JPH0488479A - 図形線分のグラフ化方法 - 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】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は、シンボルと線が混在する電子回路図等の図形
を自動認識するための図形認識システムに係り、特に図
形特徴点情報から図形線分をグラフ化する方法に関する
。

Ｂ０発明の概要 本発明は、２値化画像の輪郭ベクタライズと芯線ベクタ
ライズを経て図形線分の特徴点を抽出し、この特徴点を
基にして図形線分をグラフ化することでシンボルと接続
線を分離・認識する図形認識システムにおいて、 図形線分の種別に応じて一つ又は複数の特徴点を抽出し
、各特徴点間の輪郭ベクトルから原図形の形状的種別と
してセクション登録し、さらにセクションのベクトル群
の特徴をサブセクションとして抽出しておき、特徴点と
セクションとサブセクションからグラフ化を行うことに
より、統一した表現の特徴点情報及びグラフ情報にしな
がら原図に近いグラフ情報を持つことができるようにし
たものである。

Ｃ０従来の技術 図形認識システムは、第７図に示すような処理手順によ
って図形中のシンボルと線分を別要素として認識してい
る。認識対象となる図面はイメージスキャナ等によって
２値化した画像情報として収集され（ステップＳｌ）。

２値化画像の輪郭抽出がなされ（ステップＳ２）、次い
で輪郭ベクトルを抽出する輪郭ベクタライズがなされる
（ステップＳ３）。例えば、第８図に示す２値化画像Ａ
の輪郭抽出は黒部分と白部分の境界点の連続が輪郭画像
として取り出され、境界点の連続が直線になる部分を一
つの輪郭ベクトルとして輪郭ベクタライズ処理がなされ
る。この輪郭ベクトルは同図の図形Ｂの矢印線分として
表わされる。

次に、輪郭ベクトル情報から図形が持つ線分追跡を行う
ため、図形の線幅が１　（単位幅）になるよう細線化処
理を行い、細線化処理された点列をベクトル近似して芯
線ベクトル情報を求めるという芯線ベクタライズを行う
（ステップＳ４）。

次に、芯線ベクトル情報から図形線分の端点や屈曲点１
分岐点の特徴点（第８図中の○印）を抽出する（ステッ
プＳ５）。この特徴点情報を基にして図形線分をグラフ
化した情報を作成しくステップＳ６）、このグラフ情報
からシンボル候補と接続線候補を検出分離しくステップ
Ｓ７）、夫々の候補に対するシンボル及び線分の認識処
理を行い（ステップＳ８）、この認識処理によってシン
ボルのコードや線のコード情報にされたデータが最後に
編集されて図形認識情報として出力される。

Ｄ８発明が解決しようとする課題 従来のシステムにおいて、輪郭ベクトル情報から芯線ベ
クトル情報を得る細線化処理は、第９図に示すように線
分に塗りつぶし部分がある原図の輪郭ベクトルが細線化
されると該塗りつぶし部分の特徴が無くなり、図形認識
を誤る恐れがある。

また、線幅の太い図形と細い図形を含む原図は輪郭ベク
トル化と芯線ベクトル化により線幅を全部１　（単位幅
）にしてしまい、線幅を変えた原図の特徴点抽出ができ
ない。

上述のような細線化処理の問題から、芯線ベクトルから
の特徴点抽出及びその後処理になる図形線分のグラフ化
処理に特別な処理を行い、他の図形線分とは異なった表
現、フォーマットの特徴点情報及びグラフ情報を用意し
なければ原図に近いグラフ情報を持つことができない問
題があった。

本発明の目的は、統一した表現の特徴点情報およびグラ
フ情報にしながら原図に近いグラフ情報を持つことがで
きるグラフ化方法を提供することにある。

Ｅ０課題を解決するための手段と作用 本発明は、前記目的を達成するため、２値化画像の輪郭
ベクトルを抽出し、この輪郭ベクトルから細線化した芯
線ベクトルを抽出し、この芯線ベクトルから図形線分の
特徴点を抽出し、この特徴点を基にして図形線分をグラ
フ化した情報を作成し、このグラフ化情報から図形をシ
ンボルと接続線に分離・認識する図形認識システムにお
いて、前記抽出した特徴点と輪郭ベクトルから図形線分
の種別を抽出しかつ輪郭ベクトルに対応させて一つ又は
複数の特徴点を抽出した特徴点テーブルを作成し、この
テーブルの特徴点を輪郭ベクトルに対応させて順次探索
することで特徴点と特徴点の間のベクトル群の状態から
原図の形状的種別をセクションの種別として特徴点セク
ションテーブルを作成し、該セクション内のベクトルに
屈折などの特徴が検出される場合に輪郭ベクトルと対応
づけすると共に該特徴の種別を持つサブセクションテー
ブルを作成し、前記特徴点セクションテーブルとサブセ
クションテーブル及び輪郭ベクトルからグラフ化情報を
得るようにし、原画像に忠実な輪郭ベクトルを利用して
特徴点の種別抽出及び特徴点間のベクトル群の形状的種
別をセクション種別及びサブセクションとしてテーブル
化することで原図に近いグラフ化情報を得る。また、種
々形状の違いや塗りつぶしにも統一化したグラフ情報と
して取り扱いを可能にする。

Ｆ、実施例 第１図は本発明の一実施例を示すグラフ情報作成のため
の処理フローチャートである。２値画像入力から輪郭ベ
クトル及び芯線ベクトルが得られた後の特徴点の抽出（
ステップ５１１）は、芯線ベクトルの端点１分岐点等に
ついてその部分の輪郭ベクトルの形状を参照することで
分岐や交差の型さらに塗りつぶしの有無等を種別として
抽出する。第２図は各種図形の特徴点とその種別を例示
する。

ここで、特徴点はその種別に応じて一つ又は複数個作ら
れる。例えば、Ｙ型分岐の図形には第３図に示すように
芯線ベクトルＶ、１〜Ｖｆ３の一つの特徴点を輪郭ベク
トルＶ。１〜Ｖ。６に対応させるために三つの特徴点を
得る。また、第４図には塗りつぶしを持つ図形における
４つの特徴点抽出例を示す。これら例のように、特徴点
は、芯線ベクトルの屈折点１分岐点、端点等に対応する
輪郭ベクトルの端点位置として抽出される。

第１図に戻って、ステップＳｌｌで抽出された一つ又は
複数の特徴点は特徴点テーブルに登録される（ステップ
５１２）。このテーブルには、次表のような項目を持つ
構造にされる。

特徴点テーブル 従って、特徴点テーブルには特徴点が複数あるときに一
つのグループとしてリンクされている。

また、対応する輪郭ベクトル及び芯線ベクトルの情報も
特徴点種別と共にグループ化される。これら情報から、
特徴点情報は図形の種別及び塗りつぶしがあるものも全
て１種類のテーブルフォーマットで済む。

次に、特徴点テーブルから取り出した各特徴点情報につ
いて、゛輪郭ベクトルに対応させて特徴点セクションテ
ーブルを作成する（ステップ５１３）。

このテーブル作成は、次表のような項目を持つ構造にさ
れる。

（以下余白） 特徴点セクションテーブル 上記表中、始点・終点となる特徴点は、第４図の例では
特徴点ＰＳ−ＰＥになる。セクションの種別は抽出した
特徴点を輪郭ベクトルに対応させて特徴点テーブルを順
次探索し、最初に見つかった特徴点と次に見つかった特
徴点の間をセクションとし、特徴点と特徴点の間のベク
トル群の状態から原図の形状的種別をセクションの種別
（例えば直線２曲線、多角形、塗りつぶし、ループ）と
して登録する。線幅は芯線ベクトルの抽出の元となる輪
郭ベクトル間の距離から最小値を１として数倍までの数
値を登録する。次のセクションへのリンクは終点となる
特徴点から他の特徴点セクションテーブルの始点となる
特徴点が続く場合に当該特徴点セクションテーブルを示
す符号を登録する。

サブセクションの有無は、ステップＳ１３による特徴点
セクションテーブルの作成後、セクション内に屈折など
の特徴があるが否がを調べる（ステップ５１４）。この
サブセクションがある場合は当該特徴点セクションを複
数のサブセクションとして分割し、次表のように別のテ
ーブルを作成する。

サブセクションテーブル 以上までのような特徴点テーブル、特徴点セクションテ
ーブル及びサブセクションテーブルを輪郭ベクトルを利
用して作成し、これらテーブルデータをグラフ情報とし
てそのグラフ化が行われる。

第５図は上述の特徴点セクションとサブセクションの関
係を原図とグラフ表現の対応として示し、始点となる特
徴点ＰＳと終点となる特徴点ＰＥとの間の輪郭ベクトル
群をセクションとし、そのセクションの種別が塗りつぶ
しで屈折があるためサブセクションの有りと登録され、
サブセクションテーブルには関連する輪郭ベクトルＶ。

８．■。９が登録され、サブセクション内の種別は直線
とされる。同様に、第６図は第８図のベクトル図からグ
ラフ表現した例を示す。

このようなグラフ化のための特徴点セクションテーブル
及びサブセクションテーブルも種々の図形に対して同じ
フォーマットによる情報化を図ることができ、例えば塗
りつぶし領域を持つ原図や線幅の違い等にも同じフォー
マット構成のグラフ情報として取り扱うことができる。

このようにして作成されるグラフ情報は、シンボル候補
検出ルールや接続線候補検出ルールに基づく探索を行っ
てシンボル候補領域を検出し、さらにシンボル候補領域
のデータからシンボル認識がなされる。

Ｇ０発明の効果 以上のとおり、本発明によれば、輪郭ベクタライズと芯
線ベクタライズによって得る情報から特徴点の抽出及び
グラフ化情報の作成を行うのに、原図に忠実な輪郭ベク
トルの状態から特徴点種別と特徴点間の形状的種別とし
てテーブル情報化するため、統一した表現の特徴点情報
及びグラフ情報にしながら原図に近いグラフ情報を持た
せ、グラフ化を原図に近くし、ひいては図形認識を確実
にする効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す処理フローチャート、
第２図は図形の特徴点と種別を示す図、第３図及び第４
図は特徴点抽出例を示す図、第５図は原図とグラフ表現
の対応図、第６図は特徴点グラフ表現の例を示す図、第
７図は図形認識システムの処理フローチャート、第８図
は輪郭ベクトルと、芯線ベクトルの図、第９図は細線化
態様図である。 賓廃イクｌｆｌ処還フロー↑−）− 外１名 第５図 Ｓａｔり゛やフ展４の寿ｎ亀・閲

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）２値化画像の輪郭ベクトルを抽出し、この輪郭ベ
   クトルから細線化した芯線ベクトルを抽出し、この芯線
   ベクトルから図形線分の特徴点を抽出し、この特徴点を
   基にして図形線分をグラフ化した情報を作成し、このグ
   ラフ化情報から図形をシンボルと接続線に分離・認識す
   る図形認識システムにおいて、前記抽出した特徴点と輪
   郭ベクトルから図形線分の種別を抽出しかつ輪郭ベクト
   ルに対応させて一つ又は複数の特徴点を抽出した特徴点
   テーブルを作成し、このテーブルの特徴点を輪郭ベクト
   ルに対応させて順次探索することで特徴点と特徴点の間
   のベクトル群の状態から原図の形状的種別をセクション
   の種別として特徴点セクションテーブルを作成し、該セ
   クション内のベクトルに屈折などの特徴が検出される場
   合に輪郭ベクトルと対応づけすると共に該特徴の種別を
   持つサブセクションテーブルを作成し、前記特徴点セク
   ションテーブルとサブセクションテーブル及び輪郭ベク
   トルからグラフ化情報を得ることを特徴とする図形線分
   のグラフ化方法。