JPS5862771A - 図形認識装置 - 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、物体形状を機械的に認識分
類する装置に関するものである。

例えば、電子計算機に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ノ（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（
の手数を必要としている。そこでフローチャートを認識
しうる入力機器があれば、フローチャートかう直接電子
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）、結合子、（五
角形、円、三角形）などを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
処理で実施できる装置を提供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際の各種二クラメータ値が常
に最適な組み合わせに設定されるようにして認識精度□
を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図は本発明の第１の実施例のブロック図で
あり、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により線分情報および、角情報を抽出する
。こうして得られた各種情報にもとづいて、形状判定部
４において読取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６６７〜６６
８頁（１９７３年１１月）〕　等公知の技術を用いて差
し支えな（，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（Ｎ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
ートを用いて説明する。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。例えばいちばん最
初は、輪郭の第１番目の点（Ｐｔと略称する）と第（１
＋ｄ）番目の点（Ｐｔ＋ｄ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Ｐｔと暫定線
分りとの距離Ｄ２が所定の閾値２１以内であれば第３番
目の点Ｐ。

との距離Ｄ３・・・、第６番目の点Ｐｄとの距離Ｄｄと
いう具合に順次所定の閾値２１以内である力・歪力・を
判別し、もし距離がΔｊをこえる点があったら、その点
を終点としり、を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＆１、Ｌを抽出線分
Ｓ１とする。抽出線分Ｓ、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との距離力・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、１回前に抽出された抽出線分（この場合
はＳｔ）との交θ１を算出し、θ、が直線化判定角θ８
よりも大きい場合は抽出線分Ｓを抽出線分Ｓ、とし、θ
１が直線化判定角θＳよりも小さ〜・場合は抽出線分Ｓ
と抽出線分Ｓ１とを一本化する。すなわち、Ｓｌ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Ｓ、とする。

また交角θ、が直線化判定角、θ８よりも太き〜・場合
には、更に交角θ、が肉刺定角θｂよりも大き〜・か否
かを調べ、大きい場合には検出角数に１を加える。

以上を整理すると、現在の抽出線分Ｓと１回前に抽出さ
れた抽出線分Ｓ１との交角θ、を算出し、ということに
なる。

上記操作を輪郭線に沿って、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ΔＪ＝２　　の場合を仮定して説明を
進める。まずＰ１を始点、Ｐ、を終点とする線分を暫定
線分りとすると、中間の輪郭点Ｐ２〜Ｐ８とＬとの距離
り、〜Ｄ８はすべて３１以内であるから、Ｌを抽出線分
Ｓ、とする。

次にＰ、を始点、Ｐｌ、を終点とする線分Ｐ９・Ｐｌ７
を暫定線分りとして、中間の輪郭点との距離を調べると
Ｄ１４〉Δ！　となるから、暫定線分りを線分Ｐ、・Ｐ
ｌ４に変更し、抽出線分Ｓは線分Ｐ、・、Ｐ、４　とな
る〔第４図（５）〕。そこでＳ１とＳとの交角θ、を調
よると、直線化判定角θＳよりも小さいから、Ｓを８１
と一本化して、抽出線分ＳＩを線分Ｐ、・Ｐ１４に変更
する。次いで線分Ｐ１４・Ｐ２２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３１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
θ１を調べると、直線化判定角θＳ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Ｓ２＝線分ＰＩ４・５Ｐ２．である。

ところで交角θ、は肉刺定角θ、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）ると同時に、袖火に線分Ｐ２２・Ｐ
３ｏ′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３１以内であるからＬを抽出線分Ｓとす
る。そこで８２と８との交角θ２を調べると、直線化判
定角θ８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Ｓ３＝線分Ｐ２２・Ｐ２Ｏであ
る。ところで交角θ２は肉刺定角θ、よりも小さいがら
、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θ２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時点には
抽出線分情報と抽出角情報とが得られている。しかしな
がら、きっちり１周をなぞっただけでは、最後の抽出線
分ｓｎと、最初の抽出線分Ｓｌとの接続関係がわからな
いから、ｓｎとＳ、との交角θ。を求めて、上記之同様
の操作すなわちθ。〉θＬ〉θＳ　のとき、ｓｏ　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
、抽出角輻としてθ。を登録する。又θ１≧θ。〉θ８
のとき抽出線分Ｓｎと交角θ。を正式に登録する。

又　θＬ〉θＳ≧θ。のときＳ。ど、Ｓ、とを一本化し
た線分を抽出線分Ｓ、とじて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ｊ　
る。第２図に示した輪郭線例の線分・角抽出結果の例を
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Δ！＝２、直線化判定角θ５＝１５
°、肉刺定角θＬ＝３０°　とした場合の抽出結果であ
る。こうして得られた線分情報および角情報とから図形
の形状を識別分類することができる。

第６図は形状判定のフローチャートであり、説明の便宜
上認識対象図形種類が正三角形、正方形、長、方形、菱
形、正五角形、正六角形、円および長円に限定されてい
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、〜に４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
が否かの判断は、例えば８０°〈Ｋ、〜に４〈１０ｏ０
テあルカ否かＫて行なえばよい。

４個の検出角度に、〜に４が各々はぼ直角である場合は
、抽出線分の長さを長い順に１１ｒｌ１２ｒｌｓ＋１４
とし、（１３＋　１４）／（１１＋７２）が辺長化閾値
［■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以下の時は、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。

検出角数が２以下あるいは７以上の場合は、鳥類（正三
角形、正方形、長方形、菱形、正五角形および正六角形
）に該当する図形がないから円か長円のいずれかである
。ところで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り
、長円は直線部分を２本有するから、抽出線分の長さは
２本だけが長く、他は短かくかつかなり均等であるはず
である。よって抽出線分の長さを長い順に／１＋１２＋
ｌｓ、ｌｌとし、（４・＋１２）／（１３＋１４）が辺
長比閾値Ｚよりも大きいときは長円であると判断し、辺
長化閾値ｌ以下の時は円であると判断すればよいわけで
ある。なお辺長比閾値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ｄにて除した値近傍
に設定するとよい。

こうして、正三角形、正方形、長方形、菱形、正五角形
、正六角形、円および長円を認識分類することかできる
。

上述の判定論理で図形杉林を２確実に認識分類す′るた
めには、円や長円などの同類からは角が検出されないこ
とが望ましく、万一検出されても検出］ 角数は２以下である必要がある。ところが、線分角抽出
部の各パラメータｄ、ΔＩ、θ８およびθ１の設定値如
何によっては、円〜類においても角が検出されてしまう
ことがある。このことは線分・角抽出結果の例第５図囚
からも明らかである。

勿論、肉刺定角θＬを太き（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を無
制限に大きく設定することはできない。と・いうのは、
正六角形や菱形においては交角θがかなり小さくなるた
め、θ１を大きくすると、交角の小さい角を弧と誤判断
してしまう恐れがあるからである。

そごで各パラメータ設定値の最適化をはかる必要がある
。まず直線化判定角θ８の設定であるが、１２本の抽出
線分の交角泌何度以下だったら１本の直線とみなしたい
か」という所望値に設定すればよいわけであるが、所定
の間隔ｄおよび所定の閾値Δｌどの関係よりある程度の
目安が得られる。

すなわち、１メツシュ分のずれは読取部の誤差などによ
り生ずるから、□）１メツシ一分ずれた点があつそも直
線とみなしたＣ・という前提条件において、Δｔ＞１に
設定してあり、２本の抽出線分とも中間輪郭点からの距
離がΔｌ以下であった場合の交角θは、第７図ＧＡ）の
如き関係になるから、θをｄの関数として表わすと、 なる式が得られ、（１）式をグラフに表わすと、第８図
（５）の曲線が得られる。それゆえ、θ８の設定値は、
第８図（Ａ）から読み取った値よりも少し大きめに設定
すればよいことになる。

次いで肉刺定角θ５の設定であるが、１２本の抽出線分
の交角が何度以上だったら角とみなしたいか」により設
定すればよいわけであり、設定値の目安は次のようにな
る。

認識対象内傾図形の最小交角θｍｉｎよりもθＬは小さ
くなければならないから、正ｎ角形までを認識したい場
合は、 θ、くθｍｉｎ　”　１８０°−内角 ＝１８０°−１８０°ｘ（ｎ−２）／ｎ＝３６０°／ｎ となる。よって正六角形までを認識したい場合は、θ、
＜６０°となる。

次に０１の下限値につき検討する。第７図（Ｂ）に図示
した如く、半径ｒ　［ｍｍ　］の円の円周をｄで分割し
て直線近似した時、すべての中間輪郭点から対応する抽
出線分までの距離がΔｌ以下であれば、直線近似円の交
角数Ｎは、 Ｎ＝２πｒ／Ｃｄ／α） である。ただしαはメツシーの分解能であり、以下の計
算はα＝゛８メンシュ／ｍ　ｍの場合につき行なう。

よって交角数　Ｎ＝２πｒ／（ｄ／８）よって交角　　
θ−３６０°／Ｎ ＝４５°×ｄ／２πｒ よって直線近似円の検出角数を０としたいなら、θＬ〉
４５°×ｄ／２πｒすることが望まれる。よって３６０
°／ｎ　＞θＬ〉４５°Ｘｄ／２πｒ　　　−・（２）
が得られる。

これらの関係を第８図（Ｂｌ）、（Ｂ２）、（Ｂ３）に
示す。

なお以上の計算式は、計算式の導出を容易にすべく、仮
定を設けて導いたものであり、やや厳密性を欠（部分も
あるが実験によりかなり実情と符合することが確かめら
れたのみならず、定量的な数値にはやや誤差の入りこむ
余地はあるが定性的には正しいものである。

こうして得られた第８図を参照するに、θＳは曲線内よ
りもやや上の値に設定すればよ（、θＬの設定可能範囲
は６０°（正六角形までを認識したい場合はθＬ＜６０
°であるから）以下かつ直線（均以上である。であるか
ら、ｒが小さいはどθＬの設定可能範囲は狭くなり、ｒ
が大きいほどθ１の設定可能範囲は広がって予裕度が大
きくなるから、認識対象図形の最小なものにつき認識可
能であるならば、もつと大きい図形は当然もつと認識し
やすいということになる。そこでｒ＝２ｍｍの場合を考
えれば、まず通常の入力図形としては十分すぎると考え
られるので、以下の議論は直線（Ｂ）として（Ｂ１）を
用いて進めることとする。

例として、ｄ＝８の場合におけるθ、と０８の設定可能
範囲をそれぞれ破線と白抜き矢印とで第８図に記入する
。

ｄｑ（：６）　　とすると、 ｄ（ｄｑのとき、θ８の設定可能値が大きくなるばかり
ではなく、囚の方が（Ｂ１）より上方にきてしまうため
１２直線の１本化」と「弧の抽出」との切り分けが難が
しくなるため、ｃｔ＜ａｑであるととは望ましくない。

ｄ≧ｄｑのとき、ｄを大きくすればするほどθ８の設定
可能値を小さくすることができ「２直線の１本化」と「
弧の抽出」との切り分けが容易になる反面θ、の下限値
が大きくなってしまうためθＬの設定可能範囲が狭くな
ってしまい「弧の抽出」と「角の抽出」との切り分けが
難かしくなってしまう。

よって所定の間隔ｄはｃｔｑよりもやや大きい値に設定
することが望ましい。またその時の０１は（２）式から
得られた範囲の中、央値近傍に設定し、θ８は（１）式
から得られた値よりもやや大きい値に設定すればよい。

数値例をあげるなら、ａｑキロ　であるがらｄ＝８と設
定するならば（２）式より６０°〉θ１〉２９°である
からθ、は４５°近傍に（１）式より　θ−Ｆ１６°　
であるからθ１は１８°近傍に設定すればよい。

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θ８＝１８°、
肉刺定角θ、　＝　４００　　として、曲率半径２ｍｒ
ｒ１以上の図形パターン４０種に関し認識分類を行なっ
た結果良好な分類正答率が得られた。

以上説明したように、第１の実施例では、図形の輪郭線
を直線近似しつつ分割し、隣接する２直線の交角から図
形の角や円弧を検出し、その抽出線分情報や抽出角情報
とから図形形状を認識分類する方法において、線分・角
抽出部において使用する各種パラメータ値を認識対象図
形に応じた最適な組み合わせに設定するものであるから
、認識分類の精度が高いという利点がある。

第１の実施例では、各種パラメータの最適設定値選定の
際、認識対象図形の最小なものにつき認識可能であるな
らば、もつと大きい図形は当然もつと認識しやすいはず
だからということで、認識対象図形の最小曲率半径を基
準において設定値を算出する場合を説明したが、例えば
図形パターンのＸ、Ｙ両軸への射影をとり図形パターン
の幅や高さを求め、その幅や高さと図形パターンの輪郭
点数との関係から図形パターンの概略士法を求め、図形
パターンの曲率半径を推定してから各種パラメータの最
適組み合わせを設定することにより、今認識しようとし
ている対象図形によりふされしいパラメータ値を対象図
形毎に設定し直す方法も可能であり、この方法は、認識
対象図形の寸法可変範囲が大きい場合には特に有効であ
る。

また第１の実施例では、図形の形状のみを認識分類する
方法について説明したが、抽出線分の勾配や抽出線分の
長さ情報や角検出点の座標情報などから、図形の傾斜角
度や図形寸法をも求めうろことは言うまでもない。

本発明は基本的な図形形状を正確に認識分類することが
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
認識分類にも利用することができる。また印影の認識・
照合における外枠形状の認識分類にも利用することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例のブロック図、第２回内
及び（Ｂ）は輪郭線の一例を示す図、第３図は本発明の
実施例の線分・角抽出部を示すフロー、第４図（５）〜
（ｑは線分・角抽出方法の説明図、第５回内及び（均は
本発明の実施例の線分・角抽出結果の一例、第６図は本
発明の実施例の形状判定部のフロー、第７回内及び（坊
はパラメータ値設定の原理説明図、第８図はパラメータ
相互の関係グラフである。 １・・・読取部、　　　２・・・輪郭追跡部、３・・・
線分・角抽出部、４・・・形状判定部、θＳ・・・直線
化判定角、θＬ・・・肉刺定角、Ｓ、〜Ｓｏ・・・抽出
線分、θ１〜θ。・・・交角、Ｋ、〜Ｋｍ・・・抽出角
、　α・・・メツシーの分解能、ｑ・・・交点。 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１図 第２図 （Ａ） （Ｓ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 平面図形を光学的に読取図形を構成する各点の座標の電
   気信号を出力する読取部と、読取部にて読み取った図形
   パターンの輪郭点を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間隔ｄ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・１１・２種の閾値との大小関係
   により、交角が小なる閾値０８以下の場合は該二重線を
   一本の直線に統合し、交角が小なる閾値θ８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θ１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を抽出する手段とで構成される線分
   ・角抽出部とζ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、前記、初期膜、定
   間隔ｄ、小なる閾値θ８および大な７る閾値θ、の設定
   値をｄは、 。　　−１−ｄ（ｄ−２） θ＝１８０−ＣＯ５−−・−（１１ （ｄ−ｓ−）２＋１ θ＝４５°ｘ　ｄ／　２πｒ　　　　　　　　　−（２
   ）の両式を連立させて解いた値ｄｑの値よりもやや大き
   い値に設定し、θＳは、（１）式にｄの設定値を代入し
   て得たθの値よりもやや大きい値に設定し、θＬ　は、
   認識対象図形の最小交角と、（２）式にｄの設定値を代
   入して得たθの値との中間値近傍に設定することを特徴
   とする図形認識装置。