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JP4805481B2 - Destination recognition device, sorter, destination recognition method and sorting method - Google Patents
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JP4805481B2 - Destination recognition device, sorter, destination recognition method and sorting method - Google Patents

Destination recognition device, sorter, destination recognition method and sorting method Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えば、郵便物等の紙葉類の画像などから宛先情報を認識する宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法が用いられ、宛先情報が記載された紙葉類を区分する区分機及び区分方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、区分機は、例えば、郵便物などの紙葉類に記載された宛先情報をパターン認識技術を用いて認識する宛先認識装置を有している。この宛先認識装置を有した区分機は、上記宛先認識装置による認識結果に基づいて紙葉類を所定の区分ポケットに区分する。
【0003】
このような区分機に用いられる宛先認識装置は、スキャナ等により紙葉類から読取った紙葉類の画像から宛先情報が記載されている領域を検出し、この宛先情報の認識を行なうようになっている。さらに、従来の宛先認識装置では、宛先情報を検出する前に、宛先情報の検出精度を向上させるため、特定図形を検出するようになっている。特定図形とは、郵便番号枠などの番号情報が記載される番号情報枠、切手、料金計器及び後納印などの料額印、囲み枠、仕切線、写真などの特徴的な図形(特定図形)である。これらの特定図形を検出することにより、宛先情報の検出処理において、宛先情報の記載位置を予測したり、広告などの宛先情報とは無関係な情報を削除したりすることができる。
【0004】
例えば、番号情報枠には、郵便番号などの特定領域を示す番号情報が記載されている場合が多い。このため、番号情報枠を検出すれば、番号情報が検出しやすくなる。また、料額印、囲み枠内に記載された広告、仕切線で示される領域に記載された広告、あるいは写真が記載された領域には、宛先情報が記載されることがない。つまり、料額印あるいは広告などの記載された領域は、宛先情報の認識処理においては不必要な部分であり、これらの領域をそのままにして宛先情報を検出しようとすると、宛先情報の誤検出が起こりやすくなる。このため、料額印あるいは広告領域として検出された領域を削除することにより、宛先情報の検出精度が高められる。ここでは、宛先情報と無関係な情報を広告と呼び、宛先情報が記載されていない領域を広告領域と呼ぶものとする。
【0005】
また、従来の宛先認識装置では、紙葉類の画像から特定図形として検出される囲み枠、仕切線、あるいは写真に基づいて広告領域を検出している。例えば、図24に示すように、紙葉類上の囲み枠内には、広告が記載されることが多い。このため、囲み枠を検出した場合、囲み枠内を広告の領域と判定している。また、図25に示すように、紙葉類上の仕切線は、宛先情報の記載領域と広告領域との境界として直線あるいは点線で記載されていることが多い。このため、仕切線を検出した場合、宛先情報の記載方向に対して仕切線より下側の領域を広告領域と判定している。また、図26に示すように、紙葉類上には、宛先情報が記載された面に写真あるいはイラスト等が印刷されていることもある。このような写真やイラスト(写真領域)は、宛先情報と無関係であるため、写真領域を検出した場合に、その領域を広告と判定している。このように、従来の宛先認識装置では、紙葉類上に記載される種々の広告領域を検出することによって、宛先情報の検出精度を高める努力がなされている。
【0006】
しかしながら、現実に存在する紙葉類には、上記のような種類のものだけでなく、非常に多様な広告が存在する。このため、宛先情報の認識精度を向上させるために、検出できる広告の種類を更に増やすことが要望されている。
【0007】
例えば、従来の宛先認識装置では、以下のようなものが広告として検出できない。
(1)囲み枠の外側に存在する広告
図27に示すように、広告が囲み枠で囲まれているが、広告の一部が囲み枠の外側にも存在する紙葉類がある。従来の宛先認識装置では、囲み枠の内部にある広告は除去できるが、外側にある広告を除去できない。このため、図28に示すように、囲み枠の外側に存在する広告を宛先情報の一部として宛先の文字行を誤って検出してしまう可能性がある。
(2)カスタマバーコードを宛先情報との境界として記載された広告
近年、宛先情報をコード化したバーコード(カスタマバーコード)を印刷した紙葉類が増加しているが、図29に示すように、カスタマバーコードで宛先情報の記載領域と広告の記載領域とが区切られているような紙葉類が存在する。このような紙葉類の場合にも、従来の宛先認識装置では、広告を検出できず、図30に示すように、カスタマバーコードで区切られた広告を宛先情報の一部として宛先の文字行を誤って検出してしまう可能性がある。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように、この発明は、以上のような問題点に鑑みなされたもので、紙葉類の画像から宛先情報とは無関係な情報が記載された領域を検出する性能を高めることにより、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【0009】
また、この発明は、囲み枠の外側に宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【0010】
また、この発明は、カスタマバーコードを宛先情報との境界として宛先情報とは無関係な情報が記載された紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供することを目的とする。
【0011】
【課題を解決するための手段】
この発明の宛先認識装置は、紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置において、紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段とを具備している。
【0012】
また、この発明の区分機は、紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機において、紙葉類を1通づつ搬送する搬送手段と、この搬送手段により搬送される紙葉類上の画像を読取る読取手段と、この読取手段により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、この認識手段により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分手段とを具備している。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図1は、この発明の区分機に係る区分装置の概略構成を示す図である。図1に示すように、区分装置1は、供給部11、搬送路(搬送手段)12、スキャナ(読取手段)13、宛先認識部(宛先認識装置)14、及び区分ポケット部(区分手段)15などを有している。
【0016】
上記供給部11には、第1面に郵便番号や宛名住所などの宛先情報が書き込まれ、或いは印刷された複数の紙葉類の第1面が同一方向を向くように後端を揃えて立位で収容される。この供給部11は、収容された紙葉類を所定の取出位置へ順次供給する。紙葉類の取出位置には、供給部11にて供給された郵便物を主搬送路12に沿って所定の間隔で一通づつ取出す取出部が配設されている。尚、供給部11内に収容された紙葉類は、取出位置に供給された際に郵便番号などの番号情報が上方に位置し、且つ、第1面が取出部に向うように整列して配置されている。
【0017】
上記供給部11を介して投入される紙葉類には、その第1面に宛先情報に対応した文字情報(番号情報、所在情報、氏名等)のみが記載されたもの以外に、第1面に宛先情報に対応して決められ紙葉類の利用者により予め記載されたコード(以下、カスタマコードと言う)が記載されたものがある。
【0018】
上記供給部11から取出された紙葉類は、一定速度で走行する搬送ベルトを有する搬送路12を介して搬送される。この搬送路12上には、紙葉類に異物が含まれている場合に、その異物を検知するとともに紙葉類自体の硬さを検知する異物・硬さ検知部が設けられている。この異物・硬さ検知部の下流側には、異物・硬さ検知部により機械処理が不可能と判断された紙葉類を排除する排除集積部が設けられている。
【0019】
異物・硬さ検知部の下流側の搬送路12上には、宛先情報が記録された紙葉類の第1面の画像を読取るスキャナ13が設けられている。このスキャナ13は、紙葉類の第1面を光学的に読取走査する走査部である。このスキャナ13の下流側の搬送路12上には、紙葉類の搬送方向を整位する整位部が設けられている。整位部の下流側には、必要に応じて紙葉類の第1面に区分用のバーコードを印刷したり、読取ったりするバーコード処理部が設けられている。
【0020】
このバーコード処理部の下流側で搬送路12の終端には、紙葉類を所定の区分ポケット(区分先)へ区分して集積する区分ポケット部15が設けられている。
この区分ポケット部15は、複数の段および複数の列に区画された複数の区分ポケットを有している。たとえば、8段25列の200個の区分ポケット15a、…により構成されている。上記搬送路12の後端には、複数の切換ゲートが設けられ、かつ、各区分ポケットの上部には図示しない区分ゲートが設けられる。これらの区分ゲート及び切換ゲートを選択的に切換えることにより、紙葉類が搬送路12から各区分ポケットに取り込まれて集積される。
更に、区分装置1の図中右側には、区分装置1の動作を制御する制御部とともに、宛先情報の認識処理などを行なう宛先認識部14が設けられている。
【0021】
図2は、紙葉類の区分処理を説明するためのフローチャートである。
まず、処理対象となる紙葉類は、係員により所定方向に揃えて供給部の所定位置にセットされる。供給部11にセットされた紙葉類は、1枚ずつ搬送路12上に供給され、スキャナ13へ搬送される(ステップS1)。スキャナ13は、搬送路12上を搬送されている紙葉類を読取走査することによって画像を入力する(ステップS2)。このスキャナ13で入力された画像は、宛先認識部14に送られ、パターン認識技術を用いて宛名の認識処理が行われる(ステップS3)。一方、搬送路12上の紙葉類は、宛先認識部14による宛名の読取結果に基づいて各区分ポケット15a、…に区分される(ステップS4)。
【0022】
上記のように、区分装置1では、紙葉類上に記載された宛先を認識することにより、紙葉類を区分するようになっている。なお、詳しい区分処理全体の内容については、例えば、「東芝レビューvol.48,No.7,p536−539(1993)」などに記載されている。
【0023】
次に、この発明の宛先認識装置に係る宛先認識部14による宛先情報の認識処理について説明する。
図3は、宛先認識部14による宛先情報の認識処理を説明するためのフローチャートである。図3に示すように、宛先情報の認識処理は、以下に示すような流れに従って行なわれる。
【0024】
まず、宛先認識部14は、特定図形の検出及び特定図形に基づく広告の検出処理を行う(ステップS11)。この特定図形の検出処理は、宛先情報の検出あるいは認識の精度を上げるための処理である。すなわち、特定図形の検出処理では、紙葉類の画像から郵便番号枠などの番号情報枠、切手、料金計器・後納印などの料額印、囲み枠、仕切線、写真などの特徴的な図形(特定図形)を検出する。このようにして検出された特定図形に基づき、宛先認識部14は、広告の検出処理を行う。この広告の検出処理については後で詳細に説明する。これらの特定図形を検出することにより、宛先認識部14は、宛先情報の記載位置を予測したり、宛先情報と無関係な情報としての広告が記載された領域を消去(削除)したりすることができる。ここでは、宛先情報と無関係な情報を広告と呼び、上記広告が記載されている領域を広告領域と呼ぶものとする。
【0025】
次に、宛先認識部14は、宛先情報の認識処理を行う(ステップS12〜ステップS16、認識手段)。宛先情報の認識処理において、宛先認識部14は、まず、宛先情報が記載されている領域(宛先領域)の検出処理を行う(ステップS12)。この宛先領域の検出処理では特定図形の検出処理で検出された特定図形の位置を考慮にいれながら、宛先領域の存在する可能性の高い領域を検出する。
【0026】
宛先領域を検出すると、宛先認識部14は、宛先の文字行の検出処理を行う(ステップS13)。この宛先の文字行の検出処理では、宛先領域の検出処理で検出された宛先領域から宛先の文字行を検出する。宛先の文字行を検出すると、宛先認識部14は、文字の検出処理を行なう(ステップS14)。この文字の検出処理では、宛先の文字行として検出された文字行から個々の文字を検出する。
【0027】
個々の文字を検出すると、宛先認識部14は、文字の認識処理を行う(ステップS15)。この文字の認識処理では、文字の検出処理で検出された各文字に対して文字認識処理を行なう。各文字を認識すると、宛先認識部14は、各文字の認識結果に基づいて宛先全体を総合的に認識する(ステップS16)。この宛先の認識では、文字の認識処理で得られた文字認識結果と図示しない住所辞書などの宛先辞書とを照合することによって宛先を判定する。
【0028】
次に、広告検出処理について詳細に説明する。
図4は、広告の検出処理を説明するためのフローチャートである。
図4に示すように、まず、宛先認識部14は、スキャナ13により読取った紙葉類の画像全体を2値化する(ステップS21)。宛先認識部14は、2値化した画像から黒画素の連結成分を抽出する(ステップS22)。例えば、図5に示すような画像をスキャナ13が読取った場合、宛先認識部14は、図6に示すような黒画素の連結成分を抽出する。ただし、図6で各黒画素連結成分は、それに外接する長方形で表示している。
【0029】
黒画素の連結成分を抽出すると、宛先認識部14は、各々の黒画素連結成分を調べることにより、各種の広告領域を検出し(ステップS23、S26、S29、S32、第1、第2の検出手段)、検出した広告領域を消去する(ステップS25、S28、S31、S34、削除手段)。まず、宛先認識部14は、写真領域の検出処理を行う(ステップS23)。この写真領域の検出処理については、後で詳細に説明する。この写真領域の検出処理によって写真領域を検出すると(ステップS24、YES)、宛先認識部14は、検出した写真領域に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する(ステップS25)。
【0030】
次に、宛先認識部14は、仕切線の検出処理を行う(ステップS26)。この仕切線の検出処理については、後で詳細に説明する。この仕切線の検出処理によって仕切線を検出すると(ステップS27)、宛先認識部14は、紙葉類の画像における宛先情報の記載方向に対して、検出した仕切線に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する(ステップS28)。
【0031】
次に、宛先認識部14は、カスタマバーコードの検出処理を行う(ステップS29、バーコード検出手段)。このカスタマバーコードの検出処理については、後で詳細に説明する。このカスタマバーコードの検出処理によってカスタマバーコードを検出すると(ステップS30)、宛先認識部14は、検出したカスタマバーコードに基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する(ステップS31)。
【0032】
次に、宛先認識部14は、囲み枠の検出処理を行う(ステップS32)。この囲み枠の検出処理については、後で詳細に説明する。この囲み枠の検出処理によって囲み枠を検出すると(ステップS33)、宛先認識部14は、検出した囲み枠内に基づいて広告領域を検出し、その広告領域を紙葉類の画像から消去する(ステップS34)。なお、宛先認識部14は、囲み枠の近傍の所定領域に存在する黒画素連結成分を広告領域として検出する。
【0033】
上記のような処理により、写真、仕切線、カスタマバーコード、及び囲み枠に基づく広告領域の消去が行なわれる。これにより、宛先情報の検出処理は、広告領域が消去された状態の画像で行なわれ、宛先領域の検出を高精度で行なうことができる。
【0034】
次に、写真領域の検出処理について詳細に説明する。
図7は、写真の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、宛先認識部14は、スキャナ13で読取った画像を2値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部14は、抽出した黒画素連結成分の数をNpとし、変数Ipを定義して変数Ipの初期値を0とする(ステップS41)。宛先認識部14は、変数Ipと黒画素連結成分の数Naとを比較し、Ip>Npか否かを判断する(ステップS42)。この判断によりIp>Npでなければ、宛先認識部14は、写真の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する(ステップS43)。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部14は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する(ステップS44)。
【0035】
例えば、図8に示す例では、紙葉類の短手方向をX方向、長手方向をY方向とすると、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が(Xp1,Xp2,Yp1,Yp2)となっている。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のX方向の長さをXp、Y方向の長さをYpとすると、図8に示す黒画素連結成分は、Xp=Xp2−Xp1、Yp=Yp2−Yp1となる。
【0036】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部14は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさが写真領域候補として妥当であるか否かを判断する(ステップS45)。すなわち、黒画素連結成分の大きさが妥当であると判断した場合(ステップS45、YES)、宛先認識部14は、その黒画素連結成分を写真領域候補とする。また、黒画素連結成分の大きさが妥当でなければ、宛先認識部14は、当該黒画素連結成分を写真領域候補と判断せずに(ステップS45、NO)、変数Ip=Ip+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS49)。
【0037】
ここで、写真領域候補と判断するための閾値が、XMINp(X方向の最小値)、XMAXp(X方向の最大値)、YMINp(Y方向の最小値)、YMAXp(Y方向の最大値)に設定されているとする。すると、宛先認識部14は、黒画素連結成分が上記閾値の範囲内の大きさであるか否かを判断することにより黒画素連結成分の大きさが妥当であるか否かを調べる。例えば、図8に示す黒画素連結成分は、
XMINp<Xp<XMAXp、YMINp<Yp<YMAXp
の2つの式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を写真領域候補と判断する。
【0038】
この写真領域候補と判断した当該黒画素連結成分に対して、宛先認識部14は、黒画素の密度を算出する(ステップS46)。黒画素密度は、スキャナ13で読取った当該黒画素連結成分の領域における各画素の濃度値に基づいて算出される。例えば、宛先認識部14は、当該領域に含まれる各画素の濃度値dと予め定められた閾値Tpとを比較し、d>Tpを満たす画素の数をCpとする。このCpが写真領域候補に含まれる所定の濃度値以上の黒画素の個数を与える。このため、宛先認識部14は、当該写真領域候補に含まれる所定の濃度値以上の黒画素の比率が所定の値よりも大きいか否かを判断する(ステップS47)。
【0039】
宛先認識部14は、当該写真領域候補に含まれる閾値Tp以上の濃度値の黒画素の比率があらかじめ定められた閾値Spよりも大きいとき(ステップS47、YES)、すなわち、Cp/(Xp×Yp)>Spが成り立つときに、当該写真領域候補を写真領域と判定する。当該黒画素連結成分を写真領域であると判断した場合、宛先認識部14は、当該黒画素連結成分を写真領域として検出し(ステップS48)、変数Ip=Ip+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS49)。
【0040】
また、宛先認識部14は、当該写真領域候補に含まれる閾値Tp以上の濃度値の黒画素の比率が所定の閾値Spよりも大きくないとき(ステップS47、NO)、当該写真領域候補が写真領域でない判定し、変数Ip=Ip+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS49)。
【0041】
次に、仕切線による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図9は、仕切線の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
ここで、仕切線は紙葉類の短手方向に印刷されることが多いので、仕切線を検出するには、X方向に伸びた直線を検出するものとする。また、ここでは、図10に示す紙葉類の画像を例として説明する。
【0042】
まず、宛先認識部14は、スキャナ13で読取った画像を2値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部14は、抽出した黒画素連結成分の数をNsとし、変数Isを定義して変数Isの初期値を0とする(ステップS51)。宛先認識部14は、変数Isと黒画素連結成分の数Nsとを比較し、Is>Nsか否かを判断する(ステップS52)。この判断によりIs>Nsでなければ、宛先認識部14は、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する(ステップS53)。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部14は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する(ステップS54)。
【0043】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部14は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさが仕切り線として妥当であるか否かを判断する(ステップS55)。宛先認識部14は、黒画素連結成分の大きさが仕切線として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分を仕切線領域候補とする。
【0044】
例えば、図10に示す例で、紙葉類の短手方向をX方向、長手方向をY方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が(Xs1,Xs2,Ys1,Ys2)となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のX方向の長さをXs、Y方向の長さをYsとすると、当該黒画素連結成分は、Xs=Xs2−Xs1、Ys=Ys2−Ys1となる。これらXsとYsとを予め定めておいた閾値XMINs(X方向の最小値)、XMAXs(X方向の最大値)、YMINs(Y方向の最小値)、YMAXs(Y方向の最大値)と比較して、当該黒画素連結成分がX方向に長い直線であるかどうかを判断する。上記閾値は、紙葉類の短手方向に記載された仕切線らしいか否かが判断できるように、例えば、Y方向の大きさが小さく、かつ、X方向の大きさが大きいか否かを判断するように設定される。
【0045】
すなわち、宛先認識部14は、上記Xs及びYsに対して、
XMINs<Xs<XMAXs、YMINs<Ys<YMAXs
の2の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を仕切線候補とする。
【0046】
次に、宛先認識部14は、仕切線候補と判断された黒画素連結成分が紙葉類上で妥当な位置に存在するか否かを判断する(ステップS56)。ここで、仕切線候補の妥当な位置とは、仕切線の下側が宛先情報を含まない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、仕切線候補のY座標の最大値(Ys2)よりもY座標が大きな領域を示す。
【0047】
例えば、仕切線候補のY方向の位置が紙葉類全体の半分より下側に存在する場合に、当該仕切線候補よりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、仕切線候補の位置が所定位置よりも下側である場合に、仕切線の下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、仕切線候補の位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、仕切線の下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【0048】
上記判断により仕切線候補の位置が妥当であると判断した場合(ステップS56、YES)、宛先認識部14は、当該仕切線候補を仕切線として検出し(ステップS57)、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS58)。
【0049】
また、上記判断により仕切線候補の位置が妥当でないと判断した場合(ステップS56、NO)、宛先認識部14は、当該仕切線候補を仕切線として検出せずに、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS58)。
【0050】
次に、囲み枠による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図11は、囲み枠の検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、宛先認識部14は、スキャナ13で読取った画像を2値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部14は、抽出した黒画素連結成分の数をNbとし、変数Ibを定義して変数Ibの初期値を0とする(ステップS61)。宛先認識部14は、変数Ibと黒画素連結成分の数Nbとを比較し、Ib>Nbか否かを判断する(ステップS62)。この判断によりIb>Nbでなければ、宛先認識部14は、囲み枠の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する(ステップS63)。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部14は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する(ステップS64)。
【0051】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部14は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、当該黒画素連結成分の大きさが囲み枠として妥当であるか否かを判断する(ステップS65)。宛先認識部14は、黒画素連結成分の大きさが囲み枠として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分を囲み枠領域候補とする。
【0052】
例えば、図11に示す例で、紙葉類の短手方向をX方向、長手方向をY方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が(Xb1,Xb2,Yb1,Yb2)となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のX方向の長さをXb、Y方向の長さをYbとすると、当該黒画素連結成分は、Xb=Xb2−Xb1、Yb=Yb2−Yb1となる。これらXbとYbとを予め定めておいた閾値XMINb(X方向の最小値)、XMAXb(X方向の最大値)、YMINb(Y方向の最小値)、YMAXb(Y方向の最大値)と比較して、当該黒画素連結成分が囲み枠らしい領域であるかどうかを判断する。
【0053】
すなわち、宛先認識部14は、上記Xb及びYbに対して、
XMINb<Xb<XMAXb、YMINb<Yb<YMAXb
の2の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分を囲み枠領域候補とする。
【0054】
次に、宛先認識部14は、囲み枠領域候補と判断された黒画素連結成分が紙葉類上で妥当な位置に存在するか否かを判断する(ステップS66)。ここで、囲み枠領域候補の妥当な位置とは、囲み枠内あるいは囲み枠の下側に宛先情報が含まれない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、当該囲み枠領域候補のY座標の最小値(Yb1)よりもY座標が大きな領域を示す。
【0055】
例えば、囲み枠領域候補のY方向の位置が紙葉類全体の半分より下側に存在する場合に、当該囲み枠領域候補よりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、当該囲み枠領域候補の位置が所定位置よりも下側である場合に、囲み枠の下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、囲み枠領域候補の位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、囲み枠の下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【0056】
上記判断により囲み枠領域候補の位置が妥当であると判断した場合(ステップS66、YES)、宛先認識部14は、当該囲み枠領域候補のX方向とY方向との射影値を算出する(ステップS67)。例えば、図12に示す例では、囲み枠領域候補の端点にピークを持つ射影値が得られる。領域が囲み枠である場合、射影は、囲み枠のX方向とY方向の端点にピークが現れる。このため、宛先認識部14は、当該囲み枠領域候補のX方向とY方向との端点に射影のピークが存在するか否かにより囲み枠であるか否かを判定する(ステップS68)。
【0057】
なお、X方向の端点のみピークが存在する場合、あるいはY方向の端点のみにピークが存在する場合にも、当該囲み枠候補領域を囲み枠と判定するようにしても良い。これは、X方向あるいはY方向にのみ囲み枠を示す線が存在する場合があるためである。
【0058】
上記囲み枠領域候補の端点に射影のピークが存在する場合、宛先認識部14は、この囲み枠領域候補を囲み枠と判定し(ステップS68)、当該領域を囲み枠として検出し(ステップS69)、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS70)。また、上記判断により囲み枠領域候補の端点に射影のピークが存在しない場合(ステップS68、NO)、宛先認識部14は、当該囲み枠領域候補を囲み枠として検出せずに、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS70)。
【0059】
囲み枠を検出すると、宛先認識部14は、囲み枠の周辺の広告領域を検出する。図13は、囲み枠に関連する広告領域の検出処理について説明するためのフローチャートである。また、図14は、囲み枠の上部に宛先情報とは無関係な日付(広告)が記載されている紙葉類の画像の例を示している。
【0060】
すなわち、上記囲み枠の検出処理で囲み枠が検出すると、宛先認識部14は、検出した囲み枠を元にして広告領域の検出を行なう。まず、宛先認識部14は、囲み枠の内側の領域を広告領域と判定し、上記囲み枠内を広告領域(第1の領域)として検出する(ステップS71、第1の検出手段)。
【0061】
さらに、宛先認識部14は、囲み枠の周囲に宛先情報とは無関係な広告としての文字列が存在するか否かを判定する(ステップS72〜S75、第2の検出手段)。すなわち、囲み枠の周囲には、日付などの宛先情報とは無関係な記載が存在する場合がある。このため、宛先認識部14は、囲み枠の周囲に存在する宛先情報とは無関係な記載も広告領域と判断するようにする。例えば、図14に示す例では、囲み枠の上部に宛先情報とは無関係な日付が記載されている。図14に示すように、囲み枠の上部に宛先情報と無関係な記載が存在すると、宛先認識部14は、宛先情報を誤検出してしまうことが多くなる。このため、宛先認識部14は、囲み枠の周囲に所定の検査領域を設定し(ステップS72)、広告が存在するか否かを判断するようにする。
【0062】
ここでは、図14に示すように、囲み枠の上部に所定の高さ(Y方向の長さ)の検査領域を設定するものとする。上記検査領域の高さは、あらかじめ定められた長さRbとする。なお、検査領域は、囲み枠の上部に限定されるものではなく、例えば、囲み枠の右側、囲み枠の左側あるいは囲み枠の下部を検査領域に設定するようにしても良い。なお、囲み枠の右側あるいは左側の広告を検出するようにする場合、囲み枠のX方向の端部から所定の長さの領域を検査領域に設定するようにすれば良い。
【0063】
検出した囲み枠の上部に所定の高さの検査領域を設定すると、宛先認識部14は、上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Nkを算出する(ステップS73)。上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Nkを算出すると、宛先認識部14は、上記検査領域の内にある黒画素連結成分の数Nkが予め設定されている定数Cb以上であるか否かを判断する(ステップS74)。
【0064】
すなわち、上記検査領域内に日付などの広告の文字列が存在すれば、黒画素連結成分が広告の文字数分検出されるはずである。これに対して、広告ではない宛先情報の1部が上記検査領域に存在する場合には、1〜3文字程度の連結成分が検出されるだけである。従って、宛先認識部14は、予め定数Cbを設定しておくことにより、上記検査領域内に広告が存在するか否かが判断でできる。
【0065】
上記黒画素連結成分の数Nkが定数Cb以上である場合(ステップS74、YES)、宛先認識部14は、検査領域内も広告が存在することを判断し、上記検査領域を広告領域(第2の領域)として検出する(ステップS75)。これにより、図15に示すように、囲み枠と上記検出領域とが広告領域として検出される。また、上記黒画素連結成分の数Nkが定数Cb以上でない場合(ステップS74、NO)、宛先認識部14は、検査領域内に広告が存在しないと判断し、検査領域を広告領域として検出しないようにする。
【0066】
上記のように、紙葉類の画像から囲み枠を検出し、検出した囲み枠の周辺に所定の検査領域を設定し、この検査領域内に広告が存在するか否かを判断し、広告が存在すると判断した場合に、上記検査領域を広告領域として検出するようにしたものである。これにより、囲み枠とともに囲み枠の周囲に存在する広告も検出することができ、宛先情報の検出処理の精度を向上させることができる。
【0067】
また、上記検査領域内での連結成分の数が所定の数以上である場合に、上記検査領域を広告領域として検出するようにしたため、検査領域に宛先情報の1部のみが存在しても検査領域を広告領域として検出してしまうことがなく、高精度な宛先情報の検出処理が実現できる。
【0068】
なお、上記ステップS72〜S75では、囲み枠の周囲から広告領域を検出処理について説明したが、写真、仕切線あるいはカスタマバーコードに基づいて検出された広告領域の周囲についても、上記ステップS72〜S75と同様に、広告領域を検出するようにしても良い。つまり、1つの広告領域を検出した際に、その周囲についても広告の有無を判断することにより、検出された広告領域の周囲に存在する広告をも広告領域として検出できる。
【0069】
次に、カスタマバーコード(以下、単にバーコードを称する)による広告領域の検出処理について詳細に説明する。
図16は、バーコードの検出処理の流れを説明するためのフローチャートである。ここでは、特に、紙葉類のX方向に沿って印刷されたバーコードを検出する場合について説明する。バーコードの検出処理は、まず、バーコードを構成する各バー候補を検出し、検出されたバー候補のうち近接するバー候補同士を統合してバーコードを求めるようになっている。
【0070】
すなわち、宛先認識部14は、スキャナ13で読取った画像を2値化し、黒画素連結成分の数を抽出する。ここで、宛先認識部14は、抽出した黒画素連結成分の数をNcとし、変数Icを定義して変数Icの初期値を0とする(ステップS81)。宛先認識部14は、変数Icと黒画素連結成分の数Ncとを比較し、Ic>Ncか否かを判断する(ステップS82)。この判断によりIc>Ncでなければ、宛先認識部14は、バー候補の検出処理の対象とする黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定する(ステップS83)。黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標を設定すると、宛先認識部14は、設定した座標から黒画素連結成分の大きさを算出する(ステップS84)。
【0071】
黒画素連結成分の大きさを算出すると、宛先認識部14は、予め定めておいた閾値と黒画素連結成分の大きさとを比較し、黒画素連結成分の大きさがバーコードを構成するバー候補として妥当であるか否かを判断する(ステップS85)。宛先認識部14は、黒画素連結成分の大きさがバー候補として妥当であると判断した場合、その黒画素連結成分をバー候補とする(ステップS86)。
【0072】
例えば、図17に示す例で、紙葉類の短手方向をX方向、長手方向をY方向とし、黒画素連結成分を囲む外接長方形の座標が(Xc1,Xc2,Yc1,Yc2)となっているものとする。ここで、黒画素連結成分を囲む外接長方形のX方向の長さをXc、Y方向の長さをYcとすると、当該黒画素連結成分は、Xc=Xc2−Xc1、Yc=Yc2−Yc1となる。
【0073】
これらXcとYcとを予め定めておいた閾値XMINc(X方向の最小値)、XMAXc(X方向の最大値)、YMINc(Y方向の最小値)、YMAXc(Y方向の最大値)と比較して、当該黒画素連結成分がバー候補か否かを判断する。カスタマバーコードを構成するバー候補は、所定の大きさで記載されるため、上記閾値は、バー候補として検出されるべき大きさに基づいて設定される。すなわち、宛先認識部14は、上記Xc及びYcに対して、
XMINc<Xc<XMAXc、YMINc<Yc<YMAXc
の2の式が満たされていれば、当該黒画素連結成分をバー候補とする。
【0074】
当該黒画素連結成分をバー候補と判定すると、宛先認識部14は、当該黒画素連結成分をバー候補として検出し(ステップS86)、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS87)。また、当該黒画素連結成分がバー候補として大きさが妥当でないと判断した場合(ステップS85、NO)、宛先認識部14は、当該黒画素連結成分をバー候補として検出せずに、変数Is=Is+1として次の黒画素連結成分に対する処理へ移行する(ステップS87)。上記ステップS82〜S87の処理を全ての黒画素連結成分に対して行なうことにより、宛先認識部14は、紙葉類の画像上の全てのバー候補を検出する。
【0075】
上記ステップS82で、Ic=Ncと判断した場合、すなわち、全ての黒画素連結成分に対するバー候補の検出処理が終了した際、宛先認識部14は、検出されたバー候補のうち近接するバー候補同士を統合し(ステップS89)、バーコードを検出する(ステップS90)。
【0076】
例えば、図17では、バー候補Aとバー候補Bとを統合するか否かの判定する場合を示している。このバー候補の統合判定には、あらかじめ定められた定数として、X方向のマージンXcmとY方向のマージンYcmとを用いる。すなわち、バー候補Aの上下にYcmだけ大きい長さを持ち、左右にXcmだけ大きい長さを持った統合領域を設定し、ここに含まれるバー候補Bを統合する。このようにして、バー候補同士を次々に統合して行けば、バーコードが検出される。
【0077】
バーコードを検出すると、宛先認識部14は、検出したバーコードに基づいて広告領域の検出処理を行う。図18は、バーコードに基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャートである。
すなわち、宛先認識部14は、検出されたバーコードの位置座標を判断する(ステップS91)。バーコードの位置座標を判断すると、宛先認識部14は、検出されたバーコードが所定の条件満たすか否かにより上記バーコードの位置が妥当であるか否かを判断する(ステップS92)。ここで、バーコード位置が妥当であるか否かを判断するための所定の条件とは、バーコードの下側が宛先情報を含まない広告領域であるか否かを判定するための基準である。なお、ここで「下側」と述べたのは、バーコードの位置のY座標よりもY座標が大きな領域を示す。
【0078】
例えば、バーコードの紙葉類上の妥当な位置は、紙葉類のY方向においてバーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合に、バーコードよりも下側に位置する領域を広告領域と判定するようにしても良いし、バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合に、バーコードの下側を広告領域と判定するようにしても良い。また、バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合に、バーコードの下側を広告領域と判定するようにしても良い。
【0079】
上記判断によりバーコードの位置が妥当であると判断した場合(ステップS92、YES)、宛先認識部14は、バーコードの下側の領域をバーコードに基づく広告領域として検出する(ステップS93)。これにより、図19に示す例ように、バーコードの下側に広告が記載されている場合に、バーコードの下側の領域を広告領域として検出することができる。
【0080】
また、上記判断によりバーコードの位置が妥当でないと判断した場合(ステップS92、NO)、宛先認識部14は、バーコードの下側の領域をバーコードに基づく広告領域として検出しない。これは、バーコードが検出されていても、バーコードの位置が妥当でなければ、バーコードの下側に宛先情報が記載されている可能性があるためである。
【0081】
上記のように、紙葉類の画像からバーコードを検出し、検出されたバーコードが妥当な位置に存在する場合に、バーコードの下側の領域を広告領域として検出するようにしたものである。これにより、バーコードを境に広告が記載されている場合に、バーコードの下側の広告を削除することができ、宛先情報の検出処理における精度を向上させることができる。
【0082】
また、上記バーコードの位置の妥当性は、バーコードの下側に宛先情報が記載されているか否かを判断する。これにより、バーコードの下側に宛先情報が記載されている場合には、バーコードの下側の領域を広告領域として検出することなく、正確な宛先情報の検出処理を行うことができる。
【0083】
次に、元画像から広告領域を検出して宛先情報が記載された領域(宛先領域)を検出する処理の流れについて説明する。ここで、宛先領域の検出処理では、上記のように、写真、仕切線、囲み枠、及びカスタマバーコードに基づいて検出される広告領域を用いて宛先領域を検出するものである。
【0084】
図20〜図23は、紙葉類上の画像をスキャナ13で読取ってから宛先領域を検出するまでを説明するための図である。図20は、スキャナ13で読取った画像(元画像)の例を示す。図21は、図20に示す元画像から検出される広告領域を示す。図22は、図20に示す元画像から図21に示す広告領域を削除した画像を示す。図23は、図22に示す広告領域を削除した画像から検出される宛先情報が記載された領域(宛先領域)を示す。
【0085】
まず、区分機において、紙葉類の画像が上記スキャナ13により読取られる。このスキャナ13にて読取った画像に対して、宛先認識部14は、上記したような広告検出処理を行う。次に、広告領域を検出した宛先認識部14は、スキャナ13にて読取った画像から広告領域のみを消去する。
【0086】
このように広告領域を消去すると、宛先認識部14は、近接する黒画素連結成分を統合することにより画像上の文字列を検出し、さらに、文字列を統合することによって宛先領域候補を検出する。この際、宛先領域候補が複数ある場合、宛先認識部14は、紙葉類上の中心に近い宛先領域候補を宛先領域と決定する。すなわち、宛先領域候補は、できるだけ宛先情報以外の記載を消去した状態の画像から検出するようにすれば、宛先領域の検出精度が向上する。
【0087】
例えば、図20に示すような画像がスキャナ13により読取られた場合、宛先認識部14は、図21に示すように、広告領域として囲み枠と囲み枠の上部に記載されている広告を含む領域を広告領域として検出する。宛先認識部14が図21に示す広告領域を消去すると、図22に示すような画像が得られる。さらに、宛先認識部14が図22に示す画像から宛先領域を検出すると、図23に示すような宛先領域が検出される。
【0088】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、紙葉類の画像から宛先情報とは無関係な情報が記載された領域を検出する性能を高めることにより、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【0089】
また、この発明によれば、囲み枠の外側にも宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【0090】
また、この発明によれば、カスタマバーコードを宛先情報との境界として宛先情報とは無関係な情報が存在する紙葉類の画像に対して、宛先情報の検出精度を向上させることができる宛先認識装置及び宛先認識方法と、上記宛先認識装置あるいは上記宛先認識方法を用いて処理能力を向上させることができる区分機及び区分方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の実施の形態に係る区分機の構成を示す概略的に示す図。
【図2】区分機における処理の流れを示す流れを説明するためのフローチャート。
【図3】宛先認識部による宛先認識処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図4】広告検出の処理全体の流れを説明するためのフローチャート。
【図5】スキャナにより読取った紙葉類の画像の例を示す図。
【図6】図5の紙葉類の画像から抽出された黒画素連結成分の例を示す図。
【図7】写真領域の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図8】黒画素連結成分の座標について説明するための図。
【図9】仕切線の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図10】仕切線により検出される広告領域の例を示す図。
【図11】囲み枠の検出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図12】囲み枠として検出される領域の射影値の例を示す図。
【図13】囲み枠として検出された領域に基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図14】囲み枠の上部に広告としての文字列が存在する画像の例を示す図。
【図15】図14に示す画像から検出される広告領域を示す図。
【図16】バーコードの検出理の流れを説明するためのフローチャート。
【図17】バーコードを構成するバー候補の例を示す図。
【図18】検出されたバーコードに基づく広告領域の検出処理を説明するためのフローチャート。
【図19】バーコードに基づいて検出された広告領域の例を示す図。
【図20】スキャナが読取った画像の例を示す図。
【図21】図20の画像から検出される広告領域を示す図。
【図22】図20の画像から図21で示す広告領域を消去した画像を示す図。
【図23】図22の画像から宛先領域を検出した例を示す図。
【図24】広告が記載された囲み枠を有する紙葉類の画像の例を示す図。
【図25】仕切線の下側に広告が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図26】写真が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図27】囲み枠の周辺に広告としての文字列が存在する紙葉類の画像の例を示す図。
【図28】図27に示す囲み枠の周辺に広告として文字列によって宛先情報の文字行検出を誤る例を説明するための図。
【図29】カスタマバーコードの下側に広告が記載された紙葉類の画像の例を示す図。
【図30】図29に示すカスタマバーコードの下側に広告が記載された紙葉類の画像において宛先情報の文字行検出を誤る例を説明するための図。
【符号の説明】
11…供給部、12…搬送路(搬送手段)、13…スキャナ(読取手段)、14…宛先認識部(宛先認識装置)、15…区分ポケット部(区分手段)
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention uses, for example, a destination recognition device and a destination recognition method for recognizing destination information from an image of a paper sheet such as a postal matter, and the destination recognition device or the destination recognition method. The present invention relates to a sorting machine and a sorting method for sorting paper sheets.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a sorting machine has a destination recognition device that recognizes destination information described on a paper sheet such as a mail using a pattern recognition technique. The sorting machine having the destination recognition device sorts the paper sheets into predetermined sorting pockets based on the recognition result by the destination recognition device.
[0003]
A destination recognition device used in such a sorter detects an area in which destination information is described from a paper sheet image read from a paper sheet by a scanner or the like, and recognizes the destination information. ing. Furthermore, in the conventional destination recognition apparatus, a specific figure is detected before the destination information is detected in order to improve the detection accuracy of the destination information. A specific figure is a number information frame in which number information such as a zip code frame is written, a fee figure stamp such as a stamp, a fee meter and a postpayment stamp, a characteristic figure such as a surrounding frame, a dividing line, a photograph (specific figure) It is. By detecting these specific figures, in the destination information detection process, it is possible to predict the description position of the destination information or delete information unrelated to the destination information such as advertisements.
[0004]
For example, number information indicating a specific area such as a zip code is often written in the number information frame. For this reason, if the number information frame is detected, the number information can be easily detected. In addition, destination information is not described in the fee stamp, the advertisement described in the box, the advertisement described in the area indicated by the partition line, or the area where the photograph is described. In other words, the area in which the fee stamp or advertisement is written is an unnecessary part in the destination information recognition process, and if these areas are left as they are to detect the destination information, erroneous detection of the destination information will occur. It tends to happen. For this reason, the detection accuracy of the destination information can be improved by deleting the area detected as the fee stamp or the advertisement area. Here, information irrelevant to the destination information is called an advertisement, and an area where no destination information is described is called an advertisement area.
[0005]
Further, in the conventional destination recognition apparatus, an advertisement area is detected based on a surrounding frame, a partition line, or a photograph detected as a specific figure from a paper sheet image. For example, as shown in FIG. 24, an advertisement is often described in a box on a paper sheet. For this reason, when a surrounding frame is detected, the inside of the surrounding frame is determined as an advertisement area. In addition, as shown in FIG. 25, the partition lines on the paper sheets are often described as straight lines or dotted lines as the boundary between the destination information description area and the advertisement area. For this reason, when a partition line is detected, the area below the partition line with respect to the description direction of the destination information is determined as the advertisement area. In addition, as shown in FIG. 26, a photograph or an illustration may be printed on the surface on which the destination information is written on the paper sheet. Since such photos and illustrations (photo areas) are irrelevant to the destination information, when a photo area is detected, the area is determined as an advertisement. As described above, in the conventional destination recognition apparatus, an effort is made to improve the detection accuracy of the destination information by detecting various advertisement areas described on the paper sheet.
[0006]
However, in actual paper sheets, there are not only the above-mentioned types but also a great variety of advertisements. For this reason, in order to improve the recognition accuracy of destination information, it is desired to further increase the types of advertisements that can be detected.
[0007]
For example, in the conventional destination recognition device, the following cannot be detected as an advertisement.
(1) Advertisement that exists outside the box
As shown in FIG. 27, the advertisement is surrounded by a surrounding frame, but there is a paper sheet in which a part of the advertisement exists also outside the surrounding frame. In the conventional destination recognition device, the advertisement inside the frame can be removed, but the advertisement outside the box cannot be removed. For this reason, as shown in FIG. 28, there is a possibility that the character string of the destination is erroneously detected with the advertisement existing outside the surrounding frame as part of the destination information.
(2) Advertisement with customer barcode as boundary with destination information
In recent years, the number of paper sheets on which a barcode (customer barcode) in which destination information is coded is increasing. As shown in FIG. 29, a destination information description area, an advertisement description area, and a customer barcode are displayed. There are paper sheets that are separated. Even in the case of such paper sheets, the conventional destination recognition apparatus cannot detect an advertisement, and as shown in FIG. 30, an advertisement delimited by a customer barcode is used as a destination character line. May be detected by mistake.
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the present invention has been made in view of the above problems, and by improving the performance of detecting an area in which information unrelated to destination information is described from an image of a paper sheet, An object of the present invention is to provide a destination recognition device and a destination recognition method capable of improving information detection accuracy, and a sorting machine and a sorting method capable of improving processing capability using the destination recognition device or the destination recognition method. And
[0009]
Further, the present invention provides a destination recognition apparatus and a destination recognition method capable of improving the detection accuracy of destination information for an image of a paper sheet in which information irrelevant to the destination information exists outside the enclosing frame, It is an object of the present invention to provide a sorting machine and a sorting method capable of improving the processing capability using the destination recognition device or the destination recognition method.
[0010]
Further, the present invention provides a destination recognition device capable of improving the detection accuracy of destination information for a paper sheet image on which information irrelevant to the destination information is described using a customer barcode as a boundary with the destination information. It is another object of the present invention to provide a destination recognition method, a sorter and a sort method capable of improving processing capability using the destination recognition device or the destination recognition method.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
The destination recognition apparatus according to the present invention is a destination recognition apparatus for recognizing destination information described on a paper sheet, a bar code detecting means for detecting a bar code indicating the destination from an image on the paper sheet, and the bar code If the barcode is detected by the detection means, If the position of the barcode in the longitudinal direction of the paper sheet is below the half position of the entire paper sheet, if the position of the barcode is below the predetermined position, the position of the barcode If there is a pixel distribution that seems to be destination information on the upper side, the position of the barcode is valid. A judging means for judging, and when the judging means judges that the position of the bar code is valid, Lower Deleting means for deleting the image of the area from the image on the paper sheet, and this deleting means Lower Recognizing means for recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the area is deleted.
[0012]
The sorting machine according to the present invention is a sorting machine that sorts paper sheets based on destination information described in the paper sheets, a transport unit that transports the paper sheets one by one, and a transport unit that transports the paper sheets one by one. A reading means for reading an image on a paper sheet to be read, a barcode detection means for detecting a barcode indicating a destination from an image read by the reading means, and a barcode is detected by the barcode detection means, If the position of the barcode in the longitudinal direction of the paper sheet is below the half position of the entire paper sheet, if the position of the barcode is below the predetermined position, the position of the barcode If there is a pixel distribution that seems to be destination information on the upper side, the position of the barcode is valid. A judging means for judging, and when the judging means judges that the position of the bar code is valid, Lower Deleting means for deleting the image of the area from the image on the paper sheet, and this deleting means Lower Recognizing means for recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the area has been deleted, and sorting means for sorting the paper sheets conveyed by the conveying means based on the destination information recognized by the recognizing means; It has.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a sorting apparatus according to the sorting machine of the present invention. As shown in FIG. 1, the sorting apparatus 1 includes a supply unit 11, a conveyance path (conveying unit) 12, a scanner (reading unit) 13, a destination recognition unit (destination recognition unit) 14, and a sorting pocket unit (sorting unit) 15. Etc.
[0016]
Destination information such as a zip code or address is written on the first surface of the supply unit 11 or the rear end is aligned so that the first surfaces of a plurality of printed paper sheets face the same direction. It is housed in the place. The supply unit 11 sequentially supplies the stored paper sheets to a predetermined take-out position. At the paper sheet take-out position, a take-out unit is provided for taking out the postal matter supplied by the supply unit 11 one by one along the main transport path 12 at a predetermined interval. Note that the paper sheets accommodated in the supply unit 11 are aligned so that the number information such as the zip code is positioned upward when the paper sheet is supplied to the take-out position, and the first surface faces the take-out unit. Has been placed.
[0017]
In addition to the paper sheets input via the supply unit 11 having only the text information (number information, location information, name, etc.) corresponding to the destination information on the first side, the first side There is a code in which a code (hereinafter referred to as a customer code) which is determined in correspondence with the destination information and is described in advance by the user of the paper sheet is described.
[0018]
The paper taken out from the supply unit 11 is conveyed through a conveyance path 12 having a conveyance belt that travels at a constant speed. On the transport path 12, there is provided a foreign matter / hardness detection unit for detecting the foreign matter and detecting the hardness of the paper sheet itself when the paper leaf contains foreign matter. On the downstream side of the foreign matter / hardness detection unit, an exclusion stacking unit is provided that excludes paper sheets that are determined to be incapable of mechanical processing by the foreign matter / hardness detection unit.
[0019]
A scanner 13 for reading an image of the first surface of the paper sheet on which the destination information is recorded is provided on the conveyance path 12 on the downstream side of the foreign matter / hardness detection unit. The scanner 13 is a scanning unit that optically reads and scans the first surface of the paper sheet. On the transport path 12 on the downstream side of the scanner 13, a positioning unit is provided for positioning the transport direction of the paper sheets. On the downstream side of the alignment unit, a barcode processing unit is provided that prints or reads a classification barcode on the first surface of the paper sheet as necessary.
[0020]
At the end of the conveyance path 12 on the downstream side of the barcode processing unit, a sorting pocket unit 15 for sorting and stacking paper sheets into predetermined sorting pockets (sorting destinations) is provided.
The division pocket portion 15 has a plurality of division pockets divided into a plurality of stages and a plurality of rows. For example, it is composed of 200 divided pockets 15a,. A plurality of switching gates are provided at the rear end of the transfer path 12, and a sorting gate (not shown) is provided above each sorting pocket. By selectively switching these sorting gates and switching gates, paper sheets are taken from the transport path 12 into each sorting pocket and accumulated.
Further, on the right side of the sorting apparatus 1 in the figure, a destination recognition unit 14 that performs destination information recognition processing and the like is provided together with a control unit that controls the operation of the sorting apparatus 1.
[0021]
FIG. 2 is a flowchart for explaining the paper sheet sorting process.
First, paper sheets to be processed are set in a predetermined position of the supply unit in a predetermined direction by an attendant. The sheets set in the supply unit 11 are supplied one by one onto the conveyance path 12 and conveyed to the scanner 13 (step S1). The scanner 13 inputs an image by reading and scanning paper sheets conveyed on the conveyance path 12 (step S2). The image input by the scanner 13 is sent to the destination recognition unit 14, and address recognition processing is performed using a pattern recognition technique (step S3). On the other hand, the paper sheets on the conveyance path 12 are classified into the respective classification pockets 15a,... Based on the reading result of the address by the destination recognition unit 14 (step S4).
[0022]
As described above, the sorting apparatus 1 sorts the paper sheet by recognizing the destination described on the paper sheet. The details of the entire sorting process are described in, for example, “Toshiba Review vol. 48, No. 7, p536-539 (1993)”.
[0023]
Next, destination information recognition processing by the destination recognition unit 14 according to the destination recognition apparatus of the present invention will be described.
FIG. 3 is a flowchart for explaining destination information recognition processing by the destination recognition unit 14. As shown in FIG. 3, the destination information recognition process is performed according to the following flow.
[0024]
First, the destination recognition unit 14 performs a specific graphic detection and an advertisement detection process based on the specific graphic (step S11). This specific graphic detection process is a process for increasing the accuracy of detection or recognition of destination information. In other words, in specific figure detection processing, characteristic figures such as postage code and other number information frames, postage stamps, charge stamps such as postage stamps, postage stamps, postage stamps, enclosing frames, divider lines, photographs, etc. (Specific figure) is detected. Based on the specific figure detected in this way, the destination recognition unit 14 performs an advertisement detection process. This advertisement detection process will be described in detail later. By detecting these specific figures, the destination recognition unit 14 may predict the description position of the destination information or delete (delete) an area in which an advertisement as information irrelevant to the destination information is described. it can. Here, information irrelevant to the destination information is called an advertisement, and an area in which the advertisement is described is called an advertisement area.
[0025]
Next, the destination recognition unit 14 performs destination information recognition processing (steps S12 to S16, recognition means). In the destination information recognition process, the destination recognition unit 14 first performs a process of detecting an area (destination area) in which the destination information is described (step S12). In this destination area detection process, an area where the destination area is likely to exist is detected while taking into account the position of the specific figure detected in the specific figure detection process.
[0026]
When the destination area is detected, the destination recognition unit 14 performs a destination character line detection process (step S13). In the destination character line detection process, the destination character line is detected from the destination area detected in the destination area detection process. When the destination character line is detected, the destination recognition unit 14 performs a character detection process (step S14). In this character detection process, individual characters are detected from the character line detected as the destination character line.
[0027]
When each character is detected, the destination recognition unit 14 performs character recognition processing (step S15). In this character recognition processing, character recognition processing is performed on each character detected in the character detection processing. When each character is recognized, the destination recognition unit 14 comprehensively recognizes the entire destination based on the recognition result of each character (step S16). In this destination recognition, the destination is determined by comparing the character recognition result obtained in the character recognition process with a destination dictionary such as an address dictionary (not shown).
[0028]
Next, the advertisement detection process will be described in detail.
FIG. 4 is a flowchart for explaining the advertisement detection process.
As shown in FIG. 4, first, the destination recognition unit 14 binarizes the entire sheet image read by the scanner 13 (step S21). The destination recognition unit 14 extracts connected components of black pixels from the binarized image (step S22). For example, when the scanner 13 reads an image as shown in FIG. 5, the destination recognition unit 14 extracts a black pixel connected component as shown in FIG. However, in FIG. 6, each black pixel connected component is displayed in a rectangle circumscribing it.
[0029]
When the black pixel connected components are extracted, the destination recognizing unit 14 detects various advertisement areas by examining each black pixel connected component (steps S23, S26, S29, S32, first and second detections). Means), the detected advertisement area is deleted (steps S25, S28, S31, S34, deletion means). First, the destination recognition unit 14 performs a photographic area detection process (step S23). This photographic region detection process will be described in detail later. When a photo area is detected by this photo area detection process (step S24, YES), the destination recognition unit 14 detects an advertisement area based on the detected photo area, That The advertisement area is erased from the paper sheet image (step S25).
[0030]
Next, the destination recognition unit 14 performs a partition line detection process (step S26). The partition line detection process will be described in detail later. When a partition line is detected by this partition line detection process (step S27), the destination recognition unit 14 detects an advertisement area based on the detected partition line with respect to the description direction of the destination information in the paper sheet image. The advertisement area is erased from the paper sheet image (step S28).
[0031]
Next, the destination recognition unit 14 performs a customer barcode detection process (step S29, barcode detection means). The customer barcode detection process will be described later in detail. When the customer barcode is detected by the customer barcode detection process (step S30), the destination recognition unit 14 detects an advertisement area based on the detected customer barcode, and erases the advertisement area from the paper sheet image. (Step S31).
[0032]
Next, the destination recognition unit 14 performs a surrounding frame detection process (step S32). The enclosing frame detection process will be described in detail later. When a surrounding frame is detected by this surrounding frame detection process (step S33), the destination recognition unit 14 detects an advertising area based on the detected surrounding frame, and erases the advertising area from the image of the paper sheet ( Step S34). The destination recognition unit 14 detects a black pixel connected component existing in a predetermined area near the surrounding frame as an advertisement area.
[0033]
By the processing as described above, the advertisement area is deleted based on the photograph, the partition line, the customer barcode, and the surrounding frame. Thereby, the destination information detection process is performed on the image in which the advertisement area is erased, and the destination area can be detected with high accuracy.
[0034]
Next, the photographic area detection process will be described in detail.
FIG. 7 is a flowchart for explaining the flow of the photo detection process.
First, the destination recognition unit 14 binarizes the image read by the scanner 13 and extracts the number of black pixel connected components. Here, the destination recognizing unit 14 defines the number of extracted black pixel connected components as Np, defines the variable Ip, and sets the initial value of the variable Ip to 0 (step S41). The destination recognition unit 14 compares the variable Ip with the number Na of black pixel connected components and determines whether Ip> Np (step S42). If Ip> Np is not determined by this determination, the destination recognizing unit 14 sets the coordinates of a circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component to be subjected to the photo detection process (step S43). When the coordinates of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component are set, the destination recognition unit 14 calculates the size of the black pixel connected component from the set coordinates (step S44).
[0035]
For example, in the example shown in FIG. 8, if the short direction of the paper sheet is the X direction and the long direction is the Y direction, the coordinates of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component are (Xp1, Xp2, Yp1, Yp2). ing. Here, assuming that the length in the X direction of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component is Xp and the length in the Y direction is Yp, the black pixel connected components shown in FIG. 8 are Xp = Xp2-Xp1, Yp = Yp2- Yp1.
[0036]
When the size of the black pixel connected component is calculated, the destination recognizing unit 14 compares the predetermined threshold value with the size of the black pixel connected component, and the size of the black pixel connected component is appropriate as a photographic region candidate. Whether or not (step S45). That is, when it is determined that the size of the black pixel connected component is appropriate (step S45, YES), the destination recognition unit 14 sets the black pixel connected component as a photographic region candidate. If the size of the black pixel connected component is not appropriate, the destination recognizing unit 14 does not determine the black pixel connected component as a photographic area candidate (NO in step S45), and sets the variable Ip = Ip + 1 to the next black. The processing shifts to the pixel connected component (step S49).
[0037]
Here, the threshold values for determining a photograph area candidate are XMINp (minimum value in the X direction), XMAXp (maximum value in the X direction), YMINp (minimum value in the Y direction), and YMAXp (maximum value in the Y direction). Suppose that it is set. Then, the destination recognition unit 14 determines whether or not the size of the black pixel connected component is appropriate by determining whether or not the black pixel connected component has a size within the range of the threshold. For example, the black pixel connected component shown in FIG.
XMINp <Xp <XMAXp, YMINp <Yp <YMAXp
If these two expressions are satisfied, the black pixel connected component is determined as a photographic region candidate.
[0038]
The destination recognition unit 14 calculates the density of black pixels for the black pixel connected component determined to be a photographic region candidate (step S46). The black pixel density is calculated based on the density value of each pixel in the black pixel connected component area read by the scanner 13. For example, the destination recognition unit 14 compares the density value d of each pixel included in the area with a predetermined threshold value Tp, and sets the number of pixels satisfying d> Tp as Cp. This Cp gives the number of black pixels equal to or higher than a predetermined density value included in the photographic region candidate. Therefore, the destination recognition unit 14 determines whether or not the ratio of black pixels that are equal to or higher than a predetermined density value included in the photographic area candidate is larger than a predetermined value (step S47).
[0039]
The destination recognizing unit 14 determines that the ratio of black pixels having a density value equal to or higher than the threshold value Tp included in the photo area candidate is larger than a predetermined threshold value Sp (YES in step S47), that is, Cp / (Xp × Yp). )> When Sp is satisfied, the photographic area candidate is determined as a photographic area. If it is determined that the black pixel connected component is a photographic region, the destination recognition unit 14 detects the black pixel connected component as a photographic region (step S48), and processes the next black pixel connected component as a variable Ip = Ip + 1. (Step S49).
[0040]
In addition, when the ratio of black pixels having a density value equal to or higher than the threshold value Tp included in the photo area candidate is not greater than the predetermined threshold value Sp (NO in step S47), the destination recognition unit 14 determines that the photo area candidate is a photo area. Is determined, and the process proceeds to the process for the next black pixel connected component with the variable Ip = Ip + 1 (step S49).
[0041]
Next, an advertisement area detection process using a partition line will be described in detail.
FIG. 9 is a flowchart for explaining the flow of the partition line detection process.
Here, since the dividing line is often printed in the short direction of the paper sheet, in order to detect the dividing line, a straight line extending in the X direction is detected. Here, the image of the paper sheet shown in FIG. 10 will be described as an example.
[0042]
First, the destination recognition unit 14 binarizes the image read by the scanner 13 and extracts the number of black pixel connected components. Here, the destination recognition unit 14 defines Ns as the number of extracted black pixel connected components, defines the variable Is, and sets the initial value of the variable Is to 0 (step S51). The destination recognition unit 14 compares the variable Is with the number Ns of black pixel connected components, and determines whether Is> Ns (step S52). If Is> Ns is not determined by this determination, the destination recognizing unit 14 sets the coordinates of a circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component (step S53). When the coordinates of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component are set, the destination recognition unit 14 calculates the size of the black pixel connected component from the set coordinates (step S54).
[0043]
When the size of the black pixel connected component is calculated, the destination recognition unit 14 compares the predetermined threshold value with the size of the black pixel connected component, and determines whether the size of the black pixel connected component is appropriate as a partition line. It is determined whether or not (step S55). When the destination recognition unit 14 determines that the size of the black pixel connected component is appropriate as the partition line, the destination recognition unit 14 sets the black pixel connected component as the partition line region candidate.
[0044]
For example, in the example shown in FIG. 10, the transverse direction of the rectangle surrounding the black pixel connected component is (Xs1, Xs2, Ys1, Ys2), where the short direction of the paper sheet is the X direction and the long direction is the Y direction. It shall be. Here, if the length in the X direction of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component is Xs and the length in the Y direction is Ys, the black pixel connected component is Xs = Xs2-Xs1, Ys = Ys2-Ys1. . These Xs and Ys are compared with predetermined threshold values XMINs (minimum value in the X direction), XMAXs (maximum value in the X direction), YMINs (minimum value in the Y direction), and YMAXs (maximum value in the Y direction). Thus, it is determined whether or not the black pixel connected component is a straight line long in the X direction. For example, it is determined whether the threshold value is small in the Y direction and large in the X direction so that it can be determined whether the partition line is written in the short direction of the paper sheet. It is set to judge.
[0045]
That is, the destination recognition unit 14 performs the above-described Xs and Ys
XMINs <Xs <XMAXs, YMINs <Ys <YMAXs
If the equation (2) is satisfied, the black pixel connected component is determined as a partition line candidate.
[0046]
Next, the destination recognizing unit 14 determines whether or not the black pixel connected component determined to be a partition line candidate exists at an appropriate position on the paper sheet (step S56). Here, the appropriate position of the partition line candidate is a reference for determining whether or not the lower side of the partition line is an advertisement area that does not include destination information. Here, “lower side” refers to a region having a Y coordinate larger than the maximum Y coordinate (Ys2) of the partition line candidate.
[0047]
For example, when the position of the partition line candidate in the Y direction is below half of the entire sheet, the area positioned below the partition line candidate may be determined as the advertisement area. In addition, when the position of the partition line candidate is below the predetermined position, the lower side of the partition line may be determined as the advertisement area. Further, when there is a pixel distribution that seems to be destination information above the position of the candidate for the partition line, the lower side of the partition line may be determined as the advertisement area.
[0048]
If it is determined by the above determination that the position of the partition line candidate is appropriate (YES in step S56), the destination recognition unit 14 detects the partition line candidate as a partition line (step S57), and sets the variable Is = Is + 1 as the next. The process proceeds to the process for the black pixel connected component (step S58).
[0049]
If it is determined by the above determination that the position of the partition line candidate is not valid (step S56, NO), the destination recognition unit 14 does not detect the partition line candidate as a partition line and sets the variable Is = Is + 1 as The process proceeds to the process for the black pixel connected component (step S58).
[0050]
Next, an advertisement area detection process using a surrounding frame will be described in detail.
FIG. 11 is a flowchart for explaining the flow of the surrounding frame detection process.
First, the destination recognition unit 14 binarizes the image read by the scanner 13 and extracts the number of black pixel connected components. Here, the destination recognizing unit 14 defines the number of extracted black pixel connected components as Nb, defines the variable Ib, and sets the initial value of the variable Ib to 0 (step S61). The destination recognition unit 14 compares the variable Ib with the number Nb of black pixel connected components, and determines whether Ib> Nb is satisfied (step S62). If it is determined that Ib> Nb is not satisfied, the destination recognition unit 14 sets the coordinates of a circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component that is the target of the surrounding frame detection process (step S63). When the coordinates of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component are set, the destination recognition unit 14 calculates the size of the black pixel connected component from the set coordinates (step S64).
[0051]
When the size of the black pixel connected component is calculated, the destination recognition unit 14 compares the predetermined threshold value with the size of the black pixel connected component, and the size of the black pixel connected component is appropriate as the enclosing frame. Whether or not (step S65). When the destination recognizing unit 14 determines that the size of the black pixel connected component is appropriate as the surrounding frame, the destination recognizing unit 14 sets the black pixel connected component as the surrounding frame region candidate.
[0052]
For example, in the example shown in FIG. 11, the lateral direction of the rectangle surrounding the black pixel connected component is (Xb1, Xb2, Yb1, Yb2), where the short direction of the paper sheet is the X direction, the longitudinal direction is the Y direction. It shall be. Here, if the length in the X direction of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component is Xb and the length in the Y direction is Yb, the black pixel connected component is Xb = Xb2-Xb1, Yb = Yb2-Yb1. . These Xb and Yb are compared with predetermined threshold values XMINb (minimum value in the X direction), XMAXb (maximum value in the X direction), YMINb (minimum value in the Y direction), and YMAXb (maximum value in the Y direction). Thus, it is determined whether or not the black pixel connected component is a region that seems to be a surrounding frame.
[0053]
That is, the destination recognition unit 14 performs the above-described Xb and Yb.
XMINb <Xb <XMAXb, YMINb <Yb <YMAXb
If the equation (2) is satisfied, the black pixel connected component is set as a surrounding frame region candidate.
[0054]
Next, the destination recognizing unit 14 determines whether or not the black pixel connected component determined to be a surrounding frame region candidate exists at an appropriate position on the paper sheet (step S66). Here, the appropriate position of the surrounding frame region candidate is a reference for determining whether or not the advertising region does not include the destination information in the surrounding frame or below the surrounding frame. Here, “lower side” indicates an area having a larger Y coordinate than the minimum value (Yb1) of the Y coordinate of the surrounding frame area candidate.
[0055]
For example, when the position in the Y direction of the surrounding frame area candidate exists below half of the entire paper sheet, the area positioned below the surrounding frame area candidate may be determined as the advertisement area. Alternatively, when the position of the surrounding frame area candidate is below the predetermined position, the lower side of the surrounding frame may be determined as the advertisement area. Further, when there is a pixel distribution that seems to be destination information above the position of the surrounding frame region candidate, the lower side of the surrounding frame may be determined as the advertising region.
[0056]
If it is determined by the above determination that the position of the surrounding frame region candidate is appropriate (step S66, YES), the destination recognizing unit 14 calculates a projection value of the surrounding frame region candidate in the X direction and the Y direction (step). S67). For example, in the example shown in FIG. 12, a projection value having a peak at the end point of the surrounding frame region candidate is obtained. When the region is a surrounding frame, the projection has peaks at end points in the X and Y directions of the surrounding frame. Therefore, the destination recognizing unit 14 determines whether or not the frame is a frame by determining whether or not there is a projection peak at the end points in the X direction and the Y direction of the frame region candidate (step S68).
[0057]
In addition, when the peak exists only at the end point in the X direction, or when the peak exists only at the end point in the Y direction, the surrounding frame candidate region may be determined as the surrounding frame. This is because there may be a line indicating a surrounding frame only in the X direction or the Y direction.
[0058]
If there is a projection peak at the end point of the surrounding frame region candidate, the destination recognition unit 14 determines that the surrounding frame region candidate is a surrounding frame (step S68), and detects the region as a surrounding frame (step S69). Then, the process proceeds to the process for the next black pixel connected component with the variable Is = Is + 1 (step S70). If there is no projection peak at the end point of the surrounding frame area candidate as a result of the determination (step S68, NO), the destination recognizing unit 14 does not detect the surrounding frame area candidate as the surrounding frame, and the variable Is = Is + 1 Then, the process proceeds to the process for the next black pixel connected component (step S70).
[0059]
When the surrounding frame is detected, the destination recognition unit 14 detects an advertising area around the surrounding frame. FIG. 13 is a flowchart for explaining the detection process of the advertisement area related to the surrounding frame. FIG. 14 shows an example of a paper sheet image in which a date (advertisement) irrelevant to the destination information is described in the upper part of the surrounding frame.
[0060]
That is, when a surrounding frame is detected by the surrounding frame detection process, the destination recognition unit 14 detects an advertisement area based on the detected surrounding frame. First, the destination recognizing unit 14 determines an area inside the enclosing frame as an advertising area, and detects the inside of the enclosing frame as an advertising area (first area) (step S71, first detecting means).
[0061]
Further, the destination recognition unit 14 determines whether or not there is a character string as an advertisement unrelated to the destination information around the surrounding frame (steps S72 to S75, second detection means). That is, there may be a description that is not related to the destination information such as the date around the frame. For this reason, the destination recognizing unit 14 determines that a description unrelated to the destination information existing around the surrounding frame is also an advertisement area. For example, in the example shown in FIG. 14, a date unrelated to the destination information is described in the upper part of the surrounding frame. As shown in FIG. 14, if there is a description unrelated to the destination information at the top of the enclosing frame, the destination recognition unit 14 often erroneously detects the destination information. For this reason, the destination recognizing unit 14 sets a predetermined inspection area around the surrounding frame (step S72), and determines whether or not an advertisement exists.
[0062]
Here, as shown in FIG. 14, an inspection region having a predetermined height (length in the Y direction) is set at the upper part of the surrounding frame. The height of the inspection area is a predetermined length Rb. The inspection area is not limited to the upper part of the surrounding frame. For example, the right side of the surrounding frame, the left side of the surrounding frame, or the lower part of the surrounding frame may be set as the inspection area. When detecting an advertisement on the right side or the left side of the surrounding frame, an area having a predetermined length from the end portion in the X direction of the surrounding frame may be set as the inspection area.
[0063]
When an inspection area having a predetermined height is set in the upper part of the detected surrounding frame, the destination recognition unit 14 calculates the number Nk of black pixel connected components in the inspection area (step S73). When the number Nk of black pixel connected components in the inspection area is calculated, the destination recognition unit 14 determines whether the number Nk of black pixel connected components in the inspection area is equal to or greater than a preset constant Cb. It is determined whether or not (step S74).
[0064]
That is, if an advertisement character string such as a date exists in the inspection area, the black pixel connected component should be detected by the number of advertisement characters. On the other hand, when a part of destination information that is not an advertisement exists in the inspection area, a connected component of about 1 to 3 characters is only detected. Therefore, the destination recognition unit 14 can determine whether or not an advertisement exists in the inspection area by setting the constant Cb in advance.
[0065]
When the number Nk of the black pixel connected components is equal to or larger than the constant Cb (step S74, YES), the destination recognition unit 14 determines that there is an advertisement in the inspection area, and determines the inspection area as the advertisement area (second (Step S75). Thereby, as shown in FIG. 15, a surrounding frame and the said detection area are detected as an advertisement area. If the number Nk of black pixel connected components is not equal to or greater than the constant Cb (step S74, NO), the destination recognition unit 14 determines that there is no advertisement in the inspection area and does not detect the inspection area as the advertisement area. To.
[0066]
As described above, a surrounding frame is detected from the image of the paper sheet, a predetermined inspection area is set around the detected surrounding frame, it is determined whether an advertisement exists in the inspection area, and the advertisement is When it is determined that it exists, the inspection area is detected as an advertisement area. Accordingly, it is possible to detect an advertisement that exists around the surrounding frame together with the surrounding frame, and it is possible to improve the accuracy of the destination information detection process.
[0067]
In addition, when the number of connected components in the inspection area is equal to or greater than a predetermined number, the inspection area is detected as an advertisement area. Therefore, even if only one part of destination information exists in the inspection area, inspection is performed. An area is not detected as an advertisement area, and a highly accurate destination information detection process can be realized.
[0068]
In the above steps S72 to S75, the advertisement area detection processing from the periphery of the surrounding frame has been described. Similarly to the above, an advertisement area may be detected. That is, when one advertisement area is detected, an advertisement existing around the detected advertisement area can also be detected as the advertisement area by determining the presence / absence of an advertisement around the advertisement area.
[0069]
Next, an advertisement area detection process using a customer barcode (hereinafter simply referred to as a barcode) will be described in detail.
FIG. 16 is a flowchart for explaining the flow of the barcode detection process. Here, a case where a barcode printed along the X direction of a paper sheet is detected will be described. bar In the code detection process, first, each bar candidate constituting the bar code is detected, and among the detected bar candidates, adjacent bar candidates are integrated to obtain a bar code.
[0070]
That is, the destination recognition unit 14 binarizes the image read by the scanner 13 and extracts the number of black pixel connected components. Here, the destination recognition unit 14 defines the number of extracted black pixel connected components as Nc, defines the variable Ic, and sets the initial value of the variable Ic to 0 (step S81). The destination recognition unit 14 compares the variable Ic with the number Nc of black pixel connected components, and determines whether Ic> Nc (step S82). If Ic> Nc is not determined by this determination, the destination recognizing unit 14 sets the coordinates of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component to be subjected to the bar candidate detection process (step S83). When the coordinates of a circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component are set, the destination recognition unit 14 calculates the size of the black pixel connected component from the set coordinates (step S84).
[0071]
When the size of the black pixel connected component is calculated, the destination recognizing unit 14 compares a predetermined threshold value with the size of the black pixel connected component, and the bar candidate whose size is the black pixel connected component constitutes a barcode. It is judged whether it is appropriate as (step S85). If the destination recognition unit 14 determines that the size of the black pixel connected component is appropriate as a bar candidate, the destination recognition unit 14 sets the black pixel connected component as a bar candidate (step S86).
[0072]
For example, in the example shown in FIG. 17, the lateral direction of the rectangle surrounding the black pixel connected component is (Xc1, Xc2, Yc1, Yc2), where the short direction of the paper sheet is the X direction, the longitudinal direction is the Y direction. It shall be. Here, if the length in the X direction of the circumscribed rectangle surrounding the black pixel connected component is Xc and the length in the Y direction is Yc, the black pixel connected component is Xc = Xc2-Xc1, Yc = Yc2-Yc1. .
[0073]
These Xc and Yc are compared with predetermined threshold values XMINc (minimum value in the X direction), XMAXc (maximum value in the X direction), YMINc (minimum value in the Y direction), and YMAXc (maximum value in the Y direction). Thus, it is determined whether or not the black pixel connected component is a bar candidate. Since the bar candidates constituting the customer barcode are described in a predetermined size, the threshold value is set based on the size to be detected as a bar candidate. That is, the destination recognition unit 14 performs the above-described Xc and Yc.
XMINc <Xc <XMAXc, YMINc <Yc <YMAXc
If the equation (2) is satisfied, the black pixel connected component is set as a bar candidate.
[0074]
When determining that the black pixel connected component is a bar candidate, the destination recognition unit 14 detects the black pixel connected component as a bar candidate (step S86), and proceeds to processing for the next black pixel connected component as a variable Is = Is + 1. (Step S87). If it is determined that the black pixel connected component is not appropriate as a bar candidate (NO in step S85), the destination recognition unit 14 does not detect the black pixel connected component as a bar candidate, and the variable Is = The process proceeds to the process for the next black pixel connected component as Is + 1 (step S87). By performing the processing of steps S82 to S87 for all the black pixel connected components, the destination recognition unit 14 detects all the bar candidates on the image of the paper sheet.
[0075]
When it is determined in step S82 that Ic = Nc, that is, when the bar candidate detection processing for all the black pixel connected components is completed, the destination recognition unit 14 determines whether the adjacent bar candidates are among the detected bar candidates. Are integrated (step S89), and a barcode is detected (step S90).
[0076]
For example, FIG. 17 shows a case where it is determined whether or not the bar candidate A and the bar candidate B are integrated. For the bar candidate integration determination, an X-direction margin Xcm and a Y-direction margin Ycm are used as predetermined constants. That is, an integrated area having a length that is Ycm larger than the top of the bar candidate A and a length that is larger by Xcm on the left and right is set, and the bar candidate B included therein is integrated. In this way, barcodes are detected by integrating bar candidates one after another.
[0077]
When the barcode is detected, the destination recognition unit 14 performs an advertisement area detection process based on the detected barcode. FIG. 18 is a flowchart for explaining an advertisement area detection process based on a barcode.
In other words, the destination recognition unit 14 determines the position coordinates of the detected barcode (step S91). When the position coordinates of the barcode are determined, the destination recognition unit 14 determines that the detected barcode is a predetermined condition. The It is determined whether or not the bar code position is valid depending on whether or not it is satisfied (step S92). Here, the predetermined condition for determining whether or not the barcode position is valid is a criterion for determining whether or not the lower side of the barcode is an advertisement area that does not include destination information. Here, “lower side” indicates an area having a Y coordinate larger than the Y coordinate of the barcode position.
[0078]
For example, the appropriate position of the barcode on the paper sheet is lower than the barcode when the barcode position is below the half position of the entire paper sheet in the Y direction of the paper sheet. The position area may be determined to be the advertisement area, or when the barcode position is below the predetermined position, the lower side of the barcode may be determined to be the advertisement area. Further, when a pixel distribution that is likely to be destination information exists above the barcode position, the lower side of the barcode may be determined as the advertisement area.
[0079]
If it is determined by the above determination that the position of the barcode is valid (step S92, YES), the destination recognition unit 14 detects the lower area of the barcode as an advertisement area based on the barcode (step S93). Accordingly, as shown in FIG. 19, when an advertisement is written below the barcode, the area below the barcode can be detected as the advertisement area.
[0080]
If it is determined by the above determination that the position of the barcode is not valid (step S92, NO), the destination recognition unit 14 does not detect the area below the barcode as the advertisement area based on the barcode. This is because even if a barcode is detected, if the position of the barcode is not valid, the destination information may be described below the barcode.
[0081]
As described above, the barcode is detected from the image of the paper sheet, and when the detected barcode is present at the appropriate position, the lower area of the barcode is detected as the advertisement area. is there. Thereby, when the advertisement is described with the barcode as a boundary, the advertisement below the barcode can be deleted, and the accuracy in the destination information detection process can be improved.
[0082]
Further, the validity of the barcode position is determined by determining whether destination information is written below the barcode. As a result, when the destination information is described below the barcode, accurate destination information detection processing can be performed without detecting the area below the barcode as the advertisement area.
[0083]
Next, a flow of processing for detecting an advertisement area from an original image and detecting an area (destination area) in which destination information is described will be described. Here, in the destination area detection process, as described above, the destination area is detected using the advertisement area detected based on the photograph, the dividing line, the surrounding frame, and the customer barcode.
[0084]
20 to 23 are diagrams for explaining a process from reading an image on a paper sheet by the scanner 13 to detecting a destination area. FIG. 20 shows an example of an image (original image) read by the scanner 13. FIG. 21 shows an advertisement area detected from the original image shown in FIG. 22 shows an image obtained by deleting the advertisement area shown in FIG. 21 from the original image shown in FIG. FIG. 23 shows an area (destination area) in which destination information detected from an image obtained by deleting the advertisement area shown in FIG. 22 is described.
[0085]
First, in the sorting machine, an image of a paper sheet is read by the scanner 13. The destination recognition unit 14 performs the advertisement detection process as described above on the image read by the scanner 13. Next, the destination recognition unit 14 that has detected the advertisement area erases only the advertisement area from the image read by the scanner 13.
[0086]
When the advertisement area is deleted in this way, the destination recognition unit 14 detects a character string on the image by integrating adjacent black pixel connected components, and further detects a destination area candidate by integrating the character strings. . At this time, when there are a plurality of destination area candidates, the destination recognition unit 14 determines a destination area candidate close to the center on the paper sheet as the destination area. That is, if the destination area candidate is detected from an image in which descriptions other than the destination information are erased as much as possible, the detection accuracy of the destination area is improved.
[0087]
For example, when an image as illustrated in FIG. 20 is read by the scanner 13, the destination recognition unit 14 includes, as illustrated in FIG. 21, an area including an advertisement described in a box and an upper part of the box as an advertisement area. Is detected as an advertising area. When the destination recognition unit 14 deletes the advertisement area shown in FIG. 21, an image as shown in FIG. 22 is obtained. Furthermore, when the destination recognition unit 14 detects a destination area from the image shown in FIG. 22, a destination area as shown in FIG. 23 is detected.
[0088]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, it is possible to improve the detection accuracy of the destination information by improving the performance of detecting an area in which information unrelated to the destination information is described from the image of the paper sheet. A destination recognition apparatus and a destination recognition method that can be performed, and a sorting machine and a sorting method that can improve the processing capability by using the destination recognition apparatus or the destination recognition method can be provided.
[0089]
In addition, according to the present invention, a destination recognition device and destination recognition that can improve the detection accuracy of destination information for an image of a paper sheet in which information irrelevant to the destination information is also present outside the enclosing frame. It is possible to provide a sorting apparatus and a sorting method capable of improving the processing capability by using the method, the destination recognition apparatus or the destination recognition method.
[0090]
Further, according to the present invention, destination recognition that can improve the detection accuracy of destination information for an image of a paper sheet in which information irrelevant to the destination information exists with a customer barcode as a boundary with the destination information. It is possible to provide an apparatus and a destination recognition method, and a sorting machine and a sorting method capable of improving the processing capability using the destination recognition apparatus or the destination recognition method.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram schematically showing a configuration of a sorting machine according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining a flow showing a processing flow in the sorting machine;
FIG. 3 is a flowchart for explaining a flow of destination recognition processing by a destination recognition unit;
FIG. 4 is a flowchart for explaining the overall flow of advertisement detection processing;
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a paper sheet image read by a scanner.
6 is a diagram showing an example of a black pixel connected component extracted from the paper sheet image of FIG. 5;
FIG. 7 is a flowchart for explaining the flow of a photographic region detection process.
FIG. 8 is a diagram for explaining coordinates of a black pixel connected component;
FIG. 9 is a flowchart for explaining the flow of a partition line detection process;
FIG. 10 is a diagram showing an example of an advertisement area detected by a partition line.
FIG. 11 is a flowchart for explaining the flow of a surrounding frame detection process;
FIG. 12 is a diagram showing an example of a projection value of an area detected as a surrounding frame.
FIG. 13 is a flowchart for explaining advertisement area detection processing based on an area detected as a surrounding frame;
FIG. 14 is a diagram showing an example of an image in which a character string as an advertisement exists in the upper part of a surrounding frame.
FIG. 15 is a diagram showing an advertisement area detected from the image shown in FIG. 14;
FIG. 16 is a flowchart for explaining the flow of bar code detection;
FIG. 17 is a diagram showing an example of bar candidates constituting a barcode.
FIG. 18 is a flowchart for explaining an advertising area detection process based on a detected barcode.
FIG. 19 is a diagram showing an example of an advertisement area detected based on a barcode.
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of an image read by a scanner.
FIG. 21 is a view showing an advertisement area detected from the image of FIG. 20;
22 is a view showing an image obtained by deleting the advertisement area shown in FIG. 21 from the image of FIG.
23 is a diagram showing an example in which a destination area is detected from the image of FIG.
FIG. 24 is a diagram illustrating an example of an image of a paper sheet having a surrounding frame in which an advertisement is described.
FIG. 25 is a diagram illustrating an example of an image of a paper sheet in which an advertisement is described below the partition line.
FIG. 26 is a diagram illustrating an example of an image of a paper sheet on which a photograph is described.
FIG. 27 is a diagram illustrating an example of an image of a paper sheet in which a character string as an advertisement exists around a surrounding frame.
FIG. 28 is a diagram for explaining an example in which character line detection of destination information is erroneously detected by a character string as an advertisement around the frame shown in FIG. 27;
FIG. 29 is a diagram showing an example of an image of a paper sheet in which an advertisement is written below the customer barcode.
30 is a diagram for explaining an example in which character line detection of destination information is erroneously detected in an image of a paper sheet in which an advertisement is written below the customer barcode shown in FIG. 29;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Supply part, 12 ... Conveyance path (conveyance means), 13 ... Scanner (reading means), 14 ... Destination recognition part (destination recognition apparatus), 15 ... Sorting pocket part (sorting means)

Claims (4)

紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識装置において、
紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、
この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、
この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
を具備したことを特徴とする宛先認識装置。
In a destination recognition device that recognizes destination information described on a paper sheet,
Barcode detecting means for detecting a barcode indicating a destination from an image on a paper sheet;
When the barcode is detected by the barcode detection means, the barcode position is a predetermined position when the barcode position is below the half position of the entire sheet in the longitudinal direction of the sheet. A determination means for determining that the position of the barcode is valid when a pixel distribution that is likely to be destination information exists above the position of the barcode ,
If the determination means determines that the position of the barcode is valid, a deletion means for deleting the image of the area below the barcode from the image on the paper sheet,
Recognizing means for recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the lower area of the barcode is deleted by the deleting means;
A destination recognition device comprising:
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分機において、
紙葉類を1通づつ搬送する搬送手段と、
この搬送手段により搬送される紙葉類上の画像を読取る読取手段と、
この読取手段により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出手段と、
このバーコード検出手段によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断手段と、
この判断手段により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除手段と、
この削除手段により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識手段と、
この認識手段により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分手段と、
を具備したことを特徴とする区分機。
In a sorting machine that sorts paper sheets based on the destination information written on the paper sheets,
A conveying means for conveying the paper sheets one by one;
Reading means for reading an image on a paper sheet conveyed by the conveying means;
Barcode detecting means for detecting a barcode indicating a destination from an image read by the reading means;
When the barcode is detected by the barcode detection means, the barcode position is a predetermined position when the barcode position is below the half position of the entire sheet in the longitudinal direction of the sheet. A determination means for determining that the position of the barcode is valid when a pixel distribution that is likely to be destination information exists above the position of the barcode ,
If the determination means determines that the position of the barcode is valid, a deletion means for deleting the image of the area below the barcode from the image on the paper sheet,
Recognizing means for recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the lower area of the barcode is deleted by the deleting means;
Sorting means for sorting paper sheets conveyed by the conveying means based on destination information recognized by the recognizing means;
A sorting machine characterized by comprising:
紙葉類に記載されている宛先情報を認識する宛先認識方法において、
紙葉類上の画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断工程と、
この判断工程により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除工程と、
この削除工程により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
を具備したことを特徴とする宛先認識方法。
In a destination recognition method for recognizing destination information described on a paper sheet,
A barcode detection step of detecting a barcode indicating a destination from an image on a paper sheet;
When a barcode is detected by this barcode detection process, if the barcode position is below the half position of the entire paper sheet in the longitudinal direction of the paper sheet, the barcode position is a predetermined position. A determination step of determining that the position of the barcode is valid when there is a pixel distribution that is likely to be destination information above the position of the barcode ,
If it is determined that the position of the barcode is appropriate by this determination step, a deletion step of deleting the image of the area below the barcode from the image on the paper sheet,
A recognition step of recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the lower area of the barcode has been deleted by this deletion step;
A destination recognition method comprising:
紙葉類に記載されている宛先情報に基づいて紙葉類を区分する区分方法において、
搬送手段により1通づつ搬送される紙葉類上の画像を読取る読取工程と、
この読取工程により読取った画像から宛先を示すバーコードを検出するバーコード検出工程と、
このバーコード検出工程によりバーコードが検出された場合、紙葉類の長手方向において当該バーコードの位置が紙葉類全体の半分位置より下側に存在する場合、当該バーコードの位置が所定位置よりも下側である場合、当該バーコードの位置より上側に宛先情報らしい画素分布が存在する場合、当該バーコードの位置が妥当であると判断する判断工程と、
この判断工程により当該バーコードの位置が妥当であると判断された場合、当該バーコードの下側の領域の画像を紙葉類上の画像から削除する削除工程と、
この削除工程により当該バーコードの下側の領域の画像が削除された紙葉類の画像から宛先情報を認識する認識工程と、
この認識工程により認識された宛先情報に基づき前記搬送手段で搬送される紙葉類を区分する区分工程と、
を具備したことを特徴とする区分方法。
In the sorting method for sorting the paper sheets based on the destination information described in the paper sheets,
A reading step of reading an image on a paper sheet conveyed one by one by a conveying means;
A barcode detection step of detecting a barcode indicating the destination from the image read by the reading step;
When a barcode is detected by this barcode detection process, if the barcode position is below the half position of the entire paper sheet in the longitudinal direction of the paper sheet, the barcode position is a predetermined position. A determination step of determining that the position of the barcode is valid when there is a pixel distribution that is likely to be destination information above the position of the barcode ,
If it is determined that the position of the barcode is appropriate by this determination step, a deletion step of deleting the image of the area below the barcode from the image on the paper sheet,
A recognition step of recognizing destination information from the image of the paper sheet from which the image of the lower area of the barcode has been deleted by this deletion step;
A sorting step of sorting paper sheets conveyed by the conveying means based on the destination information recognized by the recognition step;
A sorting method characterized by comprising:
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