JP2012064110A - 情報読取装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の読取対象を一括して読み取り処理したとしても、適切な読み取りを実現できるようにする。
【解決手段】図１６は、最終的な読み取り状況（済マークなど）がオーバレイ表示された全体画像の表示内容を示している。すなわち、読取対象（例えば、バーコード）を含む全体画像がパターン分析され読取対象毎にその特定パターンがそれぞれ抽出されるほか、抽出された各特定パターンが解析されることにより読取対象毎に情報がそれぞれ認識され、その処理結果に基づいて、全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況（済マークなど）がそれぞれ付加される。
【選択図】 図１６

Description

本発明は、画像から情報を読み取る情報読取装置及びプログラムに関する。

一般に、例えば、書庫などに保管されている多数の商品の入出庫や棚卸などを管理する場合に、バーコードリーダを使用し、商品に添付されているバーコードを読み取ることによって入出庫管理や棚卸管理などを行うようにしている。その際、定期的に在庫棚卸作業を行い、リスト内容と収納商品とを照合しながら一つずつ確認することは、多大な時間と労力を必要とすることになる。そこで、このような確認作業を能率良く行うようにするために、従来では、書庫などに保管されている数多くの物品からバーコードを連続的に読み取ることにより、入出庫や棚卸などの管理を行うようにした物品管理システムが開示されている（特許文献１参照）。

特開２０００−２８９８１０号公報

上述した先行技術は、予め登録されている物品番号と、実際に保管庫に格納されている物品から読み取ったバーコード（物品番号）を比較して、新しく読み込んだ物品番号を移動データとして登録するようにしたものであるが、保管されている数多くの物品から読取対象としてのバーコードを連続的に読み取る際に、バーコードを２重に読み取ってしまったり、読み取り漏れを起してしまったりするなどの問題があった。

本発明の課題は、複数の読取対象を一括して読み取り処理したとしても、適切な読み取りを実現できるようにすることである。

上述した課題を解決するために請求項１記載の発明は、
画像から情報を読み取る情報読取装置であって、
複数の読取対象を含む全体画像を取得する取得手段と、
前記全体画像に含まれている読取対象を特定するために当該全体画像をバターン分析することにより読取対象毎にその特定パターンをそれぞれ抽出する処理を行う第１の処理手段と、
前記第１の処理手段により抽出された各特定パターンを解析することにより読取対象毎に情報を読み取ってそれぞれ認識する処理を行う第２の処理手段と、
前記第１及び第２の処理手段のうち、少なくともそのいずれかの処理結果に基づいて、前記全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況をそれぞれ付加する付加手段と、
を具備したことを特徴とする。

請求項１に従属する発明として、
前記全体画像上の各読取対象に対応する画像部分に前記付加手段により付加された現時点までの処理状況を識別表示する表示制御手段をさらに備える、
ようにしたことを特徴とする、請求項２記載の発明であってもよい。

請求項２に従属する発明として、
前記全体画像上の各読取対象に対応する画像部分に前記付加手段により付加された処理状況が識別表示されているままの状態の当該全体画像を保存する保存手段をさらに備える、
ようにしたことを特徴とする、請求項３記載の発明であってもよい。

請求項１に従属する発明として、
前記読取対象と前記付加手段により付加された処理状況とを対応付けて読み取り結果として記憶する読取結果記憶手段をさらに備える、
ようにしたことを特徴とする、請求項４記載の発明であってもよい。

請求項１〜４のいずれかに従属する発明として、
複数の読取対象を含む全体画像を撮影する第１の撮像手段をさらに備え、
前記取得手段は、前記撮像手段により撮影された撮影画像を取得する、
ようにしたことを特徴とする、請求項５記載の発明であってもよい。

請求項１〜５のいずれかに従属する発明として、
前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合に、当該不具合を生じた箇所を所定の倍率で拡大撮影する第２の撮像手段をさらに備え、
前記第１の処理手段は、前記第２の撮像手段により所定の倍率で拡大撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
前記第２の処理手段は、前記拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取って認識する、
ようにしたことを特徴とする、請求項６記載の発明であってもよい。

請求項６に従属する発明として、
前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合に、当該不具合を生じた箇所を前記第の撮像手段により所定の倍率で拡大撮影した後、前記第２の処理手段は、前記拡大撮影された拡大画像を解析することにより情報を読み取って認識する、
ようにしたことを特徴とする、請求項７記載の発明であってもよい。

請求項６に従属する発明として、
前記第１の処理手段により読取対象毎に特定パターンを抽出することができなかった場合、その抽出できなかった非抽出領域を特定サイズのブロック毎に分割する分割手段をさらに備え、
前記分割手段により分割されたブロック毎に、前記第２の撮像手段により当該ブロックに相当する箇所を所定の倍率で拡大撮影した後、前記第１の処理手段は、前記拡大撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
前記第２の処理手段は、前記拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取って認識する、
ようにしたことを特徴とする、請求項８記載の発明であってもよい。

請求項８に従属する発明として、
前記分割手段は、特定パターンを抽出することができなかった非抽出領域を所定のサイズのブロック毎に分割する場合に、抽出済みの特定パターンのサイズに基づいて分割する、
ようにしたことを特徴とする、請求項９記載の発明であってもよい。

請求項６〜９のいずれかに従属する発明として、
前記第２の撮像手段により前記所定の倍率で拡大撮影した後においても、前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合には、前記第２の撮像手段により当該不具合を生じた箇所を前記所定の倍率よりも高い倍率で拡大撮影した後、前記第１の処理手段は、前記高い倍率で撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
前記第２の処理手段は、前記高い倍率で撮影された拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取り認識する、
ようにしたことを特徴とする、請求項１０記載の発明であってもよい。

請求項６〜１０のいずれかに従属する発明として、
前記第２の撮像手段により前記所定の倍率で拡大撮影された拡大画像、前記所定の倍率よりも高い倍率で拡大撮影された拡大画像を保存する保存手段をさらに備える、
ようにしたことを特徴とする、請求項１１記載の発明であってもよい。

請求項１に従属する発明として、
前記第２の処理手段の処理結果を記憶する情報記憶手段と、
前記情報記憶手段への記憶を抑制する記憶制御手段と、
をさらに備え、
前記取得手段は、逐次撮影された複数の全体画像を取得し、
前記第２の処理手段は、前記取得手段により逐次取得された全体画像毎に情報を読み取って認識する処理を行い、
前記記憶制御手段は、前記第２の処理手段により処理された全体画像毎の処理結果に同一の情報が含まれていれば、同一の情報を重複して前記情報記憶手段に記憶させることを抑制する、
ようにしたことを特徴とする、請求項１２記載の発明であってもよい。

また、上述した課題を解決するために請求項１３記載の発明は、
コンピュータに対して、
複数の読取対象を含む全体画像を取得する機能と、
前記全体画像に含まれている読取対象を特定するために当該全体画像をバターン分析することにより読取対象毎に特定パターンをそれぞれ抽出する第１の処理を行う機能と、
前記抽出された各特定パターンを解析することにより読取対象毎に情報を認識する第２の処理をそれぞれ行う機能と、
前記第１及び第２の処理結果のうち、少なくともそのいずれかの処理結果に基づいて、前記全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況をそれぞれ付加する機能と、
を実現させるためのプログラム、であることを特徴とする。

本発明によれば、複数の読取対象を一括して読み取り処理したとしても、適切な読み取りを実現することができ、実用性に富んだものとなる。

情報読取装置の基本的な構成要素を示したブロック図。 山積みされている複数の荷物全体を撮像部８により高解像度撮影した撮影画像を全体画像として表示させた状態を例示した図。 図２の全体画像をパターン分析することにより読取対象（バーコード、ロゴなど）として抽出した各特定パターンを例示した図。 図３に示した全体画像内に存在している読取対象（特定パターン）の個々に対して読み取り処理（認識処理）をそれぞれ実行した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図。 全体画像内の各特定パターンの位置を示す平面座標系を説明するための図。 全体画像内に存在している全ての読取対象を一括して読み取って認識する認識処理（読み取り処理）を示したフローチャート。 図６の動作に続くフローチャート。 図７の動作に続くフローチャート。 図８の動作に続くフローチャート。 全体画像において読取対象（特定パターン）を抽出することができなかった非抽出領域を複数のブロックに分割した状態を示した図。 全体画像内の非抽出領域を複数のブロックに分割した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図。 ｎ倍拡大撮影画像をパターン分析することにより抽出した特定パターンを例示した図。 ｎ倍拡大撮影画像から特定パターンを抽出した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図。 ｎ×２倍拡大撮影画像から特定パターンを抽出した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図。 管理テーブル記憶部Ｍ２の最終処理内容を示した図。 最終的な読み取り結果がオーバレイ表示された全体画像の内容を示した図。 第２実施形態において、高速道路を走行中の自動車全体を所定のタイミング毎に順次撮影した各全体画像を示した図。 第２実施形態における読み取り処理として、高速道路を走行する自動車を監視するためにナンバープレートから登録番号を読み取る場合の読み取り処理（高速道路監視処理）を示したフローチャート。 撮影＆読み取り処理（図１８のステップＢ４）を詳述したフローチャート。

（実施形態１）
以下、図１〜図１６を参照して本発明の第１実施形態を説明する。
図１は、情報読取装置の基本的な構成要素を示したブロック図である。
情報読取装置は、高精彩画像を撮影可能な撮像機能を備え、例えば、倉庫等で山積みされている複数の荷物（商品）全体を高解像度撮影してその撮影画像を全体画像として取得し、この全体画像内に存在している全ての読取対象（例えば、一次元バーコード、二次元バーコード、ロゴ、ＯＣＲ文字等）としての特定パターン（バーコード等の画像部分）をパターン分析により抽出し、その特定パターン（読取対象）の個々を解析することにより全体画像内に存在している全ての読取対象を一括して読み取るようにしたものである。そして、この情報読取装置は、例えば、荷物（商品）の集積場所（倉庫等の保管場所）に対面して荷物を正面から撮影するために、倉庫等の所定箇所に固定的に設置された定置式の情報読取装置（荷物監視装置）である。

制御部１は、電源部（例えば、商用電源、二次電池など）２からの電力供給によって動作し、記憶部３内の各種のプログラムに応じてこの定置式情報読取装置の全体動作を制御するもので、この制御部１には図示しないＣＰＵ（中央演算処理装置）やメモリが設けられている。記憶部３は、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどを有する構成で、図６〜図９に示した動作手順に応じて本実施形態を実現するためのプログラムや各種のアプリケーションが格納されているプログラム記憶部Ｍ１、バーコード等の読み取り結果を記憶する管理テーブル記憶部Ｍ２、撮影画像を記憶する画像記憶部Ｍ３、情報認識用の辞書記憶部Ｍ４を有している。

ＲＡＭ４は、フラグ情報、画面情報等、この定置式情報読取装置が動作するために必要となる各種の情報を一時的に記憶するワーク領域である。表示部５は、例えば、高精細液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、電気泳動型ディスプレイ（電子ペーパ）のいずれかを使用したもので、情報読取装置の本体から分離されてコード接続又は通信接続された外部モニタとしての表示装置であるが、情報読取装置の本体内に設けたものであってもよい。この表示部５は、読み取り結果などを高精細に表示するもので、この表示部５の表面に指の接触を検出する透明なタッチパネルを積層配設することにより、例えば、静電容量方式のタッチスクリーン（タッチ画面）を構成するようにしている。

操作部６は、情報読取装置の本体から分離されてコード接続又は通信接続された外部キーボードであるが、情報読取装置の本体内に設けたものであってもよい。この操作部６は、図示省略したが、例えば、押しボタン形式の各種のキーとして、電源キー、数字キー、文字キー、各種のファンクションキーを備えたもので、制御部１は、この操作部６からの入力操作信号に応じた処理として、例えば、棚卸管理、入出荷検品、入出庫管理等の各種の業務処理を行う。

通信部７は、無線ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）やインターネット等の広域通信網を介してデータを送受信するもので、広域通信網を介して接続されている外部の記憶装置（図示省略）との間においてデータをアップロードしたり、ダウンロードしたりする。撮像部８は、光学１０倍の高倍率ズームを搭載した高解像度撮影が可能なデジタルカメラを構成するもので、各商品に付されているバーコード等を読み取る際に使用される。この撮像部８は、情報読取装置の本体側に設けられたもので、図示省略したが、Ｃ−ＭＯＳ、ＣＣＤ撮像素子等のエリアイメージセンサのほか、測距センサ、光量センサ、アナログ処理回路、信号処理回路、圧縮伸張回路等を備え、光学ズームを調整制御したり、オートフォーカス時の駆動制御、シャッター駆動制御、露出、ホワイトバランス等を制御したりする。また、撮像部８は、望遠／広角の切り替えができる２焦点式レンズやズームレンズを備え、望遠／広角撮影を行うようにしている。また、撮像部８には、その撮影方向（撮影の向き）を自動的及び手動的に上下左右に自由に変更可能な撮影方向変更機能が備えられている。

図２は、山積みされている複数の荷物全体を撮像部８により高解像度撮影した撮影画像を全体画像として表示させた状態を例示した図である。
この全体画像内には、各荷物（図中、矩形の領域）の表面に印刷又は添付されているバーコード等の読取対象の画像部分が含まれており、制御部１は、この全体画像をパターン分析することにより、この全体画像内に存在しているデータの集合部分を読取対象の領域として特定して、その特定パターン（バーコード、ロゴ、ＯＣＲ文字などの画像部分）をそれぞれ抽出するパターン抽出処理を実行するようにしている。なお、データの集合部分は、データの集合密度・集合面積・集合形状等を総合的に判断して特定される領域であり、この領域を読取対象の画像部分を示す特定パターンとして抽出するようにしている。

図３は、図２の全体画像をパターン分析することにより読取対象として抽出した各特定パターンを例示した図である。
図中、“１００”の番号は、バーコード等の読取対象が含まれている全体画像を識別するための識別番号である。また、“１０１”〜“１１６”の番号は、特定パターン識別情報である。すなわち、全体画像内に存在している読取対象毎にその特定パターンを抽出した場合に、抽出した特定パターンの個々を識別するために順次割り当てられた識別番号（一連No.）であり図示の例においては、合計１６個の特定パターン“１０１”〜“１１６”が全体画像から抽出された状態を例示した場合である。

ここで、本実施形態での読み取り処理の概要について簡単に説明しておく。
先ず、本実施形態においては、バーコード等の読取対象が含まれている全体画像を撮像部８により撮影して取得した後、上述のようにして抽出した特定パターンの個々を順次解析することにより全体画像内に存在している全ての読取対象を一括して読み取って認識する認識処理（読み取り処理）を行うようにしている。この認識処理では、読取対象の種類を特定すると共に、認識用辞書記憶部Ｍ４の内容と照合することによりバーコード等の情報を読み取るようにしている。

この場合、上述した特定パターンを抽出する処理結果や情報を認識する処理結果に基づいて、読取対象毎に現時点までの処理状況を付加するようにしている。ここで、処理状況としては、例えば、全体画像から特定パターンを抽出して情報を正常に認識できた状態（読み取り完了状態:読み取り済み状態）であるか、全体画像から特定パターンを抽出することができなかった状態（非抽出状態）であるか、全体画像から特定パターンを抽出することはできたが情報を正常に認識できなかった状態（読み取りエラー状態）等であり、読取対象毎の処理状態である。

そして、本実施形態においては、上述の認識結果に基づいて、以下の手順（ａ）〜（ｆ）で各種の処理を行う。先ず、（ａ）、特定パターンを抽出することはできたがそれを正常に認識することができなかった場合には、撮影方向を変更してその特定パターンに照準を合わせた後、当該不具合を生じた箇所（この場合には当該特定パターンに相当する読取対象）をｎ倍（例えば、２倍）ズームで撮影を行う。（ｂ）、このようにｎ倍ズームで撮影した拡大画像に対して認識処理を行う。（ｃ）、その結果、正常に認識できなかった場合には、この拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出する処理を行った後、この抽出した特定パターンに対してさらに認識処理を行う。

（ｄ）、このように拡大画像を解析しても正常に認識できなかった場合には、さらにズーム倍率を高めて、当該不具合を生じた箇所をｎ×２倍のズームで撮影を行う。（ｅ）、そして、このｎ×２倍ズームの拡大画像に対してパターン分析を行うことにより特定パターンを抽出する処理を行った後、抽出した特定パターンに対してさらに認識処理を行う。（ｆ）、このようにｎ×２倍ズームで撮影を行っても正常に認識できなかった場合には、読み取り不能としてユーザの判断に委ねるために、読取対象に対応して、ｎ倍ズームで撮影された拡大画像及びｎ×２倍ズームで撮影された拡大画像をそれぞれ保存する処理を行う。

なお、上述した処理手順（ａ）〜（ｆ）は、特定パターンを抽出することはできたが、その特定パターンに対して認識処理を行った結果、正常に認識できなかった場合の手順を示したもので、これに限らず、例えば、バーコードなどの印刷が薄くて不鮮明な場合にも対応するために特定パターンを抽出することができなかった場合にも、上述の（ｂ）を除いて他の（ａ）、（ｃ）〜（ｆ）の処理を同様に行うようにしている。このような処理手順での処理状況として、読取対象毎に対応付けて管理テーブル記憶部Ｍ２内に付加（記憶）され、また、表示されている全体画像上には、各読取対象に対する処理状況として、例えば、“済マーク等が付加表示（重ね表示）される（後述の図１６を参照）。

図４は、図３に示した全体画像内に存在している読取対象（特定パターン）の個々に対して読み取り処理（認識処理）をそれぞれ実行した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図である。
管理テーブル記憶部Ｍ２は、読取対象（特定パターン）毎にその読み取り情報を記憶管理するもので、「No.」、「ステータス」、「左上座標」、「右下座標」、「種別」、「読み取り認識内容」、「画像識別情報」の各項目を有している。「No.」は、図３に示したように、抽出した特定パターンの個々を識別する識別番号（例えば、“１０１”〜“１１６”）である。「ステータス」は、読取対象（特定パターン）の現時点までの処理状況を示し、図４に示した“済”は、全体画像から特定パターンを抽出して情報を正常に認識できた状態（読み取り完了状態:読み取り済み状態）を示し、“エラー”は、全体画像から特定パターンを抽出することはできたが情報を正常に認識できなかった状態（読み取りエラー状態）を示している。

「左上座標」、「右下座標」は、全体画像から抽出した特定パターン（矩形領域）の位置及び大きさを特定するための矩形領域指定情報であり、２点座標（矩形領域の左上座標と右下座標）によってその領域の位置及び大きさを表している。この場合、図５に示した平面座標系において全体画像の横方向をＸ軸方向、縦方向をＹ軸方向とすると、例えば、識別番号“１０１”で示されるパターン領域は、「左上座標」が（２７、１）として表され、「右下座標」が（３１、２）として表される。また、識別番号“１０２”で示されるパターン領域は、「左上座標」が（３１、４）、「右下座標」が（３４、７）として表される。なお、実際の座標値は、ピクセル単位なので、例えば、１０^ｎ倍の値となる。ここで、１０^ｎは、図５に示した１枡目（平面座標系の１座標）当たりのピクセル数である。

「種別」は、読取対象（特定パターン）の種類を示し、図示の例では、“ロゴ等特定パターン”、“２次元バーコード”、“１次元コード”が記憶された場合である。「読み取り認識内容」は、読取対象毎にその認識処理により読み取った情報である。このように管理テーブル記憶部Ｍ２は、全体画像内に存在している読取対象毎にその認識結果（読み取り結果）と現時点までの処理状況とを対応付けて記憶する構成となっている。「画像識別情報」は、画像記憶部Ｍ３に記憶された画像を識別するための情報、すなわち、全体画像、上述のｎ倍拡大画像、ｎ×２倍拡大画像を識別するための情報で、例えば、撮影日時、撮影場所、画像No.等から構成されたもので、この「画像識別情報」により管理テーブル記憶部Ｍ２の内容と画像記憶部Ｍ３の内容とを対応付けする（紐付けする）ようにしている。

次に、第１実施形態における定置式情報読取装置の動作概念を図６〜図９に示すフローチャートを参照して説明する。ここで、これらのフローチャートに記述されている各機能は、読み取り可能なプログラムコードの形態で格納されており、このプログラムコードに従った動作が逐次実行される。また、ネットワーク等の伝送媒体を介して伝送されてきた上述のプログラムコードに従った動作を逐次実行することもできる。このことは、後述する他の実施形態においても同様であり、記録媒体のほかに、伝送媒体を介して外部供給されたプログラム／データを利用して本実施形態特有の動作を実行することもできる。

図６〜図９は、全体画像内に存在している全ての読取対象を一括して読み取って認識する認識処理（読み取り処理）を示したフローチャートである。
先ず、制御部１は、撮像部８を起動させ、倉庫等に山積みされている複数の荷物全体が高解像度撮影されると（図６のステップＡ１）、その撮像部８からその撮影画像を全体画像として取得し、その「画像識別情報」を生成して全体画像と共に画像記憶部Ｍ３に記憶させるほか（ステップＡ２）、図２に示すように全体画像を表示部５の全域にモニタ表示させる（ステップＡ３）。

この状態において、制御部１は、この全体画像をパターン分析することにより、この全体画像内に存在している全ての読取対象を特定して、その特定パターンをそれぞれ抽出するパターン抽出処理を行う（ステップＡ４）。そして、抽出した特定パターン毎にその「No.」、「左上座標」、「右下座標」を生成して、上述した全体画像の「画像識別情報」と共に管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させる（ステップＡ５）。この場合、図３に示したように、No.“１０１”〜“１１６”の特定パターンがそれぞれ抽出されて、そのパターンに関する情報として「No.」、「左上座標」、「右下座標」が管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶されるほか、全体画像を識別する「画像識別情報」が記憶される

そして、管理テーブル記憶部Ｍ２を参照し、その「No.」の若い順に指定して（ステップＡ６）、その指定No.に対応する「左上座標」及び「右下座標」を読み出し、この２点座標によって特定された画像部分（特定パターン）を解析することによりその種類（１次元バーコード、２次元バーコード、ロゴなどの種類）を特定するほか、認識用辞書記憶部Ｍ４の内容と照合することにより情報を読み取って認識する認識処理を行う（ステップＡ７）。その結果、情報を正常に認識できたかを調べ（ステップＡ８）、正常に認識できたときには（ステップＡ８でＹＥＳ）、読取対象の種類とその認識結果を指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２の「種別」、「読み取り認識内容」に記憶させる（ステップＡ９）。次に、その指定No.に対応する全体画像上の画像部分（特定パターン部分）に“済”マークをオーバレイ表示（重ね表示）させると共に（ステップＡ１０）、指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２内の「ステータス」に“済”を記憶させることにより（ステップＡ１１）、正常に認識できた状態（読み取り完了状態:読み取り済み状態）であることを明示する。

また、指定No.対応の特定パターンに対して認識処理を実行した結果、正常に認識できなかったときには（ステップＡ８でＮＯ）、指定No.に対応する全体画像上の画像部分（特定パターン部分）に“エラー”マークをオーバレイ表示（重ね表示）させると共に（ステップＡ１２）、指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２内の「ステータス」に“エラー”を記憶させることにより（ステップＡ１３）、正常に認識できなかった状態（読み取りエラー状態）であることを明示する。なお、情報を正常に認識することができなくても、読取対象の種類を判別することができた場合には、この読取対象の種類を指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２の「種別」に記憶させるようにしてもよい。

これによって一つの特定パターン分の処理が終わると、全ての特定パターン（「No.」）を指定し終わったかを調べ（ステップＡ１４）、全ての「No.」を指定し終わるまでステップＡ６に戻り、次の「No.」を指定した後、以下、上述の動作を繰り返す。これによって管理テーブル記憶部Ｍ２の内容は、全ての「No.」を指定し終わった段階で図４に示すようになる。ここで、全ての「No.」を指定し終わったときには（ステップＡ１４でＹＥＳ）、図７のステップＡ１５に移り、全体画像のうち、特定パターンとして抽出されなかった領域（非抽出領域）を所定単位のサイズで複数のブロックに分割した後、この分割ブロック毎にその「No.」、「左上座標」、「右下座標」を生成し、さらにその「ステータス」を“非抽出”として管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶管理させる。この場合、非抽出領域を所定単位のサイズで複数のブロックに分割する場合に、非抽出領域を他の抽出領域相当単位で分割、つまり、既に特定パターンとして抽出した各領域（ブロック）と同様のサイズとなるように非抽出領域を複数のブロックに分割するようにしている。

図１０は、非抽出領域を複数のブロックに分割した状態を示している。この場合、上述したように、全体画像のパターン分析で抽出した各特定パターンの大きさや配列状態が同一となるように、その大きさや配列状態に従って非抽出領域を複数のブロックに分割する。図中、識別番号“１２０”〜“１５１”は、非抽出領域の分割により新たに割り当てられた個々のブロックを識別するための識別番号である。
図１１は、全体画像内の非抽出領域を複数のブロックに分割した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示し、今回新たに割り当てられた各ブロックには、その「No.」に識別番号として“１２０”〜“１５１”が記憶され、その「ステータス」として“非抽出”が記憶され、その「左上座標」及び「右下座標」としてその位置及び大きさを示す座標データが記憶される。

そして、管理テーブル記憶部Ｍ２を参照し、若い順に「No.」を指定して（ステップＡ１６）、その「ステータス」を読み出し、“済”、“非抽出”、“エラー”のいずれかを判別する（ステップＡ１７）。いま、最初にNo.“１０１”が指定されるが、この指定No.の「ステータス」は“済”であるから、この指定No.に対応する「種別」、「読み取り認識内容」を管理テーブル記憶部Ｍ２から読み取り情報として読み出して、業務アプリケーション（例えば、棚卸管理用のアプリケーション）に引き渡す（ステップＡ１８）。そして、全ての「No.」を指定し終わったかを調べ（ステップＡ１９）、全ての「No.」を指定し終わるまで上述のステップＡ１６に戻り、次の「No.」を指定した後、その「ステータス」の内容を判別し、“済”であれば、以下、上述の動作を繰り返す。

また、指定No.の「ステータス」が“エラー”であれば（ステップＡ１６）、撮像部８を起動させると共に、撮像部８の向きを変更させてその指定No.に対応する実際の読取対象の位置に照準を合わせた後、ｎ倍（例えば、光学２倍）ズームの撮影を行わせる（ステップＡ２０）。なお、この場合、その指定No.に対応する「左上座標」及び「右下座標」を全体画像上での特定パターンの位置とし、全体画像を撮影したときの荷物（被写体）までの距離と上述の特定パターンの位置に基づいて、撮影方向の変更量を求めてその撮影方向に向きを調整するようにしている。そして、このｎ倍ズームで撮影した画像（拡大画像）を解析することにより読取対象の種類を特定すると共に、情報を読み取って認識する認識処理を行う（ステップＡ２１）。

その結果、正常に認識できたときには（ステップＡ２２でＹＥＳ）、その認識結果を対応する管理テーブル記憶部Ｍ２内の「種別」、「読み取り認識内容」に記憶させる（ステップＡ２３）。そして、指定No.に対応する全体画像上の画像部分（特定パターン部分）に“済”マークをオーバレイ表示させると共に、指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２内の「ステータス」を“エラー”から“済”に書き換え記憶させる（ステップＡ２４）。その後、上述のステップＡ１８に移り、指定No.に対応する「種別」、「読み取り認識内容」を管理テーブル記憶部Ｍ２から読み取り情報として読み出し、業務アプリケーションに引き渡す。

いま、「ステータス」が“エラー”のNo.“１１０”が指定されたものとすると（ステップＡ１７）、それに対応する実際の読取対象に照準を合わせてｎ倍ズームで再度撮影を行った後（ステップＡ２０）、その撮影画像に対する認識処理を行うが（ステップＡ２１）この場合、指定No.対応のパターン内には二つのバーコードが含まれているためにその認識処理では、正常に認識することができないと判別される（ステップＡ２２でＮＯ）。その結果、図８のステップＡ２７に移り、ｎ倍ズームの撮影画像（拡大画像）に対してパターン分析を行い、この拡大画像内に存在している全ての読取対象を特定パターンとしてそれぞれ抽出するパターン抽出処理を行う。

図１２は、ｎ倍拡大撮影画像をパターン分析することにより抽出した特定パターンを例示した図である。図１３は、ｎ倍拡大撮影画像から特定パターンを抽出した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図である。いま、ｎ倍拡大撮影画像をパターン分析した結果、特定パターンを抽出することができなければ（図８のステップＡ２８でＮＯ）、後述する図９のフローに移るが、特定パターンを抽出することができたときには（ステップＡ２８でＹＥＳ）、この抽出した特定パターン毎にその「No.」、「左上座標」、「右下座標」を生成して管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶管理させる（ステップＡ２９）。

ここで、図１２の例では、指定No.“１１０”で示される特定パターンに対してパターン分析を行った結果、一次元バーコードが２個含まれていることが判明された場合であり、この２個のバーコードに対応して特定パターンがそれぞれ抽出される。そして、図１３に示すように、管理テーブル記憶部Ｍ２には、この２個の特定パターンに対応して識別番号“１６３”、“１６４”を新たに割り当てて「No.」に記憶させるほか、それらの「左上座標」及び「右下座標」を記憶させる。そして、今回抽出した特定パターンの中からその一つのパターンを指定するために、No.“１６３”を指定した後、その特定バターンに対する認識処理を行う（ステップＡ３０）。

その結果、正常に認識できたときには（ステップＡ３１でＹＥＳ）、上述した図７のステップＡ２３、Ａ２４と同様に、その認識結果を管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させたり（ステップＡ３２）、ｎ倍ズーム撮影で認識できたことを示す“ｎ倍：済”マークをオーバレイ表示させたり、「ステータス」を“エラー”から“済”に書き換え記憶させたりする（ステップＡ３３）。次に、今回抽出した特定パターンの中に未指定のパターンが存在しているかを調べるが（ステップＡ３４）、いま、No.“１６４”のバターンが未指定であるから（ステップＡ３４でＹＥＳ）、上述のステップＡ３０に戻り、この未指定No.のパターンを一つ指定してその認識を行った後、以下、上述の動作を行う。

また、認識処理の結果、正常に認識できなかったときには（ステップＡ３１でＮＯ）、指定No.に対応する全体画像上の画像部分（特定パターン部分）に“エラー”マークをオーバレイ表示させると共に、指定No.に対応する管理テーブル記憶部Ｍ２内の「ステータス」に“エラー”を記憶させる（ステップＡ３５）。そして、未指定No.の有無を調べるステップＡ３４に移るが、いま、全てを指定し終わったときには（ステップＡ３４でＮＯ）、今回の処理（ステップＡ２９〜Ａ３５）を実行した結果、「ステータス」のエラー”の有無を調べる（ステップＡ３６）。ここで、一つでもエラー”が有れば（ステップＡ３６でＹＥＳ）、後述する図９のフローに移るが、一つも“エラー”が無ければ（ステップＡ３６でＮＯ）、図７のステップＡ１８に移り、今回の読み取り情報を業務アプリケーションに引き渡す。

このように指定No.“１１０”の「ステータス」が“エラー”の場合には、上述と同様な動作が行われる。また、「ステータス」が“エラー”のNo.“１１４”が指定され場合にも（図７のステップＡ１７）、上述の場合と同様の動作が行われる。すなわち、当該読取対象に照準を合わせてｎ倍ズームで再度撮影を行った後（ステップＡ２０）、認識処理を行うが（ステップＡ２１）、ここでも正常に認識することができないと判別されるため（ステップＡ２２でＮＯ）、図８のステップＡ２７に移り、ｎ倍ズームの撮影画像（拡大画像）をパターン分析して特定パターンをそれぞれ抽出する。これによって特定パターンを抽出することができたときには（ステップＡ２８でＹＥＳ）、この抽出したパターン毎にその「No.」、「左上座標」、「右下座標」を生成して管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶管理させる（ステップＡ２９）。

ここで、図１２の例では、指定No.“１１４”の特定パターンに対してパターン分析を行った結果、一次元バーコードが３個含まれていることが判明された場合であり、この３個のバーコードに対応して特定パターンがそれぞれ抽出される。そして、図１３に示すように、この３個の特定パターンに対応して識別番号“１６５”、“１６６”、“１６７”を新たに割り当てて「No.」に記憶させるほか、それらの「左上座標」及び「右下座標」を記憶させる。そして、認識処理の結果（ステップＡ３０）、特定パターンを正常に認識できたときには（ステップＡ３１でＹＥＳ）、“ｎ倍：済”マークをオーバレイ表示させたり、その「ステータス」を“エラー”から“済”に書き換えると共に、その読み取り情報を記憶させたりする（ステップＡ３２、Ａ３３）。図１３は、No.“１６５”、“１６６”、“１６７”の全てを正常に認識できた場合である。

なお、上述したように図１２、図１３の例では、指定No.“１１０”の特定パターンからさらに２個の特定パターンを抽出した場合、また、指定No.“１１４”の特定パターンからさらに３個の特定パターンを抽出した場合において、抽出した全てのパターンに対する認識が正常に行われたときの状態を示したが、その中の一つ（例えば、No.“１６４”、No.“１６５”）でも、正常に認識できなかった場合には、図９のフローに移る。この図９のフローは、上述したように指定No.の「ステータス」が“エラー”の場合に拡大画像から特定パターンを抽出することができなかったときに実行され（ステップＡ２８でＮＯ）、また、特定パターンを抽出することができたとしてもその認識結果が“エラー”のときに実行される（ステップＡ３６でＹＥＳ）。

先ず、図９のフローにおいて、指定No.対応の読取対象に照準を合わせて、さらにｎ×２倍のズームで撮影を行った後（ステップＡ３７）、以下、基本的には上述した図８のステップＡ２７〜Ａ３６と同様の動作を行う（ステップＡ３８〜Ａ４７）。ここで、図８のステップＡ２７〜Ａ３６と相違するところは、認識処理を行った結果、正常に認識できたときには（ステップＡ４２でＹＥＳ）、ｎ×２倍ズーム撮影で認識できたことを示す“ｎ×２倍：済”マークをオーバレイ表示させること（ステップＡ４４）、また、正常に認識できなかったときには（ステップＡ４２でＮＯ）、処理不能を示す“ＮＧ”マークをオーバレイ表示させると共に、その「ステータス」を“エラー”から処理不能を示す“ＮＧ”に書き換えること（ステップＡ４６）、“エラー”の有無を判断する代わりに“ＮＧ”の有無を判断することである（ステップＡ４７）。

また、このようにしてｎ×２倍ズームで撮影した拡大画像をパターン分析しても、特定パターンを抽出することができなかったときには（ステップＡ３９でＮＯ）、図７のステップＡ１９に移り、全ての「No.」を指定し終わったかを判別する。また、“ＮＧ”が無ければ（ステップＡ４７でＮＯ）、図７のステップＡ１８に移り、その読み取り情報を業務アプリケーションに引き渡す。また、“ＮＧ”が有れば（ステップＡ４７でＹＥＳ）、次のステップＡ４８に移り、上述のｎ倍拡大画像とｎ×２倍拡大画像に対応してその「画像識別情報」を生成し、各拡大画像をその「画像識別情報」と共に画像記憶部Ｍ３に保存させると共に、“ＮＧ”となった読取対象の「No.」に対応付けて、生成した各「画像識別情報」を管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させることにより“ＮＧ”となった読取対象と各拡大画像とを対応付けする（紐付けする）ようにしている。その後、図７のステップＡ１８に移り、ＮＧを除いて、正常に読み取った分の読み取り情報を業務アプリケーションに引き渡す。

他方、指定No.の「ステータス」が“非抽出”であれば（図７のステップＡ１６）、撮像部８を起動させると共に、撮像部８の向きを変更させてその指定No.に対応する実際の読取対象の位置に照準を合わせた後、ｎ倍（例えば、光学２倍）ズームの撮影を行わせる（ステップＡ２５）。その後、図８のフローに移り、以下、上述の動作を繰り返す。この場合、図１０に示す非抽出ブロックNo.“１２０”、“１２１”、“１２３”は、印刷が薄くて最初のパターン分析ではそのパターンを抽出することができなかった場合であるが、今回のｎ倍ズームでの撮影画像をパターン分析することにより、図１２に示すように、非抽出ブロックNo.“１２０”から特定パターン（No.“１６０”）、また、非抽出ブロックNo.“１２１”から特定パターン（No.“１６１”）、また、非抽出ブロックNo.“１２３”から特定パターン（No.“１６２”）を抽出することができた場合を示している。

この場合、このNo.“１６０”、No.“１６２”の特定パターンを解析した結果、その特定パターンから情報を正常に認識できた場合である。すなわち、No.“１６０”の特定パターンから“ロゴ”を認識することができた場合であり、No.“１６２”の特定パターンから“ＯＣＲ文字”を認識することができた場合であるが、No.“１６１”の特定パターンには、３個の一次元バーコードが含まれているために、その特定パターンを解析しても、その特定パターンから情報を正常に認識することができなかった場合である。

このようにｎ倍ズームで撮影しても正常に認識することができなければ（図８のステップＡ３１でＮＯ）、その「ステータス」が“エラー”となるため（ステップＡ３５）、ステップＡ３６から図９のフローに移り、さらにｎ×２倍ズームで撮影した拡大画像に対して、パターン分析を行った結果（ステップＡ３９）、図１２に示すように、一次元バーコードが３個含まれていることが判明された場合には、この３個のバーコードに対応して特定パターンがそれぞれ抽出される。図１４は、ｎ×２倍拡大撮影画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出した後の管理テーブル記憶部Ｍ２の内容を示した図で、この図示の例においては、この３個の特定パターンに対応して識別番号“１６８”、“１６９”、“１７０”を新たに割り当てて「No.」に記憶させるほか、それらの「左上座標」及び「右下座標」を記憶させている（ステップＡ３０）。そして、No.“１６８”、“１６９”、“１７０”に対応してその認識処理を実行する。また、図１４の例では、No.“１６８”、“１７０”については正常に認識できたが、No.“１６９”については正常に認識できなかった場合を示している。

以下、上述の動作を繰り返すことにより全ての「No.」を指定し終わると、管理テーブル記憶部Ｍ２の最終処理内容は、図１５に示すようになり、No.“１６９”の「ステータス」のみが“ＮＧ”となり、他は”済”となる。図１６は、最終的な読み取り結果がオーバレイ表示された全体画像の表示内容を示している。このように、全ての「No.」を指定し終わると、図７のステップＡ１９でそのことが検出されてステップＡ２６に移り、済マークやＮＧマークがオーバレイ表示されたままの状態の全体画像を、最終状態の全体画像として画像記憶部Ｍ３に保存させた後、図６〜図９のフローの終了となる。

以上のように上述した実施形態において制御部１は、読取対象（例えば、バーコード）を含む全体画像をバターン分析して読取対象毎にその特定パターンをそれぞれ抽出する処理を行うほか、抽出した各特定パターンを解析することにより読取対象毎に情報（例えば、バーコード情報）をそれぞれ認識する処理を行い、そのいずれかの処理結果に基づいて、全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況をそれぞれ付加するようにしたので、複数の読取対象を一括して読み取り処理したとしても、２重読み取りや読み取り漏れを防ぎ、適切な読み取りを実現することができ、実用性に富んだものとなる。

全体画像上の各読取対象に対応する画像部分に現時点までの処理状況を識別表示するようにしたので、ユーザにあっては、現在の処理状況を把握することが可能となる。この場合、全体画像は読み取り作業中においても表示されているので、現在の処理状況をリアルタイムに把握することが可能となる。

処理状況が識別表示されているままの状態の全体画像を保存するようにしたので、ユーザにあっては、いつでも自由に処理状況を把握することが可能となる。

管理テーブル記憶部Ｍ２に現在の処理状況を示す「ステータス」を記憶するようにしたので、例えば、処理状況別に読み取り処理の結果を集計したり、レポートとして出力させたりすることができる。

複数の読取対象を含む全体画像を撮影して取得するようにしたので、その場で全体画像を容易に入手することができる。

特定パターンを抽出することができなかった場合又は情報を正常に認識できなかった場合には、その部分を所定の倍率（ｎ倍）で拡大撮影した後、この拡大撮影された拡大画像に対して特定パターンの抽出処理や認識処理を行うようにしたので、例えば、バーコート等の印刷が薄く不鮮明な場合や複数の読取対象が含まれているような場合でも、拡大撮影後の再処理により正常に認識することができる可能性を高めることが可能となる。

特定パターンを抽出することができなかった場合又は情報を正常に認識できなかった場合には、その部分を所定の倍率（ｎ倍）で拡大撮影した後、この拡大撮影に対して認識処理を行うようにしたので、例えば、バーコート等の印刷が小さすぎる場合にも拡大撮影後の再処理により正常に認識することができる可能性を高めることが可能となる。

特定パターンを抽出することができなかった非抽出領域を特定サイズのブロック毎に分割すると共に、このブロック毎に当該ブロックに相当する箇所を所定の倍率で拡大撮影した後、この拡大撮影された拡大画像に対して特定パターンの抽出処理や認識処理を行うようにしたので、例えば、バーコート等の印刷が薄く不鮮明なために特定パターンを抽出することができなかった領域に対しても拡大撮影後の再処理により正常に認識することができる可能性を高めることが可能となる。

全体画像から特定パターンを抽出することができなかった非抽出領域を所定のサイズのブロック毎に分割する場合に、抽出済みの特定パターンのサイズに基づいて分割するようにしたので、例えば、抽出済みの特定パターンと同様の形態の特定パターンが非抽出領域内にも存在している可能性があるため、抽出済みの特定パターンのサイズに基づいてブロック分割することによりその抽出の可能性を高めることができる。

所定の倍率（ｎ倍）による拡大撮影後の再処理でも正常に認識できなかった場合には、その部分を所定の倍率（ｎ倍）よりも高い倍率（ｎ×２倍）で再度拡大撮影した後、特定パターンの抽出処理や認識処理を行うようにしたので、さらに正常認識の可能性を高めることが可能となる。

所定の倍率（ｎ倍）で拡大撮影された拡大画像、所定の倍率よりも高い倍率（ｎ×２倍）で拡大撮影された拡大画像を保存するようにしたので、ユーザにあっては拡大画像を参照して、正常に認識できなかった原因などを探ることができる。

なお、上述した実施形態においては、認識処理の結果、正常に認識することができた場合に、済マークをオーバレイ表示するようにしたが、読み取り処理を開始する前に、全体が未処理領域であることを示すために、例えば、全体画像の全域に薄いグレーの網掛けをオーバレイ表示しておき、正常に認識することができた場合には、その認識位置に表示されているオーバレイ表示を消去することにより、正常認識が完了したことを全体画像上で識別表示するようにしてもよい。この場合でも上述した実施形態と同様の効果を有するほか、処理状況の明確化が可能となる。さらに処理状況を示す表示は、済マークに代えて“×”を入れた図形を重ね表示させたりするなど、任意である。

上述した実施形態においては、読取対象として、一次元バーコード、二次元バーコード、ロゴ、ＯＣＲ文字を例示したが、読取対象としては、印刷文字や手書き文字、マークシート、画像（例えば、梱包箱、本、顔など）であってもよい。

上述した実施形態の情報読取装置は、高精彩画像を撮影可能な撮像機能を備え、倉庫等で山積みされている複数の荷物全体を高解像度撮影してその撮影画像を全体画像として取得するようにしたが、通信手段や外部記録メディアなどを介して全体画像を外部から事前に取得するようにしてもよい。

上述した実施形態の情報読取装置は、例えば、荷物の集積場所に対面して荷物を正面から撮影するために所定箇所に固定的に設置された定置式の情報読取装置を示したが、携帯式のハンディターミナル、ＯＣＲ（光学式文字読取装置）などであってもよい。

（第２実施形態）
以下、この発明の第２実施形態について図１７〜図１９を参照して説明する。
なお、上述した第１実施形態においては、倉庫等で山積みされている複数の荷物全体を撮影した撮影画像（全体画像）内に含まれている読取対象としてのバーコード、ロゴなどを一括して読み取るようにしたが、この第２実施形態においては、高速道路を走行する自動車を監視するようにしたもので、走行中の自動車全体を所定のタイミング毎に順次撮影した撮影画像を全体画像として取得し、この所定のタイミング毎の各全体画像に含まれている読取対象としての自動車のナンバープレートから登録番号を一括して読み取るようにしたものである。ここで、両実施形態において基本的あるいは名称的に同一のものは、同一符号を付して示し、その説明を省略すると共に、以下、第２実施形態の特徴部分を中心に説明するものとする。

第２実施形態の情報読取装置は、高速道路の片側全車線上方から向かってくる自動車全体を撮影可能となるように固定的に設置された定置式の情報読取装置である。そして、この情報読取装置は、片側全車線を高解像度撮影して、この撮影画像を全体画像として取得すると共に、この全体画像内に存在している全ての読取対象（自動車のナンバープレート）としての特定パターンをパターン分析により抽出し、その特定パターン（読取対象）の個々を解析することにより全体画像内に存在している全ての読取対象から登録番号を一括して読み取るようにしたものである。

図１７は、高速道路を走行中の自動車全体を所定のタイミング毎に順次撮影した各全体画像を示した図である。
図１７（１）は、０９時３７分４６秒８５に撮影された全体画像を示し、図１７（２）は、その０．５秒後に撮影された全体画像を示し、図１７（３）は、さらに０．５秒後に撮影された全体画像を示している。この場合、図１７（１）は、３台の自動車のナンバープレートから登録番号を読み取った状態で、撮影された全体画像は画像記憶部Ｍ３に記憶され、読み取った登録番号は管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶される。

図１７（２）は、新たに出現した２台の自動車から登録番号を読み出し、前回読み取り済みの１台の自動車からその登録番号を重複して読み取った状態で、その全体画像は画像記憶部Ｍ３に記憶され、新たに出現した２台の登録番号は、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶されるが、前回と今回の読み取り時に重複して読み取られた登録番号についてはその重複記憶を避けるために、今回、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させたその登録番号を削除するようにしている。図１７（３）は、さらに新たに出現した２台の自動車から登録番号を読み出し、前回読み取り済みの１台の自動車からその登録番号を重複して読み取った状態で、この場合においても同様に、その全体画像は画像記憶部Ｍ３に記憶され、新たに出現した２台の登録番号は、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶される。この場合、前回と今回の読み取り時に重複して読み取られた登録番号の重複記憶を避けるために、今回、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させたその登録番号を削除するようにしている。

図１８は、第２実施形態における読み取り処理として、高速道路を走行する自動車を監視するためにナンバープレートから登録番号を読み取る場合の読み取り処理（高速道路監視処理）を示したフローチャートで、電源投入に応じて実行開始される。
先ず、制御部１は、電源投入に応答して、この読み取り処理（高速道路監視処理）を開始させ、撮像部８により高速道路の片側全車線を上方から高解像度撮影させた撮影画像（スルー画像）をモニタリング用として取得する（ステップＢ１）。そして、一定時間（例えば、０．５秒）が経過するまで待機状態となり（ステップＢ２）、一定時間が経過すると（ステップＢ２でＹＥＳ）、その撮影画像を解析して、撮影画像内に何か動いているものが存在しているか（写っているか）を調べ（ステップＢ３）、撮影画像内に動いているものが写っているときには（ステップＢ３でＹＥＳ）、撮影＆読み取り処理を行う（ステップＢ４）。

図１９は、撮影＆読み取り処理（図１８のステップＢ４）を詳述したフローチャートである。
先ず、制御部１は、撮像部８により高速道路の片側全車線を上方から高解像度撮影させた撮影画像を全体画像として取得し（ステップＣ１）、その「画像識別情報」を生成して全体画像と共に画像記憶部Ｍ３に記憶させるほか、全体画像を表示部５にモニタ表示させる（ステップＣ２）、この全体画像内に存在している全ての読取対象（ナンバープレート）としての特定パターンをパターン分析により抽出する（ステップＣ３）。そして、抽出した読取対象（ナンバープレート）の個々に順次照準を合わせて、ナンバープレート毎にｎ倍（例えば、１０倍）ズームで拡大撮影をそれぞれ行う（ステップＣ４）。例えば、図１７（１）の場合には、登録番号「あ１２−３４」、「い５６−７８」、「う９０−１２」をそれぞれ拡大撮影する。

次に、全体画像から抽出した特定パターン（ナンバープレート）の個々を順次指定してそれを解析することにより特定パターンから登録番号を読み取って認識する認識処理（読み取り処理）を行う（ステップＣ５）。いま、登録番号「あ１２−３４」のナンバープレートを指定してその読み取り処理を行った結果、正常に認識できたきには（ステップＣ６でＹＥＳ）、その指定プレートに対応する全体画像上の当該ナンバーの画像部分に“済”マークをオーバレイ表示させると共に（ステップＣ７）、その指定プレートに対する読み取り情報として、「No.」、「ステータス」、「種別」、「読み取り認識内容」、「画像識別情報」を生成して管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させる（ステップＣ８）。

ここで、「画像識別番号」には、上述した全体画像の「画像識別情報」が記憶され、これによって画像記憶部Ｍ３内の全体画像と管理テーブル記憶部Ｍ２内の読み取り情報とを対応付けする（紐付けする）ようにしている。また、「ステータス」には、正常に認識できた状態（読み取り完了状態:読み取り済み状態）であることを示す“済”が記憶され、「種別」には、地名、車種など、「読み取り認識内容」には、登録番号が記憶される。

このようにして一つの読取対象（ナンバープレート）に対する認識処理が終わると、全ての読取対象に対する認識処理が終わったかを調べ（ステップＣ９）、全ての処理が終わるまで上述のステップＣ５に移り、次のナンバープレート、例えば、「い５６−７８」を指定してそれに対する認識処理を行う。いま、この指定ナンバー「い５６−７８」に対してその読み取り処理を行った結果、正常に認識できなかったときには（ステップＣ６でＹＥＳ）、上述のようにナンバープレート毎にｎ倍ズームで拡大撮影を行った拡大画像を取得して（ステップＣ１０）、その拡大画像を解析することにより登録番号を読み取って認識する認識処理を行い（ステップＣ１１）、正常に認識できたかを調べる（ステップＣ１２）。

ここで、拡大撮影を解析した結果、正常に認識できたときには（ステップＣ１２でＹＥＳ）、上述のステップＣ７に移り、全体画像上の当該ナンバーの画像部分に“済”マークをオーバレイ表示させると共に、その指定プレートに対する読み取り情報を管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させる（ステップＣ８）。また、ｎ倍ズームで拡大撮影を行って正常に認識できなかったときには（ステップＣ１２でＮＯ）、ｎ倍ズームで拡大撮影を行った拡大画像をその「画像識別情報」と共に画像記憶部Ｍ３に記憶させ（ステップＣ１３）、また、全体画像上の当該ナンバーの画像部分に読み取り不能を示す“ＮＧ”マークをオーバレイ表示させる（ステップＣ１４）。

そして、指定プレートに対して、「No.」、「ステータス」、「画像識別番号」を生成して管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶させるが、この場合、「ステータス」には、読み取り不能を示す“ＮＧ”が記憶される（ステップＣ１５）。その後、上述のステップＣ９に移り、全てのナンバープレートに対する認識処理が終わったかを調べ、全ての処理が終わるまで上述のステップＣ５に移り、以下、上述の動作を繰り返す。これによって図１７（１）で示した全体画像の場合には、３台の自動車の登録番号が正常に読み取られて管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶される。

このようにして一つの全体画像に対する読み取り処理が終わると（図１８のステップＢ４）、今回読み取った管理テーブル記憶部Ｍ２の内容と過去所定の時間以内（例えば過去１分以内）に読み取った管理テーブル記憶部Ｍ２の内容とを比較し、同一の登録番号が記憶されているかを調べる（ステップＢ５）。いま、図１７（１）の例では、電源投入後の最初の読み取り開始時であり、同一番号が記憶されていなと判断されるため（ステップＢ５でＮＯ）、監視の終了が指示されていないことを条件に（ステップＢ７でＮＯ）、上述のステップＢ２に移り、以下、上述の動作を繰り返す。なお、監視の終了は、ユーザ操作又は一定時間経過後に指示される。

ここで、図１７（２）に示す全体画像が撮影されてその読み取りが行われた場合には、新たに出現した２台の登録番号「え３４−５６」、「お７９−９０」は、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶されるが、１台の登録番号「う９０−１２」は、前回記憶の登録番号と同様であるため、今回記憶した当該登録番号を削除することにより重複記憶を除外している（ステップＢ５、Ｂ６）。同様に、次のタイミングにおいて図１７（３）に示す全体画像が撮影されてその読み取りが行われた場合には、新たに出現した２台の登録番号「か９−８７」、「き６５−４３」は、管理テーブル記憶部Ｍ２に記憶されるが、前回の図１７（２）のタイミングで記憶された登録番号と同一番号「え３４−５６」の重複記憶を除外している（ステップＢ５、Ｂ６）。

以上のように第２実施形態においては、所定のタイミング毎に撮影された全体画像を逐次取得し、全体画像毎に読取対象をそれぞれ認識した情報の中に同一の情報が含まれている場合に、同一情報の重複記憶を抑制するようにしたので、所定のタイミング毎に撮影された各全体画像から全ての読取対象を一括して読み取る場合でも、同じ読取対象の重複記憶を効果的に防ぐことができ、適切な読み取りが可能となる。

なお、上述した第２実施形態においては、高速道路を走行する自動車を監視するためにナンバープレートから登録番号を読み取る場合の読み取り処理を示したが、流れ作業で製品が完成する作業工程を監視するために製品番号、ロゴの印刷状態などを読み取る処理などであってもよい。また、上述した第２実施形態において、所定のタイミングとして、０．５秒を示したが、この値は任意であり、０．５秒、１秒、０．５秒、１秒、…などであってもよい。

また、上述した第２実施形態においても、固定的に設置された定置式の情報読取装置を示したが、携帯式の情報読取装置などであってもよい。この場合、作業者は荷物置き場などを移動しながら所定のタイミング毎に撮影し、同じ箇所を重ねて撮影したとしても、同じ読取対象の重複記憶を防ぐことができる。このため、作業者は、荷物置き場などを移動しながら順次撮影する場合、撮影箇所を厳密に決めなくてもよくなり、作業全体を効率よく行うことが可能となる。

また、上述した実施形態において示した情報読取装置は、機能別に複数の筐体に分離されていてもよく、単一の筐体に限らない。また、上述したフローチャートに記述した各ステップは、時系列的な処理に限らず、複数のステップを並列的に処理したり、別個独立して処理したりするようにしてもよい。

１ 制御部
３ 記憶部
５ 表示部
８ 撮像部
Ｍ１ プログラム記憶部
Ｍ２ 管理テーブル記憶部
Ｍ３ 画像記憶部
Ｍ４ 情報認識用の辞書記憶部

Claims (13)

1. 画像から情報を読み取る情報読取装置であって、
   複数の読取対象を含む全体画像を取得する取得手段と、
   前記全体画像に含まれている読取対象を特定するために当該全体画像をバターン分析することにより読取対象毎にその特定パターンをそれぞれ抽出する処理を行う第１の処理手段と、
   前記第１の処理手段により抽出された各特定パターンを解析することにより読取対象毎に情報を読み取ってそれぞれ認識する処理を行う第２の処理手段と、
   前記第１及び第２の処理手段のうち、少なくともそのいずれかの処理結果に基づいて、前記全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況をそれぞれ付加する付加手段と、
   を具備したことを特徴とする情報読取装置
2. 前記全体画像上の各読取対象に対応する画像部分に前記付加手段により付加された現時点までの処理状況を識別表示する表示制御手段をさらに備える、
   ようにしたことを特徴とする請求項１記載の情報読取装置。
3. 前記全体画像上の各読取対象に対応する画像部分に前記付加手段により付加された処理状況が識別表示されているままの状態の当該全体画像を保存する手段をさらに備える、
   ようにしたことを特徴とする請求項２記載の撮像装置。
4. 前記読取対象と前記付加手段により付加された処理状況とを対応付けて読み取り結果として記憶する読取結果記憶手段をさらに備える、
   ようにしたことを特徴とする請求項１記載の情報読取装置。
5. 複数の読取対象を含む全体画像を撮影する第１の撮像手段をさらに備え、
   前記取得手段は、前記撮像手段により撮影された撮影画像を取得する、
   ようにしたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報読取装置。
6. 前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合に、当該不具合を生じた箇所を所定の倍率で拡大撮影する第２の撮像手段をさらに備え、
   前記第１の処理手段は、前記第２の撮像手段により所定の倍率で拡大撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
   前記第２の処理手段は、前記拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取って認識する、
   ようにしたことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の情報読取装置。
7. 前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合に、当該不具合を生じた箇所を前記撮像手段により所定の倍率で拡大撮影した後、前記第２の処理手段は、前記拡大画像を解析することにより情報を読み取って認識する、
   ようにしたことを特徴とする、請求項６記載の情報読取装置。
8. 前記第１の処理手段により読取対象毎に特定パターンを抽出することができなかった場合、その抽出できなかった非抽出領域を特定サイズのブロック毎に分割する分割手段をさらに備え、
   前記分割手段により分割されたブロック毎に、前記第２の撮像手段により当該ブロックに相当する箇所を所定の倍率で拡大撮影した後、前記第１の処理手段は、前記拡大撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
   前記第２の処理手段は、前記拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取って認識する、
   ようにしたことを特徴とする請求項６記載の情報読取装置。
9. 前記分割手段は、特定パターンを抽出することができなかった非抽出領域を所定のサイズのブロック毎に分割する場合に、抽出済みの特定パターンのサイズに基づいて分割する、
   ようにしたことを特徴とする請求項８記載の情報読取装置。
10. 前記第２の撮像手段により前記所定の倍率で拡大撮影した後においても、前記第１の処理手段により読取対象毎にその特定パターンを抽出することができなかった場合、又は前記第２の処理手段により読取対象毎に情報を認識することができなかった場合には、前記第２の撮像手段により当該不具合を生じた箇所を前記所定の倍率よりも高い倍率で拡大撮影した後、前記第１の処理手段は、前記高い倍率で撮影された拡大画像をパターン分析することにより特定パターンを抽出し、
    前記第２の処理手段は、前記高い倍率で撮影された拡大画像により抽出された特定パターンを解析することにより情報を読み取り認識する、
    ようにしたことを特徴とする請求項６〜９のいずれかに記載の情報読取装置。
11. 前記第２の撮像手段により前記所定の倍率で拡大撮影された拡大画像、前記所定の倍率よりも高い倍率で拡大撮影された拡大画像を保存する保存手段をさらに備える、
    ようにしたことを特徴とする請求項６〜１０のいずれかに記載の情報読取装置。
12. 前記第２の処理手段の処理結果を記憶する情報記憶手段と、
    前記情報記憶手段への記憶を抑制する記憶制御手段と、
    をさらに備え、
    前記取得手段は、逐次撮影された複数の全体画像を取得し、
    前記第２の処理手段は、前記取得手段により取得された全体画像毎に情報を読み取って認識する処理を行い、
    前記記憶制御手段は、前記第２の処理手段により処理された全体画像毎の処理結果に同一の情報が含まれていれば、同一の情報を重複して前記情報記憶手段に記憶させることを抑制する、
    ようにしたことを特徴とする請求項１記載の情報読取装置。
13. コンピュータに対して、
    複数の読取対象を含む全体画像を取得する機能と、
    前記全体画像に含まれている読取対象を特定するために当該全体画像をバターン分析することにより読取対象毎に特定パターンをそれぞれ抽出する第１の処理を行う機能と、
    前記抽出された各特定パターンを解析することにより読取対象毎に情報を認識する第２の処理をそれぞれ行う機能と、
    前記第１及び第２の処理結果のうち、少なくともそのいずれかの処理結果に基づいて、前記全体画像に含まれている読取対象毎に現時点までの処理状況をそれぞれ付加する機能と、
    を実現させるためのプログラム。

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