JPH0146913B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明は、辞書図形・文字をベクトル・データ
で保持し、被認識図形・文字の大きさに規格化し
た後、ドツト・データに変換し、辞書図形・文字
と被認識図形・文字とのドツト・イメージのパタ
ーン・マツチングを行うようにした図形認識方式
に関するものである。

〔技術の背景〕

電気回路図面、機械図面、プラント図面、建築
図面などの各種図面は、人間にとつて非常に明確
且つ直観的にわかる情報伝達手段である。このよ
うな図面から意味ある各種情報を得ることは、人
間の優れたパターン認識能力にゆだねられていた
が、近年、多くの産業分野で図面情報の認識、理
解を可能とする画像処理技術（図形認識）を機械
化、自動化させようとする強い社会的要請があ
り、各種の図形認識処理方式が提案されてきてい
る。

〔従来技術と問題点〕

第１図は従来の図形認識方式の１例を説明する
図である。第１図において、１−１ないし１−４
は被認識図形・文字、２は規格化処理部、３−１
ないし３−４は規格化後の図形・文字、４−１な
いし４−ｎは辞書の図形・文字ドツト・データ、
５はパターン・マツチング処理部を示す。

各種図面内に書かれる情報を考えてみると、単
なる線分の外に、意味ある図形・文字を含むため
に、画像入力装置（FAX、ドラム・スキヤナ、
TVカメラ等）を介して計算機に入力したデイジ
タル画像データから、線図形の抽出、図形の抽出
認識、文字の抽出認識等の処理が必要である。し
かし、これら図形・文字の抽出認識処理は、人間
が自由に書く図形・文字に各人個有の歪が加わる
ため非常に難しく、従来技術では、図面作成時に
テンプレートを使用して書くとか、図形・文字の
サイズや書く位置に厳しく制約を設ける等、人間
が機械に譲歩した図面を対象とした処理装置が多
い。

次に、図形・文字の認識技術の問題点について
詳細に述べる。従来の図形認識方式は、周知の如
く大きく分けて特徴マツチングとパターン・マツ
チングの２種類に大別でき、夫々一長一短を持つ
ている。通常、図面に書かれる図形は何種類もの
大きさの異なつた図形が多く、文字のようにある
一定の大きさで書かれることはあまりないことか
ら、図形の認識は特徴マツチングで行われ、文字
の認識はパターン・マツチングで行われている。
その理由は、パターン・マツチングは大きさの歪
に弱いことがあげられる。パターン・マツチング
は、第１図に示すように、抽出されたドツト・デ
ータの被認識図形・文字１−１ないし１−４を規
格化処理部２で辞書サイズに規格化し、パター
ン・マツチング処理部５で辞書の図形・文字ドツ
ト・データ４−１ないし４−ｎの中から規格化後
の図形・文字３−１ないし３−４に最も近いもの
を選ぶようになつている。このように、被認識図
形・文字と辞書の図形・文字との大きさが異なる
場合、パターン・マツチングでは、被認識図形・
文字を辞書の図形・文字と同じ大きさに規格化し
なければならない。規格化処理では、同一の筆記
具で書いたものとして、線幅を保存した拡大、縮
小が行われるが、ドツト・データの規格化は複雑
で完壁にできず、実際には太められたり、目つぶ
れ等が生じたりする。そのため、あさり大きさが
異なると、元の形状からかけ離れたものが生じや
すく、認識に悪影響を与える。また、特徴マツチ
ングでは、図形の大きさが異なることも特徴デー
タの１つで有効なデータとなるが、これは認識対
象図形の形状が既知のときにいえることであつ
て、形状が不明な新規図形を認識対象として追加
する場合や、形状歪を考えるとあまり良い認識率
を得ることが期待できない。

〔発明の目的〕

本発明は、上記の考察に基づくものであつて、
大きさなどが自由な大きさで書かれた図面内に現
われる手書き歪を含んだ図形の認識、及び形状不
明な新規図形の認識が容易にできる図形認識方式
を提供することを目的とするものである。

〔発明の構成〕

そのために本発明の図形認識方式は、第２図に
示すような、図面に書かれた設計情報を自動的に
抽出する図面自動入力装置の中枢をなすもので、
図面ａを走査し、光電変換を経てドツト・データ
にする図面読取装置ｂ、読取つたドツト・データ
を保持するドツト・データ保持装置ｃ、上記ドツ
ト・データ保持装置よりドツト・データをロード
して、被認識図形・文字領域の切り出しと線分の
抽出を行う図形・文字・線分抽出装置ｄ、上記図
形・文字・線分抽出装置によつて抽出された線分
を保持する線分保持装置ｅ、及び上記図形・文
字・線分抽出装置によつて抽出された図形・文字
を保持する被認識図形・文字保持装置ｆを含む本
発明による図形認識処理部ｇからなる図形自動入
力装置に使用される。

本発明の図形認識方式は、図面に書かれた被認
識図形・文字の領域を保持する被認識図形・文字
保持装置、辞書図形・文字を記憶する図形・文字
辞書記憶装置、上記被認識図形・文字の認識処理
結果を記憶する認識結果記憶装置、グラフイツ
ク・デイスプレイ装置、及び演算制御装置を具備
し、上記辞書図形・文字の中から上記被認識図
形・文字に最も近い図形・文字を上記演算制御装
置により選択して上記認識結果記憶装置に記憶す
る図形認識方式であつて、上記図形・文字辞書記
憶装置は、図形・文字の特徴により分類される図
形・文字の種類と、図形・文字の大きさを定義す
る図形・文字基本サイズと、図形・文字を各種の
ベクトルで定義するベクトル・データとによつて
上記辞書図形・文字を記憶するように構成され、
上記演算制御装置は、上記被認識図形・文字保持
装置に保持された被認識図形・文字から特微量を
抽出し、該特徴量により分類される図形・文字の
種類の辞書図形・文字を上記図形・文字辞書記憶
装置からロードして上記被認識図形・文字と同じ
サイズに規格化し、しかる後、上記ベクトル・デ
ータを上記規格化したサイズでドツト・データに
変換し、該ドツト・データと上記被認識図形・文
字のドツト・データとよりパターン・マツチング
を行い、上記被認識図形・文字に最も近い辞書図
形・文字を上記認識結果記憶装置に記憶する処理
を行うように構成されたことを特徴とするもので
ある。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ説明
する。

第３図は本発明が適用されるシステム構成例を
示す図、第４図は本発明の１実施例を説明する
図、第５図は本発明の図形認識処理の流れを説明
する図、第６図はベクトル・データを説明する図
である。図において、７は被認識図形・文字保持
装置、８は演算制御装置、９は図形・文字辞書記
憶装置、１０は認識結果記憶装置、１１はグラフ
イツク・デイスプレイ装置、１２は被認識図形・
文字、１３は候補図形・文字、１４は規格化処理
部、１５はベクトル・データ、１６はベクトル／
ドツト変換部、１７はドツト・データ、１８はパ
ターン・マツチング処理部を示す。

第２図に示す図面自動入力装置の斜線枠内の図
形認識処理部の具体的な構成例を示したのが第３
図であり、図形・文字辞書記憶装置９は、図形・
文字データをベクトル・データとして持つてい
て、演算制御装置８は、図形・文字辞書記憶装置
９のベクトル・データを、被認識図形・文字保持
装置７で保持している被認識図形・文字のドツ
ト・データの大きさと同じ大きさのドツト・デー
タに変換してパターン・マツチング処理を行うも
のである。そしてその結果を記憶するのが認識結
果記憶装置１０であり、ベクトル・データを図
形・文字辞書記憶装置９に登録するのに用いるの
がグラフイツク・デイスプレイ装置１１である。

被認識図形・文字を辞書図形・文字とパターン
マツチング処理するまでのデータ処理の流れを示
したのが第４図である。第４図において、被認識
図形・文字１２は、縦Yw、横Xwの大きさのド
ツト・データであり、第３図に示す被認識図形・
文字保持装置７に保持されているものである。辞
書図形・文字１３は、第３図に示す図形・文字辞
書記憶装置９の中から取り出した候補図形・文字
であり、夫々は基本サイズ（大きさは、Xw₀×
Yw₀、Xw₁×Yw₁、…のように異なつていても
よい）で保持する。候補図形・文字は、被認識図
形・文字から抽出した特徴量によつて分類された
図形・文字グループのものであり、図形・文字辞
書記憶装置９からロードされる。そこで、規格化
処理部１４は、被認識図形・文字１２と夫々の候
補図形・文字１３との大きさの比m₀、m₁、…、
n₀、n₁、…を求める。そしてその比を使つて候補
図形・文字１２を被認識図形・文字と同じ大きさ
のベクトル・データ１５にする。なお、円、円弧
等の規格化は、例えば折れ線近似してから行う、
ベクトル／ドツト変換部１６は、ベクトル・デー
タ１５をドツト・データ１７に変換し、パター
ン・マツチング処理部１８は被認識図形・文字１
２（ドツト・データ）とベクトル／ドツト変換部
１６の出力であるドツト・データ１７とによるパ
ターン・マツチングを行い、ドツト・データ１７
の中から被認識図形・文字１２に一番近い図形を
選ぶ。以上のよううに、本発明は、パターン・マ
ツチング時に参照比較する辞書図形・文字をベク
トル・データで保持し、被認識図形・文字と辞書
図形・文字との大きさの規格化は、辞書図形・文
字のベクトル・データで行つてからパターン・マ
ツチングを行うものである。

次に、本発明の図形認識方式による処理の流れ
を第５図を参照しつつ説明する。なお、以下の説
明において図形は、先に述べた図形・文字と同義
である。

被認識図形・文字保持装置より１個の図形・
文字単位に領域をロードする。次にの処理を
行う。

被認識図形の特徴量を抽出する。次にの処
理を行う。

抽出した特徴量により同様の特徴量を持つ図
形グループに分類し、パターン・マツチングす
べき候補図形に決める。次にの処理を行う。

パターン・マツチングすべき候補がいくつあ
るかを調べる。

１個しかなく候補図形が一意に決まつた場合
にはパターン・マツチングを行わず、２個以上
Ｎ個の候補図形がある場合にはの処理（パタ
ーン・マツチング処理）を行う。

Ｎ個の候補図形を辞書からロードし、被認識
図形の大きさ（Xw、Yw）に規格化する。次
にの処理を行う。

規格化されたベクトル・データをドツト・デ
ータに変換し、ドツト・イメージのデータを得
る。次にの処理を行う。

パターン・マツチングを行い、被認識図形の
ドツト・データに一番近い辞書から得たドツ
ト・データの図形を選ぶ。

辞書図形・文字のベクトル・データを示したの
が第５図である。第５図において、例えば、直線
ベクトルの種類は、始点終点（オープン）が０、
継続点（折れ曲り）が１、分岐（２分岐）が２、
というように表示され、円弧のθ₁とθ₂は円弧の中
心角や半径の基準線からの角度が表示される。

第７図は歪測度の定義を説明する図である。本
発明で適用されるパターン・マツチング処理手法
には、種々の手法があるが、以下にその一つとし
て既に本願の発明者によつて提案されている手法
の既略を説明する。この手法は、図形・文字の形
（被認識図形・文字の形）を標準形（辞書図形・
文字）と照し合わせて最も歪の小さいものを認識
図形・文字とするアルゴリズムである。このアル
ゴリズムでは、第７図に示すように、或るサンプ
ルされた（被認識）図形・文字Ｘは或る基準パタ
ーン（辞書図形・文字）Ｓに歪ｄが加えられて生
成されたものであると仮定して、その歪み量の大
きさを評価関数として定義している。この評価関
数を全基本パターン（辞書図形・文字）について
求め、最小の歪み量をもつ図形・文字パターンが
サンプルの図形・文字であると決定される。歪み
量Ｄは、 Ｄ＝ 〓^x,s d²（Ｘ：（ｉ、ｊ）、Ｓ：（ｋ、ｌ）） と定義される。ここで、（ｉ、ｊ）、（ｋ、ｌ）は
最も近い黒画素の座標、ｄは２点間の距離を示
す。（例えば、「回路図に書かれた文字の認識の検
討」石井光雄・岩崎美知子（富士通研）1980年１
月25日 社団法人 電子通信学会 PRL79−83） 次に、第２図に示す図面自動入力装置における
図形・文字・線分抽出装置ｄによる図形、文字、
線分の抽出方法の概略を説明する。第８図は文字
抽出法を説明する図、第９図は図形を線分の抽出
法を説明する図である。

文字抽出は、２値画像（０：白画素〔背景〕、
１：黒画素〔文字、図形、線分〕）内より黒画素
を見つけ、それに第８図ｂに示す８連結でつなが
る黒画素群を抽出し、それを囲う矩形枠のサイズ
（Xw、Yw）が文字らしいものを抽出する。その
ためには、ここで文字と図形の大きさに規約が必
要になる。例えば第８図ａに示すＡ、Ｂのような
文字は５mm×５mm以下、図形で線分とつながらな
いものは５mm×５mm以上とする等がその規約に相
当する。

図形と線分の抽出は、各種図面の表記法によつ
て異なる為、決め手となる抽出方法は、図面種類
によつて異なるが、１例として、以下に図形と線
分の抽出方法について説明する。例えば、線分
と図形の接触箇所のパターンによつて分離し、抽
出する。回路図の場合には、第９図ａとｂに示す
ように、Ｔ、Ｙ、イ、…等のパターンを判定する
ことによつて、分離、抽出ができる。また、第
９図ｃに示すようなオープン端点Ｏ、第９図ｄに
示すような閉ループＬを持つものは、図形として
抽出する。なお、この場合の規約として、線分に
オープン端点はなく、線分で閉ループは構成しな
い。第９図ｅに示すような格子は、閉ループでも
４隅から線分が出ている場合は線分とされる。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれ
ば、手書き歪のある図形のサイズもベクトル・デ
ータの単なる比率だけによつて簡単に規格化で
き、未知の図形もベクトル・データで辞書に登録
するだけで容易に認識処理に適用することができ
る。またベクトル・データのため辞書の記憶領域
も小さくすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の図形認識方式の１例を説明する
図、第２図は図面自動入力装置の構成を示す図、
第３図は本発明が適用されるシステム構成例を示
す図、第４図は本発明の１実施例を説明する図、
第５図は本発明の図形認識処理の流れを説明する
図、第６図はベクトル・データを説明する図、第
７図は歪測度の定義を説明する図、第８図は文字
抽出法を説明する図、第９図は図形と線分の抽出
法を説明する図である。 １−１ないし１−４と１２……被認識図形・文
字、２と１４……規格化処理部、３−１ないし３
−４……規格化後の図形・文字、４−１ないし４
−ｎ……辞書の図形・文字ドツト・データ、５と
１８……パターン・マツチング処理部、７とｆ…
…被認識図形・文字保持装置、８……演算制御装
置、９……図形・文字辞書記憶装置、１０……認
識結果記憶装置、１１……グラフイツク・デイス
プレイ装置、１３……候補図形・文字、１５……
ベクトル・データ、１６……ベクトル／ドツト変
換部、１７……ドツト・データ、ａ……図面、ｂ
……図面読取装置、ｃ……ドツト・データ保持装
置、ｄ……図形・文字・線分抽出装置、ｅ……線
分保持装置、ｇ……図形認識処理部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 図面に書かれた被認識図形・文字の領域を保
   持する被認識図形・文字保持装置、辞書図形・文
   字を記憶する図形・文字辞書記憶装置、上記被認
   識図形・文字の認識処理結果を記憶する認識結果
   記憶装置、グラフイツク・デイスプレイ装置、及
   び演算制御装置を具備し、上記辞書図形・文字の
   中から上記被認識図形・文字に最も近い図形・文
   字を上記演算制御装置により選択して上記認識結
   果記憶装置に記憶する図形認識方式であつて、上
   記図形・文字辞書記憶装置は、図形・文字の特徴
   により分類される図形・文字の種類と、図形・文
   字の大きさを定義する図形・文字基本サイズと、
   図形・文字を各種のベクトルで定義するベクト
   ル・データとによつて上記辞書図形・文字を記憶
   するように構成され、上記演算制御装置は、上記
   被認識図形・文字保持装置に保持された被認識図
   形・文字から特徴量を抽出し、該特徴量により分
   類される図形・文字の種類の辞書図形・文字を上
   記図形・文字辞書記憶装置からロードして上記被
   認識図形・文字と同じサイズに規格化し、しかる
   後、上記ベクトル・データを上記規格化したサイ
   ズでドツト・データに変換し、該ドツト・データ
   と上記被認識図形・文字のドツト・データとより
   パターン・マツチングを行い、上記被認識図形・
   文字に最も近い辞書図形・文字を上記認識結果記
   憶装置に記憶する処理を行うように構成されたこ
   とを特徴とする図形認識方式。