JP2018206250A - ラスタ形式図面の構造化システム及びその構造化方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ラスタ形式図面を自動で構造化できること。
【解決手段】ラスタ形式図面１をベクタ形式図面に変換して構造化するラスタ形式図面の構造化システム１０であって、ラスタ形式図面をベクタ形式図面にベクタ変換するベクタ変換機能部１２と、ベクタ形式図面中の構造要素を構造化する際のルールを規定した構造化ルール定義ＤＢ１５と、構造化ルール定義ＤＢを参照して、ベクタ形式図面中の構造要素に属性情報及び接続情報を付与して構造要素を構造化する構造化機能部１８と、を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、ラスタ形式図面を構造化して構造化図面を出力するラスタ形式図面の構造化システム及びその構造化方法に関する。

工場や発電所等のプラントには、配電システムや運転機器、監視機器などのプラントの系統、システムまたは回路等に関する膨大な数の図面がある。これらの図面の多くは、紙、あるいは紙をスキャナで読み取って電子ファイルとして管理されている。これらの紙またはスキャナで読み取られた電子ファイルは、本明細書では構造化されていないデータと呼ぶ。構造化されていないデータは、図面中に描かれた記号や配線、部品等のつながりや関係性が、最終的に生成されるデータに比べて不明瞭なデータを指す。

元々これらのプラントに関する図面は、コンピュータ上でＣＡＤソフト等を用いて作図されている場合が多いが、紙図面のみで納品されている場合や、ＣＡＤの作図データが消失している場合がある。このようにＣＡＤの作図データが存在しない場合、配電システムや機器の更新に伴い図面を改訂するためには、紙図面等を見ながらＣＡＤソフトで再度作図したり、あるいはスキャナで読み取って作成された電子ファイル（例えばＴＩＦやＰＤＦ）がラスタ形式（すなわち各ピクセルを構成するドットの集合体）の図面であるため、専用のラスタ画像編集ソフトを用いて図面の一部を編集したりする手法がある。

前者の、人手で一からＣＡＤデータを作り直す手法の場合、膨大な量のプラント図面に対応するためには多大なコストと時間を要する。なお、ＣＡＤソフトを用いる際には、機器や配線の接続情報及び属性情報を付与しながら作図することが多いため、ＣＡＤソフトの作図データは構造化されたデータであることが多い。

後者の、専用のラスタ画像編集ソフトを用いて画像を編集する手法では、図面上で変更したいところのみを編集すればよい。ただし、この手法の場合、編集前後のファイルは、図面中に描写されている機器や配線等に属性情報及び接続情報を有しているわけではない。手動もしくは半自動で１つ１つ属性情報等を付与していくことは可能であるが、この場合にはＣＡＤを作成するのと同様に時間とコストを要する。更に、この手法の場合、図面上に描かれた回路や系統が属性情報及び接続情報を有しているわけではないため、この手法を用いて生成した電子ファイルを、回路や系統を探索するようなシミュレーションに適用することはできない。

電子ファイルが機器や配線の属性情報及び接続情報を有していると、例えばプラントでのアイソレーション作業を計画するシステムの構築が可能になる。アイソレーション作業は、工事や保守、点検、修理を行なう場合、作業員の安全を確保し且つ他の機器や他系統への影響を最小限に抑えるために、対象となる配電システムや機器を、プラントの系統やシステムから電気的に隔離し停止（停電）させる作業のことをいう。

特開２００５−４７２６号公報

上述の背景技術では、紙図面、もしくは紙図面をスキャンしてＴＩＦやＰＤＦなどのラスタ形式の電子ファイルにしたものを編集し、追記し、属性情報及び接続情報を付与して、回路や系統のシミュレーション等に活用するためには、膨大な量の図面を１枚１枚手動でＣＡＤを用いて作図したり、属性情報等を手動または半自動で付与したりする必要がある。これらには多大な時間とコストが必要になり、プラントが有する膨大な量の図面の全てに対応することができない。

本発明の実施形態は、上述の事情を考慮してなされたものであり、ラスタ形式図面を自動で構造化できるラスタ形式図面の構造化システム及びその構造化方法を提供することを目的とする。

本発明の実施形態におけるラスタ形式図面の構造化システムは、ラスタ形式図面をベクタ形式図面に変換して構造化するラスタ形式図面の構造化システムであって、前記ラスタ形式図面を前記ベクタ形式図面にベクタ変換するベクタ変換機能部と、前記ベクタ形式図面中の構造要素を構造化する際のルールを規定した構造化ルール定義データベースと、前記構造化ルール定義データベースを参照して、前記ベクタ形式図面中の前記構造要素に属性情報及び接続情報を付与して前記構造要素を構造化する構造化機能部と、を有することを特徴とするものである。

本発明の実施形態におけるラスタ形式図面の構造化方法は、ラスタ形式図面をベクタ形式図面に変換して構造化するラスタ形式図面の構造化方法であって、前記ベクタ形式図面中の配線や回路要素、表等の構造要素を構造化する際のルールを規定した構造化ルール定義データベースを用意し、前記ラスタ形式図面を前記ベクタ形式図面にベクタ変換し、前記構造化ルール定義データベースを参照して、前記ベクタ形式図面中の前記構造要素に属性情報及び接続情報を付与して前記構造要素を構造化することを特徴とするものである。

本発明の実施形態によれば、ラスタ形式図面を自動で構造化できる。

本発明の一実施形態に係るラスタ形式図面の構造化システムを示すブロック図。 図１の構造化機能部が実行する各種機能をデータベースと共に示すブロック図。 ベクタ形式図面の一例を示す説明図。 図１の構造化システムが構造化図面を出力する手順を示すメインフローチャート。 図４のメインフローチャートから派生した第１サブフローチャート。 図４のメインフローチャートから派生した第２サブフローチャート。 図４のメインフローチャートから派生した第３サブフローチャート。

以下、本発明を実施するための形態を、図面に基づき説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るラスタ形式図面の構造化システムを示すブロック図である。また、図２は、図１の構造化機能部が実行する各種機能をデータベースと共に示すブロック図である。図１に示すラスタ形式図面の構造化システム１０は、例えばプラントに関するラスタ形式図面１を入力し、このラスタ形式図面１をベクタ形式図面に変換してから構造化して構造化図面２を出力するものである。

ここで、プラントに関する図面としては、プラントの建屋、配置図、Ｐ＆ＩＤ（配管計装図）、ＥＣＷＤ（展開接続図）、ＩＢＤ（インターロックブロック図）、単結線図、ソフトロジック図などがある。また、ラスタ形式図面とは、図面に描かれた配線や回路要素、表、文字等が全てドット（ピクセル）の集合体である図面であり、紙図面、またはこの紙図面をスキャナで読み取ったＴＩＦやＰＤＦなどの電子ファイル図面である。従って、このラスタ形式図面は、図面上の配線や回路要素等に属性情報及び接続情報が付与されていないので、構造化されていない図面である。

構造化図面（つまり構造化された図面）２とは、図面上の少なくとも、文字及び英数字以外の配線や回路要素、表などの構造要素がベクタ形式の画像であり、この構造要素に文字及び英数字が文字情報として関連づけて定義され、更に構造要素に属性情報及び接続情報が付与された図面である。ここで、接続情報は、配線情報や配管情報などである。なお、ベクタ形式図面または画像とは、線分の始点及び終点の座標と、線分を表す関数などによって構成された図面または画像である。

例えば、図３に示すベクタ形式図面において、回路要素の属性情報としては、符号３がａ接点のリレーであり、このリレーが端子４及び５を有する等である。この回路要素（リレー）の接続情報としては、端子４が配線６に、端子５が配線７にそれぞれ接続されている等である。また、図３で符号８も配線を示し、符号９が盤枠を示す。

ところで、図１に示す構造化システム１０は、ノイズ除去・修正機能部１１、ベクタ変換機能部１２、文字・英数字認識機能部１３、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４、構造化ルール定義ＤＢ（ＤＢはデータベースの略称である。以下同様）１５、回路要素・属性ＤＢ１６、データ構造定義ＤＢ１７、構造化機能部１８及び構造化チェック・修正機能部１９を有して構成される。更に、構造化システム１０は、誤変換・誤認識データ蓄積部２０、最適変換・認識学習部２１、構造化データ蓄積部２２及び最適構造化学習部２３を有する。この構造化システム１０は、パーソナルコンピュータやサーバなどに実装されてもよく、あるいはクラウドサーバに保存されてもよい。

ノイズ除去・修正機能部１１は、ラスタ形式図面１中の斑点や汚れ、歪み、欠けなどのノイズを除去し修正する。このノイズ除去・修正機能部１１によるノイズの除去及び修正は、予め設定された設定値に基づいて例えば画像処理により実施される。

ベクタ変換機能部１２は、ラスタ形式図面１をベクタ形式図面にベクタ変換する。このベクタ変換機能部１２は、ラスタ形式図面１中の文字及び英数字も含めて、ラスタ形式図面１をベクタ形式図面にベクタ変換し、このベクタ形式図面中の文字及び英数字を文字・英数字認識機能部１３が認識してもよい。あるいは、ベクタ変換機能部１２は、ラスタ形式図面１をベクタ変換する前に、文字及び英数字について事前に設定された条件に適合するラスタ形式図面１中の画像を予め抽出し、またはベクタ変換対象外に指定し、ラスタ形式図面１中の文字及び英数字以外をベクタ変換してもよい。上記設定条件としては、例えばラスタ形式図面１中の１０ピクセル以内の画像は文字及び英数字とみなす等である。また、ラスタ形式図面１中の文字及び英数字以外をベクタ変換したものをベクタ形式画像と称する。

文字・英数字認識機能部１３は、ラスタ形式図面１またはベクタ形式図面から文字及び英数字を認識するものである。即ち、文字・英数字認識機能部１３は、ラスタ形式図面１中の文字及び英数字を認識するほか、ベクタ変換機能部１２によりベクタ変換されたベクタ形式図面中の文字及び英数字を認識する。なお、各実施形態において、文字・英数字認識機能部１３を設けない形態とすることも可能である。

誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、ベクタ変換機能部１２にてベクタ変換されたベクタ形式図面に誤変換があるか否かを確認し、誤変換があった場合にその誤変換箇所を修正する。誤変換としては、例えばベクタ形式図面中の配線が未接続であったり、ベクタ形式図面中の回路要素の円形状が多角形状になっているなどの事象である。更に、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、文字・英数字認識機能部１３にて認識された文字及び英数字に誤認識があるか否かを確認し、誤認識があった場合には修正する。なお、各実施形態において、文字・英数字認識機能部１３が設けられない場合、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、文字・英数字認識機能部１３にて認識された文字及び英数字の誤認識があるか否かを確認する機能は有さず、ベクタ形式図面に誤変換があるか否かを確認する機能のみを有する誤変換チェック・修正機能部として構成される。

構造化ルール定義ＤＢ１５は、ベクタ形式図面中の構造要素（例えば配線、図枠、盤枠、回路要素、表構造、操作スイッチ展開図、渡り線など）を構造化する際のルールを規定したデータベースであり、その構造要素の特徴が規定され登録されている。例えば、ベクタ形式図面において、配線の特徴は所定長さ以上の実線であり（図３の符号６、７、８参照）、盤枠の特徴は２点鎖線であり（図３の符号９参照）、回路要素の例えばリレーの特徴は、リレーを表す特定の文字（図３の「４９Ｘ」、「３０Ｘ」、「５２Ｘ」参照）と、その文字近傍の形状（図３の円及び所定長さ未満の実線参照）である。

回路要素・属性ＤＢ１６は、構造化ルール定義ＤＢ１５の一部であり、特に回路要素について規定したデータベースである。つまり、この回路要素・属性ＤＢ１６には、ベクタ形式図面上における回路要素の特徴（文字及び形状）と、その回路要素の属性情報及び接続情報とが関連づけて登録されている。なお、回路要素・属性ＤＢ１６を構造化ルール定義ＤＢ１５とは別に設ける構成としても構わない。

データ構造定義ＤＢ１７は、構造化された構造要素のデータを分類して記録する際に基準となるデータ構造の階層（レイヤー）を規定したデータベースである。例えば構造化された配線のデータ、回路要素のデータ（その回路要素の属性情報及び接続情報を含む）は、データ構造定義ＤＢ１７のデータ構造の階層に基づいて、図示しない記録媒体に階層構造で分類して記録される。

構造化機能部１８は、構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）を参照して、ベクタ変換機能部１２にてベクタ変換されたベクタ形式図面中の配線、回路要素などの構造要素に、文字・英数字認識機能部１３にて認識された文字及び英数字を関連づけ、更に属性情報及び接続情報を付与して構造要素を構造化する。更に、この構造化機能部１８は、構造化された構造要素のデータをデータ構造定義ＤＢ１７のデータ構造の階層に基づいて、図示しない記録媒体に分類して記録する。この構造化機能部１８は、図２に示すように、配線抽出機能、図枠・盤枠抽出機能、回路要素抽出機能、表構造抽出機能、操作スイッチ展開図抽出機能、渡り線抽出機能、及び図面名称・系統番号・分冊番号抽出機能を有する。

構造化機能部１８の配線抽出機能は次の通りである。まず、構造化機能部１８は、ベクタ形式図面において、所定長さ以上の実線を探索して抽出する。次に、構造化機能部１８は、この抽出した実線が構造化ルール定義ＤＢ１５に登録された配線の特徴（実線）と一致したときに、この抽出した実線を構造化ルール定義ＤＢ１５に登録した配線であると定義して構造化する。その後、構造化機能部１８は、その構造化した配線のデータを、データ構造定義ＤＢ１７で定義されたデータ構造の階層に基づいて、記録媒体に分類して記録し、その配線に識別番号（線番号）を付する。

構造化機能部１８の図枠・盤枠抽出機能は次の通りである。まず、構造化機能部１８は、ベクタ形式図面において２点鎖線を探索して抽出する。次に、構造化機能部１８は、この抽出した２点鎖線が構造化ルール定義ＤＢ１５に登録された盤枠の特徴（２点鎖線）と一致したときに、この抽出した２点鎖線を構造化ルール定義ＤＢ１５に登録した盤枠であると定義して構造化する。その後、構造化機能部１８は、その構造化した盤枠のデータを、データ構造定義ＤＢ１７で定義されたデータ構造の階層に基づいて、記録媒体に分類して記録し、必要な場合にその盤枠に識別番号（線番号）を付する。構造化機能部１８は、図枠についても盤枠と同様に構造化して、そのデータを記録し、必要な場合に識別番号を付する。

構造化機能部１８の回路要素抽出機能は次の通りである。まず、構造化機能部１８は、ベクタ形式図面において特定の回路要素を表す文字及び英数字の近傍の形状を探索し抽出する。次に、構造化機能部１８は、抽出した回路要素の形状が、回路要素・属性ＤＢ１６に登録された回路要素の形状と一致したときに、この抽出した形状の回路要素を、回路要素・属性ＤＢ１６に登録された回路要素と置き換えて構造化する。その後、構造化機能部１８は、この構造化した回路要素の属性情報及び接続情報を、データ構造定義ＤＢ１７で定義されたデータ構造の階層に基づいて記録媒体に分類して記録し、その回路要素に識別番号を付する。

構造化機能部１８の表構造抽出機能、操作スイッチ展開図抽出機能、渡り線抽出機能、及び図面名称・系統番号・分冊番号抽出機能についても、前述の配線抽出機能と同様に実施される。つまり、構造化機能部１８は、ベクタ形式図面上において抽出した表構造、渡り線等の特徴が構造化ルール定義ＤＢ１５に登録された表構造、渡り線等の特徴と一致したときに、ベクタ形式図面上の表構造、渡り線等を、構造化ルール定義ＤＢ１５に登録された表構造、渡り線等であると定義して構造化する。そして、構造化機能部１８は、この構造化した表構造、渡り線等のデータをデータ構造定義ＤＢ１７のデータ構造の階層を基準に分類して記録し、必要な場合に表構造、渡り線に識別番号を付する。

図１に示す構造化チェック・修正機能部１９は、構造化機能部１８が構造化した構造化結果（即ち構造化図面２）に対して、構造化ルール定義ＤＢ１５に基づいた構造化が行われていない箇所を不適切構造化（即ち不適切な構造化結果）と認識し、この認識した不適切構造化に係る箇所(即ち不適切な構造化結果)を修正する。ここで、不適切構造化に係る箇所(即ち不適切な構造化結果)は、例えば配線が未結線である、属性情報が必要な構造要素に属性情報が付与されていない、配線や回路要素等のように識別番号が必要な構造要素に識別番号が付与されていない等である。この構造化チェック・修正機能部１９において修正が不要であると判定されたものは、構造化システム１０から構造化図面２として出力される。

誤変換・誤認識データ蓄積部２０には、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４がベクタ変換機能部１２によるベクタ変換について誤変換と判定して修正した誤変換に関して、ベクタ変換前のラスタ形式図面と、ベクタ変換機能部１２により誤変換された結果(即ち誤変換)と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された変換結果と、ベクタ変換機能部１２が誤変換した際の変換設定値とが入力されて蓄積される。

更に、この誤変換・誤認識データ蓄積部２０には、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が文字・英数字認識機能部１３による文字及び英数字の認識について誤認識と判定して修正した誤認識に関して、認識前のラスタ形式図面と、文字・英数字認識機能部１３により誤認識された結果(即ち誤認識)と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された認識結果と、文字・英数字認識機能部１３が誤認識した際の認識設定値とが入力されて蓄積される。

最適変換・認識学習部２１は、誤変換・誤認識データ蓄積部２０に蓄積されたベクタ変換機能部１２の誤変換に関する情報（ベクタ変換前のラスタ形式図面と、ベクタ変換機能部１２により誤変換された結果と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された変換結果と、ベクタ変換機能部１２が誤変換した際の変換設定値）を入力する。そして、最適変換・認識学習部２１は、誤変換・誤認識データ蓄積部２０から入力されたベクタ変換機能部１２の誤変換に関する情報をもとに、ベクタ変換機能部１２での誤変換の発生率を低減させる最適な変換設定値を演算して学習し、誤変換設定値を調整する。誤変換のデータが多数ある場合には、最適変換・認識学習部２１は、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を使用してもよい。最適変換・認識学習部２１は、更に、演算した最適な変換設定値をベクタ変換機能部１２にフィードバックして、このベクタ変換機能部１２におけるベクタ変換の変換設定値を更新させる。

また、最適変換・認識学習部２１は、誤変換・誤認識データ蓄積部２０に蓄積された文字・英数字認識機能部１３の誤認識に関する情報（誤認識前のラスタ形式図面と、文字・英数字認識機能部１３により誤認識された結果と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された認識結果と、文字・英数字認識機能部１３が誤認識した際の認識設定値）を入力する。そして、最適変換・認識学習部２１は、誤変換・誤認識データ蓄積部２０から入力された文字・英数字認識機能部１３の誤認識に関する情報をもとに、文字・英数字認識機能部１３での誤認識の発生率を低減させる最適な認識設定値を演算して学習し、誤認識設定値を調整する。誤認識のデータが多数ある場合には、最適変換・認識学習部２１は、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を使用してもよい。最適変換・認識学習部２１は、更に、演算した最適な認識設定値を文字・英数字認識機能部１３にフィードバックして、この文字・英数字認識機能部１３における文字及び英数字の認識設定値を更新させる。

構造化データ蓄積部２２には、構造化チェック・修正機能部１９が修正した箇所に係る不適切構造化(即ち、構造化チェック・修正機能部１９が修正した構造化機能部１８による構造化結果)に関して、構造化前のベクタ形式画像並びに文字及び英数字と、構造化機能部１８により出力された修正が必要になった不適切構造化（即ち、修正が必要な構造化結果）と、構造化チェック・修正機能部１９により修正された結果と、不適切構造化（即ち修正が必要な構造化結果）を出力した際の構造化機能部１８の構造化設定値（構造化のルール）と、が入力されて蓄積される。

最適構造化学習部２３は、構造化データ蓄積部２２に蓄積された情報（構造化前のベクタ形式画像並びに文字及び英数字と、構造化機能部１８により出力された修正が必要な構造化結果と、構造化チェック・修正機能部１９により修正された結果と、修正が必要な構造化結果を出力した際の構造化機能部１８の構造化設定値）を入力する。そして、最適構造化学習部２３は、構造化データ蓄積部２２から入力された情報をもとに、構造化機能部１８による修正が必要な構造化結果の発生数を低減させる最適な構造化設定値を演算して学習して、構造化設定値を再設定する。更に、最適構造化学習部２３は、演算した最適な構造化設定値を構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）にフィードバックして、この構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）の構造化設定値（構造化のルール）を更新させる。

次に、上述のように構成された構造化システム１０の作用を、図４〜図７に基づいて説明する。
構造化システム１０は、ラスタ形式図面１を入力する（Ｓ１）。この入力されたがラスタ形式図面１に斑点や汚れ等のノイズがあるときには、ノイズ除去・修正機能部１１がこのノイズを修正する。

次に、ベクタ変換機能部１２がラスタ形式図面１をベクタ形式図面にベクタ変換し（Ｓ２）、文字・英数字認識機能部１３がラスタ形式図面１、またはベクタ変換機能部１２により変換されたベクタ形式図面中の文字及び英数字を認識する（Ｓ３）。

次に、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が、ベクタ変換機能部１２によりベクタ変換されたベクタ形式図面に誤変換があるか否かを判定する（Ｓ４）。更に、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が、文字・英数字認識機能部１３により認識された文字及び英数字に誤認識があるか否かを判定する（Ｓ５）。

ベクタ変換に誤変換がなく、文字及び英数字の認識に誤認識がないと誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が判定した場合には（Ｓ６）、構造化機能部１８は、ベクタ変換機能部１２により変換されたベクタ形式図面と、文字・英数字認識機能部１３により認識された文字及び英数字とを入力する（Ｓ７）。

構造化機能部１８は、次に、構造化対象のベクタ形式図面のデータ構造に関する情報を、データ構造定義ＤＢ１７から呼び出して入力する（Ｓ８）。また、構造化機能部１８は、構造化する際のルールに関する情報を、構造化ルール定義ＤＢ１５から呼び出して入力する（Ｓ９）。更に、構造化機能部１８は、ベクタ形式図面中の回路要素に関する情報を、回路要素・属性ＤＢ１６から呼び出して入力する（Ｓ１０）。

構造化機能部１８は、ベクタ変換機能部１２による変換結果（ベクタ形式図面）と、文字・英数字認識機能部１３による文字及び英数字の認識結果とから、構造化ルール定義ＤＢ１５及び回路要素・属性ＤＢ１６を参照して、ベクタ形式図面中の構造要素を構造化する（Ｓ１１）。更に、構造化機能部１８は、この構造化された構造要素のデータを、データ構造定義ＤＢ１７のデータ構造の階層に基づいて分類して記録する。

この構造化機能部１８が構造化した構造化結果（構造化図面２）について修正が必要か否かを、構造化チェック・修正機能部１９が確認する（Ｓ１２）。この構造化チェック・修正機能部１９は、構造化結果に修正が必要ないと判定したときに（Ｓ１３）、構造化図面２を構造化システム１０から出力させる（Ｓ１４）。

ステップＳ６において、ベクタ変換機能部１２によるベクタ変換に誤変換が存在すると誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が判定したときには、図５に示すように、この誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、上記誤変換を修正し（Ｓ２１）、その修正したベクタ形式図面を構造化機能部１８に出力する（Ｓ２２）。

更に、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、ベクタ変換前のラスタ形式図面と、ベクタ変換機能部１２により誤変換された結果と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された変換結果と、ベクタ変換機能部１２が誤変換した際の変換設定値とを、誤変換・誤認識データ蓄積部２０に出力して蓄積させる（Ｓ２３）。

ステップＳ２３にて誤変換・誤認識データ蓄積部２０に蓄積された情報をもとに、最適変換・認識学習部２１は、ベクタ変換機能部１２での誤変換の発生数を低減させる最適な変換設定値を演算する（Ｓ２４）。そして、この最適変換・認識学習部２１は、上記最適な変換設定値をベクタ変換機能部１２にフィードバックして、このベクタ変換機能部１２の変換設定値を更新させる（Ｓ２５）。

また、図１のステップＳ６において、文字・英数字認識機能部１３による文字及び英数字の認識に誤認識があると誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４が判定したときには、図６に示すように、この誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、上記誤認識を修正し（Ｓ３１）、その修正した文字及び英数字を構造化機能部１８に出力する（Ｓ３２）。

更に、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４は、認識前のラスタ形式図面と、文字・英数字認識機能部１３により誤認識された結果と、誤変換・誤認識チェック・修正機能部１４により修正された認識結果と、文字・英数字認識機能部１３が誤認識した際の認識設定値とを、誤変換・誤認識データ蓄積部２０に出力して蓄積させる（Ｓ３３）。

ステップＳ３３にて誤変換・誤認識データ蓄積部２０に蓄積された情報をもとに、最適変換・認識学習部２１は、文字・英数字認識機能部１３での誤認識の発生率を低減させる最適な認識設定値を演算する（Ｓ３４）。そして、この最適変換・認識学習部２１は、上記最適な認識設定値を文字・英数字認識機能部１３にフィードバックして、この文字・英数字認識機能部１３の認識設定値を更新させる（Ｓ３５）。

図１のステップＳ１３において、構造化機能部１８による構造化結果(構造化図面２)に修正が必要であると構造化チェック・修正機能部１９が判定したときには、図７に示すように、この構造化チェック・修正機能部１９は、上述の修正が必要な構造化結果を修正し（Ｓ４１）、その修正した構造化結果、即ち構造化図面２を構造化システム１０から出力させる（Ｓ４２）。

更に、構造化チェック・修正機能部１９は、構造化前のベクタ形式画像並びに文字及び英数字と、修正が必要な構造化結果と、構造化チェック・修正機能部１９により修正された結果と、修正が必要な構造化結果を出力した際の構造化機能部１８の構造化設定値（構造化ルール）とを、構造化データ蓄積部２２に出力して蓄積させる（Ｓ４３）。

ステップＳ４３にて構造化データ蓄積部２２に蓄積された情報をもとに、最適構造化学習部２３は、構造化機能部１８による修正が必要な構造化の発生数を低減させる最適な構造化設定値を演算する（Ｓ４４）。そして、最適構造化学習部２３は、上記最適な構造化設定値を構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）にフィードバックして、この構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）の構造化設定値（構造化のルール）を更新させる（Ｓ４５）。

以上のように構成されたことから、本実施形態によれば次の効果を奏する。
構造化システム１０にラスタ形式図面１が入力されると、ベクタ変換機能部１２が、ラスタ形式図面１をベクタ形式図面にベクタ変換し、文字・英数字機能部１３が、ラスタ形式図面１またはベクタ形式図面から文字及び英数字を認識する。そして、構造化機能部１８は、構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）を参照して、ベクタ変換機能部１２にてベクタ変換されたベクタ形式図面中の構造化要素に、文字・英数字認識機能部１３にて認識された文字及び英数字を関連づけ、更に属性情報及び接続情報を付与して構造要素を構造化する。更に、構造化機能部１８は、この構造化された構造要素のデータを、データ構造定義ＤＢ１７のデータ構造の階層に基づいて分類して記録させる。従って、ベクタ変換機能部１２、文字・英数字認識機能部１３、構造化ルール定義ＤＢ１５（回路要素・属性ＤＢ１６を含む）、データ構造定義ＤＢ１７及び構造化機能部１８によって、ラスタ形式図面１をベクタ形式図面に変換して自動で構造化できる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができ、また、それらの置き換えや変更は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、本実施形態では、ラスタ形式図面１がプラントに関連したラスタ形式図面の場合を述べたが、このラスタ形式図面１は、車両や船舶、航空機などの装置等に関するラスタ形式図面であってもよい。

１…ラスタ形式図面、２…構造化図面、１０…構造化システム、１１…ノイズ除去・修正機能部、１２…ベクタ変換機能部、１３…文字・英数字認識機能部、１４…誤変換・誤認識チェック・修正機能部、１５…構造化ルール定義ＤＢ、１６…回路要素・属性ＤＢ、１７…データ構造定義ＤＢ、１８…構造化機能部、１９…構造化チェック・修正機能部、２０…誤変換・誤認識データ蓄積部、２１…最適変換・認識学習部、２２…構造化データ蓄積部、２３…最適構造化学習部。

Claims (12)

1. ラスタ形式図面をベクタ形式図面に変換して構造化するラスタ形式図面の構造化システムであって、
   前記ラスタ形式図面を前記ベクタ形式図面にベクタ変換するベクタ変換機能部と、
   前記ベクタ形式図面中の構造要素を構造化する際のルールを規定した構造化ルール定義データベースと、
   前記構造化ルール定義データベースを参照して、前記ベクタ形式図面中の前記構造要素に属性情報及び接続情報を付与して前記構造要素を構造化する構造化機能部と、を有することを特徴とするラスタ形式図面の構造化システム。
2. 構造化された前記構造要素のデータを記録する際に基準となるデータ構造の階層を規定したデータ構造定義データベースをさらに備え、
   前記構造化機能部は、構造化された前記構造要素のデータを前記データ構造定義データベースに基づいて分類して記録するよう構成されたことを特徴とする請求項１に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
3. 前記構造化ルール定義データベースは、ベクタ形式図面上における回路要素の特徴である形状、並びに前記回路要素の属性情報及び接続情報を関連づけて登録した回路要素・属性データベースを備え、
   前記構造化機能部は、前記ベクタ形式図面から特定の回路要素を表す形状を抽出し、この抽出した回路要素の形状が前記回路要素・属性データベースに登録された回路要素の形状と一致したときに、抽出した形状の前記回路要素を前記回路要素・属性データベースに登録された回路要素に置き換えて構造化するよう構成されたことを特徴とする請求項１または２に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
4. 前記ベクタ変換機能部にてベクタ変換されたベクタ形式図面に誤変換があるか否かを確認し、誤変換があった場合には修正する誤変換チェック・修正機能部を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
5. 前記誤変換チェック・修正機能部が修正した誤変換に関し、当該誤変換と、ベクタ変換機能部での当該誤変換の際の変換設定値と、修正された変換結果と、を蓄積する誤変換データ蓄積部を有し、
   前記誤変換データ蓄積部に蓄積された情報をもとに、前記変換設定値を調整する最適変換学習部を有することを特徴とする請求項４に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
6. 前記ラスタ形式図面または前記ベクタ形式図面から文字及び英数字を認識する文字・英数字認識機能部をさらに備え、
   前記構造化機能部は、前記ベクタ形式図面中の前記構造要素に前記文字及び英数字を関連づけるよう構成されたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
7. 前記ベクタ変換機能部にてベクタ変換されたベクタ形式図面と、前記文字・英数字認識機能部にて認識された文字及び英数字とのそれぞれに誤変換、誤認識があるか否かを確認し、誤変換、誤認識があった場合には修正する誤変換・誤認識チェック・修正機能部を有することを特徴とする請求項６に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
8. 前記誤変換・誤認識チェック・修正機能部が修正した前記誤変換または前記誤認識に関し、当該誤変換または誤認識と、ベクタ変換機能部での当該誤変換の際の変換設定値または文字・英数字認識機能部での当該誤認識の際の認識設定値と、修正された変換結果または認識結果と、を蓄積する誤変換・誤認識データ蓄積部を有し、
   前記誤変換・誤認識データ蓄積部に蓄積された情報をもとに、前記変換設定値または前記認識設定値を調整する最適変換・認識学習部を有することを特徴とする請求項７に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
9. 前記ラスタ形式図面中のノイズを除去し修正するノイズ除去・修正機能部を有することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
10. 前記構造化機能部が構造化した構造化結果に対し、構造化ルール定義データベースに基づいた構造化が行なわれていない箇所を不適切構造化として認識し、認識した不適切構造化にかかる前記箇所を修正する構造化チェック・修正機能部を有することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
11. 前記構造化チェック・修正機能部が修正した前記箇所にかかる前記不適切構造化に関し、修正が必要となった前記不適切構造化と、当該不適切構造化を出力した構造化機能部での構造化設定値と、を蓄積する構造化データ蓄積部を有し、
    更に、前記構造化データ蓄積部に蓄積された情報をもとに、前記構造化設定値を再設定する最適構造化学習部を有することを特徴とする請求項１０に記載のラスタ形式図面の構造化システム。
12. ラスタ形式図面をベクタ形式図面に変換して構造化するラスタ形式図面の構造化方法であって、
    前記ベクタ形式図面中の配線や回路要素、表等の構造要素を構造化する際のルールを規定した構造化ルール定義データベースを用意し、
    前記ラスタ形式図面を前記ベクタ形式図面にベクタ変換し、
    前記構造化ルール定義データベースを参照して、前記ベクタ形式図面中の前記構造要素に属性情報及び接続情報を付与して前記構造要素を構造化することを特徴とするラスタ形式図面の構造化方法。

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