JP2002230482A - 文字認識装置及び文字認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 深い文字及び浅い文字の両方の認識を行うこ
とができる文字認識装置を提供することを課題とする。 【解決手段】 本発明の文字認識装置は、３次元形状の
文字を基に生成された画像信号を入力し、その画像信号
内の文字部分の中央部が明るく、エッジ部が暗いときに
は、該暗いエッジ部に挟まれた該明るい中央部の画像信
号を暗くする。その後、その処理された画像信号内の文
字を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識技術に関
し、特に３次元形状の文字を基に生成された画像信号内
の文字を認識する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＩＣ等の電子部品には、製品番号やロッ
ト番号等が印刷されている。近年、ＩＣの小型化が進ん
でいるため、ＩＣにレーザ等で製品番号等を刻印するも
のが増えてきている。その刻印により、ＩＣ上の製品番
号等の部分が凹みになる。

【０００３】ＩＣ等の生産ラインの自動化により、ＩＣ
等の検査工程及び組み立て工程の自動化が進んでいる。
その自動化に伴い、ＩＣ上の製品番号等の文字の認識が
行われている。本明細書では、文字には通常の文字の
他、数字や記号等を含むものとし、その文字の認識を文
字認識という。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】レーザによりＩＣに製
品番号等の文字を刻印すると、あるＩＣについては深い
文字が刻印され、他のＩＣについては浅い文字が刻印さ
れることがある。カメラは、ＩＣ上の文字を基に画像信
号を生成する。ＩＣ上の深い文字と浅い文字とでは、画
像信号が異なる。深い文字の認識は比較的容易である
が、浅い文字の認識は困難である。また、同一の文字認
識装置で、深い文字の認識及び浅い文字の認識の両方を
行うことが困難である。

【０００５】本発明の目的は、浅い文字の認識を行うこ
とができる文字認識装置及び文字認識方法を提供するこ
とである。本発明の他の目的は、深い文字及び浅い文字
の両方の認識を行うことができる文字認識装置及び文字
認識方法を提供することである。本発明のさらに他の目
的は、種々の３次元形状の文字の認識を行うことができ
る文字認識装置及び文字認識方法を提供することであ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の文字認識装置
は、３次元形状の文字を基に生成された画像信号を入力
し、その画像信号内の文字部分の中央部が明るく、エッ
ジ部が暗いときには、該暗いエッジ部に挟まれた該明る
い中央部の画像信号を暗くする。その後、その処理され
た画像信号内の文字を認識する。

【０００７】例えば、浅い文字では、画像信号内の文字
部分の中央部が明るくなり、エッジ部が暗くなる。一
方、深い文字では、画像信号内の文字部分が一様に暗く
なる。画像信号内の文字部分の中央部が明るく、エッジ
部が暗いときには、例えば浅い文字等であることを意味
するので、該暗いエッジ部に挟まれた該明るい中央部の
画像信号を暗くする。この処理により、浅い文字でも、
画像信号内の文字部分が一様に暗くなる。浅い文字及び
深い文字のいずれであっても、画像信号内の文字部分が
一様に暗くなるので、その後は同一の処理により文字認
識を行うことができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】（第１の実施形態）図１は、本発
明の第１の実施形態による文字認識装置の構成例を示
す。文字認識装置は、照明（光源）１、レンズ２、カメ
ラ３及び画像処理装置４を有し、ＩＣ（integrated cir
cuit）等の認識対象物１１上の３次元形状の文字１２を
認識することができる。認識対象物１１上には、製品番
号やロット番号等の文字が刻印されている。認識対象物
１１にレーザ照射等で文字１２を刻印することにより、
小型の認識対象物１１にも文字１２の刻印が可能にな
る。その刻印により、認識対象物１１上の文字１２が凹
みになる。その際、レーザ出力等の理由により、深い文
字が刻印されたり、浅い文字が刻印されたりすることが
ある。図２（Ａ）は深い文字が刻印された認識対象物１
１の断面図である。図２（Ｂ）は浅い文字が刻印された
認識対象物１１の断面図であり、その文字のエッジ部の
斜面は約２０度である。本実施形態では、深い文字でも
浅い文字でも認識することができる。

【０００９】照明１は、図３（Ａ）及び（Ｂ）に示すよ
うなリング形状の照明であり、レンズ２の光軸外の照明
である。図３（Ａ）及び（Ｂ）は、上段が照明１の下面
図であり、下段が照明１の断面図である。図３（Ａ）の
照明１は、複数のＬＥＤ（発光ダイオード）２１を含
み、ＬＥＤ２１がレンズ２の光軸に対して約１０度の角
度で認識対象物１１に光を照射する。図３（Ｂ）の照明
１は、光源２３から供給される光が複数のファイバ２２
を介して、レンズ２の光軸に対して約１０度の角度で認
識対象物１１に光を照射する。

【００１０】レンズ２は、認識対象物１１から受光する
光をカメラ３上に結像する。ＣＣＤカメラ３は、光電変
換素子及び電荷結合素子（ＣＣＤ）を有し、認識対象物
１１の光信号を電気信号に変換する。カメラ３は、２次
元画像信号を画像処理装置４へ出力する。

【００１１】画像処理装置４は、Ａ／Ｄ変換器５、画像
フィルタ６及び文字認識部７を有する。Ａ／Ｄ変換器５
は、カメラ３から入力する画像信号を、アナログ形式か
らデジタル形式に変換する。デジタル形式の画像信号の
例を、図４（Ａ）及び（Ｂ）に示す。

【００１２】図４（Ａ）は、上段が図２（Ａ）の深い文
字が刻印された認識対象物１１の上面の２次元画像を示
し、下段がその２次元画像上の破線４０での１次元画像
を示す。深い文字の場合、文字の領域４１ａではほぼ一
様に画像信号４１ｂが小さくなる（暗くなる）ので、比
較的、文字認識が容易である。

【００１３】図４（Ｂ）は、上段が図２（Ｂ）の浅い文
字が刻印された認識対象物１１の上面の２次元画像を示
し、下段がその２次元画像上の破線４０での１次元画像
を示す。浅い文字の場合、文字エッジ部の領域４３ａで
は画像信号４３ｂが小さくなり（暗くなり）、文字中央
部の領域４４ａでは画像信号４４ｂが大きくなる（明る
くなる）ので、文字認識が困難である。

【００１４】図１において、認識対象物１１上の文字１
２が浅い文字である場合、文字１２は、文字エッジ部１
２ａ及び文字中央部１２ｂを有する。照明１から照射さ
れる光のうち、文字エッジ部１２ａに照射されて反射す
る光１３ａはレンズ２を介してカメラ３に到達し難い。
一方、文字中央部１２ｂに照射されて反射する光１３ｂ
はレンズを介してカメラ３に到達し易い。その結果、図
４（Ｂ）に示すように、文字エッジ部領域４３ｂが暗く
なり、文字中央部領域４４ｂが明るくなる。

【００１５】以上のように、深い文字の画像信号（図４
（Ａ））と浅い文字の画像信号（図４（Ｂ））とは異な
る。深い文字の認識は比較的容易であるが、浅い文字の
認識が困難であるので、画像フィルタ６を用いる。

【００１６】画像フィルタ６は、図４（Ｂ）に示すよう
に、文字中央部の明るい画像信号４４ｂが文字エッジ部
の暗い２つの画像信号４３ｂに挟まれているときには、
その文字が浅い文字であると判断し、図４（Ｂ）の浅い
文字の画像信号を図４（Ａ）に示す深い文字の画像信号
と同様の画像信号に修正して出力する。具体的には、画
像フィルタ６は、文字中央部の明るい画像信号４４ｂを
画像信号４３ｂと同じ信号値又は０にまで小さくして、
図４（Ａ）と同様な画像信号に修正する。画像フィルタ
６は、図４（Ａ）の深い文字の画像信号が入力されて
も、図４（Ｂ）の浅い文字の画像信号が入力されても、
いずれの場合にも、図４（Ａ）のようなほぼ同一の画像
信号を出力する。

【００１７】文字認識部７は、画像フィルタ６が出力す
る画像信号内の文字を認識する。この際、画像信号の２
値化処理又は濃淡処理を行った後に文字認識を行う。画
像フィルタ６は、深い文字でも浅い文字でも同じ文字で
あれば、ほぼ同一の画像信号を出力するので、文字認識
部７は、深い文字であるか浅い文字であるかを意識する
ことなく、同じ処理で文字認識を行うことができる。

【００１８】認識対象物１１上には、製品番号やロット
番号等の文字が刻印されているので、この文字認識によ
り、その製品番号等を識別し、それに応じた検査工程や
組み立て工程等を行うことができる。

【００１９】上記の画像フィルタ６及び文字認識部７
は、ハードウエア又はソフトウエアのいずれで構成して
もよい。ソフトウエアでそれを構成する例を、図５に示
す。

【００２０】図５は、図１の画像処理装置４の構成例を
示す。画像処理装置４は、画像入力ボード３１、メモリ
３５及びＣＰＵ３６を有する。画像入力ボード３１は、
Ａ／Ｄ変換器３２及びメモリ（バッファ）３３を有す
る。Ａ／Ｄ変換器３２は、画像フィルタ６（図１）から
入力される画像信号を、アナログ形式からデジタル形式
に変換する。メモリ３３は、そのデジタル形式の画像信
号を一時的に記憶する（バッファリングする）。メモリ
３３には、ＰＣＩバス３４を介してメモリ３５が接続さ
れる。メモリ３５は、メモリ３３から供給される画像信
号を記憶すると共に、コンピュータプログラムを記憶す
る。このコンピュータプログラムは、図１の画像フィル
タ６及び文字認識部７を実現するためのものであり、メ
モリ３５以外の他のメモリに記憶させてもよい。ＣＰＵ
３６は、そのコンピュータプログラムに従い、メモリ３
５内の画像信号を処理することにより、画像フィルタ６
及び文字認識部７の機能を実現する。ＣＰＵ３６及びメ
モリ３５は、パーソナルコンピュータにより構成しても
よい。

【００２１】次に、図６（Ａ）、（Ｂ）及び図７を参照
しながら、画像フィルタ６（図１）の処理例をより具体
的に説明する。

【００２２】図６（Ａ）は、上記の２次元画像上の座標
を示す。横軸をｘ軸とし、縦軸をｙ軸とし、座標を
（ｘ，ｙ）で以下表す。左上端の座標を原点（０，０）
とし、左から右に向かうほどｘが大きくなり、上から下
に向かうほどｙが大きくなる。右下端の座標を（Ｘ，
Ｙ）とする。各座標値は、画素値（画像信号値）を示
す。すなわち、この２次元画像は、Ｘ×Ｙの画素数を有
する。

【００２３】図６（Ｂ）は、１次元画像フィルタの例を
示す。フィルタの注目画素をｘとすると、その画素ｘを
ほぼ中心として（ｘ−３）から（ｘ＋４）までの合計８
画素の１次元フィルタを構成する。例えば、画素（ｘ−
３）、（ｘ−２）、（ｘ＋３）、（ｘ＋４）が暗く、画
素（ｘ−１）、ｘ、（ｘ＋１）、（ｘ＋２）が明るいと
きには、浅い文字であることを意味するので、画素（ｘ
−１）〜（ｘ＋２）の４画素の画素値を暗くする処理を
行う。その詳細を、図７を参照しながら説明する。

【００２４】図７は、画像フィルタ６（図１）の処理例
を示すフローチャートである。ステップＳＡ１では、座
標ｙを０からＹまで変化させるループ処理を行う。最初
は、ｙ＝０として、以下の処理を行う。ステップＳＡ２
では、座標ｘを０からＸまで変化させるループ処理を行
う。最初は、ｘ＝０として、以下の処理を行う。

【００２５】次に、ステップＳＡ３では、画像の左端及
び右端のフィルタがかけられない部分をとばす。すなわ
ち、ｘ＝０にすると、ｘ−３の画像信号値が存在しない
ため、その部分の処理をとばす。ｘ＝３からｘ＝Ｘ−４
までの範囲で、ステップＳＡ２のループ処理を行う。以
下の処理は、ｘ＝３から始まる。

【００２６】次に、ステップＳＡ４では、次式により、
座標（ｘ−３）及び（ｘ−２）の合計画像信号値を、第
１のローレベル値ｌｏｗ＿１として求める。ここで、ｄ
ａｔ［ｘ］［ｙ］は、座標（ｘ，ｙ）の画像信号値（階
調値）を示す。

【００２７】ｌｏｗ＿１＝ｄａｔ［ｘ−３］［ｙ］＋ｄ
ａｔ［ｘ−２］［ｙ］

【００２８】次に、次式により、座標（ｘ−１）〜（ｘ
＋２）の合計画像信号値を、ハイレベル値ｈｉｇｈとし
て求める。

【００２９】ｈｉｇｈ＝ｄａｔ［ｘ−１］［ｙ］＋ｄａ
ｔ［ｘ］［ｙ］＋ｄａｔ［ｘ＋１］［ｙ］＋ｄａｔ［ｘ
＋２］［ｙ］

【００３０】次に、次式により、座標（ｘ＋３）及び
（ｘ＋４）の合計画像信号値を、第２のローレベル値ｌ
ｏｗ＿２として求める。

【００３１】ｌｏｗ＿２＝ｄａｔ［ｘ＋３］［ｙ］＋ｄ
ａｔ［ｘ＋４］［ｙ］

【００３２】次に、ステップＳＡ５では、ハイレベル値
ｈｉｇｈとローレベル値ｌｏｗ＿１＋ｌｏｗ＿２とを比
較する。ハイレベル値ｈｉｇｈの方が大きいときには、
図４（Ｂ）に示す浅い文字の部分である可能性があるの
で、ステップＳＡ６へ進む。一方、ハイレベル値ｈｉｇ
ｈの方が小さければ、ステップＳＡ９へ進む。

【００３３】ステップＳＡ６では、第１のローレベル値
ｌｏｗ＿１と第２のローレベル値ｌｏｗ＿２との差分の
絶対値が所定値Ａ（０に近い値）よりも小さいか否かを
判断する。所定値Ａよりも小さいときには、第１のロー
レベル値ｌｏｗ＿１と第２のローレベル値ｌｏｗ＿２と
がほぼ同じ画像信号値であり、この領域が図４（Ｂ）に
示す浅い文字の部分であることを意味するので、ステッ
プＳＡ７へ進む。一方、所定値Ａよりも小さくないとき
には、ステップＳＡ９へ進む。

【００３４】ステップＳＡ７では、図６（Ｂ）のフィル
タを構成する８画素内の最小値を最小値ｍｉｎとする。

【００３５】次に、ステップＳＡ８では、ｄａｔ［ｘ−
１］［ｙ］、ｄａｔ［ｘ］［ｙ］、ｄａｔ［ｘ＋１］
［ｙ］、ｄａｔ［ｘ＋２］［ｙ］の値を、最小値ｍｉｎ
と同じ値にする。これにより、図４（Ｂ）の浅い文字の
画像信号が図４（Ａ）の深い文字の画像信号と同様の画
像信号に修正されたことになる。

【００３６】次に、ステップＳＡ９では、変数ｘがＸ−
４であるか否かを判断する。変数ｘがＸ−４でなけれ
ば、ステップＳＡ２へ戻り、変数ｘをインクリメントし
て、上記と同様な処理を繰り返す。一方、変数ｘがＸ−
４であれば、次のラインの処理を行うために、ステップ
ＳＡ１０へ進む。

【００３７】ステップＳＡ１０では、変数ｙがＹである
か否かを判断する。変数ｙがＹでなければ、ステップＳ
Ａ１へ戻り、変数ｙをインクリメントして、上記と同様
な処理を繰り返す。一方、変数ｙがＹであれば、最終ラ
インの処理が終了したことを意味するので、処理を終了
する。

【００３８】以上のように、第１の実施形態によれば、
図４（Ｂ）の文字中央部の画像信号４４ｂが文字エッジ
部の画像信号４３ａよりも大きく、かつ２つの文字エッ
ジ部の画像信号４３ｂが互いにほぼ同じ値であれば、浅
い文字であると判断し、文字中央部の画像信号を小さく
するフィルタ処理を行う。このフィルタ処理により、浅
い文字の画像信号を深い文字の画像信号と同様な画像信
号に修正することができるので、同一の文字認識処理に
より、浅い文字も深い文字も適切に認識することができ
る。

【００３９】（第２の実施形態）図８（Ａ）は、本発明
の第２の実施形態による文字認識装置におけるフィルタ
処理前の２次元画像を示す。明るい文字中央部の領域６
２ａ及び暗い文字エッジ部の領域６２ａが、文字領域６
８ａを構成する。文字領域６８ａの他、暗い第１のノイ
ズ領域６５ａ及び暗い第２のノイズ領域６７ａが存在す
る。

【００４０】図８（Ｂ）は、図８（Ａ）に示す２次元画
像上の破線６０での１次元画像を示す。極小値６１ｂ及
び６３ｂは、文字エッジ部領域６１ａ及び６３ａに対応
する。極大値６２ｂは、文字中央部領域６２ａに対応す
る。極小値６５ｂは、第１のノイズ領域６５ａに対応す
る。極小値６７ｂは、第２のノイズ領域６７ａに対応す
る。極小値６３ｂ及び６５ｂの間には、極大値６４ｂが
存在する。また、極小値６５ｂ及び６７ｂの間には、極
大値６６ｂが存在する。

【００４１】次に、１次元画像フィルタの処理方法を説
明する。まず、図８（Ｂ）において、第２のしきい値Ｔ
Ｈ２よりも小さい極小値６１ｂ，６３ｂ，６５ｂを検出
する。ここで、極小値６７ｂは検出されなかったので、
領域６７ａはノイズであると判断することができる。

【００４２】次に、検出された各極小値６１ｂ，６３
ｂ，６５ｂの間の極大値６２ｂ及び６４ｂが第１のしき
い値ＴＨ１よりも大きいか否かをチェックする。例え
ば、極小値６１ｂ及び６３ｂの間にある極大値６２ｂ
は、第１のしきい値ＴＨ１よりも大きいので、領域６８
ａは浅い文字であると判断することができる。一方、極
小値６３ｂ及び６５ｂの間にある極大値６４ｂは、第１
のしきい値ＴＨ１よりも小さいので、領域６５ａはノイ
ズであると判断することができる。

【００４３】次に、領域６８ａが浅い文字であると判断
されると、図９（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、明るい
中央部領域６２ａに対応する画像信号６２ｂを、暗いエ
ッジ部領域６１ａ，６３ａに対応する画像信号６１ｂ，
６３ｂと同じ信号値位まで暗くする。これにより、浅い
文字領域６８ａは、深い文字の画像信号と同様に、一様
に暗くなる。

【００４４】図１０は、上記の極大値及び極小値を求め
る処理を示すフローチャートである。ここでは、座標
（ｘ−１）、ｘ、（ｘ＋１）の３画素の１次元フィルタ
を構成する場合を例に説明する。

【００４５】ステップＳＢ１では、初期設定として、変
数ｉ及びｊに０をセットする。次に、ステップＳＢ２で
は、座標ｙを０からＹまで変化させてループ処理を行
う。最初は、ｙ＝０として、以下の処理を行う。ステッ
プＳＢ３では、座標ｘを１からＸ−１まで変化させてル
ープ処理を行う。最初は、ｘ＝１として、以下の処理を
行う。

【００４６】ステップＳＢ４では、画像信号ｄａｔ
［ｘ］［ｙ］が第１のしきい値ＴＨ１よりも大きいか否
かをチェックする。大きいときにはステップＳＢ５へ進
み、大きくないときにはステップＳＢ７へ進む。

【００４７】ステップＳＢ５では、画像信号ｄａｔ
［ｘ］［ｙ］が画像信号ｄａｔ［ｘ−１］［ｙ］よりも
大きく、かつ画像信号ｄａｔ［ｘ＋１］［ｙ］よりも大
きいという条件式を満たすか否かをチェックする。条件
式を満たすときには、画像信号ｄａｔ［ｘ］［ｙ］が極
大値であることを示すので、ステップＳＢ６へ進む。一
方、条件式を満たさないときには、ステップＳＢ１０へ
進む。

【００４８】ステップＳＢ６では、極大値のｘ座標ｋｙ
ｏｋｕｄａｉ＿ｘ［ｉ］に上記の座標ｘをセットし、極
大値のｙ座標ｋｙｏｋｕｄａｉ＿ｙ［ｉ］に上記の座標
ｙをセットする。その後、ステップＳＢ１０へ進む。

【００４９】ステップＳＢ７では、画像信号ｄａｔ
［ｘ］［ｙ］が第２のしきい値ＴＨ２よりも小さいか否
かをチェックする。小さいときにはステップＳＢ８へ進
み、小さくないときにはステップＳＢ１０へ進む。

【００５０】ステップＳＢ８では、画像信号ｄａｔ
［ｘ］［ｙ］が画像信号ｄａｔ［ｘ−１］［ｙ］よりも
小さく、かつ画像信号ｄａｔ［ｘ＋１］［ｙ］よりも小
さいという条件式を満たすか否かをチェックする。条件
式を満たすときには、画像信号ｄａｔ［ｘ］［ｙ］が極
小値であることを示すので、ステップＳＢ９へ進む。一
方、条件式を満たさないときには、ステップＳＢ１０へ
進む。

【００５１】ステップＳＢ９では、極小値のｘ座標ｋｙ
ｏｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ］に上記の座標ｘをセットし、極
小値のｙ座標ｋｙｏｋｕｓｈｏ＿ｙ［ｊ］に上記の座標
ｙをセットする。その後、ステップＳＢ１０へ進む。

【００５２】ステップＳＢ１０では、変数ｘがＸ−１で
あるか否かを判断する。変数ｘがＸ−１でなければ、ス
テップＳＢ３へ戻り、変数ｘをインクリメントして、上
記と同様な処理を繰り返す。一方、変数ｘがＸ−１であ
れば、次のラインの処理を行うために、ステップＳＢ１
１へ進む。

【００５３】ステップＳＢ１１では、変数ｙがＹである
か否かを判断する。変数ｙがＹでなければ、ステップＳ
Ｂ２へ戻り、変数ｙをインクリメントして、上記と同様
な処理を繰り返す。一方、変数ｙがＹであれば、最終ラ
インの処理が終了したことを意味するので、処理を終了
する。上記の処理により、最終的に、変数ｉにはＩがセ
ットされ、変数ｊにはＪがセットされたものとして、以
下、説明する。

【００５４】図１１は、図１０の処理の後に行うフィル
タ処理を示すフローチャートである。ステップＳＣ１で
は、初期設定として、変数ｉ及びｊに０をセットする。
次に、ステップＳＣ２では、変数ｊを０からＪまで変化
させてループ処理を行う。最初は、ｊ＝０として、以下
の処理を行う。ステップＳＣ３では、変数ｉを０からＩ
まで変化させてループ処理を行う。最初は、ｉ＝０とし
て、以下の処理を行う。

【００５５】次に、ステップＳＣ４では、極大値のｙ座
標ｋｙｏｋｕｄａｉ＿ｙ［ｉ］が極小値のｙ座標ｋｙｏ
ｋｕｓｈｏ＿ｙ［ｊ］と同じか否かをチェックする。同
じであればステップＳＣ５へ進み、同じでなければステ
ップＳＣ９へ進む。

【００５６】ステップＳＣ５では、極大値のｘ座標ｋｙ
ｏｋｕｄａｉ＿ｘ［ｉ］が極小値のｘ座標ｋｙｏｋｕｓ
ｈｏ＿ｘ［ｊ］よりも大きく、かつ極小値のｘ座標ｋｙ
ｏｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ＋１］よりも小さいという条件式
を満たすか否かをチェックする。条件式を満たすときに
は、浅い文字であることを示すので、ステップＳＣ６へ
進み、条件式を満たさないときにはステップＳＣ９へ進
む。

【００５７】ステップＳＣ６では、変数ｋをｋｙｏｋｕ
ｓｈｏ＿ｘ［ｊ］からｋｙｏｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ＋１］
まで変化させてループ処理を行う。最初は、ｋ＝ｋｙｏ
ｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ］として、以下の処理を行う。

【００５８】次に、ステップＳＣ７では、画像信号ｄａ
ｔ［ｋ］［ｋｙｏｋｕｓｈｏ＿ｙ［ｊ］］に、画像信号
ｄａｔ［ｋｙｏｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ］］［ｋｙｏｋｕｓ
ｈｏ＿ｙ［ｊ］］の値をセットする。すなわち、文字中
央部の明るい部分を暗くする。

【００５９】次に、ステップＳＣ８では、変数ｋが極小
値のｘ座標ｋｙｏｋｕｓｈｏ＿ｘ［ｊ＋１］と同じか否
かをチェックする。同じでないときには、ステップＳＣ
６へ戻り、変数ｋをインクリメントして、上記と同様な
処理を繰り返す。一方、同じときには、ステップＳＣ９
へ進む。

【００６０】ステップＳＣ９では、変数ｉがＩであるか
否かを判断する。変数ｉがＩでなければ、ステップＳＣ
３へ戻り、変数ｉをインクリメントして、上記と同様な
処理を繰り返す。一方、変数ｉがＩであれば、ステップ
ＳＣ１０へ進む。

【００６１】ステップＳＣ１０では、変数ｊがＪである
か否かを判断する。変数ｊがＪでなければ、ステップＳ
Ｃ２へ戻り、変数ｊをインクリメントして、上記と同様
な処理を繰り返す。一方、変数ｊがＪであれば、処理を
終了する。

【００６２】以上のように、第２の実施形態によれば、
第２のしきい値ＴＨ２よりも小さい２つの極小値６１ｂ
及び６３ｂの間に、第１のしきい値ＴＨ１よりも大きい
極大値６２ｂが存在する場合には、その領域が浅い文字
の領域であると判断することができる。その後は、第１
の実施形態と同様に、浅い文字の中央部の明るい部分を
暗くすることにより、画像フィルタ６は、浅い文字でも
深い文字でも同様の画像信号を出力することができるの
で、同一の文字認識処理により、浅い文字も深い文字も
適切に認識することができる。

【００６３】（第３の実施形態）図１２（Ａ）は、本発
明の第３の実施形態による文字認識装置におけるフィル
タ処理前の２次元画像を示す。明るい文字中央部の領域
６２ａ及び暗い文字エッジ部の領域６１ａ，６３ａが、
文字領域６８ａを構成する。文字領域６８ａの他、暗い
第１のノイズ領域６５ａ及び暗い第２のノイズ領域６７
ａが存在する。

【００６４】図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示す２次
元画像上の破線６０での１次元画像を示す。極小値６１
ｂ及び６３ｂは、文字エッジ部領域６１ａ及び６３ａに
対応する。極大値６２ｂは、文字中央部領域６２ａに対
応する。極小値６５ｂは、第１のノイズ領域６５ａに対
応する。極小値６７ｂは、第２のノイズ領域６７ａに対
応する。極小値６３ｂ及び６５ｂの間には、極大値６４
ｂが存在する。また、極小値６５ｂ及び６７ｂの間に
は、極大値６６ｂが存在する。

【００６５】次に、１次元画像フィルタの処理方法を説
明する。まず、図１２（Ｂ）において、しきい値ＴＨよ
りも小さい極小値６１ｂ，６３ｂ，６５ｂを検出する。
ここで、極小値６７ｂは検出されなかったので、第２の
ノイズ領域６７ａはノイズであると判断することができ
る。

【００６６】次に、極小値６１ｂ及び６３ｂの間に位置
する極大値６２ｂを基準とし、極大値６２ｂのｘ座標と
極小値６１ｂのｘ座標との間の距離７１を求め、極大値
６２ｂのｘ座標と極小値６３ｂのｘ座標との間の距離７
２を求める。距離７１と距離７２とがほぼ同じであれ
ば、極大値６２ｂのｘ座標に対して極小値６１ｂのｘ座
標と極小値６３ｂのｘ座標とが対称であることを示すの
で、領域６８ａが浅い文字であると判断することができ
る。なお、上記の極大値６２ｂが所定のしきい値よりも
大きいときのみ、その極大値６２ｂを基準にして対称か
否かを判断してもよい。

【００６７】一方、極小値６３ｂ及び６５ｂの間に位置
する極大値６４ｂを基準とし、極大値６４ｂのｘ座標に
対して極小値６３ｂのｘ座標と極小値６５ｂのｘ座標と
が対称でないので、領域６５ａがノイズであると判断す
ることができる。

【００６８】次に、領域６８ａが浅い文字であると判断
されると、図１２（Ｃ）及び（Ｄ）に示すように、明る
い中央部領域６２ａに対応する画像信号６２ｂを、暗い
エッジ部領域６１ａ，６３ａに対応する画像信号６１
ｂ，６３ｂと同じ信号値位まで暗くする。これにより、
浅い文字領域６８ａは、深い文字の画像信号と同様に、
一様に暗くなる。その後は、同一の文字認識処理によ
り、浅い文字も深い文字も適切に認識することができ
る。

【００６９】なお、最初に、第１のしきい値よりも大き
い極大値と第２のしきい値よりも小さい極小値とを求め
ておいてもよい。また、上記ではしきい値ＴＨよりも小
さい領域の代表値として極小値を選択し、その２つの極
小値が対称か否かを判断したが、しきい値ＴＨよりも小
さい領域の代表値としてその領域の中心画素を代表値と
して選択してもよい。また、しきい値ＴＨよりも小さい
２つの領域の相関係数を求め、その相関係数が所定値よ
りも大きいときにその２つの領域が対称であると判断し
てもよい。また、基準とする画素は、極大値の画素に限
らず、すべての画素を基準として対称か否かを判断して
もよい。

【００７０】（第４の実施形態）図１３（Ａ）は、本発
明の第４の実施形態による文字認識装置におけるフィル
タ処理前の２次元画像を示す。明るい文字中央部の領域
８５ａ及び暗い文字エッジ部の領域８１ａ，８２ａが、
文字領域８６ａを構成する。文字領域８６ａの他、暗い
第１のノイズ領域８３ａ及び暗い第２のノイズ領域８４
ａが存在する。

【００７１】図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）に示す２次
元画像上の破線８０での１次元画像を示す。極小値領域
８１ｂ及び８２ｂは、文字エッジ部領域８１ａ及び８２
ａに対応する。極大値領域８５ｂは、文字中央部領域８
５ａに対応する。極小値領域８３ｂは、第１のノイズ領
域８３ａに対応する。極小値領域８４ｂは、第２のノイ
ズ領域８４ａに対応する。

【００７２】次に、１次元画像フィルタの処理方法を説
明する。しきい値ＴＨよりも小さい極小値領域８１ｂ，
８２ｂは、文字エッジ部領域８１ａ，８２ａに対応す
る。この領域８１ｂ，８２ｂの一般的な基準画像信号
を、図１３（Ｃ）に示す基準信号として記憶しておく。

【００７３】次に、図１３（Ｂ）において、しきい値Ｔ
Ｈ以下の連続領域として、例えば４つの領域８１ｂ，８
２ｂ，８３ｂ，８４ｂを検出する。そして、図１３
（Ｃ）の基準信号を基に、これらの領域８１ｂ，８２
ｂ，８３ｂ，８４ｂの相関係数を求める。この際、図１
３（Ｃ）の基準信号を拡大又は縮小して調整した後に、
相関係数を求める。相関係数が大きければ、その領域は
文字エッジ部である可能性が大きく、相関係数が小さけ
ればその領域は文字エッジ部である可能性が小さい。

【００７４】次に、上記の領域８１ｂ，８２ｂ，８３
ｂ，８４ｂの中で相関係数が大きいもののみを抽出す
る。例えば、領域８１ｂ，８２ｂ，８３ｂが抽出され
る。領域８４ｂは相関係数が小さいので、領域８４ａは
ノイズであると判断することができる。

【００７５】次に、抽出された各領域８１ｂ，８２ｂ，
８３ｂの間の距離が所定値よりも小さいか否かをチェッ
クする。例えば、隣接する領域８１ｂと領域８２ｂとの
間の距離は、所定値よりも小さいので、領域８６ａは浅
い文字領域であると判断することができる。一方、隣接
する領域８２ｂと領域８３ｂとの間の距離は、所定値よ
りも大きいので、領域８３ａはノイズであると判断する
ことができる。

【００７６】次に、領域６８ａが浅い文字であると判断
されると、図１３（Ｄ）に示すように、明るい文字中央
部領域８５ａの画像信号８５ｂを、暗い文字エッジ部領
域８１ａ，８２ａの画像信号８１ｂ，８２ｂと同じ信号
値位まで暗くする。これにより、浅い文字領域８６ａ
は、深い文字の画像信号と同様に、一様に暗くなる。そ
の後は、同一の文字認識処理により、浅い文字も深い文
字も適切に認識することができる。

【００７７】なお、第３の実施形態と同様に、基準とな
る画素を求め、その基準画素の両側で対象となる位置
に、図１３（Ｃ）の基準信号との相関度係数が大きい極
小値領域が存在する場合に、その領域が浅い文字の領域
であると判断してもよい。

【００７８】（第５の実施形態）図１４（Ａ）は、本発
明の第５の実施形態による文字認識装置におけるフィル
タ処理前の２次元画像を示す。明るい文字中央部の領域
８５ａ及び暗い文字エッジ部の領域８１ａ，８２ａが、
文字領域８６ａを構成する。文字領域８６ａの他、暗い
第１のノイズ領域８３ａ及び暗い第２のノイズ領域８４
ａが存在する。

【００７９】図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）に示す２次
元画像上の破線８０での１次元画像を示す。極小値領域
８１ｂ及び８２ｂは、文字エッジ部領域８１ａ及び８２
ａに対応する。極大値領域８５ｂは、文字中央部領域８
５ａに対応する。極小値領域８３ｂは、第１のノイズ領
域８３ａに対応する。極小値領域８４ｂは、第２のノイ
ズ領域８４ａに対応する。

【００８０】次に、１次元画像フィルタの処理方法を説
明する。第４の実施形態と同様に、文字エッジ部領域８
１ａ，８２ａに対応する、しきい値ＴＨ１よりも小さい
極小値領域８１ｂ，８２ｂの一般的な基準画像信号を、
図１４（Ｃ）に示す基準信号として記憶しておく。

【００８１】次に、図１４（Ｂ）において、しきい値Ｔ
Ｈ１以下の連続領域として、例えば４つの領域８１ｂ，
８２ｂ，８３ｂ，８４ｂを検出する。そして、第４の実
施形態と同様に、図１４（Ｃ）の基準信号を基に、これ
らの領域８１ｂ，８２ｂ，８３ｂ，８４ｂの相関係数を
求める。相関係数が大きければ、その領域は文字エッジ
部である可能性が大きく、相関係数が小さければその領
域は文字エッジ部である可能性が小さい。

【００８２】次に、上記の領域８１ｂ，８２ｂ，８３
ｂ，８４ｂの中で相関係数が大きいもののみを抽出す
る。例えば、領域８１ｂ，８２ｂ，８３ｂが抽出され
る。領域８４ｂは相関係数が小さいので、領域８４ａは
ノイズであると判断することができる。

【００８３】次に、図１４（Ｄ）に示すように、抽出さ
れた各極小値領域８１ｂ，８２ｂ，８３ｂの間に存在す
る極大値領域８５ｂ，８７ｂがしきい値ＴＨ２よりも大
きいか否かをチェックする。例えば、隣接する極小値領
域８１ｂと極小値領域８２ｂとの間に存在する極大値領
域８５ｂはしきい値ＴＨ２よりも大きいので、領域８６
ａ（図１４（Ａ））は文字領域であると判断することが
できる。一方、隣接する極小値領域８２ｂと極小値領域
８３ｂとの間に存在する極大値領域８７ｂはしきい値Ｔ
Ｈ２よりも小さいので、領域８３ａ（図１４（Ａ））は
ノイズであると判断することができる。

【００８４】次に、領域８６ａが浅い文字であると判断
されると、図１４（Ｅ）に示すように、明るい中央部領
域８５ａに対応する画像信号８５ｂを、暗いエッジ部領
域８１ａ，８２ａに対応する画像信号８１ｂ，８２ｂと
同じ信号値位まで暗くする。これにより、浅い文字領域
８６ａは、深い文字の画像信号と同様に、一様に暗くな
る。その後は、同一の文字認識処理により、浅い文字も
深い文字も適切に認識することができる。

【００８５】（第６の実施形態）図１５（Ａ）〜（Ｅ）
は、本発明の第６の実施形態による文字認識装置におけ
るフィルタ処理を示す。図１５（Ａ）は、フィルタ処理
前の２次元画像１００を示す。２次元画像１００は、暗
い垂直方向文字エッジ部１０１、明るい垂直方向文字中
央部１０２、暗い水平方向文字エッジ部１０３、明るい
水平方向文字中央部１０４、暗い斜め方向文字エッジ部
１０５、及び明るい斜め方向文字中央部１０６を有す
る。

【００８６】まず、図１５（Ａ）の２次元画像１００に
対して、第１〜第５の実施形態で示した画像フィルタで
あって水平方向の１次元フィルタ９５（図１５（Ｂ））
をかける。水平方向の１次元フィルタ９５をかけること
により、垂直方向文字中央部１０２が暗くなるので、図
１５（Ｂ）に示すように、垂直方向文字中央部１０２及
び垂直方向文字エッジ部１０１の双方が一様に暗くな
る。

【００８７】次に、図１５（Ｂ）の２次元画像１００に
対して、第１〜第５の実施形態で示した画像フィルタで
あって垂直方向の１次元フィルタ９６（図１５（Ｃ））
をかける。垂直方向の１次元フィルタ９６をかけること
により、水平方向文字中央部１０４が暗くなるので、図
１５（Ｃ）に示すように、水平方向文字中央部１０４及
び水平方向文字エッジ部１０３の双方が一様に暗くな
る。

【００８８】次に、図１５（Ｃ）の２次元画像１００に
対して、第１〜第５の実施形態で示した画像フィルタで
あって斜め方向の１次元フィルタ９７（図１５（Ｄ））
をかける。斜め方向の１次元フィルタ９７をかけること
により、斜め方向文字中央部１０６が暗くなるので、図
１５（Ｄ）に示すように、斜め方向文字中央部１０６及
び斜め方向文字エッジ部１０５の双方が一様に暗くな
る。

【００８９】次に、図１５（Ｄ）の２次元画像１００に
対して、斜め方向の１次元フィルタ９７に対して逆斜め
方向の１次元フィルタ９８（図１５（Ｅ））をかける。
逆斜め方向の１次元フィルタ９８をかけることにより、
逆斜め方向の文字中央部が暗くなる。図１５（Ｄ）の２
次元画像１００には、逆斜め方向の文字成分がないの
で、変化しない。

【００９０】以上のように、４方向の１次元フィルタ９
５〜９８を用いることにより、４方向の文字成分につい
てそれぞれフィルタ処理を行い、各方向の文字成分を一
様に暗くすることができる。その後は、同一の文字認識
処理により、浅い文字も深い文字も適切に認識すること
ができる。

【００９１】（第７の実施形態）図１６は、本発明の第
７の実施形態による文字認識装置の構成例を示す。本実
施形態では、第１の実施形態（図１）の照明１を２色の
照明１ａ，１ｂに替え、画像処理装置４でのフィルタ処
理方法を替えたものであり、その他の点は第１の実施形
態と同様である。

【００９２】照明１ａ及び１ｂは、図３（Ａ）及び
（Ｂ）に示すようなリング形状の照明であり、レンズ２
の光軸外の照明である。青色照明１ａは、図１の照明１
と同様の位置に設けられ、レンズ２の光軸に対して約１
０度の角度で認識対象物１１に光を照射する。赤色照明
１ｂは、レンズ２の光軸に対して約４０度の角度で認識
対象物１１に光を照射する。

【００９３】認識対象物１１上の文字１２が浅い文字で
ある場合、文字１２は、文字エッジ部１２ａ及び文字中
央部１２ｂを有する。まず、青色照明１ａについて説明
する。青色照明１ａから照射される光のうち、文字エッ
ジ部１２ａに照射されて反射する光１３ａはレンズ２を
介してカメラ３に到達し難い。一方、文字中央部１２ｂ
に照射されて反射する光１３ｂはレンズを介してカメラ
３に到達し易い。その結果、図４（Ｂ）と同様に、図１
６（Ｂ）の文字中央部９１の青色成分が大きく、文字エ
ッジ部９２の青色成分が小さくなる。

【００９４】次に、赤色照明１ｂについて説明する。赤
色照明１ｂから照射される光のうち、文字エッジ部１２
ａに照射されて反射する光１３ｂはレンズ２を介してカ
メラ３に到達し易い。一方、文字中央部１２ｂに照射さ
れて反射する光１３ａはレンズを介してカメラ３に到達
し難い。その結果、図１６（Ｂ）の文字中央部９１の赤
色成分が小さく、文字エッジ部９２の赤色成分が大きく
なる。

【００９５】画像処理装置４は、青色成分の２次元画像
と赤色成分の２次元画像をカメラ３から入力する。画像
処理装置４内の画像フィルタ６の処理について説明す
る。画像フィルタ６は、赤色成分が大きい文字エッジ部
９２の位置を検出し、その文字エッジ部９２に挟まれる
文字中央部９１の青色成分を小さくする。その結果、青
色成分の２次元画像は、図４（Ｂ）に示すような画像信
号から図４（Ａ）に示すような画像信号に修正される。

【００９６】文字認識部７は、修正された青色成分の２
次元画像を基に文字認識を行う。この青色成分の２次元
画像は、第１〜第６の実施形態と同様に、浅い文字及び
深い文字のいずれの場合でも、文字部分が一様に暗くな
るので、同一の文字認識処理により、浅い文字も深い文
字も適切に認識することができる。本実施形態によれ
ば、第１〜第６の実施形態に比べ、例えば図８（Ａ）に
示すようなノイズ６５ａ，６７ａ等を容易に除去し、文
字の認識率を高めることができる。

【００９７】以上のように、第１〜第７の実施形態によ
れば、認識対象物上に浅い文字がある場合には、画像フ
ィルタにより浅い文字の文字中央部の明るい部分を暗く
することにより、文字中央部及び文字エッジ部の双方を
一様に暗くすることができる。このフィルタ処理によ
り、認識対象物上の文字が浅い文字であっても深い文字
であっても、文字部分が一様に暗い画像信号を文字認識
部に入力することができる。文字認識部は、同一の文字
認識処理により、浅い文字及び深い文字を適切に認識す
ることができる。

【００９８】（第８の実施形態）図１７（Ａ）は、本発
明の第８の実施形態による文字認識装置で使用する２次
元フィルタの例を示す。第８〜第１５の実施形態の文字
認識装置は、第１の実施形態（図１）の文字認識装置の
構成と基本的に同じであり、画像処理装置４の処理方法
のみが異なる。以下、その画像処理方法を説明する。

【００９９】上記の実施形態では１次元フィルタを用い
て画像処理を行っていたが、第８の実施形態では２次元
フィルタを用いて画像処理を行うことにより、文字の認
識率を向上させることができる。２次元フィルタは、注
目画素１１０を中心とした１１×１１画素のフィルタで
あり、例えば４方向の１次元フィルタ１１１〜１１４を
含む。

【０１００】図１７（Ｂ）は、上段が原画像であり、下
段がその原画像を１次元フィルタ１１３にかけた画像信
号を示す。すなわち、この画像信号は、上記の実施形態
と同様に、図１７（Ｂ）の上段の画像の水平方向の画像
信号である。浅い文字の場合、文字エッジ部の領域１１
６ａでは画像信号１１６ｂが小さくなり、文字中央部の
領域１１５ａでは画像信号１１５ｂが大きくなる。

【０１０１】例えば、画像信号１１５ｂが図１７（Ａ）
の注目画素１１０の画像信号であるとする。画像信号１
１６ｂは、画像信号１１５ｂの両側においてそれぞれ最
小値の信号である。ここで、画像信号１１５ｂの大きさ
をＬｂとし、左の画像信号１１６ｂの大きさをＬａと
し、右の画像信号１１６ｂの大きさをＬｃとする。

【０１０２】次に、条件式を考える。Ｌｂ／Ｌａが所定
値より大きく、かつＬｂ／Ｌｃが所定値より大きいとき
には、条件式を満たすとする。条件式を満たすときに
は、その画像が文字である可能性が高い。

【０１０３】同一の注目画素１１０について、フィルタ
１１３の他、フィルタ１１１、１１２及び１１４につい
ても、同様に、条件式を満たすか否かを調べる。４方向
のフィルタ１１１〜１１４のうち、例えば３つ以上のフ
ィルタについて条件式を満たすときには、その注目画素
１１０の値を０とし、それ以外のときにはその注目画素
１１０の値を１にする。原画像のすべての画素につい
て、同様の処理を行う。すると、図１７（Ｃ）に示す２
値画像が生成される。

【０１０４】図１７（Ｃ）は、上段が２値画像を示し、
下段がそれに対応する画像信号を示す。文字中央部の領
域１１７ａは画像信号１１７ｂが０になり、それ以外の
領域１１８ａは画像信号１１８ｂが１になる。これによ
り、領域１１７ａを文字の中心線として検出することが
できる。

【０１０５】次に、図１７（Ｂ）の原画像及び図１７
（Ｃ）の２値画像を基に、図１７（Ｄ）の画像を生成す
る。図１７（Ｄ）の画像は、図１７（Ｃ）の２値画像の
信号値が０の画素については値が０であり、それ以外の
画素については図１７（Ｂ）の画素の信号値と同じであ
る。すなわち、図１７（Ｃ）の画像の信号値が１の画素
に対応する図１７（Ｄ）の画素値は、図１７（Ｂ）の画
素値と同じである。

【０１０６】図１７（Ｄ）は、上段が修正された画像を
示し、下段がそれに対応する画像信号を示す。文字中央
部の領域１１９ａは画像信号１１９ｂが０になり、暗く
なる。それ以外の領域は図１７（Ｂ）の原画像と同じで
ある。文字エッジ部の領域１２０ａは、小さい画像信号
１２０ｂを維持する。

【０１０７】以上のように、中心線検出処理は、注目画
素１１０の階調値と注目画素１１０の周辺(放射状の方
向)の画素の階調値を比較し、条件式を満たすフィルタ
が一定数以上ある場合に、その注目画素１１０を中心線
の一部として検出するものである。同一の注目画素１１
０について４方向のフィルタを使用することにより、図
１７（Ｄ）のように、文字中央部が暗い適切な画像に修
正することができる。これにより、文字の認識率を向上
させることができる。なお、フィルタは、４方向に限ら
ず、８方向等でもよい。

【０１０８】（第９の実施形態）図１８（Ａ）は、本発
明の第９の実施形態による文字認識装置の処理方法を示
す。原画像１３１は、文字中央部の領域１３２ａ及び文
字エッジ部の領域１３３ａを有する。文字エッジ部の領
域１３３ａの信号１３３ｂは小さく、文字中央部の領域
１３２ａの信号１３２ｂは大きい。

【０１０９】第８の実施形態と同様に、原画像１３１を
中心線検出すると、画像１３４内に中心線１３５ａが検
出される。中心線１３５ａの信号１３５ｂは０である。
この中心線１３５ａは、文字の幅に対して、細くなり過
ぎることがあるので、図１８（Ｂ）のフィルタ１４１を
用いて、画像１３４を基に画像１３６を生成する。

【０１１０】具体的には、図１８（Ｂ）のフィルタは、
対象画素１４２の信号が０であるときには、周囲の５×
５画素の信号をすべて０にする。画像１３４に対しての
フィルタ１４１をかけると、画像１３６が生成される。
画像１３６内の中心領域１３７ａは、中心線１３５ａの
周囲の５×５画素の信号をすべて０にしたものである。
中心領域１３７ａの信号１３７ｂは０である。

【０１１１】画像１３８は、原画像１３１に対して画像
１３６の中心領域１３７ａのみを０にした画像である。
すなわち、画像１３８において、中心領域１３９ａの信
号１３９ｂは０であり、文字エッジ部の領域１４０ａの
信号１４０ｂは原画像１３１の信号１３３ｂと同じであ
る。

【０１１２】以上のように、第９の実施形態では、第８
の実施形態の中心線検出画像１３４に対してフィルタ１
４１をかけ、画像１３６を生成する。中心線１３５ａを
中心に５×５画素の領域を０にして、中心領域１３７ａ
を生成する。その中心領域１３７ａを基に、原画像１３
１を修正し、画像１３８を生成する。なお、フィルタ１
４１の大きさは５×５に限らない。

【０１１３】例えば、中心線１３５ａが文字幅に対して
細すぎる場合や中心線１３５ａが誤って途中で切れてし
まった場合には、文字中央部の領域の一部のみしか暗く
することができない。本実施形態によれば、中心線１３
５ａの領域及びその周辺領域を中心領域１３７ａとして
生成するので、適切な文字中央部の領域を０にすること
ができ、文字の認識率を向上させることができる。

【０１１４】（第１０の実施形態）図１９（Ａ）〜
（Ｄ）は、本発明の第１０の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図１９（Ａ）は、第８の
実施形態の方法により中心線が検出された画像１５１で
ある。この画像１５１では、画素連結領域１５２及び孤
立点１５３が中心線として検出されている。画素連結領
域１５２は、３つの画素１５２ａ，１５２ｂ，１５２ｃ
が連結した領域であり、文字の領域である可能性が高
い。それに対し、孤立点１５３は、文字の領域ではな
く、ノイズである可能性が高い。この場合、画素連結領
域１５２は、文字中央部の領域の可能性が高いので、暗
くすることが好ましい。孤立点１５３は、ノイズの可能
性が高いので、暗くしないことが好ましい。そこで、図
１９（Ｂ）のフィルタ１５４を用いる。

【０１１５】図１９（Ｂ）は、３×３のフィルタ１５４
であり、対象画素値が０のとき、対象画素の周囲の３×
３画素の信号値に対して定数ａを減算する。すなわち、
各画素値をａだけ小さくする。ただし、画素値は０より
小さくしない。図１９（Ｃ）において、画像１５５は、
画素１５２ａを対象画素としてフィルタ１５４をかけた
画像である。画像１５６は、画素１５２ｂを対象画素と
してフィルタ１５４をかけた画像である。画像１５７
は、画素１５２ｃを対象画素としてフィルタ１５４をか
けた画像である。画像１５８は、画素１５３を対象画素
としてフィルタ１５４をかけた画像である。これらの４
つの画像１５５〜１５８を加算した画像が図１９（Ｄ）
の画像１５９である。

【０１１６】画像１５９において、領域１６０は画素連
結領域１５２にフィルタ１５４をかけた領域であり、領
域１６１が孤立点１５３にフィルタ１５４をかけた領域
である。領域１６０では、中央部は画素値に「−３ａ」
が加算され、左右両端部は画素値に「−ａ」が加算され
る。すなわち、その中央部では画素値が暗くする度合い
が大きくなり、左右両端部では画素値が暗くなる度合い
が小さい。一方、孤立点の領域１６１では、すべて画素
値が暗くなる度合いが小さい。すなわち、文字の領域１
６０では画素値を暗くする度合いを大きくし、孤立点の
領域１６１では画素値を暗くする度合いを小さくするこ
とができる。これにより、文字中央部の領域では暗くす
る度合いを大きくし、ノイズの領域では暗くする度合い
を小さくすることができる。この後、画像を２値化し、
文字認識を行う。２値化は、所定の閾値より大きければ
１にし、小さければ０にする。２値化を行うことによ
り、暗くする度合いが大きい文字領域が０になり、暗く
する度合いが小さいノイズ領域が１になる。

【０１１７】本実施形態では、フィルタ１５４として、
階調の修正量を持ったフィルタを使用する。中心線とし
て検出された画素連結領域では、修正量が大きくなる。
中心線として検出された画素がノイズなどの孤立点にな
っている部分では、修正量が小さく、修正の効果を小さ
くすることができる。強調して暗くしたい文字部分につ
いてのみ、暗くするための修正の効果を大きくすること
ができる。なお、修正用フィルタ１５４の修正量は一様
である必要はない。また、修正量ａは、一定値でも変数
値でもよい。

【０１１８】（第１１の実施形態）図２０（Ａ）〜
（Ｃ）は、本発明の第１１の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図２０（Ａ）は、第８の
実施形態の方法により中心線を検出した画像の例を示
す。この画像では、３つの中心線１７１、１７２、１７
３が検出されている。中心線１７１及び１７２の間に
は、ギャップ１７４がある。中心線１７２及び１７３の
間には、ギャップ１７５がある。これらのギャップは、
誤ってギャップになってしまう場合がある。

【０１１９】例えば、レーザで文字を彫る際に、均一の
深さで彫れていないために誤ってギャップが生じること
がある。例えば、ギャップ１７５は誤りのギャップであ
り、本来は中心線１７２及び１７３がつながるべきもの
である。一方、ギャップ１７４はギャップになるべきも
のである。このように認識する文字に応じて、ギャップ
１７５をなくし、ギャップ１７４を残したい場合があ
る。垂直方向に延びる中心線１７２及び１７３はつなが
るべきであり、水平方向に延びる中心線１７１及び垂直
方向に延びる中心線１７２はつながるべきでない。

【０１２０】図２０（Ｂ）は、垂直方向に延びる中心線
１７６に使用するフィルタ１７７を示す。中心線の延び
る方向を検出し、垂直方向に延びる中心線１７６の場合
はフィルタ１７７を使用する。フィルタ１７７は、中心
画素を対象画素とした５×５画素のフィルタであり、中
央３本の垂直線の画素値に対して重みＷａを乗算し、左
右両端の２本の垂直線の画素値に対して重みＷｂを乗算
する。例えば、重みＷａは０であり、重みＷｂは０．９
である。

【０１２１】図２０（Ｃ）は、水平方向に延びる中心線
１７８に使用するフィルタ１７９を示す。中心線の延び
る方向を検出し、水平方向に延びる中心線１７８の場合
はフィルタ１７９を使用する。フィルタ１７９は、中心
画素を対象画素とした５×５画素のフィルタであり、中
央３本の水平線の画素値に対して重みＷａを乗算し、上
下両端の２本の水平線の画素値に対して重みＷｂを乗算
する。例えば、重みＷａは０であり、重みＷｂは０．９
である。

【０１２２】図２０（Ａ）において、垂直方向に延びる
中心線１７２及び１７３には、フィルタ１７７が使用さ
れる。また、水平方向に延びる中心線１７１には、フィ
ルタ１７９が使用される。この結果、中心線１７２及び
１７３がつながり、ギャップ１７５が消滅する。また、
中心線１７１及び１７２はつながらず、ギャップ１７４
が残る。

【０１２３】中心線が延びる方向に応じて、フィルタ１
７７又は１７９を使用することにより、互いに垂直方向
に延びる中心線の間のギャップは消滅し、また互いに水
平方向に延びる中心線の間のギャップも消滅する。

【０１２４】文字中心線が文字線の方向にできやすいこ
とから、検出される中心線の方向に対して修正量を大き
くすることで、中心線検出が失敗するような文字部分に
ついても修正ができる。

【０１２５】（第１２の実施形態）図２１（Ａ）〜
（Ｃ）は、本発明の第１２の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図２１（Ａ）は、ＩＣに
文字をレーザで彫る際に使用する基準画像１８０であ
り、ＣＡＤ（computer-aided design）等で予め生成さ
れる。基準画像１８０は、２値画像であり、例えば、６
個の文字領域１８１〜１８６が０であり、それ以外の領
域が１である。６個の重心１９１〜１９６は、それぞれ
６個の文字領域１８１〜１８６の重心位置を示す。本実
施形態では、ＩＣに文字を彫った後に、文字認識（文字
照合）を行う。すなわち、文字認識により、ＩＣに所定
の文字が彫られていることを確認する。この文字認識
は、他の種類のＩＣが混入している場合やＩＣの向きが
逆になっているＩＣを除去するために行う。

【０１２６】図２１（Ｂ）は、図２１（Ａ）の基準画像
１８０から重心１９１〜１９６のみを抜き出したデータ
を示す。左上の重心１９１は、（０，０）の座標で表現
される。その他の重心１９２〜１９６は、重心１９１に
対する相対座標で表現される。

【０１２７】図２１（Ｃ）は、第１〜第１１の実施形態
により文字中央部の領域を暗くした画像を２値化した画
像２００を示す。２値化は、所定の閾値より大きければ
１にし、小さければ０にする。その結果、例えば、６個
の文字領域２０１〜２０６及びノイズ領域２０７、２０
８は０になり、その他の領域は１になる。

【０１２８】２値化の後、画素値が０の領域の重心を求
める。６個の重心２１１〜２１６は、それぞれ６個の文
字領域２０１〜２０６の重心である。２個の重心２１
７、２１８は、それぞれノイズ領域２０７、２０８の重
心である。

【０１２９】次に、それら重心２１１〜２１８と図２１
（Ｂ）の基準重心１９１〜１９６を比較する。例えば、
座標値（０，０）の基準重心１９１を、各重心２１１〜
２１８に割り当て、その時の各重心間の距離を求める。
すなわち、重心１９１及び２１１間の距離、重心１９２
及び２１２間の距離等を求める。例えば、基準重心１９
１〜１９６と重心２１１〜２１６を比較したときの各重
心間の距離の平均値又は総和が最も小さくなる。重心間
の距離の平均値等が最も小さくなった重心２１１〜２１
６に対応する文字領域２０１〜２０６を切り出し、文字
認識を行う。

【０１３０】なお、基準重心１９１〜１９６と重心２１
１〜２１８のすべての組み合わせとを比較しなくてもよ
い。例えば、左上の重心１９１は、画像２００内の左上
の領域内に存在する重心２１１、２１７のみに割り当て
て、比較するようにしてもよい。

【０１３１】以上のように、文字の基準画像１８０から
各文字パターンの重心位置を求め、その重心同士の位置
関係を求める。２値画像２００上には、文字領域２０１
〜２０６とノイズ領域２０７、２０８が存在する。文字
領域２０１〜２０６の重心２１１〜２１６の位置関係は
基準重心１９１〜１９６の位置関係とほぼ同じである。
２値画像２００上の全てのパターンの重心位置２１１〜
２１８を求め、基準重心１９１〜１９６の位置関係に最
も近い組み合わせを求め、そのパターンを文字パターン
として切り出し、文字認識を行う。

【０１３２】（第１３の実施形態）図２２（Ａ）〜
（Ｃ）は、本発明の第１３の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図２２（Ａ）は、図２１
（Ｃ）の２値化画像において文字領域２０１が２つの領
域２０１ａ及び２０１ｂに分割され、文字領域２０２が
２つの領域２０２ａ及び２０２ｂに分割された画像を示
す。第１１の実施形態にて説明した通り、文字の深さが
一様ではないために、文字領域が誤って分割されてしま
うことがある。第１３の実施形態では、文字領域が誤っ
て分割されてしまった場合の処理方法を示す。

【０１３３】まず、画素値が０の各パターン２０１ａ，
２０１ｂ，２０２ａ，２０２ｂ，２０３〜２０８につい
て、それぞれの重心２１１ａ，２１１ｂ，２１２ａ，２
１２ｂ，２１３〜２１８を求める。次に、基準重心１９
１〜１９６に最も近い重心２１１ａ〜２１８の組み合わ
せを求める。例えば、重心２１１ａ，２１２ａ，２１３
〜２１６の中の組み合わせが求まる。それら重心２１１
ａ，２１２ａ，２１３〜２１６と基準重心１９１〜１９
６との間の各距離を求め、その各距離の平均値だけ、基
準重心１９１〜１９６を移動させると、図２２（Ｂ）の
ようになる。

【０１３４】図２２（Ｃ）は、図２１（Ａ）における基
準画像１８０における各文字領域１８１〜１８６の文字
枠２２１〜２２６のデータを示す。文字枠２２１〜２２
６は、予めＣＡＤ等により生成しておく。重心１９１〜
１９６及びそれに対応する文字枠２２１〜２２６の座標
位置を予め記憶しておく。この文字枠２２１〜２２６
を、図２２（Ｂ）の画像の重心１９１〜１９６を基準と
して当てはめる。すると、図２３（Ａ）の画像になる。

【０１３５】図２３（Ａ）において、各文字枠２２１〜
２２６内に複数の重心が存在するときにはそれら重心に
対応する複数の文字領域を１つの文字領域とみなして、
重心を求め直す。その結果を図２３（Ｂ）に示す。

【０１３６】例えば、図２３（Ａ）の文字枠２２１内に
は２つの重心２１１ａ及び２１１ｂが存在するので、図
２３（Ｂ）に示すように、文字領域２０１ａ及び２０１
ｂを１つの文字領域として重心２１１ｃを求める。ま
た、図２３（Ａ）の文字枠２２２内には２つの重心２１
２ａ及び２１２ｂが存在するので、図２３（Ｂ）に示す
ように、文字領域２０２ａ及び２０２ｂを１つの文字領
域として重心２１２ｃを求める。

【０１３７】次に、図２３（Ｃ）に示すように、再び、
重心１９１〜１９６と重心２１１ｃ，２１２ｃ，２１３
〜２１８を比較し、最も近い重心２１１ｃ，２１２ｃ，
２１３〜２１６を求める。そして、図２２（Ａ）及び
（Ｂ）に示したように、各重心間の距離の平均値だけ各
重心の位置をずらす。次に、それら重心に対応する６個
の文字領域を切り出し、文字認識を行う。

【０１３８】以上のように、２値画像で文字パターンが
途切れた場合には、文字の切り出し枠内に文字が納まら
ないような場合が起こり得、文字認識に悪影響を与え
る。途切れた文字パターンが同じ文字パターンの一部で
あるということを認識させるために、まず、途切れた文
字パターンに対して予め求めた文字枠を設定する。その
文字枠内に例えば異なる複数の重心が存在する場合に同
じパターンと認識させる。具体的には、画像処理のラベ
リングを行い、同一の文字枠内に存在する異なるラベル
のパターン重心について、同じラベルを付けなおす。そ
こで改めて上述の第１２の実施形態の重心位置検出を行
うことで途切れたパターンの場合にも重心位置検出の精
度を高めることができる。

【０１３９】（第１４の実施形態）図２４（Ａ）及び
（Ｂ）は、本発明の第１４の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図２３（Ａ）では、文字
枠２２１内に２つの重心２１１ａ，２１１ｂが存在し、
文字枠２２２内に２つの重心２１２ａ，２１２ｂが存在
する場合を示した。図２４（Ａ）では、文字枠２２１内
に重心２１１ａのみが存在し、重心２１１ｂが存在しな
い。また、文字枠２２２内に重心２１２ａのみが存在
し、重心２１２ｂが存在しない。文字領域の途切れ部分
が大きくなると、図２４（Ａ）のようになる。この場合
の処理方法を、以下、説明する。

【０１４０】図２４（Ｂ）は、図２４（Ａ）の一部を拡
大した図である。重心２１１ｂに重心周辺領域２３１を
設定し、重心２１２ｂに重心周辺領域２３２を設定す
る。すなわち、上記で求められた６個の重心以外の重心
２１１ｂ、２１２ｂ、２１７、２１８に重心周辺領域を
設定する。

【０１４１】次に、文字枠２２１内に重心周辺領域２３
１が存在するか否かを判断する。存在すれば、その重心
周辺領域２３１に対応する文字領域２０１ｂを文字枠２
２１内に取り込む。すなわち、文字領域２０１ａ及び２
０１ｂを１つの文字領域とみなす。同様に、文字枠２２
２内に重心周辺領域２３２が存在するので、文字領域２
０２ａ及び２０２ｂを１つの文字領域とみなす。その
後、第１３の実施形態と同様に、重心を求め直し、文字
領域を切り出し、文字認識を行う。

【０１４２】以上のように、途切れたパターンを同じラ
ベルとする処理において、注目するパターンの文字枠内
に途切れたパターンの重心が入らなくても、それぞれの
重心の周辺に重心周辺領域を設定し、文字枠と重心周辺
領域が交わった場合にそれらのパターンを同じラベルと
する。

【０１４３】なお、重心２１１ｂ，２１２ｂの周辺に重
心周辺領域２３１，２３２を設ける方法に限定されな
い。文字枠２２１，２２２及びその周辺領域内に２以上
の重心が含まれるときには、その２以上の重心に対応す
る２以上の文字パターンを１つの文字パターンとして重
心を演算し直せばよい。

【０１４４】（第１５の実施形態）図２５（Ａ）及び
（Ｂ）は、本発明の第１５の実施形態による文字認識装
置を説明するための図である。図２５（Ａ）は、文字領
域２４１の切り出し方法を示す。重心２４２は、文字領
域２４１の重心である。重心２４２を基準（中心）とし
て、文字枠の大きさをＳａ、Ｓｂ及びＳｃと変化させ
る。

【０１４５】図２５（Ｂ）は、横軸が文字枠のサイズを
示し、縦軸が文字枠内に存在するパターンの面積を示す
グラフである。文字枠をＳａ、Ｓｂ、Ｓｃと大きくする
に従い、パターン面積は大きくなる。そして、パターン
面積は、文字枠Ｓｃで飽和して一定になる。パターン面
積が一定値となった文字枠Ｓｃを切り出し枠として決定
する。文字領域２４１を文字枠Ｓｃで切り出し、文字認
識を行う。

【０１４６】以上のように、文字認識を行う場合に画像
から文字領域を切り出す必要がある。本実施形態では、
切り出しの文字枠を徐々に大きくして適切な大きさの文
字枠を探索する。文字枠内のパターン面積をモニタしな
がら文字枠のサイズを変更すると文字枠内パターン面積
はサイズを大きくするに従って大きくなる。しかし、パ
ターンのサイズより文字枠のサイズを大きくしても文字
枠内パターン面積は変わらなくなる。そこを適切な文字
枠の大きさとして文字領域の切り出しを行う。

【０１４７】第８〜第１５の実施形態の文字認識装置
は、刻印が深い文字については、文字部分が暗く周辺部
分が明るい画像が得られ、浅い文字については、文字の
中央部が光り、文字の両側エッジ部分が暗くなるような
選択的角度による照明方式によって構成された光学系を
備える。浅い文字部分では暗い部分に挟まれた明るい特
徴部分が存在するので、この特徴部分である文字の中心
線部分をとらえる画像処理を行う。この処理によって文
字中央部が光る文字に対しては、中心線を抽出すること
ができ、抽出した中心線を利用して原画像に階調値変換
の画像修正処理を行う。この処理によって文字の刻印の
深さによって得られた画像を同じ特徴(文字部が暗く周
辺部が明るい)とすることができ、その後２値化処理ま
たは濃淡処理を行う。文字認識装置は、その後、文字領
域の切り出しを行い、文字認識を行う。画像処理装置４
（図１）は、例えばパーソナルコンピュータなどの処理
システムで構成してもよい。

【０１４８】これにより、画像の状態が異なっても、同
一の装置で文字認識を行うことができる。また、画像の
状態が悪く、文字内部の明るい部分が一定でなくとも、
また、文字が途切れた場合でも文字位置を高精度で検出
し、文字認識を行うことができる。

【０１４９】なお、上述の実施形態において、修正を行
うフィルタの形は正方形及び長方形以外の形状でもよ
い。また、修正を行うフィルタの修正量は、一定値でな
くてもよい。

【０１５０】上記の実施形態では、レーザ照射等により
文字部分が凹形状になっている場合を例に説明したが、
印刷等により文字部分が凸形状になっている場合にも適
用することができる。すなわち、凸形状の出っ張り具合
が異なる場合でも、画像フィルタ処理を行うことによ
り、同一の文字認識処理により適切な文字認識を行うこ
とができる。本実施形態では、種々の３次元形状の文字
を適切に認識することができる。

【０１５１】上記実施形態は、何れも本発明を実施する
にあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎ
ず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈
されてはならないものである。すなわち、本発明はその
技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することな
く、様々な形で実施することができる。

【０１５２】本発明の様々な実施形態をまとめると、以
下のようになる。 （付記１）３次元形状の文字を基に生成された画像信号
を入力する画像信号入力部と、前記画像信号内の文字部
分の中央部が明るく、エッジ部が暗いときには、該暗い
エッジ部に挟まれた該明るい中央部の画像信号を暗くす
る画像フィルタと、前記画像フィルタにより処理された
画像信号内の文字を認識する文字認識部とを有する文字
認識装置。 （付記２）前記画像フィルタは、前記画像信号内の所定
値以下の２つの極小値に挟まれた所定値以上の極大値が
存在する場合には、該２つの極小値に挟まれた部分の画
像信号の値を小さくする付記１記載の文字認識装置。 （付記３）前記画像フィルタは、前記画像信号内の所定
値以下の２つの極小値に挟まれた極大値に対して該２つ
の極小値が対称である場合には、該２つの極小値に挟ま
れた部分の画像信号を小さくする付記１記載の文字認識
装置。 （付記４）前記画像フィルタは、前記画像信号内の所定
値以下の連続する部分と基準画像信号との相関係数を求
め、２つの相関係数の高い前記連続する部分の間の距離
が所定値以下の場合には、該２つの相関係数の高い連続
する部分の間に挟まれた部分の画像信号の値を小さくす
る付記１記載の文字認識装置。 （付記５）前記画像フィルタは、前記画像信号内の所定
値以下の連続する部分と基準画像信号との相関係数を求
め、２つの相関係数の高い前記連続する部分の間に位置
する画像信号の極大値が所定値以上である場合には、該
２つの相関係数の高い連続する部分の間に挟まれた部分
の画像信号の値を小さくする付記１記載の文字認識装
置。 （付記６）前記画像フィルタは、一次元フィルタであ
り、複数の方向に向けて前記処理を行う付記１記載の文
字認識装置。 （付記７）さらに、３次元形状の文字を光信号から電気
信号に変換する光電変換部を有し、前記画像信号入力部
は、前記光電変換部により変換された電気画像信号を入
力する付記１記載の文字認識装置。 （付記８）３次元形状の文字を光信号から電気信号に変
換する光電変換部と、前記光電変換部の光軸に対して第
１の角度から第１の色の光を３次元形状の文字に照射
し、前記光電変換部の光軸に対して第２の角度から第２
の色の光を３次元形状の文字に照射する光源と、前記光
電変換部により変換された電気画像信号を入力する画像
信号入力部と、前記画像信号内の文字部分の中央部の第
１の色の画像信号が大きく、文字部分のエッジ部の第２
の色の画像信号が大きいときには、該第２の色の画像信
号が大きいエッジ部に挟まれた該第１の色の画像信号が
大きい中央部の第１の色の画像信号を小さくする画像フ
ィルタと、前記画像フィルタにより処理された第１の色
の画像信号内の文字を認識する文字認識部とを有する文
字認識装置。 （付記９）前記画像フィルタは、２次元フィルタにより
前記画像信号内の文字部分の中央部が明るくエッジ部が
暗い領域を検出し、検出されたときには該暗いエッジ部
に挟まれた該明るい中央部の画像信号を暗くする付記１
記載の文字認識装置。 （付記１０）前記画像フィルタは、前記検出された明る
い中央部及びその周辺領域の画像信号を暗くする付記９
記載の文字認識装置。 （付記１１）前記画像フィルタは、前記検出された明る
い中央部及びその周辺領域の画像信号を一定値又は変数
値だけ暗くする付記１０記載の文字認識装置。 （付記１２）前記画像フィルタは、前記検出された明る
い中央部が垂直方向又は水平方向のいずれに延びるかに
応じて異なるフィルタにより前記検出された明るい中央
部及びその周辺領域の画像信号を暗くする付記１０記載
の文字認識装置。 （付記１３）２値画像内の各文字パターンの重心を演算
する重心演算部と、予め準備されている各文字パターン
の基準重心の位置関係と前記演算された重心の位置関係
とを比較し、該複数の基準重心に対応する該演算された
複数の重心を選出する比較部と、前記選出された重心に
対応する文字パターンを前記２値画像から切り出して文
字認識を行う文字認識部とを有する文字認識装置。 （付記１４）前記比較部は、前記複数の基準重心と前記
演算された複数の重心との間のそれぞれの距離の平均値
に応じて前記演算された複数の重心を移動させた重心を
選出し、さらに、前記選出された重心を基準に予め準備
されている各文字パターンの文字枠を前記２値画像に設
定し、該文字枠内に前記演算された２以上の重心が含ま
れるときには該２以上の重心に対応する２以上の文字パ
ターンを１つの文字パターンとして前記重心演算部に重
心を演算し直させる文字パターン統合部を有する付記１
３記載の文字認識装置。 （付記１５）前記文字パターン統合部は、前記文字枠内
又はその周辺領域内に前記演算された２以上の重心が含
まれるときには該２以上の重心に対応する２以上の文字
パターンを１つの文字パターンとして前記重心演算部に
重心を演算し直させる付記１４記載の文字認識装置。 （付記１６）２値画像内の文字パターンの重心を演算す
る重心演算部と、前記重心を基準に文字枠を設定する文
字枠設定部と、前記文字枠内の文字パターンの面積を演
算する面積演算部と、前記文字枠の大きさを大きくして
行き、該文字枠内の文字パターンの面積が一定になる文
字枠で前記２値画像内の文字パターンを切り出す切り出
し部と、前記切り出された文字パターンの文字認識を行
う文字認識部とを有する文字認識装置。 （付記１７）（ａ）３次元形状の文字を基に生成された
画像信号を入力するステップと、（ｂ）前記画像信号内
の文字部分の中央部が明るく、エッジ部が暗いときに
は、該暗いエッジ部に挟まれた該明るい中央部の画像信
号を暗くするステップと、（ｃ）前記ステップ（ｂ）で
処理された画像信号内の文字を認識するステップとを有
する文字認識方法。 （付記１８）３次元形状の文字を光信号から電気信号に
変換する光電変換部と、前記光電変換部の光軸に対して
小さい角度から第１の色の光を３次元形状の文字に照射
し、前記光電変換部の光軸に対して大きい角度から第２
の色の光を３次元形状の文字に照射する光源とを有する
装置の文字認識方法であって、（ａ）前記光電変換部に
より変換された電気画像信号を入力するステップと、
（ｂ）前記画像信号内の文字部分の中央部の第１の色の
画像信号が大きく、文字部分のエッジ部の第２の色の画
像信号が大きいときには、該第２の色の画像信号が大き
いエッジ部に挟まれた該第１の色の画像信号が大きい中
央部の第１の色の画像信号を小さくするステップと、
（ｃ）前記ステップ（ｂ）で処理された第１の色の画像
信号内の文字を認識するステップとを有する文字認識方
法。 （付記１９）（ａ）２値画像内の各文字パターンの重心
を演算するステップと、（ｂ）予め準備されている各文
字パターンの基準重心の位置関係と前記演算された重心
の位置関係とを比較し、該複数の基準重心に対応する該
演算された複数の重心を選出するステップと、（ｃ）前
記選出された重心に対応する文字パターンを前記２値画
像から切り出して文字認識を行うステップとを有する文
字認識方法。 （付記２０）（ａ）２値画像内の文字パターンの重心を
演算するステップと、（ｂ）前記重心を基準に文字枠を
設定するステップと、（ｃ）前記文字枠内の文字パター
ンの面積を演算するステップと、（ｄ）前記文字枠の大
きさを大きくして行き、該文字枠内の文字パターンの面
積が一定になる文字枠で前記２値画像内の文字パターン
を切り出すステップと、（ｅ）前記切り出された文字パ
ターンの文字認識を行うステップとを有する文字認識方
法。

【０１５３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、画
像信号内の文字部分の中央部が明るく、エッジ部が暗い
ときには、例えば浅い文字等であることを意味するの
で、該暗いエッジ部に挟まれた該明るい中央部の画像信
号を暗くする。この処理により、浅い文字でも、画像信
号内の文字部分が一様に暗くなる。浅い文字及び深い文
字のいずれであっても、画像信号内の文字部分が一様に
暗くなるので、その後は同一の処理により文字認識を行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態による文字認識装置の
構成を示す図である。

【図２】図２（Ａ）及び（Ｂ）は認識対象物上の文字の
断面図である。

【図３】図３（Ａ）及び（Ｂ）は照明の構成を示す図で
ある。

【図４】図４（Ａ）及び（Ｂ）は文字部分の画像信号を
示す図である。

【図５】画像処理装置のハードウエア構成を示すブロッ
ク図である。

【図６】図６（Ａ）は２次元画像の座標を示し、図６
（Ｂ）は１次元フィルタを示す図である。

【図７】画像フィルタの処理を示すフローチャートであ
る。

【図８】図８（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第２の実施形
態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図９】図９（Ａ）及び（Ｂ）は第２の実施形態による
文字認識装置の処理を説明するための図である。

【図１０】第２の実施形態による第１の画像フィルタ処
理を示すフローチャートである。

【図１１】第２の実施形態による第２の画像フィルタ処
理を示すフローチャートである。

【図１２】図１２（Ａ）〜（Ｄ）は本発明の第３の実施
形態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図１３】図１３（Ａ）〜（Ｄ）は本発明の第４の実施
形態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図１４】図１４（Ａ）〜（Ｅ）は本発明の第５の実施
形態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図１５】図１５（Ａ）〜（Ｅ）は本発明の第６の実施
形態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図１６】図１６（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第７の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図１７】図１７（Ａ）〜（Ｄ）は本発明の第８の実施
形態による文字認識装置の処理を説明するための図であ
る。

【図１８】図１８（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第９の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図１９】図１９（Ａ）〜（Ｄ）は本発明の第１０の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図２０】図２０（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の第１１の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図２１】図２１（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の第１２の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図２２】図２２（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の第１３の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図２３】図２３（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の第１３の実
施形態による文字認識装置の処理を説明するための図で
ある。

【図２４】図２４（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第１４の
実施形態による文字認識装置の処理を説明するための図
である。

【図２５】図２５（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第１５の
実施形態による文字認識装置の処理を説明するための図
である。

【符号の説明】

１ 照明 １ａ 青色照明 １ｂ 赤色照明 ２ レンズ ３ カメラ ４ 画像処理装置 ５ Ａ／Ｄ変換器 ６ 画像フィルタ ７ 文字認識部 １１ 認識対象物 １２ 文字 １２ａ 文字エッジ部 １２ｂ 文字中央部 １３ａ，１３ｂ 反射光 ２１ ＬＥＤ ２２ ファイバ ２３ 光源 ３１ 画像入力ボード ３２ Ａ／Ｄ変換器 ３３ メモリ（バッファ） ３４ ＰＣＩバス ３５ メモリ ３６ ＣＰＵ ９５〜９８ １次元フィルタ １００ ２次元画像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 1/00 ４２０ Ｇ０６Ｔ 1/00 ４２０Ｆ 5/20 5/20 Ａ (72)発明者 安藤 護俊 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 Ｆターム(参考） 5B029 AA05 BB02 CC13 CC28 EE01 EE08 5B047 AA12 BC12 CB21 DA06 5B057 AA03 BA02 CA12 CA16 CB12 CB16 CE02 CE06

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ３次元形状の文字を基に生成された画像
   信号を入力する画像信号入力部と、 前記画像信号内の文字部分の中央部が明るく、エッジ部
   が暗いときには、該暗いエッジ部に挟まれた該明るい中
   央部の画像信号を暗くする画像フィルタと、 前記画像フィルタにより処理された画像信号内の文字を
   認識する文字認識部とを有する文字認識装置。
2. 【請求項２】 ３次元形状の文字を光信号から電気信号
   に変換する光電変換部と、 前記光電変換部の光軸に対して第１の角度から第１の色
   の光を３次元形状の文字に照射し、前記光電変換部の光
   軸に対して第２の角度から第２の色の光を３次元形状の
   文字に照射する光源と、 前記光電変換部により変換された電気画像信号を入力す
   る画像信号入力部と、 前記画像信号内の文字部分の中央部の第１の色の画像信
   号が大きく、文字部分のエッジ部の第２の色の画像信号
   が大きいときには、該第２の色の画像信号が大きいエッ
   ジ部に挟まれた該第１の色の画像信号が大きい中央部の
   第１の色の画像信号を小さくする画像フィルタと、 前記画像フィルタにより処理された第１の色の画像信号
   内の文字を認識する文字認識部とを有する文字認識装
   置。
3. 【請求項３】 ２値画像内の各文字パターンの重心を演
   算する重心演算部と、 予め準備されている各文字パターンの基準重心の位置関
   係と前記演算された重心の位置関係とを比較し、該複数
   の基準重心に対応する該演算された複数の重心を選出す
   る比較部と、 前記選出された重心に対応する文字パターンを前記２値
   画像から切り出して文字認識を行う文字認識部とを有す
   る文字認識装置。
4. 【請求項４】 ２値画像内の文字パターンの重心を演算
   する重心演算部と、 前記重心を基準に文字枠を設定する文字枠設定部と、 前記文字枠内の文字パターンの面積を演算する面積演算
   部と、 前記文字枠の大きさを大きくして行き、該文字枠内の文
   字パターンの面積が一定になる文字枠で前記２値画像内
   の文字パターンを切り出す切り出し部と、 前記切り出された文字パターンの文字認識を行う文字認
   識部とを有する文字認識装置。
5. 【請求項５】 （ａ）３次元形状の文字を基に生成され
   た画像信号を入力するステップと、 （ｂ）前記画像信号内の文字部分の中央部が明るく、エ
   ッジ部が暗いときには、該暗いエッジ部に挟まれた該明
   るい中央部の画像信号を暗くするステップと、 （ｃ）前記ステップ（ｂ）で処理された画像信号内の文
   字を認識するステップとを有する文字認識方法。