(57)【要約】      （修正有）【課題】図面を含むビジネス文書に表されているテキストラベルが線画情報中のどの構成要素に対応するのか、確実に特定できる情報処理装置を提供する。【解決手段】図面を含むビジネス文書からテキストラベルを抽出するテキスト抽出手段と、テキスト抽出手段が抽出したテキストラベルを除いた線画データを抽出する線画抽出手段と、ビジネス文書の図面中の特定位置からテキスト抽出手段の抽出したテキストラベル位置との間を補助線で結び、処理図面中の線画情報と描画した補助線で形成される線画情報に形成される閉曲線数を補助線ごとに計数し、計数した閉曲線数がもっとも少ない閉曲線数であったときの補助線が結ばれた位置に表示されているテキストラベルを特定位置に対応するテキストラベルと認定する認定手段とを備え、図面を含むビジネス文書の図面中の特定位置に対応するビジネスラベルを事前に定義等すること無く特定可能とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
図面を含むビジネス文書の前記図面からテキストラベルを抽出するテキスト抽出手段と、
前記テキスト抽出手段が抽出したテキストラベルを除いた前記図面中の線画データを抽出する線画抽出手段と、
前記図面の特定位置から前記テキスト抽出手段の抽出したテキストラベル位置との間を補助線で結び、前記抽出手段が抽出した線画情報と前記補助線で形成される閉曲線数をテキストラベル位置ごとに計数する閉曲線数計数手段と、
前記閉曲線数計数手段の計数結果から、最も少ない閉曲線数を与えるマーク位置に表示されているテキストラベルを当該特定位置に対応するテキストラベルと認定する認定手段とを備え、
図面を含むビジネス文書の図面の特定位置に表示されている線画情報に対応するテキストマークを特定可能とすることを特徴とする文書処理方法。
【請求項２】
前記図面中の特定位置は、係る位置に描画されている構成要素を特定する位置であり、該構成要素に対するテキストラベル特定のために当該特定位置と図面内の各テキストラベル位置との間に補助線を描画し、前記閉曲線数計数手段は補助線毎に閉曲線数を計数し、前記認定手段は、もっとも閉曲線数の少なかった位置のテキストラベルを前記特定位置の構成要素に対応するテキストラベルとすることを特徴とする請求項１記載の書類処理方法。
【請求項３】
図面を含むビジネス文書の前記図面からテキストラベルを抽出するテキスト抽出手段と、
前記テキスト抽出手段が抽出したテキストラベルを除いた前記図面中の線画データを抽出する線画抽出手段と、
前記図面の特定位置から前記テキスト抽出手段の抽出したテキストラベル位置との間を補助線で結び、前記補助線と前記抽出手段が抽出した線画情報とで形成される閉曲線数をテキストラベル位置ごとに計数する閉曲線数計数手段と、
前記閉曲線数計数手段の計数結果から、最も少ない閉曲線数を与える位置のテキストラベルを当該特定位置に対応するテキストラベルと認定する認定手段とを備え、
図面を含むビジネス文書の図面の特定位置に表示されている線画情報に対応するテキストマークを特定可能とすることを特徴とする文書処理装置。
【請求項４】
前記図面中の特定位置は、係る位置に描画されている構成要素に対するテキストラベル特定のためであり、閉曲線数計数手段は、当該特定位置と文書内の各テキストラベルとの間に補助線を引き、補助線毎に閉曲線数を計数し、前記認定手段は、もっとも閉曲線数の少なかった位置のテキストラベルを前記特定位置に対応するテキストラベルとすることを特徴とする請求項３記載の書類処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理対象業務に依存することなく様々な図面情報を汎用的に適用・処理することが出来る情報処理装置及び情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在は経済活動を行うに際してその多くの活動が文書に基づいて行われており、公的に保存期間が定められているものも多い。このような文書については従来専用の保管スペースを確保して保管していた。そして、保管した文書の検索は保管リストを参照しながら書類をめくるなどして抽出していた。
【０００３】
その後デジタル処理技術の発達により、文書情報をそのまま読み込んでイメージ情報として記憶し、原本は保管費用の廉価な倉庫などに保管し、書類確認が必要な時には記憶したイメージ情報を読み出してきて各種の処理をしていた。
【０００４】
あるいは、当該書類に記載されている情報の有効利用を図るため、記載内容を例えば文字認識してキャラクタデータに変換してデジタルデータとしても記憶し、記載内容の検索を可能にしたものが提供されるようになってきている。
【０００５】
更に、近時では帳票類のみならず、各種機器の設計図面などもイメージ化して登録することも行われてきている。この設計図面、例えば機械系の設計図面では、書類に記載されている文字情報をキーワードとして所望の部品に類似する部品の図面を検索しようとしても。満足のいく検索結果は得られなかった。
【０００６】
そこで、処理対象の図面種別などに応じて専用の処理プログラムをその都度作製して類似部品の図面を検索する方法として、書類イメージに表示されている文字情報の単語毎の文字列を書類イメージに対応するインデックスとすると共に、書類イメージに書類種別ＩＤを付与し、インデックスと対応つけて登録されている書類イメージの読み出しキーワードとして記憶されている書類イメージを読み出す方法が提案されていた（特許文献１）。
【０００７】
そのほかでは、発明者が発明した「ディープラーニング適用による図面の自動認識」技術が挙げられるが、この技術は図面内の表部分に着目してこれを抽出してキャラクタデータ化したデータや、最新ＡＩ技術の一つである分散表現を適用して類似部品・図面検索を行う技術である。
更に、顧客の要望も変化しており、イメージ化した図面情報のなかから、類似部品・図面を検索する要求のみならず、大量に存在する紙媒体図面や非定型の文書ファイルの分類を行うことも顧客の共通の課題であることが明らかとなってきた。
【０００８】
一般的に、ディープラーニングと呼ばれるＡＩ技術は、写真等のイメージ画像を与えると、各領域に何が写っているか判別できると言われているが、図面を含む、例えば、ＰＧＩ社が主に対象とするビジネス帳票は、基本的に文字と罫線、つまり、線画であり、如何に線画特徴を保持したまま、ＡＩ技術で取り扱いやすい形にまでデータを集約、正規化できるかが重要な技術課題であることが試行錯誤の結果分かった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１４−２３５６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
図面においては、構成部品の形状や仕様は図面に表された具体的な構成に特有のものも多く、予め画一的に定義しておけない場合はほとんどである点にも着目し、予め画一的に定義しておかなくても、あるいは事後的に着目した場合においても、図面中の構成表示位置を特定するのみで、図面における対応するテキストラベルを対応付けることを、容易に、ＡＩ技術を使用することも可能な技術的思想を提供することを可能とすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上記の課題を解決し、図面を含むビジネス文書がどのような文書かを予め特定することなく例えば文書中の線画で表された構成要素に対応するテキストラベルを確実に特定することが出来る情報処理装置、及び情報処理方法を提供することを目的とする。本願発明者は、図面を含むビジネス文書の取り扱いにおいて、独自に調査・研究を行った結果、線画情報中の閉曲線個数の計数結果をＡＩ技術にも適用して処理する路を示すことにより、構成要素に対応するテキストラベルを事前に定義などすることなく事後的に処理しても、確実に特定することができることを見出した。 
【００１２】
上記課題を解決するために、例えば、ＡＩ技術で取り扱いやすい形にまでデータを集約、正規化するための技術として以下の方法が考えられる。
即ち、図面を含むビジネス文書の前記図面からテキストラベルを抽出するテキスト抽出手段と、前記テキスト抽出手段が抽出したテキストラベルを除いた前記図面中の線画データを抽出する線画抽出手段と、前記図面の特定位置から前記テキスト抽出手段の抽出したテキストラベル位置との間を補助線で結び、前記抽出手段が抽出した線画情報と前記補助線で形成される閉曲線数をテキストラベル位置ごとに計数する閉曲線数計数手段と、
前記閉曲線数計数手段の計数結果から、最も少ない閉曲線数を与えるマーク位置に表示されているテキストラベルを当該特定位置に対応するテキストラベルと認定する認定手段とを備え、図面を含むビジネス文書の図面の特定位置に表示されている線画情報に対応するテキストマークを特定可能とすることを特徴とする。
【００１３】
そして例えば、前記図記図面中の特定位置は、係る位置に描画されている構成要素を特定する位置であり、該構成要素に対するテキストラベル特定のために当該特定位置と図面内の各テキストラベル位置との間に補助線を描画し、前記閉曲線数計数手段は補助線毎に閉曲線数を計数し、前記認定手段は、もっとも閉曲線数の少なかった位置のテキストラベルを前記特定位置の構成要素に対応するテキストラベルとすることを特徴とする。
【００１４】
または、図面を含むビジネス文書の前記図面からテキストラベルを抽出するテキスト抽出手段と、前記テキスト抽出手段が抽出したテキストラベルを除いた前記図面中の線画データを抽出する線画抽出手段と、前記図面の特定位置から前記テキスト抽出手段の抽出したテキストラベル位置との間を補助線で結び、前記補助線と前記抽出手段が抽出した線画情報とで形成される閉曲線数をテキストラベル位置ごとに計数する閉曲線数計数手段と、前記閉曲線数計数手段の計数結果から、最も少ない閉曲線数を与える位置のテキストラベルを当該特定位置に対応するテキストラベルと認定する認定手段とを備え、図面を含むビジネス文書の図面の特定位置に表示されている線画情報に対応するテキストマークを特定可能とすることを特徴とする。
【００１５】
また例えば、前記図面中の特定位置は、係る位置に描画されている構成要素に対するテキストラベル特定のためであり、閉曲線数計数手段は、当該特定位置と文書内の各テキストラベルとの間に補助線を引き、補助線毎に閉曲線数を計数し、前記認定手段は、もっとも閉曲線数の少なかった位置のテキストラベルを前記特定位置に対応するテキストラベルとすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ビジネス文書の図面に予め特別の定義等売ることなくＡＩ技術で扱いやすい閉曲線数を計数するというＡＩ技術で処理しやすい処理形態にすることが出来、容易に、かつ正確に特定位置に対応するテキストラベルを特定出来る。
この特定はどのような仕様のビジネス文書であっても、特定位置に線画で表示されている構成要素に対応するビジネスラベルが文書中のどのテキストラベルかいつでも容易に特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る一発明の実施の形態例の情報処理システムの基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る一発明の実施の形態例の図面を含むビジネス書面のテキストラベル特定制御処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【図３】本実施の形態例における閉曲線抽出処理を説明するための図であり、処理対象図面の例を示す図である。
【図４】本実施の形態例における閉曲線抽出処理を説明するための図であり、処理対象図面に正しい対象との間に補助線を描画した状態の例を示す図である。
【図５】本実施の形態例における閉曲線抽出処理を説明するための図であり、処理対象図面に正しい対象との間に補助線を描画した場合の閉曲線描画状態の例を示す図である。
【図６】本実施の形態例における閉曲線抽出処理を説明するための図であり、処理対象図面に誤った補助線を描画した状態の例を示す図である。
【図７】本実施の形態例における閉曲線抽出処理を説明するための図であり、処理対象図面に誤った補助線を描画した場合の閉曲線描画状態の例を示す図である。
【符号の説明】
【００１８】
１０    図面含有ビジネス文書
１００    全体制御装置
１１０    書類読み取り装置
１２０    テキスト制御装置
１２２    テキストラベル抽出部
１２４    ラベル位置検出部
１３０    線画制御装置
１３２    線画データ抽出部
１３４    閉曲線抽出部
１３６    閉曲線数比較計数部
【００１９】
１３８    有効ラベル特定部
１４０    ネットワーク制御装置
１５０    プリンタ
１７０    端末装置
１７１    表示装置
１７５    操作装置
２１０    図面データサーバ
２２０    テキストラベルサーバ
２３０    線画データサーバ
２４０    ラベル位置サーバ
２４５    ラベル位置の有効線画データ記憶部
３００    ネットワーク網
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明に係る発明を実施するための形態の一例について図面を参照して以下詳細に説明する。まず、図１を参照して本実施の形態における情報処理装置の概略構成を説明する。図１は本発明に係る一実施の形態の情報処理装置のシステム構成図である。
図１において、１０は処理対象の図面を含むビジネス文書であり、以下の説明ではビジネス文書としてコンビナート構成図が表された図面を例として説明を行う。本実施の形態において処理対象のビジネス文書は、書類読み取り装置１１０で読み込まれてイメージ情報化され、図面データサーバ２１０やテキストラベルサーバ２２０に登録、記憶される。
本実施の形態において処理対象は上記した図面を含むビジネス文書に限定されるものではなく、処理対象文書に図面（線画）とテキストデータが含まれていればどのような文書であってもよく、制限はない。
【００２１】
図１の１００は本システムの全体制御を司る全体制御装置、１１０は装置にセットされたビジネス文書１０を順次読み込んでイメージ情報に変換して全体制御装置１００に出力する書類読み取り装置である。全体制御装置１００はこの書類読み取り装置１１０よりの読み取りイメージ情報を、タグを付与して図面データサーバ２１０に登録する。
【００２２】
１２０は処理対象ビジネス文書イメージに表されているテキストラベルに対する処理をおこなうテキスト制御装置であり、ビジネス文書１０中のテキスト情報部分（テキストラベル）を抽出するテキストラベル抽出部１２２、テキストラベル抽出部１２２が抽出したテキストラベルの図面中の位置を抽出するラベル位置抽出部１２４を含んでおり，これらで抽出したテキストラベル情報を書類中の表示位置情報と共にテキストラベルサーバ２２０に登録する。
【００２３】
１３０は、読み取ったビジネス文書１０中の線画情報を処理する線画情報制御装置であり、ビジネス文書中の線画情報を抽出する線画情報抽出部１３２、線画情報抽出部が抽出した線画情報に含まれる閉曲線を抽出可能な閉曲線抽出部１３４、特定構成要素位置とテキストラベル表示位置とし補助線を引き補助線を引いた線画パターン中の閉曲線計数し、補助線毎の閉曲線数を計数する閉曲線数比較計数部１３６、閉曲線数比較計数部１３６が計数する閉曲線が最も少ないテキストラベル表示位置を前記特定位置の構成要素に対するテキストラベルとする有効ラベル特定部１３８を含む。
【００２４】
１４０はネットワーク網３００に接続し、ネットワーク網３００を介して不図示の他の情報処理装置との間での通信制御を可能とするネットワーク制御部である。１５０は処理データやサーバ登録情報等を印刷出力するプリンタ、１７０は本実施の形態例システムの制御指示等を入力可能な端末装置、１７１は端末装置１７０の表示装置、１７５は操作装置である。
更に２４０は、書類読み取り装置１１０で読み取ったビジネス文書イメージを格納保持する図面データサーバである。２２０は書類読み取り装置１１０で読み取ったビジネス文書中のテキスト制御装置１２０で抽出したビジネス文書中のテキストラベル情報を登録保持するテキストラベルサーバであり、テキストラベル情報と当該テキストラベルの表示位置情報を関連付けて格納保持するラベル位置サーバ２２２、及び後述する図２に示す処理で線画制御装置１３０が有効とした特定位置の構成要素に対する有効テキストラベルを登録保持するラベル位置と線画で表された構成要素とを関連付けて格納保持するラベル位置の有効線画データ記憶部２２４とを含む。
【００２５】
以上の構成を備える本実施の形態システムにおいては、図面を含むビジネス文書内の線画情報中の閉曲線図形を抽出し、閉曲線図形を計数することによりイメージ内に存在する構成要素に付与されるべきテキストラベルを特定出来る。
【００２６】
本実施の形態例では、図面を含むビジネス文書に含まれている閉曲線を抽出し、その数を計数することにより任意の構成要素に付与されているテキストラベルを特定することが出来、閉曲線数をカウントすることにより、ＡＩ技術適用を可能とし、ビジネス文書のイメージ画像を直接扱う場合に比し簡便、かつ正確に表されている構成要素に付与されているテキストラベルを特定可能としている。
【００２７】
以下、図２のフローチャートを参照して本実施の形態例の有効テキストラベル特定処理を説明する。図２は本発明に係る一発明の実施の形態例のビジネス文書の特定の構成要素のテキストラベル特定処理の概要を説明するためのフローチャート図である。
【００２８】
最初にステップＳ１において、書類読み取り装置１１０で読み込んだ例えば図面を含むビジネス文書等の書類イメージ情報（処理対象イメージ情報）を抽出する。なお、イメージ情報は、予め図面データサーバ２１０あるいは、テキストラベルサーバ２２０に登録された情報を読み出したものであっても良い。
【００２９】
続いてステップＳ３において、テキスト制御装置１２０のテキストラベル抽出部１２２で抽出したイメージ情報中のテキストラベルを抽出するテキストラベル抽出処理を実行する。
次にステップＳ５で線画制御装置１３０の線画データ抽出部１３２で線画データを抽出する線画情報抽出処理を実行する。
【００３０】
続いてこの処理すべきイメージ情報の例を図３乃至図７に示す、図３は処理対象図面の例を示す図である。即ち、本実施の形態例装置が処理するコンビナートの構成図面の例であり、図３の例では、コンビナートを構成するパイプの接続構成、パイプ径を指示するテキストラベルなどが記載されている。以下に説明する処理の例では図中円での指示箇所（左上部）のパイプに対応するテキストラベル表示位置特定処理を例として説明する。
【００３１】
続いてステップＳ７において、ステップＳ５で抽出した線画情報中に閉曲線となる線画を検索し、その総数を計数する。なお、この処理は必ずしも必要なく、後述する補助線を描画した後に閉曲線となる線画のみを計数してもよい。
【００３２】
続くステップＳ１０で対象ラベル位置の特定処理を実行する。対象ラベル位置特定処理では、まず線画情報中の各構成要素の中、例えば線画データ中の特定の構成要素がどのような物か、例えば構成要素がコンビナートの特定の場所の仕様がどのようになっているかを調べる場合を例とすると、この調べる場所を特定位置として定義する。この処理がステップＳ１０の対象ラベル位置特定処理に該当する。例えば、図３において左上側の鎖線円径で示す矢印での指示箇所に対応する箇所とする。
【００３３】
続いてステップＳ１３において、ステップＳ１０で特定した位置とビジネス文書において表示されているテキストラベルの表示位置とに補助線を描画する、特定値と対象ラベル位置との補助線接続処理を行う。
【００３４】
例えば、最初に図３の左上の特定位置をその下側の鎖線四角形で示す位置の表示部テキスト位置との間に補助線を描画する。この状態を図４に示す。図４の左上部分にやや太い線で示すのが描画した補助線である。
【００３５】
また、図３の左上の特定位置と左側中断の鎖線四角形で示す箇所との間に補助線を描画した場合にはこの部分と左上の特定位置との間に補助線を描画する。この状態を図５に示す。
続くステップＳ１５で補助線を新たに描画した線画情報に対してステップＳ７と同様にビジネス文書中の補助線を引いた線画情報における閉曲線を抽出してその個数（総数）を計数する。
【００３６】
補助線を描画した状態が図４に示す例では閉曲線線描が時には図６に示すものとなり閉曲線数に変わりがない。一方、図５に示す例では新たに左上側部分に台形の閉曲線が生成されている。
【００３７】
続くステップＳ２０では、ビジネス文書中に表示されている全てのテキストラベルに対する補助線描画処理を行ったか否かを調べる。図３中の上部、中部、下部等の全てのラベルに対して行っていない場合にはステップＳ２０よりステップＳ２２に進み、次のテキストラベルの表示位置と前記特定値とに補助線を引きステップＳ７に戻る。そしてこのテキストラベルに対する閉曲線抽出、閉曲線数の計数を行う。
【００３８】
ステップＳ２０で全てのテキストラベルに対する補助線描画、閉曲線数の計数が終了している場合にはステップＳ２２に進み、計数した閉曲線数の最も少なかった当該ラベルの位置を抽出する。そしてこの抽出したテキストラベルが特定値の構成要素に予め割り当てられたテキストラベルと認定する。図３乃至図７の例では図４の補助線の場合、補助線を描画しても御閉曲線数が増加することがなく、この例では図３の右上のテキストラベルが特定位置のテキストラベルと特定出来る。この場合に、予め何らかの関連付けなどが全く不要であり、単に特定位置と任意のテキストラベル表示箇所とに補助線を描画して生成される閉曲線数を計数するという、コンピュータ機器にとって極めて容易かつ平易な処理で図面上の特定位置に対応するテキストラベル表示位置を特定でき、存分にＡＩ技術を適用可能である。
【００３９】
そしてステップＳ２５に進み、次に特定位置のラベルの特定を行うか否かを判断し、次の構成要素に対する的外ラベル特定を行う場合にはステップＳ２７に進み、特定する構成要素位置を指定してステップＳ１０に進む。処理を行わない場合には当該処理を終了する。
【００４０】
このように、予め全ての項目を定義などすることなく、単に図面を含むビジネス文書をイメージ情報として登録しておくのみで、事後的にＡＩ技術を適用して図面中の特定箇所の対応するテキストラベルを特定でき、類似図面の検索や抽出などにも容易に適用可能である。
【００４１】
以上では、図面中の特定位置の対応するテキストラベルを対応付け可能な例を説明したが、逆に図面中に記載されている特定のテキストラベルに対応する図面中の部材表示位置を特定する場合にも同様の制御、ＡＩ技術が適用可能なことは明らかであり、この誤術を適用すると図面中の特定テキストラベルに対応する特定部材や特定構成を容易に特定することが出来る。
【００４２】
以上説明したように本発明の実施の形態によれば、予めビジネス文書の特定や定義を行うことなく線画情報中の特定構成要素のために付与されたテキストラベルを容易に特定することができる。
【００４３】
このため、例えばコンビナートの現場で確認したい部品や構成要素があった場合でも、単に図面の知りたい箇所を指定するのみで、当該箇所の仕様などが自動抽出できるため、効率の良い確認作業などが可能になる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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