JPH03113688A - 図面続取装置 - 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】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は文字、線分、シンボル等が混在する書類や図面
から、文字データを検出し°Ｃその文字の認識を行う図
面読取装置に関する。

Ｂ１発明の概要 本発明は文字、線分、シンボルが混在する書類や図面等
の被写体をラスタスキャンして得られた黒白に対応する
２値化画素データがら文字データを抽出し、その文字の
認識を行う図面読取装置において、 前記２値化画素データについて輪郭ベクトル化処理を施
し、該輪郭ベクトルに外接する外接四角形データを文字
候補として求める輪郭ベクトル化処理部と、該文字候補
の外接四角形データをツリー構造で登録する登録部と、
該登録された文字候補から文字列候補を抽出する文字列
候補抽出部と、該文字列候補から文字列を抽出する文字
列抽出部と、該抽出された文字列内の複数の文字候補を
統合する機能を有した文字切り出し部とを設けたことに
より、 文字、線分、シンボルが混在する書類や図面がら文字を
読み取って認識する場合、大きさや書式に限定条件を付
けることなくいかなる大きさ、書式の文字であっても容
易に且つ正確に読み取ることができるとともに、処理の
簡単化を図ったものである。

Ｃ１従来の技術 文字や図形等を読み取る場合、例えば、書類や図面等の
被写体をイメージスキャナ等の入力装置でラスタスキャ
ンして黒と白の２値画像データ（人カバターン）に変換
し、この２値画像データから対象物の文字データを抽出
し、対象物の認識処理を行っている。文字、図形等が混
在する図面等に含まれる文字を認識するには、まず文字
の部分と図形の部分を分け、さらに１文字分の情報ごと
に切り出して認識を行う必要がある。

Ｄ１発明が解決しようとする課題 ここで図面に含まれる文字は、文書のものとは異なり文
字の大きさが一定ではなく、またその書式も定まってい
ない。このため文字、線分、シンボル等が混在する書類
や図面に含まれる文字を、その書式や大きさにとられれ
ることなく抽出して認識することは極めて困難であった
。またそれらの処理に時間がかかるという欠点もあった
。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものでその目的は、
書類や図面に含まれる文字がいかなる大きさ、書式であ
っても容易に且つ正確に読み取ることができるとともに
処理速度を高速化した図面読取装置を提供することにあ
る。

Ｅ３課題を解決するための手段 本発明は、文字、線分、シンボルが混在する被写体をラ
スタスキャンして得られた黒白に対応する２値化画素デ
ータから文字データを抽出し、該抽出された文字データ
と文字辞書を参照、比較して文字を認識する図面読取装
置において、前記被写体をラスタスキャンして得られた
黒白に対応する２値化画素データに基づいて、互いに隣
接した２個の黒画素を結ぶベクトルを結合して成る輪郭
ベクトルのデータを求めるとともに、該輪郭ベクトルに
外接する外接四角形データを文字候補として求める輪郭
ベクトル化処理部と、前記輪郭ベクトル化処理部で求め
られた文字候補の外接四角形データをツリー構造で登録
する登録部と、 所定の大きさに設定した文字列候補の核から検索範囲を
決定し、前記登録部に登録された文字候補のうち中心座
標が前記検索範囲内に存在する文字列を文字列候補とし
て抽出する文字列候補抽出部と、 前記文字列候補抽出部で抽出されたデータの中から、文
字列候補核の高さｈＣと文字列候補内の互いに隣接する
文字候補間の距離ｄがｄ＜ｈｃ×α（αは定数）なる関
係にあるデータを文字列として抽出する文字列抽出部と
、 前記文字列抽出部で抽出された文字列内の近接する複数
の文字候補を統合する機能を有し、文字列から文字を切
、り出す文字切り出し部とを備え、前記文字切り出し部
で切り出された文字データに基づいて文字認識を行うこ
とを特徴としている。

Ｆ１作用 前記ベクトル化処理部によって外接四角形を求めると文
字、線分、シンボルが混在する被写体（書類や図面）の
中から文字候補のデータが得られる。この文字候補の外
接四角形データはツリー構造で登録部に登録される。文
字列候補抽出部は文字列候補核で決まる検索範囲で前記
登録部内のデータを検索し、中心座標が検索範囲内にあ
る文字列を文字列候補として抽出する。前記外接四角形
データはツリー構造で登録されているので領域四角形の
返戻検索処理は軽減される。前記文字列候補の中で、ｄ
＜ｈｃｘα（ｄは隣接する文字候補間距離、ｈｅは文字
列候補核の高さ、αは定数）の関係が成立するデータが
文字列抽出部によって文字列として抽出される。すなわ
ち被写体の中に混在する線分やシンボルは除外され文字
列のデータのみが抽出される。次に文字切り出し部は前
記文字列から文字を切り出す。このとき文字列内の近接
する複数の文字候補の大きさや文字候補間距離が所定値
である場合には、それら複数の文字候補を統合し、統合
された文字候補を１個の文字として切り出す。これによ
って文字の大きさや書式がいかなるものであっても文字
として読み取ることができる。

Ｇ、実施例 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例を説明する
。まず本発明による図面読取装置は第１図のように輪郭
ベクトル化処理部１、登録部２、文字列候補抽出部３、
文字列抽出部４、文字切り出し部５および文字認識部６
を備えており、全体の処理の流れは第２図のように示さ
れる。すなわちまずステップＳｌにおいて輪郭ベクトル
化処理部１が前処理を行い、ステップＳ、において登録
部２、文字列候補抽出部３、文字列抽出部４および文字
切り出し部５が文字切り出し処理を行い、ステップＳ３
において文字認識部６が文字認識処理を行う。前記輪郭
ベクトル化処理部１が行う前処理は第３図のようなフロ
ーチャートで表される。

すなわちステップＳ１において画像人力処理を行い、ス
テップＳ、において輪郭ベクトル化処理を行い、ステ、
ブＳ、において要素分離処理を行う。

このうち前記画像人力処理および輪郭ベクトル化処理は
例えば特願昭６３−７８６８４の特許明細書に記載され
た輪郭検出装置によって、次のようにして行う。

第４図は輪郭検出装置の構成を示す図であり、１１は輪
郭抽出部である。この輪郭抽出部１１は、第５図に示す
ように書類や図面等の被写体をラスタスキャンして得ら
れた黒白に対応する２値化画素データを取り込んで、縦
横２画素×２画素の画素データをスキャンラインに沿っ
て順次に取り出し、この画素データに基づいて輪郭検出
用のコマンド列を作成して後段の輪郭解析部１２に出力
する。輪郭解析部１２は前記コマンド列に基づいてテー
ブル格納部１３内の輪郭要素テーブル、輪郭管理テーブ
ル及び輪郭接続テーブルの記載を更新する。また、輪郭
解析部１２は輪郭要素テーブルと輪郭管理テーブルを使
用して１輪郭画素系列を構成する各点のうち始点からみ
て極大となる点を抽出する（巨視的処理部３１）ととも
に、この処理で抽出された連続する２点の間にある最大
距離となる点を設定したしきい値との関係からいくつか
抽出しく微視的処理部３２）、この処理により抽出され
た点の輪郭ベクトルを輪郭ベクトル系列テーブル３３に
記載し、この輪郭ベクＩ・ルのうち短い（ショート）ベ
クトルをショートベクトル除去部３４で除去し、その記
載を更新する。

ここで輪郭要素とは互いに隣接した２個の黒画素を結ぶ
ベクトルに相当するものであり、これを結合することに
よって輪郭が構成される。そして輪郭要素テーブルとは
、第６図に示すように輪郭要素とこれら輪郭要素群より
なる輪郭とに対して各々固有の符号を付すと共に、輪郭
要素毎に、その座標及び方向と輪郭要素が所属する輪郭
の符号と輪郭要素の前後に夫々接続されている他の輪郭
要素の符号とを記載するためのものである。また輪郭管
理テーブルとは第７図に示すように輪郭毎に先端及び終
端に位置する輪郭要素の符号を記載するためのものであ
り、輪郭接続テーブルとは、第８図に示すようにラスタ
スキャン方向に並ぶ座標とその座標に前端または後端が
存在する未接続の輪郭要素の符号とその輪郭要素の未接
続端の前後端の区別とを対応させて記載するためのもの
である。また、輪郭ベクトル系列テーブルとは第９図に
示すように輪郭ベクトル系列毎に始点座標の符号を記載
するためのものである。

輪郭抽出部１１より出力されるコマンド列は、そのとき
に取り出された２画素×２画素の画素データに係る画素
と輪郭画素との接続関係の情報、及び当該画素データの
黒白の配列ノくターンの情報を含む接続・パターンコー
ドと、当該画素データのＸ座標を示す座標コードとを組
み合わせてなる。

前記接続関係の一例を第１０図に示すと、同図（イ）の
大枠で囲まれた２画素×２画素の画素データを取り込ん
だときには、この画素データのＸ座標Ｘ７に位置する輪
郭要素の前端が接続されているという情報になる。この
例では、画素データの座標としては、紙面に向かって右
下に位置する画素Ｐ、の座標をとっている。また同図（
ロ）の大枠で囲まれた画素データを取り込んだときには
、この画素データのＸ座標より一つ前の座標Ｘ　、−。

に位置する輪郭要素の後端が接続されているという情報
になる。なお第１Ｏ図中○印を有する枠は黒画素を示し
、Ｏ印を有しない枠は白画素を示している。そして・例
えば第１０図（イ）の大枠に着目すると、この場合の接
続・パターンコードは、上述の接続情報と大枠内に黒白
の配列パターンの情報とを含み、コマンド列は、この接
続・パターンコードと画素Ｐ、のＸ座標を示す座標コー
ドとの組み合わせとなる。なおこの座標コードについて
は輪郭解析部１２側にて、コマンド列の取り込みのタイ
ミングに同期して発生させることもできる。

このようにして得たコマンド列が輪郭解析部１２に取り
込まれると次のような処理が行われる。

金策１１図の大枠の画素データに関するコマンド列が取
り込まれたとすると、点線で示す輪郭要素Ｃｊを輪郭要
素テーブルに登録し、その方向及び座標を記入すると共
に、当該輪郭要素Ｃｊの前後に夫々接続されている他の
輪郭要素の番号を接続要素番号欄に記入する。この場合
輪郭要素Ｃｊは輪郭要素Ｃｉの前方に位置するので、輪
郭要素Ｃｊの欄に係る後方接続棚にＣｉを記入し、輪郭
要素Ｃｊの欄に係る前方接続欄にＣｉを記入する。

更に輪郭要素Ｃｊの所属する輪郭の番号をこの例ではＳ
ｔを輪郭番号欄に記入する。輪郭要素の方向については
例えば８連結の場合、第１２図に示すように上下、左右
、斜めの方向に対応してａ。

〜ａ８が規定され、また４連結の場合、上下、左右の４
方向が規定される。そして輪郭管理テーブルの輪郭番号
Ｓｉについて、先端の輪郭要素番号欄をＣｉからＣｊに
更新すると共に、輪郭接続テーブルにおける当該画素デ
ータのＸ座標について、未接続の輪郭要素番号の前方接
続の欄をＣｉからＣｊに更新する。ところで実際の処理
においては、輪郭要素Ｃｉに接続されるべき輪郭要素は
輪郭接続テーブルにより明らかにされているため、輪郭
要素テーブルの輪郭要素番号Ｃｉ欄に係る前方接続欄の
Ｃｊの記載は、輪郭接続テーブルを参照して行われる。

以上において所属輪郭番号は、ラスタスキャンの進行に
伴って別々に発生した二つの輪郭が接続されて一つの輪
郭になった場合には一方が他方に統合されて同一になる
。

上記のような処理において、■輪郭画素系列を構成する
各点のうち始点からみて極大となる点を抽出し、次に抽
出された連続する２点の間にある最大距離となる点を抽
出する。このように抽出された輪郭ベクトルをテーブル
に格納する。

上記のような画像入力処理および輪郭ベクトル化処理に
よって、被写体の例えば［ＡＩという文字の入力画像は
第１３図のような輪郭ベクトルで表される。

次に文字候補の抽出を行う要素分離処理（第３図のステ
ップＳ３）について説明する。まず前述した第９図の輪
郭ベクトル系列テーブルを使用してショートベクトルを
除去する。第１４図はショ−トベクトル除去手段を説明
するフローチャートであり、ステップＳＩで第９図に示
す輪郭ベクトル系列テーブルから輪郭ベクトルの外接四
角形（第１５図に示す）　（Ｘ　ｗｈ、ｎｒ　’！　ｗ
ｉｎ）、（Ｘ　ｘａａｘ＋　３’　＋＋＋ａＪの算出を
行う。次にステップＳ、でｄ　ｘ　＝＝ｘ−ｎＸ　Ｗｌ
ｎ＋　　ｄ　Ｙ　＝　Ｙ　＋＋＋ａｘ　　３’　１ｎと
しきい値ＤＸ、ｈ。

Ｄ　Ｙ　ｔｈとを比較する。ステップＳ３はステップＳ
、の比較判断部で、このステップＳ３で（ｄｘ＞ＤＸｔ
ｈ）　ＩＪ　（ｄ　Ｙ＞ＤＹｃｈ）を判断し、Ｙ　Ｅ　
Ｓ　すらステップＳ４で輪郭ベクトルとして外接四角形
という情報を作成する。この情報の１例を第１６図に外
接四角形情報テーブルとして示す。前記ステップＳ３で
Ｎｏなら第９図に示す輪郭ベクトル系列テーブルからス
テップＳ、で同一系列のベクトルを削除して雑音（ノイ
ズ）を除去する。

第１５図は輪郭ベクトルの外接四角形を示す説ｎＪ１図
であり、この図において、ｘｌ、□　Ｘｍ１ｎ＋Ｙ　ｖ
ｍａｘｒ　　Ｙ　ｍｉｎは次のようになる。

Ｘ　ｗ＝ａ＊＝　ｍ　ａ　Ｘ　（・・・、Ｘ５．・・・
）Ｘ　＋＋ｎｌｎ＝　ｍ　ｆ　ｎ　（・・・、ｘｌ、・
・・）ｙ□、＝ｍａｘ（・・・＋ｙｌ＋　・・・）Ｙ　
１ｎ””　ｍ　ｌ　ｎ　（”’＋　　Ｙ　１＋　”’）
ｄ　Ｘ　＝　Ｘ　ｗａｘ　　Ｘ　ｓｌ　ｎｄ　）’　＝
　Ｙ＝、、−ｙｓｔｎ （ｄ　ｘ＜ＤＸｔｈ）　ｎ　（ｄ　ｙ＜ＤＹｌｈ）但し
、Ｄ　Ｘ　ｔｈ、　Ｄ　Ｙ　Ｌｈ　＋　シきい値である
。

上記のようにして求められた外接四角形情報（第１３図
）に基づいて次のような条件で文字候補を抽出する。

条件■　ｗ８くしきい値且つｗｙくしきい値（ｗ。

は外接四角形のＸ方向長さ、ｗ、は外接四角形のＸ方向
長さ） 条件■　外周輪郭ベクトル そして文字候補の外接四角形に完全包含される外周及び
内周の輪郭ベクトルは文字候補となった輪郭ベクトルに
リンク付けされる。

以上、第３図〜第１６図のようにして前処理を行うが、
次に文字切り出し処理（第２図のステップＳ、）につい
て説明する。

まずこの文字切り出し処理は、前記輪郭ベクトル処理部
１で求められた文字候補を対象に第１７図のように水平
方向（ステップＳ、）、垂直方向（ステップＳ、）およ
び斜め方向（ステップＳ３）に行われる。各方向の処理
は各々同一の内容であり、第１８図に示すように文字列
候補抽出処理（ステップＳ、）を行った後、文字列抽出
処理（ステップＳ、）を行った後、文字切り出し処理（
ステップＳ、）を行う。

前記各ステップの処理は次のようにして行われる。まず
文字列候補抽出処理は第１９図に示すように文字候補の
ツリー構造化処理（ステップＳυを行った後、文字列候
補の範囲検索処理（ステップＳ、）を行う。実際には第
１６図のように得られた文字候補の外接四角形の中心座
標を基に空間的な２分割を繰り返す形式のツリー構造と
して登録部（第１図の登録部２）に登録する。そして文
字候補のうち検索しようとする文字列の高さと同程度の
高さをもつものを文字列候補の核として第２０図（ａ）
に示すような検索範囲に中心座標がある文字候補を前記
登録部２の文字候補ツリーから検索する。この検索は次
のような手順で第１図の文字列候補抽出部３が行う。

■文字列核から右側に第２０図（ｂ）のような探索範囲
内に他の文字候補の中心点を検索する。

■前記■で見つかった中心点のうち、中心核より最も遠
い距離にあるものを次の探索範囲の開始点とする。もし
■で中心点が見つからない場合は右側方向の探索路り。

■左側方向について前記■、■と同様に行う。

上記の検索で見つけられたものを文字列候補とする。尚
文字列、候補の核となる大きさを大きなものから数段階
に分けて設定して検索を行うことにより、大きさの異な
る文字列に対しても対応がとれる。

次に文字列抽出部４は文字列候補の中から次の条件に合
うものを文字列として抽出する。すなわち第２１図に示
すように文字候補単位高さｈｃと文字候補間距離ｄが ｄ　（ｉ、ｊ）＜ｈｃＸ定数　・・・・・・（１）なる
関係にあるとき、図示文字列候補内のｉ、３が文字列と
なる。次に文字切り出し部５は前記抽出された文字列か
ら文字候補単位で文字の切り出しを行う。このとき次の
第（２）式に示す条件に合致する場合には第２２図のス
テップＳＩのように高さ方向分離文字統合を行い、第（
３）式、第（４）式に示す条件に合致する場合には第２
２図のステップＳ、のように幅方向分離文字統合を行う
。例えば第２３図のように高さ方向に文字候補ｉｔ　　
Ｊが分離しているときに上記第（２）式の条件が成立す
れば、該文字候補ｉｔ　　Ｊは図示の如く統合される。

ｌ１ａｘ　（Ｘ　＋＊＊ｎ（ｔ）＋　Ｘ　＋ｗｘｎ（ｊ
））≦（Ｘｅｓイ（ｉ）　ｏｒ　ｘ　ｅ、ｎ（Ｄ）≦　
ｍ１ｎ（ｘ、、、（ｉ）、ｘ、、、（ｊ））　　　　−
＝（２）（Ｘ＋＋＋ｔｎ：外接四角形のＸ方向最小座標
Ｘ　＃＃Ｘ　Ｈ外接四角形のＸ方向最大座標Ｘｃｅｎ：
外接四角形のＸ方向中心座標）また例えば第２４図のよ
うに幅方向に文字候補ｊ。

ｋが分離しているときに上記第（３）式、第（４）式の
条件が成立すれば、該文字候補ｊ、には図示の如く統合
される。

ｄ（ｊ、ｋ）＜ｄ（文字列内平均）Ｘ定数・・・・（３
）且つｗ（ｊ）＋ｗ（ｋ）＋ｄ（ｊ、ｋ）≦ｈｘ定数（
４） （ｄ：文字候補間距離 Ｗ：文字候補幅 ｈ：文字列高さ） 上述した文字切り出し処理 （第１７図、第１８ 図）の過程では、文字候補′が文字列として確定する毎
に処理済マークがつき処理対象数が少なくなる。また第
１８図の各処理では水平方向について説明したが、垂直
方向についてはＸ＋Ｙ方向が逆になる。斜め方向につい
ては所定の傾き角度を仮定し、その角度での座標変換処
理が、文字列抽出処理、文字切り出し処理（第１８図の
ステップＳ。

Ｓ３）に含まれる。

文字認識処理（第２図のステップＳ３）は次のようにし
て行われる。文字認識部６は前記文字切り出し部５で切
り出された文字と、予め文字が登録された辞書と参照、
比較し、−文字ずつ認識する。

Ｈ０発明の効果 以上のように本発明によれば輪郭ベクトル化処理部と、
登録部と、文字列候補抽出部と、文字列抽出部と、文字
切り出し部とを設けたので、文字、線分、シンボルが混
在する書類や図面から文字を読み取って認識する場合、
大きさや書式に限定条件を付けることなくいかなる大き
さ、書式の文字であっても容易に且つ正確に読み取るこ
とができる。また文字候補のデータはツリー構造で登録
しておくので処理の高速化が図れる。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第２４図は本発明の一実施例を示し、第１図は
全体構成のブロック図、第２図は全体のフローチャート
、第３図は輪郭ベクトル化処理部のフローチャート、第
４図は輪郭検出装置のブロック図、第５図はラスタスキ
ャンの様子を示す説明図、第６図は輪郭要素テーブルを
示す説明図、第７図は輪郭管理テーブルを示す説明図、
第８図は輪郭接続テーブルを示す説明図、第９図は輪郭
ベクトル系列テーブルを示す説明図、第１Ｏ図（イ）、
（ロ）は、各々画素データと輪郭要素との関係を示す説
明図、第１１図は輪郭要素間の接続状態を示す説明図、
第１２図は輪郭要素の方向を示す説明図、第１３図は輪
郭ベクトル化処理の説明図、第１４図はショートベクト
ル除去手段のフローチャート、第１５図は外接四角形の
説明図、第１６図は外接四角形情報テーブルを示す説明
図、第１７図および第１８図はともに文字切り出し処理
のフローチャート、第１９図は文字列候補抽出処理のフ
ローチャート、第２０図（ａ）、　　（ｂ）はともに文
字列候補抽出処理の説明図、第２１図は文字列抽出処理
の説明図、第２２図は文字切り出し処理のフローチャー
ト、第２３図は高さ方向分離文字統合処理の説明図、第
２４図は幅方向分離統合処理の説明図である。 ■・・・輪郭ベクトル化処理部、２・・・登録部、３・
・・文字列候補抽出部、４・・・文字列抽出部、５・・
・文字切り出し部、６・・文字認識部、１１・・・輪郭
抽出部、１２・・・輪郭解析部、１３・・・テーブル格
納部、３１・・・巨視的処理部、３２・・・微視的処理
部、３３・・・輪郭ベクトル系列テーブル、３４・・・
ショートベクトル除去部。 第１図 実施例のブロック図 第２図 全体のフローチャート 第３図 輪郭ベクトル化処理Ｍ（前処理）のフローチャート第５
図 ラスタスキャンの説明図 第７図 輪郭管理テーブルの説明図 第８図 輪郭接続テーブル 第９図 輪郭ベクトル系列テーブル 第７０図 画素データと輪郭ザ素才の関係図 （イ） ｘｎ−１ｘｎ （ロ） Ｘｎ−＋Ｘｎ 輪郭ベクトル化処理の説明図 ヒＷ１− 第１４図 シ式−トベクトル除去手段のフローチャート第７７図 文字切り出し処理のフローチャート 文字切り出し処理のフローチャート 第２１図 文字列抽出処理の説明図 第２２図 文字切り出し処理のフローチャート 第２３図 高さ方向分離文字統合処理の説明図 統合処理 第２４図 幅方向分離文字統合処理の説明図 統合処理

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）文字、線分、シンボルが混在する被写体をラスタ
   スキャンして得られた黒白に対応する２値化画素データ
   から文字データを抽出し、該抽出された文字データと文
   字辞書を参照、比較して文字を認識する図面読取装置に
   おいて、 前記被写体をラスタスキャンして得られた黒白に対応す
   る２値化画素データに基づいて、互いに隣接した２個の
   黒画素を結ぶベクトルを結合して成る輪郭ベクトルのデ
   ータを求めるとともに、該輪郭ベクトルに外接する外接
   四角形データを文字候補として求める輪郭ベクトル化処
   理部と、前記輪郭ベクトル化処理部で求められた文字候
   補の外接四角形データをツリー構造で登録する登録部と
   、 所定の大きさに設定した文字列候補の核から検索範囲を
   決定し、前記登録部に登録された文字候補のうち中心座
   標が前記検索範囲内に存在する文字列を文字列候補とし
   て抽出する文字列候補抽出部と、 前記文字列候補抽出部で抽出されたデータの中から、文
   字列候補核の高さｈ＿ｃと文字列候補内の互いに隣接す
   る文字候補間の距離ｄがｄ＜ｈ＿ｃ×α（αは定数）な
   る関係にあるデータを文字列として抽出する文字列抽出
   部と、 前記文字列抽出部で抽出された文字列内の近接する複数
   の文字候補を統合する機能を有し、文字列から文字を切
   り出す文字切り出し部とを備え、前記文字切り出し部で
   切り出された文字データに基づいて文字認識を行うこと
   を特徴とする図面読取装置。