JP6847541B2 - 建築構造物の積算システム及び積算方法 - Google Patents

Description

本発明は、特に建築構造物の設計図から当該建築構造物の資材物量やコストを積算する建築構造物の積算システム及び積算方法に関する。

建築構造物の設計図から構成部品・その数量などを算出して、建築に必要な工事費の見積りを算出する積算業務がある。積算業務では、設計図に基づいて、床厚みなどの仕様を検討してコンクリート量や鉄筋等の数量を算出し、単価との乗算を行うことで見積を作成する。

従来、積算業務には専用のソフトウェアプログラムを用いて業務の効率化を図っていた。このようなソフトウェアは一般的に高価であり、また取扱い操作には専門の知識など熟練したスキルが必要であった。また、設計図に記載されている情報と積算に必要な情報が一致していないため、設計データ（ＣＡＤデータ等）は積算ソフトウェアでそのまま使用できるデータになっていない状況である。

ところで築年数の経過した建築物などは、ＣＡＤソフトで読み込める電子データがなく、単に紙図面しかない場合がある。また、見積段階では設計者から電子データを入手できることはまれであり、紙図面ないし紙図面をスキャナで読み取った画像データのみを入手するケースが大半である。このような場合、図面上の柱・壁などを読み取って、表計算ソフトなどに入力して算出しなければならず、この作業は煩雑であり、また見落としなどの人為的なミスが発生し易いなどの課題があった。そのため、紙図面を簡単に電子データ化しコンクリート量や鉄骨量などの数量を算出するシステムが必要である。

紙図面をスキャナで読み取った画像データのデータ形式（ラスタ形式）をＣＡＤソフトウェアで取扱い可能なデータ形式（ベクタ形式）へ変換する技術は、ラスタ／ベクタ変換と呼ばれている。このラスタ／ベクタ変換を行うソフトウェアは多々あるが、数値等の文字を含めて全て線として変換される。これに対して、特許文献１では、画像データから文字領域を分離し、文字領域の各文字データをベクトル化処理し、このベクトル化データから文字をコード化した文字データとして認識させている。

特許文献１によれば、文字領域を分離する手法の記載がないが、文字領域を分離することができれば文字をデータ化することが可能である。
一方、ラスタ形式のデータから文字の記載されている位置を特定して文字を文字データ化する技術として、光学文字認識（以下、単にＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）ということあり）が知られている。このＯＣＲを用いることでラスタ形式のデータから文字を文字データ化できるため、特許文献１のようにベクトル化して文字領域を分離して文字データ化する手間を省略して、文字データを得ることができる。

しかしながら、積算を行うには文字以外の構造物を示す線分を別途ベクトル化する必要がある。また、このようにして作成した電子データは、線分の集合であり、各線分が構造物を示すのか、寸法線か、通り芯を表す線分か、といった情報がないため、電子データを用いて積算を行うことは困難である。

特開平６−１１９４８７号公報

上記従来技術の問題点に鑑み、本発明は、紙図面から建築構造物を積算する作業を簡易化できる建築構造物の積算システム及び積算方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するための第１の手段として、本発明は、建築構造物の平面図及び側面図の紙図面をスキャナで読み取ってラスタ形式の画像データから文字の記載されている位置を特定して文字を文字データ化する光学文字認識により前記建築構造物の構成物及び寸法を示す英数字を抽出する文字抽出部と、
前記画像データから抽出した文字を除いた線分を抽出して、前記線分から前記建築構造物の壁と柱を抽出して、前記英数字から前記建築構造物の基礎と鉄骨を抽出する構成物抽出部と、
前記基礎と鉄骨に対応する単位重量をあらかじめ登録したデータベースから呼び出し、前記基礎と鉄骨の寸法及び数量と前記単位重量を乗算して、前記壁の面の面積と高さを乗算し、前記柱の断面積と高さを乗算し、鉄骨量とコンクリート量の総量を算出する積算部と、
を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システム
を提供することにある。
上記第１の手段によれば、建築構造物の紙図面を用いた当該建築構造物の積算業務を簡易化することができる。

上記課題を解決するための第２の手段として、本発明は、第１の手段において、前記画像データから抽出した文字を除いた線分を抽出する線分抽出部を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システムを提供することにある。
上記第２の手段によれば、建築構造物の壁及び柱の抽出作業を容易に行える。

上記課題を解決するための第３の手段として、本発明は第２の手段において、前記線分から前記建築構造物の壁を抽出して、あらかじめ登録した前記壁の厚みを前記データベースから呼び出す壁変換部と、
前記線分から前記建築構造物の柱を抽出して、前記柱の断面積を算出する柱抽出部と、
前記建築構造物の平面図を高さ方向に押し出して前記建築構造物の斜視図を生成する３Ｄ変換部を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システムを提供することにある。
上記第３の手段によれば、積算対象となる建築構造物を立体的に視認できる。また立体図中の壁及び柱の照合がし易くなり、積算した壁及び柱のコンクリート量の確認作業を容易に行える。

上記課題を解決するための第２の手段として、本発明は第１の手段において、前記構成物抽出部は、前記画像データ中で端部が切れている前記線分を延長して他の前記線分と交差する場合に前記構成物の前記線分と認識し、前記端部を延長する補正を行うことを特徴とする建築構造物の積算システムを提供することにある。
上記第４の手段によれば、紙図面の鮮明度、スキャンの精度などの要因によって線分同士が接続しないで切れている場合であっても、図面中の構成物を抽出することができる。

上記課題を解決するための第３の手段として、本発明は第１又は第２の手段において、
前記英数字に対応する前記基礎と鉄骨を検索して集計する文字列カウント部を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システムを提供することにある。
上記第５の手段によれば、図面中の構成物毎に自動で加算でき、積算業務の効率化が図れる。

上記課題を解決するための第４の手段として、本発明は、建築構造物の積算システムの文字抽出部が建築構造物の平面図及び側面図の紙図面をスキャナで読み取ってラスタ形式の画像データから文字の記載されている位置を特定して文字を文字データ化する光学文字認識により前記建築構造物の構成物及び寸法を示す英数字を抽出する工程と、
前記建築構造物の積算システムの構成物抽出部が前記画像データから抽出した文字を除いた線分を抽出して、前記線分から前記建築構造物の壁と柱を抽出して、前記英数字から前記建築構造物の基礎と鉄骨を抽出する工程と、
前記建築構造物の積算システムの積算部が前記基礎と鉄骨に対応する単位重量をあらかじめ登録したデータベースから呼び出し、前記基礎と鉄骨の寸法及び数量と前記単位重量を乗算して、前記壁の面の面積と高さを乗算し、前記柱の断面積と高さを乗算し、鉄骨量とコンクリート量の総量を算出する工程と、
を有することを特徴とする建築構造物の積算方法を提供することにある。
上記第６の手段によれば、建築構造物の紙図面を用いた当該建築構造物の積算業務を簡易化することができる。

本発明によれば、建築構造物の紙図面又は紙図面の電子データから建築構造物を積算する作業を簡略化できる。

本発明の建築構造物の積算システムのブロック図である。 本発明の建築構造物の積算方法のフローである。 建築構造物の平面図及び側面図の紙図面を画像データ化した説明図である。 ＯＣＲにより画像データ中の文字（英数字）を抽出した説明図である。 画像データ中の文字を分離して線分を抽出した説明図である。 ノイズ除去した後の線分の説明図である。 押し出し・３Ｄ化の説明図である。 鉄骨及び基礎の紙図面の説明図である。 鉄骨ＤＢの説明図である。 標準部材ＤＢの説明図である。 鉄骨ＤＢの作成フローである。

本発明の建築構造物の積算システム及び積算方法の実施形態を添付の図面を参照しながら、以下詳細に説明する。
図１は本発明の建築構造物の積算システムのブロック図である。図２は本発明の建築構造物の積算方法のフローである。図３は建築構造物の平面図及び側面図の紙図面を画像データ化した説明図である。図４はＯＣＲにより画像データ中の文字（英数字）を抽出した説明図である。図５は画像データ中の文字を分離して線分を抽出した説明図である。図６はノイズ除去した後の線分の説明図である。図７は押し出し・３Ｄ化の説明図である。図８は鉄骨及び基礎の紙図面の説明図である。図９は鉄骨ＤＢの説明図である。図１０は標準部材ＤＢの説明図である。図１１は鉄骨ＤＢの作成フローである。

本発明の建築構造物の積算システムは、アプリケーションプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、アプリケーションプログラム実行中の処理内容を一時的に格納するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、アプリケーションソフトなどを記録したメモリ、表示部、入力部、有線又は無線を介した通信部などを有するパーソナルコンピュータ（以下、単にＰＣということあり）あるいは処理ボードにより構築されている。

［建築構造物の積算システム１０］
図１に示すように建築構造物の積算システム１０は、各種データを入力する入力部２０と、建築構造物のデータベース（以下、単にＤＢということ有り）管理部３０と、各種ＤＢを作成するＤＢ作成部３５と、ＰＣのモニタ画面などの表示部４０と、画像データの英数字を抽出する文字抽出部６０と、英数字から前記建築構造物の構成物を抽出する構成物抽出部（前記文字抽出部６０を含む）となる線分抽出部６１と、壁変換部６２と、柱抽出部６３と、英数字の内で同じ構成物を示す英数字を構成物毎にカウントする文字列カウント部６４と、３Ｄ変換部７０と、積算部８０と、各部と接続して積算業務を行う制御部５０と、を備えている。

入力部２０は、各種のデータを入力可能なＰＣのキーボード２１及びマウス２２と、建築構造物の紙図面（原紙又は原紙のＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｏｒｍａｔ）化した印刷物）をスキャン（走査）して画像データ化するスキャナ２３を備えている。

ＤＢ管理部３０は、基礎ＤＢ３１と、鉄骨ＤＢ３２と、標準部材ＤＢ３３を備え管理している。
基礎ＤＢ３１は、建築構造物の基礎情報（基礎の記号、基礎の体積（コンクリート量）のＤＢである。
鉄骨ＤＢ３２は、建築構造物の鉄骨情報（鉄骨名を表す記号、鉄骨の単位重量など）を記憶するＤＢある（図９参照）。
標準部材ＤＢ３３は、鉄骨の仕様（Ａ寸法、Ｂ寸法、ｔ１寸法、ｔ２寸法、断面積、単位重量など）となる標準部材表、建築構造物の壁の厚みなどを記憶するＤＢである（図１０参照）。
ＤＢ作成部３５は、各種ＤＢを作成する。

文字抽出部６０は、画像データの光学文字認識（ＯＣＲ）処理を行い、画像データ中で構成物（柱、鉄骨、基礎など）を示す文字又は／及び構成物の寸法、より具体的には英数字（Ａ〜Ｚ及び０〜９）の抽出を行っている。
線分抽出部６１は、画像データから文字データを分離して線分を抽出するものである。画像データ中の線分は、建築構造物の平面図、側面図等、通り芯、引き出し線、寸法線、補助線等である。
これにより、建築構造物の壁及び柱の抽出作業を容易に行える。

壁変換部６２は、図面中の建築構造物の壁（側壁など）を表す寸法と、ＤＢにあらかじめ登録された壁の厚みを乗算して壁に変換している。なお得られた壁からは、窓、ドアなどの付帯物を除外してコンクリート量を積算している。
柱抽出部６３は建築構造物の平面図の図面中の柱を示す四角マークを抽出している。またこの四角マークの面積（柱の断面積）を算出している。
文字列カウント部６４は、図面中の柱、基礎、鉄骨など構成物を示す英数字を構成物（同じ英数字）毎に検索してカウントしている。
これにより、図面中の構成物毎に自動で加算（集計）でき、積算業務の効率化が図れる。
３Ｄ変換部７０は、建築構造物の平面図を高さ方向（柱の長手方向）に押し出して３Ｄ変換（立体化）している。
これにより、積算対象となる建築構造物を立体的に視認できる。また立体図中の壁及び柱の照合がし易くなり、積算した壁及び柱のコンクリート量の確認作業を容易に行える。

積算部８０は、積算工程において、構成物の重量を積算するものである。積算部８０は、例えば鉄骨の場合には鉄骨の長さ×単位重量、基礎の場合には基礎数量×基礎毎の体積、壁の場合には壁の面積×厚み、柱の場合には柱の長さ×断面積などを乗算している。
制御部５０は各部と接続し、建築構造物の基礎、鉄骨、壁、柱などの構成物に要する鉄骨量、コンクリート量を積算する制御を行う。

［建築構造物の積算方法］
上記構成による本発明の建築構造物の積算システムを用いた積算方法について以下説明する（図２参照）。

［鉄骨ＤＢを作成］ステップ１０
あらかじめ鉄骨ＤＢを作成する（図１１参照）。
建築構造物の紙図面をスキャナ２３でスキャン（走査）して画像データ化する（Ｓ１００）。ここで本実施形態の紙図面は、建築構造物の平面図及び側面図と（図３参照）、鉄骨及び基礎の平面図及び側面図（図８参照）の２種類がある。なお基礎は建築構造物の図面中に示されることもある。図８に示すように鉄骨の図面中には鉄骨素材表が含まれている。鉄骨素材表とは、鉄骨の図面中に記載されている建築構造物を構成する各鉄骨の鉄骨名を表す記号（ＮＡＭＥ）、仕様（ＳＰＥＣ）、備考（ＲＥＭＡＲＫＳ）の一覧表である。なお紙図面の画像データがある場合にはこの工程は省略できる。

画像データ中の鉄骨素材表を選択する（ステップ１０１）。
鉄骨素材表をＯＣＲで文字認識を行い（ステップ１０２）、文字抽出部６０により文字を抽出する。
鉄骨素材表中の鉄骨の仕様を解釈する（ステップ１０３）。例えば、同図中の鉄骨名を表す記号ＳＧ１の仕様は、高寸法精度のＨ形鋼、Ａ寸法１０００ｍｍ、Ｂ寸法３００ｍｍ、ｔ１寸法１２ｍｍ、ｔ２寸法２８ｍｍを示している。
標準部材ＤＢから鉄骨名を表す記号のスペックに対応する単位重量を引用する（ステップ１０４）。この他、断面積を引用することもある。
鉄骨名を表す記号と単位重量を鉄骨ＤＢに保存する（ステップ１０５）。
この鉄骨名と単位重量の対応付けによって積算処理を自動化することができる。

［紙図面を画像データ化］ステップ２０
建築構造物の紙図面をスキャナ２３でスキャン（走査）して画像データ化する。ステップ２０では建築構造物の平面図及び側面図の紙図面をスキャニングする。なお紙図面の画像データがある場合にはこの工程は省略できる。
以下、文字認識から構成物を抽出する基礎／鉄骨と、文字及び線分認識から構成物を抽出する壁／柱に分けて積算処理を行う。

＜基礎／鉄骨＞
［ＯＣＲを用いて文字抽出］ステップ３０
図８に示す鉄骨及び基礎の平面図、側面図の画像データを文字抽出部６０で光学文字認識（ＯＣＲ）処理を行いテキストデータ化して鉄骨及び基礎を示す記号又は寸法などの文字（英数字）を抽出する。

［単位重量の引用［標準部材ＤＢの呼び出し］］ステップ３３
鉄骨及び基礎を示す各記号に対応付けする単位重量を標準部材ＤＢから呼び出す。

［個数×単位重量］ステップ３２
文字列カウント部６４により、鉄骨及び基礎を表す各記号を検索し、記号毎に数量をカウントし、単位重量を乗算（各記号の総数×単位重量）する。
鉄骨は各記号の総数に寸法を乗算することで各記号の総延長を算出し、各記号の総延長に単位重量を乗算する。
［基礎／鉄骨量算出］ステップ３３
積算部８０により、鉄骨の総量及び基礎の総量（コンクリート量）を算出する。

＜壁／柱＞
［ＯＣＲを用いて文字抽出］ステップ４０
図３に示す建築構造物の平面図、側面図の画像データを文字抽出部６０で光学文字認識（ＯＣＲ）処理を行いテキストデータ化する。ついで文字抽出部６０により壁及び柱の記号又は寸法を示す文字（英数字）を抽出する（図４参照）。なお図３，４に示す壁及び柱の記号は、壁の端部（ａＤ、ａＡ、ａ１、ａ５など）、柱の中心（ａＣ、ａＢ、ａ２、ａ３、ａ４など）を表している。

［文字を分離して線分抽出］ステップ４１
図５に示すように線分抽出部６１により、画像データから抽出した文字データを削除して線分を抽出する。

［寸法と線分から尺度算出］ステップ４２
建築構造物の平面図及び側面図の画像データ中で、任意の線分と、この線分の長さを示す寸法を選択し、これを基準として画像データ中の建築構造物の各構成物の尺度を算出する。

［線分の補正］ステップ４３
抽出した線分は、紙図面の鮮明度、スキャンの精度（解像度）などの要因によって線分同士が接続しないで切れている場合がある。このような場合、線分抽出部６１は、画像データ中で端部が切れている線分を延長して他の線分と交差する場合に構成物の線分と認識し、この端部を延長する補正を行っている。
これにより紙図面の鮮明度、スキャンの精度などの要因によって線分同士が接続しないで切れている場合であっても、図面中の構成物を抽出することができる。
また、線分抽出部６１は、図５に示す建築構造物以外の線分（寸法線、補助線、通り芯、引き出し線など）を消去して、図６に示す建築構造物のみの平面図及び側面図を抽出する。

［柱・壁などの構造抽出］ステップ４４
抽出した線分データから、建築構造物の柱、壁など構成物を抽出する。
壁変換部６２により寸法と対応する線分と、対応付けする標準部材ＤＢの壁の厚みを読みだし該線分に垂直方向に該厚みを与えて面を形成することで壁に変換し、側面図を算出する。
柱抽出部６３により平面図中の柱（四角印）を抽出し、柱図形として登録する。

［押し出し・３Ｄ化］ステップ４５
３Ｄ変換部７０により３Ｄ化する対象である図形（壁図形及び柱図形）を選択して、押し出す高さ、換言すると壁及び柱の高さを寸法（側面図の高さ寸法）から指定する。そして平面図中の柱及び壁を高さ方向に押し出した３Ｄ図（斜視図）を作図する（図７参照）。
次に、窓やドアといった開口部は、３Ｄ図から壁を選択して対応する立面図を選択し、立面図に記載されている窓やドアの位置を引用し、当該位置を３Ｄ図からくり抜くことで除外する。

［コンクリート量算出］ステップ４６
壁のコンクリート量は、壁毎に前記面の面積を算出し、前記高さを乗算することで体積を算出し、全壁の体積を合計することで積算する。
柱のコンクリート量は、柱毎に各柱の前記断面積に前記高さを乗算することで体積を算出し、全柱の体積を合計することで積算する。
上記壁及び柱の各コンクリート量を合算して建築構造物の総コンクリート量を算出できる。
このような本発明の建築構造物の積算方法によれば、紙図面から建築構造物を積算する作業を効率良く自動化できる。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明した。しかしながら、本発明は、上記実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の変更が可能である。
また、本発明は、実施形態において示された組み合わせに限定されることなく、種々の組み合わせによって実施可能である。

１０ 建築構造物の積算システム、
２０ 入力部、
２１ キーボード、
２２ マウス、
２３ スキャナ、
３０ データベース管理部、
３１ 基礎ＤＢ、
３２ 鉄骨ＤＢ、
３３ 標準部材ＤＢ、
３５ ＤＢ作成部
４０ 表示部、
５０ 制御部、
６０ 文字抽出部、
６１ 線分抽出部、
６２ 壁抽出部、
６３ 柱抽出部、
６４ 文字列カウント部、
７０ ３Ｄ変換部、
８０ 積算部。

Claims (4)

1. 建築構造物の平面図及び側面図の紙図面をスキャナで読み取ってラスタ形式の画像データから文字の記載されている位置を特定して文字を文字データ化する光学文字認識により前記建築構造物の構成物及び寸法を示す英数字を抽出する文字抽出部と、
   前記画像データから抽出した文字を除いた線分を抽出して、前記線分から前記建築構造物の壁と柱を抽出して、前記英数字から前記建築構造物の基礎と鉄骨を抽出する構成物抽出部と、
   前記基礎と鉄骨に対応する単位重量をあらかじめ登録したデータベースから呼び出し、前記基礎と鉄骨の寸法及び数量と前記単位重量を乗算して、前記壁の面の面積と高さを乗算し、前記柱の断面積と高さを乗算し、鉄骨量とコンクリート量の総量を算出する積算部と、
   を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システム。
2. 請求項１の建築構造物の積算システムにおいて、前記構成物抽出部は、前記画像データ中で端部が切れている前記線分を延長して他の前記線分と交差する場合に前記構成物の前記線分と認識し、前記端部を延長する補正を行うことを特徴とする建築構造物の積算システム。
3. 請求項１又は２に記載の建築構造物の積算システムにおいて、
   前記英数字に対応する前記基礎と鉄骨を検索して集計する文字列カウント部を備えたことを特徴とする建築構造物の積算システム。
4. 建築構造物の積算システムの文字抽出部が建築構造物の平面図及び側面図の紙図面をスキャナで読み取ってラスタ形式の画像データから文字の記載されている位置を特定して文字を文字データ化する光学文字認識により前記建築構造物の構成物及び寸法を示す英数字を抽出する工程と、
   前記建築構造物の積算システムの構成物抽出部が前記画像データから抽出した文字を除いた線分を抽出して、前記線分から前記建築構造物の壁と柱を抽出して、前記英数字から前記建築構造物の基礎と鉄骨を抽出する工程と、
   前記建築構造物の積算システムの積算部が前記基礎と鉄骨に対応する単位重量をあらかじめ登録したデータベースから呼び出し、前記基礎と鉄骨の寸法及び数量と前記単位重量を乗算して、前記壁の面の面積と高さを乗算し、前記柱の断面積と高さを乗算し、鉄骨量とコンクリート量の総量を算出する工程と、
   を有することを特徴とする建築構造物の積算方法。

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