JPH02129767A - 図面認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は図面認識装置に関し、例えば図面中のシンボル
を認識する図面認識装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来、この種の装置においては、第１８図に示される構
成から成り立っている。

第１８図によれば、イメージスキャナ、ディジタイザ、
タブレット、ライトペン等の入力手段５１を用いること
により図面が画像データとして入力される。画像データ
中のシンボルが、シンボル辞書５３に予め登録されたシ
ンボル内のどのシンボルに該当するかを認識手段５２で
認識する。ここで、シンボル辞書５３には、登録シンボ
ルに対応する画像データそのもの、またはシンボルの面
積などの特徴量等が与えられている。

［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記の従来例においては、画像データそ
のものやシンボルの面積などの特徴量がシンボル辞書の
内容としていたため、次のような欠点があった。

（１）画像データによるマツチングを行った場合、計算
量が莫大となる。

（２）シンボルの尺度に依存している画像データや面積
などの特徴量を用いてマツチングを行った場合、シンボ
ルの大きさが変化すると誤認識を起こす原因となる。

（３）辞書の内容が定量的な表現であると、人間とのイ
ンタフェースに適さない。

更に、認識手段においては、 （４）画像データの情報のみに基づいて特徴抽出を行う
ので、完全な特徴抽出が困難となる。

（５）認識不可能なシンボルの場合、シンボルの局所的
な構造から順に大局的な構造を認識するので、認識不可
能と判断するまでの無駄な処理が多くなる。

（６）認識に失敗したときに結果がリジェクトされて情
報が残らなくなってしまう。

本発明は上述の従来例の欠点に鑑みてなされ、その目的
とするところは、 （１）特徴抽出時の計算の簡略化、 （２）人間による辞書登録の簡素化、 （３）シンボルの尺度に依存しないシンボル認識、人間
とのインターフェースに適したシンボル認識、 （４）特徴抽出における情報不足の補足、（５）認識不
可能なシンボル検出の効率化、そして、 （６）可能性のあるシンボル候補を残してくれる図面認
識装置を提供する点にある。

［課題を解決するための手段］ 上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に
係わる図面認識装置は、図面上のシンボルを認識する図
面認識装置において、予めシンボル情報を登録している
シンボル登録手段と、図面からの画像データを入力する
入力手段と、前記画像データから画像構造記述を作成す
る画像構造記述作成手段と、前記画像構造記述に基いて
画像データ中のシンボルと接続線とを分離し、該シンボ
ルの構造記述作成及び接続線によるシンボルの接続関係
を解析する解析手段と、前記シンボル登録手段で登録し
ているシンボル情報から分類グラフを作成する辞書解析
手段と、前記シンボル構造記述と分類グラフとをマツチ
ングさせシンボルの認識を行うシンボル認識手段とを備
えることを特徴とする。

また、好ましくは、前記シンボル情報は、シンボルを構
成している部分の基本形状と当該基本形状間の関係とを
構成要素として含んでいることを特徴とする。

さらに、前記解析手段は、前記画像構造記述を用いてシ
ンボルと接続線との分離及びシンボルを構成する閉ルー
プ要素と線分要素との分離を行う分離手段と、該分離手
段で得たシンボル及び接続線の各々の情報をシンボル及
び接続線のそれぞれの構造記述として格納する格納手段
を含んでいることを特徴とする。

そして、好ましくは、前記解析手段は、シンボルの大局
的な構造を階層化した部分とシンボルの局所的な構造を
階層化した部分とから成る階層の最下位の階層にシンボ
ル名を有している分類グラフを作成する分類グラフ作成
手段を含んでいることを特徴とする。

また、好ましくは、前記シンボル認識手段は、前記シン
ボル構造記述と前記分類グラフとのマツチングを行って
分類グラフを最下位の階層に位置するシンボル名に基づ
いてシンボルの認識を行う階層認識手段を含んでいるこ
とを特徴とする。

さらに、好ましくは、前記シンボル認識手段は、前記シ
ンボルを構成している部分の基本形状を決定する形状決
定手段を含んでいることを特徴とする。

そして、好ましくは、前記形状決定手段は、前記シンボ
ルの部分を構成する直線分リストと抽象化基本形状との
マツチングを行うマツチング手段と、前記マツチングさ
れた直線部リストから前記抽象化基本形状の基本形状を
求める抽象化基本形状決定手段を含んでいることを特徴
とする。

［作用］ 以上の構成によれば、シンボル登録手段は予めシンボル
情報を登録し、人力手段は図面からの画像データを入力
し、画像構造記述作成手段は前記画像データから画像構
造記述を作成し、解析手段は画像構造記述に基いて画像
データ中のシンボルと接続線とを分離し、該シンボルの
構造記述作成及び接続線によるシンボルの接続関係を解
析し、辞書解析手段はシンボル登録手段で登録している
シンボル情報から分類グラフを作成し、シンボル認識手
段はシンボル構造記述と分類グラフとをマツチングさせ
シンボルの認識を行うようにしている。

また、前記シンボル情報は、シンボルを構成している部
分の基本形状と当該基本形状間の関係とを構成要素とし
て含んでいる。

さらに、分離手段は画像構造記述を用いてシンボルと接
続線との分離及びシンボルを構成する閉ループ要素と線
分要素との分離を行い、格納手段は分離手段で得たシン
ボル及び接続線の各々の情報をシンボル及び接続線のそ
れぞれの構造記述として格納する。また分類グラフ作成
手段はシンボルの大局的な構造を階層化した部分とシン
ボルの局所的な構造を階層化した部分とから成る階層の
最下位の階層にシンボル名を有している分類グラフを作
成する。そして階層認識手段は前記シンボル構造記述と
前記分類グラフとのマツチングを行って分類グラフを最
下位の階層に位置するシンボル名に基づいてシンボルの
認識を行う。

さらに、形状決定手段は前記シンボルを構成している部
分の基本形状を決定する。またマツチング手段はシンボ
ルの部分を構成する直線部・リストと抽象化基本形状と
のマツチングを行い、抽象化基本形状決定手段はマツチ
ングされた直線部リストから前記抽象化基本形状の基本
形状を求めるようにしている。

［実施例］ 以下添付図面を参照して本発明に係る好適な実施例を詳
細に説明する。

第１図は本発明に係る図面認識装置の一実施例を示すブ
ロック図である。第１図において、ｌは図面から画像デ
ータを光学的に読み取る図面入力手段、２は図面入力手
段１によって入力された画像データを格納する画像メモ
リ、３は画像メモリ２に格納された画像データの構造化
を行うための画像構造記述作成手段をそれぞれ示してい
る。４は画像構造記述作成手段３によって構造化された
画像データを用いてシンボル輪郭と接続線の分離及びシ
ンボルの構造記述作成を行うデータ解析手段を示してい
る。５は予めシンボルが登録されているシンボル辞書を
示し、６はシンボル辞書５に登録されたシンボルを階層
化する辞書解析手段を示している。７はデータ解析手段
４からの情報と辞書解析手段６からの情報を利用して図
形の認識を行うマツチング手段を示し、８はマツチング
手段７からシンボルを構成する部分の直線部リストと抽
象化基本形法名を与えられ、与えられた抽象化基本形法
名から基本形法名を決定する形状決定手段を示している
。そして９は本装置全体の制御を行うＣＰＵを示してい
る。１０はＣＰＵ９を動作させるための制御プログラム
、エラー処理ブロダラム、そして第１２図〜第１７図に
示すフローチャートに従ったプログラム等を格納してい
るＲＯＭを示し、１１はＲＯＭ９に格納されている各種
プログラムを実行するワークエリア及びエラー処理時の
２時退避エリアとして用いるＲＡＭを示している。１２
は本装置による図面の認識結果を出力する出力部を示し
ている。

ここで、本実施例の図面認識方法を簡単に説明する。

第２図は本実施例の図面認識装置で図面認識する図面の
一例を示す図であり、第１２図はＣＰＵ９による図面認
識処理の動作を概略的に説明するフローチャートである
。

処理として、まず第２図に示されるようなシステムの一
例を示す図面を図面入力手段１で読み込む（ステップ５
１００）。読み込まれた図面の画像データは画像記憶手
段２によりＲＡＭＩＩに格納される（ステップ５２００
）。このときの画像データは濃淡画像データである０次
に画像構造記述作成手段３で後述の第３図に示されるよ
うな構造記述の作成を行う（ステップ５３００）。そし
て画像の構造記述に基づいたデータ解析をデータ解析手
段４で行う（ステップ５４００）。ここでは、後述の第
７図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）（ｄ）に示されるシンボル
構造記述１部分構造記述、関係記述、そして接続線構造
記述の作成及び第８図に示されるようなシンボル情報の
作成が行われる。

次に、辞書解析手段６では、シンボル辞書５に基づいて
分類グラフの作成が行われ（ステップ５５００）、この
作成された分類グラフはマツチング手段７で、データ解
析手段４で解析したシンボルの情報とのマツチングを行
う。このとき、マツチング手段７が形状決定手段８に対
して基本形状を決定してもらうための抽象化基本形状を
渡し、この後に形状決定手段８が決定した基本形状をマ
ツチング手段７に返す処理が行われる（ステップ５６０
０．ステップ５７００）。そしてマツチング手段７は形
状決定手段８から得た基本形状を認識結果として図面認
識を終了し、出力部１２で外部に出力する（ステップ５
８００）。

次に、第１２図で概略的に説明した各ステップＳを順を
追って詳細に説明する。

第１３図は本実施例の画像構造記述作成処理を説明する
フローチャート、第１４図（ａ）（ｂ）は本実施例のデ
ータ解析処理を説明するフローチャート、第１５図は本
実施例のシンボル辞書解析処理を説明するフローチャー
ト、第１６図は本実施例のマツチング手段を説明するフ
ローチャート、そして第１７図は本実施例の形状決定処
理を説明するフローチャートである。

さて、前述の図面人力手段１で第２図に示すような図面
を濃淡画像データとして入力した後の画像構造記述作成
手段３では、入力された濃淡画像データについて二値化
、細線化、多角形近似を順次施しくステップＳ３０１〜
ステツプ５３０３）、多角形近似によって得られた直線
分情報から、点記述の格納、直線分記述の格納、ループ
記述の格納、領域記述の格納を行い、第３図（ａ）、（
ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示すような画像構造記述を作成
する（ステップ５３０４〜ステツプ５３０７）。

そこで、画像構造記述作成手段３の画像構造記述の内容
について説明する。

第３図（ａ）は本実施例による直線分情報による点の記
述を示す図である。点の記述としては、■点のＸ座標、
■点のＹ座標、■点の連結している直線骨の個数、そし
て、■点の連結している直線骨を示す直線分記述へのポ
インタ・リストがある。第３図（ｂ）は本実施例による
直線骨の記述を示す図である。直線骨の記述としては、
■直線分の始点を示す点記述へのポインタ、■直線分の
終点を示す点記述へのポインタ、■直線分の始点から終
点を進行方向としたときの右領域を示す領域記述へのポ
インタ、そして、■直線分の始点から終点を進行方向と
したときの左領域を示す領域記述へのポインタがある。

第３図（Ｃ）は本実施例によるループの記述を示す図で
ある。ループの記述としては、■ループを構成している
直線骨の個数、そして、■ループを構成している直線骨
を示す直線分記述へのポインタ・リストがある。第３図
（ｄ）は本実施例による領域の記述を示す図である。領
域の記述としては、■外部の境界線を示す時計回りのル
ープ記述へのポインタ、■内部の境界線の個数、そして
、■内部の境界線を示す反時計回りのループ記述へのポ
インタ・リストがある。

第４図は本実施例による点、直線骨、そして、ループの
記述作成方法について説明する図である。

第４図において、ＴＰ４１は端点を示し、ＷＰ４１〜４
９．４１０〜４１２はそれぞれ屈曲点を示し、ＢＰ４１
〜４６はそれぞれ分岐点を示している。またＬＰ４１〜
４５はループを示している。ここで、直線骨から端点Ｔ
Ｐ、屈曲点ＷＰ、分岐点ＢＰの各座標は点記述として格
納され、直線骨の始点と終点に対応する点は直線分記述
として格納される。例えば端点ＴＰ４１を始点として、
追跡を開始し、分岐点ＢＰ４７から分岐点ＢＰ４６とい
うように連結している反時計方向の直線骨を追跡し、再
び端点ＴＰ４１に戻れば、追跡した直線骨をループＬＰ
４１の記述として格納する。このようにしてループＬＰ
４３〜ＬＰ４５の記述を行えば、点、直線骨、そして、
ループの記述作成が終了する。

第５図、第６図は本実施例によるループの記述から領域
記述を作成する方法について説明する図である。第５図
において、ＬＰ５１はループを示し、ＬＳＩは直線を示
し、Ｐは交点を示している。また矢印Ｘの示す方向はＸ
軸方向を示し、矢印Ｙの示す方向はＹ軸方向を示してい
る。

まず、ＬＰ５１と必ず交差する直線Ｌ５１（Ｘ＝定数）
を求め、その直線Ｌ５１とループＬＰ５１との交点のう
ちＹ座標が最小である交点Ｐ５１を求める。次に、その
交点Ｐ５１でのループＬＰ５１の追跡方向を検出するこ
とによってループＬＰ５１の回転方向が時計方向である
か反時計方向であるかを判断する。時計回りのループの
場合は領域の外部の境界線、反時計回りのループの場合
は領域の内部の境界線に対応するので、ここでは時計回
りのループを領域記述に外部の境界線として格納する。

第６図において、Ｒ６１は領域を示し、Ｌ６１は直線を
示し、ＬＰ６１〜６４はループを示し、Ｐ６１〜６８は
ループＬＰ６１〜６４と直線Ｌ６１との交点を示してい
る。

まず、第６図に示すような反時計回りのループ（領域の
内部の境界線）ＬＰ６１に対し必ず交差する直線Ｌ６１
（Ｘ＝定数）を求め、その直線Ｌ６１とその反時計回り
のループＬＰ６１の交点のうちＹ座標が最小である交点
Ｐ６１と、Ｙ座標が最大である交点Ｐ６２を求める。さ
らに、その直線Ｌ６１と全ての時計回りのループ（領域
の外部の境界線）ＬＰ６１〜６４との交点Ｐ６３〜Ｐ６
８を求め、Ｙ座標が交点Ｐ６１より小さい交点Ｐ６３と
、交点Ｐ６２より大きい交点Ｐ６４を両方もつような時
計回りのループＬＰ６２が存在するかどうか調へる。存
在すれば、領域Ｒ６１において反時計回りのループＬＰ
６１は領域Ｒ６１の内部の境界線、時計回りのループＬ
Ｐ６２は領域Ｒ６１の外部の境界線となるので、ＬＰ６
２を外部の境界線として格納している領域Ｒ６１記述に
、内部の境界線ＬＰ６１を格納する。もし内部の境界線
ＬＰ６１に対する外部の境界線ＬＰ６２が存在しなけれ
ば、ＬＰ６１は背景の内部の境界線として格納される。

次に、データ解析手段４で行われる本実施例によるシン
ボル構造記述と接続線記述との作成方法について説明す
る。

データ解析手段４では、画像構造記述作成手段３で作成
された画像構造記述を用いてシンボル輪郭と接続線の分
離、シンボルを構成している線分要素と閉ループ要素の
分離を行う。

第７図（ａ）は本実施例によるシンボル本体の記述方法
を説明する図である。シンボルの記述としては、■シン
ボル名、そのシンボルの連結線分の個数、■該当するシ
ンボル輪郭を示すループ記述へのポインタ、■該当する
シンボルを構成している領域の個数、■該当するシンボ
ルを構成している領域を示す領域記述へのポインタ・リ
スト、■該当するシンボルを構成している部分の個数、
そして、■該当するシンボルを構成している部分を示す
部分記述へのポインタ・リストがある。第７図（ｂ）は
本実施例によるシンボルの部分の記述方法を説明する図
である。部分の記述としては、■部分名、■該当する部
分を構成している直線分の個数、■該当する部分を構成
している直線分を示す直線分記述へのポインタ・リスト
、■直線分間の関係記述の個数、そして、■直線分間の
関係を示す関係記述へのポインタ・リストがある。第７
図（ｃ）は本実施例による部分の間の関係記述方法を説
明する図である。関係記述としては、■関係記述名、及
び、■その関係記述が参照している部分記述へのポイン
タがある。第７図（ｄ）は本実施例による接続線の記述
方法を説明する図である。接続線の記述としては、■接
続線を構成している直線分の個数、■接続線を構成して
いる直線分を示す直線分記述へのポインタ・リスト、■
該当する接続線が接続しているシンボルの個数、そして
、■該当する接続線が接続しているシンボルを示すシン
ボル記述へのポインタ・リストがある。

第８図はデータ解析手段４によるシンボル情報を説明、
する図である。第８図において、８１は部分の個数、８
２は連結成分の個数と領域の個数とで表現される位相不
変量、８３は線分要素と閉ループ要素とで表現される位
相形状、８４はシンボルの部分を構成している直線分リ
ストをそれぞれ示している。

第９図はシンボル輪郭と接続線の分離について説明する
図である。この第９図の一例を参照して、第１４図（ａ
）、（ｂ）に示されるデータ解析処理を説明する。第９
図中のｒＢ９１は背景の内部の境界線を示している。抽
出された境界線■Ｂ９１が２つの同面線分で構成されて
いるならば、その境界線ＩＢ９１をシンボルの構成記述
の部分として格納して、その部分名をｉｓｏｌａｔｅｄ
ｓｅｇｍｅｎｔとしくステップ８４０１〜ステツプ５４
０４）、それ以外ならば、その境界線ＩＢ９１から右領
域と左領域が等しい直線分を抽出し直線分の連結成分ご
とにまとめて直線分群とする（ステップ５４０５．ステ
ップ５４０６）。もし直線分群が存在しなければ（ステ
ップ５４０７）　、その境界線ＩＢ９１をシンボル輪郭
としてシンボルの構成記述に格納し、同時にシンボルの
部分としてシンボルの構成記述に格納して、その部分名
をｃｌｏｓｅｄ　１ｏｏｐとする（ステップ８４０８〜
ステツプ５４１０）。またステップ５４０７の判定で直
線分群を構成する直線分の個数が背景の内部の境界線の
個数の坏ならば（ステップ５４１１）、その境界線ＩＢ
９１をシンボルの部分としてシンボルの構造記述に格納
し、その部分名をｉｎｎｅｒｓｅｇｍｅｎｔとする（ス
テップＳ４１２．ステップ５４１３）。それ以外ならば
、その境界線ＩＢ９１は直線分群とシンボル輪郭によっ
て構成される境界線となる（ステップ５４１４）。次に
、直線分群とシンボル輪郭によって構成される境界線と
なる。次に、直線分群とシンボル輪郭によって構成され
る境界線ＩＢ９Ｌについてその直線分群の１つの端点が
他の領域に接触しているならば（ステップ５４１５）、
その直線分群をシンボルの部分としてシンボルの構造記
述に格納し、その部分名をａｔｔａｃｈｅｄ　ｓｅｇｍ
ｅｎｔとしくステップＳ４１６．ステップ５４１７）、
２つ以上の端点が他の領域に接触しているならば、その
直線分群を接続線として接続線記述に格納する（ステッ
プ５４１８）。

次に、その直線分群のシンボル輪郭によって構成される
境界線ＩＢ９１をある直線分から追跡し、他の領域と接
触している接続線の端点と接触線分の端点を手掛かりに
その境界線ＩＢ９１から再帰的にシンボル輪郭を抽出し
くステップ３４１８）、そのシンボル輪郭をシンボルの
構造記述に格納しくステップＳ４１９）　、同時にシン
ボルの構造記述にシンボルの部分として格納して（ステ
ップ５４２０）、その部分名をｃｌｏｓｅｄ　１ｏｏｐ
とする（ステップ５４２１）、接触線分についてはその
線分が接触しているシンボルの部分としてシンボルの構
造記述に格納しくステップ５４２２）、部分名をａｔｔ
ａｃｈｅｄ　ｓｅｇｍｅｎｔとしくステップ５４２３）
、関係記述芯をａｔｔａｃｈｅｄ　ｔｏとｏｕｔｓｉｄ
ｅとしくステップ５４２４）、さらに参照部分をその線
分が接触しているｃｌｏｓｅｄ　１ｏｏｐとする（ステ
ップ５４２５）　　接続線に接続されているシンボルは
、シンボル輪郭抽出時に接続線記述に格納する（ステッ
プ５４１８に含まれる）。

次に、シンボル構造記述の作成を行う、シンボル輪郭に
接触している背景以外の領域を抽出しくステップ５４２
６）　、抽出された領域の外部と内部との境界線につい
て同様の領域抽出を行う（ステップ５４２７）。そこで
抽出された領域をシンボル構成している領域としてシン
ボルの構造記述に格納する（ステップ５４２８）。

次に、シンボルを構成している領域機の外部と内部の境
界線についてシンボル輪郭と接続線の分離手順とほぼ同
様の手順で閉ループ要素と線分要素に分離し、その分離
された部分をシンボルの部分としてシンボルの構造記述
に格納する。但し、シンボル輪郭と接続線の分離と、閉
ループ要素と線分要素の分離では、シンボルの構造記述
に格納される部分名と関係記述名が異なる。前者の接続
線は後者ではシンボルの部分としてシンボルの構造記述
に格納し、そこで部分名をｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇｓｅｇ
ｍｅｎｔとし、関係記述名をｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　ｔｏ
とし、さらに参照部分を連結している２つのｃｌｏｓｅ
ｄｌｏｏｐとする。前者の接触線分の関係記述名は後者
では外部の境界線においてａｔｔａｃｈｅｄ　ｔ。

とｏｕｔｓｉｄｅとする０次に、シンボルの部分ｃｌｏ
ｓｅｄｌｏｏｐの間の関係を共通線分の存在から判断し
、存在すれば両方のｃｌｏｓｅｄ　１ｏｏｐに関係記述
名をａｔｔａｃｈｅｄ　ｔｏ　、参照部分を他方のｃｌ
ｏｓｅｄ　１ｏｏｐとして格納する。次に、シンボルの
部分として格納された閉ループ成分については同一部分
を示している閉ループ成分が存在する場合があるので、
反時計回りの閉ループ成分をシンボルの構造記述から削
除する。

次に、各シンボルの連結成分の個数を、シンボルを構成
する領域の内部の境界線の個数の和に１を加えることに
よって求める。

第１０図は本実施例によるシンボル辞書５の登録内容を
説明する図である。

シンボル辞書５には、第１０図のように、シンボルのシ
ンボル名（例えばｒ　ｔｅｒｍｉｎａｌＪ　）　、連結
線分の個数（例えば１個）、領域の個数（例えば２個）
、部分の個数（例えば２個）が登録されいる。またそれ
ぞれの部分の基本形法名（例えばｒ　ｒｅｃｔａｎｇｌ
ｅ　Ｊやｒｔｒａｐｅｚｏｉｄ　Ｊ　）　、関係記述の
個数（例えば１個、１個）、それぞれの関係記述名（例
えばｒ　ａｔｔａｃｈｅｄＪやｒ　ａｔｔａｃｈｅｄＪ
　）　、そして参照部分番号（例えば２個、１個）が登
録されている。

第１１図は本実施例による辞書解析手段６の分類グラフ
作成方法を説明する図である。

辞書解析手段６では、第１１図のように、シンボル辞書
５から登録中のシンボルが読み込まれて分類グラフの作
成が行われる０分類グラフは部分の個数ごとの階層構造
を有している。まずＬＥＩは部分の個数、ＬＥ２は連結
成分の個数と領域の個数とで表現される位相不変量、Ｌ
Ｅ３は線分要素と閉ループ要素とで表現される位相形状
と関係記述とで構成されたネットワーク、ＬＥ４は基本
形状を抽象化した抽象化基本形状、ＬＥ５は基本形状、
ＬＥ６はＬＥＩからＬＥ５までの条件を全て満たすシン
ボルのシンボル名をそれぞれ示している。ここで、シン
ボル全体の性質に基づいたＬＥｌからＬＥ３までの階層
は大局的分類、シンボルの部分の性質に基づいたＬＥ４
からＬＥ５までの階層は局所的分類である。

次に、分類グラフの生成について第１５図を用いて説明
する。

まず、シンボル辞書５から読み込んだ各シンボルを従前
に登録されている分類グラフの上位の階層からたどらせ
、与えられたシンボルの内容と分類グラフとの内容を比
較する（ステップ５５０１、ステップ５５０２）。もし
同一の内容が存在すればそのノートをたどって下位の階
層へ移り（ステップ５５０５）　、また存在しなければ
その階層において与えられたシンボルの内容と同一のノ
ードを生成しくステップ５５０４）　、下位の階層に移
り（ステップ５５０５）　、最下位の階層までステップ
３５０２〜ステツプ５５０５まで繰り返しくステップ５
５０６）、最下位の階層のところでは、新しく与えられ
たシンボルがあれば、そのシンボルのシンボル名を最下
位の階層において付けておく（ステップ５５０８）　　
但し、位相形状、抽象化基本形状については基本形状か
ら一意に決定することができる。また、大局的分類にお
けるｎ個の位相形状と（ｍ、、ｍ２．・・・１ｍ１）個
の関係記述で構成されたネットワーク・マツチングにつ
いては、ことによってマツチングを行い、マツチングが
最初に成功したときの対応したｎ個の部分について上記
と同様の手順で局所的分類を行う。

次に、マツチング手段７の処理を第１６図を用いて説明
する。マツチング手段７では辞書解析手段５から得られ
た分類グラフ（第１１図）を用いて、データ解析手段４
から得られたシンボルの情報（第８図）と、登録された
シンボルのマツチングを行う。大局的分類におけるシン
ボルのマツチングは分類グラフ作成手段とほぼ同様の手
順で行われる。

そこで、まず、データ解析手段４から得られた各シンボ
ルの情報について、ルートから位相形状と関係記述で構
成されたネットワークの階層までのマツチングを行い（
ステップ５６０１）、部分の個数、位相不変量、位相形
状と関係記述で構成されたネットワークの階層において
同一の内容が存在しなければ、マツチングが失敗したと
してそのシンボルについての処理を終了する（ステップ
５６０２．ステップ５６０３）、但し、ｎ個の位相形状
と（ｍ　１　＋　ｍ　２・・・、　ｍ　ｎ　）個の関係
記述で構成されたネットワークのマツチングについては
複数回の成功が考えられるので、例えば、グを行い、そ
のネットワークにおいて１回以上の成功があればマツチ
ングに成功したとし、全て失敗したならば他のネットワ
ークのマツチングを試みる０次に、ネットワーク・マツ
チングに成功した場合について説明する。ネットワーク
・マツチングが成功するとマツチング成功と判定しくス
テップ５６０２．ステップ５６０５）、データ側の対応
する部分を構成している直線分リストと、分類グラフの
対応する部分の下にある抽象化基本形状を形状決定手段
８に渡す（ステップ５６０６）。そして、形状決定手段
８によってその直線分リストは抽象化基本形状を基に解
析された後に、その基本形状が返される。このようにし
て形状決定手段８から基本形状が返されると（ステップ
５６０７）、返された基本形状と、例えば抽象化基本形
状の下にある基本形状とのマツチングを行い（ステップ
５６０８）　、成功すればその基本形状の下にあるシン
ボル名をそのシンボルの候補として投票する（ステップ
５６０９．ステップ５６１０）、同様の処理をシンボル
のネットワークマツチングが成功したときの全ての部分
について行い、投票されたシンボルの候補からそのシン
ボルが何であるかを多数決によって決定する（ステップ
５６１１）、但し、投票されたシンボルが存在しなけれ
ば、基本形状のマツチングが全て失敗したことになるの
で、可能な候補リストとしてそのネットワークの下にあ
る全てのシンボル名を認識結果としくステップ５６１３
）、最大役票数をもつシンボルが複数存在するならば、
多義性のあるシンボルとしてそれらのシンボル名を認識
結果とする（ステップＳ６１２）。

次に、形状決定手段８の処理を第１７図を用いて説明す
る。形状決定手段８ではマツチング手段７から与えられ
た抽象化形状を基に部分を構成している直線分リストを
解析し、基本形状を決定する。形状決定手段８では、ま
ず、その直線分リストを解析するために、マツチング手
段７から直線分リストと抽象化基本形状とを入手すると
、必要な長さ情報、角度情報を求める（ステップ５７０
１、ステップ５７０２）。長さはシンボルの尺度に依存
するので、長さの情報としては尺度に依存しない値を用
いる必要がある。例えば、直線分ｎ個の直線分リストに
対する長さｌｅｎ＋の直線分の長さらしさＰ　ｒ　（Ｘ
＝　１　ｅ　ｎ＋　）として求める。

Ｐｒ（Ｘｘｌｅｎ、）　　＝ ここで、 １＋ｅｘｐト（１ｅｎ＋−μ　し）／　　（７Ｌ　　）
ｕｂ＝（１／ｎ）　　Σ１ｅｎｔ ＱＬ　　＝（（１／ｎ）　　Σ（ｌ　ｅｎ＋　　−μＬ
）ｚ）＋、’ｔここで、角度については尺度に依存しな
いので、例えば、連結した２直線分の間の角度（閉ルー
プ要素については内角）ａｎｇ、の同一直線らしさＰｒ
　（Ｘ＝ａｎｇ＋　）を求める。

Ｐｒ（Ｘ　＝　ａｎｇ＋）　＝ｅｘｐ（−（ａｎｇ＋−
ｚ）２／λ１）ここで、πは円周率、λ１は同一直線ら
しさの尺度を変化させるパラメータである。

次に、この長さらしさと同一直線らしさな用いて、直線
分リストと抽象化基本形状のマツチングを行う（ステッ
プ５７０３）。例えば、ｎ個の直線分からなる直線分リ
ストと、ｍ角形の抽象化基本形状が与えられると、直線
分リストからｍ個の長い直線分を選択し、その選択され
た直線分のうち連結している２直線分を捜す。その２直
線分の間の角度の同一直線らしさが閾値ＴＨＲＩよりも
大きいならば、その２直線分が同一直線であるとし、合
成して１直線分とする。ここで、合成によって直線分リ
ストの直線分の個数は変化する。同様の処理を選択され
た全ての直線分について行いに回の合成が行われたなら
ば、抽象化基本形状に対してに個の直線分が不足するの
で、選択されていない（ｎ−ｋ）個の直線分からに個の
長い直線分を選択し、同一直線の合成が行われなくなる
まで同様の処理を繰返す。もし選択すべき直線分の個数
が直線分リストの中の選択されていない直線分の個数よ
り大きくなれば、その直線分リストと抽象化基本形状の
マツチングは失敗となる０次に、ｍ個の選択された直線
分に端点が存在するならば、その端点において連結され
る選択された直線分と選択されていない直線分の間の角
度の同一直線らしさを調べる。その端点における同一直
線らしさが閾値ＴＨＲＩよりも大きいならば、合成して
選択された１直線分とする０次に、選択されていない直
線分についての評価を行い、最終的にその直線分リスト
と抽象化形状のマツチングが成功するかどうか判断する
。選択されていない直線分についての評価は、選択され
た２直線分の間に存在する選択されていない直線分につ
いて行う。

例えば、その選択されていない直線分のうち、長さらし
さが閾値ＴＨＲ２よりも大きい直線分が存在すれば、そ
れらの直線分は修復不可能と評価され、マツチングは失
敗となり、そのような直線分が存在しなければ、それら
の直線分は修復可能と評価され、それらの直線分を挟む
選択された２直線分を延長することによって修復される
。

次に、抽象化基本形状の性質を満たしている直線分リス
トから基本形状を決定する（ステップ５７０４）、例え
ば、基本形状を決定する特徴として、辺の長さらしさＰ
ｒ　（Ｘ＝ｌｅｎｔ　’）、隣り合っていない２辺のな
す角度ｐａｒａ、の平行らしさＰｒ　（Ｘ＝ｏｒｔ？ｚ
　）、隣り合っていない２辺の各中間点の距離ｄｉｓｔ
＋から算出されるｍ角形の正多角彩度０６などを用いる
。

Ｐｒ（Ｘ＝ｐａｒａ＋）−ｅｘｐ（−（ｐａｒａ＋−〇
）２／λ２）ここで、 そして、λ、は平行らしさの尺度を変化させるパラメー
タである。

Ｐｒ（Ｘ＝ｏｒｔｈｔ）＝ｅｘｐ（−（ｏｒｔｈｔ−Ｔ
Ｃ／２）”／λ−４）ここで、λ３は垂直らしさの尺度
を変化させるパラメータである。

である。基本形状の認識は、それぞれの基本形状に対し
て独立に行うのではなく、拘束の弱い基本形状から拘束
の強い基本形状へ順に行い、効率化を図る。まず、初期
設定として抽象化基本形状を基本形状名とする３次に、
拘束の弱い基本形状ｌの満たすべき形状１を直線分リス
トが満たしているかどうか判断する（ステップ５７０５
）。その結果、満たしているならば基本形状名を基本形
状１としくステップ５７０８）、満たしていなければ現
在の基本形状名（抽象化基本形状）を決定された基本形
状名としてマツチング手段７に返す（ステップ５７０６
）、次に、条件ｌと条件２を満たす一段階拘束の強い基
本形状２について条件２を直線分リストが満たしている
かどうか判断する（ステップ５７０８．ステップ５７０
９）、その結果、満たしているならば基本形状名を基本
形状２としくステップ５７０７）　、満たしていなけれ
ば現在の基本形状名（基本形状１）を決定された基本形
状名として返す（ステップ５７０６）。

以下、同様の手順で条件を満たす間は拘束を強めていき
、基本形状を決定する。

例えば、条件ｌ９条件２１条件３を満たす基本形状３と
、条件１１条件２１条件４を満たす基本形状４と、条件
１１条件２０条件３１条件４を満たす基本形状５のよう
な拘束条件がラティス上になるような場合には、以下の
手順で認識する。先ず、条件３を直線分リストが満たし
ているかどうか判断する。満たしているなら基本形状名
を基本形状３とし、満たしていなければ基本形状名をそ
のまま（基本形状２）にしておく０次に、条件４を直線
分リストが満たしているかどうか判断する。満たしてい
るならば現在の基本形状名によって基本形状を判断し、
現在の基本形状が基本形状２ならば基本形状４を決定さ
れた基本形状名としてマツチング手段７に返し、基本形
状３ならば基本形状名を基本形状５とする。満たしてい
なければ基本形状３を基本形状名としてマツチング手段
７に返す。

以上説明したように本実施例によれば、以下の効果を得
ることができる。

（１）入力された画像データを構造化し、その構造化さ
れたデータを用いて特徴抽出を行うことにより計算を効
率化することができる。

（２）シンボルの辞書登録に定性的な表現を用いること
により人間による辞書登録の簡素化と、シンボルの尺度
に依存しないシンボル認識ができる。

（３）シンボルを構成している部分の基本形状と、それ
らの基本形状の間の関係をシンボル辞書に登録すること
によりユーザーが認識させたいシンボルを認識できる。

（４）入力画像データの解析から得られた情報と、シン
ボル辞書の情報を融合することにより特徴抽出における
情報不足を補うことができる。

（５）大局的な構造を認識してから局所的な構造を認識
することにより認識不可能なシンボルの検出が効率的に
できる。

（６）シンボル辞書の情報の階層化と、シンボルを構成
している部分からの分散情報をまとめて多数決を取るこ
とにより認識に失敗したときでも可能性のあるシンボル
候補を挙げることができる。

さて、上述の実施例では装置の並列性を考慮した場合、
図面入力手段１１画像記憶手段２１画像構造記述作成手
段３．そしてデータ解析手段４とからなる部分と、シン
ボル辞書５と辞書解析手段６とからなる部分を独立に処
理することができる。ただし、マツチング手段７の実行
前に両方の処理が終了していることが前提となる。また
、マツチング手段７において、データ解析手段４から各
シンボル、位相形状と関係記述から構成されたネットワ
ークのマツチング後のシンボルの各部分について独立に
処理することができる。ただし、シンボルの各部分につ
いては多数決によるシンボルの決定前に全ての部分から
シンボルの候補が挙がっていることが前提となる。

また、本発明は文字分離を行うことにより、文字を含む
図面認識装置にも適用できる。

さらに、本発明は手書きシンボルのとぎれ修正、余分な
線分の除去を行うことにより、手書き図面認識装置にも
適用できる。

または、本発明はシンボルのみの図面認識装置にも適用
できる。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、以下の効果を得る
ことができる。

（１）入力された画像データを構造化し、その構造化さ
れたデータを用いて特徴抽出を行うことにより計算を効
率化することができる。

（２）シンボルの辞書登録に定性的な表現を用いること
により人間による辞書登録の簡素化と、シンボルの尺度
に依存しないシンボル認識ができる。

（３）シンボルを構成している部分の基本形状と、それ
らの基本形状の間の関係をシンボル辞書に登録すること
によりユーザーが認識させたいシンボルを認識できる。

（４）入力画像データの解析から得られた情報と、シン
ボル辞書の情報を融合することにより特徴抽出における
情報不足を補うことができる。

（５）大局的な構造を認識してから局所的な構造を認識
することにより認識不可能なシンボルの検出が効率的に
できる。

（６）シンボル辞書の情報の階層化と、シンボルを構成
している部分からの分散情報をまとめて多数決を取るこ
とにより認識に失敗したときでも可能性のあるシンボル
候補を挙げることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る図面認識装置の一実施例を示すブ
ロック図、 第２図は本実施例の図面認識装置で図面認識する図面の
一例を示す図、 第３図（ａ）は本実施例による直線分情報による点の記
述を示す図、 第３図（ｂ）は本実施例による直線分の記述を示す図、 第３図（Ｃ）は本実施例によるループの記述を示す図、 第３図（ｄ）は本実施例による領域の記述な示す図、 第４図は本実施例による点、直線分、そして、ループの
記述作成方法について説明する図、第５図、第６図は本
実施例によるループの記述から領域記述を作成する方法
について説明する図、 第７図（ａ）は本実施例によるシンボル本体の記述方法
を説明する図、 第７図（ｂ）は本実施例によるシンボルの部分の記述方
法を説明する図、 第７図（Ｃ）は本実施例による部分の間の関係記述方法
を説明する図、 第７図（ｄ）は本実施例による接続線の記述方法を説明
する図、 第８図はデータ解析手段４によるシンボル情報を説明す
る図、 第９図はシンボル輪郭と接続線の分離について説明する
図、 第１０図は本実施例によるシンボル辞書５の登録内容を
説明する図、 第１１図は本実施例による辞書解析手段６の分類グラフ
作成方法を説明する図、 第１２図はＣＰＵ９による図面認識処理の動作を概略的
に説明するフローチャート、 第１３図は本実施例の画像構造記述作成処理を説明する
フローチャート、 第１４図（ａ）、（ｂ）は本実施例のデータ解析処理を
説明するフローチャート、 第１５図は本実施例のシンボル辞書解析処理を説明する
フローチャート、 第１６図は本実施例のマツチング処理を説明するフロー
チャート、 第１７図は本実施例の形状決定処理を説明するフローチ
ャート、 第１８図は従来の図面認識装置の構成を概略的に示すブ
ロック図である。 図中、１．５１・・・図面入力手段、２・・・画像記憶
手段、３・・・画像構造記述作成手段、４・・・データ
解析手段、５．５３−・・シンボル辞書、６・・・辞書
解析手段、７・・・マツチング手段、８・・・形状決定
手段、９・・・ＣＰＵ、１０−・・ＲＯＭ、１１・・・
ＲＡＭ。 １２・・・出力部、５２・・・認識手段である。 第 図 第３図 （ｂ） 第５図 第６図 第８図 第９図 第７図 ↑ｅｒｍｉｎｏＬ　　　　−−一−−シソ１小・°ノン
、る−−−−−１１Ｊ速六゛今っｆ回数 ２−一−−ＳヱニＮ゛のイ固安父 ２　　−−一−−−　者ｒ６ンリイ国尋父ｒｅＣ１Ｏｎ
９Ｌｅ 一−−−　蔦オｌラー大′名 一一一一一　開弁、ルでｒつ＠（ケ ａｔｔａｃｈｅｄ−Ｔｏ　　−＋＋　議暑ａ＆＄第１０
図 （ｂ） （ｄ） 第１２図 第１３図 第１４図 （ｂ１ 第１５１ 第１８図

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）図面上のシンボルを認識する図面認識装置におい
   て、 予めシンボル情報を登録しているシンボル登録手段と、
   図面からの画像データを入力する入力手段と、前記画像
   データから画像構造記述を作成する画像構造記述作成手
   段と、前記画像構造記述に基いて画像データ中のシンボ
   ルと接続線とを分離し、該シンボルの構造記述作成及び
   接続線によるシンボルの接続関係を解析する解析手段と
   、前記シンボル登録手段で登録しているシンボル情報か
   ら分類グラフを作成する辞書解析手段と、前記シンボル
   構造記述と分類グラフとをマッチングさせシンボルの認
   識を行うシンボル認識手段とを備えることを特徴とする
   図面認識装置。
2. （２）前記シンボル情報は、シンボルを構成している部
   分の基本形状と当該基本形状間の関係とを構成要素とし
   て含んでいることを特徴とする請求項第１項記載の図面
   認識装置。
3. （３）前記解析手段は、前記画像構造記述を用いてシン
   ボルと接続線との分離及びシンボルを構成する閉ループ
   要素と線分要素との分離を行う分離手段と、該分離手段
   で得たシンボル及び接続線の各々の情報をシンボル及び
   接続線のそれぞれの構造記述として格納する格納手段を
   含むことを特徴とする請求項第１項記載の図面認識装置
   。
4. （４）前記解析手段は、シンボルの大局的な構造を階層
   化した部分とシンボルの局所的な構造を階層化した部分
   とから成る階層の最下位の階層にシンボル名を有してい
   る分類グラフを作成する分類グラフ作成手段を含むこと
   を特徴とする請求項第１項記載の図面認識装置。
5. （５）前記シンボル認識手段は、前記シンボル構造記述
   と前記分類グラフとのマッチングを行つて分類グラフを
   最下位の階層に位置するシンボル名に基づいてシンボル
   の認識を行う階層認識手段を含むことを特徴とする請求
   項第１項記載の図面認識装置。
6. （６）前記シンボル認識手段は、前記シンボルを構成し
   ている部分の基本形状を決定する形状決定手段を含むこ
   とを特徴とする請求項第１項記載の図面認識装置。
7. （７）前記形状決定手段は、前記シンボルの部分を構成
   する直線分リストと抽象化基本形状とのマッチングを行
   うマッチング手段と、前記マッチングされた直線部リス
   トから前記抽象化基本形状の基本形状を求める抽象化基
   本形状決定手段を含むことを特徴とする請求項第６項記
   載の図面認識装置。