JPS648870B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、光電変換装置によつて読み取られた
線図の画像データから直線、特異点およびシンボ
ルを抽出するための線図形認識システムに関する
ものである。

計算機を用いて設計を行うCAD（Computer
Aided Design）システムにおいて、ドキユメン
ト対象とする電気回路や電子回路の図面の計算機
への入力は、現在、専ら人手によつて行われてい
るが、これを自動的に行うことができれば、人手
による入力ミスの防止や大幅な工数削減を期待す
ることができる。

このような図面の自動読込みを行うためには、
光電変換装置によつて線図からなる図面を光学的
に読取つて２値信号からなる画像データに変換
し、さらにこの画像データから図面を構成する直
線、特異点およびシンボルを抽出する機械認識シ
ステムが必要となる。

本発明は、直線を主体とする線図からなる図面
の２値画像を対象として、直線、特異点およびシ
ンボルを抽出することができる新規なシステムを
提供することを目的とするものである。本発明の
線図形認識システムによれば、結合線とシンボル
部とを分離してそれぞれ識別することができ、ま
た線分を抽出するだけでなく、それぞれの接続情
報も同時に記録するので回路網などの表現を簡単
に行うことができる。さらにシステムはその大き
さと形を登録することによつて、何種類でも扱う
ことができるものである。

本発明の線図形認識システムは、上述のごとき
目的を達成するために、線図形から光電変換装置
を介して得られた２値信号からなる画像データに
ついて、線分の進行方向に対して上方、前方、下
方の３検出部を有する線分追跡センサにおける各
検出部の出力信号からなる３ビツトの情報が
（010）、（000）、（その他）の場合によつて該セン
サの進行方向に線分が連続しているか線分が終了
したかまたは線分上の特異点であるかを見出し
て、線分が連続しているならば進行方向に線分を
辿り、線分が終了した場合には進行方向に数画素
先まで走査して判定することにより真の終端か否
かを判定する直線抽出手段と、 該直線抽出手段によつて見出された特異点につ
いて該特異点を含む一定領域内における画像の周
辺分布すなわち特定の辺にこれと垂直方向の画素
を寄せ集めたときの辺上における画素の分布と直
線の枝の延びる方向およびその長さと特異点付近
の平均傾斜とから図形の幾何学的形状の特徴を計
測することもに、交点部の面積から交点部の黒丸
の有無を判定することによりシンボルと線分との
区別とシンボル形状の大分類を行う特異点抽出手
段と、 該特異点抽出手段によつて見出されたシンボル
について輪郭線上における特異点の系列の情報と
輪郭線上における特徴点間の距離の系列の情報と
を予め定められたテンプレートと比較することに
よつてシンボルを識別して抽出するシンボル抽出
手段とを具えてなることを特徴としている。

以下、実施例について説明する。

本発明の線図形認識システムにおいては、スキ
ヤナ等の光電変換器を経て２値画像として蓄積さ
れた線図からなる図面に対して、以下の手順によ
つて処理が行われる。

ステツプ（開始点の抽出） 画面の一端から走査を行つて画素に遭遇したと
こき、この点が開始点の条件に合うか否かを判定
し、条件に合えば開始点スタツクに記録する。開
始点の条件はその点の周辺のある範囲を走査し
て、ある程度以上の長さがあること及び線の両端
がシンボル（又は交点）であると言う条件を満足
すれば線上にあるものとしてこれを開始点とす
る。開始点は、ステツプ以下の処理を終つて再
びステツプに戻つたとき、この点が次の画面走
査の出発点となるものである。

ステツプ（直線部追跡） 開始点スタツクから開始点座標を取り出し、そ
の点から線の延びている方向に追跡を行う。もし
も途中で線の交差があつた場合には、接続情報と
して交差位置および交差状況を記録する。必要が
あれば開始点スタツクにも登録する。この時点で
今まで追跡してきた線分の原画面に追跡済みのマ
ークを付け、同じ線分を２度追跡しない様にする ステツプ（終端条件） 終端条件を満足した場合は追跡を停止する。終
端条件はオープンラインの場合およびシンボルに
遭遇した場合である。この場合シンボル認識の必
要があれば次のステツプに移行し、そうでない
場合はステツプに移行する。

ステツプ（シンボル認識） シンボルの認識を行つて、その結果を記録す
る。

ステツプ 開始点スタツクが空でなければ、ステツプへ
戻つて別の方向を追跡する。開始点スタツクが空
であれば、ステツプへ戻つて再び開始点を捜索
する。このようにして全画面の走査が終了すれ
ば、認識が完了して停止する。

次に上述の各ステツプにおける具体的な処理の
しかたを、さに詳細に説明する。

〔線分追跡〕

第１図は本発明の線図形認識システムの一実施
例における線分追跡センサを示す図である。同図
においてS₁，S₂，S₃はそれぞれ独立の検出部を示
し、線分Ｌ上を矢印の方向に進行する。検出部
S₁，S₂，S₃は、それぞれがカバーしている部分に
画素があるか否かを、それぞれの出力信号からな
る３ビツトの情報で表現する。例えば今、対象と
する点（Ｘ、Ｙ）に対して進行方向にある検出器
S₂に斜線で示すように画素があり、他の検出器
S₂，S₃に画素がないときは、出力情報は（010）
と表わされる。線分追跡センサの出力情報には、
次の３つの場合が存在し得る。第１は（010）の
場合である。この場合はセンサ線分上にあるもの
として、センサ全体を進行方向に進める。第２は
（000）の場合である。この場合はオープンライン
であるとして扱う。但しかすれによる線のとぎれ
を考慮して進行方向の数画素を走査してから判定
する。第３は上記の２つの場合以外の場合であ
る。この場合は特異点として扱う。すなわちセン
サが線の交差部、交点部またはシステムに接した
状態である。この場合はセンサの進行を止めて後
述の特異点処理を行う。

〔特異点処理〕

特異点を検出してセンサが停止した後、その座
標（Ｘ、Ｙ）を基準として一定の大きさの長方形
領域を想定して、この部分について特異点処理を
行う。

第２図は特異点処理の領域を示す説明図であ
る。同図において、l₁×l₂は特異点処理を行うべ
き長方形領域を示し、・印はセンサＡが特異点を
検出した点（座標Ｘ、Ｙ）である。矢印はセンサ
の進行方向を示している。第２図は交点を示し、
斜線部はその長方形領域に含まれる部分である。

特異点処理を行うため、第２図に示された領域
内の画素を対象として次の各量の計測を行う。

周辺分布 すなわち、ある特定の辺にこれと垂直方向の
画素をよせ集めて、辺上における画素の分布を
調べる。

枝の延びる方向および長さ 特異点付近の平均傾斜 また、電気回路図における線の交点について
は、交点部の面積を計測して、交点部における黒
丸の有無を判定する。黒丸があれば交点であり、
黒丸がないときは単なる交差である。

以上の計測が終了した後、特異点の大分類を行
う。特異点の大分類は、特異点における図形の形
状から単純なＴ字形と、交点に小円を有するＴ字
形と、Ｙ字形に分岐する場合と３種類に分類する
ことによつて行われ、これによつてシンボルの大
体の種類が判別できる。

また電子回路図の場合は、特異点が交点のとき
はその座標および枝の方向を登録し、交差は無視
し、シンボルはその形状によつて前述の特異点の
大分類によつて３種類に大分類する。電子回路図
以外の図面でも、登録条件を変更すれば任意の接
続情報が記録できる。

〔シンボル認識〕

シンボル認識の処理を開始する時の画面の状況
としては、次の２つの場合があり、システムの構
成によつてそのいずれかになる。

(i) 全画面の走査が終了して、長さ、折れ曲がり
回数等の条件を満足する線分はすべて抽出され
ていて、条件を満足しない線分、シンボル、文
字等が未処理のまま残つている状態の場合。

(ii) １つの線分が抽出されて、その端点にシンボ
ルが残つている状態の場合。この場合は、線分
はまだすべてが抽出されてはいない。

(i)の場合には、残されている画素領域について
輪郭線追跡を施し、いくつかの輪郭線をコード化
してメモリに蓄積する。(ii)の場合も同じく輪郭線
追跡を行うが、未処理線分の存在を考慮して、シ
ンボルを構成している輪郭線に対して垂直に交わ
つている線は無視する。そのほかシンボルの輪郭
線としての条件を満足しない線分は無視する。

第３図はシンボルの輪郭線追跡を示す説明図で
ある。同図においてＳはシンボルを示し、斜線を
施した線分は処理ずみの線分であつて、・印で示
された端点から矢印の方向に輪郭線追跡が行われ
るが、斜線を施されていない線分は未処理である
ので、無視して輪郭線追跡が行われることを示し
ている。

輪郭線追跡に際しては、輪郭線の情報をコード
化するだけでなく、輪郭線追跡の開始点および無
視した線分との交差位置も記録する。コードとし
てはフリーマンコードを使用し、外周の輪郭線を
対象とする。

第４図は輪郭線情報の記録方式の一例を示す説
明図である。同図は１つのシンボルについての輪
郭線情報を示し、１は輪郭線番号、２は追跡開始
点の座標（Ｘ、Ｙ）、３は輪郭線長、４は輪郭線
コード、５は交差している線分の数、６は交差線
分の座標であつて、以上の１から６までの情報に
よつて１記録が構成される。

このようにして輪郭線情報が記録されると、次
に輪郭線を平滑化して折れ曲がり点を抽出する。
これは一連の輪郭線コードから、変化の大きい個
所を検出することによつて行われる。このような
屈曲点と線分の交差個所とを合わせて特徴点とす
ると、平滑化によつて特徴点の系列ができる。第
３図に示されたシンボルの場合、交差点をＴ、折
れ曲がりをＬで表現すると、・印で示された端点
から始めて（Ｔ→Ｌ→Ｌ→Ｔ→Ｌ→Ｌ→Ｔ→
（Ｔ））となる。（この場合、時計回りに回つて、
最初のＴと最後のＴは同一である。）このように
して求められた特徴点系列を〓⁽ⁿ⁾と表わす。ここ
でｎは特徴点数である。

また隣り合う特徴点ｉ、ｊ間の距離をd_ijとした
とき、あるシンボルについての距離の系列を〓⁽ⁿ⁾
と表わす。すなわち距離系列〓⁽ⁿ⁾は次式によつて
示されるものとする。

〓⁽ⁿ⁾＝（d₁₂、d₂₃、d₃₄、………、d_o1） 一方、テンプレートとして各シンボルの特徴点
系列および距離の系列をメモリに登録しておく。
今登録されるシンボル数をＭとすると、特徴点系
列および距離系列は次のようになる。

〓₁、〓₂、………、〓_M：特徴点系列 〓₁、〓₂、………、〓_M：距離系列 但し登録に際しては、特徴点数の同じものを同
類にまとめておくものとする。すなわち、次に示
すように類別する。

類１：（〓_a ⁽¹⁾、〓_a ⁽¹⁾）、（〓_b ⁽¹⁾、〓_b ⁽¹⁾）、…
…… 類２：（〓_d ⁽²⁾、〓_d ⁽²⁾）、……… 〓 従つて輪郭線の特徴点数がｋであるシンボル
は、類ｋのテンプレートとマツチングを行えばよ
いことになる。

第５図は未知シンボルとテンプレートとのマツ
チングを示す説明図である。同図において１１は
未知シンボルを示し、特徴点数がｋであつて抽出
された特徴点系列１１_-1と距離系列１１_-2とを有
している。１２はテンプレートの内容を示し、１
２_-1は類、１２_-2は特徴点系列〓、１２_-3は距離
系列〓、１２_-4はシンボル名である。

第５図においては、特徴点数がｋである未知シ
ンボル１１が、ｋ類のテンプレート１３とマツチ
ングを行なわれることが示されている。なおテン
プレート１２においては、類３に属するシンボル
のテンプレートの一例として、特徴点系列が
VVV、距離系列がd₁₂、d₂₃、d₃₁であるシンボル
として正三角形が例示されており、また類４に属
するシンボルのテンプレートの一例として、特徴
点系列がLLLL、距離系列がd₁₂、d₂₃、d₃₄、d₄₁で
あるシンボルとして長方形が例示されている。

次に類ｋのなかで、特徴点系列の一致するテン
プレートを選び出し、さらに距離系列が最も近い
ものを答として採用する。該当するテンプレート
がないときは、そのシンボルはリジエクトされ
る。

なお同じシンボルであつても、結合線の数によ
つて特徴点系列も距離系列も変化するので、テン
プレートはすべての場合を含むように作る必要が
あることは言うまでもない。

本発明の線図形認識システムは、電気回路図や
電子回路図を構成する線図に対して、以上説明し
たごとき各種の処理を順次施すことによつて、直
線、特異点およびシンボルを抽出するものであ
る。以下、本発明の線図形認識システムにおける
システム構成および各部の構成の一例について詳
細に説明する。

第６図は本発明の線図形認識システムの一実施
例におけるシステム構成を示すブロツク図であ
る。同図においては前述の(i)の場合、すなわち全
画面から線分要素をすべて除去した後に、シンボ
ルの認識を実行するシステムの一例が示されてい
る。

システム全体はメモリ制御部２１と判定制御部
２２に大別され、これら各部は互に同期して動作
する。メモリ制御部２１において、外画像メモリ
M₁には、図示されない光電変換装置から読み込
まれた２値信号からなる原画像のデータが蓄積さ
れる。また接続情報メモリM₂には、線分の交点
や折れ曲がり等を示す接続情報が蓄積される。さ
らに形状情報メモリM₃にはシンボルの輪郭線や
一辺の長さ等の情報が蓄積される。一方、テンプ
レートメモリM₄には類別された特徴点系列や距
離系列からなる、シンボルの形状を示すテンプレ
ートが予め登録されている。メモリ制御回路MC
は、原画像メモリM₁、接続情報メモリM₂、形状
情報メモリM₃およびテンプレートメモリM₄から
なる外部メモリ群における入出力信号をモニタし
ている。

判定制御部２２は判定回路群と判定制御回路
PCとからなつている。判定回路群において、線
分判定回路PR₁は、センサが信号線上を辿つてい
るか否かの判定を行う。従つてセンサが信号線上
を動いている限り、判定回路群中において、線分
判定回路PR₁だけが動作する特徴抽出回路PR₂
は、センサが交差や交点およびシンボルに遭遇し
たとき、所定の特異点処理領域について前述の
〜に示された各量を計測して特徴を抽出し、特
異点の大分類を行う。シンボルの場合はマツチン
グ回路PR₃が動作して、類別された特徴点系列お
よび距離系列とテンプレートとのマツチングをと
つて、シンボルの認識を行う。判定制御器PCは、
線分判定回路PR₁、特徴抽出回路PR₂およびマツ
チング回路PR₃の３つのプロセツサからなる判定
回路群における入出力信号をモニタしている。外
部メモリ群と判定回路群との間はバスライン２３
で結ばれている。

上述の動作を行うに当つて、判定回路群を構成
する３つのプロセツサ、すなわち線分判定回路
PR₁、特徴抽出回路PR₂およびマツチング回路
PR₃は、それぞれ外部メモリ群における４つのメ
モリ、すなわち原画像メモリM₁、接続情報メモ
リM₂、形状情報メモリM₃およびテンプレートメ
モリM₄の中から、その処理に必要なものを選択
して、それとの間でデータのやりとりを行う。す
なわち () 線分追跡の処理においては、線分判定器
PR₁が原画像メモリM₁から画像データを読み
出して追跡し、特異点に至つた時点で、線分の
端点の座標、方向等の接続情報を接続情報メモ
リM₂に書き込む。さらに追跡センサーの出発
点から特異点に至る径路にあたる画像データに
追跡済マークを付けメモリM₁に返す。

() 特異点では、判定制御回路PCが特徴抽出回
路PR₂を起動し、接続情報メモリM₂から特異
点の座標を、原画像メモリM₁から画像データ
を読み出して処理を行い、処理結果を再び原画
像メモリM₁、接続情報メモリM₂に書き込む。

() シンボル処理の場合は、まず特徴抽出回路
PR₂が起動して、接続情報メモリM₂から特異
点座標を、原画像メモリM₁から未処理画素を
読み出して、特徴点系列を作る。この特徴情報
は一旦形状情報メモリM₃に読み込まれ、次に
マツチング回路PR₃が処理を開始する。すなわ
ちテンプレートメモリM₄からテンプレートデ
ータを、形状情報メモリM₃から未知シンボル
のデータを読み出し、マツチングを行つて処理
結果を形状情報メモリM₃に読み込む。マツチ
ングが終了したシンボルの原画データには処理
済マークがつけられメモリM₁に返される。

第７図は、第６図に示されたシステムにおけ
る、各メモリと各プロセツサ（判定回路）相互間
のデータ入出力関係を示す図であつて、上述した
一連の処理手順をまとめて示している。同図にお
いてPR₁，PR₂およびPR₃は、それぞれ線分判定
回路特徴抽出回路およびマツチング回路を構成す
るプロセツサであり、M₁，M₂，M₃およびM₄
は、外部メモリを構成するそれぞれ原画像メモ
リ、接続情報メモリ、形状情報メモリおよびテン
プレートメモリである。同図において矢印はデー
タの流れを示し、矢印の向きに従つて出力および
入力されることを示している。またｔは時間の経
過を示している。

本発明の線図形認識システムにおいては、アル
ゴリズムの性質上、システムはシーケンス的な処
理を行うが、例えば画面のある領域を線分処理し
た後、線分判定回路プロセツサPR₁が他の領域に
移つて処理を行つている間に、特徴抽出回路プロ
セツサPR₂、マツチング回路プロセツサPR₃が並
列に動作するようにすることも可能である。

以下、さらに第６図に示された線分判定回路、
特徴抽出回路およびマツチング回路について、そ
れぞれの具体的な構成例を説明する。

第８図は線分判定回路の一構成例を示すブロツ
ク図である。同図において３１は接続情報レジス
タ、３２は配列制御器、３３は判定器、３４は入
出力（Ｉ／Ｏ）バツフア、３５は入出力（Ｉ／
Ｏ）制御器である。

第８図において、まず接続情報メモリから線分
追跡の開始点の座標を、Ｉ／Ｏバツフア３４を経
て接続情報レジスタ３１のＸ、Ｙに受け取る。次
に原画像メモリから画像データを、Ｉ／Ｏバツフ
ア３４を経て配列制御器に受け取り、配列制御器
３２の中で受け取つた画像データを第１図に示さ
れた追跡センサによる判定を行うのに必要な配列
の形に直す。この場合、原画像メモリの構造によ
つて、例えば圧縮されたコードの形で記憶されて
いるときは、このままではセンサによる追跡がで
きないので、復号化して画像の形に戻す必要があ
るが、原画像メモリがドツトメモリのように画像
の形で記憶できるものであれば、このような変換
は不要である。

判定器３３においては、第１図に示された追跡
センサによる判定を行つて、判定結果が線分の場
合は接続情報レジスタ３１におけるＪを−１にす
る。この場合はＩ／Ｏバツフア３４を経て原画像
メモリへ信号が送られ、これによつて原画像メモ
リから次の画像データが送られて、再び次の判定
が行われる。判定器３３における判定結果が特異
点の場合は、接続情報レジスタ３１におけるＪを
０または１とし、特異点の座標Ｘ、Ｙと判定結果
Ｊとを接続情報レジスタ３１内で編集して、接続
情報メモリへ送る。なお、Ｉ／Ｏ制御器３５は、
以上の動作における接続情報レジスタ３１、配列
制御器３２、判定器３３およびＩ／Ｏバツフア３
４相互間の信号の入出力を制御する。

第９図は特徴抽出回路の一構成例を示すブロツ
ク図である。同図において、４１は接続情報レジ
スタ、４２は配列制御器、４３は周辺分布計測
器、４４は傾斜計測器、４５はブランチ計測器、
４６は判定器、４７は輪郭線抽出器、４８は輪郭
線符号化器、４９は入出力（Ｉ／Ｏ）バツフア、
５０は入出力（Ｉ／Ｏ）制御器である。

線分上において特異点に遭遇した場合は、原画
像メモリから画像データを、Ｉ／Ｏバツフア４９
を経て配列制御器４２に受け取り、配列制御器４
２の中で受け取つた画像データを、第２図に示さ
れた特異点処理の領域に対応する長方形の形に直
す。この場合も、第８図における配列制御器３２
について述べたのと同じ理由で、このような変換
を必要としない場合もある。

配列制御器４２において長方形の形に配列され
た画像データは、周辺分布計測器４３によつて周
辺分布が計測され、傾斜計測器４４によつて特異
点付近の平均傾斜が計測され、ブランチ計測器４
５によつて特異点から枝が延びている方向とその
長さが計測される。判定器４６は周辺分布計測器
４３、傾斜計測器４４およびブランチ計測器４５
において抽出されたそれぞれの特徴のデータを組
み合わせて、交点であるかまたは前述のシンボル
の３つの大分類のいずれに該当するか等の判定を
行つて、特異点の種類を調べる。判定器４６にお
ける判定結果は接続情報レジスタ４１に書き込ま
れ、予め書き込まれている特異点の座標とともに
編集して、Ｉ／Ｏバツフア４９を経て接続情報メ
モリへ送られる。

シンボルの特徴抽出を行う場合は、配列制御器
４２における画像データは、輪郭線抽出器４７に
おいて輪郭線の抽出が行われる。輪郭線の抽出
は、小さなマスクを用いて画像輪郭線を追跡する
周知の方法によつて行うことできるが。この方法
に限らず、他のいかなる輪郭線抽出方法によつて
もよい。抽出された輪郭線のデータは、輪郭線符
号化器４８に送られて符号化される。符号化は輪
郭線の傾きを45゜ごとに０〜７の番号によつて符
号化する。フリーマンコードを用いて行われる。
輪郭線符号化器４８においては、同時に輪郭線の
平滑化も行う。平滑化は輪郭線における小さな凹
凸等の雑音成分を除去して、大きな折れ曲がりだ
けを強調することによつて行われる。平滑化およ
び符号化が行なわれた輪郭線のデータは、特徴点
系列としてＩ／Ｏバツフア４９を経て形状情報メ
モリへ送られる。

Ｉ／Ｏ制御器５０は接続情報レジスタ４１、判
定器４６、輪郭線符号化器４８およびＩ／Ｏバツ
フア４９相互間における信号の入出力を制御す
る。

第１０図はマツチング情報の一構成例を示すブ
ロツク図である。同図において、５１はコード長
レジスタ、５２はコードレジスタ、５３は交差点
レジスタ、５４はテンプレート用レジスタ、５５
はEX−OR回路、５６は距離計測器、５７は比
較器、５８は判定器、５９は入出力（Ｉ／Ｏ）バ
ツフア、６０は入出力（Ｉ／Ｏ）制御器である。

シンボルの認識を行う場合は、輪郭線系列の長
さR_Lと、輪郭線系列R_Cと、交差点の座標系列R_CR
とが形状情報メモリから読み出されて、Ｉ／Ｏバ
ツフア５９を経てそれぞれコード長レジスタ５
１、コードレジスタ５２、交差点レジスタ５３に
書き込まれる。

コード長レジスタ５１の内容はＩ／Ｏバツフア
５９を経てテンプレートメモリに送られ、コード
長すなわち類の同じテンプレートが選択されて読
み出される。読み出されたテンプレートのデータ
はＩ／Ｏバツフア５９を経てテンプレート用レジ
スタ５４に、類ｋの値、特徴点系列および距離系
列が、それぞれR′_L、R′_CおよびR′_CRに従つて読み
込まれる。

コードレジスタ５２における輪郭線系列Rcと
テンプレート用レジスタ５４における特徴点系列
R′_Cとは、EX−OR回路５５において不一致の検
出が行われる。また交差点レジスタ５３における
交差点の座標系列R_CRとテンプレート用レジスタ
５４における距離系列R′_CRとは、距離計測器５６
においてそれぞれ距離を計算され、計算されたそ
れぞれの距離は比較器５７において比較される。

EX−OR回路５５および比較器５７における
比較結果の情報は、判定器５８に送られる。判定
器５８においては、まず輪郭線系列の一致を検出
して、一致しないときはテンプレートメモリから
同じ系列長で異なる特徴点系列のものを読み出し
てさらに比較する。このようにして輪郭線系列が
一致するものが見いだされたならば、次の交差点
の座標系列について距離の一致を検出し、一致し
ないときはテンプレートメモリから同じ特徴点系
列で異なる距離系列のものを読み出して、さらに
一致を検出する。

このようにして、判定器５８における両比較結
果がともに一致しているとき、そのシンボルがテ
ンプレートによつて表わされるシンボルであるこ
とを判定する。判定の結果は、Ｉ／Ｏバツフア５
９を経て形状情報メモリに蓄積される。なおＩ／
Ｏ制御器６０は、以上の動作におけるコード長レ
ジスタ５１、コードレジスタ５２、交差点レジス
タ５３、判定器５８およびＩ／Ｏバツフア５９相
互間における信号の入出力を制御する。

以上説明したように、本発明の線図形認識シス
テムによれば、直線を主体とする線図からなる図
面の２値画像から直線、特異点およびシンボルを
抽出することができる。この際結合線とシンボル
部とを分離してそれぞれ識別することができる。
さらに線分を抽出するだけでなく、線分相互の接
続情報も同時に抽出して記録することが可能であ
る。またシンボルはその形と大きさを登録すれば
何種類のシンボルでも抽出することができる。従
つて本発明の線図形認識システムによれば、電気
回路図や電子回路図の計算機への入力を自動的に
行うことが可能となり、入力ミスの防止や大幅な
工数削減等大きな効果を期待することができるも
のである。

なお以上においては電気回路図や電子回路図を
対象とする場合について説明したが、本発明の線
図形認識システム適用はこれらの場合に限るもの
でなく、建築図面や部品設計図等にも適用し得る
ものであることは言うまでもない。

【図面の簡単な説明】

第１図は線分追跡センサを示す図、第２図は特
異点処理の領域を示す説明図、第３図はシンボル
の輪郭線追跡を示す説明図、第４図は輪郭線情報
の記録方式の一例を示す説明図、第５図は未知シ
ンボルとテンプレートとのマツチングを示す説明
図、第６図は本発明の線図形認識システムの一実
施例におけるシステム構成を示すブロツク図、第
７図は第６図における各メモリと各プロセツサ相
互間のデータ入出力関係を示す図、第８図は線分
判定回路の一構成例を示すブロツク図、第９図は
特徴抽出回路の一構成例を示すブロツク図、第１
０図はマツチング回路の一構成例を示すブロツク
図である。 １……輪郭線番号、２……追跡開始点の座標、
３……輪郭線長、４……輪郭線コード、５……交
差している線分数、６……交差線分の座標、１１
……未知シンボル、１１_-1……特徴点系列、１１
_-2……距離系列、１２……テンプレートの内容、
１２_-1……類、１２_-2……特徴点系列、１２_-3…
…距離系列、１２_-4……シンボル、１３……ｋ類
のテンプレート、２１……メモリ制御部、２２…
…判定制御部、２３……バスライン、３１……接
続情報レジスタ、３２……配列制御器、３３……
判定器、３４……入出力（Ｉ／Ｏ）バツフア、３
５……入出力（Ｉ／Ｏ）制御器、４１……接続情
報レジスタ、４２……配列制御器、４３……周辺
分布計測器、４４……傾斜計測器、４５……ブラ
ンチ計測器、４６……判定器、４７……輪郭線抽
出器、４８……輪郭線符号化器、４９……入出力
（Ｉ／Ｏ）バツフア、５０……入出力（Ｉ／Ｏ）
制御器、５１……コード長レジスタ、５２……コ
ードレジスタ、５３……交差点レジスタ、５４…
…テンプレート用レジスタ、５５……EX−OR
回路、５６……距離計測器、５７……比較器、５
８……判定器、５９……入出力（Ｉ／Ｏ）バツフ
ア、６０……入出力（Ｉ／Ｏ）制御器。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 線図形から光電変換装置を介して得られた２
   値信号からなる画像データについて、線分の進行
   方向に対して上方、前方、下方の３検出部を有す
   る線分追跡センサにおける各検出部の出力信号か
   らなる３ビツトの情報が（010）、（000）、（その
   他）の場合によつて該センサの進行方向に線分が
   連続しているか線分が終了したかまたは線分上の
   特異点であるかを見出して、線分が連続している
   ならば進行方向に線分を辿り、線分が終了した場
   合には進行方向に数画素先まで走査して判定する
   ことにより真の終端か否かを判定する直線抽出手
   段と、 該直線抽出手段によつて見出された特異点につ
   いて該特異点を含む一定領域内における画像の周
   辺分布すなわち特定の辺にこれと垂直方向の画素
   を寄せ集めたときの辺上における画素の分布と直
   線の枝の延びる方向およびその長さと特異点付近
   の平均傾斜とから図形の幾何学的形状の特徴を計
   測するとともに、交点部の面積から交点部の黒丸
   の有無を判定することによりシンボルと線分との
   区別とシンボル形状の大分類を行う特異点抽出手
   段と、 該特異点抽出手段によつて見出されたシンボル
   について輪郭線上における特異点の系列の情報と
   輪郭線上における特徴点間の距離の系列の情報と
   を予め定められたテンプレートと比較することに
   よつてシンボルを識別して抽出するシンボル抽出
   手段と を具えてなることを特徴とする線図形認識システ
   ム。