JP3679241B2 - 建設図面認識方法及び認識装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、建築・建設設備業や不動産等の固定資産を取り扱う業種など、建築・建設図面を利用する業務を支援するもので、意図的に色分けして複数の情報が記述された建築・建設図面からその輪郭及び骨格を認識する方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＡＤシステム等を用いて、家屋やビル等の建築図面あるいは水道管，ガス管，電力・通信ケーブル等の配管図面等を含む建設図面を容易に作成したり、そのデータを記憶させておいて設計変更や増改築等の際に利用することは行なわれている。しかし、その建設図面のデータには、作成したシステムにより互換性がなく、期間の経過や業者の変更により利用できなくなる。また、家屋の増改築等を行なう場合には、紙に描かれた古い建設図面しかない場合が多く、増改築の間取り図等を変更しない部分も含めて全て描きなおさなければならなかった。
【０００３】
そこで、紙に描かれた建設図面を読み取って、コンピュータで処理できるデータとして認識して記憶させることも試みられているが、そのための特別な方法や装置はなく、建設図面をイメージスキャナで読み取り、そのイメージ画像データをパーソナルコンピュータ等に入力させて、一般の図形認識機能を利用して線分認識やパターン認識を行なっている。あるいはさらに、高機能の図形エディタを補助に使うことによって図形認識機能をレベルアップし、自動認識機能が多少不完全な場合でも、例えばラスタ・ベクタ変換することにより直線や円弧等の基本線図を自動認識できるようにしたものもある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の図面認識装置は、高度の操作知識等を必要とし、パソコンなどを使い慣れている人や専門のオペレータに利用が限定され、建設図面を頻繁に使用する業界関係者にとって、決して使い勝手のよいものであるとはいえなかった。
また、直線や円弧等の基本線図は自動認識することができるが、基本線図の組み合わせ等からなる建設図面特有の図形シンボル（例えば、壁や柱等）を個別に認識をすることはできなかった。そのため、認識した図面を修正する際には線分毎に行なわなければならず、多くの手間を要していた。
【０００５】
さらに、建設業において使用される家屋やビル等の建設図面は、その図面上の各線分が人間の目には同じ大きさの連続線として見えても、厳密に見れば太さも一様でなく、軌跡もゆらいでいる。また、連続線のはずであっても所々切れている場合もある。これらの不完全さは作図時のみならず、用紙の経年変化や読み取り時の誤差などからも生じるものである。そのため、例えば線分として認識できる太さの限界があまり細いと、わずかなかすれでも線分が切れていると認識してしまう。また太めの線分を長方形のように認識してしまうこともある。
【０００６】
これは、原図の品質は勿論であるが、感光紙を使用したいわゆる青焼き図面のようにコントラストが低い（黒と白の境界がはっきりしない）図面が多く、さらにその青焼きの特徴である細かな点が表面に現れるため、従来の図面認識装置では精度の高い自動認識をすることは困難であり、その修正に多くの手間を要するので殆ど実用にならなかった。
【０００７】
ところで、家屋の建設図面（建築図面）では間取りを仕切る壁が図面の中心的役割を果たし、図面中のどの部分が壁であるかを認識することによって、建設図面のおおよその間取りを理解することができる。従って、図面中の壁の位置及びその長さを認識することは、建設図面を認識する上で最も重要な事項である。
【０００８】
さらに、建設・設備業で使用する図面は、意図的に色分けして複数の情報を記述されていたり、色付きの用紙上に、用紙色と異なる色のペンで記述又は印刷されているなど、複数色で構成されることが多い。そのため、図面のイメージ画像データを、図面全体に単色の濃淡値又は２値化したデータで認識しようとしても、色分けした複数の情報を識別することが非常に困難である。
【０００９】
そのため、図面内の色別情報を識別できるようにするために、カラースキャナなどでは、３原色やそれらの混色を含めた６色によるものなどの、カラードロップアウト機能が開発されている。このカラードロップアウト機能は、不要な色の情報を除いて読み取ることがができるものである。
【００１０】
しかし、従来のカラースキャナは、次のような問題があった。
（１）カラードロップアウト機能は、３色や６色など非常に限定された減色機能しかないため、細かいレベルあるいは任意の色に対する減色機能ではない。
（２）建設図面には古い図面も多いため、ドロップアウトカラーでない色で方眼線が印刷された用紙に描かれた図面が多く、カラードロップアウト機能では対処できない場合がある。
【００１１】
この発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、複数色で構成された建設図面から家屋等の輪郭及び骨格を精度よく認識できるようにすること、特に図面が描かれた用紙に地の色や方眼線などがあっても、確実に輪郭及び骨格を認識できるようにすることを目的とする。図面用紙に方眼線が印刷されている場合にはそれを積極的に利用して、認識結果を修正できるようにすることも目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記の目的を達成するため、次のような特徴をもつ建設図面認識方法を提供する。
【００１６】
すなわち、この発明は、複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、特定色の画像データを抽出又は除去し、その抽出した画像データ又はその除去後に残った画像データに対して水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その作成した水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する建設図面認識方法において、上記建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、建設図面の用紙の地に印刷されている方眼線の色の画像データを抽出し、その抽出した画像データから水平方向及び垂直方向の直線を認識して、その各方向の直線の間隔を計測し、その各間隔の平均値を求めて上記方眼線の間隔を認識し、上記建設図面の輪郭及び骨格の認識結果を、その水平方向及び垂直方向の間隔が認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正する建設図面認識方法を提供する。
【００１９】
また、この発明による建設図面認識装置は、上記の目的を達成するため、次の各手段を有するものである。
複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データを入力する画像データ入力手段、
該手段によって入力したカラーイメージ画像データから指定された特定色の画像データを除去する特定色除去手段、
該手段によって特定色の画像データを除去した後に残っ画像データに対して、水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段、
該手段により作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段、
上記建設図面の画像から上記特定色の画像データを除去し尽くしているか否か判断する手段、
該手段が除去し尽くしていないと判断した場合、認識された建設図面の輪郭及び骨格で仕切られた領域について、上記特定色の画像データを除去し、その除去した後に残った画像データに対して上記ドット数計測配列データ作成手段及び上記輪郭・骨格認識手段による認識を行う手段、
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて具体的に説明する。
図１は、この発明による建設図面認識方法を実施する建設図面認識装置の一例の概略構成を示すブロック図であり、ハード構成とマイクロコンピュータによるソフト処理の機能とを混在して示している。
【００２６】
この装置は、全体制御部１，画像読取部２，通信制御部３，メモリ４，自動スキュー補正部５，ドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，表示部９，操作入力部１０，外部記憶装置１１，印刷装置１２，特定色抽出／除去部１３、及びこれらを接続するバス１４などから構成される。なお、これらの各部（又は装置）とバス１４との間に必要なインタフェース部は図示を省略している。
【００２７】
全体制御部１は、この建設図面認識装置全体の動作及び機能を制御するマイクロコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどから構成されるが代表して「ＣＰＵ」と略称される）であり、自動スキュー補正部５並びにこの発明に係わるドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，特定色抽出／除去部１３も、そのＣＰＵのソフト処理によって実現できる。
外部記憶装置１１は、上記全体制御部１で実行する制御プログラムを記録した記録媒体の読み取り装置の役目もする。
【００２８】
画像読取部２は、複数の色で構成された建築図面等の建設図面セットされると、それをスキャンしてその画像を読み取ってカラーイメージ画像データを入力する画像データ入力手段であり、スキャン光学系及び複数のカラーフィルタと各色毎のＣＣＤなどのイメージセンサとその各駆動回路等からなる公知のカラー・イメージスキャナである。また、その読み取ったイメージ画像データを所定の解像度で２値化して白ドットと色ドットの画像データにする回路も含んでいる。
【００２９】
通信制御部３は、画像読取部２から画像データを取り込む代りに、外部から通信によりイメージ画像データ又はそのランレングスが符号化された符号化画像データを受信して入力する画像データ受信手段であると共に、この装置によって認識した建設図面の輪郭及び骨格データを外部装置へ送信することもできる。具体的にはＦＡＸモデムやパソコン通信制御手段を含むものである。
【００３０】
メモリ４は、画像読取部２によって読み取ったイメージ画像データ、通信制御部３によって受信したイメージ画像データ又は符号化画像データをはじめ、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された画像データ、ドット数計測配列データ作成部６によって作成されたドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された輪郭及び骨格の認識結果、及び再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を格納する大容量のＲＡＭあるいはハードディスク等によるメモリである。
【００３１】
自動スキュー補正部５は、メモリ４に格納した画像データの角度を調整して水平及び垂直の線分方向を装置の水平及び垂直の基準方向と一致させるように補正するためのものであり、公知の自動スキュー補正技術を用いることができる。
なお、この自動スキュー補正部５により修正された画像データは、再びメモリ４に格納される。
【００３２】
特定色抽出／除去部１３は、画像読取部で読み取ってメモリ４に格納されている建設図面のカラーイメージ画像データの特定色が指定されると、その特定色のデータを抽出あるいは除去し、その抽出した特定色の画像データあるいはそれを除去した残りの画像データを再びメモリ４に格納する。すなわち、図面認識やその他の処理に先立って、読み取ったカラーイメージ画像データの内の特定色のデータを抽出／除去する手段であり、その詳細は後述する。
【００３３】
ドット数計測配列データ作成部６は、自動スキュー補正がなされてメモリ４に格納されたイメージ画像データ又は符号化画像データ、及び後述する再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データに対して、その画像データを水平及び垂直方向の２方向に限定して、それぞれドット幅単位に色ドット（白黒の場合は黒ドット）又は白ドット数を計測（カウント）し、その結果により水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成してメモリ４に格納するドット数計測配列データ作成手段である。
【００３４】
なお、読み取った建設図面がポジ図面（地の明度より図の明度が低い図面）の場合には色（又は黒）ドット数を計測し、ネガ図面（地の明度より図の明度が高い図面）の場合には白ドット数を計測する。
【００３５】
輪郭・骨格認識部７は、ドット数計測配列データ作成部６によって作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて、建設図面の輪郭及び骨格を認識し、特に壁の位置，長さ，厚さ，種類等の壁データを抽出するための輪郭・骨格認識手段であり、その詳細は後で詳述する。
【００３６】
なお、参照したドット数計測配列データでは、壁の認識（抽出）が困難あるいは不確実な場合は、図面の水平及び垂直方向のドット数計測配列データ作成範囲の再設定要求を全体制御部１へ送り、作成範囲を変更設定してドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させる。
【００３７】
再マッピング制御部８は、輪郭・骨格認識部７により、壁と認識された部分により建設図面の範囲を限定して、その部分を他の認識情報をも考慮した上で、再度マッピングし、その限定した範囲毎にドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させるための画像データを作成するものであり、その際に原稿のノイズあるいは画像読取部２での読取ノイズも除去した画像データを作成する。このデータもメモリ４に格納される。
【００３８】
表示部９は、画像読取部２又は通信制御部３から入力し、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建設図面のカラー画像データ、ドット数計測配列データ作成部６で作成された水平及び垂直方向の黒又は白のドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を表示するためのものであり、例えば、カラーＣＲＴやカラー液晶ディスプレイ等でを使用する表示装置である。
【００３９】
図２，図３は、表示部９の画面９ａの表示状態の例を示すものであり、図２は輪郭・骨格認識部７によって認識された建設図面の輪郭及び骨格（この例では壁）のデータを再マッピング制御部８によって再マッピングした画像データ（認識結果）の表示例である。この表示例において、二重の実線は壁の両面を示し、細線は壁の芯線及びその延長線を示している。
【００４０】
図３は、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建設図面の画像データ（入力したイメージ画像データ）と、上記再マッピングされた認識結果である壁の画像データを同時に重ね合わせて表示した例を示す。この場合、両者の識別が容易にできるように、スキュー補正された建設図面のイメージ画像データはハーフトーンで表示し（図３では図示の都合上点描で示している）、認識結果である壁の画像データを実線で表示する。
【００４１】
また、表示部９がカラーの表示装置であるから、両画像の色を変えて表示することにより、識別性を向上させることができる。例えば、スキュー補正された入力イメージ画像データは薄青色で、認識結果の画像データをオレンジ色あるいは緑色等で表示することにより、操作者は認識結果の部分を容易に識別できる。
【００４２】
あるいは、表示部９の画面９ａを分割して、スキュー補正された入力イメージ画像データと認識結果の画像データをその分割したそれぞれの画面に対比させて表示することもできる。
または、同一の画面上にスキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを選択的に表示できるようにしてもよい。その場合には後述する操作入力部１０に表示選定手段(キー等)を設ければよい。
【００４３】
さらに、この表示部９は、入力力したカラーイメージ画像を表示して、その表示画像の特定色で表示された部分領域をマウスカーソルによって指定させることにより、抽出あるいは除去したい特定色を直接指定させるための手段としても機能する。
さらに、認識結果を操作者が確認するための画面も表示する。すなわち、上記再マッピングされた認識結果の画像データを表示し、「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」というような表示を行なう。これにより、壁の認識が正確にできているかどうかを操作者が確認することができる。
【００４４】
操作入力部１０は、各種操作指示や機能選択指令、編集データ等を入力するためのものであり、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等である。
この操作入力部１０は、表示選定手段としての機能も有し、表示部９の表示状態を操作者の所望の表示状態に変更することができる。例えばキー操作により、スキュー補正された建設図面の入力画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを重ね合わせて表示させたり、どちらか一方のみを選択して表示させたりすることができる。
【００４５】
さらに、操作入力部１０は、上記「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」の表示に対し、「ＹＥＳ」または「ＮＯ」の情報を入力するためのキー等の入力手段も有する。そして、「ＹＥＳ」が選択された場合は認識処理を終了し、「ＮＯ」が選択された場合は再認識処理あるいは訂正処理に移行する。これにより、操作者は認識結果の内容を確認し、それを確定することができる。
【００４６】
外部記憶装置１１は、入力した画像データや、ドット数計測配列データ作成部６で作成された黒ドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた認識結果の画像データ等をフロッピディスク（ＦＤ）や光磁気ディスク（ＯＭＤ）等の外部へ取り出し可能な記憶媒体に記録させる記憶装置である。
この外部記憶装置１１はまた、マイクロコンピュータによる全体制御部１でＣＰＵが実行する制御プログラムを記録した、フロッピディスク（ＦＤ）あるいはＣＤＲＯＭ等の記録媒体の読み取り装置の役目も果たす。
【００４７】
印刷装置１２は、上記の各種データを紙に印刷あるいは描画して出力するプリンタあるいはプロッタである。
ここで、建設図面（主に建築図面）における「輪郭」と「骨格」及び「外壁」と「内壁」の定義について、表１及び表２と図４によって説明する。
【００４８】
【表１】
【００４９】
【表２】
【００５０】
「輪郭」とは「外輪郭」のことであり、表１に○印で示すように外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線の部分）を意味するケース１の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース２，３の場合とがある。
【００５１】
「骨格」とは、壁の総て（図４の（ｂ）（ｃ）に太線で示す部分の両方）を意味するケース１，２の場合と、外輪郭を除く壁（図４の（ｃ）に太線で示す部分のみ）を意味するケース３の場合とがある。これらの定義において、特に断わらない場合はケース１の通常の意味として扱われる。
【００５２】
「外壁」とは表２に○印で示すように、外輪郭と同じく外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線で示す部分）を意味するケース４の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース５の場合とがある。
【００５３】
「内壁」とは表２に○印で示すように、ケース４，５とも外壁を除く壁（壁＝外壁＋内壁）であるが、ケース４の場合は図４の（ａ）に示す二重線の内側の線の部分と図４の（ｃ）に太線で示す部分であり、ケース５の場合は図４の（ｃ）に太線で示す部分である。これらの定義においても、特に断わらない場合はケース５の通常の意味として扱われる。
【００５４】
次に、図１に示した建設図面認識装置による建設図面（主に家屋やビル等の建築図面）認識の手順について、図５乃至図８および図２５のフロー図によって説明する。これらのフロー図において、各ステップを「Ｓ」で示している。また、この実施例では、認識する建設図面がポジ図面であるものとする。
【００５５】
図５は、図面の特定色を抽出／除去して図面認識する認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
まず、ステップ１０１において、画像読取部２であるカラー・イメージスキャナによってセットされた建設図面をカラーイメージ画像として読み取って、そのカラーイメージ画像データを入力する。それに代えて、通信制御部３によって外部から建築図面のカラーイメージ画像データあるいはそのランレングスを符号化した符号化カラー画像データを受信して入力してもよい。
【００５６】
次に、ステップ１０２では、抽出／除去する特定色を決定し、読み取り済みのカラーイメージ画像データからその特定色のデータを抽出あるいは除去する。
この場合は、建築図面が記述されている用紙の地に印刷されてる方眼線の色を特定色として指定し、その特定色と同じ色のデータを除去するものとする。
その特定色の決定は、例えば入力したカラー画像データを表示部９にカラー表示させ、マウスカーソルで指示されてクリックされた部分領域の画像データの色を抽出又は除去したい特定色として決定することができる。すなわち、その指定された部分領域の画像データのカラー構成（ＲＧＢ又はＹＭＣの構成比率）を判別し、それと同じ比率の画像データをカラーフィルタ機能によって除去する。
【００５７】
その後、ステップ１０３に進み、特定色のデータを抽出又は除去した（この場合は除去した残りの）図面のイメージ画像データを対象に図面認識する。その図面認識のサブルーチンの処理については詳細に後述する。
【００５８】
そして、ステップ１０４では、図面認識の精度を向上させるために、カラーイメージ画像データから、特定色を抽出あるいは除去し尽くしているか否かを判断する。これ以上の特定色の抽出あるいは除去ができなければ、そのまま一連の処理を終了してもよいが、この実施形態ではステップ１０６で方眼間隔を認識し、ステップ１０３で認識した図面を修正する処理を行なった後、処理を終了する。そのステップ１０３のサブルーチンの処理も図２５によって後述する。
【００５９】
ステップ１０４の判断で、さらに細分化した領域に対して特定色を抽出あるいは除去する余地がある場合には、ステップ１０５に進む。そして、図面認識された輪郭や骨格で仕切られた領域（部屋）を新しい限定領域として、ステップ１０２に戻る。そして、その限定した領域に対して、ステップ１０２で特定色のデータを抽出又は除去し、ステップ１０３で抽出した特定色の画像データ、あるいは特定色の画像データを除去した残りの画像データに対して図面認識の処理を行なう。
【００６０】
図６は、図５のステップ１０３の図面認識処理のサブルーチンを示すフローチャートである。この図６のフローチャートによって、この実施形態による図面認識処理の詳細を説明する。図６の処理はステップ２から始まっているが、図５におけるステップ１０１のカラーイメージ画像読み取りと、ステップ１０２の特定色の抽出／除去が、この図面認識処理のステップ１に相当する。
【００６１】
なお、以下の説明では、読み取ったカラーイメージ画像データから、用紙の地に印刷されていた方眼線の色を特定色として指定し、その色の画像データを除去した残りの白黒の２値化画像データに対して図面認識を行なうものとする。勿論逆に、黒色あるいは他の色を特定色として指定して、黒あるいは他の色の画像データのみを抽出して図面認識対象とすることもできる。
【００６２】
このサブルーチンでは、まずステップ２において、ドット数計測配列データ作成部６によって作成される水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づく輪郭・骨格認識部７等による壁認識処理の精度を向上させるために、認識対象の画像データを自動スキュー補正部５によって自動的にそのスキューを補正する。そして、ステップ３において、自動スキュー補正された画像データの全体を調査対象とする。
【００６３】
ステップ４において、ネスト変数は０（初期値：画像全体を対象にするという意味）である。「ネスト変数」は建設図面の解析範囲をトップダウンで絞り込む時の絞り込み段階を表す。ネスト変数の値が大きいほど解析が深くなっている（細かい部分まで進んでいる）ことを表わす。
【００６４】
ステップ５において、壁の位置の調査対象の領域を限定する処理を行なう。具体的には、この処理にいたる直前に調査領域の指示が示されていて、ここでは以降のステップ６〜９の処理のための準備（インタフェースの共通化）を行なうだけである。個々の調査対象領域の形は水平及び垂直の折れ線によって形成される閉ループ図（矩形図）になる。最初はネスト変数が０なので図面全体を調査対象とする。
【００６５】
ステップ６において、水平方向の黒ドット数計測配列データを作成する。これは、画像データの垂直方向の１ドット幅毎に水平方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持するものである。なお、他の色の画像データを認識対象とする場合は、その色のドット数を計測することになる。
次にステップ７において、ステップ６で作成した水平方向の黒ドット数計測配列データに基づいて、壁の抽出（認識）処理を行なう。その処理手順については後述する。
【００６６】
ステップ８では、ステップ６と同様に垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成する。すなわち、画像データの水平方向の１ドット幅毎に垂直方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持する。ステップ９では、その垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づいて壁の抽出（認識）処理を行なう。
【００６７】
そして、ステップ１０において領域を分割する壁候補があるかどうかを判断する。ここで、水平あるいは垂直方向で１つでも領域を分割する壁候補があれば、ステップ１１へ、１つもそのような壁候補がなければ、ステップ１３へ進む。
例えば、図９の（ａ）に示すような調査対象領域Ｓａ内に領域を分割する壁候補Ｗｄが存在するかどうかを判断する。
ステップ１１では、ネスト変数を＋１して再設定する。これは、現在の解析領域の中から壁を認識し、その壁を使って新たに区切られた現在の領域内の小領域に解析範囲を限定する段階に入ることを表わす。
【００６８】
そして、ステップ１２において、その調査対象の領域の細分化を行なう。具体的には、ステップ７，ステップ９で認識した壁候補の芯線（中心線）で、例えば図９の（ａ）に示すように調査対象領域Ｓａを壁候補Ｗ，Ｗｄの細線で示す芯線によって領域Ｓａ１，Ｓａ２に２分割する。さらに、その最初の細分化領域（例えば最も左上の領域）に調査対象の位置づけを行なう。
【００６９】
この新たに細分化された領域群の中での解析には特別な順序が必要になる訳ではないが、例えば、領域開始位置のｘ，ｙ座標値の小さい順番に行なうことなどが考えられる。図９の(ｂ)は、壁候補によって細分化された各領域のネストＮo.とその解析処理順序の一例を示し、実線は壁候補の芯線（中心線）を、▲１▼，▲２▼，▲３▼はネストＮo.を、１〜８の小さい数字は処理順序をそれぞれ示している。
【００７０】
その後、ステップ５に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
ステップ１０において、領域を分割すべき壁候補が１つもなかった場合は、ステップ１３に進んで同次ネスト領域（図９の（ｂ）で同じネストＮo.の領域）の残りがないかどうかを判断する。残りがある場合は、ステップ１５において同次ネストの次の領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７１】
同次ネスト領域の残りがない場合は、ステップ１４へ進んでネスト変数が０であるかどうかを判断する。ネスト変数が０でない場合は、ステップ１６においてネスト変数を−１して１段階上位のネスト領域の処理に戻り、ステップ１３でその段階の残りのネスト領域があるかどうかを判断する。あればステップ１５で次のネスト領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７２】
ステップ１４でネスト変数が０の場合は、ステップ１７へ進んで、ステップ７，９によって得られた各領域毎の壁候補の認識データをもとに各壁の位置及びサイズを確定し、その壁認識データをメモリ４に格納する。その格納方法については後述する。そして、ステップ１８で認識データを表示，印刷，記憶等を選択的に実行して、当該サブルーチンの処理を終了し図５のメインルーチンへリターンする。
【００７３】
次に、図７に基づいて、図６のステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理の手順を説明するが、それに先立って、建設図面である建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を図１０及び図１１に示す。これらの図において、（ａ）は建築図面の画像データ、（ｂ）は水平方向の黒ドット数計測配列データ、（ｃ）は垂直方向の黒ドット数計測配列データである。さらに、図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して図１２に示す。
【００７４】
図１０の建築図面では、壁のシンボルが壁の両面と芯線によって表わされており、図１１の建築図面では、壁のシンボルが壁の厚さ内の塗りつぶし（黒）によって表わされている。
この黒ドット数計測配列データにおいて、一番細い黒線の幅が１ドット幅であり、各黒線の長さが（ａ）に示す建築図面の画像データの１ドット幅毎の水平方向又は垂直方向の黒ドット数の計数値に相当する。
【００７５】
これらの図から明らかなように、建築図面を構成する線分の大部分（９０％以上）は水平方向又は垂直方向に描かれており、特に壁の部分で黒ドットの密度が高くなっている。そのため、水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データには、壁が存在する位置にピークが表われることになる。
【００７６】
図７のフローの処理を開始すると、まずステップ２１において、指定方向とクロスする方向（水平方向の黒ドット数計測配列データ作成の指定であれば垂直方向に、また垂直方向の指定であれば水平方向に）に、建設図面の基準の単位長に相当する所定間隔ごとに何回壁認識処理のループが可能かを確認する。
ここで、この単位長は一般の住宅の場合にはその最小壁間隔である半間あるいは１メートルであり、ここでは半間（９１ｃｍ）とする。
【００７７】
そして、水平方向の黒ドット数計測配列データに対しては垂直方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとし、垂直方向の黒ドット数計測配列データに対しては水平方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとして自動設定する。
また、半間サイズをｈとし、この値は予め図面の縮尺データ及び半間長を入力するか又は計算による自動算出などにより決定する。
この幅サイズＬと半間サイズをｈからＬ／ｈを算出して小数点以下は切上げた数値を壁認識処理の大ループの実行回数ｎとする。図１２にｈで示す範囲が１回の大ループでの処理範囲である。
【００７８】
次いで、ステップ２２で大ループの回数カウンタのカウント値ｉの初期設定（ｉ←１）を行なう。
そして、ステップ２３において回数カウンタのカウント値ｉが可能な大ループの実行回数ｎを超えた（ｉ＞ｎ）かどうかを判定する。超えていれば、当該領域の解析を終了する。超えていなければ、ステップ２４において当該ｉ番目の半間内の最初の解析処理として最高ピーク（図１２にＰで示す）に位置付け、その点をｘｐとする。このように半間毎に解析処理することにより、その中のピーク値が壁の一部である可能性が高いことになる。
【００７９】
次に、ステップ２５において壁の対象としての最初の条件であるピーク（極大値）の高さが半間（ｈ）以上かどうかを判定する。その結果、ピークの高さが半間未満の場合には壁の認識不明として、次の半間先の解析に移るためにステップ３４に進む。ピークの高さが半間以上ある時には次の解析ステップ２６に移行する。このステップ２６において、最高ピークの位置から左右両側（例えば、２Ｗ幅）を調べて、壁の厚みの範囲（両面の位置：Ｗ1，Ｗ2及び厚みＷｅ＝｜Ｗ1−Ｗ2｜）の絞り込みを行なう。ここでＷは壁の厚みの意味で、例えばＷmax と同じ値で使用する。
【００８０】
この絞り込み方法としては、（最高ピーク値−min）* rate＋min 以上の値を持つ最高ピーク位置の両端又は片側のピーク位置を、壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2又は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1 であるときの他方の面の位置
Ｗ2 として絞り込む方法がある。
【００８１】
図１３はこの絞り込み処理の説明図であり、（ａ）は最高ピーク位置ｘｐの両側に壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2が存在する場合の例である。この場合は、最高ピーク位置ｘｐは壁の芯線位置の候補と推定される。
【００８２】
図１３の（ｂ）は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1であり、その片側に他方の面の位置Ｗ2 が存在する場合の例である。この場合は、長い方のピーク位置が図２に二重線で示した外輪郭の外壁位置の候補で、それに近接する短い方のピークがその内壁位置の候補と推定し得る。
ここで、 rate は解析の前半(ネスト変数の値が小さい時)は小さめに、後半（ネスト変数の値が大きい時）では大きめにする(例えば、最初は rater＝０.７０とする)。min は図１３の（ｃ）に示すように現在注目している最大ピークＰの位置ｘｐの左右両側２Ｗに拡がった４Ｗ幅程度の幅内の黒ドット数計測データの最小値である。
【００８３】
このようにして、図７のステップ２６で絞り込んだ結果を基に、ステップ２７と２８で壁としての妥当性を確認する。
まずステップ２７においては、壁の厚みＷｅがその最大値 Ｗmax（例えば３０ｃｍ）を超えているか否かを判断し、超えている時は壁の認識不明として次の半間先の解析に移るためステップ３４に進む。超えていなければステップ２８へ進み、壁の厚みＷｅが最小値Ｗmin（例えば２.５ｃｍ）未満か否かを判断する。
【００８４】
その結果、壁の厚みＷｅが最小値 Ｗmin未満の場合はステップ３０へ進み、そうでない時はステップ２９に進む。ステップ３０においては壁以外のピーク（例えば、畳，窓，引戸など）を認識したものとしてその情報を得る。
ステップ２９においては、壁の候補となる領域から、壁としての条件を満たすかどうかを後述する２等分割探索法によって判定し、壁だと認識できたものについて、ステップ３１において当該壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2及び厚みＷｅなどの情報を退避（記憶）してステップ３２に進む。
【００８５】
ステップ２９で壁としての条件を満たさなければステップ３２に移行する。ステップ３２においては、壁の両面位置（座標）Ｗ1及びＷ2が共に現在処理を行なっている領域の内側かどうかを判定し、内側であればステップ３３に進む。そうでなければステップ３４に移行する。
【００８６】
ステップ３３では、現在の処理領域を細分化し、新しい細分領域を示す境界データとして、Ｗ1，Ｗ2，Ｗｅを退避（記憶）する。また、（Ｗ1＋Ｗ2）／２ がその壁の芯線位置である。ステップ３４では、次の半間先の処理を行なうために大ループの回数カウンタのカウント値ｉを＋１してから、ステップ２３に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
【００８７】
このようにして、対象となる黒ドット数計測配列データの一端（先頭要素）から半間毎に解析処理し、反対の端まで解析が終われば、今回の範囲の解析を終了する。水平方向と垂直方向の２方向のを黒ドット数計測配列データに対して別々に解析し、次回の解析範囲は、今回の解析で壁と認識できた範囲に限定する。
そのため、水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを解析した結果を組み合わせて、総当たりの場合分けを行なう。
【００８８】
この実施形態では、壁の芯線位置は隣の壁との間隔が半間単位の整数倍になるように配置されているとみなす。
そして、特徴的なピークが発見できる範囲までを解析データとして有効に使用する。逆に云えば、解析対象とするある範囲内に壁に相当する特徴が、水平方向及び垂直方向の両方合わせても一つも発見できなかったときは解析を終了する。１回の解析範囲は、最初は図面全体を対象にし、以後発見された壁で区切られた範囲に限定し直す方法をとって、壁のピークが発見されやすくし、且つ細部までの解析が容易になるようにする。
【００８９】
次に、図７のステップ２９において「壁としての条件を満たすか」を判断する２等分割探索法について、図８のフロー図によって説明する。
この図８に示すフローの処理を開始すると、まずステップ４１において、２等分割探索法の初期設定を行なう。
すなわち、壁分析のための領域分割要素数ｎを１にし、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋを０に、また、調査領域の分割配列要素として、Ｓ〔０〕，Ｅ〔０〕それぞれに入力のスタート及びエンド画像アドレスを代入して初期設定とする。
【００９０】
その後、ステップ４２に進み、調査領域の開始アドレスＳ〔ｋ〕と終了アドレスＥ〔ｋ〕が等しければステップ５３に移行し、等しくなければステップ４３に進む。ステップ４３においてはイメージ画像データの対象領域の分割処理を行ない、元の領域を小数以下の誤差を除いて２等分割する。
【００９１】
すなわち、分割する前半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１を、Ｓ１＝Ｓ〔ｋ〕，Ｅ１＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）とし、後半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２を、Ｓ２＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）＋１，Ｅ２＝Ｅ〔ｋ〕とする。
【００９２】
それによって、例えば図１４に示すように、建設図面のイメージ画像データ中において、壁候補が存在する線（一点鎖線で示す）の元の領域幅を最初は１の位置で２等分割する。その後壁の有無を判別できるまで、順次図１４に示す位置２で２回目、３の位置で３回目、４の位置で４回目というように２等分割を繰り返して細分化した領域でステップ４４及び４５の壁調査を行なうようにする。
ステップ４４及び４５においては、２等分割したそれぞれの領域Ｐ１，Ｐ２が壁で満たされているかどうかを調査し、ステップ４６に進む。
【００９３】
ここでは、指定された領域（スタートアドレスからエンドアドレスまで）の黒ドット数計測配列データを分析した結果、黒ドットのピーク（壁の厚みの広がりを保って）高さが、指定された領域の幅（長さ）と比較して次の▲１▼〜▲３▼の判断をする。
【００９４】
▲１▼：５％以下のとき、 ｖ＝０：非壁部と判断
▲２▼：９５％以上のとき、ｖ＝１：壁部と判断
▲３▼：上記以外のとき、 ｖ＝２：どちらとも判断できない
これを図に示すと図１５に▲１▼，▲２▼，▲３▼で示すようになる。
【００９５】
ステップ４６においては、ステップ４３で分割された前半の領域Ｐ１について、壁が存在するかどうか判断できない（ｖ＝２）場合はステップ４７に進み、そうでなければステップ４９に進む。ステップ４７においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された後半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２)で置き換える。
【００９６】
ステップ４８においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された前半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ４９においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された前半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１)で置き換える。
【００９７】
ステップ５０においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された後半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ５１では、領域アドレスの新しい格納配列要素を示せるように新しい格納配列要素Ｎo.を示す変数ｎを＋１してから、ステップ５２に進む。
【００９８】
ステップ５２においては、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の最も小さいＮo.を指すｋ要素内の分類コードｖが壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の場合は、ステップ４２に戻って更に細分割する処理を繰り返す。そうでない場合はステップ５３に進む。
ステップ５３では、壁が存在するかどうか判らない内容が一つ解決したとして、その指標ｋを＋１してからステップ５４に進む。
【００９９】
ステップ５４においては、壁分析のための領域分割要素数ｎと、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋとが、等しくなっているかどうか判定し、等しければ壁認識のための分割処理が終了したと判断してステップ５５へ進む。等しくなければステップ５２へ戻る。
【０１００】
ステップ５５においては、分割された領域アドレス・データ（配列）が上昇順に並ぶよう、スタートアドレス順（昇順）にソートを実行してステップ５６に移行する。すなわち、Ｓ〔０〕〜Ｓ〔ｎ−１〕，Ｅ〔０〕〜Ｅ〔ｎ−１〕，ｖ〔０〕〜ｖ〔ｎ−１〕のデータをＳ〔 〕をキーにして昇順にソートする。
【０１０１】
ステップ５６においては、壁部分及び非壁部分が連続している場合は、それぞれ縮退処理（一つの範囲で表現）して終了する。すなわち、連続したｖ〔 〕値が０又は１の状態の場合は、Ｓ〔 〕，Ｅ〔 〕データを圧縮する。
なお、この時に、壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の配列要素を含む場合は、その要素の前後の要素が壁を示している場合には壁データに変更し、また、非壁を示している場合には非壁データに変更して処理する。
【０１０２】
上述した二等分割探索処理による画像データ中の壁位置の分析例を図１６に示す。この図１６の（ａ）には壁のイメージ画像（斜線を施した部分）Ｗとその調査対象領域を破線で示しており、この調査領域は先に認識された壁候補の存在位置に沿って設定される。そして、Ｓ〔０〕＝０がその調査領域の最初のスタートアドレス、Ｅ〔０〕＝１５が最初のエンドアドレスである。４，５，７等の途中の数字は分割後の対象領域のスタート又はエンドアドレス（いずれも画像アドレス）である。
【０１０３】
図１６の（ｂ）には変数ｎ＝１〜１０の各調査段階における各対象領域のスタートアドレスＳ，エンドアドレスＥ，及び壁の有無に関する判断結果ｖとその確定状況、ソート状況、並びに縮退処理結果をｋの値と共に示している。そして、最終的には画像アドレス５〜１２に壁が存在することを認識している。
【０１０４】
次に、図１７によって簡単な建設図面の壁認識例を説明する。
この図１７には、ネスト変数（ｎｅｓｔ）と、領域分割状態と認識された実際の壁の状態とを示している。
まず、ネスト変数＝０で建設図面の全体を壁位置の調査対象として壁の抽出を行なう。その結果（Ａ）に実線で示すように建設図面の家屋部の輪郭と水平及び垂直方向の壁候補の位置を認識できたとする。しかし、その認識できた壁候補のうち実際の壁は（ａ）に示す部分だけであるが、それはまだ判らない。
【０１０５】
そこで次に、ネスト変数＝１にして、（Ａ）に示す認識できた壁候補の芯線で区切られた各閉ループ領域毎に調査対象領域を限定して壁の抽出を行なう。それによって（Ｂ）に▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼で示す４つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識されると共に、先に認識された壁候補のうち、実際の壁は（ａ）に示された部分だけであったことが確認され、（ｂ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０６】
さらに、ネスト変数＝２にして、（Ｂ）において新たな壁候補が認識された４つの領域▲１▼〜▲４▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。それによって、（Ｃ）に▲５▼，▲６▼で示す２つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識され、（ｃ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０７】
その後、ネスト変数＝３にして、（Ｃ）において新たな壁候補が認識された２つの領域▲５▼，▲６▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。その結果いずれの分割領域でも新たな壁候補を抽出できなにかった場合には、それによって壁位置の調査を終了し、（ｃ）に示す壁位置が最終的な壁認識結果であることが確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１０８】
このように、分割した各調査対象領域のいずれでも新たな壁候補が抽出されなくなるまで、調査対象領域を細分化して壁の抽出を行なう。それによって、小さな壁でも確実に認識することができ、且つ壁候補のうち実際には壁が存在する部分と存在しない部分とを正確に判別することができる。
【０１０９】
ここでさらに、前述した図６のフローチャートに従った具体的な建設図面の認識処理手順の例を、図１８乃至図２０によって説明する。図１８乃至図２０は一連の図であるが、図示の都合上３枚の図に分割して示している。これらの図におけるＳ２〜Ｓ１８は、図５のＳ２〜Ｓ１８の各ステップに対応している。また、各段階での領域分割図と実壁状態も図示している。
【０１１０】
以下の説明ではステップを「Ｓ」と略称する。図１８のＳ１で画像データを入力し（図５のＳ１０１，Ｓ１０２に対応する）、Ｓ２で自動スキュー補正を行ない、Ｓ３で図面全体を調査対象とし、Ｓ４でネスト変数を０にする。
Ｓ５で調査対象の限定を行なうが、ネスト変数が０なのでやはり図面全体を調査対象とする。
【０１１１】
Ｓ６〜Ｓ７で水平方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出するが、輪郭以外の壁を発見できず、Ｓ８〜Ｓ９で垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出し、輪郭以外の壁を２か所に発見する。したがって、Ｓ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を１にし、Ｓ１２で領域の細分化（各壁の位置で）をしてＳ５へ戻り、調査対象領域を一番左の領域に限定する。
【０１１２】
そして、Ｓ６〜Ｓ７で壁を２か所に発見し、Ｓ８〜Ｓ９では壁を発見できなかったがＳ１０ではＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を、図１９のＳ１４でＮＯになり入れ子処理を終了するまで繰り返し実行し、左側の縦長の領域を新たに発見された２つの壁によって区切った３つの分割領域に対して、順次壁の抽出処理を行なう。
【０１１３】
この例ではそれによって新たな壁は発見されず、図１９のＳ１６でネスト変数を−１して１に戻し、真中の縦長の領域を調査対象領域として同様に壁の抽出を行なうが、この例では新たな壁候補は発見されない。
そこで、Ｓ１５，Ｓ５で右側の縦長の領域に調査対象領域を変更し、Ｓ６〜Ｓ７で壁を１ケ所発見する。
【０１１４】
そこで、図２０のＳ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を開始し、右側の縦長の領域を新たに発見された壁によって分割し、その各分割領の壁抽出処理を順次行なう。その結果、いずれの分割領域でも新たな壁は発見されず、Ｓ１３でＮＯになり入れ子処理を終了し、Ｓ１６でネスト変数を−１して１にするが、ネスト変数１の領域は残っていないので、さらにネスト変数を０に戻すが、その領域も残っていない。
そのため、壁抽出の処理は完了したと判断し、Ｓ１７で抽出された壁候補の認識データにより各壁の位置及びサイズを確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１１５】
次に、上述のようにして認識した建設図面の輪郭及び骨格に相当する壁の位置及びサイズ等の情報（解析結果データ）を図１に示したメモリ４及び外部記憶装置１１の記憶媒体に格納する内容の一例について、図２１によって説明する。
図２１において、（Ａ）はネスト数、（Ｂ）は固有ネスト情報、（Ｃ）水平方向の壁情報、（Ｄ）は垂直方向の壁情報、（Ｅ）は水平な壁のモデル、（Ｆ）は垂直な壁のモデルを示す。
【０１１６】
ネスト数は、子ネストポインタの入れ子（親子関係）の深さを示し、壁が全然認識されなかった場合は、ネスト数＝０である。
固有ネスト情報は、ネストＮo.，ＮＥＸＴ兄弟ポインタ，子ネストポインタ，壁数（水平方向及び垂直方向），壁情報ポインタ（水平方向及び垂直方向）からなる。
【０１１７】
ＮＥＸＴ兄弟ポインタは、同時階層ネスト情報の次のアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものと同じ値である。
子ネストポインタは、一階層下の階層ネスト情報の先頭データのアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものに＋１した値である。
【０１１８】
（Ｂ）に示す固有ネスト情報中の水平方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｃ）に示す水平方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の水平方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ａ，ｙ座標：ｂ）、壁の横（ｘ方向）サイズ：ｃ、壁の縦（ｙ方向）サイズ：壁の厚みｄからなる。これらのａ〜ｄによって（Ｅ）に示す水平な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１１９】
同様に、固有ネスト情報中の垂直方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｄ）に示す垂直方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の垂直方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ｅ，ｙ座標：ｆ）、壁の縦（ｙ方向）サイズ：ｇ、壁の横（ｘ方向）サイズ：壁の厚みｈからなる。これらのｅ〜ｈによって（Ｆ）に示す垂直な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１２０】
ところで、実際の建築図面の画像データに対して、その図面全体を調査対象領域として水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成した例を図１０及び図１１に示したが、その黒ドット数計測配列データに基づいて壁候補を認識した次の段階で、その図面の領域を認識した壁候補によって分割し、調査対象領域を限定した画像データに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの作成例を、図２２乃至図２４に示す。
【０１２１】
図２３及び図２４は、図２２よりさらに調査対象領域を細分化した例である。
このようにして、新たな壁候補が発見されなくなるまで、調査対象領域を細分化して、その画像データによる水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成し、壁の抽出を行なう。
【０１２２】
なお、この実施形態ではポジ画像の建設図面を認識対象としたので、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の黒ドット数を計測（カウント）して黒ドット数計測配列データを作成したが、ネガ画像の建設図面を認識対象とする場合には、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の白ドット数を計測（カウント）して白ドット数計測配列データを作成すれば、壁の認識を同様に行なうことができる。
【０１２３】
また、上述のようにして認識した建設図面の輪郭及び骨格に関する認識データは、ＣＡＤ用ベクトルデータに変換をすることができ、異機種間のＣＡＤデータの互換性を得ることができる。
【０１２４】
次に、図５のメインルーチンのステップ１０６による方眼間隔を認識し、認識図面を修正する処理のサブルーチンの詳細例を、図２５のフローチャートによって説明する。
この図２５のサプルーチンでは、ステップ１２１で抽出する特定色を決定し、読取り済みのカラーイメージ画像データから特定色のデータを抽出する。
【０１２５】
ここでは、建設図面が描かれている用紙の地に印刷されている方眼線の色を、前述の場合と同様に表示したカラー・イメージ画像の地の部分領域がマウスカーソルで指定されると、その部分領域の画像の色を特定色として決定し、その特定色の画像データ（方眼線の画像データ）を抽出する。
【０１２６】
そして、ステップ１２２で、その抽出したデータから水平方向及び垂直方向の直線を認識する。
次いで、ステップ１２３で、認識した水平方向及び垂直方向の直線の間隔を計測しステップ１２４でその間隔の最大値と最小値の差を求め、ステップ１２５でその差が所定値（誤差の範囲の値）以下か否かを判断する。
【０１２７】
間隔の差が所定以下でない場合は、間隔のバラツキが大きいため方眼線ではないかもしれないので、ステップ１２９で間隔の認識が不可であることを表示して図５のメインルーチンへリターンする。なお、この場合、計測した間隔の最大値と最小値を削除して、その削除後の新たな最大値と最小値の差を再度求め、ステップ１２５でその差が所定値（誤差の範囲の値）以下か否かを判断し直すようにしてもよい。これによって、ノイズ成分によるデータの影響を少なくすることができる。
【０１２８】
ステップ１２５で差が所定値以下で合った場合は、ステップ１２６で間隔の平均値を算出し、ステップ１２７でそれを認識図面と照合し、認識した輪郭及び骨格の間隔が、算出した間隔の平均値（方眼間隔）の整数倍になるように、認識した図面を修正する。そして、その方眼線と修正した認識図面とを重ねて表示した後、図５のメインルーチンへ戻る。
【０１２９】
図２６は、特定色（例えば薄い青色）の方眼線が印刷された用紙に黒色の手書きで間取図が描かれた建築図面をカラー・イメージスキャナで読み取って、マッピングさせた画像データの表示例である。方眼線は実際には、水平方向及び垂直方向共に１間（１．８ｍ）を４分割あるいは６分割などした間隔で印刷されているが、図示の都合上１間を２分割した半間間隔の方眼線を示している。
【０１３０】
図２７は、その特定色のデータを除去した間取図のイメージ画像の表示例を示す。さらに、図２８は、その特定色のデータを除去した間取図のイメージ画像データから図面認識した結果である、家屋の輪郭及び骨格を形成する閉ループ画像の表示例を示す。
【０１３１】
図２９は、その認識した家屋の輪郭及び骨格の位置を、その水平方向及び垂直方向の間隔が認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正した結果を、方眼線と重ねて表示した例を示している。この場合の方眼線の間隔は１／４間となっている。
【０１３２】
なお、手書き図面で家図面の正対方向のスキュー補正が困難な場合、手書き図面を方眼紙に記述して、スキュー補正はその方眼紙のマス目を利用して行なうようにすると良い。
また、やむをえず利用者の手作業に委ねる場合、スキャナ読み込み時にできるだけスキュー補正が不要な正対する図面を作成するように注意を促すマニュアルを添えると良い。
【０１３３】
【発明の効果】
以上説明してきたように、従来は、多目的のために複数色で記述された図面、あるいは用紙の地に特定色（空色，黄色，茶色など）の方眼線が印刷されているような複数の色出で構成さけている建設図面から、家屋の輪郭や骨格を認識するのは難しく、誤認識する率が高くなっていたが、この発明によれば、そのような建設図面からでも精度よくその輪郭及び骨格（壁）を認識することができる。
その際、入力したカラーイメージ画像データから抽出あるいは除去する特別色の指定も簡単に行なうことができる。
また、地の方眼線の間隔を認識して、図面の認識結果である輪郭及び骨格の間隔を修正することもできる。
【０１３４】
さらに、この発明によれば、従来正確な認識が困難であった線が途切れたり直線が多少傾いて記載された手書き図面、青焼きなどの比較的コントラストが低い図面、ノイズが多い図面、家屋の輪郭や骨格を認識する上で不要な色付きメモののある図面、あるいは古い建設図面など、記載状態や画質の悪い建設図面でも、簡単にその輪郭及び骨格、特に壁を精度良く認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による建設図面認識方法を実施する建設図面認識装置一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の表示部９における再マッピングされた認識結果の画像データの表示例を示す図である。
【図３】同じくスキュー補正された建設図面の入力画像データを認識結果の画像データと重ね合わせて表示した例を示す図である。
【図４】建設図面における外輪郭，外壁，内壁及び骨格の定義を説明するための図である。
【図５】図１に示した建設図面認識装置による建設図面認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】図５におけるステップ１０３の特定色を抽出又は除去した図面のイメージ画像データを図面認識するサブルーチンを示すフロー図である。
【図７】 図６におけるステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理のサブルーチンのフロー図である。
【図８】同じく壁の位置を認識する２等分探索法を実行処理するフロー図である。
【図９】調査対象領域内の壁候補とそれによる領域分割例及び壁候補によって細分化された領域群のネストＮｏ．とその解析処理順序の一例を示す説明図である。
【図１０】建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を示す図である。
【図１１】同じくその他の具体例を示す図である。
【図１２】図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して示す図である。
【図１３】図７のステップ２６におけるピークの両側又は片側に壁の両面を絞り込む処理の説明図である。
【図１４】図８のステップ４３における領域幅の分割処理の説明図である。
【図１５】図８のステップ４４，４５における対象領域の壁調査による判断の説明図である。
【図１６】図８に示した２等分割探索処理による壁のサンプル（壁候補）の分析例を示す説明図である。
【図１７】この発明による簡単な建設図面の壁認識例の説明図である。
【図１８】図６のフローチャートに従った具体的な建設図面の認識処理手順の例を示す説明図である。
【図１９】図１８の続きの説明図である。
【図２０】図１９の続きの説明図である。
【図２１】解析結果データのメモリへの格納内容の一例を示す説明図である。
【図２２】図１０に示した建築図面の調査対象領域を限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２３】図２２より調査対象領域をさらに限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２４】図２２より調査対象領域をさらに限定した他の部分の画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２５】図５のステップ１０６における方眼間隔を認識して認識図面を修正する処理のサブルーチンを示すフロー図である。
【図２６】特定色の方眼線が印刷された用紙上に手書きされた間取図のカラーイメージ画像データの表示例を示す図である。
【図２７】図２６に示した間取図のイメージ画像データに対して特定色の方眼線を除去した後の図面認識の対象とするイメージ画像データの表示例を示す図である。
【図２８】図２７のイメージ画像データに対して図面認識した結果である家屋の輪郭及び骨格の表示例を示す図である。
【図２９】同じくその認識結果を方眼線の間隔の認識結果によって修正し、それを方眼線と重ね合わせて表示した例を示す図である。
【符号の説明】
１：全体制御部（ＣＰＵ） ２：画像読取部
３：通信制御部 ４：メモリ
５：自動スキュー補正部
６：ドット数計測配列データ作成部
７：輪郭・骨格認識部 ８：再マッピング制御部
９：表示部 １０：操作入力部
１１：外部記憶装置 １２：印刷装置
１３：特定色抽出／除去部 １４：バス
【発明の属する技術分野】
この発明は、建築・建設設備業や不動産等の固定資産を取り扱う業種など、建築・建設図面を利用する業務を支援するもので、意図的に色分けして複数の情報が記述された建築・建設図面からその輪郭及び骨格を認識する方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＡＤシステム等を用いて、家屋やビル等の建築図面あるいは水道管，ガス管，電力・通信ケーブル等の配管図面等を含む建設図面を容易に作成したり、そのデータを記憶させておいて設計変更や増改築等の際に利用することは行なわれている。しかし、その建設図面のデータには、作成したシステムにより互換性がなく、期間の経過や業者の変更により利用できなくなる。また、家屋の増改築等を行なう場合には、紙に描かれた古い建設図面しかない場合が多く、増改築の間取り図等を変更しない部分も含めて全て描きなおさなければならなかった。
【０００３】
そこで、紙に描かれた建設図面を読み取って、コンピュータで処理できるデータとして認識して記憶させることも試みられているが、そのための特別な方法や装置はなく、建設図面をイメージスキャナで読み取り、そのイメージ画像データをパーソナルコンピュータ等に入力させて、一般の図形認識機能を利用して線分認識やパターン認識を行なっている。あるいはさらに、高機能の図形エディタを補助に使うことによって図形認識機能をレベルアップし、自動認識機能が多少不完全な場合でも、例えばラスタ・ベクタ変換することにより直線や円弧等の基本線図を自動認識できるようにしたものもある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の図面認識装置は、高度の操作知識等を必要とし、パソコンなどを使い慣れている人や専門のオペレータに利用が限定され、建設図面を頻繁に使用する業界関係者にとって、決して使い勝手のよいものであるとはいえなかった。
また、直線や円弧等の基本線図は自動認識することができるが、基本線図の組み合わせ等からなる建設図面特有の図形シンボル（例えば、壁や柱等）を個別に認識をすることはできなかった。そのため、認識した図面を修正する際には線分毎に行なわなければならず、多くの手間を要していた。
【０００５】
さらに、建設業において使用される家屋やビル等の建設図面は、その図面上の各線分が人間の目には同じ大きさの連続線として見えても、厳密に見れば太さも一様でなく、軌跡もゆらいでいる。また、連続線のはずであっても所々切れている場合もある。これらの不完全さは作図時のみならず、用紙の経年変化や読み取り時の誤差などからも生じるものである。そのため、例えば線分として認識できる太さの限界があまり細いと、わずかなかすれでも線分が切れていると認識してしまう。また太めの線分を長方形のように認識してしまうこともある。
【０００６】
これは、原図の品質は勿論であるが、感光紙を使用したいわゆる青焼き図面のようにコントラストが低い（黒と白の境界がはっきりしない）図面が多く、さらにその青焼きの特徴である細かな点が表面に現れるため、従来の図面認識装置では精度の高い自動認識をすることは困難であり、その修正に多くの手間を要するので殆ど実用にならなかった。
【０００７】
ところで、家屋の建設図面（建築図面）では間取りを仕切る壁が図面の中心的役割を果たし、図面中のどの部分が壁であるかを認識することによって、建設図面のおおよその間取りを理解することができる。従って、図面中の壁の位置及びその長さを認識することは、建設図面を認識する上で最も重要な事項である。
【０００８】
さらに、建設・設備業で使用する図面は、意図的に色分けして複数の情報を記述されていたり、色付きの用紙上に、用紙色と異なる色のペンで記述又は印刷されているなど、複数色で構成されることが多い。そのため、図面のイメージ画像データを、図面全体に単色の濃淡値又は２値化したデータで認識しようとしても、色分けした複数の情報を識別することが非常に困難である。
【０００９】
そのため、図面内の色別情報を識別できるようにするために、カラースキャナなどでは、３原色やそれらの混色を含めた６色によるものなどの、カラードロップアウト機能が開発されている。このカラードロップアウト機能は、不要な色の情報を除いて読み取ることがができるものである。
【００１０】
しかし、従来のカラースキャナは、次のような問題があった。
（１）カラードロップアウト機能は、３色や６色など非常に限定された減色機能しかないため、細かいレベルあるいは任意の色に対する減色機能ではない。
（２）建設図面には古い図面も多いため、ドロップアウトカラーでない色で方眼線が印刷された用紙に描かれた図面が多く、カラードロップアウト機能では対処できない場合がある。
【００１１】
この発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、複数色で構成された建設図面から家屋等の輪郭及び骨格を精度よく認識できるようにすること、特に図面が描かれた用紙に地の色や方眼線などがあっても、確実に輪郭及び骨格を認識できるようにすることを目的とする。図面用紙に方眼線が印刷されている場合にはそれを積極的に利用して、認識結果を修正できるようにすることも目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記の目的を達成するため、次のような特徴をもつ建設図面認識方法を提供する。
【００１６】
すなわち、この発明は、複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、特定色の画像データを抽出又は除去し、その抽出した画像データ又はその除去後に残った画像データに対して水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その作成した水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する建設図面認識方法において、上記建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、建設図面の用紙の地に印刷されている方眼線の色の画像データを抽出し、その抽出した画像データから水平方向及び垂直方向の直線を認識して、その各方向の直線の間隔を計測し、その各間隔の平均値を求めて上記方眼線の間隔を認識し、上記建設図面の輪郭及び骨格の認識結果を、その水平方向及び垂直方向の間隔が認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正する建設図面認識方法を提供する。
【００１９】
また、この発明による建設図面認識装置は、上記の目的を達成するため、次の各手段を有するものである。
複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データを入力する画像データ入力手段、
該手段によって入力したカラーイメージ画像データから指定された特定色の画像データを除去する特定色除去手段、
該手段によって特定色の画像データを除去した後に残っ画像データに対して、水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段、
該手段により作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段、
上記建設図面の画像から上記特定色の画像データを除去し尽くしているか否か判断する手段、
該手段が除去し尽くしていないと判断した場合、認識された建設図面の輪郭及び骨格で仕切られた領域について、上記特定色の画像データを除去し、その除去した後に残った画像データに対して上記ドット数計測配列データ作成手段及び上記輪郭・骨格認識手段による認識を行う手段、
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて具体的に説明する。
図１は、この発明による建設図面認識方法を実施する建設図面認識装置の一例の概略構成を示すブロック図であり、ハード構成とマイクロコンピュータによるソフト処理の機能とを混在して示している。
【００２６】
この装置は、全体制御部１，画像読取部２，通信制御部３，メモリ４，自動スキュー補正部５，ドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，表示部９，操作入力部１０，外部記憶装置１１，印刷装置１２，特定色抽出／除去部１３、及びこれらを接続するバス１４などから構成される。なお、これらの各部（又は装置）とバス１４との間に必要なインタフェース部は図示を省略している。
【００２７】
全体制御部１は、この建設図面認識装置全体の動作及び機能を制御するマイクロコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどから構成されるが代表して「ＣＰＵ」と略称される）であり、自動スキュー補正部５並びにこの発明に係わるドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，特定色抽出／除去部１３も、そのＣＰＵのソフト処理によって実現できる。
外部記憶装置１１は、上記全体制御部１で実行する制御プログラムを記録した記録媒体の読み取り装置の役目もする。
【００２８】
画像読取部２は、複数の色で構成された建築図面等の建設図面セットされると、それをスキャンしてその画像を読み取ってカラーイメージ画像データを入力する画像データ入力手段であり、スキャン光学系及び複数のカラーフィルタと各色毎のＣＣＤなどのイメージセンサとその各駆動回路等からなる公知のカラー・イメージスキャナである。また、その読み取ったイメージ画像データを所定の解像度で２値化して白ドットと色ドットの画像データにする回路も含んでいる。
【００２９】
通信制御部３は、画像読取部２から画像データを取り込む代りに、外部から通信によりイメージ画像データ又はそのランレングスが符号化された符号化画像データを受信して入力する画像データ受信手段であると共に、この装置によって認識した建設図面の輪郭及び骨格データを外部装置へ送信することもできる。具体的にはＦＡＸモデムやパソコン通信制御手段を含むものである。
【００３０】
メモリ４は、画像読取部２によって読み取ったイメージ画像データ、通信制御部３によって受信したイメージ画像データ又は符号化画像データをはじめ、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された画像データ、ドット数計測配列データ作成部６によって作成されたドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された輪郭及び骨格の認識結果、及び再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を格納する大容量のＲＡＭあるいはハードディスク等によるメモリである。
【００３１】
自動スキュー補正部５は、メモリ４に格納した画像データの角度を調整して水平及び垂直の線分方向を装置の水平及び垂直の基準方向と一致させるように補正するためのものであり、公知の自動スキュー補正技術を用いることができる。
なお、この自動スキュー補正部５により修正された画像データは、再びメモリ４に格納される。
【００３２】
特定色抽出／除去部１３は、画像読取部で読み取ってメモリ４に格納されている建設図面のカラーイメージ画像データの特定色が指定されると、その特定色のデータを抽出あるいは除去し、その抽出した特定色の画像データあるいはそれを除去した残りの画像データを再びメモリ４に格納する。すなわち、図面認識やその他の処理に先立って、読み取ったカラーイメージ画像データの内の特定色のデータを抽出／除去する手段であり、その詳細は後述する。
【００３３】
ドット数計測配列データ作成部６は、自動スキュー補正がなされてメモリ４に格納されたイメージ画像データ又は符号化画像データ、及び後述する再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データに対して、その画像データを水平及び垂直方向の２方向に限定して、それぞれドット幅単位に色ドット（白黒の場合は黒ドット）又は白ドット数を計測（カウント）し、その結果により水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成してメモリ４に格納するドット数計測配列データ作成手段である。
【００３４】
なお、読み取った建設図面がポジ図面（地の明度より図の明度が低い図面）の場合には色（又は黒）ドット数を計測し、ネガ図面（地の明度より図の明度が高い図面）の場合には白ドット数を計測する。
【００３５】
輪郭・骨格認識部７は、ドット数計測配列データ作成部６によって作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて、建設図面の輪郭及び骨格を認識し、特に壁の位置，長さ，厚さ，種類等の壁データを抽出するための輪郭・骨格認識手段であり、その詳細は後で詳述する。
【００３６】
なお、参照したドット数計測配列データでは、壁の認識（抽出）が困難あるいは不確実な場合は、図面の水平及び垂直方向のドット数計測配列データ作成範囲の再設定要求を全体制御部１へ送り、作成範囲を変更設定してドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させる。
【００３７】
再マッピング制御部８は、輪郭・骨格認識部７により、壁と認識された部分により建設図面の範囲を限定して、その部分を他の認識情報をも考慮した上で、再度マッピングし、その限定した範囲毎にドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させるための画像データを作成するものであり、その際に原稿のノイズあるいは画像読取部２での読取ノイズも除去した画像データを作成する。このデータもメモリ４に格納される。
【００３８】
表示部９は、画像読取部２又は通信制御部３から入力し、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建設図面のカラー画像データ、ドット数計測配列データ作成部６で作成された水平及び垂直方向の黒又は白のドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ等を表示するためのものであり、例えば、カラーＣＲＴやカラー液晶ディスプレイ等でを使用する表示装置である。
【００３９】
図２，図３は、表示部９の画面９ａの表示状態の例を示すものであり、図２は輪郭・骨格認識部７によって認識された建設図面の輪郭及び骨格（この例では壁）のデータを再マッピング制御部８によって再マッピングした画像データ（認識結果）の表示例である。この表示例において、二重の実線は壁の両面を示し、細線は壁の芯線及びその延長線を示している。
【００４０】
図３は、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建設図面の画像データ（入力したイメージ画像データ）と、上記再マッピングされた認識結果である壁の画像データを同時に重ね合わせて表示した例を示す。この場合、両者の識別が容易にできるように、スキュー補正された建設図面のイメージ画像データはハーフトーンで表示し（図３では図示の都合上点描で示している）、認識結果である壁の画像データを実線で表示する。
【００４１】
また、表示部９がカラーの表示装置であるから、両画像の色を変えて表示することにより、識別性を向上させることができる。例えば、スキュー補正された入力イメージ画像データは薄青色で、認識結果の画像データをオレンジ色あるいは緑色等で表示することにより、操作者は認識結果の部分を容易に識別できる。
【００４２】
あるいは、表示部９の画面９ａを分割して、スキュー補正された入力イメージ画像データと認識結果の画像データをその分割したそれぞれの画面に対比させて表示することもできる。
または、同一の画面上にスキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを選択的に表示できるようにしてもよい。その場合には後述する操作入力部１０に表示選定手段(キー等)を設ければよい。
【００４３】
さらに、この表示部９は、入力力したカラーイメージ画像を表示して、その表示画像の特定色で表示された部分領域をマウスカーソルによって指定させることにより、抽出あるいは除去したい特定色を直接指定させるための手段としても機能する。
さらに、認識結果を操作者が確認するための画面も表示する。すなわち、上記再マッピングされた認識結果の画像データを表示し、「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」というような表示を行なう。これにより、壁の認識が正確にできているかどうかを操作者が確認することができる。
【００４４】
操作入力部１０は、各種操作指示や機能選択指令、編集データ等を入力するためのものであり、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等である。
この操作入力部１０は、表示選定手段としての機能も有し、表示部９の表示状態を操作者の所望の表示状態に変更することができる。例えばキー操作により、スキュー補正された建設図面の入力画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを重ね合わせて表示させたり、どちらか一方のみを選択して表示させたりすることができる。
【００４５】
さらに、操作入力部１０は、上記「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」の表示に対し、「ＹＥＳ」または「ＮＯ」の情報を入力するためのキー等の入力手段も有する。そして、「ＹＥＳ」が選択された場合は認識処理を終了し、「ＮＯ」が選択された場合は再認識処理あるいは訂正処理に移行する。これにより、操作者は認識結果の内容を確認し、それを確定することができる。
【００４６】
外部記憶装置１１は、入力した画像データや、ドット数計測配列データ作成部６で作成された黒ドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた認識結果の画像データ等をフロッピディスク（ＦＤ）や光磁気ディスク（ＯＭＤ）等の外部へ取り出し可能な記憶媒体に記録させる記憶装置である。
この外部記憶装置１１はまた、マイクロコンピュータによる全体制御部１でＣＰＵが実行する制御プログラムを記録した、フロッピディスク（ＦＤ）あるいはＣＤＲＯＭ等の記録媒体の読み取り装置の役目も果たす。
【００４７】
印刷装置１２は、上記の各種データを紙に印刷あるいは描画して出力するプリンタあるいはプロッタである。
ここで、建設図面（主に建築図面）における「輪郭」と「骨格」及び「外壁」と「内壁」の定義について、表１及び表２と図４によって説明する。
【００４８】
【表１】
【表２】
「輪郭」とは「外輪郭」のことであり、表１に○印で示すように外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線の部分）を意味するケース１の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース２，３の場合とがある。
【００５１】
「骨格」とは、壁の総て（図４の（ｂ）（ｃ）に太線で示す部分の両方）を意味するケース１，２の場合と、外輪郭を除く壁（図４の（ｃ）に太線で示す部分のみ）を意味するケース３の場合とがある。これらの定義において、特に断わらない場合はケース１の通常の意味として扱われる。
【００５２】
「外壁」とは表２に○印で示すように、外輪郭と同じく外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線で示す部分）を意味するケース４の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース５の場合とがある。
【００５３】
「内壁」とは表２に○印で示すように、ケース４，５とも外壁を除く壁（壁＝外壁＋内壁）であるが、ケース４の場合は図４の（ａ）に示す二重線の内側の線の部分と図４の（ｃ）に太線で示す部分であり、ケース５の場合は図４の（ｃ）に太線で示す部分である。これらの定義においても、特に断わらない場合はケース５の通常の意味として扱われる。
【００５４】
次に、図１に示した建設図面認識装置による建設図面（主に家屋やビル等の建築図面）認識の手順について、図５乃至図８および図２５のフロー図によって説明する。これらのフロー図において、各ステップを「Ｓ」で示している。また、この実施例では、認識する建設図面がポジ図面であるものとする。
【００５５】
図５は、図面の特定色を抽出／除去して図面認識する認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
まず、ステップ１０１において、画像読取部２であるカラー・イメージスキャナによってセットされた建設図面をカラーイメージ画像として読み取って、そのカラーイメージ画像データを入力する。それに代えて、通信制御部３によって外部から建築図面のカラーイメージ画像データあるいはそのランレングスを符号化した符号化カラー画像データを受信して入力してもよい。
【００５６】
次に、ステップ１０２では、抽出／除去する特定色を決定し、読み取り済みのカラーイメージ画像データからその特定色のデータを抽出あるいは除去する。
この場合は、建築図面が記述されている用紙の地に印刷されてる方眼線の色を特定色として指定し、その特定色と同じ色のデータを除去するものとする。
その特定色の決定は、例えば入力したカラー画像データを表示部９にカラー表示させ、マウスカーソルで指示されてクリックされた部分領域の画像データの色を抽出又は除去したい特定色として決定することができる。すなわち、その指定された部分領域の画像データのカラー構成（ＲＧＢ又はＹＭＣの構成比率）を判別し、それと同じ比率の画像データをカラーフィルタ機能によって除去する。
【００５７】
その後、ステップ１０３に進み、特定色のデータを抽出又は除去した（この場合は除去した残りの）図面のイメージ画像データを対象に図面認識する。その図面認識のサブルーチンの処理については詳細に後述する。
【００５８】
そして、ステップ１０４では、図面認識の精度を向上させるために、カラーイメージ画像データから、特定色を抽出あるいは除去し尽くしているか否かを判断する。これ以上の特定色の抽出あるいは除去ができなければ、そのまま一連の処理を終了してもよいが、この実施形態ではステップ１０６で方眼間隔を認識し、ステップ１０３で認識した図面を修正する処理を行なった後、処理を終了する。そのステップ１０３のサブルーチンの処理も図２５によって後述する。
【００５９】
ステップ１０４の判断で、さらに細分化した領域に対して特定色を抽出あるいは除去する余地がある場合には、ステップ１０５に進む。そして、図面認識された輪郭や骨格で仕切られた領域（部屋）を新しい限定領域として、ステップ１０２に戻る。そして、その限定した領域に対して、ステップ１０２で特定色のデータを抽出又は除去し、ステップ１０３で抽出した特定色の画像データ、あるいは特定色の画像データを除去した残りの画像データに対して図面認識の処理を行なう。
【００６０】
図６は、図５のステップ１０３の図面認識処理のサブルーチンを示すフローチャートである。この図６のフローチャートによって、この実施形態による図面認識処理の詳細を説明する。図６の処理はステップ２から始まっているが、図５におけるステップ１０１のカラーイメージ画像読み取りと、ステップ１０２の特定色の抽出／除去が、この図面認識処理のステップ１に相当する。
【００６１】
なお、以下の説明では、読み取ったカラーイメージ画像データから、用紙の地に印刷されていた方眼線の色を特定色として指定し、その色の画像データを除去した残りの白黒の２値化画像データに対して図面認識を行なうものとする。勿論逆に、黒色あるいは他の色を特定色として指定して、黒あるいは他の色の画像データのみを抽出して図面認識対象とすることもできる。
【００６２】
このサブルーチンでは、まずステップ２において、ドット数計測配列データ作成部６によって作成される水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づく輪郭・骨格認識部７等による壁認識処理の精度を向上させるために、認識対象の画像データを自動スキュー補正部５によって自動的にそのスキューを補正する。そして、ステップ３において、自動スキュー補正された画像データの全体を調査対象とする。
【００６３】
ステップ４において、ネスト変数は０（初期値：画像全体を対象にするという意味）である。「ネスト変数」は建設図面の解析範囲をトップダウンで絞り込む時の絞り込み段階を表す。ネスト変数の値が大きいほど解析が深くなっている（細かい部分まで進んでいる）ことを表わす。
【００６４】
ステップ５において、壁の位置の調査対象の領域を限定する処理を行なう。具体的には、この処理にいたる直前に調査領域の指示が示されていて、ここでは以降のステップ６〜９の処理のための準備（インタフェースの共通化）を行なうだけである。個々の調査対象領域の形は水平及び垂直の折れ線によって形成される閉ループ図（矩形図）になる。最初はネスト変数が０なので図面全体を調査対象とする。
【００６５】
ステップ６において、水平方向の黒ドット数計測配列データを作成する。これは、画像データの垂直方向の１ドット幅毎に水平方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持するものである。なお、他の色の画像データを認識対象とする場合は、その色のドット数を計測することになる。
次にステップ７において、ステップ６で作成した水平方向の黒ドット数計測配列データに基づいて、壁の抽出（認識）処理を行なう。その処理手順については後述する。
【００６６】
ステップ８では、ステップ６と同様に垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成する。すなわち、画像データの水平方向の１ドット幅毎に垂直方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持する。ステップ９では、その垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づいて壁の抽出（認識）処理を行なう。
【００６７】
そして、ステップ１０において領域を分割する壁候補があるかどうかを判断する。ここで、水平あるいは垂直方向で１つでも領域を分割する壁候補があれば、ステップ１１へ、１つもそのような壁候補がなければ、ステップ１３へ進む。
例えば、図９の（ａ）に示すような調査対象領域Ｓａ内に領域を分割する壁候補Ｗｄが存在するかどうかを判断する。
ステップ１１では、ネスト変数を＋１して再設定する。これは、現在の解析領域の中から壁を認識し、その壁を使って新たに区切られた現在の領域内の小領域に解析範囲を限定する段階に入ることを表わす。
【００６８】
そして、ステップ１２において、その調査対象の領域の細分化を行なう。具体的には、ステップ７，ステップ９で認識した壁候補の芯線（中心線）で、例えば図９の（ａ）に示すように調査対象領域Ｓａを壁候補Ｗ，Ｗｄの細線で示す芯線によって領域Ｓａ１，Ｓａ２に２分割する。さらに、その最初の細分化領域（例えば最も左上の領域）に調査対象の位置づけを行なう。
【００６９】
この新たに細分化された領域群の中での解析には特別な順序が必要になる訳ではないが、例えば、領域開始位置のｘ，ｙ座標値の小さい順番に行なうことなどが考えられる。図９の(ｂ)は、壁候補によって細分化された各領域のネストＮo.とその解析処理順序の一例を示し、実線は壁候補の芯線（中心線）を、▲１▼，▲２▼，▲３▼はネストＮo.を、１〜８の小さい数字は処理順序をそれぞれ示している。
【００７０】
その後、ステップ５に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
ステップ１０において、領域を分割すべき壁候補が１つもなかった場合は、ステップ１３に進んで同次ネスト領域（図９の（ｂ）で同じネストＮo.の領域）の残りがないかどうかを判断する。残りがある場合は、ステップ１５において同次ネストの次の領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７１】
同次ネスト領域の残りがない場合は、ステップ１４へ進んでネスト変数が０であるかどうかを判断する。ネスト変数が０でない場合は、ステップ１６においてネスト変数を−１して１段階上位のネスト領域の処理に戻り、ステップ１３でその段階の残りのネスト領域があるかどうかを判断する。あればステップ１５で次のネスト領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７２】
ステップ１４でネスト変数が０の場合は、ステップ１７へ進んで、ステップ７，９によって得られた各領域毎の壁候補の認識データをもとに各壁の位置及びサイズを確定し、その壁認識データをメモリ４に格納する。その格納方法については後述する。そして、ステップ１８で認識データを表示，印刷，記憶等を選択的に実行して、当該サブルーチンの処理を終了し図５のメインルーチンへリターンする。
【００７３】
次に、図７に基づいて、図６のステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理の手順を説明するが、それに先立って、建設図面である建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を図１０及び図１１に示す。これらの図において、（ａ）は建築図面の画像データ、（ｂ）は水平方向の黒ドット数計測配列データ、（ｃ）は垂直方向の黒ドット数計測配列データである。さらに、図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して図１２に示す。
【００７４】
図１０の建築図面では、壁のシンボルが壁の両面と芯線によって表わされており、図１１の建築図面では、壁のシンボルが壁の厚さ内の塗りつぶし（黒）によって表わされている。
この黒ドット数計測配列データにおいて、一番細い黒線の幅が１ドット幅であり、各黒線の長さが（ａ）に示す建築図面の画像データの１ドット幅毎の水平方向又は垂直方向の黒ドット数の計数値に相当する。
【００７５】
これらの図から明らかなように、建築図面を構成する線分の大部分（９０％以上）は水平方向又は垂直方向に描かれており、特に壁の部分で黒ドットの密度が高くなっている。そのため、水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データには、壁が存在する位置にピークが表われることになる。
【００７６】
図７のフローの処理を開始すると、まずステップ２１において、指定方向とクロスする方向（水平方向の黒ドット数計測配列データ作成の指定であれば垂直方向に、また垂直方向の指定であれば水平方向に）に、建設図面の基準の単位長に相当する所定間隔ごとに何回壁認識処理のループが可能かを確認する。
ここで、この単位長は一般の住宅の場合にはその最小壁間隔である半間あるいは１メートルであり、ここでは半間（９１ｃｍ）とする。
【００７７】
そして、水平方向の黒ドット数計測配列データに対しては垂直方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとし、垂直方向の黒ドット数計測配列データに対しては水平方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとして自動設定する。
また、半間サイズをｈとし、この値は予め図面の縮尺データ及び半間長を入力するか又は計算による自動算出などにより決定する。
この幅サイズＬと半間サイズをｈからＬ／ｈを算出して小数点以下は切上げた数値を壁認識処理の大ループの実行回数ｎとする。図１２にｈで示す範囲が１回の大ループでの処理範囲である。
【００７８】
次いで、ステップ２２で大ループの回数カウンタのカウント値ｉの初期設定（ｉ←１）を行なう。
そして、ステップ２３において回数カウンタのカウント値ｉが可能な大ループの実行回数ｎを超えた（ｉ＞ｎ）かどうかを判定する。超えていれば、当該領域の解析を終了する。超えていなければ、ステップ２４において当該ｉ番目の半間内の最初の解析処理として最高ピーク（図１２にＰで示す）に位置付け、その点をｘｐとする。このように半間毎に解析処理することにより、その中のピーク値が壁の一部である可能性が高いことになる。
【００７９】
次に、ステップ２５において壁の対象としての最初の条件であるピーク（極大値）の高さが半間（ｈ）以上かどうかを判定する。その結果、ピークの高さが半間未満の場合には壁の認識不明として、次の半間先の解析に移るためにステップ３４に進む。ピークの高さが半間以上ある時には次の解析ステップ２６に移行する。このステップ２６において、最高ピークの位置から左右両側（例えば、２Ｗ幅）を調べて、壁の厚みの範囲（両面の位置：Ｗ1，Ｗ2及び厚みＷｅ＝｜Ｗ1−Ｗ2｜）の絞り込みを行なう。ここでＷは壁の厚みの意味で、例えばＷmax と同じ値で使用する。
【００８０】
この絞り込み方法としては、（最高ピーク値−min）* rate＋min 以上の値を持つ最高ピーク位置の両端又は片側のピーク位置を、壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2又は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1 であるときの他方の面の位置
Ｗ2 として絞り込む方法がある。
【００８１】
図１３はこの絞り込み処理の説明図であり、（ａ）は最高ピーク位置ｘｐの両側に壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2が存在する場合の例である。この場合は、最高ピーク位置ｘｐは壁の芯線位置の候補と推定される。
【００８２】
図１３の（ｂ）は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1であり、その片側に他方の面の位置Ｗ2 が存在する場合の例である。この場合は、長い方のピーク位置が図２に二重線で示した外輪郭の外壁位置の候補で、それに近接する短い方のピークがその内壁位置の候補と推定し得る。
ここで、 rate は解析の前半(ネスト変数の値が小さい時)は小さめに、後半（ネスト変数の値が大きい時）では大きめにする(例えば、最初は rater＝０.７０とする)。min は図１３の（ｃ）に示すように現在注目している最大ピークＰの位置ｘｐの左右両側２Ｗに拡がった４Ｗ幅程度の幅内の黒ドット数計測データの最小値である。
【００８３】
このようにして、図７のステップ２６で絞り込んだ結果を基に、ステップ２７と２８で壁としての妥当性を確認する。
まずステップ２７においては、壁の厚みＷｅがその最大値 Ｗmax（例えば３０ｃｍ）を超えているか否かを判断し、超えている時は壁の認識不明として次の半間先の解析に移るためステップ３４に進む。超えていなければステップ２８へ進み、壁の厚みＷｅが最小値Ｗmin（例えば２.５ｃｍ）未満か否かを判断する。
【００８４】
その結果、壁の厚みＷｅが最小値 Ｗmin未満の場合はステップ３０へ進み、そうでない時はステップ２９に進む。ステップ３０においては壁以外のピーク（例えば、畳，窓，引戸など）を認識したものとしてその情報を得る。
ステップ２９においては、壁の候補となる領域から、壁としての条件を満たすかどうかを後述する２等分割探索法によって判定し、壁だと認識できたものについて、ステップ３１において当該壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2及び厚みＷｅなどの情報を退避（記憶）してステップ３２に進む。
【００８５】
ステップ２９で壁としての条件を満たさなければステップ３２に移行する。ステップ３２においては、壁の両面位置（座標）Ｗ1及びＷ2が共に現在処理を行なっている領域の内側かどうかを判定し、内側であればステップ３３に進む。そうでなければステップ３４に移行する。
【００８６】
ステップ３３では、現在の処理領域を細分化し、新しい細分領域を示す境界データとして、Ｗ1，Ｗ2，Ｗｅを退避（記憶）する。また、（Ｗ1＋Ｗ2）／２ がその壁の芯線位置である。ステップ３４では、次の半間先の処理を行なうために大ループの回数カウンタのカウント値ｉを＋１してから、ステップ２３に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
【００８７】
このようにして、対象となる黒ドット数計測配列データの一端（先頭要素）から半間毎に解析処理し、反対の端まで解析が終われば、今回の範囲の解析を終了する。水平方向と垂直方向の２方向のを黒ドット数計測配列データに対して別々に解析し、次回の解析範囲は、今回の解析で壁と認識できた範囲に限定する。
そのため、水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを解析した結果を組み合わせて、総当たりの場合分けを行なう。
【００８８】
この実施形態では、壁の芯線位置は隣の壁との間隔が半間単位の整数倍になるように配置されているとみなす。
そして、特徴的なピークが発見できる範囲までを解析データとして有効に使用する。逆に云えば、解析対象とするある範囲内に壁に相当する特徴が、水平方向及び垂直方向の両方合わせても一つも発見できなかったときは解析を終了する。１回の解析範囲は、最初は図面全体を対象にし、以後発見された壁で区切られた範囲に限定し直す方法をとって、壁のピークが発見されやすくし、且つ細部までの解析が容易になるようにする。
【００８９】
次に、図７のステップ２９において「壁としての条件を満たすか」を判断する２等分割探索法について、図８のフロー図によって説明する。
この図８に示すフローの処理を開始すると、まずステップ４１において、２等分割探索法の初期設定を行なう。
すなわち、壁分析のための領域分割要素数ｎを１にし、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋを０に、また、調査領域の分割配列要素として、Ｓ〔０〕，Ｅ〔０〕それぞれに入力のスタート及びエンド画像アドレスを代入して初期設定とする。
【００９０】
その後、ステップ４２に進み、調査領域の開始アドレスＳ〔ｋ〕と終了アドレスＥ〔ｋ〕が等しければステップ５３に移行し、等しくなければステップ４３に進む。ステップ４３においてはイメージ画像データの対象領域の分割処理を行ない、元の領域を小数以下の誤差を除いて２等分割する。
【００９１】
すなわち、分割する前半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１を、Ｓ１＝Ｓ〔ｋ〕，Ｅ１＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）とし、後半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２を、Ｓ２＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）＋１，Ｅ２＝Ｅ〔ｋ〕とする。
【００９２】
それによって、例えば図１４に示すように、建設図面のイメージ画像データ中において、壁候補が存在する線（一点鎖線で示す）の元の領域幅を最初は１の位置で２等分割する。その後壁の有無を判別できるまで、順次図１４に示す位置２で２回目、３の位置で３回目、４の位置で４回目というように２等分割を繰り返して細分化した領域でステップ４４及び４５の壁調査を行なうようにする。
ステップ４４及び４５においては、２等分割したそれぞれの領域Ｐ１，Ｐ２が壁で満たされているかどうかを調査し、ステップ４６に進む。
【００９３】
ここでは、指定された領域（スタートアドレスからエンドアドレスまで）の黒ドット数計測配列データを分析した結果、黒ドットのピーク（壁の厚みの広がりを保って）高さが、指定された領域の幅（長さ）と比較して次の▲１▼〜▲３▼の判断をする。
【００９４】
▲１▼：５％以下のとき、 ｖ＝０：非壁部と判断
▲２▼：９５％以上のとき、ｖ＝１：壁部と判断
▲３▼：上記以外のとき、 ｖ＝２：どちらとも判断できない
これを図に示すと図１５に▲１▼，▲２▼，▲３▼で示すようになる。
【００９５】
ステップ４６においては、ステップ４３で分割された前半の領域Ｐ１について、壁が存在するかどうか判断できない（ｖ＝２）場合はステップ４７に進み、そうでなければステップ４９に進む。ステップ４７においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された後半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２)で置き換える。
【００９６】
ステップ４８においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された前半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ４９においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された前半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１)で置き換える。
【００９７】
ステップ５０においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された後半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ５１では、領域アドレスの新しい格納配列要素を示せるように新しい格納配列要素Ｎo.を示す変数ｎを＋１してから、ステップ５２に進む。
【００９８】
ステップ５２においては、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の最も小さいＮo.を指すｋ要素内の分類コードｖが壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の場合は、ステップ４２に戻って更に細分割する処理を繰り返す。そうでない場合はステップ５３に進む。
ステップ５３では、壁が存在するかどうか判らない内容が一つ解決したとして、その指標ｋを＋１してからステップ５４に進む。
【００９９】
ステップ５４においては、壁分析のための領域分割要素数ｎと、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋとが、等しくなっているかどうか判定し、等しければ壁認識のための分割処理が終了したと判断してステップ５５へ進む。等しくなければステップ５２へ戻る。
【０１００】
ステップ５５においては、分割された領域アドレス・データ（配列）が上昇順に並ぶよう、スタートアドレス順（昇順）にソートを実行してステップ５６に移行する。すなわち、Ｓ〔０〕〜Ｓ〔ｎ−１〕，Ｅ〔０〕〜Ｅ〔ｎ−１〕，ｖ〔０〕〜ｖ〔ｎ−１〕のデータをＳ〔 〕をキーにして昇順にソートする。
【０１０１】
ステップ５６においては、壁部分及び非壁部分が連続している場合は、それぞれ縮退処理（一つの範囲で表現）して終了する。すなわち、連続したｖ〔 〕値が０又は１の状態の場合は、Ｓ〔 〕，Ｅ〔 〕データを圧縮する。
なお、この時に、壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の配列要素を含む場合は、その要素の前後の要素が壁を示している場合には壁データに変更し、また、非壁を示している場合には非壁データに変更して処理する。
【０１０２】
上述した二等分割探索処理による画像データ中の壁位置の分析例を図１６に示す。この図１６の（ａ）には壁のイメージ画像（斜線を施した部分）Ｗとその調査対象領域を破線で示しており、この調査領域は先に認識された壁候補の存在位置に沿って設定される。そして、Ｓ〔０〕＝０がその調査領域の最初のスタートアドレス、Ｅ〔０〕＝１５が最初のエンドアドレスである。４，５，７等の途中の数字は分割後の対象領域のスタート又はエンドアドレス（いずれも画像アドレス）である。
【０１０３】
図１６の（ｂ）には変数ｎ＝１〜１０の各調査段階における各対象領域のスタートアドレスＳ，エンドアドレスＥ，及び壁の有無に関する判断結果ｖとその確定状況、ソート状況、並びに縮退処理結果をｋの値と共に示している。そして、最終的には画像アドレス５〜１２に壁が存在することを認識している。
【０１０４】
次に、図１７によって簡単な建設図面の壁認識例を説明する。
この図１７には、ネスト変数（ｎｅｓｔ）と、領域分割状態と認識された実際の壁の状態とを示している。
まず、ネスト変数＝０で建設図面の全体を壁位置の調査対象として壁の抽出を行なう。その結果（Ａ）に実線で示すように建設図面の家屋部の輪郭と水平及び垂直方向の壁候補の位置を認識できたとする。しかし、その認識できた壁候補のうち実際の壁は（ａ）に示す部分だけであるが、それはまだ判らない。
【０１０５】
そこで次に、ネスト変数＝１にして、（Ａ）に示す認識できた壁候補の芯線で区切られた各閉ループ領域毎に調査対象領域を限定して壁の抽出を行なう。それによって（Ｂ）に▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼で示す４つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識されると共に、先に認識された壁候補のうち、実際の壁は（ａ）に示された部分だけであったことが確認され、（ｂ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０６】
さらに、ネスト変数＝２にして、（Ｂ）において新たな壁候補が認識された４つの領域▲１▼〜▲４▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。それによって、（Ｃ）に▲５▼，▲６▼で示す２つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識され、（ｃ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０７】
その後、ネスト変数＝３にして、（Ｃ）において新たな壁候補が認識された２つの領域▲５▼，▲６▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。その結果いずれの分割領域でも新たな壁候補を抽出できなにかった場合には、それによって壁位置の調査を終了し、（ｃ）に示す壁位置が最終的な壁認識結果であることが確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１０８】
このように、分割した各調査対象領域のいずれでも新たな壁候補が抽出されなくなるまで、調査対象領域を細分化して壁の抽出を行なう。それによって、小さな壁でも確実に認識することができ、且つ壁候補のうち実際には壁が存在する部分と存在しない部分とを正確に判別することができる。
【０１０９】
ここでさらに、前述した図６のフローチャートに従った具体的な建設図面の認識処理手順の例を、図１８乃至図２０によって説明する。図１８乃至図２０は一連の図であるが、図示の都合上３枚の図に分割して示している。これらの図におけるＳ２〜Ｓ１８は、図５のＳ２〜Ｓ１８の各ステップに対応している。また、各段階での領域分割図と実壁状態も図示している。
【０１１０】
以下の説明ではステップを「Ｓ」と略称する。図１８のＳ１で画像データを入力し（図５のＳ１０１，Ｓ１０２に対応する）、Ｓ２で自動スキュー補正を行ない、Ｓ３で図面全体を調査対象とし、Ｓ４でネスト変数を０にする。
Ｓ５で調査対象の限定を行なうが、ネスト変数が０なのでやはり図面全体を調査対象とする。
【０１１１】
Ｓ６〜Ｓ７で水平方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出するが、輪郭以外の壁を発見できず、Ｓ８〜Ｓ９で垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出し、輪郭以外の壁を２か所に発見する。したがって、Ｓ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を１にし、Ｓ１２で領域の細分化（各壁の位置で）をしてＳ５へ戻り、調査対象領域を一番左の領域に限定する。
【０１１２】
そして、Ｓ６〜Ｓ７で壁を２か所に発見し、Ｓ８〜Ｓ９では壁を発見できなかったがＳ１０ではＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を、図１９のＳ１４でＮＯになり入れ子処理を終了するまで繰り返し実行し、左側の縦長の領域を新たに発見された２つの壁によって区切った３つの分割領域に対して、順次壁の抽出処理を行なう。
【０１１３】
この例ではそれによって新たな壁は発見されず、図１９のＳ１６でネスト変数を−１して１に戻し、真中の縦長の領域を調査対象領域として同様に壁の抽出を行なうが、この例では新たな壁候補は発見されない。
そこで、Ｓ１５，Ｓ５で右側の縦長の領域に調査対象領域を変更し、Ｓ６〜Ｓ７で壁を１ケ所発見する。
【０１１４】
そこで、図２０のＳ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を開始し、右側の縦長の領域を新たに発見された壁によって分割し、その各分割領の壁抽出処理を順次行なう。その結果、いずれの分割領域でも新たな壁は発見されず、Ｓ１３でＮＯになり入れ子処理を終了し、Ｓ１６でネスト変数を−１して１にするが、ネスト変数１の領域は残っていないので、さらにネスト変数を０に戻すが、その領域も残っていない。
そのため、壁抽出の処理は完了したと判断し、Ｓ１７で抽出された壁候補の認識データにより各壁の位置及びサイズを確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１１５】
次に、上述のようにして認識した建設図面の輪郭及び骨格に相当する壁の位置及びサイズ等の情報（解析結果データ）を図１に示したメモリ４及び外部記憶装置１１の記憶媒体に格納する内容の一例について、図２１によって説明する。
図２１において、（Ａ）はネスト数、（Ｂ）は固有ネスト情報、（Ｃ）水平方向の壁情報、（Ｄ）は垂直方向の壁情報、（Ｅ）は水平な壁のモデル、（Ｆ）は垂直な壁のモデルを示す。
【０１１６】
ネスト数は、子ネストポインタの入れ子（親子関係）の深さを示し、壁が全然認識されなかった場合は、ネスト数＝０である。
固有ネスト情報は、ネストＮo.，ＮＥＸＴ兄弟ポインタ，子ネストポインタ，壁数（水平方向及び垂直方向），壁情報ポインタ（水平方向及び垂直方向）からなる。
【０１１７】
ＮＥＸＴ兄弟ポインタは、同時階層ネスト情報の次のアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものと同じ値である。
子ネストポインタは、一階層下の階層ネスト情報の先頭データのアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものに＋１した値である。
【０１１８】
（Ｂ）に示す固有ネスト情報中の水平方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｃ）に示す水平方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の水平方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ａ，ｙ座標：ｂ）、壁の横（ｘ方向）サイズ：ｃ、壁の縦（ｙ方向）サイズ：壁の厚みｄからなる。これらのａ〜ｄによって（Ｅ）に示す水平な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１１９】
同様に、固有ネスト情報中の垂直方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｄ）に示す垂直方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の垂直方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ｅ，ｙ座標：ｆ）、壁の縦（ｙ方向）サイズ：ｇ、壁の横（ｘ方向）サイズ：壁の厚みｈからなる。これらのｅ〜ｈによって（Ｆ）に示す垂直な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１２０】
ところで、実際の建築図面の画像データに対して、その図面全体を調査対象領域として水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成した例を図１０及び図１１に示したが、その黒ドット数計測配列データに基づいて壁候補を認識した次の段階で、その図面の領域を認識した壁候補によって分割し、調査対象領域を限定した画像データに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの作成例を、図２２乃至図２４に示す。
【０１２１】
図２３及び図２４は、図２２よりさらに調査対象領域を細分化した例である。
このようにして、新たな壁候補が発見されなくなるまで、調査対象領域を細分化して、その画像データによる水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成し、壁の抽出を行なう。
【０１２２】
なお、この実施形態ではポジ画像の建設図面を認識対象としたので、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の黒ドット数を計測（カウント）して黒ドット数計測配列データを作成したが、ネガ画像の建設図面を認識対象とする場合には、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の白ドット数を計測（カウント）して白ドット数計測配列データを作成すれば、壁の認識を同様に行なうことができる。
【０１２３】
また、上述のようにして認識した建設図面の輪郭及び骨格に関する認識データは、ＣＡＤ用ベクトルデータに変換をすることができ、異機種間のＣＡＤデータの互換性を得ることができる。
【０１２４】
次に、図５のメインルーチンのステップ１０６による方眼間隔を認識し、認識図面を修正する処理のサブルーチンの詳細例を、図２５のフローチャートによって説明する。
この図２５のサプルーチンでは、ステップ１２１で抽出する特定色を決定し、読取り済みのカラーイメージ画像データから特定色のデータを抽出する。
【０１２５】
ここでは、建設図面が描かれている用紙の地に印刷されている方眼線の色を、前述の場合と同様に表示したカラー・イメージ画像の地の部分領域がマウスカーソルで指定されると、その部分領域の画像の色を特定色として決定し、その特定色の画像データ（方眼線の画像データ）を抽出する。
【０１２６】
そして、ステップ１２２で、その抽出したデータから水平方向及び垂直方向の直線を認識する。
次いで、ステップ１２３で、認識した水平方向及び垂直方向の直線の間隔を計測しステップ１２４でその間隔の最大値と最小値の差を求め、ステップ１２５でその差が所定値（誤差の範囲の値）以下か否かを判断する。
【０１２７】
間隔の差が所定以下でない場合は、間隔のバラツキが大きいため方眼線ではないかもしれないので、ステップ１２９で間隔の認識が不可であることを表示して図５のメインルーチンへリターンする。なお、この場合、計測した間隔の最大値と最小値を削除して、その削除後の新たな最大値と最小値の差を再度求め、ステップ１２５でその差が所定値（誤差の範囲の値）以下か否かを判断し直すようにしてもよい。これによって、ノイズ成分によるデータの影響を少なくすることができる。
【０１２８】
ステップ１２５で差が所定値以下で合った場合は、ステップ１２６で間隔の平均値を算出し、ステップ１２７でそれを認識図面と照合し、認識した輪郭及び骨格の間隔が、算出した間隔の平均値（方眼間隔）の整数倍になるように、認識した図面を修正する。そして、その方眼線と修正した認識図面とを重ねて表示した後、図５のメインルーチンへ戻る。
【０１２９】
図２６は、特定色（例えば薄い青色）の方眼線が印刷された用紙に黒色の手書きで間取図が描かれた建築図面をカラー・イメージスキャナで読み取って、マッピングさせた画像データの表示例である。方眼線は実際には、水平方向及び垂直方向共に１間（１．８ｍ）を４分割あるいは６分割などした間隔で印刷されているが、図示の都合上１間を２分割した半間間隔の方眼線を示している。
【０１３０】
図２７は、その特定色のデータを除去した間取図のイメージ画像の表示例を示す。さらに、図２８は、その特定色のデータを除去した間取図のイメージ画像データから図面認識した結果である、家屋の輪郭及び骨格を形成する閉ループ画像の表示例を示す。
【０１３１】
図２９は、その認識した家屋の輪郭及び骨格の位置を、その水平方向及び垂直方向の間隔が認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正した結果を、方眼線と重ねて表示した例を示している。この場合の方眼線の間隔は１／４間となっている。
【０１３２】
なお、手書き図面で家図面の正対方向のスキュー補正が困難な場合、手書き図面を方眼紙に記述して、スキュー補正はその方眼紙のマス目を利用して行なうようにすると良い。
また、やむをえず利用者の手作業に委ねる場合、スキャナ読み込み時にできるだけスキュー補正が不要な正対する図面を作成するように注意を促すマニュアルを添えると良い。
【０１３３】
【発明の効果】
以上説明してきたように、従来は、多目的のために複数色で記述された図面、あるいは用紙の地に特定色（空色，黄色，茶色など）の方眼線が印刷されているような複数の色出で構成さけている建設図面から、家屋の輪郭や骨格を認識するのは難しく、誤認識する率が高くなっていたが、この発明によれば、そのような建設図面からでも精度よくその輪郭及び骨格（壁）を認識することができる。
その際、入力したカラーイメージ画像データから抽出あるいは除去する特別色の指定も簡単に行なうことができる。
また、地の方眼線の間隔を認識して、図面の認識結果である輪郭及び骨格の間隔を修正することもできる。
【０１３４】
さらに、この発明によれば、従来正確な認識が困難であった線が途切れたり直線が多少傾いて記載された手書き図面、青焼きなどの比較的コントラストが低い図面、ノイズが多い図面、家屋の輪郭や骨格を認識する上で不要な色付きメモののある図面、あるいは古い建設図面など、記載状態や画質の悪い建設図面でも、簡単にその輪郭及び骨格、特に壁を精度良く認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による建設図面認識方法を実施する建設図面認識装置一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の表示部９における再マッピングされた認識結果の画像データの表示例を示す図である。
【図３】同じくスキュー補正された建設図面の入力画像データを認識結果の画像データと重ね合わせて表示した例を示す図である。
【図４】建設図面における外輪郭，外壁，内壁及び骨格の定義を説明するための図である。
【図５】図１に示した建設図面認識装置による建設図面認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】図５におけるステップ１０３の特定色を抽出又は除去した図面のイメージ画像データを図面認識するサブルーチンを示すフロー図である。
【図７】 図６におけるステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理のサブルーチンのフロー図である。
【図８】同じく壁の位置を認識する２等分探索法を実行処理するフロー図である。
【図９】調査対象領域内の壁候補とそれによる領域分割例及び壁候補によって細分化された領域群のネストＮｏ．とその解析処理順序の一例を示す説明図である。
【図１０】建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を示す図である。
【図１１】同じくその他の具体例を示す図である。
【図１２】図１０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して示す図である。
【図１３】図７のステップ２６におけるピークの両側又は片側に壁の両面を絞り込む処理の説明図である。
【図１４】図８のステップ４３における領域幅の分割処理の説明図である。
【図１５】図８のステップ４４，４５における対象領域の壁調査による判断の説明図である。
【図１６】図８に示した２等分割探索処理による壁のサンプル（壁候補）の分析例を示す説明図である。
【図１７】この発明による簡単な建設図面の壁認識例の説明図である。
【図１８】図６のフローチャートに従った具体的な建設図面の認識処理手順の例を示す説明図である。
【図１９】図１８の続きの説明図である。
【図２０】図１９の続きの説明図である。
【図２１】解析結果データのメモリへの格納内容の一例を示す説明図である。
【図２２】図１０に示した建築図面の調査対象領域を限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２３】図２２より調査対象領域をさらに限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２４】図２２より調査対象領域をさらに限定した他の部分の画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図２５】図５のステップ１０６における方眼間隔を認識して認識図面を修正する処理のサブルーチンを示すフロー図である。
【図２６】特定色の方眼線が印刷された用紙上に手書きされた間取図のカラーイメージ画像データの表示例を示す図である。
【図２７】図２６に示した間取図のイメージ画像データに対して特定色の方眼線を除去した後の図面認識の対象とするイメージ画像データの表示例を示す図である。
【図２８】図２７のイメージ画像データに対して図面認識した結果である家屋の輪郭及び骨格の表示例を示す図である。
【図２９】同じくその認識結果を方眼線の間隔の認識結果によって修正し、それを方眼線と重ね合わせて表示した例を示す図である。
【符号の説明】
１：全体制御部（ＣＰＵ） ２：画像読取部
３：通信制御部 ４：メモリ
５：自動スキュー補正部
６：ドット数計測配列データ作成部
７：輪郭・骨格認識部 ８：再マッピング制御部
９：表示部 １０：操作入力部
１１：外部記憶装置 １２：印刷装置
１３：特定色抽出／除去部 １４：バス
Claims (2)
- 複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、特定色の画像データを抽出又は除去し、その抽出した画像データ又はその除去後に残った画像データに対して水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、その作成した水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する建設図面認識方法において、
前記建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、建設図面の用紙の地に印刷されている方眼線の色の画像データを抽出し、その抽出した画像データから水平方向及び垂直方向の直線を認識して、その各方向の直線の間隔を計測し、その各間隔の平均値を求めて前記方眼線の間隔を認識し、前記建設図面の輪郭及び骨格の認識結果を、その水平方向及び垂直方向の間隔が前記認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正することを特徴とする建設図面認識方法。 - 複数の色で構成された建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データを入力する画像データ入力手段と、
該手段によって入力したカラーイメージ画像データから指定された特定色の画像データを抽出又は除去する特定色抽出／除去手段と、
該手段によって抽出した特定色の画像データ又は該特定色の画像データを除去した残りの画像データに対して、水平方向及び垂直方向の色ドット又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段と、
該手段により作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建設図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段とを有する建設図面認識装置であって、
前記建設図面の画像を読み取ったカラーイメージ画像データの中から、建設図面の用紙の地に印刷されている方眼線の色の画像データを抽出する手段と、
該手段によって抽出した画像データから水平方向及び垂直方向の直線を認識して、その各方向の直線の間隔を計測し、その各間隔の平均値を求めて前記方眼線の間隔を認識する手段と、
前記建設図面の輪郭及び骨格の認識結果を、その水平方向及び垂直方向の間隔が前記認識した方眼線の間隔の整数倍になるように修正する図面認識結果修正手段とを設けたことを特徴とする建設図面認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04912698A JP3679241B2 (ja) | 1998-03-02 | 1998-03-02 | 建設図面認識方法及び認識装置 |
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1998
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