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公開番号2024061191
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-07
出願番号2022168968
出願日2022-10-21
発明の名称文字認識装置、文字認識方法、及び文字認識プログラム
出願人富士電機株式会社
代理人インフォート弁理士法人,個人,個人,個人,個人
主分類G06V 30/14 20220101AFI20240425BHJP(計算;計数)
要約【課題】物体の表面に立体的に形成された文字を効率的に認識する。
【解決手段】推定部は、学習対象画像と学習対象画像に写っている物体の深度とに基づく機械学習により生成された深度推定モデルを用いて、撮像装置により撮影された処理対象画像内の複数の画素それぞれの深度を推定する。特定部は、複数の画素それぞれの深度に基づいて、処理対象画像に写っている認識対象物体の表面に立体的に形成された文字が存在する、処理対象画像内の認識対象領域を特定する。認識部は、認識対象領域から文字を認識する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
学習対象画像と前記学習対象画像に写っている物体の深度とに基づく機械学習により生成された深度推定モデルを用いて、撮像装置により撮影された処理対象画像内の複数の画素それぞれの深度を推定する推定部と、
前記複数の画素それぞれの深度に基づいて、前記処理対象画像に写っている認識対象物体の表面に立体的に形成された文字が存在する、前記処理対象画像内の認識対象領域を特定する特定部と、
前記認識対象領域から前記文字を認識する認識部と、
を備えることを特徴とする文字認識装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記特定部は、前記認識対象物体の表面の深度と前記認識対象物体の背景の深度との間の深度に対応する第１閾値と、前記複数の画素それぞれの深度とを用いて、前記認識対象物体の表面が写っている、前記処理対象画像内の第１画像領域を特定し、前記第１画像領域から前記認識対象領域を特定することを特徴とする請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記文字の表面の深度と前記認識対象物体の表面の深度との間の深度に対応する第２閾値と、前記第１画像領域内の複数の画素それぞれの深度とを用いて、前記第１画像領域から第２画像領域を特定し、前記第２画像領域を前記認識対象領域として用いることを特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記認識対象物体の表面には複数の文字が立体的に形成されており、
前記特定部は、前記第２閾値と前記第１画像領域内の複数の画素それぞれの深度とを用いて、前記第１画像領域から複数の画像領域が特定された場合、前記複数の画像領域のうち１つ以上の画像領域を拡大することで、前記複数の画像領域を統合した統合領域を生成し、前記統合領域を前記第２画像領域に決定することを特徴とする請求項３記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記認識対象物体は、鋳鉄管であり、
前記認識対象物体の表面は、前記鋳鉄管の端面であり、
前記認識対象物体の表面に立体的に形成された文字は、前記鋳鉄管の端面に形成された鋳出し文字であり、
前記第１閾値は、前記鋳鉄管の端面の深度よりも深く、かつ、前記鋳鉄管の背景の深度よりも浅い深度に対応し、
前記第２閾値は、前記鋳出し文字の表面の深度よりも深く、かつ、前記鋳鉄管の端面の深度よりも浅い深度に対応することを特徴とする請求項３又は４記載の文字認識装置。
【請求項６】
コンピュータが、
学習対象画像と前記学習対象画像に写っている物体の深度とに基づく機械学習により生成された深度推定モデルを用いて、撮像装置により撮影された処理対象画像内の複数の画素それぞれの深度を推定し、
前記複数の画素それぞれの深度に基づいて、前記処理対象画像に写っている認識対象物体の表面に立体的に形成された文字が存在する、前記処理対象画像内の認識対象領域を特定し、
前記認識対象領域から前記文字を認識する、
ことを特徴とする文字認識方法。
【請求項７】
学習対象画像と前記学習対象画像に写っている物体の深度とに基づく機械学習により生成された深度推定モデルを用いて、撮像装置により撮影された処理対象画像内の複数の画素それぞれの深度を推定し、
前記複数の画素それぞれの深度に基づいて、前記処理対象画像に写っている認識対象物体の表面に立体的に形成された文字が存在する、前記処理対象画像内の認識対象領域を特定し、
前記認識対象領域から前記文字を認識する、
処理をコンピュータに実行させるための文字認識プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字認識装置、文字認識方法、及び文字認識プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
鋳鉄管の端面に凸状に形成された鋳出し文字の認識に関連して、鋳型文字を高い信頼性をもって安定的に認識する鋳型文字種別認識装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００３】
特許文献１の鋳型文字種別認識装置は、鋳型文字の測定形状に対応する多数の測定点の三次元位置情報を含む測定点データを入力し、鋳型文字の基準形状に対応する多数の基準点の位置情報を含む基準点データを格納する。鋳型文字種別認識装置は、対応する測定点と基準点との間の距離を逐次収束させる逐次収束処理に基づいて測定点と基準点とを位置合わせすることで、測定形状と基準形状との位置合わせを行う。鋳型文字種別認識装置は、位置合わせされた測定形状と基準形状との間の相違を示す差分量を算定し、差分量から測定形状が示す鋳型文字の文字種を特定する。
【０００４】
円柱状である測定対象物を軸芯方向から見たときの表面において外周円に沿い表面に対する凹凸により形成された文字を読み取ることが可能な文字読み取り装置も知られている（例えば、特許文献２を参照）。
【０００５】
特許文献２の文字読み取り装置は、円柱状である測定対象物を軸芯方向から見たときの表面において、外周円に沿うように表面に対する凹凸により形成された文字を光切断法により計測する。文字読み取り装置は、表面の高さデータを測定可能な位置に配置された測定対象物を軸芯周りに一定方向に回転させ、測定対象物の表面の外周側から中心側までの所定の区間を走査することにより、表面の外周側から中心側までの凹凸の高さを測定する。文字読み取り装置は、表面の中心側の点を中心点として一定微小変位角ごとに高さのプロファイルデータを取得し、プロファイルデータを画像濃淡データに変換する。
【０００６】
鋳鉄管の自動管種判別を、簡易、スピーディ、かつ正確に行う管種判別装置も知られている（例えば、特許文献３を参照）。
【０００７】
特許文献３の管種判別装置は、鋳鉄管のフランジ表面に設けられた管種表示用凹凸文字のフランジ径方向全長に亘ってレーザ光を照射し、レーザ光のフランジ面からの反射光を受けて、凹凸文字のフランジＦ径方向の凹凸状態を一次元情報として読み取る。管種判別装置は、一次元情報と凹凸文字の予め設定された基準情報とを比較して、鋳鉄管の種別を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
特開２０１２－１２３５６５号公報
特開２０１６－３３７９７号公報
特開平１０－２６１０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１～特許文献３の装置によれば、鋳鉄管の端面に形成された鋳出し文字等を認識又は判別することができる。しかしながら、これらの装置では、レーザ光等を用いて鋳出し文字の３次元形状を計測する計測装置が用いられているため、ハードウェアコストが増大するとともに、計測装置の制御及び鋳出し文字の計測のための処理時間が増大する。
【００１０】
なお、かかる問題は、鋳鉄管の端面に形成された鋳出し文字を認識する場合に限らず、様々な物体の表面に立体的に形成された文字を認識する場合において生ずるものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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