JPH01197890A - 傾斜文字の認識方式 - 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】 ｔａ要］ 手書き図面に描かれた傾斜文字を読取って認識する傾斜
文字の認識方式に関し、 傾斜文字であっても輪郭走査法によって確実に認識する
ことを目的とし、 読取り後にベクトル化された文字列データに隣接する線
データから文字の傾斜角度を検出し、輪郭走査法による
エツジテーブルの作成時に、切り出し文字に対する走査
線を読取直交座標に対し検出傾斜角だけ傾いた直交座標
と平行に垂直及び水平方向に走査してエツジテーブルを
作成する。

［産業上の利用分野］ 本発明は、手書き図面に描かれた傾斜文字を読取って認
識する傾斜文字の認識方式に関する。

手書きされた地図、プラント図、回路図等の図面を読取
ってデータ化する図形認識システムにあっては、図形認
識と同時に図面に描かれた文字を認識する文字認識処理
を行なっており、手書き図面をデータ化してファイルに
格納するようにしている。

即ち、地図、プラント図、回路図等の手書き図面を認識
する場合には、図形に関す８線種の識別、塗り潰し、領
域の抽出、情報の縮小（２値化データのベクトル化）等
の処理と共に文字の認識も重要な処理の１つであり、今
後も図形認識処理の分野における文字認識への比重は大
きい。

［従来の技術］ このような図形認識システムに用いられる文字認識方式
にあっては、例えば第１３図に示す認識処理を行なうこ
とが考えられている。

まずステップＳ１に示すように、イメージスキャナから
図面を読取って２値画像データに変換し、この２値画像
データをステップＳ２で１画素幅の画像データに変換す
るａ線化を行ない、更にステップＳ３で細線化データを
ベクトルデータに変換して情報量を圧縮する。

次にステップＳ４で、ベクトルデータの連結性や構成等
から文字又は文字列を構成していると思われるデータを
抽出する文字列抽出処理を行なう。

この文字列抽出処理で得られたデータからステップＳ５
で２値画像データを１文字ずつ切り出し、ステップＳ６
で輪郭走査法によってエツジテーブルを作成する。

この輪郭走査法により作成されるエツジテーブルは、文
字を構成する画素の連続性を示すデータテーブルである
。

例えば第１４図に示す２ｔ［画像データを対象とした輪
郭走査法によるエツジテーブルの作成を具体的に説明す
ると次のようになる。

輪郭走査法により作成されるエツジテーブルは第１５図
に示す文字の上下方向（垂直方向）の連続性を示す上下
エツジテーブルと、第１′６図に示す文字の左右方向（
水平方向）の連続性を示す左右エツジテーブルの２つと
なる。

第１５図の上下エツジテーブルは、第１４図で文字に対
する読取直交座標のｙ軸と平行に所定ピッチで走査線を
Ｘ軸方向に平行移動したときの走査線と文字との始点（
下エツジ）と終点（上エツジ）を示すｙ座標データで作
成される。

ここで、第１４図のＸ印は上下エツジテーブルを作成す
るための上下エツジを示している。

例えば、第１４図の最初の走査位置（Ｘ−１）にあって
は、下エツジ（始点）がｙ＝１、上エツジ（終点）がｙ
＝４となることから、第１５図の上下エツジテーブルに
はエツジデータ「１」とｒ４Ｊが格納される。即ち、文
字はＶ＝１で始ってｙ＝４の前で終っていることを意味
する。

更に、例えば走査位置ｘ＝１０については、「１〜３」
　「６〜８」１５〜１７」の３つに分かれたエツジデー
タが格納される。

同様に第１６図の左右エツジテーブルは、第１４図の文
字につきＸ座標と平行に所定ピッチで走査線をｙ軸方向
に走査することによって得られた左エツジ（始点）と右
エツジ（終点）のエツジデータ（×座標値）を格納して
いる。尚、第１４図の０印は左右エツジテーブルを作成
するための左右エツジ、を示している。

このようにして第１３図のステップＳ６で全てり切出し
文字についてエツジテーブルを作成したならば、ステッ
プＳ７でエツジテーブルから文字の特徴を抽出し、辞書
と照合することで文字を認識し、認識結果を出力する。

［発明が解決しようとする問題点］ しかしながら１、このような輪郭走査法によるエツジテ
ーブルから文字を認識する処理で問題となるのは、手書
き図面に傾斜して書かれている所謂傾斜文字の認識であ
る。

即ち、現在の輪郭走査法にあっては、第１４図に示した
ように、文字の走査方向が読取直交座標に平行な垂直及
び水平方向となっているため、読取直交座標に対し傾き
をもった傾斜文字を走査してエツジテーブルを作成して
も、傾斜文字のエツジテーブルから抽出された文字の特
徴は辞書とは全く異なったものとなり、傾斜文字を認識
することができないという問題があった。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたもので、
手書き図面に書かれた傾斜文字であっても輪郭走査法に
よって確実に認識できるようにした傾斜文字の認識方式
を提供することを目的とする。

［問題点を解決するための手段］ 第１図は本発明の原理説明図ある。

第１図において、手書き図面は読取部１０により読取ら
れ、２値化画像データとして細線化処理部１２で例えば
１画素幅の細線化データに変換され、更にベクトル変換
部１４でベクトルデータに変換され、文字列抽出部１６
に与えられる。

文字列抽出部１６はベクトル化された画像データの中か
ら文字列を抽出し、抽出した文字列に基づいて文字列デ
ータテーブル１８と文字毎のベクトルデータテーブル２
０を作成する。

文字列データテーブル１８及びベクトルデータテーブル
２０が作成されると、エツジテーブル作成部２２が切り
出された１文字毎のベクトルデータで決まる文字を輪郭
走査法により走査してエツジテーブルを作成し、最終的
に認識部２４でエツジテーブルから文字の特徴を抽出し
て辞書と照合して文字を認識する。

図面に傾斜文字を書く場合、第１図（ｂ）に示すように
、傾斜文字列に隣接して文字の並び方向に沿った引出し
線等が一般的に描かれる。

そこで、傾斜文字の場合にあっては、文字列抽出部１６
は文字列に隣接する線データ２６を検索し、この線デー
タ２６から文字の傾斜角度θを検出して文字列データテ
ーブル１８に格納する。

このためエツジテーブル作成部２２は、文字列データテ
ーブル１８から文字の傾斜角度θを知ることが、でき、
輪郭蓬査法による考査線を読取直交座標に対し傾斜角度
θ傾けた直交座標と平行に垂直及び水平方向に走査して
エツジテーブルを作成し、傾斜文字であっても傾きのな
い場合と同じエツジテーブルを作成する。

［作用］ このような本発明の傾斜文字認識方式によれば、手書き
図面に傾斜して書かれた文字については、輪郭走査法に
よる文字の走査線を傾斜角度だけ傾けた座標系によって
水平及び垂直方向に平行移動させるため、傾斜文字であ
っても傾きのない文字と同じエツジテーブルを作成する
ことができ、エツジテーブルに基づいて傾斜文字であっ
ても確実に認識することができる。

［実施例］ 第２図は本発明の一実施例を示した実施例構成図である
。

第２図において、１０ａは読取部としてのイメージスキ
ャナであり、図面送り方向に直交する方向に複数の受光
画素を配列したラインセンサ等が用いられ、図形文字に
応じたビデオ信号を出力する。イメージスキャナ１０ａ
からのビデオ信号はＡ／Ｄ変換器２８で２値化画像デー
タに変換され、バッファメモリ３０に図面に１枚分の２
値化画像データが格納される。バッファメモリ３０に格
納された読取図面の２値化画像データは細線化処理部１
２で例えば１画素幅の画像データに変換する細線化処理
が施される。

尚、バッフ７メモリ３０には図形及び文字列の２値化画
像データが格納されているが、細線化処理部１２以降の
処理については文字列の２値化画像データのみを対象と
して説明する。

細線化処理部１２でｔｏ１線化された文字列の２値化画
像データは、ベタ１−ル変換部１４でベクトルデータに
変換される。このベクトル変換部１４におけるベクトル
データへの変換は、イメージスキャナ１０ａで決まる読
取直交座標において、細線化された文字列の２値化画像
データの１画素毎の座標データ（ベクトルデータ）を求
める処理である。この２値化画像データのベクトル化に
より以後の認識処理で取扱うデータ量を低減するデータ
圧縮を行なうことができる。

ベクトル変換部１４でベクトル化された文字列のデータ
は文字列抽出部１６に与えられ、ベクトルデータの中か
ら文字列を構成していると思われるデータを抽出し、こ
の抽出された文字列データ（ベクトルデータ）に基づい
て文字列抽出部１６に設けた文字列データテーブル作成
部１８ａによって文字列データテーブル１８が作成され
、また文字ベクトルデータテーブル作成部２０ａによっ
て文字毎のベクトルデータテーブル２０が作成される。

ここで、文字列データテーブル作成部１８ａで文字列デ
ータテーブルを作成する際に、文字列に近接する線デー
タから文字の傾斜角度θを検出して文字列データテーブ
ル１８に格納するようになる。

文字列抽出部１６で文字列データテーブル１８及び文字
毎のベクトルデータテーブル２０が作成されると、これ
らのテーブルデータを使用してエツジテーブル作成部２
２が輪郭走査法により文字列に含まれる１文字毎のエツ
ジテーブルを作成する。この輪郭走査法によりエツジテ
ーブルを作成する際、傾斜文字の場合には文字列データ
テーブル１８に格納された傾斜角度θに基づき、読取直
交座標に対し傾斜角度θだけ傾いた直交座標を設定し、
傾斜角度θに基づいて設定した直交座標と平行に走査線
を垂直方向及び水平方向に走査して傾斜文字のエツジテ
ーブルを作成するようになる。

エツジテーブル作成部２２で各文字毎のエツジテーブル
が作成されると、文字認識部２４がエツジテーブルから
文字の特徴を抽出し、予め準備された辞書と照合し、照
合結果に基づいて認識出力を生ずるようになる。

次に、第３図の動作フロー図を参照して第２図の実施例
による傾斜文字の認識処理を詳細に説明する。

まず、第３図のステップＳ１にあっては、イメージスキ
ャナ１０ａにより手書き図面の読取走査を行ない、手書
き図面に描かれた文字列の２値画像データをＡ／Ｄ変換
器２８により得てバッファメモリ３０に書込む。

ここで、イメージスキャナ１０ａの読取り対象となる手
書き図面は、例えば第４図に示すようなプラント図面で
あり、プラント図面の中には紙面の縦横で決まる読取直
交座標に対し傾いて描かれた傾斜文字列３２が描かれて
おり、この傾斜文字列３２には通常引出し線５６ａが近
接して描かれている。本発明の傾斜文字認識処理にあっ
ては傾斜文字３２に近接して描かれた引出し線２６ａ等
の線データを文字列の傾斜角度θを検出するための情報
とする。従って、本発明の認識処理の対象とする手書き
図面の書き方については、傾斜文字については傾斜文字
の並び方向に近接して必ず引出し線を描くことを予め決
めておけば良い。

再び第３図を参照するに、ステップＳ１でイメージスキ
ャナ１０ａにより読取られた文字列はステップＳ２で細
線化処理部１２により、例えば１画素幅の細線化画像デ
ータに変換され、更にステップＳ３でベクトル変換部１
４により細線化画像データをベクトルデータに変換する
。

続いて、ステップＳ４で文字列抽出部１６により抽出さ
れた文字列のベクトルデータを対象として文字列の傾斜
角度θを含む文字列データテーブル１８を作成する。

ここで、例えば第５図に示すような文字列データが得ら
れたとすると、文字列３２の近傍に位置するベクトルデ
ータから線データ２６を検出し、読取直交座標に対する
線データ２６の傾斜角度から文字列３２の傾斜角度θを
検出して文字列データテーブルに格納する。

第６図は第３図のステップＳ４で作成される文字列デー
タテーブル１８の一例を示した説明図である。

即ち、文字列データテーブル１８には、例えば第３図の
文字列データを例にとると、文字列左上の８１点の座標
（Ａ、Ｂ）、文字列左下８２点の座標（Ｃ，Ｄ）、文字
列の高さ（Ｈ）、文字列の長さ（し）、線データ２６に
基づいて検出された文字列の傾き（θ）、文字列内の文
字数（Ｎ）、第５図の文字列３２に含まれる各文字毎の
左上及び右下の各座標（例えば文字Ａにあっては左上座
標（ｘｌ　、ｙｌ）と右下座標（ｘ２　、　Ｖ２　）と
なる）、更に文字を構成するベクトルデータテーブルへ
のポインタが格納される。

このようにしてステップＳ４でベクトルデータから抽出
された文字列に基づく文字列データテーブル１８が作成
されると、次のステップＳ５で文字列に含まれる文字毎
のベクトルデータテーブル２０が作成される。

第７図はベクトルデータテーブル２０の説明図であり、
第５図に示す文字列３２に含まれる各文字を構成する線
データのｙ軸側に近いＦ　ｒｏｍ側の端点の座標、即ち
始点座標と、ｙ軸から離れたＴＯ側端点の座標、即ち終
点座標がベクトルデータとして格納され、更に線データ
が曲線近似等で表わされる場合には、付属情報として曲
線近似である旨が格納される。

この第７図に示すベクトルデータテーブル２０を第５図
の文字列３２における文字ｒＡＪを例にとって具体的に
説明すると第８図のようになる。

即ち、文字ｒＡＪは３本の線データの組み合わせでなる
ことから、文字ｒＡＪの左辺についてＦｒｏｍ側端点Ｆ
１の座標とＴｏ側端点Ｔ１の座標が格納され、また横−
となる線データについてＦｒ。

ｍ側端点Ｆ２の座標とＴｏ側端点Ｔ２の座標が格納され
、更に文字ｒＡＪの右辺の線データについてｌｒ　ｒｏ
ｍ側端点Ｆ３の座標とＴｏ側端点Ｔ３の座標が格納され
る。

このようなベクトルデータテーブルは残りの文字ｒ２Ｊ
　ｒ３Ｊ　ｒ４Ｊについても同様に作成される。尚、文
字「２」および「３」については、曲線部分をもつこと
から、曲線を複数に分割して直線近似したベクトルデー
タを格納するか、あるいは適宜の端点の座標データを格
納し、この端点間を結ぶ曲線データを付属情報として格
納すれば良い。

再び第３図を参照するに、ステップｓ５で文字毎のベク
トルデータテーブル２０が作成されるとステップＳ６に
進み、文字毎のベクトルデータテーブルについて輪郭走
査法によってエツジテーブルを作成する。このエツジテ
ーブルを作成する際にステップＳ４の文字列データテー
ブルに格納された文字列の傾斜角度θを使用して走査線
の走査方向を決める。

第９図は第５図の文字列３２に含まれる最初の文字ｒＡ
Ｊを例にとって上下エツジテーブルの作成処理を示した
説明図であり、第１０図に文字ｒＡＪの左右エツジテー
ブルの作成処理を示す。

まず、第９図の上下エツジテーブルを作成するための輪
郭走査処理にあっては、第５図に示した読取直交座標（
ｘｙ座標）に対し、文字ｒＡＪの左下の端点を原点とし
て読取直交座標に対し文字列の傾斜角度θだけ傾けた直
交座標（ＸＹ座標）を設定し、この新たに設定した直交
座標のＹ軸と平行に所定ピッチαで走査線３４をＸ軸方
向に平行移動させ、走査線３４と文字ｒＡＪとの交点を
示すＹ座標の値をエツジデータとして上下エツジテーブ
ルに格納する。

第１１図は第９図の輪郭走査法によって得られた文字ｒ
ＡＪの上下エツジテーブルを示す。

尚、第９図における走査線３４のピッチαはイメージス
キャナによる読取時の画素密度から算出された分解能で
決められる。

一方、第１０図に示す左右エツジテーブルを作成するた
めの輪郭走査にあっては、第９図の場合と同様、読取直
交座標（ｘｙ座標）に対し文字列の傾斜角度θだけ傾い
た直交座標（ＸＹ座標）を文字ｒＡＪの左端下の端点を
原点として設定し、Ｘ軸に平行な走査線３４を所定ピッ
チαでＹ軸方向に平行移動して走査線３４と文字ｒＡＪ
との交点を示すＸ座標の値を格納した左右エツジテーブ
ルを作成する。　　− 第１２図は第１０図の輪郭走査で１ｑられた左右エツジ
テーブルを示す。

このように傾斜文字を認識するためのエツジテーブルの
作成にあっては、文字列に近接した線データから求めら
れた文字列の傾斜角度θに基づいた読取座標に対し傾斜
角度θだけ傾いた直交座標に従った水平及び垂直走査に
より上下及び左右エツジテーブルが作成され、文字が傾
いていない場合と全く同じ内容をもつエツジテーブルを
作成することができる。

再び、第３図を参照するに、ステップＳ６で文字毎のエ
ツジテーブルが作成できたならば、次のステップＳ７で
エツジテーブルから文字の特徴を抽出し、予め準備され
た辞書と照合し、認識結果を出力するようになる。

一方、第１３図に示した従来の文字認識処理にあっては
、切出された２値画像データからエツジテーブルを作成
していたのに対し、本発明にあっては切出された文字の
ベクトルデータからエツジテーブルを作成するようにし
たことを特徴としており、２値化データからのエツジテ
ーブルの作成で回器であった文字を構成する線データの
連続性の検出が、ベクトルデータからのエツジテーブル
の検出によりより確実にでき、これによって文字の認識
率を向上させることができる。

［発明の効果］ 以上説明してきたよう、に本発明によれば、手書き図面
等に描かれた傾斜文字であっても、輪郭走査法によって
文字が傾いていない場合と全く同じエツジテーブルを作
成することができ、傾斜文字であっても輪郭走査法によ
って確実に認識することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図： 第２図は本発明の実施例構成図：゛ 第３図は本発明の認識処理の動作フロー図：第４図は本
発明の読取対象となるプラント図面の説明図； 第５図は傾斜した文字列抽出データの説明図：第６図は
文字列データテーブルの説明図：第７図は文字のベクト
ルデータテーブルの説明図：第８図は文字ｒＡＪのベク
トルデータテーブルの説明図： 第９図は輪郭走査法による上下エツジテーブルの作成説
明図： 第１０図は輪郭走査法による左右エツジテーブルの作成
説明図： 第１１図は第９図から得た上下エツジテーブルの説明図
： 第１２図は第１０図から得た左右エツジテーブルの説明
図： 第１３図は従来の文字認識処理の動作フロー図：第１４
図は輪郭走査法によるエツジテーブル作成説明図： 第１５図は第１４図の輪郭走査で得られた上下エツジテ
ーブルの説明図： 第１６図は第１４図の輪郭走査で得られた左右エツジテ
ーブルの説明図である。 図中、 １０：読取部 １０ａ：イメージスキャナ １２：細線化処理部 １４：ベクトル変換部 １６：文字列抽出部 １８二文字列データテーブル １８ａ：文字列データテーブル作成部 ２０：ベクトルデータテーブル ２０ａ：ベクトルデータテーブル作成部２２：エツジテ
ーブル作成部 ２４：認識部 ２６：ｔａデータ ２６ａ：引出し線 ２Ｂ：Ａ／Ｄ変換器 ３０：バッファメモリ ３２：傾斜文字列 ３４：走査線 ｙ　　　　　　　　　　　　秦発！１月ＩＦ１／？、多
１おし日月面第１図 ４ζ発日り１−１フミ方１９す第１陶ＪζＣ２１第２図 オに発ＩＩ月＾！ｎ作フ〇−図 業３図 ブラシト図面ｄＩ　ＲｆＬ口月回 第４図 父丁９・」手Ｉ！１世データの説１月回第５図 文字列外タテ−プルの説明図 第６図 第８　凶 褐１２図 ｆ足ｊ表の交丁已艮１１呪ヌｌＬ４／ｌ動イ乍フロー回
第１３図 鵠ｎｔ食六Ｌｔ＝、よるエツジ′テーアルイ１万ｋが乞
ｒ月回業１４図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）プラント図、回路図等の手書き図面を読取る読取
   部（１０）と、 該読取部（１０）から得られた２値化画像データを細線
   化する細線化処理部（１２）と、 細線化された２値化データをベクトルデータに変換する
   ベクトル変換部（１４）と、 該ベクトルデータから文字列を抽出して文字列データテ
   ーブル（１６）及び文字毎のベクトルデータテーブル（
   １８）を作成する文字列抽出部（２０）と、 前記ベクトルデータテーブル（１８）から１文字毎に切
   り出された文字データを読取直交座標軸に平行な走査線
   により水平及び垂直方向に走査し、該走査で得られる文
   字交点のベクトルデータからからエッジテーブルを作成
   するエッジテーブル作成部（２２）と、 前記エッジテーブルの登録データに基づいて文字を認識
   する認識部（２４）とを有し、 前記文字列抽出部（１６）は、文字列に隣接する線デー
   タから文字の傾斜角度（θ）を検出して前記文字列デー
   タテーブル（１８）に格納し、前記エッジテーブル作成
   部（２２）は、読取直交座標に対し前記傾斜角度（θ）
   傾けた直交座標軸と平行に前記走査線を文字の水平及び
   垂直方向に走査して前記エッジテーブルを作成すること
   を特徴とする傾斜文字の認識方式。
2. （２）前記文字列データテーブル（１８）には、文字列
   左上座標（Ａ、Ｂ）、文字列右下座標（Ｃ、Ｄ）、文字
   列の高さ（Ｈ）、文字列の長さ（Ｌ）、文字列の傾斜角
   度（θ）、文字列内の文字数（Ｎ）、文字切出し領域の
   左上及び右下の各座標を文字列データとして格納したこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の傾斜文字の
   認識方式。
3. （３）前記ベクトルデータテーブル（２０）には、文字
   を構成する線データの始点座標と終点座標をベクトルデ
   ータとして文字毎に格納したことを特徴とする特許請求
   の範囲第１項記載の傾斜文字の認識方式。