JPH0432970A - Method and device for image recognition and correction - Google Patents
Method and device for image recognition and correctionInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明は画像認識・修正方法及びその装置に係り、特に
、画像のうち認識率の低い個所を容易に見つけ修正する
に好適な画像認識・修正方法及びその装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention relates to an image recognition/correction method and an apparatus thereof, and in particular, to an image recognition/correction method suitable for easily finding and correcting areas with a low recognition rate in an image. This invention relates to a correction method and apparatus.
[従来の技術]
プリント基板の設計やLSI等の半導体集積回路の設計
等を電子計算機で自動的に行う場合、電気回路や論理図
等を図面に描き、これを電子計算機に入力しなければな
らない。[Prior art] When designing printed circuit boards or semiconductor integrated circuits such as LSIs using a computer, it is necessary to draw electrical circuits, logic diagrams, etc. on drawings and input them into the computer. .
従来は、この入力を行う場合、論理設計者や回路設計者
が作成した原稿図面を、電子計算機の操作者が見ながら
キーボード等の入力装置から入力していた。しかし、−
々キーボード等から入力していたのでは、大規模な回路
等を入力する場合に時間がかかるという欠点がある。そ
こで、イメージスキャナ等の画像読取手段で前記の原稿
図面を読み取り、これを電子計算機の方で認識して設計
用データに変換するようになってきている。Conventionally, when performing this input, an operator of a computer views a manuscript drawing created by a logic designer or a circuit designer and inputs the input from an input device such as a keyboard. However, −
Inputting information from a keyboard or the like has the disadvantage that it takes time to input information about large-scale circuits. Therefore, it has become common to read the above-mentioned original drawings using an image reading means such as an image scanner, and to recognize the drawings using a computer and convert them into design data.
電子計算機が上記の認識を行う場合、この電子計算機は
、図面中の画像を白・黒の2値(一般的には、白を“1
”、黒を“0”とする。)データとして読み取る機能と
、複数個の標準画像を記憶した辞書機能と、読取画像か
らパターンマツチング等による認識を行う画像要素を切
り出す画像切出機能と、切り出した画像と辞書とを比較
しその一致度を判定し最も似ている辞書画像データを選
択する機能と、選択した辞書画像データの名称とその位
置等を認識画像として記憶する機能と、認識画像を組み
合わせて全体画像を発生し表示する機能を備える。When a computer performs the above recognition, it converts the image in the drawing into binary values of white and black (generally, white is “1”).
”, black is set to “0”), a dictionary function that stores a plurality of standard images, and an image cutting function that cuts out image elements from the read image to be recognized by pattern matching or the like. A function to compare the extracted image and the dictionary, determine the degree of matching, and select the most similar dictionary image data, a function to store the name and position of the selected dictionary image data as a recognized image, and a function to store the name and position of the selected dictionary image data as a recognized image. It has a function to generate and display the entire image by combining the images.
上述した電子計算機で原稿図面を読み取り認識して表示
する場合、前記画像の全体を高効率で認識することがで
きればよいが、元の原稿図面が擦れていたりした場合、
原稿図面の一部は間違って認識されてしまう。従って、
表示装置に表示された画像を原稿図面と照らしあわせ、
誤認識されて間違った画像として表示された個所を見つ
け出し、電子計算機の操作者がその個所をマウス等で指
定し、修正する必要がある。このとき、効率的に誤認識
個所を見つけ出せなければ、やはり時間がかかってしま
うことになる。When reading, recognizing and displaying a manuscript drawing using the above-mentioned computer, it is sufficient if the entire image can be recognized with high efficiency, but if the original manuscript drawing is scratched,
Part of the manuscript drawing is incorrectly recognized. Therefore,
Compare the image displayed on the display device with the manuscript drawing,
It is necessary for the computer operator to find the location that has been misrecognized and displayed as an incorrect image, and to specify and correct the location using a mouse or the like. At this time, if the location of misrecognition cannot be found efficiently, it will still take time.
そこで、認識率の低いまま辞書データと比較しその標準
画像を求めて表示(元の画像と異なる画像が表示される
ことになる。)するのではなく、認識率の低い個所は読
取画像のまま表示する従来技術がある0例えば、特開昭
62−164171号では、読み取った文字画像を認識
して表示する場合、認識できなかった文字については、
読み取った画像例えば擦れた文字画像をそのまま表示し
ている。Therefore, instead of comparing the low recognition rate with dictionary data to obtain a standard image and displaying it (which would result in an image different from the original image being displayed), the parts with low recognition rate are left as the read image. For example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-164171, when a read character image is recognized and displayed, for unrecognized characters,
The read image, for example, a scratched character image, is displayed as is.
[発明が解決しようとする課題]
電子計算機の操作者が表示装置に表示された画像を原稿
図面と一致するように修正する場合、修正対象個所を捜
さなければならない。誤認識した画像を間違った標準画
像に置き換えて表示しである場合は、その画像が間違っ
た画像であるか否かは元の原稿図面と照らし合わさなけ
れば判らない。[Problems to be Solved by the Invention] When an operator of a computer wants to modify an image displayed on a display device so that it matches the original drawing, he must search for the location to be modified. When an erroneously recognized image is replaced with an incorrect standard image and displayed, whether or not the image is an incorrect image can only be determined by comparing it with the original manuscript drawing.
このため、修正個所の探索は面倒であり、また、回路等
が大規模であればある程、時間がかかるという欠点もあ
る。その点、上記従来技術の様に、認識率の低い個所は
擦れたままの読取画像とすることで、−々原稿図面と照
合する必要が少なくなるので、修正個所の探索はまだ容
易である。しかし、これも回路規模が増大するに従い探
索は困難となり、更に、認識率の低い原因が擦れでなく
他の原因であれば、探索はより困難となる。Therefore, it is troublesome to search for correction points, and there is also the disadvantage that the larger the circuit, etc., the more time it takes. In this respect, as in the prior art described above, by using a scanned image with a low recognition rate as a scratched image, there is less need to compare the image with the original drawing, so it is still easy to search for a correction area. However, this search also becomes difficult as the circuit scale increases, and furthermore, if the cause of the low recognition rate is not rubbing but another cause, the search becomes even more difficult.
更にまた、操作者が修正個所をマウス等のポインティン
グデバイスで指定する方式は、指定作業が面倒であり、
また、修正対象個所全てを操作者自身が見付は出さなけ
ればならず、修正漏れが乗じる虞がある。Furthermore, in the method in which the operator specifies the correction area using a pointing device such as a mouse, the specification process is cumbersome;
In addition, the operator must identify all the parts to be corrected by himself, and there is a risk that corrections may be omitted.
本発明の第1の目的は、修正個所の探索が容易な画像認
識・修正方法及びその装置を提供することにある。A first object of the present invention is to provide an image recognition/correction method and an apparatus for the same, which makes it easy to search for a correction location.
本発明の第2の目的は、修正漏れの無い画像認識・修正
方法及びその装置を提供することにある。A second object of the present invention is to provide an image recognition/correction method and an apparatus for the same without omitting any corrections.
[課題を解決するための手段]
上記第1の目的は、JJW稿図面図面示された画像を読
み取って該画像を認識し、認識した画像を表示装置に表
示し、表示された画像中の誤認識個所或いは認識できず
に読み取り画像をそのまま表示した個所を操作者の入力
指示により修正する画像認識・修正方法において、表示
装置に表示された画像中の認識率の低い個所或いは読み
取り画像をそのまま表示した個所を認識率の高い個所と
区別化して表示することで、達成される。[Means for solving the problem] The first purpose is to read the image shown in the JJW draft drawing, recognize the image, display the recognized image on a display device, and eliminate errors in the displayed image. In an image recognition/correction method that corrects a recognized part or a part that cannot be recognized and displays the read image as it is based on input instructions from an operator, the part with a low recognition rate in the image displayed on the display device or the read image is displayed as is. This is achieved by distinguishing and displaying areas with high recognition rates from areas with high recognition rates.
上記第2の目的は、修正対象個所を表示して操作者が当
該個所を修正指示したとき、次の修正個所を自動的に表
示することで、達成される。The second objective is achieved by displaying a location to be modified and, when the operator instructs to modify the location, automatically displaying the next location to be modified.
[作用コ
オペレータが修正しなければならない個所、例えば認識
率の低い個所や読取画像をそのまま表示しである個所を
、例えば他の個所と色を変えて表示する等区別して表示
することで、画面を見たとき一目でその個所を識別する
ことが可能となる。[By displaying areas that the cooperator must correct, such as areas with a low recognition rate or areas where the read image is displayed as is, by displaying them in a different color from other areas, the screen can be improved. You can identify the location at a glance when you see it.
表示するとき、修正対象個所は認識率等で装置側が自動
的に探索し、順次修正する毎に自動的に表示すると、修
正個所を指定する手間が省けると共に、修正漏れが生じ
ることもなくなる。When displaying, the device side automatically searches for the correction target part based on the recognition rate, etc., and automatically displays it each time it is corrected sequentially, thereby saving the trouble of specifying the correction part and eliminating the possibility of omission of correction.
[実施例] 以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。[Example] Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
第2図は、本発明の一実施例に係る画像u!!・修正装
置のブロック構成図である。この画像認識・修正装置は
、電子計算機本体1と、イメージスキャナ31と、表示
装置であるCRT32とからなり、原稿図面4に描かれ
た画像をイメージスキャナ31で読み取り、電子計算機
本体1は詳細は後述するようにこの読み取り画像を認識
して表示し、操作者がキーボード33やマウス34を用
いて修正した後、CRT32に表示する。また、修正後
の画像データを自動設計用データとして外部記憶装置で
あるフロッピィディスクに格納する。FIG. 2 shows an image u! according to an embodiment of the present invention. ! - It is a block configuration diagram of a correction device. This image recognition/correction device consists of a computer main body 1, an image scanner 31, and a CRT 32 that is a display device.The image scanner 31 reads an image drawn on a manuscript drawing 4, and the computer main body 1 As will be described later, this read image is recognized and displayed, corrected by the operator using the keyboard 33 and mouse 34, and then displayed on the CRT 32. Further, the corrected image data is stored in a floppy disk, which is an external storage device, as automatic design data.
電子計算機本体1は、CPUl0と、主メモリ2と、イ
メージスキャナ31が読み取った画像を格納する画像メ
モリ13と、キーボード33.マウス34.フロッピィ
ディスクドライバ35とのインタフェースとなるl10
12と、CRT32に表示する画像データを格納する画
像メモリ14と、これらを相互に接続するバス11から
なる。The computer main body 1 includes a CPU 10, a main memory 2, an image memory 13 that stores images read by an image scanner 31, a keyboard 33. Mouse 34. l10, which interfaces with the floppy disk driver 35
12, an image memory 14 that stores image data to be displayed on the CRT 32, and a bus 11 that interconnects these.
第3図に、原稿図面に描かれた手書きの論理回路図の一
例を示す、この論理回路図は、論理回路を構成する回路
要素である「記号」41(図示の例ではノアゲートの記
号)と、「記号」間を接続するr線」42と、「記号」
やr線」の「名称」を示す主に英数字でなる文字列43
等で構成される。この論理回路図をイメージスキャナで
読み取り、「記号」や「名称」を読取画像から切り出し
、切り出した画像を辞書データである標準画像とパター
ンマツチングしたりその特徴量を判定することで認識す
る。「線」については、その始点と終点がどの「記号」
のどの位置に接続されているかを認識する。FIG. 3 shows an example of a hand-drawn logic circuit diagram drawn on a manuscript drawing. This logic circuit diagram shows "symbols" 41 (in the illustrated example, the symbol of a Noah gate) which are circuit elements that constitute a logic circuit. , "r line" 42 connecting "symbols" and "symbols"
Character string 43 mainly consisting of alphanumeric characters indicating the "name" of "Ya r line"
Consists of etc. This logic circuit diagram is read with an image scanner, "symbols" and "names" are extracted from the read image, and the extracted image is recognized by pattern matching with a standard image, which is dictionary data, and by determining its feature amount. For a "line", which "symbol" is its starting point and ending point?
Recognize where in the body it is connected.
第4図は、第2図に示す主メモリ2の構成図である。こ
の主メモリ2は、上記の認識を行うプログラム等を格納
するプログラム格納領域(MP)21と、辞書データを
格納する領域(MS)22と、ワークエリア(MW)2
3と、自動設計データを格納する領域(MD)24から
なる。FIG. 4 is a block diagram of the main memory 2 shown in FIG. 2. This main memory 2 includes a program storage area (MP) 21 for storing programs that perform the above-mentioned recognition, an area (MS) 22 for storing dictionary data, and a work area (MW) 2.
3, and an area (MD) 24 for storing automatic design data.
CPUl0は、イメージスキャナ31で読み取り画像メ
モリ13に格納された画像から「記号」や「名称」を切
り出し、これを辞書データにより判定する。この切り出
し方法には従来から種々あるが、「記号」はある大きさ
の範囲内の閉図形であるという特徴があるので、読み取
った画像の左上点から順次スキャンし、黒点(0)があ
ればそれをトレースし、一定の長さ以内に元の点に戻る
閉図形であれば、「記号」である蓋然性が高いので「記
号」として切り出す。The CPU 10 cuts out "symbols" and "names" from the image read by the image scanner 31 and stored in the image memory 13, and determines them based on dictionary data. There are various conventional methods for this extraction, but since a "symbol" is a closed figure within a certain size range, it is scanned sequentially from the upper left point of the read image, and if there is a black point (0), If you trace it and it is a closed figure that returns to its original point within a certain length, there is a high probability that it is a "symbol," so cut it out as a "symbol."
切り出された閉図形は、「記号」の標準画像と比較され
る。比較の方法も種々あるが、例えば、閉図形の面積9
周囲長2面積と周囲長との比、9f接炎方形と閉図形と
の面積比、外接長方形の縦横比等の特徴量を比較する。The cut out closed figure is compared with a standard image of a "symbol". There are various methods of comparison, but for example, the area of a closed figure9
Features such as the ratio of the area of the circumference 2 to the circumference, the area ratio of the 9f encircling flame rectangle to the closed figure, and the aspect ratio of the circumscribed rectangle are compared.
或いは、切出画像を、縦横数の決まった画素に分割し、
各画像の白、黒が一致する画素の数を評価する(パター
ンマツチング)。いずれの場合も一致する程度を数値化
し、その値があるレベルを超えるときそのr記号」であ
ると認識する。Alternatively, divide the cropped image into a fixed number of vertical and horizontal pixels,
Evaluate the number of pixels with matching white and black in each image (pattern matching). In either case, the degree of agreement is quantified, and when that value exceeds a certain level, it is recognized as the "r symbol".
「線」については、そのr線」が接続されている「記号
」のr名称」やその接続位置を認識する。For a "line", the "r name" of the "symbol" to which the "r line" is connected and its connection position are recognized.
r線」を誤認識する主な場合は、r線」が途中で切れて
いるときにそれを一本の線と認識しないことである。こ
のときは、どのくらいの長さが切れているかにより、確
度が評価される。The main reason for misrecognizing the ``R line'' is when the ``R line'' is cut in the middle and it is not recognized as a single line. At this time, accuracy is evaluated based on how much length is cut.
「名称」の認識方法、つまり文字の認識方法については
、「記号」と同様である。従って、文字についても一致
する確度を数値として評価する。The method of recognizing a "name", that is, the method of recognizing characters, is the same as that of a "symbol". Therefore, the probability of matching for characters is also evaluated as a numerical value.
そして、文字列は、その近くにある「記号」。And the character string is the "symbol" near it.
r線」に付属するものとして認識する。これらの認識処
理は、第4図に示すワークエリア23を利用して行われ
る。It is recognized as belonging to "r line". These recognition processes are performed using the work area 23 shown in FIG.
上述の様に認識して得た「記号」、r線」、それに付属
する「文字列」が、回路設計等に必要な自動設計用デー
タである。この自動設計用データは、主メモリ2の領域
24(第4図)に格納され、CPUl0は、このデータ
を順次読み出して、それに対応する「記号J、rllJ
、r文字列ノ等の画像データを生成しこれをCRT表示
用の画像メモリ14に書き込む。「文字列」については
、それの属する「記号」やr線」の近傍に所定ルールに
従って表示する。この表示方法は公知(例えば特開昭5
9−133658号)であり、本願発明の要点ではない
のでその説明は省略する。このようにして、画像メモリ
14に書き込まれた画像データがCRT32に表示され
る。The "symbol", "r line", and the "character string" attached thereto obtained by recognition as described above are automatic design data necessary for circuit design, etc. This automatic design data is stored in the area 24 (FIG. 4) of the main memory 2, and the CPU 10 sequentially reads out this data to
, r character string, etc. are generated and written into the image memory 14 for CRT display. A "character string" is displayed near the "symbol" or "r line" to which it belongs according to a predetermined rule. This display method is known (for example, Japanese Patent Laid-Open No. 5
No. 9-133658), and since it is not the main point of the present invention, its explanation will be omitted. In this way, the image data written in the image memory 14 is displayed on the CRT 32.
操作者は、CRT32に表示された表示画像と原稿図面
4の内容を比較し、誤認識を見つけるとその「記号」、
「線Jt’文字」をマウス34で選択し、キーボード3
3から正しいデータを入力し、画像データを修正して領
域24内の自動設計用データを修正する。修正が終了す
ると、この領域24の格納データをフロッピィディスク
ドライバ35に挿入された図示しないフロッピィディス
クに書き込む。このフロッピィディスクは、図示しない
別の自動設計用電子計算機によりその内容が読み出され
、自動設計が実行される。尚、フロッピィディスクを介
在させることなく、LANを利用し、画像認識・修正装
置から自動設計用電子計算機に必要なデータを転送する
ことも可能である。また、画像認識・修正装置自身で自
動設計を行う構成の場合には、主メモリ2の領域24の
格納データをそのまま利用することになる。The operator compares the display image displayed on the CRT 32 with the contents of the manuscript drawing 4, and if he finds any misrecognition, he displays the "symbol",
Select "Line Jt'character" with the mouse 34 and use the keyboard 3
3, the correct data is input, the image data is corrected, and the automatic design data in the area 24 is corrected. When the modification is completed, the data stored in this area 24 is written to a floppy disk (not shown) inserted into the floppy disk driver 35. The contents of this floppy disk are read by another automatic design electronic computer (not shown), and automatic design is executed. Note that it is also possible to transfer necessary data from the image recognition/correction device to the automatic design computer using a LAN without intervening a floppy disk. Furthermore, in the case of a configuration in which the image recognition/correction device itself automatically designs, the data stored in the area 24 of the main memory 2 is used as is.
上述した様に、全ての認識結果は、数値化した確度によ
り評価することができる6本実施例では、確度を数段階
で評価し、各段階別に画像を色分は表示することで、不
確実な個所を一目で識別できるようにする。このときの
手順を、第1図のフローチャートを参照して説明する。As mentioned above, all recognition results can be evaluated by numerical accuracy.6 In this embodiment, accuracy is evaluated in several stages, and the color of the image is displayed for each stage to reduce uncertainty. Make it possible to identify important parts at a glance. The procedure at this time will be explained with reference to the flowchart of FIG.
先ずステップ100で、原稿図面をイメージスキャナで
読み取る。そして、この読取画像から「記号」、r線」
、r文字」を夫々切り出し、詳細は後述するように(第
5図)認識を行いながら確度を数値化して求める(ステ
ップ200)。次のステップ101では、認識した結果
全体をCRT32に表示する。First, in step 100, a manuscript drawing is read with an image scanner. Then, from this read image, "symbol", "r-ray"
, r characters" are cut out, and the accuracy is numerically determined while recognition is performed as will be described in detail later (FIG. 5) (step 200). In the next step 101, the entire recognized result is displayed on the CRT 32.
次に修正工程に入るが、本実施例では、この修正工程の
ステップ102で、認識し表示した画像(記号、線9文
字列)の中から最も確度の低い個所を1つづつ色を変え
て表示する。操作者は、この表示色の異なる個所を原稿
図面と照合しくステップ103)、計算機が行った認識
が誤りであるか否かを判定しくステップ104)、誤認
識であると判定した場合にはステップ105にて修正す
る。この修正は、キーボードから修正指令を入力するこ
とで行い、ステップ102に戻る。これにより、次の確
度の低い個所の表示色が変わり、その個所の修正を行う
ことになる。Next, the correction process begins, and in this embodiment, in step 102 of the correction process, the colors of the parts with the lowest accuracy are changed one by one from the recognized and displayed image (symbol, line, 9 character strings). indicate. The operator compares the areas with different display colors with the manuscript drawing (step 103), determines whether the recognition made by the computer is incorrect or not (step 104), and if it is determined that the recognition is incorrect, the operator performs step 103). Corrected at 105. This modification is performed by inputting a modification command from the keyboard, and the process returns to step 102. As a result, the display color of the next location with low accuracy will be changed, and that location will be corrected.
ステップ104での判定で、誤認識でないとした場合に
は、次に認識確度が高いか否かを判定する(ステップ1
07)。認識確度が高い場合には、本処理を終了する。If it is determined in step 104 that there is no misrecognition, then it is determined whether the recognition accuracy is high (step 1
07). If the recognition accuracy is high, this process ends.
認識確度が低い場合には、ステップ102に戻って処理
を繰り返す。If the recognition accuracy is low, return to step 102 and repeat the process.
このように、本実施例では、修正個所を操作者がマウス
等を用いて指定するのではなく、確度の低い個所を計算
機側が順次表示するので、操作者は表示された個所が正
しいか否かの判定に集中することが可能となり、指定の
ための時間や煩わしさがない。In this way, in this embodiment, instead of the operator specifying correction points using a mouse or the like, the computer side sequentially displays points with low accuracy, so the operator can check whether the displayed points are correct or not. This allows you to concentrate on making decisions, and there is no time or hassle for making specifications.
以上により、画像を構成する各個所全部の認識確度を高
めること即ち画像の信頼性を高めることが可能となる。As described above, it is possible to increase the recognition accuracy of all parts constituting the image, that is, to increase the reliability of the image.
第5図は、第1図における処理ステップ200の詳細手
順を示すフローチャートである。先ず、ステップ201
にて、読取画像の左上点からスキャンを始め、「記号」
と考えられる画像を切り出す、ステップ202では、切
り呂した画像のラフな認識を行ってから当該画像が「記
号」であるか否かの判定を行う(ステップ203)。こ
の判定で「記号」と認められなかった場合には、ステッ
プ201に戻って次の「記号」画像を切り出す。ステッ
プ203での判定で「記号」と認められた場合には、ス
テップ204でそのF記号」の認識を行い当該「記号」
が何の記号であるかを決め、ステップ205でその認識
確度を算出する。FIG. 5 is a flowchart showing the detailed procedure of processing step 200 in FIG. First, step 201
, start scanning from the upper left point of the scanned image, and select the "symbol"
In step 202, an image that is considered to be a symbol is cut out, and after a rough recognition of the cut image is performed, it is determined whether the image is a "symbol" or not (step 203). If the image is not recognized as a "symbol" in this determination, the process returns to step 201 and the next "symbol" image is cut out. If it is recognized as a "symbol" in step 203, the "F symbol" is recognized in step 204 and the "symbol" is recognized.
It is determined what symbol is, and its recognition accuracy is calculated in step 205.
次のステップ206では、その「記号」に接続する「線
」が存在するか否かを判定し、存在するのであればその
F線」の接続先の「記号」の名称を求め(ステップ20
7) 、更にそのr線」の確度を算出してステップ20
6に戻る。このステップ206〜20gの処理を、「記
号」に属する「線」全てについて行い、未処理のr線」
がなくなった場合には、ステップ206からステップ2
09に進み、これらの「記号」、r線」に属する「文字
列」が存在するか否かを判定する。尚、その「文字列」
が「記号」や「線」に属するか否かは、その「記号」、
r線」の上部の一定距離内にあるか否かにより識別する
ことができる。In the next step 206, it is determined whether or not there is a "line" connected to the "symbol", and if there is, the name of the "symbol" to which the "F line" is connected is determined (step 20
7) , further calculate the accuracy of the r-line and proceed to step 20.
Return to 6. The processing of steps 206 to 20g is performed on all the "lines" belonging to the "symbol", and the unprocessed r-line is
If there is no more, step 206 to step 2
Proceeding to step 09, it is determined whether or not a "character string" belonging to these "symbols" and "r line" exists. Furthermore, that "character string"
Whether or not belongs to a "symbol" or "line" depends on the "symbol",
It can be identified by whether it is within a certain distance above the "r line".
r文字列」を切り出すと、次のステップ210でその文
字認識を行い、ステップ211でその認識確度を算出し
、ステップ209に戻る。ステップ201〜208で求
めた全ての文字列について以上の処理ステップ209〜
211を繰り返した後、ステップ209からステップ2
12に進み、今回認識した「記号」、「線」。After cutting out "r character string", the character is recognized in the next step 210, the recognition accuracy is calculated in step 211, and the process returns to step 209. The above processing steps 209~ for all the character strings found in steps 201~208
After repeating step 211, step 209 to step 2
Proceed to step 12 and learn about the "symbols" and "lines" that we recognized this time.
「文字列」に対応する画像を、画像メモリI3に格納さ
れた画像データから削除する。The image corresponding to the "character string" is deleted from the image data stored in the image memory I3.
次のステップ213では、画像メモリ13中に黒点が残
っているか否かを判定し、残っている場合には切り出す
べき画像が未だ残っているため、ステップ201に戻る
。黒点が残っていない場合には、読取画像の全てについ
ての認識処理が終了しているため、第1図のステップ1
01に進む。In the next step 213, it is determined whether or not black dots remain in the image memory 13, and if so, the process returns to step 201 because there is still an image to be cut out. If no black dots remain, the recognition process has been completed for all of the read images, so step 1 in Figure 1 is completed.
Proceed to 01.
次に、記号認識の確度を求める処理(第5図のステップ
205)について述べる・
先ず、第3図の「記号J41の認識に当たって特徴量に
より認識する例について第6図を参照して説明する。「
記号」41の中でスキャンにより最初に見つけられる黒
点は点411である。この点411をトレースしていく
と、途中に何個かの分岐に会うが、内側のみをトレース
すると、矢印のように進んで点411に戻る。その長さ
は、所要長さ以内であるので、「記号」と判定すること
ができる1次に、この「記号」画像に外接する点線で示
す長方形412を求める。第6図に示す例の場合、画像
の閉図形面積と外接長方形の面積との比、及び外接長方
形の縦横比とを評価関数とすることができる。特徴量の
範囲と確度の関係の一例を、第7図のテーブルに示す、
全ての標準画像に対する確度を求め、最も高い確度の画
像名称と確度とを記憶しておくことで、画像の認識とそ
の確度を求める。Next, the process of determining the accuracy of symbol recognition (step 205 in FIG. 5) will be described. First, an example of recognizing the symbol J41 in FIG. 3 using feature amounts will be described with reference to FIG. 6. "
The first black point found by scanning in the symbol "41" is point 411. If you trace this point 411, you will come across several branches along the way, but if you trace only the inside, you will return to point 411 as shown by the arrow. Since its length is within the required length, a rectangle 412 indicated by a dotted line circumscribing this "symbol" image is first determined to be a "symbol" image. In the example shown in FIG. 6, the evaluation function can be the ratio between the area of a closed figure of the image and the area of the circumscribed rectangle, and the aspect ratio of the circumscribed rectangle. An example of the relationship between the range of feature values and accuracy is shown in the table in Figure 7.
Image recognition and its accuracy are determined by determining the accuracy for all standard images and storing the image name and accuracy with the highest accuracy.
第5!!Iにおけるステップ202,203でのラフな
認識処理では、切り出した画像について複数の評価関数
全てについて夫々の確度を求め、全ての確度が値1未満
のとき、その切り出し画像は「記号」でないと判断する
。「線」や「文字列」についても、同様にラフな認識判
定をすることができ、この判定処理を第5図の処理手順
中に付加してもよいことはいうまでもない。Fifth! ! In the rough recognition processing in steps 202 and 203 in I, the accuracy of each of the plurality of evaluation functions is determined for the cut out image, and when all the accuracies are less than the value 1, it is determined that the cut out image is not a "symbol". do. It goes without saying that a rough recognition judgment can be similarly made for "lines" and "character strings," and that this judgment processing may be added to the processing procedure shown in FIG.
尚、上述した実施例では、確度の低い順に1個所づつ色
を変えて表示したが、熟練した操作者用として、確度の
低い順に、その確度に属する個所全てを一度に色を変え
て表示し、その確度に対する確認と修正が終了したら、
次の確度に属する個所全てをまた一度に色を変えて表示
するようにしてもよい、また、ある確度以下の個所全て
を一度に表示するようにしてもよい。In the above-mentioned embodiment, each location is displayed in a different color in descending order of accuracy, but for experienced operators, all locations belonging to that accuracy may be displayed in different colors at once in descending order of accuracy. , after checking and correcting its accuracy,
All the locations belonging to the following accuracy may be displayed in different colors at once, or all the locations below a certain accuracy may be displayed at once.
[発明の効果]
本発明によれば、修正個所の探索時間が短縮されるので
、高速に修正処理が可能となり、データの信頼性が向上
する。また、修正個所の指定の手間が省け、修正漏れも
生じないので、更にデータの信頼性が向上する。[Effects of the Invention] According to the present invention, since the time required to search for a correction location is shortened, correction processing can be performed at high speed, and data reliability is improved. Furthermore, the time and effort required to specify the correction points is saved, and no corrections are omitted, further improving the reliability of the data.
第1図は本発明の一実施例に係る画像認識・修正方法の
全体処理手順を示すフローチャート、第2図は本発明の
一実施例に係る画像認識・修正装置のブロック構成図、
第3図は原稿図面の一例である手書きの論理回路図、第
4図は第2図に示す主メモリの構成を示す図、第5図は
第1図に示す認識及び認識確度算出処理ステップの詳細
手順を示すフローチャート、第6図は記号の認識処理の
説明図、第7図は確度を決める一例を示すテーブル説明
図である。
1・・・電子計算機本体、2・・・主メモリ、4・・・
原稿図面、10・・・CPU、13.14・・・画像メ
モリ、21・・・プログラム格納領域、22・・・辞書
、23−1゜ワークエリア、24・・・自動設計データ
格納領域、31・・・イメージスキャナ、32・・・C
RT、33・・・キーボード、34・・・マウス、41
・・・「記号」、42・・・「線」、43・・・「名称
」。
代理人 弁理士 秋 本 正 実
第1図
第2図
第
図
第
図
第
図
4]
第
図FIG. 1 is a flowchart showing the overall processing procedure of an image recognition/correction method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram of an image recognition/correction apparatus according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a handwritten logic circuit diagram that is an example of a manuscript drawing, Figure 4 is a diagram showing the configuration of the main memory shown in Figure 2, and Figure 5 is a diagram showing the recognition and recognition accuracy calculation processing steps shown in Figure 1. FIG. 6 is a flowchart showing the detailed procedure, FIG. 6 is an explanatory diagram of symbol recognition processing, and FIG. 7 is a table explanatory diagram showing an example of determining accuracy. 1... Computer main body, 2... Main memory, 4...
Manuscript drawing, 10... CPU, 13.14... Image memory, 21... Program storage area, 22... Dictionary, 23-1° work area, 24... Automatic design data storage area, 31 ...Image scanner, 32...C
RT, 33...keyboard, 34...mouse, 41
... "Symbol", 42 ... "Line", 43 ... "Name". Agent Patent Attorney Tadashi Akimoto Figure 1 Figure 2 Figure 4] Figure 4
Claims (1)
識し、認識した画像を表示装置に表示し、表示された画
像中の誤認識個所或いは認識できずに読み取り画像をそ
のまま表示した個所を操作者の入力指示により修正する
画像認識・修正方法において、表示装置に表示された画
像中の認識率の低い個所或いは読み取り画像をそのまま
表示した個所を認識率の高い個所と区別化して表示する
ことを特徴とする画像認識・修正方法。 2、原稿図面に表示された画像を読み取って該画像を認
識し、認識した画像を表示装置に表示し、表示された画
像中の認識率の低い修正対象個所を操作者の入力指示に
より修正する画像認識・修正方法において、修正対象個
所を表示して操作者が当該個所を修正指示したとき次の
修正個所を自動的に表示することを特徴とする画像認識
・修正方法。 3、原稿図面に表示された画像を読み取る画像読取手段
と、読み取った画像を認識する画像認識手段と、認識し
た画像或いは認識できなかった場合の読取画像を表示す
る表示装置と、表示装置に表示された画像と原稿図面に
表示された画像とが異なるときに操作者の指示入力によ
り表示装置に表示された画像の該当個所を修正する修正
手段とを備える画像認識・修正装置において、前記表示
装置に表示された画像中の前記画像認識手段による認識
率の低い個所或いは読取画像表示個所の表示を認識率の
高い個所と区別して表示する区別化表示手段を備えるこ
とを特徴とする画像認識・修正装置。 4、原稿図面に表示された画像を読み取る画像読取手段
と、読み取った画像を認識する画像認識手段と、認識し
た画像或いは認識できなかった場合の読取画像を表示す
る表示装置と、表示装置に表示された画像と原稿図面に
表示された画像とが異なるときに操作者の指示入力によ
り表示装置に表示された画像の該当個所を修正する修正
手段とを備える画像認識・修正装置において、認識率の
低い修正対象個所を操作者による修正指示がある毎に順
次表示する手段とを備えることを特徴とする画像認識・
修正装置。[Claims] 1. Read an image displayed on a manuscript drawing, recognize the image, display the recognized image on a display device, and identify erroneously recognized parts in the displayed image or unrecognized parts of the read image. In an image recognition/correction method in which a portion displayed as is is corrected based on an input instruction from an operator, a portion with a low recognition rate in the image displayed on a display device or a portion where the read image is displayed as is is determined as a portion with a high recognition rate. An image recognition/correction method characterized by displaying differentiated images. 2. Read the image displayed on the manuscript drawing, recognize the image, display the recognized image on a display device, and correct the correction target parts with low recognition rate in the displayed image according to input instructions from the operator. An image recognition/correction method characterized by displaying a portion to be corrected and automatically displaying the next correction portion when an operator instructs to correct the portion. 3. An image reading means for reading the image displayed on the manuscript drawing, an image recognition means for recognizing the read image, a display device for displaying the recognized image or the read image in the case that it cannot be recognized, and a display device for displaying the image on the display device. and a correction means for correcting a corresponding part of the image displayed on the display device according to an instruction input by an operator when the image displayed on the original drawing differs from the image displayed on the manuscript drawing, wherein the display device Image recognition/correction characterized by comprising: a differentiation display means for displaying areas with a low recognition rate by the image recognition means or read image display areas in an image displayed on the image, distinguishing them from areas with a high recognition rate. Device. 4. An image reading means for reading the image displayed on the manuscript drawing, an image recognition means for recognizing the read image, a display device for displaying the recognized image or the read image in the case that it cannot be recognized, and a display device for displaying the image on the display device. In an image recognition/correction apparatus, the recognition rate is improved. An image recognition system characterized by comprising means for sequentially displaying low correction target parts each time an operator gives a correction instruction.
Correction device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2131377A JPH0432970A (en) | 1990-05-23 | 1990-05-23 | Method and device for image recognition and correction |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2131377A JPH0432970A (en) | 1990-05-23 | 1990-05-23 | Method and device for image recognition and correction |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0432970A true JPH0432970A (en) | 1992-02-04 |
Family
ID=15056523
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2131377A Pending JPH0432970A (en) | 1990-05-23 | 1990-05-23 | Method and device for image recognition and correction |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0432970A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2006068269A1 (en) * | 2004-12-24 | 2008-08-07 | 日本電気株式会社 | Image structuring apparatus and method |
-
1990
- 1990-05-23 JP JP2131377A patent/JPH0432970A/en active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2006068269A1 (en) * | 2004-12-24 | 2008-08-07 | 日本電気株式会社 | Image structuring apparatus and method |
US7949207B2 (en) | 2004-12-24 | 2011-05-24 | Nec Corporation | Video structuring device and method |
US8126294B2 (en) | 2004-12-24 | 2012-02-28 | Nec Corporation | Video structuring device |
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