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特開2024-126079文字列認識支援装置、文字列認識支援方法、プログラム及び記録媒体
(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】P2024126079
(43)【公開日】2024-09-20
(54)【発明の名称】文字列認識支援装置、文字列認識支援方法、プログラム及び記録媒体
(51)【国際特許分類】
G06V 30/10 20220101AFI20240912BHJP
【ＦＩ】
G06V30/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023034229
(22)【出願日】2023-03-07
(71)【出願人】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100115255
【弁理士】
【氏名又は名称】辻丸 光一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100201732
【弁理士】
【氏名又は名称】松縄 正登
(74)【代理人】
【識別番号】100154081
【弁理士】
【氏名又は名称】伊佐治 創
(74)【代理人】
【識別番号】100227019
【弁理士】
【氏名又は名称】安 修央
(72)【発明者】
【氏名】堀場 裕司
(72)【発明者】
【氏名】竹内 拓也
(72)【発明者】
【氏名】遠山 貴大
【テーマコード（参考）】
5B064
【Ｆターム（参考）】
5B064AA05
5B064AB02
5B064AB03
5B064AB08
5B064BA01
5B064DA19
(57)【要約】
【課題】 文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制できる文字列認識支援装置を提供する。
【解決手段】 本発明の文字列認識支援装置は、画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
【選択図】 図１
【解決手段】 本発明の文字列認識支援装置は、画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援装置。
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援装置。
【請求項2】
前記文字列候補領域設定部は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、請求項１記載の文字列認識支援装置。
【請求項3】
前記評価値算出部は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、請求項１又は２記載の文字列認識支援装置。
【請求項4】
前記画像選択部は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、請求項１又は２に記載の文字列認識支援装置。
【請求項5】
文字列認識部を含み、
前記文字列認識部は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、請求項１又は２に記載の文字列認識支援装置。
前記文字列認識部は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、請求項１又は２に記載の文字列認識支援装置。
【請求項6】
画像取得工程、文字列候補領域設定工程、評価値算出工程、及び画像選択工程を含み、
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援方法。
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援方法。
【請求項7】
前記文字列候補領域設定工程は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、請求項６記載の文字列認識支援方法。
【請求項8】
前記評価値算出工程は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、請求項６又は７記載の文字列認識支援方法。
【請求項9】
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項10】
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、文字列認識支援装置、文字列認識支援方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
生産ラインを流れる製品について、誤出荷、取り違えなどを防止するために製品を個別に管理する必要がある。この際、バーコードやRFID等のタグを取り付けて管理されることが一般的に行われている。他方、鉄鋼製品等、製品加工時の環境が過酷な製品では、タグの耐久性が足りず、取り付けることができない。この場合、製品に直接文字を印字（例えば、刻印印字、スタンプ印字、ステンシル吹き付け等）して管理が行われている（例えば、特許文献１等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－１６４９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このような状況において、画像認識により製品の識別情報を取得するため、製品の画像を撮像するが、文字認識の精度には、画像の撮像条件が密接に関わる。この点は、画像認識により物品の識別情報を管理している様々な分野において同様である。このため、撮像条件のばらつきを抑制する手法が求められている。
【0005】
そこで本発明は、文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制できる文字列認識支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
前記目的を達成するために、本発明の文字列認識支援装置は、
画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
【0007】
本発明の文字列認識支援方法は、
画像取得工程、文字列候補領域設定工程、評価値算出工程、及び画像選択工程を含み、
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
画像取得工程、文字列候補領域設定工程、評価値算出工程、及び画像選択工程を含み、
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
【0008】
本発明のプログラムは、画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【0009】
本発明の記録媒体は、
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【発明を実施するための形態】
【0012】
次に、本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
【0013】
［実施形態１］
本実施形態の文字列認識支援装置について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態の文字列認識支援装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、文字列認識支援装置１０（以下、「本装置１０」ともいう）は、画像取得部１１、文字列候補領域設定部１２、評価値算出部１３、及び画像選択部１４を含む。また、図示していないが、本装置１０は、例えば、記憶部、入力部、及び出力部を含んでもよい。
本実施形態の文字列認識支援装置について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態の文字列認識支援装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、文字列認識支援装置１０（以下、「本装置１０」ともいう）は、画像取得部１１、文字列候補領域設定部１２、評価値算出部１３、及び画像選択部１４を含む。また、図示していないが、本装置１０は、例えば、記憶部、入力部、及び出力部を含んでもよい。
【0014】
本装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、本装置１０は、通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＴＮ（Ｄｅｌａｙ Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）、Ｌ５Ｇ（ローカル５Ｇ）、等があげられる。無線通信としては、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ローカル５Ｇ、ＬＰＷＡ等が挙げられる。前記無線通信としては、各装置が直接通信する形態（Ａｄ Ｈｏｃ通信）、インフラストラクチャ（infrastructure通信）、アクセスポイントを介した間接通信等であってもよい。本装置１０は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置１０は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ、例えば、デスクトップ型、ノート型）、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。本装置１０は、対象物を撮像可能な撮像端末（例えば、カメラ付きのスマートフォン、タブレット端末等）であってもよいし、前記撮像端末と通信可能な装置であってもよい。さらに、本装置１０は、例えば、前記各部のうち少なくとも一つがサーバ上にあり、その他の前記各部が端末上にあるような、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング等の形態であってもよい。
【0015】
図２に、本装置１０のハードウェア構成のブロック図を例示する。本装置１０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６、通信デバイス１０７等を含む。本装置１０の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。
【0016】
中央処理装置１０１は、コントローラ（システムコントローラ、Ｉ／Ｏコントローラ等）等により、他の構成と連携動作し、本装置１０の全体の制御を担う。本装置１０において、中央処理装置１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、中央処理装置１０１が、画像取得部１１、文字列候補領域設定部１２、評価値算出部１３、及び画像選択部１４として機能する。本装置１０は、演算装置として、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等の他の演算装置を備えてもよいし、これらの組合せを備えてもよい。
【0017】
バス１０３は、例えば、外部装置とも接続できる。前記外部装置は、例えば、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンタ、外部入力装置、外部表示装置、スピーカ等の音声出力装置、カメラ等の外部撮像装置、および加速度センサ、地磁気センサ、方向センサ等の各種センサ等があげられる。本装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、外部ネットワーク（前記通信回線網）に接続でき、外部ネットワークを介して、ユーザの端末等の他の装置と接続することもできる。
【0018】
メモリ１０２は、例えば、メインメモリ（主記憶装置）が挙げられる。中央処理装置１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、中央処理装置１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。また、メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）であってもよい。
【0019】
記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体と、記録媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、及びソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）であってもよい。本装置１０が、例えば、前記記憶部を含む場合、記憶装置１０４が前記記憶部として機能する。記憶装置１０４は、例えば、後述する文字列認識対象画像、文字列候補領域、評価値、閾値、文字列認識用画像、基準文字列情報の少なくとも一つを記憶していてもよい。
【0020】
本装置１０において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、ログ情報、外部データベース（図示せず）や外部の装置から取得した情報、本装置１０によって生成した情報、本装置１０が処理を実行する際に用いる情報等の種々の情報を記憶することも可能である。なお、少なくとも一部の情報は、例えば、メモリ１０２及び記憶装置１０４以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。
【0021】
本装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、トラックパッド、マウス等のポインティングデバイス；キーボード；カメラ、スキャナ等の撮像手段；ＩＣカードリーダ、磁気カードリーダ等のカードリーダ；マイク等の音声入力手段；等があげられる。出力装置１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置；スピーカ等の音声出力装置；プリンタ；等があげられる。本実施形態１において、入力装置１０５と出力装置１０６とは、別個に構成されているが、入力装置１０５と出力装置１０６とは、タッチパネルディスプレイのように、一体として構成されてもよい。
【0022】
つぎに、本実施形態の文字列認識支援方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の文字列認識支援方法は、例えば、図１から図２に示す文字列認識支援装置１０を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の文字列認識支援方法は、図１から図２の文字列認識支援装置１０の使用には限定されない。
【0023】
まず、文字列認識支援装置１０の画像取得部１１は、文字列認識対象画像を取得する（Ｓ１、画像取得工程）。前記文字列認識対象画像は、例えば、文字列の認識を行う候補となる画像であり、文字列を含む画像であってもよいし、文字列を含まない画像であってもよいし、文字列を含むか否か不明な画像でもよい。前記文字列は、例えば、既知の文字列であってもよいし、未知の文字列であってもよいが、既知の文字列であることが好ましい。前記文字列が含む文字は、特に制限されず、例えば、英字、数字、記号、ひらがな、カタカナ、漢字、その他の文字およびこれらの組み合わせがあげられる。前記文字列の具体例としては、例えば、生産ラインにおける製品を識別する情報（シリアルナンバー、製造番号、ロット番号等）があげられる。前記文字列認識対象画像に含まれる文字列は、例えば、通常のＯＣＲ処理によっては文字認識が困難な文字を含むことが好ましい。「通常のＯＣＲ処理によっては文字認識が困難な文字」とは、特に制限されず、例えば、ステンシル吹付、スタンプ印字、または刻印印字等の手段によって印字された文字、または手書き文字等があげられる。画像取得部１１は、本装置１０が備えるカメラ等の撮像装置により、前記文字列認識対象画像を取得してもよいし、通信回線網を介して本装置外部の撮像装置から前記文字列認識対象画像を取得してもよい。前記文字列認識対象画像は、例えば、動画でもよいし静止画でもよく、また、撮像済みの画像でもよいし、撮像プレビュー画像でもよい。前記文字列認識対象画像が撮像プレビュー画像である場合、画像取得部１１は、例えば、前記撮像プレビュー画像をリアルタイムに取得する。画像取得部１１は、例えば、取得した前記文字列認識対象画像を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。
【0024】
つぎに、文字列候補領域設定部１２は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定する（Ｓ２、文字列候補領域設定工程）。文字列候補領域設定部１２は、例えば、前記文字列認識対象画像が文字を含むか否かを認識し、認識した前記文字を含む領域を前記文字列候補領域として設定できる。文字列候補領域設定部１２は、例えば、深層学習を利用した処理により前記文字を認識してもよいし、公知の画像処理手法を利用して前記文字を認識してもよい。前記深層学習を利用した文字の認識は、例えば、本装置１０が含むＧＰＵにより実行してもよいし、ＣＰＵにより実行してもよいし、ＣＰＵＧＰＵにより実行してもよい。また、文字列候補領域設定部１２は、例えば、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定してもよい。前記基準文字列情報は、例えば、前記文字列認識対象画像に含まれる可能性のある文字列のテンプレートの情報である。前記基準文字列情報は、例えば、１種類でもよいし２種類以上の複数であってもよいが、２種類以上の複数であることが好ましい。この場合、文字列候補領域設定部１２は、例えば、前記文字列認識対象画像と前記基準文字列情報とを比較し、前記文字列認識対象画像において、前記基準文字列情報の少なくとも一つと一致する可能性のある領域を前記文字列候補領域として設定できる。前記基準文字列情報は、例えば、前記記憶部に記憶されていてもよいし、外部のデータベースに記憶されていてもよい。文字列候補領域設定部１２は、例えば、設定した文字列候補領域について、バインディングボックス等を表示して視覚的に表示可能であってもよい。この場合、文字列候補領域設定部１２は、例えば、認識した文字の周囲に所定の大きさの余白を設定し、前記余白を含む文字周辺の領域を前記文字列候補領域として設定できる。前記余白の大きさは、特に制限されず、任意の大きさが設定できる。前記文字列候補領域が文字及び文字の余白を含むことにより、例えば、文字列が含む文字の一部が文字列候補領域から外れることを抑制できる。文字列候補領域設定部１２は、例えば、設定した前記文字列候補領域を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。この場合、例えば、文字列候補領域設定部１２は、前記文字列候補領域と、文字列候補領域を設定した文字列認識対象画像とを紐づけて記憶できる。
【0025】
つぎに、評価値算出部１３は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出する（Ｓ３、評価値算出工程）。前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標である。評価値算出部１３は、例えば、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出することが好ましい。前記文字列を構成する文字の一致数および前記文字認識の確信度は、例えば、深層学習を利用した処理により、前記文字列候補領域を評価して前記確信度を算出してもよいし、テンプレートマッチング等の公知のパターンマッチング処理を用いた画像処理方法により、前記文字列候補領域の文字列候補と基準文字列情報とを比較することにより算出してもよい。前記基準文字列情報は、例えば、前述の通りである。前記深層学習を利用した処理は、例えば、テンプレートマッチングに類似する構造の深層学習ネットワークを用いることにより実行できる。評価値算出部１３は、例えば、前記文字列候補領域と前記基準文字列情報とを比較して、例えば、前記文字列候補領域が含む文字列を構成する各文字について、前記基準文字情報を構成する文字との一致数を算出できる。評価値算出部１３は、例えば、前記パターンマッチング処理により、前記文字列候補領域の文字列候補と基準文字列情報との類似度を算出し、算出した類似度（確信度ともいう）を、前記評価値として算出できる。前記撮像条件の値は、特に制限されず、例えば、前記文字列認識対象画像の撮像品質を示す指標である。前記撮像条件の具体例としては、例えば、エッジ強度、及びコントラスト等の値があげられる。評価値算出部１３は、例えば、前記評価値として、例えば、前記文字列認識対象画像の背景画像と、文字列認識対象画像の文字領域の濃淡値をそれぞれ算出し、前記濃淡値の差を前記コントラストとして算出できる。また、評価値算出部１３は、例えば、前記評価値として、前記文字列認識対象画像の画素値の変化の大きさをエッジ強度として算出できる。評価値算出部１３が算出する評価値は、例えば、１種類でもよいが、２種類以上の複数であることが好ましく、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値の組み合わせであることがさらに好ましい。評価値算出部１３は、例えば、算出した前記評価値を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。この場合、評価値算出部１３は、例えば、前記文字列候補領域と、文字列候補領域を設定した文字列認識対象画像とを紐づけて記憶できる。
【0026】
つぎに、画像選択部１４は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する（Ｓ４、画像選択工程）。前記閾値は、特に制限されず、例えば、前記評価値の種類毎に設定できる。前記評価値が前記文字認識の確信度を含む場合、前記閾値は、例えば、前記テンプレートマッチングの確信度の任意の値を設定できる。具体例として、前記テンプレートマッチングの確信度が０～１．０で算出される場合、前記閾値は、例えば、０．４以上、０．５以上、０．６以上、０．６５以上、０．７以上、又は０．８以上に設定できる。前記評価値が前記文字の一致数を含む場合、前記閾値は、例えば、前記文字の一致数の絶対値を設定してもよいし、文字列全体に対する一致した文字の割合を設定してもよい。前記評価値が前記撮像条件の値を含む場合、前記閾値は、例えば、前記文字列認識対象画像における、背景画像と文字領域の濃淡値の差を設定できる。具体例として、前記撮像条件がエッジ強度である場合、例えば、前記濃淡値の差の閾値を２０以上に設定できる。また、前記撮像条件がコントラストである場合、前記濃淡値の差の閾値を１０以上に設定できる。前記評価値が複数の種類の指標を含む場合、画像選択部１４は、例えば、全ての評価値が閾値以上である文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択してもよいし、一部の評価値が閾値以上である文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択してもよい。画像選択部１４が、例えば、複数の評価値に基づいて文字列認識用画像を選択することでより適切な画像を前記文字列認識用画像として選択できる。また、前記文字列認識対象画像がプレビュー画像である場合、画像選択部１４は、前記閾値以上の文字列認識対象画像を、前記文字列認識用画像として選択し、選択した画像を撮像してもよい。画像選択部１４は、例えば、選択した前記文字列認識用画像を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。
【0027】
また、画像選択部１４は、例えば、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択してもよい。前記「状況が所定条件を満たす場合」は、例えば、文字列認識用画像の撮像時間が所定時間を超えた場合、文字列認識対象画像の撮影回数が所定回数を超えた場合、前記文字列認識用画像のデータの大きさが所定の大きさを超えた場合等があげられる。前記評価値に基づく選択は、例えば、前記評価値が最も高い画像を選択してもよいし、前記評価値が高い順に複数の画像を選択してもよい。
【0028】
本装置１０は、例えば、前記出力部により、選択した前記文字列認識用画像を出力してもよい。この場合、本装置１０は、例えば、前記文字列認識用画像を本装置１０の出力装置１０６に出力してもよいし、外部装置に出力してもよい。前記外部装置は、例えば、文字認識機能を有する装置があげられる。また、本装置１０は、例えば、実施形態２で後述する文字列認識部に前記文字列認識用画像を出力してもよい。
【0029】
本実施形態の文字列認識支援装置１０によれば、文字列認識対象画像の評価値を算出し、前記評価値に基づいて文字認識用画像を選択できる。このため、本実施形態の文字列認識支援装置１０によれば、文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制できる。
【0030】
［実施形態２］
実施形態２は、本発明の文字列認識支援装置の他の例である。
実施形態２は、本発明の文字列認識支援装置の他の例である。
【0031】
本実施形態の文字列認識支援装置は、実施形態１の文字列認識支援装置１０の構成に加えて、文字列認識部を含むこと以外は前記実施形態１の文字列認識支援装置１０と同様であり、その説明を援用できる。本実施形態の文字列認識支援装置１０Ａは、例えば、文字列認識部を含み、前記文字列認識部は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う。
【0032】
図４は、本実施形態の文字列認識支援装置１０Ａの一例の構成を示すブロック図である。図４に示すように、文字列認識支援装置１０Ａは、実施形態１の文字列認識支援装置１０の構成に加えて、文字列認識部１５を含む。文字列認識支援装置１０Ａのハードウェア構成は、図２の文字列認識支援装置１０のハードウェア構成において、中央処理装置１０１が、図１の文字列認識支援装置１０の構成に代えて、図４の文字列認識支援装置１０Ａの構成を備える以外は同様である。以下、文字列認識部１５の処理を説明する。文字列認識部１５の処理は、例えば、前記実施形態１で説明した図３のフローチャートにおける任意の位置に適宜挿入できるが、図５に示すように、Ｓ４の後に挿入されることが好ましい。
【0033】
まず、前記実施形態１の文字列認識支援方法におけるＳ１～Ｓ４と同様にして、Ｓ１～Ｓ４を実施し、文字列認識用画像を選択する。
【0034】
つぎに、文字列認識部１５は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う（Ｓ５、文字列認識工程）。前記文字列認識は、例えば、深層学習を利用した処理により前記文字列を認識してもよいし、一般の文字列認識処理（例えば、光学文字列認識（Optical character recognition：ＯＣＲ））と同様にして実施してもよい。前記深層学習を利用した文字列の認識は、例えば、本装置１０Ａが含むＧＰＵにより実行してもよいし、ＣＰＵにより実行してもよいし、ＣＰＵＧＰＵにより実行してもよい。
【0035】
本発明の文字列認識支援装置によれば、文字列認識対象画像の評価値を算出し、前記評価値に基づいて選択した文字認識用画像から文字列を認識できる。このため、本実施形態の文字列認識支援装置１０によれば、文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制でき、結果的に、文字認識の精度を向上できる。また、例えば、生産ライン等において、中間品や製品等の管理番号の認識を画像処理により行う場合、管理番号を含む画像の撮像条件が安定しないと文字認識の精度が出ず、作業員のフラストレーションがたまり、さらに撮像条件が不安定になるという悪循環が発生する場合がある。このような場合において、本発明の文字列認識支援装置によれば、文字列候補領域の評価値に基づいて文字列認識用画像を選択できるため、文字認識の精度を向上させることが可能となる。
【0036】
［実施形態３］
本実施形態のプログラムは、前述の文字列認識支援方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。具体的に、本実施形態のプログラムは、コンピュータに、画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を実行させるためのプログラムである。
本実施形態のプログラムは、前述の文字列認識支援方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。具体的に、本実施形態のプログラムは、コンピュータに、画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を実行させるためのプログラムである。
【0037】
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する。
【0038】
また、本実施形態のプログラムは、コンピュータを、画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順として機能させるプログラムということもできる。
【0039】
本実施形態のプログラムは、前記本発明の文字列認識支援装置および文字列認識支援方法における記載を援用できる。前記各手順は、例えば、「手順」を「処理」と読み替え可能である。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、フラッシュメモリー（例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢフラッシュメモリー、ＳＤ／ＳＤＨＣカード等）、光ディスク（例えば、ＣＤ‐Ｒ／ＣＤ‐ＲＷ、ＤＶＤ‐Ｒ／ＤＶＤ‐ＲＷ、ＢＤ‐Ｒ／ＢＤ‐ＲＥ等）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。また、本実施形態のプログラム（例えば、プログラミング製品、又はプログラム製品ともいう）は、例えば、外部のコンピュータから配信される形態であってもよい。前記「配信」は、例えば、通信回線網を介した配信でもよいし、有線で接続された装置を介した配信であってもよい。本実施形態のプログラムは、配信された装置にインストールされて実行されてもよいし、インストールされずに実行されてもよい。
【0040】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。
【0041】
＜付記＞
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援装置。
（付記２）
前記文字列候補領域設定部は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１記載の文字列認識支援装置。
（付記３）
前記評価値算出部は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１又は２記載の文字列認識支援装置。
（付記４）
前記画像選択部は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１から３のいずれかに記載の文字列認識支援装置。
（付記５）
文字列認識部を含み、
前記文字列認識部は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１から４のいずれかに記載の文字列認識支援装置。
（付記６）
画像取得工程、文字列候補領域設定工程、評価値算出工程、及び画像選択工程を含み、
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援方法。
（付記７）
前記文字列候補領域設定工程は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記６記載の文字列認識支援方法。
（付記８）
前記評価値算出工程は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記６又は７記載の文字列認識支援方法。
（付記９）
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記６から８のいずれかに記載の文字列認識支援方法。
（付記１０）
文字列認識工程を含み、
前記文字列認識工程は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記６から９のいずれかに記載の文字列認識支援方法。
（付記１１）
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１２）
前記文字列候補領域設定手順は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１１記載のプログラム。
（付記１３）
前記評価値算出手順は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１１又は１２記載のプログラム。
（付記１４）
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１１から１３のいずれかに記載のプログラム。
（付記１５）
文字列認識手順を含み、
前記文字列認識手順は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１１から１４のいずれかに記載のプログラム。
（付記１６）
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
前記文字列候補領域設定手順は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１６記載の記録媒体。
（付記１８）
前記評価値算出手順は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１６又は１７記載の記録媒体。
（付記１９）
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１６から１８のいずれかに記載の記録媒体。
（付記２０）
文字列認識手順を含み、
前記文字列認識手順は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１６から１９のいずれかに記載の記録媒体。
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
画像取得部、文字列候補領域設定部、評価値算出部、及び画像選択部を含み、
前記画像取得部は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定部は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出部は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択部は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援装置。
（付記２）
前記文字列候補領域設定部は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１記載の文字列認識支援装置。
（付記３）
前記評価値算出部は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１又は２記載の文字列認識支援装置。
（付記４）
前記画像選択部は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１から３のいずれかに記載の文字列認識支援装置。
（付記５）
文字列認識部を含み、
前記文字列認識部は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１から４のいずれかに記載の文字列認識支援装置。
（付記６）
画像取得工程、文字列候補領域設定工程、評価値算出工程、及び画像選択工程を含み、
前記画像取得工程は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定工程は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出工程は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択する、文字列認識支援方法。
（付記７）
前記文字列候補領域設定工程は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記６記載の文字列認識支援方法。
（付記８）
前記評価値算出工程は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記６又は７記載の文字列認識支援方法。
（付記９）
前記画像選択工程は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記６から８のいずれかに記載の文字列認識支援方法。
（付記１０）
文字列認識工程を含み、
前記文字列認識工程は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記６から９のいずれかに記載の文字列認識支援方法。
（付記１１）
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１２）
前記文字列候補領域設定手順は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１１記載のプログラム。
（付記１３）
前記評価値算出手順は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１１又は１２記載のプログラム。
（付記１４）
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１１から１３のいずれかに記載のプログラム。
（付記１５）
文字列認識手順を含み、
前記文字列認識手順は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１１から１４のいずれかに記載のプログラム。
（付記１６）
画像取得手順、文字列候補領域設定手順、評価値算出手順、及び画像選択手順を含み、
前記画像取得手順は、文字列認識対象画像を取得し、
前記文字列候補領域設定手順は、前記文字列認識対象画像に対し、文字列候補領域を設定し、
前記評価値算出手順は、前記文字列候補領域が設定された文字列認識対象画像の評価値を算出し、
前記評価値は、前記文字列候補領域の文字認識適性を示す指標であり、
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値以上の文字列認識対象画像を文字列認識用画像として選択し、
前記各手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
前記文字列候補領域設定手順は、基準文字列情報を用いて前記文字列認識対象画像に対し、前記文字列候補領域を設定する、付記１６記載の記録媒体。
（付記１８）
前記評価値算出手順は、前記評価値として、文字列を構成する文字の一致数、文字認識の確信度、及び撮像条件の値からなる群から選択された少なくとも一つを算出する、付記１６又は１７記載の記録媒体。
（付記１９）
前記画像選択手順は、前記評価値が閾値未満の状況が所定条件を満たす場合、前記評価値に基づいて文字列認識用画像を選択する、付記１６から１８のいずれかに記載の記録媒体。
（付記２０）
文字列認識手順を含み、
前記文字列認識手順は、前記文字列認識用画像から文字列認識を行う、付記１６から１９のいずれかに記載の記録媒体。
【産業上の利用可能性】
【0042】
本発明によれば、文字列認識対象画像の評価値を算出し、前記評価値に基づいて文字認識用画像を選択できる。このため、本発明によれば、文字列認識用画像の撮像条件のばらつきを抑制できる。したがって、本発明は、文字認識を利用する分野において広く有用である。
【符号の説明】
【0043】
１０ 文字列認識支援装置
１１ 画像取得部
１２ 文字列候補領域設定部
１３ 評価値算出部
１４ 画像選択部
１５文字列認識部
１０１ 中央処理装置
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ 通信デバイス
１１ 画像取得部
１２ 文字列候補領域設定部
１３ 評価値算出部
１４ 画像選択部
１５文字列認識部
１０１ 中央処理装置
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ 通信デバイス
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】