JP2867650B2 - シンボル候補領域の検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は、シンボルと線が混在する電子回路図等の図
形を自動認識するための図形認識システムに係り、特に
図形を構成する線分をシンボルと接続線に分離するため
のシンボル候補領域の検出方法に関する。

B.発明の概要 本発明は、２値化画像の輪郭ベクタライズと芯線ベク
タライズを経て図形線分の特微点を抽出し、この特微点
を基にして図形線分をグラフ化し、このグラフ化情報か
らシンボル候補領域と接続線候補領域に分離してシンボ
ル及び接続線の認識を行う図形認識システムにおいて、 グラフ化情報からシンボル候補と接続線候補を優先順
位を持たせて抽出すると共に同じ候補になり得るサブ領
域を周辺から抽出することで候補になり得る可能性を判
定し、この判定から夫々の候補領域を検出することによ
り、 各候補の検出を確実にするものである。

C.従来の技術 図形認識システムは、第５図に示すような処理手順に
よって図形中のシンボルと線分を別要素として認識して
いる。認識対象となる図面はイメージスキャナ等によっ
て２値化した画像情報として収集され（ステップST
1）、この画像情報が持つ線分追跡を行い易くするため
線幅が１になるよう細線化処理を行う（ステップST
2）。この細線情報を使用して図形線分の端点や屈曲
点，分岐点の特微点を抽出し（ステップST3）、抽出さ
れた特微点情報を基にして図形線分をグラフ化した情報
を作成し（ステップST4）、このグラフ情報からシンボ
ル候補と接続線候補を夫々検出，分離し（ステップST
5）、検出された夫々の候補に対して認識処理が行われ
る（ステップST6）。認識処理によってシンボルのコー
ドや線のコード情報にされたデータは最後に編集されて
出力される。

D.発明が解決しようとする課題 従来のシステムにおいて、シンボル候補と接続線候補
の検出には、線分が比較的長いものを接続候補とし、比
較的短い線分がある領域内に多数存在するものをシンボ
ル候補として検出している。

しかし、図面の密度が濃いものやシンボルが近くに多
く存在するような図面では短い接続線が多く混在し、線
分の長短のみで候補検出すると誤り率が高くなるし、検
出不能になる。

特に従来方法として、特定のシンボルが検出できるよ
うなルールを用意して候補検出を行うものがある。この
方法では検出できるシンボルの種類が限定され、新しい
シンボルを検出するのに新たなルール追加を行う必要が
ある。

本発明の目的は、シンボル候補と接続線候補の検出を
確実にする方法を提供することにある。

E.課題を解決するための手段と作用 本発明は、絶縁目的を達成するため、２値化画像の輪
郭ベクトルを抽出し、この輪郭ベクトルから芯線ベクト
ルを生成し、この芯線ベクトルから図形線分の特微点を
抽出し、この特微点を基にして図形線分をグラフ化した
情報を作成し、このグラフ化情報から図形をシンボル候
補と接続線候補に分離し、各候補に対して図形認識処理
を行う図形認識システムにおいて、各特微点のグラフ化
情報を用いてシンボル候補及び接続線候補の抽出ルール
に従ってシンボル候補及び接続線候補を優先順位を持た
せて抽出すると共に各候補の周辺のグラフ化情報から同
じ候補になり得るサブ領域を抽出し、前記シンボル候補
及び接続線候補の優先順位とその周辺のサブ領域からシ
ンボル候補領域を検出するようにし、シンボル候補及び
接続線候補の可能性をそのサブ領域として順位を持た
せ、シンボル候補領域と接続線候補領域の判定検出を行
う。

F.実施例 本発明における図形認識システムは、第３図に示すよ
うな処理手順によって図形中のシンボルと線分を別要素
として認識する。認識対象となる図面はイメージスキャ
ナ等によって２値化した画像情報として収集され（ステ
ップS1）、２値化画像の輪郭抽出がなされ（ステップS
2）、次いで輪郭ベクトルを抽出する輪郭ベクタライズ
がなされる（ステップS3）。例えば、第４図に示す２値
化画像Ａの輪郭抽出は黒部分と白部分の境界点の連続輪
郭画像として取り出され、境界点の連続が直線に近似で
きる部分を１つの輪郭ベクトルとして輪郭ベクタライズ
処理がなされる。この輪郭ベクトルは同図の図形Ｂの矢
印線分として表される。

次に、輪郭ベクトル情報から図形が持つ線分追跡を行
うため、輪郭ベクトルが互いに逆方向になるペアベクト
ルの中心の位置に相当する部分にベクトルを生成して芯
線ベクトル情報を生成するという芯線ベクタライズを行
う（ステップS4）。

次に、芯線ベクトル情報から図形線分の端点や屈曲
点，分岐点の特微点（第４図中の○印）を抽出する（ス
テップS5）、この特微点情報を基にして図形線分をグラ
フ化した情報を作成し（ステップS6）、このグラフ情報
からシンボル候補と接続線候補を検出分離し（ステップ
S7）、夫々の候補に対するシンボル及び線分の認識処理
を行い（ステップS8）、この認識処理によってシンボル
のコードや線のコード情報にされたデータが最後に編集
されて図形認識情報として出力される。ここで、本実施
例におけるソフトウェア構成を第１図に示す。特微点の
グラフ化情報処理部P1は図形の輪郭ベクトルと芯線ベク
トルの両方を使用して検出される特微点情報を基にし、
図形線分の特微をグラフ化した情報を得る。第２図は特
微点のグラフ化情報処理によるグラフ表現例を示し、第
４図の輪郭ベクトルと芯線ベクトル図から抽出する特微
点情報を基にしている。このグラフ化のための特微点抽
出は、各芯線ベクトルに対応する輪郭ベクトルを抽出
し、始点又は終点を持つ芯線ベクトルの点の数と該点の
周辺の輪郭ベクトルの形状からＴ型分岐や十字交差さら
には塗りつぶしの有無等を判定する。また、特微点情報
から図形線分のグラフ化には特微点と特微点の間のベク
トル群の状態から原図の形状的種別をセクションとして
判別し、さらに形状的種別にベクトルの屈折などの特微
を検出されるときにサブセクションとして判別し、輪郭
ベクトルとの対応づけを取ることでグラフ化情報を得
る。

これら処理による第２図のグラフ表現は、端点をｔ、
分岐点をｂとする特微点情報とその間を結ぶ直線を合わ
せてセクションとし、黒丸印はベクトルの屈折特微点と
してサブセクションが抽出され、特微点間を直線で結ぶ
ことでグラフ表現がなされる。

第１図に戻って、シンボル候補の抽出処理部P2は特微
点のグラフ化情報からシンボル候補を抽出する。この抽
出にはシンボル候補抽出ルール格納部M1のルールを使用
し、特微点のグラフ化情報からシンボル候補とそのサブ
領域を抽出する。ルール格納部M1は複数のルールで構成
され、各ルールには優先順位がつけられ、特微点とその
間を接続する直線からなるグラフ情報からシンボル候補
の抽出とそのサブ領域を抽出する。

例えば、第２図の分岐特微点ｂとセクションL10 Ｄ
結合されるグラフ情報は屈折点（黒丸印）とのループ結
合からシンボル候補の可能性が高い情報としてルールM1
から判定され、このグラフ情報の近傍にシンボル候補に
なり得るものがあるか否かをサブ領域として検索する。
この検索でセクションL1、L4、L7と分岐特微点ｂからな
るサブ領域が検出され、これら直線についてルールM1に
基づいて追跡するとL1→L4→L7→L1のループ性が検出さ
れる。このサブ領域のループ性とセクションL10のシン
ボル候補の可能性からL1、L4、L7、L10とその分岐特微
点ｂが高い順位を持つシンボル候補として抽出される。
従って、シンボル候補抽出処理はある限定されたシンボ
ルの特微を判定するものではなく、そのサブ領域を含め
てどの程度シンボル候補の可能性があるかを判定する。

第１図に戻って、接続線候補の抽出処理部P3はシンボ
ル候補の抽出処理と同様にグラフ化情報と接続線候補抽
出ルール格納部M2のルールとを使って接続線候補を可能
性の高低で抽出する。例えば、端点の特微点ｔと分岐の
特微点ｂを結ぶセクションL9とL8はループ性が無く、ま
たその周辺にもシンボル候補の可能性を持つサブ領域も
存在しないことから接続線候補の可能性があると判定さ
れる。

これら抽出処理部P2、P3の処理はシンボル候補又は接
続線候補の可能性を判定するもので、一部のセクション
は両方の候補になり得る可能性を持つことができ、両方
の可能性にもルールの優先順位から夫々優先順位が持た
される。

再び第１図に戻って、シンボル・接続線候補領域の検
出処理部P4は候補領域検出ルール格納部M3のルールを使
用し、両候補の抽出結果に対してシンボル候補領域又は
接続線候補領域として検出する。この検出のためのルー
ルはシンボル候補と接続線候補の優先順位とその周辺の
サブ領域から判定するように構成され、第２図の例では
セクションL10とL1、L4、L7を持つ領域がシンボル候補
領域（第４図に破線ブロックとして示す）として検出さ
れ、セクションL5、L6とL8、L9とL2、L3を持つ領域が接
続線領域として検出される。

以上の処理により、シンボル候補領域及び接続線候補
領域が検出され、シンボルと接続線の分離を行い、さら
にシンボル候補領域内の輪郭ベクトルの集合と辞書化さ
れている輪郭ベクトルの集合とを照合することでシンボ
ル確認がなされる。

G.発明の効果 以上のとおり、本発明によれば、グラフ化情報からシ
ンボル候補領域と接続線候補領域を分離抽出するのに、
シンボル候補と接続線候補を抽出すると共にそのサブ領
域を抽出して夫々の候補になり得る可能性も判定してお
き、これを利用して夫々の候補領域を検出するようにし
たため、従来の一般的性質をルールとする候補抽出に較
べて候補領域の検出確度を高める。また、候補領域の確
信度として優先順位という形で表現し、それを基にして
領域検出ルールによる検出を行うため検出方法に汎用性
が高く、密度の高い図面等など種々形式の図面に対応で
きるという汎用性の高い方法になる。さらに、シンボル
の種類や記述方法の変更に対して優先順位の付け方の変
更及びシンボル候補領域の検出ルールの修正のみで容易
に対応できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すソフトウェア構成図、
第２図は特微点グラフ表現例を示す図、第３図は図形認
識システムの処理フローチャート、第４図は輪郭ベクト
ルと芯線ベクトルの図、第５図は従来の図形認識システ
ムの処理フローチャートである。 P1…特微点のグラフ化情報処理部、P2…シンボル候補の
抽出処理部、P3…接続線候補の抽出処理部、P4…シンボ
ル・接続線候補領域の検出処理部、M1…シンボル候補抽
出ルール格納部、M2…接続線候補抽出ルール格納部、M3
…候補領域検出ルール格納部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/50 G06T 7/00 ＪＩＣＳＴ（ＪＯＩＳ)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】２値化画像の輪郭ベクトルを抽出し、この
   輪郭ベクトルから芯線ベクトルを抽出し、この芯線ベク
   トルから図形線分の特徴点を抽出し、この特徴点を基に
   して図形線分をグラフ化した情報を作成し、このグラフ
   化情報から図形をシンボル候補と接続線候補に分離し、
   各候補に対して図形認識処理を行う図形認識システムに
   おいて、各特徴点のグラフ化情報を用いてシンボル候補
   及び接続線候補の抽出ルールに従ってシンボル候補及び
   接続線候補を優先順位を持たせて抽出すると共に各候補
   の周辺のグラフ化情報から同じ候補になり得るサブ領域
   を抽出し、前記シンボル候補及び接続線候補の優先順位
   とその周辺のサブ領域からシンボル候補領域を検出する
   ことを特徴とするシンボル候補領域の検出方法。