帳票識別システム、帳票識別方法、および帳票処理プログラム
【課題】プレ印刷部分に識別子が重なっている場合においても文字列の認識精度の高い帳票識別システムを提供することである。
【解決手段】本実施形態の帳票識別システムは、帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、を備える。帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、認識部の認識結果に基づいて記憶部を参照して識別する。
【解決手段】本実施形態の帳票識別システムは、帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、を備える。帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、認識部の認識結果に基づいて記憶部を参照して識別する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、帳票識別システム、帳票識別方法、および帳票識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関では、各支店において取り扱われた振込依頼書による電気料金、水道料金、電話料金等の公共料金や税金などの管理、仕分けのために、計算センターで本店や各支店から振込依頼書の収納済通知書を集め、帳票識別システムによって各帳票の記載事項を読み取り、払込先ごとに帳票をソートし、振込金額を合計するなどの処理を行っている。
【０００３】
この帳票識別システムでは、最初（１パス目）の読み取りで帳票の種類が識別できなかった（識別リジェクトした）ためにポケットに分類できなかった帳票を、オペレータが帳票イメージや帳票を確認して種類を設定し、そのリジェクトした帳票束をもう一度読み取り（２パス目）、オペレータが設定した帳票の種類に従ってポケットに分類する、ということが一般的に行われている。
【０００４】
ここで、２パス目で読み取りが行われた各帳票と、オペレータが設定した帳票の種類とを紐付ける方法として、１パス目において帳票に識別子として文字やバーコードを印刷し、この識別子とオペレータの設定した種類とを関連付けておき、２パス目に光学式文字読取装置（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）やバーコードリーダ等で読み取った識別子に基づいてオペレータの設定を取り出し、帳票の仕分けを行う方法がある。
【０００５】
また、帳票上に紫外線等の特殊な光源で読み取ることができる透明インク（蛍光インク）で印字した文字に紫外線を照射して励起させ、これにより発光する可視光をイメージセンサで検出して文字を読み取ることで、プレ印刷部分に識別子が重なっていても、文字列のみを認識することが可能な文字読取装置がある。
【０００６】
しかしながら、帳票の紙自体に蛍光増白剤が含まれている場合や、帳票にプレ印刷したインクの種類などによって、帳票自体やプレ印刷の部分が紫外線によって発光してしまう場合、もしくはプレ印刷部分に識別子が重なった部分が発光しない場合など、識別子を正しく認識できないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１４５３８３号公報
【特許文献２】特開２００２−１５３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする課題は、プレ印刷部分に識別子が重なっていて印刷された場合においても、印字された識別子の認識精度が高い帳票識別システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の帳票識別システムは、帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、を備える。帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、認識部の認識結果に基づいて記憶部を参照して識別する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態の帳票識別システムのハードウェア構成を示すブロック図
【図２】実施形態の帳票識別システムの機能構成を示すブロック図。
【図３】実施形態の帳票識別システムの帳票認識処理の動作の一例を示すフローチャート。
【図４】実施形態の帳票識別システムに入力される帳票の一例を示す図。
【図５】実施形態に係る識別子印字部により印字された帳票の一例を示す図。
【図６】実施形態に係る帳票再識別処理の一例を示すフローチャート。
【図７】実施形態に係るパターン認識部による文字認識処理の一例を示す図。
【図８】実施形態に係るパターン認識部による文字認識処理の一例を示す図。
【図９】実施形態に係るパターン認識部により算出された類似度の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態の帳票識別システムについて図１乃至図９を参照して説明する。
【００１２】
図１は本実施形態の帳票識別システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１３】
帳票識別システム１は、金融機関の営業店それぞれから集められてきた帳票を装填されたホッパ１００から、帳票１枚１枚を取り込んで記載事項を読み取ってイメージデータを作成するスキャナ２００と、スキャナ２００が読み取った帳票の種類の判定と帳票の文字認識とを行うサーバＰＣ３００と、文字認識処理が完了した帳票１枚１枚をサーバＰＣ３００が判定した種類毎に、ソートポケット４００ａ，４００ｂ，４００ｃ，４００ｄ…にソートするソータ４００とを備えている。なお、本実施形態のスキャナ２００は、紫外線ランプ２０１を光源として備えており、紫外線のみにより発光するインクで印字された文字なども読み取ることが可能である。また、サーバＰＣ３００は文字認識のみでなく、バーコードなども認識可能である。すなわち、サーバＰＣ３００は、パターン認識を行う。
【００１４】
図２は本実施形態の帳票識別システム１の機能構成の一例を示す図である。帳票識別システム１は、帳票搬送部２、スキャナ２００とＰＣサーバ３００である帳票処理部３、設定端末４、帳票仕分け部１３、帳票の仕分けポケット１５から構成され、入力された帳票を識別して種類毎に仕分けポケット１５に排出する帳票識別処理を行う。帳票識別システム１が識別できなかった帳票は、オペレータによって種類を設定され、再度帳票識別システム１に入力される。
【００１５】
帳票搬送部２は、スキャナ２００の備えるホッパ１００から取り込まれた帳票を搬送する機能を備える。
【００１６】
帳票処理部３は、イメージ取得部５、帳票識別部６、識別子印字部７、パターン認識部８、類似度算出部９、類似度比較部１０、帳票識別情報記憶部１１、認識辞書記憶部１２から構成される。なお、これらは図１に示したスキャナ２００及びサーバＰＣ３００によって実現される。帳票処理部３は、入力された帳票を走査することによってその帳票のイメージデータを取得し、取得したイメージデータを用いて帳票の種類の識別を行う。また、帳票処理部３は帳票の文字認識を行う。
【００１７】
イメージ取得部５は、帳票を走査することによってその帳票のイメージデータを取得し、帳票識別部６に転送する機能を有する。なお、イメージ取得部５は、紫外線を照射する紫外線ランプを備え、蛍光インクによって印字された帳票のイメージデータも取得可能である。
【００１８】
帳票識別部６は、帳票識別情報記憶部１１に記録されている帳票識別情報に基づいて、イメージ取得部５で読み込まれた帳票の種類を識別する機能を有する。帳票識別部６は、例えば帳票の種類ごとに固有のＩＤ、バーコード、帳票の罫線の位置、もしくは帳票に印字された文字や記入された文字などの帳票識別情報を読み取って、あらかじめ情帳票識別情報記憶部１１に登録された帳票の種類ごとの帳票識別情報を参照して識別する。帳票識別部６は、種類を識別した帳票に識別子を付与する。すなわち、帳票識別情報記憶部１１は、帳票を識別するための帳票識別情報を記憶している。
【００１９】
識別子印字部７は、例えばプリンタであり、帳票裏面の所定の位置に例えば連続した文字列などの識別子を複数印字する。なお、印字する文字列は同一の文字列である。また、識別子印字部７であるプリンタは、例えば蛍光インクのインクリボンをカートリッジとして備えたインクリボン方式のプリンタである。この蛍光インクは、例えば３６０ｎｍ〜３８０ｎｍ程度の紫外線を照射することで励起され可視光を発光する。なお、識別子印字部７は、インクジェット方式のヘッドで構成されていてもよい。
【００２０】
パターン認識部８は、類似度算出部９と類似度比較部１０とを備え、認識辞書記憶部１２に記憶された認識辞書を参照して入力された帳票の文字認識を行う。認識辞書記憶部１２には、標準パターンが認識辞書として記憶されている。すなわち、パターン認識部８は、認識辞書を参照しつつ、帳票の文字認識を行う。
具体的には、パターン認識部８は、帳票のイメージデータから一文字ごと（パターン一つずつ）のイメージを切り出す文字抽出処理を行い、文字認識を行う。より詳細には、パターン認識部８の類似度算出部９は、一文字ごとのイメージデータと認識辞書記憶部１２内の標準パターンとの類似度を複合類似度法などを用いて算出する。類似度比較部１０は、類似度算出部９に出力された類似度を、複数の識別子の同じ箇所の文字毎に比較し、類似度が最も高い標準パターンを採用する。すなわち、パターン認識部８は、類似度比較部１０が採用した標準パターンを文字イメージの認識結果として出力する。
【００２１】
帳票仕分け部１３は、帳票識別部６が識別した帳票の種類に基づいて、識別された帳票が指定ポケット１５に入るようソータ４００を制御する機能を有する。すなわち、帳票識別部６が種類を識別できた帳票は、帳票仕分け部１３の指示よって、ソータ４００が種類に応じて指定ポケット１５に排出する。帳票識別部６が種類を識別できない帳票は、ソータ４００がリジェクトポケット（図示しない）に排出する。
【００２２】
設定端末４は、例えばパーソナルコンピュータである。オペレータは、帳票識別部６が識別できなかった帳票の種類を判定し、設定端末４を用いて、判定した種類を入力する。 帳票処理部６は、入力された帳票の種類を識別子と共に帳票識別情報記憶部１１に登録する。
【００２３】
ここで、図３を参照して、金融機関で振込依頼書による国民健康保険の払い込みを処理し、自治体毎に仕分けする場合の帳票識別システム１の帳票識別処理について説明する。
【００２４】
図３は本実施形態に係る帳票識別処理の一例を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、スキャナ２００が、ホッパ１００から処理対象の帳票を帳票識別部３に取り込む（ステップＳ１０）。スキャナ２００が取り込んだ帳票は、イメージ読取部５に読み取られ、帳票のイメージデータを取得される（ステップＳ１１）。入力される帳票の一例を図４に示す。
【００２６】
図４は、国民健康保険の振込み依頼の帳票である。図４（ａ）は帳票の表面であり、図４（ｂ）は帳票の裏面である。本実施形態では（ａ）の表面に振込みに関する内容が記載されており、（ｂ）の裏面には振込みの際の注意事項が印刷されている。なお、裏面が白紙の場合もある。
【００２７】
帳票処理部３に帳票のイメージデータが取得されると、帳票識別部６が、帳票識別情報記憶部１１の帳票識別情報に基づいて、入力された帳票の種類を識別する（ステップＳ１２）。本実施形態では、入力された帳票から取得した帳票のフォーマットを、帳票識別情報記憶部１１に登録された帳票の種類ごとのフォーマットと照合して入力された帳票の種類を識別する。
【００２８】
帳票識別部６が入力された帳票を識別できた場合（ステップＳ１３がＹｅｓ）、パターン認識部８は帳票の文字認識を行う（ステップＳ１４）。帳票仕分け部１３は、識別された帳票の種類に基づいて、ソータ４００に対象の帳票を指定ポケット１５に排出させ（ステップＳ１５）、帳票識別処理を終了する。
【００２９】
帳票識別部６は入力された帳票の種類を識別できなかった場合（ステップＳ１３がＮｏ）、識別子印字部７は識別できなかった帳票に、２列の識別子１６ａ、１６ｂを印字する（ステップＳ１６）。なお、本実施形態では、印字は帳票の裏面に行う。
【００３０】
図５に、図３のステップＳ１６で識別子１６ａ、識別子１６ｂを印字された帳票の一例を示す。図５に示すように本実施形態では、図３のステップＳ１６で印字された識別子１６ａはプレ印刷部分と重なっているため、紫外線を照射しても発光せず、正しく認識されない恐れがある。
【００３１】
なお、本実施形態はステップＳ１６で数字を印字しているが、印字する識別子は数字に限らず、アルファベットなどでも良い。また、識別子を印字する方向は、図５では同一行に横方向だが、縦方向に印字してもよい。また、２列に分けて印字してもよい。
【００３２】
なお、識別子を印字する場所はあらかじめ設定されている。また、帳票をホッパ１００にセットする毎に印字する場所を変更することも可能である。また、帳票のサイズごと印字する場所を変更してもよい。
【００３３】
帳票識別部６が印字した後、帳票仕分け部１３は、ソータ４００に種類を識別できなかった帳票をリジェクトポケットに排出させ（ステップＳ１７）、１回目の帳票識別処理を終了する。
【００３４】
ここで、帳票識別部６が帳票の種類を識別できず、ソータ４００のリジェクトポケットに排出された帳票は、オペレータによって一枚ずつ確認され、帳票の種類を設定される。具体的には、設定端末４にリジェクトされた帳票のイメージデータが表示される。オペレータは表示されたイメージデータを確認して帳票の種類を特定する。オペレータは、特定した帳票の種類を設定端末４を用いて帳票処理部３に入力する。帳票処理部３は、入力された帳票ごとの種類と、この帳票の識別子と対応付けて帳票識別情報記憶部１１に登録する。
【００３５】
その後、リジェクトされた帳票は、帳票識別部６によって帳票再識別処理を行われる。図６を参照して帳票再識別処理について説明する。
【００３６】
図６は本実施形態に係る帳票識別部６の帳票再識別処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、帳票搬送部２によって、対象の帳票が帳票処理部３に入力される（ステップＳ２０）。帳票が入力されると、イメージ取得部５は、入力された帳票に紫外線を照射し（ステップＳ２１）、蛍光インクで印字された識別子のイメージデータを取得する（ステップＳ２２）。本実施形態では図５に示した識別子１６ａと識別子１６ｂの２つのイメージデータが取得される。
【００３８】
続いて、パターン認識部８は、識別子の文字認識を行う。図７に識別子のイメージデータの一例を示す。なお、図７に示すように、識別子１６ａは図５に示したプレ印刷部分に重なった部分のイメージデータが取得できなかったとする。
【００３９】
ここで、図８及び図９を参照してパターン認識部８が行う文字認識について具体的に説明する。
【００４０】
まず、パターン認識部８の類似度算出部９は、ステップＳ２２で取得された各識別子の１つ目の文字のイメージを抽出する（ステップＳ２３）。続いて類似度算出部９は、抽出した各文字イメージと認識辞書記憶部１２に登録された各標準パターンとの類似度を算出する（ステップＳ２４）。
【００４１】
図８にステップＳ２３およびステップＳ２４のイメージ図を示す。図８に示すように、Ｓ２３で識別子１から抽出された１つ目の文字イメージを文字１とする。また、識別子２から抽出された１つ目の文字イメージを文字２とする。
【００４２】
また、図９に文字１と文字２について、類似度算出部９よって算出された類似度の一例を示す。図９は、文字１および文字２について、標準パターンごとに算出された類似度を示す類似度テーブル１９である。
【００４３】
図９西消すように、文字１に対する標準パターン「０」の類似度は「３３」である。文字２に対する標準パターン「０」の類似度は「２５」である。文字１に対する標準パターン１の類似度は「５６」である。文字２に対する標準パターン１の類似度は「９７」である。文字１に対する標準パターン２の類似度は「５７」である。文字２に対する標準パターン２の類似度は「３４」である。文字１に対する標準パターン３の類似度は「２８」である。文字２に対する標準パターン３の類似度は「２３」である。文字１に対する標準パターン４の類似度は「２２」である。文字２に対する標準パターン４の類似度は「１８」である。文字１に対する標準パターン５の類似度は「３４」である。文字２に対する標準パターン５の類似度は「２１」である。文字１に対する標準パターン６の類似度は「１２」である。文字２に対する標準パターン６の類似度は「３３」である。文字１に対する標準パターン７の類似度は「６０」である。文字２に対する標準パターン７の類似度は「３０」である。文字１に対する標準パターン「８」の類似度は「１３」である。文字２に対する標準パターン８の類似度は「１０」である。文字１に対する標準パターン９の類似度は「１９」である。文字２に対する標準パターン９の類似度は「１２」である。
【００４４】
類似度比較部１０は、標準パターン毎に算出された各文字の類似度に基づいて、最も類似度が高い標準パターンを採用する（ステップＳ２５）。すなわち、類似度比較部１０は最も類似度が高い標準パターンを認識結果とする。ここで、図９に示すように、文字１に対して類似度が最も高い標準パターンは「７」である。一方、文字２に対して類似度が最も高い標準パターンは「１」（網掛け）である。パターン認識部８は、このように文字ごとに類似度が高い標準パターンが異なる場合は、より高い類似度の標準パターンを採用する。したがって、パターン認識部８はここでは「１」を採用する。
図６のステップＳ２６に戻る。類似度算出をしていない文字が識別子に存在する場合は（ステップＳ２６がＮｏ）、次の文字を抽出し（ステップＳ２７）、ステップＳ２４からの処理を繰り返す。
【００４５】
最後の文字まで類似度を算出した場合は（ステップＳ２６がＹｅｓ）、パターン認識部８は、類似度比較部１０が順次採用した標準パターンを識別子の認識結果とする（ステップＳ２８）。
【００４６】
帳票識別部６は、パターン認識部８によって認識された識別番号に基づいて帳票識別情報記憶部１１を検索し、帳票の種類を識別する（ステップＳ２９）。
【００４７】
帳票仕分け部９は 帳票識別部６による識別結果の種類に基づいて、ソータ４００に帳票を指定ポケット１５に排出させる（ステップＳ３０）。これにより、本実施形態の帳票再識別処理が終了する。
【００４８】
上述したように、本実施形態の帳票識別システム１は、蛍光インクを用いて印字された識別子を２つ印字し、２つの識別子の比較に基づいて認識を行うことにより、帳票のプレ印刷の影響を受けずに識別子を認識することが可能となる。したがって、識別精度の高い帳票識別システムを提供することが可能となる。
【００４９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
例えば、上述の実施形態では、識別子として文字列を用いたが、バーコードとして印字しても良い。バーコードは一部の欠落に強いため、帳票のプレ印刷の影響を受けづらい。したがって、より識別精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１…帳票識別システム、２…帳票搬送部、３…帳票識別サーバ、４…設定端末、５…イメージ取得部、６…帳票識別部、7…識別子印字部、8…パターン認識部、９…類似度算出部、１０…類似度比較部、１１…帳票識別情報記憶部、１２…認識辞書記憶部、１３…帳票仕分け部
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、帳票識別システム、帳票識別方法、および帳票識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関では、各支店において取り扱われた振込依頼書による電気料金、水道料金、電話料金等の公共料金や税金などの管理、仕分けのために、計算センターで本店や各支店から振込依頼書の収納済通知書を集め、帳票識別システムによって各帳票の記載事項を読み取り、払込先ごとに帳票をソートし、振込金額を合計するなどの処理を行っている。
【０００３】
この帳票識別システムでは、最初（１パス目）の読み取りで帳票の種類が識別できなかった（識別リジェクトした）ためにポケットに分類できなかった帳票を、オペレータが帳票イメージや帳票を確認して種類を設定し、そのリジェクトした帳票束をもう一度読み取り（２パス目）、オペレータが設定した帳票の種類に従ってポケットに分類する、ということが一般的に行われている。
【０００４】
ここで、２パス目で読み取りが行われた各帳票と、オペレータが設定した帳票の種類とを紐付ける方法として、１パス目において帳票に識別子として文字やバーコードを印刷し、この識別子とオペレータの設定した種類とを関連付けておき、２パス目に光学式文字読取装置（ＯＣＲ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）やバーコードリーダ等で読み取った識別子に基づいてオペレータの設定を取り出し、帳票の仕分けを行う方法がある。
【０００５】
また、帳票上に紫外線等の特殊な光源で読み取ることができる透明インク（蛍光インク）で印字した文字に紫外線を照射して励起させ、これにより発光する可視光をイメージセンサで検出して文字を読み取ることで、プレ印刷部分に識別子が重なっていても、文字列のみを認識することが可能な文字読取装置がある。
【０００６】
しかしながら、帳票の紙自体に蛍光増白剤が含まれている場合や、帳票にプレ印刷したインクの種類などによって、帳票自体やプレ印刷の部分が紫外線によって発光してしまう場合、もしくはプレ印刷部分に識別子が重なった部分が発光しない場合など、識別子を正しく認識できないという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１４５３８３号公報
【特許文献２】特開２００２−１５３１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明が解決しようとする課題は、プレ印刷部分に識別子が重なっていて印刷された場合においても、印字された識別子の認識精度が高い帳票識別システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の帳票識別システムは、帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、を備える。帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、認識部の認識結果に基づいて記憶部を参照して識別する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態の帳票識別システムのハードウェア構成を示すブロック図
【図２】実施形態の帳票識別システムの機能構成を示すブロック図。
【図３】実施形態の帳票識別システムの帳票認識処理の動作の一例を示すフローチャート。
【図４】実施形態の帳票識別システムに入力される帳票の一例を示す図。
【図５】実施形態に係る識別子印字部により印字された帳票の一例を示す図。
【図６】実施形態に係る帳票再識別処理の一例を示すフローチャート。
【図７】実施形態に係るパターン認識部による文字認識処理の一例を示す図。
【図８】実施形態に係るパターン認識部による文字認識処理の一例を示す図。
【図９】実施形態に係るパターン認識部により算出された類似度の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施形態の帳票識別システムについて図１乃至図９を参照して説明する。
【００１２】
図１は本実施形態の帳票識別システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１３】
帳票識別システム１は、金融機関の営業店それぞれから集められてきた帳票を装填されたホッパ１００から、帳票１枚１枚を取り込んで記載事項を読み取ってイメージデータを作成するスキャナ２００と、スキャナ２００が読み取った帳票の種類の判定と帳票の文字認識とを行うサーバＰＣ３００と、文字認識処理が完了した帳票１枚１枚をサーバＰＣ３００が判定した種類毎に、ソートポケット４００ａ，４００ｂ，４００ｃ，４００ｄ…にソートするソータ４００とを備えている。なお、本実施形態のスキャナ２００は、紫外線ランプ２０１を光源として備えており、紫外線のみにより発光するインクで印字された文字なども読み取ることが可能である。また、サーバＰＣ３００は文字認識のみでなく、バーコードなども認識可能である。すなわち、サーバＰＣ３００は、パターン認識を行う。
【００１４】
図２は本実施形態の帳票識別システム１の機能構成の一例を示す図である。帳票識別システム１は、帳票搬送部２、スキャナ２００とＰＣサーバ３００である帳票処理部３、設定端末４、帳票仕分け部１３、帳票の仕分けポケット１５から構成され、入力された帳票を識別して種類毎に仕分けポケット１５に排出する帳票識別処理を行う。帳票識別システム１が識別できなかった帳票は、オペレータによって種類を設定され、再度帳票識別システム１に入力される。
【００１５】
帳票搬送部２は、スキャナ２００の備えるホッパ１００から取り込まれた帳票を搬送する機能を備える。
【００１６】
帳票処理部３は、イメージ取得部５、帳票識別部６、識別子印字部７、パターン認識部８、類似度算出部９、類似度比較部１０、帳票識別情報記憶部１１、認識辞書記憶部１２から構成される。なお、これらは図１に示したスキャナ２００及びサーバＰＣ３００によって実現される。帳票処理部３は、入力された帳票を走査することによってその帳票のイメージデータを取得し、取得したイメージデータを用いて帳票の種類の識別を行う。また、帳票処理部３は帳票の文字認識を行う。
【００１７】
イメージ取得部５は、帳票を走査することによってその帳票のイメージデータを取得し、帳票識別部６に転送する機能を有する。なお、イメージ取得部５は、紫外線を照射する紫外線ランプを備え、蛍光インクによって印字された帳票のイメージデータも取得可能である。
【００１８】
帳票識別部６は、帳票識別情報記憶部１１に記録されている帳票識別情報に基づいて、イメージ取得部５で読み込まれた帳票の種類を識別する機能を有する。帳票識別部６は、例えば帳票の種類ごとに固有のＩＤ、バーコード、帳票の罫線の位置、もしくは帳票に印字された文字や記入された文字などの帳票識別情報を読み取って、あらかじめ情帳票識別情報記憶部１１に登録された帳票の種類ごとの帳票識別情報を参照して識別する。帳票識別部６は、種類を識別した帳票に識別子を付与する。すなわち、帳票識別情報記憶部１１は、帳票を識別するための帳票識別情報を記憶している。
【００１９】
識別子印字部７は、例えばプリンタであり、帳票裏面の所定の位置に例えば連続した文字列などの識別子を複数印字する。なお、印字する文字列は同一の文字列である。また、識別子印字部７であるプリンタは、例えば蛍光インクのインクリボンをカートリッジとして備えたインクリボン方式のプリンタである。この蛍光インクは、例えば３６０ｎｍ〜３８０ｎｍ程度の紫外線を照射することで励起され可視光を発光する。なお、識別子印字部７は、インクジェット方式のヘッドで構成されていてもよい。
【００２０】
パターン認識部８は、類似度算出部９と類似度比較部１０とを備え、認識辞書記憶部１２に記憶された認識辞書を参照して入力された帳票の文字認識を行う。認識辞書記憶部１２には、標準パターンが認識辞書として記憶されている。すなわち、パターン認識部８は、認識辞書を参照しつつ、帳票の文字認識を行う。
具体的には、パターン認識部８は、帳票のイメージデータから一文字ごと（パターン一つずつ）のイメージを切り出す文字抽出処理を行い、文字認識を行う。より詳細には、パターン認識部８の類似度算出部９は、一文字ごとのイメージデータと認識辞書記憶部１２内の標準パターンとの類似度を複合類似度法などを用いて算出する。類似度比較部１０は、類似度算出部９に出力された類似度を、複数の識別子の同じ箇所の文字毎に比較し、類似度が最も高い標準パターンを採用する。すなわち、パターン認識部８は、類似度比較部１０が採用した標準パターンを文字イメージの認識結果として出力する。
【００２１】
帳票仕分け部１３は、帳票識別部６が識別した帳票の種類に基づいて、識別された帳票が指定ポケット１５に入るようソータ４００を制御する機能を有する。すなわち、帳票識別部６が種類を識別できた帳票は、帳票仕分け部１３の指示よって、ソータ４００が種類に応じて指定ポケット１５に排出する。帳票識別部６が種類を識別できない帳票は、ソータ４００がリジェクトポケット（図示しない）に排出する。
【００２２】
設定端末４は、例えばパーソナルコンピュータである。オペレータは、帳票識別部６が識別できなかった帳票の種類を判定し、設定端末４を用いて、判定した種類を入力する。 帳票処理部６は、入力された帳票の種類を識別子と共に帳票識別情報記憶部１１に登録する。
【００２３】
ここで、図３を参照して、金融機関で振込依頼書による国民健康保険の払い込みを処理し、自治体毎に仕分けする場合の帳票識別システム１の帳票識別処理について説明する。
【００２４】
図３は本実施形態に係る帳票識別処理の一例を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、スキャナ２００が、ホッパ１００から処理対象の帳票を帳票識別部３に取り込む（ステップＳ１０）。スキャナ２００が取り込んだ帳票は、イメージ読取部５に読み取られ、帳票のイメージデータを取得される（ステップＳ１１）。入力される帳票の一例を図４に示す。
【００２６】
図４は、国民健康保険の振込み依頼の帳票である。図４（ａ）は帳票の表面であり、図４（ｂ）は帳票の裏面である。本実施形態では（ａ）の表面に振込みに関する内容が記載されており、（ｂ）の裏面には振込みの際の注意事項が印刷されている。なお、裏面が白紙の場合もある。
【００２７】
帳票処理部３に帳票のイメージデータが取得されると、帳票識別部６が、帳票識別情報記憶部１１の帳票識別情報に基づいて、入力された帳票の種類を識別する（ステップＳ１２）。本実施形態では、入力された帳票から取得した帳票のフォーマットを、帳票識別情報記憶部１１に登録された帳票の種類ごとのフォーマットと照合して入力された帳票の種類を識別する。
【００２８】
帳票識別部６が入力された帳票を識別できた場合（ステップＳ１３がＹｅｓ）、パターン認識部８は帳票の文字認識を行う（ステップＳ１４）。帳票仕分け部１３は、識別された帳票の種類に基づいて、ソータ４００に対象の帳票を指定ポケット１５に排出させ（ステップＳ１５）、帳票識別処理を終了する。
【００２９】
帳票識別部６は入力された帳票の種類を識別できなかった場合（ステップＳ１３がＮｏ）、識別子印字部７は識別できなかった帳票に、２列の識別子１６ａ、１６ｂを印字する（ステップＳ１６）。なお、本実施形態では、印字は帳票の裏面に行う。
【００３０】
図５に、図３のステップＳ１６で識別子１６ａ、識別子１６ｂを印字された帳票の一例を示す。図５に示すように本実施形態では、図３のステップＳ１６で印字された識別子１６ａはプレ印刷部分と重なっているため、紫外線を照射しても発光せず、正しく認識されない恐れがある。
【００３１】
なお、本実施形態はステップＳ１６で数字を印字しているが、印字する識別子は数字に限らず、アルファベットなどでも良い。また、識別子を印字する方向は、図５では同一行に横方向だが、縦方向に印字してもよい。また、２列に分けて印字してもよい。
【００３２】
なお、識別子を印字する場所はあらかじめ設定されている。また、帳票をホッパ１００にセットする毎に印字する場所を変更することも可能である。また、帳票のサイズごと印字する場所を変更してもよい。
【００３３】
帳票識別部６が印字した後、帳票仕分け部１３は、ソータ４００に種類を識別できなかった帳票をリジェクトポケットに排出させ（ステップＳ１７）、１回目の帳票識別処理を終了する。
【００３４】
ここで、帳票識別部６が帳票の種類を識別できず、ソータ４００のリジェクトポケットに排出された帳票は、オペレータによって一枚ずつ確認され、帳票の種類を設定される。具体的には、設定端末４にリジェクトされた帳票のイメージデータが表示される。オペレータは表示されたイメージデータを確認して帳票の種類を特定する。オペレータは、特定した帳票の種類を設定端末４を用いて帳票処理部３に入力する。帳票処理部３は、入力された帳票ごとの種類と、この帳票の識別子と対応付けて帳票識別情報記憶部１１に登録する。
【００３５】
その後、リジェクトされた帳票は、帳票識別部６によって帳票再識別処理を行われる。図６を参照して帳票再識別処理について説明する。
【００３６】
図６は本実施形態に係る帳票識別部６の帳票再識別処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、帳票搬送部２によって、対象の帳票が帳票処理部３に入力される（ステップＳ２０）。帳票が入力されると、イメージ取得部５は、入力された帳票に紫外線を照射し（ステップＳ２１）、蛍光インクで印字された識別子のイメージデータを取得する（ステップＳ２２）。本実施形態では図５に示した識別子１６ａと識別子１６ｂの２つのイメージデータが取得される。
【００３８】
続いて、パターン認識部８は、識別子の文字認識を行う。図７に識別子のイメージデータの一例を示す。なお、図７に示すように、識別子１６ａは図５に示したプレ印刷部分に重なった部分のイメージデータが取得できなかったとする。
【００３９】
ここで、図８及び図９を参照してパターン認識部８が行う文字認識について具体的に説明する。
【００４０】
まず、パターン認識部８の類似度算出部９は、ステップＳ２２で取得された各識別子の１つ目の文字のイメージを抽出する（ステップＳ２３）。続いて類似度算出部９は、抽出した各文字イメージと認識辞書記憶部１２に登録された各標準パターンとの類似度を算出する（ステップＳ２４）。
【００４１】
図８にステップＳ２３およびステップＳ２４のイメージ図を示す。図８に示すように、Ｓ２３で識別子１から抽出された１つ目の文字イメージを文字１とする。また、識別子２から抽出された１つ目の文字イメージを文字２とする。
【００４２】
また、図９に文字１と文字２について、類似度算出部９よって算出された類似度の一例を示す。図９は、文字１および文字２について、標準パターンごとに算出された類似度を示す類似度テーブル１９である。
【００４３】
図９西消すように、文字１に対する標準パターン「０」の類似度は「３３」である。文字２に対する標準パターン「０」の類似度は「２５」である。文字１に対する標準パターン１の類似度は「５６」である。文字２に対する標準パターン１の類似度は「９７」である。文字１に対する標準パターン２の類似度は「５７」である。文字２に対する標準パターン２の類似度は「３４」である。文字１に対する標準パターン３の類似度は「２８」である。文字２に対する標準パターン３の類似度は「２３」である。文字１に対する標準パターン４の類似度は「２２」である。文字２に対する標準パターン４の類似度は「１８」である。文字１に対する標準パターン５の類似度は「３４」である。文字２に対する標準パターン５の類似度は「２１」である。文字１に対する標準パターン６の類似度は「１２」である。文字２に対する標準パターン６の類似度は「３３」である。文字１に対する標準パターン７の類似度は「６０」である。文字２に対する標準パターン７の類似度は「３０」である。文字１に対する標準パターン「８」の類似度は「１３」である。文字２に対する標準パターン８の類似度は「１０」である。文字１に対する標準パターン９の類似度は「１９」である。文字２に対する標準パターン９の類似度は「１２」である。
【００４４】
類似度比較部１０は、標準パターン毎に算出された各文字の類似度に基づいて、最も類似度が高い標準パターンを採用する（ステップＳ２５）。すなわち、類似度比較部１０は最も類似度が高い標準パターンを認識結果とする。ここで、図９に示すように、文字１に対して類似度が最も高い標準パターンは「７」である。一方、文字２に対して類似度が最も高い標準パターンは「１」（網掛け）である。パターン認識部８は、このように文字ごとに類似度が高い標準パターンが異なる場合は、より高い類似度の標準パターンを採用する。したがって、パターン認識部８はここでは「１」を採用する。
図６のステップＳ２６に戻る。類似度算出をしていない文字が識別子に存在する場合は（ステップＳ２６がＮｏ）、次の文字を抽出し（ステップＳ２７）、ステップＳ２４からの処理を繰り返す。
【００４５】
最後の文字まで類似度を算出した場合は（ステップＳ２６がＹｅｓ）、パターン認識部８は、類似度比較部１０が順次採用した標準パターンを識別子の認識結果とする（ステップＳ２８）。
【００４６】
帳票識別部６は、パターン認識部８によって認識された識別番号に基づいて帳票識別情報記憶部１１を検索し、帳票の種類を識別する（ステップＳ２９）。
【００４７】
帳票仕分け部９は 帳票識別部６による識別結果の種類に基づいて、ソータ４００に帳票を指定ポケット１５に排出させる（ステップＳ３０）。これにより、本実施形態の帳票再識別処理が終了する。
【００４８】
上述したように、本実施形態の帳票識別システム１は、蛍光インクを用いて印字された識別子を２つ印字し、２つの識別子の比較に基づいて認識を行うことにより、帳票のプレ印刷の影響を受けずに識別子を認識することが可能となる。したがって、識別精度の高い帳票識別システムを提供することが可能となる。
【００４９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
例えば、上述の実施形態では、識別子として文字列を用いたが、バーコードとして印字しても良い。バーコードは一部の欠落に強いため、帳票のプレ印刷の影響を受けづらい。したがって、より識別精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１…帳票識別システム、２…帳票搬送部、３…帳票識別サーバ、４…設定端末、５…イメージ取得部、６…帳票識別部、7…識別子印字部、8…パターン認識部、９…類似度算出部、１０…類似度比較部、１１…帳票識別情報記憶部、１２…認識辞書記憶部、１３…帳票仕分け部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、
前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、
前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、
前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、
を備え、
前記帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識部の認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別する帳票識別システム。
【請求項２】
帳票のイメージを読み取るステップと、
読み取られた帳票イメージに基づいて、前記帳票の種類を識別するステップと、
種類を識別された前記帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字するステップと、
種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶部に記憶するステップと、
種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識するステップと、
種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別するステップと、
を備える帳票識別方法。
【請求項３】
帳票の識別情報を記憶する記憶部を備え、前記記憶部を参照して前記帳票の種類を識別する帳票識別システムの帳票識別プログラムであって、
コンピュータに、
帳票のイメージを読み取る機能と、
読み取られた帳票イメージに基づいて、前記帳票の種類を識別する機能と、
種類を識別された前記帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する機能と、
種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて前記記憶部に記憶する機能と、
種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する機能と、
種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別する機能と、
を実現させる帳票識別プログラム。
【請求項１】
帳票のイメージを読み取り、この読み取った帳票イメージに基づいて、帳票の種類を識別する帳票識別部と、
前記帳票識別部で種類を識別された帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する識別子印字部と、
前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶する記憶部と、
前記帳票識別部で種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する認識部と、
を備え、
前記帳票識別部は、種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識部の認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別する帳票識別システム。
【請求項２】
帳票のイメージを読み取るステップと、
読み取られた帳票イメージに基づいて、前記帳票の種類を識別するステップと、
種類を識別された前記帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字するステップと、
種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて記憶部に記憶するステップと、
種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識するステップと、
種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別するステップと、
を備える帳票識別方法。
【請求項３】
帳票の識別情報を記憶する記憶部を備え、前記記憶部を参照して前記帳票の種類を識別する帳票識別システムの帳票識別プログラムであって、
コンピュータに、
帳票のイメージを読み取る機能と、
読み取られた帳票イメージに基づいて、前記帳票の種類を識別する機能と、
種類を識別された前記帳票に付与された識別子を蛍光インクで前記帳票に複数印字する機能と、
種類が識別できなかった帳票に対して入力された帳票の識別情報に、前記識別子を対応付けて前記記憶部に記憶する機能と、
種類が識別できなかった帳票に印字された前記複数の識別子を認識する機能と、
種類が識別できなかった帳票の種類を、前記認識結果に基づいて前記記憶部を参照して識別する機能と、
を実現させる帳票識別プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１２−２５２６５７（Ｐ２０１２−２５２６５７Ａ）
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１２６７５４（Ｐ２０１１−１２６７５４）
【出願日】平成２３年６月６日（２０１１．６．６）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月６日（２０１１．６．６）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]