JPS60230281A - 文字識別装置 - Google Patents
文字識別装置Info
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- JPS60230281A JPS60230281A JP59084080A JP8408084A JPS60230281A JP S60230281 A JPS60230281 A JP S60230281A JP 59084080 A JP59084080 A JP 59084080A JP 8408084 A JP8408084 A JP 8408084A JP S60230281 A JPS60230281 A JP S60230281A
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- matrix
- character
- bit matrix
- bit
- memory
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
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- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Character Input (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の属する技術分野〕
この発明は、固体カメラなどの光学センサを用いた刻印
文字、成形文字、印刷文字などの各種の文字の読取りま
九は識別装置に関するものである。
文字、成形文字、印刷文字などの各種の文字の読取りま
九は識別装置に関するものである。
従来、この種の装置としては、例えば定点サンプリング
法を使った読取装置が知られているが、これには次のよ
うな欠点がある。
法を使った読取装置が知られているが、これには次のよ
うな欠点がある。
（１） 文字の品質が評価しにくい。つまり、文字の切
れ量および汚れ量の定義がない。
れ量および汚れ量の定義がない。
（２）学習時に、対象とする文字種についてすべて学習
しなければならない。つまり、学習しない文字について
杜、誤読する可能性が高い。
しなければならない。つまり、学習しない文字について
杜、誤読する可能性が高い。
この発明れ、識別対象となる文字の学習が簡単にでき、
文字品質が悪いものについても誤読するおそれの少ない
文字読取りまた社識別装置を提供することを目的とする
。
文字品質が悪いものについても誤読するおそれの少ない
文字読取りまた社識別装置を提供することを目的とする
。
この発明は、学習により文字辞書としてコアビットマト
リックス（Ｂｏ）とマスクビットマトリックス（ＢＭ）
を作成して辞書メモリに登録したのち、未知文字のビッ
トマトリックスと登録された辞書との間で文字切れ距離
（Ｄｏ）と文字汚れ距離（ＤＢ）とをめ、それらの距離
が最小で、しかも文字品質として許容できる辞書文字を
未知文字の読取りまた状識別結果として出力するようｋ
したものである。
リックス（Ｂｏ）とマスクビットマトリックス（ＢＭ）
を作成して辞書メモリに登録したのち、未知文字のビッ
トマトリックスと登録された辞書との間で文字切れ距離
（Ｄｏ）と文字汚れ距離（ＤＢ）とをめ、それらの距離
が最小で、しかも文字品質として許容できる辞書文字を
未知文字の読取りまた状識別結果として出力するようｋ
したものである。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１Ａｌｌ！
を紘画僧処理プｐセッサの異体例を示すブロック図であ
る。第１図において、ｌは識別対象、２紘テレと（ＴＶ
）カメラ、３は２ｇ化回路、４は特徴抽出回路、５は画
像メモリ、６は画像処理プロセッサ、７は辞書メモリ、
８は距離データメモリ、９鉱制御プロセツサ、１０は入
出力インタフェイス回路である。
を紘画僧処理プｐセッサの異体例を示すブロック図であ
る。第１図において、ｌは識別対象、２紘テレと（ＴＶ
）カメラ、３は２ｇ化回路、４は特徴抽出回路、５は画
像メモリ、６は画像処理プロセッサ、７は辞書メモリ、
８は距離データメモリ、９鉱制御プロセツサ、１０は入
出力インタフェイス回路である。
識別対象１０文字をＴＶ左カメラで撮像して、そのビデ
オ信号（２ａ）を２値化回路３で２値化する。２＠化信
号＜ｓａ）＃ｉ、特徴抽出回路４において幾何学的な画
像情報（４ａ）として抽出され、画像メモリ５にＤＭＡ
（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ ）モ
ードで記憶される。画像処理プロセッサ６社、画像メモ
リ５から画像データ（５ａ）を読み出して文字の辞書（
７ａ）を作成し、辞書メモリ７に登録する。制御プロセ
ッサ９紘、画像処理プロセッサ６に処理指令（９ｂ）を
与え、未知文字について文字切れ距離（８，）および文
字汚れ距１１ｊＩ（８ｂ）を計容させる。制御プロセッ
サ９は、距離メそす８に書かれた距離データ（８ｃ）を
もとにして未知文字がどの文字であるかを判定し、その
結果（９ａ）を人出力インタフエイス１０を通じて外部
へ出力する。また、文字読取装置状、外部から学習指令
（１０ａ）または判定指令（１０ｂ）を受けると、制御
プロセッサ９杜画像処理プロセッサ６にその旨の指令を
与えて処理を実行させ、その結果をインタフェイスを通
じて外部へ知らせる。
オ信号（２ａ）を２値化回路３で２値化する。２＠化信
号＜ｓａ）＃ｉ、特徴抽出回路４において幾何学的な画
像情報（４ａ）として抽出され、画像メモリ５にＤＭＡ
（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ ）モ
ードで記憶される。画像処理プロセッサ６社、画像メモ
リ５から画像データ（５ａ）を読み出して文字の辞書（
７ａ）を作成し、辞書メモリ７に登録する。制御プロセ
ッサ９紘、画像処理プロセッサ６に処理指令（９ｂ）を
与え、未知文字について文字切れ距離（８，）および文
字汚れ距１１ｊＩ（８ｂ）を計容させる。制御プロセッ
サ９は、距離メそす８に書かれた距離データ（８ｃ）を
もとにして未知文字がどの文字であるかを判定し、その
結果（９ａ）を人出力インタフエイス１０を通じて外部
へ出力する。また、文字読取装置状、外部から学習指令
（１０ａ）または判定指令（１０ｂ）を受けると、制御
プロセッサ９杜画像処理プロセッサ６にその旨の指令を
与えて処理を実行させ、その結果をインタフェイスを通
じて外部へ知らせる。
処理プロセッサ６は、第１Ａ図に詳細に示されるように
連結性解析部６０、文字切り出し部６１、ビットマトリ
ックスメそり６２、ビットマトリックス累積部６３、コ
アビットマトリックス作成部６４、マスクビットマトリ
ックス作成部６５、太め処理回路６６、細め処理回路６
７、文字切れ距離演算回路６８ｇよび文字汚れ距離演算
回路６９等より構成される。なお、第１Ａ図の５１は特
徴量メモリ、５２祉フレームメモリ、７１はコアビット
マトリックスメモリ、７２れマスクビットマトリックス
、８１紘文字切れ距離データメモリ、８２紘文字汚れ距
離データメモリである。
連結性解析部６０、文字切り出し部６１、ビットマトリ
ックスメそり６２、ビットマトリックス累積部６３、コ
アビットマトリックス作成部６４、マスクビットマトリ
ックス作成部６５、太め処理回路６６、細め処理回路６
７、文字切れ距離演算回路６８ｇよび文字汚れ距離演算
回路６９等より構成される。なお、第１Ａ図の５１は特
徴量メモリ、５２祉フレームメモリ、７１はコアビット
マトリックスメモリ、７２れマスクビットマトリックス
、８１紘文字切れ距離データメモリ、８２紘文字汚れ距
離データメモリである。
すなわち、特徴量メモ１Ｊ５１のデータ（５１ａ）れ、
まず連結性解析部６０にて連結性が解析されて、個々の
プロブ（パターン）ごとの特徴量データに分離される。
まず連結性解析部６０にて連結性が解析されて、個々の
プロブ（パターン）ごとの特徴量データに分離される。
次に、ブ四プの外接枠座標データ（６０ａ）を使って、
文字切出し部６１が７ソームメモリ５２の中から文字ビ
ットデータを切り出す。フレームメモリ５２には、２１
画像データがそのままの形で記憶されているので、これ
から文字のビットマトリックスが抽出され、ビットマト
リックスメモリ６２に記憶される。なお、ここまでのビ
ットマトリックスの切出しは、学習と識別の両方に共通
な処理である。
文字切出し部６１が７ソームメモリ５２の中から文字ビ
ットデータを切り出す。フレームメモリ５２には、２１
画像データがそのままの形で記憶されているので、これ
から文字のビットマトリックスが抽出され、ビットマト
リックスメモリ６２に記憶される。なお、ここまでのビ
ットマトリックスの切出しは、学習と識別の両方に共通
な処理である。
学習処理では、ビットマトリックスデータ（６２ａ）は
ビットマトリックス累積部６３にて累積され、コアビッ
トマトリックス作成部６４およびマスクビットマトリッ
クス作成部６５に対し、それぞれ累積マトリックス６３
ａ、６３１）として供給される。
ビットマトリックス累積部６３にて累積され、コアビッ
トマトリックス作成部６４およびマスクビットマトリッ
クス作成部６５に対し、それぞれ累積マトリックス６３
ａ、６３１）として供給される。
こうして作成されたコアビットマトリックス６４ａとマ
スクビットマトリックス６５ａは、それぞれ。
スクビットマトリックス６５ａは、それぞれ。
辞書メモリ７のコアビットマトリックスメモリ７１とマ
スクビットマトリックスメモリ７２に記憶まれる。
スクビットマトリックスメモリ７２に記憶まれる。
一方、識別処理で社、辞書メモリ７のコアピットマトリ
ックス７１ａとマスクビットマトリックス７２ａと未知
ビットマトリックス６２１）、６２ｃ とを照合して距
離をめる。文字切れ距離６８ａは、ビットマトリックス
６２ｂを太め処理回路６６で太めて、文字切れ距離演算
回路６８にて距離計算してめる。また、文字汚れ距離６
９ａは、ビットマトリックス６２ｃを細め処理回路６７
にて細め、文字汚れ距離演算回路６９で距離計算してめ
る。それらの距離データ６８ａ、６９ａはそれぞれ文字
切れ距離データメモリ８１、文字汚れ距離データメモリ
８２に記憶される。
ックス７１ａとマスクビットマトリックス７２ａと未知
ビットマトリックス６２１）、６２ｃ とを照合して距
離をめる。文字切れ距離６８ａは、ビットマトリックス
６２ｂを太め処理回路６６で太めて、文字切れ距離演算
回路６８にて距離計算してめる。また、文字汚れ距離６
９ａは、ビットマトリックス６２ｃを細め処理回路６７
にて細め、文字汚れ距離演算回路６９で距離計算してめ
る。それらの距離データ６８ａ、６９ａはそれぞれ文字
切れ距離データメモリ８１、文字汚れ距離データメモリ
８２に記憶される。
上述の如き機能、動作について第２〜１５図を参照して
もう少し具体的に説明する。なお、第２図ａ２ｆ［化画
像例を説明するための説明図、第３図はビットマトリッ
クスの一例を示す構成図、第１ビツトマトリツクスを説
明するための説明図、第５図は第１ビツトマトリツクス
を示す栴成Ｖ１、第６図は第２ビツトマトリツクスを示
す構成図、第７図はコアピットマトリックスを示す構成
図、第８図はマスクビットマトリックスを示す構成図、
第９図はコアピットマトリックスをめる手法を説明する
ための説明図、第１０図は５×５の二次元局部メモリを
示す構成図、第１１回状コア要素抽出条件の１つとその
具体化回路例を説明する九めの説明図、第１２図は太め
また社細め処理を説明する丸めの説明図、第１３図は太
め処理回路の具体例を示す構成図、第１４図欧細め処理
回路の具体例を示す構成図、第１５図は距離計算方法を
説明するための原理構成図である。
もう少し具体的に説明する。なお、第２図ａ２ｆ［化画
像例を説明するための説明図、第３図はビットマトリッ
クスの一例を示す構成図、第１ビツトマトリツクスを説
明するための説明図、第５図は第１ビツトマトリツクス
を示す栴成Ｖ１、第６図は第２ビツトマトリツクスを示
す構成図、第７図はコアピットマトリックスを示す構成
図、第８図はマスクビットマトリックスを示す構成図、
第９図はコアピットマトリックスをめる手法を説明する
ための説明図、第１０図は５×５の二次元局部メモリを
示す構成図、第１１回状コア要素抽出条件の１つとその
具体化回路例を説明する九めの説明図、第１２図は太め
また社細め処理を説明する丸めの説明図、第１３図は太
め処理回路の具体例を示す構成図、第１４図欧細め処理
回路の具体例を示す構成図、第１５図は距離計算方法を
説明するための原理構成図である。
良く知られているように、学習ま＋ａ識別の対象となる
パターンをテレビカメラ等の撮像手段により水平、垂直
走、Ｓ：（マスク走査）して得られる撮像信号を所定の
レベルで２１［１に化するとともに所定の大きさの画素
に分割し、１水平走査線上でパターンを表わす画素の連
なりをセグメントと呼ぶことにすると、各パターンはこ
れらセグメントのかたまりとして表わすことができる。
パターンをテレビカメラ等の撮像手段により水平、垂直
走、Ｓ：（マスク走査）して得られる撮像信号を所定の
レベルで２１［１に化するとともに所定の大きさの画素
に分割し、１水平走査線上でパターンを表わす画素の連
なりをセグメントと呼ぶことにすると、各パターンはこ
れらセグメントのかたまりとして表わすことができる。
この令セグメントが同一のパターンに属しているか否か
を識別するために杖、セグメント間の関係を調べること
（連結性の解析）が必要である。つまり、各セグメント
はその端点座標や長さが異なるので、各セグメントにつ
いてこれらの特徴量データを抽出するとともに、画素ど
うしのつながり異食によってどのセグメントがどのパタ
ーンに属するかを解析する。この連結性を解析するのが
第１Ａ図の連結性解析部６０であり、これ紘特微量メモ
リ５１に記憶された上記の如き特徴量にもとづいて行な
われる。このようにして分離された各パターンＯ１つが
、例えば第２図のＰＯ如く表わされるものとすると、そ
の左端ＸｍＷＩＡ Ｘｘ、 ト右ｍｘ座標ｘＲとの差で
表わされるパターン幅Ｗｃと、上＃ｌＩＹ座標ＹＴと下
端Ｙ座標ＹＢとの差で表わされるパターンの高さＨａと
をめ、とれらの値が所定の範囲内にあるものをパターン
として抽出するとともＫ（なお、それ以外のものはノイ
ズとして処理する。へ幅Ｗｏと高さＨＯとで表わされる
外接枠によって切り出されたパターンを、例えばＭＸＮ
Ｏ領域に分割し、個々の領域毎にパターンが存在するか
否かを調べ、例えば存在する場合は″１＃、存在しない
場合状＠０”をそれぞれ割り当てることにすると、第２
図のパターンＰＦｉ、第３図の如く表わすことができる
。以後、これを行列またはマトリックスと考え、ビット
マトリックスＢと呼ぶことにする。なお、太字をもって
行列また轄マトリックスを表現することとする。また、
第３図の如きビットマトリックスＢの空白部公社、特別
の場合を除いて＠０＃を表わすものとする。以上の如き
パターンの切り出しおよびビットマトリックスの抽出れ
、第１Ａ図の文字切り出し部６１においてフレームメモ
リ５２を参照することによって行なわれ、このビットマ
トリックスはメモリ６２に格納される。この、ビットマ
トリックスの抽出紘、職別モード時に社通Ｎ１回行なわ
れるのに対し、学習モード時には所定の回数Ｎ、たけ行
なわれるので、第１Ａ図の累積部６３で状ＮＬ回の結果
を総合して、第４図の如き累積マトリックスＢＡをめる
。
を識別するために杖、セグメント間の関係を調べること
（連結性の解析）が必要である。つまり、各セグメント
はその端点座標や長さが異なるので、各セグメントにつ
いてこれらの特徴量データを抽出するとともに、画素ど
うしのつながり異食によってどのセグメントがどのパタ
ーンに属するかを解析する。この連結性を解析するのが
第１Ａ図の連結性解析部６０であり、これ紘特微量メモ
リ５１に記憶された上記の如き特徴量にもとづいて行な
われる。このようにして分離された各パターンＯ１つが
、例えば第２図のＰＯ如く表わされるものとすると、そ
の左端ＸｍＷＩＡ Ｘｘ、 ト右ｍｘ座標ｘＲとの差で
表わされるパターン幅Ｗｃと、上＃ｌＩＹ座標ＹＴと下
端Ｙ座標ＹＢとの差で表わされるパターンの高さＨａと
をめ、とれらの値が所定の範囲内にあるものをパターン
として抽出するとともＫ（なお、それ以外のものはノイ
ズとして処理する。へ幅Ｗｏと高さＨＯとで表わされる
外接枠によって切り出されたパターンを、例えばＭＸＮ
Ｏ領域に分割し、個々の領域毎にパターンが存在するか
否かを調べ、例えば存在する場合は″１＃、存在しない
場合状＠０”をそれぞれ割り当てることにすると、第２
図のパターンＰＦｉ、第３図の如く表わすことができる
。以後、これを行列またはマトリックスと考え、ビット
マトリックスＢと呼ぶことにする。なお、太字をもって
行列また轄マトリックスを表現することとする。また、
第３図の如きビットマトリックスＢの空白部公社、特別
の場合を除いて＠０＃を表わすものとする。以上の如き
パターンの切り出しおよびビットマトリックスの抽出れ
、第１Ａ図の文字切り出し部６１においてフレームメモ
リ５２を参照することによって行なわれ、このビットマ
トリックスはメモリ６２に格納される。この、ビットマ
トリックスの抽出紘、職別モード時に社通Ｎ１回行なわ
れるのに対し、学習モード時には所定の回数Ｎ、たけ行
なわれるので、第１Ａ図の累積部６３で状ＮＬ回の結果
を総合して、第４図の如き累積マトリックスＢＡをめる
。
すなわち、測定されたビットマトリックスをＢｉとする
と、＃ａ積マトリックスＢＡＪｒｉ、の如く安現するこ
とができる。なお、第４図は、ＮＬ−２０とした場合の
例であり、その各要素に付された数字ｔｉ’ｌ“となり
九回数（頻度）である。また、空白部Ｆ！、”ｏ’であ
り、１度も１１”とならなかった要素である。この累積
マトリックスＢＡから、第５図の如き第１ビツトマトリ
ツクスＢＢＩと第６図の如き第２ビツトマトリツクスＢ
Ｂ２とがめられる。これは、例えばＮ、Ｉ、１−１８゜
ＮＬ２−５と設定し、第４図の如き累積マトリックスｎ
Ａの各要素が１１”となった回数がそれぞれＮＺ、Ｌ
ｙ ＮＬＺより大きい要素な″１”としてめられるマト
リックスである。したがって、第４図で′″２”、″３
＃、″″４″等が付された各要素紘、第５図および第６
図の双方において１ｏ“とされている。こうして得−ら
れるｔａｘ、 第２ビツトマトリツクスＢＢＩ ＊ Ｂ
１０から、さらにｔＲｒ図の如きコア（心［）ビットマ
トリックスＢ、と、第８図の如きマスクビットマトリッ
クスＢＭとが、それぞれ以下の如き方法によって作成さ
れる。
と、＃ａ積マトリックスＢＡＪｒｉ、の如く安現するこ
とができる。なお、第４図は、ＮＬ−２０とした場合の
例であり、その各要素に付された数字ｔｉ’ｌ“となり
九回数（頻度）である。また、空白部Ｆ！、”ｏ’であ
り、１度も１１”とならなかった要素である。この累積
マトリックスＢＡから、第５図の如き第１ビツトマトリ
ツクスＢＢＩと第６図の如き第２ビツトマトリツクスＢ
Ｂ２とがめられる。これは、例えばＮ、Ｉ、１−１８゜
ＮＬ２−５と設定し、第４図の如き累積マトリックスｎ
Ａの各要素が１１”となった回数がそれぞれＮＺ、Ｌ
ｙ ＮＬＺより大きい要素な″１”としてめられるマト
リックスである。したがって、第４図で′″２”、″３
＃、″″４″等が付された各要素紘、第５図および第６
図の双方において１ｏ“とされている。こうして得−ら
れるｔａｘ、 第２ビツトマトリツクスＢＢＩ ＊ Ｂ
１０から、さらにｔＲｒ図の如きコア（心［）ビットマ
トリックスＢ、と、第８図の如きマスクビットマトリッ
クスＢＭとが、それぞれ以下の如き方法によって作成さ
れる。
まず、コアピットマトリックスａＯは、いわゆる細線化
処理によってめられる。細線化処理の手法として轄種々
のものが知られているが、ここで拡第９図の如き方法を
採用している。すなわち、着目するパターン要素（＠１
”）の下側、上側。
処理によってめられる。細線化処理の手法として轄種々
のものが知られているが、ここで拡第９図の如き方法を
採用している。すなわち、着目するパターン要素（＠１
”）の下側、上側。
左側また拡布側が背景要素（′０＃）となる点を周辺点
と足輪すると、これら４ｆｌｆ）周辺点はそれぞれ第９
図の［１，Ｒ２，［３，またはＲ４として表わすことが
できる。この場合、着目するｇ！素な中心にしてその上
下、左右の要素を観察する必要があることから（４連結
）、例えば公知の３×３の二次元局部メモリが使用され
るが、これ線、例えばマトリックスの要素の数で一巡す
るシフトレジスタを、三段積み重ねてらせん状に配列し
て構成することができる。したがって、第５図の如き第
１ビツトマトリツクスＢＢＩの各要素を水平、垂直走査
するとき、着目する要素が周辺点１１１，８２゜Ｒ３，
Ｒ４のいずれかであり、かつ第９図に示す如き最終点条
件Ｆ工１〜Ｆ４６のいずれかをｆ＃ｆｃすとき４’１
％その要素社コア要素として残す一方、そうでない場合
は′０″として削除する操作がコア要素だけになる迄繰
り返される。例えば、第５図のビットマトリックスの要
素Ｅａｔ に着目すると、。
と足輪すると、これら４ｆｌｆ）周辺点はそれぞれ第９
図の［１，Ｒ２，［３，またはＲ４として表わすことが
できる。この場合、着目するｇ！素な中心にしてその上
下、左右の要素を観察する必要があることから（４連結
）、例えば公知の３×３の二次元局部メモリが使用され
るが、これ線、例えばマトリックスの要素の数で一巡す
るシフトレジスタを、三段積み重ねてらせん状に配列し
て構成することができる。したがって、第５図の如き第
１ビツトマトリツクスＢＢＩの各要素を水平、垂直走査
するとき、着目する要素が周辺点１１１，８２゜Ｒ３，
Ｒ４のいずれかであり、かつ第９図に示す如き最終点条
件Ｆ工１〜Ｆ４６のいずれかをｆ＃ｆｃすとき４’１
％その要素社コア要素として残す一方、そうでない場合
は′０″として削除する操作がコア要素だけになる迄繰
り返される。例えば、第５図のビットマトリックスの要
素Ｅａｔ に着目すると、。
これ社周辺点Ｒ２てあり、最終点条件はＦ２５ を補足
するからコア要素として残されるが、要素Ｅ３２につい
ては１周辺点Ｒ１を満足するが、ｉ＆終点条件Ｆ１１〜
Ｆ１６のいずれも満たさないことから、第７図の如く削
除されることになる。なお、第９図で０印を付した要素
が着目すべき要素であり、空白部は＠０”でも′１＃で
も構わない要素である。また、コア要素の周辺点の条件
および最終点条件Ｆｉ、＄１０図に示される如き５×５
の二次元局部メモリを用いることによって、簡単に回路
化することができる。すなわち、第１１図の（イ）に示
される如き周辺点ＦＬ１の最終点条件Ｆ１２を回路化す
ると、同図（ロ）の如くなる。つまり、第１０図と第１
１図（イ）の各要素との対応関係状図示のとおりであり
、したがって、要素ｂａａとｂ３４が＠１″でその他の
要素がａＯ″となる回路として、第１１図（０）の回路
が実現される。ここに、ＮＴａノット回路であり、ＡＮ
は７７１回路である。なお、他の周辺点Ｒ２〜Ｒ３の最
終点条件Ｆ２１〜Ｆ４６についても上記と同様にして回
路化され、これらすべての回路を第１Ａ図のコアピット
マトリックス作成部６４に並設しておくことにより、第
５図の如き第１ビツトマトリツクスＢＢＩかも第７図の
如きコアピットマトリックスＢ。
するからコア要素として残されるが、要素Ｅ３２につい
ては１周辺点Ｒ１を満足するが、ｉ＆終点条件Ｆ１１〜
Ｆ１６のいずれも満たさないことから、第７図の如く削
除されることになる。なお、第９図で０印を付した要素
が着目すべき要素であり、空白部は＠０”でも′１＃で
も構わない要素である。また、コア要素の周辺点の条件
および最終点条件Ｆｉ、＄１０図に示される如き５×５
の二次元局部メモリを用いることによって、簡単に回路
化することができる。すなわち、第１１図の（イ）に示
される如き周辺点ＦＬ１の最終点条件Ｆ１２を回路化す
ると、同図（ロ）の如くなる。つまり、第１０図と第１
１図（イ）の各要素との対応関係状図示のとおりであり
、したがって、要素ｂａａとｂ３４が＠１″でその他の
要素がａＯ″となる回路として、第１１図（０）の回路
が実現される。ここに、ＮＴａノット回路であり、ＡＮ
は７７１回路である。なお、他の周辺点Ｒ２〜Ｒ３の最
終点条件Ｆ２１〜Ｆ４６についても上記と同様にして回
路化され、これらすべての回路を第１Ａ図のコアピット
マトリックス作成部６４に並設しておくことにより、第
５図の如き第１ビツトマトリツクスＢＢＩかも第７図の
如きコアピットマトリックスＢ。
が作成され、メモリ７１に辞書として格納される。
一方、第６図に示される第２ビットマトリックスＢｌ］
ｚから鉱、第８図の如きマスクビットマトリックスＢＭ
が、第１Ａ図の作成部６５によって以下の如く作成され
る。
ｚから鉱、第８図の如きマスクビットマトリックスＢＭ
が、第１Ａ図の作成部６５によって以下の如く作成され
る。
すなわち、第６１！ｉ！１に示されるマｌツクスの着目
要素を、例えば第１２図のＡとすると、要素人の上下、
左右の４つの要＊に着目する４連結力式では、この４つ
の要素Ｉ３． Ｄ、 ＦおよびＨの少なくとも１つが″
１”ならば、要素Ａも１１”とする太め処理が行なわれ
、その具体的を回路としてＦｉ第１３図の如き回路を考
えることができる。なお、第１３図のＯＲ１，ＯＲ２は
オア回路であり、ｔ）２３ｔ ｂＢ２ｊｂ３４νｂ４３
およびｂａ３は１それぞれ第１２図の要素り、Ｆ、Ｂ、
ＨおよびＡに対応し。
要素を、例えば第１２図のＡとすると、要素人の上下、
左右の４つの要＊に着目する４連結力式では、この４つ
の要素Ｉ３． Ｄ、 ＦおよびＨの少なくとも１つが″
１”ならば、要素Ａも１１”とする太め処理が行なわれ
、その具体的を回路としてＦｉ第１３図の如き回路を考
えることができる。なお、第１３図のＯＲ１，ＯＲ２は
オア回路であり、ｔ）２３ｔ ｂＢ２ｊｂ３４νｂ４３
およびｂａ３は１それぞれ第１２図の要素り、Ｆ、Ｂ、
ＨおよびＡに対応し。
第１０図と同じ関係で表わされる要素の内容（１またれ
０）を示している。なお、第２ビツトマトリツクスＢＢ
２の４連結力式による太め処理線所定の回数ＮＭだけ行
なわれた後、各要素の１１＃。
０）を示している。なお、第２ビツトマトリツクスＢＢ
２の４連結力式による太め処理線所定の回数ＮＭだけ行
なわれた後、各要素の１１＃。
＠Ｏ”の関係を反転することによって、第８図の如ぎマ
スクビットマトリックスｎＭが作成される。
スクビットマトリックスｎＭが作成される。
この関係を数式で表現すると、
ＢＭ−′：ＪＮＭ（ＢＢｚ ） ・・・・・・（２）の
如くなる。ここに、（−）印社反転操作を表わしている
。こうして作成されたマスクビットマトリックスＢＭは
、メモリ７２に辞書として格納される。コアビットマト
リックスＢ、とマスクビットマトリックＪＢＭは各文字
について作成され、これらが辞書としてその後の識別処
理で使用されることになる。
如くなる。ここに、（−）印社反転操作を表わしている
。こうして作成されたマスクビットマトリックスＢＭは
、メモリ７２に辞書として格納される。コアビットマト
リックスＢ、とマスクビットマトリックＪＢＭは各文字
について作成され、これらが辞書としてその後の識別処
理で使用されることになる。
識別処理では、学習処理の場合と同様にして、まず未知
パターンのビットマトリックスｎｏが第１Ａ図のメモリ
６２を介して得られる。このビットマ） リツクスＢｏ
ａ、ｗｃＩＡし１の太め処理回路６６によって太められ
るとともに、同じぐ細め処理回路６７によって細められ
る。太め処理回路６６の具体的な回路としては、先に説
明した第１３図の如き回路が用いられ、細め処理回路と
してれ第１４図の如き回路が用いられる。この細め処理
紘、第１２図の３Ｘ３の１！素で表現すれば、５１１素
Ａ。
パターンのビットマトリックスｎｏが第１Ａ図のメモリ
６２を介して得られる。このビットマ） リツクスＢｏ
ａ、ｗｃＩＡし１の太め処理回路６６によって太められ
るとともに、同じぐ細め処理回路６７によって細められ
る。太め処理回路６６の具体的な回路としては、先に説
明した第１３図の如き回路が用いられ、細め処理回路と
してれ第１４図の如き回路が用いられる。この細め処理
紘、第１２図の３Ｘ３の１！素で表現すれば、５１１素
Ａ。
Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｈのすべてが１１”のときだけ、Ｗ！素Ａ
′ｔ″′１”とし、それ以外でＩｆｉ、′″０”とする
処理である。したがって、要素Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｈのそ
れぞれに対応する内容ｂ ３３ ｙ ｂ ３４ ｐ ｂ
２３ ｅ ｂ ３２およびＢ３４を、第１４図の如く
アンド回路ＡＮを介して取り出すことにより、細め処理
を行なうことができる。なお、太め処理については、未
知バター／のビットマトリックスＢｏを第１３図の回路
をＮｌｌす（通し、細め処理で往同じく第１４図の回路
をＮ２回通してそれぞれピントマトリックスＢ１゜Ｂ２
をめるようにしている。これを数式で！！現すると、 Ｂ１−７Ｎ （ｎｏ） ・・・・−１３）１３２−７．
（Ｂｏ） ””（４） の如く貴わされる。
′ｔ″′１”とし、それ以外でＩｆｉ、′″０”とする
処理である。したがって、要素Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｈのそ
れぞれに対応する内容ｂ ３３ ｙ ｂ ３４ ｐ ｂ
２３ ｅ ｂ ３２およびＢ３４を、第１４図の如く
アンド回路ＡＮを介して取り出すことにより、細め処理
を行なうことができる。なお、太め処理については、未
知バター／のビットマトリックスＢｏを第１３図の回路
をＮｌｌす（通し、細め処理で往同じく第１４図の回路
をＮ２回通してそれぞれピントマトリックスＢ１゜Ｂ２
をめるようにしている。これを数式で！！現すると、 Ｂ１−７Ｎ （ｎｏ） ・・・・−１３）１３２−７．
（Ｂｏ） ””（４） の如く貴わされる。
次に、第１Ａ図の文字切れ距離演算回路６８゜文字汚れ
演舅回路６９では、未知のビットマｌツクスＢ１．Ｂ２
と辞書Ｂａ ｇＢＭとの間で、それぞれ次式の如く表わ
される文字切れ距離Ｄｏｓ文字汚れ距離ＤＢとがめられ
る。なお、これらの各距１ｌｌＩＩ杜、メモリ８１，８
２１Ｃ格納される。
演舅回路６９では、未知のビットマｌツクスＢ１．Ｂ２
と辞書Ｂａ ｇＢＭとの間で、それぞれ次式の如く表わ
される文字切れ距離Ｄｏｓ文字汚れ距離ＤＢとがめられ
る。なお、これらの各距１ｌｌＩＩ杜、メモリ８１，８
２１Ｃ格納される。
Ｄｇ ＝ ｄｉｓｔ （Ｂｏ −Ｂｉ ］ ＝”（５）
ＤＢ ＝ ｒｌｉｓｔ （ＢＭ −Ｂ２ 〕 ・・・・
・・（Ｂ６そして、文字切れ距離ＤＯと文字汚れ距離Ｄ
Ｂとのそれぞれに重み係数Ｗ１ｔＷ２を乗じる仁とによ
り、総合距離ＤＴがめられる。
ＤＢ ＝ ｒｌｉｓｔ （ＢＭ −Ｂ２ 〕 ・・・・
・・（Ｂ６そして、文字切れ距離ＤＯと文字汚れ距離Ｄ
Ｂとのそれぞれに重み係数Ｗ１ｔＷ２を乗じる仁とによ
り、総合距離ＤＴがめられる。
Ｄ？ ＝ Ｗｌ−Ｄｇ ＋ ｖｒ２ ・ＤＢ ”＝・（
７）ここで、総合距離Ｄ？が最小となる文字なに１、そ
の距離をＤＴＩとし、第２番目に小さい総合距離をＤＴ
ｊｌとすると、識別すべき未知ビットマトリックスにつ
いて、辞書Ｋｌについての距離が次式の関係を満たすと
き、識別結果は文字に１とい５ことになる。
７）ここで、総合距離Ｄ？が最小となる文字なに１、そ
の距離をＤＴＩとし、第２番目に小さい総合距離をＤＴ
ｊｌとすると、識別すべき未知ビットマトリックスにつ
いて、辞書Ｋｌについての距離が次式の関係を満たすと
き、識別結果は文字に１とい５ことになる。
Ｉ）’ｒｔ≦Ｉ）’ｒｖ ・・・・・・（８）ｌＤＴＩ
Ｄｒ＊Ｉ≧ＤＴＬ ・・・・・・（９）Ｄ譜１≦Ｉ）
ｏｔｒ ・・・・・・（１【傘ＤＩＦ１≦ＤＢＵ ＝
Ｑυ ζこに、ＤＴυｐ Ｄ？Ｉ＋ ｔ Ｉ）ｏｖ ｐ ＤＢ
Ｉ） は所定の設定値であり、外部から任意に与えるこ
とができる。
Ｄｒ＊Ｉ≧ＤＴＬ ・・・・・・（９）Ｄ譜１≦Ｉ）
ｏｔｒ ・・・・・・（１【傘ＤＩＦ１≦ＤＢＵ ＝
Ｑυ ζこに、ＤＴυｐ Ｄ？Ｉ＋ ｔ Ｉ）ｏｖ ｐ ＤＢ
Ｉ） は所定の設定値であり、外部から任意に与えるこ
とができる。
表お、股定籠（判定基準）の変更は、第１図に示 ゛さ
れる制御プロセッサ９によって行なわれる。また、ここ
で云う距離とは、簡単には、２つのビットマトリックス
の各要素を互いに比較し、不一致ならば”１＃とじてこ
れを積算したものということができ、したがって、この
距離によって一致度を量る指標が得られることになる。
れる制御プロセッサ９によって行なわれる。また、ここ
で云う距離とは、簡単には、２つのビットマトリックス
の各要素を互いに比較し、不一致ならば”１＃とじてこ
れを積算したものということができ、したがって、この
距離によって一致度を量る指標が得られることになる。
以上の距離計算について、第１５図を参照して要約する
。
。
ビットマトリックスメモリ（第１Ａ図の記号６３参照）
に格納されている未知ビットマトリックスＢ、から太め
処理回路ＤＬ、細め処理回路ＳＫによって、それぞれ太
めビットマトリックスＢ１と細めビットマトリックスＢ
２とが作成される。これらのビットマトリックス社、辞
書メモリ７内の文字Ｋについてのコアビットマトリック
スＢＯとマスクビットマトリックスＢＭとの間で同図の
如く論理演算（インバータＩＮ、アンドゲートＡＮＩ。
に格納されている未知ビットマトリックスＢ、から太め
処理回路ＤＬ、細め処理回路ＳＫによって、それぞれ太
めビットマトリックスＢ１と細めビットマトリックスＢ
２とが作成される。これらのビットマトリックス社、辞
書メモリ７内の文字Ｋについてのコアビットマトリック
スＢＯとマスクビットマトリックスＢＭとの間で同図の
如く論理演算（インバータＩＮ、アンドゲートＡＮＩ。
ＡＮ２を参照のこと。）され、その結果はカウンタＣＴ
ＩまたはＣ７０によってそれぞれカウントされて距離計
算が行なわれる。この距離計算状、登録されているすべ
ての文字辞書（Ｋ−１，２・・・・・・）について行な
われ、これらの距離について上記（８）〜Ｑｌ）式の判
定規準により制御プロセッサ（第１図の符号９参照）が
判定を行ない、その結果を出力する。
ＩまたはＣ７０によってそれぞれカウントされて距離計
算が行なわれる。この距離計算状、登録されているすべ
ての文字辞書（Ｋ−１，２・・・・・・）について行な
われ、これらの距離について上記（８）〜Ｑｌ）式の判
定規準により制御プロセッサ（第１図の符号９参照）が
判定を行ない、その結果を出力する。
なお、上記ではビットマトリックスを加工するに当たり
、主として４連結方式を用いたが、８連結方式について
も同様にして適用し得るものである。
、主として４連結方式を用いたが、８連結方式について
も同様にして適用し得るものである。
この発明によれば、パターン辞書としてＮＬ回の測定結
果にもとづいてコアピットマトリックスｎｏとマスクビ
ットマトリックスＢＭとを決定するようにしているので
、辞書データが圧縮されるとともに、統計的な変動を吸
収することができる。
果にもとづいてコアピットマトリックスｎｏとマスクビ
ットマトリックスＢＭとを決定するようにしているので
、辞書データが圧縮されるとともに、統計的な変動を吸
収することができる。
また、未知ビットマトリックスＢＯの識別を行なうに当
たり、文字切れ距離Ｄｏと文字汚れ距離ＤＢとをそれぞ
れマトリックスＢＯを太め処理、細め処理をした後のビ
ットマトリックスＢｌ、Ｂ２との間でめるようにしてい
るので、線幅の変動に影響されない安定した距離にもと
づいて判定が可能となる利点がもたらされる。さらに、
２つの距離に分離しているので、読取（識別）判定基準
について文字切れ量の許容度と汚れ量の許容度とをそれ
ぞれ別個に変えることができる。つまり、汚れの多いも
のは汚れを許容し、切れの多いもの社切れを許容するこ
とが自由かつ個別に選択できるため、誤読率を著しく低
減させることが可能となる。
たり、文字切れ距離Ｄｏと文字汚れ距離ＤＢとをそれぞ
れマトリックスＢＯを太め処理、細め処理をした後のビ
ットマトリックスＢｌ、Ｂ２との間でめるようにしてい
るので、線幅の変動に影響されない安定した距離にもと
づいて判定が可能となる利点がもたらされる。さらに、
２つの距離に分離しているので、読取（識別）判定基準
について文字切れ量の許容度と汚れ量の許容度とをそれ
ぞれ別個に変えることができる。つまり、汚れの多いも
のは汚れを許容し、切れの多いもの社切れを許容するこ
とが自由かつ個別に選択できるため、誤読率を著しく低
減させることが可能となる。
第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１Ａ図は第
１図に示される画像処理プロセッサの具体例を示すブロ
ック図、第２図は２値化画像例を説明するための説明図
、第３図はビットマ） １７ツクスの一例を示す構成図
、第４図は累積マトリックスを説明するための説明図、
第５図は第１ビツトマトリツクスを示す構成図、第６図
は第２ビツトマトリツクスを示す構成図、第７図はコア
ピットマトリックスを示す構成図、第８回状マスクビッ
トマトリックスを示す構成図、第９図はコアピットマト
リックスをめる方法を説明するための説明図、第１０１
紘５Ｘ５の二次元局部メモリを示す構成図、第１１図は
コア要素抽出条件とその具体化回路例を説明するための
説明図、第１２図拡大めまたは細め処理を説明するため
の説明図、第１３図れ太め処理回路の具体例を示す構成
図、第１４図は細め処理回路の具体例を示す構成図、第
１５図は距離計算方法の概略を説明するための原理構成
図である＠ 符号説明 １・・・・・・学習または識別対象、２・・・・・・Ｔ
Ｖカメラ、３・・・・・・２値化回路、５．５１．５２
．６２．７，７１゜７２．８，８１，８２・・・・・・
メモリ、４・・・・・・特徴抽出回路、６・・・・・・
画像処理プロセッサ、９・・・・・・制御プロセッサ、
１０・・・・・・入出力インタフェイス回路、６０・・
・・・・連結性解析部、６１・・・・・・文字切り出し
部、６３・・・・・・ビットマトリックス累積部、６４
・・・・・・コアビットマトリックス作成部、６５・・
・・・・マスクビットマトリックス作成部、６６、ＤＬ
・・・・・・太め処理回路、６７、ＳＫ・・・・・・細
め処理回路、６８・・・・・・文字切れ距離演算回路、
６９・・・・・・文字汚れ距離演算回路。 代理人 弁理士 松 崎 渭 第１図 第１Ａ図 第２図 第３図 第４図 １５図 第６図 第７図 第８図 Ｍ ９図 第１θ図 一子賜拍一 １１１ｍ１ （伺 （ロ） へ 第１２図 −Ｉ。 Ｉ４ 、 １１１３図 Ｏｋノ 第１４１ｉ１
１図に示される画像処理プロセッサの具体例を示すブロ
ック図、第２図は２値化画像例を説明するための説明図
、第３図はビットマ） １７ツクスの一例を示す構成図
、第４図は累積マトリックスを説明するための説明図、
第５図は第１ビツトマトリツクスを示す構成図、第６図
は第２ビツトマトリツクスを示す構成図、第７図はコア
ピットマトリックスを示す構成図、第８回状マスクビッ
トマトリックスを示す構成図、第９図はコアピットマト
リックスをめる方法を説明するための説明図、第１０１
紘５Ｘ５の二次元局部メモリを示す構成図、第１１図は
コア要素抽出条件とその具体化回路例を説明するための
説明図、第１２図拡大めまたは細め処理を説明するため
の説明図、第１３図れ太め処理回路の具体例を示す構成
図、第１４図は細め処理回路の具体例を示す構成図、第
１５図は距離計算方法の概略を説明するための原理構成
図である＠ 符号説明 １・・・・・・学習または識別対象、２・・・・・・Ｔ
Ｖカメラ、３・・・・・・２値化回路、５．５１．５２
．６２．７，７１゜７２．８，８１，８２・・・・・・
メモリ、４・・・・・・特徴抽出回路、６・・・・・・
画像処理プロセッサ、９・・・・・・制御プロセッサ、
１０・・・・・・入出力インタフェイス回路、６０・・
・・・・連結性解析部、６１・・・・・・文字切り出し
部、６３・・・・・・ビットマトリックス累積部、６４
・・・・・・コアビットマトリックス作成部、６５・・
・・・・マスクビットマトリックス作成部、６６、ＤＬ
・・・・・・太め処理回路、６７、ＳＫ・・・・・・細
め処理回路、６８・・・・・・文字切れ距離演算回路、
６９・・・・・・文字汚れ距離演算回路。 代理人 弁理士 松 崎 渭 第１図 第１Ａ図 第２図 第３図 第４図 １５図 第６図 第７図 第８図 Ｍ ９図 第１θ図 一子賜拍一 １１１ｍ１ （伺 （ロ） へ 第１２図 −Ｉ。 Ｉ４ 、 １１１３図 Ｏｋノ 第１４１ｉ１
Claims (1)
- 学習または識別対象となる文字パターンを二次元走査形
撮像手段により走査して得られるビデオ信号を所定のし
きい値レベルで２直化する２直化手段と、咳２値化され
た文字パターンをセグメント化するとともに各セグメン
トの各種特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、該特徴量
からセグメントどうしの連結性を解析する連結性解析手
段と、連結性をもつセグメントの集合から所定の幅と高
さをもつ外接４角形によって文字パターンを切り出すと
ともに該切り出された文字パターンを複数の線分で縦、
４′Ａに分割し該分割された各要素について文字パター
ンの存在の有無に応じて１１”または′０′を割り当て
ることによってビットマトリックスを形成するビットマ
トリックス形成手段と、学習対象となる文字パターンに
ついてそのビットマトリックスを所定回数測定して加算
し該加算結果から累積マトリックスを形成する累積マト
リックス形成手段と、該累積マトリックスについて互い
に異なるしきい随をそれぞれ設定して２種類のビットマ
トリックスを作成するとともに該２種のビットマトリッ
クスからそれぞれコアビットマトリックスおよびマスク
ビットマトリックスを形成するコアピットマトリックス
およびマスクビットマトリックス形成手段と、識別対象
となる未知文字の未知ビットマトリックスについて太め
および細め操作を行ｔう操作手段と、該太めまたは細め
られた２つの未知ビットマトリックスと学習された文字
バター／のコアピットマトリックスとマスクビットマト
リックスとの間で所定の論理操作をすることにより文字
切れ距Ｍおよび文字汚れ距離を演算する演算手段と、こ
れら２つの距離について互いに異なる判定基準にしたが
って判定処理を実行する判定処理手段とを備え、該判定
結果から未知文字を識別することを特徴とする文字識別
装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59084080A JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
| US06/727,889 US4701961A (en) | 1984-04-27 | 1985-04-26 | Character identifying apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59084080A JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60230281A true JPS60230281A (ja) | 1985-11-15 |
| JPH0436433B2 JPH0436433B2 (ja) | 1992-06-16 |
Family
ID=13820507
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59084080A Granted JPS60230281A (ja) | 1984-04-27 | 1984-04-27 | 文字識別装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4701961A (ja) |
| JP (1) | JPS60230281A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62180488A (ja) * | 1986-02-03 | 1987-08-07 | Ricoh Co Ltd | パタ−ンマツチング方式 |
| JP2007233836A (ja) * | 2006-03-02 | 2007-09-13 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 文字認識方法及び撮影装置 |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4809341A (en) * | 1986-07-18 | 1989-02-28 | Fujitsu Limited | Test method and apparatus for a reticle or mask pattern used in semiconductor device fabrication |
| US4897880A (en) * | 1987-02-17 | 1990-01-30 | Soricon Corporation | Data acquisition control method and system for a hand held reader |
| WO1990001198A1 (fr) * | 1988-07-20 | 1990-02-08 | Fujitsu Limited | Dispositif de reconnaissance de caracteres |
| US5625710A (en) * | 1988-07-20 | 1997-04-29 | Fujitsu Limited | Character recognition apparatus using modification of a characteristic quantity |
| JP2675610B2 (ja) * | 1989-03-20 | 1997-11-12 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像処理方法 |
| JPH03210679A (ja) * | 1990-01-12 | 1991-09-13 | Hiyuutec:Kk | パターンマッチング方法および装置 |
| US5237621A (en) * | 1991-08-08 | 1993-08-17 | Philip Morris Incorporated | Product appearance inspection methods and apparatus employing low variance filter |
| US5365596A (en) * | 1992-12-17 | 1994-11-15 | Philip Morris Incorporated | Methods and apparatus for automatic image inspection of continuously moving objects |
| US5717456A (en) * | 1995-03-06 | 1998-02-10 | Champion International Corporation | System for monitoring a continuous manufacturing process |
| JP2001216470A (ja) * | 2000-01-31 | 2001-08-10 | Keyence Corp | パターンマッチング方法及び装置 |
| JP3604993B2 (ja) * | 2000-03-16 | 2004-12-22 | シャープ株式会社 | 画像符号化装置、画像符号化方法、画像復号装置、および画像復号方法 |
| US7171049B2 (en) * | 2000-12-15 | 2007-01-30 | United States Postal Service | Method and apparatus for alphanumeric recognition |
| JP3979136B2 (ja) * | 2002-03-20 | 2007-09-19 | 富士ゼロックス株式会社 | 認識装置および方法 |
| KR100791517B1 (ko) * | 2006-02-18 | 2008-01-03 | 삼성전자주식회사 | 디지털 방송 수신 단말기가 디지털 방송으로부터 전화번호정보를 검출하는 장치 및 방법 |
| DE102017116882B4 (de) * | 2017-07-26 | 2020-01-09 | Bundesdruckerei Gmbh | Druckinspektionsvorrichtung zur optischen Inspektion eines Druckbildes eines Druckobjekts |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3601802A (en) * | 1966-09-09 | 1971-08-24 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd | Pattern matching character recognition system |
| US3644890A (en) * | 1969-12-29 | 1972-02-22 | Philco Ford Corp | Optical character recognition system using parallel different scan signal processors to feed higher speed asynchronous recognition register |
| DE3070721D1 (en) * | 1980-12-18 | 1985-07-04 | Ibm | Process for inspecting and automatically classifying objects presenting configurations with dimensional tolerances and variable rejecting criteria depending on placement, apparatus and circuits therefor |
-
1984
- 1984-04-27 JP JP59084080A patent/JPS60230281A/ja active Granted
-
1985
- 1985-04-26 US US06/727,889 patent/US4701961A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62180488A (ja) * | 1986-02-03 | 1987-08-07 | Ricoh Co Ltd | パタ−ンマツチング方式 |
| JP2007233836A (ja) * | 2006-03-02 | 2007-09-13 | Konica Minolta Medical & Graphic Inc | 文字認識方法及び撮影装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0436433B2 (ja) | 1992-06-16 |
| US4701961A (en) | 1987-10-20 |
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