JPS61286984A - 線図形認識装置 - Google Patents
線図形認識装置Info
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- JPS61286984A JPS61286984A JP60128732A JP12873285A JPS61286984A JP S61286984 A JPS61286984 A JP S61286984A JP 60128732 A JP60128732 A JP 60128732A JP 12873285 A JP12873285 A JP 12873285A JP S61286984 A JPS61286984 A JP S61286984A
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- JP
- Japan
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- line
- vertices
- coordinates
- recognition device
- directions
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- Pending
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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、傾きを限定して描かれた直線で形成される多
色マスク図面を認識しCAD (Computerム1
ded Design)システムへ入力するオートディ
ジタイザ、および線図形清書システムに関するものであ
る。
色マスク図面を認識しCAD (Computerム1
ded Design)システムへ入力するオートディ
ジタイザ、および線図形清書システムに関するものであ
る。
従来の技術
最近、図面の自動読取に対する要望が強く、認識技術を
使った図面自動入力装置の開発が行なわれている。この
図面自動入力装置はモノクロの図面を2値化して読取シ
、線分追跡を行ない各点での接線方向を求め、接線方向
の変化がある範囲を超えた場合に新しい区分点を設定し
ながらベクトル化を実行する装置(文献名:rPIX]
ELJA21)など種々開発されている。これらの座標
認識技術のほとんどは絵素データを連続的に追跡してベ
クトル化を行なって方向の変化する点を検出して座標を
認識するものであり、図面内に描かれている他の線との
相関関係を考慮しての補間等の接続処理を行なっている
ものはない。
使った図面自動入力装置の開発が行なわれている。この
図面自動入力装置はモノクロの図面を2値化して読取シ
、線分追跡を行ない各点での接線方向を求め、接線方向
の変化がある範囲を超えた場合に新しい区分点を設定し
ながらベクトル化を実行する装置(文献名:rPIX]
ELJA21)など種々開発されている。これらの座標
認識技術のほとんどは絵素データを連続的に追跡してベ
クトル化を行なって方向の変化する点を検出して座標を
認識するものであり、図面内に描かれている他の線との
相関関係を考慮しての補間等の接続処理を行なっている
ものはない。
発明が解決しようとする問題点
傾きを限定して方眼紙上に定規と鉛筆を用いて描かれた
手描きの線図形を読取って得られる2値化絵素データは
子猫特有のかすれ等の濃度むらのために雑音を含み、線
データおよび頂点部のデータの欠落を生じまた線の境界
部は凹凸の激しいものとなることが多い。これらは2値
化の際に設定する閾値により影響し、方眼紙の罫線を背
景部として線図形と区別する様に適当な濃度レベルの閾
値を設定する必要がある。ここで雑音や境界部に生ずる
凹凸は、雑音除去処理や、平滑化処理によりある程度減
少することができるが、欠落の大きい線データおよび頂
点部のデータ欠落を補間することは欠落が大きい場合は
難しい場合が多い。この様に線の欠落や頂点部の欠落を
含む通常の2値化データに対して、従来の技術によれば
各点毎に求めた接続方向の変化が、ある範囲を越えた場
合に新しい区分点として設定しながらベクトル化を行な
っていく装置では、データの欠落部分で線分方向の追跡
を終了しなければならない。すなわち、各区分点間の線
分は、欠落していない部分については出力できるが欠落
部の線分は出力できないという様に入力された2値化の
線図形データに完全に依存したものである。したがって
線図形の頂点座標の検出は難しくなり、線図形の認識率
が著しく低下するという問題点を有していた。
手描きの線図形を読取って得られる2値化絵素データは
子猫特有のかすれ等の濃度むらのために雑音を含み、線
データおよび頂点部のデータの欠落を生じまた線の境界
部は凹凸の激しいものとなることが多い。これらは2値
化の際に設定する閾値により影響し、方眼紙の罫線を背
景部として線図形と区別する様に適当な濃度レベルの閾
値を設定する必要がある。ここで雑音や境界部に生ずる
凹凸は、雑音除去処理や、平滑化処理によりある程度減
少することができるが、欠落の大きい線データおよび頂
点部のデータ欠落を補間することは欠落が大きい場合は
難しい場合が多い。この様に線の欠落や頂点部の欠落を
含む通常の2値化データに対して、従来の技術によれば
各点毎に求めた接続方向の変化が、ある範囲を越えた場
合に新しい区分点として設定しながらベクトル化を行な
っていく装置では、データの欠落部分で線分方向の追跡
を終了しなければならない。すなわち、各区分点間の線
分は、欠落していない部分については出力できるが欠落
部の線分は出力できないという様に入力された2値化の
線図形データに完全に依存したものである。したがって
線図形の頂点座標の検出は難しくなり、線図形の認識率
が著しく低下するという問題点を有していた。
本発明は、前述の問題点を解決すべく、切断している複
数の線端を検出して、その中から最も接続にふされしい
2つの線端の組みを抽出して仮想頂点を生成補間し線図
形の認識率を高めるようにしたものである。
数の線端を検出して、その中から最も接続にふされしい
2つの線端の組みを抽出して仮想頂点を生成補間し線図
形の認識率を高めるようにしたものである。
問題点を解決するだめの手段
本発明は、絵素の連なりで形成されたラスター形式の線
図形データから、頂点座標の集合で示されるベクター形
式の線図形データに変換して出力する線図形認識装置に
おいて、検出手段によって次々に検出される線分方向の
中から線端検出手段によシ切断している線端のみを検出
して蓄積し、それらの線端の中から最も接続にふされし
い2線端の組みを抽出するとともに仮想頂点の生成手段
により補間し、線端方向を修正を行ない、線図形に関す
る一連の頂点を出力する検出手段によシ上記目的を達成
するものである。
図形データから、頂点座標の集合で示されるベクター形
式の線図形データに変換して出力する線図形認識装置に
おいて、検出手段によって次々に検出される線分方向の
中から線端検出手段によシ切断している線端のみを検出
して蓄積し、それらの線端の中から最も接続にふされし
い2線端の組みを抽出するとともに仮想頂点の生成手段
により補間し、線端方向を修正を行ない、線図形に関す
る一連の頂点を出力する検出手段によシ上記目的を達成
するものである。
作用
本発明は上記構成により、手描き線図形に特有の線のか
すれ等の濃度むらから生ずる読取データの欠落に対して
も、頂点間の欠落線分の長さに影響しない特長を有し、
線図形の認識率を高める作用をする。すなわち、ラスタ
ー形式の線図形データからの線分方向の検出手段は、方
向が変化する点から頂点の検出を可能とするとともに、
その後に生成補間される仮想頂点が正しいものか否かを
検証するために使用され、また切断線の線端を検出して
仮想頂点を生成する手段は、線図形を形成する検出可能
な頂点の他に欠落した頂点を補間するために行なわれる
。
すれ等の濃度むらから生ずる読取データの欠落に対して
も、頂点間の欠落線分の長さに影響しない特長を有し、
線図形の認識率を高める作用をする。すなわち、ラスタ
ー形式の線図形データからの線分方向の検出手段は、方
向が変化する点から頂点の検出を可能とするとともに、
その後に生成補間される仮想頂点が正しいものか否かを
検証するために使用され、また切断線の線端を検出して
仮想頂点を生成する手段は、線図形を形成する検出可能
な頂点の他に欠落した頂点を補間するために行なわれる
。
実施例
以下本発明を実施例にもとづいて詳細に説明する。第1
図は本発明の一実施例における多色マスク図面の認識装
置の構成図である。
図は本発明の一実施例における多色マスク図面の認識装
置の構成図である。
第1図において、100は方向検出手段、101は線端
検出およびその複数の線端の中から2つの線端の組みを
抽出して仮想頂点を生成する手段、102はコード化さ
れた方向を記憶する手段、103は頂点を検出し線図形
を形成する一連の頂点を出力する手段である。この実施
例では多色マスク図面(方眼紙の罫線上に色鉛筆で描か
れる直線図形であり46°鋭角となる組み合せを除く8
方向の直線で形成されている。)を対象にしている。
検出およびその複数の線端の中から2つの線端の組みを
抽出して仮想頂点を生成する手段、102はコード化さ
れた方向を記憶する手段、103は頂点を検出し線図形
を形成する一連の頂点を出力する手段である。この実施
例では多色マスク図面(方眼紙の罫線上に色鉛筆で描か
れる直線図形であり46°鋭角となる組み合せを除く8
方向の直線で形成されている。)を対象にしている。
多色カラー画像の色判別を行なってカラーコードデータ
を得る読取装置には、色彩図形の濃度むらや微妙な色差
をとらえて統計的に色判別を行ない判別誤シの非常に少
ない色彩画像分析装置、たとえば特開昭61−1313
77号公報に示された装置などが使用され、これによっ
て1絵素毎に色判別が行なわれ多色マスク図面の色判別
データを得ることができる。この読取装置によれば多色
マスク図面の方眼紙における罫線データも別の色コード
として判別できるため容易に罫線データを除去すること
が可能である。しかし図面に描かれる線は色鉛筆特有の
ざらつきのために顕微鏡などで細かく見ると微小の白い
点を確認することができる。この点は色判別データにお
いて雑音として生ずる。まだ同様に描かれた色鉛筆の線
の境界においても凹凸の激しいものとなって表われる。
を得る読取装置には、色彩図形の濃度むらや微妙な色差
をとらえて統計的に色判別を行ない判別誤シの非常に少
ない色彩画像分析装置、たとえば特開昭61−1313
77号公報に示された装置などが使用され、これによっ
て1絵素毎に色判別が行なわれ多色マスク図面の色判別
データを得ることができる。この読取装置によれば多色
マスク図面の方眼紙における罫線データも別の色コード
として判別できるため容易に罫線データを除去すること
が可能である。しかし図面に描かれる線は色鉛筆特有の
ざらつきのために顕微鏡などで細かく見ると微小の白い
点を確認することができる。この点は色判別データにお
いて雑音として生ずる。まだ同様に描かれた色鉛筆の線
の境界においても凹凸の激しいものとなって表われる。
さらに、極端に薄く描かれた線については、罫線の色に
著しく似ている場合も少なくなく、前述の様に罫線デー
タとして判別され罫線データの除去によシ完全に背景の
白に変換されてしまう場合がある。その様な極端に薄く
描かれた線の色判別結果は部分的に背景部となりすなわ
ち線データの欠落となって表われることになる。特にマ
スク図用の方眼紙の製図用紙(例えば商品名でハーキュ
レン紙など)と粉末が出にくい専用の色鉛筆(例えばド
イツのステドラ−社製など)を用いて作図してもマスク
パターン図の頂点部で一端、線引きを停止するために起
こる頂点部のデータの欠落という現象を生じる。この実
施例ではこの様な多色マスク図面を対象としその色判別
データを入力して各色別にマスクパターンの頂点座標を
検出しまた欠落により切断されている線分からは仮想頂
点を生成補間して最終的なマスクパターン図すなわちポ
リゴンの認識率を高めようとするためになされたもので
ある。なお第1図に示す実施例において109は多色マ
スク図面の色判別データ110に含まれる孤子点などの
雑音除去および線境界部の絵素データの凹凸をなくすた
めに施す前処理に相幽する細線化処理回路である。本実
施例においては、色判別データに対して細線化処理10
9を行なって細線化された色判別データ104を入力し
てマスクパターン図のポリゴンを認識するものであるが
、細線化処理109は本発明の方向検出にとって不可欠
なものではない。以下でこの細線化処理に続く本発明の
実施例を流れに沿って説明する。第1図において入力線
104にはマスク図面の色判別データが入力され方向検
出手段100によシ各格子点を基準に放射状の8方向に
対しての線分の有無を調べて方向を検出しその方向はコ
ー 1ド化されて方向コード105として出力
される。
著しく似ている場合も少なくなく、前述の様に罫線デー
タとして判別され罫線データの除去によシ完全に背景の
白に変換されてしまう場合がある。その様な極端に薄く
描かれた線の色判別結果は部分的に背景部となりすなわ
ち線データの欠落となって表われることになる。特にマ
スク図用の方眼紙の製図用紙(例えば商品名でハーキュ
レン紙など)と粉末が出にくい専用の色鉛筆(例えばド
イツのステドラ−社製など)を用いて作図してもマスク
パターン図の頂点部で一端、線引きを停止するために起
こる頂点部のデータの欠落という現象を生じる。この実
施例ではこの様な多色マスク図面を対象としその色判別
データを入力して各色別にマスクパターンの頂点座標を
検出しまた欠落により切断されている線分からは仮想頂
点を生成補間して最終的なマスクパターン図すなわちポ
リゴンの認識率を高めようとするためになされたもので
ある。なお第1図に示す実施例において109は多色マ
スク図面の色判別データ110に含まれる孤子点などの
雑音除去および線境界部の絵素データの凹凸をなくすた
めに施す前処理に相幽する細線化処理回路である。本実
施例においては、色判別データに対して細線化処理10
9を行なって細線化された色判別データ104を入力し
てマスクパターン図のポリゴンを認識するものであるが
、細線化処理109は本発明の方向検出にとって不可欠
なものではない。以下でこの細線化処理に続く本発明の
実施例を流れに沿って説明する。第1図において入力線
104にはマスク図面の色判別データが入力され方向検
出手段100によシ各格子点を基準に放射状の8方向に
対しての線分の有無を調べて方向を検出しその方向はコ
ー 1ド化されて方向コード105として出力
される。
方向検出手段100について第2図を使って説明する。
第2図aはマスク図の色判別データの1色について示し
た例であり、マスク図面の格子線(方眼紙の縦横の罫線
)上の色コードデータ(Δ印)と格子線間の代表的な1
絵素の色コードデータを配列したものである。方向検出
の基準絵素は格子点(縦横の格子線の交点すなわち図面
上で1n間隔に対応)とする。各格子点において第2図
すに示す様な放射状の8方向(水平、垂直、斜め46つ
の各々の方向について基準絵素から5絵素分の連続する
データの連続性を調べて各方向別に線分の有無(1,0
)を判断する。判断結果は8方向の各々に対応する8ビ
ットに設定し方向コードとして出力する。第3図aは線
分の方向判断として用いる方向検出テーブルでありここ
では6絵素の連続性を調べるために25種類のテーブル
となシテーブル参照結果が方向の有無に対応する様に設
定しである。第3図すは方向検出によって出力される全
体の方向コードマツプを示しておシ、第1図の方向記憶
手段102においてRAM(ランダムアクセスメモリ)
等を用いて記憶される。
た例であり、マスク図面の格子線(方眼紙の縦横の罫線
)上の色コードデータ(Δ印)と格子線間の代表的な1
絵素の色コードデータを配列したものである。方向検出
の基準絵素は格子点(縦横の格子線の交点すなわち図面
上で1n間隔に対応)とする。各格子点において第2図
すに示す様な放射状の8方向(水平、垂直、斜め46つ
の各々の方向について基準絵素から5絵素分の連続する
データの連続性を調べて各方向別に線分の有無(1,0
)を判断する。判断結果は8方向の各々に対応する8ビ
ットに設定し方向コードとして出力する。第3図aは線
分の方向判断として用いる方向検出テーブルでありここ
では6絵素の連続性を調べるために25種類のテーブル
となシテーブル参照結果が方向の有無に対応する様に設
定しである。第3図すは方向検出によって出力される全
体の方向コードマツプを示しておシ、第1図の方向記憶
手段102においてRAM(ランダムアクセスメモリ)
等を用いて記憶される。
再び第1図にもどり説明する。方向検出によシ出力され
た方向コード105は前述の方向記憶手段102へ入力
される他に線端検出・仮想頂点生成手段101にも入力
される。この線端検出・仮想頂点生成手段101では、
入力される方向コード105において線分方向が設定さ
れている数すなわち方向数を調べる。通常、マスク図に
おいては方向数2および方向数3が普通であるが、色判
別データにおける線部分の欠落のために出力される方向
数1の方向コードを含んでいることが多い。
た方向コード105は前述の方向記憶手段102へ入力
される他に線端検出・仮想頂点生成手段101にも入力
される。この線端検出・仮想頂点生成手段101では、
入力される方向コード105において線分方向が設定さ
れている数すなわち方向数を調べる。通常、マスク図に
おいては方向数2および方向数3が普通であるが、色判
別データにおける線部分の欠落のために出力される方向
数1の方向コードを含んでいることが多い。
従ってこれらの方向数1の線端を検出して接続する手段
を必要とする。本発明の実施例では方向コードの中から
方向数1の線端を検出し線端だけを格納するテーブルへ
設定している。線端テーブルへの設定は線端の座標Cx
、りと線分の方向(dir、)の組で行なわれる。第4
図a、bは線端検出の様子を説明する図であ、6bは、
aに対する線端テーブルの例を示している。次にこの線
端テーブルに設定された線端の中から最も接続するのに
ふされしい2つの線端の組みを抽出する。ここで線端の
組みは互いに街区画距離(Δl=ΔX+Δyを呼ぶもの
とする)を最短とする2線端に決定している。第4図乙
において線端a(*印位置)から最短距離にある他の線
端を検索する場合について説明する。線端a以外の他の
全ての線端(b〜h)について街区画距離を求めると(
1−1)式の様になる。
を必要とする。本発明の実施例では方向コードの中から
方向数1の線端を検出し線端だけを格納するテーブルへ
設定している。線端テーブルへの設定は線端の座標Cx
、りと線分の方向(dir、)の組で行なわれる。第4
図a、bは線端検出の様子を説明する図であ、6bは、
aに対する線端テーブルの例を示している。次にこの線
端テーブルに設定された線端の中から最も接続するのに
ふされしい2つの線端の組みを抽出する。ここで線端の
組みは互いに街区画距離(Δl=ΔX+Δyを呼ぶもの
とする)を最短とする2線端に決定している。第4図乙
において線端a(*印位置)から最短距離にある他の線
端を検索する場合について説明する。線端a以外の他の
全ての線端(b〜h)について街区画距離を求めると(
1−1)式の様になる。
この様に街区画距離を調べながら(1−2)式の様に最
短距離を求め、その最短距離を与える線端を抽出する。
短距離を求め、その最短距離を与える線端を抽出する。
Δ/=min(Δlb、Δ10.Δld、ΔGoΔef
、Δ1g、Δlh)・・・・・・(1−2) ここで仮に線端aからの最短距離を与える線端がbであ
るとして、今度は線端すから同様に最短距離にある線端
を検索した場合に線端aが決まりたとすると線端aと線
端すは互いに街区画距離が最短の位置にあることがわか
る。第1の検索によシ検索された線端すにおいて、第2
の検索により抽出される線端はaであるとは限らない。
、Δ1g、Δlh)・・・・・・(1−2) ここで仮に線端aからの最短距離を与える線端がbであ
るとして、今度は線端すから同様に最短距離にある線端
を検索した場合に線端aが決まりたとすると線端aと線
端すは互いに街区画距離が最短の位置にあることがわか
る。第1の検索によシ検索された線端すにおいて、第2
の検索により抽出される線端はaであるとは限らない。
この様な場合は、次の2線端の組を選択する動作に移る
。第4図aでは線端aから最短距離にある線端すが検索
され′るが、線端すからの最短距離にある線端aではな
くて線端Cである例を示している。この場合、線端aか
らの検索を終了し、次の線端すからの検索に移る。線端
すからの検索では、互いに最短距離にある線端Cが決定
する。次にこの様にして決定された2線端の組みから仮
想頂点を生成し、頂点として適用し得ることを検証した
上で、2つの線端を線端テーブルから削除する。線端テ
ーブルでは削除すべき2線端を除き詰めても良いがここ
では、削除識別符号0で置換する様にした。この様に抽
出された2線端を決定し線端テーブルから
1削除していくと前述の線端aからの検索で抽出できな
かった線端は、はとんどが2巡目の線端テーブルでの検
索において抽出されることになる。ここでは3巡の検索
を行なって2線端の組を抽出し仮想頂点生成を行なって
いる。次に抽出された2線端からの仮想頂点の生成につ
いて説明する。第6図は、仮想頂点の生成を2線端の方
向の組別に示した例である。例えば抽出された2線端の
組における各々の方向(dirl、dir2)が方向0
と方向2である場合には、各線端座標(!I J 1
) + (、Z2 +y2)から仮想頂点(x2.y、
)が想定されるということを示している。そしてその頂
点における方向は方向0と方向2の2方向から成ること
も示している。
。第4図aでは線端aから最短距離にある線端すが検索
され′るが、線端すからの最短距離にある線端aではな
くて線端Cである例を示している。この場合、線端aか
らの検索を終了し、次の線端すからの検索に移る。線端
すからの検索では、互いに最短距離にある線端Cが決定
する。次にこの様にして決定された2線端の組みから仮
想頂点を生成し、頂点として適用し得ることを検証した
上で、2つの線端を線端テーブルから削除する。線端テ
ーブルでは削除すべき2線端を除き詰めても良いがここ
では、削除識別符号0で置換する様にした。この様に抽
出された2線端を決定し線端テーブルから
1削除していくと前述の線端aからの検索で抽出できな
かった線端は、はとんどが2巡目の線端テーブルでの検
索において抽出されることになる。ここでは3巡の検索
を行なって2線端の組を抽出し仮想頂点生成を行なって
いる。次に抽出された2線端からの仮想頂点の生成につ
いて説明する。第6図は、仮想頂点の生成を2線端の方
向の組別に示した例である。例えば抽出された2線端の
組における各々の方向(dirl、dir2)が方向0
と方向2である場合には、各線端座標(!I J 1
) + (、Z2 +y2)から仮想頂点(x2.y、
)が想定されるということを示している。そしてその頂
点における方向は方向0と方向2の2方向から成ること
も示している。
この仮想頂点は、基本的には2線端の各々の延長上に交
わる点を想定しているが同じ方向同士および逆方向同士
の組みの場合は2つの頂点を想定する。第6図は同じ方
向同士の線端の組の場合の2つの頂点の想定例である。
わる点を想定しているが同じ方向同士および逆方向同士
の組みの場合は2つの頂点を想定する。第6図は同じ方
向同士の線端の組の場合の2つの頂点の想定例である。
第1の仮想頂点は2つの線端のうちiい方の線端に想定
し、第2の仮想頂点は第1の仮想頂点座標として想定し
た線端の法線と他の1線端との交点に想定する。次に第
7図に示す様に同じ方向同士の組の場合の例でも2つの
仮想頂点を想定する。この場合、線端に想定する第1の
仮想頂点は2通りでき、したがって第2の仮想頂点も2
通シできる。どちらのセットを適用するかは、周囲の他
の線分との関係において決定される。ここでは単純に垂
直線分の場合にはy座標、それ以外方向の線分はX座標
の小さい方の線端に第1の仮想頂点を想定する様にして
いる、以上、述べた様に種々のケースについての仮想、
頂点の想定例を示してきたが、果して想定された仮想頂
点が適用し得るものであるか否か、すなわち多色マスク
図面の作図ルールに適合するか否かを検証する必要があ
る。ここでは、2つの線端各々と仮想頂点を結ぶ直線上
において、他の線分が通過していないことを確認してい
る。すなわち、その間の直線上の方向コードマツプを調
べ、背景部(方向コード=0)であることを確認するも
のである。第1図の106は、この検証対象とする方向
コードを方向コードマツプを記憶する方向記憶手段10
2から受は取り、検証後に適用される生成(仮想)頂点
方向コード等の設定及び修正用の線を示している。第8
図は、方向記憶手段102に記憶されている方向コード
マツプに対して生成された頂点方向コードの設定(補間
)例を示す。
し、第2の仮想頂点は第1の仮想頂点座標として想定し
た線端の法線と他の1線端との交点に想定する。次に第
7図に示す様に同じ方向同士の組の場合の例でも2つの
仮想頂点を想定する。この場合、線端に想定する第1の
仮想頂点は2通りでき、したがって第2の仮想頂点も2
通シできる。どちらのセットを適用するかは、周囲の他
の線分との関係において決定される。ここでは単純に垂
直線分の場合にはy座標、それ以外方向の線分はX座標
の小さい方の線端に第1の仮想頂点を想定する様にして
いる、以上、述べた様に種々のケースについての仮想、
頂点の想定例を示してきたが、果して想定された仮想頂
点が適用し得るものであるか否か、すなわち多色マスク
図面の作図ルールに適合するか否かを検証する必要があ
る。ここでは、2つの線端各々と仮想頂点を結ぶ直線上
において、他の線分が通過していないことを確認してい
る。すなわち、その間の直線上の方向コードマツプを調
べ、背景部(方向コード=0)であることを確認するも
のである。第1図の106は、この検証対象とする方向
コードを方向コードマツプを記憶する方向記憶手段10
2から受は取り、検証後に適用される生成(仮想)頂点
方向コード等の設定及び修正用の線を示している。第8
図は、方向記憶手段102に記憶されている方向コード
マツプに対して生成された頂点方向コードの設定(補間
)例を示す。
同図aは、生成頂点の方向コードの設定(補間)及び2
線端の方向コードの修正を行なった例を示し、bは更に
、2線端各々と生成頂点間を結ぶ直線上を逆対方向の組
(例えば縦線であれば方向2と方向6)の方向コードで
置換した場合を示している。ここでは、単純なaを適用
している。第9図は、第1図における方向コードからの
線端検出仮想頂点の生成手段101および方向コードマ
ツプを記憶する記憶手段102を用いて行なう、方向コ
ードマツプに対する頂点補間及び方向コードの修正につ
いて、第2図1に示す色判別データに関しての一連の動
作の流れを説明した図である。
線端の方向コードの修正を行なった例を示し、bは更に
、2線端各々と生成頂点間を結ぶ直線上を逆対方向の組
(例えば縦線であれば方向2と方向6)の方向コードで
置換した場合を示している。ここでは、単純なaを適用
している。第9図は、第1図における方向コードからの
線端検出仮想頂点の生成手段101および方向コードマ
ツプを記憶する記憶手段102を用いて行なう、方向コ
ードマツプに対する頂点補間及び方向コードの修正につ
いて、第2図1に示す色判別データに関しての一連の動
作の流れを説明した図である。
第9図においてaから順にfまでの流れの中で頂点が生
成補間(0印)される様子を示している。
成補間(0印)される様子を示している。
第10図においてaは互いに最短距離にある線端の検索
された例を示し、bは仮想頂点(0印)と1方の線端間
に他の線分が通過している例を示し、この様な場合には
、この仮想頂点は補間の対象としない。再び第1図にも
どり、頂点が生成補間された方向コードマツプ(例えば
第8図の例)は、頂点検出・出力手段103への入力線
107を通して次々入力される。頂点の検出は、基本的
には。
された例を示し、bは仮想頂点(0印)と1方の線端間
に他の線分が通過している例を示し、この様な場合には
、この仮想頂点は補間の対象としない。再び第1図にも
どり、頂点が生成補間された方向コードマツプ(例えば
第8図の例)は、頂点検出・出力手段103への入力線
107を通して次々入力される。頂点の検出は、基本的
には。
逆対方向(例えば方向0と方゛向4等)の組みからなる
2方向を除く方向コードが記憶されている座標が頂点座
標となる。各マスクパターン図毎に一連の頂点座標の出
力は、これら頂点を構成する(線分の)方向を追跡して
、次々に検出される頂点を出力する。検出した頂点間の
追跡方向およびその逆対方向はその都度削除(各方向コ
ードの方向対応ビットをリセット)する。ただし3方向
の方向コードをもつ2つの頂点間の方向コードは削除の
対象としない。これにより3方向をもつ2つの頂点間を
結ぶ線分を共有(接している場合)しているマスクパタ
ーン図はこの線分を境に2つの閉じた多角形(ポリゴン
)として分離出力可能に 1している。各マ
スクパターン図に関する一連の頂点座標の出力にはこの
様に方向コードを直接追跡しながら行なう手段以外に、
方向コードマツプから各マスクパターン図の区別なくい
ったん頂点間を結ぶ線分および方向から成る線分テーブ
ルを作成して、その線分テーブルを次々に接続する中で
一連の頂点を出力していくという手段がある。後者は、
前者に比べ線分テーブル作成という処理が必要となるが
、前者における多量の方向コードマツプをマスクパター
ン図の頂点出力のたびに調べる必要はない。すなわち線
分の数だけ連結しているかを調べるだけで良いため効率
的でありここでは、後者を適用している。連結線分とし
て複数の線分が存在する場合は、連結点において最も左
方(または右方)にある線分を連結する様にし、連結に
適用した線分は刻々線分テーブルから削除する。ただし
その連結線分の両端の座標と同じ座標をもつ線分が両端
共に複数本存在する場合は削除しないも゛のとする。第
11図はマスクパターン図を形成する線分を連結して一
連の頂点座標を出力する様子を示し、2つのマスクパタ
ーン図が分離生成される例を示している。第12図では
、第2図の様な細線化された色判別データに対し最終的
にマスクパターン図を認識し、一連の頂点座標(ポリゴ
ン;多角形を示す)を出力する例である。
2方向を除く方向コードが記憶されている座標が頂点座
標となる。各マスクパターン図毎に一連の頂点座標の出
力は、これら頂点を構成する(線分の)方向を追跡して
、次々に検出される頂点を出力する。検出した頂点間の
追跡方向およびその逆対方向はその都度削除(各方向コ
ードの方向対応ビットをリセット)する。ただし3方向
の方向コードをもつ2つの頂点間の方向コードは削除の
対象としない。これにより3方向をもつ2つの頂点間を
結ぶ線分を共有(接している場合)しているマスクパタ
ーン図はこの線分を境に2つの閉じた多角形(ポリゴン
)として分離出力可能に 1している。各マ
スクパターン図に関する一連の頂点座標の出力にはこの
様に方向コードを直接追跡しながら行なう手段以外に、
方向コードマツプから各マスクパターン図の区別なくい
ったん頂点間を結ぶ線分および方向から成る線分テーブ
ルを作成して、その線分テーブルを次々に接続する中で
一連の頂点を出力していくという手段がある。後者は、
前者に比べ線分テーブル作成という処理が必要となるが
、前者における多量の方向コードマツプをマスクパター
ン図の頂点出力のたびに調べる必要はない。すなわち線
分の数だけ連結しているかを調べるだけで良いため効率
的でありここでは、後者を適用している。連結線分とし
て複数の線分が存在する場合は、連結点において最も左
方(または右方)にある線分を連結する様にし、連結に
適用した線分は刻々線分テーブルから削除する。ただし
その連結線分の両端の座標と同じ座標をもつ線分が両端
共に複数本存在する場合は削除しないも゛のとする。第
11図はマスクパターン図を形成する線分を連結して一
連の頂点座標を出力する様子を示し、2つのマスクパタ
ーン図が分離生成される例を示している。第12図では
、第2図の様な細線化された色判別データに対し最終的
にマスクパターン図を認識し、一連の頂点座標(ポリゴ
ン;多角形を示す)を出力する例である。
以上、これまで第1図の実施例について各部毎に種々の
図を用いて説明してきたが、最終的な認識結果は一連の
頂点座標から成るポリゴンであシ、第1図の出力線10
Bに次々出力される。このポリゴンデータは、 CA
D (Computer AidedD6Sign )
システムへの入力データとして用いられる。第1図の実
施例では、多色マスク図面のある1色(1層)について
通して説明してきたが実際は多色(多層)から成シ、こ
れまでの処理が色(層)別に色数(層数)だけ繰返し行
なうことによシ実現できる。本実施例の説明において、
多色マスク図の色判別データは、色彩画像分析装置(た
とえば特開昭51−131377号公報参照)などを使
用すれば同時に多色のデータが得られることを述べてい
る。したがって予め全画面の多色マスク図面の色判別デ
ータを得てから、色(層)別に本発明の実施例の様に適
用することにより、マスクパターン図のポリゴン認識率
が大幅に向上することが確認できた。なお、第13図に
は、実際のマスクパターン図を読取った色判別データの
中から最も切断が多い色(層)について細線化した入力
データを示し、第14図には、第13図の判別データを
認識したポリゴンデータを示す。第13図と第14図の
データの違いはデータ形式にあり、前者が絵素データの
連なりで形成されたラスター形式のデータであシ、後者
は、マスクパターン図を形成する一連の頂点座標Cx、
’j)すなわちポリゴンの複数からなるベクター形式の
データである。
図を用いて説明してきたが、最終的な認識結果は一連の
頂点座標から成るポリゴンであシ、第1図の出力線10
Bに次々出力される。このポリゴンデータは、 CA
D (Computer AidedD6Sign )
システムへの入力データとして用いられる。第1図の実
施例では、多色マスク図面のある1色(1層)について
通して説明してきたが実際は多色(多層)から成シ、こ
れまでの処理が色(層)別に色数(層数)だけ繰返し行
なうことによシ実現できる。本実施例の説明において、
多色マスク図の色判別データは、色彩画像分析装置(た
とえば特開昭51−131377号公報参照)などを使
用すれば同時に多色のデータが得られることを述べてい
る。したがって予め全画面の多色マスク図面の色判別デ
ータを得てから、色(層)別に本発明の実施例の様に適
用することにより、マスクパターン図のポリゴン認識率
が大幅に向上することが確認できた。なお、第13図に
は、実際のマスクパターン図を読取った色判別データの
中から最も切断が多い色(層)について細線化した入力
データを示し、第14図には、第13図の判別データを
認識したポリゴンデータを示す。第13図と第14図の
データの違いはデータ形式にあり、前者が絵素データの
連なりで形成されたラスター形式のデータであシ、後者
は、マスクパターン図を形成する一連の頂点座標Cx、
’j)すなわちポリゴンの複数からなるベクター形式の
データである。
発明の効果
以上の様に本発明は、ラスター形のデータを認識してベ
クター形のデータに変換出力することにより、単にデー
タ変換、データ量の低減に限らず非常に大きな効果をも
たらす。すなわち実施例で説明した多色マスク図面を認
識の対象とする例の場合は、今までマスク図面をディジ
タイザ(座標入力装置)を用いて、人間が色別にマスク
パターン毎にその頂点位置を1点1点入力する作業を必
要とし非常な労力と時間を要しコストパフォーマンスが
悪くまた性能的にも入力漏れや二重入力などの人為的ミ
スを伴っていたのに対し、本発明によれば、多色マスク
図面を高速・高精度で認識し、この後のCADシステム
へのデータ入力のスピードアップ、コストパフォーマン
スの大幅向上という効果をもたらす。さらに、本発明を
適用した多色マスク図面の認識装置の出現により、これ
までLSI開発工程の中でもかなり時間を要して入力さ
れたマスク図データのチェック時間も大幅に低減すると
いう相乗効果をもたらしてその効果は大きい。またこの
多色マスク図に対する適用もさることながら多角形など
の多色図面の清書システムなどへの応用が考えられるこ
とは当然である。
クター形のデータに変換出力することにより、単にデー
タ変換、データ量の低減に限らず非常に大きな効果をも
たらす。すなわち実施例で説明した多色マスク図面を認
識の対象とする例の場合は、今までマスク図面をディジ
タイザ(座標入力装置)を用いて、人間が色別にマスク
パターン毎にその頂点位置を1点1点入力する作業を必
要とし非常な労力と時間を要しコストパフォーマンスが
悪くまた性能的にも入力漏れや二重入力などの人為的ミ
スを伴っていたのに対し、本発明によれば、多色マスク
図面を高速・高精度で認識し、この後のCADシステム
へのデータ入力のスピードアップ、コストパフォーマン
スの大幅向上という効果をもたらす。さらに、本発明を
適用した多色マスク図面の認識装置の出現により、これ
までLSI開発工程の中でもかなり時間を要して入力さ
れたマスク図データのチェック時間も大幅に低減すると
いう相乗効果をもたらしてその効果は大きい。またこの
多色マスク図に対する適用もさることながら多角形など
の多色図面の清書システムなどへの応用が考えられるこ
とは当然である。
第1図は本発明の一実施例における多色マスク図面の認
識装置の構成図、第2図乃至第14図は第1図の各部の
動作などを説明する図であり、第2図は第1図の方向検
出手段の動作説明図、第3゛図は方向検出の際の線分有
無判断の説明図およびその方向コードマツプを示す。第
4図は線端テーブルにおいて線端aから最短距離にある
他の1線端の検索の説明図、第6図〜第7図は2線端の
組第9図は互いに最短距離にある2線端を検出し仮想頂
点の想定と適用可否により方向コードマツプに補間、修
正する一連の流れを説明する図、第10図は検索された
2線端から想定される仮想頂点と2線端各々を結ぶ直線
上に他の線分が通過している場合の例を示した図、第1
1図および第12図ハ方向コードマツプからマスクパタ
ーン図を形成する一連の頂点を出力する説明図、第13
図はマスク図面の色判別データに対して細線化処理を′
行なったデータを示す図、第14図は第13図のデータ
を入力してポリゴン認識を行なってX−Yグロックに出
力した図である。 100・・・・・・方向検出手段、101・・・・・・
線端検出・仮想頂点生成手段、102・・・・・・方向
記憶手段、103・・・・・・頂点検出・出力手段、1
09・・・・・・細線化処理回路。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか1名昧 0− C’y<”b QlッLoe−ao >(CQ(
J Qt Lu li O−C’le5 + Lo t
oトact 軸。 凶 ハφ− 116図 1/atZ −11r 9m vz−d(第7図 電 >−一 楠 イ ム : うN−−−一 〇口 第10図 第12図
識装置の構成図、第2図乃至第14図は第1図の各部の
動作などを説明する図であり、第2図は第1図の方向検
出手段の動作説明図、第3゛図は方向検出の際の線分有
無判断の説明図およびその方向コードマツプを示す。第
4図は線端テーブルにおいて線端aから最短距離にある
他の1線端の検索の説明図、第6図〜第7図は2線端の
組第9図は互いに最短距離にある2線端を検出し仮想頂
点の想定と適用可否により方向コードマツプに補間、修
正する一連の流れを説明する図、第10図は検索された
2線端から想定される仮想頂点と2線端各々を結ぶ直線
上に他の線分が通過している場合の例を示した図、第1
1図および第12図ハ方向コードマツプからマスクパタ
ーン図を形成する一連の頂点を出力する説明図、第13
図はマスク図面の色判別データに対して細線化処理を′
行なったデータを示す図、第14図は第13図のデータ
を入力してポリゴン認識を行なってX−Yグロックに出
力した図である。 100・・・・・・方向検出手段、101・・・・・・
線端検出・仮想頂点生成手段、102・・・・・・方向
記憶手段、103・・・・・・頂点検出・出力手段、1
09・・・・・・細線化処理回路。 代理人の氏名 弁理士 中 尾 敏 男 ほか1名昧 0− C’y<”b QlッLoe−ao >(CQ(
J Qt Lu li O−C’le5 + Lo t
oトact 軸。 凶 ハφ− 116図 1/atZ −11r 9m vz−d(第7図 電 >−一 楠 イ ム : うN−−−一 〇口 第10図 第12図
Claims (10)
- (1)絵素の連なりで形成されたラスター形式の線図形
データから頂点座標を検出する手段と、頂点を形成する
線分の方向を検出して記憶する手段と、切断線の線端を
検出し複数の線端の中から2つの線端の組みを次々選択
して仮想頂点を生成補間する手段と、検出された頂点の
中から線図形を形成する一連の頂点を抽出して出力する
手段を具備する線図形認識装置。 - (2)方向検出はラスター形式の線図形データの予め指
定された間隔毎に放射状の各8方向に対して、予め指定
された長さの絵素データを検索してその方向有無の判断
を行ない、判断結果を8ビットの方向別対応ビットに設
定した方向コードを得て前記方向コードの並びからなる
方向コードマップを出力することを特徴とする特許請求
の範囲第1項記載の線図形認識装置。 - (3)方向の有無判定には、検索された複数個の絵素デ
ータの線図形部の絵素を1、それ以外の絵素を0とする
ビットの並びをアドレス情報として構成し、このアドレ
ス情報を与えてテーブル参照方式により方向有無の判定
結果を得ることを特徴とする特許請求の範囲第2項記載
の線図形認識装置。 - (4)方向コードマップの互いに逆方向で方向数2の方
向コードおよび方向数0と方向数1の方向コードを除く
方向コードをもつ座標を頂点座標とすることを特徴とす
る特許請求の範囲第1項記載の線図形認識装置。 - (5)切断線の線端の検出は方向コードマップの中で方
向数1をもつ方向コードを切断線の線端の方向コードと
判断し、その方向コードの格納されている座標を線端座
標として検出し、線端方向コードと線端座標から成る線
端テーブルに設定することを特徴とする特許請求の範囲
第1項記載の線図形認識装置。 - (6)線端テーブルの中から、互いに最短距離にある2
つの線端の組を検索し、この2つの線端の延長上に結ぶ
点を仮想頂点と仮定し、前記2線端のそれぞれと仮想頂
点間を結ぶ直線上にある方向コードマップの方向コード
が全て0である場合、前記2線端の方向コードから生成
した仮想頂点の方向コードを仮想頂点座標に対応する方
向コードマップに設定し、前記2線端それぞれと仮想頂
点間を結ぶ直線上の方向コードを連続となる様に補正す
るとともに線端テーブルから前記2線端を削除すること
を特徴とする特許請求の範囲第1項記載の線図形認識装
置。 - (7)線端テーブルからの最短距離にある2線端の検索
は、街区画距離(Δl=Δx+Δy)が互いに最短であ
る2線端に決定することを特徴とする特許請求の範囲第
6項記載の線、図形認識装置。 - (8)線端テーブルからの最短距離にある2線端の検索
は、ユークリッド距離{Δl=√[(Δx)^2+(Δ
y)^2]}が互いに最短である2線端に決定すること
を特徴とする特許請求の範囲第6項記載の線図形認識装
置。 (8)線図形を形成する一連の頂点抽出は、方向コード
マップ上で互いに逆向きでない方向数2の方向コードを
もつ座標を第1の頂点座標として出力し、その頂点方向
のうちの1つの方向へ追跡して、次々に検出される頂点
座標を出力すると同時に、各々の直前に検出された頂点
間を結ぶ直線上の全ての方向コードにおいて前記1つの
方向およびその逆対方向に対応するビットをリセットし
、検出頂点における方向のうち、残された方向を新たな
追跡方向とすることを特徴とする特許請求の範囲第1項
記載の線図形認識装置。 - (9)線図形を形成する一連の頂点抽出は、方向コード
マップの1ライン分の方向コード群を検索し互いに逆対
方向の各々を有する2頂点の組みを選択してこの2頂点
間の水平線分を抽出し、前記1ライン分の方向コード群
と、水平線分に関して前に検索を終了した複数ラインの
方向コード群との間で互いに逆対方向の各々を有する2
頂点の組を選択し前記2頂点間の垂直線分または斜め線
分を抽出してそれらの線分の座標と方向を、注目の1ラ
インを次々処理しながら全部の線図形について線分テー
ブルに蓄積した後線分テーブルの中で互いに連結し、方
向の異なる線分を次々検索しながら、連結線分の終点座
標を出力すると同時に連結に適用した線分をその都度、
線分テーブルから削除することを特徴とする特許請求の
範囲第1項記載の線図形認識装置。 - (10)連結線分は直前に連結した線分の終点座標に一
致する始点座標をもつ他の複数の線分の中から、連結点
からみて最も左方にある線分を適用し、直前に連結した
線分も複数の線分の中から選択された線分である時に直
前の連結線分を線分テーブルから削除しないことを特徴
とする特許請求の範囲第9項記載の線図形認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60128732A JPS61286984A (ja) | 1985-06-13 | 1985-06-13 | 線図形認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60128732A JPS61286984A (ja) | 1985-06-13 | 1985-06-13 | 線図形認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61286984A true JPS61286984A (ja) | 1986-12-17 |
Family
ID=14992080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60128732A Pending JPS61286984A (ja) | 1985-06-13 | 1985-06-13 | 線図形認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61286984A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107004297A (zh) * | 2014-11-28 | 2017-08-01 | 株式会社鄂本贝斯 | 基于二维平面图的三维自动立体建模方法及程序 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5547152Y2 (ja) * | 1975-06-24 | 1980-11-05 | ||
| JPS6012306U (ja) * | 1983-07-05 | 1985-01-28 | 高圧化工株式会社 | コンパクト |
| JPS60106507U (ja) * | 1983-12-22 | 1985-07-20 | 株式会社吉野工業所 | 化粧用コンパクト |
-
1985
- 1985-06-13 JP JP60128732A patent/JPS61286984A/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5547152Y2 (ja) * | 1975-06-24 | 1980-11-05 | ||
| JPS6012306U (ja) * | 1983-07-05 | 1985-01-28 | 高圧化工株式会社 | コンパクト |
| JPS60106507U (ja) * | 1983-12-22 | 1985-07-20 | 株式会社吉野工業所 | 化粧用コンパクト |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107004297A (zh) * | 2014-11-28 | 2017-08-01 | 株式会社鄂本贝斯 | 基于二维平面图的三维自动立体建模方法及程序 |
| JP2018503174A (ja) * | 2014-11-28 | 2018-02-01 | 株式会社アーバンベースUrbanbase Inc. | 2次元図面に基づく3次元自動立体モデリング方法及びプログラム |
| US10565788B2 (en) | 2014-11-28 | 2020-02-18 | Urbanbase Inc. | Automatic three-dimensional solid modeling method and program based on two-dimensional drawing |
| US10803659B2 (en) | 2014-11-28 | 2020-10-13 | Urbanbase Inc. | Automatic three-dimensional solid modeling method and program based on two-dimensional drawing |
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