、図４（ｂ）に示すよう
に、変換された数字４１，４６の合計を集計する。そし
て、数字４１，４６と、その合計５１を第２記憶装置１
６の記憶領域１６ａに記憶する。

【００２６】ステップＳ７において、この読み取った原
稿に関して分類が終了したか否かを確認する。終了して
いないので、ステップＳ４に戻る。ステップＳ４におい
て、青色のペンで囲まれた部分３２，３５の画像データ
を抽出し、一連の処理を行い（ステップＳ５〜Ｓ６）、
数字４２，４５と合計５２を第２記憶装置１６の記憶領
域１６ｂに記憶する。同様に、黄色のペンで囲まれた部
分３３，３４の画像データを抽出し、一連の処理を行い
（ステップＳ５〜Ｓ６）、数字４３，４４と合計５３を
第２記憶装置１６の記憶領域１６ｃに記憶する。以上の
処理によって、図４（ｂ）に示すように、見積書Ａ，Ｂ
が項目毎に集計され、第２記憶装置１６の記憶領域１６
ａ〜１６ｃに記憶される。図３（ａ）に指定された全項
目の処理が終わると、ステップＳ７からステップＳ３に
戻り、カラースキャナー１１によって、新たな原稿を読
み取り、同様の処理を行う。

【００２７】さて、本実施形態では、マーキングした箇
所には、数字のみであったため、数字抽出部１８におい
て、文字データの中から数字のみを抽出する必要はなか
ったが、数字と文字が混在している場合には、数字抽出
部１８で数字を抽出してから演算処理を行う。また、合
計処理に限らず、他の演算処理もあらかじめ設定してお
けば、処理が可能である。また、ペンで囲まれたデータ
３１〜３６を分類抽出したが、これだけでなく、あらか
じめ、キーボード１３により分類条件を入力しておくこ
とにより、ペンに囲まれていないデータ３７，３８を抽
出することも可能である。

【００２８】また、図５に示すように、原稿にカラーペ
ンにより分類抽出部分に下線を引いても、同様の効果が
実現できる。この時、下線の形状（破線、波線、二重線
等）でも分類可能とすることにより、モノクロスキャナ
ーを使っても同様の効果を得ることができる。図５で
は、実線部分６１，６６、破線部分６２，６４、一点鎖
線６３，６４のように、下線を引く。これに基づいて、
各データを読み取り分類する。また、原稿の分類抽出部
分を様々の線形状（破線、波線、二重線等）で囲んで
も、同様の効果を得ることができる。

【００２９】また、図６に示すように、原稿の分類抽出
部分を蛍光マーカーの様なもので塗りつぶし、分類抽出
部分の背景の色を分類項目毎に変えてもよい。例えば、
赤７１，７６、青７２，７４、黄７３，７５のように塗
り、この部分のデータを同じ色毎に分類する。あるい
は、図７に示すように、原稿の分類抽出部分を囲む線が
描く形状（丸、四角、三角等）あるいは線の太さによ
り、同様の効果が実現できる。丸８１，８６、四角８
２，８４、三角８３，８５のようにマーキングして、こ
の部分のデータを同じ形状毎に分類する。また、図８に
示すように、脚注を赤字で書いてある文章の脚注のみを
抜き出す等、予め多色の文字で印刷された原稿を文字の
色毎に分類することもできる。赤字９１，９６、青字９
２，９４、黄字９３，９５として、この部分のデータを
同じ色毎に分類する。また、スキャナーにドロップアウ
トカラー用の光源が備えられており、原稿の分類識別マ
ークはドロップアウトカラーとする。こうしてドロップ
アウトカラーと同色の光源で原稿を読み取ることによ
り、ドロップアウトした以外のデータを抽出し分類する
ことができる。

【００３０】第１実施形態では、マーキングの色と分類
項目の関連付けをキーボードより入力する例について示
したが、取り込んだ画像を表示装置（ディスプレイ）に
表示し、表示装置上で取り込んだ画像のマーキング部を
マウスやキーボード等で選択して、その色に対応する分
類項目をキーボードから入力することもできる。

【００３１】第１実施形態では、読み込んだ画像データ
を分類抽出してから文字変換する例を示したが、文字変
換してから分類することも可能である。この場合は、画
像データから分類識別マーク（例えば、マーキングの
色）を抽出して、抽出すべき画像データ領域を設定して
おく。そして、すべての画像データを文字変換してか
ら、抽出すべき画像データ領域にある文字データを抽出
し分類する。

【００３２】〔第２実施形態〕第１実施形態では、合計
等の演算処理をあらかじめ設定しておく装置を説明した
が、演算条件を入力することによって、場合に応じて様
々な演算を可能とすることもできる。例えば、図３に示
した分類条件によって、マーキングの色分類項目毎に平
均値を演算させる場合が考えられる。図９は、本発明に
係るデータファイリング装置の第２実施形態を示すブロ
ック図である。図１０は、第２実施形態のデータファイ
リング装置の動作を示すフローチャートである。

【００３３】この実施形態は、図１のデータファイリン
グ装置のデータ処理手段１５に演算条件入力部２０を備
えた構成である。したがって、図１０のステップＳ１１
において、図３（ａ）の分類条件をキーボード１３より
入力するとともに、演算条件設定部２０に平均値計算を
させる演算条件（平均値計算式）も入力する（図１１
（ａ））。つぎに、図１０に示すステップＳ１２〜Ｓ１
７の流れに沿って処理が行われる。ここで、ステップＳ
１２〜Ｓ１７は、ほぼ図２のステップＳ２〜Ｓ７フロー
と同じであるので、説明は省略する。但し、ステップＳ
１６では、ステップＳ６と異なり、演算部２１で合計で
はなく平均値が求められる。

【００３４】演算結果を図１１（ｂ）に示す。すなわ
ち、赤でマーキングされた部品代の平均値、青でマーキ
ングされた金型費の平均値、黄でマーキングされた加工
費の平均値が算出され、第２記憶装置の記憶領域１６ａ
〜１６ｃに分類記憶される。このように演算条件を設定
することにより、平均値や偏差値等、任意の演算をする
こともできる。

【００３５】〔第３実施形態〕図１２は、本発明に係る
データファイリング装置の第３実施形態を示すブロック
図である。このデータファイリング装置は、データ処理
手段１４に文字認識部１７のみが存在する。本実施形態
は、画像データを文字データに変換し、その文字データ
自体を分類するもので、例えば、名簿など行単位で書か
れた原稿に対して行毎にマーキングし、行単位で分類す
るものである。

【００３６】次に、このデータファイリング装置の動作
手順を説明する。図１２は、第１実施形態のデータファ
イリング装置の動作を示すフローチャートであり、図１
３は、分類動作の過程の説明図である。

【００３７】このデータファイリング装置は、３年１組
と３年２組の名簿に基づいて、Ａ，Ｂ，Ｃの各班に分類
された名簿を作成するものである。ステップＳ２１にお
いて、キーボード２３より、マーキングの色と分類項目
を図３（ａ）のように関連付けて入力する。このとき、
分類して記憶する第２記憶装置の領域１６ａ〜１６ｃも
指定しておく。ここで、赤はＡ班、青はＢ班、黄色はＣ
班である。ステップＳ２２において、分類項目毎に原稿
（名簿Ａ、Ｂ）の各行の先頭に、図１４（ｂ）の原稿の
ように、図１４（ａ）で指定した色のペンで円形のマー
クを付ける。ステップＳ２３において、名簿Ａ，Ｂをカ
ラースキャナー１１によってデジタル画像データとして
読み取り、この画像データをすべて一旦第１記憶装置１
２に記憶する。

【００３８】ステップＳ２４において、まず、第１記憶
装置１２に記憶された画像データのうち、図１４（ａ）
に指定された赤色の円形マーク、すなわち分類項目であ
るＡ班に該当する者を分類する。第１記憶装置１２に記
憶されている画像データからマーキングの色である
「赤」を識別し、その行位置を検出する。そして、赤の
円形マークの付いている行１０１，１０５の画像データ
を抽出する。

【００３９】ステップＳ２５において、抽出された画像
データを、文字認識部１７により文字変換すると、文字
１１１，１１５となる。ステップＳ２６において、分類
した結果を図１４（ｃ）に示すように、抽出した文字デ
ータを第２記憶装置の記憶領域１６ａに記憶していく。
この結果、Ａ班の記憶領域１６ａには、文字（名前）１
１１，１１５が集計されることになる。

【００４０】ステップＳ２７において、この読み取った
原稿に関して分類が終了したか否かを確認する。終了し
ていないので、ステップＳ２４に戻る。ステップＳ２４
において、青色の円形マークが付いている行１０２，１
０６の画像データを抽出し、一連の処理を行い（ステッ
プＳ２５〜Ｓ２６）、文字１１２，１１６を第２記憶装
置の記憶領域１６ｂに記憶する。同様に、黄色の円形マ
ークが付いている行１０３，１０４の画像データを抽出
し、一連の処理を行い（ステップＳ２５〜Ｓ２６）、文
字１１３，１１４を第２記憶手段の記憶領域１６ｃに記
憶する。以上の処理によって、図１４（ｃ）に示すよう
に、名簿Ａ，Ｂの名前がＡ班、Ｂ班、Ｃ班に分類集計さ
れ、第２記憶手段の記憶領域１６ａ〜１６ｃに記憶され
る。図１４（ａ）に指定された分類条件の全項目の処理
が終わると、ステップＳ２７からステップＳ２３に戻
り、カラースキャナー１１によって、新たな原稿を読み
取り、同様の処理を行う。

【００４１】このデータファイリング装置は、色でなく
マーキングの形状（丸、四角等）で分類することによ
り、モノクロスキャナーでも同様の効果が得られる。

【００４２】また、例えば出張報告書などの文章の書か
れた原稿に対して分類項目毎に文章の先頭と後尾にマー
キングし、その間の文章を抽出し分類することもでき
る。図１５に示すように、出張報告書から目的地、日
程、業務内容を分類抽出する実施例を示す。図１５
（ａ）のように、分類項目（目的地、日程、業務内容）
毎に設定された色（赤、青、黄）で、各文章の先頭と後
尾に図１５（ｂ）のような円形マークを付ける。赤マー
ク間の文章１２１、青マーク間の文章１２２、黄マーク
間の文章１２３とする。この各マーク間の文章の画像デ
ータを画像データ抽出手段１６で抽出し、それを文字認
識部１７で文字データに変換する。そして図１５（ｃ）
のように、文字データ１３１，１３２，１３３を分類項
目毎の第２記憶装置の記憶領域１６ａ〜１６ｃに記憶集
計する。。複数の出張報告書を同様の手順で分類抽出す
ることにより、目的地等の統計を作ることができる。こ
の時、マーキングの形状（丸、四角等）で分類すること
によりモノクロスキャナーでも同様の効果が得られる。

【００４３】また、一般的に文章の見出し等は他の文章
の文字と異なるフォントを使ったり、他の文章より大き
い文字を使っている場合が多く、文章の要点や専門用語
に太字や斜体等の装飾を施している文章が多く見られ
る。この時、文字のフォント、大きさ、装飾あるいはこ
れらの組み合わせで分類抽出することにより、文章の見
出しのみを抜き出して目次を作ったり、要点の語句を抜
き出して解説を作ったりすることに利用できる。

【００４４】図１６に斜体の語句を抜き出す実施例を示
す。図１６（ａ）の斜体文字を抽出する条件で、予め要
点語句が斜体で書かれた図１６（ｂ）のような文章１４
１〜１４５を画像データ抽出手段１６で抽出し、それを
文字認識部１７で文字データ１５１〜１５５に変換す
る。これを、図１６（ｃ）のように、抽出して第２記憶
装置１６に記憶する。こうして、指定した分類条件で分
類抽出して、要点語句のみ抜き出すことができる。

【００４５】〔第４実施形態〕さらに、例えば会社のロ
ゴのような図形を業種毎にマーキングして分類抽出しフ
ァイリングする場合や、集合写真の特定の人物をマーキ
ングして分類抽出しファイリングする場合など、文字変
換せずに画像データそのものを分類記憶することも可能
である。図１７は、本発明に係るデータファイリング装
置の第４実施形態を示すブロック図である。第１〜第３
実施形態にあるデータ処理手段１５は必要としない。

【００４６】

【発明の効果】本発明によれば、条件入力手段により、
前記分類識別マークと分類項目とを対応づける分類条件
を入力し、画像データ抽出手段により、入力された分類
項目に対応する分類識別マークを、取り込んだ画像デー
タの中から識別し、該分類識別マークの示す分類抽出部
分の画像データを抽出し、その画像データに基づいて必
要なデータを分類記憶するので、あらゆるフォーマット
の原稿のデータを分類ファイリングできる。また、複数
のデータが記載された一枚の原稿においてデータを分類
する場合に、予め分類条件を設定しておけば、コンピュ
ーターの知識のない者でも、データの整理・分類が可能
である。

【００４７】特に、請求項１〜５の発明によれば、画像
データ、文字データ、演算データをそれぞれ分類整理が
でき、読み取った画像データを加工処理して、所望のデ
ータを分類できる。特に、抽出された数字の演算条件を
入力する演算条件入力部を有しているので、得られた数
字を操作者の所望の演算処理を行ってファイリングがか
のうであり、汎用性が高い。

【００４８】また、請求項６〜１２によれば、原稿に記
入する分類識別マークを各種設定して、その部分の画像
データを抽出できるので、フォーマットに縛られること
がなく、汎用性が高い。特に、請求項１２は、ドロップ
アウトカラーを用いて、ドロップアウトカラーの部分を
読み取らず、それ以外の部分を読み取って分類する。

【００４９】また、請求項１３の発明によれば、前記分
類識別マークがない部分の画像データを抽出することが
できるので、分類識別マークがない部分も、識別でき、
例えば、分類項目が多い場合に、有効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るデータファイリング装置の第１実
施形態を示すブロック図である。

【図２】第１実施形態のデータファイリング装置の動作
を示すフローチャートである。

【図３】第１実施形態の分類動作の過程の説明図であ
る。

【図４】図３に続く分類動作の過程の説明図である。

【図５】分類抽出部分に下線を引いた原稿を示す説明図
である。

【図６】分類抽出部分を蛍光マーカーで塗りつぶした原
稿を示す説明図である。

【図７】分類抽出部分を囲む線が描く形状を各種設けた
原稿を示す説明図である。

【図８】分類抽出部分の文字の色を各種設けた原稿を示
す説明図である。

【図９】本発明に係るデータファイリング装置の第２実
施形態を示すブロック図である。

【図１０】第２実施形態のデータファイリング装置の動
作を示すフローチャートである。

【図１１】第２実施形態の分類動作の過程の説明図であ
る。

【図１２】本発明に係るデータファイリング装置の第３
実施形態を示すブロック図である。

【図１３】第３実施形態のデータファイリング装置の動
作を示すフローチャートである。

【図１４】第３実施形態の分類動作の過程の説明図であ
る。

【図１５】第３実施形態の他の分類動作の過程の説明図
である。

【図１６】第３実施形態の更に他の分類動作の過程の説
明図である。

【図１７】本発明に係るデータファイリング装置の第４
実施形態を示すブロック図である。

【符号の説明】

１１ カラースキャナー １２ 第１記憶装置 １３ キーボード １４ 画像データ抽出手段 １５ データ処理手段 １６ 第２記憶装置 １６ａ，１６ｂ，１６ｃ 第２記憶手段の記憶領域 １７ 文字認識部 １８ 数字抽出部 １９ データ集計部

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 分類抽出部分を識別するための分類識別
   マークを設けた原稿を走査して、その画像をデジタル画
   像データとして取り込むための画像入力手段と、 前記分類識別マークと分類項目とを対応づける分類条件
   を入力する条件入力手段と、 入力された分類項目に対応する分類識別マークを、取り
   込んだ画像データの中から識別し、該分類識別マークの
   示す分類抽出部分の画像データを抽出する画像データ抽
   出手段と、 抽出された前記画像データを分類記憶する分類記憶手段
   と、 を具備することを特徴とするデータファイリング装置。
2. 【請求項２】 分類抽出部分を識別するための分類識別
   マークを設けた原稿を走査して、その画像をデジタル画
   像データとして取り込むための画像入力手段と、 前記分類識別マークと分類項目とを対応づける分類条件
   を入力する条件入力手段と、 入力された分類項目に対応する分類識別マークを、取り
   込んだ画像データの中から識別し、該分類識別マークの
   示す分類抽出部分の画像データを抽出する画像データ抽
   出手段と、 抽出された前記画像データを加工処理するデータ処理手
   段と、 加工処理されたデータを分類記憶する分類記憶手段と、 を具備することを特徴とするデータファイリング装置。
3. 【請求項３】 前記データ処理手段は、前記画像データ
   抽出手段で抽出された画像データを文字認識を行って文
   字データに変換する文字認識部からなり、 前記分類記憶手段は、前記文字データを記憶することを
   特徴とする請求項２記載のデータファイリング装置。
4. 【請求項４】 前記データ処理手段は、 前記画像データ抽出手段で抽出された画像データを文字
   認識を行って文字データに変換する文字認識部と、 前記文字データのうち数字のみを抽出する数字抽出部
   と、 予め設定された演算条件に基づき、抽出された前記数字
   を演算する演算部と、からなり、 前記分類記憶手段は、演算された結果を記憶することを
   特徴とする請求項２記載のデータファイリング装置。
5. 【請求項５】 前記データ処理手段は、 前記画像データ抽出手段で抽出された画像データを文字
   認識を行って文字データに変換する文字認識部と、 前記文字データのうち数字のみを抽出する数字抽出部
   と、 抽出された数字の演算条件を入力する演算条件入力部
   と、 前記演算条件に基づき、抽出された前記数字を演算処理
   する演算部と、 とからなり、 前記分類記憶手段は、演算された結果を記憶することを
   特徴とする請求項２記載のデータファイリング装置。
6. 【請求項６】 前記分類識別マークは、前記分類抽出部
   分を囲む各種の線であり、 前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の線で囲
   まれた部分の画像データを抽出することを特徴とする請
   求項１ないし５のいずれかに記載のデータファイリング
   装置。
7. 【請求項７】 前記分類識別マークは、前記分類抽出部
   分に引いた各種の下線であり、 前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の下線が
   引かれた部分の画像データを抽出することを特徴とする
   請求項１ないし５のいずれかに記載のデータファイリン
   グ装置。
8. 【請求項８】 前記分類識別マークは、前記分類抽出部
   分の各種の色であり、 前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の色の部
   分の画像データを抽出することを特徴とする請求項１な
   いし５のいずれかに記載のデータファイリング装置。
9. 【請求項９】 前記分類識別マークは、前記分類抽出部
   分を囲む線で描かれた各種の形状であり、 前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類の形状で
   囲まれた部分の画像データを抽出することを特徴とする
   請求項１ないし５のいずれかに記載のデータファイリン
   グ装置。
10. 【請求項１０】 前記分類識別マークは、前記分類抽出
    部分の行の先頭または後尾に描いた各種のマークであ
    り、 前記画像抽出手段は、分類項目に対応する種類のマーク
    のある行の画像データを抽出することを特徴とする請求
    項１ないし５のいずれかに記載のデータファイリング装
    置。
11. 【請求項１１】 前記分類識別マークは、前記分類抽出
    部分の各種の文字であり、 前記画像抽出手段は、前記分類項目に対応する種類の文
    字の部分の画像データを抽出することを特徴とする請求
    項３ないし５のいずれかに記載のデータファイリング装
    置。
12. 【請求項１２】 前記分類識別マークは、前記分類抽出
    部分を構成するドロップアウトカラーであり、 前記画像入力手段は、前記ドロップアウトカラーと同色
    の光源を有し、ドロップアウトカラー以外の画像を読み
    取ることことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか
    に記載のデータファイリング装置。
13. 【請求項１３】 前記画像抽出手段は、前記分類識別マ
    ークがない部分の画像データを抽出することを特徴とす
    る請求項１ないし５のいずれかに記載のデータファイリ
    ング装置。