JPH11134509A - Drawing recognition processing method and architectural drawing recognition processing method - Google Patents
Drawing recognition processing method and architectural drawing recognition processing methodInfo
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- JPH11134509A JPH11134509A JP9293985A JP29398597A JPH11134509A JP H11134509 A JPH11134509 A JP H11134509A JP 9293985 A JP9293985 A JP 9293985A JP 29398597 A JP29398597 A JP 29398597A JP H11134509 A JPH11134509 A JP H11134509A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、与えられたベクトルデータ群から
図面を構成している図形単位を認識し得るようにするこ
とを目的としている。
【解決手段】 入力されたベクトルデータ群を用いて、
当該ベクトルデータ群が描かれている図面を再構成し、
当該再構成した図面から、当該図面内の閉領域を抽出
し、当該閉領域の形状から図形単位を認識する処理を行
うようにしている。
An object of the present invention is to make it possible to recognize a figure unit constituting a drawing from a given vector data group. SOLUTION: Using an input vector data group,
Reconstruct the drawing in which the vector data group is drawn,
From the reconstructed drawing, a closed region in the drawing is extracted, and processing for recognizing a figure unit from the shape of the closed region is performed.
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、ベクトル化された
図面データから、図面に表記されている要素属性を認識
する方法であり、たとえば、既にＣＡＤ等で入力済みの
電子データを他のデータ形式を持つシステムで利用した
り、要素毎の属性情報を必要とするＣＧシステムなどで
利用する場合に、その自動変換技術として利用する図面
認識処理方法及び建築図面認識処理方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for recognizing element attributes described in a drawing from vectorized drawing data. The present invention relates to a drawing recognition processing method and an architectural drawing recognition processing method to be used as an automatic conversion technology when used in a system having the above-mentioned or in a CG system or the like which requires attribute information for each element.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来の図面認識に関する方法は、紙に書
かれた図面をスキャン等でラスタデータとして読み込
み、これを基にベクトルデータへの自動変換や、図面に
書かれた要素を自動認識するというものであった。しか
し、現状では、図面の品質の悪さなどを克服できず、実
用レベルの性能を持つ方法として確立されていない。2. Description of the Related Art A conventional drawing recognition method reads a drawing written on paper as raster data by scanning or the like and automatically converts the drawing into vector data and automatically recognizes elements written on the drawing based on the raster data. It was that. However, at present, poor drawing quality cannot be overcome, and a method having a practical level of performance has not been established.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上記のように、ラスタ
データを入力とする図面認識方法が検討されてきたが、
実用的な方法として確立されたものは存在していない。
このため、図面データを電子化する作業は、ＣＡＤ等の
システムを使って、人がマニュアルで入力しているのが
現状である。こうしてシステム毎にマニュアルで電子化
されたデータが、数多く存在している。As described above, a drawing recognition method using raster data as input has been studied.
There is no established practical method.
For this reason, at present, the work of digitizing the drawing data is manually input by a person using a system such as CAD. In this way, there are a lot of data manually digitized for each system.
【０００４】しかし、このデータは線分や図形単位の情
報であるため、ＣＧ出力装置などのように図面要素毎の
情報を必要とするシステムなどには利用できず、再度、
はじめからデータの投入をしなければならない場合がほ
とんどである。したがって、図面を構成する要素毎のデ
ータを必要とする場合、現状のＣＡＤ等で入力されたベ
クトルデータは再利用できないという問題点が存在して
いる。However, since this data is information in units of lines and figures, it cannot be used in a system such as a CG output device that requires information for each drawing element.
In most cases, data must be input from the beginning. Therefore, there is a problem that when data for each element constituting a drawing is required, vector data input by the current CAD or the like cannot be reused.
【０００５】本発明ではこの問題を解決するものであっ
て、与えられたベクトル化されたデータ群から図面を構
成している図形単位を認識し得るようにすることを目的
としている。An object of the present invention is to solve this problem, and it is an object of the present invention to be able to recognize a graphic unit constituting a drawing from a given vectorized data group.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】従来、図面認識処理はラ
スタデータを入力としているが、本発明においては電子
化されたベクトルデータを入力するように構成してい
る。Conventionally, drawing recognition processing uses raster data as input, but the present invention is configured to input digitized vector data.
【０００７】本発明による図面認識処理方法において
は、ＣＡＤ等の入力ツールやラスタ−ベクタ自動／半自
動変換により既にベクトル化された電子データを利用
し、図面上の自動要素認識に利用するようにしている。In the drawing recognition processing method according to the present invention, an input tool such as CAD or electronic data already vectorized by raster-vector automatic / semi-automatic conversion is used, and is used for automatic element recognition on the drawing. I have.
【０００８】図４は本発明の原理構成図を示している。
図中の符号１１は線分データ（ベクトルデータ）、１２
は閉領域抽出処理、１３は図形認識処理、１４は図形デ
ータ、１５は建築要素認識処理を表している。FIG. 4 is a diagram showing the principle of the present invention.
In the figure, reference numeral 11 denotes line segment data (vector data);
Denotes a closed area extraction process, 13 denotes a graphic recognition process, 14 denotes graphic data, and 15 denotes a building element recognition process.
【０００９】各線分がベクトル Line Ｘ1 ，Ｙ1 ，
Ｘ2 ，Ｙ2 ，Ｗで与えられている状態が図示の線分デー
タ１１である。閉領域抽出処理１２において、当該線分
データ１１を用いて、例えば個々の線分の始点座標と終
点座標とを用いて、平面図を再構築する。そして当該平
面図をトレースして閉領域を抽出する。図形認識処理１
３において、各閉領域が三角形と長方形との基準図形パ
タンに対して回転を許した上でマッチングをとられ、夫
々の閉領域の種類を認識する。この結果が図形データ１
４として抽出される。建築要素認識処理１５において、
図形データ１４を用いて、壁の部分や、畳の部分や収納
部の部分などを認識する。Each line segment is a vector Line X 1 , Y 1 ,
The state given by X 2 , Y 2 , and W is the line segment data 11 shown. In the closed region extraction processing 12, a plan view is reconstructed using the line segment data 11, for example, using the start point coordinates and the end point coordinates of each line segment. Then, the plan view is traced to extract a closed region. Figure recognition processing 1
In 3, each closed region is matched after allowing rotation with respect to a reference graphic pattern of a triangle and a rectangle, and the type of each closed region is recognized. The result is graphic data 1
4 extracted. In the building element recognition processing 15,
Using the graphic data 14, a wall portion, a tatami portion, a storage portion, and the like are recognized.
【００１０】[0010]
【発明の実施の形態】以下は建築用の平面図に表記され
た建築要素の自動認識に適用した実施例を基に本発明に
ついて説明する。図１に本発明の処理手順を示す。図中
の符号１はベクトルデータ、２は図面要素認識、３は図
面要素に関する知識、４は認識結果を表している。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below based on an embodiment applied to automatic recognition of building elements described in a plan view for building. FIG. 1 shows a processing procedure of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes vector data, 2 denotes drawing element recognition, 3 denotes knowledge about drawing elements, and 4 denotes a recognition result.
【００１１】ベクトルデータ１は、ＣＡＤ等のデータ入
力システムによって電子化されたデータで、線分や図形
などの情報を含んでいる。この情報と図面要素に関する
知識３とを使って、図面要素認識２をおこない、図面要
素毎の認識結果４を出力する。The vector data 1 is data digitized by a data input system such as CAD, and includes information such as line segments and figures. Using this information and the knowledge 3 about the drawing element, drawing element recognition 2 is performed, and a recognition result 4 for each drawing element is output.
【００１２】まず、ベクトルデータについて説明する。
図２に間取り図面と呼ばれる建築用の平面図を示す。こ
の図面は、壁、ドア、収納などの建築要素を表記し、建
築物の部屋の間取りを表現したものである。具体的に
は、壁は太線、ドアは扇形、収納は四角形に×といった
規則で表記されている。First, the vector data will be described.
FIG. 2 shows a plan view for construction called a floor plan. This drawing expresses architectural elements such as walls, doors, storage, and the like, and expresses a floor plan of a building. Specifically, the wall is represented by a bold line, the door is represented by a fan shape, and the storage is represented by a square, such as x.
【００１３】ＣＡＤ等を使って、この図面を構成する線
分や図形単位の位置やサイズをベクトルデータに変換す
る。図３に図面を線分毎のベクトルデータに変換した例
を示す。線分を示すベクトルは図示の如く Line Ｘ1 ，
Ｙ1 ，Ｘ2 ，Ｙ2 ，Ｗで表される。Ｘ1 は始点のｘ座
標、Ｙ1 は始点のｙ座標、Ｘ2 は終点のｘ座標、Ｙ2 は
終点のｙ座標、Ｗは線幅を表している。Using CAD or the like, the position and size of each line or figure constituting this drawing are converted into vector data. FIG. 3 shows an example in which the drawing is converted into vector data for each line segment. The vector indicating the line segment is Line X 1 ,
It is represented by Y 1 , X 2 , Y 2 , W. X 1 is the x-coordinate, Y 1 of the start point y coordinate of the start point, X 2 is the x-coordinate of the end point, Y 2 is y coordinate of the end point, W is represents the line width.
【００１４】このデータは、個々の線分情報により平面
図を表示することができるが、建築要素毎の区別や各要
素の意味に関する情報は持っていないため、平面図に描
かれた建築物のＣＧ表示や、部材積算などの処理には利
用できない。こういった処理に対応したデータを構築す
るため、ベクトルデータに以下のような処理を加え、要
素属性の認識までおこなう。Although this data can be displayed in a plan view based on individual line segment information, it does not have information on the distinction of each building element or the meaning of each element. It cannot be used for processes such as CG display and member integration. In order to construct data corresponding to such processing, the following processing is added to the vector data, and even the recognition of element attributes is performed.
【００１５】図５に図面認識処理手順を示す。図中の符
号１１は線分データ、１２は閉領域抽出処理、１３は図
形認識処理、１４は図形データ、１５は建築要素認識処
理、１６は壁認識処理、１７は畳認識処理、１８は収納
認識処理を表している。FIG. 5 shows a drawing recognition processing procedure. In the figure, reference numeral 11 denotes line segment data, 12 denotes closed area extraction processing, 13 denotes graphic recognition processing, 14 denotes graphic data, 15 denotes architectural element recognition processing, 16 denotes wall recognition processing, 17 denotes tatami recognition processing, and 18 denotes storage. This represents a recognition process.
【００１６】まず、閉領域抽出処理１２では、線分によ
り閉じた領域を抽出する。図形認識処理１３では、抽出
された閉領域の中から三角形や四角形などの基本図形を
認識する。上記処理により、複数の個別ベクトルデータ
を１つの図形データ１４としてとらえることができる。
このベクトルデータと図形データとを基本データとし、
これに各図面毎の知識を使い図面に書かれた要素を認識
する。First, in a closed area extraction process 12, an area closed by a line segment is extracted. In the figure recognition process 13, a basic figure such as a triangle or a quadrangle is recognized from the extracted closed area. By the above processing, a plurality of individual vector data can be regarded as one graphic data 14.
Using the vector data and the graphic data as basic data,
Then, the elements written in the drawings are recognized using the knowledge of each drawing.
【００１７】ここでは例として建築要素の中から壁、
畳、収納の各要素を認識する壁認識処理１６、畳認識処
理１７、収納認識処理１８を説明する。閉領域抽出処理
１２では、図面から線分で囲まれた閉領域を検出するた
め、線分単位に別々に記されているベクトルデータを、
ラスタデータに変換して画素追跡する手法を具体例とし
て示す。まず、ベクトル化された線分情報を使って、始
点座標と終点座標とを結ぶ線上の位置が黒画素となるラ
スタデータとしてメモリ上に平面図を再構築する（図
６）。この時の、線分の太さは１画素とする。Here, as an example, a wall,
The wall recognition processing 16, the tatami recognition processing 17, and the storage recognition processing 18 for recognizing each element of tatami and storage will be described. In the closed region extraction process 12, in order to detect a closed region surrounded by a line segment from the drawing, vector data separately written in units of line segments is
A method of converting pixels into raster data and tracking pixels will be described as a specific example. First, using the vectorized line segment information, a plan view is reconstructed on the memory as raster data in which the position on the line connecting the start point coordinates and the end point coordinates is a black pixel (FIG. 6). At this time, the thickness of the line segment is one pixel.
【００１８】得られたラスタデータから、右／左周りト
レースにより閉領域を抽出する。左周りトレースとは、
図７に示すように、点Ａから点Ｂへトレースした場合
に、点Ｂから次の点への進行方向は、点Ｂから点Ａへの
方向を始点として左周りに探索して決定する。つまり、
この図では点Ｃが次点となる。このようにして、始点に
戻るまで追跡を続ける。右回りトレースは、左回りトレ
ースと反対に次点の探索方向を右回りに決定する。トレ
ースの際、直前点への方向と次点への方向が正反対（１
８０度）となる場合（図示Ｂの所）、抽出される図形の
頂点とはならないので、その位置は登録から外し、直前
点から次点へ直接トレースされるようにする（図８）。From the obtained raster data, a closed area is extracted by a right / left rotation trace. What is left-hand trace?
As shown in FIG. 7, when tracing from point A to point B, the traveling direction from point B to the next point is determined by searching leftward starting from the direction from point B to point A. That is,
In this figure, point C is the next point. In this way, the tracking is continued until returning to the starting point. In the clockwise trace, the search direction of the next point is determined clockwise as opposed to the clockwise trace. At the time of tracing, the direction to the immediately preceding point and the direction to the next point are exactly opposite (1
If it is (80 degrees) (the point B in the figure), it is not the vertex of the figure to be extracted, so its position is removed from the registration, and it is traced directly from the immediately preceding point to the next point (FIG. 8).
【００１９】上記例は、ベクトルデータを一旦ラスタデ
ータに変換して閉領域トレースをしたが、ベクトルデー
タのまま同様の追跡処理により閉領域を求めることもで
きる。この場合、同一点を端点として持つ全ての線分に
対し、該端点を始点としてどの方向に伸びているのかを
求め、この方向をもとに追跡時に次に進む方向を決める
のである。In the above example, the closed area trace is performed by temporarily converting the vector data into the raster data. However, the closed area can be obtained by the same tracking process as the vector data. In this case, with respect to all the line segments having the same point as an end point, the direction in which the end point extends as a start point is determined, and the next direction at the time of tracking is determined based on this direction.
【００２０】図形認識処理１３について説明する。ここ
では辞書を使ったパタンマッチングの例を示す。あらか
じめ三角形と長方形を表す図形パタンを辞書として登録
しておく。この時、それぞれの図形パタンをｎ度づつ回
転させた状態も登録する。ｎは図面の種類によって異な
るが、本実施例で用いた建築図面ではｎ＝９０として４
パタン（０度、９０度、１８０度、２７０度）を登録す
る。The graphic recognition processing 13 will be described. Here, an example of pattern matching using a dictionary will be described. A figure pattern representing a triangle and a rectangle is registered in advance as a dictionary. At this time, the state where each figure pattern is rotated by n degrees is also registered. Although n differs depending on the type of drawing, in the architectural drawing used in this embodiment, n = 90 and 4
A pattern (0, 90, 180, 270 degrees) is registered.
【００２１】この辞書と該閉領域抽出処理１２で得られ
た閉領域とをマッチングさせて該当する図形であるかど
うか判定する。マッチングは、閉領域のサイズを辞書の
サイズに正規化した上で、各画素毎の比較を行い異なる
画素数をカウントする。この結果、カウントされた数値
が最も少なく、かつその数が一定しきい値以下である場
合、その辞書と適合したこととする。The dictionary is matched with the closed area obtained in the closed area extraction processing 12 to determine whether the figure is a corresponding figure. The matching is performed by normalizing the size of the closed region to the size of the dictionary and comparing each pixel to count the number of different pixels. As a result, when the counted number is the smallest and the number is equal to or less than a certain threshold value, it is determined that the dictionary matches the dictionary.
【００２２】また、線分の幾何的な関係から求める方法
もある。例えば、抽出された閉領域が３本の線分で構成
されている場合、その領域は三角形として登録する。ま
た、４本の線分で構成された閉領域であり、かつ３つ以
上の角が９０度の閉領域は長方形として登録する。該角
度は、閉領域を構成する線分の中から隣接する２つの線
分を選び、それらが成す角度を求める。Further, there is also a method of obtaining from the geometric relationship of line segments. For example, when the extracted closed region is configured by three line segments, the region is registered as a triangle. In addition, a closed area formed of four line segments and having three or more corners at 90 degrees is registered as a rectangle. As the angle, two adjacent line segments are selected from the line segments constituting the closed region, and the angle formed by them is obtained.
【００２３】次に、入力されたベクトル情報、上記で求
めた図形情報と図面要素に関する知識とを用いて、各図
面要素の認識処理を行う。壁認識処理１６について説明
する。壁は一般的に太い線で描かれることが多い。この
筆記方法で壁の描かれた図面を、本例の認識対象図面と
する。この場合の認識処理としては、入力されたベクト
ルデータの中で、線種が太線である線分に対して、壁と
いう要素属性を付与する。つまり、１本の線分の長さ、
太さなどの種別によって要素が定義される場合、ベクト
ルデータのみから決定できる。Next, recognition processing of each drawing element is performed using the input vector information, the graphic information obtained above and the knowledge about the drawing element. The wall recognition processing 16 will be described. Walls are generally drawn with thick lines. A drawing on which a wall is drawn by this writing method is a drawing to be recognized in this example. In the recognition process in this case, an element attribute called a wall is given to a line segment whose line type is a thick line in the input vector data. In other words, the length of one line segment,
When an element is defined by a type such as a thickness, it can be determined only from vector data.
【００２４】畳認識処理１７について説明する。畳は一
般的に一定のパタンで配置されるため、その表記もその
配置パタンに基づいて描かれている。図９にその配置パ
タンを示す。図９においては、３畳間、４畳間、６畳
間、８畳間、１０畳間、１２畳間に対応するパタンが用
意されている。本例では、四角形が該図に示されたパタ
ンと同様の位置関係となる領域を抽出する。The tatami recognition processing 17 will be described. Since tatami mats are generally arranged in a fixed pattern, the notation is drawn based on the arrangement pattern. FIG. 9 shows the arrangement pattern. In FIG. 9, patterns corresponding to 3 tatami mats, 4 tatami mats, 6 tatami mats, 8 tatami mats, 10 tatami mats, and 12 tatami mats are prepared. In this example, a region where the square has the same positional relationship as the pattern shown in the figure is extracted.
【００２５】まず、図形認識処理１３により抽出された
図形の中から四角形を選出する。抽出した四角形から該
図のパタン１の位置関係に相当するものを探す。該パタ
ン１が存在した場合、さらにパタン２に相当する四角形
が隣接しているかどうか探索する。目的のパタンが存在
している間、同様にパタン３〜６へと探索を進める。こ
うして探索された畳の配置パタンに相当する領域を畳要
素として出力する。First, a rectangle is selected from the figures extracted by the figure recognizing process 13. From the extracted squares, a search is made for one corresponding to the positional relationship of pattern 1 in the figure. When the pattern 1 exists, it is further searched whether or not a square corresponding to the pattern 2 is adjacent. While the target pattern exists, the search is similarly advanced to patterns 3 to 6. The area corresponding to the arrangement pattern of the tatami mat thus found is output as a tatami element.
【００２６】この探索処理は、四角形データの中から、
共通の線分で構成されているものを探すなどの具体的方
法で対応できる。例えば、長方形図形の中で、長い方の
線分が共通である２つの図形を探し、それが存在した
ら、その２つの長方形の短い方の線分と共通な他の長方
形を探すのである。こうした探索処理を繰り返し、畳の
パタンを探索する。本処理は、各図形の重心位置などを
使っても同様な処理が可能である。In this search processing, the square data is
This can be dealt with by a specific method such as searching for an object composed of common line segments. For example, in a rectangular figure, two figures having the same long line segment are searched, and if they exist, another rectangle common to the shorter line segment of the two rectangles is searched. Such a search process is repeated to search for a tatami pattern. This processing can be performed in a similar manner using the center of gravity of each figure.
【００２７】収納認識処理１８について説明する。収納
の筆記ルールとして、本例では図１０に示すように長方
形に×を表記するものとする。これを別な見方をする
と、４つの二等辺三角形の隣接関係により構成された要
素と考えられる。そこで、図形認識処理により抽出され
た三角形の中で、同一座標を頂点とするものが４つ存在
するかどうか探索する。存在した場合、該頂点を除く三
角形の頂点により長方形が形成されていることを確認
し、該当した場合、その長方形領域を収納要素と決定す
る。The storage recognition processing 18 will be described. As the writing rule for storage, in this example, X is described in a rectangle as shown in FIG. From another point of view, it can be considered that the element is formed by the adjacent relation of four isosceles triangles. Therefore, it is searched whether there are four triangles having the same coordinates as vertices among the triangles extracted by the graphic recognition processing. If there is, it is confirmed that a rectangle is formed by the vertices of the triangle excluding the vertex, and if so, the rectangular area is determined as a storage element.
【００２８】上記の畳や収納のように、閉領域の組み合
わせで表記されている要素に対しては、図形形状とその
位置関係がわかれば求めることが可能となる。これは、
建築図面に限らず、回路図面や機械図面など様々な図面
に表記されている記号など、他の図面認識にも利用でき
る。Elements such as the above-mentioned tatami mats and storages can be obtained by knowing the figure shape and its positional relationship, as described in the combination of closed areas. this is,
It can be used not only for architectural drawings but also for recognition of other drawings such as symbols written in various drawings such as circuit drawings and mechanical drawings.
【００２９】なお、本発明は、上述した図面認識処理方
法を実行するプログラムを記憶媒体に格納した当該記憶
媒体を含んでいることは言うまでもない。It goes without saying that the present invention includes a storage medium in which a program for executing the above-described drawing recognition processing method is stored.
【００３０】[0030]
【発明の効果】本発明によれば、既に存在するベクトル
データを再利用することで、従来と比べ大幅に入力コス
トを削減できる。また、従来、図面認識はラスタデータ
から図面要素へ自動変換するところまでを、ひとまとま
りとして考えていたが、本発明では、途中でベクトルデ
ータという共通な中間データを利用するようにすること
で、ベクトル化までの処理と、ベクトルデータから図面
要素認識を行う処理とに明確に分離した。これにより、
今後、それぞれの処理を別々に検討することが可能にな
る。According to the present invention, by reusing the existing vector data, the input cost can be greatly reduced as compared with the related art. Conventionally, drawing recognition has been considered as a unit from automatic conversion of raster data to drawing elements, but in the present invention, by using common intermediate data called vector data on the way, The process up to vectorization and the process of recognizing drawing elements from vector data are clearly separated. This allows
In the future, it will be possible to consider each process separately.
【図１】本発明の処理フローを示す。FIG. 1 shows a processing flow of the present invention.
【図２】間取り図面を示す。FIG. 2 shows a floor plan.
【図３】図面のベクトルデータ例を示す。FIG. 3 shows an example of vector data in the drawing.
【図４】本発明の原理構成図を示す。FIG. 4 is a diagram showing the principle configuration of the present invention.
【図５】図面認識処理フローを示す。FIG. 5 shows a drawing recognition processing flow.
【図６】ベクトルデータから平面図の再構築を示す。FIG. 6 shows reconstruction of a plan view from vector data.
【図７】左周りトレースを説明する図である。FIG. 7 is a diagram illustrating leftward tracing.
【図８】閉図形の頂点を説明する図である。FIG. 8 is a diagram illustrating vertices of a closed graphic.
【図９】畳の配置パタンを示す。FIG. 9 shows an arrangement pattern of tatami mats.
【図１０】収納要素の表記例を示す。FIG. 10 shows a notation example of a storage element.
１ ベクトルデータ ２ 図面要素認識 ３ 図面要素に関する知識 ４ 認識結果 １１ 線分データ １２ 閉領域抽出処理 １３ 図形認識処理 １４ 図形データ １５ 建築要素認識処理 １６ 壁認識処理 １７ 畳認識処理 １８ 収納認識処理 1 Vector data 2 Drawing element recognition 3 Knowledge about drawing elements 4 Recognition result 11 Line segment data 12 Closed area extraction processing 13 Graphic recognition processing 14 Graphic data 15 Building element recognition processing 16 Wall recognition processing 17 Tatami recognition processing 18 Storage recognition processing
Claims (5)
に描かれている図形単位を抽出して図面認識を行う図面
認識処理方法において、 与えられた図面から当該図面を構成するベクトルデータ
群を抽出して当該ベクトルデータ群が入力され、または
与えられた図面を構成するベクトルデータ群が直接入力
され、 当該入力されたベクトルデータ群を用いて、当該ベクト
ルデータ群が描いている図面を再構成し、 当該再構成された図面から、当該図面内の閉領域を抽出
し、当該個々の閉領域の形状から図形単位を認識した上
で、上記ベクトルデータ群が描いている図面を認識する
ようにしたことを特徴とする図面認識処理方法。1. A drawing recognition processing method for extracting a figure unit drawn in a given drawing based on the given drawing and performing drawing recognition, comprising the steps of: extracting a vector data group constituting the drawing from the given drawing; The vector data group is extracted and input, or the vector data group constituting the given drawing is directly input, and the drawing drawn by the vector data group is reconstructed using the input vector data group. Then, from the reconstructed drawing, a closed region in the drawing is extracted, and after recognizing a graphic unit from the shape of the individual closed region, the drawing drawn by the vector data group is recognized. And a drawing recognition processing method.
図面に描かれている図形単位を抽出して図面認識を行う
建築図面認識処理方法において、 与えられた図面から当該図面を構成するベクトルデータ
群を抽出して当該ベクトルデータ群が入力され、または
与えられた図面を構成するベクトルデータ群が直接入力
され、 当該入力されたベクトルデータ群を用いて、当該ベクト
ルデータ群が描いている図面を再構成し、 当該再構成された図面から、当該図面内の閉領域を抽出
し、当該個々の閉領域の形状から図形単位を認識し、 当該図形単位にもとづいて、畳認識処理と収納認識処理
とを行い、 かつ上記ベクトルデータを利用して壁認識処理を行うよ
うにしたことを特徴とする建築図面認識処理方法。2. An architectural drawing recognition processing method for extracting a figure unit drawn on a given architectural drawing and performing drawing recognition based on the given architectural drawing, comprising the steps of: A group is extracted and the vector data group is input, or the vector data group constituting the given drawing is directly input, and the drawing drawn by the vector data group is drawn using the input vector data group. Reconstructing, extracting a closed region in the drawing from the reconstructed drawing, recognizing a graphic unit from the shape of the individual closed region, and performing tatami recognition processing and storage recognition processing based on the graphic unit. And a wall recognition process is performed using the vector data.
ベクトルデータ群から、当該再構成される図面のラスタ
データが生成されるようにしたことを特徴とする請求項
１又は２記載の図面認識処理方法。3. The drawing recognition process according to claim 1, wherein in reconstructing the drawing, raster data of the drawing to be reconstructed is generated from the vector data group. Method.
に描かれている図形単位を抽出して図面認識を行う図面
認識処理方法を実行するプログラムを格納した記憶媒体
において、 与えられた図面から当該図面を構成するベクトルデータ
群を抽出して当該ベクトルデータ群が入力され、または
与えられた図面を構成するベクトルデータ群が直接入力
され、 当該入力されたベクトルデータ群を用いて、当該ベクト
ルデータ群が描いている図面を再構成し、 当該再構成された図面から、当該図面内の閉領域を抽出
し、当該個々の閉領域の形状から図形単位を認識した上
で、上記ベクトルデータ群が描いている図面を認識する
ようにしたプログラムが格納されていることを特徴とす
る記憶媒体。4. A storage medium storing a program for executing a drawing recognition processing method for extracting a figure unit drawn in a given drawing based on the given drawing and performing drawing recognition on the basis of the given drawing. The vector data group constituting the drawing is extracted and the vector data group is inputted, or the vector data group constituting the given drawing is directly inputted, and the vector data is inputted using the inputted vector data group. After reconstructing the drawing drawn by the group, extracting a closed region in the drawing from the reconstructed drawing, recognizing a figure unit from the shape of the individual closed region, the vector data group A storage medium storing a program for recognizing a drawing being drawn.
図面に描かれている図形単位を抽出して図面認識を行う
建築図面認識処理方法を実行するプログラムを格納した
記憶媒体において、 与えられた図面から当該図面を構成するベクトルデータ
群を抽出して当該ベクトルデータ群が入力され、または
与えられた図面を構成するベクトルデータ群が直接入力
され、 当該入力されたベクトルデータ群を用いて、当該ベクト
ルデータ群が描いている図面を再構成し、 当該再構成された図面から、当該図面内の閉領域を抽出
し、当該個々の閉領域の形状から図形単位を認識し、 当該図形単位にもとづいて、畳認識処理と収納認識処理
とを行い、 かつ上記ベクトルデータを利用して壁認識処理を行うよ
うにしたプログラムが格納されていることを特徴とする
記憶媒体。5. A storage medium storing a program for executing an architectural drawing recognition processing method for extracting a figure unit drawn in the drawing based on the given architectural drawing and performing drawing recognition. A vector data group forming the drawing is extracted from the drawing and the vector data group is input, or a vector data group forming the given drawing is directly input, and using the input vector data group, Reconstruct the drawing drawn by the vector data group, extract the closed area in the drawing from the reconstructed drawing, recognize the figure unit from the shape of the individual closed area, and based on the figure unit And a program for performing tatami recognition processing and storage recognition processing, and performing wall recognition processing using the vector data. Storage medium.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9293985A JPH11134509A (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Drawing recognition processing method and architectural drawing recognition processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9293985A JPH11134509A (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Drawing recognition processing method and architectural drawing recognition processing method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11134509A true JPH11134509A (en) | 1999-05-21 |
Family
ID=17801765
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9293985A Pending JPH11134509A (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Drawing recognition processing method and architectural drawing recognition processing method |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11134509A (en) |
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