JP6177541B2 - 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム - Google Patents

文字認識装置、文字認識方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6177541B2
JP6177541B2 JP2013035143A JP2013035143A JP6177541B2 JP 6177541 B2 JP6177541 B2 JP 6177541B2 JP 2013035143 A JP2013035143 A JP 2013035143A JP 2013035143 A JP2013035143 A JP 2013035143A JP 6177541 B2 JP6177541 B2 JP 6177541B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
character
width direction
image
candidate
range
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2013035143A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2014164528A (ja
Inventor
洋平 小島
洋平 小島
杉本 喜一
喜一 杉本
拓馬 岡▲崎▼
拓馬 岡▲崎▼
健太 中尾
健太 中尾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Heavy Industries Machinery Systems Co Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems Ltd filed Critical Mitsubishi Heavy Industries Mechatronics Systems Ltd
Priority to JP2013035143A priority Critical patent/JP6177541B2/ja
Priority to SG11201506568XA priority patent/SG11201506568XA/en
Priority to PCT/JP2013/079265 priority patent/WO2014129018A1/ja
Priority to MYPI2015702775A priority patent/MY177406A/en
Publication of JP2014164528A publication Critical patent/JP2014164528A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6177541B2 publication Critical patent/JP6177541B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/62Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/63Scene text, e.g. street names
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/18Extraction of features or characteristics of the image
    • G06V30/18086Extraction of features or characteristics of the image by performing operations within image blocks or by using histograms
    • G06V30/18095Summing image-intensity values; Projection and histogram analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/62Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • G06V20/625License plates
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Character Input (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Description

本発明は、文字認識装置、文字認識方法及びプログラムに関し、特に、グレースケール画像に対して文字認識を行うための文字認識装置、文字認識方法及びプログラムに関する。
撮像装置によって撮像された撮像画像について文字認識を行う技術は、ナンバープレート認識を始めとして、様々な用途に応用されている。撮像画像に対する文字認識では、一般的に、撮像画像から2値化画像を生成する処理が行われ、更に、該2値化画像について文字認識処理が行われる。このような技術は、例えば、特許第3411795号(特許文献1)に開示されている。
撮像画像から2値化画像を生成し、該2値化画像に対して文字認識処理を行う技術の一つの問題は、撮像画像の画質が悪いと、良好な2値化画像が得られないことである。例えば、撮像画像においてコントラストが不十分であると、2値化処理において隣接した文字が連結した2値化画像が生成され、これは、文字認識の精度を低下させる。特許3798582号公報(特許文献2)は、2値化画像において接触している文字を分離する技術を開示しているが、この技術は、良好な2値化画像が得られないという問題を根本的に解決するものではない。
このような問題に対処するために、発明者らは、2値化処理を行わずに文字認識処理を行うこと、即ち、グレースケール画像(濃淡画像)に対して文字認識処理を行うことを検討している。そして、発明者らの検討によれば、2値化を行わずに文字認識処理を行う上での一つの問題は、各文字が存在する領域の候補(以下では、「文字候補領域」ということがある)を適切に設定することである。グレースケール画像に対して文字認識処理を行う場合に文字候補領域を不適切に設定すると、誤った文字認識結果が得られる、即ち、文字の誤認識が発生することになる。2値化画像では、ノイズを除去した後、(バックグラウンドが白である場合には)黒の画素が連続して存在する部分を文字候補領域であるとして設定する処理を行えばよいが、グレースケール画像については、このような処理を行うことはできない。多数の文字候補領域を適宜に設定することで、文字の誤認識を抑制することはできるが、その一方で、過剰に多数の文字候補領域を設定することは、文字認識処理におけるデータ処理量の増大、即ち、処理時間の長大化を招く。
このような背景から、グレースケール画像に対して文字認識処理を行う際に、適切に文字候補領域を設定するための技術を提供することが求められている。
特許第3411795号 特許3798582号公報
したがって、本発明の目的は、グレースケール画像に対して文字認識処理を行う際に、適切に文字候補領域を設定するための技術を提供することにある。
本発明の一の観点では、文字認識装置が、文字高さ方向範囲検出手段と、文字幅方向範囲検出手段と、文字中心候補領域決定手段と、文字候補領域設定手段と、文字認識手段と、文字識別結果確定手段とを具備する。文字高さ方向範囲検出手段は、グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、文字列が存在する、文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出する。文字幅方向範囲検出手段は、対象画像について、文字列の各文字が存在する文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を検出する。文字中心候補領域決定手段は、対象画像について、文字高さ方向における文字高さ方向範囲の中心を含み、文字幅方向における文字幅方向範囲の中心を含む領域として、文字列の各文字について文字中心候補領域を決定する。文字候補領域設定手段は、文字中心候補領域の各点について、対角線の交点が各点に一致する複数の矩形の文字候補領域を設定する。文字認識手段は、対象画像の複数の文字候補領域の部分のそれぞれに対して文字認識処理を行って、文字列の各文字について、複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得る。文字識別結果確定手段は、複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、文字列の各文字についての文字識別結果を確定する。
一実施形態では、文字高さ方向範囲検出手段は、対象画像の文字高さ方向の各位置について算出された、文字幅方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である第1射影ヒストグラムを生成し、第1射影ヒストグラムに対して平滑化処理を行って第1平滑化データを算出し、第1射影ヒストグラムと平滑化データとの差の符号が反転する位置として文字高さ方向範囲の上端と下端とを検出する。
一実施形態では、文字幅方向範囲検出手段は、対象画像の文字幅方向の各位置について算出された、文字高さ方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である第2射影ヒストグラムを生成し、第2射影ヒストグラムに対して平滑化処理を行って第2平滑化データを算出し、第2射影ヒストグラムと第2平滑化データとの差の符号が反転する位置から始点候補と終点候補とを検出し、始点候補のうちから文字列の各文字の文字幅方向範囲の始点を選択し、終点候補のうちから文字列の各文字の文字幅方向範囲の終点を選択する。
好適な応用例としては、本発明は、対象画像が、ナンバープレートが映されたプレート領域画像、又は、プレート領域画像に対して画像処理を行うことで得られる画像である場合に適用される。一実施形態では、対象画像が、ナンバープレートが映されたプレート領域画像に対して前処理を行うことで得られる画像であってもよい。前処理では、プレート領域画像に対して、高輝度になっている部分の輝度を抑制すると共に、画素の輝度の平均値と標準偏差とが、それぞれ、所定の値になるように線形変換を行う輝度補正処理が行われ、輝度補正処理によって得られた画像に対して微分フィルタによる処理が行われてエッジ画像が生成され、エッジ画像に含まれる文字輪郭線の内側を穴埋めする穴埋め処理が行われ、穴埋め処理で得られた画像に対して文字幅方向の低周波成分を除去する処理が行われる
本発明の他の観点においては、文字認識方法が、グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、文字列が存在する、文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出するステップと、対象画像について、文字列の各文字が存在する文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を検出するステップと、対象画像について、文字高さ方向における文字高さ方向範囲の中心を含み、文字幅方向における文字幅方向範囲の中心を含む領域として、文字列の各文字について文字中心候補領域を決定するステップと、文字中心候補領域の各点について、対角線の交点が各点に一致する複数の矩形の文字候補領域を設定するステップと、対象画像の複数の文字候補領域の部分のそれぞれに対して文字認識処理を行って、文字列の各文字について、複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得るステップと、複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、文字列の各文字についての文字識別結果を確定するステップとを具備する。
本発明の更に他の観点においては、プログラムが、演算装置を、下記手段として機能させる:グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、文字列が存在する、文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出する文字高さ方向範囲検出手段、対象画像について、文字列の各文字が存在する文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を検出する文字幅方向範囲検出手段、対象画像について、文字高さ方向における文字高さ方向範囲の中心を含み、文字幅方向における文字幅方向範囲の中心を含む領域として、文字列の各文字について文字中心候補領域を決定する文字中心候補領域決定手段、文字中心候補領域の各位置について、複数の文字候補領域を設定する文字候補領域設定手段、対象画像の複数の文字候補領域のそれぞれに対して文字認識処理を行って、複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得る文字認識手段、及び、複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、文字列の各文字についての文字識別結果を確定する文字識別結果確定手段。
本発明によれば、グレースケール画像に対して文字認識処理を行う際に、適切に文字候補領域を設定することができる。
本発明の一実施形態における文字認識装置の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態における文字認識方法の概要を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における前処理の内容を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における文字高さ方向範囲検出処理の内容を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における文字高さ方向範囲検出処理の内容を示す概念図である。 ナンバープレートの構成の例を示す概念図である。 図5Aのナンバープレートについて行われる文字高さ方向範囲検出処理の内容を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における文字幅方向範囲検出処理の内容を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における文字幅方向範囲検出処理の内容を示す概念図である。 本実施形態の文字認識方法における文字中心候補領域設定処理の内容を示すフローチャートである。 本実施形態の文字認識方法における文字中心候補領域設定処理の内容を示す概念図である。 本実施形態の文字認識方法における文字領域・文字認識結果確定処理の内容を示すフローチャートである。 文字中心候補領域の特定の点と、該特定の点について設定される文字候補領域との関係を示す概念図である。 本実施形態における文字領域・文字認識結果確定処理において設定される文字候補領域を示す概念図である。
図1は、本発明の一実施形態における文字認識装置1の構成を示すブロック図である。本実施形態では、文字認識装置1が、ナンバープレート認識に用いられる。即ち、文字認識装置1は、外部から供給されたプレート領域画像データ21に対して文字認識処理を行ってプレート認識データ22を生成する。ここで、プレート領域画像データ21とは、プレート領域画像、即ち、ナンバープレート(自動車登録番号標又は車両番号標)が映された画像の画像データであり、例えば、車両を撮影した撮像画像から、ナンバープレートに対応する部分を切り出す画像処理によって得られる。プレート領域画像データ21は、グレースケール画像の画像データであることに留意されたい。また、プレート認識データ22とは、文字認識処理によって得られた文字認識結果(即ち、認識された文字)を示すデータである。
文字認識装置1は、画像処理IC(integrated circuit)2と、外部インターフェース3と、外部記憶装置4と、メモリ5と、ROM(read only memory)6とを備えている。外部インターフェース3は、外部から受け取ったプレート領域画像データ21を、画像処理IC2に供給する。外部記憶装置4は、文字認識装置1における文字認識処理において生成されるデータを保存する。外部記憶装置4に保存されるデータは、プレート認識データ22を含んでいる。メモリ5は、画像処理IC2による演算処理のワーキングエリアとして使用される。ROM6は、画像処理IC2によって実行されるプログラムを保存している。ROM6に記憶されているプログラムは、文字認識処理を実行するためのプログラムである文字認識ソフトウェア6aを含んでいる。
画像処理IC2は、演算モジュール11と、画像入力インターフェース12と、データ入出力インターフェース13と、メモリコントローラ14と、ROMコントローラ15とを備えている。演算モジュール11と、画像入力インターフェース12と、データ入出力インターフェース13と、メモリコントローラ14と、ROMコントローラ15とは、内部バス16によって接続されている。演算モジュール11は、メモリ5をワーキングエリアとして使用しながら文字認識ソフトウェア6aを実行して、プレート領域画像データ21に対する文字認識処理を行う。画像入力インターフェース12は、画像処理IC2にプレート領域画像データ21を入力するために用いられるインターフェースである。データ入出力インターフェース13は、外部記憶装置4へのアクセスを行うためのインターフェースである。メモリコントローラ14は、メモリ5へのアクセスを行うためのインターフェースである。また、ROMコントローラ15は、ROM6へのアクセスを行うためのインターフェースである。
以下に述べられる文字認識方法の各処理は、図1に示されているハードウェアを用いて実行される。以下では、本実施形態の文字認識方法について、詳細に説明する。
図2は、本実施形態における文字認識方法を示すフローチャートである。上述の文字認識ソフトウェア6aは、この文字認識方法を実行するためのプログラムコード群である。
本実施形態の文字認識方法は、概略的には、前処理(ステップS01)、文字高さ方向範囲検出処理(ステップS02)、文字幅方向範囲検出処理(ステップS03)、文字中心候補位置領域設定処理(ステップS04)、及び、文字領域、文字認識結果確定処理(ステップS05)を含んでいる。以下、それぞれの処理について、詳細に説明する。
1.前処理
まず、プレート領域画像データ21に対して、前処理(ステップS01)が行われる。前処理とは、文字の周辺の外乱成分を可能な限り排除し、また、文字を構成する線(文字線)を強調するための画像処理である。なお、以下に説明される前処理は、精度の高い文字認識を行うために好適であるが、原理的には必須ではないことに留意されたい。
前処理(ステップS01)では、まず、輝度補正処理が行われる(ステップS11)。輝度補正処理では、まず、ハレーション等により高輝度になっている部分の輝度を抑制する処理が行われ、更に、画素の輝度の平均値と標準偏差とが、それぞれ、所定の値になるように線形変換が行われる。
更に、ステップS01の輝度補正によって得られた画像データに対し、Sobelフィルタその他の微分フィルタによる処理が行われ、エッジ画像が生成される(ステップS12)。エッジ画像には、文字輪郭線が現れる。
得られたエッジ画像に対し、エッジ画像に含まれる文字輪郭線の内側を穴埋めする処理が行われ、穴埋め画像が生成される(ステップS13)。このような穴埋め処理は、例えば、エッジ画像に対し、最大値フィルタと最小値フィルタによる処理を行うことで実現できる。この場合、文字幅方向(即ち、水平方向)におけるフィルタサイズは、例えば、文字線の太さ程度に選択され、文字高さ方向(即ち、垂直方向)におけるフィルタサイズは、1画素に選択される。ここで、プレート領域画像及びエッジ画像には、全体としては、水平方向に文字が並んでいることに留意されたい。
更に、ステップS13における処理で得られた穴埋め画像に対し、文字幅方向の低周波成分を除去する処理が行われる(ステップS14)。この処理は、車両のバンパーやトランク等、ナンバープレートの文字以外の像が穴埋め画像に含まれている場合に、該像を除去するために行われる。より具体的には、最小値フィルタによる処理を行い、更に、最大値フィルタによる処理を行った後、ステップS13で得られる穴埋め画像との差分を算出することで行われる。該差分の画像データが、ステップS14で得られる画像データである。
以上で、前処理が完了する。前処理によって得られた画像の画像データは、外部記憶装置4に保存される。ここで、前処理によって得られる画像は、(2値化画像ではなく)グレースケール画像であることに留意されたい。
2.文字高さ方向範囲検出処理
続いて、前処理(ステップS01)によって得られた画像データに対して、文字高さ方向範囲検出処理が行われる(ステップS02)。文字高さ方向範囲検出処理とは、処理対象の画像(即ち、前処理によって得られた画像)において、文字列が存在する文字高さ方向の範囲(文字高さ方向範囲)の上端と下端を検出する処理である。図4Aは、文字高さ方向範囲検出処理において行われる処理を示すフローチャートであり、また、図4Bは、文字高さ方向範囲検出処理を概念的に説明する図である。
まず、y軸射影ヒストグラムが生成される(ステップS21)。ここで、y軸射影ヒストグラムとは、画像の文字高さ方向の各位置について算出された、文字幅方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である。図4Bに図示されているように、y軸が画像の垂直方向に、x軸が水平方向に定められたxy座標系を規定した場合、座標(x,y)にある画素の輝度をB(x,y)として、y軸射影ヒストグラムは、次式(1)で定義されるSΣ1(y)として得られる:
Σ1(y)=ΣB(i、y) ・・・(1)
ここで、Σは、y軸座標がyである全画素についての和である。図4Bにおいて、グラフ31は、y軸射影ヒストグラムSΣ1(y)を表わしている。
更に、y軸射影ヒストグラムSΣ1(y)に対して平滑化フィルタによる処理(平滑化処理)が行われて平滑化データが算出される(ステップS22)。平滑化フィルタのフィルタサイズは、1文字の高さに相当するサイズに選ばれる。本実施形態では、平滑化処理として移動平均を算出する処理が用いられる。即ち、平滑化データとして、y軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の移動平均S^Σ1(y)が算出される。図4Bにおいて、グラフ32は、移動平均S^Σ1(y)を表わしている。
更に、y軸射影ヒストグラムSΣ1(y)と、その移動平均S^Σ1(y)とを用いて、文字高さ方向範囲の上端と下端が検出される(ステップS24)。ステップS24における、文字高さ方向範囲の上端と下端の検出では、まず、平滑化データが最大値をとる文字高さ方向の位置であるピーク点33が検出される。本実施形態では、移動平均S^Σ1(y)が最大値をとるy座標が、ピーク点33として検出される。更に、ピーク点33を始点として平滑化データの値がy軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の値よりも大きくなる位置が検索され、平滑化データの値がy軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の値よりも大きくなる位置が、文字高さ方向範囲の上端及び下端の位置として検出される。図4Bにおいて、符号34は、ステップS24で検出された、文字高さ方向範囲の上端を示しており、符号35は、文字高さ方向範囲の下端を示している。
平滑化データとして移動平均S^Σ1(y)が用いられる本実施形態では、移動平均S^Σ1(y)がy軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の値よりも大きくなる位置が、文字が存在する領域の上端34及び下端35の位置として検出される。ここで、移動平均S^Σ1(y)がy軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の値よりも初めて大きくなる位置が上端34及び下端46の位置として検出されてもよい。また、文字高さ方向の所定数の一連の画素にわたって移動平均S^Σ1(y)がy軸射影ヒストグラムSΣ1(y)の値よりも大きくなる場合に、当該一連の画素のいずれか(典型的には中央の画素)のy座標が、上端34及び下端46の位置として検出されてもよい。
更に、プレート領域画像が、1段プレート、2段プレートのいずれの画像であるかが判定される(ステップS24)。プレート領域画像が2段プレートの画像である場合、上記のステップS21〜S23の処理では、ナンバープレートに含まれる2つの文字列の一方について、上端34及び下端35を検出する処理が行われることになる。そこで、プレート領域画像が2段プレートの画像である場合、上端34、下端35を検出する処理が行われていない他方の文字列について上記のステップS21〜S23の処理と同じ処理が行われ、該他方の文字列の、文字高さ方向範囲の上端と下端とが検出される(ステップS25)。
ここで、プレート領域画像に移されているナンバープレートが1段プレート、2段プレートのいずれであるかが予め分かっている場合には、1段プレート、2段プレートのいずれの画像であるかの判定(ステップS24)は行わなくてもよい。プレート領域画像に撮像されているナンバープレートが1段プレートである場合には、上記のステップS21〜S23の処理で、文字高さ方向範囲検出処理が完了する。また、プレート領域画像に移されているナンバープレートが2段プレートである場合には、ステップS25において、上端34、下端35を検出する処理が行われていない他方の文字列について、再度、上記のステップS21〜S23の処理と同じ処理が行われる。
例えば、日本国のナンバープレートに記載される文字は、図5Aに図示されているように、相対的に小さな文字で構成される地名53の文字と分類番号54の文字が水平方向に並んだ上段の文字列51と、相対的に大きな文字で構成される一連指定番号55と平仮名56とが並んだ下段の文字列52とを含んでいる。そこで、日本国のナンバープレートについての文字認識処理においては、ステップS24における1段プレート、2段プレートのいずれの画像であるかの判定は行われなくてもよい。
そして、日本国のナンバープレートのプレート領域画像について文字認識を行う場合、ステップS21〜S23の処理では、下側の文字列52について、文字高さ方向範囲の上端34と下端35とが検出されることになる。この場合、図5Bに図示されているように、ステップS21〜S23の処理が行われた後、上段の文字列51について上記のステップS21〜S23の処理と同じ処理が行われ、上段の文字列51の、文字高さ方向範囲の上端と下端とが検出されてもよい(ステップS26)。
上記の文字高さ方向範囲検出処理によって検出された上端、下端の位置を示す上下端データは、外部記憶装置4に保存される。
3.文字幅方向範囲検出処理
更に、前処理(ステップS01)によって得られた画像データに対して、文字幅方向範囲検出処理が行われる(ステップS03)。文字幅方向範囲検出処理とは、各文字が存在すると考えられる水平方向の範囲(以下、「文字幅方向範囲」という。)の、水平方向における始点の候補(始点候補)及び終点の候補(終点の候補)を検出する処理である。なお、文字幅方向範囲検出処理で検出される始点候補は、あくまで「候補」であり、各文字が存在する領域の、水平方向における始点として最終的に決定されるわけではないことに留意されたい。同様に、終点候補は、あくまで「候補」であり、各文字が存在する領域の、水平方向における終点として最終的に決定されるわけではない。
図6は、文字幅方向範囲検出処理において行われる処理を示すフローチャートであり、また、図7は、文字幅方向範囲検出処理を概念的に説明する図である。まず、x軸射影ヒストグラムが生成される(ステップS31)。ここで、x軸射影ヒストグラムとは、画像の水平方向の各位置について算出された、垂直方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である。図7を参照して、座標(x,y)にある画素の輝度をB(x,y)とした場合、x軸射影ヒストグラムは、次式(2)で定義されるSΣ2(x)として得られる:
Σ2(x)=ΣB(x、j) ・・・(2)
ここで、Σは、x軸座標がxである全画素についての和である。図7において、グラフ41は、x軸射影ヒストグラムSΣ2(x)を表わしている。
更に、x軸射影ヒストグラムSΣ2(x)に対して平滑化フィルタによる処理(平滑化処理)が行われて平滑化データが算出される(ステップS32)。平滑化フィルタのフィルタサイズは、1文字の幅に相当するサイズに選ばれる。本実施形態では、平滑化処理として移動平均を算出する処理が用いられる。即ち、平滑化データとして、x軸射影ヒストグラムSΣ2(x)の移動平均S^Σ2(x)が算出される。図7において、グラフ42は、移動平均S^Σ2(x)を表わしている。
更に、x軸射影ヒストグラムSΣ2(x)と、その移動平均S^Σ2(x)とを用いて、各文字の文字幅方向範囲の始点候補及び終点候補が検出される(ステップS24)。本実施形態では、始点候補及び終点候補とは、画像の一方の端、より具体的には、左端から探索して検出される。即ち、始点候補は、各文字の文字幅方向範囲の始点の候補、終点候補は、文字幅方向範囲の終点の候補として検出される。始点候補及び終点候補の検出においては、各x座標について移動平均とx軸射影ヒストグラムとの差が算出され、始点候補及び終点候補は、移動平均とx軸射影ヒストグラムとの差の符号が逆転する位置として検出される。例えば、移動平均からx軸射影ヒストグラムを減じた差S^Σ2(x)−SΣ2(x)が各x座標について算出される場合、始点候補は、差S^Σ2(x)−SΣ2(x)の符号がプラスからマイナスに反転するx座標として算出され、終点候補は、差S^Σ2(x)−SΣ2(x)の符号がマイナスからプラスに反転するx座標として算出される。図7において、検出された始点候補は、記号“○”によって示されており、検出された終点候補は、記号“□”によって示されている。
以上の処理により、水平方向に並ぶ文字列の一つについて、始点候補及び終点候補を検出する処理が行われたことになる。プレート領域画像が2段プレートの画像である場合、始点候補及び終点候補の検出が行われていない他方の文字列について、上記のステップS31〜S33の処理が行われる(ステップS34)。検出された始点候補及び終点候補の位置は、始終点候補データとして、外部記憶装置4に保存される。
4.文字中心候補位置領域設定処理
文字中心候補位置領域設定処理(ステップS04)では、上述の文字高さ方向範囲検出処理によって検出された文字高さ方向範囲の上端及び下端の位置、及び、文字幅方向範囲検出処理によって検出された始点候補及び終点候補のデータに基づいて、各文字の文字中心候補領域を決定する。文字中心候補領域とは、各文字の中心が存在する位置の候補となる領域である。後で行われる文字領域、文字認識結果確定処理(ステップS05)においては、文字中心候補領域の内部のいずれかの位置が、各文字の中心が存在する位置として決定される。
文字中心候補領域の文字高さ方向(即ち、y軸方向)の範囲は、文字高さ方向範囲検出処理で検出された文字高さ方向範囲の中心位置を含む領域として決定される(ステップS41)。文字中心候補領域の文字高さ方向の範囲は、水平方向に並ぶ文字列に含まれる全ての文字について共通である。一例としては、文字高さ方向範囲検出処理で検出された上端のy座標yMAX、下端のy座標yMIN、及び、所定値mを用いて、(yMIN+yMAX)/2−mから(yMIN+yMAX)/2+mまでの範囲と決定される。この場合、各文字の中心の垂直方向における位置の候補に、(2m)画素の自由度があることになる。各文字の中心が存在する位置の候補に一定程度の自由度が与えられるのは、プレート領域画像にはナンバープレートが多少斜めに撮影されることが想定されるためである。
更に、各文字のそれぞれについて、文字中心候補領域の水平方向(即ち、x軸方向)の範囲が決定される(ステップS42)。各文字のそれぞれについての文字中心候補領域の水平方向の範囲の決定では、まず、上述の文字幅方向範囲検出処理で検出された始点候補及び終点候補から、各文字に対応する文字幅方向範囲の始点及び終点のペアが選択される。ここで、文字幅方向範囲の始点は、文字幅方向範囲検出処理で検出された始点候補から選択され、文字幅方向範囲の終点は、終点候補から選択される。左側からの探索によって始点候補及び終点候補が検出される本実施形態では、基本的には、左からi番目にある文字については、左からi番目にある始点候補を始点、左からi番目にある終点候補を終点と決定すればよい。ただし、文字の幅には、妥当と考えられる範囲があり、その範囲から外れるような始点及び終点が決定される場合には、隣接する始点候補又は終点候補を代わりに用いて始点及び終点のペアが決定される。このような手順により、各文字の文字幅方向範囲の始点及び終点のペアが決定される。
文字中心候補領域の水平方向(即ち、x軸方向)の範囲は、各文字について決定された文字幅方向範囲の中心を含む領域として決定される。本実施形態では、各文字に対応する始点のx座標xMIN及び終点のx座標xMAX、及び、所定値kを用いて、(xMIN+xMAX)/2−kから(xMIN+xMAX)/2+kまでの範囲と決定される。この場合、各文字の中心の水平方向における位置の候補に、(2k)画素の自由度があることになる。これは、プレート領域画像に映る文字の幅に多少の変動があることを考慮したものである。
以上の処理により、水平方向に並ぶ文字列の一つについて、各文字の文字中心候補領域を決定する処理が行われたことになる。プレート領域画像が、2段プレートの画像である場合、文字中心候補領域を決定する処理が行われていない他方の文字列について、上記のステップS41〜S42の処理が行われる(ステップS43)。決定された文字中心候補領域の範囲を示すデータ(文字中心候補領域データ)は、外部記憶装置4に保存される。
5.文字領域・文字認識結果確定処理
続いて、各文字が存在する領域、及び、文字認識結果を確定する処理が行われる(ステップS05)。
図10は、文字領域・文字認識結果確定処理において行われる処理を示すフローチャートであり、また、図11、図12は、文字幅方向範囲検出処理を概念的に説明する図である。
詳細には、図10に図示されているように、まず、最初に処理すべき文字(本実施形態では、最も左に位置する文字)に対応する文字中心候補領域が選択される(ステップS50)。
更に、選択された文字中心候補領域の内部の各点(各画素)に対し、高さ及び/又は幅が異なる複数の文字候補領域が設定される(ステップS51)。例えば、文字中心候補領域が3×3の9画素である場合、その9画素の各画素に対応する9つの文字候補領域が設定される。本実施形態では、文字候補領域は矩形である(即ち、(正方形を含む)長方形である)。図11は、文字中心候補領域の内部の特定の点61と、該特定の点について設定される文字候補領域62の関係を示す図である。文字中心候補領域の内部の特定の点61について設定される文字候補領域62は、当該文字候補領域62の対角線63の交点が、該特定の点61に一致するように決定される。図12に図示されているように、文字候補領域には、基準サイズ(基準の高さ及び幅)が定められており、各文字候補領域の高さ及び幅は、基準サイズと同一の高さ及び幅、又は、基準サイズから増減された高さ及び幅に決定される。高さ及び幅の最大の増減量は、予め、パラメータとして設定される。
続いて、各文字候補領域内の画像に対して文字認識処理が行われる(ステップS52)。本実施形態では、文字認識処理が、テンプレートを用いたパターンマッチング(テンプレートマッチング法)によって行われ、文字認識処理においては、文字認識結果と、その評価値とが決定される。評価値としては、例えば、テンプレートマッチング法において算出される類似度を用いてもよい。
更に、評価値が最も高い文字候補領域と、その文字候補領域の画像の文字認識結果とが抽出される(ステップS53)。例えば、文字中心候補領域が9画素である場合、9つの文字候補領域のうち、評価値が最も高い文字候補領域と、その文字候補領域の画像の文字認識結果とが抽出される。
評価値が、所定の基準値以上である場合(ステップS54:Yes)、評価値が最も高い文字候補領域、及び、その文字認識結果が、処理対象の文字が存在する文字領域及び文字認識結果として確定される(ステップS55)。そうでない場合(ステップS54:No)、文字を含まない領域が文字候補領域として与えられたとして、文字認識結果は棄却される。
ステップS51〜S55の処理は、それらが全ての文字中心候補領域について実行されるまで繰り返して行われる(ステップS56)。ステップS51〜S55の処理が行われていない文字中心候補領域が存在する場合、次文字に対応する文字中心候補領域が選択され(ステップS57)、再度、ステップS51〜S55の処理が行われる。全ての文字中心候補領域についてステップS51〜S55の処理が行われると、全ての文字について、各文字が存在する文字領域及び文字認識結果が確定したことになる(ステップS58)。確定した文字領域及び文字認識結果を示すデータが、プレート認識データ22として、外部記憶装置4に保存される。
以上に述べられているように、本実施形態の文字認識処理においては、y軸射影ヒストグラム及びx軸射影ヒストグラムに基づいて各文字について文字中心候補領域が決定され、その文字中心候補領域の内部の各点について文字候補領域が決定される。本実施形態では、各文字の中心にある程度の自由度が与えられた状態で文字候補領域が設定されることになり、誤認識を抑制することができる。その一方で、文字中心候補領域は、文字高さ方向範囲検出処理による文字高さ方向範囲の検出結果、及び、文字幅方向範囲検出処理による文字幅方向範囲の検出結果によってある程度制限されるので、設定する文字候補領域の数が、一定程度抑制される。このため、文字認識処理のデータ処理量を抑制し、処理時間を短縮することができる。
以上には、本発明の実施形態が具体的に述べられているが、本発明は上記の実施形態には限定されない。本発明が、様々な変更と共に実施可能であることは、当業者には自明的であろう。例えば、上述では、本発明がナンバープレート認識(ナンバープレートに記載された文字の認識)に適用された実施形態が記載されているが、本発明は、グレースケール画像である撮像画像に対する文字認識一般に適用可能である。
1 :文字認識装置
2 :画像処理IC
3 :外部インターフェース
4 :外部記憶装置
5 :メモリ
6 :ROM
6a :文字認識ソフトウェア
11 :演算モジュール
12 :画像入力インターフェース
13 :データ入出力インターフェース
14 :メモリコントローラ
15 :ROMコントローラ
16 :内部バス
21 :プレート領域画像データ
22 :プレート認識データ
31 :グラフ
32 :グラフ
33 :ピーク点
34 :上端
35 :下端
41 :グラフ
42 :グラフ
46 :下端
51 :文字列
52 :文字列
53 :地名
54 :分類番号
55 :一連指定番号
56 :平仮名
62 :文字候補領域
63 :対角線
64 :交点

Claims (7)

  1. グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、前記文字列が存在する、前記文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出する文字高さ方向範囲検出手段と、
    前記対象画像について、前記文字列の各文字が存在する前記文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を前記文字列の各文字について検出する文字幅方向範囲検出手段と、
    前記対象画像について、前記文字列について検出された前記文字高さ方向における前記文字高さ方向範囲と前記文字列の各文字について検出された前記文字幅方向における前記文字幅方向範囲とに基づいて、前記文字高さ方向範囲の中心を含み、且つ、前記文字幅方向範囲の中心を含む領域として、前記文字列の各文字について文字中心候補領域を決定する文字中心候補領域決定手段と、
    前記文字中心候補領域の各点について、対角線の交点が前記各点に一致する複数の矩形の文字候補領域を設定する文字候補領域設定手段と、
    前記対象画像の前記複数の文字候補領域の部分のそれぞれに対して文字認識処理を行って、前記文字列の各文字について、前記複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得る文字認識手段と、
    前記複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、前記文字列の各文字についての文字識別結果を確定する文字識別結果確定手段
    とを具備し、
    前記複数の矩形の文字候補領域は、前記文字高さ方向における高さが互いに異なる複数の文字候補領域を含んでいる
    文字認識装置。
  2. 請求項1に記載の文字認識装置であって、
    前記文字高さ方向範囲検出手段は、前記対象画像の前記文字高さ方向の各位置について算出された、前記文字幅方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である第1射影ヒストグラムを生成し、前記第1射影ヒストグラムに対して平滑化処理を行って第1平滑化データを算出し、前記第1射影ヒストグラムと前記第1平滑化データとの差の符号が反転する位置として前記文字高さ方向範囲の上端と下端とを検出する
    文字認識装置。
  3. 請求項1又は2に記載の文字認識装置であって、
    前記文字幅方向範囲検出手段は、前記対象画像の前記文字幅方向の各位置について算出された、前記文字高さ方向に並んだ画素の輝度値の和の分布である第2射影ヒストグラムを生成し、前記第2射影ヒストグラムに対して平滑化処理を行って第2平滑化データを算出し、前記第2射影ヒストグラムと前記第2平滑化データとの差の符号が反転する位置から始点候補と終点候補とを検出し、前記始点候補のうちから前記文字列の各文字の前記文字幅方向範囲の始点を選択し、前記終点候補のうちから前記文字列の各文字の前記文字幅方向範囲の終点を選択する
    文字認識装置。
  4. 請求項1乃至3のいずれかに記載の文字認識装置であって、
    前記対象画像が、ナンバープレートが映されたプレート領域画像、又は、前記プレート領域画像に対して画像処理を行うことで得られる画像である
    文字認識装置。
  5. 請求項1乃至3のいずれかに記載の文字認識装置であって、
    前記対象画像が、ナンバープレートが映されたプレート領域画像に対して前処理を行うことで得られる画像であり、
    前記前処理では、前記プレート領域画像に対して、高輝度になっている部分の輝度を抑制すると共に、画素の輝度の平均値と標準偏差とが、それぞれ、所定の値になるように線形変換を行う輝度補正処理が行われ、前記輝度補正処理によって得られた画像に対して微分フィルタによる処理が行われてエッジ画像が生成され、前記エッジ画像に含まれる文字輪郭線の内側を穴埋めする穴埋め処理が行われ、前記穴埋め処理で得られた画像に対して前記文字幅方向の低周波成分を除去する処理が行われる
    文字認識装置。
  6. グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、前記文字列が存在する、前記文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出するステップと、
    前記対象画像について、前記文字列の各文字が存在する前記文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を前記文字列の各文字について検出するステップと、
    前記対象画像について、前記文字列について検出された前記文字高さ方向における前記文字高さ方向範囲と前記文字列の各文字について検出された前記文字幅方向における前記文字幅方向範囲とに基づいて、前記文字高さ方向範囲の中心を含み、且つ、前記文字幅方向範囲の中心を含む領域として、前記文字列の各文字について文字中心候補領域を決定するステップと、
    前記文字中心候補領域の各点について、対角線の交点が前記各点に一致する複数の矩形の文字候補領域を設定するステップと、
    前記対象画像の前記複数の文字候補領域の部分のそれぞれに対して文字認識処理を行って、前記文字列の各文字について、前記複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得るステップと、
    前記複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、前記文字列の各文字についての文字識別結果を確定するステップ
    とを具備し、
    前記複数の矩形の文字候補領域は、前記文字高さ方向における高さが互いに異なる複数の文字候補領域を含んでいる
    文字認識方法。
  7. 演算装置を、
    グレースケール画像であり、且つ、文字幅方向に並んだ複数の文字を含む文字列が映された画像である対象画像について、前記文字列が存在する、前記文字幅方向と垂直な文字高さ方向の範囲である文字高さ方向範囲を検出する文字高さ方向範囲検出手段、
    前記対象画像について、前記文字列の各文字が存在する前記文字幅方向の範囲である文字幅方向範囲を前記文字列の各文字について検出する文字幅方向範囲検出手段、
    前記対象画像について、前記文字列について検出された前記文字高さ方向における前記文字高さ方向範囲と前記文字列の各文字について検出された前記文字幅方向における前記文字幅方向範囲とに基づいて、前記文字高さ方向範囲の中心を含み、且つ、前記文字幅方向範囲の中心を含む領域として、前記文字列の各文字について文字中心候補領域を決定する文字中心候補領域決定手段、
    前記文字中心候補領域の各について、対角線の交点が前記各点に一致する複数の矩形の文字候補領域を設定する文字候補領域設定手段、
    前記対象画像の前記複数の文字候補領域のそれぞれに対して文字認識処理を行って、前記複数の文字候補領域のそれぞれの文字認識結果を得る文字認識手段、及び、
    前記複数の文字候補領域それぞれの文字認識結果から、前記文字列の各文字についての文字識別結果を確定する文字識別結果確定手段
    として機能させ
    前記複数の矩形の文字候補領域は、前記文字高さ方向における高さが互いに異なる複数の文字候補領域を含んでいる
    プログラム。

JP2013035143A 2013-02-25 2013-02-25 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム Active JP6177541B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013035143A JP6177541B2 (ja) 2013-02-25 2013-02-25 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム
SG11201506568XA SG11201506568XA (en) 2013-02-25 2013-10-29 Character recognition apparatus, character recognition method and recording medium
PCT/JP2013/079265 WO2014129018A1 (ja) 2013-02-25 2013-10-29 文字認識装置、文字認識方法及び記録媒体
MYPI2015702775A MY177406A (en) 2013-02-25 2013-10-29 Character recognition apparatus, character recognition method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013035143A JP6177541B2 (ja) 2013-02-25 2013-02-25 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014164528A JP2014164528A (ja) 2014-09-08
JP6177541B2 true JP6177541B2 (ja) 2017-08-09

Family

ID=51390835

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013035143A Active JP6177541B2 (ja) 2013-02-25 2013-02-25 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム

Country Status (4)

Country Link
JP (1) JP6177541B2 (ja)
MY (1) MY177406A (ja)
SG (1) SG11201506568XA (ja)
WO (1) WO2014129018A1 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6550723B2 (ja) * 2014-10-31 2019-07-31 オムロン株式会社 画像処理装置、文字認識装置、画像処理方法、およびプログラム
CN105185121B (zh) * 2015-09-11 2018-03-02 安徽四创电子股份有限公司 一种虚拟卡口并行识别车牌的方法
CN108399405B (zh) * 2017-02-07 2023-06-27 腾讯科技(上海)有限公司 营业执照识别方法和装置
CN107480648B (zh) * 2017-08-23 2020-03-27 南京大学 一种自然场景文字检测的方法
JP7075770B2 (ja) * 2018-02-07 2022-05-26 グローリー株式会社 文字認識システム、文字鮮明化システム、文字鮮明化プログラム、文字鮮明化方法、及び文字鮮明化画像の表示装置
JP2019139383A (ja) * 2018-02-07 2019-08-22 グローリー株式会社 文字認識システム、文字認識プログラム、文字認識方法、文字鮮明化システム、文字鮮明化プログラム、及び文字鮮明化方法
CN113807351B (zh) * 2021-09-18 2024-01-16 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 一种场景文字检测方法和装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0528321A (ja) * 1991-07-19 1993-02-05 Hitachi Ltd 画像認識方法および画像認識システム
JPH087041A (ja) * 1994-06-16 1996-01-12 Hitachi Ltd 文字認識方法および装置
JPH08241374A (ja) * 1995-03-02 1996-09-17 Canon Inc 文字読み取り装置および方法
JPH08305795A (ja) * 1995-04-28 1996-11-22 Nippon Steel Corp 文字認識方法
JPH11306283A (ja) * 1998-04-24 1999-11-05 Chuo Spring Co Ltd ナンバープレート情報読取装置
JP4224328B2 (ja) * 2003-03-18 2009-02-12 株式会社日立製作所 車番認識装置
JP2009250739A (ja) * 2008-04-04 2009-10-29 Nikon Corp 画像処理方法およびプログラム
JP2010004152A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Konica Minolta Business Technologies Inc 画像処理装置および文字領域抽出方法、並びにコンピュータプログラム
JP5709410B2 (ja) * 2009-06-16 2015-04-30 キヤノン株式会社 パターン処理装置及びその方法、プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014164528A (ja) 2014-09-08
WO2014129018A1 (ja) 2014-08-28
MY177406A (en) 2020-09-14
SG11201506568XA (en) 2015-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6177541B2 (ja) 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム
JP5699788B2 (ja) スクリーン領域検知方法及びシステム
WO2020119301A1 (zh) 二维码识别方法、装置及设备
JP6707022B2 (ja) ステレオカメラ
JP2002133426A (ja) 多値画像から罫線を抽出する罫線抽出装置
JP6115214B2 (ja) パターン処理装置、パターン処理方法、パターン処理プログラム
CN112598922B (zh) 车位检测方法、装置、设备及存储介质
JP2018045691A (ja) 画像視点変換装置及び方法
JP6110174B2 (ja) 画像検出装置及び制御プログラム並びに画像検出方法
KR101461108B1 (ko) 인식기, 차량모델인식장치 및 방법
CN112419207A (zh) 一种图像矫正方法及装置、***
JP5772675B2 (ja) 濃淡画像のエッジ抽出方法、エッジ抽出装置並びに濃淡画像のエッジ抽出プログラム
JP2011165170A (ja) 対象物検出装置及びプログラム
JP5100688B2 (ja) 対象物検出装置及びプログラム
JP6772059B2 (ja) 電子制御装置、電子制御システムおよび電子制御方法
US20160035106A1 (en) Image processing apparatus, image processing method and medium storing image processing program
WO2020209046A1 (ja) 物体検出装置
JP2006155126A (ja) 車両番号認識装置
JP5010627B2 (ja) 文字認識装置及び文字認識方法
JP2019100937A (ja) 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
JP5439069B2 (ja) 文字認識装置及び文字認識方法
JP2006309402A (ja) 文字列認識方法、ナンバープレート認識方法、及び装置
JPH11219435A (ja) 自動車用白線検出装置
JP2014021510A (ja) 画像処理装置および画像処理方法、ならびに、プログラム
JP2005250786A (ja) 画像認識方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160223

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20160324

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20161122

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170123

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20170222

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170519

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20170529

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20170614

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20170712

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6177541

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350