JPH01129368A - 画像認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野コ 本発明は画像認識装置に関し、特にブロック図、回路図
等の画像よりシンボルと接続線とを区別して認識する画
像認識装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来、ブロック図或いは回路図等の図面より画像を読み
取ってその図面を認識する画像認識装置は例えば次のよ
うな認識方法を採用している。

まず、図面に読み取られたシンボル及び各シンボルを結
ぶ接続線は細分化した線画像としてそれぞれ記憶される
。そしてこの記憶した線画像に基づいて線分の追跡を行
ない、閉ループを抽出するとこの部分をシンボルと判定
している。

また、線分の追跡途中において、分岐点或いは交差点等
の特徴点に到達した場合には、各ンの特徴点を中心とし
た時計回り或いは反時計回りの線画像の検索によって次
線分を検出している。

［発明が解決しようとする問題点］ ところが、接続線とシンボルとが重なっている場合には
、シンボルの一部の線分を追跡している段階で閉ループ
を抽出してしまい、この閉ループをシンボルとして判定
している。

従って、上述のシンボルの判定方法では確実にシンボル
を抽出することができないことが往々にして発生する。

この接続線とシンボルとが重なっている図面よりシンボ
ルを抽出する従来のシンボル抽出方法の一例を第６図、
第７図に基づいて説明する。

第６図は結合子５０から結合子５１への線分の追跡を示
しており、この場合の線分の追跡は分岐点ＡよりＴ丁→
丁で−て■→丁Ｔの順に行なわれる。

また、第７図は結合子５２から結合子５３への線分の追
跡を示しており、この場合の線分の追跡は分岐点Ｅより
ＥＦ−Ｆ丁→丁「→「丁−丁丁一丁に−ｈＫＬ−ＬＥの
順に行なわれる。

このように、第６図と第７図はそれぞれシンボルの一部
の線分を追跡している途中で閉ループを抽出してしまう
ため、本来、第６図のシンボルＡ’　Ｂ’　ＣＤ、第７
図のシンボルＥ’　Ｊ’　ＫＬを正確に抽出することが
困難となっている。

このように、シンボルと接続線とを確実に区別してシン
ボルのみを抽出することができず、図面を誤って認識す
る不具合を発生しやすいなどの問題点がある。

本発明は上述の問題点に鑑みてなされたものであり、そ
の目的とするところは、例えシンボルと接続線が瓜なっ
ている画像であってもシンボルのみを確実に且つ効率良
く抽出できる画像認識装置を提供する点にある。

［問題点を解決するための手段］ 上述した問題点を解決し、目的を達成するため、本発明
に係わる画像認識装置は規則性のある形状をしたシンボ
ルと該シンボルを接続する接続線とが複数の線分により
構成される画像を認識する画像認識装置において、前記
画像より特徴点を検出する検出手段と、該検出手段の検
出した特徴点を記憶する記憶手段と、該記憶手段の記憶
する特徴点の中から線分を追跡する始点を選出する選出
手段と、該選出手段の選出した始点より追跡すべき線分
と該線分の追跡方向とを決定する第１の決定手段と、該
第１の決定手段の決定した追跡方向に線分を追跡する追
跡手段と、該追跡手段の追跡中に特徴点を検出し、該特
徴点に基づいて次に追跡すべき線分と該線分の追跡方向
とを決定する第２の決定手段と、該第２の決定手段が前
記始点を検出するまで追跡した複数の線分によって形成
される閉ループをシンボルとして抽出するシンボル抽出
手段とを備えた。

［作用］ 以上の構成によれば、始点より線分を追跡し、追跡中に
検出した特徴点に基づいて次の追跡すべき線分を決定す
る。そして再び始点を検出するまで追跡した複数の線分
により形成される閉ループをシンボルとして抽出する。

このように、効率的なシンボルの抽出が可能となる。

［実施例］ 以下添付図面を参照して本発明に係る好適な実施例を詳
細に説明する。

第１図は本発明に係わる画像認識装置の構成を示すブロ
ック構成図である。

１は装置全体を制御するＣＰＵである。２は制御プログ
ラム、エラー処理用のプログラム、第４図のフローチャ
ートに従った処理を行なうプログラム等を格納したＲＯ
Ｍ、３は各種プログラム実行時のワーキングエリア及び
エラー処理時の一時退避エリアとして機能するＲＡＭで
ある。４はブロック図、回路図等が記録されている図面
を走査して画像を入力する画像入力部である。

５は画像入力部４より入力したビデオ信号を２値化及び
細線化して線画像を求め、各線画像の分岐点を統合する
統合処理、及び３Ｘ３ドツトのマスク用マトリクスによ
り端点、分岐点、交差点の抽出処理等を行なう構造解析
部である。６は細線化した線画像より屈曲点を求めるた
めにその屈曲点を折れ線で近似してベクトル化する折れ
線近似部、７は折れ線近似されたベクトルに基づいて端
点、分岐点、交差点、屈曲点（すべてを総称して特徴点
という）をすべて結び目として、これら特徴点を繋ぐ線
分を線分エツジとする構造グラフを作成する構造グラフ
作成部である。８は構造グラフ作成部７で作成した構造
グラフを記憶する構造グラフ記憶部である。

また、９は構造グラフ記憶部８に記憶した構造グラフに
基づいてシンボルの候補を抽出するシンボル候補抽出部
、１０はシンボル候補抽出部９より抽出したシンボルを
分類し、分類されたシンボル毎の種類を決定するシンボ
ル分類部、１１はシンボル分類部１０で分類したシンボ
ルを分類毎に記憶するシンボル記憶部である。１２は構
造グラフ記憶部８に記憶した構造グラフに基づいて接続
線を抽出する接続線抽出部、１３は接続線抽出部１２が
抽出した接続線を記憶する接続線記憶部である。

そして、１４はシンボル記憶部１１に記憶されるシンボ
ルと接続線記憶部１３に記憶される接続線とに基づいて
接続関係を解析する接続関係解析部、１５は接続関係解
析部１４よりシンボルと接続線との接続関係の認識結果
を記憶する認識結果記憶部である。この接続関係にはシ
ンボルの種類、シンボルと接続線との位置関係等を含ん
でいる。また１６は認識結果記憶部１５に記憶した認識
結果に基づいて入力した画像を表示する表示部、１７は
制御キー等を備えたキーボードである。尚、表示部１６
に代ってプリンタ部を備えても良く、また表示部１６と
プリンタ部を共に備えても良い。

以上の如く構成された画像認識装置は特に第２図（ａ）
〜（ｅ）のような形状をしたシンボルが接続線によって
接続された場合を対象としている。尚、第２図（ａ）〜
（ｅ）に示すシンボルはブロック図或いは論理回路図等
に用いられるシンボルであり、これらのシンボルを説明
することばは省略する。

また、第３図は特徴点及び折れ線近似によって求めた線
分エツジにより構成される構造グラフを示している。図
において、特徴点「ａ」は−木の線分のみが出ている端
点、特徴点「ｂ」は３木の線分が出ている分岐点である
。また特徴点「ｃ」は４木の線分が出ている交差点であ
り、特徴点「ｄ」は折れ線近似により求めた屈曲点であ
る。

次に、本実施例のシンボル候補抽出部９によるシンボル
の抽出方法を第４図のフローチャートに従って以下に説
明する。尚、複数のシンボルを有する図面を読み取った
場合の説明である。

まず、第３図に示すような構造グラフを構造グラフ記憶
部８に記憶した後、シンボル候補抽出部９ではシンボル
を抽出するため、抽出の開始点とする屈曲点を１つ選出
しくステップＳ１）、この屈曲点の座標を記憶する（ス
テップＳ２）。この屈曲点はシンボルを構成する要素で
あり、シンボル−つに対して複数の屈曲点が含まれる。

従って屈曲点の座標をシンボル毎にグループ単位で記憶
する。この各グループを特徴点記憶グループとしてＲＡ
Ｍ３に記憶する。

さて、屈曲点からは−回り３６０°　として２本の線分
が異なる方向に出ているので、次にこれらの線分の方向
をそれぞれ求める（ステップＳ３）。そして屈曲点を中
心に２木の線分がなす角度を２つ検出し、それぞれの角
度（一方の角度だけでも良い）がほぼ１８０°に等しい
場合には再びステップＳ１へ戻り、他の屈曲点を選出し
て基づいて上述と同様の処理を行なう。また検出した２
つの角度が明らかに異なる場合には２つの角度を比較す
る（ステップＳ５）。２つの角度の内、小さい方の角度
に注目し、この小さい角度を形成する２木の線分におい
て、屈曲点より左側に出ている線分の方を追跡する線分
（以下、追跡線分という）に決定する。この追跡線分の
決定方法を第５図を参照して説明する。

第５図において、Ｕは選出された屈曲点であり、この屈
曲点Ｕより左側に出ている線分は線分丁Ｔであり、右側
に出ている線分は線分下Ｔである。これらの線分により
作られる角度は角度αと角度βとの２つである。ここで
は角度α〈角度βとの関係が生まれ、角度の小さい角度
α側に注目すると、屈曲点Ｕより左側に出ている線分下
Ｔが追跡線分に該当する。もし角度β側の方が小さい角
度を有した場合には線分ＵＷが追跡線分に該当する。こ
のようにして追跡線分を決定すると分岐点より特徴点を
検出するまで追跡線分を追跡する（ステップＳ７、ステ
ップＳ８）。

次に、特徴点を検出すると、その特徴点の種類に応じて
以下の処理を行なう。

まず、“開始点”と判別した場合にはステップＳ１で選
出した屈曲点に再び戻ったことを意味するため、この閉
ループをシンボルと判定し、このシンボルの特徴点記憶
グループをシンボル分類部１０へ送出する（ステップＳ
９、ステップ５１０）。そして他にまだ屈曲点が存在す
るか否かを検索し、新たな屈曲点を検出すると再びステ
ップＳ１に戻る（ステップＳ１１、ステップ５１２）。

また“端点”と判定した場合には追跡線分の終点を意味
するため、これ以上の追跡は不可能であるため再びステ
ップＳ１へ戻る（ステップ５１３）。

または、“屈曲点゛と判定した場合にはこの屈曲点の座
標を抽出中のシンボルの特徴点記憶グループに記憶する
（ステップＳ１４、ステップ５１５）。そしてこの屈曲
点より先に続く線分を追゛　跡線分としてステップＳ７
より再び追跡を行なう。

さらに、“分岐点”と判定した場合には後述する規則１
に従って次の追跡線分を検出し、この分岐点の座標を抽
出中のシンボルの特徴点記憶グループに記憶して再びス
テップＳ７へ進むくステップＳ１６、ステップＳ１７、
ステップ８１８）。規則１によれば、「分岐点では、分
岐点を軸に直前の線分を反時計回りに回転させて最初に
重なる線分を追跡線分と決定する」となる。

また、“交差点”と判定した場合には後述する規則２に
従って次の追跡線分を検出し、この交差点の座標を抽出
中のシンボルの特徴点記憶グループに記憶して再びステ
ップＳ７へ進む（ステップＳ１９、ステップＳ２０、ス
テップ５２１）。規則２によれば、「交差点では、直前
の線分の追跡方向に最も近い方向に出ている線分を追跡
線分と決定する」となる。尚、ステップＳ１９の処理の
ときに交差点として判定できない場合には認識不可能と
して処理を停止する等のエラー処理に径行する。

以下、シンボル候補の抽出処理に続き、認識結果を出す
までの一連の処理の流れの概略を説明する。

以上のシンボル候補の抽出処理ようにシンボルは一つ一
つ抽出されていき、これと同時にシンボル分類部１０は
同様の形状をしたシンボル毎に分類する。尚、シンボル
分類部１０には予め所定の形状をしたシンボルを登録さ
せておき、抽出したシンボルを登録されているシンボル
の中で該当するシンボル毎に分類するものである。そし
て種類が確定したシンボル毎に種類確定のフラグをセッ
トしてシンボル記憶部１１に記憶する。このようにして
抽出時にはまだシンボルの候補であったものをシンボル
と確定する。また抽出したシンボルが登録したシンボル
に該当しない場合にはその抽出したシンボルを候補から
除外する。このようにシンボルの抽出と記憶に至るまで
の処理は連続的にシンボルが抽出できなくなるまで繰り
換えし行なわれる。特にシンボルを構成する線分におい
て、屈曲点より出ている２本の線分には構造グラフ上で
該当するベクトル（線分をベクトルで記憶している）に
対してフラグ１”をセットするか、或いはその線分を消
去するかの処理を行なう。このようにして重複して開始
点となる屈曲点を運出することを防ぐ。尚、シンボルに
該当しない構造グラフ上の各ベクトルにはフラグ０”が
セットされている。

次に、接続線の抽出方法を説明する。

まず、接続線抽出部１２では構造グラフ記憶部８の構造
グラフ中においてベクトルにセットされているフラグを
調べ、フラグ１″にセットされていないベクトルを接続
線と判定する。このようにして接続線を抽出しつつ、接
続線を接続線記憶部１３に記憶する。この接続線の抽出
処理も上述したシンボルの抽出処理と同様に抽出できな
くなるまで行なわれる。

このように、シンボルと接続線がすべて抽出されると次
にシンボルに対して接続線がどのように接続されている
かを接続関係解析部１４で解析する。この解析において
はシンボルを構成する特徴点の座標と接続線の両結合子
の座標との一致関係の解析等が含まれる。そして接続線
解析部１４の解析結果を画像の認識結果として認識結果
記憶部１５に記憶する。

以上の説明により、本実施例は例えシンボルと接続線と
が重なっているブロック図或いは論理回路図であっても
追跡線分の追跡方向を正確に把握することが可能であり
、これによって確実に閉ループを抽出することができる
。この確実な閉ループの抽出によりシンボルを効率良く
正確に抽出することができる。

また、本実施例では線分の追跡時において、特徴点での
次追跡線分の決定方法を変形することも可能である。こ
の第１の変形例を第７図に基づいて以下に説明する。

第１の変形例では第５図で説明した追跡線分の決定方法
とは逆に、２本の線分より作られる角度の内、小さい方
の角度に注目したときにおいて屈曲点より右側に出てい
る線分を追跡線分として決定する。この場合には前述の
実施例による閉ループの追跡方向とは逆方向回りの追跡
である。また規則１には規則１°、規則２には規則２°
がそれぞえ対応する。即ち、規則１′によれば、「分岐
点では、分岐点を軸に直前の線分を時計回りに回転させ
て最初に重なる線分を追跡線分と決定する」と定義され
、また規則２゛によれば、「交差点では、直前の線分の
追跡方向に最も近い方向に出ている線分を追跡線分、と
決定する」となる。

本実施例及び変形例において、閉ループの追跡方向がど
ちらであっても規則性を持たせることにより同様の作用
・効果を得ることができる。

また、第２の変形例として、第４図（ａ）のステップＳ
３で求める線分の方向を予じめ算出しておく方法がある
。

その方法として、折れ線近似部６の段階で各線分の方向
、即ち、ベクトルの方向を算出すれば良い。

［発明の効果］ 以上の説明により、本発明は例えシンボルと接続線とが
重なっている画像であってもシンボルを確実に且つ効率
の良く抽出することができる。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明に係わる画像認識装買の構成を示すブロ
ック構成図、 第２図（ａ）〜（ｅ）は各種シンボルの形状を示す図、 第３図は特徴点を説明する説明図、 第４図（ａ）、（ｂ）は本実施例のシンボルの抽出方法
を説明するフローチャート、 第５図は本実施例の分岐点よりの追跡線分を決定する方
法を説明する説明図、 第６図、第７図は従来のシンボル抽出方法を説明する説
明図である。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・ＲＯＭ、３・・・ＲＡ
Ｍ。 ４・・・画像人力部、５・・・構造解析部、６・・・折
れ線近似部、７・・・構造グラフ作成部、８・・・構造
グラフ記憶部、９・・・シンボル候補抽出部、１０・・
・シンボル分頚部、１１・・・シンボル記憶部、１２・
・・接続線抽出部、１３・・・接続線記憶部、１４・・
・接続関係解析部、１５・・・認識結果記憶部、１６・
・・表示部、１７・・・キーボード部、５０〜５３・・
・結合子である。 （ａ）　　　　　（ｂ） 第 第３図 （ｃ）　　　　（ｄ）　　　（ｅ） ２図 第５図

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）規則性のある形状をしたシンボルと該シンボルを
   接続する接続線とが複数の線分により構成される画像を
   認識する画像認識装置において、前記画像より特徴点を
   検出する検出手段と、該検出手段の検出した特徴点を記
   憶する記憶手段と、該記憶手段の記憶する特徴点の中か
   ら線分を追跡する始点を選出する選出手段と、該選出手
   段の選出した始点より追跡すべき線分と該線分の追跡方
   向とを決定する第１の決定手段と、該第１の決定手段の
   決定した追跡方向に線分を追跡する追跡手段と、該追跡
   手段の追跡中に特徴点を検出し、該特徴点に基づいて次
   に追跡すべき線分と該線分の追跡方向とを決定する第２
   の決定手段と、該第２の決定手段が前記始点を検出する
   まで追跡した複数の線分によつて形成される閉ループを
   シンボルとして抽出するシンボル抽出手段とを備えたこ
   とを特徴とする画像認識装置。
2. （２）前記始点を屈曲点としたことを特徴とする特許請
   求の範囲第１項記載の画像認識装置。
3. （３）前記第１の決定手段は、始点を中心に開く２本の
   線分より規則的に一方の線分を追跡線分として選出する
   第１の選出手段を含むことを特徴とする特許請求の範囲
   第２項記載の画像認識装置。
4. （４）前記第２の決定手段は、少なくとも特徴点が分岐
   点または交差点の場合には前記特徴点に到達した直前の
   線分に基づいた規則性に従つて次の追跡線分を選出する
   第２の選出手段を含むことを特徴とする特許請求の範囲
   第１項記載の画像認識装置。
5. （５）前記第２の決定手段は、特徴点が端点の場合には
   前記特徴点より次の追跡を中止する追跡中止手段を含む
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像認識
   装置。