JPH0785262B2 - Drawing input device - Google Patents
Drawing input deviceInfo
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- JPH0785262B2 JPH0785262B2 JP61056404A JP5640486A JPH0785262B2 JP H0785262 B2 JPH0785262 B2 JP H0785262B2 JP 61056404 A JP61056404 A JP 61056404A JP 5640486 A JP5640486 A JP 5640486A JP H0785262 B2 JPH0785262 B2 JP H0785262B2
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- JP
- Japan
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- rule
- feature
- storage means
- feature amount
- recognition target
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は画像中の対象を検出分離する際に,対象の種
類や制約条件の変更があつても,ルールの変更のみで,
対象の検出分離が行える図面入力装置に関するものであ
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial field of application] In the present invention, when detecting and separating an object in an image, even if the type of object or the constraint condition is changed, only the rule is changed.
The present invention relates to a drawing input device capable of detecting and separating an object.
第10図は従来の例えば昭和60年後期第31回情報処理学会
全国大会予稿集6N−1「図面読取を利用した地図情報と
設備情報の入力」における図面入力装置の構成図であ
る。FIG. 10 is a block diagram of a conventional drawing input device in, for example, the 31st IPSJ National Convention Proceedings Collection 6N-1 “Input of map information and facility information using drawing reading” in the latter half of 1985.
図において,(1)は画像入力し,2値のデイジタル画像
データを得る画像入力手段,(2)は入力した2値の画
像データを記憶するための第1の記憶手段,(3)は画
像データを画像処理して線の情報や領域の情報をとり出
す画像処理手段,(4)は線の情報や領域の情報を記憶
する第2の記憶手段,(14)は画像中のシンボルや線要
素を検出分離する要素検出分離手段,(10)は検出分離
した要素を記憶する第4の記憶手段,(12)は対象とな
る要素を認識する対象認識手段,(13)は認識した対象
のコード情報を記憶する第5の記憶手段である。In the figure, (1) is an image input means for inputting an image to obtain binary digital image data, (2) is a first storage means for storing the input binary image data, and (3) is an image Image processing means for image-processing data to extract line information and area information, (4) second storage means for storing line information and area information, and (14) symbol or line in image Element detection / separation means for detecting / separating elements, (10) fourth storage means for storing the detected / separated elements, (12) object recognition means for recognizing target elements, and (13) for recognized objects. It is a fifth storage means for storing code information.
上記のように構成された従来の図面入力装置では,例え
ば第2図に示すような図面を画像入力手段(1)により
入力し,太さを持つた2値のデイジタル画像データが第
1の記憶手段(2)に記憶される。画像処理手段(3)
は画像データに対し膨張,収縮や画像間の論理演算を行
なうことによつて,白の小さい閉領域や黒の塗りつぶし
領域を抽出したり,また太さを持つた画像データを細め
ていき,線の中心のx−y座標(点列)と線の接続情報
とをり出す。領域の情報や線の情報は第2の記憶手段
(4)に記憶される。要素検出分離手段(14)は領域の
情報や線の情報から対象をとり出し,とり出された対象
毎に第4の記憶手段(10)に記憶される。対象認識手段
(12)は対象がシンボルの場合,シンボルの種類を認識
したり,対象が線の場合は線コード化してコード情報を
第5の記憶手段(13)に記憶する。In the conventional drawing input device configured as described above, for example, a drawing as shown in FIG. 2 is input by the image input means (1), and binary digital image data having a thickness is stored in the first storage. It is stored in the means (2). Image processing means (3)
Expands and contracts image data and performs logical operations between images to extract small white closed regions and black filled regions, and thin image data with a thickness to draw lines. The xy coordinates (point sequence) of the center of the and the connection information of the line are extracted. Area information and line information are stored in the second storage means (4). The element detecting / separating means (14) takes out the object from the area information and the line information, and stores it in the fourth storage means (10) for each object taken out. When the target is a symbol, the target recognition means (12) recognizes the type of the symbol, and when the target is a line, it is line-coded and stores the code information in the fifth storage means (13).
上記のような従来の図面入力装置では,検出・分離の対
象となるシンボルの種類が変わつたり,また,分離すべ
き線図形の対象が変わつたり,線図形の書き方の制約条
件が図面毎に異なつたりするため,シンボルの種類の変
更や線図形の制約条件が異なるたびに要素検出分離手段
を変更し,対象毎に作成しなければならないという問題
点があつた。In the conventional drawing input device as described above, the type of the symbol to be detected / separated is changed, the target of the line figure to be separated is changed, and the constraint condition for writing the line figure is different for each drawing. Therefore, there is a problem in that the element detection / separation means must be changed and created for each object each time the type of symbol is changed or the constraint condition of the line figure is changed.
この発明はこのような問題点を解決するためになされた
もので,図面中の検出分離すべき対象となるシンボルの
種類が変更されたり,線図形の書き方の制約条件が変わ
ることによつて,求める特徴量と判定方法のうち,各特
徴量を算出するためのルールと判定するためのルールを
持ち,対象の変更に応じて,ルールの変更・追加・削除
ができることを目的とする。The present invention has been made in order to solve such a problem, and the type of the symbol to be detected and separated in the drawing is changed, or the constraint condition of writing the line figure is changed. Among the required feature amounts and determination methods, it has a rule for calculating each feature amount and a rule for determining, and the purpose is to be able to change / add / delete rules according to changes in the target.
[問題点を解決するための手段] この発明にかかる図面入力装置は、上記特定の認識対象
を検出,認識するために必要な領域,線の特徴量を算出
するルール、上記特徴量とこの特徴量に関連する上記他
の特徴量とを対応させたテーブル、および、このテーブ
ルに基づいて上記特徴量を算出するルールと上記特徴量
とを対応させたテーブルを記憶する特徴抽出ルール記憶
手段と,この特徴抽出ルール記憶手段に記憶された上記
両テーブルに基づき、上記画像処理手段によりとりださ
れた要素の特徴量を算出するためのルールを上記特徴抽
出ルール記憶手段より選択し、この選択されたルールに
基づき上記要素の特徴量を算出する特徴抽出制御手段
と,領域,線の特徴量が認識対象の特徴量であるか否か
を判定するルール、および、認識対象とその認識対象を
検出、認識するために必要な判定ルールとの対応テーブ
ルを記憶する判定ルール記憶手段と,上記判定ルール記
憶手段に記憶された対応テーブルに基づき、上記特定の
認識対象を検出するための判定ルールを上記判定ルール
記憶手段より選択し、この選択された判定ルールに基づ
き上記特徴抽出制御手段により算出された各要素の特徴
量を判定することにより上記特定の認識対象を検出する
判定ルール制御手段とを備えたものである。[Means for Solving Problems] A drawing input device according to the present invention includes a region for detecting and recognizing the specific recognition target, a rule for calculating a characteristic amount of a line, the characteristic amount and the characteristic amount. A table in which the other feature amount related to the amount is associated, and a feature extraction rule storage unit that stores a table in which the rule for calculating the feature amount based on this table and the feature amount are stored. Based on the tables stored in the feature extraction rule storage means, a rule for calculating the feature amount of the element extracted by the image processing means is selected from the feature extraction rule storage means, and is selected. Feature extraction control means for calculating the feature amount of the element based on the rule, a rule for determining whether the feature amount of the area or line is the feature amount of the recognition target, and the recognition target To detect the specific recognition target based on the judgment rule storage unit that stores a correspondence table with the judgment rule necessary for detecting and recognizing the recognition target, and the correspondence table stored in the judgment rule storage unit. The determination rule for detecting the specific recognition target by selecting the determination rule from the determination rule storage unit and determining the feature amount of each element calculated by the feature extraction control unit based on the selected determination rule. And a control means.
[作用] この発明においては,特徴抽出制御手段により,画像情
報から要素としてとり出された領域,線の特徴量が,特
徴抽出ルール記憶手段に記憶された上記両テーブルに基
づいて選択されたルールによって算出され,判定ルール
制御手段により,算出された特徴量が,認識対象と判定
ルールとの対応テーブルに基づいて判定ルール記憶手段
から選択されたルールによって認識対象の特徴量である
か否か判定されることで認識対象の検出が行なわれるの
で,特徴抽出ルール記憶手段に記憶されたルールあるい
は上記両テーブルを変更するだけで,特徴量の算出に用
いるルールが異なるシンボルや線が記載されるような種
類の異なった図面でも容易に入力可能にすることができ
る。[Operation] According to the present invention, the feature extraction control means selects the rules of the feature amounts of the areas and lines extracted as elements from the image information based on the tables stored in the feature extraction rule storage means. It is determined whether the feature amount calculated by the determination rule control unit is the feature amount of the recognition target by the rule selected from the determination rule storage unit based on the correspondence table between the recognition target and the determination rule. As a result, the recognition target is detected. Therefore, by simply changing the rules stored in the feature extraction rule storage means or the above two tables, the symbols and lines with different rules used for calculating the feature amount are described. Different types of drawings can be easily input.
[実施例] 第1図は,この発明の一実施例を示す全体構成図であ
り,図中(1)〜(4),(10)及び(12)〜(13)は
上記従来手段と同一のものである。[Embodiment] FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an embodiment of the present invention, in which (1) to (4), (10) and (12) to (13) are the same as the above conventional means. belongs to.
(5)は領域,線などの特徴量を算出するルールを記憶
する特徴抽出ルール記憶手段,(6)は対象に応じて必
要な特徴量を算出するためのルールを特徴抽出ルール記
憶手段(5)から選択してとりこみ,特徴量を算出する
特徴抽出制御手段,(7)は算出された特徴量の情報を
記憶する第3の記憶手段,(8)は特徴量が認識対象と
なる特徴量か否かを判定するルールを記憶する判定ルー
ル記憶手段,(9)は上記特徴抽出制御手段(6)によ
り算出された特徴量を上記判定ルール記憶手段(8)に
記憶されたルールに基づいて判定することにより,認識
対象を検出する判定ルール制御手段,(10)は判定され
た要素の情報を記憶する第4の記憶手段,(11)は特徴
抽出ルール(5)や判定ルール(8)をオペレータが変
更するためのルール修正手段である。(5) is a feature extraction rule storage means for storing rules for calculating feature amounts such as regions and lines, and (6) is a feature extraction rule storage means (5 for storing rules for calculating necessary feature amounts according to objects. ), A feature extraction control means for selecting and importing the feature quantity, (7) a third storage means for storing information on the calculated feature quantity, and (8) a feature quantity for which the feature quantity is a recognition target. Determination rule storage means for storing a rule for determining whether or not, based on the rule stored in the determination rule storage means (8) based on the feature amount calculated by the feature extraction control means (6) Judgment rule control means for detecting a recognition target by judgment, (10) fourth storage means for storing information of the judged element, (11) feature extraction rule (5) and judgment rule (8) Rules for operators to change It is a correction means.
次に上記実施例の動作を第2図〜第9図を参照にしなが
ら説明する。例えば第2図に示すような地図上に設備情
報(設備シンボルや設備線)が重畳して書かれた図面は
画像入力手段(1)によつて太さを持つたデイジタル画
像として入力され,2値の画像データとして第1の記憶手
段(2)に記憶される。画像処理手段(3)は,画像デ
ータを入力して,例えば第3図(a)に示すような画像
データから線を細めていき,第3図(b)に示すような
線の中心のx−y座標列を点列データとしてとり出し,
この点列データが分岐点や交点における線の接続情報と
ともに第2の記憶手段(4)に記憶される。また,画像
処理手段(3)は画像データを画像の収縮・膨張や画像
間演算を用いて,第4図(a)(b)に示すように黒の
塗りつぶし領域(以降黒領域とよぶ)や白の小閉領域
(以降白領域とよぶ)をとり出し,第2の記憶手段
(4)に記憶する。特徴抽出ルール記憶手段(5)の中
には領域の特徴量,例えば第5図に示すように領域の面
積S,周囲長l,外接長方形のたてm,よこn,重心M,近傍に存
在する領域に対して領域間の距離dを算出するルール
や,線の特徴量,例えば第6図に示すように線の長さL,
線の傾きθ,閉ループ性α,接続している線の集まりの
大きさ等を求めるルールが存在する。特徴抽出制御手段
(6)は,特徴量抽出ルール記憶手段(5)に記憶され
た認識対象となるシンボルや線を検出・分離するために
必要な特徴量とこの特徴量に関連する他の特徴量とを対
応させたテーブル、および、このテーブルに基づいて上
記特徴量を算出するルールと上記特徴量とを対応させた
テーブルを用いて,その必要に応じたルールを特徴量抽
出ルール記憶手段(5)から選んでとりこみ,特徴量を
算出する。例えば第7図に示すシンボルに対し,黒領域
の面積,外接長方形,黒領域と領域間距離が一定以内の
白領域の面積,外接長方形,黒領域と白領域を含めた領
域の大きさ等を算出するルールが選ばれる。各ルールを
を呼び出す際には,ある特徴量faを算出するのに他のど
の特徴量を必要とするか特徴抽出手段(6)が上記特徴
抽出ルール記憶手段(5)に記憶された対応テーブルを
チェックする。第8図(a),(b)は対応テーブルの
一部を示す。第8図(a)では特徴量fa,fbは未算出でf
c,fdが既算出の状態を示す。第8図bは,ある特徴量fa
を算出する際には特徴量fb,fc,fdが既に算出されていな
ければならないということを示すテーブルである。すな
わち,対応テーブルに応じて選ばれたルールにより算出
される特徴量が画像データから直接算出できるものか,
他の特徴量を算出してから算出すべきものかが,第8図
(b)のような対応テーブルからわかる。例えば特徴量
faを算出するために特徴量faを算出するルールを呼び出
すが,この特徴量faを算出するには特徴量fbが算出され
ていなければならないことが第8図(b)のテーブルか
らわかり,さらに特徴量fbが算出されていないことが第
8図(a)からわかると,特徴抽出制御手段(6)は,
その必要性から特徴量fbを求めるルールも呼び出し,fb
の算出を行なう。なお,入力する図面の種類が異なるこ
とにより新規なルールを追加する必要がある場合は,ル
ール修正手段(11)により,オペレータが特徴抽出ルー
ル記憶手段(5)にその新規ルールを追加することが可
能であり,同時に対応テーブルを変更することで各種図
面を柔軟に対応できる。Next, the operation of the above embodiment will be described with reference to FIGS. For example, a drawing in which equipment information (equipment symbols and equipment lines) are superimposed on a map as shown in FIG. 2 is input as a digital image having a thickness by the image inputting means (1), and 2 The image data of the value is stored in the first storage means (2). The image processing means (3) inputs the image data, thins a line from the image data as shown in FIG. 3 (a), and x at the center of the line as shown in FIG. 3 (b). -Take out the y coordinate sequence as point sequence data,
This point sequence data is stored in the second storage means (4) together with the connection information of the lines at the branch points and the intersections. Further, the image processing means (3) uses image contraction / expansion of the image data or inter-image calculation to calculate a black filled area (hereinafter referred to as a black area) as shown in FIGS. A small white closed area (hereinafter referred to as a white area) is taken out and stored in the second storage means (4). In the feature extraction rule storage means (5), the feature quantity of the region, for example, the area S of the region, the perimeter l, the vertical m of the circumscribing rectangle, the horizontal n, the center of gravity M, and the vicinity are present as shown in FIG. Rules for calculating the distance d between the regions, the feature amount of the line, for example, the length L of the line as shown in FIG.
There are rules for determining the inclination θ of a line, closed-loop property α, the size of a group of connected lines, and the like. The feature extraction control means (6) is a feature quantity necessary for detecting and separating the symbol or line to be recognized stored in the feature quantity extraction rule storage means (5) and other features related to this feature quantity. Using a table in which the amounts are associated with each other and a table in which the rules for calculating the feature amounts based on this table and the feature amounts are associated with each other, the rules according to the need are stored in the feature amount extraction rule storage means ( Select from 5), take in, and calculate the feature amount. For example, for the symbol shown in FIG. 7, the area of the black area, the circumscribed rectangle, the area of the white area within a certain distance between the black area and the circumscribed rectangle, the size of the area including the black area and the white area, etc. The calculation rule is selected. Which other feature amount is required to calculate a certain feature amount fa when calling each rule? The feature extraction means (6) stores the correspondence table stored in the feature extraction rule storage means (5). Check. FIGS. 8A and 8B show a part of the correspondence table. In FIG. 8 (a), the feature values fa and fb have not yet been calculated and f
c and fd indicate the already calculated state. FIG. 8b shows a feature quantity fa
It is a table showing that the feature quantities fb, fc, and fd must be already calculated when calculating. That is, whether the feature quantity calculated by the rule selected according to the correspondence table can be directly calculated from the image data,
It can be seen from the correspondence table as shown in FIG. 8 (b) whether or not it should be calculated after calculating other feature amounts. For example, feature quantity
A rule for calculating the feature amount fa is called to calculate fa, but it can be seen from the table in FIG. 8 (b) that the feature amount fb must be calculated in order to calculate the feature amount fa. When it is understood from FIG. 8 (a) that the feature amount fb is not calculated, the feature extraction control means (6)
A rule for finding the feature quantity fb is also called from that need, and fb
Is calculated. When it is necessary to add a new rule because the type of drawing to be input is different, the operator can add the new rule to the feature extraction rule storage means (5) by the rule correction means (11). It is possible and various drawings can be handled flexibly by changing the correspondence table at the same time.
このようにして算出された領域の情報や線の情報の特徴
量は第3の記憶手段(7)に記憶される。判定ルール記
憶手段(8)には特徴量が認識対象となるシンボル,線
の特徴量か否かかを判定するルールが存在する。判定ル
ール制御手段(9)は第8図に示したようなテーブルと
同様の,認識対象とその認識対象を検出するために必要
な判定ルールとの対応テーブルに基づき,シンボルや線
を検出するためのルールを判定ルール記憶手段(8)か
ら選んでとりこみ,第3の記憶手段(7)に記憶された
特徴量が認識対象に適合する特徴量か否か判定を行い,
認識対象を検出する。例えば第7図に示すシンボルに対
し黒領域の面積がある範囲内でかつ,黒領域と領域間距
離が一定範囲内にある白領域の面積が一定範囲内でかつ
黒領域,白領域,これらをあわせた領域の外接長方形の
大きさが各々シンボルの大きさの範囲内にあるという条
件を満足する領域をシンボル領域と判定するルールを選
ぶ。判定ルール制御手段(9)は判定を行なうルールを
順に判定ルール(8)の中から選び出し,シンボル領域
の判定に必要な特徴量が既に求められているかをチエツ
クしてから,ルールに従って,シンボル領域か否かの判
定を行なつてシンボルを検出・分離する。判定に必要な
特徴量が求まつていなければ判定ルール制御手段(9)
が再度,特徴制御手段(6)に制御を戻し,特徴制御手
段(6)が判定に必要な特徴量を算出するルールを特徴
抽出ルール記憶手段(5)からとり出し,そのルールに
従って,特徴量を算出する。また第9図に示すように接
触した文字を分離する際にも判定ルール制御手段(9)
が第3の記憶手段(7)から,線の長さが一定以上の線
l1,l2をとり出し,それらの線間の短い線に対し,l1,l2
と傾きの差が最も少ない(θ1,θ2最少の)線をとり出
すルールを判定ルール記憶手段(8)からとり出すこと
により,文字と線を分離させる。こうして,シンボルや
線の要素を検出・分離するのに必要な特徴量を算出する
ルールや判定する特徴抽出手段(6)や判定ルール制御
手段(9)とは別にして特徴抽出ルール(5),判定ル
ール(8)として設けておくことにより,シンボルの種
類が変更されたり,文字と線との接触条件が変わつても
検出・分離するのに必要な特徴量を算出するためのルー
ルや判定するためのルールを追加,削除するのみで対象
を検出したり,分離することができる。The feature amount of the area information and the line information calculated in this way is stored in the third storage means (7). The determination rule storage means (8) has a rule for determining whether or not the feature amount is the feature amount of the symbol or line to be recognized. The determination rule control means (9) detects a symbol or a line based on a correspondence table of a recognition target and a determination rule necessary for detecting the recognition target similar to the table shown in FIG. Is selected from the judgment rule storage means (8) and taken in, and it is judged whether or not the feature quantity stored in the third storage means (7) is a feature quantity suitable for the recognition target.
Detect the recognition target. For example, with respect to the symbol shown in FIG. 7, the area of the black region is within a certain range, and the distance between the black region and the region is within a certain range. A rule is selected to determine an area that satisfies the condition that the size of the circumscribed rectangle of the combined area is within the range of the size of the symbol as the symbol area. The judgment rule control means (9) sequentially selects the rules to be judged from the judgment rules (8), checks whether or not the characteristic amount necessary for the judgment of the symbol area has already been obtained, and then according to the rule, the symbol area is determined. It is determined whether or not the symbol is detected and separated. Judgment rule control means (9) if the characteristic amount required for judgment has not been obtained.
Returns the control to the feature control means (6) again, and the feature control means (6) extracts from the feature extraction rule storage means (5) a rule for calculating the feature amount necessary for the determination, and according to the rule, the feature amount is calculated. To calculate. Further, as shown in FIG. 9, the judgment rule control means (9) is also used when separating touched characters.
From the third storage means (7) shows that the line length is more than a certain length.
Extract l 1 , l 2 and l 1 , l 2
The character and the line are separated by extracting from the determination rule storage means (8) a rule for extracting the line having the smallest difference in inclination (θ 1 and θ 2 ). In this way, the feature extraction rule (5) is provided separately from the rule for calculating the feature amount necessary for detecting / separating the elements of the symbol or the line, the feature extracting means (6) and the determining rule controlling means (9). , By providing the determination rule (8), a rule or determination for calculating a feature amount necessary for detection / separation even when the type of symbol is changed or the contact condition between a character and a line is changed Targets can be detected or separated simply by adding or deleting rules for doing so.
検出・分離されたシンボルや線の情報は第4の記憶手段
(10)に記憶される。対象認識手段(12)はシンボルや
線の情報を入力し,シンボルや線を認識してシンボルの
コードや線のコード情報を第5の記憶手段(13)に要素
毎に記憶する。このようにして入力されたシンボルの情
報や線の情報は,地図や設備管理情報として利用され
る。Information on the detected and separated symbols and lines is stored in the fourth storage means (10). The object recognition means (12) inputs the information of the symbol or line, recognizes the symbol or line, and stores the code of the symbol or the code information of the line in the fifth storage means (13) for each element. The symbol information and line information input in this way are used as maps and equipment management information.
この発明は以上説明した通り,図面中の対象(例えばシ
ンボルや家屋・文字・道路等の要素を形成する線)を検
出・分離するための,特徴量の算出や判定を行なうルー
ルを,特徴抽出ルール(5),判定ルール(8)として
特徴抽出手段(6)や判定ルール制御手段(9)とは別
にとり出して設けておくことにより,検出・分離するシ
ンボルの種類の変更や対象要素がかわつても対象をとり
出すためのルールの追加や削除を行なうことによって,
用いるルールが異なるような別の図面の情報でも容易に
入力することが可能であるとともに、特定の認識対象を
検出,認識するために必要な領域,線の特徴量とこの特
徴量に関連する上記他の特徴量とを対応させたテーブ
ル、および、このテーブルに基づいて上記特徴量を算出
するルールと上記特徴量とを対応させたテーブルを用い
て、必要に応じて特徴量の算出ルールを選択し特徴量の
算出を行なうようにしたので、現在読みとっている図面
の入力に必要なルールのみが自動的に呼び出されるた
め、効率的な図面入力処理が行なえるとともに、新規な
種類の図面を入力する場合にも、上記特徴量を算出する
ルールと上記特徴量とを対応させたテーブルにおいて呼
び出すルール、または、上記特徴量とこの特徴量に関連
する上記他の特徴量とを対応させたテーブルを変更する
だけで対応でき、各種図面を容易にかつ柔軟に対応でき
る。As described above, according to the present invention, a rule for calculating and determining a feature amount for detecting and separating an object (for example, a line forming an element such as a symbol, a house, a character, or a road) in a drawing is extracted by the feature extraction. By providing the rules (5) and the judgment rules (8) separately from the feature extraction means (6) and the judgment rule control means (9), the types of symbols to be detected and separated and the target element By adding or deleting rules for extracting the target even if it changes
It is possible to easily input information of another drawing with different rules to be used, and to detect and recognize a specific recognition target, the feature amount of a line, and the above-mentioned feature amount related to this feature amount. A feature amount calculation rule is selected as necessary using a table in which other feature amounts are associated with each other and a table in which the feature amount is calculated based on this table and the feature amount is associated with each other. Since the feature amount is calculated, only the rules necessary for inputting the drawing currently being read are automatically called, so that efficient drawing input processing can be performed and a new type of drawing can be input. Also in the case of doing, a rule called in a table in which the rule for calculating the feature amount and the feature amount are associated with each other, or the feature amount and the other feature amount related to this feature amount. Possible to correspond only by changing the was correspondence table, the various drawings easily and flexibly cope.
第1図はこの発明の一実施例を示す全体構成図,第2図
は入力の対象となる図面例,第3図(a)(b)は画像
情報と線の中心を示す点列情報の説明図,第4図(a)
(b)は黒領域と白領域を抽出するための説明図,第5
図はシンボル領域を検出する際の特徴量を説明する図,
第6図は線の要素を検出する際の特徴量を説明する図,
第7図はシンボル領域を検出する際の判定ルール例を説
明する図,第8図は特徴抽出ルールの説明図,第9図は
線の要素を検出する際の説明図,第10図は従来の図面入
力装置の構成図である。 図において,(1)は画像入力手段,(2)は第1の記
憶手段,(3)は画像処理手段,(4)は第2の記憶手
段,(5)は特徴抽出ルール記憶手段,(6)は特徴抽
出制御手段,(7)は第3の記憶手段,(8)は判定ル
ール記憶手段,(9)は判定ルール制御手段,(10)は
第4の記憶手段,(11)はルール修正手段,(12)は対
象認識手段,(13)は第5の記憶手段,(14)は要素検
出分離手段である。 なお,各図中,同一符号は同一部分又は相当部分を示
す。FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an example of a drawing to be input, and FIGS. 3 (a) and 3 (b) are image information and point sequence information showing the center of a line. Explanatory drawing, FIG. 4 (a)
FIG. 5B is an explanatory diagram for extracting a black area and a white area.
The figure is a figure explaining the feature quantity when detecting the symbol area,
FIG. 6 is a diagram for explaining the feature quantity when detecting line elements,
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of determination rules when detecting a symbol area, FIG. 8 is an explanatory diagram for feature extraction rules, FIG. 9 is an explanatory diagram for detecting line elements, and FIG. It is a block diagram of the drawing input device of FIG. In the figure, (1) is an image input means, (2) is a first storage means, (3) is an image processing means, (4) is a second storage means, (5) is a feature extraction rule storage means, ( 6) is feature extraction control means, (7) is third storage means, (8) is determination rule storage means, (9) is determination rule control means, (10) is fourth storage means, and (11) is Rule correction means, (12) object recognition means, (13) fifth storage means, and (14) element detection and separation means. In each figure, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
Claims (2)
検出,認識する図面入力装置において,図面を読取って
画像情報を作成する画像入力手段と,上記画像情報から
領域,線を要素としてとり出す画像処理手段と,上記特
定の認識対象を検出,認識するために必要な領域,線の
特徴量を算出するルール、上記特徴量とこの特徴量に関
連する上記他の特徴量とを対応させたテーブル、およ
び、このテーブルに基づいて上記特徴量を算出するルー
ルと上記特徴量とを対応させたテーブルを記憶する特徴
抽出ルール記憶手段と,この特徴抽出ルール記憶手段に
記憶された上記両テーブルに基づき、上記画像処理手段
によりとりだされた要素の特徴量を算出するためのルー
ルを上記特徴抽出ルール記憶手段より選択し、この選択
されたルールに基づき上記要素の特徴量を算出する特徴
抽出制御手段と,領域,線の特徴量が認識対象の特徴量
であるか否かを判定するルール、および、認識対象とそ
の認識対象を検出、認識するために必要な判定ルールと
の対応テーブルを記憶する判定ルール記憶手段と,上記
判定ルール記憶手段に記憶された対応テーブルに基づ
き、上記特定の認識対象を検出するための判定ルールを
上記判定ルール記憶手段より選択し、この選択された判
定ルールに基づき上記特徴抽出制御手段により算出され
た各要素の特徴量を判定することにより上記特定の認識
対象を検出する判定ルール制御手段と、この判定ルール
制御手段によって検出された認識対象を認識し対応する
コード情報を作成する対象認識手段とを備えたことを特
徴とする図面入力装置。1. A drawing input device for inputting a drawing to detect a specific recognition target in the drawing and recognizing the same, and image input means for reading the drawing to create image information, and an area and a line from the image information. The image processing means extracted as, the area necessary for detecting and recognizing the specific recognition target, the rule for calculating the feature amount of the line, the feature amount, and the other feature amount related to the feature amount. Feature correspondence rule storage means for storing a corresponding table, a table for associating the rule for calculating the feature quantity based on the table with the feature quantity, and the feature extraction rule storage means for storing the feature extraction rule storage means. Based on both tables, a rule for calculating the feature amount of the element extracted by the image processing means is selected from the feature extraction rule storage means and based on the selected rule. Feature extraction control means for calculating the feature amount of the element, rules for determining whether the feature amount of the area or line is the feature amount of the recognition target, and for detecting and recognizing the recognition target and the recognition target Determination rule storage means for storing a correspondence table with a determination rule required for the determination rule storage means, and a determination rule for detecting the specific recognition target based on the correspondence table stored in the determination rule storage means. Determination rule control means for detecting the specific recognition target by determining the feature amount of each element calculated by the feature extraction control means based on the selected determination rule, and the determination rule control means. And a target recognition means for recognizing the recognition target detected by and generating corresponding code information.
ール記憶手段に記憶されたルールを修正するルール修正
手段を備えたことを特徴とする特許請求の範囲第1項記
載の図面入力装置。2. The drawing input device according to claim 1, further comprising rule correction means for correcting the rules stored in the feature extraction rule storage means and the determination rule storage means.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61056404A JPH0785262B2 (en) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | Drawing input device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61056404A JPH0785262B2 (en) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | Drawing input device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62212886A JPS62212886A (en) | 1987-09-18 |
| JPH0785262B2 true JPH0785262B2 (en) | 1995-09-13 |
Family
ID=13026234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61056404A Expired - Fee Related JPH0785262B2 (en) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | Drawing input device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0785262B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02122381A (en) * | 1988-10-31 | 1990-05-10 | Fujitsu Ltd | Drawing symbol inputting method |
| JP2008009560A (en) * | 2006-06-27 | 2008-01-17 | Digital Electronics Corp | Appearance determination device, appearance determination program, and recording medium with the same recorded thereon |
-
1986
- 1986-03-14 JP JP61056404A patent/JPH0785262B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 情報処理学会第29回全国大会講演論文集6M−4P.1139−1140 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62212886A (en) | 1987-09-18 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |