JPH0540827A - 図面自動入力装置の線種認識方法 - Google Patents
図面自動入力装置の線種認識方法Info
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- JPH0540827A JPH0540827A JP3196919A JP19691991A JPH0540827A JP H0540827 A JPH0540827 A JP H0540827A JP 3196919 A JP3196919 A JP 3196919A JP 19691991 A JP19691991 A JP 19691991A JP H0540827 A JPH0540827 A JP H0540827A
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 70
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- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
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- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 図面自動入力装置の線種認識に際し、線種個
有の処理を付加することなく、既存の処理をそのまま使
用して鉤形要素を含む特殊な線種を認識できるようにす
る。 【構成】 ベクトルの集合を選択する工程13と線種認
識を行う工程14の前処理として鉤形要素群の分類処理
11を行う。その分類処理は、輪郭ベクトルの外接四角
形の大きさから鉤形要素群であり得るものを探し、その
輪郭ベクトルが5本の芯線ベクトルで構成され、そのう
ち4本が一端を端点、他端を分岐し、残りの1本が両端
を分岐しているベクトルの要素群を取り出す。それらの
鉤形要素群中から線分追跡に使用される要素を取り出せ
ばよく、これらの要素の始点/終点種別を線種認識処理
で使用可能に置き換え、それらの中間に存在する“点”
候補ベクトル集合と共に認識する。鉤形要素の部分は、
一点鎖線と認識された図面上のベクトル集合より除外す
る。
有の処理を付加することなく、既存の処理をそのまま使
用して鉤形要素を含む特殊な線種を認識できるようにす
る。 【構成】 ベクトルの集合を選択する工程13と線種認
識を行う工程14の前処理として鉤形要素群の分類処理
11を行う。その分類処理は、輪郭ベクトルの外接四角
形の大きさから鉤形要素群であり得るものを探し、その
輪郭ベクトルが5本の芯線ベクトルで構成され、そのう
ち4本が一端を端点、他端を分岐し、残りの1本が両端
を分岐しているベクトルの要素群を取り出す。それらの
鉤形要素群中から線分追跡に使用される要素を取り出せ
ばよく、これらの要素の始点/終点種別を線種認識処理
で使用可能に置き換え、それらの中間に存在する“点”
候補ベクトル集合と共に認識する。鉤形要素の部分は、
一点鎖線と認識された図面上のベクトル集合より除外す
る。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、CAD等に使用される
図面自動入力装置の線種認識方法に関し、特に、鉤形要
素を含む特殊な線種の線種認識方法に関する。
図面自動入力装置の線種認識方法に関し、特に、鉤形要
素を含む特殊な線種の線種認識方法に関する。
【0002】
【従来の技術】図面自動入力装置では、イメージスキャ
ナから入力した2値画像を細線化又は芯線化し、それに
よって得たベクトルの集合を使用している。この手法に
よるとデータを圧縮でき、メモリ容量が小さくて済むう
え、ソフトウェアにより高速に処理を行える利点があ
る。画像データの芯線化処理は、まずイメージスキャナ
等により図5(a)に示すような原図の白と黒の2値画
像を読み込み、この2値画像から白と黒の境界を抽出し
て輪郭画素列を作成する。この輪郭画素列から、更に同
図(b)に示す輪郭ベクトル51を生成し、その輪郭ベ
クトルデータから一対になる2本のベクトルを検索し、
それらの中心線に相当する芯線ベクトル52を生成す
る。芯線ベクトル52の生成は2本のベクトルのペア性
が失われる位置で中断され、この点を中断点53として
記憶しておく。全ての輪郭ベクトル51が検索される
と、接続対象となる芯線ベクトル52の領域探索を行
い、所定の領域内に複数の中断点が存在する場合、各中
断点の位置から同図(c)に示すような接続点54を算
出し、その接続点54に基づいて各中断点53を統合す
る。複数の中断点を接続処理した場合は、それぞれの芯
線のセクションを統合して1つの芯線セクションとす
る。このようにして芯線化されたデータが得られると、
図面自動入力装置は、それらに基づく破線や鎖線の描出
と認識を行う。ここで、線種の認識は、まず破線と鎖線
を区別し、次に一点鎖線及び二点鎖線を描出するが、そ
の方法としてはセクション長の分布により線画像を認識
することになる。前記ベクトルの集合から、ベクトルの
方向,ベクトル間の距離,角度の関係等により、線分の
追跡を行い、またその追跡結果で1本の線と見なされた
ベクトルの集合を使用して、各ベクトルの長さの分布等
により、線種を判別する。このような線種認識方法につ
いては、本出願人による特願平2−291379号明細
書で詳細に説明されている。
ナから入力した2値画像を細線化又は芯線化し、それに
よって得たベクトルの集合を使用している。この手法に
よるとデータを圧縮でき、メモリ容量が小さくて済むう
え、ソフトウェアにより高速に処理を行える利点があ
る。画像データの芯線化処理は、まずイメージスキャナ
等により図5(a)に示すような原図の白と黒の2値画
像を読み込み、この2値画像から白と黒の境界を抽出し
て輪郭画素列を作成する。この輪郭画素列から、更に同
図(b)に示す輪郭ベクトル51を生成し、その輪郭ベ
クトルデータから一対になる2本のベクトルを検索し、
それらの中心線に相当する芯線ベクトル52を生成す
る。芯線ベクトル52の生成は2本のベクトルのペア性
が失われる位置で中断され、この点を中断点53として
記憶しておく。全ての輪郭ベクトル51が検索される
と、接続対象となる芯線ベクトル52の領域探索を行
い、所定の領域内に複数の中断点が存在する場合、各中
断点の位置から同図(c)に示すような接続点54を算
出し、その接続点54に基づいて各中断点53を統合す
る。複数の中断点を接続処理した場合は、それぞれの芯
線のセクションを統合して1つの芯線セクションとす
る。このようにして芯線化されたデータが得られると、
図面自動入力装置は、それらに基づく破線や鎖線の描出
と認識を行う。ここで、線種の認識は、まず破線と鎖線
を区別し、次に一点鎖線及び二点鎖線を描出するが、そ
の方法としてはセクション長の分布により線画像を認識
することになる。前記ベクトルの集合から、ベクトルの
方向,ベクトル間の距離,角度の関係等により、線分の
追跡を行い、またその追跡結果で1本の線と見なされた
ベクトルの集合を使用して、各ベクトルの長さの分布等
により、線種を判別する。このような線種認識方法につ
いては、本出願人による特願平2−291379号明細
書で詳細に説明されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の線種認識方法は、主に一点鎖線,二点鎖線及び破線
を対象としていて、1本のベトクルの両方又は一方の端
部が端点であるものしか認識できなかった。図6は、認
識の対象となる線種パターンの各例を示す説明図であ
る。図(a)〜図(e)は従来の線種認識処理で認識可
能な例で、各線分の両端は、別な線分に接続していても
よいし、単独で終端になっていてもよい。図(a)及び
図(b)は両端が終端になっている例であり、図(c)
及び図(d)は両端が接続している例であり、図(e)
は一端が終端で他端が接続されている例である。一方、
図(f)及び(g)は従来の方法では認識不可能な例で
ある。この相違は、従来の線種認識処理で認識対象とな
る芯線ベクトルの条件として、始点/終点種別が両側又
は片側が端点である場合に限られていたことにある。図
7(a)に示すように、長いベクトルの両端71,72
も端点、短いベクトルの両端73,74も端点、片側7
5が端点で片側76が分岐で、両側77,78が端点の
ベクトルに接続されているベクトルにより構成されてい
ればよいが、図7(b)に示すように、両側79,80
が分岐のベクトルを含んでいると、それが両側81,8
2が端点のベクトルに接続されていても、条件を満たさ
ないことになる。このような鉤形要素を含む鎖線では、
図7(c)に示すように片側83,84が端点である場
合しか線分追跡を行えない。図6(f)及び(g)のよ
うなパターンを認識するためには、それらのパターン個
有の認識処理ソフトウェアを必要としていた。本発明は
このような課題に鑑みて創案されたもので、線種個有の
処理を付加することなく、既存の線種認識処理をそのま
ま使用してソフトウェアのコストも節約し、鉤形要素を
含む特殊線種を認識可能な図面自動入力装置の線種認識
方法を提供することを目的としている。
来の線種認識方法は、主に一点鎖線,二点鎖線及び破線
を対象としていて、1本のベトクルの両方又は一方の端
部が端点であるものしか認識できなかった。図6は、認
識の対象となる線種パターンの各例を示す説明図であ
る。図(a)〜図(e)は従来の線種認識処理で認識可
能な例で、各線分の両端は、別な線分に接続していても
よいし、単独で終端になっていてもよい。図(a)及び
図(b)は両端が終端になっている例であり、図(c)
及び図(d)は両端が接続している例であり、図(e)
は一端が終端で他端が接続されている例である。一方、
図(f)及び(g)は従来の方法では認識不可能な例で
ある。この相違は、従来の線種認識処理で認識対象とな
る芯線ベクトルの条件として、始点/終点種別が両側又
は片側が端点である場合に限られていたことにある。図
7(a)に示すように、長いベクトルの両端71,72
も端点、短いベクトルの両端73,74も端点、片側7
5が端点で片側76が分岐で、両側77,78が端点の
ベクトルに接続されているベクトルにより構成されてい
ればよいが、図7(b)に示すように、両側79,80
が分岐のベクトルを含んでいると、それが両側81,8
2が端点のベクトルに接続されていても、条件を満たさ
ないことになる。このような鉤形要素を含む鎖線では、
図7(c)に示すように片側83,84が端点である場
合しか線分追跡を行えない。図6(f)及び(g)のよ
うなパターンを認識するためには、それらのパターン個
有の認識処理ソフトウェアを必要としていた。本発明は
このような課題に鑑みて創案されたもので、線種個有の
処理を付加することなく、既存の線種認識処理をそのま
ま使用してソフトウェアのコストも節約し、鉤形要素を
含む特殊線種を認識可能な図面自動入力装置の線種認識
方法を提供することを目的としている。
【0004】
【課題を解決するための手段】本発明における上記課題
を解決するための手段は、ベクトルの集合から線分追跡
を行い、その結果1本の線と見なされたベクトルの集合
より線種を判別する図面自動入力装置の線種認識方法に
おいて、鉤形要素群の分類処理を前処理で行う線種認識
方法によるものとし、その分類処理として、輪郭ベクト
ルの外接四角形の大きさから鉤形要素群であり得るもの
を探索し、その輪郭ベクトルが5本の芯線ベクトルで構
成され、そのうち4本が一端を端点、他端を分岐し、も
う1本が両端を分岐しているベクトルの要素群を取り出
すものである。
を解決するための手段は、ベクトルの集合から線分追跡
を行い、その結果1本の線と見なされたベクトルの集合
より線種を判別する図面自動入力装置の線種認識方法に
おいて、鉤形要素群の分類処理を前処理で行う線種認識
方法によるものとし、その分類処理として、輪郭ベクト
ルの外接四角形の大きさから鉤形要素群であり得るもの
を探索し、その輪郭ベクトルが5本の芯線ベクトルで構
成され、そのうち4本が一端を端点、他端を分岐し、も
う1本が両端を分岐しているベクトルの要素群を取り出
すものである。
【0005】
【作用】本発明は、鉤形要素を含む特殊なパターンに対
して、簡単な前処理を施すだけで既存の線種認識処理に
よる認識が可能な線種認識方法である。前記前処理とし
ては、鉤形要素群の分類処理を行う。図4(a)及び図
4(b)に示す等価を仮定すると、図6(f)に示した
鉤形要素を含むパターンは図6(d)に示した一点鎖線
と見なすことができるので、前処理のアルゴリズムとし
ては、まず図4(a)及び図4(b)に示した芯線ベク
トルの集合を取り出し、次にそれらの鉤形要素群の中か
ら線分追跡に使用される要素41及び42を、図4
(c)及び図4(d)に点線で囲んだような部分より取
り出せばよい。そして、これらの要素41及び42の始
点/終点種別を線種認識処理で使用可能なように置き換
え、それらのベクトル集合とそれらの中間に存在する。
“点”候補のベクトル集合とを使用して線種認識処理を
行う。最後に、一点鎖線と認識されたベクトルから、鉤
形要素の部分を、図面上のベクトル集合より除外する。
して、簡単な前処理を施すだけで既存の線種認識処理に
よる認識が可能な線種認識方法である。前記前処理とし
ては、鉤形要素群の分類処理を行う。図4(a)及び図
4(b)に示す等価を仮定すると、図6(f)に示した
鉤形要素を含むパターンは図6(d)に示した一点鎖線
と見なすことができるので、前処理のアルゴリズムとし
ては、まず図4(a)及び図4(b)に示した芯線ベク
トルの集合を取り出し、次にそれらの鉤形要素群の中か
ら線分追跡に使用される要素41及び42を、図4
(c)及び図4(d)に点線で囲んだような部分より取
り出せばよい。そして、これらの要素41及び42の始
点/終点種別を線種認識処理で使用可能なように置き換
え、それらのベクトル集合とそれらの中間に存在する。
“点”候補のベクトル集合とを使用して線種認識処理を
行う。最後に、一点鎖線と認識されたベクトルから、鉤
形要素の部分を、図面上のベクトル集合より除外する。
【0006】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の一実施例を
詳細に説明する。図1は本発明の一実施例を示す工程図
である。同図に示すように、本発明では、鉤形要素群の
分類工程11及び種別置換工程12を既存の線種認識工
程13〜15の前処理として下記の如く付加している。
すなわち、全工程は、 (11)図面の芯線ベクトルの集合から鉤形要素群を抽
出する。
詳細に説明する。図1は本発明の一実施例を示す工程図
である。同図に示すように、本発明では、鉤形要素群の
分類工程11及び種別置換工程12を既存の線種認識工
程13〜15の前処理として下記の如く付加している。
すなわち、全工程は、 (11)図面の芯線ベクトルの集合から鉤形要素群を抽
出する。
【0007】(12)鉤形要素群の両端が分岐している
部分に相当するベクトル要素の始点/終点種別を置き換
える。
部分に相当するベクトル要素の始点/終点種別を置き換
える。
【0008】(13)上記のベクトル要素の集合と点候
補になり得るベクトル要素の集合とを線種認識の対象と
する。
補になり得るベクトル要素の集合とを線種認識の対象と
する。
【0009】(14)線種認識処理を行う。
【0010】(15)一点鎖線と認識された線分のうち
鉤形要素群を抽出し、後記する所定のベクトル要素を図
面上のベクトル集合から除外する。
鉤形要素群を抽出し、後記する所定のベクトル要素を図
面上のベクトル集合から除外する。
【0011】図2は、上記の鉤形要素群の分類工程11
を更に詳細に示す工程図である。同図において、分類工
程は下記の如く実施される。即ち、 (21)輪郭ベクトルの外接四角形の大きさから鉤形要
素群である可能性のあるものを取り出す。
を更に詳細に示す工程図である。同図において、分類工
程は下記の如く実施される。即ち、 (21)輪郭ベクトルの外接四角形の大きさから鉤形要
素群である可能性のあるものを取り出す。
【0012】(22)取り出した輪郭ベクトルのうちベ
クトルが5本の芯線ベクトルで構成されているものを取
り出す。これは、鉤形要素群が図3に示す5本の要素
A,B,C,D,Eで構成されるためで、前記図1の最
終工程15で除外されるのは、この5本の要素のうち
B,C,D,Eである。
クトルが5本の芯線ベクトルで構成されているものを取
り出す。これは、鉤形要素群が図3に示す5本の要素
A,B,C,D,Eで構成されるためで、前記図1の最
終工程15で除外されるのは、この5本の要素のうち
B,C,D,Eである。
【0013】(23)各芯線ベクトルの始点/終点種別
を調べる。
を調べる。
【0014】(24)一方が端末点で他方が分岐してい
るベクトルが4本で、両端が分岐しているベクトルが1
本である要素群を取り出す。両端が分岐しているベクト
ルは図3に示す要素Aであり、一方が端末点で他方が分
岐している4本は図3に示す要素B,C,D,Eであ
る。
るベクトルが4本で、両端が分岐しているベクトルが1
本である要素群を取り出す。両端が分岐しているベクト
ルは図3に示す要素Aであり、一方が端末点で他方が分
岐している4本は図3に示す要素B,C,D,Eであ
る。
【0015】の4工程で鉤形要素群を取り出したのち、
図1の工程に戻って、鉤形要素群の要素Aの部分に相当
するベクトル要素の始点/終点種別を線種認識処理で使
用可能なように置き換え、それらのベクトル集合とそれ
らの中間に存在する“点”候補のベクトル集合とを使用
して線種認識処理を行い、一点鎖線と認識されたベクト
ルから、鉤形要素B,C,D,Eの部分を、図面上のベ
クトル集合より除外する。
図1の工程に戻って、鉤形要素群の要素Aの部分に相当
するベクトル要素の始点/終点種別を線種認識処理で使
用可能なように置き換え、それらのベクトル集合とそれ
らの中間に存在する“点”候補のベクトル集合とを使用
して線種認識処理を行い、一点鎖線と認識されたベクト
ルから、鉤形要素B,C,D,Eの部分を、図面上のベ
クトル集合より除外する。
【0016】
【発明の効果】以上、説明したとおり、本発明によれ
ば、簡単な前処理を付加するだけで、各線種個有の処理
を付加することなく、既存の線種認識処理をそのまま使
用してソフトウェアのコストも節約し、鉤形要素を含む
特殊線種を認識可能な図面自動入力装置の線種認識方法
を提供することができる。
ば、簡単な前処理を付加するだけで、各線種個有の処理
を付加することなく、既存の線種認識処理をそのまま使
用してソフトウェアのコストも節約し、鉤形要素を含む
特殊線種を認識可能な図面自動入力装置の線種認識方法
を提供することができる。
【図1】本発明の一実施例の工程図。
【図2】鉤形要素群分類処理の工程図。
【図3】鉤形要素群の説明図。
【図4】等価線分の説明図。
【図5】線分追跡の説明図。
【図6】従来例の説明図。
【図7】従来例の説明図。
A,B,C,D,E…鉤形要素群の各要素、51…輪郭
ベクトル、52…芯線ベクトル、53…中断点、54…
接続点、71,72,73.74,75,77,78,
81,82,83,84…端点、76,79,80…分
岐。
ベクトル、52…芯線ベクトル、53…中断点、54…
接続点、71,72,73.74,75,77,78,
81,82,83,84…端点、76,79,80…分
岐。
Claims (2)
- 【請求項1】 ベクトルの集合から線分追跡を行い、そ
の結果1本の線と見なされたベクトルの集合より線種を
判別する図面自動入力装置の線種認識方法において、鉤
形要素群の分類処理を前処理で行うことを特徴とする図
面自動入力装置の線種認識方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載の鉤形要素群の分類処理
として、輪郭ベクトルの外接四角形の大きさから鉤形要
素群であり得るものを探索し、その輪郭ベクトルが5本
の芯線ベクトルで構成され、そのうち4本が一端を端
点、他端を分岐し、残りの1本が両端を分岐しているベ
クトルの要素群を取り出すことを特徴とする図面自動入
力装置の線種認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3196919A JPH0540827A (ja) | 1991-08-07 | 1991-08-07 | 図面自動入力装置の線種認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3196919A JPH0540827A (ja) | 1991-08-07 | 1991-08-07 | 図面自動入力装置の線種認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0540827A true JPH0540827A (ja) | 1993-02-19 |
Family
ID=16365851
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3196919A Pending JPH0540827A (ja) | 1991-08-07 | 1991-08-07 | 図面自動入力装置の線種認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0540827A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100395887B1 (ko) * | 2000-10-24 | 2003-08-27 | 한국전력공사 | 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서배전설비도면 자동인식방법 |
-
1991
- 1991-08-07 JP JP3196919A patent/JPH0540827A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100395887B1 (ko) * | 2000-10-24 | 2003-08-27 | 한국전력공사 | 지리정보시스템 데이터 베이스 구축작업에 있어서배전설비도면 자동인식방법 |
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