JPH03163683A - 図面読取装置 - 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】 Ａ，産業上の利用分野 本発明は文字、線分、シンボル等が混在する書類や図面
から、文字データを検出してその文字の認識を行う図面
読取装置に関する。

Ｂ．発明の概要 本発明は文字、線分、シンボルが混在する書類や図面等
の被写体をラスタスキャンして得られた黒白に対応する
２値化画素データから文字データを抽出し、その文字の
認識を行う図面読取装置において、 前記２値化画素データについて輪郭ベクトル化処理を施
し、該輪郭ベクトルに外接する外接四角形データを文字
候補として求める輪郭ベクトル化処理部と、該文字候補
の外接四角形データをツリー構造で登録する登録部と、
該登録された文字候補から文字列候補を抽出する文字列
候補抽出部と、該文字列候補から文字列を抽出する文字
列抽出郎と、仮定文字幅と文字候補幅との第１偏差が、
近傍の複数の文字候補を含む幅と仮定文字幅との第２偏
差よりも大きく且つ第２偏差が所定のしきい値より小さ
いときに前記近傍の複数の文字候補を統合する機能を有
した文字切り出し部とを設けたことにより、 文字、線分、シンボルが混在するａ類や図面から文字を
読み取って認識する場合、大きさや書式に限定条件を付
けることなくいかなる大きさ、書式の文字であっても容
易に且つ極めて正確に読み取ることができるとともに、
処理の簡単化を図ったものである。

Ｃ．従来の技術 文字や図形等を読み取る場合、例えば、害類や図面等の
被写体をイメージスキャナ等の人力装置でラスタスキャ
ンして黒と白の２値画像データ（人力パターン）に変換
し、この２値画像データから対象物の文字データを抽出
し、対象物の認識処理を行っている。文字、図形等が混
在する図面等に含まれる文字を認識するには、まず文字
の部分と図形をの部分を分け、さらに１文字分の情報ご
とに切り出して認識を行う必要がある。

Ｄ，発明が解決しようとする課題 ここで図面に含まれる文字は、文章のものとは異なり文
字の大きさが一定ではなく、またその書式も定まってい
ない。このため文字、線分、シンボル等が混在する書類
や図面に含まれる文字を、その書式や大きさにとらわれ
ることなく抽出して認識することは困難であった。特に
文字幅のゆらぎが大きく、分離文字の多い手書き文章等
を認識することは極めて困難であった。またそれらの処
理に時間がかかるという欠点もあった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものでその目的は、
書類や図面に含まれる文字がいかなる大きさ、書式であ
っても容易に且つ極めて正確に読み取ることができると
ともに処理速度を高速化した図面読取装置を提供するこ
とにある。

Ｅ．課題を解決するための手段 本発明は、文字、線分、シンボルが混在する被写体をラ
スタスキャンして得られた黒白に対応する２値化画素デ
ータから文字データを抽出し、該抽出された文字データ
と文字辞書を参照、比較して文字を認識する図面読取装
置において、前記被写体をラスタスキャンして得られた
黒白に対応する２値化画素データに基づいて、互いに隣
接した２ｇの黒画素を結ぶベクトルを結合して成る輪郭
ベクトルのデータを求めるとともに、該輪郭ベクトルに
外接する外接四角形データを文字候補として求める輪郭
ベクトル化処理部と、前記輪郭ベクトル化処理部で求め
られた文字候補の外接四角形データをツリー構造で登録
する登録部と、 所定の大きさに設定した文字列候補の核から検索範囲を
決定し、Ｗｉ記登録部に登録された文字候補のうち中心
座標が前記検索範囲内に存在する文字列を文字列候補と
して抽出する文字列候補抽出部と、 前記文字列候補抽出部で抽出されたデータの中から、文
字列候補核の高さｈｃと文字列候補内の互いに隣接する
文字候補間の距離ｄがｄ　＜　ｈ　ｅｘｋ（ｋは定数）
なる関係にあるデータを文字列として抽出する文字列抽
出部と、 前記文字列抽出部で抽出された文字列内の文字候補の幅
と、前記ｈｃｘｋの大きさに等しい幅の仮定文字幅との
第Ｉ偏差が、前記文字候補およびその近傍の文字候補を
包含する幅と前記仮定文字幅との第２偏差よりも大きく
、且つ前記第２偏差が所定のしきい値よりも小さいとき
に前記文字候補とその近傍の文字候補を統合する幅方向
統合機能と、前記文字列内の近接する複数の文字候補の
幅が重なっているときに、それら複数の文字候補を統合
する高さ方向統合機能を有し、文字列から文字を切り出
す文字切り出し部とを備え、前記文字切り出し部で切り
出された文字データに基づいて文字認識を行うことを特
徴としている。

Ｆ．作用 前記ベクトル化処理部によって外接四角形を求めると文
字、線分、ンンボルが混在する被写体（書類や図面）の
中から文字候補のデータが得られる。この文字候補の外
接四角形データはツリー構造で登録部に登録される。文
字列候補抽出部は文字列候Ｎｌｉ核で決まる検索範囲で
前記登録部内のデータを検索し、中心座標が検索範囲内
にある文字列を文字列候補として抽出する。前記外接四
角形データはツリー構造で登録されているので領域四角
形の近傍検索処理は軽減される。前記文字列候補の中で
、ｄ＜ｈｃ×ｋ（ｄは隣接する文字候補間距離、ｈｃは
文字列候補核の高さ、ｋは定数）の関係が成立するデー
タが文字列抽出部によって文字列として抽出される。す
なわち被写体の中に混在する線分やシンボルは除外され
文字列のデータのみが抽出される。次に文字切り出し部
は前記文字列から文字を切り出す。このとき文字列内の
文字候浦の幅や、その近傍の文字候浦を含む幅と仮定文
字幅との偏差に応じて所定の幅方向統合を行う。例えば
抽出された文字候補の幅が仮定文字幅よりわずかに狭く
、前記文字候補および該候補に隣接する候補を含む幅と
仮定文字幅との差が大きいとする。この場合第ｌ偏差が
第２偏差よりも小さいのでそれら文字候補の統合は行わ
ない。

また例えば抽出された文字候補の幅か仮定文字幅よりも
極めて狭く、前記文字候浦および該候補に隣接する候補
を含む幅と仮定文字幅との差が比較的小さいとする。こ
の場合第１偏差は第２偏差よりも大きくなるが、このと
き第２偏差が所定のしきい値よりも大きければそれら文
字候補の統合は行わず、しきい値よりも小さいときのみ
統合を行う。また文字列内に高さ方向に近接する複数の
文字候補の幅が重なっている場合は、それら文字候補の
統合を行う。そして前記横方向、高さ方向に統合された
文字候補を１個の文字として切り出す。

これによって文字の大きさや書式がいかなるものであっ
ても文字として読み取ることができる。

Ｇ．実施例 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例を説明する
。まず本発明による図面読取装置は第１図のように輪郭
ベクトル化処理部ｌ１登録部２、文字列候補抽出部３、
文字列抽出郎４、文字切り出し部５および文字認識部６
を備えており、全体の処理の流れは第２図のように示さ
れる。すなわらまずステップＳ１において輪郭ベクトル
化処理部１が前処理を行い、ステップＳ，において登録
郎２、文字列候補抽出郎３、文字列抽出部４および文字
切り出し部５が文字切り出し処理を行い、ステップＳ３
において文字認識部６が文字認識処理を行う。前記輪郭
ベクトル化処理郎ｌが行う前処理は第３図のようなフロ
ーチャートで表される。

すなわちステップＳ１において画像人力処理を行い、ス
テップＳ，において輪郭ベクトル化処理を行い、ステッ
プＳ，において要素分離処理を行う。

このうち前記画像人力処理および輪郭ベクトル化処理は
例えば特願昭６３−７８６８４の特許明細書に記載され
た輪郭検出装置によって、次のようにして行う。

第４図は輪郭検出装置の構成を示す図であり、１ｌは輪
郭抽出部である。この輪郭抽出部１１は、第５図に示す
ように書類や図面等の被写体をラスタスキャンして得ら
れた黒白に対応する２値化画素データを取り込んで、縦
横２画素×２画素の画素データをスキャンラインに沿っ
て順次に取り出し、この画素データに基づいて輪郭検出
用のコマンド列を作成して後段の輪郭解析郎１２に出力
する。輪郭解析部１２は前記コマンド列に基づいてテー
ブル格納部１３内の輪郭要素テーブル、輪郭管理テーブ
ル及び輪郭接続テーブルの記載を更新する。また、輪郭
解析郎ｌ２は輪郭要素テーブルと輪郭管理テーブルを使
用して！輪郭画素系列を構成する各点のうら始点からみ
て極大となる点を抽出する（巨視的処理郎３１）ととも
に、この処理で抽出された連続する２点の間にある最大
距離となる点を設定したしきい値との関係からいくつか
抽出し（微視的処理部３２）、この処理により抽出され
た点の輪郭ベクトルを輪郭ベクトル系列テーブル３３に
記載し、この輪郭ベクトルのうち短い（ショート）ベク
トルをシタートベクトル除去部３４で除去し、その記載
を更新する。

ここで輪郭要素とは互いに隣接した２個の黒画素を結ぶ
ベクトルに相当するものであり、これを結合することに
よって輪郭が構成される。そして輪郭要素テーブルとは
、第６図に示すように輪郭要素とこれら輪郭要素群より
なる輪郭とに対して各々固有の符号を付すと共に、輪郭
要素毎に、その座標及び方向と輪郭要素が所属する輪郭
の符号と輪郭要素の前後に夫々接続されている他の輪郭
要素の符号とを記載するためのものである。また輪郭管
理テーブルとは第７図に示すように輪郭毎に先端及び終
端に位置する輪郭要素の符号を記載するためのものであ
り、輪郭接続テーブルとは、第８図に示すようにラスタ
スキャン方向に並ぶ座標とその座標に前端または後端が
存在する未接続の輪郭要素の符号とその輪郭要素の未接
続端の前後端の区別とを対応させて記載するためのもの
である。また、輪郭ベクトル系列テーブルとは第９図に
示すように輪郭ベクトル系列毎に始点座標の符号を記載
するためのものである。

輪郭抽出部Ｉｆより出力されるコマンド列は、そのとき
に取り出された２画素×２画素の画素データに係る画素
と輪郭画素との接続関係の情報、及び当該画素データの
黒白の配列パターンの情報を含む接続・パターンコード
と、当該画素データのＸ座標を示す座標コードとを組み
合わせてなる。

前記接続関係の一例を第１０図に示すと、同図（イ）の
大枠で囲まれた２画素×２画素の画素データを取り込ん
だときには、この画素データのＸ座標Ｘ，，に位置する
輪郭要素の前端が接続されているという情報になる。こ
の例では、画素データの座標としては、紙面に向かって
右下に位置する画素Ｐ＋の座標をとっている。また、同
図（ロ）の大枠で囲まれた画素データを取り込んだとき
には、この画素データのＸ座標より一つ前の座標Ｘ１−
１に位置する輪郭要素の後端か接続されているという情
報になる。なお第ＩＯ図中○印を有する枠は黒画素を示
し、○印を有しない枠は白画素を示している。そして例
えば第１０図（イ）の大枠に着目すると、この場合の接
続・パターンコードは、上述の接続情報と太枠内に黒白
の配列パターンの情報とを含み、コマンド列は、この接
続パターンコードと画素Ｐ，のＸ座標を示す座標コード
との組み合わせとなる。なおこの座標コードについては
輪郭解析部１２側にて、コマンド列の取り込みのタイミ
ングに同期して発生させることもできる。

このようにして得たコマンド列が輪郭解析郎ｌ２に取り
込まれると次のような処理が行われる。

今第Ｉ＋図の大枠の画素データに関するコマンド列が取
り込まれたとすると、接点で示す輪郭要素Ｃｊを輪郭要
素テーブルに登録し、その方向及び座標を記入すると共
に、当該輪郭要素ｃｊの前後に夫々接続されている他の
輪郭要素の番号を接続要素番号欄に記入する。この場合
輪郭要素ｃｊは輪郭要素Ｃｉの前方に位置するので、輪
郭要素Ｃｊの欄に係る後方接続欄にＣｉを記入し、輪郭
要素Ｃｊの欄に係る前方接続欄に０１を記入する。

更に輪郭要素Ｃｊの所属する輪郭の番号をこの例ではＳ
ｉを輪郭番号欄に記入する。輪郭要素の方向については
例えば８連結の場合、第１２図に示すように上下．左右
，斜めの方向に対応してａｌ〜ａ８が規定され、また４
連結の場合、上下，左右の４方向が規定される。そして
輪郭管理テーブルの輪郭番号Ｓｉについて、先端の輪郭
要素番号欄をＣｉからＣｊに更新すると共に、輪郭接続
テーブルにおける当該画素データのＸ座標について、未
接続の輪郭要素番号の前方接続の欄をＣｉからＣｊに更
新する。ところで実際の処理においては、輪郭要素Ｃｉ
に接続されるべき輪郭要素は輪９１＜接続テーブルによ
り明らかにされているため、輪郭要素テーブルの輪郭要
素番号Ｃｊｔｍに係る前方接続欄のＣｊの記載は、輪郭
接続テーブルを参照して行われる。以上において所属輪
郭番号は、ラスタスキャンの進行に伴って別々に発生し
た二つの輪郭が接続されて一つの輪郭になった場合には
一方が他方に統合されて同一になる。

上記のような処理において、１輪郭画素列を構成する各
点のうち始点からみて極大となる点を抽出し、次に抽出
された接続する２点の間にある最大距離となる点を抽出
する。このように抽出された輪郭ベクトルをテーブルに
格納する。

上記のように画像人力処理および輪郭ベクトル化処理に
よって、被写体の例えば「Ａ」という文字の人力画像は
第■３図のような輪郭ベクトルで？される。

次に文字候補の抽出を行う要素分離処理（第３図のステ
ップＳ．）ｔこついて説明する。まず前述した第９図の
輪郭ベクトル系列テーブルを使用してショートベクトル
を除去する。第１４図はショートベクトル除去手段を説
明するフローチャートであり、ステップＳ，で第９図に
示す輪郭ベクトル系列テーブルから輪郭ベクトルの外接
四角形（第１５図に示す）　（Ｘ＋＋＋ｉｎ＋　Ｙｍｉ
。）、（Ｘ■８，Ｙ■８）の算出を行う。次にステップ
Ｓｔでｄｘ一Ｘ　ｍａｎ　　Ｘ　＋ｍｌｎ＋　ｄ　３’
　＝　Ｖ　ｗａａｘ−ｙ１ｎとしきい値ＤＸＩｈ，ＤＹ
Ｌｈとを比較する。ステップＳ，はステップＳ２の比較
判断部で、このステップｓ３で（ｄ　ｘ＞ＤＸｔｈ）　
Ｕ　（ｄ　ｙ＞ＤＹｔｈ）を判断し、ＹＥＳならステッ
プＳ４で輪郭ベクトルとして外？四角形という情報を作
成する。この情報の１例を第１６図に外接四角形情報テ
ーブルとして示す。

前記ステップＳ３でＮＯなら第９図に示す輪郭ベクトル
系列テーブルからステップＳ，で同一系列のベクトルを
削除して雑音（ノイズ）を除去する。

第１５図は輪郭ベクトルの外接四角形を示す説明図であ
り、この図において、Ｘ■１１　＋　ｘＩＩ　ｌ　ｎ　
１ｙ■えｌ　ｙｍｉｎは次のようになる。

Ｘｍａｘ＝Ｉ’ｎ　ａ　Ｘ　（”’＋　Ｘ　ｒ．　”’
）Ｘ＋ｍｌｎ＝ｎ’ｌ　ｊ　ｎ　（”コＸ　ｌ．　　”
’）ｙ■ｘ＝ｍａｘ（・・・，ｙ０，・・・）Ｙ　ｍｌ
ｎ＝　ｒｎ　ｌ　ｎ　（・・・，ｙ，．・・・）ｄ　Ｘ
　＝Ｘ　ｗａａｘ　　Ｘ　ｍｌ。

ｄ　Ｙ　＝　３’　ｍａｘ３’　ｓｉｎ（ｄ　ｘ＜ＤＸ
ｔｈ）　ｎ　（ｄ　ｙ＜ＤＹｔｈ）但し、ＤＸ．ｈ，Ｄ
Ｙ．，：　Ｌきい値である。

上記のようにして求められた外接四角形情報（第１３図
）に基づいて次のような条件で文字候補を抽出する。

条件■　Ｗえくしきい値且っｗ，＜Ｌきい値（Ｗ．は外
接四角形のＸ方向長さ、ｗ，は外接四角形のｙ方向長さ
） 条件■゛外周の輪郭ベクトル そして文字候補の外接四角形に完全包含される外周及び
内周の輪郭ベクトルは文字候補となった輪郭ベクトルに
リンク付けされる。

以上、第３図〜第１６図のようにして前処理を行うが、
次に文字切り出し処理（第２図のステップＳ，）につい
て説明する。

まずこの文字切り出し処理は、前記輪郭ベクトル処理部
Ｉで求められた文字候補を対象に第１７図のように水平
方向（ステップＳ＋）．垂直方向（ステップＳ，）およ
び斜め方向（ステップＳ．）に行われる。各方向の処理
は各々同一の内容であり、第１８図に示すように文字列
候補抽出処理（ステップＳ，）を行った後、文字列抽出
処理（ステップＳｔ）を行った後、文字切り出し処理（
ステップＳ３）を行う。

前記各ステップの処理は次のようにして行われる。まず
文字列候補抽出処理は第１９図に示すように文字候補の
ツリー構造化処理（ステップＳ，）を行った後、文字列
候補の範囲検索処理（ステップＳｔ）を行う。実際には
第１６図のように得られた文字候補の外接四角形の中心
座標を基に空間的な２分割を繰り返す形式のツリー構造
として登録部（第１図の登録部２）に登録する。そして
文字候補のうち検索しようとする文字列の高さと同程度
の高さをもつものを文字列候補の核として第２０図（ａ
）に示すような検索範囲に中心座標がある文字候補を前
記登録郎２の文字候補ツリーから検索する。この検索は
次のような手順で第１図の文字列候補抽出部３が行う。

■文字列核から右側に第２０図（ｂ）のような探索範囲
内の他の文字候補の中心点を検索する。

■前記■で見つかった中心点のうち、中心核より最も遠
い距離にあるものを次の探索範囲の開始点とする。そし
■で中心点が見つからない場合は右側方向の探索終わり
。

■左側方向について前記■．■と同様に行う。

上記の検索で見つけられたものを文字列候補とする。尚
文字列候補の核となる大きさを大きなものから数段階に
分けて設定した検索を行うことにより、大きさの異なる
文字列に対しても対応がとれる。

次に文字列抽出部４は文字列候補の中から次の条件に合
うものを文字列として抽出する。すなわち第２１図に示
すように文字列候補核の高さｈｃと文字候補間距離ｄが ｄ　（　ｉ．　　ｊ）＜ｈｃｘ定数　　・−（　＋　）
なる関係にあるとき、図示文字列候補内のｉ．ｊが文字
列となる。次に文字切り出しｉｌＥ５は前記抽出された
文字列から文字候補単位で文字の切り出しを行う。この
とき次の第（２）式に示す条件に合致する場合には第２
２図のステップｓｌのように高さ方向分離文字統合を行
い、第（３）式，第（４）式に示す条件にともに合致す
る場合には第２２図のステップＳ２のように幅方向分離
文字統合を行う。

ｗｉｎ　｛ｘｓｉ，ｘｓｊ｝ ≦　（ｘｓｉ　　ｏｒ　　ｘｓｊ　　ｏｒ　　ｘｅｉ　
　ｏｒ　　ｘｅＤ≦ｗａｘ｛ｘｅｉ，ｘｅｊ｝　　　　
　　　　　−　（　２　）（但し、ｘｓ：外接四角形の
Ｘ方向スタート座標ｘｅ・外接四角形のＸ方向エンド座
標）ｈｃ−ｋ−ｗｉｌ＞ｌｈｃ−ｋ−ｗｉＮ　　　＋＋
・（　３　）ｈｃ−ｋ−ｗｉｊｌ＜ＬＪい値　　　　　
　　　　・・・　（　４　）（但し、ｈｃ−ｋ　：仮定
文字幅 ｗｉ：文字候補ｉの幅 ｖｉｊ　　：文字候補ｉ，ｊを包含する外接四角形の幅
） 前記第（２）式は文字列内の文字候補ｉ，ｊの幅が重な
っていることを示す条件式であり、実際の統合処理手順
は第２４図のフローチャートに従って行う。例えば第２
３図（ａ），（ｂ）のように高さ方向に文字候補ｉ，Ｊ
が分離しているときに前記第（２）式の条件が成立すれ
ば、該文字候補ｉ．ｊは図示（ｃ）の如く統合される。

また、第（３）式は仮定文字幅と文字候補ｉの幅との差
が、仮定文字幅と文字候補ｌ．ｊを含む幅との差より大
きいことを示している。第（４）式は仮定文字幅と文字
侯補ｉ．ｊを含む幅との差がしきい値より小さいことを
示している。本発明では第（３）．（４）式がともに成
立したときに幅方向統合処理を行うがその処理フローは
第２５図に従って実行される。例えば第２６図（ａ），
（ｂ）のように幅方向に文字候補ｉ，ｊ．ｋが分離して
いるときに前記第（３）．（４）式の条件が成立すれば
、それら文字候補は統合される。第２６図（ａ），（ｂ
）の場合、統合の条件としては、ｍｉｎ｛ｆ（ｉ，ｊ）
、ｒ　（ｉ，　ｋ）　）＝ｒ（ｉ，ｊ）且つｆ　（ｉ，
ｊ）＜Ｌきい値であれば文字候補ｉ．』を統合する。ま
た、ｍｉｎ｛ｆ（ｉ．ｊ）、ｆ　（ｉ，ｋ））一ｆ　（
ｉ，ｋ）一且つｆ　（ｉ，ｋ）＜Ｌきい値であれば文字
候補ｉ，ｊ．ｋを統合する。但しｆ（ｉ．ｊ）は仮定文
字幅ｈｃ−　ｋと文字候補ｉ，ｊを含む外接四角形の幅
との偏差であり、ｆ　（ｉ，ｋ）は仮定文字幅ｈｃ・ｋ
と文字候補ｉ．ｋを含む外接四角形の幅との偏差である
。尚、幅方向統合の様子をまとめると第２７図（ａ）〜
（ｅ）の如く示される。図中ｆ．は仮定文字幅ｈｃ−ｋ
と文字候補ｉの幅との偏差である。第２７図（ｂ）．（
ｅ）からわかるように文字候補ｊが仮定文字幅ｈ，・ｋ
を超える位置に存在する場合であっても、前記偏差ｆ（
ｉ，ｊ）がしきい値より小さければ文字候補ｉと統合す
ることができる。このため従来統合が行えなかった例え
ば文字幅のゆらぎが大きい手書き文字であっても容易に
統合することができる。

上述した文字切り出し処理（第１７図、第１８図）の過
程では、文字候補が文字例として確定する毎に処理済マ
ークがつき処理対象数が小さくなる。また第１８図の各
処理では水平方向について説明したが、垂直方向につい
てはｘ．ｙ方向が逆になる。斜め方向については所定の
煩き角度を仮定し、その角度での座標変換処理が、文字
列抽出処理、文字切り出し処理（第ｌ８図のステップＳ
．．Ｓ３）に含まれる。

文字認識処理（第２図のステップＳ．）は次のようにし
て行われる。文字認識部６は前記文字切り出し郎５で切
り出された文字と、予め文字が登録された辞書と参照、
比較し、一文字ずつ認識する。

Ｈ．発明の効果 以上のように本発明によれば輪郭ベクトル化処理部と、
登録部と、文字列候補抽出部と、文字列抽出部と、文字
切り出し部とを設けたので、文字、線分、シンボルが混
在する書類や図面から文字を読み取って認識する場合、
大きさや書式に限定条件を付けることなくいかなる大き
さ、書式の文字であっても容易に且つ性格に読み取るこ
とができる。特に文字切り出し部に幅方向統合機能を設
けたので、文字幅のゆらぎが大きい手書き文字であって
も容易に統合することができる。

また文字候補のデータはツリー構造で登録しておくので
処理の高速化か図れる。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第２７図は本発明の一実施例を示し、第Ｉ図は
全体構成のブロック図、第２図は全体のフローヂャート
、第３図は輪郭ヘクトル化処理部のフローチャート、第
４図は輪郭検出装置のブロック図、第５図はラスタスキ
ャンの様子を示す説明図、第６図は輪郭要素テーブルを
示す説明図、第７図は輪郭管理テーブルを示す説明図、
第８図は輪郭接続テーブルを示す説明図、第９図は輪郭
ベクトル系列テーブルを示す説明図、第ｌＯ図（イ），
（ロ）は、各々画素データと輪郭要素との関係を示す説
明図、第１１図は輪郭要素間の接続状態を示す説明図、
第１２図は輪郭要素の方向を示す説明図、第１３図は輪
郭ベクトル化処理の説明図、第１４図はショートベクト
ル除去手段のフローチャート、第１５図は外接四角形の
説明図、第１６図は外接四角形情報テーブルを示す説明
図、第！７図および第１８図はともに文字切り出し処理
のフローチャート、第１９図は文字列候補抽出処理のフ
ローチャート、第２０図（ａ）．（ｂ）はともに文字列
候補抽出処理の説明図、第２１図は文字列抽出処理の説
明図、第２２図は文字切り出し処理のフローチャート、
第２３図（ａ）．（ｂ），（ｃ）は高さ方向分離文字統
合処理の説明図、第２４図は高さ方向分離文字統合処理
のフローチャート、第２５図は幅方向分離文字統合処理
のフローチャート、第２６図（ａ），（ｂ）は幅方向分
離文字統合処理の説明図、第２７図（ａ）（ｂ）．（Ｃ
），（ｄ）．（ｅ）は各ケース毎の幅方向分離文字統合
の様子を示す説明図である。 Ｉ・・・輪郭ベクトル化処理部、２・・・登録部、３・
・・文字列候補抽出部、４・・・文字列抽出部、５・・
・文字切り出し部、６・・・文字認識部、１１・・・輪
郭抽出部、ｌ２・・・輪郭解析部、ｌ３・・・テーブル
格納部、３ｌ・・・巨視的処理部、３２・・・微視的処
理部、３３・・・輪郭ベクトル系列テーブル、３４・・
・ショートベクトル除去部。 第１図 実施例のブロック図 第２図 全体のフローチャート 第３図 輪郭ベグトＭｈ処理部く前処理〉のフローチャート第５
図 ラスタスキャンの説明図 Ｘ 第７図 輪郭管理テーブルの説明図 第８図 輪郭接続テーブル 第９図 Ｉｉｌ郭ベクトル系列テーブル 第１０図 Ｎ素データと輪郭平素との開係図 （イ〉 Ｘｎ−＋　　Ｘｎ （ロ） Ｘｎ−１　ｘｎ 第１４図 第１５図 第］７図 文字切り出し処理のフローチャート 文字切り出し処理のフローチャート 第１９図 文字列候補抽出処理のフローチャート ＜ａ） （ｂ） ｈ＝ｈｃ×定数 匹≦定数≦ｌ 第２１図 文字列抽出処理の説明図 文字切り出し処理のフローチャート （ａ） （ｂ） （ｃ） 第２４図 高さ方向分離文字統合処理のフローチャート第２５図 幅方向分離文字統合処理のフローチャート第２６図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）文字、線分、シンボルが混在する被写体をラスタ
   スキャンして得られた黒白に対応する２値化画素データ
   から文字データを抽出し、該抽出された文字データと文
   字辞書を参照、比較して文字を認識する図面読取装置に
   おいて、 前記被写体をラスタスキャンして得られた黒白に対応す
   る２値化画素データに基づいて、互いに隣接した２個の
   黒画素を結ぶベクトルを結合して成る輪郭ベクトルのデ
   ータを求めるとともに、該輪郭ベクトルに外接する外接
   四角形データを文字候補として求める輪郭ベクトル化処
   理部と、前記輪郭ベクトル化処理部で求められた文字候
   補の外接四角形データをツリー構造で登録する登録部と
   、 所定の大きさに設定した文字列候補の核から検索範囲を
   決定し、前記登録部に登録された文字候補のうち中心座
   標が前記検索範囲内に存在する文字列を文字列候補とし
   て抽出する文字列候補抽出部と、 前記文字列候補抽出部で抽出されたデータの中から、文
   字列候補核の高さｈ＿ｃと文字列候補内の互いに隣接す
   る文字候補間の距離ｄがｄ＜ｈ＿ｃ×ｋ（ｋは定数）な
   る関係にあるデータを文字列として抽出する文字列抽出
   部と、 前記文字列抽出部で抽出された文字列内の文字候補の幅
   と、前記ｈ＿ｃ×ｋの大きさに等しい幅の仮定文字幅と
   の第１偏差が、前記文字候補およびその近傍の文字候補
   を包含する幅と前記仮定文字幅との第２偏差よりも大き
   く、且つ前記第２偏差が所定のしきい値よりも小さいと
   きに前記文字候補とその近傍の文字候補を統合する幅方
   向統合機能と、前記文字例内の近接する複数の文字候補
   の幅が重なっているときに、それら複数の文字候補を統
   合する高さ方向統合機能を有し、文字列から文字を切り
   出す文字切り出し部とを備え、 前記文字切り出し部で切り出された文字データに基づい
   て文字認識を行うことを特徴とする図面読取装置。