JPH0488481A - シンボル候補領域の検出方法 - 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、シンボルと線が混在する電子回路図等の図形
を自動認識するための図形認識システムに係り、特に図
形を構成する線分をシンボルと接続線に分離するたぬの
シンボル候補領域の検出方法に関する。

Ｂ１発明の概要 本発明は、２値化画像の輪郭ベクタライズと芯線ベクタ
ライズを経て図形線分の特徴点を抽出し、この特徴点を
基にして図形線分をグラフ化し、このグラフ化情報から
シンボル候補領域と接続線候補領域に分離してシンボル
及び接続線の認識を行う図形認識システムにおいて、 グラフ化情報からシンボル候補と接続線候補を優先順位
を持たせて抽出すると共に同じ候補になり得るサブ領域
を周辺から抽出することで候補になり得る可能性を判定
し、この判定から夫々の候補領域を検出することにより
、 各候補の検出を確実にするものである。

Ｃ１従来の技術 図形認識システムは、第３図に示すような処理手順によ
って図形中のシンボルと線分を別要素として認識してい
る。認識対象となる図面はイメージスキャナ等によって
２値化した画像情報として収集され（ステップＳｌ）、
２値化画像の輪郭抽出がなされ（ステップＳ２）、次い
で輪郭ベクトルを抽出する輪郭ベクタライズがなされる
（ステップＳ３）。例えば、第４図に示す２値化画像Ａ
の輪郭抽出は黒部分と白部分の境界点の連続輪郭画像と
して取出され、境界点の連続が直線になる部分を１つの
輪郭ベクトルとして輪郭ベクタライズ処理がなされる。

この輪郭ベクトルは同図の図形Ｂの矢印線分として表さ
れる。

次に、輪郭ベクトル情報から図形が持つ線分追跡を行う
ため、図形の線幅が１（単位幅）になるよう細線化処理
を行い、細線化処理された点別をベクトル近似して芯線
ベクトル情報を求めるという芯線ベクタライズを行う（
ステップＳ４）。

次に、芯線ベクトル情報から図形線分の端点や屈曲点１
分岐点の特徴点（第４図中の○印）を抽出する（ステッ
プＳ５）、この特徴点情報を基にして図形線分をグラフ
化した情報を作成しくステップＳ６）、このグラフ情報
からシンボル候補と接続線候補を検出分離しくステップ
Ｓ７）、夫々の候補に対するシンボル及び線分の認識処
理を行い（ステップＳ８）、この認識処理によってシン
ボルのコードや線のコード情報にされたデータが最後に
編集されて図形認識情報として出力される。

Ｄ３発明が解決しようとする課題 従来のシステムにおいて、シンボル候補と接続線候補の
検出には、線分が比較的長いものを接続線候補とし、比
較的短い線分がある領域内に多数存在するものをシンボ
ル候補として検出している。

しかし、図面の密度が濃いものやシンボルが近くに多く
存在するような図面では短い接続線が多く混在し、線分
の長短のみで候補検出すると誤り率が高くなるし、検出
不能になる。

特に従来方法として、特定のシンボルが検出できるよう
なルールを用意して候補検出を行うものがある。この方
法では検出できるシンボルの種類が限定され、新しいシ
ンボルを検出するのに新たなルール追加を行う必要があ
る。

本発明の目的は、シンボル候補と接続線候補の検出を確
実にする方法を提供することにある。

８１課題を解決するための手段と作用 本発明は、前記目的を達成するため、２値化画像の輪郭
ベクトルを抽出し、この輪郭ベクトルから細線化した芯
線ベクトルを抽出し、この芯線ベクトルから図形線分の
特徴点を抽出し、この特徴点を基にして図形線分をグラ
フ化した情報を作成し、このグラフ化情報から図形をシ
ンボル候補と接続線候補に分離し、各候補に対して図形
認識処理を行う図形認識システムにおいて、各特徴点の
グラフ化情報を用いてシンボル候補及び接続線候補の抽
出ルールに従ってシンボル候補及び接続線候補を優先順
位を持たせて抽出すると共に各候補の周辺のグラフ化情
報から同じ候補になり得るサブ領域を抽出し、前記シン
ボル候補及び接続線候補の優先順位とその周辺のサブ領
域からシンボル候補領域を検出するようにし、シンボル
候補及び接続線候補の可能性をそのサブ領域として順位
を持たせ、シンボル候補領域と接続線候補領域の判定検
出を行う。

Ｆ、実施例 第１図は本発明の一実施例を示すソフトウェア構成図で
ある。特徴点のグラフ化情報処理部Ｐ１は図形の輪郭ベ
クトルと芯線ベクトルの両方を使用して検出される特徴
点情報を基にし、図形線分の特徴をグラフ化した情報を
得る。第２図は特徴点のグラフ化情報処理によるグラフ
表現例を示し、第４図の輪郭ベクトルと芯線ベクトル図
から抽出する特徴点情報を基にしている。このグラフ化
のための特徴点抽出は、各芯線ベクトルに対応する輪郭
ベクトルを抽出し、始点又は終点を持つ芯線ベクトルの
点の数と読点の周辺の輪郭ベクトルの形状からＴ型分岐
や十字交差さらには塗りつぶしの有無等を判定する。ま
た、特徴点情報から図形線分のグラフ化には特徴点と特
徴点の間のベクトル群の状態から原図の形状的種別をセ
クションとして判別し、さらに形状的種別にベクトルの
屈折などの特徴が検出されるときにサブセクションとし
て判別し、輪郭ベクトルとの対応づけを取ることでグラ
フ化情報を得る。

これら処理による第２図のグラフ表現は、端点をｔ１分
岐点をｂとする特徴点情報とその間を結ぶ直線を合わせ
てセクションとし、黒丸印はベクトルの屈折特徴点とし
てサブセクションが抽出され、特徴点間を直線で結ぶこ
とでグラフ表現がなされる。

第１図に戻って、シンボル候補の抽出処理部Ｐ２は特徴
点のグラフ化情報からシンボル候補を抽出する。この抽
出にはンンボル候補抽出ルール格納部Ｍ１のルールを使
用し、特徴点のグラフ化情報からシンボル候補とそのサ
ブ領域を抽出する。

ルール格納部Ｍｌは複数のルールで構成され、各ルール
には優先順位がつけられ、特徴点とその間を接続する直
線からなるグラフ情報からシンボル候補の抽出とそのサ
ブ領域を抽出する。

例えば、第２図の分岐特徴点すとセクションしｌＯで結
合されるグラフ情報は屈折点（黒丸印）とのループ結合
からシンボル候補の可能性が高い情報としてルールＭ】
から判定され、このグラフ情報の近傍にシンボル候補に
なり得るものがあるか否かをサブ領域として検索する。

この検索でセクションＬｌ、Ｌ４、Ｌｌと分岐特徴点す
からなるサブ領域か検出され、これら直線についてルー
ルＭ１に基づいて追跡するとＬｌ−Ｌ４−Ｌｌ−Ｌｌの
ループ性が検出される。このサブ領域のループ性とセク
ションＬＩＯのシンボル候補の可能性からＬｌ、Ｌ４、
Ｌｌ、ＬＩＯとその分岐特徴点すが高い順位を持つシン
ボル候補として抽出される。従って、シンボル候補抽出
処理はある限定されたシンボルの特徴を判定するもので
なく、そのサブ領域を含めてどの程度シンボル候補の可
能性があるかを判定する。

第１図に戻って、接続線候補の抽出処理部Ｐ３はシンボ
ル候補の抽出処理と同様にグラフ化情報と接続線候補抽
出ルール格納部Ｍ２のルールとを使って接続線候補を可
能性の高低で抽出する。例えば、端点の特徴点ｔと分岐
の特徴点すを結ぶセクションＬ９とＬ８はループ性が無
く、またその周辺にもシンボル候補の可能性を持つサブ
領域も存在しないことから接続線候補の可能性があると
判定される。

これら抽出処理部Ｐ２、Ｐ３の処理はシンボル候補又は
接続線候補の可能性を判定するもので、一部のセクショ
ンは両方の候補になり得る可能性を持つことができ、両
方の可能性にもルールの優先順位から夫々優先順位が持
たされる。

再び第１図に戻って、シンボル・接続線候補領域の検出
処理部Ｐ４は候補領域検出ルール格納部Ｍ３のルールを
使用し、両候補の抽出結果に対してシンボル候補領域又
は接続線候補領域として検出する。この検出のためのル
ールはシンボル候補と接続線候補の優先順位とその周辺
のサブ領域から判定するように構成され、第２図の例で
はセクションＬＩＯとＬ　１、Ｌ４、Ｌ７を持つ領域が
シンボル候補領域（第４図に破線ブロックとして示す）
として検出され、セクションＬ５、Ｌ６とＬ８、Ｌ９と
Ｌ２、Ｌ３を持つ領域が接続線領域として検出される。

以上の処理により、シンボル候補領域及び接続線候補領
域が検出され、シンボルと接続線の分離を行い、さらに
シンボル候補領域内の輪郭ベクトルの集合と辞書化され
ている輪郭ベクトルの集合とを照合することでシンボル
認識がなされる。

Ｇ１発明の効果 以上のとおり、本発明によれば、グラフ化情報からシン
ボル候補領域と接続線候補領域を分離抽出するのに、シ
ンボル候補と接続線候補を抽出すると共にそのサブ領域
を抽出して夫々の候補になり得る可能性も判定しておき
、これを利用して夫々の候補領域を検出するようにした
ため、従来の一般的性質をルールとする候補抽出に較べ
て候補領域の検出確度を高める。また、候補領域の確信
度として優先順位という形で表現し、それを基にして領
域検出ルールによる検出を行うため検出方法に汎用性が
高く、密度の高い図面等など種々形式の図面に対応でき
るという汎用性の高い方法になる。さらに、シンボルの
種類や記述方法の変更に対して優先順位の付は方の変更
及びシンボル候補領域の検出ルールの修正のみで容易に
対応できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すソフトウェア構成図、
第２図は特徴点グラフ表現例を示す図、第３図は図形認
識システムの処理フローチャート、第４図は輪郭ベクト
ルと芯線ベクトルの図である。 Ｐｌ・・特徴点のグラフ化情報処理部、Ｐ２・・・シン
ボル候補の抽出処理部、Ｐ３・・・接続線候補の抽比処
理部、Ｐ４・・・シンボル・接続線候補領域の検出処理
部、Ｍｌ・・・シンボル候補抽出ルール格納部、Ｍ２・
・・接続線候補抽出ルール格納部、Ｍ３・・・候補領域
検出ルール格納部。 外１名 第２図 脣ｔＫ元りｙｙｙ歳咬砂１電啄す図 手続補正書３．え、 平成　２年１２月２０日

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）２値化画像の輪郭ベクトルを抽出し、この輪郭ベ
   クトルから細線化した芯線ベクトルを抽出し、この芯線
   ベクトルから図形線分の特徴点を抽出し、この特徴点を
   基にして図形線分をグラフ化した情報を作成し、このグ
   ラフ化情報から図形をシンボル候補と接続線候補に分離
   し、各候補に対して図形認識処理を行う図形認識システ
   ムにおいて、各特徴点のグラフ化情報を用いてシンボル
   候補及び接続線候補の抽出ルールに従ってシンボル候補
   及び接続線候補を優先順位を持たせて抽出すると共に各
   候補の周辺のグラフ化情報から同じ候補になり得るサブ
   領域を抽出し、前記シンボル候補及び接続線候補の優先
   順位とその周辺のサブ領域からシンボル候補領域を検出
   することを特徴とするシンボル候補領域の検出方法。