(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成し、
その作成した水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建築図面の輪郭及び骨格を認識し、
その認識した輪郭及び骨格によって形成される矩形閉ループに囲まれた領域をそれぞれ調査対象領域として選択し、
その各調査対象領域毎に少なくとも１つ以上の角を開始点として、一枚の畳部分に相当する前記画像データと、予め保持した和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとのマッチング処理を、前記一枚の畳部分毎に行って和室の領域を認識することを特徴とする建築図面認識方法。
【請求項２】
請求項１記載の建築図面認識方法において、各調査対象領域毎にその画像に対してマッチング処理を行なう際に、その各調査対象領域の各角を順次開始点として、前記各モデルパターンと対応する画像部分に対して順次マッチング処理を行なうことを特徴とする建築図面認識方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の建築図面認識方法において、前記マッチング処理によって同一の調査対象領域に対して帖数の異なる複数の和室の領域を認識した場合には、帖数の最も大きい和室の認識結果のみを有効にすることを特徴とする建築図面認識方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の建築図面認識方法において、
前記マッチング処理は、前記調査対象領域の一枚の畳部分に相当する画像と、前記モデルパターンの一枚の畳部分の畳データとについて、畳の「縁」と「原」の一致の度合いを調べる処理であることを特徴とする建築図面認識方法。
【請求項５】
建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データを入力する画像データ入力手段と、
該手段によって入力したイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段と、
該手段により作成されたドット数計測配列データに基づいて建築図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段と、
前記輪郭・骨格認識手段によって認識された輪郭及び骨格によって形成される矩形閉ループに囲まれた領域をそれぞれ調査対象領域として選択する手段と、
その各調査対象領域毎に少なくとも１つ以上の角を開始点として、一枚の畳部分に相当する前記画像データと、予め保持した和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとのマッチング処理を、前記一枚の畳部分毎に行って和室の領域を認識する手段と
を有することを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項６】
前記画像データ入力手段が、建築図面の画像を読み取ってそのイメージ画像データを入力する画像読取手段である請求項５記載の建築図面認識装置。
【請求項７】
建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データのランレングスを符号化した符号化画像データを入力する画像データ入力手段と、
該手段によって入力した符号化画像データから元のイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段と、
該手段により作成されたドット数計測配列データに基づいて建築図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段と、
前記輪郭・骨格認識手段によって認識された輪郭及び骨格によって形成される矩形閉ループに囲まれた領域をそれぞれ調査対象領域として選択する手段と、
その各調査対象領域毎に少なくとも１つ以上の角を開始点として、一枚の畳部分に相当する前記画像データと、予め保持した和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとのマッチング処理を、前記一枚の畳部分毎に行って和室の領域を認識する手段と
を有することを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれか一項に記載の建築図面認識装置において、
前記マッチング処理は、前記調査対象領域の一枚の畳部分に相当する画像と、前記モデルパターンの一枚の畳部分の畳データとについて、畳の「縁」と「原」の一致の度合いを調べる処理であることを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれか一項に記載の建築図面認識装置において、前記輪郭・骨格認識手段及び和室認識手段による認識結果を表示する表示手段を設けたことを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の建築図面認識装置において、前記表示手段は、前記画像データ入力手段により入力したイメージ画像データを前記認識結果と同時に表示する手段を有することを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の建築図面認識装置において、前記イメージ画像データを前記認識結果と同時に表示する手段は、前記イメージ画像データを前記認識結果と重ね合わせて表示する手段であることを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項１２】
請求項９に記載の建築図面認識装置において、前記画像データ入力手段により入力したイメージ画像データと前記認識結果とを選択的に表示するように表示内容を変更する表示選定手段を設けたことを特徴とする建築図面認識装置。
【請求項１３】
請求項９乃至１２のいずれか一項に記載の建築図面認識装置において、前記表示手段に表示した前記認識結果を外部からの指示により確定する認識結果確認手段を設けたことを特徴とする建築図面認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、建築業界で広く使用されている建築図面の中の「和室」の認識方法及びその認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＡＤシステム等を用いて、家屋やビル等の建築図面を容易に作成したり、そのデータを記憶させておいて設計変更や増改築等の際に利用することは行なわれている。しかし、その建築図面のデータには、作成したシステムにより互換性がなく、期間の経過や業者の変更により利用できなくなる。また、家屋の増改築等を行なう場合には、紙に描かれた古い建築図面しかない場合が多く、増改築の間取り図等を変更しない部分も含めて、全て描きなおさなければならなかった。
【０００３】
そこで、紙に描かれた建築図面を読み取って、コンピュータで処理できるデータとして認識して記憶させることも試みられているが、そのための特別な方法や装置はなく、建築図面をイメージスキャナで読み取り、そのイメージ画像データをパーソナルコンピュータ等に入力させて、一般の図形認識機能を利用して線分認識やパターン認識を行なっている。あるいはさらに、高機能の図形エディタを補助に使うことによって図形認識機能をレベルアップし、自動認識機能が多少不完全な場合でも、例えばラスタ・ベクタ変換することにより直線や円弧等の基本線図を自動認識できるようにしたものもある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の図面認識装置は、高度の操作知識等を必要とし、パソコンなどを使い慣れている人や専門のオペレータに利用が限定され、建築図面を頻繁に使用する業界関係者にとって、決して使い勝手のよいものであるとはいえなかった。
【０００５】
また、直線や円弧等の基本線図は自動認識することができるが、基本線図の組み合わせ等からなる建築図面特有の図形シンボル（例えば、壁や柱等）を個別に認識をすることはできなかった。そのため、認識した図面を修正する際には線分毎に行なわなければならず、多くの手間を要していた。
【０００６】
さらに、建築業において使用される家屋やビル等の建築図面は、その図面上の各線分が人間の目には同じ大きさの連続線として見えても、厳密に見れば太さも一様でなく、軌跡もゆらいでいる。また、連続線のはずであっても所々切れている場合もある。これらの不完全さは作図時のみならず、用紙の経年変化や読み取り時の誤差などからも生じるものである。そのため、例えば線分として認識できる太さの限界があまり細いと、わずかなかすれでも線分が切れていると認識してしまう。また太めの線分を長方形のように認識してしまうこともある。
【０００７】
これは、原図の品質は勿論であるが、感光紙を使用したいわゆる青焼き図面のようにコントラストが低い（黒と白の境界がはっきりしない）図面が多く、さらにその青焼きの特徴である細かな点が表面に現れるため、従来の図面認識装置では精度の高い自動認識をすることは困難であり、その修正に多くの手間を要するので殆ど実用にならなかった。
【０００８】
ところで、家屋の建築図面では間取りを仕切る壁が図面の中心的役割を果たし、図面中のどの部分が壁であるかを認識することによって、建築図面のおおよその間取りを理解することができる。従って、図面中の壁の位置及びその長さを認識することは、建築図面を認識する上で最も重要な事項である。
【０００９】
さらに、建築図面の大半は、水平及び垂直の壁で仕切られた間取図になっている。この建築図面の輪郭及び骨格を表す壁としての水平線と垂直線を確実に認識できるか否かが最初の重要な鍵になる。そして、日本建築の間取り中の「和室」の認識は、この壁認識された後で、壁に囲まれた領域中などに固有の畳敷きが認識できるかどうかによって判断することになる。
【００１０】
しかし、従来の直線の認識による壁や和室の認識方法では次のような問題があった。
（１）輪郭線追跡方法では、カスレや凹凸が多いと途切れた直線として認識され、あるいは２本や３本に分かれた直線として認識されてしまって、壁や畳の縁線を正確に認識できなかった。
（２）黒又は白ドットの度数分布から求める射影特徴抽出方法では、水平及び垂直方向の直線を見つけ出すとき、畳の縁などが壁に近い太さと長さで表現されていた場合、畳の縁線を壁などの間仕切りに誤認識することが多かった。
（３）黒又は白ドットの度数分布から求める射影特徴抽出法を使用して壁を認識するだけでは、和室の認識までは実現できなかった。
【００１１】
この発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、青焼き図面など、ノイズやカスレ，途切れがある直線で紙に描かれた建築図面を読み取ったイメージ画像データ、あるいはそのランレングスを符号化した符号化画像データから、その建築図面の間取りを知る上で重要な情報である壁に相当する輪郭や骨格の認識及びその認識結果に基づく和室の認識を精度よく自動的に行なえるようにすることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は上記の目的を達成するため、次のような建築図面認識方法及び建築図面認識装置を提供する。
この発明による建築図面認識方法は、次のステップで建築図面の輪郭及び骨格（壁）と和室を認識する。
【００１３】
（１）建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成する。
（２）その作成した水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて建築図面の輪郭及び骨格を認識する。
（３）その認識した輪郭及び骨格によって形成される矩形閉ループに囲まれた領域をそれぞれ調査対象領域として選択する。
（４）その各調査対象領域毎に少なくとも１つ以上の角を開始点として、一枚の畳部分に相当する前記画像データと、予め保持した和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとのマッチング処理を、上記一枚の畳部分毎に行って和室の領域を認識する。
【００１４】
上記（４）のステップで各調査対象領域の画像に対してマッチング処理を行なう際に、その各調査対象領域の各角を順次開始点として、前記各モデルパターンと対応する画像部分に対して順次マッチング処理を行なうようにするとよい。
上記（４）のステップのマッチング処理によって同一の調査対象領域に対して帖数の異なる複数の和室の領域を認識した場合には、帖数の最も大きい和室の認識結果のみを有効にするとよい。
【００１５】
上記（４）のステップのマッチング処理を、上記調査対象領域の一枚の畳部分に相当する画像と、前記モデルパターンの一枚の畳部分の畳データとについて、畳の「縁」と「原」の一致の度合いを調べる処理とするとよい。
【００１６】
この発明による建築図面認識装置は、建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データを入力する画像データ入力手段と、該手段によって入力したイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するドット数計測配列データ作成手段と、該手段により作成されたドット数計測配列データに基づいて建築図面の輪郭及び骨格を認識する輪郭・骨格認識手段と、上記輪郭・骨格認識手段によって認識された輪郭及び骨格によって形成される矩形閉ループに囲まれた領域をそれぞれ調査対象領域として選択する手段と、その各調査対象領域毎に少なくとも１つ以上の角を開始点として、一枚の畳部分に相当する前記画像データと、予め保持した和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとのマッチング処理を、上記一枚の畳部分毎に行って和室の領域を認識する手段とを有する。
【００１７】
上記画像データ入力手段は、建築図面の画像を読み取ってそのイメージ画像データを入力する画像読取手段でよい。
【００１８】
あるいはまた、上記画像データ入力手段を、建築図面の画像を読み取ったイメージ画像データのランレングスを符号化した符号化画像データを入力するものとして、ドット数計測配列データ作成手段が、その入力した符号化画像データから元のイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドット数を計測して水平及び垂直方向のドット数計測配列データを作成するように構成してもよい。その場合の画像データ入力手段は、上記符号化画像データを通信により受信して入力する画像データ受信手段であってもよい。
【００１９】
さらに、これらの建築図面認識装置において、上記マッチング処理を、上記調査対象領域の一枚の畳部分に相当する画像と、前記モデルパターンの一枚の畳部分の畳データとについて、畳の「縁」と「原」の一致の度合いを調べる処理とするとよい。
【００２０】
これらの建築図面認識装置に、上記輪郭・骨格認識手段及び和室認識手段によって認識した結果を表示する表示手段を設けるとよい。
その表示手段は、上記画像データ入力手段により入力したイメージ画像データを上記認識結果と同時に表示する手段を有するのが望ましい。
さらにその同時に表示する手段が、上記イメージ画像データと認識結果とを重ね合わせて表示する手段であるとよい。
【００２１】
あるいは、上記画像データ入力手段により入力したイメージ画像データと上記認識結果とを選択的に表示するように表示内容を変更する表示選定手段を設けてもよい。
また、上記認識結果を操作者が確認して、その認識結果を外部からの指示によって確定する認識結果確認手段を設けるのが望ましい。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態を図面に基づいて具体的に説明する。
図１は、この発明による建築図面認識方法を実施する建築図面認識装置の一例の概略構成を示すブロック図であり、ハード構成とマイクロコンピュータによるソフト処理の機能とを混在して示している。
【００２３】
この装置は、全体制御部１，画像読取部２，通信制御部３，メモリ４，自動スキュー補正部５，ドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，表示部９，操作入力部１０，外部記憶装置１１，印刷装置１２，和室認識部１３，及びこれらを接続するバス１４などから構成される。
なお、これらの各部（又は装置）とバス１４との間に必要なインタフェース部は図示を省略している。
【００２４】
全体制御部１は、この建築図面認識装置全体の動作及び機能を制御するマイクロコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等から構成されるが代表して「ＣＰＵ」と略称される）であり、自動スキュー補正部５並びにこの発明に係るドット数計測配列データ作成部６，輪郭・骨格認識部７，再マッピング制御部８，及び和室認識部１３の各機能も、そのＣＰＵのソフト処理によって実現できる。
【００２５】
画像読取部２は、セットされた建築図面をスキャンしてその画像を読み取ってイメージ画像データを入力する画像データ入力手段であり、スキャン光学系及びＣＣＤなどのイメージセンサとその駆動回路等からなる公知のイメージスキャナである。また、その読み取ったイメージ画像データを所定の解像度で２値化して白ドットと黒ドットの画像データにする回路も含んでいる。
【００２６】
通信制御部３は、画像読取部２から画像データを取り込む代りに、外部から通信によりイメージ画像データ又はそのランレングスが符号化された符号化画像データを受信して入力する画像データ受信手段であると共に、この装置によって認識した建築図面のデータを外部装置へ送信することもできる。具体的にはＦＡＸモデムやパソコン通信制御手段を含むものである。
【００２７】
メモリ４は、画像読取部２によって読み取ったイメージ画像データ、通信制御部３によって受信したイメージ画像データ又は符号化画像データをはじめ、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された画像データ、ドット数計測配列データ作成部６によって作成されたドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された輪郭及び骨格の認識結果、及び再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ、和室認識部１３によって認識された和室認識データ等を格納する大容量のＲＡＭあるいはハードディスク等によるメモリである。
【００２８】
自動スキュー補正部５は、メモリ４に格納した画像データの角度を調整して水平及び垂直の線分方向を装置の水平及び垂直の基準方向と一致させるように補正するためのものであり、公知の自動スキュー補正技術を用いることができる。
なお、この自動スキュー補正部５により修正された画像データは、再びメモリ４に格納される。
【００２９】
ドット数計測配列データ作成部６は、自動スキュー補正がなされてメモリ４に格納されたイメージ画像データ又は符号化画像データ、及び後述する再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データに対して、その画像データを水平及び垂直方向の２方向に限定して、それぞれドット幅単位に黒又は白ドット数を計測（カウント）し、その結果により水平及び垂直方向のドット数計測配列データ（ヒストグラム）を作成してメモリ４に格納するドット数計測配列データ作成手段である。
【００３０】
なお、読み取った建築図面がポジ図面（地の明度より図の明度が低い図面）の場合には黒ドット数を計測し、ネガ図面（地の明度より図の明度が高い図面）の場合には白ドット数を計測する。
【００３１】
輪郭・骨格認識部７は、ドット数計測配列データ作成部６によって作成された水平及び垂直方向のドット数計測配列データに基づいて、建築図面の輪郭及び骨格を認識し、特に壁の位置，長さ，厚さ，種類等の壁データを抽出するための輪郭・骨格認識手段であり、その詳細は後で詳述する。
【００３２】
なお、参照したドット数計測配列データでは、壁の認識（抽出）が困難あるいは不確実な場合は、図面の水平及び垂直方向のドット数計測配列データ作成範囲の再設定要求を全体制御部１へ送り、作成範囲を変更設定してドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させる。
【００３３】
再マッピング制御部８は、輪郭・骨格認識部７により、壁と認識された部分により建築図面の範囲を限定して、その部分を他の認識情報をも考慮した上で、再度マッピングし、その限定した範囲毎にドット数計測配列データ作成部６に再度ドット数計測配列データを作成させるための画像データを作成するものであり、その際に原稿のノイズあるいは画像読取部２での読取ノイズも除去した画像データを作成する。このデータもメモリ４に格納される。
【００３４】
和室認識部１３は、輪郭・骨格認識部７で認識された壁位置を基にして、メモリ４に格納した画像データの一部分に対して、黒又は白ドットを水平及び垂直方向に射影特徴を抽出して、ドット数計測配列データ作成部６にドット数計測配列データを作成させ、その分析によって和室(畳敷き)の認識及び壁認識の修正を行なう。この認識された和室情報及び壁情報は再びメモリ４に格納される。すなわち、イメージ画像データの黒又は白ドットの射影特徴を抽出して畳敷きを認識する手段であり、その詳細は後で説明する。
【００３５】
表示部９は、画像読取部２又は通信制御部３から入力し、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建築図面の画像データ、ドット数計測配列データ作成部６で作成された水平及び垂直方向の黒又は白のドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた画像データ、和室認識部１３によって認識された和室のデータ等を表示するためのものであり、例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等である。
【００３６】
図２，図３は、表示部９の画面９ａの表示状態の例を示すものであり、図２は輪郭・骨格認識部７によって認識された建築図面の輪郭及び骨格（この例では壁）のデータを再マッピング制御部８によって再マッピングした画像データ（認識結果）の表示例である。この表示例において、二重の実線は壁の両面を示し、細線は壁の芯線及びその延長線を示している。
【００３７】
図３は、自動スキュー補正部５によってスキュー補正された建築図面の画像データ（入力したイメージ画像データ）と、上記再マッピングされた認識結果である壁の画像データを同時に重ね合わせて表示した例を示す。この場合、両者の識別が容易にできるように、スキュー補正された建築図面のイメージ画像データはハーフトーンで表示し（図３では図示の都合上点描で示している）、認識結果である壁の画像データを実線で表示する。
【００３８】
また、表示部９がカラーの表示装置である場合には、両画像の色を変えて表示することにより、識別性を向上させることができる。例えば、スキュー補正された入力イメージ画像データは薄青色で、認識結果の画像データをオレンジ色あるいは緑色等で表示することにより、操作者は認識結果の部分を容易に識別できる。
【００３９】
あるいは、表示部９の画面９ａを分割して、スキュー補正された入力イメージ画像データと認識結果の画像データをその分割したそれぞれの画面に対比させて表示することもできる。
または、同一の画面上にスキュー補正された入力イメージ画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを選択的に表示できるようにしてもよい。その場合には後述する操作入力部１０に表示選定手段(キー等)を設ければよい。
【００４０】
さらに、この表示部９は、認識結果を操作者が確認するための画面も表示する。すなわち、上記再マッピングされた認識結果の画像データを表示し、「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」というような表示を行なう。これにより、壁の認識が正確にできているかどうかを操作者が確認することができる。
【００４１】
操作入力部１０は、各種操作指示や機能選択指令、編集データ等を入力するためのものであり、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等である。
この操作入力部１０は、表示選定手段としての機能も有し、表示部９の表示状態を操作者の所望の表示状態に変更することができる。例えばキー操作により、スキュー補正された建築図面の入力画像データと再マッピングされた認識結果の画像データを重ね合わせて表示させたり、どちらか一方のみを選択して表示させたりすることができる。
【００４２】
さらに、操作入力部１０は、上記「この認識結果でよろしいですか？（ＹＥＳ／ＮＯ）」の表示に対し、「ＹＥＳ」または「ＮＯ」の情報を入力するためのキー等の入力手段も有する。そして、「ＹＥＳ」が選択された場合は認識処理を終了し、「ＮＯ」が選択された場合は再認識処理あるいは訂正処理に移行する。これにより、操作者は認識結果の内容を確認し、それを確定することができる。
【００４３】
外部記憶装置１１は、入力した画像データや、ドット数計測配列データ作成部６で作成された黒ドット数計測配列データ、輪郭・骨格認識部７によって認識された壁データ、再マッピング制御部８によって再マッピングされた認識結果の画像データ、和室認識部１３によって認識された和室データ等をフロッピディスク（ＦＤ）や光磁気ディスク（ＯＭＤ）等の外部へ取り出し可能な記憶媒体に記憶させる記憶装置である。
印刷装置１２は、上記の各種データを紙に印刷あるいは描画して出力するプリンタあるいはプロッタである。
【００４４】
上記、表示部９の各種表示機能およびその表示部９と操作入力部１０とによる表示選択と認識結果の確認機能は、認識結果が壁の場合の例を図２及び図３によって説明したが、認識結果が和室あるいは壁と和室の場合も全く同様である。
ここで、建設図面における「輪郭」と「骨格」及び「外壁」と「内壁」の定義について、表１及び表２と図４によって説明する。
【００４５】
【表１】
0003961595.tif 000002
【００４６】
【表２】
0003961595.tif 000003
【００４７】
「輪郭」とは「外輪郭」のことであり、表１に○印で示すように外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線の部分）を意味するケース１の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース２，３の場合とがある。
【００４８】
「骨格」とは、壁の総て（図４の（ｂ）（ｃ）に太線で示す部分の両方）を意味するケース１，２の場合と、外輪郭を除く壁（図４の（ｃ）に太線で示す部分のみ）を意味するケース３の場合とがある。これらの定義において、特に断わらない場合はケース１の通常の意味として扱われる。
【００４９】
「外壁」とは表２に○印で示すように、外輪郭と同じく外周壁の外部に面している箇所のみ（図４の（ａ）に示す二重線の外側の線で示す部分）を意味するケース４の場合と、外部に接する壁の全体（図４の（ｂ）に太線で示す部分）を意味するケース５の場合とがある。
【００５０】
「内壁」とは表２に○印で示すように、ケース４，５とも外壁を除く壁（壁＝外壁＋内壁）であるが、ケース４の場合は図４の（ａ）に示す二重線の内側の線の部分と図４の（ｃ）に太線で示す部分であり、ケース５の場合は図４の（ｃ）に太線で示す部分である。これらの定義においても、特に断わらない場合はケース５の通常の意味として扱われる。
【００５１】
次に、図１に示した建築図面認識装置による建築図面（主に家屋やビル等の建築図面）認識の手順について、図５乃至図１１のフロー図と、図１２以降の説明図によって説明する。上記図５の一部及び図６〜図１１においては各ステップを「Ｓ」で示している。また、この実施例では、認識する建築図面がポジ図面であるものとする。
図５は、建築図面認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【００５２】
図５の処理を開始すると、ステップ１で図１の画像読取部２にセットされた建築図面を読み取り、そのイメージ画像データを入力して、ステップ２で自動スキュー補正部５によって自動的にそのスキューを補正する。
そして、ステップＡのサブルーチンでドット数計測配列データ作成部６及び輪郭・骨格認識部７等によりその入力した画像データに対して壁の認識処理を実行する。この処理については後に詳述する。なお、イメージ画像データを符号化したデータを通信制御部３から入力するようにしてもよい。
【００５３】
その後、和室認識部１３により、ステップＢの処理で、閉ループの抽出を行なって、閉ループの個数（ｍ）とそれぞれの閉ループの輪郭を表わすデータを取得する。この閉ループの抽出は従来技術で実現できる。
ステップＣでは、ステップＢで取得した閉ループ総てを順番にループ処理するために、その回数カウンタである閉ループカウンタのカウント値ｘの初期設定（ｘ←１）を行なう。
【００５４】
そして、ステップＤにおいて閉ループカウンタのカウント値ｘが閉ループの個数ｍを超えた（ｘ＞ｍ）かどうかを判定する。超えていれば、当該図面の解析を終了し、ステップＫに移行する。超えていなければ、当該ｘ番目の閉ループについて、ステップＥ〜ステップＩの和室認識処理を行なう。
ステップＥでは、ステップＢで取得した当該ｘ番目の閉ループの輪郭を表わすデータから閉ループの角の箇所の総てを順番にループ処理するが、その回数カウンタである開始点角カウンタのカウント値ｙの初期設定（ｙ←１）を行う。
例えば、当該ｘ番目の閉ループが図１２に示すような形状の場合には、角番号▲１▼〜▲６▼で示す各角の箇所の総てを順番にループ処理する。
【００５５】
そして、ステップＦにおいて開始点角カウンタのカウント値ｙが当該ｘ番目の閉ループを形成する当該角の個数（図１２の例の場合は６）を超えたかどうかを判定する。超えていれば、当該ｘ番目の閉ループの解析を終了してステップＪに移行する。超えていなければ、当該ｙ番目の角についてステップＧ〜ステップＨの畳敷き認識処理を行なう。
【００５６】
ステップＧでは、当該ｘ番目の閉ループのｙ番目の角を調査対象領域の開始点として選択し、ステップＨの処理につなぐ。ステップＨのサブルーチンでは、ステップＧで選択された調査対象領域の開始点及び図面の縮尺値及びドット密度を基に和室モデル・位置付け決定とマッチング処理を実行する。この処理については後に詳述する。
【００５７】
続いて、ステップＩでは、当該ｘ番目の閉ループ内の次の角を開始点に選択して認識処理するために、開始点角カウンタｙを＋１してから、ステップＦに戻って上述の処理を繰り返し行う。
次に、ステップＪでは、次の閉ループ領域を認識処理するために、閉ループ・カウンタｘを＋１してから、ステップＤに戻って上述の処理を繰り返し行う。
【００５８】
以上のステップＤ〜ステップＪまでの処理を行なって認識した「和室」の認識結果を、ステップＫで出力して処理を終了する。
なお、認識した畳領域が重複している場合、ステップＫにおいて、帖数の大きい方を有効とする選別処理を施す。これは、狭いサイズの和室と認識した場合に、畳敷きの最外郭を「壁」と誤認識している可能性が高いためである。
【００５９】
図１５の(Ａ)〜(Ｆ)は、４帖〜１２帖の和室の畳敷きの具体的なモデル・パターンを示す。これは、「畳敷きは、１枚毎の畳を矩形とみなした場合に、その縁で形成される直線が、畳複数枚によって結合する場合、"Ｔ"字形を原則とする」ことを基に、許される畳の敷き方を列挙したものである。
上述の「認識した畳領域が重複している場合」とは、例えば、図１５の例では、（Ａ）４帖の場合の（ａ）横長の２番目と（Ｃ）６帖の場合の（ａ）横長の２番目の組み合わせや、（Ｃ）６帖の場合の（ｂ）縦長の先頭と（Ｄ）８帖の場合の２番目の組み合わせなどが該当し得る。
【００６０】
図１６は、壁の芯線を認識し、その結果から閉ループを抽出する処理に使用した建築図面の入力サンプル(イメージ画像)を、図１の再マッピング制御部８で再マッピングして表示部９で表示した画像データの表示例である。
図１７は、その壁の芯線の認識結果による閉ループを表示した例を示す図である。
【００６１】
また、図１８は、図５のステップＫにおいて畳領域を重複して認識するケースの組み合わせ例を示す内容である。建築図面の入力画像データの認識結果から、和室(畳敷き)について外側の輪郭線ａで示す８帖敷き（右向き斜線を施した領域）と、内側の輪郭線ｂで示す６帖敷き（左向き斜線を施した領域）の両方の領域が重ねて認識されることを示す。このような場合は６帖敷きの認識は、畳の縁線が直線状に連続する線を壁等の間仕切りと誤認識したことによる。そこで、このように異なる大きさの和室を重複して認識した場合には、帖数の大きい方を有効とする。
【００６２】
このように、和室(畳敷き)を認識処理することによって、間取り認識や間仕切り(壁など)認識の補正及びＣＡＤデータへの変換につなげる建築図面の認識処理を、より詳細かつ正確に実施することができる。
【００６３】
次に、図５のステップＡによる壁の認識処理について説明する。図６はその壁の位置を認識する処理のサブルーチンの内容を示すフロー図である。
まず、ステップ３において、自動スキュー補正された画像データの全体を壁位置調査対象とする。そして、ステップ４において、ネスト変数は０（初期値：画像全体を対象にするという意味）である。「ネスト変数」とは、建築図面の解析範囲をトップダウンで絞り込む時の絞り込み段階を表す。ネスト変数の値が大きいほど解析が深くなっている（細かい部分まで進んでいる）ことを表わす。
【００６４】
ステップ５において、壁の位置の調査対象の領域を限定する処理を行なう。具体的には、この処理にいたる直前に調査領域の指示が示されていて、ここでは以降のステップ６〜９の処理のための準備（インタフェースの共通化）を行なうだけである。個々の調査対象領域の形は矩形図になる。最初はネスト変数が０なので図面全体を調査対象とする。
【００６５】
ステップ６において、水平方向の黒ドット数計測配列データを作成する。これは、画像データの垂直方向の１ドット幅毎に水平方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持するものである。
次にステップ７において、ステップ６で作成した水平方向の黒ドット数計測配列データに基づいて、壁の抽出（認識）処理を行なう。その処理手順については後述する。
【００６６】
ステップ８では、ステップ６と同様に垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成する。すなわち、画像データの水平方向の１ドット幅毎に垂直方向の黒ドット数を計数（計測）し、その各計数データを保持する。ステップ９では、その垂直方向の黒ドット数計測配列データに基づいて壁の抽出（認識）処理を行なう。
【００６７】
そして、ステップ１０において領域を分割する壁候補があるかどうかを判断する。ここで、水平あるいは垂直方向で１つでも領域を分割する壁候補があれば、ステップ１１へ、１つもそのような壁候補がなければステップ１３へ進む。
例えば、図１９の（ａ）に示すような調査対象領域Ｓａ内に領域を分割する壁候補Ｗｄが存在するかどうかを判断する。
ステップ１１では、ネスト変数を＋１して再設定する。これは、現在の解析領域の中から壁を認識し、その壁を使って新たに区切られた現在の領域内の小領域に解析範囲を限定する段階に入ることを表わす。
【００６８】
そして、ステップ１２において、その調査対象の領域の細分化を行なう。具体的には、ステップ７，ステップ９で認識した壁候補の芯線（中心線）で、例えば図９の（ａ）に示すように調査対象領域を壁候補Ｗ，Ｗｄの細線で示す芯線によって領域Ｓａ１，Ｓａ２に２分割する。さらに、その最初の細分化領域（例えば最も左上の領域）に調査対象の位置づけを行なう。
【００６９】
この新たに細分化された領域群の中での解析の順番には特別な順序が必要になる訳ではないが、例えば、領域開始位置のｘ，ｙ座標値の小さい順番に行なうことなどが考えられる。図９の（ｂ）は、壁候補によって細分化された各領域のネストＮo.とその解析処理順序の一例を示し、実線は壁候補の芯線（中心線）を、▲１▼，▲２▼，▲３▼はネストＮo.を、１〜８の小さい数字は処理順序をそれぞれ示している。
【００７０】
その後、ステップ５に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
ステップ１０において、領域を分割すべき壁候補が１つもなかった場合は、ステップ１３に進んで同次ネスト領域（図９の（ｂ）で同じネストＮo.の領域）の残りがないかどうかを判断する。残りがある場合は、ステップ１５において同次ネストの次の領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７１】
同次ネスト領域の残りがない場合は、ステップ１４へ進んでネスト変数が０であるかどうかを判断する。ネスト変数が０でない場合は、ステップ１６においてネスト変数を−１して１段階上位のネスト領域の処理に戻り、ステップ１３でその段階の残りのネスト領域があるかどうかを判断する。あればステップ１５で次のネスト領域に調査対象を進めてステップ５に戻る。
【００７２】
ステップ１４でネスト変数が０の場合は、ステップ１７へ進んで、ステップ７，９によって得られた各領域毎の壁候補の認識データをもとに各壁の位置及びサイズを確定し、その壁認識データをメモリ４に格納する。その格納方法については後述する。そして以上の処理の後このサブルーチンを終了する。
【００７３】
次に、図７に基づいて、図６のステップ７及び９の壁の抽出（認識）処理の手順を説明するが、それに先立って、建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を図２０及び図２１に示す。これらの図において、（ａ）は建築図面の画像データ、（ｂ）は水平方向の黒ドット数計測配列データ、（ｃ）は垂直方向の黒ドット数計測配列データである。さらに、図２０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して図２２に示す。
【００７４】
図２０の建築図面では、壁のシンボルが壁の両面と芯線によって表わされており、図２１の建築図面では、壁のシンボルが壁の厚さ内の塗りつぶし（黒）によって表わされている。
この黒ドット数計測配列データにおいて、一番細い黒線の幅が１ドット幅であり、各黒線の長さが（ａ）に示す建築図面の画像データの１ドット幅毎の水平方向又は垂直方向の黒ドット数の計数値に相当する。
【００７５】
これらの図から明らかなように、建築図面を構成する線分の大部分（９０％以上）は水平方向又は垂直方向に描かれており、特に壁の部分で黒ドットの密度が高くなっている。そのため、水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データには、壁が存在する位置にピークが表われることになる。
【００７６】
そこで、図７のフローの処理を開始すると、まずステップ２１において、指定方向とクロスする方向（水平方向の黒ドット数計測配列データ作成の指定であれば垂直方向に、また垂直方向の指定であれば水平方向に）に、建築図面の基準の単位長に相当する所定間隔ごとに何回壁認識処理のループが可能かを確認する。ここで、この単位長は一般の住宅の場合にはその最小壁間隔である半間あるいは１メートルであり、ここでは半間（９１ｃｍ）とする。
【００７７】
そして、水平方向の黒ドット数計測配列データに対しては垂直方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとし、垂直方向の黒ドット数計測配列データに対しては水平方向の画像幅より若干長い寸法を幅サイズＬとして自動設定する。
また、半間サイズをｈとし、この値は予め図面の縮尺データ及び半間長を入力するか又は計算による自動算出などにより決定する。
この幅サイズＬと半間サイズをｈからＬ／ｈを算出して小数点以下は切上げた数値を壁認識処理の大ループの実行回数ｎとする。図２２にｈで示す範囲が１回の大ループでの処理範囲である。
【００７８】
次いで、ステップ２２で大ループの回数カウンタのカウント値ｉの初期設定（ｉ←１）を行なう。
そして、ステップ２３において回数カウンタのカウント値ｉが可能な大ループの実行回数ｎを超えた（ｉ＞ｎ）かどうかを判定する。超えていれば、当該領域の解析を終了する。超えていなければ、ステップ２４において当該ｉ番目の半間内の最初の解析処理として最高ピーク（図２２にＰで示す）に位置付け、その点をｘｐとする。このように半間毎に解析処理することにより、その中のピーク値が壁の一部である可能性が高いことになる。
【００７９】
次に、ステップ２５において壁の対象としての最初の条件であるピーク（極大値）の高さが半間（ｈ）以上かどうかを判定する。その結果、ピークの高さが半間未満の場合には壁の認識不明として、次の半間先の解析に移るためにステップ３４に進む。ピークの高さが半間以上ある時には次の解析ステップ２６に移行する。このステップ２６において、最高ピークの位置から左右両側（例えば、２Ｗ幅）を調べて、壁の厚みの範囲（両面の位置：Ｗ1，Ｗ2）及び厚みＷｅ＝｜Ｗ1−Ｗ2｜の絞り込みを行なう。ここでＷは壁の厚みの意味で、例えばＷmax と同じ値で使用する。
【００８０】
この絞り込み方法としては、（最高ピーク値−min）* rate＋min  以上の値を持つ最高ピーク位置の両端又は片側のピーク位置を、壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2又は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1であるときの他方の面の位置Ｗ2として絞り込む方法がある。
【００８１】
図２３はこの絞り込み処理の説明図であり、（ａ）は最高ピーク位置ｘｐの両側に壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2が存在する場合の例である。この場合は、最高ピーク位置ｘｐは壁の芯線位置の候補と推定される。
【００８２】
図２３の（ｂ）は最高ピーク位置ｘｐが壁の一方の面の位置Ｗ1 であり、その片側に他方の面の位置Ｗ2 が存在する場合の例である。この場合は、長い方のピーク位置が図２に二重線で示した外輪郭の外壁位置の候補で、それに近接する短い方のピークがその内壁位置の候補と推定し得る。
【００８３】
ここで、 rate は解析の前半(ネスト変数の値が小さい時)は小さめに、後半（ネスト変数の値が大きい時）では大きめにする(例えば、最初は rater＝０.７０とする)。min は図２３の（ｃ）に示すように現在注目している最大ピークＰの位置ｘｐの左右両側２Ｗに拡がった４Ｗ幅程度の幅内の黒ドット数計測データの最小値である。
【００８４】
このようにして、図７のステップ２６で絞り込んだ結果を基に、ステップ２７と２８で壁としての妥当性を確認する。
まずステップ２７においては、壁の厚みＷｅがその最大値 Ｗmax（例えば３０ｃｍ）を超えているか否かを判断し、超えている時は壁の認識不明として次の半間先の解析に移るためステップ３４に進む。超えていなければステップ２８へ進み、壁の厚みＷｅが最小値Ｗmin（例えば２.５ｃｍ）未満か否かを判断する。
【００８５】
その結果、壁の厚みＷｅが最小値 Ｗmin未満の場合はステップ３０へ進み、そうでない時はステップ２９に進む。ステップ３０においては壁以外のピーク（例えば、畳，窓，引戸など）を認識したものとしてその情報を得る。
ステップ２９においては、壁の候補となる領域から、壁としての条件を満たすかどうかを後述する２等分割探索法によって判定し、壁だと認識できたものについて、ステップ３１において当該壁の両面の位置Ｗ1，Ｗ2及び厚みＷｅなどの情報を退避（記憶）してステップ３２に進む。
【００８６】
ステップ２９で壁としての条件を満たさなければステップ３２に移行する。ステップ３２においては、壁の両面位置（座標）Ｗ1及びＷ2が共に現在処理を行なっている領域の内側かどうかを判定し、内側であればステップ３３に進む。そうでなければステップ３４に移行する。
【００８７】
ステップ３３では、現在の処理領域を細分化し、新しい細分領域を示す境界データとして、Ｗ1，Ｗ2，Ｗｅを退避（記憶）する。また、（Ｗ1＋Ｗ2）／２  がその壁の芯線位置である。ステップ３４では、次の半間先の処理を行なうために大ループの回数カウンタのカウント値ｉを＋１してから、ステップ２３に戻って上述の処理を繰り返し行なう。
【００８８】
このようにして、対象となる黒ドット数計測配列データの一端（先頭要素）から半間毎に解析処理し、反対の端まで解析が終われば、今回の範囲の解析を終了する。水平方向と垂直方向の２方向のを黒ドット数計測配列データに対して別々に解析し、次回の解析範囲は、今回の解析で壁と認識できた範囲に限定する。
そのため、水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを解析した結果を組み合わせて、総当たりの場合分けを行なう。
【００８９】
この実施例では、壁の芯線位置は隣の壁との間隔が半間単位の整数倍になるように配置されているとみなす。
そして、特徴的なピークが発見できる範囲までを解析データとして有効に使用する。逆に云えば、解析対象とするある範囲内に壁に相当する特徴が、水平方向及び垂直方向の両方合わせても一つも発見できなかったときは解析を終了する。１回の解析範囲は、最初は図面全体を対象にし、以後発見された壁で区切られた範囲に限定し直す方法をとって、壁のピークが発見されやすくし、且つ細部までの解析が容易になるようにする。
【００９０】
次に、図７のステップ２９において「壁としての条件を満たすか」を判断する２等分割探索法について、図８のフロー図によって説明する。
この図８に示すフローの処理を開始すると、まずステップ４１において、２等分割探索法の初期設定を行なう。
すなわち、壁分析のための領域分割要素数ｎを１にし、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋを０に、また、調査領域の分割配列要素として、Ｓ〔０〕，Ｅ〔０〕それぞれに入力のスタート及びエンド画像アドレスを代入して初期設定とする。
【００９１】
その後、ステップ４２に進み、調査領域の開始アドレスＳ〔ｋ〕と終了アドレスＥ〔ｋ〕が等しければステップ５３に移行し、等しくなければステップ４３に進む。ステップ４３においてはイメージ画像データの対象領域の分割処理を行ない、元の領域を小数以下の誤差を除いて２等分割する。
【００９２】
すなわち、分割する前半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１を、Ｓ１＝Ｓ〔ｋ〕，Ｅ１＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）とし、後半の領域のスタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２を、Ｓ２＝(１／２)（Ｓ〔ｋ〕＋Ｅ〔ｋ〕）＋１，Ｅ２＝Ｅ〔ｋ〕とする。
【００９３】
それによって、例えば図２４に示すように、建設図面のイメージ画像データ中において、壁候補が存在する線（一点鎖線で示す）の元の領域幅を最初は１の位置で２等分割する。その後壁の有無を判別できるまで、順次図２４に示す位置２で２回目、３の位置で３回目、４の位置で４回目というように２等分割を繰り返して細分化した領域でステップ４４及び４５の壁調査を行なうようにする。
ステップ４４及び４５においては、２等分割したそれぞれの領域Ｐ１，Ｐ２が壁で満たされているかどうかを調査し、ステップ４６に進む。
【００９４】
ここでは、指定された領域（スタートアドレスからエンドアドレスまで）の黒ドット数計測配列データを分析した結果、黒ドットのピーク（壁の厚みの広がりを保って）高さが、指定された領域の幅（長さ）と比較して次の▲１▼〜▲３▼の判断をする。
【００９５】
▲１▼：５％以下のとき、  ｖ＝０：非壁部と判断
▲２▼：９５％以上のとき、ｖ＝１：壁部と判断
▲３▼：上記以外のとき、  ｖ＝２：どちらとも判断できない
これを図に示すと図２５に▲１▼，▲２▼，▲３▼で示すようになる。
【００９６】
ステップ４６においては、ステップ４３で分割された前半の領域Ｐ１について、壁が存在するかどうか判断できない（ｖ＝２）場合はステップ４７に進み、そうでなければステップ４９に進む。ステップ４７においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された後半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２)で置き換える。
【００９７】
ステップ４８においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された前半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ４９においては、ステップ４３によって分割する前の領域範囲の格納配列要素Ｓ〔ｋ〕，Ｅ〔ｋ〕，ｖ〔ｋ〕を、ステップ４３で分割された前半の領域データ(スタート及びエンド画像アドレスＳ１，Ｅ１と判定結果ｖ１)で置き換える。
【００９８】
ステップ５０においては、新しい格納配列要素Ｓ〔ｎ〕，Ｅ〔ｎ〕，ｖ〔ｎ〕として、ステップ４３で分割された後半の領域データ（スタート及びエンド画像アドレスＳ２，Ｅ２と判定結果ｖ２）を退避し、ステップ５１に移行する。
ステップ５１では、領域アドレスの新しい格納配列要素を示せるように新しい格納配列要素Ｎo.を示す変数ｎを＋１してから、ステップ５２に進む。
【００９９】
ステップ５２においては、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の最も小さいＮo.を指すｋ要素内の分類コードｖが壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の場合は、ステップ４２に戻って更に細分割する処理を繰り返す。そうでない場合はステップ５３に進む。
ステップ５３では、壁が存在するかどうか判らない内容が一つ解決したとして、その指標ｋを＋１してからステップ５４に進む。
【０１００】
ステップ５４においては、壁分析のための領域分割要素数ｎと、壁部か非壁部かが未確定である分割要素の配列要素の最も小さいＮo.を指すｋとが、等しくなっているかどうか判定し、等しければ壁認識のための分割処理が終了したと判断してステップ５５へ進む。等しくなければステップ５２へ戻る。
【０１０１】
ステップ５５においては、分割された領域アドレス・データ（配列）が上昇順に並ぶよう、スタートアドレス順（昇順）にソートを実行してステップ５６に移行する。すなわち、Ｓ〔０〕〜Ｓ〔ｎ−１〕，Ｅ〔０〕〜Ｅ〔ｎ−１〕，ｖ〔０〕〜ｖ〔ｎ−１〕のデータをＳ〔  〕をキーにして昇順にソートする。
【０１０２】
ステップ５６においては、壁部分及び非壁部分が連続している場合は、それぞれ縮退処理（一つの範囲で表現）して終了する。すなわち、連続したｖ〔  〕値が０又は１の状態の場合は、Ｓ〔  〕，Ｅ〔  〕データを圧縮する。
なお、この時に、壁が存在するかどうか判らない内容（ｖ＝２）の配列要素を含む場合は、その要素の前後の要素が壁を示している場合には壁データに変更し、また、非壁を示している場合には非壁データに変更して処理する。
【０１０３】
上述した二等分割探索処理による画像データ中の壁位置の分析例を図２６に示す。この図２６の（ａ）には壁のイメージ画像（斜線を施した部分）Ｗとその調査対象領域を破線で示しており、この調査領域は先に認識された壁候補の存在位置に沿って設定される。そして、Ｓ〔０〕＝０がその調査領域の最初のスタートアドレス、Ｅ〔０〕＝１５が最初のエンドアドレスである。４，５，７等の途中の数字は分割後の対象領域のスタート又はエンドアドレス（いずれも画像アドレス）である。
【０１０４】
図２６の（ｂ）には変数ｎ＝１〜１０の各調査段階における各対象領域のスタートアドレスＳ，エンドアドレスＥ，及び壁の有無に関する判断結果ｖとその確定状況、ソート状況、並びに縮退処理結果をｋの値と共に示している。そして、最終的には画像アドレス５〜１２に壁が存在することを認識している。
【０１０５】
次に、図２７によって簡単な建築図面の壁認識例を説明する。
この図２７には、ネスト変数（ｎｅｓｔ）と、領域分割状態と認識された実際の壁の状態とを示している。
まず、ネスト変数＝０で建築図面の全体を壁位置の調査対象として壁の抽出を行なう。その結果（Ａ）に実線で示すように建築図面の家屋部の輪郭と水平及び垂直方向の壁候補の位置を認識できたとする。しかし、その認識できた壁候補のうち実際の壁は（ａ）に示す部分だけであるが、それはまだ判らない。
【０１０６】
そこで次に、ネスト変数＝１にして、（Ａ）に示す認識できた壁候補の芯線で区切られた各矩形領域毎に調査対象領域を限定して壁の抽出を行なう。それによって（Ｂ）に▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼で示す４つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識されると共に、先に認識された壁候補のうち、実際の壁は（ａ）に示された部分だけであったことが確認され、（ｂ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０７】
さらに、ネスト変数＝２にして、（Ｂ）において新たな壁候補が認識された４つの領域▲１▼〜▲４▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。それによって、（Ｃ）に▲５▼，▲６▼で示す２つの調査対象領域で新たに太線で示す壁候補が認識され、（ｃ）に示す壁の状態が認識される。
【０１０８】
その後、ネスト変数＝３にして、（Ｃ）において新たな壁候補が認識された２つの領域▲５▼，▲６▼をそれぞれその新たに認識された壁によって分割して、調査対象領域をさらに限定して壁の抽出を行なう。その結果いずれの分割領域でも新たな壁候補を抽出できなかった場合には、それによって壁位置の調査を終了し、（ｃ）に示す壁位置が最終的な壁認識結果であることが確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１０９】
このように、分割した各調査対象領域のいずれでも新たな壁候補が抽出されなくなるまで、調査対象領域を細分化して壁の抽出を行なう。それによって、小さな壁でも確実に認識することができ、且つ壁候補のうち実際には壁が存在する部分と存在しない部分とを正確に判別することができる。
【０１１０】
ここでさらに、前述した図６のフローチャートに従った具体的な建設図面の認識処理手順の例を、図２８乃至図３０によって説明する。図２８乃至図３０は一連の図であるが、図示の都合上３枚の図に分割して示している。これらの図におけるＳ３〜Ｓ１７は、図６のＳ３〜Ｓ１７の各ステップに対応している。また、各段階での領域分割図と実壁状態も図示している。
【０１１１】
以下の説明ではステップを「Ｓ」と略称する。図２８のＳ３で図面全体を調査対象とし、Ｓ４でネスト変数を０にする。Ｓ５で調査対象の限定を行なうがネスト変数が０なのでやはり図面全体を調査対象とする。Ｓ６〜Ｓ７で水平方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出するが、輪郭以外の壁を発見できず、Ｓ８〜Ｓ９で垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成して壁を抽出し、輪郭以外の壁を２か所に発見する。したがって、Ｓ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を１にし、Ｓ１２で領域の細分化（各壁の位置で）をしてＳ５へ戻り、調査対象領域を一番左の領域に限定する。
【０１１２】
そして、Ｓ６〜Ｓ７で壁を２か所に発見し、Ｓ８〜Ｓ９では壁を発見できなかったがＳ１０ではＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を、図２９のＳ１４でＮＯになり入れ子処理を終了するまで繰り返し実行し、左側の縦長の領域を新たに発見された２つの壁によって区切った３つの分割領域に対して、順次壁の抽出処理を行なう。
【０１１３】
この例ではそれによって新たな壁は発見されず、図２９のＳ１６でネスト変数を−１して１に戻し、真中の縦長の領域を調査対象領域として同様に壁の抽出を行なうが、この例では新たな壁候補は発見されない。
そこで、Ｓ１５，Ｓ５で右側の縦長の領域に調査対象領域を変更し、Ｓ６〜Ｓ７で壁を１ケ所発見する。
【０１１４】
そこで、図３０のＳ１０でＹＥＳになり、Ｓ１１でネスト変数を２にして「入れ子処理」を開始し、右側の縦長の領域を新たに発見された壁によって分割し、その各分割領の壁抽出処理を順次行なう。その結果、いずれの分割領域でも新たな壁は発見されず、Ｓ１３でＮＯになり入れ子処理を終了し、Ｓ１６でネスト変数を−１して１にするが、ネスト変数１の領域は残っていないので、さらにネスト変数を０に戻すが、その領域も残っていない。そのため、壁抽出の処理は完了したと判断し、Ｓ１７で抽出された壁候補の認識データにより各壁の位置及びサイズを確定し、そのデータをメモリに格納する。
【０１１５】
次に、上述のようにして認識した建築図面の輪郭及び骨格に相当する壁の位置及びサイズ等の情報（解析結果データ）を図１に示したメモリ４及び外部記憶装置１１の記憶媒体に格納する内容の一例について、図３１によって説明する。
図３１において、（Ａ）はネスト数、（Ｂ）は固有ネスト情報、（Ｃ）水平方向の壁情報、（Ｄ）は垂直方向の壁情報、（Ｅ）は水平な壁のモデル、（Ｆ）は垂直な壁のモデルを示す。
【０１１６】
ネスト数は、子ネストポインタの入れ子（親子関係）の深さを示し、壁が全然認識されなかった場合は、ネスト数＝０である。
固有ネスト情報は、ネストＮo.，ＮＥＸＴ兄弟ポインタ，子ネストポインタ，壁数（水平方向及び垂直方向），壁情報ポインタ（水平方向及び垂直方向）からなる。
【０１１７】
ＮＥＸＴ兄弟ポインタは、同時階層ネスト情報の次のアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものと同じ値である。
子ネストポインタは、一階層下の階層ネスト情報の先頭データのアドレスを持つ。したがって、このポインタが示す場所の固有ネスト情報内のネストＮo.は、当該処理のものに＋１した値である。
【０１１８】
（Ｂ）に示す固有ネスト情報中の水平方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｃ）に示す水平方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の水平方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ａ，ｙ座標：ｂ）、壁の横（ｘ方向）サイズ：ｃ、壁の縦（ｙ方向）サイズ：壁の厚みｄからなる。これらのａ〜ｄによって（Ｅ）に示す水平な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１１９】
同様に、固有ネスト情報中の垂直方向の壁情報ポインタが示すアドレスを先頭アドレスとして、（Ｄ）に示す垂直方向の壁情報が格納される。
その壁情報は、次の垂直方向の壁情報の先頭アドレスの位置を示すＮＥＸＴポインタ、壁の始点座標（ｘ座標：ｅ，ｙ座標：ｆ）、壁の縦（ｙ方向）サイズ：ｇ、壁の横（ｘ方向）サイズ：壁の厚みｈからなる。これらのｅ〜ｈによって（Ｆ）に示す垂直な壁のモデルを記憶し、またそれを再現することができる。
【０１２０】
ところで、実際の建築図面の画像データに対して、その図面全体を調査対象領域として水平方向及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成した例を図２０及び図２１に示したが、その黒ドット数計測配列データに基づいて壁候補を認識した次の段階で、その図面の領域を認識した壁候補によって分割し、調査対象領域を限定した画像データに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの作成例を、図３２乃至図３４に示す。
【０１２１】
図３３及び図３４は、図３２よりさらに調査対象領域を細分化した例である。このようにして、新たな壁候補が発見されなくなるまで、調査対象領域を細分化して、その画像データによる水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データを作成し、壁の抽出を行なう。
【０１２２】
なお、この実施形態ではポジ画像の建築図面を認識対象としたので、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の黒ドット数を計測（カウント）して黒ドット数計測配列データを作成したが、ネガ画像の建築図面を認識対象とする場合には、その２値化した画像データの水平及び垂直方向の白ドット数を計測（カウント）して白ドット数計測配列データを作成すれば、壁の認識を同様に行なうことができる。
【０１２３】
また、上述のようにして認識した建築図面の輪郭及び骨格に関する認識データは、ＣＡＤ用ベクトルデータに変換をすることができ、異機種間のＣＡＤデータの互換性を得ることができる。
【０１２４】
次に、図５のステップＨによる和室モデル・位置付け決定およびマッチングについて説明する。図９はその処理のサブルーチンの内容を示すフロー図である。
このサブルーチンは、図１における和室認識部１３により実行される。
ところで、図１３に和室調査開始点の例を示すように、和室は総て矩形領域内の畳の敷き方で判断できるので、その矩形の四隅の角から和室(畳敷き)モデルパターンとのマッチングを開始する方法(▲１▼〜▲４▼の４箇所をそれぞれ開始点にした調査)を取る。
【０１２５】
図９の処理を開始すると、まずステップ７１において、調査対象領域の和室矩形との位置付け設定位置カウンタのカウント値ｕの初期設定（ｕ←１）を行う。このカウント値「ｕ」は前述の図１３に示した和室調査開始点▲１▼〜▲４▼の数に相当する。
そして、ステップ７２においてカウント値ｕが矩形内の角の個数４を超えた（ｕ＞４）かどうかを判定する。超えていれば、当該図面の解析を終了してリターンする。超えていなければ、ステップ７３に進んで当該ｕ番目の角を開始点にして、ステップ７４〜ステップ８０で和室モデルとのマッチング処理を行う。
【０１２６】
ステップ７４では、和室モデルパターン・カウンタのカウント値ｔの初期設定（ｔ←１）を行う。
ステップ７５において、カウント値ｔが和室(畳敷き)モデルパターン数を超えた（ｔ＞和室モデルパターン数）かどうかを判定する。超えていれば当該ｕ番目の角を開始点にした和室モデルパターンとのマッチングを終了し、ステップ８１に移行する。超えていなければ、ステップ７６に進んでｔ番目の和室モデルを特定パターンとして選択して、ステップ７７〜ステップ７９の和室(畳敷き)特定パターンのマッチング処理を行う。
【０１２７】
和室(畳敷き)モデルパターン数は、例えば、前述した図１５に示した例では、（Ａ）の４帖の場合は８個、（Ｂ）の４.５帖の場合は１０個などを総て合計した数で３０個になる。
次に、ステップ７７では特定された和室(畳敷き)モデルパターンとのマッチングを行うために、サブルーチンを実行する。
【０１２８】
続いて、ステップ７８では、その和室(畳敷き)特定パターンとのマッチングを行なうサブルーチンの処理結果Ｍが１（当該調査開始点ｕからｔ番目の和室モデルでマッチング成功）かどうかを判定する。Ｍが１であれば、ステップ７９において、当該調査開始点ｕからｔ番目の和室モデルに相当する和室を発見(認識)したとみなして、関連(認識)情報を取得する。Ｍが１でなければ、和室が発見できなかったとみなして、ステップ８０に移行する。
【０１２９】
ステップ８０では、次の和室モデルパターンとのマッチング処理をするために、和室モデルパターン・カウンタのカウント値ｔを＋１してから、ステップ７５に戻って上述の処理を繰り返し行う。
【０１３０】
ステップ８１では、和室モデルパターンとのマッチング処理するための和室矩形領域内の次の角を開始点にするために、調査対象領域の和室矩形との位置付け，設定位置カウンタのカウント値ｕを＋１してから、ステップ７２に戻って上述の処理を繰り返し行う。
以上のステップ７１〜ステップ８１までの処理を行って認識（マッチングした総ての和室情報)した情報を上位ルーチンにリターンする。
【０１３１】
次に、上記ステップ７７による和室(畳敷き)モデル特定パターンとのマッチングについて説明する。図１０はその処理のサブルーチンの内容を示すフロー図である。
このサブルーチンも、図１における和室認識部１３により実行される。和室（畳敷き）認識は総て畳の認識の積み重ねで実現できるので、当該特定和室の畳敷きモデルパターンの各畳毎に分解した認識が実現できるかどうかで、当該和室としてみなすべきかどうかを判断する。
【０１３２】
まず、ステップ９１において、調査対象畳数ｎに当該特定の和室の畳数を設定（初期設定）する。また、ステップ９２では、調査対象畳数カウンタｊ及び畳の「縁」認識カウンタＲ１と畳の「原」認識カウンタＲ２のカウント値をそれぞれ初期設定（ｊ←１，Ｒ１←０，Ｒ２←０）する。
ここで、畳の「縁」とは、図１４の（ａ）に示す半帖畳および（ｂ）に示す通常畳の周囲の▲１▼〜▲４▼の線を云う。「原」とは、その縁に囲まれた面（図１４ではＨで示す面）を云う。
【０１３３】
そして、ステップ９３において調査対象畳数カウント値ｊが調査対象畳数ｎを超えた（ｊ＞ｎ）かどうかを判定する。超えていれば当該和室モデルの解析を終了し、ステップ９８に移行する。超えていなければステップ９４に進んで当該ｊ番目の畳について位置と向き情報を得て、ステップ９５〜ステップ９７の畳モデルとのマッチング処理を行う。
【０１３４】
ステップ９５では、個々の畳領域の認識を行うサブルーチンを実行する。
ステップ９６においては、ステップ９５のサブルーチンの認識実行結果として得られた畳の「縁」認識カウンタ値ｒ1 及び畳の「原」認識カウンタ値ｒ2 のそれぞれをその集計値Ｒ１及びＲ２にそれぞれ加える。続いてステップ９７では、次の畳領域を認識処理するために、調査対象畳数カウント値ｊを＋１してから、ステップ９３に戻って上述の処理を繰り返し行う。
【０１３５】
次にステップ９８では、その特定和室(畳敷き)の全畳パターンの「縁」のマッチング結果(Ｒ１／ｎ)が総合的に基準値以上（総合的にマッチング成功：Ｒ１／ｎ≧畳「縁」基準値）かどうかを判定する。基準値以上であれば、次の畳の「原」の判定処理のステップ９９に移行する。基準値を満たしていなければ、当該和室としての認識が出来なかったとみなしてステップ１０１に移行する。
【０１３６】
同様に、ステップ９９では、その特定和室(畳敷き)の全畳パターンの「原」のマッチング結果(Ｒ２／ｎ)が総合的に基準値以上（総合的にマッチング成功：Ｒ２／ｎ≧畳「原」基準値）かどうかを判定する。基準値以上であれば、当該和室としての認識が出来たとみなしてステップ１００に移行する。基準値を満たしていなければ、当該和室としての認識が出来なかったとしてステップ１０１に移行する。
【０１３７】
以上のように、畳の「縁」と「原」の両方の認識がそれぞれの基準値以上を満たしていなければ、認識できないものとする。
ステップ１００では、当該特定和室が当たり（発見された）として、リターン値Ｍに１を設定する。
また、ステップ１０１では、当該特定和室がハズレ（発見されなかった）として、リターン値Ｍに０を設定する。
以上のステップ９１〜ステップ１０１までの処理を行ってマッチングした結果情報を上位ルーチンにリターンする。
【０１３８】
次に、上記ステップ９５による個々の畳領域の認識について説明する。図１１はその処理のサブルーチンの内容を示すフロー図である。
このサブルーチンも、図１における和室認識部１３により実行される。和室（畳敷き）認識は総て畳の認識の積み重ねで実現できるので、当該特定和室の畳敷きモデルパターンの各畳毎に分解した認識が実現できるかどうかで、当該和室としてみなすべきかどうかを判断するが、このサブルーチンでは個々の畳の妥当性を判断する。
【０１３９】
畳の形は、図１４に示したように、（ｂ）の通常の畳１枚は、ほぼ（１単位長×２単位長≒半間長×１間長）の矩形をしており、また（ａ）の半帖畳１枚は、ほぼ（１単位長×１単位長≒半間長×半間長）の正方形をしているので、正確にはそれぞれに合わせたマッチングにする必要がある。
正常な畳１枚であれば、矩形又は正方形の輪郭に黒ドットの直線(「縁」と称する)が存在し(二重線になっていることもある)、「縁」を除いた内部には白ドットを中心にした領域(「原」と称する)が存在する。
【０１４０】
そこで、図１１の処理を開始すると、まずステップ１１０において調査対象畳１枚内の「縁」の番号を示すカウンタのカウント値ｉを初期設定（ｉ←１）する。また、ステップ１１１では、調査対象畳１枚内の「縁」の認識カウンタｒ1 を初期設定（ｒ1←０）する。
【０１４１】
そして、ステップ１１２において調査対象畳１枚内の「縁」の番号を示すカウンタｉが最大値(１矩形の辺数)を超えた（ｉ＞４）かどうかを判定する。超えていれば、当該畳の「縁」の解析を終了し、ステップ１１６に移行する。超えていなければ、ステップ１１３〜ステップ１１５の特定畳の特定「縁」の認識処理を実行する。
【０１４２】
ステップ１１３で当該ｉ番目の畳の「縁」が存在するかどうか判定する。存在すれば、ステップ１１４で調査対象畳１枚内の「縁」の認識カウンタｒ1 を＋１して、ステップ１１５に移行する。存在しなければ、ステップ１１５に直接移行する。ステップ１１５では調査対象畳１枚内の「縁」の番号を示すカウンタｉを＋１してから、ステップ１１２に戻って上述の処理を繰り返す。
【０１４３】
次にステップ１１６では、上述の処理で求まった調査対象畳１枚内の「縁」の認識カウンタｒ１の値を正規化する(ｒ1の内容を(ｒ1／４)＊１００)で置換える)。正規化とは、認識用カウント値ｒ1 を認識率として平均化し、％で表現することを表す。
続いて、ステップ１１７〜ステップ１１９では、個々の調査対象畳１枚内の「原」の認識を行う。
【０１４４】
まず、ステップ１１７にて、調査対象畳１枚内に「原」が存在するかどうかを判定する。「原」が存在すれば、ステップ１１９で、調査対象畳１枚内の「原」の認識カウンタｒ2 に１００を代入し、当該調査対象畳１枚内に「原」が１００％存在することを表す。ステップ１１９の後は上位ルーチンにリターンする。また、「原」が存在しなければ、ステップ１１８で、調査対象畳１枚内の「原」の認識カウンタｒ2 に０を代入し、当該調査対象畳１枚内に「原」が０％存在することを表す。ステップ１１８の後も上位ルーチンにリターンする。
【０１４５】
以上のステップ１１０〜ステップ１１９までの処理を行って認識した結果情報を上位ルーチンにリターンする。
【０１４６】
図９に示した「和室モデル・位置付け決定＆マッチング処理」のサブルーチンの役目は、与えられた矩形の調査領域を４角から調べ、その矩形の内部が和室か否かを判定することである。
具体的には、下位ルーチンに予め持っている和室データベースの各モデルパターンと、入力した建築図面の画像データから認識した和室調査領域のある角からの画像データのパターンと対比させ、一致した場合は和室を発見したとメインルーチンに伝える。
【０１４７】
一つの角について和室データベースの全てのモデルパターンと対比させ、全てのパターンとの比較が終わったら次の角について調べる。これを４角すべてについて行えば、和室が矩形の調査領域の外縁のどこかに接する形で存在する限り、必ず見付けることができるはずである。
【０１４８】
図１０に示した「和室（畳敷き）モデルパターンとのマッチング処理」のサブルーチンの役目は、調査対象の矩形領域の与えられた角からの画像データと、与えられた和室データベースのデータとを照らし合わせ、角からの画像データが和室のパターンに一致するか否かを調べることである。
具体的には、与えられたデータベースからの畳情報より、一つ一つの畳に相当する画像があるか否かを下位のルーチンに調べさせ、ある基準以上の「縁」と「原」がデータベースと一致した場合に、当該矩形領域の画像は和室データベースの当該和室のデータと一致するという情報を上位ルーチンに渡す。
【０１４９】
これをさらに詳細に説明すると、調査対象の矩形領域の与えられた角からの画像データのうちの一枚の畳部分に相当する画像と、和室データベースの比較する和室のモデルパターンの対応する一枚の畳部分の畳データとが一致するか否かを調べる。そして、畳の４本の「縁」のうち何本が一致したかを百分率で上位ルーチンに渡し、畳の平面部分である「原」があるかどうかも、同様に百分率で上位ルーチンに渡す。ここで、渡す値が百分率になっているのは、上位ルーチンでどれだけの「縁」と「原」が一致したかの評価するためである。
【０１５０】
ここで、このマッチング処理を図３５及び図３６に示す実例によって説明する。
ある閉ループから切り出された図３５の（Ａ）に示す矩形部があるとする。▲１▼〜▲４▼はその４角の番号を示す。
和室モデル・位置付け決定＆マッチング処理では、和室（畳敷き）モデル特定パターンとのマッチング処理に際し、まず左上の角▲１▼を始点とする図３５の（Ｂ）に示す左上部分の横長の４帖分の図形を、和室のモデルパターンの同図（Ｃ）に示す横長の４帖のモデルパターンと比較させる。
【０１５１】
これは、図１５に示した各種モデルパターンのうちの最初のモデルパターンであり、左半部に縦に並べられた畳が２つあり、右半部に横に並べられた畳が２つある。そこで、図３５の（Ｂ）に示した判定すべき領域に、それぞれの畳状の図形があるかどうかを、図１０のステップ９５の「個々の畳領域の認識処理」で調べさせる。
【０１５２】
最初に、図３５の（Ｃ）のモデルパターンの畳Ｔ１と、それに対応する（Ｂ）の調査領域を比べる。すると、図３６の（Ａ）に太線で示す「縁」の２本だけがマッチしている。「原」は真中に余分な線（×を付して示す）があるので、「原」があるとは判定されない。ゆえに、和室（畳敷き）モデル特定パターンとのマッチング処理へ返される値は、ｒ1＝５０、ｒ2＝０である。
【０１５３】
次に、図３５の（Ｃ）のモデルパターンの畳Ｔ２と、それに対応する（Ｂ）の調査領域を比べる。この畳Ｔ２とマッチする部分は、図３６の（Ｂ）に太線で示すように上下の２本の「縁」だけなので、返す値は前述と同じｒ1＝５０、ｒ2＝０である。
【０１５４】
次いで、図３５の（Ｃ）のモデルパターンの畳Ｔ３と、それに対応する(Ｂ)の調査領域を比べると、両図形は図３６の(Ｃ)に太線で示すように４本の「縁」が完全に一致し、「原」も一致するので、ｒ１＝１００、ｒ２＝１００となる。
最後の畳Ｔ４についての比較では、図３６の（Ｄ）に太線で示すように２本の「縁」のみがマッチするので、畳Ｔ１の場合と同じ値が返される。
この結果、和室（畳敷き）モデル特定パターンとのマッチング処理において合計されたＲ１／ｎは６２．５％、Ｒ２／ｎは２５％となる。
【０１５５】
これにより、図３５の（Ｂ）に示した領域が（Ｃ）に示した４帖のモデルパターンと一致していないと判断され、和室モデル・位置付け決定＆マッチング処理にはＭ＝０として値が返される。
このようにして、図１５の（Ａ）に示した７つのモデルパターンの全てとマッチング処理を行なうが、いずれもマッチしない。
【０１５６】
次に、図１５の（Ｂ）に示す４．５帖の各モデルパターンと、それに対応する図３５の（Ａ）の角▲１▼を始点とする４．５帖分の図形と比べる。ここでも、同様にマッチするパターンはない。
【０１５７】
次に、図１５の（Ｃ）に示す６帖の各モデルパターンと、それに対応する図３５の（Ａ）の角▲１▼を始点とする６帖分の図形と比べる。この場合は、一つ目のモデルパターンにある畳の各「縁」および「原」のすべてがマッチするので、和室モデル・位置付け決定＆マッチング処理は６帖の場合一つ目のパターンの和室が存在したとメインルーチンへ返す。
【０１５８】
引き続き全てのモデルパターンに対して、図３５の（Ａ）に示した矩形領域の図形との比較が行われ、もう一つ、図１５の（Ｄ）に示す８帖の一つ目のモデルパターンともマッチする。したがってマッチが重複するが、最終的に帖数の多い方が少ない方を内包していると考えられるので、メインルーチンでは一番帖数の大きい和室の認識結果を有効にする。
なお、和室モデル・位置付け決定＆マッチング処理では、これらの処理が４角すべてから行われ、和室がどの角に接していても検出できるようになっている。
【０１５９】
この実施形態では、黒ドットからなる部分の輪郭から和室(畳敷き)に該当する大きさの矩形閉ループを抽出し、その矩形閉ループ毎に妥当性をチェックして、和室(畳敷き)認識を行う。その認識結果を図面全体の間取り(建具の認識と組み合わせて部屋の配置など)認識処理につなげることができる。
【０１６０】
この発明の実施形態によれば、矩形閉ループ領域毎の内部の水平及び垂直方向のドット数を計測することによって射影特徴を抽出し、それによって多少の途切れやノイズのある直線も認識処理を行なうので、次に示すような利点がある。
利点１：建築図面の輪郭及び骨格(壁など)を先に認識し、図面内の矩形を形成する角の一部が認識できれば、そこから大きさを勘案した矩形領域と、その中の「畳敷き」記述の認識を行うことによって、和室(畳敷き)の記述を確実に認識できる。
利点２：定規などを使用せずにフリーハンドで記述された図面でも、水平及び垂直方向に限らず斜め直線も含めて直線の揺らぎを相殺すると、矩形領域が水平及び垂直方向への正対性がよければ認識することができる。
【０１６１】
なお、手書き図面で家図面の正対方向のスキュー補正が困難な場合、手書き図面を方眼紙に記述して、スキュー補正はその方眼紙のマス目を利用して行なうようにするとよい。
また、やむをえず利用者の手作業に委ねる場合、スキャナ読込時にできるだけスキュー補正が不要な正対する図面を作成するように注意を促すマニュアルを添えるとよい。
【０１６２】
【発明の効果】
以上説明してきたように、この発明の建築図面認識方法及び認識装置によれば、従来正確な認識が困難であった線が途切れたり直線が多少傾いて記載された手書き図面や、青焼きなどの比較的コントラストが低い図面や、ノイズの多い図面あるいは古い建設図面など、記載状態や画質の悪い建築図面でも、簡単にその輪郭，骨格を形成する壁の認識及びその認識結果に基づく和室(畳敷き)の認識を精度よく行なうことができる。
【０１６３】
特に、最初に図面全体に対して認識した輪郭及び骨格に基づいて、その認識対象を細分化するようにその対象範囲を限定し、その範囲毎に建設図面のイメージ画像データの水平方向及び垂直方向の黒又は白ドットの数計測配列データを作成し、その両方向のドット数計測配列データに基づいて上記限定した各範囲内の建設図面の輪郭及び骨格を認識することを、新たな輪郭又は骨格を認識できなくなるまで繰り返すようにすれば、短い壁等の骨格をも確実に認識でき、且つ実際には存在しない部分の輪郭や骨格を誤認識する恐れもなくなる。それによって、壁に囲まれた和室の候補となる矩形の閉ループを確実に抽出することができる。
【０１６４】
また、その認識したデータをパソコンなどに取り込んで利用すれば、増改築の際の見取り図などの建設図面を容易且つ迅速に作成することが可能になる。
さらに、建設図面のイメージデータをランレングス符号化した画像データとしてＦＡＸ通信等によって入力し、その建設図面の輪郭及び骨格を認識することもできる。
【０１６５】
さらに、輪郭・骨格認識結果と和室の認識結果を表示することにより、その認識結果を確認し、確定することができる。その場合、入力した建築図面のイメージ画像データを認識結果と同時にあるいは選択的に表示することにより、その表示内容を比較検討して、誤認識箇所や認識できなかった部分を見つけることができる。入力したイメージ画像データと認識結果とを重ね合わせて表示すれば、誤認識箇所や認識できなかった部分の発見及びその修正が一層容易になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による建設図面認識方法を実施する建築図面認識装置の一例の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の表示部９における再マッピングされた認識結果の画像データの表示例を示す図である。
【図３】同じくスキュー補正された建築図面の入力画像データを認識結果の画像データと重ね合わせて表示した例を示す図である。
【図４】建築図面における外輪郭，外壁，内壁及び骨格の定義を説明するための図である。
【図５】図１に示した建築図面認識装置による建築図面認識処理のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図６】図５におけるステップＡの壁の位置認識処理のサブルーチンの詳細を示すフロー図である。
【図７】図６におけるステッブ７及び９の壁の抽出（認識）処理のサブルーチンのフロー図である。
【図８】図７のステップ２９，３１により壁を認識するための２等分探索法を実行処理するフロー図である。
【図９】図５におけるステップＨの和室モデル・位置付け決定およびマッチングのサブルーチンの詳細を示すフロー図である。
【図１０】図９におけるステップＳ７７の和室(畳敷き)特定パターンとのマッチングのサブルーチンの詳細を示すフロー図である。
【図１１】図１０におけるステップＳ９５の個々の畳領域の認識のサブルーチンの詳細を示すフロー図である。
【図１２】図９の和室モデル・位置付け決定およびマッチングの処理を行なう閉ループとその角番号の例を示す図である。
【図１３】同じく一般的な矩形の和室の調査開始点の説明図である。
【図１４】半帖畳と通常畳（一帖畳）の縁と原の説明図である。
【図１５】４帖から１２帖の和室の畳敷きのモデルパターンを示す図である。
【図１６】サンプルの建築図面のスキュー補正された入力画像データの表示例を示す図である。
【図１７】図１６の入力画像データから認識した壁の芯線による閉ループの認識結果の表示例を示す図である。
【図１８】図５のステツプＫにおいて畳領域を重複して認識するケースの組み合わせ例を示す説明図である。
【図１９】図６の壁認識処理における調査対象領域内の壁候補とそれによる領域分割例及び壁候補によって細分化された領域群のネストＮｏ．とその解析処理順序の一例を示す説明図である。
【図２０】建築図面（家屋の間取り図）の画像データとその全領域から作成した水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの具体例を示す図である。
【図２１】同じくその他の具体例を示す図である。
【図２２】図２０の（ｃ）に示した垂直方向の黒ドット数計測配列データを拡大して示す図である。
【図２３】図７のステップ２６におけるピークの両側又は片側に壁の両面を絞り込む処理の説明図である。
【図２４】図８のステップ４３における領域幅の分割処理の説明図である。
【図２５】図８のステップ４４，４５における対象領域の壁調査による判断の説明図である。
【図２６】図８に示した２等分割探索処理による壁のサンプル（壁候補）の分析例を示す説明図である。
【図２７】この発明による簡単な建築図面の壁認識例の説明図である。
【図２８】図５のフローチャートに従った具体的な建築図面の認識処理手順の例を示す説明図である。
【図２９】図２８の続きの説明図である。
【図３０】図２９の続きの説明図である。
【図３１】解析結果データのメモリへの格納内容の一例を示す説明図である。
【図３２】図２０に示した建築図面の調査対象領域を限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図３３】図３２より調査対象領域をさらに限定した画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図３４】図３２より調査対象領域をさらに限定した他の部分の画像データとそれに基づく水平及び垂直方向の黒ドット数計測配列データの例を示す図である。
【図３５】和室(畳敷き)特定パターンとのマッチング処理の具体例を説明するための調査対象の矩形図形と和室データベースの４帖の最初のモデルパターンの例を示す説明図である。
【図３６】同じくその畳１枚分毎のマッチング処理例を示す説明図である。
【符号の説明】
１：全体制御部（ＣＰＵ）    ２：画像読取部
３：通信制御部              ４：メモリ
５：自動スキュー補正部
６：ドット数計測配列データ作成部
７：輪郭・骨格認識部        ８：再マッピング制御部
９：表示部                １０：操作入力部
１１：外部記憶装置        １２：印刷装置
１３：和室認識部          １４：バス
【図１】
0003961595.tif 000004
【図２】
0003961595.tif 000005
【図３】
0003961595.tif 000006
【図４】
0003961595.tif 000007
【図５】
0003961595.tif 000008
【図６】
0003961595.tif 000009
【図７】
0003961595.tif 000010
【図８】
0003961595.tif 000011
【図９】
0003961595.tif 000012
【図１０】
0003961595.tif 000013
【図１１】
0003961595.tif 000014
【図１２】
0003961595.tif 000015
【図１３】
0003961595.tif 000016
【図１４】
0003961595.tif 000017
【図１５】
0003961595.tif 000018
【図１６】
0003961595.tif 000019
【図１７】
0003961595.tif 000020
【図１８】
0003961595.tif 000021
【図１９】
0003961595.tif 000022
【図２０】
0003961595.tif 000023
【図２１】
0003961595.tif 000024
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
0003961595.tif 000029
【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
0003961595.tif 000033
【図３１】
0003961595.tif 000034
【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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