JPH02264373A - 図形認識装置 - Google Patents
図形認識装置Info
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- JPH02264373A JPH02264373A JP1084125A JP8412589A JPH02264373A JP H02264373 A JPH02264373 A JP H02264373A JP 1084125 A JP1084125 A JP 1084125A JP 8412589 A JP8412589 A JP 8412589A JP H02264373 A JPH02264373 A JP H02264373A
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- 238000005452 bending Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
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- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
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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。
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］
本発明はラスク走査により図面を読み取った画像データ
から、線分を認識する図形認識装置に関するものである
。
から、線分を認識する図形認識装置に関するものである
。
［従来の技術］
従来のこの種の装置では、概ね以下の構成がとられてい
た。すなわち、ファクシミリなどのテスク走査型装置を
人力装置とし、人力した図形を１画素幅の線図形に変換
する細線化部と、細線化図形から線分を認識する認識部
を有するものである。
た。すなわち、ファクシミリなどのテスク走査型装置を
人力装置とし、人力した図形を１画素幅の線図形に変換
する細線化部と、細線化図形から線分を認識する認識部
を有するものである。
この構成では、細線化を行うため、多くの処理時間を要
するという欠点と、線分の分岐部、交差部、屈折部で歪
みや短線分が発生し、その補正処理が必要となり認識部
の構成が複雑になるという欠点があった。
するという欠点と、線分の分岐部、交差部、屈折部で歪
みや短線分が発生し、その補正処理が必要となり認識部
の構成が複雑になるという欠点があった。
［発明が解決しようとする課題］
本発明は、図形を細線化することなく、線分の認識と線
分の分岐部、交差部、屈折部、端部などの特徴的部分の
認識を同時に実施することができ、かつそれぞれを識別
できる手段を提供することを目的とする。
分の分岐部、交差部、屈折部、端部などの特徴的部分の
認識を同時に実施することができ、かつそれぞれを識別
できる手段を提供することを目的とする。
［課題を解決するための手段］
本発明は、上記の課題を解決するために、図形を走査し
て得られる画素情報を記憶する第１画像メモリ、第１画
像メモリで記憶された画素情報から図形の輪郭を追跡し
て輪郭画素の座標値列を記憶する輪郭抽出部、輪郭抽出
部で抽出した図形の輪郭の画素の座標値列を用いて凸状
態を示す数値に変換し第２画像メモリに記憶する凸体数
算出部、第１の画像メモリで記憶、された画素情報と第
２画像メモリに記憶されている凸像数の値を用いて第２
画像メモリに記憶されている画素を凸像数により変換す
る凸係数画像生成部、凸係数画像生ｔＬ部で得た画素情
報から線分を認識する線分認識部の各手段を有する。
て得られる画素情報を記憶する第１画像メモリ、第１画
像メモリで記憶された画素情報から図形の輪郭を追跡し
て輪郭画素の座標値列を記憶する輪郭抽出部、輪郭抽出
部で抽出した図形の輪郭の画素の座標値列を用いて凸状
態を示す数値に変換し第２画像メモリに記憶する凸体数
算出部、第１の画像メモリで記憶、された画素情報と第
２画像メモリに記憶されている凸像数の値を用いて第２
画像メモリに記憶されている画素を凸像数により変換す
る凸係数画像生成部、凸係数画像生ｔＬ部で得た画素情
報から線分を認識する線分認識部の各手段を有する。
［作用］
本発明は、細線化した芯線化図形に比べて輪郭図形の方
が図形をより忠実に表現していることに着目し、輪郭図
形の肉かり度合を算出し、図形から線分部分と、分岐点
、交差点、端点などを含む特徴部分を分離、類別し、図
形を認識するように作用する。
が図形をより忠実に表現していることに着目し、輪郭図
形の肉かり度合を算出し、図形から線分部分と、分岐点
、交差点、端点などを含む特徴部分を分離、類別し、図
形を認識するように作用する。
［実施例］
第１図は本発明の詳細な説明する図であり、ｌはラスタ
走査型図形入力装置、２はラスタ走査型図形入力装置ｌ
で読み取った画素情報を記憶する画像メモリ、３は画像
メモリ２のデータを読み出し輪郭画素を抽出する輪郭抽
出部、４は輪郭８画素における輪郭の曲がり度合（以下
、凸像数と称する）を算出する凸体数算出部、５は画像
メモリ２に記憶された画素情報を凸像数に変換する凸係
数画像生成部、６は凸像数画像を記憶する画像メモリ、
７は画像メモリ６のデータを参照し線分を認識する線分
認識部であ゛る。
走査型図形入力装置、２はラスタ走査型図形入力装置ｌ
で読み取った画素情報を記憶する画像メモリ、３は画像
メモリ２のデータを読み出し輪郭画素を抽出する輪郭抽
出部、４は輪郭８画素における輪郭の曲がり度合（以下
、凸像数と称する）を算出する凸体数算出部、５は画像
メモリ２に記憶された画素情報を凸像数に変換する凸係
数画像生成部、６は凸像数画像を記憶する画像メモリ、
７は画像メモリ６のデータを参照し線分を認識する線分
認識部であ゛る。
第２図は輪郭抽出部３の動作例を説明する図であり、３
０は図形の画素情報、３１は図形を探索するためのラス
タ走査、３２と３３は輪郭追跡の開始点、３４と３５は
輪郭の追跡方向である。
０は図形の画素情報、３１は図形を探索するためのラス
タ走査、３２と３３は輪郭追跡の開始点、３４と３５は
輪郭の追跡方向である。
第３図は凸体数算出部４の動作を説明する図であり、４
０は図形の輪郭を構成する画素、４１は着目画素である
。
０は図形の輪郭を構成する画素、４１は着目画素である
。
第４図は凸像数画像生成Ｒ５における輪郭探索方向を示
す図である。
す図である。
第５図は線分認識部７の構成を示す図であり、７１は線
分判定部、７２は成分、計数部である。
分判定部、７２は成分、計数部である。
以下、動作について具体的に説明する。
まず、ラスタ走査型図形入力装置ｌが図形をラスタ走査
して読み取り、その画素情報を黒画素を”１”、白画素
を”０°として、画像メモリ２へ書き込む。図形の読み
取りが完了すると、次に輪郭抽出部３が動作し、まず画
像メモリ６を”−１”で初期設定し、画像メモリ２に記
憶された画素情報から輪郭部を抽出し、輪郭の点列を求
める。
して読み取り、その画素情報を黒画素を”１”、白画素
を”０°として、画像メモリ２へ書き込む。図形の読み
取りが完了すると、次に輪郭抽出部３が動作し、まず画
像メモリ６を”−１”で初期設定し、画像メモリ２に記
憶された画素情報から輪郭部を抽出し、輪郭の点列を求
める。
第２図により、輪郭抽出Ｒ３の動作を具体的に説明する
。画像メモリ２からラスタ走査３１で画素情報を読み出
し図形の画素情報３０を探索する。白画素″０”から黒
画素″１１の変化点を検出すると、該変化点を輪郭追跡
の開始点３２として追跡方向３４の方向に追跡を開始し
、追跡済みの画素に数値“−１”を書き込むと同時に、
該画素の座標値を求め図示していない内部バッファに記
憶し、この動作を輪郭追跡が開始点３２に戻るまで続け
る。
。画像メモリ２からラスタ走査３１で画素情報を読み出
し図形の画素情報３０を探索する。白画素″０”から黒
画素″１１の変化点を検出すると、該変化点を輪郭追跡
の開始点３２として追跡方向３４の方向に追跡を開始し
、追跡済みの画素に数値“−１”を書き込むと同時に、
該画素の座標値を求め図示していない内部バッファに記
憶し、この動作を輪郭追跡が開始点３２に戻るまで続け
る。
１つの輪郭追跡が完了すると、輪郭画素の座標値列を凸
体数算出部４に送出し、６係数算出８ｔＳ４から再追跡
指示を受けると、ラスタ走査３１を再開し新たな開始点
３３を検出し、上記と同様な走査を繰り返す。以上の動
作は、ラスタ走査３１で画像メモリ２をすべて読み出し
た時点で完了する。
体数算出部４に送出し、６係数算出８ｔＳ４から再追跡
指示を受けると、ラスタ走査３１を再開し新たな開始点
３３を検出し、上記と同様な走査を繰り返す。以上の動
作は、ラスタ走査３１で画像メモリ２をすべて読み出し
た時点で完了する。
次に、第３図により凸体数算出部４の動作について説明
する。ここで、輪郭算出部３から受は取った座標値列を
、 Ｐ Ｉｎ Ｐ ３．・・・＋Ｐｗ とする。ただし、Ｐｔ＝ （ｘｔ＋ Ｖｔ）で、Ｎは輪
郭の画素数である。画素列４０において、着目面ｓ４１
の座標値をＰｉ１着目画素４１からｑ個分だけ前後した
画素の座標値をＰ ｌ−ｑ＋ Ｐ ｔ＋ｑとする。
する。ここで、輪郭算出部３から受は取った座標値列を
、 Ｐ Ｉｎ Ｐ ３．・・・＋Ｐｗ とする。ただし、Ｐｔ＝ （ｘｔ＋ Ｖｔ）で、Ｎは輪
郭の画素数である。画素列４０において、着目面ｓ４１
の座標値をＰｉ１着目画素４１からｑ個分だけ前後した
画素の座標値をＰ ｌ−ｑ＋ Ｐ ｔ＋ｑとする。
ただし、
ｉ −ｑ ＜ ｌならばＰ １−Ｑ＝Ｐ ｌｌ＋１−Ｑ
ｌｉ＋ｑ＞ＮならばＰ ｔ＋ｑ＝ Ｐ ｔ＋’ｑ−□と
する。
ｌｉ＋ｑ＞ＮならばＰ ｔ＋ｑ＝ Ｐ ｔ＋’ｑ−□と
する。
このとき、Ｐｌ−、とＰ ｔ＋ｑを通る直線Ｌｉを仮定
し、着目画素４１から直線り、に至る距離ＣＩを求め、
ＣＩを着、目画素Ｐ、における凸体数とする。
し、着目画素４１から直線り、に至る距離ＣＩを求め、
ＣＩを着、目画素Ｐ、における凸体数とする。
Ｘ４−Ｘ ｔ Ｘ ｌ−Ｍｕ ’１４−’ｌ ｓ
’ｌ ｔ−ｑなる座標変換を行ったのち、ＣＩは次式
により容易に求めることができる。
’ｌ ｔ−ｑなる座標変換を行ったのち、ＣＩは次式
により容易に求めることができる。
以上の計算を、輪郭の各画素（Ｐｌ、・・・、Ｐ、）に
ついて行い、輪郭の凸体数を求め、その結果を画像メモ
リ６の画素座標値に対応するアドレスに書き込む。書き
込みが完了すると、輪郭抽出部３に対して再追跡指示を
発する。なお、ｑの値は、図形線幅の２〜３倍に設定し
ておけばよい。
ついて行い、輪郭の凸体数を求め、その結果を画像メモ
リ６の画素座標値に対応するアドレスに書き込む。書き
込みが完了すると、輪郭抽出部３に対して再追跡指示を
発する。なお、ｑの値は、図形線幅の２〜３倍に設定し
ておけばよい。
輪郭抽出部３の動作が完了すると、凸係数画像生成部５
が動作する。以下に、凸係数画像生成部５の動作を説明
する。画像メモリ２をラスタ走査し黒画素”１” （Ｐ
とする）を検出し、該画素を中心にして第４図に示した
０°、９０°、１８Ｇ”２７０°の探索方向に従って輪
郭（−１″なる数値を有する画素）を探索し、それぞれ
の方向の距離値り８、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ、（単位はドツト
）を求める。このとき、 Ｄ＝ｍ ｉ ｎ （Ｄ＋、Ｄ才、Ｄｌ、Ｄ、）とし、図
形線幅をＷとしたとき、Ｄ≦Ｗ／７ＴならばＤを与える
輪郭画素の凸体数の値Ｃを画像メモリ６から求め、画素
Ｐに対応する画像メモリ６のアドレスに凸体数の値Ｃを
書き込み、Ｄ＞Ｗ／ｆｌならば該アドレスに凸体数の値
としてｑを書き込む。以上の動作を第１の画像メモリ２
のすべての黒画素に対して行った時点で凸体数画像生成
５ｌＳ５の動作が完了する。これにより、凸体数に変換
された画像が生成できる。
が動作する。以下に、凸係数画像生成部５の動作を説明
する。画像メモリ２をラスタ走査し黒画素”１” （Ｐ
とする）を検出し、該画素を中心にして第４図に示した
０°、９０°、１８Ｇ”２７０°の探索方向に従って輪
郭（−１″なる数値を有する画素）を探索し、それぞれ
の方向の距離値り８、Ｄ３、Ｄ５、Ｄ、（単位はドツト
）を求める。このとき、 Ｄ＝ｍ ｉ ｎ （Ｄ＋、Ｄ才、Ｄｌ、Ｄ、）とし、図
形線幅をＷとしたとき、Ｄ≦Ｗ／７ＴならばＤを与える
輪郭画素の凸体数の値Ｃを画像メモリ６から求め、画素
Ｐに対応する画像メモリ６のアドレスに凸体数の値Ｃを
書き込み、Ｄ＞Ｗ／ｆｌならば該アドレスに凸体数の値
としてｑを書き込む。以上の動作を第１の画像メモリ２
のすべての黒画素に対して行った時点で凸体数画像生成
５ｌＳ５の動作が完了する。これにより、凸体数に変換
された画像が生成できる。
次に線分認識ＩＴが動作する。以下に、第５図により線
分認識部７の動作について説明する。線分判定部７１は
画像メモリ６からラスタ走査で凸体数画像の各画素情報
（Ｃｓ＞とする）を読み出し、Ｃ１Ｊ＜Ｏならば、
ＣＩＪ＝０ ０≦Ｃ＊、＜ Ｔならば、ＣＩＪ＝１ ＣＩＪ≧Ｔならば、 Ｃ目＝２ なる変換を行い、画像メモリ６の内容を書き換える。た
だしくｉ、ｊ）は画素の座標値である。この変換により
０．５≦Ｔ＜１程度に設定すれば、第３図の凸体数の定
義からＣ１Ｊ＝１なる画素は線分を構成する画素であり
、ＣＩＪ＝２なる画素は線分の端部、分岐部、交差部、
屈折部などを構成する画素であると識別できる。
分認識部７の動作について説明する。線分判定部７１は
画像メモリ６からラスタ走査で凸体数画像の各画素情報
（Ｃｓ＞とする）を読み出し、Ｃ１Ｊ＜Ｏならば、
ＣＩＪ＝０ ０≦Ｃ＊、＜ Ｔならば、ＣＩＪ＝１ ＣＩＪ≧Ｔならば、 Ｃ目＝２ なる変換を行い、画像メモリ６の内容を書き換える。た
だしくｉ、ｊ）は画素の座標値である。この変換により
０．５≦Ｔ＜１程度に設定すれば、第３図の凸体数の定
義からＣ１Ｊ＝１なる画素は線分を構成する画素であり
、ＣＩＪ＝２なる画素は線分の端部、分岐部、交差部、
屈折部などを構成する画素であると識別できる。
なお、式（１）で定義した凸体数は、Ｃ５と線分Ｌ＋の
長さの比で定義してもよく、３点ＰＩ−ｑ＋Ｐ ｌ＋
Ｐ ｔ＋ｑを通る円弧の曲率で定義してもよく、Ｃ４
のｘ成分あるいはｙ成分で定義してもよく、どの場合で
も同様の効果が得られることは明らかである。
長さの比で定義してもよく、３点ＰＩ−ｑ＋Ｐ ｌ＋
Ｐ ｔ＋ｑを通る円弧の曲率で定義してもよく、Ｃ４
のｘ成分あるいはｙ成分で定義してもよく、どの場合で
も同様の効果が得られることは明らかである。
次に成分計数部７２が動作する。まず、画像メモリ６に
記憶された画素情報のうち、ＣＩＪ＝２なる画素からな
る連結成分を求め、各連結成分に異なる値（３，４，５
，・・・、Ｍｕ２）を与え、第に番目の連結成分に属す
る画素には（ｋ＋２）なる値を与えて画像メモリ６の内
容を書き換える。ここに、Ｍは連結成分の個数である。
記憶された画素情報のうち、ＣＩＪ＝２なる画素からな
る連結成分を求め、各連結成分に異なる値（３，４，５
，・・・、Ｍｕ２）を与え、第に番目の連結成分に属す
る画素には（ｋ＋２）なる値を与えて画像メモリ６の内
容を書き換える。ここに、Ｍは連結成分の個数である。
次に画像メモリ６に記憶された画素情報のうち、ＣＩＪ
＝１なる画素からなる連結成分を求め、各連結成分に異
なる値（Ｍｕ３．Ｍｕ４．・・・、ＭｕＮ＋２）を与え
、第に番目の連結成分に属する画素には＜Ｍｕに＋２）
なる値を与えて画像メモリ６の内容を書き換える。ここ
に、Ｎは連結成分の個数である。
＝１なる画素からなる連結成分を求め、各連結成分に異
なる値（Ｍｕ３．Ｍｕ４．・・・、ＭｕＮ＋２）を与え
、第に番目の連結成分に属する画素には＜Ｍｕに＋２）
なる値を与えて画像メモリ６の内容を書き換える。ここ
に、Ｎは連結成分の個数である。
連結成分は、周知の手法により容易に求めることができ
る。
る。
以上の動作により、画像メモリ６の値Ｃが、Ｃ≧Ｍ＋３
なる画素は線分を構成する画素、３≦Ｃ≦Ｍ＋２なる画
素は線分の端部、分岐部、屈折部を構成する画素と認識
することができる。
なる画素は線分を構成する画素、３≦Ｃ≦Ｍ＋２なる画
素は線分の端部、分岐部、屈折部を構成する画素と認識
することができる。
この結果から明らかなように、本発明によれば画素の値
を参照するのみで線分を識別でき、かつ従来の技術では
歪みが生じて困難であった線分の分岐部、交差部、屈折
部の認識ができる効果がある。また、輪郭抽出Ｒ３を除
けば、すべてラスタ走査という簡易なオペレーションで
処理できるので、ハードウェア化が容易になるという効
果がある。
を参照するのみで線分を識別でき、かつ従来の技術では
歪みが生じて困難であった線分の分岐部、交差部、屈折
部の認識ができる効果がある。また、輪郭抽出Ｒ３を除
けば、すべてラスタ走査という簡易なオペレーションで
処理できるので、ハードウェア化が容易になるという効
果がある。
［発明の効果］
以上説明したように、線分の分岐部、交差部、屈折部な
ど処理歪みが生じ易い部位を予め認識して取り除くこと
が可能になるから、図面ベクトル化処理の前処理として
応用することにより、図面のベクトル化が容易になると
いう利点がある。
ど処理歪みが生じ易い部位を予め認識して取り除くこと
が可能になるから、図面ベクトル化処理の前処理として
応用することにより、図面のベクトル化が容易になると
いう利点がある。
第１図は本発明の実施例、第２図は輪郭抽出部３の動作
説明図、第３図は凸係数算出部４の動作説明図、第４図
は輪郭探索方向の説明図、第５ｔ！１は線分１１１ｋｌ
Ｂ ７の構成図である。 ｌ・・・テスク走査型図形入力装置。 ２・・・画像メモリ。 ３・・・輪郭抽出部。 ４・・・凸係数算出部。 ５・・・凸体数画像生成部。 ６・・・画像メモリ。 ７・・・線分認識部。 ３０・・・図形の画素情報。 ３１・・・ラスタ走査。 ３２、３３・・・追跡開始点。 ３４、３５・・・輪郭追跡方向。 ４０・・・画素列。 ４１・・・着目画素。 ７１・・・線分判定部。 ７２・・・成分計数部。 出願人 エヌ・ティ・ティ・データ通償株式会社代理人
弁理士 金 平 隆 第２図 第１ＱＩ１ １ｇ３図
説明図、第３図は凸係数算出部４の動作説明図、第４図
は輪郭探索方向の説明図、第５ｔ！１は線分１１１ｋｌ
Ｂ ７の構成図である。 ｌ・・・テスク走査型図形入力装置。 ２・・・画像メモリ。 ３・・・輪郭抽出部。 ４・・・凸係数算出部。 ５・・・凸体数画像生成部。 ６・・・画像メモリ。 ７・・・線分認識部。 ３０・・・図形の画素情報。 ３１・・・ラスタ走査。 ３２、３３・・・追跡開始点。 ３４、３５・・・輪郭追跡方向。 ４０・・・画素列。 ４１・・・着目画素。 ７１・・・線分判定部。 ７２・・・成分計数部。 出願人 エヌ・ティ・ティ・データ通償株式会社代理人
弁理士 金 平 隆 第２図 第１ＱＩ１ １ｇ３図
Claims (1)
- 図形を走査して得られる画素情報を記憶する第１画像
メモリと、第１画像メモリで記憶された画素情報から図
形の輪郭を追跡して輪郭画素の座標値列を記憶する輪郭
抽出部と、輪郭抽出部で抽出した図形の輪郭の画素の座
標値列を用いて凸状態を示す数値に変換し第２画像メモ
リに記憶する凸係数算出部と、第１の画像メモリで記憶
された画素情報から輪郭を探索し探索方向の距離値をも
とめ、その値によって第２画像メモリに記憶されている
凸係数の値を用いて第２画像メモリに記憶されている画
素を凸係数により変換する凸係数画像生成部と、凸係数
画像生成部で得た画素情報から線分を認識する線分認識
部を有することを特徴とする図形認識装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1084125A JPH02264373A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 図形認識装置 |
| PCT/JP1990/000455 WO1990012370A1 (en) | 1989-04-04 | 1990-04-04 | Recognizing apparatus |
| EP90905664A EP0422245B1 (en) | 1989-04-04 | 1990-04-04 | Recognizing apparatus |
| DE69031931T DE69031931T2 (de) | 1989-04-04 | 1990-04-04 | Erkennungsgerät |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1084125A JPH02264373A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 図形認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02264373A true JPH02264373A (ja) | 1990-10-29 |
Family
ID=13821794
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1084125A Pending JPH02264373A (ja) | 1989-04-04 | 1989-04-04 | 図形認識装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0422245B1 (ja) |
| JP (1) | JPH02264373A (ja) |
| DE (1) | DE69031931T2 (ja) |
| WO (1) | WO1990012370A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0589702B1 (en) * | 1992-09-24 | 1999-05-12 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus |
| DE19803127A1 (de) * | 1998-01-28 | 1999-08-05 | Foerderung Angewandter Informa | Verfahren und Vorrichtung zum Zusammenfügen von durch Aktenvernichter in Streifen zerlegten Seiten |
| CN106056671B (zh) * | 2016-05-20 | 2018-11-16 | 西安电子科技大学 | 一种等高线断线连接方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60132280A (ja) * | 1983-12-20 | 1985-07-15 | Fuji Xerox Co Ltd | 直線／曲線デ−タ分離装置 |
| EP0163885A1 (de) * | 1984-05-11 | 1985-12-11 | Siemens Aktiengesellschaft | Anordnung zur Segmentierung von Linien |
| JPH0658689B2 (ja) * | 1986-09-19 | 1994-08-03 | 三菱電機株式会社 | 線図形分離装置 |
-
1989
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