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IMAGE ANALYSIS PROGRAM UPDATE_EN commons meetings

Patent code P180014920
File No. GI-H29-48
Posted date Apr 27, 2018
Application number P2018-075772
Publication number P2019-185407A
Date of filing Apr 10, 2018
Date of publication of application Oct 24, 2019
Inventor
  • (In Japanese)佐藤惇哉
  • (In Japanese)山田貴孝
  • (In Japanese)小出トオル
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人岐阜大学
Title IMAGE ANALYSIS PROGRAM UPDATE_EN commons meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image analysis program that is suitable for counting oil-blotting papers, which has been performed manually, because there was no need for special apparatus or equipment, especially because of a small number of thin papers used so far.
SOLUTION: An image analysis program, which counts boundaries between papers from images of stacked paper sheets, causes an information processor to execute steps of: extracting boundary lines (edges) between papers from an input image by a canny method using a genetic algorithm; removing noise from edge aspect ratios and number of pixels; acquiring straightness (voting value) of each edge by Hough transform, acquiring straight lines corresponding to a maximum vote value, repeating processing of removing edges corresponding to the acquired straight lines and repeating such processing until all edges disappear; and calculating the acquired number of straight lines as number of sheets of paper.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

積層された紙類の枚数を算出する簡単な方法としては、全体の質量を1枚辺りの質量で除して枚数を求めるもの、紙葉に光りを照射して、その透過光量を光学センサにより検知するもの、紙葉を挟んで電極を配置し、静電容量を測定する方法などがある。これらは紙葉の数を直接計数するのではなく、代用特性として質量、透過光量や静電容量をとらえ、これに基づいて判定するものである。

しかし、薄紙の場合や嵩張る場合などには正確に計数することが困難であり、処理量が多い場合には作業性に問題があるため、以下に述べるような種々の提案がなされてきた。

例えば、「搬送紙葉厚み検知装置」(特許文献1)には、紙葉の搬送路上に配置された基準ローラと、この基準ローラに弾性的に押しつけられ前記基準ローラと共に紙葉を挟持する検知ローラと、紙葉が挟持されたとき検知ローラが紙葉の厚みに対応して生じる変位を検知して電気信号に変換する検知器などを備えた装置が提案されている。この装置は重なって搬送された場合でも識別可能であり、連続的に計数できる点で優れているが、紙葉が薄い場合には、検知することが困難である。

「冊子類の員数装置」(特許文献2)には、冊子の背の部分を光源で照射し、反射光をプリズムと集光レンズを介してホトトランジスタに導き、冊子の凹凸に応じた電気信号に変換する装置が記載されている。同様な思想で「板紙の積み上げ枚数計測装置」(特許文献3)には、2つ折り部をコンベア側方に向けて積み上げられた段ボールシートをCCDカメラで撮像し、明暗パターンの数をカウントして計数するという例や、「折り加工された用紙の枚数の計数方法」(特許文献4)には、背部の前方斜めより光りを照射し、凹部に影部を生じさせ、カラーで撮像して三原色に分離したのち、色の強さによる多値化した色信号に変換し、色の強さによって凹部の影と非影部を判別して計数する例がある。これらはある程度の厚みと明暗が現れやすい場合には有効であるが、やはり薄紙などに適用することは難しいと思われる。

また、「束数計数装置」(特許文献5)には、積み重ねたシート束の側面にスリット光を照射して画像を取得し、映像信号を二値化して破線状の明線像とし、この破線状像の明部の数を計数する装置が示されている。スリット光照明によって、照明部分と非照明部分とのコントラストが大きいので、ノイズの影響が小さく、信号の二値化によって個々のシート束が検出できるが、束を構成する一枚単位での検出を意図したものではない。

さらに、「シート積み重ね体のシート枚数自動計数方法および装置」(特許文献6)は、シート積み重ね体の1側面に沿ってカメラを一定速度で移動させながら、所定枚数のシートからなる撮影単位を順次撮影し、画像中のシート間隙画像の2値化像を、所定の構成を有するウインドセグメント群に対比することによって次の撮影タイミングの補正制御を行うというものである。従来手めくり計数以外に計数方法のなかった厚紙などの自動計数には有効であるが、薄紙や枚数の少ない場合の計数には適用が困難と思われる。

その他、「枚数計測方法および枚数計測装置」(特許文献7)は、紙山の高さ方向に沿ってラインCCDセンサをスキャンして得られた画像において、紙境界部を強調化するフィルタリング処理を行い、境界部分の濃淡データを加算して得られた濃淡分布に対して閾値を算出して境界を抽出するというものである。紙境界方向に加算することでノイズ情報成分が弱められる、境界情報がより強くなる点で優れており、210μm(プリンタ用紙)の厚みまでの測定は可能であるが、更に薄い厚みの紙(例えば脂取り紙など)について記載の装置が適用できるかは不明である。また、「紙葉計数装置」(特許文献8)は、発光ダイオード等の光源により照明された紙葉の端面と紙葉間の隙間による反射光パターンを検出し、端面対応の信号及び隙間対応の信号と閾値を比較して、端面の出力信号を検出し枚数を求めるというものである。紙葉の端面の反射率と、隙間の反射率の違い(隙間の方が、信号レベルが低い)により、閾値と比較して枚数を求めることが可能であるが、適当な紙の種類ごとに閾値を設定することが課題と思われる。

前記のいずれの提案においても薄い紙(特に脂取り紙など)で検討された例はなく、また低価格で入手可能な装置などを利用した構成にすることや、画像解析等の専門的な知識を必要としないこと(例えば閾値の設定)などの要望に十分に答えられるとは言い難い面もあった。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、画像解析プログラムに係り、特に紙葉等が積み重ねられた画像を解析して枚数を計測するプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
重ねられた紙葉に関して入力された画像から紙同士の境界を特定し計数する画像解析プログラムであって、
入力画像を、遺伝的アルゴリズムを用いたキャニー法によって紙同士の境界線(エッジ)を抽出(境界線を抽出した画像を「エッジ画像」という。)するステップと、
エッジの縦横比と画素数とからエッジ画像中のノイズを除去するステップと、
エッジ画像に対してハフ変換を適用して各エッジの直線らしさ(「投票値」という)を取得し、最大の投票値に該当する直線を取得するステップ、
取得された直線に該当するエッジとそれに近いエッジを、両方共にエッジ画像から除去するステップと、
再び前記ハフ変換を適用して、エッジ画像から直線に該当するエッジを除去するまでの2ステップを繰り返し、全てのエッジが無くなるまでこの処理を繰り返すステップと、
前記取得された直線の数を紙の枚数として算出するステップとを情報処理装置に実行させることを特徴とする画像解析プログラム。

【請求項2】
 
前記ノイズを除去するステップにおいて、エッジの縦横比(アスペクト比)が10以下であることを条件にノイズと判断して除去することを特徴とする請求項1に記載の画像解析プログラム。

【請求項3】
 
前記エッジ画像からエッジを除去するステップにおいて、除去されたエッジの重心座標から、15画素未満の重心座標を有する他のエッジを、前記それに近いエッジとして判断することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像解析プログラム。

【請求項4】
 
前記直線を取得するステップにおいて、各直線の中点のx座標を取得して昇順にソートし、隣り合う直線のx座標間の距離が8画素以下である場合、一つの直線として纏めることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の画像解析プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
State of application right Published
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