JPH04338889A - 文字認識方法及びその装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字認識システム、特
に、図面をコンピュータシステムに自動入力するときの
、図面中の文字およびシンボルの認識システムに関する
。

【０００２】

【従来の技術】近年、設計や製造の部門においてコンピ
ュータを利用するＣＡＤ／ＣＡＭシステムが広く普及し
てきた。これに伴い、紙面に書かれた図面、機械図面等
を、コンピュータが処理可能なＣＡＤデータに変換する
手段としての図面の入力の自動化の必要性が益々高まっ
てきた。図面の入力においては、文字及びシンボルの認
識が重要である。従来、図面の入力は、下記のように行
われている。 （１）図面をスキャナ等で読み取り、二値化し、ラスタ
ー・データを作成する。 （２）ラスター・データから大きさを基準にして、文字
及びシンボル領域（以下文字領域と記す）を抽出する。 そして、文字領域に外接し、走査方向を水平方向とする
矩形を想定し、その外接矩形の左上隅および右下隅の各
座標からなる文字領域データを作成する。図８は、文字
領域の一例を示す。図８において２１および２２は、図
形領域を示す外接矩形、２３、２４、２５、２６は文字
領域を示す外接矩形を示す。各矩形領域は、左上隅およ
び右下隅（点で示す）の各座標（Ｘ、Ｙ）によって表わ
される。

【０００３】（３）全文字領域データについて、ある任
意の傾きを持つ直線上において、予め定められた文字間
隔以内で近接する文字領域を統合した文字列を定義する
文字列データを作成する。文字列データは、文字列に含
まれる全文字領域に外接する矩形の幅Ｗおよび高さＨと
、その矩形の左上隅の座標（Ｘ、Ｙ）と、先頭文字領域
の中心と末尾文字領域の中心を結んだ線と走査方向のな
す角度θとからなる。ただし、一文字から構成される文
字列の角度θは、予め定められた値とする。図９は文字
列の例を示す。図９において、２７は文字領域２４、２
５および２６に外接する矩形である。矩形２７の左上隅
の点２７ａの座標（Ｘ２、Ｙ２）、幅Ｗ２、高さＨ２お
よび角度θ２が、この文字列の文字列データを表わす。 ２３は、一文字で構成された文字列であり、文字列デー
タは、文字領域２３の左上隅の点２３ａの座標（Ｘ１、
Ｙ１）、幅Ｗ１、高さＨ１、角度θ１で表わされる。こ
の場合θ１＝０である。

【０００４】（４）文字列の全文字に対して下記の（５
）〜（６）の処理を行う。 （５）各文字について、文字領域データを参照し、ラス
ター・データから文字領域を切り出し、文字列の角度（
図９のθ２）回転させ、正立状態に直す。この画像のサ
イズをテンプレートのサイズと合わせる処理（正規化）
を施し、その文字の文字画像とする。 （６）つぎのようにして、文字画像を認識する。文字画
像と辞書のテンプレートを照合し、距離が一番小さいテ
ンプレートのコードを認識結果とする。但し、距離が大
きい場合は、誤認識した可能性が大であることから、認
識できたか、できなかったかを判断するしきい値として
、最大許容不一致度を定め、この値より距離の大きいも
のは、認識出来なかった（リジェクト）とする。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】地図、配線図、イラス
ト図などを新規に作成する場合、手書き文字より、印刷
した文字の方が高い認識率を得られることから、図面を
作成する場合に、予め必要な文字やシンボルを印刷した
紙片を図面に貼付するという方法が取られることがある
。このように人手で印刷文字を切り貼りする場合には、
文字が傾かないように貼ることは仲々困難である。 一方、前述のように、従来の図面の自動入力における図
面の認識では、複数の文字から構成される文字列は、文
字の繋がりから文字の傾きを求めている。しかし、一文
字で構成される文字列や、単独で存在することの多いシ
ンボルの場合には、角度を特定することが出来ないので
、あらかじめ一文字文字列の角度をきめておく。

【０００６】しかし、上記のように、人手による切り貼
り作業の場合、定められた文字を定められた角度で正確
に貼ることが困難であり、多少傾いてしまうのが自然で
ある。そこで、上記自動入力手順（５）において、文字
領域を切り出し、正立状態に回転させ、文字画像を得て
も、多少傾きのある文字画像となってしまい、認識でき
ないことがある。本発明は、上記従来技術における問題
点に鑑みなされたもので、多少傾いた文字やシンボルで
あっても、正確にかつ短時間で認識することができる文
字認識方法および装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明による文字認識方
法は、文字あるいはシンボルの画像を、その文字あるい
はシンボルのいろいろな姿勢をそれぞれ表わす複数のテ
ンプレートと順次照合し、画像に最も適合するテンプレ
ートにより文字あるいは、シンボルを認識するように構
成される。上記の照合は、複数のテンプレートに対し、
文字あるいはシンボルの正立状態からの傾き角度が大き
くなる程低い優先順位を与え、この優先順位に従って行
う。

【０００８】本発明による文字認識装置は、紙面に描か
れた文字あるいはシンボルを読み込み、文字画像を形成
する手段と、文字あるいはシンボルの紙面上の正立状態
および正立状態から僅かづつ傾いた状態をそれぞれ表わ
す複数のテンプレートを有する辞書と、文字画像を、辞
書の複数のテンプレートと順次照合することにより、文
字あるいはシンボルの認識を行う文字認識部とを具備す
るように構成される。文字認識部は、文字あるいはシン
ボルの正立状態を表わすテンプレートに最高優先順位を
与え、以下、傾き角度が大きくなる程低い優先順位を与
え、この優先順位に従って、文字画像と複数のテンプレ
ートとを順次照合する手段と、文字画像と最も近く、か
つ、許容範囲内にあるテンプレートを抽出し、このテン
プレートの文字あるいはシンボルを、紙面上の文字ある
いはシンボルであると認定し、許容範囲内にあるテンプ
レートが存在しないときはリジェクトとする手段を具備
するように構成される。

【０００９】

【作用】上記構成により、辞書をマルチテンプレート化
し、正立文字のテンプレートと、いろいろな傾きを持つ
文字のテンプレートを辞書に登録する。上記の複数のテ
ンプレートに対して、紙面上の文字との適合の可能性の
大きさの順に優先順位をつける。図面等の紙面上に描か
れた文字を読み込み、文字画像を求め、この文字画像を
、上記の複数のテンプレートと優先順位の順に順次照合
し、最も適合したテンプレートの文字を上記紙面上の文
字と認定する。これによって、多少傾いた文字も認識可
能になると共に誤認識を防止することができる。また、
認識時間を短縮することができる。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
して詳細に説明する。図１は本発明による文字・図形認
識装置の一実施例の構成図である。図１において、スキ
ャナ１は、図面等の紙面を走査し、文字、シンボル、図
形等を二値ラスター・データに変換する。このときスキ
ャナ１の制御をスキャナ制御部２が司る。スキャナ制御
部２は、読み込まれたラスター・データをフレーム・メ
モリ９に格納する。文字・図形分離部３は、ラスター・
データから連結黒画素成分の大きさを計測し、予め定め
られた文字の大きさに適合するものを文字候補とする。 文字候補以外を図形候補とする。文字候補に対しては、
前述のごとき文字領域データを作成し、文字・図形メモ
リ８に格納する。ベクトル生成部４は、図形候補に対し
てラスター・ベクトル変換（折れ線近似）を行い、生成
されたベクトル・データを文字・図形メモリ８に格納す
る。

【００１１】文字列抽出部５は、文字・図形メモリ８に
格納された文字領域データを参照し、文字列データを作
成し、文字・図形メモリ８に格納する。文字領域切り出
し部６は、文字・図形メモリ８に格納されている文字領
域データと文字列データを参照し、フレーム・メモリ９
に格納されているラスター・データから文字領域イメー
ジを切り出し、これを回転した後、正規化し、文字画像
とする。文字認識部７は、文字画像と後に詳述する辞書
１１とを参照することによって文字の認識を行い、文字
認識結果をコード・メモリ１０に格納する。通信制御部
１２は、文字・図形メモリ８に格納されたベクトル・デ
ータおよびコードメモリ１０に格納された文字データを
ＣＡＤシステムへ出力する。

【００１２】辞書１１は、つぎのように構成する。 （１）辞書１１をマルチテンプレートにする。すなわち
、全文字あるいはシンボル（以下、文字とシンボルを総
称して、文字と記す。）の正立状態の画像、ある傾きの
ある画像を収集してそれぞれテンプレート群とし、これ
等テンプレート群の集合として辞書１１を構成する。 左右両方向に傾く可能性がある文字については、左方向
と右方向に傾いた文字の別々のテンプレートを設ける。 （２）各テンプレート群に優先順位をつける。正立画像
で作成したテンプレート群に一番高い優先度を付加し、
次に傾く可能性の高い角度のテンプレート群に次に高い
優先度を付加する。この様に、全テンプレート群に優先
度を付加する。図１において、辞書１１は、それぞれｍ
個の文字のテンプレートからなるｎ個テンプレート群Ｔ
Ｇ１、ＴＧ２…ＴＧｎを有する。優先度１のテンプレー
ト群ＴＧ１のｍ個の文字のテンプレートは、全て正立文
字のテンプレートである。優先度２のテンプレート群Ｔ
Ｇ２は、正立文字より少し傾いたｍ個の文字のテンプレ
ートを有する。以下、テンプレート群の優先度が下がる
に従ってｍ個の文字の傾きが大きくなる。

【００１３】以下、図１の文字図形認識装置の文字認識
動作を、図２のフローチャートを参照して説明する。 （１）図面をスキャナ１で読み込み、ラスターデータを
フレームメモリ９に格納する（Ｓ１）。 （２）ラスターデータから、文字領域データを作成し文
字・図形メモリ８に格納する（Ｓ２）。 （３）文字列抽出部５によって、文字列データを作成し
、文字・図形メモリ８に格納する（Ｓ３）。 （４）文字列の全文字に対して下記の処理を行う。 （５）文字領域切り出し部６は、文字・図形メモリ８に
格納されている文字領域データを参照し、フレームメモ
リ９内に格納されているラスターデータから文字領域を
切り出し（Ｓ４）、文字列の角度θだけ回転させて正立
状態に直し（Ｓ５）、この画像に正規化を施して（Ｓ６
）、文字画像（Ｓ７）とする。なお、上記（１）〜（５
）は、前述の従来技術におけるステップ（１）〜（５）
と同じである。

【００１４】つぎに、下記ステップ（６）〜（９）によ
って、文字認識部７は、文字画像の認識を行う。 （６）優先度を一番高い値にする（Ｓ８）。 （７）文字画像と該優先度を持つ全テンプレートとを照
合する（Ｓ９）。全てのテンプレートとの距離が、最大
許容不一致度より大きい場合（Ｓ１０、Ｓ１１）は、該
優先度では認識できなかったとする。そうでない場合は
、認識できたとし、距離が最小のテンプレートのコード
Ｔｍｉｎを認識結果とし（Ｓ１２）、終了する。 （８）文字画像が認識できるまで、優先度を一ランク落
とし、（７）の処理を行う（Ｓ１４、Ｓ１５）。 （９）全優先度との照合で認識結果が得られない場合は
リジェクトとする（Ｓ１４、Ｓ１６）。

【００１５】以下、具体例について説明する。いま、図
３に示す図面１４の認識処理を行うものとする。図面１
４には、シンボル１５、１６および１７と、いくつかの
直線が描かれている。シンボル１５、１６、１７を認識
対象とする。シンボル１５は、正確に水平に描かれた４
角形、シンボル１６は多少右に傾いた円、シンボル１７
は、多少左に傾いた三角形である。ここで、一文字文字
列の角度は、０度とする。一方、辞書１１は、図４、５
および６に示す３つのテンプレート群ＴＧ１、ＴＧ２、
ＴＧ３で構成する。テンプレート群ＴＧ１、ＴＧ２、Ｔ
Ｇ３はそれぞれ優先度１、２、３を与えられ、優先度１
、２、３の順で優先度が高いものとする。優先度１のテ
ンプレート群ＴＧ１は、正立したシンボルのテンプレー
トＡ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１…Ｘ１からなる。

【００１６】優先度２のテンプレート群ＴＧ２は、少し
左方向に傾いたシンボルを含むテンプレートＡ２１、Ｂ
２１、Ｃ２１、Ｄ２１…Ｘ２１からなるテンプレート群
ＴＧ２１と、ＴＧ２１と同程度に右方向に傾いたシンボ
ルを含むテンプレートＡ２２、Ｂ２２、Ｃ２２、Ｄ２２
…Ｘ２２からなるテンプレート群ＴＧ２２とを有する。 優先度３のテンプレート群ＴＧ３は、左方向に更に傾い
たシンボルを含むテンプレートＡ３１、Ｂ３１、Ｃ３１
、Ｄ３１…Ｘ３１からなるテンプレート群ＴＧ３１と、
ＴＧ３１と同程度に右方向に傾いたシンボルを含むテン
プレートＡ３２、Ｂ３２、Ｃ３２、Ｄ３２…Ｘ３２から
なるテンプレート群ＴＧ３２とを有する。

【００１７】各シンボル１５、１６および１７を認識す
る動作はつぎのように行われる。 （１）シンボル１５の認識 シンボル１５の文字領域を切り出し、正規化し、文字画
像を作成する。文字画像は図７の１８のようになる、文
字画像１８を優先度１のテンプレート群ＴＧ１と照合す
る。優先度１のテンプレート群ＴＧ１では、テンプレー
トＡ１との距離が最小になり、最大許容不一致度を越え
ない値なので、認識結果を４角形とし、認識を終了する
。 （２）シンボル１６の認識 シンボル１６の文字領域を切り出し、正規化し、文字画
像を作成する。文字画像は図７の１９のようになる。文
字画像１９を優先度１のテンプレート群ＴＧ１と照合す
る。優先度１のテンプレート群ＴＧ１では、テンプレー
トＤ１との距離が最小になるが、最小距離が最大許容不
一致度を越えた値なので、認識できなかったことになる
。従来の技術では、ここで終了するので、シンボル１６
は認識できない。次に、文字画像１９を優先度２のテン
プレート群ＴＧ２と照合する。優先度２のテンプレート
群ＴＧ２では、テンプレートＤ２２との距離が最小にな
り、かつ、最大許容不一致度を越えない値なので、認識
結果を円とし、認識を終了する。

【００１８】（３）シンボル１７の認識シンボル１７の
文字領域を切り出し、正規化し、文字画像を作成する。 文字画像は図７の２０のようになる。文字画像２０を優
先度１のテンプレート群ＴＧ１と照合する。優先度１の
テンプレート群ＴＧ１では、テンプレートＢ１との距離
が最小になるが、最大許容不一致度を越えた値なので、
優先度１では認識できなかったことになる。従来の技術
では、ここで終了するので、シンボル１７は認識できな
い。次に、文字画像２０を優先度２のテンプレート群Ｔ
Ｇ２と照合する。優先度２のテンプレート群ＴＧ２では
、テンプレートＢ２１との距離が最小になるが、最大許
容不一致度を越えた値なので、優先度２では認識できな
かったことになる。次に文字画像２０を優先度３のテン
プレート群ＴＧ３と照合する。優先度３のテンプレート
群ＴＧ３では、テンプレートＢ３１との距離が最小にな
り、かつ、最大許容不一致度を越えない値なので、認識
結果を三角形とし、認識を終了する。

【００１９】

【発明の効果】本発明による文字認識方法によれば、辞
書をマルチテンプレートとし、各テンプレートに優先順
位を付与し、文字画像を複数のテンプレートと、優先順
位に従って、照合することにより文字を認識するように
したので、図面等に人手で貼布される場合のように傾い
た文字でも正確に、しかも短時間で認識することができ
る。従って、文字・図形認識装置の認識能力の向上に寄
与するところ大である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示す図である。

【図２】図１のシステムの動作を示すフローチャートで
ある。

【図３】本発明の実施例における認識対象図面である。

【図４】優先度１のテンプレート群を示す図である。

【図５】優先度２のテンプレート群を示す図である。

【図６】優先度３のテンプレート群を示す図である。

【図７】図３の図面から切り出された文字画像を示す図
である。

【図８】文字領域を説明するための図である。

【図９】文字列データを説明するための図である。

【符号の説明】

１　　　　スキャナ ２　　　　スキャナ制御部 ３　　　　文字・図形分離部 ４　　　　ベクトル生成部 ５　　　　文字列抽出部 ６　　　　文字領域切り出し部 ７　　　　文字認識部 ８　　　　文字・図形メモリ ９　　　　フレームメモリ １０　　　　コードメモリ １１　　　　辞書 １２　　　　通信制御部 １４　　　　図面 １５、１６、１７　　　　シンボル １８、１９、２０　　　　文字画像 ２１、２２　　　　図形領域 ２３、２４、２５、２６　　　　文字領域２７　　　　
文字列 ＴＧ１〜ＴＧｎ、ＴＧ２１、ＴＧ２２、ＴＧ３１、ＴＧ
３２　　　　テンプレート群 Ａ１〜Ｘ１、Ａ２１〜Ｘ２１、Ａ２２〜Ｘ２２、Ａ３１
〜Ｘ３１、Ａ３２〜Ｘ３２　　　　テンプレートθ１、
θ２、Ｗ１、Ｗ２、Ｈ１、Ｈ２　　　　文字列データＳ
１〜Ｓ１５　　　　ステップ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　それぞれ別々の傾き角度を持つ文字あ
   るいはシンボルを表わす複数のテンプレートを用意し、
   前記複数のテンプレートに対して前記傾き角度が大きく
   なる程低い優先順位を与え、文字あるいはシンボルの画
   像を、前記複数のテンプレートと前記優先順位に従って
   順次照合し、前記画像に最も適合するテンプレートによ
   り前記文字あるいはシンボルを認識することを特徴とす
   る文字認識方法。
2. 【請求項２】　　紙面に描かれた文字あるいはシンボル
   を読み込み、文字画像を形成する手段と、前記文字ある
   いはシンボルの紙面上の正立状態および正立状態から僅
   かづつ傾いた状態をそれぞれ表わす複数のテンプレート
   を有する辞書と、前記文字あるいはシンボルの正立状態
   を表わすテンプレートに最高優先順位を与え、以下、傾
   き角度が大きくなる程低い優先順位を与え、この優先順
   位に従って、前記文字画像と前記複数のテンプレートと
   を順次照合し、前記文字画像と最も近く、かつ、許容範
   囲内にあるテンプレートを抽出し、このテンプレートの
   文字あるいはシンボルを、前記紙面上の文字あるいはシ
   ンボルであると認定し、許容範囲内にあるテンプレート
   が存在しないときはリジェクトとする文字認識部とを具
   備することを特徴とする文字認識装置。