JPS6321949B2 - - Google Patents

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JPS6321949B2
JPS6321949B2 JP57043953A JP4395382A JPS6321949B2 JP S6321949 B2 JPS6321949 B2 JP S6321949B2 JP 57043953 A JP57043953 A JP 57043953A JP 4395382 A JP4395382 A JP 4395382A JP S6321949 B2 JPS6321949 B2 JP S6321949B2
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JP
Japan
Prior art keywords
symbol
classification
single gate
gate cell
dictionary
Prior art date
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Expired
Application number
JP57043953A
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Japanese (ja)
Other versions
JPS58161087A (en
Inventor
Shigemi Osada
Akira Inoe
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP57043953A priority Critical patent/JPS58161087A/en
Publication of JPS58161087A publication Critical patent/JPS58161087A/en
Publication of JPS6321949B2 publication Critical patent/JPS6321949B2/ja
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/42Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (1) 発明の技術分野 予め定められた格子軸上に沿つて描かれた線図
形と文字の混合する論理回路を画像入力装置で読
取り、該入力画像データから格子単位に格子点近
傍の図形構造を示す格子点ラベルコードとして圧
縮して自動抽出する単一ゲートセルシンボルの認
識方式に関するものである。
[Detailed Description of the Invention] (1) Technical Field of the Invention A logic circuit that mixes line figures and characters drawn along a predetermined grid axis is read by an image input device, and a grid unit is extracted from the input image data. The present invention relates to a recognition method for a single gate cell symbol that is compressed and automatically extracted as a lattice point label code indicating the graphical structure in the vicinity of a lattice point.

(2) 従来技術と問題点 従来、論理回路図面の線図形を計算機へ入力す
るにはすべて人手によるカードパンチ入力やデジ
タイザ入力であつた。単一ゲートセルシンボルの
入力の場合、操作者が図面の中から単一ゲートセ
ルシンボルを見付け、その位置とそのシンボルに
対応した名称のコードをカードパンチやデジタイ
ザで入力していた。しかしこの方法は非常に時間
を要するばかりでなく、操作者の作業が大きな負
担となつていた。
(2) Prior Art and Problems In the past, line figures from logic circuit drawings were input into computers by manual input using card punches or digitizers. In the case of inputting a single gate cell symbol, the operator finds the single gate cell symbol in the drawing and inputs its position and name code corresponding to that symbol using a card punch or digitizer. However, this method not only takes a lot of time, but also places a heavy burden on the operator.

これを改善するため、手書き図面から線図形の
みを自動抽出して計算機に入力する方式が提案さ
れた。
In order to improve this problem, a method has been proposed in which only line shapes are automatically extracted from handwritten drawings and input into a computer.

従来、論理回路図面等のように、予め定められ
た格子軸を基準として描かれた論理表記シンボル
と、格子軸上に沿つて描かれた論理表記シンボル
間の配線パターンと、シンボルの名称を意味する
文字が混在する図面の中から論理表記シンボルの
位置および形状を自動抽出する方式は種々考えら
れているが、論理表記シンボルは様々な大きさの
ものがあり、しかも手書きによる変形が生じる可
能性が高いから、これらの手法を適用しようとす
ると、第1には種々の大きさに対処するためには
特徴が複雑になり、第2には種々の変形に対処す
るためには辞書パターンの数がぼう大になる等の
欠点がある。
Conventionally, as in logic circuit drawings, the term refers to logic notation symbols drawn based on predetermined lattice axes, wiring patterns between logic notation symbols drawn along the lattice axes, and symbol names. Various methods have been considered for automatically extracting the positions and shapes of logical notation symbols from drawings containing mixed characters, but logical notation symbols come in various sizes, and there is a possibility that they may be deformed by handwriting. Because of the high It has disadvantages such as becoming bulky.

これに対し、本出願人は先に「線パターン自動
認識方式」(特開昭57−162059号)、「円形を有す
る線図形の認識方式」(特開昭58−103074号)等
の数種の提案を行なつている。
In response to this, the present applicant has previously proposed several methods such as "automatic line pattern recognition method" (Japanese Patent Application Laid-Open No. 162059/1982) and "Recognition method for line figures with a circular shape" (Japanese Patent Application Laid-open No. 103074/1983). We are making proposals.

これらは、格子軸上に例えば手書き等により描
かれた線パターンと文字群が存在する図面を光学
的に読取り、この入力画像情報を格子を基準とし
た小さな矩形領域単位で、第2図に示す格子点ラ
ベルコードとして情報圧縮し、この格子点ラベル
コードを用いて線パターンの認識等の処理を実現
するようにしたものである。「線パターン自動認
識方式」によつて、格子点ラベルコードの16ビツ
ト区分うち、0ビツト、3−15ビツトの情報が設
定され、「円形を有する線図形の認識方式」によ
つて、逆ロジツクシンボル(2φ)が認識され、
格子点ラベルコードの2ビツトにその格子点に逆
ロジツクシンボルが存在するか否かを示す逆ロジ
ツクシンボルの有無の情報が設定される。図示の
ように、格子点ラベルコードの12−15ビツトは4
方向コードで、当該格子点(当該格子点を中心と
した小さな矩形領域)では線が上(U)、下(D)、
左(L)、右(R)のいずれに走つているかを示す。
たとえば当該格子点から始まつて右に延びている
ならR=1で、U、D、Lは0とする。上下に延
びているならば、U、Dが1でL、Rが0であ
る。8−11ビツトはあいまい方向を示し、“文字
らしい”値1で示す。これは4方向コードに対応
しており、たとえば、R=1であつたが、線幅等
からこれは文字を構成する線素らしいと判断され
るとFR=1となる。7ビツトはズレフラグであ
る。このフラグはずれが存在する、しないを示
し、そのずれの方向は3−6ビツトで示す。具体
的には、縦、横の格子軸に沿つて書いた線分が正
しく線上になくそれより上、下、左、または右に
ずれていると、ズレフラグは1であり、右にずれ
ているならZR=1である。これは2重選択を阻止
する目的を持つ。すなわち、ずれてもその線分を
検出できるように視野は広げてあるので、右にず
れた場合その右側の格子点では左にずれているよ
うに見えることがあり(格子点間の中央にまでず
れた場合)2重選択となるが、これを防止するも
のである。0ビツトはあいまいフラグで、このビ
ツトが1ならば8−11ビツトに“1”が立つてい
る。具体的には当該格子点情報は線分ではなく文
字らしいことを示す。
These systems optically read a drawing in which a line pattern and a group of characters drawn, for example, by hand, are present on a grid axis, and then input this input image information in units of small rectangular areas based on the grid, as shown in Figure 2. Information is compressed as a lattice point label code, and this lattice point label code is used to realize processing such as line pattern recognition. The ``line pattern automatic recognition method'' sets the information of 0 bit and 3-15 bits of the 16-bit division of the grid point label code, and the ``line pattern recognition method with a circle'' sets the information in the reverse logic. Tsuku symbol (2φ) is recognized,
Information on the presence or absence of an inverse logic symbol indicating whether or not an inverse logic symbol exists at that lattice point is set in two bits of the lattice point label code. As shown, the 12-15 bits of the grid point label code are 4
In the direction code, at the relevant grid point (a small rectangular area centered on the relevant grid point), the line is up (U), down (D),
Indicates whether you are running left (L) or right (R).
For example, if it starts from the grid point and extends to the right, R=1 and U, D, and L are 0. If it extends vertically, U and D are 1 and L and R are 0. Bits 8-11 indicate the ambiguous direction and are indicated by a "character-like" value of 1. This corresponds to a four-way code, and for example, R=1, but if it is determined from the line width etc. that this is a line element constituting a character, then F R =1. The 7 bits are a deviation flag. This flag indicates whether a shift exists or not, and the direction of the shift is indicated by 3 to 6 bits. Specifically, if a line segment drawn along the vertical or horizontal lattice axes is not on the line correctly but is shifted above, below, to the left, or to the right, the misalignment flag is 1, indicating that it is shifted to the right. Then Z R =1. This has the purpose of preventing double selection. In other words, the field of view is widened so that the line segment can be detected even if it shifts, so if it shifts to the right, the grid point on the right may appear to shift to the left (even to the center between the grid points). If there is a deviation), double selection will occur, but this is to prevent this. The 0 bit is an ambiguous flag, and if this bit is 1, "1" is set in bits 8-11. Specifically, this indicates that the grid point information is likely to be a character rather than a line segment.

このようにして決定された格子点ラベルコード
に基づいて単一ゲートセルシンボルを認識する場
合に特に問題となるのはあいまい性の評価と処理
である。従来、本出願人により「図形パターン抽
出処理方式」(特開昭58−117080号)が提案され
ている。これは、上述のようにして得られた格子
点ラベルコード中の「4方向コード」を利用して
予め認識・分類すべきシンボルに対応して用意し
た辞書パターンとの類似度を求め、類似度がある
閾値以上のものをシンボルとして認識・分類する
ものである。辞書パターンは、認識・分類すべき
シンボルを構成する1つ1つの小矩形領域単位
(格子点ラベルコードの抽出に用いる格子点を基
準とした矩形領域)内の「4方向コード」につい
て、「0000」から「1111」までの16通りの状態を
用意しておき、あいまい性の評価として「あるべ
き状態」を重み“1”、「あつてはならない状態」
を重み“−1”、「あるべき状態とは異なるが許容
できる状態」を重み“0”として表現している。
そして、類似度の計算では、この辞書パターンと
格子点ラベルコードとの「4方向コード」とを照
合し、一致したところの重みを集計し類似度と
し、類似度がある閾値以上の時そのあいまいさは
許容され、シンボルとして認識・分類される。し
かし、この場合でも、手書きによる変形・あいま
いさを吸収することと、微妙なシンボル間の差異
を捉えることとの間にトレードオフが生じ、上述
の技術は単一ゲートセルシンボルの分類には使用
できるが、最終的に、個々のシンボルを認識でき
るまでには到つていない。
A particular problem when recognizing a single gate cell symbol based on the grid point label code determined in this way is ambiguity evaluation and handling. Hitherto, the present applicant has proposed a "graphic pattern extraction processing method" (Japanese Patent Application Laid-Open No. 117080/1983). This method uses the "four-way code" in the grid point label code obtained as described above to calculate the similarity with dictionary patterns prepared in advance for symbols to be recognized and classified. It recognizes and classifies objects that exceed a certain threshold as symbols. The dictionary pattern specifies "0000 ” to “1111” are prepared, and as an evaluation of ambiguity, the “should be” is given a weight of “1” and the “should not be” is given a weight of “1”.
is expressed as a weight of "-1", and "a state that is different from the desired state but is acceptable" is expressed as a weight of "0".
Then, in calculating the similarity, this dictionary pattern is compared with the "four-way code" of the grid point label code, and the weights of the matches are aggregated and calculated as the similarity. Symbols are allowed and recognized and classified as symbols. However, even in this case, there is a trade-off between absorbing handwritten distortions and ambiguities and capturing subtle differences between symbols, and the techniques described above cannot be used for classifying single gate cell symbols. However, in the end, it has not reached the point where it can recognize individual symbols.

次に、上述の「図形パターン抽出処理方式」
(特開昭58−117080号)に加え「パターンマツチ
ング方式」(特開昭58−161088号)等の技術を用
いて、シンボル分類テーブルを作成する。これら
の技術の基本的な考え方は同じで、分類すべき単
一ゲートセルシンボルに応じたシンボル分類用辞
書を、分類すべきシンボルの数だけ作成・用意し
ておき、入力図面から抽出された格子点ラベルコ
ードの4方向コードと、シンボル分類用辞書パタ
ーンに記述された内容との類似度演算により単一
ゲートセルシンボルを分類し、シンボル分類テー
ブルを作成するものである。
Next, the above-mentioned "figure pattern extraction processing method"
(Japanese Unexamined Patent Publication No. 58-117080), a symbol classification table is created using techniques such as "pattern matching method" (Japanese Unexamined Patent Publication No. 58-161088). The basic idea of these technologies is the same: create and prepare as many symbol classification dictionaries as the number of symbols to be classified according to the single gate cell symbol to be classified, and use the lattice extracted from the input drawing to A single gate cell symbol is classified by calculating the similarity between the four-way code of the point label code and the contents described in the dictionary pattern for symbol classification, and a symbol classification table is created.

類似度演算は、左上隅の格子点(アドレスを
(1、1)とする)から開始し、まず左上隅の格
子点位置(1、1)からシンボル分類用辞書パタ
ーンに記述されたその辞書に対応するシンボルの
大きさの範囲内の格子点ラベルコードの4方向コ
ードとの類似度を計算する。この類似度が高けれ
ば、第3図に示したシンボル分類テーブルのi、
j欄に1、1を格納し、NO欄にその辞書に対応
する分類グループのシンボル番号を格納する。類
似度が低ければ、次の辞書(別の分類グループ用
の辞書パターン)との類似度演算を行なう。すな
わち、1つの格子点に対して類似度の高いものが
現れるまで、すべてのシンボル分類用辞書パター
ンとのマツチング(類似度演算)を行なうわけで
ある。格子点アドレス(1、1)に対しての類似
度演算を終了すると、次の格子点アドレス(2、
1)に移つて、類似度演算を行ない、類似度の高
いものがあれば、同様にして、シンボル分類テー
ブルにそのアドレスとシンボルの分類グループ番
号を格納する。このようにして全格子点に対して
類似度演算を行ない、シンボル分類テーブルを作
成する。
The similarity calculation starts from the grid point in the upper left corner (address is (1, 1)), and first starts from the grid point position (1, 1) in the upper left corner to the dictionary described in the dictionary pattern for symbol classification. The degree of similarity between the grid point label code and the four-way code within the range of the corresponding symbol size is calculated. If this degree of similarity is high, i in the symbol classification table shown in FIG.
1, 1 is stored in the j column, and the symbol number of the classification group corresponding to the dictionary is stored in the NO column. If the degree of similarity is low, a degree of similarity calculation is performed with the next dictionary (dictionary pattern for another classification group). That is, matching (similarity calculation) with all symbol classification dictionary patterns is performed until a pattern with a high degree of similarity appears for one grid point. When the similarity calculation for the grid point address (1, 1) is completed, the next grid point address (2,
Moving on to step 1), a similarity calculation is performed, and if there is a symbol with a high degree of similarity, the address and classification group number of the symbol are similarly stored in the symbol classification table. In this way, similarity calculations are performed on all grid points to create a symbol classification table.

(3) 発明の目的 本発明の目的は入力画像データから格子単位に
格子点近傍の図形構造を示す格子点ラベルコード
の情報を基にして簡単な手順で高精度に認識でき
る単一ゲートセルシンボルの認識方式を提供する
ことである。
(3) Purpose of the Invention The purpose of the present invention is to provide a single gate cell symbol that can be recognized with high precision in a simple procedure based on the information of the lattice point label code that indicates the graphic structure in the vicinity of the lattice points in lattice units from input image data. The objective is to provide a recognition method for

(4) 発明の構成 前記目的を達成するため、本発明においては、
予め定められた格子軸上に沿つて描かれた線図形
と文字等が混合する論理回路図面を画像入力装置
で読取り、該入力画像データから格子単位に格子
点近傍の図形構造、すなわち、各格子点における
線分の方向を示す4方向コードや逆ロジツクシン
ボルの有無情報を表現した格子点ラベルコードを
求め、この格子点ラベルコードに基づいて単一ゲ
ートセルシンボルを認識する方式において、 認識すべき単一ゲートセルシンボルのうち、類
似したシンボルをグループ化して、各分類グルー
プ毎にそのシンボルを構成する小矩形領域内の形
状等を記述したシンボル分類用辞書パターンを格
納するシンボル分類用辞書パターン格納手段と、
該シンボル分類用辞書パターン格納手段に格納さ
れたシンボル分類用辞書パターンと前記格子点ラ
ベルコードの4方向コードとのマツチングを行な
い、単一ゲートセルシンボルを分類グループに分
類して抽出するシンボル分類抽出手段と、単一ゲ
ートセルシンボルの分類グループとそのグループ
に属する個々の単一ゲートセルシンボルの対応関
係を記述したシンボル候補テーブルを格納するシ
ンボル候補テーブル格納手段と、認識すべき個々
の単一ゲートセルシンボルの端子位置の形状およ
び逆ロジツクシンボルの有無情報を記述したシン
ボル辞書を格納するシンボル辞書格納手段と、前
記シンボル分類抽出手段により分類・抽出された
シンボルの分類グループの情報から、シンボル候
補テーブル格納手段に格納されたシンボル候補テ
ーブルを参照して、その分類グループに属する単
一ゲートセルシンボルのシンボル認識辞書を取出
し、前記格子点ラベルコードの4方向コードと逆
ロジツクシンボルの有無情報と、該シンボル認識
辞書とのマツチングを行ない、単一ゲートセルシ
ンボルを認識する手段とを具えたことを特徴とす
るものである。
(4) Structure of the invention In order to achieve the above object, in the present invention,
A logic circuit drawing in which line figures and characters drawn along predetermined grid axes are mixed is read by an image input device, and from the input image data, the graphic structure in the vicinity of the grid points in grid units, that is, each grid In this method, a four-way code indicating the direction of a line segment at a point and a lattice point label code expressing the presence/absence information of an inverse logic symbol are obtained, and a single gate cell symbol is recognized based on this lattice point label code. A dictionary pattern for symbol classification that groups similar symbols among power single gate cell symbols and stores a dictionary pattern for symbol classification that describes the shape, etc. within a small rectangular area that constitutes the symbol for each classification group. storage means;
symbol classification extraction for classifying and extracting single gate cell symbols into classification groups by matching the symbol classification dictionary pattern stored in the symbol classification dictionary pattern storage means with the four-way code of the lattice point label code; means, a symbol candidate table storage means for storing a symbol candidate table that describes the correspondence between a classification group of single gate cell symbols and each single gate cell symbol belonging to the group, and each single gate to be recognized. A symbol dictionary storage means stores a symbol dictionary that describes the shape of the terminal position of a cell symbol and information on the presence or absence of an inverse logic symbol, and symbol candidates are extracted from information on the classification groups of symbols classified and extracted by the symbol classification extraction means. The symbol recognition dictionary of the single gate cell symbol belonging to the classification group is retrieved by referring to the symbol candidate table stored in the table storage means, and the four-way code of the lattice point label code and the presence/absence information of the inverse logic symbol are extracted. , and means for recognizing a single gate cell symbol by performing matching with the symbol recognition dictionary.

(5) 発明の実施例 第1図a〜cと第2図は本発明に適用するそれ
ぞれ単一ゲートセルシンボルと格子点ラベルコー
ドを示す。
(5) Embodiments of the Invention Figures 1a-c and 2 show a single gate cell symbol and a grid point label code, respectively, applicable to the present invention.

第1図a〜cは論理回路図面における単一ゲー
トセルシンボルの各2例を示す。同図aは3入力
2出力、同図bは3入力1出力、同図cは1入力
1出力のゲートであり、各2例は入力または出力
の一方の相が反転したものを示している。
Figures 1a-c show two examples each of single gate cell symbols in logic circuit diagrams. The figure a shows a gate with 3 inputs and 2 outputs, the figure b shows a gate with 3 inputs and 1 output, and the figure c shows a gate with 1 input and 1 output. In each of the two examples, one phase of the input or output is inverted. .

これらの単一ゲートセルシンボルは前述の提案
例「線パターン自動認識方式」(特開昭57−
162059号)、および「円形を有する線図形の認識
方式」(特開昭58−103074号)により、格子を基
準とした小さな矩形領域単位で格子点近傍の図形
情報に圧縮して表現される。第2図は本発明の格
子点ラベルコードであり、あいまいフラグ、ズレ
方向、ズレフラグ、あいまい方向、4方向コード
の種類と位置は前述の提案のとおりであり、さら
に区分2に逆ロジツクシンボル(2φ)の有無を
示すビツトが付加されている。
These single gate cell symbols are based on the above-mentioned proposed example ``line pattern automatic recognition method'' (Japanese Patent Application Laid-Open No.
162059) and "Method for Recognizing Line Figures Having Circular Shapes" (Japanese Unexamined Patent Publication No. 103074/1983), graphic information in the vicinity of lattice points is compressed and expressed in small rectangular area units based on the lattice. FIG. 2 shows the lattice point label code of the present invention, in which the types and positions of the ambiguous flag, deviation direction, deviation flag, ambiguous direction, and 4-way code are as proposed above, and the inverse logic symbol ( A bit is added to indicate the presence or absence of 2φ).

第3図、第4図a〜d、第5図a〜gは本発明
の概略と原理説明図である。
FIGS. 3, 4a to 4d, and 5a to 5g are diagrams for explaining the outline and principle of the present invention.

本発明は、入力画像データから抽出された第2
図の格子点ラベルコードに対して適用される。ま
ず、たとえば、「図形パターン抽出処理方式」(特
開昭58−117080号)の手法を用い、得られた格子
点ラベルコードの4方向コードと、予め分類すべ
き単一ゲートセルシンボルに対応して用意したシ
ンボル分類用辞書パターンとの類似度演算を行な
い、第3図に示すシンボル分類テーブルを作成す
る。
The present invention provides a second image data extracted from input image data.
Applies to the grid point label code in the figure. First, for example, by using the method of "Graphic Pattern Extraction Processing Method" (Japanese Patent Application Laid-open No. 117080/1982), the four-way code of the obtained lattice point label code and the single gate cell symbol to be classified in advance are matched. The symbol classification table shown in FIG. 3 is created by calculating the degree of similarity with the symbol classification dictionary pattern prepared by the above method.

第3図aはこの単一ゲートセルシンボルの分類
テーブルの内容を示し、(i、j)はたとえば、
第4図a〜dの各方向に設定されたNAND回路
の場合の代表点の格子点座標であり、NOは単一
ゲートセルシンボルの分類グループの分類番号を
示し、たとえば第1図a,b,cの各2例に示す
ように入出力数で分類されている。また、
SDRCTは単一ゲートセルシンボルの方向をたと
えば第4図a〜dに示すようにそれぞれSDRCT
=0〜3に設定する。SNO、FLAG(フラグ)は
後述するように、本発明の処理により認識が終了
した時、単一ゲートセルシンボルの認識番号
(個々の単一ゲートセルシンボルと1対1に対応
した番号)がSNOに設定され、単一ゲートセル
シンボルではないと判定された時FLAGが立てら
れる。また、TOTALというのは分類抽出された
単一ゲートセルシンボルの分類グループの個数を
示す。
Figure 3a shows the contents of this single gate cell symbol classification table, where (i, j) is, for example,
These are the lattice point coordinates of representative points in the case of NAND circuits set in each direction as shown in Figure 4 a to d, and NO indicates the classification number of the classification group of a single gate cell symbol. For example, Figure 1 a, b , c are classified according to the number of inputs and outputs, as shown in the two examples. Also,
SDRCT indicates the direction of a single gate cell symbol, for example, as shown in Figure 4 a to d.
= 0 to 3. As described later, when recognition is completed by the processing of the present invention, the recognition number of a single gate cell symbol (a number that corresponds one-to-one with each single gate cell symbol) is , and FLAG is set when it is determined that it is not a single gate cell symbol. Furthermore, TOTAL indicates the number of classification groups of single gate cell symbols that have been classified and extracted.

第5図a〜gは第3図のシンボル分類テーブル
に分類番号NOとして分類抽出された単一ゲート
セルシンボルから個々の単一ゲートセルシンボル
を認識するための処理手順と辞書構成を示す。
5a to 5g show the processing procedure and dictionary structure for recognizing individual single gate cell symbols from the single gate cell symbols classified and extracted as classification number NO in the symbol classification table of FIG. 3.

以下処理手順毎に示す。 Each processing procedure is shown below.

(1) シンボル分類テーブルの検索。(1) Search symbol classification table.

第3図のシンボル分類テーブル内に格納され
た、格子点座標(i、j)、および分類番号
NO、方向SDRCTを、1つずつ取出す。ここ
では、格子点座標として(is、js)が、分類番
号として第5図aに示す単一ゲートセルシンボ
ルを含む分類グループ、すなわち、NO=13
が、SDRCTとして0が取出されたものとす
る。
Grid point coordinates (i, j) and classification numbers stored in the symbol classification table in Figure 3
NO, take out the direction SDRCT one by one. Here, (i s , j s ) as grid point coordinates is a classification group containing a single gate cell symbol shown in FIG. 5a as a classification number, that is, NO=13
However, it is assumed that 0 is extracted as SDRCT.

(2) 候補シンボルテーブルの検索。(2) Search candidate symbol table.

第5図bに示すように、単一ゲートセルシン
ボルの分類グループの分類番号毎にそのグルー
プに属する単一ゲートセルシンボルの番号(候
補シンボル番号)と、その分類グループに属す
る単一ゲートセルシンボルの個数(候補シンボ
ル数)を記述した候補シンボルテーブルを予め
用意しておく。たとえば、第5図a図示の3入
力2出力の単一ゲートセルシンボルを含む分類
グループ(分類番号13)に対しては、3つの候
補シンボル13,14,15が存在することを
第5図bの候補シンボルテーブルは示してい
る。
As shown in Figure 5b, for each classification number of a classification group of single gate cell symbols, the number of the single gate cell symbol belonging to that group (candidate symbol number), and the single gate cell symbol belonging to that classification group. A candidate symbol table describing the number of symbols (number of candidate symbols) is prepared in advance. For example, for a classification group (classification number 13) that includes a single gate cell symbol with 3 inputs and 2 outputs as shown in FIG. The candidate symbol table for is shown.

(3) シンボル認識辞書と変換。(3) Symbol recognition dictionary and conversion.

シンボル認識辞書として、第5図c,d,e
に示すような最終的に認識すべき単一ゲートセ
ルシンボル(候補シンボル番号)に対応するシ
ンボル認識辞書を用意しておく。第5図c,
d,eは分類番号13の候補シンボル番号13,
14,15のシンボル認識辞書を示す。それぞ
れ、シンボル認識辞書の左側に示した単一ゲー
トセルシンボルの各格子点アドレス(第4図に
示した格子点座標の代表点からの相対アドレス
で表している)に対応する(i、j)とその位
置で抽出されるであろう格子点ラベルコードの
4方向コードの形状と逆ロジツクシンボルの有
無のビツト情報STを示す。また、欄外の*印
はその格子点アドレスにその状態STがあつて
はならないことを示す情報である。下端の左側
は辞書の大きさを、右端は逆ロジツクシンボル
(2φ)すなわち反転相の数を示したものであ
る。
As a symbol recognition dictionary, Figure 5 c, d, e
A symbol recognition dictionary corresponding to a single gate cell symbol (candidate symbol number) to be finally recognized is prepared as shown in FIG. Figure 5c,
d and e are candidate symbol number 13 of classification number 13,
14 and 15 symbol recognition dictionaries are shown. Each corresponds to each grid point address (expressed as a relative address from the representative point of the grid point coordinates shown in FIG. 4) of the single gate cell symbol shown on the left side of the symbol recognition dictionary (i, j). and the shape of the four-way code of the lattice point label code that will be extracted at that position and the bit information ST indicating the presence or absence of the inverse logic symbol. Furthermore, the * mark on the outside of the margin is information indicating that the state ST should not apply to that grid point address. The left side of the lower end shows the size of the dictionary, and the right end shows the inverse logic symbol (2φ), that is, the number of inverted phases.

次に述べるシンボル認識辞書と格子点ラベル
コードとのマツチングにあたつては、シンボル
分類テーブルから取出された方向SDRCTに応
じてシンボル認識辞書の変換を行なう必要があ
る。つまり、シンボル認識辞書の(i、j)お
よびSTは、SDRCT=0の時の代表点を(0、
0)とした相対格子アドレスを示しており、
SDRCT=1〜3の場合には、このことを考慮
してシンボル認識辞書の内容を変換しなければ
ならない。この変換は簡単な幾何学的な座標変
換であるので、詳細は省略し、以下では
SDRCT=0の場合について説明する。
In matching the symbol recognition dictionary and the grid point label code, which will be described next, it is necessary to convert the symbol recognition dictionary according to the direction SDRCT taken out from the symbol classification table. In other words, (i, j) and ST in the symbol recognition dictionary are represented by (0,
0), the relative grid address is shown.
When SDRCT=1 to 3, the contents of the symbol recognition dictionary must be converted in consideration of this fact. Since this transformation is a simple geometric coordinate transformation, we will omit the details and use
The case where SDRCT=0 will be explained.

(4) シンボル認識辞書と格子点ラベルコードとの
マツチング。
(4) Matching between symbol recognition dictionary and grid point label code.

シンボル認識辞書に記述された相対格子点ア
ドレス(i、j)と状態STと、入力図面デー
タから抽出された格子点ラベルコード(2φ、
4方向コード)とのマツチング(類似度演算)
を行ない、結果を第5図gの認識バツフアに格
納する。
The relative grid point address (i, j) and state ST described in the symbol recognition dictionary and the grid point label code (2φ,
4-way code) (similarity calculation)
The results are stored in the recognition buffer shown in FIG. 5g.

マツチングにあたつては、第3図のシンボル
分類テーブルから取出した格子点座標(i、
j)をシンボル認識辞書に記述された相対格子
アドレス(i、j)に足し込めば、実際にマツ
チングすべき格子点ラベルコードのアドレスが
抽出できる。たとえば、第5図fに示すように
シンボル認識辞書13,14,15と、入力図
面データから抽出された格子点ラベルコード
(2φ、4方向コード)とのマツチング(類似度
演算)では、同図aに示した分類グループが抽
出された格子点座標(is、js)を各々のシンボ
ル認識辞書13,14,15の(i、j)に足
し込んだ格子点アドレスの格子点ラベルコード
(2φ、4方向コード)と、シンボル認識辞書に
記述された状態STとのマツチングを行なえば
よい。
For matching, grid point coordinates (i,
By adding j) to the relative grid address (i, j) written in the symbol recognition dictionary, the address of the grid point label code to be actually matched can be extracted. For example, as shown in FIG. The grid point label code of the grid point address (i, j) of each symbol recognition dictionary 13, 14, 15 is obtained by adding the grid point coordinates (i s , j s ) from which the classification group shown in a is extracted to (i, j) of each symbol recognition dictionary 13, 14, 15. 2φ, 4-way code) and the state ST described in the symbol recognition dictionary.

第5図gに示した認識バツフアのAの欄は4
方向コードの一致度数、Bの欄は位相(2φ)
の一致度数、Cの欄は辞書に記述された位相
(2φ)の状態からみた反転相の一致度数を示
す。
Column A of the recognition buffer shown in Figure 5g is 4.
The degree of coincidence of direction codes, column B is the phase (2φ)
The column C shows the degree of coincidence of the inverted phase from the state of the phase (2φ) described in the dictionary.

(5) 判定。(5) Judgment.

(i) A+Bがフルスコア、すなわち、A+Bと
シンボル認識辞書に記述された辞書の大きさ
の2倍であれば、その候補シンボルが認識結
果となる。同図gの認識バツフアの候補シン
ボル番号の1番目はこれに該当する。そして
SNOにそのシンボル番号13を入れる。
(i) If A+B is a full score, that is, twice the size of A+B and the dictionary described in the symbol recognition dictionary, that candidate symbol becomes the recognition result. This corresponds to the first candidate symbol number of the recognition buffer in g of the same figure. and
Enter that symbol number 13 in SNO.

(ii) A+Bがフルスコアであるものがなけれ
ば、Cがフルスコアすなわち、シンボル認識
辞書に記述された位相(2φ)の個数と一致
し、かつA+Bがある閾値より大きいものの
うち、最大のスコアをもつものを認識結果と
する。そしてSNOにそのシンボル番号を入
れる。
(ii) If there is no case where A+B is a full score, C is a full score, that is, the maximum score among those that match the number of phases (2φ) described in the symbol recognition dictionary and are larger than a certain threshold for A+B. The recognition result is the one with . Then enter that symbol number in SNO.

(iii) (i)、(ii)のいずれにも該当するものがなけれ
ば、A+B+Cに閾値を設け、その値以上の
もののうち、最大のものを認識結果とする。
そしてSNOにそのシンボル番号を入れる。
(iii) If neither (i) nor (ii) applies, a threshold is set for A+B+C, and the largest one that is greater than or equal to that value is taken as the recognition result.
Then enter that symbol number in SNO.

(iv) (i)〜(iii)に該当するものがなければ、シンボ
ルではないと判定し、シンボル分類テーブル
のFLAG(フラグ)の欄に“1”を立てる。
(iv) If there is nothing that falls under (i) to (iii), it is determined that it is not a symbol, and "1" is set in the FLAG column of the symbol classification table.

以上のように、入力図面データから抽出された
格子点ラベルコードに基づいて、単一ゲートセル
シンボルの認識を、分類・認識の2段階の処理で
実行することによつて、非常に単純な形での認識
が実現でき、従来技術を適用する場合に比べ、単
純な特徴を用いるだけでよく、また、マツチング
に類似度演算を用いているので、手書きによる変
形を十分吸収することができる。
As described above, a single gate cell symbol can be recognized in a very simple form by performing the two-step process of classification and recognition based on the grid point label code extracted from the input drawing data. It is possible to achieve recognition using simple features compared to the case of applying conventional techniques, and since similarity calculation is used for matching, it is possible to sufficiently absorb deformations caused by handwriting.

第6図a,bは上述の原理に従う本発明の実施
例の構成説明図である。
FIGS. 6a and 6b are explanatory diagrams of the configuration of an embodiment of the present invention according to the above-mentioned principle.

同図は前述の提案例「線パターン自動認識方
式」(特開昭57−162059号)と「円形を有する線
図形の認識方式」(特開昭58−103074号)におけ
る実施例回路の要部を用い、手書き線図等を格子
単位に格子点ラベルコードとして正規化し、さら
に線パターン切れ補正、文字除去、ズレ補正、あ
いまい補正等の各補正処理の最初の手順までを適
用し、その結果の格子点ラベルコードと辞書メモ
リとのマツチング(類似度演算)を行ない、その
結果に本発明を適用したものである。
The figure shows the main parts of the example circuits in the above-mentioned proposed examples "Line pattern automatic recognition method" (Japanese Patent Application Laid-Open No. 57-162059) and "Recognition method for line figures with circular shapes" (Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-103074). Using Matching (similarity calculation) is performed between the lattice point label code and the dictionary memory, and the present invention is applied to the result.

同図aにおいて、手書き図面が画像入力装置1
により読取られ、画像データが画像メモリ2に記
憶される。
In Figure a, the handwritten drawing is on the image input device 1.
The image data is read and stored in the image memory 2.

この画像データから基準点の入力状態が基準点
検出回路4により検出され、その入力歪に基づき
補正された各格子点のアドレスが格子点テーブル
5に保持される。
The input state of the reference point is detected from this image data by the reference point detection circuit 4, and the address of each grid point corrected based on the input distortion is held in the grid point table 5.

次に制御部11はこの格子点テーブル5から得
られたアドレスに基づき、画面メモリ2を格子軸
間のサイズで2×2の検証窓で読出し、これを格
子変換回路(水平)6および格子変換回路(垂
直)8に転送し、その結果得られたデータを格子
点ラベルコード生成回路(水平)7および格子点
ラベルコード生成回路(垂直)9において処理
し、初期格子点ラベルコードLBLを抽出する。
そしてこれをLBLテーブル13に格納する。
Next, the control unit 11 reads out the screen memory 2 in a 2×2 verification window with the size between the grid axes based on the address obtained from the grid point table 5, and uses the grid conversion circuit (horizontal) 6 and the grid conversion circuit (horizontal) The resulting data is transferred to the circuit (vertical) 8 and processed in the grid point label code generation circuit (horizontal) 7 and the grid point label code generation circuit (vertical) 9 to extract the initial grid point label code LBL. .
This is then stored in the LBL table 13.

この初期格子点ラベルコードLBLに応じて、
検証ウインドウ設定回路12により所定のサイズ
の第1検証窓を設定し、これを用い検証回路3に
より第1検証処理を行なう。この結果得られた第
1検証ズレ情報SX1、SY1をSX1・SY1テーブル
16に格納する。
Depending on this initial grid point label code LBL,
A first verification window of a predetermined size is set by the verification window setting circuit 12, and using this, the verification circuit 3 performs the first verification process. The first verification deviation information SX1, SY1 obtained as a result is stored in the SX1/SY1 table 16.

このようにして得られた第1検証ズレ情報
SX1、SY1を基にして格子点テーブル5の格子点
アドレスをアドレス変換回路18でシフトさせて
正規化した後、再び格子変換回路(水平)6およ
び格子変換回路(垂直)8と、格子点ラベルコー
ド生成回路(水平)7および格子点ラベルコード
生成回路(垂直)9により第1検証ラベルコード
LB1を求め、これをLB1テーブル14に記入す
る。このLB1に基づき、検証ウインドウ設定回路
12により所定のサイズの第2検証窓を設定し、
これを用い検証回路3により第2検証処理を行な
う。この結果得られた第2検証ズレ情報SX2、
SY2をSX2・SY2テーブル17に格納する。
First verification deviation information obtained in this way
After the lattice point address of the lattice point table 5 is shifted and normalized by the address conversion circuit 18 based on SX1 and SY1, the lattice conversion circuit (horizontal) 6 and the lattice conversion circuit (vertical) 8 and the lattice point label are The first verification label code is generated by the code generation circuit (horizontal) 7 and the grid point label code generation circuit (vertical) 9.
Find LB1 and enter it in the LB1 table 14. Based on this LB1, a second verification window of a predetermined size is set by the verification window setting circuit 12,
Using this, the verification circuit 3 performs a second verification process. The second verification deviation information SX2 obtained as a result,
Store SY2 in the SX2/SY2 table 17.

このようにして得られた第2検証ズレ情報
SX2、SY2により格子点テーブル5から得られる
格子点アドレスをアドレス変換回路18でシフト
させて正規化した後、前述と同様にして第2検証
ラベルコードLB2を求め、これをLB2テーブル1
5に格納する。
Second verification deviation information obtained in this way
After the lattice point address obtained from the lattice point table 5 is shifted and normalized by the address conversion circuit 18 using SX2 and SY2, the second verification label code LB2 is obtained in the same manner as described above, and this is converted into the LB2 table 1.
Store in 5.

次に格子点近傍の詳細な図形状態を調べるた
め、第3検証窓を検証ウインドウ設定回路12に
設定し、前述の第1、第2の検証窓の場合と同様
に検証回路3により処理を行なう。その結果得ら
れたデータをLB3生成回路19に送出し、第3検
証ラベルコードLB3を得て、これをLB3テーブル
20に格納する。
Next, in order to investigate the detailed figure state in the vicinity of the grid points, a third verification window is set in the verification window setting circuit 12, and processing is performed by the verification circuit 3 in the same manner as in the case of the first and second verification windows described above. . The data obtained as a result is sent to the LB3 generation circuit 19 to obtain a third verification label code LB3, which is stored in the LB3 table 20.

そして、LB3テーブル20からの第3検証ラベ
ルコードLB3、LBLテーブル13からの初期格
子点ラベルコードLBL、LB1テーブル14から
の第1検証ラベルコードLB1、LB2テーブル15
からの第2検証ラベルコードLB2、SX1・SY1テ
ーブル16からの第1検証ズレ情報SX1、SY1、
およびSX2・SY2テーブル17からの第2検証ズ
レ情報SX2、SY2等により、格子点ラベルコード
決定回路21で修理、修正される。その結果得ら
れた格子点ラベルコードLABELがラベルテーブ
ル22に格納される。
Then, the third verification label code LB3 from the LB3 table 20, the initial grid point label code LBL from the LBL table 13, the first verification label code LB1 from the LB1 table 14, and the LB2 table 15.
Second verification label code LB2 from SX1/SY1 First verification deviation information SX1, SY1 from table 16
The grid point label code determining circuit 21 repairs and corrects the second verification deviation information SX2, SY2, etc. from the SX2/SY2 table 17. The resulting grid point label code LABEL is stored in the label table 22.

このラベルコードテーブル22からの格子点ラ
ベルコードに対し、対処理回路23により格子点
間の関係が対となつていないものを除去する処理
を行ない、線パターン切れ補正回路24により線
パターン切れを補正し、文字除去回路()25
により格子点間の関係が文字の特徴を示すものを
除去し、次のズレ補正回路()26でその格子
点における格子点ラベルコードのズレフラグが
“1”であつてもこのズレ方向に対向する格子点
のズレフラグとあいまいフラグがいずれも“0”
であると、当初の格子点のズレフラグを“0”に
落す。また、あいまい補正回路()27でその
格子点における格子点ラベルコードのあいまいフ
ラグが“1”であつても、4方向のうち少なくと
も2方向があいまい方向を示す“1”であり、こ
のあいまい方向に対向する格子点のズレフラグと
あいまいフラグがいずれも“0”であると、当初
の格子点のあいまいフラグを“0”に落す。
For the lattice point label codes from the label code table 22, a pair processing circuit 23 performs processing to remove those in which the relationship between lattice points is not a pair, and a line pattern breakage correction circuit 24 corrects line pattern breaks. and character removal circuit ()25
The relation between the grid points that indicates character characteristics is removed by the following method, and the next deviation correction circuit ( ) 26 corrects the deviation direction even if the deviation flag of the grid point label code at that grid point is "1". Both the grid point deviation flag and ambiguity flag are “0”
If so, the initial grid point shift flag is set to "0". Furthermore, even if the ambiguity flag of the lattice point label code at that lattice point is “1” in the ambiguity correction circuit ( ) 27, at least two of the four directions are “1” indicating an ambiguous direction, and the ambiguous direction If both the deviation flag and ambiguity flag of the grid point facing the grid point are "0", the ambiguity flag of the original grid point is dropped to "0".

以下提案例では文字除去、ズレ補正、あいまい
補正等の手順がさらに繰返して行なわれている
が、本発明ではこれらを省略する。そしてラベル
テーブル22内の前述の補正回路23−27で補
正されて類似度演算回路29に送られ、一方辞書
メモリ28からのシンボル分類用辞書パターンを
入力して単一ゲートセルシンボルの分類グループ
毎にマツチング(類似度演算)を行ない、シンボ
ル分類テーブル30を作成する。こうして、シン
ボル分類テーブル30内には、各シンボルの分類
グループ毎に、たとえば、3入力、2出力の特性
に基づきその位置(is、js)と分類番号NOと方向
SDRCTが格納される。
In the proposed example below, procedures such as character removal, misalignment correction, ambiguity correction, etc. are further repeated, but these are omitted in the present invention. Then, it is corrected by the above-mentioned correction circuits 23-27 in the label table 22 and sent to the similarity calculation circuit 29, while the dictionary pattern for symbol classification from the dictionary memory 28 is inputted for each classification group of single gate cell symbols. A symbol classification table 30 is created by performing matching (similarity calculation). In this way, in the symbol classification table 30, for each classification group of each symbol, its position (i s , j s ), classification number NO, and direction are stored, for example, based on the characteristics of 3 inputs and 2 outputs.
SDRCT is stored.

次に、第5図a〜gで説明した処理により、シ
ンボル分類テーブル30に格納された、格子点座
標(is、js)、分類番号NO、および、方向
SDRCTを読みだし、その分類番号NOに基づい
てシンボル候補テーブル31を検索し、候補シン
ボル番号を取出す。次に、取出した候補シンボル
番号に対応するシンボル認識辞書32を読みだ
し、シンボル辞書変換回路33で方向SDRCTに
応じたシンボル辞書の変換を行なつた後、マツチ
ング回路34に入力して、ラベルテーブル22か
らの格子点ラベルコードとのマツチングを行な
い、第5図gの一致度〜による評価を行な
う。これをシンボル分類テーブル30に格納され
た単一ゲートセルシンボルの分類グループの数だ
け繰返して行ない、認識されたシンボルを逐次シ
ンボル認識テーブル35に格納する。
Next, the grid point coordinates (i s , j s ), classification number NO, and direction stored in the symbol classification table 30 are determined by the processing described in FIGS.
The SDRCT is read out, the symbol candidate table 31 is searched based on the classification number NO, and the candidate symbol number is extracted. Next, the symbol recognition dictionary 32 corresponding to the retrieved candidate symbol number is read out, the symbol dictionary conversion circuit 33 converts the symbol dictionary according to the direction SDRCT, and then the symbol dictionary is inputted to the matching circuit 34 and converted into a label table. Matching is performed with the lattice point label code from No. 22, and the degree of matching shown in FIG. 5g is evaluated. This is repeated as many times as there are classification groups of single gate cell symbols stored in the symbol classification table 30, and the recognized symbols are sequentially stored in the symbol recognition table 35.

(6) 発明の効果 以上説明したように、本発明によれば、入力画
像データから格子単位に抽出した格子点近傍の図
形構造を示す格子点ラベルコードを基にして、ま
ず、格子点ラベルコードの4方向コードと、分類
すべきシンボルを構成する1つ1つの小矩形領域
(格子点ラベルコードの抽出に用いる格子点を基
準とした矩形領域)内で抽出されるべき4方向コ
ードを前述したシンボル分類用辞書パターンとの
マツチングにより、単一ゲートセルシンボルを分
類し、次に、格子点ラベルコードの4方向コード
と逆ロジツクシンボル(2φ)の有無の情報と、
単一ゲートセルシンボルの端子部分の4方向の形
状と逆ロジツクシンボルの有無を記述したシンボ
ル認識辞書とのマツチングにより、個々の単一ゲ
ートセルシンボルを認識するという2段階の処理
手順をとつており、さらに、マツチングには手書
きによる変形を吸収できるように類似度演算を採
用しているので、単純な特徴のみを用いた単純な
手順で高精度な単一ゲートセルシンボルの認識を
実現できる。
(6) Effects of the Invention As explained above, according to the present invention, the grid point label code is first extracted based on the grid point label code indicating the graphical structure in the vicinity of the grid point extracted from the input image data in grid units. The four-way code and the four-way code to be extracted within each small rectangular area (rectangular area based on the grid point used for extracting the grid point label code) constituting the symbol to be classified are described above. A single gate cell symbol is classified by matching with the dictionary pattern for symbol classification, and then the four-way code of the grid point label code and information on the presence or absence of an inverse logic symbol (2φ) are used.
A two-step processing procedure is used to recognize each single gate cell symbol by matching the shape of the terminal part of the single gate cell symbol in four directions with a symbol recognition dictionary that describes the presence or absence of an inverse logic symbol. Furthermore, since the matching uses similarity calculation to absorb handwritten deformations, highly accurate single gate cell symbol recognition can be achieved with a simple procedure using only simple features.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図a〜cと第2図は本発明に適用するそれ
ぞれ単一ゲートセルシンボルと格子点ラベルコー
ド、第3図、第4図a〜d、第5図a〜gは本発
明の概略と原理説明図、第6図a,bは本発明の
実施例の構成説明図であり、図中1は画像入力装
置、2は画像メモリ、3は検証回路、4は基準点
検出回路、5は格子点テーブル、6は格子変換回
路(水平)、7は格子点ラベルコード生成回路
(水平)、8は格子変換回路(垂直)、9は格子点
ラベルコード生成回路(垂直)、10はアドレス
制御部、11は制御部、12は検証ウインドウ設
定回路、13はLBLテーブル、14はLB1テー
ブル、15はLB2テーブル、16はSX1、SY1テ
ーブル、17はSX2、SY2テーブル、18はアド
レス変換回路、19はLB3生成回路、20はLB3
テーブル、21は格子点ラベルコード決定回路、
22はラベルテーブル、23は対処理回路、24
は線パターン切れ補正回路、25は文字除去回路
()、26はズレ補正回路()、27はあいま
い補正回路()、28は辞書メモリ、29は類
似度演算回路、30はシンボル分類テーブル、3
1はシンボル候補テーブル、32はシンボル認識
辞書、33はシンボル認識辞書変換回路、34は
マツチング回路、35はシンボル認識テーブルを
示す。
1a-c and 2 are a single gate cell symbol and a grid point label code applied to the present invention, respectively, and FIGS. 3, 4 a-d, and 5 a-g are schematic diagrams of the present invention. 6A and 6B are explanatory diagrams of the configuration of an embodiment of the present invention, in which 1 is an image input device, 2 is an image memory, 3 is a verification circuit, 4 is a reference point detection circuit, and 5 is a diagram explaining the principle. is a lattice point table, 6 is a lattice conversion circuit (horizontal), 7 is a lattice point label code generation circuit (horizontal), 8 is a lattice conversion circuit (vertical), 9 is a lattice point label code generation circuit (vertical), 10 is an address Control unit, 11 is a control unit, 12 is a verification window setting circuit, 13 is an LBL table, 14 is an LB1 table, 15 is an LB2 table, 16 is a SX1, SY1 table, 17 is a SX2, SY2 table, 18 is an address conversion circuit, 19 is LB3 generation circuit, 20 is LB3
Table 21 is a grid point label code determination circuit;
22 is a label table, 23 is a pair processing circuit, 24
25 is a line pattern breakage correction circuit, 25 is a character removal circuit (), 26 is a deviation correction circuit (), 27 is an ambiguity correction circuit (), 28 is a dictionary memory, 29 is a similarity calculation circuit, 30 is a symbol classification table, 3
1 is a symbol candidate table, 32 is a symbol recognition dictionary, 33 is a symbol recognition dictionary conversion circuit, 34 is a matching circuit, and 35 is a symbol recognition table.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 予め定められた格子軸上に沿つて描かれた線
図形と文字等が混合する論理回路図面を画像入力
装置で読取り、該入力画像データから格子単位に
格子点近傍の図形構造、すなわち、各格子点にお
ける線分の方向を示す4方向コードや逆ロジツク
シンボルの有無情報を表現した格子点ラベルコー
ドを求め、この格子点ラベルコードに基づいて単
一ゲートセルシンボルを認識する方式において、 認識すべき単一ゲートセルシンボルのうち、類
似したシンボルをグループ化して、各分類グルー
プ毎にそのシンボルを構成する小矩形領域内の形
状等を記述したシンボル分類用辞書パターンを格
納するシンボル分類用辞書パターン格納手段と、 該シンボル分類用辞書パターン格納手段に格納
されたシンボル分類用辞書パターンと前記格子点
ラベルコードの4方向コードとのマツチングを行
ない、単一ゲートセルシンボルを分類グループに
分類して抽出するシンボル分類抽出手段と、 単一ゲートセルシンボルの分類グループとその
グループに属する個々の単一ゲートセルシンボル
の対応関係を記述したシンボル候補テーブルを格
納するシンボル候補テーブル格納手段と、 認識すべき個々の単一ゲートセルシンボルの端
子位置の形状および逆ロジツクシンボルの有無情
報を記述したシンボル辞書を格納するシンボル辞
書格納手段と、 前記シンボル分類抽出手段により分類・抽出さ
れたシンボルの分類グループの情報から、シンボ
ル候補テーブル格納手段に格納されたシンボル候
補テーブルを参照して、その分類グループに属す
る単一ゲートセルシンボルのシンボル認識辞書を
取出し、前記格子点ラベルコードの4方向コード
と逆ロジツクシンボルの有無情報と、該シンボル
認識辞書とのマツチングを行ない、単一ゲートセ
ルシンボルを認識する手段とを具えたことを特徴
とする単一ゲートセルシンボルの認識方式。
[Claims] 1. A logic circuit drawing in which line figures and characters are mixed drawn along predetermined grid axes is read by an image input device, and from the input image data, information in the vicinity of the grid points is determined in grid units from the input image data. The graphic structure, that is, the four-way code indicating the direction of the line segment at each grid point, and the grid point label code that expresses the presence/absence information of the inverse logic symbol are obtained, and a single gate cell symbol is created based on this grid point label code. In the recognition method, among the single gate cell symbols to be recognized, similar symbols are grouped, and a dictionary pattern for symbol classification is created that describes the shape, etc. within the small rectangular area that constitutes the symbol for each classification group. A symbol classification dictionary pattern storage means to be stored; and a symbol classification dictionary pattern stored in the symbol classification dictionary pattern storage means is matched with the four-way code of the lattice point label code to form a single gate cell symbol. Symbol classification extraction means for classifying and extracting into classification groups, and symbol candidate table storage for storing a symbol candidate table that describes the correspondence between classification groups of single gate cell symbols and individual single gate cell symbols belonging to that group. symbol dictionary storage means for storing a symbol dictionary that describes the shape of the terminal position of each single gate cell symbol to be recognized and information on the presence or absence of an inverse logic symbol; The symbol recognition dictionary of the single gate cell symbol belonging to the classification group is retrieved from the information on the classification group of the symbol by referring to the symbol candidate table stored in the symbol candidate table storage means. 1. A method for recognizing a single gate cell symbol, comprising means for matching a direction code and information on the presence or absence of an inverse logic symbol with the symbol recognition dictionary to recognize a single gate cell symbol.
JP57043953A 1982-03-19 1982-03-19 Recognizing system of single gate cell symbol Granted JPS58161087A (en)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01319058A (en) * 1988-05-02 1989-12-25 Xerox Corp Ternary high saturation color image formation using ionography

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