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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023011289
(43)【公開日】2023-01-24
(54)【発明の名称】文字認識装置及び文字認識プログラム
(51)【国際特許分類】
G06V 30/20 20220101AFI20230117BHJP
G06V 30/164 20220101ALI20230117BHJP
G06V 30/14 20220101ALI20230117BHJP
G06V 30/146 20220101ALI20230117BHJP
G06V 30/12 20220101ALI20230117BHJP
【ＦＩ】
G06K9/78
G06K9/40
G06K9/20 340J
G06K9/20 320J
G06K9/32
G06K9/03 C
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021115059
(22)【出願日】2021-07-12
(71)【出願人】
【識別番号】504258527
【氏名又は名称】国立大学法人 鹿児島大学
(71)【出願人】
【識別番号】518128218
【氏名又は名称】オーシャンソリューションテクノロジー株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】517414990
【氏名又は名称】株式会社リリー
(74)【代理人】
【識別番号】100095407
【弁理士】
【氏名又は名称】木村 満
(74)【代理人】
【識別番号】100162259
【弁理士】
【氏名又は名称】末富 孝典
(74)【代理人】
【識別番号】100168114
【弁理士】
【氏名又は名称】山中 生太
(74)【代理人】
【識別番号】100146916
【弁理士】
【氏名又は名称】廣石 雅紀
(72)【発明者】
【氏名】小田 謙太郎
【テーマコード（参考）】
5B029
5B064
【Ｆターム（参考）】
5B029AA01
5B029BB02
5B029BB17
5B029CC13
5B029CC27
5B029EE05
5B029EE12
5B029EE13
5B064AA03
5B064AB13
5B064BA01
5B064CA07
5B064CA08
5B064CA09
5B064DA03
5B064EA30
5B064FA05
5B064FA13
(57)【要約】
【課題】画質の良くない画像データが文字認識処理に供されにくい文字認識装置及び文字認識プログラムを提供する。
【解決手段】文字認識装置において、評価指標算出部１４３は、文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数のノイズ除去処理済データＤ３を取得し、取得したノイズ除去処理済データＤ３の各々について、画質の良さを表す評価指標を算出する。選出部１４４は、時系列に並ぶノイズ除去処理済データＤ３の間の時間間隔よりも長い文字認識周期分のノイズ除去処理済データＤ３よりなる画像データ群Ｄ４ごとに、その画像データ群Ｄ４において最も画質が良いことを表す評価指標が算出されたノイズ除去処理済データＤ３である良画質画像データＤ５を選出する。文字認識部１４６は、罫線除去処理が施された良画質画像データＤ５から文字を認識する文字認識処理を行う。
【選択図】図３
【解決手段】文字認識装置において、評価指標算出部１４３は、文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数のノイズ除去処理済データＤ３を取得し、取得したノイズ除去処理済データＤ３の各々について、画質の良さを表す評価指標を算出する。選出部１４４は、時系列に並ぶノイズ除去処理済データＤ３の間の時間間隔よりも長い文字認識周期分のノイズ除去処理済データＤ３よりなる画像データ群Ｄ４ごとに、その画像データ群Ｄ４において最も画質が良いことを表す評価指標が算出されたノイズ除去処理済データＤ３である良画質画像データＤ５を選出する。文字認識部１４６は、罫線除去処理が施された良画質画像データＤ５から文字を認識する文字認識処理を行う。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出部と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出部と、
前記画像データ群ごとに前記選出部によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部と、
を備える、文字認識装置。
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出部と、
前記画像データ群ごとに前記選出部によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部と、
を備える、文字認識装置。
【請求項2】
時系列に並ぶ複数の前記画像データの元となる、時系列に並ぶ複数の元画像データを取得し、取得した前記元画像データの各々に対して、前記表示画面に映り込んだ外光を表すノイズ成分を除去するノイズ除去処理を施すノイズ除去部、
をさらに備え、
前記評価指標算出部によって前記評価指標の算出の対象とされる前記画像データが、前記ノイズ除去部によって前記元画像データに対して前記ノイズ除去処理が施されることにより得られたノイズ除去処理済データである、
請求項１に記載の文字認識装置。
をさらに備え、
前記評価指標算出部によって前記評価指標の算出の対象とされる前記画像データが、前記ノイズ除去部によって前記元画像データに対して前記ノイズ除去処理が施されることにより得られたノイズ除去処理済データである、
請求項１に記載の文字認識装置。
【請求項3】
前記ノイズ除去処理が、
前記元画像データに対してぼかし処理を施したぼかし処理済データを作成する処理と、
前記元画像データから前記ぼかし処理済データを引き算する処理と、
を含む、請求項２に記載の文字認識装置。
前記元画像データに対してぼかし処理を施したぼかし処理済データを作成する処理と、
前記元画像データから前記ぼかし処理済データを引き算する処理と、
を含む、請求項２に記載の文字認識装置。
【請求項4】
前記表示画面を繰り返し撮像する撮像装置から、時系列に並ぶ複数の生画像データを取得し、取得した前記生画像データの各々に対して、前記表示画面以外の周辺領域を除去する切り出し処理と、前記切り出し処理が施された前記生画像データを、前記表示画面を真正面から撮像した形態に近づけるホモグラフィー処理とを施す前処理部、
をさらに備え、
前記ノイズ除去部によって前記ノイズ除去処理の対象とされる前記元画像データが、前記前処理部によって前記生画像データに対して前記切り出し処理及び前記ホモグラフィー処理が施されることにより得られた前処理済データである、
請求項２又は３に記載の文字認識装置。
をさらに備え、
前記ノイズ除去部によって前記ノイズ除去処理の対象とされる前記元画像データが、前記前処理部によって前記生画像データに対して前記切り出し処理及び前記ホモグラフィー処理が施されることにより得られた前処理済データである、
請求項２又は３に記載の文字認識装置。
【請求項5】
前記表示画面に、前記文字と共に罫線が表示され、
前記良画質画像データの各々に対して、その良画質画像データから前記罫線を表す成分を除去する罫線除去処理を施す罫線除去部、
をさらに備え、
前記文字認識部が、前記罫線除去部によって前記罫線除去処理が施された前記良画質画像データを、前記文字認識処理の対象とする、
請求項１から４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
前記良画質画像データの各々に対して、その良画質画像データから前記罫線を表す成分を除去する罫線除去処理を施す罫線除去部、
をさらに備え、
前記文字認識部が、前記罫線除去部によって前記罫線除去処理が施された前記良画質画像データを、前記文字認識処理の対象とする、
請求項１から４のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項6】
前記良画質画像データの各々に対する前記文字認識処理の結果を用いて、最も出現頻度の高い前記文字認識処理の結果が採用される条件で、最終的な前記文字の読み取り結果を特定し、特定した読み取り結果を表す読み取り結果文字データを出力する出力部、
をさらに備える、請求項１から５のいずれか１項に記載の文字認識装置。
をさらに備える、請求項１から５のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項7】
前記表示画面の前記撮像の際に、その撮像の内容の確認のために前記表示画面を含む撮像領域を表示する表示装置と、
前記出力部によって出力された前記読み取り結果文字データを、前記撮像領域に重ねて前記表示装置に表示させるオーバーレイ表示制御部と、
をさらに備える、請求項６に記載の文字認識装置。
前記出力部によって出力された前記読み取り結果文字データを、前記撮像領域に重ねて前記表示装置に表示させるオーバーレイ表示制御部と、
をさらに備える、請求項６に記載の文字認識装置。
【請求項8】
時系列に並ぶすべての前記画像データのうちで、最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出されたものを証拠用画像データとして特定し、特定した前記証拠用画像データを保存させる制御を行う証拠用画像データ特定部、
をさらに備える、請求項１から７のいずれか１項に記載の文字認識装置。
をさらに備える、請求項１から７のいずれか１項に記載の文字認識装置。
【請求項9】
コンピュータに、
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出機能と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出機能によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出機能と、
前記画像データ群ごとに前記選出機能によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識機能と、
を実現させる、文字認識プログラム。
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出機能と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出機能によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出機能と、
前記画像データ群ごとに前記選出機能によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識機能と、
を実現させる、文字認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、文字認識装置及び文字認識プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１に開示されているように、計測器の表示画面から計測結果を表す文字を読み取る文字認識装置が知られている。この文字認識装置は、計測器の表示画面を撮像する撮像装置と、その撮像装置による撮像で生成された画像データを用いて、計測結果を表す文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部とを備える。
【0003】
なお、本明細書において、“文字”の概念には“数字”も含まれるものとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１５－１９７８５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
例えば、文字認識処理を複数回行い、結果の多数決を取ることで文字の認識の信頼性を高めたい場合がある。また、文字認識処理の結果を時系列で次々に外部に出力したい場合もある。そういった場合には、計測器の表示画面を複数回撮像して得た複数の画像データの各々に対して文字認識処理が行われる。
【0006】
しかし、それら複数の画像データの中には、撮像時の手振れ、ピンボケ、ノイズの映り込み等が原因して画質の良くないものが含まれ得る。そして、そのような画質の良くない画像データについて文字認識処理を行っても、その文字認識処理の結果は上記信頼性の向上に寄与するとは言い難い。また、その文字認識処理の結果を外部に出力しても、それが外部で有効に利用されるとは言い難い。
【0007】
このように、複数回の撮像で得たすべての画像データを文字認識処理に供する場合、画質の良くない画像データに対して文字認識処理が無駄に行われる事態が生じ得る。文字認識処理を無駄に行うことは、上記多数決の結果を得るまでの処理時間が長くなる要因となったり、プロセッサにかかる負担が増大する要因となったりする。
【0008】
また、撮像の繰り返し周期が文字認識処理の繰り返し周期よりも充分に短い場合には、画質の良くない画像データが文字認識処理に供されるのを抑制し、相対的に画質の良い画像データだけを選択的に文字認識処理に供したい場合がある。本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものである。
【0009】
本発明の目的は、画質の良くない画像データが文字認識処理に供されにくい文字認識装置及び文字認識プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明に係る文字認識装置は、
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出部と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出部と、
前記画像データ群ごとに前記選出部によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部と、
を備える。
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出部と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出部と、
前記画像データ群ごとに前記選出部によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部と、
を備える。
【0011】
時系列に並ぶ複数の前記画像データの元となる、時系列に並ぶ複数の元画像データを取得し、取得した前記元画像データの各々に対して、前記表示画面に映り込んだ外光を表すノイズ成分を除去するノイズ除去処理を施すノイズ除去部、
をさらに備え、
前記評価指標算出部によって前記評価指標の算出の対象とされる前記画像データが、前記ノイズ除去部によって前記元画像データに対して前記ノイズ除去処理が施されることにより得られたノイズ除去処理済データであってもよい。
をさらに備え、
前記評価指標算出部によって前記評価指標の算出の対象とされる前記画像データが、前記ノイズ除去部によって前記元画像データに対して前記ノイズ除去処理が施されることにより得られたノイズ除去処理済データであってもよい。
【0012】
前記ノイズ除去処理が、
前記元画像データに対してぼかし処理を施したぼかし処理済データを作成する処理と、
前記元画像データから前記ぼかし処理済データを引き算する処理と、
を含んでもよい。
前記元画像データに対してぼかし処理を施したぼかし処理済データを作成する処理と、
前記元画像データから前記ぼかし処理済データを引き算する処理と、
を含んでもよい。
【0013】
前記表示画面を繰り返し撮像する撮像装置から、時系列に並ぶ複数の生画像データを取得し、取得した前記生画像データの各々に対して、前記表示画面以外の周辺領域を除去する切り出し処理と、前記切り出し処理が施された前記生画像データを、前記表示画面を真正面から撮像した形態に近づけるホモグラフィー処理とを施す前処理部、
をさらに備え、
前記ノイズ除去部によって前記ノイズ除去処理の対象とされる前記元画像データが、前記前処理部によって前記生画像データに対して前記切り出し処理及び前記ホモグラフィー処理が施されることにより得られた前処理済データであってもよい。
をさらに備え、
前記ノイズ除去部によって前記ノイズ除去処理の対象とされる前記元画像データが、前記前処理部によって前記生画像データに対して前記切り出し処理及び前記ホモグラフィー処理が施されることにより得られた前処理済データであってもよい。
【0014】
前記表示画面に、前記文字と共に罫線が表示され、
前記良画質画像データの各々に対して、その良画質画像データから前記罫線を表す成分を除去する罫線除去処理を施す罫線除去部、
をさらに備え、
前記文字認識部が、前記罫線除去部によって前記罫線除去処理が施された前記良画質画像データを、前記文字認識処理の対象としてもよい。
前記良画質画像データの各々に対して、その良画質画像データから前記罫線を表す成分を除去する罫線除去処理を施す罫線除去部、
をさらに備え、
前記文字認識部が、前記罫線除去部によって前記罫線除去処理が施された前記良画質画像データを、前記文字認識処理の対象としてもよい。
【0015】
前記良画質画像データの各々に対する前記文字認識処理の結果を用いて、最も出現頻度の高い前記文字認識処理の結果が採用される条件で、最終的な前記文字の読み取り結果を特定し、特定した読み取り結果を表す読み取り結果文字データを出力する出力部、
をさらに備えてもよい。
をさらに備えてもよい。
【0016】
前記表示画面の前記撮像の際に、その撮像の内容の確認のために前記表示画面を含む撮像領域を表示する表示装置と、
前記出力部によって出力された前記読み取り結果文字データを、前記撮像領域に重ねて前記表示装置に表示させるオーバーレイ表示制御部と、
をさらに備えてもよい。
前記出力部によって出力された前記読み取り結果文字データを、前記撮像領域に重ねて前記表示装置に表示させるオーバーレイ表示制御部と、
をさらに備えてもよい。
【0017】
時系列に並ぶすべての前記画像データのうちで、最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出部によって算出されたものを証拠用画像データとして特定し、特定した前記証拠用画像データを保存させる制御を行う証拠用画像データ特定部、
をさらに備えてもよい。
をさらに備えてもよい。
【0018】
本発明に係る文字認識プログラムは、
コンピュータに、
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出機能と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出機能によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出機能と、
前記画像データ群ごとに前記選出機能によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識機能と、
を実現させる。
コンピュータに、
文字を表示している表示画面を繰り返し撮像することにより生成された、時系列に並ぶ複数の画像データを取得し、取得した前記画像データの各々について、その画像データの画質の良さを表す評価指標を算出する評価指標算出機能と、
時系列に並ぶ前記画像データの間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分の前記画像データよりなる画像データ群ごとに、その画像データ群において最も画質が良いことを表す前記評価指標が前記評価指標算出機能によって算出された前記画像データである良画質画像データを選出する選出機能と、
前記画像データ群ごとに前記選出機能によって選出される前記良画質画像データの各々から前記文字を認識する文字認識処理を行う文字認識機能と、
を実現させる。
【発明の効果】
【0019】
上記構成によれば、画像データ群のうち最も画質が良いことを表す評価指標が算出された良画質画像データが、文字認識処理に供される。このため、画質の良くない画像データが文字認識処理に供されにくい。
【図面の簡単な説明】
【0020】
【図1】実施形態に係る漁業管理支援システムの構成を示す概念図。
【図2】実施形態に係る文字認識装置の構成を示す概念図。
【図3】実施形態に係る文字認識装置の機能を示す概念図。
【図4】（Ａ）：実施形態に係る生画像データを示す概念図。（Ｂ）：同生画像データから抽出した境界表示部材を示す概念図。（Ｃ）：同生画像データに切り出し処理を施した結果を示す概念図。（Ｄ）：同生画像データにホモグラフィー処理を施した結果を示す概念図。
【図5】（Ａ）：実施形態に係る前処理済データを示す概念図。（Ｂ）：実施形態に係るノイズ除去処理が施された前処理済データを示す概念図。
【図6】（Ａ）：実施形態に係る良画質画像データを示す概念図。（Ｂ）：実施形態に係る良画質画像データ中の罫線を表す成分を示す概念図。（Ｃ）：実施形態に係る罫線除去処理済データを示す概念図。
【図7】実施形態に係る読み取り結果文字データがオーバーレイ表示された表示装置の表示画面を示す概念図。
【図8】実施形態に係る文字読み取り処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【0021】
以下、図面を参照し、実施形態に係る漁業管理支援システムについて説明する。図中、同一又は対応する部分に同一の符号を付す。
【0022】
図１に示すように、本実施形態に係る漁業管理支援システム３００は、漁業を営むユーザが漁獲用の船舶ＦＳにおいて操作する文字認識装置１００と、通信回線ＮＥを通じて文字認識装置１００との間で通信が可能な管理サーバ２００とを備える。
【0023】
船舶ＦＳには、潮流の流速を計測する潮流計ＭＡが搭載されている。潮流計ＭＡは、計測結果を表示出力する表示画面ＤＳを有する。なお、潮流計ＭＡは、各種物理量を計測する計測器の一例である。
【0024】
文字認識装置１００は、携行可能なコンピュータ、具体的には、スマートフォンによって構成されている。文字認識装置１００は、船上でユーザに操作されることにより、潮流計ＭＡの表示画面ＤＳから計測結果を表す数字、記号等の文字を読み取る。
【0025】
そして、文字認識装置１００は、表示画面ＤＳから読み取った文字を表す読み取り結果文字データＤ８を、管理サーバ２００との通信が確立されたタイミングで、管理サーバ２００に送信する。管理サーバ２００は、文字認識装置１００から取得した読み取り結果文字データＤ８を用いて、船舶ＦＳで行われた操業の内容、漁獲高等を表す報告書、日誌等の作成を行う。
【0026】
本実施形態に係る漁業管理支援システム３００は、文字認識装置１００の構成に最大の特徴を有する。そこで、以下、文字認識装置１００について具体的に説明する。
【0027】
図２に示すように、文字認識装置１００は、動画を撮像可能な撮像装置１１０と、撮像装置１１０によって撮像される内容を表示する表示装置１２０とを備える。撮像装置１１０は、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳの撮像に用いられる。表示装置１２０は、撮像装置１１０による撮像の際に、その撮像の内容をユーザが確認できるようにするために、その撮像の内容をリアルタイムに表示出力する。
【0028】
また、文字認識装置１００は、文字認識プログラム１３１が格納された記憶装置１３０と、文字認識プログラム１３１を実行するプロセッサ１４０とを備える。
【0029】
文字認識プログラム１３１は、撮像装置１１０による撮像の結果を用いて、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳから計測結果を表す文字を読み取る文字読み取り処理の手順を規定したものである。
【0030】
また、記憶装置１３０には、文字読み取り処理で文字の認識に用いられるテンプレートデータ１３２が格納されている。また、記憶装置１３０には、文字読み取り処理で文字の認識の対象とした撮像結果を表す証拠用画像データ１３３が保存される。
【0031】
また、文字認識装置１００は、図１に示した管理サーバ２００との通信を行う通信装置１５０も備える。通信装置１５０は、文字認識プログラム１３１の規定に従ってプロセッサ１４０が文字を読み取った結果を、図１に示した読み取り結果文字データＤ８として管理サーバ２００に送信する。
【0032】
以下、文字認識装置１００の機能について具体的に説明する。
【0033】
【0034】
既述のように撮像装置１１０は、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳを、動画として撮像する。具体的には、撮像装置１１０は、静止画を繰り返し撮像する。つまり、生画像データＤ１は、動画を構成する１コマの静止画としてのフレームを表す。図３には、１コマの生画像データＤ１を代表して示すが、撮像装置１１０は、生画像データＤ１を時系列で次々に出力する。
【0035】
次に、プロセッサ１４０の機能について説明する。プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、時系列に並ぶ複数の生画像データＤ１を撮像装置１１０から取得する前処理部１４１としての機能を発揮する。
【0036】
前処理部１４１は、撮像装置１１０から取得した生画像データＤ１の各々に対して、図１に示した表示画面ＤＳ以外の周辺領域を除去する切り出し処理と、その切り出し処理が施された生画像データＤ１を、図１に示した表示画面ＤＳを真正面から撮像した形態に近づけるホモグラフィー（Homography）処理とを施す。以下、各処理について具体的に説明する。
【0037】
図４（Ａ）に、撮像装置１１０から取得される生画像データＤ１を例示する。揺れる船上で表示画面ＤＳの領域のみを撮像するのは困難であるため、生画像データＤ１においては、表示画面ＤＳを取り巻く周辺領域ＰＤも映り込んでいる。しかし、この周辺領域ＰＤは、文字の読み取りに寄与しないので不要である。この周辺領域ＰＤを除去する処理が、切り出し処理である。
【0038】
また、揺れる船上で表示画面ＤＳを真正面から撮像するのは困難であるため、生画像データＤ１は、表示画面ＤＳの法線に対して斜めの方向から撮像された結果を表している。このため、表示画面ＤＳが、長方形ではなく平行四辺形状又は台形状に歪んでいる。この歪を補正する処理が、ホモグラフィー処理である。
【0039】
まず、切り出し処理について説明する。切り出し処理を実現するためには、前処理部１４１によって表示画面ＤＳの領域が認識される必要がある。その認識を容易にするために、予め、潮流計ＭＡに、表示画面ＤＳの縁、即ち境界を表す境界表示部材ＣＴが、貼り付けられている。
【0040】
境界表示部材ＣＴは、表示画面ＤＳ内及び周辺領域ＰＤ内で出現しないか又は相対的に出現する確率が小さい色彩をもつ。なお、本実施形態では、境界表示部材ＣＴはピンク色のマスキングテープによって構成される。前処理部１４１によって境界表示部材ＣＴの領域が認識されれば、自ずと表示画面ＤＳの領域も認識されたことになる。
【0041】
図４（Ｂ）に、前処理部１４１によって境界表示部材ＣＴが認識された結果を示す。図４（Ｂ）では、境界表示部材ＣＴが認識可能であることを明示するために便宜上、境界表示部材ＣＴを白色で示し、境界表示部材ＣＴ以外の領域を黒色で示している。
【0042】
但し、図４（Ｂ）に示す画像データの作成は必須ではない。既述のとおり、境界表示部材ＣＴが、表示画面ＤＳ内及び周辺領域ＰＤ内で出現しないか又は相対的に出現する確率が小さい色彩をもつため、前処理部１４１は、生画像データＤ１中で、色彩によって境界表示部材ＣＴの領域を認識することができる。
【0043】
前処理部１４１は、生画像データＤ１中で表示画面ＤＳを枠状に取り囲む境界表示部材ＣＴの領域を認識することができれば、境界表示部材ＣＴの領域の外側の領域を除去することにより、切り出し処理を達成することができる。
【0044】
【0045】
但し、図４（Ｃ）に示す生画像データＤ１には、境界表示部材ＣＴの領域がまだ残っている。また、既述のとおり、生画像データＤ１は表示画面ＤＳを斜めから撮像した結果であるため、生画像データＤ１において表示画面ＤＳが、長方形ではなく平行四辺形状又は台形状に歪んでいる。そこで、前処理部１４１は、境界表示部材ＣＴの領域を除去し、かつ上記歪を補正するホモグラフィー処理をさらに行う。
【0046】
具体的には、まず、前処理部１４１は、境界表示部材ＣＴと矩形の表示画面ＤＳとの境界によって構成される４つの角部Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４を認識する。
【0047】
次に、前処理部１４１は、それら４つの角部Ｃ１－Ｃ４を直線でつないで構成される平行四辺形又は台形の領域、即ち、表示画面ＤＳの領域のみを残す。
【0048】
次に、前処理部１４１は、その残された平行四辺形状又は台形状の表示画面ＤＳの領域を、図１に示した表示画面ＤＳを真正面から撮像した形態に近づけるホモグラフィー処理を行う。
【0049】
【0050】
以上説明した前処理、即ち、切り出し処理及びホモグラフィー処理が施された生画像データＤ１を、以下では、前処理済データＤ２と呼ぶことにする。
【0051】
図３に戻り、説明を続ける。前処理部１４１は、撮像装置１１０から時系列で次々に取得する生画像データＤ１の各々に対して、以上説明した前処理を順次施し、前処理済データＤ２を時系列で次々に出力する。
【0052】
プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、前処理済データＤ２からノイズを除去するノイズ除去部１４２としての機能も発揮する。
【0053】
具体的には、ノイズ除去部１４２は、時系列に並ぶ複数の前処理済データＤ２を前処理部１４１から次々に取得し、取得した前処理済データＤ２の各々に対して、図１に示した表示画面ＤＳに映り込んだ外光を表すノイズ成分を除去するノイズ除去処理を施す。以下、ノイズ除去処理について具体的に説明する。
【0054】
図５（Ａ）に、前処理部１４１から取得される前処理済データＤ２を例示する。前処理済データＤ２においては、表示画面ＤＳに外光が映り込んでいる。
【0055】
ここで“外光”とは、図２に示す撮像装置１１０によって表示画面ＤＳを撮影する際に、外部から表示画面ＤＳに入射したのち表示画面ＤＳで反射することにより撮像装置１１０に入射した光を指す。外光によって、例えば、文字認識装置１００、撮影者であるユーザ、ユーザの背後の景色等を表す、ぼやけた像が前処理済データＤ２に映り込む。
【0056】
表示画面ＤＳに写り込んだ外光は、表示画面ＤＳから文字を読み取る際に邪魔になる。そこで、ノイズ除去部１４２は、表示画面ＤＳに映り込んだ外光を表すノイズ成分を除去するノイズ除去処理を施す。
【0057】
具体的には、ノイズ除去部１４２は、まず、前処理済データＤ２に対して、ぼかし処理を施したもの（以下、ぼかし処理済データという。）を作成する。ぼかし処理としては、ガウシアンぼかし（Gaussian Blur）が好ましい。
【0058】
外光を表すノイズ成分は元々ぼやけているため、表示画面ＤＳに表示された文字を表す成分に比べると、ぼかし処理の影響を受けにくい。このため、ぼかし処理によってノイズ成分は殆どそのまま残される。
【0059】
次に、ノイズ除去部１４２は、元の前処理済データＤ２から上記ぼかし処理済データを引き算する。ここで“引き算”とは、対応する画素値の引き算を意味する。この引き算により、元の前処理済データＤ２からノイズ成分が除去される。一方、ノイズ成分が映り込んだ部分以外の部分における上記引き算は、鮮明さの度合いに殆ど影響しない。つまり、上記引き算によって、主にノイズ成分を選択的に除去できる。
【0060】
図５（Ｂ）に、以上説明したノイズ除去処理が施された前処理済データＤ２を示す。以下では、このようにノイズ除去処理が施された前処理済データＤ２を、ノイズ除去処理済データＤ３と呼ぶことにする。
【0061】
図３に戻り、説明を続ける。ノイズ除去部１４２は、前処理部１４１から時系列で次々に取得する前処理済データＤ２の各々に対して、以上説明したノイズ除去処理を順次施し、ノイズ除去処理済データＤ３を時系列で次々に出力する。
【0062】
プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、ノイズ除去処理済データＤ３の各々に対して評価指標を算出する評価指標算出部１４３としての機能も発揮する。
【0063】
評価指標は、ノイズ除去処理済データＤ３の画質の良さを表す。具体的には、評価指標は、ノイズ除去処理済データＤ３の画質の鮮明さの度合いを表す。評価指標の算出には、画素値が相対的に大きく変化する箇所であるエッジを検出するラプラシアンフィルタ（Laplacian Filter）が用いられる。
【0064】
本実施形態では、評価指標算出部１４３は、空間的２次微分の値の大きなエッジが画像中に高いコントラストで多く散在するほど、画質の鮮明さの度合いが高いことを表す評価指標が得られる条件で、評価指標を算出する。
【0065】
具体的には、評価指標算出部１４３は、まず、ノイズ除去処理済データＤ３に対してラプラシアンフィルタを施したもの（以下、ラプラシアン画像データという。）を作成する。次に、評価指標算出部１４３は、ラプラシアン画像データにおける画素値の分散αと、ラプラシアン画像において最も輝度の高い画素値βとを算出する。
【0066】
このとき、評価指標は、αとβとの積に比例する値として定義される。一具体例として、評価指標の定義式は、α／２×βである。
【0067】
評価指標算出部１４３は、ノイズ除去部１４２から時系列で次々に取得するノイズ除去処理済データＤ３の各々について、以上説明した評価指標を算出する。また、評価指標算出部１４３は、ノイズ除去処理済データＤ３と、そのノイズ除去処理済データＤ３について算出した評価指標とを対応付けた形態で、時系列で次々に出力する。
【0068】
プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、相対的に高い評価指標が算出されたノイズ除去処理済データＤ３を選出する選出部１４４としての機能も発揮する。
【0069】
選出部１４４は、時系列に並ぶノイズ除去処理済データＤ３の間の時間間隔よりも長い時間間隔として予め定められた文字認識周期分のコマ数のノイズ除去処理済データＤ３よりなる画像データ群Ｄ４ごとに、その画像データ群Ｄ４において最も画質が良いことを表す評価指標が評価指標算出部１４３によって算出されたノイズ除去処理済データＤ３（以下、良画質画像データＤ５と記す。）を選出し出力する。つまり、選出部１４４は、文字認識周期ごとに、良画質画像データＤ５を出力する。
【0070】
なお、評価指標算出部１４３から出力されるノイズ除去処理済データＤ３のフレームレートは、例えば３０ｆｐｓ程度である。つまり、時系列に並ぶノイズ除去処理済データＤ３の間の時間間隔は、例えば、３３．３ミリ秒程度である。また、上記文字認識周期は、例えば５００ミリ秒程度である。
【0071】
また、プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、良画質画像データＤ５の各々に対して、その良画質画像データＤ５から罫線を表す成分を除去する罫線除去処理を施す罫線除去部１４５としての機能も発揮する。以下、罫線除去処理について具体的に説明する。
【0072】
図６（Ａ）に示すように、良画質画像データＤ５は、縦横に延在する罫線ＲＬを表す成分を含む。つまり、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳには、計測結果を表す文字と共に罫線ＲＬが表示される。しかし、罫線ＲＬは、文字を認識する際に、文字そのもの、又は文字の一部を表すものと誤認される懸念がある。例えば、縦の罫線ＲＬは、数字の“１”と誤認される懸念がある。
【0073】
そこで、罫線除去部１４５は、良画質画像データＤ５から罫線ＲＬを表す成分を除去する罫線除去処理を行う。そのために、まず、良画質画像データＤ５からの、罫線ＲＬを表す成分の抽出を行う。
【0074】
具体的には、縦方向への膨張及び収縮を行うモルフォロジー変換を良画質画像データＤ５に施すことで、縦方向に延在する線状の領域を抽出できる。さらに、その縦方向に延在する線状の領域のうち、文字の縦方向の寸法よりも長く連続して延在するものだけを残すことで、縦方向の罫線ＲＬを抽出できる。
【0075】
同様に、横方向への膨張及び収縮を行うモルフォロジー変換を良画質画像データＤ５に施すことで、横方向に延在する線状の領域を抽出できる。さらに、その横方向に延在する線状の領域のうち、文字の横方向の寸法よりも長く連続して延在するものだけを残すことで、横方向の罫線ＲＬを抽出できる。
【0076】
【0077】
罫線除去部１４５は、図６（Ａ）に示す良画質画像データＤ５から、図６（Ｂ）に示す罫線ＲＬを表す成分を白黒反転させたものを引き算する。ここで“引き算”とは、対応する画素の値の引き算を意味する。これにより、良画質画像データＤ５から罫線ＲＬを表す成分を除去する罫線除去処理が完了する。
【0078】
図６（Ｃ）に、以上説明した罫線除去処理が施された良画質画像データＤ５を示す。以下では、このように罫線除去処理が施された良画質画像データＤ５を、罫線除去処理済データＤ６と呼ぶことにする。
【0079】
図３に戻り、説明を続ける。プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、上述した罫線除去処理済データＤ６から文字を認識する文字認識処理を行う文字認識部１４６としての機能も発揮する。ここでいう“文字”とは、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳに計測結果として表示された文字を指す。なお、文字認識処理のアルゴリズムとしては、公知のものを用いることができる。
【0080】
文字認識部１４６は、文字認識処理でテンプレートデータ１３２を用いる。テンプレートデータ１３２は、文字認識処理の対象である罫線除去処理済データＤ６において、認識すべき文字が配置される複数の箇所と、各々の箇所から読み取った文字の物理的意味及び単位とを対応付けたデータである。
【0081】
ここで“認識すべき文字が配置される箇所”とは、画像中の領域を意味し、その画像中の座標によって指定される。また、“物理的意味及び単位”の組み合わせとしては、例えば、流速及びノット、方位及び度、水温及び度等が例示される。
【0082】
文字認識部１４６は、テンプレートデータ１３２を用いることにより、罫線除去処理済データＤ６から、文字としての複数の数値を、各々の物理的意味及び単位と対応付けて認識することができる。
【0083】
文字認識部１４６は、罫線除去部１４５から罫線除去処理済データＤ６を取得し、その罫線除去処理済データＤ６を認識対象として文字認識処理を行うたびに、その文字認識処理で認識した文字を表す文字データＤ７を出力する。文字データＤ７には、罫線除去処理済データＤ６から認識された複数の数値と、それら複数の数値の各々の物理的意味及び単位との対応付けが含まれる。
【0084】
なお、文字認識部１４６は、既述の文字認識周期ごとに、罫線除去部１４５から罫線除去処理済データＤ６を取得する。このため、文字認識部１４６は、既述の文字認識周期で、文字認識処理を繰り返す。文字認識部１４６の待ち時間の発生を抑えて、文字認識部１４６を効率的に稼働させるために、文字認識周期は、文字認識部１４６が文字認識処理を１回行うのに要する期間にほぼ等しい期間として予め定められる。
【0085】
また、プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、文字認識部１４６から出力されたすべての文字データＤ７を用いて、最終的な文字の読み取り結果を特定する出力部１４７としての機能も発揮する。
【0086】
出力部１４７は、文字認識部１４６から出力されたすべての文字データＤ７を用いて、最も出現頻度の高い文字認識処理の結果が採用される条件で、最終的な文字の読み取り結果を特定する多数決処理を行う。なお、この多数決処理は、上述したテンプレートデータ１３２が表す、認識すべき文字が配置される箇所ごとに行われる。
【0087】
そして、出力部１４７は、多数決処理で特定した読み取り結果を表す読み取り結果文字データＤ８を出力する。通信装置１５０は、出力部１４７から読み取り結果文字データＤ８を取得し、既述のとおり、図１に示した管理サーバ２００との通信が確立されたタイミングで、管理サーバ２００に読み取り結果文字データＤ８を送信する。
【0088】
また、プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、出力部１４７によって出力された読み取り結果文字データＤ８を表示装置１２０に表示させるオーバーレイ表示制御部１４８としての機能も発揮する。
【0089】
既述のとおり、表示装置１２０は、図１に示した潮流計ＭＡの表示画面ＤＳの撮像の際に、撮像される内容の確認のために表示画面ＤＳを含む撮像領域を表示する。オーバーレイ表示制御部１４８は、その撮像領域に重ねて、読み取り結果文字データＤ８を表示装置１２０に表示させる。
【0090】
図７に、読み取り結果文字データＤ８がオーバーレイ表示された表示装置１２０の表示画面を例示する。潮流計ＭＡの表示画面ＤＳを含む撮像領域に、その表示画面ＤＳから読み取った文字を表す読み取り結果文字データＤ８がオーバーレイ表示される。このため、ユーザは、文字認識装置１００による文字の読み取りが正しく行われたか否かを現場で容易に確認することができる。
【0091】
図３に戻り、説明を続ける。プロセッサ１４０は、図２に示した文字認識プログラム１３１を実行することにより、文字認識部１４６によって文字認識処理の対象とされた罫線除去処理済データＤ６の１つのサンプルとしての証拠用画像データ１３３を特定する証拠用画像データ特定部１４９としての機能も発揮する。
【0092】
証拠用画像データ特定部１４９は、時系列に並ぶすべてのノイズ除去処理済データＤ３のうちで、最も画質が良いことを表す評価指標が評価指標算出部１４３によって算出され、かつ罫線除去部１４５によって罫線除去処理が施されたものである罫線除去処理済データＤ６を証拠用画像データ１３３として特定する。そして、証拠用画像データ特定部１４９は、特定した証拠用画像データ１３３を記憶装置１３０に保存させる制御をう。
【0093】
図８を参照し、以下、文字認識装置１００によって行われる文字読み取り処理について具体的に説明する。
【0094】
まず、ユーザは、船舶ＦＳにおいて、文字認識装置１００の撮像装置１１０を用いて、潮流計ＭＡの表示画面ＤＳの、動画としての撮像を開始する（ステップＳ１）。これにより、撮像装置１１０は、撮像結果としての生画像データＤ１の時系列での出力を開始する。
【0095】
次に、前処理部１４１が、撮像装置１１０から取得した生画像データＤ１の各々に対して前処理を施す（ステップＳ２）。前処理とは、既述のとおり、図４（Ａ）に示す周辺領域ＰＤを除去する切り出し処理と、切り出し処理が施された生画像データＤ１を、図１に示した表示画面ＤＳを真正面から撮像した形態に近づけるホモグラフィー処理とを指す。
【0096】
次に、ノイズ除去部１４２が、前処理が施された生画像データＤ１である前処理済データＤ２に対し、図１に示した表示画面ＤＳに映り込んだ外光を表すノイズ成分を除去するノイズ除去処理を施す（ステップＳ３）。
【0097】
次に、評価指標算出部１４３が、ノイズ除去処理が施された前処理済データＤ２であるノイズ除去処理済データＤ３の各々について、画質の良さの度合いを表す評価指標を算出する（ステップＳ４）。
【0098】
次に、選出部１４４は、文字認識周期分のコマ数のノイズ除去処理済データＤ３について評価指標の算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ５）。文字認識周期分のノイズ除去処理済データＤ３について、評価指標の算出がまだ完了していないならば（ステップＳ５；ＮＯ）、再びステップＳ５に戻る。
【0099】
一方、選出部１４４は、文字認識周期分のノイズ除去処理済データＤ３について評価指標の算出が完了したならば（ステップＳ５；ＹＥＳ）、それら文字認識周期分のノイズ除去処理済データＤ３において最も画質が良いことを表す評価指標が算出されたノイズ除去処理済データＤ３である良画質画像データＤ５を確定させる（ステップＳ６）。
【0100】
次に、罫線除去部１４５が、確定した良画質画像データＤ５に対して、罫線ＲＬを表す成分を除去する罫線除去処理を施す（ステップＳ７）。
【0101】
次に、文字認識部１４６が、罫線除去処理が施された良画質画像データＤ５である罫線除去処理済データＤ６から文字を認識する文字認識処理を行う（ステップＳ８）。文字認識部１４６は、テンプレートデータ１３２を用いて文字認識処理を行うことにより、罫線除去処理済データＤ６から、文字としての複数の数値を、各々の物理的意味及び単位と対応付けて認識する。認識の結果は、文字データＤ７として出力される。
【0102】
次に、選出部１４４は、一連の動画を表す、すべてのコマ数のノイズ除去処理済データＤ３について評価指標の算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ９）。すべてのノイズ除去処理済データＤ３について評価指標の算出がまだ完了していないならば（ステップＳ９；ＮＯ）、再びステップＳ５に戻る。
【0103】
一方、すべてのノイズ除去処理済データＤ３について評価指標の算出が完了した場合（ステップＳ９；ＹＥＳ）、出力部１４７が、文字認識部１４６から出力されたすべての文字データＤ７を用いて、最終的な文字の読み取り結果を特定する多数決処理を行う（ステップＳ１０）。多数決処理の結果は、最終的な文字の読み取り結果を表す読み取り結果文字データＤ８として出力される。
【0104】
次に、オーバーレイ表示制御部１４８が、出力部１４７によって出力された読み取り結果文字データＤ８を、表示装置１２０にオーバーレイ表示させる（ステップＳ１１）。つまり、オーバーレイ表示制御部１４８は、撮像装置１１０によって撮像される内容を表す撮像領域に重ねて、読み取り結果文字データＤ８を表示装置１２０に表示させる。
【0105】
次に、証拠用画像データ特定部１４９が、文字認識部１４６によって文字認識処理の対象とされた罫線除去処理済データＤ６のサンプルとしての証拠用画像データ１３３を記憶装置１３０に保存させる（ステップＳ１２）。既述のとおり、本実施形態では、最も画質が良いことを表す評価指標が評価指標算出部１４３によって算出された罫線除去処理済データＤ６を証拠用画像データ１３３とする。
【0106】
以上説明した本実施形態に係る文字認識装置１００によれば、次の効果が得られる。
【0107】
ノイズ除去部１４２によってノイズ除去処理が施されたノイズ除去処理済データＤ３よりなる画像データ群Ｄ４のうち、最も画質が良いことを表す評価指標が算出された良画質画像データＤ５だけが、文字認識処理に供される。このため、相対的に画質の良くない画像データまでもが文字認識処理に供される事態を回避できる。つまり、相対的に画質の良くない画像データに対して文字認識処理が無駄に実行されることが回避される。
【0108】
さらに、１セットの画像データ群Ｄ４が揃う時間として定義される文字認識周期を、文字認識処理の繰り返し周期とほぼ同じか又は文字認識処理の繰り返し周期以下とすることにより、文字認識処理に待ち時間が発生しないか又は殆ど発生しないようにすることができる。従って、相対的に画質の良い良画質画像データＤ５の選出を行うにも関わらず、撮像の開始から最終的な読み取り結果文字データＤ８を得るのに要する処理時間が長くなりにくい。
【0109】
また、生画像データＤ１がそのまま文字認識処理に供されるのではなく、生画像データＤ１に対して、前処理、ノイズ除去処理、及び罫線除去処理が施された罫線除去処理済データＤ６が、文字認識処理に供される。このため、文字認識処理において文字認識の誤りの発生確率を低減でき、文字認識の信頼性が高められる。
【0110】
また、読み取り結果文字データＤ８が表示装置１２０にオーバーレイ表示されるので、ユーザは、図８に示した文字読み取り処理が正しく行われたか否かを現場で確認することができる。文字読み取り処理が正しく行われていない場合は、正しい読み取り結果が得られるように、文字読み取り処理やり直すこともできる。
【0111】
また、文字認識処理の対象とされた罫線除去処理済データＤ６のうち最も画質の良いものが証拠用画像データ１３３として自動的に記憶装置１３０に保存される。この証拠用画像データ１３３は、例えば、文字認識処理が正常に遂行されたか否かの検証や、文字認識処理のアルゴリズムの改善等に役立てることができる。
【0112】
以上、実施形態について説明した。以下に述べる変形も可能である。
【0113】
図１には、潮流計ＭＡの表示画面ＤＳから文字を読み取る構成を例示したが、文字認識装置１００は、潮流計ＭＡ以外の計測器、コンピュータ、ディスプレイといった各種機器の表示画面から文字を読み取ることもできる。
【0114】
図２に示した文字認識プログラム１３１を、既存のスマートフォン、タブレット、その他のコンピュータにインストールすることで、そのコンピュータに文字認識装置１００の機能を実現させることもできる。文字認識プログラム１３１は、通信回線を通じて配布することもできるし、記録媒体に格納して配布することもできる。
【符号の説明】
【0115】
１００…文字認識装置、
１１０…撮像装置、
１２０…表示装置、
１３０…記憶装置、
１３１…文字認識プログラム、
１３２…テンプレートデータ、
１３３…証拠用画像データ、
１４０…プロセッサ、
１４１…前処理部、
１４２…ノイズ除去部、
１４３…評価指標算出部、
１４４…選出部、
１４５…罫線除去部、
１４６…文字認識部、
１４７…出力部、
１４８…オーバーレイ表示制御部、
１４９…証拠用画像データ特定部、
１５０…通信装置、
２００…管理サーバ、
３００…漁業管理支援システム、
ＣＴ…境界表示部材、
Ｄ１…生画像データ、
Ｄ２…前処理済データ（元画像データ）、
Ｄ３…ノイズ除去処理済データ（画像データ）、
Ｄ４…画像データ群、
Ｄ５…良画質画像データ、
Ｄ６…罫線除去処理済データ、
Ｄ７…文字データ、
Ｄ８…読み取り結果文字データ、
ＤＳ…表示画面、
ＦＳ…船舶、
ＭＡ…潮流計（計測器）、
ＮＥ…通信回線、
ＰＤ…周辺領域、
ＲＬ…罫線。
１１０…撮像装置、
１２０…表示装置、
１３０…記憶装置、
１３１…文字認識プログラム、
１３２…テンプレートデータ、
１３３…証拠用画像データ、
１４０…プロセッサ、
１４１…前処理部、
１４２…ノイズ除去部、
１４３…評価指標算出部、
１４４…選出部、
１４５…罫線除去部、
１４６…文字認識部、
１４７…出力部、
１４８…オーバーレイ表示制御部、
１４９…証拠用画像データ特定部、
１５０…通信装置、
２００…管理サーバ、
３００…漁業管理支援システム、
ＣＴ…境界表示部材、
Ｄ１…生画像データ、
Ｄ２…前処理済データ（元画像データ）、
Ｄ３…ノイズ除去処理済データ（画像データ）、
Ｄ４…画像データ群、
Ｄ５…良画質画像データ、
Ｄ６…罫線除去処理済データ、
Ｄ７…文字データ、
Ｄ８…読み取り結果文字データ、
ＤＳ…表示画面、
ＦＳ…船舶、
ＭＡ…潮流計（計測器）、
ＮＥ…通信回線、
ＰＤ…周辺領域、
ＲＬ…罫線。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
