JP3064334B2 - 図面処理方法および装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は画像入力された図面中の文字，シンボル，線
分等の図面構成要素を検出して、その情報内容や形状を
認識する図面処理方法および装置に関する。

（従来の技術） 近年、CADシステムや地図データベースシステムの普
及に伴い、パターン認識技術を用いた図面や地図等の自
動読取りに対するニーズが高まってきている。即ち、既
存の図面や地図を画像データとして入力し、その入力画
像中に含まれる文字，シンボル，線分等の図面構成要素
を検出して認識処理してCADシステムに登録したり、地
図データベースの構築に利用することが種々試みられて
いる。

然し乍ら、既存の図面や地図においては、その構成要
素である線分や文字等のパターンの一部が欠損していた
り、他のパターンと接触していることが多々ある。また
用紙の汚れ等に起因するノイズが含まれることも多い。
この為、これらの図面や地図を画像入力してその構成要
素を認識する場合、誤認識や認識リジェクト等の悪影響
が生じ易いと云う問題があった。

しかも従来の図面は、これを画像データとして読取り
入力することについては全く考慮されていないので、線
分や図形の交わりが多々あり、またこれらが複雑に入り
組んでいることが多い。しかも１つの図面中に含まれる
構成要素も、一般的にはかなり多い。この為、これらの
多くの構成要素を個々に全自動で切り出し、これを認識
することが非常に困難であった。また図面中には破線や
点線，或いは文字などで切断された線分等があり、この
ような断線線分を認識することが非常に困難であった。

そこで従来では、これらの図面や地図を画像入力して
その構成要素を認識する場合、例えばその認識処理に先
立って、予め上述したノイズ部分を削除したり、線分の
欠損部分を回復処理しておく等の修正作業を前処理とし
て実行することが行われている。また入力画像中から全
自動で切り出した構成要素についての認識処理を行った
後に確認作業を行い、誤認識されたものに対しては、そ
の表示画面上で、例えば電子消しゴム，マウス，キーボ
ード等の対話型入力装置を用いてその修正を行ってい
る。しかし、このようにした認識結果を修正処理するに
は多大はコストと時間が必要であった。

また従来、前述した断線線分を認識する場合には、例
えば抽出された各線分における端点と端点の距離や、隣
接線分間の角度を利用して、その線分が本来１つに繋が
るものであるか否かを判定している。然し乍ら、このよ
うな手法を採用した場合、特に構成要素の多い複雑な図
面においては誤認識が多く発生し、その修正作業に多大
なコストと時間が必要となると云う問題があった。

（発明が解決しようとする課題） このように従来の図面処理装置において、既存の図面
や地図等を読取り入力する場合、例えば認識処理に先立
って、予め図面中のノイズ部分を削除したり、線分の欠
損部分を回復させる等の前処理が必要となったり、認識
結果に対する確認作業を行って認識結果を修正したり、
更には断線線分を精度良く認識することができない等の
不具合があり、その図面情報を効率的に読取り入力する
ことができないと云う問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、
その目的とするところは、対話的な処理により効率的
に、しかも正確に図面情報を読取り入力することを可能
とする図面処理方法および装置を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、画像として入力された図面を種別毎の構成
要素に分割し、分割された各構成要素を予め設定されて
いる優先順位に従って認識対象として指定された種別毎
に認識処理し、認識処理された構成要素の認識結果を明
示して確認・修正に供し、確認・修正結果に従って前記
認識対象の構成要素を変更することを特徴とする。

また、本発明は画像として入力された図面中の文字・
記号および線分を検出して認識処理するために、画像と
して入力された図面中の線分をベクトルデータに変換
し、変換されたベクトルデータを画像の線分に対応付け
て表示し、表示された画像およびベクトルデータ上の指
示された位置とその属性に基づいてベクトルデータを認
識処理する際に、前記指示された位置とその属性を保持
しておき、誤認識が生じた場合には、保持した位置とそ
の属性に基づいてベクトルデータを再追跡しながら認識
処理することを特徴とする。

（作 用） このように本発明においては、図面を構成する構成要
素の種別（認識項目）毎に、その認識結果を対話的に確
認・修正し、その確認・修正結果を利用して、予め設定
された優先順位に基づいて次の構成要素に対する認識を
進めるので、数多くの構成要素に対する認識処理を効率
的に進めることが可能となる。

また、ベクトル化された線分の属性毎に、認識位置を
指定して線分追跡を行いながら線分を認識処理するの
で、この点でも認識処理効率を高めてオペレータの処理
負担を軽減することが可能となる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明に係る図面処理装置の実
施例について説明する。

第１図は実施例装置における基本的な処理機能を表現
したブロック図である。

この実施例装置の第１の特徴的な処理機能は、例えば
第１図（ａ）に示すように、図面を２値画像として光学
的に入力する入力部1aと、この入力部1aから入力された
画像データをもとに図形的特徴を抽出する図形的特徴検
出部2aと、検出された図形的特徴部分を明示する明示部
3a、明示された図形的特徴部分に対して、接続，切断，
削除，追加，グループ化などの修正指示を与える指示部
4aと、この指示部4aからの指示に従って前記図形的特徴
部分に対して修正処理を施す実行部5aとにより実現され
る。

このような処理機能により、入力画像から検出された
図形的特徴部分をディスプレイ表示されている入力画像
データ上に認識可能な状態で重畳表示し、この表示され
た図形的特徴に対して対話的に、接続，切断，削除，追
加，グループ化などの修正指示を与えることで入力画像
データに修正を施し、その後の図形的特徴に基づく図面
構成要素の認識処理の確実化を図ることが可能となる。
しかもシステムが解析不確定と判断した図形的特徴を明
示することで対話的にその特徴を指定してその認識処理
を行わせることが可能となる。

またこの実施例装置の第２の特徴的な処理機能は、例
えば第１図（ｂ）に示すように図面を画像として入力す
る入力部1bと、この画像入力された図面を各構成要素に
分割する要素分割部2bと、この要素分割部2bによって分
割された各要素の中から、認識対象とする構成要素の識
別を制御する認識要素制御部3bと、この認識要素制御部
3bによって指示された要素を認識する要素認識部4bと、
要素認識部4bによって得られた認識結果を明示する明示
部5bと、明示部5bによって明示された部分の確認・修正
を行う確認・修正部6b、そしてこの確認・修正結果に従
って上記認識要素制御部3b、要素認識部4b、明示部5b、
確認・修正部6bによる一連の処理動作を繰り返して実行
させる制御部7bとにより実現される。

このような処理機能により、分割された各構成要素に
対して、指示された種別の構成要素毎にその認識処理が
実行されるので、その認識結果を構成要素の種別毎に対
話的に確認・修正を行うことが可能となり、構成要素の
種別が多様な場合であっても効率良くその認識結果の確
認・修正を行うことが可能となる。しかも確認・修正の
終了した要素を手掛かりとして次の構成要素に対する認
識処理を行うことができるので、オペレータの処理負担
を大幅に軽減し得ることのみならず、より高性能な認識
が可能となる。

更にこの実施例装置の第３の処理機能は、例えば第１
図（ｃ）に示すように図面を画像として入力する入力部
1cと、入力画像をベクトルデータに変換するベクトル化
部2cと、このベクトル化部2cによって得られたベクトル
データを前記入力画像と対応付けて表示する表示部3c
と、この表示部3cによって表示された入力画像またはベ
クトルデータの任意の点およびその属性を指示する指示
部4cと、この指示部4cによって指示された領域を認識す
る認識部5cとにより実現される。

このような処理機能によれば、入力画像をベクトル化
処理して求められるベクトルデータを対応する入力画像
上に重畳表示した状態で、例えば表示されたベクトルデ
ータの中から認識したい成分の属性や認識開始点、更に
は目標点等を指示することによって、例えば破線や点
線、或いは文字などで断線された線分を容易に追跡処理
し、その線分要素毎に効率の良い認識処理を行うことが
可能となる。また指示された情報を保持しておくこと
で、例えば線分の追跡処理時に誤認識が生じた場合であ
っても、保持された情報により示される位置まで戻るだ
けでその追跡処理を再開することができ、線分の追跡処
理を効率的に行って、より高性能な認識を行うことが可
能となる。

さて上述した特徴ある処理機能を実現する実施例装置
は、概略的には第２図に示すように構成される。

第２図において11は本装置全体の制御を司る処理プロ
セッサである。この処理プロセッサ11には、イメージス
キャナ12による線図形（図面）の読み取りを制御するス
キャナインタフェース13、画像メモリ14に対するデータ
の書き込みと読み出しとを制御する画像メモリコントロ
ーラ15,アドレスコントローラ16、またタブレット17か
らのデータ入力を制御するタブレットインタフェース1
8、CRT等の表示器19によるデータ表示を制御する表示コ
ントローラ20、および各種のデータを格納する為のメモ
リ21,補助記憶装置22等がシステムバスSBを介してそれ
ぞれ接続される。

尚、前記スキャナインタフェース13、画像メモリコン
トローラ15、画像メモリ14、アドレスコントローラ16、
および表示コントローラ20はそれぞれ画像バスVBを介し
て相互に接続され、これらの間で画像データの伝達がな
されるようになっている。

次に上述した如く構成される図面入力装置の、前述し
た特徴的な処理機能についてそれぞれ説明する。

前記入力部1aは、例えばラインイメージセンサを備え
たスキャナ（イメージスキャナ12）からなり、処理対象
図面を光学的に読み取って図面画像データとして出力す
る。尚、この入力部1aとしてはテレビカメラやドラムス
キャナとして実現されても良い。また必要に応じて入力
画像データを２値化処理する２値化手段を含んでも良
い。またこの入力部1aは予めスキャンニングされて画像
ファイル化された画像データを入力するようなものであ
ってももよい。

しかして図形的特徴検出部2aは、前記入力部1aから与
えられた画像データから、例えば輪郭線、端点、分岐
点、角点、連結図形などの図形的特徴をそれぞれ検出す
るものである。明示部2aは、前記入力部1aによって与え
られた入力画像を或る表示色でディスプレイ上に表示す
ると共に、前記図形的特徴検出部2aによって検出された
各図形的特徴部分を、例えば前記入力画像の表示色と明
確に区別し得る他の色を用いて、色別に前記入力画像の
対応する位置にそれぞれ重畳表示する。この検出された
図形的特徴部分と入力画像との対応表示は、その表示色
を異ならせることのみならず、表示濃度（輝度）を変え
て識別表示するようにしても良いし、或いは点滅させる
ようにしても良い。即ち、入力画像と、この入力画像か
ら検出された図形的特徴部分とを区別可能に表示するよ
うにすれば良い。

尚、この際、明示部3aとしては、図形的特徴の検出処
理において解析不確定と判断した部分を表示するような
ものであっても良い。

しかして指示部4aは、上記明示部3aにて明示されたデ
ータに対する修正処理を指示するものである。この修正
処理の指示は、例えば第３図（ｃ）に示すような、［接
続］［切断］［削除］［追加］［グループ化］…などの
項目からなるメニューを表示し、マウスによってメニュ
ー項目を選択的に指示することによってなされる。この
とき、例えば装置が了解している図形的特徴の不確定性
の種類に応じて、その部分について処理可能なメニュー
項目だけを表示するようにしても良い。このようにして
メニュー項目を選択的に表示することで、徒に多くのメ
ニュー項目が表示されてその選択に戸惑いが生じる等の
不具合を防ぎ、選択指示の容易化を図ることが可能とな
る。

このようにして指示部4aから修正指示が与えられたと
き、実行部5aはその指示に従って前記図形的手特徴部分
に対する修正処理を実行する。具体的には、例えば前記
図形的特徴検出部2aによって不確定とされた図形的特徴
の接続点候補に対して、指示部4aから接続の指示が与え
られた場合、実行部5aは接続の指示が与えられた接続点
候補の間を結ぶベクトルを新たに発生させ、そのベクト
ルデータを画像メモリ上に書き込む動作を実行する。こ
のような実行部5aでの処理によって不確定とされた図形
的特徴が修正され、その図形的特徴が正しく求められて
認識処理に供せられることになる。

ところで前述した図形的特徴検出部2aは、具体的には
第４図に示すようにして接続候補点を検出して図形的特
徴を求める。即ち、この図形的特徴検出部2aは、先ず前
記入力部1aから得られた入力画像データに含まれる図形
の輪郭抽出を行う（処理A1）。この輪郭抽出処理は、入
力画像データをラスタスキャンしてその追跡開始点を検
出した後、その追跡開始点から時計周り、或いは反時計
周りに図形境界がつくる閉曲線を追跡することによって
行われる。このような閉曲線追跡により抽出された輪郭
の情報は座標点列、或いは方向コードの列であるチェイ
ンコードとして保存される。この輪郭抽出処理について
は、従来より種々提唱されている他の輪郭抽出の手法を
用いても良いことは云うまでもない。このような輪郭抽
出処理により、例えば第５図（ａ）に示すような画像
（図形）に対して、第５図（ｂ）に示すような輪郭が抽
出される。

しかして次に上記輪郭抽出処理で求められた輪郭に対
して、その輪郭線上の曲率を算出する処理が行われる
（処理A2）。この曲率算出処理は、例えばチェインコー
ドで保存された輪郭線上の或る着目点Ａの曲率を、着目
点Ａを中心とし、Ｎ画素離れた２点B,Cと上記着目点Ａ
とをそれぞれ結ぶ線分が成す角度等として求められる。
勿論、このような手法とは別の計算法を用いて上記輪郭
線の着目点Ａにおける曲率を求めるようにしても良い。

しかる後、このようにして求められた輪郭線の曲率の
系列に従って端点判断を行う（処理A3）。この端点判断
処理は、例えば曲率算出処理によって求められた曲率ｋ
を所定の閾値Ｋと比較し、［ｋ≦Ｋ］なる点を端点候補
とすることにより実現される。このような端点判断処理
により、例えば第５図（ｃ）に示すように図形の端点
（●印）が検出される。

尚、この端点抽出処理を、図形の細線化処理によって
実現するようにしても良い。

このような接続点候補検出によって得られた候補点に
対して、その図形種別が解釈不確定と判断された場合に
は、第６図に示すような処理が起動される。即ち、解釈
不確定と判断された図形に対してベクトル化処理が施さ
れ、例えば第５図（ｄ）に示すようにその芯線成分が求
められる（処理A4）。この処理は、細線化処理によって
実現することも可能であり、要は画像を線分近似するよ
うにすれば良い。

しかる後、前記端点判断処理によって得られた端点
を、前記ベクトル化処理により求められたベクトルデー
タの端点に対応付ける端点対応付け処理を行う（処理A
5）。そして端点に対応付けられた位置のベクトルにつ
いて、そのベクトルデータを第５図（ｅ）に示すように
端点方向に延長するベクトル延長処理を実行する（処理
A6）。このベクトル延長処理によって延長された各端点
からのベクトルの交点を算出し（処理A7）、その交点が
前記各端点の接続点となるか否かを判断する（処理A
8）。

この交点判断処理は、例えば第５図（ｆ）に示すよう
に端点a,cと、ベクトルの交点ｂとの関係により、例え
ば交点ｂから辺acに引かれた垂線の長さｈを所定の閾値
Ｈと比較し、［ｈ≦Ｈ］なる関係が見出されたとき、交
点ｂを端点a,cの接続点候補であると判断することによ
りなされる。そして接続点候補が見出されたとき、例え
ばこの接続点候補を手掛かりとして図形の接続処理が行
われる。

尚、上述した図形的特徴検出部2aにおける特徴検出の
処理機能を次のようにして実現することも可能である。

即ち、第７図に示すように入力画像に含まれる図形の
輪郭抽出を行った後（処理A9）、この輪郭検出処理によ
って得られた輪郭データの図形の内側境界（内ループ）
を検出する（処理A10）。このような処理を施した後、
前記明示部3aによって、例えば入力部1aから求められた
入力画像を或る表示色でディスプレイ表示し、上記内ル
ープと輪郭線とをそれぞれ他の表示色を用いて、これら
を明確に区別し得るようにその対応位置に重畳表示す
る。この識別表示についても、前述したように濃度（輝
度）を変えてもよいし、或いは点滅表示等も手法を用い
るようにしても良い。

一方、図形的特徴から図形の切断点を検出する場合に
は、前記図形的特徴検出部2aの処理機能を、第８図に示
すように実現すれば良い。即ち、第９図（ａ）に示すよ
うな入力画像中の図形に対する輪郭抽出処理（処理A1
1）によって同図（ｂ）に示すような輪郭が求められた
場合、先の例と同様にしてその輪郭線の曲率を求める
（処理A12）。そしてその曲率の系列を所定の閾値KKと
比較し、［ｋ≧KK］なる点を凹点候補として、例えば第
９図（ｃ）に●印で示すように求める（処理A13）。

しかる後、第10図に示すように凹点判断処理によって
得られた凹点の組をそれぞれ結ぶ距離を算出し（処理A1
4）、算出された距離について、凹点の組み合わせの中
でその距離ｄが［ｄ≦Ｄ］であるものを切断点候補とし
判断する（処理A15）。そしてこのようにして求められ
た切断点候補を出力し（処理A16）、前記実行部5aにて
前記図形を上記切断点にて切断処理する。

この実行部5aにおける図形の切断処理は、求められた
切断点候補に対して前記指示部4aから切断指示が与えら
れることによって起動される。前記実行部５はこのよう
な切断指示を受けたとき、前記切断点候補の点を結ぶベ
クトルを発生させ、対応する画像メモリ上のデータを白
画素に置き換える等の処理を実行することで、画像上で
連結している図形を切断処理する。

尚、図形的特徴検出部2aにて削除対象となる図形的特
徴を検出する場合には、例えば第11図に示すように連結
黒画素領域抽出処理（処理A17）とその状態識別処理
（処理A18）とを行うようにすれば良い。具体的には、
先ず黒画素の連結している部分を１かたまりとしてラベ
リングして切り出す（連結黒画素領域抽出処理）。この
ようにしてラベリング処理した後には、そのラベルを参
照することによって、同一ラベル領域の外接矩形の大き
さの算出が可能であり、連結黒画素数の算出も可能であ
る。また連結黒画素領域の縦横比を算出したり、その外
接矩形の面積に対する黒画素領域の割合を算出すること
も可能となる。

しかる後、この連結黒画素領域検出処理によって得ら
れた連結黒画素領域から、予め任意に設定された判定条
件に従い、その領域が確定要素であるか、不確定要素で
あるかの判断を行う。例えば連結黒画素数ｎが［ｎ≦
Ｎ］である場合、その連結黒画素領域を削除の候補とし
て判断する。

このような判断結果に対して前記実行部5aに削除指示
が与えられた場合、上述した如く判断された削除候補の
連結黒画素領域に対して、例えば対応する画像メモリ上
のデータを白画素に置き換えるようにすればその削除処
理が実行される。

これに対して、画像に対する追加候補領域を検出し、
その図形的特徴部分に対する修正処理を施す場合には、
例えば第12図に示すようにその処理手続きを進めるよう
にすれば良い。

即ち、入力画像中の図形における連結黒画素領域を抽
出し、黒画素の連結している部分を１かたまりとしてラ
ベリングして切り出す（処理a19）。しかる後、連結黒
画素領域検出処理によって得られた連結黒画素領域か
ら、その判定条件を任意に指定することにより、例えば
外接矩形がある閾値より小さいものは文字あるいはシン
ボルの候補であると判断する。つまりその要素の種別を
識別する（処理A20）。

その後、入力画像データに細線化処理を施し、図形を
ベクトル化する（処理A21）。そして前記要素識別処理
によって得られた各要素の種別毎に、文字候補に対して
は文字認識処理、シンボル候補にはシンボル認識処理、
線分には線分認識処理などの処理をそれぞれ実行し、そ
の要素を認識処理する（処理A22）。このような要素認
識処理によって辞書に登録されていない図形要素が検出
された場合には、前記要素識別処理によって抽出された
図形的特徴部分が不十分である、或いは画像が欠損して
いると看做し、その図形的特徴部分を追加候補として出
力する（処理A23）。

この追加候補として出力された図形的特徴部分につい
ては、前記実行部5aにて前記指示部4aからの追加の指示
に従い、例えばマウスやキーボード，電子ペン等の入力
デバイスを用いて入力された情報を前記入力画像データ
に追加することにより、ディスプレイ上で対話的に図形
の欠損部分等に対する追加処理が行われる。画像データ
的には指示入力された情報を画像メモリ上の対応位置に
データとして書き込むことにより、その図形に対する追
加処理が行われる。

このような処理により、例えば第13図（ａ）に示すよ
うな画像に対して同図（ｂ）に示すように画像データの
追加が行われる。

一方、グループ化処理は次のようにして行われる。こ
のグループ化処理を行う場合には、前述した削除処理を
行う場合の処理手続きと同様に、先ず入力画像中の黒画
素の連結している部分を１かたまりの黒画素連結領域と
してラベリングして切り出す。そしてこのラベリングさ
れた黒画素連結領域の、例えば重心を求め、重心間距離
が近接している黒画素連結領域の対をグループ化領域候
補として検出する。尚、上記黒画素連結領域の重心位置
の検出は、例えば黒画素連結領域のｘ方向およびｙ方向
の射影成分をそれぞれ求め、各方向の射影成分を累積し
て行く際、その累積値が総累積値の1/2となる位置を前
記各方向についての重心点であるとして検出するように
すれば良い。

以上のようにしてグループ化候補が検出されたとき、
グループ化の指示を受けて前記実行部5aにて図形に対す
るグループ化処理を実行する。このグループ化処理は、
前記グループ化候補に従って、対応する画像のラベル番
号と、グループ化すべき要素の位置とその大きさを、例
えば第14図に示すようなデータ構造として保存すること
により実現される。このようなグループ化処理により、
画像データ上で孤立した黒画素連結領域として個々に検
出され、異なるラベルが付されていた図形が１まとまり
の図形として統合（グループ化）されることになる。

以上のようにしてこの実施例装置では、入力画像から
検出される図形的特徴を前記入力画像に対応付けてディ
スプレイ表示し、表示された図形的特徴に対して対話的
にその接続，切断，削除，追加，グループ化等の修正指
示を与えて前記入力画像に対する修正を施すことが可能
となるので、入力画像中の図形や文字等を認識処理する
に先立って、入力画像における不具合を効果的に是正す
ることが可能となる。この結果、入力画像からその図形
的特徴を正確に検出することができないような場合であ
っても、修正処理された図形的特徴に従って精度の高い
認識処理を行うことが可能となる。

次にこの実施例装置における第２の特徴的な処理機能
について説明する。

この第２の特徴的な処理機能は、入力部1bを介して入
力された図面画像データから、要素分割部2bにより、例
えば線分候補，シンボル候補，文字候補等をその要素の
種別毎に検出して分類する処理から開始される。このよ
うにして要素分割部2bにより分類検出された線分候補や
シンボル候補，文字候補等のベクトルデータは、明示部
5bの制御の下で、ディスプレイ上でその要素の種別が相
互に識別可能なように、例えばその表示色を相互に異な
らせる等してそれぞれ表示される。

認識要素制御部3bは、上述した如く識別表示された前
記線分候補やシンボル候補，文字候補の中の認識処理す
べき要素種別を、例えば作業者からの指示に従って選択
制御するものである。この認識処理すべき要素種別の選
択指示は、例えば第３図（ａ）に示すようなメニュー画
面を用い、マウスやキーボード，電子ペン等の入力デバ
イスを用いてその項目を選択するようにすれば良い。

尚、上記認識要素制御部3bにおいて、例えば予め設定
されている優先順位に基づいて認識処理すべき要素の種
別を自動的に設定制御するようにしても良い。

このようにして前記認識要素制御部3bにより指示され
た種別の要素毎に、前記要素認識部4bは、前記線分候補
に対する線分認識処理、シンボル候補に対するシンボル
認識処理、文字候補に対する文字認識処理をそれぞれ実
行する。そしてこの要素認識部4bにて求められた前記各
要素の候補についての認識結果は、前記明示部5bの制御
により、前述した入力画像および各要素のベクトルデー
タとそれぞれ識別可能なように、例えばその表示色を変
える等してディスプレイ表示される。

しかして確認・修正部6bは、上述した如く明示部5bに
より識別表示された認識結果に対し、入力画像や各要素
にについての候補を示すベクトルデータを参照しなが
ら、その対応要素の確認処理を行うと共に、修正すべき
要素が存在する場合には、作業者からのマウスやキーボ
ード，電子ペン等の入力デバイスを用いて指示される情
報に従い、当該要素に対する修正処理を実行するもので
ある。この確認・修正処理は、具体的には第３図（ｂ）
に示すような［削除］［追加］［修正］［決定］等のメ
ニューを表示し、マウスを用いて上記メニュー中の項目
を選択的に指示することによって行われる。例えば表示
された認識結果の中で削除したい要素がある場合には、
作業者は上記メニューの［削除］の項目を指定し、その
後、削除したいベクトルデータや文字などを指示する。
このようにして削除の指示がなされたとき、該当する対
象要素をデータの中から削除することによりその削除処
理が実現される。また追加したい要素がある場合には、
前記メニュー上で［追加］の項目を指定し、第３図
（ａ）に示すようなメニューを再表示する。そして作業
者がマウスやキーボード，電子ペン等を用いて、追加し
たい項目を指示したとき、画面上でその情報の追加を行
うと共に、その対象要素に合わせてデータを追加する。
尚、この確認・修正部6bにおいて認識結果が求められた
要素を修正する場合にも、同様にして行われる。

しかして制御部7bは、上述した如く実行された確認・
修正処理の結果である、例えば修正処理が施された要素
を手掛りとして、次に認識処理する要素の種別を制御
し、その要素に対する認識処理を制御する。つまり制御
部7bは、上述した認識要素制御部3b,要素認識部4b、明
示部5b,および確認・修正部6bにより繰り返し実行され
る一連の図面要素に対する認識処理を、前記確認・修正
結果に従って制御するものとなっている。

この種別毎に分割された構成要素の認識処理と、その
確認・修正処理について今少し詳しく説明すると、要素
分割部2aは、例えば第15図に示すようにして図面中に記
載される構成要素をその種別毎に分類検出する。この要
素分割処理は、先ず入力画像中の黒画素の連続している
部分を１かたまりの領域（連結黒画素領域）としてラベ
リングして抽出することから行われる（処理B1）。そし
てこのラベリングされた連結黒画素領域の大きさや長さ
等に着目し、予め設定された条件を任意に指定すること
により、その連結黒画素領域が線分をなしているか、或
いは文字・シンボルをなしているかを識別判定し、その
要素種別毎に分割する（処理B2）。

例えばラベリング抽出された連結黒画素領域の外接矩
形サイズを幅w,高さｈとした場合、［ｗ＜Ｗ］で、且つ
［ｈ＜Ｈ］のとき、その連結黒画素領域を文字候補また
はシンボル候補であると識別判定し、それ以外のときに
はこれを線分候補であると識別判定する。。

尚、このような要素識別処理によって連結黒画素領域
が線分として識別判定された場合には、例えばその画像
データ領域に関して芯線化処理を施し、ベクトル化して
数値化表現する（処理B3）。このベクトル化処理につい
ては、前述したように画像データ細線化処理を施すこと
により実現しても良いことは勿論のことである。

以上のような要素種別の識別により、図面上の線分候
補、文字候補、シンボル候補がそれぞれその要素の種別
毎に求められた後、これらの種別毎にその認識処理が行
われる。例えば道路や家屋のような地形図上に描かれた
設備図面を認識処理する場合には、第16図に示すような
処理手順に従ってその認識処理が進められる。

即ち、地形図認識処理B4では、図面中の地形図の情報
を検出する。この地形図の情報は、例えば前記ベクトル
化処理によって得られた線分を示すベクトルデータの中
で、その長さｄが［ｄ≧Ｄ］なる条件を満たすものを地
形図候補として抽出し、これを色または濃度値等を変え
て、表示済みのベクトルデータと識別可能な状態でディ
スプレイ表示する。このようにして表示される情報に対
して、前記確認・修正部6bを起動し、必要に応じて修正
処理を施して地形図データを確定する。

しかる後、認識処理する要素の種別を変更して接続線
認識処理B5を起動し、前述した如く分類されたシンボル
候補間を接続する接続線を認識する。この接続線の認識
処理は、例えば『接続線は道路や街区、地番界に平行、
または垂直に書かれる。』と云う認識を利用し、前記地
形図データの認識処理によって求められた地形図以外の
線分を前記ベクトルデータから求め、更に道路や街区，
地番界に平行、または垂直にかかれた線分を選択的に抽
出することによって実現される。このようにして地形図
データの認識結果を利用して接続線に対する認識処理を
実行し、その認識結果として接続線データが求められた
とき、これをディスプレイ上で識別表示してその確認・
修正に供する。そして前記確認・修正部6bにより、この
接続線データに対する確認・修正処理を実行する。

しかる後、再度、認識処理する要素の種別を変更し、
次に引出し線認識処理B6を起動して前記接続線に付随す
る引出し線を認識する。この引出し線の認識処理は、
『引出し線は必ず接続線に付随している。』と云う知識
に基づき、前述した接続線認識処理で求められた接続線
に付随する線分を前記ベクトルデータから検出すること
によって行われる。このようにして引出し線データが求
められたとき、これをディスプレイ上で識別表示してそ
の確認・修正に供する。そして前記確認・修正部6bによ
り、この引出し線データに対する確認・修正処理を実行
する。

尚、引出し線を認識処理するに際し、例えばこの引出
し線認識処理に先立って図面中の文字（文字列）を認識
処理しておき、或いはマウスやキーボード，電子ペン等
の入力デバイスを用いて、マニュアル的に文字（文字
列）を指定しておき、確定されている文字（文字列）の
情報を利用して引出し線を検出するようにしても良い。
具体的には、第17図（ａ）に示すように先に確定されて
いる文字列［ABC］の情報に従って、そこに付されてい
る引出し線を検出するようにしても良い。

以上のようにして引出し線の検出が行われた後、次に
属性認識処理B7を起動して上記引出し線に付随する属性
文字の認識処理を行う。この文字認識は、例えば『文
字は引出し線の上または下に、且つその引出し線に平行
に書かれている。引出し線には必ず属性文字が付随す
る。』と云う知識に従い、前述した引出し線認識処理で
求められた引出し線をなす線分の情報を利用して、その
近傍に存在する文字を検出することによって実現され
る。

例えば第17図（ｂ）に例示する文字列を、文字の切出
し処理によって検出した場合、その文字列の方向や、文
字の角度を認識することは一般的には難しい。ところが
第17図（ｃ）に示すように文字列が引出し線に付随して
検出されるような場合には、その線分の方向によって文
字列の方向を決定することができる。また、例えば『属
性文字は引き出し線の上に書かれる。』と云う規則があ
る場合には、第17図（ｃ）に示す例では文字列［ABC］
が引出し線に付随する属性文字列であり、文字列［12
3］は別の意味を持つと認識することが可能となる。

このようにして認識された属性文字を前述したように
ディスプレイ上で識別表示し、前記確認・修正部6bを起
動してその属性文字に対する確認・修正処理を実行す
る。

その後、例えば上述した如く引出し線に付随する文字
列の検出結果に基づき、その他の文字候補に対する認識
処理を行う。そしてその認識結果についても同様にして
確認・修正を行う。その上で前述したシンボル候補につ
いても、同様にしてその認識処理を行う。このシンボル
候補の認識処理においては、例えばシンボルに付される
文字の属性が明らかであるような場合には、先に求めら
れた文字認識結果を利用してシンボル候補の認識を行
う。

例えば第18図（ａ）に示すようなシンボルの文字属性
として文字列［S1］が存在することが明らかな場合に
は、文字認識によって求められた［S1］を手掛かりにし
て、第18図（ｂ）に示すようにそのシンボルを検出する
ようにすれば良い。

このようにこの実施例装置では、図面中に記載された
各種の情報を認識処理するに際して、予めその要素を種
別毎に分類し、指定された種別毎にその要素に対する認
識処理を起動すると共に、認識処理された結果を利用し
て次の種別の要素に対する認識処理を繰り返し実行する
ものとなっている。つまり種々雑多な要素を雑多に、或
いは並行に認識処理するのではなく、線分候補，文字候
補、シンボル候補等として分類された認識対象要素を、
指定された順序、或いは予め優先順位付けされた順序
で、その種別毎に認識処理を進め、先に処理された要素
の認識結果を利用しながら次の種別の要素の認識処理を
進めるものとなっている。この際、図面に関する知識を
積極的に用いながら、段階的に各要素についての認識処
理を、その種別毎に繰り返し実行するものとなってい
る。

従ってこのようにして認識処理の実行手順を制御する
実施例装置における制御機能によれば、各種要素に対す
る認識処理を、既に得られた認識結果を利用しながら理
路整然と実行することが可能となり、その認識性能の向
上を図ることが可能となる。

尚、どの種別の要素から順に認識処理を実行するかに
ついては、図面に関する知識やその性質に合わせて設定
すれば良いものである。また認識要素をどのような種別
として分類するかについても、その図面の性質等に応じ
て定めれば十分である。

次にこの実施例装置における第３の特徴的な機能であ
る線分データの追跡処理について説明する。この機能
は、破線や点線、或いは文字との重なりによって途切れ
が生じた線分を１つの意味をなす線分として認識する上
での重要な役割を果たす。

この処理機能は、前述した第１図（ｃ）に示すよう
に、入力部1cから入力された画像データ中からベクトル
化部2cにて個々の線分をベクトルデータとしてそれぞれ
検出した後、求められたベクトルデータを表示部3cの制
御の下で、例えば入力画像上に重ねて識別表示し、指示
部4cを用いて作業者が指示入力した任意の位置のベクト
ルとその属性に従い、認識部5cにて前記ベクトルデータ
を追跡しながらその線分を認識処理することによって実
現される。

尚、上記線分のベクトル化は、前述したように入力画
像を線分近似することによって実現される。

しかして指示部4cによる任意のベクトルデータに対す
る指示は、線分として認識すべき属性やその位置を指示
することによりなされる。具体的には、例えば第19図に
示すようなメニューに対して、マウスやキーボード等の
入力デバイスを用いて、認識対象とする要素の属性を指
示する。次にその要素に対する認識開始点とその目標点
についての指示を与える。

例えば第20図（ａ）に示すように、線分検出されたベ
クトルデータが与えられたような場合、例えば入力デバ
イスであるマウスを用いて任意のベクトルを選択し、上
記マウスの左ボタンを操作することで認識すべき最初の
ベクトルＡを指示する。次いで同様にして次のベクトル
を選択し、マウスの右ボタンを操作することで目標点と
してのベクトルＢを指示する。

このような指示に従ってその開始点からベクトルを順
に追跡し、目標点に達した場合、その追跡が終了したベ
クトルを第20図（ｂ）に示すように、他のベクトルと識
別表示する。この際、上述した如く設定した属性を継続
し、その線分についてもそのまま継続して認識を行う場
合には、例えば前記マウスの右ボタン操作により次の目
標ベクトルＣを指示するようにすれば良く、この結果、
第20図（ｃ）に示すようにベクトルＣまでの追跡が行わ
れることになる。

尚、追跡開始点および目標点の位置を指示する場合に
は、上述したようにベクトルを直接指定することに変え
て、ベクトル間のノード点を指定するようにしても良
い。つまり線分追跡に関する属性と、その追跡開始点お
よび目標点をそれぞれ指示することができれば、どのよ
うな指示手段を用いるようにしても良い。

しかして線分検出された表示されたベクトルデータに
対して前記指示部4cから上述したようにして線分追跡に
ついての指示が与えられると、認識部5cは次のようにし
てベクトルデータの追跡処理を実行し、その線分を認識
する。

例えば第21図に示すようなベクトルデータからなる地
図情報が与えられ、上記ベクトルデータとして検出され
ている線分の中の道路を示す線分をベクトルデータの追
跡により認識する場合を例に、認識部5cでの認識処理に
ついて説明する。

この場合には、前記指示部4cにて『道路』という属性
を指示すると共に、例えばその追跡開始点と目標点と
を、Ａ地点,B地点としてそれぞれ指定することによりベ
クトルデータ追跡による認識部5cでの認識処理が起動さ
れる。

しかして第21図に示すベクトル図において、指定され
たＡ地点からＢ地点にベクトル追跡が到達するには、ベ
クトルのノードを辿る処理として次のような経路が考え
られる。

１→２→６→５→９→10 １→２→３→４→５→９→10 １→２→６→７→８→９→10 １→２→３→４→５→９→８→７→６ →５→９→10 ［同じ経路を通る］ １→２→６→７→11 ［端点に到達］ 認識部5cは、このような複数の経路についての道路と
しての正当性を検証するべく、第22図に示すように重み
付けカウンタを用いて１つの経路（ノード）を通過する
毎にそこで辿ったベクトルの長さを累積し（処理C1）、
その累積値を所定の閾値と比較して道路としての線分追
跡の正当性を評価し（処理C2）、その評価結果を出力す
るのものとなっている（処理C3）。

尚、上記重み付けカウンタによるベクトル長の累積処
理に際しては、例えば前述したに示される経路のよう
に、同一経路（ノード）をｎ回以上通過する場合には、
例えばその距離（ベクトル長）のｎ乗分の重みを課す。
更に前述したの経路のように、行き止まりである端点
に到達した場合には、ペナルティとして大きな値Ｖを課
す。

このようにして重み付けカウンタにより累積的に求め
られる値cvを、既に他の経路にて目的点に到達したとき
の追跡経路の最小値rv、および閾値tvと比較し、［cv≧
rv］または［cv≧tv］ならば、現在探索中の経路（パ
ス）は道路として認識するには不適当であると判断す
る。

そしてＡ地点からＢ地点に到達する最適な追跡経路
（この場合はcvが最小となる追跡経路）を検出し、これ
を道路候補として出力する。第22図に示す例では、Ａ地
点からＢ地点に最短経路を辿って到達する追跡経路を道
路候補とするものとすると、前述したの経路が道路候
補として検出される。

ところで第23図に示すベクトルデータのように、ベク
トルで示される線分が寸法線であり、文字等によって途
切れを生じている場合には、例えば次のようにして線分
追跡による認識処理が行われる。この場合には、指示部
4cから『寸法線』であると云う属性と共に、その追跡開
始点と目標点とがそれぞれ指示入力される。

この場合には、例えばＣ地点からＤ点に到達する為に
は、文字部で断線された［ａ→ｂ］、および［ｃ→ｄ］
が同種の線上にあることを認識する必要がある。

しかしてこのような寸法線を追跡する場合には、例え
ば第24図に示すように追跡候補点抽出処理C4、仮線発生
処理C5、文字列確認処理C6を実行することにより途切れ
部分が同種の線上にあるか否かを判定することにより実
現される。

具体的には線分追跡によって端点が検出されたとき、
追跡候補点を抽出するべく、例えば第25図に示すように
端点ａからの距離ｒが、予め設定された距離Ｒの範囲以
内に存在する他のベクトルの端点を探し出し、これを追
跡候補点として抽出する。この第25図に示す例では、端
点ａを中心とする半径Ｒの円内に存在する他のベクトル
の端点k,h,e、ｂがそれぞれ追跡候補点として抽出され
る。

しかる後、これらの各候補点k,h,e、ｂと前記端点ａ
との間に、これらの点を相互に結ぶ仮線を、例えば第25
図に破線で示すように発生させ、これらの破線上に文字
列が存在するか否かを確認処理する。このような文字列
の確認処理により、前記候補点との間に引いた仮線上に
文字列が発見された場合、その破線を文字列の存在によ
って消滅している線分であると認識し、これを寸法線の
一部とする。この結果、第23図に示す例では端点ａと端
点ｂとが仮線で結ばれる１つの寸法線として判定され、
この仮線を介して次のベクトルデータに対する追跡が行
われる。そして次の端点ｃに到達した場合にも同様にし
て追跡候補点の検出が行われ、仮線で結ばれる［ｃ→
ｄ］についても同様にして寸法線として追跡される。

一方、第26図に示すように、接続線のようにその線分
がシンボル等によって断線している場合には、次のよう
にしてその線分の追跡が行われる。この場合、認識部5c
には指示部4cから『接続線』という属性と、その追跡開
始点および目標点が指示される。

例えば第26図の線分をＥ地点からＦ点まで追跡するも
のとすると、シンボルで断線された端点q,y,s,tを連結
しながらその線分の追跡処理を行う必要がある。このよ
うな場合には、例えば第27図に示すような処理手続きに
従って線分追跡処理が行われる。

即ち、この処理は開始点Ｅから追跡された線分のシン
ボルによって切断されている端点ｑにおいて、その端点
ｑを中心とする半径Ｒ以内に存在し、且つ今まで追跡し
た接続線の線幅dwと同じ線幅の線分の端点を候補点とし
て抽出することから開始される（処理C7）。上述した第
25図に示す接続線図の場合には、第28図に示すように端
点y,u,vがそれぞれ接続候補点として検出される。

しかる後、前記端点ｑと、上記各接続候補点y,u,vと
をそれぞれ結ぶ仮線を、第29図に破線で示すように生成
する（処理C8）。この状態で、前記端点ｑを持つベクト
ルＱの傾きθと、上述した如く生成された各仮線をそれ
ぞれ示すベクトルの各傾きα，β，γとをそれぞれ比較
し、仮線ベクトルの傾きα，β，γの中で前記ベクトル
Ｑの傾きθに最も近い仮線をその接続線であるとして判
定する（処理C9）。この場合には、端点ｑ→ｒを結ぶ仮
線を接続線として判定する。

このような処理により、シンボルによって断線された
線分の接続関係を検証し、その接続線の追跡を先に進め
る。以下、同様にして次の端点ｓについても、次の接続
点候補についての判定を行い、端点ｓ→ｔを結ぶ仮線を
接続線として判定して、その線分追跡を行う。この結
果、シンボルによって断ち切られた線分部分を仮線によ
り補いながら、その線分追跡を効率的に行うことが可能
となる。

尚、上述した線分追跡処理形態のいずれを採用してそ
の線分追跡処理を実行するかは、指示部4cから与えられ
る属性に従って選択するようにすれば十分である。

ところで線分追跡を行ってその線分を認識処理する場
合、往々にして誤った方向に線分追跡が進み、その線分
追跡処理に失敗することがある。このような線分追跡の
失敗が生じたとき、速やかにその線分追跡を再開して正
しい線分追跡結果を求めるべく、実施例装置の処理機能
として、例えば第30図に示すように指示部4cから指示さ
れる線分追跡の為の属性情報や追跡開始点等の情報を記
憶保持する保持部6cを設けると共に、認識部5cによって
線分追跡の失敗が検出されたとき、前記保持部6cに記憶
されている情報に従って線分追跡を再開し、再追跡を実
行する再追跡部7cを設けるようにすれば良い。即ち、線
分追跡に必要な情報を保存する保存部6cと、この保存部
6cに保存されている状態まで戻り、その状態から線分の
再追跡を行う再追跡部7cとを設けることにより、線分追
跡処理の円滑化を図るようにすれば良い。

尚、入力部1c、ベクトル化部2c、表示部3c、指示部4
c、認識部5cについては、先に説明した処理機能を実現
した場合と同様に実現される。

しかして前記保持部6cは、例えば第31図に示すよう
に、指示部4cから指示入力された情報を記憶する為の要
素記憶バッファ，開始点記憶バッファ，目標点記憶バッ
ファに加えて、認識部5cにて線分追跡されたルートの履
歴を格納する追跡ルート記憶バッファを備えて構成され
る。上記要素記憶バッファは指示部4cから示された追跡
線分（要素）の種類を記憶するものであり、開始点記憶
バッファおよび目標点記憶バッファは指示部4cから指示
入力された追跡開始点および目標点をそれぞれ記憶する
ものである。

尚、開始点記憶バッファおよび目標点記憶バッファ
は、線分を表すベクトルの開始点と終了点を記憶するも
のであっても良いが、上記ベクトルに付された番号を記
憶するものであっても良いし、或いは指示入力された座
標値そのものを記憶するものであっても良い。また追跡
ルート記憶バッファは、現在までに追跡処理されたベク
トルのルートを、例えば第32図に示すようにそのノード
を辿った順序のノード系列として記憶するものである。

第33図は前記再追跡部7cの構成例を示すもので、指示
部4cからの指示に従って線分の追跡処理を実行する追跡
処理機能C10と、この追跡処理機能C10による線分追跡結
果に従って線分追跡処理を制御する制御機能C11と、こ
の制御機能C11により起動されて前記保持部6cに保持さ
れている状態に戻り、その状態から線分の追跡処理を再
度実行する再追跡処理機能C12とにより構成される。こ
の再追跡処理機能C12の起動は、例えば或る線分に対す
る追跡処理結果が求められ、その結果をディスプレイ表
示して確認・修正が行われる際、例えば前述した第19図
に示すメニュー画面上の『誤認識』の項目をマウス等に
よって指示することにより行われる。

具体的には道路地図の情報が、例えば第34図に示すよ
うにベクトル表示された線分として提示され、道路とし
て求めたい線分が第35図（ａ）に示すようなルートであ
るにも拘らず、追跡開始点Ａとその目標点Ｂとに従って
線分追跡がなされた結果、第35図（ｂ）に示すような追
跡結果が求められた場合、その認識結果に対して『誤認
識』の指示が与えられる。すると再追跡処理機能C12が
起動され、前記保持部6cの開始点記憶バッファに保存さ
れている追跡開始点の位置までその追跡状態が戻され
る。そしてこの状態から再度、前記線分の追跡処理が行
われる。この際、前記追跡ルート記憶バッファの記憶内
容が参照され、先に追跡されたルート以外の新たなルー
トを求めながら、その線分追跡が行われる。

このようにして再追跡されて求められた追跡結果が同
様にして表示され、その確認・修正に供される。この例
の場合には、残されたルートが第35図（ａ）に示すもの
だけなので、この時点で追跡結果の道路として決定が行
われる。そして次の線分に対する追跡処理が同様にして
実行されることになる。

尚、再追跡した結果が誤っている場合には、再度『誤
認識』の指示を与えることで、同様にして線分の再追跡
処理が繰り返し実行される。

ところで線分の追跡処理に失敗した場合、例えばその
時点で目標点を変更した上で線分の再追跡処理を起動す
ることも可能である。

例えば第35図（ｂ）に示すような追跡結果が得られた
時点で指示部4cから前述したメニューを用いて目標点変
更を指示し、例えばその目標点をＢ地点からＣ地点に変
更する。すると再追跡処理機能C12は、変更された目標
点に従って追跡開始点Ａから地点Ｃまでを再追跡するこ
とになる。このような再追跡結果が得られた時点で前記
指示部4cから区間決定を指示すると、追跡開始点Ａから
変更された目標点Ｂまでの線分追跡ルートが決定され
る。

しかしてこの状態は、先に指示された線分追跡範囲の
途中までしか線分を追跡していないことから、上述した
如く確定されたルートの目標点を新たな追跡開始点とし
て前記追跡開始点記憶バッファに設定する。そして前記
目標点バッファには先に設定された目標点Ｂを設定し、
上記新たな追跡開始点Ｃからその線分追跡を再開する。
この場合には、前記追跡ルート記憶バッファには、確定
されたルート［Ａ→Ｂ］の情報が除かれ、新たに追跡さ
れた地点［Ｃ→Ｂ］間の追跡ルートの情報が格納される
ことになる。つまり第36図に示すように、目標点変更後
の線分再追跡処理により、追跡ルート記憶バッファの内
容が変更される。その後は、この変更された追跡ルート
記憶バッファの内容に従って地点［Ｃ→Ｂ］間の線分追
跡処理が行われることになる。

かくしてこのようにして線分追跡処理を行う実施例装
置によれば、入力画像をベクトル化処理して求められる
ベクトルデータを入力画像に対応付けて表示した状態
で、そのベクトルデータ中の認識したい成分についての
属性，始点，終点をそれぞれ指示することによって、破
線や点線、或いは文字などで断線された線分を非常に効
率的に追跡処理することができる。しかもその追跡処理
に誤認識が生じた場合には、上述した如く指示された情
報の保存結果で示される状態まで戻って線分を再追跡す
るので、簡易にして効率的に正しい認識結果を求めるこ
とが可能となる。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
い。ここでは入力画像から検出される図形的特徴を、そ
の認識処理に先立って修正する手法、また各種の図面要
素をその種別毎に認識処理する際、先に認識された他の
種別の要素に対する認識結果を積極的に利用して認識処
理を進める手法、および破線や点線、或いは文字などで
断線された線分を効率的に追跡してその線分を認識する
手法について種々説明したが、これらの各手法について
はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形可能なことは云
うまでもない。例えばベクトル化の手法や特徴検出の手
法は、従来より提唱されている手法を適宜採用可能であ
る。また図面構成要素を種別毎に分類し、その種別毎に
認識処理を進める際の認識処理の順序や、各要素につい
てのどのような性質を利用して認識処理を進めるかにつ
いても、図面の性質等に応じて定めれば良いものであ
る。要するに本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施することができる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、画像入力された
図面から検出される図形的特徴部分に対して、予め対話
的に接続，切断，削除，追加，グループ化など修正を加
えた上で認識処理に供するので、その認識性能を十分に
高めることができ、認識結果に対する作業種の確認・修
正処理の負担を軽減することが可能となる。

また図面を構成する要素の種別（認識項目）毎に、そ
の認識結果を対話的に確認・修正し、その確認・修正結
果を利用しながら、次の構成要素に対する認識処理を進
めるので数多くの構成要素が存在する場合であっても、
その認識処理を効率的に進めることが可能となる。更に
はベクトル化された線分の属性に従ってその線分追跡を
行うので、線分に途切れがあるような場合でも、その線
分追跡を効率的に行うことができる。

この結果、各種図面における種々の構成要素をそれぞ
れ高性能に認識し、その情報を精度良く読取り入力する
ことが可能となる等の実用上多大なる効果が奏せられ
る。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例に係る図面処理装置について示す
もので、第１図（ａ）〜（ｃ）は実施例装置における特
徴的な処理機能を示す図、第２図は実施例装置の概略構
成図、第３図は実施例装置で表示されるメニュー画面の
例を示す図、第４図は図形的特徴検出部の構成例を示す
図、第５図は図形的特徴検出部における処理例を模式的
に示す図、第６図はベクトル化処理の流れを示す図、第
７図は図形的特徴検出の他の例を示す図、第８図は切断
点検出処理の流れを示す図、第９図は切断点検出の例を
示す図、第10図は切断点の判断処理の流れを示す図、第
11図は削除対象図形の検出処理を示す図、第12図は図形
的特徴に対する追加部分の検出処理の流れを示す図、第
13図は画像データの追加の例を示す図、第14図は図形的
特徴部分をグループ化する際のデータ構造例を示す図で
ある。 また第15図は図面要素を種別毎に分類する処理の流れを
示す図、第16図は要素種別毎に実行される設備図面の認
識処理の流れを示す図、第17図は引き出し線と文字との
関係を示す図、第18図は文字とシンボルとの関係を示す
図、第19図は線分追跡処理時に用いられるメニューの例
を示す図、第20図は線分追跡の概念を示す図、第21図は
ベクトル化された線分図形を示す図、第22図は線分追跡
処理を行う際の正当性を判断する為の処理形態を示す
図、第23図は線分追跡対象とするベクトル化された線分
図形の例を示す図、第24図は断線部の接続線検出処理の
流れを示す図、第25図は断線部の接続線検出の処理概念
を示す図、第26図はシンボルにより途切れを生じた接続
線の例を示す図、第27図はシンボルによる断線部の接続
線検出処理の流れを示す図、第28図および第29図はそれ
ぞれシンボルによる断線部の接続線検出処理の概念を模
式的に示す図である。 更に第30図は線分再追跡処理の流れを示す図、第31図は
保持部の構造を示す図、第32図は追跡ルートの記憶結果
を示す図、第33図は線分再追跡処理の制御系を示す図、
第34図は線分追跡されるベクトル図の例を示す図、第35
図は第34図に示すベクトル図における線分追跡ルートを
示す図、第36図は追跡ルート記憶バッファに格納される
データの例を示す図である。 1a……入力部、2a……図形的特徴検出部、3a……明示
部、4a……指示部、5a……実行部、1b……入力部、2b…
…要素分割部、3b……認識要素制御部、4b……要素認識
部、5b……明示部、6b……確認・修正部、7b……制御
部、1c……入力部、2c……ベクトル化部、3c……表示
部、4c……指示部、5c……認識部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 有吉 俊二 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝総合研究所内 (72)発明者 辻本 修一 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝総合研究所内 (72)発明者 鈴木 薫 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝総合研究所内 (72)発明者 堀内 秀雄 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝総合研究所内 (72)発明者 水谷 博之 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝総合研究所内 (56)参考文献 特開 平１−112371（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/00 G06F 17/50

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像として入力された図面中の文字・記号
   および線分を検出して認識処理する図面処理方法におい
   て、 画像として入力された図面を種別毎の構成要素に分割
   し、 分割された各構成要素を予め設定されている優先順位に
   従って認識対象として指定された種別毎に認識処理し、 認識処理された構成要素の認識結果を明示して確認・修
   正に供し、 確認・修正結果に従って前記認識対象の構成要素を変更
   することを特徴とする図面処理方法。
2. 【請求項２】画像として入力された図面中の文字・記号
   および線分を検出して認識処理する図面処理装置におい
   て、 画像として入力された図面を種別毎の構成要素に分割す
   る分割手段と、 この分割手段により分割された各構成要素を予め設定さ
   れている優先順位に従って認識対象として指定された種
   別毎に認識処理する認識手段と、 この認識手段により認識処理された構成要素の認識結果
   を明示して確認・修正に供する手段と、 確認・修正結果に従って前記認識対象の構成要素を変更
   する手段とを具備したことを特徴とする図面処理装置。
3. 【請求項３】画像として入力された図面中の文字・記号
   および線分を検出して認識処理するために、 画像として入力された図面中の線分をベクトルデータに
   変換し、 変換されたベクトルデータを画像の線分に対応付けて表
   示し、 表示された画像およびベクトルデータ上の指示された位
   置とその属性に基づいて前記ベクトルデータを認識処理
   する図面処理方法において、 前記指示された位置とその属性を保持し、 前記ベクトルデータの認識処理において誤認識が生じた
   場合には、前記保持した位置とその属性に基づいてベク
   トルデータを再追跡しながら認識処理することを特徴と
   する図面処理方法。
4. 【請求項４】画像として入力された図面中の文字・記号
   および線分を検出して認識処理する図面処理装置におい
   て、 画像として入力された図面中の線分をベクトルデータに
   変換する手段と、 この手段により変換されたベクトルデータを画像の線分
   に対応付けて表示する手段と、 この手段により表示された画像およびベクトルデータ上
   の指示された位置とその属性に基づいて前記ベクトルデ
   ータを認識処理する認識処理手段と、 前記指示された位置とその属性を保持する保持手段とを
   具備し、 前記認識処理手段は、ベクトルデータの誤認識が生じた
   場合には前記保持手段により保持された位置とその属性
   に基づいてベクトルデータを再追跡しながら認識処理す
   ることを特徴とする図面処理装置。