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公開番号2025132413
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-10
出願番号2024029956
出願日2024-02-29
発明の名称機械式メータの自動読取装置および自動読取方法
出願人東洋計器株式会社
代理人個人,個人
主分類G06V 30/194 20220101AFI20250903BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械式メータの指針値を誤認識の虞を低減させて自動で読み取り可能な機械式メータの自動読取装置を提案すること
【解決手段】この自動読取装置1は、機械式メータMの数字回転車一周分の字形データより作成されたテンプレート画像31を記憶するテンプレート画像記憶部11と、撮像部2が撮像した表示パネルDの撮像画像32を取得する画像取得部12と、撮像画像32を基に、指針値における各桁を示す数字表示範囲それぞれを対象数字画像33として抽出する数字画像抽出部17と、CNNを利用して、テンプレート画像31および対象数字画像33それぞれの特徴マップを抽出し、特徴マップ間の類似度から各桁の数字を認識するテンプレートマッチングを行う数字認識部18と、認識された各桁の数字を合成して、指針値として読み取る指針値合成部19と、を備えている。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
数字回転車タイプの機械式メータの指針値を自動で読み取る機械式メータの自動読取装置であって、
読み取り対象の前記機械式メータの数字回転車一周分の字形データより作成されたテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部と、
前記機械式メータの表示パネルを撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像した前記表示パネルの撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像を基に、前記指針値における各桁を示す数字表示範囲それぞれを対象数字画像として抽出する数字画像抽出部と、
機械学習手法であるＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）を利用して、前記テンプレート画像および前記対象数字画像それぞれの特徴マップを抽出し、前記特徴マップ間の類似度から各桁の数字を認識するテンプレートマッチングを行う数字認識部と、
前記数字認識部で認識された各桁の数字を合成して、前記指針値として読み取る指針値合成部と、
を備える、ことを特徴とする機械式メータの自動読取装置。
続きを表示（約 2,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載の機械式メータの自動読取装置において、
前記数字認識部で行われるテンプレートマッチングは、前記テンプレート画像の特徴マップから前記対象数字画像の特徴マップと同様サイズの特徴マップを選択するための比較ウィンドウを設定し、前記テンプレート画像の特徴マップ上に配置した前記比較ウィンドウ位置をずらしながら前記比較ウィンドウ内の特徴マップと前記対象数字画像の特徴マップとの１周分の類似度を計算し、前記類似度が最大となる位置から認識する数字を決定する、機械式メータの自動読取装置。
【請求項３】
請求項１に記載の機械式メータの自動読取装置において、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像を適応的しきい値による二値化を行う二値化部と、
前記二値化部が二値化した前記撮像画像から黒色の面積が最大の領域を抽出する最大領域抽出部と、
前記最大領域抽出部が抽出した前記最大の領域の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部が抽出した前記輪郭から直線を検出する直線検出部と、
を更に備え、
前記数字画像抽出部は、前記直線検出部が検出した前記直線から数字の位置を推定し、前記画像取得部が取得した前記撮像画像から推定した位置の数字画像を切り出して各桁の前記対象数字画像として抽出する、機械式メータの自動読取装置。
【請求項４】
請求項３に記載の機械式メータの自動読取装置において、
前記直線検出部は、ハフ変換により前記直線を検出する、機械式メータの自動読取装置。
【請求項５】
請求項３に記載の機械式メータの自動読取装置において、
前記数字画像抽出部は、前記数字画像を切り出す際、射影変換を用いて歪みを補正する、機械式メータの自動読取装置。
【請求項６】
請求項１～５のいずれか一項に記載の機械式メータの自動読取装置において、
前記数字認識部は、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像から切り出した前記数字画像、および、前記数字画像の数字の目視による読取値を示す正解ラベルをセットにして学習用データセットとして記憶する学習用データセット記憶処理と、
前記学習用データセット記憶処理によって記憶した前記学習用データセットの中からランダムに所定枚数の数字画像を選択する学習用画像選択処理と、
前記学習用画像選択処理で選択した前記数字画像を平行移動、拡大縮小、回転、一部を塗りつぶす、またはその他の方法でランダムに変換する学習用画像変換処理と、
前記ＣＮＮを利用して前記学習用画像変換処理で変換した前記数字画像の特徴マップを抽出し、前記数字画像の特徴マップに対して、テンプレートマッチングにより数字認識を行い、各位置での類似度を算出する学習用数字認識処理と、
前記学習用数字認識処理で算出した前記類似度が前記正解ラベルに対応する位置で高くなるように誤差逆伝播法でＣＮＮパラメータを更新するＣＮＮパラメータ更新処理と、
が繰り返されることで最適化される前記ＣＮＮパラメータを用いて前記各桁の数字を認識するテンプレートマッチングを行う、機械式メータの自動読取装置。
【請求項７】
請求項６に記載の機械式メータの自動読取装置において、
灯油の流量を計測する灯油メータとして構成されている機械式メータの指針値を読み取るための機械式メータの自動読取装置。
【請求項８】
数字回転車タイプの機械式メータの指針値を自動で読み取るための機械式メータの自動読取方法であって、
読み取り対象の前記機械式メータの数字車一周分の字形データより作成されたテンプレート画像を準備するテンプレート画像準備工程と、
前記機械式メータの表示パネルを撮像する撮像工程と、
前記撮像工程で撮像した前記表示パネルの撮像画像を取得する画像取得工程と、
前記画像取得工程で取得した前記撮像画像を基に、前記指針値における各桁を示す数字表示範囲それぞれを対象数字画像として抽出する数字画像抽出工程と、
機械学習手法であるＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）を利用して、前記テンプレート画像および前記対象数字画像それぞれの特徴マップを抽出し、前記特徴マップ間の類似度から各桁の数字を認識するテンプレートマッチングを行う数字認識工程と、
前記数字認識工程で認識した各桁の数字を合成して、前記指針値として読み取る指針値合成工程と、
を実行する、ことを特徴とする機械式メータの自動読取方法。
【請求項９】
請求項８に記載の機械式メータの自動読取方法において、
前記数字認識工程で行われるテンプレートマッチングは、前記テンプレート画像の特徴マップから前記対象数字画像の特徴マップと同様サイズの特徴マップを選択するための比較ウィンドウを設定し、前記テンプレート画像の特徴マップ上に配置した前記比較ウィンドウ位置をずらしながら前記比較ウィンドウ内の特徴マップと前記対象数字画像の特徴マップとの１周分の類似度を計算し、前記類似度が最大となる位置から認識する数字を決定する、機械式メータの自動読取方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の機械式メータの自動読取方法において、
前記画像取得工程で取得した前記撮像画像を適応的しきい値による二値化を行う二値化工程と、
前記二値化工程で二値化した前記撮像画像から黒色の面積が最大の領域を抽出する最大領域抽出工程と、
前記最大領域抽出工程で抽出した前記最大の領域の輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
前記輪郭抽出工程で抽出した前記輪郭から直線を検出する直線検出工程と、
を更に備え、
前記数字画像抽出工程では、前記直線検出工程で検出した前記直線から数字の位置を推定し、数字画像を切り出して前記対象数字画像として抽出する、機械式メータの自動読取方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械式メータの自動読取装置および自動読取方法に関し、更に詳しくは、数字回転車タイプの機械式メータの表示パネルを撮像し、撮像画像を画像解析して、数字回転車タイプの機械式メータの指針値を自動で読み取る自動読取装置、および、かかるメータの指針値を自動で読み取るための自動読取方法に関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
灯油メータ、ガスメータ、水道メータといった流体の積算流量を表示するメータや自動車の走行距離を表示するメータ等において、各桁位置に配置された０～９の数字が並んだ回転車が機械式で回転することで、積算流量や走行距離等を表示パネルに表示する数字回転車タイプの機械式メータ（以降、単に「機械式メータ」という。）が用いられている。このような機械式メータは、一例として、メータ検針等において、検針作業員が目視により表示パネルに表示された指針値を読み取って記録するといった使い方がなされる。このように人が指針値を読み取って記録する場合、読み取りミス・転記ミス等の人為的ミスの虞、および電子データ化の手間といった問題があり、また昨今の人手不足の問題もあり、機械式メータを自動で読み取るための装置が提案されている（例えば、特許文献１および２参照）。
【０００３】
特許文献１には、０から９の数字を縦に並べたテンプレート画像（照合用モデル画像）をあらかじめ用意して記憶しておき、機械式メータ（現字形計器）の表示パネル（指示値表示部）を撮像して得られた撮像画像における表示値が、テンプレート画像における数字車のどの位置に最も一致するかを比較・検索し、検出された位置情報から、表示されている値を小数点単位で算出する機械式メータの自動読取装置（現字形計器認識処理装置）が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、機械式メータの表示パネル（カウンタ部）を撮像して得られた撮像画像を二値化した二値化画像を生成するフィルタ処理部（１０２）と、二値化画像の縦座標毎に合計輝度値を算出した縦方向射影と、二値化画像の横座標毎に合計輝度値を算出した横方向射影とに基づいて、撮像画像における複数の文字のそれぞれを含む複数の部分画像を抽出する文字抽出部（１０４）と、複数の部分画像のそれぞれと予め記憶されたテンプレート画像（辞書データ）とマッチングして文字を認識するマッチング処理部（１０７）とを備える自動読取装置（文字認識装置）が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００３－２４２４４４号公報
特開２０１７－２０７９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような機械式メータの自動読取装置で読み取る機械式メータは、数字回転車が徐々に連続的に奥行方向に回転するものが多く、必ずしも数字が正面を向いているとは限らない。また、表示パネルにおける反射光の影響で表示パネルを撮像した撮像画像が読み取り難くなる場合がある。このため、このような機械式メータの指針値を自動で読み取るために、表示パネルの撮像画像から指針値を認識させようとする場合、撮像時の数字回転車の回転位置によっては、画像の歪みによる数字の変形、数字の位置や大きさのずれが生じ、誤認識してしまう虞がある。また、読み取る際に切り出す画像における数字の位置ずれにより誤認識してしまう虞がある（図８（ａ）参照）。また、反射光の影響で読み取り難くなった撮像画像とテンプレート画像との間の差異が大きくなってしまい、誤認識してしまう虞がある（図８（ｂ）参照）。このため、機械式メータの表示パネルの撮像画像から、機械式メータの指針値を誤認識せずに読み取ることが可能な新たな装置および方法については常に要望がある。
【０００７】
本発明の目的は、このような点に鑑みて、機械式メータの指針値を誤認識の虞を低減させて自動で読み取り可能な機械式メータの自動読取装置を提案することにある。また、かかるメータの指針値を誤認識の虞を低減させて自動で読み取るための機械式メータの自動読取方法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る機械式メータの自動読取装置は、数字回転車タイプの機械式メータの指針値を自動で読み取る機械式メータの自動読取装置であって、
読み取り対象の機械式メータの数字回転車一周分の字形データより作成されたテンプレート画像を記憶するテンプレート画像記憶部と、
機械式メータの表示パネルを撮像する撮像部と、
撮像部が撮像した表示パネルの撮像画像を取得する画像取得部と、
画像取得部が取得した撮像画像を基に、指針値における各桁を示す数字表示範囲それぞれを対象数字画像として抽出する数字画像抽出部と、
機械学習手法であるＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）を利用して、テンプレート画像および対象数字画像それぞれの特徴マップを抽出し、特徴マップ間の類似度から各桁の数字を認識するテンプレートマッチングを行う数字認識部と、
数字認識部で認識された各桁の数字を合成して、指針値として読み取る指針値合成部と、
を備える、ことを特徴とする。
【０００９】
この機械式メータの自動読取装置においては、数字認識部で行われるテンプレートマッチングは、テンプレート画像の特徴マップから対象数字画像の特徴マップと同様サイズの特徴マップを選択するための比較ウィンドウを設定し、テンプレート画像の特徴マップ上に配置した比較ウィンドウ位置をずらしながら比較ウィンドウ内の特徴マップと対象数字画像の特徴マップとの１周分の類似度を計算し、類似度が最大となる位置から認識する数字を決定する、ことが好ましい。
【００１０】
また、この機械式メータの自動読取装置においては、
画像取得部が取得した撮像画像を適応的しきい値による二値化を行う二値化部と、
二値化部が二値化した撮像画像から黒色の面積が最大の領域を抽出する最大領域抽出部と、
最大領域抽出部が抽出した最大の領域の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
輪郭抽出部が抽出した輪郭から直線を検出する直線検出部と、
を更に備え、
数字画像抽出部は、直線検出部が検出した直線から数字の位置を推定し、画像取得部が取得した撮像画像から推定した位置の数字画像を切り出して各桁の対象数字画像として抽出する、ことが好ましい。
（【００１１】以降は省略されています）

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