JPH0334081A - 図面読取装置 - 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、産業上の利用分身 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て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値化画素データか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
の外接四角形についての１次元ヒストグラムを求めるヒ
ストグラム作成部と、該１次元ヒストグラムデータに基
づいて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ようにしたもので
ある。

Ｃ８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
。

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図面読取
装置を提供することにある。

Ｅ９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を対象に、水平、垂直、斜
めの各方向に関する１次元ヒストグラムを求めるヒスト
グラム作成部と、 前記ヒストグラム作成部で求められたデータのうち所定
のしきい値以上のデータを文字列候補として抽出すると
ともに、該抽出データの中から、文字列候補の高さｈと
文字列候補内の互いに隣接する文字候補間の距ｆｓｄが
ｄ＜ｈ×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。

１７１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
接四角形を対象としてヒストグラム作成部によって求め
たヒストグラムのうち、所定値以上のデータが文字列候
補となる。

この文字列候補の中で、ｄ＜ｈ×α（ｄは隣接する文字
候補間距離、ｈは文字列候補の高さ、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むる
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１１ヒストグラム作成部２、文字列抽
出部３、文字切り出し部４および文字認識部５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Ｓ１において輪郭ベクトル化処理部
１が前処理を行い、ステツプＳ１においてヒストグラム
作成部２３文字列抽出部３および文字切り出し部４が文
字切り出し処理を行い、ステップＳ、において文字認識
部５が文字認識処理を行う。前記輪郭ベクトル比処理部
ｌ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Ｓ、において画像入力処理を行
い、ステップＳ。

において輪郭ベクトル化処理を行い、ステップＳ。

において要素分離処理を行う。このうち前記画像入力処
理および輪郭ベクトル化処理は例えば特頼昭６１−７８
６８４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２ｉ！ｉｉ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Ｉ２
に出力ｊる。輪郭解析部＋２ｉ上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（よ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３
１）とともに、この処理で抽出された連続する２点の間
にある最大距離と収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、この輪郭ベクトルのうち短い（ショ
ート）ベクトルをショートベクトル除央部３４で除夫し
、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
黒白の配列パ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。

前記接続関係の一列を第１Ｏ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Ｘｎ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
下に位置する匝素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　ｎ−＋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、
○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、上述の接続情報と太枠
内の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ムる。ムおこの座標コード
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？Ｂ１２に取
り込まれると次のような処理が行われる。

奇策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Ｃ１の前方に位置するので、輪
郭要素Ｃｊの欄に係る後方接続欄にＣｉを記入し、輪郭
要素Ｃｊの欄に係る前方接続棚に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巳よＳｉ
を輪郭番ぢ欄に記入する。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ａ１〜ａ、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
ｃ３−に係る前方接続棚の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、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。

上記のような画像人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ｒＡＪ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
ツプＳ４）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図はショートベクトル除去手段を説明
するフローチャートであり、ステツプＳ４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　＋ｍｌｎ、　ｙ＋ｍｔ
ｎ）、（Ｘ　ｖａ　ａ　ｘ　＋ｙ−−ｘ）の算出を行う
。次にステップＳ、でｄＸ＝Ｘ＋＋＋ａｎ　　Ｘ＋ｓｌ
ｎ＋　ｄＶ＝Ｖｕ＋ａｘ　　５’ｓｉｎとしきい値Ｄ　
Ｘ　ｔｈ、　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Ｓ、で（
ｄｘ＞ＤＸｔｈ）Ｕ　（ｄｙ＞ＤＹｔｈ）を判断し、Ｙ
ＥＳならステップ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Ｓ、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Ｓ５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明図であ
り、この図において、ＸｍａｌｌＸＩｌｌム０ｙ□ｘ、
ｙｍｌｎは次のようになる。

Ｘｏ＋ａｘ＝Ｔｎ　ａ　Ｘ　（”’＋　　Ｘ　＋＋　”
’）Ｘ　ｎ１ｎ＝　ｒｎ　ｌ　ｎ　（”’　＋　Ｘ　１
＋・・・）３／　ｍａｘ−ｒｎ　ａ　Ｘ　（・・・、部
８．・・・）ｙ□□−ｍ　Ｉ　ｎ　（・・コ　ｙｔ＋　
　・・・）ｄ　　Ｘ　　−Ｘ、ｗａｘ　　　　Ｘ　　ｍ
ｓ。

ｄｙ＝ｙ＋＋＋□−５’ａｌｎ （ｄｘ＜ＤＸｔｈ）ｎ　（ｄｙ＜＋）ｙｔｈ）但し、Ｄ
　Ｘ　ｔｈ、　Ｄ　Ｙ　Ｉｈ　：　Ｌ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■　部３＜シきい値且つｗｙくしきい値（ｗｘは外
接四角形のＸ方向長さ、Ｗｙ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Ｓ３）を行う。前記各ステップの処理は次のよ
うに行われる。すなわちヒストグラム作成部２は、ハフ
（Ｈｏｕｇｈ）変換を応用して文字候補の外接四角形（
第１３図）を対象にＲ（各方向）に関する１次元ヒスト
グラムをとる。このとき文字候補の全弧立文字に対する
ヒストグラムの状況は第１９図のように示される。第１
９図はＹ方向に関する（Ｒ＝Ｙ）ヒストグラムであり、
図示ｈｅは文字列候補の高さを示している。またＸ方向
に関するヒストグラムをとった場合、ｈｅは文字列候補
の幅を示すことになる。そして文字列抽出部３は前記ヒ
ストグラムの山が所定のしきい値以上であるものを文字
列候補として抽出する。尚、これら処理のフローチャー
トは第２０図で示される。

さらに文字列抽出部３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
示すように文字列候補の高さｈｅと文字候補単位Ｍｄか ｄ　（ｉ、ｊ）＜ｈｃＸ定敢　　・・・・・・（１）な
る関係にあるとき、図示文字列候補内のｉ、ｊが文字列
となる。次に文字切り出し部４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
ステツプＳ３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
２２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松浦ｉ、ｊ
が分離しているときに下記第（２）式の条件が成立すれ
ば、該文字候補ｉ、ｊは図示の如く統合される。

ｌ１ａｘ　（ｘ　＋ｗｔｎ（ｉ）、　ｘ　−＋ｎ（ｊ）
≦（Ｘ　ｃ、ｎ（＋）　Ｏｒ　Ｘ　ｃｅｎ（ｊ）≦ｍａ
ｎ　（ｘ　＋ｍａｘ（１）、　ｘ　５ａｘ（ｊ）　　　
＋＋＋　＋＋＋　（２）（Ｘｍ１ｎ：外接四角形のＸ方
向最小座標Ｘｗｍａ＊：外接四角形のＸ方向最大座標Ｘ
ｃ＊ｎ：外接四角形のＸ方向中心座標）また例えば第２
４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下記第（３）式、ｍ（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）＜（文字列内平均）×定数・・・・・・（
３）且つｗ（ｊ）４ｗ（ｋ）＋ｄ（ｊ、ｋ）≦ｈ×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
。

部３）に含まれる。

文字認識処理（第２図のステップＳ、）は次のようにし
て行われる。文字認識部５は前記文字切り出し部４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。

Ｈ１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、
ヒストグラム作成部と、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むくいかなる大きさ、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。

【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、各々匝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図はシゴートベクト
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図はヒストグラム作成部の説
明図、第２０図は文字列候補抽出処理のフローチャート
、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図は幅方向分離文字統
合処理の説明図である。 ｌ・・・輪郭ベクトル化処理部、２・・・ヒストグラム
作成部、３・・・文字１列抽出部、４・・・文字切り出
し部、５・・・文字認識部、１１・・・輪郭抽出部、１
２・・・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。 外２名 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 輪郭ベクトル亀処理部（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１０図 画素データと輪郭Ｉ！！素との閾保図 （イ） Ｘｎ−＋　　Ｘｎ （ロ） Ｘｎ−１Ｘｎ 輪郭ベクトル化処理の説明図 ２Ｗ７ヤ 第１４図 シテートベクトル除去手段のフローチャート第１５図 第１７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２〕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 幅方向分数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
   補の外接四角形を対象に、水平、垂直、斜めの各方向に
   関する１次元ヒストグラムを求めるヒストグラム作成部
   と、 前記ヒストグラム作成部で求められたデータのうち所定
   のしきい値以上のデータを文字列候補として抽出すると
   ともに、該抽出データの中から、文字列候補の高さｈ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×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。