電路原理圖紙識別系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

摘要：本文討論了紙質(zhì)電路原理圖的自動輸入和識別，主要理解圖紙字符、分立元件和相互間的拓?fù)潢P(guān)系。首先對掃描得到的光柵圖像進行了字符的模式分離，采用8x8網(wǎng)格抽取63種字符的特征，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別。提出探索試探法快速跟蹤直線/曲線；用特征匹配方法混合識別導(dǎo)線和部分元器件；提出了X/Y坐標(biāo)正交投影的方法識別元器件，提高了識別速度；而右手邊緣跟蹤的識別方法抗噪聲的性能較強。最終將字符、導(dǎo)線和元器件符號三元素有機結(jié)合，得到規(guī)范化的圖紙輸出。
關(guān)鍵詞：模式識別；圖像處理；電路原理圖；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引 言

目前，國內(nèi)外許多大中型企業(yè)都在開始自己的信息化進程，而企業(yè)中長期積累下來的各種圖紙、文檔資料是一筆巨大的財富。如何在信息化過程中將這部分資料電子化以利再利用，是一件很有意義的事。

國內(nèi)外對于工程圖紙識別研究工作是從80年代后期興起的，至今仍然是模式識別領(lǐng)域的熱點之一。研究主要集中在機械圖紙矢量化、理解上。電路原理圖同樣是很重要的工程圖紙，但是因為元件符號的多樣性，增加了識別系統(tǒng)實用化的難度。使得這方面的研究成果較少見諸紙面。

2 圖紙識別的模式分離

電路原理圖主要由三種元素構(gòu)成：導(dǎo)線、元器件符號和字符。其中字符包括英文字母、數(shù)字、以及器件的一部分，比如電解電容的“＋”，電感的極性標(biāo)識“”等等。成分比較復(fù)雜，差異較大，因此要對圖紙的內(nèi)容做模式分離。整個識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖紙經(jīng)過掃描之后得到光柵圖像。有必要對光柵圖像中的色度或者灰度信息進行動態(tài)二值化處理。再經(jīng)過必要的濾波降噪的處理之后，開始圖紙內(nèi)容的理解工作。

在圖紙理解的過程中，由于字符的特征明顯，且與導(dǎo)線或者元器件不易產(chǎn)生混淆，因此容易分割出來單獨進行識別。但是某些器件的局部特征和導(dǎo)線是不易區(qū)分的，比如電阻或者集成塊矩形較長的一條邊和導(dǎo)線的特征是相同的，所以需要混合處理。先對全圖判別線段和節(jié)點，分別標(biāo)注屬性；然后進行器件識別；器件識別后可以認(rèn)定剩余的線段屬于導(dǎo)線，進行導(dǎo)線的校正處理；最后，判別字符和元器件的從屬關(guān)系，將字符、器件和導(dǎo)線有機地結(jié)合起來，輸出新的圖紙。

3 字符分割與BP網(wǎng)絡(luò)識別

3.1 字符分割

如圖2所示，字符的特征有三點：（1）孤立；（2）尺寸較?。唬?）各個字符大小相近。為此，采用區(qū)域生長的方法，對全圖進行區(qū)域擴充，并且計算得各個連通區(qū)域的外接矩形大小。圖紙中的器件和導(dǎo)線作為一個連通區(qū)域，外接矩形很大，與光柵圖像尺寸接近，首先拋棄。其次，字符在圖中一般會有多個，它們的外接矩形尺寸近似。因此，利用第3項特征，統(tǒng)計剩余外接矩形尺寸出現(xiàn)的次數(shù)，可以得到字符的有效尺寸如式1所示。字符分割后，記錄好各個字符的原始位置，送交BP網(wǎng)絡(luò)識別。

3.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別

采用“誤差反向傳播”學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為BP網(wǎng)絡(luò)。它可以對任意形狀的非交觀察向量集合進行正確地分類，是目前應(yīng)用十分廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示。

假設(shè)輸入輸出對是（X_k, Y_k），其中，X_k是第k個輸入向量，X_k =（x_k1, x_k2, ……, x_kn）^T； T_k是第k個樣本的期望輸出，T_k =（t_k1, t_k2, ……, t_km）^T； O_k是第k個樣本的網(wǎng)絡(luò)實際輸出，O_k =（o_k1, o_k2, ……, o_km）^T。w_ji為前一層第個神經(jīng)元輸入到后一層第j個神經(jīng)元的權(quán)重， 是第j個神經(jīng)元的閥值。所有神經(jīng)元都采用非線性激活函數(shù)如式（3）所示，于是神經(jīng)元的模型如式（1）所示：

對于輸入層的神經(jīng)元，其輸出O_k＝X_k。對于隱層和輸出層，樣本k、神經(jīng)元j的狀態(tài)定義為： ；神經(jīng)元j的輸出為： 。如果取訓(xùn)練指標(biāo)函數(shù)為： ，使用BP算法將使E在每個訓(xùn)練循環(huán)中按梯度下降。對于輸出層單元： ；而對于隱層單元： 。它們的權(quán)值調(diào)整為： 。 通過迭代訓(xùn)練，E小于規(guī)定值的時候，可以認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)收斂。并取當(dāng)前的w_ij作為實際識別的權(quán)值向量進行識別。

工程圖紙上的字符通常只包含英文字母大寫A～Z、小寫a～z，數(shù)字0～9，以及電解電容的符號“＋”，字符數(shù)一共63個。實際操作的時候，將字符逐一放置到2ⁿx2ⁿ（n>2）的位圖的左上角，n的選取以該位圖可以無縮放地容納最大的字符圖像為準(zhǔn)。把該位圖平均分割成8X8的特征矩陣，得到的64個特征值，作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入進行訓(xùn)練。試驗表明，訓(xùn)練后的BP網(wǎng)絡(luò)對圖紙中的字符識別效果很好。

4 導(dǎo)線和幾種常用器件的識別

在字符分離之后，圖紙上仍然有導(dǎo)線和元器件符號兩種元素。對于它們的模式分離，我們首先識別線段和節(jié)點（包括端點、分歧點、交叉點和拐點等），以此為基礎(chǔ)首先識別出器件。則剩余的線段和節(jié)點就可以認(rèn)為是屬于導(dǎo)線的了。電路元器件的種類繁多，我們選取了其中最常見而且具有代表性的幾種分立元件進行了識別。它們包括：電阻、電容、電解電容、電感、可變電感、接地和三極管（PNP和NPN）。這些元器件的形態(tài)特征差異較大，因此選擇了不同的方法來識別。

4.1 探索試探法線段追蹤算法和節(jié)點的識別

圖紙中線段特征是：（1）長寬比動態(tài)范圍很大；（2）邊緣有毛刺，參差不齊；（3）包含有各種節(jié)點。

我們首先在圖中尋找長寬比大于3的平滑線段，在噪聲的影響下，將得到間斷的線段。接著將已識別出的橫線和豎線分別標(biāo)識。再利用連通性判別橫線間或者豎線間的連接關(guān)系，將識別得到的線段貫通，連接成一條完整的線段。在橫線和豎線相連的地方判別為節(jié)點；最后做濾波清除掉線段邊緣的毛刺。

另外一種方法，探索試探法是快速跟蹤直線/曲線的算法。該算法不拘泥于固定匹配模板，對于長度大于線寬3倍的直線/曲線能夠搜索出線的中心，在搜索過程中對線寬進行統(tǒng)計，在一定程度上克服線條毛刺對線寬的影響。。其具體的跟蹤過程中，當(dāng)掃描整幅圖形時（掃描自上而下，自左而右），總是可以發(fā)現(xiàn)線條的頂點A：在A點向八個方向引伸試探搜索。假定線條所覆蓋的像素為1，背景為0，即可統(tǒng)計從A點引伸出的八個方向上1像素的個數(shù) ，取 。如圖（4）所示，在n₇方向上s₀取得最大值。B點是從A點開始沿s₀方向延伸與邊界相交的點。計算AB的中點C的坐標(biāo)。

在C點，沿AB的垂直方向計算線寬d₁，d₁為DE方向上的1像素個數(shù)。將A點移至C點，重復(fù)以上步驟，可以得到CF引伸最長。通過中心點G，可以得到線寬d2。如此連續(xù)搜索，直至第K次搜索與K+1次搜索的方向相反，則搜索結(jié)束。于是線寬的平均值為 。

4.2 特征匹配識別

在分割導(dǎo)線的時候，不易將導(dǎo)線與電阻、電容或者接地區(qū)別開來。因此在能夠?qū)?dǎo)線分割之前，需要將部分器件先行識別出來。我們把節(jié)點作為特征點，導(dǎo)線和器件的區(qū)別在于特征點的拓?fù)潢P(guān)系不同。通過對直線的追蹤和連通性的判別，可以識別特征點的屬性，以及各個特征點之間的拓?fù)潢P(guān)系。將特征點的屬性和拓?fù)潢P(guān)系作為特征，配合補充特征，與標(biāo)準(zhǔn)元器件特征進行匹配，得到識別結(jié)果。

我們獲取了標(biāo)準(zhǔn)電阻、（電解）電容和接地符號的特征，如表1所示

實際操作時，在先行識別完電容之后，接地符號實際上就是電容的上半部分。并且取接地符號的“地”的線條寬度和電容的兩條平行線條長度相當(dāng)。

表格 1 電阻、（電解） 電容和接地的特征

4.3 投影快速識別三極管

經(jīng)過仔細觀察我們發(fā)現(xiàn)，很多元器件的輪廓特征可以通過它的投影提取出來，快速判別。水平方向和垂直方向的投影，將反映出器件中包含的水平和垂直線段的數(shù)量和大致位置。和器件連接的導(dǎo)線也提供了重要特征，因此分割時我們保留了長度為5倍線條寬度的導(dǎo)線。f_ij表示處在第i行與第j列的圖像素值，元器件光柵圖可以用矩陣 表示。對它做水平和垂直兩方向投影，如式（5）。

（5）

我們以發(fā)射極向下的PNP三極管為例說明，從圖6我們可以清楚地看到三極管的光柵圖像和它在X/Y軸上的投影效果。如圖6（b），根據(jù)X軸上位于中間的脈沖靠近基極或者靠近集電極來判斷是NPN或者PNP型三極管。如圖6（c）所示，基極導(dǎo)線的脈沖是位于投影中央的，根據(jù)另一脈沖位置來判斷箭頭，從而得到三極管的放置方式。

手繪圖紙上三極管的箭頭兩翼不一定是水平和垂直的，箭頭張角比較小。因此脈沖寬度稍寬一些。取脈沖的中心位置作為脈沖的位置參與比較和判別。

該方法同樣可以用來輔助識別包括可變電感、可變電容和可變電阻這一類型的可變器件。

（5） （6）

如式（5）、（6）將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45^o或者135^o，做水平和垂直投影。這相當(dāng)于對F做45^o或者135^o投影。對可變器件，投影上會出現(xiàn)一個脈沖，于是取得箭桿的位置；再對F做水平和垂直投影，在接近外接矩形位置上又可以取得箭頭位置。將箭頭和箭桿部分剝離后，再對剝離箭頭以后的核心器件做識別。

4.4 右手跟蹤法識別電感

器件的輪廓包含了器件的大部分特征，因此也可以通過輪廓跟蹤的方法提取器件的輪廓特征，據(jù)此識別器件。另一方面，投影方法有時會由于噪聲的影響，使得脈沖高度落差不大，不易判別。使用輪廓跟蹤技術(shù)可以較為準(zhǔn)確地描述出器件的輪廓特征，抗噪聲能力強。

如圖7，以水平放置的電感為例，我們從電感左側(cè)沿著電感輪廓下沿開始跟蹤，到電感右側(cè)結(jié)束，記錄下跟蹤的軌跡。這是一條不封閉的輪廓線。我們根據(jù)軌跡的極大值和極小值出現(xiàn)的次數(shù)和相對位置關(guān)系來判別是否是電感。（1）包含起點，共有5個極值相近的極小值點，4個極值相近的極大值點；（2）極小值點不低于導(dǎo)線虛擬連接線；（3）相鄰的極小值點和相鄰極大值點水平間距相當(dāng)。在實際識別的時候，我們考慮了線條寬度的影響，于是認(rèn)定極大值和極小值之差大于3倍線條寬度。

5 試驗結(jié)果

圖8展示了字符、元器件和導(dǎo)線識別之后整理得到的輸出圖像。整個系統(tǒng)有如下的功能：

(1) 在已經(jīng)完成的系統(tǒng)中，能成功識別32種元件符號（包括4個方向）

(2) 能識別63種字符，包括26個大小寫英文字母、10個數(shù)字和符號“＋”

(3) 對300DPI的A4圖紙，在CII 1G的計算機上，圖紙理解速度Q1分鐘

6 結(jié)束語

在本文中，對手繪電路原理圖中導(dǎo)線、元器件和字符這三種元素的識別提出了有效的方法，并在實踐中取得了比較好的識別效果。在經(jīng)過最后的拼合，將導(dǎo)線、字符和元器件三種元素有機結(jié)合起來之后，整張電路圖紙中各種元器件和字符的屬性、元件之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都得到了理解。利用現(xiàn)有模式繼續(xù)擴充，即可快速和準(zhǔn)確地識別更多地元器件。

參 考 文 獻
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