JPH0434655A - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、画像入力された図面中の図形・文字等の要素
を認識してその図面情報を求める図面読取装置に関する
。

（従来の技術） 近時、各種図面を画像入力し、図面中の図形・文字等の
要素を認識してその図面情報を求める図面読取装置が種
々開発されており、手書き図面の清書やファイリング、
図面情報に基づくシステム管理等に幅広く用いられてい
る。

ところで従来、この種の図面読取装置は、専ら画像入力
された図面の２値画像中から文字・記号等の要素の記載
領域（記号図形領域）を検出した後、この記号図形領域
中に含まれる文字・記号列から直接的に文字・記号を切
り出し、これらの文字・記号を個々に認識してその認微
結果を得ている。然し乍ら、記号図形領域中に含まれる
文字・記号には、所謂かすれやノイズの付加、パターン
変形、隣接パターンとの接触等があり、この為、図面中
の文字・記号を精度良く認識することができないと云う
問題があった。また認識結果を出力するに際しては、例
えばその認識の確からしさの度合いに従ってその認識結
果を評価しているだけなので、文字・記号を誤認識した
場合でも、つまり文字認識結果としての認識の確からし
さの度合いが高いものの、図面情報としては明らかに間
違いであるようなものまでもそのまま出力してしまうと
云う問題があった。この為、認識結果を確認・修正する
為の作業が非常に大変であり、作業者に多大な処理負担
を掛けると云う問題があった。

（発明が解決しようとする課題） このように従来の図面読取装置は、画像入力された図面
中から検出される文字・記号等の要素を個々に認識し、
その認識結果を出力しているだけなので、誤認識結果を
修正する為に多大な労力を必要とすると云う問題があっ
た。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、画像入力された図面中の文字・
記号等の要素を精度良く認識することのできる認識性能
の高い図面読取装置を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る図面読取装置は、画像入力された図面中の
図形・文字等からなる要素を検出して認識し、予め知識
として蓄えられている図面の属性情報、或いは指示入力
された属性情報に従って上記認識結果を修正して図面の
属性情報と整合させるようにしたことを特徴するもので
、例えば先に認識された要素の近傍に位置する他の要素
を検出して認識し、この要素を先に認識された要素と対
応付けると共に、先に認識された要素に関する属性情報
を用いて上記能の要素の認識結果を修正するようにした
ことを特徴としている。

（作　用） このように構成された本発明によれば、画像入力された
図面中から抽出された図形・文字等の要素についての認
識結果を、その図面に関する属性情報に従って修正し、
認識結果と属性とを整合させるので、その認識性能を大
幅に向上させて図面情報を正しく認識（読取り入力）す
ることが可能となる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例に係る図面読取
装置について説明する。

第１図は実施例装置の概略的な構成を示す図で、Ａは読
取り対象とする図面である。

画像入力部ｌは、例えばラインイメージセンサを備えた
スキャナを用いて前記図面Ａを光学的に撮像し、画像入
力した図面情報を２値画像として装置内に取り込む。こ
の図面画像データは、表示部２にて適宜デイスプレィ表
示される。

しかして属性情報抽出部３は、キーボードやマウス等か
らなる対話人力装置４を介して指示入力される前記画面
Ａに関する情報、例えば図面の種類を示すキーワード等
に従い、予め種々の図面に関する属性情報が蓄えられて
いるデータベース５から上記図面Ａに関する属性情報を
検索し、これを抽出する。この属性情報についても前記
表示部２にて適宜表示される。

線分抽出部６は、前記画像入力部ｌにて画像入力された
図面画像データから線分を抽出するものである。この線
分抽出部６における線分抽出方式としては、例えば 「電子情報通信学会研究会技法　ｌＥｓ８−’１７“地
図・図面人力の技術動向″中嶋他　（１９８１１１）Ｊ
等に示される手法が適宜採用される。この線分抽出部６
にて検出・抽出された線分画像データについても前記表
示部２にて適宜表示される。

しかして記号図形領域抽出部７は、上述した線分画像デ
ータに基づき、前記画像入力部ｌにて得られた図面画像
データから、少なくとも１つ以上の図形または記号を含
む記号図形領域を、例えば図形・記号パターンに外接す
る矩形状の記号図形領域として抽出するものである。記
号切り出し部８はこのようにして切り出された記号図形
領域の中から前記属性情報を含む図面情報に従って、そ
の記号図形領域に含まれる文字・記号のパターンを個々
に切り出す。このようにして記号切り出し部８にて切り
出された文字・記号パターンが、前記属性情報を含む図
面情報に従って記号認識部９にてそれぞれ認識処理され
る。

この文字・記号パターンの認識処理は、例えば画面から
切り出された文字・記号パターンと認識対象カテゴリの
標準文字・記号パターンとの類似度を求める等してその
パターンが属すると着像される文字・記号のカテゴリを
求め、このカテゴリを表すコードを出力することにより
実現される。

ここで本装置が特徴とする認識結果整合部１０は、前記
記号認識部９によって得られた認識結果に対して前述し
た属性情報に従い、相互に関連する部分間、例えば同じ
図形を示す文字・記号間での整合をとるものである。こ
の整合とは前述した属性情報を含む図面情報と認識結果
との照合や、関連する部分間での認識結果の照合を意味
する。この整合処理において、例えば同じ図形を指示す
る複数の文字・記号に対する認識結果に異なりがあるよ
うな場合、前述した属性情報等に従ってその認識結果の
訂正か行われる。出力部１１ではこのようにして整合処
理された認識整合結果を、例えば前記表示部２に出力し
、これを認識整合結果データとして取り込む。。

尚、出力部１１から出力された認識整合結果に対しては
、修正部１２にて前記対話人力装置４から入力される情
報を用いて適宜修正を加えることが可能である。このよ
うにして修正部１２にて修正された認識結果は再び出力
部１１に与えられ、認識整合結果修正データとして取り
込まれる。

次に上述した如く構成された実施例装置の具体的な機能
と、その作用・効果について実例を挙げて説明する。

第２図は、読取り対象とする図面Ａとしての手書きされ
た電気回路図面の例を示している。この電気回路図面の
一部を読取り、例えば回路素子［Ｊ　−２１］について
の信号の入出力関係を認識するものとする。

この場合、先ずこの図面Ａを前記画像人力部１から２値
画像データとして読み込む二とから行われる。これと並
行して前記対話人力装置４から、上記図面Ａについての
図面情報を表す記号、例えば［回路図Ａ−３］なる属性
情報名を指示入力する。すると前記属性情報抽出部３は
、予め種々の図面に関する属性情報が蓄えられているデ
ータベース５を検索し、指定された［回路図Ａ−］に関
する属性情報を抽出する。

この［回路図Ａ−３］に関する属性情報は、例えば第３
図に示すように階層構造化されてデータベース５に登録
されている。この階層構造化された属性情報により、例
えばこの例では名称［回路図Ａ−３１に示される電気回
路は素子数が［６］であること、素子は［矩形線分］と
して図式化されて表現されていること、素子名は［Ｘ−
Ｘｌまたは［Ｘ−ＸＸ］なる書式で記述されていること
、そして素子としては［Ａ−９１［Ｄ−４１［Ｆ−１１
１［Ｊ−２１１・・・・・・等が存在することが示され
る。更に、例えば上記素子［Ｊ−２１］については、階
層化された下位レベルの属性情報として［引き出し線を
持つこと］　その引き出し線の書式が［（ＫＬＭ）ＸＸ
Ｘ−２１１［＜ＡＢＣ）ＸＸ−２１］［（ＥＦＧ）Ｘ−
２１１・・・等として表現されることか示される。

尚、このようにして属性情報を階層構造化して表現する
ことに変えて、例えば第４図に示すように一覧表の形式
で表現して、図面情報とその属性情報とを一括してデー
タベース５に登録しておくことも可能である。

さて前述したようにして図面（図面の一部）Ａが２値画
像データとして入力され、且つその図面Ａに関する属性
情報名の指示入力が行われてデータベース５から当該図
面についての属性情報が求められると、次に線分抽出部
６では、例えば素子は［矩形線分コとして図式化されて
表現されている等の情報に従い、人力画像データ中から
回路情報として記述されている種々の線分を抽出する。

そして記号図形領域抽出部７では、例えば第５図に示さ
れるように、前記線分抽出部６で抽出された線分および
素子と着像される矩形空間内を除いた図面画像データの
黒点部を太線化処理し、予め定められた大きさ、例えば
１つの記号の縦横の大きさを越える大きさを持つ黒点の
集合部分を記号図形領域、つまり矩形の記号図形領域と
して抽出する。そして抽出された記号図形領域の位置を
記憶し、その位置（領域）情報に従って第６図に示すよ
うに元の図面画像データから記号図形領域を抽出する。

記号切り出し部８では、例えば第３図のような階層構造
を持つ図面情報の場合には、まず矩形線分内の素子名を
前述した図面情報、例えば素子書式［Ｘ−Ｘ］または［
Ｘ−ＸＸ］を用いて記号を個々に切り出し、これらの記
号をそれぞれ認識する。この認識処理は、例えば複合類
似度法による文字認識方式を用いた場合には、認識候補
と図面情報内の素子名とを、例えばその類似度に関する
評価量に従って比較し、各認識候補についての認識結果
としての確からしさが最も高い素子名を、その認識結果
とすることにより行われる。

このような文字・記号の認識処理は、例えば記号図形領
域内の成る文字・記号についての認識結果が求められた
とき、その認識結果を元にしてその素子名に従属する前
述した属性情報を用いて、例えば左側より記号図形領域
を順にスキャンし、記号の大きさや数などを考慮しつつ
、次の文字・記号を切り出しながら行われる。尚、前述
した第４図のような階層構造を持たない図面情報を用い
るような場合には、直接的にその記号図形領域に関する
属性情報を用いて当該記号図形領域内の記号を順次切り
出しながら、その認識処理が進められる。

このようにして記号認識部９が、例えば第７図に示すよ
うな認識結果を求めたとすると、認識結果整合部１０で
は上記記号認識部９で得られた認識結果を前述した属性
情報を用いて整合処理する。

例えばその認識結果を得た２値画像が第３図のような図
面情報として与えられる場合には、素子［Ｊ−２１１か
ら出ている引き出し線を順に追跡する。そして例えば第
７図に波線付して示した認識結果部分のように、前述し
た属性情報に無い（属性情報として記述されていない）
認識結果（認識候補）を得たような場合には、前記認識
結果整合部１０にて前記属性情報を考慮してその認識候
補を改める。例えば複合類似度法による文字認識方式を
用いて認識結果（認識候補）を求めているような場合に
はその類似度に関する評価量で比較し、その認識の確か
らしさが最も高いと思われる記号にその認識結果を改め
る。具体的には、例えば第７図に示される認識結果［Ｘ
ＴＺ］を［ＸＹＺ］に改め、また［２７コを［２１］に
改める。つまりデータベース５から求められた図面Ａに
関する属性情報に従い、図面Ａから検出・認識された文
字・記号についての認識結果を改めて、その属性につい
ての整合をとる。

尚、属性情報を特定の文字として指定することのみなら
ず、例えば成る場所の文字がアルファベットであると云
うように指定することも可能である。このようにして属
性情報を指定する場合であっても、上述した例と同様に
して認識誤りの訂正、および属性情報との整合処理を行
うことが可能である。

また上述したように個々の素子に関する属性情報を用い
ることに変えて、例えば図面状の線分を順に追跡し、例
えば第８図に例示するように破線を付して示した認識結
果部分のように、同じ線分を指し示す記号部分について
違う認識結果が得られたような場合、例えば複合類似度
法によりその認識結果（認識候補）が求められているよ
うな場合には、その類似度に関する評価量で各認識結果
（認識候補）を比較し、認識結果としての可能性の高い
方に認識結果を揃えるようにしても良い。

具体的には第８図に示す例では、同じ線分に関して類似
度［０，５］を以て求められている認識結果［Ａ　Ｐ　
Ｃ］　と、類似度［０，８］を以て求められている認識
結果［ＡＢＣ］とを比較して、認識結果［ＡＰＣ］を［
ＡＢＣ］に改めるようにすれば、効果的にその整合をと
ることが可能となる。

尚、このような整合処理とは逆に、引き出し線の文字の
認識結果と、その属性情報から記号の種類を識別するこ
とも可能である。

以上のような属性情報に基づく整合処理により、その属
性情報から明らかに誤りであると判定される認識候補の
修正が行われた認識結果が出力部１１を介して出力され
、例えば表示部２にて表示される。

しかして修正部１２では、上記出力部１１から出力され
た認識整合結果データにｒ対して、前記対話人力装置４
から人力される情報を用いて修正処理を実行する。この
修正部１２における認識結果データに対する修正処理は
、例えば第９図に示すようにマウスを用いて任意の記号
図形領域を矢印で指定し、指定された記号図形領域の文
字・記号についての認識結果の、例えば類似度などで序
列化された幾つかの次候補を表示して、その中の１つを
前記マウスを用いて選択することにより実現される。ま
た第１０図に示すようにカーソルを用いて修正対象とす
る認識結果やその文字列を選択的に指定し、キーボード
等から文字・記号情報を入力して上記認識結果を修正す
るようにしても良い。

尚、図面を認識処理するに際し、て、例えば図面中の引
出し線上に書かれる文字列の最初の文字が［ＸＹＺ　コ
　　［ＡＢＣコ　　［ＥＦＧ］　　　［ＫＬＭ］　　・
・・であると云うような、その図面特有の性質がある場
合には、これら文字列を認諧処理する前に、その性質を
示す情報を指示人力し、この指示情報に従って認識処理
を進めるようにしても良い。このようにすれば、文字列
の特定部分の認識結果についての整合性をとりながら、
その認識結果を得ることが可能となるので、前述したよ
うに認識結果を属性情報に従って整合処理する場合と同
様の効果が得られる。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。例えば属性情報として文字の種別やその表現形式を指
定することのみならず、図面中における文字・記号の記
載領域等を指定するようにすることも可能である。また
引き出し線の種別や位置等に関連付けて文字・記号に対
する属性情卯を与えるようにしても良い。その他、本発
明はその要旨を逸脱しない範囲において種々変更して実
施することができる。

［発明の効果］ 以上に説明したように本発明によれば、画像人力された
２値画像データに示される図面中から抽出される記号図
形領域に含まれる文字記号列からの、文字・記号の切り
出しとその認識処理、およびその認識結果の整合性につ
いて、前記記号図形領域に関する属性情報を十分考慮し
て認識処理を進め、適宜その認識結果を修正するので認
識性能を大幅に向上させ、指定された属性と整合性のあ
る認識結果を効率的に得ることが可能となる。

しかも属性情報に従って整合性がとられた認識結果が求
められるので、その後に認識結果に対する確認修正処理
が非常に簡単になり、修正作業者に対する処理負担を軽
減することができる等の実用上多大なる効果が奏せられ
る。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例に係る図面読取装置について示す
もので、第１図は実施例装置の概略構成を示すブロック
図、第２図は実施例装置において読み取り対象となる図
面の例を示す図、第３図および第４図はそれぞれ属性情
報を含む図面情報の例を示す図、第５図および第６図は
それぞれ実施例装置での記号図形領域抽出部における処
理を説明する為の図、第７図および第８図はそれぞれ実
施例装置での認識結果整合部における処理を説明する為
の図、第９図および第１０図は認識結果に対する修正処
理時における画面表示例をそれぞれ示す図である。 Ａ・・・図面、■・・・画像入力部、２・・・表示部、
訃・・属性情報抽出部、４・・・蛎話人力装置、５・・
・データベース、６・・・線分抽出部、７・・・記号図
形領域抽出部、８・・・記号切り出し部、９・・・記号
認識部、１０・・認識結果整合部、１１・・・出力部、
１２・・・修正部。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第 第 図 第 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）図面に関する属性情報を知識として蓄えたデータ
   ベースと、画像入力された図面中の図形・文字等からな
   る要素を検出して認識する手段と、認識された要素の近
   傍に位置する他の要素を検出して認識し、先に認識され
   た要素と対応付ける手段と、先に認識された要素に関す
   る属性情報を前記データベースから抽出し、この属性情
   報に従って上記他の要素の認識結果を修正する手段とを
   具備したことを特徴とする図面読取装置。
2. （２）請求項（１）に記載の図面読取装置において、図
   面の属性情報を入力する手段と、入力画像中から検出し
   、認識された要素の認識結果を上記入力された属性情報
   に従って修正する手段を備えたことを特徴とする図面読
   取装置。