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JP2023020165A - Image processing apparatus and image forming apparatus and method for controlling these, and program - Google Patents

Image processing apparatus and image forming apparatus and method for controlling these, and program Download PDF

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JP2023020165A
JP2023020165A JP2021125391A JP2021125391A JP2023020165A JP 2023020165 A JP2023020165 A JP 2023020165A JP 2021125391 A JP2021125391 A JP 2021125391A JP 2021125391 A JP2021125391 A JP 2021125391A JP 2023020165 A JP2023020165 A JP 2023020165A
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image
line
paper
fine
fine line
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隆司 矢部
Takashi Yabe
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Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
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Abstract

To detect the image quality characteristics of a printed thin line precisely with high accuracy.SOLUTION: An image processing apparatus 102 comprises: an image input unit 201 that acquires image data of a thin line image created by reading, with a scanner 101, a printed material on which a thin line with a known line width is formed; a paper white area extraction unit 202 that extracts a paper white area in the thin line image; a paper noise analysis unit 203 that analyzes image data of the paper white area to detect paper noise of the thin line image; a paper noise reduction unit 204 that reduces the paper noise of the thin line image detected by the paper noise analysis unit 203; and a thin line measuring unit 205 that measures the image quality characteristics of the thin line from the thin line image whose paper noise is reduced by the paper noise reduction unit 204.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、用紙等の記録材に印刷された細線の画質特性を検査する画像処理装置及びその制御方法と、この画像処理装置を備える画像形成装置及びその制御方法と、各制御方法を実行するためのプログラムに関する。 The present invention implements an image processing apparatus for inspecting the image quality characteristics of fine lines printed on a recording material such as paper, a control method thereof, an image forming apparatus including this image processing apparatus, a control method thereof, and each control method. about the program for

電子写真システムを用いた画像形成装置(以下「プリンタ」という)に要求される性能の1つに、用紙に細線を高い再現性で良好に形成する性能が挙げられる。しかし、電子写真システムを用いたプリンタでは、細線が薄く印刷されてかすれることが多々ある。そこで、補正により細線を太らせるか或いは濃くすることにより再現性を向上させている。また、電子写真システムを用いたプリンタでは、個体(機器)ごとに細線の印刷再現性がばらつくため、個体ごとに細線の線幅を正確に測定し、得られた線幅測定値に基づいて補正量を制御する必要がある。 One of the performances required of an image forming apparatus using an electrophotographic system (hereinafter referred to as "printer") is the performance of forming fine lines on paper with high reproducibility. However, in a printer using an electrophotographic system, thin lines are often printed thinly and blurred. Therefore, the reproducibility is improved by thickening or darkening the fine lines through correction. In printers using an electrophotographic system, the print reproducibility of fine lines varies from device to device, so the line width of fine lines is accurately measured for each device, and corrections are made based on the measured line width. You need to control the amount.

用紙に形成された線画像の幅及び濃度を測定する技術の一例が特許文献1に記載されている。特許文献1では、具体的には、先ず、写真製版等により用意したエッジの明瞭な標準線画像をCCDカメラで読み取り、読み取った線画像のプロファイルから線幅とするスライスレベルを求める。そして、求めたスライスレベルと検査対象画像(印刷物)を読み取った線画像のプロファイルから、検査対象画像で細線の線幅を求めている。線幅測定では、先ず、標準線画像の積算反射率プロファイル内で、最大反射率Rmax、最小反射率Rmin及び線幅とする反射率Rnを求める。次に、検査対象画像内の細線を同様に処理して、反射率Rnに相当する距離をその細線の線幅としている。 An example of technology for measuring the width and density of a line image formed on a sheet is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-200012. Specifically, in Patent Document 1, first, a standard line image with clear edges prepared by photoengraving or the like is first read by a CCD camera, and a slice level as a line width is obtained from the profile of the read line image. Then, from the obtained slice level and the profile of the line image obtained by reading the image to be inspected (printed matter), the line width of the thin line in the image to be inspected is obtained. In the line width measurement, first, the maximum reflectance Rmax, the minimum reflectance Rmin, and the reflectance Rn for the line width are obtained within the integrated reflectance profile of the standard line image. Next, a thin line in the image to be inspected is similarly processed, and the distance corresponding to the reflectance Rn is taken as the line width of the thin line.

特開平10―283483号公報JP-A-10-283483

最小反射率Rminは、細線の濃度が最も大きい部分、つまり、細線が最も濃く印刷されている部分で小さな値となる。最小反射率Rminが大きくなると、つまり、細線の濃度が小さく(細線が薄く)なると、線幅を決定するための基準値となる反射率Rnが大きくなり、用紙の表面の何も印刷されていない領域の凹凸の濃淡(以下「紙ノイズ」と称呼する)に反射率Rnが近付く。その結果、紙ノイズを反射率Rnとして測定してしまうことで、線幅が本来測定されるべき値よりも大きな値として測定されてしまう。こうして、印刷された細線の濃度が小さい場合に、線幅を正確に測定することができなくなることがある。 The minimum reflectance Rmin has a small value at the portion where the density of the thin line is the highest, that is, the portion where the thin line is printed with the highest density. When the minimum reflectance Rmin increases, that is, when the fine line density decreases (thin lines become thin), the reflectance Rn, which is the reference value for determining the line width, increases, and nothing is printed on the surface of the paper. The reflectance Rn approaches the density of unevenness of the area (hereinafter referred to as "paper noise"). As a result, by measuring the paper noise as the reflectance Rn, the line width is measured as a value larger than the value that should be measured. Thus, when the density of the printed thin line is low, it may not be possible to measure the line width accurately.

この問題に対して、印刷物(の画像)を読み取る際の解像度を高めることにより、線幅の測定精度を高める手法がある。しかし、読み取り時の解像度が高くなるほど、用紙の表面の繊維の凹凸が明瞭に読み取られてしまうことで、例えば、用紙において画像が形成されていない地の部分が、反射率Rnを求める部分として間違って読み取られてしまうことがある。 To address this problem, there is a method of increasing the accuracy of line width measurement by increasing the resolution when reading (images of) printed matter. However, the higher the resolution at the time of reading, the more clearly the unevenness of the fibers on the surface of the paper can be read. may be read as

更に、資源の有効活用の観点から再生紙の利用頻度が高まっているが、再生紙は表面(印刷面)の繊維の凹凸が見えやすいため、高解像度のスキャナで画像を読み取った場合に前述の誤検出が起こりやすくなる。このように、線幅を正確に測定することが容易でない状況が増えている。 Furthermore, from the viewpoint of effective use of resources, the frequency of use of recycled paper is increasing. However, since the unevenness of the fibers on the surface (printing surface) of recycled paper is easy to see, when the image is read with a high-resolution scanner, the above-mentioned False positives are more likely to occur. In this way, there are increasing situations where it is not easy to measure the line width accurately.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、印刷された細線の画質特性を高い精度で検出することが可能な画像処理装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus capable of detecting the image quality characteristics of printed fine lines with high accuracy.

本発明に係る画像処理装置は、線幅が既知の細線が印刷された印刷物をスキャナで読み取ることにより生成された細線画像の画像データを取得する取得手段と、前記細線画像での紙白領域を抽出する抽出手段と、前記紙白領域の画像データを解析することにより前記細線画像の紙ノイズを検出する解析手段と、前記解析手段が検出した前記細線画像の紙ノイズを低減させる低減手段と、前記低減手段により前記紙ノイズが低減された細線画像から前記細線の画質特性を測定する測定手段と、を備えることを特徴とする。 An image processing apparatus according to the present invention includes an acquisition means for acquiring image data of a fine line image generated by reading a printed matter on which fine lines having a known line width are printed with a scanner, and a paper white area in the fine line image. extraction means for extracting, analysis means for detecting paper noise in the fine line image by analyzing image data of the paper white area, reduction means for reducing paper noise in the fine line image detected by the analysis means, measuring means for measuring image quality characteristics of the fine lines from the fine line image in which the paper noise has been reduced by the reducing means.

本発明によれば、印刷された細線の画質特性を高い精度で正確に検出することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to accurately detect the image quality characteristics of printed thin lines with high accuracy.

第1実施形態に係る画像処理装置を含む細線測定システムの概略構成を示す図である。1 is a diagram showing a schematic configuration of a fine line measurement system including an image processing device according to a first embodiment; FIG. 第1実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの概略構成を示す図である。1 is a diagram showing a schematic configuration of functional blocks of an image processing apparatus according to a first embodiment; FIG. 細線測定システムでの細線の線幅測定手順を示すフローチャートである。5 is a flow chart showing a line width measurement procedure of a fine line in the fine line measurement system; スキャナで画像を読み取る印刷物の画像読み取り面を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an image reading surface of a printed matter whose image is read by a scanner; 紙ノイズ低減処理の前後での紙白領域の紙ノイズの状態を示す模式図である。4A and 4B are schematic diagrams showing states of paper noise in a paper white area before and after paper noise reduction processing; FIG. 細線画像から切り出された測定領域の拡大図である。FIG. 4 is an enlarged view of a measurement region cut out from a thin line image; S306の線幅測定処理の詳細を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing details of line width measurement processing in S306. 測定領域のある水平ラインでの反射率プロファイル表した図である。FIG. 4 is a diagram representing a reflectance profile on a horizontal line with a measurement area; 低濃度細線の反射率プロファイルの例と線幅の測定方法を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a reflectance profile of a low-density thin line and a method of measuring line width; 第2実施形態に係る画像形成装置を含む印刷システムの概略構成を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a schematic configuration of a printing system including an image forming apparatus according to a second embodiment; FIG. 画像形成装置の機能ブロックの概略構成を示す図である。2 is a diagram showing a schematic configuration of functional blocks of the image forming apparatus; FIG. 画像形成装置が備える画像処理部の一例を示すブロック図である。2 is a block diagram showing an example of an image processing section included in the image forming apparatus; FIG. 画像形成装置で実行される自動細線補正処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing an example of automatic fine line correction processing executed by the image forming apparatus; 自動細線補正処理の実行時にUI表示部4に表示されるUI画面の一例を示す図である。4 is a diagram showing an example of a UI screen displayed on the UI display unit 4 when automatic fine line correction processing is executed; FIG. 線幅測定値、補正量及び追加画素値の関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between a line width measurement value, a correction amount, and an additional pixel value. 細線補正方法を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining a fine line correction method. レーザパワーの調整により露光量を変調する方法を示す模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram showing a method of modulating the exposure amount by adjusting the laser power; 細線の中心から線幅を求めるための機能ブロックと測定例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing functional blocks and a measurement example for obtaining a line width from the center of a thin line;

以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

<第1実施形態>
図1は、本発明の実施形態に係る細線測定システム100の概略構成を示す図である。細線測定システム100は、スキャナ101、画像処理装置102及びモニタ103を有する。スキャナ101は、記録材の一例である用紙上の画像をスキャンして(読み取って)画像データを生成し、画像処理装置102へ供給する。スキャナ101は、例えば、LANやWAN等のネットワーク104或いはUSBケーブル等により、画像処理装置102と双方向に通信可能に接続されている。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a fine wire measurement system 100 according to an embodiment of the present invention. A fine line measurement system 100 has a scanner 101 , an image processing device 102 and a monitor 103 . The scanner 101 scans (reads) an image on a sheet, which is an example of a recording material, to generate image data, and supplies the image data to the image processing apparatus 102 . The scanner 101 is connected to the image processing apparatus 102 via a network 104 such as LAN or WAN, or via a USB cable or the like so as to be able to communicate bidirectionally.

画像処理装置102は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)である。画像処理装置102は、不図示であるが、演算処理を実行するCPUと、画像処理装置102の基本的な動作を行うためのOS等を格納するROMを有する。また、画像処理装置102は、CPUが各種プログラムの展開や演算結果の一時的な記憶を行うためのRAMと、各種のアプリケーション(プログラム)を記憶するSSD等の記憶装置を備える。記憶装置に格納されたアプリケーションの1つに、細線の画質特性を測定するアルゴリズムを実行するプログラムがある。画像処理装置102のCPUは、このプログラムを実行することにより、細線の画質特性を測定する。モニタ103は、細線の画質特性を測定するアルゴリズムを実行する際の操作画面を表示し、また、画像処理装置102による細線の画質特性を測定した結果を表示する。 The image processing device 102 is, for example, a personal computer (PC). Although not shown, the image processing apparatus 102 has a CPU that executes arithmetic processing and a ROM that stores an OS and the like for performing basic operations of the image processing apparatus 102 . The image processing apparatus 102 also includes a RAM for the CPU to expand various programs and temporarily store calculation results, and a storage device such as an SSD for storing various applications (programs). One of the applications stored on the memory device is a program that executes an algorithm for measuring fine line quality characteristics. The CPU of the image processing apparatus 102 measures the image quality characteristics of fine lines by executing this program. The monitor 103 displays an operation screen for executing an algorithm for measuring fine line image quality characteristics, and also displays results of measurement of fine line image quality characteristics by the image processing device 102 .

図2は、画像処理装置102の機能ブロックの概略構成を示す図である。画像処理装置102は、画像入力部201、紙白領域抽出部202、紙ノイズ解析部203、紙ノイズ低減部204及び細線測定部205を備える。画像処理装置102のCPUは、記憶装置に格納された所定のプログラムを実行することによって、これら各部として機能する。 FIG. 2 is a diagram showing a schematic configuration of functional blocks of the image processing apparatus 102. As shown in FIG. The image processing apparatus 102 includes an image input unit 201 , a paper white area extraction unit 202 , a paper noise analysis unit 203 , a paper noise reduction unit 204 and a fine line measurement unit 205 . The CPU of the image processing apparatus 102 functions as each of these units by executing a predetermined program stored in the storage device.

画像入力部201は、印刷物上の細線の線幅を測定するためにスキャナ101が印刷物上の画像を読み取ることによって生成した画像(以下「細線画像」という)の画像データ(以下「細線画像データ」という)を取得する。なお、細線画像については、図4を参照して後述する。なお、画像入力部201は、印刷物上の画像を読み取るようスキャナ101に指示する機能を持ち合わせていてもよい。 The image input unit 201 receives image data (hereinafter referred to as "fine line image data") of an image (hereinafter referred to as "fine line image") generated by scanning the image on the printed material with the scanner 101 to measure the line width of the fine line on the printed material. ) is obtained. Note that the fine line image will be described later with reference to FIG. Note that the image input unit 201 may have a function of instructing the scanner 101 to read the image on the printed matter.

紙白領域抽出部202は、細線画像から紙白領域を抽出する。紙ノイズ解析部203は、抽出された紙白領域の画像データを用いて、印刷物の印刷面における繊維の凹凸等の紙ノイズを解析する。紙ノイズ低減部204は、細線画像データに対して細線画像に含まれる紙ノイズを低減させる処理(紙ノイズ低減処理)を行う。細線測定部205は、紙ノイズ低減処理後の細線画像データから細線の画質特性を求める。 A paper white area extraction unit 202 extracts a paper white area from the fine line image. The paper noise analysis unit 203 uses the extracted image data of the paper white area to analyze paper noise such as unevenness of fibers on the printing surface of the printed matter. The paper noise reduction unit 204 performs processing (paper noise reduction processing) for reducing paper noise included in the fine line image on the fine line image data. A fine line measurement unit 205 obtains image quality characteristics of fine lines from fine line image data after paper noise reduction processing.

図3は、細線測定システム100による細線の線幅測定手順を示すフローチャートである。図3のフローチャートにS番号で示す各処理(ステップ)は、CPUが記憶装置に格納されたプログラムをRAMに展開して図2に示す各部として機能することにより実現される。 FIG. 3 is a flow chart showing the procedure for measuring the line width of a fine line by the fine line measuring system 100. As shown in FIG. Each process (step) denoted by S number in the flowchart of FIG. 3 is implemented by the CPU expanding the program stored in the storage device into the RAM and functioning as each unit shown in FIG.

S301でCPUは、細線の画質特性を測定するアルゴリズムを実行する。ここでは、細線の画質特性の1つとしての線幅を測定する場合について説明する。但し、細線の画質特性として、線幅以外のラジェットネスやブラー、濃度等の測定についても、線幅の測定と同様に行うことができる。 In S301, the CPU executes an algorithm for measuring fine line image quality characteristics. Here, a case of measuring the line width as one of the image quality characteristics of fine lines will be described. However, as the image quality characteristics of fine lines, other than the line width, such as raggedness, blur, and density can be measured in the same manner as the line width measurement.

S302でCPUは、画像入力部201として機能し、細線画像データをスキャナ101から取得する。ここで、細線画像データについて説明する。図4は、スキャナ101で画像を読み取る印刷物400の表面(画像読み取り面)を示す図である。細線画像データは、予め決められた線幅の細線401が所定位置に印刷された印刷物400の表面をスキャナ101で読み取ることにより得られる。なお、スキャナ101による画像読み取りの解像度は2400dpiとしている。 In S<b>302 , the CPU functions as the image input unit 201 and acquires fine line image data from the scanner 101 . Here, the fine line image data will be described. FIG. 4 is a diagram showing the surface (image reading surface) of a printed matter 400 whose image is read by the scanner 101. As shown in FIG. The thin line image data is obtained by reading the surface of the printed matter 400 on which thin lines 401 having a predetermined line width are printed at predetermined positions with the scanner 101 . The resolution of image reading by the scanner 101 is assumed to be 2400 dpi.

ここでは、一例として、0.12ptの線幅(600dpiで1dot分の幅(約42μm))の細線401が複数並んで印刷された印刷物400をスキャナ101で読み取ることで、細線画像データを得ている。既知の線幅の細線401が印刷された印刷物400を用いるのは、細線401を印刷した印刷装置(不図示)での印刷特性を知るためである。なお、ここでは、細線401の線幅に0.12ptを用いているが、細線401の線幅は、既知であればこれに限られるものではない。また、細線401の線幅の測定値を印刷装置へフィードバックする構成については第2実施形態で説明する。 Here, as an example, the scanner 101 reads a printed matter 400 on which a plurality of fine lines 401 having a line width of 0.12 pt (a width of 1 dot at 600 dpi (approximately 42 μm)) is printed, thereby obtaining fine line image data. there is The reason why the printed material 400 printed with the thin line 401 having a known line width is used is to know the printing characteristics of a printing device (not shown) that prints the thin line 401 . Although 0.12 pt is used as the line width of the thin line 401 here, the line width of the thin line 401 is not limited to this as long as it is known. A configuration for feeding back the measured value of the line width of the thin line 401 to the printing apparatus will be described in a second embodiment.

図3のフローチャートの説明に戻る。S303でCPUは、紙白領域抽出部202として機能し、印刷物400において何も印刷されていない領域402(以下「紙白領域402」という)の画像データを、S302で取得した細線画像データから抽出する。紙白領域402の抽出は、例えば、印刷物400において何も印刷されていない領域の座標を事前に指定しておき、これに対応する領域の画像データを細線画像データから抽出することで行われる。但し、これに限らず、細線画像データから何も印刷されていない領域を抽出して、紙白領域402としてもよい。 Returning to the description of the flowchart in FIG. In S303, the CPU functions as the paper white area extraction unit 202, and extracts the image data of the area 402 where nothing is printed on the printed material 400 (hereinafter referred to as "paper white area 402") from the thin line image data acquired in S302. do. Extraction of the paper white area 402 is performed, for example, by specifying the coordinates of an area where nothing is printed on the printed material 400 in advance and extracting the image data of the corresponding area from the fine line image data. However, the present invention is not limited to this, and an area where nothing is printed may be extracted from the fine line image data and used as the paper white area 402 .

S304でCPUは、紙ノイズ解析部203として機能し、S303で抽出した紙白領域402の紙ノイズの特徴を解析し、次のS305で行う紙ノイズ低減処理で用いる紙ノイズ低減設定を決定する。具体的には、先ず、紙白領域402をFFT(Fast Fourier Tranform)処理で周波数空間に変換し、周波数解析を行い、紙ノイズの主要周波数(周波数空間でのピーク)のパワー(周波数強度)Psを求める。そして、求めたパワーPsを印刷物400の用紙の繊維の凹凸が目立たなくなるパワーPtにするための紙ノイズ低減設定S(Pt/Ps)を決定する。 In S304, the CPU functions as the paper noise analysis unit 203, analyzes the paper noise characteristics of the paper white area 402 extracted in S303, and determines paper noise reduction settings to be used in the next paper noise reduction process in S305. Specifically, first, the paper white area 402 is transformed into the frequency space by FFT (Fast Fourier Transform) processing, frequency analysis is performed, and the power (frequency intensity) Ps of the main frequency (peak in the frequency space) of paper noise Ask for Then, a paper noise reduction setting S (Pt/Ps) is determined to set the obtained power Ps to a power Pt at which the unevenness of the fibers of the paper of the printed matter 400 becomes inconspicuous.

なお、本実施形態では、紙ノイズ低減処理に移動平均等の一般的なスムージング処理を用いないこととし、その理由については後述する。また、印刷物400の紙白領域402での繊維の凹凸は、印刷物400に再生紙が用いられている場合には大きく、コート紙が用いられている場合には非常に小さい。よって、紙ノイズ低減設定Sの値は、再生紙で小さな値となり、コート紙で1に近くなり、コート紙の場合には紙ノイズ低減処理を行わなくともよい場合がある。本実施形態では、紙ノイズは、用紙の種類によって異なることに加えて、用紙の製造元によっても異なる可能性があることから、使用される用紙に合わせた最適な紙ノイズ低減設定Sを決定する。 Note that, in this embodiment, general smoothing processing such as moving average is not used for paper noise reduction processing, and the reason for this will be described later. In addition, the unevenness of the fibers in the paper white area 402 of the printed matter 400 is large when recycled paper is used for the printed matter 400, and is very small when coated paper is used. Therefore, the value of the paper noise reduction setting S is small for recycled paper and close to 1 for coated paper. In this embodiment, paper noise varies depending on the type of paper and may also vary depending on the manufacturer of the paper.

S305でCPUは、紙ノイズ低減部204として機能し、S304で決定した紙ノイズ低減設定Sで、細線画像全体にノイズ低減処理を実行する。即ち、FFT処理で、周波数空間に変換し、周波数空間で、紙ノイズの主要周波数のパワーをPtまで低減させ、逆FFT処理で実空間に戻す。なお、これに限らず、例えば、細線401を含む領域404に絞ってノイズ低減処理を実行してもよく、これにより、処理時間を短縮すると共にCPUの処理負荷を軽減させることができる。また、ノイズ低減処理としてFFT,逆FFTを用いて説明したが、紙ノイズ低減処理を実行できればこれに限ったものではない。 In S305, the CPU functions as the paper noise reduction unit 204, and executes noise reduction processing on the entire thin line image with the paper noise reduction setting S determined in S304. That is, FFT processing is used to transform the frequency space, the power of the main frequency of paper noise is reduced to Pt in the frequency space, and inverse FFT processing is performed to restore the real space. Note that the noise reduction process may be performed by narrowing down to the area 404 including the fine line 401, for example, thereby shortening the processing time and reducing the processing load of the CPU. Also, although FFT and inverse FFT have been described as noise reduction processing, the present invention is not limited to this as long as paper noise reduction processing can be executed.

図5(a)は、紙ノイズ低減処理を実行する前の紙白領域402の紙ノイズの状態を模式的に示す図である。図5(a)では、紙ノイズが、紙ノイズの大きさを明確にするために、便宜上、コントラストを上げて二値化して表されている。例えば、印刷物400に一般的な再生紙が用いられている場合には、用紙の表面の繊維の凹凸が紙ノイズとして現れる。その結果、紙ノイズは、図5(a)に示されるような濃色と淡色が細かく入り混じった模様として現れる。 FIG. 5A is a diagram schematically showing the state of paper noise in the paper white area 402 before executing paper noise reduction processing. In FIG. 5(a), the paper noise is represented by increasing the contrast and binarizing for convenience in order to clarify the magnitude of the paper noise. For example, if general recycled paper is used for the printed material 400, unevenness of fibers on the surface of the paper appears as paper noise. As a result, paper noise appears as a pattern in which dark colors and light colors are finely mixed as shown in FIG. 5(a).

図5(b)は、図5(a)の紙白領域402に対して紙ノイズ低減処理を実行した後の状態を、図5(a)と同様に二値化して表した図である。図5(a),(b)を比較すると、紙ノイズ低減処理により濃色部が減少していることから、ノイズ低減処理の効果が現れていることがわかる。 FIG. 5B is a diagram showing the state after the paper noise reduction processing is executed on the paper white area 402 of FIG. Comparing FIGS. 5A and 5B, it can be seen that the effect of the noise reduction processing has appeared since the dark color portion is reduced by the paper noise reduction processing.

S306でCPUは、細線測定部205として機能し、S305で紙ノイズ低減処理が実行された後の細線画像データに対して細線401の線幅測定処理を実行し、実行後に本処理を終了させる。次に、線幅測定処理の詳細について説明する。 In S306, the CPU functions as the fine line measurement unit 205, executes line width measurement processing of the fine line 401 on the fine line image data after the paper noise reduction processing has been executed in S305, and terminates this processing after the execution. Next, details of the line width measurement process will be described.

線幅測定処理は、複数の細線401の全てに対して1本ずつ線幅を測定する処理である。先ず、S305で紙ノイズ低減処理が実行された後の細線画像データから、1本の細線401を含む測定領域403(図4参照)の画像データを切り出す。図4では、1本の細線401の長さ方向の一部を含む領域を切り出しているが、これに限らず、長さ方向全体を測定領域403としてもよい。 The line width measurement process is a process of measuring the line widths of all the fine lines 401 one by one. First, the image data of the measurement area 403 (see FIG. 4) including one fine line 401 is cut out from the fine line image data after the paper noise reduction processing has been executed in S305. In FIG. 4 , a region including a portion of one fine wire 401 in the length direction is cut out, but the measurement region 403 may be the entire length direction without being limited to this.

図6は、細線画像から切り出された測定領域403を拡大して表した図である。そして、細線画像から切り出された測定領域403から1本の細線401の線幅を測定するためのS305の線幅測定処理の詳細を表すフローチャートを図7に示す。なお、図7のフローチャートに示す処理は、図4の細線画像の領域404に含まれる1本の細線401に対するものであり、細線画像内の他の細線に対して同じように実行される。また、図7にS番号で示す各処理は、画像処理装置102のCPUが細線測定部205として機能することにより実現される。図6については、図7のフローチャートについての説明に合わせて説明する。 FIG. 6 is an enlarged view of the measurement area 403 cut out from the thin line image. FIG. 7 is a flow chart showing details of the line width measurement process in S305 for measuring the line width of one thin line 401 from the measurement area 403 cut out from the thin line image. The processing shown in the flowchart of FIG. 7 is for one thin line 401 included in the thin line image area 404 in FIG. 4, and is similarly executed for other thin lines in the thin line image. 7 is realized by the CPU of the image processing apparatus 102 functioning as the fine line measuring unit 205. In FIG. FIG. 6 will be described in conjunction with the description of the flowchart of FIG.

S701で細線測定部205は、入力画像である測定領域403の画像(図6)の色空間がsRGBである場合、画像の各画素(x,y)に対して下記式1によりCIEYへの色空間変換処理を行う。なお、色空間の変換方法は、RGBの色空間に応じて明るさに変換するものであれば、これに限られない。 In S701, when the color space of the image (FIG. 6) of the measurement area 403, which is the input image, is sRGB, the fine line measurement unit 205 converts each pixel (x, y) of the image into CIEY color using Equation 1 below. Perform spatial transformation processing. Note that the color space conversion method is not limited to this as long as it converts to brightness according to the RGB color space.

S702で細線測定部205は、測定領域403での最大反射率Rmaxを求める。S703で細線測定部205は、測定領域で403での最小反射率Rminを求める。S704で細線測定部205は、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminから線幅を測定する際の基準値となる反射率Rnを、下記式2より求める。なお、下記式2において、例えば、n=0.4、とする。 In S<b>702 , the fine line measurement unit 205 obtains the maximum reflectance Rmax in the measurement area 403 . In S703, the thin line measurement unit 205 obtains the minimum reflectance Rmin at 403 in the measurement area. In S704, the thin line measurement unit 205 obtains the reflectance Rn, which is the reference value when measuring the line width, from the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin, using the following equation 2. In addition, in the following formula 2, n=0.4, for example.

Figure 2023020165000002
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S705で細線測定部205は、内部カウンタKを初期化し、K=1とする。S706で細線測定部205は、測定領域403のK番目の水平ラインにおいて反射率が反射率Rn以下となる範囲を細線401の線幅として求める。なお、細線401の線幅の求め方の詳細については、図8を参照して後述する。最初にS706の処理を行う際には、K=1であるため、1番目の水平ライン601について細線401の線幅が求められる。 In S705, the fine line measuring unit 205 initializes the internal counter K to K=1. In S<b>706 , the thin line measurement unit 205 obtains the line width of the thin line 401 as the range in which the reflectance is equal to or less than the reflectance Rn on the K-th horizontal line of the measurement area 403 . Details of how to obtain the line width of the thin line 401 will be described later with reference to FIG. When performing the process of S706 for the first time, since K=1, the line width of the fine line 401 for the first horizontal line 601 is obtained.

細線測定部205は、最初の水平ライン601から最後の水平ライン602へ向けて、順次、S706の処理を行う。そこで、S707で細線測定部205は、最後の水平ライン603について細線401の線幅を求めたか否かを判定する。例えば、水平ラインの全数がN(>K)であるとすれば、Kの値がNに達したか否かが判定される。 The thin line measuring unit 205 sequentially performs the process of S706 from the first horizontal line 601 to the last horizontal line 602 . Therefore, in S707, the thin line measuring unit 205 determines whether or not the line width of the thin line 401 for the last horizontal line 603 has been obtained. For example, if the total number of horizontal lines is N (>K), then it is determined whether the value of K has reached N.

細線測定部205は、S707で最後の水平ライン602での細線401の線幅を求めていないと判定した場合(S707でNo)、処理をS708へ進める。S708で細線測定部205は、内部カウンタKの値をインクリメントし、その後、処理をS706へ戻す。そして、細線測定部205は、S707で最後の水平ライン603での細線401の線幅を求めたと判定した場合(S707でYes)、処理をS709へ進める。 If the thin line measuring unit 205 determines in S707 that the line width of the thin line 401 in the last horizontal line 602 has not been obtained (No in S707), the process proceeds to S708. In S708, the fine line measuring unit 205 increments the value of the internal counter K, and then returns the process to S706. Then, when the thin line measuring unit 205 determines in S707 that the line width of the thin line 401 in the last horizontal line 603 has been obtained (Yes in S707), the process proceeds to S709.

S709で細線測定部205は、全ての水平ラインごとに線幅を求め終えているため、全ての水平ラインで得られた細線401の線幅から平均値を求め、求められた平均値を細線401の線幅測定値とし、その後、本処理を終了させる。 In step S709, the thin line measurement unit 205 has obtained the line widths of all horizontal lines. is the line width measurement value, and then the process is terminated.

図8は、測定領域403のある水平ラインでの反射率プロファイル801を表した図である。細線401の線幅とする反射率Rnは、n=0.4として、上記式2により求められている。反射率Rnの線上の点805は、測定領域403の左端から右側へ向かって反射率プロファイル801が最初に反射率Rnの線と交差する点である。また、反射率Rnの線上の点806は、測定領域403の右端から左側へ向かって反射率プロファイル801が最初に反射率Rnの線と交差する点である。点805と点806の間の距離807が細線401と線幅として求められる。 FIG. 8 is a diagram showing a reflectance profile 801 on a horizontal line with measurement area 403 . The reflectance Rn, which is the line width of the fine line 401, is obtained by the above equation 2 with n=0.4. Point 805 on the line of reflectance Rn is the point where reflectance profile 801 first intersects the line of reflectance Rn from the left edge of measurement area 403 to the right. A point 806 on the line of reflectance Rn is the point where the reflectance profile 801 first intersects the line of reflectance Rn from the right end of the measurement area 403 toward the left. A distance 807 between points 805 and 806 is obtained as the thin line 401 and line width.

図8に示したように、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が大きい場合には細線の線幅は比較的容易に、また、正確に求めることができる。しかし、細線401の濃度が小さい(細線401が薄く、かすれている)場合には、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が小さくなる。また、差の小さい最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの間で水平ラインの反射率プロファイルが複雑に変化する場合がある。このような場合、細線401の線幅の測定精度が低下してしまう。 As shown in FIG. 8, when the difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin is large, the line width of the thin line can be determined relatively easily and accurately. However, when the density of the fine line 401 is low (the fine line 401 is thin and faint), the difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin becomes small. Moreover, the reflectance profile of the horizontal line may change in a complicated manner between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin, which have a small difference. In such a case, the accuracy of measurement of the line width of the fine line 401 is lowered.

この問題を解決するため、次に、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が小さい場合の細線401の線幅測定方法について説明する。図9(a)は、S305で紙ノイズ低減処理を実行する前の細線画像データから得られる、測定領域403のある水平ラインの反射率プロファイル901の一例を示す図である。 In order to solve this problem, a method of measuring the line width of the thin line 401 when the difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin is small will now be described. FIG. 9A is a diagram showing an example of a reflectance profile 901 of a horizontal line with a measurement area 403 obtained from fine line image data before executing paper noise reduction processing in S305.

前掲の図8の反射率プロファイル801は、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が大きく、よって、細線401は濃く(高濃度で)印刷されていると判断することができる。一方、図9(a)の反射率プロファイル901は、最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が小さく、よって、細線401は薄く(低濃度で)印刷されていると判断することができる。 The reflectance profile 801 in FIG. 8 has a large difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin, so it can be determined that the thin line 401 is printed darkly (at high density). On the other hand, in the reflectance profile 901 of FIG. 9A, the difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin is small, so it can be determined that the thin line 401 is printed thin (low density).

最大反射率Rmaxは、何も印刷されていない部分で求められるため、通常は用紙の色(一般的に白色)となる。そのため、図9(a)の最大反射率Rmaxは、図8の最大反射率Rmaxとほぼ同じとなる。一方、細線の濃度が小さいと、最小反射率Rminが大きくなるために反射率Rnも大きくなり、反射率Rnが最大反射率Rmaxに近付く。 Since the maximum reflectance Rmax is obtained in the area where nothing is printed, it is usually the color of the paper (generally white). Therefore, the maximum reflectance Rmax in FIG. 9A is substantially the same as the maximum reflectance Rmax in FIG. On the other hand, when the density of the fine lines is low, the minimum reflectance Rmin increases, so the reflectance Rn also increases, and the reflectance Rn approaches the maximum reflectance Rmax.

点905は、測定領域403の左端から右側へ向かって反射率プロファイル901が反射率Rnの線と最初に交差する点である。また、点906は、測定領域403の右端から左側へ向かって反射率プロファイル901が反射率Rnの線と最初に交差する点である。この場合、点905,906間の距離909が細線の線幅となるが、反射率プロファイル901での細線の実際の線幅は、点907と点908の間の距離である。よって、このような誤測定を低減させるために、紙ノイズ低減処理が必要となる。 Point 905 is the point where reflectance profile 901 first intersects the line of reflectance Rn from the left edge of measurement area 403 to the right. A point 906 is a point where the reflectance profile 901 first intersects the line of reflectance Rn from the right end of the measurement area 403 toward the left. In this case, the distance 909 between points 905 and 906 is the line width of the thin line, but the actual line width of the thin line in reflectance profile 901 is the distance between points 907 and 908 . Therefore, paper noise reduction processing is required to reduce such erroneous measurements.

図9(b)は、S305で紙ノイズ低減処理を行った後の細線画像データから得られる、反射率プロファイル901を示す水平ラインと同じ水平ラインでの反射率プロファイル911の一例を示す図である。 FIG. 9B is a diagram showing an example of a reflectance profile 911 on the same horizontal line as the horizontal line representing the reflectance profile 901, which is obtained from the thin line image data after the paper noise reduction processing has been performed in S305. .

反射率プロファイル911では、用紙の繊維による凹凸の影響が低減されたことにより、反射率プロファイル901の場合に検出される点905,906は検出されなくなっており、反射率Rnの線上の点915,916間の距離917が線幅として測定される。このように、S305について説明した紙ノイズ低減処理を用いることにより、細線の濃度が小さくなっても正確に細線の線幅を測定することができる。 In the reflectance profile 911, since the influence of unevenness caused by the fibers of the paper is reduced, the points 905 and 906 detected in the case of the reflectance profile 901 are no longer detected. The distance 917 between 916 is measured as the line width. Thus, by using the paper noise reduction process described in S305, the line width of the fine line can be accurately measured even if the density of the fine line is low.

ところで、前述したように、S305では単純なぼかしフィルタを用いた一般的なスムージング処理による紙ノイズ低減処理を採用しておらず、その理由についてここで説明する。図9(c)は、スムージング処理による紙ノイズ低減処理を行った後の細線画像データから得られる、反射率プロファイル901を示す水平ラインと同じ水平ラインでの反射率プロファイル921の一例を示す図である。 By the way, as described above, in S305, paper noise reduction processing based on general smoothing processing using a simple blurring filter is not adopted, and the reason for this will be described here. FIG. 9C is a diagram showing an example of a reflectance profile 921 on the same horizontal line as the horizontal line indicating the reflectance profile 901, which is obtained from thin line image data after paper noise reduction processing by smoothing processing has been performed. be.

反射率プロファイル921は、反射率プロファイル911と比較すると、紙ノイズの低減に加えて、細線にまでぼかしが適用される結果として、細線の線幅が本来の線幅よりも広い距離927となってしまう。このように、一般的なスムージング処理を行った場合には、細線の線幅は本来の線幅よりも大きい値で測定されてしまう傾向があり、測定精度が低下してしまう。そこで、本実施形態では、S304について説明したように、用紙の繊維の凹凸に最適化された紙ノイズ低減設定を用いている。 Compared to the reflectance profile 911, the reflectance profile 921 reduces paper noise and blurs even fine lines, resulting in a line width 927 that is wider than the original line width. put away. As described above, when a general smoothing process is performed, the line width of a fine line tends to be measured with a larger value than the original line width, resulting in a decrease in measurement accuracy. Therefore, in this embodiment, as described in S304, the paper noise reduction setting optimized for the unevenness of the fibers of the paper is used.

なお、本実施形態では、細線の線幅を決定する際には上述の通りに、測定領域403の左端から右側へ向かって、また、測定領域403の右端から左側へ向かってそれぞれ、反射率プロファイルと反射率Rnとが最初に交差する2つの点を求めている。このような線幅方法を用いることで、細線が測定領域403の中心にない場合であっても、細線の線幅を高い精度で測定することができる。一方で、この方法では、反射率プロファイル901のように最大反射率Rmaxと最小反射率Rminの差が小さく、細線の濃度が小さい場合にそのまま適用すると、線幅が本来の値よりも大きな値として測定されるおそれがある。しかし、本実施形態では、紙ノイズ低減処理後の反射率プロファイル911を用いることで、この問題を回避している。 In this embodiment, when determining the line width of the thin line, as described above, the reflectance profile and the reflectance Rn first intersect. By using such a line width method, the line width of the thin line can be measured with high accuracy even when the thin line is not in the center of the measurement area 403 . On the other hand, in this method, if the difference between the maximum reflectance Rmax and the minimum reflectance Rmin is small as in the reflectance profile 901 and the density of the thin line is small, the line width becomes a value larger than the original value if it is applied as it is. may be measured. However, in this embodiment, this problem is avoided by using the reflectance profile 911 after paper noise reduction processing.

上記説明の通り、本発明の第1実施形態によれば、用紙に印刷された細線の画質特性を、繊維の凹凸が目立つ用紙であっても、正確に測定することができる。 As described above, according to the first embodiment of the present invention, it is possible to accurately measure the image quality characteristics of fine lines printed on paper even if the paper has conspicuous unevenness of fibers.

<第2実施形態>
第2実施形態では、第1実施形態で説明した画像処理装置102の機能を備える画像形成装置について説明する。第2実施形態に係る画像形成装置は、概略、画像形成部において用紙に細線を印刷し、印刷された細線の画質特性を測定し、測定結果を画像形成部にフィードバックして、画像形成部における印刷品質の維持及び向上を可能とする。
<Second embodiment>
In the second embodiment, an image forming apparatus having the functions of the image processing apparatus 102 described in the first embodiment will be described. In general, the image forming apparatus according to the second embodiment prints fine lines on paper in the image forming section, measures the image quality characteristics of the printed fine lines, and feeds back the measurement results to the image forming section. It enables maintenance and improvement of print quality.

図10は、第2実施形態に係る画像形成装置1000を含む印刷システムの概略構成を示す図である。印刷システムは、画像形成装置1000、パーソナルコンピュータ1020及びモニタ1030を備える。パーソナルコンピュータ1020は、アプリケーションで作成したデジタルデータからプリンタドライバでPDLデータを作成し、作成したPDLデータをネットワーク1040を通じて画像形成装置1000に送信する。モニタ1030は、パーソナルコンピュータ1020で作成された各種の画像を表示し、これによりユーザは作成した画像の色や形を確認することができる。パーソナルコンピュータ1020と画像形成装置1000は、例えば、LANやWAN等のネットワーク1040或いはUSBケーブル等により双方向に通信可能に接続されている。 FIG. 10 is a diagram showing a schematic configuration of a printing system including an image forming apparatus 1000 according to the second embodiment. The printing system includes an image forming apparatus 1000 , a personal computer 1020 and a monitor 1030 . The personal computer 1020 creates PDL data using a printer driver from digital data created by an application, and transmits the created PDL data to the image forming apparatus 1000 via the network 1040 . A monitor 1030 displays various images created by the personal computer 1020 so that the user can check the colors and shapes of the created images. The personal computer 1020 and the image forming apparatus 1000 are connected, for example, via a network 1040 such as LAN or WAN, or via a USB cable or the like so as to be able to communicate bidirectionally.

画像形成装置1000は、バス1009を介して通信可能に接続されたCPU1001、メモリ1002、HDD部1003、UI表示部1004、画像処理部1005、印刷部1006、スキャナ部1007及びネットワークI/F1008を備える。 The image forming apparatus 1000 includes a CPU 1001, a memory 1002, an HDD section 1003, a UI display section 1004, an image processing section 1005, a printing section 1006, a scanner section 1007, and a network I/F 1008, which are communicably connected via a bus 1009. .

CPU1001は、画像形成装置1000全体の制御を司り、パーソナルコンピュータ1020から受信したPDLデータをPDLインタプリタで解釈し、レンダリングにより印刷用のビットマップデータに変換する。なお、レンダリングは、ここではCPU1001を使用してソフトウェアで行っているが、ハードウェアで行う構成となっていてもよい。メモリ1002は、CPU1001のワークエリアとして用いられるRAMと、OS等の各種プログラムを格納するROMを含む。 The CPU 1001 controls the entire image forming apparatus 1000, interprets PDL data received from the personal computer 1020 with a PDL interpreter, and converts the data into bitmap data for printing by rendering. Although rendering is performed by software using the CPU 1001 here, it may be configured to be performed by hardware. A memory 1002 includes a RAM that is used as a work area for the CPU 1001 and a ROM that stores various programs such as an OS.

HDD部1003は、画像形成装置1000の各種の動作及び処理を実現するためのソフトウェア、パーソナルコンピュータ1020から受信したPDLデータ等を格納する記憶装置の一例であるハードディスクドライブである。CPU1001は、HDD部1003から所定のソフトウェア(プログラム)をメモリ1002のRAMに展開して画像形成装置1000の各部の動作を制御する。なお、HDD部1003は、HDDに限らず、フラッシュメモリ等で構成されていてもよい。 The HDD unit 1003 is a hard disk drive that is an example of a storage device that stores software for realizing various operations and processes of the image forming apparatus 1000, PDL data received from the personal computer 1020, and the like. The CPU 1001 expands predetermined software (program) from the HDD section 1003 into the RAM of the memory 1002 and controls the operation of each section of the image forming apparatus 1000 . Note that the HDD unit 1003 is not limited to the HDD, and may be configured by a flash memory or the like.

UI表示部1004は、各種表示を行うためのディスプレイを有し、ユーザに各種の情報を表示して提供する。また、UI表示部1004は、ディスプレイに重畳されたタッチパネルを有しており、ユーザからの操作を受け付ける操作手段として機能する。画像処理部1005は、ビットマップデータを印刷データに変換する画像処理を行うと共に、図12を参照して後述する各種の機能を備える。印刷部1006は、画像処理部1005で処理した印刷データに基づき、用紙等の記録材に印刷処理(画像形成処理)を行う。ネットワークI/F1008は、ネットワーク1040を介して画像形成装置1000をパーソナルコンピュータ1020や不図示の外部装置と通信可能に接続するためのインタフェースである。 The UI display unit 1004 has a display for performing various displays, and displays and provides various types of information to the user. Also, the UI display unit 1004 has a touch panel superimposed on the display, and functions as an operation means for receiving operations from the user. An image processing unit 1005 performs image processing for converting bitmap data into print data, and has various functions that will be described later with reference to FIG. A printing unit 1006 performs printing processing (image forming processing) on a recording material such as paper based on the print data processed by the image processing unit 1005 . A network I/F 1008 is an interface for communicably connecting the image forming apparatus 1000 to a personal computer 1020 or an external device (not shown) via a network 1040 .

図11は、画像形成装置1000の機能ブロックの概略構成を示す図である。画像形成装置1000は、細線測定装置1110を構成する画像入力部1111、紙白領域抽出部1112、紙ノイズ解析部1113、紙ノイズ低減部1114及び細線測定部1115を備える。画像形成装置1000のCPU1001は、HDD部1003記憶装置に格納された所定のプログラムを実行することにより、細線測定装置1110を構成する各機能ブロックとして動作する。細線測定装置1110の各機能ブロックは、第1実施形態での画像処理装置102の機能ブロック(図2参照)と同等であるため、ここでの説明を省略する。 FIG. 11 is a diagram showing a schematic configuration of functional blocks of the image forming apparatus 1000. As shown in FIG. The image forming apparatus 1000 includes an image input unit 1111 , a paper white area extraction unit 1112 , a paper noise analysis unit 1113 , a paper noise reduction unit 1114 and a fine line measurement unit 1115 that constitute a fine line measurement device 1110 . The CPU 1001 of the image forming apparatus 1000 operates as each functional block constituting the fine line measuring apparatus 1110 by executing a predetermined program stored in the HDD section 1003 storage device. Each functional block of the fine line measuring device 1110 is the same as the functional block of the image processing device 102 (see FIG. 2) in the first embodiment, so description thereof will be omitted here.

画像形成装置1000はまた、チャート画像生成部1101、細線画像生成部1102及び細線補正量決定部1103を有する。画像形成装置1000のCPU1001は、HDD部1003記憶装置に格納された所定のプログラムを実行することにより、これらの機能ブロックとして動作する。 The image forming apparatus 1000 also has a chart image generation unit 1101 , a fine line image generation unit 1102 and a fine line correction amount determination unit 1103 . The CPU 1001 of the image forming apparatus 1000 operates as these functional blocks by executing a predetermined program stored in the HDD unit 1003 storage device.

チャート画像生成部1101は、線幅が既知の複数の細線を印刷するようされた細線補正用チャートの画像データを生成する。細線補正用チャートの画像データはチャート画像生成部1101から印刷部1006へ送られ、印刷部1006において所定の用紙に細線補正用チャートが印刷されることにより、細線の線幅測定に用いられる印刷物が得られる。細線画像生成部1102は、細線補正用チャートが印刷された印刷物をスキャナ部1007により所定の解像度でスキャンする(読み取る)ことにより、細線の線幅を測定するための画像(細線画像)の画像データ(細線画像データ)を生成する。 A chart image generation unit 1101 generates image data of a fine line correction chart for printing a plurality of fine lines with known line widths. The image data of the fine line correction chart is sent from the chart image generation unit 1101 to the printing unit 1006, and the printing unit 1006 prints the fine line correction chart on a predetermined sheet of paper, thereby producing a printed material used for measuring the line width of the fine line. can get. The fine line image generating unit 1102 scans (reads) a printed matter on which the fine line correction chart is printed by the scanner unit 1007 at a predetermined resolution, thereby generating image data of an image (fine line image) for measuring the line width of the fine line. (thin line image data) is generated.

細線測定装置1110は、第1実施形態での画像処理装置102と同様にして、細線画像データから細線の線幅を測定する。細線補正量決定部1103は、細線測定装置1110により得られた細線の線幅測定値に基づいて、印刷部1006で印刷される細線を目標の線幅へ補正するための補正量を決定する。具体的には、細線補正量決定部1103は細線の線幅測定値に対する補正量を定めたルックアップテーブルを保持しており、ルックアップテーブルから補正量を決定する。なお、ルックアップテーブルに限らず、線幅測定値と補正量との相関を表すグラフ又は線幅測定値から補正量を算出する関係式(演算式)を保持しておき、グラフ又は関係式から補正量を決定する構成であってもよい。 A fine line measuring device 1110 measures the line width of a fine line from fine line image data in the same manner as the image processing device 102 in the first embodiment. A fine line correction amount determination unit 1103 determines a correction amount for correcting a fine line printed by the printing unit 1006 to a target line width based on the line width measurement value of the fine line obtained by the fine line measuring device 1110 . Specifically, the fine line correction amount determination unit 1103 holds a lookup table that defines the correction amount for the line width measurement value of the thin line, and determines the correction amount from the lookup table. In addition to the lookup table, a graph representing the correlation between the line width measurement value and the correction amount or a relational expression (computational expression) for calculating the correction amount from the line width measurement value is stored, and from the graph or the relational expression The configuration may be such that the correction amount is determined.

画像形成装置1000は、細線補正量設定部1104及び細線補正部1105を備える。本実施形態では、細線補正量設定部1104及び細線補正部1105は、図12を参照して後述するように、画像処理部1005が備える機能ブロックとなっている。但し、このような構成に限定されず、細線補正量設定部1104及び細線補正部1105もまた、CPU1001が所定のプログラムを実行することにより実現されてもよい。 The image forming apparatus 1000 includes a fine line correction amount setting unit 1104 and a fine line correction unit 1105 . In this embodiment, the fine line correction amount setting unit 1104 and the fine line correction unit 1105 are functional blocks provided in the image processing unit 1005, as will be described later with reference to FIG. However, the configuration is not limited to such a configuration, and the fine line correction amount setting unit 1104 and the fine line correction unit 1105 may also be implemented by the CPU 1001 executing a predetermined program.

図12は、画像形成装置1000が備える画像処理部1005の一例を示すブロック図である。画像処理部1005は、輝度濃度変換部1202、細線太さ判定部1203、細線補正量設定部1104、細線補正部1105及び中間調処理部1206を有する。 FIG. 12 is a block diagram showing an example of the image processing unit 1005 included in the image forming apparatus 1000. As shown in FIG. The image processing unit 1005 has a luminance density conversion unit 1202 , a fine line thickness determination unit 1203 , a fine line correction amount setting unit 1104 , a fine line correction unit 1105 and a halftone processing unit 1206 .

輝度濃度変換部1202は、ビットマップデータ1201が表示用の輝度データの場合に、ビットマップデータ1201を印刷用の濃度データに変換する。細線太さ判定部1203は、補正条件に合致するか否かを判定する。なお、補正条件の具体例については後述する。 A luminance/density conversion unit 1202 converts the bitmap data 1201 into density data for printing when the bitmap data 1201 is luminance data for display. A thin line thickness determination unit 1203 determines whether or not the correction condition is met. A specific example of the correction condition will be described later.

細線補正量設定部1104は、細線補正量決定部1103が決定した補正量を細線補正部1105に設定する。細線補正部1105は、細線太さ判定部1203で補正条件に適合するものと判定された場合にのみ、細線補正量設定部1104により設定された補正量で細線を印刷する際の印刷部1006での設定を補正する。印刷部1006は、細線補正部1105により補正された濃度で用紙への印刷を実行する。なお、補正された濃度での印刷処理の詳細については後述する。中間調処理部1206は、濃度データは8ビットであるため、印刷部1006でサポートしている階調数の印刷データ1207に変換する。 The fine line correction amount setting unit 1104 sets the correction amount determined by the fine line correction amount determination unit 1103 to the fine line correction unit 1105 . The fine line correction unit 1105 performs the fine line printing with the correction amount set by the fine line correction amount setting unit 1104 only when the fine line thickness determination unit 1203 determines that the correction condition is satisfied. settings. The printing unit 1006 executes printing on paper with the density corrected by the fine line correction unit 1105 . The details of the printing process with the corrected density will be described later. Since the density data is 8 bits, the halftone processing unit 1206 converts it into print data 1207 with the number of gradations supported by the printing unit 1006 .

図13は、画像形成装置1000で実行される自動細線補正処理の一例を示すフローチャートである。図13のフローチャートにS番号で示す所定の処理(ステップ)は、CPU1001が記憶装置に格納されたプログラムをRAMに展開して図12に示す各部として機能することにより実現される。また、図13のフローチャートにS番号で示す一部の処理(ステップ)は、画像処理部1005がCPU1001からの指令に応じて所定の処理を実行することにより実現される。なお、ここでは、第1実施形態と同様に細線の画質特性として線幅を取り上げるが、線幅以外のラジェットネスやブラー、濃度等の測定についても、線幅の測定と同様に行うことができる。 FIG. 13 is a flow chart showing an example of automatic fine line correction processing executed by the image forming apparatus 1000 . Predetermined processing (steps) indicated by S number in the flowchart of FIG. 13 is realized by the CPU 1001 expanding the program stored in the storage device into the RAM and functioning as each unit shown in FIG. 13 is realized by the image processing unit 1005 executing predetermined processing in accordance with instructions from the CPU 1001. A part of the processing (step) indicated by S number in the flowchart of FIG. Here, as in the first embodiment, line width is taken up as an image quality characteristic of fine lines, but other than line width, such as raggedness, blur, and density can also be measured in the same manner as the line width measurement. .

図14は、自動細線補正処理の実行時にUI表示部1004に表示されるUI画面の一例を示す図である。図14(a)は、自動細線補正処理を開始するための調整/メンテナンス画面の一例を示す図である。調整/メンテナンス画面は、例えば、UI表示部1004のホーム画面(不図示)に表示された「調整/メンテナンス」アイコンを押下することによって、UI表示部1004に表示される。CPU1001は、調整/メンテナンス画面で「自動細線補正」が選択されたこと検知すると、自動細線補正処理を開始する。これに伴い、調整/メンテナンス画面は図14(b)に示すUI画面に遷移する。 FIG. 14 is a diagram showing an example of a UI screen displayed on the UI display unit 1004 when automatic fine line correction processing is executed. FIG. 14A is a diagram showing an example of an adjustment/maintenance screen for starting automatic fine line correction processing. The adjustment/maintenance screen is displayed on the UI display unit 1004 by pressing an “adjustment/maintenance” icon displayed on the home screen (not shown) of the UI display unit 1004, for example. When the CPU 1001 detects that "automatic fine line correction" has been selected on the adjustment/maintenance screen, it starts automatic fine line correction processing. Accordingly, the adjustment/maintenance screen transitions to the UI screen shown in FIG. 14(b).

S1301でCPU1001は、チャート画像生成部1101として機能し、図14(b)のUI画面で「チャートの印刷」が選択されたことを検知すると、細線補正用チャートの画像データを生成する。そして、チャート画像生成部1101は、生成した細線補正用チャートの画像データを印刷部1006へ送り、所定の用紙に細線補正用チャートを印刷させる。 In step S1301, the CPU 1001 functions as the chart image generation unit 1101, and upon detecting that "print chart" has been selected on the UI screen of FIG. 14B, generates image data of a fine line correction chart. Then, the chart image generation unit 1101 sends the generated image data of the fine line correction chart to the printing unit 1006 to print the fine line correction chart on a predetermined sheet.

S1301で線幅測定用の印刷物が作成されると、図14(b)のUI画面は図14(c)のUI画面に遷移する。なお、細線補正用チャートには、図4に示した印刷物400と同様に、600dpiで1dot分の細線が、複数、印刷されている。600dpiで1dotの細線を印刷する理由は、第1実施形態で述べた通りである。 When the printed material for line width measurement is created in S1301, the UI screen in FIG. 14(b) transitions to the UI screen in FIG. 14(c). A plurality of 1-dot fine lines are printed on the fine-line correction chart at 600 dpi in the same manner as the printed matter 400 shown in FIG. The reason for printing a 1-dot thin line at 600 dpi is as described in the first embodiment.

S1302でCPU1001は、細線画像生成部1102として機能し、細線補正用チャートが印刷された印刷物をスキャナ部1007で所定の解像度で読み取ることにより、細線画像データを生成する。S1303でCPU1001は、細線測定装置1110として機能し、細線の線幅を測定する。なお、細線の線幅測定方法は、第1実施形態での細線の線幅測定方法と同じであるため、ここでの詳細な説明を省略する。また、S1301で作成した細線補正用チャートには8本の細線が印刷されており、よって、印刷むら等を考慮して、8本の細線について測定された線幅の平均値を最終的な線幅測定値としている。 In S1302, the CPU 1001 functions as the fine line image generation unit 1102, and the scanner unit 1007 scans the printed matter on which the fine line correction chart is printed at a predetermined resolution, thereby generating fine line image data. In S1303, the CPU 1001 functions as the fine line measuring device 1110 and measures the line width of the fine line. Note that the method for measuring the line width of the fine line is the same as the method for measuring the line width of the fine line in the first embodiment, so detailed description thereof will be omitted here. In addition, eight fine lines are printed on the fine line correction chart created in S1301. Width measurement value.

S1304でCPU1001は、細線補正量決定部1103として機能し、線幅測定値から補正量を求める。図15は、細線補正量決定部1103が保持する、線幅測定値、補正量及び追加画素値の関係を定義したルックアップテーブルの一例を示す図である。ルックアップテーブルから、例えば、線幅測定値が40μmであった場合には、補正量は1.4倍に決定される。 In S1304, the CPU 1001 functions as the fine line correction amount determination unit 1103 and obtains the correction amount from the line width measurement value. FIG. 15 is a diagram showing an example of a lookup table that defines the relationship between line width measurement values, correction amounts, and additional pixel values held by the fine line correction amount determination unit 1103 . From the lookup table, for example, when the measured line width is 40 μm, the correction amount is determined to be 1.4 times.

なお、図15のルックアップテーブルは、600dpiで1dotの細線の線幅測定値に対してかすれない目標線幅の70μmにするための補正量を予め求めておいたものである。なお、目標線幅は70μmに限定されるものではなく、印刷部1006の性能に合わせて設定しておくことで補正精度を高めることができる。 In the lookup table of FIG. 15, the amount of correction for achieving the target line width of 70 μm, which is not blurred with respect to the line width measurement value of a fine line of 1 dot at 600 dpi, is obtained in advance. Note that the target line width is not limited to 70 μm, and can be set in accordance with the performance of the printing unit 1006 to improve correction accuracy.

S1305でCPU1001は、細線補正量決定部1103として機能し、図15のルックアップテーブルに基づき、S1304で決定した補正量に応じた追加画素値を細線補正量設定部1104に設定し、これにより本処理は終了する。 In S1305, the CPU 1001 functions as the fine line correction amount determination unit 1103, and based on the lookup table in FIG. Processing ends.

次に、S1305での追加画素値の設定と、これに伴う細線の実際の線幅補正方法について説明する。図16は、細線補正方法を説明する模式図である。図16(a)~(d)の各図における1つの四角形は600dpiの1画素を表しており、1画素は多値の8ビットデータで指定され、最大で255(黒色)、最小で0(白色)の値を取る。 Next, the setting of the additional pixel value in S1305 and the accompanying actual line width correction method for the fine line will be described. FIG. 16 is a schematic diagram for explaining the thin line correction method. One square in each of FIGS. 16(a) to (d) represents one pixel of 600 dpi, and one pixel is specified by multi-valued 8-bit data, with a maximum of 255 (black) and a minimum of 0 ( white).

図16(a)は、輝度濃度変換部1202の出力で、600dpiで1dot分の太さの線を示している。画素1601の画素値は0、画素1602の画素値は255、画素1603の画素値は0で、1画素幅の黒線(縦線)の例が示されている。図16(a)では1画素分の縦線(600dpiで1dot分)のみが黒色となっているため、細線太さ判定部1203は、目標線幅の70μmにするために、細線補正の対象であると判定する。この場合、図16(b)に示すように、細線補正部1105は、黒色の画素1602の隣の白色の画素1601,1603を列単位で濃くすることで線幅を太らせる。つまり、図16(b)は、図16(a)の縦線の線幅を補正した一例を示す図である。図16(b)の画素1604,1605の画素値は、列単位で、図15のルックアップテーブルに基づいて8ビットデータで51に補正される。このようにして自動細線補正を行うことにより、線幅測定値が40μmの1画素の線に対して1.4倍の補正量を設定して、線幅を目標値の70μmとする補正を行うことにより、かすれの発生を軽減することが可能となる。 FIG. 16A shows the output of the luminance density conversion unit 1202 and shows a line with a thickness of 1 dot at 600 dpi. The pixel value of the pixel 1601 is 0, the pixel value of the pixel 1602 is 255, the pixel value of the pixel 1603 is 0, and an example of a black line (vertical line) with a width of 1 pixel is shown. In FIG. 16A, only the vertical line for one pixel (1 dot at 600 dpi) is black. Determine that there is. In this case, as shown in FIG. 16B, the fine line correction unit 1105 thickens the line width by darkening the white pixels 1601 and 1603 adjacent to the black pixel 1602 in column units. That is, FIG. 16(b) is a diagram showing an example in which the line width of the vertical line in FIG. 16(a) is corrected. The pixel values of pixels 1604 and 1605 in FIG. 16B are corrected to 51 with 8-bit data based on the lookup table in FIG. 15 for each column. By performing automatic fine line correction in this manner, a correction amount is set to 1.4 times the line width of one pixel with a line width measurement value of 40 μm, and the line width is corrected to the target value of 70 μm. This makes it possible to reduce the occurrence of fading.

図16(a),(b)は線幅補正前後での縦線を模式的に表しているのに対して、図16(c),(d)は線幅補正前後での横線を模式的に表しており、図16(c)が補正前の横線を、図16(d)が補正後の横線をそれぞれ示している。縦線の線幅補正と同様に、黒色の画素1607の隣の白色の画素1606,1608を濃くすることで線幅を太らせており、画素1609,1610は、図15のルックアップテーブルに基づいて8ビットデータで51に補正される。 16A and 16B schematically show vertical lines before and after line width correction, while FIGS. 16C and 16D schematically show horizontal lines before and after line width correction. 16(c) shows the horizontal line before correction, and FIG. 16(d) shows the horizontal line after correction. Similar to the line width correction of the vertical line, the line width is thickened by darkening the white pixels 1606 and 1608 next to the black pixel 1607, and the pixels 1609 and 1610 are corrected based on the lookup table in FIG. is corrected to 51 with 8-bit data.

上記説明の通り、本発明の第2実施形態によれば、第1実施形態と同様に、用紙に印刷された細線の画質特性を、繊維の凹凸が目立つ用紙であっても、正確に測定することができる。また、第2実施形態では、細線の画質特性を測定した結果に基づいて自動で補正を行って印刷を行うことにより、目標とする画質特性での印刷が可能となる。 As described above, according to the second embodiment of the present invention, as in the first embodiment, the image quality characteristics of fine lines printed on paper can be accurately measured even if the paper has conspicuous unevenness of fibers. be able to. Further, in the second embodiment, printing is performed with the target image quality characteristics by automatically performing correction based on the measurement result of the fine line image quality characteristics.

<第3実施形態>
第2実施形態では、細線の画素の隣の画素の濃度を制御することによって細線を補正した。これに対して第3実施形態では、概略、電子写真方式での印刷を行う画像形成装置において露光量を変調することにより、細線の画素自体を補正する方法について説明する。なお、画像形成装置の概略構成は、第2実施形態で説明した画像形成装置1000に準ずるため、全体的な構成についての説明は省略する。また、画像形成装置1000の印刷部1006は、電子写真方式で用紙に画像形成(印刷)を行う。
<Third Embodiment>
In the second embodiment, fine lines are corrected by controlling the density of pixels adjacent to the fine line pixels. On the other hand, in the third embodiment, a method of correcting fine line pixels themselves by modulating the amount of exposure in an image forming apparatus that performs electrophotographic printing will be described. Since the schematic configuration of the image forming apparatus conforms to that of the image forming apparatus 1000 described in the second embodiment, description of the overall configuration will be omitted. Also, the printing unit 1006 of the image forming apparatus 1000 forms (prints) an image on paper using an electrophotographic method.

図17(a)は、潜像を形成する際のレーザパワーを調整することによって露光量を変調する方法を示す模式図である。図17(b)は、細線の線幅測定値に対する補正量とレーザパワーの関係を示すルックアップテーブルである。なお、図17(b)のルックアップテーブルは、600dpiで1dot分の線幅をかすれが生じ難い目標線幅の70μmにするためのレーザパワーを規定したものである。但し、目標線幅は70μmに限定されるものではなく、目標線幅に応じて補正量及びレーザパワーの各値は変化する。 FIG. 17A is a schematic diagram showing a method of modulating the exposure amount by adjusting the laser power when forming a latent image. FIG. 17B is a lookup table showing the relationship between the amount of correction for the line width measurement value of a fine line and the laser power. The lookup table of FIG. 17B defines the laser power for setting the line width of 1 dot at 600 dpi to the target line width of 70 μm, which is less likely to cause blurring. However, the target line width is not limited to 70 μm, and each value of the correction amount and the laser power changes according to the target line width.

黒色(濃度255/255)の細線を最大で100%となるレーザパワー1702で表現してしまうと、それ以上はレーザパワー(出力)を大きくすることはできなくなる。そこで、黒色(濃度255/255)を70%のレーザパワー170)で表現し、印刷部1006でのレーザパワー以外の設定を最適化することにより、階調特性及び濃度再現性を調整しておく。 If a thin line of black (density 255/255) is expressed with a laser power 1702 that is 100% at maximum, the laser power (output) cannot be increased any more. Therefore, by expressing black (density 255/255) with 70% laser power 170) and optimizing settings other than the laser power in the printing unit 1006, gradation characteristics and density reproducibility are adjusted. .

細線太さ判定部1203で判定された1画素分の線を、図17(b)のルックアップテーブルのレーザパワーで補正する。つまり、図16(a)を例に挙げれば、黒色の画素の部分を印刷する際のレーザパワーを補正する。例えば、細線の線幅測定値が40μmの1画素分の線に対してレーザパワーを100%に補正することで、線幅を70μmへ広げる。また、線幅測定値が70μmの1画素分の線に対しては、補正を行わない。このようにして、第3実施形態でも第2実施形態と同様の効果を得ることができる。 The one-pixel line determined by the thin line thickness determination unit 1203 is corrected with the laser power in the lookup table of FIG. 17(b). In other words, taking FIG. 16A as an example, the laser power is corrected when printing a black pixel portion. For example, the line width is widened to 70 μm by correcting the laser power to 100% for a line of one pixel with a line width measurement value of 40 μm. Further, no correction is performed for a line for one pixel with a line width measurement value of 70 μm. In this manner, the same effects as those of the second embodiment can be obtained in the third embodiment as well.

<第4実施形態>
第1実施形態では、測定領域の両端(左端、右端)から内側へ向かって、反射率Rnと反射率プロファイルとが最初に交差する2点を求めることにより細線の線幅を測定した。これに対して、第4実施形態では、細線の中心を求め、求めた細線の中心から測定領域の左端及び右端へそれぞれ向かって反射率Rnと反射率プロファイルとが最初に交差する2点を求めることにより細線の線幅を測定する。
<Fourth Embodiment>
In the first embodiment, the line width of the thin line was measured by finding two points where the reflectance Rn and the reflectance profile first intersect from both ends (left end, right end) of the measurement area toward the inside. On the other hand, in the fourth embodiment, the center of the thin line is obtained, and two points at which the reflectance Rn and the reflectance profile first intersect are obtained from the obtained center of the thin line toward the left end and right end of the measurement area, respectively. to measure the line width of a fine line.

図18(a)は、細線の中心とその線幅を求めるための機能ブロックを示す図である。ここでは、画像処理装置102のCPUを図18(a)に示す各機能ブロックとして動作させる例について説明するが、第2実施形態での画像形成装置1000のCPU1001を図18(a)の各機能ブロックとして動作させることも当然に可能である。画像処理装置102のCPUは、所定のプログラムを実行することにより、画像入力部1801、細線中心検出部1802及び細線測定部1803として機能する。 FIG. 18(a) is a diagram showing functional blocks for obtaining the center of a thin line and its line width. Here, an example in which the CPU of the image processing apparatus 102 operates as each functional block shown in FIG. 18A will be described. Of course, it is also possible to operate as a block. The CPU of the image processing apparatus 102 functions as an image input unit 1801, a fine line center detection unit 1802, and a fine line measurement unit 1803 by executing predetermined programs.

図18(b)は、図9(a)に示した薄くかすれている細線の反射率プロファイル901に対して、線幅の中心に基づいて線幅を求める方法を模式的に示す図である。なお、図18(b)中の点905,906,907,908は、図9(a)中の点905,906,907,908と同じである。 FIG. 18(b) is a diagram schematically showing a method of obtaining the line width based on the center of the line width for the reflectance profile 901 of the lightly blurred fine line shown in FIG. 9(a). Points 905, 906, 907 and 908 in FIG. 18(b) are the same as points 905, 906, 907 and 908 in FIG. 9(a).

画像入力部1801は、第1実施形態での画像入力部201と同じであり、ここでの説明を省略する。細線中心検出部1802は、反射率プロファイルから細線の線幅の略中心位置(以下「細線中心」という)を求める。ここで、細線中心は、最小反射率Rminであることが多い。そこで、細線中心検出部1802は、反射率プロファイル901において最小反射率Rminを示す点1810の位置を細線中心として検出する。 An image input unit 1801 is the same as the image input unit 201 in the first embodiment, and description thereof is omitted here. The fine line center detection unit 1802 obtains the approximate center position of the line width of the fine line (hereinafter referred to as "fine line center") from the reflectance profile. Here, the center of the fine line is often the minimum reflectance Rmin. Therefore, the thin line center detection unit 1802 detects the position of the point 1810 indicating the minimum reflectance Rmin in the reflectance profile 901 as the thin line center.

細線測定部1803は、細線中心検出部1802が検出した細線中心から細線の幅方向端へ向かって最初に反射率Rnと反射率プロファイルとが交差する点を検出し、検出した2点間の距離を細線の線幅とする。反射率プロファイル901の場合、細線測定部1803は、細線中心から左側へ向かって反射率プロファイル901と反射率Rnが最初に交差する点907を検出する。また、細線測定部1803は、細線中心から右側へ向かって反射率プロファイル901と反射率Rnが最初に交差する点908を検出する。そして、点907,908間の距離1811を細線の線幅測定値とする。このようにして、細線の中心位置から細線の線幅を正確に求めることができることで、第4実施形態では第1実施形態と同様の効果を得ることができる。 The thin line measuring unit 1803 detects the first intersection point between the reflectance Rn and the reflectance profile from the thin line center detected by the thin line center detecting unit 1802 toward the end of the thin line in the width direction, and calculates the distance between the detected two points. is the line width of the thin line. In the case of the reflectance profile 901, the thin line measuring unit 1803 detects a point 907 where the reflectance profile 901 and the reflectance Rn first intersect from the center of the thin line to the left. Further, the thin line measuring unit 1803 detects a point 908 where the reflectance profile 901 and the reflectance Rn first intersect from the center of the thin line to the right. A distance 1811 between the points 907 and 908 is used as the line width measurement value of the thin line. Since the line width of the fine line can be obtained accurately from the center position of the fine line in this way, the fourth embodiment can obtain the same effect as the first embodiment.

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。更に、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることも可能である。 Although the present invention has been described in detail based on its preferred embodiments, the present invention is not limited to these specific embodiments, and various forms without departing from the gist of the present invention can be applied to the present invention. included. Furthermore, each embodiment described above merely shows one embodiment of the present invention, and it is also possible to combine each embodiment as appropriate.

本発明は、上述の実施形態の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。 The present invention supplies a program that implements one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in the computer of the system or apparatus reads and executes the program. It can also be realized by processing to It can also be implemented by a circuit (for example, ASIC) that implements one or more functions.

100 細線測定システム
102 画像処理装置
201 画像入力部
202 紙白領域抽出部
203 紙ノイズ解析部
204 紙ノイズ低減部
205 細線測定部
1000 画像形成装置
1001 CPU
1007 スキャナ部
1101 チャート画像生成部
1102 細線画像生成部
1103 細線補正量決定部
1104 細線補正量設定部
1105 細線補正部
1110 細線測定装置
1802 細線中心検出部
REFERENCE SIGNS LIST 100 fine line measurement system 102 image processing device 201 image input unit 202 paper white area extraction unit 203 paper noise analysis unit 204 paper noise reduction unit 205 fine line measurement unit 1000 image forming apparatus 1001 CPU
1007 scanner section 1101 chart image generation section 1102 fine line image generation section 1103 fine line correction amount determination section 1104 fine line correction amount setting section 1105 fine line correction section 1110 fine line measuring device 1802 fine line center detection section

Claims (16)

線幅が既知の細線が印刷された印刷物をスキャナで読み取ることにより生成された細線画像の画像データを取得する取得手段と、
前記細線画像での紙白領域を抽出する抽出手段と、
前記紙白領域の画像データを解析することにより前記細線画像の紙ノイズを検出する解析手段と、
前記解析手段が検出した前記細線画像の紙ノイズを低減させる低減手段と、
前記低減手段により前記紙ノイズが低減された細線画像から前記細線の画質特性を測定する測定手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
Acquisition means for acquiring image data of a fine line image generated by reading a printed matter on which fine lines having a known line width are printed with a scanner;
an extracting means for extracting a paper white area in the fine line image;
analysis means for detecting paper noise in the fine line image by analyzing image data of the paper white area;
reduction means for reducing paper noise of the fine line image detected by the analysis means;
and measuring means for measuring an image quality characteristic of the thin line from the thin line image in which the paper noise is reduced by the reducing means.
前記解析手段は、FFT処理により周波数空間に変換し、前記細線画像の紙ノイズの主要周波数のピークを求め、
前記低減手段は、前記細線画像の周波数空間で、前記ピークを紙ノイズが目立たないように小さくすることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
The analysis means transforms into a frequency space by FFT processing, obtains the peak of the main frequency of the paper noise of the fine line image,
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein said reducing means reduces said peak in the frequency space of said fine line image so that paper noise is not conspicuous.
前記測定手段は、前記細線画像から1本の前記細線の少なくとも一部を含む領域を切り出し、前記切り出した領域の両端からそれぞれ中心に向かって、前記切り出した領域の水平ラインの反射率プロファイルと所定の反射率とが最初に交差する2点間の距離を前記細線の線幅とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 The measurement means cuts out a region including at least part of one of the thin lines from the thin line image, and measures the reflectance profile of the horizontal line of the cut out region from both ends toward the center of the cut out region and a predetermined 3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the line width of the thin line is defined as a distance between two points at which the reflectance of and first intersects. 前記測定手段は、前記細線画像から1本の前記細線の少なくとも一部を含む領域を切り出し、前記切り出した領域において最小反射率を示す点から前記領域の両端へそれぞれ向かって、前記切り出した領域の水平ラインの反射率プロファイルと所定の反射率とが最初に交差する2点間の距離を前記細線の線幅とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 The measurement means cuts out a region including at least a part of one fine line from the fine line image, and measures the cutout region from a point exhibiting a minimum reflectance in the cutout region toward both ends of the region. 3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein a distance between two points where a reflectance profile of a horizontal line and a predetermined reflectance first intersect is defined as a line width of the thin line. 用紙に画像を形成する印刷部と、
前記印刷部から出力された印刷物をスキャンして画像データを生成する読み取り部と、
既知の線幅の細線が前記印刷部により印刷された印刷物を前記読み取り部でスキャンして得られる細線画像の画像データから前記細線の特性を測定する測定手段と、
前記測定手段による測定値に基づいて用紙に印刷を行うための前記印刷部での設定を補正する補正手段と、を備える画像形成装置であって、
前記測定手段は、
前記細線画像での紙白領域を抽出する抽出手段と、
前記紙白領域の画像データを解析することにより前記細線画像の紙ノイズを検出する解析手段と、
前記解析手段が検出した前記細線画像の紙ノイズを低減させる低減手段と、
前記低減手段により前記紙ノイズが低減された細線画像から前記細線の画質特性を測定する細線測定手段と、を有することを特徴とする画像形成装置。
a printing unit that forms an image on paper;
a reading unit that scans the printed material output from the printing unit and generates image data;
a measuring means for measuring the characteristics of the thin line from the image data of the thin line image obtained by scanning the printed matter in which the thin line having a known line width is printed by the printing unit by the reading unit;
an image forming apparatus comprising: a correcting unit for correcting settings in the printing unit for printing on paper based on the measured value by the measuring unit,
The measuring means are
an extracting means for extracting a paper white area in the fine line image;
analysis means for detecting paper noise in the fine line image by analyzing image data of the paper white area;
reduction means for reducing paper noise of the fine line image detected by the analysis means;
and fine line measuring means for measuring image quality characteristics of the fine line from the fine line image in which the paper noise is reduced by the reducing means.
前記補正手段は、
前記細線測定手段による測定値から、前記印刷部で用紙に形成される細線を目標の細線に補正する補正量を決定する決定手段と、
前記決定手段が決定した補正量を前記印刷部に設定する設定手段と、を有し、
前記印刷部は、前記設定手段により設定された補正量を用いて用紙に画像を形成することを特徴とする請求項5に記載の画像形成装置。
The correcting means is
determining means for determining a correction amount for correcting the thin line formed on the paper by the printing unit to a target thin line from the measurement value by the thin line measuring means;
setting means for setting the correction amount determined by the determination means to the printing unit;
6. The image forming apparatus according to claim 5, wherein said printing unit forms an image on a sheet using the correction amount set by said setting unit.
前記既知の線幅の細線を用紙に印刷するよう前記印刷部に指示する指示手段を備えることを特徴とする請求項5又は6に記載の画像形成装置。 7. The image forming apparatus according to claim 5, further comprising instruction means for instructing the printing unit to print the thin line of the known line width on the paper. 前記補正手段は、前記細線の画素の隣の画素の画素値を補正することを特徴とする請求項5乃至7のいずれか1項に記載の画像形成装置。 8. The image forming apparatus according to claim 5, wherein said correction means corrects pixel values of pixels adjacent to pixels of said thin line. 前記印刷部は、電子写真方式により用紙に画像を形成し、
前記補正手段は、前記細線の画素に対して前記電子写真方式により潜像を形成する際のレーザパワーを補正することを特徴とする請求項5乃至7のいずれか1項に記載の画像形成装置。
The printing unit forms an image on paper by an electrophotographic method,
8. The image forming apparatus according to claim 5, wherein said correcting means corrects laser power when forming a latent image on said fine line pixels by said electrophotographic method. .
前記解析手段は、FFT処理により周波数空間に変換し、前記細線画像の紙ノイズの主要周波数のピークを求め、
前記低減手段は、前記細線画像の周波数空間で、前記ピークを紙ノイズが目立たないように小さくすることを特徴とする請求項5乃至9のいずれか1項に記載の画像形成装置。
The analysis means transforms into a frequency space by FFT processing, obtains the peak of the main frequency of the paper noise of the fine line image,
10. The image forming apparatus according to any one of claims 5 to 9, wherein the reducing unit reduces the peak in the frequency space of the fine line image so that paper noise is not conspicuous.
前記細線測定手段は、前記細線画像から1本の前記細線の少なくとも一部を含む領域を切り出し、前記切り出した領域の両端からそれぞれ中心に向かって、前記切り出した領域の水平ラインの反射率プロファイルと所定の反射率とが最初に交差する2点間の距離を前記細線の線幅とすることを特徴とする請求項5乃至10のいずれか1項に記載の画像形成装置。 The thin line measuring means cuts out a region including at least a part of one fine line from the thin line image, and measures the reflectance profile of the horizontal line of the cut out region from both ends toward the center of the cut out region. 11. The image forming apparatus according to any one of claims 5 to 10, wherein a distance between two points where a predetermined reflectance first intersects is defined as a line width of the thin line. 前記細線測定手段は、前記細線画像から1本の前記細線の少なくとも一部を含む領域を切り出し、前記切り出した領域において最小反射率を示す点から前記領域の両端へそれぞれ向かって、前記切り出した領域の水平ラインの反射率プロファイルと所定の反射率とが最初に交差する2点間の距離を前記細線の線幅とすることを特徴とする請求項5乃至10のいずれか1項に記載の画像形成装置。 The fine line measuring means cuts out a region including at least part of one fine line from the fine line image, and measures the cutout region from a point exhibiting a minimum reflectance in the cutout region toward both ends of the region. 11. The image according to any one of claims 5 to 10, wherein the line width of the thin line is defined as the distance between two points where the reflectance profile of the horizontal line and the predetermined reflectance first intersect. forming device. 画像処理装置の制御方法であって、
線幅が既知の細線が印刷された印刷物をスキャナで読み取ることにより生成された前記細線を含む細線画像の画像データを取得するステップと、
前記細線画像での紙白領域を抽出するステップと、
前記紙白領域の画像データを解析することにより前記細線画像の紙ノイズを検出するステップと、
検出された前記細線画像の紙ノイズを低減させるステップと、
前記紙ノイズが低減された細線画像から前記細線の画質特性を測定するステップと、を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
A control method for an image processing device,
Acquiring image data of a thin line image including the thin line generated by reading a printed matter on which a thin line having a known line width is printed with a scanner;
extracting a paper white area in the fine line image;
detecting paper noise in the fine line image by analyzing image data of the paper white area;
reducing paper noise in the detected fine line image;
and measuring an image quality characteristic of the thin line from the thin line image in which the paper noise has been reduced.
画像形成装置の制御方法であって、
用紙に画像を形成する印刷部から既知の線幅の細線が用紙に印刷された印刷物を出力するステップと、
前記印刷物をスキャンして前記細線を含む細線画像の画像データを生成するステップと、
前記細線画像での紙白領域を抽出するステップと、
前記紙白領域の画像データを解析することにより前記細線画像の紙ノイズを検出するステップと、
検出された前記細線画像の紙ノイズを低減させるステップと、
前記紙ノイズが低減された細線画像から前記細線の画質特性を測定するステップと、
測定された前記細線の画質特性に基づいて用紙に印刷を行うための前記印刷部での設定を補正するステップと、を有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
A control method for an image forming apparatus,
a step of outputting a printed matter in which thin lines of a known line width are printed on paper from a printing unit that forms an image on paper;
a step of scanning the printed matter to generate image data of a fine line image including the fine lines;
extracting a paper white area in the fine line image;
detecting paper noise in the fine line image by analyzing image data of the paper white area;
reducing paper noise in the detected fine line image;
measuring image quality characteristics of the thin line from the paper noise-reduced thin line image;
and a step of correcting settings of the printing unit for printing on paper based on the measured image quality characteristics of the fine lines.
コンピュータを請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer to function as each means of the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4. コンピュータを請求項5乃至12のいずれか1項に記載の画像形成装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer to function as each means of the image forming apparatus according to any one of claims 5 to 12.
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