JPS62257573A - 図面自動読取システム - 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】 （発明の技術分野） この発明は、地図９図面９文字等の種々の図面をイメー
ジスキャナで読取ってＣＡＤ用データとして処理する図
面自動読取システムに関する。

（発明の技術的背景とその問題点） ＯＡやＣＡＤの技術的進歩に伴ない、種々の図面の自動
読取がｉｌ’ｉ：要になって来ている。たとえば一般的
に設計業務を行なう場合、最初からまったく新しく製図
をするという場合は少なく、ｊｇ本設定のレイアウトの
後、似たような旧図を探してそれを一部変更したり、あ
るいはいくつかのノ、（本設計図面から製図を始めると
いうのが殆んどである。しかしながら、ＣＡＤシステム
で設、：［、製図業務を行なおうとする場合、これらの
既存図面のデータ人力は膨大な費用がかり、ＣＡ［ｌを
有効に生かそうとする場合の大きな障害となっているの
が現状である。また１回路１没計の様に１没計者が最初
からＣＡＤでデータを人力するより＋　　Ｖ　Ｊ＞き図
面をｉｌ）いた方がかえって作業効率がトる様な場合も
ある。この様に、　ＣＡＤを業務の巾に導入し、真に有
効和１川するのに本システムは必要となり、大きなメリ
ントを生じる。　たとえば設計図面、地図をｈ　（＋ｒ
ｉデータとして計測するには、大別すると２つのＴ−ｕ
：がある、その１つは人間がディジタイザ−で図面から
計測するもので、パン１ゞデイジタイジングと呼ばれる
。この丁υ、は人１１＋１が図形を１１で確認しながら
計測するので、計測時点で図形の属性を人力したり、途
νＪれた以を繋いだりすることがその場でできるという
利点がある。しかし、その反面データの：、＋側誤りや
抜けが発生しゃすいため、データチェックという作業が
必イ１となり、　−Ｊｌ常にコス）／；６になるという
欠点がある。

もう１つは、イメージスキャナでの【１動読取りによる
オートデジタイジングとＤデばれているものである。こ
のｆ−法は図面を画像データとして読取り、次にベクト
ルデータに変換するものであり、データの漏れや誤りが
なく、計測コストも低い、しかし、機械設計図面のよう
に色々な記号や線種があり、また文字等による図形の分
離がある図面では、ベクトルへの変換が難しく実用には
至っていない。

−・力、従来の図面読取システトではＡＩサイズの画ｔ
ｍ理が−Ｅであり、ハードウェアによるためにシステム
価格が高価であり、また、？ｉｉなるベクトル化がほと
んどで、　ＣＡＤの入力データとしてＩま使うことは困
難である。従って、このベクトルデータを人間が会話式
編集によってＣＡＤで使えるデータへ編集することが必
要になるわけであるが、べ４りトル化と会話式編集とが
別システｔ・となっており、両システムを合せると非常
に高価となってしまう、また、　ＣＡＤで使えるデータ
への編集に多大な労力を費やしてしまうという欠点があ
る。

一力１画像からベクトル化への変換処理で使われている
細線化手法は、与えられた図形から録幅を細めて中位輻
の中心線を抽出する方法で、原図形の連結性を変えない
、すなわら図形がｖＪれたり孔を生成したりしないで、
連続的に線図形化することが要求される。細線化の結果
から図形の結合関係の特徴が求められるので。

細線化処理は従来より１字や図面などの線状図形から線
の構造を解析するのに不＋＋ｌ欠の処理となっている。

中心線の品質や連結性の使い分けに応じて。

これまでに多くのアルゴリズムが考案されているが、基
本的には次の形をとる。すなわち１画像中の境界点（４
−近傍に１つでも〇一画素をもつ１一画素）の中から、
消去可能？Ｘｉ素でありかつ線の端点ではない画素（た
とえば８−近傍の１一画素の４ｖ４ａが２以下）をすべ
て消去する。このような処理を画像全体の画素に施す１
回の操作とし５これを消去される画素がなくなるまで反
復する。

細線化アルゴリズムにも逐次型と並列型とがある。それ
ぞれ−１夫がなされており、総じていえば距雛変換や縮
退と同様、原理は並列型の方が占えやすいが、逐次型で
はプログラミング枝状を駆使してうまい条件を使うこと
かでさる。

４６′？に＃線化では、並列型のアルゴリズムを直接適
用すると、２単位幅画素分の図形が一度に消滅してしま
うという問題がある０条件を複雑にして、２巾位幅画素
分の場合はどちらか一方だけが消去されるようにするか
、あるいは、ヒ下左右に〇一画素をもつ境界点のある一
部分についてだけ細り処理を施す（サブサイクル法とい
われる）等の対策により、２ｔｒ１位幅の部分の消失を
防ぐことができる。逐次型アルゴリズムではこの消失を
防ぐ条件設定は容易であるが１反面どうしても中心線の
位置が走査方向に依存しがちという欠点がある。

、１ｌＩＩ線化アルゴリズムには１図形の本質的な構造
を保存した線図形を抽出するという目的から、以上の諸
性質をもつことが望まれる。

Ｑ）中位線幅となること。

（２）　１ｉＩｉｌの位置は元の図形のほぼ中心にくる
こと。

（３）図形の連結性が保存されたまま細線化されること
。

（４）細線化過程で芯線が必要以上に縮まないこと。

偶）境界Ｊ−の小さな凹凸によりひげを生じないこと。

＋６＋原図形を回転して人力しても、芯線の形か人きく
変化しないこと。

（７）図形の交差部において芯線が歪まないこと。

このような細線化処理には大型コンピュータでも５多大
な時間を要し、筒易な画像処理の手法強くか要山１され
ていた。

（発’Ｊｌの目的） この発明は上述のような事情よりなされたものであり、
この発明の［１的は、既存の図面等からの画像の数値デ
ータの取得を行なうハンドディジタイジングとオートデ
ィジタイジング双方の長所、短所を考慮して、互いに補
い合いながら低コストでＣＡＩ］用の数値データを取得
できる図面自動読取システムを提供することにある。

（発ＩＩのＪ！要） この発明は図面自動読取システムに関し、設Ａ［図ｔｌ
ｌｉ等の画像をイメージスキャナで読取って得られるイ
メージデータをチェーンデータに変換して後に直線近似
ＩＬ、この直線近似！されたデータを芯線化してから、
直線近似２して芯線結合することによって、ＣＡＤ等に
用いることができる画像データを１１１る。

（発明の実施例） この発明は、ハンドディジタジングによってアナログ図
面の１没、：［図を数値化する場合、最大の問題は人間
が１点１　、、ｉ計測していたのでは、その計測時間が
非常にかかるという・バと、誤りを生じ易いという′ｌ
Ｇに）＾づいている。この発明では１；記部分をイメー
ジスキャナによる画像データ計測により高速に行なう°
１覧で、計測時間の効率化を計っている。しかし、この
計測データは画像データであるので、これをベクトルデ
ータに変換する必要がある。一般的な画像ベクトル変換
は前述したような細線化と呼ばれる処理で、これは線の
両側の画素を削って行き、中心の画素のみを残すように
する手法であるが、そのデータ４１．により非常に時間
がかかるという欠点がある６本ｆｆ１ｌｌではベクトル
変換処理に細線化処理を行なわずに、線の両側の画素の
みを抜き出して、これを一定の許容誤差で直線化近似し
たベクトルデータを得た後、その芯を計算して、これを
芯線ベクトルとして得るという手法により、高速なベク
トル化を実現している。

第１図はこの発明の全体構成を示しており。

パーソナルコンピュータｌにはインタフェース２を介し
てアナログ図面等を読取るイメージスキャナ３が接続さ
れていると共に、増設用のＲＡＭボード４　、２０ＭＢ
の固定ディスク５及びタブレット６が接続されている。

イメージスキャナ３の画像読取りとＲＡＭボード４のメ
モリエリアとの対応関係は第２図に示すようになってお
り。

イメージスキャナ３の解読はＥＮＡ信号を使用して現在
データが伝送されて来ているかを判断し、８ビツトパラ
レルデータをクロックのタイミングで１バイトずつのデ
ータにカットして。

メモリエリア上に振分けるようになっている。

インタフェース２はＲＡＭボード４にデータを格納する
ための４）１分のアドレスを順次計算し、高速に格納す
るための口にＡ転送の信号を発生する。

第３図はこの発明の全体の流れを示しており、この発明
では画像データの２値データのみを計測する。これをい
ったんグラフィックへ出力した後、会話式に適当なしき
い値を決定する４画像データをベクトルデータに変換す
る場合、−股に問題になるのは、そのデータ駄の膨大さ
から細線化に時間がかかるということである。この発明
では、この最も時間がかかるｍＭＡ化を行なわず、スレ
ッショルド値で２値化されたデータで各線の周辺部のみ
をチェーンデータ化をして得ている。このチェーンデー
タはまだ１画ＪＪづつ繁がっているのでデータ量が多く
。

取扱うには不便である。したがって、これを一定の許容
誤差により直線近似し、２屯ベクトルデータとして編集
する。これによって、最初の画像データｌＩｔより約１
／４０のデータ量となる。この様にして得られた２屯ベ
クトルデータから。

その！ｆいに％Ｊ接する両ベクトルの中心ベクトル、す
なわち芯線ベクトルを算出すると共に。

その線幅を算出する。この場合、！Ｌいに隣接するベク
トルの検索は高速に行なわなければならない。

この４１１では、これらベクトルの高速検索にＩＩＤト
リーのデータ構造を用いてその高速性を実現している。

算出された芯線ベク（・ルは、それぞれの分岐部分まで
連続ベクトルとして構成されているが、原図の線のかす
れや線同士の結合、あるいは文字雰による線の分断によ
り、必ずしも図形を構成する線分としては完全ではない
、これら線分の結合は、３つのステップを経て行なう、
１つは線分の直線近似である。この［１的は、１つはデ
ータ品、を減らす為と、もう１つは分岐部分のベクトル
の方向をＩＩ確にする為である０次のステップでは、こ
れら分岐部分に注目　してレンジサーチを用いながら、
各レンジ内での点をそれぞれ結合する。しかし、この段
階ではまだ、未結合の部分も多く残っているので１次に
２屯ベクトル化の段階で求められた内ループの情報から
、そのループの周りを構成する芯線ベクトルをレンジサ
ーチで検索しつつ。

その分＊ｉ分を２重ベクトルを考慮して補充して結合す
る。この処理では閉図形として芯線ベクトルを編集する
と共に、いくつかの閉図形からａ成される図形では、そ
の外周の閉図形のデータも同時に取出している。以ヒの
処理により、最初の画像データから最終的には、識別し
た閉図形データとラインデータとしての芯線ベクトル及
び２屯ベクトルデータフアイルが次の会話式編集サブシ
ステムへ伝送されル、すお、８０トリーは第４図（Ａ）
　、　（Ｂ）に示すように領域を左右、Ｉ−ドの順番に
区分けして２　（ｆｉデータとしたものであり、領域を
表現するのに適している。

次に、イメージスキャナ３でアナログ図面を読取って得
られるイメージデータを、チェーンデータに変換する変
換アルゴリズムを第５図に示して説明する。

２ｆｌｌＴデータフアイルからステップＳＩで１ブロツ
クデ一タ分だけメモリへ読込む、この時、ステップＳ２
でファイルが終了かどうかが判断され、途中であれば次
のステップへ、？了であればプログラムの終ｒとなる０
次のステップＳ３ではブロック間で接合ループデータの
有無が判断され、接続すべきループが存在している場合
、ステップＳＩＧで接続チェーンデータが追跡され、ル
ープデータファイルとチェーンデータファイルへそれぞ
れデータを出力する。この処理は全ての接続ループデー
タについて行なわれる。接続ループデータが無い場合、
或いは接続ループの処理が終Ｙした場合１次のステップ
ｓ４へ進み、現ブロック内での新たなループデータの開
始点の検索を行なう、検索中、ステップｓ５でブロック
ｉＡｒか否かの判断がされ、ブロック終ｆであれば次の
ブロックデータ読込みのためにステップＳｌへ戻る。そ
れ以外でループの開始点が検索された場合、ステップＳ
８でチェーンデータの追跡がＩＩまる。ここでは、ステ
ップＳ７でループが当該ブロック内でクローズしたが否
かの判断と、ステップＳ８でのブロック接続部へ達した
か否かの判断がされ、ステップＳ７でループが閉じれば
、ステップＳ４の開始チェーンデータの検索ステップへ
戻る。また、ステップＳ８でブロック接続部へ達すれば
、ステップＳ９で接続データを作成してｔｌびステップ
Ｓ４ヘリターンする。

すなわち、イメージスキャナ３で第６図に示すようなＡ
３版の原図を計測する。この場合、Ａ３版では１８ドツ
ト／１層で計測するため、約４１１１８のデータ星とな
る。これはパソコンの記憶台ＩＡを大きくオーバーする
ため、パソコンでは処理できない、したがって、この発
明では第７図に示すようにデータをブロック化（ｓｌ、
＃２）して処理する。処理は図形の輪郭線を抽出するこ
とを目的とし、外側の輪郭線１ｏは右回りに、内側の輪
郭線１１は左回りとしてデータが検出されなければなら
ない、このため、ブロック間の接合処理を次のようにし
ている。

第８図（Ａ）に示すように、始点Ｓｌからパーツループ
ｌが右回りとして検出され、ブロック接合部Ｂ４までチ
ェーンデータ化される１次に、始点Ｓｔから逆方向にパ
ーツループ番号９９３として左回りにａｔまでチェーン
データ化される。更に内ループでは、始点Ｓ２からパー
ツループｌが左回りとしてＢ２までチェーンデータ化さ
れると共に、始点Ｓ２から逆方向に今瓜は右回りで、パ
ーツル−プ番号　９９９としてＢ３までチェーンデータ
化される。このような処理を１ブロツク内のデータ全て
に対して行なう、この場合、１つのループで最初のパー
ツループの方向がそのループの真の方向となり、常に１
から始まる。２番ＩＩのブロックでは：ｔＳ８図（Ｂ）
に示すように、最初にブロック接合部８１．Ｂ２から順
次処理される。

この場合、接合ＩＢでは、その油のブロックでのループ
番号、パーツループ番号が保存され受は継がれる為、５
００以上では減少、１以上では増加して番号がつけられ
る。

以上の処理によって、ループ香り、パーツループ番号、
チェーンデータが出力される。このデータはループ番号
、パーツループ番号の順でソートされ、１つのループデ
ータとして並び換えされる。チェーンデータの例を第９
図に示す、すなわち、従来のデータ処理ではデータ量が
膨大なため、ハードウェアによる処理を行なうために高
価となり、輪郭線データのみの取出しであり、データの
薯びに規則性がない、これに対し、この発１Ｎ＋ではデ
ータをブロック化して処理しているため、ソフトウェア
での処理が口ｆ能であり、ブロック化のサイズによって
は膨大なデータＨ，Ｈでも処Ｊｌｌ！　ｕ（能である。

また、輪郭界データのみではなく、外側は左回りのルー
プデータ、内側は右回りのループデータとして規則正し
いデータがｆＵられ、全てのデータを閉ループとして取
出しているため、図形の最大領域を直ちに得ることがで
きる。

Ｌ述の如くしてず！Ｉられたチェーンデータは。

タトえば’００ＭＰｔｌＴＥＲＧＲＡＰ旧Ｃ５ＡＮＤ　
ＩＭＡＧＥＰＲＯＣＥＳＳ　ＩＨＧ″８のｐ２８６〜２
９３で示されるようなＬ法で直線化される。こうして直
線化されたデータは、たとえば“電ｒ・通信学会論文誌
’８３／１０Ｖｏ１．Ｊ５８−ロＮｏ、１０″のｐＨ９
３〜Ｐ１２００に記載されているようなｒ−υ、で芯線
化される。芯線化データは次に第１θ図で示すようなフ
ローで編集される。ここではライン＠　（ｌ　１ｎｅ−
ｐａｉｎｔ）によって処理を分ける。すなわち、ライン
ａ２木の場合とそれ以上の場合である。また、この処理
フローは古帰式になっており、ライン数が２本以しでも
処理の過程で２本になった場合も、その後同様な処理を
行なう。

芯線ベクトルファイルからステップＳ２０で芯線ベクト
ルが読込まれ、メモリへ格納される。

次に、ステップＳ２１で端点から端点までの接続したベ
クトルを検索する。この時、ステップＳ２２で検索が全
て終了していれば、ステップＳ２７で直線近似した芯線
ベクトルを再びファイルへ出力してプロプラムを終了す
る。途中ならばステップＳ２３へ移行し、その連続ベク
トルを構成する。構成点数でそれぞれ分岐する２点であ
る場合は、その後の処理は行なわず、再びステップＳ２
１へ戻る。３点である゛場合はステップＳ２４へ移行し
、２つのベクトルの相１１二角度、ベクトル長を計算し
、ステップＳ２Ｓで未処理としてステップＳ２１ヘジヤ
ンプするか、直線近似をするためにステップＳ２Ｂへ移
行し、その後にステップＳ２１ヘジヤンプするか、或は
ステップＳ３３の分岐点処理を行なった後、ステップＳ
２１へ戻るか否かを間断する。さらに、４点以−Ｉ；の
場合には、ステップＳ３０で１つ先のベクトルとの関係
を先読みして直線近似処理を行ない、ステラ７’Ｓ３１
で１つの連続ベクトル中の全てのベクトルが終ｒするま
で続ける６次にステップＳ３２へ進み、直線近似した後
の構成点数を判定し、もし３点に減少していたらステッ
プＳ２４ヘジヤン゛プし、もしそうでなかったならば＋
１ｊびステップＳ２１ヘジヤンプする。

パラメータとしては第１１図（Ａ）及び（Ｂ）に示すよ
うに、処理点（ｘｓ、ｙｓ）を挟むｄｇｌ、ｄｓ２の両
ベクトル長、又（！ＰＪＰ）とＣｘｎ＋ｔｎ）　ヘ（ｘ
ｓ、ｔｓ）からドした６線長、又角度α、更には次のベ
クトルの角度βとの合計角度（α＋β）、この５つのパ
ラメータによって処ＰＰシている。また、ライン数が２
木の場合は、芯線ベクトル計算時に太い線のコーナ一部
において、第１２図のように短線のヒゲベクトルが発生
することがよくある０本処理はＩＥにこの様な場合の処
理を対象としている、さらに、ライン数が２本以」−の
場合は、ベクトル群は直線部だけでなく曲線部も構成し
ている。直線から曲線へ変化する点を見つけ直線部はで
さる限り直線に、曲線部の線はそのままにしておく処理
の心安がある。その為。

本処理では最初にαの角部がＤＥＬＴ−１ｕＯ以下のも
のは無条件に削除してしまい、もしＤＥＬＴ−ＡＬＯ＜
α＜−ＤＥＬＴ−ＡＬ４の間であったら、ベクトル長１
次角βとの合計角度等を考慮した処理が行なわれる。そ
れ以外は処理しない、更に円形の角部が残っているもの
がある。この様な図形は本来第１３図の様になるべきも
のであるので、＊小辺の両サイドの直線の交点を求めて
断点を発生する。

上述のような直線近似は、従来法に比べ次のような特徴
がある。すなわち、従来の直線近似は直線部と曲線部の
区別がないために近似が不１・分となり、データ城も余
り削減されない、また、交差部の曲げ部分の処理ができ
ず、交差部で直交する結合ができず、直線部と曲線部と
をＩＩ確に区別することができないのである。これに対
し、この発Ｉｌ＋の直線近似方υ、によれば、直線部と
曲線部とを分離して処理するので直線部のデータ埴を大
幅に削減でき、交差部の曲げ部分も処理しているので交
差部も直交で結合でき、直線部と曲線部とが１１確にな
る利点がある。

直線近似された芯線は第１４図で示すフローに従って芯
縁結合される。

ステップＳ４Ｇの処理で芯線ベクトルデータからＢＤ）
リーのデータ４Ｒ造を構築し、更にステップＳ４１でそ
れぞれの芯線ベクトルから構成される連続ベクトルの両
端点で、８Ｄトリーのデータ構造を構築する。ステップ
Ｓ４２でこの端点（ノード点）でレンジサーチを行なう
、この時もしステップ９４３で７一ド点が全て終了して
いれば、ステップＳ４８ヘジヤンプして芯線結合データ
ファイルを作成しプログラムを終了する。もし未処理の
ノード点があればステップＳ４４でそのメート点を中心
としてレンジサーチし、他のノード点が有るか否かを判
断する。もしなければステップＳ５０ヘジヤンプして、
既に翅理済みのノード点でレンジサーチを実行し、ステ
ップＳ５１でｔｈｌｌ関係マ関係ブト９フフ１て、ステ
ップＳ５２でこのマトリックス表を基にカレントノード
点とサーチノード点を結合する．−・方、レンジ内で７
一ド点が有ればステップＳ４５へ進み，線関係マトリッ
クス表を作成する．更に，このマトリックス表を基にス
テップＳ４Ｂで各ベクトル群をグループに分類し１次に
ステップＳ４７でグループ毎にノード点同志を結合し，
ステップＳ４２へ再び戻って同様の処理を行なう。

ところで、これまでの処理によって．　ｆｊＪられた芯
線化のデータは次の様な性質を持っている。

■分岐部分でベクトルが分離している。

■短ベクトルが欠落している。

■文字，シンボル等の−・部データが残存している。

（４）文字，シンボル以外の小面植図形で．欠落してい
るものがある。

（０データは巾なるベクトルの集合であり，「り形とし
ての認識はされていない。

本システムの［Ｉ的は、巾なるラスターベクトル変換で
はなく，ベクトル化されたデータを意味ある図形として
編集して得る五にある．従って１分岐部分の結合の他，
欠落したベクトルを挿入しつつ閉図形、或いはＭＡ面図
形１１）る：バは。

屯要な処理の一つである０本システムでは、これら処理
の為に二つのステップを行なっている．一つはレンジ結
合であり、もう一つはその次に述べるループ結合である
．以下、先ずレンジ結合について述べる。

分岐部分は幾つかの独立した図形のベクトルが集中して
いる部分であり、文字等の屯ベクトルの残存やベクトル
の欠落等の様々な要夫を含んでいる．これらは、１１ｉ
純なアルゴリズムでの結合では却て誤結合を生じ、誤っ
た図形を横築してしまう・、従って、結合は完全性を追
求しつつ、未結合部分を減らさなければならない。

レンジ結合はあるレンジ内に入った分岐点（ノード）か
ら成る線分をグループ化して、そのクループ毎に各線の
モ行性、直交性等の角度、及び距離のパラメータによっ
て、その結合のパターンを決定する。レンジの範囲はノ
ードの点を中心とした一辺２１Ｍ５ＩＺＥの正方形の領
域と。

この点からＪｔｊ方の点、及びその点から左右離れた点
を中心とした同じ正方形の最小最大から成る領域を、第
１５図の如くレンジサーチの領域としている。このレン
ジの中には複機のノードが含まれる川になるが、それら
の成す直線の関係がモ行か、直交か、或いは鋭角かは第
１６図において、１６０°≦０≦２００°の場合は逆平
行。

０≦０≦２０’の場合は同平行、　３４０　’≦θ≦３
６００の場合は同モ行、７０°≦０≦１１０°の場合は
直交、　２５０　≦０≦２３０°の場合は直交とし、他
の場合は全て鋭角として決定する０例えば第１７図（Ａ
）では各線の関係は線ａ−ｄに対して１回線をＯ，逆方
向平行を１．同方向平行を２、直交を３、逆方向鋭角を
４．同方向鋭角を５としてマトリクス化すると同図（Ｃ
）のようになる、このマトリクス表に基づいてグループ
化が行なわれる。グループの条件としては以下の場合で
ある。

（１）同方向の線が有った場谷。

（２）同線が有った場合。

＜３）Ｊ：記の何れにもあてはまらない場合はグループ
数１となる。

この時、グループ数は、上記条件■、（）のそれぞれが
最初に見つかった行での敬にＩを加えた数となる。こう
して決定されたグループ数で、次にその親となるノード
に対して、どのノードが最も最短距離にあるかを、線間
距離に依って決定する。第１７図（Ａ）〜（Ｃ）の場合
の鍔では、（ａ、ｂ）、（ｃ、ｅ、ｄ）がそれぞれ独シ
したグループとなる。グループ化されたノーＦは、それ
ぞれのパターンに応じて結合処理がされる。現在の処理
ではグループ内で２．３．４点までの結合がＩＩｆ能で
ある。

２点結合では、次の様にして処理している。

■モ行線の場合、各ノードの終点座標を結合する。

■直交線の場合、その交点を算出して結合する。

■鋭角線の場合、親ノードに結合する。

３点結合では、次の様にして処理している。

Ｃ）平行線と直交線の場合、平行線の終点を結んだ線と
直交線との交点を結合点とする。

（５）直交線と鋭角線の場合、直交線の交点を算出して
これを結合点とする。

（つ平行線と鋭角線の場合、＠と同様にする。

ｃ″り全て鋭角線だった場合、その中点を算出して結合
点とする。

４点結合では１次のようにして処理している。

（Ｂ）平行線とｌ／ｌ交線の場合、？−行線に対して直
交線の交点をそれぞれ算出し、これらを結合点とすると
共に、その間に新たなベクトルを発生する。

一端が結合されたノードは、その後レンジサーチの対象
からは外される。しかし、こうすると、ノードのサーチ
の順番とそのレンジの範囲により、未処理の部分が残っ
てしまう、従って、最初のレンジサーチで一つもサーチ
されなかった場合は、既存の結合点も対象としてサーチ
し直している。もしこの場合に第１８図の例の様な場合
が有ったとしたら、線を分断して新たなベクトルを発生
している。

以ｌ二の処理に依ってノードの結合を行なっているが、
以下の場合は処理していない。

■！１：いに同方向で平行な場合。

■線１１＋ｌ距建が一定ｈトより大きい場合。

（Φ中ベクトルで５その長さが許容（／ｉより小さい場
合。

また１本処理の限界はあくまで７−ドな中心として処理
しているので、ベクトルの欠落の処理はできないＩＧに
ある。この処理は、次のループ結合で行なわれる。

ループ結合はレンジ結合では結合できなかった端点を、
内ループを持つ芯線ベクトルは全て閉図形を構成すると
いう規則をもとに処理する。第１９図に示すようにまず
端点を検索し、Ａという端点を見つける。そして、Ａと
いう端点の周辺をレンジサーチし、内ループを構成する
ベクトルを発見すると、この端点は閉図形を構成するは
ずが、いまだ結合されていないと判断する０次にこの内
ループを中心として、内ループの周辺の芯線ベクトルを
全てレンジサーチする。そして、端点の数を教える。こ
の時に端点の数が偶数ならば、どの端点とどの端点が結
合されるかを端点間の距離によって判断して結合する。

また、もし端点数が奇数ならば、どの端点を持つベクト
ルが不要かを判断する。この判断は、この端点を中心と
してレンジサーチし、最初の内グループがサーチされる
かどうかで決定する。

以にによって結合すると同時に、芯線ベクトルを右回り
に検出して閉図形データとしてデータ順序を整える。又
、この時、同ベクトルが２回作られたものと、１回のも
のとを分類して外周の閉図形も検出する。芯線結合前は
たとえば第２０１Δ（Ａ）のようになっており、ｌ−述
の如くして芯縁結合すると同図（Ｂ）のようになる、従
来の芯線結合では一定のレンジ内に入った端点を結合す
るため、複雑な図形になると誤結線をしていた・また、
レンジ結合のみのために未結合部分が残り、文字やシン
ボル等で分類した部分の処理ができなかった。これに対
し、この発ＩＪでは各端点によって各線をグループ化し
ているので、複雑な図形でもより適格な結線を行ない１
１）、レンジ結合にループ結合を付加しているのでより
多くの線を結合でき、完成度が高くなった。また、文字
やシンボルで分離した線も結合できる利点がある。

（発明の効果） 以−ヒのようにこの発明の図面自動読取りシステムによ
れば１図形の最大処理サイズがＡ３版まで可濠であり、
パソコンを利用しているためにシステム価格が低価格で
ある。また、ベクトル化のみでなく線の太さが得られる
利点があり、閉図形の抽出も可能であり、既存のＣＡＤ
システムへそのままデータを人力できると共に、破線の
認識も１１丁能である。さらに、ベクトルを会話式編集
とを一体システムとしているために作業効率が良く、完
成度の高きＣＡＤで使用できるデータが得られる。既存
のパソコンを利用できるため、他のアプリケーションに
も利用できシステム全体の拡張性がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の全体構成を示す接続図。 ：ＩＳ２図はイメージスキャナとＲＡＭとの対応関係を
示す図、ａ１図はこの発明のデータ処理のフローを示す
図、：ｊＳ４図（Ａ）及び（Ｂ）はＢＤトリーを説明す
るための図、第５図はイメージデータのチェーンデータ
の変換例を示すフローチャート、第６図〜第９図はこの
４　ＩＪｌによるデータのブロック化を説明するための
図、第１０図はチェーンデータから芯線化データへの変
換例を示すフローチャート、第Ｈ図（Ａ）、（Ｂ）〜第
１３図は芯線化を説、ＩＪｌするための図、第１４図は
芯線結合の処理例を示すフローチャート、第１５図〜第
２０図（Ａ）　　、　（Ｂ）は芯線結合を説明するため
の図である。 １・・・パーソナルコンピュータ、２・・・インタフェ
ース、３・・・イメージスキャナ、４・・・ＲＡＭボー
ド、５・・・固定ディスク、６・・・タブレット。 出願人代理人　　安　形　雄　−二 蓋　！　図 ＄２　図 （ＡＩ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ＣＢ）
第　４　回 某６　日　　　　　　午７　図 ・Ｌ　、５　図 （ＡＩ （β） 手　８　図 芋　９　図 帛ｆＯ図 （，４１ 蔓　ｌｌ　　囚 、？　１２　図 蔓　１３　　図 芋！５　圀　　　　　　　　・￥；１６　図ｈ＝（ｈｔ
庸）／２　　　　　　　　　（Ｃ）（Ｊ＋ ＄１６図 早　１９　　図 （Ａ） ＣＢ） 躬　２０　　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 画像イメージスキャナで読取って得られるイメージデー
   タをチェーンデータに変換して後に直線近似１し、この
   直線近似１されたデータを芯線化してから直線近似２し
   て芯線結合することによってベクトルデータを得るよう
   にしたことを特徴とする図面自動読取システム。