JP2018004276A - 検査装置、検査方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多様な欠陥を高精度に検査することが可能な検査装置、検査方法及びプログラムを提供する。【解決手段】印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部２５３と、印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部２５５と、読取画像と基準画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部２５７と、差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部２６１と、欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する特徴量抽出部２６３と、色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する強度算出部２６５と、強度値に基づいて、欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する検査部２６７と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、検査装置、検査方法及びプログラムに関する。

プロダクションプリンティングなど高品質が要求される印刷では、印刷物に対する品質検査が要求されている。例えば、印刷物の生成元の元画像から生成した基準画像と、印刷物を電気的に読み取ることで生成した読取画像とを比較することで、印刷物上の欠陥の有無を検査する検査装置が知られている。

ここで、特許文献１には、上述のような手法で印刷物上に存在する筋状欠陥の候補を検出し、当該検出した筋状欠陥の候補の視認性を評価することで、当該検出した筋状欠陥の候補が筋状欠陥であるか否かを高精度に判定する技術が開示されている。

ところで、上述したような検査装置で印刷物から検出される欠陥には、点状欠陥や線状欠陥など様々な種類の欠陥があるが、上述した特許文献１に開示された技術は、線状欠陥の一部である筋状欠陥に特化して視認性を評価するものに過ぎない。従って、上述した特許文献１に開示された技術では、筋状欠陥以外の欠陥については、視認性を評価しておらず、欠陥であるか否かを高精度に検査することができない。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、多様な欠陥を高精度に検査することが可能な検査装置、検査方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる検査装置は、印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部と、前記印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部と、前記読取画像と前記基準画像との差分画像を示す差分画像生成部と、前記差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部と、前記欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する特徴量抽出部と、前記色特徴量及び前記形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、前記欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する強度値算出部と、前記強度値に基づいて、前記欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する検査部と、を備える。

本発明によれば、多様な欠陥を高精度に検査することが可能という効果を奏する。

図１は、本実施形態の印刷物検査システムの一例を示す模式図である。 図２は、本実施形態の印刷装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、本実施形態の印刷物検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、本実施形態の印刷装置及び印刷物検査装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図５は、本実施形態の欠陥候補検出用の閾値情報の一例を示す図である。 図６は、本実施形態の印刷物検査装置で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、本実施形態の欠陥候補領域検出部で行われる欠陥種別判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、本実施形態の特徴量抽出部で行われる特徴量抽出処理及び強度算出部により行われる強度値算出処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる検査装置、検査方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

図１は、本実施形態の印刷物検査システム１の一例を示す模式図である。図１に示すように、印刷物検査システム１は、印刷装置１００と、印刷物検査装置２００（検査装置の一例）と、スタッカ３００とを、備える。

印刷装置１００は、オペレーションパネル１０１と、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋと、転写ベルト１０５と、二次転写ローラ１０７と、給紙部１０９と、搬送ローラ対１１１と、定着ローラ１１３と、反転パス１１５とを備える。

オペレーションパネル１０１は、印刷装置１００に対して各種操作入力を行ったり、各種画面を表示したりする操作表示部である。

感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋは、それぞれ、作像プロセス（帯電工程、露光工程、現像工程、転写工程、及びクリーニング工程）が行われることによりトナー像が形成され、形成されたトナー像を転写ベルト１０５に転写する。本実施形態では、感光体ドラム１０３Ｙ上にイエロートナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｍ上にマゼンタトナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｃ上にシアントナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｋ上にブラックトナー像が形成されるものとするが、これに限定されるものではない。

転写ベルト１０５は、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、及び１０３Ｋから重畳して転写されたトナー像（フルカラーのトナー画像）を二次転写ローラ１０７の二次転写位置に搬送する。本実施形態では、転写ベルト１０５には、まず、イエロートナー像が転写され、続いて、マゼンタトナー像、シアントナー像、ブラックトナー像が順次重畳して転写されるものとするが、これに限定されるものではない。

給紙部１０９は、複数の記録媒体が重ね合わせて収容されており、記録媒体を給紙する。記録媒体としては、例えば、記録紙が挙げられるが、これに限定されず、ＯＨＰ（Overhead Projector）シートなど画像を記録可能な媒体であればどのようなものであってもよい。

搬送ローラ対１１１は、給紙部１０９により給紙された記録媒体を搬送路ａ上で矢印ｓ方向に搬送する。

二次転写ローラ１０７は、転写ベルト１０５により搬送されたフルカラーのトナー画像を、搬送ローラ対１１１により搬送された記録媒体上に二次転写位置で一括転写する。

定着ローラ１１３は、フルカラーのトナー画像が転写された記録媒体を加熱及び加圧することにより、フルカラーのトナー画像を記録媒体に定着する。

印刷装置１００は、片面印刷の場合、フルカラーのトナー画像が定着された記録媒体である印刷物を印刷物検査装置２００へ排紙する。一方、印刷装置１００は、両面印刷の場合、フルカラーのトナー画像が定着された記録媒体を反転パス１１５へ送る。

反転パス１１５は、送られた記録媒体をスイッチバックすることにより記録媒体の表面・裏面を反転して矢印ｔ方向に搬送する。反転パス１１５により搬送された記録媒体は、搬送ローラ対１１１により再搬送され、二次転写ローラ１０７により前回と逆側の面にフルカラーのトナー画像が転写され、定着ローラ１１３により定着され、印刷物として、印刷物検査装置２００へ排紙される。

印刷物検査装置２００は、読取部２０１と、オペレーションパネル２０３と、を備える。

オペレーションパネル２０３は、印刷物検査装置２００に対して各種操作入力を行ったり、各種画面を表示したりする操作表示部である。なお、オペレーションパネル２０３を省略してもよい。この場合、オペレーションパネル１０１がオペレーションパネル２０３を兼ねるようにしてもよいし、外部接続されたＰＣ（Personal Computer）がオペレーションパネル２０３を兼ねるようにしてもよい。

読取部２０１は、印刷装置１００から排紙された印刷物の一方の面を電気的に読み取る。読取部２０１は、例えば、ラインスキャナ等により実現できる。なお、印刷物検査装置２００は、印刷物の他方の面を電気的に読み取る読取部を更に備えるようにしてもよい。この場合、印刷物の他方の面を電気的に読み取る読取部は、読取部２０１と同様の構成とすればよい。そして印刷物検査装置２００は、読み取りが完了した印刷物をスタッカ３００へ排紙する。

スタッカ３００は、トレイ３１１を備える。スタッカ３００は、印刷物検査装置２００により排紙された印刷物をトレイ３１１にスタックする。

図２は、本実施形態の印刷装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、印刷装置１００は、コントローラ８１０とエンジン部（Engine）８６０とをＰＣＩバスで接続した構成となる。コントローラ８１０は、印刷装置１００の全体の制御、描画、通信、及び操作表示部８２０からの入力を制御するコントローラである。エンジン部８６０は、ＰＣＩバスに接続可能なエンジンであり、例えば、プロッタ等のプリントエンジンなどである。エンジン部８６０には、エンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分も含まれる。

コントローラ８１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）８１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）８１２と、サウスブリッジ（ＳＢ）８１４と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）８１７と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）８１６と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）８１８とを有し、ノースブリッジ（ＮＢ）８１３とＡＳＩＣ８１６との間をＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）バス８１５で接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐ８１２は、ＲＯＭ８１２ａと、ＲＡＭ８１２ｂとをさらに有する。

ＣＰＵ８１１は、印刷装置１００の全体制御を行うものであり、ＮＢ８１３、ＭＥＭ−Ｐ８１２およびＳＢ８１４からなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。

ＮＢ８１３は、ＣＰＵ８１１とＭＥＭ−Ｐ８１２、ＳＢ８１４、ＡＧＰバス８１５とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ８１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。

ＭＥＭ−Ｐ８１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ８１２ａとＲＡＭ８１２ｂとからなる。ＲＯＭ８１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ８１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。

ＳＢ８１４は、ＮＢ８１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ８１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ８１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。

ＡＳＩＣ８１６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）であり、ＡＧＰバス８１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ８１８およびＭＥＭ−Ｃ８１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ８１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ８１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ８１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などをおこなう複数のＤＭＡＣ（Direct Memory Access Controller）と、エンジン部８６０との間でＰＣＩバスを介したデータ転送をおこなうＰＣＩユニットとからなる。このＡＳＩＣ８１６には、ＰＣＩバスを介してＵＳＢ８４０、ＩＥＥＥ１３９４（the Institute of Electrical and Electronics Engineers 1394）インタフェース（Ｉ／Ｆ）８５０が接続される。操作表示部８２０はＡＳＩＣ８１６に直接接続されている。

ＭＥＭ−Ｃ８１７は、コピー用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリであり、ＨＤＤ８１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストレージである。

ＡＧＰバス８１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレーターカード用のバスインターフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ８１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレーターカードを高速にするものである。

図３は、本実施形態の印刷物検査装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、印刷物検査装置２００は、コントローラ９１０とエンジン部（Engine）９６０とをＰＣＩバスで接続した構成となる。コントローラ９１０は、印刷物検査装置２００の全体の制御、描画、通信、及び操作表示部９２０からの入力を制御するコントローラである。エンジン部９６０は、ＰＣＩバスに接続可能なエンジンであり、例えば、スキャナ等のスキャナエンジンなどである。エンジン部９６０には、エンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分も含まれる。

コントローラ９１０は、ＣＰＵ９１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）９１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）９１２と、サウスブリッジ（ＳＢ）９１４と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）９１７と、ＡＳＩＣ９１６と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）９１８とを有し、ノースブリッジ（ＮＢ）９１３とＡＳＩＣ９１６との間をＡＧＰバス９１５で接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐ９１２は、ＲＯＭ９１２ａと、ＲＡＭ９１２ｂとをさらに有する。

ＣＰＵ９１１は、印刷物検査装置２００の全体制御を行うものであり、ＮＢ９１３、ＭＥＭ−Ｐ９１２およびＳＢ９１４からなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。

ＮＢ９１３は、ＣＰＵ９１１とＭＥＭ−Ｐ９１２、ＳＢ９１４、ＡＧＰバス９１５とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。

ＭＥＭ−Ｐ９１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ９１２ａとＲＡＭ９１２ｂとからなる。ＲＯＭ９１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ９１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。

ＳＢ９１４は、ＮＢ９１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ９１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ９１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。

ＡＳＩＣ９１６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣであり、ＡＧＰバス９１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ９１８およびＭＥＭ−Ｃ９１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ９１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ９１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ９１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などをおこなう複数のＤＭＡＣと、エンジン部９６０との間でＰＣＩバスを介したデータ転送をおこなうＰＣＩユニットとからなる。このＡＳＩＣ９１６には、ＰＣＩバスを介してＵＳＢ９４０、ＩＥＥＥ１３９４インタフェース（Ｉ／Ｆ）９５０が接続される。操作表示部９２０はＡＳＩＣ９１６に直接接続されている。

ＭＥＭ−Ｃ９１７は、コピー用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリであり、ＨＤＤ９１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストレージである。

ＡＧＰバス９１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレーターカード用のバスインターフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレーターカードを高速にするものである。

図４は、本実施形態の印刷装置１００及び印刷物検査装置２００の機能構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、印刷装置１００は、ＲＩＰ（Raster Image Processor）部１２１と、印刷制御部１２３と、印刷部１２５とを備える。印刷物検査装置２００は、読取部２５１と、読取画像取得部２５３と、基準画像取得部２５５と、差分画像生成部２５７と、記憶部２５９と、欠陥候補領域検出部２６１と、特徴量抽出部２６３と、強度算出部２６５と、検査部２６７とを、備える。

なお本実施形態では、印刷装置１００が、ＲＩＰ部１２１を備える場合を例に取り説明するが、これに限定されず、ＤＦＥ（Digital Front End）など印刷装置１００とは異なる装置がＲＩＰ部１２１を備えるようにしてもよい。

また本実施形態では、印刷装置１００と印刷物検査装置２００とは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＰＣＩｅ（Peripheral Component Interconnect Express）等のローカルなインタフェースによって接続されていることを想定しているが、印刷装置１００と印刷物検査装置２００との接続形態は、これに限定されるものではない。

ＲＩＰ部１２１及び印刷制御部１２３は、例えば、ＣＰＵ８１１及びシステムメモリ８１２などにより実現できる。印刷部１２５は、例えば、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋ、転写ベルト１０５、二次転写ローラ１０７、及び定着ローラ１１３などにより実現されるが、これに限定されるものではない。このように本実施形態では、電子写真方式で画像を印刷するが、これに限定されず、インクジェット方式で画像を印刷するようにしてもよい。

読取部２５１は、読取部２０１で構成され、例えば、エンジン部９６０などにより実現できる。読取画像取得部２５３、基準画像取得部２５５、差分画像生成部２５７、欠陥候補領域検出部２６１、特徴量抽出部２６３、強度算出部２６５、及び検査部２６７は、例えば、ＣＰＵ９１１及びシステムメモリ９１２などにより実現してもよいし、ＡＳＩＣ９１６などにより実現してもよいし、これらを併用して実現してもよい。なお、差分画像生成部２５７、欠陥候補領域検出部２６１、特徴量抽出部２６３、強度算出部２６５、及び検査部２６７を、ＣＰＵ９１１ではなくＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により実現してもよい。記憶部２５９は、例えば、ＨＤＤ９１８などにより実現できる。

ＲＩＰ部１２１は、ホスト装置などの外部装置から印刷データを受け取り、受け取った印刷データから、印刷物の生成元となる（印刷の基礎となる）元画像を生成する。具体的には、ＲＩＰ部１２１は、印刷データをＲＩＰ処理し、元画像としてＲＩＰ画像（ビットマップ画像）を生成する。

本実施形態では、印刷データは、PostScript（登録商標）などのページ記述言語（ＰＤＬ：Page Description Language）で記述されたデータやＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）形式の画像データなどを含んで構成されるが、これに限定されるものではない。また本実施形態では、元画像は、ＣＭＹＫのＲＩＰ画像データであるものとするが、これに限定されるものではない。

印刷制御部１２３は、ＲＩＰ部１２１により生成された元画像を印刷物検査装置２００へ送信するとともに、印刷部１２５へ送信する。

また印刷制御部１２３は、印刷物検査装置２００から送信される（フィードバックされる）検査結果情報を用いて、例えば、印刷部１２５に対して差し替え印刷を指示したり、スタッカ３００に対して品質検査に合格しなかった印刷物の排紙先の指定や品質検査に合格しなかった印刷物へのマーキングを行ったりする。

印刷部１２５は、作像プロセスなどの印刷処理プロセスを実行し、元画像に基づく印刷画像を記録紙に印刷することで、印刷物を生成する。

読取部２５１は、印刷部１２５により生成された印刷物を読み取って、読取画像を生成する。具体的には、読取部２５１は、元画像に基づく印刷画像が印刷された印刷物から、当該印刷画像を電子的に読み取って読取画像を生成する。本実施形態では、読取画像は、ＲＧＢの画像データであり、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの各画素が８ｂｉｔの２００ｄｐｉであるものとするが、これに限定されるものではない。

読取画像取得部２５３は、印刷物を読み取った読取画像を取得する。具体的には、読取画像取得部２５３は、読取部２５１により生成された読取画像を取得する。

基準画像取得部２５５は、印刷物の検査基準となる基準画像を取得する。本実施形態では、基準画像取得部２５５は、印刷装置１００から元画像を取得し、取得した元画像に基づいて基準画像（マスター画像）を生成することで、基準画像を取得する。具体的には、基準画像取得部２５５は、印刷装置１００（印刷制御部１２３）から、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＫそれぞれのＲＩＰ画像を取得し、取得したＣ、Ｍ、Ｙ、ＫそれぞれのＲＩＰ画像に対し、多値変換処理、平滑化処理、解像度変換処理、及び色変換処理などの各種画像処理を施し、基準画像を生成する。本実施形態では、基準画像は、ＲＧＢの画像データであり、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの画像データの各画素が８ｂｉｔの２００ｄｐｉであるものとするが、これに限定されるものではない。なお、基準画像取得部２５５は、印刷装置１００から送信される元画像を基準画像として取得するようにしてもよい。

差分画像生成部２５７は、読取画像取得部２５３により取得された読取画像と基準画像取得部２５５により取得された基準画像との差分を示す差分画像を生成する。具体的には、差分画像生成部２５７は、取得した読取画像と基準画像との位置合わせを行い、位置合わせ後の読取画像と基準画像とを画素単位で比較し、ＲＧＢ各色８ｂｉｔの画素値の差分値を画素毎に算出し、画素毎の画素値の差分値で構成される差分画像を生成する。

欠陥候補領域検出部２６１は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する。具体的には、欠陥候補領域検出部２６１は、記憶部２５９に記憶されている欠陥候補検出用の閾値情報を用いて、差分画像上で欠陥候補領域を検出する。

図５は、本実施形態の欠陥候補検出用の閾値情報の一例を示す図である。欠陥候補の濃度差分閾値は、差分画像の各画素に対する閾値であり、この閾値を超えた画素が異常画素と判定される。異常画素が、ある一定の範囲内に複数ある場合は、１つの異常画素群として扱われる。欠陥候補の面積閾値は、１つの異常画素群に含まれる異常画素の画素数に対する閾値であり、１つの異常画素群に含まれる異常画素の画素数がこの閾値を超えた場合、当該異常画素群は、欠陥候補となる欠陥候補部位と判定される。

欠陥候補領域検出部２６１は、上述のように、差分画像に対して、欠陥候補の濃度差分閾値を用いた判定を行い、欠陥候補の濃度差分閾値を用いた判定結果に対して、欠陥候補の面積閾値を用いた判定を行うことで、欠陥候補部位を検出し、当該欠陥候補部位に外接する外接矩形を欠陥候補領域として検出する。

これにより、欠陥候補領域の座標（例えば、欠陥候補領域の左上のｘ，ｙ座標及び右下のｘ，ｙ座標）、及び欠陥候補部位に含まれる異常画素の画素数が得られる。

なお欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の検出精度を高めるため、差分画像に対し、平滑化処理や尖鋭化処理などの欠陥候補部位を目立たせるための画像処理や、ＶＴＦ（Visual Transfer Function）関数のような、特定の周波数成分に強く反応するという人間の視覚特性に対応する空間周波数を得るフィルタとして機能する関数を利用したフィルタ処理を施してから、欠陥候補部位を検出してもよい。特に、このようなフィルタ処理を行えば、後述する欠陥候補部位の視認性を表す強度値の算出精度を高められる。

そして欠陥候補領域検出部２６１は、検出した欠陥候補部位の欠陥種別を判定する。本実施形態では、欠陥候補領域検出部２６１は、検出した欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥であるか線状欠陥であるかを判定するものとするが、これに限定されるものではない。

なお、検出した欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥であるか線状欠陥であるかは、例えば、検出した欠陥候補部位の欠陥候補領域（外接矩形）の縦横比（縦と横の長さの比）から判定できる。本実施形態では、欠陥候補領域検出部２６１は、検出した欠陥候補部位の欠陥候補領域の縦横比が点状／線状識別閾値（例えば、５）以上であれば、検出した欠陥候補部位の欠陥種別が線状欠陥であると判定し、当該縦横比が点状／線状識別閾値未満であれば、検出した欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥であると判定するものとするが、これに限定されるものではない。なお、点状／線状識別閾値は、記憶部２５９に記憶されている。また、点状／線状識別閾値を、点状欠陥を識別するための点状識別閾値、及び線状欠陥を識別するための線状識別閾値という別々の閾値としてもよい。

これにより、欠陥候補部位の欠陥種別が得られる。

特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域検出部２６１により検出された欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する。具体的には、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域検出部２６１により検出された欠陥候補部位の欠陥種別に応じた色特徴量及び形状特徴量を抽出する。

例えば、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域検出部２６１により検出された欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥である場合、色特徴量として、欠陥候補領域の色差の最大値を抽出し、形状特徴量として、欠陥候補部位の画素数（詳細には、異常画素の画素数）を抽出する。

また例えば、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域検出部２６１により検出された欠陥候補部位の欠陥種別が線状欠陥である場合、色特徴量として、欠陥候補領域の色差の平均値を抽出し、形状特徴量として、欠陥候補部位の幅の画素数を抽出する。

なお本実施形態では、色特徴量の色差として、ＣＩＥＤＥ ２０００の色差ΔＥ_００を例に取り説明するが、これに限定されるものではない。ＣＩＥＤＥ ２０００の色差ΔＥ_００は、色の知覚的な相違を定量的に表した値である。

特徴量抽出部２６３は、欠陥候補部位の色差ΔＥ_００を求めるため、読取画像及び検査画像を、それぞれ、ＲＧＢ表色系からＣＩＥ Ｌａｂ表色系に変換する。ＲＧＢ表色系からＣＩＥ Ｌａｂ表色系への変換式は、公知技術であるため、詳細な説明は省略する。なお、ＣＩＥ Ｌａｂ表色系は、色の知覚的な相違を定量的に表した色差が、色空間の距離に対応するよう意図した表色系で、明度をＬ＊、色相と彩度を表す色度をａ＊、ｂ＊で表す表色系である。

次に特徴量抽出部２６３は、読取画像上の欠陥候補領域のＬａｂ値と基準画像上の欠陥候補領域のＬａｂ値とを用いて、欠陥候補領域を構成する画素毎に、色差ΔＥ_００を求める。なお、欠陥候補領域検出部２６１により欠陥候補領域の座標が得られているため、この座標から、読取画像及び基準画像それぞれで欠陥候補領域の場所を特定できる。

色差ΔＥ_００の算出式は、公知技術であるため、詳細な説明は省略する。なお、人の目には、色が異なるにも関わらずその色の違いを識別できない色識別域と呼ばれる範囲が存在し、色差ΔＥ_００の算出式は、計算に基づく色差が、Ｌａｂ立体色空間上で人の目の色識別域に近似するように計算式を定義している。また、ＣＩＥ Ｌａｂ表色系は、色の知覚的な相違を定量的に表した色差が均等な距離空間で表されるよう意図したものであったが、それでも色によってはＬａｂ立体色空間の距離で表される色差と人の目による評価が異なるという問題があった。

このため、詳細は後述するが、本実施形態のように、色差ΔＥ_００を欠陥候補部位の視認性を表す強度値の算出に用いることで、基準画像の色や明るさの違いによる人の目の感度の違いを吸収できるため、色毎の重み付け係数を必要とすることなく強度値を求めることができる。

次に特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域を構成する画素毎に算出した色差ΔＥ_００から、欠陥候補領域の色差ΔＥ_００の最大値及び平均値を求め、欠陥候補領域に含まれる欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥であれば、欠陥候補部位の色特徴量として、色差ΔＥ_００の最大値を抽出（採用）し、欠陥候補領域に含まれる欠陥候補部位の欠陥種別が線状欠陥であれば、欠陥候補部位の色特徴量として、色差ΔＥ_００の平均値を抽出（採用）する。

なお特徴量抽出部２６３は、検査対象の印刷物が一様である場合、欠陥候補領域の全画素で色差ΔＥ_００を求めずに、ＲＧＢの読取画像及び基準画像それぞれで最大値及び平均値を求め、求めた読取画像及び基準画像それぞれの最大値及び平均値をＬａｂ表色系のＬａｂ値に変換し、色差ΔＥ_００を求めてもよい。

また特徴量抽出部２６３は、前述のように、欠陥候補領域の欠陥種別が点状欠陥であれば、欠陥候補部位の形状特徴量として、欠陥候補部位の画素数を抽出（採用）し、欠陥候補領域の欠陥種別が線状欠陥であれば、欠陥候補部位の形状特徴量として、欠陥候補部位の幅の画素数を抽出（採用）する。

なお本実施形態では、欠陥候補部位の幅の画素数は、欠陥候補領域の幅の画素数そのものではなく、短辺方向毎の異常画素数の平均値とする。これは、例えば、線状欠陥の一部分だけ幅が太くなっていた場合や、紙面を斜めに横切る線状欠陥などの場合であっても、欠陥候補部位の幅を適切に評価するためである。

強度算出部２６５は、特徴量抽出部２６３により抽出された色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する。本実施形態では、強度算出部２６５は、数式（１）を用いて、欠陥候補部位の強度値を算出する。

強度値＝ｌｏｇ_１０（ΔＥ_００ ^ｎ×Ｓ^ｍ） …（１）

ここで、ΔＥ_００は、色特徴量である色差を表す。Ｓは、形状特徴量である画素数を表。ｎは、色特徴量の重み付けを行うための係数であり、任意の実数を表す。ｍは、形状特徴量の重み付けを行うための係数であり、任意の実数を表す。

ここで、点状欠陥は、比較的小さいことが多く、光学的な影響や画像処理の影響で欠陥の境界の値が鈍ることがあり、その影響を少なくするため、本実施形態では、強度値を算出する際、色成分（色差ΔＥ_００）として色差ΔＥ_００の最大値を採用する。但し、色差ΔＥ_００の平均値を用いた場合であっても、色差ΔＥ_００の最大値を用いた場合と比べ、大きな違いは生じないため、色差ΔＥ_００の平均値を用いることも可能である。

また、点状欠陥の場合、画素数は欠陥の大きさを表していて、大きいほうがより欠陥として目立ち、視認性としては高いため、本実施形態では、強度値を算出する際、形状成分Ｓとして欠陥候補部位の画素数を採用する。

また、線状欠陥は、欠陥領域の一部に点状欠陥が載っているなどすると、当該箇所の値が特異的に大きくなることがあり、色差ΔＥ_００の最大値を用いるとその影響を大きく受けてしまうため、本実施形態では、強度値を算出する際、色成分（色差ΔＥ_００）として色差ΔＥ_００の平均値を採用する。

また線状欠陥の場合、長さはあまり視認性に影響を与えないが、幅は視認性に大きく影響を与えるため、本実施形態では、強度値を算出する際、形状成分Ｓとして欠陥候補部位の幅の画素数を採用する。但し、長さが視認性に全く影響を与えないというわけではないので、欠陥候補部位の形状特徴量として、欠陥候補部位の長さの画素数も採用してもよい。例えば、長さが短いときは値が小さくなり、長さが長いときは値が大きくなるような係数を欠陥候補部位の幅の画素数に乗じるようにしてもよい。

検査部２６７は、強度算出部２６５により算出された強度値に基づいて、欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する。例えば、検査部２６７は、強度算出部２６５により算出された欠陥候補部位の強度値が強度閾値（例えば、３）以上であれば、当該欠陥候補部位を欠陥と判定し、強度閾値未満であれば、当該欠陥候補部位を欠陥でない判定する。なお、強度閾値は、記憶部２５９に記憶されている。また例えば、検査部２６７は、強度算出部２６５により算出された欠陥候補部位の強度値から、欠陥候補部位の欠陥度合いを複数段階（例えば、１０段階）にランク分けするなどとしてもよい。

そして検査部２６７は、欠陥と判定された欠陥候補部位の色特徴量、形状特徴量、強度値、位置、及び欠陥種別などの検査結果、読取画像、基準画像、及び差分画像などを対応付けてＨＤＤ９１８に保存したり、印刷装置１００に送信（フィードバック）したりする。

図６は、本実施形態の印刷物検査装置２００で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、読取画像取得部２５３は、読取部２５１により生成された読取画像を取得する（ステップＳ１０１）。

続いて、基準画像取得部２５５は、印刷装置１００から元画像を取得し、取得した元画像に基づいて基準画像（マスター画像）を生成することで、基準画像を取得する（ステップＳ１０３）。

続いて、差分画像生成部２５７は、読取画像取得部２５３により取得された読取画像と基準画像取得部２５５により取得された基準画像との差分を示す差分画像を生成する（ステップＳ１０５）。

続いて、欠陥候補領域検出部２６１は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出し、検出した欠陥候補部位の欠陥種別を判定する（ステップＳ１０７）。

続いて、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域検出部２６１により検出された欠陥候補部位の欠陥種別に応じた色特徴量及び形状特徴量を抽出する（ステップＳ１０９）。

続いて、強度算出部２６５は、特徴量抽出部２６３により抽出された色特徴量及び形状特徴量に基づいて、欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する（ステップＳ１１１）。

続いて、検査部２６７は、強度算出部２６５により算出された強度値に基づいて、欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する（ステップＳ１１３）。

図７は、本実施形態の欠陥候補領域検出部２６１で行われる欠陥種別判定処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、欠陥候補領域検出部２６１は、検出した欠陥候補部位の欠陥候補領域の縦横比が点状／線状識別閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。

欠陥候補領域の縦横比が点状／線状識別閾値以上である場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、欠陥種別が線状欠陥であるため、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の幅である線の太さが帯／筋識別閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

欠陥候補部位の幅である線の太さが帯／筋識別閾値以上である場合（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の欠陥種別を線状欠陥の一態様である帯欠陥と判定する（ステップＳ２０５）。

一方、欠陥候補部位の幅である線の太さが帯／筋識別閾値未満である場合（ステップＳ２０３でＮｏ）、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の欠陥種別を線状欠陥の一態様である筋欠陥と判定する（ステップＳ２０７）。

また、欠陥候補領域の縦横比が点状／線状識別閾値未満である場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、欠陥種別が点状欠陥であるため、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の画素数が斑／点識別閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０９）。

欠陥候補部位の画素数が斑／点識別閾値以上である場合（ステップＳ２０９でＹｅｓ）、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の欠陥種別を点状欠陥の一態様である斑点欠陥と判定する（ステップＳ２１１）。

一方、欠陥候補部位の画素数が斑／点識別閾値未満である場合（ステップＳ２０９でＮｏ）、欠陥候補領域検出部２６１は、欠陥候補部位の欠陥種別を点状欠陥の一態様であるポチ欠陥と判定する（ステップＳ２１３）。

図８は、本実施形態の特徴量抽出部２６３で行われる特徴量抽出処理及び強度算出部２６５により行われる強度値算出処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、特徴量抽出部２６３は、読取画像及び検査画像を、それぞれ、ＲＧＢ表色系からＣＩＥ Ｌａｂ表色系に変換する（ステップＳ３０１）。

続いて、特徴量抽出部２６３は、読取画像上の欠陥候補領域のＬａｂ値と基準画像上の欠陥候補領域のＬａｂ値とを用いて、欠陥候補領域を構成する画素毎に、色差ΔＥ_００を求める（ステップＳ３０３）。

続いて、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域を構成する画素毎に算出した色差ΔＥ_００から、欠陥候補領域の色差ΔＥ_００の最大値及び平均値を算出する（ステップＳ３０５）。

続いて、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域に含まれる欠陥候補部位の欠陥種別が点状欠陥であれば（ステップＳ３０７でＹｅｓ）、欠陥候補部位の色特徴量（色差成分）として、色差ΔＥ_００の最大値を設定し（ステップＳ３０９）、欠陥候補部位の形状特徴量（形状成分）として、欠陥候補部位の画素数を設定する（ステップＳ３１１）。

一方、特徴量抽出部２６３は、欠陥候補領域に含まれる欠陥候補部位の欠陥種別が線状欠陥であれば（ステップＳ３０７でＮｏ）、欠陥候補部位の色特徴量（色差成分）として、色差ΔＥ_００の平均値を設定し（ステップＳ３１３）、欠陥候補部位の形状特徴量（形状成分）として、欠陥候補部位の幅の画素数を設定する（ステップＳ３１５）。

続いて、強度算出部２６５は、特徴量抽出部２６３により設定出された色特徴量（色差成分）及び形状特徴量（形状成分）に基づいて、欠陥候補部位の強度値を算出する（ステップＳ３１７）。

以上のように本実施形態によれば、欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて算出した強度値に基づいて、欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査するため、多様な欠陥を高精度に検査することが可能となる。詳細には、欠陥候補部位の欠陥種別に応じた色特徴量及び形状特徴量を採用するため、多様な欠陥を高精度に検査することが可能となる。

（変形例）
上記実施形態では、印刷装置１００と印刷物検査装置２００とが一体型となったオンライン型の印刷物検査システムを例に取り説明したが、印刷装置１００と印刷物検査装置２００とが別体となったオフライン型の印刷物検査システムであってもよい。

また上記実施形態では、印刷物検査装置２００が印刷物検査専用の装置である場合を例に取り説明したが、スキャナなどの画像読取装置が外部接続されたＰＣ（Personal Computer）などの汎用コンピュータとしてもよい。

また上記実施形態では、検査対象が印刷物である場合を例に取り説明したが、検査対象の読取画像及び基準画像を取得可能であれば、検査対象は印刷物に限定されるものではない。

また上記実施形態では、読取画像としてＲＧＢの画像を想定しているが、例えば、特定波長帯域の光をそれぞれ透過させるフィルタとモノクロカメラを組み合わせて、各波長帯域の光から目的の表色系に変換して検査しても良い。

（プログラム）
上記実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。

また、上記実施形態及び各変形例の印刷物検査装置２００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施形態及び各変形例の印刷物検査装置２００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記実施形態及び各変形例の印刷物検査装置２００で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

上記実施形態及び各変形例の印刷物検査装置２００で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＲＯＭからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各機能部がコンピュータ上で実現されるようになっている。

なお、上記実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施の形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 印刷物検査システム
１００ 印刷装置
１０１ オペレーションパネル
１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋ 感光体ドラム
１０５ 転写ベルト
１０７ 二次転写ローラ
１０９ 給紙部
１１１ 搬送ローラ対
１１３ 定着ローラ
１１５ 反転パス
１２１ ＲＩＰ部
１２３ 印刷制御部
１２５ 印刷部
２００ 印刷物検査装置
２０１ 読取部
２０３ オペレーションパネル
２５１ 読取部
２５３ 読取画像取得部
２５５ 基準画像取得部
２５７ 差分画像生成部
２５９ 記憶部
２６１ 欠陥候補領域検出部
２６３ 特徴量抽出部
２６５ 強度算出部
２６７ 検査部
３００ スタッカ
３０１ トレイ

特開２０１５−１７９５２５号公報

Claims (6)

1. 印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部と、
   前記印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部と、
   前記読取画像と前記基準画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部と、
   前記差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出部と、
   前記欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する特徴量抽出部と、
   前記色特徴量及び前記形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、前記欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する強度値算出部と、
   前記強度値に基づいて、前記欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する検査部と、
   を備える検査装置。
2. 前記欠陥候補領域検出部は、前記検出した欠陥候補部位の欠陥種別を判定し、
   前記特徴量抽出部は、前記欠陥候補部位の前記欠陥種別に応じた色特徴量及び形状特徴量を抽出する請求項１に記載の検査装置。
3. 前記欠陥候補領域検出部は、前記検出した欠陥候補部位の前記欠陥種別が点状欠陥であるか否かを判定し、
   前記特徴量抽出部は、前記欠陥候補部位の前記欠陥種別が前記点状欠陥である場合、前記色特徴量として、前記欠陥候補領域の色差の最大値を抽出し、前記形状特徴量として、前記欠陥候補部位の画素数を抽出する請求項２に記載の検査装置。
4. 前記欠陥候補領域検出部は、前記検出した欠陥候補部位の前記欠陥種別が線状欠陥であるか否かを判定し、
   前記特徴量抽出部は、前記欠陥候補部位の前記欠陥種別が前記線状欠陥である場合、前記色特徴量として、前記欠陥候補領域の色差の平均値を抽出し、前記形状特徴量として、前記欠陥候補部位の幅の画素数を抽出する請求項２又は３に記載の検査装置。
5. 印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得ステップと、
   前記印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得ステップと、
   前記読取画像と前記基準画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
   前記差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出ステップと、
   前記欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記色特徴量及び前記形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、前記欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する強度値算出ステップと、
   前記強度値に基づいて、前記欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する検査ステップと、
   を含む検査方法。
6. 印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得ステップと、
   前記印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得ステップと、
   前記読取画像と前記基準画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
   前記差分画像上で、欠陥の候補となる欠陥候補部位が含まれる欠陥候補領域を検出する欠陥候補領域検出ステップと、
   前記欠陥候補部位の色特徴量及び形状特徴量の少なくともいずれかを抽出する特徴量抽出ステップと、
   前記色特徴量及び前記形状特徴量の少なくともいずれかに基づいて、前記欠陥候補部位の視認性を表す強度値を算出する強度値算出ステップと、
   前記強度値に基づいて、前記欠陥候補部位が欠陥であるか否かを検査する検査ステップと、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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