JP2508975B2 - 電子黒板 - Google Patents

電子黒板

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JP2508975B2
JP2508975B2 JP5172110A JP17211093A JP2508975B2 JP 2508975 B2 JP2508975 B2 JP 2508975B2 JP 5172110 A JP5172110 A JP 5172110A JP 17211093 A JP17211093 A JP 17211093A JP 2508975 B2 JP2508975 B2 JP 2508975B2
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有三 安田
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Nippon Electric Co Ltd
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、スクリーン上に描かれ
た手書き入力の文字や図形を画像データとしてスキャナ
により取り込みその画像データをビットマップメモリに
記憶する電子黒板に関する。
【0002】
【従来の技術】従来、この種の電子黒板は、スクリーン
上に描かれた手書き入力の文字や図形をスキャナ(CC
D(Charge Coupled Device)ス
キャナ等)により画像データ(イメージデータ)として
取り込み、その画像データをビットマップメモリに記憶
し、その画像データに基づく文字や図形の出力(印字出
力やスクリーン上への再描画)を行っていた。すなわ
ち、従来の電子黒板では、スクリーン上に描かれた手書
き入力の文字や図形がそのままの状態で出力されてい
た。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の電子黒
板では、スクリーン上に描かれた手書き入力の文字や図
形がそのままの状態で出力されているので、スクリーン
上の文字や図形に基づいてアイデアをまとめたり整理し
たりするためには(例えば、KJ法を実践するために
は)、出力された内容を人間(電子黒板の利用者)が描
き直さなければならない(当該人間にとって余分な労力
が必要になる)という欠点があった。
【0004】本発明の目的は、上述の点に鑑み、電子黒
板のスクリーン上に手書き入力された文字列を自動的に
分類・整理して出力することができ、アイデアをまとめ
たり整理したりする際の人間の労力の削減を可能にする
電子黒板を提供することにある。アイデアをまとめるこ
とや整理することを支援するプロセッサを「アイデアプ
ロセッサ」というが、その意味では本発明の電子黒板は
「アイデアプロセッサ付き電子黒板」といえる。
【0005】なお、手書き入力された文字を清書して出
力する電子黒板の技術は従来から公表されている(「特
開平2−75014号(電子黒板)」および「特開平2
−194420号(電子黒板)」等)。しかし、これら
の技術は、「文字の清書」を目的としているものであ
り、本発明とは着眼点を異にしている。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明の電子黒板は、ス
クリーン上に描かれた手書き入力の文字や図形を画像デ
ータとしてスキャナにより取り込みその画像データをビ
ットマップメモリに記憶する電子黒板において、ビット
マップメモリ上の画像データ群の中から文字を示す画像
データを認識しその画像データを文字コードデータに変
換する文字認識手段と、この文字認識手段によって文字
として認識されなかった画像データを図形を示す画像デ
ータとして認識しその画像データを図形ベクトルデータ
に変換する図形ベクトルデータ変換手段と、この図形ベ
クトルデータ変換手段によって生成された図形ベクトル
データ群の中から処理対象文字列特定図形を示す図形ベ
クトルデータを認識しその図形ベクトルデータによって
特定される処理対象文字列を示す文字コードデータを抽
出する文字列抽出手段と、小サークルに囲まれた文字列
を表題としてその表題に基づいて前記文字列抽出手段に
よって抽出された文字コードデータ群の分類・整理を行
い当該分類・整理に基づいてビットマップメモリ上の画
像データ群の再配置を行うフォーマット手段と、このフ
ォーマット手段によって再配置された画像データ群に基
づく文字や図形の出力を行う電子黒板出力手段とを有す
る。
【0007】
【0008】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して詳細に
説明する。
【0009】図1は、本発明の電子黒板の一実施例の構
成を示すブロック図である。
【0010】本実施例の電子黒板は、電子黒板全体の制
御を行う中央制御装置1−1と、スクリーン上に描かれ
た手書き入力の文字や図形を画像データとして取り込む
CCDスキャナ装置1−2と、OCR(Optical
Character Recognition。光学
的文字認識)装置1−3と、図形ベクトルデータ変換装
置1−4と、文字列抽出装置1−5と、フォーマッタ1
−6と、電子黒板出力装置1−7と、ビットマップメモ
リ1−8とを含んで構成されている。ここで、OCR装
置1−3の機能と中央制御装置1−1の制御とによって
「文字認識手段」が実現され、図形ベクトルデータ変換
装置1−4の機能と中央制御装置1−1の制御とによっ
て「図形ベクトルデータ変換手段」が実現され、文字列
抽出装置1−5の機能と中央制御装置1−1の制御とに
よって「文字列抽出手段」が実現され、フォーマッタ1
−6の機能と中央制御装置1−1の制御とによって「フ
ォーマット手段」が実現され、電子黒板出力装置1−7
の機能と中央制御装置1−1の制御とによって「電子黒
板出力手段」が実現されている。
【0011】図2は、本実施例の電子黒板の処理を示す
流れ図である。この処理は、画像データ取り込みステッ
プ2−1と、ビットマップメモリ展開ステップ2−2
と、手書き文字コード変換ステップ2−3と、図形ベク
トルデータ変換ステップ2−4と、処理対象文字列抽出
ステップ2−5と、処理対象文字列分類・整理ステップ
2−6と、ビットマップメモリ再配置ステップ2−7
と、再配置後出力ステップ2−8とからなる。
【0012】図3は、本実施例の電子黒板の具体的な動
作を説明するための図である。
【0013】次に、図1に示すように構成された本実施
例の電子黒板の動作を、図2に示す処理アルゴリズムに
基づいて説明する。なお、以下の説明においては、中央
制御装置1−1による制御については言及しないが、各
装置等の処理は中央制御装置1−1による制御の下で行
われる。
【0014】CCDスキャナ1−2は、スクリーン上に
描かれた手書き入力による文字や図形を画像データとし
て取り込み(ステップ2−1)、ビットマップメモリ1
−8上にその画像データを展開する(ステップ2−
2)。
【0015】OCR装置1−3は、ビットマップメモリ
1−8上の画像データ群の中から文字(手書き文字)を
示す画像データを認識し、その画像データ(文字を示す
画像データ)を文字コードデータに変換する(ステップ
2−3)。
【0016】図形ベクトルデータ変換装置1−4は、ス
テップ2−3で文字として認識されなかった画像データ
を図形を示す画像データとして認識し、その画像データ
(図形を示す画像データ)を図形ベクトルデータに変換
する(ステップ2−4)。
【0017】文字列抽出装置1−5は、処理対象文字列
(後述する分類・整理の対象となる文字列)を特定する
ための図形(処理対象文字列特定図形)を示す図形ベク
トルデータ(本実施例では、サークル(閉曲線)を示す
図形ベクトルデータ)をステップ2−4の変換で生成さ
れた図形ベクトルデータ群の中から認識し、その処理対
象文字列特定図形によって特定される処理対象文字列
(本実施例では、当該サークル内の文字列)を示す文字
コードデータを抽出する(ステップ2−5)。
【0018】フォーマッタ1−6は、ステップ2−5で
抽出された文字コードデータ群の分類(グルーピング
等)および整理(処理対象文字列の整列等)を表題(本
実施例では、処理対象文字列特定図形であるサークル内
の小さなサークル(以下、「小サークル」という)に囲
まれた文字列)に基づいて行い、当該分類・整理に基づ
いて文字コードデータや図形ベクトルデータのフォーマ
ッティングを行う(ステップ2−6)。
【0019】さらに、フォーマッタ1−6は、ステップ
2−6のフォーマッティングに基づいて、ビットマップ
メモリ1−8上の画像データ群の再配置を行う(ステッ
プ2−7)。
【0020】電子黒板出力装置1−7は、ステップ2−
7で再配置されたビットマップメモリ1−8上の画像デ
ータ群をステップ2−6におけるフォーマッティングに
従って出力(印字出力やスクリーン上への再描画)する
(ステップ2−8)。
【0021】次に、図3を参照して、本実施例の電子黒
板の具体的な動作について説明する。
【0022】図3の上部に示すように手書き入力の文字
や図形がスクリーン上に描画されている場合に、処理対
象文字列特定図形であるサークルによって処理対象文字
列(「パソコンの市場」,「メインフレーム」および
「PC98MATE」)が特定され、小サークルに囲ま
れた文字列によって表題(「P」および「M」)が示さ
れている。
【0023】この場合に、図2に示す処理が適用される
と、処理対象文字列特定図形を示すサークルに囲まれて
いた文字列が抽出され、小サークルに囲まれた表題に基
づく分類・整理が行われ、図3の下部に示すようなスク
リーン上への再描画が行われる(印字出力についてもこ
のスクリーンと同様の形式での出力が行われる)。
【0024】なお、本実施例では、処理対象文字列特定
図形がサークルであり、表題が小サークルで囲まれた文
字列である場合について述べたが、処理対象文字列特定
図形がサークル以外の図形(例えば、処理対象文字列の
下線)であってもよく、表題を特定する方法が小サーク
ルによる方法以外の方法(例えば、コロン等の特殊文字
で表題と処理対象文字列とを区分する方法)でもよいこ
とはいうまでもない。
【0025】
【0026】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、スクリー
ン上に描かれた手書き入力の文字や図形の中から処理対
象文字列を自動的に抽出(認識)し(サークル等の処理
対象文字列特定図形を使用して抽出する)、当該処理対
象文字列の分類・整理を行うことにより、スクリーン上
の文字や図形に基づいてアイデアをまとめたり整理した
りすることが容易になり、そのようなアイデアのまとめ
・整理の際に必要となる人間(電子黒板の利用者)の労
力(手間)を削減することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図2】図1に示す電子黒板の処理を示す流れ図であ
る。
【図3】図1に示す電子黒板の具体的な動作を説明する
ための図である。
【符号の説明】
1−1 中央制御装置 1−2 CCDスキャナ 1−3 OCR装置 1−4 図形ベクトルデ−タ変換装置 1−5 文字列抽出装置 1−6 フォーマッタ 1−7 電子黒板出力装置 1−8 ビットマップメモリ

Claims (2)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 スクリーン上に描かれた手書き入力の文
    字や図形を画像データとしてスキャナにより取り込みそ
    の画像データをビットマップメモリに記憶する電子黒板
    において、 ビットマップメモリ上の画像データ群の中から文字を示
    す画像データを認識し、その画像データを文字コードデ
    ータに変換する文字認識手段と、 この文字認識手段によって文字として認識されなかった
    画像データを図形を示す画像データとして認識し、その
    画像データを図形ベクトルデータに変換する図形ベクト
    ルデータ変換手段と、 この図形ベクトルデータ変換手段によって生成された図
    形ベクトルデータ群の中から処理対象文字列特定図形を
    示す図形ベクトルデータを認識し、その図形ベクトルデ
    ータによって特定される処理対象文字列を示す文字コー
    ドデータを抽出する文字列抽出手段と、小サークルに囲まれた文字列を表題としてその表題に基
    づいて前記 文字列抽出手段によって抽出された文字コー
    ドデータ群の分類・整理を行い、当該分類・整理に基づ
    いてビットマップメモリ上の画像データ群の再配置を行
    うフォーマット手段と、 このフォーマット手段によって再配置された画像データ
    群に基づく文字や図形の出力を行う電子黒板出力手段と
    を有することを特徴とする電子黒板。
  2. 【請求項2】 処理対象文字列特定図形をサークルとし
    て処理対象文字列を示す文字コードデータの抽出を行う
    前記文字列抽出手段を有することを特徴とする請求項1
    記載の電子黒板。
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