JPH0394385A - 図面読取り装置 - Google Patents
図面読取り装置Info
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- JPH0394385A JPH0394385A JP1233675A JP23367589A JPH0394385A JP H0394385 A JPH0394385 A JP H0394385A JP 1233675 A JP1233675 A JP 1233675A JP 23367589 A JP23367589 A JP 23367589A JP H0394385 A JPH0394385 A JP H0394385A
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 28
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
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。
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〕
本発明は手書き作成した機械図面等の図面をスキャナで
読取りＣＡＤデータに変換する図面読取り装置に関する
。
読取りＣＡＤデータに変換する図面読取り装置に関する
。
従来の図面読取り装置について図を参照しながら説明す
る。
る。
第８図は従来の図面読取り装置の構成図である。同図に
おいて従来の図面読取り装置は、スキャナから入力され
た２値画像データを記憶する２値画像記憶手段２と、２
値画像データを細線化処理する細線化処理千段４と、前
記２値画像データから文字成分を検出して分離する文字
分離手段３と、細線化処理手段により細線化された画像
データをベクトルデータ化するベクトル化処理手段９と
、上記のベクトルデータを記憶するベクトルデータ記憶
手段１１とを備える。ここで、ベクトルとは細線化画像
を近似する短い線分のことを表わし、ベクトル化処理と
は細線化画像をベクトルの集合で近似表現する処理のこ
とを表わす。
おいて従来の図面読取り装置は、スキャナから入力され
た２値画像データを記憶する２値画像記憶手段２と、２
値画像データを細線化処理する細線化処理千段４と、前
記２値画像データから文字成分を検出して分離する文字
分離手段３と、細線化処理手段により細線化された画像
データをベクトルデータ化するベクトル化処理手段９と
、上記のベクトルデータを記憶するベクトルデータ記憶
手段１１とを備える。ここで、ベクトルとは細線化画像
を近似する短い線分のことを表わし、ベクトル化処理と
は細線化画像をベクトルの集合で近似表現する処理のこ
とを表わす。
次に従来の図面読取り装置による画像のベクトルデータ
化の手順を説明する。スキャナから入力した２値画像デ
ータを細線化処理千段４において細線化処理し、線幅が
１画素の細線化画像データを得る。なお、細線化処理は
従来からＨｉｌｄｉｔｃｈの方法や，Ｄｅｕｔｃｈの方
法や，横井の方法や，田村の方法などが知られており、
いずれかの方法が用いられる。次に、文字分離手段３に
おいて細線化画像データの連続成分の大きさがそれぞれ
測定され、もし、この測定値が予め設定しておいた文字
と判断するための基準値，を満たしていれば、その連続
成分を文字とみなして２値画像から分離する。次に、ベ
クトル化処理手段１．１によって細線化画像データにお
いて黒点で表わされている画像を１画素づつ追跡してゆ
き、追跡した軌跡を逐次短い線分で近似してゆく処理を
行い、ベクトル画像を得る。
化の手順を説明する。スキャナから入力した２値画像デ
ータを細線化処理千段４において細線化処理し、線幅が
１画素の細線化画像データを得る。なお、細線化処理は
従来からＨｉｌｄｉｔｃｈの方法や，Ｄｅｕｔｃｈの方
法や，横井の方法や，田村の方法などが知られており、
いずれかの方法が用いられる。次に、文字分離手段３に
おいて細線化画像データの連続成分の大きさがそれぞれ
測定され、もし、この測定値が予め設定しておいた文字
と判断するための基準値，を満たしていれば、その連続
成分を文字とみなして２値画像から分離する。次に、ベ
クトル化処理手段１．１によって細線化画像データにお
いて黒点で表わされている画像を１画素づつ追跡してゆ
き、追跡した軌跡を逐次短い線分で近似してゆく処理を
行い、ベクトル画像を得る。
しかしながら、上述した従来の図面読取り装置は細線化
により歪みが発生することが多いので、精度の良いベク
トルデータを得ることは難しい。
により歪みが発生することが多いので、精度の良いベク
トルデータを得ることは難しい。
特に多数の線と交わるような１本の直線や、多数の線と
交わる円図形を抽出することが難しい。
交わる円図形を抽出することが難しい。
本発明の目的はこのような問題点を解決し、精度良く直
線成分や円図形成分をベクトル化することの出来る図面
読取り装置を提供することにある。
線成分や円図形成分をベクトル化することの出来る図面
読取り装置を提供することにある。
本発明の図形読取り装置は、図面を読取って２値の濃度
レｌベルを持つ２値画像を作成する画像入力手段と、前
記２値画像を記憶する２値画像記憶手段と、前記２値画
像記憶手段の画像から文字成分を検出して分離する文字
分離手段と、前記文字成分を分離した２値画像を細線化
処理して細線化画像を作成する細線化処理手段と、前記
細線化画像を記憶する細線化画像記憶手段と、前記細線
化画像を入力して端点と分岐点と交点とから戒る特徴点
を検出する特徴点抽出手段と、前記特徴点の座標等の特
徴点データを記憶する特徴点データ記憶手段と、前記特
徴点データを利用して画像領域を制限するＨＯＵＧＨ変
換を用いることにより前記細線化画像記憶手段の細線化
画像から予め設定してあるしきい値を越える長さの直線
成分を抽出しベクトルデータに変換して出力する直線抽
出手段と、前記直線抽出手段の出力を記憶するベクトル
データ記憶手段と、前記ベクトルデータ記憶手段のデー
タを利用して前記細線化画像がら円図形成分の中心点を
検出し前記中心点の位置データをもとに円図形成分を抽
出して前記ベクトルデータ記憶手段に出力する円図形抽
出手段と、前記直線抽出手段と前記円図形抽出手段とで
抽出出来ながった図形成分を抽出しベクトル化して前記
ベクトルデータ記憶手段に出力するベクトル化処理手段
とを備える。
レｌベルを持つ２値画像を作成する画像入力手段と、前
記２値画像を記憶する２値画像記憶手段と、前記２値画
像記憶手段の画像から文字成分を検出して分離する文字
分離手段と、前記文字成分を分離した２値画像を細線化
処理して細線化画像を作成する細線化処理手段と、前記
細線化画像を記憶する細線化画像記憶手段と、前記細線
化画像を入力して端点と分岐点と交点とから戒る特徴点
を検出する特徴点抽出手段と、前記特徴点の座標等の特
徴点データを記憶する特徴点データ記憶手段と、前記特
徴点データを利用して画像領域を制限するＨＯＵＧＨ変
換を用いることにより前記細線化画像記憶手段の細線化
画像から予め設定してあるしきい値を越える長さの直線
成分を抽出しベクトルデータに変換して出力する直線抽
出手段と、前記直線抽出手段の出力を記憶するベクトル
データ記憶手段と、前記ベクトルデータ記憶手段のデー
タを利用して前記細線化画像がら円図形成分の中心点を
検出し前記中心点の位置データをもとに円図形成分を抽
出して前記ベクトルデータ記憶手段に出力する円図形抽
出手段と、前記直線抽出手段と前記円図形抽出手段とで
抽出出来ながった図形成分を抽出しベクトル化して前記
ベクトルデータ記憶手段に出力するベクトル化処理手段
とを備える。
次に、本発明について図面を参照して説明する。
第１図は本発明による図面読取り装置の一実施例を示す
構或図である。本装置の読取り対象図面は機械設計図面
である。さらに本図面中に使用される文字は英数文字に
限定されているものとする。
構或図である。本装置の読取り対象図面は機械設計図面
である。さらに本図面中に使用される文字は英数文字に
限定されているものとする。
画像入力手段１は図面をスキャナで読取り、濃度レベル
が０と１の２値の画像データを出力する。
が０と１の２値の画像データを出力する。
２値画像記憶手段２は画像入力手段１がら出ヵされる画
像データを記憶する。
像データを記憶する。
文字分離手段３は２値画像記憶手段２に記憶された２値
画像（画像データ〉を読みだし、連続成分毎に連続或分
を囲む最小の矩形の長さを計測して、その長さが文字と
判定されるしきい値を満たしているかどうかを判定する
。そして連続或分が文字であるのか，それとも線図形で
あるのかを判定し、文字を画像データから削除する。こ
こでは文字の認識については省略する。
画像（画像データ〉を読みだし、連続成分毎に連続或分
を囲む最小の矩形の長さを計測して、その長さが文字と
判定されるしきい値を満たしているかどうかを判定する
。そして連続或分が文字であるのか，それとも線図形で
あるのかを判定し、文字を画像データから削除する。こ
こでは文字の認識については省略する。
細線化処理手段４は２値画像を細線化して細線化画像記
憶手段５に出力する処理であるが、内容は従来技術に準
じている。
憶手段５に出力する処理であるが、内容は従来技術に準
じている。
特徴点抽出千段６は細線化画像を入力し、細線化画像中
の連続成分毎に図形を表わす画素値１の画素を追跡して
行く。このとき、１画素毎に追跡画素の周辺の８画素の
画素値のパターンを調べ、端点く図形の端になっている
画素〉と分岐点く図形中で３方に枝分かれしている画素
〉と交差点く図形中で４方に枝分かれしている画素）と
を検出する。これらの点を総称して特徴点と呼ぶことと
する。特徴点の座標位置と種別とどちらの方向に連続し
ているかという情報を第２図に示すような表形式で特徴
点記憶手段７に記憶する。なお、ここで、方向は第３図
に示すように着目画素を中心とした７方向の方向を定め
ている。
の連続成分毎に図形を表わす画素値１の画素を追跡して
行く。このとき、１画素毎に追跡画素の周辺の８画素の
画素値のパターンを調べ、端点く図形の端になっている
画素〉と分岐点く図形中で３方に枝分かれしている画素
〉と交差点く図形中で４方に枝分かれしている画素）と
を検出する。これらの点を総称して特徴点と呼ぶことと
する。特徴点の座標位置と種別とどちらの方向に連続し
ているかという情報を第２図に示すような表形式で特徴
点記憶手段７に記憶する。なお、ここで、方向は第３図
に示すように着目画素を中心とした７方向の方向を定め
ている。
すべての特徴点を検出した後、直線抽出手段８が画像中
の直線成分を抽出する。直線抽出手段８は特徴点記憶千
段７のデータを利用して前記細線化画像記憶手段５の画
像から高速に精度良い直線抽出を行う。この処理の流れ
を第４図に示す。
の直線成分を抽出する。直線抽出手段８は特徴点記憶千
段７のデータを利用して前記細線化画像記憶手段５の画
像から高速に精度良い直線抽出を行う。この処理の流れ
を第４図に示す。
第４図において、まず、特徴点データを特徴点記憶手段
７から読みだし、特徴点間がなるべく離れていて連続方
向が近い２つの特徴点の組を検索ずるくステップ２１．
２２＞。この２つの特徴点の間には直線が存在する可能
性がある。この直線を特徴点データにより領域制限した
ＨＯＵＧＨ変換によって抽出する。
７から読みだし、特徴点間がなるべく離れていて連続方
向が近い２つの特徴点の組を検索ずるくステップ２１．
２２＞。この２つの特徴点の間には直線が存在する可能
性がある。この直線を特徴点データにより領域制限した
ＨＯＵＧＨ変換によって抽出する。
次に部分領域を設定する（ステップ２３）が、この設定
法を第５図を用いて説明する。今、２つの特徴点ＡとＢ
が特徴点記憶手段７のデータから検索されたとする。点
Ａと点Ｂを囲み点Ａと点Ｂを結ぶ直線の傾きに合わせた
長方形領域をＨ Ｏ ＵＧＨ変換領域とする。直線ＡＢ
に直交する方向の辺の長さについては、細線化歪によっ
て分岐点Ｂにずれが生じている可能性があることを考慮
して、適度な長さを設定している。
法を第５図を用いて説明する。今、２つの特徴点ＡとＢ
が特徴点記憶手段７のデータから検索されたとする。点
Ａと点Ｂを囲み点Ａと点Ｂを結ぶ直線の傾きに合わせた
長方形領域をＨ Ｏ ＵＧＨ変換領域とする。直線ＡＢ
に直交する方向の辺の長さについては、細線化歪によっ
て分岐点Ｂにずれが生じている可能性があることを考慮
して、適度な長さを設定している。
次にＨＯＵＧＨ変換を行う（ステップ２４）。
ＨｏｕｃＲ変換においては、ｘ−ｙ座標で表わされる２
次元空間上の直線ｍは、直線ｍに直交し原点を通る直線
がＸ軸となす角をθ，また直線ｍと原点との距離をρで
表わすと、（１）式で表わされるが、 ｐ＝ｘ−ｃｏｓ θ ＋ ｙ−ｓｉｎ θ
・・・・・・く１〉直線上の点を（１〉式によってρ
とθで表わされるパラメータ空間へ変換すると、゛１本
の軌跡で表わされる。
次元空間上の直線ｍは、直線ｍに直交し原点を通る直線
がＸ軸となす角をθ，また直線ｍと原点との距離をρで
表わすと、（１）式で表わされるが、 ｐ＝ｘ−ｃｏｓ θ ＋ ｙ−ｓｉｎ θ
・・・・・・く１〉直線上の点を（１〉式によってρ
とθで表わされるパラメータ空間へ変換すると、゛１本
の軌跡で表わされる。
上記のＨＯＵＧＨ変換の性質からｘ−ｙ空間上で１本の
直線上に存在する点のρ−θ空間上の軌跡はすべて１点
で交差するためこの交点を逆変換すれば直線が抽出出来
る（ステップ２５）。
直線上に存在する点のρ−θ空間上の軌跡はすべて１点
で交差するためこの交点を逆変換すれば直線が抽出出来
る（ステップ２５）。
ところでＨＯＵＧＨ変換による直線抽出は計算量が膨大
になるので、これを領域制限〈上記のステップ２３〉に
より解決している。
になるので、これを領域制限〈上記のステップ２３〉に
より解決している。
次に、特徴点の座標位置からベクトルの始点と終点とを
求め、この値をベクトルデータとして出力する〈ステッ
プ２６〉。
求め、この値をベクトルデータとして出力する〈ステッ
プ２６〉。
円図形抽出手段１０は機械設計図では円図形の中心位置
に中心線の交点がくるように記述するという製図規則を
利用している（第６図）。従って、この製図規則に従っ
ていない図面では適用出来ない。
に中心線の交点がくるように記述するという製図規則を
利用している（第６図）。従って、この製図規則に従っ
ていない図面では適用出来ない。
次に、円図形抽出処理の流れを説明する。まず、ベクト
ルデータ記憶千段９を調べ、直交する２直線の交点座標
を求める。次に中心位置からの距離をパラメータとして
ヒストグラムをとり（第７図）、そのピーク値を検出す
る。ピーク値が中心位置からの距離に比例するように設
定したしきい値を越えていれば円図形が存在すると判定
する。これで得られた中心位置と半径距離とからベクト
ルデータを生成し、ベク１〜ルデータ記憶手段９に出力
する。
ルデータ記憶千段９を調べ、直交する２直線の交点座標
を求める。次に中心位置からの距離をパラメータとして
ヒストグラムをとり（第７図）、そのピーク値を検出す
る。ピーク値が中心位置からの距離に比例するように設
定したしきい値を越えていれば円図形が存在すると判定
する。これで得られた中心位置と半径距離とからベクト
ルデータを生成し、ベク１〜ルデータ記憶手段９に出力
する。
ベクトル化処理手段１１は直線抽出手段８と円図形抽出
手段１０で検出出来なかった図形成分について従来方法
に準ずる形でベクトル化処理を行い、ベクトルデータ記
憶手段９に出力する。
手段１０で検出出来なかった図形成分について従来方法
に準ずる形でベクトル化処理を行い、ベクトルデータ記
憶手段９に出力する。
以上詳細に述べたように本発明によれば、従来の欠点を
改善した直線成分と円図形成分の精度の良いベクトル化
データを得ることができ、直線成分と円図形或分が多く
記述される機械設計図について認識率の高い図面読取り
装置を提供できる効果がある。
改善した直線成分と円図形成分の精度の良いベクトル化
データを得ることができ、直線成分と円図形或分が多く
記述される機械設計図について認識率の高い図面読取り
装置を提供できる効果がある。
装置の例を示す構戒図である。
１・・・画像入力手段、２・・・２値画像記憶手段、３
・・・文字分離手段、４・・・細線化処理手段、５・・
・細線化画像記憶手段、６・・・特徴点抽出手段、７・
・・特徴点記憶手段、８・・・直線抽出手段、９・・・
ベクトルデータ記憶手段、１０・・・円図形抽出手段、
１１・・・ベクトル化処理手段。
・・・文字分離手段、４・・・細線化処理手段、５・・
・細線化画像記憶手段、６・・・特徴点抽出手段、７・
・・特徴点記憶手段、８・・・直線抽出手段、９・・・
ベクトルデータ記憶手段、１０・・・円図形抽出手段、
１１・・・ベクトル化処理手段。
Claims (1)
- 図面を読取って２値の濃度レベルを持つ２値画像を作
成する画像入力手段と、前記２値画像を記憶する２値画
像記憶手段と、前記２値画像記憶手段の画像から文字成
分を検出して分離する文字分離手段と、前記文字成分を
分離した２値画像を細線化処理して細線化画像を作成す
る細線化処理手段と、前記細線化画像を記憶する細線化
画像記憶手段と、前記細線化画像を入力して端点と分岐
点と交点とから成る特徴点を検出する特徴点抽出手段と
、前記特徴点の座標等の特徴点データを記憶する特徴点
データ記憶手段と、前記特徴点データを利用して画像領
域を制限するＨＯＵＧＨ変換を用いることにより前記細
線化画像記憶手段の細線化画像から予め設定してあるし
きい値を越える長さの直線成分を抽出しベクトルデータ
に変換して出力する直線抽出手段と、前記直線抽出手段
の出力を記憶するベクトルデータ記憶手段と、前記ベク
トルデータ記憶手段のデータを利用して前記細線化画像
から円図形成分の中心点を検出し前記中心点の位置デー
タをもとに円図形成分を抽出して前記ベクトルデータ記
憶手段に出力する円図形抽出手段と、前記直線抽出手段
と前記円図形抽出手段とで抽出出来なかった図形成分を
抽出しベクトル化して前記ベクトルデータ記憶手段に出
力するベクトル化処理手段とを備えることを特徴とする
図面読取り装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1233675A JPH0394385A (ja) | 1989-09-07 | 1989-09-07 | 図面読取り装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1233675A JPH0394385A (ja) | 1989-09-07 | 1989-09-07 | 図面読取り装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0394385A true JPH0394385A (ja) | 1991-04-19 |
Family
ID=16958774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1233675A Pending JPH0394385A (ja) | 1989-09-07 | 1989-09-07 | 図面読取り装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0394385A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5595507B2 (ja) * | 2010-09-13 | 2014-09-24 | 三菱電機株式会社 | 空調制御装置、空調制御方法、及び、プログラム |
-
1989
- 1989-09-07 JP JP1233675A patent/JPH0394385A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5595507B2 (ja) * | 2010-09-13 | 2014-09-24 | 三菱電機株式会社 | 空調制御装置、空調制御方法、及び、プログラム |
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