JPH02253340A - 画像処理による知識処理方法 - 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】 （発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は原子力発電プラント等のプラント機器の診断等
に用いられる知識処理方法に係り、特に画像処理ａ置を
用いて知識の処理を行なう画像処理による知識処理方法
に関する。

（従来の技術） 従来、診断等のエキスパートシステムに用いられている
知識の表現形態は、フレーム、プロダクションルールと
呼ばれるものであり、推論方法もこれに適したものとな
っている。これらの知識形態は、入力された後、主にＣ
Ｒ、Ｔ　（ＣａｔｈｏｒｄＲａｙ　Ｔｕｂｅ）等のデイ
スプレィ上に図式表現により人に理解し易いように出力
される。

このような従来の知識の表現形態においては、専門家に
よって整理された診断知識、例えば表、ツリー図をフレ
ーム、プロダクションルールに変換し、計算機により処
理を行なう。また、既に入力されている知識をＣＲＴに
出力する場合には、再び変換して人に理解し易いように
図表化、または図式化を行なう。

このような点を考慮し、表形態の知識をそのまま機械処
理する方法として、画像処理を用いた方法が提案されて
いる。表形態の知識は縦と横の配列を関連付けた分り易
い知識表現形態であるが、紙面の寸法と内容によって形
態が多少異なっている。表形態の知識を機械処理する場
合、このような形態の違いが問題となり、形態の統一化
が要求される。このため、表形態の知識を用いて知識処
理する場合、以下に述べる処理が重要となる。

第７図（Ａ）、（Ｂ）は表形態の知識例を示し、「名称
」、「型番」、「寸法」　（総称して粗泡と呼ぶ）とい
ったキーワードと、これに属する具体的データ（これも
キーワードである）が記載されている。このような知識
の利用方法として、例えば「名称」というキーワードで
示された覧中の具体的データ１０を入力（ｆ５Ｅ知）と
し、これに該当する「型番」の具体的データ１１、「寸
法」の具体的データ１２を知る方法がある。このような
処理を機械で行なう場合、 ■入力された具体的データが何か（粗泡）を調べる。

■入力されたキーワード下に属する具体的データ全てを
取り出す。

といった機能で表現することができる。■は入力された
具体的データが属する粗泡を取り出す処理で、第７図（
Ｂ）においては、具体的データ１０が存在する文字の塊
（領域Ａ）全体を取り出し、最上行を抽出することによ
って、粗泡「名称」を調べることができる。■は入力さ
れたキーワード（粗泡）下に属する具体的データの全て
を取り出す処理で、領域Ｂ、Ｃを抽出することである。

この２つの処理を組み合せることにより具体的データ１
１．１２を抽出することができる。例えば、入力された
具体的データ１０を含む行と領域Ｂ。

ＣとのＡＮＤ処理で行なうことができる。また、入力さ
れた具体的データ１０を含む行の具体的データを無条件
に取り出し、これが属する粗泡を調べることもできるが
、この処理は■と同様である。

（発明が解決しようとする課題） このような処理を機械で行なう場合、以下のような問題
が発生する。すなわち、 ■親名と具体的データとの記載方法（第７図（Ａ＞、（
Ｂ）では縦方向）が横方向になった場合への対応 ■罫線で仕切られた表形態への対応 である。このうち、■は１頁当りに記載すべぎ粗泡が多
数ある場合の表形態の課題、■は表形態の知識を扱う場
合の一般的課題である。

本発明は上記の事情を考慮してなされたもので、表形態
の特徴を認識し、表知識の処理手順および知識の抽出部
を変化させることにより、各種の表形態に適合させて表
形態の知識を作成することができる画像処理による知識
処理方法を提供することを目的とする。

（発明の構成） （課題を解決するための手段） 本発明は、画像処理装置の画像メモリに表形態の知識を
展開し、展開された知識の表形態の特徴を画像処理によ
り識別し、その表形態の知識から既知のキーワードに基
づいて必要とするキーワードを抽出するものである。

（作用） 画像メモリに展開された知識の表形態の特徴を画像処理
により識別するため、各種の表形態に対応することがで
き、表作成時の自由度が増大する。

（実施例） 本発明に係る画像処理による知識処理方法の一実施例に
ついて添付図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す機能ブロック図であり
、画像処理装置に備えられる画像メモリ１ａ、　１ｂ、
ｌｃ・・・を中心に、マツチング処理、表形態の識別処
理、粗泡の取出しとマスク処理の手段（機能）を示した
ものである。

画像処理装置は画像メモリＩａ、１ｂ、ＩＣ・・・画像
処理専用回路、上記ハードウェアのＩＩＪ御回路および
装ｄ全体の制御を行なうための計尊機システム（ＣＰＬ
Ｉ、メモリ、入出力装置、補助記憶装Ｍ）で構成され、
特に入出力装置に日本語入力が可能な装置を用い、予め
上記画像メモリ１ａ、１ｂ、ｌｃ・・・に第２図（Ａ）
〜（Ｄ）に示すような表形態の知識が格納されている。

画像メモリ１ａ、ｌｂ、１ｃ・・・は、１画素当り１６
ビツト、１０２４ｘ１０２４画素で構成されるものとし
て説明するが、１画素当り８ビツトの場合には１６ビツ
トの文字コードを左右また・は上下に隣合った画素に格
納して処理するが、２枚の画像メモリに格納して処理す
ることにより同等の処理が可能である。

一般に、日本語の文字コード（コードデータ）は１６ビ
ツ］・で表現されており、１頁当りの文字数が６４文字
Ｘ６４行の場合、１０２４ｘ１０２４画素の画像メモリ
１ａにおいては、第２図（Ａ）に示すように、１６ｘ１
６（＝１２８）頁分の表形態の知識を格納することがで
き、全頁に対して１度のマツチング処理で、入力（既知
）キーワードの検出が可能である。マツチング処理は、
濃度変換、論理フィルタ、ラベリング等を用いて行なう
方法である。

表形態の知識は、第２図（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）のよう
に１画素に１文字のコードデータが表形態を保持したま
ま格納されている。つまり、第２図（Ｂ）等に示す「名
称」、「型番」、「寸法」、ｒ＊＊＊Ｊ、［＋＋＋Ｊ、
「−一一一〜」の文字コードが画像メモリ１ａに内き込
まれ、画像出力装置には濃度で出力される。

第２図（Ｂ）は罫線が無く、行（縦）方向に粗泡に属す
る具体的データが配列されている。第２図（Ｃ）は罫線
がなく、文字列（横）方向に粗泡に属する具体的データ
が配列されている。第２図（Ｂ）と（Ｃ）のパターン的
差異は行方向のパターンの変化にある。つまり、第２図
（Ｂ）においては、ｉ行と（ｉ＋１）行を比べた場合、
使用される文字の種類、文字数等がよく似ている。２こ
れら比べ第２図（Ｃ）においてはｊ行と（ｊ＋１）行の
文字の種類、文字数等は区々である。

この点に着目して表形態の識別処理を行ない、ある粗泡
に属する具体的データの抽出等を行なう。

第２図（Ｄ）は罫線コードを含んだ表形態の例で、罫線
で囲まれた小領域内の文字コード列を抽出する必要があ
る。画像メモリ１ａに展開された各種の表形態の知識に
対して、次の手順で表形態の識別処理、粗泡の取出し処
理等を行なう。

画像メモリ１ａに対して入力（既知）キーワ、−ドでマ
ツチング処理を行ない、マツチングの発生位置を抽出し
、発生位置を含む頁全体を原画から取り出し、画像メモ
リーｂ等に入れる。次に、画像メモリーｂに対して罫線
コードの抽出を行ない、罫線の有無を調べる。罫線が有
った場合には頁または画像メモリ全体に対して第３図に
示すテーブルに基づいて論理フィルタリングを行ない、
第４図に示すような罫線画像を生成し、罫線コードを除
いたｆＩｆｆｌに対してラベリング（領域分割）を行な
い、領域Ｒ、Ｒ２，Ｒ３を抽出した後、文字コードの二
値化画像間で論理積をとる。この結果、罫線内の文字コ
ード全体について同一のラベリング番号が付加され、次
に説明する罫線無しく第２図（Ｂ）、（Ｃ））の表形態
と同等となる。

罫線が無かった場合には、頁または数をメモリ全体に対
して文字コードのみに着目してラベリングを行ない、第
５図（Ａ）、（Ｂ）に示すように、Ｒ４，Ｒ５・・・Ｒ
９のラベリング番号（領域）を得る。ここで得られたラ
ベリング番号は罫線有りの場合の処理で得たラベリング
番号Ｒ，Ｒ２゜Ｒ３に続く番号である。

次に、マツチング発生位置を含む頁について、マツチン
グ発生位置を含む前記ラベリング番号を除いたラベリン
グ番号（領域）毎に横（文字列）方向のプロフィールを
とり、第２図（Ｂ）または第２図（Ｄ＞の表形態か第２
図（Ｃ）の表形態かを判定する。ある１つの領域につい
て横方向のプロフィールをとると、第６図に示すように
、文字列位置に対する行数が得られ、次に文字列位置に
対する行数の変化り、・・・Ｄｌ・・・Ｄｎを求め、こ
の値が０でない個数があるしきい値より少ない場合、第
２図（Ｂ）または第２図（Ｄ）の表形態とし、その他の
場合には、第２図（Ｃ）の表形態とする。

表形態の判定アルゴリズムはこの他にも多数考えられる
。要は、第２図（Ｂ）または（Ｄ）の表形態においては
、用いられる文字（英字、数字、片仮名、漢字、平仮名
）が、行方向に周期的または一様に発生することに着目
して判定をするものである。

以上の処理結果を受けてマツチング発生位置のキーワー
ドの粗泡の取出しとマスク処理を行なう。

まず、マツチング発生位置を含む領域（Ｒ１゜Ｒ２・・
・Ｒ９に含まれる）を抽出し、この領域が同一頁の左端
に位置し、かつ第２図（Ｃ）の表形態であると判定され
ている場合には、マツチング発生位置は粗毛であり、マ
ツチング発生位置を含む行全体についてマスク画像Ａを
作る。このマスク画像Ａは入力されたキーワードに対す
る候補を抽出したものである。また、第２図（Ｃ）の表
形態であるが、マツチング発生位置の領域が左端に位置
しない場合には、具体的データと解釈し、左端に位置す
る粗毛を抽出すると共に、マツチング発生位置を含むｆ
ｒ４域をマスク画像Ｂとして作る。

また、罫線無しの第２図（Ｂ）の表形態と判定され、か
つマツチング発生位置が最上行の場合には粗毛であると
し、領域全体をマスク画像へとして作る。また、最上付
以下の場合には具体的データとし、最上行を粗毛として
抽出すると共に、同一行をマスク画像Ｂとして作る。

また、罫線有りの第２図（Ｄ）の表形態と判定され、か
つマツチング発生位置が最上項の場合には粗毛であると
し、上記と同様に領域全体をマスク画ＩＣＩＡとして作
る。マツチング発生位置が最上項か否かは第３図、第４
図を用いて説明した罫線の処理と同様に行なうものであ
るが、ここでは罫線の外枠と横線に連結する縦線を切断
し、罫線の外枠と横線のみが連結するよう論理フィルタ
リングを行なう。

次に、背景となる部分をラベリングし、マツチング発生
位置を含む領域を取り出し、最上項の判定を行なう。マ
ツチング発生位置が最上項でない場合には、最上項のキ
ーワードを抽出すると共にマスク画像Ｂを作成する。

このようにして作成されたマスク画像ＡとＢは入力され
たキーワードから抽出されるべき次のキーワード（具体
的データ）を抽出するために用いる画像であり、例えば
マスク画像ＡとＢでＡＮＤ（論理８Ｎ）をとることによ
り、要求されているキーワードまたは具体的データが生
成れさる。

このように上記実施例によれば、表形態の知識を画像処
理装置の画像メモリｌａ、　１ｂ、ｌｃ・・・に展開し
、画像処理機能を用いて知識処理（画像処理）を行ない
、要求されている知識、データの抽出を行なうため、知
識の表現形態がＵ表Ｊであることから、理解が容易であ
る共に、計ｔｉｌｌ（機械）への入出力が容易である。

また、表の構造を認識し、表知識の処理手順および知識
の処理手順を変化させるため、各種の表形態に適合させ
て表形態の知識を作成することができる。

〔発明の効果〕

本発明は、画像処理装置の画像メモリに表形態の知識を
展開し、展開された知識の表形態の特徴を画像処理によ
り識別し、その表形態の知識から既知のキーワードに基
づいて必要とするキーワードを抽出したから、表の構造
を認識し、表知識の処理手順および知識の抽出部を変化
させることにより、各種の表形態に適合させて、表形態
の知識を作成することができる。

（Ａ）は上記実施例において画像メモリに展開された表
知識を示す図、第２図（Ｂ）、（Ｃ）。

（Ｄ）は第２図（Ａ）の１区画を拡大して示すもので各
種の表形態の例を示す図、第３図は上記実施例における
画像処理に用いるテーブルを示す図、第４図は上記実施
例における罫線画像の一例を示す図、第５図（Ａ）、（
Ｂ）は上記実施例における画像メモリにラベリングを行
なった状態を示す図、第６図は上記実施例において表形
態の違いによる文字パターンの違いを示した図、第７図
（Ａ）（Ｂ）は表形態の知識の一例を示す図である。

１ａ、１ｂ、ＩＣ・・・画像メモリ。

出願人代理人　　　波　多　野　　　久

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る画像処理による知識処理方法の一
実施例を示す機能ブロック図、第２図１０２４ム素 ６４＆青 第 図 Ｒ２ 第 図 第 図 第 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 画像処理装置の画像メモリに表形態の知識を展開し、展
   開された知識の表形態の特徴を画像処理により識別し、
   その表形態の知識から既知のキーワードに基づいて必要
   とするキーワードを抽出することを特徴とする画像処理
   による知識処理方法。