JPS5862767A - 図形形状の識別分類装置 - 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】 本発明は、三角形、四角形、五角形、六角形、円、長円
および楕円等の図形形状や、物体形状を識別分類する装
置に関するものである。

例えば、電子計算機炉プログラムを入力するためには、
一般に、フローチャートを作成した後コーディングを行
ない、カードやテープなどにバンチしてから入力機器に
より入力するという手順を踏んでいる。このため、多く
の手数を必要とじている。そこで、フローチャートを認
識しうる入力機器があれば、フローチャートから直接電
子計算機にプログラムを入力することが可能であり、そ
の省力効果は絶大である。

ところで、フローチャートを認識するためには、まずフ
ローチャートに使用される記号、すなわち処理（長方形
）、判断（菱形、六角形）、端子（長円）、−金子（五
角形、円、三角形）などｔ識別分類することが重要であ
る。

本発明は、上述した図形形状の識別分類を極めて簡単な
処理で実施できるようにすることを目的とし、図形の輪
郭線を直線近似しつつ追跡し、隣接する二直線の交角か
ら図形の角を検出すると開時に、抽出鹸分情報と抽出角
情報とから図形を同類と角類とに分類する認識論理を備
え、認識精度な向上したことを特徴とするものであり、
以下詳細に説明する。

第１図は本発明＃１１の実施例のブロック図であり、読
取部１は平面図形を光学的に読み取り、図形な構成する
線分の各点の座標に対応する電気化タル形式とする。読
取部１により読み取った図形パターンの外形である輪郭
点を、輪郭追跡部２にて追跡する。その後、線分・角抽
出部３により線分情報、角情報を抽出した後、円／角分
類部４において同類と角類どの分類を行なう。こうして
得られた各種情報にもとすいて、形状判定部５において
読取り図形の識別分類を行なう。なお輪郭点追跡部２は
、４連結−境界線追跡アルゴリズム〔電子通信学会論文
誌５６−Ｄ巻１１号６６７〜６６８頁（１９７３年１１
月）〕等公知の技術を用いて差し支えなく、４連結−境
界線追跡アルゴリズムにて得られた輪郭線の一例を第２
図に示した。

第２図（Ａ）は長円の輪郭線例であり、第２図（Ｂ）は
菱形の輪郭線例である。

線分および角の抽出方法について、第３図のフローチャ
ートを用いそ説明する。記憶装置に格納されている輪郭
点座標を所定の間隔ｄにて取り出す。例えば一番最初は
、輪郭の笹１番目の点（Ｐ。

と略称する）と第（１＋ｄ）番目の点（Ｐ、＋、と略称
する）が取り出される。この２点を各々始点、終゛　点
とする線分を暫定線分りとする。中間の輪郭点、すなわ
ち第２番目の点Ｐ、と暫定線分Ｌ′との距離り。

が所定の閾値４７以内であれば、第３番目の点Ｐ。

との距離り、・・・・・・、第４番目の点Ｐａとの距離
Ｄｄという具合に順次所定の閾値３１以内であるか否か
を判別し、もし距離がΔｌをこえる点があったらその点
を終点とし、Ｄ、ヲ始点とする線分を抽出線分Ｓ、とし
、距離がすべて３１以内であるときは、Ｌを抽出線分Ｓ
１とする。抽出線分Ｓ１の終点を始点とし、ｄだけ隔た
った点を終点とする線分を暫定線分りとして、中間の輪
郭点とＬとの距離から上記と同様の操作を行なって抽出
線分Ｓを決定する。

抽出線分Ｓと、−回前に抽出された抽出線分（この場合
はＳｔ）との交角θ１を算出し、θ１が直線化判定角Ｏ
８よりも大きい場合は抽出線分Ｓを抽出線分Ｓ！とし、
θ、が直線化判定角θＢよりも小さい場合は抽出線分Ｓ
と抽出線分Ｓ１とｔ一本化する。すなわち、Ｓ、の始点
を始点とし、Ｓの終点を終点とする線分を改めて抽出線
分Ｓ１とする。また、交角θ、が直線化判定角θＳより
も大きい場合には、更に交角θ、が角判定角θＬよりも
大きいか否かを調べ、大きい場合には検出角数（ＫＡＫ
ＵＳＵ）に１を加える。

以上を整理すると、現在の抽出線分Ｓと一回前に抽出さ
れた抽出線分ＳＩとの交角θ、を算出し、θ１≦θＳの
とき　　　Ｓｌと８とを一直線とみな′した線分を８１
とする。

θ８〈θ１≦θＬのとき　Ｓを抽出線分ｓ２とし、Ｓ、
と８２とが孤をなしていると判 断する。

θしくθ１のとき　　　Ｓを抽出線分ｓ２とし、ｓｌと
８２との交点が図形の角であ ると判断する。

ということになる。

上記操作を輪郭線に治って、輪郭線の１周分をなぞり終
るまで順次繰り返す。

理解が容易なるよう、第４図の具体例を用いて説明を補
うことにする。図中の黒点は輪郭点であり、破線は輪郭
線の一部分である。所定の間隔ｄ＝８、所定の閾値Δ／
＝２の場合を仮□定して説明を進める。まずＰ、を始点
、ＰＩＩＹ終点とする線分な暫定線分りとすると、中間
の輪郭点Ｐ２〜ＰｓとＬとの距離り、〜Ｄ、はすべて２
１以内であるから、Ｌを抽出線分Ｓ１とする。次にＰ、
を始点、Ｐ１？を終点とする線分Ｐ、・Ｐ１？を暫定線
分りとして、中間の輪郭点との距離を調べるとＤＩ４＞
Δｌどなるから、暫定線分りを線分Ｐ、・ＰＩ３に変更
し、抽出線分Ｓは線分ＰＱ　”＋４となる〔第４図（Ａ
）〕。そこでＳ、と８との交角θ、を調べると、直線化
判定角θ８よりも小さく・から、Ｓを８１と一本化して
、抽出線分Ｓ、を線分外りとして、中間の輪郭点との距
離を調べると、すべて２１以内であるからＬを抽出線分
Ｓとする。

そこでＳ、とＳとの交角θ、を調べると、直線化判定角
０日よりも大きいからＳを抽出線分Ｓ、として登録する
。すなわち、抽出線分Ｓ、＝線分Ｐ１４・Ｐ２２である
。

ところで、交角θ、は含料定角θＬよりも大きいから、
検出角数に１を加え（最初は検出角数＝０であるから、
検出角数＝１となる）ると同時Ｋ、抽次に線分Ｐ２□・
Ｐ３）を暫定線分りとして、中間の輪郭点との距離を調
べると、すべて２１以内であるからＬを抽出線分Ｓとす
る。そこでＳ２とＳとの交角θ２を調べると、直線化判
定角θＢよりも大きいから８を抽出部分Ｓ、として登録
する。すなわち、抽出線分５３−１１１分Ｐ２２・Ｐ２
Ｏである。ところで交角θ２は含料定角θＬよりも小さ
いから、検出角数は不変であり、抽出角にの登録は行な
われず、交角θ。

が格納されるだけである〔第４図（Ｃ）〕。

このような操作を、輪郭線の１周分をなぞり終るまで順
次繰り返すわけである。

１周分をなぞり終った暁点には、抽出線分情報と抽出角
情報とが得られている。しがしなり玉ら、きっちり１周
をなぞっただけでは、最後の抽出線分Ｓｔｌと最初の抽
出線分Ｓ、との接続関係がわからないから、ＳｎとＳｌ
との交角θ１・・次求めて、上記と同様：１１゜ の操作、すなわちθｎ〉θ、〉θＳのときｓｎを正式な
抽出線分として登録すると共に検出角数に１を加え、抽
出角Ｋｒｎとしてｏｎヲ登録する。またθＬ≧θ。〉θ
８のとき、抽出線分Ｓｎと交角θｎを正式に登録する。

またθＬ〉θＢ≧００のとき、５１１１と８．とを一本
化した線分を抽出線分Ｓ、としゼ登録しなおすことが必
要である。こうして、線分情報と角情報との抽出が完了
する。

第２図に示した輪郭線例の線分・角抽出結果例を第５図
に示す。なお、各パラメータの設定値を所定の間隔ｄ＝
８、所定の閾値Δｌ＝２、直線化判定角θＢ＝１５°、
含料定角＃ｔ、＝３０°とした場合の抽出結果である。

さて、こうして得られた線分情報と角情報とから図形の
形状を識別分類するわけであるが、検出角数がｍだから
といって、いきなりｍ角形であると決めることはできな
い。何故なら、線分・角抽出結果例第５図（Ａ）からも
明らかな通り、長円、楕円、円などの同類においても角
が検出されてしまうからである。勿論、含料定角ＯＬを
大きく設定しておけば、同類から角を検出しないように
することはできるが、θＬ’ｌ無制限に大きく設定する
ことはできない。というのは、六角形や菱形においれが
あるからである。この矛盾を解決するためには、同類／
角類分類論理を併用することが非常に有効である。すな
わち、正三角形、正方形、長方形、菱形、六角形など角
類の角検出が正確に行なわれるように角検出角θＬなど
のパラメータ値を設定しておき、角類の形状識別には検
出角数な最大限利用し、同類の形状識別において・は検
出角数なあまり重視しないという考え方である。

第６図のフローチャートを用いて、同類／角類分類論理
を説明する。

認識対象多角形の角数の上限値をｎ（例えば三角形から
六角形までを識別分類すればよい場合には、ｎ＝６″′
！：ある）とすると、検出角数が一２以下のときと検出
角数が（ｎ　＋　１　）以上のときは同類であるが、ｎ
≧検出角数≧３のときは同類である可能性もあり、角類
である可能性もある。

そこで、検出角数の検出線数に対する比（検出角数／検
出線数）を角数比と名付けると、もし角数の抽出が肉類
に対して正確に行なわれるようにしでおけば、肉類では
検出角数＝検出線数であるから角数比は１のはずであり
、同類では多くの孤が抽出されるが、検出角数は０のは
ずであるから角数比は０となる。しかしながら、線分・
角抽出に多少の誤差を、生じた場合には、肉類の角数比
＆ま１よりやや減少し、同類の角数比は０よりやや増加
する。第５図に示した実測例の場合も、同類である長円
が角数比＝　３　／　１１　＝　０．２７、肉類である
菱形が角数比＝　４／６　＝　０．６７となっている。

それゆえ、同類識別閾値ｋ。を０よりやや太き（・適当
な値に設定し、角数比かに０以下のものを同類′　　　
と識別する。また、角類識別閾値に、を１よりやや小さ
な適当な値に設定し、角数比かに１以上のものを肉類と
識別する。かくして、はとんどの図形は同類と肉類とに
識別分類することができるが、確実性を重視して、角類
識別閾値に、をかなり１に近く設定し、同類識別閾値ｋ
。ｙａｌ−がなりＯｋ近く設定すると、ｋｌ）角数比＞
ｋｏとなってしまう図形もある。

その場合には、更に交角偏差を利用すると確実性が高く
なる。交角偏差とは、抽出した交角θ１〜θ。

の最大値から最小値を引いた値であり４円類の場合は交
角偏差値が小さく、肉類の場合は交角偏差値が大きいか
ら、適当な閾値Δθとの大小に応じて各々肉類、同類に
識別分類することができる。

その理由は、同類の場合、本来はすべての交角θ。

〜θ。は直線化判定角θＢと肉刺定角θＬどの間の値に
なるはずであるが、その時は検出角数−〇であるから、
交角偏差の判断に来る前にすでに同類と識別分類されて
おり、この判断部に到達しＴこということは、少なくと
も１ケの検出角があったということである。すなわち、
大半の交角θはθＬ≧θ〉θ８であるか、たまたまθ〉
θＬなる交角θもあったということである。しかしなが
ら、θ〉θＬなる交角もそう極端にθＬをこえているは
ずはないから、交角偏差＝θｍ１−θｍ１０は、たかだ
かθＬ−０８よりもやや大きな値をとるにすぎない。ま
た肉類の場合、本来は弧は存在しな（・のだから、すべ
ての交角４〜θ、は肉刺定角θＬよりも大きい値になる
はずであるが、その時は検出角数＝検出線数であるから
角数比が１となり、交角偏差の判断に来る前にすでに肉
類と分駒されており、この判断部に到達したということ
は、検出角数〈検出線数すなわちＯＬ≧θ〉θ８を満足
する交角θが少なくとも１ケは存在するということであ
る。それゆえ交角偏差＝θｍａｘ−〇ｍｌｎは、小さく
ともθｒｎ、ニーθＬである。であるから、交角偏差の
閾値Δθとして、 θｍａニー〇、〉Δθ）θ５−θ８・・・・・・・・・
■な満足する値を選択すれば、同類と肉類との選択分類
なすることができる。

具体例をあげると、肉類が正三角形〜正六角形までしか
ない場合、−交角の最小値は正六角形の場合の６０°で
あり、０５２３０６ｗ　’ｓ”　１５°とした場合、Δ
θが満たすべき条件は０式より３０°〉Δθ）１５゜で
あるから、２５°程度に設定すればよい。

なお実験によれば、各パラメータの設定値を所定の間隔
ｄ＝８、所定の閾値Δｌ＝２、直線化判定角θＢ＝１５
°、肉刺定角θＬ＝３０°として線分・角の抽出を行な
い、角類識別閾値に、＝０．８５、同類識別閾値ｋｏ＝
０．１５、交角偏差の閾値Δθ＝３０°にて菊種の図形
のパターンの円／角分類先行なったところ、分類正答率
は１００％であった。ここで４０種の図形パターンの内
訳は、正三角形、正方形、長方形、菱形（内角は６０°
と１２０°）、正六角形、円、長円、楕円の８種につき
、寸法を５段階に可変したものである。

こうして得られた線分情報、角情報および同類／肉類情
報とから、容易に図形の形状を識別分類することができ
る。

＄７図は、肉類の形状判定のフローチャートであり、説
明の便宜上、肉類の図形種類が正三角形、正方形、長方
形、菱形（内角は６０°と１２０°）、正五角形、正六
角形に限定されている場合の例を説明する。検出角数が
３，５および６の場合は、該当する図形種類が各々１種
類しかないから、検出角数＝３のときは正三角形、検出
角数−５のときは正五角形、検出角数＝６のときは正六
角形と判断して差し支えない。

検出角数が４の場合°は、該当する図形が正方形、長方
形および菱形の３種類であるから、その識別分類のため
まず４個の検出角度に、〜へが各々はぼ直角であるか否
かを調べ、はぼ直角である場合は正方形か長方形であり
、そうでないときは菱形である。なお、はぼ直角である
か否かの判断は、例えば８０°（Ｋ１−に４＜Ｚｏｏｏ
であるか否かにて行なえばよい。

４個の検出角度に、〜へが各々はぼ直角である場合は、
抽出線分の長さを長い順’　Ｉｔ　−Ｉｔ　−Ｉｓ　、
ｌａとじ、（Ａ！ａ＋６４）／（／、十／、）が辺長化
閾値Ｈよりも大きいときは正方形であると判断し、辺長
比閾値Ｈ以下のときは長方形であると判断する。辺長化
閾値Ｈは、識別したい長方形の辺長比に対応して、それ
よりやや大きめの値に設定すればよい。

第８図は、同類の形状判定のフローチャートであり、説
明の便宜上、同類の円形種類が円、楕円、長円に限定さ
れている場合の例を説明する。円および楕円は、抽出線
分がすべて円弧部であるから、抽出線分の長さは短かく
、かつかなり均等であるはずである。それに対して、長
円は直撃部分１２本有するから、抽出線分の長さは２本
だけがＩＩｋ４Ｘ。

つて抽出線分の長さを長い順に、１１　、　＃２　、１
３．　／、とし、（６十ｌ、）／（１，＋１４）が辺長
化閾値Ｚよりも大きいときは長円であると判断し、辺長
比閾値Ｚ以下のときは円か楕円である。辺長化閾値Ｚは
、識別したい長円の直線部分長の最小値を前述した所定
の間隔ｄＦｃて除した値近傍に設定するとよい。

円と楕円との識別分類は、図形パターンのＹ軸、Ｙ軸へ
の射影をとると、円の場合は理論的には、ｘｖ＝＝ｘ、
　、　ＹＶ＝ＹＨとなるはずであるがら、ＸＨＩ　−Ｘ
ｖ／　ＸＨ＝　１　、　ＹＨＩ　＝　ＹＶ／　ＹＨ＝　
１　となるはずである。

そこで、多少の誤差に対する余裕をみてＸＨＩ中１かつ
ＹＨＩ中１である場合を円と判断し、それ以外の場合を
楕円と判断する。

なお、円と楕円との識別分類に交角偏差、すなわち抽出
した交角θ１〜θ。の最大値から最小値を引（・た値な
利用するこ、ともできる。何故なら、円の場合は曲率半
径が円周の１周にわたって常に一定であるから、交角０
１〜θ□はすべてほとんど均等であり交角偏差ががなり
０に近づ（のに対し、楕円の場合は曲率半径が一定でな
いから、交角偏差がある程度以上の値を示す性質を利用
することができるからである。

かくして、正三角形、正方形、長方形、菱形、正五角形
、正六角形、円、楕円、長円を確実に識別分類すること
ができる。

以上説明したように、第１の実施例では、図形の輪郭線
を直線近似しつつ追跡し、隣接する二直線の交角から図
形の角や円弧を検出し、図形形状な識別分類する方法に
おいて、抽出線分情報と抽出角情報とから図形を同類と
肉類とにまず分類する円／角分類部を備えているため、
例えば同類図形の曲率半径が小さくて、円弧相互のなす
交角を図形の角と誤判定してしまった場合でも図形の分
類識別結果には誤りを生じないという利点がある。

また、円／角分類部を備えていない場合には、円弧相互
のなす交角を図形の角と誤判定しないためには肉刺定角
θＬヲ大きくせざるを得す、その結果逆に本物の角を検
出もれしてしまう可能性な生ずるなど、θＬの設定値に
余裕が少ない場合がある。

ところが円／角分類部を備えることにより、肉刺定角θ
Ｌは図形の角をもれなく検出することを第１義に考えて
設定すればよいため、θＬの設定値の余−裕が前者の場
合よりも太き（なるという利点もある。

第１の実施例では、形状判定部において、抽出線分の勾
配を利用しない方法について説明したが、各線分の始点
座標、終点座標がわかっているのであるから、各線分の
勾配情報も得られているわけであり、勾配情報をも利用
することによって、線分相互の平行関係なども検出容易
であり、より正確な識別分類が可能となる。また、識別
対象図形種類を増加することも可能である。

また第１の実施例では、図形の形状を識別分類する方法
のみについて説明したが、抽出線分の勾配などを併用す
ることにより、図形の傾斜角度をも判定することが可能
であることは言うまでもない。

また第１の実施例では、図形の形状を識別分類する方法
のみについて説明したが、抽出線分の長さ情報や角検出
点の座標情報などから、図形寸法を求めることが可能で
あることも言うまでもない。

本発明は、基本的な図形形状を正確に識別分類すること
ができるのであるから、フローチャートの認識・入力機
器に利用することができるのは勿論のこと、部品等の物
体識別分類にも利用することができる。また、印影の認
識・照合における外枠の識別分類にも利用することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明第１の実施例のブロック図、第２図（Ａ
）および（Ｂ）は輪郭線の一例、第３図は本発明実施例
の線分・角抽出部のフロー、第４図（Ａ）。 （Ｂ）および（Ｃ）は線分・角抽出方法の説明図、第５
図（Ａ）および（Ｂ）は本発明実施例の線分・角抽出結
果の一例、第６図に本発明実施例の円／角分類部のフロ
ー、第７図は本発明実施例の鳥類図形の形状判定部のフ
ロー、第８図は本発明実施例の同類図形の形状判定部の
フローである。 １・・・・・・読取部、　　　　２・・・・・・輪郭追
跡部、３・・・・・・線分・角抽出部、４・・・・・・
円／角分類部、５・・・・・・形状判定部、　　θＢ・
・・・・・直線化判定角、θＬ・・・・・・肉刺定角、
　　　Ｓ、〜Ｓｎ・・・抽出線分、０１〜θ。・・・交
角、　　　　　Ｋ、〜に、、・・・抽出角、ｋｏ・・・
・・・同類識別閾値、　札・・・・・・鳥類識別閾値、
Δθ・・・・・・交角偏差の閾値、Ｈ・・・・・・辺長
化閾値特許出願人 沖電気工業株式会社 特許出願代理人 弁理士　　山　本　恵　− 第６図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 用紙の上にえかかれた図形を構成する線分を光学的読取
   り該線分を構成する各点の座標に対応する電気信号を提
   供する読取部と、 読取部にて読み取った図形パターンの輪郭点ケ追跡する
   輪郭追跡部と、二輪郭点相互を接続した暫定線分と、該
   二輪郭点にはさまれた輪郭点との距離が常に所定閾値以
   下であり、かつ該条件に適合する限りは該二輪郭点間の
   間隔を初期設定値に保つべく分割するような、連続する
   暫定線分群にて輪郭線を順次直線近似する手段と、 前記暫定線分の相隣る二重線相互のなす交角と、大・小
   ２種の閾値との大小関係により、交角が小なる閾値以下
   の場合は該二重線な一本の直線に統合し、交角が小なる
   閾値より大きい場合には、該二重線を一本化せずに抽出
   線分として登録し、なおかつ交角が大なる閾値より大き
   い場合には、該交角を検出角として登録するという操作
   を繰り返して線分情報と角情報と１抽出する手段とで構
   成される線分・角抽出部と、′ 抽出された線分情報と角情報とから図形を識別分類する
   形状判定部とを備え、 検出した角の数を抽出した線分の数で除した値と、２つ
   の閾値との大小関係および抽出した交角の最大値から最
   小値をひいた値と閾値との大小関係とにより図形パター
   ンを同類と角類とに分類する円／角分類部を備えたこと
   を特徴とする図形形状の識別分類装置。