JP2022159639A - 画像処理装置および画像処理方法、プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 印刷物の検査において、検査条件に応じてリファレンス画像枚数を制御することで、過検出または誤検出を低減する。【解決手段】 本実施例に係る画像処理装置は、基準とする印刷結果である基準画像と、検査対象である対象画像とを比較して、前記対象画像の欠陥の有無を判定する画像処理装置であって、印刷物の検査条件を設定する第一設定手段と、前記検査条件に応じて前記基準画像の枚数を設定する第二設定手段と、前記設定された枚数に基づき前記基準画像と前記対象画像とを比較する比較手段とを備えることを特徴とする。【選択図】 図2
Description
本発明は、印刷物を検査する画像処理技術に関する。
印刷物に汚れや色抜けといった、いわゆる欠陥がないかを検査員が目視にて検査する目視検査は、多くの時間とコストを必要とする。そのため、近年、検査員の目視に頼らずに、自動で検査を行う検査システムが求められている。そのような検査システムにおいて、欠陥の無い印刷物をスキャンした画像データをリファレンスとし、検査対象となる印刷物のスキャンデータとの差分値から欠陥の有無を算出する方法がある。特許文献1には、検査精度を向上させるため、複数のリファレンス画像を用意する方法が開示されている。そして、検査対象画像と、複数のリファレンス画像それぞれとの差異を算出し、差異が最も小さな組み合わせから、欠陥の有無を判断することが記載されている。
しかしながら、特許文献1で開示された技術では、リファレンス画像のシグナ-ノイズ(S/N)比を調整することができないため、検査において過検出または誤検出が発生する場合があった。
本実施例に係る画像処理装置は、基準とする印刷結果である基準画像と、検査対象である対象画像とを比較して、前記対象画像の欠陥の有無を判定する画像処理装置であって、印刷物の検査条件を設定する第一設定手段と、前記検査条件に応じて前記基準画像の枚数を設定する第二設定手段と、前記設定された枚数に基づき前記基準画像と前記対象画像とを比較する比較手段とを備えることを特徴とする。
印刷物の検査において、検査条件に応じてリファレンス画像枚数を制御することで、過検出または誤検出を低減できる。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成については、同じ符号を付して説明し、重複した説明は省略する。また、フローチャートにおける各工程(ステップ)についてはSで始まる符号を用いて示す。
本実施例に係る画像処理装置は、印刷が行われた印刷物である検査対象媒体(以降、印刷結果と呼ぶ場合もある)における欠陥の有無を検査する。ここで、欠陥が無く基準とする印刷結果を表す画像データをリファレンス画像(基準画像)、検査対象である印刷結果の読み取り画像データを対象画像と呼ぶ。また、検査の前処理として、基準画像と対象画像との明るさなどを一致させるために、印刷位置ずれ量に基づいて紙白の検出範囲(以降、紙白領域とも呼ぶ)を決定し、検出した紙白の値を用いて対象画像の補正を行うなどしてもよい。
実施例1では、印刷結果を検査する際に、印刷時の印刷品位設定を検査条件として設定し、設定された検査条件に応じてリファレンス画像合成枚数を制御することで検査に適したリファレンス画像を生成する処理について説明する。
図1は、本実施例を適用した画像処理装置100を含む、印刷物の出力と検査を行う印刷システム全体の構成例である。本実施例の印刷システムは、画像処理装置100と、印刷用サーバ180、印刷装置190を有する。印刷用サーバ180は、印刷する原稿の印刷ジョブを生成し、印刷装置190へ印刷ジョブを投入する機能を有する。印刷装置190は、印刷用サーバ180から投入された印刷ジョブに基づき、記録媒体(印刷用紙)上に画像を形成する機能を有する。印刷装置190は、オフセット印刷方式や、電子写真方式やインクジェット方式等の装置を用いることができる。本実施例では電子写真方式の印刷装置であるとする。印刷装置190は給紙部191を有しており、ユーザはあらかじめ印刷用紙を給紙部191にセットしておく。印刷装置190は印刷ジョブが投入されたら、給紙部191にセットされた印刷用紙を搬送路192に沿って搬送しながら、その表面または両面に画像を形成し、画像処理装置100へと送る。
本実施例の画像形成装置100は、印刷装置190が画像を形成し、搬送路192を通じて送ってきた紙、すなわち印刷物に対し、欠陥の有無を調べる検査処理を行う。すなわち画像処理装置100は検査処理装置として機能する。画像処理装置100は、内部にCPU101、RAM102、ROM103、主記憶装置104を有する。また、画像読取装置105、印刷装置とのインターフェース(I/F)106、汎用インターフェース(I/F)107、ユーザインターフェース(UI)パネル108、メインバス109を有する。さらに、印刷装置190の搬送路192と接続された印刷物の搬送路110、検査合格した印刷成果物の出力トレー111と、欠陥が発見され検査不合格だった印刷物の出力トレー112を有する。なお、印刷物の分類はこの合格、不合格の2種類だけでなく、さらに細かく分類する構成であってもよい。
CPU101は画像処理装置100内の各部を統括的に制御するプロセッサである。RAM102は、CPU101の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ROM103は、CPU101によって実行されるプログラム群を格納している。主記憶装置104は、CPU101によって実行されるアプリケーションや、画像処理に用いられるデータ等を記憶する。画像読取装置(スキャナ)105は、印刷装置から送られてきた印刷物の片面または両面を、搬送路110上で読み取り、画像データとして取得することができる。印刷装置I/F106は印刷装置190と接続されており、印刷装置190と印刷物の処理タイミングの同期を取ったり、互いの稼働状況を連絡し合ったりすることができる。汎用I/F107はUSBやIEEE1394等のシリアルバスインターフェースであり、ユーザがログ等のデータを持ち出したり、何らかのデータを画像処理装置100に取り込んだりすることができる。UIパネル108は、例えば液晶ディスプレイであり、画像処理装置100のユーザインターフェースとして機能し、現在の状況や設定を表示しユーザに伝える。また、タッチパネルかボタンを備えることによって、ユーザからの指示を受け付ける。メインバス109は画像処理装置100の各部分を接続している。このほか図1からは省略するが、CPU101からの指示によって画像処理装置100や印刷システムの内部各所を動作させることができる。例えば搬送路を同期して動かしたり、検査結果に応じて印刷物を合格の出力トレー111か不合格の出力トレー112のどちらに送るかを切り替えたりすることができる。また、CPUの他にGPUを備えていてもよい。
全体として画像処理装置100は、印刷装置190から送られた印刷物を搬送路110で搬送しつつ、画像読取装置105で読み取った印刷物の画像データに基づき、以下に説明する検査処理を行う。検査処理の結果、印刷物が検査合格であれば合格の出力トレー111まで搬送され、そうでなければ不合格の出力トレー112に搬送される。こうして品質の確認されたものだけを納品用の成果物として出力トレー111に集めることができる。
上記のようなシステム構成のうち、図2に本実施例の検査処理に係る画像処理装置100の機能ブロックごとの構成を示す。画像処理装置100は、画像取得部201、検査設定部202、合成枚数設定部203、画像合成部204、検査処理部205を有する。
画像取得部201は、印刷装置190から印刷物の出力と同期して送路110上の印刷物の画像データを、リファレンス合成候補画像データ、あるいは検査対象画像データとして取得する。取得した画像データはRAM102あるいは主記憶装置104に保持する。検査設定部202は、UIパネル108を介して取得したユーザからの操作などに基づき、印刷および検査に関わる各種設定を行う。合成枚数設定部203は、検査設定部202で設定された各種設定に基づいてリファレンス画像合成を行う際の合成枚数を設定する。画像合成部204は、画像取得部206で取得したリファレンス合成候補画像データを合成することで、リファレンス画像データを生成する。検査処理部205は、画像取得部206で取得した検査画像データをリファレンス画像データと比較することで検査を行い、検査結果を出力する。
図3は本実施例の画像処理装置100が行う処理の検査処理の流れを示すフローチャートである。
S301では、検査設定部202が、UIパネル108を介して取得したユーザからの操作などに基づき、印刷設定および検査設定を行う。各設定値は、RAM102あるいは主記憶装置104に保持される。本実施例では、印刷設定として印刷品位と印刷対象の設定を行い、また、検査設定では検査感度の設定を行うものとするが、これ以外の設定が加えてなされていてもよい。図5にUIパネルにおける印刷設定画面の例を示す。ユーザは、印刷品位のスライダーを操作することで、印刷品位を高品質、標準、高速の3段階で設定することができる。この例では、右側に行くほど印刷品位が高くなることを示している。また、ユーザは、印刷対象のプルダウンリストから印刷対象を設定することができる。次に、図6にUIパネルにおける検査設定画面の例を示す。ここでは、ユーザは、検査感度のラジオボタンを操作することで、検査感度を高感度、低感度の2段階で設定することができる。高感度は低感度に比べて、より小さな印刷欠陥やコントラストの低い印刷欠陥が検出されるようになる。
S302では、画像合成部204が、前のステップで設定された検査設定に基づいて、リファレンス合成候補画像を合成し、リファレンス画像を生成する。リファレンス画像の例を図7(a)に示す。なお、リファレンス画像生成処理の詳細は後述する。
S303では、画像取得部201が、印刷装置190で印刷された印刷物を画像読み取り装置105でスキャンし、検査対象画像として読み込みを行う。読み込まれた検査対象画像は、RAM102あるいは主記憶装置104に保持される。検査対象画像の例を図7(b)に示す。
S304では、検査処理部205が、リファレンス画像と検査対象画像との差分画像、および検査感度に基づいて印刷欠陥の有無の検査を行い、結果を出力する。差分画像の例を図7(c)に示す。
S305では、印刷装置190からの印刷情報やUIパネル108を介して取得したユーザからの操作などに基づき処理を終了するか否かを判定する。処理を終了しない場合はS303へ進む。
<リファレンス画像生成処理>
ここでは、S302のリファレンス画像合成処理の詳細を説明する。
ここでは、S302のリファレンス画像合成処理の詳細を説明する。
一般に、印刷物をスキャンした画像には、印刷時に発生したノイズ、および、スキャン時に発生したノイズが含まれている。そのため、本実施例では複数のスキャン画像を位置合わせした上で合成処理することでS/N比の良好なリファレンス画像を生成する。なお、スキャン画像中のノイズ量は、印刷する際の印刷設定に応じて変化するため、これに基づいて適切に合成枚数を設定する必要がある。この合成枚数の設定処理については後述する。
図4は、本実施例におけるリファレンス画像合成処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートの各ステップについて説明する。
S401では、画像合成部204が、リファレンス候補画像を合成してリファレンス画像を生成する際のリファレンス合成枚数の設定を行う。リファレンス合成枚数は、S301で設定された印刷設定や検査設定に基づいて設定される。処理の詳細は後述する。
S402では、画像取得部201が、印刷装置190で印刷された印刷物を画像読み取り装置105でスキャンし、リファレンス合成候補画像として読み込みを行う。読み込まれたリファレンス合成候補画像は、RAM102あるいは主記憶装置104に保持される。リファレンス合成候補画像は、前のステップで設定された合成枚数に達するまで印刷およびスキャンを繰り返し、取得を行う。
S403では、画像合成部204が、リファレンス合成処理の際の位置合わせ処理の基準となる基準画像の設定を行う。例えば、最初に取得されたリファレンス合成候補画像を基準画像として設定する。または、欠陥の含まれないリファレンス合成候補画像を目視確認し、これを基準画像とするようにしてもよい。
S404では、画像合成部204が、リファレンス合成候補画像の各画素の平均値を求めることでリファレンス画像合成処理を行い、リファレンス画像(合成画像)を生成する。この際、スキャン時の位置ずれを考慮し、各リファレンス合成候補画像を基準画像に合わせるように位置合わせを行った上で、各画素を平均化するようにしても良い。なお、位置合わせ処理には、アフィン変換などの公知の位置合わせ技術を用いればよい。生成されたリファレンス画像は、RAM102あるいは主記憶装置104に保持される。
<リファレンス合成枚数設定処理>
ここでは、S401のリファレンス合成枚数設定処理の詳細を説明する。
ここでは、S401のリファレンス合成枚数設定処理の詳細を説明する。
本実施例では、S301で設定された印刷設定の中の印刷品位に基づいてリファレンス合成枚数を設定する処理について説明する。一般的に印刷品位の高い印刷物に比べて、印刷品位の低い画像では、濃度むらなどが発生しやすく、また粒状性が悪化する傾向にある。つまりノイズ成分が増加するため印刷物のS/N比が低くなる。そのため、ノイズ成分を低減し、S/N比の良好なリファレンス画像を得るためには、高品位印刷に比べてより多くの画像を平均化する必要がある。
図8は、本実施例において、合成枚数設定部203が行うリファレンス合成枚数設定処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートの各ステップについて説明する。
S801では、RAM102あるいは主記憶装置104に保持された印刷品位設定を取得する。
S802では、取得した印刷品位が高品位かどうかを判定する。もし、高品位の場合はS803へ進み、そうでなければS804に進む。
S803では、リファレンス合成枚数N1’をN1’=N1となるように設定する。ここでN1は、高品位印刷された印刷物から得られたリファレンス合成候補画像を合成した際に、リファレンス画像のS/N比が検査に対して十分な値となるように定めておいたリファレンス合成枚数である。
S804では、リファレンス合成枚数N1’をN1’>N1となるように設定する。高品位ではないと判定された印刷品位で印刷された印刷物は、高品位印刷に比べて印刷物のS/N比が低い傾向にある。そのため、リファレンス画像のS/N比を検査に対して十分な値とするためには、より多くのリファレンス合成候補画像の平均化を行わなければならない。そのため、リファレンス合成枚数N1’を高品位印刷に基づいて設定されたデフォルト値であるN1よりも大きな値とする。
以上説明した処理により、印刷設定の中の印刷品位設定に応じて、検査に適したリファレンス画像を生成するためのリファレンス合成枚数を設定することができる。
本実施例では、検査条件として、印刷設定の印刷対象設定に応じてリファレンス画像合成枚数を制御する処理について説明する。
本実施例における画像処理装置100が行う処理の検査処理の流れ、およびリファレンス画像生成処理の流れは、実施例1と同様であるため説明を省略する。本実施例では、リファレンス合成枚数設定処理が実施例1と異なる。実施例1では、印刷品位設定に応じた処理について説明した。本実施例では、印刷設定のうち、印刷対象設定に応じたリファレンス合成枚数設定処理について説明する。
図9は、本実施例において、合成枚数設定部203が行うリファレンス合成枚数設定処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートの各ステップについて説明する。
S901では、RAM102あるいは主記憶装置104に保持された印刷対象設定を取得する。
S902では、取得した印刷対象設定が写真かどうかを判定する。もし、写真の場合はS903へ進み、そうでなければS904に進む。
S903では、リファレンス合成枚数N2’をN2’<N2となるように設定する。印刷対象設定を写真として印刷された印刷物は、印刷対象設定をイラストとして印刷した印刷物に比べて画像のエッジ部がより多く含まれる傾向にある。リファレンス画像合成処理では複数画像の平均化を行う際に、各画像の微妙な位置ずれによりエッジがなまってしまう。これにより画像のエッジ周辺に印刷欠陥が存在した場合に、この検出精度が低下してしまう。この影響を軽減するために、印刷対象設定をイラストとして印刷した印刷物から得られたリファレンス合成候補画像を合成した際に以下の処理を行う。すなわち、リファレンス画像のS/N比が検査に対して十分な値となるように定めたリファレンス合成枚数N2よりも小さな値となるようにリファレンス合成枚数N2’を設定する。つまり、相対的にエッジ部が少ないイラストに比べて相対的にエッジ部を多く含む写真の方が合成枚数は少なくなる。
S904では、リファレンス合成枚数N2’をN2’=N2となるように設定する。
以上説明した一連の処理により、印刷設定の中の印刷対象設定に応じて、検査に適したリファレンス画像を生成するためのリファレンス合成枚数を設定することができる。
なお、本実施例では、印刷対象設定が写真とイラストの例について説明したが、印刷対象設定はこれに限るものではない。例えば文書のように多くのエッジが含まれる設定に対しても、リファレンス合成枚数N2’をN2’<N2となるように設定することで、リファレンス合成時のエッジのなまりを抑制し、同様の効果を得ることが可能となる。
本実施例では、検査条件として、検査感度設定に応じてリファレンス画像合成枚数を制御する処理について説明する。
本実施例における画像処理装置100が行う処理の検査処理の流れ、およびリファレンス画像生成処理の流れは、実施例1と同様であるため説明を省略する。本実施例では、リファレンス合成枚数設定処理が実施例1と異なる。実施例1では、印刷設定の印刷品位設定に応じた処理について説明した。本実施例では、検査設定の検査感度設定に応じたリファレンス合成枚数設定処理について説明する。
図10は、本実施例において、合成枚数設定部203が行うリファレンス合成枚数設定処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートの各ステップについて説明する。
S1001では、RAM102あるいは主記憶装置104に保持された検査感度設定を取得する。
S1002では、取得した検査感度設定が高感度設定かどうかを判定する。もし、高感度設定の場合はS1003へ進み、そうでなければS1004に進む。
S1003では、リファレンス合成枚数N3’をN3’>N3となるように設定する。検査感度設定が高感度設定の場合とは、つまり、ユーザがより小さな印刷欠陥やより低コントラストの印刷欠陥の検出を望んでいる場合である。スキャン時に発生したノイズによりスキャン画像のS/N比が低い場合、このような小さい印刷欠陥や低コントラストの印刷欠陥はスキャン画像中のノイズ成分との区別が難しく、これにより印刷欠陥を検出することが困難である。そのため、S/N比の高いリファレンス画像を用意しておく必要がある。ここでは、検査感度設定を低感度設定とした場合に印刷欠陥が適切に検出されるように定めておいたリファレンス合成枚数であるN3よりも大きな値となるようにリファレンス合成枚数N3’を設定することで、よりS/N比の高いリファレンス画像を生成する。
S1004では、リファレンス合成枚数N3’をN3’=N3となるように設定する。
以上説明した一連の処理により、検査設定の中の検査感度設定に応じて、検査に適したリファレンス画像を生成するためのリファレンス合成枚数を設定することができる。
本実施例では、あらかじめ用意された検査プリセット値に対して、検査設定の検査感度設定が変化した場合のリファレンス画像合成枚数の設定処理について説明する。
本実施例における画像処理装置100が行う処理の検査処理の流れは、実施例1で説明した内容とS301を除いて同じである。本実施例では、S301の検査設定処理において、検査設定部202が、UIパネル108を介して取得したユーザからの操作などに基づき、印刷設定および検査設定に加え、検査プリセットの設定を行う。各設定値は、RAM102あるいは主記憶装置104に保持される。検査プリセットの選択画面の例を図12(a)に示す。ユーザはラジオボタンを操作することにより、プリセットA、プリセットB、プリセットCの中から1つを選択することで、検査プリセット値を設定する。本実施例では、ユーザがプリセットBを選択したものとして以降の説明を行う。各プリセット値の内容の一例を図12(b)に示す。ここでは、各プリセット値に、検査感度設定とリファレンス合成枚数が紐づいて組として保持されている。これらは、あらかじめそれぞれの検査感度設定に対して適したリファレンス合成枚数を設定することで作成しておく。
リファレンス画像生成処理の流れは、実施例1と同様であるため説明を省略する。
次に、本実施例におけるリファレンス合成枚数設定処理について説明する。図11は、本実施例において、合成枚数設定部203が行うリファレンス合成枚数設定処理の流れを示すフローチャートである。以下、フローチャートの各ステップについて説明する。
S1101では、RAM102あるいは主記憶装置104に保持された検査感度設定を取得する。
S1102では、RAM102あるいは主記憶装置104に保持された検査プリセット値を取得する。例えば、S301においてユーザがプリセットBを選択していた場合、ここではプリセットBが検査プリセット値として取得される。図12(b)に示したようにプリセットBは、検査感度設定が中感度、リファレンス合成枚数がNBという設定である。
S1103では、リファレンス合成枚数N’を前のステップで取得したプリセット値に設定する。例えば、前のステップで検査プリセットとしてプリセットBが取得された場合、本実施例ではN’=NBとなる。
S1104では、S1101で取得した検査感度設定と、S1102で取得した検査プリセットの検査感度設定を比較する。もし、S1101で取得した検査感度設定が検査プリセットの検査感度設定よりも高い場合、S1105に進む。そうでない場合はS1106に進む。
S1105では、リファレンス合成枚数N’をS1103で取得した検査プリセットのリファレンス合成枚数よりも大きい値に設定する。例えば、検査プリセットとしてプリセットBが取得された場合、本実施例では、N’>NBとなる。
S1106では、S1101で取得した検査感度設定と、S1102で取得した検査プリセットの検査感度設定を比較する。もし、S1101で取得した検査感度設定が検査プリセットの検査感度設定よりも低い場合、S1107に進む。そうでない場合は処理を終了する。
S1107では、リファレンス合成枚数N’をS1103で取得した検査プリセットのリファレンス合成枚数よりも小さい値に設定する。例えば、検査プリセットとしてプリセットBが取得された場合、本実施例では、N’<NBとなる。
以上説明した一連の処理により、あらかじめ用意されたプリセット値に対して、検査設定の検査感度設定が変化した場合に、検査に適したリファレンス画像を生成するためのリファレンス合成枚数を設定することができる。
なお、本実施例では、各プリセット値に検査感度設定とリファレンス合成枚数が紐づいている例について説明したが、プリセットの内容についてはこれに限るものではない。例えば、図13は、各プリセット値に印刷品位設定、印刷対象設定、検査感度設定、リファレンス合成枚数がそれぞれ紐づいている。これらは、各設定値で印刷および検査を行う場合に、適したリファレンス合成枚数をあらかじめ設定することで作成しておく。
本実施例においては、S301において設定された検査感度設定と、プリセット値として選択された検査感度設定とを比較し、リファレンス合成枚数を制御した。しかし、図13に示す例では、例えば、S301において設定された印刷品位設定とプリセット値として選択された印刷品位設定とを比較して、リファレンス合成枚数を制御するようにしてもよい。また、印刷品位設定、印刷対象設定、検査感度設定の組み合わせを用いてリファレンス合成枚数を制御するようにしてもよい。例えば、プリセットBが選択された上で、印刷品位設定を高品位、印刷対象設定をイラスト、検査感度設定を高感度とユーザが設定した場合には、印刷品位設定でN’=NB、印刷対象設定でN’=NB、検査感度設定でN’>NBとなる。そのため、総合的にN’>NBとしてリファレンス合成枚数を設定するようにすればよい。また、印刷品位設定、印刷対象設定、検査感度設定の各設定項目に対して優先順位をあらかじめ設定しておくことで、各設定値の間でリファレンス合成枚数の増減が相反する結果となった場合にも対応することが可能である。
[その他の変形例]
上述の実施例では、基準画像を合成する際の枚数を設定する例について説明したが、基準画像を合成するのではなく、設定された枚数それぞれの基準画像と対象画像とを比較し、比較結果を合成(例えば平均化)した合成画像について欠陥の有無を判定してもよい。
上述の実施例では、基準画像を合成する際の枚数を設定する例について説明したが、基準画像を合成するのではなく、設定された枚数それぞれの基準画像と対象画像とを比較し、比較結果を合成(例えば平均化)した合成画像について欠陥の有無を判定してもよい。
本発明は、上述の実施例の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
201 画像取得部
202 検査設定部
203 合成枚数設定部
204 画像合成部
205 検査処理部
202 検査設定部
203 合成枚数設定部
204 画像合成部
205 検査処理部
Claims (8)
- 基準とする印刷結果である基準画像と、検査対象である対象画像とを比較して、前記対象画像の欠陥の有無を判定する画像処理装置であって、
印刷物の検査条件を設定する第一設定手段と、
前記検査条件に応じて前記基準画像の枚数を設定する第二設定手段と、
前記設定された枚数に基づき前記基準画像と前記対象画像とを比較する比較手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記検査条件は印刷品位であり、
前記第二設定手段は、前記設定された印刷品位が高品位でない場合に、高品位の場合に比べて前記枚数が多くなるように合成枚数を設定することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記検査条件は印刷対象であり、
前記第二設定手段は、前記設定された印刷対象がエッジ部を相対的に多く含む画像である場合に、エッジ部を相対的に少なく含む画像である場合に比べて合成枚数が少なくなるように前記枚数を設定することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記検査条件は検査感度であり、
前記第二設定手段は、前記設定された検査感度が高いほど前記枚数が多くなるように前記枚数を設定することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記第一設定手段は、前記検査条件と前記枚数との組であるプリセット値を取得し、
前記検査条件と前記プリセット値とを比較し、設定値における前記プリセット値からの変化に応じて前記枚数を設定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 前記比較手段は、前記設定された枚数の前記基準画像を合成した合成画像を生成し、前記合成画像と前記対象画像との差分から前記対象画像に欠陥が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項1乃至請求項5の何れか一項に記載の画像処理装置。
- コンピュータを、請求項1乃至6の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- 基準とする印刷結果である基準画像と、検査対象である対象画像とを比較して、前記対象画像の欠陥の有無を判定する画像処理方法であって、
印刷物の検査条件を設定する第一設定工程と、
前記検査条件に応じて前記基準画像の枚数を設定する第二設定工程と、
前記設定された枚数に基づき前記基準画像と前記対象画像とを比較する比較工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
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JP2015179073A (ja) * | 2014-02-26 | 2015-10-08 | 株式会社リコー | 画像検査装置、画像検査システム及び画像検査プログラム |
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