JP7748338B2 - Symbol extraction device, program, and symbol extraction method - Google Patents
Symbol extraction device, program, and symbol extraction methodInfo
- Publication number
- JP7748338B2 JP7748338B2 JP2022094950A JP2022094950A JP7748338B2 JP 7748338 B2 JP7748338 B2 JP 7748338B2 JP 2022094950 A JP2022094950 A JP 2022094950A JP 2022094950 A JP2022094950 A JP 2022094950A JP 7748338 B2 JP7748338 B2 JP 7748338B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- template
- partial image
- extraction
- similarity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Description
本発明は、図面などの画像データから記号を抽出する記号抽出装置、プログラムおよび記号抽出方法に関する。 The present invention relates to a symbol extraction device, program, and symbol extraction method for extracting symbols from image data such as drawings.
電気設備工事や空調設備工事などの設備工事において、図面から工事に必要な資材・機材を拾い出して、費用を見積もることが必要である。人手で拾い出すと、時間を要し、担当者の負担となるため、拾い出す作業の自動化(コンピュータでの処理)が求められる。 When constructing electrical equipment, air conditioning equipment, or other facilities, it is necessary to extract the materials and equipment needed for the work from the blueprints and estimate the costs. Extracting these materials and equipment manually takes time and places a burden on the person in charge, so there is a need to automate this extraction process (process it by computer).
資材・機材を見つけ出すためには、図面のなかを探索して、資材・機材を示す記号(図形)を探す必要がある。換言すれば、図面の画像データのなかで、記号の画像に一致する部分画像を探索することになる。記号の画像と図面のなかの部分画像とが完全に一致することは稀であり、類似度が所定の閾値以上であれば資材・部材を示す記号であると判断するのが一般的である。
このような手法において閾値が大きければ、見つけた部分画像が記号である確率(精度)は高くなるが、見逃す記号(検出漏れ)が多くなる。逆に閾値が小さければ、見逃す記号は減るが、精度は落ちる。
To find materials and equipment, it is necessary to search within the drawing for symbols (graphics) that represent the materials and equipment. In other words, the system searches for a partial image in the image data of the drawing that matches the image of the symbol. It is rare for the image of the symbol to perfectly match the partial image in the drawing, and it is generally determined that the symbol represents a material or component if the similarity is above a certain threshold.
In such a method, if the threshold is large, the probability that the detected partial image is a symbol (accuracy) increases, but more symbols are overlooked (detection failures). Conversely, if the threshold is small, fewer symbols are overlooked, but accuracy decreases.
特許文献1に記載の画像照合装置は、入力画像を入力する画像入力部と、基準画像中の所望の領域をテンプレートとして設定するテンプレート設定部と、入力画像中のテンプレートに対応する領域を比較領域として設定する計測位置設定部と、照合閾値を設定する照合閾値設定部と、テンプレートと比較領域間の正規化絶対差分値を計算する画像データ照合部と、照合閾値と正規化絶対差分値とを比較してテンプレートと比較領域の類似度を判定する照合判定部と、照合判定手段による判定結果を出力する判定結果出力部と、各々のデータを保存するメモリとから構成される。 The image matching device described in Patent Document 1 is composed of an image input unit that inputs an input image, a template setting unit that sets a desired area in a reference image as a template, a measurement position setting unit that sets an area in the input image that corresponds to the template as a comparison area, a matching threshold setting unit that sets a matching threshold, an image data matching unit that calculates the normalized absolute difference value between the template and the comparison area, a matching judgment unit that compares the matching threshold with the normalized absolute difference value to judge the similarity between the template and the comparison area, a judgment result output unit that outputs the judgment result by the matching judgment means, and a memory that stores each of the data.
特許文献1に記載の画像照合装置によれば、2つの画像の類似度を0~1の数値で表すため、2つの画像の類似度を判定するための照合閾値をテンプレート領域の大きさや、テンプレート又は比較領域の明度等に応じてそれぞれ設定する必要がなく、照合閾値の設定を容易に行うことが可能になる。しかしながら、閾値の設定は必要であって、見つかった(抽出された)部分画像が記号(所望の部分画像)であることの確認や、見逃した記号を探す作業は人手で行う必要があり、依然として担当者の作業負担が大きい。
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、画像のなかで所望の部分画像を探し出す負担(人的負担など)を削減する記号抽出装置、プログラムおよび記号抽出方法を提供することを課題とする。
According to the image matching device described in Patent Document 1, the similarity between two images is expressed as a numerical value between 0 and 1, so it is not necessary to set a matching threshold for determining the similarity between two images according to the size of the template area, the brightness of the template or comparison area, etc., and it is possible to easily set the matching threshold. However, setting a threshold is necessary, and the work of confirming that the found (extracted) partial image is a symbol (a desired partial image) and searching for overlooked symbols must be done manually, which still places a heavy workload on the person in charge.
The present invention has been made in consideration of the above background, and aims to provide a symbol extraction device, program, and symbol extraction method that reduce the burden (human burden, etc.) of searching for a desired partial image within an image.
上記した課題を解決するため、本発明に係る記号抽出装置は、画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するテンプレート設定部と、抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部とを備え、前記抽出結果管理部は、表示された前記部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度の何れかの項目のうち選択された1つの項目によるソート機能を有する。
また本発明に係る記号抽出装置は、画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するテンプレート設定部と、抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部と、前記抽出結果に含まれる部分画像を含む学習データを用いて、画像が前記テンプレート画像である当否を判定する学習モデルを生成する学習部と、を備え、前記類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出され、前記照合部は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される類似度が前記閾値以上である部分画像であって、前記学習モデルを用いて前記テンプレート画像であると判断される部分画像を抽出する。
In order to solve the above-mentioned problems, the symbol extraction device of the present invention includes a template setting unit that sets a template image to be extracted from an image; an analysis condition setting unit that obtains and sets a threshold value used to determine whether the extraction is appropriate; a matching unit that extracts from the image partial images whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold value; and an extraction result management unit that displays extraction results including at least one item of the extracted partial images, the identification number of the partial images, their position within the image, and the similarity between the partial images and the template image, and the extraction result management unit has a sorting function based on one item selected from the identification number of the displayed partial images, their position within the image, and the similarity between the partial images and the template image.
a matching unit that extracts partial images from the image whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold; an extraction result management unit that displays extraction results including at least one item of the extracted partial images, the identification numbers of the partial images, the positions of the partial images within the image, and the similarity between the partial images and the template image; and a learning unit that generates a learning model that determines whether an image is the template image using learning data including the partial images included in the extraction results, wherein the similarity is calculated based on a template matching technique, and the matching unit extracts partial images whose similarity calculated based on the template matching technique is equal to or greater than the threshold and that are determined to be the template image using the learning model.
本発明によれば、画像のなかで所望の部分画像を探し出す負担を削減する記号抽出装置、プログラムおよび記号抽出方法を提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 The present invention provides a symbol extraction device, program, and symbol extraction method that reduce the burden of searching for a desired partial image within an image. Issues, configurations, and advantages other than those described above will become clear from the description of the following embodiments.
≪記号抽出装置の概要≫
以下に本発明を実施するための形態(実施形態)における記号抽出装置について説明する。記号抽出装置は、図面の画像(図面画像)に含まれる記号の画像を、図面画像を探索して抽出する。記号の画像は、テンプレート画像として設定される。記号抽出装置は、図面画像の部分画像で、テンプレート画像との類似度が設定された閾値以上である(テンプレート画像と類似する)部分画像(記号の画像)を、図面画像を走査して探し出す(抽出する)。
<Outline of the symbol extraction device>
A symbol extraction device according to an embodiment of the present invention will be described below. The symbol extraction device searches an image of a drawing (drawing image) to extract images of symbols contained therein. The symbol images are set as template images. The symbol extraction device scans the drawing image to find (extract) partial images (symbol images) of the drawing image whose similarity to the template image is equal to or greater than a set threshold (similar to the template image).
記号抽出装置は、見つかった部分画像の識別番号、および図面画像内における位置の一覧を含む抽出結果ウィンドウを表示する。この一覧の項目を指定すると、対応する部分画像が表示される。
記号抽出装置の利用者は、部分画像の見逃し(抽出漏れ/検出漏れ)を減らすため、類似度の閾値を低めに設定する。抽出結果ウィンドウの一覧には誤抽出(誤認識)が含まれるが、利用者は一覧の項目を次々と指定して類似部分画像を次々と表示しながら誤抽出を削除して、最終的な抽出結果を得る。このようにすることで利用者は、効率的に図面画像中の記号を抽出することができるようになる。
The symbol extractor displays an extraction result window containing a list of the identification numbers of the found partial images and their positions within the drawing image. When an item in this list is specified, the corresponding partial image is displayed.
Users of the symbol extraction device set a low similarity threshold to reduce the chance of missing partial images (missed extraction/missed detection). The list in the extraction result window contains erroneous extractions (misrecognitions), but users can select items in the list one after another to display similar partial images one after another, delete the erroneous extractions, and obtain the final extraction results. In this way, users can efficiently extract symbols from drawing images.
≪記号抽出装置の利用手順≫
記号抽出装置100(後記する図8参照)の構成を説明する前に、記号抽出装置100の利用手順を説明する。図1は、第1実施形態に係る記号抽出装置100を利用する利用者の利用手順を示すフローチャートである。
ステップS11において記号抽出装置100の利用者は、記号を探す設計図面(のファイル名)を指定する。すると記号抽出装置100は、当該設計図面を読み取り、表示する(後記する図2参照)。図2は、第1実施形態に係る記号抽出装置100が読み込んだ図面を表示する画面310を示す。
<<How to use the symbol extraction device>>
Before describing the configuration of the symbol extraction device 100 (see FIG. 8 described later), we will explain the procedure for using the symbol extraction device 100. Fig. 1 is a flowchart showing the procedure for a user who uses the symbol extraction device 100 according to the first embodiment.
In step S11, the user of the symbol extraction device 100 specifies (the file name of) a design drawing for which symbols are to be searched. The symbol extraction device 100 then reads and displays the design drawing (see FIG. 2, which will be described later). FIG. 2 shows a screen 310 that displays the drawing read by the symbol extraction device 100 according to the first embodiment.
図1に戻って、利用手順の説明を続ける。ステップS12において利用者は、記号の画像をテンプレートとして設定する。図3は、第1実施形態に係るテンプレート設定ウィンドウ321が表示された記号抽出装置100の画面320である。利用者はテンプレート画像を、図面にある記号を含む領域(例えば、符号322に示される記号を含む領域)を指定することで設定し保存する。利用者は、テンプレート画像を含むファイルを指定してテンプレート画像を設定してもよいし、設定済みのテンプレート画像を選択することでテンプレート画像を設定してもよい。 Returning to Figure 1, we will continue to explain the usage procedure. In step S12, the user sets a symbol image as a template. Figure 3 shows a screen 320 of the symbol extraction device 100 on which a template setting window 321 according to the first embodiment is displayed. The user sets and saves the template image by specifying an area containing a symbol in the drawing (for example, an area containing the symbol indicated by reference numeral 322). The user may set the template image by specifying a file containing the template image, or may set the template image by selecting a template image that has already been set.
図1に戻って、利用手順の説明を続ける。ステップS13において利用者は、図面から記号を抽出する条件である解析条件を設定する。図4は、第1実施形態に係る解析条件設定ウィンドウ331が表示された記号抽出装置100の画面330である。解析条件設定ウィンドウ331の右上にある画像は、ステップS12で設定された図面から探し出す(抽出する)記号の画像(テンプレート画像)である。利用者は、閾値や回転角度を設定する。閾値とは、図面の部分画像が記号であるか否かを判断する際に参照される、部分画像とテンプレート画像との類似度の閾値である。記号抽出装置100は、図面の部分画像とテンプレート画像との類似度が、設定された閾値以上であれば、当該部分画像を記号として抽出する。 Returning to Figure 1, we will continue explaining the usage procedure. In step S13, the user sets analysis conditions, which are the conditions for extracting symbols from a drawing. Figure 4 shows a screen 330 of the symbol extraction device 100 displaying an analysis condition setting window 331 according to the first embodiment. The image in the upper right corner of the analysis condition setting window 331 is an image (template image) of the symbol to be found (extracted) from the drawing, which was set in step S12. The user sets a threshold and rotation angle. The threshold is a threshold for the similarity between a partial image of the drawing and the template image, which is referenced when determining whether the partial image is a symbol. If the similarity between the partial image of the drawing and the template image is equal to or greater than the set threshold, the symbol extraction device 100 extracts the partial image as a symbol.
回転角度とは、図面中の部分画像とテンプレート画像との類似度を、テンプレート画像を回転して算出する場合の回転角度の単位である。例えば、回転角度が90度と指定されると、テンプレート画像そのまま、90度回転したテンプレート画像、180度回転したテンプレート画像、および270度回転したテンプレート画像と図面中の部分画像との類似度がそれぞれ算出され、何れかの類似度が閾値以上であれば、当該部分画像が記号として抽出される。 The rotation angle is the unit of rotation angle used when calculating the similarity between a partial image in a drawing and a template image by rotating the template image. For example, if a rotation angle of 90 degrees is specified, the similarity between the partial image in the drawing and the template image as is, the template image rotated 90 degrees, the template image rotated 180 degrees, and the template image rotated 270 degrees is calculated, and if any of the similarities is above a threshold, that partial image is extracted as a symbol.
利用者は解析条件設定ウィンドウ331下側にある「抽出対象領域指定」ボタンを押下すると表示される抽出対象領域指定画面(不図示)において、図面のなかで記号を探し出す領域である抽出対象領域を指定する。図面には、記号の凡例が含まれる場合があり、利用者は凡例の領域を除くように抽出対象領域を指定する。図面に複数の図が含まれ一部の図のみが抽出対象領域であれば、利用者は当該図を抽出対象領域に指定する。 The user presses the "Specify Extraction Target Area" button at the bottom of the analysis condition setting window 331, and on the displayed extraction target area specification screen (not shown), specifies the extraction target area, which is the area in the drawing where symbols will be found. A drawing may contain a symbol legend, and the user specifies the extraction target area so as to exclude the legend area. If a drawing contains multiple figures and only some of the figures are extraction target areas, the user specifies those figures as the extraction target areas.
図1に戻って、利用手順の説明を続ける。ステップS14において利用者は、解析条件設定ウィンドウ331(図4参照)にある「抽出実行」ボタンを押下して、テンプレート画像に類似する部分画像の抽出を指示する。なお「ファイル」メニューにある「抽出実行」を選択しても、利用者は抽出を指示することができる。
ステップS15において利用者は、抽出結果を確認してOKならば(ステップS15→OK)ステップS16に進み、NGならば(ステップS15→NG)ステップS13に戻って閾値を再設定する。
Returning to Figure 1, the explanation of the usage procedure will continue. In step S14, the user presses the "Execute Extraction" button in the analysis condition setting window 331 (see Figure 4) to instruct extraction of a partial image similar to the template image. Note that the user can also instruct extraction by selecting "Execute Extraction" in the "File" menu.
In step S15, the user checks the extraction result, and if it is OK (step S15→OK), proceeds to step S16, and if it is NG (step S15→NG), return to step S13 and reset the threshold value.
図5は、第1実施形態に係る閾値0.85における抽出結果を示す画面340である。抽出された部分画像は、矩形で囲われて強調されており、当該矩形の近傍に識別番号が表示される(符号343参照)。しかしながら、画面340において、抽出されるべき記号(部分画像)が抽出されていないことが確認できる(符号342,344参照)。利用者は、現在の閾値である0.85は高くて抽出漏れが多く、再設定して再抽出が必要であると判断する。利用者はステップS13に戻って閾値を0.85より低い、例えば0.65に再設定し、ステップS14で再抽出を指示する。図6は、第1実施形態に係る閾値0.65における抽出結果を示す画面350である。記号は全て抽出されているので、利用者は再抽出不要と判断して、ステップS16に進む。 Figure 5 is a screen 340 showing the extraction results when a threshold value of 0.85 is used in the first embodiment. The extracted partial images are highlighted by a rectangle, and an identification number is displayed near the rectangle (see reference numeral 343). However, it can be seen on screen 340 that symbols (partial images) that should have been extracted have not been extracted (see reference numerals 342 and 344). The user determines that the current threshold value of 0.85 is too high and many symbols have been missed, so a reset and re-extraction is necessary. The user returns to step S13, resets the threshold to a value lower than 0.85, for example, 0.65, and instructs re-extraction in step S14. Figure 6 is a screen 350 showing the extraction results when a threshold value of 0.65 is used in the first embodiment. Because all symbols have been extracted, the user determines that re-extraction is not necessary and proceeds to step S16.
図1に戻って、利用手順の説明を続ける。ステップS16において利用者は、抽出結果を編集する。詳しくは、利用者は後記する抽出結果ウィンドウ361(後記する図7参照)を操作して、抽出結果に含まれる誤抽出を除いたり、未抽出(抽出漏れ)の記号を追加したりして、抽出結果を編集する。
図7は、第1実施形態に係る抽出結果ウィンドウ361が表示された記号抽出装置100の画面360である。抽出結果ウィンドウ361には、識別番号(図7では「#」と記載)、位置、角度(図7では「角」と記載)、区分、および採否(図7では「採」と記載)の項目を含むリストが表示される。
Returning to Figure 1, the explanation of the usage procedure will be continued. In step S16, the user edits the extraction results. In detail, the user operates an extraction result window 361 (see Figure 7 described later) to remove erroneous extractions contained in the extraction results and add unextracted (omitted) symbols, thereby editing the extraction results.
7 shows a screen 360 of the symbol extraction device 100 displaying an extraction result window 361 according to the first embodiment. The extraction result window 361 displays a list including the following items: identification number (denoted as "#" in FIG. 7), position, angle (denoted as "angle" in FIG. 7), category, and adoption/rejection (denoted as "adoption" in FIG. 7).
識別番号は、抽出された記号(記号の部分画像)に割り振られた番号である。位置は、設計図面における記号の位置(座標)である。角度は、記号が抽出された(類似度が閾値以上である)際のテンプレート画像の回転角度である(図4記載の解析条件設定ウィンドウ331の回転角度参照)。
区分は、「自動」または「手動」であって、記号抽出装置100により抽出された記号については「自動」である。利用者が未抽出(未検出)の記号(符号368参照)を見つけたときには利用者は、「追加」ボタン363を押して、当該記号を含む領域を指定して、抽出結果に加える。利用者の指定により抽出結果に加えられた記号の区分は「手動」となる。
The identification number is a number assigned to the extracted symbol (partial image of the symbol). The position is the position (coordinates) of the symbol in the design drawing. The angle is the rotation angle of the template image when the symbol was extracted (the similarity is equal to or greater than the threshold) (see the rotation angle in the analysis condition setting window 331 in FIG. 4).
The classification is either "automatic" or "manual," and symbols extracted by the symbol extraction device 100 are classified as "automatic." When the user finds an unextracted (undetected) symbol (see reference numeral 368), the user presses the "add" button 363, specifies the area containing the symbol, and adds it to the extraction results. The classification of symbols added to the extraction results by user specification is "manual."
採否は、抽出結果を最終的な抽出結果として採用するか否かの当否(〇/×)を示す。リストにある何れかの項目(行)が指定されると、当該項目に相当する記号の部分画像が領域362に表示される。利用者は、抽出された記号を表示することで、抽出結果に誤抽出が含まれていないかを確認する。誤抽出である場合には、利用者は「削除」ボタン364を押して、抽出結果から誤抽出を除くことができる。
抽出結果リストは、類似度を含んでもよい。
The "Accept" or "Reject" indicates whether the extraction result should be adopted as the final extraction result (O/X). When any item (row) in the list is specified, a partial image of the symbol corresponding to that item is displayed in area 362. By displaying the extracted symbols, the user can check whether the extraction results contain any erroneous extractions. If there are any erroneous extractions, the user can press the "Delete" button 364 to remove the erroneous extraction from the extraction results.
The extraction result list may include the degree of similarity.
≪記号抽出装置の構成≫
図8は、第1実施形態に係る記号抽出装置100の機能ブロック図である。記号抽出装置100はコンピュータであり、制御部110、記憶部120、および入出力部180を備える。入出力部180には、ディスプレイやキーボード、マウスなどのユーザインターフェイス機器が接続される。入出力部180が通信デバイスを備え、他の装置とのデータ(例えば図面)の送受信が可能であってもよい。また入出力部180にメディアドライブが接続され、記録媒体を用いたデータのやり取りが可能であってもよい。
<Configuration of the symbol extraction device>
8 is a functional block diagram of the symbol extraction device 100 according to the first embodiment. The symbol extraction device 100 is a computer and includes a control unit 110, a storage unit 120, and an input/output unit 180. User interface devices such as a display, keyboard, and mouse are connected to the input/output unit 180. The input/output unit 180 may include a communication device, enabling transmission and reception of data (e.g., drawings) with other devices. A media drive may also be connected to the input/output unit 180, enabling data exchange using a recording medium.
≪記号抽出装置:記憶部≫
記憶部120は、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)、SSD(Solid State Drive)などの記憶機器を含んで構成される。記憶部120には、設計図面データ130、抽出結果データベース140、テンプレート情報121、およびプログラム128が記憶される。テンプレート情報121には、抽出対象となる記号に係るテンプレート画像や名称、閾値、回転角度、抽出対象領域などの情報(図4記載の解析条件設定ウィンドウ331参照)が含まれる。プログラム128には、後記する記号抽出処理(図10~図11参照)の手順の記述が含まれる。設計図面データ130は、図面の画像データである。
<Symbol extraction device: memory unit>
The storage unit 120 is configured to include storage devices such as a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an SSD (Solid State Drive). The storage unit 120 stores design drawing data 130, an extraction result database 140, template information 121, and a program 128. The template information 121 includes information such as template images, names, thresholds, rotation angles, and extraction target regions related to symbols to be extracted (see the analysis condition setting window 331 in FIG. 4). The program 128 includes a description of the procedures for the symbol extraction process (see FIGS. 10 and 11), which will be described later. The design drawing data 130 is image data of drawings.
図9は、第1実施形態に係る抽出結果データベース140のデータ構成図である。抽出結果データベース140は、例えば表形式のデータであって、1つの行(レコード)は抽出された1つの部分画像に係る情報を含む。抽出結果データベース140のレコードは、識別番号(図9では「#」と記載)、位置、角度、区分、採否、類似度、および画像の列(属性)を含む。識別番号、位置、角度、区分、および採否は、抽出結果ウィンドウ361(図7参照)の識別番号、位置、角度、区分、および採否にそれぞれ対応する。類似度はテンプレート画像との類似度である。画像は抽出された部分画像のデータである。 Figure 9 is a data structure diagram of the extraction result database 140 according to the first embodiment. The extraction result database 140 is, for example, data in a table format, with each row (record) containing information related to one extracted partial image. A record in the extraction result database 140 contains columns (attributes) of identification number (denoted as "#" in Figure 9), position, angle, category, acceptance/rejection, similarity, and image. The identification number, position, angle, category, and acceptance/rejection correspond to the identification number, position, angle, category, and acceptance/rejection in the extraction result window 361 (see Figure 7), respectively. The similarity is the similarity with the template image. The image is data on the extracted partial image.
≪記号抽出装置:制御部≫
図8に戻って、制御部110を説明する。制御部110は、CPU(Central Processing Unit)を含んで構成され、図面表示制御部111、テンプレート設定部112、解析条件設定部113、照合部114、および抽出結果管理部115を備える。
<Symbol extraction device: control unit>
8 , the control unit 110 will be described. The control unit 110 is configured to include a CPU (Central Processing Unit), and has a drawing display control unit 111, a template setting unit 112, an analysis condition setting unit 113, a matching unit 114, and an extraction result management unit 115.
≪制御部:図面表示制御部≫
図面表示制御部111は、図面(図2記載の画面310参照)を表示する。記号抽出が指示された場合には、図面表示制御部111は抽出結果を含む画面(図5、図6に記載の画面340,350参照)を表示する。
<Control unit: Drawing display control unit>
The drawing display control unit 111 displays a drawing (see screen 310 in FIG. 2). When symbol extraction is instructed, the drawing display control unit 111 displays a screen including the extraction results (see screens 340 and 350 in FIGS. 5 and 6).
以上に説明したように記号抽出装置100は、抽出された部分画像(記号の部分画像)に対応する画像(図面の抽出対象領域)のなかの部分画像を強調して表示し、当該部分画像の近傍に当該部分画像に対応する識別番号を表示する(図5、図6に記載の画面340,350参照)画像表示制御部(図面表示制御部111)を備える。 As described above, the symbol extraction device 100 includes an image display control unit (drawing display control unit 111) that highlights and displays a partial image within an image (a region of the drawing to be extracted) that corresponds to an extracted partial image (partial image of a symbol), and displays an identification number corresponding to that partial image near that partial image (see screens 340 and 350 in Figures 5 and 6).
≪制御部:テンプレート設定部、解析条件設定部≫
テンプレート設定部112は、テンプレート設定ウィンドウ321(図3参照)を表示する。またテンプレート設定部112は、利用者が指定した抽出対象となる記号のテンプレート画像を取得し、テンプレート情報121に格納する。
また解析条件設定部113は、解析条件設定ウィンドウ331(図4参照)を表示する。また解析条件設定部113は、利用者が指定した記号を抽出する条件である閾値や回転角度を取得し、テンプレート情報121に格納する。
<Control section: template setting section, analysis condition setting section>
The template setting unit 112 displays a template setting window 321 (see FIG. 3 ). The template setting unit 112 also acquires a template image of the symbol to be extracted, designated by the user, and stores it in the template information 121.
The analysis condition setting unit 113 also displays an analysis condition setting window 331 (see FIG. 4 ). The analysis condition setting unit 113 also acquires the threshold value and rotation angle, which are conditions for extracting symbols specified by the user, and stores them in the template information 121.
以上に説明したように記号抽出装置100は、画像(図面の抽出対象領域)から、抽出する対象である(記号の画像の)テンプレート画像を設定するテンプレート設定部112を備える。
また記号抽出装置100は、抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部113を備える。
また解析条件設定部113は、テンプレート画像の回転角度を取得する。
As described above, the symbol extraction device 100 includes the template setting unit 112 that sets a template image (of a symbol image) to be extracted from an image (an extraction target region of a drawing).
The symbol extraction device 100 also includes an analysis condition setting unit 113 that acquires and sets a threshold value used to determine whether extraction is appropriate.
The analysis condition setting unit 113 also acquires the rotation angle of the template image.
≪制御部:照合部≫
照合部114は、図面の指定された領域(抽出対象領域)の画像を走査して、テンプレート画像に合致する部分画像を抽出する。詳しく説明すると照合部114は、図面の指定された領域の部分画像であって、テンプレート画像との類似度が閾値以上の部分画像を、図面の指定された領域を走査しながら抽出する。照合部114は、部分画像を回転させて(解析条件設定ウィンドウ331の回転角度参照)類似度を算出する。類似度の算出手法としては、例えば零平均正規化相互相関などのテンプレートマッチングがあるが、他の手法を用いてもよい。
<Control unit: Collation unit>
The matching unit 114 scans the image of a specified region of the drawing (extraction target region) and extracts a partial image that matches the template image. More specifically, the matching unit 114 scans the specified region of the drawing and extracts a partial image that is a partial image of the specified region of the drawing and has a similarity to the template image that is equal to or greater than a threshold. The matching unit 114 rotates the partial image (see the rotation angle in the analysis condition setting window 331) to calculate the similarity. Examples of similarity calculation methods include template matching such as zero-mean normalized cross-correlation, but other methods may also be used.
照合部114は、部分画像とテンプレート画像との類似度が閾値以上であれば、当該部分画像がテンプレート画像に合致したと判断して、抽出結果データベース140(図9参照)に追加する。詳しく説明すると照合部114は、抽出結果データベース140に新しいレコードを追加し、識別番号、位置、角度、区分、採否、類似度、画像に、それぞれ通し番号、図面における部分画像の座標(例えば左上の座標)、合致したときに部分画像の回転角度、「自動」、「〇」、類似度、部分画像を格納する。 If the similarity between a partial image and the template image is equal to or greater than a threshold, the matching unit 114 determines that the partial image matches the template image and adds it to the extraction result database 140 (see Figure 9). In more detail, the matching unit 114 adds a new record to the extraction result database 140, and stores the identification number, position, angle, category, acceptance/rejection, similarity, image, serial number, coordinates of the partial image in the drawing (e.g., the upper left coordinates), the rotation angle of the partial image if there is a match, "automatic", "yes", similarity, and partial image.
以上に説明したように記号抽出装置100は、画像(図面の抽出対象領域)から、テンプレート画像との類似度が閾値以上である部分画像を抽出する照合部114を備える。
また照合部114は、画像から、テンプレート画像を1回以上回転角度回転させた画像との類似度が閾値以上である部分画像を抽出する。
類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される。
As described above, the symbol extraction device 100 includes the matching unit 114 that extracts, from an image (a region of a drawing to be extracted), a partial image whose similarity to a template image is equal to or greater than a threshold value.
Furthermore, the matching unit 114 extracts from the image a partial image whose similarity to an image obtained by rotating the template image by one or more rotation angles is equal to or greater than a threshold value.
The similarity is calculated based on a template matching method.
≪制御部:抽出結果管理部≫
抽出結果管理部115は、抽出結果データベース140(図9参照)を参照して抽出結果ウィンドウ361(図7参照)を表示する。表示内容は、識別番号や位置などの項目によりソートされて表示されてもよい。また抽出結果管理部115は、抽出結果ウィンドウ361に対する利用者の操作(指示)に従って、選択された項目に対応する部分画像を表示したり、指定された抽出漏れの記号(図面内の部分画像、図7記載の符号368参照)を抽出結果に加えたり、採否の指示を受け付けたりする処理を行う。抽出結果管理部115の処理の詳細は、図11を参照しながら後記する。
<<Control unit: Extraction result management unit>>
The extraction result management unit 115 refers to the extraction result database 140 (see FIG. 9 ) and displays the extraction result window 361 (see FIG. 7 ). The displayed contents may be sorted by items such as identification number or position. Furthermore, in accordance with a user's operation (instruction) on the extraction result window 361, the extraction result management unit 115 performs processing such as displaying a partial image corresponding to a selected item, adding a designated omitted extraction symbol (partial image in the drawing, see reference numeral 368 in FIG. 7 ) to the extraction results, and accepting an instruction on whether to accept or reject the extraction. Details of the processing by the extraction result management unit 115 will be described later with reference to FIG. 11 .
以上に説明したように記号抽出装置100は、抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の画像(図面の抽出対象領域)内における位置、および、当該部分画像とテンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果(抽出結果ウィンドウ361参照)を表示する抽出結果管理部115を備える。
抽出結果管理部115は、指定された画像の部分画像を抽出結果に加える。
抽出結果管理部115は、部分画像の識別番号を表示する。
抽出結果管理部115は、部分画像が抽出結果に含まれることの当否の指示を受け付ける。
抽出結果管理部115は、表示された部分画像の識別番号、当該部分画像の画像内における位置、および、当該部分画像とテンプレート画像との類似度の何れかの項目のうち選択された1つの項目によるソート機能を有する。
As described above, the symbol extraction device 100 includes an extraction result management unit 115 that displays an extraction result (see extraction result window 361) that includes at least one item among the extracted partial image, the identification number of the partial image, the position of the partial image within the image (the area of the drawing to be extracted), and the similarity between the partial image and the template image.
The extraction result management unit 115 adds the partial image of the specified image to the extraction result.
The extraction result management unit 115 displays the identification number of the partial image.
The extraction result management unit 115 receives an instruction as to whether the partial image is to be included in the extraction result.
The extraction result management unit 115 has a sorting function based on one selected item from the identification number of the displayed partial image, the position of the partial image within the image, and the similarity between the partial image and the template image.
≪記号抽出処理≫
図10は、第1実施形態に係る記号抽出処理のフローチャートである。図10を参照しながら記号抽出装置100が実行する記号抽出処理を説明する。
ステップS21において図面表示制御部111は、利用者が指定した図面を取得して、画面に表示する(図2参照)。
Symbol extraction processing
10 is a flowchart of the symbol extraction process according to the first embodiment. The symbol extraction process executed by the symbol extraction device 100 will be described with reference to FIG.
In step S21, the drawing display control unit 111 acquires the drawing designated by the user and displays it on the screen (see FIG. 2).
ステップS22において図面表示制御部111は、利用者の操作を受け付けて当該操作に対応する処理に分岐する。図面表示制御部111は、テンプレート設定を指示する操作(例えば「設定」メニューにある「テンプレート設定」)を受け付けると(ステップS22→テンプレート設定)ステップS23に進む。図面表示制御部111は、解析条件設定を指示する操作(例えば「設定」メニューにある「解析条件設定」)を受け付けると(ステップS22→解析条件設定)ステップS25に進む。図面表示制御部111は、抽出を指示する操作(例えば図4記載の解析条件設定ウィンドウ331にある「抽出実行」ボタンや「ファイル」メニューにある「抽出実行」)を受け付けると(ステップS22→抽出実行)ステップS27に進む。図面表示制御部111は、抽出結果の表示を指示する操作(例えば「設定」メニューにある「抽出結果編集」)を受け付けると(ステップS22→抽出結果)ステップS29に進む。図面表示制御部111は、抽出結果の保存を指示する操作(例えば「ファイル」メニューにある「抽出結果保存」)を受け付けると(ステップS22→保存)ステップS30に進む。図面表示制御部111は、終了を指示する操作(例えば「ファイル」メニューにある「終了」)を受け付けると(ステップS22→終了)記号抽出処理を終える。 In step S22, the drawing display control unit 111 accepts a user operation and branches to the processing corresponding to that operation. When the drawing display control unit 111 accepts an operation to instruct template setting (e.g., "Template Setting" in the "Settings" menu) (step S22 → Template Setting), it proceeds to step S23. When the drawing display control unit 111 accepts an operation to instruct analysis condition setting (e.g., "Analysis Condition Setting" in the "Settings" menu) (step S22 → Analysis Condition Setting), it proceeds to step S25. When the drawing display control unit 111 accepts an operation to instruct extraction (e.g., the "Extract" button in the analysis condition setting window 331 shown in Figure 4 or "Extract" in the "File" menu) (step S22 → Extraction Execution), it proceeds to step S27. When the drawing display control unit 111 accepts an operation to instruct display of extraction results (e.g., "Edit Extraction Results" in the "Settings" menu) (step S22 → Extraction Results), it proceeds to step S29. When the drawing display control unit 111 receives an instruction to save the extraction results (for example, "Save Extraction Results" in the "File" menu) (step S22 → Save), it proceeds to step S30. When the drawing display control unit 111 receives an instruction to end (for example, "Exit" in the "File" menu) (step S22 → End), it ends the symbol extraction process.
ステップS23においてテンプレート設定部112は、テンプレート設定ウィンドウ321(図3参照)(図10では「設定画面」と記載)を表示する。
ステップS24においてテンプレート設定部112は、テンプレート設定ウィンドウ321において設定された内容であるテンプレート画像をテンプレート情報121に保存する。
In step S23, the template setting unit 112 displays the template setting window 321 (see FIG. 3) (denoted as "setting screen" in FIG. 10).
In step S24, the template setting unit 112 saves the template image, which is the content set in the template setting window 321, in the template information 121.
ステップS25において解析条件設定部113は、解析条件設定ウィンドウ331(図4参照)(図10では「設定画面」と記載)を表示する。
ステップS26において解析条件設定部113は、解析条件設定ウィンドウ331において設定された内容である閾値や角度の設定内容などをテンプレート情報121に保存する。
In step S25, the analysis condition setting unit 113 displays the analysis condition setting window 331 (see FIG. 4) (denoted as "setting screen" in FIG. 10).
In step S26, the analysis condition setting unit 113 stores the threshold value, angle setting, and other settings set in the analysis condition setting window 331 in the template information 121.
ステップS27において照合部114は、図面の指定された領域(抽出対象領域)の画像を走査して、テンプレート画像に合致する部分画像を抽出し、抽出結果データベース140(図9参照)に保存する。
ステップS28において図面表示制御部111は、抽出結果を示す画面(図5、図6記載の画面340,350参照)を表示する。
In step S27, the matching unit 114 scans the image of the designated area (extraction target area) of the drawing, extracts a partial image that matches the template image, and stores it in the extraction result database 140 (see FIG. 9).
In step S28, the drawing display control unit 111 displays a screen showing the extraction results (see screens 340 and 350 in FIGS. 5 and 6).
ステップS29において抽出結果管理部115は、抽出結果画面処理(後記する図11参照)を実行する。
ステップS30において抽出結果管理部115は、抽出結果データベース140(図9参照)を指定されたファイルに保存する。例えば抽出結果管理部115は、識別番号や位置、角度、区分、採否、類似度をCSV(Comma-Separated Values)形式のファイルに、画像を画像ファイルに保存する。
In step S29, the extraction result management unit 115 executes extraction result screen processing (see FIG. 11, which will be described later).
In step S30, the extraction result management unit 115 saves the extraction result database 140 (see FIG. 9 ) in a specified file. For example, the extraction result management unit 115 saves the identification number, position, angle, classification, acceptance/rejection, and similarity in a CSV (Comma-Separated Values) format file, and the image in an image file.
≪抽出結果画面処理≫
図11は、第1実施形態に係る抽出結果画面処理のフローチャートである。図11を参照しながらステップS29(図10参照)の詳細を説明する。
ステップS41において抽出結果管理部115は、抽出結果ウィンドウ361(図7参照)を表示する。
<<Extraction result screen processing>>
11 is a flowchart of the extraction result screen processing according to the first embodiment. Details of step S29 (see FIG. 10) will be described with reference to FIG.
In step S41, the extraction result management unit 115 displays the extraction result window 361 (see FIG. 7).
ステップS42において抽出結果管理部115は、抽出結果ウィンドウ361に対する操作を受け付けて当該操作に対応する処理に分岐する。抽出結果管理部115は、項目(抽出結果ウィンドウ361左側にある抽出結果リストの行)を選択する操作を受け付けると(ステップS42→項目選択)ステップS43に進む。抽出結果管理部115は、採否を変更する操作を受け付けると(ステップS42→採否変更)ステップS44に進む。抽出結果管理部115は、「追加」ボタン363の押下を受け付けると(ステップS42→追加)ステップS46に進む。抽出結果管理部115は、「削除」ボタン364の押下を受け付けると(ステップS42→削除)ステップS50に進む。抽出結果管理部115は、「閉じる」ボタンの押下を受け付けると(ステップS42→閉じる)抽出結果画面処理を終える。 In step S42, the extraction result management unit 115 accepts an operation on the extraction result window 361 and branches to the processing corresponding to that operation. When the extraction result management unit 115 accepts an operation to select an item (a row in the extraction result list on the left side of the extraction result window 361) (step S42 → select item), it proceeds to step S43. When the extraction result management unit 115 accepts an operation to change the acceptance/rejection (step S42 → change acceptance/rejection), it proceeds to step S44. When the extraction result management unit 115 accepts pressing of the "Add" button 363 (step S42 → add), it proceeds to step S46. When the extraction result management unit 115 accepts pressing of the "Delete" button 364 (step S42 → delete), it proceeds to step S50. When the extraction result management unit 115 accepts pressing of the "Close" button (step S42 → close), it ends the extraction result screen processing.
ステップS43において抽出結果管理部115は、指定された項目(抽出結果リストの行)に対応する部分画像を領域362(図7参照)に表示して、ステップS42に戻る。
ステップS44において抽出結果管理部115は、指定された項目の採用/不採用を交替して表示する。
ステップS45において抽出結果管理部115は、抽出結果データベース140(図9参照、図11では「DB」と記載)の指定された項目に対応するレコードの採否の属性を交替するように更新して、ステップS42に戻る。
In step S43, the extraction result management unit 115 displays the partial image corresponding to the specified item (row in the extraction result list) in the area 362 (see FIG. 7), and then returns to step S42.
In step S44, the extraction result management unit 115 alternately displays whether the specified item is adopted or not.
In step S45, the extraction result management unit 115 updates the acceptance/rejection attributes of the records corresponding to the specified items in the extraction result database 140 (see Figure 9, written as "DB" in Figure 11) so as to alternate, and then returns to step S42.
ステップS46において抽出結果管理部115は、利用者が指定した図面上の領域を取得する。
ステップS47において抽出結果管理部115は、ステップS46で指定された領域の部分画像を取得する。
In step S46, the extraction result management unit 115 acquires the area on the drawing designated by the user.
In step S47, the extraction result management unit 115 acquires a partial image of the area designated in step S46.
ステップS48において抽出結果管理部115は、ステップS47で取得した部分画像を領域362に表示する。また抽出結果管理部115は、当該部分画像に係る情報を抽出結果ウィンドウ361の抽出結果リストに追加して表示する。リストの位置、角度、区分、採否は、それぞれ指定された領域の座標(例えば右上の座標)、「0」、「手動」、「〇」である。角度は、テンプレート画像を回転させて部分画像との類似度が最大となる角度であってもよい。
ステップS49において抽出結果管理部115は、ステップS48で抽出結果リストに追加された表示された内容や部分画像を抽出結果データベース140(図9参照)に追加して、ステップS42に戻る。
In step S48, the extraction result management unit 115 displays the partial image acquired in step S47 in area 362. The extraction result management unit 115 also adds information related to the partial image to the extraction result list in extraction result window 361 and displays it. The position, angle, category, and acceptance/rejection of the list are the coordinates of the specified area (for example, the upper right coordinates), "0,""manual," and "o," respectively. The angle may be the angle at which the template image is rotated to maximize the similarity with the partial image.
In step S49, the extraction result management unit 115 adds the displayed content and partial images added to the extraction result list in step S48 to the extraction result database 140 (see FIG. 9), and the process returns to step S42.
ステップS50において抽出結果管理部115は、現在指定されている項目(抽出結果リストの行)を削除してリストを表示する。
ステップS51において抽出結果管理部115は、ステップS50で削除された項目に対応する抽出結果データベース140のレコードを削除して、ステップS42に戻る。
In step S50, the extraction result management unit 115 deletes the currently specified item (row in the extraction result list) and displays the list.
In step S51, the extraction result management unit 115 deletes the record from the extraction result database 140 that corresponds to the item deleted in step S50, and the process returns to step S42.
≪記号抽出装置の特徴≫
記号抽出装置100は、指定された記号のテンプレート画像と、図面の部分画像との類似度を算出し、類似度が閾値以上であれば抽出する。抽出された部分画像は、図面上で強調されて表示され(図5記載の符号343参照)利用者は抽出結果を容易に確認できる。
記号抽出装置100は利用者の指示により、抽出漏れの図面上の部分画像を抽出結果に追加し、誤検出を抽出結果から削除して、抽出結果を編集する。利用者は、抽出漏れが多い場合には閾値を下げるように、誤抽出が多い場合には閾値を上げるように閾値を調整したうえで抽出結果を編集することで、効率的に記号を抽出することができるようになる。
<Features of the symbol extraction device>
The symbol extraction device 100 calculates the similarity between the template image of the specified symbol and the partial image of the drawing, and extracts it if the similarity is equal to or greater than a threshold. The extracted partial image is highlighted on the drawing (see reference numeral 343 in FIG. 5 ), allowing the user to easily confirm the extraction result.
In response to a user's instruction, the symbol extraction device 100 adds partial images of the drawing that were not extracted to the extraction result and deletes erroneous detections from the extraction result, thereby editing the extraction result. By adjusting the threshold value to lower the threshold value if there are many extraction omissions and to raise the threshold value if there are many erroneous extractions, the user can efficiently extract symbols by editing the extraction result.
≪第2実施形態≫
第1実施形態における照合部114は、例えば零平均正規化相互相関などのテンプレートマッチング手法を用いてテンプレート画像に類似する部分画像を抽出する。抽出結果を学習した学習モデルを用いて照合するようにしてもよい。図12は、第2実施形態に係る記号抽出装置100Aの機能ブロック図である。第1実施形態の記号抽出装置100と比較して制御部110に学習部116が、記憶部120に学習モデル122が加わる。また、制御部110の照合部114Aが変更される。
Second Embodiment
The matching unit 114 in the first embodiment extracts a partial image similar to a template image using a template matching method such as zero-mean normalized cross-correlation. The extracted results may be matched using a trained learning model. FIG. 12 is a functional block diagram of a symbol extraction device 100A according to the second embodiment. Compared to the symbol extraction device 100 of the first embodiment, a learning unit 116 is added to the control unit 110, and a learning model 122 is added to the storage unit 120. In addition, the matching unit 114A of the control unit 110 is modified.
学習モデル122は機械学習技術の学習モデルである。学習モデル122の入力(説明変数)は図面の部分画像であり、出力(目的変数)はテンプレート画像に合致するか否かである。
学習部116は、抽出結果データベース140(図9参照)のレコードにある画像を学習データとして学習モデル122を訓練する(学習モデル122に学習データを学習させる)。
The learning model 122 is a learning model for machine learning technology. The input (explanatory variables) of the learning model 122 is a partial image of a drawing, and the output (objective variable) is whether or not the partial image matches a template image.
The learning unit 116 trains the learning model 122 using images in the records of the extraction result database 140 (see FIG. 9) as learning data (makes the learning model 122 learn the learning data).
照合部114Aは、テンプレートマッチング手法を用いてテンプレート画像に類似すると判断された部分画像について、さらに学習モデル122を用いてテンプレート画像に合致するか否かを判断する。換言すれば照合部114Aは、テンプレートマッチング手法と学習モデル122との双方でテンプレート画像に合致(類似)すると判断された場合に、合致すると判断する。 For a partial image that has been determined to be similar to the template image using the template matching method, the matching unit 114A further determines whether it matches the template image using the learning model 122. In other words, the matching unit 114A determines that a partial image matches (is similar to) the template image when both the template matching method and the learning model 122 determine that the partial image matches (is similar to) the template image.
以上に説明したように記号抽出装置100Aは、抽出結果に含まれる部分画像を含む学習データを用いて、画像(図面の抽出対象領域)がテンプレート画像である当否を判定する学習モデル122を生成する学習部116をさらに備える。また学習部116は、抽出結果を用いて学習モデル122を生成する。
類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される。
記号抽出装置100Aに備わる照合部114Aは、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される類似度が閾値以上である部分画像であって、学習モデル122を用いてテンプレート画像であると判断される部分画像を抽出する。
As described above, the symbol extraction device 100A further includes a learning unit 116 that generates a learning model 122 for determining whether an image (a region to be extracted in a drawing) is a template image, using learning data including a partial image included in the extraction result. The learning unit 116 also generates the learning model 122 using the extraction result.
The similarity is calculated based on a template matching method.
The matching unit 114A provided in the symbol extraction device 100A extracts partial images whose similarity calculated based on a template matching method is equal to or greater than a threshold value and which are determined to be template images using the learning model 122.
≪第2実施形態の特徴≫
記号抽出装置100Aは機械学習技術を用いた照合を行うことで、記号抽出装置100より高精度に記号の部分画像を抽出することができるようになる。
Features of the Second Embodiment
The symbol extraction device 100A performs matching using machine learning technology, and is therefore able to extract partial images of symbols with higher accuracy than the symbol extraction device 100.
≪変形例≫
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。例えば、抽出結果ウィンドウ361(図7参照)左側の抽出結果リストは、識別番号の順に表示されているが類似度でソートされて表示されてもよい。類似度が高い抽出結果に誤検出はないとして、類似度が低い抽出結果から誤抽出がないか確認することで、利用者は効率的に抽出結果を確認することができるようになる。またテンプレート情報121や学習モデル122は、複数の図面や記号抽出装置100,100Aで共用できるようにしてもよい。
<<Variations>>
Although several embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are merely illustrative and do not limit the technical scope of the present invention. For example, the extraction result list on the left side of the extraction result window 361 (see FIG. 7 ) is displayed in order of identification number, but may be sorted and displayed by similarity. By assuming that extraction results with high similarity do not contain erroneous detections and checking extraction results with low similarity for erroneous extractions, the user can efficiently check the extraction results. Furthermore, the template information 121 and learning model 122 may be shared among multiple drawings and symbol extraction devices 100 and 100A.
本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 The present invention may take on various other embodiments, and various modifications, such as omissions and substitutions, may be made without departing from the spirit of the present invention. These embodiments and their variations are included within the scope and spirit of the invention described in this specification, etc., and are also included in the scope of the invention described in the claims and their equivalents.
100,100A 記号抽出装置
111 図面表示制御部(画像表示制御部)
112 テンプレート設定部
113 解析条件設定部
114 照合部
115 抽出結果管理部
116 学習部
121 テンプレート情報
122 学習モデル
128 プログラム
130 設計図面データ(画像)
140 抽出結果データベース
100, 100A Symbol extraction device 111 Drawing display control unit (image display control unit)
112 Template setting unit 113 Analysis condition setting unit 114 Collation unit 115 Extraction result management unit 116 Learning unit 121 Template information 122 Learning model 128 Program 130 Design drawing data (image)
140 Extraction result database
Claims (11)
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部とを備え、
前記抽出結果管理部は、
表示された前記部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度の何れかの項目のうち選択された1つの項目によるソート機能を有する
記号抽出装置。 a template setting unit that sets a template image to be extracted from the image;
an analysis condition setting unit that acquires and sets a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
a matching unit that extracts, from the image, a partial image whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold;
an extraction result management unit that displays an extraction result including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
The extraction result management unit
The system has a sorting function based on one selected from the identification number of the displayed partial image, the position of the partial image within the image, and the similarity between the partial image and the template image.
Symbol extraction device.
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部と、
前記抽出結果に含まれる部分画像を含む学習データを用いて、画像が前記テンプレート画像である当否を判定する学習モデルを生成する学習部と、を備え、
前記類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出され、
前記照合部は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される類似度が前記閾値以上である部分画像であって、前記学習モデルを用いて前記テンプレート画像であると判断される部分画像を抽出する
記号抽出装置。 a template setting unit that sets a template image to be extracted from the image;
an analysis condition setting unit that acquires and sets a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
a matching unit that extracts, from the image, a partial image whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold;
an extraction result management unit that displays extraction results including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
a learning unit that generates a learning model that determines whether an image is the template image using learning data that includes a partial image included in the extraction result,
the similarity is calculated based on a template matching technique;
The matching unit extracts a partial image whose similarity calculated based on a template matching technique is equal to or greater than the threshold value and which is determined to be the template image using the learning model.
Symbol extraction device.
指定された前記画像の部分画像を前記抽出結果に加える
請求項1または2に記載の記号抽出装置。 The extraction result management unit
The symbol extraction device according to claim 1 or 2 , wherein a partial image of the specified image is added to the extraction result.
前記テンプレート画像の回転角度を取得し、
前記照合部は、
前記画像から、前記テンプレート画像を1回以上前記回転角度回転させた画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する
請求項1または2に記載の記号抽出装置。 The analysis condition setting unit
obtaining a rotation angle of the template image;
The collation unit
The symbol extraction device according to claim 1 or 2, further comprising: extracting from the image a partial image having a similarity equal to or greater than the threshold value with an image obtained by rotating the template image at least once by the rotation angle.
前記抽出結果管理部は、
前記部分画像の識別番号を表示し、
前記画像表示制御部は、
抽出された部分画像に対応する前記画像のなかの部分画像を強調して表示し、当該部分画像の近傍に当該部分画像に対応する識別番号を表示する
請求項1または2に記載の記号抽出装置。 further comprising an image display control unit;
The extraction result management unit
Displaying the identification number of the partial image;
The image display control unit
3. The symbol extraction device according to claim 1, wherein a partial image of the image corresponding to the extracted partial image is displayed in an emphasized manner, and an identification number corresponding to the partial image is displayed near the partial image.
請求項1または2に記載の記号抽出装置。 The symbol extraction device according to claim 1 , wherein the similarity is calculated based on a template matching technique.
当該部分画像が抽出結果に含まれることの当否の指示を受け付け、
前記学習部は、前記抽出結果を用いて前記学習モデルを生成する
請求項2に記載の記号抽出装置。 The extraction result management unit
Accept an instruction as to whether the partial image should be included in the extraction result;
The symbol extraction device according to claim 2 , wherein the learning unit generates the learning model using the extraction result.
画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するテンプレート設定部と、
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部とを備え、
前記抽出結果管理部は、
表示された前記部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度の何れかの項目のうち選択された1つの項目によるソート機能を有する
記号抽出装置として機能させるためのプログラム。 Computer,
a template setting unit that sets a template image to be extracted from the image;
an analysis condition setting unit that acquires and sets a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
a matching unit that extracts, from the image, a partial image whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold;
an extraction result management unit that displays an extraction result including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
The extraction result management unit
The system has a sorting function based on one selected from the identification number of the displayed partial image, the position of the partial image within the image, and the similarity between the partial image and the template image.
A program that functions as a symbol extraction device.
画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するテンプレート設定部と、
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定する解析条件設定部と、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出する照合部と、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示する抽出結果管理部と、
前記抽出結果に含まれる部分画像を含む学習データを用いて、画像が前記テンプレート画像である当否を判定する学習モデルを生成する学習部と、を備え、
前記類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出され、
前記照合部は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される類似度が前記閾値以上である部分画像であって、前記学習モデルを用いて前記テンプレート画像であると判断される部分画像を抽出する
記号抽出装置として機能させるためのプログラム。 Computer,
a template setting unit that sets a template image to be extracted from the image;
an analysis condition setting unit that acquires and sets a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
a matching unit that extracts, from the image, a partial image whose similarity to the template image is equal to or greater than the threshold;
an extraction result management unit that displays extraction results including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
a learning unit that generates a learning model that determines whether an image is the template image using learning data that includes a partial image included in the extraction result,
the similarity is calculated based on a template matching technique;
The matching unit extracts a partial image whose similarity calculated based on a template matching technique is equal to or greater than the threshold value and which is determined to be the template image using the learning model.
A program that functions as a symbol extraction device.
画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するステップと、
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定するステップと、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出するステップと、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示するステップと、
表示された前記部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度の何れかの項目のうち選択された1つの項目により、前記抽出結果をソートするステップと、を実行する
記号抽出方法。 The symbol extraction device
A step of setting a template image to be extracted from the image;
A step of acquiring and setting a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
extracting a partial image from the image, the partial image having a similarity to the template image equal to or greater than the threshold;
displaying an extraction result including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
and sorting the extraction results by one selected item from the identification number of the displayed partial image, the position of the partial image within the image, and the similarity between the partial image and the template image.
Symbol extraction methods.
画像から、抽出する対象であるテンプレート画像を設定するステップと、
抽出の当否判断に用いる閾値を取得して設定するステップと、
前記画像から、前記テンプレート画像との類似度が前記閾値以上である部分画像を抽出するステップと、
抽出された部分画像、当該部分画像の識別番号、当該部分画像の前記画像内における位置、および、当該部分画像と前記テンプレート画像との類似度のうち少なくとも1つの項目を含む抽出結果を表示するステップと、
前記抽出結果に含まれる部分画像を含む学習データを用いて、画像が前記テンプレート画像である当否を判定する学習モデルを生成するステップと、を実行し、
前記類似度は、テンプレートマッチング手法に基づいて算出され、
前記部分画像を抽出するステップにおいては、テンプレートマッチング手法に基づいて算出される類似度が前記閾値以上である部分画像であって、前記学習モデルを用いて前記テンプレート画像であると判断される部分画像を抽出する
記号抽出方法。 The symbol extraction device
A step of setting a template image to be extracted from the image;
A step of acquiring and setting a threshold value used to determine whether extraction is appropriate;
extracting a partial image from the image, the partial image having a similarity to the template image equal to or greater than the threshold;
displaying an extraction result including at least one item of an extracted partial image, an identification number of the partial image, a position of the partial image within the image, and a similarity between the partial image and the template image ;
and generating a learning model for determining whether an image is the template image using learning data including the partial image included in the extraction result;
the similarity is calculated based on a template matching technique;
In the step of extracting the partial image, a partial image whose similarity calculated based on a template matching technique is equal to or greater than the threshold value and which is determined to be the template image using the learning model is extracted.
Symbol extraction methods.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022094950A JP7748338B2 (en) | 2022-06-13 | 2022-06-13 | Symbol extraction device, program, and symbol extraction method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022094950A JP7748338B2 (en) | 2022-06-13 | 2022-06-13 | Symbol extraction device, program, and symbol extraction method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023181686A JP2023181686A (en) | 2023-12-25 |
| JP7748338B2 true JP7748338B2 (en) | 2025-10-02 |
Family
ID=89308894
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022094950A Active JP7748338B2 (en) | 2022-06-13 | 2022-06-13 | Symbol extraction device, program, and symbol extraction method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7748338B2 (en) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020181405A (en) | 2019-04-25 | 2020-11-05 | 日本電設工業株式会社 | Estimation work support system and estimation work support program |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3569626B2 (en) * | 1998-05-11 | 2004-09-22 | 日本電信電話株式会社 | Graphic extraction method and recording medium recording the program |
-
2022
- 2022-06-13 JP JP2022094950A patent/JP7748338B2/en active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020181405A (en) | 2019-04-25 | 2020-11-05 | 日本電設工業株式会社 | Estimation work support system and estimation work support program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023181686A (en) | 2023-12-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12236696B2 (en) | Method and apparatus for recognizing subtitle region, device, and storage medium | |
| TWI742300B (en) | Method and system for interfacing with a user to facilitate an image search for a person-of-interest | |
| KR102063036B1 (en) | Automatic classification apparatus and method of document type based on visual attention model implemented by deep learninig and character recognition | |
| US20020164070A1 (en) | Automatic algorithm generation | |
| US20140314300A1 (en) | System and method for reviewing and analyzing cytological specimens | |
| KR20110124223A (en) | Structuring Digital Images by Correlating Faces | |
| CN108364653B (en) | Voice data processing method and processing device | |
| CN111860487B (en) | Inscription marking detection and recognition system based on deep neural network | |
| US9311518B2 (en) | Systems and methods for efficient comparative non-spatial image data analysis | |
| US20220319227A1 (en) | Systems and methods of automated biometric identification reporting | |
| CN115115902B (en) | Training method, device, equipment, storage medium and product of image classification model | |
| JP7748338B2 (en) | Symbol extraction device, program, and symbol extraction method | |
| Rahman et al. | Text Information Extraction from Digital Image Documents Using Optical Character Recognition | |
| CN115115740A (en) | Thinking guide graph recognition method, device, equipment, medium and program product | |
| Nair et al. | A Smarter Way to Collect and Store Data: AI and OCR Solutions for Industry 4.0 Systems | |
| CN117573006A (en) | Method and system for batch picking of RPA screen interface elements | |
| CN113486171B (en) | Image processing method and device and electronic equipment | |
| CN116910292A (en) | Document chart retrieval method, device, electronic equipment and storage medium | |
| JP2009181225A (en) | OCR device, trail management device and trail management system | |
| JP7503669B1 (en) | Program, information processing method, and model generation method | |
| JP2023175098A (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
| Bäuerle | Training de-confusion: an interactive, network-supported visual analysis system for resolving errors in image classification training data | |
| CN110764853A (en) | Web interface display method between multiple electronic medical records and single document defects | |
| CN111966794B (en) | A method, system and device for identifying diagnosis and treatment data | |
| CN110858305B (en) | System and method for recognizing picture characters by using installed fonts |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20241202 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20250708 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250808 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20250909 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250919 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7748338 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |